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 7	0.03 28	0.02 5	0.01 3	0.03 20	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 7	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.03 20	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 7	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 23	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 17	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	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 7	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 53	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 7	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 17	0.02 9	0.02 32	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 34	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 23	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
tt7	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 65	0.02 5	0.02 5	0.04 58	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.04 50

tt8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.03 19

tt9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

TYNG	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

GFORCE	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_4.6	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.03 107	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.05 66	0.04 50

F5.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.04 65	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

F8.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.02 3

F7	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.04 65	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.06 79	0.04 39	0.03 19

FORCE_5	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.04 39	0.03 19

FORCE_6	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.04 50

over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.04 58	0.05 87	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.06 79	0.05 66	0.03 19

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

testmc14	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.02 5	0.03 32	0.06 101	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.02 6	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.02 5	0.03 32	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.02 6	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.05 66	0.04 50

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.04 65	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 23	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.04 65	0.06 123	0.03 29	0.05 89	0.03 20	0.04 111	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19

WQFJX	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.03 20	0.06 181	0.02 41	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 58	0.03 53	0.03 5	0.05 42	0.03 18	0.04 50

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 86	0.04 53	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.05 146	0.02 41	0.03 3	0.03 3	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.02 3	0.03 19

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 62	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 29	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.05 66	0.03 19
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 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.01 3	0.03 28	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.06 77	0.07 91	0.04 29	0.06 86	0.03 11	0.06 78	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.03 19

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 90	0.02 5	0.03 32	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.03 18	0.04 50

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 90	0.02 5	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.02 3	0.04 50

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	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 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.04 65	0.02 6	0.04 62	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 79	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 19

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.03 41	0.03 28	0.04 65	0.02 6	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 79	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 19

LG-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.04 65	0.05 90	0.04 65	0.02 6	0.05 87	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.04 39	0.04 50

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.03 32	0.01 3	0.01 3	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.04 69	0.03 107	0.03 53	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 50

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 7	0.02 5	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19
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 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.02 7	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.05 57	0.03 6	0.06 86	0.02 3	0.04 26	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 56	0.03 3	0.04 39	0.03 19

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 41	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 29	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 19

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.05 86	0.05 90	0.04 65	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.03 95	0.05 42	0.06 77	0.04 21	0.04 29	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 19

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.06 79	0.04 29	0.06 86	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.03 18	0.03 19

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 65	0.04 53	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.03 107	0.03 53	0.03 5	0.05 42	0.03 18	0.03 19

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.03 11	0.06 78	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 85	0.05 42	0.04 39	0.04 50

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 23	0.04 17	0.02 3	0.03 19

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

RSM	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 29	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 32	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.02 7	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.03 19

test_c	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.03 44	0.03 89	0.03 41	0.05 90	0.04 65	0.05 89	0.06 101	0.04 111	0.02 41	0.06 86	0.06 77	0.05 57	0.06 89	0.05 58	0.05 97	0.07 92	0.05 99	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.06 98	0.06 106

L4000	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.06 99	0.05 90	0.03 29	0.02 6	0.08 115	0.04 111	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.03 6	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.04 39	0.04 50

L500	0.04 54	0.04 93	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.02 32	0.06 99	0.06 123	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.04 111	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.04 29	0.06 86	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.07 102	0.05 42	0.05 66	0.05 77

WiStereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 87	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.05 97	0.04 26	0.04 69	0.01 4	0.02 12	0.07 102	0.06 79	0.06 98	0.04 50

tt4	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.05 128	0.04 139	0.04 65	0.04 53	0.04 65	0.06 117	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.04 135	0.03 53	0.07 102	0.07 108	0.06 98	0.05 77

tt5	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.04 87	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.03 95	0.05 42	0.05 34	0.06 79	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.03 107	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.04 50

tt6	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 87	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.05 97	0.04 26	0.04 69	0.01 4	0.02 12	0.07 102	0.06 79	0.06 98	0.04 50

CR-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.03 20	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.04 17	0.05 66	0.05 77

CR-RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.05 90	0.03 29	0.03 32	0.03 20	0.03 74	0.02 41	0.07 111	0.06 77	0.05 57	0.06 89	0.05 58	0.04 55	0.07 92	0.05 99	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.06 79	0.07 114	0.05 77

FORCE_4.7	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.05 125	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.04 62	0.02 30	0.03 95	0.05 42	0.05 34	0.08 99	0.06 89	0.06 86	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.04 104	0.04 23	0.05 42	0.06 98	0.05 77

F4.4	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.02 32	0.04 65	0.03 28	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.03 74	0.03 95	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.04 39	0.04 50

FORCE_4.5	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 86	0.03 28	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.04 50

FORCE_4	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.02 17	0.04 87	0.02 32	0.04 65	0.03 28	0.06 103	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.03 95	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.06 85	0.07 108	0.06 98	0.04 50

SCION-MonSter(vits)	0.04 54	0.06 151	0.05 147	0.06 155	0.06 157	0.05 128	0.03 89	0.03 41	0.04 53	0.04 65	0.06 117	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

LACA_dic	0.04 54	0.02 7	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.04 111	0.02 41	0.06 86	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.05 90	0.04 65	0.04 58	0.07 109	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.04 50

over-6	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.09 124	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.06 79	0.05 66	0.05 77

PointNet	0.04 54	0.03 49	0.04 104	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 89	0.05 86	0.04 53	0.02 5	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.04 135	0.05 136	0.05 56	0.06 79	0.03 18	0.04 50

TS12	0.04 54	0.02 7	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.04 111	0.02 41	0.06 86	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

LACA3	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.06 86	0.06 77	0.04 21	0.06 89	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.06 125	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.05 77

LACA1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.05 90	0.03 29	0.03 32	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.06 89	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.03 107	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.04 50

DispViT+	0.04 54	0.03 49	0.04 104	0.06 155	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.04 65	0.05 90	0.04 65	0.07 151	0.04 62	0.04 111	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.05 99	0.02 58	0.04 104	0.05 56	0.07 108	0.05 66	0.06 106

WQFJA1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.05 86	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.03 18	0.05 77

NLMM1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 86	0.05 90	0.04 65	0.07 151	0.03 20	0.07 220	0.02 41	0.04 5	0.05 34	0.03 3	0.04 29	0.04 21	0.04 55	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 104	0.06 85	0.04 17	0.04 39	0.04 50

NLMM	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.05 86	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.03 18	0.05 77

NLSM3	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.04 65	0.07 153	0.04 65	0.04 58	0.03 20	0.04 111	0.03 95	0.06 86	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.03 107	0.03 53	0.06 85	0.06 79	0.06 98	0.06 106

NLSM1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.04 87	0.03 89	0.05 86	0.07 153	0.03 29	0.07 151	0.04 62	0.06 181	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.04 50

VIP-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.04 65	0.04 53	0.04 65	0.07 151	0.06 101	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.08 99	0.05 63	0.06 86	0.04 55	0.07 92	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.04 50

GEAStereo	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.03 44	0.03 89	0.04 65	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 79	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

gasm-f	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.03 44	0.03 89	0.04 65	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 79	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

MonStereo	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.04 65	0.06 117	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

AdaDepth	0.04 54	0.04 93	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.06 86	0.06 77	0.06 79	0.05 63	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.03 19

MLG-Stereo_test2	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.04 65	0.03 28	0.05 95	0.03 32	0.05 87	0.02 30	0.03 95	0.05 42	0.05 34	0.08 99	0.04 29	0.06 86	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.05 66	0.03 19

DEFOM-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 92	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 65	0.04 53	0.04 65	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.07 91	0.06 89	0.06 86	0.04 55	0.06 78	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.06 85	0.06 79	0.05 66	0.04 50

Occ-G	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.04 92	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.04 65	0.03 28	0.03 29	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 79	0.06 89	0.07 96	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.04 135	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.05 77

RSM++	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.04 98	0.02 9	0.03 89	0.05 86	0.04 53	0.04 65	0.04 58	0.05 87	0.02 30	0.02 41	0.06 86	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.07 92	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.06 85	0.05 42	0.04 39	0.04 50

AEACV	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 92	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.03 29	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.07 96	0.04 55	0.06 78	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 85	0.06 79	0.04 39	0.03 19

TDLM	0.04 54	0.04 93	0.04 104	0.04 92	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.04 65	0.03 28	0.04 65	0.06 117	0.04 62	0.03 74	0.03 95	0.06 86	0.06 77	0.06 79	0.06 89	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.03 107	0.04 104	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

L400	0.05 92	0.04 93	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.02 32	0.08 123	0.05 90	0.05 95	0.04 58	0.07 109	0.04 111	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 79	0.04 29	0.07 96	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.07 102	0.06 79	0.05 66	0.04 50

GIO	0.05 92	0.03 49	0.04 104	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.03 89	0.07 115	0.07 153	0.04 65	0.07 151	0.04 62	0.03 74	0.04 131	0.06 86	0.07 103	0.09 113	0.09 163	0.07 96	0.05 97	0.07 92	0.06 125	0.04 135	0.05 136	0.06 85	0.06 79	0.07 114	0.06 106

tt3	0.05 92	0.03 49	0.04 104	0.04 92	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.04 65	0.04 53	0.07 113	0.04 58	0.05 87	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.07 91	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.04 69	0.03 107	0.03 53	0.08 120	0.05 42	0.07 114	0.06 106

BridgeDepth_RVC	0.05 92	0.04 93	0.04 104	0.04 92	0.05 124	0.05 128	0.03 89	0.04 65	0.07 153	0.05 95	0.05 89	0.05 87	0.04 111	0.02 41	0.07 111	0.07 103	0.05 57	0.07 113	0.05 58	0.05 97	0.06 78	0.05 99	0.02 58	0.03 53	0.06 85	0.08 119	0.07 114	0.07 117
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 92	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.05 86	0.06 123	0.06 103	0.06 117	0.09 124	0.02 30	0.03 95	0.06 86	0.06 77	0.08 99	0.06 89	0.06 86	0.04 55	0.08 108	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.05 77

DFGA-Net	0.05 92	0.05 120	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.05 86	0.04 53	0.06 103	0.05 89	0.10 133	0.04 111	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.08 99	0.07 113	0.07 96	0.05 97	0.07 92	0.04 69	0.03 107	0.04 104	0.07 102	0.06 79	0.06 98	0.09 137

anonymousdsp	0.05 92	0.04 93	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.04 87	0.04 139	0.06 99	0.05 90	0.06 103	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.08 99	0.06 89	0.08 113	0.05 97	0.09 113	0.05 99	0.03 107	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

iRaftStereo_RVC	0.05 92	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.05 86	0.04 53	0.06 103	0.05 89	0.05 87	0.03 74	0.02 41	0.06 86	0.06 77	0.10 118	0.07 113	0.07 96	0.05 97	0.09 113	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.07 102	0.06 79	0.05 66	0.05 77

RAFT + AFF	0.05 92	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.06 99	0.08 184	0.09 122	0.05 89	0.09 124	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.09 113	0.06 89	0.06 86	0.04 55	0.07 92	0.05 99	0.02 58	0.04 104	0.07 102	0.05 42	0.05 66	0.05 77

delet	0.05 92	0.05 120	0.04 104	0.06 155	0.05 124	0.05 128	0.05 154	0.04 65	0.04 53	0.06 103	0.05 89	0.10 133	0.05 146	0.03 95	0.07 111	0.06 77	0.07 91	0.06 89	0.05 58	0.06 122	0.06 78	0.04 69	0.03 107	0.04 104	0.06 85	0.06 79	0.04 39	0.04 50

NBS	0.06 102	0.04 93	0.04 104	0.03 44	0.03 59	0.04 87	0.03 89	0.07 115	0.05 90	0.11 131	0.02 6	0.08 115	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.09 145	0.14 163	0.06 89	0.08 113	0.06 122	0.15 209	0.07 149	0.04 135	0.04 104	0.09 137	0.09 131	0.06 98	0.07 117

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 102	0.03 49	0.06 187	0.04 92	0.05 124	0.04 87	0.02 32	0.06 99	0.06 123	0.12 134	0.08 181	0.08 115	0.06 181	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.11 129	0.06 89	0.08 113	0.05 97	0.07 92	0.04 69	0.02 58	0.04 104	0.07 102	0.07 108	0.07 114	0.06 106

TS	0.06 102	0.04 93	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.04 87	0.03 89	0.06 99	0.05 90	0.04 65	0.08 181	0.06 101	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.06 79	0.07 113	0.07 96	0.06 122	0.09 113	0.08 172	0.02 58	0.04 104	0.08 120	0.08 119	0.08 127	0.09 137

LG-Stereo_L2	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.02 9	0.02 32	0.08 123	0.08 184	0.21 225	0.06 117	0.08 115	0.03 74	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.10 118	0.06 89	0.07 96	0.04 55	0.13 167	0.05 99	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.05 77

LG-Stereo_L1	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.04 92	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.08 123	0.09 221	0.21 225	0.05 89	0.05 87	0.03 74	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.10 118	0.06 89	0.07 96	0.04 55	0.14 188	0.05 99	0.01 4	0.03 53	0.06 85	0.06 79	0.05 66	0.05 77

LG-G_1	0.06 102	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.06 151	0.03 89	0.06 99	0.06 123	0.08 118	0.03 32	0.10 133	0.04 111	0.06 168	0.06 86	0.06 77	0.10 118	0.06 89	0.08 113	0.05 97	0.10 122	0.04 69	0.05 176	0.04 104	0.06 85	0.06 79	0.08 127	0.07 117

LG-G	0.06 102	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.06 151	0.03 89	0.06 99	0.06 123	0.08 118	0.03 32	0.10 133	0.04 111	0.06 168	0.06 86	0.06 77	0.10 118	0.06 89	0.08 113	0.05 97	0.10 122	0.04 69	0.05 176	0.04 104	0.06 85	0.06 79	0.08 127	0.07 117

LGtest1	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.04 92	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.08 123	0.08 184	0.07 113	0.04 58	0.06 101	0.03 74	0.05 149	0.07 111	0.07 103	0.12 140	0.07 113	0.10 142	0.07 145	0.12 146	0.06 125	0.04 135	0.03 53	0.07 102	0.06 79	0.08 127	0.06 106

SGD-Stereo	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.06 151	0.03 89	0.04 65	0.06 123	0.08 118	0.05 89	0.05 87	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.14 163	0.06 89	0.09 130	0.05 97	0.12 146	0.05 99	0.03 107	0.04 104	0.08 120	0.08 119	0.12 182	0.09 137

AIO_rvc	0.06 102	0.06 151	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.08 123	0.06 123	0.10 130	0.04 58	0.08 115	0.02 30	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.08 99	0.06 89	0.07 96	0.05 97	0.12 146	0.05 99	0.02 58	0.03 53	0.06 85	0.06 79	0.05 66	0.05 77

AIO_test	0.06 102	0.05 120	0.04 104	0.07 179	0.05 124	0.04 87	0.04 139	0.10 139	0.09 221	0.12 134	0.05 89	0.11 146	0.04 111	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.07 91	0.06 89	0.08 113	0.05 97	0.13 167	0.05 99	0.04 135	0.04 104	0.09 137	0.07 108	0.05 66	0.05 77

IGEV-Stereo+	0.06 102	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.03 44	0.03 89	0.16 200	0.06 123	0.20 210	0.06 117	0.06 101	0.03 74	0.04 131	0.07 111	0.08 121	0.10 118	0.06 89	0.09 130	0.06 122	0.12 146	0.06 125	0.03 107	0.03 53	0.07 102	0.06 79	0.03 18	0.07 117

plain	0.06 102	0.04 93	0.04 104	0.04 92	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.08 123	0.04 53	0.09 122	0.05 89	0.06 101	0.02 30	0.02 41	0.07 111	0.08 121	0.12 140	0.08 128	0.08 113	0.06 122	0.08 108	0.04 69	0.02 58	0.05 136	0.09 137	0.09 131	0.08 127	0.09 137

StereoVision	0.06 102	0.03 49	0.04 104	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.06 99	0.11 269	0.02 5	0.05 89	0.03 20	0.06 181	0.01 4	0.08 146	0.10 183	0.06 79	0.05 63	0.08 113	0.07 145	0.06 78	0.05 99	0.02 58	0.04 104	0.10 154	0.08 119	0.10 156	0.12 179

MIF-Stereo (partial)	0.06 102	0.05 120	0.06 187	0.05 125	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.08 123	0.07 153	0.07 113	0.04 58	0.05 87	0.06 181	0.04 131	0.08 146	0.08 121	0.11 129	0.08 128	0.08 113	0.05 97	0.09 113	0.05 99	0.02 58	0.06 170	0.10 154	0.08 119	0.07 114	0.08 127

MIM_Stereo	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.05 124	0.05 128	0.03 89	0.06 99	0.04 53	0.14 143	0.06 117	0.04 62	0.02 30	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.13 146	0.07 113	0.09 130	0.06 122	0.11 131	0.06 125	0.02 58	0.04 104	0.08 120	0.07 108	0.07 114	0.05 77

AASNet	0.06 102	0.06 151	0.04 104	0.09 214	0.07 176	0.08 191	0.05 154	0.08 123	0.04 53	0.07 113	0.07 151	0.07 109	0.04 111	0.04 131	0.06 86	0.07 103	0.10 118	0.08 128	0.08 113	0.06 122	0.07 92	0.06 125	0.04 135	0.06 170	0.08 120	0.07 108	0.06 98	0.06 106

RAFT	0.06 102	0.03 49	0.05 147	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.07 115	0.04 53	0.04 65	0.06 117	0.07 109	0.05 146	0.01 4	0.06 86	0.06 77	0.07 91	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.07 149	0.01 4	0.04 104	0.13 196	0.14 246	0.13 196	0.15 214

AFF-stereo	0.06 102	0.05 120	0.05 147	0.05 125	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.11 143	0.06 123	0.16 157	0.04 58	0.08 115	0.03 74	0.02 41	0.06 86	0.08 121	0.08 99	0.05 63	0.09 130	0.04 55	0.09 113	0.05 99	0.02 58	0.04 104	0.10 154	0.08 119	0.07 114	0.07 117

MMNet	0.06 102	0.06 151	0.04 104	0.08 190	0.06 157	0.06 151	0.05 154	0.07 115	0.05 90	0.05 95	0.05 89	0.09 124	0.04 111	0.04 131	0.07 111	0.07 103	0.08 99	0.08 128	0.07 96	0.06 122	0.06 78	0.05 99	0.04 135	0.05 136	0.07 102	0.08 119	0.07 114	0.10 155

RYNet	0.06 102	0.04 93	0.04 104	0.04 92	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.04 65	0.11 269	0.05 95	0.04 58	0.04 62	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.06 77	0.07 91	0.08 128	0.07 96	0.05 97	0.05 54	0.04 69	0.11 314	0.04 104	0.06 85	0.13 216	0.06 98	0.05 77

GANet	0.06 102	0.07 178	0.06 187	0.06 155	0.06 157	0.07 177	0.06 190	0.07 115	0.05 90	0.06 103	0.07 151	0.05 87	0.04 111	0.04 131	0.07 111	0.08 121	0.08 99	0.10 192	0.07 96	0.05 97	0.07 92	0.05 99	0.05 176	0.05 136	0.08 120	0.07 108	0.06 98	0.06 106

AANet_RVC	0.06 102	0.05 120	0.06 187	0.05 125	0.06 157	0.04 87	0.05 154	0.05 86	0.06 123	0.05 95	0.06 117	0.05 87	0.04 111	0.04 131	0.07 111	0.07 103	0.08 99	0.08 128	0.07 96	0.07 145	0.07 92	0.06 125	0.05 176	0.05 136	0.07 102	0.09 131	0.06 98	0.08 127

FETStereo	0.07 125	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.04 98	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.04 53	0.20 210	0.04 58	0.10 133	0.03 74	0.03 95	0.06 86	0.08 121	0.12 140	0.07 113	0.10 142	0.05 97	0.12 146	0.05 99	0.04 135	0.03 53	0.08 120	0.08 119	0.06 98	0.05 77

CEFStereo	0.07 125	0.05 120	0.04 104	0.04 92	0.04 98	0.05 128	0.04 139	0.14 180	0.04 53	0.21 225	0.05 89	0.11 146	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.13 146	0.07 113	0.10 142	0.06 122	0.12 146	0.05 99	0.04 135	0.03 53	0.08 120	0.09 131	0.07 114	0.07 117

CGFBStereo	0.07 125	0.05 120	0.04 104	0.04 92	0.04 98	0.04 87	0.04 139	0.13 168	0.04 53	0.21 225	0.05 89	0.11 146	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.13 146	0.07 113	0.10 142	0.05 97	0.13 167	0.05 99	0.04 135	0.03 53	0.08 120	0.09 131	0.08 127	0.06 106

YMNet	0.07 125	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.08 203	0.08 191	0.07 215	0.07 115	0.07 153	0.05 95	0.07 151	0.13 172	0.05 146	0.07 202	0.07 111	0.07 103	0.08 99	0.08 128	0.09 130	0.05 97	0.07 92	0.06 125	0.06 200	0.05 136	0.09 137	0.08 119	0.09 143	0.09 137

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 125	0.05 120	0.03 56	0.03 44	0.05 124	0.05 128	0.03 89	0.12 149	0.05 90	0.22 240	0.05 89	0.08 115	0.03 74	0.05 149	0.07 111	0.09 145	0.13 146	0.09 163	0.10 142	0.06 122	0.16 228	0.06 125	0.04 135	0.04 104	0.07 102	0.09 131	0.08 127	0.10 155

HUF	0.07 125	0.05 120	0.04 104	0.07 179	0.06 157	0.04 87	0.03 89	0.09 132	0.07 153	0.16 157	0.05 89	0.09 124	0.04 111	0.03 95	0.06 86	0.07 103	0.08 99	0.06 89	0.09 130	0.06 122	0.14 188	0.06 125	0.03 107	0.04 104	0.08 120	0.05 42	0.06 98	0.05 77

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 125	0.05 120	0.03 56	0.04 92	0.05 124	0.04 87	0.02 32	0.11 143	0.06 123	0.22 240	0.05 89	0.05 87	0.02 30	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.12 140	0.08 128	0.09 130	0.07 145	0.16 228	0.06 125	0.02 58	0.03 53	0.07 102	0.07 108	0.07 114	0.05 77

MaDis-Stereo	0.07 125	0.04 93	0.05 147	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 89	0.06 99	0.06 123	0.04 65	0.06 117	0.10 133	0.05 146	0.02 41	0.07 111	0.08 121	0.10 118	0.09 163	0.07 96	0.05 97	0.10 122	0.10 261	0.01 4	0.05 136	0.11 170	0.18 333	0.13 196	0.16 231

UniTT-Stereo	0.07 125	0.04 93	0.04 104	0.04 92	0.03 59	0.05 128	0.03 89	0.06 99	0.05 90	0.06 103	0.04 58	0.07 109	0.12 293	0.07 202	0.08 146	0.07 103	0.11 129	0.08 128	0.08 113	0.07 145	0.09 113	0.08 172	0.08 262	0.04 104	0.09 137	0.16 302	0.06 98	0.09 137

LL-Strereo2	0.07 125	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.05 124	0.04 87	0.03 89	0.06 99	0.07 153	0.14 143	0.07 151	0.08 115	0.05 146	0.04 131	0.07 111	0.08 121	0.14 163	0.07 113	0.10 142	0.06 122	0.10 122	0.06 125	0.03 107	0.04 104	0.08 120	0.09 131	0.08 127	0.05 77

RAFT_CTSACE	0.07 125	0.04 93	0.06 187	0.03 44	0.04 98	0.05 128	0.05 154	0.06 99	0.06 123	0.09 122	0.04 58	0.10 133	0.09 256	0.03 95	0.07 111	0.08 121	0.11 129	0.07 113	0.07 96	0.05 97	0.12 146	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.12 183	0.13 216	0.12 182	0.15 214

ARAFT	0.07 125	0.04 93	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.05 128	0.02 32	0.09 132	0.06 123	0.12 134	0.06 117	0.12 155	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.07 103	0.12 140	0.09 163	0.09 130	0.05 97	0.11 131	0.07 149	0.03 107	0.04 104	0.09 137	0.09 131	0.09 143	0.09 137

DMCA	0.07 125	0.05 120	0.07 225	0.06 155	0.06 157	0.05 128	0.07 215	0.09 132	0.06 123	0.06 103	0.09 203	0.07 109	0.06 181	0.06 168	0.07 111	0.08 121	0.11 129	0.10 192	0.08 113	0.07 145	0.09 113	0.05 99	0.06 200	0.05 136	0.08 120	0.10 152	0.05 66	0.07 117

CVANet_RVC	0.07 125	0.07 178	0.07 225	0.08 190	0.06 157	0.07 177	0.05 154	0.06 99	0.05 90	0.06 103	0.09 203	0.05 87	0.04 111	0.04 131	0.08 146	0.08 121	0.08 99	0.08 128	0.08 113	0.06 122	0.08 108	0.05 99	0.04 135	0.05 136	0.08 120	0.07 108	0.07 114	0.09 137

HNOStereo	0.08 139	0.05 120	0.05 147	0.05 125	0.05 124	0.05 128	0.03 89	0.15 188	0.06 123	0.24 281	0.05 89	0.13 172	0.05 146	0.04 131	0.08 146	0.10 183	0.15 172	0.08 128	0.14 206	0.07 145	0.16 228	0.06 125	0.04 135	0.05 136	0.07 102	0.09 131	0.09 143	0.11 165

FETCStereo	0.08 139	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.14 180	0.04 53	0.22 240	0.05 89	0.12 155	0.03 74	0.03 95	0.07 111	0.09 145	0.14 163	0.07 113	0.12 168	0.06 122	0.14 188	0.05 99	0.04 135	0.03 53	0.08 120	0.09 131	0.09 143	0.08 127

MGS-Stereo	0.08 139	0.06 151	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.05 90	0.09 122	0.07 151	0.10 133	0.04 111	0.05 149	0.07 111	0.08 121	0.15 172	0.11 211	0.12 168	0.09 209	0.12 146	0.07 149	0.05 176	0.05 136	0.10 154	0.09 131	0.11 170	0.10 155

anonymousdsp2	0.08 139	0.07 178	0.05 147	0.06 155	0.05 124	0.06 151	0.05 154	0.12 149	0.06 123	0.17 167	0.06 117	0.08 115	0.04 111	0.05 149	0.07 111	0.08 121	0.13 146	0.08 128	0.10 142	0.07 145	0.12 146	0.06 125	0.05 176	0.06 170	0.09 137	0.08 119	0.08 127	0.07 117

test_5	0.08 139	0.05 120	0.07 225	0.04 92	0.04 98	0.04 87	0.04 139	0.09 132	0.05 90	0.05 95	0.07 151	0.12 155	0.12 293	0.02 41	0.07 111	0.09 145	0.07 91	0.07 113	0.08 113	0.06 122	0.10 122	0.09 220	0.02 58	0.07 217	0.10 154	0.13 216	0.13 196	0.18 264

AnonymousM	0.08 139	0.05 120	0.04 104	0.06 155	0.05 124	0.04 87	0.04 139	0.13 168	0.05 90	0.20 210	0.06 117	0.11 146	0.03 74	0.06 168	0.09 194	0.09 145	0.19 251	0.08 128	0.12 168	0.07 145	0.16 228	0.06 125	0.04 135	0.04 104	0.08 120	0.11 175	0.10 156	0.09 137

raft+_RVC	0.08 139	0.06 151	0.04 104	0.06 155	0.06 157	0.07 177	0.04 139	0.10 139	0.08 184	0.17 167	0.08 181	0.09 124	0.04 111	0.04 131	0.08 146	0.07 103	0.13 146	0.09 163	0.11 154	0.06 122	0.13 167	0.05 99	0.03 107	0.05 136	0.10 154	0.09 131	0.09 143	0.08 127

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 139	0.06 151	0.05 147	0.05 125	0.04 98	0.04 87	0.04 139	0.14 180	0.07 153	0.21 225	0.04 58	0.12 155	0.04 111	0.03 95	0.07 111	0.09 145	0.09 113	0.06 89	0.10 142	0.05 97	0.11 131	0.05 99	0.03 107	0.05 136	0.12 183	0.09 131	0.09 143	0.09 137

CCAANet	0.08 139	0.07 178	0.06 187	0.09 214	0.06 157	0.07 177	0.09 255	0.08 123	0.07 153	0.07 113	0.07 151	0.14 185	0.05 146	0.05 149	0.09 194	0.10 183	0.10 118	0.09 163	0.07 96	0.06 122	0.08 108	0.06 125	0.04 135	0.04 104	0.08 120	0.09 131	0.07 114	0.09 137

DF_test	0.09 148	0.04 93	0.04 104	0.03 44	0.04 98	0.06 151	0.03 89	0.16 200	0.09 221	0.21 225	0.07 151	0.17 228	0.05 146	0.10 275	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.08 128	0.13 189	0.07 145	0.18 270	0.09 220	0.06 200	0.05 136	0.06 85	0.11 175	0.09 143	0.08 127

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 148	0.04 93	0.06 187	0.04 92	0.05 124	0.05 128	0.03 89	0.15 188	0.09 221	0.19 196	0.09 203	0.16 216	0.05 146	0.06 168	0.09 194	0.09 145	0.15 172	0.08 128	0.11 154	0.07 145	0.16 228	0.08 172	0.04 135	0.05 136	0.16 255	0.11 175	0.14 212	0.16 231

test_for_model	0.09 148	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.07 176	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.08 184	0.24 281	0.05 89	0.15 192	0.05 146	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.18 225	0.10 192	0.12 168	0.08 172	0.14 188	0.07 149	0.04 135	0.05 136	0.09 137	0.10 152	0.08 127	0.09 137

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 148	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.07 176	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.08 184	0.24 281	0.05 89	0.15 192	0.05 146	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.18 225	0.10 192	0.12 168	0.08 172	0.14 188	0.07 149	0.04 135	0.05 136	0.09 137	0.10 152	0.08 127	0.09 137

testlalala	0.09 148	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.07 176	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.08 184	0.24 281	0.05 89	0.15 192	0.05 146	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.18 225	0.10 192	0.12 168	0.08 172	0.14 188	0.07 149	0.04 135	0.05 136	0.09 137	0.10 152	0.08 127	0.09 137

GCAPDPT-zeroshot	0.09 148	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.07 176	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.08 184	0.24 281	0.05 89	0.15 192	0.05 146	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.18 225	0.10 192	0.12 168	0.08 172	0.14 188	0.07 149	0.04 135	0.05 136	0.09 137	0.10 152	0.08 127	0.09 137

GCAP-Stereo	0.09 148	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.07 176	0.04 87	0.03 89	0.12 149	0.08 184	0.24 281	0.05 89	0.15 192	0.05 146	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.18 225	0.10 192	0.12 168	0.08 172	0.14 188	0.07 149	0.04 135	0.05 136	0.09 137	0.10 152	0.08 127	0.09 137

4D-IteraStereo	0.09 148	0.06 151	0.05 147	0.06 155	0.06 157	0.06 151	0.04 139	0.15 188	0.10 249	0.22 240	0.08 181	0.14 185	0.06 181	0.03 95	0.08 146	0.10 183	0.17 203	0.09 163	0.11 154	0.07 145	0.15 209	0.05 99	0.03 107	0.05 136	0.10 154	0.10 152	0.08 127	0.08 127

LoS_RVC	0.09 148	0.07 178	0.05 147	0.05 125	0.06 157	0.06 151	0.05 154	0.13 168	0.08 184	0.18 182	0.11 252	0.12 155	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.09 145	0.10 118	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.16 228	0.09 220	0.05 176	0.06 170	0.14 223	0.10 152	0.10 156	0.13 188

tt_ll	0.09 148	0.07 178	0.05 147	0.05 125	0.06 157	0.06 151	0.05 154	0.13 168	0.08 184	0.18 182	0.11 252	0.12 155	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.09 145	0.10 118	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.16 228	0.09 220	0.05 176	0.06 170	0.14 223	0.10 152	0.10 156	0.13 188

CAS	0.09 148	0.07 178	0.05 147	0.06 155	0.05 124	0.05 128	0.04 139	0.14 180	0.05 90	0.11 131	0.10 232	0.11 146	0.05 146	0.07 202	0.08 146	0.09 145	0.11 129	0.10 192	0.14 206	0.07 145	0.12 146	0.07 149	0.05 176	0.05 136	0.13 196	0.11 175	0.09 143	0.14 199

TestStereo1	0.09 148	0.07 178	0.06 187	0.04 92	0.05 124	0.06 151	0.06 190	0.07 115	0.07 153	0.09 122	0.07 151	0.11 146	0.14 325	0.04 131	0.09 194	0.10 183	0.11 129	0.09 163	0.09 130	0.08 172	0.13 167	0.12 310	0.02 58	0.04 104	0.15 239	0.13 216	0.16 243	0.20 293

TESTraft	0.09 148	0.06 151	0.06 187	0.04 92	0.04 98	0.05 128	0.06 190	0.09 132	0.08 184	0.09 122	0.08 181	0.12 155	0.13 309	0.03 95	0.09 194	0.10 183	0.11 129	0.09 163	0.08 113	0.07 145	0.13 167	0.12 310	0.02 58	0.05 136	0.14 223	0.12 194	0.14 212	0.20 293

IER	0.09 148	0.07 178	0.07 225	0.09 214	0.07 176	0.08 191	0.06 190	0.12 149	0.07 153	0.14 143	0.11 252	0.10 133	0.07 220	0.06 168	0.08 146	0.09 145	0.15 172	0.11 211	0.11 154	0.07 145	0.11 131	0.07 149	0.06 200	0.06 170	0.10 154	0.10 152	0.11 170	0.14 199

RAFT+CT+SA	0.09 148	0.05 120	0.07 225	0.05 125	0.05 124	0.04 87	0.05 154	0.13 168	0.08 184	0.08 118	0.07 151	0.15 192	0.13 309	0.04 131	0.10 255	0.10 183	0.09 113	0.08 128	0.08 113	0.06 122	0.12 146	0.11 286	0.02 58	0.06 170	0.13 196	0.12 194	0.11 170	0.17 245

SA-5K	0.09 148	0.07 178	0.06 187	0.04 92	0.05 124	0.06 151	0.06 190	0.07 115	0.07 153	0.09 122	0.07 151	0.11 146	0.14 325	0.04 131	0.09 194	0.10 183	0.11 129	0.09 163	0.09 130	0.08 172	0.13 167	0.12 310	0.02 58	0.04 104	0.15 239	0.13 216	0.16 243	0.20 293

test_4	0.09 148	0.05 120	0.07 225	0.05 125	0.06 157	0.03 44	0.02 32	0.11 143	0.09 221	0.17 167	0.06 117	0.09 124	0.06 181	0.03 95	0.09 194	0.09 145	0.15 172	0.08 128	0.10 142	0.07 145	0.16 228	0.08 172	0.02 58	0.07 217	0.09 137	0.15 276	0.12 182	0.18 264

CIPLG	0.09 148	0.06 151	0.05 147	0.06 155	0.06 157	0.09 207	0.06 190	0.18 255	0.06 123	0.20 210	0.08 181	0.12 155	0.06 181	0.06 168	0.08 146	0.10 183	0.17 203	0.11 211	0.11 154	0.09 209	0.13 167	0.06 125	0.04 135	0.06 170	0.10 154	0.09 131	0.10 156	0.10 155

IPLG	0.09 148	0.07 178	0.07 225	0.07 179	0.07 176	0.06 151	0.05 154	0.15 188	0.06 123	0.22 240	0.06 117	0.15 192	0.05 146	0.04 131	0.08 146	0.10 183	0.16 189	0.10 192	0.14 206	0.09 209	0.13 167	0.08 172	0.04 135	0.07 217	0.13 196	0.11 175	0.11 170	0.08 127

IPLGR_C	0.09 148	0.06 151	0.05 147	0.06 155	0.06 157	0.09 207	0.06 190	0.18 255	0.06 123	0.20 210	0.08 181	0.12 155	0.07 220	0.06 168	0.08 146	0.10 183	0.17 203	0.11 211	0.11 154	0.09 209	0.13 167	0.06 125	0.04 135	0.06 170	0.10 154	0.09 131	0.10 156	0.10 155

ACRE	0.09 148	0.06 151	0.05 147	0.06 155	0.06 157	0.09 207	0.06 190	0.18 255	0.06 123	0.20 210	0.08 181	0.12 155	0.07 220	0.06 168	0.08 146	0.10 183	0.17 203	0.11 211	0.11 154	0.09 209	0.13 167	0.06 125	0.04 135	0.06 170	0.10 154	0.10 152	0.10 156	0.10 155

rafts_anoy	0.09 148	0.08 221	0.07 225	0.07 179	0.07 176	0.06 151	0.05 154	0.13 168	0.05 90	0.17 167	0.09 203	0.12 155	0.05 146	0.03 95	0.09 194	0.10 183	0.15 172	0.12 251	0.13 189	0.07 145	0.14 188	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.11 170	0.10 152	0.09 143	0.11 165

RALCasStereoNet	0.09 148	0.08 221	0.06 187	0.09 214	0.07 176	0.06 151	0.05 154	0.12 149	0.05 90	0.18 182	0.07 151	0.12 155	0.05 146	0.04 131	0.09 194	0.10 183	0.18 225	0.12 251	0.13 189	0.08 172	0.15 209	0.08 172	0.05 176	0.06 170	0.12 183	0.09 131	0.10 156	0.08 127

RALAANet	0.09 148	0.08 221	0.06 187	0.07 179	0.05 124	0.08 191	0.05 154	0.10 139	0.07 153	0.12 134	0.09 203	0.10 133	0.06 181	0.03 95	0.08 146	0.09 145	0.13 146	0.11 211	0.15 221	0.08 172	0.12 146	0.07 149	0.04 135	0.06 170	0.11 170	0.10 152	0.11 170	0.11 165

UPFNet	0.09 148	0.08 221	0.08 253	0.09 214	0.07 176	0.09 207	0.06 190	0.12 149	0.09 221	0.14 143	0.09 203	0.12 155	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.10 183	0.13 146	0.11 211	0.10 142	0.07 145	0.09 113	0.07 149	0.06 200	0.06 170	0.09 137	0.10 152	0.10 156	0.10 155

HITNet	0.09 148	0.07 178	0.06 187	0.08 190	0.08 203	0.08 191	0.05 154	0.11 143	0.07 153	0.19 196	0.08 181	0.12 155	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.08 121	0.13 146	0.11 211	0.10 142	0.06 122	0.10 122	0.09 220	0.06 200	0.06 170	0.12 183	0.11 175	0.16 243	0.13 188
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
G4	0.10 174	0.12 293	0.05 147	0.24 353	0.07 176	0.31 371	0.09 255	0.11 143	0.08 184	0.14 143	0.08 181	0.15 192	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.08 121	0.11 129	0.08 128	0.17 260	0.06 122	0.10 122	0.06 125	0.08 262	0.06 170	0.09 137	0.08 119	0.09 143	0.07 117

GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 174	0.06 151	0.06 187	0.05 125	0.05 124	0.08 191	0.05 154	0.14 180	0.05 90	0.19 196	0.06 117	0.15 192	0.04 111	0.08 229	0.08 146	0.09 145	0.17 203	0.08 128	0.11 154	0.08 172	0.16 228	0.09 220	0.06 200	0.04 104	0.13 196	0.11 175	0.17 261	0.21 310

ACC-I	0.10 174	0.07 178	0.05 147	0.04 92	0.07 176	0.06 151	0.06 190	0.19 287	0.07 153	0.21 225	0.06 117	0.16 216	0.06 181	0.09 254	0.08 146	0.10 183	0.18 225	0.07 113	0.13 189	0.08 172	0.20 309	0.11 286	0.04 135	0.05 136	0.13 196	0.14 246	0.11 170	0.13 188

ACC	0.10 174	0.07 178	0.05 147	0.04 92	0.08 203	0.06 151	0.06 190	0.18 255	0.08 184	0.21 225	0.06 117	0.17 228	0.06 181	0.09 254	0.09 194	0.10 183	0.18 225	0.07 113	0.14 206	0.08 172	0.20 309	0.11 286	0.04 135	0.06 170	0.14 223	0.14 246	0.11 170	0.14 199

Cross2Single-S	0.10 174	0.06 151	0.04 104	0.03 44	0.06 157	0.06 151	0.06 190	0.17 215	0.07 153	0.20 210	0.06 117	0.17 228	0.06 181	0.08 229	0.08 146	0.09 145	0.19 251	0.08 128	0.13 189	0.08 172	0.19 285	0.09 220	0.05 176	0.05 136	0.14 223	0.11 175	0.13 196	0.16 231

GeoAtt-L (ZS)	0.10 174	0.05 120	0.07 225	0.04 92	0.05 124	0.06 151	0.06 190	0.16 200	0.05 90	0.17 167	0.06 117	0.14 185	0.03 74	0.09 254	0.08 146	0.09 145	0.17 203	0.08 128	0.10 142	0.08 172	0.16 228	0.08 172	0.04 135	0.04 104	0.11 170	0.11 175	0.18 287	0.25 330

small-0shot	0.10 174	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.05 124	0.06 151	0.03 89	0.16 200	0.10 249	0.19 196	0.06 117	0.15 192	0.07 220	0.09 254	0.08 146	0.10 183	0.18 225	0.09 163	0.13 189	0.07 145	0.19 285	0.08 172	0.03 107	0.05 136	0.13 196	0.11 175	0.13 196	0.17 245

anonymous	0.10 174	0.04 93	0.05 147	0.04 92	0.08 203	0.07 177	0.05 154	0.17 215	0.08 184	0.18 182	0.06 117	0.16 216	0.06 181	0.09 254	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.09 163	0.14 206	0.08 172	0.19 285	0.08 172	0.04 135	0.06 170	0.15 239	0.09 131	0.14 212	0.15 214

DepthFocus	0.10 174	0.05 120	0.05 147	0.09 214	0.05 124	0.06 151	0.04 139	0.17 215	0.07 153	0.22 240	0.09 203	0.13 172	0.04 111	0.10 275	0.09 194	0.09 145	0.18 225	0.09 163	0.18 280	0.09 209	0.17 255	0.08 172	0.09 288	0.05 136	0.07 102	0.11 175	0.14 212	0.12 179

MatchAttention (ZS)	0.10 174	0.05 120	0.04 104	0.05 125	0.04 98	0.06 151	0.04 139	0.16 200	0.08 184	0.25 317	0.04 58	0.19 259	0.05 146	0.08 229	0.08 146	0.09 145	0.18 225	0.08 128	0.11 154	0.08 172	0.17 255	0.07 149	0.05 176	0.04 104	0.11 170	0.11 175	0.15 229	0.15 214
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
coex_refinement	0.10 174	0.10 260	0.07 225	0.09 214	0.08 203	0.09 207	0.06 190	0.17 215	0.10 249	0.20 210	0.11 252	0.11 146	0.07 220	0.07 202	0.11 296	0.14 339	0.15 172	0.11 211	0.12 168	0.06 122	0.12 146	0.08 172	0.06 200	0.07 217	0.12 183	0.12 194	0.11 170	0.13 188

castereo++	0.10 174	0.07 178	0.05 147	0.07 179	0.07 176	0.06 151	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.08 181	0.17 228	0.06 181	0.05 149	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.09 163	0.13 189	0.07 145	0.20 309	0.07 149	0.05 176	0.07 217	0.12 183	0.12 194	0.12 182	0.11 165

castereo	0.10 174	0.07 178	0.06 187	0.06 155	0.07 176	0.08 191	0.05 154	0.16 200	0.11 269	0.24 281	0.10 232	0.15 192	0.04 111	0.05 149	0.08 146	0.10 183	0.20 277	0.09 163	0.14 206	0.07 145	0.19 285	0.07 149	0.04 135	0.07 217	0.13 196	0.12 194	0.12 182	0.12 179

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 174	0.07 178	0.06 187	0.08 190	0.05 124	0.07 177	0.03 89	0.11 143	0.15 319	0.20 210	0.15 308	0.11 146	0.07 220	0.08 229	0.08 146	0.09 145	0.16 189	0.11 211	0.12 168	0.08 172	0.12 146	0.11 286	0.06 200	0.07 217	0.12 183	0.14 246	0.12 182	0.16 231

CASnet	0.10 174	0.06 151	0.05 147	0.08 190	0.09 235	0.11 249	0.05 154	0.18 255	0.10 249	0.23 264	0.11 252	0.13 172	0.06 181	0.07 202	0.09 194	0.10 183	0.16 189	0.08 128	0.18 280	0.07 145	0.14 188	0.06 125	0.06 200	0.06 170	0.12 183	0.10 152	0.14 212	0.10 155
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 174	0.09 242	0.06 187	0.08 190	0.06 157	0.09 207	0.06 190	0.09 132	0.07 153	0.18 182	0.11 252	0.10 133	0.10 274	0.06 168	0.08 146	0.09 145	0.14 163	0.09 163	0.18 280	0.09 209	0.11 131	0.06 125	0.05 176	0.06 170	0.11 170	0.10 152	0.15 229	0.12 179

Sa-1000	0.10 174	0.07 178	0.07 225	0.07 179	0.05 124	0.09 207	0.03 89	0.12 149	0.06 123	0.18 182	0.08 181	0.19 259	0.05 146	0.05 149	0.10 255	0.10 183	0.16 189	0.12 251	0.14 206	0.09 209	0.16 228	0.10 261	0.04 135	0.05 136	0.19 315	0.15 276	0.13 196	0.20 293

SA	0.10 174	0.07 178	0.06 187	0.06 155	0.05 124	0.08 191	0.04 139	0.12 149	0.05 90	0.16 157	0.07 151	0.16 216	0.03 74	0.04 131	0.09 194	0.09 145	0.13 146	0.11 211	0.12 168	0.09 209	0.14 188	0.10 261	0.03 107	0.06 170	0.16 255	0.14 246	0.13 196	0.20 293

test-3	0.10 174	0.06 151	0.04 104	0.06 155	0.08 203	0.05 128	0.05 154	0.17 215	0.07 153	0.24 281	0.07 151	0.19 259	0.07 220	0.06 168	0.10 255	0.10 183	0.21 292	0.09 163	0.15 221	0.10 245	0.16 228	0.09 220	0.05 176	0.06 170	0.09 137	0.10 152	0.12 182	0.11 165

test_1	0.10 174	0.06 151	0.04 104	0.06 155	0.08 203	0.05 128	0.05 154	0.17 215	0.07 153	0.24 281	0.07 151	0.19 259	0.07 220	0.06 168	0.10 255	0.10 183	0.21 292	0.09 163	0.15 221	0.10 245	0.16 228	0.09 220	0.05 176	0.06 170	0.09 137	0.10 152	0.12 182	0.11 165

raftrobust	0.10 174	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.07 176	0.05 128	0.04 139	0.14 180	0.06 123	0.25 317	0.07 151	0.12 155	0.05 146	0.05 149	0.08 146	0.09 145	0.18 225	0.11 211	0.11 154	0.09 209	0.17 255	0.08 172	0.05 176	0.05 136	0.13 196	0.12 194	0.10 156	0.10 155

UNet	0.10 174	0.09 242	0.08 253	0.10 235	0.08 203	0.09 207	0.08 234	0.15 188	0.08 184	0.17 167	0.09 203	0.13 172	0.09 256	0.07 202	0.09 194	0.10 183	0.16 189	0.13 285	0.12 168	0.08 172	0.11 131	0.09 220	0.08 262	0.09 277	0.11 170	0.13 216	0.10 156	0.11 165

DMCA-RVC	0.10 174	0.08 221	0.11 306	0.08 190	0.09 235	0.08 191	0.08 234	0.12 149	0.09 221	0.13 140	0.13 282	0.13 172	0.07 220	0.06 168	0.13 332	0.12 297	0.14 163	0.13 285	0.11 154	0.10 245	0.12 146	0.09 220	0.07 230	0.09 277	0.10 154	0.10 152	0.10 156	0.11 165

DISCO	0.10 174	0.10 260	0.08 253	0.10 235	0.09 235	0.11 249	0.09 255	0.10 139	0.08 184	0.15 151	0.10 232	0.12 155	0.07 220	0.06 168	0.09 194	0.11 245	0.15 172	0.10 192	0.14 206	0.10 245	0.12 146	0.10 261	0.06 200	0.09 277	0.14 223	0.11 175	0.13 196	0.11 165

Cross2Single Stereo	0.11 198	0.08 221	0.05 147	0.14 293	0.09 235	0.07 177	0.06 190	0.15 188	0.16 324	0.17 167	0.10 232	0.16 216	0.12 293	0.09 254	0.10 255	0.11 245	0.21 292	0.09 163	0.09 130	0.08 172	0.18 270	0.08 172	0.08 262	0.05 136	0.17 274	0.14 246	0.14 212	0.09 137

LGCAT	0.11 198	0.09 242	0.08 253	0.08 190	0.07 176	0.10 232	0.06 190	0.17 215	0.06 123	0.22 240	0.09 203	0.15 192	0.07 220	0.07 202	0.09 194	0.09 145	0.19 251	0.10 192	0.17 260	0.08 172	0.19 285	0.10 261	0.08 262	0.06 170	0.11 170	0.12 194	0.15 229	0.11 165

HLF11	0.11 198	0.09 242	0.07 225	0.11 256	0.07 176	0.09 207	0.07 215	0.19 287	0.07 153	0.19 196	0.09 203	0.16 216	0.06 181	0.07 202	0.08 146	0.10 183	0.19 251	0.12 251	0.16 239	0.09 209	0.13 167	0.08 172	0.07 230	0.07 217	0.12 183	0.13 216	0.15 229	0.14 199

S2M2_XL	0.11 198	0.07 178	0.08 253	0.07 179	0.07 176	0.10 232	0.08 234	0.18 255	0.06 123	0.21 225	0.09 203	0.22 316	0.05 146	0.06 168	0.08 146	0.10 183	0.20 277	0.09 163	0.17 260	0.09 209	0.20 309	0.08 172	0.08 262	0.06 170	0.11 170	0.09 131	0.14 212	0.16 231
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 198	0.10 260	0.08 253	0.09 214	0.09 235	0.08 191	0.07 215	0.17 215	0.08 184	0.22 240	0.09 203	0.16 216	0.13 309	0.07 202	0.08 146	0.11 245	0.16 189	0.11 211	0.11 154	0.09 209	0.14 188	0.09 220	0.09 288	0.07 217	0.13 196	0.14 246	0.14 212	0.11 165

Reg-Stereo(zero)	0.11 198	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.07 176	0.10 232	0.07 215	0.17 215	0.10 249	0.25 317	0.09 203	0.20 276	0.06 181	0.07 202	0.09 194	0.11 245	0.19 251	0.10 192	0.15 221	0.09 209	0.15 209	0.08 172	0.07 230	0.07 217	0.13 196	0.13 216	0.18 287	0.17 245

FLISNet	0.11 198	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.07 176	0.10 232	0.07 215	0.17 215	0.10 249	0.25 317	0.09 203	0.20 276	0.06 181	0.07 202	0.09 194	0.11 245	0.19 251	0.10 192	0.15 221	0.09 209	0.15 209	0.08 172	0.07 230	0.07 217	0.13 196	0.13 216	0.18 287	0.17 245

trnet	0.11 198	0.08 221	0.05 147	0.07 179	0.07 176	0.07 177	0.05 154	0.18 255	0.05 90	0.27 351	0.07 151	0.18 247	0.06 181	0.08 229	0.08 146	0.10 183	0.22 309	0.08 128	0.12 168	0.07 145	0.20 309	0.08 172	0.06 200	0.05 136	0.11 170	0.13 216	0.17 261	0.16 231

CES	0.11 198	0.06 151	0.06 187	0.06 155	0.08 203	0.07 177	0.05 154	0.35 386	0.05 90	0.15 151	0.23 374	0.13 172	0.04 111	0.08 229	0.08 146	0.10 183	0.19 251	0.08 128	0.14 206	0.08 172	0.28 395	0.08 172	0.07 230	0.04 104	0.14 223	0.11 175	0.13 196	0.16 231

EGLCR-Stereo	0.11 198	0.06 151	0.04 104	0.08 190	0.08 203	0.07 177	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.27 351	0.06 117	0.19 259	0.06 181	0.08 229	0.08 146	0.10 183	0.20 277	0.10 192	0.16 239	0.07 145	0.17 255	0.07 149	0.04 135	0.06 170	0.10 154	0.12 194	0.18 287	0.18 264

MIPNet	0.11 198	0.09 242	0.06 187	0.07 179	0.08 203	0.07 177	0.05 154	0.17 215	0.06 123	0.23 264	0.07 151	0.15 192	0.08 243	0.05 149	0.09 194	0.10 183	0.17 203	0.11 211	0.20 303	0.12 293	0.13 167	0.10 261	0.05 176	0.07 217	0.15 239	0.13 216	0.11 170	0.13 188

GMOStereo	0.11 198	0.07 178	0.09 273	0.06 155	0.05 124	0.06 151	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.07 151	0.17 228	0.09 256	0.05 149	0.10 255	0.11 245	0.17 203	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.19 285	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.18 300	0.16 302	0.14 212	0.17 245

error version	0.11 198	0.07 178	0.09 273	0.06 155	0.05 124	0.06 151	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.07 151	0.17 228	0.09 256	0.05 149	0.10 255	0.11 245	0.17 203	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.19 285	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.18 300	0.16 302	0.14 212	0.17 245

test-v	0.11 198	0.07 178	0.09 273	0.06 155	0.05 124	0.06 151	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.07 151	0.17 228	0.09 256	0.05 149	0.10 255	0.11 245	0.17 203	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.19 285	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.18 300	0.16 302	0.14 212	0.17 245

test_3	0.11 198	0.07 178	0.07 225	0.06 155	0.08 203	0.05 128	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.09 203	0.21 300	0.11 285	0.06 168	0.13 332	0.13 318	0.20 277	0.09 163	0.14 206	0.10 245	0.18 270	0.08 172	0.04 135	0.08 244	0.13 196	0.15 276	0.13 196	0.14 199

test-2	0.11 198	0.07 178	0.09 273	0.06 155	0.05 124	0.06 151	0.05 154	0.17 215	0.09 221	0.24 281	0.07 151	0.17 228	0.09 256	0.05 149	0.10 255	0.11 245	0.17 203	0.08 128	0.12 168	0.08 172	0.19 285	0.08 172	0.03 107	0.06 170	0.18 300	0.16 302	0.14 212	0.17 245

CREStereo++_RVC	0.11 198	0.07 178	0.05 147	0.08 190	0.08 203	0.08 191	0.07 215	0.16 200	0.09 221	0.26 335	0.09 203	0.17 228	0.13 309	0.08 229	0.08 146	0.10 183	0.20 277	0.08 128	0.13 189	0.07 145	0.19 285	0.08 172	0.06 200	0.06 170	0.14 223	0.11 175	0.16 243	0.15 214
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	0.11 198	0.06 151	0.06 187	0.10 235	0.09 235	0.09 207	0.06 190	0.12 149	0.08 184	0.22 240	0.08 181	0.13 172	0.07 220	0.08 229	0.10 255	0.13 318	0.20 277	0.13 285	0.18 280	0.08 172	0.18 270	0.09 220	0.06 200	0.06 170	0.10 154	0.10 152	0.15 229	0.14 199

XX-TBD	0.11 198	0.06 151	0.06 187	0.10 235	0.09 235	0.09 207	0.06 190	0.12 149	0.08 184	0.22 240	0.08 181	0.13 172	0.07 220	0.08 229	0.10 255	0.13 318	0.20 277	0.13 285	0.18 280	0.08 172	0.18 270	0.09 220	0.06 200	0.06 170	0.10 154	0.10 152	0.15 229	0.14 199

HCRNet	0.11 198	0.17 345	0.06 187	0.22 343	0.08 203	0.15 295	0.08 234	0.13 168	0.04 53	0.46 412	0.12 268	0.24 328	0.07 220	0.07 202	0.08 146	0.06 77	0.14 163	0.08 128	0.20 303	0.08 172	0.09 113	0.05 99	0.11 314	0.06 170	0.06 85	0.05 42	0.05 66	0.08 127

CREStereo	0.11 198	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.08 203	0.07 177	0.05 154	0.18 255	0.05 90	0.26 335	0.08 181	0.18 247	0.06 181	0.08 229	0.08 146	0.10 183	0.22 309	0.09 163	0.13 189	0.08 172	0.20 309	0.09 220	0.06 200	0.05 136	0.11 170	0.13 216	0.17 261	0.15 214
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	0.11 198	0.10 260	0.08 253	0.09 214	0.10 261	0.09 207	0.06 190	0.14 180	0.08 184	0.18 182	0.15 308	0.09 124	0.06 181	0.08 229	0.09 194	0.10 183	0.17 203	0.13 285	0.14 206	0.10 245	0.11 131	0.09 220	0.08 262	0.08 244	0.13 196	0.12 194	0.10 156	0.11 165

DSFCA	0.11 198	0.13 307	0.09 273	0.10 235	0.08 203	0.11 249	0.11 288	0.12 149	0.09 221	0.12 134	0.13 282	0.14 185	0.07 220	0.05 149	0.09 194	0.11 245	0.15 172	0.13 285	0.16 239	0.10 245	0.13 167	0.12 310	0.07 230	0.09 277	0.12 183	0.13 216	0.10 156	0.13 188

PMTNet	0.11 198	0.10 260	0.06 187	0.12 270	0.09 235	0.07 177	0.06 190	0.18 255	0.06 123	0.28 370	0.06 117	0.18 247	0.04 111	0.07 202	0.09 194	0.11 245	0.19 251	0.09 163	0.14 206	0.08 172	0.17 255	0.09 220	0.07 230	0.05 136	0.13 196	0.12 194	0.17 261	0.15 214

BEATNet_4x	0.11 198	0.10 260	0.08 253	0.09 214	0.09 235	0.09 207	0.08 234	0.12 149	0.08 184	0.21 225	0.09 203	0.15 192	0.09 256	0.07 202	0.10 255	0.09 145	0.13 146	0.13 285	0.11 154	0.08 172	0.13 167	0.11 286	0.08 262	0.07 217	0.13 196	0.13 216	0.18 287	0.18 264

DeepPrunerF	0.11 198	0.10 260	0.10 293	0.13 283	0.13 307	0.09 207	0.09 255	0.15 188	0.11 269	0.12 134	0.14 295	0.10 133	0.09 256	0.07 202	0.12 312	0.11 245	0.11 129	0.13 285	0.13 189	0.11 272	0.13 167	0.08 172	0.08 262	0.08 244	0.17 274	0.14 246	0.11 170	0.14 199

ADCP+	0.11 198	0.10 260	0.08 253	0.09 214	0.07 176	0.09 207	0.08 234	0.13 168	0.11 269	0.16 157	0.12 268	0.18 247	0.08 243	0.07 202	0.10 255	0.09 145	0.16 189	0.11 211	0.14 206	0.09 209	0.12 146	0.09 220	0.08 262	0.08 244	0.11 170	0.15 276	0.11 170	0.11 165

RASNet	0.11 198	0.10 260	0.09 273	0.10 235	0.07 176	0.08 191	0.08 234	0.19 287	0.09 221	0.17 167	0.10 232	0.13 172	0.08 243	0.06 168	0.08 146	0.10 183	0.15 172	0.09 163	0.12 168	0.06 122	0.15 209	0.09 220	0.05 176	0.10 295	0.13 196	0.11 175	0.17 261	0.17 245

iResNet_ROB	0.11 198	0.08 221	0.07 225	0.11 256	0.08 203	0.12 263	0.07 215	0.15 188	0.08 184	0.23 264	0.10 232	0.15 192	0.15 333	0.06 168	0.07 111	0.09 145	0.17 203	0.12 251	0.13 189	0.09 209	0.14 188	0.09 220	0.07 230	0.08 244	0.14 223	0.12 194	0.15 229	0.15 214

DN-CSS_ROB	0.11 198	0.09 242	0.11 306	0.08 190	0.09 235	0.08 191	0.08 234	0.16 200	0.10 249	0.23 264	0.17 328	0.18 247	0.14 325	0.05 149	0.08 146	0.09 145	0.13 146	0.10 192	0.18 280	0.09 209	0.11 131	0.08 172	0.07 230	0.08 244	0.13 196	0.10 152	0.12 182	0.10 155

DNSM	0.12 228	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.08 203	0.11 249	0.06 190	0.19 287	0.08 184	0.26 335	0.06 117	0.21 300	0.03 74	0.10 275	0.09 194	0.10 183	0.22 309	0.10 192	0.15 221	0.09 209	0.20 309	0.10 261	0.06 200	0.06 170	0.15 239	0.12 194	0.17 261	0.19 283

ManiGeoR	0.12 228	0.10 260	0.08 253	0.13 283	0.08 203	0.10 232	0.07 215	0.20 312	0.10 249	0.20 210	0.11 252	0.20 276	0.06 181	0.06 168	0.09 194	0.10 183	0.18 225	0.11 211	0.16 239	0.09 209	0.13 167	0.07 149	0.06 200	0.08 244	0.16 255	0.14 246	0.16 243	0.14 199

HLf10	0.12 228	0.10 260	0.08 253	0.13 283	0.08 203	0.10 232	0.07 215	0.20 312	0.10 249	0.20 210	0.11 252	0.20 276	0.06 181	0.06 168	0.09 194	0.10 183	0.18 225	0.11 211	0.16 239	0.09 209	0.13 167	0.07 149	0.06 200	0.08 244	0.16 255	0.14 246	0.16 243	0.14 199

HLf8	0.12 228	0.10 260	0.08 253	0.11 256	0.09 235	0.10 232	0.08 234	0.20 312	0.09 221	0.19 196	0.10 232	0.20 276	0.09 256	0.07 202	0.09 194	0.11 245	0.19 251	0.12 251	0.17 260	0.09 209	0.14 188	0.09 220	0.07 230	0.08 244	0.16 255	0.14 246	0.18 287	0.18 264

TestStereo_HLe17	0.12 228	0.11 277	0.08 253	0.14 293	0.10 261	0.12 263	0.08 234	0.23 344	0.11 269	0.21 225	0.10 232	0.20 276	0.07 220	0.06 168	0.09 194	0.10 183	0.17 203	0.11 211	0.18 280	0.09 209	0.13 167	0.08 172	0.06 200	0.09 277	0.18 300	0.14 246	0.16 243	0.15 214

TestStereo_HL2	0.12 228	0.09 242	0.07 225	0.10 235	0.08 203	0.10 232	0.08 234	0.18 255	0.10 249	0.22 240	0.11 252	0.20 276	0.09 256	0.08 229	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.11 211	0.17 260	0.09 209	0.14 188	0.07 149	0.07 230	0.08 244	0.17 274	0.14 246	0.17 261	0.18 264

GGDA	0.12 228	0.09 242	0.07 225	0.10 235	0.08 203	0.11 249	0.08 234	0.18 255	0.11 269	0.22 240	0.10 232	0.21 300	0.10 274	0.08 229	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.11 211	0.16 239	0.08 172	0.14 188	0.08 172	0.07 230	0.08 244	0.16 255	0.14 246	0.16 243	0.17 245

DNS	0.12 228	0.08 221	0.06 187	0.08 190	0.08 203	0.11 249	0.06 190	0.18 255	0.07 153	0.26 335	0.06 117	0.26 333	0.04 111	0.10 275	0.09 194	0.10 183	0.21 292	0.10 192	0.15 221	0.09 209	0.20 309	0.09 220	0.05 176	0.06 170	0.14 223	0.13 216	0.18 287	0.18 264

DF	0.12 228	0.07 178	0.05 147	0.10 235	0.09 235	0.09 207	0.07 215	0.19 287	0.07 153	0.27 351	0.09 203	0.20 276	0.05 146	0.10 275	0.09 194	0.11 245	0.22 309	0.11 211	0.16 239	0.09 209	0.21 337	0.10 261	0.07 230	0.07 217	0.15 239	0.12 194	0.17 261	0.23 319

WQFJA1++	0.12 228	0.09 242	0.06 187	0.15 307	0.08 203	0.15 295	0.14 315	0.17 215	0.07 153	0.19 196	0.11 252	0.15 192	0.08 243	0.05 149	0.08 146	0.10 183	0.19 251	0.09 163	0.16 239	0.08 172	0.16 228	0.07 149	0.06 200	0.06 170	0.16 255	0.11 175	0.21 328	0.22 314

DDF-Stereo	0.12 228	0.07 178	0.04 104	0.10 235	0.09 235	0.13 274	0.10 274	0.18 255	0.08 184	0.24 281	0.06 117	0.19 259	0.06 181	0.08 229	0.08 146	0.11 245	0.23 321	0.08 128	0.16 239	0.10 245	0.20 309	0.08 172	0.07 230	0.07 217	0.13 196	0.13 216	0.17 261	0.19 283

zero-FE	0.12 228	0.07 178	0.04 104	0.11 256	0.08 203	0.15 295	0.12 303	0.18 255	0.08 184	0.23 264	0.08 181	0.19 259	0.07 220	0.08 229	0.08 146	0.11 245	0.23 321	0.09 163	0.17 260	0.10 245	0.20 309	0.09 220	0.07 230	0.07 217	0.13 196	0.13 216	0.16 243	0.20 293

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 228	0.07 178	0.04 104	0.09 214	0.09 235	0.11 249	0.10 274	0.18 255	0.08 184	0.24 281	0.09 203	0.16 216	0.04 111	0.09 254	0.09 194	0.11 245	0.21 292	0.10 192	0.17 260	0.09 209	0.20 309	0.10 261	0.05 176	0.06 170	0.15 239	0.13 216	0.16 243	0.27 341

AE-Stereo	0.12 228	0.09 242	0.08 253	0.11 256	0.09 235	0.08 191	0.05 154	0.17 215	0.14 311	0.24 281	0.09 203	0.19 259	0.10 274	0.07 202	0.10 255	0.12 297	0.24 340	0.13 285	0.16 239	0.11 272	0.18 270	0.09 220	0.05 176	0.09 277	0.13 196	0.14 246	0.15 229	0.15 214

raft_robust	0.12 228	0.09 242	0.09 273	0.11 256	0.06 157	0.09 207	0.06 190	0.15 188	0.08 184	0.23 264	0.07 151	0.20 276	0.11 285	0.09 254	0.11 296	0.12 297	0.16 189	0.12 251	0.13 189	0.10 245	0.15 209	0.11 286	0.03 107	0.07 217	0.18 300	0.16 302	0.15 229	0.14 199

IPLGR	0.12 228	0.09 242	0.09 273	0.09 214	0.10 261	0.09 207	0.07 215	0.18 255	0.09 221	0.22 240	0.10 232	0.15 192	0.07 220	0.06 168	0.09 194	0.11 245	0.17 203	0.11 211	0.20 303	0.12 293	0.15 209	0.08 172	0.04 135	0.08 244	0.16 255	0.13 216	0.14 212	0.16 231

s12784h	0.12 228	0.09 242	0.06 187	0.11 256	0.09 235	0.08 191	0.06 190	0.18 255	0.07 153	0.27 351	0.11 252	0.19 259	0.08 243	0.07 202	0.08 146	0.09 145	0.21 292	0.08 128	0.15 221	0.07 145	0.20 309	0.08 172	0.05 176	0.07 217	0.16 255	0.14 246	0.18 287	0.21 310

ADLNet	0.12 228	0.11 277	0.08 253	0.12 270	0.10 261	0.16 307	0.12 303	0.14 180	0.07 153	0.13 140	0.10 232	0.25 331	0.10 274	0.28 382	0.09 194	0.10 183	0.17 203	0.09 163	0.13 189	0.09 209	0.11 131	0.08 172	0.13 332	0.06 170	0.13 196	0.12 194	0.12 182	0.14 199

GMStereo	0.12 228	0.12 293	0.07 225	0.11 256	0.11 280	0.13 274	0.09 255	0.17 215	0.10 249	0.17 167	0.13 282	0.21 300	0.11 285	0.07 202	0.10 255	0.09 145	0.17 203	0.10 192	0.17 260	0.12 293	0.14 188	0.09 220	0.07 230	0.09 277	0.14 223	0.13 216	0.15 229	0.12 179
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 228	0.11 277	0.12 321	0.12 270	0.10 261	0.11 249	0.13 309	0.15 188	0.12 289	0.13 140	0.12 268	0.13 172	0.09 256	0.09 254	0.15 357	0.13 318	0.15 172	0.11 211	0.16 239	0.09 209	0.13 167	0.10 261	0.10 304	0.10 295	0.12 183	0.10 152	0.13 196	0.12 179

CFNet	0.12 228	0.11 277	0.08 253	0.14 293	0.12 294	0.11 249	0.09 255	0.19 287	0.10 249	0.18 182	0.12 268	0.25 331	0.10 274	0.08 229	0.08 146	0.09 145	0.17 203	0.12 251	0.12 168	0.09 209	0.11 131	0.08 172	0.06 200	0.09 277	0.15 239	0.12 194	0.13 196	0.13 188

iResNetv2_ROB	0.12 228	0.08 221	0.07 225	0.12 270	0.09 235	0.12 263	0.08 234	0.17 215	0.08 184	0.22 240	0.12 268	0.20 276	0.15 333	0.06 168	0.08 146	0.08 121	0.16 189	0.11 211	0.17 260	0.10 245	0.14 188	0.09 220	0.09 288	0.10 295	0.14 223	0.12 194	0.19 302	0.12 179

PDISCO_ROB	0.12 228	0.13 307	0.13 330	0.10 235	0.08 203	0.09 207	0.09 255	0.09 132	0.08 184	0.11 131	0.10 232	0.06 101	0.05 146	0.05 149	0.09 194	0.11 245	0.14 163	0.16 335	0.09 130	0.10 245	0.14 188	0.12 310	0.04 135	0.08 244	0.16 255	0.21 355	0.32 372	0.19 283

G2	0.13 251	0.14 320	0.05 147	0.42 388	0.07 176	0.54 396	0.11 288	0.13 168	0.06 123	0.17 167	0.09 203	0.16 216	0.04 111	0.10 275	0.08 146	0.08 121	0.13 146	0.09 163	0.18 280	0.06 122	0.10 122	0.06 125	0.14 338	0.06 170	0.08 120	0.08 119	0.09 143	0.08 127

depth_test_26	0.13 251	0.06 151	0.06 187	0.06 155	0.07 176	0.07 177	0.05 154	0.26 358	0.06 123	0.32 390	0.10 232	0.31 350	0.06 181	0.10 275	0.10 255	0.10 183	0.29 384	0.11 211	0.25 344	0.10 245	0.26 386	0.07 149	0.13 332	0.08 244	0.12 183	0.14 246	0.13 196	0.20 293

gcap_with_dpt	0.13 251	0.07 178	0.07 225	0.08 190	0.09 235	0.11 249	0.07 215	0.18 255	0.11 269	0.27 351	0.10 232	0.24 328	0.09 256	0.12 313	0.10 255	0.11 245	0.21 292	0.12 251	0.16 239	0.10 245	0.21 337	0.11 286	0.08 262	0.08 244	0.17 274	0.12 194	0.17 261	0.25 330

S2M2_L	0.13 251	0.10 260	0.09 273	0.12 270	0.08 203	0.13 274	0.10 274	0.16 200	0.08 184	0.21 225	0.07 151	0.17 228	0.03 74	0.17 351	0.11 296	0.09 145	0.22 309	0.12 251	0.16 239	0.11 272	0.18 270	0.09 220	0.12 325	0.08 244	0.13 196	0.12 194	0.15 229	0.20 293
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 251	0.07 178	0.07 225	0.08 190	0.09 235	0.11 249	0.07 215	0.18 255	0.11 269	0.27 351	0.10 232	0.24 328	0.09 256	0.12 313	0.10 255	0.11 245	0.21 292	0.12 251	0.16 239	0.10 245	0.21 337	0.11 286	0.08 262	0.08 244	0.17 274	0.12 194	0.17 261	0.25 330

gcap-zeroshot	0.13 251	0.08 221	0.05 147	0.08 190	0.10 261	0.11 249	0.09 255	0.18 255	0.09 221	0.28 370	0.08 181	0.20 276	0.06 181	0.10 275	0.09 194	0.12 297	0.23 321	0.11 211	0.27 355	0.12 293	0.20 309	0.11 286	0.07 230	0.08 244	0.12 183	0.17 320	0.17 261	0.18 264

MSKI-zero shot	0.13 251	0.08 221	0.05 147	0.09 214	0.11 280	0.09 207	0.07 215	0.19 287	0.09 221	0.28 370	0.10 232	0.19 259	0.06 181	0.11 294	0.10 255	0.11 245	0.24 340	0.11 211	0.17 260	0.11 272	0.21 337	0.10 261	0.07 230	0.08 244	0.14 223	0.17 320	0.18 287	0.18 264

Any-RAFT	0.13 251	0.07 178	0.05 147	0.10 235	0.09 235	0.12 263	0.08 234	0.17 215	0.10 249	0.26 335	0.09 203	0.20 276	0.08 243	0.10 275	0.09 194	0.10 183	0.22 309	0.11 211	0.20 303	0.10 245	0.21 337	0.09 220	0.08 262	0.06 170	0.16 255	0.15 276	0.17 261	0.17 245

RAFT-Test	0.13 251	0.07 178	0.06 187	0.09 214	0.11 280	0.13 274	0.09 255	0.17 215	0.11 269	0.27 351	0.10 232	0.20 276	0.05 146	0.12 313	0.10 255	0.11 245	0.23 321	0.12 251	0.21 315	0.14 323	0.21 337	0.11 286	0.06 200	0.08 244	0.17 274	0.15 276	0.17 261	0.17 245

HH	0.13 251	0.06 151	0.05 147	0.11 256	0.11 280	0.16 307	0.08 234	0.19 287	0.07 153	0.28 370	0.08 181	0.18 247	0.05 146	0.12 313	0.10 255	0.10 183	0.23 321	0.12 251	0.15 221	0.10 245	0.20 309	0.08 172	0.07 230	0.08 244	0.13 196	0.14 246	0.19 302	0.23 319

HanStereo	0.13 251	0.06 151	0.05 147	0.11 256	0.11 280	0.16 307	0.08 234	0.19 287	0.07 153	0.28 370	0.08 181	0.18 247	0.05 146	0.12 313	0.10 255	0.10 183	0.23 321	0.12 251	0.15 221	0.10 245	0.20 309	0.08 172	0.07 230	0.08 244	0.13 196	0.14 246	0.19 302	0.23 319

anonymity	0.13 251	0.06 151	0.05 147	0.09 214	0.10 261	0.09 207	0.07 215	0.18 255	0.08 184	0.28 370	0.12 268	0.19 259	0.06 181	0.09 254	0.09 194	0.13 318	0.23 321	0.12 251	0.17 260	0.15 337	0.19 285	0.10 261	0.09 288	0.07 217	0.19 315	0.18 333	0.19 302	0.19 283

iRaft-Stereo_20w	0.13 251	0.07 178	0.05 147	0.12 270	0.12 294	0.12 263	0.09 255	0.16 200	0.10 249	0.28 370	0.09 203	0.19 259	0.04 111	0.10 275	0.09 194	0.11 245	0.24 340	0.11 211	0.15 221	0.13 312	0.20 309	0.08 172	0.09 288	0.06 170	0.17 274	0.13 216	0.20 314	0.25 330

GLC_STEREO	0.13 251	0.11 277	0.12 321	0.12 270	0.11 280	0.10 232	0.10 274	0.19 287	0.07 153	0.25 317	0.13 282	0.12 155	0.07 220	0.07 202	0.08 146	0.12 297	0.24 340	0.11 211	0.17 260	0.09 209	0.27 390	0.15 346	0.07 230	0.07 217	0.15 239	0.09 131	0.20 314	0.12 179

TRStereo	0.13 251	0.07 178	0.05 147	0.09 214	0.08 203	0.17 316	0.13 309	0.18 255	0.07 153	0.25 317	0.09 203	0.20 276	0.04 111	0.10 275	0.09 194	0.10 183	0.22 309	0.11 211	0.22 322	0.13 312	0.19 285	0.09 220	0.09 288	0.07 217	0.16 255	0.15 276	0.24 345	0.20 293

LMCR-Stereo	0.13 251	0.09 242	0.07 225	0.11 256	0.08 203	0.11 249	0.09 255	0.18 255	0.09 221	0.19 196	0.14 295	0.19 259	0.14 325	0.10 275	0.09 194	0.11 245	0.20 277	0.13 285	0.19 297	0.10 245	0.18 270	0.10 261	0.08 262	0.08 244	0.15 239	0.13 216	0.18 287	0.17 245

TestStereo	0.13 251	0.12 293	0.10 293	0.11 256	0.08 203	0.11 249	0.10 274	0.18 255	0.11 269	0.24 281	0.13 282	0.20 276	0.08 243	0.06 168	0.11 296	0.10 183	0.20 277	0.11 211	0.20 303	0.10 245	0.21 337	0.10 261	0.06 200	0.12 324	0.19 315	0.11 175	0.12 182	0.13 188

CFNet_pseudo	0.13 251	0.11 277	0.11 306	0.14 293	0.11 280	0.12 263	0.11 288	0.19 287	0.12 289	0.24 281	0.14 295	0.16 216	0.15 333	0.08 229	0.09 194	0.10 183	0.16 189	0.13 285	0.13 189	0.08 172	0.15 209	0.08 172	0.08 262	0.09 277	0.15 239	0.14 246	0.19 302	0.20 293

EAI-Stereo	0.13 251	0.07 178	0.04 104	0.10 235	0.10 261	0.10 232	0.09 255	0.17 215	0.10 249	0.26 335	0.11 252	0.20 276	0.05 146	0.10 275	0.10 255	0.11 245	0.23 321	0.12 251	0.18 280	0.12 293	0.19 285	0.08 172	0.08 262	0.08 244	0.16 255	0.14 246	0.15 229	0.20 293

FADNet-RVC-Resample	0.13 251	0.10 260	0.12 321	0.12 270	0.10 261	0.13 274	0.10 274	0.16 200	0.13 299	0.18 182	0.13 282	0.17 228	0.11 285	0.10 275	0.10 255	0.09 145	0.13 146	0.15 324	0.15 221	0.17 354	0.15 209	0.12 310	0.10 304	0.13 334	0.17 274	0.13 216	0.12 182	0.11 165

STTStereo	0.13 251	0.14 320	0.17 362	0.13 283	0.15 327	0.13 274	0.20 349	0.13 168	0.13 299	0.15 151	0.15 308	0.17 228	0.10 274	0.11 294	0.12 312	0.12 297	0.15 172	0.14 310	0.13 189	0.11 272	0.12 146	0.10 261	0.07 230	0.09 277	0.15 239	0.13 216	0.12 182	0.16 231

R-Stereo Train	0.13 251	0.07 178	0.07 225	0.09 214	0.10 261	0.15 295	0.05 154	0.16 200	0.12 289	0.28 370	0.12 268	0.20 276	0.08 243	0.11 294	0.09 194	0.11 245	0.24 340	0.12 251	0.16 239	0.11 272	0.21 337	0.11 286	0.08 262	0.07 217	0.15 239	0.15 276	0.16 243	0.15 214

ADCRef	0.13 251	0.10 260	0.09 273	0.10 235	0.08 203	0.09 207	0.08 234	0.17 215	0.14 311	0.21 225	0.15 308	0.15 192	0.13 309	0.05 149	0.10 255	0.11 245	0.16 189	0.14 310	0.19 297	0.12 293	0.15 209	0.12 310	0.09 288	0.11 308	0.13 196	0.18 333	0.13 196	0.18 264

RAFT-Stereo	0.13 251	0.07 178	0.07 225	0.09 214	0.10 261	0.15 295	0.05 154	0.16 200	0.12 289	0.28 370	0.12 268	0.20 276	0.08 243	0.11 294	0.09 194	0.11 245	0.24 340	0.12 251	0.16 239	0.11 272	0.21 337	0.11 286	0.08 262	0.07 217	0.15 239	0.15 276	0.16 243	0.15 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 251	0.08 221	0.06 187	0.09 214	0.12 294	0.10 232	0.08 234	0.17 215	0.11 269	0.27 351	0.09 203	0.20 276	0.06 181	0.12 313	0.10 255	0.11 245	0.24 340	0.12 251	0.19 297	0.16 349	0.21 337	0.11 286	0.07 230	0.08 244	0.17 274	0.14 246	0.17 261	0.18 264

CFNet_RVC	0.13 251	0.12 293	0.10 293	0.14 293	0.11 280	0.14 283	0.09 255	0.17 215	0.09 221	0.19 196	0.13 282	0.21 300	0.09 256	0.09 254	0.10 255	0.13 318	0.18 225	0.13 285	0.15 221	0.11 272	0.16 228	0.08 172	0.06 200	0.09 277	0.15 239	0.12 194	0.16 243	0.17 245

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 251	0.13 307	0.13 330	0.14 293	0.15 327	0.13 274	0.20 349	0.13 168	0.15 319	0.16 157	0.16 319	0.21 300	0.09 256	0.15 345	0.10 255	0.12 297	0.15 172	0.12 251	0.11 154	0.09 209	0.11 131	0.09 220	0.08 262	0.08 244	0.13 196	0.13 216	0.11 170	0.15 214
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	0.13 251	0.12 293	0.11 306	0.10 235	0.10 261	0.10 232	0.09 255	0.16 200	0.11 269	0.18 182	0.17 328	0.19 259	0.13 309	0.11 294	0.11 296	0.10 183	0.17 203	0.13 285	0.13 189	0.10 245	0.17 255	0.10 261	0.09 288	0.12 324	0.27 371	0.16 302	0.16 243	0.13 188

PWCDC_ROB	0.13 251	0.06 151	0.09 273	0.07 179	0.13 307	0.08 191	0.13 309	0.06 99	0.24 371	0.09 122	0.15 308	0.09 124	0.43 397	0.26 376	0.10 255	0.10 183	0.09 113	0.12 251	0.08 113	0.11 272	0.08 108	0.11 286	0.19 358	0.13 334	0.07 102	0.13 216	0.08 127	0.18 264

TestStereo_HL3	0.14 280	0.11 277	0.08 253	0.12 270	0.10 261	0.12 263	0.11 288	0.20 312	0.13 299	0.24 281	0.11 252	0.30 347	0.13 309	0.08 229	0.09 194	0.11 245	0.23 321	0.12 251	0.16 239	0.10 245	0.16 228	0.10 261	0.08 262	0.08 244	0.17 274	0.13 216	0.23 335	0.27 341

TestStereo-Hl	0.14 280	0.11 277	0.08 253	0.10 235	0.09 235	0.15 295	0.11 288	0.19 287	0.13 299	0.24 281	0.12 268	0.28 338	0.12 293	0.07 202	0.09 194	0.11 245	0.19 251	0.12 251	0.18 280	0.10 245	0.15 209	0.09 220	0.07 230	0.10 295	0.16 255	0.15 276	0.24 345	0.29 350

DN	0.14 280	0.08 221	0.08 253	0.19 332	0.09 235	0.22 353	0.11 288	0.18 255	0.10 249	0.21 225	0.12 268	0.35 356	0.06 181	0.14 336	0.09 194	0.11 245	0.24 340	0.12 251	0.16 239	0.08 172	0.18 270	0.11 286	0.06 200	0.08 244	0.24 360	0.14 246	0.15 229	0.18 264

IGEV-FE	0.14 280	0.07 178	0.05 147	0.13 283	0.13 307	0.10 232	0.11 288	0.17 215	0.09 221	0.28 370	0.09 203	0.23 319	0.05 146	0.12 313	0.09 194	0.11 245	0.23 321	0.11 211	0.16 239	0.12 293	0.20 309	0.09 220	0.09 288	0.06 170	0.19 315	0.14 246	0.23 335	0.27 341

model_zeroshot	0.14 280	0.09 242	0.06 187	0.10 235	0.10 261	0.14 283	0.08 234	0.20 312	0.12 289	0.28 370	0.08 181	0.21 300	0.06 181	0.11 294	0.09 194	0.12 297	0.26 365	0.13 285	0.27 355	0.11 272	0.20 309	0.13 327	0.11 314	0.09 277	0.17 274	0.17 320	0.18 287	0.18 264

MyStereo04	0.14 280	0.12 293	0.10 293	0.08 190	0.09 235	0.10 232	0.08 234	0.22 336	0.19 350	0.24 281	0.16 319	0.23 319	0.11 285	0.04 131	0.10 255	0.11 245	0.17 203	0.12 251	0.21 315	0.12 293	0.16 228	0.11 286	0.06 200	0.11 308	0.21 341	0.12 194	0.16 243	0.15 214

IGEV_Zeroshot_test	0.14 280	0.07 178	0.05 147	0.13 283	0.13 307	0.10 232	0.11 288	0.17 215	0.09 221	0.28 370	0.09 203	0.23 319	0.05 146	0.12 313	0.09 194	0.11 245	0.23 321	0.11 211	0.16 239	0.12 293	0.20 309	0.09 220	0.09 288	0.06 170	0.19 315	0.14 246	0.23 335	0.27 341

dd	0.14 280	0.12 293	0.07 225	0.25 357	0.10 261	0.19 335	0.09 255	0.17 215	0.08 184	0.17 167	0.08 181	0.33 352	0.08 243	0.06 168	0.10 255	0.11 245	0.24 340	0.11 211	0.25 344	0.09 209	0.15 209	0.09 220	0.06 200	0.09 277	0.17 274	0.13 216	0.18 287	0.15 214

AACVNet	0.14 280	0.13 307	0.10 293	0.13 283	0.13 307	0.14 283	0.10 274	0.19 287	0.11 269	0.22 240	0.17 328	0.13 172	0.10 274	0.09 254	0.11 296	0.11 245	0.21 292	0.13 285	0.17 260	0.12 293	0.16 228	0.11 286	0.11 314	0.11 308	0.17 274	0.13 216	0.14 212	0.16 231

cross-raft	0.14 280	0.08 221	0.07 225	0.08 190	0.10 261	0.12 263	0.08 234	0.17 215	0.13 299	0.27 351	0.11 252	0.21 300	0.05 146	0.11 294	0.13 332	0.14 339	0.22 309	0.11 211	0.23 333	0.13 312	0.23 367	0.09 220	0.06 200	0.08 244	0.22 351	0.17 320	0.14 212	0.15 214

test-1	0.14 280	0.06 151	0.07 225	0.11 256	0.10 261	0.18 324	0.14 315	0.19 287	0.13 299	0.28 370	0.10 232	0.19 259	0.11 285	0.12 313	0.12 312	0.13 318	0.22 309	0.12 251	0.22 322	0.10 245	0.24 374	0.08 172	0.09 288	0.08 244	0.21 341	0.18 333	0.15 229	0.17 245

GEStereo_RVC	0.14 280	0.13 307	0.10 293	0.11 256	0.12 294	0.12 263	0.11 288	0.18 255	0.13 299	0.24 281	0.16 319	0.18 247	0.10 274	0.06 168	0.12 312	0.11 245	0.20 277	0.17 348	0.23 333	0.13 312	0.15 209	0.13 327	0.07 230	0.11 308	0.20 328	0.14 246	0.13 196	0.19 283

sAnonymous2	0.14 280	0.09 242	0.10 293	0.10 235	0.09 235	0.09 207	0.11 288	0.22 336	0.11 269	0.23 264	0.16 319	0.15 192	0.10 274	0.06 168	0.12 312	0.13 318	0.18 225	0.15 324	0.21 315	0.14 323	0.16 228	0.14 334	0.04 135	0.10 295	0.17 274	0.17 320	0.17 261	0.16 231

CroCo_RVC	0.14 280	0.09 242	0.10 293	0.10 235	0.09 235	0.09 207	0.11 288	0.22 336	0.11 269	0.23 264	0.16 319	0.15 192	0.10 274	0.06 168	0.12 312	0.13 318	0.18 225	0.15 324	0.21 315	0.14 323	0.16 228	0.14 334	0.04 135	0.10 295	0.17 274	0.17 320	0.17 261	0.16 231

sCroCo_RVC	0.14 280	0.09 242	0.09 273	0.08 190	0.07 176	0.10 232	0.07 215	0.19 287	0.14 311	0.18 182	0.12 268	0.13 172	0.14 325	0.06 168	0.13 332	0.15 357	0.22 309	0.15 324	0.22 322	0.13 312	0.21 337	0.16 354	0.06 200	0.12 324	0.17 274	0.16 302	0.17 261	0.17 245

XX-Stereo	0.14 280	0.05 120	0.05 147	0.10 235	0.08 203	0.17 316	0.07 215	0.18 255	0.10 249	0.27 351	0.09 203	0.20 276	0.03 74	0.09 254	0.10 255	0.12 297	0.23 321	0.11 211	0.20 303	0.11 272	0.20 309	0.08 172	0.08 262	0.07 217	0.22 351	0.16 302	0.17 261	0.36 370

GES	0.14 280	0.11 277	0.07 225	0.09 214	0.11 280	0.15 295	0.09 255	0.20 312	0.09 221	0.23 264	0.12 268	0.17 228	0.11 285	0.14 336	0.10 255	0.10 183	0.23 321	0.14 310	0.24 339	0.14 323	0.17 255	0.17 358	0.11 314	0.09 277	0.15 239	0.14 246	0.21 328	0.20 293

psm_up	0.14 280	0.11 277	0.13 330	0.15 307	0.12 294	0.14 283	0.11 288	0.20 312	0.16 324	0.19 196	0.12 268	0.15 192	0.17 342	0.10 275	0.12 312	0.12 297	0.19 251	0.13 285	0.17 260	0.11 272	0.15 209	0.09 220	0.10 304	0.16 355	0.18 300	0.16 302	0.17 261	0.20 293

FADNet-RVC	0.14 280	0.13 307	0.10 293	0.18 325	0.11 280	0.14 283	0.09 255	0.21 327	0.09 221	0.19 196	0.17 328	0.17 228	0.12 293	0.11 294	0.14 347	0.15 357	0.18 225	0.13 285	0.18 280	0.15 337	0.12 146	0.12 310	0.12 325	0.11 308	0.20 328	0.16 302	0.14 212	0.14 199

RTSC	0.14 280	0.11 277	0.10 293	0.12 270	0.11 280	0.12 263	0.10 274	0.16 200	0.13 299	0.18 182	0.13 282	0.15 192	0.13 309	0.08 229	0.11 296	0.13 318	0.20 277	0.13 285	0.21 315	0.12 293	0.16 228	0.12 310	0.07 230	0.10 295	0.16 255	0.16 302	0.21 328	0.32 363

ADCL	0.14 280	0.12 293	0.11 306	0.13 283	0.11 280	0.14 283	0.10 274	0.17 215	0.15 319	0.22 240	0.16 319	0.21 300	0.12 293	0.09 254	0.10 255	0.11 245	0.16 189	0.13 285	0.17 260	0.12 293	0.18 270	0.13 327	0.11 314	0.11 308	0.16 255	0.15 276	0.16 243	0.16 231

DeepPruner_ROB	0.14 280	0.13 307	0.11 306	0.12 270	0.11 280	0.10 232	0.09 255	0.17 215	0.12 289	0.21 225	0.18 343	0.15 192	0.13 309	0.08 229	0.12 312	0.11 245	0.19 251	0.15 324	0.19 297	0.11 272	0.17 255	0.14 334	0.10 304	0.11 308	0.17 274	0.16 302	0.17 261	0.19 283

MLCV	0.14 280	0.11 277	0.09 273	0.16 312	0.12 294	0.14 283	0.11 288	0.21 327	0.10 249	0.24 281	0.13 282	0.21 300	0.14 325	0.08 229	0.09 194	0.10 183	0.19 251	0.11 211	0.19 297	0.09 209	0.17 255	0.08 172	0.10 304	0.09 277	0.16 255	0.13 216	0.16 243	0.19 283

HSM	0.14 280	0.12 293	0.09 273	0.14 293	0.13 307	0.12 263	0.10 274	0.18 255	0.10 249	0.23 264	0.15 308	0.18 247	0.14 325	0.08 229	0.10 255	0.10 183	0.21 292	0.12 251	0.17 260	0.12 293	0.18 270	0.10 261	0.07 230	0.08 244	0.17 274	0.15 276	0.17 261	0.18 264

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 304	0.07 178	0.05 147	0.12 270	0.12 294	0.15 295	0.09 255	0.17 215	0.12 289	0.29 384	0.09 203	0.22 316	0.05 146	0.12 313	0.11 296	0.11 245	0.26 365	0.12 251	0.33 372	0.11 272	0.20 309	0.12 310	0.08 262	0.06 170	0.21 341	0.18 333	0.20 314	0.32 363

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 304	0.07 178	0.05 147	0.14 293	0.12 294	0.15 295	0.10 274	0.18 255	0.08 184	0.26 335	0.08 181	0.19 259	0.08 243	0.11 294	0.10 255	0.12 297	0.26 365	0.13 285	0.26 350	0.11 272	0.20 309	0.10 261	0.08 262	0.07 217	0.20 328	0.18 333	0.19 302	0.31 359

EKT-Stereo	0.15 304	0.10 260	0.07 225	0.13 283	0.12 294	0.16 307	0.17 337	0.18 255	0.11 269	0.26 335	0.17 328	0.17 228	0.07 220	0.11 294	0.09 194	0.11 245	0.24 340	0.15 324	0.23 333	0.12 293	0.24 374	0.10 261	0.07 230	0.08 244	0.20 328	0.15 276	0.17 261	0.18 264

LoS	0.15 304	0.10 260	0.08 253	0.10 235	0.11 280	0.09 207	0.07 215	0.50 408	0.05 90	0.32 390	0.36 403	0.36 359	0.06 181	0.09 254	0.09 194	0.10 183	0.20 277	0.09 163	0.14 206	0.11 272	0.21 337	0.09 220	0.07 230	0.07 217	0.17 274	0.11 175	0.20 314	0.21 310
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 304	0.12 293	0.10 293	0.14 293	0.12 294	0.16 307	0.10 274	0.19 287	0.15 319	0.26 335	0.12 268	0.20 276	0.12 293	0.09 254	0.11 296	0.12 297	0.23 321	0.12 251	0.23 333	0.09 209	0.19 285	0.10 261	0.07 230	0.09 277	0.23 358	0.14 246	0.19 302	0.22 314
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 304	0.13 307	0.09 273	0.18 325	0.17 338	0.16 307	0.19 347	0.15 188	0.11 269	0.16 157	0.14 295	0.15 192	0.05 146	0.45 398	0.09 194	0.10 183	0.17 203	0.12 251	0.14 206	0.09 209	0.17 255	0.09 220	0.28 400	0.07 217	0.17 274	0.15 276	0.12 182	0.13 188

SACVNet	0.15 304	0.14 320	0.13 330	0.16 312	0.13 307	0.14 283	0.12 303	0.19 287	0.17 335	0.19 196	0.17 328	0.14 185	0.07 220	0.14 336	0.13 332	0.13 318	0.19 251	0.16 335	0.20 303	0.13 312	0.16 228	0.14 334	0.12 325	0.13 334	0.20 328	0.18 333	0.19 302	0.17 245

GANet-ADL	0.15 304	0.12 293	0.09 273	0.14 293	0.12 294	0.16 307	0.12 303	0.20 312	0.10 249	0.25 317	0.15 308	0.22 316	0.12 293	0.21 368	0.09 194	0.11 245	0.25 357	0.14 310	0.20 303	0.14 323	0.19 285	0.09 220	0.08 262	0.10 295	0.17 274	0.15 276	0.20 314	0.17 245

ICVP	0.15 304	0.13 307	0.14 341	0.12 270	0.12 294	0.13 274	0.10 274	0.17 215	0.12 289	0.17 167	0.13 282	0.18 247	0.12 293	0.09 254	0.12 312	0.13 318	0.18 225	0.15 324	0.15 221	0.14 323	0.17 255	0.13 327	0.20 361	0.11 308	0.19 315	0.19 346	0.17 261	0.16 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 304	0.12 293	0.12 321	0.16 312	0.14 319	0.17 316	0.14 315	0.20 312	0.13 299	0.22 240	0.14 295	0.19 259	0.18 344	0.12 313	0.10 255	0.12 297	0.18 225	0.13 285	0.17 260	0.12 293	0.16 228	0.11 286	0.09 288	0.10 295	0.19 315	0.20 350	0.19 302	0.27 341

APVNet	0.15 304	0.13 307	0.11 306	0.14 293	0.16 330	0.14 283	0.13 309	0.19 287	0.11 269	0.14 143	0.13 282	0.17 228	0.09 256	0.16 349	0.15 357	0.15 357	0.21 292	0.14 310	0.22 322	0.15 337	0.15 209	0.12 310	0.07 230	0.12 324	0.16 255	0.15 276	0.19 302	0.17 245

AF-Net	0.15 304	0.13 307	0.13 330	0.14 293	0.18 345	0.15 295	0.14 315	0.17 215	0.16 324	0.17 167	0.21 362	0.18 247	0.12 293	0.10 275	0.17 368	0.16 365	0.13 146	0.14 310	0.15 221	0.11 272	0.11 131	0.10 261	0.13 332	0.10 295	0.14 223	0.15 276	0.20 314	0.14 199

RP	0.15 304	0.14 320	0.15 348	0.17 320	0.14 319	0.17 316	0.16 327	0.19 287	0.17 335	0.14 143	0.16 319	0.16 216	0.15 333	0.11 294	0.13 332	0.12 297	0.15 172	0.12 251	0.15 221	0.12 293	0.12 146	0.12 310	0.10 304	0.12 324	0.17 274	0.15 276	0.20 314	0.18 264

Nwc_Net	0.15 304	0.13 307	0.13 330	0.14 293	0.18 345	0.15 295	0.14 315	0.17 215	0.16 324	0.17 167	0.21 362	0.18 247	0.12 293	0.10 275	0.17 368	0.16 365	0.13 146	0.14 310	0.15 221	0.11 272	0.11 131	0.10 261	0.13 332	0.10 295	0.14 223	0.15 276	0.20 314	0.14 199

HSM-Net_RVC	0.15 304	0.12 293	0.10 293	0.17 320	0.13 307	0.14 283	0.10 274	0.18 255	0.14 311	0.25 317	0.18 343	0.28 338	0.16 338	0.11 294	0.11 296	0.11 245	0.19 251	0.13 285	0.16 239	0.11 272	0.17 255	0.11 286	0.08 262	0.11 308	0.19 315	0.16 302	0.23 335	0.24 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 304	0.17 345	0.12 321	0.16 312	0.14 319	0.17 316	0.11 288	0.17 215	0.12 289	0.20 210	0.13 282	0.28 338	0.12 293	0.10 275	0.11 296	0.13 318	0.18 225	0.13 285	0.17 260	0.12 293	0.16 228	0.09 220	0.10 304	0.11 308	0.18 300	0.15 276	0.17 261	0.19 283

NVstereo2D	0.15 304	0.11 277	0.11 306	0.19 332	0.14 319	0.21 350	0.24 369	0.13 168	0.11 269	0.16 157	0.14 295	0.10 133	0.07 220	0.39 397	0.11 296	0.11 245	0.21 292	0.14 310	0.15 221	0.10 245	0.12 146	0.08 172	0.24 375	0.08 244	0.14 223	0.12 194	0.14 212	0.12 179

G3	0.16 321	0.22 365	0.09 273	0.48 392	0.13 307	0.61 401	0.14 315	0.19 287	0.12 289	0.24 281	0.10 232	0.30 347	0.09 256	0.13 329	0.09 194	0.09 145	0.12 140	0.11 211	0.20 303	0.07 145	0.11 131	0.08 172	0.25 377	0.09 277	0.11 170	0.09 131	0.09 143	0.09 137

GOStereo-base	0.16 321	0.23 370	0.06 187	0.57 398	0.12 294	0.74 406	0.16 327	0.19 287	0.13 299	0.22 240	0.10 232	0.26 333	0.05 146	0.15 345	0.09 194	0.08 121	0.15 172	0.11 211	0.22 322	0.05 97	0.10 122	0.06 125	0.20 361	0.06 170	0.10 154	0.07 108	0.09 143	0.06 106

FADNet	0.16 321	0.15 329	0.10 293	0.20 337	0.10 261	0.19 335	0.13 309	0.20 312	0.13 299	0.22 240	0.24 377	0.17 228	0.14 325	0.12 313	0.17 368	0.16 365	0.16 189	0.14 310	0.23 333	0.20 369	0.16 228	0.12 310	0.11 314	0.11 308	0.21 341	0.18 333	0.16 243	0.15 214

stereogan	0.16 321	0.15 329	0.15 348	0.16 312	0.18 345	0.18 324	0.16 327	0.20 312	0.19 350	0.14 143	0.16 319	0.20 276	0.18 344	0.13 329	0.14 347	0.13 318	0.16 189	0.14 310	0.17 260	0.14 323	0.14 188	0.12 310	0.13 332	0.13 334	0.16 255	0.16 302	0.23 335	0.18 264

iResNet	0.16 321	0.11 277	0.09 273	0.15 307	0.13 307	0.17 316	0.12 303	0.21 327	0.14 311	0.25 317	0.13 282	0.35 356	0.32 382	0.08 229	0.10 255	0.11 245	0.20 277	0.12 251	0.25 344	0.14 323	0.18 270	0.11 286	0.12 325	0.13 334	0.18 300	0.14 246	0.20 314	0.18 264

GwcNet-ADL	0.17 326	0.12 293	0.11 306	0.19 332	0.14 319	0.17 316	0.14 315	0.21 327	0.14 311	0.24 281	0.17 328	0.32 351	0.16 338	0.19 361	0.11 296	0.14 339	0.22 309	0.15 324	0.23 333	0.13 312	0.18 270	0.11 286	0.05 176	0.10 295	0.18 300	0.15 276	0.19 302	0.21 310

NCC-stereo	0.17 326	0.16 337	0.16 354	0.16 312	0.17 338	0.18 324	0.18 340	0.19 287	0.20 361	0.16 157	0.19 352	0.21 300	0.21 351	0.12 313	0.20 381	0.18 379	0.18 225	0.19 364	0.18 280	0.15 337	0.15 209	0.15 346	0.15 341	0.12 324	0.18 300	0.17 320	0.24 345	0.20 293

Abc-Net	0.17 326	0.16 337	0.16 354	0.16 312	0.17 338	0.18 324	0.18 340	0.19 287	0.20 361	0.16 157	0.19 352	0.21 300	0.21 351	0.12 313	0.20 381	0.18 379	0.18 225	0.19 364	0.18 280	0.15 337	0.15 209	0.15 346	0.15 341	0.12 324	0.18 300	0.17 320	0.24 345	0.20 293
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	0.17 326	0.19 354	0.17 362	0.23 347	0.18 345	0.18 324	0.16 327	0.22 336	0.13 299	0.23 264	0.20 357	0.44 368	0.08 243	0.11 294	0.12 312	0.10 183	0.13 146	0.13 285	0.26 350	0.11 272	0.11 131	0.07 149	0.18 353	0.15 347	0.17 274	0.21 355	0.13 196	0.20 293

NCCL2	0.17 326	0.17 345	0.16 354	0.13 283	0.13 307	0.13 274	0.12 303	0.21 327	0.17 335	0.22 240	0.15 308	0.23 319	0.13 309	0.09 254	0.15 357	0.16 365	0.18 225	0.17 348	0.19 297	0.17 354	0.21 337	0.17 358	0.11 314	0.16 355	0.25 365	0.26 389	0.20 314	0.24 324

ITSA-stereo	0.18 331	0.14 320	0.11 306	0.26 359	0.16 330	0.18 324	0.16 327	0.25 355	0.17 335	0.25 317	0.17 328	0.33 352	0.24 359	0.16 349	0.11 296	0.11 245	0.21 292	0.15 324	0.22 322	0.10 245	0.19 285	0.11 286	0.15 341	0.11 308	0.22 351	0.15 276	0.20 314	0.23 319

dad	0.18 331	0.16 337	0.11 306	0.36 372	0.16 330	0.24 360	0.21 360	0.24 351	0.09 221	0.22 240	0.11 252	0.38 362	0.11 285	0.08 229	0.12 312	0.10 183	0.27 376	0.12 251	0.29 362	0.10 245	0.19 285	0.12 310	0.08 262	0.13 334	0.18 300	0.14 246	0.31 370	0.22 314

PSMNet-ADL	0.18 331	0.13 307	0.13 330	0.16 312	0.14 319	0.17 316	0.16 327	0.20 312	0.21 367	0.27 351	0.19 352	0.29 345	0.25 362	0.18 356	0.14 347	0.14 339	0.23 321	0.14 310	0.22 322	0.14 323	0.19 285	0.11 286	0.10 304	0.11 308	0.20 328	0.15 276	0.23 335	0.19 283

Anonymous3	0.18 331	0.15 329	0.11 306	0.15 307	0.10 261	0.14 283	0.11 288	0.22 336	0.19 350	0.27 351	0.15 308	0.27 336	0.12 293	0.13 329	0.25 388	0.17 372	0.23 321	0.18 359	0.26 350	0.17 354	0.24 374	0.20 379	0.09 288	0.10 295	0.21 341	0.20 350	0.22 333	0.20 293

FADNet_RVC	0.18 331	0.14 320	0.13 330	0.20 337	0.15 327	0.14 283	0.13 309	0.24 351	0.14 311	0.24 281	0.17 328	0.27 336	0.21 351	0.14 336	0.14 347	0.12 297	0.19 251	0.17 348	0.31 367	0.15 337	0.19 285	0.14 334	0.11 314	0.14 343	0.20 328	0.21 355	0.18 287	0.22 314

XPNet_ROB	0.18 331	0.21 362	0.14 341	0.15 307	0.16 330	0.15 295	0.15 322	0.15 188	0.14 311	0.19 196	0.18 343	0.49 375	0.13 309	0.11 294	0.13 332	0.14 339	0.25 357	0.16 335	0.18 280	0.14 323	0.17 255	0.18 367	0.13 332	0.13 334	0.17 274	0.17 320	0.31 370	0.29 350

DDVS	0.19 337	0.15 329	0.13 330	0.18 325	0.18 345	0.19 335	0.20 349	0.20 312	0.16 324	0.25 317	0.21 362	0.39 365	0.27 370	0.13 329	0.12 312	0.14 339	0.26 365	0.19 364	0.28 360	0.15 337	0.18 270	0.16 354	0.10 304	0.14 343	0.19 315	0.15 276	0.22 333	0.25 330

DAS	0.19 337	0.11 277	0.09 273	0.24 353	0.19 352	0.18 324	0.20 349	0.23 344	0.18 341	0.24 281	0.14 295	0.38 362	0.21 351	0.09 254	0.12 312	0.11 245	0.25 357	0.16 335	0.22 322	0.15 337	0.20 309	0.14 334	0.18 353	0.13 334	0.19 315	0.17 320	0.23 335	0.29 350

SepStereo	0.19 337	0.11 277	0.09 273	0.24 353	0.19 352	0.18 324	0.20 349	0.23 344	0.18 341	0.24 281	0.14 295	0.38 362	0.21 351	0.09 254	0.12 312	0.11 245	0.25 357	0.16 335	0.22 322	0.15 337	0.20 309	0.14 334	0.18 353	0.13 334	0.19 315	0.17 320	0.23 335	0.29 350

RGC	0.19 337	0.17 345	0.17 362	0.19 332	0.20 357	0.20 341	0.15 322	0.22 336	0.26 381	0.17 167	0.20 357	0.21 300	0.24 359	0.15 345	0.23 385	0.18 379	0.18 225	0.16 335	0.18 280	0.16 349	0.17 255	0.13 327	0.12 325	0.15 347	0.20 328	0.21 355	0.23 335	0.24 324

PA-Net	0.19 337	0.21 362	0.25 387	0.14 293	0.20 357	0.18 324	0.20 349	0.21 327	0.19 350	0.18 182	0.14 295	0.17 228	0.21 351	0.26 376	0.16 362	0.18 379	0.15 172	0.19 364	0.13 189	0.17 354	0.14 188	0.15 346	0.10 304	0.16 355	0.17 274	0.25 382	0.17 261	0.35 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 337	0.20 357	0.19 372	0.20 337	0.20 357	0.16 307	0.15 322	0.27 362	0.19 350	0.23 264	0.18 343	0.47 374	0.16 338	0.11 294	0.13 332	0.12 297	0.15 172	0.14 310	0.21 315	0.19 365	0.13 167	0.10 261	0.09 288	0.20 366	0.24 360	0.21 355	0.26 357	0.28 348

SGM-Forest	0.19 337	0.18 351	0.16 354	0.23 347	0.18 345	0.20 341	0.18 340	0.23 344	0.17 335	0.20 210	0.15 308	0.23 319	0.18 344	0.22 369	0.17 368	0.18 379	0.19 251	0.17 348	0.18 280	0.15 337	0.17 255	0.18 367	0.25 377	0.18 363	0.22 351	0.18 333	0.25 352	0.24 324
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 337	0.14 320	0.11 306	0.18 325	0.13 307	0.19 335	0.16 327	0.20 312	0.18 341	0.26 335	0.14 295	0.35 356	0.25 362	0.09 254	0.09 194	0.11 245	0.25 357	0.14 310	0.24 339	0.14 323	0.22 356	0.14 334	0.11 314	0.11 308	0.21 341	0.18 333	0.39 388	0.45 389

DCVSM-stereo	0.20 345	0.15 329	0.11 306	0.24 353	0.18 345	0.26 364	0.21 360	0.23 344	0.16 324	0.24 281	0.19 352	0.49 375	0.27 370	0.13 329	0.10 255	0.12 297	0.24 340	0.16 335	0.24 339	0.15 337	0.19 285	0.14 334	0.22 366	0.11 308	0.18 300	0.15 276	0.24 345	0.28 348

SFCPSM	0.20 345	0.15 329	0.12 321	0.22 343	0.16 330	0.20 341	0.18 340	0.22 336	0.20 361	0.26 335	0.24 377	0.34 355	0.33 385	0.14 336	0.12 312	0.12 297	0.24 340	0.16 335	0.32 369	0.19 365	0.19 285	0.13 327	0.14 338	0.12 324	0.21 341	0.17 320	0.20 314	0.25 330

RTS	0.20 345	0.16 337	0.14 341	0.17 320	0.14 319	0.20 341	0.15 322	0.23 344	0.26 381	0.15 151	0.14 295	0.14 185	0.20 349	0.11 294	0.13 332	0.15 357	0.24 340	0.17 348	0.34 375	0.24 383	0.22 356	0.15 346	0.09 288	0.15 347	0.28 378	0.27 393	0.28 363	0.55 399

RTSA	0.20 345	0.16 337	0.14 341	0.17 320	0.14 319	0.20 341	0.15 322	0.23 344	0.26 381	0.15 151	0.14 295	0.14 185	0.20 349	0.11 294	0.13 332	0.15 357	0.24 340	0.17 348	0.34 375	0.24 383	0.22 356	0.15 346	0.09 288	0.15 347	0.28 378	0.27 393	0.28 363	0.55 399

AnyNet_C32	0.20 345	0.16 337	0.15 348	0.17 320	0.17 338	0.19 335	0.16 327	0.25 355	0.22 368	0.25 317	0.23 374	0.23 319	0.18 344	0.14 336	0.19 378	0.18 379	0.28 383	0.22 380	0.29 362	0.18 361	0.27 390	0.21 384	0.16 345	0.17 360	0.22 351	0.20 350	0.21 328	0.23 319

ccs_rob	0.20 345	0.15 329	0.11 306	0.26 359	0.16 330	0.26 364	0.20 349	0.22 336	0.16 324	0.25 317	0.24 377	0.57 384	0.24 359	0.17 351	0.12 312	0.13 318	0.23 321	0.15 324	0.21 315	0.15 337	0.21 337	0.11 286	0.12 325	0.11 308	0.20 328	0.16 302	0.18 287	0.24 324

HBP-ISP	0.21 351	0.16 337	0.12 321	0.26 359	0.22 363	0.22 353	0.17 337	0.29 371	0.18 341	0.27 351	0.18 343	0.21 300	0.12 293	0.28 382	0.10 255	0.14 339	0.26 365	0.19 364	0.20 303	0.12 293	0.22 356	0.23 391	0.26 383	0.23 373	0.24 360	0.24 376	0.23 335	0.26 337

SHD	0.21 351	0.17 345	0.20 375	0.18 325	0.16 330	0.18 324	0.20 349	0.26 358	0.16 324	0.27 351	0.18 343	0.23 319	0.31 379	0.17 351	0.14 347	0.14 339	0.19 251	0.17 348	0.32 369	0.17 354	0.20 309	0.17 358	0.16 345	0.16 355	0.23 358	0.28 396	0.25 352	0.43 385

ADCMid	0.21 351	0.18 351	0.17 362	0.18 325	0.19 352	0.20 341	0.16 327	0.29 371	0.25 376	0.24 281	0.19 352	0.36 359	0.21 351	0.12 313	0.16 362	0.16 365	0.25 357	0.18 359	0.37 380	0.19 365	0.24 374	0.18 367	0.17 351	0.15 347	0.24 360	0.20 350	0.25 352	0.29 350

CBMV_ROB	0.21 351	0.14 320	0.15 348	0.26 359	0.22 363	0.21 350	0.22 362	0.28 365	0.17 335	0.26 335	0.17 328	0.28 338	0.17 342	0.26 376	0.11 296	0.12 297	0.26 365	0.17 348	0.18 280	0.16 349	0.21 337	0.19 375	0.26 383	0.20 366	0.24 360	0.25 382	0.25 352	0.33 366

NOSS_ROB	0.21 351	0.14 320	0.15 348	0.20 337	0.19 352	0.20 341	0.22 362	0.29 371	0.18 341	0.25 317	0.15 308	0.21 300	0.13 309	0.27 381	0.13 332	0.14 339	0.26 365	0.21 374	0.22 322	0.17 354	0.23 367	0.22 388	0.26 383	0.24 381	0.26 368	0.22 363	0.24 345	0.26 337

ADCPNet	0.22 356	0.17 345	0.16 354	0.20 337	0.19 352	0.20 341	0.18 340	0.27 362	0.23 370	0.26 335	0.22 369	0.26 333	0.28 372	0.15 345	0.16 362	0.17 372	0.24 340	0.17 348	0.32 369	0.23 380	0.24 374	0.19 375	0.17 351	0.21 369	0.25 365	0.22 363	0.27 360	0.33 366

MDST_ROB	0.22 356	0.27 384	0.14 341	0.47 390	0.24 370	0.36 382	0.20 349	0.24 351	0.16 324	0.26 335	0.14 295	0.28 338	0.25 362	0.11 294	0.11 296	0.12 297	0.21 292	0.12 251	0.17 260	0.12 293	0.19 285	0.10 261	0.11 314	0.12 324	0.34 395	0.23 370	0.56 404	0.31 359

ETE_ROB	0.22 356	0.23 370	0.15 348	0.20 337	0.16 330	0.19 335	0.17 337	0.18 255	0.19 350	0.22 240	0.22 369	0.65 388	0.16 338	0.14 336	0.14 347	0.14 339	0.30 389	0.19 364	0.24 339	0.19 365	0.21 337	0.18 367	0.16 345	0.15 347	0.22 351	0.28 396	0.41 393	0.26 337

LALA_ROB	0.22 356	0.25 377	0.16 354	0.19 332	0.17 338	0.22 353	0.16 327	0.17 215	0.19 350	0.24 281	0.21 362	0.64 386	0.15 333	0.13 329	0.23 385	0.17 372	0.27 376	0.22 380	0.22 322	0.18 361	0.20 309	0.20 379	0.14 338	0.15 347	0.20 328	0.22 363	0.35 379	0.25 330

PWC_ROB	0.22 356	0.20 357	0.14 341	0.18 325	0.17 338	0.16 307	0.20 349	0.21 327	0.26 381	0.15 151	0.20 357	0.28 338	0.62 409	0.13 329	0.12 312	0.13 318	0.27 376	0.18 359	0.36 379	0.18 361	0.22 356	0.17 358	0.16 345	0.24 381	0.19 315	0.18 333	0.24 345	0.43 385

CBMV	0.22 356	0.18 351	0.17 362	0.23 347	0.21 360	0.20 341	0.18 340	0.27 362	0.19 350	0.28 370	0.11 252	0.29 345	0.13 309	0.24 371	0.13 332	0.14 339	0.24 340	0.18 359	0.20 303	0.16 349	0.21 337	0.18 367	0.24 375	0.23 373	0.26 368	0.22 363	0.35 379	0.40 379
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 362	0.22 365	0.16 354	0.37 374	0.24 370	0.32 374	0.24 369	0.28 365	0.20 361	0.23 264	0.17 328	0.51 380	0.25 362	0.20 366	0.12 312	0.13 318	0.23 321	0.16 335	0.24 339	0.14 323	0.19 285	0.16 354	0.21 365	0.16 355	0.35 396	0.24 376	0.51 398	0.35 368

FSD	0.25 363	0.24 374	0.24 386	0.27 366	0.25 373	0.25 361	0.33 381	0.30 374	0.18 341	0.20 210	0.17 328	0.21 300	0.12 293	0.29 384	0.25 388	0.26 394	0.29 384	0.25 389	0.27 355	0.21 371	0.26 386	0.25 394	0.26 383	0.28 391	0.27 371	0.23 370	0.27 360	0.27 341

ACV-stereo	0.25 363	0.15 329	0.13 330	0.22 343	0.17 338	0.28 367	0.24 369	0.21 327	0.20 361	0.24 281	0.21 362	0.28 338	0.36 389	0.18 356	0.13 332	0.12 297	0.34 396	0.20 370	1.12 421	0.25 385	0.26 386	0.17 358	0.29 403	0.18 363	0.19 315	0.16 302	0.25 352	0.29 350

FCDSN-DC	0.25 363	0.25 377	0.25 387	0.28 368	0.26 376	0.26 364	0.34 382	0.28 365	0.18 341	0.20 210	0.17 328	0.20 276	0.12 293	0.29 384	0.26 390	0.26 394	0.29 384	0.28 397	0.27 355	0.21 371	0.25 382	0.25 394	0.26 383	0.32 399	0.26 368	0.24 376	0.26 357	0.27 341
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	0.25 363	0.25 377	0.20 375	0.29 369	0.22 363	0.22 353	0.23 366	0.36 389	0.27 386	0.36 403	0.22 369	0.45 369	0.32 382	0.19 361	0.17 368	0.17 372	0.17 203	0.16 335	0.29 362	0.14 323	0.20 309	0.18 367	0.27 397	0.23 373	0.29 380	0.25 382	0.33 375	0.31 359

SGM_RVC	0.25 363	0.24 374	0.17 362	0.39 382	0.27 378	0.34 380	0.26 375	0.28 365	0.19 350	0.25 317	0.18 343	0.42 366	0.30 376	0.17 351	0.12 312	0.13 318	0.23 321	0.15 324	0.25 344	0.13 312	0.19 285	0.15 346	0.19 358	0.17 360	0.33 392	0.22 363	0.55 403	0.43 385
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 368	0.20 357	0.12 321	0.37 374	0.30 386	0.40 388	0.47 398	0.20 312	0.16 324	0.16 157	0.25 383	0.16 216	0.08 243	1.63 415	0.13 332	0.14 339	0.21 292	0.14 310	0.25 344	0.13 312	0.18 270	0.12 310	0.25 377	0.15 347	0.17 274	0.18 333	0.18 287	0.22 314

UDG	0.26 368	0.20 357	0.13 330	0.38 379	0.31 387	0.38 386	0.51 401	0.19 287	0.16 324	0.19 196	0.23 374	0.17 228	0.09 256	1.45 411	0.14 347	0.13 318	0.27 376	0.16 335	0.26 350	0.13 312	0.21 337	0.13 327	0.25 377	0.12 324	0.20 328	0.20 350	0.20 314	0.19 283

FAT-Stereo	0.26 368	0.19 354	0.17 362	0.38 379	0.36 392	0.30 369	0.25 374	0.26 358	0.18 341	0.27 351	0.25 383	0.33 352	0.36 389	0.26 376	0.16 362	0.15 357	0.26 365	0.23 383	0.33 372	0.21 371	0.22 356	0.19 375	0.22 366	0.22 371	0.21 341	0.22 363	0.32 372	0.42 382

GANetREF_RVC	0.26 368	0.26 380	0.30 396	0.23 347	0.23 367	0.23 359	0.24 369	0.35 386	0.33 399	0.32 390	0.17 328	0.50 378	0.38 393	0.12 313	0.20 381	0.17 372	0.19 251	0.21 374	0.35 378	0.21 371	0.23 367	0.15 346	0.22 366	0.29 394	0.27 371	0.21 355	0.36 383	0.31 359
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	0.26 368	0.26 380	0.25 387	0.37 374	0.25 373	0.32 374	0.20 349	0.21 327	0.18 341	0.27 351	0.20 357	0.45 369	0.31 379	0.26 376	0.20 381	0.20 389	0.27 376	0.17 348	0.51 393	0.14 323	0.21 337	0.14 334	0.16 345	0.28 391	0.21 341	0.19 346	0.33 375	0.55 399

CSAN	0.26 368	0.31 391	0.30 396	0.26 359	0.23 367	0.21 350	0.18 340	0.28 365	0.36 403	0.35 402	0.24 377	0.51 380	0.26 367	0.14 336	0.18 375	0.17 372	0.19 251	0.20 370	0.26 350	0.25 385	0.22 356	0.20 379	0.18 353	0.27 387	0.30 383	0.23 370	0.38 387	0.38 372

FC-DCNN v2	0.27 374	0.28 386	0.27 392	0.37 374	0.28 379	0.32 374	0.38 388	0.33 383	0.19 350	0.22 240	0.18 343	0.23 319	0.13 309	0.29 384	0.26 390	0.26 394	0.29 384	0.27 393	0.29 362	0.21 371	0.25 382	0.25 394	0.26 383	0.31 396	0.31 385	0.26 389	0.30 367	0.30 357

FC-DCNN	0.27 374	0.28 386	0.26 390	0.36 372	0.28 379	0.32 374	0.37 384	0.32 379	0.19 350	0.22 240	0.18 343	0.23 319	0.13 309	0.29 384	0.26 390	0.26 394	0.29 384	0.27 393	0.28 360	0.21 371	0.25 382	0.25 394	0.26 383	0.31 396	0.30 383	0.25 382	0.29 365	0.30 357

XQC	0.28 376	0.30 390	0.26 390	0.37 374	0.28 379	0.37 384	0.37 384	0.40 398	0.30 393	0.32 390	0.20 357	0.45 369	0.28 372	0.31 391	0.14 347	0.14 339	0.20 277	0.21 374	0.33 372	0.23 380	0.22 356	0.20 379	0.23 371	0.24 381	0.32 390	0.25 382	0.44 395	0.32 363

ADCS	0.28 376	0.22 365	0.21 381	0.26 359	0.24 370	0.25 361	0.23 366	0.36 389	0.30 393	0.23 264	0.27 388	0.46 373	0.35 388	0.20 366	0.19 378	0.18 379	0.32 391	0.24 386	0.48 390	0.28 391	0.36 403	0.28 401	0.19 358	0.23 373	0.31 385	0.25 382	0.30 367	0.41 381

CC-Net-ROB	0.28 376	0.40 397	0.28 393	0.56 396	0.44 398	0.41 389	0.38 388	0.32 379	0.20 361	0.33 395	0.28 391	0.68 391	0.10 274	0.32 395	0.19 378	0.13 318	0.14 163	0.16 335	0.39 382	0.18 361	0.15 209	0.09 220	0.23 371	0.24 381	0.21 341	0.21 355	0.19 302	0.29 350

G-Net	0.29 379	0.24 374	0.19 372	0.23 347	0.21 360	0.36 382	0.23 366	0.30 374	0.27 386	0.33 395	0.32 400	0.93 411	0.25 362	0.18 356	0.18 375	0.18 379	0.26 365	0.21 374	0.43 386	0.31 399	0.26 386	0.17 358	0.18 353	0.18 363	0.27 371	0.23 370	0.40 392	0.42 382

S-Stereo	0.30 380	0.22 365	0.17 362	0.41 385	0.39 394	0.41 389	0.37 384	0.25 355	0.25 376	0.26 335	0.44 407	0.54 383	0.36 389	0.24 371	0.16 362	0.14 339	0.27 376	0.27 393	0.34 375	0.28 391	0.23 367	0.22 388	0.53 410	0.23 373	0.22 351	0.19 346	0.27 360	0.38 372

SANet	0.30 380	0.21 362	0.21 381	0.25 357	0.21 360	0.31 371	0.22 362	0.30 374	0.31 396	0.27 351	0.26 385	1.39 422	0.38 393	0.22 369	0.14 347	0.14 339	0.26 365	0.21 374	0.30 366	0.21 371	0.24 374	0.20 379	0.31 405	0.23 373	0.33 392	0.24 376	0.35 379	0.48 391

MeshStereo	0.30 380	0.26 380	0.20 375	0.49 393	0.36 392	0.35 381	0.26 375	0.32 379	0.28 389	0.30 386	0.27 388	0.61 385	0.47 400	0.18 356	0.12 312	0.14 339	0.26 365	0.17 348	0.27 355	0.17 354	0.27 390	0.21 384	0.25 377	0.20 366	0.36 398	0.28 396	0.54 402	0.49 393
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	0.31 383	0.29 389	0.21 381	0.33 370	0.28 379	0.31 371	0.29 379	0.37 392	0.24 371	0.46 412	0.30 396	0.50 378	0.32 382	0.25 373	0.27 394	0.24 391	0.18 225	0.23 383	0.58 395	0.28 391	0.24 374	0.27 400	0.22 366	0.27 387	0.31 385	0.25 382	0.37 384	0.50 394

edge stereo	0.31 383	0.23 370	0.20 375	0.41 385	0.35 390	0.42 391	0.39 391	0.38 394	0.22 368	0.23 264	0.38 404	0.69 392	0.33 385	0.30 389	0.15 357	0.16 365	0.31 390	0.21 374	0.42 384	0.21 371	0.23 367	0.17 358	0.25 377	0.22 371	0.27 371	0.23 370	0.39 388	0.55 399

AnyNet_C01	0.31 383	0.22 365	0.20 375	0.22 343	0.26 376	0.25 361	0.24 369	0.37 392	0.37 404	0.26 335	0.28 391	0.49 375	0.33 385	0.18 356	0.28 396	0.21 390	0.38 404	0.32 402	0.64 397	0.32 402	0.39 406	0.31 408	0.26 383	0.25 385	0.33 392	0.32 401	0.34 377	0.44 388

DGSMNet	0.34 386	0.28 386	0.23 385	0.40 383	0.33 388	0.37 384	0.37 384	0.28 365	0.25 376	0.25 317	0.50 412	0.45 369	0.31 379	0.25 373	0.23 385	0.19 388	0.51 414	0.32 402	0.72 404	0.35 405	0.37 404	0.38 417	0.28 400	0.31 396	0.27 371	0.23 370	0.32 372	0.38 372

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 387	0.36 393	0.39 406	0.46 389	0.28 379	0.30 369	0.28 378	0.50 408	0.46 411	0.39 409	0.30 396	0.37 361	0.36 389	0.31 391	0.35 404	0.26 394	0.21 292	0.27 393	0.71 402	0.37 406	0.27 390	0.29 402	0.30 404	0.38 407	0.32 390	0.24 376	0.29 365	0.39 376

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 388	0.16 337	0.12 321	0.26 359	0.22 363	0.22 353	0.27 377	0.24 351	0.15 319	0.24 281	0.16 319	4.24 439	0.22 358	0.19 361	0.13 332	0.13 318	0.34 396	0.22 380	0.31 367	0.20 369	0.23 367	0.18 367	0.22 366	0.14 343	0.20 328	0.19 346	0.21 328	0.24 324

STStereo	0.37 389	0.44 401	0.31 400	0.75 405	0.49 403	0.57 397	0.43 394	0.35 386	0.30 393	0.34 399	0.24 377	0.85 408	0.53 405	0.19 361	0.14 347	0.16 365	0.25 357	0.16 335	0.45 388	0.16 349	0.23 367	0.19 375	0.20 361	0.23 373	0.49 407	0.37 410	0.75 416	0.54 398

PVD	0.38 390	0.38 396	0.20 375	0.47 390	0.35 390	0.50 395	0.40 392	0.38 394	0.34 401	0.23 264	0.28 391	0.52 382	0.51 403	0.50 400	0.16 362	0.17 372	0.41 406	0.26 391	0.49 392	0.28 391	0.39 406	0.40 419	0.23 371	0.27 387	0.44 405	0.57 426	0.46 397	0.72 413

STTRV1_RVC	0.38 390	0.26 380	0.22 384	0.35 371	0.28 379	0.32 374	0.29 379	0.36 389	0.33 399	0.27 351	0.26 385	0.42 366	0.41 396	0.47 399	0.32 400	0.18 379	0.59 421	0.20 370	1.14 424	0.30 396	0.59 429	0.22 388	0.43 406	0.43 409	0.25 365	0.54 423	0.34 377	0.64 408

DPSNet	0.39 392	0.19 354	0.17 362	0.27 366	0.25 373	0.29 368	0.19 347	0.26 358	0.24 371	0.18 182	0.17 328	2.16 433	0.43 397	0.10 275	0.17 368	0.15 357	0.35 399	0.28 397	2.04 435	0.27 390	0.25 382	0.16 354	0.28 400	0.25 385	0.38 401	0.24 376	0.39 388	0.51 395

LE_ROB	0.40 393	0.20 357	0.16 354	0.41 385	0.43 397	0.33 379	0.44 395	0.34 385	0.29 391	0.32 390	0.21 362	1.25 420	1.40 435	0.11 294	0.10 255	0.11 245	0.21 292	0.13 285	0.20 303	0.13 312	0.22 356	0.12 310	0.12 325	0.14 343	0.36 398	0.31 400	1.39 436	1.32 434

MANE	0.41 394	0.36 393	0.33 402	0.61 400	0.44 398	0.44 392	0.46 397	0.42 403	0.25 376	0.23 264	0.22 369	0.65 388	0.28 372	0.30 389	0.28 396	0.29 405	0.32 391	0.42 415	0.37 380	0.23 380	0.30 397	0.26 398	0.26 383	0.34 403	0.54 412	0.40 412	1.07 432	0.87 421

ELAS	0.42 395	0.43 399	0.36 404	0.64 401	0.44 398	0.58 399	0.50 399	0.40 398	0.26 381	0.25 317	0.28 391	0.94 412	0.30 376	0.31 391	0.28 396	0.27 400	0.36 400	0.30 399	0.43 386	0.26 387	0.33 398	0.32 409	0.26 383	0.37 405	0.54 412	0.40 412	0.77 419	0.74 416
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 396	0.43 399	0.36 404	0.64 401	0.44 398	0.62 403	0.50 399	0.39 396	0.25 376	0.25 317	0.30 396	1.23 419	0.30 376	0.31 391	0.28 396	0.27 400	0.37 402	0.30 399	0.42 384	0.26 387	0.34 400	0.32 409	0.26 383	0.37 405	0.50 409	0.38 411	0.78 420	0.70 411
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 397	0.54 404	0.14 341	1.41 411	0.51 404	1.23 411	0.83 408	0.30 374	0.24 371	0.34 399	0.24 377	0.64 386	0.19 348	1.12 409	0.17 368	0.14 339	0.24 340	0.20 370	0.40 383	0.22 379	0.16 228	0.14 334	1.58 417	0.17 360	0.20 328	0.16 302	0.26 357	0.39 376

SAMSARA	0.48 398	0.23 370	0.39 406	0.23 347	0.23 367	0.22 353	0.22 362	0.44 406	0.38 406	0.31 388	0.21 362	0.30 347	0.47 400	0.17 351	0.32 400	0.34 406	0.25 357	0.32 402	0.46 389	0.32 402	0.47 420	0.52 429	0.15 341	0.33 401	1.39 440	1.54 438	1.41 437	1.46 436

DispFullNet	0.48 398	0.50 402	0.19 372	1.14 408	0.40 395	0.77 407	1.22 413	0.32 379	0.24 371	0.24 281	0.27 388	0.84 406	0.48 402	1.62 414	0.15 357	0.15 357	0.49 412	0.34 407	1.08 419	0.26 387	0.24 374	0.18 367	0.20 361	0.21 369	0.27 371	0.17 320	0.35 379	0.59 405

BEATNet-Init1	0.49 400	0.42 398	0.28 393	0.79 407	0.40 395	0.60 400	0.45 396	0.41 402	0.27 386	0.30 386	0.22 369	0.89 409	0.84 418	0.25 373	0.27 394	0.26 394	0.27 376	0.25 389	0.84 409	0.28 391	0.27 390	0.26 398	0.26 383	0.32 399	0.49 407	0.35 408	2.05 440	0.88 423

AMNet	0.49 400	0.50 402	0.47 410	0.50 394	0.47 402	0.61 401	0.52 402	0.31 378	0.29 391	0.29 384	0.69 422	0.72 395	0.13 309	0.53 402	0.44 409	0.55 420	0.57 419	0.58 429	0.48 390	0.48 409	0.59 429	0.48 425	0.26 383	0.48 412	0.44 405	0.52 420	0.58 406	0.63 407

MADNet+	0.55 402	0.36 393	0.63 424	0.56 396	0.52 405	0.45 393	0.38 388	0.63 416	0.52 413	0.53 416	0.41 406	0.81 403	0.67 413	0.33 396	0.57 419	0.49 417	0.56 418	0.50 420	0.82 408	0.52 411	0.47 420	0.43 420	0.51 409	0.47 411	0.82 425	0.70 429	0.58 406	0.72 413

otaku	0.58 403	0.71 408	0.29 395	1.70 423	0.84 411	1.49 417	1.00 409	0.40 398	0.34 401	0.38 406	0.31 399	0.65 388	0.26 367	1.35 410	0.33 403	0.25 392	0.20 277	0.23 383	0.69 400	0.30 396	0.22 356	0.17 358	2.24 420	0.28 391	0.29 380	0.18 333	0.30 367	0.39 376

SGM+DAISY	0.58 403	0.57 406	0.54 415	0.59 399	0.55 407	0.68 405	0.56 404	0.42 403	0.38 406	0.37 404	0.77 426	0.75 399	0.65 411	0.54 404	0.55 417	0.56 421	0.68 426	0.61 431	0.71 402	0.64 423	0.69 432	0.62 432	0.27 397	0.50 414	0.52 410	0.53 422	0.74 414	0.68 410

SPS-STEREO	0.59 405	0.57 406	0.52 413	0.55 395	0.54 406	0.65 404	0.52 402	0.39 396	0.66 416	0.37 404	0.78 427	0.78 400	0.64 410	0.53 402	0.55 417	0.57 423	0.68 426	0.64 432	0.74 405	0.72 428	0.77 435	0.66 434	0.26 383	0.53 417	0.53 411	0.56 425	0.70 413	0.65 409
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 406	0.72 409	0.30 396	1.78 425	0.84 411	1.55 418	1.09 411	0.48 407	0.37 404	0.38 406	0.38 404	0.72 395	0.26 367	1.51 413	0.35 404	0.27 400	0.22 309	0.24 386	0.69 400	0.31 399	0.22 356	0.17 358	2.49 424	0.30 395	0.31 385	0.22 363	0.37 384	0.42 382

WAO-7	0.66 407	0.75 412	0.65 425	0.72 403	0.78 410	0.57 397	0.66 405	0.97 431	0.96 429	0.63 421	0.78 427	0.79 401	0.83 417	0.55 405	0.83 429	0.71 431	0.42 407	0.35 409	0.94 414	0.66 426	0.43 414	0.34 412	0.16 345	0.83 433	0.56 415	0.64 428	0.57 405	0.70 411

MFMNet_re	0.66 407	0.73 410	0.65 425	0.77 406	0.62 409	0.82 409	0.70 407	0.52 411	0.54 414	0.54 418	0.65 419	0.80 402	0.51 403	0.59 406	0.66 424	0.67 427	0.82 433	0.69 433	0.74 405	0.62 421	0.70 433	0.64 433	0.45 407	0.56 420	0.59 416	0.63 427	0.74 414	0.87 421

ACVNet-4b	0.69 409	0.75 412	0.33 402	1.72 424	0.94 417	1.61 423	1.42 416	0.33 383	0.32 398	0.38 406	0.26 385	1.20 418	0.29 375	2.16 426	0.39 407	0.37 407	0.33 394	0.24 386	0.57 394	0.38 407	0.16 228	0.14 334	2.71 428	0.23 373	0.29 380	0.32 401	0.39 388	0.40 379

JetBlue	0.70 410	0.56 405	0.69 428	0.73 404	0.61 408	0.78 408	0.68 406	0.52 411	0.91 425	0.46 412	0.29 395	3.18 436	0.38 393	0.52 401	0.44 409	0.43 412	0.70 430	0.53 424	0.66 399	0.51 410	0.54 425	0.58 430	0.75 411	0.56 420	0.55 414	0.42 414	0.96 429	0.99 425

MonStereo1	0.74 411	0.74 411	0.31 400	1.61 417	1.01 424	1.31 415	1.51 418	0.56 413	0.38 406	0.59 420	0.64 418	1.54 425	0.72 415	1.92 418	0.18 375	0.14 339	0.37 402	0.34 407	0.65 398	0.30 396	0.37 404	0.21 384	2.49 424	0.35 404	0.31 385	0.27 393	0.51 398	0.56 404

ACVNet_1	0.74 411	0.79 414	0.40 408	2.04 432	0.96 418	1.88 429	1.51 418	0.59 415	0.28 389	0.43 410	0.49 410	0.71 393	0.61 408	2.21 428	0.32 400	0.25 392	0.32 391	0.31 401	0.60 396	0.31 399	0.29 396	0.21 384	2.72 429	0.33 401	0.40 402	0.26 389	0.37 384	0.38 372

RainbowNet	0.77 413	0.87 415	0.46 409	1.83 426	0.91 416	1.59 421	1.47 417	0.42 403	0.38 406	0.47 415	0.34 402	0.90 410	0.60 407	1.97 421	0.62 420	0.48 415	0.34 396	0.33 405	0.90 411	0.58 415	0.33 398	0.23 391	2.82 432	0.39 408	0.40 402	0.34 405	0.44 395	0.48 391

PSMNet_ROB	0.78 414	0.97 420	0.60 422	1.62 421	0.90 415	1.47 416	1.19 412	0.56 413	0.73 418	0.74 424	0.62 417	0.84 406	0.82 416	1.49 412	0.53 414	0.42 409	0.52 416	0.40 414	0.84 409	0.62 421	0.40 412	0.30 403	1.85 418	0.48 412	0.67 420	0.32 401	0.76 417	0.46 390

WAO-6	0.82 415	0.95 417	0.59 420	1.30 410	1.05 425	1.25 412	1.39 415	0.77 424	0.84 423	0.79 425	0.69 422	0.74 398	1.00 425	1.94 420	0.78 428	0.61 425	0.53 417	0.48 418	0.78 407	0.60 417	0.55 426	0.51 427	0.49 408	0.57 423	0.83 427	0.42 414	0.76 417	0.85 420

ACVNet_2	0.83 416	0.92 416	0.56 417	1.99 430	0.99 423	1.84 428	1.55 422	0.68 419	0.40 410	0.53 416	0.47 408	1.02 415	0.67 413	1.93 419	0.51 413	0.45 413	0.38 404	0.33 405	1.01 416	0.42 408	0.34 400	0.24 393	2.58 426	0.53 417	0.60 417	0.26 389	0.52 400	0.55 399

PWCK	0.88 417	1.24 429	0.61 423	1.53 413	0.85 413	1.21 410	1.03 410	1.08 432	0.72 417	0.70 423	0.83 429	1.48 424	0.87 419	0.69 407	0.40 408	0.41 408	0.73 431	0.47 417	3.04 439	0.67 427	0.56 427	0.43 420	0.94 415	0.74 429	0.72 422	0.36 409	0.69 412	0.73 415

IMH-64-1	0.90 418	0.95 417	0.51 411	1.59 415	0.98 421	1.58 419	1.73 426	0.75 421	0.74 419	0.33 395	0.61 414	0.83 404	0.94 421	2.59 430	0.50 411	0.42 409	0.48 409	0.36 410	0.92 412	0.55 413	0.39 406	0.30 403	3.14 433	0.50 414	0.81 423	0.34 405	0.60 408	0.80 418

IMH-64	0.90 418	0.95 417	0.51 411	1.59 415	0.98 421	1.58 419	1.73 426	0.75 421	0.74 419	0.33 395	0.61 414	0.83 404	0.94 421	2.59 430	0.50 411	0.42 409	0.48 409	0.36 410	0.92 412	0.55 413	0.39 406	0.30 403	3.14 433	0.50 414	0.81 423	0.34 405	0.60 408	0.80 418

IMH	0.93 420	0.98 422	0.53 414	1.61 417	0.97 420	1.64 424	1.76 428	0.75 421	0.77 421	0.34 399	0.61 414	0.96 413	1.05 429	2.67 432	0.54 416	0.46 414	0.49 412	0.38 412	0.94 414	0.60 417	0.39 406	0.30 403	3.14 433	0.53 417	0.82 425	0.45 417	0.65 410	0.79 417

LVE	0.95 421	0.97 420	0.71 429	1.84 427	1.35 429	1.59 421	1.52 420	0.78 425	0.64 415	0.81 427	0.91 430	0.72 395	1.00 425	2.18 427	0.53 414	0.48 415	0.57 419	0.53 424	1.09 420	0.64 423	0.45 417	0.38 417	2.74 431	0.69 425	0.83 427	0.44 416	0.84 423	0.52 397

WAO-8	1.00 422	1.11 426	0.76 430	1.61 417	1.24 426	1.74 426	1.55 422	0.93 428	0.98 430	0.81 427	0.67 420	1.66 426	1.00 425	2.08 423	0.77 426	0.68 428	0.63 423	0.52 422	1.05 417	0.81 431	0.47 420	0.37 414	0.78 412	0.75 430	1.10 435	0.73 430	0.95 427	1.16 430

Venus	1.00 422	1.11 426	0.76 430	1.61 417	1.24 426	1.74 426	1.55 422	0.93 428	0.98 430	0.81 427	0.67 420	1.66 426	1.00 425	2.08 423	0.77 426	0.68 428	0.63 423	0.52 422	1.05 417	0.81 431	0.47 420	0.37 414	0.78 412	0.75 430	1.10 435	0.73 430	0.95 427	1.16 430

Dean	1.06 424	1.03 424	0.79 432	2.27 434	1.31 428	1.96 430	1.56 425	0.92 427	0.94 428	0.88 431	0.76 425	1.19 417	1.17 432	2.09 425	0.64 422	0.60 424	0.60 422	0.56 426	1.23 427	0.73 429	0.45 417	0.36 413	2.73 430	0.71 426	0.95 431	0.55 424	1.05 431	0.62 406

TorneroNet-64	1.07 425	1.00 423	0.57 418	1.94 428	0.88 414	1.98 432	2.01 430	0.63 416	0.88 424	0.58 419	0.49 410	1.83 430	1.71 436	2.88 437	0.62 420	0.51 418	0.46 408	0.46 416	1.17 425	0.61 420	0.34 400	0.37 414	3.40 436	0.56 420	0.64 419	0.48 418	0.68 411	1.11 428

TorneroNet	1.08 426	1.09 425	0.66 427	1.94 428	0.96 418	2.16 433	2.02 431	0.65 418	0.91 425	0.67 422	0.56 413	1.67 429	1.15 431	2.94 440	0.65 423	0.52 419	0.48 409	0.51 421	1.12 421	0.65 425	0.39 406	0.43 420	3.52 437	0.57 423	0.68 421	0.48 418	0.84 423	1.01 426

DPSimNet_ROB	1.21 427	1.20 428	1.29 437	1.47 412	1.59 434	1.30 414	1.35 414	0.68 419	1.69 436	1.67 438	1.03 432	1.45 423	0.66 412	2.04 422	1.20 435	0.89 434	1.16 436	0.79 434	1.61 432	1.38 437	1.04 437	1.24 437	0.79 414	0.84 434	0.87 429	1.20 437	1.17 433	1.12 429

ktn	1.24 428	1.39 431	0.55 416	1.62 421	1.59 434	1.68 425	2.12 432	0.86 426	1.75 437	0.90 433	1.11 435	1.11 416	0.95 424	2.57 429	0.97 433	0.73 432	0.80 432	0.59 430	1.41 430	0.76 430	0.68 431	0.67 435	3.69 439	0.73 427	0.92 430	0.75 432	1.19 434	1.28 432

notaker	1.27 429	1.41 432	0.58 419	2.37 436	1.48 431	2.34 435	2.27 435	0.94 430	1.62 435	0.79 425	1.07 434	1.66 426	1.08 430	3.06 442	0.94 432	0.69 430	0.68 426	0.49 419	1.62 433	0.84 433	0.53 424	0.45 423	3.70 440	0.80 432	0.61 418	0.52 420	0.80 421	0.92 424

KSHMR	1.33 430	1.42 433	1.04 436	2.27 434	1.44 430	2.23 434	2.12 432	1.21 433	1.06 433	1.13 436	1.06 433	1.27 421	0.94 421	2.89 438	1.08 434	0.95 435	0.85 434	0.83 435	1.32 429	0.97 434	0.72 434	0.58 430	3.52 437	1.07 438	0.99 432	0.77 433	1.00 430	1.07 427

UNDER WATER-64	1.40 431	1.36 430	0.88 435	2.85 438	1.93 439	2.78 438	2.66 438	1.36 436	0.92 427	1.04 435	1.17 436	1.88 431	1.30 434	3.03 441	0.75 425	0.56 421	0.68 426	0.57 428	1.13 423	0.54 412	0.43 414	0.51 427	4.08 444	0.91 435	1.02 433	1.10 436	0.80 421	1.60 438

UNDER WATER	1.40 431	1.42 433	0.86 434	2.83 437	1.92 438	2.74 437	2.57 437	1.28 435	1.01 432	0.88 431	0.97 431	1.88 431	1.26 433	3.09 443	0.83 429	0.62 426	0.66 425	0.56 426	1.20 426	0.60 417	0.42 413	0.47 424	4.04 443	0.98 437	1.08 434	0.99 434	0.87 425	1.67 440

JetRed	1.62 433	1.82 437	1.71 438	1.58 414	1.50 432	1.97 431	2.21 434	1.51 438	1.47 434	0.82 430	0.74 424	2.63 435	0.43 397	1.73 416	1.48 437	1.54 436	1.67 437	2.94 440	1.42 431	1.08 436	2.30 438	2.07 438	1.99 419	0.97 436	1.16 438	1.70 439	1.57 438	1.60 438

HanzoNet	1.74 434	1.62 436	0.80 433	2.26 433	1.70 436	2.72 436	2.54 436	1.25 434	1.85 438	0.92 434	1.28 437	4.37 440	3.81 439	3.36 444	0.88 431	0.78 433	1.06 435	0.94 436	2.54 437	1.03 435	0.89 436	0.88 436	3.79 441	0.73 427	1.12 437	1.00 435	1.29 435	1.57 437

MADNet++	1.86 435	1.58 435	1.74 439	1.27 409	1.74 437	1.26 413	1.53 421	1.62 439	2.07 439	1.84 439	2.22 438	2.60 434	2.72 437	0.75 408	1.39 436	1.54 436	2.01 438	1.47 438	2.12 436	2.13 438	3.35 439	3.26 439	1.23 416	2.21 440	1.21 439	2.25 440	1.76 439	1.32 434

LSM0	3.45 436	0.27 384	0.18 371	0.38 379	0.29 385	0.39 387	0.36 383	0.51 410	0.31 396	0.45 411	0.47 408	0.71 393	0.57 406	0.19 361	23.17 446	59.79 451	0.36 400	0.26 391	1.29 428	0.33 404	0.44 416	0.32 409	0.23 371	0.27 387	0.36 398	0.29 399	0.53 401	0.51 395

ASD4	6.34 437	2.35 438	2.75 440	1.99 430	1.58 433	3.01 439	1.85 429	1.79 440	3.29 440	1.60 437	2.34 439	0.98 414	6.55 440	1.73 416	2.95 438	3.66 438	3.63 439	7.56 441	2.70 438	4.74 441	5.26 441	6.41 441	2.64 427	2.43 441	17.21 447	28.48 447	19.85 447	31.77 447

PML	8.20 438	7.62 444	3.39 441	9.64 446	5.14 440	9.56 447	5.20 444	6.48 443	18.29 447	6.44 442	3.30 440	16.82 444	29.20 452	5.41 445	6.10 439	3.93 439	7.39 442	2.64 439	20.47 448	4.70 440	3.50 440	3.87 440	3.98 442	4.21 442	6.16 442	4.40 441	16.76 446	6.85 441

DPSMNet_ROB	8.63 439	3.69 440	8.74 443	2.98 439	5.70 441	3.37 440	4.41 442	3.70 441	9.03 441	3.00 440	6.88 442	3.53 437	10.11 442	2.70 433	10.47 440	10.76 440	3.81 440	12.92 444	4.77 441	10.22 442	5.99 443	13.86 444	4.50 448	8.50 443	10.06 445	27.81 445	11.04 444	30.59 445

DGTPSM_ROB	8.63 439	3.68 439	8.73 442	2.98 439	5.70 441	3.37 440	4.41 442	3.70 441	9.03 441	3.00 440	6.85 441	3.53 437	10.07 441	2.70 433	10.47 440	10.76 440	3.81 440	12.91 443	4.74 440	10.22 442	5.98 442	13.86 444	4.49 447	8.50 443	10.06 445	27.81 445	11.04 444	30.59 445

LRCNet_RVC	9.85 441	16.31 448	0.59 420	24.99 449	21.12 450	23.54 450	20.75 448	1.45 437	0.48 412	21.31 450	13.10 446	22.63 449	3.34 438	28.36 451	0.38 406	0.27 400	7.74 443	1.15 437	23.52 450	3.99 439	0.46 419	0.30 403	27.02 451	1.72 439	0.35 396	0.21 355	0.42 394	0.37 371

DLNR_Zeroshot_test	10.12 442	32.06 452	0.05 147	54.44 452	0.09 235	0.18 324	50.47 452	0.19 287	0.08 184	0.27 351	0.07 151	0.20 276	0.04 111	0.14 336	62.26 452	70.60 452	0.33 394	0.18 359	0.25 344	0.11 272	0.20 309	0.08 172	0.07 230	0.09 277	0.18 300	0.15 276	0.20 314	0.26 337

DPSM_ROB	13.01 443	6.29 441	9.52 444	4.44 441	6.37 443	4.34 442	3.59 439	8.20 444	10.79 443	6.64 443	7.87 443	9.69 441	12.99 444	2.80 435	12.81 442	13.68 442	9.16 444	16.58 446	9.87 442	12.33 444	16.73 446	17.95 447	2.26 421	10.56 445	28.34 448	36.91 448	31.06 448	39.57 448

DPSM	13.01 443	6.29 441	9.52 444	4.44 441	6.37 443	4.34 442	3.59 439	8.20 444	10.79 443	6.64 443	7.87 443	9.69 441	12.99 444	2.80 435	12.81 442	13.68 442	9.16 444	16.58 446	9.87 442	12.33 444	16.73 446	17.95 447	2.26 421	10.56 445	28.34 448	36.91 448	31.06 448	39.57 448

real-time stereo	13.26 445	6.84 443	9.99 446	4.80 443	6.49 445	4.86 444	3.67 441	8.27 446	10.88 445	6.83 445	7.95 445	9.76 443	13.08 446	2.89 438	13.14 444	14.00 444	9.69 446	16.72 448	10.12 444	12.50 446	16.97 448	18.30 449	2.36 423	10.77 447	28.54 450	37.22 450	31.36 450	39.90 450

HaxPig	16.02 446	19.59 449	18.75 448	21.25 448	20.52 449	21.33 449	22.30 449	17.00 450	14.71 446	19.29 449	17.19 450	17.46 445	12.16 443	22.51 449	17.80 445	14.90 445	17.75 447	9.40 442	18.97 445	15.48 447	9.47 444	7.16 442	23.74 450	15.28 448	4.31 441	12.19 444	6.81 441	15.11 444

MEDIAN_ROB	20.47 447	25.88 450	24.03 451	26.51 450	25.55 451	25.88 451	26.99 450	21.23 451	19.72 448	28.73 451	22.19 451	24.61 450	16.74 447	26.47 450	23.75 447	18.44 446	22.03 451	14.75 445	26.69 451	23.31 448	15.11 445	11.56 443	27.65 452	18.39 449	7.22 443	9.33 443	8.28 443	11.75 443

AVERAGE_ROB	24.43 448	29.85 451	27.27 452	31.30 451	29.70 452	30.00 452	31.47 451	26.59 452	24.68 452	34.31 452	27.39 452	31.23 451	21.35 448	30.69 452	28.19 451	24.02 447	26.74 452	21.17 449	30.34 452	27.38 452	20.48 449	16.18 446	32.28 453	24.32 453	8.51 444	7.76 442	7.92 442	8.46 442

CasAABBNet	26.14 449	12.60 446	19.00 449	8.89 444	12.76 447	8.55 445	7.26 446	16.43 448	21.86 450	13.67 448	15.79 447	19.63 448	26.13 450	5.53 446	25.80 449	27.48 449	18.01 448	33.35 451	20.00 447	24.70 450	33.62 451	35.57 451	4.48 446	21.32 451	57.07 451	74.41 451	62.39 452	79.48 452

FlowAnything	26.21 450	12.44 445	19.19 450	8.91 445	12.70 446	8.63 446	7.25 445	16.56 449	21.86 450	13.65 447	15.98 448	19.56 447	26.21 451	5.60 447	25.80 449	27.50 450	18.26 449	33.39 452	19.71 446	24.80 451	33.87 452	36.07 452	4.44 445	21.31 450	57.14 452	74.69 453	62.48 453	79.62 453

fast-reg	27.08 451	14.11 447	18.33 447	12.42 447	13.11 448	14.43 448	12.68 447	16.23 447	21.70 449	13.12 446	16.42 449	19.16 446	26.12 449	13.04 448	25.68 448	27.06 448	18.87 450	33.34 450	20.88 449	24.50 449	33.51 450	35.16 450	6.57 449	21.34 452	57.15 453	74.59 452	62.32 451	79.22 451

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.03 19

FADE		0.34 392	0.30 396	0.40 383	0.33 388	0.47 394	0.42 393	0.40 398	0.79 422	0.31 388	0.33 401		0.88 420	0.29 384	0.26 390	0.28 404	0.51 414	0.38 412	1.98 434	0.59 416	0.58 428	0.48 425	0.27 397	0.45 410	0.41 404	0.32 401	0.91 426	1.30 433

Low-res two-view benchmark