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	0.10 3	0.07 3	0.09 22	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.14 39	0.12 9	0.07 9	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 6	0.15 12	0.09 3	0.07 19	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.09 3	0.09 12	0.09 8	0.16 50	0.12 9	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.10 5	0.08 26	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

quiztm	0.11 4	0.12 18	0.10 30	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 7	0.11 24	0.07 3	0.09 14	0.13 15	0.07 9	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 35	0.09 3	0.07 19	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 46	0.12 8

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 8	0.04 3	0.13 27	0.12 37	0.11 18	0.14 39	0.16 24	0.07 9	0.06 18	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 6	0.17 19	0.13 11	0.06 6	0.08 13	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 17	0.08 49	0.13 27	0.06 4	0.11 18	0.09 14	0.10 4	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.16 5	0.19 23	0.11 3	0.18 16	0.09 3	0.17 19	0.11 6	0.08 26	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 34	0.12 8

LACA2	0.12 8	0.12 18	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.12 43	0.07 33	0.09 3	0.09 12	0.14 35	0.05 5	0.27 65	0.08 21	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 22	0.18 16	0.11 6	0.13 4	0.16 23	0.06 6	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 21	0.11 7	0.09 12	0.16 53	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 37	0.19 38	0.22 41	0.12 14	0.23 41	0.11 6	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 23	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 44	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 37	0.19 38	0.19 22	0.12 14	0.21 35	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

over-8	0.13 11	0.11 12	0.09 22	0.13 44	0.07 11	0.11 32	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.21 49	0.08 21	0.05 8	0.17 13	0.19 21	0.16 12	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.20 44	0.19 37	0.22 19	0.20 50

over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 52	0.07 11	0.11 32	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.24 56	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.19 21	0.15 6	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.19 33	0.19 37	0.23 24	0.20 50

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 43	0.07 33	0.17 56	0.17 62	0.09 8	0.27 101	0.13 15	0.27 140	0.07 29	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 19	0.09 28	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

BridgeDepth	0.13 11	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.08 23	0.11 32	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 18	0.06 6	0.31 73	0.07 9	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 13	0.11 6	0.16 14	0.17 28	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 11	0.16 42	0.08 7	0.12 39	0.10 42	0.07 8	0.06 21	0.12 20	0.12 37	0.07 3	0.10 22	0.15 22	0.09 32	0.05 8	0.19 29	0.21 28	0.22 37	0.18 33	0.19 22	0.13 26	0.23 41	0.18 35	0.10 54	0.08 13	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.10 22	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 60	0.14 46	0.15 44	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 29	0.15 4	0.15 3	0.23 43	0.15 13	0.21 36	0.12 14	0.18 24	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 53	0.15 23

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.11 29	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 39	0.11 24	0.16 53	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.23 43	0.17 27	0.22 41	0.14 33	0.20 32	0.14 13	0.08 26	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 38	0.15 23

CoSv	0.13 11	0.17 53	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 73	0.07 33	0.15 39	0.10 19	0.13 33	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.20 23	0.21 31	0.12 7	0.22 41	0.12 14	0.20 32	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 57	0.15 15	0.19 11	0.11 3

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 32	0.04 3	0.17 56	0.13 41	0.15 44	0.16 50	0.19 43	0.08 21	0.09 52	0.18 24	0.22 34	0.19 23	0.16 22	0.15 6	0.14 33	0.17 19	0.14 13	0.08 26	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 35	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 51	0.26 58	0.20 27	0.18 33	0.20 32	0.11 6	0.24 50	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 57	0.20 42	0.23 24	0.15 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over v1	0.14 21	0.11 12	0.09 22	0.15 59	0.08 23	0.11 32	0.07 33	0.12 20	0.10 19	0.11 18	0.10 22	0.28 67	0.08 21	0.06 18	0.17 13	0.20 23	0.17 17	0.16 22	0.16 9	0.12 14	0.15 12	0.15 16	0.06 6	0.09 28	0.19 33	0.21 50	0.23 24	0.18 41

WQFJX1	0.14 21	0.15 36	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.16 49	0.19 74	0.10 11	0.28 105	0.12 9	0.30 164	0.08 43	0.16 7	0.17 7	0.16 12	0.12 7	0.15 6	0.12 14	0.14 5	0.17 28	0.11 67	0.09 28	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

MoCha-V2	0.14 21	0.15 36	0.11 40	0.12 39	0.09 31	0.11 32	0.09 64	0.13 27	0.08 9	0.13 33	0.18 60	0.17 31	0.07 9	0.07 29	0.17 13	0.23 37	0.20 27	0.20 42	0.25 55	0.14 33	0.29 65	0.17 28	0.08 26	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

ProNet	0.14 21	0.13 21	0.14 62	0.11 29	0.07 11	0.14 57	0.12 89	0.13 27	0.06 4	0.08 5	0.24 88	0.09 3	0.06 3	0.07 29	0.22 44	0.21 28	0.22 37	0.18 33	0.19 22	0.14 33	0.20 32	0.11 6	0.12 76	0.11 50	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

CroCo-Stereo Lap2	0.14 21	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 23	0.08 13	0.05 8	0.12 20	0.06 4	0.22 74	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 33	0.26 58	0.22 37	0.19 38	0.26 60	0.11 6	0.28 61	0.16 23	0.06 6	0.08 13	0.22 57	0.23 69	0.20 13	0.16 30

testmc14	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.13 44	0.09 31	0.11 32	0.05 8	0.14 35	0.11 24	0.11 18	0.12 30	0.27 65	0.07 9	0.05 8	0.23 49	0.24 44	0.21 31	0.18 33	0.19 22	0.18 57	0.17 19	0.13 11	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.23 69	0.22 19	0.17 37

PointNet	0.15 26	0.13 21	0.11 40	0.10 22	0.07 11	0.13 52	0.07 33	0.23 67	0.14 46	0.17 60	0.15 43	0.14 20	0.13 61	0.06 18	0.18 24	0.17 7	0.16 12	0.13 10	0.13 3	0.12 14	0.23 41	0.16 23	0.08 26	0.09 28	0.21 54	0.19 37	0.36 78	0.18 41

LACA1	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.11 29	0.10 42	0.12 43	0.06 21	0.13 27	0.14 46	0.14 35	0.10 22	0.19 43	0.13 61	0.10 61	0.19 29	0.21 28	0.19 23	0.23 58	0.19 22	0.13 26	0.17 19	0.19 42	0.07 19	0.09 28	0.20 44	0.20 42	0.24 34	0.21 54

WQFJA1	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 43	0.08 49	0.15 39	0.16 57	0.10 11	0.36 140	0.11 6	0.28 147	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 67	0.11 50	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

WQFJX	0.15 26	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.09 31	0.13 52	0.09 64	0.13 27	0.15 54	0.11 18	0.33 129	0.11 6	0.36 221	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 16	0.13 26	0.14 5	0.15 16	0.10 54	0.11 50	0.18 27	0.19 37	0.21 15	0.16 30

NLMM	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 43	0.08 49	0.15 39	0.16 57	0.10 11	0.36 140	0.11 6	0.28 147	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 67	0.11 50	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLSM3	0.15 26	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.10 42	0.10 26	0.08 49	0.15 39	0.17 62	0.11 18	0.17 56	0.12 9	0.13 61	0.11 66	0.21 40	0.20 23	0.20 27	0.17 27	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.16 23	0.08 26	0.11 50	0.18 27	0.23 69	0.27 46	0.18 41

MonStereo	0.15 26	0.14 31	0.13 55	0.12 39	0.12 56	0.10 26	0.08 49	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 35	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 43	0.17 27	0.21 36	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.22 57	0.18 30	0.23 24	0.24 63

LG-Stereo	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 50	0.11 32	0.05 8	0.15 39	0.11 24	0.19 66	0.12 30	0.26 60	0.09 32	0.06 18	0.19 29	0.20 23	0.23 43	0.16 22	0.18 16	0.14 33	0.23 41	0.20 49	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 34	0.15 23

MM-Stereo_test2	0.15 26	0.19 58	0.11 40	0.16 68	0.11 50	0.08 13	0.05 8	0.14 35	0.11 24	0.20 68	0.08 13	0.12 9	0.08 21	0.09 52	0.20 33	0.22 34	0.25 53	0.20 42	0.20 32	0.18 57	0.25 53	0.21 54	0.10 54	0.10 38	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

GREAT-IGEV	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 49	0.10 19	0.12 29	0.13 35	0.25 59	0.09 32	0.08 43	0.22 44	0.25 49	0.24 52	0.16 22	0.23 47	0.13 26	0.18 24	0.16 23	0.09 45	0.10 38	0.15 10	0.16 18	0.31 64	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 17	0.04 3	0.16 49	0.06 4	0.15 44	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 44	0.28 65	0.26 57	0.23 58	0.27 62	0.17 52	0.28 61	0.19 42	0.06 6	0.08 13	0.26 66	0.23 69	0.23 24	0.20 50

AIO-Stereo	0.15 26	0.17 53	0.12 48	0.17 75	0.10 42	0.12 43	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 39	0.12 9	0.09 32	0.08 43	0.20 33	0.21 28	0.20 27	0.20 42	0.21 36	0.17 52	0.23 41	0.20 49	0.07 19	0.11 50	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

RSM	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.14 52	0.09 31	0.14 57	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 43	0.14 20	0.10 40	0.07 29	0.22 44	0.25 49	0.21 31	0.20 42	0.18 16	0.17 52	0.25 53	0.18 35	0.08 26	0.10 38	0.16 14	0.16 18	0.27 46	0.15 23

LACA_dic	0.16 40	0.16 42	0.12 48	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.08 49	0.11 7	0.16 57	0.15 44	0.10 22	0.18 38	0.12 55	0.09 52	0.20 33	0.24 44	0.21 31	0.23 58	0.19 22	0.15 39	0.19 27	0.21 54	0.06 6	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.27 46	0.24 63

over-6	0.16 40	0.15 36	0.10 30	0.17 75	0.08 23	0.10 26	0.07 33	0.13 27	0.20 81	0.11 18	0.15 43	0.41 107	0.09 32	0.07 29	0.18 24	0.21 28	0.17 17	0.17 27	0.19 22	0.12 14	0.16 14	0.18 35	0.08 26	0.09 28	0.20 44	0.20 42	0.25 38	0.22 59

TS12	0.16 40	0.16 42	0.12 48	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.08 49	0.11 7	0.16 57	0.15 44	0.10 22	0.18 38	0.12 55	0.09 52	0.20 33	0.24 44	0.21 31	0.23 58	0.19 22	0.15 39	0.19 27	0.21 54	0.06 6	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.27 46	0.24 63

MatchStereo	0.16 40	0.14 31	0.11 40	0.07 7	0.12 56	0.07 8	0.06 21	0.16 49	0.18 68	0.08 5	0.12 30	0.13 15	0.13 61	0.11 66	0.21 40	0.25 49	0.17 17	0.20 42	0.18 16	0.19 65	0.21 35	0.26 76	0.08 26	0.12 62	0.21 54	0.23 69	0.22 19	0.19 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.16 40	0.18 56	0.13 55	0.13 44	0.13 58	0.12 43	0.09 64	0.12 20	0.10 19	0.16 53	0.11 27	0.22 52	0.08 21	0.05 8	0.22 44	0.25 49	0.28 63	0.20 42	0.25 55	0.16 47	0.32 67	0.19 42	0.08 26	0.10 38	0.18 27	0.16 18	0.25 38	0.16 30

GASTEREO	0.16 40	0.16 42	0.10 30	0.14 52	0.10 42	0.11 32	0.07 33	0.12 20	0.15 54	0.14 35	0.09 14	0.18 38	0.11 45	0.06 18	0.24 51	0.24 44	0.23 43	0.20 42	0.23 47	0.16 47	0.23 41	0.23 69	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.22 56	0.28 53	0.14 19

MSCF	0.16 40	0.15 36	0.09 22	0.14 52	0.09 31	0.11 32	0.07 33	0.11 7	0.15 54	0.14 35	0.09 14	0.17 31	0.11 45	0.06 18	0.25 55	0.23 37	0.23 43	0.20 42	0.23 47	0.15 39	0.24 50	0.21 54	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.22 56	0.27 46	0.15 23

MLG-Stereo_test2	0.16 40	0.12 18	0.10 30	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.18 59	0.11 24	0.20 68	0.07 9	0.23 53	0.08 21	0.08 43	0.19 29	0.23 37	0.30 67	0.25 68	0.31 69	0.18 57	0.28 61	0.17 28	0.09 45	0.08 13	0.20 44	0.16 18	0.29 56	0.21 54

IGEV-Stereo++	0.16 40	0.24 74	0.09 22	0.13 44	0.13 58	0.10 26	0.05 8	0.15 39	0.13 41	0.12 29	0.16 50	0.16 24	0.11 45	0.07 29	0.21 40	0.22 34	0.22 37	0.18 33	0.21 36	0.16 47	0.22 39	0.27 81	0.09 45	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 38	0.18 41

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 49	0.16 42	0.11 40	0.09 18	0.10 42	0.11 32	0.07 33	0.19 60	0.16 57	0.14 35	0.16 50	0.26 60	0.09 32	0.08 43	0.25 55	0.23 37	0.23 43	0.19 38	0.26 60	0.13 26	0.22 39	0.19 42	0.09 45	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.35 74	0.21 54

MCSU-Stereo	0.17 49	0.16 42	0.13 55	0.11 29	0.11 50	0.09 17	0.09 64	0.11 7	0.21 88	0.11 18	0.12 30	0.39 98	0.09 32	0.08 43	0.28 72	0.23 37	0.27 58	0.17 27	0.20 32	0.15 39	0.18 24	0.17 28	0.09 45	0.09 28	0.22 57	0.21 50	0.35 74	0.24 63

NLMM1	0.17 49	0.14 31	0.09 22	0.08 12	0.09 31	0.10 26	0.07 33	0.15 39	0.20 81	0.12 29	0.34 133	0.21 49	0.51 269	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.16 12	0.15 13	0.22 41	0.14 33	0.14 5	0.19 42	0.10 54	0.11 50	0.19 33	0.18 30	0.24 34	0.13 15

NLSM1	0.17 49	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.11 50	0.14 57	0.08 49	0.20 63	0.19 74	0.11 18	0.38 151	0.18 38	0.42 242	0.09 52	0.17 13	0.21 28	0.16 12	0.15 13	0.20 32	0.13 26	0.16 14	0.22 65	0.10 54	0.11 50	0.18 27	0.19 37	0.27 46	0.14 19

GIP-stereo	0.17 49	0.21 64	0.13 55	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.07 33	0.12 20	0.09 12	0.16 53	0.13 35	0.16 24	0.08 21	0.15 87	0.27 67	0.25 49	0.25 53	0.21 51	0.24 53	0.19 65	0.27 57	0.20 49	0.07 19	0.11 50	0.20 44	0.22 56	0.35 74	0.17 37

RSM++	0.17 49	0.18 56	0.13 55	0.17 75	0.10 42	0.14 57	0.07 33	0.13 27	0.13 41	0.12 29	0.14 39	0.17 31	0.11 45	0.08 43	0.25 55	0.27 64	0.25 53	0.21 51	0.23 47	0.18 57	0.26 55	0.21 54	0.08 26	0.10 38	0.20 44	0.18 30	0.29 56	0.18 41

RAFT	0.17 49	0.13 21	0.10 30	0.16 68	0.07 11	0.21 90	0.05 8	0.25 69	0.12 37	0.14 35	0.15 43	0.16 24	0.10 40	0.05 8	0.21 40	0.20 23	0.23 43	0.15 13	0.28 64	0.13 26	0.21 35	0.17 28	0.07 19	0.10 38	0.26 66	0.24 75	0.33 67	0.23 60

SCION-MonSter(vits)	0.18 56	0.34 103	0.19 85	0.30 147	0.27 149	0.27 129	0.16 124	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 35	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 43	0.17 27	0.21 36	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.22 57	0.18 30	0.23 24	0.24 63

LACA3	0.18 56	0.16 42	0.13 55	0.13 44	0.11 50	0.14 57	0.09 64	0.14 35	0.14 46	0.16 53	0.12 30	0.30 72	0.11 45	0.13 76	0.23 49	0.24 44	0.19 23	0.23 58	0.22 41	0.15 39	0.23 41	0.25 72	0.08 26	0.10 38	0.23 63	0.22 56	0.29 56	0.26 72

DispViT+	0.18 56	0.16 42	0.12 48	0.18 82	0.13 58	0.13 52	0.09 64	0.15 39	0.20 81	0.18 64	0.19 65	0.19 43	0.12 55	0.09 52	0.24 51	0.25 49	0.17 17	0.24 66	0.25 55	0.19 65	0.19 27	0.21 54	0.10 54	0.20 100	0.19 33	0.33 110	0.23 24	0.28 76

GEAStereo	0.18 56	0.22 67	0.15 65	0.19 85	0.14 67	0.14 57	0.09 64	0.16 49	0.13 41	0.15 44	0.11 27	0.23 53	0.08 21	0.09 52	0.25 55	0.25 49	0.27 58	0.21 51	0.23 47	0.17 52	0.34 74	0.22 65	0.10 54	0.12 62	0.19 33	0.21 50	0.30 61	0.19 47

gasm-f	0.18 56	0.22 67	0.15 65	0.19 85	0.14 67	0.14 57	0.09 64	0.16 49	0.13 41	0.15 44	0.11 27	0.23 53	0.08 21	0.09 52	0.25 55	0.25 49	0.27 58	0.21 51	0.23 47	0.17 52	0.34 74	0.22 65	0.10 54	0.12 62	0.19 33	0.21 50	0.30 61	0.19 47

AdaDepth	0.18 56	0.19 58	0.10 30	0.12 39	0.14 67	0.12 43	0.09 64	0.16 49	0.14 46	0.14 35	0.17 56	0.19 43	0.10 40	0.08 43	0.26 64	0.29 71	0.28 63	0.23 58	0.25 55	0.16 47	0.24 50	0.20 49	0.09 45	0.11 50	0.19 33	0.20 42	0.32 65	0.25 69

Occ-G	0.18 56	0.26 79	0.15 65	0.17 75	0.14 67	0.15 65	0.07 33	0.12 20	0.11 24	0.11 18	0.22 80	0.20 48	0.09 32	0.10 61	0.28 72	0.28 65	0.25 53	0.22 55	0.29 67	0.19 65	0.26 55	0.19 42	0.10 54	0.15 73	0.19 33	0.18 30	0.29 56	0.17 37

StereoVision	0.18 56	0.13 21	0.11 40	0.09 18	0.14 67	0.16 68	0.08 49	0.17 56	0.17 62	0.15 44	0.15 43	0.16 24	0.10 40	0.06 18	0.25 55	0.26 58	0.27 58	0.22 55	0.22 41	0.16 47	0.23 41	0.17 28	0.06 6	0.13 66	0.28 77	0.29 88	0.38 82	0.28 76

RAStereo	0.19 64	0.16 42	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 21	0.21 64	0.09 12	0.45 110	0.09 14	0.26 60	0.08 21	0.07 29	0.25 55	0.26 58	0.28 63	0.25 68	0.33 73	0.15 39	0.35 78	0.18 35	0.08 26	0.10 38	0.28 77	0.23 69	0.25 38	0.24 63

AEACV	0.19 64	0.31 95	0.14 62	0.17 75	0.13 58	0.12 43	0.07 33	0.15 39	0.07 8	0.16 53	0.15 43	0.18 38	0.11 45	0.11 66	0.25 55	0.25 49	0.32 69	0.23 58	0.35 78	0.18 57	0.27 57	0.22 65	0.11 67	0.11 50	0.20 44	0.22 56	0.25 38	0.18 41

BridgeDepth_RVC	0.21 66	0.21 64	0.15 65	0.15 59	0.14 67	0.17 73	0.09 64	0.26 71	0.23 100	0.17 60	0.17 56	0.24 56	0.14 66	0.13 76	0.26 64	0.29 71	0.21 31	0.23 58	0.27 62	0.20 74	0.23 41	0.25 72	0.10 54	0.12 62	0.26 66	0.30 91	0.29 56	0.36 99
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.21 66	0.19 58	0.12 48	0.18 82	0.13 58	0.20 88	0.08 49	0.19 60	0.14 46	0.16 53	0.23 83	0.21 49	0.10 40	0.12 72	0.27 67	0.29 71	0.34 76	0.28 78	0.32 70	0.22 83	0.32 67	0.21 54	0.12 76	0.11 50	0.26 66	0.22 56	0.47 105	0.29 79

VIP-Stereo	0.22 68	0.20 62	0.19 85	0.14 52	0.11 50	0.13 52	0.06 21	0.29 76	0.19 74	0.19 66	0.28 105	0.28 67	0.11 45	0.12 72	0.27 67	0.28 65	0.37 86	0.26 72	0.33 73	0.21 78	0.34 74	0.21 54	0.11 67	0.15 73	0.24 64	0.22 56	0.25 38	0.30 81

MLG-Stereo_test3	0.23 69	0.17 53	0.13 55	0.14 52	0.17 84	0.16 68	0.09 64	0.21 64	0.12 37	0.21 71	0.18 60	0.35 81	0.11 45	0.15 87	0.29 75	0.26 58	0.33 72	0.28 78	0.63 164	0.18 57	0.40 88	0.41 124	0.11 67	0.15 73	0.21 54	0.21 50	0.33 67	0.27 74

delet	0.24 70	0.25 77	0.22 119	0.24 115	0.20 100	0.28 137	0.16 124	0.21 64	0.18 68	0.23 76	0.26 98	0.26 60	0.15 73	0.25 186	0.32 89	0.28 65	0.31 68	0.27 74	0.24 53	0.24 93	0.31 66	0.20 49	0.16 100	0.19 91	0.28 77	0.25 79	0.32 65	0.31 84

TDLM	0.24 70	0.29 86	0.22 119	0.22 99	0.27 149	0.23 111	0.18 134	0.26 71	0.19 74	0.18 64	0.38 151	0.29 69	0.21 104	0.15 87	0.24 51	0.28 65	0.32 69	0.28 78	0.25 55	0.21 78	0.28 61	0.19 42	0.16 100	0.21 104	0.24 64	0.20 42	0.28 53	0.25 69

LG-G_1	0.25 72	0.22 67	0.19 85	0.23 111	0.22 108	0.22 97	0.12 89	0.28 73	0.11 24	0.21 71	0.20 72	0.35 81	0.14 66	0.18 102	0.31 85	0.30 78	0.35 80	0.32 96	0.51 113	0.24 93	0.39 86	0.26 76	0.10 54	0.15 73	0.27 72	0.24 75	0.36 78	0.34 93

LG-G	0.25 72	0.22 67	0.19 85	0.23 111	0.22 108	0.22 97	0.12 89	0.28 73	0.11 24	0.21 71	0.20 72	0.35 81	0.14 66	0.18 102	0.31 85	0.30 78	0.35 80	0.32 96	0.51 113	0.24 93	0.39 86	0.26 76	0.10 54	0.15 73	0.27 72	0.24 75	0.36 78	0.34 93

AIO_rvc	0.25 72	0.34 103	0.16 71	0.19 85	0.15 76	0.18 78	0.11 82	0.39 89	0.22 94	0.30 83	0.16 50	0.32 75	0.12 55	0.18 102	0.27 67	0.26 58	0.33 72	0.22 55	0.38 81	0.20 74	0.42 97	0.44 144	0.13 84	0.14 69	0.28 77	0.22 56	0.33 67	0.21 54

anonymousdsp	0.25 72	0.23 72	0.19 85	0.16 68	0.14 67	0.18 78	0.10 78	0.37 87	0.19 74	0.32 86	0.22 80	0.32 75	0.12 55	0.14 83	0.29 75	0.32 86	0.32 69	0.28 78	0.39 82	0.22 83	0.46 118	0.31 91	0.12 76	0.15 73	0.26 66	0.20 42	0.52 124	0.20 50

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 76	0.22 67	0.17 76	0.20 93	0.17 84	0.15 65	0.12 89	0.31 80	0.21 88	0.39 95	0.24 88	0.36 90	0.21 104	0.13 76	0.31 85	0.29 71	0.35 80	0.25 68	0.45 99	0.19 65	0.35 78	0.26 76	0.13 84	0.14 69	0.27 72	0.31 96	0.46 102	0.32 87

TS	0.26 76	0.27 81	0.19 85	0.16 68	0.16 81	0.22 97	0.11 82	0.41 92	0.19 74	0.17 60	0.30 116	0.35 81	0.16 77	0.15 87	0.28 72	0.30 78	0.28 63	0.27 74	0.39 82	0.21 78	0.33 71	0.30 89	0.13 84	0.17 84	0.34 108	0.28 85	0.41 90	0.42 119

LG-Stereo_L2	0.26 76	0.31 95	0.17 76	0.13 44	0.13 58	0.14 57	0.07 33	0.42 97	0.20 81	0.48 124	0.22 80	0.40 100	0.14 66	0.17 99	0.30 81	0.37 101	0.39 95	0.28 78	0.40 85	0.19 65	0.45 110	0.35 100	0.09 45	0.14 69	0.30 86	0.22 56	0.33 67	0.33 91

LGtest1	0.26 76	0.19 58	0.20 96	0.16 68	0.18 90	0.16 68	0.09 64	0.28 73	0.17 62	0.22 74	0.27 101	0.29 69	0.13 61	0.14 83	0.30 81	0.31 83	0.38 90	0.33 104	0.49 108	0.25 100	0.41 91	0.41 124	0.13 84	0.16 82	0.30 86	0.24 75	0.39 84	0.31 84

MaDis-Stereo	0.26 76	0.20 62	0.16 71	0.10 22	0.10 42	0.10 26	0.08 49	0.24 68	0.14 46	0.36 89	0.16 50	0.36 90	0.12 55	0.08 43	0.33 90	0.35 90	0.39 95	0.35 118	0.53 126	0.20 74	0.40 88	0.26 76	0.13 84	0.15 73	0.39 130	0.39 136	0.40 89	0.49 137

iRaftStereo_RVC	0.26 76	0.27 81	0.16 71	0.13 44	0.14 67	0.18 78	0.09 64	0.44 102	0.14 46	0.36 89	0.36 140	0.32 75	0.16 77	0.13 76	0.29 75	0.29 71	0.38 90	0.28 78	0.34 77	0.22 83	0.41 91	0.38 111	0.12 76	0.17 84	0.27 72	0.29 88	0.42 94	0.27 74

LG-Stereo_L1	0.27 82	0.30 93	0.17 76	0.13 44	0.13 58	0.15 65	0.08 49	0.42 97	0.21 88	0.49 134	0.20 72	0.39 98	0.15 73	0.15 87	0.30 81	0.38 104	0.39 95	0.29 86	0.40 85	0.18 57	0.47 125	0.35 100	0.08 26	0.14 69	0.30 86	0.21 50	0.37 81	0.36 99

AIO_test	0.27 82	0.39 135	0.19 85	0.29 139	0.19 93	0.18 78	0.14 108	0.42 97	0.23 100	0.33 87	0.19 65	0.37 93	0.18 86	0.18 102	0.25 55	0.29 71	0.34 76	0.24 66	0.39 82	0.21 78	0.49 137	0.46 154	0.13 84	0.15 73	0.30 86	0.28 85	0.41 90	0.21 54

IGEV-Stereo+	0.27 82	0.25 77	0.14 62	0.22 99	0.14 67	0.13 52	0.07 33	0.36 84	0.20 81	0.55 175	0.23 83	0.38 95	0.14 66	0.16 95	0.26 64	0.35 90	0.40 98	0.35 118	0.48 106	0.24 93	0.44 106	0.51 179	0.12 76	0.13 66	0.28 77	0.20 42	0.34 71	0.23 60

RAFT + AFF	0.27 82	0.26 79	0.17 76	0.21 96	0.13 58	0.19 83	0.13 95	0.41 92	0.18 68	0.44 108	0.19 65	0.42 110	0.14 66	0.09 52	0.86 250	0.29 71	0.41 102	0.20 42	0.55 136	0.23 88	0.47 125	0.21 54	0.12 76	0.15 73	0.28 77	0.20 42	0.21 15	0.17 37

RYNet	0.27 82	0.23 72	0.18 83	0.15 59	0.17 84	0.19 83	0.13 95	0.25 69	0.31 182	0.17 60	0.20 72	0.19 43	0.14 66	0.13 76	0.80 230	0.28 65	0.27 58	0.41 151	0.28 64	0.19 65	0.27 57	0.21 54	0.29 235	0.18 88	0.27 72	0.76 238	0.34 71	0.23 60

DFGA-Net	0.28 87	0.37 120	0.16 71	0.26 126	0.15 76	0.22 97	0.15 115	0.40 90	0.21 88	0.41 97	0.24 88	0.31 73	0.17 81	0.13 76	0.42 118	0.39 108	0.38 90	0.30 90	0.42 92	0.21 78	0.36 83	0.29 86	0.13 84	0.21 104	0.31 96	0.27 82	0.51 113	0.28 76

UniTT-Stereo	0.28 87	0.27 81	0.15 65	0.15 59	0.13 58	0.17 73	0.09 64	0.35 83	0.19 74	0.49 134	0.21 76	0.41 107	0.18 86	0.14 83	0.40 104	0.39 108	0.42 104	0.34 108	0.56 142	0.25 100	0.43 99	0.24 71	0.13 84	0.19 91	0.31 96	0.41 142	0.30 61	0.37 101

AASNet	0.28 87	0.34 103	0.22 119	0.25 122	0.26 138	0.34 164	0.25 187	0.32 81	0.17 62	0.29 81	0.36 140	0.26 60	0.18 86	0.24 168	0.36 95	0.31 83	0.34 76	0.32 96	0.32 70	0.28 114	0.35 78	0.28 85	0.17 116	0.22 117	0.30 86	0.28 85	0.35 74	0.25 69

AANet_RVC	0.28 87	0.27 81	0.23 124	0.19 85	0.28 155	0.16 68	0.16 124	0.29 76	0.30 162	0.20 68	0.27 101	0.24 56	0.21 104	0.19 109	0.45 125	0.36 96	0.33 72	0.34 108	0.29 67	0.29 119	0.27 57	0.27 81	0.22 181	0.21 104	0.34 108	0.33 110	0.42 94	0.52 150

SGD-Stereo	0.29 91	0.24 74	0.17 76	0.16 68	0.15 76	0.22 97	0.08 49	0.29 76	0.22 94	0.29 81	0.15 43	0.45 123	0.20 96	0.10 61	0.71 213	0.45 146	0.46 115	0.27 74	0.47 103	0.22 83	0.41 91	0.36 104	0.19 137	0.19 91	0.28 77	0.32 105	0.46 102	0.40 112

HUF	0.29 91	0.34 103	0.20 96	0.22 99	0.21 104	0.19 83	0.11 82	0.51 123	0.22 94	0.42 99	0.18 60	0.35 81	0.22 110	0.19 109	0.30 81	0.32 86	0.38 90	0.26 72	0.52 118	0.25 100	0.52 160	0.43 138	0.16 100	0.18 88	0.30 86	0.22 56	0.38 82	0.29 79

test_5	0.29 91	0.39 135	0.16 71	0.22 99	0.15 76	0.21 90	0.13 95	0.54 137	0.20 81	0.38 94	0.19 65	0.44 119	0.34 206	0.10 61	0.43 121	0.38 104	0.33 72	0.32 96	0.33 73	0.20 74	0.32 67	0.35 100	0.09 45	0.21 104	0.28 77	0.30 91	0.51 113	0.32 87

MMNet	0.29 91	0.29 86	0.22 119	0.26 126	0.26 138	0.26 124	0.18 134	0.33 82	0.23 100	0.24 77	0.28 105	0.35 81	0.15 73	0.32 241	0.39 102	0.31 83	0.36 83	0.34 108	0.41 88	0.27 111	0.32 67	0.21 54	0.17 116	0.23 129	0.32 101	0.30 91	0.46 102	0.32 87

YMNet	0.30 95	0.31 95	0.23 124	0.27 131	0.23 115	0.26 124	0.25 187	0.36 84	0.37 225	0.25 78	0.19 65	0.40 100	0.27 140	0.29 222	0.38 98	0.47 167	0.37 86	0.28 78	0.43 94	0.19 65	0.35 78	0.33 94	0.16 100	0.19 91	0.36 120	0.29 88	0.39 84	0.35 96

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 95	0.24 74	0.17 76	0.23 111	0.19 93	0.18 78	0.08 49	0.49 117	0.25 119	0.54 168	0.21 76	0.32 75	0.17 81	0.17 99	0.29 75	0.39 108	0.45 110	0.36 122	0.50 110	0.26 107	0.56 183	0.49 167	0.13 84	0.13 66	0.31 96	0.26 81	0.45 100	0.30 81

MIF-Stereo (partial)	0.30 95	0.44 165	0.18 83	0.16 68	0.16 81	0.21 90	0.11 82	0.37 87	0.22 94	0.37 92	0.24 88	0.32 75	0.17 81	0.13 76	0.39 102	0.45 146	0.46 115	0.38 131	0.42 92	0.25 100	0.43 99	0.35 100	0.18 127	0.21 104	0.35 119	0.32 105	0.50 112	0.44 126

RAFT_CTSACE	0.30 95	0.37 120	0.15 65	0.15 59	0.15 76	0.25 121	0.18 134	0.53 131	0.20 81	0.55 175	0.18 60	0.44 119	0.29 153	0.16 95	0.29 75	0.30 78	0.37 86	0.27 74	0.37 80	0.18 57	0.38 84	0.45 149	0.10 54	0.17 84	0.30 86	0.31 96	0.60 153	0.26 72

AFF-stereo	0.30 95	0.34 103	0.26 136	0.18 82	0.17 84	0.33 157	0.11 82	0.50 119	0.23 100	0.46 114	0.28 105	0.40 100	0.16 77	0.12 72	0.27 67	0.35 90	0.37 86	0.25 68	0.57 147	0.23 88	0.38 84	0.25 72	0.17 116	0.17 84	0.37 122	0.37 128	0.48 108	0.32 87

CCAANet	0.30 95	0.29 86	0.33 161	0.24 115	0.24 123	0.25 121	0.22 164	0.30 79	0.29 151	0.25 78	0.29 110	0.52 153	0.29 153	0.19 109	0.42 118	0.36 96	0.36 83	0.30 90	0.28 64	0.23 88	0.40 88	0.27 81	0.20 154	0.19 91	0.33 105	0.31 96	0.41 90	0.43 124

plain	0.31 101	0.43 159	0.20 96	0.20 93	0.16 81	0.20 88	0.10 78	0.41 92	0.18 68	0.48 124	0.19 65	0.34 80	0.17 81	0.10 61	0.41 110	0.44 135	0.45 110	0.40 144	0.55 136	0.24 93	0.41 91	0.34 97	0.14 94	0.21 104	0.32 101	0.33 110	0.39 84	0.48 135

CVANet_RVC	0.31 101	0.40 143	0.30 149	0.40 196	0.29 162	0.37 176	0.23 178	0.41 92	0.23 100	0.31 84	0.49 183	0.37 93	0.26 131	0.19 109	0.29 75	0.33 89	0.34 76	0.32 96	0.32 70	0.25 100	0.34 74	0.25 72	0.18 127	0.25 152	0.30 86	0.25 79	0.34 71	0.30 81

DF_test	0.32 103	0.32 99	0.36 180	0.12 39	0.19 93	0.19 83	0.08 49	0.50 119	0.21 88	0.52 152	0.18 60	0.54 156	0.19 92	0.21 127	0.41 110	0.42 120	0.47 125	0.31 94	0.44 95	0.31 128	0.45 110	0.40 120	0.18 127	0.23 129	0.33 105	0.35 116	0.44 98	0.39 106

MIM_Stereo	0.32 103	0.40 143	0.25 132	0.28 134	0.20 100	0.27 129	0.14 108	0.45 108	0.18 68	0.48 124	0.25 95	0.42 110	0.18 86	0.16 95	0.36 95	0.42 120	0.44 106	0.36 122	0.47 103	0.28 114	0.47 125	0.36 104	0.12 76	0.23 129	0.29 85	0.27 82	0.47 105	0.33 91

RAFT+CT+SA	0.32 103	0.46 184	0.20 96	0.26 126	0.18 90	0.22 97	0.15 115	0.58 157	0.23 100	0.52 152	0.17 56	0.46 125	0.33 193	0.12 72	0.33 90	0.43 129	0.36 83	0.30 90	0.45 99	0.23 88	0.45 110	0.49 167	0.09 45	0.22 117	0.32 101	0.31 96	0.53 128	0.35 96

HCRNet	0.32 103	0.38 129	0.20 96	0.39 188	0.17 84	0.29 140	0.18 134	0.40 90	0.18 68	0.80 314	0.40 161	0.49 136	0.18 86	0.22 136	0.38 98	0.30 78	0.38 90	0.29 86	0.40 85	0.19 65	0.33 71	0.23 69	0.19 137	0.16 82	0.26 66	0.31 96	0.51 113	0.31 84

DMCA	0.32 103	0.31 95	0.30 149	0.24 115	0.25 128	0.27 129	0.22 164	0.36 84	0.33 197	0.31 84	0.40 161	0.40 100	0.23 116	0.25 186	0.41 110	0.37 101	0.40 98	0.39 133	0.36 79	0.28 114	0.41 91	0.27 81	0.25 206	0.25 152	0.31 96	0.35 116	0.39 84	0.37 101

GANet	0.32 103	0.29 86	0.27 138	0.34 166	0.33 184	0.38 181	0.29 208	0.44 102	0.24 113	0.35 88	0.30 116	0.46 125	0.22 110	0.21 127	0.31 85	0.32 86	0.40 98	0.43 166	0.33 73	0.22 83	0.33 71	0.29 86	0.22 181	0.24 140	0.31 96	0.27 82	0.42 94	0.34 93

DepthFocus	0.33 109	0.35 114	0.19 85	0.19 85	0.17 84	0.22 97	0.11 82	0.49 117	0.23 100	0.45 110	0.24 88	0.43 115	0.17 81	0.22 136	0.35 94	0.45 146	0.48 132	0.34 108	0.53 126	0.32 136	0.47 125	0.34 97	0.19 137	0.19 91	0.34 108	0.31 96	0.49 111	0.57 168

S2M2_XL	0.33 109	0.30 93	0.30 149	0.17 75	0.19 93	0.23 111	0.21 156	0.53 131	0.26 130	0.47 117	0.25 95	0.48 132	0.18 86	0.22 136	0.38 98	0.36 96	0.54 168	0.29 86	0.41 88	0.28 114	0.50 141	0.31 91	0.21 167	0.21 104	0.34 108	0.32 105	0.45 100	0.51 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 109	0.36 118	0.20 96	0.23 111	0.20 100	0.17 73	0.10 78	0.48 115	0.23 100	0.55 175	0.32 122	0.40 100	0.19 92	0.15 87	0.48 134	0.36 96	0.47 125	0.33 104	0.51 113	0.27 111	0.50 141	0.42 131	0.16 100	0.18 88	0.30 86	0.31 96	0.48 108	0.53 154

LL-Strereo2	0.34 112	0.29 86	0.21 108	0.24 115	0.19 93	0.17 73	0.13 95	0.63 200	0.26 130	0.58 201	0.23 83	0.44 119	0.22 110	0.14 83	0.41 110	0.41 116	0.47 125	0.35 118	0.73 190	0.31 128	0.47 125	0.36 104	0.21 167	0.20 100	0.32 101	0.34 115	0.51 113	0.35 96

test_4	0.34 112	0.33 100	0.27 138	0.21 96	0.18 90	0.16 68	0.11 82	0.59 164	0.26 130	0.58 201	0.25 95	0.50 143	0.20 96	0.19 109	0.33 90	0.40 112	0.45 110	0.34 108	0.41 88	0.29 119	0.45 110	0.41 124	0.16 100	0.24 140	0.38 127	0.40 140	0.59 152	0.42 119

ARAFT	0.34 112	0.38 129	0.23 124	0.26 126	0.21 104	0.27 129	0.14 108	0.44 102	0.24 113	0.50 137	0.30 116	0.41 107	0.16 77	0.15 87	0.67 199	0.42 120	0.50 141	0.47 202	0.51 113	0.23 88	0.53 169	0.32 93	0.16 100	0.19 91	0.43 141	0.30 91	0.52 124	0.37 101

small-0shot	0.35 115	0.29 86	0.17 76	0.15 59	0.21 104	0.19 83	0.12 89	0.53 131	0.23 100	0.48 124	0.24 88	0.54 156	0.26 131	0.27 209	0.44 123	0.60 237	0.44 106	0.45 181	0.46 101	0.24 93	0.47 125	0.69 235	0.16 100	0.19 91	0.42 138	0.37 128	0.39 84	0.55 164

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 115	0.21 64	0.21 108	0.14 52	0.22 108	0.23 111	0.10 78	0.51 123	0.31 182	0.51 143	0.33 129	0.49 136	0.35 214	0.36 254	0.52 141	0.43 129	0.40 98	0.29 86	0.44 95	0.26 107	0.52 160	0.46 154	0.25 206	0.28 170	0.48 157	0.36 120	0.41 90	0.43 124

LGCAT	0.35 115	0.38 129	0.21 108	0.20 93	0.21 104	0.24 117	0.16 124	0.50 119	0.26 130	0.47 117	0.28 105	0.47 128	0.21 104	0.23 150	0.41 110	0.42 120	0.55 179	0.30 90	0.44 95	0.32 136	0.52 160	0.37 109	0.26 216	0.25 152	0.37 122	0.40 140	0.43 97	0.47 131

raft+_RVC	0.35 115	0.34 103	0.26 136	0.25 122	0.23 115	0.25 121	0.18 134	0.54 137	0.26 130	0.52 152	0.43 166	0.46 125	0.23 116	0.18 102	0.42 118	0.38 104	0.43 105	0.34 108	0.61 162	0.26 107	0.43 99	0.38 111	0.13 84	0.20 100	0.39 130	0.39 136	0.58 145	0.42 119

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 115	0.41 147	0.32 158	0.24 115	0.19 93	0.28 137	0.13 95	0.58 157	0.24 113	0.46 114	0.35 139	0.49 136	0.19 92	0.15 87	0.34 93	0.35 90	0.41 102	0.28 78	0.65 169	0.28 114	0.44 106	0.33 94	0.19 137	0.22 117	0.51 175	0.37 128	0.58 145	0.44 126

anonymous	0.37 120	0.29 86	0.19 85	0.17 75	0.24 123	0.21 90	0.14 108	0.51 123	0.22 94	0.51 143	0.19 65	0.55 164	0.25 126	0.23 150	0.49 137	0.58 230	0.47 125	0.46 194	0.56 142	0.31 128	0.51 148	0.70 238	0.18 127	0.24 140	0.45 147	0.31 96	0.55 132	0.50 145

MGS-Stereo	0.37 120	0.46 184	0.21 108	0.22 99	0.19 93	0.22 97	0.15 115	0.45 108	0.17 62	0.36 89	0.26 98	0.29 69	0.19 92	0.23 150	1.37 315	0.40 112	0.52 156	0.45 181	0.55 136	0.33 140	0.50 141	0.41 124	0.21 167	0.22 117	0.33 105	0.30 91	0.47 105	0.45 128

TESTraft	0.37 120	0.46 184	0.21 108	0.21 96	0.23 115	0.21 90	0.16 124	0.54 137	0.31 182	0.51 143	0.23 83	0.36 90	0.36 221	0.11 66	0.85 248	0.48 176	0.45 110	0.32 96	0.48 106	0.24 93	0.46 118	0.65 220	0.12 76	0.23 129	0.37 122	0.43 146	0.57 137	0.39 106

CAS	0.38 123	0.45 173	0.25 132	0.29 139	0.29 162	0.23 111	0.13 95	0.41 92	0.27 137	0.41 97	0.54 212	0.35 81	0.35 214	0.21 127	0.52 141	0.38 104	0.50 141	0.34 108	0.52 118	0.26 107	0.43 99	0.41 124	0.19 137	0.23 129	0.51 175	0.52 187	0.62 160	0.77 233

anonymousdsp2	0.38 123	0.46 184	0.30 149	0.25 122	0.23 115	0.32 150	0.18 134	0.58 157	0.23 100	0.47 117	0.38 151	0.48 132	0.23 116	0.18 102	0.40 104	0.39 108	0.44 106	0.33 104	0.88 213	0.31 128	0.48 133	0.52 185	0.17 116	0.23 129	0.41 137	0.33 110	0.61 157	0.42 119

TestStereo1	0.38 123	0.49 209	0.19 85	0.22 99	0.23 115	0.23 111	0.15 115	0.55 144	0.30 162	0.52 152	0.21 76	0.35 81	0.39 234	0.11 66	0.80 230	0.50 187	0.46 115	0.32 96	0.53 126	0.25 100	0.52 160	0.67 229	0.15 96	0.22 117	0.37 122	0.42 144	0.60 153	0.39 106

SA-5K	0.38 123	0.49 209	0.19 85	0.22 99	0.23 115	0.23 111	0.15 115	0.55 144	0.30 162	0.52 152	0.21 76	0.35 81	0.39 234	0.11 66	0.80 230	0.50 187	0.46 115	0.32 96	0.53 126	0.25 100	0.52 160	0.67 229	0.15 96	0.22 117	0.37 122	0.42 144	0.60 153	0.39 106

UPFNet	0.38 123	0.34 103	0.34 169	0.32 157	0.33 184	0.39 186	0.29 208	0.47 113	0.33 197	0.43 101	0.41 163	0.40 100	0.30 164	0.34 246	0.61 174	0.40 112	0.46 115	0.41 151	0.52 118	0.35 162	0.35 78	0.34 97	0.25 206	0.27 163	0.38 127	0.35 116	0.55 132	0.37 101

HITNet	0.38 123	0.37 120	0.28 140	0.34 166	0.29 162	0.26 124	0.19 145	0.58 157	0.32 191	0.57 189	0.45 172	0.55 164	0.30 164	0.22 136	0.51 139	0.35 90	0.44 106	0.39 133	0.41 88	0.29 119	0.41 91	0.38 111	0.20 154	0.25 152	0.39 130	0.37 128	0.70 191	0.52 150
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
S2M2_L	0.40 129	0.42 154	0.41 216	0.24 115	0.27 149	0.35 170	0.22 164	0.51 123	0.24 113	0.61 220	0.23 83	0.43 115	0.21 104	0.31 234	0.59 161	0.49 183	0.55 179	0.36 122	0.53 126	0.34 146	0.55 178	0.38 111	0.28 228	0.27 163	0.42 138	0.43 146	0.63 163	0.66 201
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 129	0.52 241	0.23 124	0.27 131	0.27 149	0.30 146	0.14 108	0.62 185	0.29 151	0.61 220	0.44 169	0.64 197	0.28 147	0.23 150	0.55 147	0.36 96	0.45 110	0.31 94	0.73 190	0.27 111	0.63 209	0.39 117	0.21 167	0.24 140	0.42 138	0.32 105	0.61 157	0.56 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 129	0.28 85	0.33 161	0.35 176	0.24 123	0.24 117	0.15 115	0.63 200	0.28 144	0.61 220	0.39 158	0.51 148	0.22 110	0.22 136	0.48 134	0.43 129	0.49 136	0.43 166	0.66 171	0.34 146	0.63 209	0.70 238	0.14 94	0.22 117	0.39 130	0.47 166	0.63 163	0.39 106

FINET	0.40 129	0.38 129	0.39 202	0.43 211	0.30 171	0.34 164	0.35 225	0.44 102	0.36 214	0.47 117	0.32 122	0.47 128	0.30 164	0.28 214	0.66 193	0.50 187	0.48 132	0.36 122	0.60 158	0.33 140	0.46 118	0.37 109	0.30 239	0.30 184	0.43 141	0.35 116	0.56 135	0.42 119

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 133	0.33 100	0.29 145	0.29 139	0.24 123	0.26 124	0.16 124	0.55 144	0.40 236	0.55 175	0.49 183	0.49 136	0.27 140	0.23 150	0.58 157	0.45 146	0.51 152	0.40 144	0.50 110	0.36 164	0.46 118	0.50 173	0.16 100	0.23 129	0.49 166	0.75 235	0.44 98	0.56 166

IER	0.41 133	0.37 120	0.31 155	0.30 147	0.28 155	0.35 170	0.24 181	0.47 113	0.28 144	0.44 108	0.59 221	0.77 235	0.29 153	0.35 252	0.63 183	0.42 120	0.47 125	0.42 160	0.44 95	0.34 146	0.42 97	0.36 104	0.28 228	0.26 159	0.40 135	0.47 166	0.52 124	0.52 150

rafts_anoy	0.41 133	0.51 229	0.35 171	0.29 139	0.30 171	0.33 157	0.22 164	0.59 164	0.25 119	0.51 143	0.50 192	0.48 132	0.23 116	0.17 99	0.57 153	0.46 156	0.51 152	0.50 227	0.58 151	0.34 146	0.50 141	0.43 138	0.19 137	0.28 170	0.50 170	0.47 166	0.52 124	0.53 154

RALAANet	0.41 133	0.41 147	0.37 191	0.28 134	0.28 155	0.33 157	0.24 181	0.54 137	0.27 137	0.48 124	0.48 178	0.43 115	0.25 126	0.20 120	0.57 153	0.41 116	0.49 136	0.50 227	0.71 186	0.40 196	0.52 160	0.46 154	0.21 167	0.29 176	0.46 152	0.45 156	0.70 191	0.47 131

GMStereo	0.41 133	0.48 205	0.25 132	0.32 157	0.32 180	0.37 176	0.28 201	0.59 164	0.30 162	0.45 110	0.36 140	0.61 186	0.31 178	0.24 168	0.45 125	0.41 116	0.54 168	0.35 118	0.73 190	0.39 191	0.51 148	0.33 94	0.23 192	0.28 170	0.48 157	0.36 120	0.68 181	0.41 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
depth_test_26	0.42 138	0.52 241	0.30 149	0.19 85	0.20 100	0.22 97	0.13 95	0.68 230	0.25 119	0.73 295	0.24 88	1.00 268	0.20 96	0.23 150	0.38 98	0.53 206	0.67 267	0.40 144	0.68 177	0.31 128	0.69 231	0.44 144	0.20 154	0.19 91	0.39 130	0.41 142	0.60 153	0.47 131

G2L-Stereo	0.42 138	0.39 135	0.28 140	0.35 176	0.40 229	0.34 164	0.22 164	0.54 137	0.34 204	0.52 152	0.61 234	0.50 143	0.38 231	0.26 198	0.61 174	0.44 135	0.50 141	0.40 144	0.46 101	0.33 140	0.43 99	0.39 117	0.28 228	0.27 163	0.49 166	0.54 193	0.69 185	0.49 137

LoS_RVC	0.42 138	0.45 173	0.43 224	0.19 85	0.25 128	0.24 117	0.16 124	0.44 102	0.28 144	0.51 143	0.48 178	0.42 110	0.31 178	0.22 136	0.60 167	0.45 146	0.46 115	0.41 151	0.71 186	0.30 123	0.67 224	0.51 179	0.19 137	0.32 198	0.61 217	0.44 150	0.58 145	0.61 184

tt_ll	0.42 138	0.45 173	0.43 224	0.19 85	0.25 128	0.24 117	0.16 124	0.44 102	0.28 144	0.51 143	0.48 178	0.42 110	0.31 178	0.22 136	0.60 167	0.45 146	0.46 115	0.41 151	0.71 186	0.30 123	0.67 224	0.51 179	0.19 137	0.32 198	0.61 217	0.44 150	0.58 145	0.61 184

SA	0.42 138	0.47 191	0.21 108	0.25 122	0.23 115	0.31 147	0.13 95	0.64 208	0.32 191	0.61 220	0.26 98	0.54 156	0.21 104	0.16 95	0.63 183	0.47 167	0.52 156	0.41 151	0.60 158	0.29 119	0.46 118	0.61 209	0.15 96	0.27 163	0.45 147	0.58 201	0.96 264	0.47 131

CIPLG	0.42 138	0.47 191	0.24 130	0.32 157	0.22 108	0.32 150	0.19 145	0.63 200	0.24 113	0.55 175	0.50 192	0.60 183	0.30 164	0.41 267	0.93 269	0.44 135	0.52 156	0.37 127	0.56 142	0.38 175	0.56 183	0.45 149	0.19 137	0.24 140	0.44 143	0.31 96	0.57 137	0.38 105

IPLGR_C	0.42 138	0.47 191	0.23 124	0.31 155	0.22 108	0.32 150	0.18 134	0.63 200	0.23 100	0.55 175	0.50 192	0.61 186	0.31 178	0.41 267	0.87 256	0.45 146	0.52 156	0.37 127	0.55 136	0.38 175	0.56 183	0.46 154	0.19 137	0.24 140	0.44 143	0.33 110	0.58 145	0.40 112

GMOStereo	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 223	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

error version	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 223	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

test-v	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 223	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

ACRE	0.42 138	0.47 191	0.22 119	0.32 157	0.22 108	0.33 157	0.18 134	0.63 200	0.23 100	0.55 175	0.50 192	0.61 186	0.30 164	0.41 267	0.91 264	0.45 146	0.52 156	0.36 122	0.55 136	0.38 175	0.57 193	0.44 144	0.19 137	0.23 129	0.44 143	0.32 105	0.58 145	0.39 106

test-2	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 223	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

RALCasStereoNet	0.42 138	0.50 224	0.35 171	0.35 176	0.30 171	0.31 147	0.24 181	0.60 170	0.25 119	0.56 184	0.49 183	0.58 174	0.26 131	0.18 102	0.57 153	0.46 156	0.54 168	0.49 218	0.51 113	0.34 146	0.51 148	0.41 124	0.21 167	0.31 193	0.53 184	0.49 176	0.48 108	0.58 173

RASNet	0.42 138	0.45 173	0.43 224	0.33 164	0.33 184	0.37 176	0.27 196	0.58 157	0.34 204	0.47 117	0.43 166	0.49 136	0.33 193	0.25 186	0.41 110	0.41 116	0.48 132	0.39 133	0.47 103	0.30 123	0.49 137	0.40 120	0.19 137	0.44 264	0.40 135	0.46 164	0.75 204	0.63 194

CREStereo++_RVC	0.43 152	0.42 154	0.39 202	0.30 147	0.33 184	0.27 129	0.19 145	0.57 153	0.31 182	0.58 201	0.36 140	0.58 174	0.56 278	0.23 150	0.48 134	0.50 187	0.61 235	0.34 108	0.52 118	0.30 123	0.56 183	0.42 131	0.16 100	0.29 176	0.49 166	0.44 150	0.79 217	0.69 212
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
raftrobust	0.43 152	0.33 100	0.36 180	0.28 134	0.28 155	0.27 129	0.18 134	0.64 208	0.25 119	0.63 236	0.53 206	0.51 148	0.25 126	0.22 136	0.63 183	0.48 176	0.51 152	0.41 151	0.96 224	0.38 175	0.53 169	0.46 154	0.20 154	0.24 140	0.57 198	0.54 193	0.54 129	0.52 150

HGLStereo	0.43 152	0.43 159	0.37 191	0.34 166	0.37 211	0.39 186	0.23 178	0.48 115	0.31 182	0.47 117	0.72 269	0.42 110	0.29 153	0.32 241	0.51 139	0.49 183	0.55 179	0.50 227	0.55 136	0.39 191	0.51 148	0.43 138	0.22 181	0.33 213	0.51 175	0.51 185	0.57 137	0.45 128

castereo++	0.44 155	0.35 114	0.33 161	0.43 211	0.23 115	0.21 90	0.17 132	0.59 164	0.30 162	0.63 236	0.37 148	0.73 221	0.22 110	0.22 136	0.44 123	0.53 206	0.58 203	0.41 151	0.66 171	0.34 146	0.81 254	0.69 235	0.20 154	0.28 170	0.48 157	0.56 200	0.76 207	0.48 135

trnet	0.44 155	0.51 229	0.40 207	0.34 166	0.26 138	0.27 129	0.14 108	0.62 185	0.30 162	0.60 215	0.36 140	0.73 221	0.33 193	0.24 168	0.56 150	0.57 225	0.58 203	0.34 108	0.52 118	0.31 128	0.57 193	0.42 131	0.17 116	0.30 184	0.54 188	0.48 171	0.65 171	0.69 212

UNet	0.44 155	0.42 154	0.40 207	0.37 182	0.36 202	0.41 194	0.28 201	0.57 153	0.35 210	0.50 137	0.49 183	0.47 128	0.34 206	0.37 259	0.53 144	0.43 129	0.54 168	0.46 194	0.56 142	0.39 191	0.47 125	0.44 144	0.27 223	0.34 217	0.44 143	0.48 171	0.58 145	0.57 168

CREStereo	0.44 155	0.51 229	0.40 207	0.34 166	0.26 138	0.28 137	0.15 115	0.61 178	0.30 162	0.58 201	0.36 140	0.72 218	0.33 193	0.24 168	0.59 161	0.59 235	0.59 218	0.34 108	0.52 118	0.31 128	0.59 202	0.42 131	0.18 127	0.30 184	0.54 188	0.48 171	0.64 167	0.69 212
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
DMCA-RVC	0.44 155	0.37 120	0.35 171	0.33 164	0.37 211	0.32 150	0.41 241	0.46 111	0.52 271	0.43 101	0.48 178	0.68 205	0.33 193	0.29 222	0.65 192	0.46 156	0.47 125	0.44 171	0.49 108	0.38 175	0.49 137	0.48 166	0.29 235	0.32 198	0.38 127	0.37 128	0.57 137	0.62 189

coex_refinement	0.45 160	0.43 159	0.33 161	0.35 176	0.35 197	0.44 208	0.22 164	0.55 144	0.50 267	0.50 137	0.60 225	0.54 156	0.27 140	0.28 214	0.58 157	0.45 146	0.50 141	0.44 171	0.54 133	0.33 140	0.45 110	0.39 117	0.28 228	0.31 193	0.52 180	0.53 190	0.67 179	0.78 236

TestStereo	0.45 160	0.51 229	0.38 200	0.42 206	0.30 171	0.44 208	0.26 191	0.71 250	0.28 144	0.76 304	0.32 122	0.64 197	0.32 187	0.24 168	0.47 128	0.35 90	0.54 168	0.33 104	0.78 202	0.38 175	0.63 209	0.42 131	0.24 201	0.30 184	0.53 184	0.43 146	0.75 204	0.55 164

DSFCA	0.45 160	0.50 224	0.40 207	0.40 196	0.37 211	0.44 208	0.34 223	0.46 111	0.39 233	0.40 96	0.57 218	0.49 136	0.29 153	0.24 168	0.61 174	0.44 135	0.49 136	0.49 218	0.64 165	0.39 191	0.50 141	0.51 179	0.33 254	0.35 225	0.49 166	0.50 181	0.57 137	0.58 173

CFNet	0.45 160	0.44 165	0.33 161	0.48 227	0.40 229	0.39 186	0.30 215	0.53 131	0.32 191	0.48 124	0.50 192	0.68 205	0.40 238	0.30 227	0.56 150	0.37 101	0.48 132	0.43 166	0.52 118	0.33 140	0.46 118	0.30 89	0.23 192	0.31 193	0.61 217	0.52 187	0.69 185	0.71 221

DISCO	0.45 160	0.44 165	0.29 145	0.40 196	0.38 219	0.49 227	0.43 244	0.45 108	0.43 254	0.50 137	0.57 218	0.40 100	0.29 153	0.30 227	0.61 174	0.43 129	0.55 179	0.46 194	0.69 183	0.41 200	0.48 133	0.43 138	0.26 216	0.32 198	0.47 154	0.50 181	0.62 160	0.50 145

CES	0.46 165	0.35 114	0.30 149	0.27 131	0.27 149	0.29 140	0.12 89	1.05 327	0.27 137	0.54 168	0.66 251	0.53 154	0.25 126	0.23 150	0.62 179	0.65 258	0.58 203	0.37 127	0.54 133	0.34 146	0.84 261	0.53 188	0.23 192	0.23 129	0.56 197	0.44 150	0.57 137	0.69 212

ADLNet	0.46 165	0.53 248	0.37 191	0.41 201	0.41 235	0.44 208	0.40 239	0.54 137	0.35 210	0.45 110	0.53 206	0.76 232	0.36 221	0.62 321	0.58 157	0.42 120	0.49 136	0.42 160	0.50 110	0.37 170	0.43 99	0.44 144	0.34 256	0.25 152	0.47 154	0.55 196	0.57 137	0.45 128

castereo	0.47 167	0.36 118	0.35 171	0.34 166	0.26 138	0.26 124	0.17 132	0.56 150	0.29 151	0.60 215	0.45 172	0.68 205	0.22 110	0.20 120	0.52 141	0.58 230	0.61 235	0.39 133	0.92 217	0.36 164	0.96 281	0.76 252	0.19 137	0.24 140	0.54 188	0.64 211	0.57 137	0.58 173

EGLCR-Stereo	0.47 167	0.49 209	0.41 216	0.29 139	0.30 171	0.44 208	0.14 108	0.57 153	0.26 130	0.57 189	0.27 101	0.58 174	0.23 116	0.21 127	0.36 95	0.47 167	0.53 165	0.45 181	0.75 197	0.32 136	0.69 231	0.93 274	0.19 137	0.24 140	0.48 157	0.49 176	1.30 314	0.70 219

GLC_STEREO	0.47 167	0.51 229	0.40 207	0.38 185	0.37 211	0.37 176	0.28 201	0.64 208	0.29 151	0.62 230	0.53 206	0.55 164	0.28 147	0.30 227	0.49 137	0.48 176	0.66 261	0.41 151	0.65 169	0.41 200	0.70 236	0.60 204	0.23 192	0.30 184	0.47 154	0.36 120	0.84 233	0.53 154

IPLG	0.47 167	0.45 173	0.32 158	0.28 134	0.27 149	0.32 150	0.21 156	0.63 200	0.22 94	0.51 143	0.38 151	0.56 167	0.29 153	0.31 234	1.64 330	0.44 135	0.56 187	0.48 208	0.56 142	0.41 200	0.45 110	0.75 249	0.18 127	0.28 170	0.45 147	0.59 202	0.65 171	0.51 148

Sa-1000	0.48 171	0.47 191	0.21 108	0.26 126	0.26 138	0.31 147	0.15 115	0.65 216	0.36 214	0.63 236	0.33 129	0.50 143	0.26 131	0.30 227	0.94 273	0.49 183	0.59 218	0.45 181	0.90 215	0.32 136	0.52 160	0.75 249	0.17 116	0.27 163	0.72 252	0.53 190	1.00 276	0.49 137

PMTNet	0.48 171	0.48 205	0.43 224	0.31 155	0.30 171	0.27 129	0.22 164	0.54 137	0.29 151	0.57 189	0.39 158	0.59 179	0.23 116	0.23 150	0.64 189	0.59 235	0.57 196	0.37 127	1.17 238	0.33 140	0.67 224	0.40 120	0.20 154	0.21 104	0.79 276	0.59 202	0.65 171	0.92 254

PDISCO_ROB	0.48 171	0.40 143	0.39 202	0.38 185	0.34 193	0.39 186	0.28 201	0.50 119	0.35 210	0.37 92	0.52 202	0.49 136	0.35 214	0.31 234	0.63 183	0.58 230	0.54 168	0.68 307	0.59 152	0.44 215	0.62 206	0.67 229	0.24 201	0.34 217	0.54 188	0.53 190	0.85 235	0.58 173

HLF11	0.49 174	0.47 191	0.35 171	0.39 188	0.29 162	0.36 173	0.19 145	0.86 304	0.36 214	0.49 134	0.51 198	0.51 148	0.25 126	0.24 168	0.77 222	0.47 167	0.55 179	0.48 208	1.64 271	0.37 170	0.43 99	0.49 167	0.30 239	0.30 184	0.51 175	0.59 202	0.51 113	0.61 184

raft_robust	0.49 174	0.44 165	0.24 130	0.38 185	0.29 162	0.32 150	0.21 156	0.73 264	0.35 210	0.69 281	0.34 133	0.57 169	0.31 178	0.24 168	0.59 161	0.53 206	0.54 168	0.46 194	0.98 225	0.37 170	0.69 231	0.94 275	0.20 154	0.28 170	0.55 193	0.69 217	0.69 185	0.60 182

ManiGeoR	0.50 176	0.51 229	0.36 180	0.44 218	0.32 180	0.38 181	0.21 156	0.69 238	0.47 263	0.53 164	0.60 225	0.60 183	0.28 147	0.23 150	0.73 217	0.47 167	0.54 168	0.49 218	1.29 248	0.38 175	0.54 173	0.56 197	0.28 228	0.34 217	0.50 170	0.73 229	0.54 129	0.57 168

HLf10	0.50 176	0.51 229	0.36 180	0.44 218	0.32 180	0.38 181	0.21 156	0.69 238	0.47 263	0.53 164	0.60 225	0.60 183	0.28 147	0.23 150	0.73 217	0.47 167	0.54 168	0.49 218	1.29 248	0.38 175	0.54 173	0.56 197	0.28 228	0.34 217	0.50 170	0.73 229	0.54 129	0.57 168

dd	0.50 176	0.51 229	0.28 140	0.91 306	0.31 179	0.65 275	0.29 208	0.59 164	0.23 100	0.54 168	0.30 116	0.75 225	0.27 140	0.26 198	0.84 244	0.46 156	0.70 278	0.39 133	1.05 228	0.38 175	0.48 133	0.43 138	0.23 192	0.30 184	0.53 184	0.39 136	0.74 201	0.58 173

LMCR-Stereo	0.50 176	0.46 184	0.33 161	0.32 157	0.33 184	0.42 200	0.24 181	0.57 153	0.37 225	0.55 175	0.46 176	0.65 200	0.40 238	0.26 198	0.69 204	0.49 183	0.62 243	0.49 218	1.11 234	0.57 263	0.66 220	0.64 218	0.25 206	0.32 198	0.48 157	0.49 176	0.63 163	0.65 199

iResNet_ROB	0.50 176	0.49 209	0.42 219	0.42 206	0.30 171	0.42 200	0.32 217	0.60 170	0.33 197	0.52 152	0.59 221	0.47 128	0.56 278	0.25 186	0.81 233	0.46 156	0.57 196	0.49 218	1.19 241	0.36 164	0.48 133	0.36 104	0.25 206	0.37 239	0.57 198	0.54 193	0.75 204	0.61 184

MIPNet	0.51 181	0.51 229	0.33 161	0.32 157	0.30 171	0.37 176	0.25 187	0.62 185	0.24 113	0.50 137	0.52 202	0.61 186	0.41 241	0.30 227	1.01 289	0.51 194	0.59 218	0.50 227	0.76 200	0.47 229	0.44 106	0.85 266	0.20 154	0.26 159	0.66 238	0.98 287	0.71 195	0.61 184

CFNet_pseudo	0.51 181	0.44 165	0.43 224	0.54 249	0.43 241	0.53 243	0.34 223	0.62 185	0.36 214	0.61 220	0.64 243	0.57 169	0.52 271	0.35 252	0.90 262	0.50 187	0.50 141	0.47 202	0.67 175	0.36 164	0.47 125	0.42 131	0.26 216	0.33 213	0.57 198	0.60 206	0.68 181	0.73 227

CFNet_RVC	0.51 181	0.51 229	0.47 244	0.50 232	0.48 254	0.48 225	0.32 217	0.53 131	0.37 225	0.51 143	0.65 248	0.57 169	0.34 206	0.30 227	0.69 204	0.44 135	0.52 156	0.47 202	0.57 147	0.42 208	0.56 183	0.49 167	0.27 223	0.35 225	0.65 237	0.74 231	0.80 218	0.75 230

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 181	0.52 241	0.48 247	0.43 211	0.57 275	0.42 200	0.62 285	0.56 150	0.62 289	0.52 152	0.51 198	0.67 203	0.34 206	0.58 318	0.78 224	0.42 120	0.47 125	0.42 160	0.57 147	0.38 175	0.46 118	0.42 131	0.30 239	0.32 198	0.48 157	0.76 238	0.62 160	0.64 197
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 185	0.43 159	0.36 180	0.34 166	0.25 128	0.47 221	0.25 187	0.43 100	0.27 137	0.52 152	0.94 299	0.61 186	0.44 252	0.25 186	1.06 293	0.57 225	0.52 156	0.39 133	1.51 259	0.50 235	0.58 198	0.75 249	0.26 216	0.25 152	0.52 180	0.38 133	0.76 207	0.53 154

iResNetv2_ROB	0.52 185	0.45 173	0.32 158	0.48 227	0.39 224	0.48 225	0.28 201	0.64 208	0.34 204	0.52 152	0.66 251	0.70 213	0.55 276	0.28 214	0.67 199	0.47 167	0.50 141	0.46 194	1.12 235	0.45 217	0.57 193	0.47 160	0.29 235	0.40 248	0.55 193	0.51 185	0.81 221	0.58 173

DN-CSS_ROB	0.52 185	0.43 159	0.46 239	0.41 201	0.40 229	0.34 164	0.22 164	0.69 238	0.34 204	0.59 208	0.79 281	0.66 201	0.47 260	0.24 168	0.63 183	0.40 112	0.58 203	0.43 166	1.74 274	0.38 175	0.63 209	0.38 111	0.31 246	0.47 275	0.53 184	0.43 146	0.66 178	0.54 161

STTStereo	0.53 188	0.56 259	0.54 265	0.44 218	0.52 263	0.43 203	0.59 273	0.52 127	0.46 259	0.47 117	0.55 214	0.71 215	0.42 242	0.56 310	0.87 256	0.44 135	0.49 136	0.51 236	0.54 133	0.37 170	0.51 148	0.40 120	0.32 251	0.35 225	0.52 180	0.66 214	0.68 181	0.99 262

BEATNet_4x	0.53 188	0.40 143	0.34 169	0.39 188	0.36 202	0.32 150	0.27 196	0.64 208	0.41 243	0.66 261	0.45 172	0.62 194	0.39 234	0.24 168	0.83 239	0.63 245	0.58 203	0.58 277	0.57 147	0.36 164	0.90 270	1.52 320	0.25 206	0.36 232	0.46 152	0.44 150	0.77 210	0.60 182

AF-Net	0.53 188	0.49 209	0.44 233	0.50 232	0.53 264	0.61 265	0.54 264	0.61 178	0.55 279	0.43 101	0.66 251	0.85 250	0.42 242	0.40 264	0.64 189	0.46 156	0.46 115	0.44 171	0.60 158	0.40 196	0.45 110	0.45 149	0.41 275	0.39 244	0.50 170	0.55 196	0.81 221	0.69 212

Nwc_Net	0.53 188	0.49 209	0.44 233	0.50 232	0.53 264	0.61 265	0.54 264	0.61 178	0.55 279	0.43 101	0.66 251	0.85 250	0.42 242	0.40 264	0.64 189	0.46 156	0.46 115	0.44 171	0.60 158	0.40 196	0.45 110	0.45 149	0.41 275	0.39 244	0.50 170	0.55 196	0.81 221	0.69 212

DLCB_ROB	0.53 188	0.50 224	0.48 247	0.41 201	0.45 244	0.43 203	0.39 237	0.55 144	0.45 255	0.57 189	0.61 234	0.70 213	0.52 271	0.41 267	0.60 167	0.47 167	0.57 196	0.48 208	0.52 118	0.43 212	0.55 178	0.47 160	0.38 268	0.42 255	0.96 307	0.79 251	0.70 191	0.62 189

AE-Stereo	0.54 193	0.48 205	0.44 233	0.50 232	0.35 197	0.36 173	0.28 201	0.55 144	0.29 151	0.64 243	0.31 120	0.89 256	0.31 178	0.24 168	0.55 147	0.65 258	0.68 270	0.52 245	0.87 212	0.53 242	0.72 239	0.81 263	0.21 167	0.47 275	0.79 276	0.69 217	0.94 259	0.62 189

HSM	0.54 193	0.49 209	0.47 244	0.48 227	0.47 251	0.41 194	0.37 231	0.71 250	0.37 225	0.61 220	0.65 248	0.59 179	0.48 263	0.31 234	0.70 209	0.48 176	0.64 253	0.47 202	0.75 197	0.48 232	0.63 209	0.49 167	0.26 216	0.42 255	0.62 223	0.72 226	0.87 243	0.67 205

TestStereo_HLe17	0.55 195	0.56 259	0.36 180	0.52 241	0.37 211	0.43 203	0.26 191	0.83 298	0.46 259	0.58 201	0.59 221	0.69 211	0.34 206	0.23 150	0.77 222	0.52 202	0.57 196	0.50 227	1.21 245	0.49 233	0.57 193	0.73 246	0.27 223	0.49 282	0.62 223	0.78 245	0.65 171	0.59 181

TestStereo_HL2	0.55 195	0.57 265	0.45 237	0.43 211	0.35 197	0.43 203	0.26 191	0.60 170	0.40 236	0.58 201	0.76 277	0.71 215	0.35 214	0.27 209	0.83 239	0.53 206	0.59 218	0.51 236	1.53 262	0.43 212	0.50 141	0.55 195	0.27 223	0.36 232	0.57 198	0.71 222	0.74 201	0.69 212

LoS	0.55 195	0.44 165	0.29 145	0.36 181	0.37 211	0.40 192	0.20 155	1.37 344	0.31 182	0.86 326	0.78 280	0.68 205	0.37 228	0.24 168	0.58 157	0.72 274	0.59 218	0.40 144	0.75 197	0.35 162	1.03 289	0.65 220	0.21 167	0.24 140	0.79 276	0.64 211	0.64 167	0.68 210
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 195	0.37 120	0.37 191	0.34 166	0.33 184	0.33 157	0.22 164	0.65 216	0.27 137	0.61 220	0.34 133	0.90 257	0.31 178	0.21 127	0.60 167	0.44 135	0.55 179	0.42 160	2.59 312	0.38 175	0.56 183	1.37 307	0.16 100	0.29 176	0.48 157	0.38 133	0.69 185	0.54 161

test_1	0.55 195	0.37 120	0.37 191	0.34 166	0.33 184	0.33 157	0.22 164	0.66 220	0.27 137	0.62 230	0.34 133	0.90 257	0.31 178	0.21 127	0.61 174	0.44 135	0.55 179	0.42 160	2.58 311	0.38 175	0.56 183	1.38 309	0.16 100	0.29 176	0.48 157	0.38 133	0.69 185	0.54 161

AACVNet	0.55 195	0.47 191	0.40 207	0.58 256	0.61 281	0.53 243	0.37 231	0.61 178	0.40 236	0.59 208	0.64 243	0.58 174	0.33 193	0.36 254	0.69 204	0.54 216	0.58 203	0.54 255	0.69 183	0.52 241	0.54 173	0.52 185	0.36 261	0.44 264	0.59 210	0.69 217	0.82 224	0.83 241

TANstereo	0.55 195	0.41 147	0.35 171	0.40 196	0.39 224	0.45 213	0.21 156	0.52 127	0.30 162	0.54 168	0.37 148	0.38 95	0.38 231	0.41 267	0.84 244	0.73 278	0.66 261	0.78 328	1.10 232	0.89 325	0.62 206	0.54 191	0.93 341	0.32 198	0.34 108	0.45 156	0.99 271	0.53 154

XX-TBD	0.55 195	0.41 147	0.35 171	0.40 196	0.39 224	0.45 213	0.21 156	0.52 127	0.30 162	0.54 168	0.37 148	0.38 95	0.38 231	0.41 267	0.84 244	0.73 278	0.66 261	0.78 328	1.10 232	0.89 325	0.62 206	0.54 191	0.93 341	0.32 198	0.34 108	0.45 156	0.99 271	0.53 154

NVstereo2D	0.55 195	0.47 191	0.40 207	0.52 241	0.48 254	0.66 278	0.64 288	0.60 170	0.38 230	0.48 124	0.61 234	0.53 154	0.30 164	0.63 323	1.53 324	0.61 242	0.58 203	0.55 263	0.53 126	0.41 200	0.50 141	0.38 111	0.54 311	0.43 258	0.64 234	0.48 171	0.56 135	0.53 154

HLf8	0.56 204	0.51 229	0.36 180	0.47 225	0.36 202	0.38 181	0.24 181	0.89 309	0.39 233	0.53 164	0.69 262	0.63 196	0.33 193	0.24 168	0.88 258	0.51 194	0.58 203	0.49 218	1.83 279	0.45 217	0.54 173	0.61 209	0.29 235	0.40 248	0.54 188	0.78 245	0.68 181	0.62 189

GGDA	0.56 204	0.55 252	0.46 239	0.41 201	0.36 202	0.45 213	0.26 191	0.62 185	0.40 236	0.59 208	0.74 275	0.69 211	0.36 221	0.28 214	0.82 236	0.52 202	0.59 218	0.51 236	1.43 255	0.43 212	0.51 148	0.53 188	0.26 216	0.39 244	0.59 210	0.77 243	0.76 207	0.72 223

test_3	0.56 204	0.38 129	0.36 180	0.34 166	0.33 184	0.33 157	0.21 156	0.68 230	0.29 151	0.65 249	0.33 129	0.92 259	0.35 214	0.21 127	0.60 167	0.44 135	0.56 187	0.45 181	2.68 314	0.39 191	0.55 178	1.35 305	0.15 96	0.32 198	0.51 175	0.47 166	0.67 179	0.50 145

APVNet	0.56 204	0.47 191	0.38 200	0.46 223	0.50 259	0.57 255	0.53 260	0.60 170	0.42 250	0.46 114	0.65 248	0.50 143	0.30 164	0.36 254	0.74 219	0.71 272	0.71 284	0.64 293	0.95 222	0.53 242	0.57 193	0.77 255	0.34 256	0.46 272	0.59 210	0.46 164	0.82 224	0.58 173

psm_up	0.56 204	0.51 229	0.53 261	0.56 253	0.45 244	0.58 258	0.35 225	0.71 250	0.66 294	0.55 175	0.53 206	0.59 179	0.50 265	0.40 264	0.63 183	0.50 187	0.59 218	0.49 218	0.84 210	0.46 223	0.51 148	0.45 149	0.31 246	0.51 284	0.70 246	0.78 245	0.80 218	0.67 205

UCFNet_RVC	0.56 204	0.78 305	0.45 237	0.59 260	0.55 271	0.52 239	0.39 237	0.58 157	0.40 236	0.59 208	0.60 225	0.82 243	0.45 253	0.32 241	0.70 209	0.42 120	0.50 141	0.50 227	0.67 175	0.45 217	0.56 183	0.47 160	0.38 268	0.41 252	0.77 271	0.71 222	0.65 171	0.86 245

IPLGR	0.57 210	0.55 252	0.37 191	0.43 211	0.38 219	0.36 173	0.23 178	0.62 185	0.30 162	0.56 184	0.68 261	0.61 186	0.32 187	0.29 222	1.73 337	0.47 167	0.56 187	0.56 265	1.09 230	0.54 248	0.53 169	0.81 263	0.20 154	0.32 198	0.71 249	0.97 286	0.73 199	0.57 168

FADNet-RVC-Resample	0.57 210	0.52 241	0.42 219	0.46 223	0.39 224	0.41 194	0.40 239	0.72 260	0.42 250	0.68 273	0.51 198	1.04 278	0.43 247	0.43 280	0.96 279	0.48 176	0.56 187	0.61 287	0.85 211	0.55 253	0.52 160	0.63 214	0.34 256	0.60 300	0.58 203	0.71 222	0.55 132	0.77 233

DNS	0.58 212	0.66 288	0.33 161	0.30 147	0.24 123	0.49 227	0.19 145	0.62 185	0.29 151	0.56 184	0.34 133	0.96 265	0.27 140	0.20 120	1.78 342	0.58 230	0.63 249	0.40 144	1.63 270	0.46 223	1.03 289	0.68 234	0.20 154	0.23 129	0.61 217	0.49 176	0.77 210	0.63 194

ICVP	0.58 212	0.49 209	0.67 296	0.50 232	0.48 254	0.52 239	0.36 229	0.60 170	0.45 255	0.61 220	0.58 220	0.61 186	0.56 278	0.30 227	0.67 199	0.64 251	0.58 203	0.51 236	0.72 189	0.51 238	0.58 198	0.74 248	0.59 318	0.47 275	0.60 215	0.75 235	0.74 201	0.72 223
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 212	0.41 147	0.31 155	0.29 139	0.29 162	0.45 213	0.29 208	0.71 250	0.41 243	0.48 124	0.53 206	0.51 148	0.43 247	0.23 150	0.86 250	0.84 294	0.70 278	0.67 301	1.34 250	0.60 275	0.83 257	0.98 278	0.30 239	0.35 225	0.62 223	0.72 226	0.72 196	0.73 227

CroCo_RVC	0.58 212	0.41 147	0.31 155	0.29 139	0.29 162	0.45 213	0.29 208	0.71 250	0.41 243	0.48 124	0.53 206	0.51 148	0.43 247	0.23 150	0.86 250	0.84 294	0.70 278	0.67 301	1.34 250	0.60 275	0.83 257	0.98 278	0.30 239	0.35 225	0.62 223	0.72 226	0.72 196	0.73 227

sCroCo_RVC	0.58 212	0.42 154	0.29 145	0.28 134	0.29 162	0.39 186	0.22 164	0.60 170	0.41 243	0.53 164	0.43 166	0.48 132	0.50 265	0.24 168	0.75 220	0.99 321	0.75 290	0.63 289	1.02 227	0.56 258	1.10 299	1.36 306	0.28 228	0.39 244	0.63 231	0.63 208	0.93 257	0.64 197

FADNet-RVC	0.58 212	0.50 224	0.37 191	0.51 238	0.42 238	0.39 186	0.56 268	0.68 230	0.36 214	0.64 243	0.50 192	1.13 290	0.45 253	0.34 246	0.91 264	0.53 206	0.54 168	0.45 181	1.20 243	0.51 238	0.54 173	0.52 185	0.33 254	0.51 284	0.57 198	0.75 235	0.64 167	0.81 239

RP	0.58 212	0.57 265	0.72 301	0.62 268	0.56 272	0.57 255	0.64 288	0.63 200	0.61 287	0.42 99	0.81 286	0.78 237	0.53 273	0.43 280	0.68 202	0.48 176	0.53 165	0.44 171	0.64 165	0.45 217	0.51 148	0.54 191	0.37 266	0.44 264	0.62 223	0.59 202	0.83 231	0.77 233

DNSM	0.59 219	0.63 281	0.36 180	0.32 157	0.26 138	0.55 250	0.19 145	0.63 200	0.30 162	0.57 189	0.34 133	1.04 278	0.26 131	0.21 127	1.71 333	0.61 242	0.64 253	0.42 160	1.47 258	0.47 229	0.99 286	0.73 246	0.20 154	0.26 159	0.64 234	0.52 187	0.90 248	0.65 199

GES	0.59 219	0.52 241	0.37 191	0.39 188	0.40 229	0.53 243	0.37 231	0.59 164	0.40 236	0.56 184	0.60 225	0.50 143	0.30 164	0.41 267	0.98 282	0.63 245	0.67 267	0.55 263	2.28 296	0.56 258	0.70 236	0.56 197	0.31 246	0.42 255	0.48 157	0.48 171	0.65 171	0.68 210

DeepPruner_ROB	0.59 219	0.44 165	0.54 265	0.52 241	0.54 268	0.49 227	0.37 231	0.61 178	0.46 259	0.60 215	0.70 263	0.61 186	0.51 269	0.32 241	1.06 293	0.58 230	0.62 243	0.59 282	0.66 171	0.47 229	0.97 284	0.72 244	0.36 261	0.44 264	0.61 217	1.00 291	0.72 196	0.58 173

gcap_with_dpt	0.60 222	0.57 265	0.35 171	0.89 301	0.38 219	0.47 221	0.22 164	0.71 250	0.33 197	0.69 281	0.49 183	1.11 286	0.45 253	0.29 222	0.54 145	0.69 265	0.61 235	0.54 255	1.17 238	0.41 200	0.86 264	0.79 260	0.24 201	0.34 217	0.62 223	0.50 181	0.91 250	1.03 266

FSD	0.60 222	0.53 248	0.53 261	0.53 246	0.53 264	0.52 239	0.53 260	0.75 273	0.40 236	0.80 314	0.59 221	0.77 235	0.36 221	0.55 308	0.62 179	0.64 251	0.75 290	0.56 265	0.66 171	0.55 253	0.77 247	0.62 211	0.46 283	0.52 286	0.68 242	0.62 207	0.69 185	0.70 219

GCAP-BAT	0.60 222	0.57 265	0.35 171	0.89 301	0.38 219	0.47 221	0.22 164	0.71 250	0.33 197	0.69 281	0.49 183	1.11 286	0.45 253	0.29 222	0.54 145	0.69 265	0.61 235	0.54 255	1.17 238	0.41 200	0.86 264	0.79 260	0.24 201	0.34 217	0.62 223	0.50 181	0.91 250	1.03 266

PS-NSSS	0.60 222	0.81 311	0.44 233	0.89 301	0.54 268	0.71 287	0.63 286	0.64 208	0.38 230	0.64 243	0.41 163	1.52 308	0.47 260	0.41 267	0.59 161	0.42 120	0.52 156	0.45 181	0.94 221	0.42 208	0.44 106	0.29 86	0.36 261	0.34 217	0.63 231	0.69 217	0.70 191	0.80 237

SACVNet	0.62 226	0.53 248	0.51 258	0.55 252	0.57 275	0.52 239	0.60 277	0.69 238	0.56 281	0.67 270	0.54 212	0.59 179	0.37 228	0.41 267	0.71 213	0.60 237	0.64 253	0.57 272	0.95 222	0.64 294	0.67 224	0.78 258	0.36 261	0.47 275	0.75 264	0.77 243	0.84 233	0.84 242

s12784h	0.62 226	0.68 293	0.47 244	0.65 275	0.44 243	0.34 164	0.24 181	0.61 178	0.31 182	0.60 215	0.44 169	0.81 241	0.55 276	0.25 186	0.62 179	0.50 187	0.62 243	0.38 131	0.74 196	0.36 164	1.26 308	0.47 160	0.18 127	0.30 184	0.70 246	0.74 231	1.39 323	2.07 319

pcwnet_v2	0.62 226	0.46 184	0.50 253	0.62 268	0.49 258	0.61 265	0.46 248	0.66 220	0.45 255	0.65 249	0.79 281	0.64 197	0.86 305	0.53 304	1.15 303	0.55 218	0.59 218	0.51 236	0.83 207	0.41 200	0.55 178	0.47 160	0.34 256	0.43 258	0.75 264	0.76 238	0.85 235	0.95 255

PA-Net	0.64 229	0.67 291	0.66 293	0.50 232	0.66 294	0.50 233	0.64 288	0.65 216	0.73 298	0.54 168	0.52 202	0.58 174	0.58 284	0.59 320	0.93 269	0.57 225	0.46 115	0.54 255	0.61 162	0.54 248	0.49 137	0.66 223	0.36 261	0.52 286	0.64 234	1.24 320	0.64 167	1.32 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 230	0.55 252	0.41 216	0.53 246	0.42 238	0.49 227	0.65 293	0.74 269	0.42 250	0.66 261	0.64 243	0.81 241	0.50 265	0.36 254	1.17 305	0.51 194	0.51 152	0.53 249	1.61 269	0.53 242	0.69 231	0.59 200	0.35 260	0.41 252	0.72 252	0.88 265	0.78 216	1.06 270

TestStereo-Hl	0.66 231	0.55 252	0.55 268	0.39 188	0.38 219	0.49 227	0.33 221	0.70 246	0.50 267	0.64 243	0.87 293	0.78 237	0.39 234	0.25 186	0.90 262	0.75 280	0.62 243	0.56 265	1.93 285	0.51 238	0.67 224	1.38 309	0.26 216	0.45 269	0.59 210	0.76 238	0.89 246	0.88 250

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 231	0.37 120	0.23 124	0.51 238	0.74 310	0.89 306	0.49 254	0.62 185	0.26 130	1.60 373	0.31 120	2.57 326	0.26 131	0.22 136	0.46 127	0.48 176	0.58 203	0.45 181	0.93 218	0.37 170	0.63 209	0.71 240	0.19 137	0.23 129	0.58 203	0.49 176	0.89 246	1.91 317

R-Stereo Train	0.66 231	0.55 252	0.43 224	0.48 227	0.36 202	0.50 233	0.18 134	0.62 185	0.31 182	0.68 273	0.62 239	0.72 218	0.34 206	0.25 186	0.69 204	0.89 299	0.66 261	0.51 236	2.12 291	0.46 223	0.94 277	1.49 317	0.22 181	0.36 232	0.71 249	0.96 281	0.77 210	1.10 276

RAFT-Stereo	0.66 231	0.55 252	0.43 224	0.48 227	0.36 202	0.50 233	0.18 134	0.62 185	0.31 182	0.68 273	0.62 239	0.72 218	0.34 206	0.25 186	0.69 204	0.89 299	0.66 261	0.51 236	2.12 291	0.46 223	0.94 277	1.49 317	0.22 181	0.36 232	0.71 249	0.96 281	0.77 210	1.10 276
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 235	0.66 288	0.42 219	1.35 332	1.02 329	1.21 327	0.91 317	0.60 170	0.41 243	0.52 152	0.60 225	0.56 167	0.23 116	1.19 351	0.66 193	0.45 146	0.56 187	0.51 236	0.73 190	0.53 242	0.64 216	0.67 229	0.79 330	0.29 176	0.72 252	0.55 196	0.63 163	0.66 201

NCC-stereo	0.67 235	0.63 281	0.59 275	0.64 272	0.65 289	0.63 271	0.69 299	0.67 223	0.74 301	0.43 101	0.81 286	0.82 243	0.70 295	0.47 288	0.82 236	0.53 206	0.58 203	0.64 293	0.80 204	0.54 248	0.56 183	0.60 204	0.53 307	0.45 269	0.75 264	0.96 281	0.92 255	0.98 260

stereogan	0.67 235	0.67 291	0.62 283	0.68 281	0.73 306	0.75 294	0.64 288	0.70 246	0.57 282	0.51 143	0.64 243	1.08 281	0.62 287	0.44 283	0.83 239	0.55 218	0.56 187	0.51 236	0.91 216	0.59 270	0.59 202	0.69 235	0.47 285	0.46 272	0.59 210	0.67 215	1.16 296	0.87 248

Abc-Net	0.67 235	0.63 281	0.59 275	0.64 272	0.65 289	0.63 271	0.69 299	0.67 223	0.74 301	0.43 101	0.81 286	0.82 243	0.70 295	0.47 288	0.82 236	0.53 206	0.58 203	0.64 293	0.80 204	0.54 248	0.56 183	0.60 204	0.53 307	0.45 269	0.75 264	0.96 281	0.92 255	0.98 260
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 235	0.35 114	0.39 202	0.29 139	0.43 241	0.34 164	0.36 229	0.43 100	1.25 337	0.27 80	0.72 269	0.44 119	2.38 344	0.57 315	1.11 299	0.76 282	0.56 187	0.56 265	0.64 165	0.55 253	0.63 209	2.08 337	0.46 283	0.40 248	0.36 120	0.63 208	0.51 113	0.67 205

MyStereo04	0.68 240	0.52 241	0.57 272	0.44 218	0.37 211	0.35 170	0.26 191	0.68 230	0.45 255	0.62 230	0.45 172	0.68 205	0.34 206	0.25 186	1.00 286	0.68 264	0.56 187	0.53 249	3.39 328	0.56 258	0.92 271	0.64 218	0.27 223	0.41 252	0.77 271	0.92 272	0.96 264	0.66 201

Any-RAFT	0.69 241	0.47 191	0.85 313	0.53 246	0.40 229	0.38 181	0.27 196	0.64 208	0.32 191	0.57 189	0.76 277	0.86 254	0.24 124	0.22 136	0.57 153	0.76 282	0.60 227	0.45 181	2.19 293	0.45 217	1.20 304	0.71 240	0.22 181	0.31 193	0.99 312	1.24 320	0.73 199	1.65 308

FCDSN-DC	0.69 241	0.61 277	0.62 283	0.66 277	0.61 281	0.59 259	0.60 277	0.68 230	0.42 250	0.75 301	0.42 165	0.57 169	0.36 221	0.50 295	2.43 372	0.67 261	0.80 299	0.76 324	0.64 165	0.56 258	0.70 236	0.60 204	0.47 285	0.83 328	0.66 238	0.74 231	0.61 157	0.67 205
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 241	0.73 301	0.66 293	0.57 255	0.56 272	0.51 236	0.45 246	0.70 246	0.57 282	0.68 273	0.71 264	0.66 201	0.48 263	0.39 261	0.93 269	0.72 274	0.65 258	0.57 272	0.76 200	0.57 263	0.74 244	0.88 270	0.49 292	0.60 300	0.98 309	0.95 278	0.85 235	1.16 283

GANet-ADL	0.70 244	0.59 270	0.52 259	0.60 263	0.57 275	0.61 265	0.46 248	0.68 230	0.52 271	0.65 249	0.67 258	0.76 232	0.43 247	0.39 261	1.08 296	0.79 291	0.68 270	0.52 245	1.84 282	0.64 294	0.66 220	0.86 268	0.42 278	0.43 258	0.70 246	0.87 263	0.97 267	0.89 251

MLCV	0.70 244	0.49 209	0.53 261	0.73 287	0.50 259	0.65 275	0.43 244	0.81 294	0.41 243	0.71 289	0.88 294	1.01 272	0.81 302	0.28 214	0.92 267	0.43 129	0.65 258	0.52 245	2.47 306	0.45 217	0.55 178	0.72 244	0.39 272	0.54 290	0.69 243	0.80 252	0.83 231	0.72 223

GEStereo_RVC	0.71 246	0.59 270	0.40 207	0.54 249	0.50 259	0.61 265	0.51 257	0.71 250	0.41 243	0.59 208	0.51 198	0.76 232	0.46 258	0.39 261	0.96 279	0.92 304	0.78 294	0.75 321	1.94 286	0.62 288	0.80 252	1.37 307	0.31 246	0.52 286	0.61 217	0.63 208	0.86 240	1.12 279

RAFT-Test	0.72 247	0.50 224	0.46 239	0.52 241	0.34 193	0.41 194	0.29 208	0.73 264	0.30 162	0.62 230	0.72 269	0.68 205	0.31 178	0.22 136	0.71 213	1.03 326	0.62 243	0.50 227	2.89 320	0.66 297	1.72 326	1.14 293	0.23 192	0.29 176	0.80 280	0.96 281	0.95 261	0.91 252

DF	0.73 248	0.48 205	0.50 253	0.43 211	0.25 128	0.54 247	0.22 164	0.71 250	0.30 162	0.60 215	0.49 183	1.11 286	0.24 124	0.21 127	0.60 167	0.78 287	0.57 196	0.50 227	5.31 339	0.49 233	0.83 257	0.76 252	0.23 192	0.27 163	0.62 223	0.68 216	1.14 291	0.96 256

cross-raft	0.73 248	0.56 259	0.46 239	0.43 211	0.33 184	0.40 192	0.27 196	0.73 264	0.33 197	0.65 249	0.60 225	0.74 224	0.30 164	0.23 150	0.76 221	0.96 312	0.63 249	0.48 208	2.91 321	0.59 270	1.81 332	1.31 304	0.22 181	0.32 198	0.82 284	0.94 276	0.93 257	1.01 264

RTSC	0.73 248	0.49 209	0.46 239	0.47 225	0.51 262	0.55 250	0.56 268	0.67 223	0.68 295	0.54 168	0.79 281	0.57 169	0.57 282	0.41 267	1.92 346	0.77 284	0.96 323	0.58 277	1.36 253	0.56 258	0.85 263	1.11 288	0.31 246	0.53 289	0.58 203	0.65 213	0.95 261	1.26 290

MSMDNet	0.73 248	0.52 241	0.48 247	0.35 176	0.34 193	0.45 213	0.33 221	0.69 238	0.30 162	0.63 236	0.60 225	0.71 215	0.35 214	0.23 150	0.78 224	1.05 328	0.63 249	0.50 227	2.88 319	0.81 319	1.59 321	1.80 332	0.23 192	0.29 176	0.74 259	0.89 267	0.85 235	0.76 232

NaN_ROB	0.73 248	0.59 270	0.61 282	0.64 272	0.78 314	0.53 243	0.48 251	0.87 305	0.63 290	0.73 295	0.61 234	1.96 319	0.62 287	0.45 285	0.84 244	0.55 218	0.56 187	0.54 255	0.73 190	0.55 253	0.52 160	0.51 179	0.38 268	0.64 306	0.83 286	1.11 309	0.94 259	1.64 307

SGM-Forest	0.73 248	0.71 297	0.40 207	1.13 319	0.64 288	0.74 293	0.45 246	0.68 230	0.39 233	0.61 220	0.44 169	1.16 291	1.06 309	0.49 291	0.86 250	0.61 242	0.55 179	0.46 194	0.68 177	0.44 215	0.61 204	0.49 167	0.45 281	0.44 264	0.90 296	0.86 260	1.95 349	1.47 297
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 254	0.77 303	0.57 272	0.54 249	0.61 281	0.63 271	0.61 282	0.53 131	0.65 292	0.58 201	0.81 286	2.35 324	0.46 258	0.43 280	0.79 228	0.63 245	0.85 306	0.57 272	0.83 207	0.55 253	0.72 239	1.09 287	0.45 281	0.49 282	0.63 231	0.74 231	1.39 323	0.86 245

EKT-Stereo	0.75 255	0.64 284	0.54 265	0.59 260	0.47 251	0.60 261	0.73 302	0.71 250	0.29 151	0.63 236	0.66 251	0.73 221	0.30 164	0.26 198	0.86 250	1.22 349	0.68 270	0.76 324	1.46 257	0.60 275	1.75 329	1.74 330	0.21 167	0.32 198	0.93 300	0.81 254	1.06 281	0.72 223

TRStereo	0.75 255	0.83 316	1.19 339	0.56 253	0.34 193	1.42 336	0.48 251	0.68 230	0.28 144	0.65 249	0.46 176	1.10 284	0.27 140	0.22 136	0.70 209	0.85 296	0.57 196	0.48 208	1.85 283	0.50 235	0.73 242	0.87 269	0.18 127	0.27 163	0.78 273	1.22 319	1.78 345	1.09 272

EAI-Stereo	0.75 255	0.49 209	0.50 253	0.51 238	0.46 247	0.56 254	0.60 277	0.73 264	0.32 191	0.63 236	0.72 269	0.82 243	0.26 131	0.24 168	1.05 291	0.96 312	0.60 227	0.49 218	3.00 322	0.62 288	0.82 255	1.13 291	0.19 137	0.31 193	0.78 273	0.70 221	1.55 335	1.17 284

HSM-Net_RVC	0.75 255	0.53 248	0.60 280	0.77 292	0.62 287	0.61 265	0.37 231	0.76 277	0.49 266	0.74 297	1.71 340	1.32 299	0.80 301	0.36 254	0.72 216	0.55 218	0.64 253	0.53 249	0.78 202	0.53 242	0.67 224	0.89 272	0.43 279	0.64 306	0.94 303	1.09 306	1.07 282	1.04 269
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 259	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 385	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 272	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 259	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 385	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 272	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

testlalala	0.76 259	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 385	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 272	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

GCAPDPT-zeroshot	0.76 259	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 385	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 272	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

GCAP-Stereo	0.76 259	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 385	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 272	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

RGC	0.76 259	0.72 298	0.99 324	0.70 282	0.71 304	0.76 297	0.57 271	0.74 269	0.74 301	0.56 184	0.96 302	0.83 247	0.85 304	0.56 310	0.93 269	0.60 237	0.62 243	0.56 265	0.93 218	0.61 284	0.66 220	0.71 240	0.51 304	0.56 293	0.81 281	1.01 294	0.99 271	1.19 286

NOSS_ROB	0.76 259	0.84 320	0.50 253	0.72 285	0.61 281	0.75 294	0.52 259	0.80 289	0.54 275	0.70 286	0.62 239	0.62 194	0.86 305	0.62 321	1.14 302	1.10 334	0.78 294	0.69 310	0.73 190	0.60 275	0.88 266	0.67 229	0.50 296	0.71 312	0.86 293	0.95 278	1.38 322	0.85 243

GANetREF_RVC	0.77 266	0.74 302	0.68 298	0.76 291	0.65 289	0.69 283	0.60 277	0.99 320	0.73 298	0.93 331	0.52 202	1.33 300	0.72 297	0.44 283	0.85 248	0.57 225	0.67 267	0.63 289	1.13 236	0.61 284	0.77 247	0.63 214	0.59 318	0.71 312	0.89 295	0.90 269	1.15 292	0.99 262
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
Reg-Stereo(zero)	0.78 267	0.47 191	0.56 270	0.39 188	0.28 155	0.41 194	0.35 225	0.75 273	0.36 214	0.62 230	6.09 376	0.78 237	0.32 187	0.27 209	0.41 110	0.63 245	0.58 203	0.45 181	1.51 259	0.42 208	0.65 217	0.62 211	0.21 167	0.32 198	0.55 193	0.78 245	1.26 310	1.09 272

FLISNet	0.78 267	0.47 191	0.56 270	0.39 188	0.28 155	0.41 194	0.35 225	0.75 273	0.36 214	0.62 230	6.09 376	0.78 237	0.32 187	0.27 209	0.41 110	0.63 245	0.58 203	0.45 181	1.51 259	0.42 208	0.65 217	0.62 211	0.21 167	0.32 198	0.55 193	0.78 245	1.26 310	1.09 272

CASS	0.79 269	0.55 252	0.53 261	0.65 275	0.54 268	0.59 259	0.53 260	0.78 286	0.52 271	0.71 289	0.75 276	0.67 203	0.47 260	0.28 214	0.83 239	0.67 261	0.98 324	0.56 265	1.60 268	0.58 266	2.74 347	1.44 311	0.38 268	0.35 225	0.84 290	0.81 254	0.90 248	1.02 265
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 269	0.34 103	0.20 96	0.24 115	0.22 108	0.21 90	0.15 115	0.58 157	0.21 88	0.57 189	0.39 158	0.45 123	0.15 73	0.19 109	0.56 150	0.54 216	0.54 168	0.40 144	0.53 126	0.30 123	0.65 217	0.54 191	0.20 154	0.22 117	0.30 86	0.39 136	1.31 315	11.04 381

Anonymous3	0.79 269	0.59 270	0.42 219	0.37 182	0.42 238	0.57 255	0.50 255	0.80 289	0.64 291	0.68 273	0.49 183	1.48 304	0.54 274	0.31 234	1.53 324	1.42 363	0.88 312	0.82 333	1.45 256	0.69 306	1.31 311	1.30 303	0.40 273	0.40 248	0.74 259	0.86 260	1.03 280	0.71 221

model_zeroshot	0.80 272	0.46 184	0.42 219	0.42 206	0.39 224	0.43 203	0.27 196	0.72 260	0.36 214	0.64 243	0.66 251	0.97 266	0.29 153	0.24 168	1.05 291	0.92 304	0.69 276	0.54 255	3.03 323	0.73 310	1.21 305	1.20 298	0.22 181	0.38 242	0.84 290	1.14 312	1.08 283	2.21 325

MSKI-zero shot	0.84 273	0.49 209	0.43 224	0.41 201	0.35 197	0.46 220	0.32 217	0.76 277	0.30 162	0.65 249	0.92 298	0.83 247	0.32 187	0.22 136	0.62 179	1.08 331	0.64 253	0.47 202	3.14 326	0.61 284	2.23 339	1.58 322	0.20 154	0.38 242	0.96 307	1.47 338	1.24 308	1.60 304

HH	0.84 273	0.34 103	0.99 324	0.42 206	0.36 202	0.51 236	0.42 242	0.69 238	0.34 204	0.65 249	0.38 151	1.03 274	0.26 131	0.28 214	0.66 193	1.37 357	0.61 235	0.53 249	2.39 302	0.60 275	3.55 366	1.64 324	0.25 206	0.33 213	0.83 286	1.05 302	1.09 285	1.12 279

HanStereo	0.84 273	0.34 103	0.99 324	0.42 206	0.36 202	0.51 236	0.42 242	0.69 238	0.34 204	0.65 249	0.38 151	1.03 274	0.26 131	0.28 214	0.66 193	1.37 357	0.61 235	0.53 249	2.39 302	0.60 275	3.55 366	1.64 324	0.25 206	0.33 213	0.83 286	1.05 302	1.09 285	1.12 279

test-1	0.84 273	0.34 103	0.50 253	0.37 182	0.40 229	0.60 261	0.37 231	0.73 264	0.38 230	0.68 273	0.71 264	1.08 281	0.40 238	0.25 186	0.79 228	0.91 303	0.63 249	0.58 277	2.22 295	0.58 266	1.17 303	3.78 362	0.22 181	0.36 232	0.81 281	1.15 313	1.10 288	1.59 303

LALA_ROB	0.86 277	0.97 330	0.67 296	0.63 270	0.69 297	0.83 300	0.67 296	0.70 246	0.80 306	0.68 273	1.10 313	2.61 328	0.58 284	0.51 297	1.11 299	0.67 261	0.86 307	0.72 314	0.89 214	0.67 301	0.80 252	1.00 281	0.49 292	0.59 298	0.73 257	0.92 272	1.16 296	1.10 276

ETE_ROB	0.87 278	0.90 323	0.58 274	0.67 278	0.69 297	0.85 301	0.60 277	0.66 220	0.89 317	0.64 243	1.09 311	2.63 329	0.54 274	0.54 305	1.00 286	0.72 274	0.91 316	0.63 289	0.99 226	0.66 297	0.88 266	1.08 286	0.50 296	0.59 298	0.78 273	0.92 272	1.48 333	1.17 284

FC-DCNN	0.88 279	0.96 328	1.23 343	1.36 334	0.93 322	1.26 331	0.82 308	0.91 311	0.78 304	0.87 327	0.63 242	1.08 281	0.42 242	0.56 310	0.88 258	0.69 265	0.81 302	0.68 307	0.81 206	0.59 270	0.78 249	0.59 200	0.50 296	0.77 324	1.11 326	0.99 289	1.21 303	1.57 302

dad	0.89 280	0.57 265	0.37 191	1.42 335	0.65 289	0.75 294	2.23 350	1.43 346	0.36 214	0.93 331	0.38 151	0.85 250	0.76 300	0.32 241	0.97 281	0.52 202	0.78 294	0.45 181	1.87 284	0.41 200	0.74 244	0.41 124	0.30 239	0.47 275	1.15 330	0.47 166	2.64 367	1.96 318

FADNet_RVC	0.92 281	0.69 294	0.55 268	0.88 300	0.75 312	0.54 247	0.51 257	0.77 282	0.54 275	0.70 286	0.96 302	1.36 301	1.06 309	0.54 305	1.85 344	0.64 251	0.80 299	0.90 337	3.34 327	0.76 311	1.00 287	1.13 291	0.37 266	0.60 300	0.66 238	0.87 263	0.97 267	1.14 282

ADCP+	0.92 281	0.59 270	0.62 283	0.44 218	0.45 244	0.55 250	0.85 311	0.65 216	1.81 355	0.48 124	1.10 313	1.62 312	0.33 193	0.42 277	1.03 290	0.52 202	0.52 156	0.48 208	1.19 241	0.38 175	0.58 198	0.60 204	0.32 251	0.30 184	0.66 238	3.45 379	0.77 210	4.14 358

iResNet	0.92 281	0.56 259	0.62 283	0.72 285	0.68 295	0.96 309	0.55 266	0.95 313	0.57 282	0.67 270	0.82 291	1.41 303	1.51 327	0.31 234	1.49 323	0.66 260	0.75 290	0.67 301	4.08 334	0.68 303	0.72 239	0.63 214	0.41 275	0.83 328	0.72 252	0.91 271	1.02 278	0.87 248

CSAN	0.93 284	0.83 316	0.75 304	0.86 298	0.82 315	0.73 289	0.61 282	0.97 319	0.94 324	0.94 335	0.73 274	1.96 319	1.56 329	0.49 291	0.98 282	0.63 245	0.74 288	0.66 299	1.09 230	0.71 308	0.78 249	0.63 214	0.53 307	0.76 321	0.98 309	1.49 342	1.21 303	1.63 306

IGEV-FE	0.94 285	0.47 191	1.24 344	1.15 321	0.46 247	0.60 261	0.65 293	0.81 294	0.36 214	0.67 270	1.75 341	0.94 260	0.30 164	0.26 198	0.66 193	1.14 338	0.60 227	0.48 208	2.55 308	0.63 292	2.19 337	2.33 342	0.21 167	0.37 239	1.00 315	1.03 299	1.17 298	1.48 299

FC-DCNN v2	0.94 285	0.98 331	1.28 349	1.47 338	0.95 324	1.33 333	0.82 308	1.05 327	0.80 306	0.87 327	0.66 251	1.11 286	0.67 294	0.56 310	0.91 264	0.69 265	0.81 302	0.68 307	0.83 207	0.59 270	0.78 249	0.59 200	0.50 296	0.78 326	1.25 338	1.09 306	1.35 319	1.89 314

TestStereo_HL3	0.95 287	0.72 298	0.43 224	0.52 241	0.37 211	0.70 284	0.50 255	0.77 282	0.46 259	0.65 249	1.31 322	2.45 325	0.74 298	0.26 198	0.95 275	1.18 344	1.44 345	0.48 208	1.76 275	0.46 223	1.07 297	4.07 364	0.30 239	0.36 232	0.60 215	0.94 276	1.15 292	0.86 245

IGEV_Zeroshot_test	0.95 287	0.47 191	1.24 344	1.15 321	0.46 247	0.60 261	0.65 293	0.81 294	0.36 214	0.66 261	1.86 345	0.94 260	0.30 164	0.26 198	0.66 193	1.14 338	0.60 227	0.48 208	2.56 309	0.63 292	2.23 339	2.36 343	0.21 167	0.37 239	1.00 315	1.03 299	1.17 298	1.48 299

DAS	0.95 287	0.61 277	0.48 247	0.78 294	0.61 281	0.68 281	0.59 273	0.84 301	0.93 321	0.65 249	1.58 334	1.66 313	1.06 309	0.34 246	0.95 275	0.92 304	0.92 318	0.73 317	1.77 276	1.03 336	1.73 327	1.11 288	0.47 285	0.92 334	0.93 300	1.00 291	1.39 323	0.96 256

SepStereo	0.95 287	0.61 277	0.48 247	0.78 294	0.61 281	0.68 281	0.59 273	0.84 301	0.93 321	0.65 249	1.58 334	1.66 313	1.06 309	0.34 246	0.95 275	0.92 304	0.92 318	0.73 317	1.77 276	1.03 336	1.73 327	1.11 288	0.47 285	0.92 334	0.93 300	1.00 291	1.39 323	0.96 256

PSMNet-ADL	0.96 291	0.62 280	0.66 293	0.67 278	0.70 303	0.66 278	0.58 272	0.74 269	0.60 286	0.85 325	5.03 369	0.95 264	1.26 320	0.45 285	0.89 260	1.03 326	0.68 270	0.54 255	2.03 289	0.68 303	0.84 261	0.79 260	0.54 311	0.47 275	0.73 257	0.95 278	1.32 316	0.63 194

CC-Net-ROB	0.96 291	1.18 341	0.70 299	1.56 339	1.06 331	1.63 342	1.20 333	0.79 287	0.61 287	0.81 317	0.56 215	3.07 337	0.57 282	0.85 341	0.68 202	0.44 135	0.71 284	0.63 289	1.40 254	0.57 263	0.58 198	0.43 138	1.91 362	0.46 272	0.83 286	0.83 258	0.77 210	1.20 287

GwcNet-ADL	0.97 293	0.83 316	0.81 309	0.91 306	0.68 295	0.70 284	0.53 260	0.77 282	0.50 267	0.72 292	5.46 372	1.20 294	0.65 292	0.46 287	0.81 233	0.95 309	0.72 286	0.56 265	1.26 246	0.71 308	0.67 224	0.78 258	0.59 318	0.56 293	0.79 276	0.98 287	0.85 235	1.75 312

SHD	0.97 293	0.56 259	0.73 302	0.75 288	0.69 297	0.66 278	0.61 282	0.99 320	0.94 324	0.77 306	1.00 305	0.94 260	1.29 322	0.54 305	2.21 359	0.98 317	0.95 321	0.70 311	2.01 288	0.80 315	1.12 300	1.71 328	0.47 285	0.77 324	0.91 297	1.01 294	0.91 250	1.22 289

ADCRef	1.01 295	0.65 285	0.48 247	0.39 188	0.47 251	0.65 275	0.68 298	0.61 178	1.08 330	0.52 152	0.64 243	0.75 225	0.43 247	0.38 260	1.56 326	0.72 274	0.61 235	0.59 282	1.53 262	0.58 266	0.66 220	0.71 240	0.50 296	0.43 258	0.75 264	1.25 323	0.82 224	8.96 379

AMNet	1.02 296	0.98 331	0.95 320	0.98 312	1.01 326	1.03 314	0.96 323	0.87 305	0.93 321	0.97 337	1.02 307	1.10 284	0.74 298	1.06 349	0.99 285	1.09 333	1.17 333	1.04 349	1.08 229	1.05 338	1.13 301	1.04 284	0.82 334	0.98 340	1.01 318	1.07 304	1.20 302	1.27 291

XQC	1.03 297	0.90 323	0.71 300	0.91 306	0.92 321	0.92 308	0.86 313	1.06 330	0.90 318	0.84 323	1.11 316	1.03 274	1.30 324	0.71 332	2.04 349	0.95 309	0.87 308	0.67 301	1.64 271	0.78 313	1.00 287	1.67 327	0.62 321	0.73 316	1.09 325	1.47 338	1.26 310	0.97 259

iRaft-Stereo_20w	1.06 298	0.49 209	1.34 352	1.18 324	0.46 247	0.78 298	0.46 248	0.76 277	0.37 225	0.74 297	6.16 379	0.84 249	0.29 153	0.26 198	0.81 233	0.97 314	0.59 218	0.44 171	1.72 273	0.61 284	1.04 291	1.56 321	0.21 167	0.25 152	0.92 299	1.31 329	1.45 331	2.71 337

RTS	1.09 299	0.59 270	0.59 275	0.60 263	0.58 278	0.96 309	0.90 315	0.80 289	0.88 314	0.59 208	0.71 264	1.28 297	0.62 287	0.51 297	2.04 349	0.98 317	1.19 334	0.77 326	2.33 299	0.85 322	0.96 281	1.16 294	0.49 292	0.65 308	1.23 333	4.43 382	1.15 292	1.45 295

RTSA	1.09 299	0.59 270	0.59 275	0.60 263	0.58 278	0.96 309	0.90 315	0.80 289	0.88 314	0.59 208	0.71 264	1.28 297	0.62 287	0.51 297	2.04 349	0.98 317	1.19 334	0.77 326	2.33 299	0.85 322	0.96 281	1.16 294	0.49 292	0.65 308	1.23 333	4.43 382	1.15 292	1.45 295

ITSA-stereo	1.12 301	0.72 298	0.59 275	1.20 326	0.84 317	0.64 274	0.64 288	0.95 313	0.78 304	0.84 323	2.54 352	1.39 302	1.23 318	0.81 338	1.20 306	1.01 323	0.83 304	0.67 301	1.56 264	0.62 288	1.08 298	1.46 314	0.56 315	0.71 312	0.95 305	1.27 325	0.99 271	4.08 357

DCVSM-stereo	1.13 302	0.66 288	0.79 307	0.89 301	0.65 289	1.15 323	0.73 302	0.95 313	0.82 310	1.04 341	4.18 363	3.75 348	1.45 325	0.49 291	0.83 239	0.86 297	0.69 276	0.60 285	2.08 290	0.87 324	1.06 295	0.77 255	0.84 335	0.72 315	0.74 259	0.89 267	0.98 270	1.09 272

CBMV	1.15 303	0.84 320	0.60 280	0.85 297	0.76 313	0.73 289	0.48 251	0.87 305	0.80 306	0.81 317	0.61 234	2.86 332	0.81 302	0.52 301	1.31 312	1.17 343	0.91 316	0.74 319	2.40 304	0.66 297	1.57 320	0.76 252	0.48 290	1.06 345	0.99 312	1.09 306	2.25 353	4.25 359
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 304	0.70 295	1.06 332	0.60 263	0.71 304	0.70 284	0.98 324	0.83 298	1.55 350	0.76 304	1.40 329	1.00 268	2.46 346	0.57 315	2.17 357	0.99 321	1.15 332	0.90 337	2.37 301	0.95 328	1.63 323	2.05 336	0.44 280	0.98 340	0.81 281	0.80 252	1.24 308	2.15 322

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 305	0.49 209	1.28 349	0.75 288	0.41 235	1.04 316	0.67 296	0.77 282	0.52 271	0.78 310	5.67 375	1.03 274	0.35 214	0.26 198	0.86 250	1.39 361	0.68 270	0.70 311	2.61 313	0.64 294	2.89 351	2.21 339	0.19 137	0.43 258	1.03 321	1.15 313	1.35 319	2.41 331

DeepPrunerF	1.22 306	0.49 209	0.39 202	0.58 256	2.86 371	0.49 227	0.55 266	0.52 127	0.58 285	0.43 101	0.67 258	0.43 115	0.32 187	0.42 277	1.64 330	0.75 280	0.58 203	0.46 194	0.93 218	0.46 223	0.61 204	0.53 188	0.40 273	0.35 225	15.32 394	0.82 257	0.65 171	0.62 189

ccs_rob	1.25 307	0.79 307	0.64 289	0.86 298	0.60 280	0.89 306	0.83 310	0.99 320	0.51 270	0.77 306	6.27 381	5.90 361	1.10 313	0.51 297	1.08 296	1.10 334	0.68 270	0.66 299	1.15 237	0.70 307	1.56 319	1.66 326	0.50 296	0.54 290	0.69 243	0.78 245	0.86 240	1.20 287

ADCL	1.27 308	0.82 314	0.64 289	0.60 263	0.53 264	0.73 289	0.91 317	0.75 273	2.78 374	0.68 273	1.01 306	0.86 254	0.50 265	0.50 295	1.27 309	0.64 251	0.66 261	0.57 272	1.20 243	0.60 275	0.98 285	0.88 270	0.50 296	0.47 275	1.60 352	1.50 343	0.88 244	11.30 382

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 309	0.90 323	0.63 287	1.27 329	0.90 320	1.21 327	2.21 348	1.27 335	1.18 335	1.00 339	0.91 297	1.80 318	1.16 316	1.07 350	1.48 322	0.77 284	0.70 278	0.58 277	2.75 317	0.67 301	1.39 315	2.93 351	0.85 337	0.73 316	1.47 347	1.68 348	1.33 317	2.96 342

FBW_ROB	1.34 310	1.42 347	1.08 335	2.01 346	1.42 347	1.37 335	1.63 341	0.99 320	0.70 296	0.72 292	1.02 307	2.05 322	0.91 307	1.47 356	1.24 308	0.60 237	0.88 312	0.65 297	6.08 348	0.59 270	1.06 295	0.81 263	1.48 358	1.12 351	0.99 312	1.20 316	0.99 271	1.66 309

UDG	1.35 311	2.24 355	0.81 309	2.58 347	2.45 362	2.48 348	2.57 352	0.76 277	0.86 312	0.77 306	1.08 310	1.51 306	0.56 278	2.59 361	1.06 293	0.69 265	1.89 356	0.80 332	2.31 297	0.97 331	1.24 307	0.98 278	1.43 357	0.62 303	0.74 259	0.81 254	0.95 261	0.81 239

DDUNet	1.38 312	2.18 353	0.79 307	2.67 350	2.43 361	2.57 349	2.52 351	0.80 289	0.84 311	0.63 236	0.94 299	1.57 311	0.45 253	2.65 365	0.94 273	0.78 287	1.99 358	0.75 321	2.31 297	0.91 327	1.16 302	0.97 277	2.71 366	0.56 293	0.72 252	0.71 222	0.97 267	0.85 243

PVD	1.47 313	1.04 335	1.44 354	1.10 317	1.09 335	1.19 325	1.07 327	1.91 366	2.05 360	0.79 313	1.49 332	1.54 309	1.91 336	0.89 344	2.26 363	1.35 354	1.39 341	1.09 354	2.41 305	1.14 344	1.51 318	1.98 335	0.79 330	1.08 348	1.49 349	1.82 352	1.67 340	2.10 320

SAMSARA	1.50 314	0.79 307	1.00 328	0.93 309	0.88 319	0.86 304	0.93 319	1.57 353	1.25 337	0.96 336	1.09 311	1.27 295	2.59 347	0.83 339	2.58 374	1.19 347	1.04 327	0.91 340	2.56 309	0.99 334	1.77 331	2.23 340	0.56 315	0.98 340	2.63 363	2.81 369	2.62 366	2.56 335

MFMNet_re	1.51 315	1.18 341	1.12 338	1.29 330	1.16 337	1.63 342	1.32 336	1.30 340	1.63 351	1.14 347	1.38 328	2.64 330	1.63 332	0.90 345	2.27 364	1.35 354	1.58 347	1.32 369	3.69 329	1.24 351	2.10 335	1.26 302	1.16 347	1.24 357	1.11 326	1.02 298	1.59 337	1.60 304

S-Stereo	1.54 316	0.81 311	0.83 312	1.15 321	1.16 337	1.29 332	1.56 339	1.02 325	1.09 331	1.25 354	4.20 364	4.10 353	1.10 313	0.66 326	2.16 356	1.63 368	0.90 315	1.05 350	2.20 294	1.10 341	1.26 308	3.12 354	1.31 356	1.17 355	0.84 290	1.18 315	1.21 303	2.18 323

ADCMid	1.56 317	0.92 327	0.99 324	0.70 282	0.86 318	1.05 317	1.37 337	1.29 338	1.77 354	0.75 301	1.75 341	1.27 295	1.48 326	0.69 330	2.18 358	1.07 330	0.98 324	0.79 330	2.74 316	0.80 315	1.31 311	1.74 330	1.06 346	0.70 311	1.01 318	1.53 344	1.02 278	10.33 380

FAT-Stereo	1.57 318	0.78 305	1.44 354	1.10 317	1.32 344	1.05 317	0.87 314	1.28 337	0.86 312	1.21 351	5.46 372	3.07 337	1.28 321	0.66 326	1.73 337	1.34 351	0.89 314	0.94 343	1.83 279	1.08 339	2.02 334	3.90 363	0.71 324	0.98 340	0.86 293	1.21 318	1.42 329	3.03 344

HBP-ISP	1.60 319	0.86 322	0.90 318	0.98 312	0.69 297	0.85 301	0.56 268	0.89 309	0.48 265	0.82 320	0.79 281	0.97 266	0.36 221	0.69 330	11.97 391	5.83 387	0.70 278	0.67 301	0.70 185	0.62 288	1.05 293	5.90 379	0.50 296	0.62 303	0.82 284	1.01 294	2.01 351	1.06 270

SANet	1.61 320	0.91 326	1.10 337	1.04 315	1.05 330	1.25 330	0.77 305	1.76 362	1.81 355	0.77 306	1.24 317	6.63 365	5.08 359	0.83 339	1.56 326	0.77 284	1.24 338	0.90 337	1.58 265	0.82 320	1.05 293	1.00 281	0.90 338	1.27 358	1.32 341	1.93 354	1.88 347	3.10 346

AnyNet_C32	1.64 321	0.65 285	0.74 303	0.67 278	0.73 306	0.86 304	1.14 328	0.95 313	3.12 377	0.75 301	1.53 333	0.94 260	0.64 291	0.67 328	1.83 343	1.11 336	1.06 331	0.95 344	1.78 278	0.76 311	1.76 330	1.71 328	0.66 323	0.85 331	1.13 328	2.68 368	1.17 298	13.55 384

pmcnn	1.66 322	0.80 310	0.52 259	1.19 325	1.01 326	1.21 327	0.93 319	0.96 318	0.54 275	0.74 297	2.66 354	3.98 352	5.06 358	0.31 234	1.65 332	1.40 362	1.20 336	0.91 340	3.99 332	0.95 328	4.45 376	1.02 283	0.90 338	0.90 333	1.07 323	1.01 294	2.43 360	3.03 344

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 323	1.25 344	1.05 330	1.56 339	1.08 333	1.20 326	3.18 360	1.50 349	2.10 362	1.30 358	0.98 304	1.50 305	1.04 308	1.66 357	1.71 333	1.18 344	0.84 305	1.01 346	6.24 349	1.15 347	1.43 316	3.23 356	1.19 348	1.14 352	1.52 350	1.29 327	1.09 285	2.78 339

MFN_U_SF_RVC	1.68 324	1.06 336	0.88 316	1.25 328	1.01 326	1.53 339	2.07 346	1.38 345	1.17 334	1.51 367	2.95 356	2.00 321	1.57 330	2.05 359	2.38 369	0.98 317	0.87 308	0.82 333	6.78 352	1.11 343	2.21 338	2.38 344	0.65 322	1.11 350	1.23 333	1.33 332	1.28 313	1.69 311

CBMV_ROB	1.71 325	0.79 307	0.65 292	1.35 332	1.07 332	1.01 312	0.74 304	1.01 324	0.54 275	0.72 292	0.81 286	9.80 380	5.90 365	0.57 315	1.42 317	0.69 265	0.80 299	0.58 277	5.38 341	1.22 349	0.95 280	0.55 195	0.53 307	0.62 303	1.22 332	1.45 337	2.72 369	2.94 341

gcap-zeroshot	1.75 326	0.44 165	0.89 317	0.59 260	0.36 202	0.55 250	0.29 208	0.74 269	0.29 151	0.74 297	0.76 277	1.18 293	0.33 193	0.24 168	0.78 224	0.97 314	0.61 235	0.53 249	29.80 387	0.80 315	1.04 291	1.45 313	0.23 192	0.34 217	0.75 264	0.99 289	0.96 264	0.75 230

edge stereo	1.82 327	1.16 340	2.22 367	1.46 337	1.28 341	1.58 340	1.38 338	1.67 359	1.30 339	1.20 350	3.42 360	4.33 355	2.26 342	0.80 337	1.41 316	1.46 364	1.05 329	0.83 336	5.42 342	0.97 331	1.34 313	3.76 360	0.95 343	0.88 332	1.26 339	1.20 316	1.70 342	2.91 340

G-Net	1.86 328	1.00 333	1.28 349	0.89 301	0.93 322	1.10 320	0.77 305	1.63 355	2.07 361	0.99 338	2.89 355	7.30 371	1.67 333	0.55 308	1.45 318	1.75 371	1.04 327	0.93 342	2.87 318	2.72 382	1.89 333	1.47 315	0.80 332	1.02 344	1.06 322	1.71 349	2.82 370	5.60 366

ADCS	1.88 329	1.06 336	0.98 323	0.93 309	1.10 336	1.09 319	1.14 328	1.27 335	2.49 368	0.89 329	1.36 327	1.51 306	2.92 351	0.86 342	3.30 377	2.26 377	1.46 346	1.26 363	3.10 325	1.29 353	2.48 343	2.88 349	0.80 332	1.10 349	1.33 343	4.48 384	1.41 328	6.08 369

SQANet	1.90 330	2.70 360	1.03 329	3.09 357	2.17 356	3.29 354	2.70 354	0.95 313	0.65 292	1.00 339	0.71 264	2.69 331	1.10 313	2.30 360	0.78 224	0.55 218	1.02 326	0.72 314	9.92 365	0.68 303	2.11 336	1.25 300	3.28 367	0.58 297	0.98 309	1.31 329	1.33 317	2.34 327

SPS-STEREO	1.93 331	1.27 345	1.21 341	1.60 341	1.34 345	1.44 337	1.17 331	1.66 356	1.36 344	1.38 361	3.67 361	3.02 336	1.29 322	1.05 348	1.85 344	1.83 373	1.58 347	1.37 371	8.86 361	1.34 354	3.07 357	1.47 315	1.27 353	1.37 360	1.42 346	1.28 326	2.02 352	1.89 314
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 332	1.18 341	1.26 347	1.45 336	1.28 341	1.10 320	2.21 348	1.88 364	1.41 345	1.33 359	1.32 324	2.29 323	2.23 339	1.25 354	4.58 382	1.87 374	2.55 368	1.13 358	2.73 315	1.63 366	3.69 369	3.33 357	1.26 349	2.09 382	1.93 357	1.47 338	1.59 337	2.77 338

AnyNet_C01	2.06 333	1.08 338	1.06 332	1.14 320	1.08 333	1.01 312	2.69 353	1.69 360	2.66 371	1.21 351	1.67 338	2.90 334	2.60 348	0.95 347	3.65 378	4.02 385	2.09 360	2.21 385	3.08 324	1.56 363	3.30 363	2.89 350	1.26 349	1.15 353	1.80 355	1.43 336	1.51 334	3.90 355

DDF-Stereo	2.07 334	0.43 159	0.28 140	10.45 385	0.48 254	14.62 393	0.70 301	0.72 260	0.29 151	0.66 261	0.48 178	17.48 389	0.59 286	0.26 198	0.55 147	0.56 224	0.60 227	0.45 181	1.27 247	0.38 175	0.83 257	0.77 255	0.25 206	0.24 140	0.45 147	0.45 156	0.91 250	0.67 205

ADCPNet	2.08 335	0.77 303	0.87 315	0.83 296	1.21 339	0.85 301	1.59 340	1.02 325	1.35 342	0.83 322	1.97 346	1.01 272	7.76 371	0.75 335	2.35 368	1.16 342	0.95 321	0.71 313	4.05 333	0.97 331	1.30 310	1.61 323	0.72 325	0.76 321	1.52 350	1.96 357	1.21 303	16.04 387

DDVS	2.32 336	0.70 295	0.82 311	0.70 282	0.74 310	0.73 289	0.59 273	1.09 332	0.88 314	0.80 314	34.26 400	3.93 350	1.16 316	0.52 301	1.09 298	1.35 354	0.73 287	0.65 297	1.95 287	0.95 328	1.67 325	2.27 341	0.48 290	0.56 293	0.69 243	0.84 259	1.21 303	1.35 293

Ntro	2.32 336	3.40 379	1.53 356	3.55 365	2.52 364	3.71 365	3.36 361	1.11 333	1.05 329	1.16 348	0.90 296	2.93 335	1.24 319	2.72 367	1.00 286	0.64 251	1.40 342	0.82 333	10.96 368	1.14 344	2.72 346	3.19 355	4.26 373	0.73 316	1.24 336	1.59 346	1.56 336	2.31 326

RainbowNet	2.32 336	2.93 366	1.87 363	3.34 363	2.57 365	3.50 356	3.49 364	1.29 338	0.92 319	1.53 370	0.89 295	3.18 339	2.31 343	2.94 368	1.30 311	0.90 301	1.61 350	1.00 345	5.61 343	1.51 358	2.82 350	4.18 366	4.25 372	0.97 338	1.32 341	1.58 345	1.71 343	3.00 343

otaku	2.33 339	3.05 370	1.19 339	3.36 364	2.37 359	3.56 359	3.08 359	1.05 327	0.98 327	1.13 344	0.80 285	2.88 333	1.62 331	2.59 361	0.95 275	0.64 251	1.23 337	0.75 321	13.16 373	1.09 340	2.47 342	2.63 346	4.75 377	0.75 320	1.13 328	1.38 335	1.69 341	2.52 334

ACVNet-4b	2.35 340	2.75 363	1.60 358	3.13 358	2.29 358	3.52 358	3.67 367	1.35 342	1.35 342	1.27 355	0.72 269	3.26 341	2.62 349	3.04 371	0.98 282	0.78 287	2.13 361	1.02 347	9.04 362	1.23 350	2.74 347	3.39 359	4.08 370	0.92 334	1.24 336	1.29 327	1.46 332	2.48 333

STTRV1_RVC	2.36 341	0.81 311	0.64 289	1.04 315	0.73 306	1.03 314	0.85 311	0.91 311	0.92 319	0.93 331	0.95 301	1.72 317	2.23 339	0.86 342	1.46 321	0.78 287	1.37 340	0.72 314	31.78 390	1.97 372	1.59 321	1.23 299	0.98 345	0.97 338	1.07 323	1.11 309	1.75 344	3.40 350

ACVNet_1	2.47 342	3.23 374	2.35 369	4.40 372	2.93 375	3.77 367	3.96 370	1.34 341	1.18 335	1.21 351	1.02 307	3.31 343	2.07 337	3.09 373	1.31 312	0.70 271	2.26 365	1.10 355	9.52 363	1.14 344	3.45 365	1.18 297	4.50 376	1.07 346	1.39 345	1.75 350	1.36 321	2.10 320

MonStereo1	2.61 343	2.91 365	1.70 359	3.94 369	3.77 382	3.57 360	3.72 369	1.55 351	1.64 352	1.43 363	1.63 337	4.85 358	5.63 363	2.99 370	1.35 314	0.90 301	1.99 358	1.31 366	5.93 344	1.75 370	2.96 353	1.93 334	4.83 380	0.93 337	1.31 340	1.08 305	2.49 363	2.38 329

SGM-ForestM	2.61 343	4.20 383	0.93 319	2.78 352	1.37 346	3.57 360	2.93 357	2.59 375	1.51 349	0.70 286	1.32 324	7.25 369	5.36 362	0.47 288	0.89 260	0.53 206	0.79 298	0.54 255	7.58 354	0.60 275	0.82 255	0.47 160	0.51 304	0.80 327	4.97 381	3.66 380	7.05 389	6.30 370

DPSNet	2.61 343	0.83 316	0.77 306	1.21 327	1.24 340	1.34 334	0.93 319	1.08 331	1.49 348	0.78 310	0.86 292	6.91 367	3.85 353	0.58 318	4.58 382	2.54 378	1.43 344	1.24 361	14.95 377	1.34 354	4.83 380	8.01 385	1.75 361	1.40 363	1.47 347	1.95 356	1.60 339	1.66 309

DGSMNet	2.66 346	0.96 328	1.36 353	1.03 314	0.99 325	1.12 322	1.05 326	1.36 343	0.94 324	2.15 382	13.54 394	1.71 316	1.85 334	0.93 346	2.50 373	3.85 384	5.34 377	1.61 376	5.07 338	1.68 368	7.04 385	8.02 386	0.96 344	1.19 356	1.01 318	1.33 332	1.40 327	1.88 313

WAO-6	2.71 347	2.26 356	1.57 357	3.00 356	2.25 357	3.01 352	3.02 358	1.77 363	2.35 363	1.52 369	1.62 336	3.94 351	5.12 360	2.64 364	2.22 360	1.38 359	2.65 369	1.36 370	4.86 337	1.54 362	2.76 349	4.79 370	2.70 365	1.73 375	2.71 365	2.59 367	2.68 368	5.02 363

PSMNet_ROB	2.71 347	3.39 378	1.92 364	2.87 354	2.04 353	4.01 370	3.50 365	1.46 347	1.41 345	1.59 372	3.34 357	3.52 344	4.97 357	4.50 381	1.61 329	0.95 309	1.87 355	1.06 351	8.62 358	1.63 366	2.32 341	1.51 319	5.43 387	1.37 360	1.98 361	1.94 355	1.91 348	2.39 330

WAO-7	2.72 349	1.83 351	2.89 378	7.39 378	1.73 352	1.76 345	1.82 343	2.07 367	2.65 370	2.21 383	5.39 371	4.58 357	5.72 364	1.23 353	2.07 353	1.27 350	1.69 351	1.22 360	7.70 355	1.51 358	1.64 324	3.07 353	0.84 335	1.65 373	1.83 356	2.48 366	1.97 350	3.27 348

SGM_RVC	2.81 350	1.46 348	0.85 313	1.76 344	1.28 341	1.68 344	1.19 332	1.56 352	1.14 333	0.82 320	1.70 339	7.09 368	2.67 350	0.42 277	0.92 267	0.57 225	0.75 290	0.57 272	11.20 370	0.66 297	0.94 277	0.46 154	0.51 304	0.84 330	1.97 360	1.64 347	5.04 384	26.13 393
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 351	3.23 374	1.81 361	6.04 376	3.38 381	3.63 362	3.67 367	1.88 364	1.97 359	1.47 364	1.30 321	3.69 347	4.10 355	2.97 369	1.45 318	0.97 314	2.41 366	1.29 364	5.94 345	1.74 369	3.20 359	4.23 367	4.79 379	1.55 368	2.65 364	2.27 363	2.56 364	2.64 336

IMH-64-1	2.92 352	2.70 360	2.36 370	3.23 359	2.71 367	3.70 363	4.05 371	1.66 356	2.48 366	1.13 344	1.26 319	3.60 345	6.29 367	3.59 375	2.28 365	1.15 340	2.20 362	1.31 366	6.02 346	1.52 360	3.03 355	5.48 373	4.83 380	1.40 363	2.83 367	2.02 358	2.34 356	3.64 351

IMH-64	2.92 352	2.70 360	2.36 370	3.23 359	2.71 367	3.70 363	4.05 371	1.66 356	2.48 366	1.13 344	1.26 319	3.60 345	6.29 367	3.59 375	2.28 365	1.15 340	2.20 362	1.31 366	6.02 346	1.52 360	3.03 355	5.48 373	4.83 380	1.40 363	2.83 367	2.02 358	2.34 356	3.64 351

SFCPSM	3.03 354	0.82 314	0.63 287	0.77 292	0.69 297	0.72 288	0.63 286	0.83 298	0.98 327	0.71 289	2.00 347	2.57 326	3.49 352	0.56 310	1.16 304	0.93 308	0.74 288	0.64 293	54.48 402	1.19 348	0.88 266	0.91 273	0.55 313	0.55 292	0.94 303	0.93 275	1.11 289	1.39 294

ACVNet_2	3.17 355	2.98 367	2.25 368	4.72 373	2.88 372	3.50 356	3.48 363	1.58 354	1.33 340	1.29 357	1.10 313	3.22 340	2.45 345	2.67 366	1.29 310	0.86 297	7.26 381	1.02 347	22.14 382	1.37 356	3.22 360	1.25 300	4.24 371	1.37 360	1.93 357	1.92 353	1.83 346	2.36 328

ELAS_RVC	3.22 356	2.01 352	1.85 362	2.66 349	2.07 355	5.08 378	2.06 345	2.41 373	1.89 357	1.74 377	4.78 366	8.00 372	8.02 372	0.74 334	2.38 369	0.81 292	1.75 353	1.14 359	3.97 331	1.27 352	4.64 379	7.61 383	1.26 349	1.74 376	6.58 386	3.21 375	3.39 374	3.80 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 357	2.76 364	2.37 372	3.26 361	2.74 369	3.73 366	4.10 373	1.72 361	2.58 369	1.17 349	1.24 317	3.92 349	10.58 374	6.80 390	1.57 328	1.11 336	2.25 364	1.30 365	6.28 350	1.56 363	2.97 354	4.14 365	4.90 383	1.45 367	3.01 371	2.36 364	2.47 362	5.19 365

anonymity	3.27 358	0.41 147	1.09 336	0.58 256	0.41 235	0.47 221	0.30 215	0.79 287	0.33 197	0.61 220	69.49 405	0.85 250	0.30 164	0.24 168	0.59 161	1.02 325	0.60 227	0.43 166	1.35 252	0.60 275	0.73 242	1.82 333	0.24 201	0.29 176	1.00 315	1.24 320	1.08 283	1.47 297

MDST_ROB	3.33 359	2.32 357	0.75 304	3.90 368	1.47 349	2.61 350	1.00 325	1.12 334	0.72 297	0.78 310	0.67 258	1.54 309	25.37 390	0.34 246	2.11 355	0.53 206	0.65 258	0.48 208	3.69 329	0.58 266	0.88 266	0.59 200	0.58 317	0.68 310	7.85 389	3.03 373	17.15 394	8.63 378

ELAS	3.38 360	2.19 354	1.79 360	2.99 355	2.37 359	3.32 355	2.09 347	2.60 376	2.85 375	1.28 356	4.85 368	8.61 374	8.02 372	0.76 336	2.90 375	0.81 292	1.80 354	1.10 355	4.19 335	1.10 341	4.53 377	7.86 384	1.26 349	1.63 371	7.08 387	4.79 385	3.66 379	4.87 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 361	1.54 349	1.05 330	2.64 348	1.72 351	2.05 347	1.15 330	2.40 372	1.41 345	0.90 330	6.48 382	9.56 378	7.42 370	0.49 291	11.75 389	1.94 375	0.87 308	0.74 319	8.79 359	0.80 315	8.36 386	8.07 387	0.73 327	1.07 346	3.39 373	2.15 362	5.22 385	4.99 362
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM+DAISY	3.81 362	1.38 346	1.26 347	1.80 345	1.47 349	1.93 346	1.71 342	1.47 348	1.33 340	1.34 360	6.67 384	9.59 379	12.99 381	1.20 352	1.73 337	1.47 365	1.42 343	1.24 361	11.11 369	1.37 356	3.07 357	2.13 338	1.27 353	1.42 366	1.69 353	1.26 324	2.90 371	26.50 394

DN	3.88 363	0.39 135	0.36 180	0.58 256	0.32 180	51.06 404	0.32 217	0.64 208	0.32 191	0.50 137	0.56 215	38.15 397	0.23 116	0.26 198	0.60 167	0.71 272	0.57 196	0.46 194	1.59 267	0.40 196	0.69 231	0.66 223	0.32 251	0.32 198	1.15 330	1.04 301	0.86 240	1.56 301

DispFullNet	4.17 364	3.20 373	4.34 386	2.72 351	2.46 363	2.92 351	2.70 354	2.79 381	1.90 358	4.51 392	6.62 383	8.91 376	4.83 356	2.59 361	2.00 348	8.18 390	3.24 373	1.98 379	24.96 384	2.93 384	3.99 371	3.36 358	1.71 360	1.15 353	1.36 344	1.32 331	2.36 359	3.65 353

WAO-8	4.25 365	3.34 376	2.80 375	10.32 382	2.92 373	4.17 371	5.89 376	2.66 379	4.45 381	1.69 375	3.41 358	5.94 362	11.31 376	5.29 385	1.71 333	1.34 351	2.69 370	1.51 374	10.78 366	2.48 379	2.63 344	4.50 368	3.44 368	1.58 369	5.12 382	3.31 377	3.60 376	5.76 367

Venus	4.25 365	3.34 376	2.80 375	10.32 382	2.92 373	4.17 371	5.89 376	2.66 379	4.45 381	1.69 375	3.41 358	5.94 362	11.31 376	5.29 385	1.71 333	1.34 351	2.69 370	1.51 374	10.78 366	2.48 379	2.63 344	4.50 368	3.44 368	1.58 369	5.12 382	3.31 377	3.60 376	5.76 367

LVE	4.33 367	3.03 368	2.00 365	27.23 396	3.06 376	3.83 368	12.07 392	1.53 350	1.64 352	1.85 379	1.48 331	3.30 342	3.91 354	3.06 372	1.45 318	1.05 328	1.95 357	1.38 372	15.68 379	1.62 365	3.25 362	5.86 376	4.42 375	1.76 377	2.87 369	2.06 360	2.34 356	3.25 347

PWCK	5.04 368	3.03 368	2.21 366	3.61 366	2.60 366	4.41 374	5.09 374	2.45 374	2.76 373	3.31 388	4.34 365	10.15 383	5.13 361	1.74 358	1.99 347	1.38 359	2.41 366	1.45 373	51.59 401	2.35 377	3.70 370	2.69 348	2.65 364	1.78 379	2.97 370	3.21 375	2.43 360	4.77 360

STStereo	5.29 369	2.47 358	5.20 389	5.20 374	2.80 370	4.72 375	3.42 362	6.23 390	6.52 384	1.51 367	7.61 386	9.53 377	14.86 385	0.63 323	4.09 381	0.64 251	0.87 308	0.62 288	36.67 393	1.02 335	1.23 306	1.05 285	0.78 329	1.63 371	3.46 374	2.43 365	3.53 375	14.15 385

notaker	5.52 370	5.55 389	3.76 384	13.97 389	5.34 387	5.44 382	7.16 380	2.36 371	2.68 372	2.06 381	1.80 343	12.90 388	23.86 389	3.98 378	2.04 349	1.73 370	3.45 375	2.12 382	17.08 380	2.15 374	6.10 384	5.87 377	6.15 391	2.12 383	1.79 354	2.08 361	2.31 355	3.29 349

MADNet++	5.64 371	3.51 380	3.77 385	2.84 353	4.62 385	3.02 353	3.65 366	4.36 384	5.03 383	4.18 391	5.07 370	6.45 364	5.92 366	6.18 389	7.04 385	6.82 388	4.71 376	4.00 389	8.03 356	5.83 388	9.92 390	16.38 395	2.32 363	4.34 392	3.95 380	11.38 391	4.93 383	4.01 356

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 372	0.56 259	1.25 346	0.75 288	0.69 297	1.17 324	0.81 307	0.82 297	0.80 306	0.81 317	4.78 366	1.00 268	0.37 228	0.27 209	1.13 301	1.54 366	0.70 278	0.60 285	124.50 405	0.54 248	1.43 316	2.64 347	0.22 181	0.36 232	0.91 297	1.13 311	1.13 290	2.18 323

TorneroNet-64	6.02 373	4.60 385	2.53 373	15.58 391	3.29 379	4.87 376	7.75 381	2.23 369	10.02 388	1.42 362	1.31 322	7.26 370	29.23 395	4.36 380	2.09 354	1.21 348	8.22 382	1.70 378	17.35 381	2.62 381	4.31 374	5.68 375	5.20 385	1.76 377	3.58 375	3.76 381	2.29 354	8.34 377

JetBlue	6.09 374	3.85 381	3.31 383	5.99 375	4.13 384	6.22 385	7.94 382	3.42 382	2.89 376	1.47 364	1.46 330	8.10 373	1.90 335	5.39 387	11.86 390	3.22 380	3.30 374	2.99 386	5.32 340	2.40 378	9.74 389	10.03 392	4.93 384	2.18 384	7.39 388	17.16 393	3.72 381	24.15 390

UNDER WATER-64	6.11 375	5.20 387	3.13 381	12.20 387	5.77 388	6.55 387	8.53 386	4.74 388	3.45 379	2.30 386	2.36 350	12.04 387	12.47 380	5.08 383	3.02 376	1.81 372	12.11 390	2.17 383	8.81 360	4.17 387	5.75 383	7.27 382	8.74 398	2.61 387	3.86 379	8.63 388	4.32 382	7.86 376

MANE	7.31 376	2.64 359	4.48 387	3.30 362	3.10 377	3.94 369	2.83 356	5.37 389	6.88 385	1.11 343	5.64 374	8.81 375	11.02 375	0.67 328	3.83 379	3.83 383	1.32 339	18.03 396	8.61 357	0.84 321	4.22 372	1.16 294	0.74 328	1.79 380	13.65 393	18.61 394	22.89 396	38.18 402

UNDER WATER	7.55 377	4.74 386	3.06 380	10.46 386	5.92 389	6.35 386	8.05 383	4.32 383	3.69 380	1.97 380	2.14 348	10.53 384	62.60 404	4.83 382	2.25 362	1.59 367	12.22 391	2.08 381	9.67 364	3.97 385	5.27 382	6.65 380	8.86 399	2.65 388	3.82 377	5.62 386	3.62 378	7.03 374

JetRed	7.85 378	5.29 388	6.07 391	3.75 367	5.00 386	6.95 388	10.20 389	4.64 387	3.42 378	2.92 387	2.39 351	6.71 366	2.25 341	7.15 391	10.26 387	7.34 389	8.59 383	7.11 391	4.82 336	4.08 386	10.76 393	9.27 388	7.85 395	3.34 389	10.96 390	24.25 397	11.90 391	24.57 392

TorneroNet	8.11 379	4.28 384	2.58 374	27.50 397	3.31 380	5.00 377	6.00 378	2.62 377	10.13 390	1.49 366	2.57 353	11.07 385	68.61 405	4.25 379	1.77 341	1.18 344	5.78 378	1.62 377	23.67 383	2.83 383	4.30 373	5.47 372	5.37 386	1.65 373	3.72 376	3.14 374	2.59 365	6.36 371

KSHMR	8.16 380	4.16 382	2.96 379	25.39 395	3.92 383	5.08 378	5.53 375	2.62 377	2.40 365	2.23 384	2.26 349	4.37 356	77.17 406	5.23 384	2.24 361	1.71 369	2.79 372	1.98 379	31.04 389	2.02 373	4.59 378	5.35 371	7.54 394	1.89 381	3.30 372	2.91 371	3.01 372	6.51 372

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 381	0.65 285	1.07 334	0.94 311	0.83 316	0.81 299	1.27 335	0.85 303	0.73 298	0.93 331	6.13 378	180.62 406	2.17 338	1.33 355	1.22 307	1.01 323	0.93 320	1.06 351	6.32 351	0.79 314	3.32 364	3.77 361	0.55 313	0.76 321	0.95 305	1.34 334	1.19 301	2.42 332

LSM0	8.30 382	1.08 338	0.95 320	1.66 342	1.42 347	1.59 341	1.96 344	2.27 370	2.36 364	1.66 374	3.94 362	4.10 353	6.30 369	0.63 323	62.38 406	74.74 406	1.69 351	1.06 351	12.18 371	2.23 375	4.96 381	9.29 389	0.92 340	1.29 359	1.95 359	2.97 372	3.66 379	14.83 386

ACV-stereo	8.39 383	1.01 334	0.97 322	1.29 330	0.73 306	1.48 338	0.95 322	0.88 308	1.10 332	1.07 342	1.33 326	1.06 280	23.12 388	0.52 301	4.00 380	3.78 382	1.05 329	0.79 330	168.94 406	1.91 371	3.64 368	1.44 311	0.72 325	0.74 319	0.74 259	0.90 269	1.43 330	1.03 266

ktn	8.45 384	3.18 372	2.84 377	6.37 377	3.26 378	4.31 373	10.28 390	2.15 368	10.13 390	2.27 385	1.83 344	42.17 400	55.84 402	3.93 377	2.34 367	2.09 376	9.85 384	2.17 383	33.98 391	2.24 376	3.24 361	3.03 352	4.78 378	2.25 385	2.59 362	2.81 369	3.18 373	5.04 364

zero-FE	9.08 385	0.42 154	0.28 140	61.19 405	0.56 272	106.36 406	1.24 334	0.72 260	0.30 162	0.66 261	0.56 215	61.54 404	0.66 293	0.25 186	0.59 161	0.53 206	0.60 227	0.47 202	2.54 307	0.38 175	1.35 314	0.96 276	0.25 206	0.24 140	0.45 147	0.44 150	0.91 250	0.66 201

XX-Stereo	9.49 386	0.38 129	0.36 180	0.63 270	0.28 155	0.54 247	0.28 201	0.69 238	0.28 144	0.69 281	6.24 380	1.00 268	0.29 153	0.23 150	0.70 209	1.08 331	0.60 227	0.52 245	1.58 265	0.53 242	0.76 246	0.65 220	0.18 127	0.26 159	233.61 408	0.88 265	1.01 277	1.90 316

DGTPSM_ROB	12.12 387	5.96 390	17.45 397	4.20 370	7.86 390	5.15 380	8.18 384	4.56 385	11.64 392	4.52 393	8.72 388	5.01 359	17.08 386	12.98 394	14.91 393	14.58 394	6.85 379	15.76 394	12.78 372	12.05 393	9.07 387	21.74 396	5.67 388	11.54 396	11.84 391	31.02 400	12.98 392	33.06 397

DPSMNet_ROB	12.40 388	5.97 391	17.46 398	4.21 371	7.87 391	5.15 380	8.18 384	4.56 385	11.65 393	4.54 394	8.87 389	5.17 360	22.69 387	13.00 395	14.98 394	14.62 395	6.90 380	15.82 395	14.07 376	12.05 393	9.09 388	21.75 397	5.68 389	11.54 396	11.87 392	31.03 401	12.99 393	33.06 397

WQFJA1++	13.32 389	0.37 120	0.25 132	123.26 407	0.29 162	112.03 407	109.42 407	0.56 150	0.25 119	0.65 249	0.49 183	1.70 315	1.51 327	0.23 150	0.43 121	0.60 237	0.53 165	0.41 151	1.83 279	0.31 128	0.53 169	0.51 179	0.22 181	0.20 100	0.52 180	0.76 238	0.88 244	0.91 252

LE_ROB	17.44 390	1.82 350	6.12 392	9.40 379	53.85 407	8.01 389	46.26 402	11.27 396	28.12 399	1.80 378	7.03 385	38.62 398	49.53 401	0.34 246	1.76 340	0.55 218	0.78 294	0.59 282	36.68 394	6.72 389	2.92 352	0.85 266	29.06 404	12.10 398	26.35 396	25.49 398	27.84 399	37.03 401

DLNR_Zeroshot_test	17.86 391	67.45 407	1.21 341	81.91 406	0.35 197	0.45 213	74.74 406	0.76 277	0.27 137	0.69 281	0.60 225	1.16 291	0.29 153	8.20 392	84.48 407	102.07 407	23.88 398	15.14 393	7.31 353	0.50 235	4.38 375	2.51 345	0.18 127	0.43 258	0.76 270	0.86 260	0.80 218	0.80 237

DPSM_ROB	18.32 392	16.26 393	21.94 399	9.42 380	8.75 392	13.61 390	9.11 387	10.90 394	15.09 395	8.45 395	8.95 390	10.12 381	13.19 382	16.42 397	19.79 396	19.11 397	18.35 395	20.45 397	13.82 374	14.88 395	26.56 398	27.45 398	6.49 392	14.39 399	31.57 401	38.83 403	36.85 402	43.86 403

DPSM	18.32 392	16.26 393	21.94 399	9.42 380	8.75 392	13.61 390	9.11 387	10.90 394	15.09 395	8.45 395	8.95 390	10.12 381	13.19 382	16.42 397	19.79 396	19.11 397	18.35 395	20.45 397	13.82 374	14.88 395	26.56 398	27.45 398	6.49 392	14.39 399	31.57 401	38.83 403	36.85 402	43.86 403

DPSimNet_ROB	18.93 394	32.01 398	5.97 390	12.40 388	11.35 396	6.13 384	28.07 399	15.03 398	35.64 403	3.96 390	78.33 406	18.15 390	35.00 396	5.44 388	12.19 392	10.36 392	13.57 393	3.64 388	87.52 404	6.87 390	14.36 397	9.97 390	4.40 374	7.14 394	5.17 384	9.85 389	5.93 387	32.56 396

HanzoNet	19.12 395	15.23 392	6.99 393	35.06 400	14.35 398	40.77 400	42.46 401	17.81 399	22.51 398	3.55 389	8.29 387	41.30 399	56.30 403	43.04 405	5.72 384	4.37 386	37.83 403	3.30 387	49.59 400	8.93 392	10.30 392	6.85 381	14.15 403	3.46 390	5.94 385	5.80 387	5.29 386	7.13 375

real-time stereo	21.33 396	17.41 395	22.82 401	10.41 384	9.51 394	14.11 392	14.62 393	12.02 397	15.39 397	10.21 398	11.04 393	11.63 386	14.24 384	19.67 399	59.12 405	24.58 399	18.97 397	21.37 400	15.24 378	15.95 398	28.74 400	28.02 400	7.91 396	16.45 401	34.22 404	39.56 405	38.05 404	44.72 405

LRCNet_RVC	21.34 397	28.92 397	11.37 395	31.78 399	29.09 403	34.25 399	27.43 398	21.71 403	10.07 389	29.63 403	30.60 399	32.06 395	25.81 391	33.87 403	11.15 388	2.97 379	25.27 399	21.35 399	44.05 397	20.83 399	14.27 396	5.87 377	36.69 405	27.43 402	2.76 366	1.47 338	8.68 390	6.79 373

BEATNet-Init1	22.01 398	36.32 403	3.23 382	54.74 404	11.23 395	52.95 405	28.72 400	9.47 392	8.51 386	1.57 371	10.45 392	33.05 396	48.98 400	0.71 332	16.97 395	11.50 393	1.60 349	1.11 357	77.80 403	35.27 404	9.94 391	9.98 391	1.27 353	2.30 386	27.41 397	11.09 390	52.85 405	35.36 399

ASD4	28.39 399	32.20 399	16.01 396	15.24 390	12.36 397	19.17 394	15.39 394	18.17 400	9.38 387	45.71 404	57.05 404	24.92 394	11.45 378	13.50 396	48.27 404	18.30 396	47.28 404	47.66 404	44.35 398	25.76 400	63.37 407	42.94 404	8.48 397	8.34 395	24.58 395	32.07 402	28.35 400	36.29 400

PML	30.82 400	20.91 396	7.15 394	29.65 398	20.81 402	29.11 398	10.50 391	10.87 393	88.32 407	20.03 402	154.19 407	98.60 405	119.55 407	10.53 393	9.19 386	8.69 391	16.72 394	7.27 392	34.57 392	7.35 391	12.77 394	10.86 393	5.72 390	6.17 393	33.11 403	12.83 392	34.30 401	12.33 383

CasAABBNet	36.73 401	32.73 402	44.18 405	18.81 393	17.45 400	27.29 396	18.12 395	21.69 402	30.40 401	17.52 399	18.08 395	20.27 391	26.53 392	32.96 401	38.28 400	37.42 401	36.82 401	41.12 403	27.47 386	29.86 402	53.56 406	55.70 406	12.93 400	28.91 403	63.44 406	78.07 406	73.93 407	88.05 407

FlowAnything	36.80 402	32.68 400	44.29 407	18.93 394	17.69 401	27.11 395	18.38 397	21.83 404	30.48 402	17.53 400	18.21 396	20.29 392	26.54 393	33.31 402	37.97 399	37.86 402	36.82 401	40.93 402	27.35 385	30.03 403	53.34 405	55.72 407	12.99 401	29.50 405	63.36 405	78.25 408	73.99 408	88.17 408

HaxPig	41.43 403	43.85 404	40.81 402	44.90 401	47.49 405	44.66 401	46.30 403	46.31 405	45.63 405	49.00 405	49.30 401	47.24 401	43.73 398	42.64 404	40.44 402	39.13 404	48.37 405	51.07 405	43.33 395	42.25 405	42.88 401	36.52 401	50.75 407	43.02 407	27.54 398	19.97 395	20.68 395	20.75 389

AVERAGE_ROB	41.98 404	44.82 405	42.27 403	45.98 402	46.88 404	45.60 402	46.56 404	47.04 406	43.89 404	49.19 406	49.91 402	47.25 402	43.00 397	49.19 406	40.14 401	38.38 403	49.01 406	51.31 406	43.98 396	42.43 406	43.31 402	38.64 402	49.42 406	42.83 406	28.65 399	20.44 396	23.41 397	19.88 388

fast-reg	43.29 405	32.71 401	44.22 406	18.25 392	17.13 399	27.54 397	18.28 396	21.56 401	30.10 400	17.75 401	25.35 398	20.57 393	27.48 394	32.87 400	35.47 398	36.04 400	36.53 400	40.33 401	202.92 407	29.77 401	52.97 404	55.53 405	13.28 402	29.25 404	63.58 407	78.09 407	73.47 406	87.68 406

MEDIAN_ROB	44.95 406	47.36 406	44.12 404	48.52 403	49.78 406	48.21 403	49.25 405	49.72 407	46.35 406	52.53 407	53.59 403	50.59 403	45.49 399	49.36 407	43.27 403	41.36 405	51.85 407	54.40 407	47.03 399	45.93 407	45.78 403	40.06 403	52.67 408	45.67 408	31.00 400	26.54 399	25.33 398	27.95 395

GS-Stereo																							0.08 26	0.10 38	0.18 27	0.16 18	0.25 38	0.16 30

FADE		3.16 371	4.82 388	1.74 343	2.06 354	5.58 383	6.98 379	6.39 391	14.42 394	9.69 397	24.68 397		11.63 379	3.16 374	2.41 371	3.75 381	13.11 392	6.09 390	30.40 388	15.33 397	14.18 395	10.90 394	1.70 359	3.54 391	3.84 378	1.80 351	6.83 388	24.35 391

Low-res two-view benchmark