Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.03 3	0.02 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 25	0.03 4	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.04 4	0.03 3

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 46	0.04 21	0.02 3	0.03 4	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.05 9	0.03 3

GFORCE	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 56	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.04 9

F8.5	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 56	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.07 29	0.04 9

FORCE_9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 56	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.04 9

FORCE_8	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 56	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.06 23	0.07 29	0.04 9

F7	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.03 7	0.05 46	0.03 13	0.06 41	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 21	0.06 33	0.06 16	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.07 39	0.07 29	0.05 27

over-8	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.03 7	0.04 19	0.04 27	0.05 20	0.03 31	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 29	0.05 27

over-9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 27	0.06 41	0.03 31	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 29	0.05 27

qqai	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 25	0.03 4	0.04 27	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 21	0.03 7	0.02 3	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.03 3

LACA2	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 65	0.02 5	0.06 41	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

BridgeDepth	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 70	0.03 31	0.02 6	0.07 11	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.07 29	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.06 65	0.03 13	0.06 41	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.07 41	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MLG-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.05 46	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.07 41	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 27

MM-Stereo_test3	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.02 3	0.02 5	0.04 21	0.05 43	0.04 19	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 43	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.04 4	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.04 19	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.07 43	0.05 11	0.06 16	0.05 32	0.06 23	0.05 12	0.03 48	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

CoSv	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.05 67	0.03 46	0.05 50	0.04 25	0.04 19	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.07 43	0.04 5	0.08 56	0.04 6	0.06 23	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 48	0.05 10	0.07 29	0.04 9

AIO-test2	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 21	0.05 43	0.04 19	0.06 60	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

ProNet	0.04 5	0.04 22	0.04 39	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.04 82	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 60	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.06 21	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 23	0.03 3	0.03 48	0.03 16	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

CroCo-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.12 74	0.10 65	0.06 21	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 41	0.05 12	0.01 3	0.02 3	0.06 30	0.05 10	0.05 9	0.04 9
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
FORCE_4.6	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.03 11	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.04 25	0.04 19	0.03 13	0.08 70	0.04 61	0.03 49	0.09 37	0.09 46	0.07 43	0.07 54	0.06 16	0.05 32	0.06 23	0.06 38	0.04 82	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.09 73	0.06 50

F5.5	0.05 24	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.05 43	0.04 19	0.03 13	0.07 56	0.03 31	0.03 49	0.08 22	0.09 46	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 29	0.06 50

FORCE_4.5	0.05 24	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.03 46	0.06 64	0.04 25	0.05 46	0.05 45	0.07 56	0.03 31	0.03 49	0.09 37	0.08 24	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.06 38	0.02 5	0.03 16	0.07 48	0.08 68	0.09 73	0.07 63

FORCE_5	0.05 24	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.04 25	0.05 46	0.04 27	0.09 81	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.03 48	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.08 55	0.06 50

FORCE_6	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.05 50	0.05 43	0.03 4	0.03 13	0.07 56	0.04 61	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.08 55	0.05 27

over-6	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.05 70	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.06 60	0.04 19	0.07 77	0.12 100	0.03 31	0.03 49	0.07 11	0.07 11	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.08 55	0.07 63

over v1	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.05 70	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.04 19	0.05 45	0.08 70	0.03 31	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.06 21	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.08 68	0.07 29	0.05 27

testmc14	0.05 24	0.05 48	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.05 46	0.04 27	0.10 84	0.02 3	0.02 6	0.11 62	0.09 46	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.06 23	0.05 12	0.04 82	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 29	0.05 27

PointNet	0.05 24	0.04 22	0.05 70	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.04 82	0.07 78	0.05 43	0.05 46	0.06 60	0.05 20	0.04 61	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.07 41	0.06 38	0.04 82	0.05 81	0.07 48	0.08 68	0.09 73	0.06 50

LACA1	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.03 46	0.03 3	0.06 60	0.05 46	0.04 27	0.06 41	0.04 61	0.03 49	0.09 37	0.09 46	0.06 21	0.08 70	0.06 16	0.05 32	0.06 23	0.06 38	0.03 48	0.04 54	0.07 48	0.08 68	0.08 55	0.06 50

NLSM3	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.03 7	0.03 46	0.06 64	0.08 93	0.05 46	0.06 60	0.04 6	0.05 73	0.04 80	0.08 22	0.08 24	0.07 43	0.06 33	0.06 16	0.05 32	0.06 23	0.05 12	0.04 82	0.04 54	0.07 48	0.08 68	0.08 55	0.07 63

NLCSM	0.05 24	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 78	0.14 220	0.04 19	0.10 121	0.05 20	0.29 311	0.02 6	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

MonStereo	0.05 24	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.03 7	0.03 46	0.05 50	0.05 43	0.05 46	0.06 60	0.05 20	0.03 31	0.02 6	0.10 48	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.06 38	0.02 5	0.02 3	0.07 48	0.07 39	0.07 29	0.07 63

111111	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 49	0.03 7	0.03 46	0.04 21	0.05 43	0.03 4	0.04 27	0.05 20	0.03 31	0.02 6	0.09 37	0.08 24	0.06 21	0.05 11	0.07 33	0.04 6	0.07 41	0.08 73	0.03 48	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

LG-Stereo	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 49	0.04 25	0.02 5	0.06 64	0.05 43	0.06 65	0.06 60	0.08 70	0.03 31	0.02 6	0.10 48	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.09 73	0.06 38	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.07 29	0.05 27

MM-Stereo_test2	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.05 46	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.03 49	0.09 37	0.09 46	0.07 43	0.07 54	0.07 33	0.06 61	0.08 59	0.10 91	0.04 82	0.03 16	0.05 9	0.09 85	0.06 15	0.05 27

GREAT-IGEV	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.03 7	0.04 19	0.05 45	0.08 70	0.02 3	0.02 6	0.11 62	0.09 46	0.07 43	0.05 11	0.07 33	0.05 32	0.06 23	0.10 91	0.03 48	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.08 55	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.05 24	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.06 64	0.06 60	0.06 65	0.06 60	0.06 41	0.02 3	0.03 49	0.09 37	0.09 46	0.06 21	0.05 11	0.05 4	0.05 32	0.05 7	0.06 38	0.02 5	0.03 16	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

U	0.05 24	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 21	0.02 3	0.04 19	0.01 3	0.05 20	0.03 31	0.02 6	0.12 74	0.11 77	0.08 59	0.07 54	0.08 56	0.05 32	0.10 78	0.07 57	0.01 3	0.03 16	0.07 48	0.07 39	0.06 15	0.06 50

AIO-Stereo	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 27	0.04 6	0.03 31	0.02 6	0.09 37	0.09 46	0.07 43	0.06 33	0.09 73	0.06 61	0.07 41	0.06 38	0.03 48	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.07 29	0.04 9

RSM	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.04 21	0.03 7	0.04 19	0.05 45	0.06 41	0.03 31	0.02 6	0.10 48	0.09 46	0.07 43	0.06 33	0.07 33	0.06 61	0.08 59	0.06 38	0.02 5	0.04 54	0.06 30	0.06 23	0.07 29	0.05 27

MoCha-V2	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.04 21	0.03 7	0.04 19	0.05 45	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 48	0.08 24	0.07 43	0.06 33	0.08 56	0.06 61	0.07 41	0.07 57	0.03 48	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

CroCo-Stereo Lap2	0.05 24	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 65	0.03 13	0.04 6	0.03 31	0.02 6	0.10 48	0.10 65	0.07 43	0.07 54	0.07 33	0.05 32	0.08 59	0.06 38	0.02 5	0.03 16	0.07 48	0.08 68	0.07 29	0.05 27

CR-Stereo	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.04 19	0.06 60	0.05 20	0.04 61	0.03 49	0.10 48	0.09 46	0.06 21	0.08 70	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.07 57	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.08 55	0.08 76

CR-RVC	0.06 47	0.05 48	0.05 70	0.03 11	0.05 75	0.04 25	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.04 19	0.05 45	0.05 20	0.05 73	0.04 80	0.12 74	0.11 77	0.07 43	0.08 70	0.08 56	0.06 61	0.09 73	0.07 57	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.09 85	0.10 84	0.09 91

FORCE_4.7	0.06 47	0.05 48	0.05 70	0.06 90	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.04 21	0.05 43	0.04 19	0.05 45	0.11 93	0.03 31	0.04 80	0.09 37	0.08 24	0.10 82	0.08 70	0.08 56	0.05 32	0.08 59	0.06 38	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.09 73	0.07 63

F4.4	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.02 5	0.06 64	0.04 25	0.04 19	0.05 45	0.08 70	0.03 31	0.04 80	0.09 37	0.08 24	0.07 43	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.05 12	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.08 68	0.08 55	0.08 76

FORCE_4	0.06 47	0.04 22	0.04 39	0.05 70	0.03 21	0.05 67	0.03 46	0.06 64	0.05 43	0.07 81	0.06 60	0.07 56	0.03 31	0.03 49	0.10 48	0.08 24	0.07 43	0.07 54	0.08 56	0.05 32	0.08 59	0.07 57	0.03 48	0.04 54	0.08 74	0.09 85	0.10 84	0.08 76

SCION-MonSter(vits)	0.06 47	0.09 107	0.07 103	0.09 135	0.09 141	0.08 119	0.05 111	0.05 50	0.05 43	0.05 46	0.06 60	0.05 20	0.03 31	0.02 6	0.10 48	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.06 38	0.02 5	0.02 3	0.07 48	0.07 39	0.07 29	0.07 63

LACA_dic	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.07 81	0.04 27	0.05 20	0.05 73	0.03 49	0.10 48	0.10 65	0.06 21	0.08 70	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.07 57	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.08 55	0.08 76

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.03 11	0.04 49	0.04 25	0.02 5	0.05 50	0.06 60	0.05 46	0.05 45	0.10 84	0.03 31	0.03 49	0.13 82	0.09 46	0.08 59	0.07 54	0.09 73	0.05 32	0.07 41	0.06 38	0.03 48	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.09 73	0.06 50

MCSU-Stereo	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.03 7	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.06 65	0.04 27	0.09 81	0.03 31	0.03 49	0.12 74	0.09 46	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.06 23	0.05 12	0.03 48	0.03 16	0.07 48	0.07 39	0.09 73	0.07 63

TS12	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.07 81	0.04 27	0.05 20	0.05 73	0.03 49	0.10 48	0.10 65	0.06 21	0.08 70	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.07 57	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.08 55	0.08 76

LACA3	0.06 47	0.05 48	0.05 70	0.05 70	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.06 65	0.04 27	0.08 70	0.04 61	0.04 80	0.11 62	0.10 65	0.06 21	0.08 70	0.08 56	0.05 32	0.08 59	0.08 73	0.03 48	0.04 54	0.08 74	0.08 68	0.09 73	0.08 76

DispViT+	0.06 47	0.05 48	0.05 70	0.07 100	0.05 75	0.05 67	0.04 82	0.05 50	0.07 86	0.06 65	0.08 91	0.06 41	0.05 73	0.03 49	0.10 48	0.09 46	0.06 21	0.08 70	0.08 56	0.06 61	0.06 23	0.07 57	0.03 48	0.06 98	0.07 48	0.10 97	0.08 55	0.09 91

MatchStereo	0.06 47	0.04 22	0.05 70	0.03 11	0.04 49	0.03 7	0.03 46	0.04 21	0.07 86	0.03 4	0.06 60	0.04 6	0.05 73	0.03 49	0.10 48	0.09 46	0.06 21	0.07 54	0.06 16	0.07 82	0.08 59	0.09 84	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.08 68	0.06 15	0.06 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.06 47	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.06 64	0.17 266	0.04 19	0.11 142	0.04 6	0.31 313	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.03 48	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 47	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.05 67	0.03 46	0.05 50	0.15 236	0.04 19	0.14 170	0.04 6	0.33 316	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 32	0.04 3	0.05 12	0.03 48	0.04 54	0.05 9	0.07 39	0.06 15	0.06 50

GEAStereo	0.06 47	0.07 81	0.05 70	0.06 90	0.05 75	0.05 67	0.04 82	0.05 50	0.04 25	0.06 65	0.04 27	0.07 56	0.02 3	0.03 49	0.13 82	0.09 46	0.09 73	0.07 54	0.08 56	0.06 61	0.10 78	0.08 73	0.03 48	0.05 81	0.08 74	0.07 39	0.08 55	0.05 27

GSStereo	0.06 47	0.06 74	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.03 3	0.04 25	0.05 46	0.04 27	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 62	0.10 65	0.10 82	0.06 33	0.09 73	0.06 61	0.10 78	0.06 38	0.02 5	0.03 16	0.07 48	0.06 23	0.07 29	0.05 27

gasm-f	0.06 47	0.07 81	0.05 70	0.06 90	0.05 75	0.05 67	0.04 82	0.05 50	0.04 25	0.06 65	0.04 27	0.07 56	0.02 3	0.03 49	0.13 82	0.09 46	0.09 73	0.07 54	0.08 56	0.06 61	0.10 78	0.08 73	0.03 48	0.05 81	0.08 74	0.07 39	0.08 55	0.05 27

AdaDepth	0.06 47	0.06 74	0.04 39	0.04 31	0.05 75	0.04 25	0.03 46	0.05 50	0.06 60	0.04 19	0.05 45	0.05 20	0.03 31	0.03 49	0.11 62	0.11 77	0.09 73	0.08 70	0.09 73	0.06 61	0.08 59	0.07 57	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.09 73	0.07 63

GASTEREO	0.06 47	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.06 60	0.04 19	0.04 27	0.06 41	0.03 31	0.02 6	0.12 74	0.10 65	0.08 59	0.07 54	0.08 56	0.06 61	0.07 41	0.13 111	0.03 48	0.03 16	0.07 48	0.08 68	0.07 29	0.05 27

MSCF	0.06 47	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.06 60	0.04 19	0.04 27	0.06 41	0.03 31	0.02 6	0.12 74	0.10 65	0.08 59	0.07 54	0.08 56	0.06 61	0.07 41	0.12 103	0.03 48	0.03 16	0.07 48	0.08 68	0.06 15	0.05 27

MLG-Stereo_test2	0.06 47	0.05 48	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.06 64	0.04 25	0.07 81	0.05 45	0.07 56	0.03 31	0.04 80	0.10 48	0.10 65	0.10 82	0.07 54	0.11 85	0.06 61	0.10 78	0.06 38	0.03 48	0.03 16	0.06 30	0.05 10	0.09 73	0.06 50

GIP-stereo	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.03 46	0.03 3	0.03 7	0.05 46	0.04 27	0.05 20	0.02 3	0.04 80	0.11 62	0.09 46	0.08 59	0.07 54	0.09 73	0.07 82	0.08 59	0.09 84	0.02 5	0.04 54	0.06 30	0.07 39	0.08 55	0.05 27

IGEV-Stereo++	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.05 70	0.05 75	0.04 25	0.02 5	0.05 50	0.05 43	0.05 46	0.05 45	0.05 20	0.04 61	0.03 49	0.09 37	0.09 46	0.07 43	0.06 33	0.08 56	0.05 32	0.07 41	0.12 103	0.04 82	0.03 16	0.05 9	0.07 39	0.08 55	0.05 27

RAStereo	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.03 11	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.05 50	0.03 7	0.10 94	0.03 13	0.07 56	0.03 31	0.02 6	0.14 94	0.11 77	0.09 73	0.08 70	0.09 73	0.05 32	0.12 94	0.07 57	0.02 5	0.03 16	0.09 84	0.07 39	0.07 29	0.07 63

Occ-G	0.06 47	0.07 81	0.05 70	0.05 70	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.05 50	0.04 25	0.04 19	0.08 91	0.06 41	0.03 31	0.03 49	0.11 62	0.11 77	0.08 59	0.08 70	0.13 98	0.06 61	0.09 73	0.07 57	0.04 82	0.05 81	0.06 30	0.06 23	0.08 55	0.06 50

RSM++	0.06 47	0.05 48	0.05 70	0.05 70	0.05 75	0.04 25	0.03 46	0.06 64	0.05 43	0.05 46	0.05 45	0.07 56	0.04 61	0.02 6	0.11 62	0.10 65	0.08 59	0.07 54	0.08 56	0.06 61	0.09 73	0.07 57	0.03 48	0.04 54	0.08 74	0.07 39	0.07 29	0.05 27

BridgeDepth_RVC	0.07 74	0.07 81	0.06 89	0.05 70	0.06 92	0.06 87	0.04 82	0.07 78	0.09 109	0.07 81	0.07 77	0.07 56	0.05 73	0.04 80	0.13 82	0.11 77	0.07 43	0.09 82	0.09 73	0.07 82	0.08 59	0.08 73	0.03 48	0.04 54	0.09 84	0.11 102	0.10 84	0.11 102
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.07 74	0.05 48	0.03 6	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.06 64	0.15 236	0.04 19	0.15 180	0.05 20	0.34 318	0.03 49	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.05 11	0.06 16	0.05 32	0.05 7	0.05 12	0.03 48	0.04 54	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 50

NLMM1	0.07 74	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.03 7	0.03 46	0.06 64	0.19 277	0.05 46	0.14 170	0.05 20	0.39 324	0.03 49	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 33	0.05 32	0.05 7	0.06 38	0.03 48	0.05 81	0.07 48	0.06 23	0.07 29	0.05 27

NLMM	0.07 74	0.05 48	0.03 6	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.06 64	0.15 236	0.04 19	0.15 180	0.05 20	0.34 318	0.03 49	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.05 11	0.06 16	0.05 32	0.05 7	0.05 12	0.03 48	0.04 54	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 50

NLSM1	0.07 74	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.04 82	0.07 78	0.19 277	0.04 19	0.16 196	0.06 41	0.36 323	0.03 49	0.07 11	0.08 24	0.06 21	0.05 11	0.07 33	0.05 32	0.06 23	0.06 38	0.03 48	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.07 29	0.05 27

VIP-Stereo	0.07 74	0.06 74	0.05 70	0.05 70	0.04 49	0.04 25	0.02 5	0.06 64	0.05 43	0.06 65	0.09 107	0.10 84	0.03 31	0.03 49	0.12 74	0.11 77	0.12 93	0.09 82	0.10 80	0.06 61	0.11 85	0.06 38	0.03 48	0.04 54	0.08 74	0.07 39	0.07 29	0.08 76

DEFOM-Stereo	0.07 74	0.06 74	0.04 39	0.06 90	0.05 75	0.05 67	0.03 46	0.06 64	0.05 43	0.06 65	0.07 77	0.06 41	0.03 31	0.03 49	0.11 62	0.10 65	0.11 86	0.09 82	0.10 80	0.06 61	0.11 85	0.07 57	0.04 82	0.04 54	0.08 74	0.08 68	0.12 101	0.08 76

StereoVision	0.07 74	0.05 48	0.05 70	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.07 78	0.11 150	0.05 46	0.06 60	0.05 20	0.06 92	0.02 6	0.13 82	0.13 99	0.09 73	0.07 54	0.10 80	0.08 99	0.08 59	0.07 57	0.03 48	0.05 81	0.11 104	0.10 97	0.13 108	0.13 114

AEACV	0.07 74	0.08 95	0.04 39	0.05 70	0.05 75	0.04 25	0.03 46	0.05 50	0.03 7	0.05 46	0.05 45	0.06 41	0.03 31	0.03 49	0.17 115	0.13 99	0.09 73	0.08 70	0.12 90	0.07 82	0.10 78	0.10 91	0.03 48	0.04 54	0.08 74	0.12 112	0.07 29	0.05 27

RAFT	0.07 74	0.04 22	0.06 89	0.05 70	0.03 21	0.06 87	0.03 46	0.10 92	0.05 43	0.06 65	0.07 77	0.08 70	0.05 73	0.02 6	0.10 48	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.08 56	0.06 61	0.08 59	0.09 84	0.02 5	0.04 54	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.15 133

TDLM	0.07 74	0.08 95	0.07 103	0.07 100	0.07 105	0.07 100	0.05 111	0.07 78	0.06 60	0.06 65	0.10 121	0.08 70	0.06 92	0.05 94	0.09 37	0.09 46	0.09 73	0.09 82	0.08 56	0.06 61	0.08 59	0.06 38	0.05 107	0.07 111	0.08 74	0.07 39	0.08 55	0.08 76

MLG-Stereo_test3	0.08 85	0.06 74	0.04 39	0.05 70	0.06 92	0.06 87	0.04 82	0.07 78	0.06 60	0.09 88	0.07 77	0.13 108	0.03 31	0.05 94	0.13 82	0.11 77	0.12 93	0.09 82	0.29 222	0.06 61	0.12 94	0.13 111	0.03 48	0.05 81	0.07 48	0.08 68	0.10 84	0.08 76

anonymousdsp	0.08 85	0.07 81	0.06 89	0.06 90	0.05 75	0.06 87	0.04 82	0.10 92	0.06 60	0.11 100	0.10 121	0.08 70	0.04 61	0.05 94	0.13 82	0.12 93	0.11 86	0.09 82	0.13 98	0.08 99	0.14 101	0.15 120	0.04 82	0.05 81	0.08 74	0.07 39	0.11 94	0.07 63

iRaftStereo_RVC	0.08 85	0.07 81	0.06 89	0.05 70	0.05 75	0.05 67	0.03 46	0.10 92	0.05 43	0.10 94	0.09 107	0.10 84	0.05 73	0.04 80	0.11 62	0.11 77	0.13 99	0.10 98	0.12 90	0.07 82	0.15 107	0.11 95	0.04 82	0.05 81	0.10 94	0.09 85	0.11 94	0.08 76

delet	0.08 85	0.08 95	0.07 103	0.09 135	0.07 105	0.08 119	0.06 132	0.07 78	0.06 60	0.09 88	0.07 77	0.11 93	0.06 92	0.06 114	0.12 74	0.10 65	0.10 82	0.09 82	0.08 56	0.09 112	0.09 73	0.07 57	0.05 107	0.06 98	0.09 84	0.09 85	0.10 84	0.08 76

NBS	0.09 89	0.06 74	0.05 70	0.03 11	0.04 49	0.04 25	0.04 82	0.10 92	0.06 60	0.16 113	0.03 13	0.12 100	0.06 92	0.05 94	0.15 103	0.14 106	0.15 113	0.09 82	0.12 90	0.08 99	0.20 150	0.12 103	0.05 107	0.05 81	0.11 104	0.11 102	0.09 73	0.10 95

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 89	0.06 74	0.07 103	0.07 100	0.07 105	0.06 87	0.04 82	0.10 92	0.08 93	0.16 113	0.10 121	0.12 100	0.08 125	0.04 80	0.14 94	0.12 93	0.14 104	0.09 82	0.16 115	0.07 82	0.11 85	0.09 84	0.04 82	0.05 81	0.10 94	0.10 97	0.13 108	0.10 95

TS	0.09 89	0.07 81	0.07 103	0.07 100	0.06 92	0.06 87	0.04 82	0.11 100	0.06 60	0.06 65	0.11 142	0.10 84	0.05 73	0.05 94	0.13 82	0.13 99	0.09 73	0.10 98	0.12 90	0.08 99	0.13 96	0.11 95	0.04 82	0.06 98	0.12 118	0.11 102	0.12 101	0.14 125

LG-Stereo_L2	0.09 89	0.08 95	0.05 70	0.04 31	0.05 75	0.04 25	0.03 46	0.13 110	0.09 109	0.21 144	0.09 107	0.13 108	0.05 73	0.05 94	0.13 82	0.14 106	0.14 104	0.09 82	0.14 102	0.07 82	0.18 128	0.12 103	0.03 48	0.04 54	0.09 84	0.08 68	0.10 84	0.10 95

LG-Stereo_L1	0.09 89	0.08 95	0.05 70	0.05 70	0.05 75	0.05 67	0.03 46	0.13 110	0.09 109	0.21 144	0.09 107	0.11 93	0.05 73	0.05 94	0.13 82	0.14 106	0.14 104	0.09 82	0.14 102	0.07 82	0.18 128	0.11 95	0.03 48	0.04 54	0.09 84	0.08 68	0.10 84	0.10 95

LG-G_1	0.09 89	0.08 95	0.06 89	0.08 120	0.07 105	0.08 119	0.05 111	0.09 88	0.06 60	0.09 88	0.07 77	0.13 108	0.06 92	0.07 123	0.14 94	0.12 93	0.13 99	0.10 98	0.15 108	0.08 99	0.14 101	0.17 136	0.05 107	0.05 81	0.09 84	0.09 85	0.12 101	0.11 102

LG-G	0.09 89	0.08 95	0.06 89	0.08 120	0.07 105	0.08 119	0.05 111	0.09 88	0.06 60	0.09 88	0.07 77	0.13 108	0.06 92	0.07 123	0.14 94	0.12 93	0.13 99	0.10 98	0.15 108	0.08 99	0.14 101	0.17 136	0.05 107	0.05 81	0.09 84	0.09 85	0.12 101	0.11 102

DFGA-Net	0.09 89	0.09 107	0.05 70	0.07 100	0.05 75	0.06 87	0.05 111	0.11 100	0.06 60	0.12 106	0.07 77	0.13 108	0.05 73	0.04 80	0.14 94	0.12 93	0.13 99	0.10 98	0.13 98	0.07 82	0.11 85	0.08 73	0.05 107	0.07 111	0.10 94	0.09 85	0.14 113	0.11 102

LGtest1	0.09 89	0.07 81	0.06 89	0.06 90	0.06 92	0.07 100	0.04 82	0.10 92	0.09 109	0.09 88	0.10 121	0.10 84	0.05 73	0.06 114	0.15 103	0.13 99	0.15 113	0.11 109	0.15 108	0.09 112	0.16 109	0.15 120	0.05 107	0.05 81	0.10 94	0.09 85	0.12 101	0.10 95

AIO_rvc	0.09 89	0.09 107	0.06 89	0.07 100	0.06 92	0.07 100	0.04 82	0.12 105	0.08 93	0.12 106	0.05 45	0.11 93	0.04 61	0.05 94	0.22 183	0.17 143	0.11 86	0.09 82	0.14 102	0.07 82	0.16 109	0.22 173	0.04 82	0.05 81	0.09 84	0.08 68	0.09 73	0.07 63

AANet_RVC	0.09 89	0.08 95	0.08 125	0.07 100	0.09 141	0.06 87	0.06 132	0.09 88	0.09 109	0.08 86	0.09 107	0.08 70	0.07 109	0.06 114	0.14 94	0.11 77	0.11 86	0.12 117	0.11 85	0.10 122	0.10 78	0.09 84	0.07 144	0.08 129	0.11 104	0.12 112	0.12 101	0.14 125

IGEV-Stereo+	0.10 100	0.11 144	0.05 70	0.05 70	0.06 92	0.06 87	0.03 46	0.16 128	0.08 93	0.24 189	0.13 162	0.11 93	0.06 92	0.05 94	0.13 82	0.15 121	0.14 104	0.10 98	0.15 108	0.10 122	0.18 128	0.15 120	0.05 107	0.04 54	0.10 94	0.12 112	0.08 55	0.09 91

plain	0.10 100	0.09 107	0.07 103	0.06 90	0.06 92	0.07 100	0.04 82	0.13 110	0.06 60	0.16 113	0.06 60	0.11 93	0.04 61	0.04 80	0.16 109	0.16 133	0.16 119	0.12 117	0.15 108	0.08 99	0.15 107	0.11 95	0.04 82	0.07 111	0.12 118	0.12 112	0.12 101	0.14 125

MaDis-Stereo	0.10 100	0.07 81	0.07 103	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.04 82	0.09 88	0.07 86	0.11 100	0.07 77	0.13 108	0.06 92	0.03 49	0.14 94	0.14 106	0.15 113	0.12 117	0.15 108	0.07 82	0.16 109	0.13 111	0.03 48	0.06 98	0.14 137	0.20 213	0.16 122	0.19 170

MIF-Stereo (partial)	0.10 100	0.09 107	0.08 125	0.07 100	0.06 92	0.07 100	0.04 82	0.12 105	0.09 109	0.12 106	0.07 77	0.09 81	0.07 109	0.05 94	0.18 126	0.15 121	0.16 119	0.13 132	0.14 102	0.08 99	0.16 109	0.10 91	0.04 82	0.08 129	0.13 123	0.11 102	0.16 122	0.13 114

AASNet	0.10 100	0.10 123	0.07 103	0.10 146	0.10 162	0.11 164	0.08 171	0.11 100	0.06 60	0.10 94	0.11 142	0.10 84	0.06 92	0.07 123	0.14 94	0.11 77	0.13 99	0.11 109	0.11 85	0.09 112	0.11 85	0.12 103	0.06 126	0.08 129	0.11 104	0.10 97	0.10 84	0.08 76

AFF-stereo	0.10 100	0.10 123	0.08 125	0.07 100	0.06 92	0.08 119	0.04 82	0.17 134	0.08 93	0.21 144	0.08 91	0.13 108	0.05 73	0.03 49	0.14 94	0.14 106	0.12 93	0.09 82	0.20 145	0.07 82	0.14 101	0.11 95	0.04 82	0.06 98	0.13 123	0.12 112	0.18 143	0.11 102

MMNet	0.10 100	0.09 107	0.07 103	0.10 146	0.08 127	0.09 141	0.06 132	0.10 92	0.08 93	0.08 86	0.09 107	0.12 100	0.06 92	0.08 135	0.22 183	0.11 77	0.12 93	0.11 109	0.12 90	0.09 112	0.11 85	0.08 73	0.06 126	0.08 129	0.10 94	0.11 102	0.13 108	0.12 109

GANet	0.10 100	0.10 123	0.09 146	0.10 146	0.10 162	0.12 180	0.09 188	0.13 110	0.08 93	0.10 94	0.10 121	0.14 119	0.06 92	0.06 114	0.11 62	0.12 93	0.14 104	0.14 145	0.11 85	0.07 82	0.11 85	0.08 73	0.08 170	0.08 129	0.11 104	0.09 85	0.11 94	0.11 102

CVANet_RVC	0.10 100	0.12 160	0.11 188	0.13 190	0.09 141	0.11 164	0.08 171	0.12 105	0.08 93	0.09 88	0.14 170	0.10 84	0.07 109	0.07 123	0.11 62	0.11 77	0.11 86	0.11 109	0.11 85	0.08 99	0.11 85	0.08 73	0.06 126	0.08 129	0.11 104	0.09 85	0.11 94	0.12 109

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 109	0.08 95	0.06 89	0.07 100	0.07 105	0.07 100	0.03 46	0.16 128	0.09 109	0.24 189	0.09 107	0.10 84	0.06 92	0.05 94	0.15 103	0.17 143	0.17 126	0.12 117	0.16 115	0.10 122	0.24 188	0.17 136	0.04 82	0.05 81	0.10 94	0.11 102	0.13 108	0.09 91

UniTT-Stereo	0.11 109	0.07 81	0.06 89	0.05 70	0.05 75	0.06 87	0.04 82	0.10 92	0.07 86	0.13 109	0.06 60	0.12 100	0.12 195	0.08 135	0.18 126	0.14 106	0.16 119	0.12 117	0.19 136	0.09 112	0.17 117	0.12 103	0.07 144	0.06 98	0.12 118	0.19 202	0.10 84	0.13 114

MIM_Stereo	0.11 109	0.09 107	0.07 103	0.08 120	0.07 105	0.09 141	0.04 82	0.13 110	0.06 60	0.19 136	0.08 91	0.11 93	0.05 73	0.05 94	0.16 109	0.15 121	0.17 126	0.12 117	0.20 145	0.10 122	0.18 128	0.15 120	0.04 82	0.07 111	0.11 104	0.10 97	0.15 116	0.10 95

RAFT_CTSACE	0.11 109	0.09 107	0.07 103	0.05 70	0.06 92	0.08 119	0.06 132	0.12 105	0.07 86	0.18 129	0.06 60	0.14 119	0.12 195	0.05 94	0.13 82	0.13 99	0.14 104	0.09 82	0.12 90	0.07 82	0.16 109	0.18 144	0.04 82	0.07 111	0.14 137	0.14 135	0.19 152	0.14 125

test_5	0.11 109	0.10 123	0.08 125	0.07 100	0.05 75	0.07 100	0.05 111	0.16 128	0.07 86	0.11 100	0.09 107	0.15 127	0.15 240	0.03 49	0.15 103	0.15 121	0.11 86	0.10 98	0.12 90	0.07 82	0.13 96	0.15 120	0.04 82	0.09 158	0.13 123	0.14 135	0.19 152	0.18 151

CCAANet	0.11 109	0.10 123	0.10 159	0.10 146	0.08 127	0.09 141	0.11 217	0.13 110	0.10 127	0.11 100	0.10 121	0.18 148	0.08 125	0.07 123	0.16 109	0.14 106	0.14 104	0.11 109	0.10 80	0.09 112	0.13 96	0.09 84	0.07 144	0.06 98	0.11 104	0.12 112	0.21 173	0.14 125

DMCA	0.11 109	0.09 107	0.10 159	0.08 120	0.09 141	0.08 119	0.09 188	0.13 110	0.10 127	0.11 100	0.13 162	0.12 100	0.08 125	0.09 162	0.20 150	0.14 106	0.15 113	0.14 145	0.12 90	0.10 122	0.14 101	0.09 84	0.08 170	0.08 129	0.11 104	0.13 125	0.11 94	0.12 109

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 116	0.09 107	0.06 89	0.06 90	0.07 105	0.06 87	0.04 82	0.17 134	0.08 93	0.24 189	0.08 91	0.14 119	0.06 92	0.06 114	0.17 115	0.14 106	0.18 137	0.13 132	0.18 127	0.10 122	0.23 184	0.23 178	0.06 126	0.06 98	0.10 94	0.13 125	0.14 113	0.16 138

AIO_test	0.12 116	0.10 123	0.06 89	0.10 146	0.07 105	0.07 100	0.06 132	0.14 117	0.10 127	0.13 109	0.07 77	0.13 108	0.05 73	0.05 94	0.29 240	0.29 295	0.11 86	0.09 82	0.13 98	0.07 82	0.18 128	0.24 186	0.05 107	0.06 98	0.12 118	0.18 192	0.10 84	0.07 63

LL-Strereo2	0.12 116	0.08 95	0.07 103	0.07 100	0.07 105	0.06 87	0.04 82	0.15 121	0.10 127	0.22 153	0.10 121	0.13 108	0.07 109	0.07 123	0.15 103	0.15 121	0.18 137	0.11 109	0.20 145	0.10 122	0.20 150	0.28 220	0.05 107	0.07 111	0.12 118	0.13 125	0.15 116	0.10 95

RAFT+CT+SA	0.12 116	0.10 123	0.09 146	0.08 120	0.06 92	0.07 100	0.06 132	0.19 152	0.09 109	0.16 113	0.08 91	0.18 148	0.16 249	0.05 94	0.17 115	0.17 143	0.12 93	0.10 98	0.17 123	0.09 112	0.17 117	0.23 178	0.04 82	0.08 129	0.15 147	0.14 135	0.18 143	0.17 144

raft+_RVC	0.12 116	0.10 123	0.08 125	0.09 135	0.08 127	0.09 141	0.06 132	0.18 143	0.09 109	0.22 153	0.12 152	0.15 127	0.07 109	0.06 114	0.16 109	0.14 106	0.16 119	0.12 117	0.20 145	0.09 112	0.19 140	0.17 136	0.05 107	0.07 111	0.14 137	0.13 125	0.16 122	0.13 114

ARAFT	0.12 116	0.09 107	0.07 103	0.09 135	0.07 105	0.08 119	0.04 82	0.14 117	0.08 93	0.21 144	0.10 121	0.17 141	0.05 73	0.05 94	0.18 126	0.14 106	0.18 137	0.15 170	0.20 145	0.08 99	0.20 150	0.18 144	0.05 107	0.06 98	0.14 137	0.11 102	0.18 143	0.13 114

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 116	0.11 144	0.09 146	0.08 120	0.07 105	0.08 119	0.05 111	0.21 173	0.09 109	0.23 166	0.09 107	0.18 148	0.06 92	0.05 94	0.16 109	0.14 106	0.14 104	0.09 82	0.21 158	0.08 99	0.17 117	0.13 111	0.05 107	0.08 129	0.17 166	0.13 125	0.20 165	0.14 125

DF_test	0.13 123	0.09 107	0.08 125	0.05 70	0.07 105	0.08 119	0.04 82	0.20 154	0.10 127	0.24 189	0.08 91	0.22 191	0.08 125	0.10 184	0.21 164	0.19 186	0.22 192	0.12 117	0.17 123	0.12 144	0.31 219	0.21 165	0.08 170	0.08 129	0.11 104	0.14 135	0.13 108	0.12 109

SGD-Stereo	0.13 123	0.07 81	0.05 70	0.06 90	0.06 92	0.08 119	0.03 46	0.08 87	0.08 93	0.10 94	0.06 60	0.13 108	0.06 92	0.04 80	0.93 347	0.17 143	0.18 137	0.10 98	0.16 115	0.08 99	0.18 128	0.11 95	0.06 126	0.06 98	0.10 94	0.11 102	0.16 122	0.13 114

YMNet	0.13 123	0.11 144	0.08 125	0.10 146	0.10 162	0.12 180	0.17 263	0.11 100	0.10 127	0.10 94	0.08 91	0.16 136	0.12 195	0.09 162	0.66 322	0.16 133	0.12 93	0.12 117	0.14 102	0.08 99	0.11 85	0.11 95	0.07 144	0.07 111	0.15 147	0.11 102	0.15 116	0.13 114

HUF	0.13 123	0.09 107	0.07 103	0.08 120	0.08 127	0.07 100	0.04 82	0.15 121	0.08 93	0.18 129	0.07 77	0.12 100	0.07 109	0.06 114	0.43 285	0.45 351	0.15 113	0.10 98	0.20 145	0.09 112	0.21 160	0.21 165	0.06 126	0.06 98	0.11 104	0.08 68	0.11 94	0.08 76

anonymousdsp2	0.13 123	0.12 160	0.09 146	0.09 135	0.08 127	0.10 148	0.07 150	0.18 143	0.08 93	0.20 140	0.16 196	0.15 127	0.07 109	0.07 123	0.15 103	0.15 121	0.17 126	0.12 117	0.23 175	0.11 135	0.19 140	0.21 165	0.07 144	0.08 129	0.13 123	0.11 102	0.18 143	0.12 109

TESTraft	0.13 123	0.11 144	0.08 125	0.07 100	0.07 105	0.07 100	0.07 150	0.15 121	0.11 150	0.16 113	0.10 121	0.14 119	0.16 249	0.05 94	0.24 212	0.17 143	0.15 113	0.12 117	0.18 127	0.10 122	0.18 128	0.22 173	0.04 82	0.08 129	0.17 166	0.17 175	0.23 184	0.19 170

UPFNet	0.13 123	0.11 144	0.12 211	0.12 181	0.11 181	0.13 192	0.10 204	0.15 121	0.12 177	0.17 122	0.13 162	0.15 127	0.09 138	0.11 202	0.23 195	0.15 121	0.17 126	0.15 170	0.16 115	0.11 135	0.13 96	0.11 95	0.09 189	0.09 158	0.13 123	0.13 125	0.19 152	0.13 114

DepthFocus	0.14 130	0.09 107	0.07 103	0.10 146	0.07 105	0.08 119	0.05 111	0.20 154	0.10 127	0.23 166	0.10 121	0.18 148	0.07 109	0.11 202	0.19 132	0.21 218	0.22 192	0.13 132	0.22 168	0.14 191	0.35 247	0.24 186	0.10 216	0.07 111	0.11 104	0.13 125	0.17 137	0.18 151

4D-IteraStereo	0.14 130	0.10 123	0.09 146	0.10 146	0.08 127	0.08 119	0.05 111	0.21 173	0.12 177	0.26 217	0.12 152	0.20 165	0.08 125	0.07 123	0.19 132	0.18 166	0.20 159	0.15 170	0.22 168	0.12 144	0.27 208	0.29 225	0.05 107	0.08 129	0.14 137	0.14 135	0.19 152	0.13 114

CAS	0.14 130	0.11 144	0.08 125	0.09 135	0.08 127	0.08 119	0.05 111	0.17 134	0.10 127	0.17 122	0.16 196	0.15 127	0.10 154	0.10 184	0.20 150	0.18 166	0.17 126	0.14 145	0.19 136	0.11 135	0.22 170	0.23 178	0.07 144	0.08 129	0.17 166	0.16 165	0.17 137	0.23 211

TestStereo1	0.14 130	0.12 160	0.08 125	0.07 100	0.07 105	0.08 119	0.07 150	0.14 117	0.10 127	0.17 122	0.09 107	0.14 119	0.17 262	0.05 94	0.23 195	0.17 143	0.16 119	0.12 117	0.19 136	0.10 122	0.19 140	0.24 186	0.04 82	0.07 111	0.18 181	0.17 175	0.26 219	0.20 178

SA-5K	0.14 130	0.12 160	0.08 125	0.07 100	0.07 105	0.08 119	0.07 150	0.14 117	0.10 127	0.17 122	0.09 107	0.14 119	0.17 262	0.05 94	0.23 195	0.17 143	0.16 119	0.12 117	0.19 136	0.10 122	0.19 140	0.24 186	0.04 82	0.07 111	0.18 181	0.17 175	0.26 219	0.20 178

test_4	0.14 130	0.09 107	0.10 159	0.07 100	0.07 105	0.05 67	0.05 111	0.17 134	0.11 150	0.24 189	0.08 91	0.15 127	0.08 125	0.07 123	0.19 132	0.18 166	0.18 137	0.12 117	0.17 123	0.11 135	0.23 184	0.27 212	0.04 82	0.09 158	0.14 137	0.20 213	0.26 219	0.23 211

rafts_anoy	0.14 130	0.14 204	0.11 188	0.11 166	0.11 181	0.10 148	0.07 150	0.21 173	0.08 93	0.21 144	0.15 180	0.17 141	0.07 109	0.06 114	0.20 150	0.17 143	0.20 159	0.17 209	0.22 168	0.12 144	0.21 160	0.18 144	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.15 151	0.15 116	0.17 144

RALAANet	0.14 130	0.13 181	0.11 188	0.10 146	0.10 162	0.11 164	0.07 150	0.17 134	0.10 127	0.16 113	0.15 180	0.15 127	0.09 138	0.06 114	0.19 132	0.16 133	0.18 137	0.17 209	0.26 197	0.14 191	0.24 188	0.23 178	0.07 144	0.09 158	0.16 152	0.15 151	0.20 165	0.16 138

RAFT + AFF	0.14 130	0.07 81	0.05 70	0.08 120	0.05 75	0.07 100	0.04 82	0.11 100	0.08 93	0.14 112	0.07 77	0.15 127	0.04 61	0.03 49	1.54 367	0.11 77	0.14 104	0.07 54	0.14 102	0.06 61	0.14 101	0.08 73	0.03 48	0.05 81	0.10 94	0.07 39	0.07 29	0.07 63

HITNet	0.14 130	0.11 144	0.10 159	0.11 166	0.10 162	0.10 148	0.07 150	0.18 143	0.11 150	0.24 189	0.13 162	0.18 148	0.10 154	0.09 162	0.20 150	0.14 106	0.17 126	0.14 145	0.16 115	0.10 122	0.20 150	0.22 173	0.08 170	0.09 158	0.15 147	0.14 135	0.24 195	0.18 151
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
WAFT-Stereo (ZS)	0.15 140	0.07 81	0.08 125	0.05 70	0.07 105	0.07 100	0.04 82	0.20 154	0.13 204	0.23 166	0.13 162	0.21 179	0.09 138	0.11 202	0.20 150	0.21 218	0.19 149	0.11 109	0.15 108	0.12 144	0.37 257	0.29 225	0.08 170	0.08 129	0.18 181	0.13 125	0.16 122	0.20 178

LGCAT	0.15 140	0.12 160	0.10 159	0.09 135	0.09 141	0.11 164	0.07 150	0.21 173	0.12 177	0.23 166	0.11 142	0.19 158	0.10 154	0.08 135	0.19 132	0.21 218	0.24 224	0.14 145	0.21 158	0.13 163	0.37 257	0.24 186	0.10 216	0.08 129	0.14 137	0.15 151	0.18 143	0.16 138

S2M2_XL	0.15 140	0.10 123	0.11 188	0.08 120	0.08 127	0.11 164	0.09 188	0.22 184	0.09 109	0.22 153	0.10 121	0.24 204	0.08 125	0.08 135	0.18 126	0.19 186	0.24 224	0.13 132	0.19 136	0.11 135	0.36 252	0.21 165	0.09 189	0.08 129	0.14 137	0.12 112	0.18 143	0.20 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.15 140	0.12 160	0.08 125	0.07 100	0.07 105	0.07 100	0.05 111	0.16 128	0.07 86	0.13 109	0.10 121	0.13 108	0.06 92	0.08 135	0.98 352	0.13 99	0.19 149	0.15 170	0.18 127	0.12 144	0.19 140	0.16 129	0.07 144	0.08 129	0.13 123	0.12 112	0.17 137	0.15 133

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 140	0.11 144	0.10 159	0.11 166	0.08 127	0.09 141	0.05 111	0.18 143	0.17 266	0.23 166	0.18 213	0.18 148	0.10 154	0.09 162	0.19 132	0.17 143	0.19 149	0.15 170	0.18 127	0.12 144	0.19 140	0.26 204	0.07 144	0.09 158	0.16 152	0.22 233	0.16 122	0.21 189

CASnet	0.15 140	0.12 160	0.08 125	0.10 146	0.11 181	0.14 200	0.06 132	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.15 180	0.23 197	0.10 154	0.09 162	0.19 132	0.15 121	0.20 159	0.11 109	0.26 197	0.11 135	0.34 236	0.19 157	0.07 144	0.08 129	0.16 152	0.12 112	0.20 165	0.17 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IER	0.15 140	0.11 144	0.10 159	0.12 181	0.10 162	0.12 180	0.08 171	0.17 134	0.10 127	0.18 129	0.17 209	0.20 165	0.10 154	0.11 202	0.47 296	0.15 121	0.18 137	0.14 145	0.16 115	0.11 135	0.16 109	0.12 103	0.09 189	0.09 158	0.14 137	0.16 165	0.19 152	0.18 151

SA	0.15 140	0.13 181	0.09 146	0.09 135	0.08 127	0.11 164	0.06 132	0.21 173	0.10 127	0.23 166	0.09 107	0.23 197	0.07 109	0.07 123	0.19 132	0.18 166	0.18 137	0.15 170	0.24 183	0.12 144	0.20 150	0.26 204	0.05 107	0.09 158	0.20 205	0.20 213	0.27 236	0.23 211

CIPLG	0.15 140	0.11 144	0.08 125	0.10 146	0.09 141	0.11 164	0.08 171	0.23 197	0.09 109	0.23 166	0.14 170	0.20 165	0.10 154	0.12 235	0.23 195	0.17 143	0.21 175	0.14 145	0.21 158	0.13 163	0.22 170	0.28 220	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.12 112	0.21 173	0.13 114

IPLGR_C	0.15 140	0.11 144	0.08 125	0.10 146	0.09 141	0.11 164	0.08 171	0.23 197	0.09 109	0.23 166	0.14 170	0.20 165	0.10 154	0.12 235	0.21 164	0.17 143	0.21 175	0.14 145	0.21 158	0.13 163	0.22 170	0.28 220	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.12 112	0.21 173	0.14 125

ACRE	0.15 140	0.11 144	0.08 125	0.10 146	0.09 141	0.11 164	0.08 171	0.23 197	0.09 109	0.23 166	0.15 180	0.20 165	0.10 154	0.12 235	0.21 164	0.17 143	0.21 175	0.14 145	0.21 158	0.13 163	0.22 170	0.27 212	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.12 112	0.21 173	0.13 114

raftrobust	0.15 140	0.12 160	0.11 188	0.11 166	0.10 162	0.08 119	0.06 132	0.22 184	0.09 109	0.27 228	0.13 162	0.19 158	0.08 125	0.08 135	0.21 164	0.18 166	0.21 175	0.15 170	0.28 212	0.13 163	0.25 193	0.23 178	0.08 170	0.08 129	0.19 192	0.17 175	0.17 137	0.16 138

RALCasStereoNet	0.15 140	0.14 204	0.10 159	0.13 190	0.11 181	0.10 148	0.07 150	0.20 154	0.08 93	0.23 166	0.13 162	0.19 158	0.08 125	0.07 123	0.20 150	0.18 166	0.22 192	0.17 209	0.20 145	0.12 144	0.22 170	0.21 165	0.07 144	0.09 158	0.18 181	0.15 151	0.15 116	0.15 133

HCRNet	0.15 140	0.19 288	0.08 125	0.23 288	0.09 141	0.16 224	0.09 188	0.16 128	0.06 60	0.49 370	0.16 196	0.25 215	0.08 125	0.09 162	0.43 285	0.11 77	0.16 119	0.10 98	0.21 158	0.09 112	0.13 96	0.08 73	0.11 243	0.07 111	0.09 84	0.09 85	0.14 113	0.11 102

UNet	0.15 140	0.13 181	0.13 229	0.14 202	0.12 196	0.14 200	0.10 204	0.20 154	0.12 177	0.21 144	0.15 180	0.17 141	0.12 195	0.13 253	0.21 164	0.15 121	0.20 159	0.17 209	0.18 127	0.13 163	0.17 117	0.14 117	0.10 216	0.12 227	0.15 147	0.17 175	0.20 165	0.17 144

HGLStereo	0.15 140	0.14 204	0.12 211	0.13 190	0.13 214	0.13 192	0.08 171	0.18 143	0.11 150	0.22 153	0.22 254	0.14 119	0.09 138	0.11 202	0.24 212	0.17 143	0.21 175	0.17 209	0.20 145	0.14 191	0.18 128	0.16 129	0.10 216	0.11 206	0.17 166	0.16 165	0.17 137	0.15 133

RASNet	0.15 140	0.14 204	0.14 238	0.13 190	0.11 181	0.12 180	0.10 204	0.24 213	0.12 177	0.22 153	0.14 170	0.18 148	0.12 195	0.09 162	0.16 109	0.18 166	0.19 149	0.13 132	0.16 115	0.10 122	0.22 170	0.16 129	0.07 144	0.14 262	0.16 152	0.16 165	0.26 219	0.22 200

RYNet	0.15 140	0.07 81	0.06 89	0.05 70	0.06 92	0.06 87	0.04 82	0.07 78	0.13 204	0.06 65	0.06 60	0.06 41	0.05 73	0.04 80	1.96 387	0.11 77	0.09 73	0.13 132	0.10 80	0.07 82	0.08 59	0.07 57	0.13 270	0.06 98	0.09 84	0.22 233	0.11 94	0.08 76

small-0shot	0.16 158	0.08 95	0.06 89	0.07 100	0.07 105	0.08 119	0.04 82	0.20 154	0.12 177	0.22 153	0.08 91	0.20 165	0.11 180	0.11 202	0.18 126	0.29 295	0.22 192	0.16 192	0.19 136	0.10 122	0.43 285	0.44 295	0.06 126	0.07 111	0.16 152	0.14 135	0.16 122	0.22 200

G2L-Stereo	0.16 158	0.14 204	0.11 188	0.12 181	0.13 214	0.12 180	0.09 188	0.20 154	0.11 150	0.24 189	0.16 196	0.19 158	0.16 249	0.11 202	0.29 240	0.16 133	0.20 159	0.15 170	0.18 127	0.12 144	0.20 150	0.16 129	0.11 243	0.10 189	0.18 181	0.19 202	0.23 184	0.17 144

trnet	0.16 158	0.13 181	0.10 159	0.11 166	0.10 162	0.10 148	0.06 132	0.24 213	0.09 109	0.28 247	0.12 152	0.26 227	0.11 180	0.10 184	0.20 150	0.22 236	0.25 238	0.13 132	0.21 158	0.13 163	0.32 224	0.20 162	0.08 170	0.09 158	0.17 166	0.17 175	0.24 195	0.23 211

LoS_RVC	0.16 158	0.13 181	0.10 159	0.07 100	0.09 141	0.08 119	0.06 132	0.17 134	0.11 150	0.23 166	0.16 196	0.17 141	0.11 180	0.09 162	0.21 164	0.22 236	0.17 126	0.16 192	0.24 183	0.12 144	0.33 229	0.31 234	0.08 170	0.09 158	0.20 205	0.15 151	0.16 122	0.20 178

tt_ll	0.16 158	0.13 181	0.10 159	0.07 100	0.09 141	0.08 119	0.06 132	0.17 134	0.11 150	0.23 166	0.16 196	0.17 141	0.11 180	0.09 162	0.21 164	0.22 236	0.17 126	0.16 192	0.24 183	0.12 144	0.33 229	0.31 234	0.08 170	0.09 158	0.20 205	0.15 151	0.16 122	0.20 178

GMOStereo	0.16 158	0.12 160	0.10 159	0.10 146	0.08 127	0.10 148	0.07 150	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.10 121	0.21 179	0.13 216	0.08 135	0.20 150	0.18 166	0.21 175	0.14 145	0.23 175	0.13 163	0.26 200	0.36 260	0.05 107	0.08 129	0.22 230	0.19 202	0.24 195	0.18 151

error version	0.16 158	0.12 160	0.10 159	0.10 146	0.08 127	0.10 148	0.07 150	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.10 121	0.21 179	0.13 216	0.08 135	0.20 150	0.18 166	0.21 175	0.14 145	0.23 175	0.13 163	0.26 200	0.36 260	0.05 107	0.08 129	0.22 230	0.19 202	0.24 195	0.18 151

test-v	0.16 158	0.12 160	0.10 159	0.10 146	0.08 127	0.10 148	0.07 150	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.10 121	0.21 179	0.13 216	0.08 135	0.20 150	0.18 166	0.21 175	0.14 145	0.23 175	0.13 163	0.26 200	0.36 260	0.05 107	0.08 129	0.22 230	0.19 202	0.24 195	0.18 151

test-2	0.16 158	0.12 160	0.10 159	0.10 146	0.08 127	0.10 148	0.07 150	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.10 121	0.21 179	0.13 216	0.08 135	0.20 150	0.18 166	0.21 175	0.14 145	0.23 175	0.13 163	0.26 200	0.36 260	0.05 107	0.08 129	0.22 230	0.19 202	0.24 195	0.18 151

GMStereo	0.16 158	0.16 238	0.09 146	0.14 202	0.13 214	0.15 215	0.11 217	0.22 184	0.12 177	0.19 136	0.15 180	0.25 215	0.13 216	0.09 162	0.17 115	0.14 106	0.21 175	0.13 132	0.26 197	0.15 212	0.20 150	0.12 103	0.09 189	0.11 206	0.18 181	0.15 151	0.23 184	0.15 133
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.16 158	0.15 227	0.15 251	0.16 232	0.12 196	0.13 192	0.14 247	0.18 143	0.15 236	0.17 122	0.15 180	0.18 148	0.12 195	0.11 202	0.23 195	0.18 166	0.19 149	0.14 145	0.23 175	0.12 144	0.18 128	0.14 117	0.12 262	0.12 227	0.16 152	0.16 165	0.18 143	0.16 138

DSFCA	0.16 158	0.18 274	0.14 238	0.14 202	0.13 214	0.16 224	0.15 255	0.16 128	0.13 204	0.16 113	0.19 223	0.18 148	0.10 154	0.08 135	0.22 183	0.18 166	0.19 149	0.17 209	0.21 158	0.14 191	0.19 140	0.19 157	0.11 243	0.12 227	0.17 166	0.18 192	0.19 152	0.19 170

DMCA-RVC	0.16 158	0.12 160	0.15 251	0.12 181	0.13 214	0.11 164	0.13 238	0.17 134	0.16 256	0.18 129	0.21 245	0.20 165	0.10 154	0.10 184	0.36 271	0.17 143	0.18 137	0.17 209	0.16 115	0.14 191	0.18 128	0.15 120	0.10 216	0.12 227	0.14 137	0.13 125	0.18 143	0.18 151

CFNet	0.16 158	0.15 227	0.12 211	0.18 252	0.15 251	0.14 200	0.11 217	0.23 197	0.12 177	0.21 144	0.16 196	0.29 257	0.14 234	0.11 202	0.21 164	0.13 99	0.20 159	0.16 192	0.18 127	0.12 144	0.17 117	0.13 111	0.08 170	0.12 227	0.20 205	0.17 175	0.22 180	0.21 189

DISCO	0.16 158	0.15 227	0.11 188	0.14 202	0.13 214	0.16 224	0.14 247	0.15 121	0.13 204	0.21 144	0.17 209	0.16 136	0.10 154	0.10 184	0.25 224	0.16 133	0.20 159	0.15 170	0.23 175	0.14 191	0.17 117	0.18 144	0.09 189	0.11 206	0.17 166	0.16 165	0.21 173	0.16 138

anonymous	0.17 173	0.08 95	0.07 103	0.06 90	0.10 162	0.09 141	0.07 150	0.21 173	0.11 150	0.22 153	0.08 91	0.22 191	0.12 195	0.11 202	0.19 132	0.31 304	0.23 207	0.17 209	0.24 183	0.13 163	0.45 294	0.44 295	0.06 126	0.09 158	0.18 181	0.12 112	0.18 143	0.22 200

coex_refinement	0.17 173	0.15 227	0.11 188	0.12 181	0.12 196	0.13 192	0.08 171	0.21 173	0.16 256	0.22 153	0.18 213	0.17 141	0.10 154	0.10 184	0.44 289	0.19 186	0.20 159	0.15 170	0.23 175	0.11 135	0.17 117	0.15 120	0.09 189	0.10 189	0.18 181	0.17 175	0.20 165	0.22 200

S2M2_L	0.17 173	0.14 204	0.15 251	0.13 190	0.10 162	0.16 224	0.11 217	0.21 173	0.11 150	0.27 228	0.09 107	0.20 165	0.06 92	0.17 295	0.22 183	0.19 186	0.25 238	0.16 192	0.20 145	0.15 212	0.34 236	0.25 196	0.13 270	0.10 189	0.16 152	0.16 165	0.27 236	0.23 211
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.17 173	0.11 144	0.09 146	0.12 181	0.09 141	0.10 148	0.06 132	0.22 184	0.12 177	0.27 228	0.11 142	0.27 240	0.10 154	0.08 135	0.17 115	0.21 218	0.24 224	0.14 145	0.25 195	0.13 163	0.44 291	0.31 234	0.08 170	0.10 189	0.17 166	0.17 175	0.36 290	0.19 170

castereo	0.17 173	0.12 160	0.10 159	0.10 146	0.10 162	0.11 164	0.06 132	0.22 184	0.13 204	0.26 217	0.14 170	0.23 197	0.08 125	0.07 123	0.19 132	0.22 236	0.25 238	0.14 145	0.28 212	0.13 163	0.45 294	0.34 249	0.07 144	0.09 158	0.19 192	0.20 213	0.19 152	0.20 178

iinet-f	0.17 173	0.14 204	0.10 159	0.12 181	0.09 141	0.14 200	0.09 188	0.15 121	0.10 127	0.23 166	0.25 270	0.18 148	0.15 240	0.08 135	0.33 260	0.19 186	0.20 159	0.13 132	0.36 259	0.16 230	0.20 150	0.21 165	0.08 170	0.09 158	0.17 166	0.14 135	0.25 206	0.17 144

Sa-1000	0.17 173	0.13 181	0.09 146	0.09 135	0.09 141	0.11 164	0.05 111	0.22 184	0.11 150	0.24 189	0.11 142	0.24 204	0.09 138	0.10 184	0.22 183	0.18 166	0.21 175	0.17 209	0.28 212	0.12 144	0.25 193	0.33 242	0.06 126	0.09 158	0.24 263	0.20 213	0.26 219	0.22 200

TestStereo	0.17 173	0.17 256	0.14 238	0.15 221	0.11 181	0.15 215	0.11 217	0.25 232	0.13 204	0.30 269	0.15 180	0.25 215	0.11 180	0.08 135	0.19 132	0.14 106	0.23 207	0.13 132	0.27 205	0.13 163	0.27 208	0.15 120	0.09 189	0.14 262	0.21 218	0.15 151	0.21 173	0.19 170

CREStereo	0.17 173	0.13 181	0.11 188	0.11 166	0.10 162	0.10 148	0.06 132	0.24 213	0.10 127	0.27 228	0.12 152	0.26 227	0.11 180	0.10 184	0.22 183	0.26 280	0.26 254	0.13 132	0.21 158	0.14 191	0.36 252	0.24 186	0.08 170	0.09 158	0.17 166	0.17 175	0.23 184	0.22 200
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
iResNet_ROB	0.17 173	0.14 204	0.12 211	0.15 221	0.11 181	0.15 215	0.11 217	0.25 232	0.12 177	0.25 204	0.16 196	0.19 158	0.21 289	0.09 162	0.25 224	0.16 133	0.22 192	0.16 192	0.29 222	0.12 144	0.23 184	0.16 129	0.09 189	0.12 227	0.20 205	0.17 175	0.26 219	0.21 189

PDISCO_ROB	0.17 173	0.16 238	0.16 264	0.14 202	0.12 196	0.13 192	0.11 217	0.15 121	0.12 177	0.16 113	0.16 196	0.12 100	0.10 154	0.09 162	0.19 132	0.20 207	0.19 149	0.23 303	0.18 127	0.15 212	0.22 170	0.23 178	0.07 144	0.11 206	0.21 218	0.24 252	0.39 305	0.23 211

depth_test_26	0.18 184	0.12 160	0.09 146	0.08 120	0.09 141	0.08 119	0.06 132	0.30 300	0.10 127	0.35 316	0.11 142	0.40 310	0.09 138	0.10 184	0.20 150	0.21 218	0.32 309	0.15 170	0.29 222	0.14 191	0.46 304	0.26 204	0.12 262	0.09 158	0.16 152	0.16 165	0.17 137	0.21 189

test_for_model	0.18 184	0.10 123	0.07 103	0.08 120	0.09 141	0.07 100	0.05 111	0.20 154	0.11 150	0.25 204	0.08 91	0.25 215	0.07 109	0.08 135	0.17 115	0.19 186	1.29 393	0.14 145	0.24 183	0.13 163	0.38 262	0.18 144	0.07 144	0.07 111	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.18 151

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 184	0.10 123	0.07 103	0.08 120	0.09 141	0.07 100	0.05 111	0.20 154	0.11 150	0.25 204	0.08 91	0.25 215	0.07 109	0.08 135	0.17 115	0.19 186	1.29 393	0.14 145	0.24 183	0.13 163	0.38 262	0.18 144	0.07 144	0.07 111	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.18 151

testlalala	0.18 184	0.10 123	0.07 103	0.08 120	0.09 141	0.07 100	0.05 111	0.20 154	0.11 150	0.25 204	0.08 91	0.25 215	0.07 109	0.08 135	0.17 115	0.19 186	1.29 393	0.14 145	0.24 183	0.13 163	0.38 262	0.18 144	0.07 144	0.07 111	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.18 151

GCAPDPT-zeroshot	0.18 184	0.10 123	0.07 103	0.08 120	0.09 141	0.07 100	0.05 111	0.20 154	0.11 150	0.25 204	0.08 91	0.25 215	0.07 109	0.08 135	0.17 115	0.19 186	1.29 393	0.14 145	0.24 183	0.13 163	0.38 262	0.18 144	0.07 144	0.07 111	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.18 151

GCAP-Stereo	0.18 184	0.10 123	0.07 103	0.08 120	0.09 141	0.07 100	0.05 111	0.20 154	0.11 150	0.25 204	0.08 91	0.25 215	0.07 109	0.08 135	0.17 115	0.19 186	1.29 393	0.14 145	0.24 183	0.13 163	0.38 262	0.18 144	0.07 144	0.07 111	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.18 151

CES	0.18 184	0.10 123	0.10 159	0.09 135	0.11 181	0.10 148	0.05 111	0.42 342	0.10 127	0.20 140	0.27 287	0.23 197	0.10 154	0.12 235	0.26 228	0.23 248	0.25 238	0.15 170	0.20 145	0.13 163	0.45 294	0.26 204	0.09 189	0.08 129	0.19 192	0.15 151	0.19 152	0.24 227

raft_robust	0.18 184	0.13 181	0.10 159	0.14 202	0.09 141	0.11 164	0.08 171	0.25 232	0.12 177	0.30 269	0.10 121	0.24 204	0.14 234	0.10 184	0.24 212	0.21 218	0.21 175	0.17 209	0.34 243	0.14 191	0.27 208	0.31 234	0.06 126	0.10 189	0.22 230	0.21 223	0.24 195	0.21 189

GLC_STEREO	0.18 184	0.15 227	0.16 264	0.15 221	0.14 233	0.14 200	0.11 217	0.26 249	0.10 127	0.28 247	0.18 213	0.20 165	0.10 154	0.11 202	0.19 132	0.19 186	0.28 280	0.15 170	0.24 183	0.14 191	0.37 257	0.23 178	0.09 189	0.10 189	0.19 192	0.13 125	0.30 264	0.18 151

test-3	0.18 184	0.11 144	0.09 146	0.11 166	0.12 196	0.10 148	0.07 150	0.25 232	0.10 127	0.27 228	0.11 142	0.29 257	0.11 180	0.08 135	0.23 195	0.19 186	0.23 207	0.15 170	0.47 286	0.15 212	0.33 229	0.46 302	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.14 135	0.25 206	0.23 211

test_1	0.18 184	0.11 144	0.09 146	0.11 166	0.12 196	0.10 148	0.07 150	0.25 232	0.10 127	0.27 228	0.11 142	0.29 257	0.11 180	0.08 135	0.23 195	0.19 186	0.23 207	0.15 170	0.47 286	0.15 212	0.33 229	0.46 302	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.14 135	0.25 206	0.23 211

LMCR-Stereo	0.18 184	0.14 204	0.11 188	0.13 190	0.12 196	0.15 215	0.10 204	0.22 184	0.13 204	0.23 166	0.18 213	0.24 204	0.17 262	0.12 235	0.21 164	0.19 186	0.26 254	0.18 246	0.33 235	0.19 254	0.26 200	0.25 196	0.10 216	0.12 227	0.19 192	0.18 192	0.24 195	0.23 211

CREStereo++_RVC	0.18 184	0.12 160	0.10 159	0.11 166	0.12 196	0.11 164	0.08 171	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.13 162	0.22 191	0.19 282	0.10 184	0.22 183	0.22 236	0.24 224	0.12 117	0.22 168	0.11 135	0.34 236	0.25 196	0.07 144	0.09 158	0.19 192	0.15 151	0.62 353	0.23 211
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
PMTNet	0.18 184	0.15 227	0.11 188	0.14 202	0.11 181	0.09 141	0.09 188	0.22 184	0.10 127	0.29 265	0.11 142	0.25 215	0.08 125	0.09 162	0.24 212	0.27 286	0.24 224	0.13 132	0.28 212	0.13 163	0.35 247	0.24 186	0.09 189	0.08 129	0.22 230	0.17 175	0.23 184	0.25 234

CFNet_RVC	0.18 184	0.18 274	0.15 251	0.18 252	0.16 257	0.18 245	0.12 234	0.21 173	0.13 204	0.23 166	0.20 234	0.24 204	0.12 195	0.12 235	0.22 183	0.19 186	0.23 207	0.17 209	0.26 197	0.15 212	0.24 188	0.19 157	0.09 189	0.13 251	0.22 230	0.20 213	0.25 206	0.23 211

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 184	0.18 274	0.18 284	0.17 242	0.21 291	0.16 224	0.26 315	0.19 152	0.24 303	0.22 153	0.20 234	0.26 227	0.12 195	0.19 306	0.24 212	0.16 133	0.19 149	0.16 192	0.19 136	0.13 163	0.16 109	0.17 136	0.11 243	0.11 206	0.17 166	0.22 233	0.19 152	0.21 189
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.18 184	0.14 204	0.16 264	0.14 202	0.14 233	0.11 164	0.09 188	0.25 232	0.13 204	0.27 228	0.26 279	0.25 215	0.17 262	0.09 162	0.19 132	0.16 133	0.19 149	0.15 170	0.41 268	0.13 163	0.24 188	0.18 144	0.10 216	0.14 262	0.17 166	0.15 151	0.22 180	0.18 151

TestStereo_HL2	0.19 201	0.16 238	0.12 211	0.14 202	0.12 196	0.15 215	0.10 204	0.24 213	0.15 236	0.29 265	0.22 254	0.26 227	0.13 216	0.10 184	0.21 164	0.19 186	0.23 207	0.17 209	0.35 253	0.14 191	0.25 193	0.25 196	0.10 216	0.12 227	0.21 218	0.22 233	0.25 206	0.26 246

GGDA	0.19 201	0.15 227	0.13 229	0.14 202	0.12 196	0.16 224	0.10 204	0.24 213	0.15 236	0.30 269	0.21 245	0.26 227	0.13 216	0.10 184	0.21 164	0.19 186	0.23 207	0.16 192	0.33 235	0.14 191	0.25 193	0.25 196	0.10 216	0.12 227	0.21 218	0.23 243	0.26 219	0.25 234

dd	0.19 201	0.17 256	0.10 159	0.34 328	0.12 196	0.24 294	0.11 217	0.21 173	0.10 127	0.22 153	0.10 121	0.37 300	0.10 154	0.09 162	0.37 273	0.17 143	0.28 280	0.14 145	0.35 253	0.14 191	0.19 140	0.14 117	0.09 189	0.13 251	0.21 218	0.15 151	0.26 219	0.21 189

AACVNet	0.19 201	0.17 256	0.14 238	0.19 262	0.19 280	0.19 256	0.13 238	0.23 197	0.15 236	0.25 204	0.23 263	0.20 165	0.13 216	0.13 253	0.21 164	0.18 166	0.24 224	0.18 246	0.24 183	0.17 243	0.22 170	0.20 162	0.14 280	0.15 275	0.22 230	0.21 223	0.25 206	0.25 234

test_3	0.19 201	0.12 160	0.11 188	0.11 166	0.12 196	0.10 148	0.07 150	0.25 232	0.12 177	0.28 247	0.12 152	0.31 277	0.14 234	0.08 135	0.25 224	0.20 207	0.23 207	0.15 170	0.47 286	0.16 230	0.35 247	0.46 302	0.06 126	0.11 206	0.19 192	0.19 202	0.27 236	0.25 234

AnonymousM	0.19 201	0.09 107	0.07 103	0.09 135	0.07 105	0.08 119	0.05 111	0.20 154	0.09 109	0.23 166	0.14 170	0.16 136	0.07 109	0.09 162	0.23 195	0.23 248	0.23 207	0.14 145	0.20 145	0.15 212	0.32 224	0.26 204	0.07 144	0.08 129	0.11 104	0.17 175	0.54 339	0.97 363

TANstereo	0.19 201	0.12 160	0.10 159	0.14 202	0.13 214	0.14 200	0.08 171	0.18 143	0.11 150	0.24 189	0.12 152	0.16 136	0.12 195	0.13 253	0.29 240	0.28 290	0.26 254	0.25 318	0.34 243	0.22 280	0.34 236	0.27 212	0.29 345	0.10 189	0.13 123	0.15 151	0.36 290	0.18 151

XX-TBD	0.19 201	0.12 160	0.10 159	0.14 202	0.13 214	0.14 200	0.08 171	0.18 143	0.11 150	0.24 189	0.12 152	0.16 136	0.12 195	0.13 253	0.29 240	0.28 290	0.26 254	0.25 318	0.34 243	0.22 280	0.34 236	0.27 212	0.29 345	0.10 189	0.13 123	0.15 151	0.36 290	0.18 151

STTStereo	0.19 201	0.19 288	0.21 305	0.18 252	0.20 285	0.17 238	0.25 307	0.18 143	0.19 277	0.20 140	0.19 223	0.24 204	0.14 234	0.17 295	0.32 256	0.17 143	0.19 149	0.19 260	0.19 136	0.14 191	0.18 128	0.17 136	0.11 243	0.12 227	0.19 192	0.20 213	0.20 165	0.26 246

BEATNet_4x	0.19 201	0.14 204	0.12 211	0.13 190	0.13 214	0.12 180	0.10 204	0.20 154	0.14 220	0.27 228	0.14 170	0.21 179	0.13 216	0.11 202	0.32 256	0.20 207	0.22 192	0.22 289	0.20 145	0.12 144	0.31 219	0.41 282	0.10 216	0.12 227	0.17 166	0.16 165	0.26 219	0.23 211

DLCB_ROB	0.19 201	0.17 256	0.16 264	0.14 202	0.15 251	0.14 200	0.13 238	0.20 154	0.16 256	0.23 166	0.23 263	0.25 215	0.18 276	0.15 279	0.20 150	0.16 133	0.21 175	0.18 246	0.19 136	0.15 212	0.24 188	0.20 162	0.13 270	0.15 275	0.36 333	0.24 252	0.24 195	0.20 178

DNSM	0.20 212	0.16 238	0.11 188	0.11 166	0.10 162	0.18 245	0.08 171	0.25 232	0.12 177	0.27 228	0.10 121	0.31 277	0.09 138	0.11 202	0.29 240	0.24 257	0.27 266	0.17 209	0.33 235	0.16 230	0.49 313	0.34 249	0.08 170	0.09 158	0.21 218	0.17 175	0.29 253	0.25 234

ManiGeoR	0.20 212	0.16 238	0.12 211	0.17 242	0.12 196	0.14 200	0.09 188	0.28 280	0.15 236	0.25 204	0.18 213	0.24 204	0.09 138	0.09 162	0.76 329	0.18 166	0.22 192	0.16 192	0.34 243	0.13 163	0.22 170	0.24 186	0.09 189	0.12 227	0.19 192	0.21 223	0.20 165	0.19 170

HLF11	0.20 212	0.15 227	0.11 188	0.14 202	0.10 162	0.12 180	0.08 171	0.36 326	0.12 177	0.24 189	0.15 180	0.21 179	0.09 138	0.09 162	0.82 336	0.17 143	0.22 192	0.17 209	0.40 267	0.13 163	0.19 140	0.22 173	0.10 216	0.10 189	0.17 166	0.19 202	0.19 152	0.20 178

HLf10	0.20 212	0.16 238	0.12 211	0.17 242	0.12 196	0.14 200	0.09 188	0.28 280	0.15 236	0.25 204	0.18 213	0.24 204	0.09 138	0.09 162	0.76 329	0.18 166	0.22 192	0.16 192	0.34 243	0.13 163	0.22 170	0.24 186	0.09 189	0.12 227	0.19 192	0.21 223	0.20 165	0.19 170

DNS	0.20 212	0.17 256	0.10 159	0.11 166	0.10 162	0.17 238	0.07 150	0.25 232	0.12 177	0.27 228	0.10 121	0.34 290	0.09 138	0.11 202	0.29 240	0.23 248	0.27 266	0.16 192	0.34 243	0.16 230	0.49 313	0.33 242	0.08 170	0.08 129	0.20 205	0.16 165	0.29 253	0.23 211

AE-Stereo	0.20 212	0.14 204	0.13 229	0.16 232	0.12 196	0.12 180	0.09 188	0.23 197	0.15 236	0.28 247	0.12 152	0.29 257	0.13 216	0.09 162	0.21 164	0.25 269	0.28 280	0.19 260	0.28 212	0.19 254	0.35 247	0.42 286	0.07 144	0.14 262	0.22 230	0.24 252	0.26 219	0.21 189

EGLCR-Stereo	0.20 212	0.12 160	0.10 159	0.11 166	0.11 181	0.13 192	0.06 132	0.23 197	0.11 150	0.27 228	0.09 107	0.24 204	0.09 138	0.09 162	0.18 126	0.21 218	0.24 224	0.16 192	0.29 222	0.12 144	0.36 252	0.46 302	0.07 144	0.09 158	0.15 147	0.25 263	0.93 376	0.25 234

sAnonymous2	0.20 212	0.14 204	0.12 211	0.12 181	0.11 181	0.14 200	0.12 234	0.28 280	0.16 256	0.23 166	0.19 223	0.19 158	0.15 240	0.08 135	0.24 212	0.26 280	0.25 238	0.22 289	0.39 263	0.20 261	0.34 236	0.38 269	0.08 170	0.13 251	0.22 230	0.24 252	0.23 184	0.24 227

CroCo_RVC	0.20 212	0.14 204	0.12 211	0.12 181	0.11 181	0.14 200	0.12 234	0.28 280	0.16 256	0.23 166	0.19 223	0.19 158	0.15 240	0.08 135	0.24 212	0.26 280	0.25 238	0.22 289	0.39 263	0.20 261	0.34 236	0.38 269	0.08 170	0.13 251	0.22 230	0.24 252	0.23 184	0.24 227

CFNet_pseudo	0.20 212	0.16 238	0.16 264	0.19 262	0.16 257	0.16 224	0.13 238	0.24 213	0.14 220	0.28 247	0.21 245	0.22 191	0.19 282	0.12 235	0.63 317	0.17 143	0.20 159	0.17 209	0.30 228	0.12 144	0.21 160	0.17 136	0.12 262	0.12 227	0.20 205	0.20 213	0.25 206	0.26 246

psm_up	0.20 212	0.17 256	0.19 289	0.20 271	0.16 257	0.20 263	0.13 238	0.25 232	0.23 298	0.23 166	0.18 213	0.21 179	0.20 286	0.15 279	0.23 195	0.18 166	0.24 224	0.18 246	0.28 212	0.16 230	0.21 160	0.16 129	0.12 262	0.20 305	0.24 263	0.24 252	0.26 219	0.25 234

FADNet-RVC-Resample	0.20 212	0.16 238	0.18 284	0.17 242	0.16 257	0.16 224	0.14 247	0.24 213	0.17 266	0.26 217	0.19 223	0.26 227	0.16 249	0.16 286	0.30 252	0.17 143	0.20 159	0.22 289	0.26 197	0.24 295	0.22 170	0.29 225	0.13 270	0.20 305	0.22 230	0.21 223	0.19 152	0.22 200

AF-Net	0.20 212	0.18 274	0.17 277	0.18 252	0.22 298	0.20 263	0.21 286	0.24 213	0.21 286	0.19 136	0.25 270	0.26 227	0.16 249	0.14 264	0.33 260	0.20 207	0.17 126	0.17 209	0.22 168	0.15 212	0.17 117	0.21 165	0.16 291	0.14 262	0.19 192	0.19 202	0.29 253	0.22 200

Nwc_Net	0.20 212	0.18 274	0.17 277	0.18 252	0.22 298	0.20 263	0.21 286	0.24 213	0.21 286	0.19 136	0.25 270	0.26 227	0.16 249	0.14 264	0.33 260	0.20 207	0.17 126	0.17 209	0.22 168	0.15 212	0.17 117	0.21 165	0.16 291	0.14 262	0.19 192	0.19 202	0.29 253	0.22 200

iResNetv2_ROB	0.20 212	0.14 204	0.11 188	0.17 242	0.13 214	0.17 238	0.11 217	0.26 249	0.12 177	0.26 217	0.20 234	0.27 240	0.19 282	0.10 184	0.42 283	0.16 133	0.20 159	0.15 170	0.35 253	0.15 212	0.33 229	0.18 144	0.12 262	0.14 262	0.20 205	0.17 175	0.30 264	0.19 170

HSM	0.20 212	0.17 256	0.14 238	0.18 252	0.17 266	0.15 215	0.13 238	0.26 249	0.14 220	0.26 217	0.22 254	0.24 204	0.17 262	0.11 202	0.33 260	0.17 143	0.26 254	0.16 192	0.27 205	0.17 243	0.27 208	0.19 157	0.10 216	0.13 251	0.22 230	0.22 233	0.27 236	0.24 227

HLf8	0.21 228	0.16 238	0.12 211	0.16 232	0.13 214	0.13 192	0.10 204	0.31 305	0.14 220	0.26 217	0.19 223	0.25 215	0.12 195	0.10 184	0.54 310	0.19 186	0.23 207	0.17 209	0.45 282	0.14 191	0.31 219	0.31 234	0.10 216	0.13 251	0.20 205	0.23 243	0.26 219	0.23 211

TestStereo_HLe17	0.21 228	0.18 274	0.12 211	0.19 262	0.14 233	0.15 215	0.10 204	0.36 326	0.16 256	0.28 247	0.18 213	0.26 227	0.12 195	0.09 162	0.46 294	0.19 186	0.22 192	0.16 192	0.35 253	0.14 191	0.32 224	0.34 249	0.09 189	0.15 275	0.23 250	0.22 233	0.25 206	0.21 189

MIPNet	0.21 228	0.14 204	0.11 188	0.11 166	0.12 196	0.12 180	0.08 171	0.24 213	0.10 127	0.27 228	0.24 267	0.22 191	0.14 234	0.11 202	0.94 348	0.20 207	0.23 207	0.17 209	0.31 229	0.20 261	0.21 160	0.35 259	0.07 144	0.11 206	0.23 250	0.23 243	0.27 236	0.21 189

ADLNet	0.21 228	0.17 256	0.12 211	0.16 232	0.14 233	0.18 245	0.15 255	0.20 154	0.11 150	0.17 122	0.15 180	0.33 285	0.13 216	0.31 344	1.12 357	0.15 121	0.20 159	0.14 145	0.18 127	0.13 163	0.16 109	0.18 144	0.15 286	0.09 158	0.17 166	0.18 192	0.19 152	0.17 144

APVNet	0.21 228	0.18 274	0.14 238	0.17 242	0.20 285	0.20 263	0.17 263	0.24 213	0.15 236	0.18 129	0.21 245	0.21 179	0.11 180	0.17 295	0.34 266	0.24 257	0.27 266	0.21 282	0.34 243	0.21 272	0.23 184	0.28 220	0.11 243	0.17 293	0.21 218	0.18 192	0.29 253	0.22 200

FADNet-RVC	0.21 228	0.17 256	0.15 251	0.21 275	0.16 257	0.16 224	0.18 267	0.26 249	0.13 204	0.25 204	0.21 245	0.28 248	0.16 249	0.14 264	0.32 256	0.21 218	0.23 207	0.17 209	0.34 243	0.21 272	0.21 160	0.25 196	0.14 280	0.16 283	0.25 270	0.23 243	0.21 173	0.24 227

UCFNet_RVC	0.21 228	0.25 320	0.16 264	0.21 275	0.19 280	0.20 263	0.14 247	0.23 197	0.16 256	0.26 217	0.19 223	0.34 290	0.17 262	0.13 253	0.23 195	0.19 186	0.21 175	0.18 246	0.31 229	0.16 230	0.26 200	0.19 157	0.17 295	0.14 262	0.26 275	0.21 223	0.23 184	0.29 261

gcap_with_dpt	0.22 235	0.17 256	0.10 159	0.19 262	0.13 214	0.16 224	0.09 188	0.26 249	0.14 220	0.30 269	0.15 180	0.36 296	0.15 240	0.14 264	0.21 164	0.24 257	0.31 303	0.23 303	0.32 231	0.15 212	0.42 281	0.34 249	0.10 216	0.12 227	0.22 230	0.18 192	0.28 247	0.38 293

GCAP-BAT	0.22 235	0.17 256	0.10 159	0.19 262	0.13 214	0.16 224	0.09 188	0.26 249	0.14 220	0.30 269	0.15 180	0.36 296	0.15 240	0.14 264	0.21 164	0.24 257	0.31 303	0.23 303	0.32 231	0.15 212	0.42 281	0.34 249	0.10 216	0.12 227	0.22 230	0.18 192	0.28 247	0.38 293

MyStereo04	0.22 235	0.18 274	0.17 277	0.14 202	0.14 233	0.13 192	0.10 204	0.28 280	0.21 286	0.31 280	0.20 234	0.29 257	0.13 216	0.08 135	0.27 234	0.22 236	0.22 192	0.18 246	0.54 313	0.21 272	0.34 236	0.26 204	0.11 243	0.16 283	0.27 288	0.23 243	0.30 264	0.22 200

LoS	0.22 235	0.15 227	0.11 188	0.13 190	0.14 233	0.12 180	0.08 171	0.60 366	0.11 150	0.37 332	0.38 322	0.36 296	0.13 216	0.11 202	0.23 195	0.25 269	0.26 254	0.15 170	0.26 197	0.15 212	0.42 281	0.33 242	0.09 189	0.09 158	0.25 270	0.19 202	0.25 206	0.28 257
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.22 235	0.12 160	0.11 188	0.10 146	0.10 162	0.10 148	0.07 150	0.22 184	0.09 109	0.24 189	0.15 180	0.21 179	0.09 138	0.11 202	1.93 385	0.18 166	0.21 175	0.16 192	0.24 183	0.14 191	0.20 150	0.32 239	0.06 126	0.10 189	0.18 181	0.18 192	0.24 195	0.14 125

SACVNet	0.22 235	0.20 293	0.18 284	0.21 275	0.19 280	0.19 256	0.19 275	0.25 232	0.22 293	0.25 204	0.21 245	0.20 165	0.12 195	0.17 295	0.23 195	0.21 218	0.25 238	0.21 282	0.32 231	0.19 254	0.27 208	0.34 249	0.15 286	0.17 293	0.28 295	0.25 263	0.29 253	0.26 246

ICVP	0.22 235	0.18 274	0.20 296	0.18 252	0.17 266	0.18 245	0.13 238	0.22 184	0.16 256	0.24 189	0.20 234	0.23 197	0.18 276	0.12 235	0.22 183	0.23 248	0.25 238	0.24 308	0.26 197	0.20 261	0.30 217	0.46 302	0.26 325	0.16 283	0.23 250	0.25 263	0.25 206	0.24 227
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.22 235	0.16 238	0.13 229	0.19 262	0.14 233	0.12 180	0.08 171	0.24 213	0.11 150	0.29 265	0.16 196	0.27 240	0.15 240	0.10 184	0.22 183	0.26 280	0.26 254	0.13 132	0.29 222	0.12 144	0.50 322	0.30 229	0.08 170	0.10 189	0.24 263	0.21 223	0.65 359	0.47 317

sCroCo_RVC	0.22 235	0.13 181	0.11 188	0.11 166	0.10 162	0.14 200	0.09 188	0.24 213	0.19 277	0.24 189	0.16 196	0.20 165	0.20 286	0.08 135	0.26 228	0.36 328	0.29 287	0.22 289	0.35 253	0.21 272	0.48 311	0.53 334	0.10 216	0.15 275	0.23 250	0.21 223	0.28 247	0.23 211

GES	0.22 235	0.16 238	0.12 211	0.14 202	0.15 251	0.19 256	0.12 234	0.25 232	0.14 220	0.26 217	0.18 213	0.21 179	0.13 216	0.17 295	0.36 271	0.21 218	0.27 266	0.19 260	0.52 308	0.20 261	0.33 229	0.29 225	0.13 270	0.14 262	0.19 192	0.17 175	0.27 236	0.42 306

RP	0.22 235	0.20 293	0.23 316	0.22 279	0.20 285	0.21 273	0.22 292	0.24 213	0.22 293	0.17 122	0.25 270	0.24 204	0.19 282	0.15 279	0.50 304	0.17 143	0.20 159	0.16 192	0.22 168	0.16 230	0.17 117	0.25 196	0.13 270	0.16 283	0.22 230	0.21 223	0.30 264	0.25 234

DeepPruner_ROB	0.22 235	0.17 256	0.16 264	0.17 242	0.17 266	0.16 224	0.18 267	0.22 184	0.17 266	0.26 217	0.26 279	0.20 165	0.18 276	0.11 202	0.50 304	0.20 207	0.24 224	0.21 282	0.27 205	0.16 230	0.41 276	0.33 242	0.14 280	0.15 275	0.22 230	0.27 286	0.26 219	0.23 211

TestStereo-Hl	0.23 247	0.16 238	0.15 251	0.14 202	0.14 233	0.19 256	0.13 238	0.27 269	0.18 273	0.32 287	0.24 267	0.33 285	0.16 249	0.10 184	0.26 228	0.22 236	0.23 207	0.18 246	0.43 275	0.16 230	0.29 216	0.42 286	0.10 216	0.15 275	0.21 218	0.25 263	0.33 280	0.35 279

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 247	0.17 256	0.08 125	0.22 279	0.21 291	0.29 317	0.17 263	0.25 232	0.11 150	0.42 354	0.19 223	0.43 314	0.09 138	0.11 202	0.19 132	0.25 269	0.25 238	0.16 192	0.28 212	0.14 191	0.41 276	0.39 274	0.07 144	0.09 158	0.20 205	0.18 192	0.27 236	0.49 318

UDGNet	0.23 247	0.19 288	0.14 238	0.36 332	0.30 330	0.32 325	0.29 322	0.22 184	0.15 236	0.21 144	0.20 234	0.21 179	0.08 125	0.52 362	0.20 150	0.17 143	0.21 175	0.17 209	0.25 195	0.14 191	0.26 200	0.30 229	0.30 347	0.10 189	0.24 263	0.20 213	0.22 180	0.20 178

FADNet	0.23 247	0.19 288	0.14 238	0.23 288	0.15 251	0.21 273	0.22 292	0.27 269	0.17 266	0.27 228	0.27 287	0.26 227	0.18 276	0.15 279	0.34 266	0.21 218	0.21 175	0.20 272	0.41 268	0.25 303	0.26 200	0.27 212	0.14 280	0.15 275	0.27 288	0.27 286	0.24 195	0.27 251

R-Stereo Train	0.23 247	0.13 181	0.13 229	0.15 221	0.13 214	0.18 245	0.07 150	0.24 213	0.15 236	0.32 287	0.25 270	0.27 240	0.13 216	0.14 264	0.21 164	0.28 290	0.30 295	0.20 272	0.47 286	0.20 261	0.47 307	0.50 321	0.10 216	0.12 227	0.23 250	0.26 279	0.23 184	0.28 257

RAFT-Stereo	0.23 247	0.13 181	0.13 229	0.15 221	0.13 214	0.18 245	0.07 150	0.24 213	0.15 236	0.32 287	0.25 270	0.27 240	0.13 216	0.14 264	0.21 164	0.28 290	0.30 295	0.20 272	0.47 286	0.20 261	0.47 307	0.50 321	0.10 216	0.12 227	0.23 250	0.26 279	0.23 184	0.28 257
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.23 247	0.26 323	0.20 296	0.31 320	0.22 298	0.25 299	0.21 286	0.27 269	0.15 236	0.28 247	0.21 245	0.53 323	0.14 234	0.16 286	0.28 237	0.15 121	0.18 137	0.17 209	0.35 253	0.14 191	0.17 117	0.13 111	0.22 318	0.16 283	0.22 230	0.25 263	0.28 247	0.27 251

PWCDC_ROB	0.23 247	0.10 123	0.13 229	0.10 146	0.17 266	0.11 164	0.15 255	0.12 105	0.38 340	0.11 100	0.25 270	0.14 119	0.77 355	0.28 333	0.88 340	0.21 218	0.17 126	0.18 246	0.17 123	0.17 243	0.20 150	0.39 274	0.20 308	0.17 293	0.11 104	0.20 213	0.15 116	0.24 227

Reg-Stereo(zero)	0.24 255	0.13 181	0.14 238	0.13 190	0.11 181	0.14 200	0.11 217	0.32 315	0.15 236	0.34 302	0.56 355	0.30 270	0.12 195	0.16 286	0.19 132	0.31 304	0.25 238	0.15 170	0.42 272	0.17 243	0.34 236	0.49 316	0.10 216	0.11 206	0.20 205	0.24 252	0.38 301	0.37 288

FLISNet	0.24 255	0.13 181	0.14 238	0.13 190	0.11 181	0.14 200	0.11 217	0.32 315	0.15 236	0.34 302	0.56 355	0.30 270	0.12 195	0.16 286	0.19 132	0.31 304	0.25 238	0.15 170	0.42 272	0.17 243	0.34 236	0.49 316	0.10 216	0.11 206	0.20 205	0.24 252	0.38 301	0.37 288

Any-RAFT	0.24 255	0.13 181	0.16 264	0.16 232	0.13 214	0.15 215	0.10 204	0.25 232	0.14 220	0.28 247	0.35 312	0.28 248	0.11 180	0.12 235	0.22 183	0.25 269	0.28 280	0.17 209	0.50 303	0.16 230	0.63 348	0.40 279	0.10 216	0.10 189	0.28 295	0.29 299	0.26 219	0.42 306

RAFT-Test	0.24 255	0.13 181	0.11 188	0.16 232	0.14 233	0.18 245	0.11 217	0.27 269	0.14 220	0.32 287	0.26 279	0.26 227	0.12 195	0.14 264	0.24 212	0.35 320	0.27 266	0.18 246	0.56 317	0.24 295	0.58 338	0.49 316	0.09 189	0.11 206	0.27 288	0.29 299	0.27 236	0.35 279

cross-raft	0.24 255	0.14 204	0.12 211	0.13 190	0.13 214	0.17 238	0.10 204	0.27 269	0.15 236	0.30 269	0.19 223	0.28 248	0.10 154	0.12 235	0.26 228	0.34 315	0.27 266	0.17 209	0.57 320	0.25 303	0.62 346	0.51 325	0.09 189	0.11 206	0.29 301	0.27 286	0.26 219	0.31 269

GEStereo_RVC	0.24 255	0.19 288	0.15 251	0.18 252	0.17 266	0.19 256	0.18 267	0.26 249	0.17 266	0.27 228	0.20 234	0.27 240	0.16 249	0.12 235	0.27 234	0.26 280	0.28 280	0.24 308	0.47 286	0.21 272	0.32 224	0.50 321	0.11 243	0.17 293	0.24 263	0.21 223	0.26 219	0.32 271

stereogan	0.24 255	0.22 299	0.21 305	0.23 288	0.25 315	0.25 299	0.22 292	0.26 249	0.23 298	0.20 140	0.22 254	0.30 270	0.23 297	0.17 295	0.31 253	0.20 207	0.22 192	0.19 260	0.28 212	0.19 254	0.21 160	0.39 274	0.17 295	0.17 293	0.21 218	0.22 233	0.36 290	0.27 251

MLCV	0.24 255	0.16 238	0.15 251	0.24 295	0.18 276	0.21 273	0.15 255	0.30 300	0.16 256	0.31 280	0.31 301	0.32 282	0.25 304	0.11 202	0.24 212	0.24 257	0.25 238	0.17 209	0.53 312	0.15 212	0.33 229	0.33 242	0.14 280	0.17 293	0.23 250	0.23 243	0.27 236	0.25 234

HH	0.25 263	0.10 123	0.17 277	0.15 221	0.14 233	0.20 263	0.14 247	0.27 269	0.13 204	0.36 325	0.12 152	0.28 248	0.10 154	0.13 253	0.23 195	0.40 341	0.26 254	0.19 260	0.49 297	0.21 272	0.68 359	0.52 329	0.11 243	0.11 206	0.23 250	0.25 263	0.36 290	0.38 293

HanStereo	0.25 263	0.10 123	0.17 277	0.15 221	0.14 233	0.20 263	0.14 247	0.27 269	0.13 204	0.36 325	0.12 152	0.28 248	0.10 154	0.13 253	0.23 195	0.40 341	0.26 254	0.19 260	0.49 297	0.21 272	0.68 359	0.52 329	0.11 243	0.11 206	0.23 250	0.25 263	0.36 290	0.38 293

CASS	0.25 263	0.18 274	0.16 264	0.21 275	0.17 266	0.21 273	0.21 286	0.28 280	0.20 283	0.33 298	0.24 267	0.28 248	0.18 276	0.11 202	0.25 224	0.23 248	0.37 332	0.20 272	0.43 275	0.17 243	0.57 334	0.42 286	0.11 243	0.13 251	0.30 307	0.22 233	0.32 275	0.32 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	0.25 263	0.22 299	0.21 305	0.22 279	0.23 304	0.23 288	0.25 307	0.26 249	0.28 320	0.18 129	0.27 287	0.28 248	0.26 308	0.17 295	0.48 299	0.22 236	0.22 192	0.24 308	0.27 205	0.20 261	0.21 160	0.27 212	0.20 308	0.16 283	0.26 275	0.29 299	0.33 280	0.29 261

Abc-Net	0.25 263	0.22 299	0.21 305	0.22 279	0.23 304	0.23 288	0.25 307	0.26 249	0.28 320	0.18 129	0.27 287	0.28 248	0.26 308	0.17 295	0.48 299	0.22 236	0.22 192	0.24 308	0.27 205	0.20 261	0.21 160	0.27 212	0.20 308	0.16 283	0.26 275	0.29 299	0.33 280	0.29 261
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMDNet	0.25 263	0.14 204	0.11 188	0.13 190	0.14 233	0.16 224	0.11 217	0.26 249	0.14 220	0.31 280	0.17 209	0.26 227	0.29 311	0.14 264	0.24 212	0.35 320	0.28 280	0.18 246	0.54 313	0.28 323	0.58 338	0.60 350	0.10 216	0.11 206	0.26 275	0.25 263	0.26 219	0.30 265

PA-Net	0.25 263	0.28 328	0.29 339	0.18 252	0.26 321	0.21 273	0.25 307	0.26 249	0.25 307	0.22 153	0.19 223	0.22 191	0.24 301	0.28 333	0.40 280	0.24 257	0.18 137	0.22 289	0.20 145	0.22 280	0.19 140	0.32 239	0.17 295	0.20 305	0.24 263	0.38 330	0.23 184	0.55 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DF	0.26 270	0.14 204	0.11 188	0.15 221	0.10 162	0.17 238	0.09 188	0.26 249	0.12 177	0.27 228	0.15 180	0.31 277	0.09 138	0.11 202	0.21 164	0.30 302	0.25 238	0.18 246	1.59 360	0.17 243	0.45 294	0.39 274	0.09 189	0.11 206	0.21 218	0.25 263	0.29 253	0.34 277

MSKI-zero shot	0.26 270	0.13 181	0.10 159	0.14 202	0.14 233	0.15 215	0.11 217	0.28 280	0.13 204	0.30 269	0.35 312	0.28 248	0.11 180	0.12 235	0.29 240	0.37 333	0.28 280	0.17 209	0.58 322	0.26 312	0.57 334	0.55 339	0.09 189	0.11 206	0.25 270	0.41 336	0.32 275	0.42 306

IPLGR	0.26 270	0.16 238	0.13 229	0.15 221	0.15 251	0.12 180	0.09 188	0.24 213	0.13 204	0.28 247	0.25 270	0.23 197	0.12 195	0.11 202	1.91 384	0.20 207	0.22 192	0.18 246	0.34 243	0.20 261	0.25 193	0.33 242	0.07 144	0.12 227	0.23 250	0.23 243	0.28 247	0.21 189

GANet-ADL	0.26 270	0.18 274	0.15 251	0.20 271	0.19 280	0.22 284	0.16 259	0.26 249	0.16 256	0.34 302	0.36 318	0.29 257	0.16 249	0.21 315	0.42 283	0.29 295	0.31 303	0.19 260	0.48 295	0.28 323	0.38 262	0.48 311	0.13 270	0.14 262	0.23 250	0.24 252	0.32 275	0.30 265

pcwnet_v2	0.26 270	0.17 256	0.18 284	0.22 279	0.19 280	0.22 284	0.18 267	0.25 232	0.18 273	0.31 280	0.23 263	0.30 270	0.28 310	0.18 304	0.88 340	0.21 218	0.24 224	0.19 260	0.36 259	0.15 212	0.27 208	0.24 186	0.17 295	0.15 275	0.26 275	0.26 279	0.30 264	0.38 293

NVstereo2D	0.26 270	0.16 238	0.15 251	0.22 279	0.18 276	0.26 303	0.28 320	0.20 154	0.14 220	0.22 153	0.21 245	0.17 141	0.11 180	0.38 350	1.98 389	0.20 207	0.24 224	0.19 260	0.21 158	0.14 191	0.18 128	0.15 120	0.25 323	0.13 251	0.22 230	0.17 175	0.19 152	0.18 151

NCCL2	0.26 270	0.23 310	0.22 312	0.19 262	0.20 285	0.18 245	0.16 259	0.26 249	0.22 293	0.29 265	0.22 254	0.27 240	0.17 262	0.15 279	0.60 315	0.24 257	0.25 238	0.22 289	0.27 205	0.22 280	0.31 219	0.34 249	0.18 305	0.21 314	0.33 320	0.33 316	0.36 290	0.35 279

test-1	0.27 277	0.10 123	0.12 211	0.14 202	0.13 214	0.25 299	0.18 267	0.29 296	0.17 266	0.37 332	0.42 331	0.30 270	0.16 249	0.14 264	0.29 240	0.36 328	0.27 266	0.20 272	0.52 308	0.25 303	0.57 334	0.66 362	0.10 216	0.13 251	0.28 295	0.29 299	0.30 264	0.36 283

RGC	0.27 277	0.24 314	0.28 337	0.25 301	0.26 321	0.27 305	0.20 279	0.28 280	0.30 330	0.22 153	0.31 301	0.29 257	0.31 313	0.20 311	0.51 307	0.24 257	0.23 207	0.21 282	0.29 222	0.22 280	0.25 193	0.30 229	0.17 295	0.20 305	0.28 295	0.32 314	0.34 285	0.36 283

RTSC	0.27 277	0.16 238	0.16 264	0.16 232	0.17 266	0.18 245	0.19 275	0.23 197	0.21 286	0.25 204	0.25 270	0.20 165	0.18 276	0.14 264	1.57 371	0.23 248	0.30 295	0.19 260	0.39 263	0.18 251	0.30 217	0.32 239	0.11 243	0.17 293	0.21 218	0.22 233	0.31 272	0.43 310

XPNet_ROB	0.27 277	0.28 328	0.20 296	0.19 262	0.21 291	0.21 273	0.20 279	0.20 154	0.21 286	0.24 189	0.28 293	0.78 343	0.17 262	0.16 286	0.29 240	0.22 236	0.34 317	0.21 282	0.27 205	0.19 254	0.28 215	0.42 286	0.17 295	0.18 301	0.23 250	0.24 252	0.48 325	0.34 277

model_zeroshot	0.28 281	0.14 204	0.11 188	0.16 232	0.14 233	0.18 245	0.11 217	0.28 280	0.15 236	0.33 298	0.32 304	0.31 277	0.10 154	0.13 253	0.43 285	0.31 304	0.30 295	0.19 260	0.66 329	0.22 280	0.55 330	0.44 295	0.12 262	0.13 251	0.49 356	0.36 326	0.31 272	0.53 321

EAI-Stereo	0.28 281	0.13 181	0.12 211	0.18 252	0.16 257	0.66 358	0.20 279	0.27 269	0.18 273	0.27 228	0.27 287	0.29 257	0.10 154	0.11 202	0.35 269	0.32 310	0.26 254	0.20 272	0.65 328	0.22 280	0.44 291	0.44 295	0.10 216	0.14 262	0.28 295	0.31 310	0.39 305	0.42 306

TestStereo_HL3	0.29 283	0.30 334	0.14 238	0.17 242	0.14 233	0.21 273	0.16 259	0.32 315	0.18 273	0.34 302	0.32 304	0.60 330	0.22 295	0.11 202	0.39 278	0.40 341	0.69 367	0.18 246	0.43 275	0.17 243	0.45 294	0.62 356	0.11 243	0.12 227	0.22 230	0.22 233	0.37 298	0.35 279

IGEV-FE	0.29 283	0.13 181	0.22 312	0.29 311	0.17 266	0.21 273	0.22 292	0.28 280	0.14 220	0.35 316	0.43 334	0.33 285	0.11 180	0.14 264	0.23 195	0.37 333	0.26 254	0.17 209	0.47 286	0.24 295	0.51 324	0.61 354	0.11 243	0.11 206	0.33 320	0.27 286	0.62 353	0.45 313

FSD	0.29 283	0.26 323	0.26 332	0.27 307	0.26 321	0.25 299	0.31 329	0.33 318	0.20 283	0.28 247	0.20 234	0.29 257	0.17 262	0.29 336	0.34 266	0.37 333	0.34 317	0.28 339	0.33 235	0.26 312	0.44 291	0.41 282	0.27 330	0.28 336	0.30 307	0.26 279	0.30 264	0.31 269

IGEV_Zeroshot_test	0.29 283	0.13 181	0.22 312	0.29 311	0.17 266	0.21 273	0.22 292	0.28 280	0.14 220	0.35 316	0.43 334	0.33 285	0.11 180	0.14 264	0.23 195	0.37 333	0.26 254	0.17 209	0.48 295	0.24 295	0.52 326	0.61 354	0.11 243	0.11 206	0.33 320	0.27 286	0.62 353	0.45 313

dad	0.29 283	0.21 296	0.14 238	0.47 343	0.22 298	0.29 317	0.48 350	0.40 336	0.12 177	0.32 287	0.14 170	0.41 311	0.23 297	0.10 184	0.53 308	0.19 186	0.32 309	0.17 209	0.51 304	0.15 212	0.27 208	0.18 144	0.11 243	0.18 301	0.31 314	0.18 192	0.67 361	0.45 313

GwcNet-ADL	0.29 283	0.22 299	0.21 305	0.29 311	0.22 298	0.23 288	0.19 275	0.28 280	0.19 277	0.34 302	0.58 359	0.43 314	0.23 297	0.22 318	0.50 304	0.34 315	0.29 287	0.22 289	0.44 278	0.28 323	0.36 252	0.39 274	0.13 270	0.16 283	0.26 275	0.29 299	0.28 247	0.38 293

Anonymous3	0.29 283	0.21 296	0.15 251	0.17 242	0.16 257	0.20 263	0.16 259	0.31 305	0.25 307	0.30 269	0.20 234	0.45 316	0.20 286	0.16 286	0.45 292	0.53 361	0.32 309	0.27 331	0.49 297	0.26 312	0.49 313	0.55 339	0.13 270	0.14 262	0.27 288	0.28 292	0.34 285	0.27 251

DeepPrunerF	0.29 283	0.16 238	0.14 238	0.23 288	0.44 355	0.17 238	0.21 286	0.20 154	0.26 313	0.16 113	0.22 254	0.15 127	0.12 195	0.12 235	0.97 350	0.21 218	0.18 137	0.17 209	0.26 197	0.16 230	0.21 160	0.17 136	0.12 262	0.12 227	1.97 404	0.25 263	0.22 180	0.20 178

iResNet	0.29 283	0.17 256	0.16 264	0.23 288	0.22 298	0.28 312	0.18 267	0.31 305	0.20 283	0.32 287	0.29 296	0.49 322	0.50 340	0.11 202	0.44 289	0.35 320	0.27 266	0.20 272	0.73 332	0.24 295	0.43 285	0.27 212	0.15 286	0.24 324	0.25 270	0.25 263	0.33 280	0.28 257

PSMNet-ADL	0.30 292	0.20 293	0.20 296	0.23 288	0.21 291	0.23 288	0.22 292	0.30 300	0.26 313	0.40 347	0.58 359	0.38 307	0.43 331	0.24 325	0.31 253	0.44 348	0.31 303	0.20 272	0.52 308	0.23 292	0.39 274	0.36 260	0.17 295	0.16 283	0.26 275	0.26 279	0.39 305	0.25 234

HSM-Net_RVC	0.30 292	0.17 256	0.17 277	0.26 304	0.20 285	0.20 263	0.14 247	0.28 280	0.19 277	0.34 302	0.41 329	1.59 373	0.25 304	0.14 264	0.26 228	0.21 218	0.25 238	0.19 260	0.28 212	0.20 261	0.38 262	0.33 242	0.13 270	0.20 305	0.29 301	0.30 306	0.35 288	0.33 274
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.30 292	0.25 320	0.25 329	0.25 301	0.30 330	0.21 273	0.20 279	0.34 319	0.39 342	0.30 269	0.28 293	0.65 335	0.22 295	0.17 295	0.70 323	0.20 207	0.20 159	0.20 272	0.28 212	0.26 312	0.22 170	0.23 178	0.14 280	0.26 332	0.34 328	0.41 336	0.39 305	0.55 322

iRaft-Stereo_20w	0.31 295	0.14 204	0.24 324	0.29 311	0.18 276	0.22 284	0.18 267	0.26 249	0.15 236	0.41 352	0.51 348	0.30 270	0.11 180	0.12 235	0.32 256	0.32 310	0.27 266	0.17 209	0.42 272	0.24 295	0.46 304	0.53 334	0.11 243	0.10 189	0.33 320	0.67 368	0.61 351	0.60 326

ADCP+	0.31 295	0.17 256	0.17 277	0.15 221	0.14 233	0.17 238	0.19 275	0.21 173	0.33 333	0.26 217	0.26 279	0.37 300	0.12 195	0.13 253	1.87 383	0.18 166	0.20 159	0.17 209	0.33 235	0.18 251	0.22 170	0.22 173	0.12 262	0.11 206	0.23 250	0.69 369	0.33 280	0.99 365

DAS	0.32 297	0.18 274	0.15 251	0.29 311	0.24 307	0.24 294	0.25 307	0.31 305	0.29 325	0.32 287	0.39 325	0.53 323	0.34 318	0.11 202	0.29 240	0.40 341	0.35 323	0.25 318	0.49 297	0.29 331	0.63 348	0.48 311	0.21 316	0.25 328	0.30 307	0.28 292	0.38 301	0.37 288

SepStereo	0.32 297	0.18 274	0.15 251	0.29 311	0.24 307	0.24 294	0.25 307	0.31 305	0.29 325	0.32 287	0.39 325	0.53 323	0.34 318	0.11 202	0.29 240	0.40 341	0.35 323	0.25 318	0.49 297	0.29 331	0.63 348	0.48 311	0.21 316	0.25 328	0.30 307	0.28 292	0.38 301	0.37 288

GANetREF_RVC	0.32 297	0.30 334	0.32 347	0.28 309	0.27 325	0.27 305	0.26 315	0.42 342	0.35 338	0.38 338	0.21 245	0.56 326	0.39 324	0.16 286	0.33 260	0.23 248	0.29 287	0.25 318	0.44 278	0.25 303	0.35 247	0.25 196	0.25 323	0.32 344	0.34 328	0.29 299	0.45 318	0.38 293
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
ETE_ROB	0.32 297	0.32 337	0.20 296	0.26 304	0.24 307	0.28 312	0.23 300	0.24 213	0.29 325	0.27 228	0.35 312	0.99 353	0.21 289	0.20 311	0.41 282	0.23 248	0.41 343	0.24 308	0.37 261	0.25 303	0.37 257	0.40 279	0.20 308	0.20 305	0.28 295	0.35 322	0.54 339	0.37 288

LALA_ROB	0.32 297	0.34 340	0.23 316	0.24 295	0.24 307	0.29 317	0.22 292	0.24 213	0.28 320	0.31 280	0.35 312	0.94 350	0.21 289	0.19 306	0.64 320	0.24 257	0.33 314	0.28 339	0.33 235	0.25 303	0.34 236	0.40 279	0.18 305	0.21 314	0.26 275	0.31 310	0.50 332	0.36 283

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 302	0.15 227	0.23 316	0.24 295	0.16 257	0.28 312	0.20 279	0.28 280	0.21 286	0.35 316	0.60 363	0.32 282	0.17 262	0.12 235	0.28 237	0.44 348	0.30 295	0.22 289	0.58 322	0.28 323	0.54 327	0.59 348	0.09 189	0.14 262	0.33 320	0.32 314	0.79 368	0.60 326

EKT-Stereo	0.33 302	0.17 256	0.13 229	0.20 271	0.17 266	0.22 284	0.25 307	0.27 269	0.14 220	0.30 269	0.26 279	0.27 240	0.13 216	0.13 253	1.64 374	0.53 361	0.29 287	0.25 318	0.46 284	0.30 336	0.82 375	0.54 337	0.09 189	0.12 227	0.30 307	0.25 263	0.31 272	0.25 234

FADNet_RVC	0.33 302	0.22 299	0.22 312	0.29 311	0.25 315	0.19 256	0.22 292	0.31 305	0.22 293	0.31 280	0.29 296	0.41 311	0.33 316	0.22 318	0.72 325	0.25 269	0.29 287	0.32 352	0.73 332	0.27 318	0.43 285	0.47 308	0.16 291	0.23 321	0.27 288	0.30 306	0.51 334	0.36 283

TRStereo	0.34 305	0.16 238	0.21 305	0.16 232	0.12 196	0.34 330	0.17 263	0.27 269	0.11 150	0.35 316	0.18 213	0.34 290	0.09 138	0.12 235	0.26 228	0.36 328	0.25 238	0.17 209	0.44 278	0.25 303	0.42 281	0.47 308	0.09 189	0.09 158	0.26 275	2.80 405	0.49 329	0.33 274

ADCRef	0.34 305	0.18 274	0.16 264	0.15 221	0.16 257	0.18 245	0.18 267	0.23 197	0.34 335	0.26 217	0.22 254	0.23 197	0.17 262	0.11 202	2.05 391	0.22 236	0.23 207	0.20 272	0.39 263	0.21 272	0.25 193	0.26 204	0.17 295	0.16 283	0.29 301	0.41 336	0.29 253	1.39 379

NOSS_ROB	0.34 305	0.22 299	0.20 296	0.27 307	0.25 315	0.26 303	0.24 302	0.41 338	0.24 303	0.36 325	0.30 299	0.36 296	0.23 297	0.39 353	0.47 296	0.57 367	0.33 314	0.29 341	0.32 231	0.23 292	0.64 351	0.67 364	0.28 335	0.30 341	0.32 316	0.30 306	0.42 315	0.32 271

gcap-zeroshot	0.36 308	0.13 181	0.16 264	0.19 262	0.14 233	0.19 256	0.14 247	0.28 280	0.13 204	0.37 332	0.35 312	0.34 290	0.12 195	0.12 235	0.23 195	0.36 328	0.50 356	0.17 209	3.18 387	0.25 303	0.45 294	0.51 325	0.23 320	0.11 206	0.21 218	0.26 279	0.25 206	0.27 251

FCDSN-DC	0.36 308	0.28 328	0.33 351	0.31 320	0.29 327	0.28 312	0.39 338	0.31 305	0.22 293	0.28 247	0.20 234	0.26 227	0.16 249	0.29 336	1.96 387	0.35 320	0.34 317	0.32 352	0.33 235	0.25 303	0.41 276	0.48 311	0.27 330	0.37 359	0.29 301	0.30 306	0.30 264	0.30 265
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.36 308	0.22 299	0.28 337	0.25 301	0.24 307	0.24 294	0.27 319	0.35 323	0.28 320	0.35 316	0.33 308	0.32 282	0.45 336	0.21 315	1.38 361	0.26 280	0.30 295	0.24 308	0.56 317	0.27 318	0.38 262	0.43 292	0.20 308	0.25 328	0.33 320	0.36 326	0.35 288	0.50 319

CC-Net-ROB	0.36 308	0.47 356	0.32 347	0.65 358	0.49 362	0.54 348	0.46 345	0.35 323	0.24 303	0.37 332	0.28 293	0.92 347	0.21 289	0.37 349	0.28 237	0.17 143	0.23 207	0.22 289	0.67 330	0.22 280	0.22 170	0.16 129	0.44 366	0.24 324	0.29 301	0.28 292	0.27 236	0.40 303

ITSA-stereo	0.37 312	0.23 310	0.19 289	0.39 337	0.26 321	0.24 294	0.26 315	0.35 323	0.26 313	0.39 344	0.55 353	0.46 317	0.41 330	0.23 323	0.53 308	0.38 338	0.31 303	0.25 318	0.49 297	0.24 295	0.43 285	0.49 316	0.23 320	0.22 318	0.33 320	0.40 334	0.72 366	0.75 345

ADCL	0.37 312	0.23 310	0.19 289	0.20 271	0.18 276	0.23 288	0.23 300	0.26 249	0.53 363	0.32 287	0.29 296	0.29 257	0.17 262	0.15 279	1.60 372	0.21 218	0.24 224	0.22 289	0.34 243	0.22 280	0.32 224	0.28 220	0.17 295	0.17 293	0.52 362	0.53 353	0.47 323	1.56 384

PWC_ROB	0.37 312	0.27 326	0.25 329	0.23 288	0.24 307	0.23 288	0.31 329	0.29 296	0.47 359	0.25 204	0.39 325	0.37 300	0.89 361	0.19 306	0.58 313	0.32 310	0.39 337	0.29 341	0.62 324	0.29 331	0.48 311	0.48 311	0.19 307	0.33 346	0.27 288	0.26 279	0.39 305	0.67 335

RTS	0.38 315	0.22 299	0.20 296	0.22 279	0.21 291	0.31 322	0.29 322	0.31 305	0.34 335	0.23 166	0.22 254	0.29 257	0.25 304	0.16 286	1.65 375	0.29 295	0.36 329	0.24 308	0.63 325	0.31 339	0.38 262	0.38 269	0.15 286	0.22 318	0.39 337	0.95 386	0.40 310	0.63 329

RTSA	0.38 315	0.22 299	0.20 296	0.22 279	0.21 291	0.31 322	0.29 322	0.31 305	0.34 335	0.23 166	0.22 254	0.29 257	0.25 304	0.16 286	1.65 375	0.29 295	0.36 329	0.24 308	0.63 325	0.31 339	0.38 262	0.38 269	0.15 286	0.22 318	0.39 337	0.95 386	0.40 310	0.63 329

SGM-Forest	0.38 315	0.24 314	0.18 284	0.35 330	0.25 315	0.27 305	0.20 279	0.30 300	0.23 298	0.32 287	0.23 263	0.37 300	0.43 331	0.24 325	0.82 336	0.33 313	0.24 224	0.21 282	1.61 362	0.19 254	0.38 262	0.43 292	0.27 330	0.21 314	0.34 328	0.28 292	0.57 345	0.86 356
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 318	0.21 296	0.21 305	0.32 324	0.24 307	0.38 335	0.26 315	0.37 331	0.25 307	0.37 332	0.58 359	0.92 347	0.47 338	0.18 304	0.24 212	0.29 295	0.30 295	0.22 289	1.72 364	0.34 345	0.45 294	0.37 266	0.30 347	0.23 321	0.26 275	0.27 286	0.37 298	0.40 303

CSAN	0.39 318	0.37 348	0.34 354	0.33 325	0.32 336	0.27 305	0.25 307	0.36 326	0.64 375	0.43 357	0.43 334	0.73 341	0.44 334	0.20 311	0.63 317	0.25 269	0.27 266	0.26 328	0.41 268	0.43 361	0.38 262	0.34 249	0.22 318	0.33 346	0.40 339	0.47 347	0.48 325	0.55 322

DDF-Stereo	0.40 320	0.14 204	0.08 125	1.79 383	0.15 251	1.91 390	0.20 279	0.26 249	0.11 150	0.27 228	0.17 209	2.08 380	0.16 249	0.11 202	0.19 132	0.25 269	0.29 287	0.15 170	0.37 261	0.15 212	0.45 294	0.34 249	0.09 189	0.10 189	0.18 181	0.23 243	0.25 206	0.26 246

FC-DCNN	0.40 320	0.35 343	0.43 363	0.49 346	0.35 340	0.44 339	0.46 345	0.43 345	0.27 318	0.34 302	0.26 279	0.37 300	0.21 289	0.30 340	0.58 313	0.35 320	0.39 337	0.31 350	0.45 282	0.26 312	0.49 313	0.42 286	0.28 335	0.35 353	0.44 346	0.38 330	0.51 334	0.77 348

FC-DCNN v2	0.41 322	0.36 347	0.45 367	0.51 347	0.36 343	0.46 344	0.46 345	0.45 347	0.29 325	0.34 302	0.26 279	0.38 307	0.24 301	0.30 340	0.60 315	0.35 320	0.39 337	0.30 347	0.46 284	0.26 312	0.49 313	0.42 286	0.28 335	0.35 353	0.50 358	0.43 342	0.59 347	0.79 349

ccs_rob	0.41 322	0.24 314	0.19 289	0.33 325	0.21 291	0.33 327	0.28 320	0.34 319	0.21 286	0.47 365	1.62 396	1.59 373	0.39 324	0.22 318	0.31 253	0.36 328	0.29 287	0.22 289	0.47 286	0.27 318	0.55 330	0.57 344	0.17 295	0.20 305	0.26 275	0.25 263	0.29 253	0.36 283

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 324	0.34 340	0.25 329	0.42 340	0.31 332	0.36 333	0.47 348	0.48 353	0.40 343	0.42 354	0.31 301	0.60 330	0.53 343	0.40 355	0.57 311	0.27 286	0.24 224	0.22 289	0.67 330	0.22 280	0.60 342	0.56 342	0.33 355	0.28 336	0.47 353	0.48 349	0.48 325	0.70 338

XQC	0.42 324	0.37 348	0.31 345	0.41 339	0.35 340	0.41 338	0.42 340	0.45 347	0.38 340	0.40 347	0.33 308	0.48 320	0.44 334	0.34 347	1.54 367	0.29 295	0.29 287	0.27 331	0.52 308	0.30 336	0.37 257	0.44 295	0.26 325	0.30 341	0.41 342	0.41 336	0.53 337	0.38 293

DDUNet	0.43 326	0.54 360	0.23 316	0.86 366	0.68 369	0.83 366	0.82 367	0.26 249	0.24 303	0.23 166	0.33 308	0.37 300	0.15 240	1.63 384	0.43 285	0.24 257	0.39 337	0.25 318	0.54 313	0.28 323	0.31 219	0.30 229	0.49 371	0.20 305	0.24 263	0.25 263	0.32 275	0.29 261

CBMV	0.43 326	0.25 320	0.23 316	0.30 319	0.28 326	0.27 305	0.21 286	0.40 336	0.28 320	0.37 332	0.27 287	0.67 338	0.35 322	0.32 345	0.49 302	0.53 361	0.34 317	0.27 331	0.56 317	0.27 318	0.55 330	0.62 356	0.26 325	0.33 346	0.35 332	0.33 316	0.64 357	1.79 391
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.45 328	0.24 314	0.26 332	0.35 330	0.29 327	0.30 321	0.24 302	0.38 333	0.23 298	0.38 338	0.44 339	0.31 277	0.17 262	0.55 364	2.33 398	0.99 398	0.32 309	0.27 331	0.33 235	0.28 323	0.64 351	0.89 384	0.27 330	0.29 340	0.33 320	0.35 322	0.47 323	0.38 293

pmcnn	0.45 328	0.24 314	0.19 289	0.33 325	0.29 327	0.34 330	0.42 340	0.34 319	0.26 313	0.34 302	0.50 346	0.80 344	1.10 368	0.19 306	0.38 276	0.57 367	0.40 341	0.32 352	0.83 341	0.37 348	0.80 371	0.49 316	0.28 335	0.24 324	0.32 316	0.34 320	0.66 360	0.82 351

UDG	0.46 330	0.56 362	0.24 324	0.85 365	0.78 373	0.79 363	0.97 371	0.27 269	0.25 307	0.28 247	0.36 318	0.37 300	0.17 262	1.43 380	0.92 346	0.25 269	0.44 346	0.27 331	0.57 320	0.29 331	0.41 276	0.37 266	0.39 360	0.19 303	0.27 288	0.28 292	0.32 275	0.27 251

ADCMid	0.46 330	0.29 332	0.29 339	0.26 304	0.31 332	0.33 327	0.35 336	0.41 338	0.46 358	0.31 280	0.38 322	0.48 320	0.40 327	0.21 315	1.82 381	0.35 320	0.34 317	0.27 331	0.78 337	0.28 323	0.45 294	0.46 302	0.30 347	0.24 324	0.36 333	0.53 353	0.45 318	1.42 380

FBW_ROB	0.46 330	0.42 351	0.36 357	0.60 356	0.44 355	0.47 345	0.44 344	0.31 305	0.25 307	0.34 302	0.34 311	0.64 334	0.48 339	0.56 366	1.05 356	0.25 269	0.35 323	0.23 303	1.39 354	0.22 280	0.49 313	0.36 260	0.43 364	0.40 364	0.31 314	0.33 316	0.42 315	0.65 333

FAT-Stereo	0.47 333	0.27 326	0.34 354	0.45 342	0.48 361	0.39 336	0.32 331	0.42 342	0.27 318	0.41 352	0.90 379	0.77 342	0.58 344	0.30 340	0.57 311	0.56 365	0.35 323	0.34 357	0.64 327	0.42 357	0.67 358	0.66 362	0.28 335	0.34 350	0.29 301	0.36 326	0.45 318	0.74 342

CBMV_ROB	0.48 334	0.22 299	0.24 324	0.39 337	0.32 336	0.32 325	0.29 322	0.44 346	0.23 298	0.38 338	0.45 340	1.42 370	0.88 360	0.28 333	0.91 344	0.34 315	0.37 332	0.25 318	0.81 339	0.36 347	0.54 327	0.51 325	0.28 335	0.26 332	0.44 346	0.62 362	0.62 353	0.91 359

AnyNet_C32	0.49 335	0.23 310	0.23 316	0.24 295	0.25 315	0.28 312	0.30 326	0.34 319	0.58 366	0.34 302	0.45 340	0.35 294	0.24 301	0.22 318	2.28 395	0.38 338	0.38 335	0.33 355	0.51 304	0.29 331	0.55 330	0.55 339	0.23 320	0.28 336	0.43 345	0.73 373	0.45 318	1.65 387

AMNet	0.51 336	0.50 359	0.48 369	0.51 347	0.50 363	0.56 350	0.52 353	0.36 326	0.42 353	0.39 344	0.59 362	0.65 335	0.21 289	0.58 367	0.49 302	0.59 370	0.60 361	0.58 382	0.51 304	0.51 367	0.59 341	0.53 334	0.32 353	0.51 373	0.48 354	0.54 355	0.60 349	0.65 333

DDVS	0.53 337	0.22 299	0.24 324	0.24 295	0.25 315	0.27 305	0.24 302	0.39 335	0.26 313	0.35 316	4.72 406	1.02 355	0.40 327	0.20 311	0.40 280	0.39 340	0.33 314	0.26 328	0.75 334	0.34 345	0.58 338	0.63 358	0.16 291	0.20 305	0.25 270	0.25 263	0.55 343	0.40 303

anonymity	0.53 337	0.11 144	0.19 289	0.16 232	0.14 233	0.16 224	0.10 204	0.29 296	0.13 204	0.34 302	7.32 408	0.30 270	0.13 216	0.12 235	0.21 164	0.37 333	0.27 266	0.17 209	0.44 278	0.23 292	0.43 285	0.54 337	0.11 243	0.12 227	0.34 328	0.43 342	0.71 365	0.44 312

S-Stereo	0.53 337	0.29 332	0.27 336	0.48 344	0.46 358	0.50 346	0.60 358	0.38 333	0.37 339	0.39 344	1.16 386	1.01 354	0.45 336	0.29 336	0.91 344	0.67 378	0.35 323	0.39 365	0.84 342	0.70 381	0.46 304	0.71 366	0.61 377	0.37 359	0.30 307	0.33 316	0.40 310	0.63 329

PVD	0.56 340	0.44 352	0.36 357	0.51 347	0.43 353	0.55 349	0.47 348	0.62 368	0.59 368	0.33 298	0.48 343	0.61 332	0.74 354	0.50 361	1.52 366	0.34 315	0.51 357	0.37 361	0.76 335	0.41 356	0.61 345	0.64 360	0.30 347	0.37 359	0.56 365	0.71 371	0.61 351	0.86 356

ADCPNet	0.56 340	0.26 323	0.30 343	0.29 311	0.36 343	0.29 317	0.50 352	0.41 338	0.40 343	0.38 338	0.55 353	0.38 307	1.12 369	0.26 331	2.02 390	0.42 347	0.34 317	0.24 308	1.25 350	0.39 350	0.47 307	0.45 300	0.33 355	0.28 336	0.48 354	0.56 357	0.46 322	1.88 394

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 342	0.64 364	0.47 368	0.65 358	0.41 350	0.44 339	0.57 356	0.61 367	0.68 376	0.58 376	0.39 325	0.59 328	0.58 344	0.65 372	0.76 329	0.44 348	0.35 323	0.40 366	1.53 358	0.50 365	0.54 327	0.63 358	0.46 369	0.47 371	0.51 361	0.40 334	0.41 313	0.75 345

SANet	0.57 342	0.32 337	0.33 351	0.36 332	0.35 340	0.44 339	0.33 333	0.55 358	0.85 383	0.33 298	0.57 357	2.42 385	1.17 370	0.32 345	0.88 340	0.24 257	0.47 353	0.31 350	0.51 304	0.31 339	0.50 322	0.45 300	0.37 359	0.37 359	0.46 351	0.54 355	0.55 343	0.98 364

G-Net	0.59 344	0.35 343	0.35 356	0.31 320	0.31 332	0.44 339	0.30 326	0.50 355	0.63 374	0.43 357	0.64 366	2.00 379	0.52 341	0.23 323	0.76 329	0.52 360	0.37 332	0.35 360	0.80 338	0.67 378	0.60 342	0.59 348	0.26 325	0.33 346	0.40 339	0.82 378	0.81 370	1.59 385

ADCS	0.59 344	0.34 340	0.31 345	0.34 328	0.36 343	0.36 333	0.37 337	0.48 353	0.60 370	0.34 302	0.43 334	0.58 327	0.87 359	0.29 336	2.30 396	0.66 376	0.47 353	0.38 362	0.82 340	0.42 357	0.76 368	0.69 365	0.28 335	0.35 353	0.46 351	0.88 382	0.59 347	1.26 373

MFN_U_SF_RVC	0.60 346	0.55 361	0.41 361	0.56 353	0.46 358	0.57 354	0.63 359	0.56 360	0.43 354	0.86 390	0.93 380	0.72 340	0.52 341	0.53 363	0.97 350	0.49 358	0.32 309	0.34 357	1.73 365	0.44 362	0.62 346	0.58 345	0.30 347	0.56 377	0.45 348	0.44 344	0.49 329	0.68 336

edge stereo	0.61 347	0.35 343	0.44 364	0.53 351	0.47 360	0.57 354	0.54 354	0.57 362	0.41 347	0.52 375	0.69 368	1.31 365	1.03 365	0.38 350	0.44 289	0.60 372	0.40 341	0.30 347	1.76 368	0.81 390	0.47 307	0.86 383	0.41 362	0.32 344	0.41 342	0.37 329	0.57 345	0.91 359

SFCPSM	0.64 348	0.24 314	0.19 289	0.28 309	0.23 304	0.27 305	0.24 302	0.30 300	0.30 330	0.34 302	0.50 346	0.63 333	1.06 366	0.19 306	0.37 273	0.34 315	0.31 303	0.24 308	8.10 404	0.39 350	0.45 294	0.43 292	0.20 308	0.19 303	0.30 307	0.31 310	0.36 290	0.45 313

SGM-ForestM	0.64 348	0.80 371	0.39 359	0.70 361	0.40 349	0.77 362	0.67 362	0.62 368	0.41 347	0.35 316	0.42 331	1.68 376	1.08 367	0.24 325	0.33 260	0.21 218	0.44 346	0.23 303	1.27 351	0.24 295	0.43 285	0.30 229	0.28 335	0.26 332	1.04 379	0.90 385	1.53 398	1.35 377

SAMSARA	0.65 350	0.30 334	0.44 364	0.31 320	0.31 332	0.31 322	0.34 334	0.56 360	0.48 360	0.40 347	0.37 321	0.42 313	0.90 362	0.27 332	1.62 373	0.45 351	0.36 329	0.38 362	0.76 335	0.39 350	0.70 363	0.80 380	0.20 308	0.40 364	1.50 395	1.62 398	1.49 397	1.46 382

AnyNet_C01	0.66 351	0.35 343	0.32 347	0.37 334	0.38 346	0.35 332	0.54 354	0.55 358	0.70 378	0.40 347	0.49 344	0.83 345	0.70 351	0.30 340	2.63 405	0.87 391	0.65 365	0.59 384	0.98 344	0.48 364	0.80 371	0.78 375	0.39 360	0.38 363	0.60 369	0.49 351	0.64 357	1.16 369

SQANet	0.68 352	0.89 373	0.29 339	1.65 378	0.77 372	1.39 373	1.15 373	0.37 331	0.29 325	0.40 347	0.30 299	0.88 346	0.32 315	1.26 378	0.39 278	0.21 218	0.44 346	0.27 331	2.24 372	0.28 323	0.49 313	0.50 321	1.59 386	0.23 321	0.32 316	0.34 320	0.42 315	0.71 340

DN	0.72 353	0.13 181	0.12 211	0.24 295	0.12 196	7.52 409	0.13 238	0.25 232	0.14 220	0.30 269	0.20 234	6.25 404	0.10 154	0.15 279	0.22 183	0.27 286	0.27 266	0.17 209	0.41 268	0.16 230	0.40 275	0.34 249	0.11 243	0.11 206	0.37 335	0.31 310	0.27 236	0.43 310

STTRV1_RVC	0.72 353	0.32 337	0.26 332	0.42 340	0.32 336	0.40 337	0.34 334	0.41 338	0.40 343	0.36 325	0.35 312	0.59 328	0.67 348	0.48 360	0.48 299	0.27 286	0.85 379	0.27 331	6.74 403	0.66 377	0.88 383	0.52 329	0.46 369	0.48 372	0.37 335	0.56 357	0.54 339	0.96 362

SGM_RVC	0.72 353	0.45 354	0.32 347	0.59 354	0.43 353	0.56 350	0.43 342	0.70 377	0.41 347	0.43 357	0.57 357	1.16 360	1.20 371	0.22 318	0.37 273	0.28 290	0.44 346	0.25 318	2.26 375	0.33 342	0.49 313	0.38 269	0.27 330	0.31 343	0.80 374	0.62 362	1.69 400	3.41 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.74 356	0.73 368	0.66 379	0.76 363	0.64 367	0.88 367	0.74 365	0.59 364	0.68 376	0.58 376	0.69 368	1.02 355	0.61 347	0.58 367	0.96 349	0.78 386	0.87 380	0.72 395	1.08 349	0.68 379	1.07 390	0.74 369	0.54 374	0.60 382	0.59 367	0.60 359	0.80 369	0.91 359

MADNet+	0.75 357	0.45 354	0.65 378	0.63 357	0.58 365	0.50 346	0.64 361	0.75 381	0.59 368	0.62 383	0.52 349	0.94 350	0.85 357	0.46 358	2.17 393	0.74 383	0.79 375	0.53 377	1.00 346	0.65 376	0.93 386	0.75 370	0.57 375	0.67 386	0.88 378	0.72 372	0.70 363	1.05 367

DPSNet	0.76 358	0.28 328	0.26 332	0.38 335	0.38 346	0.44 339	0.30 326	0.36 326	0.41 347	0.27 228	0.32 304	2.73 389	0.95 364	0.38 350	0.80 333	0.66 376	0.53 358	0.46 370	4.94 395	0.56 371	0.83 379	0.97 388	0.57 375	0.44 369	0.56 365	0.48 349	0.54 339	0.63 329

SPS-STEREO	0.80 359	0.60 363	0.56 372	0.67 360	0.62 366	0.67 359	0.58 357	0.57 362	0.61 371	0.59 379	0.96 382	1.03 357	0.67 348	0.55 364	0.83 338	0.87 391	0.78 374	0.69 393	2.74 383	0.74 386	1.23 397	1.05 392	0.45 368	0.62 385	0.61 370	0.61 361	0.83 371	0.75 345
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	0.81 360	1.11 378	0.24 324	1.30 371	0.42 351	0.81 364	0.32 331	0.45 347	0.25 307	0.36 325	0.32 304	0.47 318	3.62 399	0.14 264	1.77 380	0.22 236	0.27 266	0.17 209	0.84 342	0.19 254	0.57 334	0.51 325	0.20 308	0.21 314	1.56 398	0.86 381	2.88 406	1.74 389

otaku	0.82 361	1.17 382	0.41 361	1.90 387	0.99 378	1.68 379	1.39 375	0.46 351	0.41 347	0.46 364	0.36 318	0.93 349	0.43 331	1.51 381	0.45 292	0.30 302	0.44 346	0.29 341	2.65 380	0.40 354	0.60 342	0.58 345	2.09 388	0.34 350	0.42 344	0.35 322	0.49 329	0.74 342

MeshStereo	0.83 362	0.44 352	0.33 351	0.78 364	0.54 364	0.61 356	0.40 339	0.68 373	0.54 364	0.45 363	0.80 374	2.32 384	1.56 378	0.24 325	2.31 397	0.71 381	0.42 344	0.29 341	1.58 359	0.30 336	1.23 397	1.10 397	0.32 353	0.34 350	0.87 377	0.60 359	1.29 391	1.36 378
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
DGSMNet	0.85 363	0.47 356	0.39 359	0.51 347	0.39 348	0.56 350	0.43 342	0.59 364	0.40 343	0.84 389	4.01 405	0.67 338	0.85 357	0.85 376	0.85 339	0.90 394	1.17 390	0.66 391	1.64 363	0.62 372	1.35 401	1.36 402	0.51 372	0.54 375	0.40 339	0.66 367	0.50 332	0.74 342

Ntro	0.87 364	1.36 389	0.44 364	1.82 385	1.04 381	1.67 378	1.60 380	0.52 357	0.44 355	0.48 369	0.42 331	0.98 352	0.40 327	1.61 383	0.64 320	0.31 304	0.49 355	0.30 347	2.69 382	0.44 362	0.68 359	0.60 350	2.13 389	0.36 358	0.45 348	0.45 345	0.52 336	0.71 340

ELAS_RVC	0.92 365	0.65 365	0.62 374	0.92 367	0.67 368	1.21 371	0.71 363	0.72 378	0.50 361	0.49 370	1.20 391	2.45 387	1.89 387	0.44 356	1.31 359	0.46 355	0.62 363	0.55 379	1.02 347	0.42 357	0.91 385	1.06 394	0.44 366	0.54 375	1.50 395	1.22 396	1.15 385	1.19 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.93 366	1.16 381	0.62 374	1.83 386	1.16 385	1.69 380	1.70 381	0.51 356	0.44 355	0.59 379	0.38 322	1.19 362	0.79 356	2.02 389	0.74 327	0.57 367	0.54 359	0.40 366	1.50 357	0.76 387	0.66 356	0.65 361	2.28 392	0.46 370	0.50 358	0.49 351	0.60 349	0.84 354

ELAS	0.94 367	0.70 367	0.59 373	0.97 368	0.73 371	0.96 368	0.72 364	0.74 379	0.62 373	0.47 365	1.17 387	2.44 386	1.62 379	0.44 356	1.40 362	0.45 351	0.63 364	0.54 378	0.99 345	0.39 350	0.88 383	1.07 395	0.43 364	0.52 374	1.56 398	1.47 397	1.33 393	1.60 386
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	0.97 368	1.21 385	0.62 374	2.28 388	1.27 388	1.81 386	2.12 391	0.63 370	0.41 347	0.50 372	0.49 344	1.06 358	0.73 353	2.46 394	0.47 296	0.31 304	0.80 376	0.40 366	2.04 371	0.42 357	0.76 368	0.56 342	2.26 391	0.43 368	0.54 364	0.42 340	0.48 325	0.58 325

WAO-7	0.99 369	0.85 372	0.88 392	1.81 384	0.83 375	0.71 361	0.92 369	1.01 393	1.13 392	0.96 395	1.28 394	1.37 369	1.65 380	0.63 370	1.55 370	0.76 385	0.73 371	0.47 371	2.44 378	0.73 385	0.72 367	0.76 373	0.26 325	0.88 398	0.71 371	0.85 379	0.74 367	1.09 368

SGM+DAISY	1.04 370	0.66 366	0.62 374	0.75 362	0.68 369	0.82 365	0.74 365	0.69 375	0.75 382	0.64 384	1.09 384	1.35 366	1.44 373	0.60 369	1.43 363	1.04 401	0.77 373	0.68 392	2.40 377	0.80 389	1.22 395	1.15 400	0.51 372	0.67 386	1.12 383	1.05 390	1.65 399	2.69 403

MonStereo1	1.06 371	1.06 376	0.53 371	1.71 381	1.39 392	1.49 375	1.71 382	0.68 373	0.57 365	2.01 407	0.75 372	1.99 378	1.76 384	1.97 388	0.35 269	0.25 269	0.60 361	0.48 374	2.25 373	0.51 367	0.65 353	0.52 329	2.33 393	0.41 366	0.49 356	0.39 332	0.85 372	0.80 350

ACVNet-4b	1.08 372	1.48 393	0.48 369	2.91 395	1.12 382	1.82 387	2.71 394	0.46 351	0.44 355	0.51 373	0.43 334	1.66 375	1.85 385	2.08 391	0.46 294	0.40 341	0.82 377	0.34 357	2.68 381	0.50 365	0.65 353	0.71 366	2.24 390	0.35 353	0.45 348	0.42 340	0.53 337	0.70 338

ACVNet_2	1.13 373	1.26 387	0.75 384	2.58 392	1.30 390	1.73 384	1.87 386	0.75 381	0.52 362	0.59 379	0.53 351	1.29 364	0.90 362	1.85 386	0.70 323	0.48 357	1.14 389	0.40 366	4.70 394	0.54 369	0.71 366	0.60 350	2.05 387	0.61 383	0.81 376	0.47 347	0.70 363	0.82 351

WAO-6	1.14 374	1.08 377	0.68 380	1.50 375	1.15 383	1.39 373	1.55 378	0.88 387	0.96 387	0.77 387	0.72 371	1.28 363	1.96 388	1.91 387	2.45 400	0.71 381	1.18 391	0.55 379	1.42 355	0.69 380	0.97 387	0.99 390	0.91 379	0.67 386	1.13 385	0.88 382	1.02 383	1.43 381

IMH-64-1	1.18 375	1.19 383	0.74 382	1.63 376	1.26 386	1.69 380	1.85 384	0.84 384	0.90 384	0.44 361	0.62 364	1.36 367	1.74 382	2.49 395	2.46 401	0.60 372	0.72 369	0.47 371	1.73 365	0.64 374	0.70 363	0.79 376	2.49 397	0.58 379	1.08 381	0.63 364	0.97 378	1.31 375

IMH-64	1.18 375	1.19 383	0.74 382	1.63 376	1.26 386	1.69 380	1.85 384	0.84 384	0.90 384	0.44 361	0.62 364	1.36 367	1.74 382	2.49 395	2.46 401	0.60 372	0.72 369	0.47 371	1.73 365	0.64 374	0.70 363	0.79 376	2.49 397	0.58 379	1.08 381	0.63 364	0.97 378	1.31 375

DispFullNet	1.20 377	1.15 380	0.77 386	1.20 370	0.97 377	1.12 370	1.34 374	0.66 372	0.58 366	0.74 386	0.82 375	3.72 399	1.48 374	1.65 385	1.03 355	1.32 403	1.00 385	0.58 382	6.30 401	1.09 401	0.84 380	0.76 373	0.42 363	0.35 353	0.50 358	0.35 322	0.68 362	1.00 366

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 378	0.15 227	0.23 316	0.22 279	0.20 285	0.33 327	0.24 302	0.28 280	0.33 333	0.38 338	0.52 349	0.35 294	0.15 240	0.13 253	0.29 240	0.49 358	0.30 295	0.21 282	25.47 417	0.27 318	0.49 313	0.60 350	0.10 216	0.12 227	0.32 316	0.45 345	0.37 298	0.60 326

Dean	1.27 379	1.44 392	0.85 390	2.93 396	1.62 396	1.95 393	2.03 390	0.96 390	1.00 390	0.91 393	0.75 372	1.51 372	1.65 380	2.05 390	0.80 333	0.64 375	1.01 386	0.60 389	1.86 370	0.85 391	0.85 382	0.75 370	2.35 394	0.79 393	1.15 386	0.85 379	1.19 386	0.85 355

STStereo	1.28 380	0.74 369	0.83 389	2.32 389	0.84 376	2.27 395	0.98 372	1.04 394	0.96 387	0.51 373	1.19 389	3.30 395	2.84 394	0.25 329	2.59 404	0.45 351	0.38 335	0.26 328	4.54 393	0.33 342	0.51 324	0.47 308	0.28 335	0.56 377	1.24 390	0.96 388	1.38 394	2.45 399

IMH	1.30 381	1.22 386	0.76 385	1.65 378	1.27 388	1.73 384	1.88 387	0.86 386	0.93 386	0.47 365	0.65 367	1.48 371	2.97 398	3.97 411	1.50 364	0.59 370	0.76 372	0.49 375	2.25 373	0.70 381	0.69 362	0.79 376	2.64 399	0.61 383	1.16 387	0.76 374	0.89 375	1.49 383

PSMNet_ROB	1.30 381	1.36 389	0.71 381	1.48 374	1.00 379	1.69 380	1.56 379	0.64 371	0.74 380	1.47 404	3.99 404	2.77 391	1.51 375	2.54 397	0.73 326	0.47 356	0.70 368	0.49 375	2.51 379	0.71 383	0.81 373	0.58 345	3.05 405	0.58 379	0.80 374	0.64 366	0.88 373	0.69 337

LVE	1.38 383	1.30 388	0.82 388	4.62 403	1.50 395	1.89 389	3.66 401	0.82 383	0.73 379	0.88 391	0.82 375	1.12 359	1.52 376	2.14 392	0.81 335	0.56 365	0.84 378	0.59 384	3.33 388	0.72 384	0.84 380	0.89 384	2.40 395	0.80 394	1.12 383	0.70 370	1.00 382	0.90 358

zero-FE	1.43 384	0.14 204	0.08 125	8.08 411	0.34 339	13.79 415	2.48 392	0.26 249	0.12 177	0.32 287	0.26 279	6.70 406	0.60 346	0.11 202	0.27 234	0.24 257	0.43 345	0.33 355	0.54 313	0.16 230	1.94 403	0.41 282	0.09 189	0.10 189	0.18 181	0.23 243	0.25 206	0.25 234

JetBlue	1.43 384	1.11 378	1.03 398	1.46 373	1.15 383	1.66 377	1.51 377	0.92 389	1.14 393	0.58 376	0.47 342	3.28 394	0.71 352	1.15 377	2.51 403	1.00 399	1.09 387	0.86 398	1.32 352	0.78 388	1.48 402	1.53 404	1.15 381	0.78 392	1.31 392	2.14 403	1.44 395	5.15 407

MANE	1.47 386	0.77 370	0.87 391	1.01 369	0.81 374	0.96 368	0.93 370	1.00 392	1.05 391	0.43 357	0.69 368	2.28 383	2.16 389	0.39 353	1.68 378	1.01 400	0.65 365	2.72 408	1.45 356	0.40 354	0.77 370	0.73 368	0.34 358	0.67 386	2.42 406	2.81 406	4.52 408	6.28 408

WAO-8	1.55 387	1.53 394	1.00 395	2.82 393	1.43 393	1.91 390	2.01 388	1.05 395	1.38 396	1.44 402	1.87 398	2.25 381	2.76 390	2.68 398	1.01 353	0.83 388	0.99 382	0.59 384	3.35 389	1.08 397	0.82 375	0.85 381	1.36 384	0.82 395	1.60 400	1.12 392	1.27 388	1.93 395

Venus	1.55 387	1.53 394	1.00 395	2.82 393	1.43 393	1.91 390	2.01 388	1.05 395	1.38 396	1.44 402	1.87 398	2.25 381	2.76 390	2.68 398	1.01 353	0.83 388	0.99 382	0.59 384	3.35 389	1.08 397	0.82 375	0.85 381	1.36 384	0.82 395	1.60 400	1.12 392	1.27 388	1.93 395

PWCK	1.58 389	1.40 391	0.79 387	1.70 380	1.03 380	1.55 376	1.42 376	1.11 397	0.98 389	1.00 396	1.23 393	2.78 393	1.53 377	0.82 375	0.88 340	0.55 364	0.99 382	0.57 381	13.43 410	0.90 392	1.12 391	0.75 370	1.15 381	0.82 395	1.04 379	0.88 382	0.93 376	1.27 374

notaker	1.84 390	1.90 401	1.02 397	3.19 399	2.19 402	2.44 396	2.77 395	1.11 397	1.57 399	0.91 393	1.09 384	3.37 397	5.56 400	3.13 404	1.35 360	0.81 387	1.34 399	0.71 394	4.26 392	1.08 397	1.22 395	0.99 390	2.96 404	0.93 399	0.74 373	0.77 375	0.98 380	1.18 370

TorneroNet-64	1.85 391	1.56 396	0.93 394	3.34 400	1.31 391	2.18 394	2.65 393	0.91 388	2.21 402	0.66 385	0.83 377	2.72 388	7.56 402	3.04 401	1.76 379	0.67 378	1.35 400	0.59 384	4.05 391	1.02 394	0.98 388	0.96 387	2.67 400	0.69 390	1.24 390	1.15 394	0.88 373	2.15 397

UNDER WATER-64	1.98 392	1.91 402	1.15 400	3.52 402	2.32 403	2.83 402	3.30 398	1.72 403	1.25 394	1.12 399	1.19 389	3.41 398	2.89 396	3.11 402	2.13 392	0.90 394	1.77 402	0.77 397	2.32 376	1.05 396	1.17 393	1.23 401	3.96 412	1.06 401	1.41 393	2.13 402	1.31 392	2.65 402

UNDER WATER	2.15 393	1.92 403	1.13 399	3.36 401	2.59 404	2.77 401	3.73 402	1.63 401	1.36 395	1.02 398	1.02 383	3.30 395	7.25 401	3.39 406	1.54 367	0.91 396	1.80 403	0.75 396	3.15 385	1.08 397	1.27 400	1.14 399	3.84 411	1.20 406	1.46 394	1.78 400	1.26 387	2.46 400

ACV-stereo	2.24 394	1.03 375	0.23 316	0.38 335	0.24 307	0.70 360	0.48 350	0.45 347	0.32 332	0.36 325	0.41 329	0.47 318	2.93 397	0.35 348	1.93 385	0.86 390	0.44 346	0.29 341	44.47 421	0.55 370	0.82 375	0.90 386	0.33 355	0.26 332	0.26 275	0.28 292	0.41 313	0.39 302

XX-Stereo	2.24 394	0.10 123	0.10 159	0.17 242	0.10 162	0.21 273	0.11 217	0.25 232	0.12 177	0.36 325	0.53 351	0.29 257	0.10 154	0.11 202	0.24 212	0.35 320	0.27 266	0.18 246	0.47 286	0.18 251	0.41 276	0.37 266	0.10 216	0.10 189	54.05 420	0.25 263	0.34 285	0.51 320

MADNet++	2.28 396	1.66 398	1.91 405	1.39 372	2.03 401	1.38 372	1.73 383	1.80 404	2.24 403	2.07 408	2.44 403	2.76 390	2.81 393	1.52 382	2.18 394	2.45 407	2.29 404	1.71 405	2.86 384	2.56 405	4.03 409	5.19 411	1.23 383	2.35 409	1.50 395	3.83 408	2.07 404	1.70 388

TorneroNet	2.33 397	1.60 397	0.88 392	5.64 406	1.76 397	2.56 397	2.94 396	0.97 391	2.29 404	0.79 388	1.98 400	4.07 401	12.24 410	3.12 403	1.29 358	0.67 378	1.30 398	0.61 390	5.93 398	1.00 393	1.04 389	0.98 389	2.79 403	0.70 391	1.86 403	1.04 389	1.02 383	1.87 393

KSHMR	2.37 398	1.84 400	1.23 402	6.67 409	1.97 400	2.73 400	3.45 400	1.31 400	1.69 400	1.18 401	1.18 388	1.71 377	11.63 409	3.21 405	1.67 377	1.07 402	1.11 388	0.92 400	5.58 397	1.04 395	1.23 397	1.05 392	3.26 406	1.06 401	1.99 405	1.18 395	1.28 390	1.85 392

JetRed	2.50 399	2.16 404	2.32 406	1.72 382	1.88 398	2.59 398	3.38 399	1.86 405	1.53 398	1.15 400	0.93 380	2.77 391	0.67 348	2.39 393	3.50 408	2.17 405	2.74 405	3.15 410	1.82 369	1.37 402	3.39 408	2.94 409	2.72 401	1.27 407	2.55 407	6.99 411	2.85 405	4.69 405

ktn	2.52 400	1.71 399	3.02 407	2.41 391	1.88 398	2.62 399	3.04 397	1.69 402	4.13 407	1.01 397	1.21 392	8.17 410	10.18 407	2.80 400	1.51 365	0.93 397	1.72 401	0.87 399	6.22 400	1.56 404	1.20 394	1.09 396	2.75 402	0.93 399	1.19 388	1.07 391	1.46 396	1.74 389

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 401	0.48 358	0.29 339	0.48 344	0.42 351	0.63 357	0.86 368	0.69 375	0.74 380	0.42 354	1.69 397	46.80 421	1.87 386	0.64 371	0.38 276	0.33 313	0.97 381	0.98 402	1.59 360	0.33 342	0.81 373	0.79 376	0.28 335	0.25 328	0.52 362	0.78 376	3.35 407	0.83 353

WQFJA1++	3.28 402	0.13 181	0.09 146	27.82 419	0.11 181	24.38 419	25.71 418	0.22 184	0.11 150	0.35 316	0.16 196	0.65 335	2.77 392	0.08 135	0.17 115	0.23 248	0.23 207	0.14 145	1.04 348	0.38 349	0.36 252	0.26 204	0.08 170	0.08 129	0.20 205	2.15 404	0.29 253	0.30 265

LSM0	3.53 403	0.37 348	0.30 343	0.55 352	0.45 357	0.56 350	0.63 359	0.74 379	0.61 371	0.60 382	0.87 378	1.16 360	1.39 372	0.25 329	28.52 421	45.56 421	0.55 360	0.38 362	3.16 386	0.62 372	1.14 392	1.40 403	0.31 352	0.42 367	0.59 367	0.81 377	0.98 380	2.52 401

LE_ROB	3.57 404	0.92 374	1.49 404	2.33 390	9.96 414	1.83 388	7.73 411	2.31 407	3.13 406	0.47 365	1.49 395	9.10 411	13.79 415	0.47 359	0.63 317	0.25 269	0.44 346	0.29 341	6.00 399	1.38 403	0.66 356	0.52 329	2.47 396	2.28 408	5.36 410	4.46 409	6.14 410	10.46 413

BEATNet-Init1	4.26 405	5.23 408	1.17 401	9.10 412	2.61 405	8.41 411	4.21 403	2.29 406	1.73 401	0.88 391	2.38 401	6.02 403	9.23 405	0.65 372	2.70 406	2.20 406	1.24 392	0.94 401	17.87 411	4.86 410	2.04 404	1.87 406	1.10 380	1.14 403	4.62 409	2.07 401	11.53 416	6.94 410

HanzoNet	4.54 406	4.29 407	3.74 411	6.10 408	3.77 406	7.50 408	8.23 412	3.94 410	4.82 408	1.56 405	2.42 402	11.35 412	12.90 413	10.81 417	1.84 382	1.89 404	4.65 410	1.35 404	10.71 408	3.05 407	2.04 404	1.81 405	5.00 415	1.14 403	1.80 402	1.67 399	1.81 402	2.33 398

DPSimNet_ROB	5.23 407	7.46 409	3.48 410	6.82 410	6.53 412	4.88 405	5.29 408	5.03 411	6.96 410	3.68 411	10.30 413	6.62 405	7.58 403	4.15 412	3.41 407	2.75 408	5.59 411	2.26 406	12.16 409	3.45 408	5.93 411	2.70 408	3.37 407	3.75 410	3.16 408	3.16 407	4.52 408	6.28 408

DGTPSM_ROB	8.76 408	3.83 405	10.08 413	3.08 397	5.50 408	3.48 403	5.02 406	3.60 408	8.96 411	3.18 409	7.06 407	3.95 400	10.56 408	3.59 407	11.06 411	10.70 411	4.35 408	10.50 412	5.45 396	9.91 413	5.93 411	14.37 413	4.39 413	8.90 414	9.99 412	27.43 415	11.00 414	30.59 416

DPSMNet_ROB	8.99 409	3.86 406	10.11 414	3.11 398	5.51 409	3.54 404	5.03 407	3.60 408	9.04 412	3.27 410	7.95 409	4.19 402	13.43 414	3.66 408	11.12 412	10.86 412	4.47 409	10.71 413	6.43 402	9.92 414	5.99 413	14.50 414	4.39 413	8.90 414	10.15 413	27.43 415	11.02 415	30.59 416

DLNR_Zeroshot_test	9.91 410	28.72 420	0.20 296	46.90 422	0.13 214	0.20 263	45.01 421	0.29 296	0.11 150	0.38 338	0.19 223	0.33 285	0.10 154	1.29 379	61.34 422	71.85 422	3.99 407	2.49 407	1.36 353	0.22 280	0.65 353	0.41 282	0.09 189	0.13 251	0.26 275	0.24 252	0.29 253	0.33 274

LRCNet_RVC	10.22 411	14.24 414	3.26 408	20.74 417	17.71 418	19.88 417	15.89 416	6.49 413	2.47 405	19.87 419	12.97 414	19.40 416	8.44 404	26.62 420	2.33 398	0.74 383	10.08 414	5.54 411	23.31 416	6.95 411	2.43 406	1.11 398	22.86 420	8.58 413	0.73 372	0.39 332	1.72 401	1.19 371

ASD4	10.82 412	8.41 412	7.74 412	6.01 407	4.36 407	8.03 410	5.43 409	6.40 412	6.39 409	7.67 414	9.54 412	7.79 407	9.97 406	5.53 413	8.37 410	7.73 410	9.73 413	11.07 414	8.78 405	9.36 412	16.84 417	15.15 415	5.39 416	5.70 412	18.71 417	28.58 417	21.13 418	32.24 418

PML	11.09 413	9.28 413	3.40 409	11.88 415	6.99 413	11.60 412	5.97 410	7.04 414	24.50 420	8.92 415	28.99 420	32.63 420	39.39 422	6.18 414	5.69 409	4.14 409	8.31 412	2.99 409	18.83 414	4.50 409	4.70 410	4.40 410	3.75 410	3.98 411	10.54 415	5.17 410	18.60 417	7.08 411

DPSM_ROB	13.12 414	7.70 410	11.86 415	4.97 404	5.71 410	6.03 406	4.61 404	8.36 415	10.82 413	6.72 412	8.03 410	8.12 408	12.29 411	3.81 409	13.89 413	13.57 413	10.28 415	13.36 415	9.07 406	11.67 415	16.11 415	18.73 418	3.51 408	10.91 416	27.70 418	35.86 418	31.04 419	39.53 419

DPSM	13.12 414	7.70 410	11.86 415	4.97 404	5.71 410	6.03 406	4.61 404	8.36 415	10.82 413	6.72 412	8.03 410	8.12 408	12.29 411	3.81 409	13.89 413	13.57 413	10.28 415	13.36 415	9.07 406	11.67 415	16.11 415	18.73 418	3.51 408	10.91 416	27.70 418	35.86 418	31.04 419	39.53 419

HaxPig	19.43 416	21.64 418	18.72 417	23.90 418	23.72 419	22.99 418	25.27 417	20.59 420	18.36 415	26.33 420	23.18 418	22.04 417	16.59 416	24.59 419	21.93 415	18.51 415	20.93 419	19.75 417	22.56 415	20.41 417	14.06 414	11.69 412	27.14 421	18.65 418	6.94 411	12.03 414	7.78 411	14.26 415

MEDIAN_ROB	22.61 417	26.37 419	23.42 418	27.86 420	27.01 420	26.90 420	28.47 419	24.00 421	21.42 416	31.43 421	26.90 419	25.65 418	19.56 417	27.54 421	23.81 416	20.10 416	25.89 421	23.65 418	27.64 418	24.33 421	18.71 418	15.27 416	29.65 422	20.16 419	10.22 414	11.12 413	10.11 413	13.24 414

AVERAGE_ROB	25.62 418	30.03 421	26.88 422	31.96 421	30.85 421	31.13 421	32.49 420	28.35 422	25.87 421	34.56 422	30.30 421	30.39 419	23.71 418	31.94 422	27.62 417	24.45 417	28.60 422	25.76 419	30.73 419	27.87 422	22.22 419	18.68 417	33.77 423	25.40 423	10.86 416	8.77 412	9.34 412	9.16 412

CasAABBNet	26.35 419	15.49 415	23.85 420	9.95 413	11.46 415	12.03 413	9.23 413	16.79 418	21.84 418	13.64 416	16.11 415	16.45 414	24.90 421	7.58 415	27.95 420	27.14 419	20.53 417	26.83 421	18.10 412	23.37 418	32.22 420	37.28 421	6.99 417	21.98 421	55.78 421	72.24 420	62.39 422	79.48 422

FlowAnything	26.42 420	15.50 416	23.88 421	9.99 414	11.54 416	12.07 414	9.28 414	16.89 419	21.87 419	13.68 418	16.26 416	16.42 413	24.79 420	7.69 416	27.93 418	27.24 420	20.55 418	26.80 420	18.20 413	23.53 420	32.22 420	37.62 422	7.05 418	22.05 422	55.78 421	72.50 422	62.44 423	79.62 423

fast-reg	28.13 421	17.43 417	23.71 419	12.69 416	12.68 417	16.05 416	12.38 415	16.63 417	21.75 417	13.67 417	20.82 417	16.89 415	24.78 419	13.92 418	27.93 418	26.51 418	21.57 420	27.70 422	40.18 420	23.46 419	32.44 422	37.16 420	7.62 419	21.88 420	55.88 423	72.37 421	62.38 421	79.05 421

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 16	0.07 48	0.06 23	0.07 29	0.05 27

FADE			1.45 403	0.59 354				1.20 399		1.62 406			2.85 395	0.77 374	0.74 327	0.88 393	2.81 406	1.22 403		2.94 406	2.86 407	2.54 407	0.66 378	1.14 403	1.22 389		2.00 403	4.89 406

Low-res two-view benchmark