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 30	0.23 16	0.15 17	0.18 24	0.19 35	0.42 55	0.14 10	0.12 9	0.34 4	0.42 10	0.32 15	0.25 12	0.30 12	0.18 5	0.29 8	0.32 21	0.11 5	0.15 25	0.20 3	0.20 3	0.23 3	0.19 6

derf	0.22 4	0.17 4	0.18 25	0.15 12	0.10 3	0.13 5	0.10 17	0.19 6	0.12 5	0.14 8	0.27 55	0.29 22	0.20 48	0.12 9	0.42 14	0.46 18	0.32 15	0.20 4	0.29 9	0.26 31	0.30 12	0.21 3	0.18 30	0.14 18	0.23 6	0.22 8	0.33 6	0.18 4

LACA2	0.22 4	0.19 5	0.17 21	0.23 43	0.16 22	0.18 20	0.11 24	0.17 3	0.15 17	0.16 17	0.07 4	0.32 31	0.15 17	0.12 9	0.38 8	0.44 12	0.27 5	0.31 28	0.32 15	0.17 3	0.30 12	0.39 33	0.12 9	0.12 6	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

over-9	0.23 6	0.24 16	0.18 25	0.19 28	0.15 18	0.19 27	0.11 24	0.24 18	0.16 21	0.17 20	0.11 10	0.30 26	0.16 24	0.14 19	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 9	0.15 25	0.31 29	0.28 35	0.41 17	0.33 48

BridgeDepth	0.23 6	0.23 14	0.16 18	0.17 20	0.20 39	0.18 20	0.12 30	0.24 18	0.16 21	0.18 24	0.08 6	0.39 48	0.13 7	0.18 40	0.41 12	0.45 16	0.26 3	0.27 18	0.32 15	0.20 9	0.33 18	0.35 28	0.09 3	0.13 10	0.27 20	0.26 26	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
over v1	0.24 8	0.20 8	0.20 31	0.20 32	0.16 22	0.18 20	0.12 30	0.25 25	0.16 21	0.17 20	0.11 10	0.33 35	0.15 17	0.15 26	0.38 8	0.48 22	0.28 9	0.29 23	0.27 6	0.21 15	0.30 12	0.30 16	0.11 5	0.15 25	0.29 25	0.34 60	0.41 17	0.26 34

over-8	0.24 8	0.26 22	0.19 27	0.18 23	0.16 22	0.18 20	0.12 30	0.24 18	0.16 21	0.18 24	0.11 10	0.27 14	0.16 24	0.14 19	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 9	0.15 25	0.31 29	0.28 35	0.39 13	0.34 52

qqai	0.24 8	0.25 18	0.20 31	0.16 16	0.11 5	0.15 6	0.10 17	0.21 12	0.14 10	0.13 7	0.28 58	0.26 12	0.21 51	0.12 9	0.47 17	0.47 20	0.36 25	0.21 6	0.41 33	0.28 40	0.35 21	0.27 10	0.18 30	0.14 18	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

Pointernet	0.24 8	0.21 10	0.14 7	0.14 11	0.12 8	0.19 27	0.16 68	0.28 32	0.10 3	0.17 20	0.14 21	0.23 10	0.14 10	0.12 9	0.47 17	0.42 10	0.37 29	0.23 9	0.35 18	0.19 6	0.35 21	0.25 8	0.14 15	0.14 18	0.23 6	0.21 6	0.67 65	0.22 13

quiztm	0.25 12	0.25 18	0.22 46	0.18 23	0.12 8	0.15 6	0.11 24	0.29 36	0.13 8	0.12 5	0.16 25	0.38 45	0.15 17	0.15 26	0.54 24	0.44 12	0.33 21	0.20 4	0.30 12	0.23 22	0.36 25	0.29 15	0.16 20	0.15 25	0.22 5	0.21 6	0.56 43	0.23 17

MLG-Stereo	0.25 12	0.25 18	0.14 7	0.11 4	0.20 39	0.12 4	0.07 5	0.21 12	0.12 5	0.19 28	0.11 10	0.29 22	0.10 3	0.21 55	0.61 31	0.65 44	0.36 25	0.35 40	0.44 41	0.23 22	0.35 21	0.32 21	0.11 5	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 29	0.25 31

AIO-test1	0.25 12	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 20	0.15 65	0.33 46	0.16 21	0.25 43	0.24 49	0.35 39	0.14 10	0.19 44	0.56 30	0.59 34	0.35 22	0.30 25	0.35 18	0.27 34	0.33 18	0.31 19	0.13 14	0.13 10	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

MLG-Stereo_test1	0.26 15	0.22 11	0.14 7	0.13 9	0.22 50	0.11 3	0.08 7	0.22 15	0.12 5	0.20 29	0.12 15	0.33 35	0.11 4	0.21 55	0.66 35	0.64 42	0.37 29	0.35 40	0.50 46	0.22 17	0.39 30	0.30 16	0.12 9	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 38	0.27 36

CoSv	0.26 15	0.38 45	0.20 31	0.18 23	0.14 15	0.35 95	0.09 12	0.38 57	0.16 21	0.20 29	0.08 6	0.28 19	0.14 10	0.09 3	0.47 17	0.59 34	0.42 45	0.23 9	0.39 30	0.19 6	0.40 34	0.23 6	0.10 4	0.13 10	0.40 60	0.25 17	0.36 10	0.24 22

over-6	0.27 17	0.36 40	0.22 46	0.24 46	0.17 30	0.17 17	0.12 30	0.27 30	0.28 72	0.21 32	0.18 29	0.46 63	0.15 17	0.15 26	0.45 15	0.49 24	0.29 10	0.30 25	0.33 17	0.22 17	0.36 25	0.32 21	0.15 18	0.16 35	0.31 29	0.30 41	0.42 20	0.34 52

NLSM3	0.27 17	0.23 14	0.16 18	0.18 23	0.16 22	0.21 38	0.14 53	0.35 52	0.20 43	0.18 24	0.33 71	0.23 10	0.21 51	0.21 55	0.55 27	0.44 12	0.39 37	0.31 28	0.35 18	0.19 6	0.32 16	0.30 16	0.22 45	0.15 25	0.26 13	0.33 55	0.40 14	0.27 36

MM-Stereo_test3	0.27 17	0.36 40	0.14 7	0.25 52	0.15 18	0.15 6	0.08 7	0.48 68	0.18 37	0.25 43	0.10 8	0.41 54	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 45	0.26 14	0.37 27	0.25 29	0.33 18	0.25 8	0.24 55	0.12 6	0.29 25	0.20 3	0.77 82	0.23 17

LG-Stereo	0.28 20	0.26 22	0.17 21	0.17 20	0.16 22	0.23 48	0.13 44	0.30 39	0.15 17	0.23 38	0.19 35	0.52 73	0.14 10	0.18 40	0.55 27	0.58 32	0.39 37	0.30 25	0.54 55	0.22 17	0.44 41	0.31 19	0.12 9	0.12 6	0.28 23	0.24 14	0.46 26	0.24 22

MM-Stereo_test1	0.29 21	0.69 100	0.15 14	0.23 43	0.14 15	0.16 11	0.07 5	0.37 55	0.14 10	0.27 48	0.11 10	0.43 56	0.11 4	0.12 9	0.45 15	0.48 22	0.45 52	0.32 32	0.42 36	0.27 34	0.35 21	0.35 28	0.23 52	0.13 10	0.31 29	0.23 11	0.63 57	0.24 22

LACA1	0.30 22	0.38 45	0.21 42	0.22 40	0.23 53	0.19 27	0.14 53	0.27 30	0.22 53	0.21 32	0.13 18	0.31 28	0.18 36	0.26 71	0.75 41	0.68 49	0.32 15	0.40 58	0.37 27	0.23 22	0.32 16	0.33 25	0.11 5	0.15 25	0.35 42	0.30 41	0.45 23	0.33 48

MonStereo	0.30 22	0.25 18	0.20 31	0.19 28	0.21 45	0.15 6	0.13 44	0.20 9	0.16 21	0.22 34	0.17 27	0.32 31	0.16 24	0.17 36	0.54 24	0.54 27	0.40 42	0.32 32	0.50 46	0.27 34	0.43 38	0.51 52	0.22 45	0.14 18	0.34 38	0.41 82	0.49 31	0.40 63

RSM	0.30 22	0.30 32	0.22 46	0.32 79	0.15 18	0.21 38	0.10 17	0.17 3	0.16 21	0.14 8	0.26 53	0.22 8	0.19 40	0.14 19	0.64 34	0.60 36	0.39 37	0.37 45	0.35 18	0.33 50	0.46 44	0.54 55	0.19 37	0.16 35	0.30 28	0.26 26	0.58 47	0.24 22

MoCha-V2	0.30 22	0.31 37	0.23 53	0.21 37	0.17 30	0.17 17	0.14 53	0.23 16	0.11 4	0.26 47	0.28 58	0.32 31	0.16 24	0.19 44	0.62 32	0.61 38	0.39 37	0.38 50	0.35 18	0.42 77	0.61 62	0.51 52	0.15 18	0.16 35	0.35 42	0.26 26	0.34 8	0.19 6

ProNet	0.30 22	0.27 25	0.31 66	0.26 55	0.15 18	0.27 65	0.27 114	0.38 57	0.13 8	0.15 14	0.49 111	0.29 22	0.13 7	0.16 32	0.73 39	0.49 24	0.43 47	0.32 32	0.35 18	0.27 34	0.38 27	0.22 4	0.38 94	0.22 64	0.32 33	0.20 3	0.38 12	0.27 36

111111	0.31 27	0.37 42	0.19 27	0.25 52	0.29 71	0.22 47	0.09 12	0.19 6	0.16 21	0.10 3	0.17 27	0.27 14	0.17 31	0.18 40	0.79 43	0.56 29	0.46 56	0.28 19	0.76 79	0.24 26	0.53 54	0.61 66	0.21 42	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 17	0.19 6

AIO-Stereo	0.31 27	0.33 38	0.22 46	0.35 87	0.16 22	0.20 34	0.10 17	0.17 3	0.14 10	0.14 8	0.20 40	0.21 5	0.16 24	0.14 19	0.55 27	0.55 28	0.41 43	0.39 54	1.18 122	0.36 57	0.39 30	0.43 41	0.17 24	0.16 35	0.32 33	0.24 14	0.61 53	0.19 6

GREAT-IGEV	0.32 29	0.37 42	0.21 42	0.15 12	0.12 8	0.16 11	0.09 12	0.30 39	0.16 21	0.33 57	0.18 29	0.44 57	0.19 40	0.20 50	0.74 40	0.61 38	0.45 52	0.29 23	0.42 36	0.28 40	0.43 38	0.52 54	0.21 42	0.17 43	0.27 20	0.25 17	0.88 91	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 30	0.39 50	0.23 53	0.19 28	0.16 22	0.21 38	0.20 88	0.48 68	0.20 43	0.23 38	0.21 41	0.32 31	0.22 58	0.10 4	0.63 33	0.39 5	0.37 29	0.22 8	0.36 24	0.21 15	0.48 47	0.79 86	0.18 30	0.14 18	0.35 42	0.29 39	0.97 103	0.30 44

GSStereo	0.33 30	0.41 53	0.21 42	0.31 75	0.22 50	0.25 60	0.14 53	0.28 32	0.16 21	0.25 43	0.15 22	0.37 44	0.15 17	0.15 26	0.70 38	0.66 46	0.49 65	0.38 50	0.45 43	0.40 70	0.62 65	0.46 44	0.14 15	0.17 43	0.33 36	0.25 17	0.52 34	0.24 22

RSM++	0.33 30	0.33 38	0.23 53	0.36 95	0.20 39	0.24 55	0.10 17	0.21 12	0.16 21	0.16 17	0.26 53	0.26 12	0.19 40	0.16 32	0.83 45	0.65 44	0.41 43	0.38 50	0.50 46	0.39 64	0.50 49	0.59 63	0.25 58	0.16 35	0.41 63	0.26 26	0.54 39	0.30 44

CroCo-Stereo Lap2	0.33 30	0.22 11	0.15 14	0.11 4	0.12 8	0.16 11	0.08 7	0.35 52	0.15 17	0.47 74	0.10 8	0.31 28	0.14 10	0.14 19	1.26 68	1.00 91	0.36 25	0.36 44	0.44 41	0.20 9	0.53 54	0.55 56	0.17 24	0.13 10	0.39 57	0.35 65	0.40 14	0.27 36

testmc14	0.34 34	0.30 32	0.20 31	0.21 37	0.21 45	0.19 27	0.10 17	0.20 9	0.19 41	0.80 149	0.16 25	0.68 113	0.15 17	0.17 36	0.92 49	0.56 29	0.37 29	0.33 35	0.52 51	0.33 50	0.38 27	0.37 30	0.32 73	0.18 51	0.34 38	0.35 65	0.45 23	0.32 47

LACA3	0.34 34	0.44 58	0.22 46	0.24 46	0.21 45	0.21 38	0.17 75	0.26 28	0.21 50	0.27 48	0.19 35	0.46 63	0.17 31	0.27 74	1.06 57	0.61 38	0.32 15	0.37 45	0.53 52	0.27 34	0.41 36	0.41 37	0.16 20	0.18 51	0.40 60	0.31 46	0.46 26	0.45 71

DispViT+	0.34 34	0.27 25	0.22 46	0.28 60	0.32 80	0.19 27	0.14 53	0.28 32	0.24 57	0.30 53	0.25 52	0.30 26	0.21 51	0.22 60	0.83 45	0.62 41	0.27 5	0.40 58	0.43 39	0.32 47	0.38 27	0.41 37	0.20 41	0.36 103	0.32 33	0.57 115	0.46 26	0.41 65

MatchStereo	0.34 34	0.37 42	0.20 31	0.15 12	0.23 53	0.21 38	0.12 30	0.31 44	0.22 53	0.15 14	0.18 29	0.28 19	0.35 84	0.22 60	1.24 65	0.80 66	0.30 12	0.31 28	0.41 33	0.30 45	0.41 36	0.56 59	0.21 42	0.20 55	0.35 42	0.35 65	0.40 14	0.35 54
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 34	0.27 25	0.21 42	0.13 9	0.18 35	0.21 38	0.14 53	0.30 39	0.23 55	0.35 60	0.18 29	0.34 38	0.17 31	0.16 32	0.98 52	0.78 64	0.44 49	0.35 40	0.43 39	0.23 22	0.40 34	0.48 45	0.16 20	0.21 60	0.40 60	0.40 77	0.71 70	0.37 57

MM-Stereo_test2	0.35 39	0.78 149	0.22 46	0.30 71	0.21 45	0.18 20	0.11 24	0.33 46	0.16 21	0.36 63	0.15 22	0.39 48	0.15 17	0.17 36	0.69 36	0.66 46	0.43 47	0.39 54	0.41 33	0.37 59	0.50 49	0.85 93	0.24 55	0.16 35	0.35 42	0.25 17	0.54 39	0.25 31

CroCo-Stereo	0.35 39	0.20 8	0.15 14	0.11 4	0.10 3	0.18 20	0.06 3	0.33 46	0.14 10	0.31 56	0.05 3	0.36 41	0.13 7	0.15 26	1.64 88	1.05 98	0.35 22	0.37 45	0.45 43	0.20 9	0.62 65	0.79 86	0.16 20	0.13 10	0.38 53	0.31 46	0.45 23	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 39	0.22 11	0.19 27	0.27 58	0.13 12	0.30 74	0.08 7	0.97 157	0.18 37	0.92 183	0.19 35	0.27 14	0.16 24	0.18 40	0.51 21	0.47 20	0.38 35	0.26 14	0.54 55	0.25 29	0.43 38	0.34 27	0.19 37	0.15 25	0.38 53	0.34 60	0.90 92	0.27 36

GREATEN-IGEV_RVC	0.36 42	0.30 32	0.20 31	0.16 16	0.18 35	0.19 27	0.10 17	0.37 55	0.24 57	0.22 34	0.21 41	0.48 65	0.18 36	0.19 44	1.24 65	0.69 51	0.37 29	0.33 35	0.77 81	0.26 31	0.46 44	0.41 37	0.25 58	0.14 18	0.36 51	0.33 55	0.70 67	0.39 61

IGEV-Stereo++	0.36 42	0.40 51	0.20 31	0.22 40	0.25 61	0.21 38	0.09 12	0.25 25	0.17 34	0.20 29	0.34 74	0.29 22	0.20 48	0.19 44	0.78 42	0.60 36	0.44 49	0.33 35	0.75 76	0.34 54	0.53 54	0.64 70	0.22 45	0.13 10	0.28 23	0.27 33	1.09 114	0.28 41

MSCF	0.37 44	0.41 53	0.20 31	0.34 83	0.19 38	0.23 48	0.14 53	0.30 39	0.20 43	0.67 107	0.13 18	0.27 14	0.17 31	0.14 19	1.02 53	0.77 62	0.37 29	0.34 39	0.36 24	0.28 40	0.45 43	0.50 51	0.22 45	0.20 55	0.35 42	0.90 173	0.70 67	0.25 31

GIP-stereo	0.37 44	0.56 73	0.32 71	0.29 66	0.23 53	0.21 38	0.11 24	0.24 18	0.17 34	0.30 53	0.19 35	0.38 45	0.18 36	0.21 55	1.05 55	0.64 42	0.46 56	0.39 54	0.42 36	0.41 73	0.52 53	0.82 90	0.17 24	0.17 43	0.35 42	0.31 46	0.76 79	0.24 22

GASTEREO	0.38 46	0.42 57	0.20 31	0.34 83	0.18 35	0.24 55	0.14 53	0.30 39	0.19 41	0.73 124	0.12 15	0.28 19	0.17 31	0.13 17	1.05 55	0.74 59	0.38 35	0.33 35	0.37 27	0.30 45	0.44 41	0.56 59	0.23 52	0.20 55	0.35 42	0.87 166	0.73 74	0.24 22

GEAStereo	0.39 47	0.59 78	0.31 66	0.35 87	0.23 53	0.23 48	0.13 44	0.29 36	0.20 43	0.35 60	0.18 29	0.44 57	0.19 40	0.23 64	0.87 47	0.71 55	0.47 58	0.37 45	0.40 31	0.37 59	0.65 71	0.64 70	0.19 37	0.21 60	0.39 57	0.34 60	0.75 76	0.38 58

gasm-f	0.39 47	0.59 78	0.31 66	0.35 87	0.23 53	0.23 48	0.13 44	0.29 36	0.20 43	0.35 60	0.18 29	0.44 57	0.19 40	0.23 64	0.87 47	0.71 55	0.47 58	0.37 45	0.40 31	0.37 59	0.65 71	0.64 70	0.19 37	0.21 60	0.39 57	0.34 60	0.75 76	0.38 58

MLG-Stereo_test2	0.39 47	0.54 69	0.17 21	0.16 16	0.24 58	0.15 6	0.08 7	0.33 46	0.14 10	0.24 41	0.13 18	0.39 48	0.14 10	0.17 36	1.52 79	0.76 61	0.45 52	0.44 66	1.04 108	0.42 77	0.48 47	0.48 45	0.18 30	0.12 6	0.34 38	0.25 17	0.66 63	0.38 58

MCSU-Stereo	0.41 50	0.30 32	0.29 60	0.20 32	0.20 39	0.17 17	0.13 44	0.20 9	0.32 83	1.82 260	0.15 22	0.57 80	0.20 48	0.20 50	0.94 50	0.56 29	0.39 37	0.28 19	0.53 52	0.29 43	0.39 30	0.33 25	0.31 72	0.15 25	0.35 42	0.31 46	0.97 103	0.54 85

AdaDepth	0.41 50	0.41 53	0.20 31	0.24 46	0.28 68	0.23 48	0.16 68	0.32 45	0.20 43	0.23 38	0.29 60	0.27 14	0.21 51	0.23 64	0.97 51	1.09 111	0.49 65	0.41 61	1.08 114	0.34 54	0.54 58	0.59 63	0.18 30	0.21 60	0.29 25	0.28 35	0.75 76	0.43 67

U	0.41 50	0.28 31	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 11	0.06 3	0.45 67	0.14 10	0.49 75	0.07 4	0.36 41	0.16 24	0.20 50	1.71 94	1.14 121	0.44 49	0.41 61	0.59 61	0.32 47	0.66 73	0.92 100	0.17 24	0.17 43	0.50 86	0.36 69	0.49 31	0.35 54

BridgeDepth_RVC	0.42 53	0.54 69	0.27 57	0.35 87	0.28 68	0.26 63	0.14 53	0.55 73	0.32 83	0.38 64	0.22 44	0.44 57	0.23 60	0.28 81	1.45 72	0.77 62	0.35 22	0.41 61	0.53 52	0.33 50	0.39 30	0.38 32	0.22 45	0.20 55	0.41 63	0.49 95	0.52 34	0.56 88
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 54	0.38 45	0.42 98	0.28 60	0.24 58	0.27 65	0.12 30	0.40 60	0.24 57	0.29 50	0.38 85	0.65 102	0.21 51	0.20 50	1.20 63	0.97 87	0.54 74	0.50 78	0.59 61	0.42 77	0.64 69	0.43 41	0.27 62	0.31 88	0.42 67	0.33 55	0.48 29	0.51 83

Occ-G	0.43 54	0.59 78	0.29 60	0.34 83	0.31 78	0.26 63	0.12 30	0.38 57	0.18 37	0.16 17	0.32 67	0.33 35	0.24 61	0.16 32	1.16 59	0.84 69	0.45 52	0.39 54	0.71 70	0.32 47	0.87 104	0.78 85	0.22 45	0.19 54	0.36 51	0.26 26	0.94 100	0.31 46

AEACV	0.43 54	0.94 218	0.30 62	0.29 66	0.20 39	0.27 65	0.12 30	0.28 32	0.14 10	0.24 41	0.23 48	0.35 39	0.21 51	0.20 50	1.24 65	0.83 68	0.57 84	0.38 50	0.78 83	0.45 89	0.81 96	0.73 80	0.24 55	0.18 51	0.34 38	0.31 46	0.61 53	0.28 41

DEFOM-Stereo	0.45 57	0.55 71	0.28 59	0.26 55	0.30 73	0.32 80	0.13 44	0.35 52	0.17 34	0.25 43	0.32 67	0.38 45	0.19 40	0.22 60	1.10 58	0.73 57	0.59 90	0.52 85	0.51 50	0.44 86	0.73 85	0.69 75	0.42 111	0.28 75	0.44 69	0.32 54	1.28 129	0.46 73

RAStereo	0.46 58	0.38 45	0.19 27	0.15 12	0.16 22	0.19 27	0.11 24	0.44 65	0.18 37	0.99 194	0.12 15	0.45 61	0.18 36	0.15 26	1.85 115	1.10 114	0.52 70	0.47 71	0.68 68	0.27 34	0.77 89	0.80 89	0.27 62	0.17 43	0.47 79	0.34 60	0.51 33	0.41 65

TS12	0.49 59	0.45 60	0.37 84	0.30 71	0.35 95	0.34 89	0.18 80	0.57 76	0.26 61	0.22 34	0.39 89	0.50 66	0.34 76	0.27 74	1.60 85	0.87 71	0.47 58	0.44 66	0.83 87	0.39 64	0.69 75	0.49 47	0.34 78	0.29 78	0.63 118	0.44 89	0.63 57	0.63 109

TS	0.49 59	0.45 60	0.37 84	0.30 71	0.35 95	0.34 89	0.18 80	0.57 76	0.26 61	0.22 34	0.39 89	0.50 66	0.34 76	0.27 74	1.60 85	0.87 71	0.47 58	0.44 66	0.83 87	0.39 64	0.69 75	0.49 47	0.34 78	0.29 78	0.63 118	0.44 89	0.63 57	0.63 109

TDLM	0.49 59	0.59 78	0.60 142	0.39 112	0.48 140	0.46 129	0.43 184	0.72 102	0.35 93	0.30 53	0.65 148	0.76 140	0.41 101	0.35 120	0.54 24	0.58 32	0.55 77	0.49 76	0.50 46	0.43 81	0.50 49	0.39 33	0.41 105	0.39 118	0.38 53	0.31 46	0.61 53	0.66 118

anonymousdsp	0.50 62	0.38 45	0.36 80	0.28 60	0.32 80	0.28 69	0.15 65	0.56 75	0.26 61	0.42 68	0.33 71	0.53 76	0.19 40	0.27 74	1.47 74	0.87 71	0.54 74	0.52 85	0.62 64	0.48 95	0.71 80	1.04 110	0.36 88	0.30 81	0.46 73	0.29 39	1.13 119	0.33 48

iRaftStereo_RVC	0.51 63	0.56 73	0.40 91	0.28 60	0.31 78	0.32 80	0.19 84	0.68 97	0.25 60	0.46 73	0.57 132	0.58 83	0.29 67	0.25 69	1.17 62	0.89 75	0.56 81	0.45 69	0.72 71	0.41 73	0.97 115	0.79 86	0.35 83	0.34 96	0.44 69	0.41 82	0.76 79	0.48 75

delet	0.51 63	0.58 76	0.47 112	0.35 87	0.50 153	0.50 145	0.30 126	0.49 70	0.29 76	0.56 81	0.44 103	0.45 61	0.34 76	0.48 207	1.16 59	0.68 49	0.55 77	0.46 70	0.47 45	0.41 73	0.58 59	0.39 33	0.39 96	0.41 126	0.48 82	0.36 69	1.09 114	0.50 79

MLG-Stereo_test3	0.52 65	0.48 65	0.27 57	0.29 66	0.38 107	0.24 55	0.12 30	0.34 51	0.20 43	1.12 209	0.30 63	0.54 77	0.19 40	0.31 96	1.85 115	0.92 77	0.52 70	0.52 85	1.17 120	0.39 64	0.70 78	0.75 82	0.18 30	0.24 69	0.38 53	0.31 46	0.90 92	0.44 69

AIO_rvc	0.53 66	0.71 114	0.38 86	0.34 83	0.22 50	0.34 89	0.16 68	0.57 76	0.28 72	0.38 64	0.22 44	0.56 79	0.24 61	0.27 74	1.96 129	1.04 95	0.48 64	0.40 58	1.28 128	0.47 94	0.79 95	0.95 106	0.39 96	0.22 64	0.46 73	0.28 35	0.72 71	0.33 48

AASNet	0.53 66	0.74 124	0.46 110	0.35 87	0.61 188	0.51 150	0.42 181	0.65 92	0.26 61	0.41 67	0.50 113	0.39 48	0.31 72	0.41 162	1.02 53	0.69 51	0.53 73	0.60 108	0.67 66	0.51 99	0.60 60	0.87 95	0.41 105	0.41 126	0.50 86	0.40 77	0.70 67	0.45 71

LG-G_1	0.54 68	0.70 107	0.32 71	0.36 95	0.39 110	0.32 80	0.16 68	0.41 61	0.21 50	0.29 50	0.34 74	0.50 66	0.35 84	0.32 99	2.09 151	1.07 103	0.51 68	0.58 104	0.75 76	0.59 125	0.78 92	1.24 123	0.17 24	0.22 64	0.46 73	0.39 74	0.60 49	0.48 75

LG-G	0.54 68	0.70 107	0.32 71	0.36 95	0.39 110	0.32 80	0.16 68	0.41 61	0.21 50	0.29 50	0.34 74	0.50 66	0.35 84	0.32 99	2.09 151	1.07 103	0.51 68	0.58 104	0.75 76	0.59 125	0.78 92	1.24 123	0.17 24	0.22 64	0.46 73	0.39 74	0.60 49	0.48 75

AANet_RVC	0.54 68	0.45 60	0.40 91	0.33 82	0.61 188	0.28 69	0.31 130	0.61 83	0.58 180	0.44 70	0.41 95	0.39 48	0.48 117	0.33 106	1.16 59	0.79 65	0.55 77	0.53 94	0.56 59	0.52 103	0.46 44	0.49 47	0.34 78	0.38 110	0.57 105	0.57 115	1.05 111	0.97 179

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.55 71	0.41 53	0.30 62	0.32 79	0.35 95	0.23 48	0.18 80	0.42 63	0.28 72	1.08 206	0.30 63	0.55 78	0.33 75	0.30 88	1.56 82	1.05 98	0.47 58	0.47 71	1.72 157	0.36 57	0.69 75	0.69 75	0.22 45	0.25 71	0.44 69	0.39 74	0.83 87	0.59 99

LGtest1	0.57 72	0.81 161	0.46 110	0.26 55	0.30 73	0.28 69	0.12 30	0.43 64	0.26 61	0.34 59	0.56 129	0.50 66	0.30 71	0.28 81	2.04 142	1.24 139	0.57 84	0.65 133	0.74 74	0.46 93	0.72 82	1.41 133	0.29 67	0.30 81	0.54 96	0.35 65	0.65 60	0.52 84

MaDis-Stereo	0.57 72	0.47 64	0.30 62	0.16 16	0.26 65	0.21 38	0.17 75	0.44 65	0.32 83	1.08 206	0.22 44	0.51 72	0.22 58	0.19 44	1.83 112	1.19 131	0.62 93	0.59 107	1.09 116	0.45 89	0.81 96	0.94 102	0.37 92	0.25 71	0.63 118	0.67 131	0.60 49	0.82 148

LG-Stereo_L2	0.58 74	0.69 100	0.43 102	0.28 60	0.35 95	0.24 55	0.13 44	0.62 88	0.26 61	0.70 112	0.39 89	0.71 123	0.34 76	0.28 81	1.83 112	1.32 151	0.57 84	0.51 83	0.96 99	0.41 73	0.74 87	1.06 112	0.32 73	0.27 73	0.52 92	0.38 72	0.62 56	0.64 112

LG-Stereo_L1	0.58 74	0.69 100	0.41 95	0.24 46	0.35 95	0.25 60	0.12 30	0.62 88	0.27 70	0.72 119	0.32 67	0.69 115	0.34 76	0.29 85	1.82 109	1.36 157	0.57 84	0.52 85	1.14 119	0.42 77	0.70 78	1.11 115	0.29 67	0.30 81	0.51 89	0.33 55	0.66 63	0.65 116

AIO_test	0.59 76	0.77 144	0.45 105	0.44 128	0.25 61	0.35 95	0.20 88	0.61 83	0.27 70	0.43 69	0.30 63	0.57 80	0.28 66	0.29 85	2.01 135	1.46 183	0.49 65	0.42 64	0.86 91	0.49 98	1.02 122	1.01 108	0.40 101	0.24 69	0.47 79	0.49 95	1.00 107	0.35 54

MMNet	0.59 76	0.58 76	0.44 103	0.38 102	0.55 171	0.42 119	0.29 122	0.60 81	0.40 107	0.38 64	0.55 128	0.63 95	0.32 73	0.51 219	1.51 78	0.75 60	0.72 124	0.58 104	0.76 79	0.55 112	0.62 65	0.41 37	0.40 101	0.52 176	0.51 89	0.49 95	1.49 149	0.50 79

IGEV-Stereo+	0.60 78	1.04 261	0.24 56	0.49 137	0.32 80	0.29 72	0.13 44	0.51 71	0.26 61	0.79 145	0.94 212	0.57 80	0.26 63	0.28 81	1.64 88	1.19 131	0.59 90	0.61 114	1.19 123	0.43 81	0.90 111	1.17 118	0.48 142	0.20 55	0.41 63	0.31 46	0.56 43	0.40 63

UniTT-Stereo	0.60 78	0.44 58	0.32 71	0.21 37	0.25 61	0.34 89	0.17 75	0.61 83	0.31 79	0.75 128	0.27 55	0.62 93	0.34 76	0.21 55	1.77 104	1.44 176	0.57 84	0.61 114	1.53 146	0.44 86	0.91 112	1.14 117	0.37 92	0.29 78	0.50 86	0.54 109	0.52 34	0.58 93

CVANet_RVC	0.60 78	0.67 95	0.81 186	0.81 232	0.53 164	0.66 205	0.55 212	1.15 176	0.39 100	0.44 70	0.79 190	0.80 152	0.44 111	0.43 180	0.69 36	0.67 48	0.55 77	0.53 94	0.55 58	0.57 117	0.63 68	0.57 61	0.40 101	0.41 126	0.46 73	0.40 77	0.72 71	0.55 86

DMCA	0.63 81	0.73 121	0.63 148	0.40 113	0.49 144	0.52 153	0.33 146	0.59 80	0.52 152	0.80 149	0.63 145	0.70 119	0.40 97	0.47 201	1.48 75	0.92 77	0.69 112	0.67 139	0.67 66	0.51 99	0.67 74	0.59 63	0.48 142	0.45 143	0.48 82	0.52 106	1.04 110	0.62 105

RAFT_CTSACE	0.64 82	0.94 218	0.31 66	0.37 98	0.34 91	0.33 86	0.23 97	1.23 188	0.26 61	0.64 101	0.29 60	0.71 123	0.57 149	0.34 112	1.57 84	1.07 103	0.52 70	0.43 65	0.72 71	0.33 50	0.85 101	1.72 141	0.42 111	0.30 81	0.46 73	0.41 82	1.58 161	0.39 61

GANet	0.64 82	0.67 95	0.63 148	0.57 163	0.58 176	0.95 254	0.55 212	0.78 116	0.46 128	0.57 85	0.61 139	1.83 267	0.36 89	0.41 162	0.81 44	0.69 51	0.76 137	0.73 161	0.58 60	0.40 70	0.53 54	0.49 47	0.47 138	0.48 160	0.56 104	0.41 82	0.83 87	0.69 121

DFGA-Net	0.65 84	0.64 84	0.36 80	0.51 144	0.33 88	0.43 121	0.29 122	0.88 144	0.34 89	2.05 273	0.38 85	0.52 73	0.29 67	0.22 60	1.35 70	1.07 103	0.76 137	0.49 76	0.96 99	0.35 56	0.71 80	0.71 78	0.36 88	0.41 126	0.57 105	0.38 72	1.81 179	0.43 67

HCRNet	0.66 85	0.78 149	0.41 95	0.54 156	0.27 67	0.41 117	0.39 165	0.63 90	0.31 79	1.62 245	0.59 137	0.67 109	0.29 67	0.41 162	1.99 133	0.73 57	0.60 92	0.47 71	0.65 65	0.43 81	0.78 92	0.62 67	0.36 88	0.34 96	0.42 67	0.43 88	2.14 206	0.50 79

CCAANet	0.66 85	0.57 75	0.62 146	0.37 98	0.36 102	0.38 104	0.45 190	1.41 224	0.45 126	1.16 214	0.43 99	0.89 179	0.57 149	0.37 139	1.31 69	0.81 67	0.63 96	0.47 71	0.61 63	0.61 138	0.60 60	0.55 56	0.51 167	0.35 102	0.55 101	0.50 102	1.59 163	0.72 126

NLCSM	0.67 87	0.24 16	0.10 3	0.19 28	0.11 5	0.20 34	0.14 53	0.24 18	0.34 89	0.11 4	0.41 95	0.19 4	12.63 353	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 30	0.13 10	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

plain	0.67 87	0.87 184	0.33 76	0.31 75	0.59 179	0.33 86	0.30 126	0.89 145	0.34 89	0.72 119	0.24 49	0.65 102	0.34 76	0.19 44	1.95 123	1.57 207	0.71 119	0.69 145	0.94 97	0.39 64	1.28 145	1.20 121	0.33 77	0.33 93	0.59 112	0.60 118	0.72 71	0.74 129

MIF-Stereo (partial)	0.69 89	0.76 138	0.33 76	0.27 58	0.37 105	0.35 95	0.31 130	0.53 72	0.40 107	0.62 97	0.32 67	0.50 66	0.39 92	0.23 64	2.08 147	1.51 194	0.68 107	0.71 151	0.77 81	0.43 81	1.10 129	0.94 102	0.39 96	0.32 90	0.57 105	0.71 135	2.25 225	0.87 161

test_5	0.69 89	0.91 203	0.30 62	0.38 102	0.26 65	0.35 95	0.19 84	1.79 275	0.31 79	0.58 89	1.20 239	0.75 136	0.73 205	0.32 99	1.36 71	1.10 114	0.54 74	0.54 98	1.01 106	0.37 59	0.61 62	1.37 132	0.29 67	0.34 96	0.41 63	0.40 77	1.72 171	0.44 69

FINET	0.69 89	0.65 90	0.67 158	0.65 189	0.49 144	0.48 140	0.45 190	0.75 107	0.59 182	0.61 94	0.48 108	0.82 159	0.57 149	0.43 180	1.71 94	1.08 109	0.77 140	0.57 101	1.07 113	0.56 114	0.88 105	0.65 73	0.43 117	0.50 168	0.62 117	0.56 113	0.96 102	0.64 112

raft+_RVC	0.71 92	0.73 121	0.70 163	0.41 117	0.34 91	0.49 142	0.30 126	1.48 232	0.43 118	0.62 97	0.62 141	0.65 102	0.39 92	0.26 71	1.74 99	1.16 124	0.69 112	0.53 94	1.57 152	0.51 99	0.85 101	1.06 112	0.44 120	0.38 110	0.68 132	0.62 120	0.85 89	0.69 121

WQFJX1	0.73 93	0.26 22	0.12 5	0.20 32	0.17 30	0.16 11	0.12 30	0.25 25	0.57 177	0.12 5	0.75 178	0.22 8	12.81 355	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 13	0.21 6	0.26 4	0.20 9	0.26 4	0.32 21	0.29 67	0.14 18	0.25 11	0.27 33	0.55 42	0.16 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 93	0.86 182	0.36 80	0.43 125	0.32 80	0.30 74	0.19 84	0.71 101	0.32 83	0.70 112	0.33 71	0.63 95	0.57 149	0.41 162	2.03 141	1.91 235	0.63 96	0.68 143	1.00 102	0.45 89	1.86 181	1.87 144	0.40 101	0.23 68	0.49 84	0.37 71	1.09 114	0.55 86

GMStereo	0.73 93	0.99 242	0.39 88	0.49 137	0.47 134	0.55 166	0.41 175	0.77 110	0.43 118	0.55 79	0.48 108	0.81 157	0.38 90	0.34 112	1.60 85	0.95 82	0.74 134	0.52 85	1.88 161	0.57 117	1.07 123	0.73 80	0.42 111	0.51 170	0.72 142	0.47 93	1.87 186	0.57 92
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 93	0.69 100	0.79 181	0.54 156	0.65 200	0.58 181	0.54 207	0.72 102	0.54 165	0.59 91	0.57 132	0.61 90	0.47 114	0.62 252	1.80 107	0.96 84	0.72 124	0.68 143	0.91 95	0.72 178	0.64 69	0.55 56	0.53 181	0.52 176	0.58 109	0.51 103	2.19 216	0.59 99

AFF-stereo	0.76 97	0.69 100	0.59 139	0.30 71	0.32 80	0.52 153	0.18 80	0.86 137	0.41 111	1.37 230	0.43 99	0.60 89	0.34 76	0.24 68	1.76 103	1.13 119	0.57 84	0.62 118	2.81 206	0.43 81	0.77 89	0.63 68	0.41 105	0.32 90	0.70 136	0.67 131	2.38 242	0.56 88

TestStereo	0.77 98	0.93 215	0.79 181	0.56 160	0.46 130	0.66 205	0.33 146	1.22 185	0.42 117	0.90 177	0.52 120	0.84 163	0.54 135	0.39 152	1.50 77	0.92 77	0.73 129	0.51 83	1.38 135	0.56 114	1.25 142	0.82 90	0.44 120	0.44 139	0.77 154	0.79 146	1.34 133	0.79 140

WQFJA1	0.78 99	0.27 25	0.14 7	0.20 32	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 18	0.72 219	0.14 8	1.42 258	0.21 5	12.89 359	0.11 5	0.51 21	0.39 5	0.32 15	0.26 14	0.29 9	0.22 17	0.29 8	0.27 10	0.26 60	0.17 43	0.24 9	0.26 26	0.44 21	0.22 13

WQFJX	0.78 99	0.19 5	0.15 14	0.17 20	0.13 12	0.24 55	0.17 75	0.19 6	0.97 248	0.15 14	1.63 265	0.18 3	12.83 356	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 10	0.25 12	0.27 6	0.26 31	0.27 5	0.24 7	0.27 62	0.16 35	0.26 13	0.25 17	0.54 39	0.22 13

NLMM	0.78 99	0.27 25	0.14 7	0.20 32	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 18	0.73 221	0.14 8	1.44 260	0.21 5	12.89 359	0.11 5	0.51 21	0.38 4	0.32 15	0.26 14	0.29 9	0.22 17	0.29 8	0.27 10	0.26 60	0.17 43	0.24 9	0.26 26	0.44 21	0.22 13

MIM_Stereo	0.78 99	0.77 144	0.53 131	0.43 125	0.38 107	0.46 129	0.22 95	1.50 235	0.31 79	0.55 79	0.38 85	0.64 99	0.27 65	0.32 99	1.77 104	1.09 111	0.63 96	0.73 161	3.30 231	0.57 117	1.19 138	0.91 99	0.34 78	0.36 103	0.49 84	0.41 82	1.95 192	0.58 93

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 103	0.75 132	0.48 116	0.38 102	0.33 88	0.25 60	0.16 68	0.68 97	0.30 78	0.72 119	0.42 98	0.77 144	0.35 84	0.30 88	1.81 108	1.08 109	0.65 102	0.56 99	1.71 156	0.48 95	1.60 167	4.30 184	0.49 152	0.39 118	0.60 114	0.49 95	0.95 101	0.65 116

CFNet	0.80 103	0.84 175	0.79 181	0.76 217	0.70 215	0.60 188	0.46 195	0.84 134	0.48 136	0.66 105	0.71 170	0.92 187	0.61 167	0.43 180	1.75 101	0.84 69	0.70 115	0.64 129	0.90 94	0.78 204	0.89 109	0.72 79	0.45 126	0.51 170	0.87 184	0.83 154	1.67 169	1.15 212

G2L-Stereo	0.81 105	0.69 100	0.60 142	0.57 163	0.78 234	0.50 145	0.37 159	0.77 110	0.53 158	0.69 111	0.78 188	0.70 119	0.63 172	0.54 221	2.08 147	0.96 84	0.73 129	0.63 126	1.23 125	0.61 138	1.22 140	0.66 74	0.57 203	0.48 160	0.77 154	0.89 168	1.98 195	0.80 143

HGLStereo	0.83 106	0.64 84	0.75 172	0.52 148	0.67 206	0.56 172	0.45 190	0.66 95	0.50 145	1.72 252	0.96 216	0.64 99	0.56 145	0.54 221	1.65 91	1.18 128	0.80 152	0.76 171	1.05 109	0.66 158	0.99 117	1.36 131	0.49 152	0.54 186	0.71 139	0.76 142	1.59 163	0.82 148

S2M2_XL	0.85 107	0.50 67	0.64 151	0.24 46	0.30 73	0.35 95	0.28 117	0.61 83	0.43 118	0.56 81	0.35 80	0.65 102	0.59 156	0.34 112	2.56 206	1.65 217	0.69 112	0.47 71	0.72 71	0.54 105	4.94 229	2.28 155	0.48 142	0.30 81	0.55 101	0.51 103	0.74 75	0.74 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 107	0.76 138	0.74 169	0.60 173	0.60 183	0.61 192	0.53 205	0.90 146	0.58 180	1.21 216	0.68 158	0.71 123	0.56 145	0.67 261	1.72 98	1.11 117	0.79 148	0.72 159	1.13 118	0.82 217	0.84 99	0.69 75	0.62 228	0.58 199	0.64 122	0.77 143	2.48 253	0.95 176

RASNet	0.85 107	0.72 117	0.89 212	0.61 176	0.62 195	0.66 205	0.41 175	0.98 159	0.61 190	1.21 216	0.64 146	0.74 129	0.67 187	0.40 156	1.23 64	1.31 149	0.72 124	0.66 136	1.00 102	0.70 172	1.09 127	1.43 134	0.43 117	0.75 254	0.68 132	0.79 146	2.17 212	0.93 173

anonymousdsp2	0.86 110	0.84 175	0.84 194	0.43 125	0.44 126	0.56 172	0.32 140	1.17 178	0.36 95	0.66 105	0.67 153	0.69 115	0.40 97	0.49 212	1.46 73	1.36 157	0.67 105	0.62 118	2.12 170	0.60 135	1.36 153	2.66 163	0.36 88	0.44 139	0.71 139	0.51 103	1.86 185	0.64 112

dd	0.86 110	0.80 155	0.51 119	1.05 260	0.44 126	0.85 240	0.44 188	0.85 135	0.39 100	0.83 156	0.40 93	1.23 229	0.39 92	0.47 201	2.21 171	0.98 88	0.97 226	0.71 151	2.00 168	0.61 138	0.84 99	0.77 84	0.49 152	0.64 229	0.70 136	0.53 107	1.73 174	1.47 242

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 110	0.72 117	0.84 194	0.41 117	0.39 110	0.54 162	0.21 93	0.99 160	0.52 152	1.54 240	0.57 132	0.73 127	0.39 92	0.26 71	2.15 157	1.17 126	0.64 100	0.50 78	2.66 199	0.57 117	0.88 105	0.90 97	0.47 138	0.39 118	0.86 179	0.72 137	2.54 265	0.66 118

DMCA-RVC	0.86 110	0.74 124	0.73 166	0.61 176	0.77 230	0.56 172	0.70 233	0.77 110	1.43 290	1.38 232	0.69 161	0.87 169	0.54 135	0.55 227	1.66 93	1.05 98	0.81 161	0.74 166	0.95 98	0.73 184	0.89 109	0.93 101	0.51 167	0.58 199	0.59 112	0.62 120	1.82 182	0.91 169

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 114	0.64 84	0.54 134	0.44 128	0.41 119	0.38 104	0.26 111	1.26 195	0.49 140	0.85 162	0.62 141	0.75 136	0.54 135	0.34 112	1.75 101	1.50 191	0.68 107	0.70 147	1.17 120	0.56 114	1.52 160	3.83 175	0.39 96	0.37 105	0.75 148	1.18 222	0.68 66	0.77 137

RAFT+CT+SA	0.87 114	0.97 233	0.40 91	0.45 131	0.29 71	0.38 104	0.20 88	1.64 262	0.33 87	0.72 119	0.30 63	0.88 174	0.65 180	0.40 156	1.56 82	1.21 135	0.56 81	0.57 101	2.08 169	0.40 70	0.83 98	5.00 199	0.32 73	0.37 105	0.47 79	0.42 87	1.56 154	0.49 78

DSFCA	0.87 114	0.84 175	0.73 166	0.65 189	0.77 230	0.61 192	0.78 238	0.75 107	0.78 227	0.77 136	0.83 200	0.75 136	0.48 117	0.43 180	1.89 120	1.14 121	0.85 170	0.87 218	1.00 102	0.74 187	1.00 121	1.05 111	0.72 265	0.63 225	0.83 170	0.95 181	1.88 187	0.85 157

IER	0.88 117	0.82 164	0.55 135	0.49 137	0.51 156	0.56 172	0.45 190	0.80 123	0.49 140	1.15 212	0.77 182	1.03 203	0.50 123	0.79 281	3.66 268	1.04 95	0.73 129	0.64 129	0.87 92	0.78 204	0.73 85	0.82 90	0.60 222	0.53 182	0.63 118	1.00 192	2.05 201	0.74 129

rafts_anoy	0.88 117	0.81 161	0.86 201	0.44 128	0.49 144	0.51 150	0.46 195	1.58 253	0.48 136	0.61 94	0.70 168	0.70 119	0.47 114	0.30 88	2.51 203	1.38 160	0.76 137	0.78 179	2.36 180	0.61 138	1.28 145	0.99 107	0.49 152	0.49 165	0.85 176	0.90 173	0.93 99	1.00 193

ARAFT	0.89 119	0.72 117	0.47 112	0.35 87	0.34 91	0.42 119	0.24 100	0.64 91	0.34 89	2.25 288	0.57 132	0.58 83	0.29 67	0.39 152	2.14 155	1.42 170	0.71 119	0.74 166	2.68 201	0.54 105	1.86 181	1.93 145	0.42 111	0.33 93	0.83 170	0.40 77	1.98 195	0.56 88

HITNet	0.90 120	0.65 90	0.62 146	0.68 198	0.50 153	0.39 108	0.32 140	1.26 195	0.89 238	0.70 112	0.70 168	0.91 182	0.49 120	0.39 152	1.96 129	1.02 92	0.66 104	0.64 129	0.79 84	0.61 138	1.53 161	3.85 176	0.46 128	0.52 176	0.58 109	0.64 124	1.81 179	0.81 145
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	0.93 121	0.98 236	0.39 88	0.38 102	0.36 102	0.39 108	0.25 104	1.02 162	0.39 100	0.79 145	0.34 74	0.58 83	0.73 205	0.54 221	3.06 245	1.47 186	0.71 119	0.52 85	2.91 209	0.54 105	1.34 148	1.84 142	0.35 83	0.39 118	0.54 96	1.06 199	2.53 263	0.60 101

SA-5K	0.93 121	0.98 236	0.39 88	0.38 102	0.36 102	0.39 108	0.25 104	1.02 162	0.39 100	0.79 145	0.34 74	0.58 83	0.73 205	0.54 221	3.06 245	1.47 186	0.71 119	0.52 85	2.91 209	0.54 105	1.34 148	1.84 142	0.35 83	0.39 118	0.54 96	1.06 199	2.53 263	0.60 101

RALCasStereoNet	0.93 121	0.82 164	0.93 218	0.53 153	0.53 164	0.60 188	0.45 190	1.48 232	0.44 123	1.03 197	0.75 178	0.89 179	0.49 120	0.32 99	2.31 184	1.43 174	0.78 144	0.75 168	1.50 143	0.58 121	1.18 137	2.21 154	0.49 152	0.57 195	0.86 179	1.13 212	0.90 92	1.16 213

CFNet_RVC	0.94 124	0.84 175	0.89 212	0.76 217	0.80 240	0.71 217	0.49 197	0.74 106	0.63 200	0.88 172	0.94 212	0.87 169	0.57 149	0.50 213	1.96 129	1.12 118	0.79 148	0.79 183	1.27 126	0.73 184	1.26 143	1.52 137	0.48 142	0.64 229	0.98 211	1.11 206	1.92 191	1.23 222

DLCB_ROB	0.94 124	0.90 199	0.88 204	0.73 207	0.80 240	0.69 214	0.69 232	0.87 141	0.72 219	0.94 187	0.86 204	1.02 199	0.91 248	0.69 268	1.48 75	1.06 102	0.97 226	0.72 159	0.88 93	0.74 187	1.21 139	1.21 122	0.78 276	0.71 248	1.26 263	1.26 232	1.49 149	0.95 176

AACVNet	0.95 126	0.87 184	0.69 160	0.91 242	0.91 252	0.72 221	0.59 223	0.87 141	0.60 185	0.73 124	0.88 207	0.79 151	0.64 175	0.60 245	1.77 104	1.37 159	0.84 168	0.83 206	1.12 117	0.77 199	1.36 153	1.13 116	0.70 257	0.65 231	0.87 184	1.12 209	1.90 189	1.31 231

DISCO	0.96 127	0.98 236	0.56 137	0.57 163	0.61 188	0.81 236	0.79 241	0.77 110	0.81 228	2.06 276	0.86 204	0.66 106	0.70 194	0.42 175	1.87 118	1.27 143	0.99 231	0.80 189	1.80 159	0.80 211	0.92 113	1.33 128	0.57 203	0.51 170	0.72 142	0.84 160	2.02 199	0.80 143

LGCAT	0.97 128	0.77 144	0.52 126	0.32 79	0.44 126	0.35 95	0.24 100	0.66 95	0.40 107	0.56 81	0.39 89	0.73 127	0.69 190	0.32 99	2.36 186	1.87 232	0.67 105	0.60 108	0.80 85	0.68 163	6.52 259	3.00 166	0.46 128	0.33 93	0.52 92	0.53 107	0.65 60	0.73 128

GLC_STEREO	0.97 128	0.89 195	0.85 198	0.56 160	0.60 183	0.48 140	0.40 171	1.70 266	0.47 130	0.77 136	0.67 153	0.78 149	0.63 172	0.61 247	2.53 204	1.65 217	0.88 185	0.60 108	1.57 152	0.70 172	2.48 194	1.17 118	0.44 120	0.43 135	0.67 126	0.55 111	2.36 238	0.88 166

TESTraft	0.98 130	0.96 231	0.42 98	0.41 117	0.33 88	0.40 112	0.25 104	1.13 173	0.39 100	0.97 193	0.35 80	0.61 90	0.75 214	0.54 221	3.18 255	1.42 170	0.70 115	0.50 78	2.86 208	0.53 104	1.08 125	3.15 169	0.35 83	0.40 123	0.52 92	1.18 222	2.52 259	0.61 103

psm_up	0.99 131	0.86 182	0.99 232	0.78 224	0.89 250	0.75 225	0.58 220	1.33 214	1.03 260	0.88 172	0.69 161	0.99 198	0.72 200	0.76 277	1.89 120	1.10 114	0.91 200	0.81 198	1.93 164	0.81 214	1.08 125	0.90 97	0.49 152	0.85 275	1.01 216	1.06 199	1.62 165	1.10 205

STTStereo	0.99 131	0.95 225	0.82 189	0.77 222	0.77 230	0.69 214	0.87 252	0.86 137	1.53 299	1.27 222	0.79 190	1.13 220	0.69 190	0.93 299	2.19 163	1.03 94	0.72 124	0.70 147	1.05 109	0.63 151	1.15 135	0.86 94	0.58 214	0.56 194	0.73 145	1.21 228	1.74 176	1.41 240

NLMM1	1.00 133	0.30 32	0.13 6	0.18 23	0.21 45	0.23 48	0.09 12	0.26 28	6.95 371	0.17 20	0.54 124	0.36 41	12.87 358	0.13 17	0.41 12	0.44 12	0.31 13	0.31 28	0.36 24	0.24 26	0.29 8	0.40 36	0.27 62	0.15 25	0.26 13	0.30 41	0.65 60	0.19 6

NLSM1	1.01 134	0.27 25	0.17 21	0.23 43	0.24 58	0.31 77	0.12 30	0.33 46	6.19 367	0.14 8	1.49 261	0.31 28	12.63 353	0.14 19	0.47 17	0.51 26	0.36 25	0.23 9	0.31 14	0.24 26	0.31 15	0.45 43	0.29 67	0.16 35	0.27 20	0.30 41	0.56 43	0.23 17

coex_refinement	1.02 135	1.02 254	0.76 173	0.66 194	0.85 244	0.71 217	0.50 201	0.81 125	1.04 261	0.67 107	1.01 225	0.94 188	0.44 111	0.46 196	3.49 264	0.95 82	0.78 144	0.71 151	3.74 241	0.77 199	0.85 101	0.75 82	0.63 233	0.52 176	0.87 184	0.93 177	1.75 177	0.94 175

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 135	0.93 215	0.80 185	0.72 204	0.79 237	0.65 202	1.02 267	1.07 168	2.31 330	2.00 269	0.74 176	0.97 193	0.56 145	0.94 301	1.82 109	0.96 84	0.68 107	0.67 139	1.31 129	0.65 153	0.88 105	0.94 102	0.57 203	0.57 195	0.73 145	1.60 279	1.43 142	1.27 229
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	1.05 137	0.80 155	0.40 91	0.50 143	0.48 140	0.37 101	0.30 126	0.55 73	0.44 123	1.13 211	0.77 182	0.64 99	0.95 258	0.31 96	2.68 222	1.79 228	0.96 222	0.82 202	1.08 114	0.61 138	2.91 202	5.06 203	0.44 120	0.30 81	0.81 162	0.92 176	1.18 122	1.16 213

AF-Net	1.05 137	0.83 167	0.94 219	0.76 217	0.91 252	0.98 260	1.68 303	1.52 242	1.06 263	0.57 85	0.96 216	1.34 236	0.64 175	0.74 272	1.71 94	0.99 89	0.80 152	0.60 108	1.64 154	0.72 178	0.72 82	2.35 156	0.63 233	0.62 219	0.89 196	0.82 152	1.57 159	1.25 226

Nwc_Net	1.05 137	0.83 167	0.94 219	0.76 217	0.91 252	0.98 260	1.68 303	1.52 242	1.06 263	0.57 85	0.96 216	1.34 236	0.64 175	0.74 272	1.71 94	0.99 89	0.80 152	0.60 108	1.64 154	0.72 178	0.72 82	2.35 156	0.63 233	0.62 219	0.89 196	0.82 152	1.57 159	1.25 226

LMCR-Stereo	1.06 140	0.83 167	0.84 194	0.53 153	0.62 195	0.64 200	0.33 146	1.12 171	0.60 185	0.83 156	0.79 190	0.91 182	0.49 120	0.41 162	2.53 204	1.54 202	1.03 242	0.75 168	2.16 171	1.42 281	1.68 172	3.87 178	0.49 152	0.65 231	0.75 148	0.83 154	1.10 118	0.88 166

PDISCO_ROB	1.06 140	0.87 184	0.60 142	0.80 229	0.68 210	0.53 158	0.59 223	0.93 152	0.69 212	1.80 257	1.00 224	0.74 129	0.63 172	0.66 259	1.87 118	1.44 176	0.89 188	1.10 280	1.53 146	0.80 211	1.56 164	2.40 159	0.52 176	0.63 225	1.19 248	0.79 146	2.56 266	0.81 145

SA	1.07 142	0.90 199	0.42 98	0.55 158	0.53 164	0.49 142	0.24 100	1.60 254	0.46 128	0.71 118	0.41 95	0.69 115	0.58 155	0.62 252	1.74 99	1.41 167	0.78 144	0.79 183	3.17 220	0.65 153	1.24 141	4.73 190	0.34 78	0.51 170	0.75 148	1.12 209	2.64 273	0.72 126

PS-NSSS	1.07 142	1.44 310	0.69 160	1.20 281	0.91 252	1.16 279	0.93 259	0.80 123	0.55 168	0.74 127	0.49 111	1.98 275	1.03 266	0.91 296	1.54 81	0.92 77	0.83 166	0.73 161	1.45 140	0.62 146	0.94 114	0.63 68	1.68 335	0.50 168	1.00 214	0.95 181	3.21 299	1.11 208

HSM	1.07 142	0.75 132	0.97 227	0.78 224	0.77 230	0.54 162	0.54 207	1.87 284	0.60 185	0.76 132	0.85 203	0.87 169	0.67 187	0.56 228	2.24 174	1.05 98	0.92 206	0.71 151	2.57 188	0.71 175	1.80 179	2.08 152	0.56 198	0.72 252	0.90 200	0.97 185	2.08 204	1.03 196

LL-Strereo2	1.08 145	0.65 90	0.59 139	0.40 113	0.34 91	0.31 77	0.23 97	1.48 232	0.38 98	0.68 110	0.58 136	0.63 95	0.32 73	0.64 256	1.65 91	1.13 119	0.63 96	0.53 94	1.32 131	0.66 158	1.35 151	11.05 320	0.44 120	0.34 96	0.64 122	0.60 118	1.05 111	0.56 88

DepthFocus	1.09 146	0.55 71	0.32 71	0.29 66	0.28 68	0.27 65	0.22 95	0.70 99	0.52 152	0.51 77	0.38 85	0.62 93	0.42 103	0.38 146	2.43 193	2.19 253	0.64 100	0.64 129	0.96 99	0.75 194	7.93 290	4.99 198	0.47 138	0.28 75	0.55 101	0.49 95	0.77 82	0.83 151

raftrobust	1.11 147	0.65 90	0.92 217	0.55 158	0.49 144	0.44 123	0.33 146	1.55 248	0.47 130	0.94 187	0.72 173	0.82 159	0.53 129	0.36 135	2.91 236	1.71 222	0.71 119	0.70 147	4.37 254	0.65 153	1.69 174	3.95 180	0.59 220	0.42 134	0.95 209	0.85 162	0.99 106	0.85 157

UCFNet_RVC	1.11 147	1.26 292	0.85 198	0.88 239	0.93 259	0.77 229	0.58 220	0.78 116	0.67 209	0.93 185	0.80 195	1.25 231	0.93 253	0.48 207	2.17 161	1.09 111	0.78 144	0.82 202	2.60 194	0.80 211	1.32 147	1.66 139	1.31 323	0.67 236	1.05 225	1.11 206	1.44 144	2.13 275

test_4	1.13 149	0.74 124	0.77 177	0.42 123	0.32 80	0.34 89	0.26 111	0.78 116	0.33 87	0.75 128	0.40 93	0.87 169	0.35 84	0.40 156	2.10 153	1.55 203	0.65 102	0.69 145	1.50 143	0.51 99	1.12 132	10.25 294	0.41 105	0.37 105	0.58 109	0.70 134	2.73 278	0.62 105

S2M2_L	1.14 150	0.87 184	1.13 267	0.46 134	0.37 105	0.43 121	0.28 117	0.60 81	0.52 152	1.85 263	0.34 74	0.63 95	0.40 97	0.43 180	2.36 186	1.91 235	0.70 115	0.60 108	1.06 112	0.58 121	4.38 217	4.69 188	0.49 152	0.37 105	0.64 122	0.89 168	3.07 294	0.79 140
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 150	0.75 132	0.47 112	0.49 137	0.61 188	0.50 145	0.27 114	1.70 266	0.52 152	0.73 124	0.48 108	0.66 106	0.67 187	0.79 281	2.17 161	1.43 174	0.92 206	0.93 239	3.23 221	0.58 121	1.55 163	4.86 193	0.35 83	0.59 206	1.14 244	1.24 229	2.35 236	0.76 135

RALAANet	1.14 150	0.70 107	0.84 194	0.53 153	0.53 164	0.60 188	0.41 175	1.30 204	0.50 145	0.94 187	0.65 148	0.72 126	0.59 156	0.33 106	1.97 132	1.32 151	0.75 136	0.89 228	1.96 165	0.85 222	3.07 204	5.37 215	0.53 181	0.62 219	0.82 167	1.03 197	2.08 204	0.78 139

CASnet	1.15 153	0.91 203	0.49 117	0.40 113	0.43 123	0.38 104	0.20 88	0.91 149	0.49 140	0.77 136	0.56 129	0.88 174	0.53 129	0.35 120	2.15 157	1.24 139	0.72 124	0.50 78	1.34 133	0.54 105	7.12 272	5.37 215	0.41 105	0.38 110	1.21 250	0.49 95	1.45 145	0.79 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 154	0.83 167	0.82 189	0.65 189	0.59 179	0.67 208	0.58 220	2.65 336	0.53 158	1.73 253	0.76 181	0.87 169	0.78 224	0.47 201	3.77 276	1.45 178	0.87 179	0.86 216	2.81 206	0.65 153	1.26 143	0.87 95	0.57 203	0.73 253	0.81 162	0.95 181	2.65 275	1.03 196

WAFT-Stereo (ZS)	1.18 155	0.64 84	0.31 66	0.24 46	0.30 73	0.32 80	0.13 44	0.79 121	0.37 96	0.67 107	0.37 84	0.78 149	0.44 111	0.79 281	2.75 227	3.00 274	0.62 93	0.50 78	0.85 89	0.48 95	7.29 275	6.87 249	0.50 164	0.38 110	0.61 115	0.47 93	0.56 43	0.76 135

RP	1.18 155	1.02 254	1.24 288	0.94 246	1.08 271	0.84 237	1.17 280	1.25 193	1.31 282	0.61 94	1.16 234	1.21 227	0.75 214	0.68 262	3.34 259	1.04 95	0.89 188	0.67 139	1.20 124	0.79 208	0.88 105	2.85 165	0.59 220	0.71 248	0.86 179	0.98 189	2.51 258	1.21 220

trnet	1.20 157	0.91 203	0.94 219	0.52 148	0.42 121	0.47 135	0.25 104	1.41 224	0.61 190	0.88 172	0.75 178	0.97 193	0.72 200	0.37 139	2.66 219	3.31 287	0.86 174	0.61 114	2.41 182	0.60 135	3.93 214	3.14 168	0.50 164	0.47 147	1.03 221	0.86 165	1.72 171	0.99 187

APVNet	1.21 158	1.02 254	0.64 151	0.69 200	0.78 234	0.86 241	0.84 247	0.78 116	0.71 218	0.92 183	0.82 198	0.86 167	0.59 156	0.58 237	2.67 221	1.65 217	1.11 252	0.98 256	3.23 221	0.85 222	1.62 168	4.73 190	0.55 190	0.84 274	0.77 154	0.80 149	1.90 189	0.98 181

iinet-f	1.22 159	1.08 268	0.64 151	0.93 245	0.46 130	0.68 212	0.57 216	0.79 121	0.48 136	2.11 283	1.35 252	0.83 161	0.64 175	0.35 120	3.95 279	1.80 230	0.77 140	0.66 136	2.93 215	1.00 245	1.53 161	3.24 170	0.64 239	0.53 182	1.10 239	0.63 123	2.23 224	0.90 168

PA-Net	1.22 159	0.95 225	1.13 267	0.75 212	1.31 294	0.68 212	0.84 247	0.82 130	1.18 276	0.83 156	0.77 182	0.76 140	0.78 224	0.91 296	3.00 241	1.21 135	0.68 107	0.77 174	1.02 107	0.82 217	1.13 134	4.67 187	0.66 244	0.82 269	1.00 214	2.10 315	1.24 124	2.13 275
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
depth_test_26	1.24 161	0.98 236	0.60 142	0.37 98	0.35 95	0.39 108	0.20 88	0.91 149	0.62 198	0.85 162	0.43 99	1.23 229	0.51 125	0.35 120	2.56 206	2.10 248	0.89 188	0.73 161	1.00 102	0.59 125	8.79 311	5.34 213	0.42 111	0.31 88	0.87 184	0.56 113	0.81 85	0.69 121

NCC-stereo	1.25 162	1.24 286	1.10 258	0.99 253	1.05 265	0.96 255	1.53 297	1.79 275	1.59 302	0.60 92	1.34 249	1.17 224	1.03 266	0.74 272	2.44 194	1.07 103	0.89 188	0.99 259	1.54 148	0.91 231	0.99 117	2.46 160	0.80 284	0.76 256	1.26 263	1.59 276	1.39 138	1.61 252

Abc-Net	1.25 162	1.24 286	1.10 258	0.99 253	1.05 265	0.96 255	1.53 297	1.79 275	1.59 302	0.60 92	1.34 249	1.17 224	1.03 266	0.74 272	2.44 194	1.07 103	0.89 188	0.99 259	1.54 148	0.91 231	0.99 117	2.46 160	0.80 284	0.76 256	1.26 263	1.59 276	1.39 138	1.61 252
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 164	0.77 144	0.56 137	0.45 131	0.56 173	0.51 150	0.21 93	1.50 235	0.70 215	0.78 139	0.80 195	0.84 163	0.90 247	0.33 106	3.45 263	2.96 272	1.14 258	1.04 272	1.32 131	1.08 255	4.63 223	4.87 194	0.63 233	0.38 110	0.85 176	0.83 154	1.02 108	1.16 213

FSD	1.28 165	0.76 138	0.66 156	0.60 173	0.60 183	0.60 188	0.57 216	0.90 146	0.50 145	0.95 190	0.73 175	1.06 211	0.69 190	0.64 256	2.19 163	3.05 277	0.98 228	0.79 183	2.80 205	0.79 208	4.76 227	5.04 201	0.65 240	0.67 236	0.90 200	0.83 154	0.90 92	0.99 187

GMOStereo	1.28 165	0.74 124	0.45 105	0.62 181	0.52 158	0.46 129	0.39 165	1.54 244	0.47 130	0.87 166	0.47 104	0.74 129	0.59 156	0.35 120	2.01 135	1.45 178	0.80 152	0.87 218	2.92 211	0.69 165	1.78 175	10.98 316	0.46 128	0.41 126	1.09 233	0.72 137	1.56 154	0.58 93

error version	1.28 165	0.74 124	0.45 105	0.62 181	0.52 158	0.46 129	0.39 165	1.54 244	0.47 130	0.87 166	0.47 104	0.74 129	0.59 156	0.35 120	2.01 135	1.45 178	0.80 152	0.87 218	2.92 211	0.69 165	1.78 175	10.98 316	0.46 128	0.41 126	1.09 233	0.72 137	1.56 154	0.58 93

test-v	1.28 165	0.74 124	0.45 105	0.62 181	0.52 158	0.46 129	0.39 165	1.54 244	0.47 130	0.87 166	0.47 104	0.74 129	0.59 156	0.35 120	2.01 135	1.45 178	0.80 152	0.87 218	2.92 211	0.69 165	1.78 175	10.98 316	0.46 128	0.41 126	1.09 233	0.72 137	1.56 154	0.58 93

test-2	1.28 165	0.74 124	0.45 105	0.62 181	0.52 158	0.46 129	0.39 165	1.54 244	0.47 130	0.87 166	0.47 104	0.74 129	0.59 156	0.35 120	2.01 135	1.45 178	0.80 152	0.87 218	2.92 211	0.69 165	1.78 175	10.98 316	0.46 128	0.41 126	1.09 233	0.72 137	1.56 154	0.58 93

GANetREF_RVC	1.28 165	1.18 279	0.95 224	1.18 280	1.04 263	1.00 265	0.79 241	1.25 193	1.10 268	1.29 224	0.77 182	2.28 290	0.91 248	0.63 254	2.00 134	1.14 121	1.01 236	0.98 256	2.44 184	0.82 217	1.98 187	1.33 128	0.78 276	1.05 290	1.28 268	1.27 233	2.63 272	1.49 244
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	1.29 171	1.12 271	1.05 243	1.13 269	1.12 276	1.24 289	1.08 275	1.36 218	1.13 272	1.10 208	1.11 230	1.51 252	1.26 278	1.20 321	1.52 79	1.57 207	1.35 283	1.21 301	1.37 134	1.22 268	1.35 151	1.19 120	1.25 316	1.19 299	1.23 258	1.72 289	1.54 153	1.65 256

raft_robust	1.30 172	0.93 215	0.53 131	0.59 170	0.47 134	0.57 178	0.37 159	2.06 304	0.52 152	1.69 251	0.53 122	0.76 140	0.82 232	0.47 201	2.16 160	1.52 200	0.84 168	0.84 214	5.71 280	0.59 125	2.50 195	5.04 201	0.46 128	0.51 170	0.99 212	1.05 198	1.58 161	0.99 187

IPLGR_C	1.31 173	0.71 114	0.68 159	0.57 163	0.46 130	0.52 153	0.31 130	0.81 125	0.53 158	0.76 132	0.69 161	1.03 203	0.53 129	0.59 241	2.62 212	1.33 154	0.88 185	0.63 126	3.25 227	0.61 138	1.64 171	10.69 307	0.55 190	0.53 182	0.89 196	0.57 115	2.40 244	0.62 105

ACRE	1.31 173	0.70 107	0.66 156	0.58 169	0.47 134	0.52 153	0.32 140	0.81 125	0.53 158	0.76 132	0.69 161	1.04 207	0.52 128	0.59 241	2.66 219	1.32 151	0.89 188	0.63 126	3.25 227	0.61 138	1.62 168	10.69 307	0.55 190	0.52 176	0.92 204	0.55 111	2.40 244	0.62 105

SACVNet	1.31 173	0.94 218	0.95 224	0.90 240	1.10 273	0.87 243	0.92 258	1.50 235	0.81 228	1.23 221	0.71 170	0.94 188	0.69 190	0.68 262	1.83 112	1.40 164	1.12 257	0.83 206	2.20 173	0.94 237	2.13 188	5.87 228	0.65 240	0.82 269	1.04 222	1.06 199	2.02 199	1.30 230

4D-IteraStereo	1.32 176	0.61 83	1.07 251	0.49 137	0.43 123	0.40 112	0.25 104	1.44 230	0.37 96	0.75 128	0.56 129	0.75 136	0.43 104	0.43 180	2.29 183	1.38 160	0.68 107	0.66 136	2.70 202	0.59 125	3.21 206	10.86 315	0.46 128	0.40 123	0.69 134	0.83 154	2.34 234	0.64 112

CIPLG	1.32 176	0.70 107	0.69 160	0.57 163	0.46 130	0.52 153	0.33 146	0.81 125	0.55 168	0.76 132	0.69 161	1.03 203	0.53 129	0.59 241	2.91 236	1.33 154	0.89 188	0.62 118	3.23 221	0.62 146	1.62 168	10.69 307	0.55 190	0.53 182	0.90 200	0.54 109	2.37 241	0.61 103

DN-CSS_ROB	1.32 176	0.83 167	1.03 238	0.87 238	0.86 245	0.47 135	0.36 157	2.00 298	0.57 177	1.56 242	1.81 269	0.96 192	0.77 222	0.38 146	2.15 157	1.40 164	1.03 242	0.93 239	5.27 266	0.66 158	2.56 196	2.82 164	0.54 187	0.86 277	0.79 159	0.81 150	2.07 203	1.33 234

UDGNet	1.34 179	1.00 248	0.76 173	1.64 308	1.38 299	1.69 310	1.25 284	1.22 185	0.69 212	0.63 100	0.84 202	0.83 161	0.41 101	1.62 332	2.02 140	1.19 131	0.81 161	0.87 218	1.98 166	0.92 234	1.68 172	5.69 223	1.26 319	0.47 147	1.21 250	0.95 181	2.15 208	1.03 196

TestStereo_HL2	1.36 180	0.98 236	1.05 243	0.66 194	0.53 164	0.65 202	0.37 159	1.23 188	0.69 212	2.77 307	1.83 271	0.91 182	0.57 149	0.35 120	2.13 154	1.51 194	0.87 179	0.83 206	3.85 242	0.78 204	2.47 193	5.60 220	0.57 203	0.67 236	0.76 153	1.14 216	1.88 187	1.02 195

GGDA	1.36 180	0.95 225	1.04 241	0.59 170	0.55 171	0.67 208	0.38 163	1.22 185	0.64 202	2.70 305	2.12 283	0.91 182	0.55 141	0.35 120	2.14 155	1.51 194	0.87 179	0.80 189	3.54 236	0.77 199	2.60 198	5.57 219	0.56 198	0.66 235	0.81 162	1.18 222	2.16 210	1.03 196

CREStereo	1.37 182	0.91 203	0.94 219	0.52 148	0.42 121	0.47 135	0.26 111	1.43 227	0.66 206	0.87 166	0.83 200	0.95 190	0.73 205	0.36 135	2.98 240	4.38 315	0.85 170	0.56 99	2.41 182	0.62 146	5.52 242	4.71 189	0.53 181	0.47 147	1.02 218	0.87 166	1.73 174	0.98 181
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	1.37 182	0.87 184	0.99 232	0.72 204	0.81 242	0.63 197	1.02 267	1.06 167	0.91 242	0.99 194	0.99 222	1.69 260	0.73 205	1.02 307	4.06 281	1.41 167	1.02 239	1.62 327	1.55 150	1.04 250	1.37 155	5.03 200	0.57 203	1.14 296	0.88 192	1.99 308	1.45 145	1.54 247

FADNet-RVC	1.38 184	0.71 114	0.88 204	0.77 222	1.09 272	0.58 181	2.16 320	0.92 151	0.57 177	1.03 197	0.72 173	1.48 247	0.64 175	0.61 247	5.02 288	1.56 205	0.85 170	0.90 231	2.24 175	1.52 297	2.20 189	4.08 182	0.51 167	0.77 258	1.48 293	1.14 216	1.43 142	1.35 236

PMTNet	1.39 185	0.94 218	0.99 232	0.48 136	0.49 144	0.47 135	0.32 140	0.83 131	0.66 206	0.83 156	0.62 141	0.88 174	0.50 123	0.35 120	2.72 226	4.30 312	0.91 200	0.57 101	2.40 181	0.54 105	6.12 252	5.45 218	0.57 203	0.38 110	1.99 327	1.00 192	1.09 114	1.19 219

GES	1.40 186	0.73 121	0.79 181	0.78 224	0.71 216	0.80 234	0.59 223	1.37 220	0.97 248	1.66 248	0.94 212	0.74 129	0.65 180	0.63 254	2.40 190	1.55 203	0.98 228	0.89 228	5.45 273	1.14 261	3.99 215	3.85 176	0.65 240	0.83 272	0.75 148	0.81 150	1.52 152	1.72 259

LoS_RVC	1.42 187	1.25 289	0.86 201	0.31 75	0.49 144	0.37 101	0.33 146	0.73 104	0.56 173	2.10 281	0.68 158	0.67 109	0.70 194	0.33 106	3.08 248	3.79 300	0.89 188	2.10 347	3.01 218	0.66 158	4.40 218	6.44 240	0.51 167	0.43 135	0.82 167	0.85 162	0.90 92	0.99 187

tt_ll	1.42 187	1.25 289	0.86 201	0.31 75	0.49 144	0.37 101	0.33 146	0.73 104	0.56 173	2.10 281	0.68 158	0.67 109	0.70 194	0.33 106	3.08 248	3.79 300	0.89 188	2.10 347	3.01 218	0.66 158	4.40 218	6.44 240	0.51 167	0.43 135	0.82 167	0.85 162	0.90 92	0.99 187

sAnonymous2	1.42 187	0.76 138	0.52 126	0.41 117	0.47 134	0.71 217	0.41 175	1.28 201	0.98 252	0.65 102	0.89 208	1.08 213	0.95 258	0.37 139	2.20 166	2.28 255	1.10 248	1.04 272	3.71 238	0.92 234	4.94 229	6.73 246	0.62 228	0.55 192	0.83 170	1.39 247	1.25 125	1.24 224

CroCo_RVC	1.42 187	0.76 138	0.52 126	0.41 117	0.47 134	0.71 217	0.41 175	1.28 201	0.98 252	0.65 102	0.89 208	1.08 213	0.95 258	0.37 139	2.20 166	2.28 255	1.10 248	1.04 272	3.71 238	0.92 234	4.94 229	6.73 246	0.62 228	0.55 192	0.83 170	1.39 247	1.25 125	1.24 224

RGC	1.43 191	1.30 298	1.99 331	1.14 274	1.18 284	1.16 279	1.01 264	1.20 183	1.08 266	0.91 180	1.70 268	1.18 226	1.24 277	0.87 290	3.10 252	1.18 128	0.98 228	0.86 216	1.81 160	1.02 247	1.39 156	3.87 178	0.76 269	0.90 281	1.14 244	1.53 268	2.17 212	1.85 263

YMNet	1.44 192	0.79 153	0.41 95	0.51 144	0.61 188	0.59 184	1.36 291	0.77 110	0.56 173	1.28 223	0.36 82	0.67 109	2.20 297	0.56 228	19.21 320	1.49 189	0.77 140	0.65 133	0.74 74	0.39 64	0.61 62	1.27 126	0.23 52	0.38 110	0.69 134	0.46 91	0.81 85	0.66 118

castereo	1.44 192	0.88 193	0.96 226	0.46 134	0.47 134	0.33 86	0.27 114	0.77 110	0.50 145	0.80 149	0.64 146	1.04 207	0.48 117	0.38 146	2.25 176	2.81 267	1.03 242	0.76 171	2.67 200	0.62 146	7.90 289	7.11 255	0.57 203	0.52 176	1.04 222	1.25 231	1.03 109	1.21 220

FADNet	1.44 192	0.83 167	0.83 193	0.82 234	1.03 262	0.61 192	1.88 314	0.97 157	0.73 221	0.93 185	0.92 211	1.16 223	0.76 219	0.74 272	3.69 272	1.34 156	0.91 200	1.03 269	2.63 195	1.49 290	2.87 201	4.93 195	0.49 152	0.65 231	1.54 302	1.70 288	1.51 151	1.83 262

stereogan	1.44 192	1.33 301	1.05 243	1.11 264	1.28 292	1.11 272	0.97 261	1.26 195	1.05 262	1.22 220	1.10 228	1.62 258	0.89 245	0.66 259	2.34 185	1.31 149	0.94 215	0.81 198	1.72 157	0.95 239	1.10 129	8.04 263	0.71 260	0.77 258	0.83 170	1.06 199	2.36 238	1.38 238

MGS-Stereo	1.48 196	0.99 242	0.47 112	0.40 113	0.35 95	0.40 112	0.36 157	0.65 92	0.26 61	0.52 78	0.43 99	0.52 73	0.38 90	0.43 180	23.31 329	0.93 81	0.73 129	0.79 183	0.93 96	0.65 153	1.10 129	1.25 125	0.44 120	0.48 160	0.72 142	0.49 95	1.29 131	0.77 137

NCCL2	1.48 196	1.28 296	1.10 258	1.11 264	1.43 302	0.78 230	0.90 255	1.05 166	1.14 274	1.86 265	1.27 244	1.02 199	0.81 227	0.80 285	3.43 261	1.42 170	1.14 258	0.87 218	1.31 129	0.89 230	1.94 186	3.37 172	1.48 331	1.02 286	1.50 297	1.35 242	3.80 321	1.85 263

TANstereo	1.49 198	1.06 264	0.88 204	0.67 196	0.73 221	0.87 243	0.33 146	0.86 137	0.61 190	0.70 112	0.69 161	0.59 87	0.59 156	1.02 307	2.75 227	2.89 269	0.94 215	1.13 288	1.43 138	1.28 271	5.13 236	5.06 203	1.35 325	0.46 145	0.54 96	0.89 168	5.92 341	0.74 129

XX-TBD	1.49 198	1.06 264	0.88 204	0.67 196	0.73 221	0.87 243	0.33 146	0.86 137	0.61 190	0.70 112	0.69 161	0.59 87	0.59 156	1.02 307	2.75 227	2.89 269	0.94 215	1.13 288	1.43 138	1.28 271	5.13 236	5.06 203	1.35 325	0.46 145	0.54 96	0.89 168	5.92 341	0.74 129

LoS	1.51 200	0.79 153	0.59 139	0.52 148	0.56 173	0.65 202	0.38 163	2.56 332	0.88 236	1.21 216	0.94 212	0.97 193	0.88 244	0.35 120	3.04 244	3.41 289	1.24 270	0.93 239	2.19 172	0.68 163	5.96 248	7.00 253	0.62 228	0.47 147	1.14 244	0.98 189	1.06 113	0.87 161
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 200	0.74 124	1.07 251	0.75 212	0.75 225	0.84 237	0.54 207	1.10 169	0.86 233	1.37 230	1.15 233	0.88 174	1.08 272	0.53 220	1.90 122	1.91 235	1.22 267	0.99 259	1.56 151	0.96 242	3.89 213	10.50 301	0.68 253	0.77 258	0.91 203	1.19 226	1.42 141	1.14 210
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 202	0.77 144	0.77 177	0.75 212	0.67 206	0.47 135	0.40 171	1.23 188	1.32 283	0.83 156	0.77 182	0.95 190	0.74 210	0.59 241	5.02 288	2.40 262	1.64 296	1.43 319	1.27 126	0.85 222	4.54 220	8.28 265	0.48 142	0.91 282	0.70 136	0.77 143	1.85 183	0.99 187

iResNetv2_ROB	1.57 203	0.87 184	0.70 163	1.13 269	0.65 200	0.72 221	0.49 197	2.63 335	0.64 202	1.77 256	0.87 206	1.30 235	0.75 214	0.40 156	4.81 287	1.26 142	0.91 200	0.71 151	4.58 259	0.81 214	7.66 282	1.62 138	0.58 214	0.80 262	0.81 162	0.83 154	3.12 298	0.91 169

MyStereo04	1.58 204	0.90 199	0.97 227	0.78 224	0.89 250	0.57 178	0.40 171	1.57 250	0.97 248	2.23 286	0.89 208	1.34 236	0.54 135	0.41 162	2.94 239	2.47 263	0.86 174	0.92 235	5.37 269	1.50 293	4.62 222	3.51 173	0.92 302	0.81 266	1.21 250	1.61 281	2.58 268	0.95 176

AE-Stereo	1.61 205	0.85 179	1.23 287	0.81 232	0.51 156	0.57 178	0.75 237	0.83 131	0.49 140	0.79 145	0.54 124	1.29 232	0.72 200	0.47 201	2.05 145	2.96 272	0.99 231	0.92 235	2.63 195	0.86 225	4.61 221	11.92 338	0.50 164	0.80 262	1.26 263	1.34 241	1.95 192	0.86 159

castereo++	1.62 206	0.76 138	0.78 180	0.59 170	0.41 119	0.34 89	0.25 104	0.85 135	0.43 118	0.81 153	0.62 141	1.02 199	0.51 125	0.38 146	1.86 117	2.57 264	1.01 236	0.73 161	3.23 221	0.62 146	7.09 271	6.35 238	0.63 233	0.58 199	0.99 212	1.01 194	7.61 355	1.63 255

dad	1.63 207	0.97 233	0.65 154	2.18 325	1.19 286	1.01 266	3.99 340	1.66 264	0.55 168	1.21 216	0.50 113	1.12 219	2.01 293	0.58 237	3.09 250	1.16 124	1.11 252	0.76 171	2.70 202	0.77 199	1.34 148	1.48 135	0.71 260	0.88 279	2.48 336	0.71 135	5.52 340	3.80 318

CC-Net-ROB	1.63 207	1.81 325	1.19 280	1.85 314	1.77 319	2.27 323	1.56 299	0.93 152	0.96 247	1.29 224	0.67 153	5.48 337	2.51 303	1.43 330	1.64 88	0.87 71	1.34 280	1.17 292	2.46 185	0.88 227	1.09 127	1.35 130	3.34 351	0.63 225	1.22 255	1.15 219	1.47 147	1.57 250

XPNet_ROB	1.63 207	1.57 317	1.09 257	0.91 242	1.13 279	1.01 266	0.88 253	0.95 156	1.14 274	1.07 205	1.82 270	4.03 322	0.72 200	0.78 278	1.82 109	1.51 194	1.52 293	0.94 242	1.42 136	1.04 250	2.20 189	7.75 260	0.86 298	0.80 262	0.94 205	1.29 236	3.34 306	1.56 249

DeepPruner_ROB	1.64 210	0.75 132	0.91 215	0.85 236	0.88 248	0.75 225	1.75 307	1.26 195	0.91 242	1.49 238	1.65 266	0.85 165	0.81 227	0.56 228	3.12 254	1.49 189	1.02 239	1.02 266	2.33 179	0.75 194	7.42 278	6.70 244	0.81 288	0.69 241	0.88 192	1.45 256	2.17 212	0.87 161

CFNet_pseudo	1.65 211	0.78 149	0.82 189	0.82 234	0.79 237	0.69 214	0.42 181	0.93 152	0.53 158	0.95 190	0.81 197	0.88 174	0.81 227	0.81 286	15.70 315	1.39 162	0.74 134	0.71 151	7.24 319	0.77 199	0.97 115	1.50 136	0.69 256	0.57 195	0.88 192	0.89 168	1.47 147	1.12 209

small-0shot	1.66 212	0.60 82	0.34 78	0.22 40	0.39 110	0.32 80	0.15 65	0.78 116	0.43 118	0.70 112	0.29 60	0.91 182	0.82 232	0.41 162	2.65 216	6.72 340	0.79 148	0.82 202	0.82 86	0.44 86	9.68 318	12.96 369	0.28 66	0.28 75	0.61 115	0.69 133	0.60 49	1.01 194

test_for_model	1.68 213	0.92 209	0.51 119	0.38 102	0.40 114	0.45 124	0.31 130	1.31 207	0.41 111	0.78 139	0.51 115	2.09 277	0.43 104	0.30 88	1.95 123	1.95 240	13.44 375	0.62 118	2.57 188	0.59 125	8.07 296	1.98 146	0.48 142	0.47 147	0.67 126	0.64 124	2.20 218	0.83 151

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 213	0.92 209	0.51 119	0.38 102	0.40 114	0.45 124	0.31 130	1.31 207	0.41 111	0.78 139	0.51 115	2.09 277	0.43 104	0.30 88	1.95 123	1.95 240	13.44 375	0.62 118	2.57 188	0.59 125	8.07 296	1.98 146	0.48 142	0.47 147	0.67 126	0.64 124	2.20 218	0.83 151

testlalala	1.68 213	0.92 209	0.51 119	0.38 102	0.40 114	0.45 124	0.31 130	1.31 207	0.41 111	0.78 139	0.51 115	2.09 277	0.43 104	0.30 88	1.95 123	1.95 240	13.44 375	0.62 118	2.57 188	0.59 125	8.07 296	1.98 146	0.48 142	0.47 147	0.67 126	0.64 124	2.20 218	0.83 151

GCAPDPT-zeroshot	1.68 213	0.92 209	0.51 119	0.38 102	0.40 114	0.45 124	0.31 130	1.31 207	0.41 111	0.78 139	0.51 115	2.09 277	0.43 104	0.30 88	1.95 123	1.95 240	13.44 375	0.62 118	2.57 188	0.59 125	8.07 296	1.98 146	0.48 142	0.47 147	0.67 126	0.64 124	2.20 218	0.83 151

GCAP-Stereo	1.68 213	0.92 209	0.51 119	0.38 102	0.40 114	0.45 124	0.31 130	1.31 207	0.41 111	0.78 139	0.51 115	2.09 277	0.43 104	0.30 88	1.95 123	1.95 240	13.44 375	0.62 118	2.57 188	0.59 125	8.07 296	1.98 146	0.48 142	0.47 147	0.67 126	0.64 124	2.20 218	0.83 151

SGD-Stereo	1.69 218	0.50 67	0.36 80	0.28 60	0.30 73	0.30 74	0.17 75	0.57 76	0.28 72	0.44 70	0.21 41	0.69 115	0.39 92	0.25 69	31.04 333	1.51 194	0.73 129	0.52 85	0.68 68	0.45 89	1.43 159	1.32 127	0.41 105	0.30 81	0.45 72	0.46 91	0.87 90	0.63 109

gcap_with_dpt	1.70 219	2.27 339	0.76 173	1.42 298	0.71 216	0.78 230	0.32 140	1.43 227	0.59 182	0.90 177	0.67 153	1.69 260	0.85 238	0.41 162	2.22 172	3.04 275	1.11 252	1.60 325	4.27 250	0.74 187	5.79 245	5.97 232	0.52 176	0.44 139	1.05 225	1.02 195	2.42 246	3.01 301

GCAP-BAT	1.70 219	2.27 339	0.76 173	1.42 298	0.71 216	0.78 230	0.32 140	1.43 227	0.59 182	0.90 177	0.67 153	1.69 260	0.85 238	0.41 162	2.22 172	3.04 275	1.11 252	1.60 325	4.27 250	0.74 187	5.79 245	5.97 232	0.52 176	0.44 139	1.05 225	1.02 195	2.42 246	3.01 301

anonymous	1.71 221	0.46 63	0.38 86	0.25 52	0.38 107	0.31 77	0.28 117	0.70 99	0.40 107	0.57 85	0.22 44	0.85 165	0.85 238	0.37 139	2.62 212	6.61 339	0.77 140	1.19 297	1.45 140	0.72 178	10.28 330	12.97 370	0.39 96	0.37 105	0.65 125	0.62 120	0.79 84	0.81 145

TestStereo-Hl	1.73 222	0.89 195	1.21 285	0.64 188	0.68 210	0.67 208	0.49 197	1.63 259	0.90 239	2.54 298	2.50 291	0.98 197	0.60 166	0.34 112	2.71 225	1.89 233	0.92 206	0.95 248	5.28 267	0.83 220	4.10 216	9.42 281	0.57 203	0.71 248	0.81 162	1.32 238	2.00 198	1.16 213

test-3	1.73 222	1.00 248	1.08 254	0.63 186	0.60 183	0.55 166	0.43 184	1.99 294	0.39 100	0.86 164	0.54 124	1.45 244	0.53 129	0.41 162	2.20 166	1.41 167	0.81 161	0.79 183	6.57 300	0.69 165	5.20 240	11.52 332	0.46 128	0.54 186	0.86 179	0.97 185	3.11 295	0.98 181

test_1	1.73 222	1.01 250	1.08 254	0.63 186	0.60 183	0.55 166	0.43 184	1.99 294	0.39 100	0.86 164	0.54 124	1.45 244	0.54 135	0.41 162	2.20 166	1.42 170	0.80 152	0.79 183	6.57 300	0.69 165	5.20 240	11.52 332	0.46 128	0.54 186	0.87 184	0.97 185	3.11 295	0.98 181

test_3	1.73 222	1.02 254	1.05 243	0.65 189	0.61 188	0.55 166	0.43 184	1.96 290	0.38 98	0.88 172	0.52 120	1.45 244	0.54 135	0.40 156	2.20 166	1.40 164	0.81 161	0.81 198	6.56 299	0.71 175	5.08 233	11.49 329	0.43 117	0.49 165	0.96 210	1.09 205	3.23 300	0.98 181

CREStereo++_RVC	1.73 222	0.91 203	1.03 238	0.51 144	0.56 173	0.40 112	0.28 117	1.37 220	0.51 150	0.83 156	0.61 139	0.76 140	0.85 238	0.34 112	2.78 230	3.07 279	0.92 206	0.61 114	2.72 204	0.55 112	5.01 232	5.69 223	0.53 181	0.38 110	0.94 205	0.84 160	12.80 371	0.98 181
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	1.80 227	0.96 231	0.99 232	1.02 256	0.87 246	1.12 274	1.03 270	1.66 264	0.82 230	0.91 180	0.79 190	1.34 236	0.75 214	0.61 247	2.25 176	2.14 251	1.14 258	1.23 305	4.06 247	1.22 268	4.66 224	11.41 328	0.71 260	0.95 284	0.88 192	0.97 185	2.49 256	1.65 256

NaN_ROB	1.84 228	1.11 270	1.04 241	0.95 247	1.77 319	0.86 241	0.91 257	1.32 213	10.70 379	1.00 196	1.38 255	2.45 296	0.89 245	1.12 316	4.34 284	1.29 145	0.92 206	0.88 227	1.49 142	1.14 261	1.42 158	2.02 151	0.76 269	1.03 287	1.30 269	2.01 309	2.38 242	3.27 310

sCroCo_RVC	1.85 229	0.67 95	0.55 135	0.37 98	0.49 144	0.75 225	0.41 175	0.94 155	1.56 301	1.51 239	0.78 188	1.04 207	0.94 256	0.48 207	2.49 198	5.07 323	1.26 273	1.22 302	2.53 187	1.37 276	7.95 292	11.14 321	0.45 126	0.60 211	0.94 205	1.12 209	2.34 234	1.05 200

ETE_ROB	1.85 229	1.93 330	1.18 277	1.04 258	1.33 296	1.26 291	1.12 278	1.11 170	2.30 329	1.36 229	3.26 301	3.18 310	0.94 256	1.14 318	2.62 212	1.51 194	2.14 320	0.99 259	2.50 186	1.15 263	3.67 210	5.74 227	0.86 298	1.03 287	1.21 250	1.36 244	2.30 226	1.68 258

LALA_ROB	1.85 229	2.17 334	1.13 267	1.05 260	1.26 288	1.16 279	1.01 264	1.17 178	1.46 293	2.06 276	2.82 293	3.47 312	0.92 251	0.93 299	3.90 278	1.46 183	1.36 284	1.18 295	2.20 173	1.31 274	2.84 200	5.10 206	0.77 274	1.01 285	1.24 259	1.41 251	3.89 325	1.77 261

MLCV	1.91 232	0.87 184	0.97 227	1.33 291	1.13 279	0.99 262	0.74 236	2.14 307	0.77 225	2.02 270	4.44 314	1.60 255	1.56 286	0.45 191	2.63 215	1.79 228	1.11 252	0.96 252	6.71 306	1.05 252	4.69 226	5.60 220	0.66 244	1.60 311	1.14 244	1.35 242	2.31 228	1.06 202

RAFT + AFF	1.96 233	0.49 66	0.42 98	0.41 117	0.20 39	0.41 117	0.19 84	0.65 92	0.23 55	0.56 81	0.27 55	0.77 144	0.21 51	0.29 85	39.69 337	0.90 76	0.62 93	0.35 40	1.92 163	0.38 63	0.77 89	0.57 61	0.32 73	0.27 73	0.71 139	0.33 55	0.58 47	0.29 43

DDUNet	2.05 234	2.73 343	2.03 332	2.92 338	2.66 344	3.04 337	2.76 327	1.17 178	1.11 270	1.60 243	1.21 242	2.23 287	1.69 289	2.81 345	2.04 142	1.25 141	2.78 327	2.42 360	2.63 195	2.90 340	1.92 183	2.11 153	2.77 349	0.92 283	1.01 216	0.93 177	2.50 257	1.10 205

CASS	2.08 235	1.02 254	1.16 275	1.28 286	0.99 260	0.88 247	3.39 335	1.42 226	1.02 259	1.30 226	2.46 290	1.14 221	0.81 227	0.46 196	2.70 223	2.38 261	3.41 334	1.10 280	3.40 233	1.18 265	8.01 294	8.63 269	0.66 244	0.69 241	1.49 295	1.27 233	2.52 259	1.41 240
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 236	0.70 107	0.53 131	0.35 87	0.25 61	0.29 72	0.16 68	0.81 125	0.29 76	0.49 75	0.24 49	0.61 90	0.43 104	0.27 74	21.42 324	21.17 388	0.56 81	0.52 85	2.25 176	0.54 105	1.58 166	1.03 109	0.42 111	0.34 96	0.51 89	0.30 41	0.76 79	0.47 74

s12784h	2.23 237	1.12 271	1.32 293	1.12 267	0.91 252	0.59 184	0.39 165	1.37 220	0.65 204	1.05 202	0.82 198	1.08 213	0.95 258	0.37 139	2.80 232	4.82 319	0.93 213	0.71 151	3.28 230	0.58 121	7.80 284	8.40 268	0.51 167	0.54 186	1.50 297	1.13 212	11.58 365	3.94 319

R-Stereo Train	2.23 237	1.01 250	1.14 270	0.96 248	0.63 198	0.73 223	0.31 130	1.30 204	1.01 257	1.68 249	4.49 315	1.29 232	0.70 194	0.42 175	2.49 198	3.99 307	1.66 297	1.02 266	6.77 308	1.11 256	7.83 285	12.24 343	0.49 152	0.54 186	1.42 285	1.66 284	1.34 133	1.93 268

RAFT-Stereo	2.23 237	1.01 250	1.14 270	0.96 248	0.63 198	0.73 223	0.31 130	1.30 204	1.01 257	1.68 249	4.49 315	1.29 232	0.70 194	0.42 175	2.49 198	3.99 307	1.66 297	1.02 266	6.77 308	1.11 256	7.83 285	12.24 343	0.49 152	0.54 186	1.42 285	1.66 284	1.34 133	1.93 268
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 240	0.87 184	1.17 276	0.45 131	0.48 140	0.61 192	0.23 97	0.83 131	0.55 168	0.72 119	0.53 122	0.80 152	0.66 183	0.41 162	2.36 186	2.92 271	0.90 199	1.10 280	3.35 232	0.60 135	5.09 234	12.56 357	0.47 138	0.45 143	0.89 196	0.91 175	20.21 381	0.86 159

cross-raft	2.26 240	0.88 193	1.08 254	0.73 207	0.68 210	0.64 200	0.44 188	2.04 302	0.61 190	0.95 190	1.30 246	1.03 203	0.76 219	0.43 180	2.58 209	5.15 324	0.99 231	0.78 179	7.00 315	1.80 310	12.15 339	10.30 298	0.65 240	0.60 211	1.60 307	1.92 302	1.66 168	2.36 285

AnonymousM	2.27 242	0.64 84	0.44 103	0.51 144	0.32 80	0.49 142	0.24 100	1.70 266	0.48 136	0.75 128	2.06 282	0.70 119	0.47 114	0.39 152	2.47 197	3.26 285	0.99 231	1.03 269	1.88 161	2.37 331	4.85 228	6.68 243	0.57 203	0.47 147	0.53 95	0.65 130	11.71 367	14.52 360

TestStereo_HLe17	2.28 243	1.06 264	0.88 204	0.74 210	0.67 206	0.61 192	0.37 159	2.48 329	0.70 215	1.80 257	1.27 244	0.89 179	0.61 167	0.36 135	20.38 323	1.64 216	0.96 222	0.82 202	4.36 253	0.74 187	7.60 280	5.87 228	0.61 225	0.79 261	0.87 184	1.18 222	2.31 228	0.93 173

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 244	1.03 259	0.50 118	1.41 295	2.53 339	3.20 340	1.05 273	1.71 269	0.49 140	4.85 358	3.84 309	4.79 333	0.65 180	0.42 175	2.38 189	3.97 304	0.82 165	0.78 179	2.26 177	0.74 187	7.86 287	8.88 276	0.53 181	0.34 96	0.85 176	1.42 252	1.98 195	2.99 298

Anonymous3	2.32 245	0.85 179	0.88 204	0.56 160	1.10 273	0.89 250	0.70 233	2.45 326	1.12 271	1.05 202	0.98 221	2.57 301	1.14 275	0.56 228	4.14 283	9.30 355	1.50 291	1.47 320	5.33 268	1.49 290	6.83 265	10.10 288	0.71 260	0.67 236	1.08 229	1.38 245	2.32 230	1.35 236

RAFT-Test	2.37 246	0.85 179	1.14 270	1.02 256	0.65 200	0.58 181	0.51 202	2.18 312	0.70 215	1.12 209	5.37 326	0.97 193	0.92 251	0.45 191	2.50 201	5.29 329	0.99 231	0.80 189	6.96 314	1.11 256	10.85 336	10.83 314	0.67 249	0.58 199	1.51 299	1.82 296	1.38 137	2.18 279

RYNet	2.42 247	0.40 51	0.35 79	0.29 66	0.32 80	0.40 112	0.25 104	0.61 83	0.55 168	0.33 57	0.36 82	0.40 53	0.26 63	0.27 74	52.29 380	0.69 51	0.47 58	1.00 264	0.54 55	0.29 43	0.50 49	0.37 30	0.38 94	0.32 90	0.57 105	1.24 229	1.31 132	0.50 79

HLf8	2.46 248	0.94 218	0.89 212	0.73 207	0.62 195	0.54 162	0.35 156	2.78 342	0.73 221	2.24 287	1.41 257	0.81 157	0.59 156	0.35 120	23.74 331	1.60 211	0.94 215	0.80 189	5.76 281	0.76 197	7.40 277	5.69 223	0.66 244	0.69 241	0.80 160	1.14 216	2.33 231	1.06 202

CSAN	2.48 249	1.26 292	1.12 265	1.46 303	1.78 322	1.13 275	0.90 255	1.50 235	10.52 378	2.40 295	3.81 308	4.12 323	2.51 303	0.96 303	3.83 277	1.27 143	1.29 276	1.05 276	3.24 226	1.70 306	3.71 211	4.45 185	0.79 279	1.38 306	1.39 279	3.93 342	2.43 248	2.96 297

ADLNet	2.50 250	0.99 242	0.73 166	0.62 181	0.75 225	0.63 197	0.53 205	1.12 171	0.61 190	0.58 89	0.71 170	1.61 257	0.61 167	0.87 290	46.09 356	1.02 92	0.70 115	0.67 139	0.85 89	0.74 187	0.75 88	1.07 114	0.51 167	0.47 147	0.94 205	0.93 177	1.63 166	0.70 124

Any-RAFT	2.54 251	0.94 218	1.27 291	0.75 212	0.75 225	0.50 145	0.40 171	1.99 294	0.56 173	0.87 166	6.98 358	1.50 249	0.51 125	0.40 156	2.50 201	3.41 289	0.91 200	0.90 231	6.78 310	0.75 194	14.26 372	10.61 305	0.67 249	0.59 206	1.63 308	1.83 297	2.17 212	4.22 321

GwcNet-ADL	2.54 251	1.23 285	1.55 306	1.22 282	1.26 288	0.97 258	0.78 238	1.50 235	0.84 232	3.20 323	6.67 343	1.86 268	1.05 269	0.79 281	4.58 285	4.90 321	1.47 290	0.90 231	5.20 265	1.95 319	6.39 257	10.33 299	0.91 301	1.12 295	1.22 255	1.93 303	2.15 208	2.70 291

Reg-Stereo(zero)	2.60 253	0.80 155	1.38 294	0.70 202	0.75 225	0.56 172	0.62 227	3.07 346	0.68 210	3.56 332	6.85 354	1.50 249	0.84 235	1.38 328	2.08 147	5.28 327	1.28 274	0.83 206	6.55 297	1.51 295	5.18 238	13.34 372	0.60 222	0.60 211	1.08 229	1.44 253	4.02 328	3.66 315

fast-iter	2.60 253	0.80 155	1.38 294	0.70 202	0.75 225	0.56 172	0.62 227	3.07 346	0.68 210	3.56 332	6.85 354	1.50 249	0.84 235	1.38 328	2.08 147	5.28 327	1.28 274	0.83 206	6.55 297	1.51 295	5.18 238	13.34 372	0.60 222	0.60 211	1.08 229	1.44 253	4.02 328	3.66 315

EAI-Stereo	2.60 253	0.90 199	1.57 307	0.90 240	1.31 294	0.84 237	1.31 288	2.22 315	1.34 285	0.81 153	5.69 329	1.37 240	0.83 234	0.50 213	4.76 286	5.32 330	0.91 200	0.94 242	7.45 321	1.11 256	9.07 314	10.78 313	0.62 228	0.85 275	1.45 292	2.06 310	3.36 307	1.90 266

PSMNet-ADL	2.61 256	0.95 225	1.12 265	1.14 274	1.18 284	0.97 258	0.85 250	1.78 274	1.26 278	3.49 331	6.09 335	1.43 243	2.78 310	0.56 228	2.93 238	10.59 359	1.31 277	0.96 252	5.96 287	1.20 267	6.66 261	9.11 279	0.86 298	0.82 269	1.10 239	1.44 253	2.85 283	1.10 205

PWC_ROB	2.61 256	1.20 283	1.48 301	0.96 248	1.05 265	1.21 287	1.79 310	1.24 192	1.94 319	1.81 259	3.61 307	2.12 282	2.96 313	0.91 296	9.88 300	4.30 312	1.97 315	1.95 340	3.72 240	1.62 301	5.58 243	7.59 258	0.81 288	1.98 331	1.35 274	1.27 233	3.11 295	3.07 304

MSMDNet	2.69 258	0.87 184	1.07 251	0.57 163	0.65 200	0.59 184	0.49 197	2.03 300	0.62 198	1.03 197	0.97 220	1.05 210	12.04 351	0.50 213	2.60 210	5.56 332	1.05 245	0.80 189	6.93 313	1.42 281	11.49 338	12.49 354	0.67 249	0.58 199	1.48 293	1.83 297	1.28 129	1.97 271

HH	2.75 259	0.67 95	1.42 297	0.80 229	0.71 216	0.88 247	1.09 276	1.86 282	0.87 234	5.19 372	0.66 151	1.91 270	0.86 242	0.57 233	2.65 216	8.48 353	0.87 179	0.94 242	6.36 292	1.39 279	13.52 359	12.32 346	0.79 279	0.58 199	1.38 276	1.63 282	3.81 322	2.06 273

HanStereo	2.75 259	0.67 95	1.42 297	0.80 229	0.71 216	0.88 247	1.09 276	1.86 282	0.87 234	5.19 372	0.66 151	1.91 270	0.86 242	0.57 233	2.65 216	8.48 353	0.87 179	0.94 242	6.36 292	1.39 279	13.52 359	12.32 346	0.79 279	0.58 199	1.38 276	1.63 282	3.81 322	2.06 273

ManiGeoR	2.76 261	1.04 261	0.88 204	0.61 176	0.53 164	0.53 158	0.29 122	1.57 250	0.61 190	2.08 278	1.18 236	0.77 144	0.55 141	0.35 120	42.65 346	1.50 191	0.86 174	0.80 189	4.55 257	0.72 178	1.92 183	5.24 210	0.73 266	0.59 206	0.78 157	1.13 212	1.27 127	0.87 161

HLf10	2.76 261	1.04 261	0.88 204	0.61 176	0.53 164	0.53 158	0.29 122	1.57 250	0.61 190	2.08 278	1.18 236	0.77 144	0.55 141	0.35 120	42.65 346	1.50 191	0.86 174	0.80 189	4.55 257	0.72 178	1.92 183	5.24 210	0.73 266	0.59 206	0.78 157	1.13 212	1.27 127	0.87 161

MSKI-zero shot	2.77 263	0.80 155	1.10 258	0.74 210	0.59 179	0.67 208	0.54 207	1.87 284	0.97 248	0.88 172	6.73 345	1.60 255	0.72 200	0.43 180	3.38 260	7.92 351	1.20 266	0.87 218	6.85 312	4.65 354	10.45 333	12.15 340	0.55 190	0.71 248	1.49 295	1.96 307	1.85 183	3.12 306

PWCDC_ROB	2.78 264	0.70 107	0.65 154	0.61 176	0.87 246	0.63 197	0.57 216	1.04 165	1.59 302	0.65 102	1.88 272	0.80 152	3.28 318	0.73 270	41.04 341	2.18 252	1.23 269	0.98 256	1.52 145	0.97 243	2.56 196	5.26 212	0.68 253	0.81 266	0.74 147	0.94 180	1.13 119	0.97 179

GANet-ADL	2.79 265	0.89 195	1.20 284	1.00 255	1.00 261	1.20 286	0.80 244	1.20 183	1.00 254	3.59 334	6.59 342	1.06 211	0.76 219	0.48 207	12.27 306	4.90 321	1.57 294	0.92 235	6.59 302	1.66 304	6.93 269	11.51 331	0.68 253	0.80 262	1.09 233	1.40 249	2.47 252	1.85 263

iResNet	2.79 265	0.95 225	0.91 215	1.35 293	1.69 314	1.41 297	1.02 267	1.81 279	1.09 267	2.62 301	5.14 323	1.80 266	2.38 299	0.46 196	10.35 301	7.64 348	1.36 284	1.23 305	6.83 311	1.78 309	10.05 325	4.09 183	0.61 225	2.02 332	1.10 239	1.50 264	2.80 281	1.39 239

NVstereo2D	2.81 267	0.82 164	0.74 169	0.69 200	0.78 234	0.92 252	0.81 245	1.18 182	0.76 224	0.91 180	1.06 226	0.80 152	0.55 141	0.71 269	52.63 382	1.47 186	0.86 174	0.83 206	1.42 136	0.69 165	1.12 132	0.94 102	0.76 269	0.83 272	1.08 229	0.78 145	0.98 105	0.74 129

DCVSM-stereo	2.89 268	0.92 209	1.57 307	1.31 290	1.04 263	1.53 303	0.99 262	2.96 344	1.33 284	3.46 329	6.20 336	6.77 346	2.59 305	0.87 290	2.25 176	4.01 309	1.37 286	1.11 284	7.05 317	4.27 349	6.91 266	6.70 244	1.25 316	2.64 356	1.30 269	1.73 290	3.46 311	2.47 286

MIPNet	2.89 268	0.91 203	0.77 177	0.49 137	0.65 200	0.55 166	0.57 216	1.34 217	0.53 158	2.05 273	0.99 222	0.80 152	0.77 222	0.48 207	40.89 340	1.61 212	1.15 262	0.94 242	3.25 227	1.19 266	1.15 135	9.31 280	0.57 203	0.62 219	1.24 259	1.51 265	2.90 288	0.82 148

DAS	2.93 270	0.99 242	1.06 249	1.13 269	1.05 265	1.03 268	1.04 271	1.74 272	1.81 314	3.32 325	5.70 330	2.61 302	3.08 315	0.50 213	3.19 256	7.47 345	1.83 304	1.23 305	5.90 283	1.83 311	12.92 349	10.26 295	0.76 269	1.94 327	1.32 271	1.51 265	2.60 269	1.31 231

SepStereo	2.93 270	0.99 242	1.06 249	1.13 269	1.05 265	1.03 268	1.04 271	1.74 272	1.81 314	3.32 325	5.70 330	2.61 302	3.08 315	0.50 213	3.19 256	7.47 345	1.83 304	1.23 305	5.90 283	1.83 311	12.92 349	10.26 295	0.76 269	1.94 327	1.32 271	1.51 265	2.60 269	1.31 231

model_zeroshot	2.99 272	0.75 132	1.18 277	1.86 315	0.74 223	0.59 184	0.56 214	1.94 288	0.63 200	3.88 342	6.88 356	1.41 242	0.66 183	0.68 262	5.34 291	4.82 319	1.18 264	0.96 252	7.09 318	1.03 248	12.99 352	9.02 277	0.54 187	0.65 231	5.42 356	1.66 284	2.16 210	6.22 339

IPLG	3.01 273	0.75 132	0.63 148	0.42 123	0.52 158	0.54 162	0.51 202	1.63 259	0.35 93	0.62 97	0.59 137	0.77 144	0.66 183	0.46 196	51.49 374	1.67 221	1.02 239	0.92 235	3.51 235	0.63 151	0.99 117	5.97 232	0.49 152	0.48 160	0.80 160	1.16 220	2.86 284	0.71 125

MFMNet_re	3.01 273	1.41 305	1.48 301	1.53 306	1.87 327	1.96 318	2.01 317	2.67 338	2.16 325	1.60 243	1.98 276	3.57 314	2.65 307	1.02 307	6.96 297	4.19 311	2.67 325	1.96 341	6.48 296	2.40 333	14.04 366	4.97 196	1.86 339	1.97 329	1.38 276	1.33 239	3.31 305	1.94 270

test-1	3.02 275	0.66 94	1.14 270	0.60 173	0.58 176	0.75 225	0.63 229	1.96 290	0.82 230	4.00 344	5.48 327	2.18 285	0.80 226	0.41 162	4.00 280	7.32 344	1.18 264	1.19 297	6.72 307	7.57 368	10.78 334	12.94 367	0.54 187	0.60 211	1.40 282	1.78 292	2.89 287	2.52 287

HLF11	3.03 276	0.98 236	0.85 198	0.52 148	0.50 153	0.53 158	0.28 117	6.58 374	0.60 185	1.90 266	0.77 182	0.68 113	0.40 97	0.33 106	46.35 357	1.29 145	0.88 185	0.81 198	5.49 274	0.71 175	1.07 123	5.35 214	0.70 257	0.51 170	0.87 184	1.08 204	0.92 98	0.92 171

RTSC	3.08 277	0.95 225	1.25 290	0.76 217	0.91 252	0.96 255	1.84 312	1.15 176	1.34 285	2.37 292	2.12 283	1.11 217	0.99 262	1.02 307	41.50 343	1.94 239	1.88 308	1.22 302	4.09 248	1.06 253	2.76 199	4.02 181	0.63 233	1.03 287	0.83 170	0.99 191	2.44 249	1.98 272

pcwnet_v2	3.22 278	0.81 161	0.94 219	0.92 244	1.12 276	0.94 253	0.70 233	1.17 178	0.88 236	2.04 272	1.10 228	1.09 216	1.00 263	1.27 324	47.63 360	1.56 205	0.96 222	0.87 218	6.63 303	0.81 214	2.45 192	3.52 174	1.01 307	0.75 254	1.04 222	1.16 220	2.44 249	2.23 282

IPLGR	3.25 279	0.89 195	0.81 186	0.65 189	0.66 205	0.50 145	0.42 181	1.14 175	0.44 123	2.02 270	1.30 246	0.86 167	0.74 210	0.47 201	50.44 369	1.86 231	1.15 262	1.11 284	3.23 221	1.37 276	1.41 157	7.71 259	0.56 198	0.70 247	1.39 279	1.55 272	3.46 311	0.92 171

IGEV-FE	3.38 280	0.83 167	1.84 321	2.81 335	0.69 213	2.38 329	1.26 286	2.23 316	0.94 245	4.29 349	6.75 346	2.28 290	1.01 264	0.45 191	2.82 233	7.73 350	0.85 170	0.77 174	5.93 285	1.88 314	8.51 309	12.88 365	0.58 214	0.69 241	1.40 282	1.57 273	14.79 377	2.99 298

IGEV_Zeroshot_test	3.38 280	0.83 167	1.84 321	2.82 336	0.69 213	2.37 327	1.26 286	2.23 316	0.94 245	4.40 350	6.76 347	2.28 290	1.01 264	0.45 191	2.83 234	7.72 349	0.87 179	0.77 174	5.93 285	1.87 313	8.49 308	12.88 365	0.58 214	0.69 241	1.40 282	1.57 273	14.84 378	2.99 298

SHD	3.38 280	1.01 250	1.68 313	1.14 274	1.07 270	1.14 276	1.78 309	1.61 257	1.66 305	2.40 295	3.05 297	1.63 259	2.43 301	0.84 288	40.11 338	2.04 246	1.74 299	1.40 317	4.17 249	1.88 314	3.81 212	5.43 217	0.70 257	1.67 314	1.86 323	1.46 257	1.97 194	1.59 251

FADNet_RVC	3.44 283	1.21 284	1.19 280	1.40 294	1.78 322	0.99 262	1.75 307	1.50 235	1.19 277	1.35 228	2.01 280	1.96 273	1.63 287	1.66 334	22.11 325	3.36 288	1.83 304	2.82 370	5.63 278	1.76 308	6.35 256	9.50 282	0.77 274	1.39 308	1.21 250	1.48 258	12.05 368	2.87 295

DF	3.45 284	1.03 259	1.05 243	1.23 283	0.43 123	1.11 272	0.34 155	1.62 258	0.66 206	0.81 153	0.79 190	1.79 265	0.53 129	0.38 146	2.24 174	3.92 303	0.89 188	0.95 248	50.42 382	0.83 220	7.98 293	6.94 251	0.58 214	0.59 206	1.09 233	1.33 239	2.06 202	1.54 247

FC-DCNN	3.48 285	1.59 318	4.19 367	2.76 334	2.30 331	3.10 339	1.73 306	2.57 333	1.72 307	2.88 312	1.36 253	2.15 283	1.21 276	0.68 262	6.32 293	1.61 212	1.31 277	1.03 269	7.90 325	0.95 239	8.85 312	8.73 272	0.82 292	1.69 318	3.19 345	2.50 326	4.67 333	16.15 364

HSM-Net_RVC	3.49 286	1.07 267	1.10 258	1.70 310	1.17 283	0.90 251	0.61 226	2.29 323	1.07 265	2.77 307	5.82 332	41.08 384	1.35 284	0.50 213	2.40 190	1.74 224	1.10 248	0.77 174	1.99 167	1.13 260	6.78 264	6.90 250	0.80 284	2.23 341	1.64 310	1.49 261	2.14 206	1.75 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 287	1.15 274	0.98 230	0.97 251	1.26 288	1.33 293	3.31 332	1.33 214	1.50 297	2.37 292	1.20 239	1.75 263	1.12 273	0.88 293	42.78 348	2.37 259	1.94 312	1.33 314	3.94 243	1.62 301	3.62 208	5.21 208	1.02 308	1.09 293	1.83 321	5.05 348	2.33 231	2.13 275

RTSA	3.53 287	1.15 274	0.98 230	0.97 251	1.26 288	1.33 293	3.31 332	1.33 214	1.50 297	2.37 292	1.20 239	1.75 263	1.12 273	0.88 293	42.78 348	2.37 259	1.94 312	1.33 314	3.94 243	1.62 301	3.62 208	5.21 208	1.02 308	1.09 293	1.83 321	5.05 348	2.33 231	2.13 275

XQC	3.58 289	1.29 297	1.21 285	1.28 286	1.43 302	1.29 292	1.93 315	1.60 254	1.45 291	2.47 297	3.06 298	1.48 247	4.17 321	1.23 323	44.68 354	2.35 257	1.60 295	1.18 295	3.95 246	1.43 283	3.22 207	4.97 196	0.84 295	1.24 301	1.43 288	2.09 314	2.30 226	1.52 245

FCDSN-DC	3.63 290	0.94 218	2.84 353	1.29 288	1.30 293	1.03 268	1.00 263	0.90 146	0.91 242	1.04 201	0.74 176	1.21 227	0.74 210	0.58 237	52.59 381	2.04 246	1.24 270	1.13 288	1.05 109	0.79 208	6.62 260	10.01 286	0.78 276	2.18 336	1.20 249	1.67 287	1.20 123	1.05 200
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	3.64 291	1.48 312	1.03 238	1.98 320	1.75 318	2.09 321	5.14 347	2.15 308	2.23 326	1.73 253	1.57 263	2.49 298	4.83 324	5.73 365	12.78 307	1.73 223	1.22 267	1.06 277	5.43 271	1.54 298	12.24 342	9.06 278	1.52 332	1.16 297	2.29 329	3.46 338	3.05 293	7.63 344

TestStereo_HL3	3.66 292	6.67 376	1.19 280	0.68 198	0.59 179	1.17 282	0.83 246	2.69 339	1.00 254	3.07 320	4.67 318	4.18 326	1.27 279	0.36 135	11.56 305	9.71 356	13.51 381	0.80 189	5.87 282	0.78 204	8.05 295	12.28 345	0.56 198	0.61 217	1.02 218	1.40 249	2.88 285	1.47 242

NOSS_ROB	3.67 293	1.38 304	0.81 186	1.15 278	1.16 282	1.15 277	0.65 230	2.25 319	1.41 289	4.85 358	6.68 344	6.78 347	1.06 270	0.82 287	11.52 304	14.58 372	1.34 280	1.17 292	2.93 215	0.98 244	14.13 367	12.82 361	0.79 279	1.48 309	1.13 243	1.48 258	3.41 308	1.25 226

FC-DCNN v2	3.76 294	1.64 319	4.17 366	2.93 340	2.32 333	3.38 341	1.67 302	2.65 336	2.92 339	2.86 311	1.36 253	2.62 304	1.33 282	0.68 262	6.35 294	1.65 217	1.31 277	1.00 264	8.25 326	0.94 237	8.74 310	8.73 272	0.82 292	1.68 315	4.68 353	3.34 337	7.40 353	15.96 363

gcap-zeroshot	3.80 295	0.78 149	1.44 299	1.88 316	0.67 206	1.15 277	1.31 288	2.09 306	0.65 204	5.43 378	7.00 359	2.87 307	0.70 194	0.31 96	2.44 194	5.25 326	0.94 215	0.91 234	36.08 366	1.25 270	8.46 307	10.60 304	4.00 356	0.62 219	1.44 289	1.49 261	1.34 133	1.53 246

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 296	1.16 278	2.03 332	1.15 278	0.83 243	1.77 313	1.13 279	2.03 300	3.32 347	2.90 313	7.02 360	2.32 293	2.01 293	0.38 146	3.61 266	9.96 357	1.34 280	1.07 278	6.67 304	6.11 363	8.45 306	12.70 358	0.56 198	1.27 303	1.76 318	1.48 258	16.62 380	5.17 329

UDG	3.91 297	2.76 344	2.09 334	2.92 338	2.64 342	2.99 336	2.71 325	1.31 207	1.13 272	1.65 247	1.96 274	2.20 286	1.68 288	2.77 344	48.81 364	1.57 207	3.02 331	2.26 350	2.65 198	2.91 341	3.00 203	3.09 167	2.64 344	1.05 290	1.02 218	1.19 226	2.36 238	1.16 213

PVD	4.10 298	1.44 310	2.12 336	1.41 295	1.58 309	1.68 309	2.10 319	3.06 345	2.66 335	2.85 310	4.32 312	2.46 297	3.63 320	1.27 324	40.43 339	2.72 266	2.19 321	2.11 349	4.71 260	2.46 335	6.18 253	6.10 236	1.02 308	1.74 319	2.32 332	2.44 324	2.90 288	2.66 289

SAMSARA	4.13 299	1.32 299	1.53 304	1.48 304	1.35 297	1.47 301	2.74 326	2.23 316	1.83 316	2.26 289	3.47 306	2.01 276	8.60 334	1.76 338	38.24 335	2.88 268	1.82 303	1.41 318	4.99 262	1.91 316	5.10 235	5.71 226	0.94 303	1.80 321	3.33 347	3.84 340	4.16 330	3.30 312

iRaft-Stereo_20w	4.16 300	1.13 273	2.10 335	2.66 331	1.55 308	1.55 304	1.17 280	1.96 290	1.27 279	5.53 379	6.77 348	1.52 253	1.34 283	0.43 180	3.03 242	5.32 330	0.95 220	0.77 174	5.49 274	1.46 288	8.20 302	12.75 360	0.61 225	0.60 211	1.63 308	25.36 383	11.64 366	5.58 335

SGM-Forest	4.18 301	1.24 286	0.74 169	2.12 323	1.35 297	1.42 298	0.56 214	1.36 218	0.90 239	4.89 361	0.96 216	2.51 300	12.92 361	0.61 247	16.38 316	3.12 281	0.79 148	0.65 133	7.04 316	0.76 197	6.77 263	10.03 287	0.84 295	0.81 266	1.66 312	1.78 292	4.79 338	25.96 379
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 302	1.10 269	1.53 304	1.14 274	0.92 258	1.19 285	1.05 273	2.86 343	1.27 279	4.20 346	35.77 386	8.95 357	1.29 280	0.73 270	3.10 252	6.47 336	1.50 291	1.17 292	5.98 288	1.44 285	10.44 332	11.78 335	0.74 268	2.24 342	1.07 228	1.30 237	2.65 275	2.20 280

DeepPrunerF	4.30 303	1.53 313	0.72 165	2.93 340	5.08 373	2.43 331	3.38 334	0.87 141	4.11 355	0.80 149	1.17 235	0.66 106	0.56 145	0.61 247	45.12 355	2.02 245	1.01 236	0.78 179	2.32 178	0.88 227	1.56 164	1.70 140	0.84 295	0.67 236	29.00 387	1.78 292	2.48 253	1.17 218

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 304	2.25 338	1.45 300	2.41 328	1.94 329	1.93 316	4.82 346	1.96 290	2.59 333	2.96 316	1.96 274	2.49 298	8.10 332	9.76 373	14.02 310	3.47 292	2.04 319	1.98 342	14.27 344	3.33 345	7.23 274	7.20 256	2.89 350	1.85 325	2.43 335	2.85 331	2.19 216	6.62 341

FAT-Stereo	4.35 305	1.18 279	2.25 338	1.48 304	1.81 325	1.42 298	1.49 296	3.57 355	1.84 317	3.66 337	6.22 337	6.70 345	2.76 309	1.07 315	6.82 296	15.24 378	2.03 318	2.49 361	5.43 271	8.81 377	13.23 355	12.34 350	0.95 304	2.79 364	1.26 263	2.25 319	2.96 291	5.48 332

ITSA-stereo	4.40 306	1.26 292	1.18 277	1.64 308	1.64 311	0.99 262	1.38 293	1.99 294	1.47 295	3.68 339	6.79 349	2.16 284	1.42 285	1.36 327	8.32 298	6.93 341	2.19 321	1.94 339	6.40 294	5.42 358	7.43 279	10.74 312	1.29 320	2.39 348	1.53 301	5.02 347	23.63 384	8.74 346

MFN_U_SF_RVC	4.44 307	1.91 329	1.83 320	2.19 326	1.82 326	2.38 329	4.61 344	2.39 325	1.94 319	4.48 352	11.47 376	3.74 320	2.50 302	4.72 360	20.32 322	3.66 296	1.91 310	1.83 335	11.50 339	3.25 344	7.86 287	6.73 246	1.25 316	3.20 373	1.86 323	3.84 340	2.83 282	3.94 319

STTRV1_RVC	4.49 308	1.26 292	1.01 236	1.62 307	1.11 275	1.76 312	1.25 284	1.50 235	1.40 288	1.75 255	1.60 264	2.72 305	3.31 319	1.00 305	2.61 211	1.77 226	11.19 364	0.96 252	41.25 372	9.01 379	9.10 315	8.68 271	1.19 312	1.66 313	1.68 313	1.59 276	3.90 326	5.32 331

RainbowNet	4.65 309	3.75 359	2.70 351	4.56 351	2.98 354	4.16 347	8.75 360	2.05 303	2.01 322	1.90 266	1.12 231	3.61 318	3.00 314	3.60 356	2.70 223	1.89 233	2.97 330	1.54 323	15.27 347	8.73 376	11.07 337	11.30 327	10.70 383	2.22 338	1.73 315	2.30 320	2.76 279	6.13 338

S-Stereo	4.68 310	1.15 274	1.74 317	1.75 311	1.63 310	1.65 307	2.24 322	2.75 341	2.15 324	3.32 325	11.59 377	5.97 338	1.74 290	0.88 293	19.04 319	16.28 380	1.81 302	2.39 358	5.64 279	9.35 382	7.13 273	12.52 355	1.61 334	2.64 356	1.24 259	2.08 313	2.88 285	3.26 309

MADNet+	4.78 311	2.02 333	1.87 325	2.01 321	2.36 335	1.47 301	4.28 342	2.47 328	1.99 321	2.66 302	2.13 285	3.56 313	2.85 312	2.34 341	41.14 342	5.66 333	3.48 336	1.53 322	4.54 256	3.38 346	13.07 354	7.34 257	1.72 336	3.48 375	2.93 341	2.17 317	3.24 302	3.29 311

ADCRef	4.84 312	1.42 308	1.01 236	0.78 224	1.77 319	1.21 287	1.62 301	0.99 160	5.58 364	1.85 263	1.08 227	1.02 199	0.91 248	1.17 320	54.35 386	1.92 238	1.10 248	1.04 272	3.49 234	1.32 275	1.80 179	3.27 171	2.13 342	0.87 278	2.30 330	4.60 344	2.48 253	29.71 384

SQANet	4.87 313	4.55 366	2.13 337	19.76 372	2.63 340	4.99 356	3.29 331	1.63 259	1.45 291	1.20 215	1.40 256	3.22 311	2.40 300	2.76 343	3.09 250	1.20 134	5.19 345	1.07 278	19.89 352	1.28 271	12.48 343	10.73 310	11.37 386	1.49 310	1.57 305	2.32 322	2.66 277	5.86 336

FBW_ROB	4.93 314	2.40 341	2.44 345	2.67 332	2.86 348	2.30 326	4.71 345	1.79 275	1.10 268	2.54 298	2.92 294	4.12 323	5.31 325	6.61 366	50.17 366	1.18 128	1.44 288	0.95 248	8.76 329	1.43 283	8.26 303	5.68 222	4.20 357	1.75 320	1.42 285	1.95 305	1.81 179	2.20 280

ADCP+	5.07 315	1.54 314	1.72 314	1.08 262	1.54 306	1.18 283	2.02 318	1.02 162	2.72 338	4.05 345	2.23 288	2.24 288	0.61 167	0.94 301	54.46 387	1.52 200	0.83 166	0.95 248	3.94 243	0.87 226	2.22 191	2.57 162	0.71 260	0.62 219	2.48 336	11.25 367	7.85 356	23.66 375

CBMV	5.08 316	1.41 305	1.15 274	1.44 302	1.42 301	1.24 289	0.78 238	2.27 321	1.47 295	3.04 318	6.44 340	7.74 350	9.07 337	0.60 245	12.81 308	13.79 368	1.99 316	1.29 311	9.56 331	1.15 263	9.82 320	12.54 356	0.82 292	1.84 324	1.44 289	1.83 297	4.39 332	25.76 378
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 317	5.20 367	2.27 339	18.45 370	2.89 349	5.73 359	3.63 337	1.44 230	1.46 293	1.31 227	1.42 258	3.59 316	2.63 306	3.22 350	3.07 247	1.30 147	5.55 347	1.14 291	20.28 353	1.49 290	13.81 363	11.25 326	11.85 388	1.91 326	1.56 304	2.06 310	2.52 259	6.49 340

ACVNet_1	5.24 318	3.87 361	3.60 364	13.80 366	3.48 363	6.00 364	10.57 365	1.60 254	1.79 311	1.55 241	1.30 246	4.40 329	2.80 311	5.43 363	2.42 192	1.39 162	11.59 365	1.72 332	20.91 357	1.50 293	14.41 377	8.16 264	7.22 370	2.84 366	1.73 315	2.19 318	2.61 271	2.72 292

Ntro	5.35 319	6.19 372	2.38 343	8.06 361	2.91 351	4.88 354	6.70 353	1.40 223	1.53 299	1.44 237	1.19 238	3.58 315	2.73 308	3.12 349	3.66 268	1.17 126	6.56 355	1.19 297	32.62 363	1.60 300	14.27 374	11.82 336	11.41 387	2.54 353	1.64 310	2.30 320	2.45 251	5.00 326

EKT-Stereo	5.41 320	0.97 233	1.10 258	0.72 204	0.74 223	0.87 243	1.17 280	2.02 299	1.00 254	1.41 235	2.92 294	1.11 217	0.81 227	0.46 196	72.33 396	14.74 373	1.14 258	1.37 316	5.61 277	7.76 369	9.80 319	10.61 305	0.53 181	0.61 217	1.39 279	1.11 206	2.56 266	1.08 204

pmcnn	5.52 321	1.54 314	1.51 303	2.64 330	3.13 356	2.07 319	10.40 364	2.61 334	2.65 334	2.55 300	6.41 339	6.23 342	15.93 370	0.58 237	6.75 295	14.92 375	3.87 339	3.34 373	7.45 321	7.76 369	13.60 362	10.19 291	6.30 368	2.29 345	1.57 305	3.30 336	4.69 334	4.80 323

DPSNet	5.60 322	1.54 314	1.19 280	1.76 312	2.44 338	2.08 320	1.81 311	1.95 289	2.93 340	2.09 280	5.15 324	9.82 360	6.09 327	8.98 370	14.30 311	12.14 365	4.12 343	3.60 374	17.82 349	8.28 373	12.18 340	14.58 376	3.71 354	3.09 370	2.30 330	2.42 323	2.52 259	2.24 283

ADCMid	5.63 323	2.23 336	2.63 348	1.42 298	2.89 349	2.37 327	3.73 338	1.92 286	2.97 341	1.91 268	3.16 299	2.33 294	2.31 298	1.48 331	50.97 373	3.74 298	1.84 307	1.86 337	7.38 320	1.99 323	4.66 224	5.18 207	2.70 346	1.38 306	2.33 333	8.75 363	6.81 351	21.02 371

ADCL	5.69 324	1.88 326	1.63 310	1.29 288	1.40 300	1.59 306	2.22 321	1.23 188	5.20 362	3.04 318	2.01 280	1.14 221	0.84 235	1.04 313	50.40 368	1.63 215	1.45 289	1.79 333	2.94 217	1.38 278	3.19 205	2.35 156	1.23 315	1.07 292	9.47 372	11.74 369	11.34 364	29.10 383

SANet	5.69 324	2.22 335	1.77 318	1.84 313	2.37 336	2.28 324	1.43 294	4.49 365	7.61 373	2.05 273	4.86 321	8.34 356	11.81 350	1.70 335	43.86 352	1.62 214	5.96 349	1.51 321	4.43 255	1.70 306	8.97 313	8.28 265	1.20 313	2.60 354	1.94 326	6.02 356	3.42 310	9.29 349

DDF-Stereo	5.75 326	1.70 321	0.52 126	38.69 385	0.79 237	32.72 386	0.96 260	1.26 195	0.53 158	1.03 197	2.56 292	40.13 383	1.82 292	0.57 233	2.07 146	3.66 296	0.92 206	0.83 206	4.27 250	0.73 184	6.68 262	6.39 239	0.52 176	0.47 147	0.87 184	1.54 270	1.72 171	1.23 222

DN	5.78 327	0.69 100	0.82 189	0.75 212	0.44 126	52.50 395	0.52 204	1.65 263	0.77 225	3.33 328	1.12 231	54.19 389	0.61 167	0.34 112	2.28 181	3.98 306	0.92 206	0.71 151	6.24 291	0.88 227	7.33 276	6.10 236	0.66 244	0.48 160	1.68 313	1.91 301	1.76 178	3.37 313

SPS-STEREO	5.78 327	1.73 324	1.86 323	2.48 329	1.67 313	2.19 322	1.60 300	2.72 340	1.76 309	3.63 336	6.80 351	4.12 323	2.19 296	1.21 322	13.01 309	12.86 366	2.91 329	2.01 343	47.66 380	2.04 325	14.17 369	13.06 371	1.43 328	2.27 344	2.40 334	1.94 304	3.66 318	2.80 293
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 329	3.52 354	2.90 354	21.94 377	3.38 361	4.55 349	8.18 358	1.84 280	1.76 309	1.84 261	1.98 276	3.88 321	3.20 317	3.03 347	2.85 235	1.46 183	12.77 371	1.56 324	33.59 364	1.68 305	10.81 335	7.91 261	6.79 369	2.68 362	3.13 344	2.65 328	3.23 300	3.11 305

edge stereo	5.88 330	1.88 326	3.14 358	2.14 324	1.80 324	2.47 333	2.43 323	4.51 366	3.45 349	3.97 343	4.84 320	6.45 344	17.40 371	1.04 313	5.09 290	14.91 374	1.80 300	1.66 329	37.39 368	6.28 365	5.99 250	12.74 359	1.44 329	2.02 332	2.12 328	2.11 316	3.75 319	5.99 337

Dean	5.89 331	3.71 358	2.59 346	34.77 382	3.99 367	4.60 352	10.86 367	2.26 320	2.39 331	2.16 284	1.55 262	4.68 332	4.76 323	3.30 352	3.03 242	1.76 225	12.09 368	1.65 328	9.86 334	2.04 325	14.16 368	9.89 285	7.35 371	2.66 361	3.36 348	2.91 332	3.53 315	3.13 307

AnyNet_C32	6.05 332	1.43 309	1.39 296	1.26 285	1.64 311	1.36 295	2.92 328	1.55 248	5.28 363	2.67 304	4.61 317	1.90 269	1.29 280	1.29 326	55.18 388	3.43 291	1.96 314	2.08 346	3.65 237	1.91 316	6.94 270	8.77 274	1.20 313	1.68 315	6.02 359	14.92 375	6.12 344	20.86 370

DDVS	6.06 333	1.18 279	1.31 292	1.12 267	1.54 306	1.18 283	1.01 264	2.45 326	1.75 308	3.31 324	80.70 394	6.22 341	1.76 291	1.15 319	3.67 271	6.50 337	2.01 317	1.29 311	5.56 276	4.99 357	10.09 327	12.94 367	0.81 288	1.16 297	1.11 242	1.53 268	4.71 335	2.62 288

G-Net	6.29 334	1.69 320	1.86 323	1.42 298	1.70 316	1.45 300	1.19 283	4.71 367	8.56 374	3.16 321	4.70 319	7.94 351	6.89 329	0.85 289	15.45 314	8.15 352	1.92 311	2.75 366	5.41 270	6.49 366	9.16 316	11.23 325	1.46 330	2.81 365	1.81 319	19.84 379	6.51 349	30.80 385

TRStereo	6.31 335	1.25 289	1.93 326	0.85 236	0.61 188	2.29 325	0.86 251	2.21 314	0.54 165	4.40 350	1.34 249	2.24 288	0.75 214	0.45 191	4.08 282	6.55 338	0.80 152	0.85 215	6.04 289	1.45 287	7.60 280	12.13 339	0.55 190	0.49 165	1.44 289	103.74 402	3.24 302	1.61 252

HBP-ISP	6.40 336	1.33 301	2.30 341	1.91 319	1.51 304	1.65 307	0.79 241	2.50 331	1.29 281	4.91 362	6.80 351	1.37 240	0.74 210	14.59 380	52.98 383	19.59 384	1.24 270	1.10 280	6.08 290	8.03 372	12.73 345	16.75 382	0.79 279	1.19 299	1.81 319	2.06 310	3.90 326	2.87 295

SGM-ForestM	6.44 337	10.17 383	6.98 382	4.69 352	2.91 351	6.90 367	9.70 363	7.26 377	4.59 360	4.81 357	6.31 338	9.50 359	9.35 339	0.78 278	3.65 267	1.30 147	6.50 353	0.89 228	11.21 338	1.44 285	6.08 251	6.02 235	1.58 333	1.68 315	9.47 372	11.34 368	12.07 369	16.58 365

CBMV_ROB	6.60 338	1.41 305	1.59 309	2.38 327	1.74 317	1.90 315	1.86 313	6.44 372	1.69 306	5.02 366	7.03 361	9.95 366	11.26 346	0.65 258	38.55 336	7.04 342	2.78 327	1.12 287	9.67 333	2.45 334	9.46 317	11.60 334	0.80 284	1.37 305	4.92 354	12.01 370	4.73 336	18.79 368

ADCS	6.69 339	1.97 331	1.94 327	1.41 295	2.24 330	1.84 314	3.00 329	2.08 305	3.97 352	2.66 302	3.26 301	3.01 309	11.48 347	2.01 340	53.18 384	11.65 363	2.72 326	2.59 363	5.10 263	2.24 329	10.43 331	8.65 270	1.76 337	1.97 329	2.57 338	10.58 365	7.51 354	18.68 367

anonymity	6.71 340	0.80 155	1.73 316	1.09 263	0.88 248	0.79 233	0.68 231	2.17 310	0.90 239	3.78 341	97.20 395	1.95 272	0.93 253	0.44 190	2.57 208	7.16 343	0.95 220	0.83 206	6.70 305	1.07 254	7.93 290	12.47 353	0.67 249	0.57 195	1.51 299	1.60 279	20.99 383	2.80 293

ADCPNet	7.09 341	1.18 279	3.04 357	1.33 291	3.12 355	1.36 295	8.88 361	2.15 308	3.24 345	4.23 347	7.84 368	1.96 273	15.92 369	1.71 336	49.61 365	3.53 295	1.89 309	1.25 309	19.14 351	3.03 343	5.96 248	4.75 192	4.72 358	1.29 304	3.95 351	5.33 350	3.87 324	27.01 380

IMH-64-1	7.17 342	3.27 349	3.53 361	4.69 352	3.29 358	4.58 350	5.71 349	3.51 352	3.09 342	1.39 233	1.98 276	4.90 334	10.92 342	4.82 361	52.00 375	4.78 317	3.66 337	2.27 351	12.32 340	1.96 320	6.91 266	10.55 302	7.77 376	2.22 338	6.05 360	4.73 345	13.45 373	9.13 347

IMH-64	7.17 342	3.27 349	3.53 361	4.69 352	3.29 358	4.58 350	5.71 349	3.51 352	3.09 342	1.39 233	1.98 276	4.90 334	10.92 342	4.82 361	52.00 375	4.78 317	3.66 337	2.27 351	12.32 340	1.96 320	6.91 266	10.55 302	7.77 376	2.22 338	6.05 360	4.73 345	13.45 373	9.13 347

AnyNet_C01	7.20 344	2.24 337	2.27 339	2.95 342	1.92 328	1.58 305	5.39 348	3.73 360	5.63 365	3.17 322	4.41 313	4.59 331	6.09 327	1.88 339	58.66 390	14.24 369	5.46 346	3.69 375	4.79 261	3.02 342	8.40 305	10.33 299	2.45 343	2.24 342	5.77 357	2.65 328	8.81 360	17.99 366

WAO-6	7.36 345	2.83 346	2.64 349	8.38 363	2.78 346	3.59 344	8.61 359	3.51 352	3.36 348	1.84 261	2.45 289	5.99 339	8.70 336	3.06 348	50.70 370	2.35 257	13.44 375	1.82 334	8.79 330	2.15 328	14.26 372	12.40 352	3.35 352	2.64 356	7.87 366	5.84 353	4.30 331	11.17 356

WAO-7	8.11 346	2.98 347	5.46 376	29.83 380	2.32 333	3.09 338	9.23 362	2.48 329	4.20 356	4.67 356	7.60 364	7.98 352	11.78 349	1.64 333	22.32 326	2.11 250	12.00 367	2.79 369	44.95 377	2.13 327	10.06 326	10.12 289	1.37 327	2.49 352	2.97 343	4.35 343	2.94 290	5.06 328

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 347	1.15 274	1.98 329	1.25 284	1.24 287	1.74 311	1.31 288	2.17 310	7.44 372	3.47 330	7.09 362	2.38 295	2.08 295	0.37 139	3.49 264	11.36 362	1.39 287	0.99 259	136.53 396	6.21 364	8.35 304	12.33 348	0.55 190	0.88 279	1.22 255	1.95 305	2.35 236	4.96 325

SGM_RVC	8.49 348	2.77 345	1.77 318	2.88 337	2.31 332	3.42 342	2.70 324	7.78 382	3.92 351	5.57 380	8.42 369	9.89 362	12.92 361	0.68 262	3.72 273	2.10 248	6.63 356	1.11 284	40.78 370	5.93 362	9.99 323	10.27 297	1.97 340	2.17 335	8.79 371	2.97 333	27.36 386	40.51 391
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DNS	8.50 349	0.64 84	1.11 264	1.11 264	0.48 140	50.46 393	0.54 207	1.72 270	0.54 165	1.05 202	26.47 381	54.41 390	0.66 183	0.34 112	2.19 163	6.03 335	0.89 188	0.80 189	56.75 387	0.70 172	6.44 258	5.91 231	0.55 190	0.63 225	2.92 340	1.79 295	1.63 166	2.68 290

SFCPSM	8.92 350	1.34 303	1.05 243	1.13 269	1.12 276	1.10 271	0.89 254	1.28 201	1.79 311	2.71 306	5.63 328	4.32 328	7.90 331	1.01 306	5.47 292	5.23 325	1.80 300	1.19 297	162.18 398	4.49 351	7.79 283	9.52 283	0.81 288	1.64 312	1.33 273	1.76 291	3.30 304	3.06 303

ELAS_RVC	9.07 351	3.30 351	5.65 377	4.08 346	3.41 362	7.21 369	4.01 341	7.69 379	3.75 350	4.97 364	7.74 365	9.89 362	11.00 344	3.00 346	47.69 361	4.33 314	6.53 354	9.70 383	9.64 332	2.89 339	13.54 361	15.79 379	2.75 347	4.07 378	18.38 381	23.86 381	4.94 339	5.18 330
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 352	3.31 352	3.55 363	4.46 349	3.30 360	4.60 352	6.29 352	3.48 350	3.12 344	1.42 236	1.88 272	5.38 336	15.63 368	51.61 395	52.03 377	3.06 278	3.92 340	2.32 354	20.77 355	2.01 324	6.25 254	9.58 284	8.07 380	2.21 337	7.69 365	5.96 355	3.77 320	10.35 354

PWCK	9.19 353	3.84 360	2.76 352	4.81 356	3.48 363	7.14 368	7.79 356	3.92 361	4.66 361	4.66 355	5.84 333	24.68 379	8.47 333	3.24 351	10.95 303	3.27 286	9.48 362	2.36 356	72.75 389	4.94 356	14.76 380	6.95 252	3.68 353	2.40 349	8.01 367	7.55 359	6.35 345	9.51 351

MADNet++	9.22 354	4.13 365	6.16 379	4.32 348	5.78 377	3.96 345	8.14 357	7.09 376	6.83 370	5.28 375	7.83 367	7.65 349	8.62 335	12.90 375	19.42 321	21.00 387	7.04 358	6.27 378	10.40 336	7.97 371	14.29 375	18.67 385	3.96 355	5.12 382	5.80 358	22.29 380	9.32 361	8.69 345

MeshStereo	9.30 355	2.68 342	2.31 342	4.19 347	2.81 347	4.05 346	1.96 316	8.24 384	9.28 375	5.13 369	8.64 370	11.19 370	12.84 357	0.78 278	52.26 379	15.80 379	4.59 344	1.92 338	22.33 358	1.58 299	15.40 384	19.41 386	1.06 311	2.12 334	8.69 370	5.55 351	10.68 362	15.59 362
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MonStereo1	9.81 356	3.92 362	2.43 344	5.31 360	4.70 372	5.34 358	7.44 355	3.39 349	2.25 327	117.09 400	3.30 304	6.44 343	10.28 341	3.91 358	2.28 181	1.78 227	3.22 332	3.17 372	38.45 369	3.58 347	5.84 247	5.88 230	6.18 367	1.83 322	3.46 349	3.13 335	7.10 352	3.19 308

ELAS	10.16 357	3.54 355	5.12 375	4.49 350	4.32 371	5.01 357	4.33 343	6.88 375	4.09 354	4.97 364	7.74 365	9.90 364	11.01 345	3.51 355	52.19 378	4.52 316	7.15 359	9.65 382	8.69 328	2.38 332	13.33 357	14.95 378	2.75 347	3.64 377	17.76 380	27.24 386	13.13 372	21.93 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 358	13.11 384	4.84 370	18.55 371	6.95 381	7.98 372	14.39 376	3.69 359	3.28 346	2.90 313	2.15 286	30.28 381	43.63 382	4.40 359	9.01 299	2.66 265	12.71 369	2.73 365	42.35 373	2.87 338	14.87 381	10.21 292	7.77 376	3.03 368	2.66 339	2.98 334	3.46 311	4.84 324

JetBlue	10.90 359	9.40 381	6.23 380	8.34 362	6.82 380	10.07 377	10.58 366	5.04 370	3.97 352	2.95 315	4.09 310	9.83 361	9.32 338	8.12 368	48.65 363	14.50 370	6.76 357	5.08 377	7.66 323	3.76 348	13.23 355	17.58 384	8.19 381	3.58 376	11.41 375	18.49 377	12.08 370	28.49 382

LVE	10.96 360	3.63 357	2.68 350	55.15 392	4.03 370	7.50 370	88.91 397	1.93 287	2.44 332	2.26 289	1.69 267	4.48 330	4.75 322	3.42 354	3.44 262	2.21 254	6.03 351	1.84 336	50.68 384	1.97 322	10.14 328	12.19 342	5.54 359	3.12 371	3.75 350	2.46 325	2.99 292	6.76 343

XX-Stereo	11.10 361	0.72 117	1.24 288	1.04 258	0.52 158	0.80 234	0.84 247	1.13 173	0.51 150	4.53 354	6.79 349	1.54 254	1.06 270	0.42 175	2.78 230	5.82 334	0.96 222	0.94 242	6.43 295	0.91 231	6.26 255	8.36 267	0.58 214	0.43 135	237.38 402	1.38 245	2.64 273	3.61 314

DGSMNet	11.16 362	1.98 332	1.98 329	1.90 318	1.52 305	2.46 332	1.47 295	3.07 346	2.11 323	12.67 387	102.10 396	3.59 316	18.94 374	18.97 385	16.50 317	15.09 376	12.73 370	10.36 384	13.79 343	4.57 352	12.99 352	14.32 375	7.77 376	3.43 374	1.75 317	6.25 357	3.48 314	5.53 333

ACVNet-4b	11.58 363	3.99 363	2.60 347	44.40 388	2.71 345	4.98 355	62.31 392	1.85 281	1.79 311	1.63 246	1.25 243	4.22 327	58.75 390	3.34 353	2.27 179	1.21 135	13.33 374	1.70 331	49.50 381	1.93 318	14.47 379	13.72 374	7.40 372	3.13 372	1.55 303	1.89 300	2.20 218	4.61 322

LSM0	11.61 364	1.70 321	2.94 355	2.71 333	2.41 337	2.76 334	6.88 354	4.22 363	4.26 357	3.67 338	7.57 363	7.41 348	9.43 340	0.98 304	64.90 395	78.60 400	3.43 335	2.37 357	20.39 354	4.80 355	14.29 375	16.21 381	1.30 322	3.06 369	3.29 346	12.44 371	6.06 343	25.31 377

UNDER WATER-64	11.75 365	7.29 379	4.90 371	17.03 369	7.40 382	8.44 373	16.49 379	8.25 385	4.32 358	4.51 353	3.21 300	17.72 373	15.23 366	8.81 369	46.52 359	10.69 360	13.57 382	3.01 371	12.74 342	8.66 375	14.20 370	12.82 361	11.01 384	4.40 379	6.45 363	18.67 378	8.71 359	22.29 373

SGM+DAISY	11.81 366	3.22 348	3.47 359	3.83 345	3.15 357	4.25 348	3.52 336	7.70 380	10.88 381	5.57 380	9.00 374	9.94 365	13.12 363	1.74 337	22.71 328	18.99 383	3.23 333	2.28 353	15.35 348	8.91 378	15.05 382	17.02 383	1.32 324	4.58 380	24.50 385	31.01 389	32.60 392	41.83 394

MDST_ROB	12.03 367	32.81 389	1.72 314	20.74 376	2.64 342	5.90 363	1.72 305	4.06 362	1.35 287	3.76 340	6.53 341	2.75 306	42.83 381	0.54 221	50.83 372	1.22 138	1.08 247	0.75 168	18.95 350	1.00 245	12.75 348	11.49 329	1.29 320	1.26 302	22.72 384	11.17 366	31.24 389	31.81 387

WAO-8	12.07 368	5.33 368	4.83 368	26.48 378	4.01 368	6.22 365	11.73 373	3.65 357	6.39 368	28.97 393	41.01 388	8.08 353	18.91 372	20.68 388	3.75 274	3.24 283	9.46 360	2.01 343	53.81 385	5.76 360	9.83 321	11.16 322	6.04 365	2.43 350	8.05 368	7.74 360	6.36 346	9.95 352

Venus	12.07 368	5.33 368	4.83 368	26.48 378	4.01 368	6.22 365	11.73 373	3.65 357	6.39 368	28.97 393	41.01 388	8.08 353	18.91 372	20.68 388	3.75 274	3.24 283	9.46 360	2.01 343	53.81 385	5.76 360	9.83 321	11.16 322	6.04 365	2.43 350	8.05 368	7.74 360	6.36 346	9.95 352

JetRed	12.50 370	6.96 378	7.76 383	4.77 355	6.78 379	9.35 375	10.92 368	5.31 371	4.54 359	5.85 382	3.28 303	8.17 355	7.48 330	9.74 372	50.80 371	15.21 377	10.30 363	7.93 379	7.83 324	5.44 359	18.10 387	24.48 389	11.12 385	4.60 381	11.97 376	25.85 384	24.78 385	28.17 381

TorneroNet-64	13.24 371	6.25 373	5.07 374	34.05 381	3.72 365	9.38 376	16.75 380	3.49 351	12.26 384	2.27 291	5.98 334	17.67 372	34.24 379	14.37 378	47.92 362	3.76 299	13.18 373	2.40 359	36.34 367	9.15 381	13.85 365	12.35 351	5.65 360	2.64 356	14.28 379	14.51 374	3.41 308	12.48 357

ACV-stereo	13.36 372	1.90 328	1.63 310	2.10 322	1.15 281	2.97 335	1.36 291	1.72 270	1.86 318	2.96 316	4.89 322	3.67 319	43.88 383	1.13 317	54.14 385	17.43 381	2.38 323	1.31 313	170.74 399	4.64 353	12.73 345	14.68 377	0.97 305	1.83 322	1.25 262	1.49 261	3.53 315	2.32 284

MANE	14.22 373	9.62 382	6.93 381	4.94 358	5.72 376	7.88 371	11.48 370	7.38 378	9.90 377	4.92 363	6.89 357	8.98 358	12.13 352	3.67 357	50.37 367	17.85 382	11.82 366	20.17 389	10.46 337	6.55 367	12.22 341	12.86 363	1.77 338	11.33 387	24.83 386	30.99 388	31.42 390	40.73 392

DispFullNet	15.85 374	3.61 356	5.00 373	3.30 343	2.93 353	3.51 343	3.20 330	6.49 373	2.71 337	5.17 370	6.80 351	90.79 394	15.55 367	2.73 342	28.89 332	23.38 389	4.02 341	3.86 376	138.92 397	28.91 389	12.60 344	11.86 337	2.69 345	2.31 346	4.30 352	2.71 330	6.80 350	5.05 327

UNDER WATER	16.39 375	7.86 380	4.99 372	15.68 368	10.73 388	8.76 374	38.30 387	8.07 383	6.02 366	4.25 348	2.98 296	18.63 374	96.18 396	14.44 379	32.70 334	10.29 358	13.91 383	2.75 366	43.73 375	8.62 374	16.83 386	12.33 348	17.08 392	5.55 383	6.06 362	14.49 373	6.37 348	15.05 361

STStereo	16.49 376	3.48 353	5.91 378	44.25 387	5.60 375	39.03 388	13.11 375	7.74 381	10.72 380	5.19 372	8.92 371	24.73 380	30.22 377	1.03 312	59.92 393	11.74 364	2.59 324	1.26 310	40.79 371	2.25 330	10.02 324	8.79 275	2.06 341	11.31 386	22.61 383	16.05 376	20.57 382	35.39 388

PSMNet_ROB	16.63 377	5.59 370	2.97 356	3.47 344	2.63 340	5.86 362	6.18 351	2.20 313	2.29 328	5.39 377	141.45 398	97.59 395	6.02 326	33.78 390	3.23 258	1.58 210	4.09 342	1.69 330	20.81 356	2.75 336	12.93 351	7.08 254	63.80 400	2.60 354	2.95 342	3.67 339	2.77 280	3.66 315

DGTPSM_ROB	17.21 378	6.49 374	18.05 386	4.91 357	8.87 384	5.73 359	11.48 370	5.02 368	12.05 382	5.03 368	9.34 375	12.62 371	56.51 389	15.29 381	43.82 351	20.47 385	19.26 386	16.28 386	24.70 359	20.05 386	13.50 358	22.25 387	6.00 363	12.55 388	12.71 377	32.01 391	14.20 375	35.61 390

KSHMR	20.05 379	6.71 377	4.01 365	99.31 396	5.91 378	17.09 380	71.12 394	3.62 356	9.75 376	3.59 334	3.39 305	6.07 340	84.38 395	17.14 383	22.70 327	3.97 304	6.29 352	2.76 368	90.60 392	2.83 337	12.73 345	10.14 290	9.05 382	2.74 363	21.08 382	5.85 354	8.10 357	10.46 355

DPSM_ROB	21.05 380	17.19 385	22.69 388	10.13 364	9.29 386	13.96 378	14.50 377	11.66 386	15.25 386	9.00 384	8.97 372	10.35 368	13.24 364	19.90 386	59.73 391	26.35 390	18.76 384	21.26 390	14.74 345	15.50 384	28.56 390	27.85 391	7.42 373	16.13 390	34.05 390	39.30 394	37.97 394	44.48 395

DPSM	21.05 380	17.19 385	22.69 388	10.13 364	9.29 386	13.96 378	14.50 377	11.66 386	15.25 386	9.00 384	8.97 372	10.35 368	13.24 364	19.90 386	59.73 391	26.35 390	18.76 384	21.26 390	14.74 345	15.50 384	28.56 390	27.85 391	7.42 373	16.13 390	34.05 390	39.30 394	37.97 394	44.48 395

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 382	1.32 299	1.63 310	1.89 317	1.69 314	1.93 316	3.75 339	2.27 321	2.66 335	5.02 366	29.10 384	216.12 401	51.87 388	5.44 364	3.66 268	4.09 310	5.59 348	13.75 385	28.77 360	1.47 289	14.44 378	12.86 363	0.98 306	2.33 347	1.88 325	7.40 358	145.78 403	5.57 334

DPSMNet_ROB	22.61 383	6.50 375	18.06 387	4.95 359	8.88 385	5.76 361	11.54 372	5.02 368	12.08 383	5.17 370	28.67 383	19.69 375	163.24 401	15.38 382	43.87 353	20.66 386	19.56 387	16.59 387	35.50 365	20.17 387	13.82 364	22.26 388	6.02 364	12.56 389	12.82 378	32.01 391	14.23 376	35.60 389

WQFJA1++	23.09 384	0.99 242	0.51 119	160.58 400	0.58 176	134.26 399	122.57 401	0.75 107	0.45 126	7.60 383	0.65 148	10.26 367	69.62 391	0.32 99	2.04 142	3.20 282	0.93 213	0.70 147	10.18 335	1.03 248	5.65 244	4.52 186	0.51 167	0.40 123	0.75 148	81.69 401	1.41 140	1.33 234

DLNR_Zeroshot_test	23.11 385	81.98 399	1.97 328	102.16 397	0.49 144	0.55 166	81.36 396	2.30 324	0.50 145	4.87 360	2.22 287	2.99 308	0.93 253	12.17 374	96.90 397	144.02 402	34.28 391	19.61 388	8.60 327	4.35 350	8.08 301	6.53 242	0.51 167	0.69 241	1.37 275	1.57 273	1.16 121	1.90 266

zero-FE	23.86 386	1.70 321	0.52 126	141.89 399	8.72 383	147.65 401	77.27 395	1.26 195	0.60 185	1.15 212	4.12 311	136.19 397	11.59 348	0.57 233	2.27 179	3.52 294	1.06 246	2.52 362	5.18 264	0.95 239	81.26 400	7.98 262	0.52 176	0.47 147	0.86 179	1.54 270	1.68 170	1.14 210

TorneroNet	24.73 387	6.18 371	3.52 360	95.34 395	3.93 366	27.05 383	29.02 384	4.44 364	18.13 388	2.20 285	37.99 387	77.85 393	72.31 392	18.15 384	41.78 345	3.07 279	13.11 372	2.35 355	87.85 390	9.06 380	15.44 385	12.17 341	5.94 362	2.64 356	52.32 394	8.18 362	3.59 317	14.11 359

LRCNet_RVC	25.94 388	30.78 388	14.74 385	35.18 384	31.16 393	36.52 387	29.93 386	23.08 391	12.70 385	36.15 395	33.37 385	37.24 382	28.56 376	37.11 391	17.47 318	7.61 347	31.06 389	26.75 393	67.49 388	29.07 390	23.47 389	10.73 310	39.23 395	30.61 394	7.37 364	2.53 327	11.22 363	9.31 350

ktn	26.84 389	3.99 363	95.18 401	14.39 367	5.44 374	18.02 381	17.50 381	19.69 389	67.27 398	2.84 309	5.30 325	171.03 400	80.75 394	7.72 367	10.93 302	3.48 293	20.95 388	2.71 364	90.26 391	29.10 391	15.05 382	10.23 293	7.60 375	2.93 367	5.12 355	5.83 352	4.73 336	6.62 341

LE_ROB	28.97 390	25.29 387	36.16 391	34.90 383	56.86 399	18.61 382	58.99 391	32.08 394	41.72 393	5.37 376	27.57 382	46.00 385	49.67 386	13.72 377	14.83 312	3.84 302	5.96 349	1.22 302	46.43 378	36.35 395	10.19 329	11.19 324	48.45 396	22.49 392	30.18 388	31.59 390	31.60 391	40.87 393

PML	39.07 391	38.06 393	12.06 384	39.32 386	29.04 392	40.62 389	11.06 369	14.14 388	100.08 399	27.87 392	166.26 401	107.74 396	159.39 400	13.53 376	15.41 313	10.75 361	35.75 392	8.64 380	42.84 374	10.61 383	14.22 371	16.14 380	5.89 361	7.21 385	53.08 395	13.95 372	42.26 396	19.02 369

FlowAnything	42.31 392	34.65 392	45.90 394	20.47 375	18.91 391	28.11 385	28.64 383	23.30 393	30.84 391	18.76 390	18.33 379	20.84 377	27.00 375	39.89 393	119.49 400	52.59 398	37.35 393	42.63 397	29.06 361	31.53 394	57.38 398	56.78 401	14.49 389	32.64 397	68.29 397	78.93 398	76.07 398	89.56 401

CasAABBNet	42.72 393	34.60 391	45.66 393	20.17 374	18.55 390	28.05 384	29.13 385	23.25 392	30.69 390	18.73 389	18.11 378	20.72 376	37.90 380	39.93 394	120.54 401	52.80 399	37.72 395	42.56 396	29.30 362	30.56 392	57.58 399	56.66 400	14.58 391	32.34 396	68.46 399	79.09 400	76.31 399	89.48 400

HaxPig	44.53 394	46.75 395	47.32 395	47.72 389	48.79 395	47.60 390	48.40 388	49.50 395	47.10 394	49.76 396	50.31 390	49.00 386	45.26 384	54.49 396	41.50 343	40.24 394	50.15 396	52.05 398	44.74 376	43.04 396	46.61 394	44.38 397	51.78 397	45.43 398	33.92 389	25.30 382	28.66 387	22.43 374

AVERAGE_ROB	46.12 395	48.49 396	48.31 396	49.34 390	50.25 396	48.63 391	49.80 389	50.74 397	48.67 395	51.68 397	52.55 391	50.28 387	47.20 385	55.70 397	43.00 350	40.99 395	52.42 397	54.59 399	47.27 379	45.45 397	48.77 395	44.06 396	52.90 398	46.98 399	35.80 392	26.72 385	30.77 388	23.81 376

HanzoNet	47.37 396	45.54 394	75.64 399	62.53 393	47.97 394	62.03 396	90.57 399	55.02 399	58.34 397	15.60 388	22.00 380	75.72 392	107.47 397	172.14 401	23.65 330	13.02 367	62.42 399	9.26 381	134.39 395	22.45 388	19.74 388	25.78 390	31.84 394	5.57 384	9.72 374	9.49 364	8.54 358	12.61 358

MEDIAN_ROB	49.56 397	51.66 397	50.91 397	52.80 391	53.76 397	52.08 394	53.35 390	54.28 398	52.25 396	54.89 398	55.89 392	53.59 388	50.09 387	58.85 398	46.45 358	44.55 396	55.81 398	57.90 400	50.55 383	48.85 398	52.07 396	46.79 398	56.69 399	50.01 400	39.10 393	30.23 387	33.56 393	31.26 386

BEATNet-Init1	52.60 398	76.96 398	24.06 390	87.02 394	56.48 398	86.86 397	68.77 393	49.65 396	34.71 392	11.93 386	56.24 393	64.63 391	78.72 393	9.65 371	58.40 389	51.35 397	32.72 390	23.00 392	101.24 393	71.98 400	46.49 393	39.72 395	28.67 393	24.23 393	59.12 396	38.23 393	77.99 400	61.49 397

fast-reg	55.71 399	34.57 390	45.49 392	19.85 373	18.29 389	48.74 392	28.35 382	22.84 390	30.63 389	20.23 391	161.03 400	22.06 378	31.01 378	39.88 392	118.72 399	40.05 392	37.58 394	41.68 395	239.62 401	30.58 393	57.21 397	56.61 399	14.57 390	32.05 395	68.35 398	79.01 399	75.70 397	89.35 399

DPSimNet_ROB	111.84 400	179.62 401	74.81 398	195.40 401	165.93 401	136.63 400	98.05 400	126.48 401	138.79 401	82.31 399	148.57 399	159.77 398	157.57 399	78.29 399	64.65 394	40.10 393	142.61 401	34.98 394	195.20 400	69.76 399	154.10 401	32.63 394	82.12 401	98.24 401	71.10 400	51.68 396	117.83 402	122.56 402

ASD4	121.33 401	129.06 400	88.33 400	102.62 398	80.04 400	113.84 398	90.39 398	120.07 400	107.64 400	132.47 401	137.43 397	163.16 399	128.65 398	95.21 400	111.50 398	121.28 401	132.67 400	105.33 401	131.08 394	144.81 401	247.71 402	229.55 402	96.05 402	105.89 402	113.24 401	67.78 397	92.86 401	87.27 398

GS-Stereo																							0.14 15	0.17 43	0.33 36	0.25 17	0.52 34	0.24 22

FADE																14.56 371					36.12 392	31.14 393					15.03 379

Low-res two-view benchmark