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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 5	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.03 14	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 27	0.03 25	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 11	0.04 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 14	0.03 1	0.02 1	0.02 1
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
NLCSM	0.03 6	0.03 25	0.03 29	0.03 26	0.02 8	0.03 31	0.03 44	0.05 43	0.04 25	0.02 3	0.02 3	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.04 2	0.04 2	0.04 5	0.04 8	0.05 20	0.04 22	0.03 2	0.03 7	0.03 57	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.04 25	0.03 9

BridgeDepth	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 26	0.02 8	0.03 31	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.04 29	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.04 11	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.05 25	0.05 39	0.03 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 6	0.03 25	0.03 29	0.03 26	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.01 1	0.03 13	0.03 14	0.03 16	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 17	0.06 31	0.07 42	0.04 8	0.06 38	0.03 5	0.06 33	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.04 25	0.03 9

GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.02 8	0.03 28	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 43	0.02 3	0.03 16	0.04 29	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.05 19	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.04 11	0.04 30	0.02 27	0.02 7	0.05 27	0.04 11	0.03 12	0.04 29

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.03 26	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 43	0.02 3	0.04 29	0.04 29	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.05 19	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.04 11	0.04 30	0.02 27	0.02 7	0.05 27	0.04 11	0.02 1	0.04 29

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.02 3	0.03 16	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 11	0.04 5	0.03 2	0.04 8	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 27	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 28	0.02 3	0.04 29	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.05 20	0.03 5	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 16	0.03 13	0.04 28	0.02 3	0.04 29	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 31	0.03 2	0.04 8	0.03 5	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

LG-Stereo	0.03 6	0.03 25	0.02 5	0.02 8	0.03 28	0.02 5	0.01 1	0.04 28	0.05 43	0.04 28	0.02 3	0.05 44	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 11	0.05 19	0.04 8	0.05 20	0.04 22	0.07 47	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.05 27	0.04 11	0.04 25	0.04 29

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 14	0.03 16	0.01 1	0.01 1	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.04 5	0.05 26	0.04 8	0.03 5	0.04 11	0.04 30	0.03 57	0.03 25	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.04 29

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 14	0.04 29	0.04 29	0.01 1	0.01 2	0.05 17	0.05 11	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.04 11	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 31	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 14	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 11	0.05 19	0.03 2	0.06 38	0.02 1	0.04 11	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 27	0.03 1	0.04 25	0.03 9

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.04 25	0.03 14	0.06 69	0.03 15	0.01 1	0.02 21	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 43	0.05 43	0.04 28	0.04 29	0.04 29	0.02 14	0.03 48	0.05 17	0.06 31	0.04 5	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.02 1	0.03 9

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.06 31	0.04 8	0.06 38	0.03 5	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.03 12	0.03 9

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 26	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.04 28	0.04 25	0.04 28	0.03 16	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.04 22	0.04 11	0.04 30	0.03 57	0.03 25	0.03 2	0.05 25	0.03 12	0.03 9

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 14	0.02 3	0.04 29	0.03 43	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.05 19	0.05 26	0.04 8	0.03 5	0.06 33	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 42	0.05 25	0.04 25	0.04 29

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.05 17	0.05 11	0.05 19	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 14	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 25	0.03 29	0.02 8	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.02 4	0.03 13	0.03 14	0.03 16	0.02 5	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.04 5	0.04 8	0.05 20	0.03 5	0.04 11	0.03 7	0.02 27	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.02 1

RSM	0.03 6	0.03 25	0.03 29	0.02 8	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.03 16	0.02 3	0.03 14	0.04 29	0.04 29	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.05 19	0.04 8	0.05 20	0.04 22	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 14	0.03 16	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 11	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.03 14	0.02 3	0.02 5	0.03 43	0.01 2	0.05 17	0.05 11	0.04 5	0.05 26	0.04 8	0.04 22	0.04 11	0.04 30	0.01 2	0.02 7	0.05 27	0.05 25	0.05 39	0.03 9

MatchStereo	0.04 28	0.02 3	0.03 29	0.02 8	0.03 28	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.06 66	0.02 3	0.06 69	0.02 5	0.04 61	0.02 21	0.06 40	0.06 31	0.04 5	0.05 26	0.04 8	0.05 47	0.05 22	0.05 50	0.01 2	0.03 25	0.05 27	0.06 44	0.03 12	0.04 29

NLMM	0.04 28	0.03 25	0.02 5	0.03 26	0.02 8	0.03 31	0.03 44	0.05 43	0.06 66	0.04 28	0.06 69	0.04 29	0.04 61	0.02 21	0.04 2	0.04 2	0.04 5	0.04 8	0.05 20	0.04 22	0.04 11	0.03 7	0.03 57	0.03 25	0.05 27	0.05 25	0.03 12	0.04 29

NLSM3	0.04 28	0.03 25	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.02 5	0.02 19	0.04 28	0.07 91	0.04 28	0.04 29	0.03 15	0.04 61	0.03 48	0.06 40	0.05 11	0.05 19	0.05 26	0.04 8	0.04 22	0.04 11	0.04 30	0.03 57	0.03 25	0.06 42	0.06 44	0.06 56	0.06 56

VIP-Stereo	0.04 28	0.03 25	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.02 5	0.01 1	0.04 28	0.04 25	0.04 28	0.07 91	0.06 56	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.08 50	0.05 26	0.06 38	0.04 22	0.07 47	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.05 27	0.05 25	0.04 25	0.04 29

GEAStereo	0.04 28	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.03 31	0.03 44	0.04 28	0.03 13	0.04 28	0.03 16	0.03 15	0.01 1	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.06 31	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.06 33	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.04 25	0.03 9

gasm-f	0.04 28	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.03 31	0.03 44	0.04 28	0.03 13	0.04 28	0.03 16	0.03 15	0.01 1	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.06 31	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.06 33	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.04 25	0.03 9

MonStereo	0.04 28	0.03 25	0.03 29	0.03 26	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 28	0.06 69	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.05 19	0.04 8	0.05 20	0.04 22	0.05 22	0.03 7	0.02 27	0.02 7	0.05 27	0.05 25	0.05 39	0.05 40

AdaDepth	0.04 28	0.04 43	0.02 5	0.03 26	0.03 28	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.03 14	0.04 29	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.06 40	0.06 31	0.06 31	0.05 26	0.05 20	0.03 5	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.05 27	0.05 25	0.04 25	0.03 9

MLG-Stereo_test2	0.04 28	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 28	0.03 13	0.05 45	0.03 16	0.05 44	0.02 14	0.03 48	0.05 17	0.05 11	0.08 50	0.04 8	0.06 38	0.04 22	0.07 47	0.03 7	0.02 27	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.05 39	0.03 9

DEFOM-Stereo	0.04 28	0.03 25	0.02 5	0.04 44	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.04 28	0.04 25	0.04 28	0.04 29	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.07 42	0.06 43	0.06 38	0.04 22	0.06 33	0.03 7	0.02 27	0.02 7	0.06 42	0.06 44	0.05 39	0.04 29

Occ-G	0.04 28	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.02 8	0.03 31	0.02 19	0.04 28	0.03 13	0.03 14	0.05 46	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.06 31	0.06 43	0.07 47	0.04 22	0.05 22	0.03 7	0.04 85	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.05 40

RSM++	0.04 28	0.03 25	0.03 29	0.02 8	0.04 47	0.02 5	0.03 44	0.05 43	0.04 25	0.04 28	0.04 29	0.05 44	0.02 14	0.02 21	0.06 40	0.06 31	0.05 19	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.07 47	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.06 42	0.05 25	0.04 25	0.04 29

AEACV	0.04 28	0.03 25	0.02 5	0.04 44	0.03 28	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 14	0.03 16	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.05 17	0.06 31	0.05 19	0.05 26	0.07 47	0.04 22	0.06 33	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 42	0.06 44	0.04 25	0.03 9

TDLM	0.04 28	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.04 28	0.03 13	0.04 28	0.06 69	0.04 29	0.03 43	0.03 48	0.06 40	0.06 31	0.06 31	0.06 43	0.05 20	0.04 22	0.05 22	0.04 30	0.03 57	0.04 53	0.05 27	0.05 25	0.05 39	0.05 40

BridgeDepth_RVC	0.05 42	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.05 66	0.05 74	0.03 44	0.04 28	0.07 91	0.05 45	0.05 46	0.05 44	0.04 61	0.02 21	0.07 60	0.07 54	0.05 19	0.07 62	0.05 20	0.05 47	0.06 33	0.05 50	0.02 27	0.03 25	0.06 42	0.08 66	0.07 67	0.07 64
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.05 42	0.04 43	0.02 5	0.05 67	0.05 66	0.05 74	0.04 80	0.07 64	0.07 91	0.06 53	0.05 46	0.04 29	0.03 43	0.03 48	0.04 2	0.05 11	0.06 31	0.06 43	0.06 38	0.06 65	0.06 33	0.04 30	0.03 57	0.03 25	0.06 42	0.05 25	0.04 25	0.06 56

NLMM1	0.05 42	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.05 66	0.05 74	0.04 80	0.04 28	0.05 43	0.04 28	0.05 46	0.04 29	0.06 117	0.03 48	0.05 17	0.05 11	0.07 42	0.05 26	0.07 47	0.06 65	0.06 33	0.05 50	0.03 57	0.04 53	0.05 27	0.06 44	0.06 56	0.06 56

NLSM1	0.05 42	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.04 47	0.03 31	0.03 44	0.05 43	0.05 43	0.05 45	0.07 91	0.06 56	0.05 86	0.02 21	0.06 40	0.06 31	0.06 31	0.06 43	0.05 20	0.06 65	0.06 33	0.05 50	0.03 57	0.05 76	0.07 56	0.08 66	0.05 39	0.08 71

MLG-Stereo_test3	0.05 42	0.03 25	0.02 5	0.03 26	0.04 47	0.05 74	0.03 44	0.05 43	0.06 66	0.06 53	0.06 69	0.09 74	0.02 14	0.03 48	0.06 40	0.06 31	0.08 50	0.06 43	0.06 38	0.04 22	0.08 57	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.05 27	0.06 44	0.05 39	0.05 40

DFGA-Net	0.05 42	0.05 65	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.04 50	0.03 44	0.05 43	0.04 25	0.06 53	0.05 46	0.10 82	0.04 61	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.08 50	0.07 62	0.07 47	0.05 47	0.07 47	0.04 30	0.03 57	0.04 53	0.07 56	0.06 44	0.06 56	0.09 79

anonymousdsp	0.05 42	0.04 43	0.03 29	0.03 26	0.04 47	0.04 50	0.04 80	0.06 52	0.05 43	0.06 53	0.04 29	0.03 15	0.02 14	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.08 50	0.06 43	0.08 63	0.05 47	0.09 61	0.05 50	0.03 57	0.03 25	0.05 27	0.05 25	0.05 39	0.05 40

iRaftStereo_RVC	0.05 42	0.03 25	0.03 29	0.03 26	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.05 43	0.04 25	0.06 53	0.05 46	0.05 44	0.03 43	0.02 21	0.06 40	0.06 31	0.10 67	0.07 62	0.07 47	0.05 47	0.09 61	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.07 56	0.06 44	0.05 39	0.05 40

RAFT + AFF	0.05 42	0.04 43	0.03 29	0.05 67	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.06 52	0.08 113	0.09 70	0.05 46	0.09 74	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.09 63	0.06 43	0.06 38	0.04 22	0.07 47	0.05 50	0.02 27	0.04 53	0.07 56	0.05 25	0.05 39	0.05 40

delet	0.05 42	0.05 65	0.04 58	0.06 92	0.05 66	0.05 74	0.05 92	0.04 28	0.04 25	0.06 53	0.05 46	0.10 82	0.05 86	0.03 48	0.07 60	0.06 31	0.07 42	0.06 43	0.05 20	0.06 65	0.06 33	0.04 30	0.03 57	0.04 53	0.06 42	0.06 44	0.04 25	0.04 29

LG-Stereo_L2	0.06 52	0.04 43	0.03 29	0.03 26	0.04 47	0.02 5	0.02 19	0.08 71	0.08 113	0.21 158	0.06 69	0.08 66	0.03 43	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.10 67	0.06 43	0.07 47	0.04 22	0.13 110	0.05 50	0.02 27	0.03 25	0.05 27	0.06 44	0.05 39	0.05 40

LG-Stereo_L1	0.06 52	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.02 5	0.02 19	0.08 71	0.09 146	0.21 158	0.05 46	0.05 44	0.03 43	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.10 67	0.06 43	0.07 47	0.04 22	0.14 126	0.05 50	0.01 2	0.03 25	0.06 42	0.06 44	0.05 39	0.05 40

LG-G_1	0.06 52	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.06 93	0.03 44	0.06 52	0.06 66	0.08 66	0.03 16	0.10 82	0.04 61	0.06 108	0.06 40	0.06 31	0.10 67	0.06 43	0.08 63	0.05 47	0.10 69	0.04 30	0.05 114	0.04 53	0.06 42	0.06 44	0.08 74	0.07 64

LG-G	0.06 52	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.06 93	0.03 44	0.06 52	0.06 66	0.08 66	0.03 16	0.10 82	0.04 61	0.06 108	0.06 40	0.06 31	0.10 67	0.06 43	0.08 63	0.05 47	0.10 69	0.04 30	0.05 114	0.04 53	0.06 42	0.06 44	0.08 74	0.07 64

LGtest1	0.06 52	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.08 71	0.08 113	0.07 63	0.04 29	0.06 56	0.03 43	0.05 91	0.07 60	0.07 54	0.12 88	0.07 62	0.10 89	0.07 84	0.12 89	0.06 72	0.04 85	0.03 25	0.07 56	0.06 44	0.08 74	0.06 56

SGD-Stereo	0.06 52	0.04 43	0.03 29	0.05 67	0.04 47	0.06 93	0.03 44	0.04 28	0.06 66	0.08 66	0.05 46	0.05 44	0.03 43	0.03 48	0.07 60	0.08 72	0.14 106	0.06 43	0.09 78	0.05 47	0.12 89	0.05 50	0.03 57	0.04 53	0.08 67	0.08 66	0.12 119	0.09 79

AIO_rvc	0.06 52	0.06 90	0.03 29	0.05 67	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.08 71	0.06 66	0.10 78	0.04 29	0.08 66	0.02 14	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.08 50	0.06 43	0.07 47	0.05 47	0.12 89	0.05 50	0.02 27	0.03 25	0.06 42	0.06 44	0.05 39	0.05 40

AIO_test	0.06 52	0.05 65	0.04 58	0.07 113	0.05 66	0.04 50	0.04 80	0.10 87	0.09 146	0.12 83	0.05 46	0.11 94	0.04 61	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.07 42	0.06 43	0.08 63	0.05 47	0.13 110	0.05 50	0.04 85	0.04 53	0.09 76	0.07 60	0.05 39	0.05 40

IGEV-Stereo+	0.06 52	0.03 25	0.03 29	0.03 26	0.04 47	0.03 31	0.03 44	0.16 139	0.06 66	0.20 147	0.06 69	0.06 56	0.03 43	0.04 75	0.07 60	0.08 72	0.10 67	0.06 43	0.09 78	0.06 65	0.12 89	0.06 72	0.03 57	0.03 25	0.07 56	0.06 44	0.03 12	0.07 64

plain	0.06 52	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.04 47	0.05 74	0.03 44	0.08 71	0.04 25	0.09 70	0.05 46	0.06 56	0.02 14	0.02 21	0.07 60	0.08 72	0.12 88	0.08 70	0.08 63	0.06 65	0.08 57	0.04 30	0.02 27	0.05 76	0.09 76	0.09 75	0.08 74	0.09 79

StereoVision	0.06 52	0.03 25	0.04 58	0.03 26	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.06 52	0.11 188	0.02 3	0.05 46	0.03 15	0.06 117	0.01 2	0.08 92	0.10 118	0.06 31	0.05 26	0.08 63	0.07 84	0.06 33	0.05 50	0.02 27	0.04 53	0.10 92	0.08 66	0.10 95	0.12 116

MIF-Stereo (partial)	0.06 52	0.05 65	0.06 121	0.05 67	0.04 47	0.05 74	0.03 44	0.08 71	0.07 91	0.07 63	0.04 29	0.05 44	0.06 117	0.04 75	0.08 92	0.08 72	0.11 77	0.08 70	0.08 63	0.05 47	0.09 61	0.05 50	0.02 27	0.06 104	0.10 92	0.08 66	0.07 67	0.08 71

MIM_Stereo	0.06 52	0.04 43	0.03 29	0.05 67	0.05 66	0.05 74	0.03 44	0.06 52	0.04 25	0.14 91	0.06 69	0.04 29	0.02 14	0.03 48	0.07 60	0.08 72	0.13 92	0.07 62	0.09 78	0.06 65	0.11 75	0.06 72	0.02 27	0.04 53	0.08 67	0.07 60	0.07 67	0.05 40

AASNet	0.06 52	0.06 90	0.04 58	0.09 143	0.07 111	0.08 121	0.05 92	0.08 71	0.04 25	0.07 63	0.07 91	0.07 62	0.04 61	0.04 75	0.06 40	0.07 54	0.10 67	0.08 70	0.08 63	0.06 65	0.07 47	0.06 72	0.04 85	0.06 104	0.08 67	0.07 60	0.06 56	0.06 56

RAFT	0.06 52	0.03 25	0.05 91	0.03 26	0.02 8	0.03 31	0.02 19	0.07 64	0.04 25	0.04 28	0.06 69	0.07 62	0.05 86	0.01 2	0.06 40	0.06 31	0.07 42	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.06 33	0.07 91	0.01 2	0.04 53	0.13 129	0.14 168	0.13 133	0.15 145

AFF-stereo	0.06 52	0.05 65	0.05 91	0.05 67	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.11 91	0.06 66	0.16 104	0.04 29	0.08 66	0.03 43	0.02 21	0.06 40	0.08 72	0.08 50	0.05 26	0.09 78	0.04 22	0.09 61	0.05 50	0.02 27	0.04 53	0.10 92	0.08 66	0.07 67	0.07 64

MMNet	0.06 52	0.06 90	0.04 58	0.08 124	0.06 95	0.06 93	0.05 92	0.07 64	0.05 43	0.05 45	0.05 46	0.09 74	0.04 61	0.04 75	0.07 60	0.07 54	0.08 50	0.08 70	0.07 47	0.06 65	0.06 33	0.05 50	0.04 85	0.05 76	0.07 56	0.08 66	0.07 67	0.10 94

RYNet	0.06 52	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.04 28	0.11 188	0.05 45	0.04 29	0.04 29	0.03 43	0.03 48	0.07 60	0.06 31	0.07 42	0.08 70	0.07 47	0.05 47	0.05 22	0.04 30	0.11 228	0.04 53	0.06 42	0.13 141	0.06 56	0.05 40

GANet	0.06 52	0.07 113	0.06 121	0.06 92	0.06 95	0.07 111	0.06 125	0.07 64	0.05 43	0.06 53	0.07 91	0.05 44	0.04 61	0.04 75	0.07 60	0.08 72	0.08 50	0.10 118	0.07 47	0.05 47	0.07 47	0.05 50	0.05 114	0.05 76	0.08 67	0.07 60	0.06 56	0.06 56

AANet_RVC	0.06 52	0.05 65	0.06 121	0.05 67	0.06 95	0.04 50	0.05 92	0.05 43	0.06 66	0.05 45	0.06 69	0.05 44	0.04 61	0.04 75	0.07 60	0.07 54	0.08 50	0.08 70	0.07 47	0.07 84	0.07 47	0.06 72	0.05 114	0.05 76	0.07 56	0.09 75	0.06 56	0.08 71

WQFJA1	0.07 72	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.08 121	0.08 155	0.09 78	0.09 146	0.10 78	0.06 69	0.08 66	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.07 54	0.11 77	0.10 118	0.07 47	0.07 84	0.12 89	0.06 72	0.04 85	0.05 76	0.10 92	0.09 75	0.06 56	0.06 56

WQFJX1	0.07 72	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.08 121	0.08 155	0.09 78	0.09 146	0.10 78	0.06 69	0.08 66	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.07 54	0.11 77	0.10 118	0.07 47	0.07 84	0.12 89	0.06 72	0.04 85	0.05 76	0.10 92	0.09 75	0.06 56	0.06 56

YMNet	0.07 72	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.08 133	0.08 121	0.07 142	0.07 64	0.07 91	0.05 45	0.07 91	0.13 117	0.05 86	0.07 141	0.07 60	0.07 54	0.08 50	0.08 70	0.09 78	0.05 47	0.07 47	0.06 72	0.06 135	0.05 76	0.09 76	0.08 66	0.09 89	0.09 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 72	0.05 65	0.03 29	0.03 26	0.05 66	0.05 74	0.03 44	0.12 96	0.05 43	0.22 166	0.05 46	0.08 66	0.03 43	0.05 91	0.07 60	0.09 89	0.13 92	0.09 97	0.10 89	0.06 65	0.16 161	0.06 72	0.04 85	0.04 53	0.07 56	0.09 75	0.08 74	0.10 94

HUF	0.07 72	0.05 65	0.04 58	0.07 113	0.06 95	0.04 50	0.03 44	0.09 78	0.07 91	0.16 104	0.05 46	0.09 74	0.04 61	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.08 50	0.06 43	0.09 78	0.06 65	0.14 126	0.06 72	0.03 57	0.04 53	0.08 67	0.05 25	0.06 56	0.05 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 72	0.05 65	0.03 29	0.04 44	0.05 66	0.04 50	0.02 19	0.11 91	0.06 66	0.22 166	0.05 46	0.05 44	0.02 14	0.03 48	0.07 60	0.08 72	0.12 88	0.08 70	0.09 78	0.07 84	0.16 161	0.06 72	0.02 27	0.03 25	0.07 56	0.07 60	0.07 67	0.05 40

MaDis-Stereo	0.07 72	0.04 43	0.05 91	0.03 26	0.02 8	0.03 31	0.03 44	0.06 52	0.06 66	0.04 28	0.06 69	0.10 82	0.05 86	0.02 21	0.07 60	0.08 72	0.10 67	0.09 97	0.07 47	0.05 47	0.10 69	0.10 180	0.01 2	0.05 76	0.11 109	0.18 243	0.13 133	0.16 159

UniTT-Stereo	0.07 72	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.03 28	0.05 74	0.03 44	0.06 52	0.05 43	0.06 53	0.04 29	0.07 62	0.12 206	0.07 141	0.08 92	0.07 54	0.11 77	0.08 70	0.08 63	0.07 84	0.09 61	0.08 108	0.08 183	0.04 53	0.09 76	0.16 212	0.06 56	0.09 79

LL-Strereo2	0.07 72	0.03 25	0.03 29	0.04 44	0.05 66	0.04 50	0.03 44	0.06 52	0.07 91	0.14 91	0.07 91	0.08 66	0.05 86	0.04 75	0.07 60	0.08 72	0.14 106	0.07 62	0.10 89	0.06 65	0.10 69	0.06 72	0.03 57	0.04 53	0.08 67	0.09 75	0.08 74	0.05 40

RAFT_CTSACE	0.07 72	0.04 43	0.06 121	0.03 26	0.04 47	0.05 74	0.05 92	0.06 52	0.06 66	0.09 70	0.04 29	0.10 82	0.09 175	0.03 48	0.07 60	0.08 72	0.11 77	0.07 62	0.07 47	0.05 47	0.12 89	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.12 118	0.13 141	0.12 119	0.15 145

ARAFT	0.07 72	0.04 43	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.05 74	0.02 19	0.09 78	0.06 66	0.12 83	0.06 69	0.12 101	0.03 43	0.03 48	0.07 60	0.07 54	0.12 88	0.09 97	0.09 78	0.05 47	0.11 75	0.07 91	0.03 57	0.04 53	0.09 76	0.09 75	0.09 89	0.09 79

DMCA	0.07 72	0.05 65	0.07 150	0.06 92	0.06 95	0.05 74	0.07 142	0.09 78	0.06 66	0.06 53	0.09 135	0.07 62	0.06 117	0.06 108	0.07 60	0.08 72	0.11 77	0.10 118	0.08 63	0.07 84	0.09 61	0.05 50	0.06 135	0.05 76	0.08 67	0.10 90	0.05 39	0.07 64

CVANet_RVC	0.07 72	0.07 113	0.07 150	0.08 124	0.06 95	0.07 111	0.05 92	0.06 52	0.05 43	0.06 53	0.09 135	0.05 44	0.04 61	0.04 75	0.08 92	0.08 72	0.08 50	0.08 70	0.08 63	0.06 65	0.08 57	0.05 50	0.04 85	0.05 76	0.08 67	0.07 60	0.07 67	0.09 79

MGS-Stereo	0.08 85	0.06 90	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.05 43	0.09 70	0.07 91	0.10 82	0.04 61	0.05 91	0.07 60	0.08 72	0.15 113	0.11 137	0.12 108	0.09 134	0.12 89	0.07 91	0.05 114	0.05 76	0.10 92	0.09 75	0.11 109	0.10 94

anonymousdsp2	0.08 85	0.07 113	0.05 91	0.06 92	0.05 66	0.06 93	0.05 92	0.12 96	0.06 66	0.17 114	0.06 69	0.08 66	0.04 61	0.05 91	0.07 60	0.08 72	0.13 92	0.08 70	0.10 89	0.07 84	0.12 89	0.06 72	0.05 114	0.06 104	0.09 76	0.08 66	0.08 74	0.07 64

test_5	0.08 85	0.05 65	0.07 150	0.04 44	0.04 47	0.04 50	0.04 80	0.09 78	0.05 43	0.05 45	0.07 91	0.12 101	0.12 206	0.02 21	0.07 60	0.09 89	0.07 42	0.07 62	0.08 63	0.06 65	0.10 69	0.09 145	0.02 27	0.07 142	0.10 92	0.13 141	0.13 133	0.18 188

AnonymousM	0.08 85	0.05 65	0.04 58	0.06 92	0.05 66	0.04 50	0.04 80	0.13 115	0.05 43	0.20 147	0.06 69	0.11 94	0.03 43	0.06 108	0.09 129	0.09 89	0.19 180	0.08 70	0.12 108	0.07 84	0.16 161	0.06 72	0.04 85	0.04 53	0.08 67	0.11 114	0.10 95	0.09 79

raft+_RVC	0.08 85	0.06 90	0.04 58	0.06 92	0.06 95	0.07 111	0.04 80	0.10 87	0.08 113	0.17 114	0.08 116	0.09 74	0.04 61	0.04 75	0.08 92	0.07 54	0.13 92	0.09 97	0.11 97	0.06 65	0.13 110	0.05 50	0.03 57	0.05 76	0.10 92	0.09 75	0.09 89	0.08 71

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 85	0.06 90	0.05 91	0.05 67	0.04 47	0.04 50	0.04 80	0.14 125	0.07 91	0.21 158	0.04 29	0.12 101	0.04 61	0.03 48	0.07 60	0.09 89	0.09 63	0.06 43	0.10 89	0.05 47	0.11 75	0.05 50	0.03 57	0.05 76	0.12 118	0.09 75	0.09 89	0.09 79

GCAP-BAT	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

test_for_model	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

testlalala2	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

testlalala	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

testlalala_base	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

GCAP-Stereo	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

4D-IteraStereo	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.06 93	0.04 80	0.15 130	0.10 173	0.22 166	0.08 116	0.14 128	0.06 117	0.03 48	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.09 97	0.11 97	0.07 84	0.15 144	0.05 50	0.03 57	0.05 76	0.10 92	0.10 90	0.08 74	0.08 71

LoS_RVC	0.09 91	0.07 113	0.05 91	0.05 67	0.06 95	0.06 93	0.05 92	0.13 115	0.08 113	0.18 126	0.11 169	0.12 101	0.06 117	0.07 141	0.08 92	0.09 89	0.10 67	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 104	0.14 153	0.10 90	0.10 95	0.13 124

tt_ll	0.09 91	0.07 113	0.05 91	0.05 67	0.06 95	0.06 93	0.05 92	0.13 115	0.08 113	0.18 126	0.11 169	0.12 101	0.06 117	0.07 141	0.08 92	0.09 89	0.10 67	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 104	0.14 153	0.10 90	0.10 95	0.13 124

CAS	0.09 91	0.07 113	0.05 91	0.06 92	0.05 66	0.05 74	0.04 80	0.14 125	0.05 43	0.11 81	0.10 158	0.11 94	0.05 86	0.07 141	0.08 92	0.09 89	0.11 77	0.10 118	0.14 142	0.07 84	0.12 89	0.07 91	0.05 114	0.05 76	0.13 129	0.11 114	0.09 89	0.14 134

TestStereo1	0.09 91	0.07 113	0.06 121	0.04 44	0.05 66	0.06 93	0.06 125	0.07 64	0.07 91	0.09 70	0.07 91	0.11 94	0.14 235	0.04 75	0.09 129	0.10 118	0.11 77	0.09 97	0.09 78	0.08 108	0.13 110	0.12 220	0.02 27	0.04 53	0.15 166	0.13 141	0.16 169	0.20 212

TESTraft	0.09 91	0.06 90	0.06 121	0.04 44	0.04 47	0.05 74	0.06 125	0.09 78	0.08 113	0.09 70	0.08 116	0.12 101	0.13 220	0.03 48	0.09 129	0.10 118	0.11 77	0.09 97	0.08 63	0.07 84	0.13 110	0.12 220	0.02 27	0.05 76	0.14 153	0.12 124	0.14 146	0.20 212

IER	0.09 91	0.07 113	0.07 150	0.09 143	0.07 111	0.08 121	0.06 125	0.12 96	0.07 91	0.14 91	0.11 169	0.10 82	0.07 144	0.06 108	0.08 92	0.09 89	0.15 113	0.11 137	0.11 97	0.07 84	0.11 75	0.07 91	0.06 135	0.06 104	0.10 92	0.10 90	0.11 109	0.14 134

RAFT+CT+SA	0.09 91	0.05 65	0.07 150	0.05 67	0.05 66	0.04 50	0.05 92	0.13 115	0.08 113	0.08 66	0.07 91	0.15 133	0.13 220	0.04 75	0.10 169	0.10 118	0.09 63	0.08 70	0.08 63	0.06 65	0.12 89	0.11 201	0.02 27	0.06 104	0.13 129	0.12 124	0.11 109	0.17 171

SA-5K	0.09 91	0.07 113	0.06 121	0.04 44	0.05 66	0.06 93	0.06 125	0.07 64	0.07 91	0.09 70	0.07 91	0.11 94	0.14 235	0.04 75	0.09 129	0.10 118	0.11 77	0.09 97	0.09 78	0.08 108	0.13 110	0.12 220	0.02 27	0.04 53	0.15 166	0.13 141	0.16 169	0.20 212

test_4	0.09 91	0.05 65	0.07 150	0.05 67	0.06 95	0.03 31	0.02 19	0.11 91	0.09 146	0.17 114	0.06 69	0.09 74	0.06 117	0.03 48	0.09 129	0.09 89	0.15 113	0.08 70	0.10 89	0.07 84	0.16 161	0.08 108	0.02 27	0.07 142	0.09 76	0.15 187	0.12 119	0.18 188

CIPLG	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.09 138	0.06 125	0.18 185	0.06 66	0.20 147	0.08 116	0.12 101	0.06 117	0.06 108	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.11 137	0.11 97	0.09 134	0.13 110	0.06 72	0.04 85	0.06 104	0.10 92	0.09 75	0.10 95	0.10 94

IPLG	0.09 91	0.07 113	0.07 150	0.07 113	0.07 111	0.06 93	0.05 92	0.15 130	0.06 66	0.22 166	0.06 69	0.15 133	0.05 86	0.04 75	0.08 92	0.10 118	0.16 127	0.10 118	0.14 142	0.09 134	0.13 110	0.08 108	0.04 85	0.07 142	0.13 129	0.11 114	0.11 109	0.08 71

IPLGR_C	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.09 138	0.06 125	0.18 185	0.06 66	0.20 147	0.08 116	0.12 101	0.07 144	0.06 108	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.11 137	0.11 97	0.09 134	0.13 110	0.06 72	0.04 85	0.06 104	0.10 92	0.09 75	0.10 95	0.10 94

ACRE	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.09 138	0.06 125	0.18 185	0.06 66	0.20 147	0.08 116	0.12 101	0.07 144	0.06 108	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.11 137	0.11 97	0.09 134	0.13 110	0.06 72	0.04 85	0.06 104	0.10 92	0.10 90	0.10 95	0.10 94

rafts_anoy	0.09 91	0.08 150	0.07 150	0.07 113	0.07 111	0.06 93	0.05 92	0.13 115	0.05 43	0.17 114	0.09 135	0.12 101	0.05 86	0.03 48	0.09 129	0.10 118	0.15 113	0.12 168	0.13 129	0.07 84	0.14 126	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.11 109	0.10 90	0.09 89	0.11 104

RALCasStereoNet	0.09 91	0.08 150	0.06 121	0.09 143	0.07 111	0.06 93	0.05 92	0.12 96	0.05 43	0.18 126	0.07 91	0.12 101	0.05 86	0.04 75	0.09 129	0.10 118	0.18 160	0.12 168	0.13 129	0.08 108	0.15 144	0.08 108	0.05 114	0.06 104	0.12 118	0.09 75	0.10 95	0.08 71

RALAANet	0.09 91	0.08 150	0.06 121	0.07 113	0.05 66	0.08 121	0.05 92	0.10 87	0.07 91	0.12 83	0.09 135	0.10 82	0.06 117	0.03 48	0.08 92	0.09 89	0.13 92	0.11 137	0.15 154	0.08 108	0.12 89	0.07 91	0.04 85	0.06 104	0.11 109	0.10 90	0.11 109	0.11 104

UPFNet	0.09 91	0.08 150	0.08 172	0.09 143	0.07 111	0.09 138	0.06 125	0.12 96	0.09 146	0.14 91	0.09 135	0.12 101	0.06 117	0.07 141	0.08 92	0.10 118	0.13 92	0.11 137	0.10 89	0.07 84	0.09 61	0.07 91	0.06 135	0.06 104	0.09 76	0.10 90	0.10 95	0.10 94

HITNet	0.09 91	0.07 113	0.06 121	0.08 124	0.08 133	0.08 121	0.05 92	0.11 91	0.07 91	0.19 139	0.08 116	0.12 101	0.06 117	0.07 141	0.08 92	0.08 72	0.13 92	0.11 137	0.10 89	0.06 65	0.10 69	0.09 145	0.06 135	0.06 104	0.12 118	0.11 114	0.16 169	0.13 124
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
coex_refinement	0.10 116	0.10 180	0.07 150	0.09 143	0.08 133	0.09 138	0.06 125	0.17 150	0.10 173	0.20 147	0.11 169	0.11 94	0.07 144	0.07 141	0.11 206	0.14 249	0.15 113	0.11 137	0.12 108	0.06 65	0.12 89	0.08 108	0.06 135	0.07 142	0.12 118	0.12 124	0.11 109	0.13 124

castereo++	0.10 116	0.07 113	0.05 91	0.07 113	0.07 111	0.06 93	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.08 116	0.17 159	0.06 117	0.05 91	0.09 129	0.10 118	0.19 180	0.09 97	0.13 129	0.07 84	0.20 227	0.07 91	0.05 114	0.07 142	0.12 118	0.12 124	0.12 119	0.11 104

castereo	0.10 116	0.07 113	0.06 121	0.06 92	0.07 111	0.08 121	0.05 92	0.16 139	0.11 188	0.24 201	0.10 158	0.15 133	0.04 61	0.05 91	0.08 92	0.10 118	0.20 196	0.09 97	0.14 142	0.07 84	0.19 207	0.07 91	0.04 85	0.07 142	0.13 129	0.12 124	0.12 119	0.12 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 116	0.07 113	0.06 121	0.08 124	0.05 66	0.07 111	0.03 44	0.11 91	0.15 230	0.20 147	0.15 218	0.11 94	0.07 144	0.08 163	0.08 92	0.09 89	0.16 127	0.11 137	0.12 108	0.08 108	0.12 89	0.11 201	0.06 135	0.07 142	0.12 118	0.14 168	0.12 119	0.16 159

CASnet	0.10 116	0.06 90	0.05 91	0.08 124	0.09 156	0.11 173	0.05 92	0.18 185	0.10 173	0.23 184	0.11 169	0.13 117	0.06 117	0.07 141	0.09 129	0.10 118	0.16 127	0.08 70	0.18 197	0.07 84	0.14 126	0.06 72	0.06 135	0.06 104	0.12 118	0.10 90	0.14 146	0.10 94
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 116	0.09 167	0.06 121	0.08 124	0.06 95	0.09 138	0.06 125	0.09 78	0.07 91	0.18 126	0.11 169	0.10 82	0.10 188	0.06 108	0.08 92	0.09 89	0.14 106	0.09 97	0.18 197	0.09 134	0.11 75	0.06 72	0.05 114	0.06 104	0.11 109	0.10 90	0.15 159	0.12 116

Sa-1000	0.10 116	0.07 113	0.07 150	0.07 113	0.05 66	0.09 138	0.03 44	0.12 96	0.06 66	0.18 126	0.08 116	0.19 187	0.05 86	0.05 91	0.10 169	0.10 118	0.16 127	0.12 168	0.14 142	0.09 134	0.16 161	0.10 180	0.04 85	0.05 76	0.19 226	0.15 187	0.13 133	0.20 212

SA	0.10 116	0.07 113	0.06 121	0.06 92	0.05 66	0.08 121	0.04 80	0.12 96	0.05 43	0.16 104	0.07 91	0.16 153	0.03 43	0.04 75	0.09 129	0.09 89	0.13 92	0.11 137	0.12 108	0.09 134	0.14 126	0.10 180	0.03 57	0.06 104	0.16 179	0.14 168	0.13 133	0.20 212

test-3	0.10 116	0.06 90	0.04 58	0.06 92	0.08 133	0.05 74	0.05 92	0.17 150	0.07 91	0.24 201	0.07 91	0.19 187	0.07 144	0.06 108	0.10 169	0.10 118	0.21 211	0.09 97	0.15 154	0.10 160	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 104	0.09 76	0.10 90	0.12 119	0.11 104

test_1	0.10 116	0.06 90	0.04 58	0.06 92	0.08 133	0.05 74	0.05 92	0.17 150	0.07 91	0.24 201	0.07 91	0.19 187	0.07 144	0.06 108	0.10 169	0.10 118	0.21 211	0.09 97	0.15 154	0.10 160	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 104	0.09 76	0.10 90	0.12 119	0.11 104

raftrobust	0.10 116	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.07 111	0.05 74	0.04 80	0.14 125	0.06 66	0.25 234	0.07 91	0.12 101	0.05 86	0.05 91	0.08 92	0.09 89	0.18 160	0.11 137	0.11 97	0.09 134	0.17 182	0.08 108	0.05 114	0.05 76	0.13 129	0.12 124	0.10 95	0.10 94

UNet	0.10 116	0.09 167	0.08 172	0.10 162	0.08 133	0.09 138	0.08 155	0.15 130	0.08 113	0.17 114	0.09 135	0.13 117	0.09 175	0.07 141	0.09 129	0.10 118	0.16 127	0.13 195	0.12 108	0.08 108	0.11 75	0.09 145	0.08 183	0.09 190	0.11 109	0.13 141	0.10 95	0.11 104

DMCA-RVC	0.10 116	0.08 150	0.11 216	0.08 124	0.09 156	0.08 121	0.08 155	0.12 96	0.09 146	0.13 88	0.13 192	0.13 117	0.07 144	0.06 108	0.13 242	0.12 207	0.14 106	0.13 195	0.11 97	0.10 160	0.12 89	0.09 145	0.07 157	0.09 190	0.10 92	0.10 90	0.10 95	0.11 104

DISCO	0.10 116	0.10 180	0.08 172	0.10 162	0.09 156	0.11 173	0.09 174	0.10 87	0.08 113	0.15 98	0.10 158	0.12 101	0.07 144	0.06 108	0.09 129	0.11 163	0.15 113	0.10 118	0.14 142	0.10 160	0.12 89	0.10 180	0.06 135	0.09 190	0.14 153	0.11 114	0.13 133	0.11 104

S2M2_XL	0.11 130	0.07 113	0.08 172	0.07 113	0.07 111	0.10 161	0.08 155	0.18 185	0.06 66	0.21 158	0.09 135	0.22 235	0.05 86	0.06 108	0.08 92	0.10 118	0.20 196	0.09 97	0.17 181	0.09 134	0.20 227	0.08 108	0.08 183	0.06 104	0.11 109	0.09 75	0.14 146	0.16 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 130	0.10 180	0.08 172	0.09 143	0.09 156	0.08 121	0.07 142	0.17 150	0.08 113	0.22 166	0.09 135	0.16 153	0.13 220	0.07 141	0.08 92	0.11 163	0.16 127	0.11 137	0.11 97	0.09 134	0.14 126	0.09 145	0.09 203	0.07 142	0.13 129	0.14 168	0.14 146	0.11 104

Reg-Stereo(zero)	0.11 130	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 142	0.17 150	0.10 173	0.25 234	0.09 135	0.20 203	0.06 117	0.07 141	0.09 129	0.11 163	0.19 180	0.10 118	0.15 154	0.09 134	0.15 144	0.08 108	0.07 157	0.07 142	0.13 129	0.13 141	0.18 203	0.17 171

HI	0.11 130	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 142	0.17 150	0.10 173	0.25 234	0.09 135	0.20 203	0.06 117	0.07 141	0.09 129	0.11 163	0.19 180	0.10 118	0.15 154	0.09 134	0.15 144	0.08 108	0.07 157	0.07 142	0.13 129	0.13 141	0.18 203	0.17 171

trnet	0.11 130	0.08 150	0.05 91	0.07 113	0.07 111	0.07 111	0.05 92	0.18 185	0.05 43	0.27 265	0.07 91	0.18 175	0.06 117	0.08 163	0.08 92	0.10 118	0.22 224	0.08 70	0.12 108	0.07 84	0.20 227	0.08 108	0.06 135	0.05 76	0.11 109	0.13 141	0.17 183	0.16 159

CES	0.11 130	0.06 90	0.06 121	0.06 92	0.08 133	0.07 111	0.05 92	0.35 296	0.05 43	0.15 98	0.23 284	0.13 117	0.04 61	0.08 163	0.08 92	0.10 118	0.19 180	0.08 70	0.14 142	0.08 108	0.28 305	0.08 108	0.07 157	0.04 53	0.14 153	0.11 114	0.13 133	0.16 159

EGLCR-Stereo	0.11 130	0.06 90	0.04 58	0.08 124	0.08 133	0.07 111	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.27 265	0.06 69	0.19 187	0.06 117	0.08 163	0.08 92	0.10 118	0.20 196	0.10 118	0.16 170	0.07 84	0.17 182	0.07 91	0.04 85	0.06 104	0.10 92	0.12 124	0.18 203	0.18 188

MIPNet	0.11 130	0.09 167	0.06 121	0.07 113	0.08 133	0.07 111	0.05 92	0.17 150	0.06 66	0.23 184	0.07 91	0.15 133	0.08 163	0.05 91	0.09 129	0.10 118	0.17 141	0.11 137	0.20 216	0.12 203	0.13 110	0.10 180	0.05 114	0.07 142	0.15 166	0.13 141	0.11 109	0.13 124

GMOStereo	0.11 130	0.07 113	0.09 184	0.06 92	0.05 66	0.06 93	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.07 91	0.17 159	0.09 175	0.05 91	0.10 169	0.11 163	0.17 141	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.19 207	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.18 212	0.16 212	0.14 146	0.17 171

error version	0.11 130	0.07 113	0.09 184	0.06 92	0.05 66	0.06 93	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.07 91	0.17 159	0.09 175	0.05 91	0.10 169	0.11 163	0.17 141	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.19 207	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.18 212	0.16 212	0.14 146	0.17 171

test-v	0.11 130	0.07 113	0.09 184	0.06 92	0.05 66	0.06 93	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.07 91	0.17 159	0.09 175	0.05 91	0.10 169	0.11 163	0.17 141	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.19 207	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.18 212	0.16 212	0.14 146	0.17 171

test_3	0.11 130	0.07 113	0.07 150	0.06 92	0.08 133	0.05 74	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.09 135	0.21 221	0.11 198	0.06 108	0.13 242	0.13 228	0.20 196	0.09 97	0.14 142	0.10 160	0.18 195	0.08 108	0.04 85	0.08 167	0.13 129	0.15 187	0.13 133	0.14 134

test-2	0.11 130	0.07 113	0.09 184	0.06 92	0.05 66	0.06 93	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.07 91	0.17 159	0.09 175	0.05 91	0.10 169	0.11 163	0.17 141	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.19 207	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.18 212	0.16 212	0.14 146	0.17 171

CREStereo++_RVC	0.11 130	0.07 113	0.05 91	0.08 124	0.08 133	0.08 121	0.07 142	0.16 139	0.09 146	0.26 251	0.09 135	0.17 159	0.13 220	0.08 163	0.08 92	0.10 118	0.20 196	0.08 70	0.13 129	0.07 84	0.19 207	0.08 108	0.06 135	0.06 104	0.14 153	0.11 114	0.16 169	0.15 145
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
TANstereo	0.11 130	0.06 90	0.06 121	0.10 162	0.09 156	0.09 138	0.06 125	0.12 96	0.08 113	0.22 166	0.08 116	0.13 117	0.07 144	0.08 163	0.10 169	0.13 228	0.20 196	0.13 195	0.18 197	0.08 108	0.18 195	0.09 145	0.06 135	0.06 104	0.10 92	0.10 90	0.15 159	0.14 134

XX-TBD	0.11 130	0.06 90	0.06 121	0.10 162	0.09 156	0.09 138	0.06 125	0.12 96	0.08 113	0.22 166	0.08 116	0.13 117	0.07 144	0.08 163	0.10 169	0.13 228	0.20 196	0.13 195	0.18 197	0.08 108	0.18 195	0.09 145	0.06 135	0.06 104	0.10 92	0.10 90	0.15 159	0.14 134

HCRNet	0.11 130	0.17 257	0.06 121	0.22 257	0.08 133	0.15 212	0.08 155	0.13 115	0.04 25	0.46 321	0.12 180	0.24 247	0.07 144	0.07 141	0.08 92	0.06 31	0.14 106	0.08 70	0.20 216	0.08 108	0.09 61	0.05 50	0.11 228	0.06 104	0.06 42	0.05 25	0.05 39	0.08 71

CREStereo	0.11 130	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.08 133	0.07 111	0.05 92	0.18 185	0.05 43	0.26 251	0.08 116	0.18 175	0.06 117	0.08 163	0.08 92	0.10 118	0.22 224	0.09 97	0.13 129	0.08 108	0.20 227	0.09 145	0.06 135	0.05 76	0.11 109	0.13 141	0.17 183	0.15 145
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
HGLStereo	0.11 130	0.10 180	0.08 172	0.09 143	0.10 175	0.09 138	0.06 125	0.14 125	0.08 113	0.18 126	0.15 218	0.09 74	0.06 117	0.08 163	0.09 129	0.10 118	0.17 141	0.13 195	0.14 142	0.10 160	0.11 75	0.09 145	0.08 183	0.08 167	0.13 129	0.12 124	0.10 95	0.11 104

DSFCA	0.11 130	0.13 220	0.09 184	0.10 162	0.08 133	0.11 173	0.11 205	0.12 96	0.09 146	0.12 83	0.13 192	0.14 128	0.07 144	0.05 91	0.09 129	0.11 163	0.15 113	0.13 195	0.16 170	0.10 160	0.13 110	0.12 220	0.07 157	0.09 190	0.12 118	0.13 141	0.10 95	0.13 124

PMTNet	0.11 130	0.10 180	0.06 121	0.12 191	0.09 156	0.07 111	0.06 125	0.18 185	0.06 66	0.28 281	0.06 69	0.18 175	0.04 61	0.07 141	0.09 129	0.11 163	0.19 180	0.09 97	0.14 142	0.08 108	0.17 182	0.09 145	0.07 157	0.05 76	0.13 129	0.12 124	0.17 183	0.15 145

BEATNet_4x	0.11 130	0.10 180	0.08 172	0.09 143	0.09 156	0.09 138	0.08 155	0.12 96	0.08 113	0.21 158	0.09 135	0.15 133	0.09 175	0.07 141	0.10 169	0.09 89	0.13 92	0.13 195	0.11 97	0.08 108	0.13 110	0.11 201	0.08 183	0.07 142	0.13 129	0.13 141	0.18 203	0.18 188

DeepPrunerF	0.11 130	0.10 180	0.10 203	0.13 203	0.13 218	0.09 138	0.09 174	0.15 130	0.11 188	0.12 83	0.14 205	0.10 82	0.09 175	0.07 141	0.12 222	0.11 163	0.11 77	0.13 195	0.13 129	0.11 182	0.13 110	0.08 108	0.08 183	0.08 167	0.17 191	0.14 168	0.11 109	0.14 134

ADCP+	0.11 130	0.10 180	0.08 172	0.09 143	0.07 111	0.09 138	0.08 155	0.13 115	0.11 188	0.16 104	0.12 180	0.18 175	0.08 163	0.07 141	0.10 169	0.09 89	0.16 127	0.11 137	0.14 142	0.09 134	0.12 89	0.09 145	0.08 183	0.08 167	0.11 109	0.15 187	0.11 109	0.11 104

RASNet	0.11 130	0.10 180	0.09 184	0.10 162	0.07 111	0.08 121	0.08 155	0.19 210	0.09 146	0.17 114	0.10 158	0.13 117	0.08 163	0.06 108	0.08 92	0.10 118	0.15 113	0.09 97	0.12 108	0.06 65	0.15 144	0.09 145	0.05 114	0.10 206	0.13 129	0.11 114	0.17 183	0.17 171

iResNet_ROB	0.11 130	0.08 150	0.07 150	0.11 179	0.08 133	0.12 182	0.07 142	0.15 130	0.08 113	0.23 184	0.10 158	0.15 133	0.15 243	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.17 141	0.12 168	0.13 129	0.09 134	0.14 126	0.09 145	0.07 157	0.08 167	0.14 153	0.12 124	0.15 159	0.15 145

DN-CSS_ROB	0.11 130	0.09 167	0.11 216	0.08 124	0.09 156	0.08 121	0.08 155	0.16 139	0.10 173	0.23 184	0.17 238	0.18 175	0.14 235	0.05 91	0.08 92	0.09 89	0.13 92	0.10 118	0.18 197	0.09 134	0.11 75	0.08 108	0.07 157	0.08 167	0.13 129	0.10 90	0.12 119	0.10 94

DDF-Stereo	0.12 157	0.07 113	0.04 58	0.10 162	0.09 156	0.13 191	0.10 191	0.18 185	0.08 113	0.24 201	0.06 69	0.19 187	0.06 117	0.08 163	0.08 92	0.11 163	0.23 234	0.08 70	0.16 170	0.10 160	0.20 227	0.08 108	0.07 157	0.07 142	0.13 129	0.13 141	0.17 183	0.19 203

zero-FE	0.12 157	0.07 113	0.04 58	0.11 179	0.08 133	0.15 212	0.12 216	0.18 185	0.08 113	0.23 184	0.08 116	0.19 187	0.07 144	0.08 163	0.08 92	0.11 163	0.23 234	0.09 97	0.17 181	0.10 160	0.20 227	0.09 145	0.07 157	0.07 142	0.13 129	0.13 141	0.16 169	0.20 212

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 157	0.07 113	0.04 58	0.09 143	0.09 156	0.11 173	0.10 191	0.18 185	0.08 113	0.24 201	0.09 135	0.16 153	0.04 61	0.09 182	0.09 129	0.11 163	0.21 211	0.10 118	0.17 181	0.09 134	0.20 227	0.10 180	0.05 114	0.06 104	0.15 166	0.13 141	0.16 169	0.27 253

AE-Stereo	0.12 157	0.09 167	0.08 172	0.11 179	0.09 156	0.08 121	0.05 92	0.17 150	0.14 222	0.24 201	0.09 135	0.19 187	0.10 188	0.07 141	0.10 169	0.12 207	0.24 252	0.13 195	0.16 170	0.11 182	0.18 195	0.09 145	0.05 114	0.09 190	0.13 129	0.14 168	0.15 159	0.15 145

raft_robust	0.12 157	0.09 167	0.09 184	0.11 179	0.06 95	0.09 138	0.06 125	0.15 130	0.08 113	0.23 184	0.07 91	0.20 203	0.11 198	0.09 182	0.11 206	0.12 207	0.16 127	0.12 168	0.13 129	0.10 160	0.15 144	0.11 201	0.03 57	0.07 142	0.18 212	0.16 212	0.15 159	0.14 134

IPLGR	0.12 157	0.09 167	0.09 184	0.09 143	0.10 175	0.09 138	0.07 142	0.18 185	0.09 146	0.22 166	0.10 158	0.15 133	0.07 144	0.06 108	0.09 129	0.11 163	0.17 141	0.11 137	0.20 216	0.12 203	0.15 144	0.08 108	0.04 85	0.08 167	0.16 179	0.13 141	0.14 146	0.16 159

s12784h	0.12 157	0.09 167	0.06 121	0.11 179	0.09 156	0.08 121	0.06 125	0.18 185	0.07 91	0.27 265	0.11 169	0.19 187	0.08 163	0.07 141	0.08 92	0.09 89	0.21 211	0.08 70	0.15 154	0.07 84	0.20 227	0.08 108	0.05 114	0.07 142	0.16 179	0.14 168	0.18 203	0.21 228

ADLNet	0.12 157	0.11 194	0.08 172	0.12 191	0.10 175	0.16 222	0.12 216	0.14 125	0.07 91	0.13 88	0.10 158	0.25 248	0.10 188	0.28 292	0.09 129	0.10 118	0.17 141	0.09 97	0.13 129	0.09 134	0.11 75	0.08 108	0.13 246	0.06 104	0.13 129	0.12 124	0.12 119	0.14 134

GMStereo	0.12 157	0.12 207	0.07 150	0.11 179	0.11 192	0.13 191	0.09 174	0.17 150	0.10 173	0.17 114	0.13 192	0.21 221	0.11 198	0.07 141	0.10 169	0.09 89	0.17 141	0.10 118	0.17 181	0.12 203	0.14 126	0.09 145	0.07 157	0.09 190	0.14 153	0.13 141	0.15 159	0.12 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 157	0.11 194	0.12 231	0.12 191	0.10 175	0.11 173	0.13 222	0.15 130	0.12 204	0.13 88	0.12 180	0.13 117	0.09 175	0.09 182	0.15 267	0.13 228	0.15 113	0.11 137	0.16 170	0.09 134	0.13 110	0.10 180	0.10 218	0.10 206	0.12 118	0.10 90	0.13 133	0.12 116

CFNet	0.12 157	0.11 194	0.08 172	0.14 211	0.12 206	0.11 173	0.09 174	0.19 210	0.10 173	0.18 126	0.12 180	0.25 248	0.10 188	0.08 163	0.08 92	0.09 89	0.17 141	0.12 168	0.12 108	0.09 134	0.11 75	0.08 108	0.06 135	0.09 190	0.15 166	0.12 124	0.13 133	0.13 124

iResNetv2_ROB	0.12 157	0.08 150	0.07 150	0.12 191	0.09 156	0.12 182	0.08 155	0.17 150	0.08 113	0.22 166	0.12 180	0.20 203	0.15 243	0.06 108	0.08 92	0.08 72	0.16 127	0.11 137	0.17 181	0.10 160	0.14 126	0.09 145	0.09 203	0.10 206	0.14 153	0.12 124	0.19 215	0.12 116

PDISCO_ROB	0.12 157	0.13 220	0.13 240	0.10 162	0.08 133	0.09 138	0.09 174	0.09 78	0.08 113	0.11 81	0.10 158	0.06 56	0.05 86	0.05 91	0.09 129	0.11 163	0.14 106	0.16 245	0.09 78	0.10 160	0.14 126	0.12 220	0.04 85	0.08 167	0.16 179	0.21 265	0.32 282	0.19 203

S2M2_L	0.13 170	0.10 180	0.09 184	0.12 191	0.08 133	0.13 191	0.10 191	0.16 139	0.08 113	0.21 158	0.07 91	0.17 159	0.03 43	0.17 261	0.11 206	0.09 89	0.22 224	0.12 168	0.16 170	0.11 182	0.18 195	0.09 145	0.12 239	0.08 167	0.13 129	0.12 124	0.15 159	0.20 212
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap-zeroshot	0.13 170	0.08 150	0.05 91	0.08 124	0.10 175	0.11 173	0.09 174	0.18 185	0.09 146	0.28 281	0.08 116	0.20 203	0.06 117	0.10 197	0.09 129	0.12 207	0.23 234	0.11 137	0.27 265	0.12 203	0.20 227	0.11 201	0.07 157	0.08 167	0.12 118	0.17 230	0.17 183	0.18 188

MSKI-zero shot	0.13 170	0.08 150	0.05 91	0.09 143	0.11 192	0.09 138	0.07 142	0.19 210	0.09 146	0.28 281	0.10 158	0.19 187	0.06 117	0.11 209	0.10 169	0.11 163	0.24 252	0.11 137	0.17 181	0.11 182	0.21 251	0.10 180	0.07 157	0.08 167	0.14 153	0.17 230	0.18 203	0.18 188

Any-RAFT	0.13 170	0.07 113	0.05 91	0.10 162	0.09 156	0.12 182	0.08 155	0.17 150	0.10 173	0.26 251	0.09 135	0.20 203	0.08 163	0.10 197	0.09 129	0.10 118	0.22 224	0.11 137	0.20 216	0.10 160	0.21 251	0.09 145	0.08 183	0.06 104	0.16 179	0.15 187	0.17 183	0.17 171

RAFT-Test	0.13 170	0.07 113	0.06 121	0.09 143	0.11 192	0.13 191	0.09 174	0.17 150	0.11 188	0.27 265	0.10 158	0.20 203	0.05 86	0.12 228	0.10 169	0.11 163	0.23 234	0.12 168	0.21 227	0.14 233	0.21 251	0.11 201	0.06 135	0.08 167	0.17 191	0.15 187	0.17 183	0.17 171

HH	0.13 170	0.06 90	0.05 91	0.11 179	0.11 192	0.16 222	0.08 155	0.19 210	0.07 91	0.28 281	0.08 116	0.18 175	0.05 86	0.12 228	0.10 169	0.10 118	0.23 234	0.12 168	0.15 154	0.10 160	0.20 227	0.08 108	0.07 157	0.08 167	0.13 129	0.14 168	0.19 215	0.23 235

HanStereo	0.13 170	0.06 90	0.05 91	0.11 179	0.11 192	0.16 222	0.08 155	0.19 210	0.07 91	0.28 281	0.08 116	0.18 175	0.05 86	0.12 228	0.10 169	0.10 118	0.23 234	0.12 168	0.15 154	0.10 160	0.20 227	0.08 108	0.07 157	0.08 167	0.13 129	0.14 168	0.19 215	0.23 235

anonymity	0.13 170	0.06 90	0.05 91	0.09 143	0.10 175	0.09 138	0.07 142	0.18 185	0.08 113	0.28 281	0.12 180	0.19 187	0.06 117	0.09 182	0.09 129	0.13 228	0.23 234	0.12 168	0.17 181	0.15 247	0.19 207	0.10 180	0.09 203	0.07 142	0.19 226	0.18 243	0.19 215	0.19 203

iRaft-Stereo_20w	0.13 170	0.07 113	0.05 91	0.12 191	0.12 206	0.12 182	0.09 174	0.16 139	0.10 173	0.28 281	0.09 135	0.19 187	0.04 61	0.10 197	0.09 129	0.11 163	0.24 252	0.11 137	0.15 154	0.13 222	0.20 227	0.08 108	0.09 203	0.06 104	0.17 191	0.13 141	0.20 227	0.25 245

GLC_STEREO	0.13 170	0.11 194	0.12 231	0.12 191	0.11 192	0.10 161	0.10 191	0.19 210	0.07 91	0.25 234	0.13 192	0.12 101	0.07 144	0.07 141	0.08 92	0.12 207	0.24 252	0.11 137	0.17 181	0.09 134	0.27 300	0.15 256	0.07 157	0.07 142	0.15 166	0.09 75	0.20 227	0.12 116

TRStereo	0.13 170	0.07 113	0.05 91	0.09 143	0.08 133	0.17 231	0.13 222	0.18 185	0.07 91	0.25 234	0.09 135	0.20 203	0.04 61	0.10 197	0.09 129	0.10 118	0.22 224	0.11 137	0.22 234	0.13 222	0.19 207	0.09 145	0.09 203	0.07 142	0.16 179	0.15 187	0.24 256	0.20 212

LMCR-Stereo	0.13 170	0.09 167	0.07 150	0.11 179	0.08 133	0.11 173	0.09 174	0.18 185	0.09 146	0.19 139	0.14 205	0.19 187	0.14 235	0.10 197	0.09 129	0.11 163	0.20 196	0.13 195	0.19 210	0.10 160	0.18 195	0.10 180	0.08 183	0.08 167	0.15 166	0.13 141	0.18 203	0.17 171

TestStereo	0.13 170	0.12 207	0.10 203	0.11 179	0.08 133	0.11 173	0.10 191	0.18 185	0.11 188	0.24 201	0.13 192	0.20 203	0.08 163	0.06 108	0.11 206	0.10 118	0.20 196	0.11 137	0.20 216	0.10 160	0.21 251	0.10 180	0.06 135	0.12 234	0.19 226	0.11 114	0.12 119	0.13 124

CFNet_pseudo	0.13 170	0.11 194	0.11 216	0.14 211	0.11 192	0.12 182	0.11 205	0.19 210	0.12 204	0.24 201	0.14 205	0.16 153	0.15 243	0.08 163	0.09 129	0.10 118	0.16 127	0.13 195	0.13 129	0.08 108	0.15 144	0.08 108	0.08 183	0.09 190	0.15 166	0.14 168	0.19 215	0.20 212

EAI-Stereo	0.13 170	0.07 113	0.04 58	0.10 162	0.10 175	0.10 161	0.09 174	0.17 150	0.10 173	0.26 251	0.11 169	0.20 203	0.05 86	0.10 197	0.10 169	0.11 163	0.23 234	0.12 168	0.18 197	0.12 203	0.19 207	0.08 108	0.08 183	0.08 167	0.16 179	0.14 168	0.15 159	0.20 212

FADNet-RVC-Resample	0.13 170	0.10 180	0.12 231	0.12 191	0.10 175	0.13 191	0.10 191	0.16 139	0.13 213	0.18 126	0.13 192	0.17 159	0.11 198	0.10 197	0.10 169	0.09 89	0.13 92	0.15 234	0.15 154	0.17 264	0.15 144	0.12 220	0.10 218	0.13 244	0.17 191	0.13 141	0.12 119	0.11 104

STTStereo	0.13 170	0.14 233	0.17 272	0.13 203	0.15 237	0.13 191	0.20 259	0.13 115	0.13 213	0.15 98	0.15 218	0.17 159	0.10 188	0.11 209	0.12 222	0.12 207	0.15 113	0.14 220	0.13 129	0.11 182	0.12 89	0.10 180	0.07 157	0.09 190	0.15 166	0.13 141	0.12 119	0.16 159

R-Stereo Train	0.13 170	0.07 113	0.07 150	0.09 143	0.10 175	0.15 212	0.05 92	0.16 139	0.12 204	0.28 281	0.12 180	0.20 203	0.08 163	0.11 209	0.09 129	0.11 163	0.24 252	0.12 168	0.16 170	0.11 182	0.21 251	0.11 201	0.08 183	0.07 142	0.15 166	0.15 187	0.16 169	0.15 145

ADCRef	0.13 170	0.10 180	0.09 184	0.10 162	0.08 133	0.09 138	0.08 155	0.17 150	0.14 222	0.21 158	0.15 218	0.15 133	0.13 220	0.05 91	0.10 169	0.11 163	0.16 127	0.14 220	0.19 210	0.12 203	0.15 144	0.12 220	0.09 203	0.11 218	0.13 129	0.18 243	0.13 133	0.18 188

RAFT-Stereo	0.13 170	0.07 113	0.07 150	0.09 143	0.10 175	0.15 212	0.05 92	0.16 139	0.12 204	0.28 281	0.12 180	0.20 203	0.08 163	0.11 209	0.09 129	0.11 163	0.24 252	0.12 168	0.16 170	0.11 182	0.21 251	0.11 201	0.08 183	0.07 142	0.15 166	0.15 187	0.16 169	0.15 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 170	0.08 150	0.06 121	0.09 143	0.12 206	0.10 161	0.08 155	0.17 150	0.11 188	0.27 265	0.09 135	0.20 203	0.06 117	0.12 228	0.10 169	0.11 163	0.24 252	0.12 168	0.19 210	0.16 259	0.21 251	0.11 201	0.07 157	0.08 167	0.17 191	0.14 168	0.17 183	0.18 188

CFNet_RVC	0.13 170	0.12 207	0.10 203	0.14 211	0.11 192	0.14 200	0.09 174	0.17 150	0.09 146	0.19 139	0.13 192	0.21 221	0.09 175	0.09 182	0.10 169	0.13 228	0.18 160	0.13 195	0.15 154	0.11 182	0.16 161	0.08 108	0.06 135	0.09 190	0.15 166	0.12 124	0.16 169	0.17 171

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 170	0.13 220	0.13 240	0.14 211	0.15 237	0.13 191	0.20 259	0.13 115	0.15 230	0.16 104	0.16 229	0.21 221	0.09 175	0.15 256	0.10 169	0.12 207	0.15 113	0.12 168	0.11 97	0.09 134	0.11 75	0.09 145	0.08 183	0.08 167	0.13 129	0.13 141	0.11 109	0.15 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.13 170	0.12 207	0.11 216	0.10 162	0.10 175	0.10 161	0.09 174	0.16 139	0.11 188	0.18 126	0.17 238	0.19 187	0.13 220	0.11 209	0.11 206	0.10 118	0.17 141	0.13 195	0.13 129	0.10 160	0.17 182	0.10 180	0.09 203	0.12 234	0.27 281	0.16 212	0.16 169	0.13 124

PWCDC_ROB	0.13 170	0.06 90	0.09 184	0.07 113	0.13 218	0.08 121	0.13 222	0.06 52	0.24 281	0.09 70	0.15 218	0.09 74	0.43 307	0.26 286	0.10 169	0.10 118	0.09 63	0.12 168	0.08 63	0.11 182	0.08 57	0.11 201	0.19 270	0.13 244	0.07 56	0.13 141	0.08 74	0.18 188

IGEV-FE	0.14 195	0.07 113	0.05 91	0.13 203	0.13 218	0.10 161	0.11 205	0.17 150	0.09 146	0.28 281	0.09 135	0.23 238	0.05 86	0.12 228	0.09 129	0.11 163	0.23 234	0.11 137	0.16 170	0.12 203	0.20 227	0.09 145	0.09 203	0.06 104	0.19 226	0.14 168	0.23 247	0.27 253

model_zeroshot	0.14 195	0.09 167	0.06 121	0.10 162	0.10 175	0.14 200	0.08 155	0.20 228	0.12 204	0.28 281	0.08 116	0.21 221	0.06 117	0.11 209	0.09 129	0.12 207	0.26 276	0.13 195	0.27 265	0.11 182	0.20 227	0.13 237	0.11 228	0.09 190	0.17 191	0.17 230	0.18 203	0.18 188

MyStereo04	0.14 195	0.12 207	0.10 203	0.08 124	0.09 156	0.10 161	0.08 155	0.22 248	0.19 260	0.24 201	0.16 229	0.23 238	0.11 198	0.04 75	0.10 169	0.11 163	0.17 141	0.12 168	0.21 227	0.12 203	0.16 161	0.11 201	0.06 135	0.11 218	0.21 252	0.12 124	0.16 169	0.15 145

IGEV_Zeroshot_test	0.14 195	0.07 113	0.05 91	0.13 203	0.13 218	0.10 161	0.11 205	0.17 150	0.09 146	0.28 281	0.09 135	0.23 238	0.05 86	0.12 228	0.09 129	0.11 163	0.23 234	0.11 137	0.16 170	0.12 203	0.20 227	0.09 145	0.09 203	0.06 104	0.19 226	0.14 168	0.23 247	0.27 253

dd	0.14 195	0.12 207	0.07 150	0.25 270	0.10 175	0.19 250	0.09 174	0.17 150	0.08 113	0.17 114	0.08 116	0.33 263	0.08 163	0.06 108	0.10 169	0.11 163	0.24 252	0.11 137	0.25 255	0.09 134	0.15 144	0.09 145	0.06 135	0.09 190	0.17 191	0.13 141	0.18 203	0.15 145

AACVNet	0.14 195	0.13 220	0.10 203	0.13 203	0.13 218	0.14 200	0.10 191	0.19 210	0.11 188	0.22 166	0.17 238	0.13 117	0.10 188	0.09 182	0.11 206	0.11 163	0.21 211	0.13 195	0.17 181	0.12 203	0.16 161	0.11 201	0.11 228	0.11 218	0.17 191	0.13 141	0.14 146	0.16 159

cross-raft	0.14 195	0.08 150	0.07 150	0.08 124	0.10 175	0.12 182	0.08 155	0.17 150	0.13 213	0.27 265	0.11 169	0.21 221	0.05 86	0.11 209	0.13 242	0.14 249	0.22 224	0.11 137	0.23 244	0.13 222	0.23 278	0.09 145	0.06 135	0.08 167	0.22 262	0.17 230	0.14 146	0.15 145

test-1	0.14 195	0.06 90	0.07 150	0.11 179	0.10 175	0.18 239	0.14 228	0.19 210	0.13 213	0.28 281	0.10 158	0.19 187	0.11 198	0.12 228	0.12 222	0.13 228	0.22 224	0.12 168	0.22 234	0.10 160	0.24 285	0.08 108	0.09 203	0.08 167	0.21 252	0.18 243	0.15 159	0.17 171

GEStereo_RVC	0.14 195	0.13 220	0.10 203	0.11 179	0.12 206	0.12 182	0.11 205	0.18 185	0.13 213	0.24 201	0.16 229	0.18 175	0.10 188	0.06 108	0.12 222	0.11 163	0.20 196	0.17 258	0.23 244	0.13 222	0.15 144	0.13 237	0.07 157	0.11 218	0.20 239	0.14 168	0.13 133	0.19 203

sAnonymous2	0.14 195	0.09 167	0.10 203	0.10 162	0.09 156	0.09 138	0.11 205	0.22 248	0.11 188	0.23 184	0.16 229	0.15 133	0.10 188	0.06 108	0.12 222	0.13 228	0.18 160	0.15 234	0.21 227	0.14 233	0.16 161	0.14 244	0.04 85	0.10 206	0.17 191	0.17 230	0.17 183	0.16 159

CroCo_RVC	0.14 195	0.09 167	0.10 203	0.10 162	0.09 156	0.09 138	0.11 205	0.22 248	0.11 188	0.23 184	0.16 229	0.15 133	0.10 188	0.06 108	0.12 222	0.13 228	0.18 160	0.15 234	0.21 227	0.14 233	0.16 161	0.14 244	0.04 85	0.10 206	0.17 191	0.17 230	0.17 183	0.16 159

sCroCo_RVC	0.14 195	0.09 167	0.09 184	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 142	0.19 210	0.14 222	0.18 126	0.12 180	0.13 117	0.14 235	0.06 108	0.13 242	0.15 267	0.22 224	0.15 234	0.22 234	0.13 222	0.21 251	0.16 264	0.06 135	0.12 234	0.17 191	0.16 212	0.17 183	0.17 171

XX-Stereo	0.14 195	0.05 65	0.05 91	0.10 162	0.08 133	0.17 231	0.07 142	0.18 185	0.10 173	0.27 265	0.09 135	0.20 203	0.03 43	0.09 182	0.10 169	0.12 207	0.23 234	0.11 137	0.20 216	0.11 182	0.20 227	0.08 108	0.08 183	0.07 142	0.22 262	0.16 212	0.17 183	0.36 280

GES	0.14 195	0.11 194	0.07 150	0.09 143	0.11 192	0.15 212	0.09 174	0.20 228	0.09 146	0.23 184	0.12 180	0.17 159	0.11 198	0.14 248	0.10 169	0.10 118	0.23 234	0.14 220	0.24 250	0.14 233	0.17 182	0.17 268	0.11 228	0.09 190	0.15 166	0.14 168	0.21 241	0.20 212

psm_up	0.14 195	0.11 194	0.13 240	0.15 223	0.12 206	0.14 200	0.11 205	0.20 228	0.16 235	0.19 139	0.12 180	0.15 133	0.17 252	0.10 197	0.12 222	0.12 207	0.19 180	0.13 195	0.17 181	0.11 182	0.15 144	0.09 145	0.10 218	0.16 265	0.18 212	0.16 212	0.17 183	0.20 212

FADNet-RVC	0.14 195	0.13 220	0.10 203	0.18 240	0.11 192	0.14 200	0.09 174	0.21 239	0.09 146	0.19 139	0.17 238	0.17 159	0.12 206	0.11 209	0.14 257	0.15 267	0.18 160	0.13 195	0.18 197	0.15 247	0.12 89	0.12 220	0.12 239	0.11 218	0.20 239	0.16 212	0.14 146	0.14 134

RTSC	0.14 195	0.11 194	0.10 203	0.12 191	0.11 192	0.12 182	0.10 191	0.16 139	0.13 213	0.18 126	0.13 192	0.15 133	0.13 220	0.08 163	0.11 206	0.13 228	0.20 196	0.13 195	0.21 227	0.12 203	0.16 161	0.12 220	0.07 157	0.10 206	0.16 179	0.16 212	0.21 241	0.32 273

ADCL	0.14 195	0.12 207	0.11 216	0.13 203	0.11 192	0.14 200	0.10 191	0.17 150	0.15 230	0.22 166	0.16 229	0.21 221	0.12 206	0.09 182	0.10 169	0.11 163	0.16 127	0.13 195	0.17 181	0.12 203	0.18 195	0.13 237	0.11 228	0.11 218	0.16 179	0.15 187	0.16 169	0.16 159

DeepPruner_ROB	0.14 195	0.13 220	0.11 216	0.12 191	0.11 192	0.10 161	0.09 174	0.17 150	0.12 204	0.21 158	0.18 253	0.15 133	0.13 220	0.08 163	0.12 222	0.11 163	0.19 180	0.15 234	0.19 210	0.11 182	0.17 182	0.14 244	0.10 218	0.11 218	0.17 191	0.16 212	0.17 183	0.19 203

MLCV	0.14 195	0.11 194	0.09 184	0.16 227	0.12 206	0.14 200	0.11 205	0.21 239	0.10 173	0.24 201	0.13 192	0.21 221	0.14 235	0.08 163	0.09 129	0.10 118	0.19 180	0.11 137	0.19 210	0.09 134	0.17 182	0.08 108	0.10 218	0.09 190	0.16 179	0.13 141	0.16 169	0.19 203

HSM	0.14 195	0.12 207	0.09 184	0.14 211	0.13 218	0.12 182	0.10 191	0.18 185	0.10 173	0.23 184	0.15 218	0.18 175	0.14 235	0.08 163	0.10 169	0.10 118	0.21 211	0.12 168	0.17 181	0.12 203	0.18 195	0.10 180	0.07 157	0.08 167	0.17 191	0.15 187	0.17 183	0.18 188

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 216	0.07 113	0.05 91	0.12 191	0.12 206	0.15 212	0.09 174	0.17 150	0.12 204	0.29 295	0.09 135	0.22 235	0.05 86	0.12 228	0.11 206	0.11 163	0.26 276	0.12 168	0.33 282	0.11 182	0.20 227	0.12 220	0.08 183	0.06 104	0.21 252	0.18 243	0.20 227	0.32 273

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 216	0.07 113	0.05 91	0.14 211	0.12 206	0.15 212	0.10 191	0.18 185	0.08 113	0.26 251	0.08 116	0.19 187	0.08 163	0.11 209	0.10 169	0.12 207	0.26 276	0.13 195	0.26 260	0.11 182	0.20 227	0.10 180	0.08 183	0.07 142	0.20 239	0.18 243	0.19 215	0.31 269

EKT-Stereo	0.15 216	0.10 180	0.07 150	0.13 203	0.12 206	0.16 222	0.17 247	0.18 185	0.11 188	0.26 251	0.17 238	0.17 159	0.07 144	0.11 209	0.09 129	0.11 163	0.24 252	0.15 234	0.23 244	0.12 203	0.24 285	0.10 180	0.07 157	0.08 167	0.20 239	0.15 187	0.17 183	0.18 188

LoS	0.15 216	0.10 180	0.08 172	0.10 162	0.11 192	0.09 138	0.07 142	0.50 317	0.05 43	0.32 300	0.36 312	0.36 269	0.06 117	0.09 182	0.09 129	0.10 118	0.20 196	0.09 97	0.14 142	0.11 182	0.21 251	0.09 145	0.07 157	0.07 142	0.17 191	0.11 114	0.20 227	0.21 228
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 216	0.12 207	0.10 203	0.14 211	0.12 206	0.16 222	0.10 191	0.19 210	0.15 230	0.26 251	0.12 180	0.20 203	0.12 206	0.09 182	0.11 206	0.12 207	0.23 234	0.12 168	0.23 244	0.09 134	0.19 207	0.10 180	0.07 157	0.09 190	0.23 269	0.14 168	0.19 215	0.22 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 216	0.13 220	0.09 184	0.18 240	0.17 248	0.16 222	0.19 257	0.15 130	0.11 188	0.16 104	0.14 205	0.15 133	0.05 86	0.45 307	0.09 129	0.10 118	0.17 141	0.12 168	0.14 142	0.09 134	0.17 182	0.09 145	0.28 309	0.07 142	0.17 191	0.15 187	0.12 119	0.13 124

SACVNet	0.15 216	0.14 233	0.13 240	0.16 227	0.13 218	0.14 200	0.12 216	0.19 210	0.17 245	0.19 139	0.17 238	0.14 128	0.07 144	0.14 248	0.13 242	0.13 228	0.19 180	0.16 245	0.20 216	0.13 222	0.16 161	0.14 244	0.12 239	0.13 244	0.20 239	0.18 243	0.19 215	0.17 171

GANet-ADL	0.15 216	0.12 207	0.09 184	0.14 211	0.12 206	0.16 222	0.12 216	0.20 228	0.10 173	0.25 234	0.15 218	0.22 235	0.12 206	0.21 278	0.09 129	0.11 163	0.25 268	0.14 220	0.20 216	0.14 233	0.19 207	0.09 145	0.08 183	0.10 206	0.17 191	0.15 187	0.20 227	0.17 171

ICVP	0.15 216	0.13 220	0.14 251	0.12 191	0.12 206	0.13 191	0.10 191	0.17 150	0.12 204	0.17 114	0.13 192	0.18 175	0.12 206	0.09 182	0.12 222	0.13 228	0.18 160	0.15 234	0.15 154	0.14 233	0.17 182	0.13 237	0.20 273	0.11 218	0.19 226	0.19 256	0.17 183	0.16 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 216	0.12 207	0.12 231	0.16 227	0.14 229	0.17 231	0.14 228	0.20 228	0.13 213	0.22 166	0.14 205	0.19 187	0.18 254	0.12 228	0.10 169	0.12 207	0.18 160	0.13 195	0.17 181	0.12 203	0.16 161	0.11 201	0.09 203	0.10 206	0.19 226	0.20 260	0.19 215	0.27 253

APVNet	0.15 216	0.13 220	0.11 216	0.14 211	0.16 240	0.14 200	0.13 222	0.19 210	0.11 188	0.14 91	0.13 192	0.17 159	0.09 175	0.16 259	0.15 267	0.15 267	0.21 211	0.14 220	0.22 234	0.15 247	0.15 144	0.12 220	0.07 157	0.12 234	0.16 179	0.15 187	0.19 215	0.17 171

AF-Net	0.15 216	0.13 220	0.13 240	0.14 211	0.18 255	0.15 212	0.14 228	0.17 150	0.16 235	0.17 114	0.21 272	0.18 175	0.12 206	0.10 197	0.17 278	0.16 275	0.13 92	0.14 220	0.15 154	0.11 182	0.11 75	0.10 180	0.13 246	0.10 206	0.14 153	0.15 187	0.20 227	0.14 134

RP	0.15 216	0.14 233	0.15 258	0.17 235	0.14 229	0.17 231	0.16 238	0.19 210	0.17 245	0.14 91	0.16 229	0.16 153	0.15 243	0.11 209	0.13 242	0.12 207	0.15 113	0.12 168	0.15 154	0.12 203	0.12 89	0.12 220	0.10 218	0.12 234	0.17 191	0.15 187	0.20 227	0.18 188

Nwc_Net	0.15 216	0.13 220	0.13 240	0.14 211	0.18 255	0.15 212	0.14 228	0.17 150	0.16 235	0.17 114	0.21 272	0.18 175	0.12 206	0.10 197	0.17 278	0.16 275	0.13 92	0.14 220	0.15 154	0.11 182	0.11 75	0.10 180	0.13 246	0.10 206	0.14 153	0.15 187	0.20 227	0.14 134

HSM-Net_RVC	0.15 216	0.12 207	0.10 203	0.17 235	0.13 218	0.14 200	0.10 191	0.18 185	0.14 222	0.25 234	0.18 253	0.28 253	0.16 248	0.11 209	0.11 206	0.11 163	0.19 180	0.13 195	0.16 170	0.11 182	0.17 182	0.11 201	0.08 183	0.11 218	0.19 226	0.16 212	0.23 247	0.24 239
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 216	0.17 257	0.12 231	0.16 227	0.14 229	0.17 231	0.11 205	0.17 150	0.12 204	0.20 147	0.13 192	0.28 253	0.12 206	0.10 197	0.11 206	0.13 228	0.18 160	0.13 195	0.17 181	0.12 203	0.16 161	0.09 145	0.10 218	0.11 218	0.18 212	0.15 187	0.17 183	0.19 203

NVstereo2D	0.15 216	0.11 194	0.11 216	0.19 247	0.14 229	0.21 265	0.24 279	0.13 115	0.11 188	0.16 104	0.14 205	0.10 82	0.07 144	0.39 306	0.11 206	0.11 163	0.21 211	0.14 220	0.15 154	0.10 160	0.12 89	0.08 108	0.24 286	0.08 167	0.14 153	0.12 124	0.14 146	0.12 116

FADNet	0.16 233	0.15 241	0.10 203	0.20 251	0.10 175	0.19 250	0.13 222	0.20 228	0.13 213	0.22 166	0.24 287	0.17 159	0.14 235	0.12 228	0.17 278	0.16 275	0.16 127	0.14 220	0.23 244	0.20 279	0.16 161	0.12 220	0.11 228	0.11 218	0.21 252	0.18 243	0.16 169	0.15 145

stereogan	0.16 233	0.15 241	0.15 258	0.16 227	0.18 255	0.18 239	0.16 238	0.20 228	0.19 260	0.14 91	0.16 229	0.20 203	0.18 254	0.13 242	0.14 257	0.13 228	0.16 127	0.14 220	0.17 181	0.14 233	0.14 126	0.12 220	0.13 246	0.13 244	0.16 179	0.16 212	0.23 247	0.18 188

iResNet	0.16 233	0.11 194	0.09 184	0.15 223	0.13 218	0.17 231	0.12 216	0.21 239	0.14 222	0.25 234	0.13 192	0.35 267	0.32 292	0.08 163	0.10 169	0.11 163	0.20 196	0.12 168	0.25 255	0.14 233	0.18 195	0.11 201	0.12 239	0.13 244	0.18 212	0.14 168	0.20 227	0.18 188

GwcNet-ADL	0.17 236	0.12 207	0.11 216	0.19 247	0.14 229	0.17 231	0.14 228	0.21 239	0.14 222	0.24 201	0.17 238	0.32 262	0.16 248	0.19 271	0.11 206	0.14 249	0.22 224	0.15 234	0.23 244	0.13 222	0.18 195	0.11 201	0.05 114	0.10 206	0.18 212	0.15 187	0.19 215	0.21 228

NCC-stereo	0.17 236	0.16 249	0.16 264	0.16 227	0.17 248	0.18 239	0.18 250	0.19 210	0.20 271	0.16 104	0.19 262	0.21 221	0.21 261	0.12 228	0.20 291	0.18 289	0.18 160	0.19 274	0.18 197	0.15 247	0.15 144	0.15 256	0.15 253	0.12 234	0.18 212	0.17 230	0.24 256	0.20 212

Abc-Net	0.17 236	0.16 249	0.16 264	0.16 227	0.17 248	0.18 239	0.18 250	0.19 210	0.20 271	0.16 104	0.19 262	0.21 221	0.21 261	0.12 228	0.20 291	0.18 289	0.18 160	0.19 274	0.18 197	0.15 247	0.15 144	0.15 256	0.15 253	0.12 234	0.18 212	0.17 230	0.24 256	0.20 212
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.17 236	0.19 266	0.17 272	0.23 261	0.18 255	0.18 239	0.16 238	0.22 248	0.13 213	0.23 184	0.20 267	0.44 278	0.08 163	0.11 209	0.12 222	0.10 118	0.13 92	0.13 195	0.26 260	0.11 182	0.11 75	0.07 91	0.18 265	0.15 257	0.17 191	0.21 265	0.13 133	0.20 212

NCCL2	0.17 236	0.17 257	0.16 264	0.13 203	0.13 218	0.13 191	0.12 216	0.21 239	0.17 245	0.22 166	0.15 218	0.23 238	0.13 220	0.09 182	0.15 267	0.16 275	0.18 160	0.17 258	0.19 210	0.17 264	0.21 251	0.17 268	0.11 228	0.16 265	0.25 275	0.26 299	0.20 227	0.24 239

ITSA-stereo	0.18 241	0.14 233	0.11 216	0.26 272	0.16 240	0.18 239	0.16 238	0.25 266	0.17 245	0.25 234	0.17 238	0.33 263	0.24 269	0.16 259	0.11 206	0.11 163	0.21 211	0.15 234	0.22 234	0.10 160	0.19 207	0.11 201	0.15 253	0.11 218	0.22 262	0.15 187	0.20 227	0.23 235

dad	0.18 241	0.16 249	0.11 216	0.36 285	0.16 240	0.24 274	0.21 270	0.24 262	0.09 146	0.22 166	0.11 169	0.38 272	0.11 198	0.08 163	0.12 222	0.10 118	0.27 287	0.12 168	0.29 272	0.10 160	0.19 207	0.12 220	0.08 183	0.13 244	0.18 212	0.14 168	0.31 280	0.22 231

PSMNet-ADL	0.18 241	0.13 220	0.13 240	0.16 227	0.14 229	0.17 231	0.16 238	0.20 228	0.21 277	0.27 265	0.19 262	0.29 259	0.25 272	0.18 266	0.14 257	0.14 249	0.23 234	0.14 220	0.22 234	0.14 233	0.19 207	0.11 201	0.10 218	0.11 218	0.20 239	0.15 187	0.23 247	0.19 203

Anonymous3	0.18 241	0.15 241	0.11 216	0.15 223	0.10 175	0.14 200	0.11 205	0.22 248	0.19 260	0.27 265	0.15 218	0.27 251	0.12 206	0.13 242	0.25 298	0.17 282	0.23 234	0.18 269	0.26 260	0.17 264	0.24 285	0.20 289	0.09 203	0.10 206	0.21 252	0.20 260	0.22 245	0.20 212

FADNet_RVC	0.18 241	0.14 233	0.13 240	0.20 251	0.15 237	0.14 200	0.13 222	0.24 262	0.14 222	0.24 201	0.17 238	0.27 251	0.21 261	0.14 248	0.14 257	0.12 207	0.19 180	0.17 258	0.31 277	0.15 247	0.19 207	0.14 244	0.11 228	0.14 253	0.20 239	0.21 265	0.18 203	0.22 231

XPNet_ROB	0.18 241	0.21 274	0.14 251	0.15 223	0.16 240	0.15 212	0.15 233	0.15 130	0.14 222	0.19 139	0.18 253	0.49 285	0.13 220	0.11 209	0.13 242	0.14 249	0.25 268	0.16 245	0.18 197	0.14 233	0.17 182	0.18 277	0.13 246	0.13 244	0.17 191	0.17 230	0.31 280	0.29 261

DDVS	0.19 247	0.15 241	0.13 240	0.18 240	0.18 255	0.19 250	0.20 259	0.20 228	0.16 235	0.25 234	0.21 272	0.39 275	0.27 280	0.13 242	0.12 222	0.14 249	0.26 276	0.19 274	0.28 270	0.15 247	0.18 195	0.16 264	0.10 218	0.14 253	0.19 226	0.15 187	0.22 245	0.25 245

DAS	0.19 247	0.11 194	0.09 184	0.24 267	0.19 262	0.18 239	0.20 259	0.23 256	0.18 251	0.24 201	0.14 205	0.38 272	0.21 261	0.09 182	0.12 222	0.11 163	0.25 268	0.16 245	0.22 234	0.15 247	0.20 227	0.14 244	0.18 265	0.13 244	0.19 226	0.17 230	0.23 247	0.29 261

SepStereo	0.19 247	0.11 194	0.09 184	0.24 267	0.19 262	0.18 239	0.20 259	0.23 256	0.18 251	0.24 201	0.14 205	0.38 272	0.21 261	0.09 182	0.12 222	0.11 163	0.25 268	0.16 245	0.22 234	0.15 247	0.20 227	0.14 244	0.18 265	0.13 244	0.19 226	0.17 230	0.23 247	0.29 261

RGC	0.19 247	0.17 257	0.17 272	0.19 247	0.20 267	0.20 256	0.15 233	0.22 248	0.26 291	0.17 114	0.20 267	0.21 221	0.24 269	0.15 256	0.23 295	0.18 289	0.18 160	0.16 245	0.18 197	0.16 259	0.17 182	0.13 237	0.12 239	0.15 257	0.20 239	0.21 265	0.23 247	0.24 239

PA-Net	0.19 247	0.21 274	0.25 297	0.14 211	0.20 267	0.18 239	0.20 259	0.21 239	0.19 260	0.18 126	0.14 205	0.17 159	0.21 261	0.26 286	0.16 272	0.18 289	0.15 113	0.19 274	0.13 129	0.17 264	0.14 126	0.15 256	0.10 218	0.16 265	0.17 191	0.25 292	0.17 183	0.35 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 247	0.20 269	0.19 282	0.20 251	0.20 267	0.16 222	0.15 233	0.27 272	0.19 260	0.23 184	0.18 253	0.47 284	0.16 248	0.11 209	0.13 242	0.12 207	0.15 113	0.14 220	0.21 227	0.19 275	0.13 110	0.10 180	0.09 203	0.20 276	0.24 271	0.21 265	0.26 267	0.28 259

SGM-Forest	0.19 247	0.18 263	0.16 264	0.23 261	0.18 255	0.20 256	0.18 250	0.23 256	0.17 245	0.20 147	0.15 218	0.23 238	0.18 254	0.22 279	0.17 278	0.18 289	0.19 180	0.17 258	0.18 197	0.15 247	0.17 182	0.18 277	0.25 288	0.18 273	0.22 262	0.18 243	0.25 262	0.24 239
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 247	0.14 233	0.11 216	0.18 240	0.13 218	0.19 250	0.16 238	0.20 228	0.18 251	0.26 251	0.14 205	0.35 267	0.25 272	0.09 182	0.09 129	0.11 163	0.25 268	0.14 220	0.24 250	0.14 233	0.22 267	0.14 244	0.11 228	0.11 218	0.21 252	0.18 243	0.39 298	0.45 299

DCVSM-stereo	0.20 255	0.15 241	0.11 216	0.24 267	0.18 255	0.26 278	0.21 270	0.23 256	0.16 235	0.24 201	0.19 262	0.49 285	0.27 280	0.13 242	0.10 169	0.12 207	0.24 252	0.16 245	0.24 250	0.15 247	0.19 207	0.14 244	0.22 277	0.11 218	0.18 212	0.15 187	0.24 256	0.28 259

SFCPSM	0.20 255	0.15 241	0.12 231	0.22 257	0.16 240	0.20 256	0.18 250	0.22 248	0.20 271	0.26 251	0.24 287	0.34 266	0.33 295	0.14 248	0.12 222	0.12 207	0.24 252	0.16 245	0.32 279	0.19 275	0.19 207	0.13 237	0.14 251	0.12 234	0.21 252	0.17 230	0.20 227	0.25 245

RTS	0.20 255	0.16 249	0.14 251	0.17 235	0.14 229	0.20 256	0.15 233	0.23 256	0.26 291	0.15 98	0.14 205	0.14 128	0.20 259	0.11 209	0.13 242	0.15 267	0.24 252	0.17 258	0.34 285	0.24 293	0.22 267	0.15 256	0.09 203	0.15 257	0.28 288	0.27 303	0.28 273	0.55 309

RTSA	0.20 255	0.16 249	0.14 251	0.17 235	0.14 229	0.20 256	0.15 233	0.23 256	0.26 291	0.15 98	0.14 205	0.14 128	0.20 259	0.11 209	0.13 242	0.15 267	0.24 252	0.17 258	0.34 285	0.24 293	0.22 267	0.15 256	0.09 203	0.15 257	0.28 288	0.27 303	0.28 273	0.55 309

AnyNet_C32	0.20 255	0.16 249	0.15 258	0.17 235	0.17 248	0.19 250	0.16 238	0.25 266	0.22 278	0.25 234	0.23 284	0.23 238	0.18 254	0.14 248	0.19 288	0.18 289	0.28 294	0.22 290	0.29 272	0.18 271	0.27 300	0.21 294	0.16 257	0.17 270	0.22 262	0.20 260	0.21 241	0.23 235

ccs_rob	0.20 255	0.15 241	0.11 216	0.26 272	0.16 240	0.26 278	0.20 259	0.22 248	0.16 235	0.25 234	0.24 287	0.57 294	0.24 269	0.17 261	0.12 222	0.13 228	0.23 234	0.15 234	0.21 227	0.15 247	0.21 251	0.11 201	0.12 239	0.11 218	0.20 239	0.16 212	0.18 203	0.24 239

HBP-ISP	0.21 261	0.16 249	0.12 231	0.26 272	0.22 273	0.22 268	0.17 247	0.29 281	0.18 251	0.27 265	0.18 253	0.21 221	0.12 206	0.28 292	0.10 169	0.14 249	0.26 276	0.19 274	0.20 216	0.12 203	0.22 267	0.23 301	0.26 293	0.23 283	0.24 271	0.24 286	0.23 247	0.26 249

SHD	0.21 261	0.17 257	0.20 285	0.18 240	0.16 240	0.18 239	0.20 259	0.26 269	0.16 235	0.27 265	0.18 253	0.23 238	0.31 289	0.17 261	0.14 257	0.14 249	0.19 180	0.17 258	0.32 279	0.17 264	0.20 227	0.17 268	0.16 257	0.16 265	0.23 269	0.28 306	0.25 262	0.43 295

ADCMid	0.21 261	0.18 263	0.17 272	0.18 240	0.19 262	0.20 256	0.16 238	0.29 281	0.25 286	0.24 201	0.19 262	0.36 269	0.21 261	0.12 228	0.16 272	0.16 275	0.25 268	0.18 269	0.37 290	0.19 275	0.24 285	0.18 277	0.17 263	0.15 257	0.24 271	0.20 260	0.25 262	0.29 261

CBMV_ROB	0.21 261	0.14 233	0.15 258	0.26 272	0.22 273	0.21 265	0.22 272	0.28 275	0.17 245	0.26 251	0.17 238	0.28 253	0.17 252	0.26 286	0.11 206	0.12 207	0.26 276	0.17 258	0.18 197	0.16 259	0.21 251	0.19 285	0.26 293	0.20 276	0.24 271	0.25 292	0.25 262	0.33 276

NOSS_ROB	0.21 261	0.14 233	0.15 258	0.20 251	0.19 262	0.20 256	0.22 272	0.29 281	0.18 251	0.25 234	0.15 218	0.21 221	0.13 220	0.27 291	0.13 242	0.14 249	0.26 276	0.21 284	0.22 234	0.17 264	0.23 278	0.22 298	0.26 293	0.24 291	0.26 278	0.22 273	0.24 256	0.26 249

ADCPNet	0.22 266	0.17 257	0.16 264	0.20 251	0.19 262	0.20 256	0.18 250	0.27 272	0.23 280	0.26 251	0.22 279	0.26 250	0.28 282	0.15 256	0.16 272	0.17 282	0.24 252	0.17 258	0.32 279	0.23 290	0.24 285	0.19 285	0.17 263	0.21 279	0.25 275	0.22 273	0.27 270	0.33 276

MDST_ROB	0.22 266	0.27 294	0.14 251	0.47 301	0.24 280	0.36 295	0.20 259	0.24 262	0.16 235	0.26 251	0.14 205	0.28 253	0.25 272	0.11 209	0.11 206	0.12 207	0.21 211	0.12 168	0.17 181	0.12 203	0.19 207	0.10 180	0.11 228	0.12 234	0.34 305	0.23 280	0.56 314	0.31 269

ETE_ROB	0.22 266	0.23 281	0.15 258	0.20 251	0.16 240	0.19 250	0.17 247	0.18 185	0.19 260	0.22 166	0.22 279	0.65 298	0.16 248	0.14 248	0.14 257	0.14 249	0.30 299	0.19 274	0.24 250	0.19 275	0.21 251	0.18 277	0.16 257	0.15 257	0.22 262	0.28 306	0.41 303	0.26 249

LALA_ROB	0.22 266	0.25 287	0.16 264	0.19 247	0.17 248	0.22 268	0.16 238	0.17 150	0.19 260	0.24 201	0.21 272	0.64 296	0.15 243	0.13 242	0.23 295	0.17 282	0.27 287	0.22 290	0.22 234	0.18 271	0.20 227	0.20 289	0.14 251	0.15 257	0.20 239	0.22 273	0.35 289	0.25 245

PWC_ROB	0.22 266	0.20 269	0.14 251	0.18 240	0.17 248	0.16 222	0.20 259	0.21 239	0.26 291	0.15 98	0.20 267	0.28 253	0.62 319	0.13 242	0.12 222	0.13 228	0.27 287	0.18 269	0.36 289	0.18 271	0.22 267	0.17 268	0.16 257	0.24 291	0.19 226	0.18 243	0.24 256	0.43 295

CBMV	0.22 266	0.18 263	0.17 272	0.23 261	0.21 270	0.20 256	0.18 250	0.27 272	0.19 260	0.28 281	0.11 169	0.29 259	0.13 220	0.24 281	0.13 242	0.14 249	0.24 252	0.18 269	0.20 216	0.16 259	0.21 251	0.18 277	0.24 286	0.23 283	0.26 278	0.22 273	0.35 289	0.40 289
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 272	0.22 277	0.16 264	0.37 287	0.24 280	0.32 287	0.24 279	0.28 275	0.20 271	0.23 184	0.17 238	0.51 290	0.25 272	0.20 276	0.12 222	0.13 228	0.23 234	0.16 245	0.24 250	0.14 233	0.19 207	0.16 264	0.21 276	0.16 265	0.35 306	0.24 286	0.51 308	0.35 278

FSD	0.25 273	0.24 284	0.24 296	0.27 279	0.25 283	0.25 275	0.33 291	0.30 284	0.18 251	0.20 147	0.17 238	0.21 221	0.12 206	0.29 294	0.25 298	0.26 304	0.29 295	0.25 299	0.27 265	0.21 281	0.26 297	0.25 304	0.26 293	0.28 301	0.27 281	0.23 280	0.27 270	0.27 253

ACV-stereo	0.25 273	0.15 241	0.13 240	0.22 257	0.17 248	0.28 281	0.24 279	0.21 239	0.20 271	0.24 201	0.21 272	0.28 253	0.36 299	0.18 266	0.13 242	0.12 207	0.34 306	0.20 280	1.12 331	0.25 295	0.26 297	0.17 268	0.29 312	0.18 273	0.19 226	0.16 212	0.25 262	0.29 261

FCDSN-DC	0.25 273	0.25 287	0.25 297	0.28 281	0.26 286	0.26 278	0.34 292	0.28 275	0.18 251	0.20 147	0.17 238	0.20 203	0.12 206	0.29 294	0.26 300	0.26 304	0.29 295	0.28 307	0.27 265	0.21 281	0.25 293	0.25 304	0.26 293	0.32 309	0.26 278	0.24 286	0.26 267	0.27 253
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 273	0.25 287	0.20 285	0.29 282	0.22 273	0.22 268	0.23 276	0.36 299	0.27 296	0.36 312	0.22 279	0.45 279	0.32 292	0.19 271	0.17 278	0.17 282	0.17 141	0.16 245	0.29 272	0.14 233	0.20 227	0.18 277	0.27 307	0.23 283	0.29 290	0.25 292	0.33 285	0.31 269

SGM_RVC	0.25 273	0.24 284	0.17 272	0.39 295	0.27 288	0.34 293	0.26 285	0.28 275	0.19 260	0.25 234	0.18 253	0.42 276	0.30 286	0.17 261	0.12 222	0.13 228	0.23 234	0.15 234	0.25 255	0.13 222	0.19 207	0.15 256	0.19 270	0.17 270	0.33 302	0.22 273	0.55 313	0.43 295
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 278	0.20 269	0.12 231	0.37 287	0.30 296	0.40 301	0.47 307	0.20 228	0.16 235	0.16 104	0.25 293	0.16 153	0.08 163	1.63 324	0.13 242	0.14 249	0.21 211	0.14 220	0.25 255	0.13 222	0.18 195	0.12 220	0.25 288	0.15 257	0.17 191	0.18 243	0.18 203	0.22 231

UDG	0.26 278	0.20 269	0.13 240	0.38 292	0.31 297	0.38 299	0.51 310	0.19 210	0.16 235	0.19 139	0.23 284	0.17 159	0.09 175	1.45 320	0.14 257	0.13 228	0.27 287	0.16 245	0.26 260	0.13 222	0.21 251	0.13 237	0.25 288	0.12 234	0.20 239	0.20 260	0.20 227	0.19 203

FAT-Stereo	0.26 278	0.19 266	0.17 272	0.38 292	0.36 301	0.30 283	0.25 284	0.26 269	0.18 251	0.27 265	0.25 293	0.33 263	0.36 299	0.26 286	0.16 272	0.15 267	0.26 276	0.23 293	0.33 282	0.21 281	0.22 267	0.19 285	0.22 277	0.22 281	0.21 252	0.22 273	0.32 282	0.42 292

GANetREF_RVC	0.26 278	0.26 290	0.30 306	0.23 261	0.23 277	0.23 273	0.24 279	0.35 296	0.33 309	0.32 300	0.17 238	0.50 288	0.38 303	0.12 228	0.20 291	0.17 282	0.19 180	0.21 284	0.35 288	0.21 281	0.23 278	0.15 256	0.22 277	0.29 304	0.27 281	0.21 265	0.36 293	0.31 269
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
FBW_ROB	0.26 278	0.26 290	0.25 297	0.37 287	0.25 283	0.32 287	0.20 259	0.21 239	0.18 251	0.27 265	0.20 267	0.45 279	0.31 289	0.26 286	0.20 291	0.20 299	0.27 287	0.17 258	0.51 303	0.14 233	0.21 251	0.14 244	0.16 257	0.28 301	0.21 252	0.19 256	0.33 285	0.55 309

CSAN	0.26 278	0.31 301	0.30 306	0.26 272	0.23 277	0.21 265	0.18 250	0.28 275	0.36 313	0.35 311	0.24 287	0.51 290	0.26 277	0.14 248	0.18 285	0.17 282	0.19 180	0.20 280	0.26 260	0.25 295	0.22 267	0.20 289	0.18 265	0.27 297	0.30 293	0.23 280	0.38 297	0.38 282

FC-DCNN v2	0.27 284	0.28 296	0.27 302	0.37 287	0.28 289	0.32 287	0.38 298	0.33 293	0.19 260	0.22 166	0.18 253	0.23 238	0.13 220	0.29 294	0.26 300	0.26 304	0.29 295	0.27 303	0.29 272	0.21 281	0.25 293	0.25 304	0.26 293	0.31 306	0.31 295	0.26 299	0.30 277	0.30 267

FC-DCNN	0.27 284	0.28 296	0.26 300	0.36 285	0.28 289	0.32 287	0.37 294	0.32 289	0.19 260	0.22 166	0.18 253	0.23 238	0.13 220	0.29 294	0.26 300	0.26 304	0.29 295	0.27 303	0.28 270	0.21 281	0.25 293	0.25 304	0.26 293	0.31 306	0.30 293	0.25 292	0.29 275	0.30 267

XQC	0.28 286	0.30 300	0.26 300	0.37 287	0.28 289	0.37 297	0.37 294	0.40 308	0.30 303	0.32 300	0.20 267	0.45 279	0.28 282	0.31 300	0.14 257	0.14 249	0.20 196	0.21 284	0.33 282	0.23 290	0.22 267	0.20 289	0.23 282	0.24 291	0.32 300	0.25 292	0.44 305	0.32 273

ADCS	0.28 286	0.22 277	0.21 291	0.26 272	0.24 280	0.25 275	0.23 276	0.36 299	0.30 303	0.23 184	0.27 298	0.46 283	0.35 298	0.20 276	0.19 288	0.18 289	0.32 301	0.24 296	0.48 300	0.28 301	0.36 313	0.28 311	0.19 270	0.23 283	0.31 295	0.25 292	0.30 277	0.41 291

CC-Net-ROB	0.28 286	0.40 306	0.28 303	0.56 306	0.44 307	0.41 302	0.38 298	0.32 289	0.20 271	0.33 304	0.28 301	0.68 301	0.10 188	0.32 304	0.19 288	0.13 228	0.14 106	0.16 245	0.39 292	0.18 271	0.15 144	0.09 145	0.23 282	0.24 291	0.21 252	0.21 265	0.19 215	0.29 261

G-Net	0.29 289	0.24 284	0.19 282	0.23 261	0.21 270	0.36 295	0.23 276	0.30 284	0.27 296	0.33 304	0.32 310	0.93 321	0.25 272	0.18 266	0.18 285	0.18 289	0.26 276	0.21 284	0.43 296	0.31 309	0.26 297	0.17 268	0.18 265	0.18 273	0.27 281	0.23 280	0.40 302	0.42 292

S-Stereo	0.30 290	0.22 277	0.17 272	0.41 297	0.39 303	0.41 302	0.37 294	0.25 266	0.25 286	0.26 251	0.44 316	0.54 293	0.36 299	0.24 281	0.16 272	0.14 249	0.27 287	0.27 303	0.34 285	0.28 301	0.23 278	0.22 298	0.53 319	0.23 283	0.22 262	0.19 256	0.27 270	0.38 282

SANet	0.30 290	0.21 274	0.21 291	0.25 270	0.21 270	0.31 285	0.22 272	0.30 284	0.31 306	0.27 265	0.26 295	1.39 332	0.38 303	0.22 279	0.14 257	0.14 249	0.26 276	0.21 284	0.30 276	0.21 281	0.24 285	0.20 289	0.31 314	0.23 283	0.33 302	0.24 286	0.35 289	0.48 301

MeshStereo	0.30 290	0.26 290	0.20 285	0.49 303	0.36 301	0.35 294	0.26 285	0.32 289	0.28 299	0.30 297	0.27 298	0.61 295	0.47 310	0.18 266	0.12 222	0.14 249	0.26 276	0.17 258	0.27 265	0.17 264	0.27 300	0.21 294	0.25 288	0.20 276	0.36 308	0.28 306	0.54 312	0.49 303
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
MFN_U_SF_RVC	0.31 293	0.29 299	0.21 291	0.33 283	0.28 289	0.31 285	0.29 289	0.37 302	0.24 281	0.46 321	0.30 306	0.50 288	0.32 292	0.25 283	0.27 303	0.24 301	0.18 160	0.23 293	0.58 305	0.28 301	0.24 285	0.27 310	0.22 277	0.27 297	0.31 295	0.25 292	0.37 294	0.50 304

edge stereo	0.31 293	0.23 281	0.20 285	0.41 297	0.35 299	0.42 304	0.39 301	0.38 304	0.22 278	0.23 184	0.38 313	0.69 302	0.33 295	0.30 298	0.15 267	0.16 275	0.31 300	0.21 284	0.42 294	0.21 281	0.23 278	0.17 268	0.25 288	0.22 281	0.27 281	0.23 280	0.39 298	0.55 309

AnyNet_C01	0.31 293	0.22 277	0.20 285	0.22 257	0.26 286	0.25 275	0.24 279	0.37 302	0.37 314	0.26 251	0.28 301	0.49 285	0.33 295	0.18 266	0.28 305	0.21 300	0.38 314	0.32 312	0.64 307	0.32 312	0.39 316	0.31 318	0.26 293	0.25 295	0.33 302	0.32 311	0.34 287	0.44 298

DGSMNet	0.34 296	0.28 296	0.23 295	0.40 296	0.33 298	0.37 297	0.37 294	0.28 275	0.25 286	0.25 234	0.50 321	0.45 279	0.31 289	0.25 283	0.23 295	0.19 298	0.51 324	0.32 312	0.72 314	0.35 315	0.37 314	0.38 327	0.28 309	0.31 306	0.27 281	0.23 280	0.32 282	0.38 282

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 297	0.36 302	0.39 315	0.46 300	0.28 289	0.30 283	0.28 288	0.50 317	0.46 321	0.39 318	0.30 306	0.37 271	0.36 299	0.31 300	0.35 313	0.26 304	0.21 211	0.27 303	0.71 312	0.37 316	0.27 300	0.29 312	0.30 313	0.38 317	0.32 300	0.24 286	0.29 275	0.39 286

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 298	0.16 249	0.12 231	0.26 272	0.22 273	0.22 268	0.27 287	0.24 262	0.15 230	0.24 201	0.16 229	4.24 349	0.22 268	0.19 271	0.13 242	0.13 228	0.34 306	0.22 290	0.31 277	0.20 279	0.23 278	0.18 277	0.22 277	0.14 253	0.20 239	0.19 256	0.21 241	0.24 239

STStereo	0.37 299	0.44 310	0.31 309	0.75 314	0.49 312	0.57 308	0.43 303	0.35 296	0.30 303	0.34 308	0.24 287	0.85 318	0.53 315	0.19 271	0.14 257	0.16 275	0.25 268	0.16 245	0.45 298	0.16 259	0.23 278	0.19 285	0.20 273	0.23 283	0.49 316	0.37 319	0.75 326	0.54 308

PVD	0.38 300	0.38 305	0.20 285	0.47 301	0.35 299	0.50 307	0.40 302	0.38 304	0.34 311	0.23 184	0.28 301	0.52 292	0.51 313	0.50 309	0.16 272	0.17 282	0.41 316	0.26 301	0.49 302	0.28 301	0.39 316	0.40 329	0.23 282	0.27 297	0.44 314	0.57 335	0.46 307	0.72 323

STTRV1_RVC	0.38 300	0.26 290	0.22 294	0.35 284	0.28 289	0.32 287	0.29 289	0.36 299	0.33 309	0.27 265	0.26 295	0.42 276	0.41 306	0.47 308	0.32 309	0.18 289	0.59 330	0.20 280	1.14 334	0.30 306	0.59 339	0.22 298	0.43 315	0.43 319	0.25 275	0.54 332	0.34 287	0.64 318

DPSNet	0.39 302	0.19 266	0.17 272	0.27 279	0.25 283	0.29 282	0.19 257	0.26 269	0.24 281	0.18 126	0.17 238	2.16 343	0.43 307	0.10 197	0.17 278	0.15 267	0.35 309	0.28 307	2.04 344	0.27 300	0.25 293	0.16 264	0.28 309	0.25 295	0.38 311	0.24 286	0.39 298	0.51 305

LE_ROB	0.40 303	0.20 269	0.16 264	0.41 297	0.43 306	0.33 292	0.44 304	0.34 295	0.29 301	0.32 300	0.21 272	1.25 330	1.40 344	0.11 209	0.10 169	0.11 163	0.21 211	0.13 195	0.20 216	0.13 222	0.22 267	0.12 220	0.12 239	0.14 253	0.36 308	0.31 310	1.39 346	1.32 343

MANE	0.41 304	0.36 302	0.33 311	0.61 309	0.44 307	0.44 305	0.46 306	0.42 312	0.25 286	0.23 184	0.22 279	0.65 298	0.28 282	0.30 298	0.28 305	0.29 315	0.32 301	0.42 324	0.37 290	0.23 290	0.30 307	0.26 308	0.26 293	0.34 313	0.54 321	0.40 321	1.07 342	0.87 331

ELAS	0.42 305	0.43 308	0.36 313	0.64 310	0.44 307	0.58 310	0.50 308	0.40 308	0.26 291	0.25 234	0.28 301	0.94 322	0.30 286	0.31 300	0.28 305	0.27 310	0.36 310	0.30 309	0.43 296	0.26 297	0.33 308	0.32 319	0.26 293	0.37 315	0.54 321	0.40 321	0.77 329	0.74 326
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 306	0.43 308	0.36 313	0.64 310	0.44 307	0.62 313	0.50 308	0.39 306	0.25 286	0.25 234	0.30 306	1.23 329	0.30 286	0.31 300	0.28 305	0.27 310	0.37 312	0.30 309	0.42 294	0.26 297	0.34 310	0.32 319	0.26 293	0.37 315	0.50 318	0.38 320	0.78 330	0.70 321
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 307	0.54 313	0.14 251	1.41 320	0.51 313	1.23 320	0.83 317	0.30 284	0.24 281	0.34 308	0.24 287	0.64 296	0.19 258	1.12 318	0.17 278	0.14 249	0.24 252	0.20 280	0.40 293	0.22 289	0.16 161	0.14 244	1.58 326	0.17 270	0.20 239	0.16 212	0.26 267	0.39 286

SAMSARA	0.48 308	0.23 281	0.39 315	0.23 261	0.23 277	0.22 268	0.22 272	0.44 315	0.38 316	0.31 299	0.21 272	0.30 261	0.47 310	0.17 261	0.32 309	0.34 316	0.25 268	0.32 312	0.46 299	0.32 312	0.47 330	0.52 339	0.15 253	0.33 311	1.39 349	1.54 347	1.41 347	1.46 345

DispFullNet	0.48 308	0.50 311	0.19 282	1.14 317	0.40 304	0.77 316	1.22 322	0.32 289	0.24 281	0.24 201	0.27 298	0.84 316	0.48 312	1.62 323	0.15 267	0.15 267	0.49 322	0.34 317	1.08 329	0.26 297	0.24 285	0.18 277	0.20 273	0.21 279	0.27 281	0.17 230	0.35 289	0.59 315

BEATNet-Init1	0.49 310	0.42 307	0.28 303	0.79 316	0.40 304	0.60 311	0.45 305	0.41 311	0.27 296	0.30 297	0.22 279	0.89 319	0.84 328	0.25 283	0.27 303	0.26 304	0.27 287	0.25 299	0.84 319	0.28 301	0.27 300	0.26 308	0.26 293	0.32 309	0.49 316	0.35 317	2.05 350	0.88 333

AMNet	0.49 310	0.50 311	0.47 319	0.50 304	0.47 311	0.61 312	0.52 311	0.31 288	0.29 301	0.29 295	0.69 331	0.72 305	0.13 220	0.53 311	0.44 318	0.55 330	0.57 328	0.58 338	0.48 300	0.48 319	0.59 339	0.48 335	0.26 293	0.48 321	0.44 314	0.52 329	0.58 316	0.63 317

MADNet+	0.55 312	0.36 302	0.63 333	0.56 306	0.52 314	0.45 306	0.38 298	0.63 325	0.52 323	0.53 325	0.41 315	0.81 313	0.67 323	0.33 305	0.57 328	0.49 327	0.56 327	0.50 329	0.82 318	0.52 321	0.47 330	0.43 330	0.51 318	0.47 320	0.82 334	0.70 338	0.58 316	0.72 323

otaku	0.58 313	0.71 317	0.29 305	1.70 332	0.84 320	1.49 326	1.00 318	0.40 308	0.34 311	0.38 315	0.31 309	0.65 298	0.26 277	1.35 319	0.33 312	0.25 302	0.20 196	0.23 293	0.69 310	0.30 306	0.22 267	0.17 268	2.24 329	0.28 301	0.29 290	0.18 243	0.30 277	0.39 286

SGM+DAISY	0.58 313	0.57 315	0.54 324	0.59 308	0.55 316	0.68 315	0.56 313	0.42 312	0.38 316	0.37 313	0.77 335	0.75 309	0.65 321	0.54 313	0.55 326	0.56 331	0.68 335	0.61 340	0.71 312	0.64 332	0.69 342	0.62 342	0.27 307	0.50 323	0.52 319	0.53 331	0.74 324	0.68 320

SPS-STEREO	0.59 315	0.57 315	0.52 322	0.55 305	0.54 315	0.65 314	0.52 311	0.39 306	0.66 326	0.37 313	0.78 336	0.78 310	0.64 320	0.53 311	0.55 326	0.57 333	0.68 335	0.64 341	0.74 315	0.72 337	0.77 345	0.66 344	0.26 293	0.53 326	0.53 320	0.56 334	0.70 323	0.65 319
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 316	0.72 318	0.30 306	1.78 334	0.84 320	1.55 327	1.09 320	0.48 316	0.37 314	0.38 315	0.38 313	0.72 305	0.26 277	1.51 322	0.35 313	0.27 310	0.22 224	0.24 296	0.69 310	0.31 309	0.22 267	0.17 268	2.49 332	0.30 305	0.31 295	0.22 273	0.37 294	0.42 292

WAO-7	0.66 317	0.75 321	0.65 334	0.72 312	0.78 319	0.57 308	0.66 314	0.97 340	0.96 338	0.63 330	0.78 336	0.79 311	0.83 327	0.55 314	0.83 338	0.71 341	0.42 317	0.35 319	0.94 324	0.66 335	0.43 324	0.34 322	0.16 257	0.83 342	0.56 324	0.64 337	0.57 315	0.70 321

MFMNet_re	0.66 317	0.73 319	0.65 334	0.77 315	0.62 318	0.82 318	0.70 316	0.52 320	0.54 324	0.54 327	0.65 328	0.80 312	0.51 313	0.59 315	0.66 333	0.67 337	0.82 342	0.69 342	0.74 315	0.62 330	0.70 343	0.64 343	0.45 316	0.56 329	0.59 325	0.63 336	0.74 324	0.87 331

ACVNet-4b	0.69 319	0.75 321	0.33 311	1.72 333	0.94 326	1.61 332	1.42 325	0.33 293	0.32 308	0.38 315	0.26 295	1.20 328	0.29 285	2.16 335	0.39 316	0.37 317	0.33 304	0.24 296	0.57 304	0.38 317	0.16 161	0.14 244	2.71 336	0.23 283	0.29 290	0.32 311	0.39 298	0.40 289

JetBlue	0.70 320	0.56 314	0.69 337	0.73 313	0.61 317	0.78 317	0.68 315	0.52 320	0.91 334	0.46 321	0.29 305	3.18 346	0.38 303	0.52 310	0.44 318	0.43 322	0.70 339	0.53 333	0.66 309	0.51 320	0.54 335	0.58 340	0.75 320	0.56 329	0.55 323	0.42 323	0.96 339	0.99 335

MonStereo1	0.74 321	0.74 320	0.31 309	1.61 326	1.01 333	1.31 324	1.51 327	0.56 322	0.38 316	0.59 329	0.64 327	1.54 335	0.72 325	1.92 327	0.18 285	0.14 249	0.37 312	0.34 317	0.65 308	0.30 306	0.37 314	0.21 294	2.49 332	0.35 314	0.31 295	0.27 303	0.51 308	0.56 314

ACVNet_1	0.74 321	0.79 323	0.40 317	2.04 341	0.96 327	1.88 338	1.51 327	0.59 324	0.28 299	0.43 319	0.49 319	0.71 303	0.61 318	2.21 337	0.32 309	0.25 302	0.32 301	0.31 311	0.60 306	0.31 309	0.29 306	0.21 294	2.72 337	0.33 311	0.40 312	0.26 299	0.37 294	0.38 282

RainbowNet	0.77 323	0.87 324	0.46 318	1.83 335	0.91 325	1.59 330	1.47 326	0.42 312	0.38 316	0.47 324	0.34 311	0.90 320	0.60 317	1.97 330	0.62 329	0.48 325	0.34 306	0.33 315	0.90 321	0.58 325	0.33 308	0.23 301	2.82 340	0.39 318	0.40 312	0.34 314	0.44 305	0.48 301

PSMNet_ROB	0.78 324	0.97 329	0.60 331	1.62 330	0.90 324	1.47 325	1.19 321	0.56 322	0.73 328	0.74 333	0.62 326	0.84 316	0.82 326	1.49 321	0.53 323	0.42 319	0.52 325	0.40 323	0.84 319	0.62 330	0.40 322	0.30 313	1.85 327	0.48 321	0.67 329	0.32 311	0.76 327	0.46 300

WAO-6	0.82 325	0.95 326	0.59 329	1.30 319	1.05 334	1.25 321	1.39 324	0.77 333	0.84 332	0.79 334	0.69 331	0.74 308	1.00 334	1.94 329	0.78 337	0.61 335	0.53 326	0.48 327	0.78 317	0.60 326	0.55 336	0.51 337	0.49 317	0.57 332	0.83 336	0.42 323	0.76 327	0.85 330

ACVNet_2	0.83 326	0.92 325	0.56 326	1.99 339	0.99 332	1.84 337	1.55 331	0.68 328	0.40 320	0.53 325	0.47 317	1.02 325	0.67 323	1.93 328	0.51 322	0.45 323	0.38 314	0.33 315	1.01 326	0.42 318	0.34 310	0.24 303	2.58 334	0.53 326	0.60 326	0.26 299	0.52 310	0.55 309

PWCK	0.88 327	1.24 338	0.61 332	1.53 322	0.85 322	1.21 319	1.03 319	1.08 341	0.72 327	0.70 332	0.83 338	1.48 334	0.87 329	0.69 316	0.40 317	0.41 318	0.73 340	0.47 326	3.04 348	0.67 336	0.56 337	0.43 330	0.94 324	0.74 338	0.72 331	0.36 318	0.69 322	0.73 325

IMH-64-1	0.90 328	0.95 326	0.51 320	1.59 324	0.98 330	1.58 328	1.73 335	0.75 330	0.74 329	0.33 304	0.61 323	0.83 314	0.94 330	2.59 339	0.50 320	0.42 319	0.48 319	0.36 320	0.92 322	0.55 323	0.39 316	0.30 313	3.14 341	0.50 323	0.81 332	0.34 314	0.60 318	0.80 328

IMH-64	0.90 328	0.95 326	0.51 320	1.59 324	0.98 330	1.58 328	1.73 335	0.75 330	0.74 329	0.33 304	0.61 323	0.83 314	0.94 330	2.59 339	0.50 320	0.42 319	0.48 319	0.36 320	0.92 322	0.55 323	0.39 316	0.30 313	3.14 341	0.50 323	0.81 332	0.34 314	0.60 318	0.80 328

IMH	0.93 330	0.98 331	0.53 323	1.61 326	0.97 329	1.64 333	1.76 337	0.75 330	0.77 331	0.34 308	0.61 323	0.96 323	1.05 338	2.67 341	0.54 325	0.46 324	0.49 322	0.38 322	0.94 324	0.60 326	0.39 316	0.30 313	3.14 341	0.53 326	0.82 334	0.45 326	0.65 320	0.79 327

LVE	0.95 331	0.97 329	0.71 338	1.84 336	1.35 338	1.59 330	1.52 329	0.78 334	0.64 325	0.81 336	0.91 339	0.72 305	1.00 334	2.18 336	0.53 323	0.48 325	0.57 328	0.53 333	1.09 330	0.64 332	0.45 327	0.38 327	2.74 339	0.69 334	0.83 336	0.44 325	0.84 333	0.52 307

WAO-8	1.00 332	1.11 335	0.76 339	1.61 326	1.24 335	1.74 335	1.55 331	0.93 337	0.98 339	0.81 336	0.67 329	1.66 336	1.00 334	2.08 332	0.77 335	0.68 338	0.63 332	0.52 331	1.05 327	0.81 340	0.47 330	0.37 324	0.78 321	0.75 339	1.10 344	0.73 339	0.95 337	1.16 340

Venus	1.00 332	1.11 335	0.76 339	1.61 326	1.24 335	1.74 335	1.55 331	0.93 337	0.98 339	0.81 336	0.67 329	1.66 336	1.00 334	2.08 332	0.77 335	0.68 338	0.63 332	0.52 331	1.05 327	0.81 340	0.47 330	0.37 324	0.78 321	0.75 339	1.10 344	0.73 339	0.95 337	1.16 340

Dean	1.06 334	1.03 333	0.79 341	2.27 343	1.31 337	1.96 339	1.56 334	0.92 336	0.94 337	0.88 340	0.76 334	1.19 327	1.17 341	2.09 334	0.64 331	0.60 334	0.60 331	0.56 335	1.23 337	0.73 338	0.45 327	0.36 323	2.73 338	0.71 335	0.95 340	0.55 333	1.05 341	0.62 316

TorneroNet-64	1.07 335	1.00 332	0.57 327	1.94 337	0.88 323	1.98 341	2.01 339	0.63 325	0.88 333	0.58 328	0.49 319	1.83 340	1.71 345	2.88 346	0.62 329	0.51 328	0.46 318	0.46 325	1.17 335	0.61 329	0.34 310	0.37 324	3.40 344	0.56 329	0.64 328	0.48 327	0.68 321	1.11 338

TorneroNet	1.08 336	1.09 334	0.66 336	1.94 337	0.96 327	2.16 342	2.02 340	0.65 327	0.91 334	0.67 331	0.56 322	1.67 339	1.15 340	2.94 348	0.65 332	0.52 329	0.48 319	0.51 330	1.12 331	0.65 334	0.39 316	0.43 330	3.52 345	0.57 332	0.68 330	0.48 327	0.84 333	1.01 336

DPSimNet_ROB	1.21 337	1.20 337	1.29 346	1.47 321	1.59 343	1.30 323	1.35 323	0.68 328	1.69 345	1.67 347	1.03 341	1.45 333	0.66 322	2.04 331	1.20 344	0.89 344	1.16 345	0.79 343	1.61 342	1.38 346	1.04 347	1.24 347	0.79 323	0.84 343	0.87 338	1.20 346	1.17 343	1.12 339

ktn	1.24 338	1.39 340	0.55 325	1.62 330	1.59 343	1.68 334	2.12 341	0.86 335	1.75 346	0.90 342	1.11 344	1.11 326	0.95 333	2.57 338	0.97 342	0.73 342	0.80 341	0.59 339	1.41 340	0.76 339	0.68 341	0.67 345	3.69 347	0.73 336	0.92 339	0.75 341	1.19 344	1.28 342

notaker	1.27 339	1.41 341	0.58 328	2.37 345	1.48 340	2.34 344	2.27 344	0.94 339	1.62 344	0.79 334	1.07 343	1.66 336	1.08 339	3.06 350	0.94 341	0.69 340	0.68 335	0.49 328	1.62 343	0.84 342	0.53 334	0.45 333	3.70 348	0.80 341	0.61 327	0.52 329	0.80 331	0.92 334

KSHMR	1.33 340	1.42 342	1.04 345	2.27 343	1.44 339	2.23 343	2.12 341	1.21 342	1.06 342	1.13 345	1.06 342	1.27 331	0.94 330	2.89 347	1.08 343	0.95 345	0.85 343	0.83 344	1.32 339	0.97 343	0.72 344	0.58 340	3.52 345	1.07 347	0.99 341	0.77 342	1.00 340	1.07 337

UNDER WATER-64	1.40 341	1.36 339	0.88 344	2.85 347	1.93 348	2.78 347	2.66 347	1.36 345	0.92 336	1.04 344	1.17 345	1.88 341	1.30 343	3.03 349	0.75 334	0.56 331	0.68 335	0.57 337	1.13 333	0.54 322	0.43 324	0.51 337	4.08 352	0.91 344	1.02 342	1.10 345	0.80 331	1.60 347

UNDER WATER	1.40 341	1.42 342	0.86 343	2.83 346	1.92 347	2.74 346	2.57 346	1.28 344	1.01 341	0.88 340	0.97 340	1.88 341	1.26 342	3.09 351	0.83 338	0.62 336	0.66 334	0.56 335	1.20 336	0.60 326	0.42 323	0.47 334	4.04 351	0.98 346	1.08 343	0.99 343	0.87 335	1.67 349

JetRed	1.62 343	1.82 346	1.71 347	1.58 323	1.50 341	1.97 340	2.21 343	1.51 347	1.47 343	0.82 339	0.74 333	2.63 345	0.43 307	1.73 325	1.48 346	1.54 346	1.67 346	2.94 349	1.42 341	1.08 345	2.30 348	2.07 348	1.99 328	0.97 345	1.16 347	1.70 348	1.57 348	1.60 347

HanzoNet	1.74 344	1.62 345	0.80 342	2.26 342	1.70 345	2.72 345	2.54 345	1.25 343	1.85 347	0.92 343	1.28 346	4.37 350	3.81 348	3.36 352	0.88 340	0.78 343	1.06 344	0.94 345	2.54 346	1.03 344	0.89 346	0.88 346	3.79 349	0.73 336	1.12 346	1.00 344	1.29 345	1.57 346

MADNet++	1.86 345	1.58 344	1.74 348	1.27 318	1.74 346	1.26 322	1.53 330	1.62 348	2.07 348	1.84 348	2.22 347	2.60 344	2.72 346	0.75 317	1.39 345	1.54 346	2.01 347	1.47 347	2.12 345	2.13 347	3.35 349	3.26 349	1.23 325	2.21 349	1.21 348	2.25 349	1.76 349	1.32 343

LSM0	3.45 346	0.27 294	0.18 281	0.38 292	0.29 295	0.39 300	0.36 293	0.51 319	0.31 306	0.45 320	0.47 317	0.71 303	0.57 316	0.19 271	23.17 354	59.79 359	0.36 310	0.26 301	1.29 338	0.33 314	0.44 326	0.32 319	0.23 282	0.27 297	0.36 308	0.29 309	0.53 311	0.51 305

ASD4	6.34 347	2.35 347	2.75 349	1.99 339	1.58 342	3.01 348	1.85 338	1.79 349	3.29 349	1.60 346	2.34 348	0.98 324	6.55 349	1.73 325	2.95 347	3.66 348	3.63 348	7.56 350	2.70 347	4.74 350	5.26 351	6.41 351	2.64 335	2.43 350	17.21 356	28.48 356	19.85 357	31.77 356

PML	8.20 348	7.62 352	3.39 350	9.64 354	5.14 349	9.56 355	5.20 352	6.48 352	18.29 355	6.44 351	3.30 349	16.82 353	29.20 359	5.41 353	6.10 348	3.93 349	7.39 351	2.64 348	20.47 356	4.70 349	3.50 350	3.87 350	3.98 350	4.21 351	6.16 351	4.40 350	16.76 356	6.85 350

DPSMNet_ROB	8.63 349	3.69 349	8.74 352	2.98 348	5.70 350	3.37 349	4.41 350	3.70 350	9.03 350	3.00 349	6.88 351	3.53 347	10.11 351	2.70 342	10.47 349	10.76 350	3.81 349	12.92 353	4.77 350	10.22 351	5.99 353	13.86 354	4.50 356	8.50 352	10.06 354	27.81 354	11.04 354	30.59 354

DGTPSM_ROB	8.63 349	3.68 348	8.73 351	2.98 348	5.70 350	3.37 349	4.41 350	3.70 350	9.03 350	3.00 349	6.85 350	3.53 347	10.07 350	2.70 342	10.47 349	10.76 350	3.81 349	12.91 352	4.74 349	10.22 351	5.98 352	13.86 354	4.49 355	8.50 352	10.06 354	27.81 354	11.04 354	30.59 354

LRCNet_RVC	9.85 351	16.31 355	0.59 329	24.99 356	21.12 357	23.54 357	20.75 355	1.45 346	0.48 322	21.31 357	13.10 354	22.63 357	3.34 347	28.36 358	0.38 315	0.27 310	7.74 352	1.15 346	23.52 357	3.99 348	0.46 329	0.30 313	27.02 358	1.72 348	0.35 306	0.21 265	0.42 304	0.37 281

DLNR_Zeroshot_test	10.12 352	32.06 359	0.05 91	54.44 359	0.09 156	0.18 239	50.47 359	0.19 210	0.08 113	0.27 265	0.07 91	0.20 203	0.04 61	0.14 248	62.26 359	70.60 360	0.33 304	0.18 269	0.25 255	0.11 182	0.20 227	0.08 108	0.07 157	0.09 190	0.18 212	0.15 187	0.20 227	0.26 249

DPSM_ROB	13.01 353	6.29 350	9.52 353	4.44 350	6.37 352	4.34 351	3.59 348	8.20 353	10.79 352	6.64 352	7.87 352	9.69 351	12.99 353	2.80 344	12.81 351	13.68 352	9.16 353	16.58 355	9.87 351	12.33 353	16.73 356	17.95 357	2.26 330	10.56 354	28.34 357	36.91 357	31.06 358	39.57 357

DPSM	13.01 353	6.29 350	9.52 353	4.44 350	6.37 352	4.34 351	3.59 348	8.20 353	10.79 352	6.64 352	7.87 352	9.69 351	12.99 353	2.80 344	12.81 351	13.68 352	9.16 353	16.58 355	9.87 351	12.33 353	16.73 356	17.95 357	2.26 330	10.56 354	28.34 357	36.91 357	31.06 358	39.57 357

HaxPig	16.02 355	19.59 356	18.75 355	21.25 355	20.52 356	21.33 356	22.30 356	17.00 357	14.71 354	19.29 356	17.19 357	17.46 354	12.16 352	22.51 356	17.80 353	14.90 354	17.75 355	9.40 351	18.97 353	15.48 355	9.47 354	7.16 352	23.74 357	15.28 356	4.31 350	12.19 353	6.81 351	15.11 353

MEDIAN_ROB	20.47 356	25.88 357	24.03 358	26.51 357	25.55 358	25.88 358	26.99 357	21.23 358	19.72 356	28.73 358	22.19 358	24.61 358	16.74 355	26.47 357	23.75 355	18.44 355	22.03 358	14.75 354	26.69 358	23.31 356	15.11 355	11.56 353	27.65 359	18.39 357	7.22 352	9.33 352	8.28 353	11.75 352

AVERAGE_ROB	24.43 357	29.85 358	27.27 359	31.30 358	29.70 359	30.00 359	31.47 358	26.59 359	24.68 359	34.31 359	27.39 359	31.23 359	21.35 356	30.69 359	28.19 358	24.02 356	26.74 359	21.17 357	30.34 359	27.38 359	20.48 358	16.18 356	32.28 360	24.32 360	8.51 353	7.76 351	7.92 352	8.46 351

CasAABBNet	26.14 358	12.60 354	19.00 356	8.89 352	12.76 355	8.55 353	7.26 354	16.43 355	21.86 357	13.67 355	15.79 355	19.63 356	26.13 357	5.53 354	25.80 356	27.48 357	18.01 356	33.35 358	20.00 355	24.70 357	33.62 359	35.57 359	4.48 354	21.32 359	57.07 359	74.41 359	62.39 360	79.48 359

FlowAnything	26.21 359	12.44 353	19.19 357	8.91 353	12.70 354	8.63 354	7.25 353	16.56 356	21.86 357	13.65 354	15.98 356	19.56 355	26.21 358	5.60 355	25.80 356	27.50 358	18.26 357	33.39 359	19.71 354	24.80 358	33.87 360	36.07 360	4.44 353	21.31 358	57.14 360	74.69 360	62.48 361	79.62 360

GS-Stereo																							0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.04 25	0.03 9

FADE																0.28 314					0.58 338	0.48 335					0.91 336

Low-res two-view benchmark