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

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 17	0.02 5	0.02 5	0.03 19	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.03 4	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 8	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 18	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 9	0.02 11	0.02 12	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 17	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 13	0.03 5	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 4	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.01 3	0.02 8	0.01 3	0.02 6	0.03 17	0.03 18	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 13	0.04 19	0.04 18	0.03 10	0.03 4	0.03 11	0.02 35	0.03 32	0.03 4	0.03 3	0.02 3	0.02 3

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

ProNet	0.02 3	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.02 12	0.02 8	0.02 24	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 4	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 21	0.04 13	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.00 1	0.01 3	0.04 18	0.03 3	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
LACA2	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.02 12	0.03 38	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.04 39	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 5	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 11	0.01 4	0.02 11	0.04 18	0.03 3	0.03 17	0.02 3

WQFJX1	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.02 12	0.02 8	0.02 24	0.04 36	0.06 79	0.03 18	0.05 53	0.03 19	0.04 71	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 13	0.03 5	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 11	0.01 4	0.02 11	0.04 18	0.04 16	0.03 17	0.03 14

WQFJX	0.03 10	0.03 32	0.03 34	0.03 35	0.03 36	0.03 38	0.02 24	0.03 23	0.04 30	0.03 18	0.06 75	0.03 19	0.06 127	0.02 27	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 5	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 11	0.02 35	0.03 32	0.03 4	0.05 33	0.03 17	0.04 35

NLCSM	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.02 12	0.02 8	0.02 24	0.05 52	0.04 30	0.03 18	0.04 35	0.04 38	0.05 98	0.02 27	0.03 3	0.03 3	0.04 13	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 11	0.01 4	0.02 11	0.04 18	0.04 16	0.02 3	0.03 14

BridgeDepth	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.03 35	0.02 12	0.03 38	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.04 38	0.02 19	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 19	0.03 3	0.03 10	0.04 21	0.03 11	0.01 4	0.02 11	0.04 18	0.05 33	0.05 49	0.03 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 10	0.03 32	0.03 34	0.03 35	0.03 36	0.03 38	0.02 24	0.01 3	0.03 17	0.03 18	0.03 20	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 27	0.06 42	0.07 56	0.04 19	0.06 51	0.03 10	0.06 46	0.03 11	0.01 4	0.03 32	0.04 18	0.04 16	0.04 35	0.03 14

GASTEREO	0.03 10	0.02 6	0.03 34	0.02 11	0.03 36	0.02 8	0.01 3	0.02 6	0.05 53	0.02 5	0.03 20	0.04 38	0.02 19	0.02 27	0.05 27	0.06 42	0.05 33	0.05 37	0.05 33	0.04 34	0.04 21	0.04 41	0.02 35	0.02 11	0.05 36	0.04 16	0.03 17	0.04 35

MSCF	0.03 10	0.02 6	0.03 34	0.03 35	0.02 12	0.02 8	0.01 3	0.02 6	0.05 53	0.02 5	0.04 35	0.04 38	0.02 19	0.02 27	0.05 27	0.06 42	0.05 33	0.05 37	0.05 33	0.04 34	0.04 21	0.04 41	0.02 35	0.02 11	0.05 36	0.04 16	0.02 3	0.04 35

111111	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.01 3	0.02 12	0.02 8	0.02 24	0.03 23	0.04 30	0.02 5	0.03 20	0.03 19	0.02 19	0.01 4	0.04 5	0.05 21	0.04 13	0.03 5	0.04 18	0.03 10	0.03 4	0.03 11	0.02 35	0.02 11	0.03 4	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 10	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.02 8	0.02 24	0.03 23	0.04 30	0.04 39	0.02 5	0.04 38	0.02 19	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 45	0.04 19	0.05 33	0.03 10	0.05 34	0.03 11	0.01 4	0.01 3	0.03 4	0.03 3	0.03 17	0.03 14

MLG-Stereo	0.03 10	0.02 6	0.01 3	0.02 11	0.02 12	0.01 3	0.01 3	0.03 23	0.03 17	0.04 39	0.02 5	0.04 38	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 45	0.03 5	0.04 18	0.03 10	0.05 34	0.03 11	0.01 4	0.01 3	0.03 4	0.03 3	0.03 17	0.03 14

LG-Stereo	0.03 10	0.03 32	0.02 9	0.02 11	0.03 36	0.02 8	0.01 3	0.04 36	0.05 53	0.04 39	0.02 5	0.05 56	0.02 19	0.01 4	0.04 5	0.05 21	0.05 33	0.04 19	0.05 33	0.04 34	0.07 58	0.03 11	0.01 4	0.02 11	0.05 36	0.04 16	0.04 35	0.04 35

MM-Stereo_test2	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.02 12	0.02 8	0.01 3	0.03 23	0.02 5	0.03 18	0.03 20	0.01 3	0.01 3	0.02 27	0.05 27	0.05 21	0.04 13	0.05 37	0.04 18	0.03 10	0.04 21	0.04 41	0.03 73	0.03 32	0.03 4	0.04 16	0.03 17	0.04 35

GREAT-IGEV	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.01 3	0.02 8	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 18	0.04 35	0.04 38	0.01 3	0.01 4	0.05 27	0.05 21	0.04 13	0.04 19	0.04 18	0.03 10	0.04 21	0.03 11	0.01 4	0.02 11	0.04 18	0.04 16	0.03 17	0.03 14
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 10	0.02 6	0.01 3	0.02 11	0.02 12	0.03 38	0.02 24	0.03 23	0.03 17	0.03 18	0.02 5	0.02 7	0.02 19	0.01 4	0.04 5	0.05 21	0.05 33	0.03 5	0.06 51	0.02 3	0.04 21	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.05 36	0.03 3	0.04 35	0.03 14

AIO-test2	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.01 3	0.02 8	0.01 3	0.03 23	0.04 30	0.03 18	0.06 75	0.03 19	0.01 3	0.02 27	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 19	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 11	0.01 4	0.02 11	0.02 3	0.04 16	0.02 3	0.03 14

AIO-test1	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.01 3	0.02 12	0.02 8	0.01 3	0.05 52	0.05 53	0.04 39	0.04 35	0.04 38	0.02 19	0.03 61	0.05 27	0.06 42	0.04 13	0.04 19	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 11	0.01 4	0.02 11	0.03 4	0.04 16	0.02 3	0.03 14

GIP-stereo	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.02 12	0.02 8	0.02 24	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.02 19	0.02 27	0.05 27	0.05 21	0.06 45	0.04 19	0.06 51	0.03 10	0.05 34	0.03 11	0.01 4	0.03 32	0.04 18	0.05 33	0.03 17	0.03 14

IGEV-Stereo++	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.03 35	0.03 36	0.03 38	0.02 24	0.04 36	0.04 30	0.04 39	0.03 20	0.03 19	0.02 19	0.02 27	0.05 27	0.05 21	0.04 13	0.04 19	0.04 18	0.04 34	0.04 21	0.04 41	0.03 73	0.03 32	0.03 4	0.05 33	0.03 17	0.03 14

RAStereo	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.02 12	0.02 8	0.01 3	0.03 23	0.02 5	0.03 18	0.02 5	0.04 38	0.03 49	0.02 27	0.05 27	0.05 21	0.05 33	0.05 37	0.04 18	0.03 10	0.06 46	0.03 11	0.01 4	0.02 11	0.06 54	0.05 33	0.04 35	0.04 35

U	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.01 3	0.01 3	0.02 8	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 19	0.01 4	0.05 27	0.05 21	0.05 33	0.04 19	0.04 18	0.03 10	0.05 34	0.03 11	0.01 4	0.01 3	0.04 18	0.04 16	0.02 3	0.03 14

AIO-Stereo	0.03 10	0.03 32	0.03 34	0.02 11	0.03 36	0.03 38	0.02 24	0.02 6	0.03 17	0.03 18	0.03 20	0.02 7	0.02 19	0.02 27	0.05 27	0.05 21	0.04 13	0.04 19	0.05 33	0.03 10	0.04 21	0.03 11	0.02 35	0.02 11	0.03 4	0.04 16	0.03 17	0.02 3

RSM	0.03 10	0.03 32	0.03 34	0.02 11	0.03 36	0.03 38	0.02 24	0.03 23	0.02 5	0.03 18	0.04 35	0.04 38	0.02 19	0.02 27	0.05 27	0.06 42	0.05 33	0.04 19	0.05 33	0.04 34	0.05 34	0.03 11	0.01 4	0.03 32	0.04 18	0.04 16	0.03 17	0.03 14

MoCha-V2	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.02 12	0.02 8	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 18	0.03 20	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 21	0.04 13	0.04 19	0.04 18	0.03 10	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 4	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 10	0.02 6	0.02 9	0.01 3	0.01 3	0.02 8	0.02 24	0.02 6	0.02 5	0.03 18	0.02 5	0.02 7	0.03 49	0.01 4	0.05 27	0.05 21	0.04 13	0.05 37	0.04 18	0.04 34	0.04 21	0.04 41	0.01 4	0.02 11	0.05 36	0.05 33	0.05 49	0.03 14

PointNet	0.04 35	0.03 32	0.04 68	0.03 35	0.02 12	0.03 38	0.03 55	0.05 52	0.04 30	0.02 5	0.05 53	0.03 19	0.02 19	0.02 27	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 5	0.04 18	0.03 10	0.04 21	0.03 11	0.04 97	0.05 89	0.05 36	0.06 53	0.03 17	0.04 35

LACA3	0.04 35	0.03 32	0.03 34	0.03 35	0.03 36	0.03 38	0.02 24	0.02 6	0.04 30	0.04 39	0.03 20	0.03 19	0.02 19	0.02 27	0.06 51	0.06 42	0.04 13	0.06 54	0.05 33	0.04 34	0.06 46	0.06 82	0.02 35	0.03 32	0.05 36	0.06 53	0.05 49	0.05 50

LACA1	0.04 35	0.03 32	0.03 34	0.02 11	0.03 36	0.03 38	0.02 24	0.02 6	0.05 53	0.03 18	0.03 20	0.04 38	0.03 49	0.02 27	0.05 27	0.05 21	0.04 13	0.06 54	0.04 18	0.04 34	0.04 21	0.04 41	0.03 73	0.03 32	0.05 36	0.06 53	0.05 49	0.04 35

DispViT+	0.04 35	0.03 32	0.04 68	0.06 101	0.03 36	0.04 59	0.03 55	0.04 36	0.05 53	0.04 39	0.07 97	0.04 38	0.04 71	0.02 27	0.05 27	0.05 21	0.04 13	0.05 37	0.05 33	0.04 34	0.04 21	0.05 61	0.02 35	0.04 63	0.05 36	0.07 71	0.05 49	0.06 69

MatchStereo	0.04 35	0.02 6	0.03 34	0.02 11	0.03 36	0.02 8	0.02 24	0.03 23	0.06 79	0.02 5	0.06 75	0.02 7	0.04 71	0.02 27	0.06 51	0.06 42	0.04 13	0.05 37	0.04 18	0.05 61	0.05 34	0.05 61	0.01 4	0.03 32	0.05 36	0.06 53	0.03 17	0.04 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.04 35	0.03 32	0.03 34	0.03 35	0.03 36	0.04 59	0.03 55	0.05 52	0.04 30	0.03 18	0.06 75	0.04 38	0.03 49	0.02 27	0.04 5	0.04 5	0.04 13	0.03 5	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 11	0.02 35	0.03 32	0.04 18	0.05 33	0.03 17	0.05 50

NLMM1	0.04 35	0.03 32	0.03 34	0.02 11	0.02 12	0.02 8	0.02 24	0.05 52	0.05 53	0.04 39	0.07 97	0.03 19	0.07 156	0.02 27	0.04 5	0.05 21	0.03 3	0.04 19	0.04 18	0.04 34	0.03 4	0.03 11	0.01 4	0.04 63	0.06 54	0.04 16	0.04 35	0.04 35

NLMM	0.04 35	0.03 32	0.03 34	0.03 35	0.03 36	0.04 59	0.03 55	0.05 52	0.04 30	0.03 18	0.06 75	0.04 38	0.03 49	0.02 27	0.04 5	0.04 5	0.04 13	0.03 5	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 11	0.02 35	0.03 32	0.04 18	0.05 33	0.03 17	0.05 50

NLSM3	0.04 35	0.03 32	0.03 34	0.04 57	0.03 36	0.02 8	0.02 24	0.04 36	0.07 104	0.04 39	0.04 35	0.03 19	0.04 71	0.03 61	0.06 51	0.05 21	0.05 33	0.05 37	0.04 18	0.04 34	0.04 21	0.04 41	0.03 73	0.03 32	0.06 54	0.06 53	0.06 68	0.06 69

NLSM1	0.04 35	0.03 32	0.03 34	0.03 35	0.02 12	0.04 59	0.03 55	0.05 52	0.07 104	0.03 18	0.07 97	0.04 38	0.06 127	0.02 27	0.04 5	0.04 5	0.04 13	0.04 19	0.05 33	0.03 10	0.05 34	0.03 11	0.02 35	0.03 32	0.05 36	0.05 33	0.04 35	0.04 35

VIP-Stereo	0.04 35	0.03 32	0.03 34	0.04 57	0.03 36	0.02 8	0.01 3	0.04 36	0.04 30	0.04 39	0.07 97	0.06 68	0.02 19	0.02 27	0.05 27	0.06 42	0.08 63	0.05 37	0.06 51	0.04 34	0.07 58	0.04 41	0.02 35	0.03 32	0.05 36	0.05 33	0.04 35	0.04 35

GEAStereo	0.04 35	0.04 57	0.03 34	0.04 57	0.03 36	0.03 38	0.03 55	0.04 36	0.03 17	0.04 39	0.03 20	0.03 19	0.01 3	0.02 27	0.05 27	0.06 42	0.06 45	0.05 37	0.05 33	0.04 34	0.06 46	0.04 41	0.02 35	0.03 32	0.04 18	0.05 33	0.04 35	0.03 14

gasm-f	0.04 35	0.04 57	0.03 34	0.04 57	0.03 36	0.03 38	0.03 55	0.04 36	0.03 17	0.04 39	0.03 20	0.03 19	0.01 3	0.02 27	0.05 27	0.06 42	0.06 45	0.05 37	0.05 33	0.04 34	0.06 46	0.04 41	0.02 35	0.03 32	0.04 18	0.05 33	0.04 35	0.03 14

MonStereo	0.04 35	0.03 32	0.03 34	0.03 35	0.02 12	0.02 8	0.02 24	0.03 23	0.04 30	0.04 39	0.06 75	0.03 19	0.02 19	0.02 27	0.05 27	0.05 21	0.05 33	0.04 19	0.05 33	0.04 34	0.05 34	0.03 11	0.02 35	0.02 11	0.05 36	0.05 33	0.05 49	0.05 50

AdaDepth	0.04 35	0.04 57	0.02 9	0.03 35	0.03 36	0.02 8	0.02 24	0.03 23	0.04 30	0.03 18	0.04 35	0.03 19	0.02 19	0.01 4	0.06 51	0.06 42	0.06 45	0.05 37	0.05 33	0.03 10	0.05 34	0.03 11	0.01 4	0.03 32	0.05 36	0.05 33	0.04 35	0.03 14

MLG-Stereo_test2	0.04 35	0.02 6	0.02 9	0.02 11	0.02 12	0.02 8	0.01 3	0.04 36	0.03 17	0.05 60	0.03 20	0.05 56	0.02 19	0.03 61	0.05 27	0.05 21	0.08 63	0.04 19	0.06 51	0.04 34	0.07 58	0.03 11	0.02 35	0.02 11	0.04 18	0.04 16	0.05 49	0.03 14

DEFOM-Stereo	0.04 35	0.03 32	0.02 9	0.04 57	0.03 36	0.03 38	0.02 24	0.04 36	0.04 30	0.04 39	0.04 35	0.03 19	0.02 19	0.02 27	0.05 27	0.05 21	0.07 56	0.06 54	0.06 51	0.04 34	0.06 46	0.03 11	0.02 35	0.02 11	0.06 54	0.06 53	0.05 49	0.04 35

Occ-G	0.04 35	0.04 57	0.03 34	0.04 57	0.02 12	0.03 38	0.02 24	0.04 36	0.03 17	0.03 18	0.05 53	0.03 19	0.02 19	0.02 27	0.05 27	0.06 42	0.06 45	0.06 54	0.07 59	0.04 34	0.05 34	0.03 11	0.04 97	0.03 32	0.04 18	0.04 16	0.03 17	0.05 50

RSM++	0.04 35	0.03 32	0.03 34	0.02 11	0.04 61	0.02 8	0.03 55	0.05 52	0.04 30	0.04 39	0.04 35	0.05 56	0.02 19	0.02 27	0.06 51	0.06 42	0.05 33	0.05 37	0.05 33	0.04 34	0.07 58	0.04 41	0.02 35	0.03 32	0.06 54	0.05 33	0.04 35	0.04 35

AEACV	0.04 35	0.03 32	0.02 9	0.04 57	0.03 36	0.02 8	0.02 24	0.03 23	0.03 17	0.03 18	0.03 20	0.03 19	0.02 19	0.01 4	0.05 27	0.06 42	0.05 33	0.05 37	0.07 59	0.04 34	0.06 46	0.03 11	0.01 4	0.02 11	0.06 54	0.06 53	0.04 35	0.03 14

TDLM	0.04 35	0.04 57	0.04 68	0.04 57	0.04 61	0.04 59	0.03 55	0.04 36	0.03 17	0.04 39	0.06 75	0.04 38	0.03 49	0.03 61	0.06 51	0.06 42	0.06 45	0.06 54	0.05 33	0.04 34	0.05 34	0.04 41	0.03 73	0.04 63	0.05 36	0.05 33	0.05 49	0.05 50

BridgeDepth_RVC	0.05 56	0.04 57	0.04 68	0.04 57	0.05 79	0.05 88	0.03 55	0.04 36	0.07 104	0.05 60	0.05 53	0.05 56	0.04 71	0.02 27	0.07 71	0.07 65	0.05 33	0.07 73	0.05 33	0.05 61	0.06 46	0.05 61	0.02 35	0.03 32	0.06 54	0.08 78	0.07 76	0.07 74
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.05 56	0.03 32	0.02 9	0.03 35	0.04 61	0.05 88	0.03 55	0.05 52	0.06 79	0.06 67	0.06 75	0.09 85	0.02 19	0.03 61	0.06 51	0.06 42	0.08 63	0.06 54	0.06 51	0.04 34	0.08 68	0.04 41	0.02 35	0.03 32	0.05 36	0.06 53	0.05 49	0.05 50

DFGA-Net	0.05 56	0.05 78	0.03 34	0.04 57	0.03 36	0.04 59	0.03 55	0.05 52	0.04 30	0.06 67	0.05 53	0.10 93	0.04 71	0.03 61	0.06 51	0.07 65	0.08 63	0.07 73	0.07 59	0.05 61	0.07 58	0.04 41	0.03 73	0.04 63	0.07 68	0.06 53	0.06 68	0.09 88

anonymousdsp	0.05 56	0.04 57	0.03 34	0.03 35	0.04 61	0.04 59	0.04 94	0.06 64	0.05 53	0.06 67	0.04 35	0.03 19	0.02 19	0.03 61	0.06 51	0.07 65	0.08 63	0.06 54	0.08 74	0.05 61	0.09 72	0.05 61	0.03 73	0.03 32	0.05 36	0.05 33	0.05 49	0.05 50

iRaftStereo_RVC	0.05 56	0.03 32	0.03 34	0.03 35	0.03 36	0.03 38	0.02 24	0.05 52	0.04 30	0.06 67	0.05 53	0.05 56	0.03 49	0.02 27	0.06 51	0.06 42	0.10 80	0.07 73	0.07 59	0.05 61	0.09 72	0.04 41	0.02 35	0.03 32	0.07 68	0.06 53	0.05 49	0.05 50

RAFT + AFF	0.05 56	0.04 57	0.03 34	0.05 78	0.04 61	0.04 59	0.03 55	0.06 64	0.08 130	0.09 83	0.05 53	0.09 85	0.02 19	0.02 27	0.05 27	0.05 21	0.09 76	0.06 54	0.06 51	0.04 34	0.07 58	0.05 61	0.02 35	0.04 63	0.07 68	0.05 33	0.05 49	0.05 50

delet	0.05 56	0.05 78	0.04 68	0.06 101	0.05 79	0.05 88	0.05 105	0.04 36	0.04 30	0.06 67	0.05 53	0.10 93	0.05 98	0.03 61	0.07 71	0.06 42	0.07 56	0.06 54	0.05 33	0.06 79	0.06 46	0.04 41	0.03 73	0.04 63	0.06 54	0.06 53	0.04 35	0.04 35

TS12	0.06 63	0.04 57	0.04 68	0.05 78	0.05 79	0.04 59	0.03 55	0.06 64	0.05 53	0.04 39	0.08 124	0.06 68	0.03 49	0.03 61	0.07 71	0.08 81	0.06 45	0.07 73	0.07 59	0.06 79	0.09 72	0.08 118	0.02 35	0.04 63	0.08 79	0.08 78	0.08 83	0.09 88

TS	0.06 63	0.04 57	0.04 68	0.05 78	0.05 79	0.04 59	0.03 55	0.06 64	0.05 53	0.04 39	0.08 124	0.06 68	0.03 49	0.03 61	0.07 71	0.08 81	0.06 45	0.07 73	0.07 59	0.06 79	0.09 72	0.08 118	0.02 35	0.04 63	0.08 79	0.08 78	0.08 83	0.09 88

LG-Stereo_L2	0.06 63	0.04 57	0.03 34	0.03 35	0.04 61	0.02 8	0.02 24	0.08 84	0.08 130	0.21 170	0.06 75	0.08 79	0.03 49	0.03 61	0.06 51	0.07 65	0.10 80	0.06 54	0.07 59	0.04 34	0.13 122	0.05 61	0.02 35	0.03 32	0.05 36	0.06 53	0.05 49	0.05 50

LG-Stereo_L1	0.06 63	0.04 57	0.03 34	0.04 57	0.03 36	0.02 8	0.02 24	0.08 84	0.09 163	0.21 170	0.05 53	0.05 56	0.03 49	0.03 61	0.06 51	0.07 65	0.10 80	0.06 54	0.07 59	0.04 34	0.14 138	0.05 61	0.01 4	0.03 32	0.06 54	0.06 53	0.05 49	0.05 50

LG-G_1	0.06 63	0.05 78	0.04 68	0.05 78	0.05 79	0.06 105	0.03 55	0.06 64	0.06 79	0.08 79	0.03 20	0.10 93	0.04 71	0.06 122	0.06 51	0.06 42	0.10 80	0.06 54	0.08 74	0.05 61	0.10 82	0.04 41	0.05 124	0.04 63	0.06 54	0.06 53	0.08 83	0.07 74

LG-G	0.06 63	0.05 78	0.04 68	0.05 78	0.05 79	0.06 105	0.03 55	0.06 64	0.06 79	0.08 79	0.03 20	0.10 93	0.04 71	0.06 122	0.06 51	0.06 42	0.10 80	0.06 54	0.08 74	0.05 61	0.10 82	0.04 41	0.05 124	0.04 63	0.06 54	0.06 53	0.08 83	0.07 74

LGtest1	0.06 63	0.04 57	0.03 34	0.04 57	0.04 61	0.04 59	0.03 55	0.08 84	0.08 130	0.07 76	0.04 35	0.06 68	0.03 49	0.05 104	0.07 71	0.07 65	0.12 99	0.07 73	0.10 100	0.07 97	0.12 103	0.06 82	0.04 97	0.03 32	0.07 68	0.06 53	0.08 83	0.06 69

SGD-Stereo	0.06 63	0.04 57	0.03 34	0.05 78	0.04 61	0.06 105	0.03 55	0.04 36	0.06 79	0.08 79	0.05 53	0.05 56	0.03 49	0.03 61	0.07 71	0.08 81	0.14 117	0.06 54	0.09 89	0.05 61	0.12 103	0.05 61	0.03 73	0.04 63	0.08 79	0.08 78	0.12 129	0.09 88

AIO_rvc	0.06 63	0.06 101	0.03 34	0.05 78	0.04 61	0.04 59	0.03 55	0.08 84	0.06 79	0.10 91	0.04 35	0.08 79	0.02 19	0.03 61	0.06 51	0.07 65	0.08 63	0.06 54	0.07 59	0.05 61	0.12 103	0.05 61	0.02 35	0.03 32	0.06 54	0.06 53	0.05 49	0.05 50

AIO_test	0.06 63	0.05 78	0.04 68	0.07 123	0.05 79	0.04 59	0.04 94	0.10 98	0.09 163	0.12 94	0.05 53	0.11 105	0.04 71	0.03 61	0.06 51	0.07 65	0.07 56	0.06 54	0.08 74	0.05 61	0.13 122	0.05 61	0.04 97	0.04 63	0.09 90	0.07 71	0.05 49	0.05 50

IGEV-Stereo+	0.06 63	0.03 32	0.03 34	0.03 35	0.04 61	0.03 38	0.03 55	0.16 150	0.06 79	0.20 159	0.06 75	0.06 68	0.03 49	0.04 88	0.07 71	0.08 81	0.10 80	0.06 54	0.09 89	0.06 79	0.12 103	0.06 82	0.03 73	0.03 32	0.07 68	0.06 53	0.03 17	0.07 74

plain	0.06 63	0.04 57	0.04 68	0.04 57	0.04 61	0.05 88	0.03 55	0.08 84	0.04 30	0.09 83	0.05 53	0.06 68	0.02 19	0.02 27	0.07 71	0.08 81	0.12 99	0.08 83	0.08 74	0.06 79	0.08 68	0.04 41	0.02 35	0.05 89	0.09 90	0.09 88	0.08 83	0.09 88

StereoVision	0.06 63	0.03 32	0.04 68	0.03 35	0.03 36	0.03 38	0.02 24	0.06 64	0.11 204	0.02 5	0.05 53	0.03 19	0.06 127	0.01 4	0.08 103	0.10 130	0.06 45	0.05 37	0.08 74	0.07 97	0.06 46	0.05 61	0.02 35	0.04 63	0.10 105	0.08 78	0.10 105	0.12 127

MIF-Stereo (partial)	0.06 63	0.05 78	0.06 133	0.05 78	0.04 61	0.05 88	0.03 55	0.08 84	0.07 104	0.07 76	0.04 35	0.05 56	0.06 127	0.04 88	0.08 103	0.08 81	0.11 90	0.08 83	0.08 74	0.05 61	0.09 72	0.05 61	0.02 35	0.06 115	0.10 105	0.08 78	0.07 76	0.08 81

MIM_Stereo	0.06 63	0.04 57	0.03 34	0.05 78	0.05 79	0.05 88	0.03 55	0.06 64	0.04 30	0.14 102	0.06 75	0.04 38	0.02 19	0.03 61	0.07 71	0.08 81	0.13 103	0.07 73	0.09 89	0.06 79	0.11 88	0.06 82	0.02 35	0.04 63	0.08 79	0.07 71	0.07 76	0.05 50

AASNet	0.06 63	0.06 101	0.04 68	0.09 156	0.07 123	0.08 134	0.05 105	0.08 84	0.04 30	0.07 76	0.07 97	0.07 75	0.04 71	0.04 88	0.06 51	0.07 65	0.10 80	0.08 83	0.08 74	0.06 79	0.07 58	0.06 82	0.04 97	0.06 115	0.08 79	0.07 71	0.06 68	0.06 69

RAFT	0.06 63	0.03 32	0.05 101	0.03 35	0.02 12	0.03 38	0.02 24	0.07 78	0.04 30	0.04 39	0.06 75	0.07 75	0.05 98	0.01 4	0.06 51	0.06 42	0.07 56	0.05 37	0.05 33	0.04 34	0.06 46	0.07 101	0.01 4	0.04 63	0.13 141	0.14 184	0.13 143	0.15 157

AFF-stereo	0.06 63	0.05 78	0.05 101	0.05 78	0.04 61	0.04 59	0.03 55	0.11 102	0.06 79	0.16 115	0.04 35	0.08 79	0.03 49	0.02 27	0.06 51	0.08 81	0.08 63	0.05 37	0.09 89	0.04 34	0.09 72	0.05 61	0.02 35	0.04 63	0.10 105	0.08 78	0.07 76	0.07 74

MMNet	0.06 63	0.06 101	0.04 68	0.08 135	0.06 107	0.06 105	0.05 105	0.07 78	0.05 53	0.05 60	0.05 53	0.09 85	0.04 71	0.04 88	0.07 71	0.07 65	0.08 63	0.08 83	0.07 59	0.06 79	0.06 46	0.05 61	0.04 97	0.05 89	0.07 68	0.08 78	0.07 76	0.10 104

RYNet	0.06 63	0.04 57	0.04 68	0.04 57	0.04 61	0.04 59	0.03 55	0.04 36	0.11 204	0.05 60	0.04 35	0.04 38	0.03 49	0.03 61	0.07 71	0.06 42	0.07 56	0.08 83	0.07 59	0.05 61	0.05 34	0.04 41	0.11 246	0.04 63	0.06 54	0.13 157	0.06 68	0.05 50

GANet	0.06 63	0.07 124	0.06 133	0.06 101	0.06 107	0.07 124	0.06 138	0.07 78	0.05 53	0.06 67	0.07 97	0.05 56	0.04 71	0.04 88	0.07 71	0.08 81	0.08 63	0.10 133	0.07 59	0.05 61	0.07 58	0.05 61	0.05 124	0.05 89	0.08 79	0.07 71	0.06 68	0.06 69

AANet_RVC	0.06 63	0.05 78	0.06 133	0.05 78	0.06 107	0.04 59	0.05 105	0.05 52	0.06 79	0.05 60	0.06 75	0.05 56	0.04 71	0.04 88	0.07 71	0.07 65	0.08 63	0.08 83	0.07 59	0.07 97	0.07 58	0.06 82	0.05 124	0.05 89	0.07 68	0.09 88	0.06 68	0.08 81

YMNet	0.07 85	0.08 165	0.06 133	0.08 135	0.08 146	0.08 134	0.07 155	0.07 78	0.07 104	0.05 60	0.07 97	0.13 128	0.05 98	0.07 152	0.07 71	0.07 65	0.08 63	0.08 83	0.09 89	0.05 61	0.07 58	0.06 82	0.06 146	0.05 89	0.09 90	0.08 78	0.09 99	0.09 88

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 85	0.05 78	0.03 34	0.03 35	0.05 79	0.05 88	0.03 55	0.12 107	0.05 53	0.22 179	0.05 53	0.08 79	0.03 49	0.05 104	0.07 71	0.09 100	0.13 103	0.09 110	0.10 100	0.06 79	0.16 172	0.06 82	0.04 97	0.04 63	0.07 68	0.09 88	0.08 83	0.10 104

HUF	0.07 85	0.05 78	0.04 68	0.07 123	0.06 107	0.04 59	0.03 55	0.09 91	0.07 104	0.16 115	0.05 53	0.09 85	0.04 71	0.03 61	0.06 51	0.07 65	0.08 63	0.06 54	0.09 89	0.06 79	0.14 138	0.06 82	0.03 73	0.04 63	0.08 79	0.05 33	0.06 68	0.05 50

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 85	0.05 78	0.03 34	0.04 57	0.05 79	0.04 59	0.02 24	0.11 102	0.06 79	0.22 179	0.05 53	0.05 56	0.02 19	0.03 61	0.07 71	0.08 81	0.12 99	0.08 83	0.09 89	0.07 97	0.16 172	0.06 82	0.02 35	0.03 32	0.07 68	0.07 71	0.07 76	0.05 50

MaDis-Stereo	0.07 85	0.04 57	0.05 101	0.03 35	0.02 12	0.03 38	0.03 55	0.06 64	0.06 79	0.04 39	0.06 75	0.10 93	0.05 98	0.02 27	0.07 71	0.08 81	0.10 80	0.09 110	0.07 59	0.05 61	0.10 82	0.10 194	0.01 4	0.05 89	0.11 121	0.18 261	0.13 143	0.16 171

UniTT-Stereo	0.07 85	0.04 57	0.04 68	0.04 57	0.03 36	0.05 88	0.03 55	0.06 64	0.05 53	0.06 67	0.04 35	0.07 75	0.12 224	0.07 152	0.08 103	0.07 65	0.11 90	0.08 83	0.08 74	0.07 97	0.09 72	0.08 118	0.08 198	0.04 63	0.09 90	0.16 229	0.06 68	0.09 88

LL-Strereo2	0.07 85	0.03 32	0.03 34	0.04 57	0.05 79	0.04 59	0.03 55	0.06 64	0.07 104	0.14 102	0.07 97	0.08 79	0.05 98	0.04 88	0.07 71	0.08 81	0.14 117	0.07 73	0.10 100	0.06 79	0.10 82	0.06 82	0.03 73	0.04 63	0.08 79	0.09 88	0.08 83	0.05 50

RAFT_CTSACE	0.07 85	0.04 57	0.06 133	0.03 35	0.04 61	0.05 88	0.05 105	0.06 64	0.06 79	0.09 83	0.04 35	0.10 93	0.09 190	0.03 61	0.07 71	0.08 81	0.11 90	0.07 73	0.07 59	0.05 61	0.12 103	0.08 118	0.03 73	0.06 115	0.12 130	0.13 157	0.12 129	0.15 157

ARAFT	0.07 85	0.04 57	0.04 68	0.05 78	0.05 79	0.05 88	0.02 24	0.09 91	0.06 79	0.12 94	0.06 75	0.12 112	0.03 49	0.03 61	0.07 71	0.07 65	0.12 99	0.09 110	0.09 89	0.05 61	0.11 88	0.07 101	0.03 73	0.04 63	0.09 90	0.09 88	0.09 99	0.09 88

DMCA	0.07 85	0.05 78	0.07 163	0.06 101	0.06 107	0.05 88	0.07 155	0.09 91	0.06 79	0.06 67	0.09 145	0.07 75	0.06 127	0.06 122	0.07 71	0.08 81	0.11 90	0.10 133	0.08 74	0.07 97	0.09 72	0.05 61	0.06 146	0.05 89	0.08 79	0.10 101	0.05 49	0.07 74

CVANet_RVC	0.07 85	0.07 124	0.07 163	0.08 135	0.06 107	0.07 124	0.05 105	0.06 64	0.05 53	0.06 67	0.09 145	0.05 56	0.04 71	0.04 88	0.08 103	0.08 81	0.08 63	0.08 83	0.08 74	0.06 79	0.08 68	0.05 61	0.04 97	0.05 89	0.08 79	0.07 71	0.07 76	0.09 88

MGS-Stereo	0.08 96	0.06 101	0.04 68	0.05 78	0.05 79	0.04 59	0.03 55	0.12 107	0.05 53	0.09 83	0.07 97	0.10 93	0.04 71	0.05 104	0.07 71	0.08 81	0.15 124	0.11 149	0.12 120	0.09 147	0.12 103	0.07 101	0.05 124	0.05 89	0.10 105	0.09 88	0.11 119	0.10 104

anonymousdsp2	0.08 96	0.07 124	0.05 101	0.06 101	0.05 79	0.06 105	0.05 105	0.12 107	0.06 79	0.17 125	0.06 75	0.08 79	0.04 71	0.05 104	0.07 71	0.08 81	0.13 103	0.08 83	0.10 100	0.07 97	0.12 103	0.06 82	0.05 124	0.06 115	0.09 90	0.08 78	0.08 83	0.07 74

test_5	0.08 96	0.05 78	0.07 163	0.04 57	0.04 61	0.04 59	0.04 94	0.09 91	0.05 53	0.05 60	0.07 97	0.12 112	0.12 224	0.02 27	0.07 71	0.09 100	0.07 56	0.07 73	0.08 74	0.06 79	0.10 82	0.09 159	0.02 35	0.07 155	0.10 105	0.13 157	0.13 143	0.18 200

AnonymousM	0.08 96	0.05 78	0.04 68	0.06 101	0.05 79	0.04 59	0.04 94	0.13 126	0.05 53	0.20 159	0.06 75	0.11 105	0.03 49	0.06 122	0.09 142	0.09 100	0.19 191	0.08 83	0.12 120	0.07 97	0.16 172	0.06 82	0.04 97	0.04 63	0.08 79	0.11 125	0.10 105	0.09 88

raft+_RVC	0.08 96	0.06 101	0.04 68	0.06 101	0.06 107	0.07 124	0.04 94	0.10 98	0.08 130	0.17 125	0.08 124	0.09 85	0.04 71	0.04 88	0.08 103	0.07 65	0.13 103	0.09 110	0.11 109	0.06 79	0.13 122	0.05 61	0.03 73	0.05 89	0.10 105	0.09 88	0.09 99	0.08 81

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 96	0.06 101	0.05 101	0.05 78	0.04 61	0.04 59	0.04 94	0.14 136	0.07 104	0.21 170	0.04 35	0.12 112	0.04 71	0.03 61	0.07 71	0.09 100	0.09 76	0.06 54	0.10 100	0.05 61	0.11 88	0.05 61	0.03 73	0.05 89	0.12 130	0.09 88	0.09 99	0.09 88

test_for_model	0.09 102	0.05 78	0.04 68	0.05 78	0.07 123	0.04 59	0.03 55	0.12 107	0.08 130	0.24 216	0.05 53	0.15 145	0.05 98	0.06 122	0.07 71	0.09 100	0.18 171	0.10 133	0.12 120	0.08 119	0.14 138	0.07 101	0.04 97	0.05 89	0.09 90	0.10 101	0.08 83	0.09 88

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 102	0.05 78	0.04 68	0.05 78	0.07 123	0.04 59	0.03 55	0.12 107	0.08 130	0.24 216	0.05 53	0.15 145	0.05 98	0.06 122	0.07 71	0.09 100	0.18 171	0.10 133	0.12 120	0.08 119	0.14 138	0.07 101	0.04 97	0.05 89	0.09 90	0.10 101	0.08 83	0.09 88

testlalala	0.09 102	0.05 78	0.04 68	0.05 78	0.07 123	0.04 59	0.03 55	0.12 107	0.08 130	0.24 216	0.05 53	0.15 145	0.05 98	0.06 122	0.07 71	0.09 100	0.18 171	0.10 133	0.12 120	0.08 119	0.14 138	0.07 101	0.04 97	0.05 89	0.09 90	0.10 101	0.08 83	0.09 88

GCAPDPT-zeroshot	0.09 102	0.05 78	0.04 68	0.05 78	0.07 123	0.04 59	0.03 55	0.12 107	0.08 130	0.24 216	0.05 53	0.15 145	0.05 98	0.06 122	0.07 71	0.09 100	0.18 171	0.10 133	0.12 120	0.08 119	0.14 138	0.07 101	0.04 97	0.05 89	0.09 90	0.10 101	0.08 83	0.09 88

GCAP-Stereo	0.09 102	0.05 78	0.04 68	0.05 78	0.07 123	0.04 59	0.03 55	0.12 107	0.08 130	0.24 216	0.05 53	0.15 145	0.05 98	0.06 122	0.07 71	0.09 100	0.18 171	0.10 133	0.12 120	0.08 119	0.14 138	0.07 101	0.04 97	0.05 89	0.09 90	0.10 101	0.08 83	0.09 88

4D-IteraStereo	0.09 102	0.06 101	0.05 101	0.06 101	0.06 107	0.06 105	0.04 94	0.15 141	0.10 188	0.22 179	0.08 124	0.14 140	0.06 127	0.03 61	0.08 103	0.10 130	0.17 152	0.09 110	0.11 109	0.07 97	0.15 155	0.05 61	0.03 73	0.05 89	0.10 105	0.10 101	0.08 83	0.08 81

LoS_RVC	0.09 102	0.07 124	0.05 101	0.05 78	0.06 107	0.06 105	0.05 105	0.13 126	0.08 130	0.18 137	0.11 183	0.12 112	0.06 127	0.07 152	0.08 103	0.09 100	0.10 80	0.08 83	0.12 120	0.08 119	0.16 172	0.09 159	0.05 124	0.06 115	0.14 165	0.10 101	0.10 105	0.13 136

tt_ll	0.09 102	0.07 124	0.05 101	0.05 78	0.06 107	0.06 105	0.05 105	0.13 126	0.08 130	0.18 137	0.11 183	0.12 112	0.06 127	0.07 152	0.08 103	0.09 100	0.10 80	0.08 83	0.12 120	0.08 119	0.16 172	0.09 159	0.05 124	0.06 115	0.14 165	0.10 101	0.10 105	0.13 136

CAS	0.09 102	0.07 124	0.05 101	0.06 101	0.05 79	0.05 88	0.04 94	0.14 136	0.05 53	0.11 92	0.10 170	0.11 105	0.05 98	0.07 152	0.08 103	0.09 100	0.11 90	0.10 133	0.14 153	0.07 97	0.12 103	0.07 101	0.05 124	0.05 89	0.13 141	0.11 125	0.09 99	0.14 146

TestStereo1	0.09 102	0.07 124	0.06 133	0.04 57	0.05 79	0.06 105	0.06 138	0.07 78	0.07 104	0.09 83	0.07 97	0.11 105	0.14 252	0.04 88	0.09 142	0.10 130	0.11 90	0.09 110	0.09 89	0.08 119	0.13 122	0.12 238	0.02 35	0.04 63	0.15 178	0.13 157	0.16 182	0.20 225

TESTraft	0.09 102	0.06 101	0.06 133	0.04 57	0.04 61	0.05 88	0.06 138	0.09 91	0.08 130	0.09 83	0.08 124	0.12 112	0.13 237	0.03 61	0.09 142	0.10 130	0.11 90	0.09 110	0.08 74	0.07 97	0.13 122	0.12 238	0.02 35	0.05 89	0.14 165	0.12 137	0.14 156	0.20 225

IER	0.09 102	0.07 124	0.07 163	0.09 156	0.07 123	0.08 134	0.06 138	0.12 107	0.07 104	0.14 102	0.11 183	0.10 93	0.07 156	0.06 122	0.08 103	0.09 100	0.15 124	0.11 149	0.11 109	0.07 97	0.11 88	0.07 101	0.06 146	0.06 115	0.10 105	0.10 101	0.11 119	0.14 146

RAFT+CT+SA	0.09 102	0.05 78	0.07 163	0.05 78	0.05 79	0.04 59	0.05 105	0.13 126	0.08 130	0.08 79	0.07 97	0.15 145	0.13 237	0.04 88	0.10 185	0.10 130	0.09 76	0.08 83	0.08 74	0.06 79	0.12 103	0.11 216	0.02 35	0.06 115	0.13 141	0.12 137	0.11 119	0.17 183

SA-5K	0.09 102	0.07 124	0.06 133	0.04 57	0.05 79	0.06 105	0.06 138	0.07 78	0.07 104	0.09 83	0.07 97	0.11 105	0.14 252	0.04 88	0.09 142	0.10 130	0.11 90	0.09 110	0.09 89	0.08 119	0.13 122	0.12 238	0.02 35	0.04 63	0.15 178	0.13 157	0.16 182	0.20 225

test_4	0.09 102	0.05 78	0.07 163	0.05 78	0.06 107	0.03 38	0.02 24	0.11 102	0.09 163	0.17 125	0.06 75	0.09 85	0.06 127	0.03 61	0.09 142	0.09 100	0.15 124	0.08 83	0.10 100	0.07 97	0.16 172	0.08 118	0.02 35	0.07 155	0.09 90	0.15 204	0.12 129	0.18 200

CIPLG	0.09 102	0.06 101	0.05 101	0.06 101	0.06 107	0.09 149	0.06 138	0.18 198	0.06 79	0.20 159	0.08 124	0.12 112	0.06 127	0.06 122	0.08 103	0.10 130	0.17 152	0.11 149	0.11 109	0.09 147	0.13 122	0.06 82	0.04 97	0.06 115	0.10 105	0.09 88	0.10 105	0.10 104

IPLG	0.09 102	0.07 124	0.07 163	0.07 123	0.07 123	0.06 105	0.05 105	0.15 141	0.06 79	0.22 179	0.06 75	0.15 145	0.05 98	0.04 88	0.08 103	0.10 130	0.16 138	0.10 133	0.14 153	0.09 147	0.13 122	0.08 118	0.04 97	0.07 155	0.13 141	0.11 125	0.11 119	0.08 81

IPLGR_C	0.09 102	0.06 101	0.05 101	0.06 101	0.06 107	0.09 149	0.06 138	0.18 198	0.06 79	0.20 159	0.08 124	0.12 112	0.07 156	0.06 122	0.08 103	0.10 130	0.17 152	0.11 149	0.11 109	0.09 147	0.13 122	0.06 82	0.04 97	0.06 115	0.10 105	0.09 88	0.10 105	0.10 104

ACRE	0.09 102	0.06 101	0.05 101	0.06 101	0.06 107	0.09 149	0.06 138	0.18 198	0.06 79	0.20 159	0.08 124	0.12 112	0.07 156	0.06 122	0.08 103	0.10 130	0.17 152	0.11 149	0.11 109	0.09 147	0.13 122	0.06 82	0.04 97	0.06 115	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.10 104

rafts_anoy	0.09 102	0.08 165	0.07 163	0.07 123	0.07 123	0.06 105	0.05 105	0.13 126	0.05 53	0.17 125	0.09 145	0.12 112	0.05 98	0.03 61	0.09 142	0.10 130	0.15 124	0.12 182	0.13 140	0.07 97	0.14 138	0.08 118	0.03 73	0.06 115	0.11 121	0.10 101	0.09 99	0.11 114

RALCasStereoNet	0.09 102	0.08 165	0.06 133	0.09 156	0.07 123	0.06 105	0.05 105	0.12 107	0.05 53	0.18 137	0.07 97	0.12 112	0.05 98	0.04 88	0.09 142	0.10 130	0.18 171	0.12 182	0.13 140	0.08 119	0.15 155	0.08 118	0.05 124	0.06 115	0.12 130	0.09 88	0.10 105	0.08 81

RALAANet	0.09 102	0.08 165	0.06 133	0.07 123	0.05 79	0.08 134	0.05 105	0.10 98	0.07 104	0.12 94	0.09 145	0.10 93	0.06 127	0.03 61	0.08 103	0.09 100	0.13 103	0.11 149	0.15 165	0.08 119	0.12 103	0.07 101	0.04 97	0.06 115	0.11 121	0.10 101	0.11 119	0.11 114

UPFNet	0.09 102	0.08 165	0.08 189	0.09 156	0.07 123	0.09 149	0.06 138	0.12 107	0.09 163	0.14 102	0.09 145	0.12 112	0.06 127	0.07 152	0.08 103	0.10 130	0.13 103	0.11 149	0.10 100	0.07 97	0.09 72	0.07 101	0.06 146	0.06 115	0.09 90	0.10 101	0.10 105	0.10 104

HITNet	0.09 102	0.07 124	0.06 133	0.08 135	0.08 146	0.08 134	0.05 105	0.11 102	0.07 104	0.19 150	0.08 124	0.12 112	0.06 127	0.07 152	0.08 103	0.08 81	0.13 103	0.11 149	0.10 100	0.06 79	0.10 82	0.09 159	0.06 146	0.06 115	0.12 130	0.11 125	0.16 182	0.13 136
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DepthFocus	0.10 126	0.05 78	0.05 101	0.09 156	0.05 79	0.06 105	0.04 94	0.17 161	0.07 104	0.22 179	0.09 145	0.13 128	0.04 71	0.10 210	0.09 142	0.09 100	0.18 171	0.09 110	0.18 213	0.09 147	0.17 195	0.08 118	0.09 220	0.05 89	0.07 68	0.11 125	0.14 156	0.12 127

coex_refinement	0.10 126	0.10 198	0.07 163	0.09 156	0.08 146	0.09 149	0.06 138	0.17 161	0.10 188	0.20 159	0.11 183	0.11 105	0.07 156	0.07 152	0.11 224	0.14 267	0.15 124	0.11 149	0.12 120	0.06 79	0.12 103	0.08 118	0.06 146	0.07 155	0.12 130	0.12 137	0.11 119	0.13 136

castereo++	0.10 126	0.07 124	0.05 101	0.07 123	0.07 123	0.06 105	0.05 105	0.17 161	0.09 163	0.24 216	0.08 124	0.17 171	0.06 127	0.05 104	0.09 142	0.10 130	0.19 191	0.09 110	0.13 140	0.07 97	0.20 242	0.07 101	0.05 124	0.07 155	0.12 130	0.12 137	0.12 129	0.11 114

castereo	0.10 126	0.07 124	0.06 133	0.06 101	0.07 123	0.08 134	0.05 105	0.16 150	0.11 204	0.24 216	0.10 170	0.15 145	0.04 71	0.05 104	0.08 103	0.10 130	0.20 208	0.09 110	0.14 153	0.07 97	0.19 222	0.07 101	0.04 97	0.07 155	0.13 141	0.12 137	0.12 129	0.12 127

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 126	0.07 124	0.06 133	0.08 135	0.05 79	0.07 124	0.03 55	0.11 102	0.15 248	0.20 159	0.15 236	0.11 105	0.07 156	0.08 175	0.08 103	0.09 100	0.16 138	0.11 149	0.12 120	0.08 119	0.12 103	0.11 216	0.06 146	0.07 155	0.12 130	0.14 184	0.12 129	0.16 171

CASnet	0.10 126	0.06 101	0.05 101	0.08 135	0.09 170	0.11 185	0.05 105	0.18 198	0.10 188	0.23 199	0.11 183	0.13 128	0.06 127	0.07 152	0.09 142	0.10 130	0.16 138	0.08 83	0.18 213	0.07 97	0.14 138	0.06 82	0.06 146	0.06 115	0.12 130	0.10 101	0.14 156	0.10 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 126	0.09 184	0.06 133	0.08 135	0.06 107	0.09 149	0.06 138	0.09 91	0.07 104	0.18 137	0.11 183	0.10 93	0.10 205	0.06 122	0.08 103	0.09 100	0.14 117	0.09 110	0.18 213	0.09 147	0.11 88	0.06 82	0.05 124	0.06 115	0.11 121	0.10 101	0.15 171	0.12 127

Sa-1000	0.10 126	0.07 124	0.07 163	0.07 123	0.05 79	0.09 149	0.03 55	0.12 107	0.06 79	0.18 137	0.08 124	0.19 200	0.05 98	0.05 104	0.10 185	0.10 130	0.16 138	0.12 182	0.14 153	0.09 147	0.16 172	0.10 194	0.04 97	0.05 89	0.19 243	0.15 204	0.13 143	0.20 225

SA	0.10 126	0.07 124	0.06 133	0.06 101	0.05 79	0.08 134	0.04 94	0.12 107	0.05 53	0.16 115	0.07 97	0.16 165	0.03 49	0.04 88	0.09 142	0.09 100	0.13 103	0.11 149	0.12 120	0.09 147	0.14 138	0.10 194	0.03 73	0.06 115	0.16 192	0.14 184	0.13 143	0.20 225

test-3	0.10 126	0.06 101	0.04 68	0.06 101	0.08 146	0.05 88	0.05 105	0.17 161	0.07 104	0.24 216	0.07 97	0.19 200	0.07 156	0.06 122	0.10 185	0.10 130	0.21 223	0.09 110	0.15 165	0.10 176	0.16 172	0.09 159	0.05 124	0.06 115	0.09 90	0.10 101	0.12 129	0.11 114

test_1	0.10 126	0.06 101	0.04 68	0.06 101	0.08 146	0.05 88	0.05 105	0.17 161	0.07 104	0.24 216	0.07 97	0.19 200	0.07 156	0.06 122	0.10 185	0.10 130	0.21 223	0.09 110	0.15 165	0.10 176	0.16 172	0.09 159	0.05 124	0.06 115	0.09 90	0.10 101	0.12 129	0.11 114

raftrobust	0.10 126	0.08 165	0.06 133	0.08 135	0.07 123	0.05 88	0.04 94	0.14 136	0.06 79	0.25 249	0.07 97	0.12 112	0.05 98	0.05 104	0.08 103	0.09 100	0.18 171	0.11 149	0.11 109	0.09 147	0.17 195	0.08 118	0.05 124	0.05 89	0.13 141	0.12 137	0.10 105	0.10 104

UNet	0.10 126	0.09 184	0.08 189	0.10 176	0.08 146	0.09 149	0.08 171	0.15 141	0.08 130	0.17 125	0.09 145	0.13 128	0.09 190	0.07 152	0.09 142	0.10 130	0.16 138	0.13 213	0.12 120	0.08 119	0.11 88	0.09 159	0.08 198	0.09 208	0.11 121	0.13 157	0.10 105	0.11 114

DMCA-RVC	0.10 126	0.08 165	0.11 234	0.08 135	0.09 170	0.08 134	0.08 171	0.12 107	0.09 163	0.13 99	0.13 209	0.13 128	0.07 156	0.06 122	0.13 260	0.12 225	0.14 117	0.13 213	0.11 109	0.10 176	0.12 103	0.09 159	0.07 170	0.09 208	0.10 105	0.10 101	0.10 105	0.11 114

DISCO	0.10 126	0.10 198	0.08 189	0.10 176	0.09 170	0.11 185	0.09 189	0.10 98	0.08 130	0.15 109	0.10 170	0.12 112	0.07 156	0.06 122	0.09 142	0.11 177	0.15 124	0.10 133	0.14 153	0.10 176	0.12 103	0.10 194	0.06 146	0.09 208	0.14 165	0.11 125	0.13 143	0.11 114

S2M2_XL	0.11 141	0.07 124	0.08 189	0.07 123	0.07 123	0.10 173	0.08 171	0.18 198	0.06 79	0.21 170	0.09 145	0.22 248	0.05 98	0.06 122	0.08 103	0.10 130	0.20 208	0.09 110	0.17 197	0.09 147	0.20 242	0.08 118	0.08 198	0.06 115	0.11 121	0.09 88	0.14 156	0.16 171
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 141	0.10 198	0.08 189	0.09 156	0.09 170	0.08 134	0.07 155	0.17 161	0.08 130	0.22 179	0.09 145	0.16 165	0.13 237	0.07 152	0.08 103	0.11 177	0.16 138	0.11 149	0.11 109	0.09 147	0.14 138	0.09 159	0.09 220	0.07 155	0.13 141	0.14 184	0.14 156	0.11 114

Reg-Stereo(zero)	0.11 141	0.08 165	0.06 133	0.08 135	0.07 123	0.10 173	0.07 155	0.17 161	0.10 188	0.25 249	0.09 145	0.20 216	0.06 127	0.07 152	0.09 142	0.11 177	0.19 191	0.10 133	0.15 165	0.09 147	0.15 155	0.08 118	0.07 170	0.07 155	0.13 141	0.13 157	0.18 220	0.17 183

HI	0.11 141	0.08 165	0.06 133	0.08 135	0.07 123	0.10 173	0.07 155	0.17 161	0.10 188	0.25 249	0.09 145	0.20 216	0.06 127	0.07 152	0.09 142	0.11 177	0.19 191	0.10 133	0.15 165	0.09 147	0.15 155	0.08 118	0.07 170	0.07 155	0.13 141	0.13 157	0.18 220	0.17 183

trnet	0.11 141	0.08 165	0.05 101	0.07 123	0.07 123	0.07 124	0.05 105	0.18 198	0.05 53	0.27 280	0.07 97	0.18 188	0.06 127	0.08 175	0.08 103	0.10 130	0.22 239	0.08 83	0.12 120	0.07 97	0.20 242	0.08 118	0.06 146	0.05 89	0.11 121	0.13 157	0.17 196	0.16 171

CES	0.11 141	0.06 101	0.06 133	0.06 101	0.08 146	0.07 124	0.05 105	0.35 314	0.05 53	0.15 109	0.23 302	0.13 128	0.04 71	0.08 175	0.08 103	0.10 130	0.19 191	0.08 83	0.14 153	0.08 119	0.28 322	0.08 118	0.07 170	0.04 63	0.14 165	0.11 125	0.13 143	0.16 171

EGLCR-Stereo	0.11 141	0.06 101	0.04 68	0.08 135	0.08 146	0.07 124	0.05 105	0.17 161	0.09 163	0.27 280	0.06 75	0.19 200	0.06 127	0.08 175	0.08 103	0.10 130	0.20 208	0.10 133	0.16 181	0.07 97	0.17 195	0.07 101	0.04 97	0.06 115	0.10 105	0.12 137	0.18 220	0.18 200

MIPNet	0.11 141	0.09 184	0.06 133	0.07 123	0.08 146	0.07 124	0.05 105	0.17 161	0.06 79	0.23 199	0.07 97	0.15 145	0.08 177	0.05 104	0.09 142	0.10 130	0.17 152	0.11 149	0.20 234	0.12 221	0.13 122	0.10 194	0.05 124	0.07 155	0.15 178	0.13 157	0.11 119	0.13 136

GMOStereo	0.11 141	0.07 124	0.09 202	0.06 101	0.05 79	0.06 105	0.05 105	0.17 161	0.09 163	0.24 216	0.07 97	0.17 171	0.09 190	0.05 104	0.10 185	0.11 177	0.17 152	0.08 83	0.12 120	0.08 119	0.19 222	0.08 118	0.03 73	0.06 115	0.18 228	0.16 229	0.14 156	0.17 183

error version	0.11 141	0.07 124	0.09 202	0.06 101	0.05 79	0.06 105	0.05 105	0.17 161	0.09 163	0.24 216	0.07 97	0.17 171	0.09 190	0.05 104	0.10 185	0.11 177	0.17 152	0.08 83	0.12 120	0.08 119	0.19 222	0.08 118	0.03 73	0.06 115	0.18 228	0.16 229	0.14 156	0.17 183

test-v	0.11 141	0.07 124	0.09 202	0.06 101	0.05 79	0.06 105	0.05 105	0.17 161	0.09 163	0.24 216	0.07 97	0.17 171	0.09 190	0.05 104	0.10 185	0.11 177	0.17 152	0.08 83	0.12 120	0.08 119	0.19 222	0.08 118	0.03 73	0.06 115	0.18 228	0.16 229	0.14 156	0.17 183

test_3	0.11 141	0.07 124	0.07 163	0.06 101	0.08 146	0.05 88	0.05 105	0.17 161	0.09 163	0.24 216	0.09 145	0.21 235	0.11 215	0.06 122	0.13 260	0.13 246	0.20 208	0.09 110	0.14 153	0.10 176	0.18 209	0.08 118	0.04 97	0.08 181	0.13 141	0.15 204	0.13 143	0.14 146

test-2	0.11 141	0.07 124	0.09 202	0.06 101	0.05 79	0.06 105	0.05 105	0.17 161	0.09 163	0.24 216	0.07 97	0.17 171	0.09 190	0.05 104	0.10 185	0.11 177	0.17 152	0.08 83	0.12 120	0.08 119	0.19 222	0.08 118	0.03 73	0.06 115	0.18 228	0.16 229	0.14 156	0.17 183

CREStereo++_RVC	0.11 141	0.07 124	0.05 101	0.08 135	0.08 146	0.08 134	0.07 155	0.16 150	0.09 163	0.26 266	0.09 145	0.17 171	0.13 237	0.08 175	0.08 103	0.10 130	0.20 208	0.08 83	0.13 140	0.07 97	0.19 222	0.08 118	0.06 146	0.06 115	0.14 165	0.11 125	0.16 182	0.15 157
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.11 141	0.06 101	0.06 133	0.10 176	0.09 170	0.09 149	0.06 138	0.12 107	0.08 130	0.22 179	0.08 124	0.13 128	0.07 156	0.08 175	0.10 185	0.13 246	0.20 208	0.13 213	0.18 213	0.08 119	0.18 209	0.09 159	0.06 146	0.06 115	0.10 105	0.10 101	0.15 171	0.14 146

XX-TBD	0.11 141	0.06 101	0.06 133	0.10 176	0.09 170	0.09 149	0.06 138	0.12 107	0.08 130	0.22 179	0.08 124	0.13 128	0.07 156	0.08 175	0.10 185	0.13 246	0.20 208	0.13 213	0.18 213	0.08 119	0.18 209	0.09 159	0.06 146	0.06 115	0.10 105	0.10 101	0.15 171	0.14 146

HCRNet	0.11 141	0.17 275	0.06 133	0.22 275	0.08 146	0.15 227	0.08 171	0.13 126	0.04 30	0.46 339	0.12 196	0.24 260	0.07 156	0.07 152	0.08 103	0.06 42	0.14 117	0.08 83	0.20 234	0.08 119	0.09 72	0.05 61	0.11 246	0.06 115	0.06 54	0.05 33	0.05 49	0.08 81

CREStereo	0.11 141	0.08 165	0.06 133	0.08 135	0.08 146	0.07 124	0.05 105	0.18 198	0.05 53	0.26 266	0.08 124	0.18 188	0.06 127	0.08 175	0.08 103	0.10 130	0.22 239	0.09 110	0.13 140	0.08 119	0.20 242	0.09 159	0.06 146	0.05 89	0.11 121	0.13 157	0.17 196	0.15 157
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.11 141	0.10 198	0.08 189	0.09 156	0.10 193	0.09 149	0.06 138	0.14 136	0.08 130	0.18 137	0.15 236	0.09 85	0.06 127	0.08 175	0.09 142	0.10 130	0.17 152	0.13 213	0.14 153	0.10 176	0.11 88	0.09 159	0.08 198	0.08 181	0.13 141	0.12 137	0.10 105	0.11 114

DSFCA	0.11 141	0.13 238	0.09 202	0.10 176	0.08 146	0.11 185	0.11 221	0.12 107	0.09 163	0.12 94	0.13 209	0.14 140	0.07 156	0.05 104	0.09 142	0.11 177	0.15 124	0.13 213	0.16 181	0.10 176	0.13 122	0.12 238	0.07 170	0.09 208	0.12 130	0.13 157	0.10 105	0.13 136

PMTNet	0.11 141	0.10 198	0.06 133	0.12 206	0.09 170	0.07 124	0.06 138	0.18 198	0.06 79	0.28 299	0.06 75	0.18 188	0.04 71	0.07 152	0.09 142	0.11 177	0.19 191	0.09 110	0.14 153	0.08 119	0.17 195	0.09 159	0.07 170	0.05 89	0.13 141	0.12 137	0.17 196	0.15 157

CCAANet	0.11 141	0.07 124	0.07 163	0.07 123	0.07 123	0.14 214	0.08 171	0.12 107	0.08 130	0.24 216	0.14 222	0.17 171	0.11 215	0.07 152	0.07 71	0.09 100	0.23 250	0.12 182	0.10 100	0.08 119	0.11 88	0.08 118	0.07 170	0.06 115	0.10 105	0.10 101	0.14 156	0.11 114

BEATNet_4x	0.11 141	0.10 198	0.08 189	0.09 156	0.09 170	0.09 149	0.08 171	0.12 107	0.08 130	0.21 170	0.09 145	0.15 145	0.09 190	0.07 152	0.10 185	0.09 100	0.13 103	0.13 213	0.11 109	0.08 119	0.13 122	0.11 216	0.08 198	0.07 155	0.13 141	0.13 157	0.18 220	0.18 200

DeepPrunerF	0.11 141	0.10 198	0.10 221	0.13 219	0.13 236	0.09 149	0.09 189	0.15 141	0.11 204	0.12 94	0.14 222	0.10 93	0.09 190	0.07 152	0.12 240	0.11 177	0.11 90	0.13 213	0.13 140	0.11 200	0.13 122	0.08 118	0.08 198	0.08 181	0.17 205	0.14 184	0.11 119	0.14 146

ADCP+	0.11 141	0.10 198	0.08 189	0.09 156	0.07 123	0.09 149	0.08 171	0.13 126	0.11 204	0.16 115	0.12 196	0.18 188	0.08 177	0.07 152	0.10 185	0.09 100	0.16 138	0.11 149	0.14 153	0.09 147	0.12 103	0.09 159	0.08 198	0.08 181	0.11 121	0.15 204	0.11 119	0.11 114

RASNet	0.11 141	0.10 198	0.09 202	0.10 176	0.07 123	0.08 134	0.08 171	0.19 226	0.09 163	0.17 125	0.10 170	0.13 128	0.08 177	0.06 122	0.08 103	0.10 130	0.15 124	0.09 110	0.12 120	0.06 79	0.15 155	0.09 159	0.05 124	0.10 224	0.13 141	0.11 125	0.17 196	0.17 183

iResNet_ROB	0.11 141	0.08 165	0.07 163	0.11 194	0.08 146	0.12 196	0.07 155	0.15 141	0.08 130	0.23 199	0.10 170	0.15 145	0.15 260	0.06 122	0.07 71	0.09 100	0.17 152	0.12 182	0.13 140	0.09 147	0.14 138	0.09 159	0.07 170	0.08 181	0.14 165	0.12 137	0.15 171	0.15 157

DN-CSS_ROB	0.11 141	0.09 184	0.11 234	0.08 135	0.09 170	0.08 134	0.08 171	0.16 150	0.10 188	0.23 199	0.17 256	0.18 188	0.14 252	0.05 104	0.08 103	0.09 100	0.13 103	0.10 133	0.18 213	0.09 147	0.11 88	0.08 118	0.07 170	0.08 181	0.13 141	0.10 101	0.12 129	0.10 104

DF	0.12 169	0.07 124	0.05 101	0.10 176	0.09 170	0.09 149	0.07 155	0.19 226	0.07 104	0.27 280	0.09 145	0.20 216	0.05 98	0.10 210	0.09 142	0.11 177	0.22 239	0.11 149	0.16 181	0.09 147	0.21 266	0.10 194	0.07 170	0.07 155	0.15 178	0.12 137	0.17 196	0.23 250

WQFJA1++	0.12 169	0.09 184	0.06 133	0.15 239	0.08 146	0.15 227	0.14 245	0.17 161	0.07 104	0.19 150	0.11 183	0.15 145	0.08 177	0.05 104	0.08 103	0.10 130	0.19 191	0.09 110	0.16 181	0.08 119	0.16 172	0.07 101	0.06 146	0.06 115	0.16 192	0.11 125	0.21 258	0.22 245

DDF-Stereo	0.12 169	0.07 124	0.04 68	0.10 176	0.09 170	0.13 205	0.10 207	0.18 198	0.08 130	0.24 216	0.06 75	0.19 200	0.06 127	0.08 175	0.08 103	0.11 177	0.23 250	0.08 83	0.16 181	0.10 176	0.20 242	0.08 118	0.07 170	0.07 155	0.13 141	0.13 157	0.17 196	0.19 216

zero-FE	0.12 169	0.07 124	0.04 68	0.11 194	0.08 146	0.15 227	0.12 233	0.18 198	0.08 130	0.23 199	0.08 124	0.19 200	0.07 156	0.08 175	0.08 103	0.11 177	0.23 250	0.09 110	0.17 197	0.10 176	0.20 242	0.09 159	0.07 170	0.07 155	0.13 141	0.13 157	0.16 182	0.20 225

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 169	0.07 124	0.04 68	0.09 156	0.09 170	0.11 185	0.10 207	0.18 198	0.08 130	0.24 216	0.09 145	0.16 165	0.04 71	0.09 194	0.09 142	0.11 177	0.21 223	0.10 133	0.17 197	0.09 147	0.20 242	0.10 194	0.05 124	0.06 115	0.15 178	0.13 157	0.16 182	0.27 271

AE-Stereo	0.12 169	0.09 184	0.08 189	0.11 194	0.09 170	0.08 134	0.05 105	0.17 161	0.14 240	0.24 216	0.09 145	0.19 200	0.10 205	0.07 152	0.10 185	0.12 225	0.24 269	0.13 213	0.16 181	0.11 200	0.18 209	0.09 159	0.05 124	0.09 208	0.13 141	0.14 184	0.15 171	0.15 157

raft_robust	0.12 169	0.09 184	0.09 202	0.11 194	0.06 107	0.09 149	0.06 138	0.15 141	0.08 130	0.23 199	0.07 97	0.20 216	0.11 215	0.09 194	0.11 224	0.12 225	0.16 138	0.12 182	0.13 140	0.10 176	0.15 155	0.11 216	0.03 73	0.07 155	0.18 228	0.16 229	0.15 171	0.14 146

IPLGR	0.12 169	0.09 184	0.09 202	0.09 156	0.10 193	0.09 149	0.07 155	0.18 198	0.09 163	0.22 179	0.10 170	0.15 145	0.07 156	0.06 122	0.09 142	0.11 177	0.17 152	0.11 149	0.20 234	0.12 221	0.15 155	0.08 118	0.04 97	0.08 181	0.16 192	0.13 157	0.14 156	0.16 171

s12784h	0.12 169	0.09 184	0.06 133	0.11 194	0.09 170	0.08 134	0.06 138	0.18 198	0.07 104	0.27 280	0.11 183	0.19 200	0.08 177	0.07 152	0.08 103	0.09 100	0.21 223	0.08 83	0.15 165	0.07 97	0.20 242	0.08 118	0.05 124	0.07 155	0.16 192	0.14 184	0.18 220	0.21 242

ADLNet	0.12 169	0.11 212	0.08 189	0.12 206	0.10 193	0.16 238	0.12 233	0.14 136	0.07 104	0.13 99	0.10 170	0.25 263	0.10 205	0.28 310	0.09 142	0.10 130	0.17 152	0.09 110	0.13 140	0.09 147	0.11 88	0.08 118	0.13 264	0.06 115	0.13 141	0.12 137	0.12 129	0.14 146

GMStereo	0.12 169	0.12 225	0.07 163	0.11 194	0.11 210	0.13 205	0.09 189	0.17 161	0.10 188	0.17 125	0.13 209	0.21 235	0.11 215	0.07 152	0.10 185	0.09 100	0.17 152	0.10 133	0.17 197	0.12 221	0.14 138	0.09 159	0.07 170	0.09 208	0.14 165	0.13 157	0.15 171	0.12 127
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 169	0.11 212	0.12 249	0.12 206	0.10 193	0.11 185	0.13 239	0.15 141	0.12 222	0.13 99	0.12 196	0.13 128	0.09 190	0.09 194	0.15 285	0.13 246	0.15 124	0.11 149	0.16 181	0.09 147	0.13 122	0.10 194	0.10 236	0.10 224	0.12 130	0.10 101	0.13 143	0.12 127

CFNet	0.12 169	0.11 212	0.08 189	0.14 227	0.12 224	0.11 185	0.09 189	0.19 226	0.10 188	0.18 137	0.12 196	0.25 263	0.10 205	0.08 175	0.08 103	0.09 100	0.17 152	0.12 182	0.12 120	0.09 147	0.11 88	0.08 118	0.06 146	0.09 208	0.15 178	0.12 137	0.13 143	0.13 136

iResNetv2_ROB	0.12 169	0.08 165	0.07 163	0.12 206	0.09 170	0.12 196	0.08 171	0.17 161	0.08 130	0.22 179	0.12 196	0.20 216	0.15 260	0.06 122	0.08 103	0.08 81	0.16 138	0.11 149	0.17 197	0.10 176	0.14 138	0.09 159	0.09 220	0.10 224	0.14 165	0.12 137	0.19 232	0.12 127

PDISCO_ROB	0.12 169	0.13 238	0.13 258	0.10 176	0.08 146	0.09 149	0.09 189	0.09 91	0.08 130	0.11 92	0.10 170	0.06 68	0.05 98	0.05 104	0.09 142	0.11 177	0.14 117	0.16 263	0.09 89	0.10 176	0.14 138	0.12 238	0.04 97	0.08 181	0.16 192	0.21 283	0.32 300	0.19 216

gcap_with_dpt	0.13 184	0.07 124	0.07 163	0.08 135	0.09 170	0.11 185	0.07 155	0.18 198	0.11 204	0.27 280	0.10 170	0.24 260	0.09 190	0.12 243	0.10 185	0.11 177	0.21 223	0.12 182	0.16 181	0.10 176	0.21 266	0.11 216	0.08 198	0.08 181	0.17 205	0.12 137	0.17 196	0.25 261

S2M2_L	0.13 184	0.10 198	0.09 202	0.12 206	0.08 146	0.13 205	0.10 207	0.16 150	0.08 130	0.21 170	0.07 97	0.17 171	0.03 49	0.17 279	0.11 224	0.09 100	0.22 239	0.12 182	0.16 181	0.11 200	0.18 209	0.09 159	0.12 257	0.08 181	0.13 141	0.12 137	0.15 171	0.20 225
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 184	0.07 124	0.07 163	0.08 135	0.09 170	0.11 185	0.07 155	0.18 198	0.11 204	0.27 280	0.10 170	0.24 260	0.09 190	0.12 243	0.10 185	0.11 177	0.21 223	0.12 182	0.16 181	0.10 176	0.21 266	0.11 216	0.08 198	0.08 181	0.17 205	0.12 137	0.17 196	0.25 261

gcap-zeroshot	0.13 184	0.08 165	0.05 101	0.08 135	0.10 193	0.11 185	0.09 189	0.18 198	0.09 163	0.28 299	0.08 124	0.20 216	0.06 127	0.10 210	0.09 142	0.12 225	0.23 250	0.11 149	0.27 283	0.12 221	0.20 242	0.11 216	0.07 170	0.08 181	0.12 130	0.17 248	0.17 196	0.18 200

MSKI-zero shot	0.13 184	0.08 165	0.05 101	0.09 156	0.11 210	0.09 149	0.07 155	0.19 226	0.09 163	0.28 299	0.10 170	0.19 200	0.06 127	0.11 224	0.10 185	0.11 177	0.24 269	0.11 149	0.17 197	0.11 200	0.21 266	0.10 194	0.07 170	0.08 181	0.14 165	0.17 248	0.18 220	0.18 200

Any-RAFT	0.13 184	0.07 124	0.05 101	0.10 176	0.09 170	0.12 196	0.08 171	0.17 161	0.10 188	0.26 266	0.09 145	0.20 216	0.08 177	0.10 210	0.09 142	0.10 130	0.22 239	0.11 149	0.20 234	0.10 176	0.21 266	0.09 159	0.08 198	0.06 115	0.16 192	0.15 204	0.17 196	0.17 183

RAFT-Test	0.13 184	0.07 124	0.06 133	0.09 156	0.11 210	0.13 205	0.09 189	0.17 161	0.11 204	0.27 280	0.10 170	0.20 216	0.05 98	0.12 243	0.10 185	0.11 177	0.23 250	0.12 182	0.21 245	0.14 251	0.21 266	0.11 216	0.06 146	0.08 181	0.17 205	0.15 204	0.17 196	0.17 183

HH	0.13 184	0.06 101	0.05 101	0.11 194	0.11 210	0.16 238	0.08 171	0.19 226	0.07 104	0.28 299	0.08 124	0.18 188	0.05 98	0.12 243	0.10 185	0.10 130	0.23 250	0.12 182	0.15 165	0.10 176	0.20 242	0.08 118	0.07 170	0.08 181	0.13 141	0.14 184	0.19 232	0.23 250

HanStereo	0.13 184	0.06 101	0.05 101	0.11 194	0.11 210	0.16 238	0.08 171	0.19 226	0.07 104	0.28 299	0.08 124	0.18 188	0.05 98	0.12 243	0.10 185	0.10 130	0.23 250	0.12 182	0.15 165	0.10 176	0.20 242	0.08 118	0.07 170	0.08 181	0.13 141	0.14 184	0.19 232	0.23 250

anonymity	0.13 184	0.06 101	0.05 101	0.09 156	0.10 193	0.09 149	0.07 155	0.18 198	0.08 130	0.28 299	0.12 196	0.19 200	0.06 127	0.09 194	0.09 142	0.13 246	0.23 250	0.12 182	0.17 197	0.15 265	0.19 222	0.10 194	0.09 220	0.07 155	0.19 243	0.18 261	0.19 232	0.19 216

iRaft-Stereo_20w	0.13 184	0.07 124	0.05 101	0.12 206	0.12 224	0.12 196	0.09 189	0.16 150	0.10 188	0.28 299	0.09 145	0.19 200	0.04 71	0.10 210	0.09 142	0.11 177	0.24 269	0.11 149	0.15 165	0.13 240	0.20 242	0.08 118	0.09 220	0.06 115	0.17 205	0.13 157	0.20 244	0.25 261

GLC_STEREO	0.13 184	0.11 212	0.12 249	0.12 206	0.11 210	0.10 173	0.10 207	0.19 226	0.07 104	0.25 249	0.13 209	0.12 112	0.07 156	0.07 152	0.08 103	0.12 225	0.24 269	0.11 149	0.17 197	0.09 147	0.27 317	0.15 274	0.07 170	0.07 155	0.15 178	0.09 88	0.20 244	0.12 127

TRStereo	0.13 184	0.07 124	0.05 101	0.09 156	0.08 146	0.17 247	0.13 239	0.18 198	0.07 104	0.25 249	0.09 145	0.20 216	0.04 71	0.10 210	0.09 142	0.10 130	0.22 239	0.11 149	0.22 252	0.13 240	0.19 222	0.09 159	0.09 220	0.07 155	0.16 192	0.15 204	0.24 274	0.20 225

LMCR-Stereo	0.13 184	0.09 184	0.07 163	0.11 194	0.08 146	0.11 185	0.09 189	0.18 198	0.09 163	0.19 150	0.14 222	0.19 200	0.14 252	0.10 210	0.09 142	0.11 177	0.20 208	0.13 213	0.19 228	0.10 176	0.18 209	0.10 194	0.08 198	0.08 181	0.15 178	0.13 157	0.18 220	0.17 183

TestStereo	0.13 184	0.12 225	0.10 221	0.11 194	0.08 146	0.11 185	0.10 207	0.18 198	0.11 204	0.24 216	0.13 209	0.20 216	0.08 177	0.06 122	0.11 224	0.10 130	0.20 208	0.11 149	0.20 234	0.10 176	0.21 266	0.10 194	0.06 146	0.12 252	0.19 243	0.11 125	0.12 129	0.13 136

CFNet_pseudo	0.13 184	0.11 212	0.11 234	0.14 227	0.11 210	0.12 196	0.11 221	0.19 226	0.12 222	0.24 216	0.14 222	0.16 165	0.15 260	0.08 175	0.09 142	0.10 130	0.16 138	0.13 213	0.13 140	0.08 119	0.15 155	0.08 118	0.08 198	0.09 208	0.15 178	0.14 184	0.19 232	0.20 225

EAI-Stereo	0.13 184	0.07 124	0.04 68	0.10 176	0.10 193	0.10 173	0.09 189	0.17 161	0.10 188	0.26 266	0.11 183	0.20 216	0.05 98	0.10 210	0.10 185	0.11 177	0.23 250	0.12 182	0.18 213	0.12 221	0.19 222	0.08 118	0.08 198	0.08 181	0.16 192	0.14 184	0.15 171	0.20 225

FADNet-RVC-Resample	0.13 184	0.10 198	0.12 249	0.12 206	0.10 193	0.13 205	0.10 207	0.16 150	0.13 231	0.18 137	0.13 209	0.17 171	0.11 215	0.10 210	0.10 185	0.09 100	0.13 103	0.15 252	0.15 165	0.17 282	0.15 155	0.12 238	0.10 236	0.13 262	0.17 205	0.13 157	0.12 129	0.11 114

STTStereo	0.13 184	0.14 251	0.17 290	0.13 219	0.15 255	0.13 205	0.20 277	0.13 126	0.13 231	0.15 109	0.15 236	0.17 171	0.10 205	0.11 224	0.12 240	0.12 225	0.15 124	0.14 238	0.13 140	0.11 200	0.12 103	0.10 194	0.07 170	0.09 208	0.15 178	0.13 157	0.12 129	0.16 171

R-Stereo Train	0.13 184	0.07 124	0.07 163	0.09 156	0.10 193	0.15 227	0.05 105	0.16 150	0.12 222	0.28 299	0.12 196	0.20 216	0.08 177	0.11 224	0.09 142	0.11 177	0.24 269	0.12 182	0.16 181	0.11 200	0.21 266	0.11 216	0.08 198	0.07 155	0.15 178	0.15 204	0.16 182	0.15 157

ADCRef	0.13 184	0.10 198	0.09 202	0.10 176	0.08 146	0.09 149	0.08 171	0.17 161	0.14 240	0.21 170	0.15 236	0.15 145	0.13 237	0.05 104	0.10 185	0.11 177	0.16 138	0.14 238	0.19 228	0.12 221	0.15 155	0.12 238	0.09 220	0.11 236	0.13 141	0.18 261	0.13 143	0.18 200

RAFT-Stereo	0.13 184	0.07 124	0.07 163	0.09 156	0.10 193	0.15 227	0.05 105	0.16 150	0.12 222	0.28 299	0.12 196	0.20 216	0.08 177	0.11 224	0.09 142	0.11 177	0.24 269	0.12 182	0.16 181	0.11 200	0.21 266	0.11 216	0.08 198	0.07 155	0.15 178	0.15 204	0.16 182	0.15 157
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 184	0.08 165	0.06 133	0.09 156	0.12 224	0.10 173	0.08 171	0.17 161	0.11 204	0.27 280	0.09 145	0.20 216	0.06 127	0.12 243	0.10 185	0.11 177	0.24 269	0.12 182	0.19 228	0.16 277	0.21 266	0.11 216	0.07 170	0.08 181	0.17 205	0.14 184	0.17 196	0.18 200

CFNet_RVC	0.13 184	0.12 225	0.10 221	0.14 227	0.11 210	0.14 214	0.09 189	0.17 161	0.09 163	0.19 150	0.13 209	0.21 235	0.09 190	0.09 194	0.10 185	0.13 246	0.18 171	0.13 213	0.15 165	0.11 200	0.16 172	0.08 118	0.06 146	0.09 208	0.15 178	0.12 137	0.16 182	0.17 183

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 184	0.13 238	0.13 258	0.14 227	0.15 255	0.13 205	0.20 277	0.13 126	0.15 248	0.16 115	0.16 247	0.21 235	0.09 190	0.15 274	0.10 185	0.12 225	0.15 124	0.12 182	0.11 109	0.09 147	0.11 88	0.09 159	0.08 198	0.08 181	0.13 141	0.13 157	0.11 119	0.15 157
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.13 184	0.12 225	0.11 234	0.10 176	0.10 193	0.10 173	0.09 189	0.16 150	0.11 204	0.18 137	0.17 256	0.19 200	0.13 237	0.11 224	0.11 224	0.10 130	0.17 152	0.13 213	0.13 140	0.10 176	0.17 195	0.10 194	0.09 220	0.12 252	0.27 299	0.16 229	0.16 182	0.13 136

PWCDC_ROB	0.13 184	0.06 101	0.09 202	0.07 123	0.13 236	0.08 134	0.13 239	0.06 64	0.24 299	0.09 83	0.15 236	0.09 85	0.43 324	0.26 304	0.10 185	0.10 130	0.09 76	0.12 182	0.08 74	0.11 200	0.08 68	0.11 216	0.19 288	0.13 262	0.07 68	0.13 157	0.08 83	0.18 200

DN	0.14 211	0.08 165	0.08 189	0.19 264	0.09 170	0.22 285	0.11 221	0.18 198	0.10 188	0.21 170	0.12 196	0.35 282	0.06 127	0.14 265	0.09 142	0.11 177	0.24 269	0.12 182	0.16 181	0.08 119	0.18 209	0.11 216	0.06 146	0.08 181	0.24 288	0.14 184	0.15 171	0.18 200

IGEV-FE	0.14 211	0.07 124	0.05 101	0.13 219	0.13 236	0.10 173	0.11 221	0.17 161	0.09 163	0.28 299	0.09 145	0.23 251	0.05 98	0.12 243	0.09 142	0.11 177	0.23 250	0.11 149	0.16 181	0.12 221	0.20 242	0.09 159	0.09 220	0.06 115	0.19 243	0.14 184	0.23 265	0.27 271

model_zeroshot	0.14 211	0.09 184	0.06 133	0.10 176	0.10 193	0.14 214	0.08 171	0.20 245	0.12 222	0.28 299	0.08 124	0.21 235	0.06 127	0.11 224	0.09 142	0.12 225	0.26 294	0.13 213	0.27 283	0.11 200	0.20 242	0.13 255	0.11 246	0.09 208	0.17 205	0.17 248	0.18 220	0.18 200

MyStereo04	0.14 211	0.12 225	0.10 221	0.08 135	0.09 170	0.10 173	0.08 171	0.22 266	0.19 278	0.24 216	0.16 247	0.23 251	0.11 215	0.04 88	0.10 185	0.11 177	0.17 152	0.12 182	0.21 245	0.12 221	0.16 172	0.11 216	0.06 146	0.11 236	0.21 269	0.12 137	0.16 182	0.15 157

IGEV_Zeroshot_test	0.14 211	0.07 124	0.05 101	0.13 219	0.13 236	0.10 173	0.11 221	0.17 161	0.09 163	0.28 299	0.09 145	0.23 251	0.05 98	0.12 243	0.09 142	0.11 177	0.23 250	0.11 149	0.16 181	0.12 221	0.20 242	0.09 159	0.09 220	0.06 115	0.19 243	0.14 184	0.23 265	0.27 271

dd	0.14 211	0.12 225	0.07 163	0.25 288	0.10 193	0.19 266	0.09 189	0.17 161	0.08 130	0.17 125	0.08 124	0.33 278	0.08 177	0.06 122	0.10 185	0.11 177	0.24 269	0.11 149	0.25 273	0.09 147	0.15 155	0.09 159	0.06 146	0.09 208	0.17 205	0.13 157	0.18 220	0.15 157

AACVNet	0.14 211	0.13 238	0.10 221	0.13 219	0.13 236	0.14 214	0.10 207	0.19 226	0.11 204	0.22 179	0.17 256	0.13 128	0.10 205	0.09 194	0.11 224	0.11 177	0.21 223	0.13 213	0.17 197	0.12 221	0.16 172	0.11 216	0.11 246	0.11 236	0.17 205	0.13 157	0.14 156	0.16 171

cross-raft	0.14 211	0.08 165	0.07 163	0.08 135	0.10 193	0.12 196	0.08 171	0.17 161	0.13 231	0.27 280	0.11 183	0.21 235	0.05 98	0.11 224	0.13 260	0.14 267	0.22 239	0.11 149	0.23 262	0.13 240	0.23 296	0.09 159	0.06 146	0.08 181	0.22 279	0.17 248	0.14 156	0.15 157

test-1	0.14 211	0.06 101	0.07 163	0.11 194	0.10 193	0.18 255	0.14 245	0.19 226	0.13 231	0.28 299	0.10 170	0.19 200	0.11 215	0.12 243	0.12 240	0.13 246	0.22 239	0.12 182	0.22 252	0.10 176	0.24 303	0.08 118	0.09 220	0.08 181	0.21 269	0.18 261	0.15 171	0.17 183

GEStereo_RVC	0.14 211	0.13 238	0.10 221	0.11 194	0.12 224	0.12 196	0.11 221	0.18 198	0.13 231	0.24 216	0.16 247	0.18 188	0.10 205	0.06 122	0.12 240	0.11 177	0.20 208	0.17 276	0.23 262	0.13 240	0.15 155	0.13 255	0.07 170	0.11 236	0.20 256	0.14 184	0.13 143	0.19 216

sAnonymous2	0.14 211	0.09 184	0.10 221	0.10 176	0.09 170	0.09 149	0.11 221	0.22 266	0.11 204	0.23 199	0.16 247	0.15 145	0.10 205	0.06 122	0.12 240	0.13 246	0.18 171	0.15 252	0.21 245	0.14 251	0.16 172	0.14 262	0.04 97	0.10 224	0.17 205	0.17 248	0.17 196	0.16 171

CroCo_RVC	0.14 211	0.09 184	0.10 221	0.10 176	0.09 170	0.09 149	0.11 221	0.22 266	0.11 204	0.23 199	0.16 247	0.15 145	0.10 205	0.06 122	0.12 240	0.13 246	0.18 171	0.15 252	0.21 245	0.14 251	0.16 172	0.14 262	0.04 97	0.10 224	0.17 205	0.17 248	0.17 196	0.16 171

sCroCo_RVC	0.14 211	0.09 184	0.09 202	0.08 135	0.07 123	0.10 173	0.07 155	0.19 226	0.14 240	0.18 137	0.12 196	0.13 128	0.14 252	0.06 122	0.13 260	0.15 285	0.22 239	0.15 252	0.22 252	0.13 240	0.21 266	0.16 282	0.06 146	0.12 252	0.17 205	0.16 229	0.17 196	0.17 183

XX-Stereo	0.14 211	0.05 78	0.05 101	0.10 176	0.08 146	0.17 247	0.07 155	0.18 198	0.10 188	0.27 280	0.09 145	0.20 216	0.03 49	0.09 194	0.10 185	0.12 225	0.23 250	0.11 149	0.20 234	0.11 200	0.20 242	0.08 118	0.08 198	0.07 155	0.22 279	0.16 229	0.17 196	0.36 298

GES	0.14 211	0.11 212	0.07 163	0.09 156	0.11 210	0.15 227	0.09 189	0.20 245	0.09 163	0.23 199	0.12 196	0.17 171	0.11 215	0.14 265	0.10 185	0.10 130	0.23 250	0.14 238	0.24 268	0.14 251	0.17 195	0.17 286	0.11 246	0.09 208	0.15 178	0.14 184	0.21 258	0.20 225

psm_up	0.14 211	0.11 212	0.13 258	0.15 239	0.12 224	0.14 214	0.11 221	0.20 245	0.16 253	0.19 150	0.12 196	0.15 145	0.17 269	0.10 210	0.12 240	0.12 225	0.19 191	0.13 213	0.17 197	0.11 200	0.15 155	0.09 159	0.10 236	0.16 283	0.18 228	0.16 229	0.17 196	0.20 225

FADNet-RVC	0.14 211	0.13 238	0.10 221	0.18 257	0.11 210	0.14 214	0.09 189	0.21 257	0.09 163	0.19 150	0.17 256	0.17 171	0.12 224	0.11 224	0.14 275	0.15 285	0.18 171	0.13 213	0.18 213	0.15 265	0.12 103	0.12 238	0.12 257	0.11 236	0.20 256	0.16 229	0.14 156	0.14 146

RTSC	0.14 211	0.11 212	0.10 221	0.12 206	0.11 210	0.12 196	0.10 207	0.16 150	0.13 231	0.18 137	0.13 209	0.15 145	0.13 237	0.08 175	0.11 224	0.13 246	0.20 208	0.13 213	0.21 245	0.12 221	0.16 172	0.12 238	0.07 170	0.10 224	0.16 192	0.16 229	0.21 258	0.32 291

ADCL	0.14 211	0.12 225	0.11 234	0.13 219	0.11 210	0.14 214	0.10 207	0.17 161	0.15 248	0.22 179	0.16 247	0.21 235	0.12 224	0.09 194	0.10 185	0.11 177	0.16 138	0.13 213	0.17 197	0.12 221	0.18 209	0.13 255	0.11 246	0.11 236	0.16 192	0.15 204	0.16 182	0.16 171

DeepPruner_ROB	0.14 211	0.13 238	0.11 234	0.12 206	0.11 210	0.10 173	0.09 189	0.17 161	0.12 222	0.21 170	0.18 271	0.15 145	0.13 237	0.08 175	0.12 240	0.11 177	0.19 191	0.15 252	0.19 228	0.11 200	0.17 195	0.14 262	0.10 236	0.11 236	0.17 205	0.16 229	0.17 196	0.19 216

MLCV	0.14 211	0.11 212	0.09 202	0.16 244	0.12 224	0.14 214	0.11 221	0.21 257	0.10 188	0.24 216	0.13 209	0.21 235	0.14 252	0.08 175	0.09 142	0.10 130	0.19 191	0.11 149	0.19 228	0.09 147	0.17 195	0.08 118	0.10 236	0.09 208	0.16 192	0.13 157	0.16 182	0.19 216

HSM	0.14 211	0.12 225	0.09 202	0.14 227	0.13 236	0.12 196	0.10 207	0.18 198	0.10 188	0.23 199	0.15 236	0.18 188	0.14 252	0.08 175	0.10 185	0.10 130	0.21 223	0.12 182	0.17 197	0.12 221	0.18 209	0.10 194	0.07 170	0.08 181	0.17 205	0.15 204	0.17 196	0.18 200

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 233	0.07 124	0.05 101	0.12 206	0.12 224	0.15 227	0.09 189	0.17 161	0.12 222	0.29 313	0.09 145	0.22 248	0.05 98	0.12 243	0.11 224	0.11 177	0.26 294	0.12 182	0.33 300	0.11 200	0.20 242	0.12 238	0.08 198	0.06 115	0.21 269	0.18 261	0.20 244	0.32 291

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 233	0.07 124	0.05 101	0.14 227	0.12 224	0.15 227	0.10 207	0.18 198	0.08 130	0.26 266	0.08 124	0.19 200	0.08 177	0.11 224	0.10 185	0.12 225	0.26 294	0.13 213	0.26 278	0.11 200	0.20 242	0.10 194	0.08 198	0.07 155	0.20 256	0.18 261	0.19 232	0.31 287

EKT-Stereo	0.15 233	0.10 198	0.07 163	0.13 219	0.12 224	0.16 238	0.17 265	0.18 198	0.11 204	0.26 266	0.17 256	0.17 171	0.07 156	0.11 224	0.09 142	0.11 177	0.24 269	0.15 252	0.23 262	0.12 221	0.24 303	0.10 194	0.07 170	0.08 181	0.20 256	0.15 204	0.17 196	0.18 200

LoS	0.15 233	0.10 198	0.08 189	0.10 176	0.11 210	0.09 149	0.07 155	0.50 335	0.05 53	0.32 318	0.36 330	0.36 285	0.06 127	0.09 194	0.09 142	0.10 130	0.20 208	0.09 110	0.14 153	0.11 200	0.21 266	0.09 159	0.07 170	0.07 155	0.17 205	0.11 125	0.20 244	0.21 242
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 233	0.12 225	0.10 221	0.14 227	0.12 224	0.16 238	0.10 207	0.19 226	0.15 248	0.26 266	0.12 196	0.20 216	0.12 224	0.09 194	0.11 224	0.12 225	0.23 250	0.12 182	0.23 262	0.09 147	0.19 222	0.10 194	0.07 170	0.09 208	0.23 286	0.14 184	0.19 232	0.22 245
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 233	0.13 238	0.09 202	0.18 257	0.17 266	0.16 238	0.19 275	0.15 141	0.11 204	0.16 115	0.14 222	0.15 145	0.05 98	0.45 325	0.09 142	0.10 130	0.17 152	0.12 182	0.14 153	0.09 147	0.17 195	0.09 159	0.28 326	0.07 155	0.17 205	0.15 204	0.12 129	0.13 136

SACVNet	0.15 233	0.14 251	0.13 258	0.16 244	0.13 236	0.14 214	0.12 233	0.19 226	0.17 263	0.19 150	0.17 256	0.14 140	0.07 156	0.14 265	0.13 260	0.13 246	0.19 191	0.16 263	0.20 234	0.13 240	0.16 172	0.14 262	0.12 257	0.13 262	0.20 256	0.18 261	0.19 232	0.17 183

GANet-ADL	0.15 233	0.12 225	0.09 202	0.14 227	0.12 224	0.16 238	0.12 233	0.20 245	0.10 188	0.25 249	0.15 236	0.22 248	0.12 224	0.21 296	0.09 142	0.11 177	0.25 286	0.14 238	0.20 234	0.14 251	0.19 222	0.09 159	0.08 198	0.10 224	0.17 205	0.15 204	0.20 244	0.17 183

ICVP	0.15 233	0.13 238	0.14 269	0.12 206	0.12 224	0.13 205	0.10 207	0.17 161	0.12 222	0.17 125	0.13 209	0.18 188	0.12 224	0.09 194	0.12 240	0.13 246	0.18 171	0.15 252	0.15 165	0.14 251	0.17 195	0.13 255	0.20 291	0.11 236	0.19 243	0.19 274	0.17 196	0.16 171
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 233	0.12 225	0.12 249	0.16 244	0.14 247	0.17 247	0.14 245	0.20 245	0.13 231	0.22 179	0.14 222	0.19 200	0.18 271	0.12 243	0.10 185	0.12 225	0.18 171	0.13 213	0.17 197	0.12 221	0.16 172	0.11 216	0.09 220	0.10 224	0.19 243	0.20 278	0.19 232	0.27 271

APVNet	0.15 233	0.13 238	0.11 234	0.14 227	0.16 258	0.14 214	0.13 239	0.19 226	0.11 204	0.14 102	0.13 209	0.17 171	0.09 190	0.16 277	0.15 285	0.15 285	0.21 223	0.14 238	0.22 252	0.15 265	0.15 155	0.12 238	0.07 170	0.12 252	0.16 192	0.15 204	0.19 232	0.17 183

AF-Net	0.15 233	0.13 238	0.13 258	0.14 227	0.18 273	0.15 227	0.14 245	0.17 161	0.16 253	0.17 125	0.21 290	0.18 188	0.12 224	0.10 210	0.17 296	0.16 293	0.13 103	0.14 238	0.15 165	0.11 200	0.11 88	0.10 194	0.13 264	0.10 224	0.14 165	0.15 204	0.20 244	0.14 146

RP	0.15 233	0.14 251	0.15 276	0.17 252	0.14 247	0.17 247	0.16 256	0.19 226	0.17 263	0.14 102	0.16 247	0.16 165	0.15 260	0.11 224	0.13 260	0.12 225	0.15 124	0.12 182	0.15 165	0.12 221	0.12 103	0.12 238	0.10 236	0.12 252	0.17 205	0.15 204	0.20 244	0.18 200

Nwc_Net	0.15 233	0.13 238	0.13 258	0.14 227	0.18 273	0.15 227	0.14 245	0.17 161	0.16 253	0.17 125	0.21 290	0.18 188	0.12 224	0.10 210	0.17 296	0.16 293	0.13 103	0.14 238	0.15 165	0.11 200	0.11 88	0.10 194	0.13 264	0.10 224	0.14 165	0.15 204	0.20 244	0.14 146

HSM-Net_RVC	0.15 233	0.12 225	0.10 221	0.17 252	0.13 236	0.14 214	0.10 207	0.18 198	0.14 240	0.25 249	0.18 271	0.28 268	0.16 265	0.11 224	0.11 224	0.11 177	0.19 191	0.13 213	0.16 181	0.11 200	0.17 195	0.11 216	0.08 198	0.11 236	0.19 243	0.16 229	0.23 265	0.24 255
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 233	0.17 275	0.12 249	0.16 244	0.14 247	0.17 247	0.11 221	0.17 161	0.12 222	0.20 159	0.13 209	0.28 268	0.12 224	0.10 210	0.11 224	0.13 246	0.18 171	0.13 213	0.17 197	0.12 221	0.16 172	0.09 159	0.10 236	0.11 236	0.18 228	0.15 204	0.17 196	0.19 216

NVstereo2D	0.15 233	0.11 212	0.11 234	0.19 264	0.14 247	0.21 282	0.24 297	0.13 126	0.11 204	0.16 115	0.14 222	0.10 93	0.07 156	0.39 324	0.11 224	0.11 177	0.21 223	0.14 238	0.15 165	0.10 176	0.12 103	0.08 118	0.24 304	0.08 181	0.14 165	0.12 137	0.14 156	0.12 127

DNS	0.16 250	0.08 165	0.07 163	0.12 206	0.07 123	0.20 272	0.09 189	0.20 245	0.07 104	0.22 179	0.11 183	1.23 344	0.07 156	0.09 194	0.08 103	0.10 130	0.21 223	0.11 149	0.18 213	0.09 147	0.16 172	0.06 82	0.05 124	0.08 181	0.18 228	0.16 229	0.17 196	0.20 225

FADNet	0.16 250	0.15 259	0.10 221	0.20 269	0.10 193	0.19 266	0.13 239	0.20 245	0.13 231	0.22 179	0.24 305	0.17 171	0.14 252	0.12 243	0.17 296	0.16 293	0.16 138	0.14 238	0.23 262	0.20 297	0.16 172	0.12 238	0.11 246	0.11 236	0.21 269	0.18 261	0.16 182	0.15 157

stereogan	0.16 250	0.15 259	0.15 276	0.16 244	0.18 273	0.18 255	0.16 256	0.20 245	0.19 278	0.14 102	0.16 247	0.20 216	0.18 271	0.13 259	0.14 275	0.13 246	0.16 138	0.14 238	0.17 197	0.14 251	0.14 138	0.12 238	0.13 264	0.13 262	0.16 192	0.16 229	0.23 265	0.18 200

iResNet	0.16 250	0.11 212	0.09 202	0.15 239	0.13 236	0.17 247	0.12 233	0.21 257	0.14 240	0.25 249	0.13 209	0.35 282	0.32 309	0.08 175	0.10 185	0.11 177	0.20 208	0.12 182	0.25 273	0.14 251	0.18 209	0.11 216	0.12 257	0.13 262	0.18 228	0.14 184	0.20 244	0.18 200

GwcNet-ADL	0.17 254	0.12 225	0.11 234	0.19 264	0.14 247	0.17 247	0.14 245	0.21 257	0.14 240	0.24 216	0.17 256	0.32 277	0.16 265	0.19 289	0.11 224	0.14 267	0.22 239	0.15 252	0.23 262	0.13 240	0.18 209	0.11 216	0.05 124	0.10 224	0.18 228	0.15 204	0.19 232	0.21 242

NCC-stereo	0.17 254	0.16 267	0.16 282	0.16 244	0.17 266	0.18 255	0.18 268	0.19 226	0.20 289	0.16 115	0.19 280	0.21 235	0.21 278	0.12 243	0.20 309	0.18 307	0.18 171	0.19 292	0.18 213	0.15 265	0.15 155	0.15 274	0.15 271	0.12 252	0.18 228	0.17 248	0.24 274	0.20 225

Abc-Net	0.17 254	0.16 267	0.16 282	0.16 244	0.17 266	0.18 255	0.18 268	0.19 226	0.20 289	0.16 115	0.19 280	0.21 235	0.21 278	0.12 243	0.20 309	0.18 307	0.18 171	0.19 292	0.18 213	0.15 265	0.15 155	0.15 274	0.15 271	0.12 252	0.18 228	0.17 248	0.24 274	0.20 225
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.17 254	0.19 284	0.17 290	0.23 279	0.18 273	0.18 255	0.16 256	0.22 266	0.13 231	0.23 199	0.20 285	0.44 294	0.08 177	0.11 224	0.12 240	0.10 130	0.13 103	0.13 213	0.26 278	0.11 200	0.11 88	0.07 101	0.18 283	0.15 275	0.17 205	0.21 283	0.13 143	0.20 225

NCCL2	0.17 254	0.17 275	0.16 282	0.13 219	0.13 236	0.13 205	0.12 233	0.21 257	0.17 263	0.22 179	0.15 236	0.23 251	0.13 237	0.09 194	0.15 285	0.16 293	0.18 171	0.17 276	0.19 228	0.17 282	0.21 266	0.17 286	0.11 246	0.16 283	0.25 293	0.26 317	0.20 244	0.24 255

ITSA-stereo	0.18 259	0.14 251	0.11 234	0.26 290	0.16 258	0.18 255	0.16 256	0.25 284	0.17 263	0.25 249	0.17 256	0.33 278	0.24 286	0.16 277	0.11 224	0.11 177	0.21 223	0.15 252	0.22 252	0.10 176	0.19 222	0.11 216	0.15 271	0.11 236	0.22 279	0.15 204	0.20 244	0.23 250

dad	0.18 259	0.16 267	0.11 234	0.36 303	0.16 258	0.24 292	0.21 288	0.24 280	0.09 163	0.22 179	0.11 183	0.38 288	0.11 215	0.08 175	0.12 240	0.10 130	0.27 305	0.12 182	0.29 290	0.10 176	0.19 222	0.12 238	0.08 198	0.13 262	0.18 228	0.14 184	0.31 298	0.22 245

PSMNet-ADL	0.18 259	0.13 238	0.13 258	0.16 244	0.14 247	0.17 247	0.16 256	0.20 245	0.21 295	0.27 280	0.19 280	0.29 274	0.25 289	0.18 284	0.14 275	0.14 267	0.23 250	0.14 238	0.22 252	0.14 251	0.19 222	0.11 216	0.10 236	0.11 236	0.20 256	0.15 204	0.23 265	0.19 216

Anonymous3	0.18 259	0.15 259	0.11 234	0.15 239	0.10 193	0.14 214	0.11 221	0.22 266	0.19 278	0.27 280	0.15 236	0.27 266	0.12 224	0.13 259	0.25 316	0.17 300	0.23 250	0.18 287	0.26 278	0.17 282	0.24 303	0.20 307	0.09 220	0.10 224	0.21 269	0.20 278	0.22 263	0.20 225

FADNet_RVC	0.18 259	0.14 251	0.13 258	0.20 269	0.15 255	0.14 214	0.13 239	0.24 280	0.14 240	0.24 216	0.17 256	0.27 266	0.21 278	0.14 265	0.14 275	0.12 225	0.19 191	0.17 276	0.31 295	0.15 265	0.19 222	0.14 262	0.11 246	0.14 271	0.20 256	0.21 283	0.18 220	0.22 245

XPNet_ROB	0.18 259	0.21 292	0.14 269	0.15 239	0.16 258	0.15 227	0.15 251	0.15 141	0.14 240	0.19 150	0.18 271	0.49 301	0.13 237	0.11 224	0.13 260	0.14 267	0.25 286	0.16 263	0.18 213	0.14 251	0.17 195	0.18 295	0.13 264	0.13 262	0.17 205	0.17 248	0.31 298	0.29 279

DDVS	0.19 265	0.15 259	0.13 258	0.18 257	0.18 273	0.19 266	0.20 277	0.20 245	0.16 253	0.25 249	0.21 290	0.39 291	0.27 297	0.13 259	0.12 240	0.14 267	0.26 294	0.19 292	0.28 288	0.15 265	0.18 209	0.16 282	0.10 236	0.14 271	0.19 243	0.15 204	0.22 263	0.25 261

DAS	0.19 265	0.11 212	0.09 202	0.24 285	0.19 280	0.18 255	0.20 277	0.23 274	0.18 269	0.24 216	0.14 222	0.38 288	0.21 278	0.09 194	0.12 240	0.11 177	0.25 286	0.16 263	0.22 252	0.15 265	0.20 242	0.14 262	0.18 283	0.13 262	0.19 243	0.17 248	0.23 265	0.29 279

SepStereo	0.19 265	0.11 212	0.09 202	0.24 285	0.19 280	0.18 255	0.20 277	0.23 274	0.18 269	0.24 216	0.14 222	0.38 288	0.21 278	0.09 194	0.12 240	0.11 177	0.25 286	0.16 263	0.22 252	0.15 265	0.20 242	0.14 262	0.18 283	0.13 262	0.19 243	0.17 248	0.23 265	0.29 279

RGC	0.19 265	0.17 275	0.17 290	0.19 264	0.20 285	0.20 272	0.15 251	0.22 266	0.26 309	0.17 125	0.20 285	0.21 235	0.24 286	0.15 274	0.23 313	0.18 307	0.18 171	0.16 263	0.18 213	0.16 277	0.17 195	0.13 255	0.12 257	0.15 275	0.20 256	0.21 283	0.23 265	0.24 255

PA-Net	0.19 265	0.21 292	0.25 315	0.14 227	0.20 285	0.18 255	0.20 277	0.21 257	0.19 278	0.18 137	0.14 222	0.17 171	0.21 278	0.26 304	0.16 290	0.18 307	0.15 124	0.19 292	0.13 140	0.17 282	0.14 138	0.15 274	0.10 236	0.16 283	0.17 205	0.25 310	0.17 196	0.35 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 265	0.20 287	0.19 300	0.20 269	0.20 285	0.16 238	0.15 251	0.27 290	0.19 278	0.23 199	0.18 271	0.47 300	0.16 265	0.11 224	0.13 260	0.12 225	0.15 124	0.14 238	0.21 245	0.19 293	0.13 122	0.10 194	0.09 220	0.20 294	0.24 288	0.21 283	0.26 285	0.28 277

SGM-Forest	0.19 265	0.18 281	0.16 282	0.23 279	0.18 273	0.20 272	0.18 268	0.23 274	0.17 263	0.20 159	0.15 236	0.23 251	0.18 271	0.22 297	0.17 296	0.18 307	0.19 191	0.17 276	0.18 213	0.15 265	0.17 195	0.18 295	0.25 306	0.18 291	0.22 279	0.18 261	0.25 280	0.24 255
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 265	0.14 251	0.11 234	0.18 257	0.13 236	0.19 266	0.16 256	0.20 245	0.18 269	0.26 266	0.14 222	0.35 282	0.25 289	0.09 194	0.09 142	0.11 177	0.25 286	0.14 238	0.24 268	0.14 251	0.22 285	0.14 262	0.11 246	0.11 236	0.21 269	0.18 261	0.39 316	0.45 317

DCVSM-stereo	0.20 273	0.15 259	0.11 234	0.24 285	0.18 273	0.26 296	0.21 288	0.23 274	0.16 253	0.24 216	0.19 280	0.49 301	0.27 297	0.13 259	0.10 185	0.12 225	0.24 269	0.16 263	0.24 268	0.15 265	0.19 222	0.14 262	0.22 295	0.11 236	0.18 228	0.15 204	0.24 274	0.28 277

SFCPSM	0.20 273	0.15 259	0.12 249	0.22 275	0.16 258	0.20 272	0.18 268	0.22 266	0.20 289	0.26 266	0.24 305	0.34 281	0.33 312	0.14 265	0.12 240	0.12 225	0.24 269	0.16 263	0.32 297	0.19 293	0.19 222	0.13 255	0.14 269	0.12 252	0.21 269	0.17 248	0.20 244	0.25 261

RTS	0.20 273	0.16 267	0.14 269	0.17 252	0.14 247	0.20 272	0.15 251	0.23 274	0.26 309	0.15 109	0.14 222	0.14 140	0.20 276	0.11 224	0.13 260	0.15 285	0.24 269	0.17 276	0.34 303	0.24 311	0.22 285	0.15 274	0.09 220	0.15 275	0.28 306	0.27 321	0.28 291	0.55 327

RTSA	0.20 273	0.16 267	0.14 269	0.17 252	0.14 247	0.20 272	0.15 251	0.23 274	0.26 309	0.15 109	0.14 222	0.14 140	0.20 276	0.11 224	0.13 260	0.15 285	0.24 269	0.17 276	0.34 303	0.24 311	0.22 285	0.15 274	0.09 220	0.15 275	0.28 306	0.27 321	0.28 291	0.55 327

AnyNet_C32	0.20 273	0.16 267	0.15 276	0.17 252	0.17 266	0.19 266	0.16 256	0.25 284	0.22 296	0.25 249	0.23 302	0.23 251	0.18 271	0.14 265	0.19 306	0.18 307	0.28 312	0.22 308	0.29 290	0.18 289	0.27 317	0.21 312	0.16 275	0.17 288	0.22 279	0.20 278	0.21 258	0.23 250

ccs_rob	0.20 273	0.15 259	0.11 234	0.26 290	0.16 258	0.26 296	0.20 277	0.22 266	0.16 253	0.25 249	0.24 305	0.57 310	0.24 286	0.17 279	0.12 240	0.13 246	0.23 250	0.15 252	0.21 245	0.15 265	0.21 266	0.11 216	0.12 257	0.11 236	0.20 256	0.16 229	0.18 220	0.24 255

HBP-ISP	0.21 279	0.16 267	0.12 249	0.26 290	0.22 291	0.22 285	0.17 265	0.29 299	0.18 269	0.27 280	0.18 271	0.21 235	0.12 224	0.28 310	0.10 185	0.14 267	0.26 294	0.19 292	0.20 234	0.12 221	0.22 285	0.23 319	0.26 311	0.23 301	0.24 288	0.24 304	0.23 265	0.26 267

SHD	0.21 279	0.17 275	0.20 303	0.18 257	0.16 258	0.18 255	0.20 277	0.26 287	0.16 253	0.27 280	0.18 271	0.23 251	0.31 306	0.17 279	0.14 275	0.14 267	0.19 191	0.17 276	0.32 297	0.17 282	0.20 242	0.17 286	0.16 275	0.16 283	0.23 286	0.28 324	0.25 280	0.43 313

ADCMid	0.21 279	0.18 281	0.17 290	0.18 257	0.19 280	0.20 272	0.16 256	0.29 299	0.25 304	0.24 216	0.19 280	0.36 285	0.21 278	0.12 243	0.16 290	0.16 293	0.25 286	0.18 287	0.37 308	0.19 293	0.24 303	0.18 295	0.17 281	0.15 275	0.24 288	0.20 278	0.25 280	0.29 279

CBMV_ROB	0.21 279	0.14 251	0.15 276	0.26 290	0.22 291	0.21 282	0.22 290	0.28 293	0.17 263	0.26 266	0.17 256	0.28 268	0.17 269	0.26 304	0.11 224	0.12 225	0.26 294	0.17 276	0.18 213	0.16 277	0.21 266	0.19 303	0.26 311	0.20 294	0.24 288	0.25 310	0.25 280	0.33 294

NOSS_ROB	0.21 279	0.14 251	0.15 276	0.20 269	0.19 280	0.20 272	0.22 290	0.29 299	0.18 269	0.25 249	0.15 236	0.21 235	0.13 237	0.27 309	0.13 260	0.14 267	0.26 294	0.21 302	0.22 252	0.17 282	0.23 296	0.22 316	0.26 311	0.24 309	0.26 296	0.22 291	0.24 274	0.26 267

ADCPNet	0.22 284	0.17 275	0.16 282	0.20 269	0.19 280	0.20 272	0.18 268	0.27 290	0.23 298	0.26 266	0.22 297	0.26 265	0.28 299	0.15 274	0.16 290	0.17 300	0.24 269	0.17 276	0.32 297	0.23 308	0.24 303	0.19 303	0.17 281	0.21 297	0.25 293	0.22 291	0.27 288	0.33 294

MDST_ROB	0.22 284	0.27 312	0.14 269	0.47 319	0.24 298	0.36 313	0.20 277	0.24 280	0.16 253	0.26 266	0.14 222	0.28 268	0.25 289	0.11 224	0.11 224	0.12 225	0.21 223	0.12 182	0.17 197	0.12 221	0.19 222	0.10 194	0.11 246	0.12 252	0.34 323	0.23 298	0.56 332	0.31 287

ETE_ROB	0.22 284	0.23 299	0.15 276	0.20 269	0.16 258	0.19 266	0.17 265	0.18 198	0.19 278	0.22 179	0.22 297	0.65 314	0.16 265	0.14 265	0.14 275	0.14 267	0.30 316	0.19 292	0.24 268	0.19 293	0.21 266	0.18 295	0.16 275	0.15 275	0.22 279	0.28 324	0.41 321	0.26 267

LALA_ROB	0.22 284	0.25 305	0.16 282	0.19 264	0.17 266	0.22 285	0.16 256	0.17 161	0.19 278	0.24 216	0.21 290	0.64 312	0.15 260	0.13 259	0.23 313	0.17 300	0.27 305	0.22 308	0.22 252	0.18 289	0.20 242	0.20 307	0.14 269	0.15 275	0.20 256	0.22 291	0.35 307	0.25 261

PWC_ROB	0.22 284	0.20 287	0.14 269	0.18 257	0.17 266	0.16 238	0.20 277	0.21 257	0.26 309	0.15 109	0.20 285	0.28 268	0.62 336	0.13 259	0.12 240	0.13 246	0.27 305	0.18 287	0.36 307	0.18 289	0.22 285	0.17 286	0.16 275	0.24 309	0.19 243	0.18 261	0.24 274	0.43 313

CBMV	0.22 284	0.18 281	0.17 290	0.23 279	0.21 288	0.20 272	0.18 268	0.27 290	0.19 278	0.28 299	0.11 183	0.29 274	0.13 237	0.24 299	0.13 260	0.14 267	0.24 269	0.18 287	0.20 234	0.16 277	0.21 266	0.18 295	0.24 304	0.23 301	0.26 296	0.22 291	0.35 307	0.40 307
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 290	0.22 295	0.16 282	0.37 305	0.24 298	0.32 305	0.24 297	0.28 293	0.20 289	0.23 199	0.17 256	0.51 306	0.25 289	0.20 294	0.12 240	0.13 246	0.23 250	0.16 263	0.24 268	0.14 251	0.19 222	0.16 282	0.21 294	0.16 283	0.35 324	0.24 304	0.51 326	0.35 296

ACV-stereo	0.25 291	0.15 259	0.13 258	0.22 275	0.17 266	0.28 299	0.24 297	0.21 257	0.20 289	0.24 216	0.21 290	0.28 268	0.36 316	0.18 284	0.13 260	0.12 225	0.34 323	0.20 298	1.12 349	0.25 313	0.26 315	0.17 286	0.29 329	0.18 291	0.19 243	0.16 229	0.25 280	0.29 279

FCDSN-DC	0.25 291	0.25 305	0.25 315	0.28 299	0.26 304	0.26 296	0.34 310	0.28 293	0.18 269	0.20 159	0.17 256	0.20 216	0.12 224	0.29 312	0.26 318	0.26 322	0.29 313	0.28 324	0.27 283	0.21 299	0.25 311	0.25 322	0.26 311	0.32 327	0.26 296	0.24 304	0.26 285	0.27 271
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 291	0.25 305	0.20 303	0.29 300	0.22 291	0.22 285	0.23 294	0.36 317	0.27 314	0.36 330	0.22 297	0.45 295	0.32 309	0.19 289	0.17 296	0.17 300	0.17 152	0.16 263	0.29 290	0.14 251	0.20 242	0.18 295	0.27 324	0.23 301	0.29 308	0.25 310	0.33 303	0.31 287

SGM_RVC	0.25 291	0.24 302	0.17 290	0.39 313	0.27 306	0.34 311	0.26 303	0.28 293	0.19 278	0.25 249	0.18 271	0.42 292	0.30 303	0.17 279	0.12 240	0.13 246	0.23 250	0.15 252	0.25 273	0.13 240	0.19 222	0.15 274	0.19 288	0.17 288	0.33 320	0.22 291	0.55 331	0.43 313
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 295	0.20 287	0.12 249	0.37 305	0.30 314	0.40 319	0.47 325	0.20 245	0.16 253	0.16 115	0.25 311	0.16 165	0.08 177	1.63 342	0.13 260	0.14 267	0.21 223	0.14 238	0.25 273	0.13 240	0.18 209	0.12 238	0.25 306	0.15 275	0.17 205	0.18 261	0.18 220	0.22 245

UDG	0.26 295	0.20 287	0.13 258	0.38 310	0.31 315	0.38 317	0.51 328	0.19 226	0.16 253	0.19 150	0.23 302	0.17 171	0.09 190	1.45 338	0.14 275	0.13 246	0.27 305	0.16 263	0.26 278	0.13 240	0.21 266	0.13 255	0.25 306	0.12 252	0.20 256	0.20 278	0.20 244	0.19 216

FAT-Stereo	0.26 295	0.19 284	0.17 290	0.38 310	0.36 319	0.30 301	0.25 302	0.26 287	0.18 269	0.27 280	0.25 311	0.33 278	0.36 316	0.26 304	0.16 290	0.15 285	0.26 294	0.23 311	0.33 300	0.21 299	0.22 285	0.19 303	0.22 295	0.22 299	0.21 269	0.22 291	0.32 300	0.42 310

GANetREF_RVC	0.26 295	0.26 308	0.30 324	0.23 279	0.23 295	0.23 291	0.24 297	0.35 314	0.33 327	0.32 318	0.17 256	0.50 304	0.38 320	0.12 243	0.20 309	0.17 300	0.19 191	0.21 302	0.35 306	0.21 299	0.23 296	0.15 274	0.22 295	0.29 322	0.27 299	0.21 283	0.36 311	0.31 287
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
FBW_ROB	0.26 295	0.26 308	0.25 315	0.37 305	0.25 301	0.32 305	0.20 277	0.21 257	0.18 269	0.27 280	0.20 285	0.45 295	0.31 306	0.26 304	0.20 309	0.20 317	0.27 305	0.17 276	0.51 321	0.14 251	0.21 266	0.14 262	0.16 275	0.28 319	0.21 269	0.19 274	0.33 303	0.55 327

CSAN	0.26 295	0.31 319	0.30 324	0.26 290	0.23 295	0.21 282	0.18 268	0.28 293	0.36 331	0.35 329	0.24 305	0.51 306	0.26 294	0.14 265	0.18 303	0.17 300	0.19 191	0.20 298	0.26 278	0.25 313	0.22 285	0.20 307	0.18 283	0.27 315	0.30 311	0.23 298	0.38 315	0.38 300

FC-DCNN v2	0.27 301	0.28 314	0.27 320	0.37 305	0.28 307	0.32 305	0.38 316	0.33 311	0.19 278	0.22 179	0.18 271	0.23 251	0.13 237	0.29 312	0.26 318	0.26 322	0.29 313	0.27 320	0.29 290	0.21 299	0.25 311	0.25 322	0.26 311	0.31 324	0.31 313	0.26 317	0.30 295	0.30 285

FC-DCNN	0.27 301	0.28 314	0.26 318	0.36 303	0.28 307	0.32 305	0.37 312	0.32 307	0.19 278	0.22 179	0.18 271	0.23 251	0.13 237	0.29 312	0.26 318	0.26 322	0.29 313	0.27 320	0.28 288	0.21 299	0.25 311	0.25 322	0.26 311	0.31 324	0.30 311	0.25 310	0.29 293	0.30 285

XQC	0.28 303	0.30 318	0.26 318	0.37 305	0.28 307	0.37 315	0.37 312	0.40 326	0.30 321	0.32 318	0.20 285	0.45 295	0.28 299	0.31 318	0.14 275	0.14 267	0.20 208	0.21 302	0.33 300	0.23 308	0.22 285	0.20 307	0.23 300	0.24 309	0.32 318	0.25 310	0.44 323	0.32 291

ADCS	0.28 303	0.22 295	0.21 309	0.26 290	0.24 298	0.25 293	0.23 294	0.36 317	0.30 321	0.23 199	0.27 316	0.46 299	0.35 315	0.20 294	0.19 306	0.18 307	0.32 318	0.24 314	0.48 318	0.28 319	0.36 330	0.28 328	0.19 288	0.23 301	0.31 313	0.25 310	0.30 295	0.41 309

CC-Net-ROB	0.28 303	0.40 324	0.28 321	0.56 324	0.44 325	0.41 320	0.38 316	0.32 307	0.20 289	0.33 322	0.28 319	0.68 317	0.10 205	0.32 322	0.19 306	0.13 246	0.14 117	0.16 263	0.39 310	0.18 289	0.15 155	0.09 159	0.23 300	0.24 309	0.21 269	0.21 283	0.19 232	0.29 279

G-Net	0.29 306	0.24 302	0.19 300	0.23 279	0.21 288	0.36 313	0.23 294	0.30 302	0.27 314	0.33 322	0.32 328	0.93 337	0.25 289	0.18 284	0.18 303	0.18 307	0.26 294	0.21 302	0.43 314	0.31 327	0.26 315	0.17 286	0.18 283	0.18 291	0.27 299	0.23 298	0.40 320	0.42 310

S-Stereo	0.30 307	0.22 295	0.17 290	0.41 315	0.39 321	0.41 320	0.37 312	0.25 284	0.25 304	0.26 266	0.44 334	0.54 309	0.36 316	0.24 299	0.16 290	0.14 267	0.27 305	0.27 320	0.34 303	0.28 319	0.23 296	0.22 316	0.53 335	0.23 301	0.22 279	0.19 274	0.27 288	0.38 300

SANet	0.30 307	0.21 292	0.21 309	0.25 288	0.21 288	0.31 303	0.22 290	0.30 302	0.31 324	0.27 280	0.26 313	1.39 348	0.38 320	0.22 297	0.14 275	0.14 267	0.26 294	0.21 302	0.30 294	0.21 299	0.24 303	0.20 307	0.31 331	0.23 301	0.33 320	0.24 304	0.35 307	0.48 319

MeshStereo	0.30 307	0.26 308	0.20 303	0.49 321	0.36 319	0.35 312	0.26 303	0.32 307	0.28 317	0.30 315	0.27 316	0.61 311	0.47 327	0.18 284	0.12 240	0.14 267	0.26 294	0.17 276	0.27 283	0.17 282	0.27 317	0.21 312	0.25 306	0.20 294	0.36 326	0.28 324	0.54 330	0.49 321
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_RVC	0.31 310	0.29 317	0.21 309	0.33 301	0.28 307	0.31 303	0.29 307	0.37 320	0.24 299	0.46 339	0.30 324	0.50 304	0.32 309	0.25 301	0.27 321	0.24 319	0.18 171	0.23 311	0.58 323	0.28 319	0.24 303	0.27 327	0.22 295	0.27 315	0.31 313	0.25 310	0.37 312	0.50 322

edge stereo	0.31 310	0.23 299	0.20 303	0.41 315	0.35 317	0.42 322	0.39 319	0.38 322	0.22 296	0.23 199	0.38 331	0.69 318	0.33 312	0.30 316	0.15 285	0.16 293	0.31 317	0.21 302	0.42 312	0.21 299	0.23 296	0.17 286	0.25 306	0.22 299	0.27 299	0.23 298	0.39 316	0.55 327

AnyNet_C01	0.31 310	0.22 295	0.20 303	0.22 275	0.26 304	0.25 293	0.24 297	0.37 320	0.37 332	0.26 266	0.28 319	0.49 301	0.33 312	0.18 284	0.28 323	0.21 318	0.38 331	0.32 329	0.64 325	0.32 330	0.39 333	0.31 335	0.26 311	0.25 313	0.33 320	0.32 329	0.34 305	0.44 316

DGSMNet	0.34 313	0.28 314	0.23 313	0.40 314	0.33 316	0.37 315	0.37 312	0.28 293	0.25 304	0.25 249	0.50 339	0.45 295	0.31 306	0.25 301	0.23 313	0.19 316	0.51 341	0.32 329	0.72 332	0.35 333	0.37 331	0.38 344	0.28 326	0.31 324	0.27 299	0.23 298	0.32 300	0.38 300

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 314	0.36 320	0.39 333	0.46 318	0.28 307	0.30 301	0.28 306	0.50 335	0.46 339	0.39 336	0.30 324	0.37 287	0.36 316	0.31 318	0.35 331	0.26 322	0.21 223	0.27 320	0.71 330	0.37 334	0.27 317	0.29 329	0.30 330	0.38 335	0.32 318	0.24 304	0.29 293	0.39 304

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 315	0.16 267	0.12 249	0.26 290	0.22 291	0.22 285	0.27 305	0.24 280	0.15 248	0.24 216	0.16 247	4.24 365	0.22 285	0.19 289	0.13 260	0.13 246	0.34 323	0.22 308	0.31 295	0.20 297	0.23 296	0.18 295	0.22 295	0.14 271	0.20 256	0.19 274	0.21 258	0.24 255

STStereo	0.37 316	0.44 328	0.31 327	0.75 332	0.49 330	0.57 326	0.43 321	0.35 314	0.30 321	0.34 326	0.24 305	0.85 334	0.53 332	0.19 289	0.14 275	0.16 293	0.25 286	0.16 263	0.45 316	0.16 277	0.23 296	0.19 303	0.20 291	0.23 301	0.49 334	0.37 337	0.75 344	0.54 326

PVD	0.38 317	0.38 323	0.20 303	0.47 319	0.35 317	0.50 325	0.40 320	0.38 322	0.34 329	0.23 199	0.28 319	0.52 308	0.51 330	0.50 327	0.16 290	0.17 300	0.41 333	0.26 318	0.49 320	0.28 319	0.39 333	0.40 346	0.23 300	0.27 315	0.44 332	0.57 353	0.46 325	0.72 341

DPSNet	0.39 318	0.19 284	0.17 290	0.27 297	0.25 301	0.29 300	0.19 275	0.26 287	0.24 299	0.18 137	0.17 256	2.16 359	0.43 324	0.10 210	0.17 296	0.15 285	0.35 326	0.28 324	2.04 361	0.27 318	0.25 311	0.16 282	0.28 326	0.25 313	0.38 329	0.24 304	0.39 316	0.51 323

LE_ROB	0.40 319	0.20 287	0.16 282	0.41 315	0.43 324	0.33 310	0.44 322	0.34 313	0.29 319	0.32 318	0.21 290	1.25 346	1.40 361	0.11 224	0.10 185	0.11 177	0.21 223	0.13 213	0.20 234	0.13 240	0.22 285	0.12 238	0.12 257	0.14 271	0.36 326	0.31 328	1.39 363	1.32 361

MANE	0.41 320	0.36 320	0.33 329	0.61 327	0.44 325	0.44 323	0.46 324	0.42 330	0.25 304	0.23 199	0.22 297	0.65 314	0.28 299	0.30 316	0.28 323	0.29 332	0.32 318	0.42 341	0.37 308	0.23 308	0.30 324	0.26 325	0.26 311	0.34 331	0.54 339	0.40 339	1.07 359	0.87 349

ELAS	0.42 321	0.43 326	0.36 331	0.64 328	0.44 325	0.58 328	0.50 326	0.40 326	0.26 309	0.25 249	0.28 319	0.94 338	0.30 303	0.31 318	0.28 323	0.27 328	0.36 327	0.30 326	0.43 314	0.26 315	0.33 325	0.32 336	0.26 311	0.37 333	0.54 339	0.40 339	0.77 347	0.74 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 322	0.43 326	0.36 331	0.64 328	0.44 325	0.62 331	0.50 326	0.39 324	0.25 304	0.25 249	0.30 324	1.23 344	0.30 303	0.31 318	0.28 323	0.27 328	0.37 329	0.30 326	0.42 312	0.26 315	0.34 327	0.32 336	0.26 311	0.37 333	0.50 336	0.38 338	0.78 348	0.70 339
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 323	0.54 331	0.14 269	1.41 338	0.51 331	1.23 338	0.83 335	0.30 302	0.24 299	0.34 326	0.24 305	0.64 312	0.19 275	1.12 336	0.17 296	0.14 267	0.24 269	0.20 298	0.40 311	0.22 307	0.16 172	0.14 262	1.58 342	0.17 288	0.20 256	0.16 229	0.26 285	0.39 304

SAMSARA	0.48 324	0.23 299	0.39 333	0.23 279	0.23 295	0.22 285	0.22 290	0.44 333	0.38 334	0.31 317	0.21 290	0.30 276	0.47 327	0.17 279	0.32 327	0.34 333	0.25 286	0.32 329	0.46 317	0.32 330	0.47 347	0.52 355	0.15 271	0.33 329	1.39 367	1.54 365	1.41 364	1.46 363

DispFullNet	0.48 324	0.50 329	0.19 300	1.14 335	0.40 322	0.77 334	1.22 340	0.32 307	0.24 299	0.24 216	0.27 316	0.84 332	0.48 329	1.62 341	0.15 285	0.15 285	0.49 339	0.34 334	1.08 347	0.26 315	0.24 303	0.18 295	0.20 291	0.21 297	0.27 299	0.17 248	0.35 307	0.59 333

BEATNet-Init1	0.49 326	0.42 325	0.28 321	0.79 334	0.40 322	0.60 329	0.45 323	0.41 329	0.27 314	0.30 315	0.22 297	0.89 335	0.84 345	0.25 301	0.27 321	0.26 322	0.27 305	0.25 317	0.84 337	0.28 319	0.27 317	0.26 325	0.26 311	0.32 327	0.49 334	0.35 335	2.05 367	0.88 351

AMNet	0.49 326	0.50 329	0.47 337	0.50 322	0.47 329	0.61 330	0.52 329	0.31 306	0.29 319	0.29 313	0.69 349	0.72 321	0.13 237	0.53 329	0.44 336	0.55 347	0.57 345	0.58 355	0.48 318	0.48 337	0.59 355	0.48 352	0.26 311	0.48 339	0.44 332	0.52 347	0.58 334	0.63 335

MADNet+	0.55 328	0.36 320	0.63 351	0.56 324	0.52 332	0.45 324	0.38 316	0.63 343	0.52 341	0.53 343	0.41 333	0.81 329	0.67 340	0.33 323	0.57 346	0.49 344	0.56 344	0.50 346	0.82 336	0.52 339	0.47 347	0.43 347	0.51 334	0.47 338	0.82 352	0.70 356	0.58 334	0.72 341

otaku	0.58 329	0.71 335	0.29 323	1.70 350	0.84 338	1.49 344	1.00 336	0.40 326	0.34 329	0.38 333	0.31 327	0.65 314	0.26 294	1.35 337	0.33 330	0.25 320	0.20 208	0.23 311	0.69 328	0.30 324	0.22 285	0.17 286	2.24 345	0.28 319	0.29 308	0.18 261	0.30 295	0.39 304

SGM+DAISY	0.58 329	0.57 333	0.54 342	0.59 326	0.55 334	0.68 333	0.56 331	0.42 330	0.38 334	0.37 331	0.77 353	0.75 325	0.65 338	0.54 331	0.55 344	0.56 348	0.68 352	0.61 357	0.71 330	0.64 350	0.69 358	0.62 358	0.27 324	0.50 341	0.52 337	0.53 349	0.74 342	0.68 338

SPS-STEREO	0.59 331	0.57 333	0.52 340	0.55 323	0.54 333	0.65 332	0.52 329	0.39 324	0.66 344	0.37 331	0.78 354	0.78 326	0.64 337	0.53 329	0.55 344	0.57 350	0.68 352	0.64 358	0.74 333	0.72 355	0.77 361	0.66 360	0.26 311	0.53 344	0.53 338	0.56 352	0.70 341	0.65 337
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 332	0.72 336	0.30 324	1.78 352	0.84 338	1.55 345	1.09 338	0.48 334	0.37 332	0.38 333	0.38 331	0.72 321	0.26 294	1.51 340	0.35 331	0.27 328	0.22 239	0.24 314	0.69 328	0.31 327	0.22 285	0.17 286	2.49 348	0.30 323	0.31 313	0.22 291	0.37 312	0.42 310

WAO-7	0.66 333	0.75 339	0.65 352	0.72 330	0.78 337	0.57 326	0.66 332	0.97 358	0.96 356	0.63 348	0.78 354	0.79 327	0.83 344	0.55 332	0.83 356	0.71 358	0.42 334	0.35 336	0.94 342	0.66 353	0.43 341	0.34 339	0.16 275	0.83 360	0.56 342	0.64 355	0.57 333	0.70 339

MFMNet_re	0.66 333	0.73 337	0.65 352	0.77 333	0.62 336	0.82 336	0.70 334	0.52 338	0.54 342	0.54 345	0.65 346	0.80 328	0.51 330	0.59 333	0.66 351	0.67 354	0.82 359	0.69 359	0.74 333	0.62 348	0.70 359	0.64 359	0.45 332	0.56 347	0.59 343	0.63 354	0.74 342	0.87 349

ACVNet-4b	0.69 335	0.75 339	0.33 329	1.72 351	0.94 344	1.61 350	1.42 343	0.33 311	0.32 326	0.38 333	0.26 313	1.20 343	0.29 302	2.16 352	0.39 334	0.37 334	0.33 321	0.24 314	0.57 322	0.38 335	0.16 172	0.14 262	2.71 351	0.23 301	0.29 308	0.32 329	0.39 316	0.40 307

JetBlue	0.70 336	0.56 332	0.69 355	0.73 331	0.61 335	0.78 335	0.68 333	0.52 338	0.91 352	0.46 339	0.29 323	3.18 362	0.38 320	0.52 328	0.44 336	0.43 339	0.70 356	0.53 350	0.66 327	0.51 338	0.54 352	0.58 356	0.75 336	0.56 347	0.55 341	0.42 341	0.96 356	0.99 353

MonStereo1	0.74 337	0.74 338	0.31 327	1.61 344	1.01 351	1.31 342	1.51 345	0.56 340	0.38 334	0.59 347	0.64 345	1.54 351	0.72 342	1.92 344	0.18 303	0.14 267	0.37 329	0.34 334	0.65 326	0.30 324	0.37 331	0.21 312	2.49 348	0.35 332	0.31 313	0.27 321	0.51 326	0.56 332

ACVNet_1	0.74 337	0.79 341	0.40 335	2.04 358	0.96 345	1.88 356	1.51 345	0.59 342	0.28 317	0.43 337	0.49 337	0.71 319	0.61 335	2.21 354	0.32 327	0.25 320	0.32 318	0.31 328	0.60 324	0.31 327	0.29 323	0.21 312	2.72 352	0.33 329	0.40 330	0.26 317	0.37 312	0.38 300

RainbowNet	0.77 339	0.87 342	0.46 336	1.83 353	0.91 343	1.59 348	1.47 344	0.42 330	0.38 334	0.47 342	0.34 329	0.90 336	0.60 334	1.97 347	0.62 347	0.48 342	0.34 323	0.33 332	0.90 339	0.58 343	0.33 325	0.23 319	2.82 355	0.39 336	0.40 330	0.34 332	0.44 323	0.48 319

PSMNet_ROB	0.78 340	0.97 347	0.60 349	1.62 348	0.90 342	1.47 343	1.19 339	0.56 340	0.73 346	0.74 351	0.62 344	0.84 332	0.82 343	1.49 339	0.53 341	0.42 336	0.52 342	0.40 340	0.84 337	0.62 348	0.40 339	0.30 330	1.85 343	0.48 339	0.67 347	0.32 329	0.76 345	0.46 318

WAO-6	0.82 341	0.95 344	0.59 347	1.30 337	1.05 352	1.25 339	1.39 342	0.77 351	0.84 350	0.79 352	0.69 349	0.74 324	1.00 351	1.94 346	0.78 355	0.61 352	0.53 343	0.48 344	0.78 335	0.60 344	0.55 353	0.51 353	0.49 333	0.57 350	0.83 354	0.42 341	0.76 345	0.85 348

ACVNet_2	0.83 342	0.92 343	0.56 344	1.99 357	0.99 350	1.84 355	1.55 349	0.68 346	0.40 338	0.53 343	0.47 335	1.02 340	0.67 340	1.93 345	0.51 340	0.45 340	0.38 331	0.33 332	1.01 344	0.42 336	0.34 327	0.24 321	2.58 350	0.53 344	0.60 344	0.26 317	0.52 328	0.55 327

PWCK	0.88 343	1.24 356	0.61 350	1.53 340	0.85 340	1.21 337	1.03 337	1.08 359	0.72 345	0.70 350	0.83 356	1.48 350	0.87 346	0.69 334	0.40 335	0.41 335	0.73 357	0.47 343	3.04 364	0.67 354	0.56 354	0.43 347	0.94 340	0.74 356	0.72 349	0.36 336	0.69 340	0.73 343

IMH-64-1	0.90 344	0.95 344	0.51 338	1.59 342	0.98 348	1.58 346	1.73 353	0.75 348	0.74 347	0.33 322	0.61 341	0.83 330	0.94 347	2.59 356	0.50 338	0.42 336	0.48 336	0.36 337	0.92 340	0.55 341	0.39 333	0.30 330	3.14 356	0.50 341	0.81 350	0.34 332	0.60 336	0.80 346

IMH-64	0.90 344	0.95 344	0.51 338	1.59 342	0.98 348	1.58 346	1.73 353	0.75 348	0.74 347	0.33 322	0.61 341	0.83 330	0.94 347	2.59 356	0.50 338	0.42 336	0.48 336	0.36 337	0.92 340	0.55 341	0.39 333	0.30 330	3.14 356	0.50 341	0.81 350	0.34 332	0.60 336	0.80 346

IMH	0.93 346	0.98 349	0.53 341	1.61 344	0.97 347	1.64 351	1.76 355	0.75 348	0.77 349	0.34 326	0.61 341	0.96 339	1.05 355	2.67 358	0.54 343	0.46 341	0.49 339	0.38 339	0.94 342	0.60 344	0.39 333	0.30 330	3.14 356	0.53 344	0.82 352	0.45 344	0.65 338	0.79 345

LVE	0.95 347	0.97 347	0.71 356	1.84 354	1.35 356	1.59 348	1.52 347	0.78 352	0.64 343	0.81 354	0.91 357	0.72 321	1.00 351	2.18 353	0.53 341	0.48 342	0.57 345	0.53 350	1.09 348	0.64 350	0.45 344	0.38 344	2.74 354	0.69 352	0.83 354	0.44 343	0.84 351	0.52 325

WAO-8	1.00 348	1.11 353	0.76 357	1.61 344	1.24 353	1.74 353	1.55 349	0.93 355	0.98 357	0.81 354	0.67 347	1.66 352	1.00 351	2.08 349	0.77 353	0.68 355	0.63 349	0.52 348	1.05 345	0.81 358	0.47 347	0.37 341	0.78 337	0.75 357	1.10 362	0.73 357	0.95 354	1.16 358

Venus	1.00 348	1.11 353	0.76 357	1.61 344	1.24 353	1.74 353	1.55 349	0.93 355	0.98 357	0.81 354	0.67 347	1.66 352	1.00 351	2.08 349	0.77 353	0.68 355	0.63 349	0.52 348	1.05 345	0.81 358	0.47 347	0.37 341	0.78 337	0.75 357	1.10 362	0.73 357	0.95 354	1.16 358

Dean	1.06 350	1.03 351	0.79 359	2.27 360	1.31 355	1.96 357	1.56 352	0.92 354	0.94 355	0.88 358	0.76 352	1.19 342	1.17 358	2.09 351	0.64 349	0.60 351	0.60 348	0.56 352	1.23 354	0.73 356	0.45 344	0.36 340	2.73 353	0.71 353	0.95 358	0.55 351	1.05 358	0.62 334

TorneroNet-64	1.07 351	1.00 350	0.57 345	1.94 355	0.88 341	1.98 359	2.01 356	0.63 343	0.88 351	0.58 346	0.49 337	1.83 356	1.71 362	2.88 363	0.62 347	0.51 345	0.46 335	0.46 342	1.17 352	0.61 347	0.34 327	0.37 341	3.40 359	0.56 347	0.64 346	0.48 345	0.68 339	1.11 356

TorneroNet	1.08 352	1.09 352	0.66 354	1.94 355	0.96 345	2.16 360	2.02 357	0.65 345	0.91 352	0.67 349	0.56 340	1.67 355	1.15 357	2.94 365	0.65 350	0.52 346	0.48 336	0.51 347	1.12 349	0.65 352	0.39 333	0.43 347	3.52 360	0.57 350	0.68 348	0.48 345	0.84 351	1.01 354

DPSimNet_ROB	1.21 353	1.20 355	1.29 364	1.47 339	1.59 360	1.30 341	1.35 341	0.68 346	1.69 363	1.67 364	1.03 359	1.45 349	0.66 339	2.04 348	1.20 362	0.89 361	1.16 362	0.79 360	1.61 359	1.38 364	1.04 363	1.24 363	0.79 339	0.84 361	0.87 356	1.20 364	1.17 360	1.12 357

ktn	1.24 354	1.39 358	0.55 343	1.62 348	1.59 360	1.68 352	2.12 358	0.86 353	1.75 364	0.90 360	1.11 362	1.11 341	0.95 350	2.57 355	0.97 360	0.73 359	0.80 358	0.59 356	1.41 357	0.76 357	0.68 357	0.67 361	3.69 362	0.73 354	0.92 357	0.75 359	1.19 361	1.28 360

notaker	1.27 355	1.41 359	0.58 346	2.37 362	1.48 358	2.34 362	2.27 361	0.94 357	1.62 362	0.79 352	1.07 361	1.66 352	1.08 356	3.06 367	0.94 359	0.69 357	0.68 352	0.49 345	1.62 360	0.84 360	0.53 351	0.45 350	3.70 363	0.80 359	0.61 345	0.52 347	0.80 349	0.92 352

KSHMR	1.33 356	1.42 360	1.04 363	2.27 360	1.44 357	2.23 361	2.12 358	1.21 360	1.06 360	1.13 363	1.06 360	1.27 347	0.94 347	2.89 364	1.08 361	0.95 362	0.85 360	0.83 361	1.32 356	0.97 361	0.72 360	0.58 356	3.52 360	1.07 365	0.99 359	0.77 360	1.00 357	1.07 355

UNDER WATER-64	1.40 357	1.36 357	0.88 362	2.85 364	1.93 365	2.78 365	2.66 364	1.36 363	0.92 354	1.04 362	1.17 363	1.88 357	1.30 360	3.03 366	0.75 352	0.56 348	0.68 352	0.57 354	1.13 351	0.54 340	0.43 341	0.51 353	4.08 367	0.91 362	1.02 360	1.10 363	0.80 349	1.60 365

UNDER WATER	1.40 357	1.42 360	0.86 361	2.83 363	1.92 364	2.74 364	2.57 363	1.28 362	1.01 359	0.88 358	0.97 358	1.88 357	1.26 359	3.09 368	0.83 356	0.62 353	0.66 351	0.56 352	1.20 353	0.60 344	0.42 340	0.47 351	4.04 366	0.98 364	1.08 361	0.99 361	0.87 353	1.67 367

JetRed	1.62 359	1.82 364	1.71 365	1.58 341	1.50 359	1.97 358	2.21 360	1.51 365	1.47 361	0.82 357	0.74 351	2.63 361	0.43 324	1.73 343	1.48 364	1.54 363	1.67 363	2.94 366	1.42 358	1.08 363	2.30 364	2.07 364	1.99 344	0.97 363	1.16 365	1.70 366	1.57 365	1.60 365

HanzoNet	1.74 360	1.62 363	0.80 360	2.26 359	1.70 362	2.72 363	2.54 362	1.25 361	1.85 365	0.92 361	1.28 364	4.37 366	3.81 365	3.36 369	0.88 358	0.78 360	1.06 361	0.94 362	2.54 363	1.03 362	0.89 362	0.88 362	3.79 364	0.73 354	1.12 364	1.00 362	1.29 362	1.57 364

MADNet++	1.86 361	1.58 362	1.74 366	1.27 336	1.74 363	1.26 340	1.53 348	1.62 366	2.07 366	1.84 365	2.22 365	2.60 360	2.72 363	0.75 335	1.39 363	1.54 363	2.01 364	1.47 364	2.12 362	2.13 365	3.35 365	3.26 365	1.23 341	2.21 367	1.21 366	2.25 367	1.76 366	1.32 361

LSM0	3.45 362	0.27 312	0.18 299	0.38 310	0.29 313	0.39 318	0.36 311	0.51 337	0.31 324	0.45 338	0.47 335	0.71 319	0.57 333	0.19 289	23.17 371	59.79 375	0.36 327	0.26 318	1.29 355	0.33 332	0.44 343	0.32 336	0.23 300	0.27 315	0.36 326	0.29 327	0.53 329	0.51 323

PML	8.20 363	7.62 369	3.39 367	9.64 371	5.14 366	9.56 372	5.20 369	6.48 369	18.29 372	6.44 368	3.30 366	16.82 369	29.20 375	5.41 370	6.10 365	3.93 365	7.39 367	2.64 365	20.47 372	4.70 367	3.50 366	3.87 366	3.98 365	4.21 369	6.16 369	4.40 368	16.76 373	6.85 368

DPSMNet_ROB	8.63 364	3.69 366	8.74 369	2.98 365	5.70 367	3.37 366	4.41 367	3.70 367	9.03 367	3.00 366	6.88 368	3.53 363	10.11 367	2.70 359	10.47 366	10.76 366	3.81 365	12.92 369	4.77 366	10.22 368	5.99 368	13.86 369	4.50 371	8.50 370	10.06 372	27.81 372	11.04 371	30.59 372

DGTPSM_ROB	8.63 364	3.68 365	8.73 368	2.98 365	5.70 367	3.37 366	4.41 367	3.70 367	9.03 367	3.00 366	6.85 367	3.53 363	10.07 366	2.70 359	10.47 366	10.76 366	3.81 365	12.91 368	4.74 365	10.22 368	5.98 367	13.86 369	4.49 370	8.50 370	10.06 372	27.81 372	11.04 371	30.59 372

LRCNet_RVC	9.85 366	16.31 372	0.59 347	24.99 373	21.12 374	23.54 374	20.75 372	1.45 364	0.48 340	21.31 374	13.10 371	22.63 373	3.34 364	28.36 375	0.38 333	0.27 328	7.74 368	1.15 363	23.52 373	3.99 366	0.46 346	0.30 330	27.02 373	1.72 366	0.35 324	0.21 283	0.42 322	0.37 299

DLNR_Zeroshot_test	10.12 367	32.06 376	0.05 101	54.44 376	0.09 170	0.18 255	50.47 376	0.19 226	0.08 130	0.27 280	0.07 97	0.20 216	0.04 71	0.14 265	62.26 376	70.60 376	0.33 321	0.18 287	0.25 273	0.11 200	0.20 242	0.08 118	0.07 170	0.09 208	0.18 228	0.15 204	0.20 244	0.26 267

DPSM_ROB	13.01 368	6.29 367	9.52 370	4.44 367	6.37 369	4.34 368	3.59 365	8.20 370	10.79 369	6.64 369	7.87 369	9.69 367	12.99 369	2.80 361	12.81 368	13.68 368	9.16 369	16.58 371	9.87 367	12.33 370	16.73 371	17.95 372	2.26 346	10.56 372	28.34 374	36.91 374	31.06 374	39.57 374

DPSM	13.01 368	6.29 367	9.52 370	4.44 367	6.37 369	4.34 368	3.59 365	8.20 370	10.79 369	6.64 369	7.87 369	9.69 367	12.99 369	2.80 361	12.81 368	13.68 368	9.16 369	16.58 371	9.87 367	12.33 370	16.73 371	17.95 372	2.26 346	10.56 372	28.34 374	36.91 374	31.06 374	39.57 374

HaxPig	16.02 370	19.59 373	18.75 372	21.25 372	20.52 373	21.33 373	22.30 373	17.00 374	14.71 371	19.29 373	17.19 374	17.46 370	12.16 368	22.51 373	17.80 370	14.90 370	17.75 371	9.40 367	18.97 369	15.48 372	9.47 369	7.16 367	23.74 372	15.28 374	4.31 368	12.19 371	6.81 368	15.11 371

MEDIAN_ROB	20.47 371	25.88 374	24.03 375	26.51 374	25.55 375	25.88 375	26.99 374	21.23 375	19.72 373	28.73 375	22.19 375	24.61 374	16.74 371	26.47 374	23.75 372	18.44 371	22.03 374	14.75 370	26.69 374	23.31 373	15.11 370	11.56 368	27.65 374	18.39 375	7.22 370	9.33 370	8.28 370	11.75 370

AVERAGE_ROB	24.43 372	29.85 375	27.27 376	31.30 375	29.70 376	30.00 376	31.47 375	26.59 376	24.68 376	34.31 376	27.39 376	31.23 375	21.35 372	30.69 376	28.19 375	24.02 372	26.74 375	21.17 373	30.34 375	27.38 376	20.48 373	16.18 371	32.28 375	24.32 378	8.51 371	7.76 369	7.92 369	8.46 369

CasAABBNet	26.14 373	12.60 371	19.00 373	8.89 369	12.76 372	8.55 370	7.26 371	16.43 372	21.86 374	13.67 372	15.79 372	19.63 372	26.13 373	5.53 371	25.80 373	27.48 373	18.01 372	33.35 374	20.00 371	24.70 374	33.62 374	35.57 374	4.48 369	21.32 377	57.07 376	74.41 376	62.39 376	79.48 376

FlowAnything	26.21 374	12.44 370	19.19 374	8.91 370	12.70 371	8.63 371	7.25 370	16.56 373	21.86 374	13.65 371	15.98 373	19.56 371	26.21 374	5.60 372	25.80 373	27.50 374	18.26 373	33.39 375	19.71 370	24.80 375	33.87 375	36.07 375	4.44 368	21.31 376	57.14 377	74.69 377	62.48 377	79.62 377

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 32	0.04 18	0.04 16	0.04 35	0.03 14

FSD		0.24 302	0.24 314	0.27 297	0.25 301	0.25 293	0.33 309	0.30 302	0.18 269	0.20 159	0.17 256			0.29 312	0.25 316	0.26 322			0.27 283	0.21 299				0.28 319	0.27 299	0.23 298	0.27 288	0.27 271

ASD4																								2.43 368

STTRV1_RVC		0.26 308	0.22 312	0.35 302	0.28 307	0.32 305	0.29 307	0.36 317	0.33 327	0.27 280	0.26 313	0.42 292	0.41 323	0.47 326	0.32 327	0.18 307	0.59 347	0.20 298		0.30 324	0.59 355	0.22 316		0.43 337	0.25 293	0.54 350	0.34 305	0.64 336

Low-res two-view benchmark