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 17	0.02 5	0.01 3	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 17	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 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 17	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 17	0.03 20	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 19	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	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 22	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
MCSU-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 24	0.03 17	0.02 5	0.04 36	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 36	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.03 15

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 40	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.04 41	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 13	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 38	0.06 81	0.03 20	0.05 55	0.03 20	0.04 73	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 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

WQFJX	0.03 11	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.03 20	0.06 130	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.04 37

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 54	0.04 32	0.03 20	0.04 36	0.04 40	0.05 100	0.02 29	0.03 3	0.03 3	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 13	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 37	0.02 13	0.03 40	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 40	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 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 51	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 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.01 3	0.03 17	0.03 20	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 29	0.06 44	0.07 58	0.04 20	0.06 53	0.03 11	0.06 48	0.03 13	0.01 4	0.03 34	0.04 19	0.04 17	0.04 37	0.03 15

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 55	0.02 5	0.03 21	0.04 40	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.02 36	0.02 12	0.05 38	0.04 17	0.03 18	0.04 37

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 36	0.03 37	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 55	0.02 5	0.04 36	0.04 40	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.02 36	0.02 12	0.05 38	0.04 17	0.02 3	0.04 37

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.02 5	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.04 14	0.03 6	0.04 19	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	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 24	0.04 32	0.04 41	0.02 6	0.04 40	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 47	0.04 20	0.05 35	0.03 11	0.05 36	0.03 13	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 24	0.03 17	0.04 41	0.02 6	0.04 40	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 47	0.03 6	0.04 19	0.03 11	0.05 36	0.03 13	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 34	0.02 10	0.02 11	0.03 38	0.02 9	0.01 3	0.04 38	0.05 55	0.04 41	0.02 6	0.05 58	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.05 35	0.04 36	0.07 60	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.05 38	0.04 17	0.04 37	0.04 37

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 24	0.02 5	0.03 20	0.03 21	0.01 3	0.01 3	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.05 39	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 37

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 20	0.04 36	0.04 40	0.01 3	0.01 4	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.03 13	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 40	0.02 26	0.03 24	0.03 17	0.03 20	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.05 34	0.03 6	0.06 53	0.02 3	0.04 22	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 38	0.03 3	0.04 37	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 24	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.03 20	0.01 3	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	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 54	0.05 55	0.04 41	0.04 36	0.04 40	0.02 21	0.03 63	0.05 29	0.06 44	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	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 29	0.05 29	0.05 22	0.06 47	0.04 20	0.06 53	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.03 34	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 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.04 38	0.04 32	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	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 24	0.02 5	0.03 20	0.02 6	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.05 34	0.05 39	0.04 19	0.03 11	0.06 48	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.06 56	0.05 34	0.04 37	0.04 37

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 29	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.05 36	0.03 13	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 34	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.02 6	0.03 17	0.03 20	0.03 21	0.02 7	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.05 35	0.03 11	0.04 22	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

RSM	0.03 11	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.03 24	0.02 5	0.03 20	0.04 36	0.04 40	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.04 20	0.05 35	0.04 36	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.03 34	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 20	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.04 19	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 20	0.02 6	0.02 7	0.03 51	0.01 4	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.05 39	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.01 4	0.02 12	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.03 15

PointNet	0.04 37	0.03 34	0.04 70	0.03 37	0.02 13	0.03 40	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.02 5	0.05 55	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.03 13	0.04 99	0.05 92	0.05 38	0.06 55	0.03 18	0.04 37

LACA3	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.02 6	0.04 32	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.04 14	0.06 56	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.06 84	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.05 52

LACA1	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.02 6	0.05 55	0.03 20	0.03 21	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.06 56	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.04 37

DispViT+	0.04 37	0.03 34	0.04 70	0.06 103	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.04 38	0.05 55	0.04 41	0.07 99	0.04 40	0.04 73	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.04 22	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.05 38	0.07 73	0.05 51	0.06 71

MatchStereo	0.04 37	0.02 7	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.06 81	0.02 5	0.06 77	0.02 7	0.04 73	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.04 14	0.05 39	0.04 19	0.05 63	0.05 36	0.05 63	0.01 4	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.03 18	0.04 37
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 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 52

NLMM1	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 54	0.05 55	0.04 41	0.07 99	0.03 20	0.07 163	0.02 29	0.04 5	0.05 22	0.03 3	0.04 20	0.04 19	0.04 36	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.04 65	0.06 56	0.04 17	0.04 37	0.04 37

NLMM	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 52

NLSM3	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.04 38	0.07 107	0.04 41	0.04 36	0.03 20	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.05 22	0.05 34	0.05 39	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	0.06 56	0.06 55	0.06 70	0.06 71

NLSM1	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.02 13	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.07 107	0.03 20	0.07 99	0.04 40	0.06 130	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.05 35	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.04 37	0.04 37

VIP-Stereo	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.01 3	0.04 38	0.04 32	0.04 41	0.07 99	0.06 70	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.08 65	0.05 39	0.06 53	0.04 36	0.07 60	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.04 37	0.04 37

GEAStereo	0.04 37	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.03 40	0.03 57	0.04 38	0.03 17	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.01 3	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.06 47	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.04 37	0.03 15

gasm-f	0.04 37	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.03 40	0.03 57	0.04 38	0.03 17	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.01 3	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.06 47	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.04 37	0.03 15

MonStereo	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.04 41	0.06 77	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.05 35	0.04 36	0.05 36	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.05 52

AdaDepth	0.04 37	0.04 59	0.02 10	0.03 37	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.03 20	0.04 36	0.03 20	0.02 21	0.01 4	0.06 53	0.06 44	0.06 47	0.05 39	0.05 35	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.04 37	0.03 15

MLG-Stereo_test2	0.04 37	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.04 38	0.03 17	0.05 62	0.03 21	0.05 58	0.02 21	0.03 63	0.05 29	0.05 22	0.08 65	0.04 20	0.06 53	0.04 36	0.07 60	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.05 51	0.03 15

DEFOM-Stereo	0.04 37	0.03 34	0.02 10	0.04 59	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.04 38	0.04 32	0.04 41	0.04 36	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.07 58	0.06 56	0.06 53	0.04 36	0.06 48	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.06 56	0.06 55	0.05 51	0.04 37

Occ-G	0.04 37	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.02 13	0.03 40	0.02 26	0.04 38	0.03 17	0.03 20	0.05 55	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.06 47	0.06 56	0.07 61	0.04 36	0.05 36	0.03 13	0.04 99	0.03 34	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.05 52

RSM++	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.04 63	0.02 9	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.04 41	0.04 36	0.05 58	0.02 21	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.07 60	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.06 56	0.05 34	0.04 37	0.04 37

AEACV	0.04 37	0.03 34	0.02 10	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.03 17	0.03 20	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.01 4	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.07 61	0.04 36	0.06 48	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.06 56	0.06 55	0.04 37	0.03 15

TDLM	0.04 37	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.04 38	0.03 17	0.04 41	0.06 77	0.04 40	0.03 51	0.03 63	0.06 53	0.06 44	0.06 47	0.06 56	0.05 35	0.04 36	0.05 36	0.04 43	0.03 75	0.04 65	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.05 52

BridgeDepth_RVC	0.05 58	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.05 81	0.05 90	0.03 57	0.04 38	0.07 107	0.05 62	0.05 55	0.05 58	0.04 73	0.02 29	0.07 73	0.07 67	0.05 34	0.07 75	0.05 35	0.05 63	0.06 48	0.05 63	0.02 36	0.03 34	0.06 56	0.08 80	0.07 78	0.07 76
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 58	0.03 34	0.02 10	0.03 37	0.04 63	0.05 90	0.03 57	0.05 54	0.06 81	0.06 69	0.06 77	0.09 87	0.02 21	0.03 63	0.06 53	0.06 44	0.08 65	0.06 56	0.06 53	0.04 36	0.08 70	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.05 52

DFGA-Net	0.05 58	0.05 80	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.06 69	0.05 55	0.10 95	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.07 75	0.07 61	0.05 63	0.07 60	0.04 43	0.03 75	0.04 65	0.07 70	0.06 55	0.06 70	0.09 90

anonymousdsp	0.05 58	0.04 59	0.03 36	0.03 37	0.04 63	0.04 61	0.04 96	0.06 66	0.05 55	0.06 69	0.04 36	0.03 20	0.02 21	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.09 75	0.05 63	0.03 75	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.05 52

iRaftStereo_RVC	0.05 58	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.05 54	0.04 32	0.06 69	0.05 55	0.05 58	0.03 51	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.10 82	0.07 75	0.07 61	0.05 63	0.09 75	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.07 70	0.06 55	0.05 51	0.05 52

RAFT + AFF	0.05 58	0.04 59	0.03 36	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.08 135	0.09 86	0.05 55	0.09 87	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.09 78	0.06 56	0.06 53	0.04 36	0.07 60	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.07 70	0.05 34	0.05 51	0.05 52

delet	0.05 58	0.05 80	0.04 70	0.06 103	0.05 81	0.05 90	0.05 107	0.04 38	0.04 32	0.06 69	0.05 55	0.10 95	0.05 100	0.03 63	0.07 73	0.06 44	0.07 58	0.06 56	0.05 35	0.06 81	0.06 48	0.04 43	0.03 75	0.04 65	0.06 56	0.06 55	0.04 37	0.04 37

TS12	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.05 55	0.04 41	0.08 127	0.06 70	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.06 47	0.07 75	0.07 61	0.06 81	0.09 75	0.08 123	0.02 36	0.04 65	0.08 81	0.08 80	0.08 86	0.09 90

TS	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.05 55	0.04 41	0.08 127	0.06 70	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.06 47	0.07 75	0.07 61	0.06 81	0.09 75	0.08 123	0.02 36	0.04 65	0.08 81	0.08 80	0.08 86	0.09 90

LG-Stereo_L2	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.03 37	0.04 63	0.02 9	0.02 26	0.08 86	0.08 135	0.21 181	0.06 77	0.08 81	0.03 51	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.10 82	0.06 56	0.07 61	0.04 36	0.13 127	0.05 63	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.05 52

LG-Stereo_L1	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.08 86	0.09 169	0.21 181	0.05 55	0.05 58	0.03 51	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.10 82	0.06 56	0.07 61	0.04 36	0.14 148	0.05 63	0.01 4	0.03 34	0.06 56	0.06 55	0.05 51	0.05 52

LG-G_1	0.06 65	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.06 107	0.03 57	0.06 66	0.06 81	0.08 82	0.03 21	0.10 95	0.04 73	0.06 125	0.06 53	0.06 44	0.10 82	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.10 85	0.04 43	0.05 127	0.04 65	0.06 56	0.06 55	0.08 86	0.07 76

LG-G	0.06 65	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.06 107	0.03 57	0.06 66	0.06 81	0.08 82	0.03 21	0.10 95	0.04 73	0.06 125	0.06 53	0.06 44	0.10 82	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.10 85	0.04 43	0.05 127	0.04 65	0.06 56	0.06 55	0.08 86	0.07 76

LGtest1	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.08 86	0.08 135	0.07 78	0.04 36	0.06 70	0.03 51	0.05 106	0.07 73	0.07 67	0.12 102	0.07 75	0.10 103	0.07 100	0.12 105	0.06 84	0.04 99	0.03 34	0.07 70	0.06 55	0.08 86	0.06 71

SGD-Stereo	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.05 80	0.04 63	0.06 107	0.03 57	0.04 38	0.06 81	0.08 82	0.05 55	0.05 58	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.14 120	0.06 56	0.09 92	0.05 63	0.12 105	0.05 63	0.03 75	0.04 65	0.08 81	0.08 80	0.12 132	0.09 90

AIO_rvc	0.06 65	0.06 103	0.03 36	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.08 86	0.06 81	0.10 94	0.04 36	0.08 81	0.02 21	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.06 56	0.07 61	0.05 63	0.12 105	0.05 63	0.02 36	0.03 34	0.06 56	0.06 55	0.05 51	0.05 52

AIO_test	0.06 65	0.05 80	0.04 70	0.07 125	0.05 81	0.04 61	0.04 96	0.10 101	0.09 169	0.12 97	0.05 55	0.11 107	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.07 58	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.13 127	0.05 63	0.04 99	0.04 65	0.09 93	0.07 73	0.05 51	0.05 52

IGEV-Stereo+	0.06 65	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.04 63	0.03 40	0.03 57	0.16 152	0.06 81	0.20 164	0.06 77	0.06 70	0.03 51	0.04 90	0.07 73	0.08 83	0.10 82	0.06 56	0.09 92	0.06 81	0.12 105	0.06 84	0.03 75	0.03 34	0.07 70	0.06 55	0.03 18	0.07 76

plain	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.04 63	0.05 90	0.03 57	0.08 86	0.04 32	0.09 86	0.05 55	0.06 70	0.02 21	0.02 29	0.07 73	0.08 83	0.12 102	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.08 70	0.04 43	0.02 36	0.05 92	0.09 93	0.09 90	0.08 86	0.09 90

StereoVision	0.06 65	0.03 34	0.04 70	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.06 66	0.11 214	0.02 5	0.05 55	0.03 20	0.06 130	0.01 4	0.08 104	0.10 132	0.06 47	0.05 39	0.08 77	0.07 100	0.06 48	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.10 108	0.08 80	0.10 108	0.12 132

MIF-Stereo (partial)	0.06 65	0.05 80	0.06 135	0.05 80	0.04 63	0.05 90	0.03 57	0.08 86	0.07 107	0.07 78	0.04 36	0.05 58	0.06 130	0.04 90	0.08 104	0.08 83	0.11 93	0.08 85	0.08 77	0.05 63	0.09 75	0.05 63	0.02 36	0.06 118	0.10 108	0.08 80	0.07 78	0.08 83

MIM_Stereo	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.05 80	0.05 81	0.05 90	0.03 57	0.06 66	0.04 32	0.14 105	0.06 77	0.04 40	0.02 21	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.13 106	0.07 75	0.09 92	0.06 81	0.11 91	0.06 84	0.02 36	0.04 65	0.08 81	0.07 73	0.07 78	0.05 52

AASNet	0.06 65	0.06 103	0.04 70	0.09 158	0.07 127	0.08 137	0.05 107	0.08 86	0.04 32	0.07 78	0.07 99	0.07 77	0.04 73	0.04 90	0.06 53	0.07 67	0.10 82	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.07 60	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.08 81	0.07 73	0.06 70	0.06 71

RAFT	0.06 65	0.03 34	0.05 103	0.03 37	0.02 13	0.03 40	0.02 26	0.07 80	0.04 32	0.04 41	0.06 77	0.07 77	0.05 100	0.01 4	0.06 53	0.06 44	0.07 58	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.07 104	0.01 4	0.04 65	0.13 146	0.14 192	0.13 146	0.15 167

AFF-stereo	0.06 65	0.05 80	0.05 103	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.11 105	0.06 81	0.16 118	0.04 36	0.08 81	0.03 51	0.02 29	0.06 53	0.08 83	0.08 65	0.05 39	0.09 92	0.04 36	0.09 75	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.10 108	0.08 80	0.07 78	0.07 76

MMNet	0.06 65	0.06 103	0.04 70	0.08 136	0.06 109	0.06 107	0.05 107	0.07 80	0.05 55	0.05 62	0.05 55	0.09 87	0.04 73	0.04 90	0.07 73	0.07 67	0.08 65	0.08 85	0.07 61	0.06 81	0.06 48	0.05 63	0.04 99	0.05 92	0.07 70	0.08 80	0.07 78	0.10 107

RYNet	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.04 38	0.11 214	0.05 62	0.04 36	0.04 40	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.06 44	0.07 58	0.08 85	0.07 61	0.05 63	0.05 36	0.04 43	0.11 258	0.04 65	0.06 56	0.13 161	0.06 70	0.05 52

GANet	0.06 65	0.07 126	0.06 135	0.06 103	0.06 109	0.07 126	0.06 140	0.07 80	0.05 55	0.06 69	0.07 99	0.05 58	0.04 73	0.04 90	0.07 73	0.08 83	0.08 65	0.10 136	0.07 61	0.05 63	0.07 60	0.05 63	0.05 127	0.05 92	0.08 81	0.07 73	0.06 70	0.06 71

AANet_RVC	0.06 65	0.05 80	0.06 135	0.05 80	0.06 109	0.04 61	0.05 107	0.05 54	0.06 81	0.05 62	0.06 77	0.05 58	0.04 73	0.04 90	0.07 73	0.07 67	0.08 65	0.08 85	0.07 61	0.07 100	0.07 60	0.06 84	0.05 127	0.05 92	0.07 70	0.09 90	0.06 70	0.08 83

YMNet	0.07 87	0.08 167	0.06 135	0.08 136	0.08 152	0.08 137	0.07 160	0.07 80	0.07 107	0.05 62	0.07 99	0.13 130	0.05 100	0.07 162	0.07 73	0.07 67	0.08 65	0.08 85	0.09 92	0.05 63	0.07 60	0.06 84	0.06 149	0.05 92	0.09 93	0.08 80	0.09 102	0.09 90

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 87	0.05 80	0.03 36	0.03 37	0.05 81	0.05 90	0.03 57	0.12 110	0.05 55	0.22 191	0.05 55	0.08 81	0.03 51	0.05 106	0.07 73	0.09 102	0.13 106	0.09 112	0.10 103	0.06 81	0.16 183	0.06 84	0.04 99	0.04 65	0.07 70	0.09 90	0.08 86	0.10 107

HUF	0.07 87	0.05 80	0.04 70	0.07 125	0.06 109	0.04 61	0.03 57	0.09 94	0.07 107	0.16 118	0.05 55	0.09 87	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.06 56	0.09 92	0.06 81	0.14 148	0.06 84	0.03 75	0.04 65	0.08 81	0.05 34	0.06 70	0.05 52

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 87	0.05 80	0.03 36	0.04 59	0.05 81	0.04 61	0.02 26	0.11 105	0.06 81	0.22 191	0.05 55	0.05 58	0.02 21	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.12 102	0.08 85	0.09 92	0.07 100	0.16 183	0.06 84	0.02 36	0.03 34	0.07 70	0.07 73	0.07 78	0.05 52

MaDis-Stereo	0.07 87	0.04 59	0.05 103	0.03 37	0.02 13	0.03 40	0.03 57	0.06 66	0.06 81	0.04 41	0.06 77	0.10 95	0.05 100	0.02 29	0.07 73	0.08 83	0.10 82	0.09 112	0.07 61	0.05 63	0.10 85	0.10 205	0.01 4	0.05 92	0.11 123	0.18 273	0.13 146	0.16 182

UniTT-Stereo	0.07 87	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.03 38	0.05 90	0.03 57	0.06 66	0.05 55	0.06 69	0.04 36	0.07 77	0.12 236	0.07 162	0.08 104	0.07 67	0.11 93	0.08 85	0.08 77	0.07 100	0.09 75	0.08 123	0.08 209	0.04 65	0.09 93	0.16 241	0.06 70	0.09 90

LL-Strereo2	0.07 87	0.03 34	0.03 36	0.04 59	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.07 107	0.14 105	0.07 99	0.08 81	0.05 100	0.04 90	0.07 73	0.08 83	0.14 120	0.07 75	0.10 103	0.06 81	0.10 85	0.06 84	0.03 75	0.04 65	0.08 81	0.09 90	0.08 86	0.05 52

RAFT_CTSACE	0.07 87	0.04 59	0.06 135	0.03 37	0.04 63	0.05 90	0.05 107	0.06 66	0.06 81	0.09 86	0.04 36	0.10 95	0.09 202	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.11 93	0.07 75	0.07 61	0.05 63	0.12 105	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.12 133	0.13 161	0.12 132	0.15 167

ARAFT	0.07 87	0.04 59	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.05 90	0.02 26	0.09 94	0.06 81	0.12 97	0.06 77	0.12 114	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.07 67	0.12 102	0.09 112	0.09 92	0.05 63	0.11 91	0.07 104	0.03 75	0.04 65	0.09 93	0.09 90	0.09 102	0.09 90

DMCA	0.07 87	0.05 80	0.07 166	0.06 103	0.06 109	0.05 90	0.07 160	0.09 94	0.06 81	0.06 69	0.09 149	0.07 77	0.06 130	0.06 125	0.07 73	0.08 83	0.11 93	0.10 136	0.08 77	0.07 100	0.09 75	0.05 63	0.06 149	0.05 92	0.08 81	0.10 104	0.05 51	0.07 76

CVANet_RVC	0.07 87	0.07 126	0.07 166	0.08 136	0.06 109	0.07 126	0.05 107	0.06 66	0.05 55	0.06 69	0.09 149	0.05 58	0.04 73	0.04 90	0.08 104	0.08 83	0.08 65	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.08 70	0.05 63	0.04 99	0.05 92	0.08 81	0.07 73	0.07 78	0.09 90

MGS-Stereo	0.08 98	0.06 103	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.05 55	0.09 86	0.07 99	0.10 95	0.04 73	0.05 106	0.07 73	0.08 83	0.15 127	0.11 153	0.12 122	0.09 152	0.12 105	0.07 104	0.05 127	0.05 92	0.10 108	0.09 90	0.11 122	0.10 107

anonymousdsp2	0.08 98	0.07 126	0.05 103	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.12 110	0.06 81	0.17 128	0.06 77	0.08 81	0.04 73	0.05 106	0.07 73	0.08 83	0.13 106	0.08 85	0.10 103	0.07 100	0.12 105	0.06 84	0.05 127	0.06 118	0.09 93	0.08 80	0.08 86	0.07 76

test_5	0.08 98	0.05 80	0.07 166	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.04 96	0.09 94	0.05 55	0.05 62	0.07 99	0.12 114	0.12 236	0.02 29	0.07 73	0.09 102	0.07 58	0.07 75	0.08 77	0.06 81	0.10 85	0.09 168	0.02 36	0.07 158	0.10 108	0.13 161	0.13 146	0.18 211

AnonymousM	0.08 98	0.05 80	0.04 70	0.06 103	0.05 81	0.04 61	0.04 96	0.13 128	0.05 55	0.20 164	0.06 77	0.11 107	0.03 51	0.06 125	0.09 146	0.09 102	0.19 198	0.08 85	0.12 122	0.07 100	0.16 183	0.06 84	0.04 99	0.04 65	0.08 81	0.11 127	0.10 108	0.09 90

raft+_RVC	0.08 98	0.06 103	0.04 70	0.06 103	0.06 109	0.07 126	0.04 96	0.10 101	0.08 135	0.17 128	0.08 127	0.09 87	0.04 73	0.04 90	0.08 104	0.07 67	0.13 106	0.09 112	0.11 111	0.06 81	0.13 127	0.05 63	0.03 75	0.05 92	0.10 108	0.09 90	0.09 102	0.08 83

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 98	0.06 103	0.05 103	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.04 96	0.14 138	0.07 107	0.21 181	0.04 36	0.12 114	0.04 73	0.03 63	0.07 73	0.09 102	0.09 78	0.06 56	0.10 103	0.05 63	0.11 91	0.05 63	0.03 75	0.05 92	0.12 133	0.09 90	0.09 102	0.09 90

CCAANet	0.08 98	0.07 126	0.06 135	0.09 158	0.06 109	0.07 126	0.09 200	0.08 86	0.07 107	0.07 78	0.07 99	0.14 142	0.05 100	0.05 106	0.09 146	0.10 132	0.10 82	0.09 112	0.07 61	0.06 81	0.08 70	0.06 84	0.04 99	0.04 65	0.08 81	0.09 90	0.07 78	0.09 90

test_for_model	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 127	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 135	0.24 229	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 148	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 127	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 135	0.24 229	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 148	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

testlalala	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 127	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 135	0.24 229	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 148	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

GCAPDPT-zeroshot	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 127	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 135	0.24 229	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 148	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

GCAP-Stereo	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 127	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 135	0.24 229	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 148	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

4D-IteraStereo	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.06 107	0.04 96	0.15 143	0.10 196	0.22 191	0.08 127	0.14 142	0.06 130	0.03 63	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.09 112	0.11 111	0.07 100	0.15 166	0.05 63	0.03 75	0.05 92	0.10 108	0.10 104	0.08 86	0.08 83

LoS_RVC	0.09 105	0.07 126	0.05 103	0.05 80	0.06 109	0.06 107	0.05 107	0.13 128	0.08 135	0.18 140	0.11 194	0.12 114	0.06 130	0.07 162	0.08 104	0.09 102	0.10 82	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.16 183	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.14 170	0.10 104	0.10 108	0.13 143

tt_ll	0.09 105	0.07 126	0.05 103	0.05 80	0.06 109	0.06 107	0.05 107	0.13 128	0.08 135	0.18 140	0.11 194	0.12 114	0.06 130	0.07 162	0.08 104	0.09 102	0.10 82	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.16 183	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.14 170	0.10 104	0.10 108	0.13 143

CAS	0.09 105	0.07 126	0.05 103	0.06 103	0.05 81	0.05 90	0.04 96	0.14 138	0.05 55	0.11 95	0.10 177	0.11 107	0.05 100	0.07 162	0.08 104	0.09 102	0.11 93	0.10 136	0.14 155	0.07 100	0.12 105	0.07 104	0.05 127	0.05 92	0.13 146	0.11 127	0.09 102	0.14 153

TestStereo1	0.09 105	0.07 126	0.06 135	0.04 59	0.05 81	0.06 107	0.06 140	0.07 80	0.07 107	0.09 86	0.07 99	0.11 107	0.14 265	0.04 90	0.09 146	0.10 132	0.11 93	0.09 112	0.09 92	0.08 122	0.13 127	0.12 250	0.02 36	0.04 65	0.15 183	0.13 161	0.16 190	0.20 237

TESTraft	0.09 105	0.06 103	0.06 135	0.04 59	0.04 63	0.05 90	0.06 140	0.09 94	0.08 135	0.09 86	0.08 127	0.12 114	0.13 250	0.03 63	0.09 146	0.10 132	0.11 93	0.09 112	0.08 77	0.07 100	0.13 127	0.12 250	0.02 36	0.05 92	0.14 170	0.12 139	0.14 160	0.20 237

IER	0.09 105	0.07 126	0.07 166	0.09 158	0.07 127	0.08 137	0.06 140	0.12 110	0.07 107	0.14 105	0.11 194	0.10 95	0.07 163	0.06 125	0.08 104	0.09 102	0.15 127	0.11 153	0.11 111	0.07 100	0.11 91	0.07 104	0.06 149	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.11 122	0.14 153

RAFT+CT+SA	0.09 105	0.05 80	0.07 166	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.05 107	0.13 128	0.08 135	0.08 82	0.07 99	0.15 148	0.13 250	0.04 90	0.10 197	0.10 132	0.09 78	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.12 105	0.11 228	0.02 36	0.06 118	0.13 146	0.12 139	0.11 122	0.17 194

SA-5K	0.09 105	0.07 126	0.06 135	0.04 59	0.05 81	0.06 107	0.06 140	0.07 80	0.07 107	0.09 86	0.07 99	0.11 107	0.14 265	0.04 90	0.09 146	0.10 132	0.11 93	0.09 112	0.09 92	0.08 122	0.13 127	0.12 250	0.02 36	0.04 65	0.15 183	0.13 161	0.16 190	0.20 237

test_4	0.09 105	0.05 80	0.07 166	0.05 80	0.06 109	0.03 40	0.02 26	0.11 105	0.09 169	0.17 128	0.06 77	0.09 87	0.06 130	0.03 63	0.09 146	0.09 102	0.15 127	0.08 85	0.10 103	0.07 100	0.16 183	0.08 123	0.02 36	0.07 158	0.09 93	0.15 216	0.12 132	0.18 211

CIPLG	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.09 153	0.06 140	0.18 201	0.06 81	0.20 164	0.08 127	0.12 114	0.06 130	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.11 111	0.09 152	0.13 127	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.09 90	0.10 108	0.10 107

IPLG	0.09 105	0.07 126	0.07 166	0.07 125	0.07 127	0.06 107	0.05 107	0.15 143	0.06 81	0.22 191	0.06 77	0.15 148	0.05 100	0.04 90	0.08 104	0.10 132	0.16 141	0.10 136	0.14 155	0.09 152	0.13 127	0.08 123	0.04 99	0.07 158	0.13 146	0.11 127	0.11 122	0.08 83

IPLGR_C	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.09 153	0.06 140	0.18 201	0.06 81	0.20 164	0.08 127	0.12 114	0.07 163	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.11 111	0.09 152	0.13 127	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.09 90	0.10 108	0.10 107

ACRE	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.09 153	0.06 140	0.18 201	0.06 81	0.20 164	0.08 127	0.12 114	0.07 163	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.11 111	0.09 152	0.13 127	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.10 108	0.10 107

rafts_anoy	0.09 105	0.08 167	0.07 166	0.07 125	0.07 127	0.06 107	0.05 107	0.13 128	0.05 55	0.17 128	0.09 149	0.12 114	0.05 100	0.03 63	0.09 146	0.10 132	0.15 127	0.12 193	0.13 142	0.07 100	0.14 148	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.11 123	0.10 104	0.09 102	0.11 118

RALCasStereoNet	0.09 105	0.08 167	0.06 135	0.09 158	0.07 127	0.06 107	0.05 107	0.12 110	0.05 55	0.18 140	0.07 99	0.12 114	0.05 100	0.04 90	0.09 146	0.10 132	0.18 175	0.12 193	0.13 142	0.08 122	0.15 166	0.08 123	0.05 127	0.06 118	0.12 133	0.09 90	0.10 108	0.08 83

RALAANet	0.09 105	0.08 167	0.06 135	0.07 125	0.05 81	0.08 137	0.05 107	0.10 101	0.07 107	0.12 97	0.09 149	0.10 95	0.06 130	0.03 63	0.08 104	0.09 102	0.13 106	0.11 153	0.15 169	0.08 122	0.12 105	0.07 104	0.04 99	0.06 118	0.11 123	0.10 104	0.11 122	0.11 118

UPFNet	0.09 105	0.08 167	0.08 194	0.09 158	0.07 127	0.09 153	0.06 140	0.12 110	0.09 169	0.14 105	0.09 149	0.12 114	0.06 130	0.07 162	0.08 104	0.10 132	0.13 106	0.11 153	0.10 103	0.07 100	0.09 75	0.07 104	0.06 149	0.06 118	0.09 93	0.10 104	0.10 108	0.10 107

HITNet	0.09 105	0.07 126	0.06 135	0.08 136	0.08 152	0.08 137	0.05 107	0.11 105	0.07 107	0.19 153	0.08 127	0.12 114	0.06 130	0.07 162	0.08 104	0.08 83	0.13 106	0.11 153	0.10 103	0.06 81	0.10 85	0.09 168	0.06 149	0.06 118	0.12 133	0.11 127	0.16 190	0.13 143
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
DepthFocus	0.10 129	0.05 80	0.05 103	0.09 158	0.05 81	0.06 107	0.04 96	0.17 163	0.07 107	0.22 191	0.09 149	0.13 130	0.04 73	0.10 222	0.09 146	0.09 102	0.18 175	0.09 112	0.18 224	0.09 152	0.17 206	0.08 123	0.09 232	0.05 92	0.07 70	0.11 127	0.14 160	0.12 132

coex_refinement	0.10 129	0.10 204	0.07 166	0.09 158	0.08 152	0.09 153	0.06 140	0.17 163	0.10 196	0.20 164	0.11 194	0.11 107	0.07 163	0.07 162	0.11 236	0.14 279	0.15 127	0.11 153	0.12 122	0.06 81	0.12 105	0.08 123	0.06 149	0.07 158	0.12 133	0.12 139	0.11 122	0.13 143

castereo++	0.10 129	0.07 126	0.05 103	0.07 125	0.07 127	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.08 127	0.17 176	0.06 130	0.05 106	0.09 146	0.10 132	0.19 198	0.09 112	0.13 142	0.07 100	0.20 254	0.07 104	0.05 127	0.07 158	0.12 133	0.12 139	0.12 132	0.11 118

castereo	0.10 129	0.07 126	0.06 135	0.06 103	0.07 127	0.08 137	0.05 107	0.16 152	0.11 214	0.24 229	0.10 177	0.15 148	0.04 73	0.05 106	0.08 104	0.10 132	0.20 221	0.09 112	0.14 155	0.07 100	0.19 233	0.07 104	0.04 99	0.07 158	0.13 146	0.12 139	0.12 132	0.12 132

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 129	0.07 126	0.06 135	0.08 136	0.05 81	0.07 126	0.03 57	0.11 105	0.15 260	0.20 164	0.15 248	0.11 107	0.07 163	0.08 187	0.08 104	0.09 102	0.16 141	0.11 153	0.12 122	0.08 122	0.12 105	0.11 228	0.06 149	0.07 158	0.12 133	0.14 192	0.12 132	0.16 182

CASnet	0.10 129	0.06 103	0.05 103	0.08 136	0.09 180	0.11 195	0.05 107	0.18 201	0.10 196	0.23 212	0.11 194	0.13 130	0.06 130	0.07 162	0.09 146	0.10 132	0.16 141	0.08 85	0.18 224	0.07 100	0.14 148	0.06 84	0.06 149	0.06 118	0.12 133	0.10 104	0.14 160	0.10 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 129	0.09 187	0.06 135	0.08 136	0.06 109	0.09 153	0.06 140	0.09 94	0.07 107	0.18 140	0.11 194	0.10 95	0.10 218	0.06 125	0.08 104	0.09 102	0.14 120	0.09 112	0.18 224	0.09 152	0.11 91	0.06 84	0.05 127	0.06 118	0.11 123	0.10 104	0.15 177	0.12 132

Sa-1000	0.10 129	0.07 126	0.07 166	0.07 125	0.05 81	0.09 153	0.03 57	0.12 110	0.06 81	0.18 140	0.08 127	0.19 207	0.05 100	0.05 106	0.10 197	0.10 132	0.16 141	0.12 193	0.14 155	0.09 152	0.16 183	0.10 205	0.04 99	0.05 92	0.19 255	0.15 216	0.13 146	0.20 237

SA	0.10 129	0.07 126	0.06 135	0.06 103	0.05 81	0.08 137	0.04 96	0.12 110	0.05 55	0.16 118	0.07 99	0.16 169	0.03 51	0.04 90	0.09 146	0.09 102	0.13 106	0.11 153	0.12 122	0.09 152	0.14 148	0.10 205	0.03 75	0.06 118	0.16 198	0.14 192	0.13 146	0.20 237

test-3	0.10 129	0.06 103	0.04 70	0.06 103	0.08 152	0.05 90	0.05 107	0.17 163	0.07 107	0.24 229	0.07 99	0.19 207	0.07 163	0.06 125	0.10 197	0.10 132	0.21 236	0.09 112	0.15 169	0.10 188	0.16 183	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.09 93	0.10 104	0.12 132	0.11 118

test_1	0.10 129	0.06 103	0.04 70	0.06 103	0.08 152	0.05 90	0.05 107	0.17 163	0.07 107	0.24 229	0.07 99	0.19 207	0.07 163	0.06 125	0.10 197	0.10 132	0.21 236	0.09 112	0.15 169	0.10 188	0.16 183	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.09 93	0.10 104	0.12 132	0.11 118

raftrobust	0.10 129	0.08 167	0.06 135	0.08 136	0.07 127	0.05 90	0.04 96	0.14 138	0.06 81	0.25 261	0.07 99	0.12 114	0.05 100	0.05 106	0.08 104	0.09 102	0.18 175	0.11 153	0.11 111	0.09 152	0.17 206	0.08 123	0.05 127	0.05 92	0.13 146	0.12 139	0.10 108	0.10 107

UNet	0.10 129	0.09 187	0.08 194	0.10 179	0.08 152	0.09 153	0.08 181	0.15 143	0.08 135	0.17 128	0.09 149	0.13 130	0.09 202	0.07 162	0.09 146	0.10 132	0.16 141	0.13 225	0.12 122	0.08 122	0.11 91	0.09 168	0.08 209	0.09 219	0.11 123	0.13 161	0.10 108	0.11 118

DMCA-RVC	0.10 129	0.08 167	0.11 246	0.08 136	0.09 180	0.08 137	0.08 181	0.12 110	0.09 169	0.13 102	0.13 222	0.13 130	0.07 163	0.06 125	0.13 272	0.12 237	0.14 120	0.13 225	0.11 111	0.10 188	0.12 105	0.09 168	0.07 178	0.09 219	0.10 108	0.10 104	0.10 108	0.11 118

DISCO	0.10 129	0.10 204	0.08 194	0.10 179	0.09 180	0.11 195	0.09 200	0.10 101	0.08 135	0.15 112	0.10 177	0.12 114	0.07 163	0.06 125	0.09 146	0.11 188	0.15 127	0.10 136	0.14 155	0.10 188	0.12 105	0.10 205	0.06 149	0.09 219	0.14 170	0.11 127	0.13 146	0.11 118

LGCAT	0.11 144	0.09 187	0.08 194	0.08 136	0.07 127	0.10 178	0.06 140	0.17 163	0.06 81	0.22 191	0.09 149	0.15 148	0.07 163	0.07 162	0.09 146	0.09 102	0.19 198	0.10 136	0.17 205	0.08 122	0.19 233	0.10 205	0.08 209	0.06 118	0.11 123	0.12 139	0.15 177	0.11 118

HLF11	0.11 144	0.09 187	0.07 166	0.11 197	0.07 127	0.09 153	0.07 160	0.19 229	0.07 107	0.19 153	0.09 149	0.16 169	0.06 130	0.07 162	0.08 104	0.10 132	0.19 198	0.12 193	0.16 185	0.09 152	0.13 127	0.08 123	0.07 178	0.07 158	0.12 133	0.13 161	0.15 177	0.14 153

TestStereo_HL3	0.11 144	0.08 167	0.07 166	0.11 197	0.06 109	0.08 137	0.06 140	0.19 229	0.08 135	0.20 164	0.08 127	0.17 176	0.06 130	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.19 198	0.11 153	0.14 155	0.08 122	0.13 127	0.08 123	0.07 178	0.08 185	0.12 133	0.13 161	0.14 160	0.10 107

TestStereo_HL2	0.11 144	0.09 187	0.07 166	0.12 212	0.07 127	0.10 178	0.06 140	0.20 250	0.11 214	0.20 164	0.09 149	0.17 176	0.07 163	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.19 198	0.11 153	0.14 155	0.08 122	0.12 105	0.09 168	0.07 178	0.08 185	0.15 183	0.13 161	0.13 146	0.11 118

TestStereo_HL1	0.11 144	0.10 204	0.08 194	0.12 212	0.08 152	0.11 195	0.07 160	0.20 250	0.08 135	0.20 164	0.10 177	0.18 194	0.07 163	0.06 125	0.09 146	0.10 132	0.19 198	0.11 153	0.17 205	0.09 152	0.12 105	0.08 123	0.06 149	0.08 185	0.16 198	0.13 161	0.14 160	0.12 132

S2M2_XL	0.11 144	0.07 126	0.08 194	0.07 125	0.07 127	0.10 178	0.08 181	0.18 201	0.06 81	0.21 181	0.09 149	0.22 261	0.05 100	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.20 221	0.09 112	0.17 205	0.09 152	0.20 254	0.08 123	0.08 209	0.06 118	0.11 123	0.09 90	0.14 160	0.16 182
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 144	0.10 204	0.08 194	0.09 158	0.09 180	0.08 137	0.07 160	0.17 163	0.08 135	0.22 191	0.09 149	0.16 169	0.13 250	0.07 162	0.08 104	0.11 188	0.16 141	0.11 153	0.11 111	0.09 152	0.14 148	0.09 168	0.09 232	0.07 158	0.13 146	0.14 192	0.14 160	0.11 118

Reg-Stereo(zero)	0.11 144	0.08 167	0.06 135	0.08 136	0.07 127	0.10 178	0.07 160	0.17 163	0.10 196	0.25 261	0.09 149	0.20 224	0.06 130	0.07 162	0.09 146	0.11 188	0.19 198	0.10 136	0.15 169	0.09 152	0.15 166	0.08 123	0.07 178	0.07 158	0.13 146	0.13 161	0.18 231	0.17 194

fast-iter	0.11 144	0.08 167	0.06 135	0.08 136	0.07 127	0.10 178	0.07 160	0.17 163	0.10 196	0.25 261	0.09 149	0.20 224	0.06 130	0.07 162	0.09 146	0.11 188	0.19 198	0.10 136	0.15 169	0.09 152	0.15 166	0.08 123	0.07 178	0.07 158	0.13 146	0.13 161	0.18 231	0.17 194

trnet	0.11 144	0.08 167	0.05 103	0.07 125	0.07 127	0.07 126	0.05 107	0.18 201	0.05 55	0.27 292	0.07 99	0.18 194	0.06 130	0.08 187	0.08 104	0.10 132	0.22 252	0.08 85	0.12 122	0.07 100	0.20 254	0.08 123	0.06 149	0.05 92	0.11 123	0.13 161	0.17 207	0.16 182

CES	0.11 144	0.06 103	0.06 135	0.06 103	0.08 152	0.07 126	0.05 107	0.35 326	0.05 55	0.15 112	0.23 314	0.13 130	0.04 73	0.08 187	0.08 104	0.10 132	0.19 198	0.08 85	0.14 155	0.08 122	0.28 335	0.08 123	0.07 178	0.04 65	0.14 170	0.11 127	0.13 146	0.16 182

EGLCR-Stereo	0.11 144	0.06 103	0.04 70	0.08 136	0.08 152	0.07 126	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.27 292	0.06 77	0.19 207	0.06 130	0.08 187	0.08 104	0.10 132	0.20 221	0.10 136	0.16 185	0.07 100	0.17 206	0.07 104	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.12 139	0.18 231	0.18 211

MIPNet	0.11 144	0.09 187	0.06 135	0.07 125	0.08 152	0.07 126	0.05 107	0.17 163	0.06 81	0.23 212	0.07 99	0.15 148	0.08 188	0.05 106	0.09 146	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.20 246	0.12 233	0.13 127	0.10 205	0.05 127	0.07 158	0.15 183	0.13 161	0.11 122	0.13 143

GMOStereo	0.11 144	0.07 126	0.09 214	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.07 99	0.17 176	0.09 202	0.05 106	0.10 197	0.11 188	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.18 238	0.16 241	0.14 160	0.17 194

error version	0.11 144	0.07 126	0.09 214	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.07 99	0.17 176	0.09 202	0.05 106	0.10 197	0.11 188	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.18 238	0.16 241	0.14 160	0.17 194

test-v	0.11 144	0.07 126	0.09 214	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.07 99	0.17 176	0.09 202	0.05 106	0.10 197	0.11 188	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.18 238	0.16 241	0.14 160	0.17 194

test_3	0.11 144	0.07 126	0.07 166	0.06 103	0.08 152	0.05 90	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.09 149	0.21 247	0.11 228	0.06 125	0.13 272	0.13 258	0.20 221	0.09 112	0.14 155	0.10 188	0.18 220	0.08 123	0.04 99	0.08 185	0.13 146	0.15 216	0.13 146	0.14 153

test-2	0.11 144	0.07 126	0.09 214	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.07 99	0.17 176	0.09 202	0.05 106	0.10 197	0.11 188	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.18 238	0.16 241	0.14 160	0.17 194

CREStereo++_RVC	0.11 144	0.07 126	0.05 103	0.08 136	0.08 152	0.08 137	0.07 160	0.16 152	0.09 169	0.26 278	0.09 149	0.17 176	0.13 250	0.08 187	0.08 104	0.10 132	0.20 221	0.08 85	0.13 142	0.07 100	0.19 233	0.08 123	0.06 149	0.06 118	0.14 170	0.11 127	0.16 190	0.15 167
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	0.11 144	0.06 103	0.06 135	0.10 179	0.09 180	0.09 153	0.06 140	0.12 110	0.08 135	0.22 191	0.08 127	0.13 130	0.07 163	0.08 187	0.10 197	0.13 258	0.20 221	0.13 225	0.18 224	0.08 122	0.18 220	0.09 168	0.06 149	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.15 177	0.14 153

XX-TBD	0.11 144	0.06 103	0.06 135	0.10 179	0.09 180	0.09 153	0.06 140	0.12 110	0.08 135	0.22 191	0.08 127	0.13 130	0.07 163	0.08 187	0.10 197	0.13 258	0.20 221	0.13 225	0.18 224	0.08 122	0.18 220	0.09 168	0.06 149	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.15 177	0.14 153

HCRNet	0.11 144	0.17 287	0.06 135	0.22 287	0.08 152	0.15 239	0.08 181	0.13 128	0.04 32	0.46 352	0.12 209	0.24 273	0.07 163	0.07 162	0.08 104	0.06 44	0.14 120	0.08 85	0.20 246	0.08 122	0.09 75	0.05 63	0.11 258	0.06 118	0.06 56	0.05 34	0.05 51	0.08 83

CREStereo	0.11 144	0.08 167	0.06 135	0.08 136	0.08 152	0.07 126	0.05 107	0.18 201	0.05 55	0.26 278	0.08 127	0.18 194	0.06 130	0.08 187	0.08 104	0.10 132	0.22 252	0.09 112	0.13 142	0.08 122	0.20 254	0.09 168	0.06 149	0.05 92	0.11 123	0.13 161	0.17 207	0.15 167
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	0.11 144	0.10 204	0.08 194	0.09 158	0.10 204	0.09 153	0.06 140	0.14 138	0.08 135	0.18 140	0.15 248	0.09 87	0.06 130	0.08 187	0.09 146	0.10 132	0.17 155	0.13 225	0.14 155	0.10 188	0.11 91	0.09 168	0.08 209	0.08 185	0.13 146	0.12 139	0.10 108	0.11 118

DSFCA	0.11 144	0.13 250	0.09 214	0.10 179	0.08 152	0.11 195	0.11 233	0.12 110	0.09 169	0.12 97	0.13 222	0.14 142	0.07 163	0.05 106	0.09 146	0.11 188	0.15 127	0.13 225	0.16 185	0.10 188	0.13 127	0.12 250	0.07 178	0.09 219	0.12 133	0.13 161	0.10 108	0.13 143

PMTNet	0.11 144	0.10 204	0.06 135	0.12 212	0.09 180	0.07 126	0.06 140	0.18 201	0.06 81	0.28 311	0.06 77	0.18 194	0.04 73	0.07 162	0.09 146	0.11 188	0.19 198	0.09 112	0.14 155	0.08 122	0.17 206	0.09 168	0.07 178	0.05 92	0.13 146	0.12 139	0.17 207	0.15 167

BEATNet_4x	0.11 144	0.10 204	0.08 194	0.09 158	0.09 180	0.09 153	0.08 181	0.12 110	0.08 135	0.21 181	0.09 149	0.15 148	0.09 202	0.07 162	0.10 197	0.09 102	0.13 106	0.13 225	0.11 111	0.08 122	0.13 127	0.11 228	0.08 209	0.07 158	0.13 146	0.13 161	0.18 231	0.18 211

DeepPrunerF	0.11 144	0.10 204	0.10 233	0.13 227	0.13 248	0.09 153	0.09 200	0.15 143	0.11 214	0.12 97	0.14 235	0.10 95	0.09 202	0.07 162	0.12 252	0.11 188	0.11 93	0.13 225	0.13 142	0.11 212	0.13 127	0.08 123	0.08 209	0.08 185	0.17 215	0.14 192	0.11 122	0.14 153

ADCP+	0.11 144	0.10 204	0.08 194	0.09 158	0.07 127	0.09 153	0.08 181	0.13 128	0.11 214	0.16 118	0.12 209	0.18 194	0.08 188	0.07 162	0.10 197	0.09 102	0.16 141	0.11 153	0.14 155	0.09 152	0.12 105	0.09 168	0.08 209	0.08 185	0.11 123	0.15 216	0.11 122	0.11 118

RASNet	0.11 144	0.10 204	0.09 214	0.10 179	0.07 127	0.08 137	0.08 181	0.19 229	0.09 169	0.17 128	0.10 177	0.13 130	0.08 188	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.15 127	0.09 112	0.12 122	0.06 81	0.15 166	0.09 168	0.05 127	0.10 236	0.13 146	0.11 127	0.17 207	0.17 194

iResNet_ROB	0.11 144	0.08 167	0.07 166	0.11 197	0.08 152	0.12 208	0.07 160	0.15 143	0.08 135	0.23 212	0.10 177	0.15 148	0.15 273	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.17 155	0.12 193	0.13 142	0.09 152	0.14 148	0.09 168	0.07 178	0.08 185	0.14 170	0.12 139	0.15 177	0.15 167

DN-CSS_ROB	0.11 144	0.09 187	0.11 246	0.08 136	0.09 180	0.08 137	0.08 181	0.16 152	0.10 196	0.23 212	0.17 268	0.18 194	0.14 265	0.05 106	0.08 104	0.09 102	0.13 106	0.10 136	0.18 224	0.09 152	0.11 91	0.08 123	0.07 178	0.08 185	0.13 146	0.10 104	0.12 132	0.10 107

ManiGeoR	0.12 176	0.10 204	0.08 194	0.13 227	0.08 152	0.10 178	0.07 160	0.20 250	0.10 196	0.20 164	0.11 194	0.20 224	0.06 130	0.06 125	0.09 146	0.10 132	0.18 175	0.11 153	0.16 185	0.09 152	0.13 127	0.07 104	0.06 149	0.08 185	0.16 198	0.14 192	0.16 190	0.14 153

HLf10	0.12 176	0.10 204	0.08 194	0.13 227	0.08 152	0.10 178	0.07 160	0.20 250	0.10 196	0.20 164	0.11 194	0.20 224	0.06 130	0.06 125	0.09 146	0.10 132	0.18 175	0.11 153	0.16 185	0.09 152	0.13 127	0.07 104	0.06 149	0.08 185	0.16 198	0.14 192	0.16 190	0.14 153

HLf8	0.12 176	0.10 204	0.08 194	0.11 197	0.09 180	0.10 178	0.08 181	0.20 250	0.09 169	0.19 153	0.10 177	0.20 224	0.09 202	0.07 162	0.09 146	0.11 188	0.19 198	0.12 193	0.17 205	0.09 152	0.14 148	0.09 168	0.07 178	0.08 185	0.16 198	0.14 192	0.18 231	0.18 211

TestStereo_HLe17	0.12 176	0.11 223	0.08 194	0.14 238	0.10 204	0.12 208	0.08 181	0.23 285	0.11 214	0.21 181	0.10 177	0.20 224	0.07 163	0.06 125	0.09 146	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.18 224	0.09 152	0.13 127	0.08 123	0.06 149	0.09 219	0.18 238	0.14 192	0.16 190	0.15 167

TestStereo-Hl	0.12 176	0.10 204	0.08 194	0.13 227	0.08 152	0.11 195	0.07 160	0.20 250	0.09 169	0.20 164	0.10 177	0.19 207	0.08 188	0.06 125	0.09 146	0.10 132	0.18 175	0.11 153	0.16 185	0.09 152	0.12 105	0.08 123	0.06 149	0.08 185	0.18 238	0.12 139	0.14 160	0.12 132

DF	0.12 176	0.07 126	0.05 103	0.10 179	0.09 180	0.09 153	0.07 160	0.19 229	0.07 107	0.27 292	0.09 149	0.20 224	0.05 100	0.10 222	0.09 146	0.11 188	0.22 252	0.11 153	0.16 185	0.09 152	0.21 278	0.10 205	0.07 178	0.07 158	0.15 183	0.12 139	0.17 207	0.23 262

WQFJA1++	0.12 176	0.09 187	0.06 135	0.15 251	0.08 152	0.15 239	0.14 257	0.17 163	0.07 107	0.19 153	0.11 194	0.15 148	0.08 188	0.05 106	0.08 104	0.10 132	0.19 198	0.09 112	0.16 185	0.08 122	0.16 183	0.07 104	0.06 149	0.06 118	0.16 198	0.11 127	0.21 270	0.22 257

DDF-Stereo	0.12 176	0.07 126	0.04 70	0.10 179	0.09 180	0.13 218	0.10 219	0.18 201	0.08 135	0.24 229	0.06 77	0.19 207	0.06 130	0.08 187	0.08 104	0.11 188	0.23 263	0.08 85	0.16 185	0.10 188	0.20 254	0.08 123	0.07 178	0.07 158	0.13 146	0.13 161	0.17 207	0.19 228

zero-FE	0.12 176	0.07 126	0.04 70	0.11 197	0.08 152	0.15 239	0.12 245	0.18 201	0.08 135	0.23 212	0.08 127	0.19 207	0.07 163	0.08 187	0.08 104	0.11 188	0.23 263	0.09 112	0.17 205	0.10 188	0.20 254	0.09 168	0.07 178	0.07 158	0.13 146	0.13 161	0.16 190	0.20 237

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 176	0.07 126	0.04 70	0.09 158	0.09 180	0.11 195	0.10 219	0.18 201	0.08 135	0.24 229	0.09 149	0.16 169	0.04 73	0.09 206	0.09 146	0.11 188	0.21 236	0.10 136	0.17 205	0.09 152	0.20 254	0.10 205	0.05 127	0.06 118	0.15 183	0.13 161	0.16 190	0.27 283

AE-Stereo	0.12 176	0.09 187	0.08 194	0.11 197	0.09 180	0.08 137	0.05 107	0.17 163	0.14 252	0.24 229	0.09 149	0.19 207	0.10 218	0.07 162	0.10 197	0.12 237	0.24 281	0.13 225	0.16 185	0.11 212	0.18 220	0.09 168	0.05 127	0.09 219	0.13 146	0.14 192	0.15 177	0.15 167

raft_robust	0.12 176	0.09 187	0.09 214	0.11 197	0.06 109	0.09 153	0.06 140	0.15 143	0.08 135	0.23 212	0.07 99	0.20 224	0.11 228	0.09 206	0.11 236	0.12 237	0.16 141	0.12 193	0.13 142	0.10 188	0.15 166	0.11 228	0.03 75	0.07 158	0.18 238	0.16 241	0.15 177	0.14 153

IPLGR	0.12 176	0.09 187	0.09 214	0.09 158	0.10 204	0.09 153	0.07 160	0.18 201	0.09 169	0.22 191	0.10 177	0.15 148	0.07 163	0.06 125	0.09 146	0.11 188	0.17 155	0.11 153	0.20 246	0.12 233	0.15 166	0.08 123	0.04 99	0.08 185	0.16 198	0.13 161	0.14 160	0.16 182

s12784h	0.12 176	0.09 187	0.06 135	0.11 197	0.09 180	0.08 137	0.06 140	0.18 201	0.07 107	0.27 292	0.11 194	0.19 207	0.08 188	0.07 162	0.08 104	0.09 102	0.21 236	0.08 85	0.15 169	0.07 100	0.20 254	0.08 123	0.05 127	0.07 158	0.16 198	0.14 192	0.18 231	0.21 254

ADLNet	0.12 176	0.11 223	0.08 194	0.12 212	0.10 204	0.16 250	0.12 245	0.14 138	0.07 107	0.13 102	0.10 177	0.25 276	0.10 218	0.28 322	0.09 146	0.10 132	0.17 155	0.09 112	0.13 142	0.09 152	0.11 91	0.08 123	0.13 276	0.06 118	0.13 146	0.12 139	0.12 132	0.14 153

GMStereo	0.12 176	0.12 237	0.07 166	0.11 197	0.11 222	0.13 218	0.09 200	0.17 163	0.10 196	0.17 128	0.13 222	0.21 247	0.11 228	0.07 162	0.10 197	0.09 102	0.17 155	0.10 136	0.17 205	0.12 233	0.14 148	0.09 168	0.07 178	0.09 219	0.14 170	0.13 161	0.15 177	0.12 132
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 176	0.11 223	0.12 261	0.12 212	0.10 204	0.11 195	0.13 251	0.15 143	0.12 234	0.13 102	0.12 209	0.13 130	0.09 202	0.09 206	0.15 297	0.13 258	0.15 127	0.11 153	0.16 185	0.09 152	0.13 127	0.10 205	0.10 248	0.10 236	0.12 133	0.10 104	0.13 146	0.12 132

CFNet	0.12 176	0.11 223	0.08 194	0.14 238	0.12 236	0.11 195	0.09 200	0.19 229	0.10 196	0.18 140	0.12 209	0.25 276	0.10 218	0.08 187	0.08 104	0.09 102	0.17 155	0.12 193	0.12 122	0.09 152	0.11 91	0.08 123	0.06 149	0.09 219	0.15 183	0.12 139	0.13 146	0.13 143

iResNetv2_ROB	0.12 176	0.08 167	0.07 166	0.12 212	0.09 180	0.12 208	0.08 181	0.17 163	0.08 135	0.22 191	0.12 209	0.20 224	0.15 273	0.06 125	0.08 104	0.08 83	0.16 141	0.11 153	0.17 205	0.10 188	0.14 148	0.09 168	0.09 232	0.10 236	0.14 170	0.12 139	0.19 244	0.12 132

PDISCO_ROB	0.12 176	0.13 250	0.13 270	0.10 179	0.08 152	0.09 153	0.09 200	0.09 94	0.08 135	0.11 95	0.10 177	0.06 70	0.05 100	0.05 106	0.09 146	0.11 188	0.14 120	0.16 275	0.09 92	0.10 188	0.14 148	0.12 250	0.04 99	0.08 185	0.16 198	0.21 295	0.32 312	0.19 228

gcap_with_dpt	0.13 196	0.07 126	0.07 166	0.08 136	0.09 180	0.11 195	0.07 160	0.18 201	0.11 214	0.27 292	0.10 177	0.24 273	0.09 202	0.12 255	0.10 197	0.11 188	0.21 236	0.12 193	0.16 185	0.10 188	0.21 278	0.11 228	0.08 209	0.08 185	0.17 215	0.12 139	0.17 207	0.25 273

S2M2_L	0.13 196	0.10 204	0.09 214	0.12 212	0.08 152	0.13 218	0.10 219	0.16 152	0.08 135	0.21 181	0.07 99	0.17 176	0.03 51	0.17 291	0.11 236	0.09 102	0.22 252	0.12 193	0.16 185	0.11 212	0.18 220	0.09 168	0.12 269	0.08 185	0.13 146	0.12 139	0.15 177	0.20 237
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 196	0.07 126	0.07 166	0.08 136	0.09 180	0.11 195	0.07 160	0.18 201	0.11 214	0.27 292	0.10 177	0.24 273	0.09 202	0.12 255	0.10 197	0.11 188	0.21 236	0.12 193	0.16 185	0.10 188	0.21 278	0.11 228	0.08 209	0.08 185	0.17 215	0.12 139	0.17 207	0.25 273

gcap-zeroshot	0.13 196	0.08 167	0.05 103	0.08 136	0.10 204	0.11 195	0.09 200	0.18 201	0.09 169	0.28 311	0.08 127	0.20 224	0.06 130	0.10 222	0.09 146	0.12 237	0.23 263	0.11 153	0.27 295	0.12 233	0.20 254	0.11 228	0.07 178	0.08 185	0.12 133	0.17 260	0.17 207	0.18 211

MSKI-zero shot	0.13 196	0.08 167	0.05 103	0.09 158	0.11 222	0.09 153	0.07 160	0.19 229	0.09 169	0.28 311	0.10 177	0.19 207	0.06 130	0.11 236	0.10 197	0.11 188	0.24 281	0.11 153	0.17 205	0.11 212	0.21 278	0.10 205	0.07 178	0.08 185	0.14 170	0.17 260	0.18 231	0.18 211

Any-RAFT	0.13 196	0.07 126	0.05 103	0.10 179	0.09 180	0.12 208	0.08 181	0.17 163	0.10 196	0.26 278	0.09 149	0.20 224	0.08 188	0.10 222	0.09 146	0.10 132	0.22 252	0.11 153	0.20 246	0.10 188	0.21 278	0.09 168	0.08 209	0.06 118	0.16 198	0.15 216	0.17 207	0.17 194

RAFT-Test	0.13 196	0.07 126	0.06 135	0.09 158	0.11 222	0.13 218	0.09 200	0.17 163	0.11 214	0.27 292	0.10 177	0.20 224	0.05 100	0.12 255	0.10 197	0.11 188	0.23 263	0.12 193	0.21 257	0.14 263	0.21 278	0.11 228	0.06 149	0.08 185	0.17 215	0.15 216	0.17 207	0.17 194

HH	0.13 196	0.06 103	0.05 103	0.11 197	0.11 222	0.16 250	0.08 181	0.19 229	0.07 107	0.28 311	0.08 127	0.18 194	0.05 100	0.12 255	0.10 197	0.10 132	0.23 263	0.12 193	0.15 169	0.10 188	0.20 254	0.08 123	0.07 178	0.08 185	0.13 146	0.14 192	0.19 244	0.23 262

HanStereo	0.13 196	0.06 103	0.05 103	0.11 197	0.11 222	0.16 250	0.08 181	0.19 229	0.07 107	0.28 311	0.08 127	0.18 194	0.05 100	0.12 255	0.10 197	0.10 132	0.23 263	0.12 193	0.15 169	0.10 188	0.20 254	0.08 123	0.07 178	0.08 185	0.13 146	0.14 192	0.19 244	0.23 262

anonymity	0.13 196	0.06 103	0.05 103	0.09 158	0.10 204	0.09 153	0.07 160	0.18 201	0.08 135	0.28 311	0.12 209	0.19 207	0.06 130	0.09 206	0.09 146	0.13 258	0.23 263	0.12 193	0.17 205	0.15 277	0.19 233	0.10 205	0.09 232	0.07 158	0.19 255	0.18 273	0.19 244	0.19 228

iRaft-Stereo_20w	0.13 196	0.07 126	0.05 103	0.12 212	0.12 236	0.12 208	0.09 200	0.16 152	0.10 196	0.28 311	0.09 149	0.19 207	0.04 73	0.10 222	0.09 146	0.11 188	0.24 281	0.11 153	0.15 169	0.13 252	0.20 254	0.08 123	0.09 232	0.06 118	0.17 215	0.13 161	0.20 256	0.25 273

GLC_STEREO	0.13 196	0.11 223	0.12 261	0.12 212	0.11 222	0.10 178	0.10 219	0.19 229	0.07 107	0.25 261	0.13 222	0.12 114	0.07 163	0.07 162	0.08 104	0.12 237	0.24 281	0.11 153	0.17 205	0.09 152	0.27 330	0.15 286	0.07 178	0.07 158	0.15 183	0.09 90	0.20 256	0.12 132

TRStereo	0.13 196	0.07 126	0.05 103	0.09 158	0.08 152	0.17 259	0.13 251	0.18 201	0.07 107	0.25 261	0.09 149	0.20 224	0.04 73	0.10 222	0.09 146	0.10 132	0.22 252	0.11 153	0.22 264	0.13 252	0.19 233	0.09 168	0.09 232	0.07 158	0.16 198	0.15 216	0.24 286	0.20 237

LMCR-Stereo	0.13 196	0.09 187	0.07 166	0.11 197	0.08 152	0.11 195	0.09 200	0.18 201	0.09 169	0.19 153	0.14 235	0.19 207	0.14 265	0.10 222	0.09 146	0.11 188	0.20 221	0.13 225	0.19 240	0.10 188	0.18 220	0.10 205	0.08 209	0.08 185	0.15 183	0.13 161	0.18 231	0.17 194

TestStereo	0.13 196	0.12 237	0.10 233	0.11 197	0.08 152	0.11 195	0.10 219	0.18 201	0.11 214	0.24 229	0.13 222	0.20 224	0.08 188	0.06 125	0.11 236	0.10 132	0.20 221	0.11 153	0.20 246	0.10 188	0.21 278	0.10 205	0.06 149	0.12 264	0.19 255	0.11 127	0.12 132	0.13 143

CFNet_pseudo	0.13 196	0.11 223	0.11 246	0.14 238	0.11 222	0.12 208	0.11 233	0.19 229	0.12 234	0.24 229	0.14 235	0.16 169	0.15 273	0.08 187	0.09 146	0.10 132	0.16 141	0.13 225	0.13 142	0.08 122	0.15 166	0.08 123	0.08 209	0.09 219	0.15 183	0.14 192	0.19 244	0.20 237

EAI-Stereo	0.13 196	0.07 126	0.04 70	0.10 179	0.10 204	0.10 178	0.09 200	0.17 163	0.10 196	0.26 278	0.11 194	0.20 224	0.05 100	0.10 222	0.10 197	0.11 188	0.23 263	0.12 193	0.18 224	0.12 233	0.19 233	0.08 123	0.08 209	0.08 185	0.16 198	0.14 192	0.15 177	0.20 237

FADNet-RVC-Resample	0.13 196	0.10 204	0.12 261	0.12 212	0.10 204	0.13 218	0.10 219	0.16 152	0.13 243	0.18 140	0.13 222	0.17 176	0.11 228	0.10 222	0.10 197	0.09 102	0.13 106	0.15 264	0.15 169	0.17 294	0.15 166	0.12 250	0.10 248	0.13 274	0.17 215	0.13 161	0.12 132	0.11 118

STTStereo	0.13 196	0.14 263	0.17 302	0.13 227	0.15 267	0.13 218	0.20 289	0.13 128	0.13 243	0.15 112	0.15 248	0.17 176	0.10 218	0.11 236	0.12 252	0.12 237	0.15 127	0.14 250	0.13 142	0.11 212	0.12 105	0.10 205	0.07 178	0.09 219	0.15 183	0.13 161	0.12 132	0.16 182

R-Stereo Train	0.13 196	0.07 126	0.07 166	0.09 158	0.10 204	0.15 239	0.05 107	0.16 152	0.12 234	0.28 311	0.12 209	0.20 224	0.08 188	0.11 236	0.09 146	0.11 188	0.24 281	0.12 193	0.16 185	0.11 212	0.21 278	0.11 228	0.08 209	0.07 158	0.15 183	0.15 216	0.16 190	0.15 167

ADCRef	0.13 196	0.10 204	0.09 214	0.10 179	0.08 152	0.09 153	0.08 181	0.17 163	0.14 252	0.21 181	0.15 248	0.15 148	0.13 250	0.05 106	0.10 197	0.11 188	0.16 141	0.14 250	0.19 240	0.12 233	0.15 166	0.12 250	0.09 232	0.11 248	0.13 146	0.18 273	0.13 146	0.18 211

RAFT-Stereo	0.13 196	0.07 126	0.07 166	0.09 158	0.10 204	0.15 239	0.05 107	0.16 152	0.12 234	0.28 311	0.12 209	0.20 224	0.08 188	0.11 236	0.09 146	0.11 188	0.24 281	0.12 193	0.16 185	0.11 212	0.21 278	0.11 228	0.08 209	0.07 158	0.15 183	0.15 216	0.16 190	0.15 167
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 196	0.08 167	0.06 135	0.09 158	0.12 236	0.10 178	0.08 181	0.17 163	0.11 214	0.27 292	0.09 149	0.20 224	0.06 130	0.12 255	0.10 197	0.11 188	0.24 281	0.12 193	0.19 240	0.16 289	0.21 278	0.11 228	0.07 178	0.08 185	0.17 215	0.14 192	0.17 207	0.18 211

CFNet_RVC	0.13 196	0.12 237	0.10 233	0.14 238	0.11 222	0.14 227	0.09 200	0.17 163	0.09 169	0.19 153	0.13 222	0.21 247	0.09 202	0.09 206	0.10 197	0.13 258	0.18 175	0.13 225	0.15 169	0.11 212	0.16 183	0.08 123	0.06 149	0.09 219	0.15 183	0.12 139	0.16 190	0.17 194

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 196	0.13 250	0.13 270	0.14 238	0.15 267	0.13 218	0.20 289	0.13 128	0.15 260	0.16 118	0.16 259	0.21 247	0.09 202	0.15 286	0.10 197	0.12 237	0.15 127	0.12 193	0.11 111	0.09 152	0.11 91	0.09 168	0.08 209	0.08 185	0.13 146	0.13 161	0.11 122	0.15 167
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	0.13 196	0.12 237	0.11 246	0.10 179	0.10 204	0.10 178	0.09 200	0.16 152	0.11 214	0.18 140	0.17 268	0.19 207	0.13 250	0.11 236	0.11 236	0.10 132	0.17 155	0.13 225	0.13 142	0.10 188	0.17 206	0.10 205	0.09 232	0.12 264	0.27 311	0.16 241	0.16 190	0.13 143

PWCDC_ROB	0.13 196	0.06 103	0.09 214	0.07 125	0.13 248	0.08 137	0.13 251	0.06 66	0.24 311	0.09 86	0.15 248	0.09 87	0.43 337	0.26 316	0.10 197	0.10 132	0.09 78	0.12 193	0.08 77	0.11 212	0.08 70	0.11 228	0.19 300	0.13 274	0.07 70	0.13 161	0.08 86	0.18 211

DN	0.14 223	0.08 167	0.08 194	0.19 276	0.09 180	0.22 297	0.11 233	0.18 201	0.10 196	0.21 181	0.12 209	0.35 295	0.06 130	0.14 277	0.09 146	0.11 188	0.24 281	0.12 193	0.16 185	0.08 122	0.18 220	0.11 228	0.06 149	0.08 185	0.24 300	0.14 192	0.15 177	0.18 211

IGEV-FE	0.14 223	0.07 126	0.05 103	0.13 227	0.13 248	0.10 178	0.11 233	0.17 163	0.09 169	0.28 311	0.09 149	0.23 264	0.05 100	0.12 255	0.09 146	0.11 188	0.23 263	0.11 153	0.16 185	0.12 233	0.20 254	0.09 168	0.09 232	0.06 118	0.19 255	0.14 192	0.23 277	0.27 283

model_zeroshot	0.14 223	0.09 187	0.06 135	0.10 179	0.10 204	0.14 227	0.08 181	0.20 250	0.12 234	0.28 311	0.08 127	0.21 247	0.06 130	0.11 236	0.09 146	0.12 237	0.26 306	0.13 225	0.27 295	0.11 212	0.20 254	0.13 267	0.11 258	0.09 219	0.17 215	0.17 260	0.18 231	0.18 211

MyStereo04	0.14 223	0.12 237	0.10 233	0.08 136	0.09 180	0.10 178	0.08 181	0.22 277	0.19 290	0.24 229	0.16 259	0.23 264	0.11 228	0.04 90	0.10 197	0.11 188	0.17 155	0.12 193	0.21 257	0.12 233	0.16 183	0.11 228	0.06 149	0.11 248	0.21 281	0.12 139	0.16 190	0.15 167

IGEV_Zeroshot_test	0.14 223	0.07 126	0.05 103	0.13 227	0.13 248	0.10 178	0.11 233	0.17 163	0.09 169	0.28 311	0.09 149	0.23 264	0.05 100	0.12 255	0.09 146	0.11 188	0.23 263	0.11 153	0.16 185	0.12 233	0.20 254	0.09 168	0.09 232	0.06 118	0.19 255	0.14 192	0.23 277	0.27 283

dd	0.14 223	0.12 237	0.07 166	0.25 300	0.10 204	0.19 278	0.09 200	0.17 163	0.08 135	0.17 128	0.08 127	0.33 291	0.08 188	0.06 125	0.10 197	0.11 188	0.24 281	0.11 153	0.25 285	0.09 152	0.15 166	0.09 168	0.06 149	0.09 219	0.17 215	0.13 161	0.18 231	0.15 167

AACVNet	0.14 223	0.13 250	0.10 233	0.13 227	0.13 248	0.14 227	0.10 219	0.19 229	0.11 214	0.22 191	0.17 268	0.13 130	0.10 218	0.09 206	0.11 236	0.11 188	0.21 236	0.13 225	0.17 205	0.12 233	0.16 183	0.11 228	0.11 258	0.11 248	0.17 215	0.13 161	0.14 160	0.16 182

cross-raft	0.14 223	0.08 167	0.07 166	0.08 136	0.10 204	0.12 208	0.08 181	0.17 163	0.13 243	0.27 292	0.11 194	0.21 247	0.05 100	0.11 236	0.13 272	0.14 279	0.22 252	0.11 153	0.23 274	0.13 252	0.23 308	0.09 168	0.06 149	0.08 185	0.22 291	0.17 260	0.14 160	0.15 167

test-1	0.14 223	0.06 103	0.07 166	0.11 197	0.10 204	0.18 267	0.14 257	0.19 229	0.13 243	0.28 311	0.10 177	0.19 207	0.11 228	0.12 255	0.12 252	0.13 258	0.22 252	0.12 193	0.22 264	0.10 188	0.24 315	0.08 123	0.09 232	0.08 185	0.21 281	0.18 273	0.15 177	0.17 194

GEStereo_RVC	0.14 223	0.13 250	0.10 233	0.11 197	0.12 236	0.12 208	0.11 233	0.18 201	0.13 243	0.24 229	0.16 259	0.18 194	0.10 218	0.06 125	0.12 252	0.11 188	0.20 221	0.17 288	0.23 274	0.13 252	0.15 166	0.13 267	0.07 178	0.11 248	0.20 268	0.14 192	0.13 146	0.19 228

sAnonymous2	0.14 223	0.09 187	0.10 233	0.10 179	0.09 180	0.09 153	0.11 233	0.22 277	0.11 214	0.23 212	0.16 259	0.15 148	0.10 218	0.06 125	0.12 252	0.13 258	0.18 175	0.15 264	0.21 257	0.14 263	0.16 183	0.14 274	0.04 99	0.10 236	0.17 215	0.17 260	0.17 207	0.16 182

CroCo_RVC	0.14 223	0.09 187	0.10 233	0.10 179	0.09 180	0.09 153	0.11 233	0.22 277	0.11 214	0.23 212	0.16 259	0.15 148	0.10 218	0.06 125	0.12 252	0.13 258	0.18 175	0.15 264	0.21 257	0.14 263	0.16 183	0.14 274	0.04 99	0.10 236	0.17 215	0.17 260	0.17 207	0.16 182

sCroCo_RVC	0.14 223	0.09 187	0.09 214	0.08 136	0.07 127	0.10 178	0.07 160	0.19 229	0.14 252	0.18 140	0.12 209	0.13 130	0.14 265	0.06 125	0.13 272	0.15 297	0.22 252	0.15 264	0.22 264	0.13 252	0.21 278	0.16 294	0.06 149	0.12 264	0.17 215	0.16 241	0.17 207	0.17 194

XX-Stereo	0.14 223	0.05 80	0.05 103	0.10 179	0.08 152	0.17 259	0.07 160	0.18 201	0.10 196	0.27 292	0.09 149	0.20 224	0.03 51	0.09 206	0.10 197	0.12 237	0.23 263	0.11 153	0.20 246	0.11 212	0.20 254	0.08 123	0.08 209	0.07 158	0.22 291	0.16 241	0.17 207	0.36 310

GES	0.14 223	0.11 223	0.07 166	0.09 158	0.11 222	0.15 239	0.09 200	0.20 250	0.09 169	0.23 212	0.12 209	0.17 176	0.11 228	0.14 277	0.10 197	0.10 132	0.23 263	0.14 250	0.24 280	0.14 263	0.17 206	0.17 298	0.11 258	0.09 219	0.15 183	0.14 192	0.21 270	0.20 237

psm_up	0.14 223	0.11 223	0.13 270	0.15 251	0.12 236	0.14 227	0.11 233	0.20 250	0.16 265	0.19 153	0.12 209	0.15 148	0.17 282	0.10 222	0.12 252	0.12 237	0.19 198	0.13 225	0.17 205	0.11 212	0.15 166	0.09 168	0.10 248	0.16 295	0.18 238	0.16 241	0.17 207	0.20 237

FADNet-RVC	0.14 223	0.13 250	0.10 233	0.18 269	0.11 222	0.14 227	0.09 200	0.21 268	0.09 169	0.19 153	0.17 268	0.17 176	0.12 236	0.11 236	0.14 287	0.15 297	0.18 175	0.13 225	0.18 224	0.15 277	0.12 105	0.12 250	0.12 269	0.11 248	0.20 268	0.16 241	0.14 160	0.14 153

RTSC	0.14 223	0.11 223	0.10 233	0.12 212	0.11 222	0.12 208	0.10 219	0.16 152	0.13 243	0.18 140	0.13 222	0.15 148	0.13 250	0.08 187	0.11 236	0.13 258	0.20 221	0.13 225	0.21 257	0.12 233	0.16 183	0.12 250	0.07 178	0.10 236	0.16 198	0.16 241	0.21 270	0.32 303

ADCL	0.14 223	0.12 237	0.11 246	0.13 227	0.11 222	0.14 227	0.10 219	0.17 163	0.15 260	0.22 191	0.16 259	0.21 247	0.12 236	0.09 206	0.10 197	0.11 188	0.16 141	0.13 225	0.17 205	0.12 233	0.18 220	0.13 267	0.11 258	0.11 248	0.16 198	0.15 216	0.16 190	0.16 182

DeepPruner_ROB	0.14 223	0.13 250	0.11 246	0.12 212	0.11 222	0.10 178	0.09 200	0.17 163	0.12 234	0.21 181	0.18 283	0.15 148	0.13 250	0.08 187	0.12 252	0.11 188	0.19 198	0.15 264	0.19 240	0.11 212	0.17 206	0.14 274	0.10 248	0.11 248	0.17 215	0.16 241	0.17 207	0.19 228

MLCV	0.14 223	0.11 223	0.09 214	0.16 256	0.12 236	0.14 227	0.11 233	0.21 268	0.10 196	0.24 229	0.13 222	0.21 247	0.14 265	0.08 187	0.09 146	0.10 132	0.19 198	0.11 153	0.19 240	0.09 152	0.17 206	0.08 123	0.10 248	0.09 219	0.16 198	0.13 161	0.16 190	0.19 228

HSM	0.14 223	0.12 237	0.09 214	0.14 238	0.13 248	0.12 208	0.10 219	0.18 201	0.10 196	0.23 212	0.15 248	0.18 194	0.14 265	0.08 187	0.10 197	0.10 132	0.21 236	0.12 193	0.17 205	0.12 233	0.18 220	0.10 205	0.07 178	0.08 185	0.17 215	0.15 216	0.17 207	0.18 211

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 245	0.07 126	0.05 103	0.12 212	0.12 236	0.15 239	0.09 200	0.17 163	0.12 234	0.29 325	0.09 149	0.22 261	0.05 100	0.12 255	0.11 236	0.11 188	0.26 306	0.12 193	0.33 312	0.11 212	0.20 254	0.12 250	0.08 209	0.06 118	0.21 281	0.18 273	0.20 256	0.32 303

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 245	0.07 126	0.05 103	0.14 238	0.12 236	0.15 239	0.10 219	0.18 201	0.08 135	0.26 278	0.08 127	0.19 207	0.08 188	0.11 236	0.10 197	0.12 237	0.26 306	0.13 225	0.26 290	0.11 212	0.20 254	0.10 205	0.08 209	0.07 158	0.20 268	0.18 273	0.19 244	0.31 299

EKT-Stereo	0.15 245	0.10 204	0.07 166	0.13 227	0.12 236	0.16 250	0.17 277	0.18 201	0.11 214	0.26 278	0.17 268	0.17 176	0.07 163	0.11 236	0.09 146	0.11 188	0.24 281	0.15 264	0.23 274	0.12 233	0.24 315	0.10 205	0.07 178	0.08 185	0.20 268	0.15 216	0.17 207	0.18 211

LoS	0.15 245	0.10 204	0.08 194	0.10 179	0.11 222	0.09 153	0.07 160	0.50 348	0.05 55	0.32 331	0.36 343	0.36 298	0.06 130	0.09 206	0.09 146	0.10 132	0.20 221	0.09 112	0.14 155	0.11 212	0.21 278	0.09 168	0.07 178	0.07 158	0.17 215	0.11 127	0.20 256	0.21 254
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 245	0.12 237	0.10 233	0.14 238	0.12 236	0.16 250	0.10 219	0.19 229	0.15 260	0.26 278	0.12 209	0.20 224	0.12 236	0.09 206	0.11 236	0.12 237	0.23 263	0.12 193	0.23 274	0.09 152	0.19 233	0.10 205	0.07 178	0.09 219	0.23 298	0.14 192	0.19 244	0.22 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 245	0.13 250	0.09 214	0.18 269	0.17 278	0.16 250	0.19 287	0.15 143	0.11 214	0.16 118	0.14 235	0.15 148	0.05 100	0.45 338	0.09 146	0.10 132	0.17 155	0.12 193	0.14 155	0.09 152	0.17 206	0.09 168	0.28 340	0.07 158	0.17 215	0.15 216	0.12 132	0.13 143

SACVNet	0.15 245	0.14 263	0.13 270	0.16 256	0.13 248	0.14 227	0.12 245	0.19 229	0.17 275	0.19 153	0.17 268	0.14 142	0.07 163	0.14 277	0.13 272	0.13 258	0.19 198	0.16 275	0.20 246	0.13 252	0.16 183	0.14 274	0.12 269	0.13 274	0.20 268	0.18 273	0.19 244	0.17 194

GANet-ADL	0.15 245	0.12 237	0.09 214	0.14 238	0.12 236	0.16 250	0.12 245	0.20 250	0.10 196	0.25 261	0.15 248	0.22 261	0.12 236	0.21 308	0.09 146	0.11 188	0.25 298	0.14 250	0.20 246	0.14 263	0.19 233	0.09 168	0.08 209	0.10 236	0.17 215	0.15 216	0.20 256	0.17 194

ICVP	0.15 245	0.13 250	0.14 281	0.12 212	0.12 236	0.13 218	0.10 219	0.17 163	0.12 234	0.17 128	0.13 222	0.18 194	0.12 236	0.09 206	0.12 252	0.13 258	0.18 175	0.15 264	0.15 169	0.14 263	0.17 206	0.13 267	0.20 303	0.11 248	0.19 255	0.19 286	0.17 207	0.16 182
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 245	0.12 237	0.12 261	0.16 256	0.14 259	0.17 259	0.14 257	0.20 250	0.13 243	0.22 191	0.14 235	0.19 207	0.18 284	0.12 255	0.10 197	0.12 237	0.18 175	0.13 225	0.17 205	0.12 233	0.16 183	0.11 228	0.09 232	0.10 236	0.19 255	0.20 290	0.19 244	0.27 283

APVNet	0.15 245	0.13 250	0.11 246	0.14 238	0.16 270	0.14 227	0.13 251	0.19 229	0.11 214	0.14 105	0.13 222	0.17 176	0.09 202	0.16 289	0.15 297	0.15 297	0.21 236	0.14 250	0.22 264	0.15 277	0.15 166	0.12 250	0.07 178	0.12 264	0.16 198	0.15 216	0.19 244	0.17 194

AF-Net	0.15 245	0.13 250	0.13 270	0.14 238	0.18 285	0.15 239	0.14 257	0.17 163	0.16 265	0.17 128	0.21 302	0.18 194	0.12 236	0.10 222	0.17 308	0.16 305	0.13 106	0.14 250	0.15 169	0.11 212	0.11 91	0.10 205	0.13 276	0.10 236	0.14 170	0.15 216	0.20 256	0.14 153

RP	0.15 245	0.14 263	0.15 288	0.17 264	0.14 259	0.17 259	0.16 268	0.19 229	0.17 275	0.14 105	0.16 259	0.16 169	0.15 273	0.11 236	0.13 272	0.12 237	0.15 127	0.12 193	0.15 169	0.12 233	0.12 105	0.12 250	0.10 248	0.12 264	0.17 215	0.15 216	0.20 256	0.18 211

Nwc_Net	0.15 245	0.13 250	0.13 270	0.14 238	0.18 285	0.15 239	0.14 257	0.17 163	0.16 265	0.17 128	0.21 302	0.18 194	0.12 236	0.10 222	0.17 308	0.16 305	0.13 106	0.14 250	0.15 169	0.11 212	0.11 91	0.10 205	0.13 276	0.10 236	0.14 170	0.15 216	0.20 256	0.14 153

HSM-Net_RVC	0.15 245	0.12 237	0.10 233	0.17 264	0.13 248	0.14 227	0.10 219	0.18 201	0.14 252	0.25 261	0.18 283	0.28 281	0.16 278	0.11 236	0.11 236	0.11 188	0.19 198	0.13 225	0.16 185	0.11 212	0.17 206	0.11 228	0.08 209	0.11 248	0.19 255	0.16 241	0.23 277	0.24 267
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 245	0.17 287	0.12 261	0.16 256	0.14 259	0.17 259	0.11 233	0.17 163	0.12 234	0.20 164	0.13 222	0.28 281	0.12 236	0.10 222	0.11 236	0.13 258	0.18 175	0.13 225	0.17 205	0.12 233	0.16 183	0.09 168	0.10 248	0.11 248	0.18 238	0.15 216	0.17 207	0.19 228

NVstereo2D	0.15 245	0.11 223	0.11 246	0.19 276	0.14 259	0.21 294	0.24 309	0.13 128	0.11 214	0.16 118	0.14 235	0.10 95	0.07 163	0.39 337	0.11 236	0.11 188	0.21 236	0.14 250	0.15 169	0.10 188	0.12 105	0.08 123	0.24 316	0.08 185	0.14 170	0.12 139	0.14 160	0.12 132

DNS	0.16 262	0.08 167	0.07 166	0.12 212	0.07 127	0.20 284	0.09 200	0.20 250	0.07 107	0.22 191	0.11 194	1.23 358	0.07 163	0.09 206	0.08 104	0.10 132	0.21 236	0.11 153	0.18 224	0.09 152	0.16 183	0.06 84	0.05 127	0.08 185	0.18 238	0.16 241	0.17 207	0.20 237

FADNet	0.16 262	0.15 271	0.10 233	0.20 281	0.10 204	0.19 278	0.13 251	0.20 250	0.13 243	0.22 191	0.24 317	0.17 176	0.14 265	0.12 255	0.17 308	0.16 305	0.16 141	0.14 250	0.23 274	0.20 309	0.16 183	0.12 250	0.11 258	0.11 248	0.21 281	0.18 273	0.16 190	0.15 167

stereogan	0.16 262	0.15 271	0.15 288	0.16 256	0.18 285	0.18 267	0.16 268	0.20 250	0.19 290	0.14 105	0.16 259	0.20 224	0.18 284	0.13 271	0.14 287	0.13 258	0.16 141	0.14 250	0.17 205	0.14 263	0.14 148	0.12 250	0.13 276	0.13 274	0.16 198	0.16 241	0.23 277	0.18 211

iResNet	0.16 262	0.11 223	0.09 214	0.15 251	0.13 248	0.17 259	0.12 245	0.21 268	0.14 252	0.25 261	0.13 222	0.35 295	0.32 322	0.08 187	0.10 197	0.11 188	0.20 221	0.12 193	0.25 285	0.14 263	0.18 220	0.11 228	0.12 269	0.13 274	0.18 238	0.14 192	0.20 256	0.18 211

GwcNet-ADL	0.17 266	0.12 237	0.11 246	0.19 276	0.14 259	0.17 259	0.14 257	0.21 268	0.14 252	0.24 229	0.17 268	0.32 290	0.16 278	0.19 301	0.11 236	0.14 279	0.22 252	0.15 264	0.23 274	0.13 252	0.18 220	0.11 228	0.05 127	0.10 236	0.18 238	0.15 216	0.19 244	0.21 254

NCC-stereo	0.17 266	0.16 279	0.16 294	0.16 256	0.17 278	0.18 267	0.18 280	0.19 229	0.20 301	0.16 118	0.19 292	0.21 247	0.21 291	0.12 255	0.20 321	0.18 319	0.18 175	0.19 304	0.18 224	0.15 277	0.15 166	0.15 286	0.15 283	0.12 264	0.18 238	0.17 260	0.24 286	0.20 237

Abc-Net	0.17 266	0.16 279	0.16 294	0.16 256	0.17 278	0.18 267	0.18 280	0.19 229	0.20 301	0.16 118	0.19 292	0.21 247	0.21 291	0.12 255	0.20 321	0.18 319	0.18 175	0.19 304	0.18 224	0.15 277	0.15 166	0.15 286	0.15 283	0.12 264	0.18 238	0.17 260	0.24 286	0.20 237
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	0.17 266	0.19 296	0.17 302	0.23 291	0.18 285	0.18 267	0.16 268	0.22 277	0.13 243	0.23 212	0.20 297	0.44 307	0.08 188	0.11 236	0.12 252	0.10 132	0.13 106	0.13 225	0.26 290	0.11 212	0.11 91	0.07 104	0.18 295	0.15 287	0.17 215	0.21 295	0.13 146	0.20 237

NCCL2	0.17 266	0.17 287	0.16 294	0.13 227	0.13 248	0.13 218	0.12 245	0.21 268	0.17 275	0.22 191	0.15 248	0.23 264	0.13 250	0.09 206	0.15 297	0.16 305	0.18 175	0.17 288	0.19 240	0.17 294	0.21 278	0.17 298	0.11 258	0.16 295	0.25 305	0.26 329	0.20 256	0.24 267

ITSA-stereo	0.18 271	0.14 263	0.11 246	0.26 302	0.16 270	0.18 267	0.16 268	0.25 296	0.17 275	0.25 261	0.17 268	0.33 291	0.24 299	0.16 289	0.11 236	0.11 188	0.21 236	0.15 264	0.22 264	0.10 188	0.19 233	0.11 228	0.15 283	0.11 248	0.22 291	0.15 216	0.20 256	0.23 262

dad	0.18 271	0.16 279	0.11 246	0.36 315	0.16 270	0.24 304	0.21 300	0.24 292	0.09 169	0.22 191	0.11 194	0.38 301	0.11 228	0.08 187	0.12 252	0.10 132	0.27 317	0.12 193	0.29 302	0.10 188	0.19 233	0.12 250	0.08 209	0.13 274	0.18 238	0.14 192	0.31 310	0.22 257

PSMNet-ADL	0.18 271	0.13 250	0.13 270	0.16 256	0.14 259	0.17 259	0.16 268	0.20 250	0.21 307	0.27 292	0.19 292	0.29 287	0.25 302	0.18 296	0.14 287	0.14 279	0.23 263	0.14 250	0.22 264	0.14 263	0.19 233	0.11 228	0.10 248	0.11 248	0.20 268	0.15 216	0.23 277	0.19 228

Anonymous3	0.18 271	0.15 271	0.11 246	0.15 251	0.10 204	0.14 227	0.11 233	0.22 277	0.19 290	0.27 292	0.15 248	0.27 279	0.12 236	0.13 271	0.25 328	0.17 312	0.23 263	0.18 299	0.26 290	0.17 294	0.24 315	0.20 319	0.09 232	0.10 236	0.21 281	0.20 290	0.22 275	0.20 237

FADNet_RVC	0.18 271	0.14 263	0.13 270	0.20 281	0.15 267	0.14 227	0.13 251	0.24 292	0.14 252	0.24 229	0.17 268	0.27 279	0.21 291	0.14 277	0.14 287	0.12 237	0.19 198	0.17 288	0.31 307	0.15 277	0.19 233	0.14 274	0.11 258	0.14 283	0.20 268	0.21 295	0.18 231	0.22 257

XPNet_ROB	0.18 271	0.21 304	0.14 281	0.15 251	0.16 270	0.15 239	0.15 263	0.15 143	0.14 252	0.19 153	0.18 283	0.49 314	0.13 250	0.11 236	0.13 272	0.14 279	0.25 298	0.16 275	0.18 224	0.14 263	0.17 206	0.18 307	0.13 276	0.13 274	0.17 215	0.17 260	0.31 310	0.29 291

DDVS	0.19 277	0.15 271	0.13 270	0.18 269	0.18 285	0.19 278	0.20 289	0.20 250	0.16 265	0.25 261	0.21 302	0.39 304	0.27 310	0.13 271	0.12 252	0.14 279	0.26 306	0.19 304	0.28 300	0.15 277	0.18 220	0.16 294	0.10 248	0.14 283	0.19 255	0.15 216	0.22 275	0.25 273

DAS	0.19 277	0.11 223	0.09 214	0.24 297	0.19 292	0.18 267	0.20 289	0.23 285	0.18 281	0.24 229	0.14 235	0.38 301	0.21 291	0.09 206	0.12 252	0.11 188	0.25 298	0.16 275	0.22 264	0.15 277	0.20 254	0.14 274	0.18 295	0.13 274	0.19 255	0.17 260	0.23 277	0.29 291

SepStereo	0.19 277	0.11 223	0.09 214	0.24 297	0.19 292	0.18 267	0.20 289	0.23 285	0.18 281	0.24 229	0.14 235	0.38 301	0.21 291	0.09 206	0.12 252	0.11 188	0.25 298	0.16 275	0.22 264	0.15 277	0.20 254	0.14 274	0.18 295	0.13 274	0.19 255	0.17 260	0.23 277	0.29 291

RGC	0.19 277	0.17 287	0.17 302	0.19 276	0.20 297	0.20 284	0.15 263	0.22 277	0.26 321	0.17 128	0.20 297	0.21 247	0.24 299	0.15 286	0.23 325	0.18 319	0.18 175	0.16 275	0.18 224	0.16 289	0.17 206	0.13 267	0.12 269	0.15 287	0.20 268	0.21 295	0.23 277	0.24 267

PA-Net	0.19 277	0.21 304	0.25 327	0.14 238	0.20 297	0.18 267	0.20 289	0.21 268	0.19 290	0.18 140	0.14 235	0.17 176	0.21 291	0.26 316	0.16 302	0.18 319	0.15 127	0.19 304	0.13 142	0.17 294	0.14 148	0.15 286	0.10 248	0.16 295	0.17 215	0.25 322	0.17 207	0.35 308
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 277	0.20 299	0.19 312	0.20 281	0.20 297	0.16 250	0.15 263	0.27 302	0.19 290	0.23 212	0.18 283	0.47 313	0.16 278	0.11 236	0.13 272	0.12 237	0.15 127	0.14 250	0.21 257	0.19 305	0.13 127	0.10 205	0.09 232	0.20 306	0.24 300	0.21 295	0.26 297	0.28 289

SGM-Forest	0.19 277	0.18 293	0.16 294	0.23 291	0.18 285	0.20 284	0.18 280	0.23 285	0.17 275	0.20 164	0.15 248	0.23 264	0.18 284	0.22 309	0.17 308	0.18 319	0.19 198	0.17 288	0.18 224	0.15 277	0.17 206	0.18 307	0.25 318	0.18 303	0.22 291	0.18 273	0.25 292	0.24 267
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 277	0.14 263	0.11 246	0.18 269	0.13 248	0.19 278	0.16 268	0.20 250	0.18 281	0.26 278	0.14 235	0.35 295	0.25 302	0.09 206	0.09 146	0.11 188	0.25 298	0.14 250	0.24 280	0.14 263	0.22 297	0.14 274	0.11 258	0.11 248	0.21 281	0.18 273	0.39 328	0.45 329

DCVSM-stereo	0.20 285	0.15 271	0.11 246	0.24 297	0.18 285	0.26 308	0.21 300	0.23 285	0.16 265	0.24 229	0.19 292	0.49 314	0.27 310	0.13 271	0.10 197	0.12 237	0.24 281	0.16 275	0.24 280	0.15 277	0.19 233	0.14 274	0.22 307	0.11 248	0.18 238	0.15 216	0.24 286	0.28 289

SFCPSM	0.20 285	0.15 271	0.12 261	0.22 287	0.16 270	0.20 284	0.18 280	0.22 277	0.20 301	0.26 278	0.24 317	0.34 294	0.33 325	0.14 277	0.12 252	0.12 237	0.24 281	0.16 275	0.32 309	0.19 305	0.19 233	0.13 267	0.14 281	0.12 264	0.21 281	0.17 260	0.20 256	0.25 273

RTS	0.20 285	0.16 279	0.14 281	0.17 264	0.14 259	0.20 284	0.15 263	0.23 285	0.26 321	0.15 112	0.14 235	0.14 142	0.20 289	0.11 236	0.13 272	0.15 297	0.24 281	0.17 288	0.34 315	0.24 323	0.22 297	0.15 286	0.09 232	0.15 287	0.28 318	0.27 333	0.28 303	0.55 339

RTSA	0.20 285	0.16 279	0.14 281	0.17 264	0.14 259	0.20 284	0.15 263	0.23 285	0.26 321	0.15 112	0.14 235	0.14 142	0.20 289	0.11 236	0.13 272	0.15 297	0.24 281	0.17 288	0.34 315	0.24 323	0.22 297	0.15 286	0.09 232	0.15 287	0.28 318	0.27 333	0.28 303	0.55 339

AnyNet_C32	0.20 285	0.16 279	0.15 288	0.17 264	0.17 278	0.19 278	0.16 268	0.25 296	0.22 308	0.25 261	0.23 314	0.23 264	0.18 284	0.14 277	0.19 318	0.18 319	0.28 324	0.22 320	0.29 302	0.18 301	0.27 330	0.21 324	0.16 287	0.17 300	0.22 291	0.20 290	0.21 270	0.23 262

ccs_rob	0.20 285	0.15 271	0.11 246	0.26 302	0.16 270	0.26 308	0.20 289	0.22 277	0.16 265	0.25 261	0.24 317	0.57 323	0.24 299	0.17 291	0.12 252	0.13 258	0.23 263	0.15 264	0.21 257	0.15 277	0.21 278	0.11 228	0.12 269	0.11 248	0.20 268	0.16 241	0.18 231	0.24 267

HBP-ISP	0.21 291	0.16 279	0.12 261	0.26 302	0.22 303	0.22 297	0.17 277	0.29 311	0.18 281	0.27 292	0.18 283	0.21 247	0.12 236	0.28 322	0.10 197	0.14 279	0.26 306	0.19 304	0.20 246	0.12 233	0.22 297	0.23 331	0.26 323	0.23 313	0.24 300	0.24 316	0.23 277	0.26 279

SHD	0.21 291	0.17 287	0.20 315	0.18 269	0.16 270	0.18 267	0.20 289	0.26 299	0.16 265	0.27 292	0.18 283	0.23 264	0.31 319	0.17 291	0.14 287	0.14 279	0.19 198	0.17 288	0.32 309	0.17 294	0.20 254	0.17 298	0.16 287	0.16 295	0.23 298	0.28 336	0.25 292	0.43 325

ADCMid	0.21 291	0.18 293	0.17 302	0.18 269	0.19 292	0.20 284	0.16 268	0.29 311	0.25 316	0.24 229	0.19 292	0.36 298	0.21 291	0.12 255	0.16 302	0.16 305	0.25 298	0.18 299	0.37 320	0.19 305	0.24 315	0.18 307	0.17 293	0.15 287	0.24 300	0.20 290	0.25 292	0.29 291

CBMV_ROB	0.21 291	0.14 263	0.15 288	0.26 302	0.22 303	0.21 294	0.22 302	0.28 305	0.17 275	0.26 278	0.17 268	0.28 281	0.17 282	0.26 316	0.11 236	0.12 237	0.26 306	0.17 288	0.18 224	0.16 289	0.21 278	0.19 315	0.26 323	0.20 306	0.24 300	0.25 322	0.25 292	0.33 306

NOSS_ROB	0.21 291	0.14 263	0.15 288	0.20 281	0.19 292	0.20 284	0.22 302	0.29 311	0.18 281	0.25 261	0.15 248	0.21 247	0.13 250	0.27 321	0.13 272	0.14 279	0.26 306	0.21 314	0.22 264	0.17 294	0.23 308	0.22 328	0.26 323	0.24 321	0.26 308	0.22 303	0.24 286	0.26 279

ADCPNet	0.22 296	0.17 287	0.16 294	0.20 281	0.19 292	0.20 284	0.18 280	0.27 302	0.23 310	0.26 278	0.22 309	0.26 278	0.28 312	0.15 286	0.16 302	0.17 312	0.24 281	0.17 288	0.32 309	0.23 320	0.24 315	0.19 315	0.17 293	0.21 309	0.25 305	0.22 303	0.27 300	0.33 306

MDST_ROB	0.22 296	0.27 324	0.14 281	0.47 332	0.24 310	0.36 325	0.20 289	0.24 292	0.16 265	0.26 278	0.14 235	0.28 281	0.25 302	0.11 236	0.11 236	0.12 237	0.21 236	0.12 193	0.17 205	0.12 233	0.19 233	0.10 205	0.11 258	0.12 264	0.34 335	0.23 310	0.56 344	0.31 299

ETE_ROB	0.22 296	0.23 311	0.15 288	0.20 281	0.16 270	0.19 278	0.17 277	0.18 201	0.19 290	0.22 191	0.22 309	0.65 327	0.16 278	0.14 277	0.14 287	0.14 279	0.30 329	0.19 304	0.24 280	0.19 305	0.21 278	0.18 307	0.16 287	0.15 287	0.22 291	0.28 336	0.41 333	0.26 279

LALA_ROB	0.22 296	0.25 317	0.16 294	0.19 276	0.17 278	0.22 297	0.16 268	0.17 163	0.19 290	0.24 229	0.21 302	0.64 325	0.15 273	0.13 271	0.23 325	0.17 312	0.27 317	0.22 320	0.22 264	0.18 301	0.20 254	0.20 319	0.14 281	0.15 287	0.20 268	0.22 303	0.35 319	0.25 273

PWC_ROB	0.22 296	0.20 299	0.14 281	0.18 269	0.17 278	0.16 250	0.20 289	0.21 268	0.26 321	0.15 112	0.20 297	0.28 281	0.62 349	0.13 271	0.12 252	0.13 258	0.27 317	0.18 299	0.36 319	0.18 301	0.22 297	0.17 298	0.16 287	0.24 321	0.19 255	0.18 273	0.24 286	0.43 325

CBMV	0.22 296	0.18 293	0.17 302	0.23 291	0.21 300	0.20 284	0.18 280	0.27 302	0.19 290	0.28 311	0.11 194	0.29 287	0.13 250	0.24 311	0.13 272	0.14 279	0.24 281	0.18 299	0.20 246	0.16 289	0.21 278	0.18 307	0.24 316	0.23 313	0.26 308	0.22 303	0.35 319	0.40 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 302	0.22 307	0.16 294	0.37 317	0.24 310	0.32 317	0.24 309	0.28 305	0.20 301	0.23 212	0.17 268	0.51 319	0.25 302	0.20 306	0.12 252	0.13 258	0.23 263	0.16 275	0.24 280	0.14 263	0.19 233	0.16 294	0.21 306	0.16 295	0.35 336	0.24 316	0.51 338	0.35 308

FSD	0.25 303	0.24 314	0.24 326	0.27 309	0.25 313	0.25 305	0.33 321	0.30 314	0.18 281	0.20 164	0.17 268	0.21 247	0.12 236	0.29 324	0.25 328	0.26 334	0.29 325	0.25 329	0.27 295	0.21 311	0.26 327	0.25 334	0.26 323	0.28 331	0.27 311	0.23 310	0.27 300	0.27 283

ACV-stereo	0.25 303	0.15 271	0.13 270	0.22 287	0.17 278	0.28 311	0.24 309	0.21 268	0.20 301	0.24 229	0.21 302	0.28 281	0.36 329	0.18 296	0.13 272	0.12 237	0.34 336	0.20 310	1.12 361	0.25 325	0.26 327	0.17 298	0.29 343	0.18 303	0.19 255	0.16 241	0.25 292	0.29 291

FCDSN-DC	0.25 303	0.25 317	0.25 327	0.28 311	0.26 316	0.26 308	0.34 322	0.28 305	0.18 281	0.20 164	0.17 268	0.20 224	0.12 236	0.29 324	0.26 330	0.26 334	0.29 325	0.28 337	0.27 295	0.21 311	0.25 323	0.25 334	0.26 323	0.32 339	0.26 308	0.24 316	0.26 297	0.27 283
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	0.25 303	0.25 317	0.20 315	0.29 312	0.22 303	0.22 297	0.23 306	0.36 329	0.27 326	0.36 343	0.22 309	0.45 308	0.32 322	0.19 301	0.17 308	0.17 312	0.17 155	0.16 275	0.29 302	0.14 263	0.20 254	0.18 307	0.27 337	0.23 313	0.29 320	0.25 322	0.33 315	0.31 299

SGM_RVC	0.25 303	0.24 314	0.17 302	0.39 325	0.27 318	0.34 323	0.26 315	0.28 305	0.19 290	0.25 261	0.18 283	0.42 305	0.30 316	0.17 291	0.12 252	0.13 258	0.23 263	0.15 264	0.25 285	0.13 252	0.19 233	0.15 286	0.19 300	0.17 300	0.33 332	0.22 303	0.55 343	0.43 325
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 308	0.20 299	0.12 261	0.37 317	0.30 326	0.40 331	0.47 338	0.20 250	0.16 265	0.16 118	0.25 323	0.16 169	0.08 188	1.63 355	0.13 272	0.14 279	0.21 236	0.14 250	0.25 285	0.13 252	0.18 220	0.12 250	0.25 318	0.15 287	0.17 215	0.18 273	0.18 231	0.22 257

UDG	0.26 308	0.20 299	0.13 270	0.38 322	0.31 327	0.38 329	0.51 341	0.19 229	0.16 265	0.19 153	0.23 314	0.17 176	0.09 202	1.45 351	0.14 287	0.13 258	0.27 317	0.16 275	0.26 290	0.13 252	0.21 278	0.13 267	0.25 318	0.12 264	0.20 268	0.20 290	0.20 256	0.19 228

FAT-Stereo	0.26 308	0.19 296	0.17 302	0.38 322	0.36 332	0.30 313	0.25 314	0.26 299	0.18 281	0.27 292	0.25 323	0.33 291	0.36 329	0.26 316	0.16 302	0.15 297	0.26 306	0.23 323	0.33 312	0.21 311	0.22 297	0.19 315	0.22 307	0.22 311	0.21 281	0.22 303	0.32 312	0.42 322

GANetREF_RVC	0.26 308	0.26 320	0.30 336	0.23 291	0.23 307	0.23 303	0.24 309	0.35 326	0.33 339	0.32 331	0.17 268	0.50 317	0.38 333	0.12 255	0.20 321	0.17 312	0.19 198	0.21 314	0.35 318	0.21 311	0.23 308	0.15 286	0.22 307	0.29 334	0.27 311	0.21 295	0.36 323	0.31 299
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	0.26 308	0.26 320	0.25 327	0.37 317	0.25 313	0.32 317	0.20 289	0.21 268	0.18 281	0.27 292	0.20 297	0.45 308	0.31 319	0.26 316	0.20 321	0.20 329	0.27 317	0.17 288	0.51 333	0.14 263	0.21 278	0.14 274	0.16 287	0.28 331	0.21 281	0.19 286	0.33 315	0.55 339

CSAN	0.26 308	0.31 331	0.30 336	0.26 302	0.23 307	0.21 294	0.18 280	0.28 305	0.36 343	0.35 342	0.24 317	0.51 319	0.26 307	0.14 277	0.18 315	0.17 312	0.19 198	0.20 310	0.26 290	0.25 325	0.22 297	0.20 319	0.18 295	0.27 327	0.30 323	0.23 310	0.38 327	0.38 312

FC-DCNN v2	0.27 314	0.28 326	0.27 332	0.37 317	0.28 319	0.32 317	0.38 328	0.33 323	0.19 290	0.22 191	0.18 283	0.23 264	0.13 250	0.29 324	0.26 330	0.26 334	0.29 325	0.27 333	0.29 302	0.21 311	0.25 323	0.25 334	0.26 323	0.31 336	0.31 325	0.26 329	0.30 307	0.30 297

FC-DCNN	0.27 314	0.28 326	0.26 330	0.36 315	0.28 319	0.32 317	0.37 324	0.32 319	0.19 290	0.22 191	0.18 283	0.23 264	0.13 250	0.29 324	0.26 330	0.26 334	0.29 325	0.27 333	0.28 300	0.21 311	0.25 323	0.25 334	0.26 323	0.31 336	0.30 323	0.25 322	0.29 305	0.30 297

XQC	0.28 316	0.30 330	0.26 330	0.37 317	0.28 319	0.37 327	0.37 324	0.40 338	0.30 333	0.32 331	0.20 297	0.45 308	0.28 312	0.31 331	0.14 287	0.14 279	0.20 221	0.21 314	0.33 312	0.23 320	0.22 297	0.20 319	0.23 312	0.24 321	0.32 330	0.25 322	0.44 335	0.32 303

ADCS	0.28 316	0.22 307	0.21 321	0.26 302	0.24 310	0.25 305	0.23 306	0.36 329	0.30 333	0.23 212	0.27 328	0.46 312	0.35 328	0.20 306	0.19 318	0.18 319	0.32 331	0.24 326	0.48 330	0.28 331	0.36 343	0.28 341	0.19 300	0.23 313	0.31 325	0.25 322	0.30 307	0.41 321

CC-Net-ROB	0.28 316	0.40 337	0.28 333	0.56 337	0.44 338	0.41 332	0.38 328	0.32 319	0.20 301	0.33 335	0.28 331	0.68 330	0.10 218	0.32 335	0.19 318	0.13 258	0.14 120	0.16 275	0.39 322	0.18 301	0.15 166	0.09 168	0.23 312	0.24 321	0.21 281	0.21 295	0.19 244	0.29 291

G-Net	0.29 319	0.24 314	0.19 312	0.23 291	0.21 300	0.36 325	0.23 306	0.30 314	0.27 326	0.33 335	0.32 340	0.93 350	0.25 302	0.18 296	0.18 315	0.18 319	0.26 306	0.21 314	0.43 326	0.31 339	0.26 327	0.17 298	0.18 295	0.18 303	0.27 311	0.23 310	0.40 332	0.42 322

S-Stereo	0.30 320	0.22 307	0.17 302	0.41 328	0.39 334	0.41 332	0.37 324	0.25 296	0.25 316	0.26 278	0.44 347	0.54 322	0.36 329	0.24 311	0.16 302	0.14 279	0.27 317	0.27 333	0.34 315	0.28 331	0.23 308	0.22 328	0.53 350	0.23 313	0.22 291	0.19 286	0.27 300	0.38 312

SANet	0.30 320	0.21 304	0.21 321	0.25 300	0.21 300	0.31 315	0.22 302	0.30 314	0.31 336	0.27 292	0.26 325	1.39 362	0.38 333	0.22 309	0.14 287	0.14 279	0.26 306	0.21 314	0.30 306	0.21 311	0.24 315	0.20 319	0.31 345	0.23 313	0.33 332	0.24 316	0.35 319	0.48 331

MeshStereo	0.30 320	0.26 320	0.20 315	0.49 334	0.36 332	0.35 324	0.26 315	0.32 319	0.28 329	0.30 327	0.27 328	0.61 324	0.47 340	0.18 296	0.12 252	0.14 279	0.26 306	0.17 288	0.27 295	0.17 294	0.27 330	0.21 324	0.25 318	0.20 306	0.36 338	0.28 336	0.54 342	0.49 333
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	0.31 323	0.29 329	0.21 321	0.33 313	0.28 319	0.31 315	0.29 319	0.37 332	0.24 311	0.46 352	0.30 336	0.50 317	0.32 322	0.25 313	0.27 334	0.24 331	0.18 175	0.23 323	0.58 335	0.28 331	0.24 315	0.27 340	0.22 307	0.27 327	0.31 325	0.25 322	0.37 324	0.50 334

edge stereo	0.31 323	0.23 311	0.20 315	0.41 328	0.35 330	0.42 334	0.39 331	0.38 334	0.22 308	0.23 212	0.38 344	0.69 331	0.33 325	0.30 329	0.15 297	0.16 305	0.31 330	0.21 314	0.42 324	0.21 311	0.23 308	0.17 298	0.25 318	0.22 311	0.27 311	0.23 310	0.39 328	0.55 339

AnyNet_C01	0.31 323	0.22 307	0.20 315	0.22 287	0.26 316	0.25 305	0.24 309	0.37 332	0.37 344	0.26 278	0.28 331	0.49 314	0.33 325	0.18 296	0.28 336	0.21 330	0.38 344	0.32 342	0.64 337	0.32 342	0.39 346	0.31 348	0.26 323	0.25 325	0.33 332	0.32 341	0.34 317	0.44 328

DGSMNet	0.34 326	0.28 326	0.23 325	0.40 326	0.33 328	0.37 327	0.37 324	0.28 305	0.25 316	0.25 261	0.50 352	0.45 308	0.31 319	0.25 313	0.23 325	0.19 328	0.51 354	0.32 342	0.72 344	0.35 345	0.37 344	0.38 357	0.28 340	0.31 336	0.27 311	0.23 310	0.32 312	0.38 312

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 327	0.36 333	0.39 346	0.46 331	0.28 319	0.30 313	0.28 318	0.50 348	0.46 351	0.39 349	0.30 336	0.37 300	0.36 329	0.31 331	0.35 344	0.26 334	0.21 236	0.27 333	0.71 342	0.37 346	0.27 330	0.29 342	0.30 344	0.38 347	0.32 330	0.24 316	0.29 305	0.39 316

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 328	0.16 279	0.12 261	0.26 302	0.22 303	0.22 297	0.27 317	0.24 292	0.15 260	0.24 229	0.16 259	4.24 379	0.22 298	0.19 301	0.13 272	0.13 258	0.34 336	0.22 320	0.31 307	0.20 309	0.23 308	0.18 307	0.22 307	0.14 283	0.20 268	0.19 286	0.21 270	0.24 267

STStereo	0.37 329	0.44 341	0.31 340	0.75 345	0.49 343	0.57 339	0.43 334	0.35 326	0.30 333	0.34 339	0.24 317	0.85 347	0.53 345	0.19 301	0.14 287	0.16 305	0.25 298	0.16 275	0.45 328	0.16 289	0.23 308	0.19 315	0.20 303	0.23 313	0.49 347	0.37 350	0.75 356	0.54 338

PVD	0.38 330	0.38 336	0.20 315	0.47 332	0.35 330	0.50 338	0.40 332	0.38 334	0.34 341	0.23 212	0.28 331	0.52 321	0.51 343	0.50 340	0.16 302	0.17 312	0.41 346	0.26 331	0.49 332	0.28 331	0.39 346	0.40 359	0.23 312	0.27 327	0.44 345	0.57 366	0.46 337	0.72 353

STTRV1_RVC	0.38 330	0.26 320	0.22 324	0.35 314	0.28 319	0.32 317	0.29 319	0.36 329	0.33 339	0.27 292	0.26 325	0.42 305	0.41 336	0.47 339	0.32 340	0.18 319	0.59 361	0.20 310	1.14 364	0.30 336	0.59 369	0.22 328	0.43 346	0.43 349	0.25 305	0.54 363	0.34 317	0.64 348

DPSNet	0.39 332	0.19 296	0.17 302	0.27 309	0.25 313	0.29 312	0.19 287	0.26 299	0.24 311	0.18 140	0.17 268	2.16 373	0.43 337	0.10 222	0.17 308	0.15 297	0.35 339	0.28 337	2.04 375	0.27 330	0.25 323	0.16 294	0.28 340	0.25 325	0.38 341	0.24 316	0.39 328	0.51 335

LE_ROB	0.40 333	0.20 299	0.16 294	0.41 328	0.43 337	0.33 322	0.44 335	0.34 325	0.29 331	0.32 331	0.21 302	1.25 360	1.40 375	0.11 236	0.10 197	0.11 188	0.21 236	0.13 225	0.20 246	0.13 252	0.22 297	0.12 250	0.12 269	0.14 283	0.36 338	0.31 340	1.39 376	1.32 374

MANE	0.41 334	0.36 333	0.33 342	0.61 340	0.44 338	0.44 335	0.46 337	0.42 343	0.25 316	0.23 212	0.22 309	0.65 327	0.28 312	0.30 329	0.28 336	0.29 345	0.32 331	0.42 355	0.37 320	0.23 320	0.30 337	0.26 338	0.26 323	0.34 343	0.54 352	0.40 352	1.07 372	0.87 361

ELAS	0.42 335	0.43 339	0.36 344	0.64 341	0.44 338	0.58 341	0.50 339	0.40 338	0.26 321	0.25 261	0.28 331	0.94 351	0.30 316	0.31 331	0.28 336	0.27 340	0.36 340	0.30 339	0.43 326	0.26 327	0.33 338	0.32 349	0.26 323	0.37 345	0.54 352	0.40 352	0.77 359	0.74 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 336	0.43 339	0.36 344	0.64 341	0.44 338	0.62 344	0.50 339	0.39 336	0.25 316	0.25 261	0.30 336	1.23 358	0.30 316	0.31 331	0.28 336	0.27 340	0.37 342	0.30 339	0.42 324	0.26 327	0.34 340	0.32 349	0.26 323	0.37 345	0.50 349	0.38 351	0.78 360	0.70 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 337	0.54 344	0.14 281	1.41 351	0.51 344	1.23 351	0.83 348	0.30 314	0.24 311	0.34 339	0.24 317	0.64 325	0.19 288	1.12 349	0.17 308	0.14 279	0.24 281	0.20 310	0.40 323	0.22 319	0.16 183	0.14 274	1.58 357	0.17 300	0.20 268	0.16 241	0.26 297	0.39 316

SAMSARA	0.48 338	0.23 311	0.39 346	0.23 291	0.23 307	0.22 297	0.22 302	0.44 346	0.38 346	0.31 329	0.21 302	0.30 289	0.47 340	0.17 291	0.32 340	0.34 346	0.25 298	0.32 342	0.46 329	0.32 342	0.47 360	0.52 369	0.15 283	0.33 341	1.39 380	1.54 378	1.41 377	1.46 376

DispFullNet	0.48 338	0.50 342	0.19 312	1.14 348	0.40 335	0.77 347	1.22 353	0.32 319	0.24 311	0.24 229	0.27 328	0.84 345	0.48 342	1.62 354	0.15 297	0.15 297	0.49 352	0.34 347	1.08 359	0.26 327	0.24 315	0.18 307	0.20 303	0.21 309	0.27 311	0.17 260	0.35 319	0.59 345

BEATNet-Init1	0.49 340	0.42 338	0.28 333	0.79 347	0.40 335	0.60 342	0.45 336	0.41 342	0.27 326	0.30 327	0.22 309	0.89 348	0.84 358	0.25 313	0.27 334	0.26 334	0.27 317	0.25 329	0.84 349	0.28 331	0.27 330	0.26 338	0.26 323	0.32 339	0.49 347	0.35 348	2.05 380	0.88 363

AMNet	0.49 340	0.50 342	0.47 350	0.50 335	0.47 342	0.61 343	0.52 342	0.31 318	0.29 331	0.29 325	0.69 362	0.72 334	0.13 250	0.53 342	0.44 349	0.55 360	0.57 359	0.58 369	0.48 330	0.48 349	0.59 369	0.48 365	0.26 323	0.48 352	0.44 345	0.52 360	0.58 346	0.63 347

MADNet+	0.55 342	0.36 333	0.63 364	0.56 337	0.52 345	0.45 336	0.38 328	0.63 356	0.52 353	0.53 356	0.41 346	0.81 342	0.67 353	0.33 336	0.57 359	0.49 357	0.56 358	0.50 360	0.82 348	0.52 351	0.47 360	0.43 360	0.51 349	0.47 351	0.82 365	0.70 369	0.58 346	0.72 353

otaku	0.58 343	0.71 348	0.29 335	1.70 363	0.84 351	1.49 357	1.00 349	0.40 338	0.34 341	0.38 346	0.31 339	0.65 327	0.26 307	1.35 350	0.33 343	0.25 332	0.20 221	0.23 323	0.69 340	0.30 336	0.22 297	0.17 298	2.24 360	0.28 331	0.29 320	0.18 273	0.30 307	0.39 316

SGM+DAISY	0.58 343	0.57 346	0.54 355	0.59 339	0.55 347	0.68 346	0.56 344	0.42 343	0.38 346	0.37 344	0.77 366	0.75 338	0.65 351	0.54 344	0.55 357	0.56 361	0.68 366	0.61 371	0.71 342	0.64 363	0.69 372	0.62 372	0.27 337	0.50 354	0.52 350	0.53 362	0.74 354	0.68 350

SPS-STEREO	0.59 345	0.57 346	0.52 353	0.55 336	0.54 346	0.65 345	0.52 342	0.39 336	0.66 356	0.37 344	0.78 367	0.78 339	0.64 350	0.53 342	0.55 357	0.57 363	0.68 366	0.64 372	0.74 345	0.72 368	0.77 375	0.66 374	0.26 323	0.53 357	0.53 351	0.56 365	0.70 353	0.65 349
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 346	0.72 349	0.30 336	1.78 365	0.84 351	1.55 358	1.09 351	0.48 347	0.37 344	0.38 346	0.38 344	0.72 334	0.26 307	1.51 353	0.35 344	0.27 340	0.22 252	0.24 326	0.69 340	0.31 339	0.22 297	0.17 298	2.49 364	0.30 335	0.31 325	0.22 303	0.37 324	0.42 322

WAO-7	0.66 347	0.75 352	0.65 365	0.72 343	0.78 350	0.57 339	0.66 345	0.97 371	0.96 369	0.63 361	0.78 367	0.79 340	0.83 357	0.55 345	0.83 369	0.71 371	0.42 347	0.35 349	0.94 354	0.66 366	0.43 354	0.34 352	0.16 287	0.83 373	0.56 355	0.64 368	0.57 345	0.70 351

MFMNet_re	0.66 347	0.73 350	0.65 365	0.77 346	0.62 349	0.82 349	0.70 347	0.52 351	0.54 354	0.54 358	0.65 359	0.80 341	0.51 343	0.59 346	0.66 364	0.67 367	0.82 373	0.69 373	0.74 345	0.62 361	0.70 373	0.64 373	0.45 347	0.56 360	0.59 356	0.63 367	0.74 354	0.87 361

ACVNet-4b	0.69 349	0.75 352	0.33 342	1.72 364	0.94 357	1.61 363	1.42 356	0.33 323	0.32 338	0.38 346	0.26 325	1.20 357	0.29 315	2.16 366	0.39 347	0.37 347	0.33 334	0.24 326	0.57 334	0.38 347	0.16 183	0.14 274	2.71 368	0.23 313	0.29 320	0.32 341	0.39 328	0.40 319

JetBlue	0.70 350	0.56 345	0.69 368	0.73 344	0.61 348	0.78 348	0.68 346	0.52 351	0.91 365	0.46 352	0.29 335	3.18 376	0.38 333	0.52 341	0.44 349	0.43 352	0.70 370	0.53 364	0.66 339	0.51 350	0.54 365	0.58 370	0.75 351	0.56 360	0.55 354	0.42 354	0.96 369	0.99 365

MonStereo1	0.74 351	0.74 351	0.31 340	1.61 357	1.01 364	1.31 355	1.51 358	0.56 353	0.38 346	0.59 360	0.64 358	1.54 365	0.72 355	1.92 358	0.18 315	0.14 279	0.37 342	0.34 347	0.65 338	0.30 336	0.37 344	0.21 324	2.49 364	0.35 344	0.31 325	0.27 333	0.51 338	0.56 344

ACVNet_1	0.74 351	0.79 354	0.40 348	2.04 372	0.96 358	1.88 369	1.51 358	0.59 355	0.28 329	0.43 350	0.49 350	0.71 332	0.61 348	2.21 368	0.32 340	0.25 332	0.32 331	0.31 341	0.60 336	0.31 339	0.29 336	0.21 324	2.72 369	0.33 341	0.40 342	0.26 329	0.37 324	0.38 312

FADE	0.74 351	0.34 332	0.30 336	0.40 326	0.33 328	0.47 337	0.42 333	0.40 338	0.79 362	0.31 329	0.33 341	5.90 381	0.88 360	0.29 324	0.26 330	0.28 344	0.51 354	0.38 352	1.98 374	0.59 356	0.58 368	0.48 365	0.27 337	0.45 350	0.41 344	0.32 341	0.91 366	1.30 373

RainbowNet	0.77 354	0.87 355	0.46 349	1.83 366	0.91 356	1.59 361	1.47 357	0.42 343	0.38 346	0.47 355	0.34 342	0.90 349	0.60 347	1.97 361	0.62 360	0.48 355	0.34 336	0.33 345	0.90 351	0.58 355	0.33 338	0.23 331	2.82 372	0.39 348	0.40 342	0.34 345	0.44 335	0.48 331

PSMNet_ROB	0.78 355	0.97 360	0.60 362	1.62 361	0.90 355	1.47 356	1.19 352	0.56 353	0.73 358	0.74 364	0.62 357	0.84 345	0.82 356	1.49 352	0.53 354	0.42 349	0.52 356	0.40 354	0.84 349	0.62 361	0.40 352	0.30 343	1.85 358	0.48 352	0.67 360	0.32 341	0.76 357	0.46 330

WAO-6	0.82 356	0.95 357	0.59 360	1.30 350	1.05 365	1.25 352	1.39 355	0.77 364	0.84 363	0.79 365	0.69 362	0.74 337	1.00 365	1.94 360	0.78 368	0.61 365	0.53 357	0.48 358	0.78 347	0.60 357	0.55 366	0.51 367	0.49 348	0.57 363	0.83 367	0.42 354	0.76 357	0.85 360

ACVNet_2	0.83 357	0.92 356	0.56 357	1.99 370	0.99 363	1.84 368	1.55 362	0.68 359	0.40 350	0.53 356	0.47 348	1.02 354	0.67 353	1.93 359	0.51 353	0.45 353	0.38 344	0.33 345	1.01 356	0.42 348	0.34 340	0.24 333	2.58 366	0.53 357	0.60 357	0.26 329	0.52 340	0.55 339

PWCK	0.88 358	1.24 369	0.61 363	1.53 353	0.85 353	1.21 350	1.03 350	1.08 372	0.72 357	0.70 363	0.83 369	1.48 364	0.87 359	0.69 347	0.40 348	0.41 348	0.73 371	0.47 357	3.04 379	0.67 367	0.56 367	0.43 360	0.94 355	0.74 369	0.72 362	0.36 349	0.69 352	0.73 355

IMH-64-1	0.90 359	0.95 357	0.51 351	1.59 355	0.98 361	1.58 359	1.73 366	0.75 361	0.74 359	0.33 335	0.61 354	0.83 343	0.94 361	2.59 370	0.50 351	0.42 349	0.48 349	0.36 350	0.92 352	0.55 353	0.39 346	0.30 343	3.14 373	0.50 354	0.81 363	0.34 345	0.60 348	0.80 358

IMH-64	0.90 359	0.95 357	0.51 351	1.59 355	0.98 361	1.58 359	1.73 366	0.75 361	0.74 359	0.33 335	0.61 354	0.83 343	0.94 361	2.59 370	0.50 351	0.42 349	0.48 349	0.36 350	0.92 352	0.55 353	0.39 346	0.30 343	3.14 373	0.50 354	0.81 363	0.34 345	0.60 348	0.80 358

IMH	0.93 361	0.98 362	0.53 354	1.61 357	0.97 360	1.64 364	1.76 368	0.75 361	0.77 361	0.34 339	0.61 354	0.96 352	1.05 369	2.67 372	0.54 356	0.46 354	0.49 352	0.38 352	0.94 354	0.60 357	0.39 346	0.30 343	3.14 373	0.53 357	0.82 365	0.45 357	0.65 350	0.79 357

LVE	0.95 362	0.97 360	0.71 369	1.84 367	1.35 369	1.59 361	1.52 360	0.78 365	0.64 355	0.81 367	0.91 370	0.72 334	1.00 365	2.18 367	0.53 354	0.48 355	0.57 359	0.53 364	1.09 360	0.64 363	0.45 357	0.38 357	2.74 371	0.69 365	0.83 367	0.44 356	0.84 363	0.52 337

WAO-8	1.00 363	1.11 366	0.76 370	1.61 357	1.24 366	1.74 366	1.55 362	0.93 368	0.98 370	0.81 367	0.67 360	1.66 366	1.00 365	2.08 363	0.77 366	0.68 368	0.63 363	0.52 362	1.05 357	0.81 371	0.47 360	0.37 354	0.78 352	0.75 370	1.10 375	0.73 370	0.95 367	1.16 370

Venus	1.00 363	1.11 366	0.76 370	1.61 357	1.24 366	1.74 366	1.55 362	0.93 368	0.98 370	0.81 367	0.67 360	1.66 366	1.00 365	2.08 363	0.77 366	0.68 368	0.63 363	0.52 362	1.05 357	0.81 371	0.47 360	0.37 354	0.78 352	0.75 370	1.10 375	0.73 370	0.95 367	1.16 370

Dean	1.06 365	1.03 364	0.79 372	2.27 374	1.31 368	1.96 370	1.56 365	0.92 367	0.94 368	0.88 371	0.76 365	1.19 356	1.17 372	2.09 365	0.64 362	0.60 364	0.60 362	0.56 366	1.23 367	0.73 369	0.45 357	0.36 353	2.73 370	0.71 366	0.95 371	0.55 364	1.05 371	0.62 346

TorneroNet-64	1.07 366	1.00 363	0.57 358	1.94 368	0.88 354	1.98 372	2.01 370	0.63 356	0.88 364	0.58 359	0.49 350	1.83 370	1.71 376	2.88 377	0.62 360	0.51 358	0.46 348	0.46 356	1.17 365	0.61 360	0.34 340	0.37 354	3.40 376	0.56 360	0.64 359	0.48 358	0.68 351	1.11 368

TorneroNet	1.08 367	1.09 365	0.66 367	1.94 368	0.96 358	2.16 373	2.02 371	0.65 358	0.91 365	0.67 362	0.56 353	1.67 369	1.15 371	2.94 380	0.65 363	0.52 359	0.48 349	0.51 361	1.12 361	0.65 365	0.39 346	0.43 360	3.52 377	0.57 363	0.68 361	0.48 358	0.84 363	1.01 366

DPSimNet_ROB	1.21 368	1.20 368	1.29 377	1.47 352	1.59 374	1.30 354	1.35 354	0.68 359	1.69 376	1.67 378	1.03 372	1.45 363	0.66 352	2.04 362	1.20 375	0.89 374	1.16 376	0.79 374	1.61 372	1.38 377	1.04 377	1.24 377	0.79 354	0.84 374	0.87 369	1.20 377	1.17 373	1.12 369

ktn	1.24 369	1.39 371	0.55 356	1.62 361	1.59 374	1.68 365	2.12 372	0.86 366	1.75 377	0.90 373	1.11 375	1.11 355	0.95 364	2.57 369	0.97 373	0.73 372	0.80 372	0.59 370	1.41 370	0.76 370	0.68 371	0.67 375	3.69 379	0.73 367	0.92 370	0.75 372	1.19 374	1.28 372

notaker	1.27 370	1.41 372	0.58 359	2.37 376	1.48 371	2.34 375	2.27 375	0.94 370	1.62 375	0.79 365	1.07 374	1.66 366	1.08 370	3.06 382	0.94 372	0.69 370	0.68 366	0.49 359	1.62 373	0.84 373	0.53 364	0.45 363	3.70 380	0.80 372	0.61 358	0.52 360	0.80 361	0.92 364

KSHMR	1.33 371	1.42 373	1.04 376	2.27 374	1.44 370	2.23 374	2.12 372	1.21 373	1.06 373	1.13 376	1.06 373	1.27 361	0.94 361	2.89 378	1.08 374	0.95 375	0.85 374	0.83 375	1.32 369	0.97 374	0.72 374	0.58 370	3.52 377	1.07 378	0.99 372	0.77 373	1.00 370	1.07 367

UNDER WATER-64	1.40 372	1.36 370	0.88 375	2.85 378	1.93 379	2.78 378	2.66 378	1.36 376	0.92 367	1.04 375	1.17 376	1.88 371	1.30 374	3.03 381	0.75 365	0.56 361	0.68 366	0.57 368	1.13 363	0.54 352	0.43 354	0.51 367	4.08 384	0.91 375	1.02 373	1.10 376	0.80 361	1.60 378

UNDER WATER	1.40 372	1.42 373	0.86 374	2.83 377	1.92 378	2.74 377	2.57 377	1.28 375	1.01 372	0.88 371	0.97 371	1.88 371	1.26 373	3.09 383	0.83 369	0.62 366	0.66 365	0.56 366	1.20 366	0.60 357	0.42 353	0.47 364	4.04 383	0.98 377	1.08 374	0.99 374	0.87 365	1.67 380

JetRed	1.62 374	1.82 377	1.71 378	1.58 354	1.50 372	1.97 371	2.21 374	1.51 378	1.47 374	0.82 370	0.74 364	2.63 375	0.43 337	1.73 356	1.48 377	1.54 376	1.67 377	2.94 380	1.42 371	1.08 376	2.30 378	2.07 378	1.99 359	0.97 376	1.16 378	1.70 379	1.57 378	1.60 378

HanzoNet	1.74 375	1.62 376	0.80 373	2.26 373	1.70 376	2.72 376	2.54 376	1.25 374	1.85 378	0.92 374	1.28 377	4.37 380	3.81 379	3.36 384	0.88 371	0.78 373	1.06 375	0.94 376	2.54 377	1.03 375	0.89 376	0.88 376	3.79 381	0.73 367	1.12 377	1.00 375	1.29 375	1.57 377

MADNet++	1.86 376	1.58 375	1.74 379	1.27 349	1.74 377	1.26 353	1.53 361	1.62 379	2.07 379	1.84 379	2.22 378	2.60 374	2.72 377	0.75 348	1.39 376	1.54 376	2.01 378	1.47 378	2.12 376	2.13 378	3.35 379	3.26 379	1.23 356	2.21 380	1.21 379	2.25 380	1.76 379	1.32 374

LSM0	3.45 377	0.27 324	0.18 311	0.38 322	0.29 325	0.39 330	0.36 323	0.51 350	0.31 336	0.45 351	0.47 348	0.71 332	0.57 346	0.19 301	23.17 386	59.79 391	0.36 340	0.26 331	1.29 368	0.33 344	0.44 356	0.32 349	0.23 312	0.27 327	0.36 338	0.29 339	0.53 341	0.51 335

ASD4	6.34 378	2.35 378	2.75 380	1.99 370	1.58 373	3.01 379	1.85 369	1.79 380	3.29 380	1.60 377	2.34 379	0.98 353	6.55 380	1.73 356	2.95 378	3.66 378	3.63 379	7.56 381	2.70 378	4.74 381	5.26 381	6.41 381	2.64 367	2.43 381	17.21 387	28.48 387	19.85 387	31.77 387

PML	8.20 379	7.62 384	3.39 381	9.64 386	5.14 380	9.56 387	5.20 384	6.48 383	18.29 387	6.44 382	3.30 380	16.82 385	29.20 392	5.41 385	6.10 379	3.93 379	7.39 382	2.64 379	20.47 388	4.70 380	3.50 380	3.87 380	3.98 382	4.21 382	6.16 382	4.40 381	16.76 386	6.85 381

DPSMNet_ROB	8.63 380	3.69 380	8.74 383	2.98 379	5.70 381	3.37 380	4.41 382	3.70 381	9.03 381	3.00 380	6.88 382	3.53 377	10.11 382	2.70 373	10.47 380	10.76 380	3.81 380	12.92 384	4.77 381	10.22 382	5.99 383	13.86 384	4.50 388	8.50 383	10.06 385	27.81 385	11.04 384	30.59 385

DGTPSM_ROB	8.63 380	3.68 379	8.73 382	2.98 379	5.70 381	3.37 380	4.41 382	3.70 381	9.03 381	3.00 380	6.85 381	3.53 377	10.07 381	2.70 373	10.47 380	10.76 380	3.81 380	12.91 383	4.74 380	10.22 382	5.98 382	13.86 384	4.49 387	8.50 383	10.06 385	27.81 385	11.04 384	30.59 385

LRCNet_RVC	9.85 382	16.31 388	0.59 360	24.99 389	21.12 390	23.54 390	20.75 388	1.45 377	0.48 352	21.31 390	13.10 386	22.63 390	3.34 378	28.36 391	0.38 346	0.27 340	7.74 383	1.15 377	23.52 390	3.99 379	0.46 359	0.30 343	27.02 391	1.72 379	0.35 336	0.21 295	0.42 334	0.37 311

DLNR_Zeroshot_test	10.12 383	32.06 392	0.05 103	54.44 392	0.09 180	0.18 267	50.47 392	0.19 229	0.08 135	0.27 292	0.07 99	0.20 224	0.04 73	0.14 277	62.26 392	70.60 392	0.33 334	0.18 299	0.25 285	0.11 212	0.20 254	0.08 123	0.07 178	0.09 219	0.18 238	0.15 216	0.20 256	0.26 279

DPSM_ROB	13.01 384	6.29 381	9.52 384	4.44 381	6.37 383	4.34 382	3.59 379	8.20 384	10.79 383	6.64 383	7.87 383	9.69 382	12.99 384	2.80 375	12.81 382	13.68 382	9.16 384	16.58 386	9.87 382	12.33 384	16.73 386	17.95 387	2.26 361	10.56 385	28.34 388	36.91 388	31.06 388	39.57 388

DPSM	13.01 384	6.29 381	9.52 384	4.44 381	6.37 383	4.34 382	3.59 379	8.20 384	10.79 383	6.64 383	7.87 383	9.69 382	12.99 384	2.80 375	12.81 382	13.68 382	9.16 384	16.58 386	9.87 382	12.33 384	16.73 386	17.95 387	2.26 361	10.56 385	28.34 388	36.91 388	31.06 388	39.57 388

real-time stereo	13.26 386	6.84 383	9.99 386	4.80 383	6.49 385	4.86 384	3.67 381	8.27 386	10.88 385	6.83 385	7.95 385	9.76 384	13.08 386	2.89 378	13.14 384	14.00 384	9.69 386	16.72 388	10.12 384	12.50 386	16.97 388	18.30 389	2.36 363	10.77 387	28.54 390	37.22 390	31.36 390	39.90 390

HaxPig	16.02 387	19.59 389	18.75 388	21.25 388	20.52 389	21.33 389	22.30 389	17.00 390	14.71 386	19.29 389	17.19 390	17.46 386	12.16 383	22.51 389	17.80 385	14.90 385	17.75 387	9.40 382	18.97 385	15.48 387	9.47 384	7.16 382	23.74 390	15.28 388	4.31 381	12.19 384	6.81 381	15.11 384

MEDIAN_ROB	20.47 388	25.88 390	24.03 391	26.51 390	25.55 391	25.88 391	26.99 390	21.23 391	19.72 388	28.73 391	22.19 391	24.61 391	16.74 387	26.47 390	23.75 387	18.44 386	22.03 391	14.75 385	26.69 391	23.31 388	15.11 385	11.56 383	27.65 392	18.39 389	7.22 383	9.33 383	8.28 383	11.75 383

AVERAGE_ROB	24.43 389	29.85 391	27.27 392	31.30 391	29.70 392	30.00 392	31.47 391	26.59 392	24.68 392	34.31 392	27.39 392	31.23 392	21.35 388	30.69 392	28.19 391	24.02 387	26.74 392	21.17 389	30.34 392	27.38 392	20.48 389	16.18 386	32.28 393	24.32 393	8.51 384	7.76 382	7.92 382	8.46 382

CasAABBNet	26.14 390	12.60 386	19.00 389	8.89 384	12.76 387	8.55 385	7.26 386	16.43 388	21.86 390	13.67 388	15.79 387	19.63 389	26.13 390	5.53 386	25.80 389	27.48 389	18.01 388	33.35 391	20.00 387	24.70 390	33.62 391	35.57 391	4.48 386	21.32 391	57.07 391	74.41 391	62.39 392	79.48 392

FlowAnything	26.21 391	12.44 385	19.19 390	8.91 385	12.70 386	8.63 386	7.25 385	16.56 389	21.86 390	13.65 387	15.98 388	19.56 388	26.21 391	5.60 387	25.80 389	27.50 390	18.26 389	33.39 392	19.71 386	24.80 391	33.87 392	36.07 392	4.44 385	21.31 390	57.14 392	74.69 393	62.48 393	79.62 393

fast-reg	27.08 392	14.11 387	18.33 387	12.42 387	13.11 388	14.43 388	12.68 387	16.23 387	21.70 389	13.12 386	16.42 389	19.16 387	26.12 389	13.04 388	25.68 388	27.06 388	18.87 390	33.34 390	20.88 389	24.50 389	33.51 390	35.16 390	6.57 389	21.34 392	57.15 393	74.59 392	62.32 391	79.22 391

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 34	0.04 19	0.04 17	0.04 37	0.03 15

Low-res two-view benchmark