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

LACA2	0.04 1	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 38	0.02 3	0.06 27	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.08 4	0.05 1	0.05 6	0.05 2	0.04 2	0.05 1	0.05 2	0.02 2	0.03 6	0.06 13	0.05 5	0.05 4	0.04 4

BridgeDepth	0.04 1	0.04 11	0.04 22	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.02 3	0.08 48	0.03 16	0.02 2	0.09 3	0.08 4	0.05 1	0.05 6	0.06 8	0.04 2	0.06 9	0.05 2	0.02 2	0.03 6	0.06 13	0.06 15	0.07 22	0.04 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.04 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 25	0.04 9	0.02 1	0.03 1	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.08 4	0.05 1	0.04 1	0.05 2	0.03 1	0.05 1	0.10 27	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.05 4	0.03 1

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 16	0.10 12	0.06 7	0.06 16	0.07 17	0.04 2	0.08 22	0.06 4	0.01 1	0.02 1	0.06 13	0.05 5	0.05 4	0.04 4
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
MLG-Stereo_test1	0.05 5	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.04 9	0.05 21	0.06 38	0.03 6	0.06 27	0.02 1	0.02 2	0.18 39	0.13 43	0.08 29	0.06 16	0.08 24	0.05 9	0.08 22	0.12 35	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.06 10	0.04 4

MLG-Stereo	0.05 5	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 9	0.04 14	0.05 25	0.03 6	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.17 36	0.13 43	0.08 29	0.06 16	0.08 24	0.05 9	0.08 22	0.07 6	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.06 10	0.05 18

MM-Stereo_test3	0.05 5	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.02 1	0.02 3	0.04 9	0.05 21	0.04 7	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.11 10	0.10 12	0.07 20	0.05 6	0.06 8	0.05 9	0.06 9	0.17 56	0.04 42	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.06 10	0.04 4

CoSv	0.05 5	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.05 39	0.03 25	0.05 26	0.04 14	0.04 7	0.02 3	0.03 1	0.03 16	0.02 2	0.09 3	0.09 11	0.07 20	0.04 1	0.08 24	0.04 2	0.07 16	0.04 1	0.02 2	0.02 1	0.08 39	0.05 5	0.07 22	0.04 4

AIO-test2	0.05 5	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 9	0.05 21	0.04 7	0.07 44	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.22 59	0.17 80	0.06 7	0.05 6	0.05 2	0.05 9	0.05 1	0.16 53	0.02 2	0.03 6	0.04 1	0.05 5	0.03 1	0.04 4

U	0.05 5	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 9	0.02 1	0.04 7	0.01 1	0.05 15	0.03 16	0.02 2	0.14 21	0.12 34	0.08 29	0.07 26	0.08 24	0.05 9	0.10 44	0.09 19	0.02 2	0.03 6	0.08 39	0.07 24	0.06 10	0.06 34

ProNet	0.05 5	0.04 11	0.04 22	0.03 8	0.02 1	0.04 18	0.08 119	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 32	0.03 1	0.02 1	0.03 27	0.12 12	0.10 12	0.07 20	0.06 16	0.06 8	0.04 2	0.06 9	0.08 12	0.03 17	0.04 23	0.05 3	0.04 1	0.05 4	0.04 4

CroCo-Stereo Lap2	0.05 5	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 9	0.03 5	0.06 38	0.03 6	0.04 4	0.03 16	0.02 2	0.12 12	0.11 24	0.07 20	0.07 26	0.07 17	0.05 9	0.09 35	0.08 12	0.02 2	0.03 6	0.08 39	0.08 38	0.07 22	0.05 18

PointNet	0.06 13	0.04 11	0.05 40	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.04 51	0.07 48	0.05 21	0.05 25	0.06 32	0.05 15	0.04 32	0.03 27	0.09 3	0.07 1	0.06 7	0.04 1	0.06 8	0.05 9	0.07 16	0.09 19	0.04 42	0.05 42	0.07 25	0.08 38	0.09 49	0.07 43

LACA3	0.06 13	0.05 30	0.05 40	0.05 44	0.04 28	0.05 39	0.04 51	0.04 9	0.06 33	0.06 38	0.04 13	0.08 48	0.04 32	0.04 48	0.13 16	0.10 12	0.06 7	0.08 39	0.08 24	0.06 23	0.08 22	0.09 19	0.03 17	0.04 23	0.08 39	0.08 38	0.09 49	0.08 52

LACA1	0.06 13	0.05 30	0.04 22	0.04 21	0.05 45	0.04 18	0.03 25	0.03 1	0.06 33	0.05 25	0.04 13	0.06 27	0.04 32	0.03 27	0.10 7	0.10 12	0.06 7	0.08 39	0.07 17	0.05 9	0.07 16	0.07 6	0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.08 38	0.08 35	0.06 34

MatchStereo	0.06 13	0.04 11	0.05 40	0.03 8	0.04 28	0.03 3	0.03 25	0.04 9	0.07 51	0.03 1	0.06 32	0.04 4	0.05 44	0.03 27	0.14 21	0.10 12	0.06 7	0.08 39	0.06 8	0.07 27	0.08 22	0.10 27	0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.08 38	0.06 10	0.06 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.06 13	0.05 30	0.04 22	0.04 21	0.04 28	0.03 3	0.03 25	0.06 37	0.08 60	0.05 25	0.06 32	0.04 4	0.05 44	0.04 48	0.14 21	0.08 4	0.07 20	0.06 16	0.06 8	0.05 9	0.06 9	0.07 6	0.04 42	0.04 23	0.07 25	0.08 38	0.08 35	0.07 43

NLCSM	0.06 13	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 18	0.02 3	0.07 48	0.16 200	0.04 7	0.11 95	0.05 15	0.31 262	0.02 2	0.10 7	0.07 1	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.06 4	0.02 2	0.03 6	0.05 3	0.07 24	0.04 2	0.04 4

LG-Stereo	0.06 13	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 28	0.04 18	0.02 3	0.06 37	0.05 21	0.06 38	0.06 32	0.08 48	0.03 16	0.02 2	0.24 72	0.12 34	0.08 29	0.06 16	0.08 24	0.07 27	0.10 44	0.09 19	0.02 2	0.03 6	0.06 13	0.06 15	0.07 22	0.05 18

MM-Stereo_test1	0.06 13	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 9	0.04 14	0.04 7	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.15 29	0.17 80	0.07 20	0.07 26	0.06 8	0.08 42	0.06 9	0.23 83	0.05 64	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.06 10	0.04 4

RAStereo	0.06 13	0.05 30	0.04 22	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.05 26	0.03 5	0.10 64	0.03 6	0.08 48	0.04 32	0.02 2	0.15 29	0.11 24	0.09 39	0.08 39	0.10 46	0.05 9	0.13 62	0.09 19	0.02 2	0.03 6	0.09 52	0.07 24	0.07 22	0.07 43

DispViT+	0.07 22	0.05 30	0.05 40	0.07 67	0.05 45	0.05 39	0.04 51	0.05 26	0.07 51	0.06 38	0.08 55	0.06 27	0.05 44	0.03 27	0.11 10	0.10 12	0.06 7	0.08 39	0.08 24	0.06 23	0.07 16	0.08 12	0.03 17	0.06 60	0.07 25	0.10 64	0.08 35	0.09 60

WQFJA1	0.07 22	0.05 30	0.03 4	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.06 37	0.18 218	0.04 7	0.17 151	0.05 15	0.36 267	0.03 27	0.14 21	0.08 4	0.06 7	0.05 6	0.06 8	0.05 9	0.05 1	0.08 12	0.03 17	0.04 23	0.06 13	0.07 24	0.06 10	0.06 34

WQFJX1	0.07 22	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 37	0.19 223	0.04 7	0.12 107	0.04 4	0.33 264	0.02 2	0.09 3	0.07 1	0.06 7	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.05 1	0.07 6	0.03 17	0.03 6	0.06 13	0.07 24	0.06 10	0.04 4

WQFJX	0.07 22	0.04 11	0.04 22	0.04 21	0.03 10	0.05 39	0.03 25	0.05 26	0.18 218	0.04 7	0.15 127	0.04 4	0.36 267	0.02 2	0.12 12	0.08 4	0.05 1	0.05 6	0.05 2	0.05 9	0.05 1	0.07 6	0.03 17	0.04 23	0.05 3	0.08 38	0.06 10	0.06 34

NLMM	0.07 22	0.05 30	0.03 4	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.06 37	0.18 218	0.04 7	0.17 151	0.05 15	0.36 267	0.03 27	0.14 21	0.08 4	0.06 7	0.05 6	0.06 8	0.05 9	0.05 1	0.08 12	0.03 17	0.04 23	0.06 13	0.07 24	0.06 10	0.06 34

MonStereo	0.07 22	0.04 11	0.04 22	0.04 21	0.04 28	0.03 3	0.03 25	0.05 26	0.05 21	0.05 25	0.06 32	0.05 15	0.04 32	0.03 27	0.20 46	0.17 80	0.08 29	0.07 26	0.08 24	0.07 27	0.08 22	0.15 47	0.03 17	0.03 6	0.08 39	0.07 24	0.08 35	0.07 43

AdaDepth	0.07 22	0.06 45	0.04 22	0.04 21	0.05 45	0.04 18	0.03 25	0.05 26	0.06 33	0.04 7	0.06 32	0.06 27	0.03 16	0.03 27	0.21 53	0.15 55	0.09 39	0.08 39	0.10 46	0.07 27	0.08 22	0.17 56	0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.07 24	0.09 49	0.07 43

111111	0.07 22	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 28	0.03 3	0.03 25	0.04 9	0.05 21	0.03 1	0.04 13	0.06 27	0.03 16	0.02 2	0.26 90	0.15 55	0.06 7	0.06 16	0.09 40	0.12 92	0.09 35	0.33 137	0.07 95	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.05 4	0.03 1

MLG-Stereo_test2	0.07 22	0.05 30	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.06 37	0.05 21	0.07 55	0.05 23	0.07 43	0.03 16	0.04 48	0.21 53	0.16 69	0.11 55	0.07 26	0.14 65	0.07 27	0.11 50	0.22 79	0.04 42	0.03 6	0.07 25	0.06 15	0.09 49	0.06 34

AIO-test1	0.07 22	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 37	0.06 33	0.06 38	0.06 32	0.06 27	0.02 1	0.03 27	0.24 72	0.15 55	0.06 7	0.05 6	0.05 2	0.08 42	0.06 9	0.33 137	0.02 2	0.03 6	0.04 1	0.05 5	0.04 2	0.04 4

DEFOM-Stereo	0.07 22	0.06 45	0.04 22	0.06 60	0.05 45	0.06 55	0.03 25	0.06 37	0.05 21	0.06 38	0.08 55	0.06 27	0.03 16	0.04 48	0.20 46	0.12 34	0.11 55	0.09 47	0.10 46	0.07 27	0.11 50	0.09 19	0.04 42	0.04 23	0.09 52	0.08 38	0.12 67	0.08 52

AIO-Stereo	0.07 22	0.05 30	0.04 22	0.04 21	0.04 28	0.04 18	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.04 7	0.05 23	0.04 4	0.03 16	0.03 27	0.21 53	0.11 24	0.10 52	0.06 16	0.09 40	0.14 126	0.08 22	0.47 188	0.03 17	0.04 23	0.06 13	0.05 5	0.07 22	0.04 4

RSM	0.07 22	0.05 30	0.04 22	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.04 9	0.03 5	0.04 7	0.05 23	0.06 27	0.03 16	0.02 2	0.12 12	0.10 12	0.07 20	0.06 16	0.07 17	0.08 42	0.09 35	0.60 223	0.03 17	0.04 23	0.06 13	0.06 15	0.07 22	0.05 18

BridgeDepth_RVC	0.08 35	0.07 50	0.06 55	0.05 44	0.06 62	0.06 55	0.04 51	0.07 48	0.09 72	0.07 55	0.07 44	0.07 43	0.05 44	0.04 48	0.15 29	0.12 34	0.08 29	0.09 47	0.09 40	0.07 27	0.09 35	0.09 19	0.03 17	0.05 42	0.09 52	0.11 72	0.10 55	0.11 70
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.08 35	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.03 25	0.06 37	0.22 238	0.05 25	0.15 127	0.05 15	0.41 276	0.03 27	0.15 29	0.10 12	0.05 1	0.05 6	0.07 17	0.06 23	0.06 9	0.10 27	0.03 17	0.05 42	0.08 39	0.07 24	0.08 35	0.05 18

NLSM1	0.08 35	0.04 11	0.04 22	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.04 51	0.07 48	0.21 232	0.04 7	0.18 161	0.06 27	0.38 273	0.03 27	0.15 29	0.10 12	0.06 7	0.05 6	0.07 17	0.05 9	0.07 16	0.09 19	0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.08 38	0.07 22	0.05 18

VIP-Stereo	0.08 35	0.06 45	0.06 55	0.05 44	0.04 28	0.04 18	0.02 3	0.06 37	0.05 21	0.06 38	0.09 67	0.10 57	0.03 16	0.03 27	0.14 21	0.12 34	0.12 60	0.09 47	0.10 46	0.07 27	0.12 57	0.18 63	0.03 17	0.05 42	0.08 39	0.08 38	0.07 22	0.08 52

MM-Stereo_test2	0.08 35	0.05 30	0.04 22	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 9	0.04 14	0.06 38	0.04 13	0.04 4	0.03 16	0.03 27	0.23 63	0.25 174	0.08 29	0.07 26	0.07 17	0.12 92	0.08 22	0.55 206	0.05 64	0.04 23	0.05 3	0.09 58	0.06 10	0.06 34

GIP-stereo	0.08 35	0.05 30	0.04 22	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.03 25	0.03 1	0.03 5	0.05 25	0.04 13	0.05 15	0.03 16	0.04 48	0.30 111	0.22 145	0.09 39	0.07 26	0.09 40	0.10 72	0.09 35	0.43 175	0.02 2	0.04 23	0.07 25	0.07 24	0.08 35	0.05 18

RSM++	0.08 35	0.05 30	0.05 40	0.05 44	0.05 45	0.04 18	0.03 25	0.06 37	0.06 33	0.05 25	0.05 23	0.07 43	0.04 32	0.02 2	0.13 16	0.11 24	0.09 39	0.07 26	0.08 24	0.10 72	0.10 44	0.64 231	0.04 42	0.05 42	0.08 39	0.07 24	0.08 35	0.05 18

MoCha-V2	0.08 35	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.04 9	0.03 5	0.04 7	0.05 23	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.37 142	0.12 34	0.07 20	0.08 39	0.08 24	0.15 154	0.08 22	0.56 215	0.03 17	0.03 6	0.06 13	0.05 5	0.05 4	0.03 1

StereoVision	0.08 35	0.05 30	0.05 40	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.07 48	0.11 114	0.05 25	0.06 32	0.06 27	0.06 60	0.02 2	0.14 21	0.13 43	0.09 39	0.07 26	0.10 46	0.08 42	0.09 35	0.08 12	0.03 17	0.05 42	0.12 79	0.10 64	0.13 76	0.13 81

RAFT	0.08 35	0.04 11	0.06 55	0.05 44	0.03 10	0.07 67	0.03 25	0.10 62	0.05 21	0.06 38	0.07 44	0.08 48	0.05 44	0.02 2	0.22 59	0.11 24	0.09 39	0.06 16	0.08 24	0.06 23	0.08 22	0.10 27	0.02 2	0.04 23	0.14 93	0.14 97	0.16 89	0.15 100

delet	0.08 35	0.08 64	0.07 71	0.09 100	0.07 74	0.08 87	0.06 89	0.07 48	0.06 33	0.09 59	0.08 55	0.11 62	0.06 60	0.07 89	0.15 29	0.10 12	0.10 52	0.09 47	0.08 24	0.09 58	0.10 44	0.08 12	0.05 64	0.07 71	0.10 58	0.09 58	0.10 55	0.08 52

TDLM	0.08 35	0.08 64	0.07 71	0.07 67	0.08 91	0.07 67	0.06 89	0.08 55	0.06 33	0.06 38	0.12 107	0.08 48	0.06 60	0.05 60	0.10 7	0.10 12	0.10 52	0.09 47	0.08 24	0.07 27	0.09 35	0.10 27	0.05 64	0.07 71	0.08 39	0.08 38	0.09 49	0.09 60

TS12	0.09 47	0.07 50	0.07 71	0.07 67	0.06 62	0.07 67	0.04 51	0.11 68	0.07 51	0.06 38	0.11 95	0.11 62	0.05 44	0.05 60	0.20 46	0.13 43	0.09 39	0.10 60	0.13 60	0.08 42	0.13 62	0.13 38	0.04 42	0.06 60	0.12 79	0.10 64	0.13 76	0.14 90

TS	0.09 47	0.07 50	0.07 71	0.07 67	0.06 62	0.07 67	0.04 51	0.11 68	0.07 51	0.06 38	0.11 95	0.11 62	0.05 44	0.05 60	0.20 46	0.13 43	0.09 39	0.10 60	0.13 60	0.08 42	0.13 62	0.13 38	0.04 42	0.06 60	0.12 79	0.10 64	0.13 76	0.14 90

GASTEREO	0.09 47	0.04 11	0.04 22	0.04 21	0.04 28	0.04 18	0.02 3	0.04 9	0.06 33	0.05 25	0.04 13	0.06 27	0.04 32	0.02 2	0.42 163	0.34 239	0.08 29	0.07 26	0.08 24	0.09 58	0.08 22	0.43 175	0.05 64	0.07 71	0.07 25	0.08 38	0.07 22	0.05 18

MSCF	0.09 47	0.04 11	0.04 22	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.04 9	0.06 33	0.04 7	0.04 13	0.06 27	0.04 32	0.03 27	0.42 163	0.33 237	0.08 29	0.07 26	0.08 24	0.09 58	0.08 22	0.42 171	0.04 42	0.07 71	0.07 25	0.08 38	0.06 10	0.05 18

DFGA-Net	0.09 47	0.09 74	0.05 40	0.07 67	0.05 45	0.06 55	0.05 71	0.11 68	0.07 51	0.12 76	0.08 55	0.13 73	0.06 60	0.04 48	0.17 36	0.13 43	0.14 70	0.10 60	0.14 65	0.07 27	0.12 57	0.14 43	0.05 64	0.07 71	0.10 58	0.09 58	0.14 80	0.11 70

IGEV-Stereo++	0.09 47	0.05 30	0.04 22	0.05 44	0.05 45	0.04 18	0.02 3	0.05 26	0.05 21	0.05 25	0.05 23	0.05 15	0.04 32	0.03 27	0.32 122	0.19 110	0.07 20	0.09 47	0.10 46	0.14 126	0.09 35	0.55 206	0.10 160	0.03 6	0.06 13	0.06 15	0.08 35	0.05 18

Occ-G	0.09 47	0.07 50	0.05 40	0.05 44	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.05 26	0.04 14	0.04 7	0.08 55	0.06 27	0.04 32	0.03 27	0.28 106	0.15 55	0.09 39	0.09 47	0.14 65	0.10 72	0.10 44	0.41 168	0.08 121	0.05 42	0.07 25	0.06 15	0.08 35	0.06 34

iRaftStereo_RVC	0.09 47	0.07 50	0.06 55	0.05 44	0.05 45	0.06 55	0.03 25	0.10 62	0.06 33	0.10 64	0.09 67	0.10 57	0.05 44	0.04 48	0.13 16	0.11 24	0.14 70	0.10 60	0.12 57	0.08 42	0.15 71	0.22 79	0.04 42	0.06 60	0.10 58	0.08 38	0.11 62	0.08 52

GEAStereo	0.10 55	0.07 50	0.06 55	0.06 60	0.05 45	0.05 39	0.04 51	0.05 26	0.04 14	0.06 38	0.04 13	0.07 43	0.02 1	0.06 77	0.49 190	0.32 225	0.09 39	0.07 26	0.09 40	0.12 92	0.11 50	0.25 93	0.04 42	0.05 42	0.08 39	0.07 24	0.08 35	0.05 18

GSStereo	0.10 55	0.06 45	0.05 40	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.03 1	0.20 228	0.05 25	0.04 13	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.46 184	0.32 225	0.14 70	0.09 47	0.10 46	0.09 58	0.11 50	0.48 192	0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.06 15	0.07 22	0.05 18

gasm-f	0.10 55	0.07 50	0.06 55	0.06 60	0.05 45	0.05 39	0.04 51	0.05 26	0.04 14	0.06 38	0.04 13	0.07 43	0.02 1	0.06 77	0.49 190	0.32 225	0.09 39	0.07 26	0.09 40	0.12 92	0.11 50	0.25 93	0.04 42	0.05 42	0.08 39	0.07 24	0.08 35	0.05 18

LG-Stereo_L2	0.10 55	0.08 64	0.05 40	0.04 21	0.05 45	0.05 39	0.03 25	0.13 78	0.09 72	0.21 112	0.09 67	0.13 73	0.05 44	0.05 60	0.24 72	0.17 80	0.14 70	0.09 47	0.14 65	0.08 42	0.19 97	0.27 103	0.03 17	0.05 42	0.10 58	0.08 38	0.10 55	0.09 60

LGtest1	0.10 55	0.07 50	0.06 55	0.06 60	0.07 74	0.07 67	0.04 51	0.10 62	0.09 72	0.09 59	0.10 84	0.10 57	0.05 44	0.06 77	0.26 90	0.17 80	0.15 79	0.11 69	0.16 76	0.10 72	0.17 78	0.18 63	0.05 64	0.06 60	0.10 58	0.09 58	0.12 67	0.10 68

MaDis-Stereo	0.10 55	0.07 50	0.06 55	0.04 21	0.04 28	0.04 18	0.04 51	0.09 58	0.07 51	0.11 70	0.08 55	0.13 73	0.06 60	0.03 27	0.17 36	0.14 50	0.15 79	0.12 78	0.17 85	0.07 27	0.17 78	0.15 47	0.03 17	0.06 60	0.15 109	0.20 159	0.16 89	0.19 132

AASNet	0.10 55	0.10 87	0.07 71	0.10 108	0.10 117	0.11 127	0.08 119	0.12 73	0.06 33	0.10 64	0.11 95	0.10 57	0.06 60	0.07 89	0.16 35	0.12 34	0.13 65	0.11 69	0.11 54	0.09 58	0.11 50	0.13 38	0.06 80	0.08 84	0.11 70	0.10 64	0.10 55	0.09 60

MMNet	0.10 55	0.09 74	0.07 71	0.10 108	0.09 100	0.09 105	0.07 103	0.10 62	0.08 60	0.08 57	0.09 67	0.13 73	0.06 60	0.08 99	0.26 90	0.11 24	0.13 65	0.11 69	0.12 57	0.09 58	0.11 50	0.10 27	0.06 80	0.08 84	0.10 58	0.11 72	0.13 76	0.12 77

AANet_RVC	0.10 55	0.08 64	0.08 91	0.07 67	0.09 100	0.06 55	0.07 103	0.09 58	0.09 72	0.08 57	0.09 67	0.08 48	0.07 77	0.06 77	0.19 42	0.12 34	0.11 55	0.12 78	0.11 54	0.10 72	0.10 44	0.10 27	0.07 95	0.08 84	0.11 70	0.12 80	0.12 67	0.14 90

LG-Stereo_L1	0.11 64	0.08 64	0.05 40	0.05 44	0.05 45	0.05 39	0.03 25	0.13 78	0.10 89	0.21 112	0.09 67	0.12 70	0.05 44	0.05 60	0.24 72	0.18 92	0.14 70	0.09 47	0.15 73	0.08 42	0.19 97	0.30 119	0.03 17	0.05 42	0.10 58	0.08 38	0.10 55	0.09 60

MLG-Stereo_test3	0.11 64	0.06 45	0.05 40	0.05 44	0.06 62	0.06 55	0.04 51	0.07 48	0.06 33	0.09 59	0.08 55	0.13 73	0.03 16	0.05 60	0.21 53	0.16 69	0.12 60	0.09 47	0.29 178	0.07 27	0.14 68	0.57 217	0.03 17	0.05 42	0.08 39	0.08 38	0.10 55	0.08 52

plain	0.11 64	0.10 87	0.07 71	0.06 60	0.07 74	0.07 67	0.04 51	0.13 78	0.06 33	0.16 83	0.07 44	0.12 70	0.05 44	0.04 48	0.19 42	0.16 69	0.16 86	0.13 93	0.15 73	0.08 42	0.17 78	0.15 47	0.04 42	0.08 84	0.13 87	0.12 80	0.12 67	0.14 90

MIF-Stereo (partial)	0.11 64	0.09 74	0.08 91	0.07 67	0.06 62	0.07 67	0.04 51	0.12 73	0.09 72	0.12 76	0.07 44	0.10 57	0.07 77	0.05 60	0.21 53	0.16 69	0.16 86	0.13 93	0.14 65	0.08 42	0.18 87	0.15 47	0.05 64	0.08 84	0.13 87	0.11 72	0.16 89	0.13 81

UniTT-Stereo	0.11 64	0.07 50	0.06 55	0.05 44	0.05 45	0.06 55	0.04 51	0.10 62	0.07 51	0.13 79	0.07 44	0.13 73	0.12 151	0.08 99	0.21 53	0.15 55	0.16 86	0.12 78	0.20 104	0.09 58	0.18 87	0.14 43	0.07 95	0.07 71	0.13 87	0.18 134	0.10 55	0.13 81

RAFT_CTSACE	0.11 64	0.09 74	0.07 71	0.05 44	0.06 62	0.08 87	0.06 89	0.12 73	0.08 60	0.18 96	0.06 32	0.15 89	0.12 151	0.05 60	0.18 39	0.14 50	0.15 79	0.10 60	0.13 60	0.07 27	0.17 78	0.24 88	0.04 42	0.07 71	0.14 93	0.14 97	0.19 113	0.14 90

CVANet_RVC	0.11 64	0.12 123	0.11 133	0.13 151	0.10 117	0.11 127	0.08 119	0.13 78	0.09 72	0.10 64	0.16 139	0.11 62	0.08 92	0.08 99	0.13 16	0.12 34	0.12 60	0.12 78	0.12 57	0.09 58	0.12 57	0.17 56	0.06 80	0.08 84	0.11 70	0.10 64	0.11 62	0.14 90

LG-G_1	0.12 71	0.08 64	0.06 55	0.08 87	0.07 74	0.08 87	0.05 71	0.09 58	0.06 33	0.09 59	0.07 44	0.13 73	0.06 60	0.07 89	0.27 100	0.21 131	0.14 70	0.11 69	0.16 76	0.09 58	0.15 71	0.73 264	0.05 64	0.05 42	0.10 58	0.09 58	0.12 67	0.11 70

LG-G	0.12 71	0.08 64	0.06 55	0.08 87	0.07 74	0.08 87	0.05 71	0.09 58	0.06 33	0.09 59	0.07 44	0.13 73	0.06 60	0.07 89	0.27 100	0.21 131	0.14 70	0.11 69	0.16 76	0.09 58	0.15 71	0.73 264	0.05 64	0.05 42	0.10 58	0.09 58	0.12 67	0.11 70

GREAT-IGEV	0.12 71	0.04 11	0.04 22	0.03 8	0.02 1	0.04 18	0.02 3	0.04 9	0.20 228	0.04 7	0.05 23	0.08 48	0.02 1	0.02 2	0.40 157	0.42 270	0.08 29	0.09 47	0.08 24	0.12 92	0.07 16	0.76 272	0.08 121	0.14 202	0.06 13	0.06 15	0.08 35	0.04 4
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
test_5	0.12 71	0.10 87	0.08 91	0.07 67	0.05 45	0.07 67	0.05 71	0.16 95	0.07 51	0.11 70	0.15 127	0.16 101	0.16 199	0.03 27	0.18 39	0.15 55	0.11 55	0.10 60	0.13 60	0.08 42	0.13 62	0.20 72	0.04 42	0.09 107	0.13 87	0.15 111	0.20 123	0.18 114

DMCA	0.12 71	0.09 74	0.10 118	0.08 87	0.09 100	0.08 87	0.09 139	0.13 78	0.10 89	0.11 70	0.13 113	0.13 73	0.08 92	0.09 121	0.24 72	0.15 55	0.15 79	0.14 108	0.13 60	0.10 72	0.14 68	0.12 35	0.09 140	0.09 107	0.12 79	0.13 88	0.11 62	0.12 77

GANet	0.12 71	0.10 87	0.10 118	0.10 108	0.10 117	0.13 150	0.10 160	0.14 84	0.08 60	0.11 70	0.24 214	0.15 89	0.08 92	0.08 99	0.14 21	0.13 43	0.15 79	0.15 120	0.11 54	0.08 42	0.12 57	0.25 93	0.08 121	0.08 84	0.13 87	0.10 64	0.12 67	0.11 70

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 77	0.08 64	0.06 55	0.07 67	0.07 74	0.07 67	0.03 25	0.16 95	0.09 72	0.24 153	0.08 55	0.11 62	0.06 60	0.05 60	0.27 100	0.19 110	0.17 91	0.13 93	0.16 76	0.11 84	0.24 146	0.61 227	0.05 64	0.05 42	0.11 70	0.11 72	0.14 80	0.09 60

MIM_Stereo	0.13 77	0.09 74	0.08 91	0.08 87	0.07 74	0.09 105	0.05 71	0.13 78	0.06 33	0.19 103	0.10 84	0.11 62	0.05 44	0.05 60	0.25 83	0.34 239	0.17 91	0.12 78	0.20 104	0.12 92	0.19 97	0.43 175	0.04 42	0.07 71	0.11 70	0.10 64	0.15 84	0.09 60

AEACV	0.13 77	0.08 64	0.05 40	0.05 44	0.05 45	0.04 18	0.03 25	0.05 26	0.03 5	0.05 25	0.05 23	0.06 27	0.03 16	0.04 48	0.64 225	0.54 296	0.09 39	0.12 78	0.16 76	0.18 190	0.13 62	0.73 264	0.07 95	0.04 23	0.08 39	0.12 80	0.07 22	0.05 18

anonymousdsp	0.13 77	0.07 50	0.06 55	0.05 44	0.05 45	0.06 55	0.04 51	0.10 62	0.06 33	0.11 70	0.43 281	0.08 48	0.04 32	0.05 60	0.31 118	0.21 131	0.12 60	0.10 60	0.14 65	0.15 154	0.15 71	0.58 220	0.10 160	0.05 42	0.09 52	0.07 24	0.12 67	0.07 43

RAFT+CT+SA	0.13 77	0.11 107	0.09 105	0.08 87	0.06 62	0.07 67	0.06 89	0.19 120	0.09 72	0.16 83	0.08 55	0.19 122	0.16 199	0.05 60	0.19 42	0.20 120	0.13 65	0.11 69	0.17 85	0.09 58	0.18 87	0.30 119	0.04 42	0.09 107	0.16 115	0.14 97	0.18 107	0.17 107

ARAFT	0.13 77	0.09 74	0.07 71	0.09 100	0.07 74	0.08 87	0.04 51	0.14 84	0.08 60	0.21 112	0.10 84	0.17 110	0.06 60	0.06 77	0.19 42	0.15 55	0.18 102	0.15 120	0.21 117	0.08 42	0.20 106	0.34 142	0.05 64	0.07 71	0.15 109	0.11 72	0.18 107	0.13 81

SGD-Stereo	0.14 83	0.07 50	0.05 40	0.06 60	0.06 62	0.08 87	0.04 51	0.08 55	0.09 72	0.10 64	0.06 32	0.13 73	0.06 60	0.04 48	1.16 278	0.18 92	0.19 111	0.10 60	0.16 76	0.09 58	0.19 97	0.14 43	0.06 80	0.06 60	0.11 70	0.12 80	0.16 89	0.13 81

YMNet	0.14 83	0.11 107	0.09 105	0.10 108	0.10 117	0.12 139	0.17 210	0.11 68	0.10 89	0.10 64	0.08 55	0.16 101	0.13 165	0.10 137	0.65 228	0.16 69	0.13 65	0.12 78	0.14 65	0.08 42	0.12 57	0.12 35	0.07 95	0.07 71	0.16 115	0.11 72	0.15 84	0.12 77

IGEV-Stereo+	0.14 83	0.11 107	0.05 40	0.05 44	0.06 62	0.06 55	0.03 25	0.16 95	0.08 60	0.24 153	0.21 185	0.11 62	0.06 60	0.06 77	0.29 109	0.27 193	0.14 70	0.11 69	0.19 95	0.15 154	0.20 106	0.68 254	0.08 121	0.05 42	0.10 58	0.12 80	0.08 35	0.09 60

LL-Strereo2	0.14 83	0.08 64	0.07 71	0.07 67	0.07 74	0.06 55	0.05 71	0.15 89	0.10 89	0.22 121	0.09 67	0.13 73	0.07 77	0.07 89	0.24 72	0.26 184	0.17 91	0.11 69	0.20 104	0.10 72	0.21 117	0.68 254	0.06 80	0.07 71	0.12 79	0.14 97	0.15 84	0.10 68

TestStereo1	0.14 83	0.13 142	0.08 91	0.07 67	0.07 74	0.08 87	0.07 103	0.14 84	0.10 89	0.17 89	0.09 67	0.15 89	0.17 208	0.05 60	0.26 90	0.21 131	0.16 86	0.12 78	0.20 104	0.10 72	0.20 106	0.30 119	0.04 42	0.08 84	0.18 130	0.18 134	0.26 175	0.20 141

TESTraft	0.14 83	0.11 107	0.08 91	0.07 67	0.07 74	0.07 67	0.07 103	0.15 89	0.11 114	0.17 89	0.10 84	0.15 89	0.16 199	0.05 60	0.25 83	0.21 131	0.15 79	0.12 78	0.19 95	0.10 72	0.19 97	0.29 110	0.04 42	0.08 84	0.18 130	0.17 125	0.24 148	0.20 141

SA-5K	0.14 83	0.13 142	0.08 91	0.07 67	0.07 74	0.08 87	0.07 103	0.14 84	0.10 89	0.17 89	0.09 67	0.15 89	0.17 208	0.05 60	0.26 90	0.21 131	0.16 86	0.12 78	0.20 104	0.10 72	0.20 106	0.30 119	0.04 42	0.08 84	0.18 130	0.18 134	0.26 175	0.20 141

raft+_RVC	0.14 83	0.10 87	0.08 91	0.09 100	0.08 91	0.09 105	0.06 89	0.18 114	0.10 89	0.22 121	0.12 107	0.15 89	0.07 77	0.06 77	0.25 83	0.23 161	0.17 91	0.12 78	0.21 117	0.12 92	0.20 106	0.41 168	0.05 64	0.08 84	0.15 109	0.13 88	0.16 89	0.13 81

RAFT + AFF	0.14 83	0.07 50	0.06 55	0.08 87	0.05 45	0.07 67	0.05 71	0.11 68	0.08 60	0.14 82	0.07 44	0.15 89	0.05 44	0.03 27	1.47 298	0.11 24	0.14 70	0.08 39	0.14 65	0.07 27	0.15 71	0.10 27	0.04 42	0.06 60	0.10 58	0.08 38	0.08 35	0.07 43

UPFNet	0.14 83	0.11 107	0.12 161	0.12 141	0.11 136	0.13 150	0.10 160	0.16 95	0.12 134	0.17 89	0.14 120	0.16 101	0.09 102	0.11 157	0.25 83	0.15 55	0.17 91	0.15 120	0.16 76	0.11 84	0.14 68	0.13 38	0.09 140	0.10 126	0.13 87	0.15 111	0.19 113	0.14 90

DepthFocus	0.15 93	0.09 74	0.07 71	0.10 108	0.07 74	0.08 87	0.05 71	0.20 122	0.10 89	0.23 133	0.10 84	0.18 113	0.07 77	0.11 157	0.20 46	0.22 145	0.22 148	0.13 93	0.23 135	0.14 126	0.36 202	0.29 110	0.11 181	0.08 84	0.12 79	0.13 88	0.17 101	0.18 114

S2M2_XL	0.15 93	0.10 87	0.11 133	0.07 67	0.08 91	0.11 127	0.09 139	0.22 147	0.09 72	0.22 121	0.11 95	0.24 163	0.08 92	0.08 99	0.22 59	0.20 120	0.24 175	0.13 93	0.20 104	0.12 92	0.36 202	0.26 99	0.09 140	0.09 107	0.14 93	0.12 80	0.18 107	0.19 132
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.15 93	0.09 74	0.07 71	0.06 60	0.07 74	0.06 55	0.04 51	0.17 102	0.08 60	0.24 153	0.08 55	0.14 87	0.06 60	0.06 77	0.44 170	0.28 201	0.18 102	0.13 93	0.19 95	0.11 84	0.24 146	0.55 206	0.06 80	0.06 60	0.11 70	0.12 80	0.14 80	0.15 100

MGS-Stereo	0.15 93	0.12 123	0.08 91	0.07 67	0.07 74	0.07 67	0.05 71	0.16 95	0.07 51	0.13 79	0.10 84	0.13 73	0.06 60	0.08 99	0.94 262	0.14 50	0.19 111	0.15 120	0.19 95	0.13 109	0.20 106	0.19 70	0.07 95	0.08 84	0.14 93	0.12 80	0.17 101	0.15 100

CAS	0.15 93	0.11 107	0.08 91	0.10 108	0.09 100	0.08 87	0.07 103	0.17 102	0.10 89	0.17 89	0.17 151	0.15 89	0.10 113	0.10 137	0.27 100	0.19 110	0.18 102	0.15 120	0.20 104	0.11 84	0.23 132	0.26 99	0.08 121	0.08 84	0.18 130	0.16 119	0.17 101	0.22 159

IER	0.15 93	0.12 123	0.11 133	0.12 141	0.10 117	0.12 139	0.09 139	0.17 102	0.10 89	0.18 96	0.17 151	0.21 137	0.10 113	0.11 157	0.49 190	0.15 55	0.19 111	0.14 108	0.16 76	0.12 92	0.16 76	0.17 56	0.09 140	0.10 126	0.14 93	0.17 125	0.19 113	0.18 114

HCRNet	0.15 93	0.19 240	0.08 91	0.23 238	0.09 100	0.15 172	0.09 139	0.16 95	0.06 33	0.49 320	0.16 139	0.25 173	0.08 92	0.09 121	0.44 170	0.11 24	0.17 91	0.11 69	0.21 117	0.09 58	0.13 62	0.13 38	0.11 181	0.07 71	0.09 52	0.11 72	0.14 80	0.11 70

AFF-stereo	0.15 93	0.10 87	0.09 105	0.07 67	0.06 62	0.09 105	0.07 103	0.17 102	0.09 72	0.21 112	0.08 55	0.15 89	0.06 60	0.04 48	0.92 258	0.15 55	0.13 65	0.09 47	0.21 117	0.08 42	0.21 117	0.35 144	0.04 42	0.07 71	0.14 93	0.13 88	0.18 107	0.11 70

RYNet	0.15 93	0.07 50	0.06 55	0.05 44	0.06 62	0.06 55	0.04 51	0.08 55	0.14 172	0.06 38	0.06 32	0.06 27	0.05 44	0.05 60	1.87 319	0.11 24	0.09 39	0.13 93	0.10 46	0.07 27	0.09 35	0.07 6	0.13 218	0.06 60	0.09 52	0.28 228	0.12 67	0.08 52

HITNet	0.15 93	0.11 107	0.10 118	0.11 128	0.11 136	0.10 111	0.07 103	0.18 114	0.11 114	0.24 153	0.13 113	0.19 122	0.10 113	0.09 121	0.23 63	0.14 50	0.17 91	0.14 108	0.16 76	0.10 72	0.21 117	0.25 93	0.08 121	0.09 107	0.15 109	0.14 97	0.24 148	0.19 132
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
AIO_rvc	0.16 103	0.09 74	0.06 55	0.07 67	0.06 62	0.07 67	0.05 71	0.12 73	0.08 60	0.12 76	0.05 23	0.11 62	0.04 32	0.06 77	0.62 223	0.49 283	0.11 55	0.14 108	0.20 104	0.13 109	0.17 78	1.02 324	0.08 121	0.05 42	0.10 58	0.08 38	0.09 49	0.07 43

SA	0.16 103	0.13 142	0.09 105	0.09 100	0.08 91	0.11 127	0.06 89	0.21 137	0.10 89	0.24 153	0.09 67	0.23 156	0.07 77	0.07 89	0.23 63	0.22 145	0.19 111	0.15 120	0.25 152	0.12 92	0.22 125	0.28 107	0.05 64	0.10 126	0.20 156	0.21 172	0.27 187	0.23 168

test_4	0.16 103	0.09 74	0.10 118	0.07 67	0.08 91	0.05 39	0.06 89	0.17 102	0.11 114	0.23 133	0.11 95	0.16 101	0.09 102	0.07 89	0.41 159	0.40 264	0.18 102	0.12 78	0.18 89	0.11 84	0.23 132	0.33 137	0.05 64	0.09 107	0.15 109	0.20 159	0.26 175	0.23 168

CIPLG	0.16 103	0.11 107	0.09 105	0.10 108	0.09 100	0.11 127	0.08 119	0.23 161	0.10 89	0.23 133	0.15 127	0.20 125	0.10 113	0.13 191	0.25 83	0.18 92	0.22 148	0.15 120	0.22 125	0.13 109	0.22 125	0.38 159	0.07 95	0.10 126	0.17 118	0.13 88	0.21 128	0.13 81

IPLGR_C	0.16 103	0.11 107	0.09 105	0.10 108	0.09 100	0.11 127	0.08 119	0.23 161	0.10 89	0.23 133	0.15 127	0.20 125	0.11 133	0.13 191	0.23 63	0.18 92	0.22 148	0.15 120	0.22 125	0.13 109	0.22 125	0.36 147	0.07 95	0.10 126	0.17 118	0.13 88	0.21 128	0.14 90

ACRE	0.16 103	0.11 107	0.09 105	0.10 108	0.09 100	0.12 139	0.08 119	0.23 161	0.10 89	0.23 133	0.15 127	0.20 125	0.10 113	0.13 191	0.24 72	0.18 92	0.22 148	0.15 120	0.22 125	0.13 109	0.22 125	0.37 153	0.07 95	0.10 126	0.17 118	0.13 88	0.21 128	0.13 81

rafts_anoy	0.16 103	0.14 161	0.12 161	0.11 128	0.11 136	0.10 111	0.08 119	0.21 137	0.08 60	0.21 112	0.16 139	0.18 113	0.08 92	0.06 77	0.34 131	0.27 193	0.20 119	0.17 166	0.23 135	0.13 109	0.23 132	0.42 171	0.06 80	0.10 126	0.18 130	0.15 111	0.15 84	0.17 107

GMStereo	0.16 103	0.16 196	0.09 105	0.14 162	0.13 167	0.16 177	0.12 176	0.22 147	0.12 134	0.19 103	0.16 139	0.26 179	0.13 165	0.09 121	0.20 46	0.15 55	0.22 148	0.14 108	0.27 160	0.15 154	0.21 117	0.16 53	0.09 140	0.11 153	0.19 150	0.17 125	0.24 148	0.15 100
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 103	0.13 142	0.13 176	0.14 162	0.12 150	0.14 158	0.11 166	0.20 122	0.12 134	0.21 112	0.15 127	0.18 113	0.13 165	0.13 191	0.24 72	0.16 69	0.20 119	0.17 166	0.19 95	0.13 109	0.17 78	0.16 53	0.11 181	0.13 188	0.16 115	0.18 134	0.21 128	0.17 107

HGLStereo	0.16 103	0.15 185	0.12 161	0.13 151	0.14 183	0.13 150	0.09 139	0.18 114	0.11 114	0.22 121	0.23 209	0.14 87	0.09 102	0.11 157	0.26 90	0.18 92	0.22 148	0.17 166	0.20 104	0.14 126	0.19 97	0.20 72	0.10 160	0.12 164	0.18 130	0.18 134	0.18 107	0.15 100

RASNet	0.16 103	0.15 185	0.15 193	0.13 151	0.11 136	0.12 139	0.10 160	0.24 176	0.13 156	0.22 121	0.14 120	0.18 113	0.13 165	0.10 137	0.20 46	0.18 92	0.19 111	0.13 93	0.17 85	0.10 72	0.23 132	0.27 103	0.07 95	0.15 212	0.17 118	0.18 134	0.27 187	0.24 179

DISCO	0.16 103	0.15 185	0.11 133	0.14 162	0.13 167	0.16 177	0.15 198	0.15 89	0.13 156	0.21 112	0.17 151	0.16 101	0.10 113	0.10 137	0.30 111	0.17 80	0.20 119	0.15 120	0.24 145	0.14 126	0.18 87	0.23 83	0.09 140	0.12 164	0.18 130	0.16 119	0.22 137	0.17 107

coex_refinement	0.17 115	0.15 185	0.12 161	0.12 141	0.12 150	0.14 158	0.09 139	0.21 137	0.16 200	0.22 121	0.18 161	0.18 113	0.10 113	0.10 137	0.50 197	0.19 110	0.20 119	0.15 120	0.23 135	0.11 84	0.19 97	0.17 56	0.09 140	0.11 153	0.18 130	0.18 134	0.21 128	0.22 159

G2L-Stereo	0.17 115	0.14 161	0.11 133	0.12 141	0.13 167	0.12 139	0.09 139	0.20 122	0.11 114	0.24 153	0.17 151	0.20 125	0.16 199	0.11 157	0.33 127	0.17 80	0.20 119	0.15 120	0.18 89	0.12 92	0.21 117	0.18 63	0.11 181	0.10 126	0.18 130	0.22 179	0.23 142	0.17 107

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 115	0.11 107	0.10 118	0.11 128	0.08 91	0.09 105	0.05 71	0.18 114	0.17 209	0.23 133	0.19 168	0.18 113	0.10 113	0.09 121	0.54 208	0.17 80	0.20 119	0.15 120	0.20 104	0.12 92	0.20 106	0.37 153	0.07 95	0.09 107	0.17 118	0.25 206	0.16 89	0.21 154

CASnet	0.17 115	0.12 123	0.09 105	0.10 108	0.11 136	0.14 158	0.08 119	0.23 161	0.12 134	0.28 205	0.15 127	0.23 156	0.11 133	0.09 121	0.33 127	0.16 69	0.20 119	0.12 78	0.27 160	0.11 84	0.35 194	0.25 93	0.07 95	0.09 107	0.17 118	0.13 88	0.21 128	0.17 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 115	0.10 87	0.10 118	0.10 108	0.09 100	0.08 87	0.05 71	0.21 137	0.12 134	0.26 178	0.12 107	0.21 137	0.08 92	0.07 89	0.35 134	0.39 258	0.21 136	0.15 120	0.22 125	0.13 109	0.30 175	0.54 204	0.05 64	0.08 84	0.14 93	0.15 111	0.19 113	0.13 81

LoS_RVC	0.17 115	0.13 142	0.11 133	0.07 67	0.10 117	0.08 87	0.07 103	0.17 102	0.12 134	0.23 133	0.17 151	0.17 110	0.11 133	0.09 121	0.46 184	0.22 145	0.17 91	0.16 150	0.25 152	0.12 92	0.36 202	0.36 147	0.08 121	0.10 126	0.21 171	0.16 119	0.17 101	0.20 141

tt_ll	0.17 115	0.13 142	0.11 133	0.07 67	0.10 117	0.08 87	0.07 103	0.17 102	0.12 134	0.23 133	0.17 151	0.17 110	0.11 133	0.09 121	0.46 184	0.22 145	0.17 91	0.16 150	0.25 152	0.12 92	0.36 202	0.36 147	0.08 121	0.10 126	0.21 171	0.16 119	0.17 101	0.20 141

iinet-f	0.17 115	0.14 161	0.11 133	0.12 141	0.09 100	0.14 158	0.09 139	0.15 89	0.10 89	0.23 133	0.24 214	0.18 113	0.16 199	0.08 99	0.38 153	0.20 120	0.20 119	0.13 93	0.38 215	0.17 182	0.21 117	0.27 103	0.09 140	0.09 107	0.18 130	0.14 97	0.25 163	0.18 114

Sa-1000	0.17 115	0.13 142	0.09 105	0.09 100	0.09 100	0.11 127	0.05 71	0.22 147	0.11 114	0.24 153	0.11 95	0.24 163	0.09 102	0.10 137	0.27 100	0.21 131	0.22 148	0.17 166	0.29 178	0.13 109	0.26 154	0.38 159	0.06 80	0.10 126	0.24 203	0.21 172	0.26 175	0.22 159

raftrobust	0.17 115	0.12 123	0.11 133	0.11 128	0.10 117	0.08 87	0.07 103	0.22 147	0.09 72	0.27 188	0.13 113	0.20 125	0.08 92	0.08 99	0.35 134	0.29 214	0.21 136	0.15 120	0.29 178	0.14 126	0.26 154	0.44 181	0.08 121	0.09 107	0.19 150	0.17 125	0.17 101	0.17 107

RALCasStereoNet	0.17 115	0.14 161	0.11 133	0.13 151	0.11 136	0.10 111	0.08 119	0.20 122	0.08 60	0.23 133	0.13 113	0.19 122	0.08 92	0.07 89	0.30 111	0.37 253	0.22 148	0.17 166	0.21 117	0.14 126	0.24 146	0.52 197	0.07 95	0.10 126	0.18 130	0.15 111	0.16 89	0.15 100

RALAANet	0.17 115	0.13 142	0.11 133	0.10 108	0.10 117	0.11 127	0.08 119	0.17 102	0.10 89	0.16 83	0.15 127	0.16 101	0.09 102	0.07 89	0.34 131	0.17 80	0.18 102	0.17 166	0.28 168	0.15 154	0.26 154	0.60 223	0.07 95	0.10 126	0.17 118	0.15 111	0.21 128	0.16 106

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 115	0.11 107	0.10 118	0.08 87	0.08 91	0.08 87	0.08 119	0.21 137	0.09 72	0.23 133	0.09 67	0.20 125	0.07 77	0.05 60	0.89 253	0.15 55	0.15 79	0.10 60	0.22 125	0.09 58	0.23 132	0.36 147	0.06 80	0.09 107	0.18 130	0.13 88	0.20 123	0.14 90

DSFCA	0.17 115	0.18 224	0.14 186	0.14 162	0.13 167	0.16 177	0.15 198	0.16 95	0.13 156	0.16 83	0.19 168	0.18 113	0.11 133	0.08 99	0.26 90	0.19 110	0.20 119	0.17 166	0.22 125	0.14 126	0.20 106	0.24 88	0.11 181	0.13 188	0.18 130	0.19 153	0.20 123	0.20 141

DMCA-RVC	0.17 115	0.12 123	0.15 193	0.12 141	0.13 167	0.11 127	0.18 212	0.17 102	0.16 200	0.18 96	0.21 185	0.21 137	0.10 113	0.10 137	0.50 197	0.18 92	0.18 102	0.17 166	0.17 85	0.15 154	0.18 87	0.18 63	0.10 160	0.13 188	0.14 93	0.15 111	0.19 113	0.18 114

CCAANet	0.17 115	0.11 107	0.11 133	0.11 128	0.11 136	0.18 198	0.11 166	0.17 102	0.11 114	0.31 235	0.35 254	0.24 163	0.13 165	0.10 137	0.24 72	0.18 92	0.28 226	0.18 193	0.15 73	0.12 92	0.16 76	0.15 47	0.11 181	0.09 107	0.15 109	0.17 125	0.41 262	0.19 132

CFNet	0.17 115	0.15 185	0.13 176	0.18 205	0.16 207	0.14 158	0.12 176	0.24 176	0.12 134	0.21 112	0.16 139	0.29 207	0.14 181	0.11 157	0.26 90	0.14 50	0.20 119	0.16 150	0.18 89	0.13 109	0.18 87	0.15 47	0.08 121	0.12 164	0.21 171	0.20 159	0.22 137	0.21 154

S2M2_L	0.18 132	0.14 161	0.15 193	0.13 151	0.11 136	0.15 172	0.11 166	0.21 137	0.11 114	0.26 178	0.09 67	0.20 125	0.06 60	0.17 240	0.26 90	0.20 120	0.26 202	0.16 150	0.20 104	0.15 154	0.34 185	0.30 119	0.13 218	0.10 126	0.17 118	0.20 159	0.27 187	0.22 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 132	0.13 142	0.11 133	0.11 128	0.10 117	0.10 111	0.06 89	0.24 176	0.09 72	0.28 205	0.13 113	0.26 179	0.11 133	0.10 137	0.32 122	0.23 161	0.25 189	0.13 93	0.21 117	0.14 126	0.33 182	0.25 93	0.08 121	0.10 126	0.18 130	0.19 153	0.24 148	0.24 179

anonymousdsp2	0.18 132	0.12 123	0.09 105	0.09 100	0.08 91	0.10 111	0.07 103	0.18 114	0.09 72	0.20 108	0.50 293	0.15 89	0.07 77	0.08 99	0.37 142	0.28 201	0.17 91	0.13 93	0.23 135	0.19 195	0.20 106	0.67 248	0.11 181	0.12 164	0.14 93	0.11 72	0.18 107	0.12 77

TestStereo	0.18 132	0.17 205	0.14 186	0.15 178	0.11 136	0.16 177	0.11 166	0.25 193	0.13 156	0.30 225	0.16 139	0.26 179	0.11 133	0.08 99	0.22 59	0.15 55	0.24 175	0.13 93	0.28 168	0.13 109	0.28 167	0.18 63	0.09 140	0.14 202	0.22 175	0.16 119	0.21 128	0.19 132

CREStereo	0.18 132	0.13 142	0.11 133	0.12 141	0.10 117	0.10 111	0.06 89	0.24 176	0.10 89	0.27 188	0.14 120	0.26 179	0.12 151	0.10 137	0.32 122	0.26 184	0.26 202	0.13 93	0.22 125	0.14 126	0.36 202	0.27 103	0.08 121	0.10 126	0.18 130	0.19 153	0.24 148	0.23 168
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
PDISCO_ROB	0.18 132	0.16 196	0.16 212	0.14 162	0.12 150	0.13 150	0.13 188	0.15 89	0.12 134	0.16 83	0.16 139	0.13 73	0.10 113	0.09 121	0.25 83	0.20 120	0.20 119	0.23 251	0.18 89	0.15 154	0.24 146	0.28 107	0.08 121	0.12 164	0.22 175	0.24 195	0.39 252	0.24 179

AIO_test	0.19 138	0.10 87	0.07 71	0.10 108	0.07 74	0.07 67	0.06 89	0.14 84	0.10 89	0.13 79	0.07 44	0.13 73	0.05 44	0.06 77	0.78 242	0.77 333	0.12 60	0.12 78	0.19 95	0.11 84	0.19 97	1.16 334	0.09 140	0.06 60	0.12 79	0.18 134	0.11 62	0.07 43

CES	0.19 138	0.10 87	0.10 118	0.09 100	0.11 136	0.10 111	0.06 89	0.42 292	0.10 89	0.20 108	0.28 239	0.23 156	0.10 113	0.13 191	0.35 134	0.24 166	0.25 189	0.15 120	0.21 117	0.14 126	0.45 244	0.29 110	0.09 140	0.08 84	0.19 150	0.15 111	0.20 123	0.23 168

raft_robust	0.19 138	0.14 161	0.11 133	0.14 162	0.09 100	0.11 127	0.08 119	0.25 193	0.12 134	0.30 225	0.10 84	0.25 173	0.14 181	0.10 137	0.29 109	0.26 184	0.22 148	0.17 166	0.35 207	0.14 126	0.28 167	0.35 144	0.06 80	0.11 153	0.22 175	0.24 195	0.24 148	0.21 154

GMOStereo	0.19 138	0.12 123	0.10 118	0.10 108	0.09 100	0.10 111	0.09 139	0.23 161	0.12 134	0.28 205	0.10 84	0.21 137	0.13 165	0.08 99	0.37 142	0.28 201	0.21 136	0.14 108	0.23 135	0.14 126	0.26 154	0.67 248	0.06 80	0.09 107	0.23 186	0.20 159	0.24 148	0.18 114

error version	0.19 138	0.12 123	0.10 118	0.10 108	0.09 100	0.10 111	0.09 139	0.23 161	0.12 134	0.28 205	0.10 84	0.21 137	0.13 165	0.08 99	0.37 142	0.28 201	0.21 136	0.14 108	0.23 135	0.14 126	0.26 154	0.67 248	0.06 80	0.09 107	0.23 186	0.20 159	0.24 148	0.18 114

test-v	0.19 138	0.12 123	0.10 118	0.10 108	0.09 100	0.10 111	0.09 139	0.23 161	0.12 134	0.28 205	0.10 84	0.21 137	0.13 165	0.08 99	0.37 142	0.28 201	0.21 136	0.14 108	0.23 135	0.14 126	0.26 154	0.67 248	0.06 80	0.09 107	0.23 186	0.20 159	0.24 148	0.18 114

test-2	0.19 138	0.12 123	0.10 118	0.10 108	0.09 100	0.10 111	0.09 139	0.23 161	0.12 134	0.28 205	0.10 84	0.21 137	0.13 165	0.08 99	0.37 142	0.28 201	0.21 136	0.14 108	0.23 135	0.14 126	0.26 154	0.67 248	0.06 80	0.09 107	0.23 186	0.20 159	0.24 148	0.18 114

LMCR-Stereo	0.19 138	0.14 161	0.12 161	0.13 151	0.12 150	0.15 172	0.10 160	0.22 147	0.13 156	0.23 133	0.18 161	0.24 163	0.17 208	0.14 206	0.30 111	0.19 110	0.26 202	0.18 193	0.33 193	0.19 195	0.27 163	0.30 119	0.10 160	0.12 164	0.20 156	0.18 134	0.24 148	0.24 179

CREStereo++_RVC	0.19 138	0.12 123	0.11 133	0.11 128	0.12 150	0.11 127	0.09 139	0.23 161	0.12 134	0.28 205	0.14 120	0.22 151	0.19 231	0.10 137	0.26 90	0.22 145	0.24 175	0.12 78	0.22 125	0.12 92	0.34 185	0.32 131	0.07 95	0.10 126	0.20 156	0.18 134	0.62 300	0.23 168
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
PMTNet	0.19 138	0.15 185	0.12 161	0.14 162	0.12 150	0.09 105	0.09 139	0.22 147	0.10 89	0.29 221	0.11 95	0.25 173	0.09 102	0.09 121	0.41 159	0.27 193	0.24 175	0.13 93	0.28 168	0.14 126	0.36 202	0.30 119	0.09 140	0.08 84	0.23 186	0.20 159	0.23 142	0.26 195

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 138	0.18 224	0.18 229	0.17 195	0.21 240	0.16 177	0.27 261	0.19 120	0.24 250	0.22 121	0.20 174	0.27 190	0.13 165	0.19 256	0.35 134	0.17 80	0.20 119	0.16 150	0.19 95	0.13 109	0.17 78	0.19 70	0.11 181	0.12 164	0.18 130	0.23 186	0.19 113	0.22 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.19 138	0.14 161	0.12 161	0.15 178	0.11 136	0.16 177	0.12 176	0.25 193	0.12 134	0.25 166	0.17 151	0.20 125	0.22 243	0.09 121	0.42 163	0.17 80	0.22 148	0.16 150	0.30 183	0.13 109	0.26 154	0.17 56	0.10 160	0.13 188	0.20 156	0.18 134	0.26 175	0.21 154

DN-CSS_ROB	0.19 138	0.14 161	0.16 212	0.14 162	0.14 183	0.12 139	0.10 160	0.25 193	0.13 156	0.27 188	0.26 228	0.26 179	0.18 223	0.09 121	0.33 127	0.16 69	0.20 119	0.15 120	0.41 222	0.14 126	0.30 175	0.23 83	0.10 160	0.15 212	0.17 118	0.16 119	0.22 137	0.18 114

HUF	0.20 151	0.09 74	0.07 71	0.08 87	0.08 91	0.08 87	0.06 89	0.15 89	0.08 60	0.18 96	0.07 44	0.12 70	0.07 77	0.06 77	0.96 266	0.80 337	0.19 111	0.15 120	0.28 168	0.14 126	0.22 125	0.82 287	0.10 160	0.26 276	0.11 70	0.08 38	0.11 62	0.08 52

castereo++	0.20 151	0.11 107	0.09 105	0.12 141	0.09 100	0.10 111	0.07 103	0.22 147	0.13 156	0.27 188	0.11 95	0.27 190	0.10 113	0.08 99	0.43 168	0.35 242	0.24 175	0.15 120	0.26 156	0.13 109	0.44 235	0.55 206	0.08 121	0.11 153	0.18 130	0.20 159	0.36 240	0.19 132

castereo	0.20 151	0.12 123	0.11 133	0.10 108	0.10 117	0.11 127	0.07 103	0.22 147	0.13 156	0.26 178	0.14 120	0.24 163	0.09 102	0.08 99	0.52 203	0.29 214	0.25 189	0.14 108	0.28 168	0.13 109	0.46 250	0.59 222	0.07 95	0.10 126	0.20 156	0.20 159	0.19 113	0.20 141

test_for_model	0.20 151	0.10 87	0.07 71	0.08 87	0.10 117	0.07 67	0.05 71	0.20 122	0.11 114	0.25 166	0.09 67	0.26 179	0.07 77	0.10 137	0.23 63	0.28 201	1.43 343	0.15 120	0.24 145	0.14 126	0.44 235	0.29 110	0.07 95	0.08 84	0.14 93	0.14 97	0.16 89	0.18 114

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 151	0.10 87	0.07 71	0.08 87	0.10 117	0.07 67	0.05 71	0.20 122	0.11 114	0.25 166	0.09 67	0.26 179	0.07 77	0.10 137	0.23 63	0.28 201	1.43 343	0.15 120	0.24 145	0.14 126	0.44 235	0.29 110	0.07 95	0.08 84	0.14 93	0.14 97	0.16 89	0.18 114

testlalala	0.20 151	0.10 87	0.07 71	0.08 87	0.10 117	0.07 67	0.05 71	0.20 122	0.11 114	0.25 166	0.09 67	0.26 179	0.07 77	0.10 137	0.23 63	0.28 201	1.43 343	0.15 120	0.24 145	0.14 126	0.44 235	0.29 110	0.07 95	0.08 84	0.14 93	0.14 97	0.16 89	0.18 114

GCAPDPT-zeroshot	0.20 151	0.10 87	0.07 71	0.08 87	0.10 117	0.07 67	0.05 71	0.20 122	0.11 114	0.25 166	0.09 67	0.26 179	0.07 77	0.10 137	0.23 63	0.28 201	1.43 343	0.15 120	0.24 145	0.14 126	0.44 235	0.29 110	0.07 95	0.08 84	0.14 93	0.14 97	0.16 89	0.18 114

GCAP-Stereo	0.20 151	0.10 87	0.07 71	0.08 87	0.10 117	0.07 67	0.05 71	0.20 122	0.11 114	0.25 166	0.09 67	0.26 179	0.07 77	0.10 137	0.23 63	0.28 201	1.43 343	0.15 120	0.24 145	0.14 126	0.44 235	0.29 110	0.07 95	0.08 84	0.14 93	0.14 97	0.16 89	0.18 114

dd	0.20 151	0.17 205	0.10 118	0.35 281	0.13 167	0.25 247	0.12 176	0.22 147	0.10 89	0.22 121	0.11 95	0.38 255	0.10 113	0.09 121	0.40 157	0.18 92	0.29 238	0.15 120	0.36 211	0.14 126	0.20 106	0.17 56	0.09 140	0.13 188	0.22 175	0.17 125	0.26 175	0.20 141

GLC_STEREO	0.20 151	0.15 185	0.16 212	0.15 178	0.14 183	0.14 158	0.12 176	0.26 207	0.10 89	0.28 205	0.19 168	0.20 125	0.10 113	0.11 157	0.51 202	0.20 120	0.28 226	0.15 120	0.26 156	0.15 154	0.38 216	0.30 119	0.09 140	0.11 153	0.20 156	0.14 97	0.30 212	0.18 114

TANstereo	0.20 151	0.12 123	0.11 133	0.14 162	0.13 167	0.14 158	0.08 119	0.17 102	0.11 114	0.24 153	0.13 113	0.16 101	0.12 151	0.13 191	0.30 111	0.29 214	0.26 202	0.25 266	0.34 198	0.23 225	0.34 185	0.32 131	0.29 294	0.10 126	0.14 93	0.17 125	0.36 240	0.19 132

XX-TBD	0.20 151	0.12 123	0.11 133	0.14 162	0.13 167	0.14 158	0.08 119	0.17 102	0.11 114	0.24 153	0.13 113	0.16 101	0.12 151	0.13 191	0.30 111	0.29 214	0.26 202	0.25 266	0.34 198	0.23 225	0.34 185	0.32 131	0.29 294	0.10 126	0.14 93	0.17 125	0.36 240	0.19 132

STTStereo	0.20 151	0.19 240	0.21 251	0.18 205	0.20 236	0.17 189	0.27 261	0.18 114	0.19 223	0.20 108	0.19 168	0.24 163	0.15 190	0.17 240	0.44 170	0.18 92	0.20 119	0.19 211	0.19 95	0.14 126	0.18 87	0.20 72	0.11 181	0.13 188	0.19 150	0.21 172	0.20 123	0.26 195

BEATNet_4x	0.20 151	0.14 161	0.12 161	0.13 151	0.13 167	0.12 139	0.12 176	0.20 122	0.14 172	0.27 188	0.14 120	0.22 151	0.14 181	0.11 157	0.45 177	0.21 131	0.23 163	0.21 230	0.20 104	0.13 109	0.33 182	0.48 192	0.10 160	0.13 188	0.18 130	0.18 134	0.27 187	0.24 179

iResNetv2_ROB	0.20 151	0.14 161	0.11 133	0.17 195	0.13 167	0.17 189	0.11 166	0.26 207	0.12 134	0.26 178	0.20 174	0.28 199	0.20 235	0.10 137	0.49 190	0.16 69	0.21 136	0.15 120	0.36 211	0.15 154	0.36 202	0.20 72	0.12 204	0.16 224	0.20 156	0.18 134	0.30 212	0.19 132

DLCB_ROB	0.20 151	0.17 205	0.17 219	0.14 162	0.15 197	0.14 158	0.14 190	0.21 137	0.16 200	0.23 133	0.23 209	0.25 173	0.18 223	0.15 222	0.24 72	0.18 92	0.22 148	0.18 193	0.19 95	0.15 154	0.26 154	0.24 88	0.13 218	0.16 224	0.37 283	0.25 206	0.25 163	0.20 141

test-3	0.21 167	0.11 107	0.10 118	0.11 128	0.12 150	0.10 111	0.08 119	0.25 193	0.10 89	0.27 188	0.11 95	0.30 218	0.11 133	0.09 121	0.50 197	0.39 258	0.23 163	0.15 120	0.47 235	0.15 154	0.34 185	0.65 235	0.07 95	0.10 126	0.17 118	0.14 97	0.25 163	0.23 168

test_1	0.21 167	0.11 107	0.10 118	0.11 128	0.12 150	0.10 111	0.08 119	0.25 193	0.10 89	0.27 188	0.11 95	0.30 218	0.11 133	0.08 99	0.50 197	0.39 258	0.23 163	0.15 120	0.47 235	0.15 154	0.34 185	0.65 235	0.07 95	0.10 126	0.17 118	0.14 97	0.25 163	0.23 168

AACVNet	0.21 167	0.18 224	0.15 193	0.19 214	0.19 229	0.19 208	0.14 190	0.23 161	0.15 186	0.25 166	0.23 209	0.21 137	0.13 165	0.13 191	0.57 215	0.19 110	0.25 189	0.18 193	0.25 152	0.18 190	0.23 132	0.24 88	0.14 228	0.15 212	0.23 186	0.21 172	0.25 163	0.25 189

sAnonymous2	0.21 167	0.14 161	0.13 176	0.12 141	0.12 150	0.14 158	0.12 176	0.28 240	0.16 200	0.23 133	0.20 174	0.20 125	0.15 190	0.08 99	0.31 118	0.27 193	0.25 189	0.22 240	0.40 218	0.21 208	0.35 194	0.42 171	0.09 140	0.13 188	0.23 186	0.24 195	0.23 142	0.24 179

CroCo_RVC	0.21 167	0.14 161	0.13 176	0.12 141	0.12 150	0.14 158	0.12 176	0.28 240	0.16 200	0.23 133	0.20 174	0.20 125	0.15 190	0.08 99	0.31 118	0.27 193	0.25 189	0.22 240	0.40 218	0.21 208	0.35 194	0.42 171	0.09 140	0.13 188	0.23 186	0.24 195	0.23 142	0.24 179

CFNet_pseudo	0.21 167	0.16 196	0.16 212	0.19 214	0.16 207	0.17 189	0.13 188	0.24 176	0.15 186	0.28 205	0.22 199	0.23 156	0.20 235	0.12 176	0.65 228	0.18 92	0.20 119	0.17 166	0.31 188	0.13 109	0.21 117	0.21 76	0.12 204	0.13 188	0.20 156	0.20 159	0.25 163	0.26 195

ADLNet	0.21 167	0.18 224	0.12 161	0.16 186	0.14 183	0.19 208	0.15 198	0.20 122	0.11 114	0.17 89	0.15 127	0.34 238	0.14 181	0.32 293	1.10 276	0.16 69	0.20 119	0.14 108	0.18 89	0.14 126	0.17 78	0.22 79	0.15 238	0.09 107	0.18 130	0.19 153	0.19 113	0.18 114

psm_up	0.21 167	0.17 205	0.19 238	0.20 219	0.17 213	0.20 215	0.15 198	0.26 207	0.23 246	0.22 121	0.18 161	0.23 156	0.20 235	0.16 230	0.36 141	0.19 110	0.24 175	0.18 193	0.30 183	0.17 182	0.23 132	0.21 76	0.12 204	0.21 256	0.24 203	0.27 222	0.26 175	0.25 189

AF-Net	0.21 167	0.18 224	0.18 229	0.18 205	0.22 246	0.20 215	0.24 241	0.24 176	0.21 232	0.19 103	0.25 220	0.27 190	0.16 199	0.14 206	0.37 142	0.20 120	0.18 102	0.17 166	0.23 135	0.15 154	0.18 87	0.26 99	0.17 245	0.14 202	0.20 156	0.22 179	0.29 204	0.22 159

Nwc_Net	0.21 167	0.18 224	0.18 229	0.18 205	0.22 246	0.20 215	0.24 241	0.24 176	0.21 232	0.19 103	0.25 220	0.27 190	0.16 199	0.14 206	0.37 142	0.20 120	0.18 102	0.17 166	0.23 135	0.15 154	0.18 87	0.26 99	0.17 245	0.14 202	0.20 156	0.22 179	0.29 204	0.22 159

AE-Stereo	0.22 177	0.14 161	0.14 186	0.16 186	0.13 167	0.12 139	0.09 139	0.23 161	0.15 186	0.27 188	0.12 107	0.29 207	0.13 165	0.09 121	0.30 111	0.29 214	0.28 226	0.19 211	0.30 183	0.22 218	0.35 194	0.77 277	0.08 121	0.15 212	0.23 186	0.24 195	0.26 175	0.20 141

MIPNet	0.22 177	0.15 185	0.11 133	0.11 128	0.12 150	0.12 139	0.08 119	0.24 176	0.10 89	0.27 188	0.24 214	0.23 156	0.14 181	0.11 157	0.93 260	0.21 131	0.23 163	0.17 166	0.31 188	0.20 200	0.22 125	0.44 181	0.07 95	0.12 164	0.24 203	0.29 235	0.27 187	0.20 141

test_3	0.22 177	0.12 123	0.12 161	0.11 128	0.12 150	0.10 111	0.08 119	0.25 193	0.12 134	0.28 205	0.12 107	0.31 228	0.15 190	0.08 99	0.53 204	0.40 264	0.23 163	0.15 120	0.47 235	0.16 172	0.36 202	0.65 235	0.06 80	0.12 164	0.20 156	0.19 153	0.27 187	0.25 189

APVNet	0.22 177	0.18 224	0.15 193	0.17 195	0.20 236	0.20 215	0.18 212	0.24 176	0.15 186	0.18 96	0.21 185	0.21 137	0.12 151	0.17 240	0.45 177	0.25 174	0.28 226	0.21 230	0.34 198	0.21 208	0.24 146	0.33 137	0.11 181	0.18 242	0.22 175	0.18 134	0.30 212	0.23 168

CFNet_RVC	0.22 177	0.18 224	0.15 193	0.18 205	0.17 213	0.19 208	0.12 176	0.21 137	0.13 156	0.23 133	0.21 185	0.25 173	0.13 165	0.13 191	0.93 260	0.20 120	0.23 163	0.17 166	0.27 160	0.16 172	0.25 153	0.22 79	0.10 160	0.14 202	0.23 186	0.21 172	0.25 163	0.23 168

HSM	0.22 177	0.17 205	0.15 193	0.18 205	0.18 221	0.16 177	0.14 190	0.26 207	0.14 172	0.25 166	0.22 199	0.24 163	0.18 223	0.11 157	0.67 232	0.18 92	0.26 202	0.16 150	0.27 160	0.17 182	0.30 175	0.23 83	0.10 160	0.14 202	0.23 186	0.23 186	0.27 187	0.25 189

MyStereo04	0.23 183	0.18 224	0.18 229	0.14 162	0.14 183	0.13 150	0.11 166	0.28 240	0.22 238	0.32 241	0.20 174	0.30 218	0.14 181	0.08 99	0.31 118	0.24 166	0.22 148	0.18 193	0.55 266	0.23 225	0.38 216	0.37 153	0.12 204	0.17 232	0.28 241	0.30 243	0.31 221	0.22 159

LoS	0.23 183	0.15 185	0.11 133	0.13 151	0.14 183	0.13 150	0.08 119	0.60 317	0.11 114	0.37 282	0.38 266	0.36 248	0.14 181	0.11 157	0.32 122	0.26 184	0.26 202	0.16 150	0.27 160	0.16 172	0.43 230	0.37 153	0.10 160	0.10 126	0.26 221	0.19 153	0.25 163	0.28 209
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 183	0.12 123	0.12 161	0.10 108	0.10 117	0.10 111	0.08 119	0.22 147	0.09 72	0.24 153	0.15 127	0.21 137	0.09 102	0.11 157	1.84 314	0.19 110	0.21 136	0.16 150	0.24 145	0.15 154	0.21 117	0.37 153	0.07 95	0.12 164	0.18 130	0.22 179	0.24 148	0.14 90

AnonymousM	0.23 183	0.09 74	0.07 71	0.09 100	0.07 74	0.08 87	0.06 89	0.20 122	0.09 72	0.23 133	0.19 168	0.16 101	0.07 77	0.11 157	0.27 100	0.24 166	0.24 175	0.14 108	0.21 117	0.16 172	0.32 180	0.45 185	0.08 121	0.09 107	0.11 70	0.20 159	0.66 307	1.40 329

ICVP	0.23 183	0.18 224	0.21 251	0.18 205	0.17 213	0.18 198	0.15 198	0.22 147	0.17 209	0.24 153	0.21 185	0.24 163	0.18 223	0.12 176	0.43 168	0.24 166	0.25 189	0.24 258	0.26 156	0.21 208	0.31 179	0.52 197	0.26 277	0.17 232	0.24 203	0.26 215	0.25 163	0.24 179
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 183	0.16 196	0.13 176	0.19 214	0.14 183	0.12 139	0.09 139	0.24 176	0.12 134	0.29 221	0.16 139	0.27 190	0.16 199	0.10 137	0.24 72	0.26 184	0.26 202	0.13 93	0.30 183	0.12 92	0.50 261	0.38 159	0.08 121	0.11 153	0.26 221	0.28 228	0.66 307	0.46 266

sCroCo_RVC	0.23 183	0.13 142	0.12 161	0.11 128	0.10 117	0.14 158	0.09 139	0.24 176	0.19 223	0.24 153	0.16 139	0.20 125	0.20 235	0.09 121	0.33 127	0.36 249	0.28 226	0.22 240	0.35 207	0.21 208	0.48 257	0.66 242	0.10 160	0.16 224	0.23 186	0.21 172	0.29 204	0.23 168

GES	0.23 183	0.16 196	0.12 161	0.14 162	0.15 197	0.19 208	0.15 198	0.25 193	0.14 172	0.26 178	0.18 161	0.22 151	0.14 181	0.17 240	0.56 211	0.22 145	0.27 214	0.19 211	0.53 258	0.20 200	0.35 194	0.37 153	0.13 218	0.15 212	0.20 156	0.17 125	0.27 187	0.43 260

FADNet-RVC-Resample	0.23 183	0.16 196	0.18 229	0.17 195	0.16 207	0.16 177	0.16 206	0.24 176	0.18 218	0.26 178	0.18 161	0.27 190	0.17 208	0.16 230	0.81 246	0.18 92	0.21 136	0.23 251	0.26 156	0.25 240	0.23 132	0.39 165	0.13 218	0.21 256	0.22 175	0.22 179	0.19 113	0.22 159

RP	0.23 183	0.20 245	0.23 264	0.22 232	0.21 240	0.22 230	0.25 250	0.24 176	0.23 246	0.17 89	0.24 214	0.25 173	0.19 231	0.16 230	0.55 209	0.18 92	0.21 136	0.16 150	0.22 125	0.16 172	0.18 87	0.33 137	0.14 228	0.17 232	0.23 186	0.23 186	0.31 221	0.26 195

UDGNet	0.24 193	0.20 245	0.15 193	0.36 283	0.31 282	0.32 274	0.29 270	0.22 147	0.15 186	0.21 112	0.21 185	0.21 137	0.08 92	0.51 313	0.25 83	0.17 80	0.22 148	0.17 166	0.27 160	0.15 154	0.28 167	0.38 159	0.31 302	0.11 153	0.24 203	0.23 186	0.22 137	0.20 141

SACVNet	0.24 193	0.20 245	0.19 238	0.21 227	0.19 229	0.19 208	0.20 221	0.26 207	0.22 238	0.25 166	0.22 199	0.21 137	0.12 151	0.17 240	0.48 189	0.22 145	0.26 202	0.21 230	0.32 192	0.20 200	0.29 173	0.41 168	0.15 238	0.18 242	0.28 241	0.26 215	0.30 212	0.26 195

FADNet-RVC	0.24 193	0.17 205	0.15 193	0.21 227	0.17 213	0.17 189	0.21 226	0.26 207	0.14 172	0.25 166	0.21 185	0.28 199	0.17 208	0.14 206	0.98 269	0.22 145	0.23 163	0.17 166	0.36 211	0.22 218	0.24 146	0.30 119	0.14 228	0.17 232	0.25 216	0.23 186	0.21 128	0.24 179

UCFNet_RVC	0.24 193	0.25 270	0.17 219	0.21 227	0.20 236	0.20 215	0.15 198	0.23 161	0.16 200	0.26 178	0.20 174	0.35 246	0.17 208	0.13 191	0.87 252	0.19 110	0.22 148	0.18 193	0.33 193	0.17 182	0.27 163	0.24 88	0.17 245	0.15 212	0.27 229	0.23 186	0.24 148	0.29 213

DeepPruner_ROB	0.24 193	0.17 205	0.17 219	0.17 195	0.17 213	0.16 177	0.24 241	0.22 147	0.17 209	0.26 178	0.26 228	0.21 137	0.18 223	0.12 176	0.64 225	0.21 131	0.24 175	0.21 230	0.29 178	0.16 172	0.44 235	0.36 147	0.14 228	0.16 224	0.22 175	0.30 243	0.27 187	0.23 168

PS-NSSS	0.24 193	0.26 276	0.21 251	0.31 271	0.22 246	0.26 253	0.23 236	0.27 229	0.15 186	0.28 205	0.21 185	0.55 277	0.15 190	0.16 230	0.35 134	0.16 69	0.19 111	0.17 166	0.36 211	0.15 154	0.17 78	0.14 43	0.22 270	0.16 224	0.24 203	0.24 195	0.28 201	0.27 205

PWCDC_ROB	0.24 193	0.10 87	0.13 176	0.10 108	0.18 221	0.12 139	0.16 206	0.12 73	0.38 291	0.11 70	0.25 220	0.15 89	0.82 305	0.28 282	0.92 258	0.21 131	0.17 91	0.18 193	0.18 89	0.17 182	0.23 132	0.46 186	0.20 259	0.17 232	0.12 79	0.21 172	0.15 84	0.26 195

Any-RAFT	0.25 200	0.13 142	0.17 219	0.16 186	0.14 183	0.15 172	0.11 166	0.25 193	0.14 172	0.28 205	0.34 252	0.29 207	0.11 133	0.12 176	0.35 134	0.26 184	0.28 226	0.17 166	0.52 255	0.16 172	0.63 291	0.49 195	0.10 160	0.11 153	0.28 241	0.33 261	0.26 175	0.41 255

GEStereo_RVC	0.25 200	0.19 240	0.15 193	0.18 205	0.17 213	0.19 208	0.18 212	0.26 207	0.17 209	0.27 188	0.20 174	0.28 199	0.17 208	0.12 176	0.34 131	0.27 193	0.28 226	0.24 258	0.47 235	0.22 218	0.34 185	0.66 242	0.11 181	0.18 242	0.25 216	0.22 179	0.26 175	0.32 224

stereogan	0.25 200	0.22 251	0.22 259	0.23 238	0.26 268	0.25 247	0.23 236	0.26 207	0.24 250	0.20 108	0.23 209	0.31 228	0.23 244	0.17 240	0.38 153	0.21 131	0.22 148	0.19 211	0.28 168	0.20 200	0.23 132	0.46 186	0.17 245	0.18 242	0.22 175	0.24 195	0.37 247	0.27 205

R-Stereo Train	0.25 200	0.14 161	0.14 186	0.15 178	0.13 167	0.18 198	0.07 103	0.24 176	0.15 186	0.32 241	0.25 220	0.28 199	0.13 165	0.14 206	0.71 234	0.32 225	0.29 238	0.20 221	0.47 235	0.20 200	0.48 257	0.65 235	0.10 160	0.12 164	0.24 203	0.25 206	0.23 142	0.28 209

RAFT-Stereo	0.25 200	0.14 161	0.14 186	0.15 178	0.13 167	0.18 198	0.07 103	0.24 176	0.15 186	0.32 241	0.25 220	0.28 199	0.13 165	0.14 206	0.71 234	0.32 225	0.29 238	0.20 221	0.47 235	0.20 200	0.48 257	0.65 235	0.10 160	0.12 164	0.24 203	0.25 206	0.23 142	0.28 209
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 200	0.16 196	0.16 212	0.25 251	0.19 229	0.21 225	0.18 212	0.30 257	0.16 200	0.31 235	0.31 246	0.34 238	0.25 252	0.11 157	0.32 122	0.25 174	0.26 202	0.17 166	0.54 262	0.16 172	0.37 211	0.38 159	0.14 228	0.19 250	0.25 216	0.23 186	0.27 187	0.26 195

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 206	0.19 240	0.08 91	0.21 227	0.21 240	0.28 260	0.17 210	0.25 193	0.14 172	0.42 306	0.26 228	0.44 266	0.09 102	0.11 157	0.37 142	0.30 220	0.25 189	0.16 150	0.31 188	0.17 182	0.42 225	0.87 297	0.08 121	0.09 107	0.21 171	0.18 134	0.27 187	0.50 268

Reg-Stereo(zero)	0.26 206	0.13 142	0.15 193	0.13 151	0.12 150	0.14 158	0.14 190	0.32 268	0.15 186	0.33 252	0.56 304	0.30 218	0.12 151	0.18 251	0.28 106	0.32 225	0.30 245	0.16 150	0.42 224	0.18 190	0.35 194	0.76 272	0.13 218	0.11 153	0.20 156	0.25 206	0.40 256	0.37 237

HI	0.26 206	0.13 142	0.15 193	0.13 151	0.12 150	0.14 158	0.14 190	0.32 268	0.15 186	0.33 252	0.56 304	0.30 218	0.12 151	0.18 251	0.28 106	0.32 225	0.30 245	0.16 150	0.42 224	0.18 190	0.35 194	0.76 272	0.13 218	0.11 153	0.20 156	0.25 206	0.40 256	0.37 237

CASS	0.26 206	0.18 224	0.17 219	0.21 227	0.18 221	0.22 230	0.26 257	0.28 240	0.20 228	0.33 252	0.24 214	0.28 199	0.18 223	0.12 176	0.37 142	0.24 166	0.39 286	0.20 221	0.44 229	0.17 182	0.58 280	0.48 192	0.11 181	0.14 202	0.32 263	0.22 179	0.32 227	0.33 227
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 206	0.19 240	0.15 193	0.23 238	0.16 207	0.21 225	0.23 236	0.28 240	0.17 209	0.27 188	0.28 239	0.26 179	0.19 231	0.15 222	0.98 269	0.22 145	0.21 136	0.20 221	0.43 227	0.26 251	0.28 167	0.31 129	0.14 228	0.15 212	0.28 241	0.27 222	0.24 148	0.27 205

NCC-stereo	0.26 206	0.22 251	0.22 259	0.22 232	0.24 256	0.23 237	0.28 266	0.26 207	0.28 270	0.18 96	0.26 228	0.29 207	0.27 256	0.17 240	0.56 211	0.23 161	0.23 163	0.24 258	0.28 168	0.21 208	0.23 132	0.32 131	0.20 259	0.17 232	0.27 229	0.29 235	0.33 230	0.30 217

Abc-Net	0.26 206	0.22 251	0.22 259	0.22 232	0.24 256	0.23 237	0.28 266	0.26 207	0.28 270	0.18 96	0.26 228	0.29 207	0.27 256	0.17 240	0.56 211	0.23 161	0.23 163	0.24 258	0.28 168	0.21 208	0.23 132	0.32 131	0.20 259	0.17 232	0.27 229	0.29 235	0.33 230	0.30 217
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EGLCR-Stereo	0.27 213	0.12 123	0.11 133	0.11 128	0.12 150	0.13 150	0.06 89	0.23 161	0.14 172	0.27 188	0.18 161	0.24 163	0.09 102	0.10 137	0.35 134	0.38 255	0.24 175	0.16 150	0.31 188	0.21 208	0.37 211	1.30 341	0.11 181	0.30 289	0.17 118	0.26 215	0.93 328	0.25 189

IPLGR	0.27 213	0.16 196	0.14 186	0.15 178	0.15 197	0.13 150	0.09 139	0.24 176	0.13 156	0.28 205	0.25 220	0.24 163	0.12 151	0.11 157	1.85 316	0.20 120	0.23 163	0.18 193	0.35 207	0.21 208	0.28 167	0.56 215	0.07 95	0.13 188	0.25 216	0.27 222	0.29 204	0.21 154

cross-raft	0.27 213	0.15 185	0.13 176	0.14 162	0.14 183	0.17 189	0.10 160	0.27 229	0.15 186	0.30 225	0.22 199	0.28 199	0.10 113	0.14 206	0.42 163	0.42 270	0.27 214	0.17 166	0.57 268	0.26 251	0.62 290	0.94 311	0.09 140	0.12 164	0.29 249	0.27 222	0.26 175	0.31 222

pcwnet_v2	0.27 213	0.17 205	0.18 229	0.22 232	0.19 229	0.22 230	0.18 212	0.25 193	0.18 218	0.30 225	0.24 214	0.33 235	0.29 260	0.18 251	0.90 254	0.22 145	0.24 175	0.19 211	0.38 215	0.16 172	0.28 167	0.31 129	0.17 245	0.16 224	0.26 221	0.26 215	0.30 212	0.39 243

MSMDNet	0.27 213	0.14 161	0.12 161	0.13 151	0.15 197	0.16 177	0.12 176	0.26 207	0.14 172	0.31 235	0.21 185	0.27 190	0.29 260	0.15 222	0.44 170	0.51 287	0.28 226	0.18 193	0.54 262	0.28 263	0.58 280	0.84 292	0.10 160	0.12 164	0.26 221	0.25 206	0.26 175	0.29 213

PA-Net	0.27 213	0.27 279	0.29 288	0.18 205	0.26 268	0.21 225	0.27 261	0.26 207	0.25 257	0.22 121	0.21 185	0.22 151	0.24 250	0.29 283	0.62 223	0.25 174	0.18 102	0.23 251	0.20 104	0.22 218	0.20 106	0.36 147	0.17 245	0.20 252	0.24 203	0.44 285	0.24 148	0.55 273
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 213	0.17 205	0.15 193	0.23 238	0.19 229	0.26 253	0.28 266	0.20 122	0.15 186	0.22 121	0.20 174	0.18 113	0.11 133	0.39 303	1.91 325	0.21 131	0.24 175	0.20 221	0.22 125	0.14 126	0.19 97	0.18 63	0.26 277	0.14 202	0.22 175	0.18 134	0.19 113	0.18 114

NCCL2	0.27 213	0.24 265	0.23 264	0.19 214	0.20 236	0.18 198	0.19 220	0.26 207	0.23 246	0.29 221	0.22 199	0.28 199	0.17 208	0.15 222	0.68 233	0.25 174	0.25 189	0.22 240	0.27 160	0.22 218	0.34 185	0.44 181	0.19 257	0.22 263	0.34 270	0.34 263	0.36 240	0.36 233

gcap_with_dpt	0.28 221	0.17 205	0.11 133	0.20 219	0.13 167	0.16 177	0.09 139	0.26 207	0.14 172	0.30 225	0.16 139	0.36 248	0.15 190	0.14 206	0.94 262	0.61 314	0.31 253	0.23 251	0.33 193	0.26 251	0.42 225	0.68 254	0.10 160	0.12 164	0.23 186	0.18 134	0.28 201	0.39 243

GCAP-BAT	0.28 221	0.17 205	0.11 133	0.20 219	0.13 167	0.16 177	0.09 139	0.26 207	0.14 172	0.30 225	0.16 139	0.36 248	0.15 190	0.14 206	0.94 262	0.61 314	0.31 253	0.23 251	0.33 193	0.26 251	0.42 225	0.68 254	0.10 160	0.12 164	0.23 186	0.18 134	0.28 201	0.39 243

GANet-ADL	0.28 221	0.18 224	0.16 212	0.20 219	0.19 229	0.23 237	0.20 221	0.26 207	0.16 200	0.34 257	0.35 254	0.30 218	0.17 208	0.21 265	0.45 177	0.29 214	0.31 253	0.19 211	0.49 246	0.28 263	0.41 221	0.77 277	0.13 218	0.15 212	0.24 203	0.30 243	0.34 234	0.30 217

RGC	0.28 221	0.25 270	0.29 288	0.25 251	0.27 275	0.28 260	0.21 226	0.28 240	0.31 282	0.22 121	0.31 246	0.29 207	0.32 263	0.21 265	0.59 219	0.25 174	0.24 175	0.21 230	0.30 183	0.22 218	0.27 163	0.40 166	0.18 256	0.21 256	0.29 249	0.32 256	0.35 238	0.36 233

XPNet_ROB	0.28 221	0.28 282	0.20 243	0.20 219	0.22 246	0.22 230	0.22 233	0.20 122	0.21 232	0.24 153	0.27 234	0.79 294	0.17 208	0.16 230	0.50 197	0.23 161	0.35 271	0.21 230	0.28 168	0.20 200	0.30 175	0.53 201	0.17 245	0.18 242	0.23 186	0.24 195	0.49 276	0.36 233

RAFT-Test	0.29 226	0.14 161	0.12 161	0.16 186	0.15 197	0.18 198	0.12 176	0.27 229	0.14 172	0.32 241	0.50 293	0.27 190	0.12 151	0.14 206	0.44 170	0.52 289	0.27 214	0.18 193	0.59 273	0.25 240	0.59 283	0.72 262	0.10 160	0.12 164	0.27 229	0.50 295	0.27 187	0.34 229

HH	0.29 226	0.10 87	0.18 229	0.16 186	0.15 197	0.20 215	0.14 190	0.27 229	0.13 156	0.36 277	0.21 185	0.29 207	0.11 133	0.15 222	0.46 184	0.64 318	0.27 214	0.19 211	0.50 247	0.27 259	0.68 300	0.75 268	0.11 181	0.16 224	0.24 203	0.30 243	0.36 240	0.37 237

HanStereo	0.29 226	0.10 87	0.18 229	0.16 186	0.15 197	0.20 215	0.14 190	0.27 229	0.13 156	0.36 277	0.21 185	0.29 207	0.11 133	0.15 222	0.46 184	0.64 318	0.27 214	0.19 211	0.50 247	0.27 259	0.68 300	0.75 268	0.11 181	0.16 224	0.24 203	0.30 243	0.36 240	0.37 237

RTSC	0.29 226	0.17 205	0.17 219	0.17 195	0.17 213	0.18 198	0.21 226	0.23 161	0.22 238	0.26 178	0.25 220	0.21 137	0.19 231	0.14 206	1.67 307	0.28 201	0.31 253	0.21 230	0.40 218	0.19 195	0.33 182	0.38 159	0.11 181	0.18 242	0.23 186	0.24 195	0.31 221	0.45 262

DeepPrunerF	0.29 226	0.17 205	0.15 193	0.23 238	0.44 303	0.17 189	0.23 236	0.20 122	0.26 262	0.16 83	0.22 199	0.15 89	0.12 151	0.13 191	0.98 269	0.22 145	0.19 111	0.17 166	0.27 160	0.17 182	0.22 125	0.21 76	0.12 204	0.13 188	1.95 354	0.26 215	0.22 137	0.20 141

MSKI-zero shot	0.30 231	0.13 142	0.11 133	0.14 162	0.14 183	0.15 172	0.11 166	0.27 229	0.13 156	0.29 221	0.41 274	0.29 207	0.11 133	0.12 176	0.60 222	0.55 298	0.28 226	0.18 193	0.58 269	0.30 275	0.57 276	0.97 316	0.09 140	0.12 164	0.26 221	0.39 276	0.32 227	0.41 255

dad	0.30 231	0.21 249	0.15 193	0.47 295	0.22 246	0.30 269	0.49 296	0.40 287	0.13 156	0.32 241	0.14 120	0.41 261	0.24 250	0.11 157	0.59 219	0.20 120	0.32 260	0.17 166	0.51 252	0.16 172	0.29 173	0.23 83	0.11 181	0.19 250	0.32 263	0.18 134	0.68 311	0.46 266

GwcNet-ADL	0.30 231	0.22 251	0.21 251	0.29 263	0.23 254	0.24 243	0.22 233	0.28 240	0.19 223	0.34 257	0.57 307	0.44 266	0.23 244	0.22 268	0.53 204	0.35 242	0.30 245	0.22 240	0.45 232	0.28 263	0.37 211	0.47 188	0.14 228	0.17 232	0.27 229	0.30 243	0.29 204	0.38 242

Anonymous3	0.30 231	0.21 249	0.16 212	0.17 195	0.16 207	0.20 215	0.16 206	0.31 261	0.25 257	0.30 225	0.20 174	0.45 268	0.20 235	0.17 240	0.55 209	0.52 289	0.32 260	0.27 281	0.51 252	0.27 259	0.50 261	0.67 248	0.13 218	0.15 212	0.28 241	0.30 243	0.34 234	0.26 195

iResNet	0.30 231	0.17 205	0.17 219	0.24 246	0.23 254	0.28 260	0.20 221	0.31 261	0.21 232	0.32 241	0.29 242	0.50 273	0.51 291	0.11 157	0.53 204	0.35 242	0.27 214	0.20 221	0.74 284	0.25 240	0.47 254	0.32 131	0.15 238	0.26 276	0.26 221	0.25 206	0.34 234	0.29 213

DF	0.31 236	0.14 161	0.11 133	0.16 186	0.11 136	0.17 189	0.09 139	0.26 207	0.12 134	0.27 188	0.15 127	0.32 233	0.10 113	0.11 157	0.49 190	0.45 278	0.25 189	0.19 211	1.58 309	0.25 240	0.47 254	1.17 335	0.10 160	0.12 164	0.22 175	0.24 195	0.30 212	0.33 227

test-1	0.32 237	0.10 87	0.13 176	0.14 162	0.14 183	0.25 247	0.18 212	0.29 253	0.17 209	0.37 282	0.41 274	0.31 228	0.17 208	0.14 206	0.91 256	0.51 287	0.27 214	0.21 230	0.53 258	0.25 240	0.57 276	0.99 321	0.11 181	0.14 202	0.28 241	0.29 235	0.31 221	0.36 233

ADCP+	0.32 237	0.17 205	0.17 219	0.15 178	0.14 183	0.17 189	0.21 226	0.21 137	0.32 283	0.25 166	0.25 220	0.37 253	0.12 151	0.13 191	1.80 313	0.18 92	0.20 119	0.17 166	0.34 198	0.18 190	0.24 146	0.30 119	0.12 204	0.12 164	0.24 203	0.68 314	0.33 230	0.96 311

HSM-Net_RVC	0.32 237	0.17 205	0.18 229	0.27 258	0.21 240	0.21 225	0.15 198	0.28 240	0.19 223	0.34 257	0.40 272	1.56 323	0.27 256	0.15 222	0.45 177	0.22 145	0.26 202	0.19 211	0.28 168	0.20 200	0.41 221	0.57 217	0.14 228	0.21 256	0.30 253	0.31 251	0.36 240	0.35 231
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 237	0.25 270	0.25 274	0.25 251	0.30 279	0.22 230	0.27 261	0.35 274	0.38 291	0.30 225	0.27 234	0.67 287	0.23 244	0.17 240	0.80 245	0.21 131	0.21 136	0.21 230	0.29 178	0.26 251	0.23 132	0.29 110	0.14 228	0.27 281	0.36 282	0.45 287	0.39 252	0.56 275

IGEV-FE	0.33 241	0.13 142	0.24 271	0.30 265	0.18 221	0.23 237	0.24 241	0.28 240	0.17 209	0.35 269	0.53 297	0.34 238	0.11 133	0.14 206	0.41 159	0.61 314	0.27 214	0.17 166	0.48 243	0.31 282	0.52 266	1.06 327	0.12 204	0.12 164	0.35 276	0.28 228	0.62 300	0.45 262

IGEV_Zeroshot_test	0.33 241	0.13 142	0.24 271	0.30 265	0.18 221	0.23 237	0.24 241	0.28 240	0.17 209	0.35 269	0.53 297	0.34 238	0.11 133	0.14 206	0.41 159	0.61 314	0.27 214	0.17 166	0.48 243	0.31 282	0.52 266	1.06 327	0.12 204	0.12 164	0.35 276	0.28 228	0.62 300	0.45 262

GANetREF_RVC	0.33 241	0.30 287	0.33 301	0.28 261	0.27 275	0.27 256	0.26 257	0.42 292	0.35 289	0.38 291	0.22 199	0.57 278	0.39 275	0.16 230	0.37 142	0.24 166	0.30 245	0.25 266	0.45 232	0.26 251	0.37 211	0.28 107	0.25 275	0.33 294	0.35 276	0.29 235	0.46 269	0.40 252
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
model_zeroshot	0.34 244	0.14 161	0.13 176	0.17 195	0.15 197	0.18 198	0.12 176	0.28 240	0.15 186	0.33 252	0.38 266	0.32 233	0.11 133	0.13 191	0.78 242	0.64 318	0.30 245	0.23 251	0.66 280	0.23 225	0.56 275	0.81 285	0.13 218	0.14 202	1.04 328	0.36 267	0.31 221	0.53 271

EKT-Stereo	0.34 244	0.17 205	0.14 186	0.20 219	0.17 213	0.22 230	0.25 250	0.27 229	0.15 186	0.30 225	0.35 254	0.27 190	0.14 181	0.16 230	1.56 301	0.54 296	0.29 238	0.25 266	0.47 235	0.30 275	0.81 318	0.86 295	0.09 140	0.13 188	0.31 257	0.30 243	0.31 221	0.24 179

DAS	0.34 244	0.18 224	0.15 193	0.30 265	0.25 263	0.25 247	0.26 257	0.32 268	0.29 276	0.32 241	0.38 266	0.54 275	0.37 270	0.12 176	0.45 177	0.40 264	0.37 278	0.25 266	0.54 262	0.29 270	0.66 297	0.65 235	0.21 268	0.26 276	0.31 257	0.32 256	0.38 250	0.39 243

SepStereo	0.34 244	0.18 224	0.15 193	0.30 265	0.25 263	0.25 247	0.26 257	0.32 268	0.29 276	0.32 241	0.38 266	0.54 275	0.37 270	0.12 176	0.45 177	0.40 264	0.37 278	0.25 266	0.54 262	0.29 270	0.66 297	0.65 235	0.21 268	0.26 276	0.31 257	0.32 256	0.38 250	0.39 243

FADNet_RVC	0.34 244	0.22 251	0.23 264	0.30 265	0.26 268	0.20 215	0.23 236	0.31 261	0.22 238	0.31 235	0.29 242	0.42 263	0.35 266	0.22 268	0.90 254	0.26 184	0.31 253	0.32 303	0.75 285	0.28 263	0.46 250	0.55 206	0.16 241	0.24 268	0.27 229	0.31 251	0.51 286	0.37 237

ADCRef	0.34 244	0.18 224	0.17 219	0.15 178	0.16 207	0.18 198	0.18 212	0.23 161	0.33 286	0.26 178	0.22 199	0.23 156	0.18 223	0.12 176	2.01 327	0.22 145	0.23 163	0.20 221	0.40 218	0.22 218	0.27 163	0.34 142	0.17 245	0.17 232	0.30 253	0.41 279	0.29 204	1.36 327

ETE_ROB	0.34 244	0.32 289	0.21 251	0.26 255	0.24 256	0.28 260	0.25 250	0.24 176	0.29 276	0.27 188	0.35 254	1.00 303	0.21 240	0.20 260	0.59 219	0.24 166	0.42 294	0.24 258	0.38 215	0.25 240	0.40 218	0.52 197	0.20 259	0.21 256	0.29 249	0.34 263	0.55 290	0.39 243

LALA_ROB	0.34 244	0.34 292	0.23 264	0.24 246	0.24 256	0.30 269	0.24 241	0.25 193	0.28 270	0.31 235	0.35 254	0.95 299	0.21 240	0.19 256	0.77 240	0.25 174	0.34 267	0.28 287	0.34 198	0.25 240	0.36 202	0.55 206	0.19 257	0.22 263	0.27 229	0.31 251	0.50 281	0.39 243

PSMNet-ADL	0.35 252	0.20 245	0.21 251	0.23 238	0.22 246	0.24 243	0.25 250	0.30 257	0.26 262	0.39 295	0.57 307	0.38 255	0.46 282	0.24 276	1.26 290	0.44 277	0.32 260	0.20 221	0.52 255	0.24 234	0.40 218	0.51 196	0.17 245	0.17 232	0.27 229	0.27 222	0.40 256	0.26 195

EAI-Stereo	0.35 252	0.14 161	0.15 193	0.19 214	0.18 221	0.65 310	0.22 233	0.27 229	0.22 238	0.27 188	0.46 287	0.29 207	0.10 113	0.12 176	0.81 246	1.04 350	0.27 214	0.20 221	0.71 283	0.23 225	0.45 244	0.55 206	0.11 181	0.18 242	0.29 249	0.43 281	0.40 256	0.42 257

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 254	0.15 185	0.26 279	0.25 251	0.19 229	0.28 260	0.21 226	0.27 229	0.27 268	0.35 269	0.82 326	0.33 235	0.17 208	0.13 191	0.38 153	0.53 293	0.30 245	0.22 240	0.59 273	0.30 275	0.54 271	0.98 320	0.11 181	0.15 212	0.33 266	0.62 306	0.79 320	0.58 276

ITSA-stereo	0.38 255	0.23 260	0.20 243	0.39 288	0.27 275	0.24 243	0.31 273	0.35 274	0.26 262	0.39 295	0.54 300	0.47 269	0.42 278	0.23 272	0.71 234	0.38 255	0.33 264	0.25 266	0.50 247	0.24 234	0.45 244	0.55 206	0.23 273	0.23 265	0.34 270	0.41 279	0.72 314	0.74 294

FCDSN-DC	0.38 255	0.28 282	0.33 301	0.31 271	0.30 279	0.30 269	0.40 287	0.31 261	0.22 238	0.28 205	0.20 174	0.29 207	0.16 199	0.30 287	1.88 320	0.36 249	0.34 267	0.33 306	0.34 198	0.25 240	0.46 250	0.82 287	0.28 285	0.38 310	0.30 253	0.31 251	0.30 212	0.30 217
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 255	0.22 251	0.30 291	0.26 255	0.25 263	0.25 247	0.29 270	0.36 279	0.29 276	0.35 269	0.33 250	0.34 238	0.46 282	0.22 268	1.53 299	0.32 225	0.31 253	0.26 277	0.58 269	0.28 263	0.45 244	0.47 188	0.20 259	0.28 284	0.34 270	0.39 276	0.35 238	0.52 270

ADCL	0.38 255	0.23 260	0.20 243	0.20 219	0.18 221	0.23 237	0.24 241	0.26 207	0.52 312	0.32 241	0.28 239	0.30 218	0.18 223	0.16 230	1.59 303	0.22 145	0.25 189	0.22 240	0.35 207	0.23 225	0.35 194	0.35 144	0.17 245	0.18 242	0.51 305	0.52 297	0.47 272	1.53 333

CC-Net-ROB	0.38 255	0.47 308	0.33 301	0.66 310	0.49 313	0.57 301	0.49 296	0.35 274	0.24 250	0.37 282	0.29 242	0.96 300	0.23 244	0.38 301	0.45 177	0.18 92	0.24 175	0.22 240	0.68 281	0.23 225	0.23 132	0.18 63	0.44 316	0.24 268	0.31 257	0.28 228	0.27 187	0.39 243

NOSS_ROB	0.38 255	0.23 260	0.21 251	0.27 258	0.26 268	0.27 256	0.25 250	0.41 289	0.24 250	0.36 277	0.29 242	0.36 248	0.23 244	0.41 305	0.97 268	0.57 305	0.34 267	0.29 291	0.33 193	0.24 234	0.68 300	1.00 322	0.28 285	0.31 291	0.34 270	0.49 291	0.42 264	0.34 229

gcap-zeroshot	0.39 261	0.14 161	0.17 219	0.20 219	0.14 183	0.19 208	0.16 206	0.28 240	0.13 156	0.37 282	0.47 288	0.34 238	0.12 151	0.16 230	0.49 190	0.59 308	0.49 302	0.18 193	3.11 337	0.26 251	0.45 244	0.66 242	0.22 270	0.12 164	0.22 175	0.29 235	0.25 163	0.28 209

PWC_ROB	0.39 261	0.27 279	0.25 274	0.23 238	0.25 263	0.24 243	0.33 277	0.29 253	0.47 310	0.25 166	0.40 272	0.38 255	0.90 310	0.20 260	0.77 240	0.33 237	0.39 286	0.29 291	0.64 276	0.30 275	0.51 265	0.61 227	0.20 259	0.33 294	0.28 241	0.28 228	0.39 252	0.72 290

DCVSM-stereo	0.40 263	0.22 251	0.22 259	0.33 276	0.24 256	0.38 286	0.27 261	0.37 282	0.25 257	0.37 282	0.56 304	0.91 297	0.49 288	0.19 256	0.44 170	0.30 220	0.30 245	0.22 240	1.71 316	0.34 292	0.46 250	0.43 175	0.30 297	0.24 268	0.27 229	0.32 256	0.39 252	0.39 243

RTS	0.40 263	0.22 251	0.20 243	0.22 232	0.21 240	0.32 274	0.33 277	0.31 261	0.33 286	0.23 133	0.22 199	0.31 228	0.25 252	0.18 251	1.88 320	0.32 225	0.37 278	0.25 266	0.64 276	0.33 290	0.43 230	0.43 175	0.16 241	0.24 268	0.41 288	0.91 327	0.40 256	0.63 281

RTSA	0.40 263	0.22 251	0.20 243	0.22 232	0.21 240	0.32 274	0.33 277	0.31 261	0.33 286	0.23 133	0.22 199	0.31 228	0.25 252	0.18 251	1.88 320	0.32 225	0.37 278	0.25 266	0.64 276	0.33 290	0.43 230	0.43 175	0.16 241	0.24 268	0.41 288	0.91 327	0.40 256	0.63 281

iRaft-Stereo_20w	0.42 266	0.16 196	0.27 283	0.30 265	0.18 221	0.22 230	0.20 221	0.26 207	0.22 238	0.41 303	0.65 315	0.30 218	0.11 133	0.17 240	0.44 170	0.55 298	0.28 226	0.18 193	0.45 232	0.46 314	0.47 254	0.97 316	0.12 204	0.11 153	0.35 276	2.32 352	0.61 298	0.59 277

CSAN	0.42 266	0.37 300	0.34 306	0.33 276	0.33 287	0.29 266	0.36 283	0.37 282	0.64 326	0.43 309	0.43 281	0.75 292	0.46 282	0.21 265	0.78 242	0.25 174	0.29 238	0.27 281	0.42 224	0.43 306	0.43 230	0.53 201	0.22 270	0.34 297	0.44 293	0.52 297	0.49 276	0.54 272

ccs_rob	0.43 268	0.24 265	0.20 243	0.33 276	0.22 246	0.33 278	0.28 266	0.34 273	0.21 232	0.46 316	1.56 348	1.58 325	0.41 276	0.23 272	0.82 248	0.37 253	0.29 238	0.22 240	0.47 235	0.28 263	0.55 273	0.64 231	0.17 245	0.20 252	0.26 221	0.25 206	0.29 204	0.35 231

FC-DCNN	0.43 268	0.35 296	0.43 313	0.49 296	0.37 295	0.48 294	0.56 305	0.44 297	0.27 268	0.34 257	0.27 234	0.41 261	0.23 244	0.31 290	0.64 225	0.36 249	0.39 286	0.31 299	0.48 243	0.27 259	0.52 266	0.75 268	0.28 285	0.37 306	0.53 308	0.39 276	0.63 304	0.82 300

SGM-Forest	0.43 268	0.24 265	0.19 238	0.35 281	0.26 268	0.27 256	0.21 226	0.30 257	0.23 246	0.32 241	0.23 209	0.37 253	0.50 289	0.25 278	1.02 273	0.35 242	0.25 189	0.21 230	1.80 318	0.19 195	0.41 221	0.85 294	0.27 280	0.23 265	0.35 276	0.28 228	0.59 295	1.05 315
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 271	0.37 300	0.32 297	0.41 291	0.35 291	0.42 289	0.44 290	0.46 302	0.38 291	0.40 300	0.34 252	0.50 273	0.47 287	0.35 299	1.63 304	0.32 225	0.31 253	0.28 287	0.53 258	0.32 288	0.42 225	0.52 197	0.27 280	0.31 291	0.45 295	0.50 295	0.53 287	0.42 257

DDF-Stereo	0.45 272	0.14 161	0.08 91	1.82 335	0.15 197	1.96 342	0.20 221	0.26 207	0.11 114	0.27 188	0.17 151	2.12 331	0.17 208	0.12 176	0.71 234	0.39 258	0.29 238	0.16 150	0.41 222	0.23 225	0.44 235	0.75 268	0.11 181	0.10 126	0.19 150	0.23 186	0.25 163	0.26 195

FC-DCNN v2	0.45 272	0.36 299	0.45 316	0.52 301	0.37 295	0.50 297	0.55 304	0.46 302	0.29 276	0.35 269	0.27 234	0.42 263	0.28 259	0.31 290	0.65 228	0.36 249	0.39 286	0.31 299	0.50 247	0.26 251	0.52 266	0.77 277	0.28 285	0.37 306	0.59 315	0.45 287	0.72 314	0.83 301

DDUNet	0.45 272	0.56 313	0.26 279	0.87 317	0.69 321	0.84 316	0.84 318	0.26 207	0.24 250	0.23 133	0.33 250	0.39 258	0.15 190	1.61 334	0.49 190	0.24 166	0.41 291	0.26 277	0.55 266	0.29 270	0.34 185	0.40 166	0.50 321	0.21 256	0.25 216	0.27 222	0.32 227	0.29 213

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 275	0.34 292	0.26 279	0.43 292	0.33 287	0.38 286	0.53 302	0.49 305	0.40 295	0.42 306	0.31 246	0.63 283	0.54 293	0.42 306	1.29 292	0.28 201	0.26 202	0.22 240	0.68 281	0.23 225	0.65 294	0.64 231	0.33 306	0.29 287	0.47 299	0.49 291	0.49 276	0.69 286

CBMV	0.47 276	0.25 270	0.23 264	0.31 271	0.29 278	0.31 272	0.30 272	0.41 289	0.28 270	0.37 282	0.27 234	0.70 290	0.37 270	0.33 296	0.91 256	0.53 293	0.36 274	0.27 281	0.58 269	0.28 263	0.63 291	0.97 316	0.26 277	0.35 301	0.37 283	0.36 267	0.66 307	1.86 340
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 277	0.25 270	0.27 283	0.36 283	0.30 279	0.31 272	0.25 250	0.38 285	0.24 250	0.38 291	0.44 284	0.33 235	0.17 208	0.56 316	2.23 335	0.98 348	0.33 264	0.28 287	0.34 198	0.29 270	0.66 297	1.25 339	0.27 280	0.31 291	0.35 276	0.36 267	0.48 275	0.55 273

UDG	0.48 277	0.58 314	0.27 283	0.86 316	0.79 324	0.80 314	1.00 322	0.27 229	0.25 257	0.28 205	0.35 254	0.39 258	0.17 208	1.43 331	1.00 272	0.26 184	0.47 299	0.27 281	0.59 273	0.30 275	0.44 235	0.47 188	0.40 312	0.20 252	0.28 241	0.29 235	0.33 230	0.27 205

FINET	0.48 277	0.18 224	0.19 238	0.17 195	0.14 183	0.18 198	0.21 226	0.21 137	0.32 283	0.19 103	0.41 274	0.22 151	0.38 273	0.20 260	1.70 308	0.43 273	0.24 175	0.16 150	0.34 198	0.25 240	0.32 180	0.71 260	0.14 228	0.24 268	1.14 334	2.17 349	0.50 281	1.64 337

FAT-Stereo	0.48 277	0.27 279	0.35 307	0.45 294	0.49 313	0.39 288	0.34 281	0.43 296	0.28 270	0.41 303	0.87 330	0.77 293	0.58 295	0.30 287	0.71 234	0.56 301	0.36 274	0.34 308	0.65 279	0.42 304	0.69 306	0.77 277	0.28 285	0.34 297	0.31 257	0.36 267	0.47 272	0.74 294

ADCMid	0.48 277	0.29 284	0.30 291	0.26 255	0.32 284	0.34 280	0.38 284	0.42 292	0.45 309	0.31 235	0.37 263	0.49 271	0.45 281	0.22 268	1.85 316	0.35 242	0.36 274	0.27 281	0.80 289	0.31 282	0.50 261	0.60 223	0.30 297	0.25 275	0.37 283	0.55 302	0.46 269	1.40 329

FBW_ROB	0.49 282	0.42 303	0.37 309	0.61 307	0.46 308	0.49 296	0.51 299	0.31 261	0.25 257	0.34 257	0.36 261	0.69 288	0.50 289	0.57 317	1.13 277	0.26 184	0.36 274	0.24 258	1.46 305	0.24 234	0.57 276	0.44 181	0.43 314	0.40 316	0.33 266	0.35 265	0.42 264	0.68 284

pmcnn	0.49 282	0.25 270	0.20 243	0.33 276	0.31 282	0.34 280	0.48 295	0.35 274	0.26 262	0.34 257	0.54 300	0.81 295	1.19 317	0.19 256	0.75 239	0.56 301	0.41 291	0.32 303	0.86 293	0.38 298	0.86 322	0.90 305	0.28 285	0.26 276	0.34 270	0.35 265	0.67 310	0.84 302

AnyNet_C32	0.50 284	0.24 265	0.23 264	0.24 246	0.26 268	0.29 266	0.33 277	0.35 274	0.57 316	0.34 257	0.44 284	0.36 248	0.25 252	0.23 272	2.35 340	0.39 258	0.39 286	0.33 306	0.53 258	0.30 275	0.61 288	0.74 267	0.23 273	0.29 287	0.44 293	0.73 317	0.46 269	1.61 336

AMNet	0.51 285	0.50 311	0.48 321	0.51 299	0.50 315	0.57 301	0.52 300	0.36 279	0.41 299	0.39 295	0.58 311	0.66 285	0.21 240	0.58 318	0.53 204	0.59 308	0.60 310	0.58 332	0.51 252	0.51 316	0.60 286	0.55 206	0.33 306	0.52 325	0.48 301	0.54 301	0.60 296	0.66 283

DDVS	0.54 286	0.23 260	0.24 271	0.24 246	0.25 263	0.27 256	0.24 241	0.40 287	0.26 262	0.35 269	4.50 358	1.00 303	0.42 278	0.20 260	0.65 228	0.40 264	0.33 264	0.26 277	0.78 286	0.35 295	0.59 283	0.71 260	0.16 241	0.21 256	0.26 221	0.26 215	0.57 292	0.40 252

anonymity	0.55 287	0.12 123	0.19 238	0.16 186	0.15 197	0.17 189	0.11 166	0.29 253	0.17 209	0.34 257	7.17 360	0.30 218	0.13 165	0.12 176	0.42 163	0.43 273	0.27 214	0.17 166	0.44 229	0.24 234	0.43 230	0.94 311	0.12 204	0.13 188	0.34 270	0.43 281	0.74 318	0.43 260

CBMV_ROB	0.55 287	0.23 260	0.25 274	0.40 290	0.34 290	0.35 283	0.35 282	0.44 297	0.24 250	0.39 295	0.44 284	1.41 319	1.00 314	0.30 287	1.17 279	0.35 242	0.38 284	0.25 266	0.87 294	0.36 296	0.60 286	0.83 289	0.28 285	0.28 284	0.55 311	0.85 325	0.72 314	1.13 317

S-Stereo	0.56 289	0.29 284	0.29 288	0.49 296	0.47 311	0.51 298	0.61 308	0.38 285	0.37 290	0.39 295	1.18 337	1.00 303	0.46 282	0.29 283	1.17 279	0.66 322	0.35 271	0.39 314	0.85 292	0.70 331	0.50 261	0.96 315	0.61 327	0.38 310	0.32 263	0.33 261	0.41 262	0.62 280

ADCPNet	0.58 290	0.26 276	0.30 291	0.29 263	0.36 292	0.29 266	0.53 302	0.42 292	0.39 294	0.38 291	0.55 302	0.39 258	1.14 316	0.26 280	2.11 330	0.43 273	0.35 271	0.24 258	1.27 302	0.40 300	0.52 266	0.60 223	0.32 304	0.30 289	0.48 301	0.61 305	0.47 272	1.88 343

G-Net	0.59 291	0.34 292	0.35 307	0.32 274	0.32 284	0.45 292	0.31 273	0.50 307	0.61 322	0.43 309	0.64 314	1.96 329	0.52 292	0.23 272	0.86 251	0.52 289	0.37 278	0.35 311	0.83 290	0.67 328	0.61 288	0.63 229	0.25 275	0.33 294	0.40 287	0.80 321	0.81 322	1.55 334

PVD	0.59 291	0.44 304	0.38 310	0.51 299	0.44 303	0.56 300	0.49 296	0.62 320	0.59 319	0.34 257	0.48 289	0.61 279	0.75 302	0.50 312	1.78 311	0.38 255	0.51 304	0.39 314	0.79 288	0.43 306	0.68 300	0.76 272	0.30 297	0.39 313	0.61 317	0.77 319	0.62 300	0.89 306

SANet	0.60 293	0.33 290	0.33 301	0.37 285	0.36 292	0.48 294	0.44 290	0.56 310	0.85 334	0.34 257	0.57 307	2.41 336	1.30 319	0.33 296	1.18 282	0.25 174	0.48 301	0.31 299	0.52 255	0.32 288	0.55 273	0.57 217	0.37 309	0.38 310	0.48 301	0.66 309	0.57 292	0.96 311

TRStereo	0.61 294	0.17 205	0.22 259	0.16 186	0.12 150	0.34 280	0.18 212	0.27 229	0.14 172	0.34 257	0.20 174	0.34 238	0.09 102	0.12 176	0.58 217	0.73 331	0.25 189	0.18 193	0.44 229	0.25 240	0.42 225	0.81 285	0.12 204	0.10 126	0.27 229	8.94 363	0.49 276	0.32 224

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 294	0.63 316	0.47 319	0.65 309	0.41 299	0.45 292	0.63 309	0.61 318	0.68 329	0.58 328	0.38 266	0.62 281	0.60 296	0.69 323	1.33 293	0.45 278	0.37 278	0.40 316	1.53 308	0.51 316	0.58 280	0.78 281	0.46 320	0.47 322	0.51 305	0.45 287	0.42 264	0.73 292

ADCS	0.62 296	0.34 292	0.31 296	0.34 280	0.37 295	0.37 285	0.40 287	0.49 305	0.60 320	0.34 257	0.42 278	0.61 279	0.98 313	0.31 290	2.29 338	0.66 322	0.50 303	0.38 312	0.84 291	0.43 306	0.87 324	0.89 302	0.28 285	0.37 306	0.47 299	0.91 327	0.60 296	1.29 322

MFN_U_SF_RVC	0.63 297	0.54 312	0.41 311	0.56 305	0.46 308	0.58 304	0.69 311	0.57 312	0.44 308	0.86 342	0.91 331	0.74 291	0.54 293	0.55 315	1.54 300	0.49 283	0.34 267	0.34 308	1.70 315	0.45 313	0.68 300	0.66 242	0.29 294	0.57 328	0.45 295	0.44 285	0.49 276	0.68 284

edge stereo	0.65 298	0.35 296	0.45 316	0.54 303	0.48 312	0.59 305	0.56 305	0.58 314	0.41 299	0.52 326	0.69 319	1.30 314	1.29 318	0.39 303	0.94 262	0.60 313	0.41 291	0.30 297	1.74 317	0.81 341	0.54 271	0.97 316	0.41 313	0.34 297	0.43 291	0.38 273	0.57 292	0.90 308

SAMSARA	0.69 299	0.30 287	0.45 316	0.32 274	0.32 284	0.32 274	0.38 284	0.57 312	0.48 311	0.41 303	0.37 263	0.43 265	0.93 311	0.29 283	1.85 316	0.53 293	0.38 284	0.40 316	0.78 286	0.42 304	0.77 312	0.89 302	0.20 259	0.42 317	1.55 344	1.83 346	1.51 348	1.56 335

AnyNet_C01	0.69 299	0.35 296	0.32 297	0.37 285	0.39 298	0.36 284	0.59 307	0.56 310	0.70 330	0.40 300	0.49 290	0.85 296	0.73 299	0.32 293	2.65 348	0.86 342	0.72 317	0.58 332	1.00 296	0.50 315	0.94 330	1.12 332	0.38 311	0.39 313	0.63 319	0.53 300	0.64 306	1.20 319

SFCPSM	0.71 301	0.24 265	0.20 243	0.28 261	0.24 256	0.28 260	0.24 241	0.30 257	0.30 281	0.33 252	0.49 290	0.63 283	1.30 319	0.20 260	2.10 329	0.35 242	0.32 260	0.24 258	7.82 355	0.39 299	0.45 244	0.54 204	0.20 259	0.20 252	0.31 257	0.32 256	0.37 247	0.45 262

SQANet	0.74 302	0.90 325	0.32 297	1.66 327	0.79 324	1.43 325	1.20 325	0.37 282	0.28 270	0.40 300	0.31 246	0.92 298	0.34 265	1.28 330	1.08 275	0.22 145	0.52 305	0.27 281	2.47 328	0.29 270	0.57 276	0.58 220	1.58 335	0.24 268	0.33 266	0.38 273	0.43 267	0.72 290

MFMNet_re	0.76 303	0.73 320	0.66 328	0.75 313	0.64 319	0.88 318	0.78 314	0.59 316	0.67 328	0.58 328	0.68 318	1.03 306	0.64 297	0.59 319	1.22 284	0.78 336	0.86 327	0.72 345	1.10 300	0.69 330	1.11 340	0.78 281	0.54 324	0.61 333	0.59 315	0.58 303	0.80 321	0.93 309

DN	0.77 304	0.13 142	0.13 176	0.24 246	0.12 150	7.33 360	0.14 190	0.25 193	0.14 172	0.30 225	0.21 185	6.07 355	0.10 113	0.15 222	0.58 217	0.52 289	0.28 226	0.17 166	0.43 227	0.31 282	0.40 218	1.07 329	0.12 204	0.15 212	0.37 283	0.31 251	0.27 187	0.42 257

MADNet+	0.78 305	0.46 307	0.65 327	0.64 308	0.59 317	0.52 299	0.72 312	0.77 333	0.60 320	0.62 335	0.51 295	0.97 301	0.85 308	0.48 309	2.44 343	0.77 333	0.84 325	0.54 328	1.02 297	0.68 329	1.03 337	0.83 289	0.57 325	0.69 338	0.90 327	0.74 318	0.70 313	1.03 314

DPSNet	0.80 306	0.29 284	0.28 286	0.39 288	0.41 299	0.44 291	0.31 273	0.36 279	0.41 299	0.27 188	0.36 261	2.76 340	1.04 315	0.38 301	1.22 284	0.66 322	0.61 311	0.49 324	4.85 347	0.61 323	0.86 322	1.22 338	0.58 326	0.45 321	0.58 314	0.63 307	0.55 290	0.69 286

SGM_RVC	0.85 307	0.45 306	0.32 297	0.60 306	0.44 303	0.60 307	0.52 300	0.72 328	0.41 299	0.43 309	0.57 307	1.17 311	1.43 322	0.24 276	0.56 211	0.30 220	0.47 299	0.26 277	2.37 325	0.34 292	0.59 283	0.86 295	0.27 280	0.34 297	1.13 332	1.39 343	1.91 353	4.23 356
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 308	0.60 315	0.57 323	0.67 311	0.63 318	0.71 311	0.68 310	0.58 314	0.61 322	0.59 330	0.96 333	1.04 308	0.68 298	0.60 320	1.72 310	0.87 343	0.79 320	0.69 343	2.78 332	0.74 336	1.33 348	1.43 347	0.45 319	0.66 337	0.63 319	0.69 315	0.87 323	0.78 298
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 308	0.44 304	0.33 301	0.78 315	0.56 316	0.63 308	0.44 290	0.69 325	0.53 314	0.45 314	0.78 323	2.29 333	1.65 328	0.25 278	2.39 342	0.70 327	0.42 294	0.29 291	1.62 312	0.31 282	1.32 347	1.43 347	0.32 304	0.35 301	0.88 326	0.64 308	1.30 340	1.37 328
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
otaku	0.88 310	1.18 333	0.44 314	1.92 338	1.01 330	1.72 331	1.44 327	0.46 302	0.40 295	0.46 316	0.37 263	0.98 302	0.46 282	1.54 332	1.23 286	0.31 223	0.53 306	0.29 291	2.79 333	0.41 301	0.68 300	0.64 231	2.08 337	0.35 301	0.43 291	0.36 267	0.50 281	0.76 297

MDST_ROB	0.88 310	1.09 329	0.25 274	1.29 322	0.44 303	0.85 317	0.40 287	0.45 300	0.26 262	0.36 277	0.35 254	0.49 271	3.65 349	0.16 230	2.26 336	0.25 174	0.28 226	0.18 193	0.87 294	0.21 208	0.63 291	0.90 305	0.20 259	0.23 265	1.72 350	0.94 330	3.03 357	1.95 344

DGSMNet	0.89 312	0.48 309	0.41 311	0.52 301	0.41 299	0.57 301	0.44 290	0.61 318	0.40 295	0.84 341	3.86 357	0.69 288	0.85 308	0.87 326	1.84 314	0.89 344	1.22 339	0.66 342	1.68 313	0.63 324	1.40 351	1.53 350	0.50 321	0.55 327	0.41 288	0.67 310	0.50 281	0.73 292

Ntro	0.92 313	1.37 341	0.47 319	1.84 336	1.06 333	1.70 329	1.65 331	0.52 309	0.43 305	0.48 319	0.42 278	1.03 306	0.42 278	1.64 335	1.24 287	0.32 225	0.59 309	0.31 299	2.88 335	0.44 310	0.76 311	0.69 258	2.12 338	0.37 306	0.45 295	0.46 290	0.53 287	0.74 294

ELAS_RVC	0.97 314	0.66 317	0.63 326	0.92 318	0.68 320	1.24 323	0.79 315	0.74 329	0.53 314	0.50 322	1.26 342	2.43 337	1.99 337	0.45 307	1.45 296	0.49 283	0.65 315	0.55 330	1.11 301	0.44 310	0.97 336	1.36 344	0.44 316	0.57 328	1.69 349	1.29 342	1.16 337	1.24 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 315	1.18 333	0.66 328	1.85 337	1.18 336	1.72 331	1.78 334	0.51 308	0.43 305	0.59 330	0.39 271	1.24 313	0.83 307	2.04 340	1.46 297	0.57 305	0.62 312	0.41 318	1.68 313	0.77 339	0.75 309	0.72 262	2.27 341	0.47 322	0.53 308	0.49 291	0.61 298	0.87 304

ELAS	1.00 316	0.70 319	0.60 325	0.99 319	0.76 323	1.00 320	0.79 315	0.77 333	0.64 326	0.49 320	1.26 342	2.43 337	1.71 330	0.47 308	1.56 301	0.49 283	0.66 316	0.54 328	1.08 299	0.41 301	0.94 330	1.34 343	0.44 316	0.54 326	1.59 345	1.52 344	1.35 344	1.96 345
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 317	0.85 324	0.88 342	1.80 334	0.84 326	0.74 313	0.97 321	1.02 344	1.13 343	0.96 347	1.27 344	1.38 318	1.83 334	0.64 321	1.90 324	0.77 333	0.81 321	0.48 321	2.60 330	0.74 336	0.79 313	0.80 284	0.27 280	0.89 350	0.73 321	1.00 331	0.75 319	1.09 316

ACVNet_1	1.03 317	1.24 337	0.66 328	2.31 340	1.30 340	1.85 338	2.21 343	0.63 321	0.41 299	0.51 324	0.51 295	1.12 309	0.77 304	2.46 345	1.17 279	0.31 223	0.91 328	0.41 318	2.17 323	0.43 306	0.87 324	0.63 229	2.26 340	0.44 320	0.56 312	0.52 297	0.50 281	0.60 278

SGM-ForestM	1.05 319	0.83 323	0.44 314	0.72 312	0.44 303	0.83 315	0.81 317	0.69 325	0.61 322	0.37 282	0.66 317	1.69 326	1.32 321	0.37 300	4.57 356	0.46 280	0.53 306	0.25 266	1.47 306	0.37 297	0.65 294	0.90 305	0.30 297	0.39 313	1.81 351	2.49 353	1.79 351	2.50 352

MonStereo1	1.11 320	1.08 328	0.57 323	1.74 333	1.41 344	1.53 327	1.73 333	0.68 324	0.57 316	1.99 358	0.75 322	2.02 330	1.96 336	1.98 339	0.85 250	0.27 193	0.64 314	0.49 324	2.28 324	0.53 319	0.75 309	0.70 259	2.32 342	0.42 317	0.56 312	0.49 291	0.89 325	0.87 304

WAO-6	1.18 321	1.10 330	0.72 332	1.51 326	1.16 335	1.43 325	1.63 330	0.88 339	0.98 339	0.77 339	0.73 320	1.32 315	2.08 338	1.91 338	2.58 347	0.71 330	1.27 342	0.57 331	1.47 306	0.70 331	1.05 338	1.03 325	0.92 328	0.69 338	1.14 334	1.01 334	1.04 336	1.43 331

ACVNet-4b	1.18 321	1.48 345	0.52 322	2.93 346	1.13 334	1.85 338	2.77 346	0.45 300	0.43 305	0.51 324	0.43 281	1.70 327	2.66 340	2.10 342	1.39 294	0.41 269	0.98 332	0.34 308	2.98 336	0.52 318	0.74 308	0.78 281	2.24 339	0.36 304	0.46 298	0.43 281	0.54 289	0.71 289

ACVNet_2	1.20 323	1.28 339	0.78 334	2.58 343	1.32 342	1.77 336	1.93 338	0.75 330	0.52 312	0.60 333	0.55 302	1.33 316	0.94 312	1.87 337	1.44 295	0.48 281	1.26 341	0.41 318	4.83 346	0.55 321	0.80 315	0.66 242	2.04 336	0.62 334	0.83 324	0.60 304	0.72 314	0.85 303

IMH-64-1	1.21 324	1.22 335	0.78 334	1.66 327	1.28 338	1.72 331	1.92 336	0.85 336	0.90 335	0.44 312	0.62 312	1.42 320	1.79 332	2.52 346	2.44 343	0.59 308	0.81 321	0.48 321	1.90 320	0.65 326	0.80 315	0.88 299	2.48 346	0.59 330	1.08 330	0.67 310	0.97 330	1.29 322

IMH-64	1.21 324	1.22 335	0.78 334	1.66 327	1.28 338	1.72 331	1.92 336	0.85 336	0.90 335	0.44 312	0.62 312	1.42 320	1.79 332	2.52 346	2.44 343	0.59 308	0.81 321	0.48 321	1.90 320	0.65 326	0.80 315	0.88 299	2.48 346	0.59 330	1.08 330	0.67 310	0.97 330	1.29 322

DispFullNet	1.23 326	1.16 332	0.81 339	1.20 321	0.99 329	1.13 322	1.36 326	0.66 323	0.57 316	0.75 338	0.80 325	3.64 350	1.53 323	1.64 335	1.27 291	1.36 354	1.04 333	0.58 332	6.55 354	1.10 352	0.89 327	0.91 308	0.43 314	0.36 304	0.50 304	0.37 272	0.69 312	1.02 313

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 327	0.17 205	0.25 274	0.23 238	0.22 246	0.33 278	0.25 250	0.28 240	0.40 295	0.38 291	0.74 321	0.35 246	0.15 190	0.13 191	0.57 215	0.70 327	0.30 245	0.23 251	24.58 367	0.30 275	0.49 260	1.05 326	0.12 204	0.12 164	0.33 266	1.02 335	0.37 247	0.60 278

Dean	1.33 328	1.46 344	0.88 342	2.95 347	1.65 348	1.99 345	2.10 342	0.97 342	1.00 340	0.91 345	0.78 323	1.56 323	1.73 331	2.08 341	1.65 306	0.64 318	1.12 337	0.61 340	1.92 322	0.86 342	0.94 330	0.83 289	2.34 343	0.80 342	1.18 337	0.90 326	1.20 338	0.89 306

IMH	1.35 329	1.24 337	0.80 337	1.68 330	1.30 340	1.77 336	1.95 339	0.86 338	0.94 337	0.47 318	0.65 315	1.54 322	3.12 348	3.92 362	1.70 308	0.59 308	0.85 326	0.50 326	2.45 327	0.71 333	0.79 313	0.88 299	2.63 348	0.62 334	1.17 336	0.82 324	0.90 326	1.47 332

SGM+DAISY	1.35 329	0.69 318	0.66 328	0.77 314	0.72 322	0.88 318	0.85 319	0.75 330	0.95 338	0.67 337	1.33 345	1.37 317	1.68 329	0.69 323	2.33 339	1.29 353	0.83 324	0.70 344	2.51 329	0.92 343	1.38 350	1.75 352	0.53 323	0.81 345	2.12 356	3.10 354	1.97 354	4.19 355

PSMNet_ROB	1.36 331	1.38 342	0.74 333	1.49 325	1.02 331	1.74 335	1.67 332	0.65 322	0.75 333	1.46 354	3.82 356	3.01 344	1.57 325	2.64 348	1.24 287	0.48 281	0.77 319	0.50 326	2.60 330	0.73 334	0.87 324	0.66 242	3.06 354	0.59 330	0.84 325	0.72 316	0.90 326	0.70 288

STStereo	1.43 332	0.76 321	0.86 341	2.30 339	0.87 328	2.27 347	1.08 324	1.07 348	1.08 342	0.53 327	1.33 345	3.27 345	2.89 341	0.32 293	3.08 351	0.57 305	0.45 297	0.29 291	4.63 345	0.41 301	0.65 294	0.84 292	0.30 297	0.64 336	1.68 348	1.90 348	1.54 349	3.12 354

LVE	1.44 333	1.32 340	0.85 340	4.60 354	1.54 347	1.95 341	3.79 353	0.83 335	0.74 332	0.89 344	0.85 328	1.18 312	1.64 327	2.17 343	1.24 287	0.56 301	0.94 330	0.60 336	3.47 340	0.73 334	0.95 334	0.94 311	2.39 345	0.82 346	1.13 332	0.81 322	1.02 334	0.94 310

JetBlue	1.47 334	1.10 330	1.05 349	1.46 324	1.19 337	1.70 329	1.61 329	0.95 341	1.16 344	0.59 330	0.49 290	3.36 346	0.76 303	1.16 328	2.45 346	1.00 349	1.15 338	0.86 349	1.38 304	0.80 340	1.70 353	1.94 353	1.14 330	0.80 342	1.33 340	2.20 351	1.50 347	5.00 358

zero-FE	1.55 335	0.14 161	0.08 91	8.06 361	0.36 292	13.76 366	2.53 344	0.26 207	0.12 134	0.32 241	0.26 228	6.84 356	0.82 305	0.14 206	1.05 274	0.43 273	0.43 296	0.32 303	0.58 269	0.25 240	1.87 354	2.20 355	0.12 204	0.10 126	0.19 150	0.23 186	0.25 163	0.25 189

PWCK	1.62 336	1.41 343	0.80 337	1.72 331	1.05 332	1.57 328	1.48 328	1.12 349	1.02 341	0.99 348	1.19 339	2.77 342	1.63 326	0.84 325	1.64 305	0.56 301	1.06 334	0.58 332	13.10 359	0.92 343	1.20 342	0.89 302	1.16 331	0.83 349	1.07 329	1.00 331	0.95 329	1.30 325

WAO-8	1.64 337	1.56 346	1.03 347	2.86 344	1.45 345	1.96 342	2.08 340	1.06 345	1.40 348	1.49 355	1.81 350	2.33 334	3.10 346	2.66 349	2.13 333	0.85 340	1.09 335	0.60 336	3.55 341	1.09 349	0.91 328	0.93 309	1.36 333	0.82 346	1.60 346	1.24 339	1.31 342	1.98 346

Venus	1.64 337	1.56 346	1.03 347	2.86 344	1.45 345	1.96 342	2.08 340	1.06 345	1.40 348	1.49 355	1.81 350	2.33 334	3.10 346	2.66 349	2.13 333	0.85 340	1.09 335	0.60 336	3.55 341	1.09 349	0.91 328	0.93 309	1.36 333	0.82 346	1.60 346	1.24 339	1.31 342	1.98 346

MANE	1.81 339	0.80 322	0.92 344	1.03 320	0.85 327	1.02 321	1.07 323	1.06 345	1.22 345	0.45 314	0.95 332	2.28 332	2.37 339	0.48 309	4.27 355	1.23 352	0.75 318	2.70 357	1.60 310	0.54 320	0.96 335	1.32 342	0.37 309	0.80 342	3.20 358	4.45 357	4.76 359	7.33 360

TorneroNet-64	1.91 340	1.58 348	0.98 346	3.36 351	1.34 343	2.24 346	2.68 345	0.91 340	2.15 354	0.66 336	0.83 327	2.76 340	7.80 352	3.08 352	2.07 328	0.66 322	1.49 351	0.60 336	4.18 343	1.02 346	1.10 339	1.11 331	2.66 349	0.70 340	1.24 339	1.26 341	0.88 324	2.16 348

notaker	1.94 341	1.92 353	1.07 350	3.21 350	2.22 354	2.51 348	2.83 347	1.12 349	1.58 351	0.91 345	1.10 336	3.51 349	5.78 350	3.17 355	2.80 350	0.81 338	1.45 350	0.73 346	4.39 344	1.09 349	1.31 346	1.18 336	2.96 353	0.93 351	0.74 323	0.81 322	1.00 332	1.24 320

UNDER WATER-64	2.04 342	1.94 354	1.22 353	3.55 353	2.36 355	2.89 354	3.38 350	1.76 354	1.27 346	1.12 351	1.18 337	3.46 348	3.00 344	3.14 353	2.28 337	0.90 345	1.95 353	0.79 348	2.39 326	1.08 348	1.29 344	1.48 349	3.94 360	1.07 353	1.41 341	2.17 349	1.36 345	2.64 353

ACV-stereo	2.20 343	1.02 327	0.23 264	0.38 287	0.24 256	0.71 311	0.47 294	0.44 297	0.32 283	0.36 277	0.41 274	0.48 270	3.07 345	0.34 298	1.96 326	0.84 339	0.45 297	0.29 291	43.04 370	0.56 322	0.84 320	1.00 322	0.33 306	0.27 281	0.27 229	0.38 273	0.43 267	0.40 252

UNDER WATER	2.21 344	1.95 355	1.19 352	3.39 352	2.61 356	2.83 352	3.80 354	1.66 352	1.38 347	1.01 349	1.02 335	3.36 346	7.21 351	3.44 357	1.79 312	0.91 346	1.98 354	0.77 347	3.26 339	1.10 352	1.40 351	1.38 345	3.82 359	1.21 356	1.49 342	1.89 347	1.28 339	2.48 351

MADNet++	2.33 345	1.67 350	1.92 356	1.39 323	2.03 353	1.38 324	1.80 335	1.84 355	2.31 356	2.07 359	2.50 355	2.72 339	2.90 342	1.56 333	2.35 340	2.46 358	2.29 355	1.72 355	2.84 334	2.53 357	3.96 359	5.14 360	1.23 332	2.38 360	1.53 343	4.38 356	2.11 355	1.86 340

XX-Stereo	2.35 346	0.10 87	0.11 133	0.17 195	0.11 136	0.21 225	0.11 166	0.25 193	0.12 134	0.35 269	0.53 297	0.30 218	0.10 113	0.12 176	1.21 283	0.70 327	0.27 214	0.18 193	0.50 247	0.19 195	0.41 221	0.53 201	0.11 181	0.10 126	55.57 369	0.26 215	0.34 234	0.51 269

TorneroNet	2.42 347	1.62 349	0.93 345	5.70 357	1.82 349	2.68 350	2.96 348	0.97 342	2.23 355	0.79 340	1.95 352	4.29 353	12.85 361	3.16 354	2.11 330	0.66 322	1.44 348	0.63 341	6.06 350	1.01 345	1.17 341	1.13 333	2.78 352	0.71 341	1.82 352	1.05 336	1.03 335	1.86 340

KSHMR	2.43 348	1.86 352	1.28 354	6.59 359	2.02 352	2.85 353	3.47 352	1.32 351	1.70 352	1.19 353	1.20 340	1.80 328	12.02 358	3.24 356	1.89 323	1.07 351	1.22 339	0.94 351	5.62 349	1.05 347	1.34 349	1.41 346	3.25 355	1.07 353	1.95 354	1.16 338	1.30 340	1.83 339

JetRed	2.52 349	2.14 356	2.30 357	1.73 332	1.90 350	2.63 349	3.45 351	1.87 356	1.54 350	1.16 352	0.96 333	2.82 343	0.74 300	2.45 344	3.36 352	2.18 356	2.83 356	3.14 360	1.84 319	1.39 354	3.50 358	3.28 357	2.75 350	1.29 358	2.61 357	6.72 360	2.97 356	4.62 357

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 350	0.48 309	0.30 291	0.49 296	0.43 302	0.63 308	0.88 320	0.69 325	0.73 331	0.42 306	1.62 349	46.67 370	1.91 335	0.66 322	0.96 266	0.34 239	0.96 331	0.97 353	1.60 310	0.34 292	0.83 319	0.87 297	0.28 285	0.27 281	0.53 308	0.79 320	3.33 358	0.81 299

ktn	2.60 351	1.73 351	2.98 358	2.43 342	1.91 351	2.71 351	3.07 349	1.67 353	4.02 359	1.03 350	1.21 341	8.05 360	10.67 356	2.85 351	2.71 349	0.93 347	1.87 352	0.89 350	6.30 352	1.56 356	1.29 344	1.20 337	2.75 350	0.94 352	1.19 338	1.09 337	1.47 346	1.71 338

WQFJA1++	3.47 352	0.13 142	0.09 105	27.21 368	0.11 136	24.09 369	25.17 367	0.22 147	0.13 156	0.35 269	0.16 139	0.66 285	2.95 343	0.14 206	0.83 249	0.55 298	0.23 163	0.18 193	1.06 298	0.44 310	0.37 211	0.76 272	0.11 181	0.08 84	0.20 156	6.97 361	0.30 212	0.30 217

LSM0	3.50 353	0.37 300	0.30 291	0.55 304	0.46 308	0.59 305	0.74 313	0.75 330	0.61 322	0.60 333	0.85 328	1.16 310	1.54 324	0.27 281	26.81 366	45.36 370	0.62 312	0.38 312	3.22 338	0.63 324	1.24 343	1.69 351	0.31 302	0.43 319	0.61 317	1.00 331	1.01 333	2.47 350

LE_ROB	3.68 354	0.90 325	1.47 355	2.33 341	9.95 365	1.86 340	7.75 362	2.29 357	3.18 358	0.50 322	1.44 347	9.08 361	13.64 364	0.49 311	2.12 332	0.27 193	0.56 308	0.30 297	6.07 351	1.47 355	0.85 321	0.95 314	2.37 344	2.28 359	5.44 360	5.09 358	6.28 361	10.56 364

BEATNet-Init1	4.65 355	5.11 360	1.18 351	8.96 362	2.62 357	8.39 362	4.42 355	2.33 358	1.90 353	0.88 343	2.44 353	5.93 354	9.25 354	0.95 327	8.01 359	2.37 357	1.44 348	0.94 351	18.08 363	5.04 361	2.66 356	2.68 356	1.09 329	1.21 356	5.15 359	3.11 355	11.68 367	7.82 361

HanzoNet	4.74 356	4.36 359	3.81 361	6.11 358	3.89 358	7.79 361	8.32 363	4.11 361	4.85 360	1.57 357	2.49 354	11.43 362	13.37 363	11.17 367	3.70 353	1.86 355	5.08 360	1.37 354	11.06 358	3.04 358	2.28 355	2.12 354	5.14 364	1.16 355	1.84 353	1.75 345	1.82 352	2.43 349

DGTPSM_ROB	8.79 357	3.80 357	9.84 363	3.08 348	5.49 359	3.51 355	5.14 358	3.61 359	8.95 361	3.18 360	7.10 359	3.97 351	10.45 355	3.59 358	11.90 360	10.73 361	4.41 358	10.40 362	5.50 348	9.89 363	5.93 361	14.14 362	4.37 362	8.94 364	10.11 362	27.69 367	11.03 365	30.71 367

DPSMNet_ROB	9.04 358	3.83 358	9.86 364	3.11 349	5.50 360	3.56 356	5.15 359	3.61 359	9.03 362	3.27 361	7.94 361	4.20 352	13.24 362	3.69 359	12.40 361	10.89 362	4.53 359	10.61 363	6.52 353	9.90 364	5.99 362	14.29 363	4.38 363	8.94 364	10.26 365	27.69 367	11.05 366	30.71 367

DLNR_Zeroshot_test	9.87 359	28.41 370	0.21 251	46.94 371	0.13 167	0.20 215	44.81 371	0.29 253	0.11 114	0.37 282	0.19 168	0.34 238	0.10 113	1.27 329	60.18 370	71.71 371	4.00 357	2.44 356	1.35 303	0.24 234	0.70 307	1.10 330	0.09 140	0.15 212	0.27 229	0.24 195	0.29 204	0.32 224

LRCNet_RVC	10.35 360	14.59 365	3.37 359	20.91 366	17.84 368	20.02 367	16.02 366	6.47 363	2.41 357	19.86 368	12.93 364	19.51 365	8.57 353	26.59 369	3.97 354	0.73 331	10.36 364	5.77 361	23.32 366	6.94 362	2.69 357	1.25 339	22.85 367	8.44 363	0.73 321	0.43 281	1.72 350	1.19 318

PML	11.01 361	9.32 364	3.48 360	11.78 365	6.95 363	11.56 363	6.01 360	7.06 364	23.86 370	8.88 365	28.30 370	32.00 369	39.13 370	6.23 364	5.80 357	4.22 360	8.30 361	3.01 359	18.80 364	4.50 359	4.89 360	4.68 359	3.75 358	3.97 361	10.22 364	5.10 359	18.48 368	6.93 359

DPSM_ROB	13.05 362	7.58 361	11.51 365	4.93 355	5.66 361	5.96 358	4.58 356	8.35 365	10.81 364	6.72 363	8.04 362	7.98 358	12.24 359	3.78 360	13.45 362	13.54 363	10.09 362	13.22 364	8.97 356	11.59 365	15.77 365	18.47 365	3.50 356	10.95 366	27.87 367	35.88 369	31.10 369	39.72 369

DPSM	13.05 362	7.58 361	11.51 365	4.93 355	5.66 361	5.96 358	4.58 356	8.35 365	10.81 364	6.72 363	8.04 362	7.98 358	12.24 359	3.78 360	13.45 362	13.54 363	10.09 362	13.22 364	8.97 356	11.59 365	15.77 365	18.47 365	3.50 356	10.95 366	27.87 367	35.88 369	31.10 369	39.72 369

HaxPig	19.46 364	21.63 368	18.84 367	23.83 367	23.65 369	22.97 368	25.18 368	20.58 369	18.35 366	26.27 369	22.91 368	22.10 366	16.59 365	24.62 368	21.69 364	18.63 365	20.94 367	19.88 366	22.44 365	20.43 367	14.32 364	12.36 361	27.03 368	18.77 368	7.07 361	12.11 366	7.84 362	14.43 366

MEDIAN_ROB	22.62 365	26.33 369	23.49 370	27.73 369	26.93 370	26.84 370	28.37 369	23.96 370	21.35 367	31.36 370	26.67 369	25.78 367	19.59 366	27.60 370	23.84 365	20.19 366	25.79 368	23.70 367	27.36 368	24.30 370	19.01 367	15.78 364	29.59 369	20.33 369	10.21 363	11.16 365	10.14 364	13.33 365

AVERAGE_ROB	25.64 366	30.03 371	26.89 371	31.93 370	30.82 371	31.11 371	32.43 370	28.32 371	25.80 371	34.51 371	30.14 371	30.53 368	23.76 367	32.01 371	27.78 369	24.52 367	28.55 369	25.88 368	30.51 369	27.85 371	22.51 368	19.15 367	33.73 370	25.51 372	10.76 366	8.70 362	9.35 363	9.21 363

CasAABBNet	26.22 367	15.24 366	23.15 368	9.86 363	11.36 366	11.89 364	9.16 364	16.77 367	21.82 368	13.63 366	16.10 365	16.17 364	24.79 369	7.51 365	27.26 368	27.24 369	20.16 365	26.55 370	17.89 361	23.22 368	31.56 369	36.88 368	6.98 365	22.05 370	56.10 371	72.29 371	62.52 371	79.87 371

FlowAnything	26.28 368	15.26 367	23.18 369	9.90 364	11.45 367	11.93 365	9.21 365	16.87 368	21.85 369	13.67 367	16.29 367	16.14 363	24.68 368	7.63 366	27.13 367	27.17 368	20.18 366	26.52 369	17.99 362	23.38 369	31.56 369	37.20 369	7.04 366	22.12 371	56.09 370	72.59 372	62.57 372	80.02 372

GS-Stereo																							0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.06 15	0.07 22	0.05 18

FSD		0.26 276	0.26 279	0.27 258	0.26 268	0.26 253	0.31 273	0.33 272	0.20 228	0.28 205	0.21 185			0.29 283	0.39 156	0.42 270			0.34 198	0.31 282				0.28 284	0.30 253	0.29 235	0.30 212	0.31 222

STTRV1_RVC		0.33 290	0.28 286	0.43 292	0.33 287	0.42 289	0.38 284	0.41 289	0.41 299	0.37 282	0.42 278	0.62 281	0.74 300	0.52 314		0.39 258	0.91 328	0.28 287		0.75 338	0.94 330			0.51 324	0.51 305	0.67 310	0.63 304	1.33 326

DPSimNet_ROB		8.37 363	4.26 362	7.17 360	7.54 364	5.72 357	6.51 361	5.76 362	9.67 363	4.19 362	16.17 366	7.25 357	11.41 357	5.00 363	7.97 358	4.08 359		2.95 358	13.34 360	4.83 360	6.37 363	4.66 358	4.16 361	5.12 362		9.01 364	5.12 360	8.92 362

Low-res two-view benchmark