Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

tt8	0.04 3	0.04 22	0.03 7	0.04 31	0.03 21	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 3	0.03 13	0.05 20	0.02 4	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 12	0.06 15	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.07 40	0.08 52	0.05 29

tt9	0.04 3	0.04 22	0.03 7	0.04 31	0.03 21	0.03 8	0.02 6	0.04 23	0.03 8	0.03 3	0.03 13	0.05 20	0.02 4	0.02 5	0.08 3	0.07 3	0.05 3	0.05 12	0.06 15	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.07 40	0.07 27	0.05 29

TYNG	0.04 3	0.04 22	0.03 7	0.04 31	0.03 21	0.03 8	0.02 6	0.04 23	0.03 8	0.03 3	0.03 13	0.04 6	0.02 4	0.02 5	0.08 3	0.08 9	0.05 3	0.05 12	0.06 15	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.07 40	0.07 27	0.05 29

GFORCE	0.04 3	0.03 5	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.04 28	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 3	0.02 5	0.07 63	0.02 4	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 12	0.06 15	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.02 3	0.05 7	0.06 23	0.07 27	0.04 10

F8.5	0.04 3	0.03 5	0.03 7	0.04 31	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 3	0.02 5	0.07 63	0.02 4	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 12	0.06 15	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.02 3	0.05 7	0.06 23	0.07 27	0.04 10

FORCE_9	0.04 3	0.03 5	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.04 28	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 3	0.02 5	0.07 63	0.02 4	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 12	0.06 15	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.02 3	0.05 7	0.06 23	0.07 27	0.04 10

FORCE_8	0.04 3	0.03 5	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.04 28	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 3	0.02 5	0.07 63	0.02 4	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 12	0.06 15	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.06 23	0.07 27	0.04 10

over-9	0.04 3	0.04 22	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.04 28	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 3	0.04 32	0.06 43	0.03 33	0.02 5	0.08 3	0.08 9	0.05 3	0.05 12	0.05 4	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.07 40	0.07 27	0.06 54

derf	0.04 3	0.02 3	0.03 7	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.03 3	0.04 28	0.03 3	0.04 32	0.04 6	0.02 4	0.01 3	0.23 107	0.08 9	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.06 15	0.02 4	0.02 3	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.03 3

qqai	0.04 3	0.03 5	0.03 7	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.03 3	0.04 28	0.03 3	0.04 32	0.04 6	0.02 4	0.02 5	0.26 143	0.08 9	0.05 3	0.04 3	0.06 15	0.04 4	0.05 3	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.05 7	0.05 10	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 3	0.03 5	0.03 7	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 23	0.04 28	0.03 3	0.03 13	0.04 6	0.02 4	0.04 84	0.13 46	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.03 41	0.03 14	0.05 7	0.04 4	0.06 15	0.03 3

LACA2	0.04 3	0.04 22	0.03 7	0.04 31	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.06 73	0.02 5	0.06 43	0.02 4	0.02 5	0.08 3	0.08 9	0.05 3	0.05 12	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.05 10	0.05 8	0.04 10

BridgeDepth	0.04 3	0.04 22	0.04 40	0.04 31	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 3	0.02 5	0.08 75	0.03 33	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 12	0.06 15	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.06 23	0.07 27	0.04 10
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.04 3	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.03 50	0.04 23	0.02 3	0.03 3	0.03 13	0.04 6	0.02 4	0.02 5	0.08 3	0.08 9	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.10 63	0.02 4	0.02 3	0.05 7	0.04 4	0.05 8	0.03 3

CroCo-Stereo	0.04 3	0.03 5	0.03 7	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.01 3	0.03 3	0.02 4	0.01 3	0.13 46	0.10 41	0.06 21	0.06 34	0.07 35	0.04 4	0.08 55	0.06 15	0.01 3	0.02 3	0.06 22	0.05 10	0.05 8	0.04 10
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
vfmstereo	0.05 18	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.04 21	0.02 5	0.05 20	0.01 3	0.04 84	0.24 122	0.10 41	0.06 21	0.04 3	0.05 4	0.08 81	0.07 34	0.15 84	0.05 101	0.02 3	0.04 3	0.03 3	0.05 8	0.03 3

tt7	0.05 18	0.04 22	0.04 40	0.05 79	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.05 56	0.04 28	0.03 3	0.05 53	0.05 20	0.02 4	0.02 5	0.08 3	0.07 3	0.05 3	0.05 12	0.06 15	0.04 4	0.07 34	0.06 15	0.03 41	0.04 53	0.06 22	0.07 40	0.08 52	0.06 54

FORCE_4.6	0.05 18	0.05 53	0.04 40	0.03 11	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.04 28	0.04 21	0.03 13	0.09 92	0.04 64	0.03 46	0.11 31	0.09 30	0.07 43	0.07 54	0.07 35	0.05 27	0.07 34	0.06 15	0.04 76	0.03 14	0.07 45	0.08 71	0.09 79	0.06 54

F5.5	0.05 18	0.04 22	0.04 40	0.04 31	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.05 45	0.04 21	0.03 13	0.08 75	0.03 33	0.03 46	0.10 22	0.10 41	0.06 21	0.06 34	0.07 35	0.05 27	0.07 34	0.06 15	0.03 41	0.03 14	0.07 45	0.07 40	0.08 52	0.06 54

F7	0.05 18	0.03 5	0.03 7	0.04 31	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.03 8	0.05 52	0.03 13	0.06 43	0.02 4	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.06 21	0.06 34	0.06 15	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.07 40	0.07 27	0.04 10

FORCE_4.5	0.05 18	0.04 22	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.04 28	0.03 50	0.06 72	0.04 28	0.05 52	0.05 53	0.08 75	0.03 33	0.03 46	0.11 31	0.09 30	0.06 21	0.06 34	0.07 35	0.05 27	0.07 34	0.06 15	0.02 4	0.03 14	0.07 45	0.07 40	0.09 79	0.07 72

FORCE_5	0.05 18	0.04 22	0.04 40	0.04 31	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.03 3	0.04 28	0.05 52	0.04 32	0.09 92	0.02 4	0.02 5	0.10 22	0.09 30	0.07 43	0.06 34	0.07 35	0.05 27	0.07 34	0.07 28	0.03 41	0.03 14	0.07 45	0.07 40	0.08 52	0.06 54

FORCE_6	0.05 18	0.04 22	0.03 7	0.04 31	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.05 56	0.05 45	0.03 3	0.03 13	0.08 75	0.05 83	0.02 5	0.10 22	0.09 30	0.07 43	0.06 34	0.07 35	0.05 27	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.06 23	0.08 52	0.06 54

over v1	0.05 18	0.04 22	0.03 7	0.05 79	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.04 28	0.04 21	0.05 53	0.08 75	0.03 33	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.06 21	0.05 12	0.06 15	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.08 71	0.07 27	0.06 54

over-8	0.05 18	0.04 22	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.03 8	0.04 21	0.04 32	0.06 43	0.03 33	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.06 21	0.05 12	0.05 4	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.07 40	0.07 27	0.06 54

MLG-Stereo_test1	0.05 18	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.05 45	0.06 73	0.03 13	0.06 43	0.02 4	0.02 5	0.18 74	0.13 83	0.08 61	0.06 34	0.08 55	0.05 27	0.08 55	0.12 71	0.02 4	0.02 3	0.05 7	0.04 4	0.06 15	0.04 10

MLG-Stereo	0.05 18	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.03 21	0.03 8	0.02 6	0.04 23	0.04 28	0.05 52	0.03 13	0.05 20	0.02 4	0.02 5	0.17 70	0.13 83	0.08 61	0.06 34	0.08 55	0.05 27	0.08 55	0.07 28	0.02 4	0.02 3	0.05 7	0.04 4	0.06 15	0.05 29

MM-Stereo_test3	0.05 18	0.03 5	0.03 7	0.03 11	0.03 21	0.02 3	0.02 6	0.04 23	0.05 45	0.04 21	0.03 13	0.04 6	0.02 4	0.02 5	0.11 31	0.10 41	0.07 43	0.05 12	0.06 15	0.05 27	0.06 17	0.17 94	0.04 76	0.03 14	0.05 7	0.05 10	0.06 15	0.04 10

CoSv	0.05 18	0.04 22	0.03 7	0.03 11	0.03 21	0.05 72	0.03 50	0.05 56	0.04 28	0.04 21	0.02 5	0.03 3	0.03 33	0.02 5	0.09 9	0.09 30	0.07 43	0.04 3	0.08 55	0.04 4	0.07 34	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.08 72	0.05 10	0.07 27	0.04 10

AIO-test2	0.05 18	0.03 5	0.03 7	0.03 11	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 23	0.05 45	0.04 21	0.07 89	0.05 20	0.02 4	0.02 5	0.22 101	0.17 126	0.06 21	0.05 12	0.05 4	0.05 27	0.05 3	0.16 91	0.02 4	0.03 14	0.04 3	0.05 10	0.03 3	0.04 10

U	0.05 18	0.03 5	0.03 7	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.01 3	0.04 23	0.02 3	0.04 21	0.01 3	0.05 20	0.03 33	0.02 5	0.14 54	0.12 73	0.08 61	0.07 54	0.08 55	0.05 27	0.10 83	0.09 54	0.02 4	0.03 14	0.08 72	0.07 40	0.06 15	0.06 54

ProNet	0.05 18	0.04 22	0.04 40	0.03 11	0.02 3	0.04 28	0.08 186	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.06 70	0.03 3	0.02 4	0.03 46	0.12 37	0.10 41	0.07 43	0.06 34	0.06 15	0.04 4	0.06 17	0.08 39	0.03 41	0.04 53	0.05 7	0.04 4	0.05 8	0.04 10

CroCo-Stereo Lap2	0.05 18	0.03 5	0.03 7	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 23	0.03 8	0.06 73	0.03 13	0.04 6	0.03 33	0.02 5	0.12 37	0.11 61	0.07 43	0.07 54	0.07 35	0.05 27	0.09 71	0.08 39	0.02 4	0.03 14	0.08 72	0.08 71	0.07 27	0.05 29

WiStereo	0.06 36	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.03 21	0.06 95	0.03 50	0.03 3	0.05 45	0.05 52	0.03 13	0.05 20	0.04 64	0.03 46	0.10 22	0.10 41	0.07 43	0.06 34	0.07 35	0.06 53	0.07 34	0.07 28	0.03 41	0.03 14	0.09 92	0.08 71	0.09 79	0.07 72

tt5	0.06 36	0.05 53	0.04 40	0.05 79	0.04 56	0.05 72	0.03 50	0.05 56	0.06 66	0.04 21	0.04 32	0.05 20	0.03 33	0.04 84	0.10 22	0.09 30	0.08 61	0.07 54	0.06 15	0.05 27	0.07 34	0.07 28	0.04 76	0.04 53	0.08 72	0.08 71	0.08 52	0.06 54

tt6	0.06 36	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.03 21	0.06 95	0.03 50	0.03 3	0.05 45	0.05 52	0.03 13	0.05 20	0.04 64	0.03 46	0.10 22	0.10 41	0.07 43	0.06 34	0.07 35	0.06 53	0.07 34	0.07 28	0.03 41	0.03 14	0.09 92	0.08 71	0.09 79	0.07 72

CR-Stereo	0.06 36	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.04 28	0.03 50	0.04 23	0.06 66	0.04 21	0.06 70	0.05 20	0.04 64	0.03 46	0.11 31	0.09 30	0.06 21	0.08 75	0.07 35	0.05 27	0.07 34	0.08 39	0.02 4	0.04 53	0.07 45	0.07 40	0.08 52	0.07 72

CR-RVC	0.06 36	0.05 53	0.05 79	0.03 11	0.05 86	0.04 28	0.03 50	0.04 23	0.06 66	0.04 21	0.05 53	0.06 43	0.05 83	0.04 84	0.14 54	0.11 61	0.08 61	0.08 75	0.08 55	0.06 53	0.09 71	0.08 39	0.02 4	0.04 53	0.08 72	0.08 71	0.10 96	0.08 91

FORCE_4.7	0.06 36	0.05 53	0.05 79	0.05 79	0.04 56	0.05 72	0.03 50	0.04 23	0.05 45	0.04 21	0.05 53	0.11 104	0.03 33	0.04 84	0.11 31	0.08 9	0.10 94	0.08 75	0.08 55	0.05 27	0.09 71	0.08 39	0.02 4	0.04 53	0.07 45	0.07 40	0.09 79	0.07 72

F4.4	0.06 36	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.05 72	0.03 50	0.06 72	0.04 28	0.04 21	0.04 32	0.08 75	0.03 33	0.04 84	0.12 37	0.09 30	0.07 43	0.07 54	0.08 55	0.05 27	0.07 34	0.07 28	0.02 4	0.04 53	0.07 45	0.08 71	0.09 79	0.08 91

FORCE_4	0.06 36	0.04 22	0.04 40	0.05 79	0.03 21	0.05 72	0.03 50	0.06 72	0.05 45	0.07 92	0.06 70	0.07 63	0.03 33	0.03 46	0.12 37	0.09 30	0.07 43	0.07 54	0.08 55	0.05 27	0.08 55	0.09 54	0.03 41	0.04 53	0.08 72	0.08 71	0.10 96	0.08 91

LACA_dic	0.06 36	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.04 28	0.03 50	0.04 23	0.06 66	0.07 92	0.04 32	0.05 20	0.05 83	0.03 46	0.12 37	0.10 41	0.06 21	0.08 75	0.07 35	0.05 27	0.07 34	0.08 39	0.02 4	0.04 53	0.07 45	0.07 40	0.08 52	0.08 91

over-6	0.06 36	0.05 53	0.04 40	0.05 79	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.06 66	0.04 21	0.07 89	0.12 113	0.03 33	0.03 46	0.09 9	0.08 9	0.06 21	0.06 34	0.07 35	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.04 53	0.07 45	0.08 71	0.08 52	0.07 72

PointNet	0.06 36	0.04 22	0.05 79	0.04 31	0.03 21	0.04 28	0.04 92	0.07 89	0.05 45	0.05 52	0.06 70	0.05 20	0.04 64	0.03 46	0.09 9	0.07 3	0.06 21	0.04 3	0.06 15	0.05 27	0.07 34	0.09 54	0.04 76	0.05 86	0.07 45	0.08 71	0.09 79	0.07 72

TS12	0.06 36	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.04 28	0.03 50	0.04 23	0.06 66	0.07 92	0.04 32	0.05 20	0.05 83	0.03 46	0.12 37	0.10 41	0.06 21	0.08 75	0.07 35	0.05 27	0.07 34	0.08 39	0.02 4	0.04 53	0.07 45	0.07 40	0.08 52	0.08 91

LACA3	0.06 36	0.05 53	0.05 79	0.05 79	0.04 56	0.05 72	0.04 92	0.04 23	0.06 66	0.06 73	0.04 32	0.08 75	0.04 64	0.04 84	0.13 46	0.10 41	0.06 21	0.08 75	0.08 55	0.06 53	0.08 55	0.09 54	0.03 41	0.04 53	0.08 72	0.08 71	0.09 79	0.08 91

LACA1	0.06 36	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.05 86	0.04 28	0.03 50	0.03 3	0.06 66	0.05 52	0.04 32	0.06 43	0.04 64	0.03 46	0.10 22	0.10 41	0.06 21	0.08 75	0.07 35	0.05 27	0.07 34	0.07 28	0.03 41	0.04 53	0.07 45	0.08 71	0.08 52	0.06 54

NLSM3	0.06 36	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.03 8	0.03 50	0.06 72	0.08 111	0.05 52	0.06 70	0.04 6	0.05 83	0.04 84	0.14 54	0.08 9	0.07 43	0.06 34	0.06 15	0.05 27	0.06 17	0.07 28	0.04 76	0.04 53	0.07 45	0.08 71	0.08 52	0.07 72

NLCSM	0.06 36	0.03 5	0.03 7	0.03 11	0.02 3	0.04 28	0.02 6	0.07 89	0.16 288	0.04 21	0.11 163	0.05 20	0.31 355	0.02 5	0.10 22	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.05 3	0.06 15	0.02 4	0.03 14	0.05 7	0.07 40	0.04 4	0.04 10

LG-Stereo	0.06 36	0.04 22	0.03 7	0.03 11	0.04 56	0.04 28	0.02 6	0.06 72	0.05 45	0.06 73	0.06 70	0.08 75	0.03 33	0.02 5	0.24 122	0.12 73	0.08 61	0.06 34	0.08 55	0.07 63	0.10 83	0.09 54	0.02 4	0.03 14	0.06 22	0.06 23	0.07 27	0.05 29

MM-Stereo_test1	0.06 36	0.04 22	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 23	0.04 28	0.04 21	0.03 13	0.04 6	0.02 4	0.02 5	0.15 62	0.17 126	0.07 43	0.07 54	0.06 15	0.08 81	0.06 17	0.23 126	0.05 101	0.03 14	0.05 7	0.05 10	0.06 15	0.04 10

RAStereo	0.06 36	0.05 53	0.04 40	0.03 11	0.03 21	0.03 8	0.02 6	0.05 56	0.03 8	0.10 108	0.03 13	0.08 75	0.04 64	0.02 5	0.15 62	0.11 61	0.09 77	0.08 75	0.10 87	0.05 27	0.13 107	0.09 54	0.02 4	0.03 14	0.09 92	0.07 40	0.07 27	0.07 72

test12345	0.07 55	0.04 22	0.04 40	0.04 31	0.03 21	0.03 8	0.02 6	0.04 23	0.03 8	0.06 73	0.03 13	0.08 75	0.03 33	0.05 103	0.26 143	0.12 73	0.08 61	0.06 34	0.07 35	0.08 81	0.11 91	0.21 116	0.05 101	0.03 14	0.06 22	0.05 10	0.08 52	0.05 29

test_c	0.07 55	0.06 82	0.05 79	0.04 31	0.05 86	0.04 28	0.03 50	0.06 72	0.07 100	0.08 99	0.06 70	0.09 92	0.05 83	0.04 84	0.13 46	0.10 41	0.07 43	0.09 89	0.08 55	0.07 63	0.10 83	0.08 39	0.03 41	0.05 86	0.08 72	0.08 71	0.09 79	0.09 105

tt3	0.07 55	0.06 82	0.05 79	0.05 79	0.04 56	0.05 72	0.04 92	0.06 72	0.05 45	0.08 99	0.05 53	0.07 63	0.03 33	0.03 46	0.12 37	0.09 30	0.09 77	0.07 54	0.09 79	0.06 53	0.09 71	0.08 39	0.04 76	0.04 53	0.09 92	0.08 71	0.10 96	0.09 105

tt4	0.07 55	0.06 82	0.05 79	0.07 121	0.05 86	0.06 95	0.04 92	0.06 72	0.06 66	0.07 92	0.06 70	0.08 75	0.03 33	0.03 46	0.13 46	0.09 30	0.07 43	0.07 54	0.08 55	0.06 53	0.08 55	0.08 39	0.05 101	0.05 86	0.09 92	0.09 104	0.10 96	0.08 91

DispViT+	0.07 55	0.05 53	0.05 79	0.07 121	0.05 86	0.05 72	0.04 92	0.05 56	0.07 100	0.06 73	0.08 102	0.06 43	0.05 83	0.03 46	0.11 31	0.10 41	0.06 21	0.08 75	0.08 55	0.06 53	0.07 34	0.08 39	0.03 41	0.06 110	0.07 45	0.10 112	0.08 52	0.09 105

WQFJA1	0.07 55	0.05 53	0.03 7	0.04 31	0.04 56	0.05 72	0.03 50	0.06 72	0.18 307	0.04 21	0.17 237	0.05 20	0.36 360	0.03 46	0.14 54	0.08 9	0.06 21	0.05 12	0.06 15	0.05 27	0.05 3	0.08 39	0.03 41	0.04 53	0.06 22	0.07 40	0.06 15	0.06 54

WQFJX1	0.07 55	0.04 22	0.03 7	0.03 11	0.03 21	0.03 8	0.02 6	0.06 72	0.19 314	0.04 21	0.12 177	0.04 6	0.33 357	0.02 5	0.09 9	0.07 3	0.06 21	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.07 28	0.03 41	0.03 14	0.06 22	0.07 40	0.06 15	0.04 10

WQFJX	0.07 55	0.04 22	0.04 40	0.04 31	0.03 21	0.05 72	0.03 50	0.05 56	0.18 307	0.04 21	0.15 210	0.04 6	0.36 360	0.02 5	0.12 37	0.08 9	0.05 3	0.05 12	0.05 4	0.05 27	0.05 3	0.07 28	0.03 41	0.04 53	0.05 7	0.08 71	0.06 15	0.06 54

NLMM	0.07 55	0.05 53	0.03 7	0.04 31	0.04 56	0.05 72	0.03 50	0.06 72	0.18 307	0.04 21	0.17 237	0.05 20	0.36 360	0.03 46	0.14 54	0.08 9	0.06 21	0.05 12	0.06 15	0.05 27	0.05 3	0.08 39	0.03 41	0.04 53	0.06 22	0.07 40	0.06 15	0.06 54

MonStereo	0.07 55	0.04 22	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.03 8	0.03 50	0.05 56	0.05 45	0.05 52	0.06 70	0.05 20	0.04 64	0.03 46	0.20 84	0.17 126	0.08 61	0.07 54	0.08 55	0.07 63	0.08 55	0.15 84	0.03 41	0.03 14	0.08 72	0.07 40	0.08 52	0.07 72

AdaDepth	0.07 55	0.06 82	0.04 40	0.04 31	0.05 86	0.04 28	0.03 50	0.05 56	0.06 66	0.04 21	0.06 70	0.06 43	0.03 33	0.03 46	0.21 92	0.15 96	0.09 77	0.08 75	0.10 87	0.07 63	0.08 55	0.17 94	0.03 41	0.04 53	0.07 45	0.07 40	0.09 79	0.07 72

111111	0.07 55	0.04 22	0.03 7	0.03 11	0.04 56	0.03 8	0.03 50	0.04 23	0.05 45	0.03 3	0.04 32	0.06 43	0.03 33	0.02 5	0.26 143	0.15 96	0.06 21	0.06 34	0.09 79	0.12 142	0.09 71	0.33 193	0.07 141	0.03 14	0.05 7	0.05 10	0.05 8	0.03 3

MLG-Stereo_test2	0.07 55	0.05 53	0.03 7	0.03 11	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.06 72	0.05 45	0.07 92	0.05 53	0.07 63	0.03 33	0.04 84	0.21 92	0.16 113	0.11 98	0.07 54	0.14 110	0.07 63	0.11 91	0.22 121	0.04 76	0.03 14	0.07 45	0.06 23	0.09 79	0.06 54

AIO-test1	0.07 55	0.03 5	0.03 7	0.02 3	0.03 21	0.03 8	0.02 6	0.06 72	0.06 66	0.06 73	0.06 70	0.06 43	0.02 4	0.03 46	0.24 122	0.15 96	0.06 21	0.05 12	0.05 4	0.08 81	0.06 17	0.33 193	0.02 4	0.03 14	0.04 3	0.05 10	0.04 4	0.04 10

DEFOM-Stereo	0.07 55	0.06 82	0.04 40	0.06 108	0.05 86	0.06 95	0.03 50	0.06 72	0.05 45	0.06 73	0.08 102	0.06 43	0.03 33	0.04 84	0.20 84	0.12 73	0.11 98	0.09 89	0.10 87	0.07 63	0.11 91	0.09 54	0.04 76	0.04 53	0.09 92	0.08 71	0.12 115	0.08 91

AIO-Stereo	0.07 55	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.04 28	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.04 21	0.05 53	0.04 6	0.03 33	0.03 46	0.21 92	0.11 61	0.10 94	0.06 34	0.09 79	0.14 189	0.08 55	0.47 263	0.03 41	0.04 53	0.06 22	0.05 10	0.07 27	0.04 10

RSM	0.07 55	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.05 72	0.03 50	0.04 23	0.03 8	0.04 21	0.05 53	0.06 43	0.03 33	0.02 5	0.12 37	0.10 41	0.07 43	0.06 34	0.07 35	0.08 81	0.09 71	0.60 307	0.03 41	0.04 53	0.06 22	0.06 23	0.07 27	0.05 29

L4000	0.08 72	0.08 108	0.04 40	0.12 205	0.04 56	0.05 72	0.03 50	0.08 97	0.06 66	0.04 21	0.05 53	0.10 96	0.04 64	0.03 46	0.17 70	0.15 96	0.09 77	0.05 12	0.11 95	0.06 53	0.10 83	0.21 116	0.03 41	0.03 14	0.08 72	0.06 23	0.08 52	0.05 29

SCION-MonSter(vits)	0.08 72	0.09 124	0.07 121	0.09 160	0.09 165	0.09 160	0.06 140	0.05 56	0.05 45	0.05 52	0.06 70	0.05 20	0.04 64	0.03 46	0.20 84	0.17 126	0.08 61	0.07 54	0.08 55	0.07 63	0.08 55	0.15 84	0.03 41	0.03 14	0.08 72	0.07 40	0.08 52	0.07 72

GREATEN-IGEV_RVC	0.08 72	0.05 53	0.04 40	0.03 11	0.04 56	0.04 28	0.03 50	0.05 56	0.06 66	0.05 52	0.05 53	0.10 96	0.03 33	0.03 46	0.32 181	0.16 113	0.08 61	0.07 54	0.09 79	0.11 129	0.07 34	0.34 199	0.03 41	0.03 14	0.07 45	0.08 71	0.09 79	0.06 54

testmc14	0.08 72	0.05 53	0.04 40	0.03 11	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.04 28	0.05 52	0.04 32	0.10 96	0.02 4	0.02 5	0.23 107	0.16 113	0.09 77	0.09 89	0.08 55	0.11 129	0.08 55	0.52 276	0.07 141	0.04 53	0.07 45	0.08 71	0.07 27	0.05 29

MCSU-Stereo	0.08 72	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.03 8	0.03 50	0.04 23	0.06 66	0.06 73	0.04 32	0.09 92	0.03 33	0.03 46	0.24 122	0.15 96	0.08 61	0.09 89	0.07 35	0.10 115	0.07 34	0.39 229	0.06 123	0.03 14	0.07 45	0.07 40	0.10 96	0.07 72

BridgeDepth_RVC	0.08 72	0.07 93	0.06 99	0.05 79	0.06 106	0.06 95	0.04 92	0.07 89	0.09 128	0.07 92	0.07 89	0.07 63	0.05 83	0.04 84	0.15 62	0.12 73	0.08 61	0.09 89	0.09 79	0.07 63	0.09 71	0.09 54	0.03 41	0.05 86	0.09 92	0.11 121	0.10 96	0.11 126
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.08 72	0.04 22	0.03 7	0.03 11	0.03 21	0.03 8	0.03 50	0.06 72	0.22 330	0.05 52	0.15 210	0.05 20	0.41 369	0.03 46	0.15 62	0.10 41	0.05 3	0.05 12	0.07 35	0.06 53	0.06 17	0.10 63	0.03 41	0.05 86	0.08 72	0.07 40	0.08 52	0.05 29

NLSM1	0.08 72	0.04 22	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.05 72	0.04 92	0.07 89	0.21 324	0.04 21	0.18 247	0.06 43	0.38 366	0.03 46	0.15 62	0.10 41	0.06 21	0.05 12	0.07 35	0.05 27	0.07 34	0.09 54	0.03 41	0.04 53	0.07 45	0.08 71	0.07 27	0.05 29

VIP-Stereo	0.08 72	0.06 82	0.06 99	0.05 79	0.04 56	0.04 28	0.02 6	0.06 72	0.05 45	0.06 73	0.09 121	0.10 96	0.03 33	0.03 46	0.14 54	0.12 73	0.12 103	0.09 89	0.10 87	0.07 63	0.12 101	0.18 102	0.03 41	0.05 86	0.08 72	0.08 71	0.07 27	0.08 91

MM-Stereo_test2	0.08 72	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.03 21	0.03 8	0.02 6	0.04 23	0.04 28	0.06 73	0.04 32	0.04 6	0.03 33	0.03 46	0.23 107	0.25 239	0.08 61	0.07 54	0.07 35	0.12 142	0.08 55	0.55 287	0.05 101	0.04 53	0.05 7	0.09 104	0.06 15	0.06 54

GIP-stereo	0.08 72	0.05 53	0.04 40	0.04 31	0.03 21	0.04 28	0.03 50	0.03 3	0.03 8	0.05 52	0.04 32	0.05 20	0.03 33	0.04 84	0.30 170	0.22 202	0.09 77	0.07 54	0.09 79	0.10 115	0.09 71	0.43 244	0.02 4	0.04 53	0.07 45	0.07 40	0.08 52	0.05 29

RSM++	0.08 72	0.05 53	0.05 79	0.05 79	0.05 86	0.04 28	0.03 50	0.06 72	0.06 66	0.05 52	0.05 53	0.07 63	0.04 64	0.02 5	0.13 46	0.11 61	0.09 77	0.07 54	0.08 55	0.10 115	0.10 83	0.64 315	0.04 76	0.05 86	0.08 72	0.07 40	0.08 52	0.05 29

MoCha-V2	0.08 72	0.04 22	0.03 7	0.04 31	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.03 8	0.04 21	0.05 53	0.04 6	0.02 4	0.02 5	0.37 207	0.12 73	0.07 43	0.08 75	0.08 55	0.15 228	0.08 55	0.56 296	0.03 41	0.03 14	0.06 22	0.05 10	0.05 8	0.03 3

StereoVision	0.08 72	0.05 53	0.05 79	0.04 31	0.04 56	0.05 72	0.03 50	0.07 89	0.11 187	0.05 52	0.06 70	0.06 43	0.06 108	0.02 5	0.14 54	0.13 83	0.09 77	0.07 54	0.10 87	0.08 81	0.09 71	0.08 39	0.03 41	0.05 86	0.12 131	0.10 112	0.13 127	0.13 143

RAFT	0.08 72	0.04 22	0.06 99	0.05 79	0.03 21	0.07 111	0.03 50	0.10 105	0.05 45	0.06 73	0.07 89	0.08 75	0.05 83	0.02 5	0.22 101	0.11 61	0.09 77	0.06 34	0.08 55	0.06 53	0.08 55	0.10 63	0.02 4	0.04 53	0.14 153	0.14 160	0.16 151	0.15 165

delet	0.08 72	0.08 108	0.07 121	0.09 160	0.07 123	0.08 137	0.06 140	0.07 89	0.06 66	0.09 103	0.08 102	0.11 104	0.06 108	0.07 137	0.15 62	0.10 41	0.10 94	0.09 89	0.08 55	0.09 100	0.10 83	0.08 39	0.05 101	0.07 122	0.10 105	0.09 104	0.10 96	0.08 91

TDLM	0.08 72	0.08 108	0.07 121	0.07 121	0.08 151	0.07 111	0.06 140	0.08 97	0.06 66	0.06 73	0.12 177	0.08 75	0.06 108	0.05 103	0.10 22	0.10 41	0.10 94	0.09 89	0.08 55	0.07 63	0.09 71	0.10 63	0.05 101	0.07 122	0.08 72	0.08 71	0.09 79	0.09 105

L500	0.09 89	0.08 108	0.04 40	0.05 79	0.04 56	0.07 111	0.03 50	0.07 89	0.07 100	0.04 21	0.06 70	0.08 75	0.05 83	0.03 46	0.28 163	0.31 298	0.09 77	0.11 120	0.13 105	0.12 142	0.11 91	0.28 151	0.05 101	0.04 53	0.09 92	0.07 40	0.09 79	0.07 72

NBS	0.09 89	0.06 82	0.05 79	0.03 11	0.04 56	0.04 28	0.04 92	0.10 105	0.06 66	0.16 128	0.03 13	0.12 113	0.06 108	0.05 103	0.16 68	0.14 90	0.15 125	0.09 89	0.12 101	0.08 81	0.21 169	0.14 79	0.05 101	0.05 86	0.12 131	0.11 121	0.10 96	0.11 126

TS	0.09 89	0.07 93	0.07 121	0.07 121	0.06 106	0.07 111	0.04 92	0.11 114	0.07 100	0.06 73	0.11 163	0.11 104	0.05 83	0.05 103	0.20 84	0.13 83	0.09 77	0.10 107	0.13 105	0.08 81	0.13 107	0.13 74	0.04 76	0.06 110	0.12 131	0.10 112	0.13 127	0.14 153

GASTEREO	0.09 89	0.04 22	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.06 66	0.05 52	0.04 32	0.06 43	0.04 64	0.02 5	0.42 234	0.34 319	0.08 61	0.07 54	0.08 55	0.09 100	0.08 55	0.43 244	0.05 101	0.07 122	0.07 45	0.08 71	0.07 27	0.05 29

MSCF	0.09 89	0.04 22	0.04 40	0.04 31	0.03 21	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.06 66	0.04 21	0.04 32	0.06 43	0.04 64	0.03 46	0.42 234	0.33 315	0.08 61	0.07 54	0.08 55	0.09 100	0.08 55	0.42 238	0.04 76	0.07 122	0.07 45	0.08 71	0.06 15	0.05 29

DFGA-Net	0.09 89	0.09 124	0.05 79	0.07 121	0.05 86	0.06 95	0.05 117	0.11 114	0.07 100	0.12 121	0.08 102	0.13 119	0.06 108	0.04 84	0.17 70	0.13 83	0.14 113	0.10 107	0.14 110	0.07 63	0.12 101	0.14 79	0.05 101	0.07 122	0.10 105	0.09 104	0.14 136	0.11 126

IGEV-Stereo++	0.09 89	0.05 53	0.04 40	0.05 79	0.05 86	0.04 28	0.02 6	0.05 56	0.05 45	0.05 52	0.05 53	0.05 20	0.04 64	0.03 46	0.32 181	0.19 157	0.07 43	0.09 89	0.10 87	0.14 189	0.09 71	0.55 287	0.10 232	0.03 14	0.06 22	0.06 23	0.08 52	0.05 29

Occ-G	0.09 89	0.07 93	0.05 79	0.05 79	0.04 56	0.05 72	0.03 50	0.05 56	0.04 28	0.04 21	0.08 102	0.06 43	0.04 64	0.03 46	0.28 163	0.15 96	0.09 77	0.09 89	0.14 110	0.10 115	0.10 83	0.41 235	0.08 180	0.05 86	0.07 45	0.06 23	0.08 52	0.06 54

iRaftStereo_RVC	0.09 89	0.07 93	0.06 99	0.05 79	0.05 86	0.06 95	0.03 50	0.10 105	0.06 66	0.10 108	0.09 121	0.10 96	0.05 83	0.04 84	0.13 46	0.11 61	0.14 113	0.10 107	0.12 101	0.08 81	0.15 117	0.22 121	0.04 76	0.06 110	0.10 105	0.08 71	0.11 110	0.08 91

L400	0.10 98	0.08 108	0.04 40	0.04 31	0.04 56	0.07 111	0.03 50	0.10 105	0.06 66	0.06 73	0.06 70	0.11 104	0.05 83	0.03 46	0.29 167	0.30 292	0.09 77	0.10 107	0.14 110	0.12 142	0.11 91	0.30 169	0.05 101	0.04 53	0.10 105	0.08 71	0.09 79	0.07 72

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.10 98	0.06 82	0.07 121	0.07 121	0.07 123	0.06 95	0.04 92	0.10 105	0.08 111	0.16 128	0.10 145	0.12 113	0.08 148	0.05 103	0.26 143	0.13 83	0.14 113	0.09 89	0.17 135	0.10 115	0.12 101	0.18 102	0.04 76	0.05 86	0.10 105	0.10 112	0.13 127	0.10 119

GEAStereo	0.10 98	0.07 93	0.06 99	0.06 108	0.05 86	0.05 72	0.04 92	0.05 56	0.04 28	0.06 73	0.04 32	0.07 63	0.02 4	0.06 124	0.49 269	0.32 303	0.09 77	0.07 54	0.09 79	0.12 142	0.11 91	0.25 136	0.04 76	0.05 86	0.08 72	0.07 40	0.08 52	0.05 29

GSStereo	0.10 98	0.06 82	0.05 79	0.04 31	0.04 56	0.05 72	0.03 50	0.03 3	0.20 320	0.05 52	0.04 32	0.05 20	0.02 4	0.02 5	0.46 263	0.32 303	0.14 113	0.09 89	0.10 87	0.09 100	0.11 91	0.48 267	0.03 41	0.04 53	0.07 45	0.06 23	0.07 27	0.05 29

gasm-f	0.10 98	0.07 93	0.06 99	0.06 108	0.05 86	0.05 72	0.04 92	0.05 56	0.04 28	0.06 73	0.04 32	0.07 63	0.02 4	0.06 124	0.49 269	0.32 303	0.09 77	0.07 54	0.09 79	0.12 142	0.11 91	0.25 136	0.04 76	0.05 86	0.08 72	0.07 40	0.08 52	0.05 29

LG-Stereo_L2	0.10 98	0.08 108	0.05 79	0.04 31	0.05 86	0.05 72	0.03 50	0.13 125	0.09 128	0.21 162	0.09 121	0.13 119	0.05 83	0.05 103	0.24 122	0.17 126	0.14 113	0.09 89	0.14 110	0.08 81	0.19 144	0.27 146	0.03 41	0.05 86	0.10 105	0.08 71	0.10 96	0.09 105

LGtest1	0.10 98	0.07 93	0.06 99	0.06 108	0.07 123	0.07 111	0.04 92	0.10 105	0.09 128	0.09 103	0.10 145	0.10 96	0.05 83	0.06 124	0.26 143	0.17 126	0.15 125	0.11 120	0.16 126	0.10 115	0.17 123	0.18 102	0.05 101	0.06 110	0.10 105	0.09 104	0.12 115	0.10 119

MaDis-Stereo	0.10 98	0.07 93	0.06 99	0.04 31	0.04 56	0.04 28	0.04 92	0.09 101	0.07 100	0.11 114	0.08 102	0.13 119	0.06 108	0.03 46	0.17 70	0.14 90	0.15 125	0.12 135	0.17 135	0.07 63	0.17 123	0.15 84	0.03 41	0.06 110	0.15 172	0.20 243	0.16 151	0.19 206

AASNet	0.10 98	0.10 142	0.07 121	0.10 170	0.10 190	0.11 190	0.08 186	0.12 118	0.06 66	0.10 108	0.11 163	0.10 96	0.06 108	0.07 137	0.16 68	0.12 73	0.13 108	0.11 120	0.11 95	0.09 100	0.11 91	0.13 74	0.06 123	0.08 138	0.11 119	0.10 112	0.10 96	0.09 105

MMNet	0.10 98	0.09 124	0.07 121	0.10 170	0.09 165	0.09 160	0.07 162	0.10 105	0.08 111	0.08 99	0.09 121	0.13 119	0.06 108	0.08 150	0.26 143	0.11 61	0.13 108	0.11 120	0.12 101	0.09 100	0.11 91	0.10 63	0.06 123	0.08 138	0.10 105	0.11 121	0.13 127	0.12 136

AANet_RVC	0.10 98	0.08 108	0.08 151	0.07 121	0.09 165	0.06 95	0.07 162	0.09 101	0.09 128	0.08 99	0.09 121	0.08 75	0.07 130	0.06 124	0.19 78	0.12 73	0.11 98	0.12 135	0.11 95	0.10 115	0.10 83	0.10 63	0.07 141	0.08 138	0.11 119	0.12 133	0.12 115	0.14 153

LG-Stereo_L1	0.11 109	0.08 108	0.05 79	0.05 79	0.05 86	0.05 72	0.03 50	0.13 125	0.10 151	0.21 162	0.09 121	0.12 113	0.05 83	0.05 103	0.24 122	0.18 139	0.14 113	0.09 89	0.15 121	0.08 81	0.19 144	0.30 169	0.03 41	0.05 86	0.10 105	0.08 71	0.10 96	0.09 105

MLG-Stereo_test3	0.11 109	0.06 82	0.05 79	0.05 79	0.06 106	0.06 95	0.04 92	0.07 89	0.06 66	0.09 103	0.08 102	0.13 119	0.03 33	0.05 103	0.21 92	0.16 113	0.12 103	0.09 89	0.29 241	0.07 63	0.14 114	0.57 298	0.03 41	0.05 86	0.08 72	0.08 71	0.10 96	0.08 91

plain	0.11 109	0.10 142	0.07 121	0.06 108	0.07 123	0.07 111	0.04 92	0.13 125	0.06 66	0.16 128	0.07 89	0.12 113	0.05 83	0.04 84	0.19 78	0.16 113	0.16 133	0.13 157	0.15 121	0.08 81	0.17 123	0.15 84	0.04 76	0.08 138	0.13 144	0.12 133	0.12 115	0.14 153

MIF-Stereo (partial)	0.11 109	0.09 124	0.08 151	0.07 121	0.06 106	0.07 111	0.04 92	0.12 118	0.09 128	0.12 121	0.07 89	0.10 96	0.07 130	0.05 103	0.21 92	0.16 113	0.16 133	0.13 157	0.14 110	0.08 81	0.18 132	0.15 84	0.05 101	0.08 138	0.13 144	0.11 121	0.16 151	0.13 143

UniTT-Stereo	0.11 109	0.07 93	0.06 99	0.05 79	0.05 86	0.06 95	0.04 92	0.10 105	0.07 100	0.13 124	0.07 89	0.13 119	0.12 236	0.08 150	0.21 92	0.15 96	0.16 133	0.12 135	0.20 164	0.09 100	0.18 132	0.14 79	0.07 141	0.07 122	0.13 144	0.18 217	0.10 96	0.13 143

RAFT_CTSACE	0.11 109	0.09 124	0.07 121	0.05 79	0.06 106	0.08 137	0.06 140	0.12 118	0.08 111	0.18 143	0.06 70	0.15 135	0.12 236	0.05 103	0.18 74	0.14 90	0.15 125	0.10 107	0.13 105	0.07 63	0.17 123	0.24 131	0.04 76	0.07 122	0.14 153	0.14 160	0.19 190	0.14 153

CVANet_RVC	0.11 109	0.12 184	0.11 214	0.13 216	0.10 190	0.11 190	0.08 186	0.13 125	0.09 128	0.10 108	0.16 225	0.11 104	0.08 148	0.08 150	0.13 46	0.12 73	0.12 103	0.12 135	0.12 101	0.09 100	0.12 101	0.17 94	0.06 123	0.08 138	0.11 119	0.10 112	0.11 110	0.14 153

LG-G_1	0.12 116	0.08 108	0.06 99	0.08 145	0.07 123	0.08 137	0.05 117	0.09 101	0.06 66	0.09 103	0.07 89	0.13 119	0.06 108	0.07 137	0.27 156	0.21 186	0.14 113	0.11 120	0.16 126	0.09 100	0.15 117	0.73 349	0.05 101	0.05 86	0.10 105	0.09 104	0.12 115	0.11 126

LG-G	0.12 116	0.08 108	0.06 99	0.08 145	0.07 123	0.08 137	0.05 117	0.09 101	0.06 66	0.09 103	0.07 89	0.13 119	0.06 108	0.07 137	0.27 156	0.21 186	0.14 113	0.11 120	0.16 126	0.09 100	0.15 117	0.73 349	0.05 101	0.05 86	0.10 105	0.09 104	0.12 115	0.11 126

GREAT-IGEV	0.12 116	0.04 22	0.04 40	0.03 11	0.02 3	0.04 28	0.02 6	0.04 23	0.20 320	0.04 21	0.05 53	0.08 75	0.02 4	0.02 5	0.40 225	0.42 357	0.08 61	0.09 89	0.08 55	0.12 142	0.07 34	0.76 357	0.08 180	0.14 289	0.06 22	0.06 23	0.08 52	0.04 10
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	0.12 116	0.10 142	0.08 151	0.07 121	0.05 86	0.07 111	0.05 117	0.16 142	0.07 100	0.11 114	0.15 210	0.16 147	0.16 290	0.03 46	0.18 74	0.15 96	0.11 98	0.10 107	0.13 105	0.08 81	0.13 107	0.20 112	0.04 76	0.09 168	0.13 144	0.15 185	0.20 204	0.18 183

CCAANet	0.12 116	0.10 142	0.10 196	0.10 170	0.08 151	0.09 160	0.12 259	0.12 118	0.10 151	0.11 114	0.10 145	0.19 169	0.09 172	0.07 137	0.22 101	0.15 96	0.14 113	0.11 120	0.11 95	0.09 100	0.13 107	0.11 70	0.07 141	0.07 122	0.11 119	0.12 133	0.21 211	0.14 153

DMCA	0.12 116	0.09 124	0.10 196	0.08 145	0.09 165	0.08 137	0.09 213	0.13 125	0.10 151	0.11 114	0.13 188	0.13 119	0.08 148	0.09 179	0.24 122	0.15 96	0.15 125	0.14 178	0.13 105	0.10 115	0.14 114	0.12 71	0.09 205	0.09 168	0.12 131	0.13 147	0.11 110	0.12 136

GANet	0.12 116	0.10 142	0.10 196	0.10 170	0.10 190	0.13 220	0.10 238	0.14 131	0.08 111	0.11 114	0.24 306	0.15 135	0.08 148	0.08 150	0.14 54	0.13 83	0.15 125	0.15 197	0.11 95	0.08 81	0.12 101	0.25 136	0.08 180	0.08 138	0.13 144	0.10 112	0.12 115	0.11 126

GIO	0.13 123	0.07 93	0.13 263	0.04 31	0.06 106	0.05 72	0.07 162	0.12 118	0.09 128	0.07 92	0.10 145	0.07 63	0.05 83	0.08 150	0.33 187	0.27 259	0.14 113	0.17 251	0.11 95	0.19 280	0.13 107	0.52 276	0.08 180	0.13 268	0.09 92	0.09 104	0.12 115	0.09 105

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 123	0.08 108	0.06 99	0.07 121	0.07 123	0.07 111	0.03 50	0.16 142	0.09 128	0.24 222	0.08 102	0.11 104	0.06 108	0.05 103	0.27 156	0.19 157	0.17 141	0.13 157	0.16 126	0.11 129	0.24 203	0.61 311	0.05 101	0.05 86	0.11 119	0.11 121	0.14 136	0.09 105

MIM_Stereo	0.13 123	0.09 124	0.08 151	0.08 145	0.07 123	0.09 160	0.05 117	0.13 125	0.06 66	0.19 150	0.10 145	0.11 104	0.05 83	0.05 103	0.25 135	0.34 319	0.17 141	0.12 135	0.20 164	0.12 142	0.19 144	0.43 244	0.04 76	0.07 122	0.11 119	0.10 112	0.15 144	0.09 105

AEACV	0.13 123	0.08 108	0.05 79	0.05 79	0.05 86	0.04 28	0.03 50	0.05 56	0.03 8	0.05 52	0.05 53	0.06 43	0.03 33	0.04 84	0.64 305	0.54 389	0.09 77	0.12 135	0.16 126	0.18 274	0.13 107	0.73 349	0.07 141	0.04 53	0.08 72	0.12 133	0.07 27	0.05 29

anonymousdsp	0.13 123	0.07 93	0.06 99	0.05 79	0.05 86	0.06 95	0.04 92	0.10 105	0.06 66	0.11 114	0.43 374	0.08 75	0.04 64	0.05 103	0.31 177	0.21 186	0.12 103	0.10 107	0.14 110	0.15 228	0.15 117	0.58 302	0.10 232	0.05 86	0.09 92	0.07 40	0.12 115	0.07 72

RAFT+CT+SA	0.13 123	0.11 168	0.09 174	0.08 145	0.06 106	0.07 111	0.06 140	0.19 171	0.09 128	0.16 128	0.08 102	0.19 169	0.16 290	0.05 103	0.19 78	0.20 169	0.13 108	0.11 120	0.17 135	0.09 100	0.18 132	0.30 169	0.04 76	0.09 168	0.16 180	0.14 160	0.18 177	0.17 176

ARAFT	0.13 123	0.09 124	0.07 121	0.09 160	0.07 123	0.08 137	0.04 92	0.14 131	0.08 111	0.21 162	0.10 145	0.17 156	0.06 108	0.06 124	0.19 78	0.15 96	0.18 153	0.15 197	0.21 177	0.08 81	0.20 155	0.34 199	0.05 101	0.07 122	0.15 172	0.11 121	0.18 177	0.13 143

GeoAtt-L-single (ZS)	0.14 130	0.08 108	0.08 151	0.05 79	0.07 123	0.10 172	0.06 140	0.18 162	0.08 111	0.22 173	0.08 102	0.19 169	0.07 130	0.10 202	0.21 92	0.20 169	0.21 198	0.12 135	0.15 121	0.12 142	0.39 299	0.29 157	0.08 180	0.06 110	0.16 180	0.14 160	0.19 190	0.24 265

GeoAtt-L (ZS)	0.14 130	0.06 82	0.07 121	0.05 79	0.06 106	0.08 137	0.06 140	0.20 179	0.08 111	0.20 155	0.06 70	0.19 169	0.06 108	0.12 258	0.23 107	0.21 186	0.21 198	0.12 135	0.14 110	0.12 142	0.38 296	0.31 183	0.07 141	0.05 86	0.14 153	0.12 133	0.19 190	0.26 284

DF_test	0.14 130	0.09 124	0.09 174	0.05 79	0.07 123	0.08 137	0.04 92	0.20 179	0.10 151	0.24 222	0.08 102	0.22 211	0.08 148	0.10 202	0.23 107	0.20 169	0.22 213	0.12 135	0.17 135	0.12 142	0.31 251	0.28 151	0.08 180	0.08 138	0.11 119	0.15 185	0.13 127	0.12 136

SGD-Stereo	0.14 130	0.07 93	0.05 79	0.06 108	0.06 106	0.08 137	0.04 92	0.08 97	0.09 128	0.10 108	0.06 70	0.13 119	0.06 108	0.04 84	1.16 368	0.18 139	0.19 165	0.10 107	0.16 126	0.09 100	0.19 144	0.14 79	0.06 123	0.06 110	0.11 119	0.12 133	0.16 151	0.13 143

YMNet	0.14 130	0.11 168	0.09 174	0.10 170	0.10 190	0.12 205	0.17 299	0.11 114	0.10 151	0.10 108	0.08 102	0.16 147	0.13 254	0.10 202	0.65 309	0.16 113	0.13 108	0.12 135	0.14 110	0.08 81	0.12 101	0.12 71	0.07 141	0.07 122	0.16 180	0.11 121	0.15 144	0.12 136

IGEV-Stereo+	0.14 130	0.11 168	0.05 79	0.05 79	0.06 106	0.06 95	0.03 50	0.16 142	0.08 111	0.24 222	0.21 275	0.11 104	0.06 108	0.06 124	0.29 167	0.27 259	0.14 113	0.11 120	0.19 153	0.15 228	0.20 155	0.68 339	0.08 180	0.05 86	0.10 105	0.12 133	0.08 52	0.09 105

LL-Strereo2	0.14 130	0.08 108	0.07 121	0.07 121	0.07 123	0.06 95	0.05 117	0.15 136	0.10 151	0.22 173	0.09 121	0.13 119	0.07 130	0.07 137	0.24 122	0.26 249	0.17 141	0.11 120	0.20 164	0.10 115	0.21 169	0.68 339	0.06 123	0.07 122	0.12 131	0.14 160	0.15 144	0.10 119

TestStereo1	0.14 130	0.13 205	0.08 151	0.07 121	0.07 123	0.08 137	0.07 162	0.14 131	0.10 151	0.17 136	0.09 121	0.15 135	0.17 300	0.05 103	0.26 143	0.21 186	0.16 133	0.12 135	0.20 164	0.10 115	0.20 155	0.30 169	0.04 76	0.08 138	0.18 202	0.18 217	0.26 261	0.20 218

TESTraft	0.14 130	0.11 168	0.08 151	0.07 121	0.07 123	0.07 111	0.07 162	0.15 136	0.11 187	0.17 136	0.10 145	0.15 135	0.16 290	0.05 103	0.25 135	0.21 186	0.15 125	0.12 135	0.19 153	0.10 115	0.19 144	0.29 157	0.04 76	0.08 138	0.18 202	0.17 205	0.24 233	0.20 218

SA-5K	0.14 130	0.13 205	0.08 151	0.07 121	0.07 123	0.08 137	0.07 162	0.14 131	0.10 151	0.17 136	0.09 121	0.15 135	0.17 300	0.05 103	0.26 143	0.21 186	0.16 133	0.12 135	0.20 164	0.10 115	0.20 155	0.30 169	0.04 76	0.08 138	0.18 202	0.18 217	0.26 261	0.20 218

raft+_RVC	0.14 130	0.10 142	0.08 151	0.09 160	0.08 151	0.09 160	0.06 140	0.18 162	0.10 151	0.22 173	0.12 177	0.15 135	0.07 130	0.06 124	0.25 135	0.23 222	0.17 141	0.12 135	0.21 177	0.12 142	0.20 155	0.41 235	0.05 101	0.08 138	0.15 172	0.13 147	0.16 151	0.13 143

RAFT + AFF	0.14 130	0.07 93	0.06 99	0.08 145	0.05 86	0.07 111	0.05 117	0.11 114	0.08 111	0.14 127	0.07 89	0.15 135	0.05 83	0.03 46	1.47 391	0.11 61	0.14 113	0.08 75	0.14 110	0.07 63	0.15 117	0.10 63	0.04 76	0.06 110	0.10 105	0.08 71	0.08 52	0.07 72

UPFNet	0.14 130	0.11 168	0.12 243	0.12 205	0.11 215	0.13 220	0.10 238	0.16 142	0.12 210	0.17 136	0.14 197	0.16 147	0.09 172	0.11 232	0.25 135	0.15 96	0.17 141	0.15 197	0.16 126	0.11 129	0.14 114	0.13 74	0.09 205	0.10 202	0.13 144	0.15 185	0.19 190	0.14 153

FETStereo	0.15 143	0.09 124	0.06 99	0.06 108	0.06 106	0.07 111	0.05 117	0.19 171	0.06 66	0.24 222	0.07 89	0.17 156	0.05 83	0.05 103	0.37 207	0.38 340	0.16 133	0.10 107	0.17 135	0.11 129	0.21 169	0.76 357	0.08 180	0.13 268	0.12 131	0.11 121	0.14 136	0.09 105

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 143	0.07 93	0.08 151	0.05 79	0.08 151	0.07 111	0.04 92	0.20 179	0.13 237	0.23 190	0.13 188	0.21 192	0.09 172	0.11 232	0.23 107	0.22 202	0.18 153	0.11 120	0.15 121	0.12 142	0.37 289	0.33 193	0.08 180	0.09 168	0.19 228	0.14 160	0.16 151	0.20 218

DepthFocus	0.15 143	0.09 124	0.07 121	0.10 170	0.07 123	0.08 137	0.05 117	0.20 179	0.10 151	0.23 190	0.10 145	0.18 160	0.07 130	0.11 232	0.20 84	0.22 202	0.22 213	0.13 157	0.23 196	0.14 189	0.36 280	0.29 157	0.11 262	0.08 138	0.12 131	0.13 147	0.17 167	0.18 183

MatchAttention (ZS)	0.15 143	0.09 124	0.06 99	0.07 121	0.06 106	0.10 172	0.05 117	0.20 179	0.11 187	0.24 222	0.08 102	0.24 226	0.08 148	0.10 202	0.23 107	0.21 186	0.22 213	0.13 157	0.15 121	0.12 142	0.40 300	0.30 169	0.07 141	0.06 110	0.16 180	0.13 147	0.26 261	0.16 172
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.15 143	0.10 142	0.11 214	0.07 121	0.08 151	0.11 190	0.09 213	0.22 218	0.09 128	0.22 173	0.11 163	0.24 226	0.08 148	0.08 150	0.22 101	0.20 169	0.24 255	0.13 157	0.20 164	0.12 142	0.36 280	0.26 142	0.09 205	0.09 168	0.14 153	0.12 133	0.18 177	0.19 206
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.15 143	0.09 124	0.07 121	0.06 108	0.07 123	0.06 95	0.04 92	0.17 150	0.08 111	0.24 222	0.08 102	0.14 133	0.06 108	0.06 124	0.44 243	0.28 269	0.18 153	0.13 157	0.19 153	0.11 129	0.24 203	0.55 287	0.06 123	0.06 110	0.11 119	0.12 133	0.14 136	0.15 165

MGS-Stereo	0.15 143	0.12 184	0.08 151	0.07 121	0.07 123	0.07 111	0.05 117	0.16 142	0.07 100	0.13 124	0.10 145	0.13 119	0.06 108	0.08 150	0.94 348	0.14 90	0.19 165	0.15 197	0.19 153	0.13 167	0.20 155	0.19 110	0.07 141	0.08 138	0.14 153	0.12 133	0.17 167	0.15 165

CAS	0.15 143	0.11 168	0.08 151	0.10 170	0.09 165	0.08 137	0.07 162	0.17 150	0.10 151	0.17 136	0.17 237	0.15 135	0.10 190	0.10 202	0.27 156	0.19 157	0.18 153	0.15 197	0.20 164	0.11 129	0.23 188	0.26 142	0.08 180	0.08 138	0.18 202	0.16 197	0.17 167	0.22 240

IER	0.15 143	0.12 184	0.11 214	0.12 205	0.10 190	0.12 205	0.09 213	0.17 150	0.10 151	0.18 143	0.17 237	0.21 192	0.10 190	0.11 232	0.49 269	0.15 96	0.19 165	0.14 178	0.16 126	0.12 142	0.16 122	0.17 94	0.09 205	0.10 202	0.14 153	0.17 205	0.19 190	0.18 183

HCRNet	0.15 143	0.19 322	0.08 151	0.23 319	0.09 165	0.15 247	0.09 213	0.16 142	0.06 66	0.49 410	0.16 225	0.25 238	0.08 148	0.09 179	0.44 243	0.11 61	0.17 141	0.11 120	0.21 177	0.09 100	0.13 107	0.13 74	0.11 262	0.07 122	0.09 92	0.11 121	0.14 136	0.11 126

AFF-stereo	0.15 143	0.10 142	0.09 174	0.07 121	0.06 106	0.09 160	0.07 162	0.17 150	0.09 128	0.21 162	0.08 102	0.15 135	0.06 108	0.04 84	0.92 343	0.15 96	0.13 108	0.09 89	0.21 177	0.08 81	0.21 169	0.35 204	0.04 76	0.07 122	0.14 153	0.13 147	0.18 177	0.11 126

RYNet	0.15 143	0.07 93	0.06 99	0.05 79	0.06 106	0.06 95	0.04 92	0.08 97	0.14 255	0.06 73	0.06 70	0.06 43	0.05 83	0.05 103	1.87 412	0.11 61	0.09 77	0.13 157	0.10 87	0.07 63	0.09 71	0.07 28	0.13 302	0.06 110	0.09 92	0.28 321	0.12 115	0.08 91

HITNet	0.15 143	0.11 168	0.10 196	0.11 191	0.11 215	0.10 172	0.07 162	0.18 162	0.11 187	0.24 222	0.13 188	0.19 169	0.10 190	0.09 179	0.23 107	0.14 90	0.17 141	0.14 178	0.16 126	0.10 115	0.21 169	0.25 136	0.08 180	0.09 168	0.15 172	0.14 160	0.24 233	0.19 206
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
Cross2Single-S	0.16 156	0.09 124	0.06 99	0.05 79	0.08 151	0.07 111	0.07 162	0.20 179	0.09 128	0.23 190	0.08 102	0.24 226	0.10 190	0.09 179	0.22 101	0.28 269	0.23 236	0.14 178	0.18 143	0.14 189	0.44 320	0.49 270	0.07 141	0.09 168	0.19 228	0.14 160	0.17 167	0.19 206

small-0shot	0.16 156	0.08 108	0.06 99	0.07 121	0.07 123	0.08 137	0.05 117	0.21 204	0.12 210	0.22 173	0.08 102	0.21 192	0.12 236	0.11 232	0.20 84	0.30 292	0.22 213	0.16 229	0.19 153	0.11 129	0.43 313	0.51 273	0.06 123	0.07 122	0.17 185	0.14 160	0.16 151	0.22 240

AIO_rvc	0.16 156	0.09 124	0.06 99	0.07 121	0.06 106	0.07 111	0.05 117	0.12 118	0.08 111	0.12 121	0.05 53	0.11 104	0.04 64	0.06 124	0.62 303	0.49 375	0.11 98	0.14 178	0.20 164	0.13 167	0.17 123	1.02 417	0.08 180	0.05 86	0.10 105	0.08 71	0.09 79	0.07 72

SA	0.16 156	0.13 205	0.09 174	0.09 160	0.08 151	0.11 190	0.06 140	0.21 204	0.10 151	0.24 222	0.09 121	0.23 219	0.07 130	0.07 137	0.23 107	0.22 202	0.19 165	0.15 197	0.25 215	0.12 142	0.22 179	0.28 151	0.05 101	0.10 202	0.20 238	0.21 257	0.27 277	0.23 252

test_4	0.16 156	0.09 124	0.10 196	0.07 121	0.08 151	0.05 72	0.06 140	0.17 150	0.11 187	0.23 190	0.11 163	0.16 147	0.09 172	0.07 137	0.41 230	0.40 350	0.18 153	0.12 135	0.18 143	0.11 129	0.23 188	0.33 193	0.05 101	0.09 168	0.15 172	0.20 243	0.26 261	0.23 252

CIPLG	0.16 156	0.11 168	0.09 174	0.10 170	0.09 165	0.11 190	0.08 186	0.23 235	0.10 151	0.23 190	0.15 210	0.20 178	0.10 190	0.13 276	0.25 135	0.18 139	0.22 213	0.15 197	0.22 186	0.13 167	0.22 179	0.38 222	0.07 141	0.10 202	0.17 185	0.13 147	0.21 211	0.13 143

IPLGR_C	0.16 156	0.11 168	0.09 174	0.10 170	0.09 165	0.11 190	0.08 186	0.23 235	0.10 151	0.23 190	0.15 210	0.20 178	0.11 217	0.13 276	0.23 107	0.18 139	0.22 213	0.15 197	0.22 186	0.13 167	0.22 179	0.36 208	0.07 141	0.10 202	0.17 185	0.13 147	0.21 211	0.14 153

ACRE	0.16 156	0.11 168	0.09 174	0.10 170	0.09 165	0.12 205	0.08 186	0.23 235	0.10 151	0.23 190	0.15 210	0.20 178	0.10 190	0.13 276	0.24 122	0.18 139	0.22 213	0.15 197	0.22 186	0.13 167	0.22 179	0.37 215	0.07 141	0.10 202	0.17 185	0.13 147	0.21 211	0.13 143

rafts_anoy	0.16 156	0.14 226	0.12 243	0.11 191	0.11 215	0.10 172	0.08 186	0.21 204	0.08 111	0.21 162	0.16 225	0.18 160	0.08 148	0.06 124	0.34 193	0.27 259	0.20 177	0.17 251	0.23 196	0.13 167	0.23 188	0.42 238	0.06 123	0.10 202	0.18 202	0.15 185	0.15 144	0.17 176

GMStereo	0.16 156	0.16 263	0.09 174	0.14 227	0.13 251	0.16 254	0.12 259	0.22 218	0.12 210	0.19 150	0.16 225	0.26 250	0.13 254	0.09 179	0.20 84	0.15 96	0.22 213	0.14 178	0.27 223	0.15 228	0.21 169	0.16 91	0.09 205	0.11 232	0.19 228	0.17 205	0.24 233	0.15 165
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 156	0.13 205	0.13 263	0.14 227	0.12 229	0.14 229	0.11 247	0.20 179	0.12 210	0.21 162	0.15 210	0.18 160	0.13 254	0.13 276	0.24 122	0.16 113	0.20 177	0.17 251	0.19 153	0.13 167	0.17 123	0.16 91	0.11 262	0.13 268	0.16 180	0.18 217	0.21 211	0.17 176

HGLStereo	0.16 156	0.15 250	0.12 243	0.13 216	0.14 268	0.13 220	0.09 213	0.18 162	0.11 187	0.22 173	0.23 301	0.14 133	0.09 172	0.11 232	0.26 143	0.18 139	0.22 213	0.17 251	0.20 164	0.14 189	0.19 144	0.20 112	0.10 232	0.12 244	0.18 202	0.18 217	0.18 177	0.15 165

RASNet	0.16 156	0.15 250	0.15 284	0.13 216	0.11 215	0.12 205	0.10 238	0.24 251	0.13 237	0.22 173	0.14 197	0.18 160	0.13 254	0.10 202	0.20 84	0.18 139	0.19 165	0.13 157	0.17 135	0.10 115	0.23 188	0.27 146	0.07 141	0.15 300	0.17 185	0.18 217	0.27 277	0.24 265

DISCO	0.16 156	0.15 250	0.11 214	0.14 227	0.13 251	0.16 254	0.15 285	0.15 136	0.13 237	0.21 162	0.17 237	0.16 147	0.10 190	0.10 202	0.30 170	0.17 126	0.20 177	0.15 197	0.24 206	0.14 189	0.18 132	0.23 126	0.09 205	0.12 244	0.18 202	0.16 197	0.22 222	0.17 176

base_1k_lr1e5	0.17 170	0.17 281	0.08 151	0.18 283	0.07 123	0.11 190	0.08 186	0.18 162	0.09 128	0.22 173	0.12 177	0.27 262	0.07 130	0.07 137	0.38 219	0.33 315	0.19 165	0.12 135	0.42 297	0.15 228	0.22 179	0.42 238	0.09 205	0.08 138	0.17 185	0.12 133	0.17 167	0.14 153

CEFStereo	0.17 170	0.11 168	0.06 99	0.06 108	0.07 123	0.09 160	0.06 140	0.19 171	0.06 66	0.24 222	0.08 102	0.19 169	0.06 108	0.09 179	0.45 254	0.42 357	0.16 133	0.10 107	0.18 143	0.15 228	0.25 220	0.77 364	0.09 205	0.16 314	0.12 131	0.13 147	0.12 115	0.10 119

CGFBStereo	0.17 170	0.10 142	0.07 121	0.06 108	0.06 106	0.08 137	0.06 140	0.20 179	0.06 66	0.24 222	0.09 121	0.19 169	0.05 83	0.08 150	0.40 225	0.42 357	0.16 133	0.10 107	0.17 135	0.13 167	0.24 203	0.83 378	0.09 205	0.17 324	0.12 131	0.14 160	0.13 127	0.10 119

ACC-I	0.17 170	0.10 142	0.07 121	0.06 108	0.09 165	0.07 111	0.07 162	0.22 218	0.10 151	0.23 190	0.09 121	0.22 211	0.10 190	0.10 202	0.21 92	0.28 269	0.22 213	0.14 178	0.18 143	0.15 228	0.45 331	0.57 298	0.07 141	0.09 168	0.18 202	0.16 197	0.14 136	0.18 183

ACC	0.17 170	0.10 142	0.07 121	0.06 108	0.09 165	0.07 111	0.07 162	0.22 218	0.11 187	0.23 190	0.09 121	0.24 226	0.10 190	0.10 202	0.21 92	0.28 269	0.22 213	0.14 178	0.18 143	0.14 189	0.45 331	0.58 302	0.07 141	0.10 202	0.18 202	0.17 205	0.15 144	0.19 206

coex_refinement	0.17 170	0.15 250	0.12 243	0.12 205	0.12 229	0.14 229	0.09 213	0.21 204	0.16 288	0.22 173	0.18 247	0.18 160	0.10 190	0.10 202	0.50 276	0.19 157	0.20 177	0.15 197	0.23 196	0.11 129	0.19 144	0.17 94	0.09 205	0.11 232	0.18 202	0.18 217	0.21 211	0.22 240

G2L-Stereo	0.17 170	0.14 226	0.11 214	0.12 205	0.13 251	0.12 205	0.09 213	0.20 179	0.11 187	0.24 222	0.17 237	0.20 178	0.16 290	0.11 232	0.33 187	0.17 126	0.20 177	0.15 197	0.18 143	0.12 142	0.21 169	0.18 102	0.11 262	0.10 202	0.18 202	0.22 266	0.23 227	0.17 176

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 170	0.11 168	0.10 196	0.11 191	0.08 151	0.09 160	0.05 117	0.18 162	0.17 297	0.23 190	0.19 256	0.18 160	0.10 190	0.09 179	0.54 287	0.17 126	0.20 177	0.15 197	0.20 164	0.12 142	0.20 155	0.37 215	0.07 141	0.09 168	0.17 185	0.25 297	0.16 151	0.21 234

CASnet	0.17 170	0.12 184	0.09 174	0.10 170	0.11 215	0.14 229	0.08 186	0.23 235	0.12 210	0.28 288	0.15 210	0.23 219	0.11 217	0.09 179	0.33 187	0.16 113	0.20 177	0.12 135	0.27 223	0.11 129	0.35 272	0.25 136	0.07 141	0.09 168	0.17 185	0.13 147	0.21 211	0.17 176
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 170	0.10 142	0.10 196	0.10 170	0.09 165	0.08 137	0.05 117	0.21 204	0.12 210	0.26 256	0.12 177	0.21 192	0.08 148	0.07 137	0.35 196	0.39 344	0.21 198	0.15 197	0.22 186	0.13 167	0.30 246	0.54 285	0.05 101	0.08 138	0.14 153	0.15 185	0.19 190	0.13 143

LoS_RVC	0.17 170	0.13 205	0.11 214	0.07 121	0.10 190	0.08 137	0.07 162	0.17 150	0.12 210	0.23 190	0.17 237	0.17 156	0.11 217	0.09 179	0.46 263	0.22 202	0.17 141	0.16 229	0.25 215	0.12 142	0.36 280	0.36 208	0.08 180	0.10 202	0.21 255	0.16 197	0.17 167	0.20 218

tt_ll	0.17 170	0.13 205	0.11 214	0.07 121	0.10 190	0.08 137	0.07 162	0.17 150	0.12 210	0.23 190	0.17 237	0.17 156	0.11 217	0.09 179	0.46 263	0.22 202	0.17 141	0.16 229	0.25 215	0.12 142	0.36 280	0.36 208	0.08 180	0.10 202	0.21 255	0.16 197	0.17 167	0.20 218

iinet-f	0.17 170	0.14 226	0.11 214	0.12 205	0.09 165	0.14 229	0.09 213	0.15 136	0.10 151	0.23 190	0.24 306	0.18 160	0.16 290	0.08 150	0.38 219	0.20 169	0.20 177	0.13 157	0.38 287	0.17 264	0.21 169	0.27 146	0.09 205	0.09 168	0.18 202	0.14 160	0.25 248	0.18 183

Sa-1000	0.17 170	0.13 205	0.09 174	0.09 160	0.09 165	0.11 190	0.05 117	0.22 218	0.11 187	0.24 222	0.11 163	0.24 226	0.09 172	0.10 202	0.27 156	0.21 186	0.22 213	0.17 251	0.29 241	0.13 167	0.26 222	0.38 222	0.06 123	0.10 202	0.24 295	0.21 257	0.26 261	0.22 240

raftrobust	0.17 170	0.12 184	0.11 214	0.11 191	0.10 190	0.08 137	0.07 162	0.22 218	0.09 128	0.27 268	0.13 188	0.20 178	0.08 148	0.08 150	0.35 196	0.29 286	0.21 198	0.15 197	0.29 241	0.14 189	0.26 222	0.44 251	0.08 180	0.09 168	0.19 228	0.17 205	0.17 167	0.17 176

RALCasStereoNet	0.17 170	0.14 226	0.11 214	0.13 216	0.11 215	0.10 172	0.08 186	0.20 179	0.08 111	0.23 190	0.13 188	0.19 169	0.08 148	0.07 137	0.30 170	0.37 334	0.22 213	0.17 251	0.21 177	0.14 189	0.24 203	0.52 276	0.07 141	0.10 202	0.18 202	0.15 185	0.16 151	0.15 165

RALAANet	0.17 170	0.13 205	0.11 214	0.10 170	0.10 190	0.11 190	0.08 186	0.17 150	0.10 151	0.16 128	0.15 210	0.16 147	0.09 172	0.07 137	0.34 193	0.17 126	0.18 153	0.17 251	0.28 231	0.15 228	0.26 222	0.60 307	0.07 141	0.10 202	0.17 185	0.15 185	0.21 211	0.16 172

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 170	0.11 168	0.10 196	0.08 145	0.08 151	0.08 137	0.08 186	0.21 204	0.09 128	0.23 190	0.09 121	0.20 178	0.07 130	0.05 103	0.89 338	0.15 96	0.15 125	0.10 107	0.22 186	0.09 100	0.23 188	0.36 208	0.06 123	0.09 168	0.18 202	0.13 147	0.20 204	0.14 153

DSFCA	0.17 170	0.18 303	0.14 277	0.14 227	0.13 251	0.16 254	0.15 285	0.16 142	0.13 237	0.16 128	0.19 256	0.18 160	0.11 217	0.08 150	0.26 143	0.19 157	0.20 177	0.17 251	0.22 186	0.14 189	0.20 155	0.24 131	0.11 262	0.13 268	0.18 202	0.19 236	0.20 204	0.20 218

DMCA-RVC	0.17 170	0.12 184	0.15 284	0.12 205	0.13 251	0.11 190	0.18 303	0.17 150	0.16 288	0.18 143	0.21 275	0.21 192	0.10 190	0.10 202	0.50 276	0.18 139	0.18 153	0.17 251	0.17 135	0.15 228	0.18 132	0.18 102	0.10 232	0.13 268	0.14 153	0.15 185	0.19 190	0.18 183

CFNet	0.17 170	0.15 250	0.13 263	0.18 283	0.16 298	0.14 229	0.12 259	0.24 251	0.12 210	0.21 162	0.16 225	0.29 283	0.14 271	0.11 232	0.26 143	0.14 90	0.20 177	0.16 229	0.18 143	0.13 167	0.18 132	0.15 84	0.08 180	0.12 244	0.21 255	0.20 243	0.22 222	0.21 234

HNOStereo	0.18 191	0.10 142	0.08 151	0.08 145	0.08 151	0.09 160	0.06 140	0.22 218	0.09 128	0.26 256	0.09 121	0.21 192	0.08 148	0.07 137	0.43 239	0.45 368	0.18 153	0.11 120	0.24 206	0.15 228	0.31 251	0.76 357	0.07 141	0.08 138	0.14 153	0.15 185	0.16 151	0.16 172

FETCStereo	0.18 191	0.10 142	0.07 121	0.07 121	0.07 123	0.09 160	0.05 117	0.21 204	0.07 100	0.25 241	0.09 121	0.20 178	0.06 108	0.09 179	0.40 225	0.43 362	0.17 141	0.10 107	0.19 153	0.14 189	0.28 236	0.88 389	0.09 205	0.15 300	0.13 144	0.14 160	0.17 167	0.12 136

Cross2Single Stereo	0.18 191	0.13 205	0.08 151	0.19 293	0.11 215	0.11 190	0.07 162	0.18 162	0.18 307	0.20 155	0.10 145	0.20 178	0.14 271	0.12 258	0.25 135	0.27 259	0.27 298	0.15 197	0.14 110	0.13 167	0.43 313	0.40 232	0.09 205	0.08 138	0.28 333	0.19 236	0.21 211	0.15 165

anonymous	0.18 191	0.08 108	0.07 121	0.06 108	0.10 190	0.09 160	0.07 162	0.21 204	0.11 187	0.22 173	0.08 102	0.22 211	0.12 236	0.11 232	0.27 156	0.31 298	0.23 236	0.17 251	0.24 206	0.13 167	0.45 331	0.59 305	0.07 141	0.09 168	0.19 228	0.13 147	0.19 190	0.22 240

S2M2_L	0.18 191	0.14 226	0.15 284	0.13 216	0.11 215	0.15 247	0.11 247	0.21 204	0.11 187	0.26 256	0.09 121	0.20 178	0.06 108	0.17 327	0.26 143	0.20 169	0.26 285	0.16 229	0.20 164	0.15 228	0.34 262	0.30 169	0.13 302	0.10 202	0.17 185	0.20 243	0.27 277	0.22 240
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 191	0.13 205	0.11 214	0.11 191	0.10 190	0.10 172	0.06 140	0.24 251	0.09 128	0.28 288	0.13 188	0.26 250	0.11 217	0.10 202	0.32 181	0.23 222	0.25 272	0.13 157	0.21 177	0.14 189	0.33 258	0.25 136	0.08 180	0.10 202	0.18 202	0.19 236	0.24 233	0.24 265

anonymousdsp2	0.18 191	0.12 184	0.09 174	0.09 160	0.08 151	0.10 172	0.07 162	0.18 162	0.09 128	0.20 155	0.50 386	0.15 135	0.07 130	0.08 150	0.37 207	0.28 269	0.17 141	0.13 157	0.23 196	0.19 280	0.20 155	0.67 332	0.11 262	0.12 244	0.14 153	0.11 121	0.18 177	0.12 136

TestStereo	0.18 191	0.17 281	0.14 277	0.15 251	0.11 215	0.16 254	0.11 247	0.25 272	0.13 237	0.30 311	0.16 225	0.26 250	0.11 217	0.08 150	0.22 101	0.15 96	0.24 255	0.13 157	0.28 231	0.13 167	0.28 236	0.18 102	0.09 205	0.14 289	0.22 261	0.16 197	0.21 211	0.19 206

CREStereo	0.18 191	0.13 205	0.11 214	0.12 205	0.10 190	0.10 172	0.06 140	0.24 251	0.10 151	0.27 268	0.14 197	0.26 250	0.12 236	0.10 202	0.32 181	0.26 249	0.26 285	0.13 157	0.22 186	0.14 189	0.36 280	0.27 146	0.08 180	0.10 202	0.18 202	0.19 236	0.24 233	0.23 252
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	0.18 191	0.16 263	0.16 304	0.14 227	0.12 229	0.13 220	0.13 273	0.15 136	0.12 210	0.16 128	0.16 225	0.13 119	0.10 190	0.09 179	0.25 135	0.20 169	0.20 177	0.23 344	0.18 143	0.15 228	0.24 203	0.28 151	0.08 180	0.12 244	0.22 261	0.24 283	0.39 346	0.24 265

AROF-Stereo_1	0.19 201	0.16 263	0.09 174	0.14 227	0.07 123	0.12 205	0.08 186	0.20 179	0.10 151	0.23 190	0.14 197	0.25 238	0.08 148	0.08 150	0.44 243	0.37 334	0.20 177	0.13 157	0.46 310	0.21 296	0.24 203	0.46 256	0.07 141	0.09 168	0.18 202	0.14 160	0.18 177	0.18 183

AROF-Stereo-S	0.19 201	0.13 205	0.09 174	0.14 227	0.08 151	0.14 229	0.06 140	0.19 171	0.08 111	0.22 173	0.13 188	0.21 192	0.09 172	0.06 124	0.59 298	0.47 372	0.19 165	0.13 157	0.37 286	0.26 343	0.24 203	0.46 256	0.08 180	0.08 138	0.15 172	0.15 185	0.18 177	0.20 218

AROF-StereoT2	0.19 201	0.20 327	0.08 151	0.35 363	0.09 165	0.27 338	0.10 238	0.16 142	0.09 128	0.21 162	0.12 177	0.31 306	0.08 148	0.10 202	0.33 187	0.24 230	0.19 165	0.11 120	0.46 310	0.11 129	0.22 179	0.38 222	0.19 342	0.09 168	0.17 185	0.12 133	0.16 151	0.10 119

AROF-Stereo	0.19 201	0.16 263	0.09 174	0.14 227	0.07 123	0.12 205	0.08 186	0.20 179	0.10 151	0.23 190	0.14 197	0.25 238	0.08 148	0.08 150	0.44 243	0.37 334	0.20 177	0.13 157	0.46 310	0.21 296	0.24 203	0.46 256	0.07 141	0.09 168	0.18 202	0.14 160	0.18 177	0.18 183

base_500_lr5e5	0.19 201	0.16 263	0.09 174	0.14 227	0.07 123	0.12 205	0.08 186	0.20 179	0.10 151	0.23 190	0.14 197	0.25 238	0.08 148	0.08 150	0.44 243	0.37 334	0.20 177	0.13 157	0.46 310	0.21 296	0.24 203	0.46 256	0.07 141	0.09 168	0.18 202	0.14 160	0.18 177	0.18 183

arf5	0.19 201	0.16 263	0.09 174	0.14 227	0.07 123	0.12 205	0.08 186	0.20 179	0.10 151	0.23 190	0.14 197	0.25 238	0.08 148	0.08 150	0.44 243	0.37 334	0.20 177	0.13 157	0.46 310	0.21 296	0.24 203	0.46 256	0.07 141	0.09 168	0.18 202	0.14 160	0.18 177	0.18 183

G4	0.19 201	0.21 332	0.07 121	0.47 379	0.10 190	0.43 376	0.09 213	0.17 150	0.09 128	0.20 155	0.10 145	0.30 295	0.08 148	0.09 179	0.35 196	0.23 222	0.18 153	0.11 120	0.51 334	0.12 142	0.20 155	0.31 183	0.19 342	0.07 122	0.13 144	0.11 121	0.14 136	0.11 126

depth_test_26	0.19 201	0.12 184	0.10 196	0.08 145	0.09 165	0.08 137	0.06 140	0.30 343	0.10 151	0.35 358	0.11 163	0.40 345	0.09 172	0.11 232	0.24 122	0.22 202	0.31 341	0.15 197	0.29 241	0.14 189	0.46 340	0.36 208	0.12 287	0.09 168	0.17 185	0.17 205	0.18 177	0.21 234

AIO_test	0.19 201	0.10 142	0.07 121	0.10 170	0.07 123	0.07 111	0.06 140	0.14 131	0.10 151	0.13 124	0.07 89	0.13 119	0.05 83	0.06 124	0.78 326	0.77 426	0.12 103	0.12 135	0.19 153	0.11 129	0.19 144	1.16 427	0.09 205	0.06 110	0.12 131	0.18 217	0.11 110	0.07 72

CES	0.19 201	0.10 142	0.10 196	0.09 160	0.11 215	0.10 172	0.06 140	0.42 384	0.10 151	0.20 155	0.28 332	0.23 219	0.10 190	0.13 276	0.35 196	0.24 230	0.25 272	0.15 197	0.21 177	0.14 189	0.45 331	0.29 157	0.09 205	0.08 138	0.19 228	0.15 185	0.20 204	0.23 252

raft_robust	0.19 201	0.14 226	0.11 214	0.14 227	0.09 165	0.11 190	0.08 186	0.25 272	0.12 210	0.30 311	0.10 145	0.25 238	0.14 271	0.10 202	0.29 167	0.26 249	0.22 213	0.17 251	0.35 272	0.14 189	0.28 236	0.35 204	0.06 123	0.11 232	0.22 261	0.24 283	0.24 233	0.21 234

GMOStereo	0.19 201	0.12 184	0.10 196	0.10 170	0.09 165	0.10 172	0.09 213	0.23 235	0.12 210	0.28 288	0.10 145	0.21 192	0.13 254	0.08 150	0.37 207	0.28 269	0.21 198	0.14 178	0.23 196	0.14 189	0.26 222	0.67 332	0.06 123	0.09 168	0.23 275	0.20 243	0.24 233	0.18 183

error version	0.19 201	0.12 184	0.10 196	0.10 170	0.09 165	0.10 172	0.09 213	0.23 235	0.12 210	0.28 288	0.10 145	0.21 192	0.13 254	0.08 150	0.37 207	0.28 269	0.21 198	0.14 178	0.23 196	0.14 189	0.26 222	0.67 332	0.06 123	0.09 168	0.23 275	0.20 243	0.24 233	0.18 183

test-v	0.19 201	0.12 184	0.10 196	0.10 170	0.09 165	0.10 172	0.09 213	0.23 235	0.12 210	0.28 288	0.10 145	0.21 192	0.13 254	0.08 150	0.37 207	0.28 269	0.21 198	0.14 178	0.23 196	0.14 189	0.26 222	0.67 332	0.06 123	0.09 168	0.23 275	0.20 243	0.24 233	0.18 183

test-2	0.19 201	0.12 184	0.10 196	0.10 170	0.09 165	0.10 172	0.09 213	0.23 235	0.12 210	0.28 288	0.10 145	0.21 192	0.13 254	0.08 150	0.37 207	0.28 269	0.21 198	0.14 178	0.23 196	0.14 189	0.26 222	0.67 332	0.06 123	0.09 168	0.23 275	0.20 243	0.24 233	0.18 183

LMCR-Stereo	0.19 201	0.14 226	0.12 243	0.13 216	0.12 229	0.15 247	0.10 238	0.22 218	0.13 237	0.23 190	0.18 247	0.24 226	0.17 300	0.14 292	0.30 170	0.19 157	0.26 285	0.18 285	0.33 257	0.19 280	0.27 231	0.30 169	0.10 232	0.12 244	0.20 238	0.18 217	0.24 233	0.24 265

CREStereo++_RVC	0.19 201	0.12 184	0.11 214	0.11 191	0.12 229	0.11 190	0.09 213	0.23 235	0.12 210	0.28 288	0.14 197	0.22 211	0.19 323	0.10 202	0.26 143	0.22 202	0.24 255	0.12 135	0.22 186	0.12 142	0.34 262	0.32 187	0.07 141	0.10 202	0.20 238	0.18 217	0.62 393	0.23 252
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	0.19 201	0.15 250	0.12 243	0.14 227	0.12 229	0.09 160	0.09 213	0.22 218	0.10 151	0.29 305	0.11 163	0.25 238	0.09 172	0.09 179	0.41 230	0.27 259	0.24 255	0.13 157	0.28 231	0.14 189	0.36 280	0.30 169	0.09 205	0.08 138	0.23 275	0.20 243	0.23 227	0.26 284

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 201	0.18 303	0.18 322	0.17 270	0.21 331	0.16 254	0.27 353	0.19 171	0.24 342	0.22 173	0.20 264	0.27 262	0.13 254	0.19 347	0.35 196	0.17 126	0.20 177	0.16 229	0.19 153	0.13 167	0.17 123	0.19 110	0.11 262	0.12 244	0.18 202	0.23 273	0.19 190	0.22 240
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	0.19 201	0.14 226	0.12 243	0.15 251	0.11 215	0.16 254	0.12 259	0.25 272	0.12 210	0.25 241	0.17 237	0.20 178	0.22 335	0.09 179	0.42 234	0.17 126	0.22 213	0.16 229	0.30 247	0.13 167	0.26 222	0.17 94	0.10 232	0.13 268	0.20 238	0.18 217	0.26 261	0.21 234

DN-CSS_ROB	0.19 201	0.14 226	0.16 304	0.14 227	0.14 268	0.12 205	0.10 238	0.25 272	0.13 237	0.27 268	0.26 321	0.26 250	0.18 315	0.09 179	0.33 187	0.16 113	0.20 177	0.15 197	0.41 294	0.14 189	0.30 246	0.23 126	0.10 232	0.15 300	0.17 185	0.16 197	0.22 222	0.18 183

LGCAT	0.20 222	0.12 184	0.10 196	0.09 160	0.09 165	0.11 190	0.07 162	0.21 204	0.29 368	0.23 190	0.12 177	0.19 169	0.10 190	0.08 150	0.43 239	0.52 381	0.24 255	0.14 178	0.21 177	0.13 167	0.37 289	0.82 375	0.11 262	0.09 168	0.15 172	0.16 197	0.18 177	0.16 172

HLF11	0.20 222	0.15 250	0.12 243	0.14 227	0.10 190	0.13 220	0.08 186	0.36 369	0.12 210	0.24 222	0.15 210	0.21 192	0.09 172	0.10 202	0.93 345	0.18 139	0.23 236	0.17 251	0.41 294	0.14 189	0.20 155	0.27 146	0.10 232	0.11 232	0.19 228	0.20 243	0.19 190	0.20 218

HUF	0.20 222	0.09 124	0.07 121	0.08 145	0.08 151	0.08 137	0.06 140	0.15 136	0.08 111	0.18 143	0.07 89	0.12 113	0.07 130	0.06 124	0.96 352	0.80 430	0.19 165	0.15 197	0.28 231	0.14 189	0.22 179	0.82 375	0.10 232	0.26 369	0.11 119	0.08 71	0.11 110	0.08 91

castereo++	0.20 222	0.11 168	0.09 174	0.12 205	0.09 165	0.10 172	0.07 162	0.22 218	0.13 237	0.27 268	0.11 163	0.27 262	0.10 190	0.08 150	0.43 239	0.35 322	0.24 255	0.15 197	0.26 219	0.13 167	0.44 320	0.55 287	0.08 180	0.11 232	0.18 202	0.20 243	0.36 333	0.19 206

castereo	0.20 222	0.12 184	0.11 214	0.10 170	0.10 190	0.11 190	0.07 162	0.22 218	0.13 237	0.26 256	0.14 197	0.24 226	0.09 172	0.08 150	0.52 282	0.29 286	0.25 272	0.14 178	0.28 231	0.13 167	0.46 340	0.59 305	0.07 141	0.10 202	0.20 238	0.20 243	0.19 190	0.20 218

test_for_model	0.20 222	0.10 142	0.07 121	0.08 145	0.10 190	0.07 111	0.05 117	0.20 179	0.11 187	0.25 241	0.09 121	0.26 250	0.07 130	0.10 202	0.23 107	0.28 269	1.43 436	0.15 197	0.24 206	0.14 189	0.44 320	0.29 157	0.07 141	0.08 138	0.14 153	0.14 160	0.16 151	0.18 183

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 222	0.10 142	0.07 121	0.08 145	0.10 190	0.07 111	0.05 117	0.20 179	0.11 187	0.25 241	0.09 121	0.26 250	0.07 130	0.10 202	0.23 107	0.28 269	1.43 436	0.15 197	0.24 206	0.14 189	0.44 320	0.29 157	0.07 141	0.08 138	0.14 153	0.14 160	0.16 151	0.18 183

testlalala	0.20 222	0.10 142	0.07 121	0.08 145	0.10 190	0.07 111	0.05 117	0.20 179	0.11 187	0.25 241	0.09 121	0.26 250	0.07 130	0.10 202	0.23 107	0.28 269	1.43 436	0.15 197	0.24 206	0.14 189	0.44 320	0.29 157	0.07 141	0.08 138	0.14 153	0.14 160	0.16 151	0.18 183

GCAPDPT-zeroshot	0.20 222	0.10 142	0.07 121	0.08 145	0.10 190	0.07 111	0.05 117	0.20 179	0.11 187	0.25 241	0.09 121	0.26 250	0.07 130	0.10 202	0.23 107	0.28 269	1.43 436	0.15 197	0.24 206	0.14 189	0.44 320	0.29 157	0.07 141	0.08 138	0.14 153	0.14 160	0.16 151	0.18 183

GCAP-Stereo	0.20 222	0.10 142	0.07 121	0.08 145	0.10 190	0.07 111	0.05 117	0.20 179	0.11 187	0.25 241	0.09 121	0.26 250	0.07 130	0.10 202	0.23 107	0.28 269	1.43 436	0.15 197	0.24 206	0.14 189	0.44 320	0.29 157	0.07 141	0.08 138	0.14 153	0.14 160	0.16 151	0.18 183

dd	0.20 222	0.17 281	0.10 196	0.35 363	0.13 251	0.25 329	0.12 259	0.22 218	0.10 151	0.22 173	0.11 163	0.38 339	0.10 190	0.09 179	0.40 225	0.18 139	0.29 324	0.15 197	0.36 281	0.14 189	0.20 155	0.17 94	0.09 205	0.13 268	0.22 261	0.17 205	0.26 261	0.20 218

GLC_STEREO	0.20 222	0.15 250	0.16 304	0.15 251	0.14 268	0.14 229	0.12 259	0.26 288	0.10 151	0.28 288	0.19 256	0.20 178	0.10 190	0.11 232	0.51 281	0.20 169	0.28 311	0.15 197	0.26 219	0.15 228	0.38 296	0.30 169	0.09 205	0.11 232	0.20 238	0.14 160	0.30 303	0.18 183

TANstereo	0.20 222	0.12 184	0.11 214	0.14 227	0.13 251	0.14 229	0.08 186	0.17 150	0.11 187	0.24 222	0.13 188	0.16 147	0.12 236	0.13 276	0.30 170	0.29 286	0.26 285	0.25 359	0.34 262	0.23 317	0.34 262	0.32 187	0.29 381	0.10 202	0.14 153	0.17 205	0.36 333	0.19 206

XX-TBD	0.20 222	0.12 184	0.11 214	0.14 227	0.13 251	0.14 229	0.08 186	0.17 150	0.11 187	0.24 222	0.13 188	0.16 147	0.12 236	0.13 276	0.30 170	0.29 286	0.26 285	0.25 359	0.34 262	0.23 317	0.34 262	0.32 187	0.29 381	0.10 202	0.14 153	0.17 205	0.36 333	0.19 206

STTStereo	0.20 222	0.19 322	0.21 344	0.18 283	0.20 327	0.17 267	0.27 353	0.18 162	0.19 314	0.20 155	0.19 256	0.24 226	0.15 281	0.17 327	0.44 243	0.18 139	0.20 177	0.19 303	0.19 153	0.14 189	0.18 132	0.20 112	0.11 262	0.13 268	0.19 228	0.21 257	0.20 204	0.26 284

BEATNet_4x	0.20 222	0.14 226	0.12 243	0.13 216	0.13 251	0.12 205	0.12 259	0.20 179	0.14 255	0.27 268	0.14 197	0.22 211	0.14 271	0.11 232	0.45 254	0.21 186	0.23 236	0.21 323	0.20 164	0.13 167	0.33 258	0.48 267	0.10 232	0.13 268	0.18 202	0.18 217	0.27 277	0.24 265

iResNetv2_ROB	0.20 222	0.14 226	0.11 214	0.17 270	0.13 251	0.17 267	0.11 247	0.26 288	0.12 210	0.26 256	0.20 264	0.28 273	0.20 327	0.10 202	0.49 269	0.16 113	0.21 198	0.15 197	0.36 281	0.15 228	0.36 280	0.20 112	0.12 287	0.16 314	0.20 238	0.18 217	0.30 303	0.19 206

DLCB_ROB	0.20 222	0.17 281	0.17 312	0.14 227	0.15 287	0.14 229	0.14 275	0.21 204	0.16 288	0.23 190	0.23 301	0.25 238	0.18 315	0.15 308	0.24 122	0.18 139	0.22 213	0.18 285	0.19 153	0.15 228	0.26 222	0.24 131	0.13 302	0.16 314	0.37 376	0.25 297	0.25 248	0.20 218

ManiGeoR	0.21 240	0.16 263	0.12 243	0.17 270	0.12 229	0.14 229	0.09 213	0.27 311	0.15 270	0.25 241	0.18 247	0.25 238	0.09 172	0.09 179	0.96 352	0.19 157	0.22 213	0.16 229	0.35 272	0.14 189	0.24 203	0.29 157	0.10 232	0.13 268	0.20 238	0.21 257	0.20 204	0.19 206

HLf10	0.21 240	0.16 263	0.12 243	0.17 270	0.12 229	0.14 229	0.09 213	0.27 311	0.15 270	0.25 241	0.18 247	0.25 238	0.09 172	0.09 179	0.96 352	0.19 157	0.22 213	0.16 229	0.35 272	0.14 189	0.24 203	0.29 157	0.10 232	0.13 268	0.20 238	0.21 257	0.20 204	0.19 206

test-3	0.21 240	0.11 168	0.10 196	0.11 191	0.12 229	0.10 172	0.08 186	0.25 272	0.10 151	0.27 268	0.11 163	0.30 295	0.11 217	0.09 179	0.50 276	0.39 344	0.23 236	0.15 197	0.47 316	0.15 228	0.34 262	0.65 319	0.07 141	0.10 202	0.17 185	0.14 160	0.25 248	0.23 252

test_1	0.21 240	0.11 168	0.10 196	0.11 191	0.12 229	0.10 172	0.08 186	0.25 272	0.10 151	0.27 268	0.11 163	0.30 295	0.11 217	0.08 150	0.50 276	0.39 344	0.23 236	0.15 197	0.47 316	0.15 228	0.34 262	0.65 319	0.07 141	0.10 202	0.17 185	0.14 160	0.25 248	0.23 252

AACVNet	0.21 240	0.18 303	0.15 284	0.19 293	0.19 320	0.19 287	0.14 275	0.23 235	0.15 270	0.25 241	0.23 301	0.21 192	0.13 254	0.13 276	0.57 294	0.19 157	0.25 272	0.18 285	0.25 215	0.18 274	0.23 188	0.24 131	0.14 312	0.15 300	0.23 275	0.21 257	0.25 248	0.25 277

sAnonymous2	0.21 240	0.14 226	0.13 263	0.12 205	0.12 229	0.14 229	0.12 259	0.28 326	0.16 288	0.23 190	0.20 264	0.20 178	0.15 281	0.08 150	0.31 177	0.27 259	0.25 272	0.22 333	0.40 290	0.21 296	0.35 272	0.42 238	0.09 205	0.13 268	0.23 275	0.24 283	0.23 227	0.24 265

CroCo_RVC	0.21 240	0.14 226	0.13 263	0.12 205	0.12 229	0.14 229	0.12 259	0.28 326	0.16 288	0.23 190	0.20 264	0.20 178	0.15 281	0.08 150	0.31 177	0.27 259	0.25 272	0.22 333	0.40 290	0.21 296	0.35 272	0.42 238	0.09 205	0.13 268	0.23 275	0.24 283	0.23 227	0.24 265

CFNet_pseudo	0.21 240	0.16 263	0.16 304	0.19 293	0.16 298	0.17 267	0.13 273	0.24 251	0.15 270	0.28 288	0.22 291	0.23 219	0.20 327	0.12 258	0.65 309	0.18 139	0.20 177	0.17 251	0.31 252	0.13 167	0.21 169	0.21 116	0.12 287	0.13 268	0.20 238	0.20 243	0.25 248	0.26 284

ADLNet	0.21 240	0.18 303	0.12 243	0.16 260	0.14 268	0.19 287	0.15 285	0.20 179	0.11 187	0.17 136	0.15 210	0.34 320	0.14 271	0.32 384	1.10 365	0.16 113	0.20 177	0.14 178	0.18 143	0.14 189	0.17 123	0.22 121	0.15 322	0.09 168	0.18 202	0.19 236	0.19 190	0.18 183

psm_up	0.21 240	0.17 281	0.19 331	0.20 300	0.17 304	0.20 295	0.15 285	0.26 288	0.23 338	0.22 173	0.18 247	0.23 219	0.20 327	0.16 316	0.36 205	0.19 157	0.24 255	0.18 285	0.30 247	0.17 264	0.23 188	0.21 116	0.12 287	0.21 349	0.24 295	0.27 314	0.26 261	0.25 277

AF-Net	0.21 240	0.18 303	0.18 322	0.18 283	0.22 338	0.20 295	0.24 332	0.24 251	0.21 324	0.19 150	0.25 313	0.27 262	0.16 290	0.14 292	0.37 207	0.20 169	0.18 153	0.17 251	0.23 196	0.15 228	0.18 132	0.26 142	0.17 329	0.14 289	0.20 238	0.22 266	0.29 294	0.22 240

Nwc_Net	0.21 240	0.18 303	0.18 322	0.18 283	0.22 338	0.20 295	0.24 332	0.24 251	0.21 324	0.19 150	0.25 313	0.27 262	0.16 290	0.14 292	0.37 207	0.20 169	0.18 153	0.17 251	0.23 196	0.15 228	0.18 132	0.26 142	0.17 329	0.14 289	0.20 238	0.22 266	0.29 294	0.22 240

arf4	0.22 252	0.18 303	0.09 174	0.30 346	0.09 165	0.22 311	0.09 213	0.19 171	0.11 187	0.23 190	0.15 210	0.29 283	0.10 190	0.10 202	0.85 334	0.36 329	0.19 165	0.12 135	0.57 353	0.19 280	0.31 251	0.49 270	0.10 232	0.10 202	0.17 185	0.15 185	0.17 167	0.14 153

arf3	0.22 252	0.18 303	0.08 151	0.41 374	0.09 165	0.31 355	0.10 238	0.19 171	0.10 151	0.21 162	0.14 197	0.33 315	0.08 148	0.12 258	0.74 322	0.31 298	0.21 198	0.12 135	0.55 349	0.20 287	0.27 231	0.43 244	0.11 262	0.09 168	0.14 153	0.14 160	0.15 144	0.12 136

AE-Stereo	0.22 252	0.14 226	0.14 277	0.16 260	0.13 251	0.12 205	0.09 213	0.23 235	0.15 270	0.27 268	0.12 177	0.29 283	0.13 254	0.09 179	0.30 170	0.29 286	0.28 311	0.19 303	0.30 247	0.22 310	0.35 272	0.77 364	0.08 180	0.15 300	0.23 275	0.24 283	0.26 261	0.20 218

MIPNet	0.22 252	0.15 250	0.11 214	0.11 191	0.12 229	0.12 205	0.08 186	0.24 251	0.10 151	0.27 268	0.24 306	0.23 219	0.14 271	0.11 232	0.93 345	0.21 186	0.23 236	0.17 251	0.31 252	0.20 287	0.22 179	0.44 251	0.07 141	0.12 244	0.24 295	0.29 328	0.27 277	0.20 218

test_3	0.22 252	0.12 184	0.12 243	0.11 191	0.12 229	0.10 172	0.08 186	0.25 272	0.12 210	0.28 288	0.12 177	0.31 306	0.15 281	0.08 150	0.53 283	0.40 350	0.23 236	0.15 197	0.47 316	0.16 252	0.36 280	0.65 319	0.06 123	0.12 244	0.20 238	0.19 236	0.27 277	0.25 277

APVNet	0.22 252	0.18 303	0.15 284	0.17 270	0.20 327	0.20 295	0.18 303	0.24 251	0.15 270	0.18 143	0.21 275	0.21 192	0.12 236	0.17 327	0.45 254	0.25 239	0.28 311	0.21 323	0.34 262	0.21 296	0.24 203	0.33 193	0.11 262	0.18 335	0.22 261	0.18 217	0.30 303	0.23 252

CFNet_RVC	0.22 252	0.18 303	0.15 284	0.18 283	0.17 304	0.19 287	0.12 259	0.21 204	0.13 237	0.23 190	0.21 275	0.25 238	0.13 254	0.13 276	0.93 345	0.20 169	0.23 236	0.17 251	0.27 223	0.16 252	0.25 220	0.22 121	0.10 232	0.14 289	0.23 275	0.21 257	0.25 248	0.23 252

HSM	0.22 252	0.17 281	0.15 284	0.18 283	0.18 312	0.16 254	0.14 275	0.26 288	0.14 255	0.25 241	0.22 291	0.24 226	0.18 315	0.11 232	0.67 313	0.18 139	0.26 285	0.16 229	0.27 223	0.17 264	0.30 246	0.23 126	0.10 232	0.14 289	0.23 275	0.23 273	0.27 277	0.25 277

G2	0.23 260	0.30 374	0.07 121	0.78 402	0.10 190	0.72 400	0.12 259	0.19 171	0.08 111	0.23 190	0.11 163	0.33 315	0.07 130	0.11 232	0.36 205	0.23 222	0.24 255	0.12 135	0.56 352	0.13 167	0.19 144	0.28 151	0.33 394	0.08 138	0.12 131	0.11 121	0.13 127	0.11 126

DNSM	0.23 260	0.16 263	0.12 243	0.11 191	0.10 190	0.18 277	0.08 186	0.25 272	0.12 210	0.27 268	0.10 145	0.32 312	0.10 190	0.16 316	0.40 225	0.30 292	0.28 311	0.17 251	0.35 272	0.16 252	0.49 351	0.90 396	0.09 205	0.09 168	0.23 275	0.17 205	0.29 294	0.24 265

TestStereo_HL2	0.23 260	0.16 263	0.13 263	0.15 251	0.12 229	0.15 247	0.11 247	0.24 251	0.15 270	0.29 305	0.21 275	0.28 273	0.13 254	0.11 232	1.12 366	0.20 169	0.23 236	0.17 251	0.35 272	0.15 228	0.29 243	0.35 204	0.10 232	0.13 268	0.22 261	0.24 283	0.26 261	0.26 284

DNS	0.23 260	0.17 281	0.11 214	0.11 191	0.10 190	0.17 267	0.07 162	0.25 272	0.12 210	0.27 268	0.10 145	0.35 329	0.10 190	0.13 276	0.45 254	0.33 315	0.28 311	0.16 229	0.36 281	0.18 274	0.49 351	0.91 400	0.09 205	0.09 168	0.21 255	0.17 205	0.30 303	0.23 252

MyStereo04	0.23 260	0.18 303	0.18 322	0.14 227	0.14 268	0.13 220	0.11 247	0.28 326	0.22 330	0.32 328	0.20 264	0.30 295	0.14 271	0.08 150	0.31 177	0.24 230	0.22 213	0.18 285	0.55 349	0.23 317	0.38 296	0.37 215	0.12 287	0.17 324	0.28 333	0.30 336	0.31 313	0.22 240

LoS	0.23 260	0.15 250	0.11 214	0.13 216	0.14 268	0.13 220	0.08 186	0.60 409	0.11 187	0.37 372	0.38 359	0.36 332	0.14 271	0.11 232	0.32 181	0.26 249	0.26 285	0.16 229	0.27 223	0.16 252	0.43 313	0.37 215	0.10 232	0.10 202	0.26 313	0.19 236	0.25 248	0.28 300
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 260	0.12 184	0.12 243	0.10 170	0.10 190	0.10 172	0.08 186	0.22 218	0.09 128	0.24 222	0.15 210	0.21 192	0.09 172	0.11 232	1.84 407	0.19 157	0.21 198	0.16 229	0.24 206	0.15 228	0.21 169	0.37 215	0.07 141	0.12 244	0.18 202	0.22 266	0.24 233	0.14 153

AnonymousM	0.23 260	0.09 124	0.07 121	0.09 160	0.07 123	0.08 137	0.06 140	0.20 179	0.09 128	0.23 190	0.19 256	0.16 147	0.07 130	0.11 232	0.27 156	0.24 230	0.24 255	0.14 178	0.21 177	0.16 252	0.32 255	0.45 255	0.08 180	0.09 168	0.11 119	0.20 243	0.66 400	1.40 422

ICVP	0.23 260	0.18 303	0.21 344	0.18 283	0.17 304	0.18 277	0.15 285	0.22 218	0.17 297	0.24 222	0.21 275	0.24 226	0.18 315	0.12 258	0.43 239	0.24 230	0.25 272	0.24 351	0.26 219	0.21 296	0.31 251	0.52 276	0.26 364	0.17 324	0.24 295	0.26 307	0.25 248	0.24 265
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 260	0.16 263	0.13 263	0.19 293	0.14 268	0.12 205	0.09 213	0.24 251	0.12 210	0.29 305	0.16 225	0.27 262	0.16 290	0.10 202	0.24 122	0.26 249	0.26 285	0.13 157	0.30 247	0.12 142	0.50 354	0.38 222	0.08 180	0.11 232	0.26 313	0.28 321	0.66 400	0.46 359

sCroCo_RVC	0.23 260	0.13 205	0.12 243	0.11 191	0.10 190	0.14 229	0.09 213	0.24 251	0.19 314	0.24 222	0.16 225	0.20 178	0.20 327	0.09 179	0.33 187	0.36 329	0.28 311	0.22 333	0.35 272	0.21 296	0.48 348	0.66 326	0.10 232	0.16 314	0.23 275	0.21 257	0.29 294	0.23 252

GES	0.23 260	0.16 263	0.12 243	0.14 227	0.15 287	0.19 287	0.15 285	0.25 272	0.14 255	0.26 256	0.18 247	0.22 211	0.14 271	0.17 327	0.56 290	0.22 202	0.27 298	0.19 303	0.53 341	0.20 287	0.35 272	0.37 215	0.13 302	0.15 300	0.20 238	0.17 205	0.27 277	0.43 353

FADNet-RVC-Resample	0.23 260	0.16 263	0.18 322	0.17 270	0.16 298	0.16 254	0.16 294	0.24 251	0.18 307	0.26 256	0.18 247	0.27 262	0.17 300	0.16 316	0.81 330	0.18 139	0.21 198	0.23 344	0.26 219	0.25 332	0.23 188	0.39 229	0.13 302	0.21 349	0.22 261	0.22 266	0.19 190	0.22 240

RP	0.23 260	0.20 327	0.23 357	0.22 313	0.21 331	0.22 311	0.25 341	0.24 251	0.23 338	0.17 136	0.24 306	0.25 238	0.19 323	0.16 316	0.55 288	0.18 139	0.21 198	0.16 229	0.22 186	0.16 252	0.18 132	0.33 193	0.14 312	0.17 324	0.23 275	0.23 273	0.31 313	0.26 284

HLf8	0.24 274	0.17 281	0.12 243	0.16 260	0.13 251	0.14 229	0.10 238	0.31 348	0.14 255	0.26 256	0.19 256	0.26 250	0.12 236	0.10 202	1.21 373	0.20 169	0.23 236	0.17 251	0.45 306	0.15 228	0.33 258	0.37 215	0.10 232	0.14 289	0.21 255	0.23 273	0.26 261	0.23 252

GGDA	0.24 274	0.15 250	0.13 263	0.14 227	0.12 229	0.16 254	0.11 247	0.24 251	0.15 270	0.30 311	0.21 275	0.28 273	0.13 254	0.10 202	1.26 381	0.20 169	0.23 236	0.16 229	0.34 262	0.14 189	0.30 246	0.34 199	0.10 232	0.13 268	0.22 261	0.25 297	0.26 261	0.25 277

UDGNet	0.24 274	0.20 327	0.15 284	0.36 366	0.31 375	0.32 358	0.29 362	0.22 218	0.15 270	0.21 162	0.21 275	0.21 192	0.08 148	0.51 404	0.25 135	0.17 126	0.22 213	0.17 251	0.27 223	0.15 228	0.28 236	0.38 222	0.31 389	0.11 232	0.24 295	0.23 273	0.22 222	0.20 218

SACVNet	0.24 274	0.20 327	0.19 331	0.21 308	0.19 320	0.19 287	0.20 312	0.26 288	0.22 330	0.25 241	0.22 291	0.21 192	0.12 236	0.17 327	0.48 268	0.22 202	0.26 285	0.21 323	0.32 256	0.20 287	0.29 243	0.41 235	0.15 322	0.18 335	0.28 333	0.26 307	0.30 303	0.26 284

FADNet-RVC	0.24 274	0.17 281	0.15 284	0.21 308	0.17 304	0.17 267	0.21 317	0.26 288	0.14 255	0.25 241	0.21 275	0.28 273	0.17 300	0.14 292	0.98 357	0.22 202	0.23 236	0.17 251	0.36 281	0.22 310	0.24 203	0.30 169	0.14 312	0.17 324	0.25 308	0.23 273	0.21 211	0.24 265

UCFNet_RVC	0.24 274	0.25 355	0.17 312	0.21 308	0.20 327	0.20 295	0.15 285	0.23 235	0.16 288	0.26 256	0.20 264	0.35 329	0.17 300	0.13 276	0.87 337	0.19 157	0.22 213	0.18 285	0.33 257	0.17 264	0.27 231	0.24 131	0.17 329	0.15 300	0.27 321	0.23 273	0.24 233	0.29 304

DeepPruner_ROB	0.24 274	0.17 281	0.17 312	0.17 270	0.17 304	0.16 254	0.24 332	0.22 218	0.17 297	0.26 256	0.26 321	0.21 192	0.18 315	0.12 258	0.64 305	0.21 186	0.24 255	0.21 323	0.29 241	0.16 252	0.44 320	0.36 208	0.14 312	0.16 314	0.22 261	0.30 336	0.27 277	0.23 252

PS-NSSS	0.24 274	0.26 362	0.21 344	0.31 353	0.22 338	0.26 335	0.23 327	0.27 311	0.15 270	0.28 288	0.21 275	0.55 367	0.15 281	0.16 316	0.35 196	0.16 113	0.19 165	0.17 251	0.36 281	0.15 228	0.17 123	0.14 79	0.22 357	0.16 314	0.24 295	0.24 283	0.28 291	0.27 296

PWCDC_ROB	0.24 274	0.10 142	0.13 263	0.10 170	0.18 312	0.12 205	0.16 294	0.12 118	0.38 384	0.11 114	0.25 313	0.15 135	0.82 398	0.28 373	0.92 343	0.21 186	0.17 141	0.18 285	0.18 143	0.17 264	0.23 188	0.46 256	0.20 346	0.17 324	0.12 131	0.21 257	0.15 144	0.26 284

arf2	0.25 283	0.25 355	0.08 151	0.67 397	0.12 229	0.60 393	0.14 275	0.23 235	0.10 151	0.23 190	0.14 197	0.43 350	0.08 148	0.17 327	0.70 316	0.28 269	0.29 324	0.14 178	0.60 362	0.16 252	0.24 203	0.39 229	0.18 340	0.09 168	0.13 144	0.13 147	0.13 127	0.10 119

TestStereo_HLe17	0.25 283	0.18 303	0.13 263	0.19 293	0.14 268	0.15 247	0.11 247	0.36 369	0.17 297	0.28 288	0.19 256	0.27 262	0.12 236	0.09 179	1.36 386	0.20 169	0.22 213	0.16 229	0.35 272	0.14 189	0.34 262	0.42 238	0.10 232	0.15 300	0.23 275	0.24 283	0.25 248	0.22 240

Any-RAFT	0.25 283	0.13 205	0.17 312	0.16 260	0.14 268	0.15 247	0.11 247	0.25 272	0.14 255	0.28 288	0.34 346	0.29 283	0.11 217	0.12 258	0.35 196	0.26 249	0.28 311	0.17 251	0.52 338	0.16 252	0.63 384	0.49 270	0.10 232	0.11 232	0.28 333	0.33 354	0.26 261	0.41 348

GEStereo_RVC	0.25 283	0.19 322	0.15 284	0.18 283	0.17 304	0.19 287	0.18 303	0.26 288	0.17 297	0.27 268	0.20 264	0.28 273	0.17 300	0.12 258	0.34 193	0.27 259	0.28 311	0.24 351	0.47 316	0.22 310	0.34 262	0.66 326	0.11 262	0.18 335	0.25 308	0.22 266	0.26 261	0.32 315

stereogan	0.25 283	0.22 336	0.22 352	0.23 319	0.26 361	0.25 329	0.23 327	0.26 288	0.24 342	0.20 155	0.23 301	0.31 306	0.23 336	0.17 327	0.38 219	0.21 186	0.22 213	0.19 303	0.28 231	0.20 287	0.23 188	0.46 256	0.17 329	0.18 335	0.22 261	0.24 283	0.37 340	0.27 296

R-Stereo Train	0.25 283	0.14 226	0.14 277	0.15 251	0.13 251	0.18 277	0.07 162	0.24 251	0.15 270	0.32 328	0.25 313	0.28 273	0.13 254	0.14 292	0.71 317	0.32 303	0.29 324	0.20 314	0.47 316	0.20 287	0.48 348	0.65 319	0.10 232	0.12 244	0.24 295	0.25 297	0.23 227	0.28 300

RAFT-Stereo	0.25 283	0.14 226	0.14 277	0.15 251	0.13 251	0.18 277	0.07 162	0.24 251	0.15 270	0.32 328	0.25 313	0.28 273	0.13 254	0.14 292	0.71 317	0.32 303	0.29 324	0.20 314	0.47 316	0.20 287	0.48 348	0.65 319	0.10 232	0.12 244	0.24 295	0.25 297	0.23 227	0.28 300
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 283	0.16 263	0.16 304	0.25 332	0.19 320	0.21 305	0.18 303	0.30 343	0.16 288	0.31 322	0.31 339	0.34 320	0.25 345	0.11 232	0.32 181	0.25 239	0.26 285	0.17 251	0.54 345	0.16 252	0.37 289	0.38 222	0.14 312	0.19 343	0.25 308	0.23 273	0.27 277	0.26 284

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 291	0.19 322	0.08 151	0.21 308	0.21 331	0.28 343	0.17 299	0.25 272	0.14 255	0.42 396	0.26 321	0.44 353	0.09 172	0.11 232	0.37 207	0.30 292	0.25 272	0.16 229	0.31 252	0.17 264	0.42 308	0.87 387	0.08 180	0.09 168	0.21 255	0.18 217	0.27 277	0.50 361

Reg-Stereo(zero)	0.26 291	0.13 205	0.15 284	0.13 216	0.12 229	0.14 229	0.14 275	0.32 357	0.15 270	0.33 340	0.56 397	0.30 295	0.12 236	0.18 342	0.28 163	0.32 303	0.30 333	0.16 229	0.42 297	0.18 274	0.35 272	0.76 357	0.13 302	0.11 232	0.20 238	0.25 297	0.40 350	0.37 329

FLISNet	0.26 291	0.13 205	0.15 284	0.13 216	0.12 229	0.14 229	0.14 275	0.32 357	0.15 270	0.33 340	0.56 397	0.30 295	0.12 236	0.18 342	0.28 163	0.32 303	0.30 333	0.16 229	0.42 297	0.18 274	0.35 272	0.76 357	0.13 302	0.11 232	0.20 238	0.25 297	0.40 350	0.37 329

CASS	0.26 291	0.18 303	0.17 312	0.21 308	0.18 312	0.22 311	0.26 348	0.28 326	0.20 320	0.33 340	0.24 306	0.28 273	0.18 315	0.12 258	0.37 207	0.24 230	0.39 377	0.20 314	0.44 303	0.17 264	0.58 373	0.48 267	0.11 262	0.14 289	0.32 356	0.22 266	0.32 319	0.33 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 291	0.19 322	0.15 284	0.23 319	0.16 298	0.21 305	0.23 327	0.28 326	0.17 297	0.27 268	0.28 332	0.26 250	0.19 323	0.15 308	0.98 357	0.22 202	0.21 198	0.20 314	0.43 301	0.26 343	0.28 236	0.31 183	0.14 312	0.15 300	0.28 333	0.27 314	0.24 233	0.27 296

NCC-stereo	0.26 291	0.22 336	0.22 352	0.22 313	0.24 348	0.23 319	0.28 358	0.26 288	0.28 362	0.18 143	0.26 321	0.29 283	0.27 349	0.17 327	0.56 290	0.23 222	0.23 236	0.24 351	0.28 231	0.21 296	0.23 188	0.32 187	0.20 346	0.17 324	0.27 321	0.29 328	0.33 322	0.30 308

Abc-Net	0.26 291	0.22 336	0.22 352	0.22 313	0.24 348	0.23 319	0.28 358	0.26 288	0.28 362	0.18 143	0.26 321	0.29 283	0.27 349	0.17 327	0.56 290	0.23 222	0.23 236	0.24 351	0.28 231	0.21 296	0.23 188	0.32 187	0.20 346	0.17 324	0.27 321	0.29 328	0.33 322	0.30 308
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
valid	0.27 298	0.21 332	0.06 99	0.50 384	0.06 106	0.32 358	0.05 117	1.40 444	0.05 45	1.40 446	0.09 121	0.71 383	0.06 108	0.05 103	0.19 78	0.11 61	0.29 324	0.06 34	0.85 384	0.07 63	0.19 144	0.22 121	0.06 123	0.05 86	0.09 92	0.06 23	0.10 96	0.05 29

G3	0.27 298	0.37 388	0.11 214	0.83 404	0.15 287	0.75 402	0.15 285	0.24 251	0.13 237	0.29 305	0.12 177	0.43 350	0.11 217	0.17 327	0.38 219	0.22 202	0.23 236	0.14 178	0.67 369	0.14 189	0.23 188	0.30 169	0.45 409	0.10 202	0.15 172	0.12 133	0.14 136	0.13 143

GOStereo-base	0.27 298	0.39 392	0.09 174	0.94 409	0.14 268	0.88 407	0.17 299	0.26 288	0.12 210	0.27 268	0.12 177	0.47 356	0.08 148	0.17 327	0.35 196	0.22 202	0.26 285	0.14 178	0.63 363	0.12 142	0.20 155	0.30 169	0.40 401	0.08 138	0.12 131	0.10 112	0.13 127	0.09 105

TestStereo-Hl	0.27 298	0.16 263	0.16 304	0.14 227	0.14 268	0.19 287	0.14 275	0.27 311	0.19 314	0.32 328	0.24 306	0.34 320	0.16 290	0.10 202	1.05 362	0.23 222	0.24 255	0.19 303	0.48 324	0.17 264	0.32 255	0.51 273	0.10 232	0.16 314	0.22 261	0.27 314	0.34 326	0.38 334

EGLCR-Stereo	0.27 298	0.12 184	0.11 214	0.11 191	0.12 229	0.13 220	0.06 140	0.23 235	0.14 255	0.27 268	0.18 247	0.24 226	0.09 172	0.10 202	0.35 196	0.38 340	0.24 255	0.16 229	0.31 252	0.21 296	0.37 289	1.30 434	0.11 262	0.30 382	0.17 185	0.26 307	0.93 421	0.25 277

IPLGR	0.27 298	0.16 263	0.14 277	0.15 251	0.15 287	0.13 220	0.09 213	0.24 251	0.13 237	0.28 288	0.25 313	0.24 226	0.12 236	0.11 232	1.85 409	0.20 169	0.23 236	0.18 285	0.35 272	0.21 296	0.28 236	0.56 296	0.07 141	0.13 268	0.25 308	0.27 314	0.29 294	0.21 234

cross-raft	0.27 298	0.15 250	0.13 263	0.14 227	0.14 268	0.17 267	0.10 238	0.27 311	0.15 270	0.30 311	0.22 291	0.28 273	0.10 190	0.14 292	0.42 234	0.42 357	0.27 298	0.17 251	0.57 353	0.26 343	0.62 383	0.94 404	0.09 205	0.12 244	0.29 342	0.27 314	0.26 261	0.31 313

pcwnet_v2	0.27 298	0.17 281	0.18 322	0.22 313	0.19 320	0.22 311	0.18 303	0.25 272	0.18 307	0.30 311	0.24 306	0.33 315	0.29 353	0.18 342	0.90 339	0.22 202	0.24 255	0.19 303	0.38 287	0.16 252	0.28 236	0.31 183	0.17 329	0.16 314	0.26 313	0.26 307	0.30 303	0.39 336

MSMDNet	0.27 298	0.14 226	0.12 243	0.13 216	0.15 287	0.16 254	0.12 259	0.26 288	0.14 255	0.31 322	0.21 275	0.27 262	0.29 353	0.15 308	0.44 243	0.51 379	0.28 311	0.18 285	0.54 345	0.28 356	0.58 373	0.84 382	0.10 232	0.12 244	0.26 313	0.25 297	0.26 261	0.29 304

PA-Net	0.27 298	0.27 365	0.29 381	0.18 283	0.26 361	0.21 305	0.27 353	0.26 288	0.25 349	0.22 173	0.21 275	0.22 211	0.24 343	0.29 374	0.62 303	0.25 239	0.18 153	0.23 344	0.20 164	0.22 310	0.20 155	0.36 208	0.17 329	0.20 345	0.24 295	0.44 378	0.24 233	0.55 366
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 298	0.17 281	0.15 284	0.23 319	0.19 320	0.26 335	0.28 358	0.20 179	0.15 270	0.22 173	0.20 264	0.18 160	0.11 217	0.39 394	1.91 418	0.21 186	0.24 255	0.20 314	0.22 186	0.14 189	0.19 144	0.18 102	0.26 364	0.14 289	0.22 261	0.18 217	0.19 190	0.18 183

NCCL2	0.27 298	0.24 350	0.23 357	0.19 293	0.20 327	0.18 277	0.19 311	0.26 288	0.23 338	0.29 305	0.22 291	0.28 273	0.17 300	0.15 308	0.68 314	0.25 239	0.25 272	0.22 333	0.27 223	0.22 310	0.34 262	0.44 251	0.19 342	0.22 356	0.34 363	0.34 356	0.36 333	0.36 324

gcap_with_dpt	0.28 310	0.17 281	0.11 214	0.20 300	0.13 251	0.16 254	0.09 213	0.26 288	0.14 255	0.30 311	0.16 225	0.36 332	0.15 281	0.14 292	0.94 348	0.61 407	0.31 341	0.23 344	0.33 257	0.26 343	0.42 308	0.68 339	0.10 232	0.12 244	0.23 275	0.18 217	0.28 291	0.39 336

GCAP-BAT	0.28 310	0.17 281	0.11 214	0.20 300	0.13 251	0.16 254	0.09 213	0.26 288	0.14 255	0.30 311	0.16 225	0.36 332	0.15 281	0.14 292	0.94 348	0.61 407	0.31 341	0.23 344	0.33 257	0.26 343	0.42 308	0.68 339	0.10 232	0.12 244	0.23 275	0.18 217	0.28 291	0.39 336

GANet-ADL	0.28 310	0.18 303	0.16 304	0.20 300	0.19 320	0.23 319	0.20 312	0.26 288	0.16 288	0.34 345	0.35 348	0.30 295	0.17 300	0.21 356	0.45 254	0.29 286	0.31 341	0.19 303	0.49 328	0.28 356	0.41 304	0.77 364	0.13 302	0.15 300	0.24 295	0.30 336	0.34 326	0.30 308

RGC	0.28 310	0.25 355	0.29 381	0.25 332	0.27 368	0.28 343	0.21 317	0.28 326	0.31 375	0.22 173	0.31 339	0.29 283	0.32 356	0.21 356	0.59 298	0.25 239	0.24 255	0.21 323	0.30 247	0.22 310	0.27 231	0.40 232	0.18 340	0.21 349	0.29 342	0.32 349	0.35 331	0.36 324

XPNet_ROB	0.28 310	0.28 368	0.20 336	0.20 300	0.22 338	0.22 311	0.22 324	0.20 179	0.21 324	0.24 222	0.27 327	0.79 387	0.17 300	0.16 316	0.50 276	0.23 222	0.35 361	0.21 323	0.28 231	0.20 287	0.30 246	0.53 282	0.17 329	0.18 335	0.23 275	0.24 283	0.49 369	0.36 324

arf1	0.29 315	0.42 393	0.09 174	0.93 408	0.14 268	0.96 410	0.17 299	0.24 251	0.10 151	0.31 322	0.15 210	0.47 356	0.08 148	0.17 327	0.69 315	0.26 249	0.37 368	0.17 251	0.68 370	0.14 189	0.24 203	0.34 199	0.32 391	0.09 168	0.11 119	0.12 133	0.12 115	0.09 105

RAFT-Test	0.29 315	0.14 226	0.12 243	0.16 260	0.15 287	0.18 277	0.12 259	0.27 311	0.14 255	0.32 328	0.50 386	0.27 262	0.12 236	0.14 292	0.44 243	0.52 381	0.27 298	0.18 285	0.59 359	0.25 332	0.59 376	0.72 347	0.10 232	0.12 244	0.27 321	0.50 388	0.27 277	0.34 320

HH	0.29 315	0.10 142	0.18 322	0.16 260	0.15 287	0.20 295	0.14 275	0.27 311	0.13 237	0.36 367	0.21 275	0.29 283	0.11 217	0.15 308	0.46 263	0.64 411	0.27 298	0.19 303	0.50 329	0.27 352	0.68 393	0.75 353	0.11 262	0.16 314	0.24 295	0.30 336	0.36 333	0.37 329

HanStereo	0.29 315	0.10 142	0.18 322	0.16 260	0.15 287	0.20 295	0.14 275	0.27 311	0.13 237	0.36 367	0.21 275	0.29 283	0.11 217	0.15 308	0.46 263	0.64 411	0.27 298	0.19 303	0.50 329	0.27 352	0.68 393	0.75 353	0.11 262	0.16 314	0.24 295	0.30 336	0.36 333	0.37 329

RTSC	0.29 315	0.17 281	0.17 312	0.17 270	0.17 304	0.18 277	0.21 317	0.23 235	0.22 330	0.26 256	0.25 313	0.21 192	0.19 323	0.14 292	1.67 400	0.28 269	0.31 341	0.21 323	0.40 290	0.19 280	0.33 258	0.38 222	0.11 262	0.18 335	0.23 275	0.24 283	0.31 313	0.45 355

DeepPrunerF	0.29 315	0.17 281	0.15 284	0.23 319	0.44 396	0.17 267	0.23 327	0.20 179	0.26 354	0.16 128	0.22 291	0.15 135	0.12 236	0.13 276	0.98 357	0.22 202	0.19 165	0.17 251	0.27 223	0.17 264	0.22 179	0.21 116	0.12 287	0.13 268	1.95 447	0.26 307	0.22 222	0.20 218

MSKI-zero shot	0.30 321	0.13 205	0.11 214	0.14 227	0.14 268	0.15 247	0.11 247	0.27 311	0.13 237	0.29 305	0.41 367	0.29 283	0.11 217	0.12 258	0.60 302	0.55 391	0.28 311	0.18 285	0.58 355	0.30 368	0.57 369	0.97 409	0.09 205	0.12 244	0.26 313	0.39 369	0.32 319	0.41 348

dad	0.30 321	0.21 332	0.15 284	0.47 379	0.22 338	0.30 352	0.49 389	0.40 379	0.13 237	0.32 328	0.14 197	0.41 346	0.24 343	0.11 232	0.59 298	0.20 169	0.32 349	0.17 251	0.51 334	0.16 252	0.29 243	0.23 126	0.11 262	0.19 343	0.32 356	0.18 217	0.68 404	0.46 359

GwcNet-ADL	0.30 321	0.22 336	0.21 344	0.29 344	0.23 346	0.24 325	0.22 324	0.28 326	0.19 314	0.34 345	0.57 400	0.44 353	0.23 336	0.22 359	0.53 283	0.35 322	0.30 333	0.22 333	0.45 306	0.28 356	0.37 289	0.47 263	0.14 312	0.17 324	0.27 321	0.30 336	0.29 294	0.38 334

Anonymous3	0.30 321	0.21 332	0.16 304	0.17 270	0.16 298	0.20 295	0.16 294	0.31 348	0.25 349	0.30 311	0.20 264	0.45 355	0.20 327	0.17 327	0.55 288	0.52 381	0.32 349	0.27 374	0.51 334	0.27 352	0.50 354	0.67 332	0.13 302	0.15 300	0.28 333	0.30 336	0.34 326	0.26 284

iResNet	0.30 321	0.17 281	0.17 312	0.24 327	0.23 346	0.28 343	0.20 312	0.31 348	0.21 324	0.32 328	0.29 335	0.50 362	0.51 384	0.11 232	0.53 283	0.35 322	0.27 298	0.20 314	0.74 374	0.25 332	0.47 345	0.32 187	0.15 322	0.26 369	0.26 313	0.25 297	0.34 326	0.29 304

TestStereo_HL3	0.31 326	0.29 370	0.15 284	0.17 270	0.14 268	0.21 305	0.16 294	0.32 357	0.18 307	0.34 345	0.31 339	0.60 370	0.23 336	0.11 232	0.64 305	0.40 350	0.72 409	0.18 285	0.46 310	0.17 264	0.44 320	0.67 332	0.11 262	0.13 268	0.23 275	0.24 283	0.38 343	0.36 324

DF	0.31 326	0.14 226	0.11 214	0.16 260	0.11 215	0.17 267	0.09 213	0.26 288	0.12 210	0.27 268	0.15 210	0.32 312	0.10 190	0.11 232	0.49 269	0.45 368	0.25 272	0.19 303	1.58 402	0.25 332	0.47 345	1.17 428	0.10 232	0.12 244	0.22 261	0.24 283	0.30 303	0.33 318

test-1	0.32 328	0.10 142	0.13 263	0.14 227	0.14 268	0.25 329	0.18 303	0.29 339	0.17 297	0.37 372	0.41 367	0.31 306	0.17 300	0.14 292	0.91 341	0.51 379	0.27 298	0.21 323	0.53 341	0.25 332	0.57 369	0.99 414	0.11 262	0.14 289	0.28 333	0.29 328	0.31 313	0.36 324

ADCP+	0.32 328	0.17 281	0.17 312	0.15 251	0.14 268	0.17 267	0.21 317	0.21 204	0.32 376	0.25 241	0.25 313	0.37 337	0.12 236	0.13 276	1.80 406	0.18 139	0.20 177	0.17 251	0.34 262	0.18 274	0.24 203	0.30 169	0.12 287	0.12 244	0.24 295	0.68 407	0.33 322	0.96 404

HSM-Net_RVC	0.32 328	0.17 281	0.18 322	0.27 339	0.21 331	0.21 305	0.15 285	0.28 326	0.19 314	0.34 345	0.40 365	1.56 416	0.27 349	0.15 308	0.45 254	0.22 202	0.26 285	0.19 303	0.28 231	0.20 287	0.41 304	0.57 298	0.14 312	0.21 349	0.30 346	0.31 344	0.36 333	0.35 322
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 328	0.25 355	0.25 367	0.25 332	0.30 372	0.22 311	0.27 353	0.35 364	0.38 384	0.30 311	0.27 327	0.67 379	0.23 336	0.17 327	0.80 329	0.21 186	0.21 198	0.21 323	0.29 241	0.26 343	0.23 188	0.29 157	0.14 312	0.27 374	0.36 375	0.45 380	0.39 346	0.56 368

IGEV-FE	0.33 332	0.13 205	0.24 364	0.30 346	0.18 312	0.23 319	0.24 332	0.28 326	0.17 297	0.35 358	0.53 390	0.34 320	0.11 217	0.14 292	0.41 230	0.61 407	0.27 298	0.17 251	0.48 324	0.31 375	0.52 359	1.06 420	0.12 287	0.12 244	0.35 369	0.28 321	0.62 393	0.45 355

IGEV_Zeroshot_test	0.33 332	0.13 205	0.24 364	0.30 346	0.18 312	0.23 319	0.24 332	0.28 326	0.17 297	0.35 358	0.53 390	0.34 320	0.11 217	0.14 292	0.41 230	0.61 407	0.27 298	0.17 251	0.48 324	0.31 375	0.52 359	1.06 420	0.12 287	0.12 244	0.35 369	0.28 321	0.62 393	0.45 355

GANetREF_RVC	0.33 332	0.30 374	0.33 394	0.28 342	0.27 368	0.27 338	0.26 348	0.42 384	0.35 382	0.38 381	0.22 291	0.57 368	0.39 368	0.16 316	0.37 207	0.24 230	0.30 333	0.25 359	0.45 306	0.26 343	0.37 289	0.28 151	0.25 362	0.33 387	0.35 369	0.29 328	0.46 362	0.40 345
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
AROF3	0.34 335	0.84 416	0.07 121	1.52 419	0.24 348	1.22 414	0.32 369	0.27 311	0.06 66	0.57 419	0.09 121	0.53 364	0.04 64	0.73 417	0.18 74	0.10 41	0.41 382	0.08 75	0.77 377	0.08 81	0.18 132	0.13 74	0.57 417	0.03 14	0.07 45	0.05 10	0.07 27	0.05 29

AROF2	0.34 335	0.74 412	0.08 151	1.50 417	0.21 331	1.34 416	0.26 348	0.31 348	0.07 100	0.54 418	0.11 163	0.59 369	0.05 83	0.55 406	0.19 78	0.10 41	0.33 353	0.08 75	0.74 374	0.07 63	0.18 132	0.17 94	0.53 414	0.04 53	0.08 72	0.06 23	0.09 79	0.05 29

model_zeroshot	0.34 335	0.14 226	0.13 263	0.17 270	0.15 287	0.18 277	0.12 259	0.28 326	0.15 270	0.33 340	0.38 359	0.32 312	0.11 217	0.13 276	0.78 326	0.64 411	0.30 333	0.23 344	0.66 368	0.23 317	0.56 368	0.81 373	0.13 302	0.14 289	1.04 421	0.36 360	0.31 313	0.53 364

EKT-Stereo	0.34 335	0.17 281	0.14 277	0.20 300	0.17 304	0.22 311	0.25 341	0.27 311	0.15 270	0.30 311	0.35 348	0.27 262	0.14 271	0.16 316	1.56 394	0.54 389	0.29 324	0.25 359	0.47 316	0.30 368	0.81 411	0.86 385	0.09 205	0.13 268	0.31 350	0.30 336	0.31 313	0.24 265

DAS	0.34 335	0.18 303	0.15 284	0.30 346	0.25 356	0.25 329	0.26 348	0.32 357	0.29 368	0.32 328	0.38 359	0.54 365	0.37 363	0.12 258	0.45 254	0.40 350	0.37 368	0.25 359	0.54 345	0.29 363	0.66 390	0.65 319	0.21 355	0.26 369	0.31 350	0.32 349	0.38 343	0.39 336

SepStereo	0.34 335	0.18 303	0.15 284	0.30 346	0.25 356	0.25 329	0.26 348	0.32 357	0.29 368	0.32 328	0.38 359	0.54 365	0.37 363	0.12 258	0.45 254	0.40 350	0.37 368	0.25 359	0.54 345	0.29 363	0.66 390	0.65 319	0.21 355	0.26 369	0.31 350	0.32 349	0.38 343	0.39 336

FADNet_RVC	0.34 335	0.22 336	0.23 357	0.30 346	0.26 361	0.20 295	0.23 327	0.31 348	0.22 330	0.31 322	0.29 335	0.42 348	0.35 359	0.22 359	0.90 339	0.26 249	0.31 341	0.32 396	0.75 376	0.28 356	0.46 340	0.55 287	0.16 325	0.24 361	0.27 321	0.31 344	0.51 379	0.37 329

ADCRef	0.34 335	0.18 303	0.17 312	0.15 251	0.16 298	0.18 277	0.18 303	0.23 235	0.33 379	0.26 256	0.22 291	0.23 219	0.18 315	0.12 258	2.01 420	0.22 202	0.23 236	0.20 314	0.40 290	0.22 310	0.27 231	0.34 199	0.17 329	0.17 324	0.30 346	0.41 372	0.29 294	1.36 420

ETE_ROB	0.34 335	0.32 377	0.21 344	0.26 336	0.24 348	0.28 343	0.25 341	0.24 251	0.29 368	0.27 268	0.35 348	1.00 396	0.21 332	0.20 351	0.59 298	0.24 230	0.42 386	0.24 351	0.38 287	0.25 332	0.40 300	0.52 276	0.20 346	0.21 349	0.29 342	0.34 356	0.55 383	0.39 336

LALA_ROB	0.34 335	0.34 380	0.23 357	0.24 327	0.24 348	0.30 352	0.24 332	0.25 272	0.28 362	0.31 322	0.35 348	0.95 392	0.21 332	0.19 347	0.77 324	0.25 239	0.34 357	0.28 380	0.34 262	0.25 332	0.36 280	0.55 287	0.19 342	0.22 356	0.27 321	0.31 344	0.50 374	0.39 336

PSMNet-ADL	0.35 345	0.20 327	0.21 344	0.23 319	0.22 338	0.24 325	0.25 341	0.30 343	0.26 354	0.39 385	0.57 400	0.38 339	0.46 375	0.24 367	1.26 381	0.44 367	0.32 349	0.20 314	0.52 338	0.24 326	0.40 300	0.51 273	0.17 329	0.17 324	0.27 321	0.27 314	0.40 350	0.26 284

EAI-Stereo	0.35 345	0.14 226	0.15 284	0.19 293	0.18 312	0.65 397	0.22 324	0.27 311	0.22 330	0.27 268	0.46 380	0.29 283	0.10 190	0.12 258	0.81 330	1.04 443	0.27 298	0.20 314	0.71 373	0.23 317	0.45 331	0.55 287	0.11 262	0.18 335	0.29 342	0.43 374	0.40 350	0.42 350

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 347	0.15 250	0.26 372	0.25 332	0.19 320	0.28 343	0.21 317	0.27 311	0.27 360	0.35 358	0.82 419	0.33 315	0.17 300	0.13 276	0.38 219	0.53 386	0.30 333	0.22 333	0.59 359	0.30 368	0.54 364	0.98 413	0.11 262	0.15 300	0.33 359	0.62 399	0.79 413	0.58 369

ITSA-stereo	0.38 348	0.23 345	0.20 336	0.39 371	0.27 368	0.24 325	0.31 365	0.35 364	0.26 354	0.39 385	0.54 393	0.47 356	0.42 371	0.23 363	0.71 317	0.38 340	0.33 353	0.25 359	0.50 329	0.24 326	0.45 331	0.55 287	0.23 360	0.23 358	0.34 363	0.41 372	0.72 407	0.74 387

FCDSN-DC	0.38 348	0.28 368	0.33 394	0.31 353	0.30 372	0.30 352	0.40 380	0.31 348	0.22 330	0.28 288	0.20 264	0.29 283	0.16 290	0.30 378	1.88 413	0.36 329	0.34 357	0.33 399	0.34 262	0.25 332	0.46 340	0.82 375	0.28 372	0.38 403	0.30 346	0.31 344	0.30 303	0.30 308
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 348	0.22 336	0.30 384	0.26 336	0.25 356	0.25 329	0.29 362	0.36 369	0.29 368	0.35 358	0.33 344	0.34 320	0.46 375	0.22 359	1.53 392	0.32 303	0.31 341	0.26 370	0.58 355	0.28 356	0.45 331	0.47 263	0.20 346	0.28 377	0.34 363	0.39 369	0.35 331	0.52 363

ADCL	0.38 348	0.23 345	0.20 336	0.20 300	0.18 312	0.23 319	0.24 332	0.26 288	0.52 405	0.32 328	0.28 332	0.30 295	0.18 315	0.16 316	1.59 396	0.22 202	0.25 272	0.22 333	0.35 272	0.23 317	0.35 272	0.35 204	0.17 329	0.18 335	0.51 398	0.52 390	0.47 365	1.53 426

CC-Net-ROB	0.38 348	0.47 399	0.33 394	0.66 396	0.49 406	0.57 387	0.49 389	0.35 364	0.24 342	0.37 372	0.29 335	0.96 393	0.23 336	0.38 392	0.45 254	0.18 139	0.24 255	0.22 333	0.68 370	0.23 317	0.23 188	0.18 102	0.44 406	0.24 361	0.31 350	0.28 321	0.27 277	0.39 336

NOSS_ROB	0.38 348	0.23 345	0.21 344	0.27 339	0.26 361	0.27 338	0.25 341	0.41 381	0.24 342	0.36 367	0.29 335	0.36 332	0.23 336	0.41 396	0.97 356	0.57 398	0.34 357	0.29 384	0.33 257	0.24 326	0.68 393	1.00 415	0.28 372	0.31 384	0.34 363	0.49 384	0.42 357	0.34 320

gcap-zeroshot	0.39 354	0.14 226	0.17 312	0.20 300	0.14 268	0.19 287	0.16 294	0.28 326	0.13 237	0.37 372	0.47 381	0.34 320	0.12 236	0.16 316	0.49 269	0.59 401	0.49 394	0.18 285	3.11 430	0.26 343	0.45 331	0.66 326	0.22 357	0.12 244	0.22 261	0.29 328	0.25 248	0.28 300

PWC_ROB	0.39 354	0.27 365	0.25 367	0.23 319	0.25 356	0.24 325	0.33 370	0.29 339	0.47 403	0.25 241	0.40 365	0.38 339	0.90 403	0.20 351	0.77 324	0.33 315	0.39 377	0.29 384	0.64 364	0.30 368	0.51 358	0.61 311	0.20 346	0.33 387	0.28 333	0.28 321	0.39 346	0.72 383

DCVSM-stereo	0.40 356	0.22 336	0.22 352	0.33 358	0.24 348	0.38 371	0.27 353	0.37 374	0.25 349	0.37 372	0.56 397	0.91 390	0.49 381	0.19 347	0.44 243	0.30 292	0.30 333	0.22 333	1.71 409	0.34 385	0.46 340	0.43 244	0.30 384	0.24 361	0.27 321	0.32 349	0.39 346	0.39 336

RTS	0.40 356	0.22 336	0.20 336	0.22 313	0.21 331	0.32 358	0.33 370	0.31 348	0.33 379	0.23 190	0.22 291	0.31 306	0.25 345	0.18 342	1.88 413	0.32 303	0.37 368	0.25 359	0.64 364	0.33 383	0.43 313	0.43 244	0.16 325	0.24 361	0.41 381	0.91 420	0.40 350	0.63 374

RTSA	0.40 356	0.22 336	0.20 336	0.22 313	0.21 331	0.32 358	0.33 370	0.31 348	0.33 379	0.23 190	0.22 291	0.31 306	0.25 345	0.18 342	1.88 413	0.32 303	0.37 368	0.25 359	0.64 364	0.33 383	0.43 313	0.43 244	0.16 325	0.24 361	0.41 381	0.91 420	0.40 350	0.63 374

iRaft-Stereo_20w	0.42 359	0.16 263	0.27 376	0.30 346	0.18 312	0.22 311	0.20 312	0.26 288	0.22 330	0.41 393	0.65 408	0.30 295	0.11 217	0.17 327	0.44 243	0.55 391	0.28 311	0.18 285	0.45 306	0.46 407	0.47 345	0.97 409	0.12 287	0.11 232	0.35 369	2.32 445	0.61 391	0.59 370

CSAN	0.42 359	0.37 388	0.34 399	0.33 358	0.33 380	0.29 349	0.36 376	0.37 374	0.64 419	0.43 399	0.43 374	0.75 385	0.46 375	0.21 356	0.78 326	0.25 239	0.29 324	0.27 374	0.42 297	0.43 399	0.43 313	0.53 282	0.22 357	0.34 390	0.44 386	0.52 390	0.49 369	0.54 365

ccs_rob	0.43 361	0.24 350	0.20 336	0.33 358	0.22 338	0.33 363	0.28 358	0.34 363	0.21 324	0.46 406	1.56 441	1.58 418	0.41 369	0.23 363	0.82 332	0.37 334	0.29 324	0.22 333	0.47 316	0.28 356	0.55 366	0.64 315	0.17 329	0.20 345	0.26 313	0.25 297	0.29 294	0.35 322

FC-DCNN	0.43 361	0.35 384	0.43 406	0.49 381	0.37 388	0.48 380	0.56 398	0.44 389	0.27 360	0.34 345	0.27 327	0.41 346	0.23 336	0.31 381	0.64 305	0.36 329	0.39 377	0.31 392	0.48 324	0.27 352	0.52 359	0.75 353	0.28 372	0.37 399	0.53 401	0.39 369	0.63 397	0.82 393

SGM-Forest	0.43 361	0.24 350	0.19 331	0.35 363	0.26 361	0.27 338	0.21 317	0.30 343	0.23 338	0.32 328	0.23 301	0.37 337	0.50 382	0.25 369	1.02 361	0.35 322	0.25 272	0.21 323	1.80 411	0.19 280	0.41 304	0.85 384	0.27 367	0.23 358	0.35 369	0.28 321	0.59 388	1.05 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 364	0.37 388	0.32 390	0.41 374	0.35 384	0.42 374	0.44 383	0.46 394	0.38 384	0.40 390	0.34 346	0.50 362	0.47 380	0.35 390	1.63 397	0.32 303	0.31 341	0.28 380	0.53 341	0.32 381	0.42 308	0.52 276	0.27 367	0.31 384	0.45 388	0.50 388	0.53 380	0.42 350

DDF-Stereo	0.45 365	0.14 226	0.08 151	1.82 428	0.15 287	1.96 435	0.20 312	0.26 288	0.11 187	0.27 268	0.17 237	2.12 424	0.17 300	0.12 258	0.71 317	0.39 344	0.29 324	0.16 229	0.41 294	0.23 317	0.44 320	0.75 353	0.11 262	0.10 202	0.19 228	0.23 273	0.25 248	0.26 284

FC-DCNN v2	0.45 365	0.36 387	0.45 409	0.52 387	0.37 388	0.50 383	0.55 397	0.46 394	0.29 368	0.35 358	0.27 327	0.42 348	0.28 352	0.31 381	0.65 309	0.36 329	0.39 377	0.31 392	0.50 329	0.26 343	0.52 359	0.77 364	0.28 372	0.37 399	0.59 408	0.45 380	0.72 407	0.83 394

DDUNet	0.45 365	0.56 404	0.26 372	0.87 406	0.69 414	0.84 405	0.84 411	0.26 288	0.24 342	0.23 190	0.33 344	0.39 342	0.15 281	1.61 427	0.49 269	0.24 230	0.41 382	0.26 370	0.55 349	0.29 363	0.34 262	0.40 232	0.50 412	0.21 349	0.25 308	0.27 314	0.32 319	0.29 304

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 368	0.34 380	0.26 372	0.43 376	0.33 380	0.38 371	0.53 395	0.49 397	0.40 388	0.42 396	0.31 339	0.63 375	0.54 386	0.42 397	1.29 384	0.28 269	0.26 285	0.22 333	0.68 370	0.23 317	0.65 387	0.64 315	0.33 394	0.29 380	0.47 392	0.49 384	0.49 369	0.69 379

CBMV	0.47 369	0.25 355	0.23 357	0.31 353	0.29 371	0.31 355	0.30 364	0.41 381	0.28 362	0.37 372	0.27 327	0.70 382	0.37 363	0.33 387	0.91 341	0.53 386	0.36 364	0.27 374	0.58 355	0.28 356	0.63 384	0.97 409	0.26 364	0.35 394	0.37 376	0.36 360	0.66 400	1.86 433
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 370	0.25 355	0.27 376	0.36 366	0.30 372	0.31 355	0.25 341	0.38 377	0.24 342	0.38 381	0.44 377	0.33 315	0.17 300	0.56 408	2.23 428	0.98 441	0.33 353	0.28 380	0.34 262	0.29 363	0.66 390	1.25 432	0.27 367	0.31 384	0.35 369	0.36 360	0.48 368	0.55 366

UDG	0.48 370	0.58 405	0.27 376	0.86 405	0.79 417	0.80 403	1.00 415	0.27 311	0.25 349	0.28 288	0.35 348	0.39 342	0.17 300	1.43 424	1.00 360	0.26 249	0.47 391	0.27 374	0.59 359	0.30 368	0.44 320	0.47 263	0.40 401	0.20 345	0.28 333	0.29 328	0.33 322	0.27 296

FINET	0.48 370	0.18 303	0.19 331	0.17 270	0.14 268	0.18 277	0.21 317	0.21 204	0.32 376	0.19 150	0.41 367	0.22 211	0.38 366	0.20 351	1.70 401	0.43 362	0.24 255	0.16 229	0.34 262	0.25 332	0.32 255	0.71 345	0.14 312	0.24 361	1.14 427	2.17 442	0.50 374	1.64 430

FAT-Stereo	0.48 370	0.27 365	0.35 400	0.45 378	0.49 406	0.39 373	0.34 374	0.43 388	0.28 362	0.41 393	0.87 423	0.77 386	0.58 388	0.30 378	0.71 317	0.56 394	0.36 364	0.34 401	0.65 367	0.42 397	0.69 399	0.77 364	0.28 372	0.34 390	0.31 350	0.36 360	0.47 365	0.74 387

ADCMid	0.48 370	0.29 370	0.30 384	0.26 336	0.32 377	0.34 365	0.38 377	0.42 384	0.45 402	0.31 322	0.37 356	0.49 360	0.45 374	0.22 359	1.85 409	0.35 322	0.36 364	0.27 374	0.80 381	0.31 375	0.50 354	0.60 307	0.30 384	0.25 368	0.37 376	0.55 395	0.46 362	1.40 422

FBW_ROB	0.49 375	0.42 393	0.37 402	0.61 393	0.46 401	0.49 382	0.51 392	0.31 348	0.25 349	0.34 345	0.36 354	0.69 380	0.50 382	0.57 409	1.13 367	0.26 249	0.36 364	0.24 351	1.46 398	0.24 326	0.57 369	0.44 251	0.43 404	0.40 409	0.33 359	0.35 358	0.42 357	0.68 377

pmcnn	0.49 375	0.25 355	0.20 336	0.33 358	0.31 375	0.34 365	0.48 388	0.35 364	0.26 354	0.34 345	0.54 393	0.81 388	1.19 410	0.19 347	0.75 323	0.56 394	0.41 382	0.32 396	0.86 386	0.38 391	0.86 415	0.90 396	0.28 372	0.26 369	0.34 363	0.35 358	0.67 403	0.84 395

AnyNet_C32	0.50 377	0.24 350	0.23 357	0.24 327	0.26 361	0.29 349	0.33 370	0.35 364	0.57 409	0.34 345	0.44 377	0.36 332	0.25 345	0.23 363	2.35 433	0.39 344	0.39 377	0.33 399	0.53 341	0.30 368	0.61 381	0.74 352	0.23 360	0.29 380	0.44 386	0.73 410	0.46 362	1.61 429

AMNet	0.51 378	0.50 402	0.48 414	0.51 385	0.50 408	0.57 387	0.52 393	0.36 369	0.41 392	0.39 385	0.58 404	0.66 377	0.21 332	0.58 410	0.53 283	0.59 401	0.60 402	0.58 425	0.51 334	0.51 409	0.60 379	0.55 287	0.33 394	0.52 418	0.48 394	0.54 394	0.60 389	0.66 376

DDVS	0.54 379	0.23 345	0.24 364	0.24 327	0.25 356	0.27 338	0.24 332	0.40 379	0.26 354	0.35 358	4.50 451	1.00 396	0.42 371	0.20 351	0.65 309	0.40 350	0.33 353	0.26 370	0.78 378	0.35 388	0.59 376	0.71 345	0.16 325	0.21 349	0.26 313	0.26 307	0.57 385	0.40 345

anonymity	0.55 380	0.12 184	0.19 331	0.16 260	0.15 287	0.17 267	0.11 247	0.29 339	0.17 297	0.34 345	7.17 453	0.30 295	0.13 254	0.12 258	0.42 234	0.43 362	0.27 298	0.17 251	0.44 303	0.24 326	0.43 313	0.94 404	0.12 287	0.13 268	0.34 363	0.43 374	0.74 411	0.43 353

CBMV_ROB	0.55 380	0.23 345	0.25 367	0.40 373	0.34 383	0.35 368	0.35 375	0.44 389	0.24 342	0.39 385	0.44 377	1.41 412	1.00 407	0.30 378	1.17 369	0.35 322	0.38 375	0.25 359	0.87 387	0.36 389	0.60 379	0.83 378	0.28 372	0.28 377	0.55 404	0.85 418	0.72 407	1.13 410

S-Stereo	0.56 382	0.29 370	0.29 381	0.49 381	0.47 404	0.51 384	0.61 401	0.38 377	0.37 383	0.39 385	1.18 430	1.00 396	0.46 375	0.29 374	1.17 369	0.66 415	0.35 361	0.39 407	0.85 384	0.70 424	0.50 354	0.96 408	0.61 420	0.38 403	0.32 356	0.33 354	0.41 356	0.62 373

ADCPNet	0.58 383	0.26 362	0.30 384	0.29 344	0.36 385	0.29 349	0.53 395	0.42 384	0.39 387	0.38 381	0.55 395	0.39 342	1.14 409	0.26 371	2.11 423	0.43 362	0.35 361	0.24 351	1.27 395	0.40 393	0.52 359	0.60 307	0.32 391	0.30 382	0.48 394	0.61 398	0.47 365	1.88 436

G-Net	0.59 384	0.34 380	0.35 400	0.32 356	0.32 377	0.45 378	0.31 365	0.50 399	0.61 415	0.43 399	0.64 407	1.96 422	0.52 385	0.23 363	0.86 336	0.52 381	0.37 368	0.35 404	0.83 382	0.67 421	0.61 381	0.63 313	0.25 362	0.33 387	0.40 380	0.80 414	0.81 415	1.55 427

PVD	0.59 384	0.44 395	0.38 403	0.51 385	0.44 396	0.56 386	0.49 389	0.62 412	0.59 412	0.34 345	0.48 382	0.61 371	0.75 395	0.50 403	1.78 404	0.38 340	0.51 396	0.39 407	0.79 380	0.43 399	0.68 393	0.76 357	0.30 384	0.39 406	0.61 410	0.77 412	0.62 393	0.89 399

SANet	0.60 386	0.33 378	0.33 394	0.37 368	0.36 385	0.48 380	0.44 383	0.56 402	0.85 427	0.34 345	0.57 400	2.41 429	1.30 412	0.33 387	1.18 372	0.25 239	0.48 393	0.31 392	0.52 338	0.32 381	0.55 366	0.57 298	0.37 398	0.38 403	0.48 394	0.66 402	0.57 385	0.96 404

TRStereo	0.61 387	0.17 281	0.22 352	0.16 260	0.12 229	0.34 365	0.18 303	0.27 311	0.14 255	0.34 345	0.20 264	0.34 320	0.09 172	0.12 258	0.58 296	0.73 424	0.25 272	0.18 285	0.44 303	0.25 332	0.42 308	0.81 373	0.12 287	0.10 202	0.27 321	8.94 456	0.49 369	0.32 315

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 387	0.63 407	0.47 412	0.65 395	0.41 392	0.45 378	0.63 402	0.61 410	0.68 422	0.58 420	0.38 359	0.62 373	0.60 389	0.69 415	1.33 385	0.45 368	0.37 368	0.40 409	1.53 401	0.51 409	0.58 373	0.78 369	0.46 411	0.47 415	0.51 398	0.45 380	0.42 357	0.73 385

ADCS	0.62 389	0.34 380	0.31 389	0.34 362	0.37 388	0.37 370	0.40 380	0.49 397	0.60 413	0.34 345	0.42 371	0.61 371	0.98 406	0.31 381	2.29 431	0.66 415	0.50 395	0.38 405	0.84 383	0.43 399	0.87 417	0.89 393	0.28 372	0.37 399	0.47 392	0.91 420	0.60 389	1.29 415

MFN_U_SF_RVC	0.63 390	0.54 403	0.41 404	0.56 391	0.46 401	0.58 390	0.69 404	0.57 404	0.44 401	0.86 434	0.91 424	0.74 384	0.54 386	0.55 406	1.54 393	0.49 375	0.34 357	0.34 401	1.70 408	0.45 406	0.68 393	0.66 326	0.29 381	0.57 421	0.45 388	0.44 378	0.49 369	0.68 377

edge stereo	0.65 391	0.35 384	0.45 409	0.54 389	0.48 405	0.59 391	0.56 398	0.58 406	0.41 392	0.52 416	0.69 412	1.30 407	1.29 411	0.39 394	0.94 348	0.60 406	0.41 382	0.30 390	1.74 410	0.81 434	0.54 364	0.97 409	0.41 403	0.34 390	0.43 384	0.38 366	0.57 385	0.90 401

SAMSARA	0.69 392	0.30 374	0.45 409	0.32 356	0.32 377	0.32 358	0.38 377	0.57 404	0.48 404	0.41 393	0.37 356	0.43 350	0.93 404	0.29 374	1.85 409	0.53 386	0.38 375	0.40 409	0.78 378	0.42 397	0.77 405	0.89 393	0.20 346	0.42 410	1.55 437	1.83 439	1.51 441	1.56 428

AnyNet_C01	0.69 392	0.35 384	0.32 390	0.37 368	0.39 391	0.36 369	0.59 400	0.56 402	0.70 423	0.40 390	0.49 383	0.85 389	0.73 392	0.32 384	2.65 441	0.86 435	0.72 409	0.58 425	1.00 389	0.50 408	0.94 423	1.12 425	0.38 400	0.39 406	0.63 412	0.53 393	0.64 399	1.20 412

SFCPSM	0.71 394	0.24 350	0.20 336	0.28 342	0.24 348	0.28 343	0.24 332	0.30 343	0.30 374	0.33 340	0.49 383	0.63 375	1.30 412	0.20 351	2.10 422	0.35 322	0.32 349	0.24 351	7.82 448	0.39 392	0.45 331	0.54 285	0.20 346	0.20 345	0.31 350	0.32 349	0.37 340	0.45 355

SQANet	0.74 395	0.90 418	0.32 390	1.66 420	0.79 417	1.43 418	1.20 418	0.37 374	0.28 362	0.40 390	0.31 339	0.92 391	0.34 358	1.28 423	1.08 364	0.22 202	0.52 397	0.27 374	2.47 421	0.29 363	0.57 369	0.58 302	1.58 428	0.24 361	0.33 359	0.38 366	0.43 360	0.72 383

MFMNet_re	0.76 396	0.73 411	0.66 421	0.75 400	0.64 412	0.88 407	0.78 407	0.59 408	0.67 421	0.58 420	0.68 411	1.03 399	0.64 390	0.59 411	1.22 375	0.78 429	0.86 420	0.72 438	1.10 393	0.69 423	1.11 433	0.78 369	0.54 416	0.61 426	0.59 408	0.58 396	0.80 414	0.93 402

DN	0.77 397	0.13 205	0.13 263	0.24 327	0.12 229	7.33 453	0.14 275	0.25 272	0.14 255	0.30 311	0.21 275	6.07 448	0.10 190	0.15 308	0.58 296	0.52 381	0.28 311	0.17 251	0.43 301	0.31 375	0.40 300	1.07 422	0.12 287	0.15 300	0.37 376	0.31 344	0.27 277	0.42 350

MADNet+	0.78 398	0.46 398	0.65 420	0.64 394	0.59 410	0.52 385	0.72 405	0.77 425	0.60 413	0.62 427	0.51 388	0.97 394	0.85 401	0.48 400	2.44 436	0.77 426	0.84 418	0.54 421	1.02 390	0.68 422	1.03 430	0.83 378	0.57 417	0.69 431	0.90 420	0.74 411	0.70 406	1.03 407

DPSNet	0.80 399	0.29 370	0.28 379	0.39 371	0.41 392	0.44 377	0.31 365	0.36 369	0.41 392	0.27 268	0.36 354	2.76 433	1.04 408	0.38 392	1.22 375	0.66 415	0.61 403	0.49 417	4.85 440	0.61 416	0.86 415	1.22 431	0.58 419	0.45 414	0.58 407	0.63 400	0.55 383	0.69 379

SGM_RVC	0.85 400	0.45 397	0.32 390	0.60 392	0.44 396	0.60 393	0.52 393	0.72 420	0.41 392	0.43 399	0.57 400	1.17 404	1.43 415	0.24 367	0.56 290	0.30 292	0.47 391	0.26 370	2.37 418	0.34 385	0.59 376	0.86 385	0.27 367	0.34 390	1.13 425	1.39 436	1.91 446	4.23 449
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 401	0.60 406	0.57 416	0.67 397	0.63 411	0.71 398	0.68 403	0.58 406	0.61 415	0.59 422	0.96 426	1.04 401	0.68 391	0.60 412	1.72 403	0.87 436	0.79 413	0.69 436	2.78 425	0.74 429	1.33 441	1.43 440	0.45 409	0.66 430	0.63 412	0.69 408	0.87 416	0.78 391
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 401	0.44 395	0.33 394	0.78 402	0.56 409	0.63 395	0.44 383	0.69 417	0.53 407	0.45 404	0.78 416	2.29 426	1.65 421	0.25 369	2.39 435	0.70 420	0.42 386	0.29 384	1.62 405	0.31 375	1.32 440	1.43 440	0.32 391	0.35 394	0.88 419	0.64 401	1.30 433	1.37 421
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	0.88 403	1.18 426	0.44 407	1.92 431	1.01 423	1.72 424	1.44 420	0.46 394	0.40 388	0.46 406	0.37 356	0.98 395	0.46 375	1.54 425	1.23 377	0.31 298	0.53 398	0.29 384	2.79 426	0.41 394	0.68 393	0.64 315	2.08 430	0.35 394	0.43 384	0.36 360	0.50 374	0.76 390

MDST_ROB	0.88 403	1.09 422	0.25 367	1.29 413	0.44 396	0.85 406	0.40 380	0.45 392	0.26 354	0.36 367	0.35 348	0.49 360	3.65 442	0.16 316	2.26 429	0.25 239	0.28 311	0.18 285	0.87 387	0.21 296	0.63 384	0.90 396	0.20 346	0.23 358	1.72 443	0.94 423	3.03 450	1.95 437

DGSMNet	0.89 405	0.48 400	0.41 404	0.52 387	0.41 392	0.57 387	0.44 383	0.61 410	0.40 388	0.84 433	3.86 450	0.69 380	0.85 401	0.87 419	1.84 407	0.89 437	1.22 432	0.66 435	1.68 406	0.63 417	1.40 444	1.53 443	0.50 412	0.55 420	0.41 381	0.67 403	0.50 374	0.73 385

Ntro	0.92 406	1.37 434	0.47 412	1.84 429	1.06 426	1.70 422	1.65 424	0.52 401	0.43 398	0.48 409	0.42 371	1.03 399	0.42 371	1.64 428	1.24 378	0.32 303	0.59 401	0.31 392	2.88 428	0.44 403	0.76 404	0.69 343	2.12 431	0.37 399	0.45 388	0.46 383	0.53 380	0.74 387

ELAS_RVC	0.97 407	0.66 408	0.63 419	0.92 407	0.68 413	1.24 415	0.79 408	0.74 421	0.53 407	0.50 412	1.26 435	2.43 430	1.99 430	0.45 398	1.45 389	0.49 375	0.65 407	0.55 423	1.11 394	0.44 403	0.97 429	1.36 437	0.44 406	0.57 421	1.69 442	1.29 435	1.16 430	1.24 413
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 408	1.18 426	0.66 421	1.85 430	1.18 429	1.72 424	1.78 427	0.51 400	0.43 398	0.59 422	0.39 364	1.24 406	0.83 400	2.04 433	1.46 390	0.57 398	0.62 404	0.41 411	1.68 406	0.77 432	0.75 402	0.72 347	2.27 434	0.47 415	0.53 401	0.49 384	0.61 391	0.87 397

ELAS	1.00 409	0.70 410	0.60 418	0.99 410	0.76 416	1.00 411	0.79 408	0.77 425	0.64 419	0.49 410	1.26 435	2.43 430	1.71 423	0.47 399	1.56 394	0.49 375	0.66 408	0.54 421	1.08 392	0.41 394	0.94 423	1.34 436	0.44 406	0.54 419	1.59 438	1.52 437	1.35 437	1.96 438
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 410	0.85 417	0.88 435	1.80 427	0.84 419	0.74 401	0.97 414	1.02 436	1.13 436	0.96 439	1.27 437	1.38 411	1.83 427	0.64 413	1.90 417	0.77 426	0.81 414	0.48 414	2.60 423	0.74 429	0.79 406	0.80 372	0.27 367	0.89 443	0.73 414	1.00 424	0.75 412	1.09 409

ACVNet_1	1.03 410	1.24 430	0.66 421	2.31 433	1.30 433	1.85 431	2.21 436	0.63 413	0.41 392	0.51 414	0.51 388	1.12 402	0.77 397	2.46 438	1.17 369	0.31 298	0.91 421	0.41 411	2.17 416	0.43 399	0.87 417	0.63 313	2.26 433	0.44 413	0.56 405	0.52 390	0.50 374	0.60 371

SGM-ForestM	1.05 412	0.83 415	0.44 407	0.72 399	0.44 396	0.83 404	0.81 410	0.69 417	0.61 415	0.37 372	0.66 410	1.69 419	1.32 414	0.37 391	4.57 449	0.46 371	0.53 398	0.25 359	1.47 399	0.37 390	0.65 387	0.90 396	0.30 384	0.39 406	1.81 444	2.49 446	1.79 444	2.50 445

MonStereo1	1.11 413	1.08 421	0.57 416	1.74 426	1.41 437	1.53 420	1.73 426	0.68 416	0.57 409	1.99 451	0.75 415	2.02 423	1.96 429	1.98 432	0.85 334	0.27 259	0.64 406	0.49 417	2.28 417	0.53 412	0.75 402	0.70 344	2.32 435	0.42 410	0.56 405	0.49 384	0.89 418	0.87 397

WAO-6	1.18 414	1.10 423	0.72 425	1.51 418	1.16 428	1.43 418	1.63 423	0.88 431	0.98 432	0.77 431	0.73 413	1.32 408	2.08 431	1.91 431	2.58 440	0.71 423	1.27 435	0.57 424	1.47 399	0.70 424	1.05 431	1.03 418	0.92 421	0.69 431	1.14 427	1.01 427	1.04 429	1.43 424

ACVNet-4b	1.18 414	1.48 438	0.52 415	2.93 439	1.13 427	1.85 431	2.77 439	0.45 392	0.43 398	0.51 414	0.43 374	1.70 420	2.66 433	2.10 435	1.39 387	0.41 356	0.98 425	0.34 401	2.98 429	0.52 411	0.74 401	0.78 369	2.24 432	0.36 397	0.46 391	0.43 374	0.54 382	0.71 382

ACVNet_2	1.20 416	1.28 432	0.78 427	2.58 436	1.32 435	1.77 429	1.93 431	0.75 422	0.52 405	0.60 425	0.55 395	1.33 409	0.94 405	1.87 430	1.44 388	0.48 373	1.26 434	0.41 411	4.83 439	0.55 414	0.80 408	0.66 326	2.04 429	0.62 427	0.83 417	0.60 397	0.72 407	0.85 396

IMH-64-1	1.21 417	1.22 428	0.78 427	1.66 420	1.28 431	1.72 424	1.92 429	0.85 428	0.90 428	0.44 402	0.62 405	1.42 413	1.79 425	2.52 439	2.44 436	0.59 401	0.81 414	0.48 414	1.90 413	0.65 419	0.80 408	0.88 389	2.48 439	0.59 423	1.08 423	0.67 403	0.97 423	1.29 415

IMH-64	1.21 417	1.22 428	0.78 427	1.66 420	1.28 431	1.72 424	1.92 429	0.85 428	0.90 428	0.44 402	0.62 405	1.42 413	1.79 425	2.52 439	2.44 436	0.59 401	0.81 414	0.48 414	1.90 413	0.65 419	0.80 408	0.88 389	2.48 439	0.59 423	1.08 423	0.67 403	0.97 423	1.29 415

DispFullNet	1.23 419	1.16 425	0.81 432	1.20 412	0.99 422	1.13 413	1.36 419	0.66 415	0.57 409	0.75 430	0.80 418	3.64 443	1.53 416	1.64 428	1.27 383	1.36 447	1.04 426	0.58 425	6.55 447	1.10 445	0.89 420	0.91 400	0.43 404	0.36 397	0.50 397	0.37 365	0.69 405	1.02 406

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 420	0.17 281	0.25 367	0.23 319	0.22 338	0.33 363	0.25 341	0.28 326	0.40 388	0.38 381	0.74 414	0.35 329	0.15 281	0.13 276	0.57 294	0.70 420	0.30 333	0.23 344	24.58 460	0.30 368	0.49 351	1.05 419	0.12 287	0.12 244	0.33 359	1.02 428	0.37 340	0.60 371

Dean	1.33 421	1.46 437	0.88 435	2.95 440	1.65 441	1.99 438	2.10 435	0.97 434	1.00 433	0.91 437	0.78 416	1.56 416	1.73 424	2.08 434	1.65 399	0.64 411	1.12 430	0.61 433	1.92 415	0.86 435	0.94 423	0.83 378	2.34 436	0.80 435	1.18 430	0.90 419	1.20 431	0.89 399

IMH	1.35 422	1.24 430	0.80 430	1.68 423	1.30 433	1.77 429	1.95 432	0.86 430	0.94 430	0.47 408	0.65 408	1.54 415	3.12 441	3.92 455	1.70 401	0.59 401	0.85 419	0.50 419	2.45 420	0.71 426	0.79 406	0.88 389	2.63 441	0.62 427	1.17 429	0.82 417	0.90 419	1.47 425

SGM+DAISY	1.35 422	0.69 409	0.66 421	0.77 401	0.72 415	0.88 407	0.85 412	0.75 422	0.95 431	0.67 429	1.33 438	1.37 410	1.68 422	0.69 415	2.33 432	1.29 446	0.83 417	0.70 437	2.51 422	0.92 436	1.38 443	1.75 445	0.53 414	0.81 438	2.12 449	3.10 447	1.97 447	4.19 448

PSMNet_ROB	1.36 424	1.38 435	0.74 426	1.49 416	1.02 424	1.74 428	1.67 425	0.65 414	0.75 426	1.46 447	3.82 449	3.01 437	1.57 418	2.64 441	1.24 378	0.48 373	0.77 412	0.50 419	2.60 423	0.73 427	0.87 417	0.66 326	3.06 447	0.59 423	0.84 418	0.72 409	0.90 419	0.70 381

STStereo	1.43 425	0.76 413	0.86 434	2.30 432	0.87 421	2.27 440	1.08 417	1.07 440	1.08 435	0.53 417	1.33 438	3.27 438	2.89 434	0.32 384	3.08 444	0.57 398	0.45 389	0.29 384	4.63 438	0.41 394	0.65 387	0.84 382	0.30 384	0.64 429	1.68 441	1.90 441	1.54 442	3.12 447

LVE	1.44 426	1.32 433	0.85 433	4.60 447	1.54 440	1.95 434	3.79 446	0.83 427	0.74 425	0.89 436	0.85 421	1.18 405	1.64 420	2.17 436	1.24 378	0.56 394	0.94 423	0.60 429	3.47 433	0.73 427	0.95 427	0.94 404	2.39 438	0.82 439	1.13 425	0.81 415	1.02 427	0.94 403

JetBlue	1.47 427	1.10 423	1.05 442	1.46 415	1.19 430	1.70 422	1.61 422	0.95 433	1.16 437	0.59 422	0.49 383	3.36 439	0.76 396	1.16 421	2.45 439	1.00 442	1.15 431	0.86 442	1.38 397	0.80 433	1.70 446	1.94 446	1.14 423	0.80 435	1.33 433	2.20 444	1.50 440	5.00 451

zero-FE	1.55 428	0.14 226	0.08 151	8.06 454	0.36 385	13.76 459	2.53 437	0.26 288	0.12 210	0.32 328	0.26 321	6.84 449	0.82 398	0.14 292	1.05 362	0.43 362	0.43 388	0.32 396	0.58 355	0.25 332	1.87 447	2.20 448	0.12 287	0.10 202	0.19 228	0.23 273	0.25 248	0.25 277

PWCK	1.62 429	1.41 436	0.80 430	1.72 424	1.05 425	1.57 421	1.48 421	1.12 441	1.02 434	0.99 440	1.19 432	2.77 435	1.63 419	0.84 418	1.64 398	0.56 394	1.06 427	0.58 425	13.10 452	0.92 436	1.20 435	0.89 393	1.16 424	0.83 442	1.07 422	1.00 424	0.95 422	1.30 418

WAO-8	1.64 430	1.56 439	1.03 440	2.86 437	1.45 438	1.96 435	2.08 433	1.06 437	1.40 441	1.49 448	1.81 443	2.33 427	3.10 439	2.66 442	2.13 426	0.85 433	1.09 428	0.60 429	3.55 434	1.09 442	0.91 421	0.93 402	1.36 426	0.82 439	1.60 439	1.24 432	1.31 435	1.98 439

Venus	1.64 430	1.56 439	1.03 440	2.86 437	1.45 438	1.96 435	2.08 433	1.06 437	1.40 441	1.49 448	1.81 443	2.33 427	3.10 439	2.66 442	2.13 426	0.85 433	1.09 428	0.60 429	3.55 434	1.09 442	0.91 421	0.93 402	1.36 426	0.82 439	1.60 439	1.24 432	1.31 435	1.98 439

MANE	1.81 432	0.80 414	0.92 437	1.03 411	0.85 420	1.02 412	1.07 416	1.06 437	1.22 438	0.45 404	0.95 425	2.28 425	2.37 432	0.48 400	4.27 448	1.23 445	0.75 411	2.70 450	1.60 403	0.54 413	0.96 428	1.32 435	0.37 398	0.80 435	3.20 451	4.45 450	4.76 452	7.33 453

TorneroNet-64	1.91 433	1.58 441	0.98 439	3.36 444	1.34 436	2.24 439	2.68 438	0.91 432	2.15 447	0.66 428	0.83 420	2.76 433	7.80 445	3.08 445	2.07 421	0.66 415	1.49 444	0.60 429	4.18 436	1.02 439	1.10 432	1.11 424	2.66 442	0.70 433	1.24 432	1.26 434	0.88 417	2.16 441

notaker	1.94 434	1.92 446	1.07 443	3.21 443	2.22 447	2.51 441	2.83 440	1.12 441	1.58 444	0.91 437	1.10 429	3.51 442	5.78 443	3.17 448	2.80 443	0.81 431	1.45 443	0.73 439	4.39 437	1.09 442	1.31 439	1.18 429	2.96 446	0.93 444	0.74 416	0.81 415	1.00 425	1.24 413

UNDER WATER-64	2.04 435	1.94 447	1.22 446	3.55 446	2.36 448	2.89 447	3.38 443	1.76 447	1.27 439	1.12 443	1.18 430	3.46 441	3.00 437	3.14 446	2.28 430	0.90 438	1.95 446	0.79 441	2.39 419	1.08 441	1.29 437	1.48 442	3.94 453	1.07 446	1.41 434	2.17 442	1.36 438	2.64 446

ACV-stereo	2.20 436	1.02 420	0.23 357	0.38 370	0.24 348	0.71 398	0.47 387	0.44 389	0.32 376	0.36 367	0.41 367	0.48 359	3.07 438	0.34 389	1.96 419	0.84 432	0.45 389	0.29 384	43.04 464	0.56 415	0.84 413	1.00 415	0.33 394	0.27 374	0.27 321	0.38 366	0.43 360	0.40 345

UNDER WATER	2.21 437	1.95 448	1.19 445	3.39 445	2.61 449	2.83 445	3.80 447	1.66 445	1.38 440	1.01 441	1.02 428	3.36 439	7.21 444	3.44 450	1.79 405	0.91 439	1.98 447	0.77 440	3.26 432	1.10 445	1.40 444	1.38 438	3.82 452	1.21 449	1.49 435	1.89 440	1.28 432	2.48 444

MADNet++	2.33 438	1.67 443	1.92 449	1.39 414	2.03 446	1.38 417	1.80 428	1.84 448	2.31 449	2.07 452	2.50 448	2.72 432	2.90 435	1.56 426	2.35 433	2.46 451	2.29 448	1.72 448	2.84 427	2.53 450	3.96 452	5.14 453	1.23 425	2.38 453	1.53 436	4.38 449	2.11 448	1.86 433

XX-Stereo	2.35 439	0.10 142	0.11 214	0.17 270	0.11 215	0.21 305	0.11 247	0.25 272	0.12 210	0.35 358	0.53 390	0.30 295	0.10 190	0.12 258	1.21 373	0.70 420	0.27 298	0.18 285	0.50 329	0.19 280	0.41 304	0.53 282	0.11 262	0.10 202	55.57 462	0.26 307	0.34 326	0.51 362

TorneroNet	2.42 440	1.62 442	0.93 438	5.70 450	1.82 442	2.68 443	2.96 441	0.97 434	2.23 448	0.79 432	1.95 445	4.29 446	12.85 454	3.16 447	2.11 423	0.66 415	1.44 441	0.63 434	6.06 443	1.01 438	1.17 434	1.13 426	2.78 445	0.71 434	1.82 445	1.05 429	1.03 428	1.86 433

KSHMR	2.43 441	1.86 445	1.28 447	6.59 452	2.02 445	2.85 446	3.47 445	1.32 443	1.70 445	1.19 445	1.20 433	1.80 421	12.02 451	3.24 449	1.89 416	1.07 444	1.22 432	0.94 444	5.62 442	1.05 440	1.34 442	1.41 439	3.25 448	1.07 446	1.95 447	1.16 431	1.30 433	1.83 432

JetRed	2.52 442	2.14 449	2.30 450	1.73 425	1.90 443	2.63 442	3.45 444	1.87 449	1.54 443	1.16 444	0.96 426	2.82 436	0.74 393	2.45 437	3.36 445	2.18 449	2.83 449	3.14 453	1.84 412	1.39 447	3.50 451	3.28 450	2.75 443	1.29 451	2.61 450	6.72 453	2.97 449	4.62 450

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 443	0.48 400	0.30 384	0.49 381	0.43 395	0.63 395	0.88 413	0.69 417	0.73 424	0.42 396	1.62 442	46.67 464	1.91 428	0.66 414	0.96 352	0.34 319	0.96 424	0.97 446	1.60 403	0.34 385	0.83 412	0.87 387	0.28 372	0.27 374	0.53 401	0.79 413	3.33 451	0.81 392

ktn	2.60 444	1.73 444	2.98 451	2.43 435	1.91 444	2.71 444	3.07 442	1.67 446	4.02 452	1.03 442	1.21 434	8.05 453	10.67 449	2.85 444	2.71 442	0.93 440	1.87 445	0.89 443	6.30 445	1.56 449	1.29 437	1.20 430	2.75 443	0.94 445	1.19 431	1.09 430	1.47 439	1.71 431

WQFJA1++	3.47 445	0.13 205	0.09 174	27.21 462	0.11 215	24.09 463	25.17 461	0.22 218	0.13 237	0.35 358	0.16 225	0.66 377	2.95 436	0.14 292	0.83 333	0.55 391	0.23 236	0.18 285	1.06 391	0.44 403	0.37 289	0.76 357	0.11 262	0.08 138	0.20 238	6.97 454	0.30 303	0.30 308

LSM0	3.50 446	0.37 388	0.30 384	0.55 390	0.46 401	0.59 391	0.74 406	0.75 422	0.61 415	0.60 425	0.85 421	1.16 403	1.54 417	0.27 372	26.81 459	45.36 464	0.62 404	0.38 405	3.22 431	0.63 417	1.24 436	1.69 444	0.31 389	0.43 412	0.61 410	1.00 424	1.01 426	2.47 443

LE_ROB	3.68 447	0.90 418	1.47 448	2.33 434	9.95 458	1.86 433	7.75 455	2.29 450	3.18 451	0.50 412	1.44 440	9.08 454	13.64 457	0.49 402	2.12 425	0.27 259	0.56 400	0.30 390	6.07 444	1.47 448	0.85 414	0.95 407	2.37 437	2.28 452	5.44 453	5.09 451	6.28 454	10.56 457

BEATNet-Init1	4.65 448	5.11 453	1.18 444	8.96 455	2.62 450	8.39 455	4.42 448	2.33 451	1.90 446	0.88 435	2.44 446	5.93 447	9.25 447	0.95 420	8.01 452	2.37 450	1.44 441	0.94 444	18.08 456	5.04 454	2.66 449	2.68 449	1.09 422	1.21 449	5.15 452	3.11 448	11.68 460	7.82 454

HanzoNet	4.74 449	4.36 452	3.81 454	6.11 451	3.89 451	7.79 454	8.32 456	4.11 454	4.85 453	1.57 450	2.49 447	11.43 455	13.37 456	11.17 460	3.70 446	1.86 448	5.08 453	1.37 447	11.06 451	3.04 451	2.28 448	2.12 447	5.14 457	1.16 448	1.84 446	1.75 438	1.82 445	2.43 442

DGTPSM_ROB	8.79 450	3.80 450	9.84 456	3.08 441	5.49 452	3.51 448	5.14 451	3.61 452	8.95 454	3.18 453	7.10 452	3.97 444	10.45 448	3.59 451	11.90 453	10.73 454	4.41 451	10.40 455	5.50 441	9.89 456	5.93 454	14.14 455	4.37 455	8.94 457	10.11 455	27.69 460	11.03 458	30.71 460

DPSMNet_ROB	9.04 451	3.83 451	9.86 457	3.11 442	5.50 453	3.56 449	5.15 452	3.61 452	9.03 455	3.27 454	7.94 454	4.20 445	13.24 455	3.69 452	12.40 454	10.89 455	4.53 452	10.61 456	6.52 446	9.90 457	5.99 455	14.29 456	4.38 456	8.94 457	10.26 458	27.69 460	11.05 459	30.71 460

DLNR_Zeroshot_test	9.87 452	28.41 464	0.21 344	46.94 465	0.13 251	0.20 295	44.81 465	0.29 339	0.11 187	0.37 372	0.19 256	0.34 320	0.10 190	1.27 422	60.18 464	71.71 465	4.00 450	2.44 449	1.35 396	0.24 326	0.70 400	1.10 423	0.09 205	0.15 300	0.27 321	0.24 283	0.29 294	0.32 315

LRCNet_RVC	10.35 453	14.59 458	3.37 452	20.91 460	17.84 462	20.02 461	16.02 460	6.47 456	2.41 450	19.86 462	12.93 457	19.51 459	8.57 446	26.59 463	3.97 447	0.73 424	10.36 457	5.77 454	23.32 459	6.94 455	2.69 450	1.25 432	22.85 461	8.44 456	0.73 414	0.43 374	1.72 443	1.19 411

PML	11.01 454	9.32 457	3.48 453	11.78 458	6.95 456	11.56 456	6.01 453	7.06 457	23.86 464	8.88 458	28.30 464	32.00 463	39.13 464	6.23 457	5.80 450	4.22 453	8.30 454	3.01 452	18.80 457	4.50 452	4.89 453	4.68 452	3.75 451	3.97 454	10.22 457	5.10 452	18.48 461	6.93 452

DPSM_ROB	13.05 455	7.58 454	11.51 458	4.93 448	5.66 454	5.96 451	4.58 449	8.35 458	10.81 457	6.72 456	8.04 455	7.98 451	12.24 452	3.78 453	13.45 455	13.54 456	10.09 455	13.22 457	8.97 449	11.59 458	15.77 458	18.47 458	3.50 449	10.95 459	27.87 460	35.88 462	31.10 462	39.72 462

DPSM	13.05 455	7.58 454	11.51 458	4.93 448	5.66 454	5.96 451	4.58 449	8.35 458	10.81 457	6.72 456	8.04 455	7.98 451	12.24 452	3.78 453	13.45 455	13.54 456	10.09 455	13.22 457	8.97 449	11.59 458	15.77 458	18.47 458	3.50 449	10.95 459	27.87 460	35.88 462	31.10 462	39.72 462

HaxPig	19.46 457	21.63 462	18.84 460	23.83 461	23.65 463	22.97 462	25.18 462	20.58 463	18.35 459	26.27 463	22.91 462	22.10 460	16.59 458	24.62 462	21.69 457	18.63 458	20.94 460	19.88 459	22.44 458	20.43 460	14.32 457	12.36 454	27.03 462	18.77 461	7.07 454	12.11 459	7.84 455	14.43 459

MEDIAN_ROB	22.62 458	26.33 463	23.49 464	27.73 463	26.93 464	26.84 464	28.37 463	23.96 464	21.35 460	31.36 464	26.67 463	25.78 461	19.59 459	27.60 464	23.84 458	20.19 459	25.79 462	23.70 460	27.36 461	24.30 464	19.01 460	15.78 457	29.59 463	20.33 462	10.21 456	11.16 458	10.14 457	13.33 458

AVERAGE_ROB	25.64 459	30.03 465	26.89 465	31.93 464	30.82 465	31.11 465	32.43 464	28.32 465	25.80 465	34.51 465	30.14 465	30.53 462	23.76 460	32.01 465	27.78 463	24.52 460	28.55 463	25.88 461	30.51 462	27.85 465	22.51 461	19.15 460	33.73 464	25.51 466	10.76 459	8.70 455	9.35 456	9.21 456

CasAABBNet	26.22 460	15.24 459	23.15 462	9.86 456	11.36 459	11.89 457	9.16 457	16.77 461	21.82 462	13.63 459	16.10 458	16.17 457	24.79 463	7.51 458	27.26 461	27.24 463	20.16 458	26.55 463	17.89 454	23.22 461	31.56 462	36.88 462	6.98 458	22.05 464	56.10 464	72.29 464	62.52 465	79.87 465

FlowAnything	26.28 461	15.26 460	23.18 463	9.90 457	11.45 460	11.93 458	9.21 458	16.87 462	21.85 463	13.67 461	16.29 460	16.14 456	24.68 461	7.63 459	27.13 460	27.17 462	20.18 459	26.52 462	17.99 455	23.38 463	31.56 462	37.20 463	7.04 459	22.12 465	56.09 463	72.59 466	62.57 466	80.02 466

fast-reg	27.99 462	17.23 461	23.11 461	12.63 459	12.63 461	16.10 460	12.42 459	16.63 460	21.73 461	13.65 460	20.53 461	16.72 458	24.77 462	13.84 461	27.33 462	26.50 461	21.30 461	27.47 464	39.14 463	23.34 462	31.90 464	36.41 461	7.67 460	21.95 463	56.22 465	72.44 465	62.51 464	79.44 464

GS-Stereo																							0.03 41	0.04 53	0.07 45	0.06 23	0.07 27	0.05 29

FSD		0.26 362	0.26 372	0.27 339	0.26 361	0.26 335	0.31 365	0.33 362	0.20 320	0.28 288	0.21 275			0.29 374	0.39 224	0.42 357			0.34 262	0.31 375				0.28 377	0.30 346	0.29 328	0.30 303	0.31 313

STTRV1_RVC		0.33 378	0.28 379	0.43 376	0.33 380	0.42 374	0.38 377	0.41 381	0.41 392	0.37 372	0.42 371	0.62 373	0.74 393	0.52 405		0.39 344	0.91 421	0.28 380		0.75 431	0.94 423			0.51 417	0.51 398	0.67 403	0.63 397	1.33 419

DPSimNet_ROB		8.37 456	4.26 455	7.17 453	7.54 457	5.72 450	6.51 454	5.76 455	9.67 456	4.19 455	16.17 459	7.25 450	11.41 450	5.00 456	7.97 451	4.08 452		2.95 451	13.34 453	4.83 453	6.37 456	4.66 451	4.16 454	5.12 455		9.01 457	5.12 453	8.92 455

Low-res two-view benchmark