Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 22	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.14 36	0.12 9	0.07 9	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 6	0.15 12	0.09 3	0.07 17	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.09 3	0.09 12	0.09 8	0.16 47	0.12 9	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.10 5	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

quiztm	0.11 4	0.12 18	0.10 30	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 7	0.11 24	0.07 3	0.09 14	0.13 15	0.07 9	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 32	0.09 3	0.07 17	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 45	0.12 8

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 8	0.04 3	0.13 24	0.12 36	0.11 18	0.14 36	0.16 24	0.07 9	0.06 18	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 6	0.17 19	0.13 11	0.06 6	0.08 13	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 17	0.08 49	0.13 24	0.06 4	0.11 18	0.09 14	0.10 4	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.16 5	0.19 23	0.11 3	0.18 16	0.09 3	0.17 19	0.11 6	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 33	0.12 8

LACA2	0.12 8	0.12 18	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.12 41	0.07 33	0.09 3	0.09 12	0.14 35	0.05 5	0.27 62	0.08 21	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 22	0.18 16	0.11 6	0.13 4	0.16 23	0.06 6	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 21	0.11 7	0.09 12	0.16 50	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.22 38	0.12 14	0.23 38	0.11 6	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 23	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 43	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.19 22	0.12 14	0.21 32	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

over-8	0.13 11	0.11 12	0.09 22	0.13 43	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.21 46	0.08 21	0.05 8	0.17 13	0.19 21	0.16 12	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.20 44	0.19 36	0.22 19	0.20 50

over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 51	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.24 53	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.19 21	0.15 6	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.19 33	0.19 36	0.23 24	0.20 50

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 41	0.07 33	0.17 53	0.17 59	0.09 8	0.27 95	0.13 15	0.27 134	0.07 29	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 17	0.09 27	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

BridgeDepth	0.13 11	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.08 23	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 18	0.06 6	0.31 70	0.07 9	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 13	0.11 6	0.16 14	0.17 28	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 11	0.16 42	0.08 7	0.12 39	0.10 40	0.07 8	0.06 21	0.12 17	0.12 36	0.07 3	0.10 22	0.15 22	0.09 32	0.05 8	0.19 29	0.21 28	0.22 35	0.18 32	0.19 22	0.13 26	0.23 38	0.18 35	0.10 51	0.08 13	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.10 22	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 57	0.14 45	0.15 43	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 29	0.15 4	0.15 3	0.23 41	0.15 13	0.21 34	0.12 14	0.18 24	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 50	0.15 23

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.11 29	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 36	0.11 24	0.16 50	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.23 41	0.17 27	0.22 38	0.14 33	0.20 29	0.14 13	0.08 24	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 37	0.15 23

CoSv	0.13 11	0.17 51	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 71	0.07 33	0.15 36	0.10 19	0.13 33	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.20 23	0.21 31	0.12 7	0.22 38	0.12 14	0.20 29	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 55	0.15 15	0.19 11	0.11 3

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 30	0.04 3	0.17 53	0.13 40	0.15 43	0.16 47	0.19 40	0.08 21	0.09 51	0.18 24	0.22 34	0.19 23	0.16 22	0.15 6	0.14 33	0.17 19	0.14 13	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 32	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 48	0.26 55	0.20 27	0.18 32	0.20 30	0.11 6	0.24 47	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 55	0.20 41	0.23 24	0.15 23
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
over v1	0.14 21	0.11 12	0.09 22	0.15 58	0.08 23	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.10 19	0.11 18	0.10 22	0.28 64	0.08 21	0.06 18	0.17 13	0.20 23	0.17 17	0.16 22	0.16 9	0.12 14	0.15 12	0.15 16	0.06 6	0.09 27	0.19 33	0.21 49	0.23 24	0.18 41

WQFJX1	0.14 21	0.15 36	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.16 46	0.19 71	0.10 11	0.28 99	0.12 9	0.30 158	0.08 42	0.16 7	0.17 7	0.16 12	0.12 7	0.15 6	0.12 14	0.14 5	0.17 28	0.11 64	0.09 27	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

MoCha-V2	0.14 21	0.15 36	0.11 40	0.12 39	0.09 31	0.11 30	0.09 61	0.13 24	0.08 9	0.13 33	0.18 57	0.17 31	0.07 9	0.07 29	0.17 13	0.23 37	0.20 27	0.20 41	0.25 52	0.14 33	0.29 62	0.17 28	0.08 24	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

ProNet	0.14 21	0.13 21	0.14 60	0.11 29	0.07 11	0.14 55	0.12 89	0.13 24	0.06 4	0.08 5	0.24 83	0.09 3	0.06 3	0.07 29	0.22 41	0.21 28	0.22 35	0.18 32	0.19 22	0.14 33	0.20 29	0.11 6	0.12 73	0.11 47	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

CroCo-Stereo Lap2	0.14 21	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 23	0.08 13	0.05 8	0.12 17	0.06 4	0.22 72	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 33	0.26 55	0.22 35	0.19 37	0.26 57	0.11 6	0.28 58	0.16 23	0.06 6	0.08 13	0.22 55	0.23 66	0.20 13	0.16 30

testmc14	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.13 43	0.09 31	0.11 30	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.11 18	0.12 28	0.27 62	0.07 9	0.05 8	0.23 46	0.24 43	0.21 31	0.18 32	0.19 22	0.18 54	0.17 19	0.13 11	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.23 66	0.22 19	0.17 37

PointNet	0.15 26	0.13 21	0.11 40	0.10 22	0.07 11	0.13 50	0.07 33	0.23 64	0.14 45	0.17 57	0.15 40	0.14 20	0.13 58	0.06 18	0.18 24	0.17 7	0.16 12	0.13 10	0.13 3	0.12 14	0.23 38	0.16 23	0.08 24	0.09 27	0.21 52	0.19 36	0.36 75	0.18 41

LACA1	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.11 29	0.10 40	0.12 41	0.06 21	0.13 24	0.14 45	0.14 35	0.10 22	0.19 40	0.13 58	0.10 58	0.19 29	0.21 28	0.19 23	0.23 57	0.19 22	0.13 26	0.17 19	0.19 41	0.07 17	0.09 27	0.20 44	0.20 41	0.24 33	0.21 54

WQFJA1	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 133	0.11 6	0.28 140	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

WQFJX	0.15 26	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.09 31	0.13 50	0.09 61	0.13 24	0.15 53	0.11 18	0.33 124	0.11 6	0.36 215	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 16	0.13 26	0.14 5	0.15 16	0.10 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.21 15	0.16 30

NLMM	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 133	0.11 6	0.28 140	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLSM3	0.15 26	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.10 40	0.10 24	0.08 49	0.15 36	0.17 59	0.11 18	0.17 53	0.12 9	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.20 23	0.20 27	0.17 27	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.16 23	0.08 24	0.11 47	0.18 27	0.23 66	0.27 45	0.18 41

MonStereo	0.15 26	0.14 31	0.13 53	0.12 39	0.12 54	0.10 24	0.08 49	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 33	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 41	0.17 27	0.21 34	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.22 55	0.18 30	0.23 24	0.24 63

LG-Stereo	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 48	0.11 30	0.05 8	0.15 36	0.11 24	0.19 64	0.12 28	0.26 57	0.09 32	0.06 18	0.19 29	0.20 23	0.23 41	0.16 22	0.18 16	0.14 33	0.23 38	0.20 48	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 33	0.15 23

MM-Stereo_test2	0.15 26	0.19 56	0.11 40	0.16 64	0.11 48	0.08 13	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.20 66	0.08 13	0.12 9	0.08 21	0.09 51	0.20 33	0.22 34	0.25 50	0.20 41	0.20 30	0.18 54	0.25 50	0.21 53	0.10 51	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

GREAT-IGEV	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 46	0.10 19	0.12 29	0.13 33	0.25 56	0.09 32	0.08 42	0.22 41	0.25 46	0.24 49	0.16 22	0.23 44	0.13 26	0.18 24	0.16 23	0.09 42	0.10 35	0.15 10	0.16 18	0.31 61	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 17	0.04 3	0.16 46	0.06 4	0.15 43	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 41	0.28 62	0.26 54	0.23 57	0.27 59	0.17 49	0.28 58	0.19 41	0.06 6	0.08 13	0.26 63	0.23 66	0.23 24	0.20 50

AIO-Stereo	0.15 26	0.17 51	0.12 48	0.17 73	0.10 40	0.12 41	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 36	0.12 9	0.09 32	0.08 42	0.20 33	0.21 28	0.20 27	0.20 41	0.21 34	0.17 49	0.23 38	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

RSM	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.14 51	0.09 31	0.14 55	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 40	0.14 20	0.10 40	0.07 29	0.22 41	0.25 46	0.21 31	0.20 41	0.18 16	0.17 49	0.25 50	0.18 35	0.08 24	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.27 45	0.15 23

over-6	0.16 40	0.15 36	0.10 30	0.17 73	0.08 23	0.10 24	0.07 33	0.13 24	0.20 79	0.11 18	0.15 40	0.41 105	0.09 32	0.07 29	0.18 24	0.21 28	0.17 17	0.17 27	0.19 22	0.12 14	0.16 14	0.18 35	0.08 24	0.09 27	0.20 44	0.20 41	0.25 37	0.22 59

MatchStereo	0.16 40	0.14 31	0.11 40	0.07 7	0.12 54	0.07 8	0.06 21	0.16 46	0.18 65	0.08 5	0.12 28	0.13 15	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.25 46	0.17 17	0.20 41	0.18 16	0.19 62	0.21 32	0.26 73	0.08 24	0.12 59	0.21 52	0.23 66	0.22 19	0.19 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.16 40	0.18 54	0.13 53	0.13 43	0.13 56	0.12 41	0.09 61	0.12 17	0.10 19	0.16 50	0.11 25	0.22 49	0.08 21	0.05 8	0.22 41	0.25 46	0.28 60	0.20 41	0.25 52	0.16 44	0.32 64	0.19 41	0.08 24	0.10 35	0.18 27	0.16 18	0.25 37	0.16 30

GASTEREO	0.16 40	0.16 42	0.10 30	0.14 51	0.10 40	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.15 53	0.14 35	0.09 14	0.18 37	0.11 45	0.06 18	0.24 48	0.24 43	0.23 41	0.20 41	0.23 44	0.16 44	0.23 38	0.23 66	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.22 55	0.28 50	0.14 19

MSCF	0.16 40	0.15 36	0.09 22	0.14 51	0.09 31	0.11 30	0.07 33	0.11 7	0.15 53	0.14 35	0.09 14	0.17 31	0.11 45	0.06 18	0.25 52	0.23 37	0.23 41	0.20 41	0.23 44	0.15 39	0.24 47	0.21 53	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.22 55	0.27 45	0.15 23

MLG-Stereo_test2	0.16 40	0.12 18	0.10 30	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.18 56	0.11 24	0.20 66	0.07 9	0.23 50	0.08 21	0.08 42	0.19 29	0.23 37	0.30 65	0.25 65	0.31 66	0.18 54	0.28 58	0.17 28	0.09 42	0.08 13	0.20 44	0.16 18	0.29 53	0.21 54

IGEV-Stereo++	0.16 40	0.24 73	0.09 22	0.13 43	0.13 56	0.10 24	0.05 8	0.15 36	0.13 40	0.12 29	0.16 47	0.16 24	0.11 45	0.07 29	0.21 37	0.22 34	0.22 35	0.18 32	0.21 34	0.16 44	0.22 36	0.27 78	0.09 42	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 37	0.18 41

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 47	0.16 42	0.11 40	0.09 18	0.10 40	0.11 30	0.07 33	0.19 57	0.16 56	0.14 35	0.16 47	0.26 57	0.09 32	0.08 42	0.25 52	0.23 37	0.23 41	0.19 37	0.26 57	0.13 26	0.22 36	0.19 41	0.09 42	0.09 27	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.21 54

MCSU-Stereo	0.17 47	0.16 42	0.13 53	0.11 29	0.11 48	0.09 17	0.09 61	0.11 7	0.21 86	0.11 18	0.12 28	0.39 96	0.09 32	0.08 42	0.28 69	0.23 37	0.27 55	0.17 27	0.20 30	0.15 39	0.18 24	0.17 28	0.09 42	0.09 27	0.22 55	0.21 49	0.35 71	0.24 63

NLMM1	0.17 47	0.14 31	0.09 22	0.08 12	0.09 31	0.10 24	0.07 33	0.15 36	0.20 79	0.12 29	0.34 128	0.21 46	0.51 264	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.16 12	0.15 13	0.22 38	0.14 33	0.14 5	0.19 41	0.10 51	0.11 47	0.19 33	0.18 30	0.24 33	0.13 15

NLSM1	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.11 48	0.14 55	0.08 49	0.20 60	0.19 71	0.11 18	0.38 144	0.18 37	0.42 237	0.09 51	0.17 13	0.21 28	0.16 12	0.15 13	0.20 30	0.13 26	0.16 14	0.22 62	0.10 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.27 45	0.14 19

GIP-stereo	0.17 47	0.21 62	0.13 53	0.15 58	0.09 31	0.09 17	0.07 33	0.12 17	0.09 12	0.16 50	0.13 33	0.16 24	0.08 21	0.15 84	0.27 64	0.25 46	0.25 50	0.21 50	0.24 50	0.19 62	0.27 54	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.17 37

RSM++	0.17 47	0.18 54	0.13 53	0.17 73	0.10 40	0.14 55	0.07 33	0.13 24	0.13 40	0.12 29	0.14 36	0.17 31	0.11 45	0.08 42	0.25 52	0.27 61	0.25 50	0.21 50	0.23 44	0.18 54	0.26 52	0.21 53	0.08 24	0.10 35	0.20 44	0.18 30	0.29 53	0.18 41

RAFT	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.16 64	0.07 11	0.21 86	0.05 8	0.25 66	0.12 36	0.14 35	0.15 40	0.16 24	0.10 40	0.05 8	0.21 37	0.20 23	0.23 41	0.15 13	0.28 61	0.13 26	0.21 32	0.17 28	0.07 17	0.10 35	0.26 63	0.24 72	0.33 64	0.23 60

LACA3	0.18 54	0.16 42	0.13 53	0.13 43	0.11 48	0.14 55	0.09 61	0.14 32	0.14 45	0.16 50	0.12 28	0.30 69	0.11 45	0.13 73	0.23 46	0.24 43	0.19 23	0.23 57	0.22 38	0.15 39	0.23 38	0.25 69	0.08 24	0.10 35	0.23 60	0.22 55	0.29 53	0.26 69

DispViT+	0.18 54	0.16 42	0.12 48	0.18 79	0.13 56	0.13 50	0.09 61	0.15 36	0.20 79	0.18 62	0.19 61	0.19 40	0.12 54	0.09 51	0.24 48	0.25 46	0.17 17	0.24 63	0.25 52	0.19 62	0.19 27	0.21 53	0.10 51	0.20 97	0.19 33	0.33 107	0.23 24	0.28 73

GEAStereo	0.18 54	0.22 66	0.15 63	0.19 82	0.14 65	0.14 55	0.09 61	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

gasm-f	0.18 54	0.22 66	0.15 63	0.19 82	0.14 65	0.14 55	0.09 61	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

AdaDepth	0.18 54	0.19 56	0.10 30	0.12 39	0.14 65	0.12 41	0.09 61	0.16 46	0.14 45	0.14 35	0.17 53	0.19 40	0.10 40	0.08 42	0.26 61	0.29 68	0.28 60	0.23 57	0.25 52	0.16 44	0.24 47	0.20 48	0.09 42	0.11 47	0.19 33	0.20 41	0.32 62	0.25 66

Occ-G	0.18 54	0.26 78	0.15 63	0.17 73	0.14 65	0.15 63	0.07 33	0.12 17	0.11 24	0.11 18	0.22 75	0.20 45	0.09 32	0.10 58	0.28 69	0.28 62	0.25 50	0.22 54	0.29 64	0.19 62	0.26 52	0.19 41	0.10 51	0.15 70	0.19 33	0.18 30	0.29 53	0.17 37

StereoVision	0.18 54	0.13 21	0.11 40	0.09 18	0.14 65	0.16 66	0.08 49	0.17 53	0.17 59	0.15 43	0.15 40	0.16 24	0.10 40	0.06 18	0.25 52	0.26 55	0.27 55	0.22 54	0.22 38	0.16 44	0.23 38	0.17 28	0.06 6	0.13 63	0.28 74	0.29 86	0.38 79	0.28 73

RAStereo	0.19 61	0.16 42	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 21	0.21 61	0.09 12	0.45 108	0.09 14	0.26 57	0.08 21	0.07 29	0.25 52	0.26 55	0.28 60	0.25 65	0.33 70	0.15 39	0.35 76	0.18 35	0.08 24	0.10 35	0.28 74	0.23 66	0.25 37	0.24 63

AEACV	0.19 61	0.31 94	0.14 60	0.17 73	0.13 56	0.12 41	0.07 33	0.15 36	0.07 8	0.16 50	0.15 40	0.18 37	0.11 45	0.11 63	0.25 52	0.25 46	0.32 67	0.23 57	0.35 75	0.18 54	0.27 54	0.22 62	0.11 64	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.25 37	0.18 41

BridgeDepth_RVC	0.21 63	0.21 62	0.15 63	0.15 58	0.14 65	0.17 71	0.09 61	0.26 68	0.23 96	0.17 57	0.17 53	0.24 53	0.14 63	0.13 73	0.26 61	0.29 68	0.21 31	0.23 57	0.27 59	0.20 71	0.23 38	0.25 69	0.10 51	0.12 59	0.26 63	0.30 89	0.29 53	0.36 96
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.21 63	0.19 56	0.12 48	0.18 79	0.13 56	0.20 84	0.08 49	0.19 57	0.14 45	0.16 50	0.23 78	0.21 46	0.10 40	0.12 69	0.27 64	0.29 68	0.34 74	0.28 76	0.32 67	0.22 81	0.32 64	0.21 53	0.12 73	0.11 47	0.26 63	0.22 55	0.47 103	0.29 76

VIP-Stereo	0.22 65	0.20 60	0.19 82	0.14 51	0.11 48	0.13 50	0.06 21	0.29 73	0.19 71	0.19 64	0.28 99	0.28 64	0.11 45	0.12 69	0.27 64	0.28 62	0.37 84	0.26 69	0.33 70	0.21 75	0.34 72	0.21 53	0.11 64	0.15 70	0.24 61	0.22 55	0.25 37	0.30 78

MLG-Stereo_test3	0.23 66	0.17 51	0.13 53	0.14 51	0.17 83	0.16 66	0.09 61	0.21 61	0.12 36	0.21 69	0.18 57	0.35 78	0.11 45	0.15 84	0.29 73	0.26 55	0.33 70	0.28 76	0.63 161	0.18 54	0.40 86	0.41 121	0.11 64	0.15 70	0.21 52	0.21 49	0.33 64	0.27 71

delet	0.24 67	0.25 76	0.22 115	0.24 113	0.20 98	0.28 133	0.16 122	0.21 61	0.18 65	0.23 74	0.26 92	0.26 57	0.15 70	0.25 180	0.32 87	0.28 62	0.31 66	0.27 71	0.24 50	0.24 91	0.31 63	0.20 48	0.16 98	0.19 89	0.28 74	0.25 76	0.32 62	0.31 81

TDLM	0.24 67	0.29 87	0.22 115	0.22 97	0.27 145	0.23 107	0.18 131	0.26 68	0.19 71	0.18 62	0.38 144	0.29 66	0.21 101	0.15 84	0.24 48	0.28 62	0.32 67	0.28 76	0.25 52	0.21 75	0.28 58	0.19 41	0.16 98	0.21 101	0.24 61	0.20 41	0.28 50	0.25 66

LG-G_1	0.25 69	0.22 66	0.19 82	0.23 109	0.22 105	0.22 92	0.12 89	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 67	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 93	0.51 109	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

LG-G	0.25 69	0.22 66	0.19 82	0.23 109	0.22 105	0.22 92	0.12 89	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 67	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 93	0.51 109	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

AIO_rvc	0.25 69	0.34 101	0.16 69	0.19 82	0.15 74	0.18 76	0.11 79	0.39 86	0.22 91	0.30 81	0.16 47	0.32 72	0.12 54	0.18 100	0.27 64	0.26 55	0.33 70	0.22 54	0.38 78	0.20 71	0.42 95	0.44 141	0.13 81	0.14 66	0.28 74	0.22 55	0.33 64	0.21 54

anonymousdsp	0.25 69	0.23 71	0.19 82	0.16 64	0.14 65	0.18 76	0.10 75	0.37 84	0.19 71	0.32 84	0.22 75	0.32 72	0.12 54	0.14 80	0.29 73	0.32 84	0.32 67	0.28 76	0.39 79	0.22 81	0.46 115	0.31 89	0.12 73	0.15 70	0.26 63	0.20 41	0.52 122	0.20 50

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 73	0.22 66	0.17 74	0.20 90	0.17 83	0.15 63	0.12 89	0.31 77	0.21 86	0.39 93	0.24 83	0.36 88	0.21 101	0.13 73	0.31 83	0.29 68	0.35 78	0.25 65	0.45 96	0.19 62	0.35 76	0.26 73	0.13 81	0.14 66	0.27 69	0.31 94	0.46 100	0.32 84

TS12	0.26 73	0.27 80	0.19 82	0.16 64	0.16 79	0.22 92	0.11 79	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 110	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 104	0.28 82	0.41 86	0.42 115

TS	0.26 73	0.27 80	0.19 82	0.16 64	0.16 79	0.22 92	0.11 79	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 110	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 104	0.28 82	0.41 86	0.42 115

LG-Stereo_L2	0.26 73	0.31 94	0.17 74	0.13 43	0.13 56	0.14 55	0.07 33	0.42 95	0.20 79	0.48 122	0.22 75	0.40 98	0.14 63	0.17 97	0.30 79	0.37 99	0.39 93	0.28 76	0.40 83	0.19 62	0.45 108	0.35 98	0.09 42	0.14 66	0.30 83	0.22 55	0.33 64	0.33 88

LGtest1	0.26 73	0.19 56	0.20 92	0.16 64	0.18 89	0.16 66	0.09 61	0.28 70	0.17 59	0.22 72	0.27 95	0.29 66	0.13 58	0.14 80	0.30 79	0.31 81	0.38 88	0.33 101	0.49 104	0.25 97	0.41 89	0.41 121	0.13 81	0.16 79	0.30 83	0.24 72	0.39 81	0.31 81

MaDis-Stereo	0.26 73	0.20 60	0.16 69	0.10 22	0.10 40	0.10 24	0.08 49	0.24 65	0.14 45	0.36 87	0.16 47	0.36 88	0.12 54	0.08 42	0.33 88	0.35 88	0.39 93	0.35 117	0.53 123	0.20 71	0.40 86	0.26 73	0.13 81	0.15 70	0.39 127	0.39 133	0.40 85	0.49 136

iRaftStereo_RVC	0.26 73	0.27 80	0.16 69	0.13 43	0.14 65	0.18 76	0.09 61	0.44 100	0.14 45	0.36 87	0.36 133	0.32 72	0.16 74	0.13 73	0.29 73	0.29 68	0.38 88	0.28 76	0.34 74	0.22 81	0.41 89	0.38 109	0.12 73	0.17 81	0.27 69	0.29 86	0.42 91	0.27 71

LG-Stereo_L1	0.27 80	0.30 92	0.17 74	0.13 43	0.13 56	0.15 63	0.08 49	0.42 95	0.21 86	0.49 131	0.20 67	0.39 96	0.15 70	0.15 84	0.30 79	0.38 102	0.39 93	0.29 84	0.40 83	0.18 54	0.47 122	0.35 98	0.08 24	0.14 66	0.30 83	0.21 49	0.37 78	0.36 96

AIO_test	0.27 80	0.39 133	0.19 82	0.29 137	0.19 92	0.18 76	0.14 107	0.42 95	0.23 96	0.33 85	0.19 61	0.37 91	0.18 84	0.18 100	0.25 52	0.29 68	0.34 74	0.24 63	0.39 79	0.21 75	0.49 133	0.46 151	0.13 81	0.15 70	0.30 83	0.28 82	0.41 86	0.21 54

IGEV-Stereo+	0.27 80	0.25 76	0.14 60	0.22 97	0.14 65	0.13 50	0.07 33	0.36 81	0.20 79	0.55 171	0.23 78	0.38 93	0.14 63	0.16 93	0.26 61	0.35 88	0.40 96	0.35 117	0.48 102	0.24 91	0.44 104	0.51 177	0.12 73	0.13 63	0.28 74	0.20 41	0.34 68	0.23 60

RAFT + AFF	0.27 80	0.26 78	0.17 74	0.21 94	0.13 56	0.19 81	0.13 94	0.41 89	0.18 65	0.44 106	0.19 61	0.42 108	0.14 63	0.09 51	0.86 248	0.29 68	0.41 100	0.20 41	0.55 133	0.23 86	0.47 122	0.21 53	0.12 73	0.15 70	0.28 74	0.20 41	0.21 15	0.17 37

RYNet	0.27 80	0.23 71	0.18 80	0.15 58	0.17 83	0.19 81	0.13 94	0.25 66	0.31 177	0.17 57	0.20 67	0.19 40	0.14 63	0.13 73	0.80 228	0.28 62	0.27 55	0.41 149	0.28 61	0.19 62	0.27 54	0.21 53	0.29 229	0.18 86	0.27 69	0.76 233	0.34 68	0.23 60

DFGA-Net	0.28 85	0.37 117	0.16 69	0.26 124	0.15 74	0.22 92	0.15 113	0.40 87	0.21 86	0.41 95	0.24 83	0.31 70	0.17 79	0.13 73	0.42 116	0.39 106	0.38 88	0.30 88	0.42 90	0.21 75	0.36 81	0.29 83	0.13 81	0.21 101	0.31 93	0.27 79	0.51 111	0.28 73

UniTT-Stereo	0.28 85	0.27 80	0.15 63	0.15 58	0.13 56	0.17 71	0.09 61	0.35 80	0.19 71	0.49 131	0.21 71	0.41 105	0.18 84	0.14 80	0.40 103	0.39 106	0.42 104	0.34 107	0.56 139	0.25 97	0.43 97	0.24 68	0.13 81	0.19 89	0.31 93	0.41 139	0.30 58	0.37 98

AASNet	0.28 85	0.34 101	0.22 115	0.25 120	0.26 134	0.34 161	0.25 182	0.32 78	0.17 59	0.29 79	0.36 133	0.26 57	0.18 84	0.24 162	0.36 93	0.31 81	0.34 74	0.32 93	0.32 67	0.28 112	0.35 76	0.28 82	0.17 113	0.22 114	0.30 83	0.28 82	0.35 71	0.25 66

AANet_RVC	0.28 85	0.27 80	0.23 120	0.19 82	0.28 150	0.16 66	0.16 122	0.29 73	0.30 157	0.20 66	0.27 95	0.24 53	0.21 101	0.19 107	0.45 123	0.36 94	0.33 70	0.34 107	0.29 64	0.29 117	0.27 54	0.27 78	0.22 175	0.21 101	0.34 104	0.33 107	0.42 91	0.52 148

SGD-Stereo	0.29 89	0.24 73	0.17 74	0.16 64	0.15 74	0.22 92	0.08 49	0.29 73	0.22 91	0.29 79	0.15 40	0.45 121	0.20 93	0.10 58	0.71 211	0.45 145	0.46 114	0.27 71	0.47 99	0.22 81	0.41 89	0.36 102	0.19 132	0.19 89	0.28 74	0.32 102	0.46 100	0.40 108

HUF	0.29 89	0.34 101	0.20 92	0.22 97	0.21 102	0.19 81	0.11 79	0.51 120	0.22 91	0.42 97	0.18 57	0.35 78	0.22 107	0.19 107	0.30 79	0.32 84	0.38 88	0.26 69	0.52 115	0.25 97	0.52 155	0.43 135	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.22 55	0.38 79	0.29 76

test_5	0.29 89	0.39 133	0.16 69	0.22 97	0.15 74	0.21 86	0.13 94	0.54 132	0.20 79	0.38 92	0.19 61	0.44 117	0.34 200	0.10 58	0.43 119	0.38 102	0.33 70	0.32 93	0.33 70	0.20 71	0.32 64	0.35 98	0.09 42	0.21 101	0.28 74	0.30 89	0.51 111	0.32 84

MMNet	0.29 89	0.29 87	0.22 115	0.26 124	0.26 134	0.26 120	0.18 131	0.33 79	0.23 96	0.24 75	0.28 99	0.35 78	0.15 70	0.32 235	0.39 101	0.31 81	0.36 81	0.34 107	0.41 86	0.27 109	0.32 64	0.21 53	0.17 113	0.23 126	0.32 98	0.30 89	0.46 100	0.32 84

YMNet	0.30 93	0.31 94	0.23 120	0.27 129	0.23 112	0.26 120	0.25 182	0.36 81	0.37 220	0.25 76	0.19 61	0.40 98	0.27 134	0.29 216	0.38 96	0.47 166	0.37 84	0.28 76	0.43 92	0.19 62	0.35 76	0.33 92	0.16 98	0.19 89	0.36 117	0.29 86	0.39 81	0.35 93

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 93	0.24 73	0.17 74	0.23 109	0.19 92	0.18 76	0.08 49	0.49 115	0.25 114	0.54 164	0.21 71	0.32 72	0.17 79	0.17 97	0.29 73	0.39 106	0.45 109	0.36 121	0.50 106	0.26 104	0.56 179	0.49 164	0.13 81	0.13 63	0.31 93	0.26 78	0.45 98	0.30 78

MIF-Stereo (partial)	0.30 93	0.44 163	0.18 80	0.16 64	0.16 79	0.21 86	0.11 79	0.37 84	0.22 91	0.37 90	0.24 83	0.32 72	0.17 79	0.13 73	0.39 101	0.45 145	0.46 114	0.38 130	0.42 90	0.25 97	0.43 97	0.35 98	0.18 124	0.21 101	0.35 116	0.32 102	0.50 110	0.44 124

RAFT_CTSACE	0.30 93	0.37 117	0.15 63	0.15 58	0.15 74	0.25 117	0.18 131	0.53 127	0.20 79	0.55 171	0.18 57	0.44 117	0.29 146	0.16 93	0.29 73	0.30 75	0.37 84	0.27 71	0.37 77	0.18 54	0.38 82	0.45 146	0.10 51	0.17 81	0.30 83	0.31 94	0.60 150	0.26 69

AFF-stereo	0.30 93	0.34 101	0.26 132	0.18 79	0.17 83	0.33 153	0.11 79	0.50 117	0.23 96	0.46 112	0.28 99	0.40 98	0.16 74	0.12 69	0.27 64	0.35 88	0.37 84	0.25 65	0.57 143	0.23 86	0.38 82	0.25 69	0.17 113	0.17 81	0.37 119	0.37 126	0.48 106	0.32 84

CCAANet	0.30 93	0.29 87	0.33 159	0.24 113	0.24 120	0.25 117	0.22 159	0.30 76	0.29 147	0.25 76	0.29 104	0.52 151	0.29 146	0.19 107	0.42 116	0.36 94	0.36 81	0.30 88	0.28 61	0.23 86	0.40 86	0.27 78	0.20 149	0.19 89	0.33 102	0.31 94	0.41 86	0.43 121

plain	0.31 99	0.43 157	0.20 92	0.20 90	0.16 79	0.20 84	0.10 75	0.41 89	0.18 65	0.48 122	0.19 61	0.34 77	0.17 79	0.10 58	0.41 109	0.44 132	0.45 109	0.40 143	0.55 133	0.24 91	0.41 89	0.34 95	0.14 92	0.21 101	0.32 98	0.33 107	0.39 81	0.48 133

CVANet_RVC	0.31 99	0.40 141	0.30 146	0.40 191	0.29 158	0.37 173	0.23 173	0.41 89	0.23 96	0.31 82	0.49 178	0.37 91	0.26 127	0.19 107	0.29 73	0.33 87	0.34 74	0.32 93	0.32 67	0.25 97	0.34 72	0.25 69	0.18 124	0.25 146	0.30 83	0.25 76	0.34 68	0.30 78

MIM_Stereo	0.32 101	0.40 141	0.25 128	0.28 132	0.20 98	0.27 126	0.14 107	0.45 106	0.18 65	0.48 122	0.25 89	0.42 108	0.18 84	0.16 93	0.36 93	0.42 118	0.44 106	0.36 121	0.47 99	0.28 112	0.47 122	0.36 102	0.12 73	0.23 126	0.29 82	0.27 79	0.47 103	0.33 88

RAFT+CT+SA	0.32 101	0.46 182	0.20 92	0.26 124	0.18 89	0.22 92	0.15 113	0.58 152	0.23 96	0.52 148	0.17 53	0.46 123	0.33 187	0.12 69	0.33 88	0.43 126	0.36 81	0.30 88	0.45 96	0.23 86	0.45 108	0.49 164	0.09 42	0.22 114	0.32 98	0.31 94	0.53 126	0.35 93

HCRNet	0.32 101	0.38 127	0.20 92	0.39 183	0.17 83	0.29 136	0.18 131	0.40 87	0.18 65	0.80 310	0.40 155	0.49 134	0.18 84	0.22 131	0.38 96	0.30 75	0.38 88	0.29 84	0.40 83	0.19 62	0.33 68	0.23 66	0.19 132	0.16 79	0.26 63	0.31 94	0.51 111	0.31 81

DMCA	0.32 101	0.31 94	0.30 146	0.24 113	0.25 124	0.27 126	0.22 159	0.36 81	0.33 192	0.31 82	0.40 155	0.40 98	0.23 113	0.25 180	0.41 109	0.37 99	0.40 96	0.39 132	0.36 76	0.28 112	0.41 89	0.27 78	0.25 200	0.25 146	0.31 93	0.35 115	0.39 81	0.37 98

GANet	0.32 101	0.29 87	0.27 134	0.34 161	0.33 180	0.38 178	0.29 203	0.44 100	0.24 108	0.35 86	0.30 110	0.46 123	0.22 107	0.21 124	0.31 83	0.32 84	0.40 96	0.43 163	0.33 70	0.22 81	0.33 68	0.29 83	0.22 175	0.24 135	0.31 93	0.27 79	0.42 91	0.34 90

DepthFocus	0.33 106	0.35 111	0.19 82	0.19 82	0.17 83	0.22 92	0.11 79	0.49 115	0.23 96	0.45 108	0.24 83	0.43 113	0.17 79	0.22 131	0.35 92	0.45 145	0.48 129	0.34 107	0.53 123	0.32 133	0.47 122	0.34 95	0.19 132	0.19 89	0.34 104	0.31 94	0.49 109	0.57 165

S2M2_XL	0.33 106	0.30 92	0.30 146	0.17 73	0.19 92	0.23 107	0.21 151	0.53 127	0.26 125	0.47 115	0.25 89	0.48 130	0.18 84	0.22 131	0.38 96	0.36 94	0.54 166	0.29 84	0.41 86	0.28 112	0.50 137	0.31 89	0.21 161	0.21 101	0.34 104	0.32 102	0.45 98	0.51 146
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 106	0.36 115	0.20 92	0.23 109	0.20 98	0.17 71	0.10 75	0.48 113	0.23 96	0.55 171	0.32 117	0.40 98	0.19 90	0.15 84	0.48 133	0.36 94	0.47 124	0.33 101	0.51 109	0.27 109	0.50 137	0.42 128	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.31 94	0.48 106	0.53 152

LL-Strereo2	0.34 109	0.29 87	0.21 104	0.24 113	0.19 92	0.17 71	0.13 94	0.63 196	0.26 125	0.58 196	0.23 78	0.44 117	0.22 107	0.14 80	0.41 109	0.41 114	0.47 124	0.35 117	0.73 187	0.31 127	0.47 122	0.36 102	0.21 161	0.20 97	0.32 98	0.34 113	0.51 111	0.35 93

test_4	0.34 109	0.33 98	0.27 134	0.21 94	0.18 89	0.16 66	0.11 79	0.59 160	0.26 125	0.58 196	0.25 89	0.50 141	0.20 93	0.19 107	0.33 88	0.40 110	0.45 109	0.34 107	0.41 86	0.29 117	0.45 108	0.41 121	0.16 98	0.24 135	0.38 124	0.40 137	0.59 149	0.42 115

ARAFT	0.34 109	0.38 127	0.23 120	0.26 124	0.21 102	0.27 126	0.14 107	0.44 100	0.24 108	0.50 134	0.30 110	0.41 105	0.16 74	0.15 84	0.67 197	0.42 118	0.50 138	0.47 198	0.51 109	0.23 86	0.53 164	0.32 91	0.16 98	0.19 89	0.43 137	0.30 89	0.52 122	0.37 98

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 112	0.21 62	0.21 104	0.14 51	0.22 105	0.23 107	0.10 75	0.51 120	0.31 177	0.51 140	0.33 124	0.49 134	0.35 208	0.36 248	0.52 139	0.43 126	0.40 96	0.29 84	0.44 93	0.26 104	0.52 155	0.46 151	0.25 200	0.28 163	0.48 154	0.36 118	0.41 86	0.43 121

LGCAT	0.35 112	0.38 127	0.21 104	0.20 90	0.21 102	0.24 113	0.16 122	0.50 117	0.26 125	0.47 115	0.28 99	0.47 126	0.21 101	0.23 145	0.41 109	0.42 118	0.55 177	0.30 88	0.44 93	0.32 133	0.52 155	0.37 107	0.26 210	0.25 146	0.37 119	0.40 137	0.43 96	0.47 129

raft+_RVC	0.35 112	0.34 101	0.26 132	0.25 120	0.23 112	0.25 117	0.18 131	0.54 132	0.26 125	0.52 148	0.43 161	0.46 123	0.23 113	0.18 100	0.42 116	0.38 102	0.43 105	0.34 107	0.61 159	0.26 104	0.43 97	0.38 109	0.13 81	0.20 97	0.39 127	0.39 133	0.58 142	0.42 115

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 112	0.41 145	0.32 156	0.24 113	0.19 92	0.28 133	0.13 94	0.58 152	0.24 108	0.46 112	0.35 132	0.49 134	0.19 90	0.15 84	0.34 91	0.35 88	0.41 100	0.28 76	0.65 166	0.28 112	0.44 104	0.33 92	0.19 132	0.22 114	0.51 172	0.37 126	0.58 142	0.44 124

MGS-Stereo	0.37 116	0.46 182	0.21 104	0.22 97	0.19 92	0.22 92	0.15 113	0.45 106	0.17 59	0.36 87	0.26 92	0.29 66	0.19 90	0.23 145	1.37 313	0.40 110	0.52 153	0.45 179	0.55 133	0.33 137	0.50 137	0.41 121	0.21 161	0.22 114	0.33 102	0.30 89	0.47 103	0.45 126

TESTraft	0.37 116	0.46 182	0.21 104	0.21 94	0.23 112	0.21 86	0.16 122	0.54 132	0.31 177	0.51 140	0.23 78	0.36 88	0.36 215	0.11 63	0.85 246	0.48 175	0.45 109	0.32 93	0.48 102	0.24 91	0.46 115	0.65 219	0.12 73	0.23 126	0.37 119	0.43 143	0.57 134	0.39 103

CAS	0.38 118	0.45 171	0.25 128	0.29 137	0.29 158	0.23 107	0.13 94	0.41 89	0.27 132	0.41 95	0.54 207	0.35 78	0.35 208	0.21 124	0.52 139	0.38 102	0.50 138	0.34 107	0.52 115	0.26 104	0.43 97	0.41 121	0.19 132	0.23 126	0.51 172	0.52 183	0.62 157	0.77 228

anonymousdsp2	0.38 118	0.46 182	0.30 146	0.25 120	0.23 112	0.32 146	0.18 131	0.58 152	0.23 96	0.47 115	0.38 144	0.48 130	0.23 113	0.18 100	0.40 103	0.39 106	0.44 106	0.33 101	0.88 210	0.31 127	0.48 129	0.52 183	0.17 113	0.23 126	0.41 134	0.33 107	0.61 154	0.42 115

TestStereo1	0.38 118	0.49 207	0.19 82	0.22 97	0.23 112	0.23 107	0.15 113	0.55 139	0.30 157	0.52 148	0.21 71	0.35 78	0.39 227	0.11 63	0.80 228	0.50 186	0.46 114	0.32 93	0.53 123	0.25 97	0.52 155	0.67 228	0.15 94	0.22 114	0.37 119	0.42 141	0.60 150	0.39 103

SA-5K	0.38 118	0.49 207	0.19 82	0.22 97	0.23 112	0.23 107	0.15 113	0.55 139	0.30 157	0.52 148	0.21 71	0.35 78	0.39 227	0.11 63	0.80 228	0.50 186	0.46 114	0.32 93	0.53 123	0.25 97	0.52 155	0.67 228	0.15 94	0.22 114	0.37 119	0.42 141	0.60 150	0.39 103

UPFNet	0.38 118	0.34 101	0.34 166	0.32 153	0.33 180	0.39 183	0.29 203	0.47 111	0.33 192	0.43 99	0.41 157	0.40 98	0.30 158	0.34 240	0.61 172	0.40 110	0.46 114	0.41 149	0.52 115	0.35 159	0.35 76	0.34 95	0.25 200	0.27 156	0.38 124	0.35 115	0.55 130	0.37 98

HITNet	0.38 118	0.37 117	0.28 136	0.34 161	0.29 158	0.26 120	0.19 142	0.58 152	0.32 186	0.57 184	0.45 167	0.55 160	0.30 158	0.22 131	0.51 137	0.35 88	0.44 106	0.39 132	0.41 86	0.29 117	0.41 89	0.38 109	0.20 149	0.25 146	0.39 127	0.37 126	0.70 188	0.52 148
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
small-zeroshot	0.39 124	0.21 62	0.28 136	0.16 64	0.28 150	0.26 120	0.11 79	0.58 152	0.39 228	0.53 159	0.38 144	0.63 191	0.40 232	0.40 259	0.45 123	0.44 132	0.41 100	0.33 101	0.51 109	0.26 104	0.59 198	0.55 193	0.35 254	0.31 186	0.46 148	0.33 107	0.42 91	0.48 133

anonymous	0.40 125	0.28 85	0.31 152	0.20 90	0.26 134	0.33 153	0.11 79	0.61 174	0.30 157	0.57 184	0.42 159	0.66 197	0.39 227	0.38 254	0.38 96	0.44 132	0.41 100	0.33 101	0.59 148	0.29 117	0.62 203	0.49 164	0.39 267	0.33 207	0.44 139	0.34 113	0.42 91	0.43 121

S2M2_L	0.40 125	0.42 152	0.41 211	0.24 113	0.27 145	0.35 167	0.22 159	0.51 120	0.24 108	0.61 216	0.23 78	0.43 113	0.21 101	0.31 228	0.59 159	0.49 182	0.55 177	0.36 121	0.53 123	0.34 143	0.55 173	0.38 109	0.28 222	0.27 156	0.42 135	0.43 143	0.63 160	0.66 196
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 125	0.52 239	0.23 120	0.27 129	0.27 145	0.30 142	0.14 107	0.62 182	0.29 147	0.61 216	0.44 164	0.64 193	0.28 140	0.23 145	0.55 145	0.36 94	0.45 109	0.31 92	0.73 187	0.27 109	0.63 207	0.39 115	0.21 161	0.24 135	0.42 135	0.32 102	0.61 154	0.56 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 125	0.28 85	0.33 159	0.35 171	0.24 120	0.24 113	0.15 113	0.63 196	0.28 140	0.61 216	0.39 152	0.51 146	0.22 107	0.22 131	0.48 133	0.43 126	0.49 133	0.43 163	0.66 168	0.34 143	0.63 207	0.70 235	0.14 92	0.22 114	0.39 127	0.47 163	0.63 160	0.39 103

FINET	0.40 125	0.38 127	0.39 197	0.43 206	0.30 167	0.34 161	0.35 220	0.44 100	0.36 209	0.47 115	0.32 117	0.47 126	0.30 158	0.28 208	0.66 191	0.50 186	0.48 129	0.36 121	0.60 155	0.33 137	0.46 115	0.37 107	0.30 233	0.30 177	0.43 137	0.35 115	0.56 132	0.42 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 130	0.33 98	0.29 142	0.29 137	0.24 120	0.26 120	0.16 122	0.55 139	0.40 232	0.55 171	0.49 178	0.49 134	0.27 134	0.23 145	0.58 155	0.45 145	0.51 149	0.40 143	0.50 106	0.36 161	0.46 115	0.50 171	0.16 98	0.23 126	0.49 163	0.75 230	0.44 97	0.56 163

IER	0.41 130	0.37 117	0.31 152	0.30 145	0.28 150	0.35 167	0.24 176	0.47 111	0.28 140	0.44 106	0.59 216	0.77 232	0.29 146	0.35 246	0.63 181	0.42 118	0.47 124	0.42 158	0.44 93	0.34 143	0.42 95	0.36 102	0.28 222	0.26 153	0.40 132	0.47 163	0.52 122	0.52 148

rafts_anoy	0.41 130	0.51 227	0.35 168	0.29 137	0.30 167	0.33 153	0.22 159	0.59 160	0.25 114	0.51 140	0.50 187	0.48 130	0.23 113	0.17 97	0.57 151	0.46 155	0.51 149	0.50 223	0.58 147	0.34 143	0.50 137	0.43 135	0.19 132	0.28 163	0.50 167	0.47 163	0.52 122	0.53 152

RALAANet	0.41 130	0.41 145	0.37 186	0.28 132	0.28 150	0.33 153	0.24 176	0.54 132	0.27 132	0.48 122	0.48 173	0.43 113	0.25 123	0.20 118	0.57 151	0.41 114	0.49 133	0.50 223	0.71 183	0.40 194	0.52 155	0.46 151	0.21 161	0.29 169	0.46 148	0.45 153	0.70 188	0.47 129

GMStereo	0.41 130	0.48 203	0.25 128	0.32 153	0.32 176	0.37 173	0.28 196	0.59 160	0.30 157	0.45 108	0.36 133	0.61 181	0.31 172	0.24 162	0.45 123	0.41 114	0.54 166	0.35 117	0.73 187	0.39 189	0.51 144	0.33 92	0.23 186	0.28 163	0.48 154	0.36 118	0.68 178	0.41 110
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
depth_test_26	0.42 135	0.52 239	0.30 146	0.19 82	0.20 98	0.22 92	0.13 94	0.68 225	0.25 114	0.73 291	0.24 83	1.00 263	0.20 93	0.23 145	0.38 96	0.53 205	0.67 263	0.40 143	0.68 174	0.31 127	0.69 229	0.44 141	0.20 149	0.19 89	0.39 127	0.41 139	0.60 150	0.47 129

G2L-Stereo	0.42 135	0.39 133	0.28 136	0.35 171	0.40 225	0.34 161	0.22 159	0.54 132	0.34 199	0.52 148	0.61 229	0.50 141	0.38 224	0.26 192	0.61 172	0.44 132	0.50 138	0.40 143	0.46 98	0.33 137	0.43 97	0.39 115	0.28 222	0.27 156	0.49 163	0.54 188	0.69 182	0.49 136

LoS_RVC	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.19 82	0.25 124	0.24 113	0.16 122	0.44 100	0.28 140	0.51 140	0.48 173	0.42 108	0.31 172	0.22 131	0.60 165	0.45 145	0.46 114	0.41 149	0.71 183	0.30 122	0.67 222	0.51 177	0.19 132	0.32 192	0.61 214	0.44 147	0.58 142	0.61 181

tt_ll	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.19 82	0.25 124	0.24 113	0.16 122	0.44 100	0.28 140	0.51 140	0.48 173	0.42 108	0.31 172	0.22 131	0.60 165	0.45 145	0.46 114	0.41 149	0.71 183	0.30 122	0.67 222	0.51 177	0.19 132	0.32 192	0.61 214	0.44 147	0.58 142	0.61 181

SA	0.42 135	0.47 189	0.21 104	0.25 120	0.23 112	0.31 143	0.13 94	0.64 203	0.32 186	0.61 216	0.26 92	0.54 154	0.21 101	0.16 93	0.63 181	0.47 166	0.52 153	0.41 149	0.60 155	0.29 117	0.46 115	0.61 208	0.15 94	0.27 156	0.45 144	0.58 196	0.96 259	0.47 129

CIPLG	0.42 135	0.47 189	0.24 126	0.32 153	0.22 105	0.32 146	0.19 142	0.63 196	0.24 108	0.55 171	0.50 187	0.60 178	0.30 158	0.41 263	0.93 267	0.44 132	0.52 153	0.37 126	0.56 139	0.38 173	0.56 179	0.45 146	0.19 132	0.24 135	0.44 139	0.31 94	0.57 134	0.38 102

IPLGR_C	0.42 135	0.47 189	0.23 120	0.31 151	0.22 105	0.32 146	0.18 131	0.63 196	0.23 96	0.55 171	0.50 187	0.61 181	0.31 172	0.41 263	0.87 254	0.45 145	0.52 153	0.37 126	0.55 133	0.38 173	0.56 179	0.46 151	0.19 132	0.24 135	0.44 139	0.33 107	0.58 142	0.40 108

GMOStereo	0.42 135	0.39 133	0.21 104	0.30 145	0.26 134	0.29 136	0.19 142	0.67 218	0.30 157	0.66 257	0.32 117	0.54 154	0.33 187	0.20 118	0.40 103	0.46 155	0.50 138	0.44 168	0.68 174	0.34 143	0.51 144	0.66 222	0.16 98	0.22 114	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

error version	0.42 135	0.39 133	0.21 104	0.30 145	0.26 134	0.29 136	0.19 142	0.67 218	0.30 157	0.66 257	0.32 117	0.54 154	0.33 187	0.20 118	0.40 103	0.46 155	0.50 138	0.44 168	0.68 174	0.34 143	0.51 144	0.66 222	0.16 98	0.22 114	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

test-v	0.42 135	0.39 133	0.21 104	0.30 145	0.26 134	0.29 136	0.19 142	0.67 218	0.30 157	0.66 257	0.32 117	0.54 154	0.33 187	0.20 118	0.40 103	0.46 155	0.50 138	0.44 168	0.68 174	0.34 143	0.51 144	0.66 222	0.16 98	0.22 114	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

ACRE	0.42 135	0.47 189	0.22 115	0.32 153	0.22 105	0.33 153	0.18 131	0.63 196	0.23 96	0.55 171	0.50 187	0.61 181	0.30 158	0.41 263	0.91 262	0.45 145	0.52 153	0.36 121	0.55 133	0.38 173	0.57 189	0.44 141	0.19 132	0.23 126	0.44 139	0.32 102	0.58 142	0.39 103

test-2	0.42 135	0.39 133	0.21 104	0.30 145	0.26 134	0.29 136	0.19 142	0.67 218	0.30 157	0.66 257	0.32 117	0.54 154	0.33 187	0.20 118	0.40 103	0.46 155	0.50 138	0.44 168	0.68 174	0.34 143	0.51 144	0.66 222	0.16 98	0.22 114	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

RALCasStereoNet	0.42 135	0.50 222	0.35 168	0.35 171	0.30 167	0.31 143	0.24 176	0.60 166	0.25 114	0.56 180	0.49 178	0.58 169	0.26 127	0.18 100	0.57 151	0.46 155	0.54 166	0.49 214	0.51 109	0.34 143	0.51 144	0.41 121	0.21 161	0.31 186	0.53 181	0.49 173	0.48 106	0.58 170

RASNet	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.33 159	0.33 180	0.37 173	0.27 191	0.58 152	0.34 199	0.47 115	0.43 161	0.49 134	0.33 187	0.25 180	0.41 109	0.41 114	0.48 129	0.39 132	0.47 99	0.30 122	0.49 133	0.40 118	0.19 132	0.44 260	0.40 132	0.46 161	0.75 201	0.63 191

CREStereo++_RVC	0.43 149	0.42 152	0.39 197	0.30 145	0.33 180	0.27 126	0.19 142	0.57 148	0.31 177	0.58 196	0.36 133	0.58 169	0.56 273	0.23 145	0.48 133	0.50 186	0.61 233	0.34 107	0.52 115	0.30 122	0.56 179	0.42 128	0.16 98	0.29 169	0.49 163	0.44 147	0.79 213	0.69 207
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
raftrobust	0.43 149	0.33 98	0.36 177	0.28 132	0.28 150	0.27 126	0.18 131	0.64 203	0.25 114	0.63 232	0.53 201	0.51 146	0.25 123	0.22 131	0.63 181	0.48 175	0.51 149	0.41 149	0.96 221	0.38 173	0.53 164	0.46 151	0.20 149	0.24 135	0.57 195	0.54 188	0.54 127	0.52 148

HGLStereo	0.43 149	0.43 157	0.37 186	0.34 161	0.37 207	0.39 183	0.23 173	0.48 113	0.31 177	0.47 115	0.72 264	0.42 108	0.29 146	0.32 235	0.51 137	0.49 182	0.55 177	0.50 223	0.55 133	0.39 189	0.51 144	0.43 135	0.22 175	0.33 207	0.51 172	0.51 181	0.57 134	0.45 126

castereo++	0.44 152	0.35 111	0.33 159	0.43 206	0.23 112	0.21 86	0.17 129	0.59 160	0.30 157	0.63 232	0.37 141	0.73 218	0.22 107	0.22 131	0.44 121	0.53 205	0.58 201	0.41 149	0.66 168	0.34 143	0.81 251	0.69 233	0.20 149	0.28 163	0.48 154	0.56 195	0.76 204	0.48 133

trnet	0.44 152	0.51 227	0.40 202	0.34 161	0.26 134	0.27 126	0.14 107	0.62 182	0.30 157	0.60 211	0.36 133	0.73 218	0.33 187	0.24 162	0.56 148	0.57 224	0.58 201	0.34 107	0.52 115	0.31 127	0.57 189	0.42 128	0.17 113	0.30 177	0.54 185	0.48 168	0.65 168	0.69 207

UNet	0.44 152	0.42 152	0.40 202	0.37 177	0.36 198	0.41 191	0.28 196	0.57 148	0.35 205	0.50 134	0.49 178	0.47 126	0.34 200	0.37 253	0.53 142	0.43 126	0.54 166	0.46 191	0.56 139	0.39 189	0.47 122	0.44 141	0.27 217	0.34 212	0.44 139	0.48 168	0.58 142	0.57 165

CREStereo	0.44 152	0.51 227	0.40 202	0.34 161	0.26 134	0.28 133	0.15 113	0.61 174	0.30 157	0.58 196	0.36 133	0.72 215	0.33 187	0.24 162	0.59 159	0.59 232	0.59 216	0.34 107	0.52 115	0.31 127	0.59 198	0.42 128	0.18 124	0.30 177	0.54 185	0.48 168	0.64 164	0.69 207
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
DMCA-RVC	0.44 152	0.37 117	0.35 168	0.33 159	0.37 207	0.32 146	0.41 237	0.46 109	0.52 267	0.43 99	0.48 173	0.68 202	0.33 187	0.29 216	0.65 190	0.46 155	0.47 124	0.44 168	0.49 104	0.38 173	0.49 133	0.48 163	0.29 229	0.32 192	0.38 124	0.37 126	0.57 134	0.62 186

coex_refinement	0.45 157	0.43 157	0.33 159	0.35 171	0.35 193	0.44 205	0.22 159	0.55 139	0.50 263	0.50 134	0.60 220	0.54 154	0.27 134	0.28 208	0.58 155	0.45 145	0.50 138	0.44 168	0.54 130	0.33 137	0.45 108	0.39 115	0.28 222	0.31 186	0.52 177	0.53 185	0.67 176	0.78 231

TestStereo	0.45 157	0.51 227	0.38 195	0.42 201	0.30 167	0.44 205	0.26 186	0.71 246	0.28 140	0.76 300	0.32 117	0.64 193	0.32 181	0.24 162	0.47 127	0.35 88	0.54 166	0.33 101	0.78 199	0.38 173	0.63 207	0.42 128	0.24 195	0.30 177	0.53 181	0.43 143	0.75 201	0.55 162

DSFCA	0.45 157	0.50 222	0.40 202	0.40 191	0.37 207	0.44 205	0.34 218	0.46 109	0.39 228	0.40 94	0.57 213	0.49 134	0.29 146	0.24 162	0.61 172	0.44 132	0.49 133	0.49 214	0.64 162	0.39 189	0.50 137	0.51 177	0.33 248	0.35 220	0.49 163	0.50 177	0.57 134	0.58 170

CFNet	0.45 157	0.44 163	0.33 159	0.48 222	0.40 225	0.39 183	0.30 210	0.53 127	0.32 186	0.48 122	0.50 187	0.68 202	0.40 232	0.30 221	0.56 148	0.37 99	0.48 129	0.43 163	0.52 115	0.33 137	0.46 115	0.30 86	0.23 186	0.31 186	0.61 214	0.52 183	0.69 182	0.71 216

DISCO	0.45 157	0.44 163	0.29 142	0.40 191	0.38 215	0.49 224	0.43 240	0.45 106	0.43 250	0.50 134	0.57 213	0.40 98	0.29 146	0.30 221	0.61 172	0.43 126	0.55 177	0.46 191	0.69 180	0.41 198	0.48 129	0.43 135	0.26 210	0.32 192	0.47 151	0.50 177	0.62 157	0.50 144

CES	0.46 162	0.35 111	0.30 146	0.27 129	0.27 145	0.29 136	0.12 89	1.05 323	0.27 132	0.54 164	0.66 246	0.53 152	0.25 123	0.23 145	0.62 177	0.65 253	0.58 201	0.37 126	0.54 130	0.34 143	0.84 258	0.53 186	0.23 186	0.23 126	0.56 194	0.44 147	0.57 134	0.69 207

ADLNet	0.46 162	0.53 246	0.37 186	0.41 196	0.41 231	0.44 205	0.40 234	0.54 132	0.35 205	0.45 108	0.53 201	0.76 229	0.36 215	0.62 317	0.58 155	0.42 118	0.49 133	0.42 158	0.50 106	0.37 168	0.43 97	0.44 141	0.34 250	0.25 146	0.47 151	0.55 191	0.57 134	0.45 126

castereo	0.47 164	0.36 115	0.35 168	0.34 161	0.26 134	0.26 120	0.17 129	0.56 145	0.29 147	0.60 211	0.45 167	0.68 202	0.22 107	0.20 118	0.52 139	0.58 229	0.61 233	0.39 132	0.92 214	0.36 161	0.96 278	0.76 247	0.19 132	0.24 135	0.54 185	0.64 206	0.57 134	0.58 170

EGLCR-Stereo	0.47 164	0.49 207	0.41 211	0.29 137	0.30 167	0.44 205	0.14 107	0.57 148	0.26 125	0.57 184	0.27 95	0.58 169	0.23 113	0.21 124	0.36 93	0.47 166	0.53 162	0.45 179	0.75 194	0.32 133	0.69 229	0.93 269	0.19 132	0.24 135	0.48 154	0.49 173	1.30 310	0.70 214

GLC_STEREO	0.47 164	0.51 227	0.40 202	0.38 180	0.37 207	0.37 173	0.28 196	0.64 203	0.29 147	0.62 226	0.53 201	0.55 160	0.28 140	0.30 221	0.49 136	0.48 175	0.66 257	0.41 149	0.65 166	0.41 198	0.70 234	0.60 203	0.23 186	0.30 177	0.47 151	0.36 118	0.84 229	0.53 152

IPLG	0.47 164	0.45 171	0.32 156	0.28 132	0.27 145	0.32 146	0.21 151	0.63 196	0.22 91	0.51 140	0.38 144	0.56 162	0.29 146	0.31 228	1.64 328	0.44 132	0.56 185	0.48 204	0.56 139	0.41 198	0.45 108	0.75 244	0.18 124	0.28 163	0.45 144	0.59 197	0.65 168	0.51 146

Sa-1000	0.48 168	0.47 189	0.21 104	0.26 124	0.26 134	0.31 143	0.15 113	0.65 211	0.36 209	0.63 232	0.33 124	0.50 141	0.26 127	0.30 221	0.94 271	0.49 182	0.59 216	0.45 179	0.90 212	0.32 133	0.52 155	0.75 244	0.17 113	0.27 156	0.72 247	0.53 185	1.00 272	0.49 136

PMTNet	0.48 168	0.48 203	0.43 219	0.31 151	0.30 167	0.27 126	0.22 159	0.54 132	0.29 147	0.57 184	0.39 152	0.59 174	0.23 113	0.23 145	0.64 187	0.59 232	0.57 194	0.37 126	1.17 235	0.33 137	0.67 222	0.40 118	0.20 149	0.21 101	0.79 271	0.59 197	0.65 168	0.92 249

PDISCO_ROB	0.48 168	0.40 141	0.39 197	0.38 180	0.34 189	0.39 183	0.28 196	0.50 117	0.35 205	0.37 90	0.52 197	0.49 134	0.35 208	0.31 228	0.63 181	0.58 229	0.54 166	0.68 302	0.59 148	0.44 213	0.62 203	0.67 228	0.24 195	0.34 212	0.54 185	0.53 185	0.85 231	0.58 170

HLF11	0.49 171	0.47 189	0.35 168	0.39 183	0.29 158	0.36 170	0.19 142	0.86 300	0.36 209	0.49 131	0.51 193	0.51 146	0.25 123	0.24 162	0.77 220	0.47 166	0.55 177	0.48 204	1.64 266	0.37 168	0.43 97	0.49 164	0.30 233	0.30 177	0.51 172	0.59 197	0.51 111	0.61 181

raft_robust	0.49 171	0.44 163	0.24 126	0.38 180	0.29 158	0.32 146	0.21 151	0.73 260	0.35 205	0.69 277	0.34 128	0.57 164	0.31 172	0.24 162	0.59 159	0.53 205	0.54 166	0.46 191	0.98 222	0.37 168	0.69 229	0.94 270	0.20 149	0.28 163	0.55 190	0.69 212	0.69 182	0.60 179

ManiGeoR	0.50 173	0.51 227	0.36 177	0.44 213	0.32 176	0.38 178	0.21 151	0.69 233	0.47 259	0.53 159	0.60 220	0.60 178	0.28 140	0.23 145	0.73 215	0.47 166	0.54 166	0.49 214	1.29 245	0.38 173	0.54 168	0.56 196	0.28 222	0.34 212	0.50 167	0.73 224	0.54 127	0.57 165

HLf10	0.50 173	0.51 227	0.36 177	0.44 213	0.32 176	0.38 178	0.21 151	0.69 233	0.47 259	0.53 159	0.60 220	0.60 178	0.28 140	0.23 145	0.73 215	0.47 166	0.54 166	0.49 214	1.29 245	0.38 173	0.54 168	0.56 196	0.28 222	0.34 212	0.50 167	0.73 224	0.54 127	0.57 165

dd	0.50 173	0.51 227	0.28 136	0.91 302	0.31 175	0.65 270	0.29 203	0.59 160	0.23 96	0.54 164	0.30 110	0.75 222	0.27 134	0.26 192	0.84 242	0.46 155	0.70 274	0.39 132	1.05 225	0.38 173	0.48 129	0.43 135	0.23 186	0.30 177	0.53 181	0.39 133	0.74 198	0.58 170

LMCR-Stereo	0.50 173	0.46 182	0.33 159	0.32 153	0.33 180	0.42 197	0.24 176	0.57 148	0.37 220	0.55 171	0.46 171	0.65 196	0.40 232	0.26 192	0.69 202	0.49 182	0.62 241	0.49 214	1.11 231	0.57 259	0.66 218	0.64 217	0.25 200	0.32 192	0.48 154	0.49 173	0.63 160	0.65 195

iResNet_ROB	0.50 173	0.49 207	0.42 214	0.42 201	0.30 167	0.42 197	0.32 212	0.60 166	0.33 192	0.52 148	0.59 216	0.47 126	0.56 273	0.25 180	0.81 231	0.46 155	0.57 194	0.49 214	1.19 238	0.36 161	0.48 129	0.36 102	0.25 200	0.37 234	0.57 195	0.54 188	0.75 201	0.61 181

MIPNet	0.51 178	0.51 227	0.33 159	0.32 153	0.30 167	0.37 173	0.25 182	0.62 182	0.24 108	0.50 134	0.52 197	0.61 181	0.41 236	0.30 221	1.01 287	0.51 193	0.59 216	0.50 223	0.76 197	0.47 226	0.44 104	0.85 261	0.20 149	0.26 153	0.66 233	0.98 283	0.71 192	0.61 181

CFNet_pseudo	0.51 178	0.44 163	0.43 219	0.54 244	0.43 237	0.53 239	0.34 218	0.62 182	0.36 209	0.61 216	0.64 238	0.57 164	0.52 266	0.35 246	0.90 260	0.50 186	0.50 138	0.47 198	0.67 172	0.36 161	0.47 122	0.42 128	0.26 210	0.33 207	0.57 195	0.60 201	0.68 178	0.73 222

CFNet_RVC	0.51 178	0.51 227	0.47 239	0.50 227	0.48 250	0.48 222	0.32 212	0.53 127	0.37 220	0.51 140	0.65 243	0.57 164	0.34 200	0.30 221	0.69 202	0.44 132	0.52 153	0.47 198	0.57 143	0.42 206	0.56 179	0.49 164	0.27 217	0.35 220	0.65 232	0.74 226	0.80 214	0.75 225

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 178	0.52 239	0.48 242	0.43 206	0.57 271	0.42 197	0.62 281	0.56 145	0.62 285	0.52 148	0.51 193	0.67 200	0.34 200	0.58 314	0.78 222	0.42 118	0.47 124	0.42 158	0.57 143	0.38 173	0.46 115	0.42 128	0.30 233	0.32 192	0.48 154	0.76 233	0.62 157	0.64 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 182	0.43 157	0.36 177	0.34 161	0.25 124	0.47 218	0.25 182	0.43 98	0.27 132	0.52 148	0.94 294	0.61 181	0.44 247	0.25 180	1.06 291	0.57 224	0.52 153	0.39 132	1.51 255	0.50 231	0.58 194	0.75 244	0.26 210	0.25 146	0.52 177	0.38 130	0.76 204	0.53 152

iResNetv2_ROB	0.52 182	0.45 171	0.32 156	0.48 222	0.39 220	0.48 222	0.28 196	0.64 203	0.34 199	0.52 148	0.66 246	0.70 210	0.55 271	0.28 208	0.67 197	0.47 166	0.50 138	0.46 191	1.12 232	0.45 215	0.57 189	0.47 157	0.29 229	0.40 243	0.55 190	0.51 181	0.81 217	0.58 170

DN-CSS_ROB	0.52 182	0.43 157	0.46 234	0.41 196	0.40 225	0.34 161	0.22 159	0.69 233	0.34 199	0.59 204	0.79 276	0.66 197	0.47 255	0.24 162	0.63 181	0.40 110	0.58 201	0.43 163	1.74 269	0.38 173	0.63 207	0.38 109	0.31 240	0.47 271	0.53 181	0.43 143	0.66 175	0.54 159

STTStereo	0.53 185	0.56 257	0.54 260	0.44 213	0.52 259	0.43 200	0.59 269	0.52 123	0.46 255	0.47 115	0.55 209	0.71 212	0.42 237	0.56 306	0.87 254	0.44 132	0.49 133	0.51 232	0.54 130	0.37 168	0.51 144	0.40 118	0.32 245	0.35 220	0.52 177	0.66 209	0.68 178	0.99 257

BEATNet_4x	0.53 185	0.40 141	0.34 166	0.39 183	0.36 198	0.32 146	0.27 191	0.64 203	0.41 239	0.66 257	0.45 167	0.62 189	0.39 227	0.24 162	0.83 237	0.63 240	0.58 201	0.58 272	0.57 143	0.36 161	0.90 267	1.52 315	0.25 200	0.36 227	0.46 148	0.44 147	0.77 207	0.60 179

AF-Net	0.53 185	0.49 207	0.44 228	0.50 227	0.53 260	0.61 260	0.54 260	0.61 174	0.55 275	0.43 99	0.66 246	0.85 246	0.42 237	0.40 259	0.64 187	0.46 155	0.46 114	0.44 168	0.60 155	0.40 194	0.45 108	0.45 146	0.41 271	0.39 239	0.50 167	0.55 191	0.81 217	0.69 207

Nwc_Net	0.53 185	0.49 207	0.44 228	0.50 227	0.53 260	0.61 260	0.54 260	0.61 174	0.55 275	0.43 99	0.66 246	0.85 246	0.42 237	0.40 259	0.64 187	0.46 155	0.46 114	0.44 168	0.60 155	0.40 194	0.45 108	0.45 146	0.41 271	0.39 239	0.50 167	0.55 191	0.81 217	0.69 207

DLCB_ROB	0.53 185	0.50 222	0.48 242	0.41 196	0.45 240	0.43 200	0.39 232	0.55 139	0.45 251	0.57 184	0.61 229	0.70 210	0.52 266	0.41 263	0.60 165	0.47 166	0.57 194	0.48 204	0.52 115	0.43 210	0.55 173	0.47 157	0.38 263	0.42 251	0.96 303	0.79 246	0.70 188	0.62 186

AE-Stereo	0.54 190	0.48 203	0.44 228	0.50 227	0.35 193	0.36 170	0.28 196	0.55 139	0.29 147	0.64 239	0.31 115	0.89 252	0.31 172	0.24 162	0.55 145	0.65 253	0.68 266	0.52 241	0.87 209	0.53 238	0.72 237	0.81 258	0.21 161	0.47 271	0.79 271	0.69 212	0.94 254	0.62 186

HSM	0.54 190	0.49 207	0.47 239	0.48 222	0.47 247	0.41 191	0.37 226	0.71 246	0.37 220	0.61 216	0.65 243	0.59 174	0.48 258	0.31 228	0.70 207	0.48 175	0.64 250	0.47 198	0.75 194	0.48 228	0.63 207	0.49 164	0.26 210	0.42 251	0.62 219	0.72 221	0.87 239	0.67 200

TestStereo_HLe17	0.55 192	0.56 257	0.36 177	0.52 236	0.37 207	0.43 200	0.26 186	0.83 294	0.46 255	0.58 196	0.59 216	0.69 208	0.34 200	0.23 145	0.77 220	0.52 201	0.57 194	0.50 223	1.21 242	0.49 229	0.57 189	0.73 242	0.27 217	0.49 278	0.62 219	0.78 240	0.65 168	0.59 178

TestStereo_HL2	0.55 192	0.57 263	0.45 232	0.43 206	0.35 193	0.43 200	0.26 186	0.60 166	0.40 232	0.58 196	0.76 272	0.71 212	0.35 208	0.27 203	0.83 237	0.53 205	0.59 216	0.51 232	1.53 258	0.43 210	0.50 137	0.55 193	0.27 217	0.36 227	0.57 195	0.71 217	0.74 198	0.69 207

LoS	0.55 192	0.44 163	0.29 142	0.36 176	0.37 207	0.40 189	0.20 150	1.37 340	0.31 177	0.86 322	0.78 275	0.68 202	0.37 221	0.24 162	0.58 155	0.72 269	0.59 216	0.40 143	0.75 194	0.35 159	1.03 285	0.65 219	0.21 161	0.24 135	0.79 271	0.64 206	0.64 164	0.68 205
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 192	0.37 117	0.37 186	0.34 161	0.33 180	0.33 153	0.22 159	0.65 211	0.27 132	0.61 216	0.34 128	0.90 253	0.31 172	0.21 124	0.60 165	0.44 132	0.55 177	0.42 158	2.59 307	0.38 173	0.56 179	1.37 302	0.16 98	0.29 169	0.48 154	0.38 130	0.69 182	0.54 159

test_1	0.55 192	0.37 117	0.37 186	0.34 161	0.33 180	0.33 153	0.22 159	0.66 215	0.27 132	0.62 226	0.34 128	0.90 253	0.31 172	0.21 124	0.61 172	0.44 132	0.55 177	0.42 158	2.58 306	0.38 173	0.56 179	1.38 304	0.16 98	0.29 169	0.48 154	0.38 130	0.69 182	0.54 159

AACVNet	0.55 192	0.47 189	0.40 202	0.58 252	0.61 277	0.53 239	0.37 226	0.61 174	0.40 232	0.59 204	0.64 238	0.58 169	0.33 187	0.36 248	0.69 202	0.54 215	0.58 201	0.54 251	0.69 180	0.52 237	0.54 168	0.52 183	0.36 256	0.44 260	0.59 207	0.69 212	0.82 220	0.83 236

TANstereo	0.55 192	0.41 145	0.35 168	0.40 191	0.39 220	0.45 210	0.21 151	0.52 123	0.30 157	0.54 164	0.37 141	0.38 93	0.38 224	0.41 263	0.84 242	0.73 273	0.66 257	0.78 323	1.10 229	0.89 321	0.62 203	0.54 189	0.93 336	0.32 192	0.34 104	0.45 153	0.99 267	0.53 152

XX-TBD	0.55 192	0.41 145	0.35 168	0.40 191	0.39 220	0.45 210	0.21 151	0.52 123	0.30 157	0.54 164	0.37 141	0.38 93	0.38 224	0.41 263	0.84 242	0.73 273	0.66 257	0.78 323	1.10 229	0.89 321	0.62 203	0.54 189	0.93 336	0.32 192	0.34 104	0.45 153	0.99 267	0.53 152

NVstereo2D	0.55 192	0.47 189	0.40 202	0.52 236	0.48 250	0.66 273	0.64 284	0.60 166	0.38 225	0.48 122	0.61 229	0.53 152	0.30 158	0.63 319	1.53 322	0.61 238	0.58 201	0.55 259	0.53 123	0.41 198	0.50 137	0.38 109	0.54 306	0.43 254	0.64 230	0.48 168	0.56 132	0.53 152

HLf8	0.56 201	0.51 227	0.36 177	0.47 220	0.36 198	0.38 178	0.24 176	0.89 305	0.39 228	0.53 159	0.69 257	0.63 191	0.33 187	0.24 162	0.88 256	0.51 193	0.58 201	0.49 214	1.83 274	0.45 215	0.54 168	0.61 208	0.29 229	0.40 243	0.54 185	0.78 240	0.68 178	0.62 186

GGDA	0.56 201	0.55 250	0.46 234	0.41 196	0.36 198	0.45 210	0.26 186	0.62 182	0.40 232	0.59 204	0.74 270	0.69 208	0.36 215	0.28 208	0.82 234	0.52 201	0.59 216	0.51 232	1.43 252	0.43 210	0.51 144	0.53 186	0.26 210	0.39 239	0.59 207	0.77 238	0.76 204	0.72 218

test_3	0.56 201	0.38 127	0.36 177	0.34 161	0.33 180	0.33 153	0.21 151	0.68 225	0.29 147	0.65 245	0.33 124	0.92 255	0.35 208	0.21 124	0.60 165	0.44 132	0.56 185	0.45 179	2.68 309	0.39 189	0.55 173	1.35 300	0.15 94	0.32 192	0.51 172	0.47 163	0.67 176	0.50 144

APVNet	0.56 201	0.47 189	0.38 195	0.46 218	0.50 255	0.57 250	0.53 256	0.60 166	0.42 246	0.46 112	0.65 243	0.50 141	0.30 158	0.36 248	0.74 217	0.71 267	0.71 280	0.64 288	0.95 219	0.53 238	0.57 189	0.77 250	0.34 250	0.46 268	0.59 207	0.46 161	0.82 220	0.58 170

psm_up	0.56 201	0.51 227	0.53 256	0.56 248	0.45 240	0.58 253	0.35 220	0.71 246	0.66 290	0.55 171	0.53 201	0.59 174	0.50 260	0.40 259	0.63 181	0.50 186	0.59 216	0.49 214	0.84 207	0.46 221	0.51 144	0.45 146	0.31 240	0.51 280	0.70 241	0.78 240	0.80 214	0.67 200

UCFNet_RVC	0.56 201	0.78 301	0.45 232	0.59 256	0.55 267	0.52 235	0.39 232	0.58 152	0.40 232	0.59 204	0.60 220	0.82 239	0.45 248	0.32 235	0.70 207	0.42 118	0.50 138	0.50 223	0.67 172	0.45 215	0.56 179	0.47 157	0.38 263	0.41 248	0.77 266	0.71 217	0.65 168	0.86 240

IPLGR	0.57 207	0.55 250	0.37 186	0.43 206	0.38 215	0.36 170	0.23 173	0.62 182	0.30 157	0.56 180	0.68 256	0.61 181	0.32 181	0.29 216	1.73 334	0.47 166	0.56 185	0.56 261	1.09 227	0.54 244	0.53 164	0.81 258	0.20 149	0.32 192	0.71 244	0.97 282	0.73 196	0.57 165

FADNet-RVC-Resample	0.57 207	0.52 239	0.42 214	0.46 218	0.39 220	0.41 191	0.40 234	0.72 256	0.42 246	0.68 269	0.51 193	1.04 273	0.43 242	0.43 276	0.96 277	0.48 175	0.56 185	0.61 282	0.85 208	0.55 249	0.52 155	0.63 213	0.34 250	0.60 296	0.58 200	0.71 217	0.55 130	0.77 228

ICVP	0.58 209	0.49 207	0.67 291	0.50 227	0.48 250	0.52 235	0.36 224	0.60 166	0.45 251	0.61 216	0.58 215	0.61 181	0.56 273	0.30 221	0.67 197	0.64 246	0.58 201	0.51 232	0.72 186	0.51 234	0.58 194	0.74 243	0.59 313	0.47 271	0.60 212	0.75 230	0.74 198	0.72 218
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 209	0.41 145	0.31 152	0.29 137	0.29 158	0.45 210	0.29 203	0.71 246	0.41 239	0.48 122	0.53 201	0.51 146	0.43 242	0.23 145	0.86 248	0.84 289	0.70 274	0.67 296	1.34 247	0.60 271	0.83 254	0.98 273	0.30 233	0.35 220	0.62 219	0.72 221	0.72 193	0.73 222

CroCo_RVC	0.58 209	0.41 145	0.31 152	0.29 137	0.29 158	0.45 210	0.29 203	0.71 246	0.41 239	0.48 122	0.53 201	0.51 146	0.43 242	0.23 145	0.86 248	0.84 289	0.70 274	0.67 296	1.34 247	0.60 271	0.83 254	0.98 273	0.30 233	0.35 220	0.62 219	0.72 221	0.72 193	0.73 222

sCroCo_RVC	0.58 209	0.42 152	0.29 142	0.28 132	0.29 158	0.39 183	0.22 159	0.60 166	0.41 239	0.53 159	0.43 161	0.48 130	0.50 260	0.24 162	0.75 218	0.99 317	0.75 286	0.63 284	1.02 224	0.56 254	1.10 294	1.36 301	0.28 222	0.39 239	0.63 227	0.63 203	0.93 252	0.64 193

FADNet-RVC	0.58 209	0.50 222	0.37 186	0.51 233	0.42 234	0.39 183	0.56 264	0.68 225	0.36 209	0.64 239	0.50 187	1.13 284	0.45 248	0.34 240	0.91 262	0.53 205	0.54 166	0.45 179	1.20 240	0.51 234	0.54 168	0.52 183	0.33 248	0.51 280	0.57 195	0.75 230	0.64 164	0.81 234

RP	0.58 209	0.57 263	0.72 296	0.62 264	0.56 268	0.57 250	0.64 284	0.63 196	0.61 283	0.42 97	0.81 281	0.78 233	0.53 268	0.43 276	0.68 200	0.48 175	0.53 162	0.44 168	0.64 162	0.45 215	0.51 144	0.54 189	0.37 261	0.44 260	0.62 219	0.59 197	0.83 227	0.77 228

GES	0.59 215	0.52 239	0.37 186	0.39 183	0.40 225	0.53 239	0.37 226	0.59 160	0.40 232	0.56 180	0.60 220	0.50 141	0.30 158	0.41 263	0.98 280	0.63 240	0.67 263	0.55 259	2.28 291	0.56 254	0.70 234	0.56 196	0.31 240	0.42 251	0.48 154	0.48 168	0.65 168	0.68 205

DeepPruner_ROB	0.59 215	0.44 163	0.54 260	0.52 236	0.54 264	0.49 224	0.37 226	0.61 174	0.46 255	0.60 211	0.70 258	0.61 181	0.51 264	0.32 235	1.06 291	0.58 229	0.62 241	0.59 277	0.66 168	0.47 226	0.97 281	0.72 240	0.36 256	0.44 260	0.61 214	1.00 287	0.72 193	0.58 170

gcap_with_dpt	0.60 217	0.57 263	0.35 168	0.89 297	0.38 215	0.47 218	0.22 159	0.71 246	0.33 192	0.69 277	0.49 178	1.11 280	0.45 248	0.29 216	0.54 143	0.69 260	0.61 233	0.54 251	1.17 235	0.41 198	0.86 261	0.79 255	0.24 195	0.34 212	0.62 219	0.50 177	0.91 245	1.03 261

GCAP-BAT	0.60 217	0.57 263	0.35 168	0.89 297	0.38 215	0.47 218	0.22 159	0.71 246	0.33 192	0.69 277	0.49 178	1.11 280	0.45 248	0.29 216	0.54 143	0.69 260	0.61 233	0.54 251	1.17 235	0.41 198	0.86 261	0.79 255	0.24 195	0.34 212	0.62 219	0.50 177	0.91 245	1.03 261

PS-NSSS	0.60 217	0.81 307	0.44 228	0.89 297	0.54 264	0.71 282	0.63 282	0.64 203	0.38 225	0.64 239	0.41 157	1.52 302	0.47 255	0.41 263	0.59 159	0.42 118	0.52 153	0.45 179	0.94 218	0.42 206	0.44 104	0.29 83	0.36 256	0.34 212	0.63 227	0.69 212	0.70 188	0.80 232

SACVNet	0.62 220	0.53 246	0.51 253	0.55 247	0.57 271	0.52 235	0.60 273	0.69 233	0.56 277	0.67 266	0.54 207	0.59 174	0.37 221	0.41 263	0.71 211	0.60 234	0.64 250	0.57 267	0.95 219	0.64 290	0.67 222	0.78 253	0.36 256	0.47 271	0.75 259	0.77 238	0.84 229	0.84 237

s12784h	0.62 220	0.68 289	0.47 239	0.65 271	0.44 239	0.34 161	0.24 176	0.61 174	0.31 177	0.60 211	0.44 164	0.81 237	0.55 271	0.25 180	0.62 177	0.50 186	0.62 241	0.38 130	0.74 193	0.36 161	1.26 303	0.47 157	0.18 124	0.30 177	0.70 241	0.74 226	1.39 319	2.07 315

pcwnet_v2	0.62 220	0.46 182	0.50 248	0.62 264	0.49 254	0.61 260	0.46 244	0.66 215	0.45 251	0.65 245	0.79 276	0.64 193	0.86 300	0.53 300	1.15 301	0.55 217	0.59 216	0.51 232	0.83 204	0.41 198	0.55 173	0.47 157	0.34 250	0.43 254	0.75 259	0.76 233	0.85 231	0.95 250

PA-Net	0.64 223	0.67 287	0.66 288	0.50 227	0.66 290	0.50 229	0.64 284	0.65 211	0.73 294	0.54 164	0.52 197	0.58 169	0.58 279	0.59 316	0.93 267	0.57 224	0.46 114	0.54 251	0.61 159	0.54 244	0.49 133	0.66 222	0.36 256	0.52 282	0.64 230	1.24 316	0.64 164	1.32 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 224	0.55 250	0.41 211	0.53 241	0.42 234	0.49 224	0.65 289	0.74 265	0.42 246	0.66 257	0.64 238	0.81 237	0.50 260	0.36 248	1.17 303	0.51 193	0.51 149	0.53 245	1.61 265	0.53 238	0.69 229	0.59 199	0.35 254	0.41 248	0.72 247	0.88 260	0.78 212	1.06 265

TestStereo-Hl	0.66 225	0.55 250	0.55 263	0.39 183	0.38 215	0.49 224	0.33 216	0.70 242	0.50 263	0.64 239	0.87 288	0.78 233	0.39 227	0.25 180	0.90 260	0.75 275	0.62 241	0.56 261	1.93 280	0.51 234	0.67 222	1.38 304	0.26 210	0.45 265	0.59 207	0.76 233	0.89 242	0.88 245

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 225	0.37 117	0.23 120	0.51 233	0.74 306	0.89 301	0.49 250	0.62 182	0.26 125	1.60 369	0.31 115	2.57 320	0.26 127	0.22 131	0.46 126	0.48 175	0.58 201	0.45 179	0.93 215	0.37 168	0.63 207	0.71 236	0.19 132	0.23 126	0.58 200	0.49 173	0.89 242	1.91 313

R-Stereo Train	0.66 225	0.55 250	0.43 219	0.48 222	0.36 198	0.50 229	0.18 131	0.62 182	0.31 177	0.68 269	0.62 234	0.72 215	0.34 200	0.25 180	0.69 202	0.89 295	0.66 257	0.51 232	2.12 286	0.46 221	0.94 274	1.49 312	0.22 175	0.36 227	0.71 244	0.96 277	0.77 207	1.10 271

RAFT-Stereo	0.66 225	0.55 250	0.43 219	0.48 222	0.36 198	0.50 229	0.18 131	0.62 182	0.31 177	0.68 269	0.62 234	0.72 215	0.34 200	0.25 180	0.69 202	0.89 295	0.66 257	0.51 232	2.12 286	0.46 221	0.94 274	1.49 312	0.22 175	0.36 227	0.71 244	0.96 277	0.77 207	1.10 271
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 229	0.66 285	0.42 214	1.35 328	1.02 325	1.21 322	0.91 313	0.60 166	0.41 239	0.52 148	0.60 220	0.56 162	0.23 113	1.19 347	0.66 191	0.45 145	0.56 185	0.51 232	0.73 187	0.53 238	0.64 214	0.67 228	0.79 325	0.29 169	0.72 247	0.55 191	0.63 160	0.66 196

NCC-stereo	0.67 229	0.63 279	0.59 270	0.64 268	0.65 285	0.63 266	0.69 295	0.67 218	0.74 297	0.43 99	0.81 281	0.82 239	0.70 290	0.47 284	0.82 234	0.53 205	0.58 201	0.64 288	0.80 201	0.54 244	0.56 179	0.60 203	0.53 302	0.45 265	0.75 259	0.96 277	0.92 250	0.98 255

stereogan	0.67 229	0.67 287	0.62 278	0.68 277	0.73 302	0.75 289	0.64 284	0.70 242	0.57 278	0.51 140	0.64 238	1.08 275	0.62 282	0.44 279	0.83 237	0.55 217	0.56 185	0.51 232	0.91 213	0.59 266	0.59 198	0.69 233	0.47 280	0.46 268	0.59 207	0.67 210	1.16 292	0.87 243

Abc-Net	0.67 229	0.63 279	0.59 270	0.64 268	0.65 285	0.63 266	0.69 295	0.67 218	0.74 297	0.43 99	0.81 281	0.82 239	0.70 290	0.47 284	0.82 234	0.53 205	0.58 201	0.64 288	0.80 201	0.54 244	0.56 179	0.60 203	0.53 302	0.45 265	0.75 259	0.96 277	0.92 250	0.98 255
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 229	0.35 111	0.39 197	0.29 137	0.43 237	0.34 161	0.36 224	0.43 98	1.25 333	0.27 78	0.72 264	0.44 117	2.38 339	0.57 311	1.11 297	0.76 277	0.56 185	0.56 261	0.64 162	0.55 249	0.63 207	2.08 332	0.46 279	0.40 243	0.36 117	0.63 203	0.51 111	0.67 200

MyStereo04	0.68 234	0.52 239	0.57 267	0.44 213	0.37 207	0.35 167	0.26 186	0.68 225	0.45 251	0.62 226	0.45 167	0.68 202	0.34 200	0.25 180	1.00 284	0.68 259	0.56 185	0.53 245	3.39 323	0.56 254	0.92 268	0.64 217	0.27 217	0.41 248	0.77 266	0.92 268	0.96 259	0.66 196

Any-RAFT	0.69 235	0.47 189	0.85 309	0.53 241	0.40 225	0.38 178	0.27 191	0.64 203	0.32 186	0.57 184	0.76 272	0.86 250	0.24 121	0.22 131	0.57 151	0.76 277	0.60 225	0.45 179	2.19 288	0.45 215	1.20 299	0.71 236	0.22 175	0.31 186	0.99 308	1.24 316	0.73 196	1.65 304

FCDSN-DC	0.69 235	0.61 275	0.62 278	0.66 273	0.61 277	0.59 254	0.60 273	0.68 225	0.42 246	0.75 297	0.42 159	0.57 164	0.36 215	0.50 291	2.43 367	0.67 256	0.80 294	0.76 319	0.64 162	0.56 254	0.70 234	0.60 203	0.47 280	0.83 324	0.66 233	0.74 226	0.61 154	0.67 200
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 235	0.73 297	0.66 288	0.57 251	0.56 268	0.51 232	0.45 242	0.70 242	0.57 278	0.68 269	0.71 259	0.66 197	0.48 258	0.39 256	0.93 267	0.72 269	0.65 254	0.57 267	0.76 197	0.57 259	0.74 242	0.88 265	0.49 287	0.60 296	0.98 305	0.95 274	0.85 231	1.16 278

GANet-ADL	0.70 238	0.59 268	0.52 254	0.60 259	0.57 271	0.61 260	0.46 244	0.68 225	0.52 267	0.65 245	0.67 253	0.76 229	0.43 242	0.39 256	1.08 294	0.79 286	0.68 266	0.52 241	1.84 277	0.64 290	0.66 218	0.86 263	0.42 274	0.43 254	0.70 241	0.87 258	0.97 263	0.89 246

MLCV	0.70 238	0.49 207	0.53 256	0.73 283	0.50 255	0.65 270	0.43 240	0.81 290	0.41 239	0.71 285	0.88 289	1.01 267	0.81 297	0.28 208	0.92 265	0.43 126	0.65 254	0.52 241	2.47 301	0.45 215	0.55 173	0.72 240	0.39 267	0.54 286	0.69 238	0.80 247	0.83 227	0.72 218

GEStereo_RVC	0.71 240	0.59 268	0.40 202	0.54 244	0.50 255	0.61 260	0.51 253	0.71 246	0.41 239	0.59 204	0.51 193	0.76 229	0.46 253	0.39 256	0.96 277	0.92 300	0.78 289	0.75 316	1.94 281	0.62 284	0.80 249	1.37 302	0.31 240	0.52 282	0.61 214	0.63 203	0.86 236	1.12 274

RAFT-Test	0.72 241	0.50 222	0.46 234	0.52 236	0.34 189	0.41 191	0.29 203	0.73 260	0.30 157	0.62 226	0.72 264	0.68 202	0.31 172	0.22 131	0.71 211	1.03 322	0.62 241	0.50 223	2.89 315	0.66 293	1.72 321	1.14 288	0.23 186	0.29 169	0.80 275	0.96 277	0.95 256	0.91 247

DF	0.73 242	0.48 203	0.50 248	0.43 206	0.25 124	0.54 243	0.22 159	0.71 246	0.30 157	0.60 211	0.49 178	1.11 280	0.24 121	0.21 124	0.60 165	0.78 282	0.57 194	0.50 223	5.31 334	0.49 229	0.83 254	0.76 247	0.23 186	0.27 156	0.62 219	0.68 211	1.14 287	0.96 251

cross-raft	0.73 242	0.56 257	0.46 234	0.43 206	0.33 180	0.40 189	0.27 191	0.73 260	0.33 192	0.65 245	0.60 220	0.74 221	0.30 158	0.23 145	0.76 219	0.96 308	0.63 247	0.48 204	2.91 316	0.59 266	1.81 327	1.31 299	0.22 175	0.32 192	0.82 279	0.94 272	0.93 252	1.01 259

RTSC	0.73 242	0.49 207	0.46 234	0.47 220	0.51 258	0.55 246	0.56 264	0.67 218	0.68 291	0.54 164	0.79 276	0.57 164	0.57 277	0.41 263	1.92 342	0.77 279	0.96 318	0.58 272	1.36 250	0.56 254	0.85 260	1.11 283	0.31 240	0.53 285	0.58 200	0.65 208	0.95 256	1.26 285

MSMDNet	0.73 242	0.52 239	0.48 242	0.35 171	0.34 189	0.45 210	0.33 216	0.69 233	0.30 157	0.63 232	0.60 220	0.71 212	0.35 208	0.23 145	0.78 222	1.05 324	0.63 247	0.50 223	2.88 314	0.81 315	1.59 316	1.80 327	0.23 186	0.29 169	0.74 254	0.89 262	0.85 231	0.76 227

NaN_ROB	0.73 242	0.59 268	0.61 277	0.64 268	0.78 310	0.53 239	0.48 247	0.87 301	0.63 286	0.73 291	0.61 229	1.96 313	0.62 282	0.45 281	0.84 242	0.55 217	0.56 185	0.54 251	0.73 187	0.55 249	0.52 155	0.51 177	0.38 263	0.64 302	0.83 281	1.11 305	0.94 254	1.64 303

SGM-Forest	0.73 242	0.71 293	0.40 202	1.13 315	0.64 284	0.74 288	0.45 242	0.68 225	0.39 228	0.61 216	0.44 164	1.16 285	1.06 304	0.49 287	0.86 248	0.61 238	0.55 177	0.46 191	0.68 174	0.44 213	0.61 201	0.49 164	0.45 277	0.44 260	0.90 292	0.86 255	1.95 345	1.47 293
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 248	0.77 299	0.57 267	0.54 244	0.61 277	0.63 266	0.61 278	0.53 127	0.65 288	0.58 196	0.81 281	2.35 318	0.46 253	0.43 276	0.79 226	0.63 240	0.85 301	0.57 267	0.83 204	0.55 249	0.72 237	1.09 282	0.45 277	0.49 278	0.63 227	0.74 226	1.39 319	0.86 240

EKT-Stereo	0.75 249	0.64 281	0.54 260	0.59 256	0.47 247	0.60 256	0.73 298	0.71 246	0.29 147	0.63 232	0.66 246	0.73 218	0.30 158	0.26 192	0.86 248	1.22 345	0.68 266	0.76 319	1.46 254	0.60 271	1.75 324	1.74 325	0.21 161	0.32 192	0.93 296	0.81 249	1.06 277	0.72 218

TRStereo	0.75 249	0.83 312	1.19 335	0.56 248	0.34 189	1.42 331	0.48 247	0.68 225	0.28 140	0.65 245	0.46 171	1.10 278	0.27 134	0.22 131	0.70 207	0.85 291	0.57 194	0.48 204	1.85 278	0.50 231	0.73 240	0.87 264	0.18 124	0.27 156	0.78 268	1.22 315	1.78 341	1.09 267

EAI-Stereo	0.75 249	0.49 207	0.50 248	0.51 233	0.46 243	0.56 249	0.60 273	0.73 260	0.32 186	0.63 232	0.72 264	0.82 239	0.26 127	0.24 162	1.05 289	0.96 308	0.60 225	0.49 214	3.00 317	0.62 284	0.82 252	1.13 286	0.19 132	0.31 186	0.78 268	0.70 216	1.55 331	1.17 279

HSM-Net_RVC	0.75 249	0.53 246	0.60 275	0.77 288	0.62 283	0.61 260	0.37 226	0.76 273	0.49 262	0.74 293	1.71 335	1.32 293	0.80 296	0.36 248	0.72 214	0.55 217	0.64 250	0.53 245	0.78 199	0.53 238	0.67 222	0.89 267	0.43 275	0.64 302	0.94 299	1.09 302	1.07 278	1.04 264
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 253	0.45 171	0.20 92	0.22 97	0.25 124	0.22 92	0.13 94	0.62 182	0.25 114	0.57 184	0.29 104	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 127	0.51 193	10.38 380	0.39 132	0.59 148	0.34 143	0.93 269	0.50 171	0.17 113	0.21 101	0.34 104	0.36 118	0.51 111	0.49 136

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 253	0.45 171	0.20 92	0.22 97	0.25 124	0.22 92	0.13 94	0.62 182	0.25 114	0.57 184	0.29 104	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 127	0.51 193	10.38 380	0.39 132	0.59 148	0.34 143	0.93 269	0.50 171	0.17 113	0.21 101	0.34 104	0.36 118	0.51 111	0.49 136

testlalala	0.76 253	0.45 171	0.20 92	0.22 97	0.25 124	0.22 92	0.13 94	0.62 182	0.25 114	0.57 184	0.29 104	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 127	0.51 193	10.38 380	0.39 132	0.59 148	0.34 143	0.93 269	0.50 171	0.17 113	0.21 101	0.34 104	0.36 118	0.51 111	0.49 136

GCAPDPT-zeroshot	0.76 253	0.45 171	0.20 92	0.22 97	0.25 124	0.22 92	0.13 94	0.62 182	0.25 114	0.57 184	0.29 104	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 127	0.51 193	10.38 380	0.39 132	0.59 148	0.34 143	0.93 269	0.50 171	0.17 113	0.21 101	0.34 104	0.36 118	0.51 111	0.49 136

GCAP-Stereo	0.76 253	0.45 171	0.20 92	0.22 97	0.25 124	0.22 92	0.13 94	0.62 182	0.25 114	0.57 184	0.29 104	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 127	0.51 193	10.38 380	0.39 132	0.59 148	0.34 143	0.93 269	0.50 171	0.17 113	0.21 101	0.34 104	0.36 118	0.51 111	0.49 136

RGC	0.76 253	0.72 294	0.99 320	0.70 278	0.71 300	0.76 292	0.57 267	0.74 265	0.74 297	0.56 180	0.96 297	0.83 243	0.85 299	0.56 306	0.93 267	0.60 234	0.62 241	0.56 261	0.93 215	0.61 280	0.66 218	0.71 236	0.51 299	0.56 289	0.81 276	1.01 290	0.99 267	1.19 281

NOSS_ROB	0.76 253	0.84 316	0.50 248	0.72 281	0.61 277	0.75 289	0.52 255	0.80 285	0.54 271	0.70 282	0.62 234	0.62 189	0.86 300	0.62 317	1.14 300	1.10 330	0.78 289	0.69 305	0.73 187	0.60 271	0.88 263	0.67 228	0.50 291	0.71 308	0.86 288	0.95 274	1.38 318	0.85 238

GANetREF_RVC	0.77 260	0.74 298	0.68 293	0.76 287	0.65 285	0.69 278	0.60 273	0.99 316	0.73 294	0.93 327	0.52 197	1.33 294	0.72 292	0.44 279	0.85 246	0.57 224	0.67 263	0.63 284	1.13 233	0.61 280	0.77 245	0.63 213	0.59 313	0.71 308	0.89 290	0.90 265	1.15 288	0.99 257
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
Reg-Stereo(zero)	0.78 261	0.47 189	0.56 265	0.39 183	0.28 150	0.41 191	0.35 220	0.75 269	0.36 209	0.62 226	6.09 372	0.78 233	0.32 181	0.27 203	0.41 109	0.63 240	0.58 201	0.45 179	1.51 255	0.42 206	0.65 215	0.62 211	0.21 161	0.32 192	0.55 190	0.78 240	1.26 306	1.09 267

fast-iter	0.78 261	0.47 189	0.56 265	0.39 183	0.28 150	0.41 191	0.35 220	0.75 269	0.36 209	0.62 226	6.09 372	0.78 233	0.32 181	0.27 203	0.41 109	0.63 240	0.58 201	0.45 179	1.51 255	0.42 206	0.65 215	0.62 211	0.21 161	0.32 192	0.55 190	0.78 240	1.26 306	1.09 267

CASS	0.79 263	0.55 250	0.53 256	0.65 271	0.54 264	0.59 254	0.53 256	0.78 282	0.52 267	0.71 285	0.75 271	0.67 200	0.47 255	0.28 208	0.83 237	0.67 256	0.98 319	0.56 261	1.60 264	0.58 262	2.74 342	1.44 306	0.38 263	0.35 220	0.84 285	0.81 249	0.90 244	1.02 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 263	0.34 101	0.20 92	0.24 113	0.22 105	0.21 86	0.15 113	0.58 152	0.21 86	0.57 184	0.39 152	0.45 121	0.15 70	0.19 107	0.56 148	0.54 215	0.54 166	0.40 143	0.53 123	0.30 122	0.65 215	0.54 189	0.20 149	0.22 114	0.30 83	0.39 133	1.31 311	11.04 377

Anonymous3	0.79 263	0.59 268	0.42 214	0.37 177	0.42 234	0.57 250	0.50 251	0.80 285	0.64 287	0.68 269	0.49 178	1.48 298	0.54 269	0.31 228	1.53 322	1.42 359	0.88 307	0.82 328	1.45 253	0.69 302	1.31 306	1.30 298	0.40 269	0.40 243	0.74 254	0.86 255	1.03 276	0.71 216

model_zeroshot	0.80 266	0.46 182	0.42 214	0.42 201	0.39 220	0.43 200	0.27 191	0.72 256	0.36 209	0.64 239	0.66 246	0.97 261	0.29 146	0.24 162	1.05 289	0.92 300	0.69 272	0.54 251	3.03 318	0.73 306	1.21 300	1.20 293	0.22 175	0.38 237	0.84 285	1.14 308	1.08 279	2.21 321

MSKI-zero shot	0.84 267	0.49 207	0.43 219	0.41 196	0.35 193	0.46 217	0.32 212	0.76 273	0.30 157	0.65 245	0.92 293	0.83 243	0.32 181	0.22 131	0.62 177	1.08 327	0.64 250	0.47 198	3.14 321	0.61 280	2.23 334	1.58 317	0.20 149	0.38 237	0.96 303	1.47 334	1.24 304	1.60 300

HH	0.84 267	0.34 101	0.99 320	0.42 201	0.36 198	0.51 232	0.42 238	0.69 233	0.34 199	0.65 245	0.38 144	1.03 269	0.26 127	0.28 208	0.66 191	1.37 353	0.61 233	0.53 245	2.39 297	0.60 271	3.55 361	1.64 319	0.25 200	0.33 207	0.83 281	1.05 298	1.09 281	1.12 274

HanStereo	0.84 267	0.34 101	0.99 320	0.42 201	0.36 198	0.51 232	0.42 238	0.69 233	0.34 199	0.65 245	0.38 144	1.03 269	0.26 127	0.28 208	0.66 191	1.37 353	0.61 233	0.53 245	2.39 297	0.60 271	3.55 361	1.64 319	0.25 200	0.33 207	0.83 281	1.05 298	1.09 281	1.12 274

test-1	0.84 267	0.34 101	0.50 248	0.37 177	0.40 225	0.60 256	0.37 226	0.73 260	0.38 225	0.68 269	0.71 259	1.08 275	0.40 232	0.25 180	0.79 226	0.91 299	0.63 247	0.58 272	2.22 290	0.58 262	1.17 298	3.78 357	0.22 175	0.36 227	0.81 276	1.15 309	1.10 284	1.59 299

LALA_ROB	0.86 271	0.97 326	0.67 291	0.63 266	0.69 293	0.83 295	0.67 292	0.70 242	0.80 302	0.68 269	1.10 308	2.61 322	0.58 279	0.51 293	1.11 297	0.67 256	0.86 302	0.72 309	0.89 211	0.67 297	0.80 249	1.00 276	0.49 287	0.59 294	0.73 252	0.92 268	1.16 292	1.10 271

ETE_ROB	0.87 272	0.90 319	0.58 269	0.67 274	0.69 293	0.85 296	0.60 273	0.66 215	0.89 313	0.64 239	1.09 306	2.63 323	0.54 269	0.54 301	1.00 284	0.72 269	0.91 311	0.63 284	0.99 223	0.66 293	0.88 263	1.08 281	0.50 291	0.59 294	0.78 268	0.92 268	1.48 329	1.17 279

FC-DCNN	0.88 273	0.96 324	1.23 339	1.36 330	0.93 318	1.26 326	0.82 304	0.91 307	0.78 300	0.87 323	0.63 237	1.08 275	0.42 237	0.56 306	0.88 256	0.69 260	0.81 297	0.68 302	0.81 203	0.59 266	0.78 246	0.59 199	0.50 291	0.77 320	1.11 322	0.99 285	1.21 299	1.57 298

dad	0.89 274	0.57 263	0.37 186	1.42 331	0.65 285	0.75 289	2.23 346	1.43 342	0.36 209	0.93 327	0.38 144	0.85 246	0.76 295	0.32 235	0.97 279	0.52 201	0.78 289	0.45 179	1.87 279	0.41 198	0.74 242	0.41 121	0.30 233	0.47 271	1.15 326	0.47 163	2.64 363	1.96 314

FADNet_RVC	0.92 275	0.69 290	0.55 263	0.88 296	0.75 308	0.54 243	0.51 253	0.77 278	0.54 271	0.70 282	0.96 297	1.36 295	1.06 304	0.54 301	1.85 340	0.64 246	0.80 294	0.90 332	3.34 322	0.76 307	1.00 283	1.13 286	0.37 261	0.60 296	0.66 233	0.87 258	0.97 263	1.14 277

ADCP+	0.92 275	0.59 268	0.62 278	0.44 213	0.45 240	0.55 246	0.85 307	0.65 211	1.81 351	0.48 122	1.10 308	1.62 306	0.33 187	0.42 273	1.03 288	0.52 201	0.52 153	0.48 204	1.19 238	0.38 173	0.58 194	0.60 203	0.32 245	0.30 177	0.66 233	3.45 374	0.77 207	4.14 354

iResNet	0.92 275	0.56 257	0.62 278	0.72 281	0.68 291	0.96 304	0.55 262	0.95 309	0.57 278	0.67 266	0.82 286	1.41 297	1.51 322	0.31 228	1.49 321	0.66 255	0.75 286	0.67 296	4.08 329	0.68 299	0.72 237	0.63 213	0.41 271	0.83 324	0.72 247	0.91 267	1.02 274	0.87 243

CSAN	0.93 278	0.83 312	0.75 299	0.86 294	0.82 311	0.73 284	0.61 278	0.97 315	0.94 320	0.94 331	0.73 269	1.96 313	1.56 324	0.49 287	0.98 280	0.63 240	0.74 284	0.66 294	1.09 227	0.71 304	0.78 246	0.63 213	0.53 302	0.76 317	0.98 305	1.49 338	1.21 299	1.63 302

IGEV-FE	0.94 279	0.47 189	1.24 340	1.15 317	0.46 243	0.60 256	0.65 289	0.81 290	0.36 209	0.67 266	1.75 336	0.94 256	0.30 158	0.26 192	0.66 191	1.14 334	0.60 225	0.48 204	2.55 303	0.63 288	2.19 332	2.33 337	0.21 161	0.37 234	1.00 311	1.03 295	1.17 294	1.48 295

FC-DCNN v2	0.94 279	0.98 327	1.28 345	1.47 334	0.95 320	1.33 328	0.82 304	1.05 323	0.80 302	0.87 323	0.66 246	1.11 280	0.67 289	0.56 306	0.91 262	0.69 260	0.81 297	0.68 302	0.83 204	0.59 266	0.78 246	0.59 199	0.50 291	0.78 322	1.25 334	1.09 302	1.35 315	1.89 310

TestStereo_HL3	0.95 281	0.72 294	0.43 219	0.52 236	0.37 207	0.70 279	0.50 251	0.77 278	0.46 255	0.65 245	1.31 317	2.45 319	0.74 293	0.26 192	0.95 273	1.18 340	1.44 340	0.48 204	1.76 270	0.46 221	1.07 292	4.07 359	0.30 233	0.36 227	0.60 212	0.94 272	1.15 288	0.86 240

IGEV_Zeroshot_test	0.95 281	0.47 189	1.24 340	1.15 317	0.46 243	0.60 256	0.65 289	0.81 290	0.36 209	0.66 257	1.86 340	0.94 256	0.30 158	0.26 192	0.66 191	1.14 334	0.60 225	0.48 204	2.56 304	0.63 288	2.23 334	2.36 338	0.21 161	0.37 234	1.00 311	1.03 295	1.17 294	1.48 295

DAS	0.95 281	0.61 275	0.48 242	0.78 290	0.61 277	0.68 276	0.59 269	0.84 297	0.93 317	0.65 245	1.58 329	1.66 307	1.06 304	0.34 240	0.95 273	0.92 300	0.92 313	0.73 312	1.77 271	1.03 332	1.73 322	1.11 283	0.47 280	0.92 330	0.93 296	1.00 287	1.39 319	0.96 251

SepStereo	0.95 281	0.61 275	0.48 242	0.78 290	0.61 277	0.68 276	0.59 269	0.84 297	0.93 317	0.65 245	1.58 329	1.66 307	1.06 304	0.34 240	0.95 273	0.92 300	0.92 313	0.73 312	1.77 271	1.03 332	1.73 322	1.11 283	0.47 280	0.92 330	0.93 296	1.00 287	1.39 319	0.96 251

PSMNet-ADL	0.96 285	0.62 278	0.66 288	0.67 274	0.70 299	0.66 273	0.58 268	0.74 265	0.60 282	0.85 321	5.03 365	0.95 260	1.26 315	0.45 281	0.89 258	1.03 322	0.68 266	0.54 251	2.03 284	0.68 299	0.84 258	0.79 255	0.54 306	0.47 271	0.73 252	0.95 274	1.32 312	0.63 191

CC-Net-ROB	0.96 285	1.18 337	0.70 294	1.56 335	1.06 327	1.63 337	1.20 329	0.79 283	0.61 283	0.81 313	0.56 210	3.07 331	0.57 277	0.85 337	0.68 200	0.44 132	0.71 280	0.63 284	1.40 251	0.57 259	0.58 194	0.43 135	1.91 355	0.46 268	0.83 281	0.83 253	0.77 207	1.20 282

GwcNet-ADL	0.97 287	0.83 312	0.81 305	0.91 302	0.68 291	0.70 279	0.53 256	0.77 278	0.50 263	0.72 288	5.46 368	1.20 288	0.65 287	0.46 283	0.81 231	0.95 305	0.72 282	0.56 261	1.26 243	0.71 304	0.67 222	0.78 253	0.59 313	0.56 289	0.79 271	0.98 283	0.85 231	1.75 308

SHD	0.97 287	0.56 257	0.73 297	0.75 284	0.69 293	0.66 273	0.61 278	0.99 316	0.94 320	0.77 302	1.00 300	0.94 256	1.29 317	0.54 301	2.21 355	0.98 313	0.95 316	0.70 306	2.01 283	0.80 311	1.12 295	1.71 323	0.47 280	0.77 320	0.91 293	1.01 290	0.91 245	1.22 284

ADCRef	1.01 289	0.65 282	0.48 242	0.39 183	0.47 247	0.65 270	0.68 294	0.61 174	1.08 326	0.52 148	0.64 238	0.75 222	0.43 242	0.38 254	1.56 324	0.72 269	0.61 233	0.59 277	1.53 258	0.58 262	0.66 218	0.71 236	0.50 291	0.43 254	0.75 259	1.25 319	0.82 220	8.96 375

AMNet	1.02 290	0.98 327	0.95 316	0.98 308	1.01 322	1.03 309	0.96 319	0.87 301	0.93 317	0.97 333	1.02 302	1.10 278	0.74 293	1.06 345	0.99 283	1.09 329	1.17 328	1.04 344	1.08 226	1.05 334	1.13 296	1.04 279	0.82 329	0.98 336	1.01 314	1.07 300	1.20 298	1.27 286

XQC	1.03 291	0.90 319	0.71 295	0.91 302	0.92 317	0.92 303	0.86 309	1.06 326	0.90 314	0.84 319	1.11 311	1.03 269	1.30 319	0.71 328	2.04 345	0.95 305	0.87 303	0.67 296	1.64 266	0.78 309	1.00 283	1.67 322	0.62 316	0.73 312	1.09 321	1.47 334	1.26 306	0.97 254

iRaft-Stereo_20w	1.06 292	0.49 207	1.34 348	1.18 320	0.46 243	0.78 293	0.46 244	0.76 273	0.37 220	0.74 293	6.16 375	0.84 245	0.29 146	0.26 192	0.81 231	0.97 310	0.59 216	0.44 168	1.72 268	0.61 280	1.04 286	1.56 316	0.21 161	0.25 146	0.92 295	1.31 325	1.45 327	2.71 333

RTS	1.09 293	0.59 268	0.59 270	0.60 259	0.58 274	0.96 304	0.90 311	0.80 285	0.88 310	0.59 204	0.71 259	1.28 291	0.62 282	0.51 293	2.04 345	0.98 313	1.19 329	0.77 321	2.33 294	0.85 318	0.96 278	1.16 289	0.49 287	0.65 304	1.23 329	4.43 377	1.15 288	1.45 291

RTSA	1.09 293	0.59 268	0.59 270	0.60 259	0.58 274	0.96 304	0.90 311	0.80 285	0.88 310	0.59 204	0.71 259	1.28 291	0.62 282	0.51 293	2.04 345	0.98 313	1.19 329	0.77 321	2.33 294	0.85 318	0.96 278	1.16 289	0.49 287	0.65 304	1.23 329	4.43 377	1.15 288	1.45 291

ITSA-stereo	1.12 295	0.72 294	0.59 270	1.20 322	0.84 313	0.64 269	0.64 284	0.95 309	0.78 300	0.84 319	2.54 347	1.39 296	1.23 313	0.81 334	1.20 304	1.01 319	0.83 299	0.67 296	1.56 260	0.62 284	1.08 293	1.46 309	0.56 310	0.71 308	0.95 301	1.27 321	0.99 267	4.08 353

DCVSM-stereo	1.13 296	0.66 285	0.79 303	0.89 297	0.65 285	1.15 318	0.73 298	0.95 309	0.82 306	1.04 337	4.18 359	3.75 342	1.45 320	0.49 287	0.83 237	0.86 293	0.69 272	0.60 280	2.08 285	0.87 320	1.06 290	0.77 250	0.84 330	0.72 311	0.74 254	0.89 262	0.98 266	1.09 267

CBMV	1.15 297	0.84 316	0.60 275	0.85 293	0.76 309	0.73 284	0.48 247	0.87 301	0.80 302	0.81 313	0.61 229	2.86 326	0.81 297	0.52 297	1.31 310	1.17 339	0.91 311	0.74 314	2.40 299	0.66 293	1.57 315	0.76 247	0.48 285	1.06 341	0.99 308	1.09 302	2.25 349	4.25 355
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 298	0.70 291	1.06 328	0.60 259	0.71 300	0.70 279	0.98 320	0.83 294	1.55 346	0.76 300	1.40 324	1.00 263	2.46 341	0.57 311	2.17 353	0.99 317	1.15 327	0.90 332	2.37 296	0.95 324	1.63 318	2.05 331	0.44 276	0.98 336	0.81 276	0.80 247	1.24 304	2.15 318

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 299	0.49 207	1.28 345	0.75 284	0.41 231	1.04 311	0.67 292	0.77 278	0.52 267	0.78 306	5.67 371	1.03 269	0.35 208	0.26 192	0.86 248	1.39 357	0.68 266	0.70 306	2.61 308	0.64 290	2.89 346	2.21 334	0.19 132	0.43 254	1.03 317	1.15 309	1.35 315	2.41 327

DeepPrunerF	1.22 300	0.49 207	0.39 197	0.58 252	2.86 366	0.49 224	0.55 262	0.52 123	0.58 281	0.43 99	0.67 253	0.43 113	0.32 181	0.42 273	1.64 328	0.75 275	0.58 201	0.46 191	0.93 215	0.46 221	0.61 201	0.53 186	0.40 269	0.35 220	15.32 389	0.82 252	0.65 168	0.62 186

ccs_rob	1.25 301	0.79 303	0.64 284	0.86 294	0.60 276	0.89 301	0.83 306	0.99 316	0.51 266	0.77 302	6.27 377	5.90 355	1.10 308	0.51 293	1.08 294	1.10 330	0.68 266	0.66 294	1.15 234	0.70 303	1.56 314	1.66 321	0.50 291	0.54 286	0.69 238	0.78 240	0.86 236	1.20 282

ADCL	1.27 302	0.82 310	0.64 284	0.60 259	0.53 260	0.73 284	0.91 313	0.75 269	2.78 370	0.68 269	1.01 301	0.86 250	0.50 260	0.50 291	1.27 307	0.64 246	0.66 257	0.57 267	1.20 240	0.60 271	0.98 282	0.88 265	0.50 291	0.47 271	1.60 348	1.50 339	0.88 240	11.30 378

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 303	0.90 319	0.63 282	1.27 325	0.90 316	1.21 322	2.21 344	1.27 331	1.18 331	1.00 335	0.91 292	1.80 312	1.16 311	1.07 346	1.48 320	0.77 279	0.70 274	0.58 272	2.75 312	0.67 297	1.39 310	2.93 346	0.85 332	0.73 312	1.47 343	1.68 344	1.33 313	2.96 338

FBW_ROB	1.34 304	1.42 343	1.08 331	2.01 341	1.42 343	1.37 330	1.63 337	0.99 316	0.70 292	0.72 288	1.02 302	2.05 316	0.91 302	1.47 352	1.24 306	0.60 234	0.88 307	0.65 292	6.08 343	0.59 266	1.06 290	0.81 258	1.48 352	1.12 347	0.99 308	1.20 312	0.99 267	1.66 305

UDG	1.35 305	2.24 351	0.81 305	2.58 342	2.45 357	2.48 343	2.57 348	0.76 273	0.86 308	0.77 302	1.08 305	1.51 300	0.56 273	2.59 357	1.06 291	0.69 260	1.89 351	0.80 327	2.31 292	0.97 327	1.24 302	0.98 273	1.43 351	0.62 299	0.74 254	0.81 249	0.95 256	0.81 234

DDUNet	1.38 306	2.18 349	0.79 303	2.67 345	2.43 356	2.57 344	2.52 347	0.80 285	0.84 307	0.63 232	0.94 294	1.57 305	0.45 248	2.65 361	0.94 271	0.78 282	1.99 353	0.75 316	2.31 292	0.91 323	1.16 297	0.97 272	2.71 359	0.56 289	0.72 247	0.71 217	0.97 263	0.85 238

PVD	1.47 307	1.04 331	1.44 350	1.10 313	1.09 331	1.19 320	1.07 323	1.91 362	2.05 356	0.79 309	1.49 327	1.54 303	1.91 331	0.89 340	2.26 359	1.35 350	1.39 336	1.09 349	2.41 300	1.14 340	1.51 313	1.98 330	0.79 325	1.08 344	1.49 345	1.82 347	1.67 336	2.10 316

SAMSARA	1.50 308	0.79 303	1.00 324	0.93 305	0.88 315	0.86 299	0.93 315	1.57 349	1.25 333	0.96 332	1.09 306	1.27 289	2.59 342	0.83 335	2.58 369	1.19 343	1.04 322	0.91 335	2.56 304	0.99 330	1.77 326	2.23 335	0.56 310	0.98 336	2.63 359	2.81 364	2.62 362	2.56 331

MFMNet_re	1.51 309	1.18 337	1.12 334	1.29 326	1.16 333	1.63 337	1.32 332	1.30 336	1.63 347	1.14 343	1.38 323	2.64 324	1.63 327	0.90 341	2.27 360	1.35 350	1.58 342	1.32 364	3.69 324	1.24 347	2.10 330	1.26 297	1.16 341	1.24 353	1.11 322	1.02 294	1.59 333	1.60 300

S-Stereo	1.54 310	0.81 307	0.83 308	1.15 317	1.16 333	1.29 327	1.56 335	1.02 321	1.09 327	1.25 350	4.20 360	4.10 347	1.10 308	0.66 322	2.16 352	1.63 364	0.90 310	1.05 345	2.20 289	1.10 337	1.26 303	3.12 349	1.31 350	1.17 351	0.84 285	1.18 311	1.21 299	2.18 319

ADCMid	1.56 311	0.92 323	0.99 320	0.70 278	0.86 314	1.05 312	1.37 333	1.29 334	1.77 350	0.75 297	1.75 336	1.27 289	1.48 321	0.69 326	2.18 354	1.07 326	0.98 319	0.79 325	2.74 311	0.80 311	1.31 306	1.74 325	1.06 340	0.70 307	1.01 314	1.53 340	1.02 274	10.33 376

FAT-Stereo	1.57 312	0.78 301	1.44 350	1.10 313	1.32 340	1.05 312	0.87 310	1.28 333	0.86 308	1.21 347	5.46 368	3.07 331	1.28 316	0.66 322	1.73 334	1.34 347	0.89 309	0.94 338	1.83 274	1.08 335	2.02 329	3.90 358	0.71 319	0.98 336	0.86 288	1.21 314	1.42 325	3.03 340

HBP-ISP	1.60 313	0.86 318	0.90 314	0.98 308	0.69 293	0.85 296	0.56 264	0.89 305	0.48 261	0.82 316	0.79 276	0.97 261	0.36 215	0.69 326	11.97 386	5.83 382	0.70 274	0.67 296	0.70 182	0.62 284	1.05 288	5.90 374	0.50 291	0.62 299	0.82 279	1.01 290	2.01 347	1.06 265

SANet	1.61 314	0.91 322	1.10 333	1.04 311	1.05 326	1.25 325	0.77 301	1.76 358	1.81 351	0.77 302	1.24 312	6.63 359	5.08 354	0.83 335	1.56 324	0.77 279	1.24 333	0.90 332	1.58 261	0.82 316	1.05 288	1.00 276	0.90 333	1.27 354	1.32 337	1.93 349	1.88 343	3.10 342

AnyNet_C32	1.64 315	0.65 282	0.74 298	0.67 274	0.73 302	0.86 299	1.14 324	0.95 309	3.12 373	0.75 297	1.53 328	0.94 256	0.64 286	0.67 324	1.83 339	1.11 332	1.06 326	0.95 339	1.78 273	0.76 307	1.76 325	1.71 323	0.66 318	0.85 327	1.13 324	2.68 363	1.17 294	13.55 380

pmcnn	1.66 316	0.80 306	0.52 254	1.19 321	1.01 322	1.21 322	0.93 315	0.96 314	0.54 271	0.74 293	2.66 349	3.98 346	5.06 353	0.31 228	1.65 330	1.40 358	1.20 331	0.91 335	3.99 327	0.95 324	4.45 371	1.02 278	0.90 333	0.90 329	1.07 319	1.01 290	2.43 356	3.03 340

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 317	1.25 340	1.05 326	1.56 335	1.08 329	1.20 321	3.18 356	1.50 345	2.10 358	1.30 354	0.98 299	1.50 299	1.04 303	1.66 353	1.71 331	1.18 340	0.84 300	1.01 341	6.24 344	1.15 343	1.43 311	3.23 351	1.19 342	1.14 348	1.52 346	1.29 323	1.09 281	2.78 335

MFN_U_SF_RVC	1.68 318	1.06 332	0.88 312	1.25 324	1.01 322	1.53 334	2.07 342	1.38 341	1.17 330	1.51 363	2.95 351	2.00 315	1.57 325	2.05 355	2.38 365	0.98 313	0.87 303	0.82 328	6.78 347	1.11 339	2.21 333	2.38 339	0.65 317	1.11 346	1.23 329	1.33 328	1.28 309	1.69 307

CBMV_ROB	1.71 319	0.79 303	0.65 287	1.35 328	1.07 328	1.01 307	0.74 300	1.01 320	0.54 271	0.72 288	0.81 281	9.80 374	5.90 360	0.57 311	1.42 315	0.69 260	0.80 294	0.58 272	5.38 336	1.22 345	0.95 277	0.55 193	0.53 302	0.62 299	1.22 328	1.45 333	2.72 365	2.94 337

gcap-zeroshot	1.75 320	0.44 163	0.89 313	0.59 256	0.36 198	0.55 246	0.29 203	0.74 265	0.29 147	0.74 293	0.76 272	1.18 287	0.33 187	0.24 162	0.78 222	0.97 310	0.61 233	0.53 245	29.80 381	0.80 311	1.04 286	1.45 308	0.23 186	0.34 212	0.75 259	0.99 285	0.96 259	0.75 225

edge stereo	1.82 321	1.16 336	2.22 363	1.46 333	1.28 337	1.58 335	1.38 334	1.67 355	1.30 335	1.20 346	3.42 355	4.33 349	2.26 337	0.80 333	1.41 314	1.46 360	1.05 324	0.83 331	5.42 337	0.97 327	1.34 308	3.76 355	0.95 338	0.88 328	1.26 335	1.20 312	1.70 338	2.91 336

G-Net	1.86 322	1.00 329	1.28 345	0.89 297	0.93 318	1.10 315	0.77 301	1.63 351	2.07 357	0.99 334	2.89 350	7.30 365	1.67 328	0.55 304	1.45 316	1.75 367	1.04 322	0.93 337	2.87 313	2.72 378	1.89 328	1.47 310	0.80 327	1.02 340	1.06 318	1.71 345	2.82 366	5.60 362

ADCS	1.88 323	1.06 332	0.98 319	0.93 305	1.10 332	1.09 314	1.14 324	1.27 331	2.49 364	0.89 325	1.36 322	1.51 300	2.92 346	0.86 338	3.30 372	2.26 373	1.46 341	1.26 358	3.10 320	1.29 349	2.48 338	2.88 344	0.80 327	1.10 345	1.33 339	4.48 379	1.41 324	6.08 365

SQANet	1.90 324	2.70 356	1.03 325	3.09 352	2.17 351	3.29 349	2.70 350	0.95 309	0.65 288	1.00 335	0.71 259	2.69 325	1.10 308	2.30 356	0.78 222	0.55 217	1.02 321	0.72 309	9.92 360	0.68 299	2.11 331	1.25 295	3.28 360	0.58 293	0.98 305	1.31 325	1.33 313	2.34 323

SPS-STEREO	1.93 325	1.27 341	1.21 337	1.60 337	1.34 341	1.44 332	1.17 327	1.66 352	1.36 340	1.38 357	3.67 357	3.02 330	1.29 317	1.05 344	1.85 340	1.83 369	1.58 342	1.37 366	8.86 356	1.34 350	3.07 352	1.47 310	1.27 347	1.37 356	1.42 342	1.28 322	2.02 348	1.89 310
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 326	1.18 337	1.26 343	1.45 332	1.28 337	1.10 315	2.21 344	1.88 360	1.41 341	1.33 355	1.32 319	2.29 317	2.23 334	1.25 350	4.58 377	1.87 370	2.55 363	1.13 353	2.73 310	1.63 362	3.69 364	3.33 352	1.26 343	2.09 378	1.93 353	1.47 334	1.59 333	2.77 334

AnyNet_C01	2.06 327	1.08 334	1.06 328	1.14 316	1.08 329	1.01 307	2.69 349	1.69 356	2.66 367	1.21 347	1.67 333	2.90 328	2.60 343	0.95 343	3.65 373	4.02 380	2.09 355	2.21 380	3.08 319	1.56 359	3.30 358	2.89 345	1.26 343	1.15 349	1.80 351	1.43 332	1.51 330	3.90 351

DDF-Stereo	2.07 328	0.43 157	0.28 136	10.45 379	0.48 250	14.62 386	0.70 297	0.72 256	0.29 147	0.66 257	0.48 173	17.48 382	0.59 281	0.26 192	0.55 145	0.56 223	0.60 225	0.45 179	1.27 244	0.38 173	0.83 254	0.77 250	0.25 200	0.24 135	0.45 144	0.45 153	0.91 245	0.67 200

ADCPNet	2.08 329	0.77 299	0.87 311	0.83 292	1.21 335	0.85 296	1.59 336	1.02 321	1.35 338	0.83 318	1.97 341	1.01 267	7.76 366	0.75 331	2.35 364	1.16 338	0.95 316	0.71 308	4.05 328	0.97 327	1.30 305	1.61 318	0.72 320	0.76 317	1.52 346	1.96 352	1.21 299	16.04 383

DDVS	2.32 330	0.70 291	0.82 307	0.70 278	0.74 306	0.73 284	0.59 269	1.09 328	0.88 310	0.80 310	34.26 394	3.93 344	1.16 311	0.52 297	1.09 296	1.35 350	0.73 283	0.65 292	1.95 282	0.95 324	1.67 320	2.27 336	0.48 285	0.56 289	0.69 238	0.84 254	1.21 299	1.35 289

Ntro	2.32 330	3.40 374	1.53 352	3.55 360	2.52 359	3.71 360	3.36 357	1.11 329	1.05 325	1.16 344	0.90 291	2.93 329	1.24 314	2.72 363	1.00 284	0.64 246	1.40 337	0.82 328	10.96 363	1.14 340	2.72 341	3.19 350	4.26 366	0.73 312	1.24 332	1.59 342	1.56 332	2.31 322

RainbowNet	2.32 330	2.93 362	1.87 359	3.34 358	2.57 360	3.50 351	3.49 360	1.29 334	0.92 315	1.53 366	0.89 290	3.18 333	2.31 338	2.94 364	1.30 309	0.90 297	1.61 345	1.00 340	5.61 338	1.51 354	2.82 345	4.18 361	4.25 365	0.97 334	1.32 337	1.58 341	1.71 339	3.00 339

otaku	2.33 333	3.05 366	1.19 335	3.36 359	2.37 354	3.56 354	3.08 355	1.05 323	0.98 323	1.13 340	0.80 280	2.88 327	1.62 326	2.59 357	0.95 273	0.64 246	1.23 332	0.75 316	13.16 368	1.09 336	2.47 337	2.63 341	4.75 370	0.75 316	1.13 324	1.38 331	1.69 337	2.52 330

ACVNet-4b	2.35 334	2.75 359	1.60 354	3.13 353	2.29 353	3.52 353	3.67 363	1.35 338	1.35 338	1.27 351	0.72 264	3.26 335	2.62 344	3.04 367	0.98 280	0.78 282	2.13 356	1.02 342	9.04 357	1.23 346	2.74 342	3.39 354	4.08 363	0.92 330	1.24 332	1.29 323	1.46 328	2.48 329

ACVNet_1	2.47 335	3.23 369	2.35 365	4.40 367	2.93 370	3.77 362	3.96 366	1.34 337	1.18 331	1.21 347	1.02 302	3.31 337	2.07 332	3.09 369	1.31 310	0.70 266	2.26 360	1.10 350	9.52 358	1.14 340	3.45 360	1.18 292	4.50 369	1.07 342	1.39 341	1.75 346	1.36 317	2.10 316

MonStereo1	2.61 336	2.91 361	1.70 355	3.94 364	3.77 377	3.57 355	3.72 365	1.55 347	1.64 348	1.43 359	1.63 332	4.85 352	5.63 358	2.99 366	1.35 312	0.90 297	1.99 353	1.31 361	5.93 339	1.75 366	2.96 348	1.93 329	4.83 373	0.93 333	1.31 336	1.08 301	2.49 359	2.38 325

SGM-ForestM	2.61 336	4.20 378	0.93 315	2.78 347	1.37 342	3.57 355	2.93 353	2.59 371	1.51 345	0.70 282	1.32 319	7.25 363	5.36 357	0.47 284	0.89 258	0.53 205	0.79 293	0.54 251	7.58 349	0.60 271	0.82 252	0.47 157	0.51 299	0.80 323	4.97 376	3.66 375	7.05 384	6.30 366

DPSNet	2.61 336	0.83 312	0.77 302	1.21 323	1.24 336	1.34 329	0.93 315	1.08 327	1.49 344	0.78 306	0.86 287	6.91 361	3.85 348	0.58 314	4.58 377	2.54 374	1.43 339	1.24 356	14.95 372	1.34 350	4.83 375	8.01 380	1.75 354	1.40 359	1.47 343	1.95 351	1.60 335	1.66 305

DGSMNet	2.66 339	0.96 324	1.36 349	1.03 310	0.99 321	1.12 317	1.05 322	1.36 339	0.94 320	2.15 378	13.54 389	1.71 310	1.85 329	0.93 342	2.50 368	3.85 379	5.34 372	1.61 371	5.07 333	1.68 364	7.04 380	8.02 381	0.96 339	1.19 352	1.01 314	1.33 328	1.40 323	1.88 309

WAO-6	2.71 340	2.26 352	1.57 353	3.00 351	2.25 352	3.01 347	3.02 354	1.77 359	2.35 359	1.52 365	1.62 331	3.94 345	5.12 355	2.64 360	2.22 356	1.38 355	2.65 364	1.36 365	4.86 332	1.54 358	2.76 344	4.79 365	2.70 358	1.73 371	2.71 361	2.59 362	2.68 364	5.02 359

PSMNet_ROB	2.71 340	3.39 373	1.92 360	2.87 349	2.04 349	4.01 365	3.50 361	1.46 343	1.41 341	1.59 368	3.34 352	3.52 338	4.97 352	4.50 376	1.61 327	0.95 305	1.87 350	1.06 346	8.62 353	1.63 362	2.32 336	1.51 314	5.43 380	1.37 356	1.98 357	1.94 350	1.91 344	2.39 326

WAO-7	2.72 342	1.83 347	2.89 374	7.39 373	1.73 348	1.76 340	1.82 339	2.07 363	2.65 366	2.21 379	5.39 367	4.58 351	5.72 359	1.23 349	2.07 349	1.27 346	1.69 346	1.22 355	7.70 350	1.51 354	1.64 319	3.07 348	0.84 330	1.65 369	1.83 352	2.48 361	1.97 346	3.27 344

SGM_RVC	2.81 343	1.46 344	0.85 309	1.76 339	1.28 337	1.68 339	1.19 328	1.56 348	1.14 329	0.82 316	1.70 334	7.09 362	2.67 345	0.42 273	0.92 265	0.57 224	0.75 286	0.57 267	11.20 365	0.66 293	0.94 274	0.46 151	0.51 299	0.84 326	1.97 356	1.64 343	5.04 380	26.13 388
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 344	3.23 369	1.81 357	6.04 371	3.38 376	3.63 357	3.67 363	1.88 360	1.97 355	1.47 360	1.30 316	3.69 341	4.10 350	2.97 365	1.45 316	0.97 310	2.41 361	1.29 359	5.94 340	1.74 365	3.20 354	4.23 362	4.79 372	1.55 364	2.65 360	2.27 358	2.56 360	2.64 332

IMH-64-1	2.92 345	2.70 356	2.36 366	3.23 354	2.71 362	3.70 358	4.05 367	1.66 352	2.48 362	1.13 340	1.26 314	3.60 339	6.29 362	3.59 370	2.28 361	1.15 336	2.20 357	1.31 361	6.02 341	1.52 356	3.03 350	5.48 368	4.83 373	1.40 359	2.83 363	2.02 353	2.34 352	3.64 347

IMH-64	2.92 345	2.70 356	2.36 366	3.23 354	2.71 362	3.70 358	4.05 367	1.66 352	2.48 362	1.13 340	1.26 314	3.60 339	6.29 362	3.59 370	2.28 361	1.15 336	2.20 357	1.31 361	6.02 341	1.52 356	3.03 350	5.48 368	4.83 373	1.40 359	2.83 363	2.02 353	2.34 352	3.64 347

SFCPSM	3.03 347	0.82 310	0.63 282	0.77 288	0.69 293	0.72 283	0.63 282	0.83 294	0.98 323	0.71 285	2.00 342	2.57 320	3.49 347	0.56 306	1.16 302	0.93 304	0.74 284	0.64 288	54.48 394	1.19 344	0.88 263	0.91 268	0.55 308	0.55 288	0.94 299	0.93 271	1.11 285	1.39 290

ACVNet_2	3.17 348	2.98 363	2.25 364	4.72 368	2.88 367	3.50 351	3.48 359	1.58 350	1.33 336	1.29 353	1.10 308	3.22 334	2.45 340	2.67 362	1.29 308	0.86 293	7.26 376	1.02 342	22.14 376	1.37 352	3.22 355	1.25 295	4.24 364	1.37 356	1.93 353	1.92 348	1.83 342	2.36 324

ELAS_RVC	3.22 349	2.01 348	1.85 358	2.66 344	2.07 350	5.08 373	2.06 341	2.41 369	1.89 353	1.74 373	4.78 362	8.00 366	8.02 367	0.74 330	2.38 365	0.81 287	1.75 348	1.14 354	3.97 326	1.27 348	4.64 374	7.61 378	1.26 343	1.74 372	6.58 381	3.21 370	3.39 370	3.80 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 350	2.76 360	2.37 368	3.26 356	2.74 364	3.73 361	4.10 369	1.72 357	2.58 365	1.17 345	1.24 312	3.92 343	10.58 369	6.80 385	1.57 326	1.11 332	2.25 359	1.30 360	6.28 345	1.56 359	2.97 349	4.14 360	4.90 376	1.45 363	3.01 367	2.36 359	2.47 358	5.19 361

anonymity	3.27 351	0.41 145	1.09 332	0.58 252	0.41 231	0.47 218	0.30 210	0.79 283	0.33 192	0.61 216	69.49 398	0.85 246	0.30 158	0.24 162	0.59 159	1.02 321	0.60 225	0.43 163	1.35 249	0.60 271	0.73 240	1.82 328	0.24 195	0.29 169	1.00 311	1.24 316	1.08 279	1.47 293

MDST_ROB	3.33 352	2.32 353	0.75 299	3.90 363	1.47 345	2.61 345	1.00 321	1.12 330	0.72 293	0.78 306	0.67 253	1.54 303	25.37 382	0.34 240	2.11 351	0.53 205	0.65 254	0.48 204	3.69 324	0.58 262	0.88 263	0.59 199	0.58 312	0.68 306	7.85 384	3.03 368	17.15 389	8.63 374

ELAS	3.38 353	2.19 350	1.79 356	2.99 350	2.37 354	3.32 350	2.09 343	2.60 372	2.85 371	1.28 352	4.85 364	8.61 368	8.02 367	0.76 332	2.90 370	0.81 287	1.80 349	1.10 350	4.19 330	1.10 337	4.53 372	7.86 379	1.26 343	1.63 367	7.08 382	4.79 380	3.66 375	4.87 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 354	1.54 345	1.05 326	2.64 343	1.72 347	2.05 342	1.15 326	2.40 368	1.41 341	0.90 326	6.48 378	9.56 372	7.42 365	0.49 287	11.75 384	1.94 371	0.87 303	0.74 314	8.79 354	0.80 311	8.36 381	8.07 382	0.73 322	1.07 342	3.39 369	2.15 357	5.22 381	4.99 358
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
SGM+DAISY	3.81 355	1.38 342	1.26 343	1.80 340	1.47 345	1.93 341	1.71 338	1.47 344	1.33 336	1.34 356	6.67 380	9.59 373	12.99 374	1.20 348	1.73 334	1.47 361	1.42 338	1.24 356	11.11 364	1.37 352	3.07 352	2.13 333	1.27 347	1.42 362	1.69 349	1.26 320	2.90 367	26.50 389

DN	3.88 356	0.39 133	0.36 177	0.58 252	0.32 176	51.06 397	0.32 212	0.64 203	0.32 186	0.50 134	0.56 210	38.15 389	0.23 113	0.26 192	0.60 165	0.71 267	0.57 194	0.46 191	1.59 263	0.40 194	0.69 229	0.66 222	0.32 245	0.32 192	1.15 326	1.04 297	0.86 236	1.56 297

DispFullNet	4.17 357	3.20 368	4.34 382	2.72 346	2.46 358	2.92 346	2.70 350	2.79 377	1.90 354	4.51 388	6.62 379	8.91 370	4.83 351	2.59 357	2.00 344	8.18 385	3.24 368	1.98 374	24.96 378	2.93 380	3.99 366	3.36 353	1.71 353	1.15 349	1.36 340	1.32 327	2.36 355	3.65 349

WAO-8	4.25 358	3.34 371	2.80 371	10.32 377	2.92 368	4.17 366	5.89 372	2.66 375	4.45 377	1.69 371	3.41 353	5.94 356	11.31 371	5.29 380	1.71 331	1.34 347	2.69 365	1.51 369	10.78 361	2.48 375	2.63 339	4.50 363	3.44 361	1.58 365	5.12 377	3.31 372	3.60 372	5.76 363

Venus	4.25 358	3.34 371	2.80 371	10.32 377	2.92 368	4.17 366	5.89 372	2.66 375	4.45 377	1.69 371	3.41 353	5.94 356	11.31 371	5.29 380	1.71 331	1.34 347	2.69 365	1.51 369	10.78 361	2.48 375	2.63 339	4.50 363	3.44 361	1.58 365	5.12 377	3.31 372	3.60 372	5.76 363

LVE	4.33 360	3.03 364	2.00 361	27.23 389	3.06 371	3.83 363	12.07 387	1.53 346	1.64 348	1.85 375	1.48 326	3.30 336	3.91 349	3.06 368	1.45 316	1.05 324	1.95 352	1.38 367	15.68 373	1.62 361	3.25 357	5.86 371	4.42 368	1.76 373	2.87 365	2.06 355	2.34 352	3.25 343

PWCK	5.04 361	3.03 364	2.21 362	3.61 361	2.60 361	4.41 369	5.09 370	2.45 370	2.76 369	3.31 384	4.34 361	10.15 377	5.13 356	1.74 354	1.99 343	1.38 355	2.41 361	1.45 368	51.59 393	2.35 373	3.70 365	2.69 343	2.65 357	1.78 375	2.97 366	3.21 370	2.43 356	4.77 356

STStereo	5.29 362	2.47 354	5.20 384	5.20 369	2.80 365	4.72 370	3.42 358	6.23 386	6.52 380	1.51 363	7.61 382	9.53 371	14.86 377	0.63 319	4.09 376	0.64 246	0.87 303	0.62 283	36.67 385	1.02 331	1.23 301	1.05 280	0.78 324	1.63 367	3.46 370	2.43 360	3.53 371	14.15 381

notaker	5.52 363	5.55 384	3.76 380	13.97 383	5.34 382	5.44 377	7.16 375	2.36 367	2.68 368	2.06 377	1.80 338	12.90 381	23.86 381	3.98 373	2.04 345	1.73 366	3.45 370	2.12 377	17.08 374	2.15 370	6.10 379	5.87 372	6.15 384	2.12 379	1.79 350	2.08 356	2.31 351	3.29 345

MADNet++	5.64 364	3.51 375	3.77 381	2.84 348	4.62 380	3.02 348	3.65 362	4.36 380	5.03 379	4.18 387	5.07 366	6.45 358	5.92 361	6.18 384	7.04 380	6.82 383	4.71 371	4.00 384	8.03 351	5.83 384	9.92 385	16.38 389	2.32 356	4.34 387	3.95 375	11.38 386	4.93 379	4.01 352

DNS	5.65 365	0.37 117	0.76 301	0.56 248	0.24 120	41.14 393	0.40 234	0.69 233	0.27 132	0.58 196	3.56 356	54.33 396	0.29 146	0.27 203	0.44 121	0.85 291	0.53 162	0.44 168	40.80 387	0.36 161	0.55 173	0.61 208	0.20 149	0.40 243	0.89 290	0.89 262	0.96 259	1.27 286

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 366	0.56 257	1.25 342	0.75 284	0.69 293	1.17 319	0.81 303	0.82 293	0.80 302	0.81 313	4.78 362	1.00 263	0.37 221	0.27 203	1.13 299	1.54 362	0.70 274	0.60 280	124.50 397	0.54 244	1.43 311	2.64 342	0.22 175	0.36 227	0.91 293	1.13 307	1.13 286	2.18 319

TorneroNet-64	6.02 367	4.60 380	2.53 369	15.58 384	3.29 374	4.87 371	7.75 376	2.23 365	10.02 383	1.42 358	1.31 317	7.26 364	29.23 387	4.36 375	2.09 350	1.21 344	8.22 377	1.70 373	17.35 375	2.62 377	4.31 369	5.68 370	5.20 378	1.76 373	3.58 371	3.76 376	2.29 350	8.34 373

JetBlue	6.09 368	3.85 376	3.31 379	5.99 370	4.13 379	6.22 379	7.94 377	3.42 378	2.89 372	1.47 360	1.46 325	8.10 367	1.90 330	5.39 382	11.86 385	3.22 376	3.30 369	2.99 381	5.32 335	2.40 374	9.74 384	10.03 387	4.93 377	2.18 380	7.39 383	17.16 388	3.72 377	24.15 386

UNDER WATER-64	6.11 369	5.20 382	3.13 377	12.20 381	5.77 383	6.55 381	8.53 381	4.74 384	3.45 375	2.30 382	2.36 345	12.04 380	12.47 373	5.08 378	3.02 371	1.81 368	12.11 385	2.17 378	8.81 355	4.17 383	5.75 378	7.27 377	8.74 389	2.61 383	3.86 374	8.63 383	4.32 378	7.86 372

MANE	7.31 370	2.64 355	4.48 383	3.30 357	3.10 372	3.94 364	2.83 352	5.37 385	6.88 381	1.11 339	5.64 370	8.81 369	11.02 370	0.67 324	3.83 374	3.83 378	1.32 334	18.03 390	8.61 352	0.84 317	4.22 367	1.16 289	0.74 323	1.79 376	13.65 388	18.61 389	22.89 391	38.18 396

UNDER WATER	7.55 371	4.74 381	3.06 376	10.46 380	5.92 384	6.35 380	8.05 378	4.32 379	3.69 376	1.97 376	2.14 343	10.53 378	62.60 396	4.83 377	2.25 358	1.59 363	12.22 386	2.08 376	9.67 359	3.97 381	5.27 377	6.65 375	8.86 390	2.65 384	3.82 373	5.62 381	3.62 374	7.03 370

JetRed	7.85 372	5.29 383	6.07 386	3.75 362	5.00 381	6.95 382	10.20 384	4.64 383	3.42 374	2.92 383	2.39 346	6.71 360	2.25 336	7.15 386	10.26 382	7.34 384	8.59 378	7.11 385	4.82 331	4.08 382	10.76 388	9.27 383	7.85 388	3.34 385	10.96 385	24.25 392	11.90 386	24.57 387

TorneroNet	8.11 373	4.28 379	2.58 370	27.50 390	3.31 375	5.00 372	6.00 374	2.62 373	10.13 385	1.49 362	2.57 348	11.07 379	68.61 397	4.25 374	1.77 338	1.18 340	5.78 373	1.62 372	23.67 377	2.83 379	4.30 368	5.47 367	5.37 379	1.65 369	3.72 372	3.14 369	2.59 361	6.36 367

KSHMR	8.16 374	4.16 377	2.96 375	25.39 388	3.92 378	5.08 373	5.53 371	2.62 373	2.40 361	2.23 380	2.26 344	4.37 350	77.17 398	5.23 379	2.24 357	1.71 365	2.79 367	1.98 374	31.04 382	2.02 369	4.59 373	5.35 366	7.54 387	1.89 377	3.30 368	2.91 366	3.01 368	6.51 368

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 375	0.65 282	1.07 330	0.94 307	0.83 312	0.81 294	1.27 331	0.85 299	0.73 294	0.93 327	6.13 374	180.62 399	2.17 333	1.33 351	1.22 305	1.01 319	0.93 315	1.06 346	6.32 346	0.79 310	3.32 359	3.77 356	0.55 308	0.76 317	0.95 301	1.34 330	1.19 297	2.42 328

LSM0	8.30 376	1.08 334	0.95 316	1.66 338	1.42 343	1.59 336	1.96 340	2.27 366	2.36 360	1.66 370	3.94 358	4.10 347	6.30 364	0.63 319	62.38 399	74.74 399	1.69 346	1.06 346	12.18 366	2.23 371	4.96 376	9.29 384	0.92 335	1.29 355	1.95 355	2.97 367	3.66 375	14.83 382

ACV-stereo	8.39 377	1.01 330	0.97 318	1.29 326	0.73 302	1.48 333	0.95 318	0.88 304	1.10 328	1.07 338	1.33 321	1.06 274	23.12 380	0.52 297	4.00 375	3.78 377	1.05 324	0.79 325	168.94 398	1.91 367	3.64 363	1.44 306	0.72 320	0.74 315	0.74 254	0.90 265	1.43 326	1.03 261

ktn	8.45 378	3.18 367	2.84 373	6.37 372	3.26 373	4.31 368	10.28 385	2.15 364	10.13 385	2.27 381	1.83 339	42.17 392	55.84 394	3.93 372	2.34 363	2.09 372	9.85 379	2.17 378	33.98 383	2.24 372	3.24 356	3.03 347	4.78 371	2.25 381	2.59 358	2.81 364	3.18 369	5.04 360

zero-FE	9.08 379	0.42 152	0.28 136	61.19 398	0.56 268	106.36 399	1.24 330	0.72 256	0.30 157	0.66 257	0.56 210	61.54 397	0.66 288	0.25 180	0.59 159	0.53 205	0.60 225	0.47 198	2.54 302	0.38 173	1.35 309	0.96 271	0.25 200	0.24 135	0.45 144	0.44 147	0.91 245	0.66 196

XX-Stereo	9.49 380	0.38 127	0.36 177	0.63 266	0.28 150	0.54 243	0.28 196	0.69 233	0.28 140	0.69 277	6.24 376	1.00 263	0.29 146	0.23 145	0.70 207	1.08 327	0.60 225	0.52 241	1.58 261	0.53 238	0.76 244	0.65 219	0.18 124	0.26 153	233.61 401	0.88 260	1.01 273	1.90 312

DGTPSM_ROB	12.12 381	5.96 385	17.45 391	4.20 365	7.86 385	5.15 375	8.18 379	4.56 381	11.64 387	4.52 389	8.72 384	5.01 353	17.08 378	12.98 389	14.91 388	14.58 389	6.85 374	15.76 388	12.78 367	12.05 389	9.07 382	21.74 390	5.67 381	11.54 391	11.84 386	31.02 395	12.98 387	33.06 392

DPSMNet_ROB	12.40 382	5.97 386	17.46 392	4.21 366	7.87 386	5.15 375	8.18 379	4.56 381	11.65 388	4.54 390	8.87 385	5.17 354	22.69 379	13.00 390	14.98 389	14.62 390	6.90 375	15.82 389	14.07 371	12.05 389	9.09 383	21.75 391	5.68 382	11.54 391	11.87 387	31.03 396	12.99 388	33.06 392

WQFJA1++	13.32 383	0.37 117	0.25 128	123.26 400	0.29 158	112.03 400	109.42 400	0.56 145	0.25 114	0.65 245	0.49 178	1.70 309	1.51 322	0.23 145	0.43 119	0.60 234	0.53 162	0.41 149	1.83 274	0.31 127	0.53 164	0.51 177	0.22 175	0.20 97	0.52 177	0.76 233	0.88 240	0.91 247

LE_ROB	17.44 384	1.82 346	6.12 387	9.40 374	53.85 400	8.01 383	46.26 395	11.27 391	28.12 392	1.80 374	7.03 381	38.62 390	49.53 393	0.34 240	1.76 337	0.55 217	0.78 289	0.59 277	36.68 386	6.72 385	2.92 347	0.85 261	29.06 395	12.10 393	26.35 390	25.49 393	27.84 394	37.03 395

DLNR_Zeroshot_test	17.86 385	67.45 400	1.21 337	81.91 399	0.35 193	0.45 210	74.74 399	0.76 273	0.27 132	0.69 277	0.60 220	1.16 285	0.29 146	8.20 387	84.48 400	102.07 400	23.88 391	15.14 387	7.31 348	0.50 231	4.38 370	2.51 340	0.18 124	0.43 254	0.76 265	0.86 255	0.80 214	0.80 232

DPSM_ROB	18.32 386	16.26 388	21.94 393	9.42 375	8.75 387	13.61 384	9.11 382	10.90 389	15.09 389	8.45 391	8.95 386	10.12 375	13.19 375	16.42 391	19.79 391	19.11 391	18.35 389	20.45 391	13.82 369	14.88 391	26.56 392	27.45 392	6.49 385	14.39 394	31.57 395	38.83 397	36.85 396	43.86 397

DPSM	18.32 386	16.26 388	21.94 393	9.42 375	8.75 387	13.61 384	9.11 382	10.90 389	15.09 389	8.45 391	8.95 386	10.12 375	13.19 375	16.42 391	19.79 391	19.11 391	18.35 389	20.45 391	13.82 369	14.88 391	26.56 392	27.45 392	6.49 385	14.39 394	31.57 395	38.83 397	36.85 396	43.86 397

DPSimNet_ROB	18.93 388	32.01 392	5.97 385	12.40 382	11.35 390	6.13 378	28.07 392	15.03 392	35.64 396	3.96 386	78.33 399	18.15 383	35.00 388	5.44 383	12.19 387	10.36 387	13.57 387	3.64 383	87.52 396	6.87 386	14.36 391	9.97 385	4.40 367	7.14 389	5.17 379	9.85 384	5.93 383	32.56 391

HanzoNet	19.12 389	15.23 387	6.99 388	35.06 393	14.35 391	40.77 392	42.46 394	17.81 393	22.51 391	3.55 385	8.29 383	41.30 391	56.30 395	43.04 398	5.72 379	4.37 381	37.83 396	3.30 382	49.59 392	8.93 388	10.30 387	6.85 376	14.15 394	3.46 386	5.94 380	5.80 382	5.29 382	7.13 371

LRCNet_RVC	21.34 390	28.92 391	11.37 390	31.78 392	29.09 396	34.25 391	27.43 391	21.71 396	10.07 384	29.63 397	30.60 393	32.06 387	25.81 383	33.87 396	11.15 383	2.97 375	25.27 392	21.35 393	44.05 390	20.83 393	14.27 390	5.87 372	36.69 396	27.43 396	2.76 362	1.47 334	8.68 385	6.79 369

BEATNet-Init1	22.01 391	36.32 396	3.23 378	54.74 397	11.23 389	52.95 398	28.72 393	9.47 387	8.51 382	1.57 367	10.45 388	33.05 388	48.98 392	0.71 328	16.97 390	11.50 388	1.60 344	1.11 352	77.80 395	35.27 397	9.94 386	9.98 386	1.27 347	2.30 382	27.41 391	11.09 385	52.85 398	35.36 394

PML	30.82 392	20.91 390	7.15 389	29.65 391	20.81 395	29.11 390	10.50 386	10.87 388	88.32 400	20.03 396	154.19 400	98.60 398	119.55 399	10.53 388	9.19 381	8.69 386	16.72 388	7.27 386	34.57 384	7.35 387	12.77 389	10.86 388	5.72 383	6.17 388	33.11 397	12.83 387	34.30 395	12.33 379

CasAABBNet	36.73 393	32.73 395	44.18 398	18.81 386	17.45 393	27.29 388	18.12 388	21.69 395	30.40 394	17.52 393	18.08 390	20.27 384	26.53 384	32.96 394	38.28 395	37.42 394	36.82 394	41.12 396	27.47 380	29.86 395	53.56 399	55.70 398	12.93 391	28.91 397	63.44 399	78.07 399	73.93 400	88.05 400

FlowAnything	36.80 394	32.68 393	44.29 400	18.93 387	17.69 394	27.11 387	18.38 390	21.83 397	30.48 395	17.53 394	18.21 391	20.29 385	26.54 385	33.31 395	37.97 394	37.86 395	36.82 394	40.93 395	27.35 379	30.03 396	53.34 398	55.72 399	12.99 392	29.50 399	63.36 398	78.25 401	73.99 401	88.17 401

HaxPig	41.43 395	43.85 397	40.81 395	44.90 394	47.49 398	44.66 394	46.30 396	46.31 398	45.63 398	49.00 398	49.30 395	47.24 393	43.73 390	42.64 397	40.44 397	39.13 397	48.37 397	51.07 397	43.33 388	42.25 398	42.88 394	36.52 394	50.75 398	43.02 401	27.54 392	19.97 390	20.68 390	20.75 385

AVERAGE_ROB	41.98 396	44.82 398	42.27 396	45.98 395	46.88 397	45.60 395	46.56 397	47.04 399	43.89 397	49.19 399	49.91 396	47.25 394	43.00 389	49.19 399	40.14 396	38.38 396	49.01 398	51.31 398	43.98 389	42.43 399	43.31 395	38.64 395	49.42 397	42.83 400	28.65 393	20.44 391	23.41 392	19.88 384

fast-reg	43.29 397	32.71 394	44.22 399	18.25 385	17.13 392	27.54 389	18.28 389	21.56 394	30.10 393	17.75 395	25.35 392	20.57 386	27.48 386	32.87 393	35.47 393	36.04 393	36.53 393	40.33 394	202.92 399	29.77 394	52.97 397	55.53 397	13.28 393	29.25 398	63.58 400	78.09 400	73.47 399	87.68 399

MEDIAN_ROB	44.95 398	47.36 399	44.12 397	48.52 396	49.78 399	48.21 396	49.25 398	49.72 400	46.35 399	52.53 400	53.59 397	50.59 395	45.49 391	49.36 400	43.27 398	41.36 398	51.85 399	54.40 399	47.03 391	45.93 400	45.78 396	40.06 396	52.67 399	45.67 402	31.00 394	26.54 394	25.33 393	27.95 390

GS-Stereo																							0.08 24	0.10 35	0.18 27	0.16 18	0.25 37	0.16 30

FSD		0.53 246	0.53 256	0.53 241	0.53 260	0.52 235	0.53 256	0.75 269	0.40 232	0.80 310	0.59 216			0.55 304	0.62 177	0.64 246			0.66 168	0.55 249				0.52 282	0.68 237	0.62 202	0.69 182	0.70 214

ASD4																								8.34 390

STTRV1_RVC		0.81 307	0.64 284	1.04 311	0.73 302	1.03 309	0.85 307	0.91 307	0.92 315	0.93 327	0.95 296	1.72 311	2.23 334	0.86 338	1.46 319	0.78 282	1.37 335	0.72 309		1.97 368	1.59 316	1.23 294		0.97 334	1.07 319	1.11 305	1.75 340	3.40 346

Low-res two-view benchmark