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 39	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 19	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 50	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 26	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 35	0.09 3	0.07 19	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 46	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 27	0.12 37	0.11 18	0.14 39	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 27	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 26	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 34	0.12 8

LACA2	0.12 8	0.12 18	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.12 43	0.07 33	0.09 3	0.09 12	0.14 35	0.05 5	0.27 65	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 53	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 37	0.19 38	0.22 41	0.12 14	0.23 41	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 44	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 37	0.19 38	0.19 22	0.12 14	0.21 35	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 44	0.07 11	0.11 32	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.21 49	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 37	0.22 19	0.20 50

over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 52	0.07 11	0.11 32	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.24 56	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 37	0.23 24	0.20 50

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 43	0.07 33	0.17 56	0.17 62	0.09 8	0.27 101	0.13 15	0.27 140	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 19	0.09 28	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 32	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 18	0.06 6	0.31 73	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 42	0.07 8	0.06 21	0.12 20	0.12 37	0.07 3	0.10 22	0.15 22	0.09 32	0.05 8	0.19 29	0.21 28	0.22 37	0.18 33	0.19 22	0.13 26	0.23 41	0.18 35	0.10 54	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 60	0.14 46	0.15 44	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 29	0.15 4	0.15 3	0.23 43	0.15 13	0.21 36	0.12 14	0.18 24	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 53	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 39	0.11 24	0.16 53	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.23 43	0.17 27	0.22 41	0.14 33	0.20 32	0.14 13	0.08 26	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 38	0.15 23

CoSv	0.13 11	0.17 53	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 73	0.07 33	0.15 39	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 41	0.12 14	0.20 32	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 57	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 32	0.04 3	0.17 56	0.13 41	0.15 44	0.16 50	0.19 43	0.08 21	0.09 52	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 26	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 35	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 51	0.26 58	0.20 27	0.18 33	0.20 32	0.11 6	0.24 50	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 57	0.20 42	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 59	0.08 23	0.11 32	0.07 33	0.12 20	0.10 19	0.11 18	0.10 22	0.28 67	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 28	0.19 33	0.21 50	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 49	0.19 74	0.10 11	0.28 105	0.12 9	0.30 164	0.08 43	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 67	0.09 28	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 32	0.09 64	0.13 27	0.08 9	0.13 33	0.18 60	0.17 31	0.07 9	0.07 29	0.17 13	0.23 37	0.20 27	0.20 42	0.25 55	0.14 33	0.29 65	0.17 28	0.08 26	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

ProNet	0.14 21	0.13 21	0.14 62	0.11 29	0.07 11	0.14 57	0.12 89	0.13 27	0.06 4	0.08 5	0.24 88	0.09 3	0.06 3	0.07 29	0.22 44	0.21 28	0.22 37	0.18 33	0.19 22	0.14 33	0.20 32	0.11 6	0.12 76	0.11 50	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 20	0.06 4	0.22 74	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 33	0.26 58	0.22 37	0.19 38	0.26 60	0.11 6	0.28 61	0.16 23	0.06 6	0.08 13	0.22 57	0.23 69	0.20 13	0.16 30

testmc14	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.13 44	0.09 31	0.11 32	0.05 8	0.14 35	0.11 24	0.11 18	0.12 30	0.27 65	0.07 9	0.05 8	0.23 49	0.24 44	0.21 31	0.18 33	0.19 22	0.18 57	0.17 19	0.13 11	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.23 69	0.22 19	0.17 37

PointNet	0.15 26	0.13 21	0.11 40	0.10 22	0.07 11	0.13 52	0.07 33	0.23 67	0.14 46	0.17 60	0.15 43	0.14 20	0.13 61	0.06 18	0.18 24	0.17 7	0.16 12	0.13 10	0.13 3	0.12 14	0.23 41	0.16 23	0.08 26	0.09 28	0.21 54	0.19 37	0.36 78	0.18 41

LACA1	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.11 29	0.10 42	0.12 43	0.06 21	0.13 27	0.14 46	0.14 35	0.10 22	0.19 43	0.13 61	0.10 61	0.19 29	0.21 28	0.19 23	0.23 58	0.19 22	0.13 26	0.17 19	0.19 42	0.07 19	0.09 28	0.20 44	0.20 42	0.24 34	0.21 54

WQFJA1	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 43	0.08 49	0.15 39	0.16 57	0.10 11	0.36 140	0.11 6	0.28 147	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 67	0.11 50	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 52	0.09 64	0.13 27	0.15 54	0.11 18	0.33 129	0.11 6	0.36 221	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 54	0.11 50	0.18 27	0.19 37	0.21 15	0.16 30

NLMM	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 43	0.08 49	0.15 39	0.16 57	0.10 11	0.36 140	0.11 6	0.28 147	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 67	0.11 50	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 42	0.10 26	0.08 49	0.15 39	0.17 62	0.11 18	0.17 56	0.12 9	0.13 61	0.11 66	0.21 40	0.20 23	0.20 27	0.17 27	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.16 23	0.08 26	0.11 50	0.18 27	0.23 69	0.27 46	0.18 41

MonStereo	0.15 26	0.14 31	0.13 55	0.12 39	0.12 56	0.10 26	0.08 49	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 35	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 43	0.17 27	0.21 36	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.22 57	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 50	0.11 32	0.05 8	0.15 39	0.11 24	0.19 66	0.12 30	0.26 60	0.09 32	0.06 18	0.19 29	0.20 23	0.23 43	0.16 22	0.18 16	0.14 33	0.23 41	0.20 49	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 34	0.15 23

MM-Stereo_test2	0.15 26	0.19 58	0.11 40	0.16 68	0.11 50	0.08 13	0.05 8	0.14 35	0.11 24	0.20 68	0.08 13	0.12 9	0.08 21	0.09 52	0.20 33	0.22 34	0.25 53	0.20 42	0.20 32	0.18 57	0.25 53	0.21 54	0.10 54	0.10 38	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 49	0.10 19	0.12 29	0.13 35	0.25 59	0.09 32	0.08 43	0.22 44	0.25 49	0.24 52	0.16 22	0.23 47	0.13 26	0.18 24	0.16 23	0.09 45	0.10 38	0.15 10	0.16 18	0.31 64	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 49	0.06 4	0.15 44	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 44	0.28 65	0.26 57	0.23 58	0.27 62	0.17 52	0.28 61	0.19 42	0.06 6	0.08 13	0.26 66	0.23 69	0.23 24	0.20 50

AIO-Stereo	0.15 26	0.17 53	0.12 48	0.17 75	0.10 42	0.12 43	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 39	0.12 9	0.09 32	0.08 43	0.20 33	0.21 28	0.20 27	0.20 42	0.21 36	0.17 52	0.23 41	0.20 49	0.07 19	0.11 50	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

RSM	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.14 52	0.09 31	0.14 57	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 43	0.14 20	0.10 40	0.07 29	0.22 44	0.25 49	0.21 31	0.20 42	0.18 16	0.17 52	0.25 53	0.18 35	0.08 26	0.10 38	0.16 14	0.16 18	0.27 46	0.15 23

LACA_dic	0.16 40	0.16 42	0.12 48	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.08 49	0.11 7	0.16 57	0.15 44	0.10 22	0.18 38	0.12 55	0.09 52	0.20 33	0.24 44	0.21 31	0.23 58	0.19 22	0.15 39	0.19 27	0.21 54	0.06 6	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.27 46	0.24 63

over-6	0.16 40	0.15 36	0.10 30	0.17 75	0.08 23	0.10 26	0.07 33	0.13 27	0.20 81	0.11 18	0.15 43	0.41 107	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 26	0.09 28	0.20 44	0.20 42	0.25 38	0.22 59

TS12	0.16 40	0.16 42	0.12 48	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.08 49	0.11 7	0.16 57	0.15 44	0.10 22	0.18 38	0.12 55	0.09 52	0.20 33	0.24 44	0.21 31	0.23 58	0.19 22	0.15 39	0.19 27	0.21 54	0.06 6	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.27 46	0.24 63

MatchStereo	0.16 40	0.14 31	0.11 40	0.07 7	0.12 56	0.07 8	0.06 21	0.16 49	0.18 68	0.08 5	0.12 30	0.13 15	0.13 61	0.11 66	0.21 40	0.25 49	0.17 17	0.20 42	0.18 16	0.19 65	0.21 35	0.26 76	0.08 26	0.12 62	0.21 54	0.23 69	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 56	0.13 55	0.13 44	0.13 58	0.12 43	0.09 64	0.12 20	0.10 19	0.16 53	0.11 27	0.22 52	0.08 21	0.05 8	0.22 44	0.25 49	0.28 63	0.20 42	0.25 55	0.16 47	0.32 67	0.19 42	0.08 26	0.10 38	0.18 27	0.16 18	0.25 38	0.16 30

GASTEREO	0.16 40	0.16 42	0.10 30	0.14 52	0.10 42	0.11 32	0.07 33	0.12 20	0.15 54	0.14 35	0.09 14	0.18 38	0.11 45	0.06 18	0.24 51	0.24 44	0.23 43	0.20 42	0.23 47	0.16 47	0.23 41	0.23 69	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.22 56	0.28 53	0.14 19

MSCF	0.16 40	0.15 36	0.09 22	0.14 52	0.09 31	0.11 32	0.07 33	0.11 7	0.15 54	0.14 35	0.09 14	0.17 31	0.11 45	0.06 18	0.25 55	0.23 37	0.23 43	0.20 42	0.23 47	0.15 39	0.24 50	0.21 54	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.22 56	0.27 46	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 59	0.11 24	0.20 68	0.07 9	0.23 53	0.08 21	0.08 43	0.19 29	0.23 37	0.30 67	0.25 68	0.31 69	0.18 57	0.28 61	0.17 28	0.09 45	0.08 13	0.20 44	0.16 18	0.29 56	0.21 54

IGEV-Stereo++	0.16 40	0.24 74	0.09 22	0.13 44	0.13 58	0.10 26	0.05 8	0.15 39	0.13 41	0.12 29	0.16 50	0.16 24	0.11 45	0.07 29	0.21 40	0.22 34	0.22 37	0.18 33	0.21 36	0.16 47	0.22 39	0.27 81	0.09 45	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 38	0.18 41

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 49	0.16 42	0.11 40	0.09 18	0.10 42	0.11 32	0.07 33	0.19 60	0.16 57	0.14 35	0.16 50	0.26 60	0.09 32	0.08 43	0.25 55	0.23 37	0.23 43	0.19 38	0.26 60	0.13 26	0.22 39	0.19 42	0.09 45	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.35 74	0.21 54

MCSU-Stereo	0.17 49	0.16 42	0.13 55	0.11 29	0.11 50	0.09 17	0.09 64	0.11 7	0.21 88	0.11 18	0.12 30	0.39 98	0.09 32	0.08 43	0.28 72	0.23 37	0.27 58	0.17 27	0.20 32	0.15 39	0.18 24	0.17 28	0.09 45	0.09 28	0.22 57	0.21 50	0.35 74	0.24 63

NLMM1	0.17 49	0.14 31	0.09 22	0.08 12	0.09 31	0.10 26	0.07 33	0.15 39	0.20 81	0.12 29	0.34 133	0.21 49	0.51 268	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.16 12	0.15 13	0.22 41	0.14 33	0.14 5	0.19 42	0.10 54	0.11 50	0.19 33	0.18 30	0.24 34	0.13 15

NLSM1	0.17 49	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.11 50	0.14 57	0.08 49	0.20 63	0.19 74	0.11 18	0.38 151	0.18 38	0.42 241	0.09 52	0.17 13	0.21 28	0.16 12	0.15 13	0.20 32	0.13 26	0.16 14	0.22 65	0.10 54	0.11 50	0.18 27	0.19 37	0.27 46	0.14 19

GIP-stereo	0.17 49	0.21 64	0.13 55	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.07 33	0.12 20	0.09 12	0.16 53	0.13 35	0.16 24	0.08 21	0.15 87	0.27 67	0.25 49	0.25 53	0.21 51	0.24 53	0.19 65	0.27 57	0.20 49	0.07 19	0.11 50	0.20 44	0.22 56	0.35 74	0.17 37

RSM++	0.17 49	0.18 56	0.13 55	0.17 75	0.10 42	0.14 57	0.07 33	0.13 27	0.13 41	0.12 29	0.14 39	0.17 31	0.11 45	0.08 43	0.25 55	0.27 64	0.25 53	0.21 51	0.23 47	0.18 57	0.26 55	0.21 54	0.08 26	0.10 38	0.20 44	0.18 30	0.29 56	0.18 41

RAFT	0.17 49	0.13 21	0.10 30	0.16 68	0.07 11	0.21 90	0.05 8	0.25 69	0.12 37	0.14 35	0.15 43	0.16 24	0.10 40	0.05 8	0.21 40	0.20 23	0.23 43	0.15 13	0.28 64	0.13 26	0.21 35	0.17 28	0.07 19	0.10 38	0.26 66	0.24 75	0.33 67	0.23 60

SCION-MonSter(vits)	0.18 56	0.34 103	0.19 85	0.30 147	0.27 149	0.27 129	0.16 124	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 35	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 43	0.17 27	0.21 36	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.22 57	0.18 30	0.23 24	0.24 63

LACA3	0.18 56	0.16 42	0.13 55	0.13 44	0.11 50	0.14 57	0.09 64	0.14 35	0.14 46	0.16 53	0.12 30	0.30 72	0.11 45	0.13 76	0.23 49	0.24 44	0.19 23	0.23 58	0.22 41	0.15 39	0.23 41	0.25 72	0.08 26	0.10 38	0.23 63	0.22 56	0.29 56	0.26 72

DispViT+	0.18 56	0.16 42	0.12 48	0.18 82	0.13 58	0.13 52	0.09 64	0.15 39	0.20 81	0.18 64	0.19 65	0.19 43	0.12 55	0.09 52	0.24 51	0.25 49	0.17 17	0.24 66	0.25 55	0.19 65	0.19 27	0.21 54	0.10 54	0.20 100	0.19 33	0.33 110	0.23 24	0.28 76

GEAStereo	0.18 56	0.22 67	0.15 65	0.19 85	0.14 67	0.14 57	0.09 64	0.16 49	0.13 41	0.15 44	0.11 27	0.23 53	0.08 21	0.09 52	0.25 55	0.25 49	0.27 58	0.21 51	0.23 47	0.17 52	0.34 74	0.22 65	0.10 54	0.12 62	0.19 33	0.21 50	0.30 61	0.19 47

gasm-f	0.18 56	0.22 67	0.15 65	0.19 85	0.14 67	0.14 57	0.09 64	0.16 49	0.13 41	0.15 44	0.11 27	0.23 53	0.08 21	0.09 52	0.25 55	0.25 49	0.27 58	0.21 51	0.23 47	0.17 52	0.34 74	0.22 65	0.10 54	0.12 62	0.19 33	0.21 50	0.30 61	0.19 47

AdaDepth	0.18 56	0.19 58	0.10 30	0.12 39	0.14 67	0.12 43	0.09 64	0.16 49	0.14 46	0.14 35	0.17 56	0.19 43	0.10 40	0.08 43	0.26 64	0.29 71	0.28 63	0.23 58	0.25 55	0.16 47	0.24 50	0.20 49	0.09 45	0.11 50	0.19 33	0.20 42	0.32 65	0.25 69

Occ-G	0.18 56	0.26 79	0.15 65	0.17 75	0.14 67	0.15 65	0.07 33	0.12 20	0.11 24	0.11 18	0.22 80	0.20 48	0.09 32	0.10 61	0.28 72	0.28 65	0.25 53	0.22 55	0.29 67	0.19 65	0.26 55	0.19 42	0.10 54	0.15 73	0.19 33	0.18 30	0.29 56	0.17 37

StereoVision	0.18 56	0.13 21	0.11 40	0.09 18	0.14 67	0.16 68	0.08 49	0.17 56	0.17 62	0.15 44	0.15 43	0.16 24	0.10 40	0.06 18	0.25 55	0.26 58	0.27 58	0.22 55	0.22 41	0.16 47	0.23 41	0.17 28	0.06 6	0.13 66	0.28 77	0.29 88	0.38 82	0.28 76

RAStereo	0.19 64	0.16 42	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 21	0.21 64	0.09 12	0.45 110	0.09 14	0.26 60	0.08 21	0.07 29	0.25 55	0.26 58	0.28 63	0.25 68	0.33 73	0.15 39	0.35 78	0.18 35	0.08 26	0.10 38	0.28 77	0.23 69	0.25 38	0.24 63

AEACV	0.19 64	0.31 95	0.14 62	0.17 75	0.13 58	0.12 43	0.07 33	0.15 39	0.07 8	0.16 53	0.15 43	0.18 38	0.11 45	0.11 66	0.25 55	0.25 49	0.32 69	0.23 58	0.35 78	0.18 57	0.27 57	0.22 65	0.11 67	0.11 50	0.20 44	0.22 56	0.25 38	0.18 41

BridgeDepth_RVC	0.21 66	0.21 64	0.15 65	0.15 59	0.14 67	0.17 73	0.09 64	0.26 71	0.23 100	0.17 60	0.17 56	0.24 56	0.14 66	0.13 76	0.26 64	0.29 71	0.21 31	0.23 58	0.27 62	0.20 74	0.23 41	0.25 72	0.10 54	0.12 62	0.26 66	0.30 91	0.29 56	0.36 99
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 66	0.19 58	0.12 48	0.18 82	0.13 58	0.20 88	0.08 49	0.19 60	0.14 46	0.16 53	0.23 83	0.21 49	0.10 40	0.12 72	0.27 67	0.29 71	0.34 76	0.28 78	0.32 70	0.22 83	0.32 67	0.21 54	0.12 76	0.11 50	0.26 66	0.22 56	0.47 105	0.29 79

VIP-Stereo	0.22 68	0.20 62	0.19 85	0.14 52	0.11 50	0.13 52	0.06 21	0.29 76	0.19 74	0.19 66	0.28 105	0.28 67	0.11 45	0.12 72	0.27 67	0.28 65	0.37 86	0.26 72	0.33 73	0.21 78	0.34 74	0.21 54	0.11 67	0.15 73	0.24 64	0.22 56	0.25 38	0.30 81

MLG-Stereo_test3	0.23 69	0.17 53	0.13 55	0.14 52	0.17 84	0.16 68	0.09 64	0.21 64	0.12 37	0.21 71	0.18 60	0.35 81	0.11 45	0.15 87	0.29 75	0.26 58	0.33 72	0.28 78	0.63 164	0.18 57	0.40 88	0.41 124	0.11 67	0.15 73	0.21 54	0.21 50	0.33 67	0.27 74

delet	0.24 70	0.25 77	0.22 119	0.24 115	0.20 100	0.28 137	0.16 124	0.21 64	0.18 68	0.23 76	0.26 98	0.26 60	0.15 73	0.25 186	0.32 89	0.28 65	0.31 68	0.27 74	0.24 53	0.24 93	0.31 66	0.20 49	0.16 100	0.19 91	0.28 77	0.25 79	0.32 65	0.31 84

TDLM	0.24 70	0.29 86	0.22 119	0.22 99	0.27 149	0.23 111	0.18 134	0.26 71	0.19 74	0.18 64	0.38 151	0.29 69	0.21 104	0.15 87	0.24 51	0.28 65	0.32 69	0.28 78	0.25 55	0.21 78	0.28 61	0.19 42	0.16 100	0.21 104	0.24 64	0.20 42	0.28 53	0.25 69

LG-G_1	0.25 72	0.22 67	0.19 85	0.23 111	0.22 108	0.22 97	0.12 89	0.28 73	0.11 24	0.21 71	0.20 72	0.35 81	0.14 66	0.18 102	0.31 85	0.30 78	0.35 80	0.32 96	0.51 113	0.24 93	0.39 86	0.26 76	0.10 54	0.15 73	0.27 72	0.24 75	0.36 78	0.34 93

LG-G	0.25 72	0.22 67	0.19 85	0.23 111	0.22 108	0.22 97	0.12 89	0.28 73	0.11 24	0.21 71	0.20 72	0.35 81	0.14 66	0.18 102	0.31 85	0.30 78	0.35 80	0.32 96	0.51 113	0.24 93	0.39 86	0.26 76	0.10 54	0.15 73	0.27 72	0.24 75	0.36 78	0.34 93

AIO_rvc	0.25 72	0.34 103	0.16 71	0.19 85	0.15 76	0.18 78	0.11 82	0.39 89	0.22 94	0.30 83	0.16 50	0.32 75	0.12 55	0.18 102	0.27 67	0.26 58	0.33 72	0.22 55	0.38 81	0.20 74	0.42 97	0.44 144	0.13 84	0.14 69	0.28 77	0.22 56	0.33 67	0.21 54

anonymousdsp	0.25 72	0.23 72	0.19 85	0.16 68	0.14 67	0.18 78	0.10 78	0.37 87	0.19 74	0.32 86	0.22 80	0.32 75	0.12 55	0.14 83	0.29 75	0.32 86	0.32 69	0.28 78	0.39 82	0.22 83	0.46 118	0.31 91	0.12 76	0.15 73	0.26 66	0.20 42	0.52 124	0.20 50

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 76	0.22 67	0.17 76	0.20 93	0.17 84	0.15 65	0.12 89	0.31 80	0.21 88	0.39 95	0.24 88	0.36 90	0.21 104	0.13 76	0.31 85	0.29 71	0.35 80	0.25 68	0.45 99	0.19 65	0.35 78	0.26 76	0.13 84	0.14 69	0.27 72	0.31 96	0.46 102	0.32 87

TS	0.26 76	0.27 81	0.19 85	0.16 68	0.16 81	0.22 97	0.11 82	0.41 92	0.19 74	0.17 60	0.30 116	0.35 81	0.16 77	0.15 87	0.28 72	0.30 78	0.28 63	0.27 74	0.39 82	0.21 78	0.33 71	0.30 89	0.13 84	0.17 84	0.34 108	0.28 85	0.41 90	0.42 119

LG-Stereo_L2	0.26 76	0.31 95	0.17 76	0.13 44	0.13 58	0.14 57	0.07 33	0.42 97	0.20 81	0.48 124	0.22 80	0.40 100	0.14 66	0.17 99	0.30 81	0.37 101	0.39 95	0.28 78	0.40 85	0.19 65	0.45 110	0.35 100	0.09 45	0.14 69	0.30 86	0.22 56	0.33 67	0.33 91

LGtest1	0.26 76	0.19 58	0.20 96	0.16 68	0.18 90	0.16 68	0.09 64	0.28 73	0.17 62	0.22 74	0.27 101	0.29 69	0.13 61	0.14 83	0.30 81	0.31 83	0.38 90	0.33 104	0.49 108	0.25 100	0.41 91	0.41 124	0.13 84	0.16 82	0.30 86	0.24 75	0.39 84	0.31 84

MaDis-Stereo	0.26 76	0.20 62	0.16 71	0.10 22	0.10 42	0.10 26	0.08 49	0.24 68	0.14 46	0.36 89	0.16 50	0.36 90	0.12 55	0.08 43	0.33 90	0.35 90	0.39 95	0.35 118	0.53 126	0.20 74	0.40 88	0.26 76	0.13 84	0.15 73	0.39 130	0.39 136	0.40 89	0.49 137

iRaftStereo_RVC	0.26 76	0.27 81	0.16 71	0.13 44	0.14 67	0.18 78	0.09 64	0.44 102	0.14 46	0.36 89	0.36 140	0.32 75	0.16 77	0.13 76	0.29 75	0.29 71	0.38 90	0.28 78	0.34 77	0.22 83	0.41 91	0.38 111	0.12 76	0.17 84	0.27 72	0.29 88	0.42 94	0.27 74

LG-Stereo_L1	0.27 82	0.30 93	0.17 76	0.13 44	0.13 58	0.15 65	0.08 49	0.42 97	0.21 88	0.49 134	0.20 72	0.39 98	0.15 73	0.15 87	0.30 81	0.38 104	0.39 95	0.29 86	0.40 85	0.18 57	0.47 125	0.35 100	0.08 26	0.14 69	0.30 86	0.21 50	0.37 81	0.36 99

AIO_test	0.27 82	0.39 135	0.19 85	0.29 139	0.19 93	0.18 78	0.14 108	0.42 97	0.23 100	0.33 87	0.19 65	0.37 93	0.18 86	0.18 102	0.25 55	0.29 71	0.34 76	0.24 66	0.39 82	0.21 78	0.49 137	0.46 154	0.13 84	0.15 73	0.30 86	0.28 85	0.41 90	0.21 54

IGEV-Stereo+	0.27 82	0.25 77	0.14 62	0.22 99	0.14 67	0.13 52	0.07 33	0.36 84	0.20 81	0.55 175	0.23 83	0.38 95	0.14 66	0.16 95	0.26 64	0.35 90	0.40 98	0.35 118	0.48 106	0.24 93	0.44 106	0.51 179	0.12 76	0.13 66	0.28 77	0.20 42	0.34 71	0.23 60

RAFT + AFF	0.27 82	0.26 79	0.17 76	0.21 96	0.13 58	0.19 83	0.13 95	0.41 92	0.18 68	0.44 108	0.19 65	0.42 110	0.14 66	0.09 52	0.86 250	0.29 71	0.41 102	0.20 42	0.55 136	0.23 88	0.47 125	0.21 54	0.12 76	0.15 73	0.28 77	0.20 42	0.21 15	0.17 37

RYNet	0.27 82	0.23 72	0.18 83	0.15 59	0.17 84	0.19 83	0.13 95	0.25 69	0.31 182	0.17 60	0.20 72	0.19 43	0.14 66	0.13 76	0.80 230	0.28 65	0.27 58	0.41 151	0.28 64	0.19 65	0.27 57	0.21 54	0.29 235	0.18 88	0.27 72	0.76 238	0.34 71	0.23 60

DFGA-Net	0.28 87	0.37 120	0.16 71	0.26 126	0.15 76	0.22 97	0.15 115	0.40 90	0.21 88	0.41 97	0.24 88	0.31 73	0.17 81	0.13 76	0.42 118	0.39 108	0.38 90	0.30 90	0.42 92	0.21 78	0.36 83	0.29 86	0.13 84	0.21 104	0.31 96	0.27 82	0.51 113	0.28 76

UniTT-Stereo	0.28 87	0.27 81	0.15 65	0.15 59	0.13 58	0.17 73	0.09 64	0.35 83	0.19 74	0.49 134	0.21 76	0.41 107	0.18 86	0.14 83	0.40 104	0.39 108	0.42 104	0.34 108	0.56 142	0.25 100	0.43 99	0.24 71	0.13 84	0.19 91	0.31 96	0.41 142	0.30 61	0.37 101

AASNet	0.28 87	0.34 103	0.22 119	0.25 122	0.26 138	0.34 164	0.25 187	0.32 81	0.17 62	0.29 81	0.36 140	0.26 60	0.18 86	0.24 168	0.36 95	0.31 83	0.34 76	0.32 96	0.32 70	0.28 114	0.35 78	0.28 85	0.17 116	0.22 117	0.30 86	0.28 85	0.35 74	0.25 69

AANet_RVC	0.28 87	0.27 81	0.23 124	0.19 85	0.28 155	0.16 68	0.16 124	0.29 76	0.30 162	0.20 68	0.27 101	0.24 56	0.21 104	0.19 109	0.45 125	0.36 96	0.33 72	0.34 108	0.29 67	0.29 119	0.27 57	0.27 81	0.22 181	0.21 104	0.34 108	0.33 110	0.42 94	0.52 150

SGD-Stereo	0.29 91	0.24 74	0.17 76	0.16 68	0.15 76	0.22 97	0.08 49	0.29 76	0.22 94	0.29 81	0.15 43	0.45 123	0.20 96	0.10 61	0.71 213	0.45 146	0.46 115	0.27 74	0.47 103	0.22 83	0.41 91	0.36 104	0.19 137	0.19 91	0.28 77	0.32 105	0.46 102	0.40 112

HUF	0.29 91	0.34 103	0.20 96	0.22 99	0.21 104	0.19 83	0.11 82	0.51 123	0.22 94	0.42 99	0.18 60	0.35 81	0.22 110	0.19 109	0.30 81	0.32 86	0.38 90	0.26 72	0.52 118	0.25 100	0.52 160	0.43 138	0.16 100	0.18 88	0.30 86	0.22 56	0.38 82	0.29 79

test_5	0.29 91	0.39 135	0.16 71	0.22 99	0.15 76	0.21 90	0.13 95	0.54 137	0.20 81	0.38 94	0.19 65	0.44 119	0.34 206	0.10 61	0.43 121	0.38 104	0.33 72	0.32 96	0.33 73	0.20 74	0.32 67	0.35 100	0.09 45	0.21 104	0.28 77	0.30 91	0.51 113	0.32 87

MMNet	0.29 91	0.29 86	0.22 119	0.26 126	0.26 138	0.26 124	0.18 134	0.33 82	0.23 100	0.24 77	0.28 105	0.35 81	0.15 73	0.32 241	0.39 102	0.31 83	0.36 83	0.34 108	0.41 88	0.27 111	0.32 67	0.21 54	0.17 116	0.23 129	0.32 101	0.30 91	0.46 102	0.32 87

YMNet	0.30 95	0.31 95	0.23 124	0.27 131	0.23 115	0.26 124	0.25 187	0.36 84	0.37 225	0.25 78	0.19 65	0.40 100	0.27 140	0.29 222	0.38 98	0.47 167	0.37 86	0.28 78	0.43 94	0.19 65	0.35 78	0.33 94	0.16 100	0.19 91	0.36 120	0.29 88	0.39 84	0.35 96

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 95	0.24 74	0.17 76	0.23 111	0.19 93	0.18 78	0.08 49	0.49 117	0.25 119	0.54 168	0.21 76	0.32 75	0.17 81	0.17 99	0.29 75	0.39 108	0.45 110	0.36 122	0.50 110	0.26 107	0.56 183	0.49 167	0.13 84	0.13 66	0.31 96	0.26 81	0.45 100	0.30 81

MIF-Stereo (partial)	0.30 95	0.44 165	0.18 83	0.16 68	0.16 81	0.21 90	0.11 82	0.37 87	0.22 94	0.37 92	0.24 88	0.32 75	0.17 81	0.13 76	0.39 102	0.45 146	0.46 115	0.38 131	0.42 92	0.25 100	0.43 99	0.35 100	0.18 127	0.21 104	0.35 119	0.32 105	0.50 112	0.44 126

RAFT_CTSACE	0.30 95	0.37 120	0.15 65	0.15 59	0.15 76	0.25 121	0.18 134	0.53 131	0.20 81	0.55 175	0.18 60	0.44 119	0.29 153	0.16 95	0.29 75	0.30 78	0.37 86	0.27 74	0.37 80	0.18 57	0.38 84	0.45 149	0.10 54	0.17 84	0.30 86	0.31 96	0.60 153	0.26 72

AFF-stereo	0.30 95	0.34 103	0.26 136	0.18 82	0.17 84	0.33 157	0.11 82	0.50 119	0.23 100	0.46 114	0.28 105	0.40 100	0.16 77	0.12 72	0.27 67	0.35 90	0.37 86	0.25 68	0.57 147	0.23 88	0.38 84	0.25 72	0.17 116	0.17 84	0.37 122	0.37 128	0.48 108	0.32 87

CCAANet	0.30 95	0.29 86	0.33 161	0.24 115	0.24 123	0.25 121	0.22 164	0.30 79	0.29 151	0.25 78	0.29 110	0.52 153	0.29 153	0.19 109	0.42 118	0.36 96	0.36 83	0.30 90	0.28 64	0.23 88	0.40 88	0.27 81	0.20 154	0.19 91	0.33 105	0.31 96	0.41 90	0.43 124

plain	0.31 101	0.43 159	0.20 96	0.20 93	0.16 81	0.20 88	0.10 78	0.41 92	0.18 68	0.48 124	0.19 65	0.34 80	0.17 81	0.10 61	0.41 110	0.44 135	0.45 110	0.40 144	0.55 136	0.24 93	0.41 91	0.34 97	0.14 94	0.21 104	0.32 101	0.33 110	0.39 84	0.48 135

CVANet_RVC	0.31 101	0.40 143	0.30 149	0.40 196	0.29 162	0.37 176	0.23 178	0.41 92	0.23 100	0.31 84	0.49 183	0.37 93	0.26 131	0.19 109	0.29 75	0.33 89	0.34 76	0.32 96	0.32 70	0.25 100	0.34 74	0.25 72	0.18 127	0.25 152	0.30 86	0.25 79	0.34 71	0.30 81

DF_test	0.32 103	0.32 99	0.36 180	0.12 39	0.19 93	0.19 83	0.08 49	0.50 119	0.21 88	0.52 152	0.18 60	0.54 156	0.19 92	0.21 127	0.41 110	0.42 120	0.47 125	0.31 94	0.44 95	0.31 128	0.45 110	0.40 120	0.18 127	0.23 129	0.33 105	0.35 116	0.44 98	0.39 106

MIM_Stereo	0.32 103	0.40 143	0.25 132	0.28 134	0.20 100	0.27 129	0.14 108	0.45 108	0.18 68	0.48 124	0.25 95	0.42 110	0.18 86	0.16 95	0.36 95	0.42 120	0.44 106	0.36 122	0.47 103	0.28 114	0.47 125	0.36 104	0.12 76	0.23 129	0.29 85	0.27 82	0.47 105	0.33 91

RAFT+CT+SA	0.32 103	0.46 184	0.20 96	0.26 126	0.18 90	0.22 97	0.15 115	0.58 157	0.23 100	0.52 152	0.17 56	0.46 125	0.33 193	0.12 72	0.33 90	0.43 129	0.36 83	0.30 90	0.45 99	0.23 88	0.45 110	0.49 167	0.09 45	0.22 117	0.32 101	0.31 96	0.53 128	0.35 96

HCRNet	0.32 103	0.38 129	0.20 96	0.39 188	0.17 84	0.29 140	0.18 134	0.40 90	0.18 68	0.80 314	0.40 161	0.49 136	0.18 86	0.22 136	0.38 98	0.30 78	0.38 90	0.29 86	0.40 85	0.19 65	0.33 71	0.23 69	0.19 137	0.16 82	0.26 66	0.31 96	0.51 113	0.31 84

DMCA	0.32 103	0.31 95	0.30 149	0.24 115	0.25 128	0.27 129	0.22 164	0.36 84	0.33 197	0.31 84	0.40 161	0.40 100	0.23 116	0.25 186	0.41 110	0.37 101	0.40 98	0.39 133	0.36 79	0.28 114	0.41 91	0.27 81	0.25 206	0.25 152	0.31 96	0.35 116	0.39 84	0.37 101

GANet	0.32 103	0.29 86	0.27 138	0.34 166	0.33 184	0.38 181	0.29 208	0.44 102	0.24 113	0.35 88	0.30 116	0.46 125	0.22 110	0.21 127	0.31 85	0.32 86	0.40 98	0.43 166	0.33 73	0.22 83	0.33 71	0.29 86	0.22 181	0.24 140	0.31 96	0.27 82	0.42 94	0.34 93

DepthFocus	0.33 109	0.35 114	0.19 85	0.19 85	0.17 84	0.22 97	0.11 82	0.49 117	0.23 100	0.45 110	0.24 88	0.43 115	0.17 81	0.22 136	0.35 94	0.45 146	0.48 132	0.34 108	0.53 126	0.32 136	0.47 125	0.34 97	0.19 137	0.19 91	0.34 108	0.31 96	0.49 111	0.57 168

S2M2_XL	0.33 109	0.30 93	0.30 149	0.17 75	0.19 93	0.23 111	0.21 156	0.53 131	0.26 130	0.47 117	0.25 95	0.48 132	0.18 86	0.22 136	0.38 98	0.36 96	0.54 168	0.29 86	0.41 88	0.28 114	0.50 141	0.31 91	0.21 167	0.21 104	0.34 108	0.32 105	0.45 100	0.51 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 109	0.36 118	0.20 96	0.23 111	0.20 100	0.17 73	0.10 78	0.48 115	0.23 100	0.55 175	0.32 122	0.40 100	0.19 92	0.15 87	0.48 134	0.36 96	0.47 125	0.33 104	0.51 113	0.27 111	0.50 141	0.42 131	0.16 100	0.18 88	0.30 86	0.31 96	0.48 108	0.53 154

LL-Strereo2	0.34 112	0.29 86	0.21 108	0.24 115	0.19 93	0.17 73	0.13 95	0.63 200	0.26 130	0.58 201	0.23 83	0.44 119	0.22 110	0.14 83	0.41 110	0.41 116	0.47 125	0.35 118	0.73 190	0.31 128	0.47 125	0.36 104	0.21 167	0.20 100	0.32 101	0.34 115	0.51 113	0.35 96

test_4	0.34 112	0.33 100	0.27 138	0.21 96	0.18 90	0.16 68	0.11 82	0.59 164	0.26 130	0.58 201	0.25 95	0.50 143	0.20 96	0.19 109	0.33 90	0.40 112	0.45 110	0.34 108	0.41 88	0.29 119	0.45 110	0.41 124	0.16 100	0.24 140	0.38 127	0.40 140	0.59 152	0.42 119

ARAFT	0.34 112	0.38 129	0.23 124	0.26 126	0.21 104	0.27 129	0.14 108	0.44 102	0.24 113	0.50 137	0.30 116	0.41 107	0.16 77	0.15 87	0.67 199	0.42 120	0.50 141	0.47 202	0.51 113	0.23 88	0.53 169	0.32 93	0.16 100	0.19 91	0.43 141	0.30 91	0.52 124	0.37 101

small-0shot	0.35 115	0.29 86	0.17 76	0.15 59	0.21 104	0.19 83	0.12 89	0.53 131	0.23 100	0.48 124	0.24 88	0.54 156	0.26 131	0.27 209	0.44 123	0.60 237	0.44 106	0.45 181	0.46 101	0.24 93	0.47 125	0.69 234	0.16 100	0.19 91	0.42 138	0.37 128	0.39 84	0.55 164

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 115	0.21 64	0.21 108	0.14 52	0.22 108	0.23 111	0.10 78	0.51 123	0.31 182	0.51 143	0.33 129	0.49 136	0.35 214	0.36 254	0.52 141	0.43 129	0.40 98	0.29 86	0.44 95	0.26 107	0.52 160	0.46 154	0.25 206	0.28 170	0.48 157	0.36 120	0.41 90	0.43 124

LGCAT	0.35 115	0.38 129	0.21 108	0.20 93	0.21 104	0.24 117	0.16 124	0.50 119	0.26 130	0.47 117	0.28 105	0.47 128	0.21 104	0.23 150	0.41 110	0.42 120	0.55 179	0.30 90	0.44 95	0.32 136	0.52 160	0.37 109	0.26 216	0.25 152	0.37 122	0.40 140	0.43 97	0.47 131

raft+_RVC	0.35 115	0.34 103	0.26 136	0.25 122	0.23 115	0.25 121	0.18 134	0.54 137	0.26 130	0.52 152	0.43 166	0.46 125	0.23 116	0.18 102	0.42 118	0.38 104	0.43 105	0.34 108	0.61 162	0.26 107	0.43 99	0.38 111	0.13 84	0.20 100	0.39 130	0.39 136	0.58 145	0.42 119

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 115	0.41 147	0.32 158	0.24 115	0.19 93	0.28 137	0.13 95	0.58 157	0.24 113	0.46 114	0.35 139	0.49 136	0.19 92	0.15 87	0.34 93	0.35 90	0.41 102	0.28 78	0.65 169	0.28 114	0.44 106	0.33 94	0.19 137	0.22 117	0.51 175	0.37 128	0.58 145	0.44 126

anonymous	0.37 120	0.29 86	0.19 85	0.17 75	0.24 123	0.21 90	0.14 108	0.51 123	0.22 94	0.51 143	0.19 65	0.55 164	0.25 126	0.23 150	0.49 137	0.58 230	0.47 125	0.46 194	0.56 142	0.31 128	0.51 148	0.70 237	0.18 127	0.24 140	0.45 147	0.31 96	0.55 132	0.50 145

MGS-Stereo	0.37 120	0.46 184	0.21 108	0.22 99	0.19 93	0.22 97	0.15 115	0.45 108	0.17 62	0.36 89	0.26 98	0.29 69	0.19 92	0.23 150	1.37 315	0.40 112	0.52 156	0.45 181	0.55 136	0.33 140	0.50 141	0.41 124	0.21 167	0.22 117	0.33 105	0.30 91	0.47 105	0.45 128

TESTraft	0.37 120	0.46 184	0.21 108	0.21 96	0.23 115	0.21 90	0.16 124	0.54 137	0.31 182	0.51 143	0.23 83	0.36 90	0.36 221	0.11 66	0.85 248	0.48 176	0.45 110	0.32 96	0.48 106	0.24 93	0.46 118	0.65 219	0.12 76	0.23 129	0.37 122	0.43 146	0.57 137	0.39 106

CAS	0.38 123	0.45 173	0.25 132	0.29 139	0.29 162	0.23 111	0.13 95	0.41 92	0.27 137	0.41 97	0.54 212	0.35 81	0.35 214	0.21 127	0.52 141	0.38 104	0.50 141	0.34 108	0.52 118	0.26 107	0.43 99	0.41 124	0.19 137	0.23 129	0.51 175	0.52 187	0.62 160	0.77 233

anonymousdsp2	0.38 123	0.46 184	0.30 149	0.25 122	0.23 115	0.32 150	0.18 134	0.58 157	0.23 100	0.47 117	0.38 151	0.48 132	0.23 116	0.18 102	0.40 104	0.39 108	0.44 106	0.33 104	0.88 213	0.31 128	0.48 133	0.52 185	0.17 116	0.23 129	0.41 137	0.33 110	0.61 157	0.42 119

TestStereo1	0.38 123	0.49 209	0.19 85	0.22 99	0.23 115	0.23 111	0.15 115	0.55 144	0.30 162	0.52 152	0.21 76	0.35 81	0.39 233	0.11 66	0.80 230	0.50 187	0.46 115	0.32 96	0.53 126	0.25 100	0.52 160	0.67 228	0.15 96	0.22 117	0.37 122	0.42 144	0.60 153	0.39 106

SA-5K	0.38 123	0.49 209	0.19 85	0.22 99	0.23 115	0.23 111	0.15 115	0.55 144	0.30 162	0.52 152	0.21 76	0.35 81	0.39 233	0.11 66	0.80 230	0.50 187	0.46 115	0.32 96	0.53 126	0.25 100	0.52 160	0.67 228	0.15 96	0.22 117	0.37 122	0.42 144	0.60 153	0.39 106

UPFNet	0.38 123	0.34 103	0.34 169	0.32 157	0.33 184	0.39 186	0.29 208	0.47 113	0.33 197	0.43 101	0.41 163	0.40 100	0.30 164	0.34 246	0.61 174	0.40 112	0.46 115	0.41 151	0.52 118	0.35 162	0.35 78	0.34 97	0.25 206	0.27 163	0.38 127	0.35 116	0.55 132	0.37 101

HITNet	0.38 123	0.37 120	0.28 140	0.34 166	0.29 162	0.26 124	0.19 145	0.58 157	0.32 191	0.57 189	0.45 172	0.55 164	0.30 164	0.22 136	0.51 139	0.35 90	0.44 106	0.39 133	0.41 88	0.29 119	0.41 91	0.38 111	0.20 154	0.25 152	0.39 130	0.37 128	0.70 191	0.52 150
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
S2M2_L	0.40 129	0.42 154	0.41 216	0.24 115	0.27 149	0.35 170	0.22 164	0.51 123	0.24 113	0.61 220	0.23 83	0.43 115	0.21 104	0.31 234	0.59 161	0.49 183	0.55 179	0.36 122	0.53 126	0.34 146	0.55 178	0.38 111	0.28 228	0.27 163	0.42 138	0.43 146	0.63 163	0.66 201
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 129	0.52 241	0.23 124	0.27 131	0.27 149	0.30 146	0.14 108	0.62 185	0.29 151	0.61 220	0.44 169	0.64 197	0.28 147	0.23 150	0.55 147	0.36 96	0.45 110	0.31 94	0.73 190	0.27 111	0.63 209	0.39 117	0.21 167	0.24 140	0.42 138	0.32 105	0.61 157	0.56 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 129	0.28 85	0.33 161	0.35 176	0.24 123	0.24 117	0.15 115	0.63 200	0.28 144	0.61 220	0.39 158	0.51 148	0.22 110	0.22 136	0.48 134	0.43 129	0.49 136	0.43 166	0.66 171	0.34 146	0.63 209	0.70 237	0.14 94	0.22 117	0.39 130	0.47 166	0.63 163	0.39 106

FINET	0.40 129	0.38 129	0.39 202	0.43 211	0.30 171	0.34 164	0.35 225	0.44 102	0.36 214	0.47 117	0.32 122	0.47 128	0.30 164	0.28 214	0.66 193	0.50 187	0.48 132	0.36 122	0.60 158	0.33 140	0.46 118	0.37 109	0.30 239	0.30 184	0.43 141	0.35 116	0.56 135	0.42 119

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 133	0.33 100	0.29 145	0.29 139	0.24 123	0.26 124	0.16 124	0.55 144	0.40 236	0.55 175	0.49 183	0.49 136	0.27 140	0.23 150	0.58 157	0.45 146	0.51 152	0.40 144	0.50 110	0.36 164	0.46 118	0.50 173	0.16 100	0.23 129	0.49 166	0.75 235	0.44 98	0.56 166

IER	0.41 133	0.37 120	0.31 155	0.30 147	0.28 155	0.35 170	0.24 181	0.47 113	0.28 144	0.44 108	0.59 221	0.77 235	0.29 153	0.35 252	0.63 183	0.42 120	0.47 125	0.42 160	0.44 95	0.34 146	0.42 97	0.36 104	0.28 228	0.26 159	0.40 135	0.47 166	0.52 124	0.52 150

rafts_anoy	0.41 133	0.51 229	0.35 171	0.29 139	0.30 171	0.33 157	0.22 164	0.59 164	0.25 119	0.51 143	0.50 192	0.48 132	0.23 116	0.17 99	0.57 153	0.46 156	0.51 152	0.50 227	0.58 151	0.34 146	0.50 141	0.43 138	0.19 137	0.28 170	0.50 170	0.47 166	0.52 124	0.53 154

RALAANet	0.41 133	0.41 147	0.37 191	0.28 134	0.28 155	0.33 157	0.24 181	0.54 137	0.27 137	0.48 124	0.48 178	0.43 115	0.25 126	0.20 120	0.57 153	0.41 116	0.49 136	0.50 227	0.71 186	0.40 196	0.52 160	0.46 154	0.21 167	0.29 176	0.46 152	0.45 156	0.70 191	0.47 131

GMStereo	0.41 133	0.48 205	0.25 132	0.32 157	0.32 180	0.37 176	0.28 201	0.59 164	0.30 162	0.45 110	0.36 140	0.61 186	0.31 178	0.24 168	0.45 125	0.41 116	0.54 168	0.35 118	0.73 190	0.39 191	0.51 148	0.33 94	0.23 192	0.28 170	0.48 157	0.36 120	0.68 181	0.41 114
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	0.42 138	0.52 241	0.30 149	0.19 85	0.20 100	0.22 97	0.13 95	0.68 230	0.25 119	0.73 295	0.24 88	1.00 267	0.20 96	0.23 150	0.38 98	0.53 206	0.67 267	0.40 144	0.68 177	0.31 128	0.69 231	0.44 144	0.20 154	0.19 91	0.39 130	0.41 142	0.60 153	0.47 131

G2L-Stereo	0.42 138	0.39 135	0.28 140	0.35 176	0.40 229	0.34 164	0.22 164	0.54 137	0.34 204	0.52 152	0.61 234	0.50 143	0.38 230	0.26 198	0.61 174	0.44 135	0.50 141	0.40 144	0.46 101	0.33 140	0.43 99	0.39 117	0.28 228	0.27 163	0.49 166	0.54 193	0.69 185	0.49 137

LoS_RVC	0.42 138	0.45 173	0.43 224	0.19 85	0.25 128	0.24 117	0.16 124	0.44 102	0.28 144	0.51 143	0.48 178	0.42 110	0.31 178	0.22 136	0.60 167	0.45 146	0.46 115	0.41 151	0.71 186	0.30 123	0.67 224	0.51 179	0.19 137	0.32 198	0.61 217	0.44 150	0.58 145	0.61 184

tt_ll	0.42 138	0.45 173	0.43 224	0.19 85	0.25 128	0.24 117	0.16 124	0.44 102	0.28 144	0.51 143	0.48 178	0.42 110	0.31 178	0.22 136	0.60 167	0.45 146	0.46 115	0.41 151	0.71 186	0.30 123	0.67 224	0.51 179	0.19 137	0.32 198	0.61 217	0.44 150	0.58 145	0.61 184

SA	0.42 138	0.47 191	0.21 108	0.25 122	0.23 115	0.31 147	0.13 95	0.64 208	0.32 191	0.61 220	0.26 98	0.54 156	0.21 104	0.16 95	0.63 183	0.47 167	0.52 156	0.41 151	0.60 158	0.29 119	0.46 118	0.61 209	0.15 96	0.27 163	0.45 147	0.58 201	0.96 264	0.47 131

CIPLG	0.42 138	0.47 191	0.24 130	0.32 157	0.22 108	0.32 150	0.19 145	0.63 200	0.24 113	0.55 175	0.50 192	0.60 183	0.30 164	0.41 267	0.93 269	0.44 135	0.52 156	0.37 127	0.56 142	0.38 175	0.56 183	0.45 149	0.19 137	0.24 140	0.44 143	0.31 96	0.57 137	0.38 105

IPLGR_C	0.42 138	0.47 191	0.23 124	0.31 155	0.22 108	0.32 150	0.18 134	0.63 200	0.23 100	0.55 175	0.50 192	0.61 186	0.31 178	0.41 267	0.87 256	0.45 146	0.52 156	0.37 127	0.55 136	0.38 175	0.56 183	0.46 154	0.19 137	0.24 140	0.44 143	0.33 110	0.58 145	0.40 112

GMOStereo	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 222	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

error version	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 222	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

test-v	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 222	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

ACRE	0.42 138	0.47 191	0.22 119	0.32 157	0.22 108	0.33 157	0.18 134	0.63 200	0.23 100	0.55 175	0.50 192	0.61 186	0.30 164	0.41 267	0.91 264	0.45 146	0.52 156	0.36 122	0.55 136	0.38 175	0.57 193	0.44 144	0.19 137	0.23 129	0.44 143	0.32 105	0.58 145	0.39 106

test-2	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 222	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

RALCasStereoNet	0.42 138	0.50 224	0.35 171	0.35 176	0.30 171	0.31 147	0.24 181	0.60 170	0.25 119	0.56 184	0.49 183	0.58 174	0.26 131	0.18 102	0.57 153	0.46 156	0.54 168	0.49 218	0.51 113	0.34 146	0.51 148	0.41 124	0.21 167	0.31 193	0.53 184	0.49 176	0.48 108	0.58 173

RASNet	0.42 138	0.45 173	0.43 224	0.33 164	0.33 184	0.37 176	0.27 196	0.58 157	0.34 204	0.47 117	0.43 166	0.49 136	0.33 193	0.25 186	0.41 110	0.41 116	0.48 132	0.39 133	0.47 103	0.30 123	0.49 137	0.40 120	0.19 137	0.44 264	0.40 135	0.46 164	0.75 204	0.63 194

CREStereo++_RVC	0.43 152	0.42 154	0.39 202	0.30 147	0.33 184	0.27 129	0.19 145	0.57 153	0.31 182	0.58 201	0.36 140	0.58 174	0.56 277	0.23 150	0.48 134	0.50 187	0.61 235	0.34 108	0.52 118	0.30 123	0.56 183	0.42 131	0.16 100	0.29 176	0.49 166	0.44 150	0.79 217	0.69 212
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	0.43 152	0.33 100	0.36 180	0.28 134	0.28 155	0.27 129	0.18 134	0.64 208	0.25 119	0.63 236	0.53 206	0.51 148	0.25 126	0.22 136	0.63 183	0.48 176	0.51 152	0.41 151	0.96 224	0.38 175	0.53 169	0.46 154	0.20 154	0.24 140	0.57 198	0.54 193	0.54 129	0.52 150

HGLStereo	0.43 152	0.43 159	0.37 191	0.34 166	0.37 211	0.39 186	0.23 178	0.48 115	0.31 182	0.47 117	0.72 269	0.42 110	0.29 153	0.32 241	0.51 139	0.49 183	0.55 179	0.50 227	0.55 136	0.39 191	0.51 148	0.43 138	0.22 181	0.33 213	0.51 175	0.51 185	0.57 137	0.45 128

castereo++	0.44 155	0.35 114	0.33 161	0.43 211	0.23 115	0.21 90	0.17 132	0.59 164	0.30 162	0.63 236	0.37 148	0.73 221	0.22 110	0.22 136	0.44 123	0.53 206	0.58 203	0.41 151	0.66 171	0.34 146	0.81 253	0.69 234	0.20 154	0.28 170	0.48 157	0.56 200	0.76 207	0.48 135

trnet	0.44 155	0.51 229	0.40 207	0.34 166	0.26 138	0.27 129	0.14 108	0.62 185	0.30 162	0.60 215	0.36 140	0.73 221	0.33 193	0.24 168	0.56 150	0.57 225	0.58 203	0.34 108	0.52 118	0.31 128	0.57 193	0.42 131	0.17 116	0.30 184	0.54 188	0.48 171	0.65 171	0.69 212

UNet	0.44 155	0.42 154	0.40 207	0.37 182	0.36 202	0.41 194	0.28 201	0.57 153	0.35 210	0.50 137	0.49 183	0.47 128	0.34 206	0.37 259	0.53 144	0.43 129	0.54 168	0.46 194	0.56 142	0.39 191	0.47 125	0.44 144	0.27 223	0.34 217	0.44 143	0.48 171	0.58 145	0.57 168

CREStereo	0.44 155	0.51 229	0.40 207	0.34 166	0.26 138	0.28 137	0.15 115	0.61 178	0.30 162	0.58 201	0.36 140	0.72 218	0.33 193	0.24 168	0.59 161	0.59 235	0.59 218	0.34 108	0.52 118	0.31 128	0.59 202	0.42 131	0.18 127	0.30 184	0.54 188	0.48 171	0.64 167	0.69 212
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	0.44 155	0.37 120	0.35 171	0.33 164	0.37 211	0.32 150	0.41 241	0.46 111	0.52 271	0.43 101	0.48 178	0.68 205	0.33 193	0.29 222	0.65 192	0.46 156	0.47 125	0.44 171	0.49 108	0.38 175	0.49 137	0.48 166	0.29 235	0.32 198	0.38 127	0.37 128	0.57 137	0.62 189

coex_refinement	0.45 160	0.43 159	0.33 161	0.35 176	0.35 197	0.44 208	0.22 164	0.55 144	0.50 267	0.50 137	0.60 225	0.54 156	0.27 140	0.28 214	0.58 157	0.45 146	0.50 141	0.44 171	0.54 133	0.33 140	0.45 110	0.39 117	0.28 228	0.31 193	0.52 180	0.53 190	0.67 179	0.78 236

TestStereo	0.45 160	0.51 229	0.38 200	0.42 206	0.30 171	0.44 208	0.26 191	0.71 250	0.28 144	0.76 304	0.32 122	0.64 197	0.32 187	0.24 168	0.47 128	0.35 90	0.54 168	0.33 104	0.78 202	0.38 175	0.63 209	0.42 131	0.24 201	0.30 184	0.53 184	0.43 146	0.75 204	0.55 164

DSFCA	0.45 160	0.50 224	0.40 207	0.40 196	0.37 211	0.44 208	0.34 223	0.46 111	0.39 233	0.40 96	0.57 218	0.49 136	0.29 153	0.24 168	0.61 174	0.44 135	0.49 136	0.49 218	0.64 165	0.39 191	0.50 141	0.51 179	0.33 254	0.35 225	0.49 166	0.50 181	0.57 137	0.58 173

CFNet	0.45 160	0.44 165	0.33 161	0.48 227	0.40 229	0.39 186	0.30 215	0.53 131	0.32 191	0.48 124	0.50 192	0.68 205	0.40 237	0.30 227	0.56 150	0.37 101	0.48 132	0.43 166	0.52 118	0.33 140	0.46 118	0.30 89	0.23 192	0.31 193	0.61 217	0.52 187	0.69 185	0.71 221

DISCO	0.45 160	0.44 165	0.29 145	0.40 196	0.38 219	0.49 227	0.43 244	0.45 108	0.43 254	0.50 137	0.57 218	0.40 100	0.29 153	0.30 227	0.61 174	0.43 129	0.55 179	0.46 194	0.69 183	0.41 200	0.48 133	0.43 138	0.26 216	0.32 198	0.47 154	0.50 181	0.62 160	0.50 145

CES	0.46 165	0.35 114	0.30 149	0.27 131	0.27 149	0.29 140	0.12 89	1.05 327	0.27 137	0.54 168	0.66 251	0.53 154	0.25 126	0.23 150	0.62 179	0.65 258	0.58 203	0.37 127	0.54 133	0.34 146	0.84 260	0.53 188	0.23 192	0.23 129	0.56 197	0.44 150	0.57 137	0.69 212

ADLNet	0.46 165	0.53 248	0.37 191	0.41 201	0.41 235	0.44 208	0.40 239	0.54 137	0.35 210	0.45 110	0.53 206	0.76 232	0.36 221	0.62 321	0.58 157	0.42 120	0.49 136	0.42 160	0.50 110	0.37 170	0.43 99	0.44 144	0.34 256	0.25 152	0.47 154	0.55 196	0.57 137	0.45 128

castereo	0.47 167	0.36 118	0.35 171	0.34 166	0.26 138	0.26 124	0.17 132	0.56 150	0.29 151	0.60 215	0.45 172	0.68 205	0.22 110	0.20 120	0.52 141	0.58 230	0.61 235	0.39 133	0.92 217	0.36 164	0.96 280	0.76 251	0.19 137	0.24 140	0.54 188	0.64 211	0.57 137	0.58 173

EGLCR-Stereo	0.47 167	0.49 209	0.41 216	0.29 139	0.30 171	0.44 208	0.14 108	0.57 153	0.26 130	0.57 189	0.27 101	0.58 174	0.23 116	0.21 127	0.36 95	0.47 167	0.53 165	0.45 181	0.75 197	0.32 136	0.69 231	0.93 273	0.19 137	0.24 140	0.48 157	0.49 176	1.30 314	0.70 219

GLC_STEREO	0.47 167	0.51 229	0.40 207	0.38 185	0.37 211	0.37 176	0.28 201	0.64 208	0.29 151	0.62 230	0.53 206	0.55 164	0.28 147	0.30 227	0.49 137	0.48 176	0.66 261	0.41 151	0.65 169	0.41 200	0.70 236	0.60 204	0.23 192	0.30 184	0.47 154	0.36 120	0.84 233	0.53 154

IPLG	0.47 167	0.45 173	0.32 158	0.28 134	0.27 149	0.32 150	0.21 156	0.63 200	0.22 94	0.51 143	0.38 151	0.56 167	0.29 153	0.31 234	1.64 330	0.44 135	0.56 187	0.48 208	0.56 142	0.41 200	0.45 110	0.75 248	0.18 127	0.28 170	0.45 147	0.59 202	0.65 171	0.51 148

Sa-1000	0.48 171	0.47 191	0.21 108	0.26 126	0.26 138	0.31 147	0.15 115	0.65 216	0.36 214	0.63 236	0.33 129	0.50 143	0.26 131	0.30 227	0.94 273	0.49 183	0.59 218	0.45 181	0.90 215	0.32 136	0.52 160	0.75 248	0.17 116	0.27 163	0.72 252	0.53 190	1.00 276	0.49 137

PMTNet	0.48 171	0.48 205	0.43 224	0.31 155	0.30 171	0.27 129	0.22 164	0.54 137	0.29 151	0.57 189	0.39 158	0.59 179	0.23 116	0.23 150	0.64 189	0.59 235	0.57 196	0.37 127	1.17 238	0.33 140	0.67 224	0.40 120	0.20 154	0.21 104	0.79 276	0.59 202	0.65 171	0.92 254

PDISCO_ROB	0.48 171	0.40 143	0.39 202	0.38 185	0.34 193	0.39 186	0.28 201	0.50 119	0.35 210	0.37 92	0.52 202	0.49 136	0.35 214	0.31 234	0.63 183	0.58 230	0.54 168	0.68 306	0.59 152	0.44 215	0.62 206	0.67 228	0.24 201	0.34 217	0.54 188	0.53 190	0.85 235	0.58 173

HLF11	0.49 174	0.47 191	0.35 171	0.39 188	0.29 162	0.36 173	0.19 145	0.86 304	0.36 214	0.49 134	0.51 198	0.51 148	0.25 126	0.24 168	0.77 222	0.47 167	0.55 179	0.48 208	1.64 271	0.37 170	0.43 99	0.49 167	0.30 239	0.30 184	0.51 175	0.59 202	0.51 113	0.61 184

raft_robust	0.49 174	0.44 165	0.24 130	0.38 185	0.29 162	0.32 150	0.21 156	0.73 264	0.35 210	0.69 281	0.34 133	0.57 169	0.31 178	0.24 168	0.59 161	0.53 206	0.54 168	0.46 194	0.98 225	0.37 170	0.69 231	0.94 274	0.20 154	0.28 170	0.55 193	0.69 217	0.69 185	0.60 182

ManiGeoR	0.50 176	0.51 229	0.36 180	0.44 218	0.32 180	0.38 181	0.21 156	0.69 238	0.47 263	0.53 164	0.60 225	0.60 183	0.28 147	0.23 150	0.73 217	0.47 167	0.54 168	0.49 218	1.29 248	0.38 175	0.54 173	0.56 197	0.28 228	0.34 217	0.50 170	0.73 229	0.54 129	0.57 168

HLf10	0.50 176	0.51 229	0.36 180	0.44 218	0.32 180	0.38 181	0.21 156	0.69 238	0.47 263	0.53 164	0.60 225	0.60 183	0.28 147	0.23 150	0.73 217	0.47 167	0.54 168	0.49 218	1.29 248	0.38 175	0.54 173	0.56 197	0.28 228	0.34 217	0.50 170	0.73 229	0.54 129	0.57 168

dd	0.50 176	0.51 229	0.28 140	0.91 306	0.31 179	0.65 275	0.29 208	0.59 164	0.23 100	0.54 168	0.30 116	0.75 225	0.27 140	0.26 198	0.84 244	0.46 156	0.70 278	0.39 133	1.05 228	0.38 175	0.48 133	0.43 138	0.23 192	0.30 184	0.53 184	0.39 136	0.74 201	0.58 173

LMCR-Stereo	0.50 176	0.46 184	0.33 161	0.32 157	0.33 184	0.42 200	0.24 181	0.57 153	0.37 225	0.55 175	0.46 176	0.65 200	0.40 237	0.26 198	0.69 204	0.49 183	0.62 243	0.49 218	1.11 234	0.57 263	0.66 220	0.64 217	0.25 206	0.32 198	0.48 157	0.49 176	0.63 163	0.65 199

iResNet_ROB	0.50 176	0.49 209	0.42 219	0.42 206	0.30 171	0.42 200	0.32 217	0.60 170	0.33 197	0.52 152	0.59 221	0.47 128	0.56 277	0.25 186	0.81 233	0.46 156	0.57 196	0.49 218	1.19 241	0.36 164	0.48 133	0.36 104	0.25 206	0.37 239	0.57 198	0.54 193	0.75 204	0.61 184

MIPNet	0.51 181	0.51 229	0.33 161	0.32 157	0.30 171	0.37 176	0.25 187	0.62 185	0.24 113	0.50 137	0.52 202	0.61 186	0.41 240	0.30 227	1.01 289	0.51 194	0.59 218	0.50 227	0.76 200	0.47 229	0.44 106	0.85 265	0.20 154	0.26 159	0.66 238	0.98 287	0.71 195	0.61 184

CFNet_pseudo	0.51 181	0.44 165	0.43 224	0.54 249	0.43 241	0.53 243	0.34 223	0.62 185	0.36 214	0.61 220	0.64 243	0.57 169	0.52 270	0.35 252	0.90 262	0.50 187	0.50 141	0.47 202	0.67 175	0.36 164	0.47 125	0.42 131	0.26 216	0.33 213	0.57 198	0.60 206	0.68 181	0.73 227

CFNet_RVC	0.51 181	0.51 229	0.47 244	0.50 232	0.48 254	0.48 225	0.32 217	0.53 131	0.37 225	0.51 143	0.65 248	0.57 169	0.34 206	0.30 227	0.69 204	0.44 135	0.52 156	0.47 202	0.57 147	0.42 208	0.56 183	0.49 167	0.27 223	0.35 225	0.65 237	0.74 231	0.80 218	0.75 230

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 181	0.52 241	0.48 247	0.43 211	0.57 275	0.42 200	0.62 285	0.56 150	0.62 289	0.52 152	0.51 198	0.67 203	0.34 206	0.58 318	0.78 224	0.42 120	0.47 125	0.42 160	0.57 147	0.38 175	0.46 118	0.42 131	0.30 239	0.32 198	0.48 157	0.76 238	0.62 160	0.64 197
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	0.52 185	0.43 159	0.36 180	0.34 166	0.25 128	0.47 221	0.25 187	0.43 100	0.27 137	0.52 152	0.94 299	0.61 186	0.44 251	0.25 186	1.06 293	0.57 225	0.52 156	0.39 133	1.51 259	0.50 235	0.58 198	0.75 248	0.26 216	0.25 152	0.52 180	0.38 133	0.76 207	0.53 154

iResNetv2_ROB	0.52 185	0.45 173	0.32 158	0.48 227	0.39 224	0.48 225	0.28 201	0.64 208	0.34 204	0.52 152	0.66 251	0.70 213	0.55 275	0.28 214	0.67 199	0.47 167	0.50 141	0.46 194	1.12 235	0.45 217	0.57 193	0.47 160	0.29 235	0.40 248	0.55 193	0.51 185	0.81 221	0.58 173

DN-CSS_ROB	0.52 185	0.43 159	0.46 239	0.41 201	0.40 229	0.34 164	0.22 164	0.69 238	0.34 204	0.59 208	0.79 281	0.66 201	0.47 259	0.24 168	0.63 183	0.40 112	0.58 203	0.43 166	1.74 274	0.38 175	0.63 209	0.38 111	0.31 246	0.47 275	0.53 184	0.43 146	0.66 178	0.54 161

STTStereo	0.53 188	0.56 259	0.54 265	0.44 218	0.52 263	0.43 203	0.59 273	0.52 127	0.46 259	0.47 117	0.55 214	0.71 215	0.42 241	0.56 310	0.87 256	0.44 135	0.49 136	0.51 236	0.54 133	0.37 170	0.51 148	0.40 120	0.32 251	0.35 225	0.52 180	0.66 214	0.68 181	0.99 262

BEATNet_4x	0.53 188	0.40 143	0.34 169	0.39 188	0.36 202	0.32 150	0.27 196	0.64 208	0.41 243	0.66 261	0.45 172	0.62 194	0.39 233	0.24 168	0.83 239	0.63 245	0.58 203	0.58 276	0.57 147	0.36 164	0.90 269	1.52 319	0.25 206	0.36 232	0.46 152	0.44 150	0.77 210	0.60 182

AF-Net	0.53 188	0.49 209	0.44 233	0.50 232	0.53 264	0.61 265	0.54 264	0.61 178	0.55 279	0.43 101	0.66 251	0.85 249	0.42 241	0.40 264	0.64 189	0.46 156	0.46 115	0.44 171	0.60 158	0.40 196	0.45 110	0.45 149	0.41 275	0.39 244	0.50 170	0.55 196	0.81 221	0.69 212

Nwc_Net	0.53 188	0.49 209	0.44 233	0.50 232	0.53 264	0.61 265	0.54 264	0.61 178	0.55 279	0.43 101	0.66 251	0.85 249	0.42 241	0.40 264	0.64 189	0.46 156	0.46 115	0.44 171	0.60 158	0.40 196	0.45 110	0.45 149	0.41 275	0.39 244	0.50 170	0.55 196	0.81 221	0.69 212

DLCB_ROB	0.53 188	0.50 224	0.48 247	0.41 201	0.45 244	0.43 203	0.39 237	0.55 144	0.45 255	0.57 189	0.61 234	0.70 213	0.52 270	0.41 267	0.60 167	0.47 167	0.57 196	0.48 208	0.52 118	0.43 212	0.55 178	0.47 160	0.38 268	0.42 255	0.96 307	0.79 251	0.70 191	0.62 189

AE-Stereo	0.54 193	0.48 205	0.44 233	0.50 232	0.35 197	0.36 173	0.28 201	0.55 144	0.29 151	0.64 243	0.31 120	0.89 255	0.31 178	0.24 168	0.55 147	0.65 258	0.68 270	0.52 245	0.87 212	0.53 242	0.72 239	0.81 262	0.21 167	0.47 275	0.79 276	0.69 217	0.94 259	0.62 189

HSM	0.54 193	0.49 209	0.47 244	0.48 227	0.47 251	0.41 194	0.37 231	0.71 250	0.37 225	0.61 220	0.65 248	0.59 179	0.48 262	0.31 234	0.70 209	0.48 176	0.64 253	0.47 202	0.75 197	0.48 232	0.63 209	0.49 167	0.26 216	0.42 255	0.62 223	0.72 226	0.87 243	0.67 205

TestStereo_HLe17	0.55 195	0.56 259	0.36 180	0.52 241	0.37 211	0.43 203	0.26 191	0.83 298	0.46 259	0.58 201	0.59 221	0.69 211	0.34 206	0.23 150	0.77 222	0.52 202	0.57 196	0.50 227	1.21 245	0.49 233	0.57 193	0.73 245	0.27 223	0.49 282	0.62 223	0.78 245	0.65 171	0.59 181

TestStereo_HL2	0.55 195	0.57 265	0.45 237	0.43 211	0.35 197	0.43 203	0.26 191	0.60 170	0.40 236	0.58 201	0.76 277	0.71 215	0.35 214	0.27 209	0.83 239	0.53 206	0.59 218	0.51 236	1.53 262	0.43 212	0.50 141	0.55 195	0.27 223	0.36 232	0.57 198	0.71 222	0.74 201	0.69 212

LoS	0.55 195	0.44 165	0.29 145	0.36 181	0.37 211	0.40 192	0.20 155	1.37 344	0.31 182	0.86 326	0.78 280	0.68 205	0.37 227	0.24 168	0.58 157	0.72 274	0.59 218	0.40 144	0.75 197	0.35 162	1.03 288	0.65 219	0.21 167	0.24 140	0.79 276	0.64 211	0.64 167	0.68 210
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 195	0.37 120	0.37 191	0.34 166	0.33 184	0.33 157	0.22 164	0.65 216	0.27 137	0.61 220	0.34 133	0.90 256	0.31 178	0.21 127	0.60 167	0.44 135	0.55 179	0.42 160	2.59 312	0.38 175	0.56 183	1.37 306	0.16 100	0.29 176	0.48 157	0.38 133	0.69 185	0.54 161

test_1	0.55 195	0.37 120	0.37 191	0.34 166	0.33 184	0.33 157	0.22 164	0.66 220	0.27 137	0.62 230	0.34 133	0.90 256	0.31 178	0.21 127	0.61 174	0.44 135	0.55 179	0.42 160	2.58 311	0.38 175	0.56 183	1.38 308	0.16 100	0.29 176	0.48 157	0.38 133	0.69 185	0.54 161

AACVNet	0.55 195	0.47 191	0.40 207	0.58 256	0.61 281	0.53 243	0.37 231	0.61 178	0.40 236	0.59 208	0.64 243	0.58 174	0.33 193	0.36 254	0.69 204	0.54 216	0.58 203	0.54 255	0.69 183	0.52 241	0.54 173	0.52 185	0.36 261	0.44 264	0.59 210	0.69 217	0.82 224	0.83 241

TANstereo	0.55 195	0.41 147	0.35 171	0.40 196	0.39 224	0.45 213	0.21 156	0.52 127	0.30 162	0.54 168	0.37 148	0.38 95	0.38 230	0.41 267	0.84 244	0.73 278	0.66 261	0.78 327	1.10 232	0.89 325	0.62 206	0.54 191	0.93 340	0.32 198	0.34 108	0.45 156	0.99 271	0.53 154

XX-TBD	0.55 195	0.41 147	0.35 171	0.40 196	0.39 224	0.45 213	0.21 156	0.52 127	0.30 162	0.54 168	0.37 148	0.38 95	0.38 230	0.41 267	0.84 244	0.73 278	0.66 261	0.78 327	1.10 232	0.89 325	0.62 206	0.54 191	0.93 340	0.32 198	0.34 108	0.45 156	0.99 271	0.53 154

NVstereo2D	0.55 195	0.47 191	0.40 207	0.52 241	0.48 254	0.66 278	0.64 288	0.60 170	0.38 230	0.48 124	0.61 234	0.53 154	0.30 164	0.63 323	1.53 324	0.61 242	0.58 203	0.55 263	0.53 126	0.41 200	0.50 141	0.38 111	0.54 310	0.43 258	0.64 234	0.48 171	0.56 135	0.53 154

HLf8	0.56 204	0.51 229	0.36 180	0.47 225	0.36 202	0.38 181	0.24 181	0.89 309	0.39 233	0.53 164	0.69 262	0.63 196	0.33 193	0.24 168	0.88 258	0.51 194	0.58 203	0.49 218	1.83 279	0.45 217	0.54 173	0.61 209	0.29 235	0.40 248	0.54 188	0.78 245	0.68 181	0.62 189

GGDA	0.56 204	0.55 252	0.46 239	0.41 201	0.36 202	0.45 213	0.26 191	0.62 185	0.40 236	0.59 208	0.74 275	0.69 211	0.36 221	0.28 214	0.82 236	0.52 202	0.59 218	0.51 236	1.43 255	0.43 212	0.51 148	0.53 188	0.26 216	0.39 244	0.59 210	0.77 243	0.76 207	0.72 223

test_3	0.56 204	0.38 129	0.36 180	0.34 166	0.33 184	0.33 157	0.21 156	0.68 230	0.29 151	0.65 249	0.33 129	0.92 258	0.35 214	0.21 127	0.60 167	0.44 135	0.56 187	0.45 181	2.68 314	0.39 191	0.55 178	1.35 304	0.15 96	0.32 198	0.51 175	0.47 166	0.67 179	0.50 145

APVNet	0.56 204	0.47 191	0.38 200	0.46 223	0.50 259	0.57 255	0.53 260	0.60 170	0.42 250	0.46 114	0.65 248	0.50 143	0.30 164	0.36 254	0.74 219	0.71 272	0.71 284	0.64 292	0.95 222	0.53 242	0.57 193	0.77 254	0.34 256	0.46 272	0.59 210	0.46 164	0.82 224	0.58 173

psm_up	0.56 204	0.51 229	0.53 261	0.56 253	0.45 244	0.58 258	0.35 225	0.71 250	0.66 294	0.55 175	0.53 206	0.59 179	0.50 264	0.40 264	0.63 183	0.50 187	0.59 218	0.49 218	0.84 210	0.46 223	0.51 148	0.45 149	0.31 246	0.51 284	0.70 246	0.78 245	0.80 218	0.67 205

UCFNet_RVC	0.56 204	0.78 305	0.45 237	0.59 260	0.55 271	0.52 239	0.39 237	0.58 157	0.40 236	0.59 208	0.60 225	0.82 242	0.45 252	0.32 241	0.70 209	0.42 120	0.50 141	0.50 227	0.67 175	0.45 217	0.56 183	0.47 160	0.38 268	0.41 252	0.77 271	0.71 222	0.65 171	0.86 245

IPLGR	0.57 210	0.55 252	0.37 191	0.43 211	0.38 219	0.36 173	0.23 178	0.62 185	0.30 162	0.56 184	0.68 261	0.61 186	0.32 187	0.29 222	1.73 337	0.47 167	0.56 187	0.56 265	1.09 230	0.54 248	0.53 169	0.81 262	0.20 154	0.32 198	0.71 249	0.97 286	0.73 199	0.57 168

FADNet-RVC-Resample	0.57 210	0.52 241	0.42 219	0.46 223	0.39 224	0.41 194	0.40 239	0.72 260	0.42 250	0.68 273	0.51 198	1.04 277	0.43 246	0.43 280	0.96 279	0.48 176	0.56 187	0.61 286	0.85 211	0.55 253	0.52 160	0.63 213	0.34 256	0.60 300	0.58 203	0.71 222	0.55 132	0.77 233

DNS	0.58 212	0.66 288	0.33 161	0.30 147	0.24 123	0.49 227	0.19 145	0.62 185	0.29 151	0.56 184	0.34 133	0.96 264	0.27 140	0.20 120	1.78 342	0.58 230	0.63 249	0.40 144	1.63 270	0.46 223	1.03 288	0.68 233	0.20 154	0.23 129	0.61 217	0.49 176	0.77 210	0.63 194

ICVP	0.58 212	0.49 209	0.67 296	0.50 232	0.48 254	0.52 239	0.36 229	0.60 170	0.45 255	0.61 220	0.58 220	0.61 186	0.56 277	0.30 227	0.67 199	0.64 251	0.58 203	0.51 236	0.72 189	0.51 238	0.58 198	0.74 247	0.59 317	0.47 275	0.60 215	0.75 235	0.74 201	0.72 223
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 212	0.41 147	0.31 155	0.29 139	0.29 162	0.45 213	0.29 208	0.71 250	0.41 243	0.48 124	0.53 206	0.51 148	0.43 246	0.23 150	0.86 250	0.84 294	0.70 278	0.67 300	1.34 250	0.60 275	0.83 256	0.98 277	0.30 239	0.35 225	0.62 223	0.72 226	0.72 196	0.73 227

CroCo_RVC	0.58 212	0.41 147	0.31 155	0.29 139	0.29 162	0.45 213	0.29 208	0.71 250	0.41 243	0.48 124	0.53 206	0.51 148	0.43 246	0.23 150	0.86 250	0.84 294	0.70 278	0.67 300	1.34 250	0.60 275	0.83 256	0.98 277	0.30 239	0.35 225	0.62 223	0.72 226	0.72 196	0.73 227

sCroCo_RVC	0.58 212	0.42 154	0.29 145	0.28 134	0.29 162	0.39 186	0.22 164	0.60 170	0.41 243	0.53 164	0.43 166	0.48 132	0.50 264	0.24 168	0.75 220	0.99 321	0.75 290	0.63 288	1.02 227	0.56 258	1.10 298	1.36 305	0.28 228	0.39 244	0.63 231	0.63 208	0.93 257	0.64 197

FADNet-RVC	0.58 212	0.50 224	0.37 191	0.51 238	0.42 238	0.39 186	0.56 268	0.68 230	0.36 214	0.64 243	0.50 192	1.13 289	0.45 252	0.34 246	0.91 264	0.53 206	0.54 168	0.45 181	1.20 243	0.51 238	0.54 173	0.52 185	0.33 254	0.51 284	0.57 198	0.75 235	0.64 167	0.81 239

RP	0.58 212	0.57 265	0.72 301	0.62 268	0.56 272	0.57 255	0.64 288	0.63 200	0.61 287	0.42 99	0.81 286	0.78 236	0.53 272	0.43 280	0.68 202	0.48 176	0.53 165	0.44 171	0.64 165	0.45 217	0.51 148	0.54 191	0.37 266	0.44 264	0.62 223	0.59 202	0.83 231	0.77 233

DNSM	0.59 219	0.63 281	0.36 180	0.32 157	0.26 138	0.55 250	0.19 145	0.63 200	0.30 162	0.57 189	0.34 133	1.04 277	0.26 131	0.21 127	1.71 333	0.61 242	0.64 253	0.42 160	1.47 258	0.47 229	0.99 285	0.73 245	0.20 154	0.26 159	0.64 234	0.52 187	0.90 248	0.65 199

GES	0.59 219	0.52 241	0.37 191	0.39 188	0.40 229	0.53 243	0.37 231	0.59 164	0.40 236	0.56 184	0.60 225	0.50 143	0.30 164	0.41 267	0.98 282	0.63 245	0.67 267	0.55 263	2.28 296	0.56 258	0.70 236	0.56 197	0.31 246	0.42 255	0.48 157	0.48 171	0.65 171	0.68 210

DeepPruner_ROB	0.59 219	0.44 165	0.54 265	0.52 241	0.54 268	0.49 227	0.37 231	0.61 178	0.46 259	0.60 215	0.70 263	0.61 186	0.51 268	0.32 241	1.06 293	0.58 230	0.62 243	0.59 281	0.66 171	0.47 229	0.97 283	0.72 243	0.36 261	0.44 264	0.61 217	1.00 291	0.72 196	0.58 173

gcap_with_dpt	0.60 222	0.57 265	0.35 171	0.89 301	0.38 219	0.47 221	0.22 164	0.71 250	0.33 197	0.69 281	0.49 183	1.11 285	0.45 252	0.29 222	0.54 145	0.69 265	0.61 235	0.54 255	1.17 238	0.41 200	0.86 263	0.79 259	0.24 201	0.34 217	0.62 223	0.50 181	0.91 250	1.03 266

GCAP-BAT	0.60 222	0.57 265	0.35 171	0.89 301	0.38 219	0.47 221	0.22 164	0.71 250	0.33 197	0.69 281	0.49 183	1.11 285	0.45 252	0.29 222	0.54 145	0.69 265	0.61 235	0.54 255	1.17 238	0.41 200	0.86 263	0.79 259	0.24 201	0.34 217	0.62 223	0.50 181	0.91 250	1.03 266

PS-NSSS	0.60 222	0.81 311	0.44 233	0.89 301	0.54 268	0.71 287	0.63 286	0.64 208	0.38 230	0.64 243	0.41 163	1.52 307	0.47 259	0.41 267	0.59 161	0.42 120	0.52 156	0.45 181	0.94 221	0.42 208	0.44 106	0.29 86	0.36 261	0.34 217	0.63 231	0.69 217	0.70 191	0.80 237

SACVNet	0.62 225	0.53 248	0.51 258	0.55 252	0.57 275	0.52 239	0.60 277	0.69 238	0.56 281	0.67 270	0.54 212	0.59 179	0.37 227	0.41 267	0.71 213	0.60 237	0.64 253	0.57 271	0.95 222	0.64 294	0.67 224	0.78 257	0.36 261	0.47 275	0.75 264	0.77 243	0.84 233	0.84 242

s12784h	0.62 225	0.68 293	0.47 244	0.65 275	0.44 243	0.34 164	0.24 181	0.61 178	0.31 182	0.60 215	0.44 169	0.81 240	0.55 275	0.25 186	0.62 179	0.50 187	0.62 243	0.38 131	0.74 196	0.36 164	1.26 307	0.47 160	0.18 127	0.30 184	0.70 246	0.74 231	1.39 323	2.07 319

pcwnet_v2	0.62 225	0.46 184	0.50 253	0.62 268	0.49 258	0.61 265	0.46 248	0.66 220	0.45 255	0.65 249	0.79 281	0.64 197	0.86 304	0.53 304	1.15 303	0.55 218	0.59 218	0.51 236	0.83 207	0.41 200	0.55 178	0.47 160	0.34 256	0.43 258	0.75 264	0.76 238	0.85 235	0.95 255

PA-Net	0.64 228	0.67 291	0.66 293	0.50 232	0.66 294	0.50 233	0.64 288	0.65 216	0.73 298	0.54 168	0.52 202	0.58 174	0.58 283	0.59 320	0.93 269	0.57 225	0.46 115	0.54 255	0.61 162	0.54 248	0.49 137	0.66 222	0.36 261	0.52 286	0.64 234	1.24 320	0.64 167	1.32 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 229	0.55 252	0.41 216	0.53 246	0.42 238	0.49 227	0.65 293	0.74 269	0.42 250	0.66 261	0.64 243	0.81 240	0.50 264	0.36 254	1.17 305	0.51 194	0.51 152	0.53 249	1.61 269	0.53 242	0.69 231	0.59 200	0.35 260	0.41 252	0.72 252	0.88 265	0.78 216	1.06 270

TestStereo-Hl	0.66 230	0.55 252	0.55 268	0.39 188	0.38 219	0.49 227	0.33 221	0.70 246	0.50 267	0.64 243	0.87 293	0.78 236	0.39 233	0.25 186	0.90 262	0.75 280	0.62 243	0.56 265	1.93 285	0.51 238	0.67 224	1.38 308	0.26 216	0.45 269	0.59 210	0.76 238	0.89 246	0.88 250

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 230	0.37 120	0.23 124	0.51 238	0.74 310	0.89 306	0.49 254	0.62 185	0.26 130	1.60 373	0.31 120	2.57 325	0.26 131	0.22 136	0.46 127	0.48 176	0.58 203	0.45 181	0.93 218	0.37 170	0.63 209	0.71 239	0.19 137	0.23 129	0.58 203	0.49 176	0.89 246	1.91 317

R-Stereo Train	0.66 230	0.55 252	0.43 224	0.48 227	0.36 202	0.50 233	0.18 134	0.62 185	0.31 182	0.68 273	0.62 239	0.72 218	0.34 206	0.25 186	0.69 204	0.89 299	0.66 261	0.51 236	2.12 291	0.46 223	0.94 276	1.49 316	0.22 181	0.36 232	0.71 249	0.96 281	0.77 210	1.10 276

RAFT-Stereo	0.66 230	0.55 252	0.43 224	0.48 227	0.36 202	0.50 233	0.18 134	0.62 185	0.31 182	0.68 273	0.62 239	0.72 218	0.34 206	0.25 186	0.69 204	0.89 299	0.66 261	0.51 236	2.12 291	0.46 223	0.94 276	1.49 316	0.22 181	0.36 232	0.71 249	0.96 281	0.77 210	1.10 276
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 234	0.66 288	0.42 219	1.35 332	1.02 329	1.21 327	0.91 317	0.60 170	0.41 243	0.52 152	0.60 225	0.56 167	0.23 116	1.19 351	0.66 193	0.45 146	0.56 187	0.51 236	0.73 190	0.53 242	0.64 216	0.67 228	0.79 329	0.29 176	0.72 252	0.55 196	0.63 163	0.66 201

NCC-stereo	0.67 234	0.63 281	0.59 275	0.64 272	0.65 289	0.63 271	0.69 299	0.67 223	0.74 301	0.43 101	0.81 286	0.82 242	0.70 294	0.47 288	0.82 236	0.53 206	0.58 203	0.64 292	0.80 204	0.54 248	0.56 183	0.60 204	0.53 306	0.45 269	0.75 264	0.96 281	0.92 255	0.98 260

stereogan	0.67 234	0.67 291	0.62 283	0.68 281	0.73 306	0.75 294	0.64 288	0.70 246	0.57 282	0.51 143	0.64 243	1.08 280	0.62 286	0.44 283	0.83 239	0.55 218	0.56 187	0.51 236	0.91 216	0.59 270	0.59 202	0.69 234	0.47 284	0.46 272	0.59 210	0.67 215	1.16 296	0.87 248

Abc-Net	0.67 234	0.63 281	0.59 275	0.64 272	0.65 289	0.63 271	0.69 299	0.67 223	0.74 301	0.43 101	0.81 286	0.82 242	0.70 294	0.47 288	0.82 236	0.53 206	0.58 203	0.64 292	0.80 204	0.54 248	0.56 183	0.60 204	0.53 306	0.45 269	0.75 264	0.96 281	0.92 255	0.98 260
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	0.67 234	0.35 114	0.39 202	0.29 139	0.43 241	0.34 164	0.36 229	0.43 100	1.25 337	0.27 80	0.72 269	0.44 119	2.38 343	0.57 315	1.11 299	0.76 282	0.56 187	0.56 265	0.64 165	0.55 253	0.63 209	2.08 336	0.46 283	0.40 248	0.36 120	0.63 208	0.51 113	0.67 205

MyStereo04	0.68 239	0.52 241	0.57 272	0.44 218	0.37 211	0.35 170	0.26 191	0.68 230	0.45 255	0.62 230	0.45 172	0.68 205	0.34 206	0.25 186	1.00 286	0.68 264	0.56 187	0.53 249	3.39 328	0.56 258	0.92 270	0.64 217	0.27 223	0.41 252	0.77 271	0.92 272	0.96 264	0.66 201

Any-RAFT	0.69 240	0.47 191	0.85 313	0.53 246	0.40 229	0.38 181	0.27 196	0.64 208	0.32 191	0.57 189	0.76 277	0.86 253	0.24 124	0.22 136	0.57 153	0.76 282	0.60 227	0.45 181	2.19 293	0.45 217	1.20 303	0.71 239	0.22 181	0.31 193	0.99 312	1.24 320	0.73 199	1.65 308

FCDSN-DC	0.69 240	0.61 277	0.62 283	0.66 277	0.61 281	0.59 259	0.60 277	0.68 230	0.42 250	0.75 301	0.42 165	0.57 169	0.36 221	0.50 295	2.43 371	0.67 261	0.80 298	0.76 323	0.64 165	0.56 258	0.70 236	0.60 204	0.47 284	0.83 328	0.66 238	0.74 231	0.61 157	0.67 205
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 240	0.73 301	0.66 293	0.57 255	0.56 272	0.51 236	0.45 246	0.70 246	0.57 282	0.68 273	0.71 264	0.66 201	0.48 262	0.39 261	0.93 269	0.72 274	0.65 258	0.57 271	0.76 200	0.57 263	0.74 244	0.88 269	0.49 291	0.60 300	0.98 309	0.95 278	0.85 235	1.16 283

GANet-ADL	0.70 243	0.59 270	0.52 259	0.60 263	0.57 275	0.61 265	0.46 248	0.68 230	0.52 271	0.65 249	0.67 258	0.76 232	0.43 246	0.39 261	1.08 296	0.79 291	0.68 270	0.52 245	1.84 282	0.64 294	0.66 220	0.86 267	0.42 278	0.43 258	0.70 246	0.87 263	0.97 267	0.89 251

MLCV	0.70 243	0.49 209	0.53 261	0.73 287	0.50 259	0.65 275	0.43 244	0.81 294	0.41 243	0.71 289	0.88 294	1.01 271	0.81 301	0.28 214	0.92 267	0.43 129	0.65 258	0.52 245	2.47 306	0.45 217	0.55 178	0.72 243	0.39 272	0.54 290	0.69 243	0.80 252	0.83 231	0.72 223

GEStereo_RVC	0.71 245	0.59 270	0.40 207	0.54 249	0.50 259	0.61 265	0.51 257	0.71 250	0.41 243	0.59 208	0.51 198	0.76 232	0.46 257	0.39 261	0.96 279	0.92 304	0.78 293	0.75 320	1.94 286	0.62 288	0.80 251	1.37 306	0.31 246	0.52 286	0.61 217	0.63 208	0.86 240	1.12 279

RAFT-Test	0.72 246	0.50 224	0.46 239	0.52 241	0.34 193	0.41 194	0.29 208	0.73 264	0.30 162	0.62 230	0.72 269	0.68 205	0.31 178	0.22 136	0.71 213	1.03 326	0.62 243	0.50 227	2.89 320	0.66 297	1.72 325	1.14 292	0.23 192	0.29 176	0.80 280	0.96 281	0.95 261	0.91 252

DF	0.73 247	0.48 205	0.50 253	0.43 211	0.25 128	0.54 247	0.22 164	0.71 250	0.30 162	0.60 215	0.49 183	1.11 285	0.24 124	0.21 127	0.60 167	0.78 287	0.57 196	0.50 227	5.31 339	0.49 233	0.83 256	0.76 251	0.23 192	0.27 163	0.62 223	0.68 216	1.14 291	0.96 256

cross-raft	0.73 247	0.56 259	0.46 239	0.43 211	0.33 184	0.40 192	0.27 196	0.73 264	0.33 197	0.65 249	0.60 225	0.74 224	0.30 164	0.23 150	0.76 221	0.96 312	0.63 249	0.48 208	2.91 321	0.59 270	1.81 331	1.31 303	0.22 181	0.32 198	0.82 284	0.94 276	0.93 257	1.01 264

RTSC	0.73 247	0.49 209	0.46 239	0.47 225	0.51 262	0.55 250	0.56 268	0.67 223	0.68 295	0.54 168	0.79 281	0.57 169	0.57 281	0.41 267	1.92 346	0.77 284	0.96 322	0.58 276	1.36 253	0.56 258	0.85 262	1.11 287	0.31 246	0.53 289	0.58 203	0.65 213	0.95 261	1.26 290

MSMDNet	0.73 247	0.52 241	0.48 247	0.35 176	0.34 193	0.45 213	0.33 221	0.69 238	0.30 162	0.63 236	0.60 225	0.71 215	0.35 214	0.23 150	0.78 224	1.05 328	0.63 249	0.50 227	2.88 319	0.81 319	1.59 320	1.80 331	0.23 192	0.29 176	0.74 259	0.89 267	0.85 235	0.76 232

NaN_ROB	0.73 247	0.59 270	0.61 282	0.64 272	0.78 314	0.53 243	0.48 251	0.87 305	0.63 290	0.73 295	0.61 234	1.96 318	0.62 286	0.45 285	0.84 244	0.55 218	0.56 187	0.54 255	0.73 190	0.55 253	0.52 160	0.51 179	0.38 268	0.64 306	0.83 286	1.11 309	0.94 259	1.64 307

SGM-Forest	0.73 247	0.71 297	0.40 207	1.13 319	0.64 288	0.74 293	0.45 246	0.68 230	0.39 233	0.61 220	0.44 169	1.16 290	1.06 308	0.49 291	0.86 250	0.61 242	0.55 179	0.46 194	0.68 177	0.44 215	0.61 204	0.49 167	0.45 281	0.44 264	0.90 296	0.86 260	1.95 349	1.47 297
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 253	0.77 303	0.57 272	0.54 249	0.61 281	0.63 271	0.61 282	0.53 131	0.65 292	0.58 201	0.81 286	2.35 323	0.46 257	0.43 280	0.79 228	0.63 245	0.85 305	0.57 271	0.83 207	0.55 253	0.72 239	1.09 286	0.45 281	0.49 282	0.63 231	0.74 231	1.39 323	0.86 245

EKT-Stereo	0.75 254	0.64 284	0.54 265	0.59 260	0.47 251	0.60 261	0.73 302	0.71 250	0.29 151	0.63 236	0.66 251	0.73 221	0.30 164	0.26 198	0.86 250	1.22 349	0.68 270	0.76 323	1.46 257	0.60 275	1.75 328	1.74 329	0.21 167	0.32 198	0.93 300	0.81 254	1.06 281	0.72 223

TRStereo	0.75 254	0.83 316	1.19 339	0.56 253	0.34 193	1.42 336	0.48 251	0.68 230	0.28 144	0.65 249	0.46 176	1.10 283	0.27 140	0.22 136	0.70 209	0.85 296	0.57 196	0.48 208	1.85 283	0.50 235	0.73 242	0.87 268	0.18 127	0.27 163	0.78 273	1.22 319	1.78 345	1.09 272

EAI-Stereo	0.75 254	0.49 209	0.50 253	0.51 238	0.46 247	0.56 254	0.60 277	0.73 264	0.32 191	0.63 236	0.72 269	0.82 242	0.26 131	0.24 168	1.05 291	0.96 312	0.60 227	0.49 218	3.00 322	0.62 288	0.82 254	1.13 290	0.19 137	0.31 193	0.78 273	0.70 221	1.55 335	1.17 284

HSM-Net_RVC	0.75 254	0.53 248	0.60 280	0.77 292	0.62 287	0.61 265	0.37 231	0.76 277	0.49 266	0.74 297	1.71 340	1.32 298	0.80 300	0.36 254	0.72 216	0.55 218	0.64 253	0.53 249	0.78 202	0.53 242	0.67 224	0.89 271	0.43 279	0.64 306	0.94 303	1.09 306	1.07 282	1.04 269
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 258	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 384	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 271	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 258	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 384	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 271	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

testlalala	0.76 258	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 384	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 271	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

GCAPDPT-zeroshot	0.76 258	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 384	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 271	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

GCAP-Stereo	0.76 258	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 384	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 271	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

RGC	0.76 258	0.72 298	0.99 324	0.70 282	0.71 304	0.76 297	0.57 271	0.74 269	0.74 301	0.56 184	0.96 302	0.83 246	0.85 303	0.56 310	0.93 269	0.60 237	0.62 243	0.56 265	0.93 218	0.61 284	0.66 220	0.71 239	0.51 303	0.56 293	0.81 281	1.01 294	0.99 271	1.19 286

NOSS_ROB	0.76 258	0.84 320	0.50 253	0.72 285	0.61 281	0.75 294	0.52 259	0.80 289	0.54 275	0.70 286	0.62 239	0.62 194	0.86 304	0.62 321	1.14 302	1.10 334	0.78 293	0.69 309	0.73 190	0.60 275	0.88 265	0.67 228	0.50 295	0.71 312	0.86 293	0.95 278	1.38 322	0.85 243

GANetREF_RVC	0.77 265	0.74 302	0.68 298	0.76 291	0.65 289	0.69 283	0.60 277	0.99 320	0.73 298	0.93 331	0.52 202	1.33 299	0.72 296	0.44 283	0.85 248	0.57 225	0.67 267	0.63 288	1.13 236	0.61 284	0.77 247	0.63 213	0.59 317	0.71 312	0.89 295	0.90 269	1.15 292	0.99 262
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)	0.78 266	0.47 191	0.56 270	0.39 188	0.28 155	0.41 194	0.35 225	0.75 273	0.36 214	0.62 230	6.09 376	0.78 236	0.32 187	0.27 209	0.41 110	0.63 245	0.58 203	0.45 181	1.51 259	0.42 208	0.65 217	0.62 211	0.21 167	0.32 198	0.55 193	0.78 245	1.26 310	1.09 272

FLISNet	0.78 266	0.47 191	0.56 270	0.39 188	0.28 155	0.41 194	0.35 225	0.75 273	0.36 214	0.62 230	6.09 376	0.78 236	0.32 187	0.27 209	0.41 110	0.63 245	0.58 203	0.45 181	1.51 259	0.42 208	0.65 217	0.62 211	0.21 167	0.32 198	0.55 193	0.78 245	1.26 310	1.09 272

CASS	0.79 268	0.55 252	0.53 261	0.65 275	0.54 268	0.59 259	0.53 260	0.78 286	0.52 271	0.71 289	0.75 276	0.67 203	0.47 259	0.28 214	0.83 239	0.67 261	0.98 323	0.56 265	1.60 268	0.58 266	2.74 346	1.44 310	0.38 268	0.35 225	0.84 290	0.81 254	0.90 248	1.02 265
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 268	0.34 103	0.20 96	0.24 115	0.22 108	0.21 90	0.15 115	0.58 157	0.21 88	0.57 189	0.39 158	0.45 123	0.15 73	0.19 109	0.56 150	0.54 216	0.54 168	0.40 144	0.53 126	0.30 123	0.65 217	0.54 191	0.20 154	0.22 117	0.30 86	0.39 136	1.31 315	11.04 381

Anonymous3	0.79 268	0.59 270	0.42 219	0.37 182	0.42 238	0.57 255	0.50 255	0.80 289	0.64 291	0.68 273	0.49 183	1.48 303	0.54 273	0.31 234	1.53 324	1.42 363	0.88 311	0.82 332	1.45 256	0.69 306	1.31 310	1.30 302	0.40 273	0.40 248	0.74 259	0.86 260	1.03 280	0.71 221

model_zeroshot	0.80 271	0.46 184	0.42 219	0.42 206	0.39 224	0.43 203	0.27 196	0.72 260	0.36 214	0.64 243	0.66 251	0.97 265	0.29 153	0.24 168	1.05 291	0.92 304	0.69 276	0.54 255	3.03 323	0.73 310	1.21 304	1.20 297	0.22 181	0.38 242	0.84 290	1.14 312	1.08 283	2.21 325

MSKI-zero shot	0.84 272	0.49 209	0.43 224	0.41 201	0.35 197	0.46 220	0.32 217	0.76 277	0.30 162	0.65 249	0.92 298	0.83 246	0.32 187	0.22 136	0.62 179	1.08 331	0.64 253	0.47 202	3.14 326	0.61 284	2.23 338	1.58 321	0.20 154	0.38 242	0.96 307	1.47 338	1.24 308	1.60 304

HH	0.84 272	0.34 103	0.99 324	0.42 206	0.36 202	0.51 236	0.42 242	0.69 238	0.34 204	0.65 249	0.38 151	1.03 273	0.26 131	0.28 214	0.66 193	1.37 357	0.61 235	0.53 249	2.39 302	0.60 275	3.55 365	1.64 323	0.25 206	0.33 213	0.83 286	1.05 302	1.09 285	1.12 279

HanStereo	0.84 272	0.34 103	0.99 324	0.42 206	0.36 202	0.51 236	0.42 242	0.69 238	0.34 204	0.65 249	0.38 151	1.03 273	0.26 131	0.28 214	0.66 193	1.37 357	0.61 235	0.53 249	2.39 302	0.60 275	3.55 365	1.64 323	0.25 206	0.33 213	0.83 286	1.05 302	1.09 285	1.12 279

test-1	0.84 272	0.34 103	0.50 253	0.37 182	0.40 229	0.60 261	0.37 231	0.73 264	0.38 230	0.68 273	0.71 264	1.08 280	0.40 237	0.25 186	0.79 228	0.91 303	0.63 249	0.58 276	2.22 295	0.58 266	1.17 302	3.78 361	0.22 181	0.36 232	0.81 281	1.15 313	1.10 288	1.59 303

LALA_ROB	0.86 276	0.97 330	0.67 296	0.63 270	0.69 297	0.83 300	0.67 296	0.70 246	0.80 306	0.68 273	1.10 313	2.61 327	0.58 283	0.51 297	1.11 299	0.67 261	0.86 306	0.72 313	0.89 214	0.67 301	0.80 251	1.00 280	0.49 291	0.59 298	0.73 257	0.92 272	1.16 296	1.10 276

ETE_ROB	0.87 277	0.90 323	0.58 274	0.67 278	0.69 297	0.85 301	0.60 277	0.66 220	0.89 317	0.64 243	1.09 311	2.63 328	0.54 273	0.54 305	1.00 286	0.72 274	0.91 315	0.63 288	0.99 226	0.66 297	0.88 265	1.08 285	0.50 295	0.59 298	0.78 273	0.92 272	1.48 333	1.17 284

FC-DCNN	0.88 278	0.96 328	1.23 343	1.36 334	0.93 322	1.26 331	0.82 308	0.91 311	0.78 304	0.87 327	0.63 242	1.08 280	0.42 241	0.56 310	0.88 258	0.69 265	0.81 301	0.68 306	0.81 206	0.59 270	0.78 248	0.59 200	0.50 295	0.77 324	1.11 326	0.99 289	1.21 303	1.57 302

dad	0.89 279	0.57 265	0.37 191	1.42 335	0.65 289	0.75 294	2.23 350	1.43 346	0.36 214	0.93 331	0.38 151	0.85 249	0.76 299	0.32 241	0.97 281	0.52 202	0.78 293	0.45 181	1.87 284	0.41 200	0.74 244	0.41 124	0.30 239	0.47 275	1.15 330	0.47 166	2.64 367	1.96 318

FADNet_RVC	0.92 280	0.69 294	0.55 268	0.88 300	0.75 312	0.54 247	0.51 257	0.77 282	0.54 275	0.70 286	0.96 302	1.36 300	1.06 308	0.54 305	1.85 344	0.64 251	0.80 298	0.90 336	3.34 327	0.76 311	1.00 286	1.13 290	0.37 266	0.60 300	0.66 238	0.87 263	0.97 267	1.14 282

ADCP+	0.92 280	0.59 270	0.62 283	0.44 218	0.45 244	0.55 250	0.85 311	0.65 216	1.81 355	0.48 124	1.10 313	1.62 311	0.33 193	0.42 277	1.03 290	0.52 202	0.52 156	0.48 208	1.19 241	0.38 175	0.58 198	0.60 204	0.32 251	0.30 184	0.66 238	3.45 378	0.77 210	4.14 358

iResNet	0.92 280	0.56 259	0.62 283	0.72 285	0.68 295	0.96 309	0.55 266	0.95 313	0.57 282	0.67 270	0.82 291	1.41 302	1.51 326	0.31 234	1.49 323	0.66 260	0.75 290	0.67 300	4.08 334	0.68 303	0.72 239	0.63 213	0.41 275	0.83 328	0.72 252	0.91 271	1.02 278	0.87 248

CSAN	0.93 283	0.83 316	0.75 304	0.86 298	0.82 315	0.73 289	0.61 282	0.97 319	0.94 324	0.94 335	0.73 274	1.96 318	1.56 328	0.49 291	0.98 282	0.63 245	0.74 288	0.66 298	1.09 230	0.71 308	0.78 248	0.63 213	0.53 306	0.76 321	0.98 309	1.49 342	1.21 303	1.63 306

IGEV-FE	0.94 284	0.47 191	1.24 344	1.15 321	0.46 247	0.60 261	0.65 293	0.81 294	0.36 214	0.67 270	1.75 341	0.94 259	0.30 164	0.26 198	0.66 193	1.14 338	0.60 227	0.48 208	2.55 308	0.63 292	2.19 336	2.33 341	0.21 167	0.37 239	1.00 315	1.03 299	1.17 298	1.48 299

FC-DCNN v2	0.94 284	0.98 331	1.28 349	1.47 338	0.95 324	1.33 333	0.82 308	1.05 327	0.80 306	0.87 327	0.66 251	1.11 285	0.67 293	0.56 310	0.91 264	0.69 265	0.81 301	0.68 306	0.83 207	0.59 270	0.78 248	0.59 200	0.50 295	0.78 326	1.25 338	1.09 306	1.35 319	1.89 314

TestStereo_HL3	0.95 286	0.72 298	0.43 224	0.52 241	0.37 211	0.70 284	0.50 255	0.77 282	0.46 259	0.65 249	1.31 322	2.45 324	0.74 297	0.26 198	0.95 275	1.18 344	1.44 344	0.48 208	1.76 275	0.46 223	1.07 296	4.07 363	0.30 239	0.36 232	0.60 215	0.94 276	1.15 292	0.86 245

IGEV_Zeroshot_test	0.95 286	0.47 191	1.24 344	1.15 321	0.46 247	0.60 261	0.65 293	0.81 294	0.36 214	0.66 261	1.86 345	0.94 259	0.30 164	0.26 198	0.66 193	1.14 338	0.60 227	0.48 208	2.56 309	0.63 292	2.23 338	2.36 342	0.21 167	0.37 239	1.00 315	1.03 299	1.17 298	1.48 299

DAS	0.95 286	0.61 277	0.48 247	0.78 294	0.61 281	0.68 281	0.59 273	0.84 301	0.93 321	0.65 249	1.58 334	1.66 312	1.06 308	0.34 246	0.95 275	0.92 304	0.92 317	0.73 316	1.77 276	1.03 336	1.73 326	1.11 287	0.47 284	0.92 334	0.93 300	1.00 291	1.39 323	0.96 256

SepStereo	0.95 286	0.61 277	0.48 247	0.78 294	0.61 281	0.68 281	0.59 273	0.84 301	0.93 321	0.65 249	1.58 334	1.66 312	1.06 308	0.34 246	0.95 275	0.92 304	0.92 317	0.73 316	1.77 276	1.03 336	1.73 326	1.11 287	0.47 284	0.92 334	0.93 300	1.00 291	1.39 323	0.96 256

PSMNet-ADL	0.96 290	0.62 280	0.66 293	0.67 278	0.70 303	0.66 278	0.58 272	0.74 269	0.60 286	0.85 325	5.03 369	0.95 263	1.26 319	0.45 285	0.89 260	1.03 326	0.68 270	0.54 255	2.03 289	0.68 303	0.84 260	0.79 259	0.54 310	0.47 275	0.73 257	0.95 278	1.32 316	0.63 194

CC-Net-ROB	0.96 290	1.18 341	0.70 299	1.56 339	1.06 331	1.63 342	1.20 333	0.79 287	0.61 287	0.81 317	0.56 215	3.07 336	0.57 281	0.85 341	0.68 202	0.44 135	0.71 284	0.63 288	1.40 254	0.57 263	0.58 198	0.43 138	1.91 359	0.46 272	0.83 286	0.83 258	0.77 210	1.20 287

GwcNet-ADL	0.97 292	0.83 316	0.81 309	0.91 306	0.68 295	0.70 284	0.53 260	0.77 282	0.50 267	0.72 292	5.46 372	1.20 293	0.65 291	0.46 287	0.81 233	0.95 309	0.72 286	0.56 265	1.26 246	0.71 308	0.67 224	0.78 257	0.59 317	0.56 293	0.79 276	0.98 287	0.85 235	1.75 312

SHD	0.97 292	0.56 259	0.73 302	0.75 288	0.69 297	0.66 278	0.61 282	0.99 320	0.94 324	0.77 306	1.00 305	0.94 259	1.29 321	0.54 305	2.21 359	0.98 317	0.95 320	0.70 310	2.01 288	0.80 315	1.12 299	1.71 327	0.47 284	0.77 324	0.91 297	1.01 294	0.91 250	1.22 289

ADCRef	1.01 294	0.65 285	0.48 247	0.39 188	0.47 251	0.65 275	0.68 298	0.61 178	1.08 330	0.52 152	0.64 243	0.75 225	0.43 246	0.38 260	1.56 326	0.72 274	0.61 235	0.59 281	1.53 262	0.58 266	0.66 220	0.71 239	0.50 295	0.43 258	0.75 264	1.25 323	0.82 224	8.96 379

AMNet	1.02 295	0.98 331	0.95 320	0.98 312	1.01 326	1.03 314	0.96 323	0.87 305	0.93 321	0.97 337	1.02 307	1.10 283	0.74 297	1.06 349	0.99 285	1.09 333	1.17 332	1.04 348	1.08 229	1.05 338	1.13 300	1.04 283	0.82 333	0.98 340	1.01 318	1.07 304	1.20 302	1.27 291

XQC	1.03 296	0.90 323	0.71 300	0.91 306	0.92 321	0.92 308	0.86 313	1.06 330	0.90 318	0.84 323	1.11 316	1.03 273	1.30 323	0.71 332	2.04 349	0.95 309	0.87 307	0.67 300	1.64 271	0.78 313	1.00 286	1.67 326	0.62 320	0.73 316	1.09 325	1.47 338	1.26 310	0.97 259

iRaft-Stereo_20w	1.06 297	0.49 209	1.34 352	1.18 324	0.46 247	0.78 298	0.46 248	0.76 277	0.37 225	0.74 297	6.16 379	0.84 248	0.29 153	0.26 198	0.81 233	0.97 314	0.59 218	0.44 171	1.72 273	0.61 284	1.04 290	1.56 320	0.21 167	0.25 152	0.92 299	1.31 329	1.45 331	2.71 337

RTS	1.09 298	0.59 270	0.59 275	0.60 263	0.58 278	0.96 309	0.90 315	0.80 289	0.88 314	0.59 208	0.71 264	1.28 296	0.62 286	0.51 297	2.04 349	0.98 317	1.19 333	0.77 325	2.33 299	0.85 322	0.96 280	1.16 293	0.49 291	0.65 308	1.23 333	4.43 381	1.15 292	1.45 295

RTSA	1.09 298	0.59 270	0.59 275	0.60 263	0.58 278	0.96 309	0.90 315	0.80 289	0.88 314	0.59 208	0.71 264	1.28 296	0.62 286	0.51 297	2.04 349	0.98 317	1.19 333	0.77 325	2.33 299	0.85 322	0.96 280	1.16 293	0.49 291	0.65 308	1.23 333	4.43 381	1.15 292	1.45 295

ITSA-stereo	1.12 300	0.72 298	0.59 275	1.20 326	0.84 317	0.64 274	0.64 288	0.95 313	0.78 304	0.84 323	2.54 352	1.39 301	1.23 317	0.81 338	1.20 306	1.01 323	0.83 303	0.67 300	1.56 264	0.62 288	1.08 297	1.46 313	0.56 314	0.71 312	0.95 305	1.27 325	0.99 271	4.08 357

DCVSM-stereo	1.13 301	0.66 288	0.79 307	0.89 301	0.65 289	1.15 323	0.73 302	0.95 313	0.82 310	1.04 341	4.18 363	3.75 347	1.45 324	0.49 291	0.83 239	0.86 297	0.69 276	0.60 284	2.08 290	0.87 324	1.06 294	0.77 254	0.84 334	0.72 315	0.74 259	0.89 267	0.98 270	1.09 272

CBMV	1.15 302	0.84 320	0.60 280	0.85 297	0.76 313	0.73 289	0.48 251	0.87 305	0.80 306	0.81 317	0.61 234	2.86 331	0.81 301	0.52 301	1.31 312	1.17 343	0.91 315	0.74 318	2.40 304	0.66 297	1.57 319	0.76 251	0.48 289	1.06 345	0.99 312	1.09 306	2.25 353	4.25 359
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 303	0.70 295	1.06 332	0.60 263	0.71 304	0.70 284	0.98 324	0.83 298	1.55 350	0.76 304	1.40 329	1.00 267	2.46 345	0.57 315	2.17 357	0.99 321	1.15 331	0.90 336	2.37 301	0.95 328	1.63 322	2.05 335	0.44 280	0.98 340	0.81 281	0.80 252	1.24 308	2.15 322

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 304	0.49 209	1.28 349	0.75 288	0.41 235	1.04 316	0.67 296	0.77 282	0.52 271	0.78 310	5.67 375	1.03 273	0.35 214	0.26 198	0.86 250	1.39 361	0.68 270	0.70 310	2.61 313	0.64 294	2.89 350	2.21 338	0.19 137	0.43 258	1.03 321	1.15 313	1.35 319	2.41 331

DeepPrunerF	1.22 305	0.49 209	0.39 202	0.58 256	2.86 370	0.49 227	0.55 266	0.52 127	0.58 285	0.43 101	0.67 258	0.43 115	0.32 187	0.42 277	1.64 330	0.75 280	0.58 203	0.46 194	0.93 218	0.46 223	0.61 204	0.53 188	0.40 273	0.35 225	15.32 393	0.82 257	0.65 171	0.62 189

ccs_rob	1.25 306	0.79 307	0.64 289	0.86 298	0.60 280	0.89 306	0.83 310	0.99 320	0.51 270	0.77 306	6.27 381	5.90 360	1.10 312	0.51 297	1.08 296	1.10 334	0.68 270	0.66 298	1.15 237	0.70 307	1.56 318	1.66 325	0.50 295	0.54 290	0.69 243	0.78 245	0.86 240	1.20 287

ADCL	1.27 307	0.82 314	0.64 289	0.60 263	0.53 264	0.73 289	0.91 317	0.75 273	2.78 374	0.68 273	1.01 306	0.86 253	0.50 264	0.50 295	1.27 309	0.64 251	0.66 261	0.57 271	1.20 243	0.60 275	0.98 284	0.88 269	0.50 295	0.47 275	1.60 352	1.50 343	0.88 244	11.30 382

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 308	0.90 323	0.63 287	1.27 329	0.90 320	1.21 327	2.21 348	1.27 335	1.18 335	1.00 339	0.91 297	1.80 317	1.16 315	1.07 350	1.48 322	0.77 284	0.70 278	0.58 276	2.75 317	0.67 301	1.39 314	2.93 350	0.85 336	0.73 316	1.47 347	1.68 348	1.33 317	2.96 342

FBW_ROB	1.34 309	1.42 347	1.08 335	2.01 345	1.42 347	1.37 335	1.63 341	0.99 320	0.70 296	0.72 292	1.02 307	2.05 321	0.91 306	1.47 356	1.24 308	0.60 237	0.88 311	0.65 296	6.08 348	0.59 270	1.06 294	0.81 262	1.48 356	1.12 351	0.99 312	1.20 316	0.99 271	1.66 309

UDG	1.35 310	2.24 355	0.81 309	2.58 346	2.45 361	2.48 348	2.57 352	0.76 277	0.86 312	0.77 306	1.08 310	1.51 305	0.56 277	2.59 361	1.06 293	0.69 265	1.89 355	0.80 331	2.31 297	0.97 331	1.24 306	0.98 277	1.43 355	0.62 303	0.74 259	0.81 254	0.95 261	0.81 239

DDUNet	1.38 311	2.18 353	0.79 307	2.67 349	2.43 360	2.57 349	2.52 351	0.80 289	0.84 311	0.63 236	0.94 299	1.57 310	0.45 252	2.65 365	0.94 273	0.78 287	1.99 357	0.75 320	2.31 297	0.91 327	1.16 301	0.97 276	2.71 363	0.56 293	0.72 252	0.71 222	0.97 267	0.85 243

PVD	1.47 312	1.04 335	1.44 354	1.10 317	1.09 335	1.19 325	1.07 327	1.91 366	2.05 360	0.79 313	1.49 332	1.54 308	1.91 335	0.89 344	2.26 363	1.35 354	1.39 340	1.09 353	2.41 305	1.14 344	1.51 317	1.98 334	0.79 329	1.08 348	1.49 349	1.82 351	1.67 340	2.10 320

SAMSARA	1.50 313	0.79 307	1.00 328	0.93 309	0.88 319	0.86 304	0.93 319	1.57 353	1.25 337	0.96 336	1.09 311	1.27 294	2.59 346	0.83 339	2.58 373	1.19 347	1.04 326	0.91 339	2.56 309	0.99 334	1.77 330	2.23 339	0.56 314	0.98 340	2.63 363	2.81 368	2.62 366	2.56 335

MFMNet_re	1.51 314	1.18 341	1.12 338	1.29 330	1.16 337	1.63 342	1.32 336	1.30 340	1.63 351	1.14 347	1.38 328	2.64 329	1.63 331	0.90 345	2.27 364	1.35 354	1.58 346	1.32 368	3.69 329	1.24 351	2.10 334	1.26 301	1.16 345	1.24 357	1.11 326	1.02 298	1.59 337	1.60 304

S-Stereo	1.54 315	0.81 311	0.83 312	1.15 321	1.16 337	1.29 332	1.56 339	1.02 325	1.09 331	1.25 354	4.20 364	4.10 352	1.10 312	0.66 326	2.16 356	1.63 368	0.90 314	1.05 349	2.20 294	1.10 341	1.26 307	3.12 353	1.31 354	1.17 355	0.84 290	1.18 315	1.21 303	2.18 323

ADCMid	1.56 316	0.92 327	0.99 324	0.70 282	0.86 318	1.05 317	1.37 337	1.29 338	1.77 354	0.75 301	1.75 341	1.27 294	1.48 325	0.69 330	2.18 358	1.07 330	0.98 323	0.79 329	2.74 316	0.80 315	1.31 310	1.74 329	1.06 344	0.70 311	1.01 318	1.53 344	1.02 278	10.33 380

FAT-Stereo	1.57 317	0.78 305	1.44 354	1.10 317	1.32 344	1.05 317	0.87 314	1.28 337	0.86 312	1.21 351	5.46 372	3.07 336	1.28 320	0.66 326	1.73 337	1.34 351	0.89 313	0.94 342	1.83 279	1.08 339	2.02 333	3.90 362	0.71 323	0.98 340	0.86 293	1.21 318	1.42 329	3.03 344

HBP-ISP	1.60 318	0.86 322	0.90 318	0.98 312	0.69 297	0.85 301	0.56 268	0.89 309	0.48 265	0.82 320	0.79 281	0.97 265	0.36 221	0.69 330	11.97 390	5.83 386	0.70 278	0.67 300	0.70 185	0.62 288	1.05 292	5.90 378	0.50 295	0.62 303	0.82 284	1.01 294	2.01 351	1.06 270

SANet	1.61 319	0.91 326	1.10 337	1.04 315	1.05 330	1.25 330	0.77 305	1.76 362	1.81 355	0.77 306	1.24 317	6.63 364	5.08 358	0.83 339	1.56 326	0.77 284	1.24 337	0.90 336	1.58 265	0.82 320	1.05 292	1.00 280	0.90 337	1.27 358	1.32 341	1.93 353	1.88 347	3.10 346

AnyNet_C32	1.64 320	0.65 285	0.74 303	0.67 278	0.73 306	0.86 304	1.14 328	0.95 313	3.12 377	0.75 301	1.53 333	0.94 259	0.64 290	0.67 328	1.83 343	1.11 336	1.06 330	0.95 343	1.78 278	0.76 311	1.76 329	1.71 327	0.66 322	0.85 331	1.13 328	2.68 367	1.17 298	13.55 384

pmcnn	1.66 321	0.80 310	0.52 259	1.19 325	1.01 326	1.21 327	0.93 319	0.96 318	0.54 275	0.74 297	2.66 354	3.98 351	5.06 357	0.31 234	1.65 332	1.40 362	1.20 335	0.91 339	3.99 332	0.95 328	4.45 375	1.02 282	0.90 337	0.90 333	1.07 323	1.01 294	2.43 360	3.03 344

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 322	1.25 344	1.05 330	1.56 339	1.08 333	1.20 326	3.18 360	1.50 349	2.10 362	1.30 358	0.98 304	1.50 304	1.04 307	1.66 357	1.71 333	1.18 344	0.84 304	1.01 345	6.24 349	1.15 347	1.43 315	3.23 355	1.19 346	1.14 352	1.52 350	1.29 327	1.09 285	2.78 339

MFN_U_SF_RVC	1.68 323	1.06 336	0.88 316	1.25 328	1.01 326	1.53 339	2.07 346	1.38 345	1.17 334	1.51 367	2.95 356	2.00 320	1.57 329	2.05 359	2.38 369	0.98 317	0.87 307	0.82 332	6.78 352	1.11 343	2.21 337	2.38 343	0.65 321	1.11 350	1.23 333	1.33 332	1.28 313	1.69 311

CBMV_ROB	1.71 324	0.79 307	0.65 292	1.35 332	1.07 332	1.01 312	0.74 304	1.01 324	0.54 275	0.72 292	0.81 286	9.80 379	5.90 364	0.57 315	1.42 317	0.69 265	0.80 298	0.58 276	5.38 341	1.22 349	0.95 279	0.55 195	0.53 306	0.62 303	1.22 332	1.45 337	2.72 369	2.94 341

gcap-zeroshot	1.75 325	0.44 165	0.89 317	0.59 260	0.36 202	0.55 250	0.29 208	0.74 269	0.29 151	0.74 297	0.76 277	1.18 292	0.33 193	0.24 168	0.78 224	0.97 314	0.61 235	0.53 249	29.80 386	0.80 315	1.04 290	1.45 312	0.23 192	0.34 217	0.75 264	0.99 289	0.96 264	0.75 230

edge stereo	1.82 326	1.16 340	2.22 367	1.46 337	1.28 341	1.58 340	1.38 338	1.67 359	1.30 339	1.20 350	3.42 360	4.33 354	2.26 341	0.80 337	1.41 316	1.46 364	1.05 328	0.83 335	5.42 342	0.97 331	1.34 312	3.76 359	0.95 342	0.88 332	1.26 339	1.20 316	1.70 342	2.91 340

G-Net	1.86 327	1.00 333	1.28 349	0.89 301	0.93 322	1.10 320	0.77 305	1.63 355	2.07 361	0.99 338	2.89 355	7.30 370	1.67 332	0.55 308	1.45 318	1.75 371	1.04 326	0.93 341	2.87 318	2.72 382	1.89 332	1.47 314	0.80 331	1.02 344	1.06 322	1.71 349	2.82 370	5.60 366

ADCS	1.88 328	1.06 336	0.98 323	0.93 309	1.10 336	1.09 319	1.14 328	1.27 335	2.49 368	0.89 329	1.36 327	1.51 305	2.92 350	0.86 342	3.30 376	2.26 377	1.46 345	1.26 362	3.10 325	1.29 353	2.48 342	2.88 348	0.80 331	1.10 349	1.33 343	4.48 383	1.41 328	6.08 369

SQANet	1.90 329	2.70 360	1.03 329	3.09 356	2.17 355	3.29 354	2.70 354	0.95 313	0.65 292	1.00 339	0.71 264	2.69 330	1.10 312	2.30 360	0.78 224	0.55 218	1.02 325	0.72 313	9.92 365	0.68 303	2.11 335	1.25 299	3.28 364	0.58 297	0.98 309	1.31 329	1.33 317	2.34 327

SPS-STEREO	1.93 330	1.27 345	1.21 341	1.60 341	1.34 345	1.44 337	1.17 331	1.66 356	1.36 344	1.38 361	3.67 361	3.02 335	1.29 321	1.05 348	1.85 344	1.83 373	1.58 346	1.37 370	8.86 361	1.34 354	3.07 356	1.47 314	1.27 351	1.37 360	1.42 346	1.28 326	2.02 352	1.89 314
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 331	1.18 341	1.26 347	1.45 336	1.28 341	1.10 320	2.21 348	1.88 364	1.41 345	1.33 359	1.32 324	2.29 322	2.23 338	1.25 354	4.58 381	1.87 374	2.55 367	1.13 357	2.73 315	1.63 366	3.69 368	3.33 356	1.26 347	2.09 382	1.93 357	1.47 338	1.59 337	2.77 338

AnyNet_C01	2.06 332	1.08 338	1.06 332	1.14 320	1.08 333	1.01 312	2.69 353	1.69 360	2.66 371	1.21 351	1.67 338	2.90 333	2.60 347	0.95 347	3.65 377	4.02 384	2.09 359	2.21 384	3.08 324	1.56 363	3.30 362	2.89 349	1.26 347	1.15 353	1.80 355	1.43 336	1.51 334	3.90 355

DDF-Stereo	2.07 333	0.43 159	0.28 140	10.45 383	0.48 254	14.62 391	0.70 301	0.72 260	0.29 151	0.66 261	0.48 178	17.48 387	0.59 285	0.26 198	0.55 147	0.56 224	0.60 227	0.45 181	1.27 247	0.38 175	0.83 256	0.77 254	0.25 206	0.24 140	0.45 147	0.45 156	0.91 250	0.67 205

ADCPNet	2.08 334	0.77 303	0.87 315	0.83 296	1.21 339	0.85 301	1.59 340	1.02 325	1.35 342	0.83 322	1.97 346	1.01 271	7.76 370	0.75 335	2.35 368	1.16 342	0.95 320	0.71 312	4.05 333	0.97 331	1.30 309	1.61 322	0.72 324	0.76 321	1.52 350	1.96 356	1.21 303	16.04 387

DDVS	2.32 335	0.70 295	0.82 311	0.70 282	0.74 310	0.73 289	0.59 273	1.09 332	0.88 314	0.80 314	34.26 398	3.93 349	1.16 315	0.52 301	1.09 298	1.35 354	0.73 287	0.65 296	1.95 287	0.95 328	1.67 324	2.27 340	0.48 289	0.56 293	0.69 243	0.84 259	1.21 303	1.35 293

Ntro	2.32 335	3.40 378	1.53 356	3.55 364	2.52 363	3.71 365	3.36 361	1.11 333	1.05 329	1.16 348	0.90 296	2.93 334	1.24 318	2.72 367	1.00 286	0.64 251	1.40 341	0.82 332	10.96 368	1.14 344	2.72 345	3.19 354	4.26 370	0.73 316	1.24 336	1.59 346	1.56 336	2.31 326

RainbowNet	2.32 335	2.93 366	1.87 363	3.34 362	2.57 364	3.50 356	3.49 364	1.29 338	0.92 319	1.53 370	0.89 295	3.18 338	2.31 342	2.94 368	1.30 311	0.90 301	1.61 349	1.00 344	5.61 343	1.51 358	2.82 349	4.18 365	4.25 369	0.97 338	1.32 341	1.58 345	1.71 343	3.00 343

otaku	2.33 338	3.05 370	1.19 339	3.36 363	2.37 358	3.56 359	3.08 359	1.05 327	0.98 327	1.13 344	0.80 285	2.88 332	1.62 330	2.59 361	0.95 275	0.64 251	1.23 336	0.75 320	13.16 373	1.09 340	2.47 341	2.63 345	4.75 374	0.75 320	1.13 328	1.38 335	1.69 341	2.52 334

ACVNet-4b	2.35 339	2.75 363	1.60 358	3.13 357	2.29 357	3.52 358	3.67 367	1.35 342	1.35 342	1.27 355	0.72 269	3.26 340	2.62 348	3.04 371	0.98 282	0.78 287	2.13 360	1.02 346	9.04 362	1.23 350	2.74 346	3.39 358	4.08 367	0.92 334	1.24 336	1.29 327	1.46 332	2.48 333

ACVNet_1	2.47 340	3.23 373	2.35 369	4.40 371	2.93 374	3.77 367	3.96 370	1.34 341	1.18 335	1.21 351	1.02 307	3.31 342	2.07 336	3.09 373	1.31 312	0.70 271	2.26 364	1.10 354	9.52 363	1.14 344	3.45 364	1.18 296	4.50 373	1.07 346	1.39 345	1.75 350	1.36 321	2.10 320

MonStereo1	2.61 341	2.91 365	1.70 359	3.94 368	3.77 381	3.57 360	3.72 369	1.55 351	1.64 352	1.43 363	1.63 337	4.85 357	5.63 362	2.99 370	1.35 314	0.90 301	1.99 357	1.31 365	5.93 344	1.75 370	2.96 352	1.93 333	4.83 377	0.93 337	1.31 340	1.08 305	2.49 363	2.38 329

SGM-ForestM	2.61 341	4.20 382	0.93 319	2.78 351	1.37 346	3.57 360	2.93 357	2.59 375	1.51 349	0.70 286	1.32 324	7.25 368	5.36 361	0.47 288	0.89 260	0.53 206	0.79 297	0.54 255	7.58 354	0.60 275	0.82 254	0.47 160	0.51 303	0.80 327	4.97 380	3.66 379	7.05 388	6.30 370

DPSNet	2.61 341	0.83 316	0.77 306	1.21 327	1.24 340	1.34 334	0.93 319	1.08 331	1.49 348	0.78 310	0.86 292	6.91 366	3.85 352	0.58 318	4.58 381	2.54 378	1.43 343	1.24 360	14.95 377	1.34 354	4.83 379	8.01 384	1.75 358	1.40 363	1.47 347	1.95 355	1.60 339	1.66 309

DGSMNet	2.66 344	0.96 328	1.36 353	1.03 314	0.99 325	1.12 322	1.05 326	1.36 343	0.94 324	2.15 382	13.54 393	1.71 315	1.85 333	0.93 346	2.50 372	3.85 383	5.34 376	1.61 375	5.07 338	1.68 368	7.04 384	8.02 385	0.96 343	1.19 356	1.01 318	1.33 332	1.40 327	1.88 313

WAO-6	2.71 345	2.26 356	1.57 357	3.00 355	2.25 356	3.01 352	3.02 358	1.77 363	2.35 363	1.52 369	1.62 336	3.94 350	5.12 359	2.64 364	2.22 360	1.38 359	2.65 368	1.36 369	4.86 337	1.54 362	2.76 348	4.79 369	2.70 362	1.73 375	2.71 365	2.59 366	2.68 368	5.02 363

PSMNet_ROB	2.71 345	3.39 377	1.92 364	2.87 353	2.04 353	4.01 370	3.50 365	1.46 347	1.41 345	1.59 372	3.34 357	3.52 343	4.97 356	4.50 380	1.61 329	0.95 309	1.87 354	1.06 350	8.62 358	1.63 366	2.32 340	1.51 318	5.43 384	1.37 360	1.98 361	1.94 354	1.91 348	2.39 330

WAO-7	2.72 347	1.83 351	2.89 378	7.39 377	1.73 352	1.76 345	1.82 343	2.07 367	2.65 370	2.21 383	5.39 371	4.58 356	5.72 363	1.23 353	2.07 353	1.27 350	1.69 350	1.22 359	7.70 355	1.51 358	1.64 323	3.07 352	0.84 334	1.65 373	1.83 356	2.48 365	1.97 350	3.27 348

SGM_RVC	2.81 348	1.46 348	0.85 313	1.76 343	1.28 341	1.68 344	1.19 332	1.56 352	1.14 333	0.82 320	1.70 339	7.09 367	2.67 349	0.42 277	0.92 267	0.57 225	0.75 290	0.57 271	11.20 370	0.66 297	0.94 276	0.46 154	0.51 303	0.84 330	1.97 360	1.64 347	5.04 384	26.13 392
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 349	3.23 373	1.81 361	6.04 375	3.38 380	3.63 362	3.67 367	1.88 364	1.97 359	1.47 364	1.30 321	3.69 346	4.10 354	2.97 369	1.45 318	0.97 314	2.41 365	1.29 363	5.94 345	1.74 369	3.20 358	4.23 366	4.79 376	1.55 368	2.65 364	2.27 362	2.56 364	2.64 336

IMH-64-1	2.92 350	2.70 360	2.36 370	3.23 358	2.71 366	3.70 363	4.05 371	1.66 356	2.48 366	1.13 344	1.26 319	3.60 344	6.29 366	3.59 374	2.28 365	1.15 340	2.20 361	1.31 365	6.02 346	1.52 360	3.03 354	5.48 372	4.83 377	1.40 363	2.83 367	2.02 357	2.34 356	3.64 351

IMH-64	2.92 350	2.70 360	2.36 370	3.23 358	2.71 366	3.70 363	4.05 371	1.66 356	2.48 366	1.13 344	1.26 319	3.60 344	6.29 366	3.59 374	2.28 365	1.15 340	2.20 361	1.31 365	6.02 346	1.52 360	3.03 354	5.48 372	4.83 377	1.40 363	2.83 367	2.02 357	2.34 356	3.64 351

SFCPSM	3.03 352	0.82 314	0.63 287	0.77 292	0.69 297	0.72 288	0.63 286	0.83 298	0.98 327	0.71 289	2.00 347	2.57 325	3.49 351	0.56 310	1.16 304	0.93 308	0.74 288	0.64 292	54.48 398	1.19 348	0.88 265	0.91 272	0.55 312	0.55 292	0.94 303	0.93 275	1.11 289	1.39 294

ACVNet_2	3.17 353	2.98 367	2.25 368	4.72 372	2.88 371	3.50 356	3.48 363	1.58 354	1.33 340	1.29 357	1.10 313	3.22 339	2.45 344	2.67 366	1.29 310	0.86 297	7.26 380	1.02 346	22.14 381	1.37 356	3.22 359	1.25 299	4.24 368	1.37 360	1.93 357	1.92 352	1.83 346	2.36 328

ELAS_RVC	3.22 354	2.01 352	1.85 362	2.66 348	2.07 354	5.08 378	2.06 345	2.41 373	1.89 357	1.74 377	4.78 366	8.00 371	8.02 371	0.74 334	2.38 369	0.81 292	1.75 352	1.14 358	3.97 331	1.27 352	4.64 378	7.61 382	1.26 347	1.74 376	6.58 385	3.21 374	3.39 374	3.80 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 355	2.76 364	2.37 372	3.26 360	2.74 368	3.73 366	4.10 373	1.72 361	2.58 369	1.17 349	1.24 317	3.92 348	10.58 373	6.80 389	1.57 328	1.11 336	2.25 363	1.30 364	6.28 350	1.56 363	2.97 353	4.14 364	4.90 380	1.45 367	3.01 371	2.36 363	2.47 362	5.19 365

anonymity	3.27 356	0.41 147	1.09 336	0.58 256	0.41 235	0.47 221	0.30 215	0.79 287	0.33 197	0.61 220	69.49 402	0.85 249	0.30 164	0.24 168	0.59 161	1.02 325	0.60 227	0.43 166	1.35 252	0.60 275	0.73 242	1.82 332	0.24 201	0.29 176	1.00 315	1.24 320	1.08 283	1.47 297

MDST_ROB	3.33 357	2.32 357	0.75 304	3.90 367	1.47 349	2.61 350	1.00 325	1.12 334	0.72 297	0.78 310	0.67 258	1.54 308	25.37 386	0.34 246	2.11 355	0.53 206	0.65 258	0.48 208	3.69 329	0.58 266	0.88 265	0.59 200	0.58 316	0.68 310	7.85 388	3.03 372	17.15 393	8.63 378

ELAS	3.38 358	2.19 354	1.79 360	2.99 354	2.37 358	3.32 355	2.09 347	2.60 376	2.85 375	1.28 356	4.85 368	8.61 373	8.02 371	0.76 336	2.90 374	0.81 292	1.80 353	1.10 354	4.19 335	1.10 341	4.53 376	7.86 383	1.26 347	1.63 371	7.08 386	4.79 384	3.66 379	4.87 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 359	1.54 349	1.05 330	2.64 347	1.72 351	2.05 347	1.15 330	2.40 372	1.41 345	0.90 330	6.48 382	9.56 377	7.42 369	0.49 291	11.75 388	1.94 375	0.87 307	0.74 318	8.79 359	0.80 315	8.36 385	8.07 386	0.73 326	1.07 346	3.39 373	2.15 361	5.22 385	4.99 362
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	3.81 360	1.38 346	1.26 347	1.80 344	1.47 349	1.93 346	1.71 342	1.47 348	1.33 340	1.34 360	6.67 384	9.59 378	12.99 378	1.20 352	1.73 337	1.47 365	1.42 342	1.24 360	11.11 369	1.37 356	3.07 356	2.13 337	1.27 351	1.42 366	1.69 353	1.26 324	2.90 371	26.50 393

DN	3.88 361	0.39 135	0.36 180	0.58 256	0.32 180	51.06 401	0.32 217	0.64 208	0.32 191	0.50 137	0.56 215	38.15 394	0.23 116	0.26 198	0.60 167	0.71 272	0.57 196	0.46 194	1.59 267	0.40 196	0.69 231	0.66 222	0.32 251	0.32 198	1.15 330	1.04 301	0.86 240	1.56 301

DispFullNet	4.17 362	3.20 372	4.34 386	2.72 350	2.46 362	2.92 351	2.70 354	2.79 381	1.90 358	4.51 392	6.62 383	8.91 375	4.83 355	2.59 361	2.00 348	8.18 389	3.24 372	1.98 378	24.96 383	2.93 384	3.99 370	3.36 357	1.71 357	1.15 353	1.36 344	1.32 331	2.36 359	3.65 353

WAO-8	4.25 363	3.34 375	2.80 375	10.32 381	2.92 372	4.17 371	5.89 376	2.66 379	4.45 381	1.69 375	3.41 358	5.94 361	11.31 375	5.29 384	1.71 333	1.34 351	2.69 369	1.51 373	10.78 366	2.48 379	2.63 343	4.50 367	3.44 365	1.58 369	5.12 381	3.31 376	3.60 376	5.76 367

Venus	4.25 363	3.34 375	2.80 375	10.32 381	2.92 372	4.17 371	5.89 376	2.66 379	4.45 381	1.69 375	3.41 358	5.94 361	11.31 375	5.29 384	1.71 333	1.34 351	2.69 369	1.51 373	10.78 366	2.48 379	2.63 343	4.50 367	3.44 365	1.58 369	5.12 381	3.31 376	3.60 376	5.76 367

LVE	4.33 365	3.03 368	2.00 365	27.23 393	3.06 375	3.83 368	12.07 391	1.53 350	1.64 352	1.85 379	1.48 331	3.30 341	3.91 353	3.06 372	1.45 318	1.05 328	1.95 356	1.38 371	15.68 378	1.62 365	3.25 361	5.86 375	4.42 372	1.76 377	2.87 369	2.06 359	2.34 356	3.25 347

PWCK	5.04 366	3.03 368	2.21 366	3.61 365	2.60 365	4.41 374	5.09 374	2.45 374	2.76 373	3.31 388	4.34 365	10.15 382	5.13 360	1.74 358	1.99 347	1.38 359	2.41 365	1.45 372	51.59 397	2.35 377	3.70 369	2.69 347	2.65 361	1.78 379	2.97 370	3.21 374	2.43 360	4.77 360

STStereo	5.29 367	2.47 358	5.20 388	5.20 373	2.80 369	4.72 375	3.42 362	6.23 390	6.52 384	1.51 367	7.61 386	9.53 376	14.86 381	0.63 323	4.09 380	0.64 251	0.87 307	0.62 287	36.67 390	1.02 335	1.23 305	1.05 284	0.78 328	1.63 371	3.46 374	2.43 364	3.53 375	14.15 385

notaker	5.52 368	5.55 388	3.76 384	13.97 387	5.34 386	5.44 382	7.16 379	2.36 371	2.68 372	2.06 381	1.80 343	12.90 386	23.86 385	3.98 377	2.04 349	1.73 370	3.45 374	2.12 381	17.08 379	2.15 374	6.10 383	5.87 376	6.15 388	2.12 383	1.79 354	2.08 360	2.31 355	3.29 349

MADNet++	5.64 369	3.51 379	3.77 385	2.84 352	4.62 384	3.02 353	3.65 366	4.36 384	5.03 383	4.18 391	5.07 370	6.45 363	5.92 365	6.18 388	7.04 384	6.82 387	4.71 375	4.00 388	8.03 356	5.83 388	9.92 389	16.38 393	2.32 360	4.34 391	3.95 379	11.38 390	4.93 383	4.01 356

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 370	0.56 259	1.25 346	0.75 288	0.69 297	1.17 324	0.81 307	0.82 297	0.80 306	0.81 317	4.78 366	1.00 267	0.37 227	0.27 209	1.13 301	1.54 366	0.70 278	0.60 284	124.50 401	0.54 248	1.43 315	2.64 346	0.22 181	0.36 232	0.91 297	1.13 311	1.13 290	2.18 323

TorneroNet-64	6.02 371	4.60 384	2.53 373	15.58 388	3.29 378	4.87 376	7.75 380	2.23 369	10.02 387	1.42 362	1.31 322	7.26 369	29.23 391	4.36 379	2.09 354	1.21 348	8.22 381	1.70 377	17.35 380	2.62 381	4.31 373	5.68 374	5.20 382	1.76 377	3.58 375	3.76 380	2.29 354	8.34 377

JetBlue	6.09 372	3.85 380	3.31 383	5.99 374	4.13 383	6.22 384	7.94 381	3.42 382	2.89 376	1.47 364	1.46 330	8.10 372	1.90 334	5.39 386	11.86 389	3.22 380	3.30 373	2.99 385	5.32 340	2.40 378	9.74 388	10.03 391	4.93 381	2.18 384	7.39 387	17.16 392	3.72 381	24.15 390

UNDER WATER-64	6.11 373	5.20 386	3.13 381	12.20 385	5.77 387	6.55 386	8.53 385	4.74 388	3.45 379	2.30 386	2.36 350	12.04 385	12.47 377	5.08 382	3.02 375	1.81 372	12.11 389	2.17 382	8.81 360	4.17 387	5.75 382	7.27 381	8.74 393	2.61 387	3.86 378	8.63 387	4.32 382	7.86 376

MANE	7.31 374	2.64 359	4.48 387	3.30 361	3.10 376	3.94 369	2.83 356	5.37 389	6.88 385	1.11 343	5.64 374	8.81 374	11.02 374	0.67 328	3.83 378	3.83 382	1.32 338	18.03 394	8.61 357	0.84 321	4.22 371	1.16 293	0.74 327	1.79 380	13.65 392	18.61 393	22.89 395	38.18 400

UNDER WATER	7.55 375	4.74 385	3.06 380	10.46 384	5.92 388	6.35 385	8.05 382	4.32 383	3.69 380	1.97 380	2.14 348	10.53 383	62.60 400	4.83 381	2.25 362	1.59 367	12.22 390	2.08 380	9.67 364	3.97 385	5.27 381	6.65 379	8.86 394	2.65 388	3.82 377	5.62 385	3.62 378	7.03 374

JetRed	7.85 376	5.29 387	6.07 390	3.75 366	5.00 385	6.95 387	10.20 388	4.64 387	3.42 378	2.92 387	2.39 351	6.71 365	2.25 340	7.15 390	10.26 386	7.34 388	8.59 382	7.11 389	4.82 336	4.08 386	10.76 392	9.27 387	7.85 392	3.34 389	10.96 389	24.25 396	11.90 390	24.57 391

TorneroNet	8.11 377	4.28 383	2.58 374	27.50 394	3.31 379	5.00 377	6.00 378	2.62 377	10.13 389	1.49 366	2.57 353	11.07 384	68.61 401	4.25 378	1.77 341	1.18 344	5.78 377	1.62 376	23.67 382	2.83 383	4.30 372	5.47 371	5.37 383	1.65 373	3.72 376	3.14 373	2.59 365	6.36 371

KSHMR	8.16 378	4.16 381	2.96 379	25.39 392	3.92 382	5.08 378	5.53 375	2.62 377	2.40 365	2.23 384	2.26 349	4.37 355	77.17 402	5.23 383	2.24 361	1.71 369	2.79 371	1.98 378	31.04 387	2.02 373	4.59 377	5.35 370	7.54 391	1.89 381	3.30 372	2.91 370	3.01 372	6.51 372

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 379	0.65 285	1.07 334	0.94 311	0.83 316	0.81 299	1.27 335	0.85 303	0.73 298	0.93 331	6.13 378	180.62 403	2.17 337	1.33 355	1.22 307	1.01 323	0.93 319	1.06 350	6.32 351	0.79 314	3.32 363	3.77 360	0.55 312	0.76 321	0.95 305	1.34 334	1.19 301	2.42 332

LSM0	8.30 380	1.08 338	0.95 320	1.66 342	1.42 347	1.59 341	1.96 344	2.27 370	2.36 364	1.66 374	3.94 362	4.10 352	6.30 368	0.63 323	62.38 403	74.74 403	1.69 350	1.06 350	12.18 371	2.23 375	4.96 380	9.29 388	0.92 339	1.29 359	1.95 359	2.97 371	3.66 379	14.83 386

ACV-stereo	8.39 381	1.01 334	0.97 322	1.29 330	0.73 306	1.48 338	0.95 322	0.88 308	1.10 332	1.07 342	1.33 326	1.06 279	23.12 384	0.52 301	4.00 379	3.78 381	1.05 328	0.79 329	168.94 402	1.91 371	3.64 367	1.44 310	0.72 324	0.74 319	0.74 259	0.90 269	1.43 330	1.03 266

ktn	8.45 382	3.18 371	2.84 377	6.37 376	3.26 377	4.31 373	10.28 389	2.15 368	10.13 389	2.27 385	1.83 344	42.17 397	55.84 398	3.93 376	2.34 367	2.09 376	9.85 383	2.17 382	33.98 388	2.24 376	3.24 360	3.03 351	4.78 375	2.25 385	2.59 362	2.81 368	3.18 373	5.04 364

zero-FE	9.08 383	0.42 154	0.28 140	61.19 402	0.56 272	106.36 403	1.24 334	0.72 260	0.30 162	0.66 261	0.56 215	61.54 401	0.66 292	0.25 186	0.59 161	0.53 206	0.60 227	0.47 202	2.54 307	0.38 175	1.35 313	0.96 275	0.25 206	0.24 140	0.45 147	0.44 150	0.91 250	0.66 201

XX-Stereo	9.49 384	0.38 129	0.36 180	0.63 270	0.28 155	0.54 247	0.28 201	0.69 238	0.28 144	0.69 281	6.24 380	1.00 267	0.29 153	0.23 150	0.70 209	1.08 331	0.60 227	0.52 245	1.58 265	0.53 242	0.76 246	0.65 219	0.18 127	0.26 159	233.61 405	0.88 265	1.01 277	1.90 316

DGTPSM_ROB	12.12 385	5.96 389	17.45 395	4.20 369	7.86 389	5.15 380	8.18 383	4.56 385	11.64 391	4.52 393	8.72 388	5.01 358	17.08 382	12.98 393	14.91 392	14.58 393	6.85 378	15.76 392	12.78 372	12.05 393	9.07 386	21.74 394	5.67 385	11.54 395	11.84 390	31.02 399	12.98 391	33.06 396

DPSMNet_ROB	12.40 386	5.97 390	17.46 396	4.21 370	7.87 390	5.15 380	8.18 383	4.56 385	11.65 392	4.54 394	8.87 389	5.17 359	22.69 383	13.00 394	14.98 393	14.62 394	6.90 379	15.82 393	14.07 376	12.05 393	9.09 387	21.75 395	5.68 386	11.54 395	11.87 391	31.03 400	12.99 392	33.06 396

WQFJA1++	13.32 387	0.37 120	0.25 132	123.26 404	0.29 162	112.03 404	109.42 404	0.56 150	0.25 119	0.65 249	0.49 183	1.70 314	1.51 326	0.23 150	0.43 121	0.60 237	0.53 165	0.41 151	1.83 279	0.31 128	0.53 169	0.51 179	0.22 181	0.20 100	0.52 180	0.76 238	0.88 244	0.91 252

LE_ROB	17.44 388	1.82 350	6.12 391	9.40 378	53.85 404	8.01 388	46.26 399	11.27 395	28.12 396	1.80 378	7.03 385	38.62 395	49.53 397	0.34 246	1.76 340	0.55 218	0.78 293	0.59 281	36.68 391	6.72 389	2.92 351	0.85 265	29.06 399	12.10 397	26.35 394	25.49 397	27.84 398	37.03 399

DLNR_Zeroshot_test	17.86 389	67.45 404	1.21 341	81.91 403	0.35 197	0.45 213	74.74 403	0.76 277	0.27 137	0.69 281	0.60 225	1.16 290	0.29 153	8.20 391	84.48 404	102.07 404	23.88 395	15.14 391	7.31 353	0.50 235	4.38 374	2.51 344	0.18 127	0.43 258	0.76 270	0.86 260	0.80 218	0.80 237

DPSM_ROB	18.32 390	16.26 392	21.94 397	9.42 379	8.75 391	13.61 389	9.11 386	10.90 393	15.09 393	8.45 395	8.95 390	10.12 380	13.19 379	16.42 395	19.79 395	19.11 395	18.35 393	20.45 395	13.82 374	14.88 395	26.56 396	27.45 396	6.49 389	14.39 398	31.57 399	38.83 401	36.85 400	43.86 401

DPSM	18.32 390	16.26 392	21.94 397	9.42 379	8.75 391	13.61 389	9.11 386	10.90 393	15.09 393	8.45 395	8.95 390	10.12 380	13.19 379	16.42 395	19.79 395	19.11 395	18.35 393	20.45 395	13.82 374	14.88 395	26.56 396	27.45 396	6.49 389	14.39 398	31.57 399	38.83 401	36.85 400	43.86 401

DPSimNet_ROB	18.93 392	32.01 396	5.97 389	12.40 386	11.35 394	6.13 383	28.07 396	15.03 396	35.64 400	3.96 390	78.33 403	18.15 388	35.00 392	5.44 387	12.19 391	10.36 391	13.57 391	3.64 387	87.52 400	6.87 390	14.36 395	9.97 389	4.40 371	7.14 393	5.17 383	9.85 388	5.93 387	32.56 395

HanzoNet	19.12 393	15.23 391	6.99 392	35.06 397	14.35 395	40.77 397	42.46 398	17.81 397	22.51 395	3.55 389	8.29 387	41.30 396	56.30 399	43.04 402	5.72 383	4.37 385	37.83 400	3.30 386	49.59 396	8.93 392	10.30 391	6.85 380	14.15 398	3.46 390	5.94 384	5.80 386	5.29 386	7.13 375

LRCNet_RVC	21.34 394	28.92 395	11.37 394	31.78 396	29.09 400	34.25 396	27.43 395	21.71 400	10.07 388	29.63 401	30.60 397	32.06 392	25.81 387	33.87 400	11.15 387	2.97 379	25.27 396	21.35 397	44.05 394	20.83 397	14.27 394	5.87 376	36.69 400	27.43 400	2.76 366	1.47 338	8.68 389	6.79 373

BEATNet-Init1	22.01 395	36.32 400	3.23 382	54.74 401	11.23 393	52.95 402	28.72 397	9.47 391	8.51 386	1.57 371	10.45 392	33.05 393	48.98 396	0.71 332	16.97 394	11.50 392	1.60 348	1.11 356	77.80 399	35.27 401	9.94 390	9.98 390	1.27 351	2.30 386	27.41 395	11.09 389	52.85 402	35.36 398

PML	30.82 396	20.91 394	7.15 393	29.65 395	20.81 399	29.11 395	10.50 390	10.87 392	88.32 404	20.03 400	154.19 404	98.60 402	119.55 403	10.53 392	9.19 385	8.69 390	16.72 392	7.27 390	34.57 389	7.35 391	12.77 393	10.86 392	5.72 387	6.17 392	33.11 401	12.83 391	34.30 399	12.33 383

CasAABBNet	36.73 397	32.73 399	44.18 402	18.81 390	17.45 397	27.29 393	18.12 392	21.69 399	30.40 398	17.52 397	18.08 394	20.27 389	26.53 388	32.96 398	38.28 399	37.42 398	36.82 398	41.12 400	27.47 385	29.86 399	53.56 403	55.70 402	12.93 395	28.91 401	63.44 403	78.07 403	73.93 404	88.05 404

FlowAnything	36.80 398	32.68 397	44.29 404	18.93 391	17.69 398	27.11 392	18.38 394	21.83 401	30.48 399	17.53 398	18.21 395	20.29 390	26.54 389	33.31 399	37.97 398	37.86 399	36.82 398	40.93 399	27.35 384	30.03 400	53.34 402	55.72 403	12.99 396	29.50 403	63.36 402	78.25 405	73.99 405	88.17 405

HaxPig	41.43 399	43.85 401	40.81 399	44.90 398	47.49 402	44.66 398	46.30 400	46.31 402	45.63 402	49.00 402	49.30 399	47.24 398	43.73 394	42.64 401	40.44 401	39.13 401	48.37 401	51.07 401	43.33 392	42.25 402	42.88 398	36.52 398	50.75 402	43.02 405	27.54 396	19.97 394	20.68 394	20.75 389

AVERAGE_ROB	41.98 400	44.82 402	42.27 400	45.98 399	46.88 401	45.60 399	46.56 401	47.04 403	43.89 401	49.19 403	49.91 400	47.25 399	43.00 393	49.19 403	40.14 400	38.38 400	49.01 402	51.31 402	43.98 393	42.43 403	43.31 399	38.64 399	49.42 401	42.83 404	28.65 397	20.44 395	23.41 396	19.88 388

fast-reg	43.29 401	32.71 398	44.22 403	18.25 389	17.13 396	27.54 394	18.28 393	21.56 398	30.10 397	17.75 399	25.35 396	20.57 391	27.48 390	32.87 397	35.47 397	36.04 397	36.53 397	40.33 398	202.92 403	29.77 398	52.97 401	55.53 401	13.28 397	29.25 402	63.58 404	78.09 404	73.47 403	87.68 403

MEDIAN_ROB	44.95 402	47.36 403	44.12 401	48.52 400	49.78 403	48.21 400	49.25 402	49.72 404	46.35 403	52.53 404	53.59 401	50.59 400	45.49 395	49.36 404	43.27 402	41.36 402	51.85 403	54.40 403	47.03 395	45.93 404	45.78 400	40.06 400	52.67 403	45.67 406	31.00 398	26.54 398	25.33 397	27.95 394

GS-Stereo																							0.08 26	0.10 38	0.18 27	0.16 18	0.25 38	0.16 30

FSD		0.53 248	0.53 261	0.53 246	0.53 264	0.52 239	0.53 260	0.75 273	0.40 236	0.80 314	0.59 221			0.55 308	0.62 179	0.64 251			0.66 171	0.55 253				0.52 286	0.68 242	0.62 207	0.69 185	0.70 219

ASD4																								8.34 394

STTRV1_RVC		0.81 311	0.64 289	1.04 315	0.73 306	1.03 314	0.85 311	0.91 311	0.92 319	0.93 331	0.95 301	1.72 316	2.23 338	0.86 342	1.46 321	0.78 287	1.37 339	0.72 313		1.97 372	1.59 320	1.23 298		0.97 338	1.07 323	1.11 309	1.75 344	3.40 350

Low-res two-view benchmark