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

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

GFORCE	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.01 3	0.03 46	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 43	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 22	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.04 18	0.03 18	0.02 3

F8.5	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.01 3	0.03 46	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 43	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 22	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.04 18	0.03 18	0.02 3

FORCE_9	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.01 3	0.03 46	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 43	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 22	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.04 18	0.03 18	0.02 3

FORCE_8	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.01 3	0.03 46	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.03 29	0.02 6	0.03 20	0.02 32	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 22	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 24	0.04 18	0.03 18	0.02 3

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 30	0.02 5	0.01 3	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 6	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	0.02 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 30	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 8	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 6	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 24	0.03 4	0.02 3	0.02 3

LACA2	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.03 46	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.04 66	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 24	0.03 4	0.03 18	0.02 3

WQFJA1	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 61	0.04 89	0.03 91	0.05 88	0.04 55	0.03 29	0.06 119	0.04 63	0.03 77	0.02 43	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.02 59	0.03 56	0.04 24	0.05 46	0.03 18	0.05 82

WQFJX1	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.02 9	0.02 34	0.04 67	0.06 128	0.03 29	0.05 91	0.03 20	0.04 115	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 24	0.04 18	0.03 18	0.03 19

WQFJX	0.03 12	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.03 42	0.04 55	0.03 29	0.06 119	0.03 20	0.06 193	0.02 43	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.02 59	0.03 56	0.03 5	0.05 46	0.03 18	0.04 55

NLMM1	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.02 11	0.02 18	0.02 9	0.02 34	0.05 88	0.05 93	0.04 66	0.07 155	0.03 20	0.07 235	0.02 43	0.04 6	0.05 35	0.03 3	0.04 31	0.04 22	0.04 58	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.04 108	0.06 88	0.04 18	0.04 39	0.04 55

NLMM	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 61	0.04 89	0.03 91	0.05 88	0.04 55	0.03 29	0.06 119	0.04 63	0.03 77	0.02 43	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.02 59	0.03 56	0.04 24	0.05 46	0.03 18	0.05 82

NLCSM	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.02 9	0.02 34	0.05 88	0.04 55	0.03 29	0.04 60	0.04 63	0.05 151	0.02 43	0.03 3	0.03 3	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 24	0.04 18	0.02 3	0.03 19

111111	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.01 3	0.02 18	0.02 9	0.02 34	0.03 42	0.04 55	0.02 5	0.03 33	0.03 20	0.02 32	0.01 4	0.04 6	0.05 35	0.04 22	0.03 7	0.04 22	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.02 59	0.02 13	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 30	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 30	0.03 29	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.02 59	0.03 56	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

AIO-test2	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 42	0.04 55	0.03 29	0.06 119	0.03 20	0.01 3	0.02 43	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.04 31	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.02 3	0.04 18	0.02 3	0.03 19

AIO-test1	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.01 3	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.05 88	0.05 93	0.04 66	0.04 60	0.04 63	0.02 32	0.03 97	0.05 44	0.06 80	0.04 22	0.04 31	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.04 18	0.02 3	0.03 19

MoCha-V2	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.03 29	0.03 33	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.05 35	0.04 22	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

ProNet	0.02 3	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.02 9	0.02 34	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 6	0.05 35	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 24	0.03 4	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
vfmstereo	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.01 3	0.03 29	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.03 3	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.04 26	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.02 3	0.04 39	0.03 19

WiStereo	0.04 56	0.03 51	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.04 89	0.02 34	0.02 7	0.03 30	0.04 66	0.03 33	0.04 63	0.03 77	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.05 59	0.05 66	0.04 22	0.05 102	0.04 26	0.04 73	0.01 4	0.02 13	0.07 106	0.06 84	0.06 100	0.04 55

tt6	0.04 56	0.03 51	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.04 89	0.02 34	0.02 7	0.03 30	0.04 66	0.03 33	0.04 63	0.03 77	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.05 59	0.05 66	0.04 22	0.05 102	0.04 26	0.04 73	0.01 4	0.02 13	0.07 106	0.06 84	0.06 100	0.04 55

tt8	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.05 58	0.05 46	0.05 67	0.03 19

tt9	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.03 33	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 24	0.05 46	0.04 39	0.03 19

TYNG	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.03 33	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 24	0.05 46	0.04 39	0.03 19

F5.5	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.03 42	0.03 30	0.04 66	0.02 6	0.03 20	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.03 56	0.04 24	0.05 46	0.04 39	0.03 19

F7	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.01 3	0.03 42	0.02 6	0.04 66	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.06 84	0.04 39	0.03 19

FORCE_6	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.03 42	0.03 30	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.03 77	0.01 4	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 24	0.04 18	0.04 39	0.04 55

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.02 11	0.03 61	0.02 9	0.02 34	0.03 42	0.05 93	0.04 66	0.04 60	0.07 111	0.02 32	0.01 4	0.05 44	0.05 35	0.05 59	0.05 66	0.05 59	0.04 58	0.04 26	0.04 73	0.02 59	0.02 13	0.04 24	0.05 46	0.04 39	0.04 55

over-6	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.03 42	0.04 55	0.03 29	0.06 119	0.09 126	0.03 77	0.02 43	0.04 6	0.05 35	0.04 22	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.02 59	0.03 56	0.04 24	0.06 84	0.05 67	0.05 82

over v1	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.02 7	0.03 30	0.03 29	0.04 60	0.05 88	0.03 77	0.02 43	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.03 56	0.04 24	0.06 84	0.05 67	0.03 19

over-8	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.02 34	0.02 7	0.02 6	0.03 29	0.04 60	0.03 20	0.02 32	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 31	0.03 3	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 24	0.05 46	0.04 39	0.03 19

over-9	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.04 60	0.03 20	0.02 32	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 31	0.03 3	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 24	0.05 46	0.04 39	0.03 19

testmc14	0.03 12	0.03 51	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.03 42	0.03 30	0.02 5	0.03 33	0.06 103	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.05 35	0.04 22	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.02 6	0.02 59	0.02 13	0.04 24	0.05 46	0.04 39	0.03 19

MCSU-Stereo	0.03 12	0.03 51	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.02 34	0.03 42	0.04 55	0.02 5	0.03 33	0.04 63	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.05 59	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.02 6	0.02 59	0.02 13	0.04 24	0.05 46	0.05 67	0.04 55

PointNet	0.04 56	0.03 51	0.04 107	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.03 91	0.05 88	0.04 55	0.02 5	0.05 91	0.03 20	0.02 32	0.02 43	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.04 137	0.05 141	0.05 58	0.06 84	0.03 18	0.04 55

LACA1	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.02 11	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.02 7	0.05 93	0.03 29	0.03 33	0.04 63	0.03 77	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.06 94	0.04 22	0.04 58	0.04 26	0.04 73	0.03 108	0.03 56	0.05 58	0.06 84	0.05 67	0.04 55

DispViT+	0.04 56	0.03 51	0.04 107	0.06 157	0.03 61	0.04 89	0.03 91	0.04 67	0.05 93	0.04 66	0.07 155	0.04 63	0.04 115	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.05 66	0.05 59	0.04 58	0.04 26	0.05 104	0.02 59	0.04 108	0.05 58	0.07 113	0.05 67	0.06 111

NLSM3	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.04 94	0.03 61	0.02 9	0.02 34	0.04 67	0.07 160	0.04 66	0.04 60	0.03 20	0.04 115	0.03 97	0.06 89	0.05 35	0.05 59	0.05 66	0.04 22	0.04 58	0.04 26	0.04 73	0.03 108	0.03 56	0.06 88	0.06 84	0.06 100	0.06 111

BridgeDepth	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 6	0.04 63	0.02 32	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.04 31	0.03 3	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 24	0.05 46	0.05 67	0.03 19
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GASTEREO	0.03 12	0.02 8	0.03 58	0.02 11	0.03 61	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 93	0.02 5	0.03 33	0.04 63	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.06 80	0.05 59	0.05 66	0.05 59	0.04 58	0.04 26	0.04 73	0.02 59	0.02 13	0.05 58	0.04 18	0.03 18	0.04 55

MSCF	0.03 12	0.02 8	0.03 58	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 93	0.02 5	0.04 60	0.04 63	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.06 80	0.05 59	0.05 66	0.05 59	0.04 58	0.04 26	0.04 73	0.02 59	0.02 13	0.05 58	0.04 18	0.02 3	0.04 55

MM-Stereo_test2	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.03 42	0.02 6	0.03 29	0.03 33	0.01 3	0.01 3	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.05 66	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.04 73	0.03 108	0.03 56	0.03 5	0.04 18	0.03 18	0.04 55

GREAT-IGEV	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.03 29	0.04 60	0.04 63	0.01 3	0.01 4	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 24	0.04 18	0.03 18	0.03 19
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 12	0.02 8	0.01 3	0.02 11	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.03 42	0.03 30	0.03 29	0.02 6	0.02 7	0.02 32	0.01 4	0.04 6	0.05 35	0.05 59	0.03 7	0.06 88	0.02 3	0.04 26	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 58	0.03 4	0.04 39	0.03 19

IGEV-Stereo++	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.04 67	0.04 55	0.04 66	0.03 33	0.03 20	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.04 31	0.04 22	0.04 58	0.04 26	0.04 73	0.03 108	0.03 56	0.03 5	0.05 46	0.03 18	0.03 19

AIO-Stereo	0.03 12	0.03 51	0.03 58	0.02 11	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.02 7	0.03 30	0.03 29	0.03 33	0.02 7	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.04 31	0.05 59	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.02 59	0.02 13	0.03 5	0.04 18	0.03 18	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 34	0.02 7	0.02 6	0.03 29	0.02 6	0.02 7	0.03 77	0.01 4	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.05 66	0.04 22	0.04 58	0.04 26	0.04 73	0.01 4	0.02 13	0.05 58	0.05 46	0.05 67	0.03 19

AROF3	0.22 370	0.30 404	0.04 107	1.45 425	0.05 126	1.16 423	0.12 315	0.19 300	0.05 93	0.42 422	0.06 119	0.27 348	0.02 32	0.80 423	0.05 44	0.05 35	0.16 196	0.04 31	0.11 156	0.03 12	0.05 55	0.03 15	0.45 419	0.02 13	0.05 58	0.04 18	0.05 67	0.03 19

L4000	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.04 94	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.06 101	0.05 93	0.03 29	0.02 6	0.08 117	0.04 115	0.01 4	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.03 7	0.05 59	0.03 12	0.05 55	0.03 15	0.02 59	0.02 13	0.05 58	0.04 18	0.04 39	0.04 55

tt4	0.04 56	0.04 95	0.03 58	0.05 127	0.04 100	0.05 130	0.04 141	0.04 67	0.04 55	0.04 66	0.06 119	0.03 20	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.05 59	0.05 66	0.05 59	0.04 58	0.05 55	0.04 73	0.04 137	0.03 56	0.07 106	0.07 113	0.06 100	0.05 82

tt5	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.04 94	0.03 61	0.04 89	0.02 34	0.03 42	0.04 55	0.03 29	0.04 60	0.03 20	0.02 32	0.03 97	0.05 44	0.05 35	0.06 81	0.05 66	0.04 22	0.04 58	0.05 55	0.03 15	0.03 108	0.03 56	0.05 58	0.06 84	0.05 67	0.04 55

tt7	0.03 12	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.04 67	0.02 6	0.02 5	0.04 60	0.03 20	0.01 3	0.02 43	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.04 22	0.03 12	0.05 55	0.03 15	0.02 59	0.03 56	0.05 58	0.05 46	0.04 39	0.04 55

CR-Stereo	0.04 56	0.03 51	0.02 11	0.03 45	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.03 42	0.04 55	0.03 29	0.06 119	0.03 20	0.03 77	0.01 4	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.05 66	0.04 22	0.04 58	0.05 55	0.04 73	0.01 4	0.03 56	0.05 58	0.04 18	0.05 67	0.05 82

FORCE_4.7	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.05 127	0.03 61	0.04 89	0.03 91	0.03 42	0.04 55	0.03 29	0.03 33	0.04 63	0.02 32	0.03 97	0.05 44	0.05 35	0.08 101	0.06 94	0.06 88	0.04 58	0.05 55	0.04 73	0.01 4	0.04 108	0.04 24	0.05 46	0.06 100	0.05 82

F4.4	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 61	0.04 89	0.02 34	0.04 67	0.03 30	0.03 29	0.04 60	0.03 20	0.03 77	0.03 97	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.04 31	0.05 59	0.03 12	0.05 55	0.03 15	0.01 4	0.03 56	0.05 58	0.06 84	0.04 39	0.04 55

FORCE_4.6	0.03 12	0.03 51	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.02 7	0.03 30	0.03 29	0.02 6	0.03 20	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.04 31	0.05 59	0.04 58	0.05 55	0.03 15	0.03 108	0.03 56	0.04 24	0.05 46	0.05 67	0.04 55

FORCE_4.5	0.04 56	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.02 9	0.02 34	0.05 88	0.03 30	0.03 29	0.04 60	0.04 63	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.04 31	0.04 22	0.04 58	0.05 55	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.05 58	0.06 84	0.05 67	0.04 55

FORCE_5	0.03 12	0.02 8	0.03 58	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.02 7	0.03 30	0.04 66	0.03 33	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.05 44	0.05 35	0.05 59	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.05 55	0.03 15	0.02 59	0.02 13	0.05 58	0.04 18	0.04 39	0.03 19

SCION-MonSter(vits)	0.04 56	0.06 153	0.05 152	0.06 157	0.06 166	0.05 130	0.03 91	0.03 42	0.04 55	0.04 66	0.06 119	0.03 20	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.05 59	0.04 31	0.05 59	0.04 58	0.05 55	0.03 15	0.02 59	0.02 13	0.05 58	0.05 46	0.05 67	0.05 82

LACA_dic	0.04 56	0.02 8	0.03 58	0.02 11	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.02 7	0.04 55	0.03 29	0.03 33	0.02 7	0.04 115	0.02 43	0.06 89	0.05 35	0.04 22	0.05 66	0.04 22	0.04 58	0.05 55	0.04 73	0.01 4	0.03 56	0.05 58	0.05 46	0.05 67	0.05 82

TS12	0.04 56	0.02 8	0.03 58	0.02 11	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.02 7	0.04 55	0.03 29	0.03 33	0.02 7	0.04 115	0.02 43	0.06 89	0.05 35	0.04 22	0.05 66	0.04 22	0.04 58	0.05 55	0.04 73	0.01 4	0.03 56	0.05 58	0.05 46	0.05 67	0.05 82

NLSM1	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.02 18	0.04 89	0.03 91	0.05 88	0.07 160	0.03 29	0.07 155	0.04 63	0.06 193	0.02 43	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 31	0.05 59	0.03 12	0.05 55	0.03 15	0.02 59	0.03 56	0.05 58	0.05 46	0.04 39	0.04 55

MonStereo	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.02 34	0.03 42	0.04 55	0.04 66	0.06 119	0.03 20	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.05 59	0.04 31	0.05 59	0.04 58	0.05 55	0.03 15	0.02 59	0.02 13	0.05 58	0.05 46	0.05 67	0.05 82

AdaDepth	0.04 56	0.04 95	0.02 11	0.03 45	0.03 61	0.02 9	0.02 34	0.03 42	0.04 55	0.03 29	0.04 60	0.03 20	0.02 32	0.01 4	0.06 89	0.06 80	0.06 81	0.05 66	0.05 59	0.03 12	0.05 55	0.03 15	0.01 4	0.03 56	0.05 58	0.05 46	0.04 39	0.03 19

MLG-Stereo_test1	0.03 12	0.02 8	0.01 3	0.01 3	0.02 18	0.02 9	0.02 34	0.03 42	0.04 55	0.04 66	0.02 6	0.04 63	0.02 32	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.06 81	0.04 31	0.05 59	0.03 12	0.05 55	0.03 15	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.03 18	0.03 19

MLG-Stereo	0.03 12	0.02 8	0.01 3	0.02 11	0.02 18	0.01 3	0.01 3	0.03 42	0.03 30	0.04 66	0.02 6	0.04 63	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.06 81	0.03 7	0.04 22	0.03 12	0.05 55	0.03 15	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.03 18	0.03 19

GIP-stereo	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.02 9	0.02 34	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.06 81	0.04 31	0.06 88	0.03 12	0.05 55	0.03 15	0.01 4	0.03 56	0.04 24	0.05 46	0.03 18	0.03 19

Occ-G	0.04 56	0.04 95	0.03 58	0.04 94	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.04 67	0.03 30	0.03 29	0.05 91	0.03 20	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.06 80	0.06 81	0.06 94	0.07 98	0.04 58	0.05 55	0.03 15	0.04 137	0.03 56	0.04 24	0.04 18	0.03 18	0.05 82

U	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 32	0.01 4	0.05 44	0.05 35	0.05 59	0.04 31	0.04 22	0.03 12	0.05 55	0.03 15	0.01 4	0.01 3	0.04 24	0.04 18	0.02 3	0.03 19

RSM	0.03 12	0.03 51	0.03 58	0.02 11	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.03 42	0.02 6	0.03 29	0.04 60	0.04 63	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.06 80	0.05 59	0.04 31	0.05 59	0.04 58	0.05 55	0.03 15	0.01 4	0.03 56	0.04 24	0.04 18	0.03 18	0.03 19

RYNet	0.06 104	0.04 95	0.04 107	0.04 94	0.04 100	0.04 89	0.03 91	0.04 67	0.11 285	0.05 97	0.04 60	0.04 63	0.03 77	0.03 97	0.07 116	0.06 80	0.07 93	0.08 133	0.07 98	0.05 102	0.05 55	0.04 73	0.11 325	0.04 108	0.06 88	0.13 232	0.06 100	0.05 82

TDLM	0.04 56	0.04 95	0.04 107	0.04 94	0.04 100	0.04 89	0.03 91	0.04 67	0.03 30	0.04 66	0.06 119	0.04 63	0.03 77	0.03 97	0.06 89	0.06 80	0.06 81	0.06 94	0.05 59	0.04 58	0.05 55	0.04 73	0.03 108	0.04 108	0.05 58	0.05 46	0.05 67	0.05 82

AROF2	0.23 377	0.35 407	0.04 107	1.46 426	0.08 216	1.32 430	0.14 329	0.25 369	0.06 128	0.42 422	0.08 185	0.34 369	0.03 77	0.59 419	0.06 89	0.06 80	0.17 217	0.05 66	0.13 192	0.04 58	0.06 80	0.04 73	0.30 416	0.03 56	0.06 88	0.04 18	0.06 100	0.03 19

valid	0.16 333	0.11 287	0.03 58	0.44 400	0.05 126	0.22 362	0.04 141	1.25 448	0.04 55	0.81 441	0.06 119	0.24 338	0.04 115	0.04 133	0.06 89	0.06 80	0.14 166	0.05 66	0.28 375	0.04 58	0.06 80	0.03 15	0.05 179	0.04 108	0.07 106	0.05 46	0.06 100	0.03 19

tt3	0.05 94	0.03 51	0.04 107	0.04 94	0.03 61	0.04 89	0.03 91	0.04 67	0.04 55	0.07 115	0.04 60	0.05 88	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.07 93	0.05 66	0.05 59	0.04 58	0.06 80	0.04 73	0.03 108	0.03 56	0.08 125	0.05 46	0.07 119	0.06 111

FORCE_4	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.04 94	0.02 18	0.04 89	0.02 34	0.04 67	0.03 30	0.06 105	0.05 91	0.03 20	0.02 32	0.03 97	0.05 44	0.05 35	0.04 22	0.05 66	0.05 59	0.04 58	0.06 80	0.03 15	0.02 59	0.03 56	0.06 88	0.07 113	0.06 100	0.04 55

LACA3	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.02 7	0.04 55	0.04 66	0.03 33	0.03 20	0.02 32	0.02 43	0.06 89	0.06 80	0.04 22	0.06 94	0.05 59	0.04 58	0.06 80	0.06 130	0.02 59	0.03 56	0.05 58	0.06 84	0.05 67	0.05 82

BridgeDepth_RVC	0.05 94	0.04 95	0.04 107	0.04 94	0.05 126	0.05 130	0.03 91	0.04 67	0.07 160	0.05 97	0.05 91	0.05 88	0.04 115	0.02 43	0.07 116	0.07 108	0.05 59	0.07 118	0.05 59	0.05 102	0.06 80	0.05 104	0.02 59	0.03 56	0.06 88	0.08 126	0.07 119	0.07 124
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.04 56	0.04 95	0.03 58	0.04 94	0.03 61	0.03 46	0.03 91	0.04 67	0.03 30	0.04 66	0.03 33	0.03 20	0.01 3	0.02 43	0.05 44	0.06 80	0.06 81	0.05 66	0.05 59	0.04 58	0.06 80	0.04 73	0.02 59	0.03 56	0.04 24	0.05 46	0.04 39	0.03 19

GSStereo	0.03 12	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.01 3	0.03 30	0.03 29	0.03 33	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 44	0.06 80	0.07 93	0.04 31	0.06 88	0.03 12	0.06 80	0.03 15	0.01 4	0.03 56	0.04 24	0.04 18	0.04 39	0.03 19

gasm-f	0.04 56	0.04 95	0.03 58	0.04 94	0.03 61	0.03 46	0.03 91	0.04 67	0.03 30	0.04 66	0.03 33	0.03 20	0.01 3	0.02 43	0.05 44	0.06 80	0.06 81	0.05 66	0.05 59	0.04 58	0.06 80	0.04 73	0.02 59	0.03 56	0.04 24	0.05 46	0.04 39	0.03 19

DEFOM-Stereo	0.04 56	0.03 51	0.02 11	0.04 94	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.04 67	0.04 55	0.04 66	0.04 60	0.03 20	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.07 93	0.06 94	0.06 88	0.04 58	0.06 80	0.03 15	0.02 59	0.02 13	0.06 88	0.06 84	0.05 67	0.04 55

RAStereo	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.03 42	0.02 6	0.03 29	0.02 6	0.04 63	0.03 77	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.05 59	0.05 66	0.04 22	0.03 12	0.06 80	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.06 88	0.05 46	0.04 39	0.04 55

StereoVision	0.06 104	0.03 51	0.04 107	0.03 45	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.06 101	0.11 285	0.02 5	0.05 91	0.03 20	0.06 193	0.01 4	0.08 152	0.10 194	0.06 81	0.05 66	0.08 115	0.07 155	0.06 80	0.05 104	0.02 59	0.04 108	0.10 160	0.08 126	0.10 164	0.12 194

AEACV	0.04 56	0.03 51	0.02 11	0.04 94	0.03 61	0.02 9	0.02 34	0.03 42	0.03 30	0.03 29	0.03 33	0.03 20	0.02 32	0.01 4	0.05 44	0.06 80	0.05 59	0.05 66	0.07 98	0.04 58	0.06 80	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.06 88	0.06 84	0.04 39	0.03 19

RAFT	0.06 104	0.03 51	0.05 152	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 34	0.07 117	0.04 55	0.04 66	0.06 119	0.07 111	0.05 151	0.01 4	0.06 89	0.06 80	0.07 93	0.05 66	0.05 59	0.04 58	0.06 80	0.07 158	0.01 4	0.04 108	0.13 205	0.14 262	0.13 212	0.15 230

MMNet	0.06 104	0.06 153	0.04 107	0.08 192	0.06 166	0.06 153	0.05 158	0.07 117	0.05 93	0.05 97	0.05 91	0.09 126	0.04 115	0.04 133	0.07 116	0.07 108	0.08 101	0.08 133	0.07 98	0.06 128	0.06 80	0.05 104	0.04 137	0.05 141	0.07 106	0.08 126	0.07 119	0.10 166

delet	0.05 94	0.05 122	0.04 107	0.06 157	0.05 126	0.05 130	0.05 158	0.04 67	0.04 55	0.06 105	0.05 91	0.10 135	0.05 151	0.03 97	0.07 116	0.06 80	0.07 93	0.06 94	0.05 59	0.06 128	0.06 80	0.04 73	0.03 108	0.04 108	0.06 88	0.06 84	0.04 39	0.04 55

test12345	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.03 42	0.02 6	0.04 66	0.03 33	0.05 88	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.05 35	0.04 22	0.03 7	0.05 59	0.03 12	0.07 96	0.03 15	0.03 108	0.02 13	0.04 24	0.04 18	0.06 100	0.03 19

test_c	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.04 100	0.03 46	0.03 91	0.03 42	0.05 93	0.04 66	0.05 91	0.06 103	0.04 115	0.02 43	0.06 89	0.06 80	0.05 59	0.06 94	0.05 59	0.05 102	0.07 96	0.05 104	0.02 59	0.03 56	0.05 58	0.06 84	0.06 100	0.06 111

L400	0.05 94	0.04 95	0.03 58	0.03 45	0.03 61	0.04 89	0.02 34	0.08 125	0.05 93	0.05 97	0.04 60	0.07 111	0.04 115	0.02 43	0.05 44	0.06 80	0.06 81	0.04 31	0.07 98	0.04 58	0.07 96	0.03 15	0.02 59	0.03 56	0.07 106	0.06 84	0.05 67	0.04 55

L500	0.04 56	0.04 95	0.02 11	0.03 45	0.03 61	0.04 89	0.02 34	0.06 101	0.06 128	0.03 29	0.04 60	0.04 63	0.04 115	0.02 43	0.05 44	0.06 80	0.05 59	0.04 31	0.06 88	0.04 58	0.07 96	0.03 15	0.01 4	0.03 56	0.07 106	0.05 46	0.05 67	0.05 82

GIO	0.05 94	0.03 51	0.04 107	0.03 45	0.03 61	0.03 46	0.03 91	0.07 117	0.07 160	0.04 66	0.07 155	0.04 63	0.03 77	0.04 133	0.06 89	0.07 108	0.09 115	0.09 170	0.07 98	0.05 102	0.07 96	0.06 130	0.04 137	0.05 141	0.06 88	0.06 84	0.07 119	0.06 111

CR-RVC	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.02 11	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.02 7	0.05 93	0.03 29	0.03 33	0.03 20	0.03 77	0.02 43	0.07 116	0.06 80	0.05 59	0.06 94	0.05 59	0.04 58	0.07 96	0.05 104	0.01 4	0.03 56	0.04 24	0.06 84	0.07 119	0.05 82

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 104	0.03 51	0.06 193	0.04 94	0.05 126	0.04 89	0.02 34	0.06 101	0.06 128	0.12 136	0.08 185	0.08 117	0.06 193	0.03 97	0.06 89	0.07 108	0.11 131	0.06 94	0.08 115	0.05 102	0.07 96	0.04 73	0.02 59	0.04 108	0.07 106	0.07 113	0.07 119	0.06 111

VIP-Stereo	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.04 94	0.03 61	0.02 9	0.01 3	0.04 67	0.04 55	0.04 66	0.07 155	0.06 103	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.06 80	0.08 101	0.05 66	0.06 88	0.04 58	0.07 96	0.04 73	0.02 59	0.03 56	0.05 58	0.05 46	0.04 39	0.04 55

MLG-Stereo_test2	0.04 56	0.02 8	0.02 11	0.02 11	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.04 67	0.03 30	0.05 97	0.03 33	0.05 88	0.02 32	0.03 97	0.05 44	0.05 35	0.08 101	0.04 31	0.06 88	0.04 58	0.07 96	0.03 15	0.02 59	0.02 13	0.04 24	0.04 18	0.05 67	0.03 19

DFGA-Net	0.05 94	0.05 122	0.03 58	0.04 94	0.03 61	0.04 89	0.03 91	0.05 88	0.04 55	0.06 105	0.05 91	0.10 135	0.04 115	0.03 97	0.06 89	0.07 108	0.08 101	0.07 118	0.07 98	0.05 102	0.07 96	0.04 73	0.03 108	0.04 108	0.07 106	0.06 84	0.06 100	0.09 148

LG-Stereo	0.03 12	0.03 51	0.02 11	0.02 11	0.03 61	0.02 9	0.01 3	0.04 67	0.05 93	0.04 66	0.02 6	0.05 88	0.02 32	0.01 4	0.04 6	0.05 35	0.05 59	0.04 31	0.05 59	0.04 58	0.07 96	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.05 58	0.04 18	0.04 39	0.04 55

YMNet	0.07 127	0.08 224	0.06 193	0.08 192	0.08 216	0.08 194	0.07 224	0.07 117	0.07 160	0.05 97	0.07 155	0.13 174	0.05 151	0.07 211	0.07 116	0.07 108	0.08 101	0.08 133	0.09 132	0.05 102	0.07 96	0.06 130	0.06 208	0.05 141	0.09 143	0.08 126	0.09 148	0.09 148

RSM++	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.02 11	0.04 100	0.02 9	0.03 91	0.05 88	0.04 55	0.04 66	0.04 60	0.05 88	0.02 32	0.02 43	0.06 89	0.06 80	0.05 59	0.05 66	0.05 59	0.04 58	0.07 96	0.04 73	0.02 59	0.03 56	0.06 88	0.05 46	0.04 39	0.04 55

AASNet	0.06 104	0.06 153	0.04 107	0.09 216	0.07 186	0.08 194	0.05 158	0.08 125	0.04 55	0.07 115	0.07 155	0.07 111	0.04 115	0.04 133	0.06 89	0.07 108	0.10 120	0.08 133	0.08 115	0.06 128	0.07 96	0.06 130	0.04 137	0.06 179	0.08 125	0.07 113	0.06 100	0.06 111

RAFT + AFF	0.05 94	0.04 95	0.03 58	0.05 127	0.04 100	0.04 89	0.03 91	0.06 101	0.08 193	0.09 124	0.05 91	0.09 126	0.02 32	0.02 43	0.05 44	0.05 35	0.09 115	0.06 94	0.06 88	0.04 58	0.07 96	0.05 104	0.02 59	0.04 108	0.07 106	0.05 46	0.05 67	0.05 82

GANet	0.06 104	0.07 180	0.06 193	0.06 157	0.06 166	0.07 179	0.06 194	0.07 117	0.05 93	0.06 105	0.07 155	0.05 88	0.04 115	0.04 133	0.07 116	0.08 126	0.08 101	0.10 206	0.07 98	0.05 102	0.07 96	0.05 104	0.05 179	0.05 141	0.08 125	0.07 113	0.06 100	0.06 111

AANet_RVC	0.06 104	0.05 122	0.06 193	0.05 127	0.06 166	0.04 89	0.05 158	0.05 88	0.06 128	0.05 97	0.06 119	0.05 88	0.04 115	0.04 133	0.07 116	0.07 108	0.08 101	0.08 133	0.07 98	0.07 155	0.07 96	0.06 130	0.05 179	0.05 141	0.07 106	0.09 140	0.06 100	0.08 136

MLG-Stereo_test3	0.05 94	0.03 51	0.02 11	0.03 45	0.04 100	0.05 130	0.03 91	0.05 88	0.06 128	0.06 105	0.06 119	0.09 126	0.02 32	0.03 97	0.06 89	0.06 80	0.08 101	0.06 94	0.06 88	0.04 58	0.08 113	0.04 73	0.02 59	0.03 56	0.05 58	0.06 84	0.05 67	0.05 82

plain	0.06 104	0.04 95	0.04 107	0.04 94	0.04 100	0.05 130	0.03 91	0.08 125	0.04 55	0.09 124	0.05 91	0.06 103	0.02 32	0.02 43	0.07 116	0.08 126	0.12 142	0.08 133	0.08 115	0.06 128	0.08 113	0.04 73	0.02 59	0.05 141	0.09 143	0.09 140	0.08 132	0.09 148

CCAANet	0.08 141	0.07 180	0.06 193	0.09 216	0.06 166	0.07 179	0.09 267	0.08 125	0.07 160	0.07 115	0.07 155	0.14 187	0.05 151	0.05 153	0.09 208	0.10 194	0.10 120	0.09 170	0.07 98	0.06 128	0.08 113	0.06 130	0.04 137	0.04 108	0.08 125	0.09 140	0.07 119	0.09 148

CVANet_RVC	0.07 127	0.07 180	0.07 241	0.08 192	0.06 166	0.07 179	0.05 158	0.06 101	0.05 93	0.06 105	0.09 208	0.05 88	0.04 115	0.04 133	0.08 152	0.08 126	0.08 101	0.08 133	0.08 115	0.06 128	0.08 113	0.05 104	0.04 137	0.05 141	0.08 125	0.07 113	0.07 119	0.09 148

PWCDC_ROB	0.13 262	0.06 153	0.09 289	0.07 181	0.13 323	0.08 194	0.13 322	0.06 101	0.24 387	0.09 124	0.15 324	0.09 126	0.43 412	0.26 390	0.10 270	0.10 194	0.09 115	0.12 266	0.08 115	0.11 288	0.08 113	0.11 302	0.19 372	0.13 350	0.07 106	0.13 232	0.08 132	0.18 280

arf1	0.17 339	0.23 383	0.06 193	0.67 415	0.10 275	0.93 422	0.15 337	0.16 211	0.08 193	0.24 293	0.13 297	0.26 344	0.05 151	0.13 342	0.10 270	0.08 126	0.22 324	0.13 300	0.23 347	0.05 102	0.09 118	0.06 130	0.17 364	0.08 256	0.08 125	0.07 113	0.09 148	0.06 111

TS	0.06 104	0.04 95	0.04 107	0.05 127	0.05 126	0.04 89	0.03 91	0.06 101	0.05 93	0.04 66	0.08 185	0.06 103	0.03 77	0.03 97	0.07 116	0.08 126	0.06 81	0.07 118	0.07 98	0.06 128	0.09 118	0.08 187	0.02 59	0.04 108	0.08 125	0.08 126	0.08 132	0.09 148

MIF-Stereo (partial)	0.06 104	0.05 122	0.06 193	0.05 127	0.04 100	0.05 130	0.03 91	0.08 125	0.07 160	0.07 115	0.04 60	0.05 88	0.06 193	0.04 133	0.08 152	0.08 126	0.11 131	0.08 133	0.08 115	0.05 102	0.09 118	0.05 104	0.02 59	0.06 179	0.10 160	0.08 126	0.07 119	0.08 136

UniTT-Stereo	0.07 127	0.04 95	0.04 107	0.04 94	0.03 61	0.05 130	0.03 91	0.06 101	0.05 93	0.06 105	0.04 60	0.07 111	0.12 309	0.07 211	0.08 152	0.07 108	0.11 131	0.08 133	0.08 115	0.07 155	0.09 118	0.08 187	0.08 273	0.04 108	0.09 143	0.16 318	0.06 100	0.09 148

anonymousdsp	0.05 94	0.04 95	0.03 58	0.03 45	0.04 100	0.04 89	0.04 141	0.06 101	0.05 93	0.06 105	0.04 60	0.03 20	0.02 32	0.03 97	0.06 89	0.07 108	0.08 101	0.06 94	0.08 115	0.05 102	0.09 118	0.05 104	0.03 108	0.03 56	0.05 58	0.05 46	0.05 67	0.05 82

iRaftStereo_RVC	0.05 94	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 61	0.03 46	0.02 34	0.05 88	0.04 55	0.06 105	0.05 91	0.05 88	0.03 77	0.02 43	0.06 89	0.06 80	0.10 120	0.07 118	0.07 98	0.05 102	0.09 118	0.04 73	0.02 59	0.03 56	0.07 106	0.06 84	0.05 67	0.05 82

HCRNet	0.11 206	0.17 358	0.06 193	0.22 353	0.08 216	0.15 303	0.08 243	0.13 172	0.04 55	0.46 426	0.12 283	0.24 338	0.07 235	0.07 211	0.08 152	0.06 80	0.14 166	0.08 133	0.20 316	0.08 183	0.09 118	0.05 104	0.11 325	0.06 179	0.06 88	0.05 46	0.05 67	0.08 136

AFF-stereo	0.06 104	0.05 122	0.05 152	0.05 127	0.04 100	0.04 89	0.03 91	0.11 145	0.06 128	0.16 161	0.04 60	0.08 117	0.03 77	0.02 43	0.06 89	0.08 126	0.08 101	0.05 66	0.09 132	0.04 58	0.09 118	0.05 104	0.02 59	0.04 108	0.10 160	0.08 126	0.07 119	0.07 124

UPFNet	0.09 150	0.08 224	0.08 269	0.09 216	0.07 186	0.09 214	0.06 194	0.12 151	0.09 237	0.14 145	0.09 208	0.12 157	0.06 193	0.07 211	0.08 152	0.10 194	0.13 148	0.11 226	0.10 144	0.07 155	0.09 118	0.07 158	0.06 208	0.06 179	0.09 143	0.10 163	0.10 164	0.10 166

DMCA	0.07 127	0.05 122	0.07 241	0.06 157	0.06 166	0.05 130	0.07 224	0.09 134	0.06 128	0.06 105	0.09 208	0.07 111	0.06 193	0.06 177	0.07 116	0.08 126	0.11 131	0.10 206	0.08 115	0.07 155	0.09 118	0.05 104	0.06 208	0.05 141	0.08 125	0.10 163	0.05 67	0.07 124

G4	0.10 178	0.12 304	0.05 152	0.24 363	0.07 186	0.31 383	0.09 267	0.11 145	0.08 193	0.14 145	0.08 185	0.15 194	0.06 193	0.07 211	0.08 152	0.08 126	0.11 131	0.08 133	0.17 267	0.06 128	0.10 128	0.06 130	0.08 273	0.06 179	0.09 143	0.08 126	0.09 148	0.07 124

G2	0.13 262	0.14 332	0.05 152	0.42 398	0.07 186	0.54 407	0.11 300	0.13 172	0.06 128	0.17 172	0.09 208	0.16 218	0.04 115	0.10 287	0.08 152	0.08 126	0.13 148	0.09 170	0.18 291	0.06 128	0.10 128	0.06 130	0.14 351	0.06 179	0.08 125	0.08 126	0.09 148	0.08 136

GOStereo-base	0.16 333	0.23 383	0.06 193	0.57 410	0.12 310	0.74 418	0.16 343	0.19 300	0.13 315	0.22 252	0.10 240	0.26 344	0.05 151	0.15 359	0.09 208	0.08 126	0.15 177	0.11 226	0.22 336	0.05 102	0.10 128	0.06 130	0.20 375	0.06 179	0.10 160	0.07 113	0.09 148	0.06 111

LG-G_1	0.06 104	0.05 122	0.04 107	0.05 127	0.05 126	0.06 153	0.03 91	0.06 101	0.06 128	0.08 120	0.03 33	0.10 135	0.04 115	0.06 177	0.06 89	0.06 80	0.10 120	0.06 94	0.08 115	0.05 102	0.10 128	0.04 73	0.05 179	0.04 108	0.06 88	0.06 84	0.08 132	0.07 124

LG-G	0.06 104	0.05 122	0.04 107	0.05 127	0.05 126	0.06 153	0.03 91	0.06 101	0.06 128	0.08 120	0.03 33	0.10 135	0.04 115	0.06 177	0.06 89	0.06 80	0.10 120	0.06 94	0.08 115	0.05 102	0.10 128	0.04 73	0.05 179	0.04 108	0.06 88	0.06 84	0.08 132	0.07 124

MaDis-Stereo	0.07 127	0.04 95	0.05 152	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.03 91	0.06 101	0.06 128	0.04 66	0.06 119	0.10 135	0.05 151	0.02 43	0.07 116	0.08 126	0.10 120	0.09 170	0.07 98	0.05 102	0.10 128	0.10 277	0.01 4	0.05 141	0.11 179	0.18 349	0.13 212	0.16 247

LL-Strereo2	0.07 127	0.03 51	0.03 58	0.04 94	0.05 126	0.04 89	0.03 91	0.06 101	0.07 160	0.14 145	0.07 155	0.08 117	0.05 151	0.04 133	0.07 116	0.08 126	0.14 166	0.07 118	0.10 144	0.06 128	0.10 128	0.06 130	0.03 108	0.04 108	0.08 125	0.09 140	0.08 132	0.05 82

test_5	0.08 141	0.05 122	0.07 241	0.04 94	0.04 100	0.04 89	0.04 141	0.09 134	0.05 93	0.05 97	0.07 155	0.12 157	0.12 309	0.02 43	0.07 116	0.09 153	0.07 93	0.07 118	0.08 115	0.06 128	0.10 128	0.09 235	0.02 59	0.07 228	0.10 160	0.13 232	0.13 212	0.18 280

HITNet	0.09 150	0.07 180	0.06 193	0.08 192	0.08 216	0.08 194	0.05 158	0.11 145	0.07 160	0.19 208	0.08 185	0.12 157	0.06 193	0.07 211	0.08 152	0.08 126	0.13 148	0.11 226	0.10 144	0.06 128	0.10 128	0.09 235	0.06 208	0.06 179	0.12 192	0.11 186	0.16 259	0.13 203
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
arf2	0.14 291	0.15 341	0.06 193	0.43 399	0.10 275	0.55 408	0.13 322	0.16 211	0.07 160	0.17 172	0.11 265	0.28 351	0.06 193	0.11 306	0.09 208	0.08 126	0.16 196	0.10 206	0.21 328	0.06 128	0.11 137	0.06 130	0.11 325	0.08 256	0.10 160	0.07 113	0.09 148	0.07 124

G3	0.16 333	0.22 378	0.09 289	0.48 404	0.13 323	0.61 413	0.14 329	0.19 300	0.12 305	0.24 293	0.10 240	0.30 361	0.09 272	0.13 342	0.09 208	0.09 153	0.12 142	0.11 226	0.20 316	0.07 155	0.11 137	0.08 187	0.25 391	0.09 292	0.11 179	0.09 140	0.09 148	0.09 148

MIM_Stereo	0.06 104	0.04 95	0.03 58	0.05 127	0.05 126	0.05 130	0.03 91	0.06 101	0.04 55	0.14 145	0.06 119	0.04 63	0.02 32	0.03 97	0.07 116	0.08 126	0.13 148	0.07 118	0.09 132	0.06 128	0.11 137	0.06 130	0.02 59	0.04 108	0.08 125	0.07 113	0.07 119	0.05 82

iinet-f	0.10 178	0.09 245	0.06 193	0.08 192	0.06 166	0.09 214	0.06 194	0.09 134	0.07 160	0.18 190	0.11 265	0.10 135	0.10 290	0.06 177	0.08 152	0.09 153	0.14 166	0.09 170	0.18 291	0.09 224	0.11 137	0.06 130	0.05 179	0.06 179	0.11 179	0.10 163	0.15 245	0.12 194

IER	0.09 150	0.07 180	0.07 241	0.09 216	0.07 186	0.08 194	0.06 194	0.12 151	0.07 160	0.14 145	0.11 265	0.10 135	0.07 235	0.06 177	0.08 152	0.09 153	0.15 177	0.11 226	0.11 156	0.07 155	0.11 137	0.07 158	0.06 208	0.06 179	0.10 160	0.10 163	0.11 178	0.14 215

ADLNet	0.12 239	0.11 287	0.08 269	0.12 278	0.10 275	0.16 315	0.12 315	0.14 185	0.07 160	0.13 142	0.10 240	0.25 342	0.10 290	0.28 396	0.09 208	0.10 194	0.17 217	0.09 170	0.13 192	0.09 224	0.11 137	0.08 187	0.13 345	0.06 179	0.13 205	0.12 210	0.12 193	0.14 215

ARAFT	0.07 127	0.04 95	0.04 107	0.05 127	0.05 126	0.05 130	0.02 34	0.09 134	0.06 128	0.12 136	0.06 119	0.12 157	0.03 77	0.03 97	0.07 116	0.07 108	0.12 142	0.09 170	0.09 132	0.05 102	0.11 137	0.07 158	0.03 108	0.04 108	0.09 143	0.09 140	0.09 148	0.09 148

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 141	0.06 153	0.05 152	0.05 127	0.04 100	0.04 89	0.04 141	0.14 185	0.07 160	0.21 237	0.04 60	0.12 157	0.04 115	0.03 97	0.07 116	0.09 153	0.09 115	0.06 94	0.10 144	0.05 102	0.11 137	0.05 104	0.03 108	0.05 141	0.12 192	0.09 140	0.09 148	0.09 148

UNet	0.10 178	0.09 245	0.08 269	0.10 241	0.08 216	0.09 214	0.08 243	0.15 195	0.08 193	0.17 172	0.09 208	0.13 174	0.09 272	0.07 211	0.09 208	0.10 194	0.16 196	0.13 300	0.12 171	0.08 183	0.11 137	0.09 235	0.08 273	0.09 292	0.11 179	0.13 232	0.10 164	0.11 176

HGLStereo	0.11 206	0.10 269	0.08 269	0.09 216	0.10 275	0.09 214	0.06 194	0.14 185	0.08 193	0.18 190	0.15 324	0.09 126	0.06 193	0.08 240	0.09 208	0.10 194	0.17 217	0.13 300	0.14 210	0.10 261	0.11 137	0.09 235	0.08 273	0.08 256	0.13 205	0.12 210	0.10 164	0.11 176

AF-Net	0.15 316	0.13 319	0.13 346	0.14 301	0.18 361	0.15 303	0.14 329	0.17 228	0.16 340	0.17 172	0.21 378	0.18 255	0.12 309	0.10 287	0.17 384	0.16 381	0.13 148	0.14 326	0.15 226	0.11 288	0.11 137	0.10 277	0.13 345	0.10 311	0.14 233	0.15 292	0.20 330	0.14 215

Nwc_Net	0.15 316	0.13 319	0.13 346	0.14 301	0.18 361	0.15 303	0.14 329	0.17 228	0.16 340	0.17 172	0.21 378	0.18 255	0.12 309	0.10 287	0.17 384	0.16 381	0.13 148	0.14 326	0.15 226	0.11 288	0.11 137	0.10 277	0.13 345	0.10 311	0.14 233	0.15 292	0.20 330	0.14 215

CFNet	0.12 239	0.11 287	0.08 269	0.14 301	0.12 310	0.11 257	0.09 267	0.19 300	0.10 265	0.18 190	0.12 283	0.25 342	0.10 290	0.08 240	0.08 152	0.09 153	0.17 217	0.12 266	0.12 171	0.09 224	0.11 137	0.08 187	0.06 208	0.09 292	0.15 255	0.12 210	0.13 212	0.13 203

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 262	0.13 319	0.13 346	0.14 301	0.15 343	0.13 282	0.20 365	0.13 172	0.15 335	0.16 161	0.16 335	0.21 310	0.09 272	0.15 359	0.10 270	0.12 313	0.15 177	0.12 266	0.11 156	0.09 224	0.11 137	0.09 235	0.08 273	0.08 256	0.13 205	0.13 232	0.11 178	0.15 230
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.17 339	0.19 367	0.17 378	0.23 357	0.18 361	0.18 333	0.16 343	0.22 350	0.13 315	0.23 276	0.20 373	0.44 383	0.08 259	0.11 306	0.12 328	0.10 194	0.13 148	0.13 300	0.26 365	0.11 288	0.11 137	0.07 158	0.18 367	0.15 363	0.17 290	0.21 371	0.13 212	0.20 309

DN-CSS_ROB	0.11 206	0.09 245	0.11 322	0.08 192	0.09 249	0.08 194	0.08 243	0.16 211	0.10 265	0.23 276	0.17 344	0.18 255	0.14 340	0.05 153	0.08 152	0.09 153	0.13 148	0.10 206	0.18 291	0.09 224	0.11 137	0.08 187	0.07 240	0.08 256	0.13 205	0.10 163	0.12 193	0.10 166

AROF-StereoT2	0.11 206	0.12 304	0.06 193	0.19 341	0.07 186	0.22 362	0.08 243	0.12 151	0.08 193	0.14 145	0.09 208	0.17 231	0.06 193	0.09 265	0.08 152	0.09 153	0.13 148	0.08 133	0.16 244	0.06 128	0.12 153	0.06 130	0.11 325	0.07 228	0.14 233	0.08 126	0.11 178	0.06 111

FETStereo	0.07 127	0.05 122	0.04 107	0.05 127	0.04 100	0.04 89	0.03 91	0.12 151	0.04 55	0.20 222	0.04 60	0.10 135	0.03 77	0.03 97	0.06 89	0.08 126	0.12 142	0.07 118	0.10 144	0.05 102	0.12 153	0.05 104	0.04 137	0.03 56	0.08 125	0.08 126	0.06 100	0.05 82

CEFStereo	0.07 127	0.05 122	0.04 107	0.04 94	0.04 100	0.05 130	0.04 141	0.14 185	0.04 55	0.21 237	0.05 91	0.11 148	0.03 77	0.03 97	0.07 116	0.08 126	0.13 148	0.07 118	0.10 144	0.06 128	0.12 153	0.05 104	0.04 137	0.03 56	0.08 125	0.09 140	0.07 119	0.07 124

LGtest1	0.06 104	0.04 95	0.03 58	0.04 94	0.04 100	0.04 89	0.03 91	0.08 125	0.08 193	0.07 115	0.04 60	0.06 103	0.03 77	0.05 153	0.07 116	0.07 108	0.12 142	0.07 118	0.10 144	0.07 155	0.12 153	0.06 130	0.04 137	0.03 56	0.07 106	0.06 84	0.08 132	0.06 111

coex_refinement	0.10 178	0.10 269	0.07 241	0.09 216	0.08 216	0.09 214	0.06 194	0.17 228	0.10 265	0.20 222	0.11 265	0.11 148	0.07 235	0.07 211	0.11 312	0.14 355	0.15 177	0.11 226	0.12 171	0.06 128	0.12 153	0.08 187	0.06 208	0.07 228	0.12 192	0.12 210	0.11 178	0.13 203

SGD-Stereo	0.06 104	0.04 95	0.03 58	0.05 127	0.04 100	0.06 153	0.03 91	0.04 67	0.06 128	0.08 120	0.05 91	0.05 88	0.03 77	0.03 97	0.07 116	0.08 126	0.14 166	0.06 94	0.09 132	0.05 102	0.12 153	0.05 104	0.03 108	0.04 108	0.08 125	0.08 126	0.12 193	0.09 148

AIO_rvc	0.06 104	0.06 153	0.03 58	0.05 127	0.04 100	0.04 89	0.03 91	0.08 125	0.06 128	0.10 132	0.04 60	0.08 117	0.02 32	0.03 97	0.06 89	0.07 108	0.08 101	0.06 94	0.07 98	0.05 102	0.12 153	0.05 104	0.02 59	0.03 56	0.06 88	0.06 84	0.05 67	0.05 82

IGEV-Stereo+	0.06 104	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.04 100	0.03 46	0.03 91	0.16 211	0.06 128	0.20 222	0.06 119	0.06 103	0.03 77	0.04 133	0.07 116	0.08 126	0.10 120	0.06 94	0.09 132	0.06 128	0.12 153	0.06 130	0.03 108	0.03 56	0.07 106	0.06 84	0.03 18	0.07 124

MGS-Stereo	0.08 141	0.06 153	0.04 107	0.05 127	0.05 126	0.04 89	0.03 91	0.12 151	0.05 93	0.09 124	0.07 155	0.10 135	0.04 115	0.05 153	0.07 116	0.08 126	0.15 177	0.11 226	0.12 171	0.09 224	0.12 153	0.07 158	0.05 179	0.05 141	0.10 160	0.09 140	0.11 178	0.10 166

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 178	0.07 180	0.06 193	0.08 192	0.05 126	0.07 179	0.03 91	0.11 145	0.15 335	0.20 222	0.15 324	0.11 148	0.07 235	0.08 240	0.08 152	0.09 153	0.16 196	0.11 226	0.12 171	0.08 183	0.12 153	0.11 302	0.06 208	0.07 228	0.12 192	0.14 262	0.12 193	0.16 247

CAS	0.09 150	0.07 180	0.05 152	0.06 157	0.05 126	0.05 130	0.04 141	0.14 185	0.05 93	0.11 133	0.10 240	0.11 148	0.05 151	0.07 211	0.08 152	0.09 153	0.11 131	0.10 206	0.14 210	0.07 155	0.12 153	0.07 158	0.05 179	0.05 141	0.13 205	0.11 186	0.09 148	0.14 215

anonymousdsp2	0.08 141	0.07 180	0.05 152	0.06 157	0.05 126	0.06 153	0.05 158	0.12 151	0.06 128	0.17 172	0.06 119	0.08 117	0.04 115	0.05 153	0.07 116	0.08 126	0.13 148	0.08 133	0.10 144	0.07 155	0.12 153	0.06 130	0.05 179	0.06 179	0.09 143	0.08 126	0.08 132	0.07 124

RAFT_CTSACE	0.07 127	0.04 95	0.06 193	0.03 45	0.04 100	0.05 130	0.05 158	0.06 101	0.06 128	0.09 124	0.04 60	0.10 135	0.09 272	0.03 97	0.07 116	0.08 126	0.11 131	0.07 118	0.07 98	0.05 102	0.12 153	0.08 187	0.03 108	0.06 179	0.12 192	0.13 232	0.12 193	0.15 230

RAFT+CT+SA	0.09 150	0.05 122	0.07 241	0.05 127	0.05 126	0.04 89	0.05 158	0.13 172	0.08 193	0.08 120	0.07 155	0.15 194	0.13 324	0.04 133	0.10 270	0.10 194	0.09 115	0.08 133	0.08 115	0.06 128	0.12 153	0.11 302	0.02 59	0.06 179	0.13 205	0.12 210	0.11 178	0.17 261

RALAANet	0.09 150	0.08 224	0.06 193	0.07 181	0.05 126	0.08 194	0.05 158	0.10 141	0.07 160	0.12 136	0.09 208	0.10 135	0.06 193	0.03 97	0.08 152	0.09 153	0.13 148	0.11 226	0.15 226	0.08 183	0.12 153	0.07 158	0.04 137	0.06 179	0.11 179	0.10 163	0.11 178	0.11 176

DMCA-RVC	0.10 178	0.08 224	0.11 322	0.08 192	0.09 249	0.08 194	0.08 243	0.12 151	0.09 237	0.13 142	0.13 297	0.13 174	0.07 235	0.06 177	0.13 348	0.12 313	0.14 166	0.13 300	0.11 156	0.10 261	0.12 153	0.09 235	0.07 240	0.09 292	0.10 160	0.10 163	0.10 164	0.11 176

FADNet-RVC	0.14 291	0.13 319	0.10 309	0.18 333	0.11 296	0.14 291	0.09 267	0.21 341	0.09 237	0.19 208	0.17 344	0.17 231	0.12 309	0.11 306	0.14 363	0.15 373	0.18 240	0.13 300	0.18 291	0.15 353	0.12 153	0.12 326	0.12 338	0.11 324	0.20 344	0.16 318	0.14 228	0.14 215

STTStereo	0.13 262	0.14 332	0.17 378	0.13 291	0.15 343	0.13 282	0.20 365	0.13 172	0.13 315	0.15 154	0.15 324	0.17 231	0.10 290	0.11 306	0.12 328	0.12 313	0.15 177	0.14 326	0.13 192	0.11 288	0.12 153	0.10 277	0.07 240	0.09 292	0.15 255	0.13 232	0.12 193	0.16 247

RP	0.15 316	0.14 332	0.15 364	0.17 328	0.14 335	0.17 324	0.16 343	0.19 300	0.17 351	0.14 145	0.16 335	0.16 218	0.15 348	0.11 306	0.13 348	0.12 313	0.15 177	0.12 266	0.15 226	0.12 309	0.12 153	0.12 326	0.10 315	0.12 340	0.17 290	0.15 292	0.20 330	0.18 280

ADCP+	0.11 206	0.10 269	0.08 269	0.09 216	0.07 186	0.09 214	0.08 243	0.13 172	0.11 285	0.16 161	0.12 283	0.18 255	0.08 259	0.07 211	0.10 270	0.09 153	0.16 196	0.11 226	0.14 210	0.09 224	0.12 153	0.09 235	0.08 273	0.08 256	0.11 179	0.15 292	0.11 178	0.11 176

NVstereo2D	0.15 316	0.11 287	0.11 322	0.19 341	0.14 335	0.21 359	0.24 385	0.13 172	0.11 285	0.16 161	0.14 311	0.10 135	0.07 235	0.39 410	0.11 312	0.11 261	0.21 307	0.14 326	0.15 226	0.10 261	0.12 153	0.08 187	0.24 389	0.08 256	0.14 233	0.12 210	0.14 228	0.12 194

DISCO	0.10 178	0.10 269	0.08 269	0.10 241	0.09 249	0.11 257	0.09 267	0.10 141	0.08 193	0.15 154	0.10 240	0.12 157	0.07 235	0.06 177	0.09 208	0.11 261	0.15 177	0.10 206	0.14 210	0.10 261	0.12 153	0.10 277	0.06 208	0.09 292	0.14 233	0.11 186	0.13 212	0.11 176

arf3	0.11 206	0.10 269	0.05 152	0.26 369	0.07 186	0.25 372	0.08 243	0.13 172	0.07 160	0.15 154	0.10 240	0.22 325	0.05 151	0.07 211	0.07 116	0.08 126	0.14 166	0.08 133	0.18 291	0.06 128	0.13 175	0.06 130	0.07 240	0.08 256	0.10 160	0.08 126	0.09 148	0.08 136

CGFBStereo	0.07 127	0.05 122	0.04 107	0.04 94	0.04 100	0.04 89	0.04 141	0.13 172	0.04 55	0.21 237	0.05 91	0.11 148	0.03 77	0.03 97	0.07 116	0.08 126	0.13 148	0.07 118	0.10 144	0.05 102	0.13 175	0.05 104	0.04 137	0.03 56	0.08 125	0.09 140	0.08 132	0.06 111

ManiGeoR	0.12 239	0.10 269	0.08 269	0.13 291	0.08 216	0.10 239	0.07 224	0.20 326	0.10 265	0.20 222	0.11 265	0.20 285	0.06 193	0.06 177	0.09 208	0.10 194	0.18 240	0.11 226	0.16 244	0.09 224	0.13 175	0.07 158	0.06 208	0.08 256	0.16 271	0.14 262	0.16 259	0.14 215

HLF11	0.11 206	0.09 245	0.07 241	0.11 263	0.07 186	0.09 214	0.07 224	0.19 300	0.07 160	0.19 208	0.09 208	0.16 218	0.06 193	0.07 211	0.08 152	0.10 194	0.19 266	0.12 266	0.16 244	0.09 224	0.13 175	0.08 187	0.07 240	0.07 228	0.12 192	0.13 232	0.15 245	0.14 215

HLf10	0.12 239	0.10 269	0.08 269	0.13 291	0.08 216	0.10 239	0.07 224	0.20 326	0.10 265	0.20 222	0.11 265	0.20 285	0.06 193	0.06 177	0.09 208	0.10 194	0.18 240	0.11 226	0.16 244	0.09 224	0.13 175	0.07 158	0.06 208	0.08 256	0.16 271	0.14 262	0.16 259	0.14 215

TestStereo_HLe17	0.12 239	0.11 287	0.08 269	0.14 301	0.10 275	0.12 271	0.08 243	0.23 358	0.11 285	0.21 237	0.10 240	0.20 285	0.07 235	0.06 177	0.09 208	0.10 194	0.17 217	0.11 226	0.18 291	0.09 224	0.13 175	0.08 187	0.06 208	0.09 292	0.18 316	0.14 262	0.16 259	0.15 230

LG-Stereo_L2	0.06 104	0.04 95	0.03 58	0.03 45	0.04 100	0.02 9	0.02 34	0.08 125	0.08 193	0.21 237	0.06 119	0.08 117	0.03 77	0.03 97	0.06 89	0.07 108	0.10 120	0.06 94	0.07 98	0.04 58	0.13 175	0.05 104	0.02 59	0.03 56	0.05 58	0.06 84	0.05 67	0.05 82

AIO_test	0.06 104	0.05 122	0.04 107	0.07 181	0.05 126	0.04 89	0.04 141	0.10 141	0.09 237	0.12 136	0.05 91	0.11 148	0.04 115	0.03 97	0.06 89	0.07 108	0.07 93	0.06 94	0.08 115	0.05 102	0.13 175	0.05 104	0.04 137	0.04 108	0.09 143	0.07 113	0.05 67	0.05 82

TestStereo1	0.09 150	0.07 180	0.06 193	0.04 94	0.05 126	0.06 153	0.06 194	0.07 117	0.07 160	0.09 124	0.07 155	0.11 148	0.14 340	0.04 133	0.09 208	0.10 194	0.11 131	0.09 170	0.09 132	0.08 183	0.13 175	0.12 326	0.02 59	0.04 108	0.15 255	0.13 232	0.16 259	0.20 309

TESTraft	0.09 150	0.06 153	0.06 193	0.04 94	0.04 100	0.05 130	0.06 194	0.09 134	0.08 193	0.09 124	0.08 185	0.12 157	0.13 324	0.03 97	0.09 208	0.10 194	0.11 131	0.09 170	0.08 115	0.07 155	0.13 175	0.12 326	0.02 59	0.05 141	0.14 233	0.12 210	0.14 228	0.20 309

SA-5K	0.09 150	0.07 180	0.06 193	0.04 94	0.05 126	0.06 153	0.06 194	0.07 117	0.07 160	0.09 124	0.07 155	0.11 148	0.14 340	0.04 133	0.09 208	0.10 194	0.11 131	0.09 170	0.09 132	0.08 183	0.13 175	0.12 326	0.02 59	0.04 108	0.15 255	0.13 232	0.16 259	0.20 309

CIPLG	0.09 150	0.06 153	0.05 152	0.06 157	0.06 166	0.09 214	0.06 194	0.18 268	0.06 128	0.20 222	0.08 185	0.12 157	0.06 193	0.06 177	0.08 152	0.10 194	0.17 217	0.11 226	0.11 156	0.09 224	0.13 175	0.06 130	0.04 137	0.06 179	0.10 160	0.09 140	0.10 164	0.10 166

IPLG	0.09 150	0.07 180	0.07 241	0.07 181	0.07 186	0.06 153	0.05 158	0.15 195	0.06 128	0.22 252	0.06 119	0.15 194	0.05 151	0.04 133	0.08 152	0.10 194	0.16 196	0.10 206	0.14 210	0.09 224	0.13 175	0.08 187	0.04 137	0.07 228	0.13 205	0.11 186	0.11 178	0.08 136

IPLGR_C	0.09 150	0.06 153	0.05 152	0.06 157	0.06 166	0.09 214	0.06 194	0.18 268	0.06 128	0.20 222	0.08 185	0.12 157	0.07 235	0.06 177	0.08 152	0.10 194	0.17 217	0.11 226	0.11 156	0.09 224	0.13 175	0.06 130	0.04 137	0.06 179	0.10 160	0.09 140	0.10 164	0.10 166

MIPNet	0.11 206	0.09 245	0.06 193	0.07 181	0.08 216	0.07 179	0.05 158	0.17 228	0.06 128	0.23 276	0.07 155	0.15 194	0.08 259	0.05 153	0.09 208	0.10 194	0.17 217	0.11 226	0.20 316	0.12 309	0.13 175	0.10 277	0.05 179	0.07 228	0.15 255	0.13 232	0.11 178	0.13 203

ACRE	0.09 150	0.06 153	0.05 152	0.06 157	0.06 166	0.09 214	0.06 194	0.18 268	0.06 128	0.20 222	0.08 185	0.12 157	0.07 235	0.06 177	0.08 152	0.10 194	0.17 217	0.11 226	0.11 156	0.09 224	0.13 175	0.06 130	0.04 137	0.06 179	0.10 160	0.10 163	0.10 164	0.10 166

raft+_RVC	0.08 141	0.06 153	0.04 107	0.06 157	0.06 166	0.07 179	0.04 141	0.10 141	0.08 193	0.17 172	0.08 185	0.09 126	0.04 115	0.04 133	0.08 152	0.07 108	0.13 148	0.09 170	0.11 156	0.06 128	0.13 175	0.05 104	0.03 108	0.05 141	0.10 160	0.09 140	0.09 148	0.08 136

FINET	0.12 239	0.11 287	0.12 337	0.12 278	0.10 275	0.11 257	0.13 322	0.15 195	0.12 305	0.13 142	0.12 283	0.13 174	0.09 272	0.09 265	0.15 373	0.13 334	0.15 177	0.11 226	0.16 244	0.09 224	0.13 175	0.10 277	0.10 315	0.10 311	0.12 192	0.10 163	0.13 212	0.12 194

DSFCA	0.11 206	0.13 319	0.09 289	0.10 241	0.08 216	0.11 257	0.11 300	0.12 151	0.09 237	0.12 136	0.13 297	0.14 187	0.07 235	0.05 153	0.09 208	0.11 261	0.15 177	0.13 300	0.16 244	0.10 261	0.13 175	0.12 326	0.07 240	0.09 292	0.12 192	0.13 232	0.10 164	0.13 203

BEATNet_4x	0.11 206	0.10 269	0.08 269	0.09 216	0.09 249	0.09 214	0.08 243	0.12 151	0.08 193	0.21 237	0.09 208	0.15 194	0.09 272	0.07 211	0.10 270	0.09 153	0.13 148	0.13 300	0.11 156	0.08 183	0.13 175	0.11 302	0.08 273	0.07 228	0.13 205	0.13 232	0.18 303	0.18 280

DeepPrunerF	0.11 206	0.10 269	0.10 309	0.13 291	0.13 323	0.09 214	0.09 267	0.15 195	0.11 285	0.12 136	0.14 311	0.10 135	0.09 272	0.07 211	0.12 328	0.11 261	0.11 131	0.13 300	0.13 192	0.11 288	0.13 175	0.08 187	0.08 273	0.08 256	0.17 290	0.14 262	0.11 178	0.14 215

NaN_ROB	0.19 351	0.20 370	0.19 388	0.20 347	0.20 373	0.16 315	0.15 337	0.27 377	0.19 366	0.23 276	0.18 359	0.47 389	0.16 353	0.11 306	0.13 348	0.12 313	0.15 177	0.14 326	0.21 328	0.19 381	0.13 175	0.10 277	0.09 299	0.20 382	0.24 376	0.21 371	0.26 373	0.28 364

AROF-Stereo-S	0.09 150	0.07 180	0.06 193	0.10 241	0.06 166	0.10 239	0.04 141	0.12 151	0.05 93	0.17 172	0.09 208	0.16 218	0.06 193	0.04 133	0.08 152	0.10 194	0.16 196	0.09 170	0.14 210	0.09 224	0.14 197	0.09 235	0.04 137	0.06 179	0.10 160	0.09 140	0.12 193	0.13 203

FETCStereo	0.08 141	0.05 122	0.04 107	0.05 127	0.04 100	0.05 130	0.03 91	0.14 185	0.04 55	0.22 252	0.05 91	0.12 157	0.03 77	0.03 97	0.07 116	0.09 153	0.14 166	0.07 118	0.12 171	0.06 128	0.14 197	0.05 104	0.04 137	0.03 56	0.08 125	0.09 140	0.09 148	0.08 136

HLf8	0.12 239	0.10 269	0.08 269	0.11 263	0.09 249	0.10 239	0.08 243	0.20 326	0.09 237	0.19 208	0.10 240	0.20 285	0.09 272	0.07 211	0.09 208	0.11 261	0.19 266	0.12 266	0.17 267	0.09 224	0.14 197	0.09 235	0.07 240	0.08 256	0.16 271	0.14 262	0.18 303	0.18 280

TestStereo_HL2	0.12 239	0.09 245	0.07 241	0.10 241	0.08 216	0.10 239	0.08 243	0.18 268	0.10 265	0.22 252	0.11 265	0.20 285	0.09 272	0.08 240	0.09 208	0.10 194	0.19 266	0.11 226	0.17 267	0.09 224	0.14 197	0.07 158	0.07 240	0.08 256	0.17 290	0.14 262	0.17 277	0.18 280

GGDA	0.12 239	0.09 245	0.07 241	0.10 241	0.08 216	0.11 257	0.08 243	0.18 268	0.11 285	0.22 252	0.10 240	0.21 310	0.10 290	0.08 240	0.09 208	0.10 194	0.19 266	0.11 226	0.16 244	0.08 183	0.14 197	0.08 187	0.07 240	0.08 256	0.16 271	0.14 262	0.16 259	0.17 261

LG-Stereo_L1	0.06 104	0.04 95	0.03 58	0.04 94	0.03 61	0.02 9	0.02 34	0.08 125	0.09 237	0.21 237	0.05 91	0.05 88	0.03 77	0.03 97	0.06 89	0.07 108	0.10 120	0.06 94	0.07 98	0.04 58	0.14 197	0.05 104	0.01 4	0.03 56	0.06 88	0.06 84	0.05 67	0.05 82

G2L-Stereo	0.11 206	0.10 269	0.08 269	0.09 216	0.09 249	0.08 194	0.07 224	0.17 228	0.08 193	0.22 252	0.09 208	0.16 218	0.13 324	0.07 211	0.08 152	0.11 261	0.16 196	0.11 226	0.11 156	0.09 224	0.14 197	0.09 235	0.09 299	0.07 228	0.13 205	0.14 262	0.14 228	0.11 176

HUF	0.07 127	0.05 122	0.04 107	0.07 181	0.06 166	0.04 89	0.03 91	0.09 134	0.07 160	0.16 161	0.05 91	0.09 126	0.04 115	0.03 97	0.06 89	0.07 108	0.08 101	0.06 94	0.09 132	0.06 128	0.14 197	0.06 130	0.03 108	0.04 108	0.08 125	0.05 46	0.06 100	0.05 82

test_for_model	0.09 150	0.05 122	0.04 107	0.05 127	0.07 186	0.04 89	0.03 91	0.12 151	0.08 193	0.24 293	0.05 91	0.15 194	0.05 151	0.06 177	0.07 116	0.09 153	0.18 240	0.10 206	0.12 171	0.08 183	0.14 197	0.07 158	0.04 137	0.05 141	0.09 143	0.10 163	0.08 132	0.09 148

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 150	0.05 122	0.04 107	0.05 127	0.07 186	0.04 89	0.03 91	0.12 151	0.08 193	0.24 293	0.05 91	0.15 194	0.05 151	0.06 177	0.07 116	0.09 153	0.18 240	0.10 206	0.12 171	0.08 183	0.14 197	0.07 158	0.04 137	0.05 141	0.09 143	0.10 163	0.08 132	0.09 148

CASnet	0.10 178	0.06 153	0.05 152	0.08 192	0.09 249	0.11 257	0.05 158	0.18 268	0.10 265	0.23 276	0.11 265	0.13 174	0.06 193	0.07 211	0.09 208	0.10 194	0.16 196	0.08 133	0.18 291	0.07 155	0.14 197	0.06 130	0.06 208	0.06 179	0.12 192	0.10 163	0.14 228	0.10 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.09 150	0.05 122	0.04 107	0.05 127	0.07 186	0.04 89	0.03 91	0.12 151	0.08 193	0.24 293	0.05 91	0.15 194	0.05 151	0.06 177	0.07 116	0.09 153	0.18 240	0.10 206	0.12 171	0.08 183	0.14 197	0.07 158	0.04 137	0.05 141	0.09 143	0.10 163	0.08 132	0.09 148

GCAPDPT-zeroshot	0.09 150	0.05 122	0.04 107	0.05 127	0.07 186	0.04 89	0.03 91	0.12 151	0.08 193	0.24 293	0.05 91	0.15 194	0.05 151	0.06 177	0.07 116	0.09 153	0.18 240	0.10 206	0.12 171	0.08 183	0.14 197	0.07 158	0.04 137	0.05 141	0.09 143	0.10 163	0.08 132	0.09 148

GCAP-Stereo	0.09 150	0.05 122	0.04 107	0.05 127	0.07 186	0.04 89	0.03 91	0.12 151	0.08 193	0.24 293	0.05 91	0.15 194	0.05 151	0.06 177	0.07 116	0.09 153	0.18 240	0.10 206	0.12 171	0.08 183	0.14 197	0.07 158	0.04 137	0.05 141	0.09 143	0.10 163	0.08 132	0.09 148

SA	0.10 178	0.07 180	0.06 193	0.06 157	0.05 126	0.08 194	0.04 141	0.12 151	0.05 93	0.16 161	0.07 155	0.16 218	0.03 77	0.04 133	0.09 208	0.09 153	0.13 148	0.11 226	0.12 171	0.09 224	0.14 197	0.10 277	0.03 108	0.06 179	0.16 271	0.14 262	0.13 212	0.20 309

rafts_anoy	0.09 150	0.08 224	0.07 241	0.07 181	0.07 186	0.06 153	0.05 158	0.13 172	0.05 93	0.17 172	0.09 208	0.12 157	0.05 151	0.03 97	0.09 208	0.10 194	0.15 177	0.12 266	0.13 192	0.07 155	0.14 197	0.08 187	0.03 108	0.06 179	0.11 179	0.10 163	0.09 148	0.11 176

GMStereo	0.12 239	0.12 304	0.07 241	0.11 263	0.11 296	0.13 282	0.09 267	0.17 228	0.10 265	0.17 172	0.13 297	0.21 310	0.11 301	0.07 211	0.10 270	0.09 153	0.17 217	0.10 206	0.17 267	0.12 309	0.14 197	0.09 235	0.07 240	0.09 292	0.14 233	0.13 232	0.15 245	0.12 194
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
stereogan	0.16 333	0.15 341	0.15 364	0.16 320	0.18 361	0.18 333	0.16 343	0.20 326	0.19 366	0.14 145	0.16 335	0.20 285	0.18 359	0.13 342	0.14 363	0.13 334	0.16 196	0.14 326	0.17 267	0.14 339	0.14 197	0.12 326	0.13 345	0.13 350	0.16 271	0.16 318	0.23 351	0.18 280

PA-Net	0.19 351	0.21 375	0.25 403	0.14 301	0.20 373	0.18 333	0.20 365	0.21 341	0.19 366	0.18 190	0.14 311	0.17 231	0.21 366	0.26 390	0.16 378	0.18 395	0.15 177	0.19 380	0.13 192	0.17 370	0.14 197	0.15 362	0.10 315	0.16 371	0.17 290	0.25 398	0.17 277	0.35 384
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNetv2_ROB	0.12 239	0.08 224	0.07 241	0.12 278	0.09 249	0.12 271	0.08 243	0.17 228	0.08 193	0.22 252	0.12 283	0.20 285	0.15 348	0.06 177	0.08 152	0.08 126	0.16 196	0.11 226	0.17 267	0.10 261	0.14 197	0.09 235	0.09 299	0.10 311	0.14 233	0.12 210	0.19 318	0.12 194

iResNet_ROB	0.11 206	0.08 224	0.07 241	0.11 263	0.08 216	0.12 271	0.07 224	0.15 195	0.08 193	0.23 276	0.10 240	0.15 194	0.15 348	0.06 177	0.07 116	0.09 153	0.17 217	0.12 266	0.13 192	0.09 224	0.14 197	0.09 235	0.07 240	0.08 256	0.14 233	0.12 210	0.15 245	0.15 230

PDISCO_ROB	0.12 239	0.13 319	0.13 346	0.10 241	0.08 216	0.09 214	0.09 267	0.09 134	0.08 193	0.11 133	0.10 240	0.06 103	0.05 151	0.05 153	0.09 208	0.11 261	0.14 166	0.16 351	0.09 132	0.10 261	0.14 197	0.12 326	0.04 137	0.08 256	0.16 271	0.21 371	0.32 388	0.19 299

base_1k_lr1e5	0.09 150	0.09 245	0.06 193	0.11 263	0.05 126	0.07 179	0.06 194	0.14 185	0.06 128	0.17 172	0.09 208	0.18 255	0.05 151	0.05 153	0.08 152	0.09 153	0.15 177	0.09 170	0.16 244	0.07 155	0.15 219	0.07 158	0.06 208	0.06 179	0.14 233	0.09 140	0.11 178	0.07 124

arf4	0.11 206	0.09 245	0.06 193	0.18 333	0.07 186	0.17 324	0.08 243	0.14 185	0.08 193	0.16 161	0.11 265	0.20 285	0.07 235	0.07 211	0.08 152	0.09 153	0.15 177	0.09 170	0.18 291	0.06 128	0.15 219	0.07 158	0.06 208	0.09 292	0.13 205	0.11 186	0.11 178	0.08 136

NBS	0.06 104	0.04 95	0.04 107	0.03 45	0.03 61	0.04 89	0.03 91	0.07 117	0.05 93	0.11 133	0.02 6	0.08 117	0.03 77	0.03 97	0.07 116	0.09 153	0.14 166	0.06 94	0.08 115	0.06 128	0.15 219	0.07 158	0.04 137	0.04 108	0.09 143	0.09 140	0.06 100	0.07 124

TestStereo-Hl	0.14 291	0.11 287	0.08 269	0.10 241	0.09 249	0.15 303	0.11 300	0.19 300	0.13 315	0.24 293	0.12 283	0.28 351	0.12 309	0.07 211	0.09 208	0.11 261	0.19 266	0.12 266	0.18 291	0.10 261	0.15 219	0.09 235	0.07 240	0.10 311	0.16 271	0.15 292	0.24 361	0.29 366

Reg-Stereo(zero)	0.11 206	0.08 224	0.06 193	0.08 192	0.07 186	0.10 239	0.07 224	0.17 228	0.10 265	0.25 330	0.09 208	0.20 285	0.06 193	0.07 211	0.09 208	0.11 261	0.19 266	0.10 206	0.15 226	0.09 224	0.15 219	0.08 187	0.07 240	0.07 228	0.13 205	0.13 232	0.18 303	0.17 261

FLISNet	0.11 206	0.08 224	0.06 193	0.08 192	0.07 186	0.10 239	0.07 224	0.17 228	0.10 265	0.25 330	0.09 208	0.20 285	0.06 193	0.07 211	0.09 208	0.11 261	0.19 266	0.10 206	0.15 226	0.09 224	0.15 219	0.08 187	0.07 240	0.07 228	0.13 205	0.13 232	0.18 303	0.17 261

4D-IteraStereo	0.09 150	0.06 153	0.05 152	0.06 157	0.06 166	0.06 153	0.04 141	0.15 195	0.10 265	0.22 252	0.08 185	0.14 187	0.06 193	0.03 97	0.08 152	0.10 194	0.17 217	0.09 170	0.11 156	0.07 155	0.15 219	0.05 104	0.03 108	0.05 141	0.10 160	0.10 163	0.08 132	0.08 136

raft_robust	0.12 239	0.09 245	0.09 289	0.11 263	0.06 166	0.09 214	0.06 194	0.15 195	0.08 193	0.23 276	0.07 155	0.20 285	0.11 301	0.09 265	0.11 312	0.12 313	0.16 196	0.12 266	0.13 192	0.10 261	0.15 219	0.11 302	0.03 108	0.07 228	0.18 316	0.16 318	0.15 245	0.14 215

dd	0.14 291	0.12 304	0.07 241	0.25 367	0.10 275	0.19 344	0.09 267	0.17 228	0.08 193	0.17 172	0.08 185	0.33 366	0.08 259	0.06 177	0.10 270	0.11 261	0.24 356	0.11 226	0.25 359	0.09 224	0.15 219	0.09 235	0.06 208	0.09 292	0.17 290	0.13 232	0.18 303	0.15 230

IPLGR	0.12 239	0.09 245	0.09 289	0.09 216	0.10 275	0.09 214	0.07 224	0.18 268	0.09 237	0.22 252	0.10 240	0.15 194	0.07 235	0.06 177	0.09 208	0.11 261	0.17 217	0.11 226	0.20 316	0.12 309	0.15 219	0.08 187	0.04 137	0.08 256	0.16 271	0.13 232	0.14 228	0.16 247

GEStereo_RVC	0.14 291	0.13 319	0.10 309	0.11 263	0.12 310	0.12 271	0.11 300	0.18 268	0.13 315	0.24 293	0.16 335	0.18 255	0.10 290	0.06 177	0.12 328	0.11 261	0.20 292	0.17 364	0.23 347	0.13 328	0.15 219	0.13 343	0.07 240	0.11 324	0.20 344	0.14 262	0.13 212	0.19 299

CFNet_pseudo	0.13 262	0.11 287	0.11 322	0.14 301	0.11 296	0.12 271	0.11 300	0.19 300	0.12 305	0.24 293	0.14 311	0.16 218	0.15 348	0.08 240	0.09 208	0.10 194	0.16 196	0.13 300	0.13 192	0.08 183	0.15 219	0.08 187	0.08 273	0.09 292	0.15 255	0.14 262	0.19 318	0.20 309

RALCasStereoNet	0.09 150	0.08 224	0.06 193	0.09 216	0.07 186	0.06 153	0.05 158	0.12 151	0.05 93	0.18 190	0.07 155	0.12 157	0.05 151	0.04 133	0.09 208	0.10 194	0.18 240	0.12 266	0.13 192	0.08 183	0.15 219	0.08 187	0.05 179	0.06 179	0.12 192	0.09 140	0.10 164	0.08 136

APVNet	0.15 316	0.13 319	0.11 322	0.14 301	0.16 346	0.14 291	0.13 322	0.19 300	0.11 285	0.14 145	0.13 297	0.17 231	0.09 272	0.16 363	0.15 373	0.15 373	0.21 307	0.14 326	0.22 336	0.15 353	0.15 219	0.12 326	0.07 240	0.12 340	0.16 271	0.15 292	0.19 318	0.17 261

psm_up	0.14 291	0.11 287	0.13 346	0.15 315	0.12 310	0.14 291	0.11 300	0.20 326	0.16 340	0.19 208	0.12 283	0.15 194	0.17 357	0.10 287	0.12 328	0.12 313	0.19 266	0.13 300	0.17 267	0.11 288	0.15 219	0.09 235	0.10 315	0.16 371	0.18 316	0.16 318	0.17 277	0.20 309

FADNet-RVC-Resample	0.13 262	0.10 269	0.12 337	0.12 278	0.10 275	0.13 282	0.10 286	0.16 211	0.13 315	0.18 190	0.13 297	0.17 231	0.11 301	0.10 287	0.10 270	0.09 153	0.13 148	0.15 340	0.15 226	0.17 370	0.15 219	0.12 326	0.10 315	0.13 350	0.17 290	0.13 232	0.12 193	0.11 176

NCC-stereo	0.17 339	0.16 350	0.16 370	0.16 320	0.17 354	0.18 333	0.18 356	0.19 300	0.20 377	0.16 161	0.19 368	0.21 310	0.21 366	0.12 326	0.20 397	0.18 395	0.18 240	0.19 380	0.18 291	0.15 353	0.15 219	0.15 362	0.15 354	0.12 340	0.18 316	0.17 336	0.24 361	0.20 309

Abc-Net	0.17 339	0.16 350	0.16 370	0.16 320	0.17 354	0.18 333	0.18 356	0.19 300	0.20 377	0.16 161	0.19 368	0.21 310	0.21 366	0.12 326	0.20 397	0.18 395	0.18 240	0.19 380	0.18 291	0.15 353	0.15 219	0.15 362	0.15 354	0.12 340	0.18 316	0.17 336	0.24 361	0.20 309
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.13 262	0.10 269	0.09 289	0.10 241	0.08 216	0.09 214	0.08 243	0.17 228	0.14 327	0.21 237	0.15 324	0.15 194	0.13 324	0.05 153	0.10 270	0.11 261	0.16 196	0.14 326	0.19 310	0.12 309	0.15 219	0.12 326	0.09 299	0.11 324	0.13 205	0.18 349	0.13 212	0.18 280

RASNet	0.11 206	0.10 269	0.09 289	0.10 241	0.07 186	0.08 194	0.08 243	0.19 300	0.09 237	0.17 172	0.10 240	0.13 174	0.08 259	0.06 177	0.08 152	0.10 194	0.15 177	0.09 170	0.12 171	0.06 128	0.15 219	0.09 235	0.05 179	0.10 311	0.13 205	0.11 186	0.17 277	0.17 261

CC-Net-ROB	0.28 391	0.40 412	0.28 409	0.56 408	0.44 413	0.41 401	0.38 404	0.32 394	0.20 377	0.33 407	0.28 407	0.68 406	0.10 290	0.32 408	0.19 394	0.13 334	0.14 166	0.16 351	0.39 398	0.18 377	0.15 219	0.09 235	0.23 385	0.24 397	0.21 357	0.21 371	0.19 318	0.29 366

AROF-Stereo_1	0.10 178	0.09 245	0.06 193	0.09 216	0.05 126	0.08 194	0.06 194	0.15 195	0.08 193	0.18 190	0.10 240	0.17 231	0.05 151	0.05 153	0.08 152	0.10 194	0.16 196	0.09 170	0.17 267	0.08 183	0.16 240	0.07 158	0.05 179	0.05 141	0.14 233	0.11 186	0.12 193	0.11 176

AROF-Stereo	0.10 178	0.09 245	0.06 193	0.09 216	0.05 126	0.08 194	0.06 194	0.15 195	0.08 193	0.18 190	0.10 240	0.17 231	0.05 151	0.05 153	0.08 152	0.10 194	0.16 196	0.09 170	0.17 267	0.08 183	0.16 240	0.07 158	0.05 179	0.05 141	0.14 233	0.11 186	0.12 193	0.11 176

base_500_lr5e5	0.10 178	0.09 245	0.06 193	0.09 216	0.05 126	0.08 194	0.06 194	0.15 195	0.08 193	0.18 190	0.10 240	0.17 231	0.05 151	0.05 153	0.08 152	0.10 194	0.16 196	0.09 170	0.17 267	0.08 183	0.16 240	0.07 158	0.05 179	0.05 141	0.14 233	0.11 186	0.12 193	0.11 176

arf5	0.10 178	0.09 245	0.06 193	0.09 216	0.05 126	0.08 194	0.06 194	0.15 195	0.08 193	0.18 190	0.10 240	0.17 231	0.05 151	0.05 153	0.08 152	0.10 194	0.16 196	0.09 170	0.17 267	0.08 183	0.16 240	0.07 158	0.05 179	0.05 141	0.14 233	0.11 186	0.12 193	0.11 176

HNOStereo	0.08 141	0.05 122	0.05 152	0.05 127	0.05 126	0.05 130	0.03 91	0.15 195	0.06 128	0.24 293	0.05 91	0.13 174	0.05 151	0.04 133	0.08 152	0.10 194	0.15 177	0.08 133	0.14 210	0.07 155	0.16 240	0.06 130	0.04 137	0.05 141	0.07 106	0.09 140	0.09 148	0.11 176

GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 178	0.06 153	0.06 193	0.05 127	0.05 126	0.08 194	0.05 158	0.14 185	0.05 93	0.19 208	0.06 119	0.15 194	0.04 115	0.08 240	0.08 152	0.09 153	0.17 217	0.08 133	0.11 156	0.08 183	0.16 240	0.09 235	0.06 208	0.04 108	0.13 205	0.11 186	0.17 277	0.21 326

GeoAtt-L (ZS)	0.10 178	0.05 122	0.07 241	0.04 94	0.05 126	0.06 153	0.06 194	0.16 211	0.05 93	0.17 172	0.06 119	0.14 187	0.03 77	0.09 265	0.08 152	0.09 153	0.17 217	0.08 133	0.10 144	0.08 183	0.16 240	0.08 187	0.04 137	0.04 108	0.11 179	0.11 186	0.18 303	0.25 346

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 150	0.04 95	0.06 193	0.04 94	0.05 126	0.05 130	0.03 91	0.15 195	0.09 237	0.19 208	0.09 208	0.16 218	0.05 151	0.06 177	0.09 208	0.09 153	0.15 177	0.08 133	0.11 156	0.07 155	0.16 240	0.08 187	0.04 137	0.05 141	0.16 271	0.11 186	0.14 228	0.16 247

TestStereo_HL3	0.14 291	0.11 287	0.08 269	0.12 278	0.10 275	0.12 271	0.11 300	0.20 326	0.13 315	0.24 293	0.11 265	0.30 361	0.13 324	0.08 240	0.09 208	0.11 261	0.23 337	0.12 266	0.16 244	0.10 261	0.16 240	0.10 277	0.08 273	0.08 256	0.17 290	0.13 232	0.23 351	0.27 357

WQFJA1++	0.12 239	0.09 245	0.06 193	0.15 315	0.08 216	0.15 303	0.14 329	0.17 228	0.07 160	0.19 208	0.11 265	0.15 194	0.08 259	0.05 153	0.08 152	0.10 194	0.19 266	0.09 170	0.16 244	0.08 183	0.16 240	0.07 158	0.06 208	0.06 179	0.16 271	0.11 186	0.21 344	0.22 330

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 127	0.05 122	0.03 58	0.03 45	0.05 126	0.05 130	0.03 91	0.12 151	0.05 93	0.22 252	0.05 91	0.08 117	0.03 77	0.05 153	0.07 116	0.09 153	0.13 148	0.09 170	0.10 144	0.06 128	0.16 240	0.06 130	0.04 137	0.04 108	0.07 106	0.09 140	0.08 132	0.10 166

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 127	0.05 122	0.03 58	0.04 94	0.05 126	0.04 89	0.02 34	0.11 145	0.06 128	0.22 252	0.05 91	0.05 88	0.02 32	0.03 97	0.07 116	0.08 126	0.12 142	0.08 133	0.09 132	0.07 155	0.16 240	0.06 130	0.02 59	0.03 56	0.07 106	0.07 113	0.07 119	0.05 82

MyStereo04	0.14 291	0.12 304	0.10 309	0.08 192	0.09 249	0.10 239	0.08 243	0.22 350	0.19 366	0.24 293	0.16 335	0.23 329	0.11 301	0.04 133	0.10 270	0.11 261	0.17 217	0.12 266	0.21 328	0.12 309	0.16 240	0.11 302	0.06 208	0.11 324	0.21 357	0.12 210	0.16 259	0.15 230

SQANet	0.45 411	0.54 419	0.14 357	1.41 424	0.51 419	1.23 425	0.83 423	0.30 389	0.24 387	0.34 411	0.24 393	0.64 401	0.19 363	1.12 424	0.17 384	0.14 355	0.24 356	0.20 386	0.40 399	0.22 395	0.16 240	0.14 350	1.58 430	0.17 376	0.20 344	0.16 318	0.26 373	0.39 392

ACVNet-4b	0.69 423	0.75 427	0.33 417	1.72 439	0.94 432	1.61 438	1.42 431	0.33 398	0.32 414	0.38 418	0.26 401	1.20 432	0.29 390	2.16 440	0.39 422	0.37 422	0.33 409	0.24 402	0.57 410	0.38 423	0.16 240	0.14 350	2.71 439	0.23 389	0.29 396	0.32 417	0.39 404	0.40 395

LoS_RVC	0.09 150	0.07 180	0.05 152	0.05 127	0.06 166	0.06 153	0.05 158	0.13 172	0.08 193	0.18 190	0.11 265	0.12 157	0.06 193	0.07 211	0.08 152	0.09 153	0.10 120	0.08 133	0.12 171	0.08 183	0.16 240	0.09 235	0.05 179	0.06 179	0.14 233	0.10 163	0.10 164	0.13 203

tt_ll	0.09 150	0.07 180	0.05 152	0.05 127	0.06 166	0.06 153	0.05 158	0.13 172	0.08 193	0.18 190	0.11 265	0.12 157	0.06 193	0.07 211	0.08 152	0.09 153	0.10 120	0.08 133	0.12 171	0.08 183	0.16 240	0.09 235	0.05 179	0.06 179	0.14 233	0.10 163	0.10 164	0.13 203

Sa-1000	0.10 178	0.07 180	0.07 241	0.07 181	0.05 126	0.09 214	0.03 91	0.12 151	0.06 128	0.18 190	0.08 185	0.19 268	0.05 151	0.05 153	0.10 270	0.10 194	0.16 196	0.12 266	0.14 210	0.09 224	0.16 240	0.10 277	0.04 137	0.05 141	0.19 331	0.15 292	0.13 212	0.20 309

test_4	0.09 150	0.05 122	0.07 241	0.05 127	0.06 166	0.03 46	0.02 34	0.11 145	0.09 237	0.17 172	0.06 119	0.09 126	0.06 193	0.03 97	0.09 208	0.09 153	0.15 177	0.08 133	0.10 144	0.07 155	0.16 240	0.08 187	0.02 59	0.07 228	0.09 143	0.15 292	0.12 193	0.18 280

test-3	0.10 178	0.06 153	0.04 107	0.06 157	0.08 216	0.05 130	0.05 158	0.17 228	0.07 160	0.24 293	0.07 155	0.19 268	0.07 235	0.06 177	0.10 270	0.10 194	0.21 307	0.09 170	0.15 226	0.10 261	0.16 240	0.09 235	0.05 179	0.06 179	0.09 143	0.10 163	0.12 193	0.11 176

test_1	0.10 178	0.06 153	0.04 107	0.06 157	0.08 216	0.05 130	0.05 158	0.17 228	0.07 160	0.24 293	0.07 155	0.19 268	0.07 235	0.06 177	0.10 270	0.10 194	0.21 307	0.09 170	0.15 226	0.10 261	0.16 240	0.09 235	0.05 179	0.06 179	0.09 143	0.10 163	0.12 193	0.11 176

SACVNet	0.15 316	0.14 332	0.13 346	0.16 320	0.13 323	0.14 291	0.12 315	0.19 300	0.17 351	0.19 208	0.17 344	0.14 187	0.07 235	0.14 350	0.13 348	0.13 334	0.19 266	0.16 351	0.20 316	0.13 328	0.16 240	0.14 350	0.12 338	0.13 350	0.20 344	0.18 349	0.19 318	0.17 261

AACVNet	0.14 291	0.13 319	0.10 309	0.13 291	0.13 323	0.14 291	0.10 286	0.19 300	0.11 285	0.22 252	0.17 344	0.13 174	0.10 290	0.09 265	0.11 312	0.11 261	0.21 307	0.13 300	0.17 267	0.12 309	0.16 240	0.11 302	0.11 325	0.11 324	0.17 290	0.13 232	0.14 228	0.16 247

AnonymousM	0.08 141	0.05 122	0.04 107	0.06 157	0.05 126	0.04 89	0.04 141	0.13 172	0.05 93	0.20 222	0.06 119	0.11 148	0.03 77	0.06 177	0.09 208	0.09 153	0.19 266	0.08 133	0.12 171	0.07 155	0.16 240	0.06 130	0.04 137	0.04 108	0.08 125	0.11 186	0.10 164	0.09 148

sAnonymous2	0.14 291	0.09 245	0.10 309	0.10 241	0.09 249	0.09 214	0.11 300	0.22 350	0.11 285	0.23 276	0.16 335	0.15 194	0.10 290	0.06 177	0.12 328	0.13 334	0.18 240	0.15 340	0.21 328	0.14 339	0.16 240	0.14 350	0.04 137	0.10 311	0.17 290	0.17 336	0.17 277	0.16 247

CroCo_RVC	0.14 291	0.09 245	0.10 309	0.10 241	0.09 249	0.09 214	0.11 300	0.22 350	0.11 285	0.23 276	0.16 335	0.15 194	0.10 290	0.06 177	0.12 328	0.13 334	0.18 240	0.15 340	0.21 328	0.14 339	0.16 240	0.14 350	0.04 137	0.10 311	0.17 290	0.17 336	0.17 277	0.16 247

pcwnet_v2	0.15 316	0.12 304	0.12 337	0.16 320	0.14 335	0.17 324	0.14 329	0.20 326	0.13 315	0.22 252	0.14 311	0.19 268	0.18 359	0.12 326	0.10 270	0.12 313	0.18 240	0.13 300	0.17 267	0.12 309	0.16 240	0.11 302	0.09 299	0.10 311	0.19 331	0.20 366	0.19 318	0.27 357

FADNet	0.16 333	0.15 341	0.10 309	0.20 347	0.10 275	0.19 344	0.13 322	0.20 326	0.13 315	0.22 252	0.24 393	0.17 231	0.14 340	0.12 326	0.17 384	0.16 381	0.16 196	0.14 326	0.23 347	0.20 385	0.16 240	0.12 326	0.11 325	0.11 324	0.21 357	0.18 349	0.16 259	0.15 230

RTSC	0.14 291	0.11 287	0.10 309	0.12 278	0.11 296	0.12 271	0.10 286	0.16 211	0.13 315	0.18 190	0.13 297	0.15 194	0.13 324	0.08 240	0.11 312	0.13 334	0.20 292	0.13 300	0.21 328	0.12 309	0.16 240	0.12 326	0.07 240	0.10 311	0.16 271	0.16 318	0.21 344	0.32 379

CFNet_RVC	0.13 262	0.12 304	0.10 309	0.14 301	0.11 296	0.14 291	0.09 267	0.17 228	0.09 237	0.19 208	0.13 297	0.21 310	0.09 272	0.09 265	0.10 270	0.13 334	0.18 240	0.13 300	0.15 226	0.11 288	0.16 240	0.08 187	0.06 208	0.09 292	0.15 255	0.12 210	0.16 259	0.17 261

UCFNet_RVC	0.15 316	0.17 358	0.12 337	0.16 320	0.14 335	0.17 324	0.11 300	0.17 228	0.12 305	0.20 222	0.13 297	0.28 351	0.12 309	0.10 287	0.11 312	0.13 334	0.18 240	0.13 300	0.17 267	0.12 309	0.16 240	0.09 235	0.10 315	0.11 324	0.18 316	0.15 292	0.17 277	0.19 299

DepthFocus	0.10 178	0.05 122	0.05 152	0.09 216	0.05 126	0.06 153	0.04 141	0.17 228	0.07 160	0.22 252	0.09 208	0.13 174	0.04 115	0.10 287	0.09 208	0.09 153	0.18 240	0.09 170	0.18 291	0.09 224	0.17 271	0.08 187	0.09 299	0.05 141	0.07 106	0.11 186	0.14 228	0.12 194

MatchAttention (ZS)	0.10 178	0.05 122	0.04 107	0.05 127	0.04 100	0.06 153	0.04 141	0.16 211	0.08 193	0.25 330	0.04 60	0.19 268	0.05 151	0.08 240	0.08 152	0.09 153	0.18 240	0.08 133	0.11 156	0.08 183	0.17 271	0.07 158	0.05 179	0.04 108	0.11 179	0.11 186	0.15 245	0.15 230
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
EGLCR-Stereo	0.11 206	0.06 153	0.04 107	0.08 192	0.08 216	0.07 179	0.05 158	0.17 228	0.09 237	0.27 364	0.06 119	0.19 268	0.06 193	0.08 240	0.08 152	0.10 194	0.20 292	0.10 206	0.16 244	0.07 155	0.17 271	0.07 158	0.04 137	0.06 179	0.10 160	0.12 210	0.18 303	0.18 280

UDGNet	0.15 316	0.13 319	0.09 289	0.18 333	0.17 354	0.16 315	0.19 363	0.15 195	0.11 285	0.16 161	0.14 311	0.15 194	0.05 151	0.45 411	0.09 208	0.10 194	0.17 217	0.12 266	0.14 210	0.09 224	0.17 271	0.09 235	0.28 412	0.07 228	0.17 290	0.15 292	0.12 193	0.13 203

ICVP	0.15 316	0.13 319	0.14 357	0.12 278	0.12 310	0.13 282	0.10 286	0.17 228	0.12 305	0.17 172	0.13 297	0.18 255	0.12 309	0.09 265	0.12 328	0.13 334	0.18 240	0.15 340	0.15 226	0.14 339	0.17 271	0.13 343	0.20 375	0.11 324	0.19 331	0.19 362	0.17 277	0.16 247
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.10 178	0.08 224	0.06 193	0.08 192	0.07 186	0.05 130	0.04 141	0.14 185	0.06 128	0.25 330	0.07 155	0.12 157	0.05 151	0.05 153	0.08 152	0.09 153	0.18 240	0.11 226	0.11 156	0.09 224	0.17 271	0.08 187	0.05 179	0.05 141	0.13 205	0.12 210	0.10 164	0.10 166

GES	0.14 291	0.11 287	0.07 241	0.09 216	0.11 296	0.15 303	0.09 267	0.20 326	0.09 237	0.23 276	0.12 283	0.17 231	0.11 301	0.14 350	0.10 270	0.10 194	0.23 337	0.14 326	0.24 354	0.14 339	0.17 271	0.17 374	0.11 325	0.09 292	0.15 255	0.14 262	0.21 344	0.20 309

PMTNet	0.11 206	0.10 269	0.06 193	0.12 278	0.09 249	0.07 179	0.06 194	0.18 268	0.06 128	0.28 383	0.06 119	0.18 255	0.04 115	0.07 211	0.09 208	0.11 261	0.19 266	0.09 170	0.14 210	0.08 183	0.17 271	0.09 235	0.07 240	0.05 141	0.13 205	0.12 210	0.17 277	0.15 230

RGC	0.19 351	0.17 358	0.17 378	0.19 341	0.20 373	0.20 350	0.15 337	0.22 350	0.26 397	0.17 172	0.20 373	0.21 310	0.24 374	0.15 359	0.23 401	0.18 395	0.18 240	0.16 351	0.18 291	0.16 365	0.17 271	0.13 343	0.12 338	0.15 363	0.20 344	0.21 371	0.23 351	0.24 340

HSM-Net_RVC	0.15 316	0.12 304	0.10 309	0.17 328	0.13 323	0.14 291	0.10 286	0.18 268	0.14 327	0.25 330	0.18 359	0.28 351	0.16 353	0.11 306	0.11 312	0.11 261	0.19 266	0.13 300	0.16 244	0.11 288	0.17 271	0.11 302	0.08 273	0.11 324	0.19 331	0.16 318	0.23 351	0.24 340
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.14 291	0.13 319	0.11 322	0.12 278	0.11 296	0.10 239	0.09 267	0.17 228	0.12 305	0.21 237	0.18 359	0.15 194	0.13 324	0.08 240	0.12 328	0.11 261	0.19 266	0.15 340	0.19 310	0.11 288	0.17 271	0.14 350	0.10 315	0.11 324	0.17 290	0.16 318	0.17 277	0.19 299

MLCV	0.14 291	0.11 287	0.09 289	0.16 320	0.12 310	0.14 291	0.11 300	0.21 341	0.10 265	0.24 293	0.13 297	0.21 310	0.14 340	0.08 240	0.09 208	0.10 194	0.19 266	0.11 226	0.19 310	0.09 224	0.17 271	0.08 187	0.10 315	0.09 292	0.16 271	0.13 232	0.16 259	0.19 299

DLCB_ROB	0.13 262	0.12 304	0.11 322	0.10 241	0.10 275	0.10 239	0.09 267	0.16 211	0.11 285	0.18 190	0.17 344	0.19 268	0.13 324	0.11 306	0.11 312	0.10 194	0.17 217	0.13 300	0.13 192	0.10 261	0.17 271	0.10 277	0.09 299	0.12 340	0.27 387	0.16 318	0.16 259	0.13 203

XPNet_ROB	0.18 345	0.21 375	0.14 357	0.15 315	0.16 346	0.15 303	0.15 337	0.15 195	0.14 327	0.19 208	0.18 359	0.49 390	0.13 324	0.11 306	0.13 348	0.14 355	0.25 373	0.16 351	0.18 291	0.14 339	0.17 271	0.18 383	0.13 345	0.13 350	0.17 290	0.17 336	0.31 386	0.29 366

SGM-Forest	0.19 351	0.18 364	0.16 370	0.23 357	0.18 361	0.20 350	0.18 356	0.23 358	0.17 351	0.20 222	0.15 324	0.23 329	0.18 359	0.22 383	0.17 384	0.18 395	0.19 266	0.17 364	0.18 291	0.15 353	0.17 271	0.18 383	0.25 391	0.18 379	0.22 367	0.18 349	0.25 368	0.24 340
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Cross2Single Stereo	0.11 206	0.08 224	0.05 152	0.14 301	0.09 249	0.07 179	0.06 194	0.15 195	0.16 340	0.17 172	0.10 240	0.16 218	0.12 309	0.09 265	0.10 270	0.11 261	0.21 307	0.09 170	0.09 132	0.08 183	0.18 286	0.08 187	0.08 273	0.05 141	0.17 290	0.14 262	0.14 228	0.09 148

DF_test	0.09 150	0.04 95	0.04 107	0.03 45	0.04 100	0.06 153	0.03 91	0.16 211	0.09 237	0.21 237	0.07 155	0.17 231	0.05 151	0.10 287	0.09 208	0.10 194	0.19 266	0.08 133	0.13 192	0.07 155	0.18 286	0.09 235	0.06 208	0.05 141	0.06 88	0.11 186	0.09 148	0.08 136

DN	0.14 291	0.08 224	0.08 269	0.19 341	0.09 249	0.22 362	0.11 300	0.18 268	0.10 265	0.21 237	0.12 283	0.35 371	0.06 193	0.14 350	0.09 208	0.11 261	0.24 356	0.12 266	0.16 244	0.08 183	0.18 286	0.11 302	0.06 208	0.08 256	0.24 376	0.14 262	0.15 245	0.18 280

S2M2_L	0.13 262	0.10 269	0.09 289	0.12 278	0.08 216	0.13 282	0.10 286	0.16 211	0.08 193	0.21 237	0.07 155	0.17 231	0.03 77	0.17 365	0.11 312	0.09 153	0.22 324	0.12 266	0.16 244	0.11 288	0.18 286	0.09 235	0.12 338	0.08 256	0.13 205	0.12 210	0.15 245	0.20 309
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.19 351	0.15 341	0.13 346	0.18 333	0.18 361	0.19 344	0.20 365	0.20 326	0.16 340	0.25 330	0.21 378	0.39 380	0.27 385	0.13 342	0.12 328	0.14 355	0.26 381	0.19 380	0.28 375	0.15 353	0.18 286	0.16 370	0.10 315	0.14 359	0.19 331	0.15 292	0.22 349	0.25 346

AE-Stereo	0.12 239	0.09 245	0.08 269	0.11 263	0.09 249	0.08 194	0.05 158	0.17 228	0.14 327	0.24 293	0.09 208	0.19 268	0.10 290	0.07 211	0.10 270	0.12 313	0.24 356	0.13 300	0.16 244	0.11 288	0.18 286	0.09 235	0.05 179	0.09 292	0.13 205	0.14 262	0.15 245	0.15 230

DDUNet	0.26 383	0.20 370	0.12 337	0.37 385	0.30 402	0.40 400	0.47 413	0.20 326	0.16 340	0.16 161	0.25 399	0.16 218	0.08 259	1.63 430	0.13 348	0.14 355	0.21 307	0.14 326	0.25 359	0.13 328	0.18 286	0.12 326	0.25 391	0.15 363	0.17 290	0.18 349	0.18 303	0.22 330

test_3	0.11 206	0.07 180	0.07 241	0.06 157	0.08 216	0.05 130	0.05 158	0.17 228	0.09 237	0.24 293	0.09 208	0.21 310	0.11 301	0.06 177	0.13 348	0.13 334	0.20 292	0.09 170	0.14 210	0.10 261	0.18 286	0.08 187	0.04 137	0.08 256	0.13 205	0.15 292	0.13 212	0.14 215

GwcNet-ADL	0.17 339	0.12 304	0.11 322	0.19 341	0.14 335	0.17 324	0.14 329	0.21 341	0.14 327	0.24 293	0.17 344	0.32 365	0.16 353	0.19 375	0.11 312	0.14 355	0.22 324	0.15 340	0.23 347	0.13 328	0.18 286	0.11 302	0.05 179	0.10 311	0.18 316	0.15 292	0.19 318	0.21 326

LMCR-Stereo	0.13 262	0.09 245	0.07 241	0.11 263	0.08 216	0.11 257	0.09 267	0.18 268	0.09 237	0.19 208	0.14 311	0.19 268	0.14 340	0.10 287	0.09 208	0.11 261	0.20 292	0.13 300	0.19 310	0.10 261	0.18 286	0.10 277	0.08 273	0.08 256	0.15 255	0.13 232	0.18 303	0.17 261

TANstereo	0.11 206	0.06 153	0.06 193	0.10 241	0.09 249	0.09 214	0.06 194	0.12 151	0.08 193	0.22 252	0.08 185	0.13 174	0.07 235	0.08 240	0.10 270	0.13 334	0.20 292	0.13 300	0.18 291	0.08 183	0.18 286	0.09 235	0.06 208	0.06 179	0.10 160	0.10 163	0.15 245	0.14 215

XX-TBD	0.11 206	0.06 153	0.06 193	0.10 241	0.09 249	0.09 214	0.06 194	0.12 151	0.08 193	0.22 252	0.08 185	0.13 174	0.07 235	0.08 240	0.10 270	0.13 334	0.20 292	0.13 300	0.18 291	0.08 183	0.18 286	0.09 235	0.06 208	0.06 179	0.10 160	0.10 163	0.15 245	0.14 215

ADCL	0.14 291	0.12 304	0.11 322	0.13 291	0.11 296	0.14 291	0.10 286	0.17 228	0.15 335	0.22 252	0.16 335	0.21 310	0.12 309	0.09 265	0.10 270	0.11 261	0.16 196	0.13 300	0.17 267	0.12 309	0.18 286	0.13 343	0.11 325	0.11 324	0.16 271	0.15 292	0.16 259	0.16 247

HSM	0.14 291	0.12 304	0.09 289	0.14 301	0.13 323	0.12 271	0.10 286	0.18 268	0.10 265	0.23 276	0.15 324	0.18 255	0.14 340	0.08 240	0.10 270	0.10 194	0.21 307	0.12 266	0.17 267	0.12 309	0.18 286	0.10 277	0.07 240	0.08 256	0.17 290	0.15 292	0.17 277	0.18 280

iResNet	0.16 333	0.11 287	0.09 289	0.15 315	0.13 323	0.17 324	0.12 315	0.21 341	0.14 327	0.25 330	0.13 297	0.35 371	0.32 397	0.08 240	0.10 270	0.11 261	0.20 292	0.12 266	0.25 359	0.14 339	0.18 286	0.11 302	0.12 338	0.13 350	0.18 316	0.14 262	0.20 330	0.18 280

Cross2Single-S	0.10 178	0.06 153	0.04 107	0.03 45	0.06 166	0.06 153	0.06 194	0.17 228	0.07 160	0.20 222	0.06 119	0.17 231	0.06 193	0.08 240	0.08 152	0.09 153	0.19 266	0.08 133	0.13 192	0.08 183	0.19 301	0.09 235	0.05 179	0.05 141	0.14 233	0.11 186	0.13 212	0.16 247

small-0shot	0.10 178	0.05 122	0.04 107	0.05 127	0.05 126	0.06 153	0.03 91	0.16 211	0.10 265	0.19 208	0.06 119	0.15 194	0.07 235	0.09 265	0.08 152	0.10 194	0.18 240	0.09 170	0.13 192	0.07 155	0.19 301	0.08 187	0.03 108	0.05 141	0.13 205	0.11 186	0.13 212	0.17 261

anonymous	0.10 178	0.04 95	0.05 152	0.04 94	0.08 216	0.07 179	0.05 158	0.17 228	0.08 193	0.18 190	0.06 119	0.16 218	0.06 193	0.09 265	0.09 208	0.10 194	0.19 266	0.09 170	0.14 210	0.08 183	0.19 301	0.08 187	0.04 137	0.06 179	0.15 255	0.09 140	0.14 228	0.15 230

LGCAT	0.11 206	0.09 245	0.08 269	0.08 192	0.07 186	0.10 239	0.06 194	0.17 228	0.06 128	0.22 252	0.09 208	0.15 194	0.07 235	0.07 211	0.09 208	0.09 153	0.19 266	0.10 206	0.17 267	0.08 183	0.19 301	0.10 277	0.08 273	0.06 179	0.11 179	0.12 210	0.15 245	0.11 176

castereo	0.10 178	0.07 180	0.06 193	0.06 157	0.07 186	0.08 194	0.05 158	0.16 211	0.11 285	0.24 293	0.10 240	0.15 194	0.04 115	0.05 153	0.08 152	0.10 194	0.20 292	0.09 170	0.14 210	0.07 155	0.19 301	0.07 158	0.04 137	0.07 228	0.13 205	0.12 210	0.12 193	0.12 194

DCVSM-stereo	0.20 359	0.15 341	0.11 322	0.24 363	0.18 361	0.26 376	0.21 376	0.23 358	0.16 340	0.24 293	0.19 368	0.49 390	0.27 385	0.13 342	0.10 270	0.12 313	0.24 356	0.16 351	0.24 354	0.15 353	0.19 301	0.14 350	0.22 380	0.11 324	0.18 316	0.15 292	0.24 361	0.28 364

ITSA-stereo	0.18 345	0.14 332	0.11 322	0.26 369	0.16 346	0.18 333	0.16 343	0.25 369	0.17 351	0.25 330	0.17 344	0.33 366	0.24 374	0.16 363	0.11 312	0.11 261	0.21 307	0.15 340	0.22 336	0.10 261	0.19 301	0.11 302	0.15 354	0.11 324	0.22 367	0.15 292	0.20 330	0.23 335

CASS	0.15 316	0.12 304	0.10 309	0.14 301	0.12 310	0.16 315	0.10 286	0.19 300	0.15 335	0.26 348	0.12 283	0.20 285	0.12 309	0.09 265	0.11 312	0.12 313	0.23 337	0.12 266	0.23 347	0.09 224	0.19 301	0.10 277	0.07 240	0.09 292	0.23 374	0.14 262	0.19 318	0.22 330
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.13 262	0.06 153	0.05 152	0.09 216	0.10 275	0.09 214	0.07 224	0.18 268	0.08 193	0.28 383	0.12 283	0.19 268	0.06 193	0.09 265	0.09 208	0.13 334	0.23 337	0.12 266	0.17 267	0.15 353	0.19 301	0.10 277	0.09 299	0.07 228	0.19 331	0.18 349	0.19 318	0.19 299

dad	0.18 345	0.16 350	0.11 322	0.36 383	0.16 346	0.24 371	0.21 376	0.24 365	0.09 237	0.22 252	0.11 265	0.38 377	0.11 301	0.08 240	0.12 328	0.10 194	0.27 392	0.12 266	0.29 378	0.10 261	0.19 301	0.12 326	0.08 273	0.13 350	0.18 316	0.14 262	0.31 386	0.22 330

GMOStereo	0.11 206	0.07 180	0.09 289	0.06 157	0.05 126	0.06 153	0.05 158	0.17 228	0.09 237	0.24 293	0.07 155	0.17 231	0.09 272	0.05 153	0.10 270	0.11 261	0.17 217	0.08 133	0.12 171	0.08 183	0.19 301	0.08 187	0.03 108	0.06 179	0.18 316	0.16 318	0.14 228	0.17 261

error version	0.11 206	0.07 180	0.09 289	0.06 157	0.05 126	0.06 153	0.05 158	0.17 228	0.09 237	0.24 293	0.07 155	0.17 231	0.09 272	0.05 153	0.10 270	0.11 261	0.17 217	0.08 133	0.12 171	0.08 183	0.19 301	0.08 187	0.03 108	0.06 179	0.18 316	0.16 318	0.14 228	0.17 261

test-v	0.11 206	0.07 180	0.09 289	0.06 157	0.05 126	0.06 153	0.05 158	0.17 228	0.09 237	0.24 293	0.07 155	0.17 231	0.09 272	0.05 153	0.10 270	0.11 261	0.17 217	0.08 133	0.12 171	0.08 183	0.19 301	0.08 187	0.03 108	0.06 179	0.18 316	0.16 318	0.14 228	0.17 261

PSMNet-ADL	0.18 345	0.13 319	0.13 346	0.16 320	0.14 335	0.17 324	0.16 343	0.20 326	0.21 383	0.27 364	0.19 368	0.29 359	0.25 377	0.18 370	0.14 363	0.14 355	0.23 337	0.14 326	0.22 336	0.14 339	0.19 301	0.11 302	0.10 315	0.11 324	0.20 344	0.15 292	0.23 351	0.19 299

GANet-ADL	0.15 316	0.12 304	0.09 289	0.14 301	0.12 310	0.16 315	0.12 315	0.20 326	0.10 265	0.25 330	0.15 324	0.22 325	0.12 309	0.21 382	0.09 208	0.11 261	0.25 373	0.14 326	0.20 316	0.14 339	0.19 301	0.09 235	0.08 273	0.10 311	0.17 290	0.15 292	0.20 330	0.17 261

TRStereo	0.13 262	0.07 180	0.05 152	0.09 216	0.08 216	0.17 324	0.13 322	0.18 268	0.07 160	0.25 330	0.09 208	0.20 285	0.04 115	0.10 287	0.09 208	0.10 194	0.22 324	0.11 226	0.22 336	0.13 328	0.19 301	0.09 235	0.09 299	0.07 228	0.16 271	0.15 292	0.24 361	0.20 309

test-2	0.11 206	0.07 180	0.09 289	0.06 157	0.05 126	0.06 153	0.05 158	0.17 228	0.09 237	0.24 293	0.07 155	0.17 231	0.09 272	0.05 153	0.10 270	0.11 261	0.17 217	0.08 133	0.12 171	0.08 183	0.19 301	0.08 187	0.03 108	0.06 179	0.18 316	0.16 318	0.14 228	0.17 261

CREStereo++_RVC	0.11 206	0.07 180	0.05 152	0.08 192	0.08 216	0.08 194	0.07 224	0.16 211	0.09 237	0.26 348	0.09 208	0.17 231	0.13 324	0.08 240	0.08 152	0.10 194	0.20 292	0.08 133	0.13 192	0.07 155	0.19 301	0.08 187	0.06 208	0.06 179	0.14 233	0.11 186	0.16 259	0.15 230
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
EAI-Stereo	0.13 262	0.07 180	0.04 107	0.10 241	0.10 275	0.10 239	0.09 267	0.17 228	0.10 265	0.26 348	0.11 265	0.20 285	0.05 151	0.10 287	0.10 270	0.11 261	0.23 337	0.12 266	0.18 291	0.12 309	0.19 301	0.08 187	0.08 273	0.08 256	0.16 271	0.14 262	0.15 245	0.20 309

SFCPSM	0.20 359	0.15 341	0.12 337	0.22 353	0.16 346	0.20 350	0.18 356	0.22 350	0.20 377	0.26 348	0.24 393	0.34 369	0.33 400	0.14 350	0.12 328	0.12 313	0.24 356	0.16 351	0.32 385	0.19 381	0.19 301	0.13 343	0.14 351	0.12 340	0.21 357	0.17 336	0.20 330	0.25 346

FADNet_RVC	0.18 345	0.14 332	0.13 346	0.20 347	0.15 343	0.14 291	0.13 322	0.24 365	0.14 327	0.24 293	0.17 344	0.27 348	0.21 366	0.14 350	0.14 363	0.12 313	0.19 266	0.17 364	0.31 383	0.15 353	0.19 301	0.14 350	0.11 325	0.14 359	0.20 344	0.21 371	0.18 303	0.22 330

SGM-ForestM	0.24 378	0.22 378	0.16 370	0.37 385	0.24 386	0.32 386	0.24 385	0.28 380	0.20 377	0.23 276	0.17 344	0.51 395	0.25 377	0.20 380	0.12 328	0.13 334	0.23 337	0.16 351	0.24 354	0.14 339	0.19 301	0.16 370	0.21 379	0.16 371	0.35 412	0.24 392	0.51 414	0.35 384

MDST_ROB	0.22 370	0.27 398	0.14 357	0.47 402	0.24 386	0.36 394	0.20 365	0.24 365	0.16 340	0.26 348	0.14 311	0.28 351	0.25 377	0.11 306	0.11 312	0.12 313	0.21 307	0.12 266	0.17 267	0.12 309	0.19 301	0.10 277	0.11 325	0.12 340	0.34 411	0.23 386	0.56 420	0.31 375

SGM_RVC	0.25 379	0.24 388	0.17 378	0.39 393	0.27 394	0.34 392	0.26 391	0.28 380	0.19 366	0.25 330	0.18 359	0.42 381	0.30 391	0.17 365	0.12 328	0.13 334	0.23 337	0.15 340	0.25 359	0.13 328	0.19 301	0.15 362	0.19 372	0.17 376	0.33 408	0.22 379	0.55 419	0.43 401
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACC-I	0.10 178	0.07 180	0.05 152	0.04 94	0.07 186	0.06 153	0.06 194	0.19 300	0.07 160	0.21 237	0.06 119	0.16 218	0.06 193	0.09 265	0.08 152	0.10 194	0.18 240	0.07 118	0.13 192	0.08 183	0.20 325	0.11 302	0.04 137	0.05 141	0.13 205	0.14 262	0.11 178	0.13 203

ACC	0.10 178	0.07 180	0.05 152	0.04 94	0.08 216	0.06 153	0.06 194	0.18 268	0.08 193	0.21 237	0.06 119	0.17 231	0.06 193	0.09 265	0.09 208	0.10 194	0.18 240	0.07 118	0.14 210	0.08 183	0.20 325	0.11 302	0.04 137	0.06 179	0.14 233	0.14 262	0.11 178	0.14 215

DNSM	0.12 239	0.08 224	0.06 193	0.08 192	0.08 216	0.11 257	0.06 194	0.19 300	0.08 193	0.26 348	0.06 119	0.21 310	0.03 77	0.10 287	0.09 208	0.10 194	0.22 324	0.10 206	0.15 226	0.09 224	0.20 325	0.10 277	0.06 208	0.06 179	0.15 255	0.12 210	0.17 277	0.19 299

DNS	0.12 239	0.08 224	0.06 193	0.08 192	0.08 216	0.11 257	0.06 194	0.18 268	0.07 160	0.26 348	0.06 119	0.26 344	0.04 115	0.10 287	0.09 208	0.10 194	0.21 307	0.10 206	0.15 226	0.09 224	0.20 325	0.09 235	0.05 179	0.06 179	0.14 233	0.13 232	0.18 303	0.18 280

IGEV-FE	0.14 291	0.07 180	0.05 152	0.13 291	0.13 323	0.10 239	0.11 300	0.17 228	0.09 237	0.28 383	0.09 208	0.23 329	0.05 151	0.12 326	0.09 208	0.11 261	0.23 337	0.11 226	0.16 244	0.12 309	0.20 325	0.09 235	0.09 299	0.06 179	0.19 331	0.14 262	0.23 351	0.27 357

DDF-Stereo	0.12 239	0.07 180	0.04 107	0.10 241	0.09 249	0.13 282	0.10 286	0.18 268	0.08 193	0.24 293	0.06 119	0.19 268	0.06 193	0.08 240	0.08 152	0.11 261	0.23 337	0.08 133	0.16 244	0.10 261	0.20 325	0.08 187	0.07 240	0.07 228	0.13 205	0.13 232	0.17 277	0.19 299

zero-FE	0.12 239	0.07 180	0.04 107	0.11 263	0.08 216	0.15 303	0.12 315	0.18 268	0.08 193	0.23 276	0.08 185	0.19 268	0.07 235	0.08 240	0.08 152	0.11 261	0.23 337	0.09 170	0.17 267	0.10 261	0.20 325	0.09 235	0.07 240	0.07 228	0.13 205	0.13 232	0.16 259	0.20 309

S2M2_XL	0.11 206	0.07 180	0.08 269	0.07 181	0.07 186	0.10 239	0.08 243	0.18 268	0.06 128	0.21 237	0.09 208	0.22 325	0.05 151	0.06 177	0.08 152	0.10 194	0.20 292	0.09 170	0.17 267	0.09 224	0.20 325	0.08 187	0.08 273	0.06 179	0.11 179	0.09 140	0.14 228	0.16 247
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.12 239	0.07 180	0.04 107	0.09 216	0.09 249	0.11 257	0.10 286	0.18 268	0.08 193	0.24 293	0.09 208	0.16 218	0.04 115	0.09 265	0.09 208	0.11 261	0.21 307	0.10 206	0.17 267	0.09 224	0.20 325	0.10 277	0.05 179	0.06 179	0.15 255	0.13 232	0.16 259	0.27 357

castereo++	0.10 178	0.07 180	0.05 152	0.07 181	0.07 186	0.06 153	0.05 158	0.17 228	0.09 237	0.24 293	0.08 185	0.17 231	0.06 193	0.05 153	0.09 208	0.10 194	0.19 266	0.09 170	0.13 192	0.07 155	0.20 325	0.07 158	0.05 179	0.07 228	0.12 192	0.12 210	0.12 193	0.11 176

model_zeroshot	0.14 291	0.09 245	0.06 193	0.10 241	0.10 275	0.14 291	0.08 243	0.20 326	0.12 305	0.28 383	0.08 185	0.21 310	0.06 193	0.11 306	0.09 208	0.12 313	0.26 381	0.13 300	0.27 370	0.11 288	0.20 325	0.13 343	0.11 325	0.09 292	0.17 290	0.17 336	0.18 303	0.18 280

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 316	0.07 180	0.05 152	0.12 278	0.12 310	0.15 303	0.09 267	0.17 228	0.12 305	0.29 397	0.09 208	0.22 325	0.05 151	0.12 326	0.11 312	0.11 261	0.26 381	0.12 266	0.33 388	0.11 288	0.20 325	0.12 326	0.08 273	0.06 179	0.21 357	0.18 349	0.20 330	0.32 379

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 316	0.07 180	0.05 152	0.14 301	0.12 310	0.15 303	0.10 286	0.18 268	0.08 193	0.26 348	0.08 185	0.19 268	0.08 259	0.11 306	0.10 270	0.12 313	0.26 381	0.13 300	0.26 365	0.11 288	0.20 325	0.10 277	0.08 273	0.07 228	0.20 344	0.18 349	0.19 318	0.31 375

gcap-zeroshot	0.13 262	0.08 224	0.05 152	0.08 192	0.10 275	0.11 257	0.09 267	0.18 268	0.09 237	0.28 383	0.08 185	0.20 285	0.06 193	0.10 287	0.09 208	0.12 313	0.23 337	0.11 226	0.27 370	0.12 309	0.20 325	0.11 302	0.07 240	0.08 256	0.12 192	0.17 336	0.17 277	0.18 280

trnet	0.11 206	0.08 224	0.05 152	0.07 181	0.07 186	0.07 179	0.05 158	0.18 268	0.05 93	0.27 364	0.07 155	0.18 255	0.06 193	0.08 240	0.08 152	0.10 194	0.22 324	0.08 133	0.12 171	0.07 155	0.20 325	0.08 187	0.06 208	0.05 141	0.11 179	0.13 232	0.17 277	0.16 247

IGEV_Zeroshot_test	0.14 291	0.07 180	0.05 152	0.13 291	0.13 323	0.10 239	0.11 300	0.17 228	0.09 237	0.28 383	0.09 208	0.23 329	0.05 151	0.12 326	0.09 208	0.11 261	0.23 337	0.11 226	0.16 244	0.12 309	0.20 325	0.09 235	0.09 299	0.06 179	0.19 331	0.14 262	0.23 351	0.27 357

DLNR_Zeroshot_test	10.12 455	32.06 465	0.05 152	54.44 465	0.09 249	0.18 333	50.47 465	0.19 300	0.08 193	0.27 364	0.07 155	0.20 285	0.04 115	0.14 350	62.26 465	70.60 465	0.33 409	0.18 375	0.25 359	0.11 288	0.20 325	0.08 187	0.07 240	0.09 292	0.18 316	0.15 292	0.20 330	0.26 353

HH	0.13 262	0.06 153	0.05 152	0.11 263	0.11 296	0.16 315	0.08 243	0.19 300	0.07 160	0.28 383	0.08 185	0.18 255	0.05 151	0.12 326	0.10 270	0.10 194	0.23 337	0.12 266	0.15 226	0.10 261	0.20 325	0.08 187	0.07 240	0.08 256	0.13 205	0.14 262	0.19 318	0.23 335

HanStereo	0.13 262	0.06 153	0.05 152	0.11 263	0.11 296	0.16 315	0.08 243	0.19 300	0.07 160	0.28 383	0.08 185	0.18 255	0.05 151	0.12 326	0.10 270	0.10 194	0.23 337	0.12 266	0.15 226	0.10 261	0.20 325	0.08 187	0.07 240	0.08 256	0.13 205	0.14 262	0.19 318	0.23 335

iRaft-Stereo_20w	0.13 262	0.07 180	0.05 152	0.12 278	0.12 310	0.12 271	0.09 267	0.16 211	0.10 265	0.28 383	0.09 208	0.19 268	0.04 115	0.10 287	0.09 208	0.11 261	0.24 356	0.11 226	0.15 226	0.13 328	0.20 325	0.08 187	0.09 299	0.06 179	0.17 290	0.13 232	0.20 330	0.25 346

DAS	0.19 351	0.11 287	0.09 289	0.24 363	0.19 368	0.18 333	0.20 365	0.23 358	0.18 357	0.24 293	0.14 311	0.38 377	0.21 366	0.09 265	0.12 328	0.11 261	0.25 373	0.16 351	0.22 336	0.15 353	0.20 325	0.14 350	0.18 367	0.13 350	0.19 331	0.17 336	0.23 351	0.29 366

SepStereo	0.19 351	0.11 287	0.09 289	0.24 363	0.19 368	0.18 333	0.20 365	0.23 358	0.18 357	0.24 293	0.14 311	0.38 377	0.21 366	0.09 265	0.12 328	0.11 261	0.25 373	0.16 351	0.22 336	0.15 353	0.20 325	0.14 350	0.18 367	0.13 350	0.19 331	0.17 336	0.23 351	0.29 366

s12784h	0.12 239	0.09 245	0.06 193	0.11 263	0.09 249	0.08 194	0.06 194	0.18 268	0.07 160	0.27 364	0.11 265	0.19 268	0.08 259	0.07 211	0.08 152	0.09 153	0.21 307	0.08 133	0.15 226	0.07 155	0.20 325	0.08 187	0.05 179	0.07 228	0.16 271	0.14 262	0.18 303	0.21 326

XX-Stereo	0.14 291	0.05 122	0.05 152	0.10 241	0.08 216	0.17 324	0.07 224	0.18 268	0.10 265	0.27 364	0.09 208	0.20 285	0.03 77	0.09 265	0.10 270	0.12 313	0.23 337	0.11 226	0.20 316	0.11 288	0.20 325	0.08 187	0.08 273	0.07 228	0.22 367	0.16 318	0.17 277	0.36 386

CREStereo	0.11 206	0.08 224	0.06 193	0.08 192	0.08 216	0.07 179	0.05 158	0.18 268	0.05 93	0.26 348	0.08 185	0.18 255	0.06 193	0.08 240	0.08 152	0.10 194	0.22 324	0.09 170	0.13 192	0.08 183	0.20 325	0.09 235	0.06 208	0.05 141	0.11 179	0.13 232	0.17 277	0.15 230
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 379	0.25 391	0.20 391	0.29 380	0.22 379	0.22 362	0.23 382	0.36 404	0.27 402	0.36 415	0.22 385	0.45 384	0.32 397	0.19 375	0.17 384	0.17 388	0.17 217	0.16 351	0.29 378	0.14 339	0.20 325	0.18 383	0.27 410	0.23 389	0.29 396	0.25 398	0.33 391	0.31 375

SHD	0.21 365	0.17 358	0.20 391	0.18 333	0.16 346	0.18 333	0.20 365	0.26 373	0.16 340	0.27 364	0.18 359	0.23 329	0.31 394	0.17 365	0.14 363	0.14 355	0.19 266	0.17 364	0.32 385	0.17 370	0.20 325	0.17 374	0.16 358	0.16 371	0.23 374	0.28 412	0.25 368	0.43 401

LALA_ROB	0.22 370	0.25 391	0.16 370	0.19 341	0.17 354	0.22 362	0.16 343	0.17 228	0.19 366	0.24 293	0.21 378	0.64 401	0.15 348	0.13 342	0.23 401	0.17 388	0.27 392	0.22 396	0.22 336	0.18 377	0.20 325	0.20 395	0.14 351	0.15 363	0.20 344	0.22 379	0.35 395	0.25 346

DF	0.12 239	0.07 180	0.05 152	0.10 241	0.09 249	0.09 214	0.07 224	0.19 300	0.07 160	0.27 364	0.09 208	0.20 285	0.05 151	0.10 287	0.09 208	0.11 261	0.22 324	0.11 226	0.16 244	0.09 224	0.21 353	0.10 277	0.07 240	0.07 228	0.15 255	0.12 210	0.17 277	0.23 335

gcap_with_dpt	0.13 262	0.07 180	0.07 241	0.08 192	0.09 249	0.11 257	0.07 224	0.18 268	0.11 285	0.27 364	0.10 240	0.24 338	0.09 272	0.12 326	0.10 270	0.11 261	0.21 307	0.12 266	0.16 244	0.10 261	0.21 353	0.11 302	0.08 273	0.08 256	0.17 290	0.12 210	0.17 277	0.25 346

GCAP-BAT	0.13 262	0.07 180	0.07 241	0.08 192	0.09 249	0.11 257	0.07 224	0.18 268	0.11 285	0.27 364	0.10 240	0.24 338	0.09 272	0.12 326	0.10 270	0.11 261	0.21 307	0.12 266	0.16 244	0.10 261	0.21 353	0.11 302	0.08 273	0.08 256	0.17 290	0.12 210	0.17 277	0.25 346

MSKI-zero shot	0.13 262	0.08 224	0.05 152	0.09 216	0.11 296	0.09 214	0.07 224	0.19 300	0.09 237	0.28 383	0.10 240	0.19 268	0.06 193	0.11 306	0.10 270	0.11 261	0.24 356	0.11 226	0.17 267	0.11 288	0.21 353	0.10 277	0.07 240	0.08 256	0.14 233	0.17 336	0.18 303	0.18 280

Any-RAFT	0.13 262	0.07 180	0.05 152	0.10 241	0.09 249	0.12 271	0.08 243	0.17 228	0.10 265	0.26 348	0.09 208	0.20 285	0.08 259	0.10 287	0.09 208	0.10 194	0.22 324	0.11 226	0.20 316	0.10 261	0.21 353	0.09 235	0.08 273	0.06 179	0.16 271	0.15 292	0.17 277	0.17 261

RAFT-Test	0.13 262	0.07 180	0.06 193	0.09 216	0.11 296	0.13 282	0.09 267	0.17 228	0.11 285	0.27 364	0.10 240	0.20 285	0.05 151	0.12 326	0.10 270	0.11 261	0.23 337	0.12 266	0.21 328	0.14 339	0.21 353	0.11 302	0.06 208	0.08 256	0.17 290	0.15 292	0.17 277	0.17 261

LoS	0.15 316	0.10 269	0.08 269	0.10 241	0.11 296	0.09 214	0.07 224	0.50 422	0.05 93	0.32 402	0.36 418	0.36 374	0.06 193	0.09 265	0.09 208	0.10 194	0.20 292	0.09 170	0.14 210	0.11 288	0.21 353	0.09 235	0.07 240	0.07 228	0.17 290	0.11 186	0.20 330	0.21 326
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
UDG	0.26 383	0.20 370	0.13 346	0.38 390	0.31 403	0.38 398	0.51 416	0.19 300	0.16 340	0.19 208	0.23 390	0.17 231	0.09 272	1.45 426	0.14 363	0.13 334	0.27 392	0.16 351	0.26 365	0.13 328	0.21 353	0.13 343	0.25 391	0.12 340	0.20 344	0.20 366	0.20 330	0.19 299

TestStereo	0.13 262	0.12 304	0.10 309	0.11 263	0.08 216	0.11 257	0.10 286	0.18 268	0.11 285	0.24 293	0.13 297	0.20 285	0.08 259	0.06 177	0.11 312	0.10 194	0.20 292	0.11 226	0.20 316	0.10 261	0.21 353	0.10 277	0.06 208	0.12 340	0.19 331	0.11 186	0.12 193	0.13 203

sCroCo_RVC	0.14 291	0.09 245	0.09 289	0.08 192	0.07 186	0.10 239	0.07 224	0.19 300	0.14 327	0.18 190	0.12 283	0.13 174	0.14 340	0.06 177	0.13 348	0.15 373	0.22 324	0.15 340	0.22 336	0.13 328	0.21 353	0.16 370	0.06 208	0.12 340	0.17 290	0.16 318	0.17 277	0.17 261

R-Stereo Train	0.13 262	0.07 180	0.07 241	0.09 216	0.10 275	0.15 303	0.05 158	0.16 211	0.12 305	0.28 383	0.12 283	0.20 285	0.08 259	0.11 306	0.09 208	0.11 261	0.24 356	0.12 266	0.16 244	0.11 288	0.21 353	0.11 302	0.08 273	0.07 228	0.15 255	0.15 292	0.16 259	0.15 230

RAFT-Stereo	0.13 262	0.07 180	0.07 241	0.09 216	0.10 275	0.15 303	0.05 158	0.16 211	0.12 305	0.28 383	0.12 283	0.20 285	0.08 259	0.11 306	0.09 208	0.11 261	0.24 356	0.12 266	0.16 244	0.11 288	0.21 353	0.11 302	0.08 273	0.07 228	0.15 255	0.15 292	0.16 259	0.15 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 262	0.08 224	0.06 193	0.09 216	0.12 310	0.10 239	0.08 243	0.17 228	0.11 285	0.27 364	0.09 208	0.20 285	0.06 193	0.12 326	0.10 270	0.11 261	0.24 356	0.12 266	0.19 310	0.16 365	0.21 353	0.11 302	0.07 240	0.08 256	0.17 290	0.14 262	0.17 277	0.18 280

ccs_rob	0.20 359	0.15 341	0.11 322	0.26 369	0.16 346	0.26 376	0.20 365	0.22 350	0.16 340	0.25 330	0.24 393	0.57 399	0.24 374	0.17 365	0.12 328	0.13 334	0.23 337	0.15 340	0.21 328	0.15 353	0.21 353	0.11 302	0.12 338	0.11 324	0.20 344	0.16 318	0.18 303	0.24 340

NCCL2	0.17 339	0.17 358	0.16 370	0.13 291	0.13 323	0.13 282	0.12 315	0.21 341	0.17 351	0.22 252	0.15 324	0.23 329	0.13 324	0.09 265	0.15 373	0.16 381	0.18 240	0.17 364	0.19 310	0.17 370	0.21 353	0.17 374	0.11 325	0.16 371	0.25 381	0.26 405	0.20 330	0.24 340

CBMV_ROB	0.21 365	0.14 332	0.15 364	0.26 369	0.22 379	0.21 359	0.22 378	0.28 380	0.17 351	0.26 348	0.17 344	0.28 351	0.17 357	0.26 390	0.11 312	0.12 313	0.26 381	0.17 364	0.18 291	0.16 365	0.21 353	0.19 391	0.26 397	0.20 382	0.24 376	0.25 398	0.25 368	0.33 382

FBW_ROB	0.26 383	0.26 394	0.25 403	0.37 385	0.25 389	0.32 386	0.20 365	0.21 341	0.18 357	0.27 364	0.20 373	0.45 384	0.31 394	0.26 390	0.20 397	0.20 405	0.27 392	0.17 364	0.51 409	0.14 339	0.21 353	0.14 350	0.16 358	0.28 407	0.21 357	0.19 362	0.33 391	0.55 415

ETE_ROB	0.22 370	0.23 383	0.15 364	0.20 347	0.16 346	0.19 344	0.17 353	0.18 268	0.19 366	0.22 252	0.22 385	0.65 403	0.16 353	0.14 350	0.14 363	0.14 355	0.30 404	0.19 380	0.24 354	0.19 381	0.21 353	0.18 383	0.16 358	0.15 363	0.22 367	0.28 412	0.41 409	0.26 353

CBMV	0.22 370	0.18 364	0.17 378	0.23 357	0.21 376	0.20 350	0.18 356	0.27 377	0.19 366	0.28 383	0.11 265	0.29 359	0.13 324	0.24 385	0.13 348	0.14 355	0.24 356	0.18 375	0.20 316	0.16 365	0.21 353	0.18 383	0.24 389	0.23 389	0.26 384	0.22 379	0.35 395	0.40 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	0.58 417	0.71 423	0.29 411	1.70 438	0.84 426	1.49 432	1.00 424	0.40 413	0.34 417	0.38 418	0.31 415	0.65 403	0.26 382	1.35 425	0.33 418	0.25 408	0.20 292	0.23 399	0.69 416	0.30 412	0.22 372	0.17 374	2.24 433	0.28 407	0.29 396	0.18 349	0.30 383	0.39 392

Ntro	0.63 420	0.72 424	0.30 412	1.78 440	0.84 426	1.55 433	1.09 426	0.48 421	0.37 420	0.38 418	0.38 419	0.72 410	0.26 382	1.51 428	0.35 419	0.27 416	0.22 324	0.24 402	0.69 416	0.31 415	0.22 372	0.17 374	2.49 436	0.30 411	0.31 401	0.22 379	0.37 400	0.42 398

HBP-ISP	0.21 365	0.16 350	0.12 337	0.26 369	0.22 379	0.22 362	0.17 353	0.29 386	0.18 357	0.27 364	0.18 359	0.21 310	0.12 309	0.28 396	0.10 270	0.14 355	0.26 381	0.19 380	0.20 316	0.12 309	0.22 372	0.23 407	0.26 397	0.23 389	0.24 376	0.24 392	0.23 351	0.26 353

FAT-Stereo	0.26 383	0.19 367	0.17 378	0.38 390	0.36 407	0.30 381	0.25 390	0.26 373	0.18 357	0.27 364	0.25 399	0.33 366	0.36 404	0.26 390	0.16 378	0.15 373	0.26 381	0.23 399	0.33 388	0.21 387	0.22 372	0.19 391	0.22 380	0.22 387	0.21 357	0.22 379	0.32 388	0.42 398

XQC	0.28 391	0.30 404	0.26 406	0.37 385	0.28 395	0.37 396	0.37 400	0.40 413	0.30 409	0.32 402	0.20 373	0.45 384	0.28 387	0.31 404	0.14 363	0.14 355	0.20 292	0.21 390	0.33 388	0.23 396	0.22 372	0.20 395	0.23 385	0.24 397	0.32 406	0.25 398	0.44 411	0.32 379

RTS	0.20 359	0.16 350	0.14 357	0.17 328	0.14 335	0.20 350	0.15 337	0.23 358	0.26 397	0.15 154	0.14 311	0.14 187	0.20 364	0.11 306	0.13 348	0.15 373	0.24 356	0.17 364	0.34 391	0.24 399	0.22 372	0.15 362	0.09 299	0.15 363	0.28 394	0.27 409	0.28 379	0.55 415

RTSA	0.20 359	0.16 350	0.14 357	0.17 328	0.14 335	0.20 350	0.15 337	0.23 358	0.26 397	0.15 154	0.14 311	0.14 187	0.20 364	0.11 306	0.13 348	0.15 373	0.24 356	0.17 364	0.34 391	0.24 399	0.22 372	0.15 362	0.09 299	0.15 363	0.28 394	0.27 409	0.28 379	0.55 415

CSAN	0.26 383	0.31 406	0.30 412	0.26 369	0.23 383	0.21 359	0.18 356	0.28 380	0.36 419	0.35 414	0.24 393	0.51 395	0.26 382	0.14 350	0.18 391	0.17 388	0.19 266	0.20 386	0.26 365	0.25 401	0.22 372	0.20 395	0.18 367	0.27 403	0.30 399	0.23 386	0.38 403	0.38 388

LE_ROB	0.40 407	0.20 370	0.16 370	0.41 395	0.43 412	0.33 391	0.44 410	0.34 400	0.29 407	0.32 402	0.21 378	1.25 434	1.40 449	0.11 306	0.10 270	0.11 261	0.21 307	0.13 300	0.20 316	0.13 328	0.22 372	0.12 326	0.12 338	0.14 359	0.36 414	0.31 416	1.39 451	1.32 449

PWC_ROB	0.22 370	0.20 370	0.14 357	0.18 333	0.17 354	0.16 315	0.20 365	0.21 341	0.26 397	0.15 154	0.20 373	0.28 351	0.62 424	0.13 342	0.12 328	0.13 334	0.27 392	0.18 375	0.36 395	0.18 377	0.22 372	0.17 374	0.16 358	0.24 397	0.19 331	0.18 349	0.24 361	0.43 401

pmcnn	0.19 351	0.14 332	0.11 322	0.18 333	0.13 323	0.19 344	0.16 343	0.20 326	0.18 357	0.26 348	0.14 311	0.35 371	0.25 377	0.09 265	0.09 208	0.11 261	0.25 373	0.14 326	0.24 354	0.14 339	0.22 372	0.14 350	0.11 325	0.11 324	0.21 357	0.18 349	0.39 404	0.45 405

cross-raft	0.14 291	0.08 224	0.07 241	0.08 192	0.10 275	0.12 271	0.08 243	0.17 228	0.13 315	0.27 364	0.11 265	0.21 310	0.05 151	0.11 306	0.13 348	0.14 355	0.22 324	0.11 226	0.23 347	0.13 328	0.23 383	0.09 235	0.06 208	0.08 256	0.22 367	0.17 336	0.14 228	0.15 230

S-Stereo	0.30 395	0.22 378	0.17 378	0.41 395	0.39 409	0.41 401	0.37 400	0.25 369	0.25 392	0.26 348	0.44 422	0.54 398	0.36 404	0.24 385	0.16 378	0.14 355	0.27 392	0.27 408	0.34 391	0.28 407	0.23 383	0.22 404	0.53 423	0.23 389	0.22 367	0.19 362	0.27 376	0.38 388

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 403	0.16 350	0.12 337	0.26 369	0.22 379	0.22 362	0.27 393	0.24 365	0.15 335	0.24 293	0.16 335	4.24 453	0.22 373	0.19 375	0.13 348	0.13 334	0.34 411	0.22 396	0.31 383	0.20 385	0.23 383	0.18 383	0.22 380	0.14 359	0.20 344	0.19 362	0.21 344	0.24 340

edge stereo	0.31 398	0.23 383	0.20 391	0.41 395	0.35 405	0.42 403	0.39 407	0.38 409	0.22 384	0.23 276	0.38 419	0.69 407	0.33 400	0.30 402	0.15 373	0.16 381	0.31 405	0.21 390	0.42 400	0.21 387	0.23 383	0.17 374	0.25 391	0.22 387	0.27 387	0.23 386	0.39 404	0.55 415

GANetREF_RVC	0.26 383	0.26 394	0.30 412	0.23 357	0.23 383	0.23 370	0.24 385	0.35 401	0.33 415	0.32 402	0.17 344	0.50 393	0.38 408	0.12 326	0.20 397	0.17 388	0.19 266	0.21 390	0.35 394	0.21 387	0.23 383	0.15 362	0.22 380	0.29 410	0.27 387	0.21 371	0.36 399	0.31 375
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
STStereo	0.37 404	0.44 416	0.31 415	0.75 418	0.49 418	0.57 409	0.43 409	0.35 401	0.30 409	0.34 411	0.24 393	0.85 423	0.53 420	0.19 375	0.14 363	0.16 381	0.25 373	0.16 351	0.45 404	0.16 365	0.23 383	0.19 391	0.20 375	0.23 389	0.49 422	0.37 425	0.75 432	0.54 414

NOSS_ROB	0.21 365	0.14 332	0.15 364	0.20 347	0.19 368	0.20 350	0.22 378	0.29 386	0.18 357	0.25 330	0.15 324	0.21 310	0.13 324	0.27 395	0.13 348	0.14 355	0.26 381	0.21 390	0.22 336	0.17 370	0.23 383	0.22 404	0.26 397	0.24 397	0.26 384	0.22 379	0.24 361	0.26 353

EKT-Stereo	0.15 316	0.10 269	0.07 241	0.13 291	0.12 310	0.16 315	0.17 353	0.18 268	0.11 285	0.26 348	0.17 344	0.17 231	0.07 235	0.11 306	0.09 208	0.11 261	0.24 356	0.15 340	0.23 347	0.12 309	0.24 390	0.10 277	0.07 240	0.08 256	0.20 344	0.15 292	0.17 277	0.18 280

test-1	0.14 291	0.06 153	0.07 241	0.11 263	0.10 275	0.18 333	0.14 329	0.19 300	0.13 315	0.28 383	0.10 240	0.19 268	0.11 301	0.12 326	0.12 328	0.13 334	0.22 324	0.12 266	0.22 336	0.10 261	0.24 390	0.08 187	0.09 299	0.08 256	0.21 357	0.18 349	0.15 245	0.17 261

Anonymous3	0.18 345	0.15 341	0.11 322	0.15 315	0.10 275	0.14 291	0.11 300	0.22 350	0.19 366	0.27 364	0.15 324	0.27 348	0.12 309	0.13 342	0.25 404	0.17 388	0.23 337	0.18 375	0.26 365	0.17 370	0.24 390	0.20 395	0.09 299	0.10 311	0.21 357	0.20 366	0.22 349	0.20 309

MFN_U_SF_RVC	0.31 398	0.29 403	0.21 397	0.33 381	0.28 395	0.31 383	0.29 395	0.37 407	0.24 387	0.46 426	0.30 412	0.50 393	0.32 397	0.25 387	0.27 409	0.24 407	0.18 240	0.23 399	0.58 411	0.28 407	0.24 390	0.27 415	0.22 380	0.27 403	0.31 401	0.25 398	0.37 400	0.50 410

ADCMid	0.21 365	0.18 364	0.17 378	0.18 333	0.19 368	0.20 350	0.16 343	0.29 386	0.25 392	0.24 293	0.19 368	0.36 374	0.21 366	0.12 326	0.16 378	0.16 381	0.25 373	0.18 375	0.37 396	0.19 381	0.24 390	0.18 383	0.17 364	0.15 363	0.24 376	0.20 366	0.25 368	0.29 366

ADCPNet	0.22 370	0.17 358	0.16 370	0.20 347	0.19 368	0.20 350	0.18 356	0.27 377	0.23 386	0.26 348	0.22 385	0.26 344	0.28 387	0.15 359	0.16 378	0.17 388	0.24 356	0.17 364	0.32 385	0.23 396	0.24 390	0.19 391	0.17 364	0.21 385	0.25 381	0.22 379	0.27 376	0.33 382

SANet	0.30 395	0.21 375	0.21 397	0.25 367	0.21 376	0.31 383	0.22 378	0.30 389	0.31 412	0.27 364	0.26 401	1.39 436	0.38 408	0.22 383	0.14 363	0.14 355	0.26 381	0.21 390	0.30 382	0.21 387	0.24 390	0.20 395	0.31 418	0.23 389	0.33 408	0.24 392	0.35 395	0.48 407

DispFullNet	0.48 412	0.50 417	0.19 388	1.14 421	0.40 410	0.77 419	1.22 428	0.32 394	0.24 387	0.24 293	0.27 404	0.84 421	0.48 417	1.62 429	0.15 373	0.15 373	0.49 427	0.34 422	1.08 435	0.26 403	0.24 390	0.18 383	0.20 375	0.21 385	0.27 387	0.17 336	0.35 395	0.59 421

FC-DCNN v2	0.27 389	0.28 400	0.27 408	0.37 385	0.28 395	0.32 386	0.38 404	0.33 398	0.19 366	0.22 252	0.18 359	0.23 329	0.13 324	0.29 398	0.26 406	0.26 410	0.29 400	0.27 408	0.29 378	0.21 387	0.25 398	0.25 410	0.26 397	0.31 412	0.31 401	0.26 405	0.30 383	0.30 373

FCDSN-DC	0.25 379	0.25 391	0.25 403	0.28 379	0.26 392	0.26 376	0.34 398	0.28 380	0.18 357	0.20 222	0.17 344	0.20 285	0.12 309	0.29 398	0.26 406	0.26 410	0.29 400	0.28 412	0.27 370	0.21 387	0.25 398	0.25 410	0.26 397	0.32 415	0.26 384	0.24 392	0.26 373	0.27 357
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.27 389	0.28 400	0.26 406	0.36 383	0.28 395	0.32 386	0.37 400	0.32 394	0.19 366	0.22 252	0.18 359	0.23 329	0.13 324	0.29 398	0.26 406	0.26 410	0.29 400	0.27 408	0.28 375	0.21 387	0.25 398	0.25 410	0.26 397	0.31 412	0.30 399	0.25 398	0.29 381	0.30 373

DPSNet	0.39 406	0.19 367	0.17 378	0.27 377	0.25 389	0.29 380	0.19 363	0.26 373	0.24 387	0.18 190	0.17 344	2.16 447	0.43 412	0.10 287	0.17 384	0.15 373	0.35 414	0.28 412	2.04 449	0.27 406	0.25 398	0.16 370	0.28 412	0.25 401	0.38 417	0.24 392	0.39 404	0.51 411

depth_test_26	0.13 262	0.06 153	0.06 193	0.06 157	0.07 186	0.07 179	0.05 158	0.26 373	0.06 128	0.32 402	0.10 240	0.31 364	0.06 193	0.10 287	0.10 270	0.10 194	0.29 400	0.11 226	0.25 359	0.10 261	0.26 402	0.07 158	0.13 345	0.08 256	0.12 192	0.14 262	0.13 212	0.20 309

ACV-stereo	0.25 379	0.15 341	0.13 346	0.22 353	0.17 354	0.28 379	0.24 385	0.21 341	0.20 377	0.24 293	0.21 378	0.28 351	0.36 404	0.18 370	0.13 348	0.12 313	0.34 411	0.20 386	1.12 437	0.25 401	0.26 402	0.17 374	0.29 415	0.18 379	0.19 331	0.16 318	0.25 368	0.29 366

G-Net	0.29 394	0.24 388	0.19 388	0.23 357	0.21 376	0.36 394	0.23 382	0.30 389	0.27 402	0.33 407	0.32 416	0.93 426	0.25 377	0.18 370	0.18 391	0.18 395	0.26 381	0.21 390	0.43 402	0.31 415	0.26 402	0.17 374	0.18 367	0.18 379	0.27 387	0.23 386	0.40 408	0.42 398

GLC_STEREO	0.13 262	0.11 287	0.12 337	0.12 278	0.11 296	0.10 239	0.10 286	0.19 300	0.07 160	0.25 330	0.13 297	0.12 157	0.07 235	0.07 211	0.08 152	0.12 313	0.24 356	0.11 226	0.17 267	0.09 224	0.27 405	0.15 362	0.07 240	0.07 228	0.15 255	0.09 140	0.20 330	0.12 194

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 402	0.36 408	0.39 421	0.46 401	0.28 395	0.30 381	0.28 394	0.50 422	0.46 427	0.39 421	0.30 412	0.37 376	0.36 404	0.31 404	0.35 419	0.26 410	0.21 307	0.27 408	0.71 418	0.37 422	0.27 405	0.29 417	0.30 416	0.38 423	0.32 406	0.24 392	0.29 381	0.39 392

BEATNet-Init1	0.49 414	0.42 413	0.28 409	0.79 420	0.40 410	0.60 412	0.45 411	0.41 416	0.27 402	0.30 399	0.22 385	0.89 424	0.84 433	0.25 387	0.27 409	0.26 410	0.27 392	0.25 405	0.84 425	0.28 407	0.27 405	0.26 413	0.26 397	0.32 415	0.49 422	0.35 423	2.05 455	0.88 439

AnyNet_C32	0.20 359	0.16 350	0.15 364	0.17 328	0.17 354	0.19 344	0.16 343	0.25 369	0.22 384	0.25 330	0.23 390	0.23 329	0.18 359	0.14 350	0.19 394	0.18 395	0.28 399	0.22 396	0.29 378	0.18 377	0.27 405	0.21 400	0.16 358	0.17 376	0.22 367	0.20 366	0.21 344	0.23 335

MeshStereo	0.30 395	0.26 394	0.20 391	0.49 405	0.36 407	0.35 393	0.26 391	0.32 394	0.28 405	0.30 399	0.27 404	0.61 400	0.47 415	0.18 370	0.12 328	0.14 355	0.26 381	0.17 364	0.27 370	0.17 370	0.27 405	0.21 400	0.25 391	0.20 382	0.36 414	0.28 412	0.54 418	0.49 409
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
CES	0.11 206	0.06 153	0.06 193	0.06 157	0.08 216	0.07 179	0.05 158	0.35 401	0.05 93	0.15 154	0.23 390	0.13 174	0.04 115	0.08 240	0.08 152	0.10 194	0.19 266	0.08 133	0.14 210	0.08 183	0.28 410	0.08 187	0.07 240	0.04 108	0.14 233	0.11 186	0.13 212	0.16 247

ACVNet_1	0.74 425	0.79 429	0.40 423	2.04 446	0.96 433	1.88 444	1.51 433	0.59 429	0.28 405	0.43 424	0.49 425	0.71 408	0.61 423	2.21 442	0.32 415	0.25 408	0.32 406	0.31 416	0.60 412	0.31 415	0.29 411	0.21 400	2.72 440	0.33 417	0.40 418	0.26 405	0.37 400	0.38 388

MANE	0.41 408	0.36 408	0.33 417	0.61 412	0.44 413	0.44 404	0.46 412	0.42 417	0.25 392	0.23 276	0.22 385	0.65 403	0.28 387	0.30 402	0.28 411	0.29 420	0.32 406	0.42 429	0.37 396	0.23 396	0.30 412	0.26 413	0.26 397	0.34 419	0.54 427	0.40 427	1.07 447	0.87 437

RainbowNet	0.77 427	0.87 430	0.46 424	1.83 441	0.91 431	1.59 436	1.47 432	0.42 417	0.38 422	0.47 429	0.34 417	0.90 425	0.60 422	1.97 435	0.62 435	0.48 430	0.34 411	0.33 420	0.90 427	0.58 431	0.33 413	0.23 407	2.82 443	0.39 424	0.40 418	0.34 420	0.44 411	0.48 407

ELAS	0.42 409	0.43 414	0.36 419	0.64 413	0.44 413	0.58 411	0.50 414	0.40 413	0.26 397	0.25 330	0.28 407	0.94 427	0.30 391	0.31 404	0.28 411	0.27 416	0.36 415	0.30 414	0.43 402	0.26 403	0.33 413	0.32 424	0.26 397	0.37 421	0.54 427	0.40 427	0.77 435	0.74 432
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	1.07 439	1.00 438	0.57 433	1.94 443	0.88 429	1.98 447	2.01 444	0.63 430	0.88 439	0.58 433	0.49 425	1.83 444	1.71 450	2.88 451	0.62 435	0.51 433	0.46 423	0.46 430	1.17 440	0.61 435	0.34 415	0.37 429	3.40 447	0.56 435	0.64 434	0.48 433	0.68 427	1.11 444

ACVNet_2	0.83 430	0.92 431	0.56 432	1.99 445	0.99 438	1.84 443	1.55 437	0.68 433	0.40 426	0.53 430	0.47 423	1.02 429	0.67 428	1.93 433	0.51 428	0.45 428	0.38 419	0.33 420	1.01 432	0.42 424	0.34 415	0.24 409	2.58 438	0.53 432	0.60 432	0.26 405	0.52 416	0.55 415

ELAS_RVC	0.43 410	0.43 414	0.36 419	0.64 413	0.44 413	0.62 415	0.50 414	0.39 411	0.25 392	0.25 330	0.30 412	1.23 433	0.30 391	0.31 404	0.28 411	0.27 416	0.37 417	0.30 414	0.42 400	0.26 403	0.34 415	0.32 424	0.26 397	0.37 421	0.50 424	0.38 426	0.78 436	0.70 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	0.28 391	0.22 378	0.21 397	0.26 369	0.24 386	0.25 372	0.23 382	0.36 404	0.30 409	0.23 276	0.27 404	0.46 388	0.35 403	0.20 380	0.19 394	0.18 395	0.32 406	0.24 402	0.48 406	0.28 407	0.36 418	0.28 416	0.19 372	0.23 389	0.31 401	0.25 398	0.30 383	0.41 397

MonStereo1	0.74 425	0.74 426	0.31 415	1.61 432	1.01 439	1.31 429	1.51 433	0.56 427	0.38 422	0.59 434	0.64 433	1.54 439	0.72 430	1.92 432	0.18 391	0.14 355	0.37 417	0.34 422	0.65 414	0.30 412	0.37 419	0.21 400	2.49 436	0.35 420	0.31 401	0.27 409	0.51 414	0.56 420

DGSMNet	0.34 401	0.28 400	0.23 401	0.40 394	0.33 404	0.37 396	0.37 400	0.28 380	0.25 392	0.25 330	0.50 427	0.45 384	0.31 394	0.25 387	0.23 401	0.19 404	0.51 429	0.32 417	0.72 420	0.35 421	0.37 419	0.38 432	0.28 412	0.31 412	0.27 387	0.23 386	0.32 388	0.38 388

IMH-64-1	0.90 432	0.95 432	0.51 426	1.59 430	0.98 436	1.58 434	1.73 441	0.75 435	0.74 435	0.33 407	0.61 429	0.83 419	0.94 435	2.59 444	0.50 426	0.42 424	0.48 424	0.36 425	0.92 428	0.55 429	0.39 421	0.30 418	3.14 444	0.50 429	0.81 438	0.34 420	0.60 424	0.80 434

IMH-64	0.90 432	0.95 432	0.51 426	1.59 430	0.98 436	1.58 434	1.73 441	0.75 435	0.74 435	0.33 407	0.61 429	0.83 419	0.94 435	2.59 444	0.50 426	0.42 424	0.48 424	0.36 425	0.92 428	0.55 429	0.39 421	0.30 418	3.14 444	0.50 429	0.81 438	0.34 420	0.60 424	0.80 434

TorneroNet	1.08 440	1.09 440	0.66 442	1.94 443	0.96 433	2.16 448	2.02 445	0.65 432	0.91 440	0.67 436	0.56 428	1.67 443	1.15 445	2.94 453	0.65 438	0.52 434	0.48 424	0.51 435	1.12 437	0.65 440	0.39 421	0.43 435	3.52 448	0.57 438	0.68 436	0.48 433	0.84 439	1.01 442

IMH	0.93 434	0.98 437	0.53 429	1.61 432	0.97 435	1.64 439	1.76 443	0.75 435	0.77 437	0.34 411	0.61 429	0.96 428	1.05 443	2.67 446	0.54 431	0.46 429	0.49 427	0.38 427	0.94 430	0.60 432	0.39 421	0.30 418	3.14 444	0.53 432	0.82 440	0.45 432	0.65 426	0.79 433

PVD	0.38 405	0.38 411	0.20 391	0.47 402	0.35 405	0.50 406	0.40 408	0.38 409	0.34 417	0.23 276	0.28 407	0.52 397	0.51 418	0.50 413	0.16 378	0.17 388	0.41 421	0.26 406	0.49 408	0.28 407	0.39 421	0.40 434	0.23 385	0.27 403	0.44 420	0.57 441	0.46 413	0.72 429

AnyNet_C01	0.31 398	0.22 378	0.20 391	0.22 353	0.26 392	0.25 372	0.24 385	0.37 407	0.37 420	0.26 348	0.28 407	0.49 390	0.33 400	0.18 370	0.28 411	0.21 406	0.38 419	0.32 417	0.64 413	0.32 418	0.39 421	0.31 423	0.26 397	0.25 401	0.33 408	0.32 417	0.34 393	0.44 404

PSMNet_ROB	0.78 428	0.97 435	0.60 437	1.62 436	0.90 430	1.47 431	1.19 427	0.56 427	0.73 434	0.74 438	0.62 432	0.84 421	0.82 431	1.49 427	0.53 429	0.42 424	0.52 430	0.40 428	0.84 425	0.62 436	0.40 427	0.30 418	1.85 431	0.48 427	0.67 435	0.32 417	0.76 433	0.46 406

UNDER WATER	1.40 445	1.42 448	0.86 449	2.83 451	1.92 452	2.74 452	2.57 451	1.28 450	1.01 447	0.88 446	0.97 446	1.88 445	1.26 447	3.09 456	0.83 444	0.62 441	0.66 439	0.56 440	1.20 441	0.60 432	0.42 428	0.47 439	4.04 454	0.98 452	1.08 449	0.99 449	0.87 441	1.67 455

WAO-7	0.66 421	0.75 427	0.65 440	0.72 416	0.78 425	0.57 409	0.66 420	0.97 445	0.96 444	0.63 435	0.78 442	0.79 416	0.83 432	0.55 418	0.83 444	0.71 446	0.42 422	0.35 424	0.94 430	0.66 441	0.43 429	0.34 427	0.16 358	0.83 448	0.56 430	0.64 443	0.57 421	0.70 427

UNDER WATER-64	1.40 445	1.36 445	0.88 450	2.85 452	1.93 453	2.78 453	2.66 452	1.36 451	0.92 442	1.04 450	1.17 451	1.88 445	1.30 448	3.03 454	0.75 440	0.56 436	0.68 440	0.57 442	1.13 439	0.54 428	0.43 429	0.51 441	4.08 455	0.91 450	1.02 448	1.10 451	0.80 437	1.60 453

LSM0	3.45 450	0.27 398	0.18 387	0.38 390	0.29 401	0.39 399	0.36 399	0.51 424	0.31 412	0.45 425	0.47 423	0.71 408	0.57 421	0.19 375	23.17 459	59.79 464	0.36 415	0.26 406	1.29 443	0.33 420	0.44 431	0.32 424	0.23 385	0.27 403	0.36 414	0.29 415	0.53 417	0.51 411

LVE	0.95 435	0.97 435	0.71 444	1.84 442	1.35 444	1.59 436	1.52 435	0.78 439	0.64 431	0.81 441	0.91 445	0.72 410	1.00 439	2.18 441	0.53 429	0.48 430	0.57 433	0.53 438	1.09 436	0.64 438	0.45 432	0.38 432	2.74 442	0.69 440	0.83 442	0.44 431	0.84 439	0.52 413

Dean	1.06 438	1.03 439	0.79 447	2.27 448	1.31 443	1.96 445	1.56 440	0.92 441	0.94 443	0.88 446	0.76 440	1.19 431	1.17 446	2.09 439	0.64 437	0.60 439	0.60 436	0.56 440	1.23 442	0.73 444	0.45 432	0.36 428	2.73 441	0.71 441	0.95 446	0.55 439	1.05 446	0.62 422

LRCNet_RVC	9.85 454	16.31 461	0.59 435	24.99 462	21.12 463	23.54 463	20.75 461	1.45 452	0.48 428	21.31 463	13.10 459	22.63 462	3.34 452	28.36 464	0.38 421	0.27 416	7.74 456	1.15 451	23.52 462	3.99 454	0.46 434	0.30 418	27.02 462	1.72 454	0.35 412	0.21 371	0.42 410	0.37 387

WAO-8	1.00 436	1.11 441	0.76 445	1.61 432	1.24 441	1.74 441	1.55 437	0.93 442	0.98 445	0.81 441	0.67 435	1.66 440	1.00 439	2.08 437	0.77 441	0.68 443	0.63 437	0.52 436	1.05 433	0.81 446	0.47 435	0.37 429	0.78 425	0.75 445	1.10 450	0.73 445	0.95 442	1.16 446

Venus	1.00 436	1.11 441	0.76 445	1.61 432	1.24 441	1.74 441	1.55 437	0.93 442	0.98 445	0.81 441	0.67 435	1.66 440	1.00 439	2.08 437	0.77 441	0.68 443	0.63 437	0.52 436	1.05 433	0.81 446	0.47 435	0.37 429	0.78 425	0.75 445	1.10 450	0.73 445	0.95 442	1.16 446

SAMSARA	0.48 412	0.23 383	0.39 421	0.23 357	0.23 383	0.22 362	0.22 378	0.44 420	0.38 422	0.31 401	0.21 378	0.30 361	0.47 415	0.17 365	0.32 415	0.34 421	0.25 373	0.32 417	0.46 405	0.32 418	0.47 435	0.52 443	0.15 354	0.33 417	1.39 455	1.54 453	1.41 452	1.46 451

MADNet+	0.55 416	0.36 408	0.63 439	0.56 408	0.52 420	0.45 405	0.38 404	0.63 430	0.52 429	0.53 430	0.41 421	0.81 418	0.67 428	0.33 409	0.57 434	0.49 432	0.56 432	0.50 434	0.82 424	0.52 427	0.47 435	0.43 435	0.51 422	0.47 426	0.82 440	0.70 444	0.58 422	0.72 429

notaker	1.27 443	1.41 447	0.58 434	2.37 450	1.48 446	2.34 450	2.27 449	0.94 444	1.62 450	0.79 439	1.07 449	1.66 440	1.08 444	3.06 455	0.94 447	0.69 445	0.68 440	0.49 433	1.62 448	0.84 448	0.53 439	0.45 438	3.70 451	0.80 447	0.61 433	0.52 435	0.80 437	0.92 440

JetBlue	0.70 424	0.56 420	0.69 443	0.73 417	0.61 423	0.78 420	0.68 421	0.52 425	0.91 440	0.46 426	0.29 411	3.18 450	0.38 408	0.52 414	0.44 424	0.43 427	0.70 444	0.53 438	0.66 415	0.51 426	0.54 440	0.58 444	0.75 424	0.56 435	0.55 429	0.42 429	0.96 444	0.99 441

WAO-6	0.82 429	0.95 432	0.59 435	1.30 423	1.05 440	1.25 426	1.39 430	0.77 438	0.84 438	0.79 439	0.69 437	0.74 413	1.00 439	1.94 434	0.78 443	0.61 440	0.53 431	0.48 432	0.78 423	0.60 432	0.55 441	0.51 441	0.49 421	0.57 438	0.83 442	0.42 429	0.76 433	0.85 436

PWCK	0.88 431	1.24 444	0.61 438	1.53 428	0.85 428	1.21 424	1.03 425	1.08 446	0.72 433	0.70 437	0.83 444	1.48 438	0.87 434	0.69 421	0.40 423	0.41 423	0.73 445	0.47 431	3.04 452	0.67 442	0.56 442	0.43 435	0.94 428	0.74 444	0.72 437	0.36 424	0.69 428	0.73 431

STTRV1_RVC		0.26 394	0.22 400	0.35 382	0.28 395	0.32 386	0.29 395	0.36 404	0.33 415	0.27 364	0.26 401	0.42 381	0.41 411	0.47 412	0.32 415	0.18 395	0.59 435	0.20 386		0.30 412	0.59 443	0.22 404		0.43 425	0.25 381	0.54 438	0.34 393	0.64 424

AMNet	0.49 414	0.50 417	0.47 425	0.50 406	0.47 417	0.61 413	0.52 417	0.31 393	0.29 407	0.29 397	0.69 437	0.72 410	0.13 324	0.53 415	0.44 424	0.55 435	0.57 433	0.58 443	0.48 406	0.48 425	0.59 443	0.48 440	0.26 397	0.48 427	0.44 420	0.52 435	0.58 422	0.63 423

ktn	1.24 442	1.39 446	0.55 431	1.62 436	1.59 448	1.68 440	2.12 446	0.86 440	1.75 452	0.90 448	1.11 450	1.11 430	0.95 438	2.57 443	0.97 448	0.73 447	0.80 446	0.59 444	1.41 445	0.76 445	0.68 445	0.67 449	3.69 450	0.73 442	0.92 445	0.75 447	1.19 449	1.28 448

SGM+DAISY	0.58 417	0.57 421	0.54 430	0.59 411	0.55 422	0.68 417	0.56 419	0.42 417	0.38 422	0.37 416	0.77 441	0.75 414	0.65 426	0.54 417	0.55 432	0.56 436	0.68 440	0.61 445	0.71 418	0.64 438	0.69 446	0.62 446	0.27 410	0.50 429	0.52 425	0.53 437	0.74 430	0.68 426

MFMNet_re	0.66 421	0.73 425	0.65 440	0.77 419	0.62 424	0.82 421	0.70 422	0.52 425	0.54 430	0.54 432	0.65 434	0.80 417	0.51 418	0.59 419	0.66 439	0.67 442	0.82 447	0.69 447	0.74 421	0.62 436	0.70 447	0.64 447	0.45 419	0.56 435	0.59 431	0.63 442	0.74 430	0.87 437

KSHMR	1.33 444	1.42 448	1.04 451	2.27 448	1.44 445	2.23 449	2.12 446	1.21 447	1.06 448	1.13 451	1.06 448	1.27 435	0.94 435	2.89 452	1.08 449	0.95 450	0.85 448	0.83 449	1.32 444	0.97 449	0.72 448	0.58 444	3.52 448	1.07 453	0.99 447	0.77 448	1.00 445	1.07 443

SPS-STEREO	0.59 419	0.57 421	0.52 428	0.55 407	0.54 421	0.65 416	0.52 417	0.39 411	0.66 432	0.37 416	0.78 442	0.78 415	0.64 425	0.53 415	0.55 432	0.57 438	0.68 440	0.64 446	0.74 421	0.72 443	0.77 449	0.66 448	0.26 397	0.53 432	0.53 426	0.56 440	0.70 429	0.65 425
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
HanzoNet	1.74 448	1.62 451	0.80 448	2.26 447	1.70 450	2.72 451	2.54 450	1.25 448	1.85 453	0.92 449	1.28 452	4.37 454	3.81 453	3.36 457	0.88 446	0.78 448	1.06 449	0.94 450	2.54 451	1.03 450	0.89 450	0.88 450	3.79 452	0.73 442	1.12 452	1.00 450	1.29 450	1.57 452

DPSimNet_ROB	1.21 441	1.20 443	1.29 452	1.47 427	1.59 448	1.30 428	1.35 429	0.68 433	1.69 451	1.67 452	1.03 447	1.45 437	0.66 427	2.04 436	1.20 450	0.89 449	1.16 450	0.79 448	1.61 447	1.38 452	1.04 451	1.24 451	0.79 427	0.84 449	0.87 444	1.20 452	1.17 448	1.12 445

JetRed	1.62 447	1.82 452	1.71 453	1.58 429	1.50 447	1.97 446	2.21 448	1.51 453	1.47 449	0.82 445	0.74 439	2.63 449	0.43 412	1.73 431	1.48 452	1.54 451	1.67 451	2.94 454	1.42 446	1.08 451	2.30 452	2.07 452	1.99 432	0.97 451	1.16 453	1.70 454	1.57 453	1.60 453

MADNet++	1.86 449	1.58 450	1.74 454	1.27 422	1.74 451	1.26 427	1.53 436	1.62 454	2.07 454	1.84 453	2.22 453	2.60 448	2.72 451	0.75 422	1.39 451	1.54 451	2.01 452	1.47 452	2.12 450	2.13 453	3.35 453	3.26 453	1.23 429	2.21 455	1.21 454	2.25 455	1.76 454	1.32 449

PML	8.20 451	7.62 457	3.39 455	9.64 459	5.14 454	9.56 460	5.20 457	6.48 457	18.29 460	6.44 456	3.30 454	16.82 457	29.20 464	5.41 458	6.10 453	3.93 453	7.39 455	2.64 453	20.47 460	4.70 455	3.50 454	3.87 454	3.98 453	4.21 457	6.16 457	4.40 456	16.76 461	6.85 456

DGTPSM_ROB	8.63 452	3.68 453	8.73 456	2.98 453	5.70 455	3.37 454	4.41 455	3.70 455	9.03 455	3.00 454	6.85 455	3.53 451	10.07 454	2.70 447	10.47 454	10.76 454	3.81 453	12.91 456	4.74 453	10.22 456	5.98 455	13.86 457	4.49 458	8.50 458	10.06 460	27.81 460	11.04 459	30.59 460

DPSMNet_ROB	8.63 452	3.69 454	8.74 457	2.98 453	5.70 455	3.37 454	4.41 455	3.70 455	9.03 455	3.00 454	6.88 456	3.53 451	10.11 455	2.70 447	10.47 454	10.76 454	3.81 453	12.92 457	4.77 454	10.22 456	5.99 456	13.86 457	4.50 459	8.50 458	10.06 460	27.81 460	11.04 459	30.59 460

HaxPig	16.02 458	19.59 462	18.75 461	21.25 461	20.52 462	21.33 462	22.30 462	17.00 463	14.71 459	19.29 462	17.19 463	17.46 458	12.16 456	22.51 462	17.80 458	14.90 458	17.75 459	9.40 455	18.97 457	15.48 460	9.47 457	7.16 455	23.74 461	15.28 462	4.31 456	12.19 459	6.81 456	15.11 459

MEDIAN_ROB	20.47 459	25.88 463	24.03 464	26.51 463	25.55 464	25.88 464	26.99 463	21.23 464	19.72 461	28.73 464	22.19 464	24.61 463	16.74 459	26.47 463	23.75 460	18.44 459	22.03 463	14.75 458	26.69 463	23.31 461	15.11 458	11.56 456	27.65 463	18.39 463	7.22 458	9.33 458	8.28 458	11.75 458

DPSM_ROB	13.01 456	6.29 455	9.52 458	4.44 455	6.37 457	4.34 456	3.59 453	8.20 458	10.79 457	6.64 457	7.87 457	9.69 455	12.99 457	2.80 449	12.81 456	13.68 456	9.16 457	16.58 459	9.87 455	12.33 458	16.73 459	17.95 460	2.26 434	10.56 460	28.34 462	36.91 462	31.06 462	39.57 462

DPSM	13.01 456	6.29 455	9.52 458	4.44 455	6.37 457	4.34 456	3.59 453	8.20 458	10.79 457	6.64 457	7.87 457	9.69 455	12.99 457	2.80 449	12.81 456	13.68 456	9.16 457	16.58 459	9.87 455	12.33 458	16.73 459	17.95 460	2.26 434	10.56 460	28.34 462	36.91 462	31.06 462	39.57 462

AVERAGE_ROB	24.43 460	29.85 464	27.27 465	31.30 464	29.70 465	30.00 465	31.47 464	26.59 465	24.68 465	34.31 465	27.39 465	31.23 464	21.35 460	30.69 465	28.19 464	24.02 460	26.74 464	21.17 461	30.34 464	27.38 465	20.48 461	16.18 459	32.28 464	24.32 467	8.51 459	7.76 457	7.92 457	8.46 457

fast-reg	27.08 463	14.11 460	18.33 460	12.42 460	13.11 461	14.43 461	12.68 460	16.23 460	21.70 462	13.12 459	16.42 462	19.16 459	26.12 461	13.04 461	25.68 461	27.06 461	18.87 462	33.34 462	20.88 461	24.50 462	33.51 462	35.16 462	6.57 460	21.34 466	57.15 466	74.59 465	62.32 464	79.22 464

CasAABBNet	26.14 461	12.60 459	19.00 462	8.89 457	12.76 460	8.55 458	7.26 459	16.43 461	21.86 463	13.67 461	15.79 460	19.63 461	26.13 462	5.53 459	25.80 462	27.48 462	18.01 460	33.35 463	20.00 459	24.70 463	33.62 463	35.57 463	4.48 457	21.32 465	57.07 464	74.41 464	62.39 465	79.48 465

FlowAnything	26.21 462	12.44 458	19.19 463	8.91 458	12.70 459	8.63 459	7.25 458	16.56 462	21.86 463	13.65 460	15.98 461	19.56 460	26.21 463	5.60 460	25.80 462	27.50 463	18.26 461	33.39 464	19.71 458	24.80 464	33.87 464	36.07 464	4.44 456	21.31 464	57.14 465	74.69 466	62.48 466	79.62 466

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 56	0.04 24	0.04 18	0.04 39	0.03 19

FSD		0.24 388	0.24 402	0.27 377	0.25 389	0.25 372	0.33 397	0.30 389	0.18 357	0.20 222	0.17 344			0.29 398	0.25 404	0.26 410			0.27 370	0.21 387				0.28 407	0.27 387	0.23 386	0.27 376	0.27 357

ASD4																								2.43 456

Low-res two-view benchmark