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

derf	0.03 3	0.02 3	0.03 7	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.03 3	0.04 30	0.03 4	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 7	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 4	0.04 4	0.03 3

tt7	0.05 28	0.04 23	0.04 43	0.05 79	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.05 56	0.04 30	0.03 4	0.05 53	0.05 20	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 12	0.06 17	0.04 7	0.06 25	0.05 13	0.03 50	0.04 63	0.06 31	0.07 45	0.08 59	0.06 59

tt8	0.04 6	0.04 23	0.03 7	0.04 31	0.03 23	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.03 14	0.05 20	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.08 28	0.05 4	0.05 12	0.06 17	0.04 7	0.06 25	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.06 31	0.07 45	0.08 59	0.05 29

tt9	0.04 6	0.04 23	0.03 7	0.04 31	0.03 23	0.03 8	0.02 6	0.04 25	0.03 8	0.03 4	0.03 14	0.05 20	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 12	0.06 17	0.04 7	0.05 7	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.06 31	0.07 45	0.07 29	0.05 29

TYNG	0.04 6	0.04 23	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 25	0.03 8	0.03 4	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 12	0.06 17	0.04 7	0.05 7	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.06 31	0.07 45	0.07 29	0.05 29

GFORCE	0.04 6	0.03 5	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.04 29	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.02 5	0.07 63	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 28	0.05 4	0.05 12	0.06 17	0.04 7	0.05 7	0.05 13	0.02 5	0.02 3	0.05 10	0.06 27	0.06 16	0.04 10

F8.5	0.04 6	0.03 5	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.04 29	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.02 5	0.07 63	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 28	0.05 4	0.05 12	0.06 17	0.04 7	0.05 7	0.05 13	0.02 5	0.02 3	0.05 10	0.06 27	0.07 29	0.04 10

FORCE_9	0.04 6	0.03 5	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.04 29	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.02 5	0.07 63	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 28	0.05 4	0.05 12	0.06 17	0.04 7	0.05 7	0.05 13	0.02 5	0.02 3	0.05 10	0.06 27	0.06 16	0.04 10

FORCE_8	0.04 6	0.03 5	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.04 29	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.02 5	0.07 63	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.05 4	0.05 12	0.06 17	0.04 7	0.05 7	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.05 10	0.06 27	0.07 29	0.04 10

over-8	0.04 6	0.04 23	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.04 29	0.02 6	0.04 25	0.03 8	0.04 22	0.04 34	0.05 20	0.03 36	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 12	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.04 9	0.02 5	0.03 17	0.06 31	0.07 45	0.07 29	0.05 29

over-9	0.04 6	0.03 5	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.04 29	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.04 34	0.06 48	0.03 36	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 12	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.04 9	0.02 5	0.03 17	0.06 31	0.07 45	0.07 29	0.05 29

qqai	0.04 6	0.03 5	0.03 7	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.03 3	0.04 30	0.03 4	0.04 34	0.04 6	0.02 4	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 17	0.04 7	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 11	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 6	0.03 5	0.03 7	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 25	0.03 8	0.02 3	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 10	0.04 4	0.06 16	0.03 3

PointNet	0.05 28	0.04 23	0.05 83	0.04 31	0.03 23	0.04 29	0.04 95	0.07 89	0.05 49	0.05 53	0.06 71	0.05 20	0.04 70	0.02 7	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 17	0.04 7	0.07 49	0.06 44	0.04 92	0.05 97	0.07 54	0.08 79	0.09 81	0.06 59

LACA2	0.04 6	0.04 23	0.03 7	0.04 31	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.06 74	0.02 5	0.06 48	0.02 4	0.02 7	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.05 12	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.05 10	0.05 11	0.05 9	0.04 10

WQFJX1	0.06 56	0.04 23	0.03 7	0.03 11	0.03 23	0.03 8	0.02 6	0.06 72	0.17 310	0.04 22	0.11 172	0.04 6	0.31 357	0.02 7	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.05 13	0.03 50	0.03 17	0.05 10	0.05 11	0.06 16	0.04 10

WQFJX	0.06 56	0.04 23	0.04 43	0.04 31	0.03 23	0.05 73	0.03 52	0.05 56	0.15 280	0.04 22	0.14 212	0.04 6	0.33 360	0.02 7	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 12	0.05 4	0.05 39	0.04 3	0.05 13	0.03 50	0.04 63	0.05 10	0.07 45	0.06 16	0.06 59

NLMM1	0.07 85	0.04 23	0.03 7	0.03 11	0.03 23	0.03 8	0.03 52	0.06 72	0.19 322	0.05 53	0.14 212	0.05 20	0.39 368	0.03 55	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 12	0.07 38	0.05 39	0.05 7	0.06 44	0.03 50	0.05 97	0.07 54	0.06 27	0.07 29	0.05 29

NLCSM	0.05 28	0.03 5	0.03 7	0.03 11	0.02 3	0.04 29	0.02 6	0.07 89	0.14 264	0.04 22	0.10 149	0.05 20	0.29 355	0.02 7	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 9	0.02 5	0.03 17	0.05 10	0.05 11	0.04 4	0.04 10

BridgeDepth	0.04 6	0.04 23	0.03 7	0.04 31	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.02 5	0.08 80	0.03 36	0.02 7	0.07 11	0.08 28	0.05 4	0.05 12	0.05 4	0.04 7	0.06 25	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.06 31	0.06 27	0.07 29	0.04 10
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO-test2	0.04 6	0.03 5	0.03 7	0.03 11	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 25	0.05 49	0.04 22	0.06 71	0.05 20	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.06 4	0.05 4	0.05 12	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.03 3	0.05 11	0.03 3	0.04 10

Pointernet	0.03 3	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.03 52	0.04 25	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 4	0.05 9	0.03 3

vfmstereo	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.04 22	0.02 5	0.05 20	0.01 3	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.04 5	0.05 4	0.03 3	0.06 25	0.03 3	0.03 50	0.02 3	0.04 4	0.03 3	0.05 9	0.03 3

CR-Stereo	0.06 56	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.04 29	0.03 52	0.04 25	0.06 71	0.04 22	0.06 71	0.05 20	0.04 70	0.03 55	0.10 59	0.09 54	0.06 25	0.08 84	0.07 38	0.05 39	0.07 49	0.07 67	0.02 5	0.04 63	0.07 54	0.07 45	0.08 59	0.08 90

F5.5	0.05 28	0.04 23	0.04 43	0.04 31	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.04 25	0.05 49	0.04 22	0.03 14	0.07 63	0.03 36	0.03 55	0.08 27	0.09 54	0.06 25	0.06 39	0.07 38	0.04 7	0.06 25	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.06 31	0.07 45	0.07 29	0.06 59

F7	0.04 6	0.03 5	0.03 7	0.04 31	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.04 25	0.03 8	0.05 53	0.03 14	0.06 48	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 28	0.06 25	0.06 39	0.06 17	0.04 7	0.06 25	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.05 10	0.07 45	0.07 29	0.05 29

FORCE_4.5	0.05 28	0.04 23	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.04 29	0.03 52	0.06 72	0.04 30	0.05 53	0.05 53	0.07 63	0.03 36	0.03 55	0.09 45	0.08 28	0.06 25	0.06 39	0.07 38	0.05 39	0.07 49	0.06 44	0.02 5	0.03 17	0.07 54	0.08 79	0.09 81	0.07 74

FORCE_5	0.05 28	0.04 23	0.04 43	0.04 31	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.03 3	0.04 30	0.05 53	0.04 34	0.09 93	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 28	0.06 25	0.06 39	0.07 38	0.04 7	0.06 25	0.05 13	0.03 50	0.03 17	0.06 31	0.06 27	0.08 59	0.06 59

FORCE_6	0.05 28	0.04 23	0.03 7	0.04 31	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.05 56	0.05 49	0.03 4	0.03 14	0.07 63	0.04 70	0.02 7	0.08 27	0.08 28	0.06 25	0.06 39	0.07 38	0.04 7	0.06 25	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.06 31	0.06 27	0.08 59	0.05 29

LACA_dic	0.06 56	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.04 29	0.03 52	0.04 25	0.06 71	0.07 92	0.04 34	0.05 20	0.05 86	0.03 55	0.10 59	0.10 78	0.06 25	0.08 84	0.07 38	0.05 39	0.07 49	0.07 67	0.02 5	0.04 63	0.07 54	0.07 45	0.08 59	0.08 90

over-6	0.05 28	0.05 53	0.04 43	0.05 79	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.04 25	0.06 71	0.04 22	0.07 92	0.12 115	0.03 36	0.03 55	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.06 39	0.07 38	0.04 7	0.06 25	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.06 31	0.07 45	0.08 59	0.07 74

over v1	0.05 28	0.04 23	0.03 7	0.05 79	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.04 25	0.04 30	0.04 22	0.05 53	0.08 80	0.03 36	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.05 12	0.05 4	0.04 7	0.06 25	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.06 31	0.08 79	0.07 29	0.05 29

testmc14	0.05 28	0.05 53	0.03 7	0.03 11	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.04 25	0.04 30	0.05 53	0.04 34	0.10 97	0.02 4	0.02 7	0.11 74	0.09 54	0.06 25	0.06 39	0.07 38	0.05 39	0.06 25	0.05 13	0.04 92	0.03 17	0.06 31	0.07 45	0.07 29	0.05 29

TS12	0.06 56	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.04 29	0.03 52	0.04 25	0.06 71	0.07 92	0.04 34	0.05 20	0.05 86	0.03 55	0.10 59	0.10 78	0.06 25	0.08 84	0.07 38	0.05 39	0.07 49	0.07 67	0.02 5	0.04 63	0.07 54	0.07 45	0.08 59	0.08 90

LACA3	0.06 56	0.05 53	0.05 83	0.05 79	0.04 57	0.05 73	0.03 52	0.04 25	0.06 71	0.06 74	0.04 34	0.08 80	0.04 70	0.04 92	0.11 74	0.10 78	0.06 25	0.08 84	0.08 64	0.05 39	0.08 68	0.08 88	0.03 50	0.04 63	0.08 81	0.08 79	0.09 81	0.08 90

LACA1	0.05 28	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.04 29	0.03 52	0.03 3	0.06 71	0.05 53	0.04 34	0.06 48	0.04 70	0.03 55	0.09 45	0.09 54	0.06 25	0.08 84	0.06 17	0.05 39	0.06 25	0.06 44	0.03 50	0.04 63	0.07 54	0.08 79	0.08 59	0.06 59

DispViT+	0.06 56	0.05 53	0.05 83	0.07 121	0.05 87	0.05 73	0.04 95	0.05 56	0.07 105	0.06 74	0.08 111	0.06 48	0.05 86	0.03 55	0.10 59	0.09 54	0.06 25	0.08 84	0.08 64	0.06 71	0.06 25	0.07 67	0.03 50	0.06 116	0.07 54	0.10 116	0.08 59	0.09 106

WQFJA1	0.07 85	0.05 53	0.03 7	0.04 31	0.04 57	0.05 73	0.03 52	0.06 72	0.15 280	0.04 22	0.15 223	0.05 20	0.34 362	0.03 55	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 12	0.06 17	0.05 39	0.05 7	0.05 13	0.03 50	0.04 63	0.05 10	0.06 27	0.06 16	0.06 59

NLMM	0.07 85	0.05 53	0.03 7	0.04 31	0.04 57	0.05 73	0.03 52	0.06 72	0.15 280	0.04 22	0.15 223	0.05 20	0.34 362	0.03 55	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 12	0.06 17	0.05 39	0.05 7	0.05 13	0.03 50	0.04 63	0.05 10	0.06 27	0.06 16	0.06 59

NLSM1	0.07 85	0.04 23	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.05 73	0.04 95	0.07 89	0.19 322	0.04 22	0.16 241	0.06 48	0.36 367	0.03 55	0.07 11	0.08 28	0.06 25	0.05 12	0.07 38	0.05 39	0.06 25	0.06 44	0.03 50	0.04 63	0.07 54	0.07 45	0.07 29	0.05 29

111111	0.05 28	0.04 23	0.03 7	0.03 11	0.04 57	0.03 8	0.03 52	0.04 25	0.05 49	0.03 4	0.04 34	0.05 20	0.03 36	0.02 7	0.09 45	0.08 28	0.06 25	0.05 12	0.07 38	0.04 7	0.07 49	0.08 88	0.03 50	0.03 17	0.05 10	0.05 11	0.04 4	0.03 3

AIO-test1	0.05 28	0.03 5	0.03 7	0.02 3	0.03 23	0.03 8	0.02 6	0.06 72	0.06 71	0.06 74	0.06 71	0.06 48	0.02 4	0.03 55	0.09 45	0.09 54	0.06 25	0.05 12	0.05 4	0.05 39	0.05 7	0.06 44	0.02 5	0.03 17	0.04 4	0.05 11	0.04 4	0.04 10

ProNet	0.04 6	0.04 23	0.04 43	0.03 11	0.02 3	0.04 29	0.04 95	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 71	0.03 3	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.06 25	0.05 12	0.06 17	0.04 7	0.06 25	0.03 3	0.03 50	0.03 17	0.05 10	0.04 4	0.05 9	0.04 10

CroCo-Stereo	0.04 6	0.03 5	0.03 7	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 4	0.01 3	0.12 89	0.10 78	0.06 25	0.05 12	0.06 17	0.04 7	0.07 49	0.05 13	0.01 3	0.02 3	0.06 31	0.05 11	0.05 9	0.04 10
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test_c	0.07 85	0.06 83	0.05 83	0.04 31	0.05 87	0.04 29	0.03 52	0.06 72	0.07 105	0.08 99	0.07 92	0.09 93	0.05 86	0.04 92	0.11 74	0.10 78	0.07 47	0.09 98	0.08 64	0.07 97	0.10 88	0.07 67	0.03 50	0.04 63	0.08 81	0.08 79	0.09 81	0.09 106

WiStereo	0.05 28	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.03 23	0.06 97	0.03 52	0.03 3	0.05 49	0.05 53	0.03 14	0.05 20	0.04 70	0.03 55	0.08 27	0.09 54	0.07 47	0.06 39	0.07 38	0.06 71	0.06 25	0.06 44	0.03 50	0.03 17	0.08 81	0.08 79	0.09 81	0.07 74

tt4	0.06 56	0.06 83	0.04 43	0.07 121	0.05 87	0.06 97	0.04 95	0.06 72	0.06 71	0.07 92	0.06 71	0.07 63	0.03 36	0.03 55	0.09 45	0.08 28	0.07 47	0.07 64	0.08 64	0.06 71	0.07 49	0.07 67	0.05 120	0.04 63	0.09 96	0.09 101	0.10 98	0.08 90

tt6	0.05 28	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.03 23	0.06 97	0.03 52	0.03 3	0.05 49	0.05 53	0.03 14	0.05 20	0.04 70	0.03 55	0.08 27	0.09 54	0.07 47	0.06 39	0.07 38	0.06 71	0.06 25	0.06 44	0.03 50	0.03 17	0.08 81	0.08 79	0.09 81	0.07 74

CR-RVC	0.06 56	0.05 53	0.05 83	0.03 11	0.05 87	0.04 29	0.03 52	0.04 25	0.06 71	0.04 22	0.05 53	0.05 20	0.05 86	0.04 92	0.12 89	0.11 92	0.07 47	0.08 84	0.08 64	0.06 71	0.09 81	0.07 67	0.02 5	0.04 63	0.07 54	0.09 101	0.10 98	0.09 106

F4.4	0.06 56	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.05 73	0.02 6	0.06 72	0.04 30	0.04 22	0.05 53	0.08 80	0.03 36	0.04 92	0.09 45	0.08 28	0.07 47	0.06 39	0.07 38	0.05 39	0.07 49	0.05 13	0.02 5	0.04 63	0.07 54	0.08 79	0.08 59	0.08 90

FORCE_4.6	0.05 28	0.05 53	0.04 43	0.03 11	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.03 3	0.04 30	0.04 22	0.03 14	0.08 80	0.04 70	0.03 55	0.09 45	0.09 54	0.07 47	0.07 64	0.06 17	0.05 39	0.06 25	0.06 44	0.04 92	0.03 17	0.06 31	0.07 45	0.09 81	0.06 59

FORCE_4	0.06 56	0.04 23	0.04 43	0.05 79	0.03 23	0.05 73	0.03 52	0.06 72	0.05 49	0.07 92	0.06 71	0.07 63	0.03 36	0.03 55	0.10 59	0.08 28	0.07 47	0.07 64	0.08 64	0.05 39	0.08 68	0.07 67	0.03 50	0.04 63	0.08 81	0.09 101	0.10 98	0.08 90

BridgeDepth_RVC	0.07 85	0.07 93	0.06 103	0.05 79	0.06 107	0.06 97	0.04 95	0.07 89	0.09 135	0.07 92	0.07 92	0.07 63	0.05 86	0.04 92	0.13 98	0.11 92	0.07 47	0.09 98	0.09 83	0.07 97	0.08 68	0.08 88	0.03 50	0.04 63	0.09 96	0.11 123	0.10 98	0.11 128
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.05 28	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.03 8	0.03 52	0.06 72	0.08 114	0.05 53	0.06 71	0.04 6	0.05 86	0.04 92	0.08 27	0.08 28	0.07 47	0.06 39	0.06 17	0.05 39	0.06 25	0.05 13	0.04 92	0.04 63	0.07 54	0.08 79	0.08 59	0.07 74

MM-Stereo_test3	0.04 6	0.03 5	0.03 7	0.03 11	0.03 23	0.02 3	0.02 6	0.04 25	0.05 49	0.04 22	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.06 4	0.07 11	0.07 47	0.05 12	0.06 17	0.04 7	0.05 7	0.05 13	0.02 5	0.03 17	0.04 4	0.04 4	0.06 16	0.04 10

MM-Stereo_test2	0.05 28	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.03 23	0.03 8	0.02 6	0.04 25	0.04 30	0.05 53	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.03 55	0.09 45	0.09 54	0.07 47	0.07 64	0.07 38	0.06 71	0.08 68	0.10 108	0.04 92	0.03 17	0.05 10	0.09 101	0.06 16	0.05 29

MM-Stereo_test1	0.04 6	0.04 23	0.03 7	0.04 31	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 25	0.04 30	0.04 22	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.07 47	0.05 12	0.06 17	0.05 39	0.06 25	0.05 13	0.03 50	0.03 17	0.05 10	0.05 11	0.05 9	0.04 10

GREAT-IGEV	0.05 28	0.04 23	0.03 7	0.03 11	0.02 3	0.04 29	0.02 6	0.04 25	0.03 8	0.04 22	0.05 53	0.08 80	0.02 4	0.02 7	0.11 74	0.09 54	0.07 47	0.05 12	0.07 38	0.05 39	0.06 25	0.10 108	0.03 50	0.03 17	0.06 31	0.06 27	0.08 59	0.04 10
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.04 6	0.04 23	0.03 7	0.03 11	0.03 23	0.05 73	0.03 52	0.05 56	0.04 30	0.04 22	0.02 5	0.03 3	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 28	0.07 47	0.04 5	0.08 64	0.04 7	0.06 25	0.04 9	0.02 5	0.02 3	0.07 54	0.05 11	0.07 29	0.04 10

IGEV-Stereo++	0.06 56	0.05 53	0.04 43	0.05 79	0.05 87	0.04 29	0.02 6	0.05 56	0.05 49	0.05 53	0.05 53	0.05 20	0.04 70	0.03 55	0.09 45	0.09 54	0.07 47	0.06 39	0.08 64	0.05 39	0.07 49	0.12 121	0.04 92	0.03 17	0.05 10	0.07 45	0.08 59	0.05 29

AIO-Stereo	0.05 28	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.04 29	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.04 34	0.04 6	0.03 36	0.02 7	0.09 45	0.09 54	0.07 47	0.06 39	0.09 83	0.06 71	0.07 49	0.06 44	0.03 50	0.03 17	0.05 10	0.05 11	0.07 29	0.04 10

RSM	0.05 28	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.05 73	0.03 52	0.04 25	0.03 8	0.04 22	0.05 53	0.06 48	0.03 36	0.02 7	0.10 59	0.09 54	0.07 47	0.06 39	0.07 38	0.06 71	0.08 68	0.06 44	0.02 5	0.04 63	0.06 31	0.06 27	0.07 29	0.05 29

MoCha-V2	0.05 28	0.04 23	0.03 7	0.04 31	0.03 23	0.03 8	0.02 6	0.04 25	0.03 8	0.04 22	0.05 53	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.10 59	0.08 28	0.07 47	0.06 39	0.08 64	0.06 71	0.07 49	0.07 67	0.03 50	0.03 17	0.05 10	0.05 11	0.05 9	0.03 3

CroCo-Stereo Lap2	0.05 28	0.03 5	0.03 7	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.06 74	0.03 14	0.04 6	0.03 36	0.02 7	0.10 59	0.10 78	0.07 47	0.07 64	0.07 38	0.05 39	0.08 68	0.06 44	0.02 5	0.03 17	0.07 54	0.08 79	0.07 29	0.05 29

test12345	0.05 28	0.04 23	0.04 43	0.04 31	0.03 23	0.03 8	0.02 6	0.04 25	0.03 8	0.06 74	0.03 14	0.08 80	0.03 36	0.02 7	0.11 74	0.09 54	0.08 67	0.06 39	0.07 38	0.04 7	0.10 88	0.05 13	0.04 92	0.03 17	0.06 31	0.05 11	0.08 59	0.05 29

tt5	0.05 28	0.05 53	0.04 43	0.05 79	0.04 57	0.05 73	0.03 52	0.05 56	0.05 49	0.04 22	0.04 34	0.05 20	0.03 36	0.04 92	0.08 27	0.08 28	0.08 67	0.07 64	0.06 17	0.05 39	0.06 25	0.06 44	0.04 92	0.04 63	0.07 54	0.08 79	0.08 59	0.06 59

SCION-MonSter(vits)	0.06 56	0.09 124	0.07 124	0.09 160	0.09 172	0.08 139	0.05 127	0.05 56	0.05 49	0.05 53	0.06 71	0.05 20	0.03 36	0.02 7	0.10 59	0.08 28	0.08 67	0.06 39	0.07 38	0.05 39	0.07 49	0.06 44	0.02 5	0.02 3	0.07 54	0.07 45	0.07 29	0.07 74

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 56	0.05 53	0.04 43	0.03 11	0.04 57	0.04 29	0.02 6	0.05 56	0.06 71	0.05 53	0.05 53	0.10 97	0.03 36	0.03 55	0.13 98	0.09 54	0.08 67	0.07 64	0.09 83	0.05 39	0.07 49	0.06 44	0.03 50	0.03 17	0.06 31	0.07 45	0.09 81	0.06 59

MCSU-Stereo	0.06 56	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.03 8	0.03 52	0.04 25	0.06 71	0.06 74	0.04 34	0.09 93	0.03 36	0.03 55	0.12 89	0.09 54	0.08 67	0.06 39	0.07 38	0.05 39	0.06 25	0.05 13	0.03 50	0.03 17	0.07 54	0.07 45	0.09 81	0.07 74

MonStereo	0.05 28	0.04 23	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.03 8	0.03 52	0.05 56	0.05 49	0.05 53	0.06 71	0.05 20	0.03 36	0.02 7	0.10 59	0.08 28	0.08 67	0.06 39	0.07 38	0.05 39	0.07 49	0.06 44	0.02 5	0.02 3	0.07 54	0.07 45	0.07 29	0.07 74

GASTEREO	0.06 56	0.04 23	0.04 43	0.04 31	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.04 25	0.06 71	0.04 22	0.04 34	0.06 48	0.03 36	0.02 7	0.12 89	0.10 78	0.08 67	0.07 64	0.08 64	0.06 71	0.07 49	0.13 133	0.03 50	0.03 17	0.07 54	0.08 79	0.07 29	0.05 29

MSCF	0.06 56	0.04 23	0.04 43	0.04 31	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.04 25	0.06 71	0.04 22	0.04 34	0.06 48	0.03 36	0.02 7	0.12 89	0.10 78	0.08 67	0.07 64	0.08 64	0.06 71	0.07 49	0.12 121	0.03 50	0.03 17	0.07 54	0.08 79	0.06 16	0.05 29

MLG-Stereo_test1	0.04 6	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.04 25	0.04 30	0.06 74	0.03 14	0.06 48	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 28	0.08 67	0.06 39	0.07 38	0.04 7	0.07 49	0.05 13	0.02 5	0.02 3	0.05 10	0.04 4	0.06 16	0.04 10

MLG-Stereo	0.04 6	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.03 23	0.03 8	0.02 6	0.04 25	0.04 30	0.05 53	0.02 5	0.05 20	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 28	0.08 67	0.06 39	0.07 38	0.04 7	0.07 49	0.05 13	0.02 5	0.02 3	0.05 10	0.04 4	0.06 16	0.05 29

LG-Stereo	0.05 28	0.04 23	0.03 7	0.03 11	0.04 57	0.04 29	0.02 6	0.06 72	0.05 49	0.06 74	0.06 71	0.08 80	0.03 36	0.02 7	0.10 59	0.08 28	0.08 67	0.06 39	0.07 38	0.05 39	0.09 81	0.06 44	0.02 5	0.03 17	0.06 31	0.06 27	0.07 29	0.05 29

GIP-stereo	0.06 56	0.05 53	0.04 43	0.04 31	0.03 23	0.04 29	0.03 52	0.03 3	0.03 8	0.05 53	0.04 34	0.05 20	0.02 4	0.04 92	0.11 74	0.09 54	0.08 67	0.07 64	0.09 83	0.07 97	0.08 68	0.09 101	0.02 5	0.04 63	0.06 31	0.07 45	0.08 59	0.05 29

Occ-G	0.06 56	0.07 93	0.05 83	0.05 79	0.04 57	0.05 73	0.03 52	0.05 56	0.04 30	0.04 22	0.08 111	0.06 48	0.03 36	0.03 55	0.11 74	0.11 92	0.08 67	0.08 84	0.13 113	0.06 71	0.09 81	0.07 67	0.04 92	0.05 97	0.06 31	0.06 27	0.08 59	0.06 59

U	0.05 28	0.03 5	0.03 7	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.01 3	0.04 25	0.02 3	0.04 22	0.01 3	0.05 20	0.03 36	0.02 7	0.12 89	0.11 92	0.08 67	0.07 64	0.08 64	0.05 39	0.10 88	0.07 67	0.01 3	0.03 17	0.07 54	0.07 45	0.06 16	0.06 59

RSM++	0.06 56	0.05 53	0.05 83	0.05 79	0.05 87	0.04 29	0.03 52	0.06 72	0.05 49	0.05 53	0.05 53	0.07 63	0.04 70	0.02 7	0.11 74	0.10 78	0.08 67	0.07 64	0.08 64	0.06 71	0.09 81	0.07 67	0.03 50	0.04 63	0.08 81	0.07 45	0.07 29	0.05 29

RAFT	0.07 85	0.04 23	0.06 103	0.05 79	0.03 23	0.06 97	0.03 52	0.10 105	0.05 49	0.06 74	0.07 92	0.08 80	0.05 86	0.02 7	0.10 59	0.08 28	0.08 67	0.06 39	0.08 64	0.06 71	0.08 68	0.09 101	0.02 5	0.04 63	0.13 149	0.14 171	0.16 152	0.15 165

L4000	0.06 56	0.08 108	0.04 43	0.12 206	0.04 57	0.05 73	0.03 52	0.08 99	0.06 71	0.04 22	0.05 53	0.10 97	0.04 70	0.03 55	0.09 45	0.09 54	0.09 83	0.05 12	0.10 91	0.04 7	0.09 81	0.08 88	0.03 50	0.03 17	0.08 81	0.05 11	0.07 29	0.05 29

L400	0.07 85	0.08 108	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.06 97	0.03 52	0.10 105	0.06 71	0.06 74	0.06 71	0.11 107	0.05 86	0.03 55	0.13 98	0.12 108	0.09 83	0.07 64	0.12 104	0.05 39	0.10 88	0.07 67	0.03 50	0.04 63	0.09 96	0.08 79	0.09 81	0.06 59

L500	0.07 85	0.08 108	0.04 43	0.05 79	0.04 57	0.07 114	0.03 52	0.07 89	0.07 105	0.04 22	0.06 71	0.08 80	0.05 86	0.03 55	0.12 89	0.13 117	0.09 83	0.07 64	0.11 97	0.05 39	0.10 88	0.07 67	0.03 50	0.04 63	0.09 96	0.07 45	0.09 81	0.07 74

tt3	0.06 56	0.05 53	0.05 83	0.05 79	0.04 57	0.05 73	0.04 95	0.06 72	0.05 49	0.08 99	0.05 53	0.07 63	0.03 36	0.03 55	0.09 45	0.09 54	0.09 83	0.07 64	0.09 83	0.06 71	0.09 81	0.07 67	0.04 92	0.04 63	0.09 96	0.08 79	0.10 98	0.09 106

TS	0.09 104	0.07 93	0.07 124	0.07 121	0.06 107	0.06 97	0.04 95	0.11 114	0.06 71	0.06 74	0.11 172	0.10 97	0.05 86	0.05 108	0.13 98	0.13 117	0.09 83	0.10 115	0.12 104	0.08 115	0.13 111	0.11 112	0.04 92	0.06 116	0.12 139	0.11 123	0.12 118	0.14 155

GEAStereo	0.06 56	0.07 93	0.05 83	0.06 106	0.05 87	0.05 73	0.04 95	0.05 56	0.04 30	0.06 74	0.04 34	0.07 63	0.02 4	0.03 55	0.13 98	0.09 54	0.09 83	0.07 64	0.08 64	0.06 71	0.10 88	0.08 88	0.03 50	0.05 97	0.08 81	0.07 45	0.08 59	0.05 29

gasm-f	0.06 56	0.07 93	0.05 83	0.06 106	0.05 87	0.05 73	0.04 95	0.05 56	0.04 30	0.06 74	0.04 34	0.07 63	0.02 4	0.03 55	0.13 98	0.09 54	0.09 83	0.07 64	0.08 64	0.06 71	0.10 88	0.08 88	0.03 50	0.05 97	0.08 81	0.07 45	0.08 59	0.05 29

AdaDepth	0.06 56	0.06 83	0.04 43	0.04 31	0.05 87	0.04 29	0.03 52	0.05 56	0.06 71	0.04 22	0.05 53	0.05 20	0.03 36	0.03 55	0.11 74	0.11 92	0.09 83	0.08 84	0.09 83	0.06 71	0.08 68	0.07 67	0.02 5	0.04 63	0.07 54	0.07 45	0.09 81	0.07 74

RAStereo	0.06 56	0.05 53	0.04 43	0.03 11	0.03 23	0.03 8	0.02 6	0.05 56	0.03 8	0.10 109	0.03 14	0.07 63	0.03 36	0.02 7	0.14 111	0.11 92	0.09 83	0.08 84	0.09 83	0.05 39	0.12 109	0.07 67	0.02 5	0.03 17	0.09 96	0.07 45	0.07 29	0.07 74

StereoVision	0.07 85	0.05 53	0.05 83	0.04 31	0.04 57	0.05 73	0.03 52	0.07 89	0.11 190	0.05 53	0.06 71	0.05 20	0.06 112	0.02 7	0.13 98	0.13 117	0.09 83	0.07 64	0.10 91	0.08 115	0.08 68	0.07 67	0.03 50	0.05 97	0.11 122	0.10 116	0.13 128	0.13 143

AEACV	0.07 85	0.08 108	0.04 43	0.05 79	0.05 87	0.04 29	0.03 52	0.05 56	0.03 8	0.05 53	0.05 53	0.06 48	0.03 36	0.03 55	0.17 144	0.13 117	0.09 83	0.08 84	0.12 104	0.07 97	0.10 88	0.10 108	0.03 50	0.04 63	0.08 81	0.12 138	0.07 29	0.05 29

RYNet	0.15 162	0.07 93	0.06 103	0.05 79	0.06 107	0.06 97	0.04 95	0.07 89	0.13 247	0.06 74	0.06 71	0.06 48	0.05 86	0.04 92	1.96 431	0.11 92	0.09 83	0.13 163	0.10 91	0.07 97	0.08 68	0.07 67	0.13 306	0.06 116	0.09 96	0.22 278	0.11 111	0.08 90

TDLM	0.07 85	0.08 108	0.07 124	0.07 121	0.07 125	0.07 114	0.05 127	0.07 89	0.06 71	0.06 74	0.10 149	0.08 80	0.06 112	0.05 108	0.09 45	0.09 54	0.09 83	0.09 98	0.08 64	0.06 71	0.08 68	0.06 44	0.05 120	0.07 134	0.08 81	0.07 45	0.08 59	0.08 90

FORCE_4.7	0.06 56	0.05 53	0.05 83	0.06 106	0.04 57	0.05 73	0.03 52	0.04 25	0.05 49	0.04 22	0.05 53	0.11 107	0.03 36	0.04 92	0.09 45	0.08 28	0.10 96	0.08 84	0.08 64	0.05 39	0.08 68	0.06 44	0.02 5	0.04 63	0.07 54	0.07 45	0.09 81	0.07 74

GSStereo	0.06 56	0.06 83	0.04 43	0.04 31	0.04 57	0.05 73	0.03 52	0.03 3	0.04 30	0.05 53	0.04 34	0.05 20	0.02 4	0.02 7	0.11 74	0.10 78	0.10 96	0.06 39	0.09 83	0.06 71	0.10 88	0.06 44	0.02 5	0.03 17	0.07 54	0.06 27	0.07 29	0.05 29

MLG-Stereo_test2	0.06 56	0.05 53	0.03 7	0.03 11	0.03 23	0.04 29	0.02 6	0.06 72	0.04 30	0.07 92	0.05 53	0.07 63	0.03 36	0.04 92	0.10 59	0.10 78	0.10 96	0.07 64	0.11 97	0.06 71	0.10 88	0.06 44	0.03 50	0.03 17	0.06 31	0.05 11	0.09 81	0.06 59

delet	0.08 99	0.08 108	0.07 124	0.09 160	0.07 125	0.08 139	0.06 153	0.07 89	0.06 71	0.09 103	0.07 92	0.11 107	0.06 112	0.06 130	0.12 89	0.10 78	0.10 96	0.09 98	0.08 64	0.09 135	0.09 81	0.07 67	0.05 120	0.06 116	0.09 96	0.09 101	0.10 98	0.08 90

AIO_rvc	0.09 104	0.09 124	0.06 103	0.07 121	0.06 107	0.07 114	0.04 95	0.12 120	0.08 114	0.12 121	0.05 53	0.11 107	0.04 70	0.05 108	0.22 228	0.17 174	0.11 100	0.09 98	0.14 117	0.07 97	0.16 125	0.22 209	0.04 92	0.05 97	0.09 96	0.08 79	0.09 81	0.07 74

AIO_test	0.12 132	0.10 143	0.06 103	0.10 171	0.07 125	0.07 114	0.06 153	0.14 132	0.10 158	0.13 124	0.07 92	0.13 123	0.05 86	0.05 108	0.29 285	0.29 340	0.11 100	0.09 98	0.13 113	0.07 97	0.18 146	0.24 223	0.05 120	0.06 116	0.12 139	0.18 236	0.10 98	0.07 74

DEFOM-Stereo	0.07 85	0.06 83	0.04 43	0.06 106	0.05 87	0.05 73	0.03 52	0.06 72	0.05 49	0.06 74	0.07 92	0.06 48	0.03 36	0.03 55	0.11 74	0.10 78	0.11 100	0.09 98	0.10 91	0.06 71	0.11 99	0.07 67	0.04 92	0.04 63	0.08 81	0.08 79	0.12 118	0.08 90

anonymousdsp	0.08 99	0.07 93	0.06 103	0.06 106	0.05 87	0.06 97	0.04 95	0.10 105	0.06 71	0.11 115	0.10 149	0.08 80	0.04 70	0.05 108	0.13 98	0.12 108	0.11 100	0.09 98	0.13 113	0.08 115	0.14 116	0.15 145	0.04 92	0.05 97	0.08 81	0.07 45	0.11 111	0.07 74

test_5	0.11 124	0.10 143	0.08 153	0.07 121	0.05 87	0.07 114	0.05 127	0.16 143	0.07 105	0.11 115	0.09 130	0.15 142	0.15 285	0.03 55	0.15 123	0.15 149	0.11 100	0.10 115	0.12 104	0.07 97	0.13 111	0.15 145	0.04 92	0.09 195	0.13 149	0.14 171	0.19 193	0.18 186

CVANet_RVC	0.10 115	0.12 186	0.11 232	0.13 216	0.09 172	0.11 190	0.08 200	0.12 120	0.08 114	0.09 103	0.14 212	0.10 97	0.07 132	0.07 144	0.11 74	0.11 92	0.11 100	0.11 130	0.11 97	0.08 115	0.11 99	0.08 88	0.06 141	0.08 157	0.11 122	0.09 101	0.11 111	0.12 136

AANet_RVC	0.09 104	0.08 108	0.08 153	0.07 121	0.09 172	0.06 97	0.06 153	0.09 101	0.09 135	0.08 99	0.09 130	0.08 80	0.07 132	0.06 130	0.14 111	0.11 92	0.11 100	0.12 142	0.11 97	0.10 152	0.10 88	0.09 101	0.07 166	0.08 157	0.11 122	0.12 138	0.12 118	0.14 155

VIP-Stereo	0.07 85	0.06 83	0.05 83	0.05 79	0.04 57	0.04 29	0.02 6	0.06 72	0.05 49	0.06 74	0.09 130	0.10 97	0.03 36	0.03 55	0.12 89	0.11 92	0.12 107	0.09 98	0.10 91	0.06 71	0.11 99	0.06 44	0.03 50	0.04 63	0.08 81	0.07 45	0.07 29	0.08 90

MLG-Stereo_test3	0.08 99	0.06 83	0.04 43	0.05 79	0.06 107	0.06 97	0.04 95	0.07 89	0.06 71	0.09 103	0.07 92	0.13 123	0.03 36	0.05 108	0.13 98	0.11 92	0.12 107	0.09 98	0.29 249	0.06 71	0.12 109	0.13 133	0.03 50	0.05 97	0.07 54	0.08 79	0.10 98	0.08 90

YMNet	0.13 141	0.11 170	0.08 153	0.10 171	0.10 199	0.12 208	0.17 304	0.11 114	0.10 158	0.10 109	0.08 111	0.16 151	0.12 239	0.09 190	0.66 367	0.16 163	0.12 107	0.12 142	0.14 117	0.08 115	0.11 99	0.11 112	0.07 166	0.07 134	0.15 179	0.11 123	0.15 145	0.13 143

RAFT+CT+SA	0.12 132	0.10 143	0.09 187	0.08 144	0.06 107	0.07 114	0.06 153	0.19 172	0.09 135	0.16 128	0.08 111	0.18 164	0.16 294	0.05 108	0.17 144	0.17 174	0.12 107	0.10 115	0.17 144	0.09 135	0.17 134	0.23 215	0.04 92	0.08 157	0.15 179	0.14 171	0.18 180	0.17 178

AFF-stereo	0.10 115	0.10 143	0.08 153	0.07 121	0.06 107	0.08 139	0.04 95	0.17 151	0.08 114	0.21 162	0.08 111	0.13 123	0.05 86	0.03 55	0.14 111	0.14 131	0.12 107	0.09 98	0.20 171	0.07 97	0.14 116	0.11 112	0.04 92	0.06 116	0.13 149	0.12 138	0.18 180	0.11 128

MMNet	0.10 115	0.09 124	0.07 124	0.10 171	0.08 155	0.09 164	0.06 153	0.10 105	0.08 114	0.08 99	0.09 130	0.12 115	0.06 112	0.08 162	0.22 228	0.11 92	0.12 107	0.11 130	0.12 104	0.09 135	0.11 99	0.08 88	0.06 141	0.08 157	0.10 112	0.11 123	0.13 128	0.12 136

GIO	0.08 99	0.07 93	0.06 103	0.04 31	0.05 87	0.05 73	0.03 52	0.11 114	0.09 135	0.07 92	0.09 130	0.07 63	0.05 86	0.06 130	0.14 111	0.12 108	0.13 113	0.12 142	0.11 97	0.08 115	0.11 99	0.12 121	0.06 141	0.06 116	0.09 96	0.09 101	0.12 118	0.09 106

LG-G_1	0.09 104	0.08 108	0.06 103	0.08 144	0.07 125	0.08 139	0.05 127	0.09 101	0.06 71	0.09 103	0.07 92	0.13 123	0.06 112	0.07 144	0.14 111	0.12 108	0.13 113	0.10 115	0.15 125	0.08 115	0.14 116	0.17 167	0.05 120	0.05 97	0.09 96	0.09 101	0.12 118	0.11 128

LG-G	0.09 104	0.08 108	0.06 103	0.08 144	0.07 125	0.08 139	0.05 127	0.09 101	0.06 71	0.09 103	0.07 92	0.13 123	0.06 112	0.07 144	0.14 111	0.12 108	0.13 113	0.10 115	0.15 125	0.08 115	0.14 116	0.17 167	0.05 120	0.05 97	0.09 96	0.09 101	0.12 118	0.11 128

DFGA-Net	0.09 104	0.09 124	0.05 83	0.07 121	0.05 87	0.06 97	0.05 127	0.11 114	0.06 71	0.12 121	0.07 92	0.13 123	0.05 86	0.04 92	0.14 111	0.12 108	0.13 113	0.10 115	0.13 113	0.07 97	0.11 99	0.08 88	0.05 120	0.07 134	0.10 112	0.09 101	0.14 137	0.11 128

AASNet	0.10 115	0.10 143	0.07 124	0.10 171	0.10 199	0.11 190	0.08 200	0.11 114	0.06 71	0.10 109	0.11 172	0.10 97	0.06 112	0.07 144	0.14 111	0.11 92	0.13 113	0.11 130	0.11 97	0.09 135	0.11 99	0.12 121	0.06 141	0.08 157	0.11 122	0.10 116	0.10 98	0.08 90

iRaftStereo_RVC	0.08 99	0.07 93	0.06 103	0.05 79	0.05 87	0.05 73	0.03 52	0.10 105	0.05 49	0.10 109	0.09 130	0.10 97	0.05 86	0.04 92	0.11 74	0.11 92	0.13 113	0.10 115	0.12 104	0.07 97	0.15 122	0.11 112	0.04 92	0.05 97	0.10 112	0.09 101	0.11 111	0.08 90

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 104	0.06 83	0.07 124	0.07 121	0.07 125	0.06 97	0.04 95	0.10 105	0.08 114	0.16 128	0.10 149	0.12 115	0.08 152	0.04 92	0.14 111	0.12 108	0.14 119	0.09 98	0.16 134	0.07 97	0.11 99	0.09 101	0.04 92	0.05 97	0.10 112	0.10 116	0.13 128	0.10 116

LG-Stereo_L2	0.09 104	0.08 108	0.05 83	0.04 31	0.05 87	0.04 29	0.03 52	0.13 125	0.09 135	0.21 162	0.09 130	0.13 123	0.05 86	0.05 108	0.13 98	0.14 131	0.14 119	0.09 98	0.14 117	0.07 97	0.18 146	0.12 121	0.03 50	0.04 63	0.09 96	0.08 79	0.10 98	0.10 116

LG-Stereo_L1	0.09 104	0.08 108	0.05 83	0.05 79	0.05 87	0.05 73	0.03 52	0.13 125	0.09 135	0.21 162	0.09 130	0.11 107	0.05 86	0.05 108	0.13 98	0.14 131	0.14 119	0.09 98	0.14 117	0.07 97	0.18 146	0.11 112	0.03 50	0.04 63	0.09 96	0.08 79	0.10 98	0.10 116

IGEV-Stereo+	0.10 115	0.11 170	0.05 83	0.05 79	0.06 107	0.06 97	0.03 52	0.16 143	0.08 114	0.24 222	0.13 199	0.11 107	0.06 112	0.05 108	0.13 98	0.15 149	0.14 119	0.10 115	0.15 125	0.10 152	0.18 146	0.15 145	0.05 120	0.04 63	0.10 112	0.12 138	0.08 59	0.09 106

RAFT_CTSACE	0.11 124	0.09 124	0.07 124	0.05 79	0.06 107	0.08 139	0.06 153	0.12 120	0.07 105	0.18 144	0.06 71	0.14 134	0.12 239	0.05 108	0.13 98	0.13 117	0.14 119	0.09 98	0.12 104	0.07 97	0.16 125	0.18 176	0.04 92	0.07 134	0.14 166	0.14 171	0.19 193	0.14 155

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 132	0.11 170	0.09 187	0.08 144	0.07 125	0.08 139	0.05 127	0.21 207	0.09 135	0.23 189	0.09 130	0.18 164	0.06 112	0.05 108	0.16 134	0.14 131	0.14 119	0.09 98	0.21 184	0.08 115	0.17 134	0.13 133	0.05 120	0.08 157	0.17 202	0.13 155	0.20 208	0.14 155

RAFT + AFF	0.14 149	0.07 93	0.05 83	0.08 144	0.05 87	0.07 114	0.04 95	0.11 114	0.08 114	0.14 127	0.07 92	0.15 142	0.04 70	0.03 55	1.54 411	0.11 92	0.14 119	0.07 64	0.14 117	0.06 71	0.14 116	0.08 88	0.03 50	0.05 97	0.10 112	0.07 45	0.07 29	0.07 74

CCAANet	0.11 124	0.10 143	0.10 203	0.10 171	0.08 155	0.09 164	0.11 255	0.13 125	0.10 158	0.11 115	0.10 149	0.18 164	0.08 152	0.07 144	0.16 134	0.14 131	0.14 119	0.11 130	0.10 91	0.09 135	0.13 111	0.09 101	0.07 166	0.06 116	0.11 122	0.12 138	0.21 216	0.14 155

GANet	0.10 115	0.10 143	0.09 187	0.10 171	0.10 199	0.12 208	0.09 222	0.13 125	0.08 114	0.10 109	0.10 149	0.14 134	0.06 112	0.06 130	0.11 74	0.12 108	0.14 119	0.14 183	0.11 97	0.07 97	0.11 99	0.08 88	0.08 201	0.08 157	0.11 122	0.09 101	0.11 111	0.11 128

FETStereo	0.11 124	0.09 124	0.06 103	0.06 106	0.06 107	0.07 114	0.04 95	0.19 172	0.06 71	0.24 222	0.06 71	0.17 156	0.05 86	0.05 108	0.15 123	0.13 117	0.15 128	0.10 115	0.16 134	0.08 115	0.20 171	0.17 167	0.06 141	0.06 116	0.12 139	0.11 123	0.14 137	0.09 106

NBS	0.09 104	0.06 83	0.05 83	0.03 11	0.04 57	0.04 29	0.04 95	0.10 105	0.06 71	0.16 128	0.03 14	0.12 115	0.06 112	0.05 108	0.15 123	0.14 131	0.15 128	0.09 98	0.12 104	0.08 115	0.20 171	0.12 121	0.05 120	0.05 97	0.11 122	0.11 123	0.09 81	0.10 116

LGtest1	0.09 104	0.07 93	0.06 103	0.06 106	0.06 107	0.07 114	0.04 95	0.10 105	0.09 135	0.09 103	0.10 149	0.10 97	0.05 86	0.06 130	0.15 123	0.13 117	0.15 128	0.11 130	0.15 125	0.09 135	0.16 125	0.15 145	0.05 120	0.05 97	0.10 112	0.09 101	0.12 118	0.10 116

HUF	0.13 141	0.09 124	0.07 124	0.08 144	0.08 155	0.07 114	0.04 95	0.15 136	0.08 114	0.18 144	0.07 92	0.12 115	0.07 132	0.06 130	0.43 330	0.45 396	0.15 128	0.10 115	0.20 171	0.09 135	0.21 183	0.21 201	0.06 141	0.06 116	0.11 122	0.08 79	0.11 111	0.08 90

MaDis-Stereo	0.10 115	0.07 93	0.07 124	0.04 31	0.04 57	0.04 29	0.04 95	0.09 101	0.07 105	0.11 115	0.07 92	0.13 123	0.06 112	0.03 55	0.14 111	0.14 131	0.15 128	0.12 142	0.15 125	0.07 97	0.16 125	0.13 133	0.03 50	0.06 116	0.14 166	0.20 257	0.16 152	0.19 210

TESTraft	0.13 141	0.11 170	0.08 153	0.07 121	0.07 125	0.07 114	0.07 176	0.15 136	0.11 190	0.16 128	0.10 149	0.14 134	0.16 294	0.05 108	0.24 257	0.17 174	0.15 128	0.12 142	0.18 149	0.10 152	0.18 146	0.22 209	0.04 92	0.08 157	0.17 202	0.17 217	0.23 228	0.19 210

DMCA	0.11 124	0.09 124	0.10 203	0.08 144	0.09 172	0.08 139	0.09 222	0.13 125	0.10 158	0.11 115	0.13 199	0.12 115	0.08 152	0.09 190	0.20 194	0.14 131	0.15 128	0.14 183	0.12 104	0.10 152	0.14 116	0.09 101	0.08 201	0.08 157	0.11 122	0.13 155	0.11 111	0.12 136

CEFStereo	0.12 132	0.10 143	0.06 103	0.06 106	0.07 125	0.09 164	0.06 153	0.19 172	0.06 71	0.24 222	0.07 92	0.19 175	0.05 86	0.06 130	0.19 173	0.14 131	0.16 135	0.10 115	0.17 144	0.09 135	0.23 211	0.18 176	0.06 141	0.07 134	0.11 122	0.12 138	0.12 118	0.10 116

CGFBStereo	0.12 132	0.10 143	0.06 103	0.06 106	0.06 107	0.08 139	0.05 127	0.20 180	0.06 71	0.24 222	0.07 92	0.19 175	0.05 86	0.06 130	0.17 144	0.14 131	0.16 135	0.10 115	0.16 134	0.09 135	0.22 195	0.19 192	0.06 141	0.06 116	0.12 139	0.12 138	0.13 128	0.10 116

plain	0.10 115	0.09 124	0.07 124	0.06 106	0.06 107	0.07 114	0.04 95	0.13 125	0.06 71	0.16 128	0.06 71	0.11 107	0.04 70	0.04 92	0.16 134	0.16 163	0.16 135	0.12 142	0.15 125	0.08 115	0.15 122	0.11 112	0.04 92	0.07 134	0.12 139	0.12 138	0.12 118	0.14 155

MIF-Stereo (partial)	0.10 115	0.09 124	0.08 153	0.07 121	0.06 107	0.07 114	0.04 95	0.12 120	0.09 135	0.12 121	0.07 92	0.09 93	0.07 132	0.05 108	0.18 160	0.15 149	0.16 135	0.13 163	0.14 117	0.08 115	0.16 125	0.10 108	0.04 92	0.08 157	0.13 149	0.11 123	0.16 152	0.13 143

UniTT-Stereo	0.11 124	0.07 93	0.06 103	0.05 79	0.05 87	0.06 97	0.04 95	0.10 105	0.07 105	0.13 124	0.06 71	0.12 115	0.12 239	0.08 162	0.18 160	0.14 131	0.16 135	0.12 142	0.19 162	0.09 135	0.17 134	0.12 121	0.07 166	0.06 116	0.12 139	0.19 246	0.10 98	0.13 143

TestStereo1	0.14 149	0.12 186	0.08 153	0.07 121	0.07 125	0.08 139	0.07 176	0.14 132	0.10 158	0.17 137	0.09 130	0.14 134	0.17 307	0.05 108	0.23 240	0.17 174	0.16 135	0.12 142	0.19 162	0.10 152	0.19 161	0.24 223	0.04 92	0.07 134	0.18 224	0.17 217	0.26 263	0.20 220

SA-5K	0.14 149	0.12 186	0.08 153	0.07 121	0.07 125	0.08 139	0.07 176	0.14 132	0.10 158	0.17 137	0.09 130	0.14 134	0.17 307	0.05 108	0.23 240	0.17 174	0.16 135	0.12 142	0.19 162	0.10 152	0.19 161	0.24 223	0.04 92	0.07 134	0.18 224	0.17 217	0.26 263	0.20 220

raft+_RVC	0.12 132	0.10 143	0.08 153	0.09 160	0.08 155	0.09 164	0.06 153	0.18 160	0.09 135	0.22 173	0.12 186	0.15 142	0.07 132	0.06 130	0.16 134	0.14 131	0.16 135	0.12 142	0.20 171	0.09 135	0.19 161	0.17 167	0.05 120	0.07 134	0.14 166	0.13 155	0.16 152	0.13 143

HCRNet	0.15 162	0.19 323	0.08 153	0.23 321	0.09 172	0.16 257	0.09 222	0.16 143	0.06 71	0.49 412	0.16 241	0.25 247	0.08 152	0.09 190	0.43 330	0.11 92	0.16 135	0.10 115	0.21 184	0.09 135	0.13 111	0.08 88	0.11 278	0.07 134	0.09 96	0.09 101	0.14 137	0.11 128

G4	0.17 206	0.21 332	0.07 124	0.47 379	0.09 172	0.42 376	0.09 222	0.16 143	0.09 135	0.20 155	0.10 149	0.28 282	0.08 152	0.09 190	0.14 111	0.13 117	0.17 144	0.11 130	0.49 331	0.08 115	0.18 146	0.11 112	0.19 344	0.07 134	0.12 139	0.11 123	0.14 137	0.11 128

FETCStereo	0.13 141	0.10 143	0.07 124	0.07 121	0.07 125	0.08 139	0.05 127	0.21 207	0.06 71	0.25 241	0.07 92	0.20 185	0.06 112	0.06 130	0.17 144	0.15 149	0.17 144	0.10 115	0.18 149	0.09 135	0.26 234	0.24 223	0.06 141	0.07 134	0.12 139	0.13 155	0.16 152	0.12 136

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 124	0.08 108	0.06 103	0.07 121	0.07 125	0.07 114	0.03 52	0.16 143	0.09 135	0.24 222	0.09 130	0.10 97	0.06 112	0.05 108	0.15 123	0.17 174	0.17 144	0.12 142	0.16 134	0.10 152	0.24 222	0.17 167	0.04 92	0.05 97	0.10 112	0.11 123	0.13 128	0.09 106

MIM_Stereo	0.11 124	0.09 124	0.07 124	0.08 144	0.07 125	0.09 164	0.04 95	0.13 125	0.06 71	0.19 151	0.08 111	0.11 107	0.05 86	0.05 108	0.16 134	0.15 149	0.17 144	0.12 142	0.20 171	0.10 152	0.18 146	0.15 145	0.04 92	0.07 134	0.11 122	0.10 116	0.15 145	0.10 116

LoS_RVC	0.16 187	0.13 207	0.10 203	0.07 121	0.09 172	0.08 139	0.06 153	0.17 151	0.11 190	0.23 189	0.16 241	0.17 156	0.11 223	0.09 190	0.21 208	0.22 277	0.17 144	0.16 237	0.24 210	0.12 183	0.33 267	0.31 275	0.08 201	0.09 195	0.20 249	0.15 192	0.16 152	0.20 220

tt_ll	0.16 187	0.13 207	0.10 203	0.07 121	0.09 172	0.08 139	0.06 153	0.17 151	0.11 190	0.23 189	0.16 241	0.17 156	0.11 223	0.09 190	0.21 208	0.22 277	0.17 144	0.16 237	0.24 210	0.12 183	0.33 267	0.31 275	0.08 201	0.09 195	0.20 249	0.15 192	0.16 152	0.20 220

CAS	0.14 149	0.11 170	0.08 153	0.09 160	0.08 155	0.08 139	0.05 127	0.17 151	0.10 158	0.17 137	0.16 241	0.15 142	0.10 193	0.10 216	0.20 194	0.18 204	0.17 144	0.14 183	0.19 162	0.11 167	0.22 195	0.23 215	0.07 166	0.08 157	0.17 202	0.16 207	0.17 170	0.23 254

anonymousdsp2	0.13 141	0.12 186	0.09 187	0.09 160	0.08 155	0.10 172	0.07 176	0.18 160	0.08 114	0.20 155	0.16 241	0.15 142	0.07 132	0.07 144	0.15 123	0.15 149	0.17 144	0.12 142	0.23 202	0.11 167	0.19 161	0.21 201	0.07 166	0.08 157	0.13 149	0.11 123	0.18 180	0.12 136

UPFNet	0.13 141	0.11 170	0.12 256	0.12 206	0.11 219	0.13 224	0.10 240	0.15 136	0.12 219	0.17 137	0.13 199	0.15 142	0.09 176	0.11 238	0.23 240	0.15 149	0.17 144	0.15 213	0.16 134	0.11 167	0.13 111	0.11 112	0.09 222	0.09 195	0.13 149	0.13 155	0.19 193	0.13 143

AF-Net	0.20 249	0.18 307	0.17 322	0.18 283	0.22 342	0.20 296	0.21 329	0.24 252	0.21 331	0.19 151	0.25 315	0.26 259	0.16 294	0.14 304	0.33 305	0.20 245	0.17 144	0.17 254	0.22 194	0.15 257	0.17 134	0.21 201	0.16 327	0.14 307	0.19 236	0.19 246	0.29 298	0.22 243

Nwc_Net	0.20 249	0.18 307	0.17 322	0.18 283	0.22 342	0.20 296	0.21 329	0.24 252	0.21 331	0.19 151	0.25 315	0.26 259	0.16 294	0.14 304	0.33 305	0.20 245	0.17 144	0.17 254	0.22 194	0.15 257	0.17 134	0.21 201	0.16 327	0.14 307	0.19 236	0.19 246	0.29 298	0.22 243

HITNet	0.14 149	0.11 170	0.10 203	0.11 191	0.10 199	0.10 172	0.07 176	0.18 160	0.11 190	0.24 222	0.13 199	0.18 164	0.10 193	0.09 190	0.20 194	0.14 131	0.17 144	0.14 183	0.16 134	0.10 152	0.20 171	0.22 209	0.08 201	0.09 195	0.15 179	0.14 171	0.24 239	0.18 186
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
PWCDC_ROB	0.23 286	0.10 143	0.13 274	0.10 171	0.17 309	0.11 190	0.15 295	0.12 120	0.38 385	0.11 115	0.25 315	0.14 134	0.77 399	0.28 376	0.88 384	0.21 258	0.17 144	0.18 291	0.17 144	0.17 288	0.20 171	0.39 316	0.20 347	0.17 338	0.11 122	0.20 257	0.15 145	0.24 270

AROF-StereoT2	0.16 187	0.20 328	0.08 153	0.35 364	0.09 172	0.27 339	0.10 240	0.16 143	0.09 135	0.21 162	0.11 172	0.29 292	0.08 152	0.10 216	0.16 134	0.15 149	0.18 157	0.11 130	0.44 307	0.09 135	0.20 171	0.14 139	0.19 344	0.09 195	0.16 185	0.11 123	0.16 152	0.10 116

base_1k_lr1e5	0.15 162	0.16 266	0.08 153	0.18 283	0.07 125	0.11 190	0.08 200	0.18 160	0.09 135	0.22 173	0.11 172	0.26 259	0.07 132	0.07 144	0.16 134	0.17 174	0.18 157	0.12 142	0.41 296	0.10 152	0.21 183	0.16 154	0.08 201	0.08 157	0.17 202	0.12 138	0.17 170	0.14 155

HNOStereo	0.14 149	0.10 143	0.08 153	0.08 144	0.08 155	0.08 139	0.05 127	0.22 219	0.08 114	0.26 255	0.08 111	0.21 202	0.08 152	0.07 144	0.19 173	0.17 174	0.18 157	0.11 130	0.22 194	0.11 167	0.30 254	0.22 209	0.06 141	0.07 134	0.13 149	0.14 171	0.16 152	0.16 171

SGD-Stereo	0.13 141	0.07 93	0.05 83	0.06 106	0.06 107	0.08 139	0.03 52	0.08 99	0.08 114	0.10 109	0.06 71	0.13 123	0.06 112	0.04 92	0.93 391	0.17 174	0.18 157	0.10 115	0.16 134	0.08 115	0.18 146	0.11 112	0.06 141	0.06 116	0.10 112	0.11 123	0.16 152	0.13 143

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 132	0.09 124	0.06 103	0.06 106	0.07 125	0.06 97	0.04 95	0.17 151	0.08 114	0.24 222	0.08 111	0.14 134	0.06 112	0.06 130	0.17 144	0.14 131	0.18 157	0.13 163	0.18 149	0.10 152	0.23 211	0.23 215	0.06 141	0.06 116	0.10 112	0.13 155	0.14 137	0.16 171

LL-Strereo2	0.12 132	0.08 108	0.07 124	0.07 121	0.07 125	0.06 97	0.04 95	0.15 136	0.10 158	0.22 173	0.10 149	0.13 123	0.07 132	0.07 144	0.15 123	0.15 149	0.18 157	0.11 130	0.20 171	0.10 152	0.20 171	0.28 261	0.05 120	0.07 134	0.12 139	0.13 155	0.15 145	0.10 116

IER	0.15 162	0.11 170	0.10 203	0.12 206	0.10 199	0.12 208	0.08 200	0.17 151	0.10 158	0.18 144	0.17 254	0.20 185	0.10 193	0.11 238	0.47 341	0.15 149	0.18 157	0.14 183	0.16 134	0.11 167	0.16 125	0.12 121	0.09 222	0.09 195	0.14 166	0.16 207	0.19 193	0.18 186

SA	0.15 162	0.13 207	0.09 187	0.09 160	0.08 155	0.11 190	0.06 153	0.21 207	0.10 158	0.23 189	0.09 130	0.23 222	0.07 132	0.07 144	0.19 173	0.18 204	0.18 157	0.15 213	0.24 210	0.12 183	0.20 171	0.26 244	0.05 120	0.09 195	0.20 249	0.20 257	0.27 281	0.23 254

test_4	0.14 149	0.09 124	0.10 203	0.07 121	0.07 125	0.05 73	0.05 127	0.17 151	0.11 190	0.24 222	0.08 111	0.15 142	0.08 152	0.07 144	0.19 173	0.18 204	0.18 157	0.12 142	0.17 144	0.11 167	0.23 211	0.27 253	0.04 92	0.09 195	0.14 166	0.20 257	0.26 263	0.23 254

RALAANet	0.14 149	0.13 207	0.11 232	0.10 171	0.10 199	0.11 190	0.07 176	0.17 151	0.10 158	0.16 128	0.15 223	0.15 142	0.09 176	0.06 130	0.19 173	0.16 163	0.18 157	0.17 254	0.26 224	0.14 233	0.24 222	0.23 215	0.07 166	0.09 195	0.16 185	0.15 192	0.20 208	0.16 171

ARAFT	0.12 132	0.09 124	0.07 124	0.09 160	0.07 125	0.08 139	0.04 95	0.14 132	0.08 114	0.21 162	0.10 149	0.17 156	0.05 86	0.05 108	0.18 160	0.14 131	0.18 157	0.15 213	0.20 171	0.08 115	0.20 171	0.18 176	0.05 120	0.06 116	0.14 166	0.11 123	0.18 180	0.13 143

DMCA-RVC	0.16 187	0.12 186	0.15 296	0.12 206	0.13 254	0.11 190	0.13 277	0.17 151	0.16 300	0.18 144	0.21 290	0.20 185	0.10 193	0.10 216	0.36 316	0.17 174	0.18 157	0.17 254	0.16 134	0.14 233	0.18 146	0.15 145	0.10 250	0.12 272	0.14 166	0.13 155	0.18 180	0.18 186

DeepPrunerF	0.29 326	0.16 266	0.14 283	0.23 321	0.44 400	0.17 271	0.21 329	0.20 180	0.26 358	0.16 128	0.22 299	0.15 142	0.12 239	0.12 272	0.97 394	0.21 258	0.18 157	0.17 254	0.26 224	0.16 275	0.21 183	0.17 167	0.12 298	0.12 272	1.97 448	0.25 308	0.22 224	0.20 220

PA-Net	0.25 303	0.28 367	0.29 384	0.18 283	0.26 366	0.21 306	0.25 350	0.26 290	0.25 352	0.22 173	0.19 268	0.22 215	0.24 345	0.28 376	0.40 325	0.24 298	0.18 157	0.22 334	0.20 171	0.22 325	0.19 161	0.32 280	0.17 331	0.20 350	0.24 307	0.38 375	0.23 228	0.55 367
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.23 286	0.26 362	0.20 341	0.31 354	0.22 342	0.25 333	0.21 329	0.27 311	0.15 280	0.28 287	0.21 290	0.53 365	0.14 278	0.16 327	0.28 282	0.15 149	0.18 157	0.17 254	0.35 280	0.14 233	0.17 134	0.13 133	0.22 357	0.16 328	0.22 274	0.25 308	0.28 292	0.27 295

AROF-Stereo_1	0.15 162	0.16 266	0.08 153	0.14 228	0.07 125	0.12 208	0.08 200	0.20 180	0.10 158	0.23 189	0.13 199	0.24 234	0.08 152	0.07 144	0.18 160	0.17 174	0.19 172	0.13 163	0.45 315	0.11 167	0.23 211	0.16 154	0.07 166	0.08 157	0.17 202	0.14 171	0.18 180	0.18 186

AROF-Stereo-S	0.15 162	0.13 207	0.08 153	0.14 228	0.08 155	0.13 224	0.06 153	0.19 172	0.08 114	0.22 173	0.12 186	0.20 185	0.09 176	0.06 130	0.17 144	0.17 174	0.19 172	0.13 163	0.36 286	0.14 233	0.23 211	0.18 176	0.05 120	0.08 157	0.14 166	0.15 192	0.17 170	0.20 220

AROF-Stereo	0.15 162	0.16 266	0.08 153	0.14 228	0.07 125	0.12 208	0.08 200	0.20 180	0.10 158	0.23 189	0.13 199	0.23 222	0.08 152	0.07 144	0.18 160	0.17 174	0.19 172	0.13 163	0.44 307	0.11 167	0.23 211	0.16 154	0.07 166	0.08 157	0.17 202	0.14 171	0.18 180	0.18 186

base_500_lr5e5	0.15 162	0.16 266	0.08 153	0.14 228	0.07 125	0.12 208	0.08 200	0.20 180	0.10 158	0.23 189	0.13 199	0.23 222	0.08 152	0.07 144	0.18 160	0.17 174	0.19 172	0.13 163	0.44 307	0.11 167	0.23 211	0.16 154	0.07 166	0.08 157	0.17 202	0.14 171	0.18 180	0.18 186

arf5	0.15 162	0.16 266	0.08 153	0.14 228	0.07 125	0.12 208	0.08 200	0.20 180	0.10 158	0.23 189	0.13 199	0.23 222	0.08 152	0.07 144	0.18 160	0.17 174	0.19 172	0.13 163	0.44 307	0.11 167	0.23 211	0.16 154	0.07 166	0.08 157	0.17 202	0.14 171	0.18 180	0.18 186

arf4	0.17 206	0.18 307	0.09 187	0.30 352	0.09 172	0.22 317	0.09 222	0.19 172	0.11 190	0.23 189	0.15 223	0.27 273	0.10 193	0.08 162	0.16 134	0.16 163	0.19 172	0.12 142	0.54 349	0.09 135	0.29 252	0.18 176	0.10 250	0.10 233	0.16 185	0.13 155	0.17 170	0.14 155

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 162	0.07 93	0.08 153	0.05 79	0.07 125	0.07 114	0.04 95	0.20 180	0.13 247	0.23 189	0.13 199	0.21 202	0.09 176	0.11 238	0.20 194	0.21 258	0.19 172	0.11 130	0.15 125	0.12 183	0.37 295	0.29 266	0.08 201	0.08 157	0.18 224	0.13 155	0.16 152	0.20 220

MGS-Stereo	0.15 162	0.12 186	0.08 153	0.07 121	0.07 125	0.07 114	0.05 127	0.16 143	0.07 105	0.13 124	0.10 149	0.13 123	0.06 112	0.08 162	0.98 396	0.13 117	0.19 172	0.15 213	0.18 149	0.12 183	0.19 161	0.16 154	0.07 166	0.08 157	0.13 149	0.12 138	0.17 170	0.15 165

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 162	0.11 170	0.10 203	0.11 191	0.08 155	0.09 164	0.05 127	0.18 160	0.17 310	0.23 189	0.18 258	0.18 164	0.10 193	0.09 190	0.19 173	0.17 174	0.19 172	0.15 213	0.18 149	0.12 183	0.19 161	0.26 244	0.07 166	0.09 195	0.16 185	0.22 278	0.16 152	0.21 232

FINET	0.16 187	0.15 255	0.15 296	0.16 263	0.12 235	0.13 224	0.14 286	0.18 160	0.15 280	0.17 137	0.15 223	0.18 164	0.12 239	0.11 238	0.23 240	0.18 204	0.19 172	0.14 183	0.23 202	0.12 183	0.18 146	0.14 139	0.12 298	0.12 272	0.16 185	0.16 207	0.18 180	0.16 171

DSFCA	0.16 187	0.18 307	0.14 283	0.14 228	0.13 254	0.16 257	0.15 295	0.16 143	0.13 247	0.16 128	0.19 268	0.18 164	0.10 193	0.08 162	0.22 228	0.18 204	0.19 172	0.17 254	0.21 184	0.14 233	0.19 161	0.19 192	0.11 278	0.12 272	0.17 202	0.18 236	0.19 193	0.19 210

STTStereo	0.19 238	0.19 323	0.21 350	0.18 283	0.20 328	0.17 271	0.25 350	0.18 160	0.19 322	0.20 155	0.19 268	0.24 234	0.14 278	0.17 336	0.32 301	0.17 174	0.19 172	0.19 305	0.19 162	0.14 233	0.18 146	0.17 167	0.11 278	0.12 272	0.19 236	0.20 257	0.20 208	0.26 290

RASNet	0.15 162	0.14 231	0.14 283	0.13 216	0.11 219	0.12 208	0.10 240	0.24 252	0.12 219	0.22 173	0.14 212	0.18 164	0.12 239	0.09 190	0.16 134	0.18 204	0.19 172	0.13 163	0.16 134	0.10 152	0.22 195	0.16 154	0.07 166	0.14 307	0.16 185	0.16 207	0.26 263	0.22 243

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 221	0.18 307	0.18 329	0.17 273	0.21 335	0.16 257	0.26 358	0.19 172	0.24 348	0.22 173	0.20 279	0.26 259	0.12 239	0.19 349	0.24 257	0.16 163	0.19 172	0.16 237	0.19 162	0.13 203	0.16 125	0.17 167	0.11 278	0.11 251	0.17 202	0.22 278	0.19 193	0.21 232
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	0.17 206	0.16 266	0.16 309	0.14 228	0.12 235	0.13 224	0.11 255	0.15 136	0.12 219	0.16 128	0.16 241	0.12 115	0.10 193	0.09 190	0.19 173	0.20 245	0.19 172	0.23 348	0.18 149	0.15 257	0.22 195	0.23 215	0.07 166	0.11 251	0.21 262	0.24 297	0.39 350	0.23 254

DN-CSS_ROB	0.18 221	0.14 231	0.16 309	0.14 228	0.14 274	0.11 190	0.09 222	0.25 273	0.13 247	0.27 267	0.26 324	0.25 247	0.17 307	0.09 190	0.19 173	0.16 163	0.19 172	0.15 213	0.41 296	0.13 203	0.24 222	0.18 176	0.10 250	0.14 307	0.17 202	0.15 192	0.22 224	0.18 186

arf3	0.17 206	0.18 307	0.08 153	0.41 374	0.09 172	0.31 357	0.10 240	0.19 172	0.10 158	0.21 162	0.13 199	0.32 318	0.08 152	0.09 190	0.15 123	0.14 131	0.20 188	0.12 142	0.53 347	0.09 135	0.26 234	0.16 154	0.11 278	0.09 195	0.13 149	0.11 123	0.14 137	0.12 136

coex_refinement	0.17 206	0.15 255	0.11 232	0.12 206	0.12 235	0.13 224	0.08 200	0.21 207	0.16 300	0.22 173	0.18 258	0.17 156	0.10 193	0.10 216	0.44 334	0.19 224	0.20 188	0.15 213	0.23 202	0.11 167	0.17 134	0.15 145	0.09 222	0.10 233	0.18 224	0.17 217	0.20 208	0.22 243

G2L-Stereo	0.16 187	0.14 231	0.11 232	0.12 206	0.13 254	0.12 208	0.09 222	0.20 180	0.11 190	0.24 222	0.16 241	0.19 175	0.16 294	0.11 238	0.29 285	0.16 163	0.20 188	0.15 213	0.18 149	0.12 183	0.20 171	0.16 154	0.11 278	0.10 233	0.18 224	0.19 246	0.23 228	0.17 178

CASnet	0.15 162	0.12 186	0.08 153	0.10 171	0.11 219	0.14 233	0.06 153	0.23 235	0.12 219	0.28 287	0.15 223	0.23 222	0.10 193	0.09 190	0.19 173	0.15 149	0.20 188	0.11 130	0.26 224	0.11 167	0.34 274	0.19 192	0.07 166	0.08 157	0.16 185	0.12 138	0.20 208	0.17 178
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.14 149	0.10 143	0.09 187	0.10 171	0.08 155	0.08 139	0.05 127	0.21 207	0.12 219	0.26 255	0.12 186	0.20 185	0.08 152	0.07 144	0.19 173	0.18 204	0.20 188	0.15 213	0.22 194	0.12 183	0.27 244	0.29 266	0.05 120	0.08 157	0.14 166	0.14 171	0.19 193	0.13 143

iinet-f	0.17 206	0.14 231	0.10 203	0.12 206	0.09 172	0.14 233	0.09 222	0.15 136	0.10 158	0.23 189	0.25 315	0.18 164	0.15 285	0.08 162	0.33 305	0.19 224	0.20 188	0.13 163	0.36 286	0.16 275	0.20 171	0.21 201	0.08 201	0.09 195	0.17 202	0.14 171	0.25 250	0.17 178

rafts_anoy	0.14 149	0.14 231	0.11 232	0.11 191	0.11 219	0.10 172	0.07 176	0.21 207	0.08 114	0.21 162	0.15 223	0.17 156	0.07 132	0.06 130	0.20 194	0.17 174	0.20 188	0.17 254	0.22 194	0.12 183	0.21 183	0.18 176	0.06 141	0.09 195	0.16 185	0.15 192	0.15 145	0.17 178

CFNet_pseudo	0.20 249	0.16 266	0.16 309	0.19 294	0.16 300	0.16 257	0.13 277	0.24 252	0.14 264	0.28 287	0.21 290	0.22 215	0.19 326	0.12 272	0.63 362	0.17 174	0.20 188	0.17 254	0.30 255	0.12 183	0.21 183	0.17 167	0.12 298	0.12 272	0.20 249	0.20 257	0.25 250	0.26 290

ADLNet	0.21 265	0.17 289	0.12 256	0.16 263	0.14 274	0.18 278	0.15 295	0.20 180	0.11 190	0.17 137	0.15 223	0.33 322	0.13 260	0.31 387	1.12 401	0.15 149	0.20 188	0.14 183	0.18 149	0.13 203	0.16 125	0.18 176	0.15 322	0.09 195	0.17 202	0.18 236	0.19 193	0.17 178

UNet	0.15 162	0.13 207	0.13 274	0.14 228	0.12 235	0.14 233	0.10 240	0.20 180	0.12 219	0.21 162	0.15 223	0.17 156	0.12 239	0.13 292	0.21 208	0.15 149	0.20 188	0.17 254	0.18 149	0.13 203	0.17 134	0.14 139	0.10 250	0.12 272	0.15 179	0.17 217	0.20 208	0.17 178

FADNet-RVC-Resample	0.20 249	0.16 266	0.18 329	0.17 273	0.16 300	0.16 257	0.14 286	0.24 252	0.17 310	0.26 255	0.19 268	0.26 259	0.16 294	0.16 327	0.30 297	0.17 174	0.20 188	0.22 334	0.26 224	0.24 340	0.22 195	0.29 266	0.13 306	0.20 350	0.22 274	0.21 268	0.19 193	0.22 243

RP	0.22 274	0.20 328	0.23 361	0.22 312	0.20 328	0.21 306	0.22 335	0.24 252	0.22 338	0.17 137	0.25 315	0.24 234	0.19 326	0.15 319	0.50 349	0.17 174	0.20 188	0.16 237	0.22 194	0.16 275	0.17 134	0.25 235	0.13 306	0.16 328	0.22 274	0.21 268	0.30 309	0.25 278

ADCP+	0.31 337	0.17 289	0.17 322	0.15 252	0.14 274	0.17 271	0.19 318	0.21 207	0.33 378	0.26 255	0.26 324	0.37 337	0.12 239	0.13 292	1.87 427	0.18 204	0.20 188	0.17 254	0.33 262	0.18 296	0.22 195	0.22 209	0.12 298	0.11 251	0.23 294	0.69 414	0.33 325	0.99 410

CFNet	0.16 187	0.15 255	0.12 256	0.18 283	0.15 293	0.14 233	0.11 255	0.23 235	0.12 219	0.21 162	0.16 241	0.29 292	0.14 278	0.11 238	0.21 208	0.13 117	0.20 188	0.16 237	0.18 149	0.12 183	0.17 134	0.13 133	0.08 201	0.12 272	0.20 249	0.17 217	0.22 224	0.21 232

iResNetv2_ROB	0.20 249	0.14 231	0.11 232	0.17 273	0.13 254	0.17 271	0.11 255	0.26 290	0.12 219	0.26 255	0.20 279	0.27 273	0.19 326	0.10 216	0.42 328	0.16 163	0.20 188	0.15 213	0.35 280	0.15 257	0.33 267	0.18 176	0.12 298	0.14 307	0.20 249	0.17 217	0.30 309	0.19 210

DISCO	0.16 187	0.15 255	0.11 232	0.14 228	0.13 254	0.16 257	0.14 286	0.15 136	0.13 247	0.21 162	0.17 254	0.16 151	0.10 193	0.10 216	0.25 269	0.16 163	0.20 188	0.15 213	0.23 202	0.14 233	0.17 134	0.18 176	0.09 222	0.11 251	0.17 202	0.16 207	0.21 216	0.16 171

NaN_ROB	0.30 334	0.25 358	0.25 374	0.25 334	0.30 375	0.21 306	0.20 322	0.34 363	0.39 387	0.30 310	0.28 338	0.65 378	0.22 339	0.17 336	0.70 368	0.20 245	0.20 188	0.20 317	0.28 239	0.26 357	0.22 195	0.23 215	0.14 316	0.26 377	0.34 373	0.41 381	0.39 350	0.55 367

GeoAtt-L-single (ZS)	0.14 149	0.08 108	0.08 153	0.05 79	0.07 125	0.10 172	0.06 153	0.18 160	0.08 114	0.22 173	0.08 111	0.19 175	0.07 132	0.10 216	0.18 160	0.20 245	0.21 205	0.12 142	0.15 125	0.11 167	0.39 313	0.24 223	0.08 201	0.06 116	0.16 185	0.13 155	0.19 193	0.24 270

ACC-I	0.16 187	0.10 143	0.07 124	0.06 106	0.09 172	0.07 114	0.07 176	0.22 219	0.10 158	0.23 189	0.09 130	0.22 215	0.10 193	0.10 216	0.17 144	0.27 327	0.21 205	0.14 183	0.18 149	0.14 233	0.45 336	0.43 334	0.07 166	0.09 195	0.17 202	0.17 217	0.14 137	0.18 186

GeoAtt-L (ZS)	0.14 149	0.06 83	0.07 124	0.05 79	0.06 107	0.07 114	0.06 153	0.20 180	0.08 114	0.20 155	0.06 71	0.18 164	0.06 112	0.12 272	0.18 160	0.21 258	0.21 205	0.12 142	0.14 117	0.11 167	0.38 300	0.26 244	0.07 166	0.05 97	0.14 166	0.13 155	0.19 193	0.27 295

raft_robust	0.18 221	0.13 207	0.10 203	0.14 228	0.09 172	0.11 190	0.08 200	0.25 273	0.12 219	0.30 310	0.10 149	0.24 234	0.14 278	0.10 216	0.24 257	0.21 258	0.21 205	0.17 254	0.34 270	0.14 233	0.27 244	0.31 275	0.06 141	0.10 233	0.22 274	0.21 268	0.24 239	0.21 232

Sa-1000	0.17 206	0.13 207	0.09 187	0.09 160	0.09 172	0.11 190	0.05 127	0.22 219	0.11 190	0.24 222	0.11 172	0.24 234	0.09 176	0.10 216	0.22 228	0.18 204	0.21 205	0.17 254	0.28 239	0.12 183	0.25 227	0.33 283	0.06 141	0.09 195	0.24 307	0.20 257	0.26 263	0.22 243

CIPLG	0.15 162	0.11 170	0.08 153	0.10 171	0.09 172	0.11 190	0.08 200	0.23 235	0.09 135	0.23 189	0.14 212	0.20 185	0.10 193	0.12 272	0.23 240	0.17 174	0.21 205	0.14 183	0.21 184	0.13 203	0.22 195	0.28 261	0.06 141	0.09 195	0.16 185	0.12 138	0.21 216	0.13 143

UDGNet	0.23 286	0.19 323	0.14 283	0.36 367	0.30 375	0.32 361	0.29 366	0.22 219	0.15 280	0.21 162	0.20 279	0.21 202	0.08 152	0.52 405	0.20 194	0.17 174	0.21 205	0.17 254	0.25 222	0.14 233	0.26 234	0.30 270	0.30 385	0.10 233	0.24 307	0.20 257	0.22 224	0.20 220

IPLG	0.22 274	0.12 186	0.11 232	0.10 171	0.10 199	0.10 172	0.07 176	0.22 219	0.09 135	0.24 222	0.15 223	0.21 202	0.09 176	0.11 238	1.93 429	0.18 204	0.21 205	0.16 237	0.24 210	0.14 233	0.20 171	0.32 280	0.06 141	0.10 233	0.18 224	0.18 236	0.24 239	0.14 155

IPLGR_C	0.15 162	0.11 170	0.08 153	0.10 171	0.09 172	0.11 190	0.08 200	0.23 235	0.09 135	0.23 189	0.14 212	0.20 185	0.10 193	0.12 272	0.21 208	0.17 174	0.21 205	0.14 183	0.21 184	0.13 203	0.22 195	0.28 261	0.06 141	0.09 195	0.16 185	0.12 138	0.21 216	0.14 155

GMOStereo	0.16 187	0.12 186	0.10 203	0.10 171	0.08 155	0.10 172	0.07 176	0.23 235	0.12 219	0.28 287	0.10 149	0.21 202	0.13 260	0.08 162	0.20 194	0.18 204	0.21 205	0.14 183	0.23 202	0.13 203	0.26 234	0.36 302	0.05 120	0.08 157	0.22 274	0.19 246	0.24 239	0.18 186

error version	0.16 187	0.12 186	0.10 203	0.10 171	0.08 155	0.10 172	0.07 176	0.23 235	0.12 219	0.28 287	0.10 149	0.21 202	0.13 260	0.08 162	0.20 194	0.18 204	0.21 205	0.14 183	0.23 202	0.13 203	0.26 234	0.36 302	0.05 120	0.08 157	0.22 274	0.19 246	0.24 239	0.18 186

test-v	0.16 187	0.12 186	0.10 203	0.10 171	0.08 155	0.10 172	0.07 176	0.23 235	0.12 219	0.28 287	0.10 149	0.21 202	0.13 260	0.08 162	0.20 194	0.18 204	0.21 205	0.14 183	0.23 202	0.13 203	0.26 234	0.36 302	0.05 120	0.08 157	0.22 274	0.19 246	0.24 239	0.18 186

ACRE	0.15 162	0.11 170	0.08 153	0.10 171	0.09 172	0.11 190	0.08 200	0.23 235	0.09 135	0.23 189	0.15 223	0.20 185	0.10 193	0.12 272	0.21 208	0.17 174	0.21 205	0.14 183	0.21 184	0.13 203	0.22 195	0.27 253	0.06 141	0.09 195	0.16 185	0.12 138	0.21 216	0.13 143

test-2	0.16 187	0.12 186	0.10 203	0.10 171	0.08 155	0.10 172	0.07 176	0.23 235	0.12 219	0.28 287	0.10 149	0.21 202	0.13 260	0.08 162	0.20 194	0.18 204	0.21 205	0.14 183	0.23 202	0.13 203	0.26 234	0.36 302	0.05 120	0.08 157	0.22 274	0.19 246	0.24 239	0.18 186

raftrobust	0.15 162	0.12 186	0.11 232	0.11 191	0.10 199	0.08 139	0.06 153	0.22 219	0.09 135	0.27 267	0.13 199	0.19 175	0.08 152	0.08 162	0.21 208	0.18 204	0.21 205	0.15 213	0.28 239	0.13 203	0.25 227	0.23 215	0.08 201	0.08 157	0.19 236	0.17 217	0.17 170	0.16 171

GMStereo	0.16 187	0.16 266	0.09 187	0.14 228	0.13 254	0.15 248	0.11 255	0.22 219	0.12 219	0.19 151	0.15 223	0.25 247	0.13 260	0.09 190	0.17 144	0.14 131	0.21 205	0.13 163	0.26 224	0.15 257	0.20 171	0.12 121	0.09 222	0.11 251	0.18 224	0.15 192	0.23 228	0.15 165
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.15 162	0.14 231	0.12 256	0.13 216	0.13 254	0.13 224	0.08 200	0.18 160	0.11 190	0.22 173	0.22 299	0.14 134	0.09 176	0.11 238	0.24 257	0.17 174	0.21 205	0.17 254	0.20 171	0.14 233	0.18 146	0.16 154	0.10 250	0.11 251	0.17 202	0.16 207	0.17 170	0.15 165

FADNet	0.23 286	0.19 323	0.14 283	0.23 321	0.15 293	0.21 306	0.22 335	0.27 311	0.17 310	0.27 267	0.27 332	0.26 259	0.18 320	0.15 319	0.34 311	0.21 258	0.21 205	0.20 317	0.41 296	0.25 348	0.26 234	0.27 253	0.14 316	0.15 320	0.27 332	0.27 331	0.24 239	0.27 295

UCFNet_RVC	0.21 265	0.25 358	0.16 309	0.21 308	0.19 323	0.20 296	0.14 286	0.23 235	0.16 300	0.26 255	0.19 268	0.34 327	0.17 307	0.13 292	0.23 240	0.19 224	0.21 205	0.18 291	0.31 256	0.16 275	0.26 234	0.19 192	0.17 331	0.14 307	0.26 319	0.21 268	0.23 228	0.29 306

DLCB_ROB	0.19 238	0.17 289	0.16 309	0.14 228	0.15 293	0.14 233	0.13 277	0.20 180	0.16 300	0.23 189	0.23 308	0.25 247	0.18 320	0.15 319	0.20 194	0.16 163	0.21 205	0.18 291	0.19 162	0.15 257	0.24 222	0.20 198	0.13 306	0.15 320	0.36 378	0.24 297	0.24 239	0.20 220

G3	0.25 303	0.36 387	0.11 232	0.82 404	0.15 293	0.74 402	0.15 295	0.24 252	0.13 247	0.29 305	0.12 186	0.41 348	0.11 223	0.17 336	0.16 134	0.13 117	0.22 225	0.14 183	0.64 367	0.10 152	0.21 183	0.14 139	0.46 410	0.09 195	0.14 166	0.12 138	0.14 137	0.13 143

ACC	0.16 187	0.10 143	0.07 124	0.06 106	0.09 172	0.07 114	0.07 176	0.22 219	0.11 190	0.23 189	0.09 130	0.23 222	0.10 193	0.10 216	0.17 144	0.28 334	0.22 225	0.14 183	0.18 149	0.14 233	0.45 336	0.44 338	0.07 166	0.09 195	0.17 202	0.17 217	0.15 145	0.19 210

Cross2Single-S	0.16 187	0.09 124	0.06 103	0.05 79	0.08 155	0.07 114	0.06 153	0.20 180	0.09 135	0.23 189	0.08 111	0.23 222	0.10 193	0.09 190	0.18 160	0.27 327	0.22 225	0.14 183	0.18 149	0.13 203	0.44 333	0.39 316	0.07 166	0.09 195	0.18 224	0.13 155	0.17 170	0.19 210

DF_test	0.13 141	0.09 124	0.08 153	0.05 79	0.07 125	0.08 139	0.04 95	0.20 180	0.10 158	0.24 222	0.08 111	0.22 215	0.08 152	0.10 216	0.21 208	0.19 224	0.22 225	0.12 142	0.17 144	0.12 183	0.31 257	0.21 201	0.08 201	0.08 157	0.11 122	0.14 171	0.13 128	0.12 136

small-0shot	0.16 187	0.08 108	0.06 103	0.07 121	0.07 125	0.08 139	0.04 95	0.20 180	0.12 219	0.22 173	0.08 111	0.20 185	0.11 223	0.11 238	0.18 160	0.29 340	0.22 225	0.16 237	0.19 162	0.10 152	0.43 326	0.44 338	0.06 141	0.07 134	0.16 185	0.14 171	0.16 152	0.22 243

ManiGeoR	0.20 249	0.16 266	0.12 256	0.17 273	0.12 235	0.14 233	0.09 222	0.28 323	0.15 280	0.25 241	0.18 258	0.24 234	0.09 176	0.09 190	0.76 373	0.18 204	0.22 225	0.16 237	0.34 270	0.13 203	0.22 195	0.24 223	0.09 222	0.12 272	0.19 236	0.21 268	0.20 208	0.19 210

HLF11	0.20 249	0.15 255	0.11 232	0.14 228	0.10 199	0.12 208	0.08 200	0.36 370	0.12 219	0.24 222	0.15 223	0.21 202	0.09 176	0.09 190	0.82 380	0.17 174	0.22 225	0.17 254	0.40 295	0.13 203	0.19 161	0.22 209	0.10 250	0.10 233	0.17 202	0.19 246	0.19 193	0.20 220

HLf10	0.20 249	0.16 266	0.12 256	0.17 273	0.12 235	0.14 233	0.09 222	0.28 323	0.15 280	0.25 241	0.18 258	0.24 234	0.09 176	0.09 190	0.76 373	0.18 204	0.22 225	0.16 237	0.34 270	0.13 203	0.22 195	0.24 223	0.09 222	0.12 272	0.19 236	0.21 268	0.20 208	0.19 210

TestStereo_HLe17	0.21 265	0.18 307	0.12 256	0.19 294	0.14 274	0.15 248	0.10 240	0.36 370	0.16 300	0.28 287	0.18 258	0.26 259	0.12 239	0.09 190	0.46 339	0.19 224	0.22 225	0.16 237	0.35 280	0.14 233	0.32 262	0.34 291	0.09 222	0.15 320	0.23 294	0.22 278	0.25 250	0.21 232

DepthFocus	0.14 149	0.09 124	0.07 124	0.10 171	0.07 125	0.08 139	0.05 127	0.20 180	0.10 158	0.23 189	0.10 149	0.18 164	0.07 132	0.11 238	0.19 173	0.21 258	0.22 225	0.13 163	0.22 194	0.14 233	0.35 285	0.24 223	0.10 250	0.07 134	0.11 122	0.13 155	0.17 170	0.18 186

MatchAttention (ZS)	0.15 162	0.09 124	0.06 103	0.07 121	0.06 107	0.10 172	0.05 127	0.20 180	0.10 158	0.24 222	0.07 92	0.24 234	0.08 152	0.09 190	0.21 208	0.20 245	0.22 225	0.13 163	0.15 125	0.12 183	0.40 315	0.25 235	0.07 166	0.06 116	0.15 179	0.13 155	0.26 263	0.17 178
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
MyStereo04	0.22 274	0.18 307	0.17 322	0.14 228	0.14 274	0.13 224	0.10 240	0.28 323	0.21 331	0.31 321	0.20 279	0.29 292	0.13 260	0.08 162	0.27 279	0.22 277	0.22 225	0.18 291	0.54 349	0.21 317	0.34 274	0.26 244	0.11 278	0.16 328	0.27 332	0.23 288	0.30 309	0.22 243

IPLGR	0.26 312	0.16 266	0.13 274	0.15 252	0.15 293	0.12 208	0.09 222	0.24 252	0.13 247	0.28 287	0.25 315	0.23 222	0.12 239	0.11 238	1.91 428	0.20 245	0.22 225	0.18 291	0.34 270	0.20 306	0.25 227	0.33 283	0.07 166	0.12 272	0.23 294	0.23 288	0.28 292	0.21 232

RALCasStereoNet	0.15 162	0.14 231	0.10 203	0.13 216	0.11 219	0.10 172	0.07 176	0.20 180	0.08 114	0.23 189	0.13 199	0.19 175	0.08 152	0.07 144	0.20 194	0.18 204	0.22 225	0.17 254	0.20 171	0.12 183	0.22 195	0.21 201	0.07 166	0.09 195	0.18 224	0.15 192	0.15 145	0.15 165

BEATNet_4x	0.19 238	0.14 231	0.12 256	0.13 216	0.13 254	0.12 208	0.10 240	0.20 180	0.14 264	0.27 267	0.14 212	0.21 202	0.13 260	0.11 238	0.32 301	0.20 245	0.22 225	0.22 334	0.20 171	0.12 183	0.31 257	0.41 325	0.10 250	0.12 272	0.17 202	0.16 207	0.26 263	0.23 254

NCC-stereo	0.25 303	0.22 337	0.21 350	0.22 312	0.23 348	0.23 322	0.25 350	0.26 290	0.28 365	0.18 144	0.27 332	0.28 282	0.26 352	0.17 336	0.48 344	0.22 277	0.22 225	0.24 353	0.27 232	0.20 306	0.21 183	0.27 253	0.20 347	0.16 328	0.26 319	0.29 344	0.33 325	0.29 306

stereogan	0.24 294	0.22 337	0.21 350	0.23 321	0.25 360	0.25 333	0.22 335	0.26 290	0.23 343	0.20 155	0.22 299	0.30 305	0.23 341	0.17 336	0.31 298	0.20 245	0.22 225	0.19 305	0.28 239	0.19 299	0.21 183	0.39 316	0.17 331	0.17 338	0.21 262	0.22 278	0.36 335	0.27 295

Abc-Net	0.25 303	0.22 337	0.21 350	0.22 312	0.23 348	0.23 322	0.25 350	0.26 290	0.28 365	0.18 144	0.27 332	0.28 282	0.26 352	0.17 336	0.48 344	0.22 277	0.22 225	0.24 353	0.27 232	0.20 306	0.21 183	0.27 253	0.20 347	0.16 328	0.26 319	0.29 344	0.33 325	0.29 306
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet_ROB	0.17 206	0.14 231	0.12 256	0.15 252	0.11 219	0.15 248	0.11 255	0.25 273	0.12 219	0.25 241	0.16 241	0.19 175	0.21 333	0.09 190	0.25 269	0.16 163	0.22 225	0.16 237	0.29 249	0.12 183	0.23 211	0.16 154	0.09 222	0.12 272	0.20 249	0.17 217	0.26 263	0.21 232

G2	0.21 265	0.30 373	0.07 124	0.78 402	0.10 199	0.71 400	0.12 272	0.19 172	0.08 114	0.23 189	0.11 172	0.31 312	0.07 132	0.11 238	0.14 111	0.13 117	0.23 244	0.11 130	0.54 349	0.08 115	0.17 134	0.12 121	0.33 394	0.07 134	0.11 122	0.10 116	0.13 128	0.10 116

anonymous	0.17 206	0.08 108	0.07 124	0.06 106	0.10 199	0.09 164	0.07 176	0.21 207	0.11 190	0.22 173	0.08 111	0.22 215	0.12 239	0.11 238	0.19 173	0.31 349	0.23 244	0.17 254	0.24 210	0.13 203	0.45 336	0.44 338	0.06 141	0.09 195	0.18 224	0.12 138	0.18 180	0.22 243

HLf8	0.21 265	0.16 266	0.12 256	0.16 263	0.13 254	0.13 224	0.10 240	0.31 348	0.14 264	0.26 255	0.19 268	0.25 247	0.12 239	0.10 216	0.54 355	0.19 224	0.23 244	0.17 254	0.45 315	0.14 233	0.31 257	0.31 275	0.10 250	0.13 296	0.20 249	0.23 288	0.26 263	0.23 254

TestStereo_HL2	0.19 238	0.16 266	0.12 256	0.14 228	0.12 235	0.15 248	0.10 240	0.24 252	0.15 280	0.29 305	0.22 299	0.26 259	0.13 260	0.10 216	0.21 208	0.19 224	0.23 244	0.17 254	0.35 280	0.14 233	0.25 227	0.25 235	0.10 250	0.12 272	0.21 262	0.22 278	0.25 250	0.26 290

GGDA	0.19 238	0.15 255	0.13 274	0.14 228	0.12 235	0.16 257	0.10 240	0.24 252	0.15 280	0.30 310	0.21 290	0.26 259	0.13 260	0.10 216	0.21 208	0.19 224	0.23 244	0.16 237	0.33 262	0.14 233	0.25 227	0.25 235	0.10 250	0.12 272	0.21 262	0.23 288	0.26 263	0.25 278

TestStereo-Hl	0.23 286	0.16 266	0.15 296	0.14 228	0.14 274	0.19 289	0.13 277	0.27 311	0.18 317	0.32 329	0.24 312	0.33 322	0.16 294	0.10 216	0.26 273	0.22 277	0.23 244	0.18 291	0.43 304	0.16 275	0.29 252	0.42 328	0.10 250	0.15 320	0.21 262	0.25 308	0.33 325	0.35 324

WQFJA1++	3.28 445	0.13 207	0.09 187	27.82 462	0.11 219	24.38 463	25.71 462	0.22 219	0.11 190	0.35 358	0.16 241	0.65 378	2.77 436	0.08 162	0.17 144	0.23 289	0.23 244	0.14 183	1.04 393	0.38 394	0.36 290	0.26 244	0.08 201	0.08 157	0.20 249	2.15 449	0.29 298	0.30 310

MIPNet	0.21 265	0.14 231	0.11 232	0.11 191	0.12 235	0.12 208	0.08 200	0.24 252	0.10 158	0.27 267	0.24 312	0.22 215	0.14 278	0.11 238	0.94 392	0.20 245	0.23 244	0.17 254	0.31 256	0.20 306	0.21 183	0.35 301	0.07 166	0.11 251	0.23 294	0.23 288	0.27 281	0.21 232

test-3	0.18 221	0.11 170	0.09 187	0.11 191	0.12 235	0.10 172	0.07 176	0.25 273	0.10 158	0.27 267	0.11 172	0.29 292	0.11 223	0.08 162	0.23 240	0.19 224	0.23 244	0.15 213	0.47 320	0.15 257	0.33 267	0.46 346	0.06 141	0.09 195	0.16 185	0.14 171	0.25 250	0.23 254

test_1	0.18 221	0.11 170	0.09 187	0.11 191	0.12 235	0.10 172	0.07 176	0.25 273	0.10 158	0.27 267	0.11 172	0.29 292	0.11 223	0.08 162	0.23 240	0.19 224	0.23 244	0.15 213	0.47 320	0.15 257	0.33 267	0.46 346	0.06 141	0.09 195	0.16 185	0.14 171	0.25 250	0.23 254

test_3	0.19 238	0.12 186	0.11 232	0.11 191	0.12 235	0.10 172	0.07 176	0.25 273	0.12 219	0.28 287	0.12 186	0.31 312	0.14 278	0.08 162	0.25 269	0.20 245	0.23 244	0.15 213	0.47 320	0.16 275	0.35 285	0.46 346	0.06 141	0.11 251	0.19 236	0.19 246	0.27 281	0.25 278

AnonymousM	0.19 238	0.09 124	0.07 124	0.09 160	0.07 125	0.08 139	0.05 127	0.20 180	0.09 135	0.23 189	0.14 212	0.16 151	0.07 132	0.09 190	0.23 240	0.23 289	0.23 244	0.14 183	0.20 171	0.15 257	0.32 262	0.26 244	0.07 166	0.08 157	0.11 122	0.17 217	0.54 384	0.97 408

TestStereo	0.17 206	0.17 289	0.14 283	0.15 252	0.11 219	0.15 248	0.11 255	0.25 273	0.13 247	0.30 310	0.15 223	0.25 247	0.11 223	0.08 162	0.19 173	0.14 131	0.23 244	0.13 163	0.27 232	0.13 203	0.27 244	0.15 145	0.09 222	0.14 307	0.21 262	0.15 192	0.21 216	0.19 210

FADNet-RVC	0.21 265	0.17 289	0.15 296	0.21 308	0.16 300	0.16 257	0.18 310	0.26 290	0.13 247	0.25 241	0.21 290	0.28 282	0.16 294	0.14 304	0.32 301	0.21 258	0.23 244	0.17 254	0.34 270	0.21 317	0.21 183	0.25 235	0.14 316	0.16 328	0.25 314	0.23 288	0.21 216	0.24 270

RGC	0.27 320	0.24 352	0.28 382	0.25 334	0.26 366	0.27 339	0.20 322	0.28 323	0.30 375	0.22 173	0.31 346	0.29 292	0.31 357	0.20 354	0.51 352	0.24 298	0.23 244	0.21 327	0.29 249	0.22 325	0.25 227	0.30 270	0.17 331	0.20 350	0.28 339	0.32 359	0.34 330	0.36 328

ADCRef	0.34 349	0.18 307	0.16 309	0.15 252	0.16 300	0.18 278	0.18 310	0.23 235	0.34 380	0.26 255	0.22 299	0.23 222	0.17 307	0.11 238	2.05 435	0.22 277	0.23 244	0.20 317	0.39 291	0.21 317	0.25 227	0.26 244	0.17 331	0.16 328	0.29 346	0.41 381	0.29 298	1.39 424

CC-Net-ROB	0.36 352	0.47 399	0.32 392	0.65 395	0.49 407	0.54 386	0.46 390	0.35 367	0.24 348	0.37 374	0.28 338	0.92 391	0.21 333	0.37 392	0.28 282	0.17 174	0.23 244	0.22 334	0.67 372	0.22 325	0.22 195	0.16 154	0.44 407	0.24 369	0.29 346	0.28 337	0.27 281	0.40 348

CFNet_RVC	0.18 221	0.18 307	0.15 296	0.18 283	0.16 300	0.18 278	0.12 272	0.21 207	0.13 247	0.23 189	0.20 279	0.24 234	0.12 239	0.12 272	0.22 228	0.19 224	0.23 244	0.17 254	0.26 224	0.15 257	0.24 222	0.19 192	0.09 222	0.13 296	0.22 274	0.20 257	0.25 250	0.23 254

LGCAT	0.15 162	0.12 186	0.10 203	0.09 160	0.09 172	0.11 190	0.07 176	0.21 207	0.12 219	0.23 189	0.11 172	0.19 175	0.10 193	0.08 162	0.19 173	0.21 258	0.24 262	0.14 183	0.21 184	0.13 203	0.37 295	0.24 223	0.10 250	0.08 157	0.14 166	0.15 192	0.18 180	0.16 171

S2M2_XL	0.15 162	0.10 143	0.11 232	0.08 144	0.08 155	0.11 190	0.09 222	0.22 219	0.09 135	0.22 173	0.10 149	0.24 234	0.08 152	0.08 162	0.18 160	0.19 224	0.24 262	0.13 163	0.19 162	0.11 167	0.36 290	0.21 201	0.09 222	0.08 157	0.14 166	0.12 138	0.18 180	0.20 220
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.17 206	0.11 170	0.09 187	0.12 206	0.09 172	0.10 172	0.06 153	0.22 219	0.12 219	0.27 267	0.11 172	0.27 273	0.10 193	0.08 162	0.17 144	0.21 258	0.24 262	0.14 183	0.25 222	0.13 203	0.44 333	0.31 275	0.08 201	0.10 233	0.17 202	0.17 217	0.36 335	0.19 210

EGLCR-Stereo	0.20 249	0.12 186	0.10 203	0.11 191	0.11 219	0.13 224	0.06 153	0.23 235	0.11 190	0.27 267	0.09 130	0.24 234	0.09 176	0.09 190	0.18 160	0.21 258	0.24 262	0.16 237	0.29 249	0.12 183	0.36 290	0.46 346	0.07 166	0.09 195	0.15 179	0.25 308	0.93 421	0.25 278

AACVNet	0.19 238	0.17 289	0.14 283	0.19 294	0.19 323	0.19 289	0.13 277	0.23 235	0.15 280	0.25 241	0.23 308	0.20 185	0.13 260	0.13 292	0.21 208	0.18 204	0.24 262	0.18 291	0.24 210	0.17 288	0.22 195	0.20 198	0.14 316	0.15 320	0.22 274	0.21 268	0.25 250	0.25 278

CREStereo++_RVC	0.18 221	0.12 186	0.10 203	0.11 191	0.12 235	0.11 190	0.08 200	0.23 235	0.12 219	0.28 287	0.13 199	0.22 215	0.19 326	0.10 216	0.22 228	0.22 277	0.24 262	0.12 142	0.22 194	0.11 167	0.34 274	0.25 235	0.07 166	0.09 195	0.19 236	0.15 192	0.62 398	0.23 254
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
pcwnet_v2	0.26 312	0.17 289	0.18 329	0.22 312	0.19 323	0.22 317	0.18 310	0.25 273	0.18 317	0.31 321	0.23 308	0.30 305	0.28 354	0.18 347	0.88 384	0.21 258	0.24 262	0.19 305	0.36 286	0.15 257	0.27 244	0.24 223	0.17 331	0.15 320	0.26 319	0.26 324	0.30 309	0.38 338

psm_up	0.20 249	0.17 289	0.19 334	0.20 304	0.16 300	0.20 296	0.13 277	0.25 273	0.23 343	0.23 189	0.18 258	0.21 202	0.20 330	0.15 319	0.23 240	0.18 204	0.24 262	0.18 291	0.28 239	0.16 275	0.21 183	0.16 154	0.12 298	0.20 350	0.24 307	0.24 297	0.26 263	0.25 278

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 368	0.34 380	0.25 374	0.42 376	0.31 377	0.36 370	0.47 393	0.48 397	0.40 388	0.42 396	0.31 346	0.60 373	0.53 387	0.40 398	0.57 356	0.27 327	0.24 262	0.22 334	0.67 372	0.22 325	0.60 386	0.56 386	0.33 394	0.28 381	0.47 398	0.48 394	0.48 370	0.70 383

PMTNet	0.18 221	0.15 255	0.11 232	0.14 228	0.11 219	0.09 164	0.09 222	0.22 219	0.10 158	0.29 305	0.11 172	0.25 247	0.08 152	0.09 190	0.24 257	0.27 327	0.24 262	0.13 163	0.28 239	0.13 203	0.35 285	0.24 223	0.09 222	0.08 157	0.22 274	0.17 217	0.23 228	0.25 278

ADCL	0.37 356	0.23 348	0.19 334	0.20 304	0.18 319	0.23 322	0.23 343	0.26 290	0.53 408	0.32 329	0.29 341	0.29 292	0.17 307	0.15 319	1.60 416	0.21 258	0.24 262	0.22 334	0.34 270	0.22 325	0.32 262	0.28 261	0.17 331	0.17 338	0.52 407	0.53 398	0.47 368	1.56 429

NVstereo2D	0.26 312	0.16 266	0.15 296	0.22 312	0.18 319	0.26 337	0.28 364	0.20 180	0.14 264	0.22 173	0.21 290	0.17 156	0.11 223	0.38 393	1.98 433	0.20 245	0.24 262	0.19 305	0.21 184	0.14 233	0.18 146	0.15 145	0.25 362	0.13 296	0.22 274	0.17 217	0.19 193	0.18 186

DeepPruner_ROB	0.22 274	0.17 289	0.16 309	0.17 273	0.17 309	0.16 257	0.18 310	0.22 219	0.17 310	0.26 255	0.26 324	0.20 185	0.18 320	0.11 238	0.50 349	0.20 245	0.24 262	0.21 327	0.27 232	0.16 275	0.41 317	0.33 283	0.14 316	0.15 320	0.22 274	0.27 331	0.26 263	0.23 254

SGM-Forest	0.38 359	0.24 352	0.18 329	0.35 364	0.25 360	0.27 339	0.20 322	0.30 343	0.23 343	0.32 329	0.23 308	0.37 337	0.43 375	0.24 368	0.82 380	0.33 358	0.24 262	0.21 327	1.61 407	0.19 299	0.38 300	0.43 334	0.27 369	0.21 359	0.34 373	0.28 337	0.57 390	0.86 401
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GOStereo-base	0.24 294	0.39 392	0.09 187	0.93 408	0.14 274	0.87 408	0.17 304	0.26 290	0.12 219	0.27 267	0.12 186	0.45 355	0.07 132	0.17 336	0.15 123	0.12 108	0.25 276	0.14 183	0.61 363	0.08 115	0.18 146	0.12 121	0.40 402	0.08 157	0.12 139	0.09 101	0.13 128	0.09 106

DF	0.26 312	0.14 231	0.11 232	0.15 252	0.10 199	0.17 271	0.09 222	0.26 290	0.12 219	0.27 267	0.15 223	0.31 312	0.09 176	0.11 238	0.21 208	0.30 347	0.25 276	0.18 291	1.59 405	0.17 288	0.45 336	0.39 316	0.09 222	0.11 251	0.21 262	0.25 308	0.29 298	0.34 322

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 286	0.17 289	0.08 153	0.22 312	0.21 335	0.29 352	0.17 304	0.25 273	0.11 190	0.42 396	0.19 268	0.43 353	0.09 176	0.11 238	0.19 173	0.25 310	0.25 276	0.16 237	0.28 239	0.14 233	0.41 317	0.39 316	0.07 166	0.09 195	0.20 249	0.18 236	0.27 281	0.49 363

S2M2_L	0.17 206	0.14 231	0.15 296	0.13 216	0.10 199	0.16 257	0.11 255	0.21 207	0.11 190	0.27 267	0.09 130	0.20 185	0.06 112	0.17 336	0.22 228	0.19 224	0.25 276	0.16 237	0.20 171	0.15 257	0.34 274	0.25 235	0.13 306	0.10 233	0.16 185	0.16 207	0.27 281	0.23 254
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.24 294	0.13 207	0.14 283	0.13 216	0.11 219	0.14 233	0.11 255	0.32 358	0.15 280	0.34 344	0.56 400	0.30 305	0.12 239	0.16 327	0.19 173	0.31 349	0.25 276	0.15 213	0.42 301	0.17 288	0.34 274	0.49 360	0.10 250	0.11 251	0.20 249	0.24 297	0.38 346	0.37 333

FLISNet	0.24 294	0.13 207	0.14 283	0.13 216	0.11 219	0.14 233	0.11 255	0.32 358	0.15 280	0.34 344	0.56 400	0.30 305	0.12 239	0.16 327	0.19 173	0.31 349	0.25 276	0.15 213	0.42 301	0.17 288	0.34 274	0.49 360	0.10 250	0.11 251	0.20 249	0.24 297	0.38 346	0.37 333

castereo	0.17 206	0.12 186	0.10 203	0.10 171	0.10 199	0.11 190	0.06 153	0.22 219	0.13 247	0.26 255	0.14 212	0.23 222	0.08 152	0.07 144	0.19 173	0.22 277	0.25 276	0.14 183	0.28 239	0.13 203	0.45 336	0.34 291	0.07 166	0.09 195	0.19 236	0.20 257	0.19 193	0.20 220

trnet	0.16 187	0.13 207	0.10 203	0.11 191	0.10 199	0.10 172	0.06 153	0.24 252	0.09 135	0.28 287	0.12 186	0.26 259	0.11 223	0.10 216	0.20 194	0.22 277	0.25 276	0.13 163	0.21 184	0.13 203	0.32 262	0.20 198	0.08 201	0.09 195	0.17 202	0.17 217	0.24 239	0.23 254

CES	0.18 221	0.10 143	0.10 203	0.09 160	0.11 219	0.10 172	0.05 127	0.42 386	0.10 158	0.20 155	0.27 332	0.23 222	0.10 193	0.12 272	0.26 273	0.23 289	0.25 276	0.15 213	0.20 171	0.13 203	0.45 336	0.26 244	0.09 222	0.08 157	0.19 236	0.15 192	0.19 193	0.24 270

SACVNet	0.22 274	0.20 328	0.18 329	0.21 308	0.19 323	0.19 289	0.19 318	0.25 273	0.22 338	0.25 241	0.21 290	0.20 185	0.12 239	0.17 336	0.23 240	0.21 258	0.25 276	0.21 327	0.32 258	0.19 299	0.27 244	0.34 291	0.15 322	0.17 338	0.28 339	0.25 308	0.29 298	0.26 290

TRStereo	0.34 349	0.16 266	0.21 350	0.16 263	0.12 235	0.34 367	0.17 304	0.27 311	0.11 190	0.35 358	0.18 258	0.34 327	0.09 176	0.12 272	0.26 273	0.36 373	0.25 276	0.17 254	0.44 307	0.25 348	0.42 322	0.47 352	0.09 222	0.09 195	0.26 319	2.80 450	0.49 374	0.33 319

ICVP	0.22 274	0.18 307	0.20 341	0.18 283	0.17 309	0.18 278	0.13 277	0.22 219	0.16 300	0.24 222	0.20 279	0.23 222	0.18 320	0.12 272	0.22 228	0.23 289	0.25 276	0.24 353	0.26 224	0.20 306	0.30 254	0.46 346	0.26 364	0.16 328	0.23 294	0.25 308	0.25 250	0.24 270
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 249	0.14 231	0.12 256	0.12 206	0.11 219	0.14 233	0.12 272	0.28 323	0.16 300	0.23 189	0.19 268	0.19 175	0.15 285	0.08 162	0.24 257	0.26 321	0.25 276	0.22 334	0.39 291	0.20 306	0.34 274	0.38 311	0.08 201	0.13 296	0.22 274	0.24 297	0.23 228	0.24 270

CroCo_RVC	0.20 249	0.14 231	0.12 256	0.12 206	0.11 219	0.14 233	0.12 272	0.28 323	0.16 300	0.23 189	0.19 268	0.19 175	0.15 285	0.08 162	0.24 257	0.26 321	0.25 276	0.22 334	0.39 291	0.20 306	0.34 274	0.38 311	0.08 201	0.13 296	0.22 274	0.24 297	0.23 228	0.24 270

HSM-Net_RVC	0.30 334	0.17 289	0.17 322	0.26 337	0.20 328	0.20 296	0.14 286	0.28 323	0.19 322	0.34 344	0.41 374	1.59 417	0.25 348	0.14 304	0.26 273	0.21 258	0.25 276	0.19 305	0.28 239	0.20 306	0.38 300	0.33 283	0.13 306	0.20 350	0.29 346	0.30 351	0.35 333	0.33 319
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.24 294	0.16 266	0.15 296	0.24 328	0.18 319	0.21 306	0.15 295	0.30 343	0.16 300	0.31 321	0.31 346	0.32 318	0.25 348	0.11 238	0.24 257	0.24 298	0.25 276	0.17 254	0.53 347	0.15 257	0.33 267	0.33 283	0.14 316	0.17 338	0.23 294	0.23 288	0.27 281	0.25 278

NCCL2	0.26 312	0.23 348	0.22 357	0.19 294	0.20 328	0.18 278	0.16 300	0.26 290	0.22 338	0.29 305	0.22 299	0.27 273	0.17 307	0.15 319	0.60 360	0.24 298	0.25 276	0.22 334	0.27 232	0.22 325	0.31 257	0.34 291	0.18 341	0.21 359	0.33 365	0.33 361	0.36 335	0.35 324

IGEV-FE	0.29 326	0.13 207	0.22 357	0.29 344	0.17 309	0.21 306	0.22 335	0.28 323	0.14 264	0.35 358	0.43 379	0.33 322	0.11 223	0.14 304	0.23 240	0.37 378	0.26 293	0.17 254	0.47 320	0.24 340	0.51 368	0.61 398	0.11 278	0.11 251	0.33 365	0.27 331	0.62 398	0.45 358

IGEV_Zeroshot_test	0.29 326	0.13 207	0.22 357	0.29 344	0.17 309	0.21 306	0.22 335	0.28 323	0.14 264	0.35 358	0.43 379	0.33 322	0.11 223	0.14 304	0.23 240	0.37 378	0.26 293	0.17 254	0.48 329	0.24 340	0.52 370	0.61 398	0.11 278	0.11 251	0.33 365	0.27 331	0.62 398	0.45 358

HH	0.25 303	0.10 143	0.17 322	0.15 252	0.14 274	0.20 296	0.14 286	0.27 311	0.13 247	0.36 367	0.12 186	0.28 282	0.10 193	0.13 292	0.23 240	0.40 386	0.26 293	0.19 305	0.49 331	0.21 317	0.68 403	0.52 373	0.11 278	0.11 251	0.23 294	0.25 308	0.36 335	0.38 338

HanStereo	0.25 303	0.10 143	0.17 322	0.15 252	0.14 274	0.20 296	0.14 286	0.27 311	0.13 247	0.36 367	0.12 186	0.28 282	0.10 193	0.13 292	0.23 240	0.40 386	0.26 293	0.19 305	0.49 331	0.21 317	0.68 403	0.52 373	0.11 278	0.11 251	0.23 294	0.25 308	0.36 335	0.38 338

LoS	0.22 274	0.15 255	0.11 232	0.13 216	0.14 274	0.12 208	0.08 200	0.60 410	0.11 190	0.37 374	0.38 367	0.36 333	0.13 260	0.11 238	0.23 240	0.25 310	0.26 293	0.15 213	0.26 224	0.15 257	0.42 322	0.33 283	0.09 222	0.09 195	0.25 314	0.19 246	0.25 250	0.28 302
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LMCR-Stereo	0.18 221	0.14 231	0.11 232	0.13 216	0.12 235	0.15 248	0.10 240	0.22 219	0.13 247	0.23 189	0.18 258	0.24 234	0.17 307	0.12 272	0.21 208	0.19 224	0.26 293	0.18 291	0.33 262	0.19 299	0.26 234	0.25 235	0.10 250	0.12 272	0.19 236	0.18 236	0.24 239	0.23 254

s12784h	0.22 274	0.16 266	0.13 274	0.19 294	0.14 274	0.12 208	0.08 200	0.24 252	0.11 190	0.29 305	0.16 241	0.27 273	0.15 285	0.10 216	0.22 228	0.26 321	0.26 293	0.13 163	0.29 249	0.12 183	0.50 366	0.30 270	0.08 201	0.10 233	0.24 307	0.21 268	0.65 404	0.47 362

TANstereo	0.19 238	0.12 186	0.10 203	0.14 228	0.13 254	0.14 233	0.08 200	0.18 160	0.11 190	0.24 222	0.12 186	0.16 151	0.12 239	0.13 292	0.29 285	0.28 334	0.26 293	0.25 363	0.34 270	0.22 325	0.34 274	0.27 253	0.29 383	0.10 233	0.13 149	0.15 192	0.36 335	0.18 186

XX-TBD	0.19 238	0.12 186	0.10 203	0.14 228	0.13 254	0.14 233	0.08 200	0.18 160	0.11 190	0.24 222	0.12 186	0.16 151	0.12 239	0.13 292	0.29 285	0.28 334	0.26 293	0.25 363	0.34 270	0.22 325	0.34 274	0.27 253	0.29 383	0.10 233	0.13 149	0.15 192	0.36 335	0.18 186

EAI-Stereo	0.28 324	0.13 207	0.12 256	0.18 283	0.16 300	0.66 397	0.20 322	0.27 311	0.18 317	0.27 267	0.27 332	0.29 292	0.10 193	0.11 238	0.35 314	0.32 355	0.26 293	0.20 317	0.65 369	0.22 325	0.44 333	0.44 338	0.10 250	0.14 307	0.28 339	0.31 355	0.39 350	0.42 351

CREStereo	0.17 206	0.13 207	0.11 232	0.11 191	0.10 199	0.10 172	0.06 153	0.24 252	0.10 158	0.27 267	0.12 186	0.26 259	0.11 223	0.10 216	0.22 228	0.26 321	0.26 293	0.13 163	0.21 184	0.14 233	0.36 290	0.24 223	0.08 201	0.09 195	0.17 202	0.17 217	0.23 228	0.22 243
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
HSM	0.20 249	0.17 289	0.14 283	0.18 283	0.17 309	0.15 248	0.13 277	0.26 290	0.14 264	0.26 255	0.22 299	0.24 234	0.17 307	0.11 238	0.33 305	0.17 174	0.26 293	0.16 237	0.27 232	0.17 288	0.27 244	0.19 192	0.10 250	0.13 296	0.22 274	0.22 278	0.27 281	0.24 270

Cross2Single Stereo	0.17 206	0.14 231	0.08 153	0.19 294	0.11 219	0.11 190	0.07 176	0.18 160	0.18 317	0.20 155	0.10 149	0.20 185	0.14 278	0.12 272	0.19 173	0.27 327	0.27 305	0.15 213	0.14 117	0.13 203	0.43 326	0.33 283	0.09 222	0.08 157	0.28 339	0.20 257	0.21 216	0.15 165

DNSM	0.20 249	0.16 266	0.11 232	0.11 191	0.10 199	0.18 278	0.08 200	0.25 273	0.12 219	0.27 267	0.10 149	0.31 312	0.09 176	0.11 238	0.29 285	0.24 298	0.27 305	0.17 254	0.33 262	0.16 275	0.49 357	0.34 291	0.08 201	0.09 195	0.21 262	0.17 217	0.29 298	0.25 278

DNS	0.20 249	0.17 289	0.10 203	0.11 191	0.10 199	0.17 271	0.07 176	0.25 273	0.12 219	0.27 267	0.10 149	0.34 327	0.09 176	0.11 238	0.29 285	0.23 289	0.27 305	0.16 237	0.34 270	0.16 275	0.49 357	0.33 283	0.08 201	0.08 157	0.20 249	0.16 207	0.29 298	0.23 254

DN	0.72 397	0.13 207	0.12 256	0.24 328	0.12 235	7.52 454	0.13 277	0.25 273	0.14 264	0.30 310	0.20 279	6.25 448	0.10 193	0.15 319	0.22 228	0.27 327	0.27 305	0.17 254	0.41 296	0.16 275	0.40 315	0.34 291	0.11 278	0.11 251	0.37 380	0.31 355	0.27 281	0.43 355

RAFT-Test	0.24 294	0.13 207	0.11 232	0.16 263	0.14 274	0.18 278	0.11 255	0.27 311	0.14 264	0.32 329	0.26 324	0.26 259	0.12 239	0.14 304	0.24 257	0.35 365	0.27 305	0.18 291	0.56 355	0.24 340	0.58 382	0.49 360	0.09 222	0.11 251	0.27 332	0.29 344	0.27 281	0.35 324

anonymity	0.53 381	0.11 170	0.19 334	0.16 263	0.14 274	0.16 257	0.10 240	0.29 339	0.13 247	0.34 344	7.32 453	0.30 305	0.13 260	0.12 272	0.21 208	0.37 378	0.27 305	0.17 254	0.44 307	0.23 337	0.43 326	0.54 381	0.11 278	0.12 272	0.34 373	0.43 387	0.71 410	0.44 357

iRaft-Stereo_20w	0.31 337	0.14 231	0.24 369	0.29 344	0.18 319	0.22 317	0.18 310	0.26 290	0.15 280	0.41 394	0.51 393	0.30 305	0.11 223	0.12 272	0.32 301	0.32 355	0.27 305	0.17 254	0.42 301	0.24 340	0.46 348	0.53 378	0.11 278	0.10 233	0.33 365	0.67 413	0.61 396	0.60 371

cross-raft	0.24 294	0.14 231	0.12 256	0.13 216	0.13 254	0.17 271	0.10 240	0.27 311	0.15 280	0.30 310	0.19 268	0.28 282	0.10 193	0.12 272	0.26 273	0.34 360	0.27 305	0.17 254	0.57 358	0.25 348	0.62 390	0.51 369	0.09 222	0.11 251	0.29 346	0.27 331	0.26 263	0.31 314

test-1	0.27 320	0.10 143	0.12 256	0.14 228	0.13 254	0.25 333	0.18 310	0.29 339	0.17 310	0.37 374	0.42 376	0.30 305	0.16 294	0.14 304	0.29 285	0.36 373	0.27 305	0.20 317	0.52 343	0.25 348	0.57 378	0.66 406	0.10 250	0.13 296	0.28 339	0.29 344	0.30 309	0.36 328

XX-Stereo	2.24 437	0.10 143	0.10 203	0.17 273	0.10 199	0.21 306	0.11 255	0.25 273	0.12 219	0.36 367	0.53 396	0.29 292	0.10 193	0.11 238	0.24 257	0.35 365	0.27 305	0.18 291	0.47 320	0.18 296	0.41 317	0.37 308	0.10 250	0.10 233	54.05 463	0.25 308	0.34 330	0.51 365

GES	0.22 274	0.16 266	0.12 256	0.14 228	0.15 293	0.19 289	0.12 272	0.25 273	0.14 264	0.26 255	0.18 258	0.21 202	0.13 260	0.17 336	0.36 316	0.21 258	0.27 305	0.19 305	0.52 343	0.20 306	0.33 267	0.29 266	0.13 306	0.14 307	0.19 236	0.17 217	0.27 281	0.42 351

APVNet	0.21 265	0.18 307	0.14 283	0.17 273	0.20 328	0.20 296	0.17 304	0.24 252	0.15 280	0.18 144	0.21 290	0.21 202	0.11 223	0.17 336	0.34 311	0.24 298	0.27 305	0.21 327	0.34 270	0.21 317	0.23 211	0.28 261	0.11 278	0.17 338	0.21 262	0.18 236	0.29 298	0.22 243

iResNet	0.29 326	0.17 289	0.16 309	0.23 321	0.22 342	0.28 347	0.18 310	0.31 348	0.20 328	0.32 329	0.29 341	0.49 363	0.50 384	0.11 238	0.44 334	0.35 365	0.27 305	0.20 317	0.73 375	0.24 340	0.43 326	0.27 253	0.15 322	0.24 369	0.25 314	0.25 308	0.33 325	0.28 302

MDST_ROB	0.81 403	1.11 423	0.24 369	1.30 413	0.42 396	0.81 405	0.32 376	0.45 391	0.25 352	0.36 367	0.32 349	0.47 359	3.62 442	0.14 304	1.77 424	0.22 277	0.27 305	0.17 254	0.84 387	0.19 299	0.57 378	0.51 369	0.20 347	0.21 359	1.56 442	0.86 426	2.88 450	1.74 434

CSAN	0.39 362	0.37 389	0.34 399	0.33 359	0.32 381	0.27 339	0.25 350	0.36 370	0.64 420	0.43 399	0.43 379	0.73 384	0.44 378	0.20 354	0.63 362	0.25 310	0.27 305	0.26 373	0.41 296	0.43 406	0.38 300	0.34 291	0.22 357	0.33 391	0.40 384	0.47 392	0.48 370	0.55 367

arf2	0.21 265	0.25 358	0.08 153	0.67 397	0.12 235	0.60 394	0.14 286	0.23 235	0.10 158	0.23 189	0.14 212	0.42 351	0.08 152	0.13 292	0.15 123	0.13 117	0.28 320	0.13 163	0.58 360	0.09 135	0.23 211	0.14 139	0.18 341	0.09 195	0.13 149	0.11 123	0.13 128	0.10 116

valid	0.26 312	0.21 332	0.06 103	0.50 384	0.06 107	0.32 361	0.05 127	1.39 444	0.05 49	1.40 446	0.09 130	0.73 384	0.06 112	0.05 108	0.11 74	0.10 78	0.28 320	0.06 39	0.83 385	0.06 71	0.18 146	0.06 44	0.06 141	0.05 97	0.09 96	0.06 27	0.10 98	0.04 10

AE-Stereo	0.20 249	0.14 231	0.13 274	0.16 263	0.12 235	0.12 208	0.09 222	0.23 235	0.15 280	0.28 287	0.12 186	0.29 292	0.13 260	0.09 190	0.21 208	0.25 310	0.28 320	0.19 305	0.28 239	0.19 299	0.35 285	0.42 328	0.07 166	0.14 307	0.22 274	0.24 297	0.26 263	0.21 232

MSKI-zero shot	0.26 312	0.13 207	0.10 203	0.14 228	0.14 274	0.15 248	0.11 255	0.28 323	0.13 247	0.30 310	0.35 357	0.28 282	0.11 223	0.12 272	0.29 285	0.37 378	0.28 320	0.17 254	0.58 360	0.26 357	0.57 378	0.55 383	0.09 222	0.11 251	0.25 314	0.41 381	0.32 320	0.42 351

Any-RAFT	0.24 294	0.13 207	0.16 309	0.16 263	0.13 254	0.15 248	0.10 240	0.25 273	0.14 264	0.28 287	0.35 357	0.28 282	0.11 223	0.12 272	0.22 228	0.25 310	0.28 320	0.17 254	0.50 338	0.16 275	0.63 392	0.40 322	0.10 250	0.10 233	0.28 339	0.29 344	0.26 263	0.42 351

dd	0.19 238	0.17 289	0.10 203	0.34 362	0.12 235	0.24 328	0.11 255	0.21 207	0.10 158	0.22 173	0.10 149	0.37 337	0.10 193	0.09 190	0.37 318	0.17 174	0.28 320	0.14 183	0.35 280	0.14 233	0.19 161	0.14 139	0.09 222	0.13 296	0.21 262	0.15 192	0.26 263	0.21 232

GLC_STEREO	0.18 221	0.15 255	0.16 309	0.15 252	0.14 274	0.14 233	0.11 255	0.26 290	0.10 158	0.28 287	0.18 258	0.20 185	0.10 193	0.11 238	0.19 173	0.19 224	0.28 320	0.15 213	0.24 210	0.14 233	0.37 295	0.23 215	0.09 222	0.10 233	0.19 236	0.13 155	0.30 309	0.18 186

GEStereo_RVC	0.24 294	0.19 323	0.15 296	0.18 283	0.17 309	0.19 289	0.18 310	0.26 290	0.17 310	0.27 267	0.20 279	0.27 273	0.16 294	0.12 272	0.27 279	0.26 321	0.28 320	0.24 353	0.47 320	0.21 317	0.32 262	0.50 365	0.11 278	0.17 338	0.24 307	0.21 268	0.26 263	0.32 316

MSMDNet	0.25 303	0.14 231	0.11 232	0.13 216	0.14 274	0.16 257	0.11 255	0.26 290	0.14 264	0.31 321	0.17 254	0.26 259	0.29 355	0.14 304	0.24 257	0.35 365	0.28 320	0.18 291	0.54 349	0.28 368	0.58 382	0.60 394	0.10 250	0.11 251	0.26 319	0.25 308	0.26 263	0.30 310

DDF-Stereo	0.40 364	0.14 231	0.08 153	1.79 427	0.15 293	1.91 435	0.20 322	0.26 290	0.11 190	0.27 267	0.17 254	2.08 424	0.16 294	0.11 238	0.19 173	0.25 310	0.29 329	0.15 213	0.37 289	0.15 257	0.45 336	0.34 291	0.09 222	0.10 233	0.18 224	0.23 288	0.25 250	0.26 290

EKT-Stereo	0.33 344	0.17 289	0.13 274	0.20 304	0.17 309	0.22 317	0.25 350	0.27 311	0.14 264	0.30 310	0.26 324	0.27 273	0.13 260	0.13 292	1.64 418	0.53 406	0.29 329	0.25 363	0.46 318	0.30 381	0.82 419	0.54 381	0.09 222	0.12 272	0.30 352	0.25 308	0.31 317	0.25 278

GwcNet-ADL	0.29 326	0.22 337	0.21 350	0.29 344	0.22 342	0.23 322	0.19 318	0.28 323	0.19 322	0.34 344	0.58 404	0.43 353	0.23 341	0.22 361	0.50 349	0.34 360	0.29 329	0.22 334	0.44 307	0.28 368	0.36 290	0.39 316	0.13 306	0.16 328	0.26 319	0.29 344	0.28 292	0.38 338

sCroCo_RVC	0.22 274	0.13 207	0.11 232	0.11 191	0.10 199	0.14 233	0.09 222	0.24 252	0.19 322	0.24 222	0.16 241	0.20 185	0.20 330	0.08 162	0.26 273	0.36 373	0.29 329	0.22 334	0.35 280	0.21 317	0.48 355	0.53 378	0.10 250	0.15 320	0.23 294	0.21 268	0.28 292	0.23 254

FADNet_RVC	0.33 344	0.22 337	0.22 357	0.29 344	0.25 360	0.19 289	0.22 335	0.31 348	0.22 338	0.31 321	0.29 341	0.41 348	0.33 360	0.22 361	0.72 370	0.25 310	0.29 329	0.32 396	0.73 375	0.27 363	0.43 326	0.47 352	0.16 327	0.23 366	0.27 332	0.30 351	0.51 379	0.36 328

XQC	0.42 368	0.37 389	0.31 390	0.41 374	0.35 385	0.41 375	0.42 385	0.45 391	0.38 385	0.40 389	0.33 353	0.48 361	0.44 378	0.34 390	1.54 411	0.29 340	0.29 329	0.27 376	0.52 343	0.30 381	0.37 295	0.44 338	0.26 364	0.30 386	0.41 387	0.41 381	0.53 382	0.38 338

GANetREF_RVC	0.32 339	0.30 373	0.32 392	0.28 342	0.27 370	0.27 339	0.26 358	0.42 386	0.35 383	0.38 380	0.21 290	0.56 368	0.39 368	0.16 327	0.33 305	0.23 289	0.29 329	0.25 363	0.44 307	0.25 348	0.35 285	0.25 235	0.25 362	0.32 389	0.34 373	0.29 344	0.45 363	0.38 338
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
ccs_rob	0.41 366	0.24 352	0.19 334	0.33 359	0.21 335	0.33 364	0.28 364	0.34 363	0.21 331	0.47 407	1.62 441	1.59 417	0.39 368	0.22 361	0.31 298	0.36 373	0.29 329	0.22 334	0.47 320	0.27 363	0.55 374	0.57 388	0.17 331	0.20 350	0.26 319	0.25 308	0.29 298	0.36 328

model_zeroshot	0.28 324	0.14 231	0.11 232	0.16 263	0.14 274	0.18 278	0.11 255	0.28 323	0.15 280	0.33 340	0.32 349	0.31 312	0.10 193	0.13 292	0.43 330	0.31 349	0.30 337	0.19 305	0.66 370	0.22 325	0.55 374	0.44 338	0.12 298	0.13 296	0.49 401	0.36 371	0.31 317	0.53 366

DCVSM-stereo	0.39 362	0.21 332	0.21 350	0.32 358	0.24 351	0.38 372	0.26 358	0.37 375	0.25 352	0.37 374	0.58 404	0.92 391	0.47 382	0.18 347	0.24 257	0.29 340	0.30 337	0.22 334	1.72 409	0.34 390	0.45 336	0.37 308	0.30 385	0.23 366	0.26 319	0.27 331	0.37 343	0.40 348

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 421	0.15 255	0.23 361	0.22 312	0.20 328	0.33 364	0.24 345	0.28 323	0.33 378	0.38 380	0.52 394	0.35 331	0.15 285	0.13 292	0.29 285	0.49 403	0.30 337	0.21 327	25.47 460	0.27 363	0.49 357	0.60 394	0.10 250	0.12 272	0.32 361	0.45 390	0.37 343	0.60 371

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 344	0.15 255	0.23 361	0.24 328	0.16 300	0.28 347	0.20 322	0.28 323	0.21 331	0.35 358	0.60 408	0.32 318	0.17 307	0.12 272	0.28 282	0.44 393	0.30 337	0.22 334	0.58 360	0.28 368	0.54 371	0.59 392	0.09 222	0.14 307	0.33 365	0.32 359	0.79 413	0.60 371

R-Stereo Train	0.23 286	0.13 207	0.13 274	0.15 252	0.13 254	0.18 278	0.07 176	0.24 252	0.15 280	0.32 329	0.25 315	0.27 273	0.13 260	0.14 304	0.21 208	0.28 334	0.30 337	0.20 317	0.47 320	0.20 306	0.47 351	0.50 365	0.10 250	0.12 272	0.23 294	0.26 324	0.23 228	0.28 302

SHD	0.36 352	0.22 337	0.28 382	0.25 334	0.24 351	0.24 328	0.27 363	0.35 367	0.28 365	0.35 358	0.33 353	0.32 318	0.45 380	0.21 358	1.38 405	0.26 321	0.30 337	0.24 353	0.56 355	0.27 363	0.38 300	0.43 334	0.20 347	0.25 373	0.33 365	0.36 371	0.35 333	0.50 364

RTSC	0.27 320	0.16 266	0.16 309	0.16 263	0.17 309	0.18 278	0.19 318	0.23 235	0.21 331	0.25 241	0.25 315	0.20 185	0.18 320	0.14 304	1.57 415	0.23 289	0.30 337	0.19 305	0.39 291	0.18 296	0.30 254	0.32 280	0.11 278	0.17 338	0.21 262	0.22 278	0.31 317	0.43 355

RAFT-Stereo	0.23 286	0.13 207	0.13 274	0.15 252	0.13 254	0.18 278	0.07 176	0.24 252	0.15 280	0.32 329	0.25 315	0.27 273	0.13 260	0.14 304	0.21 208	0.28 334	0.30 337	0.20 317	0.47 320	0.20 306	0.47 351	0.50 365	0.10 250	0.12 272	0.23 294	0.26 324	0.23 228	0.28 302
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap_with_dpt	0.22 274	0.17 289	0.10 203	0.19 294	0.13 254	0.16 257	0.09 222	0.26 290	0.14 264	0.30 310	0.15 223	0.36 333	0.15 285	0.14 304	0.21 208	0.24 298	0.31 345	0.23 348	0.32 258	0.15 257	0.42 322	0.34 291	0.10 250	0.12 272	0.22 274	0.18 236	0.28 292	0.38 338

GCAP-BAT	0.22 274	0.17 289	0.10 203	0.19 294	0.13 254	0.16 257	0.09 222	0.26 290	0.14 264	0.30 310	0.15 223	0.36 333	0.15 285	0.14 304	0.21 208	0.24 298	0.31 345	0.23 348	0.32 258	0.15 257	0.42 322	0.34 291	0.10 250	0.12 272	0.22 274	0.18 236	0.28 292	0.38 338

ITSA-stereo	0.37 356	0.23 348	0.19 334	0.39 372	0.26 366	0.24 328	0.26 358	0.35 367	0.26 358	0.39 386	0.55 398	0.46 357	0.41 374	0.23 366	0.53 353	0.38 383	0.31 345	0.25 363	0.49 331	0.24 340	0.43 326	0.49 360	0.23 359	0.22 363	0.33 365	0.40 379	0.72 411	0.75 390

PSMNet-ADL	0.30 334	0.20 328	0.20 341	0.23 321	0.21 335	0.23 322	0.22 335	0.30 343	0.26 358	0.40 389	0.58 404	0.38 344	0.43 375	0.24 368	0.31 298	0.44 393	0.31 345	0.20 317	0.52 343	0.23 337	0.39 313	0.36 302	0.17 331	0.16 328	0.26 319	0.26 324	0.39 350	0.25 278

GANet-ADL	0.26 312	0.18 307	0.15 296	0.20 304	0.19 323	0.22 317	0.16 300	0.26 290	0.16 300	0.34 344	0.36 363	0.29 292	0.16 294	0.21 358	0.42 328	0.29 340	0.31 345	0.19 305	0.48 329	0.28 368	0.38 300	0.48 355	0.13 306	0.14 307	0.23 294	0.24 297	0.32 320	0.30 310

SFCPSM	0.64 392	0.24 352	0.19 334	0.28 342	0.23 348	0.27 339	0.24 345	0.30 343	0.30 375	0.34 344	0.50 391	0.63 376	1.06 410	0.19 349	0.37 318	0.34 360	0.31 345	0.24 353	8.10 448	0.39 395	0.45 336	0.43 334	0.20 347	0.19 348	0.30 352	0.31 355	0.36 335	0.45 358

AROF2	0.33 344	0.74 412	0.08 153	1.50 417	0.20 328	1.33 416	0.26 358	0.32 358	0.07 105	0.55 418	0.11 172	0.57 369	0.05 86	0.56 409	0.10 59	0.09 54	0.32 351	0.08 84	0.72 374	0.07 97	0.16 125	0.09 101	0.54 415	0.04 63	0.08 81	0.06 27	0.09 81	0.05 29

depth_test_26	0.18 221	0.12 186	0.09 187	0.08 144	0.09 172	0.08 139	0.06 153	0.30 343	0.10 158	0.35 358	0.11 172	0.40 347	0.09 176	0.10 216	0.20 194	0.21 258	0.32 351	0.15 213	0.29 249	0.14 233	0.46 348	0.26 244	0.12 298	0.09 195	0.16 185	0.16 207	0.17 170	0.21 232

HBP-ISP	0.45 372	0.24 352	0.26 377	0.35 364	0.29 372	0.30 356	0.24 345	0.38 377	0.23 343	0.38 380	0.44 384	0.31 312	0.17 307	0.55 407	2.33 442	0.99 442	0.32 351	0.27 376	0.33 262	0.28 368	0.64 395	0.89 428	0.27 369	0.29 385	0.33 365	0.35 367	0.47 368	0.38 338

dad	0.29 326	0.21 332	0.14 283	0.47 379	0.22 342	0.29 352	0.48 395	0.40 380	0.12 219	0.32 329	0.14 212	0.41 348	0.23 341	0.10 216	0.53 353	0.19 224	0.32 351	0.17 254	0.51 339	0.15 257	0.27 244	0.18 176	0.11 278	0.18 346	0.31 359	0.18 236	0.67 406	0.45 358

Anonymous3	0.29 326	0.21 332	0.15 296	0.17 273	0.16 300	0.20 296	0.16 300	0.31 348	0.25 352	0.30 310	0.20 279	0.45 355	0.20 330	0.16 327	0.45 337	0.53 406	0.32 351	0.27 376	0.49 331	0.26 357	0.49 357	0.55 383	0.13 306	0.14 307	0.27 332	0.28 337	0.34 330	0.27 295

MFN_U_SF_RVC	0.60 390	0.55 404	0.41 406	0.56 391	0.46 403	0.57 392	0.63 404	0.56 404	0.43 399	0.86 434	0.93 425	0.72 383	0.52 385	0.53 406	0.97 394	0.49 403	0.32 351	0.34 401	1.73 410	0.44 407	0.62 390	0.58 389	0.30 385	0.56 422	0.45 393	0.44 389	0.49 374	0.68 381

DDVS	0.53 381	0.22 337	0.24 369	0.24 328	0.25 360	0.27 339	0.24 345	0.39 379	0.26 358	0.35 358	4.72 451	1.02 399	0.40 371	0.20 354	0.40 325	0.39 385	0.33 357	0.26 373	0.75 378	0.34 390	0.58 382	0.63 402	0.16 327	0.20 350	0.25 314	0.25 308	0.55 388	0.40 348

NOSS_ROB	0.34 349	0.22 337	0.20 341	0.27 340	0.25 360	0.26 337	0.24 345	0.41 382	0.24 348	0.36 367	0.30 344	0.36 333	0.23 341	0.39 396	0.47 341	0.57 412	0.33 357	0.29 385	0.32 258	0.23 337	0.64 395	0.67 408	0.28 373	0.30 386	0.32 361	0.30 351	0.42 360	0.32 316

LALA_ROB	0.32 339	0.34 380	0.23 361	0.24 328	0.24 351	0.29 352	0.22 335	0.24 252	0.28 365	0.31 321	0.35 357	0.94 394	0.21 333	0.19 349	0.64 365	0.24 298	0.33 357	0.28 384	0.33 262	0.25 348	0.34 274	0.40 322	0.18 341	0.21 359	0.26 319	0.31 355	0.50 377	0.36 328

FCDSN-DC	0.36 352	0.28 367	0.33 396	0.31 354	0.29 372	0.28 347	0.39 383	0.31 348	0.22 338	0.28 287	0.20 279	0.26 259	0.16 294	0.29 379	1.96 431	0.35 365	0.34 360	0.32 396	0.33 262	0.25 348	0.41 317	0.48 355	0.27 369	0.37 404	0.29 346	0.30 351	0.30 309	0.30 310
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	0.46 374	0.29 371	0.29 384	0.26 337	0.31 377	0.33 364	0.35 381	0.41 382	0.46 403	0.31 321	0.38 367	0.48 361	0.40 371	0.21 358	1.82 425	0.35 365	0.34 360	0.27 376	0.78 381	0.28 368	0.45 336	0.46 346	0.30 385	0.24 369	0.36 378	0.53 398	0.45 363	1.42 425

ADCPNet	0.56 384	0.26 362	0.30 388	0.29 344	0.36 388	0.29 352	0.50 397	0.41 382	0.40 388	0.38 380	0.55 398	0.38 344	1.12 413	0.26 374	2.02 434	0.42 392	0.34 360	0.24 353	1.25 395	0.39 395	0.47 351	0.45 344	0.33 394	0.28 381	0.48 399	0.56 402	0.46 367	1.88 439

XPNet_ROB	0.27 320	0.28 367	0.20 341	0.19 294	0.21 335	0.21 306	0.20 322	0.20 180	0.21 331	0.24 222	0.28 338	0.78 387	0.17 307	0.16 327	0.29 285	0.22 277	0.34 360	0.21 327	0.27 232	0.19 299	0.28 251	0.42 328	0.17 331	0.18 346	0.23 294	0.24 297	0.48 370	0.34 322

CBMV	0.43 370	0.25 358	0.23 361	0.30 352	0.28 371	0.27 339	0.21 329	0.40 380	0.28 365	0.37 374	0.27 332	0.67 381	0.35 366	0.32 388	0.49 347	0.53 406	0.34 360	0.27 376	0.56 355	0.27 363	0.55 374	0.62 400	0.26 364	0.33 391	0.35 377	0.33 361	0.64 402	1.79 436
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DAS	0.32 339	0.18 307	0.15 296	0.29 344	0.24 351	0.24 328	0.25 350	0.31 348	0.29 370	0.32 329	0.39 370	0.53 365	0.34 362	0.11 238	0.29 285	0.40 386	0.35 365	0.25 363	0.49 331	0.29 376	0.63 392	0.48 355	0.21 355	0.25 373	0.30 352	0.28 337	0.38 346	0.37 333

SepStereo	0.32 339	0.18 307	0.15 296	0.29 344	0.24 351	0.24 328	0.25 350	0.31 348	0.29 370	0.32 329	0.39 370	0.53 365	0.34 362	0.11 238	0.29 285	0.40 386	0.35 365	0.25 363	0.49 331	0.29 376	0.63 392	0.48 355	0.21 355	0.25 373	0.30 352	0.28 337	0.38 346	0.37 333

FAT-Stereo	0.47 377	0.27 365	0.34 399	0.45 378	0.48 406	0.39 373	0.32 376	0.42 386	0.27 363	0.41 394	0.90 424	0.77 386	0.58 388	0.30 383	0.57 356	0.56 410	0.35 365	0.34 401	0.64 367	0.42 402	0.67 402	0.66 406	0.28 373	0.34 395	0.29 346	0.36 371	0.45 363	0.74 387

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 386	0.64 407	0.47 413	0.65 395	0.41 395	0.44 377	0.57 401	0.61 411	0.68 421	0.58 420	0.39 370	0.59 371	0.58 388	0.65 416	0.76 373	0.44 393	0.35 365	0.40 410	1.53 403	0.50 410	0.54 371	0.63 402	0.46 410	0.47 416	0.51 406	0.40 379	0.41 358	0.75 390

S-Stereo	0.53 381	0.29 371	0.27 381	0.48 381	0.46 403	0.50 384	0.60 403	0.38 377	0.37 384	0.39 386	1.16 431	1.01 398	0.45 380	0.29 379	0.91 388	0.67 423	0.35 365	0.39 409	0.84 387	0.70 426	0.46 348	0.71 410	0.61 420	0.37 404	0.30 352	0.33 361	0.40 355	0.63 374

FBW_ROB	0.46 374	0.42 394	0.36 402	0.60 393	0.44 400	0.47 383	0.44 389	0.31 348	0.25 352	0.34 344	0.34 356	0.64 377	0.48 383	0.56 409	1.05 400	0.25 310	0.35 365	0.23 348	1.39 399	0.22 325	0.49 357	0.36 302	0.43 405	0.40 409	0.31 359	0.33 361	0.42 360	0.65 378

arf1	0.25 303	0.41 393	0.09 187	0.93 408	0.13 254	0.95 410	0.17 304	0.24 252	0.10 158	0.31 321	0.15 223	0.46 357	0.08 152	0.15 319	0.15 123	0.13 117	0.36 371	0.15 213	0.66 370	0.08 115	0.22 195	0.12 121	0.32 391	0.08 157	0.11 122	0.10 116	0.12 118	0.09 106

SAMSARA	0.65 394	0.30 373	0.44 409	0.31 354	0.31 377	0.31 357	0.34 379	0.56 404	0.48 405	0.40 389	0.37 366	0.42 351	0.90 406	0.27 375	1.62 417	0.45 396	0.36 371	0.38 406	0.76 379	0.39 395	0.70 407	0.80 424	0.20 347	0.40 409	1.50 439	1.62 443	1.49 442	1.46 427

RTS	0.38 359	0.22 337	0.20 341	0.22 312	0.21 335	0.31 357	0.29 366	0.31 348	0.34 380	0.23 189	0.22 299	0.29 292	0.25 348	0.16 327	1.65 419	0.29 340	0.36 371	0.24 353	0.63 365	0.31 384	0.38 300	0.38 311	0.15 322	0.22 363	0.39 382	0.95 431	0.40 355	0.63 374

RTSA	0.38 359	0.22 337	0.20 341	0.22 312	0.21 335	0.31 357	0.29 366	0.31 348	0.34 380	0.23 189	0.22 299	0.29 292	0.25 348	0.16 327	1.65 419	0.29 340	0.36 371	0.24 353	0.63 365	0.31 384	0.38 300	0.38 311	0.15 322	0.22 363	0.39 382	0.95 431	0.40 355	0.63 374

CASS	0.25 303	0.18 307	0.16 309	0.21 308	0.17 309	0.21 306	0.21 329	0.28 323	0.20 328	0.33 340	0.24 312	0.28 282	0.18 320	0.11 238	0.25 269	0.23 289	0.37 375	0.20 317	0.43 304	0.17 288	0.57 378	0.42 328	0.11 278	0.13 296	0.30 352	0.22 278	0.32 320	0.32 316
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
G-Net	0.59 388	0.35 383	0.35 401	0.31 354	0.31 377	0.44 377	0.30 370	0.50 399	0.63 419	0.43 399	0.64 411	2.00 423	0.52 385	0.23 366	0.76 373	0.52 405	0.37 375	0.35 404	0.80 382	0.67 423	0.60 386	0.59 392	0.26 364	0.33 391	0.40 384	0.82 423	0.81 415	1.59 430

CBMV_ROB	0.48 378	0.22 337	0.24 369	0.39 372	0.32 381	0.32 361	0.29 366	0.44 390	0.23 343	0.38 380	0.45 385	1.42 414	0.88 404	0.28 376	0.91 388	0.34 360	0.37 375	0.25 363	0.81 383	0.36 392	0.54 371	0.51 369	0.28 373	0.26 377	0.44 391	0.62 407	0.62 398	0.91 404

AnyNet_C32	0.49 379	0.23 348	0.23 361	0.24 328	0.25 360	0.28 347	0.30 370	0.34 363	0.58 411	0.34 344	0.45 385	0.35 331	0.24 345	0.22 361	2.28 439	0.38 383	0.38 378	0.33 399	0.51 339	0.29 376	0.55 374	0.55 383	0.23 359	0.28 381	0.43 390	0.73 418	0.45 363	1.65 432

STStereo	1.28 423	0.74 412	0.83 434	2.32 433	0.84 421	2.27 440	0.98 417	1.04 438	0.96 432	0.51 415	1.19 434	3.30 439	2.84 438	0.25 372	2.59 448	0.45 396	0.38 378	0.26 373	4.54 438	0.33 387	0.51 368	0.47 352	0.28 373	0.56 422	1.24 434	0.96 433	1.38 439	2.45 444

AROF3	0.33 344	0.82 416	0.07 124	1.51 419	0.24 351	1.21 414	0.31 373	0.27 311	0.06 71	0.57 419	0.09 130	0.50 364	0.04 70	0.73 418	0.10 59	0.08 28	0.39 380	0.08 84	0.74 377	0.08 115	0.15 122	0.08 88	0.59 419	0.03 17	0.07 54	0.05 11	0.07 29	0.05 29

FC-DCNN v2	0.41 366	0.36 387	0.45 412	0.51 385	0.36 388	0.46 382	0.46 390	0.45 391	0.29 370	0.34 344	0.26 324	0.38 344	0.24 345	0.30 383	0.60 360	0.35 365	0.39 380	0.30 391	0.46 318	0.26 357	0.49 357	0.42 328	0.28 373	0.35 398	0.50 403	0.43 387	0.59 392	0.79 394

DDUNet	0.43 370	0.54 403	0.23 361	0.86 406	0.68 414	0.83 407	0.82 412	0.26 290	0.24 348	0.23 189	0.33 353	0.37 337	0.15 285	1.63 428	0.43 330	0.24 298	0.39 380	0.25 363	0.54 349	0.28 368	0.31 257	0.30 270	0.49 412	0.20 350	0.24 307	0.25 308	0.32 320	0.29 306

FC-DCNN	0.40 364	0.35 383	0.43 408	0.49 383	0.35 385	0.44 377	0.46 390	0.43 389	0.27 363	0.34 344	0.26 324	0.37 337	0.21 333	0.30 383	0.58 358	0.35 365	0.39 380	0.31 394	0.45 315	0.26 357	0.49 357	0.42 328	0.28 373	0.35 398	0.44 391	0.38 375	0.51 379	0.77 393

PWC_ROB	0.37 356	0.27 365	0.25 374	0.23 321	0.24 351	0.23 322	0.31 373	0.29 339	0.47 404	0.25 241	0.39 370	0.37 337	0.89 405	0.19 349	0.58 358	0.32 355	0.39 380	0.29 385	0.62 364	0.29 376	0.48 355	0.48 355	0.19 344	0.33 391	0.27 332	0.26 324	0.39 350	0.67 380

edge stereo	0.61 391	0.35 383	0.44 409	0.53 389	0.47 405	0.57 392	0.54 399	0.57 406	0.41 392	0.52 417	0.69 413	1.31 409	1.03 409	0.38 393	0.44 334	0.60 417	0.40 385	0.30 391	1.76 413	0.81 435	0.47 351	0.86 427	0.41 403	0.32 389	0.41 387	0.37 374	0.57 390	0.91 404

pmcnn	0.45 372	0.24 352	0.19 334	0.33 359	0.29 372	0.34 367	0.42 385	0.34 363	0.26 358	0.34 344	0.50 391	0.80 388	1.10 412	0.19 349	0.38 321	0.57 412	0.40 385	0.32 396	0.83 385	0.37 393	0.80 415	0.49 360	0.28 373	0.24 369	0.32 361	0.34 365	0.66 405	0.82 396

ETE_ROB	0.32 339	0.32 377	0.20 341	0.26 337	0.24 351	0.28 347	0.23 343	0.24 252	0.29 370	0.27 267	0.35 357	0.99 397	0.21 333	0.20 354	0.41 327	0.23 289	0.41 387	0.24 353	0.37 289	0.25 348	0.37 295	0.40 322	0.20 347	0.20 350	0.28 339	0.35 367	0.54 384	0.37 333

MeshStereo	0.83 405	0.44 395	0.33 396	0.78 402	0.54 409	0.61 395	0.40 384	0.68 417	0.54 409	0.45 405	0.80 419	2.32 428	1.56 422	0.24 368	2.31 441	0.71 426	0.42 388	0.29 385	1.58 404	0.30 381	1.23 441	1.10 441	0.32 391	0.34 395	0.87 422	0.60 404	1.29 436	1.36 423
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
zero-FE	1.43 427	0.14 231	0.08 153	8.08 454	0.34 384	13.79 459	2.48 437	0.26 290	0.12 219	0.32 329	0.26 324	6.70 450	0.60 390	0.11 238	0.27 279	0.24 298	0.43 389	0.33 399	0.54 349	0.16 275	1.94 447	0.41 325	0.09 222	0.10 233	0.18 224	0.23 288	0.25 250	0.25 278

ACV-stereo	2.24 437	1.03 420	0.23 361	0.38 370	0.24 351	0.70 399	0.48 395	0.45 391	0.32 377	0.36 367	0.41 374	0.47 359	2.93 440	0.35 391	1.93 429	0.86 435	0.44 390	0.29 385	44.47 464	0.55 415	0.82 419	0.90 430	0.33 394	0.26 377	0.26 319	0.28 337	0.41 358	0.39 347

SQANet	0.68 396	0.89 418	0.29 384	1.65 422	0.77 417	1.39 418	1.15 418	0.37 375	0.29 370	0.40 389	0.30 344	0.88 390	0.32 359	1.26 422	0.39 323	0.21 258	0.44 390	0.27 376	2.24 417	0.28 368	0.49 357	0.50 365	1.59 428	0.23 366	0.32 361	0.34 365	0.42 360	0.71 385

otaku	0.82 404	1.17 427	0.41 406	1.90 431	0.99 423	1.68 424	1.39 420	0.46 395	0.41 392	0.46 406	0.36 363	0.93 393	0.43 375	1.51 425	0.45 337	0.30 347	0.44 390	0.29 385	2.65 425	0.40 399	0.60 386	0.58 389	2.09 430	0.34 395	0.42 389	0.35 367	0.49 374	0.74 387

UDG	0.46 374	0.56 405	0.24 369	0.85 405	0.78 418	0.79 404	0.97 416	0.27 311	0.25 352	0.28 287	0.36 363	0.37 337	0.17 307	1.43 424	0.92 390	0.25 310	0.44 390	0.27 376	0.57 358	0.29 376	0.41 317	0.37 308	0.39 400	0.19 348	0.27 332	0.28 337	0.32 320	0.27 295

SGM-ForestM	0.64 392	0.80 415	0.39 404	0.70 399	0.40 394	0.77 403	0.67 407	0.62 412	0.41 392	0.35 358	0.42 376	1.68 420	1.08 411	0.24 368	0.33 305	0.21 258	0.44 390	0.23 348	1.27 396	0.24 340	0.43 326	0.30 270	0.28 373	0.26 377	1.04 424	0.90 430	1.53 443	1.35 422

LE_ROB	3.57 447	0.92 419	1.49 448	2.33 434	9.96 458	1.83 433	7.73 455	2.31 451	3.13 451	0.47 407	1.49 440	9.10 454	13.79 457	0.47 402	0.63 362	0.25 310	0.44 390	0.29 385	6.00 444	1.38 448	0.66 400	0.52 373	2.47 438	2.28 452	5.36 454	4.46 454	6.14 454	10.46 457

SGM_RVC	0.72 397	0.45 397	0.32 392	0.59 392	0.43 398	0.56 388	0.43 387	0.70 421	0.41 392	0.43 399	0.57 402	1.16 404	1.20 415	0.22 361	0.37 318	0.28 334	0.44 390	0.25 363	2.26 420	0.33 387	0.49 357	0.38 311	0.27 369	0.31 388	0.80 419	0.62 407	1.69 445	3.41 449
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.59 388	0.34 380	0.31 390	0.34 362	0.36 388	0.36 370	0.37 382	0.48 397	0.60 415	0.34 344	0.43 379	0.58 370	0.87 403	0.29 379	2.30 440	0.66 421	0.47 397	0.38 406	0.82 384	0.42 402	0.76 412	0.69 409	0.28 373	0.35 398	0.46 396	0.88 427	0.59 392	1.26 418

SANet	0.57 386	0.32 377	0.33 396	0.36 367	0.35 385	0.44 377	0.33 378	0.55 402	0.85 428	0.33 340	0.57 402	2.42 429	1.17 414	0.32 388	0.88 384	0.24 298	0.47 397	0.31 394	0.51 339	0.31 384	0.50 366	0.45 344	0.37 399	0.37 404	0.46 396	0.54 400	0.55 388	0.98 409

Ntro	0.87 407	1.36 434	0.44 409	1.82 429	1.04 426	1.67 423	1.60 425	0.52 401	0.44 400	0.48 411	0.42 376	0.98 396	0.40 371	1.61 427	0.64 365	0.31 349	0.49 399	0.30 391	2.69 427	0.44 407	0.68 403	0.60 394	2.13 431	0.36 403	0.45 393	0.45 390	0.52 381	0.71 385

gcap-zeroshot	0.36 352	0.13 207	0.16 309	0.19 294	0.14 274	0.19 289	0.14 286	0.28 323	0.13 247	0.37 374	0.35 357	0.34 327	0.12 239	0.12 272	0.23 240	0.36 373	0.50 400	0.17 254	3.18 432	0.25 348	0.45 336	0.51 369	0.23 359	0.11 251	0.21 262	0.26 324	0.25 250	0.27 295

PVD	0.56 384	0.44 395	0.36 402	0.51 385	0.43 398	0.55 387	0.47 393	0.62 412	0.59 413	0.33 340	0.48 388	0.61 375	0.74 398	0.50 404	1.52 410	0.34 360	0.51 401	0.37 405	0.76 379	0.41 401	0.61 389	0.64 404	0.30 385	0.37 404	0.56 410	0.71 416	0.61 396	0.86 401

DPSNet	0.76 401	0.28 367	0.26 377	0.38 370	0.38 391	0.44 377	0.30 370	0.36 370	0.41 392	0.27 267	0.32 349	2.73 433	0.95 408	0.38 393	0.80 377	0.66 421	0.53 402	0.46 414	4.94 440	0.56 416	0.83 423	0.97 432	0.57 417	0.44 414	0.56 410	0.48 394	0.54 384	0.63 374

RainbowNet	0.93 409	1.16 426	0.62 419	1.83 430	1.16 430	1.69 425	1.70 426	0.51 400	0.44 400	0.59 423	0.38 367	1.19 406	0.79 400	2.02 433	0.74 372	0.57 412	0.54 403	0.40 410	1.50 402	0.76 432	0.66 400	0.65 405	2.28 434	0.46 415	0.50 403	0.49 396	0.60 394	0.84 399

LSM0	3.53 446	0.37 389	0.30 388	0.55 390	0.45 402	0.56 388	0.63 404	0.74 423	0.61 416	0.60 426	0.87 423	1.16 404	1.39 416	0.25 372	28.52 464	45.56 464	0.55 404	0.38 406	3.16 431	0.62 417	1.14 436	1.40 447	0.31 390	0.42 412	0.59 412	0.81 422	0.98 425	2.52 446

MonStereo1	1.06 414	1.06 421	0.53 416	1.71 425	1.39 437	1.49 420	1.71 427	0.68 417	0.57 410	2.01 451	0.75 417	1.99 422	1.76 428	1.97 432	0.35 314	0.25 310	0.60 405	0.48 418	2.25 418	0.51 412	0.65 397	0.52 373	2.33 435	0.41 411	0.49 401	0.39 377	0.85 417	0.80 395

AMNet	0.51 380	0.50 402	0.48 414	0.51 385	0.50 408	0.56 388	0.52 398	0.36 370	0.42 398	0.39 386	0.59 407	0.65 378	0.21 333	0.58 411	0.49 347	0.59 415	0.60 405	0.58 426	0.51 339	0.51 412	0.59 385	0.53 378	0.32 391	0.51 418	0.48 399	0.54 400	0.60 394	0.65 378

ELAS_RVC	0.92 408	0.65 408	0.62 419	0.92 407	0.67 413	1.21 414	0.71 408	0.72 422	0.50 406	0.49 412	1.20 436	2.45 431	1.89 431	0.44 399	1.31 403	0.46 400	0.62 407	0.55 423	1.02 392	0.42 402	0.91 429	1.06 438	0.44 407	0.54 420	1.50 439	1.22 441	1.15 430	1.19 416
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.94 410	0.70 410	0.59 418	0.97 410	0.73 416	0.96 411	0.72 409	0.74 423	0.62 418	0.47 407	1.17 432	2.44 430	1.62 423	0.44 399	1.40 406	0.45 396	0.63 408	0.54 422	0.99 390	0.39 395	0.88 427	1.07 439	0.43 405	0.52 419	1.56 442	1.47 442	1.33 438	1.60 431
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	0.66 395	0.35 383	0.32 392	0.37 369	0.38 391	0.35 369	0.54 399	0.55 402	0.70 423	0.40 389	0.49 389	0.83 389	0.70 395	0.30 383	2.63 449	0.87 436	0.65 409	0.59 428	0.98 389	0.48 409	0.80 415	0.78 419	0.39 400	0.38 408	0.60 414	0.49 396	0.64 402	1.16 414

MANE	1.47 429	0.77 414	0.87 436	1.01 411	0.81 419	0.96 411	0.93 415	1.00 436	1.05 436	0.43 399	0.69 413	2.28 427	2.16 433	0.39 396	1.68 422	1.01 444	0.65 409	2.72 451	1.45 401	0.40 399	0.77 414	0.73 412	0.34 398	0.67 431	2.42 450	2.81 451	4.52 452	6.28 452

TestStereo_HL3	0.29 326	0.30 373	0.14 283	0.17 273	0.14 274	0.21 306	0.16 300	0.32 358	0.18 317	0.34 344	0.32 349	0.60 373	0.22 339	0.11 238	0.39 323	0.40 386	0.69 411	0.18 291	0.43 304	0.17 288	0.45 336	0.62 400	0.11 278	0.12 272	0.22 274	0.22 278	0.37 343	0.35 324

PSMNet_ROB	1.30 424	1.36 434	0.71 426	1.48 416	1.00 424	1.69 425	1.56 424	0.64 415	0.74 425	1.47 449	3.99 449	2.77 435	1.51 419	2.54 441	0.73 371	0.47 401	0.70 412	0.49 419	2.51 424	0.71 428	0.81 417	0.58 389	3.05 447	0.58 424	0.80 419	0.64 411	0.88 418	0.69 382

IMH-64-1	1.18 418	1.19 428	0.74 427	1.63 420	1.26 431	1.69 425	1.85 429	0.84 428	0.90 429	0.44 403	0.62 409	1.36 411	1.74 426	2.49 439	2.46 445	0.60 417	0.72 413	0.47 415	1.73 410	0.64 419	0.70 407	0.79 420	2.49 439	0.58 424	1.08 426	0.63 409	0.97 423	1.31 420

IMH-64	1.18 418	1.19 428	0.74 427	1.63 420	1.26 431	1.69 425	1.85 429	0.84 428	0.90 429	0.44 403	0.62 409	1.36 411	1.74 426	2.49 439	2.46 445	0.60 417	0.72 413	0.47 415	1.73 410	0.64 419	0.70 407	0.79 420	2.49 439	0.58 424	1.08 426	0.63 409	0.97 423	1.31 420

WAO-7	0.99 412	0.85 417	0.88 437	1.81 428	0.83 420	0.71 400	0.92 414	1.01 437	1.13 437	0.96 439	1.28 439	1.37 413	1.65 424	0.63 414	1.55 414	0.76 430	0.73 415	0.47 415	2.44 423	0.73 430	0.72 411	0.76 417	0.26 364	0.88 443	0.71 416	0.85 424	0.74 412	1.09 413

IMH	1.30 424	1.22 431	0.76 430	1.65 422	1.27 433	1.73 429	1.88 432	0.86 430	0.93 431	0.47 407	0.65 412	1.48 415	2.97 441	3.97 455	1.50 408	0.59 415	0.76 416	0.49 419	2.25 418	0.70 426	0.69 406	0.79 420	2.64 441	0.61 428	1.16 432	0.76 419	0.89 420	1.49 428

SGM+DAISY	1.04 413	0.66 409	0.62 419	0.75 400	0.68 414	0.82 406	0.74 410	0.69 419	0.75 427	0.64 428	1.09 429	1.35 410	1.44 417	0.60 413	1.43 407	1.04 445	0.77 417	0.68 436	2.40 422	0.80 434	1.22 439	1.15 444	0.51 413	0.67 431	1.12 428	1.05 435	1.65 444	2.69 448

SPS-STEREO	0.80 402	0.60 406	0.56 417	0.67 397	0.62 411	0.67 398	0.58 402	0.57 406	0.61 416	0.59 423	0.96 427	1.03 401	0.67 392	0.55 407	0.83 382	0.87 436	0.78 418	0.69 437	2.74 428	0.74 431	1.23 441	1.05 436	0.45 409	0.62 430	0.61 415	0.61 406	0.83 416	0.75 390
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	0.75 400	0.45 397	0.65 423	0.63 394	0.58 410	0.50 384	0.64 406	0.75 425	0.59 413	0.62 427	0.52 394	0.94 394	0.85 401	0.46 401	2.17 437	0.74 428	0.79 419	0.53 421	1.00 391	0.65 421	0.93 430	0.75 414	0.57 417	0.67 431	0.88 423	0.72 417	0.70 408	1.05 412

ACVNet_1	0.97 411	1.21 430	0.62 419	2.28 432	1.27 433	1.81 431	2.12 436	0.63 414	0.41 392	0.50 414	0.49 389	1.06 402	0.73 397	2.46 438	0.47 341	0.31 349	0.80 420	0.40 410	2.04 416	0.42 402	0.76 412	0.56 386	2.26 433	0.43 413	0.54 409	0.42 385	0.48 370	0.58 370

ACVNet-4b	1.08 415	1.48 438	0.48 414	2.91 439	1.12 427	1.82 432	2.71 439	0.46 395	0.44 400	0.51 415	0.43 379	1.66 419	1.85 429	2.08 435	0.46 339	0.40 386	0.82 421	0.34 401	2.68 426	0.50 410	0.65 397	0.71 410	2.24 432	0.35 398	0.45 393	0.42 385	0.53 382	0.70 383

LVE	1.38 426	1.30 433	0.82 433	4.62 447	1.50 440	1.89 434	3.66 446	0.82 427	0.73 424	0.88 435	0.82 420	1.12 403	1.52 420	2.14 436	0.81 379	0.56 410	0.84 422	0.59 428	3.33 433	0.72 429	0.84 424	0.89 428	2.40 437	0.80 439	1.12 428	0.70 415	1.00 427	0.90 403

STTRV1_RVC		0.32 377	0.26 377	0.42 376	0.32 381	0.40 374	0.34 379	0.41 382	0.40 388	0.36 367	0.35 357	0.59 371	0.67 392	0.48 403	0.48 344	0.27 327	0.85 423	0.27 376		0.66 422	0.88 427	0.52 373		0.48 417	0.37 380	0.56 402	0.54 384	0.96 407

MFMNet_re	0.74 399	0.73 411	0.66 424	0.76 401	0.64 412	0.88 409	0.74 410	0.59 408	0.68 421	0.58 420	0.69 413	1.02 399	0.61 391	0.58 411	0.96 393	0.78 431	0.87 424	0.72 439	1.08 394	0.68 424	1.07 434	0.74 413	0.54 415	0.60 427	0.59 412	0.60 404	0.80 414	0.91 404

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 444	0.48 401	0.29 384	0.48 381	0.42 396	0.63 396	0.86 413	0.69 419	0.74 425	0.42 396	1.69 442	46.80 464	1.87 430	0.64 415	0.38 321	0.33 358	0.97 425	0.98 446	1.59 405	0.33 387	0.81 417	0.79 420	0.28 373	0.25 373	0.52 407	0.78 421	3.35 451	0.83 398

WAO-8	1.55 430	1.53 439	1.00 440	2.82 437	1.43 438	1.91 435	2.01 433	1.05 439	1.38 441	1.44 447	1.87 443	2.25 425	2.76 434	2.68 442	1.01 397	0.83 433	0.99 426	0.59 428	3.35 434	1.08 442	0.82 419	0.85 425	1.36 426	0.82 440	1.60 444	1.12 437	1.27 433	1.93 440

Venus	1.55 430	1.53 439	1.00 440	2.82 437	1.43 438	1.91 435	2.01 433	1.05 439	1.38 441	1.44 447	1.87 443	2.25 425	2.76 434	2.68 442	1.01 397	0.83 433	0.99 426	0.59 428	3.35 434	1.08 442	0.82 419	0.85 425	1.36 426	0.82 440	1.60 444	1.12 437	1.27 433	1.93 440

PWCK	1.58 432	1.40 436	0.79 432	1.70 424	1.03 425	1.55 421	1.42 421	1.11 441	0.98 434	1.00 440	1.23 438	2.78 437	1.53 421	0.82 419	0.88 384	0.55 409	0.99 426	0.57 425	13.43 453	0.90 437	1.12 435	0.75 414	1.15 423	0.82 440	1.04 424	0.88 427	0.93 421	1.27 419

DispFullNet	1.20 420	1.15 425	0.77 431	1.20 412	0.97 422	1.12 413	1.34 419	0.66 416	0.58 411	0.74 430	0.82 420	3.72 443	1.48 418	1.65 429	1.03 399	1.32 447	1.00 429	0.58 426	6.30 446	1.09 446	0.84 424	0.76 417	0.42 404	0.35 398	0.50 403	0.35 367	0.68 407	1.00 411

Dean	1.27 422	1.44 437	0.85 435	2.93 440	1.62 441	1.95 438	2.03 435	0.96 434	1.00 435	0.91 437	0.75 417	1.51 416	1.65 424	2.05 434	0.80 377	0.64 420	1.01 430	0.60 433	1.86 415	0.85 436	0.85 426	0.75 414	2.35 436	0.79 438	1.15 431	0.85 424	1.19 431	0.85 400

JetBlue	1.43 427	1.11 423	1.03 443	1.46 415	1.15 428	1.66 422	1.51 422	0.92 433	1.14 438	0.58 420	0.47 387	3.28 438	0.71 396	1.15 421	2.51 447	1.00 443	1.09 431	0.86 442	1.32 397	0.78 433	1.48 446	1.53 448	1.15 423	0.78 437	1.31 436	2.14 448	1.44 440	5.15 451

KSHMR	2.37 441	1.84 445	1.23 447	6.67 452	1.97 445	2.73 445	3.45 445	1.31 443	1.69 445	1.18 445	1.18 433	1.71 421	11.63 451	3.21 449	1.67 421	1.07 446	1.11 432	0.92 444	5.58 442	1.04 440	1.23 441	1.05 436	3.26 448	1.06 446	1.99 449	1.18 440	1.28 435	1.85 437

ACVNet_2	1.13 416	1.26 432	0.75 429	2.58 436	1.30 435	1.73 429	1.87 431	0.75 425	0.52 407	0.59 423	0.53 396	1.29 408	0.90 406	1.85 430	0.70 368	0.48 402	1.14 433	0.40 410	4.70 439	0.54 414	0.71 410	0.60 394	2.05 429	0.61 428	0.81 421	0.47 392	0.70 408	0.82 396

DGSMNet	0.85 406	0.47 399	0.39 404	0.51 385	0.39 393	0.56 388	0.43 387	0.59 408	0.40 388	0.84 433	4.01 450	0.67 381	0.85 401	0.85 420	0.85 383	0.90 438	1.17 434	0.66 435	1.64 408	0.62 417	1.35 445	1.36 446	0.51 413	0.54 420	0.40 384	0.66 412	0.50 377	0.74 387

WAO-6	1.14 417	1.08 422	0.68 425	1.50 417	1.15 428	1.39 418	1.55 423	0.88 431	0.96 432	0.77 431	0.72 416	1.28 407	1.96 432	1.91 431	2.45 444	0.71 426	1.18 435	0.55 423	1.42 400	0.69 425	0.97 431	0.99 434	0.91 421	0.67 431	1.13 430	0.88 427	1.02 428	1.43 426

BEATNet-Init1	4.26 448	5.23 453	1.17 446	9.10 455	2.61 450	8.41 455	4.21 448	2.29 450	1.73 446	0.88 435	2.38 446	6.02 447	9.23 448	0.65 416	2.70 450	2.20 450	1.24 436	0.94 445	17.87 454	4.86 454	2.04 448	1.87 450	1.10 422	1.14 448	4.62 453	2.07 446	11.53 460	6.94 454

test_for_model	0.18 221	0.10 143	0.07 124	0.08 144	0.09 172	0.07 114	0.05 127	0.20 180	0.11 190	0.25 241	0.08 111	0.25 247	0.07 132	0.08 162	0.17 144	0.19 224	1.29 437	0.14 183	0.24 210	0.13 203	0.38 300	0.18 176	0.07 166	0.07 134	0.13 149	0.14 171	0.16 152	0.18 186

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 221	0.10 143	0.07 124	0.08 144	0.09 172	0.07 114	0.05 127	0.20 180	0.11 190	0.25 241	0.08 111	0.25 247	0.07 132	0.08 162	0.17 144	0.19 224	1.29 437	0.14 183	0.24 210	0.13 203	0.38 300	0.18 176	0.07 166	0.07 134	0.13 149	0.14 171	0.16 152	0.18 186

testlalala	0.18 221	0.10 143	0.07 124	0.08 144	0.09 172	0.07 114	0.05 127	0.20 180	0.11 190	0.25 241	0.08 111	0.25 247	0.07 132	0.08 162	0.17 144	0.19 224	1.29 437	0.14 183	0.24 210	0.13 203	0.38 300	0.18 176	0.07 166	0.07 134	0.13 149	0.14 171	0.16 152	0.18 186

GCAPDPT-zeroshot	0.18 221	0.10 143	0.07 124	0.08 144	0.09 172	0.07 114	0.05 127	0.20 180	0.11 190	0.25 241	0.08 111	0.25 247	0.07 132	0.08 162	0.17 144	0.19 224	1.29 437	0.14 183	0.24 210	0.13 203	0.38 300	0.18 176	0.07 166	0.07 134	0.13 149	0.14 171	0.16 152	0.18 186

GCAP-Stereo	0.18 221	0.10 143	0.07 124	0.08 144	0.09 172	0.07 114	0.05 127	0.20 180	0.11 190	0.25 241	0.08 111	0.25 247	0.07 132	0.08 162	0.17 144	0.19 224	1.29 437	0.14 183	0.24 210	0.13 203	0.38 300	0.18 176	0.07 166	0.07 134	0.13 149	0.14 171	0.16 152	0.18 186

TorneroNet	2.33 440	1.60 442	0.88 437	5.64 450	1.76 442	2.56 442	2.94 441	0.97 435	2.29 449	0.79 432	1.98 445	4.07 445	12.24 452	3.12 447	1.29 402	0.67 423	1.30 442	0.61 434	5.93 443	1.00 438	1.04 433	0.98 433	2.79 445	0.70 436	1.86 447	1.04 434	1.02 428	1.87 438

notaker	1.84 433	1.90 446	1.02 442	3.19 443	2.19 447	2.44 441	2.77 440	1.11 441	1.57 444	0.91 437	1.09 429	3.37 441	5.56 443	3.13 448	1.35 404	0.81 432	1.34 443	0.71 438	4.26 437	1.08 442	1.22 439	0.99 434	2.96 446	0.93 444	0.74 418	0.77 420	0.98 425	1.18 415

TorneroNet-64	1.85 434	1.56 441	0.93 439	3.34 444	1.31 436	2.18 439	2.65 438	0.91 432	2.21 447	0.66 429	0.83 422	2.72 432	7.56 445	3.04 445	1.76 423	0.67 423	1.35 444	0.59 428	4.05 436	1.02 439	0.98 432	0.96 431	2.67 442	0.69 435	1.24 434	1.15 439	0.88 418	2.15 442

ktn	2.52 443	1.71 444	3.02 451	2.41 435	1.88 443	2.62 444	3.04 442	1.69 446	4.13 452	1.01 441	1.21 437	8.17 453	10.18 449	2.80 444	1.51 409	0.93 441	1.72 445	0.87 443	6.22 445	1.56 449	1.20 438	1.09 440	2.75 444	0.93 444	1.19 433	1.07 436	1.46 441	1.74 434

UNDER WATER-64	1.98 435	1.91 447	1.15 445	3.52 446	2.32 448	2.83 447	3.30 443	1.72 447	1.25 439	1.12 443	1.19 434	3.41 442	2.89 439	3.11 446	2.13 436	0.90 438	1.77 446	0.77 441	2.32 421	1.05 441	1.17 437	1.23 445	3.96 454	1.06 446	1.41 437	2.13 447	1.31 437	2.65 447

UNDER WATER	2.15 436	1.92 448	1.13 444	3.36 445	2.59 449	2.77 446	3.73 447	1.63 445	1.36 440	1.02 442	1.02 428	3.30 439	7.25 444	3.39 450	1.54 411	0.91 440	1.80 447	0.75 440	3.15 430	1.08 442	1.27 444	1.14 443	3.84 453	1.20 450	1.46 438	1.78 445	1.26 432	2.46 445

MADNet++	2.28 439	1.66 443	1.91 449	1.39 414	2.03 446	1.38 417	1.73 428	1.80 448	2.24 448	2.07 452	2.44 448	2.76 434	2.81 437	1.52 426	2.18 438	2.45 451	2.29 448	1.71 448	2.86 429	2.56 450	4.03 452	5.19 454	1.23 425	2.35 453	1.50 439	3.83 453	2.07 448	1.70 433

JetRed	2.50 442	2.16 449	2.32 450	1.72 426	1.88 443	2.59 443	3.38 444	1.86 449	1.53 443	1.15 444	0.93 425	2.77 435	0.67 392	2.39 437	3.50 452	2.17 449	2.74 449	3.15 453	1.82 414	1.37 447	3.39 451	2.94 452	2.72 443	1.27 451	2.55 451	6.99 456	2.85 449	4.69 450

DLNR_Zeroshot_test	9.91 453	28.72 464	0.20 341	46.90 465	0.13 254	0.20 296	45.01 465	0.29 339	0.11 190	0.38 380	0.19 268	0.33 322	0.10 193	1.29 423	61.34 465	71.85 465	3.99 450	2.49 450	1.36 398	0.22 325	0.65 397	0.41 325	0.09 222	0.13 296	0.26 319	0.24 297	0.29 298	0.33 319

DGTPSM_ROB	8.76 451	3.83 450	10.08 456	3.08 441	5.50 452	3.48 448	5.02 451	3.60 452	8.96 455	3.18 453	7.06 452	3.95 444	10.56 450	3.59 451	11.06 454	10.70 454	4.35 451	10.50 455	5.45 441	9.91 456	5.93 454	14.37 456	4.39 455	8.90 458	9.99 456	27.43 460	11.00 458	30.59 460

DPSMNet_ROB	8.99 452	3.86 451	10.11 457	3.11 442	5.51 453	3.54 449	5.03 452	3.60 452	9.04 456	3.27 454	7.95 454	4.19 446	13.43 456	3.66 452	11.12 455	10.86 455	4.47 452	10.71 456	6.43 447	9.92 457	5.99 456	14.50 457	4.39 455	8.90 458	10.15 457	27.43 460	11.02 459	30.59 460

HanzoNet	4.54 449	4.29 452	3.74 455	6.10 451	3.77 451	7.50 453	8.23 456	3.94 454	4.82 453	1.56 450	2.42 447	11.35 455	12.90 455	10.81 460	1.84 426	1.89 448	4.65 453	1.35 447	10.71 451	3.05 451	2.04 448	1.81 449	5.00 457	1.14 448	1.80 446	1.67 444	1.81 447	2.33 443

DPSimNet_ROB	5.23 450	7.46 454	3.48 454	6.82 453	6.53 456	4.88 450	5.29 453	5.03 455	6.96 454	3.68 455	10.30 457	6.62 449	7.58 446	4.15 456	3.41 451	2.75 452	5.59 454	2.26 449	12.16 452	3.45 452	5.93 454	2.70 451	3.37 449	3.75 454	3.16 452	3.16 452	4.52 452	6.28 452

PML	11.09 455	9.28 457	3.40 453	11.88 458	6.99 457	11.60 456	5.97 454	7.04 457	24.50 464	8.92 458	28.99 464	32.63 463	39.39 464	6.18 457	5.69 453	4.14 453	8.31 455	2.99 452	18.83 457	4.50 453	4.70 453	4.40 453	3.75 452	3.98 455	10.54 459	5.17 455	18.60 461	7.08 455

LRCNet_RVC	10.22 454	14.24 458	3.26 452	20.74 460	17.71 462	19.88 461	15.89 460	6.49 456	2.47 450	19.87 462	12.97 458	19.40 459	8.44 447	26.62 463	2.33 442	0.74 428	10.08 456	5.54 454	23.31 459	6.95 455	2.43 450	1.11 442	22.86 461	8.58 457	0.73 417	0.39 377	1.72 446	1.19 416

DPSM_ROB	13.12 456	7.70 455	11.86 458	4.97 448	5.71 454	6.03 451	4.61 449	8.36 458	10.82 457	6.72 456	8.03 455	8.12 451	12.29 453	3.81 453	13.89 456	13.57 456	10.28 457	13.36 457	9.07 449	11.67 458	16.11 458	18.73 460	3.51 450	10.91 460	27.70 461	35.86 462	31.04 462	39.53 462

DPSM	13.12 456	7.70 455	11.86 458	4.97 448	5.71 454	6.03 451	4.61 449	8.36 458	10.82 457	6.72 456	8.03 455	8.12 451	12.29 453	3.81 453	13.89 456	13.57 456	10.28 457	13.36 457	9.07 449	11.67 458	16.11 458	18.73 460	3.51 450	10.91 460	27.70 461	35.86 462	31.04 462	39.53 462

CasAABBNet	26.35 461	15.49 459	23.85 463	9.95 456	11.46 459	12.03 457	9.23 457	16.79 461	21.84 462	13.64 459	16.11 459	16.45 457	24.90 463	7.58 458	27.95 463	27.14 462	20.53 459	26.83 463	18.10 455	23.37 461	32.22 462	37.28 463	6.99 458	21.98 465	55.78 464	72.24 464	62.39 465	79.48 465

FlowAnything	26.42 462	15.50 460	23.88 464	9.99 457	11.54 460	12.07 458	9.28 458	16.89 462	21.87 463	13.68 461	16.26 460	16.42 456	24.79 462	7.69 459	27.93 461	27.24 463	20.55 460	26.80 462	18.20 456	23.53 463	32.22 462	37.62 464	7.05 459	22.05 466	55.78 464	72.50 466	62.44 466	79.62 466

HaxPig	19.43 458	21.64 462	18.72 460	23.90 461	23.72 463	22.99 462	25.27 461	20.59 463	18.36 459	26.33 463	23.18 462	22.04 460	16.59 458	24.59 462	21.93 458	18.51 458	20.93 461	19.75 459	22.56 458	20.41 460	14.06 457	11.69 455	27.14 462	18.65 462	6.94 455	12.03 459	7.78 455	14.26 459

fast-reg	28.13 463	17.43 461	23.71 462	12.69 459	12.68 461	16.05 460	12.38 459	16.63 460	21.75 461	13.67 460	20.82 461	16.89 458	24.78 461	13.92 461	27.93 461	26.51 461	21.57 462	27.70 464	40.18 463	23.46 462	32.44 464	37.16 462	7.62 460	21.88 464	55.88 466	72.37 465	62.38 464	79.05 464

MEDIAN_ROB	22.61 459	26.37 463	23.42 461	27.86 463	27.01 464	26.90 464	28.47 463	24.00 464	21.42 460	31.43 464	26.90 463	25.65 461	19.56 459	27.54 464	23.81 459	20.10 459	25.89 463	23.65 460	27.64 461	24.33 464	18.71 460	15.27 458	29.65 463	20.16 463	10.22 458	11.12 458	10.11 457	13.24 458

AVERAGE_ROB	25.62 460	30.03 465	26.88 465	31.96 464	30.85 465	31.13 465	32.49 464	28.35 465	25.87 465	34.56 465	30.30 465	30.39 462	23.71 460	31.94 465	27.62 460	24.45 460	28.60 464	25.76 461	30.73 462	27.87 465	22.22 461	18.68 459	33.77 464	25.40 467	10.86 460	8.77 457	9.34 456	9.16 456

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 17	0.07 54	0.06 27	0.07 29	0.05 29

FSD		0.26 362	0.26 377	0.27 340	0.26 366	0.25 333	0.31 373	0.33 362	0.20 328	0.28 287	0.20 279			0.29 379	0.34 311	0.37 378			0.33 262	0.26 357				0.28 381	0.30 352	0.26 324	0.30 309	0.31 314

ASD4																								5.70 456

Low-res two-view benchmark