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.

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

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

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

AIO-test2	0.21 3	0.16 3	0.11 4	0.09 3	0.11 5	0.16 11	0.12 41	0.23 20	0.15 17	0.18 30	0.19 51	0.42 67	0.14 18	0.12 9	0.34 4	0.42 10	0.32 24	0.25 12	0.30 14	0.18 5	0.29 8	0.32 21	0.11 7	0.15 34	0.20 3	0.20 3	0.23 3	0.19 6

derf	0.22 4	0.17 4	0.18 30	0.15 13	0.10 3	0.13 5	0.10 24	0.19 6	0.12 5	0.14 13	0.27 74	0.29 22	0.20 65	0.12 9	0.42 14	0.46 18	0.32 24	0.20 4	0.29 9	0.26 42	0.30 12	0.21 3	0.18 42	0.14 25	0.23 6	0.22 8	0.33 6	0.18 4

LACA2	0.22 4	0.19 5	0.17 23	0.23 59	0.16 22	0.18 28	0.11 35	0.17 3	0.15 17	0.16 23	0.07 4	0.32 34	0.15 25	0.12 9	0.38 8	0.44 12	0.27 5	0.31 33	0.32 20	0.17 3	0.30 12	0.39 41	0.12 11	0.12 10	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

over-9	0.23 6	0.24 23	0.18 30	0.19 35	0.15 18	0.19 37	0.11 35	0.24 22	0.16 24	0.17 26	0.11 17	0.30 26	0.16 35	0.14 21	0.38 8	0.45 16	0.27 5	0.28 19	0.26 4	0.20 9	0.28 6	0.28 14	0.12 11	0.15 34	0.31 37	0.28 44	0.41 19	0.33 54

BridgeDepth	0.23 6	0.23 18	0.16 18	0.17 22	0.20 51	0.18 28	0.12 41	0.24 22	0.16 24	0.18 30	0.08 10	0.39 55	0.13 12	0.18 52	0.41 12	0.45 16	0.26 3	0.27 18	0.32 20	0.20 9	0.33 23	0.35 29	0.09 3	0.13 14	0.27 20	0.26 27	0.33 6	0.24 22
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GFORCE	0.24 8	0.22 12	0.16 18	0.19 35	0.17 30	0.16 11	0.09 12	0.28 40	0.15 17	0.11 4	0.07 4	0.41 62	0.12 6	0.13 17	0.51 22	0.49 25	0.27 5	0.29 23	0.30 14	0.20 9	0.31 15	0.36 31	0.13 18	0.11 5	0.28 23	0.27 36	0.40 14	0.26 34

F8.5	0.24 8	0.21 10	0.17 23	0.19 35	0.17 30	0.16 11	0.09 12	0.28 40	0.15 17	0.12 7	0.07 4	0.41 62	0.12 6	0.14 21	0.51 22	0.49 25	0.27 5	0.29 23	0.31 18	0.21 17	0.32 19	0.37 35	0.13 18	0.11 5	0.28 23	0.27 36	0.42 23	0.27 39

FORCE_9	0.24 8	0.22 12	0.16 18	0.19 35	0.17 30	0.16 11	0.09 12	0.28 40	0.15 17	0.11 4	0.07 4	0.41 62	0.12 6	0.13 17	0.51 22	0.49 25	0.27 5	0.29 23	0.30 14	0.20 9	0.31 15	0.36 31	0.13 18	0.11 5	0.28 23	0.27 36	0.40 14	0.26 34

FORCE_8	0.24 8	0.24 23	0.17 23	0.18 27	0.17 30	0.16 11	0.09 12	0.30 52	0.16 24	0.12 7	0.07 4	0.40 60	0.13 12	0.14 21	0.51 22	0.47 20	0.28 12	0.30 28	0.29 9	0.21 17	0.33 23	0.36 31	0.12 11	0.11 5	0.29 28	0.26 27	0.44 28	0.27 39

over v1	0.24 8	0.20 8	0.20 39	0.20 43	0.16 22	0.18 28	0.12 41	0.25 29	0.16 24	0.17 26	0.11 17	0.33 39	0.15 25	0.15 30	0.38 8	0.48 23	0.28 12	0.29 23	0.27 6	0.21 17	0.30 12	0.30 16	0.11 7	0.15 34	0.29 28	0.34 74	0.41 19	0.26 34

over-8	0.24 8	0.26 31	0.19 35	0.18 27	0.16 22	0.18 28	0.12 41	0.24 22	0.16 24	0.18 30	0.11 17	0.27 14	0.16 35	0.14 21	0.39 11	0.46 18	0.26 3	0.28 19	0.27 6	0.20 9	0.28 6	0.27 10	0.12 11	0.15 34	0.31 37	0.28 44	0.39 13	0.34 58

qqai	0.24 8	0.25 27	0.20 39	0.16 17	0.11 5	0.15 6	0.10 24	0.21 15	0.14 10	0.13 12	0.28 77	0.26 12	0.21 69	0.12 9	0.47 17	0.47 20	0.36 42	0.21 6	0.41 44	0.28 57	0.35 27	0.27 10	0.18 42	0.14 25	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

Pointernet	0.24 8	0.21 10	0.14 7	0.14 12	0.12 8	0.19 37	0.16 86	0.28 40	0.10 3	0.17 26	0.14 32	0.23 10	0.14 18	0.12 9	0.47 17	0.42 10	0.37 46	0.23 9	0.35 24	0.19 6	0.35 27	0.25 8	0.14 23	0.14 25	0.23 6	0.21 6	0.67 82	0.22 13

F7	0.25 16	0.23 18	0.17 23	0.19 35	0.19 45	0.17 21	0.10 24	0.28 40	0.16 24	0.15 19	0.09 13	0.36 46	0.12 6	0.16 38	0.50 21	0.50 30	0.28 12	0.30 28	0.29 9	0.23 27	0.31 15	0.38 39	0.15 27	0.13 14	0.29 28	0.25 17	0.48 42	0.26 34

quiztm	0.25 16	0.25 27	0.22 59	0.18 27	0.12 8	0.15 6	0.11 35	0.29 48	0.13 8	0.12 7	0.16 38	0.38 52	0.15 25	0.15 30	0.54 29	0.44 12	0.33 32	0.20 4	0.30 14	0.23 27	0.36 32	0.29 15	0.16 31	0.15 34	0.22 5	0.21 6	0.56 59	0.23 17

MLG-Stereo	0.25 16	0.25 27	0.14 7	0.11 4	0.20 51	0.12 4	0.07 5	0.21 15	0.12 5	0.19 34	0.11 17	0.29 22	0.10 3	0.21 69	0.61 38	0.65 58	0.36 42	0.35 51	0.44 52	0.23 27	0.35 27	0.32 21	0.11 7	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 42	0.25 31

AIO-test1	0.25 16	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 28	0.15 82	0.33 60	0.16 24	0.25 56	0.24 68	0.35 44	0.14 18	0.19 57	0.56 36	0.59 47	0.35 37	0.30 28	0.35 24	0.27 48	0.33 23	0.31 19	0.13 18	0.13 14	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

MLG-Stereo_test1	0.26 20	0.22 12	0.14 7	0.13 9	0.22 62	0.11 3	0.08 7	0.22 18	0.12 5	0.20 36	0.12 23	0.33 39	0.11 4	0.21 69	0.66 45	0.64 56	0.37 46	0.35 51	0.50 62	0.22 21	0.39 43	0.30 16	0.12 11	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 53	0.27 39

CoSv	0.26 20	0.38 59	0.20 39	0.18 27	0.14 15	0.35 113	0.09 12	0.38 74	0.16 24	0.20 36	0.08 10	0.28 19	0.14 18	0.09 3	0.47 17	0.59 47	0.42 63	0.23 9	0.39 39	0.19 6	0.40 48	0.23 6	0.10 4	0.13 14	0.40 78	0.25 17	0.36 10	0.24 22

over-6	0.27 22	0.36 53	0.22 59	0.24 62	0.17 30	0.17 21	0.12 41	0.27 36	0.28 89	0.21 39	0.18 44	0.46 77	0.15 25	0.15 30	0.45 15	0.49 25	0.29 15	0.30 28	0.33 23	0.22 21	0.36 32	0.32 21	0.15 27	0.16 51	0.31 37	0.30 51	0.42 23	0.34 58

NLSM3	0.27 22	0.23 18	0.16 18	0.18 27	0.16 22	0.21 53	0.14 67	0.35 67	0.20 56	0.18 30	0.33 91	0.23 10	0.21 69	0.21 69	0.55 33	0.44 12	0.39 54	0.31 33	0.35 24	0.19 6	0.32 19	0.30 16	0.22 61	0.15 34	0.26 13	0.33 69	0.40 14	0.27 39

MM-Stereo_test3	0.27 22	0.36 53	0.14 7	0.25 68	0.15 18	0.15 6	0.08 7	0.48 87	0.18 44	0.25 56	0.10 15	0.41 62	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 63	0.26 14	0.37 36	0.25 40	0.33 23	0.25 8	0.24 73	0.12 10	0.29 28	0.20 3	0.77 101	0.23 17

F5.5	0.28 25	0.23 18	0.18 30	0.18 27	0.19 45	0.20 45	0.09 12	0.26 33	0.28 89	0.22 41	0.13 26	0.46 77	0.15 25	0.15 30	0.59 37	0.58 43	0.30 17	0.31 33	0.46 57	0.22 21	0.36 32	0.43 56	0.20 56	0.13 14	0.33 48	0.27 36	0.41 19	0.37 68

FORCE_6	0.28 25	0.24 23	0.18 30	0.20 43	0.18 40	0.18 28	0.10 24	0.36 71	0.26 77	0.12 7	0.09 13	0.42 67	0.18 52	0.15 30	0.65 44	0.53 33	0.31 20	0.33 43	0.36 32	0.23 27	0.32 19	0.39 41	0.13 18	0.13 14	0.32 43	0.26 27	0.62 72	0.29 48

LG-Stereo	0.28 25	0.26 31	0.17 23	0.17 22	0.16 22	0.23 66	0.13 57	0.30 52	0.15 17	0.23 48	0.19 51	0.52 87	0.14 18	0.18 52	0.55 33	0.58 43	0.39 54	0.30 28	0.54 72	0.22 21	0.44 59	0.31 19	0.12 11	0.12 10	0.28 23	0.24 14	0.46 37	0.24 22

FORCE_4.5	0.29 28	0.22 12	0.20 39	0.18 27	0.17 30	0.20 45	0.13 57	0.20 9	0.18 44	0.22 41	0.16 38	0.36 46	0.15 25	0.16 38	0.81 57	0.63 55	0.32 24	0.33 43	0.40 40	0.27 48	0.42 54	0.42 53	0.18 42	0.15 34	0.32 43	0.37 86	0.46 37	0.35 62

FORCE_5	0.29 28	0.30 44	0.21 51	0.17 22	0.18 40	0.17 21	0.10 24	0.20 9	0.16 24	0.19 34	0.15 33	0.59 102	0.12 6	0.18 52	0.76 54	0.53 33	0.30 17	0.32 38	0.47 58	0.23 27	0.35 27	0.36 31	0.16 31	0.15 34	0.29 28	0.30 51	0.45 32	0.34 58

MM-Stereo_test1	0.29 28	0.69 118	0.15 14	0.23 59	0.14 15	0.16 11	0.07 5	0.37 72	0.14 10	0.27 62	0.11 17	0.43 69	0.11 4	0.12 9	0.45 15	0.48 23	0.45 71	0.32 38	0.42 47	0.27 48	0.35 27	0.35 29	0.23 70	0.13 14	0.31 37	0.23 11	0.63 75	0.24 22

FORCE_4.7	0.30 31	0.26 31	0.21 51	0.21 50	0.22 62	0.20 45	0.09 12	0.33 60	0.19 49	0.25 56	0.21 58	0.74 146	0.13 12	0.16 38	0.64 42	0.52 32	0.33 32	0.36 58	0.45 54	0.24 34	0.39 43	0.42 53	0.15 27	0.15 34	0.31 37	0.27 36	0.46 37	0.34 58

FORCE_4.6	0.30 31	0.36 53	0.21 51	0.17 22	0.25 77	0.19 37	0.09 12	0.25 29	0.19 49	0.23 48	0.11 17	0.60 105	0.20 65	0.17 46	0.63 40	0.55 37	0.33 32	0.34 49	0.32 20	0.27 48	0.36 32	0.43 56	0.19 51	0.14 25	0.29 28	0.32 65	0.44 28	0.35 62

LACA1	0.30 31	0.38 59	0.21 51	0.22 55	0.23 68	0.19 37	0.14 67	0.27 36	0.22 69	0.21 39	0.13 26	0.31 29	0.18 52	0.26 85	0.75 53	0.68 64	0.32 24	0.40 76	0.37 36	0.23 27	0.32 19	0.33 25	0.11 7	0.15 34	0.35 58	0.30 51	0.45 32	0.33 54

MonStereo	0.30 31	0.25 27	0.20 39	0.19 35	0.21 57	0.15 6	0.13 57	0.20 9	0.16 24	0.22 41	0.17 41	0.32 34	0.16 35	0.17 46	0.54 29	0.54 35	0.40 59	0.32 38	0.50 62	0.27 48	0.43 56	0.51 68	0.22 61	0.14 25	0.34 51	0.41 100	0.49 45	0.40 75

RSM	0.30 31	0.30 44	0.22 59	0.32 97	0.15 18	0.21 53	0.10 24	0.17 3	0.16 24	0.14 13	0.26 72	0.22 8	0.19 57	0.14 21	0.64 42	0.60 49	0.39 54	0.37 62	0.35 24	0.33 68	0.46 62	0.54 72	0.19 51	0.16 51	0.30 36	0.26 27	0.58 63	0.24 22

MoCha-V2	0.30 31	0.31 50	0.23 69	0.21 50	0.17 30	0.17 21	0.14 67	0.23 20	0.11 4	0.26 61	0.28 77	0.32 34	0.16 35	0.19 57	0.62 39	0.61 51	0.39 54	0.38 68	0.35 24	0.42 95	0.61 80	0.51 68	0.15 27	0.16 51	0.35 58	0.26 27	0.34 8	0.19 6

ProNet	0.30 31	0.27 35	0.31 84	0.26 71	0.15 18	0.27 84	0.27 132	0.38 74	0.13 8	0.15 19	0.49 130	0.29 22	0.13 12	0.16 38	0.73 49	0.49 25	0.43 65	0.32 38	0.35 24	0.27 48	0.38 40	0.22 4	0.38 112	0.22 83	0.32 43	0.20 3	0.38 12	0.27 39

CR-Stereo	0.31 38	0.45 74	0.22 59	0.21 50	0.22 62	0.18 28	0.12 41	0.35 67	0.19 49	0.23 48	0.18 44	0.30 26	0.16 35	0.28 96	0.96 67	0.67 62	0.31 20	0.35 51	0.40 40	0.24 34	0.37 38	0.37 35	0.12 11	0.15 34	0.31 37	0.34 74	0.45 32	0.35 62

F4.4	0.31 38	0.27 35	0.21 51	0.16 17	0.22 62	0.21 53	0.12 41	0.22 18	0.26 77	0.24 53	0.15 33	0.43 69	0.13 12	0.20 63	0.73 49	0.57 42	0.32 24	0.35 51	0.47 58	0.30 62	0.41 50	0.40 47	0.18 42	0.16 51	0.29 28	0.27 36	0.55 57	0.49 94

111111	0.31 38	0.37 56	0.19 35	0.25 68	0.29 89	0.22 65	0.09 12	0.19 6	0.16 24	0.10 3	0.17 41	0.27 14	0.17 44	0.18 52	0.79 56	0.56 39	0.46 75	0.28 19	0.76 98	0.24 34	0.53 72	0.61 83	0.21 58	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 19	0.19 6

AIO-Stereo	0.31 38	0.33 51	0.22 59	0.35 105	0.16 22	0.20 45	0.10 24	0.17 3	0.14 10	0.14 13	0.20 56	0.21 5	0.16 35	0.14 21	0.55 33	0.55 37	0.41 61	0.39 72	1.18 141	0.36 75	0.39 43	0.43 56	0.17 36	0.16 51	0.32 43	0.24 14	0.61 69	0.19 6

FORCE_4	0.32 42	0.27 35	0.18 30	0.22 55	0.23 68	0.20 45	0.14 67	0.42 80	0.19 49	0.22 41	0.20 56	0.41 62	0.15 25	0.16 38	0.73 49	0.58 43	0.34 36	0.35 51	0.47 58	0.24 34	0.41 50	0.42 53	0.22 61	0.15 34	0.37 69	0.29 48	0.75 94	0.41 80

GREAT-IGEV	0.32 42	0.37 56	0.21 51	0.15 13	0.12 8	0.16 11	0.09 12	0.30 52	0.16 24	0.33 71	0.18 44	0.44 71	0.19 57	0.20 63	0.74 52	0.61 51	0.45 71	0.29 23	0.42 47	0.28 57	0.43 56	0.52 71	0.21 58	0.17 60	0.27 20	0.25 17	0.88 110	0.23 17
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PointNet	0.33 44	0.39 64	0.23 69	0.19 35	0.16 22	0.21 53	0.20 106	0.48 87	0.20 56	0.23 48	0.21 58	0.32 34	0.22 76	0.10 4	0.63 40	0.39 5	0.37 46	0.22 8	0.36 32	0.21 17	0.48 65	0.79 103	0.18 42	0.14 25	0.35 58	0.29 48	0.97 122	0.30 50

GSStereo	0.33 44	0.41 67	0.21 51	0.31 91	0.22 62	0.25 78	0.14 67	0.28 40	0.16 24	0.25 56	0.15 33	0.37 51	0.15 25	0.15 30	0.70 48	0.66 60	0.49 83	0.38 68	0.45 54	0.40 87	0.62 83	0.46 61	0.14 23	0.17 60	0.33 48	0.25 17	0.52 49	0.24 22

RSM++	0.33 44	0.33 51	0.23 69	0.36 113	0.20 51	0.24 73	0.10 24	0.21 15	0.16 24	0.16 23	0.26 72	0.26 12	0.19 57	0.16 38	0.83 59	0.65 58	0.41 61	0.38 68	0.50 62	0.39 82	0.50 67	0.59 80	0.25 76	0.16 51	0.41 81	0.26 27	0.54 54	0.30 50

CroCo-Stereo Lap2	0.33 44	0.22 12	0.15 14	0.11 4	0.12 8	0.16 11	0.08 7	0.35 67	0.15 17	0.47 89	0.10 15	0.31 29	0.14 18	0.14 21	1.26 85	1.00 109	0.36 42	0.36 58	0.44 52	0.20 9	0.53 72	0.55 73	0.17 36	0.13 14	0.39 74	0.35 80	0.40 14	0.27 39

testmc14	0.34 48	0.30 44	0.20 39	0.21 50	0.21 57	0.19 37	0.10 24	0.20 9	0.19 49	0.80 168	0.16 38	0.68 130	0.15 25	0.17 46	0.92 63	0.56 39	0.37 46	0.33 43	0.52 68	0.33 68	0.38 40	0.37 35	0.32 92	0.18 68	0.34 51	0.35 80	0.45 32	0.32 53

LACA3	0.34 48	0.44 72	0.22 59	0.24 62	0.21 57	0.21 53	0.17 93	0.26 33	0.21 66	0.27 62	0.19 51	0.46 77	0.17 44	0.27 88	1.06 74	0.61 51	0.32 24	0.37 62	0.53 69	0.27 48	0.41 50	0.41 49	0.16 31	0.18 68	0.40 78	0.31 57	0.46 37	0.45 87

DispViT+	0.34 48	0.27 35	0.22 59	0.28 76	0.32 98	0.19 37	0.14 67	0.28 40	0.24 73	0.30 67	0.25 71	0.30 26	0.21 69	0.22 74	0.83 59	0.62 54	0.27 5	0.40 76	0.43 50	0.32 65	0.38 40	0.41 49	0.20 56	0.36 121	0.32 43	0.57 134	0.46 37	0.41 80

MatchStereo	0.34 48	0.37 56	0.20 39	0.15 13	0.23 68	0.21 53	0.12 41	0.31 58	0.22 69	0.15 19	0.18 44	0.28 19	0.35 102	0.22 74	1.24 82	0.80 83	0.30 17	0.31 33	0.41 44	0.30 62	0.41 50	0.56 76	0.21 58	0.20 73	0.35 58	0.35 80	0.40 14	0.35 62
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
StereoVision	0.34 48	0.27 35	0.21 51	0.13 9	0.18 40	0.21 53	0.14 67	0.30 52	0.23 71	0.35 75	0.18 44	0.34 42	0.17 44	0.16 38	0.98 69	0.78 81	0.44 67	0.35 51	0.43 50	0.23 27	0.40 48	0.48 62	0.16 31	0.21 79	0.40 78	0.40 95	0.71 88	0.37 68

SCION-MonSter(vits)	0.35 53	0.49 80	0.33 94	0.46 154	0.57 195	0.42 137	0.27 132	0.20 9	0.16 24	0.22 41	0.17 41	0.32 34	0.16 35	0.17 46	0.54 29	0.54 35	0.40 59	0.32 38	0.50 62	0.27 48	0.42 54	0.51 68	0.22 61	0.14 25	0.34 51	0.41 100	0.49 45	0.40 75

LACA_dic	0.35 53	0.50 82	0.22 59	0.31 91	0.19 45	0.21 53	0.14 67	0.27 36	0.20 56	1.18 233	0.13 26	0.31 29	0.17 44	0.27 88	0.93 64	0.68 64	0.35 37	0.36 58	0.35 24	0.26 42	0.36 32	0.39 41	0.10 4	0.15 34	0.34 51	0.32 65	0.43 25	0.40 75

TS12	0.35 53	0.50 82	0.22 59	0.31 91	0.19 45	0.21 53	0.14 67	0.27 36	0.20 56	1.18 233	0.13 26	0.31 29	0.17 44	0.27 88	0.93 64	0.68 64	0.35 37	0.36 58	0.35 24	0.26 42	0.36 32	0.39 41	0.10 4	0.15 34	0.34 51	0.32 65	0.43 25	0.40 75

MM-Stereo_test2	0.35 53	0.78 167	0.22 59	0.30 88	0.21 57	0.18 28	0.11 35	0.33 60	0.16 24	0.36 78	0.15 33	0.39 55	0.15 25	0.17 46	0.69 46	0.66 60	0.43 65	0.39 72	0.41 44	0.37 77	0.50 67	0.85 110	0.24 73	0.16 51	0.35 58	0.25 17	0.54 54	0.25 31

CroCo-Stereo	0.35 53	0.20 8	0.15 14	0.11 4	0.10 3	0.18 28	0.06 3	0.33 60	0.14 10	0.31 70	0.05 3	0.36 46	0.13 12	0.15 30	1.64 105	1.05 116	0.35 37	0.37 62	0.45 54	0.20 9	0.62 83	0.79 103	0.16 31	0.13 14	0.38 70	0.31 57	0.45 32	0.26 34
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
RAFT	0.35 53	0.22 12	0.19 35	0.27 74	0.13 12	0.30 93	0.08 7	0.97 176	0.18 44	0.92 202	0.19 51	0.27 14	0.16 35	0.18 52	0.51 22	0.47 20	0.38 52	0.26 14	0.54 72	0.25 40	0.43 56	0.34 27	0.19 51	0.15 34	0.38 70	0.34 74	0.90 111	0.27 39

GREATEN-IGEV_RVC	0.36 59	0.30 44	0.20 39	0.16 17	0.18 40	0.19 37	0.10 24	0.37 72	0.24 73	0.22 41	0.21 58	0.48 80	0.18 52	0.19 57	1.24 82	0.69 68	0.37 46	0.33 43	0.77 100	0.26 42	0.46 62	0.41 49	0.25 76	0.14 25	0.36 67	0.33 69	0.70 85	0.39 73

IGEV-Stereo++	0.36 59	0.40 65	0.20 39	0.22 55	0.25 77	0.21 53	0.09 12	0.25 29	0.17 41	0.20 36	0.34 94	0.29 22	0.20 65	0.19 57	0.78 55	0.60 49	0.44 67	0.33 43	0.75 95	0.34 72	0.53 72	0.64 87	0.22 61	0.13 14	0.28 23	0.27 36	1.09 133	0.28 46

MSCF	0.37 61	0.41 67	0.20 39	0.34 101	0.19 45	0.23 66	0.14 67	0.30 52	0.20 56	0.67 123	0.13 26	0.27 14	0.17 44	0.14 21	1.02 70	0.77 79	0.37 46	0.34 49	0.36 32	0.28 57	0.45 61	0.50 67	0.22 61	0.20 73	0.35 58	0.90 193	0.70 85	0.25 31

GIP-stereo	0.37 61	0.56 90	0.32 89	0.29 83	0.23 68	0.21 53	0.11 35	0.24 22	0.17 41	0.30 67	0.19 51	0.38 52	0.18 52	0.21 69	1.05 72	0.64 56	0.46 75	0.39 72	0.42 47	0.41 91	0.52 71	0.82 107	0.17 36	0.17 60	0.35 58	0.31 57	0.76 98	0.24 22

CR-RVC	0.38 63	0.57 92	0.23 69	0.20 43	0.25 77	0.17 21	0.17 93	0.29 48	0.20 56	0.34 73	0.23 66	0.34 42	0.17 44	0.32 116	1.29 86	0.82 85	0.33 32	0.37 62	0.63 82	0.26 42	0.37 38	0.34 27	0.14 23	0.20 73	0.39 74	0.37 86	0.62 72	0.52 102

GASTEREO	0.38 63	0.42 71	0.20 39	0.34 101	0.18 40	0.24 73	0.14 67	0.30 52	0.19 49	0.73 142	0.12 23	0.28 19	0.17 44	0.13 17	1.05 72	0.74 76	0.38 52	0.33 43	0.37 36	0.30 62	0.44 59	0.56 76	0.23 70	0.20 73	0.35 58	0.87 186	0.73 92	0.24 22

GEAStereo	0.39 65	0.59 96	0.31 84	0.35 105	0.23 68	0.23 66	0.13 57	0.29 48	0.20 56	0.35 75	0.18 44	0.44 71	0.19 57	0.23 78	0.87 61	0.71 72	0.47 77	0.37 62	0.40 40	0.37 77	0.65 89	0.64 87	0.19 51	0.21 79	0.39 74	0.34 74	0.75 94	0.38 70

gasm-f	0.39 65	0.59 96	0.31 84	0.35 105	0.23 68	0.23 66	0.13 57	0.29 48	0.20 56	0.35 75	0.18 44	0.44 71	0.19 57	0.23 78	0.87 61	0.71 72	0.47 77	0.37 62	0.40 40	0.37 77	0.65 89	0.64 87	0.19 51	0.21 79	0.39 74	0.34 74	0.75 94	0.38 70

MLG-Stereo_test2	0.39 65	0.54 86	0.17 23	0.16 17	0.24 74	0.15 6	0.08 7	0.33 60	0.14 10	0.24 53	0.13 26	0.39 55	0.14 18	0.17 46	1.52 97	0.76 78	0.45 71	0.44 84	1.04 127	0.42 95	0.48 65	0.48 62	0.18 42	0.12 10	0.34 51	0.25 17	0.66 80	0.38 70

MCSU-Stereo	0.41 68	0.30 44	0.29 78	0.20 43	0.20 51	0.17 21	0.13 57	0.20 9	0.32 101	1.82 280	0.15 33	0.57 95	0.20 65	0.20 63	0.94 66	0.56 39	0.39 54	0.28 19	0.53 69	0.29 60	0.39 43	0.33 25	0.31 91	0.15 34	0.35 58	0.31 57	0.97 122	0.54 104

AdaDepth	0.41 68	0.41 67	0.20 39	0.24 62	0.28 86	0.23 66	0.16 86	0.32 59	0.20 56	0.23 48	0.29 79	0.27 14	0.21 69	0.23 78	0.97 68	1.09 129	0.49 83	0.41 79	1.08 133	0.34 72	0.54 76	0.59 80	0.18 42	0.21 79	0.29 28	0.28 44	0.75 94	0.43 83

U	0.41 68	0.28 43	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 11	0.06 3	0.45 86	0.14 10	0.49 90	0.07 4	0.36 46	0.16 35	0.20 63	1.71 111	1.14 139	0.44 67	0.41 79	0.59 78	0.32 65	0.66 91	0.92 117	0.17 36	0.17 60	0.50 106	0.36 84	0.49 45	0.35 62

BridgeDepth_RVC	0.42 71	0.54 86	0.27 75	0.35 105	0.28 86	0.26 81	0.14 67	0.55 92	0.32 101	0.38 79	0.22 62	0.44 71	0.23 78	0.28 96	1.45 90	0.77 79	0.35 37	0.41 79	0.53 69	0.33 68	0.39 43	0.38 39	0.22 61	0.20 73	0.41 81	0.49 114	0.52 49	0.56 107
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.43 72	0.38 59	0.42 116	0.28 76	0.24 74	0.27 84	0.12 41	0.40 77	0.24 73	0.29 64	0.38 105	0.65 119	0.21 69	0.20 63	1.20 80	0.97 105	0.54 92	0.50 96	0.59 78	0.42 95	0.64 87	0.43 56	0.27 80	0.31 106	0.42 85	0.33 69	0.48 42	0.51 101

Occ-G	0.43 72	0.59 96	0.29 78	0.34 101	0.31 96	0.26 81	0.12 41	0.38 74	0.18 44	0.16 23	0.32 87	0.33 39	0.24 79	0.16 38	1.16 76	0.84 87	0.45 71	0.39 72	0.71 88	0.32 65	0.87 121	0.78 102	0.22 61	0.19 71	0.36 67	0.26 27	0.94 119	0.31 52

AEACV	0.43 72	0.94 236	0.30 80	0.29 83	0.20 51	0.27 84	0.12 41	0.28 40	0.14 10	0.24 53	0.23 66	0.35 44	0.21 69	0.20 63	1.24 82	0.83 86	0.57 102	0.38 68	0.78 102	0.45 107	0.81 113	0.73 97	0.24 73	0.18 68	0.34 51	0.31 57	0.61 69	0.28 46

DEFOM-Stereo	0.45 75	0.55 88	0.28 77	0.26 71	0.30 91	0.32 99	0.13 57	0.35 67	0.17 41	0.25 56	0.32 87	0.38 52	0.19 57	0.22 74	1.10 75	0.73 74	0.59 108	0.52 103	0.51 67	0.44 104	0.73 102	0.69 92	0.42 129	0.28 94	0.44 87	0.32 65	1.28 148	0.46 89

RAStereo	0.46 76	0.38 59	0.19 35	0.15 13	0.16 22	0.19 37	0.11 35	0.44 84	0.18 44	0.99 213	0.12 23	0.45 75	0.18 52	0.15 30	1.85 132	1.10 132	0.52 88	0.47 89	0.68 86	0.27 48	0.77 106	0.80 106	0.27 80	0.17 60	0.47 99	0.34 74	0.51 48	0.41 80

NBS	0.48 77	0.23 18	0.23 69	0.13 9	0.19 45	0.17 21	0.10 24	0.42 80	0.19 49	0.55 94	0.08 10	0.53 90	0.24 79	0.40 175	2.30 200	0.91 94	0.44 67	0.44 84	0.85 107	0.40 87	0.96 132	1.03 126	0.27 80	0.19 71	0.45 90	0.38 89	0.43 25	0.49 94

TS	0.49 78	0.45 74	0.37 103	0.30 88	0.35 114	0.34 108	0.18 99	0.57 95	0.26 77	0.22 41	0.39 109	0.50 81	0.34 95	0.27 88	1.60 103	0.87 89	0.47 77	0.44 84	0.83 106	0.39 82	0.69 93	0.49 64	0.34 97	0.29 97	0.63 138	0.44 108	0.63 75	0.63 129

TDLM	0.49 78	0.59 96	0.60 160	0.39 130	0.48 160	0.46 148	0.43 205	0.72 121	0.35 111	0.30 67	0.65 169	0.76 159	0.41 120	0.35 137	0.54 29	0.58 43	0.55 95	0.49 94	0.50 62	0.43 99	0.50 67	0.39 41	0.41 123	0.39 136	0.38 70	0.31 57	0.61 69	0.66 137

anonymousdsp	0.50 80	0.38 59	0.36 99	0.28 76	0.32 98	0.28 88	0.15 82	0.56 94	0.26 77	0.42 83	0.33 91	0.53 90	0.19 57	0.27 88	1.47 92	0.87 89	0.54 92	0.52 103	0.62 81	0.48 113	0.71 97	1.04 128	0.36 106	0.30 99	0.46 93	0.29 48	1.13 138	0.33 54

iRaftStereo_RVC	0.51 81	0.56 90	0.40 109	0.28 76	0.31 96	0.32 99	0.19 102	0.68 115	0.25 76	0.46 88	0.57 152	0.58 98	0.29 86	0.25 83	1.17 79	0.89 92	0.56 99	0.45 87	0.72 89	0.41 91	0.97 133	0.79 103	0.35 101	0.34 114	0.44 87	0.41 100	0.76 98	0.48 91

delet	0.51 81	0.58 94	0.47 130	0.35 105	0.50 172	0.50 164	0.30 147	0.49 89	0.29 94	0.56 97	0.44 122	0.45 75	0.34 95	0.48 227	1.16 76	0.68 64	0.55 95	0.46 88	0.47 58	0.41 91	0.58 77	0.39 41	0.39 114	0.41 145	0.48 102	0.36 84	1.09 133	0.50 97

MLG-Stereo_test3	0.52 83	0.48 79	0.27 75	0.29 83	0.38 125	0.24 73	0.12 41	0.34 66	0.20 56	1.12 227	0.30 82	0.54 92	0.19 57	0.31 113	1.85 132	0.92 95	0.52 88	0.52 103	1.17 139	0.39 82	0.70 95	0.75 99	0.18 42	0.24 88	0.38 70	0.31 57	0.90 111	0.44 85

AIO_rvc	0.53 84	0.71 132	0.38 104	0.34 101	0.22 62	0.34 108	0.16 86	0.57 95	0.28 89	0.38 79	0.22 62	0.56 94	0.24 79	0.27 88	1.96 146	1.04 113	0.48 82	0.40 76	1.28 147	0.47 112	0.79 112	0.95 123	0.39 114	0.22 83	0.46 93	0.28 44	0.72 89	0.33 54

AASNet	0.53 84	0.74 142	0.46 128	0.35 105	0.61 208	0.51 169	0.42 202	0.65 110	0.26 77	0.41 82	0.50 132	0.39 55	0.31 91	0.41 182	1.02 70	0.69 68	0.53 91	0.60 126	0.67 84	0.51 117	0.60 78	0.87 112	0.41 123	0.41 145	0.50 106	0.40 95	0.70 85	0.45 87

LG-G_1	0.54 86	0.70 125	0.32 89	0.36 113	0.39 128	0.32 99	0.16 86	0.41 78	0.21 66	0.29 64	0.34 94	0.50 81	0.35 102	0.32 116	2.09 168	1.07 121	0.51 86	0.58 122	0.75 95	0.59 143	0.78 109	1.24 141	0.17 36	0.22 83	0.46 93	0.39 92	0.60 65	0.48 91

LG-G	0.54 86	0.70 125	0.32 89	0.36 113	0.39 128	0.32 99	0.16 86	0.41 78	0.21 66	0.29 64	0.34 94	0.50 81	0.35 102	0.32 116	2.09 168	1.07 121	0.51 86	0.58 122	0.75 95	0.59 143	0.78 109	1.24 141	0.17 36	0.22 83	0.46 93	0.39 92	0.60 65	0.48 91

AANet_RVC	0.54 86	0.45 74	0.40 109	0.33 100	0.61 208	0.28 88	0.31 151	0.61 101	0.58 198	0.44 85	0.41 114	0.39 55	0.48 136	0.33 124	1.16 76	0.79 82	0.55 95	0.53 112	0.56 76	0.52 121	0.46 62	0.49 64	0.34 97	0.38 128	0.57 125	0.57 134	1.05 130	0.97 198

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.55 89	0.41 67	0.30 80	0.32 97	0.35 114	0.23 66	0.18 99	0.42 80	0.28 89	1.08 224	0.30 82	0.55 93	0.33 94	0.30 105	1.56 100	1.05 116	0.47 77	0.47 89	1.72 176	0.36 75	0.69 93	0.69 92	0.22 61	0.25 90	0.44 87	0.39 92	0.83 106	0.59 118

LGtest1	0.57 90	0.81 179	0.46 128	0.26 71	0.30 91	0.28 88	0.12 41	0.43 83	0.26 77	0.34 73	0.56 148	0.50 81	0.30 90	0.28 96	2.04 159	1.24 157	0.57 102	0.65 152	0.74 92	0.46 111	0.72 99	1.41 151	0.29 86	0.30 99	0.54 116	0.35 80	0.65 77	0.52 102

MaDis-Stereo	0.57 90	0.47 78	0.30 80	0.16 17	0.26 83	0.21 53	0.17 93	0.44 84	0.32 101	1.08 224	0.22 62	0.51 86	0.22 76	0.19 57	1.83 129	1.19 149	0.62 111	0.59 125	1.09 135	0.45 107	0.81 113	0.94 119	0.37 110	0.25 90	0.63 138	0.67 150	0.60 65	0.82 167

LG-Stereo_L2	0.58 92	0.69 118	0.43 120	0.28 76	0.35 114	0.24 73	0.13 57	0.62 106	0.26 77	0.70 129	0.39 109	0.71 140	0.34 95	0.28 96	1.83 129	1.32 169	0.57 102	0.51 101	0.96 118	0.41 91	0.74 104	1.06 130	0.32 92	0.27 92	0.52 112	0.38 89	0.62 72	0.64 131

LG-Stereo_L1	0.58 92	0.69 118	0.41 113	0.24 62	0.35 114	0.25 78	0.12 41	0.62 106	0.27 87	0.72 137	0.32 87	0.69 132	0.34 95	0.29 101	1.82 126	1.36 175	0.57 102	0.52 103	1.14 138	0.42 95	0.70 95	1.11 133	0.29 86	0.30 99	0.51 109	0.33 69	0.66 80	0.65 135

AIO_test	0.59 94	0.77 162	0.45 123	0.44 148	0.25 77	0.35 113	0.20 106	0.61 101	0.27 87	0.43 84	0.30 82	0.57 95	0.28 85	0.29 101	2.01 152	1.46 201	0.49 83	0.42 82	0.86 110	0.49 116	1.02 140	1.01 125	0.40 119	0.24 88	0.47 99	0.49 114	1.00 126	0.35 62

MMNet	0.59 94	0.58 94	0.44 121	0.38 120	0.55 190	0.42 137	0.29 143	0.60 99	0.40 126	0.38 79	0.55 147	0.63 112	0.32 92	0.51 239	1.51 96	0.75 77	0.72 142	0.58 122	0.76 98	0.55 130	0.62 83	0.41 49	0.40 119	0.52 197	0.51 109	0.49 114	1.49 168	0.50 97

IGEV-Stereo+	0.60 96	1.04 280	0.24 74	0.49 158	0.32 98	0.29 91	0.13 57	0.51 90	0.26 77	0.79 164	0.94 233	0.57 95	0.26 82	0.28 96	1.64 105	1.19 149	0.59 108	0.61 132	1.19 142	0.43 99	0.90 128	1.17 136	0.48 161	0.20 73	0.41 81	0.31 57	0.56 59	0.40 75

UniTT-Stereo	0.60 96	0.44 72	0.32 89	0.21 50	0.25 77	0.34 108	0.17 93	0.61 101	0.31 97	0.75 147	0.27 74	0.62 110	0.34 95	0.21 69	1.77 121	1.44 194	0.57 102	0.61 132	1.53 165	0.44 104	0.91 129	1.14 135	0.37 110	0.29 97	0.50 106	0.54 128	0.52 49	0.58 112

CVANet_RVC	0.60 96	0.67 113	0.81 205	0.81 253	0.53 183	0.66 226	0.55 232	1.15 195	0.39 119	0.44 85	0.79 211	0.80 171	0.44 130	0.43 200	0.69 46	0.67 62	0.55 95	0.53 112	0.55 75	0.57 135	0.63 86	0.57 78	0.40 119	0.41 145	0.46 93	0.40 95	0.72 89	0.55 105

DMCA	0.63 99	0.73 139	0.63 166	0.40 131	0.49 163	0.52 172	0.33 167	0.59 98	0.52 171	0.80 168	0.63 165	0.70 136	0.40 116	0.47 221	1.48 93	0.92 95	0.69 130	0.67 158	0.67 84	0.51 117	0.67 92	0.59 80	0.48 161	0.45 162	0.48 102	0.52 125	1.04 129	0.62 125

RAFT_CTSACE	0.64 100	0.94 236	0.31 84	0.37 116	0.34 109	0.33 105	0.23 115	1.23 208	0.26 77	0.64 117	0.29 79	0.71 140	0.57 168	0.34 130	1.57 102	1.07 121	0.52 88	0.43 83	0.72 89	0.33 68	0.85 118	1.72 159	0.42 129	0.30 99	0.46 93	0.41 100	1.58 180	0.39 73

GANet	0.64 100	0.67 113	0.63 166	0.57 184	0.58 196	0.95 275	0.55 232	0.78 135	0.46 147	0.57 101	0.61 159	1.83 288	0.36 107	0.41 182	0.81 57	0.69 68	0.76 156	0.73 180	0.58 77	0.40 87	0.53 72	0.49 64	0.47 156	0.48 180	0.56 124	0.41 100	0.83 106	0.69 140

DFGA-Net	0.65 102	0.64 102	0.36 99	0.51 165	0.33 106	0.43 140	0.29 143	0.88 163	0.34 107	2.05 293	0.38 105	0.52 87	0.29 86	0.22 74	1.35 88	1.07 121	0.76 156	0.49 94	0.96 118	0.35 74	0.71 97	0.71 95	0.36 106	0.41 145	0.57 125	0.38 89	1.81 197	0.43 83

HCRNet	0.66 103	0.78 167	0.41 113	0.54 177	0.27 85	0.41 135	0.39 186	0.63 108	0.31 97	1.62 265	0.59 157	0.67 126	0.29 86	0.41 182	1.99 150	0.73 74	0.60 110	0.47 89	0.65 83	0.43 99	0.78 109	0.62 84	0.36 106	0.34 114	0.42 85	0.43 107	2.14 224	0.50 97

CCAANet	0.66 103	0.57 92	0.62 164	0.37 116	0.36 120	0.38 122	0.45 211	1.41 245	0.45 145	1.16 232	0.43 118	0.89 198	0.57 168	0.37 158	1.31 87	0.81 84	0.63 114	0.47 89	0.61 80	0.61 156	0.60 78	0.55 73	0.51 186	0.35 120	0.55 121	0.50 121	1.59 182	0.72 145

NLCSM	0.67 105	0.24 23	0.10 3	0.19 35	0.11 5	0.20 45	0.14 67	0.24 22	0.34 107	0.11 4	0.41 114	0.19 4	12.63 373	0.11 5	0.31 3	0.32 3	0.27 5	0.18 3	0.22 3	0.17 3	0.22 3	0.22 4	0.18 42	0.13 14	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

plain	0.67 105	0.87 202	0.33 94	0.31 91	0.59 199	0.33 105	0.30 147	0.89 164	0.34 107	0.72 137	0.24 68	0.65 119	0.34 95	0.19 57	1.95 140	1.57 225	0.71 137	0.69 164	0.94 116	0.39 82	1.28 163	1.20 139	0.33 96	0.33 111	0.59 132	0.60 137	0.72 89	0.74 148

MIF-Stereo (partial)	0.69 107	0.76 156	0.33 94	0.27 74	0.37 123	0.35 113	0.31 151	0.53 91	0.40 126	0.62 113	0.32 87	0.50 81	0.39 111	0.23 78	2.08 164	1.51 212	0.68 125	0.71 170	0.77 100	0.43 99	1.10 147	0.94 119	0.39 114	0.32 108	0.57 125	0.71 154	2.25 243	0.87 180

test_5	0.69 107	0.91 221	0.30 80	0.38 120	0.26 83	0.35 113	0.19 102	1.79 295	0.31 97	0.58 105	1.20 260	0.75 155	0.73 223	0.32 116	1.36 89	1.10 132	0.54 92	0.54 116	1.01 125	0.37 77	0.61 80	1.37 150	0.29 86	0.34 114	0.41 81	0.40 95	1.72 189	0.44 85

FINET	0.69 107	0.65 107	0.67 177	0.65 210	0.49 163	0.48 159	0.45 211	0.75 126	0.59 200	0.61 110	0.48 127	0.82 178	0.57 168	0.43 200	1.71 111	1.08 127	0.77 159	0.57 119	1.07 132	0.56 132	0.88 122	0.65 90	0.43 135	0.50 188	0.62 137	0.56 132	0.96 121	0.64 131

raft+_RVC	0.71 110	0.73 139	0.70 182	0.41 135	0.34 109	0.49 161	0.30 147	1.48 253	0.43 137	0.62 113	0.62 161	0.65 119	0.39 111	0.26 85	1.74 116	1.16 142	0.69 130	0.53 112	1.57 171	0.51 117	0.85 118	1.06 130	0.44 138	0.38 128	0.68 151	0.62 139	0.85 108	0.69 140

WQFJX1	0.73 111	0.26 31	0.12 5	0.20 43	0.17 30	0.16 11	0.12 41	0.25 29	0.57 195	0.12 7	0.75 199	0.22 8	12.81 375	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 20	0.21 6	0.26 4	0.20 9	0.26 4	0.32 21	0.29 86	0.14 25	0.25 11	0.27 36	0.55 57	0.16 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 111	0.86 200	0.36 99	0.43 144	0.32 98	0.30 93	0.19 102	0.71 119	0.32 101	0.70 129	0.33 91	0.63 112	0.57 168	0.41 182	2.03 158	1.91 254	0.63 114	0.68 162	1.00 121	0.45 107	1.86 199	1.87 162	0.40 119	0.23 87	0.49 104	0.37 86	1.09 133	0.55 105

GMStereo	0.73 111	0.99 260	0.39 106	0.49 158	0.47 154	0.55 185	0.41 196	0.77 129	0.43 137	0.55 94	0.48 127	0.81 176	0.38 108	0.34 130	1.60 103	0.95 100	0.74 153	0.52 103	1.88 180	0.57 135	1.07 141	0.73 97	0.42 129	0.51 191	0.72 161	0.47 112	1.87 204	0.57 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.73 111	0.69 118	0.79 200	0.54 177	0.65 220	0.58 201	0.54 228	0.72 121	0.54 184	0.59 107	0.57 152	0.61 107	0.47 133	0.62 272	1.80 124	0.96 102	0.72 142	0.68 162	0.91 114	0.72 195	0.64 87	0.55 73	0.53 202	0.52 197	0.58 129	0.51 122	2.19 234	0.59 118

AFF-stereo	0.76 115	0.69 118	0.59 157	0.30 88	0.32 98	0.52 172	0.18 99	0.86 156	0.41 130	1.37 250	0.43 118	0.60 105	0.34 95	0.24 82	1.76 120	1.13 137	0.57 102	0.62 137	2.81 225	0.43 99	0.77 106	0.63 85	0.41 123	0.32 108	0.70 155	0.67 150	2.38 260	0.56 107

TestStereo	0.77 116	0.93 233	0.79 200	0.56 181	0.46 150	0.66 226	0.33 167	1.22 205	0.42 136	0.90 196	0.52 139	0.84 182	0.54 154	0.39 171	1.50 95	0.92 95	0.73 148	0.51 101	1.38 154	0.56 132	1.25 160	0.82 107	0.44 138	0.44 158	0.77 173	0.79 165	1.34 152	0.79 159

WQFJA1	0.78 117	0.27 35	0.14 7	0.20 43	0.17 30	0.20 45	0.14 67	0.24 22	0.72 238	0.14 13	1.42 279	0.21 5	12.89 379	0.11 5	0.51 22	0.39 5	0.32 24	0.26 14	0.29 9	0.22 21	0.29 8	0.27 10	0.26 78	0.17 60	0.24 9	0.26 27	0.44 28	0.22 13

WQFJX	0.78 117	0.19 5	0.15 14	0.17 22	0.13 12	0.24 73	0.17 93	0.19 6	0.97 268	0.15 19	1.63 286	0.18 3	12.83 376	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 15	0.25 12	0.27 6	0.26 42	0.27 5	0.24 7	0.27 80	0.16 51	0.26 13	0.25 17	0.54 54	0.22 13

NLMM	0.78 117	0.27 35	0.14 7	0.20 43	0.17 30	0.20 45	0.14 67	0.24 22	0.73 240	0.14 13	1.44 281	0.21 5	12.89 379	0.11 5	0.51 22	0.38 4	0.32 24	0.26 14	0.29 9	0.22 21	0.29 8	0.27 10	0.26 78	0.17 60	0.24 9	0.26 27	0.44 28	0.22 13

MIM_Stereo	0.78 117	0.77 162	0.53 149	0.43 144	0.38 125	0.46 148	0.22 113	1.50 256	0.31 97	0.55 94	0.38 105	0.64 116	0.27 84	0.32 116	1.77 121	1.09 129	0.63 114	0.73 180	3.30 250	0.57 135	1.19 156	0.91 116	0.34 97	0.36 121	0.49 104	0.41 100	1.95 210	0.58 112

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 121	0.75 150	0.48 134	0.38 120	0.33 106	0.25 78	0.16 86	0.68 115	0.30 96	0.72 137	0.42 117	0.77 163	0.35 102	0.30 105	1.81 125	1.08 127	0.65 120	0.56 117	1.71 175	0.48 113	1.60 185	4.30 203	0.49 171	0.39 136	0.60 134	0.49 114	0.95 120	0.65 135

CFNet	0.80 121	0.84 193	0.79 200	0.76 238	0.70 235	0.60 208	0.46 216	0.84 153	0.48 155	0.66 121	0.71 191	0.92 206	0.61 186	0.43 200	1.75 118	0.84 87	0.70 133	0.64 148	0.90 113	0.78 222	0.89 126	0.72 96	0.45 144	0.51 191	0.87 203	0.83 173	1.67 187	1.15 233

G2L-Stereo	0.81 123	0.69 118	0.60 160	0.57 184	0.78 254	0.50 164	0.37 180	0.77 129	0.53 177	0.69 128	0.78 209	0.70 136	0.63 191	0.54 241	2.08 164	0.96 102	0.73 148	0.63 145	1.23 144	0.61 156	1.22 158	0.66 91	0.57 223	0.48 180	0.77 173	0.89 188	1.98 213	0.80 162

HGLStereo	0.83 124	0.64 102	0.75 191	0.52 169	0.67 226	0.56 192	0.45 211	0.66 113	0.50 164	1.72 272	0.96 237	0.64 116	0.56 164	0.54 241	1.65 108	1.18 146	0.80 171	0.76 190	1.05 128	0.66 176	0.99 135	1.36 149	0.49 171	0.54 207	0.71 158	0.76 161	1.59 182	0.82 167

S2M2_XL	0.85 125	0.50 82	0.64 170	0.24 62	0.30 91	0.35 113	0.28 137	0.61 101	0.43 137	0.56 97	0.35 100	0.65 119	0.59 175	0.34 130	2.56 225	1.65 235	0.69 130	0.47 89	0.72 89	0.54 123	4.94 248	2.28 173	0.48 161	0.30 99	0.55 121	0.51 122	0.74 93	0.74 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 125	0.76 156	0.74 188	0.60 194	0.60 203	0.61 212	0.53 226	0.90 165	0.58 198	1.21 236	0.68 179	0.71 140	0.56 164	0.67 281	1.72 115	1.11 135	0.79 167	0.72 178	1.13 137	0.82 237	0.84 116	0.69 92	0.62 248	0.58 220	0.64 141	0.77 162	2.48 271	0.95 195

RASNet	0.85 125	0.72 135	0.89 232	0.61 197	0.62 215	0.66 226	0.41 196	0.98 178	0.61 208	1.21 236	0.64 167	0.74 146	0.67 205	0.40 175	1.23 81	1.31 167	0.72 142	0.66 155	1.00 121	0.70 190	1.09 145	1.43 152	0.43 135	0.75 274	0.68 151	0.79 165	2.17 230	0.93 192

anonymousdsp2	0.86 128	0.84 193	0.84 213	0.43 144	0.44 146	0.56 192	0.32 161	1.17 197	0.36 113	0.66 121	0.67 174	0.69 132	0.40 116	0.49 232	1.46 91	1.36 175	0.67 123	0.62 137	2.12 189	0.60 153	1.36 171	2.66 181	0.36 106	0.44 158	0.71 158	0.51 122	1.86 203	0.64 131

dd	0.86 128	0.80 173	0.51 137	1.05 281	0.44 146	0.85 261	0.44 209	0.85 154	0.39 119	0.83 175	0.40 112	1.23 248	0.39 111	0.47 221	2.21 187	0.98 106	0.97 245	0.71 170	2.00 187	0.61 156	0.84 116	0.77 101	0.49 171	0.64 249	0.70 155	0.53 126	1.73 192	1.47 263

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 128	0.72 135	0.84 213	0.41 135	0.39 128	0.54 181	0.21 111	0.99 179	0.52 171	1.54 260	0.57 152	0.73 144	0.39 111	0.26 85	2.15 174	1.17 144	0.64 118	0.50 96	2.66 218	0.57 135	0.88 122	0.90 114	0.47 156	0.39 136	0.86 198	0.72 156	2.54 283	0.66 137

DMCA-RVC	0.86 128	0.74 142	0.73 185	0.61 197	0.77 250	0.56 192	0.70 253	0.77 129	1.43 310	1.38 252	0.69 182	0.87 188	0.54 154	0.55 247	1.66 110	1.05 116	0.81 180	0.74 185	0.95 117	0.73 201	0.89 126	0.93 118	0.51 186	0.58 220	0.59 132	0.62 139	1.82 200	0.91 188

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 132	0.64 102	0.54 152	0.44 148	0.41 139	0.38 122	0.26 129	1.26 215	0.49 159	0.85 181	0.62 161	0.75 155	0.54 154	0.34 130	1.75 118	1.50 209	0.68 125	0.70 166	1.17 139	0.56 132	1.52 178	3.83 194	0.39 114	0.37 123	0.75 167	1.18 243	0.68 83	0.77 156

RAFT+CT+SA	0.87 132	0.97 251	0.40 109	0.45 151	0.29 89	0.38 122	0.20 106	1.64 283	0.33 105	0.72 137	0.30 82	0.88 193	0.65 199	0.40 175	1.56 100	1.21 153	0.56 99	0.57 119	2.08 188	0.40 87	0.83 115	5.00 218	0.32 92	0.37 123	0.47 99	0.42 106	1.56 173	0.49 94

DSFCA	0.87 132	0.84 193	0.73 185	0.65 210	0.77 250	0.61 212	0.78 258	0.75 126	0.78 246	0.77 155	0.83 221	0.75 155	0.48 136	0.43 200	1.89 137	1.14 139	0.85 189	0.87 236	1.00 121	0.74 204	1.00 139	1.05 129	0.72 285	0.63 246	0.83 189	0.95 202	1.88 205	0.85 176

DF_test	0.88 135	0.66 111	0.63 166	0.28 76	0.34 109	0.26 81	0.15 82	0.71 119	0.38 116	0.67 123	0.30 82	0.74 146	0.38 108	0.29 101	2.77 249	1.72 241	0.72 142	0.61 132	0.74 92	0.76 214	3.84 231	3.64 193	0.47 156	0.40 141	0.45 90	0.44 108	0.68 83	0.61 122

IER	0.88 135	0.82 182	0.55 153	0.49 158	0.51 175	0.56 192	0.45 211	0.80 142	0.49 159	1.15 230	0.77 203	1.03 222	0.50 142	0.79 301	3.66 288	1.04 113	0.73 148	0.64 148	0.87 111	0.78 222	0.73 102	0.82 107	0.60 242	0.53 203	0.63 138	1.00 213	2.05 219	0.74 148

rafts_anoy	0.88 135	0.81 179	0.86 220	0.44 148	0.49 163	0.51 169	0.46 216	1.58 274	0.48 155	0.61 110	0.70 189	0.70 136	0.47 133	0.30 105	2.51 222	1.38 178	0.76 156	0.78 198	2.36 199	0.61 156	1.28 163	0.99 124	0.49 171	0.49 185	0.85 195	0.90 193	0.93 118	1.00 213

ARAFT	0.89 138	0.72 135	0.47 130	0.35 105	0.34 109	0.42 137	0.24 118	0.64 109	0.34 107	2.25 308	0.57 152	0.58 98	0.29 86	0.39 171	2.14 172	1.42 188	0.71 137	0.74 185	2.68 220	0.54 123	1.86 199	1.93 163	0.42 129	0.33 111	0.83 189	0.40 95	1.98 213	0.56 107

HITNet	0.90 139	0.65 107	0.62 164	0.68 219	0.50 172	0.39 126	0.32 161	1.26 215	0.89 258	0.70 129	0.70 189	0.91 201	0.49 139	0.39 171	1.96 146	1.02 110	0.66 122	0.64 148	0.79 103	0.61 156	1.53 179	3.85 195	0.46 146	0.52 197	0.58 129	0.64 143	1.81 197	0.81 164
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
TestStereo1	0.93 140	0.98 254	0.39 106	0.38 120	0.36 120	0.39 126	0.25 122	1.02 181	0.39 119	0.79 164	0.34 94	0.58 98	0.73 223	0.54 241	3.06 265	1.47 204	0.71 137	0.52 103	2.91 228	0.54 123	1.34 166	1.84 160	0.35 101	0.39 136	0.54 116	1.06 220	2.53 281	0.60 120

SA-5K	0.93 140	0.98 254	0.39 106	0.38 120	0.36 120	0.39 126	0.25 122	1.02 181	0.39 119	0.79 164	0.34 94	0.58 98	0.73 223	0.54 241	3.06 265	1.47 204	0.71 137	0.52 103	2.91 228	0.54 123	1.34 166	1.84 160	0.35 101	0.39 136	0.54 116	1.06 220	2.53 281	0.60 120

RALCasStereoNet	0.93 140	0.82 182	0.93 238	0.53 174	0.53 183	0.60 208	0.45 211	1.48 253	0.44 142	1.03 216	0.75 199	0.89 198	0.49 139	0.32 116	2.31 201	1.43 192	0.78 163	0.75 187	1.50 162	0.58 139	1.18 155	2.21 172	0.49 171	0.57 216	0.86 198	1.13 233	0.90 111	1.16 234

CFNet_RVC	0.94 143	0.84 193	0.89 232	0.76 238	0.80 260	0.71 238	0.49 218	0.74 125	0.63 218	0.88 191	0.94 233	0.87 188	0.57 168	0.50 233	1.96 146	1.12 136	0.79 167	0.79 202	1.27 145	0.73 201	1.26 161	1.52 155	0.48 161	0.64 249	0.98 230	1.11 227	1.92 209	1.23 243

DLCB_ROB	0.94 143	0.90 217	0.88 224	0.73 228	0.80 260	0.69 235	0.69 252	0.87 160	0.72 238	0.94 206	0.86 225	1.02 218	0.91 266	0.69 288	1.48 93	1.06 120	0.97 245	0.72 178	0.88 112	0.74 204	1.21 157	1.21 140	0.78 296	0.71 268	1.26 283	1.26 253	1.49 168	0.95 195

AACVNet	0.95 145	0.87 202	0.69 179	0.91 263	0.91 272	0.72 242	0.59 243	0.87 160	0.60 203	0.73 142	0.88 228	0.79 170	0.64 194	0.60 265	1.77 121	1.37 177	0.84 187	0.83 224	1.12 136	0.77 217	1.36 171	1.13 134	0.70 277	0.65 251	0.87 203	1.12 230	1.90 207	1.31 252

DISCO	0.96 146	0.98 254	0.56 155	0.57 184	0.61 208	0.81 257	0.79 261	0.77 129	0.81 247	2.06 296	0.86 225	0.66 123	0.70 212	0.42 195	1.87 135	1.27 161	0.99 250	0.80 208	1.80 178	0.80 230	0.92 130	1.33 146	0.57 223	0.51 191	0.72 161	0.84 179	2.02 217	0.80 162

LGCAT	0.97 147	0.77 162	0.52 144	0.32 97	0.44 146	0.35 113	0.24 118	0.66 113	0.40 126	0.56 97	0.39 109	0.73 144	0.69 208	0.32 116	2.36 203	1.87 251	0.67 123	0.60 126	0.80 104	0.68 181	6.52 277	3.00 184	0.46 146	0.33 111	0.52 112	0.53 126	0.65 77	0.73 147

GLC_STEREO	0.97 147	0.89 213	0.85 217	0.56 181	0.60 203	0.48 159	0.40 192	1.70 287	0.47 149	0.77 155	0.67 174	0.78 168	0.63 191	0.61 267	2.53 223	1.65 235	0.88 204	0.60 126	1.57 171	0.70 190	2.48 212	1.17 136	0.44 138	0.43 154	0.67 145	0.55 130	2.36 256	0.88 185

TESTraft	0.98 149	0.96 249	0.42 116	0.41 135	0.33 106	0.40 130	0.25 122	1.13 192	0.39 119	0.97 212	0.35 100	0.61 107	0.75 232	0.54 241	3.18 275	1.42 188	0.70 133	0.50 96	2.86 227	0.53 122	1.08 143	3.15 187	0.35 101	0.40 141	0.52 112	1.18 243	2.52 277	0.61 122

psm_up	0.99 150	0.86 200	0.99 252	0.78 245	0.89 270	0.75 246	0.58 240	1.33 234	1.03 280	0.88 191	0.69 182	0.99 217	0.72 218	0.76 297	1.89 137	1.10 132	0.91 218	0.81 216	1.93 183	0.81 233	1.08 143	0.90 114	0.49 171	0.85 295	1.01 235	1.06 220	1.62 184	1.10 225

STTStereo	0.99 150	0.95 243	0.82 208	0.77 243	0.77 250	0.69 235	0.87 272	0.86 156	1.53 319	1.27 242	0.79 211	1.13 239	0.69 208	0.93 319	2.19 180	1.03 112	0.72 142	0.70 166	1.05 128	0.63 169	1.15 153	0.86 111	0.58 234	0.56 215	0.73 164	1.21 249	1.74 194	1.41 261

NLMM1	1.00 152	0.30 44	0.13 6	0.18 27	0.21 57	0.23 66	0.09 12	0.26 33	6.95 391	0.17 26	0.54 143	0.36 46	12.87 378	0.13 17	0.41 12	0.44 12	0.31 20	0.31 33	0.36 32	0.24 34	0.29 8	0.40 47	0.27 80	0.15 34	0.26 13	0.30 51	0.65 77	0.19 6

NLSM1	1.01 153	0.27 35	0.17 23	0.23 59	0.24 74	0.31 96	0.12 41	0.33 60	6.19 387	0.14 13	1.49 282	0.31 29	12.63 373	0.14 21	0.47 17	0.51 31	0.36 42	0.23 9	0.31 18	0.24 34	0.31 15	0.45 60	0.29 86	0.16 51	0.27 20	0.30 51	0.56 59	0.23 17

coex_refinement	1.02 154	1.02 273	0.76 192	0.66 215	0.85 264	0.71 238	0.50 222	0.81 144	1.04 281	0.67 123	1.01 246	0.94 207	0.44 130	0.46 216	3.49 284	0.95 100	0.78 163	0.71 170	3.74 261	0.77 217	0.85 118	0.75 99	0.63 253	0.52 197	0.87 203	0.93 197	1.75 195	0.94 194

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 154	0.93 233	0.80 204	0.72 225	0.79 257	0.65 223	1.02 287	1.07 187	2.31 350	2.00 289	0.74 197	0.97 212	0.56 164	0.94 321	1.82 126	0.96 102	0.68 125	0.67 158	1.31 148	0.65 171	0.88 122	0.94 119	0.57 223	0.57 216	0.73 164	1.60 300	1.43 161	1.27 250
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 156	0.80 173	0.40 109	0.50 164	0.48 160	0.37 119	0.30 147	0.55 92	0.44 142	1.13 229	0.77 203	0.64 116	0.95 276	0.31 113	2.68 241	1.79 247	0.96 240	0.82 220	1.08 133	0.61 156	2.91 220	5.06 222	0.44 138	0.30 99	0.81 181	0.92 196	1.18 141	1.16 234

AF-Net	1.05 156	0.83 185	0.94 239	0.76 238	0.91 272	0.98 281	1.68 323	1.52 263	1.06 283	0.57 101	0.96 237	1.34 256	0.64 194	0.74 292	1.71 111	0.99 107	0.80 171	0.60 126	1.64 173	0.72 195	0.72 99	2.35 174	0.63 253	0.62 240	0.89 215	0.82 171	1.57 178	1.25 247

Nwc_Net	1.05 156	0.83 185	0.94 239	0.76 238	0.91 272	0.98 281	1.68 323	1.52 263	1.06 283	0.57 101	0.96 237	1.34 256	0.64 194	0.74 292	1.71 111	0.99 107	0.80 171	0.60 126	1.64 173	0.72 195	0.72 99	2.35 174	0.63 253	0.62 240	0.89 215	0.82 171	1.57 178	1.25 247

LMCR-Stereo	1.06 159	0.83 185	0.84 213	0.53 174	0.62 215	0.64 221	0.33 167	1.12 190	0.60 203	0.83 175	0.79 211	0.91 201	0.49 139	0.41 182	2.53 223	1.54 220	1.03 262	0.75 187	2.16 190	1.42 301	1.68 190	3.87 197	0.49 171	0.65 251	0.75 167	0.83 173	1.10 137	0.88 185

PDISCO_ROB	1.06 159	0.87 202	0.60 160	0.80 250	0.68 230	0.53 177	0.59 243	0.93 171	0.69 230	1.80 277	1.00 245	0.74 146	0.63 191	0.66 279	1.87 135	1.44 194	0.89 207	1.10 299	1.53 165	0.80 230	1.56 182	2.40 177	0.52 196	0.63 246	1.19 268	0.79 165	2.56 284	0.81 164

SA	1.07 161	0.90 217	0.42 116	0.55 179	0.53 183	0.49 161	0.24 118	1.60 275	0.46 147	0.71 136	0.41 114	0.69 132	0.58 174	0.62 272	1.74 116	1.41 185	0.78 163	0.79 202	3.17 239	0.65 171	1.24 159	4.73 209	0.34 97	0.51 191	0.75 167	1.12 230	2.64 291	0.72 145

PS-NSSS	1.07 161	1.44 330	0.69 179	1.20 301	0.91 272	1.16 300	0.93 279	0.80 142	0.55 186	0.74 146	0.49 130	1.98 296	1.03 284	0.91 316	1.54 99	0.92 95	0.83 185	0.73 180	1.45 159	0.62 164	0.94 131	0.63 85	1.68 355	0.50 188	1.00 233	0.95 202	3.21 318	1.11 228

HSM	1.07 161	0.75 150	0.97 247	0.78 245	0.77 250	0.54 181	0.54 228	1.87 304	0.60 203	0.76 151	0.85 224	0.87 188	0.67 205	0.56 248	2.24 190	1.05 116	0.92 224	0.71 170	2.57 207	0.71 192	1.80 197	2.08 170	0.56 218	0.72 272	0.90 219	0.97 206	2.08 222	1.03 216

LL-Strereo2	1.08 164	0.65 107	0.59 157	0.40 131	0.34 109	0.31 96	0.23 115	1.48 253	0.38 116	0.68 127	0.58 156	0.63 112	0.32 92	0.64 276	1.65 108	1.13 137	0.63 114	0.53 112	1.32 150	0.66 176	1.35 169	11.05 340	0.44 138	0.34 114	0.64 141	0.60 137	1.05 130	0.56 107

DepthFocus	1.09 165	0.55 88	0.32 89	0.29 83	0.28 86	0.27 84	0.22 113	0.70 117	0.52 171	0.51 92	0.38 105	0.62 110	0.42 122	0.38 165	2.43 210	2.19 272	0.64 118	0.64 148	0.96 118	0.75 211	7.93 308	4.99 217	0.47 156	0.28 94	0.55 121	0.49 114	0.77 101	0.83 170

raftrobust	1.11 166	0.65 107	0.92 237	0.55 179	0.49 163	0.44 142	0.33 167	1.55 269	0.47 149	0.94 206	0.72 194	0.82 178	0.53 148	0.36 152	2.91 256	1.71 240	0.71 137	0.70 166	4.37 275	0.65 171	1.69 192	3.95 199	0.59 240	0.42 153	0.95 228	0.85 181	0.99 125	0.85 176

UCFNet_RVC	1.11 166	1.26 311	0.85 217	0.88 260	0.93 279	0.77 250	0.58 240	0.78 135	0.67 227	0.93 204	0.80 216	1.25 251	0.93 271	0.48 227	2.17 178	1.09 129	0.78 163	0.82 220	2.60 213	0.80 230	1.32 165	1.66 157	1.31 343	0.67 256	1.05 244	1.11 227	1.44 163	2.13 296

test_4	1.13 168	0.74 142	0.77 196	0.42 141	0.32 98	0.34 108	0.26 129	0.78 135	0.33 105	0.75 147	0.40 112	0.87 188	0.35 102	0.40 175	2.10 170	1.55 221	0.65 120	0.69 164	1.50 162	0.51 117	1.12 150	10.25 314	0.41 123	0.37 123	0.58 129	0.70 153	2.73 296	0.62 125

S2M2_L	1.14 169	0.87 202	1.13 287	0.46 154	0.37 123	0.43 140	0.28 137	0.60 99	0.52 171	1.85 283	0.34 94	0.63 112	0.40 116	0.43 200	2.36 203	1.91 254	0.70 133	0.60 126	1.06 131	0.58 139	4.38 236	4.69 207	0.49 171	0.37 123	0.64 141	0.89 188	3.07 313	0.79 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 169	0.75 150	0.47 130	0.49 158	0.61 208	0.50 164	0.27 132	1.70 287	0.52 171	0.73 142	0.48 127	0.66 123	0.67 205	0.79 301	2.17 178	1.43 192	0.92 224	0.93 257	3.23 240	0.58 139	1.55 181	4.86 212	0.35 101	0.59 227	1.14 263	1.24 250	2.35 254	0.76 154

RALAANet	1.14 169	0.70 125	0.84 213	0.53 174	0.53 183	0.60 208	0.41 196	1.30 224	0.50 164	0.94 206	0.65 169	0.72 143	0.59 175	0.33 124	1.97 149	1.32 169	0.75 155	0.89 246	1.96 184	0.85 242	3.07 222	5.37 234	0.53 202	0.62 240	0.82 186	1.03 218	2.08 222	0.78 158

CASnet	1.15 172	0.91 221	0.49 135	0.40 131	0.43 143	0.38 122	0.20 106	0.91 168	0.49 159	0.77 155	0.56 148	0.88 193	0.53 148	0.35 137	2.15 174	1.24 157	0.72 142	0.50 96	1.34 152	0.54 123	7.12 290	5.37 234	0.41 123	0.38 128	1.21 270	0.49 114	1.45 164	0.79 159
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 173	0.83 185	0.82 208	0.65 210	0.59 199	0.67 229	0.58 240	2.65 356	0.53 177	1.73 273	0.76 202	0.87 188	0.78 242	0.47 221	3.77 296	1.45 196	0.87 198	0.86 234	2.81 225	0.65 171	1.26 161	0.87 112	0.57 223	0.73 273	0.81 181	0.95 202	2.65 293	1.03 216

WAFT-Stereo (ZS)	1.18 174	0.64 102	0.31 84	0.24 62	0.30 91	0.32 99	0.13 57	0.79 140	0.37 114	0.67 123	0.37 104	0.78 168	0.44 130	0.79 301	2.75 246	3.00 293	0.62 111	0.50 96	0.85 107	0.48 113	7.29 293	6.87 267	0.50 183	0.38 128	0.61 135	0.47 112	0.56 59	0.76 154

RP	1.18 174	1.02 273	1.24 308	0.94 267	1.08 291	0.84 258	1.17 300	1.25 213	1.31 302	0.61 110	1.16 255	1.21 246	0.75 232	0.68 282	3.34 279	1.04 113	0.89 207	0.67 158	1.20 143	0.79 227	0.88 122	2.85 183	0.59 240	0.71 268	0.86 198	0.98 210	2.51 276	1.21 241

trnet	1.20 176	0.91 221	0.94 239	0.52 169	0.42 141	0.47 154	0.25 122	1.41 245	0.61 208	0.88 191	0.75 199	0.97 212	0.72 218	0.37 158	2.66 238	3.31 307	0.86 193	0.61 132	2.41 201	0.60 153	3.93 233	3.14 186	0.50 183	0.47 166	1.03 240	0.86 185	1.72 189	0.99 207

APVNet	1.21 177	1.02 273	0.64 170	0.69 221	0.78 254	0.86 262	0.84 267	0.78 135	0.71 236	0.92 202	0.82 219	0.86 186	0.59 175	0.58 257	2.67 240	1.65 235	1.11 272	0.98 274	3.23 240	0.85 242	1.62 186	4.73 209	0.55 211	0.84 294	0.77 173	0.80 168	1.90 207	0.98 200

iinet-f	1.22 178	1.08 287	0.64 170	0.93 266	0.46 150	0.68 233	0.57 236	0.79 140	0.48 155	2.11 303	1.35 273	0.83 180	0.64 194	0.35 137	3.95 299	1.80 249	0.77 159	0.66 155	2.93 234	1.00 265	1.53 179	3.24 188	0.64 259	0.53 203	1.10 258	0.63 142	2.23 242	0.90 187

PA-Net	1.22 178	0.95 243	1.13 287	0.75 233	1.31 314	0.68 233	0.84 267	0.82 149	1.18 296	0.83 175	0.77 203	0.76 159	0.78 242	0.91 316	3.00 261	1.21 153	0.68 125	0.77 193	1.02 126	0.82 237	1.13 152	4.67 206	0.66 264	0.82 289	1.00 233	2.10 335	1.24 143	2.13 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
depth_test_26	1.24 180	0.98 254	0.60 160	0.37 116	0.35 114	0.39 126	0.20 106	0.91 168	0.62 216	0.85 181	0.43 118	1.23 248	0.51 144	0.35 137	2.56 225	2.10 267	0.89 207	0.73 180	1.00 121	0.59 143	8.79 330	5.34 232	0.42 129	0.31 106	0.87 203	0.56 132	0.81 104	0.69 140

NCC-stereo	1.25 181	1.24 305	1.10 279	0.99 274	1.05 285	0.96 276	1.53 317	1.79 295	1.59 322	0.60 108	1.34 270	1.17 243	1.03 284	0.74 292	2.44 211	1.07 121	0.89 207	0.99 277	1.54 167	0.91 251	0.99 135	2.46 178	0.80 304	0.76 276	1.26 283	1.59 297	1.39 157	1.61 273

Abc-Net	1.25 181	1.24 305	1.10 279	0.99 274	1.05 285	0.96 276	1.53 317	1.79 295	1.59 322	0.60 108	1.34 270	1.17 243	1.03 284	0.74 292	2.44 211	1.07 121	0.89 207	0.99 277	1.54 167	0.91 251	0.99 135	2.46 178	0.80 304	0.76 276	1.26 283	1.59 297	1.39 157	1.61 273
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 183	0.77 162	0.56 155	0.45 151	0.56 192	0.51 169	0.21 111	1.50 256	0.70 233	0.78 158	0.80 216	0.84 182	0.90 265	0.33 124	3.45 283	2.96 291	1.14 278	1.04 290	1.32 150	1.08 275	4.63 242	4.87 213	0.63 253	0.38 128	0.85 195	0.83 173	1.02 127	1.16 234

FSD	1.28 184	0.76 156	0.66 175	0.60 194	0.60 203	0.60 208	0.57 236	0.90 165	0.50 164	0.95 209	0.73 196	1.06 230	0.69 208	0.64 276	2.19 180	3.05 296	0.98 247	0.79 202	2.80 224	0.79 227	4.76 246	5.04 220	0.65 260	0.67 256	0.90 219	0.83 173	0.90 111	0.99 207

GMOStereo	1.28 184	0.74 142	0.45 123	0.62 202	0.52 177	0.46 148	0.39 186	1.54 265	0.47 149	0.87 185	0.47 123	0.74 146	0.59 175	0.35 137	2.01 152	1.45 196	0.80 171	0.87 236	2.92 230	0.69 183	1.78 193	10.98 336	0.46 146	0.41 145	1.09 252	0.72 156	1.56 173	0.58 112

error version	1.28 184	0.74 142	0.45 123	0.62 202	0.52 177	0.46 148	0.39 186	1.54 265	0.47 149	0.87 185	0.47 123	0.74 146	0.59 175	0.35 137	2.01 152	1.45 196	0.80 171	0.87 236	2.92 230	0.69 183	1.78 193	10.98 336	0.46 146	0.41 145	1.09 252	0.72 156	1.56 173	0.58 112

test-v	1.28 184	0.74 142	0.45 123	0.62 202	0.52 177	0.46 148	0.39 186	1.54 265	0.47 149	0.87 185	0.47 123	0.74 146	0.59 175	0.35 137	2.01 152	1.45 196	0.80 171	0.87 236	2.92 230	0.69 183	1.78 193	10.98 336	0.46 146	0.41 145	1.09 252	0.72 156	1.56 173	0.58 112

test-2	1.28 184	0.74 142	0.45 123	0.62 202	0.52 177	0.46 148	0.39 186	1.54 265	0.47 149	0.87 185	0.47 123	0.74 146	0.59 175	0.35 137	2.01 152	1.45 196	0.80 171	0.87 236	2.92 230	0.69 183	1.78 193	10.98 336	0.46 146	0.41 145	1.09 252	0.72 156	1.56 173	0.58 112

GANetREF_RVC	1.28 184	1.18 298	0.95 244	1.18 300	1.04 283	1.00 286	0.79 261	1.25 213	1.10 288	1.29 244	0.77 203	2.28 311	0.91 266	0.63 274	2.00 151	1.14 139	1.01 255	0.98 274	2.44 203	0.82 237	1.98 205	1.33 146	0.78 296	1.05 310	1.28 289	1.27 254	2.63 290	1.49 265
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
AMNet	1.29 190	1.12 290	1.05 264	1.13 289	1.12 296	1.24 310	1.08 295	1.36 238	1.13 292	1.10 226	1.11 251	1.51 273	1.26 297	1.20 341	1.52 97	1.57 225	1.35 303	1.21 321	1.37 153	1.22 288	1.35 169	1.19 138	1.25 336	1.19 319	1.23 278	1.72 310	1.54 172	1.65 277

raft_robust	1.30 191	0.93 233	0.53 149	0.59 191	0.47 154	0.57 198	0.37 180	2.06 324	0.52 171	1.69 271	0.53 141	0.76 159	0.82 250	0.47 221	2.16 177	1.52 218	0.84 187	0.84 232	5.71 301	0.59 143	2.50 213	5.04 220	0.46 146	0.51 191	0.99 231	1.05 219	1.58 180	0.99 207

IPLGR_C	1.31 192	0.71 132	0.68 178	0.57 184	0.46 150	0.52 172	0.31 151	0.81 144	0.53 177	0.76 151	0.69 182	1.03 222	0.53 148	0.59 261	2.62 231	1.33 172	0.88 204	0.63 145	3.25 246	0.61 156	1.64 189	10.69 327	0.55 211	0.53 203	0.89 215	0.57 134	2.40 262	0.62 125

ACRE	1.31 192	0.70 125	0.66 175	0.58 190	0.47 154	0.52 172	0.32 161	0.81 144	0.53 177	0.76 151	0.69 182	1.04 226	0.52 147	0.59 261	2.66 238	1.32 169	0.89 207	0.63 145	3.25 246	0.61 156	1.62 186	10.69 327	0.55 211	0.52 197	0.92 223	0.55 130	2.40 262	0.62 125

SACVNet	1.31 192	0.94 236	0.95 244	0.90 261	1.10 293	0.87 264	0.92 278	1.50 256	0.81 247	1.23 241	0.71 191	0.94 207	0.69 208	0.68 282	1.83 129	1.40 182	1.12 277	0.83 224	2.20 192	0.94 257	2.13 206	5.87 247	0.65 260	0.82 289	1.04 241	1.06 220	2.02 217	1.30 251

4D-IteraStereo	1.32 195	0.61 101	1.07 272	0.49 158	0.43 143	0.40 130	0.25 122	1.44 251	0.37 114	0.75 147	0.56 148	0.75 155	0.43 123	0.43 200	2.29 199	1.38 178	0.68 125	0.66 155	2.70 221	0.59 143	3.21 224	10.86 335	0.46 146	0.40 141	0.69 153	0.83 173	2.34 252	0.64 131

CIPLG	1.32 195	0.70 125	0.69 179	0.57 184	0.46 150	0.52 172	0.33 167	0.81 144	0.55 186	0.76 151	0.69 182	1.03 222	0.53 148	0.59 261	2.91 256	1.33 172	0.89 207	0.62 137	3.23 240	0.62 164	1.62 186	10.69 327	0.55 211	0.53 203	0.90 219	0.54 128	2.37 259	0.61 122

DN-CSS_ROB	1.32 195	0.83 185	1.03 259	0.87 259	0.86 265	0.47 154	0.36 178	2.00 318	0.57 195	1.56 262	1.81 290	0.96 211	0.77 240	0.38 165	2.15 174	1.40 182	1.03 262	0.93 257	5.27 287	0.66 176	2.56 214	2.82 182	0.54 208	0.86 297	0.79 178	0.81 169	2.07 221	1.33 255

UDGNet	1.34 198	1.00 266	0.76 192	1.64 328	1.38 319	1.69 331	1.25 304	1.22 205	0.69 230	0.63 116	0.84 223	0.83 180	0.41 120	1.62 352	2.02 157	1.19 149	0.81 180	0.87 236	1.98 185	0.92 254	1.68 190	5.69 242	1.26 339	0.47 166	1.21 270	0.95 202	2.15 226	1.03 216

TestStereo_HL2	1.36 199	0.98 254	1.05 264	0.66 215	0.53 183	0.65 223	0.37 180	1.23 208	0.69 230	2.77 327	1.83 292	0.91 201	0.57 168	0.35 137	2.13 171	1.51 212	0.87 198	0.83 224	3.85 262	0.78 222	2.47 211	5.60 239	0.57 223	0.67 256	0.76 172	1.14 237	1.88 205	1.02 215

GGDA	1.36 199	0.95 243	1.04 262	0.59 191	0.55 190	0.67 229	0.38 184	1.22 205	0.64 220	2.70 325	2.12 304	0.91 201	0.55 160	0.35 137	2.14 172	1.51 212	0.87 198	0.80 208	3.54 255	0.77 217	2.60 216	5.57 238	0.56 218	0.66 255	0.81 181	1.18 243	2.16 228	1.03 216

CREStereo	1.37 201	0.91 221	0.94 239	0.52 169	0.42 141	0.47 154	0.26 129	1.43 248	0.66 224	0.87 185	0.83 221	0.95 209	0.73 223	0.36 152	2.98 260	4.38 336	0.85 189	0.56 117	2.41 201	0.62 164	5.52 261	4.71 208	0.53 202	0.47 166	1.02 237	0.87 186	1.73 192	0.98 200
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
FADNet-RVC-Resample	1.37 201	0.87 202	0.99 252	0.72 225	0.81 262	0.63 217	1.02 287	1.06 186	0.91 262	0.99 213	0.99 243	1.69 281	0.73 223	1.02 327	4.06 301	1.41 185	1.02 259	1.62 347	1.55 169	1.04 270	1.37 173	5.03 219	0.57 223	1.14 316	0.88 211	1.99 328	1.45 164	1.54 268

FADNet-RVC	1.38 203	0.71 132	0.88 224	0.77 243	1.09 292	0.58 201	2.16 340	0.92 170	0.57 195	1.03 216	0.72 194	1.48 268	0.64 194	0.61 267	5.02 308	1.56 223	0.85 189	0.90 249	2.24 194	1.52 317	2.20 207	4.08 201	0.51 186	0.77 278	1.48 314	1.14 237	1.43 161	1.35 257

PMTNet	1.39 204	0.94 236	0.99 252	0.48 157	0.49 163	0.47 154	0.32 161	0.83 150	0.66 224	0.83 175	0.62 161	0.88 193	0.50 142	0.35 137	2.72 245	4.30 333	0.91 218	0.57 119	2.40 200	0.54 123	6.12 271	5.45 237	0.57 223	0.38 128	1.99 348	1.00 213	1.09 133	1.19 240

GES	1.40 205	0.73 139	0.79 200	0.78 245	0.71 236	0.80 255	0.59 243	1.37 241	0.97 268	1.66 268	0.94 233	0.74 146	0.65 199	0.63 274	2.40 207	1.55 221	0.98 247	0.89 246	5.45 294	1.14 281	3.99 234	3.85 195	0.65 260	0.83 292	0.75 167	0.81 169	1.52 171	1.72 280

LoS_RVC	1.42 206	1.25 308	0.86 220	0.31 91	0.49 163	0.37 119	0.33 167	0.73 123	0.56 191	2.10 301	0.68 179	0.67 126	0.70 212	0.33 124	3.08 268	3.79 321	0.89 207	2.10 367	3.01 237	0.66 176	4.40 237	6.44 258	0.51 186	0.43 154	0.82 186	0.85 181	0.90 111	0.99 207

tt_ll	1.42 206	1.25 308	0.86 220	0.31 91	0.49 163	0.37 119	0.33 167	0.73 123	0.56 191	2.10 301	0.68 179	0.67 126	0.70 212	0.33 124	3.08 268	3.79 321	0.89 207	2.10 367	3.01 237	0.66 176	4.40 237	6.44 258	0.51 186	0.43 154	0.82 186	0.85 181	0.90 111	0.99 207

sAnonymous2	1.42 206	0.76 156	0.52 144	0.41 135	0.47 154	0.71 238	0.41 196	1.28 221	0.98 272	0.65 118	0.89 229	1.08 232	0.95 276	0.37 158	2.20 182	2.28 274	1.10 268	1.04 290	3.71 257	0.92 254	4.94 248	6.73 264	0.62 248	0.55 213	0.83 189	1.39 268	1.25 144	1.24 245

CroCo_RVC	1.42 206	0.76 156	0.52 144	0.41 135	0.47 154	0.71 238	0.41 196	1.28 221	0.98 272	0.65 118	0.89 229	1.08 232	0.95 276	0.37 158	2.20 182	2.28 274	1.10 268	1.04 290	3.71 257	0.92 254	4.94 248	6.73 264	0.62 248	0.55 213	0.83 189	1.39 268	1.25 144	1.24 245

RGC	1.43 210	1.30 317	1.99 351	1.14 294	1.18 304	1.16 300	1.01 284	1.20 203	1.08 286	0.91 199	1.70 289	1.18 245	1.24 296	0.87 310	3.10 272	1.18 146	0.98 247	0.86 234	1.81 179	1.02 267	1.39 174	3.87 197	0.76 289	0.90 301	1.14 263	1.53 289	2.17 230	1.85 284

YMNet	1.44 211	0.79 171	0.41 113	0.51 165	0.61 208	0.59 204	1.36 311	0.77 129	0.56 191	1.28 243	0.36 102	0.67 126	2.20 317	0.56 248	19.21 340	1.49 207	0.77 159	0.65 152	0.74 92	0.39 82	0.61 80	1.27 144	0.23 70	0.38 128	0.69 153	0.46 110	0.81 104	0.66 137

castereo	1.44 211	0.88 211	0.96 246	0.46 154	0.47 154	0.33 105	0.27 132	0.77 129	0.50 164	0.80 168	0.64 167	1.04 226	0.48 136	0.38 165	2.25 192	2.81 286	1.03 262	0.76 190	2.67 219	0.62 164	7.90 307	7.11 273	0.57 223	0.52 197	1.04 241	1.25 252	1.03 128	1.21 241

FADNet	1.44 211	0.83 185	0.83 212	0.82 255	1.03 282	0.61 212	1.88 334	0.97 176	0.73 240	0.93 204	0.92 232	1.16 242	0.76 237	0.74 292	3.69 292	1.34 174	0.91 218	1.03 287	2.63 214	1.49 310	2.87 219	4.93 214	0.49 171	0.65 251	1.54 323	1.70 309	1.51 170	1.83 283

stereogan	1.44 211	1.33 320	1.05 264	1.11 285	1.28 312	1.11 293	0.97 281	1.26 215	1.05 282	1.22 240	1.10 249	1.62 279	0.89 263	0.66 279	2.34 202	1.31 167	0.94 233	0.81 216	1.72 176	0.95 259	1.10 147	8.04 283	0.71 280	0.77 278	0.83 189	1.06 220	2.36 256	1.38 259

MGS-Stereo	1.48 215	0.99 260	0.47 130	0.40 131	0.35 114	0.40 130	0.36 178	0.65 110	0.26 77	0.52 93	0.43 118	0.52 87	0.38 108	0.43 200	23.31 349	0.93 99	0.73 148	0.79 202	0.93 115	0.65 171	1.10 147	1.25 143	0.44 138	0.48 180	0.72 161	0.49 114	1.29 150	0.77 156

NCCL2	1.48 215	1.28 315	1.10 279	1.11 285	1.43 322	0.78 251	0.90 275	1.05 185	1.14 294	1.86 285	1.27 265	1.02 218	0.81 245	0.80 305	3.43 281	1.42 188	1.14 278	0.87 236	1.31 148	0.89 250	1.94 204	3.37 190	1.48 351	1.02 306	1.50 318	1.35 263	3.80 341	1.85 284

TANstereo	1.49 217	1.06 283	0.88 224	0.67 217	0.73 241	0.87 264	0.33 167	0.86 156	0.61 208	0.70 129	0.69 182	0.59 102	0.59 175	1.02 327	2.75 246	2.89 288	0.94 233	1.13 307	1.43 157	1.28 291	5.13 255	5.06 222	1.35 345	0.46 164	0.54 116	0.89 188	5.92 361	0.74 148

XX-TBD	1.49 217	1.06 283	0.88 224	0.67 217	0.73 241	0.87 264	0.33 167	0.86 156	0.61 208	0.70 129	0.69 182	0.59 102	0.59 175	1.02 327	2.75 246	2.89 288	0.94 233	1.13 307	1.43 157	1.28 291	5.13 255	5.06 222	1.35 345	0.46 164	0.54 116	0.89 188	5.92 361	0.74 148

LoS	1.51 219	0.79 171	0.59 157	0.52 169	0.56 192	0.65 223	0.38 184	2.56 352	0.88 256	1.21 236	0.94 233	0.97 212	0.88 262	0.35 137	3.04 264	3.41 309	1.24 290	0.93 257	2.19 191	0.68 181	5.96 267	7.00 271	0.62 248	0.47 166	1.14 263	0.98 210	1.06 132	0.87 180
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 219	0.74 142	1.07 272	0.75 233	0.75 245	0.84 258	0.54 228	1.10 188	0.86 253	1.37 250	1.15 254	0.88 193	1.08 290	0.53 240	1.90 139	1.91 254	1.22 287	0.99 277	1.56 170	0.96 262	3.89 232	10.50 321	0.68 273	0.77 278	0.91 222	1.19 247	1.42 160	1.14 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 221	0.77 162	0.77 196	0.75 233	0.67 226	0.47 154	0.40 192	1.23 208	1.32 303	0.83 175	0.77 203	0.95 209	0.74 228	0.59 261	5.02 308	2.40 281	1.64 316	1.43 339	1.27 145	0.85 242	4.54 239	8.28 285	0.48 161	0.91 302	0.70 155	0.77 162	1.85 201	0.99 207

iResNetv2_ROB	1.57 222	0.87 202	0.70 182	1.13 289	0.65 220	0.72 242	0.49 218	2.63 355	0.64 220	1.77 276	0.87 227	1.30 255	0.75 232	0.40 175	4.81 307	1.26 160	0.91 218	0.71 170	4.58 280	0.81 233	7.66 300	1.62 156	0.58 234	0.80 282	0.81 181	0.83 173	3.12 317	0.91 188

MyStereo04	1.58 223	0.90 217	0.97 247	0.78 245	0.89 270	0.57 198	0.40 192	1.57 271	0.97 268	2.23 306	0.89 229	1.34 256	0.54 154	0.41 182	2.94 259	2.47 282	0.86 193	0.92 253	5.37 290	1.50 313	4.62 241	3.51 191	0.92 322	0.81 286	1.21 270	1.61 302	2.58 286	0.95 195

AE-Stereo	1.61 224	0.85 197	1.23 307	0.81 253	0.51 175	0.57 198	0.75 257	0.83 150	0.49 159	0.79 164	0.54 143	1.29 252	0.72 218	0.47 221	2.05 162	2.96 291	0.99 250	0.92 253	2.63 214	0.86 245	4.61 240	11.92 358	0.50 183	0.80 282	1.26 283	1.34 262	1.95 210	0.86 178

castereo++	1.62 225	0.76 156	0.78 199	0.59 191	0.41 139	0.34 108	0.25 122	0.85 154	0.43 137	0.81 172	0.62 161	1.02 218	0.51 144	0.38 165	1.86 134	2.57 283	1.01 255	0.73 180	3.23 240	0.62 164	7.09 289	6.35 256	0.63 253	0.58 220	0.99 231	1.01 215	7.61 375	1.63 276

dad	1.63 226	0.97 251	0.65 173	2.18 345	1.19 306	1.01 287	3.99 360	1.66 285	0.55 186	1.21 236	0.50 132	1.12 238	2.01 313	0.58 257	3.09 270	1.16 142	1.11 272	0.76 190	2.70 221	0.77 217	1.34 166	1.48 153	0.71 280	0.88 299	2.48 357	0.71 154	5.52 360	3.80 338

CC-Net-ROB	1.63 226	1.81 345	1.19 300	1.85 334	1.77 339	2.27 344	1.56 319	0.93 171	0.96 267	1.29 244	0.67 174	5.48 358	2.51 323	1.43 350	1.64 105	0.87 89	1.34 300	1.17 312	2.46 204	0.88 247	1.09 145	1.35 148	3.34 371	0.63 246	1.22 275	1.15 240	1.47 166	1.57 271

XPNet_ROB	1.63 226	1.57 337	1.09 278	0.91 263	1.13 299	1.01 287	0.88 273	0.95 175	1.14 294	1.07 223	1.82 291	4.03 343	0.72 218	0.78 298	1.82 126	1.51 212	1.52 313	0.94 260	1.42 155	1.04 270	2.20 207	7.75 280	0.86 318	0.80 282	0.94 224	1.29 257	3.34 326	1.56 270

DeepPruner_ROB	1.64 229	0.75 150	0.91 235	0.85 257	0.88 268	0.75 246	1.75 327	1.26 215	0.91 262	1.49 258	1.65 287	0.85 184	0.81 245	0.56 248	3.12 274	1.49 207	1.02 259	1.02 284	2.33 198	0.75 211	7.42 296	6.70 262	0.81 308	0.69 261	0.88 211	1.45 277	2.17 230	0.87 180

CFNet_pseudo	1.65 230	0.78 167	0.82 208	0.82 255	0.79 257	0.69 235	0.42 202	0.93 171	0.53 177	0.95 209	0.81 218	0.88 193	0.81 245	0.81 306	15.70 335	1.39 180	0.74 153	0.71 170	7.24 340	0.77 217	0.97 133	1.50 154	0.69 276	0.57 216	0.88 211	0.89 188	1.47 166	1.12 230

small-0shot	1.66 231	0.60 100	0.34 97	0.22 55	0.39 128	0.32 99	0.15 82	0.78 135	0.43 137	0.70 129	0.29 79	0.91 201	0.82 250	0.41 182	2.65 235	6.72 360	0.79 167	0.82 220	0.82 105	0.44 104	9.68 338	12.96 389	0.28 85	0.28 94	0.61 135	0.69 152	0.60 65	1.01 214

test_for_model	1.68 232	0.92 227	0.51 137	0.38 120	0.40 133	0.45 143	0.31 151	1.31 227	0.41 130	0.78 158	0.51 134	2.09 298	0.43 123	0.30 105	1.95 140	1.95 259	13.44 395	0.62 137	2.57 207	0.59 143	8.07 314	1.98 164	0.48 161	0.47 166	0.67 145	0.64 143	2.20 236	0.83 170

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 232	0.92 227	0.51 137	0.38 120	0.40 133	0.45 143	0.31 151	1.31 227	0.41 130	0.78 158	0.51 134	2.09 298	0.43 123	0.30 105	1.95 140	1.95 259	13.44 395	0.62 137	2.57 207	0.59 143	8.07 314	1.98 164	0.48 161	0.47 166	0.67 145	0.64 143	2.20 236	0.83 170

testlalala	1.68 232	0.92 227	0.51 137	0.38 120	0.40 133	0.45 143	0.31 151	1.31 227	0.41 130	0.78 158	0.51 134	2.09 298	0.43 123	0.30 105	1.95 140	1.95 259	13.44 395	0.62 137	2.57 207	0.59 143	8.07 314	1.98 164	0.48 161	0.47 166	0.67 145	0.64 143	2.20 236	0.83 170

GCAPDPT-zeroshot	1.68 232	0.92 227	0.51 137	0.38 120	0.40 133	0.45 143	0.31 151	1.31 227	0.41 130	0.78 158	0.51 134	2.09 298	0.43 123	0.30 105	1.95 140	1.95 259	13.44 395	0.62 137	2.57 207	0.59 143	8.07 314	1.98 164	0.48 161	0.47 166	0.67 145	0.64 143	2.20 236	0.83 170

GCAP-Stereo	1.68 232	0.92 227	0.51 137	0.38 120	0.40 133	0.45 143	0.31 151	1.31 227	0.41 130	0.78 158	0.51 134	2.09 298	0.43 123	0.30 105	1.95 140	1.95 259	13.44 395	0.62 137	2.57 207	0.59 143	8.07 314	1.98 164	0.48 161	0.47 166	0.67 145	0.64 143	2.20 236	0.83 170

SGD-Stereo	1.69 237	0.50 82	0.36 99	0.28 76	0.30 91	0.30 93	0.17 93	0.57 95	0.28 89	0.44 85	0.21 58	0.69 132	0.39 111	0.25 83	31.04 353	1.51 212	0.73 148	0.52 103	0.68 86	0.45 107	1.43 177	1.32 145	0.41 123	0.30 99	0.45 90	0.46 110	0.87 109	0.63 129

DNS	1.70 238	1.33 320	0.87 223	0.43 144	0.40 133	0.55 185	0.28 137	1.18 201	0.71 236	0.70 129	0.56 148	1.24 250	1.19 294	0.36 152	2.46 215	3.22 302	1.01 255	1.04 290	4.23 270	0.78 222	8.77 329	7.34 275	0.52 196	0.47 166	1.14 263	0.85 181	3.21 318	0.98 200

gcap_with_dpt	1.70 238	2.27 359	0.76 192	1.42 318	0.71 236	0.78 251	0.32 161	1.43 248	0.59 200	0.90 196	0.67 174	1.69 281	0.85 256	0.41 182	2.22 188	3.04 294	1.11 272	1.60 345	4.27 271	0.74 204	5.79 264	5.97 250	0.52 196	0.44 158	1.05 244	1.02 216	2.42 264	3.01 321

GCAP-BAT	1.70 238	2.27 359	0.76 192	1.42 318	0.71 236	0.78 251	0.32 161	1.43 248	0.59 200	0.90 196	0.67 174	1.69 281	0.85 256	0.41 182	2.22 188	3.04 294	1.11 272	1.60 345	4.27 271	0.74 204	5.79 264	5.97 250	0.52 196	0.44 158	1.05 244	1.02 216	2.42 264	3.01 321

anonymous	1.71 241	0.46 77	0.38 104	0.25 68	0.38 125	0.31 96	0.28 137	0.70 117	0.40 126	0.57 101	0.22 62	0.85 184	0.85 256	0.37 158	2.62 231	6.61 359	0.77 159	1.19 317	1.45 159	0.72 195	10.28 350	12.97 390	0.39 114	0.37 123	0.65 144	0.62 139	0.79 103	0.81 164

DNSM	1.73 242	1.01 268	0.99 252	0.42 141	0.39 128	0.63 217	0.27 132	1.36 238	0.84 251	0.73 142	0.63 165	1.36 260	1.35 303	0.36 152	2.44 211	3.52 314	0.96 240	1.13 307	3.73 260	0.81 233	8.87 332	7.56 277	0.51 186	0.50 188	1.27 288	0.94 200	2.93 308	1.11 228

TestStereo-Hl	1.73 242	0.89 213	1.21 305	0.64 209	0.68 230	0.67 229	0.49 218	1.63 280	0.90 259	2.54 318	2.50 312	0.98 216	0.60 185	0.34 130	2.71 244	1.89 252	0.92 224	0.95 266	5.28 288	0.83 240	4.10 235	9.42 301	0.57 223	0.71 268	0.81 181	1.32 259	2.00 216	1.16 234

test-3	1.73 242	1.00 266	1.08 275	0.63 207	0.60 203	0.55 185	0.43 205	1.99 314	0.39 119	0.86 183	0.54 143	1.45 265	0.53 148	0.41 182	2.20 182	1.41 185	0.81 180	0.79 202	6.57 321	0.69 183	5.20 259	11.52 352	0.46 146	0.54 207	0.86 198	0.97 206	3.11 314	0.98 200

test_1	1.73 242	1.01 268	1.08 275	0.63 207	0.60 203	0.55 185	0.43 205	1.99 314	0.39 119	0.86 183	0.54 143	1.45 265	0.54 154	0.41 182	2.20 182	1.42 188	0.80 171	0.79 202	6.57 321	0.69 183	5.20 259	11.52 352	0.46 146	0.54 207	0.87 203	0.97 206	3.11 314	0.98 200

test_3	1.73 242	1.02 273	1.05 264	0.65 210	0.61 208	0.55 185	0.43 205	1.96 310	0.38 116	0.88 191	0.52 139	1.45 265	0.54 154	0.40 175	2.20 182	1.40 182	0.81 180	0.81 216	6.56 320	0.71 192	5.08 252	11.49 349	0.43 135	0.49 185	0.96 229	1.09 226	3.23 320	0.98 200

CREStereo++_RVC	1.73 242	0.91 221	1.03 259	0.51 165	0.56 192	0.40 130	0.28 137	1.37 241	0.51 169	0.83 175	0.61 159	0.76 159	0.85 256	0.34 130	2.78 250	3.07 298	0.92 224	0.61 132	2.72 223	0.55 130	5.01 251	5.69 242	0.53 202	0.38 128	0.94 224	0.84 179	12.80 391	0.98 200
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
GEStereo_RVC	1.80 248	0.96 249	0.99 252	1.02 277	0.87 266	1.12 295	1.03 290	1.66 285	0.82 249	0.91 199	0.79 211	1.34 256	0.75 232	0.61 267	2.25 192	2.14 270	1.14 278	1.23 325	4.06 267	1.22 288	4.66 243	11.41 348	0.71 280	0.95 304	0.88 211	0.97 206	2.49 274	1.65 277

NaN_ROB	1.84 249	1.11 289	1.04 262	0.95 268	1.77 339	0.86 262	0.91 277	1.32 233	10.70 399	1.00 215	1.38 276	2.45 317	0.89 263	1.12 336	4.34 304	1.29 163	0.92 224	0.88 245	1.49 161	1.14 281	1.42 176	2.02 169	0.76 289	1.03 307	1.30 290	2.01 329	2.38 260	3.27 330

sCroCo_RVC	1.85 250	0.67 113	0.55 153	0.37 116	0.49 163	0.75 246	0.41 196	0.94 174	1.56 321	1.51 259	0.78 209	1.04 226	0.94 274	0.48 227	2.49 217	5.07 344	1.26 293	1.22 322	2.53 206	1.37 296	7.95 310	11.14 341	0.45 144	0.60 232	0.94 224	1.12 230	2.34 252	1.05 220

ETE_ROB	1.85 250	1.93 350	1.18 297	1.04 279	1.33 316	1.26 312	1.12 298	1.11 189	2.30 349	1.36 249	3.26 322	3.18 331	0.94 274	1.14 338	2.62 231	1.51 212	2.14 340	0.99 277	2.50 205	1.15 283	3.67 228	5.74 246	0.86 318	1.03 307	1.21 270	1.36 265	2.30 244	1.68 279

LALA_ROB	1.85 250	2.17 354	1.13 287	1.05 281	1.26 308	1.16 300	1.01 284	1.17 197	1.46 313	2.06 296	2.82 314	3.47 333	0.92 269	0.93 319	3.90 298	1.46 201	1.36 304	1.18 315	2.20 192	1.31 294	2.84 218	5.10 225	0.77 294	1.01 305	1.24 279	1.41 272	3.89 345	1.77 282

MLCV	1.91 253	0.87 202	0.97 247	1.33 311	1.13 299	0.99 283	0.74 256	2.14 327	0.77 244	2.02 290	4.44 335	1.60 276	1.56 306	0.45 211	2.63 234	1.79 247	1.11 272	0.96 270	6.71 327	1.05 272	4.69 245	5.60 239	0.66 264	1.60 331	1.14 263	1.35 263	2.31 246	1.06 222

RAFT + AFF	1.96 254	0.49 80	0.42 116	0.41 135	0.20 51	0.41 135	0.19 102	0.65 110	0.23 71	0.56 97	0.27 74	0.77 163	0.21 69	0.29 101	39.69 357	0.90 93	0.62 111	0.35 51	1.92 182	0.38 81	0.77 106	0.57 78	0.32 92	0.27 92	0.71 158	0.33 69	0.58 63	0.29 48

DDUNet	2.05 255	2.73 363	2.03 352	2.92 358	2.66 364	3.04 358	2.76 347	1.17 197	1.11 290	1.60 263	1.21 263	2.23 308	1.69 309	2.81 365	2.04 159	1.25 159	2.78 347	2.42 380	2.63 214	2.90 360	1.92 201	2.11 171	2.77 369	0.92 303	1.01 235	0.93 197	2.50 275	1.10 225

CASS	2.08 256	1.02 273	1.16 295	1.28 306	0.99 280	0.88 268	3.39 355	1.42 247	1.02 279	1.30 246	2.46 311	1.14 240	0.81 245	0.46 216	2.70 242	2.38 280	3.41 354	1.10 299	3.40 252	1.18 285	8.01 312	8.63 289	0.66 264	0.69 261	1.49 316	1.27 254	2.52 277	1.41 261
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 257	0.70 125	0.53 149	0.35 105	0.25 77	0.29 91	0.16 86	0.81 144	0.29 94	0.49 90	0.24 68	0.61 107	0.43 123	0.27 88	21.42 344	21.17 408	0.56 99	0.52 103	2.25 195	0.54 123	1.58 184	1.03 126	0.42 129	0.34 114	0.51 109	0.30 51	0.76 98	0.47 90

s12784h	2.23 258	1.12 290	1.32 313	1.12 287	0.91 272	0.59 204	0.39 186	1.37 241	0.65 222	1.05 221	0.82 219	1.08 232	0.95 276	0.37 158	2.80 252	4.82 340	0.93 231	0.71 170	3.28 249	0.58 139	7.80 302	8.40 288	0.51 186	0.54 207	1.50 318	1.13 233	11.58 385	3.94 339

R-Stereo Train	2.23 258	1.01 268	1.14 290	0.96 269	0.63 218	0.73 244	0.31 151	1.30 224	1.01 277	1.68 269	4.49 336	1.29 252	0.70 212	0.42 195	2.49 217	3.99 328	1.66 317	1.02 284	6.77 329	1.11 276	7.83 303	12.24 363	0.49 171	0.54 207	1.42 306	1.66 305	1.34 152	1.93 289

RAFT-Stereo	2.23 258	1.01 268	1.14 290	0.96 269	0.63 218	0.73 244	0.31 151	1.30 224	1.01 277	1.68 269	4.49 336	1.29 252	0.70 212	0.42 195	2.49 217	3.99 328	1.66 317	1.02 284	6.77 329	1.11 276	7.83 303	12.24 363	0.49 171	0.54 207	1.42 306	1.66 305	1.34 152	1.93 289
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 261	0.87 202	1.17 296	0.45 151	0.48 160	0.61 212	0.23 115	0.83 150	0.55 186	0.72 137	0.53 141	0.80 171	0.66 202	0.41 182	2.36 203	2.92 290	0.90 217	1.10 299	3.35 251	0.60 153	5.09 253	12.56 377	0.47 156	0.45 162	0.89 215	0.91 195	20.21 401	0.86 178

cross-raft	2.26 261	0.88 211	1.08 275	0.73 228	0.68 230	0.64 221	0.44 209	2.04 322	0.61 208	0.95 209	1.30 267	1.03 222	0.76 237	0.43 200	2.58 228	5.15 345	0.99 250	0.78 198	7.00 336	1.80 330	12.15 359	10.30 318	0.65 260	0.60 232	1.60 328	1.92 322	1.66 186	2.36 306

AnonymousM	2.27 263	0.64 102	0.44 121	0.51 165	0.32 98	0.49 161	0.24 118	1.70 287	0.48 155	0.75 147	2.06 303	0.70 136	0.47 133	0.39 171	2.47 216	3.26 305	0.99 250	1.03 287	1.88 180	2.37 351	4.85 247	6.68 261	0.57 223	0.47 166	0.53 115	0.65 149	11.71 387	14.52 380

TestStereo_HLe17	2.28 264	1.06 283	0.88 224	0.74 231	0.67 226	0.61 212	0.37 180	2.48 349	0.70 233	1.80 277	1.27 265	0.89 198	0.61 186	0.36 152	20.38 343	1.64 234	0.96 240	0.82 220	4.36 274	0.74 204	7.60 298	5.87 247	0.61 245	0.79 281	0.87 203	1.18 243	2.31 246	0.93 192

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 265	1.03 278	0.50 136	1.41 315	2.53 359	3.20 361	1.05 293	1.71 290	0.49 159	4.85 378	3.84 330	4.79 354	0.65 199	0.42 195	2.38 206	3.97 325	0.82 184	0.78 198	2.26 196	0.74 204	7.86 305	8.88 296	0.53 202	0.34 114	0.85 195	1.42 273	1.98 213	2.99 318

Anonymous3	2.32 266	0.85 197	0.88 224	0.56 181	1.10 293	0.89 271	0.70 253	2.45 346	1.12 291	1.05 221	0.98 242	2.57 322	1.14 293	0.56 248	4.14 303	9.30 375	1.50 311	1.47 340	5.33 289	1.49 310	6.83 283	10.10 308	0.71 280	0.67 256	1.08 248	1.38 266	2.32 248	1.35 257

RAFT-Test	2.37 267	0.85 197	1.14 290	1.02 277	0.65 220	0.58 201	0.51 223	2.18 332	0.70 233	1.12 227	5.37 347	0.97 212	0.92 269	0.45 211	2.50 220	5.29 350	0.99 250	0.80 208	6.96 335	1.11 276	10.85 356	10.83 334	0.67 269	0.58 220	1.51 320	1.82 316	1.38 156	2.18 300

RYNet	2.42 268	0.40 65	0.35 98	0.29 83	0.32 98	0.40 130	0.25 122	0.61 101	0.55 186	0.33 71	0.36 102	0.40 60	0.26 82	0.27 88	52.29 400	0.69 68	0.47 77	1.00 282	0.54 72	0.29 60	0.50 67	0.37 35	0.38 112	0.32 108	0.57 125	1.24 250	1.31 151	0.50 97

HLf8	2.46 269	0.94 236	0.89 232	0.73 228	0.62 215	0.54 181	0.35 177	2.78 362	0.73 240	2.24 307	1.41 278	0.81 176	0.59 175	0.35 137	23.74 351	1.60 229	0.94 233	0.80 208	5.76 302	0.76 214	7.40 295	5.69 242	0.66 264	0.69 261	0.80 179	1.14 237	2.33 249	1.06 222

CSAN	2.48 270	1.26 311	1.12 285	1.46 323	1.78 342	1.13 296	0.90 275	1.50 256	10.52 398	2.40 315	3.81 329	4.12 344	2.51 323	0.96 323	3.83 297	1.27 161	1.29 296	1.05 295	3.24 245	1.70 326	3.71 229	4.45 204	0.79 299	1.38 326	1.39 300	3.93 362	2.43 266	2.96 317

ADLNet	2.50 271	0.99 260	0.73 185	0.62 202	0.75 245	0.63 217	0.53 226	1.12 190	0.61 208	0.58 105	0.71 191	1.61 278	0.61 186	0.87 310	46.09 376	1.02 110	0.70 133	0.67 158	0.85 107	0.74 204	0.75 105	1.07 132	0.51 186	0.47 166	0.94 224	0.93 197	1.63 185	0.70 143

Any-RAFT	2.54 272	0.94 236	1.27 311	0.75 233	0.75 245	0.50 164	0.40 192	1.99 314	0.56 191	0.87 185	6.98 379	1.50 270	0.51 144	0.40 175	2.50 220	3.41 309	0.91 218	0.90 249	6.78 331	0.75 211	14.26 392	10.61 325	0.67 269	0.59 227	1.63 329	1.83 317	2.17 230	4.22 341

GwcNet-ADL	2.54 272	1.23 304	1.55 326	1.22 302	1.26 308	0.97 279	0.78 258	1.50 256	0.84 251	3.20 343	6.67 364	1.86 289	1.05 287	0.79 301	4.58 305	4.90 342	1.47 310	0.90 249	5.20 286	1.95 339	6.39 276	10.33 319	0.91 321	1.12 315	1.22 275	1.93 323	2.15 226	2.70 311

Reg-Stereo(zero)	2.60 274	0.80 173	1.38 314	0.70 223	0.75 245	0.56 192	0.62 247	3.07 366	0.68 228	3.56 352	6.85 375	1.50 270	0.84 253	1.38 348	2.08 164	5.28 348	1.28 294	0.83 224	6.55 318	1.51 315	5.18 257	13.34 392	0.60 242	0.60 232	1.08 248	1.44 274	4.02 348	3.66 335

FLISNet	2.60 274	0.80 173	1.38 314	0.70 223	0.75 245	0.56 192	0.62 247	3.07 366	0.68 228	3.56 352	6.85 375	1.50 270	0.84 253	1.38 348	2.08 164	5.28 348	1.28 294	0.83 224	6.55 318	1.51 315	5.18 257	13.34 392	0.60 242	0.60 232	1.08 248	1.44 274	4.02 348	3.66 335

EAI-Stereo	2.60 274	0.90 217	1.57 327	0.90 261	1.31 314	0.84 258	1.31 308	2.22 335	1.34 305	0.81 172	5.69 350	1.37 261	0.83 252	0.50 233	4.76 306	5.32 351	0.91 218	0.94 260	7.45 342	1.11 276	9.07 334	10.78 333	0.62 248	0.85 295	1.45 313	2.06 330	3.36 327	1.90 287

PSMNet-ADL	2.61 277	0.95 243	1.12 285	1.14 294	1.18 304	0.97 279	0.85 270	1.78 294	1.26 298	3.49 351	6.09 356	1.43 264	2.78 330	0.56 248	2.93 258	10.59 379	1.31 297	0.96 270	5.96 308	1.20 287	6.66 279	9.11 299	0.86 318	0.82 289	1.10 258	1.44 274	2.85 301	1.10 225

PWC_ROB	2.61 277	1.20 302	1.48 321	0.96 269	1.05 285	1.21 308	1.79 330	1.24 212	1.94 339	1.81 279	3.61 328	2.12 303	2.96 333	0.91 316	9.88 320	4.30 333	1.97 335	1.95 360	3.72 259	1.62 321	5.58 262	7.59 278	0.81 308	1.98 351	1.35 295	1.27 254	3.11 314	3.07 324

MSMDNet	2.69 279	0.87 202	1.07 272	0.57 184	0.65 220	0.59 204	0.49 218	2.03 320	0.62 216	1.03 216	0.97 241	1.05 229	12.04 371	0.50 233	2.60 229	5.56 353	1.05 265	0.80 208	6.93 334	1.42 301	11.49 358	12.49 374	0.67 269	0.58 220	1.48 314	1.83 317	1.28 148	1.97 292

HH	2.75 280	0.67 113	1.42 317	0.80 250	0.71 236	0.88 268	1.09 296	1.86 302	0.87 254	5.19 392	0.66 172	1.91 291	0.86 260	0.57 253	2.65 235	8.48 373	0.87 198	0.94 260	6.36 313	1.39 299	13.52 379	12.32 366	0.79 299	0.58 220	1.38 297	1.63 303	3.81 342	2.06 294

HanStereo	2.75 280	0.67 113	1.42 317	0.80 250	0.71 236	0.88 268	1.09 296	1.86 302	0.87 254	5.19 392	0.66 172	1.91 291	0.86 260	0.57 253	2.65 235	8.48 373	0.87 198	0.94 260	6.36 313	1.39 299	13.52 379	12.32 366	0.79 299	0.58 220	1.38 297	1.63 303	3.81 342	2.06 294

ManiGeoR	2.76 282	1.04 280	0.88 224	0.61 197	0.53 183	0.53 177	0.29 143	1.57 271	0.61 208	2.08 298	1.18 257	0.77 163	0.55 160	0.35 137	42.65 366	1.50 209	0.86 193	0.80 208	4.55 278	0.72 195	1.92 201	5.24 229	0.73 286	0.59 227	0.78 176	1.13 233	1.27 146	0.87 180

HLf10	2.76 282	1.04 280	0.88 224	0.61 197	0.53 183	0.53 177	0.29 143	1.57 271	0.61 208	2.08 298	1.18 257	0.77 163	0.55 160	0.35 137	42.65 366	1.50 209	0.86 193	0.80 208	4.55 278	0.72 195	1.92 201	5.24 229	0.73 286	0.59 227	0.78 176	1.13 233	1.27 146	0.87 180

MSKI-zero shot	2.77 284	0.80 173	1.10 279	0.74 231	0.59 199	0.67 229	0.54 228	1.87 304	0.97 268	0.88 191	6.73 366	1.60 276	0.72 218	0.43 200	3.38 280	7.92 371	1.20 286	0.87 236	6.85 333	4.65 374	10.45 353	12.15 360	0.55 211	0.71 268	1.49 316	1.96 327	1.85 201	3.12 326

PWCDC_ROB	2.78 285	0.70 125	0.65 173	0.61 197	0.87 266	0.63 217	0.57 236	1.04 184	1.59 322	0.65 118	1.88 293	0.80 171	3.28 338	0.73 290	41.04 361	2.18 271	1.23 289	0.98 274	1.52 164	0.97 263	2.56 214	5.26 231	0.68 273	0.81 286	0.74 166	0.94 200	1.13 138	0.97 198

GANet-ADL	2.79 286	0.89 213	1.20 304	1.00 276	1.00 281	1.20 307	0.80 264	1.20 203	1.00 274	3.59 354	6.59 363	1.06 230	0.76 237	0.48 227	12.27 326	4.90 342	1.57 314	0.92 253	6.59 323	1.66 324	6.93 287	11.51 351	0.68 273	0.80 282	1.09 252	1.40 270	2.47 270	1.85 284

iResNet	2.79 286	0.95 243	0.91 235	1.35 313	1.69 334	1.41 318	1.02 287	1.81 299	1.09 287	2.62 321	5.14 344	1.80 287	2.38 319	0.46 216	10.35 321	7.64 368	1.36 304	1.23 325	6.83 332	1.78 329	10.05 345	4.09 202	0.61 245	2.02 352	1.10 258	1.50 285	2.80 299	1.39 260

NVstereo2D	2.81 288	0.82 182	0.74 188	0.69 221	0.78 254	0.92 273	0.81 265	1.18 201	0.76 243	0.91 199	1.06 247	0.80 171	0.55 160	0.71 289	52.63 402	1.47 204	0.86 193	0.83 224	1.42 155	0.69 183	1.12 150	0.94 119	0.76 289	0.83 292	1.08 248	0.78 164	0.98 124	0.74 148

DCVSM-stereo	2.89 289	0.92 227	1.57 327	1.31 310	1.04 283	1.53 324	0.99 282	2.96 364	1.33 304	3.46 349	6.20 357	6.77 367	2.59 325	0.87 310	2.25 192	4.01 330	1.37 306	1.11 303	7.05 338	4.27 369	6.91 284	6.70 262	1.25 336	2.64 376	1.30 290	1.73 311	3.46 331	2.47 307

MIPNet	2.89 289	0.91 221	0.77 196	0.49 158	0.65 220	0.55 185	0.57 236	1.34 237	0.53 177	2.05 293	0.99 243	0.80 171	0.77 240	0.48 227	40.89 360	1.61 230	1.15 282	0.94 260	3.25 246	1.19 286	1.15 153	9.31 300	0.57 223	0.62 240	1.24 279	1.51 286	2.90 306	0.82 167

DAS	2.93 291	0.99 260	1.06 270	1.13 289	1.05 285	1.03 289	1.04 291	1.74 292	1.81 334	3.32 345	5.70 351	2.61 323	3.08 335	0.50 233	3.19 276	7.47 365	1.83 324	1.23 325	5.90 304	1.83 331	12.92 369	10.26 315	0.76 289	1.94 347	1.32 292	1.51 286	2.60 287	1.31 252

SepStereo	2.93 291	0.99 260	1.06 270	1.13 289	1.05 285	1.03 289	1.04 291	1.74 292	1.81 334	3.32 345	5.70 351	2.61 323	3.08 335	0.50 233	3.19 276	7.47 365	1.83 324	1.23 325	5.90 304	1.83 331	12.92 369	10.26 315	0.76 289	1.94 347	1.32 292	1.51 286	2.60 287	1.31 252

model_zeroshot	2.99 293	0.75 150	1.18 297	1.86 335	0.74 243	0.59 204	0.56 234	1.94 308	0.63 218	3.88 362	6.88 377	1.41 263	0.66 202	0.68 282	5.34 311	4.82 340	1.18 284	0.96 270	7.09 339	1.03 268	12.99 372	9.02 297	0.54 208	0.65 251	5.42 376	1.66 305	2.16 228	6.22 359

IPLG	3.01 294	0.75 150	0.63 166	0.42 141	0.52 177	0.54 181	0.51 223	1.63 280	0.35 111	0.62 113	0.59 157	0.77 163	0.66 202	0.46 216	51.49 394	1.67 239	1.02 259	0.92 253	3.51 254	0.63 169	0.99 135	5.97 250	0.49 171	0.48 180	0.80 179	1.16 241	2.86 302	0.71 144

MFMNet_re	3.01 294	1.41 325	1.48 321	1.53 326	1.87 347	1.96 339	2.01 337	2.67 358	2.16 345	1.60 263	1.98 297	3.57 335	2.65 327	1.02 327	6.96 317	4.19 332	2.67 345	1.96 361	6.48 317	2.40 353	14.04 386	4.97 215	1.86 359	1.97 349	1.38 297	1.33 260	3.31 325	1.94 291

test-1	3.02 296	0.66 111	1.14 290	0.60 194	0.58 196	0.75 246	0.63 249	1.96 310	0.82 249	4.00 364	5.48 348	2.18 306	0.80 244	0.41 182	4.00 300	7.32 364	1.18 284	1.19 317	6.72 328	7.57 388	10.78 354	12.94 387	0.54 208	0.60 232	1.40 303	1.78 313	2.89 305	2.52 308

HLF11	3.03 297	0.98 254	0.85 217	0.52 169	0.50 172	0.53 177	0.28 137	6.58 394	0.60 203	1.90 286	0.77 203	0.68 130	0.40 116	0.33 124	46.35 377	1.29 163	0.88 204	0.81 216	5.49 295	0.71 192	1.07 141	5.35 233	0.70 277	0.51 191	0.87 203	1.08 225	0.92 117	0.92 190

RTSC	3.08 298	0.95 243	1.25 310	0.76 238	0.91 272	0.96 276	1.84 332	1.15 195	1.34 305	2.37 312	2.12 304	1.11 236	0.99 280	1.02 327	41.50 363	1.94 258	1.88 328	1.22 322	4.09 268	1.06 273	2.76 217	4.02 200	0.63 253	1.03 307	0.83 189	0.99 212	2.44 267	1.98 293

pcwnet_v2	3.22 299	0.81 179	0.94 239	0.92 265	1.12 296	0.94 274	0.70 253	1.17 197	0.88 256	2.04 292	1.10 249	1.09 235	1.00 281	1.27 344	47.63 380	1.56 223	0.96 240	0.87 236	6.63 324	0.81 233	2.45 210	3.52 192	1.01 327	0.75 274	1.04 241	1.16 241	2.44 267	2.23 303

IPLGR	3.25 300	0.89 213	0.81 205	0.65 210	0.66 225	0.50 164	0.42 202	1.14 194	0.44 142	2.02 290	1.30 267	0.86 186	0.74 228	0.47 221	50.44 389	1.86 250	1.15 282	1.11 303	3.23 240	1.37 296	1.41 175	7.71 279	0.56 218	0.70 267	1.39 300	1.55 293	3.46 331	0.92 190

IGEV-FE	3.38 301	0.83 185	1.84 341	2.81 355	0.69 233	2.38 350	1.26 306	2.23 336	0.94 265	4.29 369	6.75 367	2.28 311	1.01 282	0.45 211	2.82 253	7.73 370	0.85 189	0.77 193	5.93 306	1.88 334	8.51 327	12.88 385	0.58 234	0.69 261	1.40 303	1.57 294	14.79 397	2.99 318

IGEV_Zeroshot_test	3.38 301	0.83 185	1.84 341	2.82 356	0.69 233	2.37 348	1.26 306	2.23 336	0.94 265	4.40 370	6.76 368	2.28 311	1.01 282	0.45 211	2.83 254	7.72 369	0.87 198	0.77 193	5.93 306	1.87 333	8.49 326	12.88 385	0.58 234	0.69 261	1.40 303	1.57 294	14.84 398	2.99 318

SHD	3.38 301	1.01 268	1.68 333	1.14 294	1.07 290	1.14 297	1.78 329	1.61 278	1.66 325	2.40 315	3.05 318	1.63 280	2.43 321	0.84 308	40.11 358	2.04 265	1.74 319	1.40 337	4.17 269	1.88 334	3.81 230	5.43 236	0.70 277	1.67 334	1.86 344	1.46 278	1.97 212	1.59 272

FADNet_RVC	3.44 304	1.21 303	1.19 300	1.40 314	1.78 342	0.99 283	1.75 327	1.50 256	1.19 297	1.35 248	2.01 301	1.96 294	1.63 307	1.66 354	22.11 345	3.36 308	1.83 324	2.82 390	5.63 299	1.76 328	6.35 275	9.50 302	0.77 294	1.39 328	1.21 270	1.48 279	12.05 388	2.87 315

DF	3.45 305	1.03 278	1.05 264	1.23 303	0.43 143	1.11 293	0.34 176	1.62 279	0.66 224	0.81 172	0.79 211	1.79 286	0.53 148	0.38 165	2.24 190	3.92 324	0.89 207	0.95 266	50.42 403	0.83 240	7.98 311	6.94 269	0.58 234	0.59 227	1.09 252	1.33 260	2.06 220	1.54 268

FC-DCNN	3.48 306	1.59 338	4.19 387	2.76 354	2.30 351	3.10 360	1.73 326	2.57 353	1.72 327	2.88 332	1.36 274	2.15 304	1.21 295	0.68 282	6.32 313	1.61 230	1.31 297	1.03 287	7.90 346	0.95 259	8.85 331	8.73 292	0.82 312	1.69 338	3.19 365	2.50 346	4.67 353	16.15 384

HSM-Net_RVC	3.49 307	1.07 286	1.10 279	1.70 330	1.17 303	0.90 272	0.61 246	2.29 343	1.07 285	2.77 327	5.82 353	41.08 405	1.35 303	0.50 233	2.40 207	1.74 243	1.10 268	0.77 193	1.99 186	1.13 280	6.78 282	6.90 268	0.80 304	2.23 361	1.64 331	1.49 282	2.14 224	1.75 281
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 308	1.15 293	0.98 250	0.97 272	1.26 308	1.33 314	3.31 352	1.33 234	1.50 317	2.37 312	1.20 260	1.75 284	1.12 291	0.88 313	42.78 368	2.37 278	1.94 332	1.33 334	3.94 263	1.62 321	3.62 226	5.21 227	1.02 328	1.09 313	1.83 342	5.05 368	2.33 249	2.13 296

RTSA	3.53 308	1.15 293	0.98 250	0.97 272	1.26 308	1.33 314	3.31 352	1.33 234	1.50 317	2.37 312	1.20 260	1.75 284	1.12 291	0.88 313	42.78 368	2.37 278	1.94 332	1.33 334	3.94 263	1.62 321	3.62 226	5.21 227	1.02 328	1.09 313	1.83 342	5.05 368	2.33 249	2.13 296

XQC	3.58 310	1.29 316	1.21 305	1.28 306	1.43 322	1.29 313	1.93 335	1.60 275	1.45 311	2.47 317	3.06 319	1.48 268	4.17 341	1.23 343	44.68 374	2.35 276	1.60 315	1.18 315	3.95 266	1.43 303	3.22 225	4.97 215	0.84 315	1.24 321	1.43 309	2.09 334	2.30 244	1.52 266

FCDSN-DC	3.63 311	0.94 236	2.84 373	1.29 308	1.30 313	1.03 289	1.00 283	0.90 165	0.91 262	1.04 220	0.74 197	1.21 246	0.74 228	0.58 257	52.59 401	2.04 265	1.24 290	1.13 307	1.05 128	0.79 227	6.62 278	10.01 306	0.78 296	2.18 356	1.20 269	1.67 308	1.20 142	1.05 220
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	3.64 312	1.48 332	1.03 259	1.98 340	1.75 338	2.09 342	5.14 367	2.15 328	2.23 346	1.73 273	1.57 284	2.49 319	4.83 344	5.73 385	12.78 327	1.73 242	1.22 287	1.06 296	5.43 292	1.54 318	12.24 362	9.06 298	1.52 352	1.16 317	2.29 350	3.46 358	3.05 312	7.63 364

TestStereo_HL3	3.66 313	6.67 396	1.19 300	0.68 219	0.59 199	1.17 303	0.83 266	2.69 359	1.00 274	3.07 340	4.67 339	4.18 347	1.27 298	0.36 152	11.56 325	9.71 376	13.51 401	0.80 208	5.87 303	0.78 222	8.05 313	12.28 365	0.56 218	0.61 238	1.02 237	1.40 270	2.88 303	1.47 263

NOSS_ROB	3.67 314	1.38 324	0.81 205	1.15 298	1.16 302	1.15 298	0.65 250	2.25 339	1.41 309	4.85 378	6.68 365	6.78 368	1.06 288	0.82 307	11.52 324	14.58 392	1.34 300	1.17 312	2.93 234	0.98 264	14.13 387	12.82 381	0.79 299	1.48 329	1.13 262	1.48 279	3.41 328	1.25 247

FC-DCNN v2	3.76 315	1.64 339	4.17 386	2.93 360	2.32 353	3.38 362	1.67 322	2.65 356	2.92 359	2.86 331	1.36 274	2.62 325	1.33 301	0.68 282	6.35 314	1.65 235	1.31 297	1.00 282	8.25 347	0.94 257	8.74 328	8.73 292	0.82 312	1.68 335	4.68 373	3.34 357	7.40 373	15.96 383

gcap-zeroshot	3.80 316	0.78 167	1.44 319	1.88 336	0.67 226	1.15 298	1.31 308	2.09 326	0.65 222	5.43 398	7.00 380	2.87 328	0.70 212	0.31 113	2.44 211	5.25 347	0.94 233	0.91 252	36.08 387	1.25 290	8.46 325	10.60 324	4.00 376	0.62 240	1.44 310	1.49 282	1.34 152	1.53 267

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 317	1.16 297	2.03 352	1.15 298	0.83 263	1.77 334	1.13 299	2.03 320	3.32 367	2.90 333	7.02 381	2.32 314	2.01 313	0.38 165	3.61 286	9.96 377	1.34 300	1.07 297	6.67 325	6.11 383	8.45 324	12.70 378	0.56 218	1.27 323	1.76 339	1.48 279	16.62 400	5.17 349

UDG	3.91 318	2.76 364	2.09 354	2.92 358	2.64 362	2.99 357	2.71 345	1.31 227	1.13 292	1.65 267	1.96 295	2.20 307	1.68 308	2.77 364	48.81 384	1.57 225	3.02 351	2.26 370	2.65 217	2.91 361	3.00 221	3.09 185	2.64 364	1.05 310	1.02 237	1.19 247	2.36 256	1.16 234

PVD	4.10 319	1.44 330	2.12 356	1.41 315	1.58 329	1.68 330	2.10 339	3.06 365	2.66 355	2.85 330	4.32 333	2.46 318	3.63 340	1.27 344	40.43 359	2.72 285	2.19 341	2.11 369	4.71 281	2.46 355	6.18 272	6.10 254	1.02 328	1.74 339	2.32 353	2.44 344	2.90 306	2.66 310

SAMSARA	4.13 320	1.32 318	1.53 324	1.48 324	1.35 317	1.47 322	2.74 346	2.23 336	1.83 336	2.26 309	3.47 327	2.01 297	8.60 354	1.76 358	38.24 355	2.88 287	1.82 323	1.41 338	4.99 283	1.91 336	5.10 254	5.71 245	0.94 323	1.80 341	3.33 367	3.84 360	4.16 350	3.30 332

iRaft-Stereo_20w	4.16 321	1.13 292	2.10 355	2.66 351	1.55 328	1.55 325	1.17 300	1.96 310	1.27 299	5.53 399	6.77 369	1.52 274	1.34 302	0.43 200	3.03 262	5.32 351	0.95 238	0.77 193	5.49 295	1.46 308	8.20 320	12.75 380	0.61 245	0.60 232	1.63 329	25.36 403	11.64 386	5.58 355

SGM-Forest	4.18 322	1.24 305	0.74 188	2.12 343	1.35 317	1.42 319	0.56 234	1.36 238	0.90 259	4.89 381	0.96 237	2.51 321	12.92 381	0.61 267	16.38 336	3.12 300	0.79 167	0.65 152	7.04 337	0.76 214	6.77 281	10.03 307	0.84 315	0.81 286	1.66 333	1.78 313	4.79 358	25.96 399
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 323	1.10 288	1.53 324	1.14 294	0.92 278	1.19 306	1.05 293	2.86 363	1.27 299	4.20 366	35.77 406	8.95 378	1.29 299	0.73 290	3.10 272	6.47 356	1.50 311	1.17 312	5.98 309	1.44 305	10.44 352	11.78 355	0.74 288	2.24 362	1.07 247	1.30 258	2.65 293	2.20 301

DeepPrunerF	4.30 324	1.53 333	0.72 184	2.93 360	5.08 393	2.43 352	3.38 354	0.87 160	4.11 375	0.80 168	1.17 256	0.66 123	0.56 164	0.61 267	45.12 375	2.02 264	1.01 255	0.78 198	2.32 197	0.88 247	1.56 182	1.70 158	0.84 315	0.67 256	29.00 407	1.78 313	2.48 271	1.17 239

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 325	2.25 358	1.45 320	2.41 348	1.94 349	1.93 337	4.82 366	1.96 310	2.59 353	2.96 336	1.96 295	2.49 319	8.10 352	9.76 393	14.02 330	3.47 312	2.04 339	1.98 362	14.27 365	3.33 365	7.23 292	7.20 274	2.89 370	1.85 345	2.43 356	2.85 351	2.19 234	6.62 361

FAT-Stereo	4.35 326	1.18 298	2.25 358	1.48 324	1.81 345	1.42 319	1.49 316	3.57 375	1.84 337	3.66 357	6.22 358	6.70 366	2.76 329	1.07 335	6.82 316	15.24 398	2.03 338	2.49 381	5.43 292	8.81 397	13.23 375	12.34 370	0.95 324	2.79 384	1.26 283	2.25 339	2.96 310	5.48 352

ITSA-stereo	4.40 327	1.26 311	1.18 297	1.64 328	1.64 331	0.99 283	1.38 313	1.99 314	1.47 315	3.68 359	6.79 370	2.16 305	1.42 305	1.36 347	8.32 318	6.93 361	2.19 341	1.94 359	6.40 315	5.42 378	7.43 297	10.74 332	1.29 340	2.39 368	1.53 322	5.02 367	23.63 404	8.74 366

MFN_U_SF_RVC	4.44 328	1.91 349	1.83 340	2.19 346	1.82 346	2.38 350	4.61 364	2.39 345	1.94 339	4.48 372	11.47 397	3.74 341	2.50 322	4.72 380	20.32 342	3.66 317	1.91 330	1.83 355	11.50 360	3.25 364	7.86 305	6.73 264	1.25 336	3.20 393	1.86 344	3.84 360	2.83 300	3.94 339

STTRV1_RVC	4.49 329	1.26 311	1.01 257	1.62 327	1.11 295	1.76 333	1.25 304	1.50 256	1.40 308	1.75 275	1.60 285	2.72 326	3.31 339	1.00 325	2.61 230	1.77 245	11.19 384	0.96 270	41.25 393	9.01 399	9.10 335	8.68 291	1.19 332	1.66 333	1.68 334	1.59 297	3.90 346	5.32 351

RainbowNet	4.65 330	3.75 379	2.70 371	4.56 371	2.98 374	4.16 368	8.75 380	2.05 323	2.01 342	1.90 286	1.12 252	3.61 339	3.00 334	3.60 376	2.70 242	1.89 252	2.97 350	1.54 343	15.27 368	8.73 396	11.07 357	11.30 347	10.70 403	2.22 358	1.73 336	2.30 340	2.76 297	6.13 358

S-Stereo	4.68 331	1.15 293	1.74 337	1.75 331	1.63 330	1.65 328	2.24 342	2.75 361	2.15 344	3.32 345	11.59 398	5.97 359	1.74 310	0.88 313	19.04 339	16.28 400	1.81 322	2.39 378	5.64 300	9.35 402	7.13 291	12.52 375	1.61 354	2.64 376	1.24 279	2.08 333	2.88 303	3.26 329

MADNet+	4.78 332	2.02 353	1.87 345	2.01 341	2.36 355	1.47 322	4.28 362	2.47 348	1.99 341	2.66 322	2.13 306	3.56 334	2.85 332	2.34 361	41.14 362	5.66 354	3.48 356	1.53 342	4.54 277	3.38 366	13.07 374	7.34 275	1.72 356	3.48 395	2.93 361	2.17 337	3.24 322	3.29 331

ADCRef	4.84 333	1.42 328	1.01 257	0.78 245	1.77 339	1.21 308	1.62 321	0.99 179	5.58 384	1.85 283	1.08 248	1.02 218	0.91 266	1.17 340	54.35 406	1.92 257	1.10 268	1.04 290	3.49 253	1.32 295	1.80 197	3.27 189	2.13 362	0.87 298	2.30 351	4.60 364	2.48 271	29.71 404

SQANet	4.87 334	4.55 386	2.13 357	19.76 392	2.63 360	4.99 377	3.29 351	1.63 280	1.45 311	1.20 235	1.40 277	3.22 332	2.40 320	2.76 363	3.09 270	1.20 152	5.19 365	1.07 297	19.89 373	1.28 291	12.48 363	10.73 330	11.37 406	1.49 330	1.57 326	2.32 342	2.66 295	5.86 356

FBW_ROB	4.93 335	2.40 361	2.44 365	2.67 352	2.86 368	2.30 347	4.71 365	1.79 295	1.10 288	2.54 318	2.92 315	4.12 344	5.31 345	6.61 386	50.17 386	1.18 146	1.44 308	0.95 266	8.76 350	1.43 303	8.26 321	5.68 241	4.20 377	1.75 340	1.42 306	1.95 325	1.81 197	2.20 301

ADCP+	5.07 336	1.54 334	1.72 334	1.08 283	1.54 326	1.18 304	2.02 338	1.02 181	2.72 358	4.05 365	2.23 309	2.24 309	0.61 186	0.94 321	54.46 407	1.52 218	0.83 185	0.95 266	3.94 263	0.87 246	2.22 209	2.57 180	0.71 280	0.62 240	2.48 357	11.25 387	7.85 376	23.66 395

CBMV	5.08 337	1.41 325	1.15 294	1.44 322	1.42 321	1.24 310	0.78 258	2.27 341	1.47 315	3.04 338	6.44 361	7.74 371	9.07 357	0.60 265	12.81 328	13.79 388	1.99 336	1.29 331	9.56 352	1.15 283	9.82 340	12.54 376	0.82 312	1.84 344	1.44 310	1.83 317	4.39 352	25.76 398
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 338	5.20 387	2.27 359	18.45 390	2.89 369	5.73 380	3.63 357	1.44 251	1.46 313	1.31 247	1.42 279	3.59 337	2.63 326	3.22 370	3.07 267	1.30 165	5.55 367	1.14 311	20.28 374	1.49 310	13.81 383	11.25 346	11.85 408	1.91 346	1.56 325	2.06 330	2.52 277	6.49 360

ACVNet_1	5.24 339	3.87 381	3.60 384	13.80 386	3.48 383	6.00 385	10.57 385	1.60 275	1.79 331	1.55 261	1.30 267	4.40 350	2.80 331	5.43 383	2.42 209	1.39 180	11.59 385	1.72 352	20.91 378	1.50 313	14.41 397	8.16 284	7.22 390	2.84 386	1.73 336	2.19 338	2.61 289	2.72 312

Ntro	5.35 340	6.19 392	2.38 363	8.06 381	2.91 371	4.88 375	6.70 373	1.40 244	1.53 319	1.44 257	1.19 259	3.58 336	2.73 328	3.12 369	3.66 288	1.17 144	6.56 375	1.19 317	32.62 384	1.60 320	14.27 394	11.82 356	11.41 407	2.54 373	1.64 331	2.30 340	2.45 269	5.00 346

EKT-Stereo	5.41 341	0.97 251	1.10 279	0.72 225	0.74 243	0.87 264	1.17 300	2.02 319	1.00 274	1.41 255	2.92 315	1.11 236	0.81 245	0.46 216	72.33 416	14.74 393	1.14 278	1.37 336	5.61 298	7.76 389	9.80 339	10.61 325	0.53 202	0.61 238	1.39 300	1.11 227	2.56 284	1.08 224

pmcnn	5.52 342	1.54 334	1.51 323	2.64 350	3.13 376	2.07 340	10.40 384	2.61 354	2.65 354	2.55 320	6.41 360	6.23 363	15.93 390	0.58 257	6.75 315	14.92 395	3.87 359	3.34 393	7.45 342	7.76 389	13.60 382	10.19 311	6.30 388	2.29 365	1.57 326	3.30 356	4.69 354	4.80 343

DPSNet	5.60 343	1.54 334	1.19 300	1.76 332	2.44 358	2.08 341	1.81 331	1.95 309	2.93 360	2.09 300	5.15 345	9.82 381	6.09 347	8.98 390	14.30 331	12.14 385	4.12 363	3.60 394	17.82 370	8.28 393	12.18 360	14.58 396	3.71 374	3.09 390	2.30 351	2.42 343	2.52 277	2.24 304

ADCMid	5.63 344	2.23 356	2.63 368	1.42 318	2.89 369	2.37 348	3.73 358	1.92 306	2.97 361	1.91 288	3.16 320	2.33 315	2.31 318	1.48 351	50.97 393	3.74 319	1.84 327	1.86 357	7.38 341	1.99 343	4.66 243	5.18 226	2.70 366	1.38 326	2.33 354	8.75 383	6.81 371	21.02 391

ADCL	5.69 345	1.88 346	1.63 330	1.29 308	1.40 320	1.59 327	2.22 341	1.23 208	5.20 382	3.04 338	2.01 301	1.14 240	0.84 253	1.04 333	50.40 388	1.63 233	1.45 309	1.79 353	2.94 236	1.38 298	3.19 223	2.35 174	1.23 335	1.07 312	9.47 392	11.74 389	11.34 384	29.10 403

SANet	5.69 345	2.22 355	1.77 338	1.84 333	2.37 356	2.28 345	1.43 314	4.49 385	7.61 393	2.05 293	4.86 342	8.34 377	11.81 370	1.70 355	43.86 372	1.62 232	5.96 369	1.51 341	4.43 276	1.70 326	8.97 333	8.28 285	1.20 333	2.60 374	1.94 347	6.02 376	3.42 330	9.29 369

DDF-Stereo	5.75 347	1.70 341	0.52 144	38.69 405	0.79 257	32.72 407	0.96 280	1.26 215	0.53 177	1.03 216	2.56 313	40.13 404	1.82 312	0.57 253	2.07 163	3.66 317	0.92 224	0.83 224	4.27 271	0.73 201	6.68 280	6.39 257	0.52 196	0.47 166	0.87 203	1.54 291	1.72 189	1.23 243

DN	5.78 348	0.69 118	0.82 208	0.75 233	0.44 146	52.50 415	0.52 225	1.65 284	0.77 244	3.33 348	1.12 252	54.19 410	0.61 186	0.34 130	2.28 197	3.98 327	0.92 224	0.71 170	6.24 312	0.88 247	7.33 294	6.10 254	0.66 264	0.48 180	1.68 334	1.91 321	1.76 196	3.37 333

SPS-STEREO	5.78 348	1.73 344	1.86 343	2.48 349	1.67 333	2.19 343	1.60 320	2.72 360	1.76 329	3.63 356	6.80 372	4.12 344	2.19 316	1.21 342	13.01 329	12.86 386	2.91 349	2.01 363	47.66 401	2.04 345	14.17 389	13.06 391	1.43 348	2.27 364	2.40 355	1.94 324	3.66 338	2.80 313
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 350	3.52 374	2.90 374	21.94 397	3.38 381	4.55 370	8.18 378	1.84 300	1.76 329	1.84 281	1.98 297	3.88 342	3.20 337	3.03 367	2.85 255	1.46 201	12.77 391	1.56 344	33.59 385	1.68 325	10.81 355	7.91 281	6.79 389	2.68 382	3.13 364	2.65 348	3.23 320	3.11 325

edge stereo	5.88 351	1.88 346	3.14 378	2.14 344	1.80 344	2.47 354	2.43 343	4.51 386	3.45 369	3.97 363	4.84 341	6.45 365	17.40 391	1.04 333	5.09 310	14.91 394	1.80 320	1.66 349	37.39 389	6.28 385	5.99 269	12.74 379	1.44 349	2.02 352	2.12 349	2.11 336	3.75 339	5.99 357

Dean	5.89 352	3.71 378	2.59 366	34.77 402	3.99 387	4.60 373	10.86 387	2.26 340	2.39 351	2.16 304	1.55 283	4.68 353	4.76 343	3.30 372	3.03 262	1.76 244	12.09 388	1.65 348	9.86 355	2.04 345	14.16 388	9.89 305	7.35 391	2.66 381	3.36 368	2.91 352	3.53 335	3.13 327

AnyNet_C32	6.05 353	1.43 329	1.39 316	1.26 305	1.64 331	1.36 316	2.92 348	1.55 269	5.28 383	2.67 324	4.61 338	1.90 290	1.29 299	1.29 346	55.18 408	3.43 311	1.96 334	2.08 366	3.65 256	1.91 336	6.94 288	8.77 294	1.20 333	1.68 335	6.02 379	14.92 395	6.12 364	20.86 390

DDVS	6.06 354	1.18 298	1.31 312	1.12 287	1.54 326	1.18 304	1.01 284	2.45 346	1.75 328	3.31 344	80.70 414	6.22 362	1.76 311	1.15 339	3.67 291	6.50 357	2.01 337	1.29 331	5.56 297	4.99 377	10.09 347	12.94 387	0.81 308	1.16 317	1.11 261	1.53 289	4.71 355	2.62 309

G-Net	6.29 355	1.69 340	1.86 343	1.42 318	1.70 336	1.45 321	1.19 303	4.71 387	8.56 394	3.16 341	4.70 340	7.94 372	6.89 349	0.85 309	15.45 334	8.15 372	1.92 331	2.75 386	5.41 291	6.49 386	9.16 336	11.23 345	1.46 350	2.81 385	1.81 340	19.84 399	6.51 369	30.80 405

TRStereo	6.31 356	1.25 308	1.93 346	0.85 257	0.61 208	2.29 346	0.86 271	2.21 334	0.54 184	4.40 370	1.34 270	2.24 309	0.75 232	0.45 211	4.08 302	6.55 358	0.80 171	0.85 233	6.04 310	1.45 307	7.60 298	12.13 359	0.55 211	0.49 185	1.44 310	103.74 422	3.24 322	1.61 273

HBP-ISP	6.40 357	1.33 320	2.30 361	1.91 339	1.51 324	1.65 328	0.79 261	2.50 351	1.29 301	4.91 382	6.80 372	1.37 261	0.74 228	14.59 400	52.98 403	19.59 404	1.24 290	1.10 299	6.08 311	8.03 392	12.73 365	16.75 402	0.79 299	1.19 319	1.81 340	2.06 330	3.90 346	2.87 315

SGM-ForestM	6.44 358	10.17 403	6.98 402	4.69 372	2.91 371	6.90 388	9.70 383	7.26 397	4.59 380	4.81 377	6.31 359	9.50 380	9.35 359	0.78 298	3.65 287	1.30 165	6.50 373	0.89 246	11.21 359	1.44 305	6.08 270	6.02 253	1.58 353	1.68 335	9.47 392	11.34 388	12.07 389	16.58 385

CBMV_ROB	6.60 359	1.41 325	1.59 329	2.38 347	1.74 337	1.90 336	1.86 333	6.44 392	1.69 326	5.02 386	7.03 382	9.95 387	11.26 366	0.65 278	38.55 356	7.04 362	2.78 347	1.12 306	9.67 354	2.45 354	9.46 337	11.60 354	0.80 304	1.37 325	4.92 374	12.01 390	4.73 356	18.79 388

ADCS	6.69 360	1.97 351	1.94 347	1.41 315	2.24 350	1.84 335	3.00 349	2.08 325	3.97 372	2.66 322	3.26 322	3.01 330	11.48 367	2.01 360	53.18 404	11.65 383	2.72 346	2.59 383	5.10 284	2.24 349	10.43 351	8.65 290	1.76 357	1.97 349	2.57 359	10.58 385	7.51 374	18.68 387

anonymity	6.71 361	0.80 173	1.73 336	1.09 284	0.88 268	0.79 254	0.68 251	2.17 330	0.90 259	3.78 361	97.20 415	1.95 293	0.93 271	0.44 210	2.57 227	7.16 363	0.95 238	0.83 224	6.70 326	1.07 274	7.93 308	12.47 373	0.67 269	0.57 216	1.51 320	1.60 300	20.99 403	2.80 313

ADCPNet	7.09 362	1.18 298	3.04 377	1.33 311	3.12 375	1.36 316	8.88 381	2.15 328	3.24 365	4.23 367	7.84 389	1.96 294	15.92 389	1.71 356	49.61 385	3.53 316	1.89 329	1.25 329	19.14 372	3.03 363	5.96 267	4.75 211	4.72 378	1.29 324	3.95 371	5.33 370	3.87 344	27.01 400

IMH-64-1	7.17 363	3.27 369	3.53 381	4.69 372	3.29 378	4.58 371	5.71 369	3.51 372	3.09 362	1.39 253	1.98 297	4.90 355	10.92 362	4.82 381	52.00 395	4.78 338	3.66 357	2.27 371	12.32 361	1.96 340	6.91 284	10.55 322	7.77 396	2.22 358	6.05 380	4.73 365	13.45 393	9.13 367

IMH-64	7.17 363	3.27 369	3.53 381	4.69 372	3.29 378	4.58 371	5.71 369	3.51 372	3.09 362	1.39 253	1.98 297	4.90 355	10.92 362	4.82 381	52.00 395	4.78 338	3.66 357	2.27 371	12.32 361	1.96 340	6.91 284	10.55 322	7.77 396	2.22 358	6.05 380	4.73 365	13.45 393	9.13 367

AnyNet_C01	7.20 365	2.24 357	2.27 359	2.95 362	1.92 348	1.58 326	5.39 368	3.73 380	5.63 385	3.17 342	4.41 334	4.59 352	6.09 347	1.88 359	58.66 410	14.24 389	5.46 366	3.69 395	4.79 282	3.02 362	8.40 323	10.33 319	2.45 363	2.24 362	5.77 377	2.65 348	8.81 380	17.99 386

WAO-6	7.36 366	2.83 366	2.64 369	8.38 383	2.78 366	3.59 365	8.61 379	3.51 372	3.36 368	1.84 281	2.45 310	5.99 360	8.70 356	3.06 368	50.70 390	2.35 276	13.44 395	1.82 354	8.79 351	2.15 348	14.26 392	12.40 372	3.35 372	2.64 376	7.87 386	5.84 373	4.30 351	11.17 376

WAO-7	8.11 367	2.98 367	5.46 396	29.83 400	2.32 353	3.09 359	9.23 382	2.48 349	4.20 376	4.67 376	7.60 385	7.98 373	11.78 369	1.64 353	22.32 346	2.11 269	12.00 387	2.79 389	44.95 398	2.13 347	10.06 346	10.12 309	1.37 347	2.49 372	2.97 363	4.35 363	2.94 309	5.06 348

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 368	1.15 293	1.98 349	1.25 304	1.24 307	1.74 332	1.31 308	2.17 330	7.44 392	3.47 350	7.09 383	2.38 316	2.08 315	0.37 158	3.49 284	11.36 382	1.39 307	0.99 277	136.53 416	6.21 384	8.35 322	12.33 368	0.55 211	0.88 299	1.22 275	1.95 325	2.35 254	4.96 345

SGM_RVC	8.49 369	2.77 365	1.77 338	2.88 357	2.31 352	3.42 363	2.70 344	7.78 402	3.92 371	5.57 400	8.42 390	9.89 383	12.92 381	0.68 282	3.72 293	2.10 267	6.63 376	1.11 303	40.78 391	5.93 382	9.99 343	10.27 317	1.97 360	2.17 355	8.79 391	2.97 353	27.36 406	40.51 411
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 370	1.34 323	1.05 264	1.13 289	1.12 296	1.10 292	0.89 274	1.28 221	1.79 331	2.71 326	5.63 349	4.32 349	7.90 351	1.01 326	5.47 312	5.23 346	1.80 320	1.19 317	162.18 418	4.49 371	7.79 301	9.52 303	0.81 308	1.64 332	1.33 294	1.76 312	3.30 324	3.06 323

ELAS_RVC	9.07 371	3.30 371	5.65 397	4.08 366	3.41 382	7.21 390	4.01 361	7.69 399	3.75 370	4.97 384	7.74 386	9.89 383	11.00 364	3.00 366	47.69 381	4.33 335	6.53 374	9.70 403	9.64 353	2.89 359	13.54 381	15.79 399	2.75 367	4.07 398	18.38 401	23.86 401	4.94 359	5.18 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 372	3.31 372	3.55 383	4.46 369	3.30 380	4.60 373	6.29 372	3.48 370	3.12 364	1.42 256	1.88 293	5.38 357	15.63 388	51.61 415	52.03 397	3.06 297	3.92 360	2.32 374	20.77 376	2.01 344	6.25 273	9.58 304	8.07 400	2.21 357	7.69 385	5.96 375	3.77 340	10.35 374

PWCK	9.19 373	3.84 380	2.76 372	4.81 376	3.48 383	7.14 389	7.79 376	3.92 381	4.66 381	4.66 375	5.84 354	24.68 400	8.47 353	3.24 371	10.95 323	3.27 306	9.48 382	2.36 376	72.75 409	4.94 376	14.76 400	6.95 270	3.68 373	2.40 369	8.01 387	7.55 379	6.35 365	9.51 371

MADNet++	9.22 374	4.13 385	6.16 399	4.32 368	5.78 397	3.96 366	8.14 377	7.09 396	6.83 390	5.28 395	7.83 388	7.65 370	8.62 355	12.90 395	19.42 341	21.00 407	7.04 378	6.27 398	10.40 357	7.97 391	14.29 395	18.67 405	3.96 375	5.12 402	5.80 378	22.29 400	9.32 381	8.69 365

MeshStereo	9.30 375	2.68 362	2.31 362	4.19 367	2.81 367	4.05 367	1.96 336	8.24 404	9.28 395	5.13 389	8.64 391	11.19 391	12.84 377	0.78 298	52.26 399	15.80 399	4.59 364	1.92 358	22.33 379	1.58 319	15.40 404	19.41 406	1.06 331	2.12 354	8.69 390	5.55 371	10.68 382	15.59 382
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
MonStereo1	9.81 376	3.92 382	2.43 364	5.31 380	4.70 392	5.34 379	7.44 375	3.39 369	2.25 347	117.09 420	3.30 325	6.44 364	10.28 361	3.91 378	2.28 197	1.78 246	3.22 352	3.17 392	38.45 390	3.58 367	5.84 266	5.88 249	6.18 387	1.83 342	3.46 369	3.13 355	7.10 372	3.19 328

ELAS	10.16 377	3.54 375	5.12 395	4.49 370	4.32 391	5.01 378	4.33 363	6.88 395	4.09 374	4.97 384	7.74 386	9.90 385	11.01 365	3.51 375	52.19 398	4.52 337	7.15 379	9.65 402	8.69 349	2.38 352	13.33 377	14.95 398	2.75 367	3.64 397	17.76 400	27.24 406	13.13 392	21.93 392
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 378	13.11 404	4.84 390	18.55 391	6.95 401	7.98 393	14.39 396	3.69 379	3.28 366	2.90 333	2.15 307	30.28 402	43.63 402	4.40 379	9.01 319	2.66 284	12.71 389	2.73 385	42.35 394	2.87 358	14.87 401	10.21 312	7.77 396	3.03 388	2.66 360	2.98 354	3.46 331	4.84 344

JetBlue	10.90 379	9.40 401	6.23 400	8.34 382	6.82 400	10.07 398	10.58 386	5.04 390	3.97 372	2.95 335	4.09 331	9.83 382	9.32 358	8.12 388	48.65 383	14.50 390	6.76 377	5.08 397	7.66 344	3.76 368	13.23 375	17.58 404	8.19 401	3.58 396	11.41 395	18.49 397	12.08 390	28.49 402

LVE	10.96 380	3.63 377	2.68 370	55.15 412	4.03 390	7.50 391	88.91 417	1.93 307	2.44 352	2.26 309	1.69 288	4.48 351	4.75 342	3.42 374	3.44 282	2.21 273	6.03 371	1.84 356	50.68 405	1.97 342	10.14 348	12.19 362	5.54 379	3.12 391	3.75 370	2.46 345	2.99 311	6.76 363

XX-Stereo	11.10 381	0.72 135	1.24 308	1.04 279	0.52 177	0.80 255	0.84 267	1.13 192	0.51 169	4.53 374	6.79 370	1.54 275	1.06 288	0.42 195	2.78 250	5.82 355	0.96 240	0.94 260	6.43 316	0.91 251	6.26 274	8.36 287	0.58 234	0.43 154	237.38 422	1.38 266	2.64 291	3.61 334

DGSMNet	11.16 382	1.98 352	1.98 349	1.90 338	1.52 325	2.46 353	1.47 315	3.07 366	2.11 343	12.67 407	102.10 416	3.59 337	18.94 394	18.97 405	16.50 337	15.09 396	12.73 390	10.36 404	13.79 364	4.57 372	12.99 372	14.32 395	7.77 396	3.43 394	1.75 338	6.25 377	3.48 334	5.53 353

ACVNet-4b	11.58 383	3.99 383	2.60 367	44.40 408	2.71 365	4.98 376	62.31 412	1.85 301	1.79 331	1.63 266	1.25 264	4.22 348	58.75 410	3.34 373	2.27 195	1.21 153	13.33 394	1.70 351	49.50 402	1.93 338	14.47 399	13.72 394	7.40 392	3.13 392	1.55 324	1.89 320	2.20 236	4.61 342

LSM0	11.61 384	1.70 341	2.94 375	2.71 353	2.41 357	2.76 355	6.88 374	4.22 383	4.26 377	3.67 358	7.57 384	7.41 369	9.43 360	0.98 324	64.90 415	78.60 420	3.43 355	2.37 377	20.39 375	4.80 375	14.29 395	16.21 401	1.30 342	3.06 389	3.29 366	12.44 391	6.06 363	25.31 397

UNDER WATER-64	11.75 385	7.29 399	4.90 391	17.03 389	7.40 402	8.44 394	16.49 399	8.25 405	4.32 378	4.51 373	3.21 321	17.72 394	15.23 386	8.81 389	46.52 379	10.69 380	13.57 402	3.01 391	12.74 363	8.66 395	14.20 390	12.82 381	11.01 404	4.40 399	6.45 383	18.67 398	8.71 379	22.29 393

SGM+DAISY	11.81 386	3.22 368	3.47 379	3.83 365	3.15 377	4.25 369	3.52 356	7.70 400	10.88 401	5.57 400	9.00 395	9.94 386	13.12 383	1.74 357	22.71 348	18.99 403	3.23 353	2.28 373	15.35 369	8.91 398	15.05 402	17.02 403	1.32 344	4.58 400	24.50 405	31.01 409	32.60 412	41.83 414

MDST_ROB	12.03 387	32.81 409	1.72 334	20.74 396	2.64 362	5.90 384	1.72 325	4.06 382	1.35 307	3.76 360	6.53 362	2.75 327	42.83 401	0.54 241	50.83 392	1.22 156	1.08 267	0.75 187	18.95 371	1.00 265	12.75 368	11.49 349	1.29 340	1.26 322	22.72 404	11.17 386	31.24 409	31.81 407

WAO-8	12.07 388	5.33 388	4.83 388	26.48 398	4.01 388	6.22 386	11.73 393	3.65 377	6.39 388	28.97 413	41.01 408	8.08 374	18.91 392	20.68 408	3.75 294	3.24 303	9.46 380	2.01 363	53.81 406	5.76 380	9.83 341	11.16 342	6.04 385	2.43 370	8.05 388	7.74 380	6.36 366	9.95 372

Venus	12.07 388	5.33 388	4.83 388	26.48 398	4.01 388	6.22 386	11.73 393	3.65 377	6.39 388	28.97 413	41.01 408	8.08 374	18.91 392	20.68 408	3.75 294	3.24 303	9.46 380	2.01 363	53.81 406	5.76 380	9.83 341	11.16 342	6.04 385	2.43 370	8.05 388	7.74 380	6.36 366	9.95 372

JetRed	12.50 390	6.96 398	7.76 403	4.77 375	6.78 399	9.35 396	10.92 388	5.31 391	4.54 379	5.85 402	3.28 324	8.17 376	7.48 350	9.74 392	50.80 391	15.21 397	10.30 383	7.93 399	7.83 345	5.44 379	18.10 407	24.48 409	11.12 405	4.60 401	11.97 396	25.85 404	24.78 405	28.17 401

TorneroNet-64	13.24 391	6.25 393	5.07 394	34.05 401	3.72 385	9.38 397	16.75 400	3.49 371	12.26 404	2.27 311	5.98 355	17.67 393	34.24 399	14.37 398	47.92 382	3.76 320	13.18 393	2.40 379	36.34 388	9.15 401	13.85 385	12.35 371	5.65 380	2.64 376	14.28 399	14.51 394	3.41 328	12.48 377

ACV-stereo	13.36 392	1.90 348	1.63 330	2.10 342	1.15 301	2.97 356	1.36 311	1.72 291	1.86 338	2.96 336	4.89 343	3.67 340	43.88 403	1.13 337	54.14 405	17.43 401	2.38 343	1.31 333	170.74 419	4.64 373	12.73 365	14.68 397	0.97 325	1.83 342	1.25 282	1.49 282	3.53 335	2.32 305

MANE	14.22 393	9.62 402	6.93 401	4.94 378	5.72 396	7.88 392	11.48 390	7.38 398	9.90 397	4.92 383	6.89 378	8.98 379	12.13 372	3.67 377	50.37 387	17.85 402	11.82 386	20.17 409	10.46 358	6.55 387	12.22 361	12.86 383	1.77 358	11.33 407	24.83 406	30.99 408	31.42 410	40.73 412

DispFullNet	15.85 394	3.61 376	5.00 393	3.30 363	2.93 373	3.51 364	3.20 350	6.49 393	2.71 357	5.17 390	6.80 372	90.79 414	15.55 387	2.73 362	28.89 352	23.38 409	4.02 361	3.86 396	138.92 417	28.91 409	12.60 364	11.86 357	2.69 365	2.31 366	4.30 372	2.71 350	6.80 370	5.05 347

UNDER WATER	16.39 395	7.86 400	4.99 392	15.68 388	10.73 408	8.76 395	38.30 407	8.07 403	6.02 386	4.25 368	2.98 317	18.63 395	96.18 416	14.44 399	32.70 354	10.29 378	13.91 403	2.75 386	43.73 396	8.62 394	16.83 406	12.33 368	17.08 412	5.55 403	6.06 382	14.49 393	6.37 368	15.05 381

STStereo	16.49 396	3.48 373	5.91 398	44.25 407	5.60 395	39.03 409	13.11 395	7.74 401	10.72 400	5.19 392	8.92 392	24.73 401	30.22 397	1.03 332	59.92 413	11.74 384	2.59 344	1.26 330	40.79 392	2.25 350	10.02 344	8.79 295	2.06 361	11.31 406	22.61 403	16.05 396	20.57 402	35.39 408

PSMNet_ROB	16.63 397	5.59 390	2.97 376	3.47 364	2.63 360	5.86 383	6.18 371	2.20 333	2.29 348	5.39 397	141.45 418	97.59 415	6.02 346	33.78 410	3.23 278	1.58 228	4.09 362	1.69 350	20.81 377	2.75 356	12.93 371	7.08 272	63.80 420	2.60 374	2.95 362	3.67 359	2.77 298	3.66 335

DGTPSM_ROB	17.21 398	6.49 394	18.05 406	4.91 377	8.87 404	5.73 380	11.48 390	5.02 388	12.05 402	5.03 388	9.34 396	12.62 392	56.51 409	15.29 401	43.82 371	20.47 405	19.26 406	16.28 406	24.70 380	20.05 406	13.50 378	22.25 407	6.00 383	12.55 408	12.71 397	32.01 411	14.20 395	35.61 410

KSHMR	20.05 399	6.71 397	4.01 385	99.31 416	5.91 398	17.09 401	71.12 414	3.62 376	9.75 396	3.59 354	3.39 326	6.07 361	84.38 415	17.14 403	22.70 347	3.97 325	6.29 372	2.76 388	90.60 412	2.83 357	12.73 365	10.14 310	9.05 402	2.74 383	21.08 402	5.85 374	8.10 377	10.46 375

DPSM_ROB	21.05 400	17.19 405	22.69 408	10.13 384	9.29 406	13.96 399	14.50 397	11.66 406	15.25 406	9.00 404	8.97 393	10.35 389	13.24 384	19.90 406	59.73 411	26.35 410	18.76 404	21.26 410	14.74 366	15.50 404	28.56 410	27.85 411	7.42 393	16.13 410	34.05 410	39.30 414	37.97 414	44.48 415

DPSM	21.05 400	17.19 405	22.69 408	10.13 384	9.29 406	13.96 399	14.50 397	11.66 406	15.25 406	9.00 404	8.97 393	10.35 389	13.24 384	19.90 406	59.73 411	26.35 410	18.76 404	21.26 410	14.74 366	15.50 404	28.56 410	27.85 411	7.42 393	16.13 410	34.05 410	39.30 414	37.97 414	44.48 415

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 402	1.32 318	1.63 330	1.89 337	1.69 334	1.93 337	3.75 359	2.27 341	2.66 355	5.02 386	29.10 404	216.12 421	51.87 408	5.44 384	3.66 288	4.09 331	5.59 368	13.75 405	28.77 381	1.47 309	14.44 398	12.86 383	0.98 326	2.33 367	1.88 346	7.40 378	145.78 423	5.57 354

DPSMNet_ROB	22.61 403	6.50 395	18.06 407	4.95 379	8.88 405	5.76 382	11.54 392	5.02 388	12.08 403	5.17 390	28.67 403	19.69 396	163.24 421	15.38 402	43.87 373	20.66 406	19.56 407	16.59 407	35.50 386	20.17 407	13.82 384	22.26 408	6.02 384	12.56 409	12.82 398	32.01 411	14.23 396	35.60 409

WQFJA1++	23.09 404	0.99 260	0.51 137	160.58 420	0.58 196	134.26 419	122.57 421	0.75 126	0.45 145	7.60 403	0.65 169	10.26 388	69.62 411	0.32 116	2.04 159	3.20 301	0.93 231	0.70 166	10.18 356	1.03 268	5.65 263	4.52 205	0.51 186	0.40 141	0.75 167	81.69 421	1.41 159	1.33 255

DLNR_Zeroshot_test	23.11 405	81.98 419	1.97 348	102.16 417	0.49 163	0.55 185	81.36 416	2.30 344	0.50 164	4.87 380	2.22 308	2.99 329	0.93 271	12.17 394	96.90 417	144.02 422	34.28 411	19.61 408	8.60 348	4.35 370	8.08 319	6.53 260	0.51 186	0.69 261	1.37 296	1.57 294	1.16 140	1.90 287

zero-FE	23.86 406	1.70 341	0.52 144	141.89 419	8.72 403	147.65 421	77.27 415	1.26 215	0.60 203	1.15 230	4.12 332	136.19 417	11.59 368	0.57 253	2.27 195	3.52 314	1.06 266	2.52 382	5.18 285	0.95 259	81.26 420	7.98 282	0.52 196	0.47 166	0.86 198	1.54 291	1.68 188	1.14 231

TorneroNet	24.73 407	6.18 391	3.52 380	95.34 415	3.93 386	27.05 404	29.02 404	4.44 384	18.13 408	2.20 305	37.99 407	77.85 413	72.31 412	18.15 404	41.78 365	3.07 298	13.11 392	2.35 375	87.85 410	9.06 400	15.44 405	12.17 361	5.94 382	2.64 376	52.32 414	8.18 382	3.59 337	14.11 379

LRCNet_RVC	25.94 408	30.78 408	14.74 405	35.18 404	31.16 413	36.52 408	29.93 406	23.08 411	12.70 405	36.15 415	33.37 405	37.24 403	28.56 396	37.11 411	17.47 338	7.61 367	31.06 409	26.75 413	67.49 408	29.07 410	23.47 409	10.73 330	39.23 415	30.61 414	7.37 384	2.53 347	11.22 383	9.31 370

ktn	26.84 409	3.99 383	95.18 421	14.39 387	5.44 394	18.02 402	17.50 401	19.69 409	67.27 418	2.84 329	5.30 346	171.03 420	80.75 414	7.72 387	10.93 322	3.48 313	20.95 408	2.71 384	90.26 411	29.10 411	15.05 402	10.23 313	7.60 395	2.93 387	5.12 375	5.83 372	4.73 356	6.62 361

LE_ROB	28.97 410	25.29 407	36.16 411	34.90 403	56.86 419	18.61 403	58.99 411	32.08 414	41.72 413	5.37 396	27.57 402	46.00 406	49.67 406	13.72 397	14.83 332	3.84 323	5.96 369	1.22 322	46.43 399	36.35 415	10.19 349	11.19 344	48.45 416	22.49 412	30.18 408	31.59 410	31.60 411	40.87 413

PML	39.07 411	38.06 413	12.06 404	39.32 406	29.04 412	40.62 410	11.06 389	14.14 408	100.08 419	27.87 412	166.26 421	107.74 416	159.39 420	13.53 396	15.41 333	10.75 381	35.75 412	8.64 400	42.84 395	10.61 403	14.22 391	16.14 400	5.89 381	7.21 405	53.08 415	13.95 392	42.26 416	19.02 389

FlowAnything	42.31 412	34.65 412	45.90 414	20.47 395	18.91 411	28.11 406	28.64 403	23.30 413	30.84 411	18.76 410	18.33 400	20.84 398	27.00 395	39.89 413	119.49 420	52.59 418	37.35 413	42.63 417	29.06 382	31.53 414	57.38 418	56.78 421	14.49 409	32.64 417	68.29 417	78.93 418	76.07 418	89.56 421

CasAABBNet	42.72 413	34.60 411	45.66 413	20.17 394	18.55 410	28.05 405	29.13 405	23.25 412	30.69 410	18.73 409	18.11 399	20.72 397	37.90 400	39.93 414	120.54 421	52.80 419	37.72 415	42.56 416	29.30 383	30.56 412	57.58 419	56.66 420	14.58 411	32.34 416	68.46 419	79.09 420	76.31 419	89.48 420

HaxPig	44.53 414	46.75 415	47.32 415	47.72 409	48.79 415	47.60 411	48.40 408	49.50 415	47.10 414	49.76 416	50.31 410	49.00 407	45.26 404	54.49 416	41.50 363	40.24 414	50.15 416	52.05 418	44.74 397	43.04 416	46.61 414	44.38 417	51.78 417	45.43 418	33.92 409	25.30 402	28.66 407	22.43 394

AVERAGE_ROB	46.12 415	48.49 416	48.31 416	49.34 410	50.25 416	48.63 412	49.80 409	50.74 417	48.67 415	51.68 417	52.55 411	50.28 408	47.20 405	55.70 417	43.00 370	40.99 415	52.42 417	54.59 419	47.27 400	45.45 417	48.77 415	44.06 416	52.90 418	46.98 419	35.80 412	26.72 405	30.77 408	23.81 396

HanzoNet	47.37 416	45.54 414	75.64 419	62.53 413	47.97 414	62.03 416	90.57 419	55.02 419	58.34 417	15.60 408	22.00 401	75.72 412	107.47 417	172.14 421	23.65 350	13.02 387	62.42 419	9.26 401	134.39 415	22.45 408	19.74 408	25.78 410	31.84 414	5.57 404	9.72 394	9.49 384	8.54 378	12.61 378

MEDIAN_ROB	49.56 417	51.66 417	50.91 417	52.80 411	53.76 417	52.08 414	53.35 410	54.28 418	52.25 416	54.89 418	55.89 412	53.59 409	50.09 407	58.85 418	46.45 378	44.55 416	55.81 418	57.90 420	50.55 404	48.85 418	52.07 416	46.79 418	56.69 419	50.01 420	39.10 413	30.23 407	33.56 413	31.26 406

BEATNet-Init1	52.60 418	76.96 418	24.06 410	87.02 414	56.48 418	86.86 417	68.77 413	49.65 416	34.71 412	11.93 406	56.24 413	64.63 411	78.72 413	9.65 391	58.40 409	51.35 417	32.72 410	23.00 412	101.24 413	71.98 420	46.49 413	39.72 415	28.67 413	24.23 413	59.12 416	38.23 413	77.99 420	61.49 417

fast-reg	55.71 419	34.57 410	45.49 412	19.85 393	18.29 409	48.74 413	28.35 402	22.84 410	30.63 409	20.23 411	161.03 420	22.06 399	31.01 398	39.88 412	118.72 419	40.05 412	37.58 414	41.68 415	239.62 421	30.58 413	57.21 417	56.61 419	14.57 410	32.05 415	68.35 418	79.01 419	75.70 417	89.35 419

DPSimNet_ROB	111.84 420	179.62 421	74.81 418	195.40 421	165.93 421	136.63 420	98.05 420	126.48 421	138.79 421	82.31 419	148.57 419	159.77 418	157.57 419	78.29 419	64.65 414	40.10 413	142.61 421	34.98 414	195.20 420	69.76 419	154.10 421	32.63 414	82.12 421	98.24 421	71.10 420	51.68 416	117.83 422	122.56 422

ASD4	121.33 421	129.06 420	88.33 420	102.62 418	80.04 420	113.84 418	90.39 418	120.07 420	107.64 420	132.47 421	137.43 417	163.16 419	128.65 418	95.21 420	111.50 418	121.28 421	132.67 420	105.33 421	131.08 414	144.81 421	247.71 422	229.55 422	96.05 422	105.89 422	113.24 421	67.78 417	92.86 421	87.27 418

GS-Stereo																							0.14 23	0.17 60	0.33 48	0.25 17	0.52 49	0.24 22

FADE																14.56 391					36.12 412	31.14 413					15.03 399

Low-res two-view benchmark