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

vfmstereo	0.07 3	0.05 3	0.05 10	0.05 10	0.03 3	0.04 3	0.03 7	0.05 3	0.04 3	0.06 33	0.03 6	0.09 17	0.03 3	0.04 3	0.39 53	0.18 13	0.10 38	0.07 10	0.07 3	0.05 3	0.14 52	0.07 3	0.06 73	0.03 3	0.06 3	0.05 3	0.09 10	0.05 3

U	0.14 69	0.09 52	0.05 10	0.05 10	0.06 41	0.04 3	0.02 3	0.09 75	0.06 13	0.09 79	0.02 3	0.12 48	0.10 103	0.07 59	0.77 166	0.44 177	0.15 87	0.11 73	0.15 72	0.09 63	0.27 113	0.26 103	0.03 3	0.06 65	0.13 95	0.10 56	0.11 15	0.09 58

CroCo-Stereo Lap2	0.12 51	0.07 14	0.05 10	0.05 10	0.06 41	0.04 3	0.03 7	0.08 52	0.06 13	0.11 93	0.03 6	0.12 48	0.06 52	0.08 73	0.59 92	0.36 127	0.11 51	0.10 58	0.12 36	0.07 25	0.25 107	0.17 73	0.04 25	0.07 85	0.11 74	0.11 78	0.11 15	0.08 43

CroCo-Stereo	0.12 51	0.07 14	0.04 3	0.05 10	0.05 21	0.04 3	0.02 3	0.08 52	0.06 13	0.06 33	0.02 3	0.10 29	0.06 52	0.07 59	0.85 211	0.38 142	0.11 51	0.09 39	0.16 75	0.06 5	0.22 99	0.18 77	0.04 25	0.05 33	0.10 50	0.09 34	0.11 15	0.07 18
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
test12345	0.13 59	0.10 66	0.08 51	0.05 10	0.04 6	0.05 7	0.03 7	0.06 9	0.05 7	0.08 69	0.04 19	0.13 59	0.22 211	0.08 73	0.79 171	0.29 70	0.16 92	0.11 73	0.12 36	0.06 5	0.36 144	0.13 45	0.07 93	0.05 33	0.09 32	0.08 17	0.12 35	0.07 18

tt8	0.09 16	0.07 14	0.08 51	0.06 25	0.05 21	0.05 7	0.03 7	0.06 9	0.06 13	0.04 4	0.03 6	0.08 4	0.04 5	0.04 3	0.29 15	0.33 101	0.08 8	0.08 18	0.10 14	0.06 5	0.10 13	0.13 45	0.03 3	0.04 6	0.08 13	0.09 34	0.12 35	0.08 43

tt9	0.08 4	0.07 14	0.07 27	0.07 60	0.04 6	0.05 7	0.04 39	0.07 34	0.06 13	0.04 4	0.04 19	0.08 4	0.04 5	0.04 3	0.21 4	0.15 9	0.07 3	0.08 18	0.10 14	0.06 5	0.09 5	0.12 37	0.03 3	0.04 6	0.08 13	0.09 34	0.12 35	0.08 43

TYNG	0.08 4	0.07 14	0.07 27	0.06 25	0.04 6	0.05 7	0.03 7	0.07 34	0.06 13	0.04 4	0.04 19	0.08 4	0.04 5	0.04 3	0.21 4	0.29 70	0.07 3	0.08 18	0.10 14	0.06 5	0.09 5	0.12 37	0.03 3	0.04 6	0.08 13	0.09 34	0.11 15	0.07 18

GFORCE	0.08 4	0.06 4	0.07 27	0.06 25	0.07 60	0.05 7	0.03 7	0.06 9	0.06 13	0.04 4	0.03 6	0.13 59	0.04 5	0.05 19	0.30 19	0.30 79	0.08 8	0.08 18	0.10 14	0.06 5	0.10 13	0.10 15	0.03 3	0.04 6	0.08 13	0.08 17	0.11 15	0.07 18

F8.5	0.09 16	0.06 4	0.07 27	0.06 25	0.07 60	0.05 7	0.03 7	0.06 9	0.06 13	0.04 4	0.03 6	0.13 59	0.04 5	0.05 19	0.30 19	0.30 79	0.08 8	0.08 18	0.10 14	0.06 5	0.10 13	0.11 28	0.03 3	0.04 6	0.08 13	0.08 17	0.11 15	0.07 18

FORCE_9	0.08 4	0.06 4	0.07 27	0.06 25	0.07 60	0.05 7	0.03 7	0.06 9	0.06 13	0.04 4	0.03 6	0.13 59	0.04 5	0.05 19	0.30 19	0.30 79	0.08 8	0.08 18	0.10 14	0.06 5	0.10 13	0.10 15	0.03 3	0.04 6	0.08 13	0.08 17	0.11 15	0.07 18

FORCE_8	0.09 16	0.07 14	0.07 27	0.06 25	0.07 60	0.05 7	0.03 7	0.06 9	0.06 13	0.04 4	0.03 6	0.13 59	0.04 5	0.05 19	0.32 35	0.30 79	0.08 8	0.08 18	0.10 14	0.06 5	0.10 13	0.10 15	0.03 3	0.04 6	0.08 13	0.08 17	0.11 15	0.07 18

F7	0.09 16	0.07 14	0.07 27	0.06 25	0.06 41	0.05 7	0.03 7	0.07 34	0.06 13	0.06 33	0.03 6	0.12 48	0.05 24	0.05 19	0.32 35	0.33 101	0.08 8	0.08 18	0.10 14	0.07 25	0.10 13	0.10 15	0.04 25	0.04 6	0.08 13	0.09 34	0.12 35	0.07 18

derf	0.08 4	0.06 4	0.06 19	0.04 3	0.04 6	0.05 7	0.08 129	0.05 3	0.05 7	0.04 4	0.06 44	0.08 4	0.08 85	0.05 19	0.31 27	0.18 13	0.07 3	0.06 5	0.09 6	0.08 47	0.09 5	0.10 15	0.04 25	0.04 6	0.07 4	0.06 4	0.08 5	0.05 3

WQFJX1	0.19 99	0.07 14	0.04 3	0.05 10	0.04 6	0.05 7	0.04 39	0.08 52	1.04 404	0.05 17	0.56 326	0.08 4	1.68 397	0.04 3	0.18 3	0.13 4	0.08 8	0.06 5	0.08 4	0.06 5	0.11 28	0.08 5	0.06 73	0.05 33	0.08 13	0.08 17	0.11 15	0.06 8

NLSM3	0.08 4	0.07 14	0.06 19	0.06 25	0.05 21	0.05 7	0.04 39	0.08 52	0.09 73	0.06 33	0.09 84	0.08 4	0.07 70	0.06 40	0.21 4	0.14 5	0.10 38	0.09 39	0.10 14	0.07 25	0.11 28	0.08 5	0.05 50	0.05 33	0.09 32	0.11 78	0.12 35	0.09 58

MonStereo	0.11 39	0.08 40	0.07 27	0.06 25	0.06 41	0.05 7	0.04 39	0.06 9	0.07 36	0.07 55	0.07 57	0.09 17	0.06 52	0.08 73	0.70 133	0.20 19	0.11 51	0.09 39	0.12 36	0.07 25	0.12 41	0.13 45	0.05 50	0.04 6	0.10 50	0.10 56	0.12 35	0.11 85

MM-Stereo_test3	0.09 16	0.08 40	0.04 3	0.06 25	0.04 6	0.05 7	0.03 7	0.10 84	0.07 36	0.07 55	0.04 19	0.09 17	0.04 5	0.04 3	0.23 8	0.30 79	0.12 67	0.07 10	0.12 36	0.20 159	0.11 28	0.11 28	0.05 50	0.04 6	0.07 4	0.08 17	0.16 90	0.07 18

MM-Stereo_test1	0.11 39	0.11 77	0.07 27	0.06 25	0.04 6	0.05 7	0.02 3	0.08 52	0.06 13	0.07 55	0.03 6	0.10 29	0.04 5	0.04 3	0.39 53	0.25 43	0.12 67	0.08 18	0.13 47	0.21 175	0.13 47	0.15 62	0.05 50	0.04 6	0.08 13	0.34 274	0.13 58	0.07 18

test_c	0.13 59	0.14 102	0.09 70	0.07 60	0.11 112	0.06 22	0.04 39	0.12 94	0.09 73	0.11 93	0.09 84	0.13 59	0.07 70	0.09 89	0.63 105	0.28 59	0.11 51	0.12 88	0.14 59	0.10 74	0.16 70	0.14 55	0.05 50	0.07 85	0.11 74	0.12 91	0.13 58	0.14 110

tt7	0.08 4	0.07 14	0.08 51	0.07 60	0.05 21	0.06 22	0.04 39	0.07 34	0.06 13	0.04 4	0.06 44	0.09 17	0.04 5	0.05 19	0.30 19	0.18 13	0.08 8	0.08 18	0.09 6	0.06 5	0.10 13	0.12 37	0.04 25	0.05 33	0.09 32	0.09 34	0.12 35	0.09 58

CR-RVC	0.12 51	0.12 84	0.09 70	0.06 25	0.09 93	0.06 22	0.05 78	0.07 34	0.10 93	0.07 55	0.07 57	0.10 29	0.07 70	0.08 73	0.46 65	0.33 101	0.11 51	0.12 88	0.19 88	0.09 63	0.15 62	0.15 62	0.04 25	0.07 85	0.11 74	0.12 91	0.15 82	0.14 110

FORCE_4.6	0.10 26	0.09 52	0.08 51	0.06 25	0.09 93	0.06 22	0.03 7	0.06 9	0.07 36	0.06 33	0.04 19	0.17 97	0.06 52	0.07 59	0.36 46	0.33 101	0.10 38	0.10 58	0.11 27	0.07 25	0.11 28	0.13 45	0.05 50	0.05 33	0.10 50	0.10 56	0.14 73	0.10 68

F5.5	0.11 39	0.07 14	0.08 51	0.06 25	0.06 41	0.06 22	0.03 7	0.07 34	0.08 58	0.06 33	0.04 19	0.14 78	0.05 24	0.06 40	0.35 42	0.57 249	0.09 24	0.09 39	0.14 59	0.07 25	0.11 28	0.11 28	0.05 50	0.05 33	0.10 50	0.09 34	0.12 35	0.10 68

FORCE_4.5	0.10 26	0.07 14	0.08 51	0.06 25	0.09 93	0.06 22	0.04 39	0.08 52	0.07 36	0.07 55	0.06 44	0.12 48	0.05 24	0.06 40	0.41 56	0.28 59	0.09 24	0.09 39	0.12 36	0.07 25	0.17 76	0.11 28	0.04 25	0.05 33	0.10 50	0.11 78	0.13 58	0.10 68

FORCE_4	0.12 51	0.08 40	0.08 51	0.08 81	0.09 93	0.06 22	0.04 39	0.09 75	0.09 73	0.08 69	0.08 72	0.13 59	0.05 24	0.06 40	0.57 84	0.21 27	0.10 38	0.10 58	0.14 59	0.07 25	0.13 47	0.29 105	0.05 50	0.05 33	0.11 74	0.11 78	0.17 98	0.12 92

FORCE_5	0.10 26	0.08 40	0.09 70	0.06 25	0.07 60	0.06 22	0.03 7	0.06 9	0.07 36	0.06 33	0.05 32	0.17 97	0.04 5	0.06 40	0.35 42	0.31 88	0.09 24	0.09 39	0.14 59	0.07 25	0.12 41	0.10 15	0.04 25	0.05 33	0.09 32	0.09 34	0.12 35	0.10 68

FORCE_6	0.10 26	0.07 14	0.07 27	0.07 60	0.05 21	0.06 22	0.03 7	0.08 52	0.08 58	0.04 4	0.04 19	0.14 78	0.06 52	0.05 19	0.31 27	0.32 97	0.09 24	0.09 39	0.11 27	0.07 25	0.14 52	0.22 94	0.04 25	0.05 33	0.09 32	0.08 17	0.14 73	0.08 43

NBS	0.18 94	0.10 66	0.07 27	0.05 10	0.07 60	0.06 22	0.05 78	0.15 107	0.11 107	0.21 120	0.03 6	0.26 148	0.25 233	0.13 116	0.87 223	0.36 127	0.20 114	0.15 107	0.21 101	0.13 105	0.43 166	0.32 110	0.07 93	0.08 98	0.15 113	0.14 110	0.14 73	0.14 110

GREATEN-IGEV_RVC	0.13 59	0.09 52	0.08 51	0.05 10	0.06 41	0.06 22	0.04 39	0.09 75	0.09 73	0.07 55	0.07 57	0.14 78	0.05 24	0.08 73	0.92 233	0.28 59	0.11 51	0.10 58	0.18 85	0.08 47	0.14 52	0.25 100	0.06 73	0.06 65	0.10 50	0.10 56	0.16 90	0.10 68

over-6	0.09 16	0.08 40	0.08 51	0.08 81	0.05 21	0.06 22	0.04 39	0.07 34	0.09 73	0.06 33	0.08 72	0.17 97	0.05 24	0.06 40	0.31 27	0.20 19	0.09 24	0.09 39	0.14 59	0.06 5	0.10 13	0.10 15	0.04 25	0.05 33	0.09 32	0.10 56	0.12 35	0.10 68

over v1	0.09 16	0.07 14	0.07 27	0.07 60	0.05 21	0.06 22	0.04 39	0.06 9	0.06 13	0.05 17	0.06 44	0.13 59	0.05 24	0.05 19	0.30 19	0.20 19	0.08 8	0.08 18	0.11 27	0.06 5	0.09 5	0.10 15	0.03 3	0.05 33	0.09 32	0.10 56	0.11 15	0.08 43

over-8	0.08 4	0.07 14	0.07 27	0.06 25	0.04 6	0.06 22	0.04 39	0.06 9	0.07 36	0.05 17	0.05 32	0.11 43	0.04 5	0.05 19	0.30 19	0.19 17	0.08 8	0.08 18	0.10 14	0.06 5	0.09 5	0.10 15	0.03 3	0.04 6	0.09 32	0.09 34	0.11 15	0.09 58

over-9	0.08 4	0.07 14	0.07 27	0.06 25	0.04 6	0.06 22	0.03 7	0.06 9	0.07 36	0.05 17	0.05 32	0.12 48	0.04 5	0.05 19	0.30 19	0.28 59	0.08 8	0.08 18	0.10 14	0.06 5	0.09 5	0.10 15	0.03 3	0.04 6	0.09 32	0.09 34	0.11 15	0.09 58

MCSU-Stereo	0.13 59	0.09 52	0.09 70	0.06 25	0.06 41	0.06 22	0.04 39	0.06 9	0.10 93	0.21 120	0.06 44	0.16 89	0.05 24	0.06 40	0.85 211	0.24 40	0.12 67	0.08 18	0.13 47	0.08 47	0.12 41	0.19 82	0.07 93	0.05 33	0.11 74	0.10 56	0.19 115	0.12 92

qqai	0.08 4	0.07 14	0.07 27	0.05 10	0.04 6	0.06 22	0.03 7	0.05 3	0.05 7	0.04 4	0.07 57	0.08 4	0.08 85	0.04 3	0.29 15	0.28 59	0.08 8	0.06 5	0.11 27	0.09 63	0.10 13	0.11 28	0.04 25	0.04 6	0.07 4	0.07 9	0.08 5	0.06 8

LACA2	0.08 4	0.06 4	0.07 27	0.06 25	0.05 21	0.06 22	0.03 7	0.05 3	0.08 58	0.07 55	0.02 3	0.11 43	0.04 5	0.04 3	0.31 27	0.34 113	0.07 3	0.08 18	0.10 14	0.06 5	0.08 3	0.09 12	0.03 3	0.04 6	0.08 13	0.07 9	0.08 5	0.06 8

LACA1	0.10 26	0.09 52	0.08 51	0.06 25	0.08 85	0.06 22	0.04 39	0.06 9	0.10 93	0.06 33	0.05 32	0.10 29	0.07 70	0.08 73	0.36 46	0.39 148	0.09 24	0.11 73	0.11 27	0.07 25	0.11 28	0.11 28	0.04 25	0.05 33	0.10 50	0.10 56	0.12 35	0.10 68

NLMM1	0.21 108	0.08 40	0.05 10	0.05 10	0.05 21	0.06 22	0.04 39	0.08 52	1.15 414	0.06 33	0.58 330	0.10 29	1.76 400	0.06 40	0.36 46	0.21 27	0.08 8	0.08 18	0.11 27	0.07 25	0.16 70	0.10 15	0.06 73	0.06 65	0.10 50	0.09 34	0.13 58	0.07 18

NLCSM	0.17 91	0.06 4	0.04 3	0.05 10	0.04 6	0.06 22	0.04 39	0.09 75	0.98 403	0.05 17	0.52 321	0.08 4	1.58 393	0.05 19	0.23 8	0.11 3	0.07 3	0.05 3	0.08 4	0.05 3	0.08 3	0.07 3	0.04 25	0.04 6	0.07 4	0.07 9	0.08 5	0.05 3

BridgeDepth	0.09 16	0.08 40	0.07 27	0.06 25	0.06 41	0.06 22	0.03 7	0.06 9	0.06 13	0.05 17	0.03 6	0.13 59	0.04 5	0.05 19	0.29 15	0.34 113	0.08 8	0.08 18	0.12 36	0.06 5	0.10 13	0.10 15	0.03 3	0.04 6	0.09 32	0.09 34	0.11 15	0.07 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test2	0.17 91	0.13 94	0.08 51	0.07 60	0.05 21	0.06 22	0.03 7	0.08 52	0.06 13	0.09 79	0.04 19	0.11 43	0.05 24	0.05 19	0.50 71	0.40 155	0.12 67	0.10 58	0.13 47	0.27 211	0.18 83	0.64 173	0.06 73	0.05 33	0.09 32	0.84 374	0.11 15	0.08 43

RAStereo	0.16 83	0.12 84	0.08 51	0.06 25	0.08 85	0.06 22	0.04 39	0.10 84	0.07 36	0.20 119	0.04 19	0.14 78	0.06 52	0.09 89	0.96 242	0.35 118	0.18 102	0.13 92	0.20 95	0.08 47	0.46 171	0.23 97	0.05 50	0.06 65	0.13 95	0.11 78	0.12 35	0.11 85

MaDis-Stereo	0.19 99	0.16 118	0.11 104	0.07 60	0.10 104	0.06 22	0.06 101	0.12 94	0.10 93	0.19 116	0.08 72	0.19 112	0.08 85	0.14 127	0.52 76	0.39 148	0.24 137	0.18 137	0.30 136	0.12 92	0.46 171	0.36 120	0.07 93	0.10 117	0.19 155	0.23 188	0.20 124	0.25 195

tt3	0.11 39	0.10 66	0.10 94	0.07 60	0.07 60	0.07 47	0.05 78	0.09 75	0.09 73	0.10 87	0.06 44	0.10 29	0.05 24	0.06 40	0.37 49	0.22 32	0.12 67	0.10 58	0.19 88	0.09 63	0.15 62	0.15 62	0.07 93	0.06 65	0.12 87	0.11 78	0.15 82	0.13 99

tt5	0.10 26	0.09 52	0.09 70	0.07 60	0.06 41	0.07 47	0.04 39	0.09 75	0.08 58	0.07 55	0.05 32	0.09 17	0.04 5	0.06 40	0.31 27	0.21 27	0.11 51	0.10 58	0.11 27	0.07 25	0.10 13	0.15 62	0.05 50	0.06 65	0.10 50	0.11 78	0.13 58	0.10 68

CR-Stereo	0.11 39	0.10 66	0.08 51	0.07 60	0.07 60	0.07 47	0.04 39	0.08 52	0.09 73	0.06 33	0.07 57	0.09 17	0.06 52	0.08 73	0.49 69	0.28 59	0.10 38	0.11 73	0.14 59	0.08 47	0.13 47	0.13 45	0.03 3	0.05 33	0.10 50	0.10 56	0.12 35	0.11 85

FORCE_4.7	0.10 26	0.08 40	0.09 70	0.08 81	0.10 104	0.07 47	0.04 39	0.08 52	0.08 58	0.06 33	0.06 44	0.21 121	0.05 24	0.06 40	0.35 42	0.20 19	0.13 76	0.11 73	0.13 47	0.07 25	0.15 62	0.11 28	0.04 25	0.06 65	0.10 50	0.09 34	0.13 58	0.10 68

F4.4	0.10 26	0.08 40	0.09 70	0.07 60	0.11 112	0.07 47	0.04 39	0.08 52	0.07 36	0.05 17	0.06 44	0.14 78	0.05 24	0.07 59	0.44 61	0.20 19	0.10 38	0.10 58	0.14 59	0.08 47	0.12 41	0.10 15	0.05 50	0.06 65	0.09 32	0.10 56	0.14 73	0.13 99

LACA_dic	0.11 39	0.10 66	0.08 51	0.07 60	0.07 60	0.07 47	0.04 39	0.07 34	0.09 73	0.24 133	0.05 32	0.10 29	0.07 70	0.07 59	0.33 38	0.36 127	0.10 38	0.11 73	0.13 47	0.08 47	0.11 28	0.13 45	0.03 3	0.06 65	0.10 50	0.10 56	0.13 58	0.11 85

TS12	0.11 39	0.10 66	0.08 51	0.07 60	0.07 60	0.07 47	0.04 39	0.07 34	0.09 73	0.24 133	0.05 32	0.10 29	0.07 70	0.07 59	0.33 38	0.36 127	0.10 38	0.11 73	0.13 47	0.08 47	0.11 28	0.13 45	0.03 3	0.06 65	0.10 50	0.10 56	0.13 58	0.11 85

DispViT+	0.12 51	0.09 52	0.09 70	0.10 105	0.09 93	0.07 47	0.05 78	0.08 52	0.10 93	0.09 79	0.09 84	0.11 43	0.07 70	0.07 59	0.44 61	0.28 59	0.09 24	0.11 73	0.12 36	0.09 63	0.11 28	0.14 55	0.05 50	0.09 108	0.09 32	0.15 116	0.12 35	0.13 99

WQFJA1	0.20 104	0.07 14	0.05 10	0.06 25	0.05 21	0.07 47	0.05 78	0.08 52	1.05 405	0.05 17	0.67 344	0.09 17	1.81 401	0.07 59	0.23 8	0.14 5	0.09 24	0.07 10	0.09 6	0.07 25	0.14 52	0.08 5	0.06 73	0.05 33	0.08 13	0.08 17	0.11 15	0.08 43

WQFJX	0.20 104	0.07 14	0.05 10	0.05 10	0.05 21	0.07 47	0.05 78	0.06 9	1.06 408	0.05 17	0.59 332	0.08 4	1.70 398	0.04 3	0.31 27	0.14 5	0.08 8	0.07 10	0.09 6	0.07 25	0.09 5	0.08 5	0.06 73	0.05 33	0.08 13	0.09 34	0.11 15	0.08 43

NLMM	0.20 104	0.07 14	0.05 10	0.06 25	0.05 21	0.07 47	0.05 78	0.08 52	1.05 405	0.05 17	0.67 344	0.09 17	1.81 401	0.07 59	0.23 8	0.14 5	0.09 24	0.07 10	0.09 6	0.07 25	0.14 52	0.08 5	0.06 73	0.05 33	0.08 13	0.08 17	0.11 15	0.08 43

Pointernet	0.09 16	0.06 4	0.06 19	0.04 3	0.03 3	0.07 47	0.31 306	0.06 9	0.04 3	0.05 17	0.06 44	0.08 4	0.04 5	0.04 3	0.25 12	0.33 101	0.09 24	0.06 5	0.09 6	0.16 129	0.09 5	0.09 12	0.03 3	0.04 6	0.07 4	0.06 4	0.13 58	0.08 43

StereoVision	0.13 59	0.10 66	0.07 27	0.06 25	0.07 60	0.07 47	0.07 117	0.10 84	0.13 131	0.09 79	0.07 57	0.16 89	0.07 70	0.11 102	0.56 81	0.29 70	0.14 81	0.13 92	0.17 78	0.09 63	0.18 83	0.15 62	0.04 25	0.08 98	0.15 113	0.13 104	0.19 115	0.15 117

WiStereo	0.10 26	0.08 40	0.08 51	0.06 25	0.05 21	0.08 60	0.04 39	0.07 34	0.07 36	0.06 33	0.04 19	0.08 4	0.05 24	0.05 19	0.31 27	0.32 97	0.10 38	0.09 39	0.12 36	0.08 47	0.10 13	0.12 37	0.05 50	0.05 33	0.11 74	0.10 56	0.12 35	0.10 68

tt4	0.12 51	0.12 84	0.09 70	0.10 105	0.07 60	0.08 60	0.06 101	0.10 84	0.08 58	0.24 133	0.07 57	0.13 59	0.05 24	0.06 40	0.34 41	0.20 19	0.10 38	0.10 58	0.14 59	0.08 47	0.13 47	0.14 55	0.06 73	0.07 85	0.12 87	0.13 104	0.16 90	0.12 92

tt6	0.10 26	0.08 40	0.08 51	0.06 25	0.05 21	0.08 60	0.04 39	0.07 34	0.07 36	0.06 33	0.04 19	0.08 4	0.05 24	0.05 19	0.31 27	0.32 97	0.10 38	0.09 39	0.12 36	0.08 47	0.10 13	0.12 37	0.05 50	0.05 33	0.11 74	0.10 56	0.12 35	0.10 68

PointNet	0.11 39	0.09 52	0.09 70	0.06 25	0.05 21	0.08 60	0.16 248	0.11 91	0.07 36	0.07 55	0.08 72	0.10 29	0.07 70	0.08 73	0.22 7	0.18 13	0.09 24	0.06 5	0.17 78	0.14 116	0.16 70	0.18 77	0.07 93	0.06 65	0.10 50	0.20 174	0.19 115	0.09 58

LACA3	0.12 51	0.10 66	0.09 70	0.07 60	0.07 60	0.08 60	0.05 78	0.07 34	0.10 93	0.08 69	0.06 44	0.14 78	0.06 52	0.08 73	0.47 67	0.36 127	0.09 24	0.11 73	0.15 72	0.08 47	0.14 52	0.14 55	0.04 25	0.06 65	0.12 87	0.11 78	0.13 58	0.12 92

BridgeDepth_RVC	0.14 69	0.13 94	0.10 94	0.08 81	0.09 93	0.08 60	0.05 78	0.12 94	0.12 119	0.10 87	0.08 72	0.12 48	0.08 85	0.08 73	0.57 84	0.33 101	0.11 51	0.12 88	0.19 88	0.11 80	0.15 62	0.14 55	0.06 73	0.07 85	0.13 95	0.17 134	0.15 82	0.17 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM1	0.22 114	0.07 14	0.05 10	0.06 25	0.06 41	0.08 60	0.05 78	0.10 84	1.10 412	0.05 17	0.67 344	0.10 29	1.75 399	0.05 19	0.32 35	0.25 43	0.09 24	0.07 10	0.10 14	0.07 25	0.11 28	0.11 28	0.06 73	0.05 33	0.09 32	0.09 34	0.12 35	0.07 18

VIP-Stereo	0.14 69	0.11 77	0.11 104	0.08 81	0.06 41	0.08 60	0.04 39	0.11 91	0.08 58	0.09 79	0.12 117	0.20 117	0.06 52	0.07 59	0.69 132	0.40 155	0.18 102	0.13 92	0.18 85	0.17 133	0.19 88	0.13 45	0.06 73	0.08 98	0.12 87	0.10 56	0.13 58	0.14 110

AIO-test2	0.10 26	0.06 4	0.04 3	0.04 3	0.08 85	0.08 60	0.05 78	0.06 9	0.07 36	0.05 17	0.08 72	0.10 29	0.05 24	0.04 3	0.58 90	0.15 9	0.09 24	0.07 10	0.09 6	0.13 105	0.11 28	0.19 82	0.03 3	0.08 98	0.09 32	0.07 9	0.06 3	0.06 8

AIO-test1	0.11 39	0.06 4	0.06 19	0.04 3	0.07 60	0.08 60	0.03 7	0.09 75	0.08 58	0.08 69	0.07 57	0.10 29	0.05 24	0.06 40	0.42 57	0.22 32	0.10 38	0.08 18	0.11 27	0.20 159	0.11 28	0.47 140	0.04 25	0.04 6	0.07 4	0.07 9	0.07 4	0.06 8

AANet_RVC	0.16 83	0.13 94	0.13 149	0.10 105	0.15 176	0.08 60	0.13 213	0.14 104	0.15 154	0.13 99	0.13 127	0.13 59	0.11 114	0.10 96	0.42 57	0.24 40	0.16 92	0.16 118	0.20 95	0.15 122	0.15 62	0.17 73	0.11 151	0.11 132	0.16 126	0.17 134	0.22 139	0.24 185

L4000	0.14 69	0.19 153	0.07 27	0.24 265	0.06 41	0.09 71	0.04 39	0.12 94	0.08 58	0.06 33	0.07 57	0.14 78	0.06 52	0.05 19	0.45 64	0.35 118	0.26 154	0.08 18	0.25 111	0.07 25	0.28 114	0.38 123	0.05 50	0.04 6	0.11 74	0.08 17	0.12 35	0.08 43

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 99	0.15 108	0.11 104	0.11 122	0.12 127	0.09 71	0.06 101	0.15 107	0.12 119	0.22 123	0.12 117	0.17 97	0.10 103	0.20 207	0.96 242	0.37 136	0.18 102	0.13 92	0.39 176	0.10 74	0.24 105	0.21 88	0.06 73	0.08 98	0.13 95	0.14 110	0.21 132	0.16 126

testmc14	0.13 59	0.10 66	0.07 27	0.06 25	0.05 21	0.09 71	0.03 7	0.06 9	0.06 13	0.12 97	0.05 32	0.17 97	0.04 5	0.05 19	0.81 179	0.30 79	0.16 92	0.09 39	0.16 75	0.09 63	0.14 52	0.30 108	0.08 107	0.05 33	0.10 50	0.11 78	0.11 15	0.08 43

quiztm	0.08 4	0.07 14	0.06 19	0.04 3	0.03 3	0.09 71	0.03 7	0.06 9	0.05 7	0.04 4	0.04 19	0.09 17	0.05 24	0.06 40	0.28 13	0.29 70	0.08 8	0.05 3	0.09 6	0.09 63	0.10 13	0.08 5	0.04 25	0.04 6	0.07 4	0.06 4	0.12 35	0.06 8

CoSv	0.09 16	0.11 77	0.07 27	0.05 10	0.04 6	0.09 71	0.04 39	0.08 52	0.06 13	0.06 33	0.03 6	0.08 4	0.04 5	0.04 3	0.29 15	0.30 79	0.11 51	0.07 10	0.13 47	0.06 5	0.12 41	0.09 12	0.03 3	0.04 6	0.11 74	0.07 9	0.10 12	0.06 8

IGEV-Stereo++	0.15 78	0.10 66	0.06 19	0.07 60	0.07 60	0.09 71	0.03 7	0.07 34	0.07 36	0.06 33	0.09 84	0.15 86	0.07 70	0.14 127	0.48 68	0.26 49	0.11 51	0.10 58	0.17 78	0.09 63	0.15 62	1.09 244	0.05 50	0.05 33	0.08 13	0.09 34	0.18 105	0.08 43

UniTT-Stereo	0.24 122	0.15 108	0.11 104	0.09 97	0.11 112	0.09 71	0.05 78	0.16 109	0.11 107	0.21 120	0.09 84	0.19 112	0.15 150	0.27 266	1.23 283	0.46 197	0.23 127	0.18 137	0.63 252	0.13 105	0.53 199	0.37 121	0.10 131	0.12 141	0.17 135	0.23 188	0.15 82	0.17 139

iRaftStereo_RVC	0.16 83	0.15 108	0.11 104	0.10 105	0.10 104	0.09 71	0.05 78	0.17 112	0.09 73	0.15 104	0.15 148	0.18 107	0.09 96	0.18 185	0.38 50	0.28 59	0.20 114	0.14 99	0.19 88	0.12 92	0.34 135	0.30 108	0.07 93	0.09 108	0.14 106	0.12 91	0.18 105	0.13 99

L400	0.16 83	0.19 153	0.07 27	0.09 97	0.07 60	0.10 79	0.04 39	0.12 94	0.08 58	0.08 69	0.08 72	0.16 89	0.07 70	0.07 59	0.90 230	0.64 272	0.14 81	0.11 73	0.26 121	0.08 47	0.17 76	0.15 62	0.07 93	0.06 65	0.13 95	0.10 56	0.14 73	0.10 68

ACC-I	0.42 240	0.17 125	0.11 104	0.11 122	0.13 141	0.10 79	0.09 144	0.29 193	0.21 230	0.28 161	0.18 170	0.46 295	0.43 333	0.16 152	0.63 105	1.20 366	0.44 289	0.47 351	0.35 160	0.48 327	1.85 395	2.10 396	0.11 151	0.16 219	0.23 180	0.21 178	0.19 115	0.23 178

ACC	0.43 247	0.17 125	0.11 104	0.11 122	0.14 160	0.10 79	0.12 188	0.29 193	0.22 241	0.28 161	0.13 127	0.47 302	0.44 335	0.16 152	0.65 114	1.21 369	0.45 296	0.48 357	0.34 155	0.46 322	1.84 392	2.14 400	0.12 169	0.17 232	0.23 180	0.23 188	0.20 124	0.24 185

Cross2Single-S	0.42 240	0.17 125	0.11 104	0.10 105	0.13 141	0.10 79	0.08 129	0.27 165	0.19 205	0.28 161	0.12 117	0.48 306	0.44 335	0.16 152	0.82 193	1.19 365	0.44 289	0.50 367	0.33 148	0.52 335	1.84 392	1.89 370	0.12 169	0.15 201	0.24 195	0.17 134	0.22 139	0.24 185

GeoAtt-L (ZS)	0.37 209	0.14 102	0.15 183	0.08 81	0.11 112	0.10 79	0.07 117	0.27 165	0.18 194	0.27 151	0.17 167	0.38 245	0.33 284	0.19 194	0.86 215	0.92 338	0.45 296	0.36 299	0.24 108	0.41 289	1.77 384	1.54 332	0.12 169	0.13 166	0.18 144	0.17 134	0.22 139	0.31 242

DF_test	0.33 173	0.17 125	0.14 172	0.10 105	0.12 127	0.10 79	0.05 78	0.27 165	0.19 205	0.29 175	0.10 93	0.35 224	0.33 284	0.14 127	1.21 282	0.74 300	0.38 248	0.33 273	0.25 111	0.38 268	1.20 301	1.02 231	0.12 169	0.13 166	0.15 113	0.18 155	0.19 115	0.17 139

WAFT-Stereo (ZS)	0.36 203	0.14 102	0.11 104	0.08 81	0.11 112	0.10 79	0.06 101	0.27 165	0.21 230	0.28 161	0.19 190	0.36 233	0.35 297	0.19 194	0.73 144	0.91 336	0.42 276	0.26 219	0.25 111	0.40 285	1.61 365	1.47 317	0.14 214	0.15 201	0.23 180	0.17 134	0.21 132	0.24 185

TS	0.16 83	0.13 94	0.11 104	0.10 105	0.11 112	0.10 79	0.05 78	0.17 112	0.10 93	0.08 69	0.14 142	0.16 89	0.10 103	0.09 89	0.52 76	0.47 200	0.14 81	0.14 99	0.25 111	0.11 80	0.23 103	0.18 77	0.07 93	0.09 108	0.18 144	0.15 116	0.19 115	0.19 150

111111	0.13 59	0.08 40	0.06 19	0.06 25	0.07 60	0.10 79	0.03 7	0.06 9	0.07 36	0.03 3	0.06 44	0.14 78	0.06 52	0.10 96	0.50 71	0.25 43	0.11 51	0.09 39	0.15 72	0.07 25	0.37 145	0.60 164	0.05 50	0.05 33	0.08 13	0.08 17	0.09 10	0.05 3

DFGA-Net	0.18 94	0.17 125	0.10 94	0.13 145	0.08 85	0.10 79	0.08 129	0.19 120	0.10 93	0.28 161	0.11 106	0.18 107	0.09 96	0.13 116	0.68 129	0.27 54	0.20 114	0.15 107	0.28 132	0.12 92	0.22 99	0.17 73	0.08 107	0.12 141	0.15 113	0.12 91	0.35 202	0.14 110

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 149	0.18 139	0.12 125	0.11 122	0.12 127	0.10 79	0.05 78	0.23 138	0.14 144	0.30 184	0.13 127	0.27 157	0.17 166	0.11 102	1.00 250	0.40 155	0.29 187	0.30 251	0.36 166	0.34 248	0.56 207	1.17 261	0.17 268	0.10 117	0.15 113	0.48 332	0.23 144	0.22 169

RSM++	0.12 51	0.10 66	0.09 70	0.08 81	0.07 60	0.10 79	0.04 39	0.08 52	0.07 36	0.06 33	0.07 57	0.13 59	0.07 70	0.04 3	0.50 71	0.26 49	0.12 67	0.11 73	0.14 59	0.11 80	0.20 93	0.14 55	0.06 73	0.10 117	0.11 74	0.09 34	0.13 58	0.08 43

plain	0.21 108	0.20 171	0.12 125	0.11 122	0.14 160	0.10 79	0.06 101	0.22 132	0.11 107	0.23 126	0.08 72	0.22 127	0.11 114	0.17 164	0.66 117	0.45 188	0.25 145	0.20 154	0.26 121	0.12 92	0.46 171	0.42 127	0.07 93	0.14 189	0.17 135	0.17 134	0.19 115	0.21 163

MIF-Stereo (partial)	0.23 117	0.20 171	0.12 125	0.10 105	0.12 127	0.10 79	0.07 117	0.17 112	0.14 144	0.18 114	0.10 93	0.20 117	0.11 114	0.17 164	1.11 275	0.44 177	0.25 145	0.21 169	0.26 121	0.13 105	0.49 181	0.32 110	0.08 107	0.14 189	0.17 135	0.17 134	0.38 222	0.20 154

LL-Strereo2	0.28 139	0.17 125	0.14 172	0.12 132	0.11 112	0.10 79	0.06 101	0.29 193	0.16 167	0.30 184	0.14 142	0.22 127	0.11 114	0.34 314	0.56 81	0.42 163	0.23 127	0.17 129	0.39 176	0.17 133	0.70 238	1.53 330	0.10 131	0.11 132	0.24 195	0.17 134	0.25 156	0.17 139

ProNet	0.10 26	0.07 14	0.09 70	0.06 25	0.04 6	0.10 79	0.32 311	0.07 34	0.04 3	0.04 4	0.11 106	0.07 3	0.03 3	0.20 207	0.33 38	0.21 27	0.11 51	0.08 18	0.11 27	0.07 25	0.10 13	0.08 5	0.08 107	0.05 33	0.10 50	0.06 4	0.10 12	0.06 8

TESTraft	0.26 130	0.21 187	0.13 149	0.11 122	0.11 112	0.10 79	0.09 144	0.24 147	0.15 154	0.24 133	0.12 117	0.28 162	0.23 221	0.15 140	1.11 275	0.42 163	0.23 127	0.17 129	0.49 206	0.18 141	0.34 135	0.50 143	0.09 119	0.12 141	0.22 176	0.25 221	0.48 277	0.23 178

RAFT+CT+SA	0.25 125	0.21 187	0.13 149	0.13 145	0.09 93	0.10 79	0.08 129	0.32 231	0.13 131	0.24 133	0.10 93	0.26 148	0.21 204	0.09 89	0.98 248	0.58 252	0.18 102	0.16 118	0.40 182	0.14 116	0.33 132	0.72 185	0.07 93	0.12 141	0.19 155	0.17 134	0.32 182	0.20 154

RYNet	0.49 286	0.11 77	0.10 94	0.08 81	0.09 93	0.10 79	0.06 101	0.13 100	0.18 194	0.10 87	0.10 93	0.13 59	0.08 85	0.08 73	9.58 440	0.37 136	0.14 81	0.22 177	0.17 78	0.09 63	0.19 88	0.12 37	0.15 242	0.09 108	0.14 106	0.33 269	0.24 151	0.13 99

L500	0.16 83	0.18 139	0.07 27	0.09 97	0.06 41	0.11 98	0.04 39	0.10 84	0.09 73	0.06 33	0.09 84	0.13 59	0.06 52	0.07 59	0.89 229	0.73 297	0.14 81	0.15 107	0.22 104	0.08 47	0.18 83	0.17 73	0.07 93	0.05 33	0.12 87	0.09 34	0.14 73	0.10 68

small-0shot	0.42 240	0.15 108	0.11 104	0.09 97	0.13 141	0.11 98	0.06 101	0.28 184	0.23 256	0.28 161	0.11 106	0.42 271	0.44 335	0.26 255	0.75 158	1.20 366	0.47 311	0.51 372	0.33 148	0.38 268	1.76 379	2.12 397	0.09 119	0.13 166	0.21 168	0.19 163	0.20 124	0.29 225

depth_test_26	0.39 227	0.24 243	0.15 183	0.13 145	0.13 141	0.11 98	0.07 117	0.38 291	0.22 241	0.42 303	0.13 127	0.54 322	0.32 276	0.15 140	1.00 250	0.77 305	0.47 311	0.31 261	0.40 182	0.43 297	1.65 368	1.40 300	0.15 242	0.14 189	0.25 205	0.20 174	0.25 156	0.25 195

DepthFocus	0.36 203	0.16 118	0.12 125	0.14 159	0.10 104	0.11 98	0.09 144	0.28 184	0.22 241	0.27 151	0.12 117	0.31 193	0.28 253	0.15 140	1.06 265	0.86 331	0.43 283	0.27 225	0.34 155	0.43 297	1.51 345	1.31 284	0.14 214	0.13 166	0.16 126	0.17 134	0.23 144	0.25 195

SGD-Stereo	0.37 209	0.13 94	0.10 94	0.09 97	0.09 93	0.11 98	0.05 78	0.13 100	0.12 119	0.14 102	0.08 72	0.28 162	0.15 150	0.10 96	4.91 389	0.59 258	0.29 187	0.18 137	0.37 171	0.33 241	0.47 178	0.33 115	0.10 131	0.09 108	0.14 106	0.16 125	0.22 139	0.19 150

DEFOM-Stereo	0.14 69	0.12 84	0.09 70	0.08 81	0.08 85	0.11 98	0.04 39	0.10 84	0.07 36	0.08 69	0.10 93	0.12 48	0.06 52	0.07 59	0.51 74	0.29 70	0.17 99	0.14 99	0.17 78	0.10 74	0.32 127	0.16 70	0.08 107	0.07 85	0.12 87	0.13 104	0.25 156	0.13 99

test_for_model	0.46 263	0.21 187	0.13 149	0.13 145	0.14 160	0.11 98	0.12 188	0.31 216	0.16 167	0.31 200	0.13 127	0.45 287	0.19 189	0.28 275	0.84 201	0.69 283	3.42 438	0.23 190	0.48 199	0.30 229	1.24 306	0.57 154	0.12 169	0.12 141	0.18 144	0.28 233	0.35 202	0.79 341

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 263	0.21 187	0.13 149	0.13 145	0.14 160	0.11 98	0.12 188	0.31 216	0.16 167	0.31 200	0.13 127	0.45 287	0.19 189	0.28 275	0.84 201	0.69 283	3.42 438	0.23 190	0.48 199	0.30 229	1.24 306	0.57 154	0.12 169	0.12 141	0.18 144	0.28 233	0.35 202	0.79 341

MGS-Stereo	0.36 203	0.22 204	0.14 172	0.13 145	0.13 141	0.11 98	0.10 159	0.21 130	0.12 119	0.18 114	0.13 127	0.21 121	0.16 155	0.13 116	4.38 384	0.33 101	0.26 154	0.22 177	0.31 142	0.18 141	0.38 147	0.70 181	0.11 151	0.13 166	0.19 155	0.17 134	0.26 164	0.21 163

testlalala	0.46 263	0.21 187	0.13 149	0.13 145	0.14 160	0.11 98	0.12 188	0.31 216	0.16 167	0.31 200	0.13 127	0.45 287	0.19 189	0.28 275	0.84 201	0.69 283	3.42 438	0.23 190	0.48 199	0.30 229	1.24 306	0.57 154	0.12 169	0.12 141	0.18 144	0.28 233	0.35 202	0.79 341

GCAPDPT-zeroshot	0.46 263	0.21 187	0.13 149	0.13 145	0.14 160	0.11 98	0.12 188	0.31 216	0.16 167	0.31 200	0.13 127	0.45 287	0.19 189	0.28 275	0.84 201	0.69 283	3.42 438	0.23 190	0.48 199	0.30 229	1.24 306	0.57 154	0.12 169	0.12 141	0.18 144	0.28 233	0.35 202	0.79 341

GCAP-Stereo	0.46 263	0.21 187	0.13 149	0.13 145	0.14 160	0.11 98	0.12 188	0.31 216	0.16 167	0.31 200	0.13 127	0.45 287	0.19 189	0.28 275	0.84 201	0.69 283	3.42 438	0.23 190	0.48 199	0.30 229	1.24 306	0.57 154	0.12 169	0.12 141	0.18 144	0.28 233	0.35 202	0.79 341

4D-IteraStereo	0.33 173	0.18 139	0.21 267	0.16 181	0.16 194	0.11 98	0.08 129	0.33 241	0.17 185	0.33 228	0.18 170	0.27 157	0.13 136	0.33 309	0.80 177	0.66 277	0.26 154	0.30 251	0.49 206	0.36 254	0.82 253	1.41 302	0.10 131	0.15 201	0.19 155	0.21 178	0.41 234	0.19 150

TestStereo1	0.27 134	0.22 204	0.12 125	0.12 132	0.12 127	0.11 98	0.09 144	0.24 147	0.15 154	0.24 133	0.12 117	0.34 215	0.23 221	0.14 127	1.09 268	0.44 177	0.24 137	0.17 129	0.51 215	0.15 122	0.35 141	0.79 198	0.08 107	0.12 141	0.22 176	0.24 203	0.49 279	0.23 178

SA-5K	0.27 134	0.22 204	0.12 125	0.12 132	0.12 127	0.11 98	0.09 144	0.24 147	0.15 154	0.24 133	0.12 117	0.34 215	0.23 221	0.14 127	1.09 268	0.44 177	0.24 137	0.17 129	0.51 215	0.15 122	0.35 141	0.79 198	0.08 107	0.12 141	0.22 176	0.24 203	0.49 279	0.23 178

test_4	0.38 219	0.17 125	0.16 194	0.14 159	0.13 141	0.11 98	0.38 334	0.24 147	0.14 144	0.31 200	0.11 106	0.24 133	0.12 128	0.34 314	0.91 232	0.70 292	0.24 137	0.29 245	0.37 171	0.29 221	0.51 192	1.32 286	0.09 119	0.12 141	0.27 228	0.91 379	0.91 370	0.87 355

RAFT + AFF	0.42 240	0.12 84	0.09 70	0.13 145	0.07 60	0.11 98	0.06 101	0.17 112	0.10 93	0.19 116	0.10 93	0.28 162	0.08 85	0.11 102	7.47 425	0.33 101	0.20 114	0.11 73	0.33 148	0.10 74	0.39 151	0.16 70	0.07 93	0.09 108	0.16 126	0.11 78	0.13 58	0.09 58

TDLM	0.13 59	0.14 102	0.13 149	0.10 105	0.12 127	0.11 98	0.10 159	0.14 104	0.10 93	0.09 79	0.16 163	0.17 97	0.10 103	0.09 89	0.28 13	0.19 17	0.15 87	0.14 99	0.13 47	0.10 74	0.15 62	0.11 28	0.09 119	0.10 117	0.11 74	0.10 56	0.15 82	0.15 117

SCION-MonSter(vits)	0.13 59	0.14 102	0.10 94	0.15 168	0.15 176	0.12 116	0.18 264	0.06 9	0.07 36	0.07 55	0.07 57	0.09 17	0.06 52	0.08 73	0.70 133	0.20 19	0.11 51	0.09 39	0.12 36	0.07 25	0.12 41	0.13 45	0.05 50	0.04 6	0.10 50	0.10 56	0.12 35	0.11 85

anonymous	0.46 263	0.15 108	0.11 104	0.10 105	0.15 176	0.12 116	0.37 332	0.28 184	0.22 241	0.27 151	0.10 93	0.49 309	0.47 345	0.23 228	0.70 133	1.42 387	0.52 337	0.53 380	0.65 255	0.44 312	1.86 396	2.14 400	0.10 131	0.18 248	0.23 180	0.17 134	0.26 164	0.28 218

Occ-G	0.15 78	0.13 94	0.10 94	0.09 97	0.08 85	0.12 116	0.04 39	0.08 52	0.06 13	0.05 17	0.10 93	0.10 29	0.06 52	0.06 40	0.49 69	0.31 88	0.13 76	0.13 92	0.84 297	0.09 63	0.21 97	0.20 86	0.06 73	0.07 85	0.10 50	0.08 17	0.18 105	0.09 58

AIO-Stereo	0.11 39	0.09 52	0.09 70	0.08 81	0.06 41	0.12 116	0.03 7	0.05 3	0.05 7	0.05 17	0.06 44	0.12 48	0.05 24	0.05 19	0.46 65	0.34 113	0.22 122	0.10 58	0.21 101	0.12 92	0.13 47	0.12 37	0.04 25	0.05 33	0.08 13	0.10 56	0.13 58	0.06 8

anonymousdsp	0.23 117	0.12 84	0.11 104	0.12 132	0.10 104	0.12 116	0.06 101	0.16 109	0.09 73	0.15 104	0.79 359	0.15 86	0.07 70	0.10 96	0.84 201	0.30 79	0.18 102	0.14 99	0.22 104	0.24 203	0.25 107	1.12 252	0.17 268	0.09 108	0.12 87	0.09 34	0.23 144	0.10 68

raftrobust	0.31 162	0.20 171	0.20 249	0.18 206	0.18 227	0.12 116	0.09 144	0.35 260	0.15 154	0.34 232	0.21 201	0.27 157	0.14 140	0.39 341	0.70 133	0.54 240	0.27 166	0.21 169	0.75 276	0.19 150	0.59 219	1.07 242	0.19 288	0.14 189	0.26 217	0.24 203	0.27 172	0.24 185

ARAFT	0.27 134	0.17 125	0.12 125	0.15 168	0.12 127	0.12 116	0.06 101	0.20 126	0.13 131	0.36 262	0.15 148	0.29 173	0.11 114	0.27 266	0.88 228	0.39 148	0.27 166	0.24 201	0.52 223	0.13 105	0.50 187	0.90 212	0.09 119	0.11 132	0.21 168	0.14 110	0.38 222	0.18 146

CCAANet	0.24 122	0.16 118	0.16 194	0.17 195	0.12 127	0.12 116	0.31 306	0.24 147	0.14 144	0.27 151	0.14 142	0.26 148	0.14 140	0.11 102	0.52 76	0.29 70	0.19 110	0.15 107	0.20 95	0.15 122	0.19 88	0.16 70	0.11 151	0.10 117	0.16 126	0.15 116	1.48 404	0.21 163

GeoAtt-L-single (ZS)	0.36 203	0.13 94	0.13 149	0.08 81	0.11 112	0.13 124	0.07 117	0.25 157	0.18 194	0.27 151	0.16 163	0.37 240	0.34 288	0.16 152	0.82 193	0.85 328	0.45 296	0.35 292	0.25 111	0.40 285	1.76 379	1.43 308	0.12 169	0.13 166	0.20 164	0.18 155	0.23 144	0.28 218

GEAStereo	0.16 83	0.12 84	0.18 217	0.10 105	0.07 60	0.13 124	0.05 78	0.08 52	0.07 36	0.08 69	0.05 32	0.18 107	0.05 24	0.12 112	0.82 193	0.23 37	0.15 87	0.11 73	0.19 88	0.13 105	0.20 93	0.32 110	0.05 50	0.07 85	0.36 301	0.10 56	0.16 90	0.09 58

GSStereo	0.14 69	0.11 77	0.12 125	0.07 60	0.07 60	0.13 124	0.07 117	0.06 9	0.10 93	0.07 55	0.07 57	0.17 97	0.05 24	0.04 3	0.56 81	0.29 70	0.26 154	0.10 58	0.20 95	0.12 92	0.19 88	0.23 97	0.04 25	0.06 65	0.27 228	0.09 34	0.12 35	0.07 18

gasm-f	0.16 83	0.12 84	0.18 217	0.10 105	0.07 60	0.13 124	0.05 78	0.08 52	0.07 36	0.08 69	0.05 32	0.18 107	0.05 24	0.12 112	0.82 193	0.23 37	0.15 87	0.11 73	0.19 88	0.13 105	0.20 93	0.32 110	0.05 50	0.07 85	0.36 301	0.10 56	0.16 90	0.09 58

S2M2_XL	0.35 195	0.15 108	0.16 194	0.10 105	0.12 127	0.13 124	0.12 188	0.29 193	0.19 205	0.27 151	0.13 127	0.36 233	0.34 288	0.13 116	1.05 261	0.79 310	0.48 320	0.44 342	0.28 132	0.20 159	1.53 353	1.16 258	0.13 196	0.12 141	0.18 144	0.16 125	0.23 144	0.25 195
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.37 209	0.25 256	0.20 249	0.10 105	0.17 217	0.13 124	0.09 144	0.24 147	0.25 271	0.38 283	0.25 226	0.36 233	0.34 288	0.22 215	0.81 179	0.78 308	0.41 267	0.42 336	0.56 230	0.27 211	0.97 268	1.33 287	0.14 214	0.15 201	0.28 241	0.22 180	0.25 156	0.29 225

tt_ll	0.37 209	0.25 256	0.20 249	0.10 105	0.17 217	0.13 124	0.09 144	0.24 147	0.25 271	0.38 283	0.25 226	0.36 233	0.34 288	0.22 215	0.81 179	0.78 308	0.41 267	0.42 336	0.56 230	0.27 211	0.97 268	1.33 287	0.14 214	0.15 201	0.28 241	0.22 180	0.25 156	0.29 225

CAS	0.34 181	0.20 171	0.13 149	0.15 168	0.15 176	0.13 124	0.15 240	0.23 138	0.23 256	0.37 270	0.27 244	0.28 162	0.30 265	0.53 369	0.74 146	0.69 283	0.38 248	0.37 307	0.35 160	0.36 254	0.72 243	1.09 244	0.11 151	0.13 166	0.24 195	0.25 221	0.28 175	0.34 261

raft+_RVC	0.26 130	0.19 153	0.15 183	0.15 168	0.15 176	0.13 124	0.14 228	0.30 204	0.14 144	0.28 161	0.18 170	0.22 127	0.11 114	0.19 194	0.62 101	0.43 172	0.23 127	0.17 129	0.41 184	0.28 216	0.45 170	0.95 218	0.09 119	0.11 132	0.20 164	0.18 155	0.25 156	0.20 154

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 125	0.20 171	0.18 217	0.15 168	0.17 217	0.13 124	0.10 159	0.29 193	0.15 154	0.33 228	0.15 148	0.31 193	0.22 211	0.14 127	0.66 117	0.37 136	0.22 122	0.15 107	0.50 212	0.16 129	0.32 127	0.59 160	0.10 131	0.13 166	0.24 195	0.19 163	0.47 274	0.20 154

MMNet	0.24 122	0.15 108	0.12 125	0.13 145	0.13 141	0.13 124	0.10 159	0.16 109	0.12 119	0.13 99	0.14 142	0.19 112	0.09 96	0.18 185	2.14 328	0.25 43	0.18 102	0.16 118	0.20 95	0.14 116	0.20 93	0.37 121	0.10 131	0.12 141	0.15 113	0.15 116	0.28 175	0.16 126

delet	0.15 78	0.14 102	0.12 125	0.12 132	0.12 127	0.13 124	0.09 144	0.12 94	0.09 73	0.15 104	0.11 106	0.16 89	0.09 96	0.11 102	0.57 84	0.23 37	0.16 92	0.13 92	0.13 47	0.12 92	0.17 76	0.29 105	0.09 119	0.10 117	0.13 95	0.12 91	0.20 124	0.13 99

DMCA	0.26 130	0.17 125	0.16 194	0.13 145	0.14 160	0.13 124	0.11 169	0.18 118	0.15 154	0.19 116	0.18 170	0.28 162	0.12 128	0.15 140	1.79 309	0.60 259	0.32 214	0.46 349	0.24 108	0.15 122	0.26 110	0.21 88	0.13 196	0.12 141	0.17 135	0.17 134	0.21 132	0.17 139

GIO	0.19 99	0.13 94	0.23 285	0.08 81	0.15 176	0.14 137	0.13 213	0.18 118	0.12 119	0.10 87	0.11 106	0.12 48	0.08 85	0.10 96	0.67 122	0.35 118	0.19 110	0.22 177	0.20 95	0.11 80	0.18 83	0.67 177	0.10 131	0.10 117	0.13 95	0.12 91	0.18 105	0.13 99

LGCAT	0.37 209	0.19 153	0.20 249	0.12 132	0.15 176	0.14 137	0.09 144	0.27 165	0.45 352	0.28 161	0.15 148	0.31 193	0.35 297	0.12 112	0.84 201	0.94 339	0.48 320	0.41 332	0.36 166	0.39 277	1.49 339	1.26 274	0.14 214	0.12 141	0.19 155	0.19 163	0.23 144	0.23 178

MatchAttention (ZS)	0.34 181	0.16 118	0.10 94	0.09 97	0.09 93	0.14 137	0.07 117	0.26 163	0.19 205	0.30 184	0.10 93	0.35 224	0.29 256	0.14 127	0.97 246	0.69 283	0.39 254	0.37 307	0.23 107	0.38 268	1.42 328	1.03 234	0.11 151	0.10 117	0.21 168	0.16 125	0.60 325	0.22 169
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
MLG-Stereo_test3	0.25 125	0.11 77	0.09 70	0.11 122	0.14 160	0.14 137	0.05 78	0.11 91	0.09 73	0.17 111	0.10 93	0.19 112	0.08 85	0.09 89	0.66 117	0.38 142	0.17 99	0.15 107	2.15 383	0.11 80	0.29 118	0.75 190	0.05 50	0.08 98	0.11 74	0.10 56	0.18 105	0.12 92

RSM	0.11 39	0.09 52	0.09 70	0.07 60	0.06 41	0.14 137	0.03 7	0.05 3	0.05 7	0.05 17	0.07 57	0.13 59	0.06 52	0.04 3	0.51 74	0.26 49	0.10 38	0.10 58	0.14 59	0.11 80	0.17 76	0.13 45	0.04 25	0.06 65	0.09 32	0.11 78	0.13 58	0.07 18

trnet	0.35 195	0.23 227	0.19 231	0.17 195	0.20 252	0.14 137	0.08 129	0.35 260	0.20 219	0.35 243	0.21 201	0.38 245	0.31 267	0.14 127	0.78 167	0.76 304	0.40 261	0.30 251	0.43 192	0.52 335	0.98 271	0.80 200	0.12 169	0.15 201	0.25 205	0.24 203	0.37 216	0.32 250

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 149	0.16 118	0.16 194	0.15 168	0.13 141	0.14 137	0.08 129	0.29 193	0.23 256	0.28 161	0.29 258	0.26 148	0.17 166	0.17 164	0.79 171	0.54 240	0.27 166	0.24 201	0.32 145	0.20 159	0.42 163	1.19 264	0.10 131	0.13 166	0.23 180	0.33 269	0.21 132	0.28 218

RAFT_CTSACE	0.21 108	0.20 171	0.13 149	0.12 132	0.10 104	0.14 137	0.08 129	0.24 147	0.10 93	0.26 147	0.10 93	0.21 121	0.18 177	0.11 102	0.57 84	0.35 118	0.19 110	0.14 99	0.26 121	0.18 141	0.31 125	0.70 181	0.08 107	0.10 117	0.27 228	0.17 134	0.33 187	0.16 126

AFF-stereo	0.22 114	0.19 153	0.15 183	0.14 159	0.12 127	0.14 137	0.06 101	0.24 147	0.13 131	0.29 175	0.12 117	0.24 133	0.10 103	0.08 73	0.60 94	0.38 142	0.18 102	0.19 146	0.48 199	0.12 92	0.28 114	0.56 150	0.08 107	0.10 117	0.19 155	0.18 155	0.43 256	0.16 126

PMTNet	0.42 240	0.24 243	0.21 267	0.18 206	0.17 217	0.14 137	0.32 311	0.31 216	0.24 263	0.37 270	0.25 226	0.38 245	0.38 316	0.17 164	1.19 281	1.08 353	0.45 296	0.27 225	0.56 230	0.43 297	1.15 292	1.08 243	0.13 196	0.14 189	0.40 323	0.26 226	0.32 182	0.37 279

HITNet	0.31 162	0.18 139	0.15 183	0.17 195	0.15 176	0.14 137	0.10 159	0.29 193	0.19 205	0.30 184	0.20 196	0.28 162	0.18 177	0.29 283	1.30 286	0.42 163	0.27 166	0.20 154	0.37 171	0.17 133	0.64 229	0.99 225	0.12 169	0.15 201	0.19 155	0.19 163	0.39 226	0.26 204
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
AEACV	0.25 125	0.17 125	0.11 104	0.09 97	0.07 60	0.15 148	0.04 39	0.08 52	0.06 13	0.07 55	0.07 57	0.13 59	0.08 85	0.12 112	1.39 295	0.79 310	0.16 92	0.14 99	0.25 111	0.19 150	0.24 105	1.00 227	0.10 131	0.07 85	0.10 50	0.95 384	0.14 73	0.08 43

anonymousdsp2	0.30 155	0.20 171	0.16 194	0.14 159	0.13 141	0.15 148	0.11 169	0.28 184	0.12 119	0.25 144	1.08 384	0.24 133	0.12 128	0.15 140	0.71 140	0.42 163	0.25 145	0.20 154	0.45 197	0.38 268	0.41 159	0.96 220	0.10 131	0.13 166	0.20 164	0.17 134	0.43 256	0.18 146

Sa-1000	0.33 173	0.21 187	0.14 172	0.15 168	0.16 194	0.15 148	0.08 129	0.36 278	0.17 185	0.31 200	0.15 148	0.41 267	0.18 177	0.25 249	0.82 193	0.48 205	0.32 214	0.33 273	0.65 255	0.19 150	0.65 231	1.11 250	0.09 119	0.17 232	0.33 282	0.29 245	0.51 290	0.27 210

SA	0.30 155	0.21 187	0.14 172	0.14 159	0.14 160	0.15 148	0.07 117	0.35 260	0.16 167	0.31 200	0.12 117	0.41 267	0.14 140	0.20 207	0.74 146	0.56 247	0.27 166	0.30 251	0.58 242	0.21 175	0.49 181	0.88 210	0.08 107	0.15 201	0.27 228	0.28 233	0.56 306	0.26 204

IPLG	0.72 332	0.20 171	0.18 217	0.16 181	0.17 217	0.15 148	0.13 213	0.35 260	0.22 241	0.35 243	1.18 391	0.29 173	0.24 226	0.54 372	9.17 436	0.54 240	0.35 236	0.29 245	0.56 230	0.37 260	0.54 204	1.38 295	0.11 151	0.57 397	0.35 292	0.29 245	0.67 339	0.22 169

AASNet	0.20 104	0.17 125	0.13 149	0.14 159	0.15 176	0.15 148	0.13 213	0.17 112	0.09 73	0.15 104	0.15 148	0.16 89	0.09 96	0.14 127	1.03 256	0.22 32	0.18 102	0.16 118	0.17 78	0.14 116	0.17 76	0.76 192	0.10 131	0.11 132	0.15 113	0.13 104	0.17 98	0.12 92

rafts_anoy	0.28 139	0.23 227	0.18 217	0.17 195	0.19 242	0.15 148	0.11 169	0.34 248	0.14 144	0.26 147	0.21 201	0.25 141	0.14 140	0.22 215	0.65 114	0.40 155	0.34 228	0.24 201	0.48 199	0.33 241	0.52 197	0.76 192	0.11 151	0.16 219	0.24 195	0.23 188	0.24 151	0.26 204

CREStereo++_RVC	0.45 257	0.22 204	0.20 249	0.17 195	0.20 252	0.15 148	0.11 169	0.34 248	0.19 205	0.35 243	0.19 190	0.32 202	0.31 267	0.16 152	1.29 285	0.81 319	0.38 248	0.27 225	0.56 230	0.36 254	1.08 280	1.26 274	0.13 196	0.15 201	0.26 217	0.22 180	2.29 433	0.31 242
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
RALCasStereoNet	0.30 155	0.24 243	0.19 231	0.20 226	0.19 242	0.15 148	0.17 255	0.33 241	0.14 144	0.30 184	0.20 196	0.27 157	0.15 150	0.26 255	0.65 114	0.61 264	0.31 206	0.23 190	0.34 155	0.29 221	0.58 217	1.04 238	0.11 151	0.16 219	0.25 205	0.25 221	0.24 151	0.26 204

CREStereo	0.38 219	0.22 204	0.20 249	0.17 195	0.16 194	0.15 148	0.08 129	0.36 278	0.24 263	0.36 262	0.27 244	0.39 251	0.39 321	0.16 152	0.92 233	0.97 341	0.46 305	0.27 225	0.43 192	0.52 335	1.15 292	1.04 238	0.13 196	0.16 219	0.25 205	0.24 203	0.37 216	0.31 242
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
DN-CSS_ROB	0.35 195	0.22 204	0.24 293	0.23 253	0.26 305	0.15 148	0.12 188	0.42 320	0.19 205	0.39 290	0.41 299	0.34 215	0.26 244	0.32 305	0.67 122	0.42 163	0.30 199	0.23 190	0.92 308	0.21 175	0.80 250	0.68 179	0.15 242	0.27 323	0.24 195	0.22 180	0.41 234	0.30 234

AROF-Stereo_1	0.28 139	0.30 310	0.12 125	0.20 226	0.13 141	0.16 159	0.11 169	0.27 165	0.15 154	0.31 200	0.18 170	0.34 215	0.20 199	0.18 185	0.74 146	0.51 224	0.26 154	0.20 154	0.79 285	0.21 175	0.56 207	0.45 133	0.13 196	0.13 166	0.23 180	0.19 163	0.26 164	0.27 210

base_1k_lr1e5	0.27 134	0.30 310	0.12 125	0.26 283	0.11 112	0.16 159	0.11 169	0.25 157	0.13 131	0.30 184	0.15 148	0.37 240	0.18 177	0.16 152	0.75 158	0.50 214	0.25 145	0.18 137	0.70 268	0.19 150	0.41 159	0.56 150	0.12 169	0.11 132	0.21 168	0.15 116	0.25 156	0.21 163

Cross2Single Stereo	0.44 254	0.22 204	0.14 172	0.26 283	0.17 217	0.16 159	0.15 240	0.25 157	0.27 292	0.29 175	0.19 190	0.44 280	0.42 330	0.27 266	0.73 144	1.13 360	0.52 337	0.55 385	0.34 155	0.43 297	1.78 386	1.78 361	0.12 169	0.14 189	0.42 327	0.26 226	0.30 179	0.24 185

G2L-Stereo	0.34 181	0.22 204	0.16 194	0.18 206	0.22 281	0.16 159	0.14 228	0.27 165	0.16 167	0.30 184	0.25 226	0.26 148	0.22 211	0.30 289	2.53 342	0.31 88	0.27 166	0.20 154	0.33 148	0.18 141	0.40 155	0.54 147	0.16 253	0.15 201	0.24 195	0.26 226	0.41 234	0.24 185

MoCha-V2	0.15 78	0.09 52	0.09 70	0.06 25	0.07 60	0.16 159	0.04 39	0.07 34	0.04 3	0.06 33	0.08 72	0.12 48	0.16 155	0.05 19	0.79 171	0.24 40	0.11 51	0.09 39	0.13 47	0.21 175	0.16 70	0.76 192	0.04 25	0.05 33	0.09 32	0.09 34	0.08 5	0.05 3

CES	0.41 238	0.19 153	0.16 194	0.14 159	0.18 227	0.16 159	0.10 159	0.54 368	0.25 271	0.30 184	0.34 284	0.40 260	0.38 316	0.47 358	1.33 288	0.79 310	0.52 337	0.48 357	0.33 148	0.42 295	1.04 273	1.15 257	0.14 214	0.13 166	0.26 217	0.22 180	0.28 175	0.34 261

raft_robust	0.39 227	0.22 204	0.16 194	0.20 226	0.16 194	0.16 159	0.11 169	0.42 320	0.18 194	0.42 303	0.15 148	0.33 208	0.24 226	0.27 266	1.23 283	0.80 314	0.31 206	0.33 273	0.91 305	0.36 254	0.71 242	1.21 269	0.11 151	0.20 275	0.30 260	0.30 253	0.36 212	0.30 234

CIPLG	0.34 181	0.19 153	0.19 231	0.16 181	0.16 194	0.16 159	0.24 283	0.32 231	0.26 282	0.30 184	0.31 267	0.31 193	0.16 155	0.38 335	0.86 215	0.40 155	0.34 228	0.20 154	0.50 212	0.20 159	0.49 181	1.39 297	0.11 151	0.15 201	0.53 354	0.17 134	0.57 311	0.20 154

IPLGR_C	0.34 181	0.19 153	0.19 231	0.16 181	0.16 194	0.16 159	0.25 292	0.32 231	0.26 282	0.30 184	0.32 274	0.30 186	0.17 166	0.37 329	0.79 171	0.40 155	0.33 223	0.20 154	0.51 215	0.19 150	0.49 181	1.39 297	0.12 169	0.15 201	0.50 350	0.17 134	0.58 316	0.20 154

ACRE	0.35 195	0.19 153	0.18 217	0.16 181	0.16 194	0.16 159	0.24 283	0.32 231	0.25 271	0.30 184	0.43 303	0.31 193	0.17 166	0.38 335	0.81 179	0.40 155	0.34 228	0.20 154	0.51 215	0.20 159	0.50 187	1.39 297	0.12 169	0.15 201	0.51 352	0.17 134	0.57 311	0.20 154

RALAANet	0.30 155	0.22 204	0.19 231	0.17 195	0.17 217	0.16 159	0.11 169	0.28 184	0.16 167	0.24 133	0.21 201	0.24 133	0.18 177	0.30 289	0.63 105	0.39 148	0.28 178	0.25 212	0.56 230	0.29 221	0.76 245	1.03 234	0.11 151	0.17 232	0.23 180	0.24 203	0.41 234	0.23 178

BEATNet_4x	0.40 236	0.23 227	0.19 231	0.20 226	0.19 242	0.16 159	0.14 228	0.31 216	0.27 292	0.35 243	0.22 209	0.32 202	0.23 221	0.29 283	1.51 298	0.58 252	0.52 337	0.51 372	0.49 206	0.22 189	0.91 264	1.44 310	0.14 214	0.23 302	0.23 180	0.23 188	0.42 247	0.31 242

PWCDC_ROB	0.55 304	0.18 139	0.19 231	0.17 195	0.26 305	0.16 159	0.19 272	0.22 132	0.54 371	0.16 110	0.43 303	0.25 141	1.12 381	0.45 353	5.47 399	0.50 214	0.31 206	0.28 237	0.36 166	0.26 210	0.60 220	1.14 256	0.25 318	0.28 328	0.18 144	0.29 245	0.26 164	0.32 250

AROF-Stereo	0.28 139	0.30 310	0.13 149	0.19 213	0.13 141	0.17 172	0.11 169	0.27 165	0.15 154	0.31 200	0.18 170	0.34 215	0.20 199	0.18 185	0.74 146	0.50 214	0.26 154	0.20 154	0.79 285	0.21 175	0.56 207	0.45 133	0.14 214	0.13 166	0.23 180	0.19 163	0.26 164	0.27 210

base_500_lr5e5	0.28 139	0.30 310	0.13 149	0.19 213	0.13 141	0.17 172	0.11 169	0.27 165	0.15 154	0.31 200	0.18 170	0.34 215	0.20 199	0.18 185	0.74 146	0.50 214	0.26 154	0.20 154	0.79 285	0.21 175	0.56 207	0.45 133	0.14 214	0.13 166	0.23 180	0.19 163	0.26 164	0.27 210

arf5	0.28 139	0.30 310	0.13 149	0.19 213	0.13 141	0.17 172	0.11 169	0.27 165	0.15 154	0.31 200	0.18 170	0.34 215	0.20 199	0.18 185	0.74 146	0.50 214	0.26 154	0.20 154	0.79 285	0.21 175	0.56 207	0.45 133	0.14 214	0.13 166	0.23 180	0.19 163	0.26 164	0.27 210

HLF11	0.51 293	0.25 256	0.19 231	0.20 226	0.16 194	0.17 172	0.10 159	0.96 411	0.18 194	0.36 262	0.22 209	0.28 162	0.16 155	0.25 249	5.55 401	0.42 163	0.30 199	0.23 190	0.98 315	0.23 195	0.42 163	0.73 189	0.16 253	0.16 219	0.25 205	0.30 253	0.28 175	0.28 218

AdaDepth	0.14 69	0.11 77	0.07 27	0.07 60	0.08 85	0.17 172	0.05 78	0.08 52	0.08 58	0.06 33	0.08 72	0.10 29	0.06 52	0.11 102	0.57 84	0.37 136	0.14 81	0.12 88	0.22 104	0.17 133	0.15 62	0.21 88	0.04 25	0.06 65	0.10 50	0.11 78	0.17 98	0.11 85

CASnet	0.31 162	0.22 204	0.14 172	0.15 168	0.17 217	0.17 172	0.08 129	0.30 204	0.18 194	0.34 232	0.21 201	0.38 245	0.28 253	0.13 116	0.75 158	0.44 177	0.32 214	0.26 219	0.43 192	0.34 248	1.11 286	0.69 180	0.11 151	0.14 189	0.25 205	0.17 134	0.33 187	0.25 195
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IER	0.35 195	0.19 153	0.16 194	0.17 195	0.16 194	0.17 172	0.12 188	0.23 138	0.14 144	0.28 161	0.25 226	0.31 193	0.14 140	0.23 228	3.85 377	0.29 70	0.25 145	0.20 154	0.24 108	0.20 159	0.28 114	0.21 88	0.18 279	0.14 189	0.19 155	0.24 203	0.38 222	0.25 195

MIPNet	0.77 338	0.23 227	0.18 217	0.24 265	0.22 281	0.17 172	0.13 213	0.34 248	0.70 386	0.40 296	2.24 428	0.31 193	0.29 256	0.57 378	5.70 404	1.03 346	0.45 296	0.33 273	0.82 293	0.56 341	0.62 226	1.53 330	0.12 169	0.92 428	0.91 398	0.39 298	1.12 389	0.30 234

IPLGR	0.76 337	0.26 277	0.21 267	0.23 253	0.23 287	0.17 172	0.12 188	0.33 241	0.20 219	0.41 301	1.59 410	0.32 202	0.31 267	0.53 369	9.00 434	0.62 269	0.41 267	0.38 321	0.65 255	0.47 325	0.76 245	1.41 302	0.12 169	0.24 312	0.35 292	0.39 298	0.63 332	0.28 218

s12784h	0.54 300	0.28 300	0.26 312	0.30 305	0.23 287	0.17 172	0.12 188	0.36 278	0.24 263	0.38 283	0.23 215	0.40 260	0.38 316	0.16 152	1.09 268	1.11 358	0.47 311	0.27 225	0.71 269	0.37 260	1.49 339	1.46 313	0.12 169	0.17 232	0.39 319	0.32 267	2.18 428	0.88 357

FINET	0.28 139	0.21 187	0.21 267	0.21 239	0.17 217	0.17 172	0.18 264	0.23 138	0.19 205	0.23 126	0.48 315	0.28 162	0.17 166	0.17 164	0.57 84	0.33 101	0.25 145	0.18 137	0.38 175	0.17 133	0.30 123	0.22 94	0.15 242	0.17 232	0.42 327	0.96 385	0.27 172	0.21 163

CVANet_RVC	0.18 94	0.18 139	0.18 217	0.20 226	0.15 176	0.17 172	0.13 213	0.23 138	0.11 107	0.14 102	0.22 209	0.20 117	0.12 128	0.48 362	0.35 42	0.21 27	0.17 99	0.16 118	0.16 75	0.13 105	0.18 83	0.15 62	0.10 131	0.12 141	0.14 106	0.12 91	0.19 115	0.16 126

PDISCO_ROB	0.30 155	0.23 227	0.20 249	0.22 250	0.20 252	0.17 172	0.18 264	0.24 147	0.19 205	0.29 175	0.27 244	0.23 130	0.18 177	0.17 164	0.71 140	0.45 188	0.27 166	0.33 273	0.39 176	0.25 205	0.47 178	0.62 169	0.13 196	0.18 248	0.31 273	0.29 245	0.54 300	0.29 225

FETStereo	0.29 149	0.18 139	0.11 104	0.11 122	0.12 127	0.18 185	0.06 101	0.29 193	0.11 107	0.35 243	0.09 84	0.29 173	0.10 103	0.18 185	0.75 158	0.38 142	0.21 118	0.15 107	0.35 160	0.16 129	0.70 238	1.61 342	0.12 169	0.23 302	0.26 217	0.15 116	0.33 187	0.14 110

ManiGeoR	0.48 280	0.27 288	0.19 231	0.23 253	0.18 227	0.18 185	0.11 169	0.43 327	0.21 230	0.39 290	0.29 258	0.32 202	0.17 166	0.26 255	5.03 393	0.45 188	0.29 187	0.24 201	0.74 273	0.22 189	0.54 204	0.80 200	0.16 253	0.18 248	0.25 205	0.31 257	0.30 179	0.27 210

HLf10	0.48 280	0.27 288	0.19 231	0.23 253	0.18 227	0.18 185	0.11 169	0.43 327	0.21 230	0.39 290	0.29 258	0.32 202	0.17 166	0.26 255	5.03 393	0.45 188	0.29 187	0.24 201	0.74 273	0.22 189	0.54 204	0.80 200	0.16 253	0.18 248	0.25 205	0.31 257	0.30 179	0.27 210

MyStereo04	0.43 247	0.28 300	0.26 312	0.23 253	0.24 294	0.18 185	0.14 228	0.38 291	0.28 300	0.59 351	0.28 255	0.39 251	0.18 177	0.36 325	1.03 256	0.61 264	0.35 236	0.27 225	1.20 347	0.43 297	1.04 273	0.77 195	0.38 360	0.26 319	0.37 309	0.39 298	0.55 304	0.30 234

AE-Stereo	0.44 254	0.22 204	0.24 293	0.23 253	0.24 294	0.18 185	0.16 248	0.30 204	0.21 230	0.34 232	0.16 163	0.44 280	0.27 246	0.21 210	0.94 238	0.81 319	0.41 267	0.32 267	0.52 223	0.55 339	1.07 278	1.71 354	0.12 169	0.21 289	0.34 285	0.89 378	0.46 270	0.28 218

GLC_STEREO	0.31 162	0.23 227	0.24 293	0.20 226	0.20 252	0.18 185	0.14 228	0.38 291	0.16 167	0.34 232	0.25 226	0.29 173	0.16 155	0.17 164	0.68 129	0.52 232	0.37 243	0.27 225	0.42 186	0.37 260	0.90 260	0.42 127	0.13 196	0.15 201	0.24 195	0.18 155	0.48 277	0.25 195

HCRNet	0.34 181	0.24 243	0.13 149	0.26 283	0.11 112	0.18 185	0.13 213	0.20 126	0.09 73	0.54 339	0.20 196	0.29 173	0.10 103	0.13 116	3.96 378	0.29 70	0.21 118	0.15 107	0.25 111	0.13 105	0.25 107	0.40 125	0.13 196	0.10 117	0.13 95	0.14 110	0.36 212	0.15 117

HGLStereo	0.30 155	0.23 227	0.19 231	0.18 206	0.23 287	0.18 185	0.13 213	0.23 138	0.16 167	0.31 200	0.31 267	0.21 121	0.14 140	0.22 215	1.81 311	0.35 118	0.37 243	0.24 201	0.29 134	0.20 159	0.41 159	0.39 124	0.14 214	0.16 219	0.23 180	0.23 188	0.32 182	0.22 169

DMCA-RVC	0.41 238	0.21 187	0.22 277	0.32 314	0.28 316	0.18 185	0.45 349	0.34 248	0.30 309	0.32 217	1.09 385	0.31 193	0.16 155	0.30 289	2.90 353	0.35 118	0.26 154	0.25 212	0.26 121	0.30 229	0.38 147	0.34 116	0.16 253	0.28 328	0.35 292	0.20 174	0.36 212	0.27 210

RASNet	0.29 149	0.21 187	0.21 267	0.19 213	0.18 227	0.18 185	0.14 228	0.31 216	0.18 194	0.32 217	0.20 196	0.26 148	0.18 177	0.17 164	0.86 215	0.66 277	0.25 145	0.19 146	0.26 121	0.16 129	0.65 231	0.61 167	0.11 151	0.21 289	0.21 168	0.22 180	0.45 265	0.30 234

CEFStereo	0.32 169	0.20 171	0.12 125	0.12 132	0.13 141	0.19 195	0.08 129	0.28 184	0.11 107	0.35 243	0.10 93	0.35 224	0.11 114	0.21 210	1.01 252	0.51 224	0.22 122	0.16 118	0.36 166	0.19 150	0.90 260	1.63 347	0.11 151	0.33 342	0.25 205	0.16 125	0.20 124	0.15 117

CGFBStereo	0.32 169	0.20 171	0.12 125	0.12 132	0.13 141	0.19 195	0.07 117	0.30 204	0.11 107	0.35 243	0.11 106	0.34 215	0.11 114	0.18 185	0.79 171	0.43 172	0.22 122	0.16 118	0.35 160	0.18 141	0.84 256	1.97 382	0.13 196	0.29 334	0.28 241	0.17 134	0.23 144	0.15 117

HLf8	0.49 286	0.26 277	0.19 231	0.23 253	0.20 252	0.19 195	0.13 213	0.57 373	0.21 230	0.43 305	0.34 284	0.33 208	0.21 204	0.35 321	3.09 361	0.52 232	0.31 206	0.24 201	1.16 343	0.25 205	1.07 278	1.18 262	0.16 253	0.20 275	0.27 228	0.36 286	0.46 270	0.32 250

S2M2_L	0.39 227	0.22 204	0.24 293	0.17 195	0.15 176	0.19 195	0.13 213	0.28 184	0.20 219	0.40 296	0.11 106	0.33 208	0.25 233	0.21 210	1.09 268	0.71 295	0.42 276	0.44 342	0.31 142	0.37 260	1.34 323	1.30 281	0.17 268	0.14 189	0.21 168	0.22 180	0.59 321	0.29 225
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS	0.46 263	0.23 227	0.17 206	0.19 213	0.19 242	0.19 195	0.12 188	0.77 392	0.26 282	0.50 326	0.45 307	0.53 320	0.47 345	0.23 228	1.06 265	0.85 328	0.56 355	0.43 339	0.62 248	0.41 289	1.28 316	1.41 302	0.15 242	0.16 219	0.35 292	0.28 233	0.33 187	0.35 273
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.47 273	0.22 204	0.20 249	0.18 206	0.21 266	0.19 195	0.12 188	0.41 310	0.16 167	0.35 243	0.18 170	0.42 271	0.19 189	0.19 194	1.04 259	0.66 277	0.32 214	0.30 251	1.28 361	0.44 312	1.13 289	1.75 359	0.10 131	0.17 232	0.45 339	0.23 188	0.56 306	1.21 381

test_1	0.47 273	0.22 204	0.20 249	0.18 206	0.21 266	0.19 195	0.12 188	0.41 310	0.16 167	0.34 232	0.18 170	0.42 271	0.19 189	0.19 194	1.04 259	0.66 277	0.32 214	0.30 251	1.28 361	0.44 312	1.13 289	1.75 359	0.10 131	0.17 232	0.45 339	0.23 188	0.56 306	1.22 382

test_3	0.47 273	0.22 204	0.20 249	0.18 206	0.21 266	0.19 195	0.12 188	0.41 310	0.18 194	0.36 262	0.18 170	0.44 280	0.21 204	0.19 194	1.03 256	0.64 272	0.32 214	0.31 261	1.28 361	0.44 312	1.12 287	1.74 356	0.10 131	0.18 248	0.47 343	0.28 233	0.59 321	1.22 382

GMStereo	0.23 117	0.24 243	0.13 149	0.19 213	0.17 217	0.19 195	0.14 228	0.29 193	0.16 167	0.23 126	0.19 190	0.32 202	0.16 155	0.13 116	0.53 79	0.27 54	0.28 178	0.19 146	0.43 192	0.20 159	0.30 123	0.19 82	0.12 169	0.15 201	0.24 195	0.19 163	0.39 226	0.20 154
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.25 125	0.18 139	0.19 231	0.17 195	0.18 227	0.19 195	0.14 228	0.22 132	0.16 167	0.23 126	0.18 170	0.21 121	0.13 136	0.26 255	1.51 298	0.28 59	0.23 127	0.21 169	0.25 111	0.18 141	0.22 99	0.35 118	0.13 196	0.15 201	0.18 144	0.18 155	0.39 226	0.18 146

CFNet	0.29 149	0.23 227	0.19 231	0.25 273	0.22 281	0.19 195	0.15 240	0.30 204	0.17 185	0.28 161	0.23 215	0.37 240	0.19 189	0.22 215	1.38 294	0.25 43	0.26 154	0.21 169	0.27 131	0.19 150	0.31 125	0.45 133	0.12 169	0.17 232	0.28 241	0.24 203	0.37 216	0.31 242

HNOStereo	0.34 181	0.20 171	0.14 172	0.14 159	0.14 160	0.20 206	0.09 144	0.31 216	0.13 131	0.38 283	0.13 127	0.35 224	0.15 150	0.16 152	0.79 171	0.57 249	0.25 145	0.20 154	0.55 228	0.35 253	1.22 303	1.41 302	0.11 151	0.11 132	0.37 309	0.23 188	0.34 198	0.22 169

FETCStereo	0.36 203	0.20 171	0.12 125	0.13 145	0.13 141	0.20 206	0.08 129	0.30 204	0.11 107	0.37 270	0.11 106	0.35 224	0.11 114	0.19 194	0.75 158	0.58 252	0.23 127	0.17 129	0.36 166	0.18 141	1.09 284	2.48 430	0.11 151	0.46 373	0.31 273	0.18 155	0.33 187	0.16 126

TestStereo_HLe17	0.48 280	0.29 304	0.20 249	0.26 283	0.20 252	0.20 206	0.13 213	1.03 415	0.23 256	0.43 305	0.32 274	0.36 233	0.21 204	0.34 314	2.57 344	0.54 240	0.30 199	0.24 201	0.78 282	0.23 195	1.10 285	1.31 284	0.14 214	0.23 302	0.30 260	0.33 269	0.44 259	0.29 225

TestStereo_HL2	0.36 203	0.26 277	0.22 277	0.21 239	0.18 227	0.20 206	0.13 213	0.33 241	0.22 241	0.51 328	0.41 299	0.35 224	0.22 211	0.26 255	0.60 94	0.52 232	0.31 206	0.26 219	0.77 279	0.29 221	0.78 248	1.03 234	0.15 242	0.19 263	0.27 228	0.34 274	0.41 234	0.35 273

coex_refinement	0.40 236	0.25 256	0.18 217	0.19 213	0.21 266	0.20 206	0.14 228	0.27 165	0.26 282	0.27 151	0.27 244	0.28 162	0.14 140	0.25 249	3.44 370	0.47 200	0.28 178	0.21 169	0.62 248	0.19 150	0.56 207	0.54 147	0.15 242	0.17 232	0.26 217	0.25 221	0.42 247	0.33 256

Any-RAFT	0.58 308	0.22 204	0.32 341	0.23 253	0.21 266	0.20 206	0.14 228	0.42 320	0.25 271	0.40 296	1.16 388	0.49 309	0.32 276	0.37 329	0.87 223	0.85 328	0.67 370	0.38 321	1.20 347	0.41 289	2.25 422	1.67 348	0.18 279	0.17 232	0.43 333	0.49 335	0.44 259	0.84 352

LMCR-Stereo	0.33 173	0.23 227	0.19 231	0.19 213	0.18 227	0.20 206	0.13 213	0.30 204	0.19 205	0.29 175	0.23 215	0.33 208	0.29 256	0.40 345	0.67 122	0.45 188	0.39 254	0.28 237	0.53 226	0.38 268	0.51 192	0.96 220	0.14 214	0.19 263	0.25 205	0.24 203	0.33 187	0.31 242

sCroCo_RVC	0.46 263	0.20 171	0.16 194	0.15 168	0.16 194	0.20 206	0.12 188	0.32 231	0.32 320	0.35 243	0.24 220	0.43 275	0.45 342	0.15 140	0.83 199	1.10 357	0.47 311	0.40 329	0.67 262	0.43 297	1.55 357	1.85 366	0.14 214	0.22 297	0.30 260	0.30 253	0.49 279	0.32 250

HSM	0.39 227	0.24 243	0.23 285	0.26 283	0.25 297	0.20 206	0.18 264	0.41 310	0.20 219	0.32 217	0.30 265	0.39 251	0.24 226	0.22 215	2.57 344	0.39 148	0.33 223	0.22 177	0.49 206	0.30 229	0.70 238	0.47 140	0.14 214	0.20 275	0.29 250	0.31 257	0.44 259	0.33 256

DLCB_ROB	0.33 173	0.25 256	0.24 293	0.22 250	0.23 287	0.20 206	0.19 272	0.27 165	0.22 241	0.31 200	0.34 284	0.34 215	0.25 233	0.33 309	0.84 201	0.33 101	0.30 199	0.28 237	0.30 136	0.21 175	0.52 197	0.72 185	0.20 296	0.21 289	0.47 343	0.36 286	0.38 222	0.46 304

GGDA	0.37 209	0.25 256	0.23 285	0.20 226	0.18 227	0.21 216	0.13 213	0.34 248	0.22 241	0.53 335	0.42 301	0.35 224	0.22 211	0.26 255	0.61 100	0.53 238	0.31 206	0.25 212	0.74 273	0.33 241	0.81 251	1.02 231	0.14 214	0.19 263	0.28 241	0.36 286	0.46 270	0.34 261

LG-Stereo	0.13 59	0.07 14	0.05 10	0.06 25	0.06 41	0.21 216	0.03 7	0.09 75	0.08 58	0.09 79	0.32 274	0.16 89	0.05 24	0.06 40	0.67 122	0.31 88	0.11 51	0.09 39	0.18 85	0.08 47	0.14 52	0.12 37	0.03 3	0.04 6	0.08 13	0.12 91	0.11 15	0.07 18

iinet-f	0.35 195	0.23 227	0.17 206	0.20 226	0.14 160	0.21 216	0.17 255	0.22 132	0.16 167	0.38 283	0.39 296	0.26 148	0.23 221	0.17 164	1.84 314	0.49 208	0.27 166	0.21 169	0.66 259	0.34 248	0.46 171	0.83 204	0.15 242	0.14 189	0.26 217	0.19 163	0.45 265	0.25 195

test_5	0.22 114	0.19 153	0.11 104	0.11 122	0.07 60	0.21 216	0.07 117	0.32 231	0.10 93	0.17 111	0.21 201	0.24 133	0.21 204	0.08 73	0.97 246	0.46 197	0.16 92	0.15 107	0.26 121	0.11 80	0.23 103	0.46 139	0.06 73	0.12 141	0.16 126	0.17 134	0.33 187	0.20 154

TestStereo	0.28 139	0.25 256	0.20 249	0.21 239	0.15 176	0.21 216	0.13 213	0.35 260	0.18 194	0.38 283	0.18 170	0.33 208	0.16 155	0.13 116	1.02 255	0.27 54	0.34 228	0.18 137	0.42 186	0.18 141	0.46 171	0.35 118	0.13 196	0.17 232	0.27 228	0.22 180	0.34 198	0.26 204

sAnonymous2	0.38 219	0.21 187	0.17 206	0.16 181	0.16 194	0.21 216	0.15 240	0.38 291	0.26 282	0.28 161	0.26 240	0.30 186	0.32 276	0.16 152	0.67 122	0.61 264	0.40 261	0.36 299	0.81 289	0.39 277	1.05 276	1.29 279	0.14 214	0.19 263	0.29 250	0.35 279	0.33 187	0.35 273

CroCo_RVC	0.38 219	0.21 187	0.17 206	0.16 181	0.16 194	0.21 216	0.15 240	0.38 291	0.26 282	0.28 161	0.26 240	0.30 186	0.32 276	0.16 152	0.67 122	0.61 264	0.40 261	0.36 299	0.81 289	0.39 277	1.05 276	1.29 279	0.14 214	0.19 263	0.29 250	0.35 279	0.33 187	0.35 273

UNet	0.30 155	0.21 187	0.19 231	0.19 213	0.20 252	0.21 216	0.15 240	0.27 165	0.17 185	0.29 175	0.21 201	0.25 141	0.18 177	0.59 380	1.64 303	0.31 88	0.27 166	0.22 177	0.30 136	0.21 175	0.34 135	0.25 100	0.15 242	0.19 263	0.21 168	0.24 203	0.44 259	0.26 204

FADNet-RVC-Resample	0.45 257	0.30 310	0.59 397	0.28 297	0.45 374	0.21 216	0.24 283	0.39 301	0.32 320	0.44 312	0.31 267	0.43 275	0.44 335	0.43 351	1.18 277	0.51 224	0.37 243	0.43 339	0.60 245	0.64 362	0.49 181	1.02 231	0.30 343	0.37 354	0.31 273	0.39 298	0.33 187	0.41 290

FADNet-RVC	0.38 219	0.25 256	0.26 312	0.27 288	0.26 305	0.21 216	0.42 344	0.33 241	0.24 263	0.34 232	0.26 240	0.42 271	0.28 253	0.27 266	0.95 240	0.42 163	0.39 254	0.27 225	0.73 271	0.41 289	0.63 228	0.86 209	0.21 301	0.27 323	0.34 285	0.33 269	0.33 187	0.42 293

GANet	0.19 99	0.17 125	0.16 194	0.16 181	0.16 194	0.21 216	0.14 228	0.20 126	0.13 131	0.15 104	0.20 196	0.37 240	0.10 103	0.14 127	0.42 57	0.22 32	0.40 261	0.20 154	0.17 78	0.11 80	0.22 99	0.14 55	0.12 169	0.12 141	0.15 113	0.13 104	0.20 124	0.17 139

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 173	0.26 277	0.24 293	0.23 253	0.29 318	0.21 216	0.35 324	0.28 184	0.52 367	0.37 270	0.25 226	0.35 224	0.17 166	0.29 283	1.32 287	0.32 97	0.25 145	0.21 169	0.35 160	0.23 195	0.29 118	0.62 169	0.16 253	0.18 248	0.23 180	0.42 311	0.32 182	0.32 250
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.34 181	0.23 227	0.20 249	0.22 250	0.19 242	0.21 216	0.16 248	0.49 355	0.18 194	0.36 262	0.24 220	0.27 157	0.29 256	0.22 215	1.33 288	0.45 188	0.30 199	0.24 201	0.64 254	0.18 141	0.68 234	0.55 149	0.14 214	0.21 289	0.26 217	0.25 221	0.49 279	0.30 234

TANstereo	0.43 247	0.22 204	0.18 217	0.21 239	0.21 266	0.22 229	0.11 169	0.27 165	0.22 241	0.32 217	0.25 226	0.25 141	0.25 233	0.24 239	1.37 292	0.81 319	0.43 283	0.41 332	0.67 262	0.39 277	1.08 280	1.16 258	0.48 381	0.16 219	0.17 135	0.23 188	0.99 378	0.24 185

XX-TBD	0.43 247	0.22 204	0.18 217	0.21 239	0.21 266	0.22 229	0.11 169	0.27 165	0.22 241	0.32 217	0.25 226	0.25 141	0.25 233	0.24 239	1.37 292	0.81 319	0.43 283	0.41 332	0.67 262	0.39 277	1.08 280	1.16 258	0.48 381	0.16 219	0.17 135	0.23 188	0.99 378	0.24 185

DSFCA	0.33 173	0.25 256	0.21 267	0.20 226	0.26 305	0.22 229	0.27 296	0.23 138	0.21 230	0.22 123	0.27 244	0.25 141	0.15 150	0.14 127	1.43 297	0.64 272	0.28 178	0.27 225	0.31 142	0.21 175	0.39 151	0.52 145	0.18 279	0.19 263	0.28 241	0.28 233	0.54 300	0.45 301

STTStereo	0.37 209	0.28 300	0.28 325	0.24 265	0.27 315	0.22 229	0.33 318	0.25 157	0.36 333	0.29 175	0.27 244	0.33 208	0.20 199	0.27 266	2.32 336	0.31 88	0.26 154	0.25 212	0.30 136	0.20 159	0.34 135	0.66 176	0.31 349	0.18 248	0.25 205	0.31 257	0.35 202	0.41 290

DNS	0.45 257	0.30 310	0.18 217	0.15 168	0.16 194	0.23 233	0.10 159	0.35 260	0.25 271	0.31 200	0.16 163	0.51 314	0.37 314	0.19 194	0.90 230	0.80 314	0.52 337	0.44 342	0.83 296	0.44 312	1.74 377	1.42 307	0.13 196	0.13 166	0.29 250	0.23 188	0.60 325	0.31 242

LG-Stereo_L2	0.21 108	0.16 118	0.09 70	0.07 60	0.11 112	0.23 233	0.04 39	0.19 120	0.12 119	0.26 147	0.23 215	0.25 141	0.11 114	0.17 164	0.63 105	0.52 232	0.24 137	0.16 118	0.29 134	0.25 205	0.40 155	0.44 129	0.07 93	0.08 98	0.15 113	0.12 91	0.16 90	0.16 126

GIP-stereo	0.15 78	0.12 84	0.09 70	0.07 60	0.06 41	0.23 233	0.10 159	0.07 34	0.06 13	0.08 69	0.09 84	0.11 43	0.05 24	0.13 116	0.60 94	0.26 49	0.13 76	0.11 73	0.19 88	0.31 236	0.17 76	0.60 164	0.05 50	0.06 65	0.10 50	0.12 91	0.16 90	0.07 18

EGLCR-Stereo	0.60 310	0.22 204	0.22 277	0.15 168	0.18 227	0.23 233	0.09 144	0.32 231	0.22 241	0.32 217	0.19 190	0.38 245	0.27 246	0.14 127	0.81 179	0.74 300	0.39 254	0.37 307	0.72 270	0.28 216	1.20 301	2.19 411	0.12 169	0.68 413	0.23 180	1.54 411	3.67 446	0.34 261

CFNet_pseudo	0.47 273	0.23 227	0.23 285	0.27 288	0.25 297	0.23 233	0.17 255	0.31 216	0.19 205	0.37 270	0.29 258	0.38 245	0.27 246	0.23 228	4.35 383	0.44 177	0.28 178	0.23 190	1.00 319	0.19 150	0.46 171	0.59 160	0.40 366	0.18 248	0.27 228	0.28 233	0.36 212	0.35 273

ADLNet	0.53 298	0.26 277	0.18 217	0.21 239	0.21 266	0.23 233	0.19 272	0.30 204	0.17 185	0.23 126	0.22 209	0.62 337	0.18 177	0.48 362	6.87 417	0.38 142	0.28 178	0.21 169	0.25 111	0.20 159	0.33 132	0.90 212	0.18 279	0.13 166	0.25 205	0.26 226	0.34 198	0.23 178

DeepPruner_ROB	0.52 296	0.25 256	0.25 306	0.25 273	0.26 305	0.23 233	0.65 380	0.32 231	0.25 271	0.37 270	0.39 296	0.29 173	0.25 233	0.31 300	3.43 369	0.72 296	0.34 228	0.29 245	0.49 206	0.23 195	1.30 318	1.20 265	0.23 311	0.23 302	0.29 250	0.42 311	0.46 270	0.29 225

iResNetv2_ROB	0.46 263	0.24 243	0.17 206	0.27 288	0.21 266	0.23 233	0.14 228	0.49 355	0.19 205	0.37 270	0.29 258	0.37 240	0.27 246	0.26 255	3.28 368	0.42 163	0.28 178	0.22 177	0.85 301	0.23 195	1.22 303	0.59 160	0.16 253	0.26 319	0.27 228	0.24 203	0.57 311	0.28 218

DISCO	0.32 169	0.24 243	0.17 206	0.19 213	0.21 266	0.23 233	0.27 296	0.21 130	0.21 230	0.36 262	0.25 226	0.24 133	0.16 155	0.19 194	1.86 315	0.35 118	0.29 187	0.22 177	0.42 186	0.22 189	0.28 114	0.56 150	0.14 214	0.16 219	0.23 180	0.23 188	0.40 232	0.24 185

LG-Stereo_L1	0.21 108	0.16 118	0.09 70	0.07 60	0.11 112	0.24 242	0.04 39	0.19 120	0.12 119	0.27 151	0.23 215	0.23 130	0.11 114	0.17 164	0.60 94	0.53 238	0.24 137	0.16 118	0.33 148	0.27 211	0.40 155	0.44 129	0.06 73	0.08 98	0.15 113	0.11 78	0.17 98	0.16 126

LG-G_1	0.23 117	0.15 108	0.11 104	0.12 132	0.15 176	0.24 242	0.06 101	0.13 100	0.09 73	0.11 93	0.18 170	0.17 97	0.11 114	0.15 140	0.70 133	0.44 177	0.21 118	0.19 146	0.26 121	0.17 133	0.32 127	1.48 318	0.06 73	0.09 108	0.13 95	0.12 91	0.18 105	0.16 126

LG-G	0.23 117	0.15 108	0.11 104	0.12 132	0.15 176	0.24 242	0.06 101	0.13 100	0.09 73	0.11 93	0.18 170	0.17 97	0.11 114	0.15 140	0.70 133	0.44 177	0.21 118	0.19 146	0.26 121	0.17 133	0.32 127	1.48 318	0.06 73	0.09 108	0.13 95	0.12 91	0.18 105	0.16 126

GREAT-IGEV	0.17 91	0.09 52	0.08 51	0.05 10	0.04 6	0.24 242	0.03 7	0.08 52	0.10 93	0.06 33	0.06 44	0.15 86	0.05 24	0.06 40	0.84 201	0.30 79	0.12 67	0.09 39	0.13 47	0.12 92	0.11 28	1.21 269	0.06 73	0.12 141	0.08 13	0.08 17	0.17 98	0.06 8
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MIM_Stereo	0.26 130	0.18 139	0.14 172	0.15 168	0.14 160	0.24 242	0.07 117	0.27 165	0.11 107	0.24 133	0.12 117	0.20 117	0.12 128	0.17 164	0.85 211	0.44 177	0.24 137	0.19 146	0.54 227	0.20 159	0.46 171	0.70 181	0.08 107	0.12 141	0.17 135	0.29 245	0.34 198	0.16 126

RAFT	0.14 69	0.07 14	0.10 94	0.08 81	0.04 6	0.24 242	0.28 300	0.19 120	0.07 36	0.13 99	0.08 72	0.13 59	0.06 52	0.11 102	0.44 61	0.17 12	0.12 67	0.08 18	0.14 59	0.21 175	0.16 70	0.18 77	0.04 25	0.05 33	0.15 113	0.15 116	0.21 132	0.16 126

R-Stereo Train	0.54 300	0.24 243	0.24 293	0.24 265	0.18 227	0.24 242	0.09 144	0.34 248	0.30 309	0.52 332	0.66 341	0.44 280	0.32 276	0.55 374	0.74 146	1.07 350	0.58 359	0.52 377	1.27 358	0.64 362	1.51 345	1.89 370	0.14 214	0.20 275	0.35 292	0.42 311	0.35 202	0.47 307

RAFT-Stereo	0.54 300	0.24 243	0.24 293	0.24 265	0.18 227	0.24 242	0.09 144	0.34 248	0.30 309	0.52 332	0.66 341	0.44 280	0.32 276	0.55 374	0.74 146	1.07 350	0.58 359	0.52 377	1.27 358	0.64 362	1.51 345	1.89 370	0.14 214	0.20 275	0.35 292	0.42 311	0.35 202	0.47 307
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.35 195	0.26 277	0.23 285	0.25 273	0.24 294	0.24 242	0.16 248	0.27 165	0.19 205	0.30 184	0.29 258	0.31 193	0.17 166	0.33 309	0.75 158	0.46 197	0.51 331	0.24 201	0.81 289	0.21 175	0.58 217	0.70 181	0.18 279	0.34 344	0.30 260	0.31 257	0.42 247	0.34 261

DNSM	0.45 257	0.28 300	0.21 267	0.15 168	0.16 194	0.25 251	0.10 159	0.37 288	0.25 271	0.32 217	0.18 170	0.51 314	0.36 302	0.21 210	0.87 223	0.83 325	0.51 331	0.43 339	0.76 278	0.46 322	1.78 386	1.43 308	0.13 196	0.14 189	0.32 279	0.24 203	0.56 306	0.34 261

TestStereo-Hl	0.45 257	0.25 256	0.26 312	0.20 226	0.20 252	0.25 251	0.17 255	0.40 307	0.27 292	0.56 340	0.50 317	0.41 267	0.25 233	0.30 289	1.01 252	0.60 259	0.32 214	0.31 261	0.99 316	0.28 216	0.90 260	1.60 339	0.14 214	0.23 302	0.28 241	0.41 307	0.49 279	0.44 296

gcap_with_dpt	0.50 288	0.41 364	0.17 206	0.38 333	0.20 252	0.25 251	0.12 188	0.38 291	0.20 219	0.37 270	0.24 220	0.59 333	0.34 288	0.22 215	1.05 261	0.80 314	1.05 393	0.74 409	0.84 297	0.39 277	1.41 326	1.30 281	0.14 214	0.17 232	0.30 260	0.28 233	0.50 286	0.61 329

GCAP-BAT	0.50 288	0.41 364	0.17 206	0.38 333	0.20 252	0.25 251	0.12 188	0.38 291	0.20 219	0.37 270	0.24 220	0.59 333	0.34 288	0.22 215	1.05 261	0.80 314	1.05 393	0.74 409	0.84 297	0.39 277	1.41 326	1.30 281	0.14 214	0.17 232	0.30 260	0.28 233	0.50 286	0.61 329

AACVNet	0.31 162	0.26 277	0.21 267	0.27 288	0.28 316	0.25 251	0.18 264	0.30 204	0.20 219	0.31 200	0.30 265	0.29 173	0.18 177	0.36 325	0.62 101	0.43 172	0.31 206	0.26 219	0.37 171	0.25 205	0.42 163	0.62 169	0.20 296	0.20 275	0.29 250	0.31 257	0.42 247	0.37 279

FADNet	0.39 227	0.27 288	0.23 285	0.29 303	0.26 305	0.25 251	0.39 340	0.36 278	0.24 263	0.35 243	0.34 284	0.36 233	0.27 246	0.27 266	0.93 235	0.39 148	0.31 206	0.34 286	0.68 265	0.43 297	0.60 220	0.90 212	0.19 288	0.22 297	0.38 315	0.42 311	0.37 216	0.44 296

NCCL2	0.55 304	0.35 336	0.31 338	0.30 305	0.40 364	0.25 251	0.24 283	0.35 260	0.31 315	0.41 301	0.33 281	0.35 224	0.24 226	0.53 369	4.10 379	0.47 200	0.40 261	0.31 261	0.39 176	0.31 236	0.70 238	0.99 225	0.41 368	0.32 340	0.45 339	0.45 324	0.75 354	0.51 317

AROF-Stereo-S	0.28 139	0.23 227	0.12 125	0.20 226	0.14 160	0.26 258	0.08 129	0.26 163	0.13 131	0.28 161	0.18 170	0.26 148	0.16 155	0.15 140	0.67 122	0.48 205	0.26 154	0.19 146	0.66 259	0.44 312	0.50 187	0.41 126	0.09 119	0.12 141	0.20 164	0.56 345	0.25 156	0.29 225

SACVNet	0.38 219	0.30 310	0.26 312	0.28 297	0.29 318	0.26 258	0.34 323	0.37 288	0.29 303	0.35 243	0.27 244	0.29 173	0.25 233	0.38 335	0.59 92	0.43 172	0.36 238	0.29 245	0.56 230	0.29 221	0.68 234	1.21 269	0.19 288	0.25 317	0.37 309	0.35 279	0.45 265	0.38 284

ICVP	0.44 254	0.24 243	0.30 330	0.25 273	0.23 287	0.26 258	0.18 264	0.31 216	0.25 271	0.37 270	0.31 267	0.33 208	0.29 256	0.25 249	0.64 111	0.61 264	0.50 327	0.78 417	0.59 244	0.44 312	0.99 272	1.82 364	0.33 356	0.24 312	0.30 260	0.35 279	0.37 216	0.34 261
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.54 300	0.23 227	0.19 231	0.21 239	0.22 281	0.26 258	0.18 264	0.34 248	0.31 315	0.36 262	0.28 255	0.30 186	0.22 211	0.22 215	2.69 348	0.58 252	0.37 243	0.28 237	1.14 338	0.32 238	1.08 280	0.88 210	0.18 279	0.24 312	0.26 217	0.23 188	0.58 316	2.34 408

PA-Net	0.52 296	0.36 342	0.36 354	0.25 273	0.37 358	0.26 258	0.32 311	0.33 241	0.36 333	0.30 184	0.26 240	0.30 186	0.31 267	0.47 358	2.30 333	0.51 224	0.24 137	0.28 237	0.30 136	0.29 221	0.34 135	0.90 212	0.60 392	0.26 319	0.32 279	0.72 365	0.32 182	2.29 407
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.39 227	0.36 342	0.26 312	0.29 303	0.31 327	0.26 258	0.19 272	0.30 204	0.23 256	0.35 243	0.27 244	0.45 287	0.25 233	0.34 314	0.82 193	0.45 188	0.30 199	0.25 212	0.96 313	0.23 195	0.69 236	0.75 190	0.45 373	0.21 289	0.35 292	0.31 257	0.35 202	0.45 301

castereo	0.42 240	0.20 171	0.19 231	0.16 181	0.16 194	0.27 264	0.09 144	0.29 193	0.21 230	0.33 228	0.22 209	0.40 260	0.37 314	0.19 194	0.81 179	0.77 305	0.45 296	0.34 286	0.57 238	0.43 297	1.52 348	1.45 312	0.13 196	0.15 201	0.27 228	0.59 350	0.52 293	0.31 242

Anonymous3	0.57 307	0.29 304	0.22 277	0.21 239	0.25 297	0.27 264	0.22 279	0.51 361	0.35 329	0.37 270	0.27 244	0.76 358	0.54 349	0.47 358	1.18 277	1.93 418	0.51 331	0.47 351	0.94 310	0.58 347	1.27 314	1.69 350	0.19 288	0.21 289	0.36 301	0.39 298	0.54 300	0.37 279

APVNet	0.39 227	0.27 288	0.20 249	0.24 265	0.26 305	0.27 264	0.24 283	0.31 216	0.22 241	0.26 147	0.31 267	0.29 173	0.17 166	0.27 266	1.75 308	0.50 214	0.45 296	0.35 292	0.66 259	0.32 238	0.51 192	0.97 222	0.16 253	0.25 317	0.28 241	0.24 203	0.44 259	0.30 234

psm_up	0.35 195	0.26 277	0.27 320	0.28 297	0.25 297	0.27 264	0.18 264	0.35 260	0.32 320	0.29 175	0.24 220	0.30 186	0.25 233	0.50 366	0.93 235	0.34 113	0.34 228	0.31 261	0.62 248	0.36 254	0.43 166	0.50 143	0.16 253	0.27 323	0.33 282	0.34 274	0.39 226	0.34 261

FADNet_RVC	0.85 353	0.35 336	1.01 419	0.44 351	0.63 395	0.27 264	0.63 374	0.43 327	0.46 353	0.48 323	0.50 317	0.65 345	0.54 349	0.58 379	3.52 371	0.82 324	0.52 337	1.02 431	1.68 379	0.71 373	1.59 364	1.50 325	0.45 373	0.59 402	0.56 362	0.43 317	1.89 421	0.62 332

MLG-Stereo	0.10 26	0.07 14	0.04 3	0.04 3	0.05 21	0.28 269	0.02 3	0.06 9	0.06 13	0.07 55	0.03 6	0.09 17	0.05 24	0.06 40	0.38 50	0.35 118	0.11 51	0.09 39	0.12 36	0.06 5	0.16 70	0.15 62	0.03 3	0.03 3	0.07 4	0.06 4	0.11 15	0.07 18

HH	0.60 310	0.18 139	0.35 351	0.23 253	0.21 266	0.28 269	0.24 283	0.42 320	0.26 282	0.74 397	0.25 226	0.46 295	0.36 302	0.24 239	0.81 179	1.44 391	0.38 248	0.37 307	1.21 349	0.64 362	2.13 411	1.97 382	0.27 327	0.20 275	0.59 370	0.41 307	0.83 361	0.63 333

HanStereo	0.60 310	0.18 139	0.35 351	0.23 253	0.21 266	0.28 269	0.24 283	0.42 320	0.26 282	0.74 397	0.25 226	0.46 295	0.36 302	0.24 239	0.81 179	1.44 391	0.38 248	0.37 307	1.21 349	0.64 362	2.13 411	1.97 382	0.27 327	0.20 275	0.59 370	0.41 307	0.83 361	0.63 333

AF-Net	0.38 219	0.25 256	0.25 306	0.25 273	0.30 323	0.28 269	0.41 342	0.36 278	0.30 309	0.25 144	0.32 274	0.39 251	0.21 204	0.23 228	2.08 326	0.31 88	0.23 127	0.22 177	0.39 176	0.22 189	0.53 199	0.78 196	0.21 301	0.19 263	0.26 217	0.27 230	0.42 247	0.33 256

RP	0.45 257	0.29 304	0.33 343	0.30 305	0.31 327	0.28 269	0.35 324	0.34 248	0.33 326	0.23 126	0.36 293	0.36 233	0.26 244	0.24 239	3.81 375	0.31 88	0.28 178	0.22 177	0.33 148	0.23 195	0.26 110	0.85 208	0.19 288	0.22 297	0.29 250	0.29 245	0.52 293	0.36 278

Nwc_Net	0.38 219	0.25 256	0.25 306	0.25 273	0.30 323	0.28 269	0.41 342	0.36 278	0.30 309	0.25 144	0.32 274	0.39 251	0.21 204	0.23 228	2.08 326	0.31 88	0.23 127	0.22 177	0.39 176	0.22 189	0.53 199	0.78 196	0.21 301	0.19 263	0.26 217	0.27 230	0.42 247	0.33 256

RTSC	0.65 324	0.25 256	0.27 320	0.24 265	0.26 305	0.28 269	0.42 344	0.35 260	0.33 326	0.43 305	0.47 312	0.30 186	0.27 246	0.29 283	7.17 421	0.50 214	0.48 320	0.30 251	0.75 276	0.33 241	0.78 248	0.93 217	0.17 268	0.30 337	0.28 241	0.31 257	0.49 279	0.59 327

HSM-Net_RVC	0.94 356	0.26 277	0.27 320	0.43 346	0.31 327	0.28 269	0.23 281	0.48 351	0.29 303	0.58 346	0.98 381	11.38 446	0.46 343	0.24 239	1.33 288	0.65 276	0.47 311	0.30 251	0.57 238	0.57 343	1.31 320	1.26 274	0.27 327	0.44 370	0.43 333	0.45 324	0.54 300	0.48 309
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
arf4	0.32 169	0.32 322	0.13 149	0.42 343	0.14 160	0.29 277	0.12 188	0.25 157	0.15 154	0.34 232	0.19 190	0.39 251	0.19 189	0.22 215	0.64 111	0.51 224	0.27 166	0.18 137	0.99 316	0.15 122	0.84 256	0.84 205	0.14 214	0.13 166	0.22 176	0.19 163	0.26 164	0.21 163

CASS	0.51 293	0.27 288	0.27 320	0.32 314	0.26 305	0.29 277	0.67 382	0.40 307	0.30 309	0.47 320	0.52 321	0.47 302	0.36 302	0.16 152	0.74 146	0.67 282	0.71 375	0.46 349	0.78 282	0.28 216	1.67 369	1.48 318	0.17 268	0.20 275	0.42 327	0.34 274	0.53 297	0.46 304
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
pcwnet_v2	0.69 327	0.27 288	0.31 338	0.31 311	0.33 335	0.29 277	0.24 283	0.34 248	0.25 271	0.50 326	0.40 298	1.66 401	0.40 323	0.31 300	5.73 406	0.60 259	0.36 238	0.30 251	1.08 330	0.23 195	0.82 253	0.90 212	0.57 388	0.22 297	0.35 292	0.36 286	0.51 290	0.87 355

FSD		0.32 322	0.31 338	0.32 314	0.31 327	0.30 280	0.35 324	0.41 310	0.27 292	0.37 270	0.29 258			0.34 314	1.10 273	0.97 341			0.58 242	0.50 331				0.34 344	0.37 309	0.32 267	0.37 216	0.38 284

GASTEREO	0.18 94	0.09 52	0.09 70	0.08 81	0.05 21	0.30 280	0.04 39	0.07 34	0.08 58	0.10 87	0.05 32	0.13 59	0.08 85	0.08 73	0.70 133	0.36 127	0.13 76	0.10 58	0.14 59	0.11 80	0.14 52	1.06 240	0.12 169	0.06 65	0.10 50	0.29 245	0.15 82	0.07 18

MSCF	0.18 94	0.09 52	0.09 70	0.08 81	0.06 41	0.30 280	0.03 7	0.07 34	0.09 73	0.10 87	0.05 32	0.13 59	0.08 85	0.09 89	0.72 142	0.35 118	0.13 76	0.10 58	0.14 59	0.12 92	0.14 52	1.03 234	0.11 151	0.06 65	0.10 50	0.36 286	0.14 73	0.07 18

MLCV	0.53 298	0.25 256	0.24 293	0.36 327	0.32 331	0.30 280	0.22 279	0.46 347	0.47 359	0.53 335	0.80 361	0.51 314	0.40 323	0.26 255	0.94 238	1.44 391	0.41 267	0.30 251	1.26 355	0.27 211	1.16 297	1.23 273	0.23 311	0.35 351	0.33 282	0.35 279	0.49 279	0.34 261

MLG-Stereo_test2	0.14 69	0.12 84	0.06 19	0.05 10	0.06 41	0.31 284	0.03 7	0.09 75	0.07 36	0.09 79	0.22 209	0.12 48	0.05 24	0.07 59	0.60 94	0.39 148	0.15 87	0.13 92	0.21 101	0.10 74	0.21 97	0.21 88	0.05 50	0.04 6	0.10 50	0.08 17	0.15 82	0.10 68

EKT-Stereo	1.22 378	0.27 288	0.24 293	0.28 297	0.25 297	0.31 284	0.54 362	0.43 327	0.29 303	0.44 312	0.57 327	0.49 309	0.44 335	0.31 300	13.29 454	2.18 427	0.54 346	0.53 380	1.26 355	1.02 413	5.16 447	2.03 387	0.14 214	0.19 263	0.42 327	0.35 279	0.56 306	0.34 261

AnonymousM	0.60 310	0.18 139	0.13 149	0.13 145	0.11 112	0.31 284	0.07 117	0.35 260	0.23 256	0.31 200	0.42 301	0.28 162	0.31 267	0.37 329	1.34 291	0.89 334	0.44 289	0.33 273	0.42 186	0.57 343	0.97 268	1.20 265	0.17 268	0.34 344	0.16 126	0.82 372	2.20 430	3.23 425

GEStereo_RVC	0.47 273	0.27 288	0.34 347	0.27 288	0.26 305	0.31 284	0.53 361	0.41 310	0.24 263	0.35 243	0.27 244	0.40 260	0.24 226	0.30 289	0.81 179	0.74 300	0.49 325	0.37 307	0.91 305	0.38 268	0.90 260	1.80 362	0.21 301	0.34 344	0.31 273	0.30 253	0.51 290	0.48 309

NCC-stereo	0.47 273	0.33 329	0.30 330	0.31 311	0.33 335	0.31 284	0.38 334	0.41 310	0.40 339	0.24 133	0.38 294	0.39 251	0.36 302	0.28 275	3.13 362	0.36 127	0.29 187	0.32 267	0.42 186	0.43 297	0.44 168	0.84 205	0.28 334	0.23 302	0.36 301	0.44 322	0.45 265	0.44 296

Abc-Net	0.47 273	0.33 329	0.30 330	0.31 311	0.33 335	0.31 284	0.38 334	0.41 310	0.40 339	0.24 133	0.38 294	0.39 251	0.36 302	0.28 275	3.13 362	0.36 127	0.29 187	0.32 267	0.42 186	0.43 297	0.44 168	0.84 205	0.28 334	0.23 302	0.36 301	0.44 322	0.45 265	0.44 296
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.48 280	0.40 360	0.29 328	0.27 288	0.32 331	0.31 284	0.28 300	0.27 165	0.32 320	0.32 217	0.43 303	1.12 377	0.24 226	0.32 305	1.68 304	0.51 224	0.66 369	0.29 245	0.41 184	0.33 241	0.69 236	1.26 274	0.26 322	0.26 319	0.30 260	0.35 279	0.75 354	0.44 296

TestStereo_HL3	0.75 335	1.03 405	0.25 306	0.24 265	0.20 252	0.32 291	0.23 281	0.65 381	0.29 303	0.63 366	0.85 366	1.07 375	0.46 343	0.23 228	1.74 307	1.59 404	2.87 432	0.35 292	1.11 333	0.39 277	1.50 343	2.24 415	0.16 253	0.20 275	0.30 260	0.37 292	0.62 329	0.45 301

YMNet	0.46 263	0.20 171	0.12 125	0.16 181	0.15 176	0.32 291	0.87 391	0.19 120	0.16 167	0.27 151	0.11 106	0.24 133	0.36 302	0.15 140	5.11 396	0.66 277	0.23 127	0.22 177	0.26 121	0.21 175	0.19 88	0.29 105	0.09 119	0.13 166	0.74 382	0.16 125	0.66 336	0.19 150

Reg-Stereo(zero)	0.71 330	0.22 204	0.30 330	0.21 239	0.22 281	0.32 291	0.36 330	0.77 392	0.44 347	0.65 371	1.65 415	0.54 322	0.36 302	1.01 399	0.86 215	1.42 387	0.50 327	0.26 219	1.07 327	0.60 351	1.15 292	2.16 406	0.28 334	0.17 232	0.55 360	0.93 381	1.09 384	1.15 375

FLISNet	0.71 330	0.22 204	0.30 330	0.21 239	0.22 281	0.32 291	0.36 330	0.77 392	0.44 347	0.65 371	1.65 415	0.54 322	0.36 302	1.01 399	0.86 215	1.42 387	0.50 327	0.26 219	1.07 327	0.60 351	1.15 292	2.16 406	0.28 334	0.17 232	0.55 360	0.93 381	1.09 384	1.15 375

ITSA-stereo	0.96 357	0.36 342	0.34 347	0.55 364	0.41 368	0.32 291	0.64 378	0.52 367	0.47 359	0.71 389	1.48 406	0.67 349	0.62 356	0.35 321	3.07 360	1.67 408	0.52 337	0.56 390	1.10 331	0.87 396	1.33 321	1.89 370	0.52 385	0.51 384	0.50 350	1.05 391	3.15 444	1.80 403

dd	0.37 209	0.25 256	0.15 183	0.44 351	0.16 194	0.32 291	0.19 272	0.28 184	0.13 131	0.29 175	0.14 142	0.44 280	0.14 140	0.15 140	2.86 350	0.38 142	0.36 238	0.22 177	0.52 223	0.34 248	0.32 127	0.28 104	0.17 268	0.29 334	0.27 228	0.20 174	0.40 232	0.32 250

GMOStereo	0.34 181	0.19 153	0.15 183	0.16 181	0.16 194	0.32 291	0.12 188	0.35 260	0.17 185	0.35 243	0.15 148	0.29 173	0.22 211	0.17 164	0.81 179	0.49 208	0.29 187	0.33 273	0.51 215	0.37 260	0.56 207	1.49 321	0.10 131	0.13 166	0.30 260	0.24 203	0.41 234	0.22 169

error version	0.34 181	0.19 153	0.15 183	0.16 181	0.16 194	0.32 291	0.12 188	0.35 260	0.17 185	0.35 243	0.15 148	0.29 173	0.22 211	0.17 164	0.81 179	0.49 208	0.29 187	0.33 273	0.51 215	0.37 260	0.56 207	1.49 321	0.10 131	0.13 166	0.30 260	0.24 203	0.41 234	0.22 169

test-v	0.34 181	0.19 153	0.15 183	0.16 181	0.16 194	0.32 291	0.12 188	0.35 260	0.17 185	0.35 243	0.15 148	0.29 173	0.22 211	0.17 164	0.81 179	0.49 208	0.29 187	0.33 273	0.51 215	0.37 260	0.56 207	1.49 321	0.10 131	0.13 166	0.30 260	0.24 203	0.41 234	0.22 169

GwcNet-ADL	0.72 332	0.35 336	0.37 358	0.41 342	0.34 346	0.32 291	0.27 296	0.40 307	0.27 292	0.61 358	1.53 408	0.63 341	0.41 327	0.33 309	3.69 373	1.34 380	0.50 327	0.56 390	0.91 305	0.87 396	1.18 299	1.60 339	0.24 315	0.27 323	0.36 301	0.48 332	0.47 274	0.66 337

PSMNet-ADL	0.77 338	0.29 304	0.30 330	0.33 317	0.32 331	0.32 291	0.37 332	0.55 369	0.35 329	0.71 389	1.43 405	0.56 327	1.01 375	2.47 428	1.18 277	2.02 422	1.58 413	0.41 332	1.06 326	0.50 331	1.25 312	1.44 310	0.35 359	0.24 312	0.35 292	0.41 307	0.65 334	0.34 261

GANet-ADL	0.60 310	0.27 288	0.26 312	0.28 297	0.29 318	0.32 291	0.25 292	0.35 260	0.27 292	0.61 358	1.04 383	0.41 267	0.29 256	0.30 289	1.87 316	1.08 353	0.51 331	0.37 307	1.17 345	0.85 393	1.27 314	1.88 369	0.19 288	0.23 302	0.32 279	0.37 292	0.58 316	0.46 304

test-2	0.34 181	0.19 153	0.15 183	0.16 181	0.16 194	0.32 291	0.12 188	0.35 260	0.17 185	0.35 243	0.15 148	0.29 173	0.22 211	0.17 164	0.81 179	0.49 208	0.29 187	0.33 273	0.51 215	0.37 260	0.56 207	1.49 321	0.10 131	0.13 166	0.30 260	0.24 203	0.41 234	0.22 169

ADCRef	1.02 365	0.34 334	0.38 360	0.23 253	0.35 351	0.32 291	0.40 341	0.36 278	0.86 394	0.39 290	0.31 267	0.39 251	0.25 233	0.28 275	9.75 442	0.63 271	0.33 223	0.32 267	0.81 289	0.56 341	0.47 178	0.72 185	0.47 378	0.34 344	1.00 402	1.09 392	0.99 378	5.10 441

SHD	0.72 332	0.30 310	0.42 372	0.35 325	0.34 346	0.33 305	0.45 349	0.49 355	0.44 347	0.53 335	0.63 337	0.47 302	0.64 358	0.34 314	6.15 410	0.52 232	0.47 311	0.37 307	0.94 310	0.45 319	0.88 259	1.12 252	0.25 318	0.42 366	0.47 343	0.47 331	0.50 286	0.63 333

IGEV-Stereo+	0.31 162	0.72 396	0.08 51	0.12 132	0.10 104	0.34 306	0.04 39	0.20 126	0.12 119	0.30 184	0.59 332	0.21 121	0.38 316	0.13 116	0.64 111	0.51 224	0.19 110	0.19 146	0.30 136	0.34 248	0.51 192	0.56 150	0.13 196	0.07 85	0.13 95	1.20 397	0.14 73	0.12 92

DAS	0.67 325	0.27 288	0.24 293	0.38 333	0.33 335	0.34 306	0.33 318	0.51 361	0.46 353	0.61 358	0.94 378	0.78 360	0.67 363	0.19 194	0.96 242	1.83 413	0.55 348	0.47 351	1.12 334	0.61 353	2.11 407	1.69 350	0.27 327	0.44 370	0.43 333	0.43 317	0.62 329	0.48 309

SepStereo	0.67 325	0.27 288	0.24 293	0.38 333	0.33 335	0.34 306	0.33 318	0.51 361	0.46 353	0.61 358	0.94 378	0.78 360	0.67 363	0.19 194	0.96 242	1.83 413	0.55 348	0.47 351	1.12 334	0.61 353	2.11 407	1.69 350	0.27 327	0.44 370	0.43 333	0.43 317	0.62 329	0.48 309

NVstereo2D	0.63 320	0.25 256	0.20 249	0.28 297	0.25 297	0.34 306	0.35 324	0.30 204	0.22 241	0.39 290	0.33 281	0.26 148	0.16 155	0.42 350	9.29 438	0.43 172	0.32 214	0.27 225	0.35 160	0.20 159	0.35 141	0.44 129	0.30 343	0.21 289	0.31 273	0.23 188	0.27 172	0.25 195

PWC_ROB	0.69 327	0.37 349	0.41 368	0.30 305	0.35 351	0.34 306	0.50 356	0.39 301	0.69 385	0.45 316	0.80 361	0.54 322	1.20 383	0.29 283	2.36 337	1.23 371	0.63 367	0.53 380	1.01 320	0.46 322	1.15 292	1.40 300	0.26 322	0.49 379	0.38 315	0.37 292	0.68 340	0.97 360

LGtest1	0.21 108	0.15 108	0.12 125	0.10 105	0.14 160	0.35 311	0.05 78	0.14 104	0.13 131	0.12 97	0.34 284	0.16 89	0.13 136	0.10 96	0.74 146	0.48 205	0.23 127	0.23 190	0.25 111	0.20 159	0.29 118	0.44 129	0.08 107	0.10 117	0.14 106	0.12 91	0.18 105	0.15 117

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 134	0.18 139	0.11 104	0.12 132	0.11 112	0.35 311	0.05 78	0.23 138	0.14 144	0.30 184	0.21 201	0.24 133	0.35 297	0.13 116	0.76 164	0.60 259	0.27 166	0.28 237	0.32 145	0.33 241	0.61 223	0.60 164	0.09 119	0.08 98	0.14 106	0.38 296	0.24 151	0.14 110

FCDSN-DC	0.84 352	0.37 349	0.67 402	0.40 341	0.40 364	0.35 311	0.89 392	0.39 301	0.31 315	0.46 317	0.35 291	0.44 280	0.31 267	0.38 335	8.90 431	0.84 327	0.47 311	0.48 357	0.73 271	0.38 268	1.12 287	1.58 336	0.30 343	0.57 397	0.37 309	0.42 311	0.42 247	0.37 279
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
stereogan	0.43 247	0.33 329	0.30 330	0.33 317	0.37 358	0.35 311	0.30 304	0.35 260	0.32 320	0.30 184	0.31 267	0.46 295	0.30 265	0.27 266	1.62 302	0.41 162	0.30 199	0.25 212	0.44 196	0.29 221	0.37 145	1.61 342	0.23 311	0.24 312	0.29 250	0.31 257	0.57 311	0.39 287

ADCP+	0.99 362	0.33 329	0.34 347	0.25 273	0.34 346	0.35 311	0.49 355	0.31 216	0.66 382	0.59 351	0.48 315	0.75 356	0.18 177	0.30 289	9.27 437	0.47 200	0.27 166	0.27 225	0.78 282	0.80 384	0.51 192	0.72 185	0.18 279	0.18 248	0.69 378	2.01 424	1.44 401	3.81 433

GANetREF_RVC	0.50 288	0.40 360	0.38 360	0.38 333	0.35 351	0.35 311	0.32 311	0.51 361	0.42 346	0.48 323	0.27 244	0.71 352	0.44 335	0.29 283	1.10 273	0.45 188	1.07 396	0.33 273	0.62 248	0.36 254	0.86 258	0.64 173	0.30 343	0.39 361	0.44 337	0.40 306	0.64 333	0.50 315
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
PS-NSSS	0.43 247	0.38 357	0.25 306	0.42 343	0.30 323	0.35 311	0.32 311	0.34 248	0.20 219	0.36 262	0.24 220	0.74 355	0.24 226	0.40 345	1.98 320	0.34 113	0.33 223	0.23 190	0.55 228	0.20 159	0.41 159	0.57 154	0.52 385	0.20 275	0.31 273	0.31 257	0.87 364	0.37 279

MLG-Stereo_test1	0.11 39	0.06 4	0.04 3	0.04 3	0.05 21	0.36 318	0.03 7	0.06 9	0.06 13	0.07 55	0.04 19	0.09 17	0.05 24	0.06 40	0.38 50	0.33 101	0.12 67	0.09 39	0.13 47	0.06 5	0.17 76	0.18 77	0.03 3	0.03 3	0.07 4	0.07 9	0.12 35	0.07 18

AROF-StereoT2	0.29 149	0.35 336	0.12 125	0.51 357	0.13 141	0.37 319	0.12 188	0.22 132	0.12 119	0.33 228	0.14 142	0.47 302	0.13 136	0.17 164	0.74 146	0.37 136	0.34 228	0.16 118	0.77 279	0.17 133	0.38 147	0.53 146	0.27 327	0.11 132	0.21 168	0.15 116	0.24 151	0.16 126

DF	0.79 342	0.26 277	0.22 277	0.27 288	0.16 194	0.37 319	0.11 169	0.39 301	0.25 271	0.34 232	0.25 226	0.52 319	0.35 297	0.24 239	0.83 199	1.67 408	0.44 289	0.40 329	7.07 421	0.49 329	1.48 336	1.80 362	0.21 301	0.27 323	0.58 366	1.23 400	0.53 297	0.57 324

DDVS	1.78 400	0.35 336	0.40 364	0.33 317	0.38 361	0.37 319	0.33 318	2.41 444	0.46 353	0.68 381	17.02 456	2.44 414	0.65 360	0.81 395	2.50 340	1.31 376	0.61 364	0.49 362	6.21 414	0.84 391	2.90 437	2.24 415	0.26 322	0.34 344	0.34 285	0.60 352	2.18 428	0.71 339

DLNR_Zeroshot_test	11.48 451	37.23 465	0.46 377	54.89 465	0.21 266	0.37 319	49.84 465	0.47 349	0.22 241	0.80 407	0.59 332	0.62 337	0.36 302	3.08 433	63.85 465	73.41 465	9.38 452	5.61 450	2.77 394	0.65 368	1.83 391	1.41 302	0.13 196	0.22 297	0.37 309	0.38 296	0.43 256	0.48 309

dad	0.58 308	0.29 304	0.20 249	0.65 381	0.32 331	0.37 319	0.94 394	0.59 374	0.18 194	0.44 312	0.18 170	0.49 309	0.42 330	0.17 164	3.83 376	0.50 214	0.41 267	0.27 225	0.77 279	0.32 238	0.49 181	0.45 133	0.19 288	0.34 344	0.57 364	0.24 203	1.23 392	0.84 352

NOSS_ROB	0.81 347	0.36 342	0.27 320	0.37 331	0.35 351	0.37 319	0.29 303	0.87 399	0.39 336	0.71 389	0.93 376	0.99 371	0.60 355	1.26 409	2.02 321	2.44 433	0.57 356	0.58 393	0.68 265	0.43 297	2.16 415	2.47 428	0.32 355	0.47 377	0.42 327	0.43 317	0.72 346	0.42 293

AIO_rvc	0.34 181	0.17 125	0.12 125	0.10 105	0.09 93	0.38 325	0.11 169	0.17 112	0.11 107	0.15 104	0.07 57	0.17 97	0.10 103	0.14 127	1.81 311	1.13 360	0.16 92	0.45 345	0.34 155	0.11 80	0.26 110	2.17 408	0.17 268	0.07 85	0.14 106	0.16 125	0.16 90	0.10 68

AIO_test	0.48 280	0.19 153	0.13 149	0.14 159	0.10 104	0.38 325	0.28 300	0.19 120	0.13 131	0.17 111	0.10 93	0.18 107	0.09 96	0.11 102	2.64 346	2.40 431	0.22 122	0.22 177	0.32 145	0.12 92	0.29 118	2.50 431	0.15 242	0.08 98	0.16 126	1.42 406	0.21 132	0.10 68

SFCPSM	2.02 411	0.37 349	0.29 328	0.38 333	0.33 335	0.38 325	0.38 334	0.42 320	0.48 361	0.63 366	1.10 386	1.09 376	4.92 430	0.35 321	1.80 310	1.39 384	0.59 361	0.50 367	31.93 459	0.84 391	1.50 343	1.59 338	0.30 343	0.37 354	0.42 327	0.52 339	0.69 341	1.01 364

ADCL	1.10 370	0.44 372	0.36 354	0.33 317	0.33 335	0.38 325	0.47 351	0.38 291	1.23 419	0.60 355	0.47 312	0.43 275	0.27 246	0.32 305	7.84 428	0.57 249	0.38 248	0.55 385	0.68 265	0.69 371	0.65 231	0.81 203	0.29 342	0.36 352	1.73 426	1.85 422	1.77 416	5.47 443

DeepPrunerF	0.79 342	0.36 342	0.20 249	0.53 359	1.05 414	0.38 325	0.52 358	0.32 231	0.92 400	0.23 126	0.32 274	0.23 130	0.17 166	0.26 255	5.65 403	0.50 214	0.28 178	0.24 201	0.50 212	0.25 205	0.40 155	0.47 140	0.21 301	0.19 263	5.96 449	0.50 337	0.47 274	0.30 234

MSMDNet	0.63 320	0.24 243	0.22 277	0.19 213	0.20 252	0.38 325	0.17 255	0.43 327	0.24 263	0.60 355	0.33 281	0.40 260	1.53 392	0.50 366	0.85 211	1.50 396	0.42 276	0.35 292	1.26 355	0.67 370	1.90 397	2.18 409	0.17 268	0.18 248	0.58 366	0.53 341	0.39 226	0.58 325

CSAN	1.01 363	0.52 379	0.48 383	0.47 355	0.49 377	0.38 325	0.48 353	0.49 355	2.50 441	0.69 383	2.01 423	1.44 390	0.69 365	0.60 383	4.20 381	0.56 247	0.46 305	0.47 351	0.82 293	2.20 442	1.16 297	1.10 247	0.31 349	0.53 388	1.68 424	1.02 390	0.72 346	0.81 349

cross-raft	0.56 306	0.25 256	0.22 277	0.21 239	0.20 252	0.39 332	0.15 240	0.44 335	0.26 282	0.48 323	0.35 291	0.43 275	0.31 267	0.24 239	0.86 215	1.35 381	0.41 267	0.34 286	1.31 367	0.78 381	1.98 404	1.89 370	0.16 253	0.18 248	0.47 343	0.46 327	0.42 247	0.68 338

ETE_ROB	0.60 310	0.48 375	0.30 330	0.36 327	0.36 356	0.39 332	0.32 311	0.33 241	0.49 364	0.40 296	0.61 335	1.32 386	0.29 256	0.40 345	2.38 338	0.50 214	0.95 387	0.34 286	0.65 255	0.41 289	0.96 267	1.18 262	0.28 334	0.31 338	0.39 319	0.45 324	0.73 351	0.52 319

CBMV	1.06 368	0.38 357	0.33 343	0.42 343	0.39 363	0.39 332	0.31 306	0.87 399	0.40 339	0.65 371	0.86 369	1.47 392	1.22 386	1.02 401	1.89 317	2.41 432	0.67 370	0.51 372	1.66 378	0.78 381	1.69 372	2.20 412	0.31 349	0.52 386	0.47 343	0.49 335	1.04 382	5.23 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HUF	0.50 288	0.17 125	0.13 149	0.11 122	0.12 127	0.40 335	0.11 169	0.22 132	0.11 107	0.22 123	0.09 84	0.19 112	0.19 189	0.11 102	3.00 357	2.86 440	0.70 374	0.49 362	0.61 247	0.20 159	0.53 199	1.85 366	0.28 334	0.18 248	0.15 113	0.18 155	0.18 105	0.13 99

gcap-zeroshot	1.09 369	0.23 227	0.33 343	0.59 373	0.20 252	0.40 335	0.35 324	0.45 339	0.24 263	0.74 397	1.21 394	0.63 341	0.34 288	0.25 249	0.80 177	1.71 410	3.94 445	0.29 245	9.06 431	0.81 385	1.52 348	1.94 379	1.39 419	0.18 248	0.58 366	0.39 298	0.41 234	0.41 290

RGC	0.51 293	0.36 342	0.46 377	0.35 325	0.36 356	0.40 335	0.30 304	0.37 288	0.39 336	0.32 217	0.45 307	0.40 260	0.42 330	0.35 321	2.99 356	0.36 127	0.32 214	0.28 237	0.47 198	0.33 241	0.61 223	1.00 227	0.24 315	0.28 328	0.38 315	0.46 327	0.52 293	0.53 320

LALA_ROB	0.62 316	0.52 379	0.32 341	0.33 317	0.35 351	0.40 335	0.31 306	0.34 248	0.40 339	0.46 317	0.61 335	1.27 382	0.29 256	0.39 341	3.75 374	0.45 188	0.51 331	0.38 321	0.57 238	0.40 285	0.82 253	1.11 250	0.24 315	0.31 338	0.36 301	0.43 317	0.81 360	0.51 317

SGM-Forest	1.95 405	0.37 349	0.25 306	0.54 360	0.44 372	0.40 335	0.24 283	0.59 374	0.75 390	0.72 394	0.66 341	0.99 371	2.05 404	0.34 314	5.58 402	1.88 416	0.46 305	0.39 325	23.75 453	0.29 221	2.17 416	1.62 344	0.40 366	0.29 334	1.04 405	0.59 350	1.80 417	4.01 435
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
arf3	0.31 162	0.33 329	0.12 125	0.57 368	0.13 141	0.42 340	0.12 188	0.25 157	0.14 144	0.32 217	0.17 167	0.45 287	0.14 140	0.22 215	0.58 90	0.37 136	0.36 238	0.17 129	0.96 313	0.14 116	0.72 243	0.67 177	0.16 253	0.12 141	0.18 144	0.16 125	0.22 139	0.18 146

XX-Stereo	4.69 438	0.19 153	0.24 293	0.27 288	0.16 194	0.42 340	0.32 311	0.35 260	0.21 230	0.73 396	1.64 413	0.46 295	0.38 316	0.30 289	0.95 240	1.09 355	0.43 283	0.38 321	1.25 353	0.47 325	1.42 328	1.54 332	0.21 301	0.17 232	110.85 466	0.46 327	1.00 381	0.84 352

ADCPNet	1.59 396	0.37 349	0.74 407	0.43 346	0.76 403	0.42 340	1.45 410	0.90 404	0.70 386	0.76 402	1.68 418	0.76 358	3.19 422	0.76 393	8.96 433	1.92 417	0.54 346	0.37 307	4.76 409	1.03 414	1.19 300	1.09 244	0.94 411	0.40 363	1.06 408	1.36 404	0.93 372	5.53 445

iResNet	0.62 316	0.26 277	0.26 312	0.36 327	0.38 361	0.42 340	0.27 296	0.46 347	0.31 315	0.56 340	0.73 354	0.68 350	0.73 368	0.17 164	1.73 306	1.72 411	0.39 254	0.37 307	1.52 376	0.57 343	1.58 362	0.98 223	0.20 296	0.46 373	0.34 285	0.39 298	0.59 321	0.40 289

NaN_ROB	0.82 349	0.41 364	0.41 368	0.36 327	0.49 377	0.42 340	0.44 348	0.45 339	1.33 423	0.40 296	0.67 344	0.89 370	0.31 267	0.47 358	5.25 397	0.55 245	0.34 228	0.53 380	0.49 206	0.63 359	0.60 220	0.95 218	0.28 334	0.49 379	0.78 390	1.57 412	0.98 375	1.71 401

MSKI-zero shot	0.70 329	0.21 187	0.21 267	0.20 226	0.19 242	0.43 345	0.16 248	0.42 320	0.29 303	0.44 312	1.16 388	0.48 306	0.36 302	0.17 164	1.60 301	1.42 387	0.47 311	0.37 307	1.37 369	0.95 407	1.79 388	2.06 389	0.22 309	0.19 263	0.53 354	1.21 398	0.72 346	1.17 380

SAMSARA	1.05 367	0.40 360	0.57 391	0.44 351	0.43 371	0.43 345	0.62 372	0.74 388	0.61 378	0.60 355	0.72 352	0.59 333	1.65 395	0.46 356	6.43 413	0.74 300	0.53 345	0.50 367	1.24 352	0.55 339	1.24 306	1.37 293	0.28 334	0.56 392	1.63 422	1.74 419	1.65 413	1.61 400

valid	0.42 240	0.36 342	0.10 94	0.65 381	0.08 85	0.44 347	0.06 101	1.78 435	0.08 58	1.92 438	0.11 106	1.17 378	0.09 96	0.08 73	0.78 167	0.22 32	0.49 325	0.09 39	1.37 369	0.08 47	0.50 187	0.32 110	0.09 119	0.07 85	0.12 87	0.08 17	0.17 98	0.07 18

castereo++	0.43 247	0.19 153	0.17 206	0.19 213	0.15 176	0.44 347	0.08 129	0.30 204	0.20 219	0.34 232	0.18 170	0.45 287	0.35 297	0.15 140	0.78 167	0.73 297	0.43 283	0.32 267	0.57 238	0.43 297	1.42 328	1.35 292	0.22 309	0.16 219	0.24 195	0.33 269	1.16 390	0.33 256

RTS	0.80 344	0.32 322	0.28 325	0.30 305	0.33 335	0.44 347	0.59 369	0.41 310	0.46 353	0.43 305	0.34 284	0.51 314	0.34 288	0.30 289	7.29 422	0.70 292	0.55 348	0.36 299	1.02 321	0.45 319	0.93 265	1.01 229	0.25 318	0.37 354	0.54 357	1.72 417	0.58 316	0.79 341

RTSA	0.80 344	0.32 322	0.28 325	0.30 305	0.33 335	0.44 347	0.59 369	0.41 310	0.46 353	0.43 305	0.34 284	0.51 314	0.34 288	0.30 289	7.29 422	0.70 292	0.55 348	0.36 299	1.02 321	0.45 319	0.93 265	1.01 229	0.25 318	0.37 354	0.54 357	1.72 417	0.58 316	0.79 341

ccs_rob	1.11 371	0.35 336	0.33 343	0.43 346	0.29 318	0.44 347	0.38 334	0.59 374	0.35 329	1.97 439	5.99 440	5.59 437	0.59 352	0.45 353	1.05 261	1.28 373	0.52 337	0.39 325	1.76 382	0.87 396	1.76 379	2.05 388	0.26 322	0.43 369	0.34 285	0.36 286	0.50 286	0.56 323

model_zeroshot	0.81 347	0.22 204	0.23 285	0.34 322	0.21 266	0.45 352	0.16 248	0.43 327	0.23 256	0.59 351	1.10 386	0.50 313	0.31 267	0.26 255	2.66 347	1.04 349	0.42 276	0.35 292	1.40 373	0.52 335	1.90 397	1.60 339	0.15 242	0.20 275	2.65 436	1.52 410	0.79 359	1.54 397

RAFT-Test	0.64 323	0.24 243	0.22 277	0.25 273	0.21 266	0.45 352	0.17 255	0.45 339	0.26 282	0.66 375	0.80 361	0.40 260	0.39 321	0.36 325	1.01 252	1.49 395	0.41 267	0.34 286	1.29 364	0.61 353	1.90 397	1.84 365	0.17 268	0.18 248	0.54 357	0.93 381	0.41 234	1.26 384

HBP-ISP	1.24 380	0.38 357	0.50 384	0.52 358	0.41 368	0.45 352	0.33 318	0.55 369	0.40 339	0.76 402	1.30 398	0.48 306	0.48 347	1.92 417	9.87 446	3.68 447	0.55 348	0.66 401	0.82 293	0.95 407	2.11 407	2.96 439	0.30 343	0.46 373	0.47 343	0.52 339	0.94 373	0.60 328

AnyNet_C32	1.27 383	0.41 364	0.36 354	0.37 331	0.40 364	0.48 355	0.62 372	0.47 349	1.23 419	0.56 340	0.89 374	0.53 320	0.36 302	0.40 345	10.27 448	1.27 372	0.55 348	0.54 384	0.88 303	0.63 359	1.28 316	1.52 329	0.34 358	0.50 382	1.09 411	2.40 429	1.34 397	4.67 439

UDGNet	0.39 227	0.29 304	0.21 267	0.55 364	0.44 372	0.50 356	0.42 344	0.31 216	0.20 219	0.27 151	0.28 255	0.28 162	0.12 128	0.70 390	0.66 117	0.44 177	0.29 187	0.25 212	0.60 245	0.24 203	0.61 223	0.98 223	0.39 363	0.15 201	0.34 285	0.27 230	0.42 247	0.29 225

FAT-Stereo	1.13 374	0.37 349	0.57 391	0.56 367	0.63 395	0.50 356	0.52 358	0.75 389	0.44 347	0.79 406	2.82 431	1.45 391	1.95 403	0.49 365	2.78 349	2.52 436	0.57 356	0.60 395	2.42 387	1.17 423	2.12 410	2.13 399	0.74 405	0.58 400	0.41 324	0.56 345	0.72 346	1.27 386

XQC	0.80 344	0.47 373	0.40 364	0.50 356	0.46 375	0.50 356	0.57 363	0.56 371	0.48 361	0.58 346	0.63 337	0.58 332	0.81 372	0.45 353	6.95 419	0.73 297	0.45 296	0.36 299	0.84 297	0.42 295	0.81 251	1.06 240	0.33 356	0.42 366	0.53 354	0.61 353	0.69 341	0.50 315

anonymity	1.60 397	0.25 256	0.41 368	0.27 288	0.23 287	0.51 359	0.16 248	0.49 355	0.27 292	0.63 366	23.10 459	0.57 329	0.59 352	0.37 329	0.78 167	1.33 378	0.46 305	0.35 292	1.10 331	0.48 327	1.47 334	2.07 393	0.21 301	0.33 342	1.11 413	1.60 414	3.07 442	1.08 367

iRaft-Stereo_20w	0.96 357	0.31 320	0.58 396	0.57 368	0.34 346	0.51 359	0.58 366	0.44 335	0.32 320	0.90 415	1.59 410	0.56 327	0.49 348	0.37 329	2.05 324	1.22 370	0.42 276	0.52 377	1.04 324	0.82 388	1.52 348	2.14 400	0.27 327	0.38 359	1.04 405	3.39 439	2.04 424	1.45 393

ADCS	1.39 387	0.51 378	0.47 379	0.45 354	0.55 385	0.51 359	0.64 378	0.68 384	1.05 405	0.57 343	0.72 352	0.80 364	2.34 409	0.51 368	9.94 447	2.13 425	0.76 379	0.62 397	1.30 365	0.62 357	1.80 389	1.62 344	0.43 371	0.56 392	0.76 385	2.09 426	1.59 410	3.47 428

AnyNet_C01	1.52 395	0.60 391	0.54 386	0.63 378	0.56 386	0.51 359	1.16 405	0.89 402	1.30 422	0.68 381	0.88 372	1.27 382	1.30 390	0.54 372	11.26 450	2.64 438	1.16 399	1.01 430	1.42 375	0.75 377	1.67 369	1.92 378	0.60 392	0.62 409	1.33 416	0.97 387	1.63 412	3.28 426

DCVSM-stereo	1.12 373	0.31 320	0.36 354	0.43 346	0.33 335	0.52 363	0.35 324	0.68 384	0.39 336	0.66 375	1.41 404	1.60 396	0.79 370	0.39 341	0.81 179	1.02 345	0.48 320	0.37 307	12.56 442	0.92 406	1.54 355	1.37 293	0.41 368	0.49 379	0.41 324	0.51 338	0.65 334	0.61 329

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 354	0.37 349	0.57 391	0.34 322	0.29 318	0.54 364	0.69 384	0.45 339	0.72 388	0.64 370	1.75 420	0.59 333	0.64 358	0.23 228	0.93 235	1.53 400	0.44 289	0.40 329	1.27 358	1.04 415	1.62 366	2.22 414	0.18 279	0.38 359	0.83 394	0.48 332	2.98 440	1.10 369

pmcnn	1.11 371	0.42 370	0.41 368	0.57 368	0.59 389	0.54 364	1.41 409	0.71 386	0.48 361	0.61 358	1.28 397	1.51 394	2.96 419	1.04 402	1.42 296	2.33 430	0.81 381	0.96 425	1.74 381	1.09 419	2.41 427	1.74 356	0.82 409	0.50 382	0.48 349	0.69 361	1.09 384	1.28 387

STTRV1_RVC		0.41 364	0.34 347	0.54 360	0.41 368	0.55 366	0.43 347	0.51 361	0.50 365	0.51 328	0.50 317	0.85 369	1.05 377	0.55 374	0.84 201	0.58 252	1.80 422	0.45 345		1.77 435	1.77 384	1.50 325		0.59 402	0.52 353	0.67 360	0.89 369	1.44 392

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 350	0.54 384	0.35 351	0.63 378	0.46 375	0.56 367	1.02 397	0.65 381	0.60 376	0.57 343	0.47 312	0.82 368	1.21 384	1.11 406	2.25 331	0.60 259	0.36 238	0.33 273	1.25 353	0.40 285	1.94 402	1.62 344	0.47 378	0.39 361	0.76 385	0.81 370	0.75 354	1.49 395

G-Net	1.35 386	0.55 386	0.65 401	0.43 346	0.49 377	0.56 367	0.48 353	0.89 402	1.35 424	0.67 378	1.22 395	3.00 417	1.21 384	0.36 325	4.11 380	1.64 407	0.61 364	0.76 414	1.37 369	1.35 427	1.63 367	1.89 370	0.39 363	0.61 405	0.80 391	3.07 437	1.57 408	4.68 440

ADCMid	1.14 375	0.50 376	0.55 389	0.39 340	0.59 389	0.56 367	0.77 388	0.59 374	0.76 391	0.47 320	0.71 351	0.70 351	0.71 367	0.39 341	8.21 429	1.09 355	0.51 331	0.45 345	1.73 380	0.51 334	1.04 273	1.21 269	0.59 391	0.40 363	0.58 366	1.47 409	1.24 394	4.18 437

test-1	0.83 350	0.18 139	0.23 285	0.19 213	0.19 242	0.57 370	0.58 366	0.44 335	0.29 303	0.72 394	5.41 439	0.54 322	0.40 323	0.59 380	0.98 248	1.32 377	0.45 296	0.48 357	1.14 338	0.96 409	1.90 397	2.36 424	0.14 214	0.21 289	0.39 319	0.46 327	0.61 327	0.63 333

CBMV_ROB	1.31 384	0.37 349	0.39 363	0.60 375	0.49 377	0.57 370	0.47 351	0.95 410	0.40 339	0.81 408	1.38 403	3.04 418	2.55 412	0.48 362	5.00 392	1.30 374	0.89 383	0.49 362	2.24 385	0.73 375	1.72 375	1.95 380	0.45 373	0.40 363	0.97 400	2.27 428	1.56 407	2.91 423

G4	0.28 139	0.34 334	0.11 104	0.68 383	0.13 141	0.61 372	0.11 169	0.23 138	0.12 119	0.32 217	0.13 127	0.43 275	0.11 114	0.17 164	0.63 105	0.28 59	0.33 223	0.15 107	0.89 304	0.12 92	0.33 132	0.20 86	0.31 349	0.10 117	0.17 135	0.15 116	0.20 124	0.15 117

IGEV-FE	0.78 340	0.25 256	0.47 379	0.58 371	0.25 297	0.61 372	0.63 374	0.48 351	0.28 300	0.67 378	1.33 400	0.66 347	0.41 327	0.31 300	0.87 223	1.36 382	0.39 254	0.36 299	1.13 336	0.76 379	1.57 359	2.29 419	0.20 296	0.20 275	0.84 395	0.84 374	2.28 431	1.10 369

IGEV_Zeroshot_test	0.78 340	0.25 256	0.47 379	0.58 371	0.25 297	0.61 372	0.63 374	0.48 351	0.28 300	0.67 378	1.32 399	0.66 347	0.41 327	0.31 300	0.87 223	1.36 382	0.39 254	0.36 299	1.13 336	0.76 379	1.57 359	2.29 419	0.20 296	0.20 275	0.84 395	0.84 374	2.28 431	1.09 368

MADNet+	1.22 378	0.60 391	0.77 408	0.77 385	0.74 401	0.61 372	1.01 396	0.94 408	0.74 389	0.78 405	0.68 348	1.18 379	1.07 379	0.68 388	7.48 426	1.39 384	1.12 398	0.65 398	1.33 368	0.91 404	2.13 411	1.51 327	0.66 399	0.97 431	1.05 407	0.83 373	0.92 371	1.39 389

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 421	0.30 310	0.54 386	0.34 322	0.37 358	0.63 376	0.68 383	0.48 351	1.07 409	0.69 383	1.55 409	0.62 337	0.59 352	0.18 185	0.86 215	1.75 412	0.42 276	0.50 367	49.64 462	1.04 415	1.53 353	2.14 400	0.19 288	0.28 328	0.72 380	1.86 423	0.98 375	1.07 365

TRStereo	1.21 377	0.32 322	0.47 379	0.25 273	0.18 227	0.64 377	0.26 294	0.44 335	0.20 219	0.70 388	0.57 327	0.80 364	0.29 256	0.23 228	1.08 267	1.85 415	0.37 243	0.35 292	1.05 325	0.88 402	1.36 324	1.89 370	0.17 268	0.16 219	0.67 377	16.20 459	0.88 366	0.49 314

S-Stereo	1.43 389	0.40 360	0.43 374	0.60 375	0.58 388	0.64 377	1.10 400	0.61 378	0.57 373	0.69 383	4.10 437	1.62 399	0.65 360	0.46 356	4.54 385	2.87 441	0.55 348	0.65 398	4.87 411	4.90 449	1.26 313	2.26 417	0.99 414	0.61 405	0.41 324	0.53 341	0.66 336	0.97 360

AMNet	0.63 320	0.59 390	0.56 390	0.59 373	0.59 389	0.64 377	0.58 366	0.45 339	0.53 369	0.51 328	0.69 349	0.75 356	0.40 323	0.87 397	0.68 129	0.86 331	0.71 375	0.66 401	0.63 252	0.62 357	0.76 245	0.62 169	0.38 360	0.59 402	0.57 364	0.69 361	0.70 344	0.75 340

DPSNet	1.40 388	0.43 371	0.38 360	0.54 360	0.61 394	0.65 380	0.57 363	0.51 361	0.67 383	0.46 317	0.87 371	3.54 425	1.62 394	1.43 410	2.52 341	2.12 424	0.99 389	0.99 429	7.37 424	1.69 433	2.21 419	2.98 440	0.95 412	0.74 416	0.76 385	0.76 367	0.75 354	0.82 350

SANet	1.44 391	0.57 388	0.54 386	0.55 364	0.60 393	0.65 380	0.76 386	0.94 408	5.50 447	0.52 332	2.23 427	4.15 432	2.61 413	0.65 387	5.29 398	0.52 232	1.21 403	0.56 390	0.93 309	0.83 389	1.54 355	1.38 295	0.47 378	0.62 409	0.74 382	1.16 395	0.88 366	2.41 411

PVD	0.98 360	0.54 384	0.59 397	0.60 375	0.56 386	0.66 382	0.63 374	0.91 405	0.87 398	0.57 343	0.85 366	0.80 364	1.03 376	0.59 380	6.60 414	0.64 272	0.69 373	0.55 385	1.16 343	0.63 359	1.22 303	1.27 278	0.39 363	0.53 388	0.75 384	0.88 377	0.85 363	1.07 365

FBW_ROB	1.04 366	0.64 395	0.57 391	0.87 391	0.87 408	0.68 383	0.98 395	0.45 339	0.34 328	0.53 335	0.75 356	1.03 373	1.27 387	1.90 416	6.09 409	0.42 163	0.60 362	0.33 273	2.46 388	0.49 329	1.49 339	1.10 247	1.23 416	0.56 392	0.44 337	0.53 341	0.55 304	0.82 350

FC-DCNN	0.96 357	0.50 376	0.92 413	0.79 387	0.52 383	0.73 384	1.10 400	0.77 392	0.52 367	0.62 364	0.65 339	0.72 353	0.62 356	0.38 335	3.13 362	0.83 325	0.94 386	0.50 367	1.19 346	0.43 297	1.52 348	1.33 287	0.31 349	0.52 386	1.01 404	0.92 380	1.51 405	2.93 424

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 316	1.03 405	0.18 217	0.89 392	0.50 381	0.74 385	0.26 294	0.39 301	0.22 241	0.92 417	0.69 349	1.06 374	0.44 335	0.32 305	0.86 215	0.99 344	0.48 320	0.31 261	0.56 230	0.38 268	1.49 339	1.87 368	0.12 169	0.16 219	0.27 228	0.29 245	0.52 293	0.80 348

CC-Net-ROB	0.62 316	0.60 391	0.40 364	0.81 388	0.59 389	0.75 386	0.57 363	0.43 327	0.31 315	0.47 320	0.32 274	1.38 388	0.73 368	0.62 384	0.60 94	0.33 101	0.42 276	0.32 267	2.70 393	0.28 216	0.50 187	0.61 167	0.98 413	0.28 328	0.39 319	0.37 292	0.39 226	0.54 321

arf2	0.34 181	0.41 364	0.12 125	0.92 394	0.15 176	0.77 387	0.17 255	0.31 216	0.13 131	0.34 232	0.17 167	0.57 329	0.12 128	0.23 228	0.53 79	0.27 54	0.46 305	0.17 129	1.02 321	0.14 116	0.62 226	0.59 160	0.26 322	0.12 141	0.17 135	0.16 125	0.19 115	0.15 117

FC-DCNN v2	1.01 363	0.52 379	1.01 419	0.85 390	0.53 384	0.77 387	1.07 399	0.83 397	0.65 380	0.61 358	0.65 339	0.72 353	0.79 370	0.37 329	3.26 366	0.81 319	0.95 387	0.47 351	1.22 351	0.41 289	1.52 348	1.34 290	0.31 349	0.51 384	1.30 415	1.29 403	1.86 420	2.78 416

edge stereo	1.98 408	0.52 379	1.03 423	0.72 384	0.63 395	0.79 389	0.83 389	0.93 407	1.45 427	3.71 446	1.22 395	2.08 410	4.38 428	1.06 403	2.14 328	2.51 435	0.64 368	0.55 385	7.27 423	7.84 451	1.43 331	5.56 450	2.02 424	0.53 388	0.61 373	0.55 344	0.87 364	1.48 394

LSM0	4.83 439	0.52 379	0.57 391	0.78 386	0.66 398	0.81 390	1.26 407	1.10 419	1.08 410	0.88 414	1.65 415	1.82 403	2.45 411	0.40 345	38.07 464	52.94 464	0.87 382	0.61 396	5.33 412	1.09 419	2.57 430	3.54 444	0.43 371	0.69 414	0.94 399	2.15 427	1.61 411	5.62 446

SPS-STEREO	1.49 393	0.72 396	0.69 403	0.90 393	0.75 402	0.82 391	0.74 385	0.83 397	0.76 391	0.85 412	1.62 412	1.42 389	1.09 380	0.70 390	1.97 319	2.32 429	1.04 392	0.97 427	10.95 439	1.01 412	2.60 431	2.45 427	0.64 395	0.76 419	0.81 393	0.79 369	1.11 388	0.96 359
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G2	0.33 173	0.47 373	0.11 104	1.12 397	0.15 176	0.97 392	0.15 240	0.27 165	0.11 107	0.35 243	0.13 127	0.46 295	0.10 103	0.19 194	0.63 105	0.27 54	0.43 283	0.16 118	0.99 316	0.11 80	0.29 118	0.22 94	0.50 384	0.10 117	0.16 126	0.14 110	0.20 124	0.15 117

MFMNet_re	0.98 360	0.78 399	0.71 405	0.83 389	0.72 400	0.97 392	0.83 389	0.75 389	0.86 394	0.69 383	0.79 359	1.30 385	0.83 373	0.68 388	2.27 332	1.16 363	1.03 391	0.80 420	1.61 377	0.85 393	2.25 422	1.12 252	0.65 398	0.71 415	0.66 376	0.66 359	0.98 375	0.99 363

G3	0.37 209	0.55 386	0.15 183	1.15 398	0.19 242	0.98 394	0.17 255	0.32 231	0.16 167	0.39 290	0.15 148	0.57 329	0.14 140	0.24 239	0.62 101	0.28 59	0.44 289	0.18 137	1.15 340	0.13 105	0.39 151	0.25 100	0.64 395	0.12 141	0.19 155	0.16 125	0.21 132	0.17 139

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 382	2.34 434	0.85 410	1.48 408	0.80 407	1.00 395	1.15 404	0.76 391	0.94 401	1.33 429	0.54 324	1.54 395	1.67 396	2.00 418	2.30 333	0.97 341	1.08 397	1.05 432	3.01 398	1.06 418	1.37 325	1.51 327	1.22 415	0.67 412	0.76 385	0.65 357	0.59 321	1.40 390

SGM_RVC	2.55 419	0.93 401	1.05 427	0.97 395	0.76 403	1.00 395	0.93 393	7.37 452	1.18 417	1.01 425	1.64 413	2.39 413	9.36 438	0.62 384	2.02 321	1.33 378	1.60 414	0.80 420	7.94 426	1.42 428	1.67 369	1.69 350	0.67 400	0.94 430	2.66 437	2.65 434	4.83 447	9.43 451
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	2.03 413	0.72 396	0.61 399	1.20 400	0.79 406	1.01 397	0.66 381	1.54 432	1.35 424	0.92 417	2.10 425	4.00 429	3.06 420	0.71 392	9.66 441	2.82 439	1.05 393	0.76 414	4.73 408	0.75 377	3.34 441	3.73 446	0.48 381	0.58 400	1.79 427	1.18 396	2.41 435	2.78 416
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
WAO-7	1.96 407	1.09 408	1.32 434	5.02 435	0.99 411	1.02 398	1.64 412	1.16 420	1.46 429	2.58 443	2.14 426	2.11 411	2.83 418	1.20 408	6.00 408	1.03 346	1.68 416	0.70 407	7.59 425	0.87 396	1.71 373	1.97 382	0.38 360	1.05 434	0.98 401	1.45 407	1.10 387	1.84 404

GOStereo-base	0.37 209	0.58 389	0.12 125	1.29 405	0.19 242	1.14 399	0.19 272	0.39 301	0.15 154	0.38 283	0.15 148	0.64 343	0.10 103	0.23 228	0.62 101	0.26 49	0.47 311	0.18 137	1.07 327	0.12 92	0.34 135	0.21 88	0.58 390	0.10 117	0.16 126	0.13 104	0.18 105	0.13 99

UDG	0.91 355	0.94 402	0.44 375	1.22 401	1.16 416	1.14 399	1.35 408	0.38 291	0.36 333	0.43 305	0.55 325	0.62 337	0.33 284	1.60 412	5.73 406	0.80 314	0.75 378	0.45 345	0.94 310	0.65 368	1.13 289	1.10 247	0.64 395	0.32 340	0.36 301	0.39 298	0.53 297	0.38 284

arf1	0.39 227	0.62 394	0.13 149	1.24 402	0.19 242	1.19 401	0.20 278	0.36 278	0.13 131	0.43 305	0.18 170	0.65 345	0.12 128	0.24 239	0.43 60	0.25 43	0.57 356	0.20 154	1.15 340	0.13 105	0.64 229	0.34 116	0.45 373	0.11 132	0.15 113	0.14 110	0.17 98	0.13 99

DDUNet	0.75 335	0.91 400	0.42 372	1.24 402	1.03 412	1.19 401	1.16 405	0.35 260	0.35 329	0.37 270	0.45 307	0.64 343	0.32 276	1.77 414	2.89 351	0.44 177	0.71 375	0.48 357	0.87 302	0.59 349	0.53 199	0.64 173	0.85 410	0.28 328	0.34 285	0.34 274	0.61 327	0.39 287

SGM+DAISY	2.56 420	0.94 402	0.92 413	1.06 396	0.97 409	1.24 403	1.04 398	1.31 424	1.76 433	1.12 427	2.01 423	2.59 415	3.35 425	0.87 397	6.30 411	3.19 443	1.16 399	1.11 434	6.92 420	1.55 431	2.89 436	2.90 436	0.67 400	1.23 442	3.89 444	4.14 444	5.13 448	8.82 450

ELAS	2.27 414	1.03 405	1.10 429	1.38 407	1.13 415	1.45 404	1.10 400	1.38 428	1.09 411	0.94 419	7.66 443	3.71 427	3.10 421	1.11 406	6.64 415	1.56 401	1.42 412	1.43 439	2.52 390	0.69 371	2.33 425	3.03 441	0.69 402	0.82 423	3.50 442	4.32 445	2.52 436	3.70 432
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	3.41 432	2.89 442	1.54 439	1.52 410	1.71 431	1.49 405	1.66 413	1.26 421	2.27 438	2.07 440	1.94 422	15.55 450	4.16 427	1.77 414	5.50 400	4.82 450	2.33 427	0.96 425	23.18 452	4.57 446	2.36 426	2.47 428	0.73 404	0.57 397	1.23 414	0.62 354	1.37 398	1.51 396

SGM-ForestM	1.49 393	1.99 428	1.26 432	1.18 399	0.67 399	1.50 406	1.71 414	1.32 425	0.94 401	0.74 397	1.03 382	2.90 416	2.23 406	0.55 374	1.68 304	0.62 269	1.34 408	0.49 362	2.81 396	0.58 347	1.33 321	1.12 252	0.57 388	0.56 392	2.12 432	2.46 430	3.00 441	3.53 430

AROF3	0.50 288	1.23 411	0.12 125	1.89 414	0.40 364	1.54 407	0.50 356	0.43 327	0.08 58	0.76 402	0.13 127	0.79 363	0.07 70	0.81 395	0.39 53	0.15 9	0.76 379	0.15 107	1.41 374	0.15 122	0.38 147	0.19 82	0.80 408	0.04 6	0.09 32	0.07 9	0.10 12	0.07 18

AROF2	0.48 280	1.10 409	0.14 172	1.88 413	0.33 335	1.66 408	0.38 334	0.45 339	0.09 73	0.71 389	0.15 148	0.81 367	0.07 70	0.64 386	0.30 19	0.20 19	0.62 366	0.14 99	1.39 372	0.11 80	0.39 151	0.23 97	0.76 406	0.05 33	0.11 74	0.08 17	0.15 82	0.07 18

MADNet++	2.98 425	1.95 427	2.23 446	1.73 412	2.39 441	1.68 409	2.24 422	2.26 440	2.69 442	2.34 442	2.78 430	3.30 423	3.34 424	2.86 432	4.22 382	4.20 448	2.65 429	2.14 444	3.69 405	3.00 444	4.95 446	7.04 452	1.44 421	2.60 451	1.93 429	5.78 447	2.76 438	2.35 409

WAO-6	1.95 405	1.28 412	0.85 410	2.04 419	1.34 422	1.69 410	2.05 418	1.04 416	1.24 421	0.91 416	0.86 369	1.85 405	2.71 414	2.30 426	9.05 435	1.14 362	2.89 433	0.69 406	3.16 402	0.85 393	2.21 419	2.27 418	1.29 417	0.87 424	1.64 423	2.07 425	1.72 415	2.69 415

MANE	3.30 430	1.71 422	1.93 445	1.49 409	1.37 424	1.77 411	2.02 416	1.90 436	2.39 440	0.87 413	1.68 418	3.71 427	4.07 426	0.78 394	7.43 424	3.40 444	1.81 423	6.10 451	2.99 397	1.05 417	2.09 406	2.38 425	0.61 394	1.76 447	5.46 448	6.93 450	8.52 451	12.82 454

SQANet	1.31 384	1.35 413	0.53 385	3.10 427	1.03 412	1.89 412	1.49 411	0.50 360	0.40 339	0.51 328	0.46 310	1.19 380	0.55 351	1.57 411	2.53 342	0.49 208	1.24 405	0.37 307	6.38 416	0.61 353	1.71 373	1.74 356	2.52 427	0.37 354	0.46 342	0.57 347	0.66 336	1.26 384

MFN_U_SF_RVC	1.81 402	2.41 435	1.86 444	2.14 422	1.76 436	1.92 413	2.34 426	1.56 433	1.47 430	3.68 445	3.76 435	1.21 381	1.27 387	1.71 413	3.52 371	2.14 426	1.01 390	0.92 424	3.46 404	0.99 411	1.73 376	1.56 335	0.77 407	2.30 450	0.76 385	0.81 370	0.70 344	0.98 362

DGSMNet	2.89 424	1.85 424	1.04 424	1.35 406	0.50 381	1.94 414	0.59 369	2.82 445	1.53 431	3.95 447	15.60 453	1.84 404	3.19 422	4.88 447	2.89 351	2.87 441	3.06 435	1.91 442	4.57 407	2.02 441	4.46 445	3.48 443	1.64 422	2.11 448	0.88 397	3.46 440	1.04 382	2.62 414

MonStereo1	2.02 411	1.45 414	0.77 408	2.13 421	1.82 438	1.97 415	2.36 427	0.96 411	0.78 393	12.63 457	0.93 376	3.05 419	2.79 417	2.15 423	0.72 142	0.58 252	0.91 384	0.74 409	6.88 418	0.83 389	1.30 318	1.20 265	2.89 429	0.56 392	0.80 391	0.62 354	1.53 406	1.12 372

RainbowNet	1.44 391	1.50 417	0.85 410	2.41 424	1.41 425	1.97 415	2.14 420	0.65 381	0.57 373	0.74 397	0.46 310	1.61 397	1.05 377	2.78 431	1.90 318	1.30 374	1.21 403	0.51 372	3.15 401	1.74 434	1.75 378	1.97 382	3.07 433	0.61 405	0.65 375	0.69 361	0.88 366	1.43 391

ELAS_RVC	2.37 416	0.95 404	1.21 431	1.26 404	0.98 410	1.99 417	1.12 403	1.45 430	0.86 394	0.99 422	7.87 444	3.60 426	8.50 436	1.07 404	6.31 412	1.59 404	1.34 408	1.44 440	2.57 392	0.79 383	2.43 428	3.03 441	0.71 403	0.88 425	3.51 443	3.72 442	1.69 414	2.07 405
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.92 404	1.61 419	1.00 417	5.61 440	1.57 428	2.05 418	2.23 421	0.87 399	0.68 384	0.71 389	0.74 355	1.61 397	1.15 382	2.00 418	2.43 339	0.69 283	2.79 431	0.51 372	12.02 441	0.71 373	1.81 390	1.68 349	2.66 428	0.79 422	1.09 411	0.74 366	0.95 374	1.11 371

IMH-64-1	1.98 408	1.48 415	1.04 424	1.97 415	1.55 426	2.06 419	2.27 423	1.02 413	1.16 415	0.58 346	0.75 356	1.89 407	2.78 415	2.77 429	9.78 443	1.51 398	1.19 401	0.66 401	3.01 398	0.81 385	1.48 336	2.06 389	3.25 436	0.74 416	1.59 420	1.25 401	2.09 425	2.83 419

IMH-64	1.98 408	1.48 415	1.04 424	1.97 415	1.55 426	2.06 419	2.27 423	1.02 413	1.16 415	0.58 346	0.75 356	1.89 407	2.78 415	2.77 429	9.78 443	1.51 398	1.19 401	0.66 401	3.01 398	0.81 385	1.48 336	2.06 389	3.25 436	0.74 416	1.59 420	1.25 401	2.09 425	2.83 419

PWCK	2.53 418	1.63 420	1.01 419	1.98 417	1.29 419	2.08 421	2.10 419	1.37 427	1.44 426	1.41 432	1.79 421	5.07 434	2.34 409	1.08 405	3.26 366	0.91 336	1.71 418	0.77 416	22.70 451	1.31 426	2.44 429	1.46 313	1.41 420	0.98 432	1.69 425	1.61 415	1.40 400	2.14 406

IMH	2.50 417	1.51 418	1.05 427	1.99 418	1.58 429	2.09 422	2.32 425	1.04 416	1.19 418	0.84 411	1.34 401	2.02 409	8.04 435	8.79 456	6.91 418	1.41 386	1.37 411	0.67 405	5.94 413	1.10 421	1.45 332	2.32 423	4.37 448	0.77 420	1.86 428	1.41 405	1.57 408	2.46 412

MDST_ROB	2.36 415	4.67 448	0.44 375	3.47 430	0.77 405	2.09 422	0.52 358	1.45 430	0.44 347	0.69 383	0.96 380	0.78 360	9.65 439	0.30 289	8.31 430	0.79 310	0.46 305	0.37 307	3.22 403	0.38 268	1.95 403	2.12 397	0.46 377	0.36 352	4.26 446	2.58 431	6.75 450	5.48 444

PSMNet_ROB	3.52 434	1.88 425	0.99 416	1.71 411	1.19 417	2.12 424	2.02 416	0.79 396	0.86 394	8.42 455	19.75 458	12.43 447	2.32 408	7.26 455	2.04 323	0.69 283	1.30 407	1.37 438	9.12 432	0.91 404	2.05 405	1.34 290	8.71 457	0.77 420	1.06 408	1.46 408	1.32 396	1.13 373

ACVNet_1	1.67 399	1.63 420	0.96 415	4.28 432	1.59 430	2.19 425	3.55 434	0.73 387	0.57 373	0.63 366	0.58 330	1.49 393	0.97 374	5.05 448	1.52 300	0.54 240	2.24 426	0.55 385	4.77 410	0.57 343	2.20 417	1.58 336	3.26 438	0.65 411	0.70 379	0.64 356	0.69 341	0.89 358

otaku	1.43 389	2.19 430	0.62 400	3.33 429	1.22 418	2.22 426	1.77 415	0.56 371	0.53 369	0.59 351	0.53 323	1.29 384	0.69 365	2.06 421	1.09 268	0.51 224	1.25 406	0.39 325	6.35 415	0.59 349	1.91 401	1.95 380	3.16 435	0.48 378	0.56 362	0.57 347	0.74 353	1.36 388

Dean	1.78 400	1.76 423	1.00 417	5.98 443	1.87 440	2.22 426	2.59 428	1.07 418	1.14 413	0.98 421	0.82 364	1.85 405	2.08 405	2.18 424	2.05 324	1.07 350	2.05 424	0.70 407	2.78 395	0.97 410	2.14 414	1.89 370	2.92 430	0.93 429	1.41 417	1.11 394	1.39 399	1.14 374

Ntro	1.62 398	3.84 443	0.69 403	2.63 425	1.29 419	2.25 428	2.87 431	0.61 378	0.56 372	0.62 364	0.50 317	1.32 386	0.66 362	2.02 420	3.24 365	0.47 200	1.35 410	0.42 336	6.77 417	0.64 362	2.20 417	2.08 394	3.05 432	0.55 391	0.60 372	0.69 361	0.73 351	1.16 378

WAO-8	3.09 426	2.55 436	1.41 435	5.78 441	1.73 432	2.51 429	3.26 432	1.28 422	1.93 436	5.67 450	8.70 448	3.06 420	6.18 432	4.38 442	3.04 358	1.97 420	1.78 420	0.75 412	9.44 433	1.54 429	1.76 379	2.31 421	2.46 425	1.07 435	2.29 433	1.80 420	1.83 418	2.83 419

Venus	3.09 426	2.55 436	1.41 435	5.78 441	1.73 432	2.51 429	3.26 432	1.28 422	1.93 436	5.67 450	8.70 448	3.06 420	6.18 432	4.38 442	3.04 358	1.97 420	1.78 420	0.75 412	9.44 433	1.54 429	1.76 379	2.31 421	2.46 425	1.07 435	2.29 433	1.80 420	1.83 418	2.83 419

JetBlue	2.73 423	1.92 426	1.56 441	2.34 423	1.82 438	2.66 431	2.78 430	1.44 429	1.45 427	0.81 408	0.82 364	4.05 430	1.44 391	2.08 422	9.39 439	2.60 437	1.69 417	1.33 437	2.15 383	1.21 425	3.25 440	3.66 445	1.90 423	1.08 437	2.76 440	5.03 446	2.31 434	10.12 452

TorneroNet-64	3.44 433	2.19 430	2.33 447	7.00 446	1.73 432	3.02 432	4.22 436	1.95 437	3.75 444	0.82 410	3.10 433	4.11 431	12.63 445	3.76 437	6.96 420	1.63 406	3.11 436	0.79 418	7.96 427	1.98 440	2.65 432	2.69 433	3.37 439	0.90 427	2.67 438	2.65 434	1.21 391	3.65 431

JetRed	3.85 436	2.71 440	3.02 448	2.08 420	2.45 442	3.41 433	4.64 438	2.34 443	1.83 434	1.88 436	1.20 392	3.35 424	1.28 389	3.27 434	9.82 445	3.50 445	4.08 447	3.88 448	2.41 386	1.82 436	5.48 449	4.79 448	3.60 441	1.67 446	4.20 445	11.19 455	5.32 449	8.78 449

UNDER WATER-64	3.14 428	2.61 438	1.56 441	4.95 434	2.92 444	3.47 434	4.38 437	2.32 441	1.63 432	1.37 430	1.36 402	5.08 435	4.79 429	3.47 436	7.48 426	2.02 422	3.68 443	1.11 434	3.99 406	1.95 438	2.87 435	2.92 438	5.01 451	1.40 443	1.99 431	3.99 443	2.15 427	4.42 438

UNDER WATER	4.11 437	2.66 439	1.51 438	4.92 433	5.25 447	3.49 435	7.24 447	2.33 442	1.84 435	1.65 435	1.20 392	5.04 433	21.14 451	5.09 449	4.93 391	2.44 433	3.86 444	1.09 433	8.36 429	1.97 439	3.80 444	2.73 434	5.04 452	2.11 448	1.96 430	3.54 441	1.91 422	3.93 434

DGTPSM_ROB	9.57 448	4.02 445	11.10 453	3.15 428	5.69 448	3.62 436	5.37 442	3.67 446	9.11 451	3.26 444	7.88 445	9.79 443	14.19 448	4.73 446	13.10 453	11.13 454	5.27 448	11.44 455	7.09 422	10.27 453	6.42 452	15.33 455	4.54 449	9.05 455	10.05 452	27.51 460	11.07 454	30.63 460

LVE	2.66 422	1.99 428	1.02 422	12.01 450	1.75 435	3.85 437	11.87 453	0.91 405	0.89 399	1.03 426	0.91 375	1.62 399	2.23 406	2.46 427	2.96 354	1.03 346	1.74 419	0.82 422	8.43 430	0.87 396	1.84 392	2.20 412	3.10 434	0.99 433	1.45 418	0.96 385	1.23 392	1.54 397

notaker	3.52 434	2.84 441	1.55 440	5.08 436	6.69 453	3.97 438	4.03 435	1.33 426	3.34 443	1.17 428	3.34 434	6.77 439	11.07 441	5.35 450	4.78 387	1.20 366	3.25 437	0.97 427	10.40 437	2.75 443	2.90 437	2.14 400	3.69 442	1.16 439	1.00 402	1.21 398	1.44 401	1.57 399

LE_ROB	7.96 447	3.98 444	5.96 452	6.32 444	20.03 460	4.31 439	17.09 457	6.33 450	9.23 452	1.00 423	4.87 438	16.05 451	22.60 453	3.45 435	2.97 355	0.95 340	2.14 425	1.91 442	13.13 443	5.86 450	2.32 424	2.18 409	9.68 459	5.18 453	10.55 454	9.20 452	10.65 453	17.10 458

ACVNet-4b	3.25 429	6.98 450	0.72 406	12.08 451	1.33 421	4.39 440	9.77 450	0.61 378	0.60 376	0.66 375	3.91 436	5.47 436	11.63 442	2.24 425	0.74 146	0.55 245	2.39 428	0.49 362	10.57 438	0.87 396	2.24 421	2.88 435	2.92 430	0.61 405	0.61 373	0.58 349	0.72 346	1.15 375

DPSMNet_ROB	11.01 449	4.36 446	11.20 454	3.81 431	5.73 449	4.71 441	5.45 443	3.67 446	9.75 453	4.35 448	13.56 452	11.30 445	26.82 461	5.44 453	13.51 455	12.50 455	6.62 450	12.38 456	14.62 444	10.30 454	7.11 453	16.01 456	4.56 450	9.06 456	11.07 455	27.51 460	11.13 455	30.63 460

TorneroNet	5.38 442	2.29 432	1.20 430	17.70 455	6.11 452	4.86 442	6.44 445	2.12 439	4.67 446	1.56 433	7.04 441	11.27 444	24.96 455	4.04 438	5.06 395	1.56 401	3.02 434	0.79 418	14.79 445	1.88 437	2.79 434	2.59 432	3.47 440	0.89 426	6.89 450	2.63 433	1.30 395	3.48 429

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 446	4.50 447	1.31 433	2.75 426	2.71 443	5.17 443	7.48 448	5.91 449	8.23 450	1.63 434	10.81 451	75.58 464	10.28 440	4.33 441	2.18 330	1.44 391	7.17 451	8.31 452	6.88 418	1.67 432	3.57 442	2.90 436	1.30 418	1.13 438	4.31 447	6.17 449	20.85 460	4.05 436

KSHMR	5.12 440	2.29 432	1.47 437	20.10 456	3.65 445	5.24 444	9.39 449	1.58 434	6.86 449	1.38 431	1.49 407	2.35 412	27.00 462	4.39 444	4.91 389	1.96 419	1.66 415	1.12 436	15.45 446	1.19 424	2.92 439	2.14 400	4.07 445	1.21 441	7.00 451	2.72 436	1.95 423	2.80 418

DDF-Stereo	1.25 381	0.32 322	0.17 206	6.72 445	0.23 287	6.20 445	0.31 306	0.36 278	0.21 230	0.35 243	0.57 327	7.72 440	0.43 333	0.22 215	0.76 164	0.89 334	0.60 362	0.39 325	1.30 365	0.43 297	1.56 358	1.46 313	0.16 253	0.23 302	0.29 250	1.00 388	0.44 259	0.54 321

ACV-stereo	5.83 443	11.12 453	0.40 364	0.64 380	0.34 346	6.32 446	4.79 439	4.59 448	0.50 365	0.65 371	0.85 366	1.68 402	8.74 437	4.63 445	8.94 432	3.51 446	0.67 370	0.58 393	83.85 464	1.15 422	3.70 443	6.30 451	0.42 370	0.42 366	0.38 315	0.78 368	0.76 358	0.58 325

DPSM_ROB	13.84 454	8.97 451	13.58 456	5.45 438	6.10 450	7.18 447	5.27 440	8.45 454	11.05 454	6.78 453	8.04 446	8.60 441	12.52 443	5.36 451	16.95 456	14.18 456	11.50 454	14.64 457	9.74 435	12.04 455	17.24 456	19.94 459	4.24 446	11.13 457	27.83 461	35.96 462	31.24 462	39.61 462

DPSM	13.84 454	8.97 451	13.58 456	5.45 438	6.10 450	7.18 447	5.27 440	8.45 454	11.05 454	6.78 453	8.04 446	8.60 441	12.52 443	5.36 451	16.95 456	14.18 456	11.50 454	14.64 457	9.74 435	12.04 455	17.24 456	19.94 459	4.24 446	11.13 457	27.83 461	35.96 462	31.24 462	39.61 462

STStereo	3.38 431	1.14 410	1.69 443	7.09 447	1.35 423	7.29 449	2.62 429	2.11 438	2.34 439	0.95 420	2.86 432	5.97 438	6.28 434	0.38 335	11.54 451	2.20 428	0.93 385	0.89 423	11.21 440	0.90 403	1.58 362	1.46 313	0.55 387	1.58 444	3.31 441	3.09 438	3.08 443	6.91 447

EAI-Stereo	1.15 376	0.27 288	0.37 358	0.54 360	0.30 323	8.38 450	0.76 386	0.45 339	0.63 379	0.34 232	0.88 372	0.46 295	0.33 284	0.25 249	1.83 313	1.17 364	0.40 261	0.65 398	2.53 391	0.73 375	1.47 334	1.71 354	0.23 311	0.46 373	1.08 410	1.64 416	1.45 403	1.79 402

ktn	6.56 444	5.17 449	14.71 458	5.30 437	4.74 446	9.67 451	6.68 446	7.48 453	12.97 457	1.88 436	2.35 429	27.30 460	21.86 452	4.31 440	5.72 405	1.50 396	4.02 446	1.83 441	15.82 447	4.59 447	2.65 432	2.06 389	3.99 444	1.18 440	2.40 435	1.57 412	2.89 439	2.50 413

PML	14.72 456	11.16 454	4.09 449	13.72 453	8.87 454	13.75 452	6.38 444	7.25 451	36.05 465	10.34 456	59.29 465	46.05 463	52.59 464	6.65 454	6.70 416	4.81 449	10.30 453	3.77 447	21.46 450	4.87 448	5.83 451	5.51 449	3.98 443	4.24 452	15.02 460	6.06 448	20.81 459	7.86 448

CasAABBNet	27.80 461	18.03 457	27.32 463	10.90 448	12.21 457	14.33 453	10.52 451	16.96 460	22.28 460	13.77 458	16.14 454	17.40 453	25.40 459	10.69 457	34.10 463	28.35 462	23.05 458	29.43 462	19.46 448	24.14 462	34.48 463	39.80 463	8.47 454	22.42 464	56.04 464	72.44 464	62.78 465	79.64 465

FlowAnything	27.85 462	18.03 457	27.34 464	10.94 449	12.29 458	14.36 454	10.56 452	17.06 461	22.31 461	13.81 459	16.29 455	17.36 452	25.24 457	10.81 458	34.02 462	28.46 463	23.06 459	29.40 460	19.47 449	24.22 463	34.52 464	40.11 464	8.49 455	22.48 465	56.03 463	72.70 466	62.83 466	79.78 466

HanzoNet	11.30 450	14.06 455	16.74 459	13.89 454	9.10 455	15.60 455	21.20 460	11.16 458	12.45 456	6.15 452	7.25 442	20.77 455	27.41 463	28.53 463	4.84 388	9.79 453	14.66 457	2.80 446	24.65 454	12.81 458	5.39 448	4.27 447	8.60 456	1.63 445	2.70 439	2.61 432	2.55 437	3.43 427

DN	1.81 402	0.20 171	0.20 249	0.38 333	0.18 227	19.32 456	0.17 255	0.38 291	0.27 292	0.58 346	0.43 303	14.61 449	0.32 276	0.33 309	1.18 277	1.12 359	0.44 289	0.34 286	1.15 340	0.50 331	1.45 332	1.54 332	0.18 279	0.18 248	0.72 380	1.09 392	0.57 311	1.16 378

BEATNet-Init1	11.60 452	15.45 456	5.36 451	21.04 457	10.14 456	20.37 457	13.59 456	8.80 456	6.63 448	4.42 449	10.00 450	14.23 448	19.35 449	4.04 438	10.43 449	9.21 452	6.50 449	5.00 449	32.12 460	14.67 459	8.25 454	7.49 453	5.66 453	5.23 454	12.24 456	7.07 451	21.30 461	14.66 455

fast-reg	30.81 463	19.14 460	27.24 462	13.05 452	13.03 459	20.98 458	13.16 455	16.78 459	22.22 459	14.16 460	32.00 463	17.49 454	25.24 457	15.30 460	33.78 461	27.43 461	23.41 460	29.72 463	67.65 463	24.07 461	34.41 462	39.64 462	8.95 458	22.31 463	56.14 465	72.57 465	62.77 464	79.21 464

DPSimNet_ROB	19.60 457	30.02 463	12.51 455	29.96 462	26.66 463	21.35 459	18.10 458	23.34 463	23.91 462	14.59 461	30.41 462	25.17 458	25.12 456	12.92 459	12.40 452	9.18 451	23.72 461	11.03 454	37.61 461	12.43 457	24.99 460	8.77 454	13.55 460	15.98 460	13.56 457	10.45 453	19.73 458	21.73 459

LRCNet_RVC	12.77 453	18.28 459	5.31 450	23.03 458	20.03 460	22.79 460	18.73 459	10.19 457	4.29 445	21.40 462	17.07 457	21.90 456	12.67 446	27.64 462	4.72 386	1.57 403	13.91 456	9.09 453	27.19 456	10.23 452	5.66 450	2.42 426	25.54 461	13.38 459	1.45 418	0.65 357	3.23 445	2.39 410

HaxPig	22.03 458	23.76 461	21.73 460	25.29 459	25.48 462	24.76 461	26.73 461	22.91 462	21.16 458	29.02 463	26.42 460	24.60 457	19.57 450	25.83 461	24.34 458	21.24 458	25.03 462	26.17 459	24.65 454	23.00 460	18.72 458	16.12 457	29.01 462	21.22 462	10.44 453	12.85 457	9.65 452	15.02 456

MEDIAN_ROB	25.69 459	28.81 462	26.20 461	29.88 461	29.43 464	29.00 462	30.34 462	27.00 464	24.64 463	34.12 464	30.21 461	29.31 461	23.43 454	29.48 464	26.63 459	23.36 459	29.99 463	29.41 461	29.88 457	27.28 464	23.55 459	19.50 458	31.94 463	23.91 466	14.08 459	13.72 458	13.09 457	15.43 457

AVERAGE_ROB	27.45 460	31.37 464	28.57 465	32.97 463	32.12 465	32.15 463	33.40 463	29.93 465	27.60 464	35.93 465	32.13 464	32.22 462	25.90 460	32.99 465	28.90 460	25.88 460	31.46 464	30.17 464	31.78 458	29.24 465	25.48 461	21.56 461	34.85 464	27.16 467	14.02 458	10.69 454	11.65 456	11.07 453

zero-FE	5.34 441	0.32 322	0.17 206	27.02 460	1.78 437	37.04 464	12.26 454	0.36 278	0.65 380	2.17 441	1.17 390	25.79 459	4.97 431	0.43 351	2.31 335	0.87 333	2.76 430	2.15 445	2.47 389	0.43 297	14.67 455	2.09 395	0.16 253	0.23 302	0.29 250	1.00 388	0.41 234	0.34 261

WQFJA1++	7.36 445	0.21 187	0.14 172	53.04 464	0.18 227	47.82 465	48.18 464	0.29 193	0.19 205	1.00 423	0.25 226	3.15 422	13.25 447	0.21 210	0.66 117	0.77 305	0.41 267	0.28 237	8.06 428	3.85 445	1.57 359	1.20 265	0.13 196	0.14 189	0.26 217	12.71 456	0.41 234	0.42 293

GS-Stereo																							0.04 25	0.06 65	0.27 228	0.09 34	0.12 35	0.07 18

ASD4																								18.37 461

Low-res two-view benchmark