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	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.01 3	0.03 19	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.02 6	0.03 19	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

Pointernet	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.03 3	0.03 3	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.04 38	0.05 60	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.06 59	0.05 54	0.03 15

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

testmc14	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.03 19	0.02 5	0.03 21	0.06 73	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.02 5	0.03 21	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.04 40

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.04 46	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.04 44	0.06 87	0.03 22	0.05 60	0.03 19	0.04 79	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

WQFJX	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.03 19	0.06 137	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.04 40

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 60	0.04 35	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.05 106	0.02 32	0.03 3	0.03 3	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 41	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.03 15
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.01 3	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.06 50	0.07 64	0.04 20	0.06 59	0.03 11	0.06 54	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 60	0.02 5	0.03 21	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.02 39	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.03 18	0.04 40

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 60	0.02 5	0.04 38	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.02 39	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.02 3	0.04 40

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.02 5	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.04 46	0.02 6	0.04 41	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 53	0.04 20	0.05 40	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.03 27	0.03 19	0.04 46	0.02 6	0.04 41	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 53	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

LG-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.05 60	0.04 46	0.02 6	0.05 60	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.05 40	0.04 41	0.07 66	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.04 36	0.04 40

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.03 21	0.01 3	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 44	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 40

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 39	0.03 6	0.06 59	0.02 3	0.04 22	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 44	0.03 3	0.04 36	0.03 15

AIO-test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.03 19	0.01 3	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 15

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.05 60	0.05 60	0.04 46	0.04 38	0.04 41	0.02 21	0.03 69	0.05 33	0.06 50	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 15

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.06 53	0.04 20	0.06 59	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.03 15

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.03 15

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.05 44	0.04 21	0.03 11	0.06 54	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 62	0.05 34	0.04 36	0.04 40

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.05 40	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

RSM	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.04 20	0.05 40	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.03 55	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 44	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.03 15

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.05 60	0.04 46	0.04 38	0.07 81	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.04 40

over-6	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.09 93	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.06 59	0.05 54	0.05 57

PointNet	0.04 41	0.03 36	0.04 76	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.02 5	0.05 60	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.04 107	0.05 99	0.05 44	0.06 59	0.03 18	0.04 40

LACA3	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.04 14	0.06 62	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.06 91	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.05 57

LACA1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.05 60	0.03 22	0.03 21	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.06 62	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.04 40

DispViT+	0.04 41	0.03 36	0.04 76	0.06 113	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.04 44	0.05 60	0.04 46	0.07 107	0.04 41	0.04 79	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.05 44	0.07 79	0.05 54	0.06 77

MatchStereo	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.06 87	0.02 5	0.06 82	0.02 7	0.04 79	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.04 14	0.05 44	0.04 21	0.05 69	0.05 42	0.05 70	0.01 4	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.03 18	0.04 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

NLMM1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 60	0.05 60	0.04 46	0.07 107	0.03 19	0.07 172	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 71	0.06 62	0.04 17	0.04 36	0.04 40

NLMM	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

NLSM3	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.04 65	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.04 44	0.07 115	0.04 46	0.04 38	0.03 19	0.04 79	0.03 69	0.06 59	0.05 25	0.05 39	0.05 44	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.06 62	0.06 59	0.06 76	0.06 77

NLSM1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.07 115	0.03 22	0.07 107	0.04 41	0.06 137	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.05 40	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

VIP-Stereo	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.04 65	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.07 107	0.06 73	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.08 71	0.05 44	0.06 59	0.04 41	0.07 66	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

GEAStereo	0.04 41	0.04 66	0.03 40	0.04 65	0.03 43	0.03 43	0.03 64	0.04 44	0.03 19	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

gasm-f	0.04 41	0.04 66	0.03 40	0.04 65	0.03 43	0.03 43	0.03 64	0.04 44	0.03 19	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MonStereo	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.04 46	0.06 82	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.05 40	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

AdaDepth	0.04 41	0.04 66	0.02 10	0.03 38	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.06 59	0.06 50	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MLG-Stereo_test2	0.04 41	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.03 19	0.05 68	0.03 21	0.05 60	0.02 21	0.03 69	0.05 33	0.05 25	0.08 71	0.04 20	0.06 59	0.04 41	0.07 66	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.05 54	0.03 15

DEFOM-Stereo	0.04 41	0.03 36	0.02 10	0.04 65	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.07 64	0.06 62	0.06 59	0.04 41	0.06 54	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.06 62	0.06 59	0.05 54	0.04 40

Occ-G	0.04 41	0.04 66	0.03 40	0.04 65	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.04 44	0.03 19	0.03 22	0.05 60	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.06 53	0.06 62	0.07 67	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.04 107	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.05 57

RSM++	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.04 69	0.02 9	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.05 60	0.02 21	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.07 66	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.06 62	0.05 34	0.04 36	0.04 40

AEACV	0.04 41	0.03 36	0.02 10	0.04 65	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.07 67	0.04 41	0.06 54	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 62	0.06 59	0.04 36	0.03 15

TDLM	0.04 41	0.04 66	0.04 76	0.04 65	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.04 44	0.03 19	0.04 46	0.06 82	0.04 41	0.03 55	0.03 69	0.06 59	0.06 50	0.06 53	0.06 62	0.05 40	0.04 41	0.05 42	0.04 48	0.03 82	0.04 71	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

BridgeDepth_RVC	0.05 64	0.04 66	0.04 76	0.04 65	0.05 87	0.05 97	0.03 64	0.04 44	0.07 115	0.05 68	0.05 60	0.05 60	0.04 79	0.02 32	0.07 80	0.07 73	0.05 39	0.07 82	0.05 40	0.05 69	0.06 54	0.05 70	0.02 39	0.03 38	0.06 62	0.08 87	0.07 84	0.07 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.05 64	0.03 36	0.02 10	0.03 38	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.05 60	0.06 87	0.06 75	0.06 82	0.09 93	0.02 21	0.03 69	0.06 59	0.06 50	0.08 71	0.06 62	0.06 59	0.04 41	0.08 77	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.05 57

DFGA-Net	0.05 64	0.05 89	0.03 40	0.04 65	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.06 75	0.05 60	0.10 102	0.04 79	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.07 82	0.07 67	0.05 69	0.07 66	0.04 48	0.03 82	0.04 71	0.07 76	0.06 59	0.06 76	0.09 97

anonymousdsp	0.05 64	0.04 66	0.03 40	0.03 38	0.04 69	0.04 67	0.04 105	0.06 72	0.05 60	0.06 75	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.09 82	0.05 70	0.03 82	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

iRaftStereo_RVC	0.05 64	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.05 60	0.04 35	0.06 75	0.05 60	0.05 60	0.03 55	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.10 88	0.07 82	0.07 67	0.05 69	0.09 82	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.07 76	0.06 59	0.05 54	0.05 57

RAFT + AFF	0.05 64	0.04 66	0.03 40	0.05 89	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.08 143	0.09 92	0.05 60	0.09 93	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.09 84	0.06 62	0.06 59	0.04 41	0.07 66	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.07 76	0.05 34	0.05 54	0.05 57

delet	0.05 64	0.05 89	0.04 76	0.06 113	0.05 87	0.05 97	0.05 116	0.04 44	0.04 35	0.06 75	0.05 60	0.10 102	0.05 106	0.03 69	0.07 80	0.06 50	0.07 64	0.06 62	0.05 40	0.06 88	0.06 54	0.04 48	0.03 82	0.04 71	0.06 62	0.06 59	0.04 36	0.04 40

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 71	0.03 36	0.06 143	0.04 65	0.05 87	0.04 67	0.02 26	0.06 72	0.06 87	0.12 103	0.08 135	0.08 86	0.06 137	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.11 99	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.07 66	0.04 48	0.02 39	0.04 71	0.07 76	0.07 79	0.07 84	0.06 77

TS12	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.05 89	0.05 87	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.05 60	0.04 46	0.08 135	0.06 73	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.06 53	0.07 82	0.07 67	0.06 88	0.09 82	0.08 132	0.02 39	0.04 71	0.08 88	0.08 87	0.08 93	0.09 97

TS	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.05 89	0.05 87	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.05 60	0.04 46	0.08 135	0.06 73	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.06 53	0.07 82	0.07 67	0.06 88	0.09 82	0.08 132	0.02 39	0.04 71	0.08 88	0.08 87	0.08 93	0.09 97

LG-Stereo_L2	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.03 38	0.04 69	0.02 9	0.02 26	0.08 93	0.08 143	0.21 187	0.06 82	0.08 86	0.03 55	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.10 88	0.06 62	0.07 67	0.04 41	0.13 131	0.05 70	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.05 57

LG-Stereo_L1	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.04 65	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.08 93	0.09 176	0.21 187	0.05 60	0.05 60	0.03 55	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.10 88	0.06 62	0.07 67	0.04 41	0.14 151	0.05 70	0.01 4	0.03 38	0.06 62	0.06 59	0.05 54	0.05 57

LG-G_1	0.06 71	0.05 89	0.04 76	0.05 89	0.05 87	0.06 115	0.03 64	0.06 72	0.06 87	0.08 88	0.03 21	0.10 102	0.04 79	0.06 132	0.06 59	0.06 50	0.10 88	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.10 92	0.04 48	0.05 137	0.04 71	0.06 62	0.06 59	0.08 93	0.07 83

LG-G	0.06 71	0.05 89	0.04 76	0.05 89	0.05 87	0.06 115	0.03 64	0.06 72	0.06 87	0.08 88	0.03 21	0.10 102	0.04 79	0.06 132	0.06 59	0.06 50	0.10 88	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.10 92	0.04 48	0.05 137	0.04 71	0.06 62	0.06 59	0.08 93	0.07 83

LGtest1	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.04 65	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.08 93	0.08 143	0.07 84	0.04 38	0.06 73	0.03 55	0.05 113	0.07 80	0.07 73	0.12 109	0.07 82	0.10 110	0.07 107	0.12 112	0.06 91	0.04 107	0.03 38	0.07 76	0.06 59	0.08 93	0.06 77

SGD-Stereo	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.05 89	0.04 69	0.06 115	0.03 64	0.04 44	0.06 87	0.08 88	0.05 60	0.05 60	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.14 127	0.06 62	0.09 99	0.05 69	0.12 112	0.05 70	0.03 82	0.04 71	0.08 88	0.08 87	0.12 139	0.09 97

AIO_rvc	0.06 71	0.06 113	0.03 40	0.05 89	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.08 93	0.06 87	0.10 100	0.04 38	0.08 86	0.02 21	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.06 62	0.07 67	0.05 69	0.12 112	0.05 70	0.02 39	0.03 38	0.06 62	0.06 59	0.05 54	0.05 57

AIO_test	0.06 71	0.05 89	0.04 76	0.07 136	0.05 87	0.04 67	0.04 105	0.10 108	0.09 176	0.12 103	0.05 60	0.11 114	0.04 79	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.07 64	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.13 131	0.05 70	0.04 107	0.04 71	0.09 100	0.07 79	0.05 54	0.05 57

IGEV-Stereo+	0.06 71	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.04 69	0.03 43	0.03 64	0.16 160	0.06 87	0.20 174	0.06 82	0.06 73	0.03 55	0.04 97	0.07 80	0.08 90	0.10 88	0.06 62	0.09 99	0.06 88	0.12 112	0.06 91	0.03 82	0.03 38	0.07 76	0.06 59	0.03 18	0.07 83

plain	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.04 65	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.08 93	0.04 35	0.09 92	0.05 60	0.06 73	0.02 21	0.02 32	0.07 80	0.08 90	0.12 109	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.08 77	0.04 48	0.02 39	0.05 99	0.09 100	0.09 97	0.08 93	0.09 97

StereoVision	0.06 71	0.03 36	0.04 76	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.06 72	0.11 223	0.02 5	0.05 60	0.03 19	0.06 137	0.01 4	0.08 111	0.10 140	0.06 53	0.05 44	0.08 83	0.07 107	0.06 54	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.10 115	0.08 87	0.10 115	0.12 137

MIF-Stereo (partial)	0.06 71	0.05 89	0.06 143	0.05 89	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.08 93	0.07 115	0.07 84	0.04 38	0.05 60	0.06 137	0.04 97	0.08 111	0.08 90	0.11 99	0.08 92	0.08 83	0.05 69	0.09 82	0.05 70	0.02 39	0.06 127	0.10 115	0.08 87	0.07 84	0.08 90

MIM_Stereo	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.05 89	0.05 87	0.05 97	0.03 64	0.06 72	0.04 35	0.14 112	0.06 82	0.04 41	0.02 21	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.13 113	0.07 82	0.09 99	0.06 88	0.11 98	0.06 91	0.02 39	0.04 71	0.08 88	0.07 79	0.07 84	0.05 57

AASNet	0.06 71	0.06 113	0.04 76	0.09 169	0.07 135	0.08 148	0.05 116	0.08 93	0.04 35	0.07 84	0.07 107	0.07 81	0.04 79	0.04 97	0.06 59	0.07 73	0.10 88	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.07 66	0.06 91	0.04 107	0.06 127	0.08 88	0.07 79	0.06 76	0.06 77

RAFT	0.06 71	0.03 36	0.05 110	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.07 87	0.04 35	0.04 46	0.06 82	0.07 81	0.05 106	0.01 4	0.06 59	0.06 50	0.07 64	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.07 111	0.01 4	0.04 71	0.13 153	0.14 199	0.13 153	0.15 170

AFF-stereo	0.06 71	0.05 89	0.05 110	0.05 89	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.11 112	0.06 87	0.16 125	0.04 38	0.08 86	0.03 55	0.02 32	0.06 59	0.08 90	0.08 71	0.05 44	0.09 99	0.04 41	0.09 82	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.10 115	0.08 87	0.07 84	0.07 83

MMNet	0.06 71	0.06 113	0.04 76	0.08 147	0.06 118	0.06 115	0.05 116	0.07 87	0.05 60	0.05 68	0.05 60	0.09 93	0.04 79	0.04 97	0.07 80	0.07 73	0.08 71	0.08 92	0.07 67	0.06 88	0.06 54	0.05 70	0.04 107	0.05 99	0.07 76	0.08 87	0.07 84	0.10 114

RYNet	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.04 65	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.04 44	0.11 223	0.05 68	0.04 38	0.04 41	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.06 50	0.07 64	0.08 92	0.07 67	0.05 69	0.05 42	0.04 48	0.11 268	0.04 71	0.06 62	0.13 170	0.06 76	0.05 57

GANet	0.06 71	0.07 137	0.06 143	0.06 113	0.06 118	0.07 135	0.06 151	0.07 87	0.05 60	0.06 75	0.07 107	0.05 60	0.04 79	0.04 97	0.07 80	0.08 90	0.08 71	0.10 146	0.07 67	0.05 69	0.07 66	0.05 70	0.05 137	0.05 99	0.08 88	0.07 79	0.06 76	0.06 77

AANet_RVC	0.06 71	0.05 89	0.06 143	0.05 89	0.06 118	0.04 67	0.05 116	0.05 60	0.06 87	0.05 68	0.06 82	0.05 60	0.04 79	0.04 97	0.07 80	0.07 73	0.08 71	0.08 92	0.07 67	0.07 107	0.07 66	0.06 91	0.05 137	0.05 99	0.07 76	0.09 97	0.06 76	0.08 90

YMNet	0.07 94	0.08 178	0.06 143	0.08 147	0.08 160	0.08 148	0.07 169	0.07 87	0.07 115	0.05 68	0.07 107	0.13 137	0.05 106	0.07 166	0.07 80	0.07 73	0.08 71	0.08 92	0.09 99	0.05 69	0.07 66	0.06 91	0.06 159	0.05 99	0.09 100	0.08 87	0.09 109	0.09 97

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 94	0.05 89	0.03 40	0.03 38	0.05 87	0.05 97	0.03 64	0.12 117	0.05 60	0.22 197	0.05 60	0.08 86	0.03 55	0.05 113	0.07 80	0.09 109	0.13 113	0.09 120	0.10 110	0.06 88	0.16 189	0.06 91	0.04 107	0.04 71	0.07 76	0.09 97	0.08 93	0.10 114

HUF	0.07 94	0.05 89	0.04 76	0.07 136	0.06 118	0.04 67	0.03 64	0.09 101	0.07 115	0.16 125	0.05 60	0.09 93	0.04 79	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.06 62	0.09 99	0.06 88	0.14 151	0.06 91	0.03 82	0.04 71	0.08 88	0.05 34	0.06 76	0.05 57

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 94	0.05 89	0.03 40	0.04 65	0.05 87	0.04 67	0.02 26	0.11 112	0.06 87	0.22 197	0.05 60	0.05 60	0.02 21	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.12 109	0.08 92	0.09 99	0.07 107	0.16 189	0.06 91	0.02 39	0.03 38	0.07 76	0.07 79	0.07 84	0.05 57

MaDis-Stereo	0.07 94	0.04 66	0.05 110	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.03 64	0.06 72	0.06 87	0.04 46	0.06 82	0.10 102	0.05 106	0.02 32	0.07 80	0.08 90	0.10 88	0.09 120	0.07 67	0.05 69	0.10 92	0.10 215	0.01 4	0.05 99	0.11 130	0.18 284	0.13 153	0.16 186

UniTT-Stereo	0.07 94	0.04 66	0.04 76	0.04 65	0.03 43	0.05 97	0.03 64	0.06 72	0.05 60	0.06 75	0.04 38	0.07 81	0.12 245	0.07 166	0.08 111	0.07 73	0.11 99	0.08 92	0.08 83	0.07 107	0.09 82	0.08 132	0.08 218	0.04 71	0.09 100	0.16 252	0.06 76	0.09 97

LL-Strereo2	0.07 94	0.03 36	0.03 40	0.04 65	0.05 87	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.07 115	0.14 112	0.07 107	0.08 86	0.05 106	0.04 97	0.07 80	0.08 90	0.14 127	0.07 82	0.10 110	0.06 88	0.10 92	0.06 91	0.03 82	0.04 71	0.08 88	0.09 97	0.08 93	0.05 57

RAFT_CTSACE	0.07 94	0.04 66	0.06 143	0.03 38	0.04 69	0.05 97	0.05 116	0.06 72	0.06 87	0.09 92	0.04 38	0.10 102	0.09 209	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.11 99	0.07 82	0.07 67	0.05 69	0.12 112	0.08 132	0.03 82	0.06 127	0.12 140	0.13 170	0.12 139	0.15 170

ARAFT	0.07 94	0.04 66	0.04 76	0.05 89	0.05 87	0.05 97	0.02 26	0.09 101	0.06 87	0.12 103	0.06 82	0.12 121	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.07 73	0.12 109	0.09 120	0.09 99	0.05 69	0.11 98	0.07 111	0.03 82	0.04 71	0.09 100	0.09 97	0.09 109	0.09 97

DMCA	0.07 94	0.05 89	0.07 177	0.06 113	0.06 118	0.05 97	0.07 169	0.09 101	0.06 87	0.06 75	0.09 157	0.07 81	0.06 137	0.06 132	0.07 80	0.08 90	0.11 99	0.10 146	0.08 83	0.07 107	0.09 82	0.05 70	0.06 159	0.05 99	0.08 88	0.10 112	0.05 54	0.07 83

CVANet_RVC	0.07 94	0.07 137	0.07 177	0.08 147	0.06 118	0.07 135	0.05 116	0.06 72	0.05 60	0.06 75	0.09 157	0.05 60	0.04 79	0.04 97	0.08 111	0.08 90	0.08 71	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.08 77	0.05 70	0.04 107	0.05 99	0.08 88	0.07 79	0.07 84	0.09 97

MGS-Stereo	0.08 105	0.06 113	0.04 76	0.05 89	0.05 87	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.05 60	0.09 92	0.07 107	0.10 102	0.04 79	0.05 113	0.07 80	0.08 90	0.15 134	0.11 163	0.12 130	0.09 161	0.12 112	0.07 111	0.05 137	0.05 99	0.10 115	0.09 97	0.11 129	0.10 114

anonymousdsp2	0.08 105	0.07 137	0.05 110	0.06 113	0.05 87	0.06 115	0.05 116	0.12 117	0.06 87	0.17 135	0.06 82	0.08 86	0.04 79	0.05 113	0.07 80	0.08 90	0.13 113	0.08 92	0.10 110	0.07 107	0.12 112	0.06 91	0.05 137	0.06 127	0.09 100	0.08 87	0.08 93	0.07 83

test_5	0.08 105	0.05 89	0.07 177	0.04 65	0.04 69	0.04 67	0.04 105	0.09 101	0.05 60	0.05 68	0.07 107	0.12 121	0.12 245	0.02 32	0.07 80	0.09 109	0.07 64	0.07 82	0.08 83	0.06 88	0.10 92	0.09 178	0.02 39	0.07 168	0.10 115	0.13 170	0.13 153	0.18 218

AnonymousM	0.08 105	0.05 89	0.04 76	0.06 113	0.05 87	0.04 67	0.04 105	0.13 135	0.05 60	0.20 174	0.06 82	0.11 114	0.03 55	0.06 132	0.09 152	0.09 109	0.19 206	0.08 92	0.12 130	0.07 107	0.16 189	0.06 91	0.04 107	0.04 71	0.08 88	0.11 135	0.10 115	0.09 97

raft+_RVC	0.08 105	0.06 113	0.04 76	0.06 113	0.06 118	0.07 135	0.04 105	0.10 108	0.08 143	0.17 135	0.08 135	0.09 93	0.04 79	0.04 97	0.08 111	0.07 73	0.13 113	0.09 120	0.11 118	0.06 88	0.13 131	0.05 70	0.03 82	0.05 99	0.10 115	0.09 97	0.09 109	0.08 90

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 105	0.06 113	0.05 110	0.05 89	0.04 69	0.04 67	0.04 105	0.14 145	0.07 115	0.21 187	0.04 38	0.12 121	0.04 79	0.03 69	0.07 80	0.09 109	0.09 84	0.06 62	0.10 110	0.05 69	0.11 98	0.05 70	0.03 82	0.05 99	0.12 140	0.09 97	0.09 109	0.09 97

CCAANet	0.08 105	0.07 137	0.06 143	0.09 169	0.06 118	0.07 135	0.09 209	0.08 93	0.07 115	0.07 84	0.07 107	0.14 149	0.05 106	0.05 113	0.09 152	0.10 140	0.10 88	0.09 120	0.07 67	0.06 88	0.08 77	0.06 91	0.04 107	0.04 71	0.08 88	0.09 97	0.07 84	0.09 97

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 112	0.04 66	0.06 143	0.04 65	0.05 87	0.05 97	0.03 64	0.15 150	0.09 176	0.19 161	0.09 157	0.16 177	0.05 106	0.06 132	0.09 152	0.09 109	0.15 134	0.08 92	0.11 118	0.07 107	0.16 189	0.08 132	0.04 107	0.05 99	0.16 206	0.11 135	0.14 168	0.16 186

test_for_model	0.09 112	0.05 89	0.04 76	0.05 89	0.07 135	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 237	0.05 60	0.15 155	0.05 106	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 146	0.12 130	0.08 131	0.14 151	0.07 111	0.04 107	0.05 99	0.09 100	0.10 112	0.08 93	0.09 97

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 112	0.05 89	0.04 76	0.05 89	0.07 135	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 237	0.05 60	0.15 155	0.05 106	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 146	0.12 130	0.08 131	0.14 151	0.07 111	0.04 107	0.05 99	0.09 100	0.10 112	0.08 93	0.09 97

testlalala	0.09 112	0.05 89	0.04 76	0.05 89	0.07 135	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 237	0.05 60	0.15 155	0.05 106	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 146	0.12 130	0.08 131	0.14 151	0.07 111	0.04 107	0.05 99	0.09 100	0.10 112	0.08 93	0.09 97

GCAPDPT-zeroshot	0.09 112	0.05 89	0.04 76	0.05 89	0.07 135	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 237	0.05 60	0.15 155	0.05 106	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 146	0.12 130	0.08 131	0.14 151	0.07 111	0.04 107	0.05 99	0.09 100	0.10 112	0.08 93	0.09 97

GCAP-Stereo	0.09 112	0.05 89	0.04 76	0.05 89	0.07 135	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 237	0.05 60	0.15 155	0.05 106	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 146	0.12 130	0.08 131	0.14 151	0.07 111	0.04 107	0.05 99	0.09 100	0.10 112	0.08 93	0.09 97

4D-IteraStereo	0.09 112	0.06 113	0.05 110	0.06 113	0.06 118	0.06 115	0.04 105	0.15 150	0.10 203	0.22 197	0.08 135	0.14 149	0.06 137	0.03 69	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.09 120	0.11 118	0.07 107	0.15 171	0.05 70	0.03 82	0.05 99	0.10 115	0.10 112	0.08 93	0.08 90

LoS_RVC	0.09 112	0.07 137	0.05 110	0.05 89	0.06 118	0.06 115	0.05 116	0.13 135	0.08 143	0.18 147	0.11 202	0.12 121	0.06 137	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.10 88	0.08 92	0.12 130	0.08 131	0.16 189	0.09 178	0.05 137	0.06 127	0.14 178	0.10 112	0.10 115	0.13 146

tt_ll	0.09 112	0.07 137	0.05 110	0.05 89	0.06 118	0.06 115	0.05 116	0.13 135	0.08 143	0.18 147	0.11 202	0.12 121	0.06 137	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.10 88	0.08 92	0.12 130	0.08 131	0.16 189	0.09 178	0.05 137	0.06 127	0.14 178	0.10 112	0.10 115	0.13 146

CAS	0.09 112	0.07 137	0.05 110	0.06 113	0.05 87	0.05 97	0.04 105	0.14 145	0.05 60	0.11 101	0.10 185	0.11 114	0.05 106	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.11 99	0.10 146	0.14 164	0.07 107	0.12 112	0.07 111	0.05 137	0.05 99	0.13 153	0.11 135	0.09 109	0.14 156

TestStereo1	0.09 112	0.07 137	0.06 143	0.04 65	0.05 87	0.06 115	0.06 151	0.07 87	0.07 115	0.09 92	0.07 107	0.11 114	0.14 276	0.04 97	0.09 152	0.10 140	0.11 99	0.09 120	0.09 99	0.08 131	0.13 131	0.12 261	0.02 39	0.04 71	0.15 191	0.13 170	0.16 197	0.20 245

TESTraft	0.09 112	0.06 113	0.06 143	0.04 65	0.04 69	0.05 97	0.06 151	0.09 101	0.08 143	0.09 92	0.08 135	0.12 121	0.13 260	0.03 69	0.09 152	0.10 140	0.11 99	0.09 120	0.08 83	0.07 107	0.13 131	0.12 261	0.02 39	0.05 99	0.14 178	0.12 149	0.14 168	0.20 245

IER	0.09 112	0.07 137	0.07 177	0.09 169	0.07 135	0.08 148	0.06 151	0.12 117	0.07 115	0.14 112	0.11 202	0.10 102	0.07 172	0.06 132	0.08 111	0.09 109	0.15 134	0.11 163	0.11 118	0.07 107	0.11 98	0.07 111	0.06 159	0.06 127	0.10 115	0.10 112	0.11 129	0.14 156

RAFT+CT+SA	0.09 112	0.05 89	0.07 177	0.05 89	0.05 87	0.04 67	0.05 116	0.13 135	0.08 143	0.08 88	0.07 107	0.15 155	0.13 260	0.04 97	0.10 207	0.10 140	0.09 84	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.12 112	0.11 239	0.02 39	0.06 127	0.13 153	0.12 149	0.11 129	0.17 199

SA-5K	0.09 112	0.07 137	0.06 143	0.04 65	0.05 87	0.06 115	0.06 151	0.07 87	0.07 115	0.09 92	0.07 107	0.11 114	0.14 276	0.04 97	0.09 152	0.10 140	0.11 99	0.09 120	0.09 99	0.08 131	0.13 131	0.12 261	0.02 39	0.04 71	0.15 191	0.13 170	0.16 197	0.20 245

test_4	0.09 112	0.05 89	0.07 177	0.05 89	0.06 118	0.03 43	0.02 26	0.11 112	0.09 176	0.17 135	0.06 82	0.09 93	0.06 137	0.03 69	0.09 152	0.09 109	0.15 134	0.08 92	0.10 110	0.07 107	0.16 189	0.08 132	0.02 39	0.07 168	0.09 100	0.15 226	0.12 139	0.18 218

CIPLG	0.09 112	0.06 113	0.05 110	0.06 113	0.06 118	0.09 163	0.06 151	0.18 211	0.06 87	0.20 174	0.08 135	0.12 121	0.06 137	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.11 163	0.11 118	0.09 161	0.13 131	0.06 91	0.04 107	0.06 127	0.10 115	0.09 97	0.10 115	0.10 114

IPLG	0.09 112	0.07 137	0.07 177	0.07 136	0.07 135	0.06 115	0.05 116	0.15 150	0.06 87	0.22 197	0.06 82	0.15 155	0.05 106	0.04 97	0.08 111	0.10 140	0.16 149	0.10 146	0.14 164	0.09 161	0.13 131	0.08 132	0.04 107	0.07 168	0.13 153	0.11 135	0.11 129	0.08 90

IPLGR_C	0.09 112	0.06 113	0.05 110	0.06 113	0.06 118	0.09 163	0.06 151	0.18 211	0.06 87	0.20 174	0.08 135	0.12 121	0.07 172	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.11 163	0.11 118	0.09 161	0.13 131	0.06 91	0.04 107	0.06 127	0.10 115	0.09 97	0.10 115	0.10 114

ACRE	0.09 112	0.06 113	0.05 110	0.06 113	0.06 118	0.09 163	0.06 151	0.18 211	0.06 87	0.20 174	0.08 135	0.12 121	0.07 172	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.11 163	0.11 118	0.09 161	0.13 131	0.06 91	0.04 107	0.06 127	0.10 115	0.10 112	0.10 115	0.10 114

rafts_anoy	0.09 112	0.08 178	0.07 177	0.07 136	0.07 135	0.06 115	0.05 116	0.13 135	0.05 60	0.17 135	0.09 157	0.12 121	0.05 106	0.03 69	0.09 152	0.10 140	0.15 134	0.12 202	0.13 150	0.07 107	0.14 151	0.08 132	0.03 82	0.06 127	0.11 130	0.10 112	0.09 109	0.11 124

RALCasStereoNet	0.09 112	0.08 178	0.06 143	0.09 169	0.07 135	0.06 115	0.05 116	0.12 117	0.05 60	0.18 147	0.07 107	0.12 121	0.05 106	0.04 97	0.09 152	0.10 140	0.18 183	0.12 202	0.13 150	0.08 131	0.15 171	0.08 132	0.05 137	0.06 127	0.12 140	0.09 97	0.10 115	0.08 90

RALAANet	0.09 112	0.08 178	0.06 143	0.07 136	0.05 87	0.08 148	0.05 116	0.10 108	0.07 115	0.12 103	0.09 157	0.10 102	0.06 137	0.03 69	0.08 111	0.09 109	0.13 113	0.11 163	0.15 177	0.08 131	0.12 112	0.07 111	0.04 107	0.06 127	0.11 130	0.10 112	0.11 129	0.11 124

UPFNet	0.09 112	0.08 178	0.08 205	0.09 169	0.07 135	0.09 163	0.06 151	0.12 117	0.09 176	0.14 112	0.09 157	0.12 121	0.06 137	0.07 166	0.08 111	0.10 140	0.13 113	0.11 163	0.10 110	0.07 107	0.09 82	0.07 111	0.06 159	0.06 127	0.09 100	0.10 112	0.10 115	0.10 114

HITNet	0.09 112	0.07 137	0.06 143	0.08 147	0.08 160	0.08 148	0.05 116	0.11 112	0.07 115	0.19 161	0.08 135	0.12 121	0.06 137	0.07 166	0.08 111	0.08 90	0.13 113	0.11 163	0.10 110	0.06 88	0.10 92	0.09 178	0.06 159	0.06 127	0.12 140	0.11 135	0.16 197	0.13 146
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
small-0shot	0.10 137	0.05 89	0.04 76	0.05 89	0.05 87	0.06 115	0.03 64	0.16 160	0.10 203	0.19 161	0.06 82	0.15 155	0.07 172	0.09 214	0.08 111	0.10 140	0.18 183	0.09 120	0.13 150	0.07 107	0.19 241	0.08 132	0.03 82	0.05 99	0.13 153	0.11 135	0.13 153	0.17 199

anonymous	0.10 137	0.04 66	0.05 110	0.04 65	0.08 160	0.07 135	0.05 116	0.17 172	0.08 143	0.18 147	0.06 82	0.16 177	0.06 137	0.09 214	0.09 152	0.10 140	0.19 206	0.09 120	0.14 164	0.08 131	0.19 241	0.08 132	0.04 107	0.06 127	0.15 191	0.09 97	0.14 168	0.15 170

DepthFocus	0.10 137	0.05 89	0.05 110	0.09 169	0.05 87	0.06 115	0.04 105	0.17 172	0.07 115	0.22 197	0.09 157	0.13 137	0.04 79	0.10 232	0.09 152	0.09 109	0.18 183	0.09 120	0.18 233	0.09 161	0.17 214	0.08 132	0.09 242	0.05 99	0.07 76	0.11 135	0.14 168	0.12 137

coex_refinement	0.10 137	0.10 215	0.07 177	0.09 169	0.08 160	0.09 163	0.06 151	0.17 172	0.10 203	0.20 174	0.11 202	0.11 114	0.07 172	0.07 166	0.11 247	0.14 290	0.15 134	0.11 163	0.12 130	0.06 88	0.12 112	0.08 132	0.06 159	0.07 168	0.12 140	0.12 149	0.11 129	0.13 146

castereo++	0.10 137	0.07 137	0.05 110	0.07 136	0.07 135	0.06 115	0.05 116	0.17 172	0.09 176	0.24 237	0.08 135	0.17 186	0.06 137	0.05 113	0.09 152	0.10 140	0.19 206	0.09 120	0.13 150	0.07 107	0.20 264	0.07 111	0.05 137	0.07 168	0.12 140	0.12 149	0.12 139	0.11 124

castereo	0.10 137	0.07 137	0.06 143	0.06 113	0.07 135	0.08 148	0.05 116	0.16 160	0.11 223	0.24 237	0.10 185	0.15 155	0.04 79	0.05 113	0.08 111	0.10 140	0.20 230	0.09 120	0.14 164	0.07 107	0.19 241	0.07 111	0.04 107	0.07 168	0.13 153	0.12 149	0.12 139	0.12 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 137	0.07 137	0.06 143	0.08 147	0.05 87	0.07 135	0.03 64	0.11 112	0.15 271	0.20 174	0.15 259	0.11 114	0.07 172	0.08 192	0.08 111	0.09 109	0.16 149	0.11 163	0.12 130	0.08 131	0.12 112	0.11 239	0.06 159	0.07 168	0.12 140	0.14 199	0.12 139	0.16 186

CASnet	0.10 137	0.06 113	0.05 110	0.08 147	0.09 189	0.11 205	0.05 116	0.18 211	0.10 203	0.23 220	0.11 202	0.13 137	0.06 137	0.07 166	0.09 152	0.10 140	0.16 149	0.08 92	0.18 233	0.07 107	0.14 151	0.06 91	0.06 159	0.06 127	0.12 140	0.10 112	0.14 168	0.10 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 137	0.09 197	0.06 143	0.08 147	0.06 118	0.09 163	0.06 151	0.09 101	0.07 115	0.18 147	0.11 202	0.10 102	0.10 226	0.06 132	0.08 111	0.09 109	0.14 127	0.09 120	0.18 233	0.09 161	0.11 98	0.06 91	0.05 137	0.06 127	0.11 130	0.10 112	0.15 184	0.12 137

Sa-1000	0.10 137	0.07 137	0.07 177	0.07 136	0.05 87	0.09 163	0.03 64	0.12 117	0.06 87	0.18 147	0.08 135	0.19 214	0.05 106	0.05 113	0.10 207	0.10 140	0.16 149	0.12 202	0.14 164	0.09 161	0.16 189	0.10 215	0.04 107	0.05 99	0.19 266	0.15 226	0.13 153	0.20 245

SA	0.10 137	0.07 137	0.06 143	0.06 113	0.05 87	0.08 148	0.04 105	0.12 117	0.05 60	0.16 125	0.07 107	0.16 177	0.03 55	0.04 97	0.09 152	0.09 109	0.13 113	0.11 163	0.12 130	0.09 161	0.14 151	0.10 215	0.03 82	0.06 127	0.16 206	0.14 199	0.13 153	0.20 245

test-3	0.10 137	0.06 113	0.04 76	0.06 113	0.08 160	0.05 97	0.05 116	0.17 172	0.07 115	0.24 237	0.07 107	0.19 214	0.07 172	0.06 132	0.10 207	0.10 140	0.21 245	0.09 120	0.15 177	0.10 196	0.16 189	0.09 178	0.05 137	0.06 127	0.09 100	0.10 112	0.12 139	0.11 124

test_1	0.10 137	0.06 113	0.04 76	0.06 113	0.08 160	0.05 97	0.05 116	0.17 172	0.07 115	0.24 237	0.07 107	0.19 214	0.07 172	0.06 132	0.10 207	0.10 140	0.21 245	0.09 120	0.15 177	0.10 196	0.16 189	0.09 178	0.05 137	0.06 127	0.09 100	0.10 112	0.12 139	0.11 124

raftrobust	0.10 137	0.08 178	0.06 143	0.08 147	0.07 135	0.05 97	0.04 105	0.14 145	0.06 87	0.25 271	0.07 107	0.12 121	0.05 106	0.05 113	0.08 111	0.09 109	0.18 183	0.11 163	0.11 118	0.09 161	0.17 214	0.08 132	0.05 137	0.05 99	0.13 153	0.12 149	0.10 115	0.10 114

UNet	0.10 137	0.09 197	0.08 205	0.10 190	0.08 160	0.09 163	0.08 188	0.15 150	0.08 143	0.17 135	0.09 157	0.13 137	0.09 209	0.07 166	0.09 152	0.10 140	0.16 149	0.13 236	0.12 130	0.08 131	0.11 98	0.09 178	0.08 218	0.09 229	0.11 130	0.13 170	0.10 115	0.11 124

DMCA-RVC	0.10 137	0.08 178	0.11 257	0.08 147	0.09 189	0.08 148	0.08 188	0.12 117	0.09 176	0.13 109	0.13 233	0.13 137	0.07 172	0.06 132	0.13 283	0.12 248	0.14 127	0.13 236	0.11 118	0.10 196	0.12 112	0.09 178	0.07 186	0.09 229	0.10 115	0.10 112	0.10 115	0.11 124

DISCO	0.10 137	0.10 215	0.08 205	0.10 190	0.09 189	0.11 205	0.09 209	0.10 108	0.08 143	0.15 119	0.10 185	0.12 121	0.07 172	0.06 132	0.09 152	0.11 197	0.15 134	0.10 146	0.14 164	0.10 196	0.12 112	0.10 215	0.06 159	0.09 229	0.14 178	0.11 135	0.13 153	0.11 124

LGCAT	0.11 154	0.09 197	0.08 205	0.08 147	0.07 135	0.10 188	0.06 151	0.17 172	0.06 87	0.22 197	0.09 157	0.15 155	0.07 172	0.07 166	0.09 152	0.09 109	0.19 206	0.10 146	0.17 214	0.08 131	0.19 241	0.10 215	0.08 218	0.06 127	0.11 130	0.12 149	0.15 184	0.11 124

HLF11	0.11 154	0.09 197	0.07 177	0.11 211	0.07 135	0.09 163	0.07 169	0.19 241	0.07 115	0.19 161	0.09 157	0.16 177	0.06 137	0.07 166	0.08 111	0.10 140	0.19 206	0.12 202	0.16 193	0.09 161	0.13 131	0.08 132	0.07 186	0.07 168	0.12 140	0.13 170	0.15 184	0.14 156

S2M2_XL	0.11 154	0.07 137	0.08 205	0.07 136	0.07 135	0.10 188	0.08 188	0.18 211	0.06 87	0.21 187	0.09 157	0.22 269	0.05 106	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.20 230	0.09 120	0.17 214	0.09 161	0.20 264	0.08 132	0.08 218	0.06 127	0.11 130	0.09 97	0.14 168	0.16 186
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 154	0.10 215	0.08 205	0.09 169	0.09 189	0.08 148	0.07 169	0.17 172	0.08 143	0.22 197	0.09 157	0.16 177	0.13 260	0.07 166	0.08 111	0.11 197	0.16 149	0.11 163	0.11 118	0.09 161	0.14 151	0.09 178	0.09 242	0.07 168	0.13 153	0.14 199	0.14 168	0.11 124

Reg-Stereo(zero)	0.11 154	0.08 178	0.06 143	0.08 147	0.07 135	0.10 188	0.07 169	0.17 172	0.10 203	0.25 271	0.09 157	0.20 230	0.06 137	0.07 166	0.09 152	0.11 197	0.19 206	0.10 146	0.15 177	0.09 161	0.15 171	0.08 132	0.07 186	0.07 168	0.13 153	0.13 170	0.18 240	0.17 199

fast-iter	0.11 154	0.08 178	0.06 143	0.08 147	0.07 135	0.10 188	0.07 169	0.17 172	0.10 203	0.25 271	0.09 157	0.20 230	0.06 137	0.07 166	0.09 152	0.11 197	0.19 206	0.10 146	0.15 177	0.09 161	0.15 171	0.08 132	0.07 186	0.07 168	0.13 153	0.13 170	0.18 240	0.17 199

trnet	0.11 154	0.08 178	0.05 110	0.07 136	0.07 135	0.07 135	0.05 116	0.18 211	0.05 60	0.27 302	0.07 107	0.18 202	0.06 137	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.22 261	0.08 92	0.12 130	0.07 107	0.20 264	0.08 132	0.06 159	0.05 99	0.11 130	0.13 170	0.17 215	0.16 186

CES	0.11 154	0.06 113	0.06 143	0.06 113	0.08 160	0.07 135	0.05 116	0.35 337	0.05 60	0.15 119	0.23 325	0.13 137	0.04 79	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.19 206	0.08 92	0.14 164	0.08 131	0.28 346	0.08 132	0.07 186	0.04 71	0.14 178	0.11 135	0.13 153	0.16 186

EGLCR-Stereo	0.11 154	0.06 113	0.04 76	0.08 147	0.08 160	0.07 135	0.05 116	0.17 172	0.09 176	0.27 302	0.06 82	0.19 214	0.06 137	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.20 230	0.10 146	0.16 193	0.07 107	0.17 214	0.07 111	0.04 107	0.06 127	0.10 115	0.12 149	0.18 240	0.18 218

MIPNet	0.11 154	0.09 197	0.06 143	0.07 136	0.08 160	0.07 135	0.05 116	0.17 172	0.06 87	0.23 220	0.07 107	0.15 155	0.08 196	0.05 113	0.09 152	0.10 140	0.17 163	0.11 163	0.20 256	0.12 244	0.13 131	0.10 215	0.05 137	0.07 168	0.15 191	0.13 170	0.11 129	0.13 146

GMOStereo	0.11 154	0.07 137	0.09 225	0.06 113	0.05 87	0.06 115	0.05 116	0.17 172	0.09 176	0.24 237	0.07 107	0.17 186	0.09 209	0.05 113	0.10 207	0.11 197	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 131	0.19 241	0.08 132	0.03 82	0.06 127	0.18 250	0.16 252	0.14 168	0.17 199

error version	0.11 154	0.07 137	0.09 225	0.06 113	0.05 87	0.06 115	0.05 116	0.17 172	0.09 176	0.24 237	0.07 107	0.17 186	0.09 209	0.05 113	0.10 207	0.11 197	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 131	0.19 241	0.08 132	0.03 82	0.06 127	0.18 250	0.16 252	0.14 168	0.17 199

test-v	0.11 154	0.07 137	0.09 225	0.06 113	0.05 87	0.06 115	0.05 116	0.17 172	0.09 176	0.24 237	0.07 107	0.17 186	0.09 209	0.05 113	0.10 207	0.11 197	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 131	0.19 241	0.08 132	0.03 82	0.06 127	0.18 250	0.16 252	0.14 168	0.17 199

test_3	0.11 154	0.07 137	0.07 177	0.06 113	0.08 160	0.05 97	0.05 116	0.17 172	0.09 176	0.24 237	0.09 157	0.21 254	0.11 237	0.06 132	0.13 283	0.13 269	0.20 230	0.09 120	0.14 164	0.10 196	0.18 228	0.08 132	0.04 107	0.08 195	0.13 153	0.15 226	0.13 153	0.14 156

test-2	0.11 154	0.07 137	0.09 225	0.06 113	0.05 87	0.06 115	0.05 116	0.17 172	0.09 176	0.24 237	0.07 107	0.17 186	0.09 209	0.05 113	0.10 207	0.11 197	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 131	0.19 241	0.08 132	0.03 82	0.06 127	0.18 250	0.16 252	0.14 168	0.17 199

CREStereo++_RVC	0.11 154	0.07 137	0.05 110	0.08 147	0.08 160	0.08 148	0.07 169	0.16 160	0.09 176	0.26 288	0.09 157	0.17 186	0.13 260	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.20 230	0.08 92	0.13 150	0.07 107	0.19 241	0.08 132	0.06 159	0.06 127	0.14 178	0.11 135	0.16 197	0.15 170
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.11 154	0.06 113	0.06 143	0.10 190	0.09 189	0.09 163	0.06 151	0.12 117	0.08 143	0.22 197	0.08 135	0.13 137	0.07 172	0.08 192	0.10 207	0.13 269	0.20 230	0.13 236	0.18 233	0.08 131	0.18 228	0.09 178	0.06 159	0.06 127	0.10 115	0.10 112	0.15 184	0.14 156

XX-TBD	0.11 154	0.06 113	0.06 143	0.10 190	0.09 189	0.09 163	0.06 151	0.12 117	0.08 143	0.22 197	0.08 135	0.13 137	0.07 172	0.08 192	0.10 207	0.13 269	0.20 230	0.13 236	0.18 233	0.08 131	0.18 228	0.09 178	0.06 159	0.06 127	0.10 115	0.10 112	0.15 184	0.14 156

HCRNet	0.11 154	0.17 298	0.06 143	0.22 298	0.08 160	0.15 249	0.08 188	0.13 135	0.04 35	0.46 363	0.12 219	0.24 281	0.07 172	0.07 166	0.08 111	0.06 50	0.14 127	0.08 92	0.20 256	0.08 131	0.09 82	0.05 70	0.11 268	0.06 127	0.06 62	0.05 34	0.05 54	0.08 90

CREStereo	0.11 154	0.08 178	0.06 143	0.08 147	0.08 160	0.07 135	0.05 116	0.18 211	0.05 60	0.26 288	0.08 135	0.18 202	0.06 137	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.22 261	0.09 120	0.13 150	0.08 131	0.20 264	0.09 178	0.06 159	0.05 99	0.11 130	0.13 170	0.17 215	0.15 170
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.11 154	0.10 215	0.08 205	0.09 169	0.10 214	0.09 163	0.06 151	0.14 145	0.08 143	0.18 147	0.15 259	0.09 93	0.06 137	0.08 192	0.09 152	0.10 140	0.17 163	0.13 236	0.14 164	0.10 196	0.11 98	0.09 178	0.08 218	0.08 195	0.13 153	0.12 149	0.10 115	0.11 124

DSFCA	0.11 154	0.13 261	0.09 225	0.10 190	0.08 160	0.11 205	0.11 242	0.12 117	0.09 176	0.12 103	0.13 233	0.14 149	0.07 172	0.05 113	0.09 152	0.11 197	0.15 134	0.13 236	0.16 193	0.10 196	0.13 131	0.12 261	0.07 186	0.09 229	0.12 140	0.13 170	0.10 115	0.13 146

PMTNet	0.11 154	0.10 215	0.06 143	0.12 225	0.09 189	0.07 135	0.06 151	0.18 211	0.06 87	0.28 321	0.06 82	0.18 202	0.04 79	0.07 166	0.09 152	0.11 197	0.19 206	0.09 120	0.14 164	0.08 131	0.17 214	0.09 178	0.07 186	0.05 99	0.13 153	0.12 149	0.17 215	0.15 170

BEATNet_4x	0.11 154	0.10 215	0.08 205	0.09 169	0.09 189	0.09 163	0.08 188	0.12 117	0.08 143	0.21 187	0.09 157	0.15 155	0.09 209	0.07 166	0.10 207	0.09 109	0.13 113	0.13 236	0.11 118	0.08 131	0.13 131	0.11 239	0.08 218	0.07 168	0.13 153	0.13 170	0.18 240	0.18 218

DeepPrunerF	0.11 154	0.10 215	0.10 244	0.13 239	0.13 259	0.09 163	0.09 209	0.15 150	0.11 223	0.12 103	0.14 246	0.10 102	0.09 209	0.07 166	0.12 263	0.11 197	0.11 99	0.13 236	0.13 150	0.11 223	0.13 131	0.08 132	0.08 218	0.08 195	0.17 225	0.14 199	0.11 129	0.14 156

ADCP+	0.11 154	0.10 215	0.08 205	0.09 169	0.07 135	0.09 163	0.08 188	0.13 135	0.11 223	0.16 125	0.12 219	0.18 202	0.08 196	0.07 166	0.10 207	0.09 109	0.16 149	0.11 163	0.14 164	0.09 161	0.12 112	0.09 178	0.08 218	0.08 195	0.11 130	0.15 226	0.11 129	0.11 124

RASNet	0.11 154	0.10 215	0.09 225	0.10 190	0.07 135	0.08 148	0.08 188	0.19 241	0.09 176	0.17 135	0.10 185	0.13 137	0.08 196	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.15 134	0.09 120	0.12 130	0.06 88	0.15 171	0.09 178	0.05 137	0.10 246	0.13 153	0.11 135	0.17 215	0.17 199

iResNet_ROB	0.11 154	0.08 178	0.07 177	0.11 211	0.08 160	0.12 217	0.07 169	0.15 150	0.08 143	0.23 220	0.10 185	0.15 155	0.15 284	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.17 163	0.12 202	0.13 150	0.09 161	0.14 151	0.09 178	0.07 186	0.08 195	0.14 178	0.12 149	0.15 184	0.15 170

DN-CSS_ROB	0.11 154	0.09 197	0.11 257	0.08 147	0.09 189	0.08 148	0.08 188	0.16 160	0.10 203	0.23 220	0.17 279	0.18 202	0.14 276	0.05 113	0.08 111	0.09 109	0.13 113	0.10 146	0.18 233	0.09 161	0.11 98	0.08 132	0.07 186	0.08 195	0.13 153	0.10 112	0.12 139	0.10 114

ManiGeoR	0.12 183	0.10 215	0.08 205	0.13 239	0.08 160	0.10 188	0.07 169	0.20 262	0.10 203	0.20 174	0.11 202	0.20 230	0.06 137	0.06 132	0.09 152	0.10 140	0.18 183	0.11 163	0.16 193	0.09 161	0.13 131	0.07 111	0.06 159	0.08 195	0.16 206	0.14 199	0.16 197	0.14 156

HLf10	0.12 183	0.10 215	0.08 205	0.13 239	0.08 160	0.10 188	0.07 169	0.20 262	0.10 203	0.20 174	0.11 202	0.20 230	0.06 137	0.06 132	0.09 152	0.10 140	0.18 183	0.11 163	0.16 193	0.09 161	0.13 131	0.07 111	0.06 159	0.08 195	0.16 206	0.14 199	0.16 197	0.14 156

HLf8	0.12 183	0.10 215	0.08 205	0.11 211	0.09 189	0.10 188	0.08 188	0.20 262	0.09 176	0.19 161	0.10 185	0.20 230	0.09 209	0.07 166	0.09 152	0.11 197	0.19 206	0.12 202	0.17 214	0.09 161	0.14 151	0.09 178	0.07 186	0.08 195	0.16 206	0.14 199	0.18 240	0.18 218

TestStereo_HLe17	0.12 183	0.11 232	0.08 205	0.14 249	0.10 214	0.12 217	0.08 188	0.23 295	0.11 223	0.21 187	0.10 185	0.20 230	0.07 172	0.06 132	0.09 152	0.10 140	0.17 163	0.11 163	0.18 233	0.09 161	0.13 131	0.08 132	0.06 159	0.09 229	0.18 250	0.14 199	0.16 197	0.15 170

TestStereo_HL2	0.12 183	0.09 197	0.07 177	0.10 190	0.08 160	0.10 188	0.08 188	0.18 211	0.10 203	0.22 197	0.11 202	0.20 230	0.09 209	0.08 192	0.09 152	0.10 140	0.19 206	0.11 163	0.17 214	0.09 161	0.14 151	0.07 111	0.07 186	0.08 195	0.17 225	0.14 199	0.17 215	0.18 218

GGDA	0.12 183	0.09 197	0.07 177	0.10 190	0.08 160	0.11 205	0.08 188	0.18 211	0.11 223	0.22 197	0.10 185	0.21 254	0.10 226	0.08 192	0.09 152	0.10 140	0.19 206	0.11 163	0.16 193	0.08 131	0.14 151	0.08 132	0.07 186	0.08 195	0.16 206	0.14 199	0.16 197	0.17 199

DF	0.12 183	0.07 137	0.05 110	0.10 190	0.09 189	0.09 163	0.07 169	0.19 241	0.07 115	0.27 302	0.09 157	0.20 230	0.05 106	0.10 232	0.09 152	0.11 197	0.22 261	0.11 163	0.16 193	0.09 161	0.21 288	0.10 215	0.07 186	0.07 168	0.15 191	0.12 149	0.17 215	0.23 271

WQFJA1++	0.12 183	0.09 197	0.06 143	0.15 262	0.08 160	0.15 249	0.14 268	0.17 172	0.07 115	0.19 161	0.11 202	0.15 155	0.08 196	0.05 113	0.08 111	0.10 140	0.19 206	0.09 120	0.16 193	0.08 131	0.16 189	0.07 111	0.06 159	0.06 127	0.16 206	0.11 135	0.21 279	0.22 266

DDF-Stereo	0.12 183	0.07 137	0.04 76	0.10 190	0.09 189	0.13 228	0.10 228	0.18 211	0.08 143	0.24 237	0.06 82	0.19 214	0.06 137	0.08 192	0.08 111	0.11 197	0.23 272	0.08 92	0.16 193	0.10 196	0.20 264	0.08 132	0.07 186	0.07 168	0.13 153	0.13 170	0.17 215	0.19 236

zero-FE	0.12 183	0.07 137	0.04 76	0.11 211	0.08 160	0.15 249	0.12 256	0.18 211	0.08 143	0.23 220	0.08 135	0.19 214	0.07 172	0.08 192	0.08 111	0.11 197	0.23 272	0.09 120	0.17 214	0.10 196	0.20 264	0.09 178	0.07 186	0.07 168	0.13 153	0.13 170	0.16 197	0.20 245

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 183	0.07 137	0.04 76	0.09 169	0.09 189	0.11 205	0.10 228	0.18 211	0.08 143	0.24 237	0.09 157	0.16 177	0.04 79	0.09 214	0.09 152	0.11 197	0.21 245	0.10 146	0.17 214	0.09 161	0.20 264	0.10 215	0.05 137	0.06 127	0.15 191	0.13 170	0.16 197	0.27 292

AE-Stereo	0.12 183	0.09 197	0.08 205	0.11 211	0.09 189	0.08 148	0.05 116	0.17 172	0.14 263	0.24 237	0.09 157	0.19 214	0.10 226	0.07 166	0.10 207	0.12 248	0.24 291	0.13 236	0.16 193	0.11 223	0.18 228	0.09 178	0.05 137	0.09 229	0.13 153	0.14 199	0.15 184	0.15 170

raft_robust	0.12 183	0.09 197	0.09 225	0.11 211	0.06 118	0.09 163	0.06 151	0.15 150	0.08 143	0.23 220	0.07 107	0.20 230	0.11 237	0.09 214	0.11 247	0.12 248	0.16 149	0.12 202	0.13 150	0.10 196	0.15 171	0.11 239	0.03 82	0.07 168	0.18 250	0.16 252	0.15 184	0.14 156

IPLGR	0.12 183	0.09 197	0.09 225	0.09 169	0.10 214	0.09 163	0.07 169	0.18 211	0.09 176	0.22 197	0.10 185	0.15 155	0.07 172	0.06 132	0.09 152	0.11 197	0.17 163	0.11 163	0.20 256	0.12 244	0.15 171	0.08 132	0.04 107	0.08 195	0.16 206	0.13 170	0.14 168	0.16 186

s12784h	0.12 183	0.09 197	0.06 143	0.11 211	0.09 189	0.08 148	0.06 151	0.18 211	0.07 115	0.27 302	0.11 202	0.19 214	0.08 196	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.21 245	0.08 92	0.15 177	0.07 107	0.20 264	0.08 132	0.05 137	0.07 168	0.16 206	0.14 199	0.18 240	0.21 263

ADLNet	0.12 183	0.11 232	0.08 205	0.12 225	0.10 214	0.16 261	0.12 256	0.14 145	0.07 115	0.13 109	0.10 185	0.25 284	0.10 226	0.28 333	0.09 152	0.10 140	0.17 163	0.09 120	0.13 150	0.09 161	0.11 98	0.08 132	0.13 286	0.06 127	0.13 153	0.12 149	0.12 139	0.14 156

GMStereo	0.12 183	0.12 248	0.07 177	0.11 211	0.11 233	0.13 228	0.09 209	0.17 172	0.10 203	0.17 135	0.13 233	0.21 254	0.11 237	0.07 166	0.10 207	0.09 109	0.17 163	0.10 146	0.17 214	0.12 244	0.14 151	0.09 178	0.07 186	0.09 229	0.14 178	0.13 170	0.15 184	0.12 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 183	0.11 232	0.12 272	0.12 225	0.10 214	0.11 205	0.13 262	0.15 150	0.12 243	0.13 109	0.12 219	0.13 137	0.09 209	0.09 214	0.15 308	0.13 269	0.15 134	0.11 163	0.16 193	0.09 161	0.13 131	0.10 215	0.10 258	0.10 246	0.12 140	0.10 112	0.13 153	0.12 137

CFNet	0.12 183	0.11 232	0.08 205	0.14 249	0.12 247	0.11 205	0.09 209	0.19 241	0.10 203	0.18 147	0.12 219	0.25 284	0.10 226	0.08 192	0.08 111	0.09 109	0.17 163	0.12 202	0.12 130	0.09 161	0.11 98	0.08 132	0.06 159	0.09 229	0.15 191	0.12 149	0.13 153	0.13 146

iResNetv2_ROB	0.12 183	0.08 178	0.07 177	0.12 225	0.09 189	0.12 217	0.08 188	0.17 172	0.08 143	0.22 197	0.12 219	0.20 230	0.15 284	0.06 132	0.08 111	0.08 90	0.16 149	0.11 163	0.17 214	0.10 196	0.14 151	0.09 178	0.09 242	0.10 246	0.14 178	0.12 149	0.19 253	0.12 137

PDISCO_ROB	0.12 183	0.13 261	0.13 281	0.10 190	0.08 160	0.09 163	0.09 209	0.09 101	0.08 143	0.11 101	0.10 185	0.06 73	0.05 106	0.05 113	0.09 152	0.11 197	0.14 127	0.16 286	0.09 99	0.10 196	0.14 151	0.12 261	0.04 107	0.08 195	0.16 206	0.21 306	0.32 323	0.19 236

depth_test_26	0.13 204	0.06 113	0.06 143	0.06 113	0.07 135	0.07 135	0.05 116	0.26 309	0.06 87	0.32 341	0.10 185	0.31 300	0.06 137	0.10 232	0.10 207	0.10 140	0.29 335	0.11 163	0.25 295	0.10 196	0.26 337	0.07 111	0.13 286	0.08 195	0.12 140	0.14 199	0.13 153	0.20 245

gcap_with_dpt	0.13 204	0.07 137	0.07 177	0.08 147	0.09 189	0.11 205	0.07 169	0.18 211	0.11 223	0.27 302	0.10 185	0.24 281	0.09 209	0.12 266	0.10 207	0.11 197	0.21 245	0.12 202	0.16 193	0.10 196	0.21 288	0.11 239	0.08 218	0.08 195	0.17 225	0.12 149	0.17 215	0.25 282

S2M2_L	0.13 204	0.10 215	0.09 225	0.12 225	0.08 160	0.13 228	0.10 228	0.16 160	0.08 143	0.21 187	0.07 107	0.17 186	0.03 55	0.17 302	0.11 247	0.09 109	0.22 261	0.12 202	0.16 193	0.11 223	0.18 228	0.09 178	0.12 279	0.08 195	0.13 153	0.12 149	0.15 184	0.20 245
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 204	0.07 137	0.07 177	0.08 147	0.09 189	0.11 205	0.07 169	0.18 211	0.11 223	0.27 302	0.10 185	0.24 281	0.09 209	0.12 266	0.10 207	0.11 197	0.21 245	0.12 202	0.16 193	0.10 196	0.21 288	0.11 239	0.08 218	0.08 195	0.17 225	0.12 149	0.17 215	0.25 282

gcap-zeroshot	0.13 204	0.08 178	0.05 110	0.08 147	0.10 214	0.11 205	0.09 209	0.18 211	0.09 176	0.28 321	0.08 135	0.20 230	0.06 137	0.10 232	0.09 152	0.12 248	0.23 272	0.11 163	0.27 306	0.12 244	0.20 264	0.11 239	0.07 186	0.08 195	0.12 140	0.17 271	0.17 215	0.18 218

MSKI-zero shot	0.13 204	0.08 178	0.05 110	0.09 169	0.11 233	0.09 163	0.07 169	0.19 241	0.09 176	0.28 321	0.10 185	0.19 214	0.06 137	0.11 247	0.10 207	0.11 197	0.24 291	0.11 163	0.17 214	0.11 223	0.21 288	0.10 215	0.07 186	0.08 195	0.14 178	0.17 271	0.18 240	0.18 218

Any-RAFT	0.13 204	0.07 137	0.05 110	0.10 190	0.09 189	0.12 217	0.08 188	0.17 172	0.10 203	0.26 288	0.09 157	0.20 230	0.08 196	0.10 232	0.09 152	0.10 140	0.22 261	0.11 163	0.20 256	0.10 196	0.21 288	0.09 178	0.08 218	0.06 127	0.16 206	0.15 226	0.17 215	0.17 199

RAFT-Test	0.13 204	0.07 137	0.06 143	0.09 169	0.11 233	0.13 228	0.09 209	0.17 172	0.11 223	0.27 302	0.10 185	0.20 230	0.05 106	0.12 266	0.10 207	0.11 197	0.23 272	0.12 202	0.21 267	0.14 274	0.21 288	0.11 239	0.06 159	0.08 195	0.17 225	0.15 226	0.17 215	0.17 199

HH	0.13 204	0.06 113	0.05 110	0.11 211	0.11 233	0.16 261	0.08 188	0.19 241	0.07 115	0.28 321	0.08 135	0.18 202	0.05 106	0.12 266	0.10 207	0.10 140	0.23 272	0.12 202	0.15 177	0.10 196	0.20 264	0.08 132	0.07 186	0.08 195	0.13 153	0.14 199	0.19 253	0.23 271

HanStereo	0.13 204	0.06 113	0.05 110	0.11 211	0.11 233	0.16 261	0.08 188	0.19 241	0.07 115	0.28 321	0.08 135	0.18 202	0.05 106	0.12 266	0.10 207	0.10 140	0.23 272	0.12 202	0.15 177	0.10 196	0.20 264	0.08 132	0.07 186	0.08 195	0.13 153	0.14 199	0.19 253	0.23 271

anonymity	0.13 204	0.06 113	0.05 110	0.09 169	0.10 214	0.09 163	0.07 169	0.18 211	0.08 143	0.28 321	0.12 219	0.19 214	0.06 137	0.09 214	0.09 152	0.13 269	0.23 272	0.12 202	0.17 214	0.15 288	0.19 241	0.10 215	0.09 242	0.07 168	0.19 266	0.18 284	0.19 253	0.19 236

iRaft-Stereo_20w	0.13 204	0.07 137	0.05 110	0.12 225	0.12 247	0.12 217	0.09 209	0.16 160	0.10 203	0.28 321	0.09 157	0.19 214	0.04 79	0.10 232	0.09 152	0.11 197	0.24 291	0.11 163	0.15 177	0.13 263	0.20 264	0.08 132	0.09 242	0.06 127	0.17 225	0.13 170	0.20 265	0.25 282

GLC_STEREO	0.13 204	0.11 232	0.12 272	0.12 225	0.11 233	0.10 188	0.10 228	0.19 241	0.07 115	0.25 271	0.13 233	0.12 121	0.07 172	0.07 166	0.08 111	0.12 248	0.24 291	0.11 163	0.17 214	0.09 161	0.27 341	0.15 297	0.07 186	0.07 168	0.15 191	0.09 97	0.20 265	0.12 137

TRStereo	0.13 204	0.07 137	0.05 110	0.09 169	0.08 160	0.17 270	0.13 262	0.18 211	0.07 115	0.25 271	0.09 157	0.20 230	0.04 79	0.10 232	0.09 152	0.10 140	0.22 261	0.11 163	0.22 274	0.13 263	0.19 241	0.09 178	0.09 242	0.07 168	0.16 206	0.15 226	0.24 296	0.20 245

LMCR-Stereo	0.13 204	0.09 197	0.07 177	0.11 211	0.08 160	0.11 205	0.09 209	0.18 211	0.09 176	0.19 161	0.14 246	0.19 214	0.14 276	0.10 232	0.09 152	0.11 197	0.20 230	0.13 236	0.19 250	0.10 196	0.18 228	0.10 215	0.08 218	0.08 195	0.15 191	0.13 170	0.18 240	0.17 199

TestStereo	0.13 204	0.12 248	0.10 244	0.11 211	0.08 160	0.11 205	0.10 228	0.18 211	0.11 223	0.24 237	0.13 233	0.20 230	0.08 196	0.06 132	0.11 247	0.10 140	0.20 230	0.11 163	0.20 256	0.10 196	0.21 288	0.10 215	0.06 159	0.12 275	0.19 266	0.11 135	0.12 139	0.13 146

CFNet_pseudo	0.13 204	0.11 232	0.11 257	0.14 249	0.11 233	0.12 217	0.11 242	0.19 241	0.12 243	0.24 237	0.14 246	0.16 177	0.15 284	0.08 192	0.09 152	0.10 140	0.16 149	0.13 236	0.13 150	0.08 131	0.15 171	0.08 132	0.08 218	0.09 229	0.15 191	0.14 199	0.19 253	0.20 245

EAI-Stereo	0.13 204	0.07 137	0.04 76	0.10 190	0.10 214	0.10 188	0.09 209	0.17 172	0.10 203	0.26 288	0.11 202	0.20 230	0.05 106	0.10 232	0.10 207	0.11 197	0.23 272	0.12 202	0.18 233	0.12 244	0.19 241	0.08 132	0.08 218	0.08 195	0.16 206	0.14 199	0.15 184	0.20 245

FADNet-RVC-Resample	0.13 204	0.10 215	0.12 272	0.12 225	0.10 214	0.13 228	0.10 228	0.16 160	0.13 252	0.18 147	0.13 233	0.17 186	0.11 237	0.10 232	0.10 207	0.09 109	0.13 113	0.15 275	0.15 177	0.17 305	0.15 171	0.12 261	0.10 258	0.13 285	0.17 225	0.13 170	0.12 139	0.11 124

STTStereo	0.13 204	0.14 274	0.17 313	0.13 239	0.15 278	0.13 228	0.20 300	0.13 135	0.13 252	0.15 119	0.15 259	0.17 186	0.10 226	0.11 247	0.12 263	0.12 248	0.15 134	0.14 261	0.13 150	0.11 223	0.12 112	0.10 215	0.07 186	0.09 229	0.15 191	0.13 170	0.12 139	0.16 186

R-Stereo Train	0.13 204	0.07 137	0.07 177	0.09 169	0.10 214	0.15 249	0.05 116	0.16 160	0.12 243	0.28 321	0.12 219	0.20 230	0.08 196	0.11 247	0.09 152	0.11 197	0.24 291	0.12 202	0.16 193	0.11 223	0.21 288	0.11 239	0.08 218	0.07 168	0.15 191	0.15 226	0.16 197	0.15 170

ADCRef	0.13 204	0.10 215	0.09 225	0.10 190	0.08 160	0.09 163	0.08 188	0.17 172	0.14 263	0.21 187	0.15 259	0.15 155	0.13 260	0.05 113	0.10 207	0.11 197	0.16 149	0.14 261	0.19 250	0.12 244	0.15 171	0.12 261	0.09 242	0.11 259	0.13 153	0.18 284	0.13 153	0.18 218

RAFT-Stereo	0.13 204	0.07 137	0.07 177	0.09 169	0.10 214	0.15 249	0.05 116	0.16 160	0.12 243	0.28 321	0.12 219	0.20 230	0.08 196	0.11 247	0.09 152	0.11 197	0.24 291	0.12 202	0.16 193	0.11 223	0.21 288	0.11 239	0.08 218	0.07 168	0.15 191	0.15 226	0.16 197	0.15 170
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 204	0.08 178	0.06 143	0.09 169	0.12 247	0.10 188	0.08 188	0.17 172	0.11 223	0.27 302	0.09 157	0.20 230	0.06 137	0.12 266	0.10 207	0.11 197	0.24 291	0.12 202	0.19 250	0.16 300	0.21 288	0.11 239	0.07 186	0.08 195	0.17 225	0.14 199	0.17 215	0.18 218

CFNet_RVC	0.13 204	0.12 248	0.10 244	0.14 249	0.11 233	0.14 237	0.09 209	0.17 172	0.09 176	0.19 161	0.13 233	0.21 254	0.09 209	0.09 214	0.10 207	0.13 269	0.18 183	0.13 236	0.15 177	0.11 223	0.16 189	0.08 132	0.06 159	0.09 229	0.15 191	0.12 149	0.16 197	0.17 199

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 204	0.13 261	0.13 281	0.14 249	0.15 278	0.13 228	0.20 300	0.13 135	0.15 271	0.16 125	0.16 270	0.21 254	0.09 209	0.15 297	0.10 207	0.12 248	0.15 134	0.12 202	0.11 118	0.09 161	0.11 98	0.09 178	0.08 218	0.08 195	0.13 153	0.13 170	0.11 129	0.15 170
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.13 204	0.12 248	0.11 257	0.10 190	0.10 214	0.10 188	0.09 209	0.16 160	0.11 223	0.18 147	0.17 279	0.19 214	0.13 260	0.11 247	0.11 247	0.10 140	0.17 163	0.13 236	0.13 150	0.10 196	0.17 214	0.10 215	0.09 242	0.12 275	0.27 322	0.16 252	0.16 197	0.13 146

PWCDC_ROB	0.13 204	0.06 113	0.09 225	0.07 136	0.13 259	0.08 148	0.13 262	0.06 72	0.24 322	0.09 92	0.15 259	0.09 93	0.43 348	0.26 327	0.10 207	0.10 140	0.09 84	0.12 202	0.08 83	0.11 223	0.08 77	0.11 239	0.19 311	0.13 285	0.07 76	0.13 170	0.08 93	0.18 218

TestStereo_HL3	0.14 232	0.11 232	0.08 205	0.12 225	0.10 214	0.12 217	0.11 242	0.20 262	0.13 252	0.24 237	0.11 202	0.30 298	0.13 260	0.08 192	0.09 152	0.11 197	0.23 272	0.12 202	0.16 193	0.10 196	0.16 189	0.10 215	0.08 218	0.08 195	0.17 225	0.13 170	0.23 286	0.27 292

TestStereo-Hl	0.14 232	0.11 232	0.08 205	0.10 190	0.09 189	0.15 249	0.11 242	0.19 241	0.13 252	0.24 237	0.12 219	0.28 289	0.12 245	0.07 166	0.09 152	0.11 197	0.19 206	0.12 202	0.18 233	0.10 196	0.15 171	0.09 178	0.07 186	0.10 246	0.16 206	0.15 226	0.24 296	0.29 301

DN	0.14 232	0.08 178	0.08 205	0.19 287	0.09 189	0.22 308	0.11 242	0.18 211	0.10 203	0.21 187	0.12 219	0.35 306	0.06 137	0.14 288	0.09 152	0.11 197	0.24 291	0.12 202	0.16 193	0.08 131	0.18 228	0.11 239	0.06 159	0.08 195	0.24 311	0.14 199	0.15 184	0.18 218

IGEV-FE	0.14 232	0.07 137	0.05 110	0.13 239	0.13 259	0.10 188	0.11 242	0.17 172	0.09 176	0.28 321	0.09 157	0.23 272	0.05 106	0.12 266	0.09 152	0.11 197	0.23 272	0.11 163	0.16 193	0.12 244	0.20 264	0.09 178	0.09 242	0.06 127	0.19 266	0.14 199	0.23 286	0.27 292

model_zeroshot	0.14 232	0.09 197	0.06 143	0.10 190	0.10 214	0.14 237	0.08 188	0.20 262	0.12 243	0.28 321	0.08 135	0.21 254	0.06 137	0.11 247	0.09 152	0.12 248	0.26 316	0.13 236	0.27 306	0.11 223	0.20 264	0.13 278	0.11 268	0.09 229	0.17 225	0.17 271	0.18 240	0.18 218

MyStereo04	0.14 232	0.12 248	0.10 244	0.08 147	0.09 189	0.10 188	0.08 188	0.22 287	0.19 301	0.24 237	0.16 270	0.23 272	0.11 237	0.04 97	0.10 207	0.11 197	0.17 163	0.12 202	0.21 267	0.12 244	0.16 189	0.11 239	0.06 159	0.11 259	0.21 292	0.12 149	0.16 197	0.15 170

IGEV_Zeroshot_test	0.14 232	0.07 137	0.05 110	0.13 239	0.13 259	0.10 188	0.11 242	0.17 172	0.09 176	0.28 321	0.09 157	0.23 272	0.05 106	0.12 266	0.09 152	0.11 197	0.23 272	0.11 163	0.16 193	0.12 244	0.20 264	0.09 178	0.09 242	0.06 127	0.19 266	0.14 199	0.23 286	0.27 292

dd	0.14 232	0.12 248	0.07 177	0.25 311	0.10 214	0.19 289	0.09 209	0.17 172	0.08 143	0.17 135	0.08 135	0.33 302	0.08 196	0.06 132	0.10 207	0.11 197	0.24 291	0.11 163	0.25 295	0.09 161	0.15 171	0.09 178	0.06 159	0.09 229	0.17 225	0.13 170	0.18 240	0.15 170

AACVNet	0.14 232	0.13 261	0.10 244	0.13 239	0.13 259	0.14 237	0.10 228	0.19 241	0.11 223	0.22 197	0.17 279	0.13 137	0.10 226	0.09 214	0.11 247	0.11 197	0.21 245	0.13 236	0.17 214	0.12 244	0.16 189	0.11 239	0.11 268	0.11 259	0.17 225	0.13 170	0.14 168	0.16 186

cross-raft	0.14 232	0.08 178	0.07 177	0.08 147	0.10 214	0.12 217	0.08 188	0.17 172	0.13 252	0.27 302	0.11 202	0.21 254	0.05 106	0.11 247	0.13 283	0.14 290	0.22 261	0.11 163	0.23 284	0.13 263	0.23 318	0.09 178	0.06 159	0.08 195	0.22 302	0.17 271	0.14 168	0.15 170

test-1	0.14 232	0.06 113	0.07 177	0.11 211	0.10 214	0.18 278	0.14 268	0.19 241	0.13 252	0.28 321	0.10 185	0.19 214	0.11 237	0.12 266	0.12 263	0.13 269	0.22 261	0.12 202	0.22 274	0.10 196	0.24 325	0.08 132	0.09 242	0.08 195	0.21 292	0.18 284	0.15 184	0.17 199

GEStereo_RVC	0.14 232	0.13 261	0.10 244	0.11 211	0.12 247	0.12 217	0.11 242	0.18 211	0.13 252	0.24 237	0.16 270	0.18 202	0.10 226	0.06 132	0.12 263	0.11 197	0.20 230	0.17 299	0.23 284	0.13 263	0.15 171	0.13 278	0.07 186	0.11 259	0.20 279	0.14 199	0.13 153	0.19 236

sAnonymous2	0.14 232	0.09 197	0.10 244	0.10 190	0.09 189	0.09 163	0.11 242	0.22 287	0.11 223	0.23 220	0.16 270	0.15 155	0.10 226	0.06 132	0.12 263	0.13 269	0.18 183	0.15 275	0.21 267	0.14 274	0.16 189	0.14 285	0.04 107	0.10 246	0.17 225	0.17 271	0.17 215	0.16 186

CroCo_RVC	0.14 232	0.09 197	0.10 244	0.10 190	0.09 189	0.09 163	0.11 242	0.22 287	0.11 223	0.23 220	0.16 270	0.15 155	0.10 226	0.06 132	0.12 263	0.13 269	0.18 183	0.15 275	0.21 267	0.14 274	0.16 189	0.14 285	0.04 107	0.10 246	0.17 225	0.17 271	0.17 215	0.16 186

sCroCo_RVC	0.14 232	0.09 197	0.09 225	0.08 147	0.07 135	0.10 188	0.07 169	0.19 241	0.14 263	0.18 147	0.12 219	0.13 137	0.14 276	0.06 132	0.13 283	0.15 308	0.22 261	0.15 275	0.22 274	0.13 263	0.21 288	0.16 305	0.06 159	0.12 275	0.17 225	0.16 252	0.17 215	0.17 199

XX-Stereo	0.14 232	0.05 89	0.05 110	0.10 190	0.08 160	0.17 270	0.07 169	0.18 211	0.10 203	0.27 302	0.09 157	0.20 230	0.03 55	0.09 214	0.10 207	0.12 248	0.23 272	0.11 163	0.20 256	0.11 223	0.20 264	0.08 132	0.08 218	0.07 168	0.22 302	0.16 252	0.17 215	0.36 321

GES	0.14 232	0.11 232	0.07 177	0.09 169	0.11 233	0.15 249	0.09 209	0.20 262	0.09 176	0.23 220	0.12 219	0.17 186	0.11 237	0.14 288	0.10 207	0.10 140	0.23 272	0.14 261	0.24 290	0.14 274	0.17 214	0.17 309	0.11 268	0.09 229	0.15 191	0.14 199	0.21 279	0.20 245

psm_up	0.14 232	0.11 232	0.13 281	0.15 262	0.12 247	0.14 237	0.11 242	0.20 262	0.16 276	0.19 161	0.12 219	0.15 155	0.17 293	0.10 232	0.12 263	0.12 248	0.19 206	0.13 236	0.17 214	0.11 223	0.15 171	0.09 178	0.10 258	0.16 306	0.18 250	0.16 252	0.17 215	0.20 245

FADNet-RVC	0.14 232	0.13 261	0.10 244	0.18 280	0.11 233	0.14 237	0.09 209	0.21 278	0.09 176	0.19 161	0.17 279	0.17 186	0.12 245	0.11 247	0.14 298	0.15 308	0.18 183	0.13 236	0.18 233	0.15 288	0.12 112	0.12 261	0.12 279	0.11 259	0.20 279	0.16 252	0.14 168	0.14 156

RTSC	0.14 232	0.11 232	0.10 244	0.12 225	0.11 233	0.12 217	0.10 228	0.16 160	0.13 252	0.18 147	0.13 233	0.15 155	0.13 260	0.08 192	0.11 247	0.13 269	0.20 230	0.13 236	0.21 267	0.12 244	0.16 189	0.12 261	0.07 186	0.10 246	0.16 206	0.16 252	0.21 279	0.32 314

ADCL	0.14 232	0.12 248	0.11 257	0.13 239	0.11 233	0.14 237	0.10 228	0.17 172	0.15 271	0.22 197	0.16 270	0.21 254	0.12 245	0.09 214	0.10 207	0.11 197	0.16 149	0.13 236	0.17 214	0.12 244	0.18 228	0.13 278	0.11 268	0.11 259	0.16 206	0.15 226	0.16 197	0.16 186

DeepPruner_ROB	0.14 232	0.13 261	0.11 257	0.12 225	0.11 233	0.10 188	0.09 209	0.17 172	0.12 243	0.21 187	0.18 294	0.15 155	0.13 260	0.08 192	0.12 263	0.11 197	0.19 206	0.15 275	0.19 250	0.11 223	0.17 214	0.14 285	0.10 258	0.11 259	0.17 225	0.16 252	0.17 215	0.19 236

MLCV	0.14 232	0.11 232	0.09 225	0.16 267	0.12 247	0.14 237	0.11 242	0.21 278	0.10 203	0.24 237	0.13 233	0.21 254	0.14 276	0.08 192	0.09 152	0.10 140	0.19 206	0.11 163	0.19 250	0.09 161	0.17 214	0.08 132	0.10 258	0.09 229	0.16 206	0.13 170	0.16 197	0.19 236

HSM	0.14 232	0.12 248	0.09 225	0.14 249	0.13 259	0.12 217	0.10 228	0.18 211	0.10 203	0.23 220	0.15 259	0.18 202	0.14 276	0.08 192	0.10 207	0.10 140	0.21 245	0.12 202	0.17 214	0.12 244	0.18 228	0.10 215	0.07 186	0.08 195	0.17 225	0.15 226	0.17 215	0.18 218

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 256	0.07 137	0.05 110	0.12 225	0.12 247	0.15 249	0.09 209	0.17 172	0.12 243	0.29 335	0.09 157	0.22 269	0.05 106	0.12 266	0.11 247	0.11 197	0.26 316	0.12 202	0.33 323	0.11 223	0.20 264	0.12 261	0.08 218	0.06 127	0.21 292	0.18 284	0.20 265	0.32 314

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 256	0.07 137	0.05 110	0.14 249	0.12 247	0.15 249	0.10 228	0.18 211	0.08 143	0.26 288	0.08 135	0.19 214	0.08 196	0.11 247	0.10 207	0.12 248	0.26 316	0.13 236	0.26 301	0.11 223	0.20 264	0.10 215	0.08 218	0.07 168	0.20 279	0.18 284	0.19 253	0.31 310

EKT-Stereo	0.15 256	0.10 215	0.07 177	0.13 239	0.12 247	0.16 261	0.17 288	0.18 211	0.11 223	0.26 288	0.17 279	0.17 186	0.07 172	0.11 247	0.09 152	0.11 197	0.24 291	0.15 275	0.23 284	0.12 244	0.24 325	0.10 215	0.07 186	0.08 195	0.20 279	0.15 226	0.17 215	0.18 218

LoS	0.15 256	0.10 215	0.08 205	0.10 190	0.11 233	0.09 163	0.07 169	0.50 359	0.05 60	0.32 341	0.36 354	0.36 309	0.06 137	0.09 214	0.09 152	0.10 140	0.20 230	0.09 120	0.14 164	0.11 223	0.21 288	0.09 178	0.07 186	0.07 168	0.17 225	0.11 135	0.20 265	0.21 263
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 256	0.12 248	0.10 244	0.14 249	0.12 247	0.16 261	0.10 228	0.19 241	0.15 271	0.26 288	0.12 219	0.20 230	0.12 245	0.09 214	0.11 247	0.12 248	0.23 272	0.12 202	0.23 284	0.09 161	0.19 241	0.10 215	0.07 186	0.09 229	0.23 309	0.14 199	0.19 253	0.22 266
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 256	0.13 261	0.09 225	0.18 280	0.17 289	0.16 261	0.19 298	0.15 150	0.11 223	0.16 125	0.14 246	0.15 155	0.05 106	0.45 349	0.09 152	0.10 140	0.17 163	0.12 202	0.14 164	0.09 161	0.17 214	0.09 178	0.28 351	0.07 168	0.17 225	0.15 226	0.12 139	0.13 146

SACVNet	0.15 256	0.14 274	0.13 281	0.16 267	0.13 259	0.14 237	0.12 256	0.19 241	0.17 286	0.19 161	0.17 279	0.14 149	0.07 172	0.14 288	0.13 283	0.13 269	0.19 206	0.16 286	0.20 256	0.13 263	0.16 189	0.14 285	0.12 279	0.13 285	0.20 279	0.18 284	0.19 253	0.17 199

GANet-ADL	0.15 256	0.12 248	0.09 225	0.14 249	0.12 247	0.16 261	0.12 256	0.20 262	0.10 203	0.25 271	0.15 259	0.22 269	0.12 245	0.21 319	0.09 152	0.11 197	0.25 308	0.14 261	0.20 256	0.14 274	0.19 241	0.09 178	0.08 218	0.10 246	0.17 225	0.15 226	0.20 265	0.17 199

ICVP	0.15 256	0.13 261	0.14 292	0.12 225	0.12 247	0.13 228	0.10 228	0.17 172	0.12 243	0.17 135	0.13 233	0.18 202	0.12 245	0.09 214	0.12 263	0.13 269	0.18 183	0.15 275	0.15 177	0.14 274	0.17 214	0.13 278	0.20 314	0.11 259	0.19 266	0.19 297	0.17 215	0.16 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 256	0.12 248	0.12 272	0.16 267	0.14 270	0.17 270	0.14 268	0.20 262	0.13 252	0.22 197	0.14 246	0.19 214	0.18 295	0.12 266	0.10 207	0.12 248	0.18 183	0.13 236	0.17 214	0.12 244	0.16 189	0.11 239	0.09 242	0.10 246	0.19 266	0.20 301	0.19 253	0.27 292

APVNet	0.15 256	0.13 261	0.11 257	0.14 249	0.16 281	0.14 237	0.13 262	0.19 241	0.11 223	0.14 112	0.13 233	0.17 186	0.09 209	0.16 300	0.15 308	0.15 308	0.21 245	0.14 261	0.22 274	0.15 288	0.15 171	0.12 261	0.07 186	0.12 275	0.16 206	0.15 226	0.19 253	0.17 199

AF-Net	0.15 256	0.13 261	0.13 281	0.14 249	0.18 296	0.15 249	0.14 268	0.17 172	0.16 276	0.17 135	0.21 313	0.18 202	0.12 245	0.10 232	0.17 319	0.16 316	0.13 113	0.14 261	0.15 177	0.11 223	0.11 98	0.10 215	0.13 286	0.10 246	0.14 178	0.15 226	0.20 265	0.14 156

RP	0.15 256	0.14 274	0.15 299	0.17 275	0.14 270	0.17 270	0.16 279	0.19 241	0.17 286	0.14 112	0.16 270	0.16 177	0.15 284	0.11 247	0.13 283	0.12 248	0.15 134	0.12 202	0.15 177	0.12 244	0.12 112	0.12 261	0.10 258	0.12 275	0.17 225	0.15 226	0.20 265	0.18 218

Nwc_Net	0.15 256	0.13 261	0.13 281	0.14 249	0.18 296	0.15 249	0.14 268	0.17 172	0.16 276	0.17 135	0.21 313	0.18 202	0.12 245	0.10 232	0.17 319	0.16 316	0.13 113	0.14 261	0.15 177	0.11 223	0.11 98	0.10 215	0.13 286	0.10 246	0.14 178	0.15 226	0.20 265	0.14 156

HSM-Net_RVC	0.15 256	0.12 248	0.10 244	0.17 275	0.13 259	0.14 237	0.10 228	0.18 211	0.14 263	0.25 271	0.18 294	0.28 289	0.16 289	0.11 247	0.11 247	0.11 197	0.19 206	0.13 236	0.16 193	0.11 223	0.17 214	0.11 239	0.08 218	0.11 259	0.19 266	0.16 252	0.23 286	0.24 276
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 256	0.17 298	0.12 272	0.16 267	0.14 270	0.17 270	0.11 242	0.17 172	0.12 243	0.20 174	0.13 233	0.28 289	0.12 245	0.10 232	0.11 247	0.13 269	0.18 183	0.13 236	0.17 214	0.12 244	0.16 189	0.09 178	0.10 258	0.11 259	0.18 250	0.15 226	0.17 215	0.19 236

NVstereo2D	0.15 256	0.11 232	0.11 257	0.19 287	0.14 270	0.21 305	0.24 320	0.13 135	0.11 223	0.16 125	0.14 246	0.10 102	0.07 172	0.39 348	0.11 247	0.11 197	0.21 245	0.14 261	0.15 177	0.10 196	0.12 112	0.08 132	0.24 327	0.08 195	0.14 178	0.12 149	0.14 168	0.12 137

DNS	0.16 273	0.08 178	0.07 177	0.12 225	0.07 135	0.20 295	0.09 209	0.20 262	0.07 115	0.22 197	0.11 202	1.23 369	0.07 172	0.09 214	0.08 111	0.10 140	0.21 245	0.11 163	0.18 233	0.09 161	0.16 189	0.06 91	0.05 137	0.08 195	0.18 250	0.16 252	0.17 215	0.20 245

FADNet	0.16 273	0.15 282	0.10 244	0.20 292	0.10 214	0.19 289	0.13 262	0.20 262	0.13 252	0.22 197	0.24 328	0.17 186	0.14 276	0.12 266	0.17 319	0.16 316	0.16 149	0.14 261	0.23 284	0.20 320	0.16 189	0.12 261	0.11 268	0.11 259	0.21 292	0.18 284	0.16 197	0.15 170

stereogan	0.16 273	0.15 282	0.15 299	0.16 267	0.18 296	0.18 278	0.16 279	0.20 262	0.19 301	0.14 112	0.16 270	0.20 230	0.18 295	0.13 282	0.14 298	0.13 269	0.16 149	0.14 261	0.17 214	0.14 274	0.14 151	0.12 261	0.13 286	0.13 285	0.16 206	0.16 252	0.23 286	0.18 218

iResNet	0.16 273	0.11 232	0.09 225	0.15 262	0.13 259	0.17 270	0.12 256	0.21 278	0.14 263	0.25 271	0.13 233	0.35 306	0.32 333	0.08 192	0.10 207	0.11 197	0.20 230	0.12 202	0.25 295	0.14 274	0.18 228	0.11 239	0.12 279	0.13 285	0.18 250	0.14 199	0.20 265	0.18 218

GwcNet-ADL	0.17 277	0.12 248	0.11 257	0.19 287	0.14 270	0.17 270	0.14 268	0.21 278	0.14 263	0.24 237	0.17 279	0.32 301	0.16 289	0.19 312	0.11 247	0.14 290	0.22 261	0.15 275	0.23 284	0.13 263	0.18 228	0.11 239	0.05 137	0.10 246	0.18 250	0.15 226	0.19 253	0.21 263

NCC-stereo	0.17 277	0.16 290	0.16 305	0.16 267	0.17 289	0.18 278	0.18 291	0.19 241	0.20 312	0.16 125	0.19 303	0.21 254	0.21 302	0.12 266	0.20 332	0.18 330	0.18 183	0.19 315	0.18 233	0.15 288	0.15 171	0.15 297	0.15 294	0.12 275	0.18 250	0.17 271	0.24 296	0.20 245

Abc-Net	0.17 277	0.16 290	0.16 305	0.16 267	0.17 289	0.18 278	0.18 291	0.19 241	0.20 312	0.16 125	0.19 303	0.21 254	0.21 302	0.12 266	0.20 332	0.18 330	0.18 183	0.19 315	0.18 233	0.15 288	0.15 171	0.15 297	0.15 294	0.12 275	0.18 250	0.17 271	0.24 296	0.20 245
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.17 277	0.19 307	0.17 313	0.23 302	0.18 296	0.18 278	0.16 279	0.22 287	0.13 252	0.23 220	0.20 308	0.44 318	0.08 196	0.11 247	0.12 263	0.10 140	0.13 113	0.13 236	0.26 301	0.11 223	0.11 98	0.07 111	0.18 306	0.15 298	0.17 225	0.21 306	0.13 153	0.20 245

NCCL2	0.17 277	0.17 298	0.16 305	0.13 239	0.13 259	0.13 228	0.12 256	0.21 278	0.17 286	0.22 197	0.15 259	0.23 272	0.13 260	0.09 214	0.15 308	0.16 316	0.18 183	0.17 299	0.19 250	0.17 305	0.21 288	0.17 309	0.11 268	0.16 306	0.25 316	0.26 340	0.20 265	0.24 276

ITSA-stereo	0.18 282	0.14 274	0.11 257	0.26 313	0.16 281	0.18 278	0.16 279	0.25 306	0.17 286	0.25 271	0.17 279	0.33 302	0.24 310	0.16 300	0.11 247	0.11 197	0.21 245	0.15 275	0.22 274	0.10 196	0.19 241	0.11 239	0.15 294	0.11 259	0.22 302	0.15 226	0.20 265	0.23 271

dad	0.18 282	0.16 290	0.11 257	0.36 326	0.16 281	0.24 315	0.21 311	0.24 302	0.09 176	0.22 197	0.11 202	0.38 312	0.11 237	0.08 192	0.12 263	0.10 140	0.27 327	0.12 202	0.29 313	0.10 196	0.19 241	0.12 261	0.08 218	0.13 285	0.18 250	0.14 199	0.31 321	0.22 266

PSMNet-ADL	0.18 282	0.13 261	0.13 281	0.16 267	0.14 270	0.17 270	0.16 279	0.20 262	0.21 318	0.27 302	0.19 303	0.29 296	0.25 313	0.18 307	0.14 298	0.14 290	0.23 272	0.14 261	0.22 274	0.14 274	0.19 241	0.11 239	0.10 258	0.11 259	0.20 279	0.15 226	0.23 286	0.19 236

Anonymous3	0.18 282	0.15 282	0.11 257	0.15 262	0.10 214	0.14 237	0.11 242	0.22 287	0.19 301	0.27 302	0.15 259	0.27 287	0.12 245	0.13 282	0.25 339	0.17 323	0.23 272	0.18 310	0.26 301	0.17 305	0.24 325	0.20 330	0.09 242	0.10 246	0.21 292	0.20 301	0.22 284	0.20 245

FADNet_RVC	0.18 282	0.14 274	0.13 281	0.20 292	0.15 278	0.14 237	0.13 262	0.24 302	0.14 263	0.24 237	0.17 279	0.27 287	0.21 302	0.14 288	0.14 298	0.12 248	0.19 206	0.17 299	0.31 318	0.15 288	0.19 241	0.14 285	0.11 268	0.14 294	0.20 279	0.21 306	0.18 240	0.22 266

XPNet_ROB	0.18 282	0.21 315	0.14 292	0.15 262	0.16 281	0.15 249	0.15 274	0.15 150	0.14 263	0.19 161	0.18 294	0.49 325	0.13 260	0.11 247	0.13 283	0.14 290	0.25 308	0.16 286	0.18 233	0.14 274	0.17 214	0.18 318	0.13 286	0.13 285	0.17 225	0.17 271	0.31 321	0.29 301

DDVS	0.19 288	0.15 282	0.13 281	0.18 280	0.18 296	0.19 289	0.20 300	0.20 262	0.16 276	0.25 271	0.21 313	0.39 315	0.27 321	0.13 282	0.12 263	0.14 290	0.26 316	0.19 315	0.28 311	0.15 288	0.18 228	0.16 305	0.10 258	0.14 294	0.19 266	0.15 226	0.22 284	0.25 282

DAS	0.19 288	0.11 232	0.09 225	0.24 308	0.19 303	0.18 278	0.20 300	0.23 295	0.18 292	0.24 237	0.14 246	0.38 312	0.21 302	0.09 214	0.12 263	0.11 197	0.25 308	0.16 286	0.22 274	0.15 288	0.20 264	0.14 285	0.18 306	0.13 285	0.19 266	0.17 271	0.23 286	0.29 301

SepStereo	0.19 288	0.11 232	0.09 225	0.24 308	0.19 303	0.18 278	0.20 300	0.23 295	0.18 292	0.24 237	0.14 246	0.38 312	0.21 302	0.09 214	0.12 263	0.11 197	0.25 308	0.16 286	0.22 274	0.15 288	0.20 264	0.14 285	0.18 306	0.13 285	0.19 266	0.17 271	0.23 286	0.29 301

RGC	0.19 288	0.17 298	0.17 313	0.19 287	0.20 308	0.20 295	0.15 274	0.22 287	0.26 332	0.17 135	0.20 308	0.21 254	0.24 310	0.15 297	0.23 336	0.18 330	0.18 183	0.16 286	0.18 233	0.16 300	0.17 214	0.13 278	0.12 279	0.15 298	0.20 279	0.21 306	0.23 286	0.24 276

PA-Net	0.19 288	0.21 315	0.25 338	0.14 249	0.20 308	0.18 278	0.20 300	0.21 278	0.19 301	0.18 147	0.14 246	0.17 186	0.21 302	0.26 327	0.16 313	0.18 330	0.15 134	0.19 315	0.13 150	0.17 305	0.14 151	0.15 297	0.10 258	0.16 306	0.17 225	0.25 333	0.17 215	0.35 319
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 288	0.20 310	0.19 323	0.20 292	0.20 308	0.16 261	0.15 274	0.27 313	0.19 301	0.23 220	0.18 294	0.47 324	0.16 289	0.11 247	0.13 283	0.12 248	0.15 134	0.14 261	0.21 267	0.19 316	0.13 131	0.10 215	0.09 242	0.20 317	0.24 311	0.21 306	0.26 308	0.28 299

SGM-Forest	0.19 288	0.18 304	0.16 305	0.23 302	0.18 296	0.20 295	0.18 291	0.23 295	0.17 286	0.20 174	0.15 259	0.23 272	0.18 295	0.22 320	0.17 319	0.18 330	0.19 206	0.17 299	0.18 233	0.15 288	0.17 214	0.18 318	0.25 329	0.18 314	0.22 302	0.18 284	0.25 303	0.24 276
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 288	0.14 274	0.11 257	0.18 280	0.13 259	0.19 289	0.16 279	0.20 262	0.18 292	0.26 288	0.14 246	0.35 306	0.25 313	0.09 214	0.09 152	0.11 197	0.25 308	0.14 261	0.24 290	0.14 274	0.22 307	0.14 285	0.11 268	0.11 259	0.21 292	0.18 284	0.39 339	0.45 340

DCVSM-stereo	0.20 296	0.15 282	0.11 257	0.24 308	0.18 296	0.26 319	0.21 311	0.23 295	0.16 276	0.24 237	0.19 303	0.49 325	0.27 321	0.13 282	0.10 207	0.12 248	0.24 291	0.16 286	0.24 290	0.15 288	0.19 241	0.14 285	0.22 318	0.11 259	0.18 250	0.15 226	0.24 296	0.28 299

SFCPSM	0.20 296	0.15 282	0.12 272	0.22 298	0.16 281	0.20 295	0.18 291	0.22 287	0.20 312	0.26 288	0.24 328	0.34 305	0.33 336	0.14 288	0.12 263	0.12 248	0.24 291	0.16 286	0.32 320	0.19 316	0.19 241	0.13 278	0.14 292	0.12 275	0.21 292	0.17 271	0.20 265	0.25 282

RTS	0.20 296	0.16 290	0.14 292	0.17 275	0.14 270	0.20 295	0.15 274	0.23 295	0.26 332	0.15 119	0.14 246	0.14 149	0.20 300	0.11 247	0.13 283	0.15 308	0.24 291	0.17 299	0.34 326	0.24 334	0.22 307	0.15 297	0.09 242	0.15 298	0.28 329	0.27 344	0.28 314	0.55 350

RTSA	0.20 296	0.16 290	0.14 292	0.17 275	0.14 270	0.20 295	0.15 274	0.23 295	0.26 332	0.15 119	0.14 246	0.14 149	0.20 300	0.11 247	0.13 283	0.15 308	0.24 291	0.17 299	0.34 326	0.24 334	0.22 307	0.15 297	0.09 242	0.15 298	0.28 329	0.27 344	0.28 314	0.55 350

AnyNet_C32	0.20 296	0.16 290	0.15 299	0.17 275	0.17 289	0.19 289	0.16 279	0.25 306	0.22 319	0.25 271	0.23 325	0.23 272	0.18 295	0.14 288	0.19 329	0.18 330	0.28 334	0.22 331	0.29 313	0.18 312	0.27 341	0.21 335	0.16 298	0.17 311	0.22 302	0.20 301	0.21 279	0.23 271

ccs_rob	0.20 296	0.15 282	0.11 257	0.26 313	0.16 281	0.26 319	0.20 300	0.22 287	0.16 276	0.25 271	0.24 328	0.57 334	0.24 310	0.17 302	0.12 263	0.13 269	0.23 272	0.15 275	0.21 267	0.15 288	0.21 288	0.11 239	0.12 279	0.11 259	0.20 279	0.16 252	0.18 240	0.24 276

HBP-ISP	0.21 302	0.16 290	0.12 272	0.26 313	0.22 314	0.22 308	0.17 288	0.29 322	0.18 292	0.27 302	0.18 294	0.21 254	0.12 245	0.28 333	0.10 207	0.14 290	0.26 316	0.19 315	0.20 256	0.12 244	0.22 307	0.23 342	0.26 334	0.23 324	0.24 311	0.24 327	0.23 286	0.26 288

SHD	0.21 302	0.17 298	0.20 326	0.18 280	0.16 281	0.18 278	0.20 300	0.26 309	0.16 276	0.27 302	0.18 294	0.23 272	0.31 330	0.17 302	0.14 298	0.14 290	0.19 206	0.17 299	0.32 320	0.17 305	0.20 264	0.17 309	0.16 298	0.16 306	0.23 309	0.28 347	0.25 303	0.43 336

ADCMid	0.21 302	0.18 304	0.17 313	0.18 280	0.19 303	0.20 295	0.16 279	0.29 322	0.25 327	0.24 237	0.19 303	0.36 309	0.21 302	0.12 266	0.16 313	0.16 316	0.25 308	0.18 310	0.37 331	0.19 316	0.24 325	0.18 318	0.17 304	0.15 298	0.24 311	0.20 301	0.25 303	0.29 301

CBMV_ROB	0.21 302	0.14 274	0.15 299	0.26 313	0.22 314	0.21 305	0.22 313	0.28 316	0.17 286	0.26 288	0.17 279	0.28 289	0.17 293	0.26 327	0.11 247	0.12 248	0.26 316	0.17 299	0.18 233	0.16 300	0.21 288	0.19 326	0.26 334	0.20 317	0.24 311	0.25 333	0.25 303	0.33 317

NOSS_ROB	0.21 302	0.14 274	0.15 299	0.20 292	0.19 303	0.20 295	0.22 313	0.29 322	0.18 292	0.25 271	0.15 259	0.21 254	0.13 260	0.27 332	0.13 283	0.14 290	0.26 316	0.21 325	0.22 274	0.17 305	0.23 318	0.22 339	0.26 334	0.24 332	0.26 319	0.22 314	0.24 296	0.26 288

ADCPNet	0.22 307	0.17 298	0.16 305	0.20 292	0.19 303	0.20 295	0.18 291	0.27 313	0.23 321	0.26 288	0.22 320	0.26 286	0.28 323	0.15 297	0.16 313	0.17 323	0.24 291	0.17 299	0.32 320	0.23 331	0.24 325	0.19 326	0.17 304	0.21 320	0.25 316	0.22 314	0.27 311	0.33 317

MDST_ROB	0.22 307	0.27 335	0.14 292	0.47 343	0.24 321	0.36 336	0.20 300	0.24 302	0.16 276	0.26 288	0.14 246	0.28 289	0.25 313	0.11 247	0.11 247	0.12 248	0.21 245	0.12 202	0.17 214	0.12 244	0.19 241	0.10 215	0.11 268	0.12 275	0.34 346	0.23 321	0.56 355	0.31 310

ETE_ROB	0.22 307	0.23 322	0.15 299	0.20 292	0.16 281	0.19 289	0.17 288	0.18 211	0.19 301	0.22 197	0.22 320	0.65 338	0.16 289	0.14 288	0.14 298	0.14 290	0.30 340	0.19 315	0.24 290	0.19 316	0.21 288	0.18 318	0.16 298	0.15 298	0.22 302	0.28 347	0.41 344	0.26 288

LALA_ROB	0.22 307	0.25 328	0.16 305	0.19 287	0.17 289	0.22 308	0.16 279	0.17 172	0.19 301	0.24 237	0.21 313	0.64 336	0.15 284	0.13 282	0.23 336	0.17 323	0.27 327	0.22 331	0.22 274	0.18 312	0.20 264	0.20 330	0.14 292	0.15 298	0.20 279	0.22 314	0.35 330	0.25 282

PWC_ROB	0.22 307	0.20 310	0.14 292	0.18 280	0.17 289	0.16 261	0.20 300	0.21 278	0.26 332	0.15 119	0.20 308	0.28 289	0.62 360	0.13 282	0.12 263	0.13 269	0.27 327	0.18 310	0.36 330	0.18 312	0.22 307	0.17 309	0.16 298	0.24 332	0.19 266	0.18 284	0.24 296	0.43 336

CBMV	0.22 307	0.18 304	0.17 313	0.23 302	0.21 311	0.20 295	0.18 291	0.27 313	0.19 301	0.28 321	0.11 202	0.29 296	0.13 260	0.24 322	0.13 283	0.14 290	0.24 291	0.18 310	0.20 256	0.16 300	0.21 288	0.18 318	0.24 327	0.23 324	0.26 319	0.22 314	0.35 330	0.40 330
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 313	0.22 318	0.16 305	0.37 328	0.24 321	0.32 328	0.24 320	0.28 316	0.20 312	0.23 220	0.17 279	0.51 330	0.25 313	0.20 317	0.12 263	0.13 269	0.23 272	0.16 286	0.24 290	0.14 274	0.19 241	0.16 305	0.21 317	0.16 306	0.35 347	0.24 327	0.51 349	0.35 319

FSD	0.25 314	0.24 325	0.24 337	0.27 320	0.25 324	0.25 316	0.33 332	0.30 325	0.18 292	0.20 174	0.17 279	0.21 254	0.12 245	0.29 335	0.25 339	0.26 345	0.29 335	0.25 340	0.27 306	0.21 322	0.26 337	0.25 345	0.26 334	0.28 342	0.27 322	0.23 321	0.27 311	0.27 292

ACV-stereo	0.25 314	0.15 282	0.13 281	0.22 298	0.17 289	0.28 322	0.24 320	0.21 278	0.20 312	0.24 237	0.21 313	0.28 289	0.36 340	0.18 307	0.13 283	0.12 248	0.34 347	0.20 321	1.12 372	0.25 336	0.26 337	0.17 309	0.29 354	0.18 314	0.19 266	0.16 252	0.25 303	0.29 301

FCDSN-DC	0.25 314	0.25 328	0.25 338	0.28 322	0.26 327	0.26 319	0.34 333	0.28 316	0.18 292	0.20 174	0.17 279	0.20 230	0.12 245	0.29 335	0.26 341	0.26 345	0.29 335	0.28 348	0.27 306	0.21 322	0.25 333	0.25 345	0.26 334	0.32 350	0.26 319	0.24 327	0.26 308	0.27 292
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 314	0.25 328	0.20 326	0.29 323	0.22 314	0.22 308	0.23 317	0.36 340	0.27 337	0.36 354	0.22 320	0.45 319	0.32 333	0.19 312	0.17 319	0.17 323	0.17 163	0.16 286	0.29 313	0.14 274	0.20 264	0.18 318	0.27 348	0.23 324	0.29 331	0.25 333	0.33 326	0.31 310

SGM_RVC	0.25 314	0.24 325	0.17 313	0.39 336	0.27 329	0.34 334	0.26 326	0.28 316	0.19 301	0.25 271	0.18 294	0.42 316	0.30 327	0.17 302	0.12 263	0.13 269	0.23 272	0.15 275	0.25 295	0.13 263	0.19 241	0.15 297	0.19 311	0.17 311	0.33 343	0.22 314	0.55 354	0.43 336
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 319	0.20 310	0.12 272	0.37 328	0.30 337	0.40 342	0.47 349	0.20 262	0.16 276	0.16 125	0.25 334	0.16 177	0.08 196	1.63 366	0.13 283	0.14 290	0.21 245	0.14 261	0.25 295	0.13 263	0.18 228	0.12 261	0.25 329	0.15 298	0.17 225	0.18 284	0.18 240	0.22 266

UDG	0.26 319	0.20 310	0.13 281	0.38 333	0.31 338	0.38 340	0.51 352	0.19 241	0.16 276	0.19 161	0.23 325	0.17 186	0.09 209	1.45 362	0.14 298	0.13 269	0.27 327	0.16 286	0.26 301	0.13 263	0.21 288	0.13 278	0.25 329	0.12 275	0.20 279	0.20 301	0.20 265	0.19 236

FAT-Stereo	0.26 319	0.19 307	0.17 313	0.38 333	0.36 343	0.30 324	0.25 325	0.26 309	0.18 292	0.27 302	0.25 334	0.33 302	0.36 340	0.26 327	0.16 313	0.15 308	0.26 316	0.23 334	0.33 323	0.21 322	0.22 307	0.19 326	0.22 318	0.22 322	0.21 292	0.22 314	0.32 323	0.42 333

GANetREF_RVC	0.26 319	0.26 331	0.30 347	0.23 302	0.23 318	0.23 314	0.24 320	0.35 337	0.33 350	0.32 341	0.17 279	0.50 328	0.38 344	0.12 266	0.20 332	0.17 323	0.19 206	0.21 325	0.35 329	0.21 322	0.23 318	0.15 297	0.22 318	0.29 345	0.27 322	0.21 306	0.36 334	0.31 310
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.26 319	0.26 331	0.25 338	0.37 328	0.25 324	0.32 328	0.20 300	0.21 278	0.18 292	0.27 302	0.20 308	0.45 319	0.31 330	0.26 327	0.20 332	0.20 340	0.27 327	0.17 299	0.51 344	0.14 274	0.21 288	0.14 285	0.16 298	0.28 342	0.21 292	0.19 297	0.33 326	0.55 350

CSAN	0.26 319	0.31 342	0.30 347	0.26 313	0.23 318	0.21 305	0.18 291	0.28 316	0.36 354	0.35 353	0.24 328	0.51 330	0.26 318	0.14 288	0.18 326	0.17 323	0.19 206	0.20 321	0.26 301	0.25 336	0.22 307	0.20 330	0.18 306	0.27 338	0.30 334	0.23 321	0.38 338	0.38 323

FC-DCNN v2	0.27 325	0.28 337	0.27 343	0.37 328	0.28 330	0.32 328	0.38 339	0.33 334	0.19 301	0.22 197	0.18 294	0.23 272	0.13 260	0.29 335	0.26 341	0.26 345	0.29 335	0.27 344	0.29 313	0.21 322	0.25 333	0.25 345	0.26 334	0.31 347	0.31 336	0.26 340	0.30 318	0.30 308

FC-DCNN	0.27 325	0.28 337	0.26 341	0.36 326	0.28 330	0.32 328	0.37 335	0.32 330	0.19 301	0.22 197	0.18 294	0.23 272	0.13 260	0.29 335	0.26 341	0.26 345	0.29 335	0.27 344	0.28 311	0.21 322	0.25 333	0.25 345	0.26 334	0.31 347	0.30 334	0.25 333	0.29 316	0.30 308

XQC	0.28 327	0.30 341	0.26 341	0.37 328	0.28 330	0.37 338	0.37 335	0.40 349	0.30 344	0.32 341	0.20 308	0.45 319	0.28 323	0.31 342	0.14 298	0.14 290	0.20 230	0.21 325	0.33 323	0.23 331	0.22 307	0.20 330	0.23 323	0.24 332	0.32 341	0.25 333	0.44 346	0.32 314

ADCS	0.28 327	0.22 318	0.21 332	0.26 313	0.24 321	0.25 316	0.23 317	0.36 340	0.30 344	0.23 220	0.27 339	0.46 323	0.35 339	0.20 317	0.19 329	0.18 330	0.32 342	0.24 337	0.48 341	0.28 342	0.36 354	0.28 352	0.19 311	0.23 324	0.31 336	0.25 333	0.30 318	0.41 332

CC-Net-ROB	0.28 327	0.40 348	0.28 344	0.56 348	0.44 349	0.41 343	0.38 339	0.32 330	0.20 312	0.33 346	0.28 342	0.68 341	0.10 226	0.32 346	0.19 329	0.13 269	0.14 127	0.16 286	0.39 333	0.18 312	0.15 171	0.09 178	0.23 323	0.24 332	0.21 292	0.21 306	0.19 253	0.29 301

G-Net	0.29 330	0.24 325	0.19 323	0.23 302	0.21 311	0.36 336	0.23 317	0.30 325	0.27 337	0.33 346	0.32 351	0.93 361	0.25 313	0.18 307	0.18 326	0.18 330	0.26 316	0.21 325	0.43 337	0.31 350	0.26 337	0.17 309	0.18 306	0.18 314	0.27 322	0.23 321	0.40 343	0.42 333

S-Stereo	0.30 331	0.22 318	0.17 313	0.41 339	0.39 345	0.41 343	0.37 335	0.25 306	0.25 327	0.26 288	0.44 358	0.54 333	0.36 340	0.24 322	0.16 313	0.14 290	0.27 327	0.27 344	0.34 326	0.28 342	0.23 318	0.22 339	0.53 361	0.23 324	0.22 302	0.19 297	0.27 311	0.38 323

SANet	0.30 331	0.21 315	0.21 332	0.25 311	0.21 311	0.31 326	0.22 313	0.30 325	0.31 347	0.27 302	0.26 336	1.39 373	0.38 344	0.22 320	0.14 298	0.14 290	0.26 316	0.21 325	0.30 317	0.21 322	0.24 325	0.20 330	0.31 356	0.23 324	0.33 343	0.24 327	0.35 330	0.48 342

MeshStereo	0.30 331	0.26 331	0.20 326	0.49 345	0.36 343	0.35 335	0.26 326	0.32 330	0.28 340	0.30 337	0.27 339	0.61 335	0.47 351	0.18 307	0.12 263	0.14 290	0.26 316	0.17 299	0.27 306	0.17 305	0.27 341	0.21 335	0.25 329	0.20 317	0.36 349	0.28 347	0.54 353	0.49 344
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_RVC	0.31 334	0.29 340	0.21 332	0.33 324	0.28 330	0.31 326	0.29 330	0.37 343	0.24 322	0.46 363	0.30 347	0.50 328	0.32 333	0.25 324	0.27 345	0.24 342	0.18 183	0.23 334	0.58 346	0.28 342	0.24 325	0.27 351	0.22 318	0.27 338	0.31 336	0.25 333	0.37 335	0.50 345

edge stereo	0.31 334	0.23 322	0.20 326	0.41 339	0.35 341	0.42 345	0.39 342	0.38 345	0.22 319	0.23 220	0.38 355	0.69 342	0.33 336	0.30 340	0.15 308	0.16 316	0.31 341	0.21 325	0.42 335	0.21 322	0.23 318	0.17 309	0.25 329	0.22 322	0.27 322	0.23 321	0.39 339	0.55 350

AnyNet_C01	0.31 334	0.22 318	0.20 326	0.22 298	0.26 327	0.25 316	0.24 320	0.37 343	0.37 355	0.26 288	0.28 342	0.49 325	0.33 336	0.18 307	0.28 347	0.21 341	0.38 355	0.32 353	0.64 348	0.32 353	0.39 357	0.31 359	0.26 334	0.25 336	0.33 343	0.32 352	0.34 328	0.44 339

DGSMNet	0.34 337	0.28 337	0.23 336	0.40 337	0.33 339	0.37 338	0.37 335	0.28 316	0.25 327	0.25 271	0.50 363	0.45 319	0.31 330	0.25 324	0.23 336	0.19 339	0.51 365	0.32 353	0.72 355	0.35 356	0.37 355	0.38 368	0.28 351	0.31 347	0.27 322	0.23 321	0.32 323	0.38 323

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 338	0.36 344	0.39 357	0.46 342	0.28 330	0.30 324	0.28 329	0.50 359	0.46 362	0.39 360	0.30 347	0.37 311	0.36 340	0.31 342	0.35 355	0.26 345	0.21 245	0.27 344	0.71 353	0.37 357	0.27 341	0.29 353	0.30 355	0.38 358	0.32 341	0.24 327	0.29 316	0.39 327

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 339	0.16 290	0.12 272	0.26 313	0.22 314	0.22 308	0.27 328	0.24 302	0.15 271	0.24 237	0.16 270	4.24 390	0.22 309	0.19 312	0.13 283	0.13 269	0.34 347	0.22 331	0.31 318	0.20 320	0.23 318	0.18 318	0.22 318	0.14 294	0.20 279	0.19 297	0.21 279	0.24 276

STStereo	0.37 340	0.44 352	0.31 351	0.75 356	0.49 354	0.57 350	0.43 345	0.35 337	0.30 344	0.34 350	0.24 328	0.85 358	0.53 356	0.19 312	0.14 298	0.16 316	0.25 308	0.16 286	0.45 339	0.16 300	0.23 318	0.19 326	0.20 314	0.23 324	0.49 358	0.37 361	0.75 367	0.54 349

PVD	0.38 341	0.38 347	0.20 326	0.47 343	0.35 341	0.50 349	0.40 343	0.38 345	0.34 352	0.23 220	0.28 342	0.52 332	0.51 354	0.50 351	0.16 313	0.17 323	0.41 357	0.26 342	0.49 343	0.28 342	0.39 357	0.40 370	0.23 323	0.27 338	0.44 356	0.57 377	0.46 348	0.72 364

STTRV1_RVC	0.38 341	0.26 331	0.22 335	0.35 325	0.28 330	0.32 328	0.29 330	0.36 340	0.33 350	0.27 302	0.26 336	0.42 316	0.41 347	0.47 350	0.32 351	0.18 330	0.59 372	0.20 321	1.14 375	0.30 347	0.59 380	0.22 339	0.43 357	0.43 360	0.25 316	0.54 374	0.34 328	0.64 359

DPSNet	0.39 343	0.19 307	0.17 313	0.27 320	0.25 324	0.29 323	0.19 298	0.26 309	0.24 322	0.18 147	0.17 279	2.16 384	0.43 348	0.10 232	0.17 319	0.15 308	0.35 350	0.28 348	2.04 386	0.27 341	0.25 333	0.16 305	0.28 351	0.25 336	0.38 352	0.24 327	0.39 339	0.51 346

LE_ROB	0.40 344	0.20 310	0.16 305	0.41 339	0.43 348	0.33 333	0.44 346	0.34 336	0.29 342	0.32 341	0.21 313	1.25 371	1.40 386	0.11 247	0.10 207	0.11 197	0.21 245	0.13 236	0.20 256	0.13 263	0.22 307	0.12 261	0.12 279	0.14 294	0.36 349	0.31 351	1.39 387	1.32 385

MANE	0.41 345	0.36 344	0.33 353	0.61 351	0.44 349	0.44 346	0.46 348	0.42 354	0.25 327	0.23 220	0.22 320	0.65 338	0.28 323	0.30 340	0.28 347	0.29 356	0.32 342	0.42 366	0.37 331	0.23 331	0.30 348	0.26 349	0.26 334	0.34 354	0.54 363	0.40 363	1.07 383	0.87 372

ELAS	0.42 346	0.43 350	0.36 355	0.64 352	0.44 349	0.58 352	0.50 350	0.40 349	0.26 332	0.25 271	0.28 342	0.94 362	0.30 327	0.31 342	0.28 347	0.27 351	0.36 351	0.30 350	0.43 337	0.26 338	0.33 349	0.32 360	0.26 334	0.37 356	0.54 363	0.40 363	0.77 370	0.74 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 347	0.43 350	0.36 355	0.64 352	0.44 349	0.62 355	0.50 350	0.39 347	0.25 327	0.25 271	0.30 347	1.23 369	0.30 327	0.31 342	0.28 347	0.27 351	0.37 353	0.30 350	0.42 335	0.26 338	0.34 351	0.32 360	0.26 334	0.37 356	0.50 360	0.38 362	0.78 371	0.70 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 348	0.54 355	0.14 292	1.41 362	0.51 355	1.23 362	0.83 359	0.30 325	0.24 322	0.34 350	0.24 328	0.64 336	0.19 299	1.12 360	0.17 319	0.14 290	0.24 291	0.20 321	0.40 334	0.22 330	0.16 189	0.14 285	1.58 368	0.17 311	0.20 279	0.16 252	0.26 308	0.39 327

SAMSARA	0.48 349	0.23 322	0.39 357	0.23 302	0.23 318	0.22 308	0.22 313	0.44 357	0.38 357	0.31 339	0.21 313	0.30 298	0.47 351	0.17 302	0.32 351	0.34 357	0.25 308	0.32 353	0.46 340	0.32 353	0.47 371	0.52 380	0.15 294	0.33 352	1.39 391	1.54 389	1.41 388	1.46 387

DispFullNet	0.48 349	0.50 353	0.19 323	1.14 359	0.40 346	0.77 358	1.22 364	0.32 330	0.24 322	0.24 237	0.27 339	0.84 356	0.48 353	1.62 365	0.15 308	0.15 308	0.49 363	0.34 358	1.08 370	0.26 338	0.24 325	0.18 318	0.20 314	0.21 320	0.27 322	0.17 271	0.35 330	0.59 356

BEATNet-Init1	0.49 351	0.42 349	0.28 344	0.79 358	0.40 346	0.60 353	0.45 347	0.41 353	0.27 337	0.30 337	0.22 320	0.89 359	0.84 369	0.25 324	0.27 345	0.26 345	0.27 327	0.25 340	0.84 360	0.28 342	0.27 341	0.26 349	0.26 334	0.32 350	0.49 358	0.35 359	2.05 391	0.88 374

AMNet	0.49 351	0.50 353	0.47 361	0.50 346	0.47 353	0.61 354	0.52 353	0.31 329	0.29 342	0.29 335	0.69 373	0.72 345	0.13 260	0.53 353	0.44 360	0.55 371	0.57 370	0.58 380	0.48 341	0.48 360	0.59 380	0.48 376	0.26 334	0.48 363	0.44 356	0.52 371	0.58 357	0.63 358

MADNet+	0.55 353	0.36 344	0.63 375	0.56 348	0.52 356	0.45 347	0.38 339	0.63 367	0.52 364	0.53 367	0.41 357	0.81 353	0.67 364	0.33 347	0.57 370	0.49 368	0.56 369	0.50 371	0.82 359	0.52 362	0.47 371	0.43 371	0.51 360	0.47 362	0.82 376	0.70 380	0.58 357	0.72 364

otaku	0.58 354	0.71 359	0.29 346	1.70 374	0.84 362	1.49 368	1.00 360	0.40 349	0.34 352	0.38 357	0.31 350	0.65 338	0.26 318	1.35 361	0.33 354	0.25 343	0.20 230	0.23 334	0.69 351	0.30 347	0.22 307	0.17 309	2.24 371	0.28 342	0.29 331	0.18 284	0.30 318	0.39 327

SGM+DAISY	0.58 354	0.57 357	0.54 366	0.59 350	0.55 358	0.68 357	0.56 355	0.42 354	0.38 357	0.37 355	0.77 377	0.75 349	0.65 362	0.54 355	0.55 368	0.56 372	0.68 377	0.61 382	0.71 353	0.64 374	0.69 383	0.62 383	0.27 348	0.50 365	0.52 361	0.53 373	0.74 365	0.68 361

SPS-STEREO	0.59 356	0.57 357	0.52 364	0.55 347	0.54 357	0.65 356	0.52 353	0.39 347	0.66 367	0.37 355	0.78 378	0.78 350	0.64 361	0.53 353	0.55 368	0.57 374	0.68 377	0.64 383	0.74 356	0.72 379	0.77 386	0.66 385	0.26 334	0.53 368	0.53 362	0.56 376	0.70 364	0.65 360
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 357	0.72 360	0.30 347	1.78 376	0.84 362	1.55 369	1.09 362	0.48 358	0.37 355	0.38 357	0.38 355	0.72 345	0.26 318	1.51 364	0.35 355	0.27 351	0.22 261	0.24 337	0.69 351	0.31 350	0.22 307	0.17 309	2.49 375	0.30 346	0.31 336	0.22 314	0.37 335	0.42 333

WAO-7	0.66 358	0.75 363	0.65 376	0.72 354	0.78 361	0.57 350	0.66 356	0.97 382	0.96 380	0.63 372	0.78 378	0.79 351	0.83 368	0.55 356	0.83 380	0.71 382	0.42 358	0.35 360	0.94 365	0.66 377	0.43 365	0.34 363	0.16 298	0.83 384	0.56 366	0.64 379	0.57 356	0.70 362

MFMNet_re	0.66 358	0.73 361	0.65 376	0.77 357	0.62 360	0.82 360	0.70 358	0.52 362	0.54 365	0.54 369	0.65 370	0.80 352	0.51 354	0.59 357	0.66 375	0.67 378	0.82 384	0.69 384	0.74 356	0.62 372	0.70 384	0.64 384	0.45 358	0.56 371	0.59 367	0.63 378	0.74 365	0.87 372

ACVNet-4b	0.69 360	0.75 363	0.33 353	1.72 375	0.94 368	1.61 374	1.42 367	0.33 334	0.32 349	0.38 357	0.26 336	1.20 368	0.29 326	2.16 377	0.39 358	0.37 358	0.33 345	0.24 337	0.57 345	0.38 358	0.16 189	0.14 285	2.71 379	0.23 324	0.29 331	0.32 352	0.39 339	0.40 330

JetBlue	0.70 361	0.56 356	0.69 379	0.73 355	0.61 359	0.78 359	0.68 357	0.52 362	0.91 376	0.46 363	0.29 346	3.18 387	0.38 344	0.52 352	0.44 360	0.43 363	0.70 381	0.53 375	0.66 350	0.51 361	0.54 376	0.58 381	0.75 362	0.56 371	0.55 365	0.42 365	0.96 380	0.99 376

MonStereo1	0.74 362	0.74 362	0.31 351	1.61 368	1.01 375	1.31 366	1.51 369	0.56 364	0.38 357	0.59 371	0.64 369	1.54 376	0.72 366	1.92 369	0.18 326	0.14 290	0.37 353	0.34 358	0.65 349	0.30 347	0.37 355	0.21 335	2.49 375	0.35 355	0.31 336	0.27 344	0.51 349	0.56 355

ACVNet_1	0.74 362	0.79 365	0.40 359	2.04 383	0.96 369	1.88 380	1.51 369	0.59 366	0.28 340	0.43 361	0.49 361	0.71 343	0.61 359	2.21 379	0.32 351	0.25 343	0.32 342	0.31 352	0.60 347	0.31 350	0.29 347	0.21 335	2.72 380	0.33 352	0.40 353	0.26 340	0.37 335	0.38 323

RainbowNet	0.77 364	0.87 366	0.46 360	1.83 377	0.91 367	1.59 372	1.47 368	0.42 354	0.38 357	0.47 366	0.34 353	0.90 360	0.60 358	1.97 372	0.62 371	0.48 366	0.34 347	0.33 356	0.90 362	0.58 366	0.33 349	0.23 342	2.82 383	0.39 359	0.40 353	0.34 356	0.44 346	0.48 342

PSMNet_ROB	0.78 365	0.97 371	0.60 373	1.62 372	0.90 366	1.47 367	1.19 363	0.56 364	0.73 369	0.74 375	0.62 368	0.84 356	0.82 367	1.49 363	0.53 365	0.42 360	0.52 367	0.40 365	0.84 360	0.62 372	0.40 363	0.30 354	1.85 369	0.48 363	0.67 371	0.32 352	0.76 368	0.46 341

WAO-6	0.82 366	0.95 368	0.59 371	1.30 361	1.05 376	1.25 363	1.39 366	0.77 375	0.84 374	0.79 376	0.69 373	0.74 348	1.00 376	1.94 371	0.78 379	0.61 376	0.53 368	0.48 369	0.78 358	0.60 368	0.55 377	0.51 378	0.49 359	0.57 374	0.83 378	0.42 365	0.76 368	0.85 371

ACVNet_2	0.83 367	0.92 367	0.56 368	1.99 381	0.99 374	1.84 379	1.55 373	0.68 370	0.40 361	0.53 367	0.47 359	1.02 365	0.67 364	1.93 370	0.51 364	0.45 364	0.38 355	0.33 356	1.01 367	0.42 359	0.34 351	0.24 344	2.58 377	0.53 368	0.60 368	0.26 340	0.52 351	0.55 350

PWCK	0.88 368	1.24 380	0.61 374	1.53 364	0.85 364	1.21 361	1.03 361	1.08 383	0.72 368	0.70 374	0.83 380	1.48 375	0.87 370	0.69 358	0.40 359	0.41 359	0.73 382	0.47 368	3.04 390	0.67 378	0.56 378	0.43 371	0.94 366	0.74 380	0.72 373	0.36 360	0.69 363	0.73 366

IMH-64-1	0.90 369	0.95 368	0.51 362	1.59 366	0.98 372	1.58 370	1.73 377	0.75 372	0.74 370	0.33 346	0.61 365	0.83 354	0.94 372	2.59 381	0.50 362	0.42 360	0.48 360	0.36 361	0.92 363	0.55 364	0.39 357	0.30 354	3.14 384	0.50 365	0.81 374	0.34 356	0.60 359	0.80 369

IMH-64	0.90 369	0.95 368	0.51 362	1.59 366	0.98 372	1.58 370	1.73 377	0.75 372	0.74 370	0.33 346	0.61 365	0.83 354	0.94 372	2.59 381	0.50 362	0.42 360	0.48 360	0.36 361	0.92 363	0.55 364	0.39 357	0.30 354	3.14 384	0.50 365	0.81 374	0.34 356	0.60 359	0.80 369

IMH	0.93 371	0.98 373	0.53 365	1.61 368	0.97 371	1.64 375	1.76 379	0.75 372	0.77 372	0.34 350	0.61 365	0.96 363	1.05 380	2.67 383	0.54 367	0.46 365	0.49 363	0.38 363	0.94 365	0.60 368	0.39 357	0.30 354	3.14 384	0.53 368	0.82 376	0.45 368	0.65 361	0.79 368

LVE	0.95 372	0.97 371	0.71 380	1.84 378	1.35 380	1.59 372	1.52 371	0.78 376	0.64 366	0.81 378	0.91 381	0.72 345	1.00 376	2.18 378	0.53 365	0.48 366	0.57 370	0.53 375	1.09 371	0.64 374	0.45 368	0.38 368	2.74 382	0.69 376	0.83 378	0.44 367	0.84 374	0.52 348

WAO-8	1.00 373	1.11 377	0.76 381	1.61 368	1.24 377	1.74 377	1.55 373	0.93 379	0.98 381	0.81 378	0.67 371	1.66 377	1.00 376	2.08 374	0.77 377	0.68 379	0.63 374	0.52 373	1.05 368	0.81 382	0.47 371	0.37 365	0.78 363	0.75 381	1.10 386	0.73 381	0.95 378	1.16 381

Venus	1.00 373	1.11 377	0.76 381	1.61 368	1.24 377	1.74 377	1.55 373	0.93 379	0.98 381	0.81 378	0.67 371	1.66 377	1.00 376	2.08 374	0.77 377	0.68 379	0.63 374	0.52 373	1.05 368	0.81 382	0.47 371	0.37 365	0.78 363	0.75 381	1.10 386	0.73 381	0.95 378	1.16 381

Dean	1.06 375	1.03 375	0.79 383	2.27 385	1.31 379	1.96 381	1.56 376	0.92 378	0.94 379	0.88 382	0.76 376	1.19 367	1.17 383	2.09 376	0.64 373	0.60 375	0.60 373	0.56 377	1.23 378	0.73 380	0.45 368	0.36 364	2.73 381	0.71 377	0.95 382	0.55 375	1.05 382	0.62 357

TorneroNet-64	1.07 376	1.00 374	0.57 369	1.94 379	0.88 365	1.98 383	2.01 381	0.63 367	0.88 375	0.58 370	0.49 361	1.83 381	1.71 387	2.88 388	0.62 371	0.51 369	0.46 359	0.46 367	1.17 376	0.61 371	0.34 351	0.37 365	3.40 387	0.56 371	0.64 370	0.48 369	0.68 362	1.11 379

TorneroNet	1.08 377	1.09 376	0.66 378	1.94 379	0.96 369	2.16 384	2.02 382	0.65 369	0.91 376	0.67 373	0.56 364	1.67 380	1.15 382	2.94 391	0.65 374	0.52 370	0.48 360	0.51 372	1.12 372	0.65 376	0.39 357	0.43 371	3.52 388	0.57 374	0.68 372	0.48 369	0.84 374	1.01 377

DPSimNet_ROB	1.21 378	1.20 379	1.29 388	1.47 363	1.59 385	1.30 365	1.35 365	0.68 370	1.69 387	1.67 389	1.03 383	1.45 374	0.66 363	2.04 373	1.20 386	0.89 385	1.16 387	0.79 385	1.61 383	1.38 388	1.04 388	1.24 388	0.79 365	0.84 385	0.87 380	1.20 388	1.17 384	1.12 380

ktn	1.24 379	1.39 382	0.55 367	1.62 372	1.59 385	1.68 376	2.12 383	0.86 377	1.75 388	0.90 384	1.11 386	1.11 366	0.95 375	2.57 380	0.97 384	0.73 383	0.80 383	0.59 381	1.41 381	0.76 381	0.68 382	0.67 386	3.69 390	0.73 378	0.92 381	0.75 383	1.19 385	1.28 383

notaker	1.27 380	1.41 383	0.58 370	2.37 387	1.48 382	2.34 386	2.27 386	0.94 381	1.62 386	0.79 376	1.07 385	1.66 377	1.08 381	3.06 393	0.94 383	0.69 381	0.68 377	0.49 370	1.62 384	0.84 384	0.53 375	0.45 374	3.70 391	0.80 383	0.61 369	0.52 371	0.80 372	0.92 375

KSHMR	1.33 381	1.42 384	1.04 387	2.27 385	1.44 381	2.23 385	2.12 383	1.21 384	1.06 384	1.13 387	1.06 384	1.27 372	0.94 372	2.89 389	1.08 385	0.95 386	0.85 385	0.83 386	1.32 380	0.97 385	0.72 385	0.58 381	3.52 388	1.07 389	0.99 383	0.77 384	1.00 381	1.07 378

UNDER WATER-64	1.40 382	1.36 381	0.88 386	2.85 389	1.93 390	2.78 389	2.66 389	1.36 387	0.92 378	1.04 386	1.17 387	1.88 382	1.30 385	3.03 392	0.75 376	0.56 372	0.68 377	0.57 379	1.13 374	0.54 363	0.43 365	0.51 378	4.08 395	0.91 386	1.02 384	1.10 387	0.80 372	1.60 389

UNDER WATER	1.40 382	1.42 384	0.86 385	2.83 388	1.92 389	2.74 388	2.57 388	1.28 386	1.01 383	0.88 382	0.97 382	1.88 382	1.26 384	3.09 394	0.83 380	0.62 377	0.66 376	0.56 377	1.20 377	0.60 368	0.42 364	0.47 375	4.04 394	0.98 388	1.08 385	0.99 385	0.87 376	1.67 391

JetRed	1.62 384	1.82 388	1.71 389	1.58 365	1.50 383	1.97 382	2.21 385	1.51 389	1.47 385	0.82 381	0.74 375	2.63 386	0.43 348	1.73 367	1.48 388	1.54 387	1.67 388	2.94 391	1.42 382	1.08 387	2.30 389	2.07 389	1.99 370	0.97 387	1.16 389	1.70 390	1.57 389	1.60 389

HanzoNet	1.74 385	1.62 387	0.80 384	2.26 384	1.70 387	2.72 387	2.54 387	1.25 385	1.85 389	0.92 385	1.28 388	4.37 391	3.81 390	3.36 395	0.88 382	0.78 384	1.06 386	0.94 387	2.54 388	1.03 386	0.89 387	0.88 387	3.79 392	0.73 378	1.12 388	1.00 386	1.29 386	1.57 388

MADNet++	1.86 386	1.58 386	1.74 390	1.27 360	1.74 388	1.26 364	1.53 372	1.62 390	2.07 390	1.84 390	2.22 389	2.60 385	2.72 388	0.75 359	1.39 387	1.54 387	2.01 389	1.47 389	2.12 387	2.13 389	3.35 390	3.26 390	1.23 367	2.21 391	1.21 390	2.25 391	1.76 390	1.32 385

LSM0	3.45 387	0.27 335	0.18 322	0.38 333	0.29 336	0.39 341	0.36 334	0.51 361	0.31 347	0.45 362	0.47 359	0.71 343	0.57 357	0.19 312	23.17 397	59.79 402	0.36 351	0.26 342	1.29 379	0.33 355	0.44 367	0.32 360	0.23 323	0.27 338	0.36 349	0.29 350	0.53 352	0.51 346

ASD4	6.34 388	2.35 389	2.75 391	1.99 381	1.58 384	3.01 390	1.85 380	1.79 391	3.29 391	1.60 388	2.34 390	0.98 364	6.55 391	1.73 367	2.95 389	3.66 389	3.63 390	7.56 392	2.70 389	4.74 392	5.26 392	6.41 392	2.64 378	2.43 392	17.21 398	28.48 398	19.85 398	31.77 398

PML	8.20 389	7.62 395	3.39 392	9.64 397	5.14 391	9.56 398	5.20 395	6.48 394	18.29 398	6.44 393	3.30 391	16.82 395	29.20 403	5.41 396	6.10 390	3.93 390	7.39 393	2.64 390	20.47 399	4.70 391	3.50 391	3.87 391	3.98 393	4.21 393	6.16 393	4.40 392	16.76 397	6.85 392

DPSMNet_ROB	8.63 390	3.69 391	8.74 394	2.98 390	5.70 392	3.37 391	4.41 393	3.70 392	9.03 392	3.00 391	6.88 393	3.53 388	10.11 393	2.70 384	10.47 391	10.76 391	3.81 391	12.92 395	4.77 392	10.22 393	5.99 394	13.86 395	4.50 399	8.50 394	10.06 396	27.81 396	11.04 395	30.59 396

DGTPSM_ROB	8.63 390	3.68 390	8.73 393	2.98 390	5.70 392	3.37 391	4.41 393	3.70 392	9.03 392	3.00 391	6.85 392	3.53 388	10.07 392	2.70 384	10.47 391	10.76 391	3.81 391	12.91 394	4.74 391	10.22 393	5.98 393	13.86 395	4.49 398	8.50 394	10.06 396	27.81 396	11.04 395	30.59 396

LRCNet_RVC	9.85 392	16.31 399	0.59 371	24.99 400	21.12 401	23.54 401	20.75 399	1.45 388	0.48 363	21.31 401	13.10 397	22.63 400	3.34 389	28.36 402	0.38 357	0.27 351	7.74 394	1.15 388	23.52 401	3.99 390	0.46 370	0.30 354	27.02 402	1.72 390	0.35 347	0.21 306	0.42 345	0.37 322

DLNR_Zeroshot_test	10.12 393	32.06 403	0.05 110	54.44 403	0.09 189	0.18 278	50.47 403	0.19 241	0.08 143	0.27 302	0.07 107	0.20 230	0.04 79	0.14 288	62.26 403	70.60 403	0.33 345	0.18 310	0.25 295	0.11 223	0.20 264	0.08 132	0.07 186	0.09 229	0.18 250	0.15 226	0.20 265	0.26 288

DPSM_ROB	13.01 394	6.29 392	9.52 395	4.44 392	6.37 394	4.34 393	3.59 390	8.20 395	10.79 394	6.64 394	7.87 394	9.69 392	12.99 395	2.80 386	12.81 393	13.68 393	9.16 395	16.58 397	9.87 393	12.33 395	16.73 397	17.95 398	2.26 372	10.56 396	28.34 399	36.91 399	31.06 399	39.57 399

DPSM	13.01 394	6.29 392	9.52 395	4.44 392	6.37 394	4.34 393	3.59 390	8.20 395	10.79 394	6.64 394	7.87 394	9.69 392	12.99 395	2.80 386	12.81 393	13.68 393	9.16 395	16.58 397	9.87 393	12.33 395	16.73 397	17.95 398	2.26 372	10.56 396	28.34 399	36.91 399	31.06 399	39.57 399

real-time stereo	13.26 396	6.84 394	9.99 397	4.80 394	6.49 396	4.86 395	3.67 392	8.27 397	10.88 396	6.83 396	7.95 396	9.76 394	13.08 397	2.89 389	13.14 395	14.00 395	9.69 397	16.72 399	10.12 395	12.50 397	16.97 399	18.30 400	2.36 374	10.77 398	28.54 401	37.22 401	31.36 401	39.90 401

HaxPig	16.02 397	19.59 400	18.75 399	21.25 399	20.52 400	21.33 400	22.30 400	17.00 401	14.71 397	19.29 400	17.19 401	17.46 396	12.16 394	22.51 400	17.80 396	14.90 396	17.75 398	9.40 393	18.97 396	15.48 398	9.47 395	7.16 393	23.74 401	15.28 399	4.31 392	12.19 395	6.81 392	15.11 395

MEDIAN_ROB	20.47 398	25.88 401	24.03 402	26.51 401	25.55 402	25.88 402	26.99 401	21.23 402	19.72 399	28.73 402	22.19 402	24.61 401	16.74 398	26.47 401	23.75 398	18.44 397	22.03 402	14.75 396	26.69 402	23.31 399	15.11 396	11.56 394	27.65 403	18.39 400	7.22 394	9.33 394	8.28 394	11.75 394

AVERAGE_ROB	24.43 399	29.85 402	27.27 403	31.30 402	29.70 403	30.00 403	31.47 402	26.59 403	24.68 403	34.31 403	27.39 403	31.23 402	21.35 399	30.69 403	28.19 402	24.02 398	26.74 403	21.17 400	30.34 403	27.38 403	20.48 400	16.18 397	32.28 404	24.32 404	8.51 395	7.76 393	7.92 393	8.46 393

CasAABBNet	26.14 400	12.60 397	19.00 400	8.89 395	12.76 398	8.55 396	7.26 397	16.43 399	21.86 401	13.67 399	15.79 398	19.63 399	26.13 401	5.53 397	25.80 400	27.48 400	18.01 399	33.35 402	20.00 398	24.70 401	33.62 402	35.57 402	4.48 397	21.32 402	57.07 402	74.41 402	62.39 403	79.48 403

FlowAnything	26.21 401	12.44 396	19.19 401	8.91 396	12.70 397	8.63 397	7.25 396	16.56 400	21.86 401	13.65 398	15.98 399	19.56 398	26.21 402	5.60 398	25.80 400	27.50 401	18.26 400	33.39 403	19.71 397	24.80 402	33.87 403	36.07 403	4.44 396	21.31 401	57.14 403	74.69 404	62.48 404	79.62 404

fast-reg	27.08 402	14.11 398	18.33 398	12.42 398	13.11 399	14.43 399	12.68 398	16.23 398	21.70 400	13.12 397	16.42 400	19.16 397	26.12 400	13.04 399	25.68 399	27.06 399	18.87 401	33.34 401	20.88 400	24.50 400	33.51 401	35.16 401	6.57 400	21.34 403	57.15 404	74.59 403	62.32 402	79.22 402

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

FADE		0.34 343	0.30 347	0.40 337	0.33 339	0.47 348	0.42 344	0.40 349	0.79 373	0.31 339	0.33 352		0.88 371	0.29 335	0.26 341	0.28 355	0.51 365	0.38 363	1.98 385	0.59 367	0.58 379	0.48 376	0.27 348	0.45 361	0.41 355	0.32 352	0.91 377	1.30 384

Low-res two-view benchmark