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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.03 13	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 3	0.05 15	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 15	0.03 1	0.02 1	0.02 1
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
WQFJX1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.04 29	0.06 68	0.03 13	0.05 46	0.03 15	0.04 61	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.04 11	0.03 13	0.03 9

WQFJX	0.03 6	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.03 13	0.06 67	0.03 15	0.06 115	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.03 2	0.05 28	0.03 13	0.04 30

NLCSM	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.05 44	0.04 25	0.03 13	0.04 28	0.04 31	0.05 87	0.02 22	0.03 1	0.03 1	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.04 11	0.02 1	0.03 9

BridgeDepth	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 29	0.02 8	0.03 34	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.04 31	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.04 13	0.03 1	0.03 6	0.04 16	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.05 28	0.05 43	0.03 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 6	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.01 1	0.03 13	0.03 13	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 21	0.06 34	0.07 45	0.04 13	0.06 42	0.03 6	0.06 38	0.03 7	0.01 2	0.03 27	0.04 15	0.04 11	0.04 29	0.03 9

GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.02 8	0.03 30	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 46	0.02 3	0.03 15	0.04 31	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.05 24	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.04 16	0.04 35	0.02 30	0.02 7	0.05 31	0.04 11	0.03 13	0.04 30

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.03 29	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 46	0.02 3	0.04 28	0.04 31	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.05 24	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.04 16	0.04 35	0.02 30	0.02 7	0.05 31	0.04 11	0.02 1	0.04 30

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.02 3	0.03 15	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.04 7	0.03 2	0.04 13	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 33	0.02 3	0.04 31	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.06 36	0.04 13	0.05 26	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 13	0.03 9

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 16	0.03 13	0.04 33	0.02 3	0.04 31	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.06 36	0.03 2	0.04 13	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 13	0.03 9

LG-Stereo	0.03 6	0.03 27	0.02 5	0.02 8	0.03 30	0.02 5	0.01 1	0.04 29	0.05 46	0.04 33	0.02 3	0.05 47	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.05 24	0.04 13	0.05 26	0.04 28	0.07 49	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.05 31	0.04 11	0.04 29	0.04 30

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 13	0.03 15	0.01 1	0.01 1	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.04 7	0.05 31	0.04 13	0.03 6	0.04 16	0.04 35	0.03 64	0.03 27	0.03 2	0.04 11	0.03 13	0.04 30

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.04 28	0.04 31	0.01 1	0.01 2	0.05 21	0.05 15	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.03 6	0.04 16	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.04 11	0.03 13	0.03 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 34	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 13	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.05 24	0.03 2	0.06 42	0.02 1	0.04 16	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 31	0.03 1	0.04 29	0.03 9

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.04 25	0.03 13	0.06 67	0.03 15	0.01 1	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.04 13	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 44	0.05 46	0.04 33	0.04 28	0.04 31	0.02 14	0.03 52	0.05 21	0.06 34	0.04 7	0.04 13	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.02 1	0.03 9

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.06 36	0.04 13	0.06 42	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.03 13	0.03 9

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.04 29	0.04 25	0.04 33	0.03 15	0.03 15	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.04 28	0.04 16	0.04 35	0.03 64	0.03 27	0.03 2	0.05 28	0.03 13	0.03 9

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 13	0.02 3	0.04 31	0.03 42	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.05 24	0.05 31	0.04 13	0.03 6	0.06 38	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 45	0.05 28	0.04 29	0.04 30

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.05 21	0.05 15	0.05 24	0.04 13	0.04 13	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 15	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 27	0.03 29	0.02 8	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.02 4	0.03 13	0.03 13	0.03 15	0.02 5	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.04 7	0.04 13	0.05 26	0.03 6	0.04 16	0.03 7	0.02 30	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.03 13	0.02 1

RSM	0.03 6	0.03 27	0.03 29	0.02 8	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.03 16	0.02 3	0.03 13	0.04 28	0.04 31	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.05 24	0.04 13	0.05 26	0.04 28	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.03 27	0.04 15	0.04 11	0.03 13	0.03 9

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.03 6	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.02 3	0.02 5	0.03 42	0.01 2	0.05 21	0.05 15	0.04 7	0.05 31	0.04 13	0.04 28	0.04 16	0.04 35	0.01 2	0.02 7	0.05 31	0.05 28	0.05 43	0.03 9

MatchStereo	0.04 30	0.02 3	0.03 29	0.02 8	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.06 68	0.02 3	0.06 67	0.02 5	0.04 61	0.02 22	0.06 43	0.06 34	0.04 7	0.05 31	0.04 13	0.05 52	0.05 26	0.05 54	0.01 2	0.03 27	0.05 31	0.06 48	0.03 13	0.04 30

WQFJA1	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.04 25	0.03 13	0.06 67	0.04 31	0.03 42	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.03 13	0.05 43

NLMM1	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.05 44	0.05 46	0.04 33	0.07 89	0.03 15	0.07 143	0.02 22	0.04 3	0.05 15	0.03 1	0.04 13	0.04 13	0.04 28	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.04 56	0.06 45	0.04 11	0.04 29	0.04 30

NLMM	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.04 25	0.03 13	0.06 67	0.04 31	0.03 42	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.03 13	0.05 43

NLSM3	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.04 29	0.07 93	0.04 33	0.04 28	0.03 15	0.04 61	0.03 52	0.06 43	0.05 15	0.05 24	0.05 31	0.04 13	0.04 28	0.04 16	0.04 35	0.03 64	0.03 27	0.06 45	0.06 48	0.06 59	0.06 61

NLSM1	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.02 8	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.07 93	0.03 13	0.07 89	0.04 31	0.06 115	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.04 13	0.05 26	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.05 28	0.04 29	0.04 30

VIP-Stereo	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.02 5	0.01 1	0.04 29	0.04 25	0.04 33	0.07 89	0.06 59	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.08 52	0.05 31	0.06 42	0.04 28	0.07 49	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.05 28	0.04 29	0.04 30

GEAStereo	0.04 30	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.03 34	0.03 48	0.04 29	0.03 13	0.04 33	0.03 15	0.03 15	0.01 1	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.06 36	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.06 38	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.04 29	0.03 9

gasm-f	0.04 30	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.03 34	0.03 48	0.04 29	0.03 13	0.04 33	0.03 15	0.03 15	0.01 1	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.06 36	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.06 38	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.04 29	0.03 9

MonStereo	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 33	0.06 67	0.03 15	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.05 24	0.04 13	0.05 26	0.04 28	0.05 26	0.03 7	0.02 30	0.02 7	0.05 31	0.05 28	0.05 43	0.05 43

AdaDepth	0.04 30	0.04 48	0.02 5	0.03 29	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.03 13	0.04 28	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.06 43	0.06 34	0.06 36	0.05 31	0.05 26	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.03 27	0.05 31	0.05 28	0.04 29	0.03 9

MLG-Stereo_test2	0.04 30	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 29	0.03 13	0.05 49	0.03 15	0.05 47	0.02 14	0.03 52	0.05 21	0.05 15	0.08 52	0.04 13	0.06 42	0.04 28	0.07 49	0.03 7	0.02 30	0.02 7	0.04 15	0.04 11	0.05 43	0.03 9

DEFOM-Stereo	0.04 30	0.03 27	0.02 5	0.04 49	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.04 29	0.04 25	0.04 33	0.04 28	0.03 15	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.07 45	0.06 47	0.06 42	0.04 28	0.06 38	0.03 7	0.02 30	0.02 7	0.06 45	0.06 48	0.05 43	0.04 30

Occ-G	0.04 30	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.02 8	0.03 34	0.02 19	0.04 29	0.03 13	0.03 13	0.05 46	0.03 15	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.06 36	0.06 47	0.07 50	0.04 28	0.05 26	0.03 7	0.04 87	0.03 27	0.04 15	0.04 11	0.03 13	0.05 43

RSM++	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.02 8	0.04 52	0.02 5	0.03 48	0.05 44	0.04 25	0.04 33	0.04 28	0.05 47	0.02 14	0.02 22	0.06 43	0.06 34	0.05 24	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.07 49	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.06 45	0.05 28	0.04 29	0.04 30

AEACV	0.04 30	0.03 27	0.02 5	0.04 49	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 13	0.03 15	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.05 21	0.06 34	0.05 24	0.05 31	0.07 50	0.04 28	0.06 38	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 45	0.06 48	0.04 29	0.03 9

TDLM	0.04 30	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.04 29	0.03 13	0.04 33	0.06 67	0.04 31	0.03 42	0.03 52	0.06 43	0.06 34	0.06 36	0.06 47	0.05 26	0.04 28	0.05 26	0.04 35	0.03 64	0.04 56	0.05 31	0.05 28	0.05 43	0.05 43

BridgeDepth_RVC	0.05 47	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.05 70	0.05 77	0.03 48	0.04 29	0.07 93	0.05 49	0.05 46	0.05 47	0.04 61	0.02 22	0.07 62	0.07 56	0.05 24	0.07 64	0.05 26	0.05 52	0.06 38	0.05 54	0.02 30	0.03 27	0.06 45	0.08 69	0.07 67	0.07 65
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.05 47	0.03 27	0.02 5	0.03 29	0.04 52	0.05 77	0.03 48	0.05 44	0.06 68	0.06 56	0.06 67	0.09 75	0.02 14	0.03 52	0.06 43	0.06 34	0.08 52	0.06 47	0.06 42	0.04 28	0.08 59	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.06 48	0.05 43	0.05 43

DFGA-Net	0.05 47	0.05 67	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.04 25	0.06 56	0.05 46	0.10 83	0.04 61	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.07 64	0.07 50	0.05 52	0.07 49	0.04 35	0.03 64	0.04 56	0.07 59	0.06 48	0.06 59	0.09 79

anonymousdsp	0.05 47	0.04 48	0.03 29	0.03 29	0.04 52	0.04 51	0.04 83	0.06 55	0.05 46	0.06 56	0.04 28	0.03 15	0.02 14	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.09 64	0.05 54	0.03 64	0.03 27	0.05 31	0.05 28	0.05 43	0.05 43

iRaftStereo_RVC	0.05 47	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.05 44	0.04 25	0.06 56	0.05 46	0.05 47	0.03 42	0.02 22	0.06 43	0.06 34	0.10 69	0.07 64	0.07 50	0.05 52	0.09 64	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.07 59	0.06 48	0.05 43	0.05 43

RAFT + AFF	0.05 47	0.04 48	0.03 29	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.06 55	0.08 116	0.09 72	0.05 46	0.09 75	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.09 65	0.06 47	0.06 42	0.04 28	0.07 49	0.05 54	0.02 30	0.04 56	0.07 59	0.05 28	0.05 43	0.05 43

delet	0.05 47	0.05 67	0.04 61	0.06 91	0.05 70	0.05 77	0.05 94	0.04 29	0.04 25	0.06 56	0.05 46	0.10 83	0.05 87	0.03 52	0.07 62	0.06 34	0.07 45	0.06 47	0.05 26	0.06 70	0.06 38	0.04 35	0.03 64	0.04 56	0.06 45	0.06 48	0.04 29	0.04 30

LG-Stereo_L2	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.03 29	0.04 52	0.02 5	0.02 19	0.08 73	0.08 116	0.21 160	0.06 67	0.08 68	0.03 42	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.10 69	0.06 47	0.07 50	0.04 28	0.13 111	0.05 54	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.06 48	0.05 43	0.05 43

LG-Stereo_L1	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.08 73	0.09 149	0.21 160	0.05 46	0.05 47	0.03 42	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.10 69	0.06 47	0.07 50	0.04 28	0.14 127	0.05 54	0.01 2	0.03 27	0.06 45	0.06 48	0.05 43	0.05 43

LG-G_1	0.06 54	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.06 94	0.03 48	0.06 55	0.06 68	0.08 68	0.03 15	0.10 83	0.04 61	0.06 112	0.06 43	0.06 34	0.10 69	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.10 72	0.04 35	0.05 114	0.04 56	0.06 45	0.06 48	0.08 74	0.07 65

LG-G	0.06 54	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.06 94	0.03 48	0.06 55	0.06 68	0.08 68	0.03 15	0.10 83	0.04 61	0.06 112	0.06 43	0.06 34	0.10 69	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.10 72	0.04 35	0.05 114	0.04 56	0.06 45	0.06 48	0.08 74	0.07 65

LGtest1	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.08 73	0.08 116	0.07 65	0.04 28	0.06 59	0.03 42	0.05 93	0.07 62	0.07 56	0.12 89	0.07 64	0.10 90	0.07 86	0.12 92	0.06 74	0.04 87	0.03 27	0.07 59	0.06 48	0.08 74	0.06 61

SGD-Stereo	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.05 70	0.04 52	0.06 94	0.03 48	0.04 29	0.06 68	0.08 68	0.05 46	0.05 47	0.03 42	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.14 107	0.06 47	0.09 78	0.05 52	0.12 92	0.05 54	0.03 64	0.04 56	0.08 69	0.08 69	0.12 118	0.09 79

AIO_rvc	0.06 54	0.06 89	0.03 29	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.08 73	0.06 68	0.10 80	0.04 28	0.08 68	0.02 14	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.06 47	0.07 50	0.05 52	0.12 92	0.05 54	0.02 30	0.03 27	0.06 45	0.06 48	0.05 43	0.05 43

AIO_test	0.06 54	0.05 67	0.04 61	0.07 112	0.05 70	0.04 51	0.04 83	0.10 87	0.09 149	0.12 83	0.05 46	0.11 95	0.04 61	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.07 45	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.13 111	0.05 54	0.04 87	0.04 56	0.09 78	0.07 63	0.05 43	0.05 43

IGEV-Stereo+	0.06 54	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.04 52	0.03 34	0.03 48	0.16 138	0.06 68	0.20 149	0.06 67	0.06 59	0.03 42	0.04 77	0.07 62	0.08 72	0.10 69	0.06 47	0.09 78	0.06 70	0.12 92	0.06 74	0.03 64	0.03 27	0.07 59	0.06 48	0.03 13	0.07 65

plain	0.06 54	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.04 52	0.05 77	0.03 48	0.08 73	0.04 25	0.09 72	0.05 46	0.06 59	0.02 14	0.02 22	0.07 62	0.08 72	0.12 89	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.08 59	0.04 35	0.02 30	0.05 79	0.09 78	0.09 77	0.08 74	0.09 79

StereoVision	0.06 54	0.03 27	0.04 61	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.06 55	0.11 189	0.02 3	0.05 46	0.03 15	0.06 115	0.01 2	0.08 92	0.10 118	0.06 36	0.05 31	0.08 63	0.07 86	0.06 38	0.05 54	0.02 30	0.04 56	0.10 93	0.08 69	0.10 94	0.12 116

MIF-Stereo (partial)	0.06 54	0.05 67	0.06 120	0.05 70	0.04 52	0.05 77	0.03 48	0.08 73	0.07 93	0.07 65	0.04 28	0.05 47	0.06 115	0.04 77	0.08 92	0.08 72	0.11 79	0.08 72	0.08 63	0.05 52	0.09 64	0.05 54	0.02 30	0.06 103	0.10 93	0.08 69	0.07 67	0.08 72

MIM_Stereo	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.05 70	0.05 70	0.05 77	0.03 48	0.06 55	0.04 25	0.14 91	0.06 67	0.04 31	0.02 14	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.13 93	0.07 64	0.09 78	0.06 70	0.11 78	0.06 74	0.02 30	0.04 56	0.08 69	0.07 63	0.07 67	0.05 43

AASNet	0.06 54	0.06 89	0.04 61	0.09 145	0.07 111	0.08 123	0.05 94	0.08 73	0.04 25	0.07 65	0.07 89	0.07 64	0.04 61	0.04 77	0.06 43	0.07 56	0.10 69	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.07 49	0.06 74	0.04 87	0.06 103	0.08 69	0.07 63	0.06 59	0.06 61

RAFT	0.06 54	0.03 27	0.05 90	0.03 29	0.02 8	0.03 34	0.02 19	0.07 67	0.04 25	0.04 33	0.06 67	0.07 64	0.05 87	0.01 2	0.06 43	0.06 34	0.07 45	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.06 38	0.07 91	0.01 2	0.04 56	0.13 129	0.14 171	0.13 132	0.15 145

AFF-stereo	0.06 54	0.05 67	0.05 90	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.11 91	0.06 68	0.16 104	0.04 28	0.08 68	0.03 42	0.02 22	0.06 43	0.08 72	0.08 52	0.05 31	0.09 78	0.04 28	0.09 64	0.05 54	0.02 30	0.04 56	0.10 93	0.08 69	0.07 67	0.07 65

MMNet	0.06 54	0.06 89	0.04 61	0.08 124	0.06 95	0.06 94	0.05 94	0.07 67	0.05 46	0.05 49	0.05 46	0.09 75	0.04 61	0.04 77	0.07 62	0.07 56	0.08 52	0.08 72	0.07 50	0.06 70	0.06 38	0.05 54	0.04 87	0.05 79	0.07 59	0.08 69	0.07 67	0.10 94

RYNet	0.06 54	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.04 29	0.11 189	0.05 49	0.04 28	0.04 31	0.03 42	0.03 52	0.07 62	0.06 34	0.07 45	0.08 72	0.07 50	0.05 52	0.05 26	0.04 35	0.11 231	0.04 56	0.06 45	0.13 143	0.06 59	0.05 43

GANet	0.06 54	0.07 112	0.06 120	0.06 91	0.06 95	0.07 112	0.06 127	0.07 67	0.05 46	0.06 56	0.07 89	0.05 47	0.04 61	0.04 77	0.07 62	0.08 72	0.08 52	0.10 122	0.07 50	0.05 52	0.07 49	0.05 54	0.05 114	0.05 79	0.08 69	0.07 63	0.06 59	0.06 61

AANet_RVC	0.06 54	0.05 67	0.06 120	0.05 70	0.06 95	0.04 51	0.05 94	0.05 44	0.06 68	0.05 49	0.06 67	0.05 47	0.04 61	0.04 77	0.07 62	0.07 56	0.08 52	0.08 72	0.07 50	0.07 86	0.07 49	0.06 74	0.05 114	0.05 79	0.07 59	0.09 77	0.06 59	0.08 72

YMNet	0.07 74	0.08 152	0.06 120	0.08 124	0.08 132	0.08 123	0.07 144	0.07 67	0.07 93	0.05 49	0.07 89	0.13 118	0.05 87	0.07 142	0.07 62	0.07 56	0.08 52	0.08 72	0.09 78	0.05 52	0.07 49	0.06 74	0.06 135	0.05 79	0.09 78	0.08 69	0.09 88	0.09 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 74	0.05 67	0.03 29	0.03 29	0.05 70	0.05 77	0.03 48	0.12 96	0.05 46	0.22 168	0.05 46	0.08 68	0.03 42	0.05 93	0.07 62	0.09 90	0.13 93	0.09 100	0.10 90	0.06 70	0.16 161	0.06 74	0.04 87	0.04 56	0.07 59	0.09 77	0.08 74	0.10 94

HUF	0.07 74	0.05 67	0.04 61	0.07 112	0.06 95	0.04 51	0.03 48	0.09 80	0.07 93	0.16 104	0.05 46	0.09 75	0.04 61	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.06 47	0.09 78	0.06 70	0.14 127	0.06 74	0.03 64	0.04 56	0.08 69	0.05 28	0.06 59	0.05 43

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 74	0.05 67	0.03 29	0.04 49	0.05 70	0.04 51	0.02 19	0.11 91	0.06 68	0.22 168	0.05 46	0.05 47	0.02 14	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.12 89	0.08 72	0.09 78	0.07 86	0.16 161	0.06 74	0.02 30	0.03 27	0.07 59	0.07 63	0.07 67	0.05 43

MaDis-Stereo	0.07 74	0.04 48	0.05 90	0.03 29	0.02 8	0.03 34	0.03 48	0.06 55	0.06 68	0.04 33	0.06 67	0.10 83	0.05 87	0.02 22	0.07 62	0.08 72	0.10 69	0.09 100	0.07 50	0.05 52	0.10 72	0.10 180	0.01 2	0.05 79	0.11 108	0.18 246	0.13 132	0.16 159

UniTT-Stereo	0.07 74	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.03 30	0.05 77	0.03 48	0.06 55	0.05 46	0.06 56	0.04 28	0.07 64	0.12 209	0.07 142	0.08 92	0.07 56	0.11 79	0.08 72	0.08 63	0.07 86	0.09 64	0.08 108	0.08 184	0.04 56	0.09 78	0.16 215	0.06 59	0.09 79

LL-Strereo2	0.07 74	0.03 27	0.03 29	0.04 49	0.05 70	0.04 51	0.03 48	0.06 55	0.07 93	0.14 91	0.07 89	0.08 68	0.05 87	0.04 77	0.07 62	0.08 72	0.14 107	0.07 64	0.10 90	0.06 70	0.10 72	0.06 74	0.03 64	0.04 56	0.08 69	0.09 77	0.08 74	0.05 43

RAFT_CTSACE	0.07 74	0.04 48	0.06 120	0.03 29	0.04 52	0.05 77	0.05 94	0.06 55	0.06 68	0.09 72	0.04 28	0.10 83	0.09 176	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.11 79	0.07 64	0.07 50	0.05 52	0.12 92	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.12 118	0.13 143	0.12 118	0.15 145

ARAFT	0.07 74	0.04 48	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.05 77	0.02 19	0.09 80	0.06 68	0.12 83	0.06 67	0.12 102	0.03 42	0.03 52	0.07 62	0.07 56	0.12 89	0.09 100	0.09 78	0.05 52	0.11 78	0.07 91	0.03 64	0.04 56	0.09 78	0.09 77	0.09 88	0.09 79

DMCA	0.07 74	0.05 67	0.07 150	0.06 91	0.06 95	0.05 77	0.07 144	0.09 80	0.06 68	0.06 56	0.09 134	0.07 64	0.06 115	0.06 112	0.07 62	0.08 72	0.11 79	0.10 122	0.08 63	0.07 86	0.09 64	0.05 54	0.06 135	0.05 79	0.08 69	0.10 90	0.05 43	0.07 65

CVANet_RVC	0.07 74	0.07 112	0.07 150	0.08 124	0.06 95	0.07 112	0.05 94	0.06 55	0.05 46	0.06 56	0.09 134	0.05 47	0.04 61	0.04 77	0.08 92	0.08 72	0.08 52	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.08 59	0.05 54	0.04 87	0.05 79	0.08 69	0.07 63	0.07 67	0.09 79

MGS-Stereo	0.08 85	0.06 89	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.05 46	0.09 72	0.07 89	0.10 83	0.04 61	0.05 93	0.07 62	0.08 72	0.15 114	0.11 138	0.12 109	0.09 135	0.12 92	0.07 91	0.05 114	0.05 79	0.10 93	0.09 77	0.11 108	0.10 94

anonymousdsp2	0.08 85	0.07 112	0.05 90	0.06 91	0.05 70	0.06 94	0.05 94	0.12 96	0.06 68	0.17 114	0.06 67	0.08 68	0.04 61	0.05 93	0.07 62	0.08 72	0.13 93	0.08 72	0.10 90	0.07 86	0.12 92	0.06 74	0.05 114	0.06 103	0.09 78	0.08 69	0.08 74	0.07 65

test_5	0.08 85	0.05 67	0.07 150	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.04 83	0.09 80	0.05 46	0.05 49	0.07 89	0.12 102	0.12 209	0.02 22	0.07 62	0.09 90	0.07 45	0.07 64	0.08 63	0.06 70	0.10 72	0.09 145	0.02 30	0.07 142	0.10 93	0.13 143	0.13 132	0.18 188

AnonymousM	0.08 85	0.05 67	0.04 61	0.06 91	0.05 70	0.04 51	0.04 83	0.13 114	0.05 46	0.20 149	0.06 67	0.11 95	0.03 42	0.06 112	0.09 130	0.09 90	0.19 180	0.08 72	0.12 109	0.07 86	0.16 161	0.06 74	0.04 87	0.04 56	0.08 69	0.11 113	0.10 94	0.09 79

raft+_RVC	0.08 85	0.06 89	0.04 61	0.06 91	0.06 95	0.07 112	0.04 83	0.10 87	0.08 116	0.17 114	0.08 115	0.09 75	0.04 61	0.04 77	0.08 92	0.07 56	0.13 93	0.09 100	0.11 98	0.06 70	0.13 111	0.05 54	0.03 64	0.05 79	0.10 93	0.09 77	0.09 88	0.08 72

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 85	0.06 89	0.05 90	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.04 83	0.14 124	0.07 93	0.21 160	0.04 28	0.12 102	0.04 61	0.03 52	0.07 62	0.09 90	0.09 65	0.06 47	0.10 90	0.05 52	0.11 78	0.05 54	0.03 64	0.05 79	0.12 118	0.09 77	0.09 88	0.09 79

DispViT+	0.09 91	0.07 112	0.07 150	0.07 112	0.09 156	0.07 112	0.04 83	0.16 138	0.08 116	0.17 114	0.10 157	0.08 68	0.04 61	0.05 93	0.07 62	0.08 72	0.11 79	0.08 72	0.09 78	0.08 108	0.08 59	0.10 180	0.04 87	0.07 142	0.11 108	0.13 143	0.13 132	0.09 79

test_for_model	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 203	0.05 46	0.15 134	0.05 87	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.18 161	0.10 122	0.12 109	0.08 108	0.14 127	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 203	0.05 46	0.15 134	0.05 87	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.18 161	0.10 122	0.12 109	0.08 108	0.14 127	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

testlalala	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 203	0.05 46	0.15 134	0.05 87	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.18 161	0.10 122	0.12 109	0.08 108	0.14 127	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

GCAPDPT-zeroshot	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 203	0.05 46	0.15 134	0.05 87	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.18 161	0.10 122	0.12 109	0.08 108	0.14 127	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

GCAP-Stereo	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 203	0.05 46	0.15 134	0.05 87	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.18 161	0.10 122	0.12 109	0.08 108	0.14 127	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

4D-IteraStereo	0.09 91	0.06 89	0.05 90	0.06 91	0.06 95	0.06 94	0.04 83	0.15 129	0.10 174	0.22 168	0.08 115	0.14 129	0.06 115	0.03 52	0.08 92	0.10 118	0.17 142	0.09 100	0.11 98	0.07 86	0.15 144	0.05 54	0.03 64	0.05 79	0.10 93	0.10 90	0.08 74	0.08 72

LoS_RVC	0.09 91	0.07 112	0.05 90	0.05 70	0.06 95	0.06 94	0.05 94	0.13 114	0.08 116	0.18 127	0.11 171	0.12 102	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.09 90	0.10 69	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 103	0.14 153	0.10 90	0.10 94	0.13 124

tt_ll	0.09 91	0.07 112	0.05 90	0.05 70	0.06 95	0.06 94	0.05 94	0.13 114	0.08 116	0.18 127	0.11 171	0.12 102	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.09 90	0.10 69	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 103	0.14 153	0.10 90	0.10 94	0.13 124

CAS	0.09 91	0.07 112	0.05 90	0.06 91	0.05 70	0.05 77	0.04 83	0.14 124	0.05 46	0.11 81	0.10 157	0.11 95	0.05 87	0.07 142	0.08 92	0.09 90	0.11 79	0.10 122	0.14 142	0.07 86	0.12 92	0.07 91	0.05 114	0.05 79	0.13 129	0.11 113	0.09 88	0.14 134

TestStereo1	0.09 91	0.07 112	0.06 120	0.04 49	0.05 70	0.06 94	0.06 127	0.07 67	0.07 93	0.09 72	0.07 89	0.11 95	0.14 238	0.04 77	0.09 130	0.10 118	0.11 79	0.09 100	0.09 78	0.08 108	0.13 111	0.12 223	0.02 30	0.04 56	0.15 166	0.13 143	0.16 169	0.20 212

TESTraft	0.09 91	0.06 89	0.06 120	0.04 49	0.04 52	0.05 77	0.06 127	0.09 80	0.08 116	0.09 72	0.08 115	0.12 102	0.13 223	0.03 52	0.09 130	0.10 118	0.11 79	0.09 100	0.08 63	0.07 86	0.13 111	0.12 223	0.02 30	0.05 79	0.14 153	0.12 124	0.14 146	0.20 212

IER	0.09 91	0.07 112	0.07 150	0.09 145	0.07 111	0.08 123	0.06 127	0.12 96	0.07 93	0.14 91	0.11 171	0.10 83	0.07 143	0.06 112	0.08 92	0.09 90	0.15 114	0.11 138	0.11 98	0.07 86	0.11 78	0.07 91	0.06 135	0.06 103	0.10 93	0.10 90	0.11 108	0.14 134

RAFT+CT+SA	0.09 91	0.05 67	0.07 150	0.05 70	0.05 70	0.04 51	0.05 94	0.13 114	0.08 116	0.08 68	0.07 89	0.15 134	0.13 223	0.04 77	0.10 170	0.10 118	0.09 65	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.12 92	0.11 202	0.02 30	0.06 103	0.13 129	0.12 124	0.11 108	0.17 171

SA-5K	0.09 91	0.07 112	0.06 120	0.04 49	0.05 70	0.06 94	0.06 127	0.07 67	0.07 93	0.09 72	0.07 89	0.11 95	0.14 238	0.04 77	0.09 130	0.10 118	0.11 79	0.09 100	0.09 78	0.08 108	0.13 111	0.12 223	0.02 30	0.04 56	0.15 166	0.13 143	0.16 169	0.20 212

test_4	0.09 91	0.05 67	0.07 150	0.05 70	0.06 95	0.03 34	0.02 19	0.11 91	0.09 149	0.17 114	0.06 67	0.09 75	0.06 115	0.03 52	0.09 130	0.09 90	0.15 114	0.08 72	0.10 90	0.07 86	0.16 161	0.08 108	0.02 30	0.07 142	0.09 78	0.15 190	0.12 118	0.18 188

CIPLG	0.09 91	0.06 89	0.05 90	0.06 91	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.20 149	0.08 115	0.12 102	0.06 115	0.06 112	0.08 92	0.10 118	0.17 142	0.11 138	0.11 98	0.09 135	0.13 111	0.06 74	0.04 87	0.06 103	0.10 93	0.09 77	0.10 94	0.10 94

IPLG	0.09 91	0.07 112	0.07 150	0.07 112	0.07 111	0.06 94	0.05 94	0.15 129	0.06 68	0.22 168	0.06 67	0.15 134	0.05 87	0.04 77	0.08 92	0.10 118	0.16 128	0.10 122	0.14 142	0.09 135	0.13 111	0.08 108	0.04 87	0.07 142	0.13 129	0.11 113	0.11 108	0.08 72

IPLGR_C	0.09 91	0.06 89	0.05 90	0.06 91	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.20 149	0.08 115	0.12 102	0.07 143	0.06 112	0.08 92	0.10 118	0.17 142	0.11 138	0.11 98	0.09 135	0.13 111	0.06 74	0.04 87	0.06 103	0.10 93	0.09 77	0.10 94	0.10 94

ACRE	0.09 91	0.06 89	0.05 90	0.06 91	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.20 149	0.08 115	0.12 102	0.07 143	0.06 112	0.08 92	0.10 118	0.17 142	0.11 138	0.11 98	0.09 135	0.13 111	0.06 74	0.04 87	0.06 103	0.10 93	0.10 90	0.10 94	0.10 94

rafts_anoy	0.09 91	0.08 152	0.07 150	0.07 112	0.07 111	0.06 94	0.05 94	0.13 114	0.05 46	0.17 114	0.09 134	0.12 102	0.05 87	0.03 52	0.09 130	0.10 118	0.15 114	0.12 169	0.13 129	0.07 86	0.14 127	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.11 108	0.10 90	0.09 88	0.11 104

RALCasStereoNet	0.09 91	0.08 152	0.06 120	0.09 145	0.07 111	0.06 94	0.05 94	0.12 96	0.05 46	0.18 127	0.07 89	0.12 102	0.05 87	0.04 77	0.09 130	0.10 118	0.18 161	0.12 169	0.13 129	0.08 108	0.15 144	0.08 108	0.05 114	0.06 103	0.12 118	0.09 77	0.10 94	0.08 72

RALAANet	0.09 91	0.08 152	0.06 120	0.07 112	0.05 70	0.08 123	0.05 94	0.10 87	0.07 93	0.12 83	0.09 134	0.10 83	0.06 115	0.03 52	0.08 92	0.09 90	0.13 93	0.11 138	0.15 154	0.08 108	0.12 92	0.07 91	0.04 87	0.06 103	0.11 108	0.10 90	0.11 108	0.11 104

UPFNet	0.09 91	0.08 152	0.08 175	0.09 145	0.07 111	0.09 138	0.06 127	0.12 96	0.09 149	0.14 91	0.09 134	0.12 102	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.10 118	0.13 93	0.11 138	0.10 90	0.07 86	0.09 64	0.07 91	0.06 135	0.06 103	0.09 78	0.10 90	0.10 94	0.10 94

HITNet	0.09 91	0.07 112	0.06 120	0.08 124	0.08 132	0.08 123	0.05 94	0.11 91	0.07 93	0.19 140	0.08 115	0.12 102	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.08 72	0.13 93	0.11 138	0.10 90	0.06 70	0.10 72	0.09 145	0.06 135	0.06 103	0.12 118	0.11 113	0.16 169	0.13 124
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
coex_refinement	0.10 116	0.10 183	0.07 150	0.09 145	0.08 132	0.09 138	0.06 127	0.17 150	0.10 174	0.20 149	0.11 171	0.11 95	0.07 143	0.07 142	0.11 209	0.14 252	0.15 114	0.11 138	0.12 109	0.06 70	0.12 92	0.08 108	0.06 135	0.07 142	0.12 118	0.12 124	0.11 108	0.13 124

castereo++	0.10 116	0.07 112	0.05 90	0.07 112	0.07 111	0.06 94	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.08 115	0.17 160	0.06 115	0.05 93	0.09 130	0.10 118	0.19 180	0.09 100	0.13 129	0.07 86	0.20 228	0.07 91	0.05 114	0.07 142	0.12 118	0.12 124	0.12 118	0.11 104

castereo	0.10 116	0.07 112	0.06 120	0.06 91	0.07 111	0.08 123	0.05 94	0.16 138	0.11 189	0.24 203	0.10 157	0.15 134	0.04 61	0.05 93	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.09 100	0.14 142	0.07 86	0.19 208	0.07 91	0.04 87	0.07 142	0.13 129	0.12 124	0.12 118	0.12 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 116	0.07 112	0.06 120	0.08 124	0.05 70	0.07 112	0.03 48	0.11 91	0.15 233	0.20 149	0.15 221	0.11 95	0.07 143	0.08 164	0.08 92	0.09 90	0.16 128	0.11 138	0.12 109	0.08 108	0.12 92	0.11 202	0.06 135	0.07 142	0.12 118	0.14 171	0.12 118	0.16 159

CASnet	0.10 116	0.06 89	0.05 90	0.08 124	0.09 156	0.11 173	0.05 94	0.18 186	0.10 174	0.23 186	0.11 171	0.13 118	0.06 115	0.07 142	0.09 130	0.10 118	0.16 128	0.08 72	0.18 200	0.07 86	0.14 127	0.06 74	0.06 135	0.06 103	0.12 118	0.10 90	0.14 146	0.10 94
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 116	0.09 169	0.06 120	0.08 124	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.09 80	0.07 93	0.18 127	0.11 171	0.10 83	0.10 191	0.06 112	0.08 92	0.09 90	0.14 107	0.09 100	0.18 200	0.09 135	0.11 78	0.06 74	0.05 114	0.06 103	0.11 108	0.10 90	0.15 159	0.12 116

Sa-1000	0.10 116	0.07 112	0.07 150	0.07 112	0.05 70	0.09 138	0.03 48	0.12 96	0.06 68	0.18 127	0.08 115	0.19 188	0.05 87	0.05 93	0.10 170	0.10 118	0.16 128	0.12 169	0.14 142	0.09 135	0.16 161	0.10 180	0.04 87	0.05 79	0.19 229	0.15 190	0.13 132	0.20 212

SA	0.10 116	0.07 112	0.06 120	0.06 91	0.05 70	0.08 123	0.04 83	0.12 96	0.05 46	0.16 104	0.07 89	0.16 154	0.03 42	0.04 77	0.09 130	0.09 90	0.13 93	0.11 138	0.12 109	0.09 135	0.14 127	0.10 180	0.03 64	0.06 103	0.16 179	0.14 171	0.13 132	0.20 212

test-3	0.10 116	0.06 89	0.04 61	0.06 91	0.08 132	0.05 77	0.05 94	0.17 150	0.07 93	0.24 203	0.07 89	0.19 188	0.07 143	0.06 112	0.10 170	0.10 118	0.21 212	0.09 100	0.15 154	0.10 161	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 103	0.09 78	0.10 90	0.12 118	0.11 104

test_1	0.10 116	0.06 89	0.04 61	0.06 91	0.08 132	0.05 77	0.05 94	0.17 150	0.07 93	0.24 203	0.07 89	0.19 188	0.07 143	0.06 112	0.10 170	0.10 118	0.21 212	0.09 100	0.15 154	0.10 161	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 103	0.09 78	0.10 90	0.12 118	0.11 104

raftrobust	0.10 116	0.08 152	0.06 120	0.08 124	0.07 111	0.05 77	0.04 83	0.14 124	0.06 68	0.25 235	0.07 89	0.12 102	0.05 87	0.05 93	0.08 92	0.09 90	0.18 161	0.11 138	0.11 98	0.09 135	0.17 183	0.08 108	0.05 114	0.05 79	0.13 129	0.12 124	0.10 94	0.10 94

UNet	0.10 116	0.09 169	0.08 175	0.10 164	0.08 132	0.09 138	0.08 159	0.15 129	0.08 116	0.17 114	0.09 134	0.13 118	0.09 176	0.07 142	0.09 130	0.10 118	0.16 128	0.13 198	0.12 109	0.08 108	0.11 78	0.09 145	0.08 184	0.09 193	0.11 108	0.13 143	0.10 94	0.11 104

DMCA-RVC	0.10 116	0.08 152	0.11 219	0.08 124	0.09 156	0.08 123	0.08 159	0.12 96	0.09 149	0.13 88	0.13 195	0.13 118	0.07 143	0.06 112	0.13 245	0.12 210	0.14 107	0.13 198	0.11 98	0.10 161	0.12 92	0.09 145	0.07 158	0.09 193	0.10 93	0.10 90	0.10 94	0.11 104

DISCO	0.10 116	0.10 183	0.08 175	0.10 164	0.09 156	0.11 173	0.09 176	0.10 87	0.08 116	0.15 98	0.10 157	0.12 102	0.07 143	0.06 112	0.09 130	0.11 164	0.15 114	0.10 122	0.14 142	0.10 161	0.12 92	0.10 180	0.06 135	0.09 193	0.14 153	0.11 113	0.13 132	0.11 104

S2M2_XL	0.11 130	0.07 112	0.08 175	0.07 112	0.07 111	0.10 161	0.08 159	0.18 186	0.06 68	0.21 160	0.09 134	0.22 236	0.05 87	0.06 112	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.09 100	0.17 184	0.09 135	0.20 228	0.08 108	0.08 184	0.06 103	0.11 108	0.09 77	0.14 146	0.16 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 130	0.10 183	0.08 175	0.09 145	0.09 156	0.08 123	0.07 144	0.17 150	0.08 116	0.22 168	0.09 134	0.16 154	0.13 223	0.07 142	0.08 92	0.11 164	0.16 128	0.11 138	0.11 98	0.09 135	0.14 127	0.09 145	0.09 206	0.07 142	0.13 129	0.14 171	0.14 146	0.11 104

Reg-Stereo(zero)	0.11 130	0.08 152	0.06 120	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 144	0.17 150	0.10 174	0.25 235	0.09 134	0.20 204	0.06 115	0.07 142	0.09 130	0.11 164	0.19 180	0.10 122	0.15 154	0.09 135	0.15 144	0.08 108	0.07 158	0.07 142	0.13 129	0.13 143	0.18 205	0.17 171

HI	0.11 130	0.08 152	0.06 120	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 144	0.17 150	0.10 174	0.25 235	0.09 134	0.20 204	0.06 115	0.07 142	0.09 130	0.11 164	0.19 180	0.10 122	0.15 154	0.09 135	0.15 144	0.08 108	0.07 158	0.07 142	0.13 129	0.13 143	0.18 205	0.17 171

trnet	0.11 130	0.08 152	0.05 90	0.07 112	0.07 111	0.07 112	0.05 94	0.18 186	0.05 46	0.27 266	0.07 89	0.18 176	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.22 227	0.08 72	0.12 109	0.07 86	0.20 228	0.08 108	0.06 135	0.05 79	0.11 108	0.13 143	0.17 183	0.16 159

CES	0.11 130	0.06 89	0.06 120	0.06 91	0.08 132	0.07 112	0.05 94	0.35 299	0.05 46	0.15 98	0.23 287	0.13 118	0.04 61	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.19 180	0.08 72	0.14 142	0.08 108	0.28 308	0.08 108	0.07 158	0.04 56	0.14 153	0.11 113	0.13 132	0.16 159

EGLCR-Stereo	0.11 130	0.06 89	0.04 61	0.08 124	0.08 132	0.07 112	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.27 266	0.06 67	0.19 188	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.10 122	0.16 170	0.07 86	0.17 183	0.07 91	0.04 87	0.06 103	0.10 93	0.12 124	0.18 205	0.18 188

MIPNet	0.11 130	0.09 169	0.06 120	0.07 112	0.08 132	0.07 112	0.05 94	0.17 150	0.06 68	0.23 186	0.07 89	0.15 134	0.08 163	0.05 93	0.09 130	0.10 118	0.17 142	0.11 138	0.20 219	0.12 206	0.13 111	0.10 180	0.05 114	0.07 142	0.15 166	0.13 143	0.11 108	0.13 124

GMOStereo	0.11 130	0.07 112	0.09 187	0.06 91	0.05 70	0.06 94	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.07 89	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 142	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.19 208	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.18 215	0.16 215	0.14 146	0.17 171

error version	0.11 130	0.07 112	0.09 187	0.06 91	0.05 70	0.06 94	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.07 89	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 142	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.19 208	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.18 215	0.16 215	0.14 146	0.17 171

test-v	0.11 130	0.07 112	0.09 187	0.06 91	0.05 70	0.06 94	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.07 89	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 142	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.19 208	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.18 215	0.16 215	0.14 146	0.17 171

test_3	0.11 130	0.07 112	0.07 150	0.06 91	0.08 132	0.05 77	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.09 134	0.21 222	0.11 201	0.06 112	0.13 245	0.13 231	0.20 197	0.09 100	0.14 142	0.10 161	0.18 196	0.08 108	0.04 87	0.08 168	0.13 129	0.15 190	0.13 132	0.14 134

test-2	0.11 130	0.07 112	0.09 187	0.06 91	0.05 70	0.06 94	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.07 89	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 142	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.19 208	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.18 215	0.16 215	0.14 146	0.17 171

CREStereo++_RVC	0.11 130	0.07 112	0.05 90	0.08 124	0.08 132	0.08 123	0.07 144	0.16 138	0.09 149	0.26 252	0.09 134	0.17 160	0.13 223	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.08 72	0.13 129	0.07 86	0.19 208	0.08 108	0.06 135	0.06 103	0.14 153	0.11 113	0.16 169	0.15 145
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.11 130	0.06 89	0.06 120	0.10 164	0.09 156	0.09 138	0.06 127	0.12 96	0.08 116	0.22 168	0.08 115	0.13 118	0.07 143	0.08 164	0.10 170	0.13 231	0.20 197	0.13 198	0.18 200	0.08 108	0.18 196	0.09 145	0.06 135	0.06 103	0.10 93	0.10 90	0.15 159	0.14 134

XX-TBD	0.11 130	0.06 89	0.06 120	0.10 164	0.09 156	0.09 138	0.06 127	0.12 96	0.08 116	0.22 168	0.08 115	0.13 118	0.07 143	0.08 164	0.10 170	0.13 231	0.20 197	0.13 198	0.18 200	0.08 108	0.18 196	0.09 145	0.06 135	0.06 103	0.10 93	0.10 90	0.15 159	0.14 134

HCRNet	0.11 130	0.17 260	0.06 120	0.22 260	0.08 132	0.15 214	0.08 159	0.13 114	0.04 25	0.46 325	0.12 183	0.24 248	0.07 143	0.07 142	0.08 92	0.06 34	0.14 107	0.08 72	0.20 219	0.08 108	0.09 64	0.05 54	0.11 231	0.06 103	0.06 45	0.05 28	0.05 43	0.08 72

CREStereo	0.11 130	0.08 152	0.06 120	0.08 124	0.08 132	0.07 112	0.05 94	0.18 186	0.05 46	0.26 252	0.08 115	0.18 176	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.22 227	0.09 100	0.13 129	0.08 108	0.20 228	0.09 145	0.06 135	0.05 79	0.11 108	0.13 143	0.17 183	0.15 145
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.11 130	0.10 183	0.08 175	0.09 145	0.10 178	0.09 138	0.06 127	0.14 124	0.08 116	0.18 127	0.15 221	0.09 75	0.06 115	0.08 164	0.09 130	0.10 118	0.17 142	0.13 198	0.14 142	0.10 161	0.11 78	0.09 145	0.08 184	0.08 168	0.13 129	0.12 124	0.10 94	0.11 104

DSFCA	0.11 130	0.13 223	0.09 187	0.10 164	0.08 132	0.11 173	0.11 207	0.12 96	0.09 149	0.12 83	0.13 195	0.14 129	0.07 143	0.05 93	0.09 130	0.11 164	0.15 114	0.13 198	0.16 170	0.10 161	0.13 111	0.12 223	0.07 158	0.09 193	0.12 118	0.13 143	0.10 94	0.13 124

PMTNet	0.11 130	0.10 183	0.06 120	0.12 193	0.09 156	0.07 112	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.28 284	0.06 67	0.18 176	0.04 61	0.07 142	0.09 130	0.11 164	0.19 180	0.09 100	0.14 142	0.08 108	0.17 183	0.09 145	0.07 158	0.05 79	0.13 129	0.12 124	0.17 183	0.15 145

BEATNet_4x	0.11 130	0.10 183	0.08 175	0.09 145	0.09 156	0.09 138	0.08 159	0.12 96	0.08 116	0.21 160	0.09 134	0.15 134	0.09 176	0.07 142	0.10 170	0.09 90	0.13 93	0.13 198	0.11 98	0.08 108	0.13 111	0.11 202	0.08 184	0.07 142	0.13 129	0.13 143	0.18 205	0.18 188

DeepPrunerF	0.11 130	0.10 183	0.10 206	0.13 205	0.13 221	0.09 138	0.09 176	0.15 129	0.11 189	0.12 83	0.14 208	0.10 83	0.09 176	0.07 142	0.12 225	0.11 164	0.11 79	0.13 198	0.13 129	0.11 185	0.13 111	0.08 108	0.08 184	0.08 168	0.17 192	0.14 171	0.11 108	0.14 134

ADCP+	0.11 130	0.10 183	0.08 175	0.09 145	0.07 111	0.09 138	0.08 159	0.13 114	0.11 189	0.16 104	0.12 183	0.18 176	0.08 163	0.07 142	0.10 170	0.09 90	0.16 128	0.11 138	0.14 142	0.09 135	0.12 92	0.09 145	0.08 184	0.08 168	0.11 108	0.15 190	0.11 108	0.11 104

RASNet	0.11 130	0.10 183	0.09 187	0.10 164	0.07 111	0.08 123	0.08 159	0.19 213	0.09 149	0.17 114	0.10 157	0.13 118	0.08 163	0.06 112	0.08 92	0.10 118	0.15 114	0.09 100	0.12 109	0.06 70	0.15 144	0.09 145	0.05 114	0.10 209	0.13 129	0.11 113	0.17 183	0.17 171

iResNet_ROB	0.11 130	0.08 152	0.07 150	0.11 181	0.08 132	0.12 184	0.07 144	0.15 129	0.08 116	0.23 186	0.10 157	0.15 134	0.15 246	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.17 142	0.12 169	0.13 129	0.09 135	0.14 127	0.09 145	0.07 158	0.08 168	0.14 153	0.12 124	0.15 159	0.15 145

DN-CSS_ROB	0.11 130	0.09 169	0.11 219	0.08 124	0.09 156	0.08 123	0.08 159	0.16 138	0.10 174	0.23 186	0.17 241	0.18 176	0.14 238	0.05 93	0.08 92	0.09 90	0.13 93	0.10 122	0.18 200	0.09 135	0.11 78	0.08 108	0.07 158	0.08 168	0.13 129	0.10 90	0.12 118	0.10 94

WQFJA1++	0.12 157	0.09 169	0.06 120	0.15 225	0.08 132	0.15 214	0.14 230	0.17 150	0.07 93	0.19 140	0.11 171	0.15 134	0.08 163	0.05 93	0.08 92	0.10 118	0.19 180	0.09 100	0.16 170	0.08 108	0.16 161	0.07 91	0.06 135	0.06 103	0.16 179	0.11 113	0.21 243	0.22 231

DDF-Stereo	0.12 157	0.07 112	0.04 61	0.10 164	0.09 156	0.13 193	0.10 193	0.18 186	0.08 116	0.24 203	0.06 67	0.19 188	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.11 164	0.23 237	0.08 72	0.16 170	0.10 161	0.20 228	0.08 108	0.07 158	0.07 142	0.13 129	0.13 143	0.17 183	0.19 203

zero-FE	0.12 157	0.07 112	0.04 61	0.11 181	0.08 132	0.15 214	0.12 218	0.18 186	0.08 116	0.23 186	0.08 115	0.19 188	0.07 143	0.08 164	0.08 92	0.11 164	0.23 237	0.09 100	0.17 184	0.10 161	0.20 228	0.09 145	0.07 158	0.07 142	0.13 129	0.13 143	0.16 169	0.20 212

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 157	0.07 112	0.04 61	0.09 145	0.09 156	0.11 173	0.10 193	0.18 186	0.08 116	0.24 203	0.09 134	0.16 154	0.04 61	0.09 183	0.09 130	0.11 164	0.21 212	0.10 122	0.17 184	0.09 135	0.20 228	0.10 180	0.05 114	0.06 103	0.15 166	0.13 143	0.16 169	0.27 256

AE-Stereo	0.12 157	0.09 169	0.08 175	0.11 181	0.09 156	0.08 123	0.05 94	0.17 150	0.14 225	0.24 203	0.09 134	0.19 188	0.10 191	0.07 142	0.10 170	0.12 210	0.24 255	0.13 198	0.16 170	0.11 185	0.18 196	0.09 145	0.05 114	0.09 193	0.13 129	0.14 171	0.15 159	0.15 145

raft_robust	0.12 157	0.09 169	0.09 187	0.11 181	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.15 129	0.08 116	0.23 186	0.07 89	0.20 204	0.11 201	0.09 183	0.11 209	0.12 210	0.16 128	0.12 169	0.13 129	0.10 161	0.15 144	0.11 202	0.03 64	0.07 142	0.18 215	0.16 215	0.15 159	0.14 134

IPLGR	0.12 157	0.09 169	0.09 187	0.09 145	0.10 178	0.09 138	0.07 144	0.18 186	0.09 149	0.22 168	0.10 157	0.15 134	0.07 143	0.06 112	0.09 130	0.11 164	0.17 142	0.11 138	0.20 219	0.12 206	0.15 144	0.08 108	0.04 87	0.08 168	0.16 179	0.13 143	0.14 146	0.16 159

s12784h	0.12 157	0.09 169	0.06 120	0.11 181	0.09 156	0.08 123	0.06 127	0.18 186	0.07 93	0.27 266	0.11 171	0.19 188	0.08 163	0.07 142	0.08 92	0.09 90	0.21 212	0.08 72	0.15 154	0.07 86	0.20 228	0.08 108	0.05 114	0.07 142	0.16 179	0.14 171	0.18 205	0.21 228

ADLNet	0.12 157	0.11 197	0.08 175	0.12 193	0.10 178	0.16 225	0.12 218	0.14 124	0.07 93	0.13 88	0.10 157	0.25 251	0.10 191	0.28 295	0.09 130	0.10 118	0.17 142	0.09 100	0.13 129	0.09 135	0.11 78	0.08 108	0.13 249	0.06 103	0.13 129	0.12 124	0.12 118	0.14 134

GMStereo	0.12 157	0.12 210	0.07 150	0.11 181	0.11 195	0.13 193	0.09 176	0.17 150	0.10 174	0.17 114	0.13 195	0.21 222	0.11 201	0.07 142	0.10 170	0.09 90	0.17 142	0.10 122	0.17 184	0.12 206	0.14 127	0.09 145	0.07 158	0.09 193	0.14 153	0.13 143	0.15 159	0.12 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 157	0.11 197	0.12 234	0.12 193	0.10 178	0.11 173	0.13 224	0.15 129	0.12 207	0.13 88	0.12 183	0.13 118	0.09 176	0.09 183	0.15 270	0.13 231	0.15 114	0.11 138	0.16 170	0.09 135	0.13 111	0.10 180	0.10 221	0.10 209	0.12 118	0.10 90	0.13 132	0.12 116

CFNet	0.12 157	0.11 197	0.08 175	0.14 213	0.12 209	0.11 173	0.09 176	0.19 213	0.10 174	0.18 127	0.12 183	0.25 251	0.10 191	0.08 164	0.08 92	0.09 90	0.17 142	0.12 169	0.12 109	0.09 135	0.11 78	0.08 108	0.06 135	0.09 193	0.15 166	0.12 124	0.13 132	0.13 124

iResNetv2_ROB	0.12 157	0.08 152	0.07 150	0.12 193	0.09 156	0.12 184	0.08 159	0.17 150	0.08 116	0.22 168	0.12 183	0.20 204	0.15 246	0.06 112	0.08 92	0.08 72	0.16 128	0.11 138	0.17 184	0.10 161	0.14 127	0.09 145	0.09 206	0.10 209	0.14 153	0.12 124	0.19 217	0.12 116

PDISCO_ROB	0.12 157	0.13 223	0.13 243	0.10 164	0.08 132	0.09 138	0.09 176	0.09 80	0.08 116	0.11 81	0.10 157	0.06 59	0.05 87	0.05 93	0.09 130	0.11 164	0.14 107	0.16 248	0.09 78	0.10 161	0.14 127	0.12 223	0.04 87	0.08 168	0.16 179	0.21 268	0.32 285	0.19 203

gcap_with_dpt	0.13 171	0.07 112	0.07 150	0.08 124	0.09 156	0.11 173	0.07 144	0.18 186	0.11 189	0.27 266	0.10 157	0.24 248	0.09 176	0.12 229	0.10 170	0.11 164	0.21 212	0.12 169	0.16 170	0.10 161	0.21 252	0.11 202	0.08 184	0.08 168	0.17 192	0.12 124	0.17 183	0.25 246

S2M2_L	0.13 171	0.10 183	0.09 187	0.12 193	0.08 132	0.13 193	0.10 193	0.16 138	0.08 116	0.21 160	0.07 89	0.17 160	0.03 42	0.17 264	0.11 209	0.09 90	0.22 227	0.12 169	0.16 170	0.11 185	0.18 196	0.09 145	0.12 242	0.08 168	0.13 129	0.12 124	0.15 159	0.20 212
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 171	0.07 112	0.07 150	0.08 124	0.09 156	0.11 173	0.07 144	0.18 186	0.11 189	0.27 266	0.10 157	0.24 248	0.09 176	0.12 229	0.10 170	0.11 164	0.21 212	0.12 169	0.16 170	0.10 161	0.21 252	0.11 202	0.08 184	0.08 168	0.17 192	0.12 124	0.17 183	0.25 246

gcap-zeroshot	0.13 171	0.08 152	0.05 90	0.08 124	0.10 178	0.11 173	0.09 176	0.18 186	0.09 149	0.28 284	0.08 115	0.20 204	0.06 115	0.10 198	0.09 130	0.12 210	0.23 237	0.11 138	0.27 268	0.12 206	0.20 228	0.11 202	0.07 158	0.08 168	0.12 118	0.17 233	0.17 183	0.18 188

MSKI-zero shot	0.13 171	0.08 152	0.05 90	0.09 145	0.11 195	0.09 138	0.07 144	0.19 213	0.09 149	0.28 284	0.10 157	0.19 188	0.06 115	0.11 210	0.10 170	0.11 164	0.24 255	0.11 138	0.17 184	0.11 185	0.21 252	0.10 180	0.07 158	0.08 168	0.14 153	0.17 233	0.18 205	0.18 188

Any-RAFT	0.13 171	0.07 112	0.05 90	0.10 164	0.09 156	0.12 184	0.08 159	0.17 150	0.10 174	0.26 252	0.09 134	0.20 204	0.08 163	0.10 198	0.09 130	0.10 118	0.22 227	0.11 138	0.20 219	0.10 161	0.21 252	0.09 145	0.08 184	0.06 103	0.16 179	0.15 190	0.17 183	0.17 171

RAFT-Test	0.13 171	0.07 112	0.06 120	0.09 145	0.11 195	0.13 193	0.09 176	0.17 150	0.11 189	0.27 266	0.10 157	0.20 204	0.05 87	0.12 229	0.10 170	0.11 164	0.23 237	0.12 169	0.21 230	0.14 236	0.21 252	0.11 202	0.06 135	0.08 168	0.17 192	0.15 190	0.17 183	0.17 171

HH	0.13 171	0.06 89	0.05 90	0.11 181	0.11 195	0.16 225	0.08 159	0.19 213	0.07 93	0.28 284	0.08 115	0.18 176	0.05 87	0.12 229	0.10 170	0.10 118	0.23 237	0.12 169	0.15 154	0.10 161	0.20 228	0.08 108	0.07 158	0.08 168	0.13 129	0.14 171	0.19 217	0.23 236

HanStereo	0.13 171	0.06 89	0.05 90	0.11 181	0.11 195	0.16 225	0.08 159	0.19 213	0.07 93	0.28 284	0.08 115	0.18 176	0.05 87	0.12 229	0.10 170	0.10 118	0.23 237	0.12 169	0.15 154	0.10 161	0.20 228	0.08 108	0.07 158	0.08 168	0.13 129	0.14 171	0.19 217	0.23 236

anonymity	0.13 171	0.06 89	0.05 90	0.09 145	0.10 178	0.09 138	0.07 144	0.18 186	0.08 116	0.28 284	0.12 183	0.19 188	0.06 115	0.09 183	0.09 130	0.13 231	0.23 237	0.12 169	0.17 184	0.15 250	0.19 208	0.10 180	0.09 206	0.07 142	0.19 229	0.18 246	0.19 217	0.19 203

iRaft-Stereo_20w	0.13 171	0.07 112	0.05 90	0.12 193	0.12 209	0.12 184	0.09 176	0.16 138	0.10 174	0.28 284	0.09 134	0.19 188	0.04 61	0.10 198	0.09 130	0.11 164	0.24 255	0.11 138	0.15 154	0.13 225	0.20 228	0.08 108	0.09 206	0.06 103	0.17 192	0.13 143	0.20 229	0.25 246

GLC_STEREO	0.13 171	0.11 197	0.12 234	0.12 193	0.11 195	0.10 161	0.10 193	0.19 213	0.07 93	0.25 235	0.13 195	0.12 102	0.07 143	0.07 142	0.08 92	0.12 210	0.24 255	0.11 138	0.17 184	0.09 135	0.27 303	0.15 259	0.07 158	0.07 142	0.15 166	0.09 77	0.20 229	0.12 116

TRStereo	0.13 171	0.07 112	0.05 90	0.09 145	0.08 132	0.17 234	0.13 224	0.18 186	0.07 93	0.25 235	0.09 134	0.20 204	0.04 61	0.10 198	0.09 130	0.10 118	0.22 227	0.11 138	0.22 237	0.13 225	0.19 208	0.09 145	0.09 206	0.07 142	0.16 179	0.15 190	0.24 259	0.20 212

LMCR-Stereo	0.13 171	0.09 169	0.07 150	0.11 181	0.08 132	0.11 173	0.09 176	0.18 186	0.09 149	0.19 140	0.14 208	0.19 188	0.14 238	0.10 198	0.09 130	0.11 164	0.20 197	0.13 198	0.19 213	0.10 161	0.18 196	0.10 180	0.08 184	0.08 168	0.15 166	0.13 143	0.18 205	0.17 171

TestStereo	0.13 171	0.12 210	0.10 206	0.11 181	0.08 132	0.11 173	0.10 193	0.18 186	0.11 189	0.24 203	0.13 195	0.20 204	0.08 163	0.06 112	0.11 209	0.10 118	0.20 197	0.11 138	0.20 219	0.10 161	0.21 252	0.10 180	0.06 135	0.12 237	0.19 229	0.11 113	0.12 118	0.13 124

CFNet_pseudo	0.13 171	0.11 197	0.11 219	0.14 213	0.11 195	0.12 184	0.11 207	0.19 213	0.12 207	0.24 203	0.14 208	0.16 154	0.15 246	0.08 164	0.09 130	0.10 118	0.16 128	0.13 198	0.13 129	0.08 108	0.15 144	0.08 108	0.08 184	0.09 193	0.15 166	0.14 171	0.19 217	0.20 212

EAI-Stereo	0.13 171	0.07 112	0.04 61	0.10 164	0.10 178	0.10 161	0.09 176	0.17 150	0.10 174	0.26 252	0.11 171	0.20 204	0.05 87	0.10 198	0.10 170	0.11 164	0.23 237	0.12 169	0.18 200	0.12 206	0.19 208	0.08 108	0.08 184	0.08 168	0.16 179	0.14 171	0.15 159	0.20 212

FADNet-RVC-Resample	0.13 171	0.10 183	0.12 234	0.12 193	0.10 178	0.13 193	0.10 193	0.16 138	0.13 216	0.18 127	0.13 195	0.17 160	0.11 201	0.10 198	0.10 170	0.09 90	0.13 93	0.15 237	0.15 154	0.17 267	0.15 144	0.12 223	0.10 221	0.13 247	0.17 192	0.13 143	0.12 118	0.11 104

STTStereo	0.13 171	0.14 236	0.17 275	0.13 205	0.15 240	0.13 193	0.20 262	0.13 114	0.13 216	0.15 98	0.15 221	0.17 160	0.10 191	0.11 210	0.12 225	0.12 210	0.15 114	0.14 223	0.13 129	0.11 185	0.12 92	0.10 180	0.07 158	0.09 193	0.15 166	0.13 143	0.12 118	0.16 159

R-Stereo Train	0.13 171	0.07 112	0.07 150	0.09 145	0.10 178	0.15 214	0.05 94	0.16 138	0.12 207	0.28 284	0.12 183	0.20 204	0.08 163	0.11 210	0.09 130	0.11 164	0.24 255	0.12 169	0.16 170	0.11 185	0.21 252	0.11 202	0.08 184	0.07 142	0.15 166	0.15 190	0.16 169	0.15 145

ADCRef	0.13 171	0.10 183	0.09 187	0.10 164	0.08 132	0.09 138	0.08 159	0.17 150	0.14 225	0.21 160	0.15 221	0.15 134	0.13 223	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.16 128	0.14 223	0.19 213	0.12 206	0.15 144	0.12 223	0.09 206	0.11 221	0.13 129	0.18 246	0.13 132	0.18 188

RAFT-Stereo	0.13 171	0.07 112	0.07 150	0.09 145	0.10 178	0.15 214	0.05 94	0.16 138	0.12 207	0.28 284	0.12 183	0.20 204	0.08 163	0.11 210	0.09 130	0.11 164	0.24 255	0.12 169	0.16 170	0.11 185	0.21 252	0.11 202	0.08 184	0.07 142	0.15 166	0.15 190	0.16 169	0.15 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 171	0.08 152	0.06 120	0.09 145	0.12 209	0.10 161	0.08 159	0.17 150	0.11 189	0.27 266	0.09 134	0.20 204	0.06 115	0.12 229	0.10 170	0.11 164	0.24 255	0.12 169	0.19 213	0.16 262	0.21 252	0.11 202	0.07 158	0.08 168	0.17 192	0.14 171	0.17 183	0.18 188

CFNet_RVC	0.13 171	0.12 210	0.10 206	0.14 213	0.11 195	0.14 202	0.09 176	0.17 150	0.09 149	0.19 140	0.13 195	0.21 222	0.09 176	0.09 183	0.10 170	0.13 231	0.18 161	0.13 198	0.15 154	0.11 185	0.16 161	0.08 108	0.06 135	0.09 193	0.15 166	0.12 124	0.16 169	0.17 171

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 171	0.13 223	0.13 243	0.14 213	0.15 240	0.13 193	0.20 262	0.13 114	0.15 233	0.16 104	0.16 232	0.21 222	0.09 176	0.15 259	0.10 170	0.12 210	0.15 114	0.12 169	0.11 98	0.09 135	0.11 78	0.09 145	0.08 184	0.08 168	0.13 129	0.13 143	0.11 108	0.15 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.13 171	0.12 210	0.11 219	0.10 164	0.10 178	0.10 161	0.09 176	0.16 138	0.11 189	0.18 127	0.17 241	0.19 188	0.13 223	0.11 210	0.11 209	0.10 118	0.17 142	0.13 198	0.13 129	0.10 161	0.17 183	0.10 180	0.09 206	0.12 237	0.27 284	0.16 215	0.16 169	0.13 124

PWCDC_ROB	0.13 171	0.06 89	0.09 187	0.07 112	0.13 221	0.08 123	0.13 224	0.06 55	0.24 284	0.09 72	0.15 221	0.09 75	0.43 310	0.26 289	0.10 170	0.10 118	0.09 65	0.12 169	0.08 63	0.11 185	0.08 59	0.11 202	0.19 273	0.13 247	0.07 59	0.13 143	0.08 74	0.18 188

IGEV-FE	0.14 198	0.07 112	0.05 90	0.13 205	0.13 221	0.10 161	0.11 207	0.17 150	0.09 149	0.28 284	0.09 134	0.23 239	0.05 87	0.12 229	0.09 130	0.11 164	0.23 237	0.11 138	0.16 170	0.12 206	0.20 228	0.09 145	0.09 206	0.06 103	0.19 229	0.14 171	0.23 250	0.27 256

model_zeroshot	0.14 198	0.09 169	0.06 120	0.10 164	0.10 178	0.14 202	0.08 159	0.20 231	0.12 207	0.28 284	0.08 115	0.21 222	0.06 115	0.11 210	0.09 130	0.12 210	0.26 279	0.13 198	0.27 268	0.11 185	0.20 228	0.13 240	0.11 231	0.09 193	0.17 192	0.17 233	0.18 205	0.18 188

MyStereo04	0.14 198	0.12 210	0.10 206	0.08 124	0.09 156	0.10 161	0.08 159	0.22 251	0.19 263	0.24 203	0.16 232	0.23 239	0.11 201	0.04 77	0.10 170	0.11 164	0.17 142	0.12 169	0.21 230	0.12 206	0.16 161	0.11 202	0.06 135	0.11 221	0.21 255	0.12 124	0.16 169	0.15 145

IGEV_Zeroshot_test	0.14 198	0.07 112	0.05 90	0.13 205	0.13 221	0.10 161	0.11 207	0.17 150	0.09 149	0.28 284	0.09 134	0.23 239	0.05 87	0.12 229	0.09 130	0.11 164	0.23 237	0.11 138	0.16 170	0.12 206	0.20 228	0.09 145	0.09 206	0.06 103	0.19 229	0.14 171	0.23 250	0.27 256

dd	0.14 198	0.12 210	0.07 150	0.25 273	0.10 178	0.19 253	0.09 176	0.17 150	0.08 116	0.17 114	0.08 115	0.33 266	0.08 163	0.06 112	0.10 170	0.11 164	0.24 255	0.11 138	0.25 258	0.09 135	0.15 144	0.09 145	0.06 135	0.09 193	0.17 192	0.13 143	0.18 205	0.15 145

AACVNet	0.14 198	0.13 223	0.10 206	0.13 205	0.13 221	0.14 202	0.10 193	0.19 213	0.11 189	0.22 168	0.17 241	0.13 118	0.10 191	0.09 183	0.11 209	0.11 164	0.21 212	0.13 198	0.17 184	0.12 206	0.16 161	0.11 202	0.11 231	0.11 221	0.17 192	0.13 143	0.14 146	0.16 159

cross-raft	0.14 198	0.08 152	0.07 150	0.08 124	0.10 178	0.12 184	0.08 159	0.17 150	0.13 216	0.27 266	0.11 171	0.21 222	0.05 87	0.11 210	0.13 245	0.14 252	0.22 227	0.11 138	0.23 247	0.13 225	0.23 281	0.09 145	0.06 135	0.08 168	0.22 265	0.17 233	0.14 146	0.15 145

test-1	0.14 198	0.06 89	0.07 150	0.11 181	0.10 178	0.18 242	0.14 230	0.19 213	0.13 216	0.28 284	0.10 157	0.19 188	0.11 201	0.12 229	0.12 225	0.13 231	0.22 227	0.12 169	0.22 237	0.10 161	0.24 288	0.08 108	0.09 206	0.08 168	0.21 255	0.18 246	0.15 159	0.17 171

GEStereo_RVC	0.14 198	0.13 223	0.10 206	0.11 181	0.12 209	0.12 184	0.11 207	0.18 186	0.13 216	0.24 203	0.16 232	0.18 176	0.10 191	0.06 112	0.12 225	0.11 164	0.20 197	0.17 261	0.23 247	0.13 225	0.15 144	0.13 240	0.07 158	0.11 221	0.20 242	0.14 171	0.13 132	0.19 203

sAnonymous2	0.14 198	0.09 169	0.10 206	0.10 164	0.09 156	0.09 138	0.11 207	0.22 251	0.11 189	0.23 186	0.16 232	0.15 134	0.10 191	0.06 112	0.12 225	0.13 231	0.18 161	0.15 237	0.21 230	0.14 236	0.16 161	0.14 247	0.04 87	0.10 209	0.17 192	0.17 233	0.17 183	0.16 159

CroCo_RVC	0.14 198	0.09 169	0.10 206	0.10 164	0.09 156	0.09 138	0.11 207	0.22 251	0.11 189	0.23 186	0.16 232	0.15 134	0.10 191	0.06 112	0.12 225	0.13 231	0.18 161	0.15 237	0.21 230	0.14 236	0.16 161	0.14 247	0.04 87	0.10 209	0.17 192	0.17 233	0.17 183	0.16 159

sCroCo_RVC	0.14 198	0.09 169	0.09 187	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 144	0.19 213	0.14 225	0.18 127	0.12 183	0.13 118	0.14 238	0.06 112	0.13 245	0.15 270	0.22 227	0.15 237	0.22 237	0.13 225	0.21 252	0.16 267	0.06 135	0.12 237	0.17 192	0.16 215	0.17 183	0.17 171

XX-Stereo	0.14 198	0.05 67	0.05 90	0.10 164	0.08 132	0.17 234	0.07 144	0.18 186	0.10 174	0.27 266	0.09 134	0.20 204	0.03 42	0.09 183	0.10 170	0.12 210	0.23 237	0.11 138	0.20 219	0.11 185	0.20 228	0.08 108	0.08 184	0.07 142	0.22 265	0.16 215	0.17 183	0.36 283

GES	0.14 198	0.11 197	0.07 150	0.09 145	0.11 195	0.15 214	0.09 176	0.20 231	0.09 149	0.23 186	0.12 183	0.17 160	0.11 201	0.14 251	0.10 170	0.10 118	0.23 237	0.14 223	0.24 253	0.14 236	0.17 183	0.17 271	0.11 231	0.09 193	0.15 166	0.14 171	0.21 243	0.20 212

psm_up	0.14 198	0.11 197	0.13 243	0.15 225	0.12 209	0.14 202	0.11 207	0.20 231	0.16 238	0.19 140	0.12 183	0.15 134	0.17 255	0.10 198	0.12 225	0.12 210	0.19 180	0.13 198	0.17 184	0.11 185	0.15 144	0.09 145	0.10 221	0.16 268	0.18 215	0.16 215	0.17 183	0.20 212

FADNet-RVC	0.14 198	0.13 223	0.10 206	0.18 243	0.11 195	0.14 202	0.09 176	0.21 242	0.09 149	0.19 140	0.17 241	0.17 160	0.12 209	0.11 210	0.14 260	0.15 270	0.18 161	0.13 198	0.18 200	0.15 250	0.12 92	0.12 223	0.12 242	0.11 221	0.20 242	0.16 215	0.14 146	0.14 134

RTSC	0.14 198	0.11 197	0.10 206	0.12 193	0.11 195	0.12 184	0.10 193	0.16 138	0.13 216	0.18 127	0.13 195	0.15 134	0.13 223	0.08 164	0.11 209	0.13 231	0.20 197	0.13 198	0.21 230	0.12 206	0.16 161	0.12 223	0.07 158	0.10 209	0.16 179	0.16 215	0.21 243	0.32 276

ADCL	0.14 198	0.12 210	0.11 219	0.13 205	0.11 195	0.14 202	0.10 193	0.17 150	0.15 233	0.22 168	0.16 232	0.21 222	0.12 209	0.09 183	0.10 170	0.11 164	0.16 128	0.13 198	0.17 184	0.12 206	0.18 196	0.13 240	0.11 231	0.11 221	0.16 179	0.15 190	0.16 169	0.16 159

DeepPruner_ROB	0.14 198	0.13 223	0.11 219	0.12 193	0.11 195	0.10 161	0.09 176	0.17 150	0.12 207	0.21 160	0.18 256	0.15 134	0.13 223	0.08 164	0.12 225	0.11 164	0.19 180	0.15 237	0.19 213	0.11 185	0.17 183	0.14 247	0.10 221	0.11 221	0.17 192	0.16 215	0.17 183	0.19 203

MLCV	0.14 198	0.11 197	0.09 187	0.16 230	0.12 209	0.14 202	0.11 207	0.21 242	0.10 174	0.24 203	0.13 195	0.21 222	0.14 238	0.08 164	0.09 130	0.10 118	0.19 180	0.11 138	0.19 213	0.09 135	0.17 183	0.08 108	0.10 221	0.09 193	0.16 179	0.13 143	0.16 169	0.19 203

HSM	0.14 198	0.12 210	0.09 187	0.14 213	0.13 221	0.12 184	0.10 193	0.18 186	0.10 174	0.23 186	0.15 221	0.18 176	0.14 238	0.08 164	0.10 170	0.10 118	0.21 212	0.12 169	0.17 184	0.12 206	0.18 196	0.10 180	0.07 158	0.08 168	0.17 192	0.15 190	0.17 183	0.18 188

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 219	0.07 112	0.05 90	0.12 193	0.12 209	0.15 214	0.09 176	0.17 150	0.12 207	0.29 298	0.09 134	0.22 236	0.05 87	0.12 229	0.11 209	0.11 164	0.26 279	0.12 169	0.33 285	0.11 185	0.20 228	0.12 223	0.08 184	0.06 103	0.21 255	0.18 246	0.20 229	0.32 276

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 219	0.07 112	0.05 90	0.14 213	0.12 209	0.15 214	0.10 193	0.18 186	0.08 116	0.26 252	0.08 115	0.19 188	0.08 163	0.11 210	0.10 170	0.12 210	0.26 279	0.13 198	0.26 263	0.11 185	0.20 228	0.10 180	0.08 184	0.07 142	0.20 242	0.18 246	0.19 217	0.31 272

EKT-Stereo	0.15 219	0.10 183	0.07 150	0.13 205	0.12 209	0.16 225	0.17 250	0.18 186	0.11 189	0.26 252	0.17 241	0.17 160	0.07 143	0.11 210	0.09 130	0.11 164	0.24 255	0.15 237	0.23 247	0.12 206	0.24 288	0.10 180	0.07 158	0.08 168	0.20 242	0.15 190	0.17 183	0.18 188

LoS	0.15 219	0.10 183	0.08 175	0.10 164	0.11 195	0.09 138	0.07 144	0.50 321	0.05 46	0.32 304	0.36 316	0.36 272	0.06 115	0.09 183	0.09 130	0.10 118	0.20 197	0.09 100	0.14 142	0.11 185	0.21 252	0.09 145	0.07 158	0.07 142	0.17 192	0.11 113	0.20 229	0.21 228
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 219	0.12 210	0.10 206	0.14 213	0.12 209	0.16 225	0.10 193	0.19 213	0.15 233	0.26 252	0.12 183	0.20 204	0.12 209	0.09 183	0.11 209	0.12 210	0.23 237	0.12 169	0.23 247	0.09 135	0.19 208	0.10 180	0.07 158	0.09 193	0.23 272	0.14 171	0.19 217	0.22 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 219	0.13 223	0.09 187	0.18 243	0.17 251	0.16 225	0.19 260	0.15 129	0.11 189	0.16 104	0.14 208	0.15 134	0.05 87	0.45 311	0.09 130	0.10 118	0.17 142	0.12 169	0.14 142	0.09 135	0.17 183	0.09 145	0.28 313	0.07 142	0.17 192	0.15 190	0.12 118	0.13 124

SACVNet	0.15 219	0.14 236	0.13 243	0.16 230	0.13 221	0.14 202	0.12 218	0.19 213	0.17 248	0.19 140	0.17 241	0.14 129	0.07 143	0.14 251	0.13 245	0.13 231	0.19 180	0.16 248	0.20 219	0.13 225	0.16 161	0.14 247	0.12 242	0.13 247	0.20 242	0.18 246	0.19 217	0.17 171

GANet-ADL	0.15 219	0.12 210	0.09 187	0.14 213	0.12 209	0.16 225	0.12 218	0.20 231	0.10 174	0.25 235	0.15 221	0.22 236	0.12 209	0.21 281	0.09 130	0.11 164	0.25 271	0.14 223	0.20 219	0.14 236	0.19 208	0.09 145	0.08 184	0.10 209	0.17 192	0.15 190	0.20 229	0.17 171

ICVP	0.15 219	0.13 223	0.14 254	0.12 193	0.12 209	0.13 193	0.10 193	0.17 150	0.12 207	0.17 114	0.13 195	0.18 176	0.12 209	0.09 183	0.12 225	0.13 231	0.18 161	0.15 237	0.15 154	0.14 236	0.17 183	0.13 240	0.20 276	0.11 221	0.19 229	0.19 259	0.17 183	0.16 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 219	0.12 210	0.12 234	0.16 230	0.14 232	0.17 234	0.14 230	0.20 231	0.13 216	0.22 168	0.14 208	0.19 188	0.18 257	0.12 229	0.10 170	0.12 210	0.18 161	0.13 198	0.17 184	0.12 206	0.16 161	0.11 202	0.09 206	0.10 209	0.19 229	0.20 263	0.19 217	0.27 256

APVNet	0.15 219	0.13 223	0.11 219	0.14 213	0.16 243	0.14 202	0.13 224	0.19 213	0.11 189	0.14 91	0.13 195	0.17 160	0.09 176	0.16 262	0.15 270	0.15 270	0.21 212	0.14 223	0.22 237	0.15 250	0.15 144	0.12 223	0.07 158	0.12 237	0.16 179	0.15 190	0.19 217	0.17 171

AF-Net	0.15 219	0.13 223	0.13 243	0.14 213	0.18 258	0.15 214	0.14 230	0.17 150	0.16 238	0.17 114	0.21 275	0.18 176	0.12 209	0.10 198	0.17 281	0.16 278	0.13 93	0.14 223	0.15 154	0.11 185	0.11 78	0.10 180	0.13 249	0.10 209	0.14 153	0.15 190	0.20 229	0.14 134

RP	0.15 219	0.14 236	0.15 261	0.17 238	0.14 232	0.17 234	0.16 241	0.19 213	0.17 248	0.14 91	0.16 232	0.16 154	0.15 246	0.11 210	0.13 245	0.12 210	0.15 114	0.12 169	0.15 154	0.12 206	0.12 92	0.12 223	0.10 221	0.12 237	0.17 192	0.15 190	0.20 229	0.18 188

Nwc_Net	0.15 219	0.13 223	0.13 243	0.14 213	0.18 258	0.15 214	0.14 230	0.17 150	0.16 238	0.17 114	0.21 275	0.18 176	0.12 209	0.10 198	0.17 281	0.16 278	0.13 93	0.14 223	0.15 154	0.11 185	0.11 78	0.10 180	0.13 249	0.10 209	0.14 153	0.15 190	0.20 229	0.14 134

HSM-Net_RVC	0.15 219	0.12 210	0.10 206	0.17 238	0.13 221	0.14 202	0.10 193	0.18 186	0.14 225	0.25 235	0.18 256	0.28 256	0.16 251	0.11 210	0.11 209	0.11 164	0.19 180	0.13 198	0.16 170	0.11 185	0.17 183	0.11 202	0.08 184	0.11 221	0.19 229	0.16 215	0.23 250	0.24 240
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 219	0.17 260	0.12 234	0.16 230	0.14 232	0.17 234	0.11 207	0.17 150	0.12 207	0.20 149	0.13 195	0.28 256	0.12 209	0.10 198	0.11 209	0.13 231	0.18 161	0.13 198	0.17 184	0.12 206	0.16 161	0.09 145	0.10 221	0.11 221	0.18 215	0.15 190	0.17 183	0.19 203

NVstereo2D	0.15 219	0.11 197	0.11 219	0.19 250	0.14 232	0.21 268	0.24 282	0.13 114	0.11 189	0.16 104	0.14 208	0.10 83	0.07 143	0.39 310	0.11 209	0.11 164	0.21 212	0.14 223	0.15 154	0.10 161	0.12 92	0.08 108	0.24 289	0.08 168	0.14 153	0.12 124	0.14 146	0.12 116

FADNet	0.16 236	0.15 244	0.10 206	0.20 254	0.10 178	0.19 253	0.13 224	0.20 231	0.13 216	0.22 168	0.24 290	0.17 160	0.14 238	0.12 229	0.17 281	0.16 278	0.16 128	0.14 223	0.23 247	0.20 282	0.16 161	0.12 223	0.11 231	0.11 221	0.21 255	0.18 246	0.16 169	0.15 145

stereogan	0.16 236	0.15 244	0.15 261	0.16 230	0.18 258	0.18 242	0.16 241	0.20 231	0.19 263	0.14 91	0.16 232	0.20 204	0.18 257	0.13 245	0.14 260	0.13 231	0.16 128	0.14 223	0.17 184	0.14 236	0.14 127	0.12 223	0.13 249	0.13 247	0.16 179	0.16 215	0.23 250	0.18 188

iResNet	0.16 236	0.11 197	0.09 187	0.15 225	0.13 221	0.17 234	0.12 218	0.21 242	0.14 225	0.25 235	0.13 195	0.35 270	0.32 295	0.08 164	0.10 170	0.11 164	0.20 197	0.12 169	0.25 258	0.14 236	0.18 196	0.11 202	0.12 242	0.13 247	0.18 215	0.14 171	0.20 229	0.18 188

GwcNet-ADL	0.17 239	0.12 210	0.11 219	0.19 250	0.14 232	0.17 234	0.14 230	0.21 242	0.14 225	0.24 203	0.17 241	0.32 265	0.16 251	0.19 274	0.11 209	0.14 252	0.22 227	0.15 237	0.23 247	0.13 225	0.18 196	0.11 202	0.05 114	0.10 209	0.18 215	0.15 190	0.19 217	0.21 228

NCC-stereo	0.17 239	0.16 252	0.16 267	0.16 230	0.17 251	0.18 242	0.18 253	0.19 213	0.20 274	0.16 104	0.19 265	0.21 222	0.21 264	0.12 229	0.20 294	0.18 292	0.18 161	0.19 277	0.18 200	0.15 250	0.15 144	0.15 259	0.15 256	0.12 237	0.18 215	0.17 233	0.24 259	0.20 212

Abc-Net	0.17 239	0.16 252	0.16 267	0.16 230	0.17 251	0.18 242	0.18 253	0.19 213	0.20 274	0.16 104	0.19 265	0.21 222	0.21 264	0.12 229	0.20 294	0.18 292	0.18 161	0.19 277	0.18 200	0.15 250	0.15 144	0.15 259	0.15 256	0.12 237	0.18 215	0.17 233	0.24 259	0.20 212
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.17 239	0.19 269	0.17 275	0.23 264	0.18 258	0.18 242	0.16 241	0.22 251	0.13 216	0.23 186	0.20 270	0.44 281	0.08 163	0.11 210	0.12 225	0.10 118	0.13 93	0.13 198	0.26 263	0.11 185	0.11 78	0.07 91	0.18 268	0.15 260	0.17 192	0.21 268	0.13 132	0.20 212

NCCL2	0.17 239	0.17 260	0.16 267	0.13 205	0.13 221	0.13 193	0.12 218	0.21 242	0.17 248	0.22 168	0.15 221	0.23 239	0.13 223	0.09 183	0.15 270	0.16 278	0.18 161	0.17 261	0.19 213	0.17 267	0.21 252	0.17 271	0.11 231	0.16 268	0.25 278	0.26 302	0.20 229	0.24 240

ITSA-stereo	0.18 244	0.14 236	0.11 219	0.26 275	0.16 243	0.18 242	0.16 241	0.25 269	0.17 248	0.25 235	0.17 241	0.33 266	0.24 272	0.16 262	0.11 209	0.11 164	0.21 212	0.15 237	0.22 237	0.10 161	0.19 208	0.11 202	0.15 256	0.11 221	0.22 265	0.15 190	0.20 229	0.23 236

dad	0.18 244	0.16 252	0.11 219	0.36 288	0.16 243	0.24 277	0.21 273	0.24 265	0.09 149	0.22 168	0.11 171	0.38 275	0.11 201	0.08 164	0.12 225	0.10 118	0.27 290	0.12 169	0.29 275	0.10 161	0.19 208	0.12 223	0.08 184	0.13 247	0.18 215	0.14 171	0.31 283	0.22 231

PSMNet-ADL	0.18 244	0.13 223	0.13 243	0.16 230	0.14 232	0.17 234	0.16 241	0.20 231	0.21 280	0.27 266	0.19 265	0.29 262	0.25 275	0.18 269	0.14 260	0.14 252	0.23 237	0.14 223	0.22 237	0.14 236	0.19 208	0.11 202	0.10 221	0.11 221	0.20 242	0.15 190	0.23 250	0.19 203

Anonymous3	0.18 244	0.15 244	0.11 219	0.15 225	0.10 178	0.14 202	0.11 207	0.22 251	0.19 263	0.27 266	0.15 221	0.27 254	0.12 209	0.13 245	0.25 301	0.17 285	0.23 237	0.18 272	0.26 263	0.17 267	0.24 288	0.20 292	0.09 206	0.10 209	0.21 255	0.20 263	0.22 248	0.20 212

FADNet_RVC	0.18 244	0.14 236	0.13 243	0.20 254	0.15 240	0.14 202	0.13 224	0.24 265	0.14 225	0.24 203	0.17 241	0.27 254	0.21 264	0.14 251	0.14 260	0.12 210	0.19 180	0.17 261	0.31 280	0.15 250	0.19 208	0.14 247	0.11 231	0.14 256	0.20 242	0.21 268	0.18 205	0.22 231

XPNet_ROB	0.18 244	0.21 277	0.14 254	0.15 225	0.16 243	0.15 214	0.15 236	0.15 129	0.14 225	0.19 140	0.18 256	0.49 288	0.13 223	0.11 210	0.13 245	0.14 252	0.25 271	0.16 248	0.18 200	0.14 236	0.17 183	0.18 280	0.13 249	0.13 247	0.17 192	0.17 233	0.31 283	0.29 264

DDVS	0.19 250	0.15 244	0.13 243	0.18 243	0.18 258	0.19 253	0.20 262	0.20 231	0.16 238	0.25 235	0.21 275	0.39 278	0.27 283	0.13 245	0.12 225	0.14 252	0.26 279	0.19 277	0.28 273	0.15 250	0.18 196	0.16 267	0.10 221	0.14 256	0.19 229	0.15 190	0.22 248	0.25 246

DAS	0.19 250	0.11 197	0.09 187	0.24 270	0.19 265	0.18 242	0.20 262	0.23 259	0.18 254	0.24 203	0.14 208	0.38 275	0.21 264	0.09 183	0.12 225	0.11 164	0.25 271	0.16 248	0.22 237	0.15 250	0.20 228	0.14 247	0.18 268	0.13 247	0.19 229	0.17 233	0.23 250	0.29 264

SepStereo	0.19 250	0.11 197	0.09 187	0.24 270	0.19 265	0.18 242	0.20 262	0.23 259	0.18 254	0.24 203	0.14 208	0.38 275	0.21 264	0.09 183	0.12 225	0.11 164	0.25 271	0.16 248	0.22 237	0.15 250	0.20 228	0.14 247	0.18 268	0.13 247	0.19 229	0.17 233	0.23 250	0.29 264

RGC	0.19 250	0.17 260	0.17 275	0.19 250	0.20 270	0.20 259	0.15 236	0.22 251	0.26 294	0.17 114	0.20 270	0.21 222	0.24 272	0.15 259	0.23 298	0.18 292	0.18 161	0.16 248	0.18 200	0.16 262	0.17 183	0.13 240	0.12 242	0.15 260	0.20 242	0.21 268	0.23 250	0.24 240

PA-Net	0.19 250	0.21 277	0.25 300	0.14 213	0.20 270	0.18 242	0.20 262	0.21 242	0.19 263	0.18 127	0.14 208	0.17 160	0.21 264	0.26 289	0.16 275	0.18 292	0.15 114	0.19 277	0.13 129	0.17 267	0.14 127	0.15 259	0.10 221	0.16 268	0.17 192	0.25 295	0.17 183	0.35 281
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 250	0.20 272	0.19 285	0.20 254	0.20 270	0.16 225	0.15 236	0.27 275	0.19 263	0.23 186	0.18 256	0.47 287	0.16 251	0.11 210	0.13 245	0.12 210	0.15 114	0.14 223	0.21 230	0.19 278	0.13 111	0.10 180	0.09 206	0.20 279	0.24 274	0.21 268	0.26 270	0.28 262

SGM-Forest	0.19 250	0.18 266	0.16 267	0.23 264	0.18 258	0.20 259	0.18 253	0.23 259	0.17 248	0.20 149	0.15 221	0.23 239	0.18 257	0.22 282	0.17 281	0.18 292	0.19 180	0.17 261	0.18 200	0.15 250	0.17 183	0.18 280	0.25 291	0.18 276	0.22 265	0.18 246	0.25 265	0.24 240
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 250	0.14 236	0.11 219	0.18 243	0.13 221	0.19 253	0.16 241	0.20 231	0.18 254	0.26 252	0.14 208	0.35 270	0.25 275	0.09 183	0.09 130	0.11 164	0.25 271	0.14 223	0.24 253	0.14 236	0.22 270	0.14 247	0.11 231	0.11 221	0.21 255	0.18 246	0.39 301	0.45 302

DCVSM-stereo	0.20 258	0.15 244	0.11 219	0.24 270	0.18 258	0.26 281	0.21 273	0.23 259	0.16 238	0.24 203	0.19 265	0.49 288	0.27 283	0.13 245	0.10 170	0.12 210	0.24 255	0.16 248	0.24 253	0.15 250	0.19 208	0.14 247	0.22 280	0.11 221	0.18 215	0.15 190	0.24 259	0.28 262

SFCPSM	0.20 258	0.15 244	0.12 234	0.22 260	0.16 243	0.20 259	0.18 253	0.22 251	0.20 274	0.26 252	0.24 290	0.34 269	0.33 298	0.14 251	0.12 225	0.12 210	0.24 255	0.16 248	0.32 282	0.19 278	0.19 208	0.13 240	0.14 254	0.12 237	0.21 255	0.17 233	0.20 229	0.25 246

RTS	0.20 258	0.16 252	0.14 254	0.17 238	0.14 232	0.20 259	0.15 236	0.23 259	0.26 294	0.15 98	0.14 208	0.14 129	0.20 262	0.11 210	0.13 245	0.15 270	0.24 255	0.17 261	0.34 288	0.24 296	0.22 270	0.15 259	0.09 206	0.15 260	0.28 291	0.27 306	0.28 276	0.55 312

RTSA	0.20 258	0.16 252	0.14 254	0.17 238	0.14 232	0.20 259	0.15 236	0.23 259	0.26 294	0.15 98	0.14 208	0.14 129	0.20 262	0.11 210	0.13 245	0.15 270	0.24 255	0.17 261	0.34 288	0.24 296	0.22 270	0.15 259	0.09 206	0.15 260	0.28 291	0.27 306	0.28 276	0.55 312

AnyNet_C32	0.20 258	0.16 252	0.15 261	0.17 238	0.17 251	0.19 253	0.16 241	0.25 269	0.22 281	0.25 235	0.23 287	0.23 239	0.18 257	0.14 251	0.19 291	0.18 292	0.28 297	0.22 293	0.29 275	0.18 274	0.27 303	0.21 297	0.16 260	0.17 273	0.22 265	0.20 263	0.21 243	0.23 236

ccs_rob	0.20 258	0.15 244	0.11 219	0.26 275	0.16 243	0.26 281	0.20 262	0.22 251	0.16 238	0.25 235	0.24 290	0.57 297	0.24 272	0.17 264	0.12 225	0.13 231	0.23 237	0.15 237	0.21 230	0.15 250	0.21 252	0.11 202	0.12 242	0.11 221	0.20 242	0.16 215	0.18 205	0.24 240

HBP-ISP	0.21 264	0.16 252	0.12 234	0.26 275	0.22 276	0.22 271	0.17 250	0.29 284	0.18 254	0.27 266	0.18 256	0.21 222	0.12 209	0.28 295	0.10 170	0.14 252	0.26 279	0.19 277	0.20 219	0.12 206	0.22 270	0.23 304	0.26 296	0.23 286	0.24 274	0.24 289	0.23 250	0.26 252

SHD	0.21 264	0.17 260	0.20 288	0.18 243	0.16 243	0.18 242	0.20 262	0.26 272	0.16 238	0.27 266	0.18 256	0.23 239	0.31 292	0.17 264	0.14 260	0.14 252	0.19 180	0.17 261	0.32 282	0.17 267	0.20 228	0.17 271	0.16 260	0.16 268	0.23 272	0.28 309	0.25 265	0.43 298

ADCMid	0.21 264	0.18 266	0.17 275	0.18 243	0.19 265	0.20 259	0.16 241	0.29 284	0.25 289	0.24 203	0.19 265	0.36 272	0.21 264	0.12 229	0.16 275	0.16 278	0.25 271	0.18 272	0.37 293	0.19 278	0.24 288	0.18 280	0.17 266	0.15 260	0.24 274	0.20 263	0.25 265	0.29 264

CBMV_ROB	0.21 264	0.14 236	0.15 261	0.26 275	0.22 276	0.21 268	0.22 275	0.28 278	0.17 248	0.26 252	0.17 241	0.28 256	0.17 255	0.26 289	0.11 209	0.12 210	0.26 279	0.17 261	0.18 200	0.16 262	0.21 252	0.19 288	0.26 296	0.20 279	0.24 274	0.25 295	0.25 265	0.33 279

NOSS_ROB	0.21 264	0.14 236	0.15 261	0.20 254	0.19 265	0.20 259	0.22 275	0.29 284	0.18 254	0.25 235	0.15 221	0.21 222	0.13 223	0.27 294	0.13 245	0.14 252	0.26 279	0.21 287	0.22 237	0.17 267	0.23 281	0.22 301	0.26 296	0.24 294	0.26 281	0.22 276	0.24 259	0.26 252

ADCPNet	0.22 269	0.17 260	0.16 267	0.20 254	0.19 265	0.20 259	0.18 253	0.27 275	0.23 283	0.26 252	0.22 282	0.26 253	0.28 285	0.15 259	0.16 275	0.17 285	0.24 255	0.17 261	0.32 282	0.23 293	0.24 288	0.19 288	0.17 266	0.21 282	0.25 278	0.22 276	0.27 273	0.33 279

MDST_ROB	0.22 269	0.27 297	0.14 254	0.47 305	0.24 283	0.36 298	0.20 262	0.24 265	0.16 238	0.26 252	0.14 208	0.28 256	0.25 275	0.11 210	0.11 209	0.12 210	0.21 212	0.12 169	0.17 184	0.12 206	0.19 208	0.10 180	0.11 231	0.12 237	0.34 308	0.23 283	0.56 317	0.31 272

ETE_ROB	0.22 269	0.23 284	0.15 261	0.20 254	0.16 243	0.19 253	0.17 250	0.18 186	0.19 263	0.22 168	0.22 282	0.65 301	0.16 251	0.14 251	0.14 260	0.14 252	0.30 302	0.19 277	0.24 253	0.19 278	0.21 252	0.18 280	0.16 260	0.15 260	0.22 265	0.28 309	0.41 306	0.26 252

LALA_ROB	0.22 269	0.25 290	0.16 267	0.19 250	0.17 251	0.22 271	0.16 241	0.17 150	0.19 263	0.24 203	0.21 275	0.64 299	0.15 246	0.13 245	0.23 298	0.17 285	0.27 290	0.22 293	0.22 237	0.18 274	0.20 228	0.20 292	0.14 254	0.15 260	0.20 242	0.22 276	0.35 292	0.25 246

PWC_ROB	0.22 269	0.20 272	0.14 254	0.18 243	0.17 251	0.16 225	0.20 262	0.21 242	0.26 294	0.15 98	0.20 270	0.28 256	0.62 322	0.13 245	0.12 225	0.13 231	0.27 290	0.18 272	0.36 292	0.18 274	0.22 270	0.17 271	0.16 260	0.24 294	0.19 229	0.18 246	0.24 259	0.43 298

CBMV	0.22 269	0.18 266	0.17 275	0.23 264	0.21 273	0.20 259	0.18 253	0.27 275	0.19 263	0.28 284	0.11 171	0.29 262	0.13 223	0.24 284	0.13 245	0.14 252	0.24 255	0.18 272	0.20 219	0.16 262	0.21 252	0.18 280	0.24 289	0.23 286	0.26 281	0.22 276	0.35 292	0.40 292
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 275	0.22 280	0.16 267	0.37 290	0.24 283	0.32 290	0.24 282	0.28 278	0.20 274	0.23 186	0.17 241	0.51 293	0.25 275	0.20 279	0.12 225	0.13 231	0.23 237	0.16 248	0.24 253	0.14 236	0.19 208	0.16 267	0.21 279	0.16 268	0.35 309	0.24 289	0.51 311	0.35 281

FSD	0.25 276	0.24 287	0.24 299	0.27 282	0.25 286	0.25 278	0.33 294	0.30 287	0.18 254	0.20 149	0.17 241	0.21 222	0.12 209	0.29 297	0.25 301	0.26 307	0.29 298	0.25 302	0.27 268	0.21 284	0.26 300	0.25 307	0.26 296	0.28 304	0.27 284	0.23 283	0.27 273	0.27 256

ACV-stereo	0.25 276	0.15 244	0.13 243	0.22 260	0.17 251	0.28 284	0.24 282	0.21 242	0.20 274	0.24 203	0.21 275	0.28 256	0.36 302	0.18 269	0.13 245	0.12 210	0.34 309	0.20 283	1.12 334	0.25 298	0.26 300	0.17 271	0.29 316	0.18 276	0.19 229	0.16 215	0.25 265	0.29 264

FCDSN-DC	0.25 276	0.25 290	0.25 300	0.28 284	0.26 289	0.26 281	0.34 295	0.28 278	0.18 254	0.20 149	0.17 241	0.20 204	0.12 209	0.29 297	0.26 303	0.26 307	0.29 298	0.28 310	0.27 268	0.21 284	0.25 296	0.25 307	0.26 296	0.32 312	0.26 281	0.24 289	0.26 270	0.27 256
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 276	0.25 290	0.20 288	0.29 285	0.22 276	0.22 271	0.23 279	0.36 302	0.27 299	0.36 316	0.22 282	0.45 282	0.32 295	0.19 274	0.17 281	0.17 285	0.17 142	0.16 248	0.29 275	0.14 236	0.20 228	0.18 280	0.27 310	0.23 286	0.29 293	0.25 295	0.33 288	0.31 272

SGM_RVC	0.25 276	0.24 287	0.17 275	0.39 298	0.27 291	0.34 296	0.26 288	0.28 278	0.19 263	0.25 235	0.18 256	0.42 279	0.30 289	0.17 264	0.12 225	0.13 231	0.23 237	0.15 237	0.25 258	0.13 225	0.19 208	0.15 259	0.19 273	0.17 273	0.33 305	0.22 276	0.55 316	0.43 298
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 281	0.20 272	0.12 234	0.37 290	0.30 299	0.40 304	0.47 311	0.20 231	0.16 238	0.16 104	0.25 296	0.16 154	0.08 163	1.63 328	0.13 245	0.14 252	0.21 212	0.14 223	0.25 258	0.13 225	0.18 196	0.12 223	0.25 291	0.15 260	0.17 192	0.18 246	0.18 205	0.22 231

UDG	0.26 281	0.20 272	0.13 243	0.38 295	0.31 300	0.38 302	0.51 314	0.19 213	0.16 238	0.19 140	0.23 287	0.17 160	0.09 176	1.45 324	0.14 260	0.13 231	0.27 290	0.16 248	0.26 263	0.13 225	0.21 252	0.13 240	0.25 291	0.12 237	0.20 242	0.20 263	0.20 229	0.19 203

FAT-Stereo	0.26 281	0.19 269	0.17 275	0.38 295	0.36 305	0.30 286	0.25 287	0.26 272	0.18 254	0.27 266	0.25 296	0.33 266	0.36 302	0.26 289	0.16 275	0.15 270	0.26 279	0.23 296	0.33 285	0.21 284	0.22 270	0.19 288	0.22 280	0.22 284	0.21 255	0.22 276	0.32 285	0.42 295

GANetREF_RVC	0.26 281	0.26 293	0.30 309	0.23 264	0.23 280	0.23 276	0.24 282	0.35 299	0.33 312	0.32 304	0.17 241	0.50 291	0.38 306	0.12 229	0.20 294	0.17 285	0.19 180	0.21 287	0.35 291	0.21 284	0.23 281	0.15 259	0.22 280	0.29 307	0.27 284	0.21 268	0.36 296	0.31 272
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.26 281	0.26 293	0.25 300	0.37 290	0.25 286	0.32 290	0.20 262	0.21 242	0.18 254	0.27 266	0.20 270	0.45 282	0.31 292	0.26 289	0.20 294	0.20 302	0.27 290	0.17 261	0.51 306	0.14 236	0.21 252	0.14 247	0.16 260	0.28 304	0.21 255	0.19 259	0.33 288	0.55 312

CSAN	0.26 281	0.31 304	0.30 309	0.26 275	0.23 280	0.21 268	0.18 253	0.28 278	0.36 316	0.35 315	0.24 290	0.51 293	0.26 280	0.14 251	0.18 288	0.17 285	0.19 180	0.20 283	0.26 263	0.25 298	0.22 270	0.20 292	0.18 268	0.27 300	0.30 296	0.23 283	0.38 300	0.38 285

FC-DCNN v2	0.27 287	0.28 299	0.27 305	0.37 290	0.28 292	0.32 290	0.38 301	0.33 296	0.19 263	0.22 168	0.18 256	0.23 239	0.13 223	0.29 297	0.26 303	0.26 307	0.29 298	0.27 306	0.29 275	0.21 284	0.25 296	0.25 307	0.26 296	0.31 309	0.31 298	0.26 302	0.30 280	0.30 270

FC-DCNN	0.27 287	0.28 299	0.26 303	0.36 288	0.28 292	0.32 290	0.37 297	0.32 292	0.19 263	0.22 168	0.18 256	0.23 239	0.13 223	0.29 297	0.26 303	0.26 307	0.29 298	0.27 306	0.28 273	0.21 284	0.25 296	0.25 307	0.26 296	0.31 309	0.30 296	0.25 295	0.29 278	0.30 270

XQC	0.28 289	0.30 303	0.26 303	0.37 290	0.28 292	0.37 300	0.37 297	0.40 311	0.30 306	0.32 304	0.20 270	0.45 282	0.28 285	0.31 304	0.14 260	0.14 252	0.20 197	0.21 287	0.33 285	0.23 293	0.22 270	0.20 292	0.23 285	0.24 294	0.32 303	0.25 295	0.44 308	0.32 276

ADCS	0.28 289	0.22 280	0.21 294	0.26 275	0.24 283	0.25 278	0.23 279	0.36 302	0.30 306	0.23 186	0.27 301	0.46 286	0.35 301	0.20 279	0.19 291	0.18 292	0.32 304	0.24 299	0.48 303	0.28 304	0.36 316	0.28 314	0.19 273	0.23 286	0.31 298	0.25 295	0.30 280	0.41 294

CC-Net-ROB	0.28 289	0.40 310	0.28 306	0.56 310	0.44 311	0.41 305	0.38 301	0.32 292	0.20 274	0.33 308	0.28 304	0.68 304	0.10 191	0.32 308	0.19 291	0.13 231	0.14 107	0.16 248	0.39 295	0.18 274	0.15 144	0.09 145	0.23 285	0.24 294	0.21 255	0.21 268	0.19 217	0.29 264

G-Net	0.29 292	0.24 287	0.19 285	0.23 264	0.21 273	0.36 298	0.23 279	0.30 287	0.27 299	0.33 308	0.32 313	0.93 324	0.25 275	0.18 269	0.18 288	0.18 292	0.26 279	0.21 287	0.43 299	0.31 312	0.26 300	0.17 271	0.18 268	0.18 276	0.27 284	0.23 283	0.40 305	0.42 295

S-Stereo	0.30 293	0.22 280	0.17 275	0.41 301	0.39 307	0.41 305	0.37 297	0.25 269	0.25 289	0.26 252	0.44 320	0.54 296	0.36 302	0.24 284	0.16 275	0.14 252	0.27 290	0.27 306	0.34 288	0.28 304	0.23 281	0.22 301	0.53 323	0.23 286	0.22 265	0.19 259	0.27 273	0.38 285

SANet	0.30 293	0.21 277	0.21 294	0.25 273	0.21 273	0.31 288	0.22 275	0.30 287	0.31 309	0.27 266	0.26 298	1.39 335	0.38 306	0.22 282	0.14 260	0.14 252	0.26 279	0.21 287	0.30 279	0.21 284	0.24 288	0.20 292	0.31 318	0.23 286	0.33 305	0.24 289	0.35 292	0.48 304

MeshStereo	0.30 293	0.26 293	0.20 288	0.49 307	0.36 305	0.35 297	0.26 288	0.32 292	0.28 302	0.30 300	0.27 301	0.61 298	0.47 313	0.18 269	0.12 225	0.14 252	0.26 279	0.17 261	0.27 268	0.17 267	0.27 303	0.21 297	0.25 291	0.20 279	0.36 311	0.28 309	0.54 315	0.49 306
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_RVC	0.31 296	0.29 302	0.21 294	0.33 286	0.28 292	0.31 288	0.29 292	0.37 305	0.24 284	0.46 325	0.30 309	0.50 291	0.32 295	0.25 286	0.27 307	0.24 304	0.18 161	0.23 296	0.58 308	0.28 304	0.24 288	0.27 313	0.22 280	0.27 300	0.31 298	0.25 295	0.37 297	0.50 307

edge stereo	0.31 296	0.23 284	0.20 288	0.41 301	0.35 303	0.42 307	0.39 304	0.38 307	0.22 281	0.23 186	0.38 317	0.69 305	0.33 298	0.30 302	0.15 270	0.16 278	0.31 303	0.21 287	0.42 297	0.21 284	0.23 281	0.17 271	0.25 291	0.22 284	0.27 284	0.23 283	0.39 301	0.55 312

AnyNet_C01	0.31 296	0.22 280	0.20 288	0.22 260	0.26 289	0.25 278	0.24 282	0.37 305	0.37 317	0.26 252	0.28 304	0.49 288	0.33 298	0.18 269	0.28 309	0.21 303	0.38 317	0.32 315	0.64 310	0.32 315	0.39 319	0.31 321	0.26 296	0.25 298	0.33 305	0.32 314	0.34 290	0.44 301

DGSMNet	0.34 299	0.28 299	0.23 298	0.40 299	0.33 301	0.37 300	0.37 297	0.28 278	0.25 289	0.25 235	0.50 325	0.45 282	0.31 292	0.25 286	0.23 298	0.19 301	0.51 327	0.32 315	0.72 317	0.35 318	0.37 317	0.38 330	0.28 313	0.31 309	0.27 284	0.23 283	0.32 285	0.38 285

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 300	0.36 306	0.39 319	0.46 304	0.28 292	0.30 286	0.28 291	0.50 321	0.46 324	0.39 322	0.30 309	0.37 274	0.36 302	0.31 304	0.35 317	0.26 307	0.21 212	0.27 306	0.71 315	0.37 319	0.27 303	0.29 315	0.30 317	0.38 320	0.32 303	0.24 289	0.29 278	0.39 289

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 301	0.16 252	0.12 234	0.26 275	0.22 276	0.22 271	0.27 290	0.24 265	0.15 233	0.24 203	0.16 232	4.24 352	0.22 271	0.19 274	0.13 245	0.13 231	0.34 309	0.22 293	0.31 280	0.20 282	0.23 281	0.18 280	0.22 280	0.14 256	0.20 242	0.19 259	0.21 243	0.24 240

STStereo	0.37 302	0.44 314	0.31 313	0.75 318	0.49 316	0.57 312	0.43 307	0.35 299	0.30 306	0.34 312	0.24 290	0.85 321	0.53 318	0.19 274	0.14 260	0.16 278	0.25 271	0.16 248	0.45 301	0.16 262	0.23 281	0.19 288	0.20 276	0.23 286	0.49 320	0.37 323	0.75 329	0.54 311

PVD	0.38 303	0.38 309	0.20 288	0.47 305	0.35 303	0.50 311	0.40 305	0.38 307	0.34 314	0.23 186	0.28 304	0.52 295	0.51 316	0.50 313	0.16 275	0.17 285	0.41 319	0.26 304	0.49 305	0.28 304	0.39 319	0.40 332	0.23 285	0.27 300	0.44 318	0.57 339	0.46 310	0.72 326

STTRV1_RVC	0.38 303	0.26 293	0.22 297	0.35 287	0.28 292	0.32 290	0.29 292	0.36 302	0.33 312	0.27 266	0.26 298	0.42 279	0.41 309	0.47 312	0.32 313	0.18 292	0.59 334	0.20 283	1.14 337	0.30 309	0.59 342	0.22 301	0.43 319	0.43 322	0.25 278	0.54 336	0.34 290	0.64 321

DPSNet	0.39 305	0.19 269	0.17 275	0.27 282	0.25 286	0.29 285	0.19 260	0.26 272	0.24 284	0.18 127	0.17 241	2.16 346	0.43 310	0.10 198	0.17 281	0.15 270	0.35 312	0.28 310	2.04 348	0.27 303	0.25 296	0.16 267	0.28 313	0.25 298	0.38 314	0.24 289	0.39 301	0.51 308

LE_ROB	0.40 306	0.20 272	0.16 267	0.41 301	0.43 310	0.33 295	0.44 308	0.34 298	0.29 304	0.32 304	0.21 275	1.25 333	1.40 348	0.11 210	0.10 170	0.11 164	0.21 212	0.13 198	0.20 219	0.13 225	0.22 270	0.12 223	0.12 242	0.14 256	0.36 311	0.31 313	1.39 349	1.32 347

MANE	0.41 307	0.36 306	0.33 315	0.61 313	0.44 311	0.44 308	0.46 310	0.42 316	0.25 289	0.23 186	0.22 282	0.65 301	0.28 285	0.30 302	0.28 309	0.29 318	0.32 304	0.42 328	0.37 293	0.23 293	0.30 310	0.26 311	0.26 296	0.34 316	0.54 325	0.40 325	1.07 345	0.87 334

ELAS	0.42 308	0.43 312	0.36 317	0.64 314	0.44 311	0.58 314	0.50 312	0.40 311	0.26 294	0.25 235	0.28 304	0.94 325	0.30 289	0.31 304	0.28 309	0.27 313	0.36 313	0.30 312	0.43 299	0.26 300	0.33 311	0.32 322	0.26 296	0.37 318	0.54 325	0.40 325	0.77 332	0.74 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 309	0.43 312	0.36 317	0.64 314	0.44 311	0.62 317	0.50 312	0.39 309	0.25 289	0.25 235	0.30 309	1.23 332	0.30 289	0.31 304	0.28 309	0.27 313	0.37 315	0.30 312	0.42 297	0.26 300	0.34 313	0.32 322	0.26 296	0.37 318	0.50 322	0.38 324	0.78 333	0.70 324
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 310	0.54 317	0.14 254	1.41 324	0.51 317	1.23 324	0.83 321	0.30 287	0.24 284	0.34 312	0.24 290	0.64 299	0.19 261	1.12 322	0.17 281	0.14 252	0.24 255	0.20 283	0.40 296	0.22 292	0.16 161	0.14 247	1.58 330	0.17 273	0.20 242	0.16 215	0.26 270	0.39 289

SAMSARA	0.48 311	0.23 284	0.39 319	0.23 264	0.23 280	0.22 271	0.22 275	0.44 319	0.38 319	0.31 302	0.21 275	0.30 264	0.47 313	0.17 264	0.32 313	0.34 319	0.25 271	0.32 315	0.46 302	0.32 315	0.47 333	0.52 342	0.15 256	0.33 314	1.39 353	1.54 351	1.41 350	1.46 349

DispFullNet	0.48 311	0.50 315	0.19 285	1.14 321	0.40 308	0.77 320	1.22 326	0.32 292	0.24 284	0.24 203	0.27 301	0.84 319	0.48 315	1.62 327	0.15 270	0.15 270	0.49 325	0.34 320	1.08 332	0.26 300	0.24 288	0.18 280	0.20 276	0.21 282	0.27 284	0.17 233	0.35 292	0.59 318

BEATNet-Init1	0.49 313	0.42 311	0.28 306	0.79 320	0.40 308	0.60 315	0.45 309	0.41 315	0.27 299	0.30 300	0.22 282	0.89 322	0.84 331	0.25 286	0.27 307	0.26 307	0.27 290	0.25 302	0.84 322	0.28 304	0.27 303	0.26 311	0.26 296	0.32 312	0.49 320	0.35 321	2.05 353	0.88 336

AMNet	0.49 313	0.50 315	0.47 323	0.50 308	0.47 315	0.61 316	0.52 315	0.31 291	0.29 304	0.29 298	0.69 335	0.72 308	0.13 223	0.53 315	0.44 322	0.55 333	0.57 332	0.58 342	0.48 303	0.48 322	0.59 342	0.48 338	0.26 296	0.48 325	0.44 318	0.52 333	0.58 319	0.63 320

MADNet+	0.55 315	0.36 306	0.63 337	0.56 310	0.52 318	0.45 309	0.38 301	0.63 329	0.52 326	0.53 329	0.41 319	0.81 316	0.67 326	0.33 309	0.57 332	0.49 330	0.56 331	0.50 333	0.82 321	0.52 324	0.47 333	0.43 333	0.51 322	0.47 324	0.82 338	0.70 342	0.58 319	0.72 326

otaku	0.58 316	0.71 321	0.29 308	1.70 336	0.84 324	1.49 330	1.00 322	0.40 311	0.34 314	0.38 319	0.31 312	0.65 301	0.26 280	1.35 323	0.33 316	0.25 305	0.20 197	0.23 296	0.69 313	0.30 309	0.22 270	0.17 271	2.24 333	0.28 304	0.29 293	0.18 246	0.30 280	0.39 289

SGM+DAISY	0.58 316	0.57 319	0.54 328	0.59 312	0.55 320	0.68 319	0.56 317	0.42 316	0.38 319	0.37 317	0.77 339	0.75 312	0.65 324	0.54 317	0.55 330	0.56 334	0.68 339	0.61 344	0.71 315	0.64 336	0.69 345	0.62 345	0.27 310	0.50 327	0.52 323	0.53 335	0.74 327	0.68 323

SPS-STEREO	0.59 318	0.57 319	0.52 326	0.55 309	0.54 319	0.65 318	0.52 315	0.39 309	0.66 329	0.37 317	0.78 340	0.78 313	0.64 323	0.53 315	0.55 330	0.57 336	0.68 339	0.64 345	0.74 318	0.72 341	0.77 348	0.66 347	0.26 296	0.53 330	0.53 324	0.56 338	0.70 326	0.65 322
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 319	0.72 322	0.30 309	1.78 338	0.84 324	1.55 331	1.09 324	0.48 320	0.37 317	0.38 319	0.38 317	0.72 308	0.26 280	1.51 326	0.35 317	0.27 313	0.22 227	0.24 299	0.69 313	0.31 312	0.22 270	0.17 271	2.49 336	0.30 308	0.31 298	0.22 276	0.37 297	0.42 295

WAO-7	0.66 320	0.75 325	0.65 338	0.72 316	0.78 323	0.57 312	0.66 318	0.97 344	0.96 342	0.63 334	0.78 340	0.79 314	0.83 330	0.55 318	0.83 342	0.71 344	0.42 320	0.35 322	0.94 327	0.66 339	0.43 327	0.34 325	0.16 260	0.83 346	0.56 328	0.64 341	0.57 318	0.70 324

MFMNet_re	0.66 320	0.73 323	0.65 338	0.77 319	0.62 322	0.82 322	0.70 320	0.52 324	0.54 327	0.54 331	0.65 332	0.80 315	0.51 316	0.59 319	0.66 337	0.67 340	0.82 346	0.69 346	0.74 318	0.62 334	0.70 346	0.64 346	0.45 320	0.56 333	0.59 329	0.63 340	0.74 327	0.87 334

ACVNet-4b	0.69 322	0.75 325	0.33 315	1.72 337	0.94 330	1.61 336	1.42 329	0.33 296	0.32 311	0.38 319	0.26 298	1.20 331	0.29 288	2.16 339	0.39 320	0.37 320	0.33 307	0.24 299	0.57 307	0.38 320	0.16 161	0.14 247	2.71 340	0.23 286	0.29 293	0.32 314	0.39 301	0.40 292

JetBlue	0.70 323	0.56 318	0.69 341	0.73 317	0.61 321	0.78 321	0.68 319	0.52 324	0.91 338	0.46 325	0.29 308	3.18 349	0.38 306	0.52 314	0.44 322	0.43 325	0.70 343	0.53 337	0.66 312	0.51 323	0.54 338	0.58 343	0.75 324	0.56 333	0.55 327	0.42 327	0.96 342	0.99 338

MonStereo1	0.74 324	0.74 324	0.31 313	1.61 330	1.01 337	1.31 328	1.51 331	0.56 326	0.38 319	0.59 333	0.64 331	1.54 338	0.72 328	1.92 331	0.18 288	0.14 252	0.37 315	0.34 320	0.65 311	0.30 309	0.37 317	0.21 297	2.49 336	0.35 317	0.31 298	0.27 306	0.51 311	0.56 317

ACVNet_1	0.74 324	0.79 327	0.40 321	2.04 345	0.96 331	1.88 342	1.51 331	0.59 328	0.28 302	0.43 323	0.49 323	0.71 306	0.61 321	2.21 341	0.32 313	0.25 305	0.32 304	0.31 314	0.60 309	0.31 312	0.29 309	0.21 297	2.72 341	0.33 314	0.40 315	0.26 302	0.37 297	0.38 285

FADE	0.74 324	0.34 305	0.30 309	0.40 299	0.33 301	0.47 310	0.42 306	0.40 311	0.79 335	0.31 302	0.33 314	5.90 354	0.88 333	0.29 297	0.26 303	0.28 317	0.51 327	0.38 325	1.98 347	0.59 329	0.58 341	0.48 338	0.27 310	0.45 323	0.41 317	0.32 314	0.91 339	1.30 346

RainbowNet	0.77 327	0.87 328	0.46 322	1.83 339	0.91 329	1.59 334	1.47 330	0.42 316	0.38 319	0.47 328	0.34 315	0.90 323	0.60 320	1.97 334	0.62 333	0.48 328	0.34 309	0.33 318	0.90 324	0.58 328	0.33 311	0.23 304	2.82 344	0.39 321	0.40 315	0.34 318	0.44 308	0.48 304

PSMNet_ROB	0.78 328	0.97 333	0.60 335	1.62 334	0.90 328	1.47 329	1.19 325	0.56 326	0.73 331	0.74 337	0.62 330	0.84 319	0.82 329	1.49 325	0.53 327	0.42 322	0.52 329	0.40 327	0.84 322	0.62 334	0.40 325	0.30 316	1.85 331	0.48 325	0.67 333	0.32 314	0.76 330	0.46 303

WAO-6	0.82 329	0.95 330	0.59 333	1.30 323	1.05 338	1.25 325	1.39 328	0.77 337	0.84 336	0.79 338	0.69 335	0.74 311	1.00 338	1.94 333	0.78 341	0.61 338	0.53 330	0.48 331	0.78 320	0.60 330	0.55 339	0.51 340	0.49 321	0.57 336	0.83 340	0.42 327	0.76 330	0.85 333

ACVNet_2	0.83 330	0.92 329	0.56 330	1.99 343	0.99 336	1.84 341	1.55 335	0.68 332	0.40 323	0.53 329	0.47 321	1.02 328	0.67 326	1.93 332	0.51 326	0.45 326	0.38 317	0.33 318	1.01 329	0.42 321	0.34 313	0.24 306	2.58 338	0.53 330	0.60 330	0.26 302	0.52 313	0.55 312

PWCK	0.88 331	1.24 342	0.61 336	1.53 326	0.85 326	1.21 323	1.03 323	1.08 345	0.72 330	0.70 336	0.83 342	1.48 337	0.87 332	0.69 320	0.40 321	0.41 321	0.73 344	0.47 330	3.04 352	0.67 340	0.56 340	0.43 333	0.94 328	0.74 342	0.72 335	0.36 322	0.69 325	0.73 328

IMH-64-1	0.90 332	0.95 330	0.51 324	1.59 328	0.98 334	1.58 332	1.73 339	0.75 334	0.74 332	0.33 308	0.61 327	0.83 317	0.94 334	2.59 343	0.50 324	0.42 322	0.48 322	0.36 323	0.92 325	0.55 326	0.39 319	0.30 316	3.14 345	0.50 327	0.81 336	0.34 318	0.60 321	0.80 331

IMH-64	0.90 332	0.95 330	0.51 324	1.59 328	0.98 334	1.58 332	1.73 339	0.75 334	0.74 332	0.33 308	0.61 327	0.83 317	0.94 334	2.59 343	0.50 324	0.42 322	0.48 322	0.36 323	0.92 325	0.55 326	0.39 319	0.30 316	3.14 345	0.50 327	0.81 336	0.34 318	0.60 321	0.80 331

IMH	0.93 334	0.98 335	0.53 327	1.61 330	0.97 333	1.64 337	1.76 341	0.75 334	0.77 334	0.34 312	0.61 327	0.96 326	1.05 342	2.67 345	0.54 329	0.46 327	0.49 325	0.38 325	0.94 327	0.60 330	0.39 319	0.30 316	3.14 345	0.53 330	0.82 338	0.45 330	0.65 323	0.79 330

LVE	0.95 335	0.97 333	0.71 342	1.84 340	1.35 342	1.59 334	1.52 333	0.78 338	0.64 328	0.81 340	0.91 343	0.72 308	1.00 338	2.18 340	0.53 327	0.48 328	0.57 332	0.53 337	1.09 333	0.64 336	0.45 330	0.38 330	2.74 343	0.69 338	0.83 340	0.44 329	0.84 336	0.52 310

WAO-8	1.00 336	1.11 339	0.76 343	1.61 330	1.24 339	1.74 339	1.55 335	0.93 341	0.98 343	0.81 340	0.67 333	1.66 339	1.00 338	2.08 336	0.77 339	0.68 341	0.63 336	0.52 335	1.05 330	0.81 344	0.47 333	0.37 327	0.78 325	0.75 343	1.10 348	0.73 343	0.95 340	1.16 343

Venus	1.00 336	1.11 339	0.76 343	1.61 330	1.24 339	1.74 339	1.55 335	0.93 341	0.98 343	0.81 340	0.67 333	1.66 339	1.00 338	2.08 336	0.77 339	0.68 341	0.63 336	0.52 335	1.05 330	0.81 344	0.47 333	0.37 327	0.78 325	0.75 343	1.10 348	0.73 343	0.95 340	1.16 343

Dean	1.06 338	1.03 337	0.79 345	2.27 347	1.31 341	1.96 343	1.56 338	0.92 340	0.94 341	0.88 344	0.76 338	1.19 330	1.17 345	2.09 338	0.64 335	0.60 337	0.60 335	0.56 339	1.23 340	0.73 342	0.45 330	0.36 326	2.73 342	0.71 339	0.95 344	0.55 337	1.05 344	0.62 319

TorneroNet-64	1.07 339	1.00 336	0.57 331	1.94 341	0.88 327	1.98 345	2.01 343	0.63 329	0.88 337	0.58 332	0.49 323	1.83 343	1.71 349	2.88 350	0.62 333	0.51 331	0.46 321	0.46 329	1.17 338	0.61 333	0.34 313	0.37 327	3.40 348	0.56 333	0.64 332	0.48 331	0.68 324	1.11 341

TorneroNet	1.08 340	1.09 338	0.66 340	1.94 341	0.96 331	2.16 346	2.02 344	0.65 331	0.91 338	0.67 335	0.56 326	1.67 342	1.15 344	2.94 352	0.65 336	0.52 332	0.48 322	0.51 334	1.12 334	0.65 338	0.39 319	0.43 333	3.52 349	0.57 336	0.68 334	0.48 331	0.84 336	1.01 339

DPSimNet_ROB	1.21 341	1.20 341	1.29 350	1.47 325	1.59 347	1.30 327	1.35 327	0.68 332	1.69 349	1.67 351	1.03 345	1.45 336	0.66 325	2.04 335	1.20 348	0.89 347	1.16 349	0.79 347	1.61 345	1.38 350	1.04 350	1.24 350	0.79 327	0.84 347	0.87 342	1.20 350	1.17 346	1.12 342

ktn	1.24 342	1.39 344	0.55 329	1.62 334	1.59 347	1.68 338	2.12 345	0.86 339	1.75 350	0.90 346	1.11 348	1.11 329	0.95 337	2.57 342	0.97 346	0.73 345	0.80 345	0.59 343	1.41 343	0.76 343	0.68 344	0.67 348	3.69 351	0.73 340	0.92 343	0.75 345	1.19 347	1.28 345

notaker	1.27 343	1.41 345	0.58 332	2.37 349	1.48 344	2.34 348	2.27 348	0.94 343	1.62 348	0.79 338	1.07 347	1.66 339	1.08 343	3.06 354	0.94 345	0.69 343	0.68 339	0.49 332	1.62 346	0.84 346	0.53 337	0.45 336	3.70 352	0.80 345	0.61 331	0.52 333	0.80 334	0.92 337

KSHMR	1.33 344	1.42 346	1.04 349	2.27 347	1.44 343	2.23 347	2.12 345	1.21 346	1.06 346	1.13 349	1.06 346	1.27 334	0.94 334	2.89 351	1.08 347	0.95 348	0.85 347	0.83 348	1.32 342	0.97 347	0.72 347	0.58 343	3.52 349	1.07 351	0.99 345	0.77 346	1.00 343	1.07 340

UNDER WATER-64	1.40 345	1.36 343	0.88 348	2.85 351	1.93 352	2.78 351	2.66 351	1.36 349	0.92 340	1.04 348	1.17 349	1.88 344	1.30 347	3.03 353	0.75 338	0.56 334	0.68 339	0.57 341	1.13 336	0.54 325	0.43 327	0.51 340	4.08 356	0.91 348	1.02 346	1.10 349	0.80 334	1.60 351

UNDER WATER	1.40 345	1.42 346	0.86 347	2.83 350	1.92 351	2.74 350	2.57 350	1.28 348	1.01 345	0.88 344	0.97 344	1.88 344	1.26 346	3.09 355	0.83 342	0.62 339	0.66 338	0.56 339	1.20 339	0.60 330	0.42 326	0.47 337	4.04 355	0.98 350	1.08 347	0.99 347	0.87 338	1.67 353

JetRed	1.62 347	1.82 350	1.71 351	1.58 327	1.50 345	1.97 344	2.21 347	1.51 351	1.47 347	0.82 343	0.74 337	2.63 348	0.43 310	1.73 329	1.48 350	1.54 349	1.67 350	2.94 353	1.42 344	1.08 349	2.30 351	2.07 351	1.99 332	0.97 349	1.16 351	1.70 352	1.57 351	1.60 351

HanzoNet	1.74 348	1.62 349	0.80 346	2.26 346	1.70 349	2.72 349	2.54 349	1.25 347	1.85 351	0.92 347	1.28 350	4.37 353	3.81 352	3.36 356	0.88 344	0.78 346	1.06 348	0.94 349	2.54 350	1.03 348	0.89 349	0.88 349	3.79 353	0.73 340	1.12 350	1.00 348	1.29 348	1.57 350

MADNet++	1.86 349	1.58 348	1.74 352	1.27 322	1.74 350	1.26 326	1.53 334	1.62 352	2.07 352	1.84 352	2.22 351	2.60 347	2.72 350	0.75 321	1.39 349	1.54 349	2.01 351	1.47 351	2.12 349	2.13 351	3.35 352	3.26 352	1.23 329	2.21 353	1.21 352	2.25 353	1.76 352	1.32 347

LSM0	3.45 350	0.27 297	0.18 284	0.38 295	0.29 298	0.39 303	0.36 296	0.51 323	0.31 309	0.45 324	0.47 321	0.71 306	0.57 319	0.19 274	23.17 358	59.79 362	0.36 313	0.26 304	1.29 341	0.33 317	0.44 329	0.32 322	0.23 285	0.27 300	0.36 311	0.29 312	0.53 314	0.51 308

ASD4	6.34 351	2.35 351	2.75 353	1.99 343	1.58 346	3.01 352	1.85 342	1.79 353	3.29 353	1.60 350	2.34 352	0.98 327	6.55 353	1.73 329	2.95 351	3.66 351	3.63 352	7.56 354	2.70 351	4.74 354	5.26 354	6.41 354	2.64 339	2.43 354	17.21 360	28.48 360	19.85 360	31.77 360

PML	8.20 352	7.62 356	3.39 354	9.64 358	5.14 353	9.56 359	5.20 356	6.48 356	18.29 359	6.44 355	3.30 353	16.82 357	29.20 363	5.41 357	6.10 352	3.93 352	7.39 355	2.64 352	20.47 360	4.70 353	3.50 353	3.87 353	3.98 354	4.21 355	6.16 355	4.40 354	16.76 359	6.85 354

DPSMNet_ROB	8.63 353	3.69 353	8.74 356	2.98 352	5.70 354	3.37 353	4.41 354	3.70 354	9.03 354	3.00 353	6.88 355	3.53 350	10.11 355	2.70 346	10.47 353	10.76 353	3.81 353	12.92 357	4.77 354	10.22 355	5.99 356	13.86 357	4.50 360	8.50 356	10.06 358	27.81 358	11.04 357	30.59 358

DGTPSM_ROB	8.63 353	3.68 352	8.73 355	2.98 352	5.70 354	3.37 353	4.41 354	3.70 354	9.03 354	3.00 353	6.85 354	3.53 350	10.07 354	2.70 346	10.47 353	10.76 353	3.81 353	12.91 356	4.74 353	10.22 355	5.98 355	13.86 357	4.49 359	8.50 356	10.06 358	27.81 358	11.04 357	30.59 358

LRCNet_RVC	9.85 355	16.31 359	0.59 333	24.99 360	21.12 361	23.54 361	20.75 359	1.45 350	0.48 325	21.31 361	13.10 358	22.63 361	3.34 351	28.36 362	0.38 319	0.27 313	7.74 356	1.15 350	23.52 361	3.99 352	0.46 332	0.30 316	27.02 362	1.72 352	0.35 309	0.21 268	0.42 307	0.37 284

DLNR_Zeroshot_test	10.12 356	32.06 363	0.05 90	54.44 363	0.09 156	0.18 242	50.47 363	0.19 213	0.08 116	0.27 266	0.07 89	0.20 204	0.04 61	0.14 251	62.26 363	70.60 363	0.33 307	0.18 272	0.25 258	0.11 185	0.20 228	0.08 108	0.07 158	0.09 193	0.18 215	0.15 190	0.20 229	0.26 252

DPSM_ROB	13.01 357	6.29 354	9.52 357	4.44 354	6.37 356	4.34 355	3.59 352	8.20 357	10.79 356	6.64 356	7.87 356	9.69 355	12.99 357	2.80 348	12.81 355	13.68 355	9.16 357	16.58 359	9.87 355	12.33 357	16.73 359	17.95 360	2.26 334	10.56 358	28.34 361	36.91 361	31.06 361	39.57 361

DPSM	13.01 357	6.29 354	9.52 357	4.44 354	6.37 356	4.34 355	3.59 352	8.20 357	10.79 356	6.64 356	7.87 356	9.69 355	12.99 357	2.80 348	12.81 355	13.68 355	9.16 357	16.58 359	9.87 355	12.33 357	16.73 359	17.95 360	2.26 334	10.56 358	28.34 361	36.91 361	31.06 361	39.57 361

HaxPig	16.02 359	19.59 360	18.75 359	21.25 359	20.52 360	21.33 360	22.30 360	17.00 361	14.71 358	19.29 360	17.19 361	17.46 358	12.16 356	22.51 360	17.80 357	14.90 357	17.75 359	9.40 355	18.97 357	15.48 359	9.47 357	7.16 355	23.74 361	15.28 360	4.31 354	12.19 357	6.81 354	15.11 357

MEDIAN_ROB	20.47 360	25.88 361	24.03 362	26.51 361	25.55 362	25.88 362	26.99 361	21.23 362	19.72 360	28.73 362	22.19 362	24.61 362	16.74 359	26.47 361	23.75 359	18.44 358	22.03 362	14.75 358	26.69 362	23.31 360	15.11 358	11.56 356	27.65 363	18.39 361	7.22 356	9.33 356	8.28 356	11.75 356

AVERAGE_ROB	24.43 361	29.85 362	27.27 363	31.30 362	29.70 363	30.00 363	31.47 362	26.59 363	24.68 363	34.31 363	27.39 363	31.23 363	21.35 360	30.69 363	28.19 362	24.02 359	26.74 363	21.17 361	30.34 363	27.38 363	20.48 361	16.18 359	32.28 364	24.32 364	8.51 357	7.76 355	7.92 355	8.46 355

CasAABBNet	26.14 362	12.60 358	19.00 360	8.89 356	12.76 359	8.55 357	7.26 358	16.43 359	21.86 361	13.67 359	15.79 359	19.63 360	26.13 361	5.53 358	25.80 360	27.48 360	18.01 360	33.35 362	20.00 359	24.70 361	33.62 362	35.57 362	4.48 358	21.32 363	57.07 363	74.41 363	62.39 363	79.48 363

FlowAnything	26.21 363	12.44 357	19.19 361	8.91 357	12.70 358	8.63 358	7.25 357	16.56 360	21.86 361	13.65 358	15.98 360	19.56 359	26.21 362	5.60 359	25.80 360	27.50 361	18.26 361	33.39 363	19.71 358	24.80 362	33.87 363	36.07 363	4.44 357	21.31 362	57.14 364	74.69 364	62.48 364	79.62 364

GS-Stereo																							0.01 2	0.03 27	0.04 15	0.04 11	0.04 29	0.03 9

Low-res two-view benchmark