Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.01 3	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

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

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

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

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

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

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.04 40	0.05 63	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.06 62	0.05 54	0.03 15

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 40	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.04 40	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

testmc14	0.03 11	0.03 38	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.03 19	0.02 5	0.03 21	0.06 76	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 38	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.02 5	0.03 21	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.04 40

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.04 48	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.04 47	0.06 89	0.03 22	0.05 62	0.03 21	0.04 80	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

WQFJX	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.06 84	0.03 21	0.06 142	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.04 40

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 63	0.04 35	0.03 22	0.04 40	0.04 44	0.05 110	0.02 32	0.03 3	0.03 3	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 44	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.03 15
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.01 3	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.06 53	0.07 66	0.04 20	0.06 62	0.03 11	0.06 57	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 63	0.02 5	0.03 21	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.03 18	0.04 40

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 63	0.02 5	0.04 40	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.02 3	0.04 40

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.02 5	0.03 21	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.04 48	0.02 6	0.04 44	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 56	0.04 20	0.05 42	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.03 29	0.03 19	0.04 48	0.02 6	0.04 44	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 56	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

LG-Stereo	0.03 11	0.03 38	0.02 10	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 47	0.05 63	0.04 48	0.02 6	0.05 63	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.07 69	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.04 36	0.04 40

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 29	0.02 5	0.03 22	0.03 21	0.01 3	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 40

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 40	0.04 44	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 41	0.03 6	0.06 62	0.02 3	0.04 22	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 44	0.03 3	0.04 36	0.03 15

AIO-test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.06 84	0.03 21	0.01 3	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 15

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.05 63	0.05 63	0.04 48	0.04 40	0.04 44	0.02 21	0.03 72	0.05 33	0.06 53	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 15

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.06 56	0.04 20	0.06 62	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.03 15

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 47	0.04 35	0.04 48	0.03 21	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.03 15

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 29	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.05 45	0.04 21	0.03 11	0.06 57	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 65	0.05 34	0.04 36	0.04 40

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.05 42	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

RSM	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.02 5	0.03 22	0.04 40	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

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

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.03 56	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.03 15

SCION-MonSter(vits)	0.04 41	0.06 115	0.05 112	0.06 115	0.06 120	0.05 98	0.03 66	0.03 29	0.04 35	0.04 48	0.06 84	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

LACA_dic	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.04 80	0.02 32	0.06 60	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.05 42	0.04 49	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.05 63	0.04 48	0.04 40	0.07 83	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.04 40

over-6	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.06 84	0.09 95	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.06 62	0.05 54	0.05 57

PointNet	0.04 41	0.03 38	0.04 78	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.02 5	0.05 62	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.04 109	0.05 101	0.05 44	0.06 62	0.03 18	0.04 40

TS12	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.04 80	0.02 32	0.06 60	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.05 42	0.04 49	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

LACA3	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.04 48	0.03 21	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.04 14	0.06 65	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.06 94	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.05 57

LACA1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.05 63	0.03 22	0.03 21	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.06 65	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.04 40

DispViT+	0.04 41	0.03 38	0.04 78	0.06 115	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.04 47	0.05 63	0.04 48	0.07 112	0.04 44	0.04 80	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.05 44	0.07 82	0.05 54	0.06 80

MatchStereo	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.06 89	0.02 5	0.06 84	0.02 7	0.04 80	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.05 72	0.05 42	0.05 73	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.03 18	0.04 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.03 22	0.06 84	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

NLMM1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 63	0.05 63	0.04 48	0.07 112	0.03 21	0.07 177	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 74	0.06 65	0.04 17	0.04 36	0.04 40

NLMM	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.03 22	0.06 84	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

NLSM3	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.04 47	0.07 117	0.04 48	0.04 40	0.03 21	0.04 80	0.03 72	0.06 60	0.05 25	0.05 41	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.06 65	0.06 62	0.06 79	0.06 80

NLSM1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.07 117	0.03 22	0.07 112	0.04 44	0.06 142	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.05 42	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

VIP-Stereo	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 47	0.04 35	0.04 48	0.07 112	0.06 76	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.08 73	0.05 45	0.06 62	0.04 41	0.07 69	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

GEAStereo	0.04 41	0.04 68	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.03 43	0.03 66	0.04 47	0.03 19	0.04 48	0.03 21	0.03 21	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.06 56	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

gasm-f	0.04 41	0.04 68	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.03 43	0.03 66	0.04 47	0.03 19	0.04 48	0.03 21	0.03 21	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.06 56	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MonStereo	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.04 48	0.06 84	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

AdaDepth	0.04 41	0.04 68	0.02 10	0.03 40	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.04 40	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.06 60	0.06 53	0.06 56	0.05 45	0.05 42	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MLG-Stereo_test2	0.04 41	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.04 47	0.03 19	0.05 70	0.03 21	0.05 63	0.02 21	0.03 72	0.05 33	0.05 25	0.08 73	0.04 20	0.06 62	0.04 41	0.07 69	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.05 54	0.03 15

DEFOM-Stereo	0.04 41	0.03 38	0.02 10	0.04 68	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 47	0.04 35	0.04 48	0.04 40	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.07 66	0.06 65	0.06 62	0.04 41	0.06 57	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.06 65	0.06 62	0.05 54	0.04 40

Occ-G	0.04 41	0.04 68	0.03 40	0.04 68	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.04 47	0.03 19	0.03 22	0.05 62	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.06 56	0.06 65	0.07 70	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.04 109	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.05 57

RSM++	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.04 71	0.02 9	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.04 48	0.04 40	0.05 63	0.02 21	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.07 69	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.06 65	0.05 34	0.04 36	0.04 40

AEACV	0.04 41	0.03 38	0.02 10	0.04 68	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.07 70	0.04 41	0.06 57	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 65	0.06 62	0.04 36	0.03 15

TDLM	0.04 41	0.04 68	0.04 78	0.04 68	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.04 47	0.03 19	0.04 48	0.06 84	0.04 44	0.03 56	0.03 72	0.06 60	0.06 53	0.06 56	0.06 65	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.04 49	0.03 84	0.04 74	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

BridgeDepth_RVC	0.05 67	0.04 68	0.04 78	0.04 68	0.05 90	0.05 98	0.03 66	0.04 47	0.07 117	0.05 70	0.05 62	0.05 63	0.04 80	0.02 32	0.07 83	0.07 76	0.05 41	0.07 85	0.05 42	0.05 72	0.06 57	0.05 73	0.02 41	0.03 39	0.06 65	0.08 90	0.07 87	0.07 86
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 67	0.03 38	0.02 10	0.03 40	0.04 71	0.05 98	0.03 66	0.05 63	0.06 89	0.06 77	0.06 84	0.09 95	0.02 21	0.03 72	0.06 60	0.06 53	0.08 73	0.06 65	0.06 62	0.04 41	0.08 80	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.05 57

DFGA-Net	0.05 67	0.05 91	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.06 77	0.05 62	0.10 104	0.04 80	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.07 85	0.07 70	0.05 72	0.07 69	0.04 49	0.03 84	0.04 74	0.07 80	0.06 62	0.06 79	0.09 101

anonymousdsp	0.05 67	0.04 68	0.03 40	0.03 40	0.04 71	0.04 69	0.04 108	0.06 75	0.05 63	0.06 77	0.04 40	0.03 21	0.02 21	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.09 85	0.05 73	0.03 84	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

iRaftStereo_RVC	0.05 67	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.05 63	0.04 35	0.06 77	0.05 62	0.05 63	0.03 56	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.10 90	0.07 85	0.07 70	0.05 72	0.09 85	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.07 80	0.06 62	0.05 54	0.05 57

RAFT + AFF	0.05 67	0.04 68	0.03 40	0.05 92	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.06 75	0.08 145	0.09 94	0.05 62	0.09 95	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.09 86	0.06 65	0.06 62	0.04 41	0.07 69	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.07 80	0.05 34	0.05 54	0.05 57

delet	0.05 67	0.05 91	0.04 78	0.06 115	0.05 90	0.05 98	0.05 119	0.04 47	0.04 35	0.06 77	0.05 62	0.10 104	0.05 110	0.03 72	0.07 83	0.06 53	0.07 66	0.06 65	0.05 42	0.06 91	0.06 57	0.04 49	0.03 84	0.04 74	0.06 65	0.06 62	0.04 36	0.04 40

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 74	0.03 38	0.06 146	0.04 68	0.05 90	0.04 69	0.02 26	0.06 75	0.06 89	0.12 105	0.08 141	0.08 88	0.06 142	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.11 101	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.07 69	0.04 49	0.02 41	0.04 74	0.07 80	0.07 82	0.07 87	0.06 80

TS	0.06 74	0.04 68	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.04 69	0.03 66	0.06 75	0.05 63	0.04 48	0.08 141	0.06 76	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.06 56	0.07 85	0.07 70	0.06 91	0.09 85	0.08 134	0.02 41	0.04 74	0.08 92	0.08 90	0.08 96	0.09 101

LG-Stereo_L2	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.03 40	0.04 71	0.02 9	0.02 26	0.08 95	0.08 145	0.21 189	0.06 84	0.08 88	0.03 56	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.10 90	0.06 65	0.07 70	0.04 41	0.13 133	0.05 73	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.05 57

LG-Stereo_L1	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.08 95	0.09 179	0.21 189	0.05 62	0.05 63	0.03 56	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.10 90	0.06 65	0.07 70	0.04 41	0.14 153	0.05 73	0.01 4	0.03 39	0.06 65	0.06 62	0.05 54	0.05 57

LG-G_1	0.06 74	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.06 117	0.03 66	0.06 75	0.06 89	0.08 90	0.03 21	0.10 104	0.04 80	0.06 134	0.06 60	0.06 53	0.10 90	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.10 94	0.04 49	0.05 139	0.04 74	0.06 65	0.06 62	0.08 96	0.07 86

LG-G	0.06 74	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.06 117	0.03 66	0.06 75	0.06 89	0.08 90	0.03 21	0.10 104	0.04 80	0.06 134	0.06 60	0.06 53	0.10 90	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.10 94	0.04 49	0.05 139	0.04 74	0.06 65	0.06 62	0.08 96	0.07 86

LGtest1	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.04 68	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.08 95	0.08 145	0.07 86	0.04 40	0.06 76	0.03 56	0.05 115	0.07 83	0.07 76	0.12 111	0.07 85	0.10 112	0.07 109	0.12 114	0.06 94	0.04 109	0.03 39	0.07 80	0.06 62	0.08 96	0.06 80

SGD-Stereo	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.05 92	0.04 71	0.06 117	0.03 66	0.04 47	0.06 89	0.08 90	0.05 62	0.05 63	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.14 129	0.06 65	0.09 101	0.05 72	0.12 114	0.05 73	0.03 84	0.04 74	0.08 92	0.08 90	0.12 142	0.09 101

AIO_rvc	0.06 74	0.06 115	0.03 40	0.05 92	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.08 95	0.06 89	0.10 102	0.04 40	0.08 88	0.02 21	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.06 65	0.07 70	0.05 72	0.12 114	0.05 73	0.02 41	0.03 39	0.06 65	0.06 62	0.05 54	0.05 57

AIO_test	0.06 74	0.05 91	0.04 78	0.07 139	0.05 90	0.04 69	0.04 108	0.10 110	0.09 179	0.12 105	0.05 62	0.11 116	0.04 80	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.07 66	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.13 133	0.05 73	0.04 109	0.04 74	0.09 103	0.07 82	0.05 54	0.05 57

IGEV-Stereo+	0.06 74	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.04 71	0.03 43	0.03 66	0.16 162	0.06 89	0.20 176	0.06 84	0.06 76	0.03 56	0.04 99	0.07 83	0.08 93	0.10 90	0.06 65	0.09 101	0.06 91	0.12 114	0.06 94	0.03 84	0.03 39	0.07 80	0.06 62	0.03 18	0.07 86

plain	0.06 74	0.04 68	0.04 78	0.04 68	0.04 71	0.05 98	0.03 66	0.08 95	0.04 35	0.09 94	0.05 62	0.06 76	0.02 21	0.02 32	0.07 83	0.08 93	0.12 111	0.08 94	0.08 85	0.06 91	0.08 80	0.04 49	0.02 41	0.05 101	0.09 103	0.09 99	0.08 96	0.09 101

StereoVision	0.06 74	0.03 38	0.04 78	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.06 75	0.11 227	0.02 5	0.05 62	0.03 21	0.06 142	0.01 4	0.08 113	0.10 142	0.06 56	0.05 45	0.08 85	0.07 109	0.06 57	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.10 118	0.08 90	0.10 118	0.12 140

MIF-Stereo (partial)	0.06 74	0.05 91	0.06 146	0.05 92	0.04 71	0.05 98	0.03 66	0.08 95	0.07 117	0.07 86	0.04 40	0.05 63	0.06 142	0.04 99	0.08 113	0.08 93	0.11 101	0.08 94	0.08 85	0.05 72	0.09 85	0.05 73	0.02 41	0.06 130	0.10 118	0.08 90	0.07 87	0.08 93

MIM_Stereo	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.05 92	0.05 90	0.05 98	0.03 66	0.06 75	0.04 35	0.14 114	0.06 84	0.04 44	0.02 21	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.13 115	0.07 85	0.09 101	0.06 91	0.11 100	0.06 94	0.02 41	0.04 74	0.08 92	0.07 82	0.07 87	0.05 57

AASNet	0.06 74	0.06 115	0.04 78	0.09 174	0.07 138	0.08 151	0.05 119	0.08 95	0.04 35	0.07 86	0.07 112	0.07 83	0.04 80	0.04 99	0.06 60	0.07 76	0.10 90	0.08 94	0.08 85	0.06 91	0.07 69	0.06 94	0.04 109	0.06 130	0.08 92	0.07 82	0.06 79	0.06 80

RAFT	0.06 74	0.03 38	0.05 112	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.07 89	0.04 35	0.04 48	0.06 84	0.07 83	0.05 110	0.01 4	0.06 60	0.06 53	0.07 66	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.07 113	0.01 4	0.04 74	0.13 156	0.14 204	0.13 156	0.15 173

AFF-stereo	0.06 74	0.05 91	0.05 112	0.05 92	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.11 114	0.06 89	0.16 127	0.04 40	0.08 88	0.03 56	0.02 32	0.06 60	0.08 93	0.08 73	0.05 45	0.09 101	0.04 41	0.09 85	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.10 118	0.08 90	0.07 87	0.07 86

MMNet	0.06 74	0.06 115	0.04 78	0.08 150	0.06 120	0.06 117	0.05 119	0.07 89	0.05 63	0.05 70	0.05 62	0.09 95	0.04 80	0.04 99	0.07 83	0.07 76	0.08 73	0.08 94	0.07 70	0.06 91	0.06 57	0.05 73	0.04 109	0.05 101	0.07 80	0.08 90	0.07 87	0.10 117

RYNet	0.06 74	0.04 68	0.04 78	0.04 68	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.04 47	0.11 227	0.05 70	0.04 40	0.04 44	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.06 53	0.07 66	0.08 94	0.07 70	0.05 72	0.05 42	0.04 49	0.11 272	0.04 74	0.06 65	0.13 174	0.06 79	0.05 57

GANet	0.06 74	0.07 140	0.06 146	0.06 115	0.06 120	0.07 138	0.06 154	0.07 89	0.05 63	0.06 77	0.07 112	0.05 63	0.04 80	0.04 99	0.07 83	0.08 93	0.08 73	0.10 149	0.07 70	0.05 72	0.07 69	0.05 73	0.05 139	0.05 101	0.08 92	0.07 82	0.06 79	0.06 80

AANet_RVC	0.06 74	0.05 91	0.06 146	0.05 92	0.06 120	0.04 69	0.05 119	0.05 63	0.06 89	0.05 70	0.06 84	0.05 63	0.04 80	0.04 99	0.07 83	0.07 76	0.08 73	0.08 94	0.07 70	0.07 109	0.07 69	0.06 94	0.05 139	0.05 101	0.07 80	0.09 99	0.06 79	0.08 93

YMNet	0.07 96	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.08 162	0.08 151	0.07 174	0.07 89	0.07 117	0.05 70	0.07 112	0.13 139	0.05 110	0.07 168	0.07 83	0.07 76	0.08 73	0.08 94	0.09 101	0.05 72	0.07 69	0.06 94	0.06 161	0.05 101	0.09 103	0.08 90	0.09 111	0.09 101

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 96	0.05 91	0.03 40	0.03 40	0.05 90	0.05 98	0.03 66	0.12 119	0.05 63	0.22 200	0.05 62	0.08 88	0.03 56	0.05 115	0.07 83	0.09 111	0.13 115	0.09 123	0.10 112	0.06 91	0.16 191	0.06 94	0.04 109	0.04 74	0.07 80	0.09 99	0.08 96	0.10 117

HUF	0.07 96	0.05 91	0.04 78	0.07 139	0.06 120	0.04 69	0.03 66	0.09 103	0.07 117	0.16 127	0.05 62	0.09 95	0.04 80	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.06 65	0.09 101	0.06 91	0.14 153	0.06 94	0.03 84	0.04 74	0.08 92	0.05 34	0.06 79	0.05 57

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 96	0.05 91	0.03 40	0.04 68	0.05 90	0.04 69	0.02 26	0.11 114	0.06 89	0.22 200	0.05 62	0.05 63	0.02 21	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.12 111	0.08 94	0.09 101	0.07 109	0.16 191	0.06 94	0.02 41	0.03 39	0.07 80	0.07 82	0.07 87	0.05 57

MaDis-Stereo	0.07 96	0.04 68	0.05 112	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.03 66	0.06 75	0.06 89	0.04 48	0.06 84	0.10 104	0.05 110	0.02 32	0.07 83	0.08 93	0.10 90	0.09 123	0.07 70	0.05 72	0.10 94	0.10 218	0.01 4	0.05 101	0.11 133	0.18 288	0.13 156	0.16 189

UniTT-Stereo	0.07 96	0.04 68	0.04 78	0.04 68	0.03 43	0.05 98	0.03 66	0.06 75	0.05 63	0.06 77	0.04 40	0.07 83	0.12 249	0.07 168	0.08 113	0.07 76	0.11 101	0.08 94	0.08 85	0.07 109	0.09 85	0.08 134	0.08 222	0.04 74	0.09 103	0.16 257	0.06 79	0.09 101

LL-Strereo2	0.07 96	0.03 38	0.03 40	0.04 68	0.05 90	0.04 69	0.03 66	0.06 75	0.07 117	0.14 114	0.07 112	0.08 88	0.05 110	0.04 99	0.07 83	0.08 93	0.14 129	0.07 85	0.10 112	0.06 91	0.10 94	0.06 94	0.03 84	0.04 74	0.08 92	0.09 99	0.08 96	0.05 57

RAFT_CTSACE	0.07 96	0.04 68	0.06 146	0.03 40	0.04 71	0.05 98	0.05 119	0.06 75	0.06 89	0.09 94	0.04 40	0.10 104	0.09 213	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.11 101	0.07 85	0.07 70	0.05 72	0.12 114	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.12 143	0.13 174	0.12 142	0.15 173

ARAFT	0.07 96	0.04 68	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.05 98	0.02 26	0.09 103	0.06 89	0.12 105	0.06 84	0.12 123	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.07 76	0.12 111	0.09 123	0.09 101	0.05 72	0.11 100	0.07 113	0.03 84	0.04 74	0.09 103	0.09 99	0.09 111	0.09 101

DMCA	0.07 96	0.05 91	0.07 182	0.06 115	0.06 120	0.05 98	0.07 174	0.09 103	0.06 89	0.06 77	0.09 162	0.07 83	0.06 142	0.06 134	0.07 83	0.08 93	0.11 101	0.10 149	0.08 85	0.07 109	0.09 85	0.05 73	0.06 161	0.05 101	0.08 92	0.10 114	0.05 54	0.07 86

CVANet_RVC	0.07 96	0.07 140	0.07 182	0.08 150	0.06 120	0.07 138	0.05 119	0.06 75	0.05 63	0.06 77	0.09 162	0.05 63	0.04 80	0.04 99	0.08 113	0.08 93	0.08 73	0.08 94	0.08 85	0.06 91	0.08 80	0.05 73	0.04 109	0.05 101	0.08 92	0.07 82	0.07 87	0.09 101

MGS-Stereo	0.08 107	0.06 115	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.05 63	0.09 94	0.07 112	0.10 104	0.04 80	0.05 115	0.07 83	0.08 93	0.15 136	0.11 168	0.12 132	0.09 164	0.12 114	0.07 113	0.05 139	0.05 101	0.10 118	0.09 99	0.11 132	0.10 117

anonymousdsp2	0.08 107	0.07 140	0.05 112	0.06 115	0.05 90	0.06 117	0.05 119	0.12 119	0.06 89	0.17 137	0.06 84	0.08 88	0.04 80	0.05 115	0.07 83	0.08 93	0.13 115	0.08 94	0.10 112	0.07 109	0.12 114	0.06 94	0.05 139	0.06 130	0.09 103	0.08 90	0.08 96	0.07 86

test_5	0.08 107	0.05 91	0.07 182	0.04 68	0.04 71	0.04 69	0.04 108	0.09 103	0.05 63	0.05 70	0.07 112	0.12 123	0.12 249	0.02 32	0.07 83	0.09 111	0.07 66	0.07 85	0.08 85	0.06 91	0.10 94	0.09 179	0.02 41	0.07 173	0.10 118	0.13 174	0.13 156	0.18 221

AnonymousM	0.08 107	0.05 91	0.04 78	0.06 115	0.05 90	0.04 69	0.04 108	0.13 137	0.05 63	0.20 176	0.06 84	0.11 116	0.03 56	0.06 134	0.09 153	0.09 111	0.19 208	0.08 94	0.12 132	0.07 109	0.16 191	0.06 94	0.04 109	0.04 74	0.08 92	0.11 137	0.10 118	0.09 101

raft+_RVC	0.08 107	0.06 115	0.04 78	0.06 115	0.06 120	0.07 138	0.04 108	0.10 110	0.08 145	0.17 137	0.08 141	0.09 95	0.04 80	0.04 99	0.08 113	0.07 76	0.13 115	0.09 123	0.11 120	0.06 91	0.13 133	0.05 73	0.03 84	0.05 101	0.10 118	0.09 99	0.09 111	0.08 93

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 107	0.06 115	0.05 112	0.05 92	0.04 71	0.04 69	0.04 108	0.14 147	0.07 117	0.21 189	0.04 40	0.12 123	0.04 80	0.03 72	0.07 83	0.09 111	0.09 86	0.06 65	0.10 112	0.05 72	0.11 100	0.05 73	0.03 84	0.05 101	0.12 143	0.09 99	0.09 111	0.09 101

CCAANet	0.08 107	0.07 140	0.06 146	0.09 174	0.06 120	0.07 138	0.09 214	0.08 95	0.07 117	0.07 86	0.07 112	0.14 151	0.05 110	0.05 115	0.09 153	0.10 142	0.10 90	0.09 123	0.07 70	0.06 91	0.08 80	0.06 94	0.04 109	0.04 74	0.08 92	0.09 99	0.07 87	0.09 101

DF_test	0.09 114	0.04 68	0.04 78	0.03 40	0.04 71	0.06 117	0.03 66	0.16 162	0.09 179	0.21 189	0.07 112	0.17 188	0.05 110	0.10 233	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.08 94	0.13 152	0.07 109	0.18 229	0.09 179	0.06 161	0.05 101	0.06 65	0.11 137	0.09 111	0.08 93

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 114	0.04 68	0.06 146	0.04 68	0.05 90	0.05 98	0.03 66	0.15 152	0.09 179	0.19 163	0.09 162	0.16 179	0.05 110	0.06 134	0.09 153	0.09 111	0.15 136	0.08 94	0.11 120	0.07 109	0.16 191	0.08 134	0.04 109	0.05 101	0.16 211	0.11 137	0.14 171	0.16 189

test_for_model	0.09 114	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.07 138	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.08 145	0.24 239	0.05 62	0.15 157	0.05 110	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.18 185	0.10 149	0.12 132	0.08 134	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 101	0.09 103	0.10 114	0.08 96	0.09 101

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 114	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.07 138	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.08 145	0.24 239	0.05 62	0.15 157	0.05 110	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.18 185	0.10 149	0.12 132	0.08 134	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 101	0.09 103	0.10 114	0.08 96	0.09 101

testlalala	0.09 114	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.07 138	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.08 145	0.24 239	0.05 62	0.15 157	0.05 110	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.18 185	0.10 149	0.12 132	0.08 134	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 101	0.09 103	0.10 114	0.08 96	0.09 101

GCAPDPT-zeroshot	0.09 114	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.07 138	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.08 145	0.24 239	0.05 62	0.15 157	0.05 110	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.18 185	0.10 149	0.12 132	0.08 134	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 101	0.09 103	0.10 114	0.08 96	0.09 101

GCAP-Stereo	0.09 114	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.07 138	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.08 145	0.24 239	0.05 62	0.15 157	0.05 110	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.18 185	0.10 149	0.12 132	0.08 134	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 101	0.09 103	0.10 114	0.08 96	0.09 101

4D-IteraStereo	0.09 114	0.06 115	0.05 112	0.06 115	0.06 120	0.06 117	0.04 108	0.15 152	0.10 207	0.22 200	0.08 141	0.14 151	0.06 142	0.03 72	0.08 113	0.10 142	0.17 165	0.09 123	0.11 120	0.07 109	0.15 173	0.05 73	0.03 84	0.05 101	0.10 118	0.10 114	0.08 96	0.08 93

LoS_RVC	0.09 114	0.07 140	0.05 112	0.05 92	0.06 120	0.06 117	0.05 119	0.13 137	0.08 145	0.18 149	0.11 207	0.12 123	0.06 142	0.07 168	0.08 113	0.09 111	0.10 90	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.16 191	0.09 179	0.05 139	0.06 130	0.14 181	0.10 114	0.10 118	0.13 149

tt_ll	0.09 114	0.07 140	0.05 112	0.05 92	0.06 120	0.06 117	0.05 119	0.13 137	0.08 145	0.18 149	0.11 207	0.12 123	0.06 142	0.07 168	0.08 113	0.09 111	0.10 90	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.16 191	0.09 179	0.05 139	0.06 130	0.14 181	0.10 114	0.10 118	0.13 149

CAS	0.09 114	0.07 140	0.05 112	0.06 115	0.05 90	0.05 98	0.04 108	0.14 147	0.05 63	0.11 103	0.10 190	0.11 116	0.05 110	0.07 168	0.08 113	0.09 111	0.11 101	0.10 149	0.14 167	0.07 109	0.12 114	0.07 113	0.05 139	0.05 101	0.13 156	0.11 137	0.09 111	0.14 159

TestStereo1	0.09 114	0.07 140	0.06 146	0.04 68	0.05 90	0.06 117	0.06 154	0.07 89	0.07 117	0.09 94	0.07 112	0.11 116	0.14 280	0.04 99	0.09 153	0.10 142	0.11 101	0.09 123	0.09 101	0.08 134	0.13 133	0.12 265	0.02 41	0.04 74	0.15 195	0.13 174	0.16 200	0.20 250

TESTraft	0.09 114	0.06 115	0.06 146	0.04 68	0.04 71	0.05 98	0.06 154	0.09 103	0.08 145	0.09 94	0.08 141	0.12 123	0.13 264	0.03 72	0.09 153	0.10 142	0.11 101	0.09 123	0.08 85	0.07 109	0.13 133	0.12 265	0.02 41	0.05 101	0.14 181	0.12 152	0.14 171	0.20 250

IER	0.09 114	0.07 140	0.07 182	0.09 174	0.07 138	0.08 151	0.06 154	0.12 119	0.07 117	0.14 114	0.11 207	0.10 104	0.07 177	0.06 134	0.08 113	0.09 111	0.15 136	0.11 168	0.11 120	0.07 109	0.11 100	0.07 113	0.06 161	0.06 130	0.10 118	0.10 114	0.11 132	0.14 159

RAFT+CT+SA	0.09 114	0.05 91	0.07 182	0.05 92	0.05 90	0.04 69	0.05 119	0.13 137	0.08 145	0.08 90	0.07 112	0.15 157	0.13 264	0.04 99	0.10 211	0.10 142	0.09 86	0.08 94	0.08 85	0.06 91	0.12 114	0.11 243	0.02 41	0.06 130	0.13 156	0.12 152	0.11 132	0.17 202

SA-5K	0.09 114	0.07 140	0.06 146	0.04 68	0.05 90	0.06 117	0.06 154	0.07 89	0.07 117	0.09 94	0.07 112	0.11 116	0.14 280	0.04 99	0.09 153	0.10 142	0.11 101	0.09 123	0.09 101	0.08 134	0.13 133	0.12 265	0.02 41	0.04 74	0.15 195	0.13 174	0.16 200	0.20 250

test_4	0.09 114	0.05 91	0.07 182	0.05 92	0.06 120	0.03 43	0.02 26	0.11 114	0.09 179	0.17 137	0.06 84	0.09 95	0.06 142	0.03 72	0.09 153	0.09 111	0.15 136	0.08 94	0.10 112	0.07 109	0.16 191	0.08 134	0.02 41	0.07 173	0.09 103	0.15 231	0.12 142	0.18 221

CIPLG	0.09 114	0.06 115	0.05 112	0.06 115	0.06 120	0.09 166	0.06 154	0.18 214	0.06 89	0.20 176	0.08 141	0.12 123	0.06 142	0.06 134	0.08 113	0.10 142	0.17 165	0.11 168	0.11 120	0.09 164	0.13 133	0.06 94	0.04 109	0.06 130	0.10 118	0.09 99	0.10 118	0.10 117

IPLG	0.09 114	0.07 140	0.07 182	0.07 139	0.07 138	0.06 117	0.05 119	0.15 152	0.06 89	0.22 200	0.06 84	0.15 157	0.05 110	0.04 99	0.08 113	0.10 142	0.16 151	0.10 149	0.14 167	0.09 164	0.13 133	0.08 134	0.04 109	0.07 173	0.13 156	0.11 137	0.11 132	0.08 93

IPLGR_C	0.09 114	0.06 115	0.05 112	0.06 115	0.06 120	0.09 166	0.06 154	0.18 214	0.06 89	0.20 176	0.08 141	0.12 123	0.07 177	0.06 134	0.08 113	0.10 142	0.17 165	0.11 168	0.11 120	0.09 164	0.13 133	0.06 94	0.04 109	0.06 130	0.10 118	0.09 99	0.10 118	0.10 117

ACRE	0.09 114	0.06 115	0.05 112	0.06 115	0.06 120	0.09 166	0.06 154	0.18 214	0.06 89	0.20 176	0.08 141	0.12 123	0.07 177	0.06 134	0.08 113	0.10 142	0.17 165	0.11 168	0.11 120	0.09 164	0.13 133	0.06 94	0.04 109	0.06 130	0.10 118	0.10 114	0.10 118	0.10 117

rafts_anoy	0.09 114	0.08 181	0.07 182	0.07 139	0.07 138	0.06 117	0.05 119	0.13 137	0.05 63	0.17 137	0.09 162	0.12 123	0.05 110	0.03 72	0.09 153	0.10 142	0.15 136	0.12 206	0.13 152	0.07 109	0.14 153	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.11 133	0.10 114	0.09 111	0.11 127

RALCasStereoNet	0.09 114	0.08 181	0.06 146	0.09 174	0.07 138	0.06 117	0.05 119	0.12 119	0.05 63	0.18 149	0.07 112	0.12 123	0.05 110	0.04 99	0.09 153	0.10 142	0.18 185	0.12 206	0.13 152	0.08 134	0.15 173	0.08 134	0.05 139	0.06 130	0.12 143	0.09 99	0.10 118	0.08 93

RALAANet	0.09 114	0.08 181	0.06 146	0.07 139	0.05 90	0.08 151	0.05 119	0.10 110	0.07 117	0.12 105	0.09 162	0.10 104	0.06 142	0.03 72	0.08 113	0.09 111	0.13 115	0.11 168	0.15 180	0.08 134	0.12 114	0.07 113	0.04 109	0.06 130	0.11 133	0.10 114	0.11 132	0.11 127

UPFNet	0.09 114	0.08 181	0.08 209	0.09 174	0.07 138	0.09 166	0.06 154	0.12 119	0.09 179	0.14 114	0.09 162	0.12 123	0.06 142	0.07 168	0.08 113	0.10 142	0.13 115	0.11 168	0.10 112	0.07 109	0.09 85	0.07 113	0.06 161	0.06 130	0.09 103	0.10 114	0.10 118	0.10 117

HITNet	0.09 114	0.07 140	0.06 146	0.08 150	0.08 162	0.08 151	0.05 119	0.11 114	0.07 117	0.19 163	0.08 141	0.12 123	0.06 142	0.07 168	0.08 113	0.08 93	0.13 115	0.11 168	0.10 112	0.06 91	0.10 94	0.09 179	0.06 161	0.06 130	0.12 143	0.11 137	0.16 200	0.13 149
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
small-0shot	0.10 140	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.06 117	0.03 66	0.16 162	0.10 207	0.19 163	0.06 84	0.15 157	0.07 177	0.09 216	0.08 113	0.10 142	0.18 185	0.09 123	0.13 152	0.07 109	0.19 243	0.08 134	0.03 84	0.05 101	0.13 156	0.11 137	0.13 156	0.17 202

anonymous	0.10 140	0.04 68	0.05 112	0.04 68	0.08 162	0.07 138	0.05 119	0.17 175	0.08 145	0.18 149	0.06 84	0.16 179	0.06 142	0.09 216	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.09 123	0.14 167	0.08 134	0.19 243	0.08 134	0.04 109	0.06 130	0.15 195	0.09 99	0.14 171	0.15 173

DepthFocus	0.10 140	0.05 91	0.05 112	0.09 174	0.05 90	0.06 117	0.04 108	0.17 175	0.07 117	0.22 200	0.09 162	0.13 139	0.04 80	0.10 233	0.09 153	0.09 111	0.18 185	0.09 123	0.18 238	0.09 164	0.17 215	0.08 134	0.09 246	0.05 101	0.07 80	0.11 137	0.14 171	0.12 140

coex_refinement	0.10 140	0.10 219	0.07 182	0.09 174	0.08 162	0.09 166	0.06 154	0.17 175	0.10 207	0.20 176	0.11 207	0.11 116	0.07 177	0.07 168	0.11 251	0.14 294	0.15 136	0.11 168	0.12 132	0.06 91	0.12 114	0.08 134	0.06 161	0.07 173	0.12 143	0.12 152	0.11 132	0.13 149

castereo++	0.10 140	0.07 140	0.05 112	0.07 139	0.07 138	0.06 117	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.08 141	0.17 188	0.06 142	0.05 115	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.09 123	0.13 152	0.07 109	0.20 266	0.07 113	0.05 139	0.07 173	0.12 143	0.12 152	0.12 142	0.11 127

castereo	0.10 140	0.07 140	0.06 146	0.06 115	0.07 138	0.08 151	0.05 119	0.16 162	0.11 227	0.24 239	0.10 190	0.15 157	0.04 80	0.05 115	0.08 113	0.10 142	0.20 233	0.09 123	0.14 167	0.07 109	0.19 243	0.07 113	0.04 109	0.07 173	0.13 156	0.12 152	0.12 142	0.12 140

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 140	0.07 140	0.06 146	0.08 150	0.05 90	0.07 138	0.03 66	0.11 114	0.15 275	0.20 176	0.15 263	0.11 116	0.07 177	0.08 194	0.08 113	0.09 111	0.16 151	0.11 168	0.12 132	0.08 134	0.12 114	0.11 243	0.06 161	0.07 173	0.12 143	0.14 204	0.12 142	0.16 189

CASnet	0.10 140	0.06 115	0.05 112	0.08 150	0.09 193	0.11 208	0.05 119	0.18 214	0.10 207	0.23 222	0.11 207	0.13 139	0.06 142	0.07 168	0.09 153	0.10 142	0.16 151	0.08 94	0.18 238	0.07 109	0.14 153	0.06 94	0.06 161	0.06 130	0.12 143	0.10 114	0.14 171	0.10 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 140	0.09 201	0.06 146	0.08 150	0.06 120	0.09 166	0.06 154	0.09 103	0.07 117	0.18 149	0.11 207	0.10 104	0.10 230	0.06 134	0.08 113	0.09 111	0.14 129	0.09 123	0.18 238	0.09 164	0.11 100	0.06 94	0.05 139	0.06 130	0.11 133	0.10 114	0.15 187	0.12 140

Sa-1000	0.10 140	0.07 140	0.07 182	0.07 139	0.05 90	0.09 166	0.03 66	0.12 119	0.06 89	0.18 149	0.08 141	0.19 217	0.05 110	0.05 115	0.10 211	0.10 142	0.16 151	0.12 206	0.14 167	0.09 164	0.16 191	0.10 218	0.04 109	0.05 101	0.19 270	0.15 231	0.13 156	0.20 250

SA	0.10 140	0.07 140	0.06 146	0.06 115	0.05 90	0.08 151	0.04 108	0.12 119	0.05 63	0.16 127	0.07 112	0.16 179	0.03 56	0.04 99	0.09 153	0.09 111	0.13 115	0.11 168	0.12 132	0.09 164	0.14 153	0.10 218	0.03 84	0.06 130	0.16 211	0.14 204	0.13 156	0.20 250

test-3	0.10 140	0.06 115	0.04 78	0.06 115	0.08 162	0.05 98	0.05 119	0.17 175	0.07 117	0.24 239	0.07 112	0.19 217	0.07 177	0.06 134	0.10 211	0.10 142	0.21 248	0.09 123	0.15 180	0.10 200	0.16 191	0.09 179	0.05 139	0.06 130	0.09 103	0.10 114	0.12 142	0.11 127

test_1	0.10 140	0.06 115	0.04 78	0.06 115	0.08 162	0.05 98	0.05 119	0.17 175	0.07 117	0.24 239	0.07 112	0.19 217	0.07 177	0.06 134	0.10 211	0.10 142	0.21 248	0.09 123	0.15 180	0.10 200	0.16 191	0.09 179	0.05 139	0.06 130	0.09 103	0.10 114	0.12 142	0.11 127

raftrobust	0.10 140	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.07 138	0.05 98	0.04 108	0.14 147	0.06 89	0.25 273	0.07 112	0.12 123	0.05 110	0.05 115	0.08 113	0.09 111	0.18 185	0.11 168	0.11 120	0.09 164	0.17 215	0.08 134	0.05 139	0.05 101	0.13 156	0.12 152	0.10 118	0.10 117

UNet	0.10 140	0.09 201	0.08 209	0.10 195	0.08 162	0.09 166	0.08 193	0.15 152	0.08 145	0.17 137	0.09 162	0.13 139	0.09 213	0.07 168	0.09 153	0.10 142	0.16 151	0.13 240	0.12 132	0.08 134	0.11 100	0.09 179	0.08 222	0.09 233	0.11 133	0.13 174	0.10 118	0.11 127

DMCA-RVC	0.10 140	0.08 181	0.11 261	0.08 150	0.09 193	0.08 151	0.08 193	0.12 119	0.09 179	0.13 111	0.13 237	0.13 139	0.07 177	0.06 134	0.13 287	0.12 252	0.14 129	0.13 240	0.11 120	0.10 200	0.12 114	0.09 179	0.07 190	0.09 233	0.10 118	0.10 114	0.10 118	0.11 127

DISCO	0.10 140	0.10 219	0.08 209	0.10 195	0.09 193	0.11 208	0.09 214	0.10 110	0.08 145	0.15 121	0.10 190	0.12 123	0.07 177	0.06 134	0.09 153	0.11 201	0.15 136	0.10 149	0.14 167	0.10 200	0.12 114	0.10 218	0.06 161	0.09 233	0.14 181	0.11 137	0.13 156	0.11 127

LGCAT	0.11 157	0.09 201	0.08 209	0.08 150	0.07 138	0.10 191	0.06 154	0.17 175	0.06 89	0.22 200	0.09 162	0.15 157	0.07 177	0.07 168	0.09 153	0.09 111	0.19 208	0.10 149	0.17 219	0.08 134	0.19 243	0.10 218	0.08 222	0.06 130	0.11 133	0.12 152	0.15 187	0.11 127

HLF11	0.11 157	0.09 201	0.07 182	0.11 216	0.07 138	0.09 166	0.07 174	0.19 245	0.07 117	0.19 163	0.09 162	0.16 179	0.06 142	0.07 168	0.08 113	0.10 142	0.19 208	0.12 206	0.16 198	0.09 164	0.13 133	0.08 134	0.07 190	0.07 173	0.12 143	0.13 174	0.15 187	0.14 159

S2M2_XL	0.11 157	0.07 140	0.08 209	0.07 139	0.07 138	0.10 191	0.08 193	0.18 214	0.06 89	0.21 189	0.09 162	0.22 273	0.05 110	0.06 134	0.08 113	0.10 142	0.20 233	0.09 123	0.17 219	0.09 164	0.20 266	0.08 134	0.08 222	0.06 130	0.11 133	0.09 99	0.14 171	0.16 189
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 157	0.10 219	0.08 209	0.09 174	0.09 193	0.08 151	0.07 174	0.17 175	0.08 145	0.22 200	0.09 162	0.16 179	0.13 264	0.07 168	0.08 113	0.11 201	0.16 151	0.11 168	0.11 120	0.09 164	0.14 153	0.09 179	0.09 246	0.07 173	0.13 156	0.14 204	0.14 171	0.11 127

Reg-Stereo(zero)	0.11 157	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.07 138	0.10 191	0.07 174	0.17 175	0.10 207	0.25 273	0.09 162	0.20 233	0.06 142	0.07 168	0.09 153	0.11 201	0.19 208	0.10 149	0.15 180	0.09 164	0.15 173	0.08 134	0.07 190	0.07 173	0.13 156	0.13 174	0.18 243	0.17 202

FLISNet	0.11 157	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.07 138	0.10 191	0.07 174	0.17 175	0.10 207	0.25 273	0.09 162	0.20 233	0.06 142	0.07 168	0.09 153	0.11 201	0.19 208	0.10 149	0.15 180	0.09 164	0.15 173	0.08 134	0.07 190	0.07 173	0.13 156	0.13 174	0.18 243	0.17 202

trnet	0.11 157	0.08 181	0.05 112	0.07 139	0.07 138	0.07 138	0.05 119	0.18 214	0.05 63	0.27 306	0.07 112	0.18 205	0.06 142	0.08 194	0.08 113	0.10 142	0.22 264	0.08 94	0.12 132	0.07 109	0.20 266	0.08 134	0.06 161	0.05 101	0.11 133	0.13 174	0.17 218	0.16 189

CES	0.11 157	0.06 115	0.06 146	0.06 115	0.08 162	0.07 138	0.05 119	0.35 341	0.05 63	0.15 121	0.23 329	0.13 139	0.04 80	0.08 194	0.08 113	0.10 142	0.19 208	0.08 94	0.14 167	0.08 134	0.28 350	0.08 134	0.07 190	0.04 74	0.14 181	0.11 137	0.13 156	0.16 189

EGLCR-Stereo	0.11 157	0.06 115	0.04 78	0.08 150	0.08 162	0.07 138	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.27 306	0.06 84	0.19 217	0.06 142	0.08 194	0.08 113	0.10 142	0.20 233	0.10 149	0.16 198	0.07 109	0.17 215	0.07 113	0.04 109	0.06 130	0.10 118	0.12 152	0.18 243	0.18 221

MIPNet	0.11 157	0.09 201	0.06 146	0.07 139	0.08 162	0.07 138	0.05 119	0.17 175	0.06 89	0.23 222	0.07 112	0.15 157	0.08 200	0.05 115	0.09 153	0.10 142	0.17 165	0.11 168	0.20 260	0.12 248	0.13 133	0.10 218	0.05 139	0.07 173	0.15 195	0.13 174	0.11 132	0.13 149

GMOStereo	0.11 157	0.07 140	0.09 229	0.06 115	0.05 90	0.06 117	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.07 112	0.17 188	0.09 213	0.05 115	0.10 211	0.11 201	0.17 165	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.19 243	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.18 255	0.16 257	0.14 171	0.17 202

error version	0.11 157	0.07 140	0.09 229	0.06 115	0.05 90	0.06 117	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.07 112	0.17 188	0.09 213	0.05 115	0.10 211	0.11 201	0.17 165	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.19 243	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.18 255	0.16 257	0.14 171	0.17 202

test-v	0.11 157	0.07 140	0.09 229	0.06 115	0.05 90	0.06 117	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.07 112	0.17 188	0.09 213	0.05 115	0.10 211	0.11 201	0.17 165	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.19 243	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.18 255	0.16 257	0.14 171	0.17 202

test_3	0.11 157	0.07 140	0.07 182	0.06 115	0.08 162	0.05 98	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.09 162	0.21 257	0.11 241	0.06 134	0.13 287	0.13 273	0.20 233	0.09 123	0.14 167	0.10 200	0.18 229	0.08 134	0.04 109	0.08 200	0.13 156	0.15 231	0.13 156	0.14 159

test-2	0.11 157	0.07 140	0.09 229	0.06 115	0.05 90	0.06 117	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.07 112	0.17 188	0.09 213	0.05 115	0.10 211	0.11 201	0.17 165	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.19 243	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.18 255	0.16 257	0.14 171	0.17 202

CREStereo++_RVC	0.11 157	0.07 140	0.05 112	0.08 150	0.08 162	0.08 151	0.07 174	0.16 162	0.09 179	0.26 290	0.09 162	0.17 188	0.13 264	0.08 194	0.08 113	0.10 142	0.20 233	0.08 94	0.13 152	0.07 109	0.19 243	0.08 134	0.06 161	0.06 130	0.14 181	0.11 137	0.16 200	0.15 173
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	0.11 157	0.06 115	0.06 146	0.10 195	0.09 193	0.09 166	0.06 154	0.12 119	0.08 145	0.22 200	0.08 141	0.13 139	0.07 177	0.08 194	0.10 211	0.13 273	0.20 233	0.13 240	0.18 238	0.08 134	0.18 229	0.09 179	0.06 161	0.06 130	0.10 118	0.10 114	0.15 187	0.14 159

XX-TBD	0.11 157	0.06 115	0.06 146	0.10 195	0.09 193	0.09 166	0.06 154	0.12 119	0.08 145	0.22 200	0.08 141	0.13 139	0.07 177	0.08 194	0.10 211	0.13 273	0.20 233	0.13 240	0.18 238	0.08 134	0.18 229	0.09 179	0.06 161	0.06 130	0.10 118	0.10 114	0.15 187	0.14 159

HCRNet	0.11 157	0.17 302	0.06 146	0.22 302	0.08 162	0.15 254	0.08 193	0.13 137	0.04 35	0.46 367	0.12 223	0.24 285	0.07 177	0.07 168	0.08 113	0.06 53	0.14 129	0.08 94	0.20 260	0.08 134	0.09 85	0.05 73	0.11 272	0.06 130	0.06 65	0.05 34	0.05 54	0.08 93

CREStereo	0.11 157	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.08 162	0.07 138	0.05 119	0.18 214	0.05 63	0.26 290	0.08 141	0.18 205	0.06 142	0.08 194	0.08 113	0.10 142	0.22 264	0.09 123	0.13 152	0.08 134	0.20 266	0.09 179	0.06 161	0.05 101	0.11 133	0.13 174	0.17 218	0.15 173
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	0.11 157	0.10 219	0.08 209	0.09 174	0.10 218	0.09 166	0.06 154	0.14 147	0.08 145	0.18 149	0.15 263	0.09 95	0.06 142	0.08 194	0.09 153	0.10 142	0.17 165	0.13 240	0.14 167	0.10 200	0.11 100	0.09 179	0.08 222	0.08 200	0.13 156	0.12 152	0.10 118	0.11 127

DSFCA	0.11 157	0.13 265	0.09 229	0.10 195	0.08 162	0.11 208	0.11 246	0.12 119	0.09 179	0.12 105	0.13 237	0.14 151	0.07 177	0.05 115	0.09 153	0.11 201	0.15 136	0.13 240	0.16 198	0.10 200	0.13 133	0.12 265	0.07 190	0.09 233	0.12 143	0.13 174	0.10 118	0.13 149

PMTNet	0.11 157	0.10 219	0.06 146	0.12 230	0.09 193	0.07 138	0.06 154	0.18 214	0.06 89	0.28 325	0.06 84	0.18 205	0.04 80	0.07 168	0.09 153	0.11 201	0.19 208	0.09 123	0.14 167	0.08 134	0.17 215	0.09 179	0.07 190	0.05 101	0.13 156	0.12 152	0.17 218	0.15 173

BEATNet_4x	0.11 157	0.10 219	0.08 209	0.09 174	0.09 193	0.09 166	0.08 193	0.12 119	0.08 145	0.21 189	0.09 162	0.15 157	0.09 213	0.07 168	0.10 211	0.09 111	0.13 115	0.13 240	0.11 120	0.08 134	0.13 133	0.11 243	0.08 222	0.07 173	0.13 156	0.13 174	0.18 243	0.18 221

DeepPrunerF	0.11 157	0.10 219	0.10 248	0.13 243	0.13 263	0.09 166	0.09 214	0.15 152	0.11 227	0.12 105	0.14 250	0.10 104	0.09 213	0.07 168	0.12 267	0.11 201	0.11 101	0.13 240	0.13 152	0.11 227	0.13 133	0.08 134	0.08 222	0.08 200	0.17 230	0.14 204	0.11 132	0.14 159

ADCP+	0.11 157	0.10 219	0.08 209	0.09 174	0.07 138	0.09 166	0.08 193	0.13 137	0.11 227	0.16 127	0.12 223	0.18 205	0.08 200	0.07 168	0.10 211	0.09 111	0.16 151	0.11 168	0.14 167	0.09 164	0.12 114	0.09 179	0.08 222	0.08 200	0.11 133	0.15 231	0.11 132	0.11 127

RASNet	0.11 157	0.10 219	0.09 229	0.10 195	0.07 138	0.08 151	0.08 193	0.19 245	0.09 179	0.17 137	0.10 190	0.13 139	0.08 200	0.06 134	0.08 113	0.10 142	0.15 136	0.09 123	0.12 132	0.06 91	0.15 173	0.09 179	0.05 139	0.10 250	0.13 156	0.11 137	0.17 218	0.17 202

iResNet_ROB	0.11 157	0.08 181	0.07 182	0.11 216	0.08 162	0.12 222	0.07 174	0.15 152	0.08 145	0.23 222	0.10 190	0.15 157	0.15 288	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.17 165	0.12 206	0.13 152	0.09 164	0.14 153	0.09 179	0.07 190	0.08 200	0.14 181	0.12 152	0.15 187	0.15 173

DN-CSS_ROB	0.11 157	0.09 201	0.11 261	0.08 150	0.09 193	0.08 151	0.08 193	0.16 162	0.10 207	0.23 222	0.17 283	0.18 205	0.14 280	0.05 115	0.08 113	0.09 111	0.13 115	0.10 149	0.18 238	0.09 164	0.11 100	0.08 134	0.07 190	0.08 200	0.13 156	0.10 114	0.12 142	0.10 117

DNSM	0.12 186	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.08 162	0.11 208	0.06 154	0.19 245	0.08 145	0.26 290	0.06 84	0.21 257	0.03 56	0.10 233	0.09 153	0.10 142	0.22 264	0.10 149	0.15 180	0.09 164	0.20 266	0.10 218	0.06 161	0.06 130	0.15 195	0.12 152	0.17 218	0.19 240

ManiGeoR	0.12 186	0.10 219	0.08 209	0.13 243	0.08 162	0.10 191	0.07 174	0.20 267	0.10 207	0.20 176	0.11 207	0.20 233	0.06 142	0.06 134	0.09 153	0.10 142	0.18 185	0.11 168	0.16 198	0.09 164	0.13 133	0.07 113	0.06 161	0.08 200	0.16 211	0.14 204	0.16 200	0.14 159

HLf10	0.12 186	0.10 219	0.08 209	0.13 243	0.08 162	0.10 191	0.07 174	0.20 267	0.10 207	0.20 176	0.11 207	0.20 233	0.06 142	0.06 134	0.09 153	0.10 142	0.18 185	0.11 168	0.16 198	0.09 164	0.13 133	0.07 113	0.06 161	0.08 200	0.16 211	0.14 204	0.16 200	0.14 159

HLf8	0.12 186	0.10 219	0.08 209	0.11 216	0.09 193	0.10 191	0.08 193	0.20 267	0.09 179	0.19 163	0.10 190	0.20 233	0.09 213	0.07 168	0.09 153	0.11 201	0.19 208	0.12 206	0.17 219	0.09 164	0.14 153	0.09 179	0.07 190	0.08 200	0.16 211	0.14 204	0.18 243	0.18 221

TestStereo_HLe17	0.12 186	0.11 236	0.08 209	0.14 253	0.10 218	0.12 222	0.08 193	0.23 299	0.11 227	0.21 189	0.10 190	0.20 233	0.07 177	0.06 134	0.09 153	0.10 142	0.17 165	0.11 168	0.18 238	0.09 164	0.13 133	0.08 134	0.06 161	0.09 233	0.18 255	0.14 204	0.16 200	0.15 173

TestStereo_HL2	0.12 186	0.09 201	0.07 182	0.10 195	0.08 162	0.10 191	0.08 193	0.18 214	0.10 207	0.22 200	0.11 207	0.20 233	0.09 213	0.08 194	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.11 168	0.17 219	0.09 164	0.14 153	0.07 113	0.07 190	0.08 200	0.17 230	0.14 204	0.17 218	0.18 221

GGDA	0.12 186	0.09 201	0.07 182	0.10 195	0.08 162	0.11 208	0.08 193	0.18 214	0.11 227	0.22 200	0.10 190	0.21 257	0.10 230	0.08 194	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.11 168	0.16 198	0.08 134	0.14 153	0.08 134	0.07 190	0.08 200	0.16 211	0.14 204	0.16 200	0.17 202

DNS	0.12 186	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.08 162	0.11 208	0.06 154	0.18 214	0.07 117	0.26 290	0.06 84	0.26 290	0.04 80	0.10 233	0.09 153	0.10 142	0.21 248	0.10 149	0.15 180	0.09 164	0.20 266	0.09 179	0.05 139	0.06 130	0.14 181	0.13 174	0.18 243	0.18 221

DF	0.12 186	0.07 140	0.05 112	0.10 195	0.09 193	0.09 166	0.07 174	0.19 245	0.07 117	0.27 306	0.09 162	0.20 233	0.05 110	0.10 233	0.09 153	0.11 201	0.22 264	0.11 168	0.16 198	0.09 164	0.21 292	0.10 218	0.07 190	0.07 173	0.15 195	0.12 152	0.17 218	0.23 275

WQFJA1++	0.12 186	0.09 201	0.06 146	0.15 266	0.08 162	0.15 254	0.14 272	0.17 175	0.07 117	0.19 163	0.11 207	0.15 157	0.08 200	0.05 115	0.08 113	0.10 142	0.19 208	0.09 123	0.16 198	0.08 134	0.16 191	0.07 113	0.06 161	0.06 130	0.16 211	0.11 137	0.21 283	0.22 270

DDF-Stereo	0.12 186	0.07 140	0.04 78	0.10 195	0.09 193	0.13 233	0.10 232	0.18 214	0.08 145	0.24 239	0.06 84	0.19 217	0.06 142	0.08 194	0.08 113	0.11 201	0.23 276	0.08 94	0.16 198	0.10 200	0.20 266	0.08 134	0.07 190	0.07 173	0.13 156	0.13 174	0.17 218	0.19 240

zero-FE	0.12 186	0.07 140	0.04 78	0.11 216	0.08 162	0.15 254	0.12 260	0.18 214	0.08 145	0.23 222	0.08 141	0.19 217	0.07 177	0.08 194	0.08 113	0.11 201	0.23 276	0.09 123	0.17 219	0.10 200	0.20 266	0.09 179	0.07 190	0.07 173	0.13 156	0.13 174	0.16 200	0.20 250

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 186	0.07 140	0.04 78	0.09 174	0.09 193	0.11 208	0.10 232	0.18 214	0.08 145	0.24 239	0.09 162	0.16 179	0.04 80	0.09 216	0.09 153	0.11 201	0.21 248	0.10 149	0.17 219	0.09 164	0.20 266	0.10 218	0.05 139	0.06 130	0.15 195	0.13 174	0.16 200	0.27 296

AE-Stereo	0.12 186	0.09 201	0.08 209	0.11 216	0.09 193	0.08 151	0.05 119	0.17 175	0.14 267	0.24 239	0.09 162	0.19 217	0.10 230	0.07 168	0.10 211	0.12 252	0.24 295	0.13 240	0.16 198	0.11 227	0.18 229	0.09 179	0.05 139	0.09 233	0.13 156	0.14 204	0.15 187	0.15 173

raft_robust	0.12 186	0.09 201	0.09 229	0.11 216	0.06 120	0.09 166	0.06 154	0.15 152	0.08 145	0.23 222	0.07 112	0.20 233	0.11 241	0.09 216	0.11 251	0.12 252	0.16 151	0.12 206	0.13 152	0.10 200	0.15 173	0.11 243	0.03 84	0.07 173	0.18 255	0.16 257	0.15 187	0.14 159

IPLGR	0.12 186	0.09 201	0.09 229	0.09 174	0.10 218	0.09 166	0.07 174	0.18 214	0.09 179	0.22 200	0.10 190	0.15 157	0.07 177	0.06 134	0.09 153	0.11 201	0.17 165	0.11 168	0.20 260	0.12 248	0.15 173	0.08 134	0.04 109	0.08 200	0.16 211	0.13 174	0.14 171	0.16 189

s12784h	0.12 186	0.09 201	0.06 146	0.11 216	0.09 193	0.08 151	0.06 154	0.18 214	0.07 117	0.27 306	0.11 207	0.19 217	0.08 200	0.07 168	0.08 113	0.09 111	0.21 248	0.08 94	0.15 180	0.07 109	0.20 266	0.08 134	0.05 139	0.07 173	0.16 211	0.14 204	0.18 243	0.21 267

ADLNet	0.12 186	0.11 236	0.08 209	0.12 230	0.10 218	0.16 266	0.12 260	0.14 147	0.07 117	0.13 111	0.10 190	0.25 288	0.10 230	0.28 337	0.09 153	0.10 142	0.17 165	0.09 123	0.13 152	0.09 164	0.11 100	0.08 134	0.13 290	0.06 130	0.13 156	0.12 152	0.12 142	0.14 159

GMStereo	0.12 186	0.12 252	0.07 182	0.11 216	0.11 237	0.13 233	0.09 214	0.17 175	0.10 207	0.17 137	0.13 237	0.21 257	0.11 241	0.07 168	0.10 211	0.09 111	0.17 165	0.10 149	0.17 219	0.12 248	0.14 153	0.09 179	0.07 190	0.09 233	0.14 181	0.13 174	0.15 187	0.12 140
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 186	0.11 236	0.12 276	0.12 230	0.10 218	0.11 208	0.13 266	0.15 152	0.12 247	0.13 111	0.12 223	0.13 139	0.09 213	0.09 216	0.15 312	0.13 273	0.15 136	0.11 168	0.16 198	0.09 164	0.13 133	0.10 218	0.10 262	0.10 250	0.12 143	0.10 114	0.13 156	0.12 140

CFNet	0.12 186	0.11 236	0.08 209	0.14 253	0.12 251	0.11 208	0.09 214	0.19 245	0.10 207	0.18 149	0.12 223	0.25 288	0.10 230	0.08 194	0.08 113	0.09 111	0.17 165	0.12 206	0.12 132	0.09 164	0.11 100	0.08 134	0.06 161	0.09 233	0.15 195	0.12 152	0.13 156	0.13 149

iResNetv2_ROB	0.12 186	0.08 181	0.07 182	0.12 230	0.09 193	0.12 222	0.08 193	0.17 175	0.08 145	0.22 200	0.12 223	0.20 233	0.15 288	0.06 134	0.08 113	0.08 93	0.16 151	0.11 168	0.17 219	0.10 200	0.14 153	0.09 179	0.09 246	0.10 250	0.14 181	0.12 152	0.19 257	0.12 140

PDISCO_ROB	0.12 186	0.13 265	0.13 285	0.10 195	0.08 162	0.09 166	0.09 214	0.09 103	0.08 145	0.11 103	0.10 190	0.06 76	0.05 110	0.05 115	0.09 153	0.11 201	0.14 129	0.16 290	0.09 101	0.10 200	0.14 153	0.12 265	0.04 109	0.08 200	0.16 211	0.21 310	0.32 327	0.19 240

depth_test_26	0.13 209	0.06 115	0.06 146	0.06 115	0.07 138	0.07 138	0.05 119	0.26 313	0.06 89	0.32 345	0.10 190	0.31 305	0.06 142	0.10 233	0.10 211	0.10 142	0.29 339	0.11 168	0.25 299	0.10 200	0.26 341	0.07 113	0.13 290	0.08 200	0.12 143	0.14 204	0.13 156	0.20 250

gcap_with_dpt	0.13 209	0.07 140	0.07 182	0.08 150	0.09 193	0.11 208	0.07 174	0.18 214	0.11 227	0.27 306	0.10 190	0.24 285	0.09 213	0.12 270	0.10 211	0.11 201	0.21 248	0.12 206	0.16 198	0.10 200	0.21 292	0.11 243	0.08 222	0.08 200	0.17 230	0.12 152	0.17 218	0.25 286

S2M2_L	0.13 209	0.10 219	0.09 229	0.12 230	0.08 162	0.13 233	0.10 232	0.16 162	0.08 145	0.21 189	0.07 112	0.17 188	0.03 56	0.17 306	0.11 251	0.09 111	0.22 264	0.12 206	0.16 198	0.11 227	0.18 229	0.09 179	0.12 283	0.08 200	0.13 156	0.12 152	0.15 187	0.20 250
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 209	0.07 140	0.07 182	0.08 150	0.09 193	0.11 208	0.07 174	0.18 214	0.11 227	0.27 306	0.10 190	0.24 285	0.09 213	0.12 270	0.10 211	0.11 201	0.21 248	0.12 206	0.16 198	0.10 200	0.21 292	0.11 243	0.08 222	0.08 200	0.17 230	0.12 152	0.17 218	0.25 286

gcap-zeroshot	0.13 209	0.08 181	0.05 112	0.08 150	0.10 218	0.11 208	0.09 214	0.18 214	0.09 179	0.28 325	0.08 141	0.20 233	0.06 142	0.10 233	0.09 153	0.12 252	0.23 276	0.11 168	0.27 310	0.12 248	0.20 266	0.11 243	0.07 190	0.08 200	0.12 143	0.17 275	0.17 218	0.18 221

MSKI-zero shot	0.13 209	0.08 181	0.05 112	0.09 174	0.11 237	0.09 166	0.07 174	0.19 245	0.09 179	0.28 325	0.10 190	0.19 217	0.06 142	0.11 251	0.10 211	0.11 201	0.24 295	0.11 168	0.17 219	0.11 227	0.21 292	0.10 218	0.07 190	0.08 200	0.14 181	0.17 275	0.18 243	0.18 221

Any-RAFT	0.13 209	0.07 140	0.05 112	0.10 195	0.09 193	0.12 222	0.08 193	0.17 175	0.10 207	0.26 290	0.09 162	0.20 233	0.08 200	0.10 233	0.09 153	0.10 142	0.22 264	0.11 168	0.20 260	0.10 200	0.21 292	0.09 179	0.08 222	0.06 130	0.16 211	0.15 231	0.17 218	0.17 202

RAFT-Test	0.13 209	0.07 140	0.06 146	0.09 174	0.11 237	0.13 233	0.09 214	0.17 175	0.11 227	0.27 306	0.10 190	0.20 233	0.05 110	0.12 270	0.10 211	0.11 201	0.23 276	0.12 206	0.21 271	0.14 278	0.21 292	0.11 243	0.06 161	0.08 200	0.17 230	0.15 231	0.17 218	0.17 202

HH	0.13 209	0.06 115	0.05 112	0.11 216	0.11 237	0.16 266	0.08 193	0.19 245	0.07 117	0.28 325	0.08 141	0.18 205	0.05 110	0.12 270	0.10 211	0.10 142	0.23 276	0.12 206	0.15 180	0.10 200	0.20 266	0.08 134	0.07 190	0.08 200	0.13 156	0.14 204	0.19 257	0.23 275

HanStereo	0.13 209	0.06 115	0.05 112	0.11 216	0.11 237	0.16 266	0.08 193	0.19 245	0.07 117	0.28 325	0.08 141	0.18 205	0.05 110	0.12 270	0.10 211	0.10 142	0.23 276	0.12 206	0.15 180	0.10 200	0.20 266	0.08 134	0.07 190	0.08 200	0.13 156	0.14 204	0.19 257	0.23 275

anonymity	0.13 209	0.06 115	0.05 112	0.09 174	0.10 218	0.09 166	0.07 174	0.18 214	0.08 145	0.28 325	0.12 223	0.19 217	0.06 142	0.09 216	0.09 153	0.13 273	0.23 276	0.12 206	0.17 219	0.15 292	0.19 243	0.10 218	0.09 246	0.07 173	0.19 270	0.18 288	0.19 257	0.19 240

iRaft-Stereo_20w	0.13 209	0.07 140	0.05 112	0.12 230	0.12 251	0.12 222	0.09 214	0.16 162	0.10 207	0.28 325	0.09 162	0.19 217	0.04 80	0.10 233	0.09 153	0.11 201	0.24 295	0.11 168	0.15 180	0.13 267	0.20 266	0.08 134	0.09 246	0.06 130	0.17 230	0.13 174	0.20 269	0.25 286

GLC_STEREO	0.13 209	0.11 236	0.12 276	0.12 230	0.11 237	0.10 191	0.10 232	0.19 245	0.07 117	0.25 273	0.13 237	0.12 123	0.07 177	0.07 168	0.08 113	0.12 252	0.24 295	0.11 168	0.17 219	0.09 164	0.27 345	0.15 301	0.07 190	0.07 173	0.15 195	0.09 99	0.20 269	0.12 140

TRStereo	0.13 209	0.07 140	0.05 112	0.09 174	0.08 162	0.17 275	0.13 266	0.18 214	0.07 117	0.25 273	0.09 162	0.20 233	0.04 80	0.10 233	0.09 153	0.10 142	0.22 264	0.11 168	0.22 278	0.13 267	0.19 243	0.09 179	0.09 246	0.07 173	0.16 211	0.15 231	0.24 300	0.20 250

LMCR-Stereo	0.13 209	0.09 201	0.07 182	0.11 216	0.08 162	0.11 208	0.09 214	0.18 214	0.09 179	0.19 163	0.14 250	0.19 217	0.14 280	0.10 233	0.09 153	0.11 201	0.20 233	0.13 240	0.19 254	0.10 200	0.18 229	0.10 218	0.08 222	0.08 200	0.15 195	0.13 174	0.18 243	0.17 202

TestStereo	0.13 209	0.12 252	0.10 248	0.11 216	0.08 162	0.11 208	0.10 232	0.18 214	0.11 227	0.24 239	0.13 237	0.20 233	0.08 200	0.06 134	0.11 251	0.10 142	0.20 233	0.11 168	0.20 260	0.10 200	0.21 292	0.10 218	0.06 161	0.12 279	0.19 270	0.11 137	0.12 142	0.13 149

CFNet_pseudo	0.13 209	0.11 236	0.11 261	0.14 253	0.11 237	0.12 222	0.11 246	0.19 245	0.12 247	0.24 239	0.14 250	0.16 179	0.15 288	0.08 194	0.09 153	0.10 142	0.16 151	0.13 240	0.13 152	0.08 134	0.15 173	0.08 134	0.08 222	0.09 233	0.15 195	0.14 204	0.19 257	0.20 250

EAI-Stereo	0.13 209	0.07 140	0.04 78	0.10 195	0.10 218	0.10 191	0.09 214	0.17 175	0.10 207	0.26 290	0.11 207	0.20 233	0.05 110	0.10 233	0.10 211	0.11 201	0.23 276	0.12 206	0.18 238	0.12 248	0.19 243	0.08 134	0.08 222	0.08 200	0.16 211	0.14 204	0.15 187	0.20 250

FADNet-RVC-Resample	0.13 209	0.10 219	0.12 276	0.12 230	0.10 218	0.13 233	0.10 232	0.16 162	0.13 256	0.18 149	0.13 237	0.17 188	0.11 241	0.10 233	0.10 211	0.09 111	0.13 115	0.15 279	0.15 180	0.17 309	0.15 173	0.12 265	0.10 262	0.13 289	0.17 230	0.13 174	0.12 142	0.11 127

STTStereo	0.13 209	0.14 278	0.17 317	0.13 243	0.15 282	0.13 233	0.20 304	0.13 137	0.13 256	0.15 121	0.15 263	0.17 188	0.10 230	0.11 251	0.12 267	0.12 252	0.15 136	0.14 265	0.13 152	0.11 227	0.12 114	0.10 218	0.07 190	0.09 233	0.15 195	0.13 174	0.12 142	0.16 189

R-Stereo Train	0.13 209	0.07 140	0.07 182	0.09 174	0.10 218	0.15 254	0.05 119	0.16 162	0.12 247	0.28 325	0.12 223	0.20 233	0.08 200	0.11 251	0.09 153	0.11 201	0.24 295	0.12 206	0.16 198	0.11 227	0.21 292	0.11 243	0.08 222	0.07 173	0.15 195	0.15 231	0.16 200	0.15 173

ADCRef	0.13 209	0.10 219	0.09 229	0.10 195	0.08 162	0.09 166	0.08 193	0.17 175	0.14 267	0.21 189	0.15 263	0.15 157	0.13 264	0.05 115	0.10 211	0.11 201	0.16 151	0.14 265	0.19 254	0.12 248	0.15 173	0.12 265	0.09 246	0.11 263	0.13 156	0.18 288	0.13 156	0.18 221

RAFT-Stereo	0.13 209	0.07 140	0.07 182	0.09 174	0.10 218	0.15 254	0.05 119	0.16 162	0.12 247	0.28 325	0.12 223	0.20 233	0.08 200	0.11 251	0.09 153	0.11 201	0.24 295	0.12 206	0.16 198	0.11 227	0.21 292	0.11 243	0.08 222	0.07 173	0.15 195	0.15 231	0.16 200	0.15 173
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 209	0.08 181	0.06 146	0.09 174	0.12 251	0.10 191	0.08 193	0.17 175	0.11 227	0.27 306	0.09 162	0.20 233	0.06 142	0.12 270	0.10 211	0.11 201	0.24 295	0.12 206	0.19 254	0.16 304	0.21 292	0.11 243	0.07 190	0.08 200	0.17 230	0.14 204	0.17 218	0.18 221

CFNet_RVC	0.13 209	0.12 252	0.10 248	0.14 253	0.11 237	0.14 242	0.09 214	0.17 175	0.09 179	0.19 163	0.13 237	0.21 257	0.09 213	0.09 216	0.10 211	0.13 273	0.18 185	0.13 240	0.15 180	0.11 227	0.16 191	0.08 134	0.06 161	0.09 233	0.15 195	0.12 152	0.16 200	0.17 202

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 209	0.13 265	0.13 285	0.14 253	0.15 282	0.13 233	0.20 304	0.13 137	0.15 275	0.16 127	0.16 274	0.21 257	0.09 213	0.15 301	0.10 211	0.12 252	0.15 136	0.12 206	0.11 120	0.09 164	0.11 100	0.09 179	0.08 222	0.08 200	0.13 156	0.13 174	0.11 132	0.15 173
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	0.13 209	0.12 252	0.11 261	0.10 195	0.10 218	0.10 191	0.09 214	0.16 162	0.11 227	0.18 149	0.17 283	0.19 217	0.13 264	0.11 251	0.11 251	0.10 142	0.17 165	0.13 240	0.13 152	0.10 200	0.17 215	0.10 218	0.09 246	0.12 279	0.27 326	0.16 257	0.16 200	0.13 149

PWCDC_ROB	0.13 209	0.06 115	0.09 229	0.07 139	0.13 263	0.08 151	0.13 266	0.06 75	0.24 326	0.09 94	0.15 263	0.09 95	0.43 352	0.26 331	0.10 211	0.10 142	0.09 86	0.12 206	0.08 85	0.11 227	0.08 80	0.11 243	0.19 315	0.13 289	0.07 80	0.13 174	0.08 96	0.18 221

TestStereo_HL3	0.14 237	0.11 236	0.08 209	0.12 230	0.10 218	0.12 222	0.11 246	0.20 267	0.13 256	0.24 239	0.11 207	0.30 303	0.13 264	0.08 194	0.09 153	0.11 201	0.23 276	0.12 206	0.16 198	0.10 200	0.16 191	0.10 218	0.08 222	0.08 200	0.17 230	0.13 174	0.23 290	0.27 296

TestStereo-Hl	0.14 237	0.11 236	0.08 209	0.10 195	0.09 193	0.15 254	0.11 246	0.19 245	0.13 256	0.24 239	0.12 223	0.28 294	0.12 249	0.07 168	0.09 153	0.11 201	0.19 208	0.12 206	0.18 238	0.10 200	0.15 173	0.09 179	0.07 190	0.10 250	0.16 211	0.15 231	0.24 300	0.29 305

DN	0.14 237	0.08 181	0.08 209	0.19 291	0.09 193	0.22 312	0.11 246	0.18 214	0.10 207	0.21 189	0.12 223	0.35 311	0.06 142	0.14 292	0.09 153	0.11 201	0.24 295	0.12 206	0.16 198	0.08 134	0.18 229	0.11 243	0.06 161	0.08 200	0.24 315	0.14 204	0.15 187	0.18 221

IGEV-FE	0.14 237	0.07 140	0.05 112	0.13 243	0.13 263	0.10 191	0.11 246	0.17 175	0.09 179	0.28 325	0.09 162	0.23 276	0.05 110	0.12 270	0.09 153	0.11 201	0.23 276	0.11 168	0.16 198	0.12 248	0.20 266	0.09 179	0.09 246	0.06 130	0.19 270	0.14 204	0.23 290	0.27 296

model_zeroshot	0.14 237	0.09 201	0.06 146	0.10 195	0.10 218	0.14 242	0.08 193	0.20 267	0.12 247	0.28 325	0.08 141	0.21 257	0.06 142	0.11 251	0.09 153	0.12 252	0.26 320	0.13 240	0.27 310	0.11 227	0.20 266	0.13 282	0.11 272	0.09 233	0.17 230	0.17 275	0.18 243	0.18 221

MyStereo04	0.14 237	0.12 252	0.10 248	0.08 150	0.09 193	0.10 191	0.08 193	0.22 291	0.19 305	0.24 239	0.16 274	0.23 276	0.11 241	0.04 99	0.10 211	0.11 201	0.17 165	0.12 206	0.21 271	0.12 248	0.16 191	0.11 243	0.06 161	0.11 263	0.21 296	0.12 152	0.16 200	0.15 173

IGEV_Zeroshot_test	0.14 237	0.07 140	0.05 112	0.13 243	0.13 263	0.10 191	0.11 246	0.17 175	0.09 179	0.28 325	0.09 162	0.23 276	0.05 110	0.12 270	0.09 153	0.11 201	0.23 276	0.11 168	0.16 198	0.12 248	0.20 266	0.09 179	0.09 246	0.06 130	0.19 270	0.14 204	0.23 290	0.27 296

dd	0.14 237	0.12 252	0.07 182	0.25 315	0.10 218	0.19 294	0.09 214	0.17 175	0.08 145	0.17 137	0.08 141	0.33 307	0.08 200	0.06 134	0.10 211	0.11 201	0.24 295	0.11 168	0.25 299	0.09 164	0.15 173	0.09 179	0.06 161	0.09 233	0.17 230	0.13 174	0.18 243	0.15 173

AACVNet	0.14 237	0.13 265	0.10 248	0.13 243	0.13 263	0.14 242	0.10 232	0.19 245	0.11 227	0.22 200	0.17 283	0.13 139	0.10 230	0.09 216	0.11 251	0.11 201	0.21 248	0.13 240	0.17 219	0.12 248	0.16 191	0.11 243	0.11 272	0.11 263	0.17 230	0.13 174	0.14 171	0.16 189

cross-raft	0.14 237	0.08 181	0.07 182	0.08 150	0.10 218	0.12 222	0.08 193	0.17 175	0.13 256	0.27 306	0.11 207	0.21 257	0.05 110	0.11 251	0.13 287	0.14 294	0.22 264	0.11 168	0.23 288	0.13 267	0.23 322	0.09 179	0.06 161	0.08 200	0.22 306	0.17 275	0.14 171	0.15 173

test-1	0.14 237	0.06 115	0.07 182	0.11 216	0.10 218	0.18 283	0.14 272	0.19 245	0.13 256	0.28 325	0.10 190	0.19 217	0.11 241	0.12 270	0.12 267	0.13 273	0.22 264	0.12 206	0.22 278	0.10 200	0.24 329	0.08 134	0.09 246	0.08 200	0.21 296	0.18 288	0.15 187	0.17 202

GEStereo_RVC	0.14 237	0.13 265	0.10 248	0.11 216	0.12 251	0.12 222	0.11 246	0.18 214	0.13 256	0.24 239	0.16 274	0.18 205	0.10 230	0.06 134	0.12 267	0.11 201	0.20 233	0.17 303	0.23 288	0.13 267	0.15 173	0.13 282	0.07 190	0.11 263	0.20 283	0.14 204	0.13 156	0.19 240

sAnonymous2	0.14 237	0.09 201	0.10 248	0.10 195	0.09 193	0.09 166	0.11 246	0.22 291	0.11 227	0.23 222	0.16 274	0.15 157	0.10 230	0.06 134	0.12 267	0.13 273	0.18 185	0.15 279	0.21 271	0.14 278	0.16 191	0.14 289	0.04 109	0.10 250	0.17 230	0.17 275	0.17 218	0.16 189

CroCo_RVC	0.14 237	0.09 201	0.10 248	0.10 195	0.09 193	0.09 166	0.11 246	0.22 291	0.11 227	0.23 222	0.16 274	0.15 157	0.10 230	0.06 134	0.12 267	0.13 273	0.18 185	0.15 279	0.21 271	0.14 278	0.16 191	0.14 289	0.04 109	0.10 250	0.17 230	0.17 275	0.17 218	0.16 189

sCroCo_RVC	0.14 237	0.09 201	0.09 229	0.08 150	0.07 138	0.10 191	0.07 174	0.19 245	0.14 267	0.18 149	0.12 223	0.13 139	0.14 280	0.06 134	0.13 287	0.15 312	0.22 264	0.15 279	0.22 278	0.13 267	0.21 292	0.16 309	0.06 161	0.12 279	0.17 230	0.16 257	0.17 218	0.17 202

XX-Stereo	0.14 237	0.05 91	0.05 112	0.10 195	0.08 162	0.17 275	0.07 174	0.18 214	0.10 207	0.27 306	0.09 162	0.20 233	0.03 56	0.09 216	0.10 211	0.12 252	0.23 276	0.11 168	0.20 260	0.11 227	0.20 266	0.08 134	0.08 222	0.07 173	0.22 306	0.16 257	0.17 218	0.36 325

GES	0.14 237	0.11 236	0.07 182	0.09 174	0.11 237	0.15 254	0.09 214	0.20 267	0.09 179	0.23 222	0.12 223	0.17 188	0.11 241	0.14 292	0.10 211	0.10 142	0.23 276	0.14 265	0.24 294	0.14 278	0.17 215	0.17 313	0.11 272	0.09 233	0.15 195	0.14 204	0.21 283	0.20 250

psm_up	0.14 237	0.11 236	0.13 285	0.15 266	0.12 251	0.14 242	0.11 246	0.20 267	0.16 280	0.19 163	0.12 223	0.15 157	0.17 297	0.10 233	0.12 267	0.12 252	0.19 208	0.13 240	0.17 219	0.11 227	0.15 173	0.09 179	0.10 262	0.16 310	0.18 255	0.16 257	0.17 218	0.20 250

FADNet-RVC	0.14 237	0.13 265	0.10 248	0.18 284	0.11 237	0.14 242	0.09 214	0.21 282	0.09 179	0.19 163	0.17 283	0.17 188	0.12 249	0.11 251	0.14 302	0.15 312	0.18 185	0.13 240	0.18 238	0.15 292	0.12 114	0.12 265	0.12 283	0.11 263	0.20 283	0.16 257	0.14 171	0.14 159

RTSC	0.14 237	0.11 236	0.10 248	0.12 230	0.11 237	0.12 222	0.10 232	0.16 162	0.13 256	0.18 149	0.13 237	0.15 157	0.13 264	0.08 194	0.11 251	0.13 273	0.20 233	0.13 240	0.21 271	0.12 248	0.16 191	0.12 265	0.07 190	0.10 250	0.16 211	0.16 257	0.21 283	0.32 318

ADCL	0.14 237	0.12 252	0.11 261	0.13 243	0.11 237	0.14 242	0.10 232	0.17 175	0.15 275	0.22 200	0.16 274	0.21 257	0.12 249	0.09 216	0.10 211	0.11 201	0.16 151	0.13 240	0.17 219	0.12 248	0.18 229	0.13 282	0.11 272	0.11 263	0.16 211	0.15 231	0.16 200	0.16 189

DeepPruner_ROB	0.14 237	0.13 265	0.11 261	0.12 230	0.11 237	0.10 191	0.09 214	0.17 175	0.12 247	0.21 189	0.18 298	0.15 157	0.13 264	0.08 194	0.12 267	0.11 201	0.19 208	0.15 279	0.19 254	0.11 227	0.17 215	0.14 289	0.10 262	0.11 263	0.17 230	0.16 257	0.17 218	0.19 240

MLCV	0.14 237	0.11 236	0.09 229	0.16 271	0.12 251	0.14 242	0.11 246	0.21 282	0.10 207	0.24 239	0.13 237	0.21 257	0.14 280	0.08 194	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.11 168	0.19 254	0.09 164	0.17 215	0.08 134	0.10 262	0.09 233	0.16 211	0.13 174	0.16 200	0.19 240

HSM	0.14 237	0.12 252	0.09 229	0.14 253	0.13 263	0.12 222	0.10 232	0.18 214	0.10 207	0.23 222	0.15 263	0.18 205	0.14 280	0.08 194	0.10 211	0.10 142	0.21 248	0.12 206	0.17 219	0.12 248	0.18 229	0.10 218	0.07 190	0.08 200	0.17 230	0.15 231	0.17 218	0.18 221

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 261	0.07 140	0.05 112	0.12 230	0.12 251	0.15 254	0.09 214	0.17 175	0.12 247	0.29 339	0.09 162	0.22 273	0.05 110	0.12 270	0.11 251	0.11 201	0.26 320	0.12 206	0.33 327	0.11 227	0.20 266	0.12 265	0.08 222	0.06 130	0.21 296	0.18 288	0.20 269	0.32 318

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 261	0.07 140	0.05 112	0.14 253	0.12 251	0.15 254	0.10 232	0.18 214	0.08 145	0.26 290	0.08 141	0.19 217	0.08 200	0.11 251	0.10 211	0.12 252	0.26 320	0.13 240	0.26 305	0.11 227	0.20 266	0.10 218	0.08 222	0.07 173	0.20 283	0.18 288	0.19 257	0.31 314

EKT-Stereo	0.15 261	0.10 219	0.07 182	0.13 243	0.12 251	0.16 266	0.17 292	0.18 214	0.11 227	0.26 290	0.17 283	0.17 188	0.07 177	0.11 251	0.09 153	0.11 201	0.24 295	0.15 279	0.23 288	0.12 248	0.24 329	0.10 218	0.07 190	0.08 200	0.20 283	0.15 231	0.17 218	0.18 221

LoS	0.15 261	0.10 219	0.08 209	0.10 195	0.11 237	0.09 166	0.07 174	0.50 363	0.05 63	0.32 345	0.36 358	0.36 314	0.06 142	0.09 216	0.09 153	0.10 142	0.20 233	0.09 123	0.14 167	0.11 227	0.21 292	0.09 179	0.07 190	0.07 173	0.17 230	0.11 137	0.20 269	0.21 267
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 261	0.12 252	0.10 248	0.14 253	0.12 251	0.16 266	0.10 232	0.19 245	0.15 275	0.26 290	0.12 223	0.20 233	0.12 249	0.09 216	0.11 251	0.12 252	0.23 276	0.12 206	0.23 288	0.09 164	0.19 243	0.10 218	0.07 190	0.09 233	0.23 313	0.14 204	0.19 257	0.22 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 261	0.13 265	0.09 229	0.18 284	0.17 293	0.16 266	0.19 302	0.15 152	0.11 227	0.16 127	0.14 250	0.15 157	0.05 110	0.45 353	0.09 153	0.10 142	0.17 165	0.12 206	0.14 167	0.09 164	0.17 215	0.09 179	0.28 355	0.07 173	0.17 230	0.15 231	0.12 142	0.13 149

SACVNet	0.15 261	0.14 278	0.13 285	0.16 271	0.13 263	0.14 242	0.12 260	0.19 245	0.17 290	0.19 163	0.17 283	0.14 151	0.07 177	0.14 292	0.13 287	0.13 273	0.19 208	0.16 290	0.20 260	0.13 267	0.16 191	0.14 289	0.12 283	0.13 289	0.20 283	0.18 288	0.19 257	0.17 202

GANet-ADL	0.15 261	0.12 252	0.09 229	0.14 253	0.12 251	0.16 266	0.12 260	0.20 267	0.10 207	0.25 273	0.15 263	0.22 273	0.12 249	0.21 323	0.09 153	0.11 201	0.25 312	0.14 265	0.20 260	0.14 278	0.19 243	0.09 179	0.08 222	0.10 250	0.17 230	0.15 231	0.20 269	0.17 202

ICVP	0.15 261	0.13 265	0.14 296	0.12 230	0.12 251	0.13 233	0.10 232	0.17 175	0.12 247	0.17 137	0.13 237	0.18 205	0.12 249	0.09 216	0.12 267	0.13 273	0.18 185	0.15 279	0.15 180	0.14 278	0.17 215	0.13 282	0.20 318	0.11 263	0.19 270	0.19 301	0.17 218	0.16 189
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 261	0.12 252	0.12 276	0.16 271	0.14 274	0.17 275	0.14 272	0.20 267	0.13 256	0.22 200	0.14 250	0.19 217	0.18 299	0.12 270	0.10 211	0.12 252	0.18 185	0.13 240	0.17 219	0.12 248	0.16 191	0.11 243	0.09 246	0.10 250	0.19 270	0.20 305	0.19 257	0.27 296

APVNet	0.15 261	0.13 265	0.11 261	0.14 253	0.16 285	0.14 242	0.13 266	0.19 245	0.11 227	0.14 114	0.13 237	0.17 188	0.09 213	0.16 304	0.15 312	0.15 312	0.21 248	0.14 265	0.22 278	0.15 292	0.15 173	0.12 265	0.07 190	0.12 279	0.16 211	0.15 231	0.19 257	0.17 202

AF-Net	0.15 261	0.13 265	0.13 285	0.14 253	0.18 300	0.15 254	0.14 272	0.17 175	0.16 280	0.17 137	0.21 317	0.18 205	0.12 249	0.10 233	0.17 323	0.16 320	0.13 115	0.14 265	0.15 180	0.11 227	0.11 100	0.10 218	0.13 290	0.10 250	0.14 181	0.15 231	0.20 269	0.14 159

RP	0.15 261	0.14 278	0.15 303	0.17 279	0.14 274	0.17 275	0.16 283	0.19 245	0.17 290	0.14 114	0.16 274	0.16 179	0.15 288	0.11 251	0.13 287	0.12 252	0.15 136	0.12 206	0.15 180	0.12 248	0.12 114	0.12 265	0.10 262	0.12 279	0.17 230	0.15 231	0.20 269	0.18 221

Nwc_Net	0.15 261	0.13 265	0.13 285	0.14 253	0.18 300	0.15 254	0.14 272	0.17 175	0.16 280	0.17 137	0.21 317	0.18 205	0.12 249	0.10 233	0.17 323	0.16 320	0.13 115	0.14 265	0.15 180	0.11 227	0.11 100	0.10 218	0.13 290	0.10 250	0.14 181	0.15 231	0.20 269	0.14 159

HSM-Net_RVC	0.15 261	0.12 252	0.10 248	0.17 279	0.13 263	0.14 242	0.10 232	0.18 214	0.14 267	0.25 273	0.18 298	0.28 294	0.16 293	0.11 251	0.11 251	0.11 201	0.19 208	0.13 240	0.16 198	0.11 227	0.17 215	0.11 243	0.08 222	0.11 263	0.19 270	0.16 257	0.23 290	0.24 280
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 261	0.17 302	0.12 276	0.16 271	0.14 274	0.17 275	0.11 246	0.17 175	0.12 247	0.20 176	0.13 237	0.28 294	0.12 249	0.10 233	0.11 251	0.13 273	0.18 185	0.13 240	0.17 219	0.12 248	0.16 191	0.09 179	0.10 262	0.11 263	0.18 255	0.15 231	0.17 218	0.19 240

NVstereo2D	0.15 261	0.11 236	0.11 261	0.19 291	0.14 274	0.21 309	0.24 324	0.13 137	0.11 227	0.16 127	0.14 250	0.10 104	0.07 177	0.39 352	0.11 251	0.11 201	0.21 248	0.14 265	0.15 180	0.10 200	0.12 114	0.08 134	0.24 331	0.08 200	0.14 181	0.12 152	0.14 171	0.12 140

FADNet	0.16 278	0.15 286	0.10 248	0.20 296	0.10 218	0.19 294	0.13 266	0.20 267	0.13 256	0.22 200	0.24 332	0.17 188	0.14 280	0.12 270	0.17 323	0.16 320	0.16 151	0.14 265	0.23 288	0.20 324	0.16 191	0.12 265	0.11 272	0.11 263	0.21 296	0.18 288	0.16 200	0.15 173

stereogan	0.16 278	0.15 286	0.15 303	0.16 271	0.18 300	0.18 283	0.16 283	0.20 267	0.19 305	0.14 114	0.16 274	0.20 233	0.18 299	0.13 286	0.14 302	0.13 273	0.16 151	0.14 265	0.17 219	0.14 278	0.14 153	0.12 265	0.13 290	0.13 289	0.16 211	0.16 257	0.23 290	0.18 221

iResNet	0.16 278	0.11 236	0.09 229	0.15 266	0.13 263	0.17 275	0.12 260	0.21 282	0.14 267	0.25 273	0.13 237	0.35 311	0.32 337	0.08 194	0.10 211	0.11 201	0.20 233	0.12 206	0.25 299	0.14 278	0.18 229	0.11 243	0.12 283	0.13 289	0.18 255	0.14 204	0.20 269	0.18 221

GwcNet-ADL	0.17 281	0.12 252	0.11 261	0.19 291	0.14 274	0.17 275	0.14 272	0.21 282	0.14 267	0.24 239	0.17 283	0.32 306	0.16 293	0.19 316	0.11 251	0.14 294	0.22 264	0.15 279	0.23 288	0.13 267	0.18 229	0.11 243	0.05 139	0.10 250	0.18 255	0.15 231	0.19 257	0.21 267

NCC-stereo	0.17 281	0.16 294	0.16 309	0.16 271	0.17 293	0.18 283	0.18 295	0.19 245	0.20 316	0.16 127	0.19 307	0.21 257	0.21 306	0.12 270	0.20 336	0.18 334	0.18 185	0.19 319	0.18 238	0.15 292	0.15 173	0.15 301	0.15 298	0.12 279	0.18 255	0.17 275	0.24 300	0.20 250

Abc-Net	0.17 281	0.16 294	0.16 309	0.16 271	0.17 293	0.18 283	0.18 295	0.19 245	0.20 316	0.16 127	0.19 307	0.21 257	0.21 306	0.12 270	0.20 336	0.18 334	0.18 185	0.19 319	0.18 238	0.15 292	0.15 173	0.15 301	0.15 298	0.12 279	0.18 255	0.17 275	0.24 300	0.20 250
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	0.17 281	0.19 311	0.17 317	0.23 306	0.18 300	0.18 283	0.16 283	0.22 291	0.13 256	0.23 222	0.20 312	0.44 323	0.08 200	0.11 251	0.12 267	0.10 142	0.13 115	0.13 240	0.26 305	0.11 227	0.11 100	0.07 113	0.18 310	0.15 302	0.17 230	0.21 310	0.13 156	0.20 250

NCCL2	0.17 281	0.17 302	0.16 309	0.13 243	0.13 263	0.13 233	0.12 260	0.21 282	0.17 290	0.22 200	0.15 263	0.23 276	0.13 264	0.09 216	0.15 312	0.16 320	0.18 185	0.17 303	0.19 254	0.17 309	0.21 292	0.17 313	0.11 272	0.16 310	0.25 320	0.26 344	0.20 269	0.24 280

ITSA-stereo	0.18 286	0.14 278	0.11 261	0.26 317	0.16 285	0.18 283	0.16 283	0.25 310	0.17 290	0.25 273	0.17 283	0.33 307	0.24 314	0.16 304	0.11 251	0.11 201	0.21 248	0.15 279	0.22 278	0.10 200	0.19 243	0.11 243	0.15 298	0.11 263	0.22 306	0.15 231	0.20 269	0.23 275

dad	0.18 286	0.16 294	0.11 261	0.36 330	0.16 285	0.24 319	0.21 315	0.24 306	0.09 179	0.22 200	0.11 207	0.38 317	0.11 241	0.08 194	0.12 267	0.10 142	0.27 331	0.12 206	0.29 317	0.10 200	0.19 243	0.12 265	0.08 222	0.13 289	0.18 255	0.14 204	0.31 325	0.22 270

PSMNet-ADL	0.18 286	0.13 265	0.13 285	0.16 271	0.14 274	0.17 275	0.16 283	0.20 267	0.21 322	0.27 306	0.19 307	0.29 301	0.25 317	0.18 311	0.14 302	0.14 294	0.23 276	0.14 265	0.22 278	0.14 278	0.19 243	0.11 243	0.10 262	0.11 263	0.20 283	0.15 231	0.23 290	0.19 240

Anonymous3	0.18 286	0.15 286	0.11 261	0.15 266	0.10 218	0.14 242	0.11 246	0.22 291	0.19 305	0.27 306	0.15 263	0.27 292	0.12 249	0.13 286	0.25 343	0.17 327	0.23 276	0.18 314	0.26 305	0.17 309	0.24 329	0.20 334	0.09 246	0.10 250	0.21 296	0.20 305	0.22 288	0.20 250

FADNet_RVC	0.18 286	0.14 278	0.13 285	0.20 296	0.15 282	0.14 242	0.13 266	0.24 306	0.14 267	0.24 239	0.17 283	0.27 292	0.21 306	0.14 292	0.14 302	0.12 252	0.19 208	0.17 303	0.31 322	0.15 292	0.19 243	0.14 289	0.11 272	0.14 298	0.20 283	0.21 310	0.18 243	0.22 270

XPNet_ROB	0.18 286	0.21 319	0.14 296	0.15 266	0.16 285	0.15 254	0.15 278	0.15 152	0.14 267	0.19 163	0.18 298	0.49 330	0.13 264	0.11 251	0.13 287	0.14 294	0.25 312	0.16 290	0.18 238	0.14 278	0.17 215	0.18 322	0.13 290	0.13 289	0.17 230	0.17 275	0.31 325	0.29 305

DDVS	0.19 292	0.15 286	0.13 285	0.18 284	0.18 300	0.19 294	0.20 304	0.20 267	0.16 280	0.25 273	0.21 317	0.39 320	0.27 325	0.13 286	0.12 267	0.14 294	0.26 320	0.19 319	0.28 315	0.15 292	0.18 229	0.16 309	0.10 262	0.14 298	0.19 270	0.15 231	0.22 288	0.25 286

DAS	0.19 292	0.11 236	0.09 229	0.24 312	0.19 307	0.18 283	0.20 304	0.23 299	0.18 296	0.24 239	0.14 250	0.38 317	0.21 306	0.09 216	0.12 267	0.11 201	0.25 312	0.16 290	0.22 278	0.15 292	0.20 266	0.14 289	0.18 310	0.13 289	0.19 270	0.17 275	0.23 290	0.29 305

SepStereo	0.19 292	0.11 236	0.09 229	0.24 312	0.19 307	0.18 283	0.20 304	0.23 299	0.18 296	0.24 239	0.14 250	0.38 317	0.21 306	0.09 216	0.12 267	0.11 201	0.25 312	0.16 290	0.22 278	0.15 292	0.20 266	0.14 289	0.18 310	0.13 289	0.19 270	0.17 275	0.23 290	0.29 305

RGC	0.19 292	0.17 302	0.17 317	0.19 291	0.20 312	0.20 300	0.15 278	0.22 291	0.26 336	0.17 137	0.20 312	0.21 257	0.24 314	0.15 301	0.23 340	0.18 334	0.18 185	0.16 290	0.18 238	0.16 304	0.17 215	0.13 282	0.12 283	0.15 302	0.20 283	0.21 310	0.23 290	0.24 280

PA-Net	0.19 292	0.21 319	0.25 342	0.14 253	0.20 312	0.18 283	0.20 304	0.21 282	0.19 305	0.18 149	0.14 250	0.17 188	0.21 306	0.26 331	0.16 317	0.18 334	0.15 136	0.19 319	0.13 152	0.17 309	0.14 153	0.15 301	0.10 262	0.16 310	0.17 230	0.25 337	0.17 218	0.35 323
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 292	0.20 314	0.19 327	0.20 296	0.20 312	0.16 266	0.15 278	0.27 317	0.19 305	0.23 222	0.18 298	0.47 329	0.16 293	0.11 251	0.13 287	0.12 252	0.15 136	0.14 265	0.21 271	0.19 320	0.13 133	0.10 218	0.09 246	0.20 321	0.24 315	0.21 310	0.26 312	0.28 303

SGM-Forest	0.19 292	0.18 308	0.16 309	0.23 306	0.18 300	0.20 300	0.18 295	0.23 299	0.17 290	0.20 176	0.15 263	0.23 276	0.18 299	0.22 324	0.17 323	0.18 334	0.19 208	0.17 303	0.18 238	0.15 292	0.17 215	0.18 322	0.25 333	0.18 318	0.22 306	0.18 288	0.25 307	0.24 280
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 292	0.14 278	0.11 261	0.18 284	0.13 263	0.19 294	0.16 283	0.20 267	0.18 296	0.26 290	0.14 250	0.35 311	0.25 317	0.09 216	0.09 153	0.11 201	0.25 312	0.14 265	0.24 294	0.14 278	0.22 311	0.14 289	0.11 272	0.11 263	0.21 296	0.18 288	0.39 343	0.45 344

DCVSM-stereo	0.20 300	0.15 286	0.11 261	0.24 312	0.18 300	0.26 323	0.21 315	0.23 299	0.16 280	0.24 239	0.19 307	0.49 330	0.27 325	0.13 286	0.10 211	0.12 252	0.24 295	0.16 290	0.24 294	0.15 292	0.19 243	0.14 289	0.22 322	0.11 263	0.18 255	0.15 231	0.24 300	0.28 303

SFCPSM	0.20 300	0.15 286	0.12 276	0.22 302	0.16 285	0.20 300	0.18 295	0.22 291	0.20 316	0.26 290	0.24 332	0.34 310	0.33 340	0.14 292	0.12 267	0.12 252	0.24 295	0.16 290	0.32 324	0.19 320	0.19 243	0.13 282	0.14 296	0.12 279	0.21 296	0.17 275	0.20 269	0.25 286

RTS	0.20 300	0.16 294	0.14 296	0.17 279	0.14 274	0.20 300	0.15 278	0.23 299	0.26 336	0.15 121	0.14 250	0.14 151	0.20 304	0.11 251	0.13 287	0.15 312	0.24 295	0.17 303	0.34 330	0.24 338	0.22 311	0.15 301	0.09 246	0.15 302	0.28 333	0.27 348	0.28 318	0.55 354

RTSA	0.20 300	0.16 294	0.14 296	0.17 279	0.14 274	0.20 300	0.15 278	0.23 299	0.26 336	0.15 121	0.14 250	0.14 151	0.20 304	0.11 251	0.13 287	0.15 312	0.24 295	0.17 303	0.34 330	0.24 338	0.22 311	0.15 301	0.09 246	0.15 302	0.28 333	0.27 348	0.28 318	0.55 354

AnyNet_C32	0.20 300	0.16 294	0.15 303	0.17 279	0.17 293	0.19 294	0.16 283	0.25 310	0.22 323	0.25 273	0.23 329	0.23 276	0.18 299	0.14 292	0.19 333	0.18 334	0.28 338	0.22 335	0.29 317	0.18 316	0.27 345	0.21 339	0.16 302	0.17 315	0.22 306	0.20 305	0.21 283	0.23 275

ccs_rob	0.20 300	0.15 286	0.11 261	0.26 317	0.16 285	0.26 323	0.20 304	0.22 291	0.16 280	0.25 273	0.24 332	0.57 339	0.24 314	0.17 306	0.12 267	0.13 273	0.23 276	0.15 279	0.21 271	0.15 292	0.21 292	0.11 243	0.12 283	0.11 263	0.20 283	0.16 257	0.18 243	0.24 280

HBP-ISP	0.21 306	0.16 294	0.12 276	0.26 317	0.22 318	0.22 312	0.17 292	0.29 326	0.18 296	0.27 306	0.18 298	0.21 257	0.12 249	0.28 337	0.10 211	0.14 294	0.26 320	0.19 319	0.20 260	0.12 248	0.22 311	0.23 346	0.26 338	0.23 328	0.24 315	0.24 331	0.23 290	0.26 292

SHD	0.21 306	0.17 302	0.20 330	0.18 284	0.16 285	0.18 283	0.20 304	0.26 313	0.16 280	0.27 306	0.18 298	0.23 276	0.31 334	0.17 306	0.14 302	0.14 294	0.19 208	0.17 303	0.32 324	0.17 309	0.20 266	0.17 313	0.16 302	0.16 310	0.23 313	0.28 351	0.25 307	0.43 340

ADCMid	0.21 306	0.18 308	0.17 317	0.18 284	0.19 307	0.20 300	0.16 283	0.29 326	0.25 331	0.24 239	0.19 307	0.36 314	0.21 306	0.12 270	0.16 317	0.16 320	0.25 312	0.18 314	0.37 335	0.19 320	0.24 329	0.18 322	0.17 308	0.15 302	0.24 315	0.20 305	0.25 307	0.29 305

CBMV_ROB	0.21 306	0.14 278	0.15 303	0.26 317	0.22 318	0.21 309	0.22 317	0.28 320	0.17 290	0.26 290	0.17 283	0.28 294	0.17 297	0.26 331	0.11 251	0.12 252	0.26 320	0.17 303	0.18 238	0.16 304	0.21 292	0.19 330	0.26 338	0.20 321	0.24 315	0.25 337	0.25 307	0.33 321

NOSS_ROB	0.21 306	0.14 278	0.15 303	0.20 296	0.19 307	0.20 300	0.22 317	0.29 326	0.18 296	0.25 273	0.15 263	0.21 257	0.13 264	0.27 336	0.13 287	0.14 294	0.26 320	0.21 329	0.22 278	0.17 309	0.23 322	0.22 343	0.26 338	0.24 336	0.26 323	0.22 318	0.24 300	0.26 292

ADCPNet	0.22 311	0.17 302	0.16 309	0.20 296	0.19 307	0.20 300	0.18 295	0.27 317	0.23 325	0.26 290	0.22 324	0.26 290	0.28 327	0.15 301	0.16 317	0.17 327	0.24 295	0.17 303	0.32 324	0.23 335	0.24 329	0.19 330	0.17 308	0.21 324	0.25 320	0.22 318	0.27 315	0.33 321

MDST_ROB	0.22 311	0.27 339	0.14 296	0.47 347	0.24 325	0.36 340	0.20 304	0.24 306	0.16 280	0.26 290	0.14 250	0.28 294	0.25 317	0.11 251	0.11 251	0.12 252	0.21 248	0.12 206	0.17 219	0.12 248	0.19 243	0.10 218	0.11 272	0.12 279	0.34 350	0.23 325	0.56 359	0.31 314

ETE_ROB	0.22 311	0.23 326	0.15 303	0.20 296	0.16 285	0.19 294	0.17 292	0.18 214	0.19 305	0.22 200	0.22 324	0.65 343	0.16 293	0.14 292	0.14 302	0.14 294	0.30 344	0.19 319	0.24 294	0.19 320	0.21 292	0.18 322	0.16 302	0.15 302	0.22 306	0.28 351	0.41 348	0.26 292

LALA_ROB	0.22 311	0.25 332	0.16 309	0.19 291	0.17 293	0.22 312	0.16 283	0.17 175	0.19 305	0.24 239	0.21 317	0.64 341	0.15 288	0.13 286	0.23 340	0.17 327	0.27 331	0.22 335	0.22 278	0.18 316	0.20 266	0.20 334	0.14 296	0.15 302	0.20 283	0.22 318	0.35 334	0.25 286

PWC_ROB	0.22 311	0.20 314	0.14 296	0.18 284	0.17 293	0.16 266	0.20 304	0.21 282	0.26 336	0.15 121	0.20 312	0.28 294	0.62 364	0.13 286	0.12 267	0.13 273	0.27 331	0.18 314	0.36 334	0.18 316	0.22 311	0.17 313	0.16 302	0.24 336	0.19 270	0.18 288	0.24 300	0.43 340

CBMV	0.22 311	0.18 308	0.17 317	0.23 306	0.21 315	0.20 300	0.18 295	0.27 317	0.19 305	0.28 325	0.11 207	0.29 301	0.13 264	0.24 326	0.13 287	0.14 294	0.24 295	0.18 314	0.20 260	0.16 304	0.21 292	0.18 322	0.24 331	0.23 328	0.26 323	0.22 318	0.35 334	0.40 334
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 317	0.22 322	0.16 309	0.37 332	0.24 325	0.32 332	0.24 324	0.28 320	0.20 316	0.23 222	0.17 283	0.51 335	0.25 317	0.20 321	0.12 267	0.13 273	0.23 276	0.16 290	0.24 294	0.14 278	0.19 243	0.16 309	0.21 321	0.16 310	0.35 351	0.24 331	0.51 353	0.35 323

FSD	0.25 318	0.24 329	0.24 341	0.27 324	0.25 328	0.25 320	0.33 336	0.30 329	0.18 296	0.20 176	0.17 283	0.21 257	0.12 249	0.29 339	0.25 343	0.26 349	0.29 339	0.25 344	0.27 310	0.21 326	0.26 341	0.25 349	0.26 338	0.28 346	0.27 326	0.23 325	0.27 315	0.27 296

ACV-stereo	0.25 318	0.15 286	0.13 285	0.22 302	0.17 293	0.28 326	0.24 324	0.21 282	0.20 316	0.24 239	0.21 317	0.28 294	0.36 344	0.18 311	0.13 287	0.12 252	0.34 351	0.20 325	1.12 376	0.25 340	0.26 341	0.17 313	0.29 358	0.18 318	0.19 270	0.16 257	0.25 307	0.29 305

FCDSN-DC	0.25 318	0.25 332	0.25 342	0.28 326	0.26 331	0.26 323	0.34 337	0.28 320	0.18 296	0.20 176	0.17 283	0.20 233	0.12 249	0.29 339	0.26 345	0.26 349	0.29 339	0.28 352	0.27 310	0.21 326	0.25 337	0.25 349	0.26 338	0.32 354	0.26 323	0.24 331	0.26 312	0.27 296
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	0.25 318	0.25 332	0.20 330	0.29 327	0.22 318	0.22 312	0.23 321	0.36 344	0.27 341	0.36 358	0.22 324	0.45 324	0.32 337	0.19 316	0.17 323	0.17 327	0.17 165	0.16 290	0.29 317	0.14 278	0.20 266	0.18 322	0.27 352	0.23 328	0.29 335	0.25 337	0.33 330	0.31 314

SGM_RVC	0.25 318	0.24 329	0.17 317	0.39 340	0.27 333	0.34 338	0.26 330	0.28 320	0.19 305	0.25 273	0.18 298	0.42 321	0.30 331	0.17 306	0.12 267	0.13 273	0.23 276	0.15 279	0.25 299	0.13 267	0.19 243	0.15 301	0.19 315	0.17 315	0.33 347	0.22 318	0.55 358	0.43 340
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 323	0.20 314	0.12 276	0.37 332	0.30 341	0.40 346	0.47 353	0.20 267	0.16 280	0.16 127	0.25 338	0.16 179	0.08 200	1.63 370	0.13 287	0.14 294	0.21 248	0.14 265	0.25 299	0.13 267	0.18 229	0.12 265	0.25 333	0.15 302	0.17 230	0.18 288	0.18 243	0.22 270

UDG	0.26 323	0.20 314	0.13 285	0.38 337	0.31 342	0.38 344	0.51 356	0.19 245	0.16 280	0.19 163	0.23 329	0.17 188	0.09 213	1.45 366	0.14 302	0.13 273	0.27 331	0.16 290	0.26 305	0.13 267	0.21 292	0.13 282	0.25 333	0.12 279	0.20 283	0.20 305	0.20 269	0.19 240

FAT-Stereo	0.26 323	0.19 311	0.17 317	0.38 337	0.36 347	0.30 328	0.25 329	0.26 313	0.18 296	0.27 306	0.25 338	0.33 307	0.36 344	0.26 331	0.16 317	0.15 312	0.26 320	0.23 338	0.33 327	0.21 326	0.22 311	0.19 330	0.22 322	0.22 326	0.21 296	0.22 318	0.32 327	0.42 337

GANetREF_RVC	0.26 323	0.26 335	0.30 351	0.23 306	0.23 322	0.23 318	0.24 324	0.35 341	0.33 354	0.32 345	0.17 283	0.50 333	0.38 348	0.12 270	0.20 336	0.17 327	0.19 208	0.21 329	0.35 333	0.21 326	0.23 322	0.15 301	0.22 322	0.29 349	0.27 326	0.21 310	0.36 338	0.31 314
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	0.26 323	0.26 335	0.25 342	0.37 332	0.25 328	0.32 332	0.20 304	0.21 282	0.18 296	0.27 306	0.20 312	0.45 324	0.31 334	0.26 331	0.20 336	0.20 344	0.27 331	0.17 303	0.51 348	0.14 278	0.21 292	0.14 289	0.16 302	0.28 346	0.21 296	0.19 301	0.33 330	0.55 354

CSAN	0.26 323	0.31 346	0.30 351	0.26 317	0.23 322	0.21 309	0.18 295	0.28 320	0.36 358	0.35 357	0.24 332	0.51 335	0.26 322	0.14 292	0.18 330	0.17 327	0.19 208	0.20 325	0.26 305	0.25 340	0.22 311	0.20 334	0.18 310	0.27 342	0.30 338	0.23 325	0.38 342	0.38 327

FC-DCNN v2	0.27 329	0.28 341	0.27 347	0.37 332	0.28 334	0.32 332	0.38 343	0.33 338	0.19 305	0.22 200	0.18 298	0.23 276	0.13 264	0.29 339	0.26 345	0.26 349	0.29 339	0.27 348	0.29 317	0.21 326	0.25 337	0.25 349	0.26 338	0.31 351	0.31 340	0.26 344	0.30 322	0.30 312

FC-DCNN	0.27 329	0.28 341	0.26 345	0.36 330	0.28 334	0.32 332	0.37 339	0.32 334	0.19 305	0.22 200	0.18 298	0.23 276	0.13 264	0.29 339	0.26 345	0.26 349	0.29 339	0.27 348	0.28 315	0.21 326	0.25 337	0.25 349	0.26 338	0.31 351	0.30 338	0.25 337	0.29 320	0.30 312

XQC	0.28 331	0.30 345	0.26 345	0.37 332	0.28 334	0.37 342	0.37 339	0.40 353	0.30 348	0.32 345	0.20 312	0.45 324	0.28 327	0.31 346	0.14 302	0.14 294	0.20 233	0.21 329	0.33 327	0.23 335	0.22 311	0.20 334	0.23 327	0.24 336	0.32 345	0.25 337	0.44 350	0.32 318

ADCS	0.28 331	0.22 322	0.21 336	0.26 317	0.24 325	0.25 320	0.23 321	0.36 344	0.30 348	0.23 222	0.27 343	0.46 328	0.35 343	0.20 321	0.19 333	0.18 334	0.32 346	0.24 341	0.48 345	0.28 346	0.36 358	0.28 356	0.19 315	0.23 328	0.31 340	0.25 337	0.30 322	0.41 336

CC-Net-ROB	0.28 331	0.40 352	0.28 348	0.56 352	0.44 353	0.41 347	0.38 343	0.32 334	0.20 316	0.33 350	0.28 346	0.68 346	0.10 230	0.32 350	0.19 333	0.13 273	0.14 129	0.16 290	0.39 337	0.18 316	0.15 173	0.09 179	0.23 327	0.24 336	0.21 296	0.21 310	0.19 257	0.29 305

G-Net	0.29 334	0.24 329	0.19 327	0.23 306	0.21 315	0.36 340	0.23 321	0.30 329	0.27 341	0.33 350	0.32 355	0.93 366	0.25 317	0.18 311	0.18 330	0.18 334	0.26 320	0.21 329	0.43 341	0.31 354	0.26 341	0.17 313	0.18 310	0.18 318	0.27 326	0.23 325	0.40 347	0.42 337

S-Stereo	0.30 335	0.22 322	0.17 317	0.41 343	0.39 349	0.41 347	0.37 339	0.25 310	0.25 331	0.26 290	0.44 362	0.54 338	0.36 344	0.24 326	0.16 317	0.14 294	0.27 331	0.27 348	0.34 330	0.28 346	0.23 322	0.22 343	0.53 365	0.23 328	0.22 306	0.19 301	0.27 315	0.38 327

SANet	0.30 335	0.21 319	0.21 336	0.25 315	0.21 315	0.31 330	0.22 317	0.30 329	0.31 351	0.27 306	0.26 340	1.39 377	0.38 348	0.22 324	0.14 302	0.14 294	0.26 320	0.21 329	0.30 321	0.21 326	0.24 329	0.20 334	0.31 360	0.23 328	0.33 347	0.24 331	0.35 334	0.48 346

MeshStereo	0.30 335	0.26 335	0.20 330	0.49 349	0.36 347	0.35 339	0.26 330	0.32 334	0.28 344	0.30 341	0.27 343	0.61 340	0.47 355	0.18 311	0.12 267	0.14 294	0.26 320	0.17 303	0.27 310	0.17 309	0.27 345	0.21 339	0.25 333	0.20 321	0.36 353	0.28 351	0.54 357	0.49 348
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	0.31 338	0.29 344	0.21 336	0.33 328	0.28 334	0.31 330	0.29 334	0.37 347	0.24 326	0.46 367	0.30 351	0.50 333	0.32 337	0.25 328	0.27 349	0.24 346	0.18 185	0.23 338	0.58 350	0.28 346	0.24 329	0.27 355	0.22 322	0.27 342	0.31 340	0.25 337	0.37 339	0.50 349

edge stereo	0.31 338	0.23 326	0.20 330	0.41 343	0.35 345	0.42 349	0.39 346	0.38 349	0.22 323	0.23 222	0.38 359	0.69 347	0.33 340	0.30 344	0.15 312	0.16 320	0.31 345	0.21 329	0.42 339	0.21 326	0.23 322	0.17 313	0.25 333	0.22 326	0.27 326	0.23 325	0.39 343	0.55 354

AnyNet_C01	0.31 338	0.22 322	0.20 330	0.22 302	0.26 331	0.25 320	0.24 324	0.37 347	0.37 359	0.26 290	0.28 346	0.49 330	0.33 340	0.18 311	0.28 351	0.21 345	0.38 359	0.32 357	0.64 352	0.32 357	0.39 361	0.31 363	0.26 338	0.25 340	0.33 347	0.32 356	0.34 332	0.44 343

DGSMNet	0.34 341	0.28 341	0.23 340	0.40 341	0.33 343	0.37 342	0.37 339	0.28 320	0.25 331	0.25 273	0.50 367	0.45 324	0.31 334	0.25 328	0.23 340	0.19 343	0.51 369	0.32 357	0.72 359	0.35 360	0.37 359	0.38 372	0.28 355	0.31 351	0.27 326	0.23 325	0.32 327	0.38 327

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 342	0.36 348	0.39 361	0.46 346	0.28 334	0.30 328	0.28 333	0.50 363	0.46 366	0.39 364	0.30 351	0.37 316	0.36 344	0.31 346	0.35 359	0.26 349	0.21 248	0.27 348	0.71 357	0.37 361	0.27 345	0.29 357	0.30 359	0.38 362	0.32 345	0.24 331	0.29 320	0.39 331

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 343	0.16 294	0.12 276	0.26 317	0.22 318	0.22 312	0.27 332	0.24 306	0.15 275	0.24 239	0.16 274	4.24 394	0.22 313	0.19 316	0.13 287	0.13 273	0.34 351	0.22 335	0.31 322	0.20 324	0.23 322	0.18 322	0.22 322	0.14 298	0.20 283	0.19 301	0.21 283	0.24 280

STStereo	0.37 344	0.44 356	0.31 355	0.75 360	0.49 358	0.57 354	0.43 349	0.35 341	0.30 348	0.34 354	0.24 332	0.85 363	0.53 360	0.19 316	0.14 302	0.16 320	0.25 312	0.16 290	0.45 343	0.16 304	0.23 322	0.19 330	0.20 318	0.23 328	0.49 362	0.37 365	0.75 371	0.54 353

PVD	0.38 345	0.38 351	0.20 330	0.47 347	0.35 345	0.50 353	0.40 347	0.38 349	0.34 356	0.23 222	0.28 346	0.52 337	0.51 358	0.50 355	0.16 317	0.17 327	0.41 361	0.26 346	0.49 347	0.28 346	0.39 361	0.40 374	0.23 327	0.27 342	0.44 360	0.57 381	0.46 352	0.72 368

STTRV1_RVC	0.38 345	0.26 335	0.22 339	0.35 329	0.28 334	0.32 332	0.29 334	0.36 344	0.33 354	0.27 306	0.26 340	0.42 321	0.41 351	0.47 354	0.32 355	0.18 334	0.59 376	0.20 325	1.14 379	0.30 351	0.59 384	0.22 343	0.43 361	0.43 364	0.25 320	0.54 378	0.34 332	0.64 363

DPSNet	0.39 347	0.19 311	0.17 317	0.27 324	0.25 328	0.29 327	0.19 302	0.26 313	0.24 326	0.18 149	0.17 283	2.16 388	0.43 352	0.10 233	0.17 323	0.15 312	0.35 354	0.28 352	2.04 390	0.27 345	0.25 337	0.16 309	0.28 355	0.25 340	0.38 356	0.24 331	0.39 343	0.51 350

LE_ROB	0.40 348	0.20 314	0.16 309	0.41 343	0.43 352	0.33 337	0.44 350	0.34 340	0.29 346	0.32 345	0.21 317	1.25 375	1.40 390	0.11 251	0.10 211	0.11 201	0.21 248	0.13 240	0.20 260	0.13 267	0.22 311	0.12 265	0.12 283	0.14 298	0.36 353	0.31 355	1.39 391	1.32 389

MANE	0.41 349	0.36 348	0.33 357	0.61 355	0.44 353	0.44 350	0.46 352	0.42 358	0.25 331	0.23 222	0.22 324	0.65 343	0.28 327	0.30 344	0.28 351	0.29 360	0.32 346	0.42 370	0.37 335	0.23 335	0.30 352	0.26 353	0.26 338	0.34 358	0.54 367	0.40 367	1.07 387	0.87 376

ELAS	0.42 350	0.43 354	0.36 359	0.64 356	0.44 353	0.58 356	0.50 354	0.40 353	0.26 336	0.25 273	0.28 346	0.94 367	0.30 331	0.31 346	0.28 351	0.27 355	0.36 355	0.30 354	0.43 341	0.26 342	0.33 353	0.32 364	0.26 338	0.37 360	0.54 367	0.40 367	0.77 374	0.74 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 351	0.43 354	0.36 359	0.64 356	0.44 353	0.62 359	0.50 354	0.39 351	0.25 331	0.25 273	0.30 351	1.23 374	0.30 331	0.31 346	0.28 351	0.27 355	0.37 357	0.30 354	0.42 339	0.26 342	0.34 355	0.32 364	0.26 338	0.37 360	0.50 364	0.38 366	0.78 375	0.70 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 352	0.54 359	0.14 296	1.41 366	0.51 359	1.23 366	0.83 363	0.30 329	0.24 326	0.34 354	0.24 332	0.64 341	0.19 303	1.12 364	0.17 323	0.14 294	0.24 295	0.20 325	0.40 338	0.22 334	0.16 191	0.14 289	1.58 372	0.17 315	0.20 283	0.16 257	0.26 312	0.39 331

SAMSARA	0.48 353	0.23 326	0.39 361	0.23 306	0.23 322	0.22 312	0.22 317	0.44 361	0.38 361	0.31 343	0.21 317	0.30 303	0.47 355	0.17 306	0.32 355	0.34 361	0.25 312	0.32 357	0.46 344	0.32 357	0.47 375	0.52 384	0.15 298	0.33 356	1.39 395	1.54 393	1.41 392	1.46 391

DispFullNet	0.48 353	0.50 357	0.19 327	1.14 363	0.40 350	0.77 362	1.22 368	0.32 334	0.24 326	0.24 239	0.27 343	0.84 361	0.48 357	1.62 369	0.15 312	0.15 312	0.49 367	0.34 362	1.08 374	0.26 342	0.24 329	0.18 322	0.20 318	0.21 324	0.27 326	0.17 275	0.35 334	0.59 360

BEATNet-Init1	0.49 355	0.42 353	0.28 348	0.79 362	0.40 350	0.60 357	0.45 351	0.41 357	0.27 341	0.30 341	0.22 324	0.89 364	0.84 373	0.25 328	0.27 349	0.26 349	0.27 331	0.25 344	0.84 364	0.28 346	0.27 345	0.26 353	0.26 338	0.32 354	0.49 362	0.35 363	2.05 395	0.88 378

AMNet	0.49 355	0.50 357	0.47 365	0.50 350	0.47 357	0.61 358	0.52 357	0.31 333	0.29 346	0.29 339	0.69 377	0.72 350	0.13 264	0.53 357	0.44 364	0.55 375	0.57 374	0.58 384	0.48 345	0.48 364	0.59 384	0.48 380	0.26 338	0.48 367	0.44 360	0.52 375	0.58 361	0.63 362

MADNet+	0.55 357	0.36 348	0.63 379	0.56 352	0.52 360	0.45 351	0.38 343	0.63 371	0.52 368	0.53 371	0.41 361	0.81 358	0.67 368	0.33 351	0.57 374	0.49 372	0.56 373	0.50 375	0.82 363	0.52 366	0.47 375	0.43 375	0.51 364	0.47 366	0.82 380	0.70 384	0.58 361	0.72 368

otaku	0.58 358	0.71 363	0.29 350	1.70 378	0.84 366	1.49 372	1.00 364	0.40 353	0.34 356	0.38 361	0.31 354	0.65 343	0.26 322	1.35 365	0.33 358	0.25 347	0.20 233	0.23 338	0.69 355	0.30 351	0.22 311	0.17 313	2.24 375	0.28 346	0.29 335	0.18 288	0.30 322	0.39 331

SGM+DAISY	0.58 358	0.57 361	0.54 370	0.59 354	0.55 362	0.68 361	0.56 359	0.42 358	0.38 361	0.37 359	0.77 381	0.75 354	0.65 366	0.54 359	0.55 372	0.56 376	0.68 381	0.61 386	0.71 357	0.64 378	0.69 387	0.62 387	0.27 352	0.50 369	0.52 365	0.53 377	0.74 369	0.68 365

SPS-STEREO	0.59 360	0.57 361	0.52 368	0.55 351	0.54 361	0.65 360	0.52 357	0.39 351	0.66 371	0.37 359	0.78 382	0.78 355	0.64 365	0.53 357	0.55 372	0.57 378	0.68 381	0.64 387	0.74 360	0.72 383	0.77 390	0.66 389	0.26 338	0.53 372	0.53 366	0.56 380	0.70 368	0.65 364
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 361	0.72 364	0.30 351	1.78 380	0.84 366	1.55 373	1.09 366	0.48 362	0.37 359	0.38 361	0.38 359	0.72 350	0.26 322	1.51 368	0.35 359	0.27 355	0.22 264	0.24 341	0.69 355	0.31 354	0.22 311	0.17 313	2.49 379	0.30 350	0.31 340	0.22 318	0.37 339	0.42 337

WAO-7	0.66 362	0.75 367	0.65 380	0.72 358	0.78 365	0.57 354	0.66 360	0.97 386	0.96 384	0.63 376	0.78 382	0.79 356	0.83 372	0.55 360	0.83 384	0.71 386	0.42 362	0.35 364	0.94 369	0.66 381	0.43 369	0.34 367	0.16 302	0.83 388	0.56 370	0.64 383	0.57 360	0.70 366

MFMNet_re	0.66 362	0.73 365	0.65 380	0.77 361	0.62 364	0.82 364	0.70 362	0.52 366	0.54 369	0.54 373	0.65 374	0.80 357	0.51 358	0.59 361	0.66 379	0.67 382	0.82 388	0.69 388	0.74 360	0.62 376	0.70 388	0.64 388	0.45 362	0.56 375	0.59 371	0.63 382	0.74 369	0.87 376

ACVNet-4b	0.69 364	0.75 367	0.33 357	1.72 379	0.94 372	1.61 378	1.42 371	0.33 338	0.32 353	0.38 361	0.26 340	1.20 373	0.29 330	2.16 381	0.39 362	0.37 362	0.33 349	0.24 341	0.57 349	0.38 362	0.16 191	0.14 289	2.71 383	0.23 328	0.29 335	0.32 356	0.39 343	0.40 334

JetBlue	0.70 365	0.56 360	0.69 383	0.73 359	0.61 363	0.78 363	0.68 361	0.52 366	0.91 380	0.46 367	0.29 350	3.18 391	0.38 348	0.52 356	0.44 364	0.43 367	0.70 385	0.53 379	0.66 354	0.51 365	0.54 380	0.58 385	0.75 366	0.56 375	0.55 369	0.42 369	0.96 384	0.99 380

MonStereo1	0.74 366	0.74 366	0.31 355	1.61 372	1.01 379	1.31 370	1.51 373	0.56 368	0.38 361	0.59 375	0.64 373	1.54 380	0.72 370	1.92 373	0.18 330	0.14 294	0.37 357	0.34 362	0.65 353	0.30 351	0.37 359	0.21 339	2.49 379	0.35 359	0.31 340	0.27 348	0.51 353	0.56 359

ACVNet_1	0.74 366	0.79 369	0.40 363	2.04 387	0.96 373	1.88 384	1.51 373	0.59 370	0.28 344	0.43 365	0.49 365	0.71 348	0.61 363	2.21 383	0.32 355	0.25 347	0.32 346	0.31 356	0.60 351	0.31 354	0.29 351	0.21 339	2.72 384	0.33 356	0.40 357	0.26 344	0.37 339	0.38 327

FADE	0.74 366	0.34 347	0.30 351	0.40 341	0.33 343	0.47 352	0.42 348	0.40 353	0.79 377	0.31 343	0.33 356	5.90 396	0.88 375	0.29 339	0.26 345	0.28 359	0.51 369	0.38 367	1.98 389	0.59 371	0.58 383	0.48 380	0.27 352	0.45 365	0.41 359	0.32 356	0.91 381	1.30 388

RainbowNet	0.77 369	0.87 370	0.46 364	1.83 381	0.91 371	1.59 376	1.47 372	0.42 358	0.38 361	0.47 370	0.34 357	0.90 365	0.60 362	1.97 376	0.62 375	0.48 370	0.34 351	0.33 360	0.90 366	0.58 370	0.33 353	0.23 346	2.82 387	0.39 363	0.40 357	0.34 360	0.44 350	0.48 346

PSMNet_ROB	0.78 370	0.97 375	0.60 377	1.62 376	0.90 370	1.47 371	1.19 367	0.56 368	0.73 373	0.74 379	0.62 372	0.84 361	0.82 371	1.49 367	0.53 369	0.42 364	0.52 371	0.40 369	0.84 364	0.62 376	0.40 367	0.30 358	1.85 373	0.48 367	0.67 375	0.32 356	0.76 372	0.46 345

WAO-6	0.82 371	0.95 372	0.59 375	1.30 365	1.05 380	1.25 367	1.39 370	0.77 379	0.84 378	0.79 380	0.69 377	0.74 353	1.00 380	1.94 375	0.78 383	0.61 380	0.53 372	0.48 373	0.78 362	0.60 372	0.55 381	0.51 382	0.49 363	0.57 378	0.83 382	0.42 369	0.76 372	0.85 375

ACVNet_2	0.83 372	0.92 371	0.56 372	1.99 385	0.99 378	1.84 383	1.55 377	0.68 374	0.40 365	0.53 371	0.47 363	1.02 370	0.67 368	1.93 374	0.51 368	0.45 368	0.38 359	0.33 360	1.01 371	0.42 363	0.34 355	0.24 348	2.58 381	0.53 372	0.60 372	0.26 344	0.52 355	0.55 354

PWCK	0.88 373	1.24 384	0.61 378	1.53 368	0.85 368	1.21 365	1.03 365	1.08 387	0.72 372	0.70 378	0.83 384	1.48 379	0.87 374	0.69 362	0.40 363	0.41 363	0.73 386	0.47 372	3.04 394	0.67 382	0.56 382	0.43 375	0.94 370	0.74 384	0.72 377	0.36 364	0.69 367	0.73 370

IMH-64-1	0.90 374	0.95 372	0.51 366	1.59 370	0.98 376	1.58 374	1.73 381	0.75 376	0.74 374	0.33 350	0.61 369	0.83 359	0.94 376	2.59 385	0.50 366	0.42 364	0.48 364	0.36 365	0.92 367	0.55 368	0.39 361	0.30 358	3.14 388	0.50 369	0.81 378	0.34 360	0.60 363	0.80 373

IMH-64	0.90 374	0.95 372	0.51 366	1.59 370	0.98 376	1.58 374	1.73 381	0.75 376	0.74 374	0.33 350	0.61 369	0.83 359	0.94 376	2.59 385	0.50 366	0.42 364	0.48 364	0.36 365	0.92 367	0.55 368	0.39 361	0.30 358	3.14 388	0.50 369	0.81 378	0.34 360	0.60 363	0.80 373

IMH	0.93 376	0.98 377	0.53 369	1.61 372	0.97 375	1.64 379	1.76 383	0.75 376	0.77 376	0.34 354	0.61 369	0.96 368	1.05 384	2.67 387	0.54 371	0.46 369	0.49 367	0.38 367	0.94 369	0.60 372	0.39 361	0.30 358	3.14 388	0.53 372	0.82 380	0.45 372	0.65 365	0.79 372

LVE	0.95 377	0.97 375	0.71 384	1.84 382	1.35 384	1.59 376	1.52 375	0.78 380	0.64 370	0.81 382	0.91 385	0.72 350	1.00 380	2.18 382	0.53 369	0.48 370	0.57 374	0.53 379	1.09 375	0.64 378	0.45 372	0.38 372	2.74 386	0.69 380	0.83 382	0.44 371	0.84 378	0.52 352

WAO-8	1.00 378	1.11 381	0.76 385	1.61 372	1.24 381	1.74 381	1.55 377	0.93 383	0.98 385	0.81 382	0.67 375	1.66 381	1.00 380	2.08 378	0.77 381	0.68 383	0.63 378	0.52 377	1.05 372	0.81 386	0.47 375	0.37 369	0.78 367	0.75 385	1.10 390	0.73 385	0.95 382	1.16 385

Venus	1.00 378	1.11 381	0.76 385	1.61 372	1.24 381	1.74 381	1.55 377	0.93 383	0.98 385	0.81 382	0.67 375	1.66 381	1.00 380	2.08 378	0.77 381	0.68 383	0.63 378	0.52 377	1.05 372	0.81 386	0.47 375	0.37 369	0.78 367	0.75 385	1.10 390	0.73 385	0.95 382	1.16 385

Dean	1.06 380	1.03 379	0.79 387	2.27 389	1.31 383	1.96 385	1.56 380	0.92 382	0.94 383	0.88 386	0.76 380	1.19 372	1.17 387	2.09 380	0.64 377	0.60 379	0.60 377	0.56 381	1.23 382	0.73 384	0.45 372	0.36 368	2.73 385	0.71 381	0.95 386	0.55 379	1.05 386	0.62 361

TorneroNet-64	1.07 381	1.00 378	0.57 373	1.94 383	0.88 369	1.98 387	2.01 385	0.63 371	0.88 379	0.58 374	0.49 365	1.83 385	1.71 391	2.88 392	0.62 375	0.51 373	0.46 363	0.46 371	1.17 380	0.61 375	0.34 355	0.37 369	3.40 391	0.56 375	0.64 374	0.48 373	0.68 366	1.11 383

TorneroNet	1.08 382	1.09 380	0.66 382	1.94 383	0.96 373	2.16 388	2.02 386	0.65 373	0.91 380	0.67 377	0.56 368	1.67 384	1.15 386	2.94 395	0.65 378	0.52 374	0.48 364	0.51 376	1.12 376	0.65 380	0.39 361	0.43 375	3.52 392	0.57 378	0.68 376	0.48 373	0.84 378	1.01 381

DPSimNet_ROB	1.21 383	1.20 383	1.29 392	1.47 367	1.59 389	1.30 369	1.35 369	0.68 374	1.69 391	1.67 393	1.03 387	1.45 378	0.66 367	2.04 377	1.20 390	0.89 389	1.16 391	0.79 389	1.61 387	1.38 392	1.04 392	1.24 392	0.79 369	0.84 389	0.87 384	1.20 392	1.17 388	1.12 384

ktn	1.24 384	1.39 386	0.55 371	1.62 376	1.59 389	1.68 380	2.12 387	0.86 381	1.75 392	0.90 388	1.11 390	1.11 371	0.95 379	2.57 384	0.97 388	0.73 387	0.80 387	0.59 385	1.41 385	0.76 385	0.68 386	0.67 390	3.69 394	0.73 382	0.92 385	0.75 387	1.19 389	1.28 387

notaker	1.27 385	1.41 387	0.58 374	2.37 391	1.48 386	2.34 390	2.27 390	0.94 385	1.62 390	0.79 380	1.07 389	1.66 381	1.08 385	3.06 397	0.94 387	0.69 385	0.68 381	0.49 374	1.62 388	0.84 388	0.53 379	0.45 378	3.70 395	0.80 387	0.61 373	0.52 375	0.80 376	0.92 379

KSHMR	1.33 386	1.42 388	1.04 391	2.27 389	1.44 385	2.23 389	2.12 387	1.21 388	1.06 388	1.13 391	1.06 388	1.27 376	0.94 376	2.89 393	1.08 389	0.95 390	0.85 389	0.83 390	1.32 384	0.97 389	0.72 389	0.58 385	3.52 392	1.07 393	0.99 387	0.77 388	1.00 385	1.07 382

UNDER WATER-64	1.40 387	1.36 385	0.88 390	2.85 393	1.93 394	2.78 393	2.66 393	1.36 391	0.92 382	1.04 390	1.17 391	1.88 386	1.30 389	3.03 396	0.75 380	0.56 376	0.68 381	0.57 383	1.13 378	0.54 367	0.43 369	0.51 382	4.08 399	0.91 390	1.02 388	1.10 391	0.80 376	1.60 393

UNDER WATER	1.40 387	1.42 388	0.86 389	2.83 392	1.92 393	2.74 392	2.57 392	1.28 390	1.01 387	0.88 386	0.97 386	1.88 386	1.26 388	3.09 398	0.83 384	0.62 381	0.66 380	0.56 381	1.20 381	0.60 372	0.42 368	0.47 379	4.04 398	0.98 392	1.08 389	0.99 389	0.87 380	1.67 395

JetRed	1.62 389	1.82 392	1.71 393	1.58 369	1.50 387	1.97 386	2.21 389	1.51 393	1.47 389	0.82 385	0.74 379	2.63 390	0.43 352	1.73 371	1.48 392	1.54 391	1.67 392	2.94 395	1.42 386	1.08 391	2.30 393	2.07 393	1.99 374	0.97 391	1.16 393	1.70 394	1.57 393	1.60 393

HanzoNet	1.74 390	1.62 391	0.80 388	2.26 388	1.70 391	2.72 391	2.54 391	1.25 389	1.85 393	0.92 389	1.28 392	4.37 395	3.81 394	3.36 399	0.88 386	0.78 388	1.06 390	0.94 391	2.54 392	1.03 390	0.89 391	0.88 391	3.79 396	0.73 382	1.12 392	1.00 390	1.29 390	1.57 392

MADNet++	1.86 391	1.58 390	1.74 394	1.27 364	1.74 392	1.26 368	1.53 376	1.62 394	2.07 394	1.84 394	2.22 393	2.60 389	2.72 392	0.75 363	1.39 391	1.54 391	2.01 393	1.47 393	2.12 391	2.13 393	3.35 394	3.26 394	1.23 371	2.21 395	1.21 394	2.25 395	1.76 394	1.32 389

LSM0	3.45 392	0.27 339	0.18 326	0.38 337	0.29 340	0.39 345	0.36 338	0.51 365	0.31 351	0.45 366	0.47 363	0.71 348	0.57 361	0.19 316	23.17 401	59.79 406	0.36 355	0.26 346	1.29 383	0.33 359	0.44 371	0.32 364	0.23 327	0.27 342	0.36 353	0.29 354	0.53 356	0.51 350

ASD4	6.34 393	2.35 393	2.75 395	1.99 385	1.58 388	3.01 394	1.85 384	1.79 395	3.29 395	1.60 392	2.34 394	0.98 369	6.55 395	1.73 371	2.95 393	3.66 393	3.63 394	7.56 396	2.70 393	4.74 396	5.26 396	6.41 396	2.64 382	2.43 396	17.21 402	28.48 402	19.85 402	31.77 402

PML	8.20 394	7.62 399	3.39 396	9.64 401	5.14 395	9.56 402	5.20 399	6.48 398	18.29 402	6.44 397	3.30 395	16.82 400	29.20 407	5.41 400	6.10 394	3.93 394	7.39 397	2.64 394	20.47 403	4.70 395	3.50 395	3.87 395	3.98 397	4.21 397	6.16 397	4.40 396	16.76 401	6.85 396

DPSMNet_ROB	8.63 395	3.69 395	8.74 398	2.98 394	5.70 396	3.37 395	4.41 397	3.70 396	9.03 396	3.00 395	6.88 397	3.53 392	10.11 397	2.70 388	10.47 395	10.76 395	3.81 395	12.92 399	4.77 396	10.22 397	5.99 398	13.86 399	4.50 403	8.50 398	10.06 400	27.81 400	11.04 399	30.59 400

DGTPSM_ROB	8.63 395	3.68 394	8.73 397	2.98 394	5.70 396	3.37 395	4.41 397	3.70 396	9.03 396	3.00 395	6.85 396	3.53 392	10.07 396	2.70 388	10.47 395	10.76 395	3.81 395	12.91 398	4.74 395	10.22 397	5.98 397	13.86 399	4.49 402	8.50 398	10.06 400	27.81 400	11.04 399	30.59 400

LRCNet_RVC	9.85 397	16.31 403	0.59 375	24.99 404	21.12 405	23.54 405	20.75 403	1.45 392	0.48 367	21.31 405	13.10 401	22.63 405	3.34 393	28.36 406	0.38 361	0.27 355	7.74 398	1.15 392	23.52 405	3.99 394	0.46 374	0.30 358	27.02 406	1.72 394	0.35 351	0.21 310	0.42 349	0.37 326

DLNR_Zeroshot_test	10.12 398	32.06 407	0.05 112	54.44 407	0.09 193	0.18 283	50.47 407	0.19 245	0.08 145	0.27 306	0.07 112	0.20 233	0.04 80	0.14 292	62.26 407	70.60 407	0.33 349	0.18 314	0.25 299	0.11 227	0.20 266	0.08 134	0.07 190	0.09 233	0.18 255	0.15 231	0.20 269	0.26 292

DPSM_ROB	13.01 399	6.29 396	9.52 399	4.44 396	6.37 398	4.34 397	3.59 394	8.20 399	10.79 398	6.64 398	7.87 398	9.69 397	12.99 399	2.80 390	12.81 397	13.68 397	9.16 399	16.58 401	9.87 397	12.33 399	16.73 401	17.95 402	2.26 376	10.56 400	28.34 403	36.91 403	31.06 403	39.57 403

DPSM	13.01 399	6.29 396	9.52 399	4.44 396	6.37 398	4.34 397	3.59 394	8.20 399	10.79 398	6.64 398	7.87 398	9.69 397	12.99 399	2.80 390	12.81 397	13.68 397	9.16 399	16.58 401	9.87 397	12.33 399	16.73 401	17.95 402	2.26 376	10.56 400	28.34 403	36.91 403	31.06 403	39.57 403

real-time stereo	13.26 401	6.84 398	9.99 401	4.80 398	6.49 400	4.86 399	3.67 396	8.27 401	10.88 400	6.83 400	7.95 400	9.76 399	13.08 401	2.89 393	13.14 399	14.00 399	9.69 401	16.72 403	10.12 399	12.50 401	16.97 403	18.30 404	2.36 378	10.77 402	28.54 405	37.22 405	31.36 405	39.90 405

HaxPig	16.02 402	19.59 404	18.75 403	21.25 403	20.52 404	21.33 404	22.30 404	17.00 405	14.71 401	19.29 404	17.19 405	17.46 401	12.16 398	22.51 404	17.80 400	14.90 400	17.75 402	9.40 397	18.97 400	15.48 402	9.47 399	7.16 397	23.74 405	15.28 403	4.31 396	12.19 399	6.81 396	15.11 399

MEDIAN_ROB	20.47 403	25.88 405	24.03 406	26.51 405	25.55 406	25.88 406	26.99 405	21.23 406	19.72 403	28.73 406	22.19 406	24.61 406	16.74 402	26.47 405	23.75 402	18.44 401	22.03 406	14.75 400	26.69 406	23.31 403	15.11 400	11.56 398	27.65 407	18.39 404	7.22 398	9.33 398	8.28 398	11.75 398

AVERAGE_ROB	24.43 404	29.85 406	27.27 407	31.30 406	29.70 407	30.00 407	31.47 406	26.59 407	24.68 407	34.31 407	27.39 407	31.23 407	21.35 403	30.69 407	28.19 406	24.02 402	26.74 407	21.17 404	30.34 407	27.38 407	20.48 404	16.18 401	32.28 408	24.32 408	8.51 399	7.76 397	7.92 397	8.46 397

CasAABBNet	26.14 405	12.60 401	19.00 404	8.89 399	12.76 402	8.55 400	7.26 401	16.43 403	21.86 405	13.67 403	15.79 402	19.63 404	26.13 405	5.53 401	25.80 404	27.48 404	18.01 403	33.35 406	20.00 402	24.70 405	33.62 406	35.57 406	4.48 401	21.32 406	57.07 406	74.41 406	62.39 407	79.48 407

FlowAnything	26.21 406	12.44 400	19.19 405	8.91 400	12.70 401	8.63 401	7.25 400	16.56 404	21.86 405	13.65 402	15.98 403	19.56 403	26.21 406	5.60 402	25.80 404	27.50 405	18.26 404	33.39 407	19.71 401	24.80 406	33.87 407	36.07 407	4.44 400	21.31 405	57.14 407	74.69 408	62.48 408	79.62 408

fast-reg	27.08 407	14.11 402	18.33 402	12.42 402	13.11 403	14.43 403	12.68 402	16.23 402	21.70 404	13.12 401	16.42 404	19.16 402	26.12 404	13.04 403	25.68 403	27.06 403	18.87 405	33.34 405	20.88 404	24.50 404	33.51 405	35.16 405	6.57 404	21.34 407	57.15 408	74.59 407	62.32 406	79.22 406

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

Low-res two-view benchmark