Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 22	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.14 36	0.12 9	0.07 9	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 6	0.15 12	0.09 3	0.07 17	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.09 3	0.09 12	0.09 8	0.16 47	0.12 9	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.10 5	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

quiztm	0.11 4	0.12 18	0.10 30	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 7	0.11 24	0.07 3	0.09 14	0.13 15	0.07 9	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 32	0.09 3	0.07 17	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 45	0.12 8

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 8	0.04 3	0.13 24	0.12 36	0.11 18	0.14 36	0.16 24	0.07 9	0.06 18	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 6	0.17 19	0.13 11	0.06 6	0.08 13	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 17	0.08 49	0.13 24	0.06 4	0.11 18	0.09 14	0.10 4	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.16 5	0.19 23	0.11 3	0.18 16	0.09 3	0.17 19	0.11 6	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 33	0.12 8

LACA2	0.12 8	0.12 18	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.12 41	0.07 33	0.09 3	0.09 12	0.14 35	0.05 5	0.27 62	0.08 21	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 22	0.18 16	0.11 6	0.13 4	0.16 23	0.06 6	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 21	0.11 7	0.09 12	0.16 50	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.22 38	0.12 14	0.23 38	0.11 6	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 23	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 43	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.19 22	0.12 14	0.21 32	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

over-8	0.13 11	0.11 12	0.09 22	0.13 43	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.21 46	0.08 21	0.05 8	0.17 13	0.19 21	0.16 12	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.20 44	0.19 36	0.22 19	0.20 50

over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 51	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.24 53	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.19 21	0.15 6	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.19 33	0.19 36	0.23 24	0.20 50

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 41	0.07 33	0.17 53	0.17 59	0.09 8	0.27 95	0.13 15	0.27 134	0.07 29	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 17	0.09 27	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

BridgeDepth	0.13 11	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.08 23	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 18	0.06 6	0.31 70	0.07 9	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 13	0.11 6	0.16 14	0.17 28	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 11	0.16 42	0.08 7	0.12 39	0.10 40	0.07 8	0.06 21	0.12 17	0.12 36	0.07 3	0.10 22	0.15 22	0.09 32	0.05 8	0.19 29	0.21 28	0.22 35	0.18 32	0.19 22	0.13 26	0.23 38	0.18 35	0.10 51	0.08 13	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.10 22	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 57	0.14 45	0.15 43	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 29	0.15 4	0.15 3	0.23 41	0.15 13	0.21 34	0.12 14	0.18 24	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 50	0.15 23

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.11 29	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 36	0.11 24	0.16 50	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.23 41	0.17 27	0.22 38	0.14 33	0.20 29	0.14 13	0.08 24	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 37	0.15 23

CoSv	0.13 11	0.17 51	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 71	0.07 33	0.15 36	0.10 19	0.13 33	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.20 23	0.21 31	0.12 7	0.22 38	0.12 14	0.20 29	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 55	0.15 15	0.19 11	0.11 3

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 30	0.04 3	0.17 53	0.13 40	0.15 43	0.16 47	0.19 40	0.08 21	0.09 51	0.18 24	0.22 34	0.19 23	0.16 22	0.15 6	0.14 33	0.17 19	0.14 13	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 32	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 48	0.26 55	0.20 27	0.18 32	0.20 30	0.11 6	0.24 47	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 55	0.20 41	0.23 24	0.15 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over v1	0.14 21	0.11 12	0.09 22	0.15 58	0.08 23	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.10 19	0.11 18	0.10 22	0.28 64	0.08 21	0.06 18	0.17 13	0.20 23	0.17 17	0.16 22	0.16 9	0.12 14	0.15 12	0.15 16	0.06 6	0.09 27	0.19 33	0.21 49	0.23 24	0.18 41

WQFJX1	0.14 21	0.15 36	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.16 46	0.19 71	0.10 11	0.28 99	0.12 9	0.30 158	0.08 42	0.16 7	0.17 7	0.16 12	0.12 7	0.15 6	0.12 14	0.14 5	0.17 28	0.11 64	0.09 27	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

MoCha-V2	0.14 21	0.15 36	0.11 40	0.12 39	0.09 31	0.11 30	0.09 61	0.13 24	0.08 9	0.13 33	0.18 57	0.17 31	0.07 9	0.07 29	0.17 13	0.23 37	0.20 27	0.20 41	0.25 52	0.14 33	0.29 62	0.17 28	0.08 24	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

ProNet	0.14 21	0.13 21	0.14 60	0.11 29	0.07 11	0.14 55	0.12 89	0.13 24	0.06 4	0.08 5	0.24 83	0.09 3	0.06 3	0.07 29	0.22 41	0.21 28	0.22 35	0.18 32	0.19 22	0.14 33	0.20 29	0.11 6	0.12 73	0.11 47	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

CroCo-Stereo Lap2	0.14 21	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 23	0.08 13	0.05 8	0.12 17	0.06 4	0.22 72	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 33	0.26 55	0.22 35	0.19 37	0.26 57	0.11 6	0.28 58	0.16 23	0.06 6	0.08 13	0.22 55	0.23 66	0.20 13	0.16 30

testmc14	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.13 43	0.09 31	0.11 30	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.11 18	0.12 28	0.27 62	0.07 9	0.05 8	0.23 46	0.24 43	0.21 31	0.18 32	0.19 22	0.18 54	0.17 19	0.13 11	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.23 66	0.22 19	0.17 37

PointNet	0.15 26	0.13 21	0.11 40	0.10 22	0.07 11	0.13 50	0.07 33	0.23 64	0.14 45	0.17 57	0.15 40	0.14 20	0.13 58	0.06 18	0.18 24	0.17 7	0.16 12	0.13 10	0.13 3	0.12 14	0.23 38	0.16 23	0.08 24	0.09 27	0.21 52	0.19 36	0.36 75	0.18 41

LACA1	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.11 29	0.10 40	0.12 41	0.06 21	0.13 24	0.14 45	0.14 35	0.10 22	0.19 40	0.13 58	0.10 58	0.19 29	0.21 28	0.19 23	0.23 57	0.19 22	0.13 26	0.17 19	0.19 41	0.07 17	0.09 27	0.20 44	0.20 41	0.24 33	0.21 54

WQFJA1	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 133	0.11 6	0.28 140	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

WQFJX	0.15 26	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.09 31	0.13 50	0.09 61	0.13 24	0.15 53	0.11 18	0.33 124	0.11 6	0.36 215	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 16	0.13 26	0.14 5	0.15 16	0.10 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.21 15	0.16 30

NLMM	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 133	0.11 6	0.28 140	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLSM3	0.15 26	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.10 40	0.10 24	0.08 49	0.15 36	0.17 59	0.11 18	0.17 53	0.12 9	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.20 23	0.20 27	0.17 27	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.16 23	0.08 24	0.11 47	0.18 27	0.23 66	0.27 45	0.18 41

MonStereo	0.15 26	0.14 31	0.13 53	0.12 39	0.12 54	0.10 24	0.08 49	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 33	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 41	0.17 27	0.21 34	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.22 55	0.18 30	0.23 24	0.24 63

LG-Stereo	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 48	0.11 30	0.05 8	0.15 36	0.11 24	0.19 64	0.12 28	0.26 57	0.09 32	0.06 18	0.19 29	0.20 23	0.23 41	0.16 22	0.18 16	0.14 33	0.23 38	0.20 48	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 33	0.15 23

MM-Stereo_test2	0.15 26	0.19 56	0.11 40	0.16 64	0.11 48	0.08 13	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.20 66	0.08 13	0.12 9	0.08 21	0.09 51	0.20 33	0.22 34	0.25 50	0.20 41	0.20 30	0.18 54	0.25 50	0.21 53	0.10 51	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

GREAT-IGEV	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 46	0.10 19	0.12 29	0.13 33	0.25 56	0.09 32	0.08 42	0.22 41	0.25 46	0.24 49	0.16 22	0.23 44	0.13 26	0.18 24	0.16 23	0.09 42	0.10 35	0.15 10	0.16 18	0.31 61	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 17	0.04 3	0.16 46	0.06 4	0.15 43	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 41	0.28 62	0.26 54	0.23 57	0.27 59	0.17 49	0.28 58	0.19 41	0.06 6	0.08 13	0.26 63	0.23 66	0.23 24	0.20 50

AIO-Stereo	0.15 26	0.17 51	0.12 48	0.17 73	0.10 40	0.12 41	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 36	0.12 9	0.09 32	0.08 42	0.20 33	0.21 28	0.20 27	0.20 41	0.21 34	0.17 49	0.23 38	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

RSM	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.14 51	0.09 31	0.14 55	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 40	0.14 20	0.10 40	0.07 29	0.22 41	0.25 46	0.21 31	0.20 41	0.18 16	0.17 49	0.25 50	0.18 35	0.08 24	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.27 45	0.15 23

over-6	0.16 40	0.15 36	0.10 30	0.17 73	0.08 23	0.10 24	0.07 33	0.13 24	0.20 79	0.11 18	0.15 40	0.41 105	0.09 32	0.07 29	0.18 24	0.21 28	0.17 17	0.17 27	0.19 22	0.12 14	0.16 14	0.18 35	0.08 24	0.09 27	0.20 44	0.20 41	0.25 37	0.22 59

MatchStereo	0.16 40	0.14 31	0.11 40	0.07 7	0.12 54	0.07 8	0.06 21	0.16 46	0.18 65	0.08 5	0.12 28	0.13 15	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.25 46	0.17 17	0.20 41	0.18 16	0.19 62	0.21 32	0.26 73	0.08 24	0.12 59	0.21 52	0.23 66	0.22 19	0.19 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.16 40	0.18 54	0.13 53	0.13 43	0.13 56	0.12 41	0.09 61	0.12 17	0.10 19	0.16 50	0.11 25	0.22 49	0.08 21	0.05 8	0.22 41	0.25 46	0.28 60	0.20 41	0.25 52	0.16 44	0.32 64	0.19 41	0.08 24	0.10 35	0.18 27	0.16 18	0.25 37	0.16 30

GASTEREO	0.16 40	0.16 42	0.10 30	0.14 51	0.10 40	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.15 53	0.14 35	0.09 14	0.18 37	0.11 45	0.06 18	0.24 48	0.24 43	0.23 41	0.20 41	0.23 44	0.16 44	0.23 38	0.23 66	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.22 55	0.28 50	0.14 19

MSCF	0.16 40	0.15 36	0.09 22	0.14 51	0.09 31	0.11 30	0.07 33	0.11 7	0.15 53	0.14 35	0.09 14	0.17 31	0.11 45	0.06 18	0.25 52	0.23 37	0.23 41	0.20 41	0.23 44	0.15 39	0.24 47	0.21 53	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.22 55	0.27 45	0.15 23

MLG-Stereo_test2	0.16 40	0.12 18	0.10 30	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.18 56	0.11 24	0.20 66	0.07 9	0.23 50	0.08 21	0.08 42	0.19 29	0.23 37	0.30 65	0.25 65	0.31 66	0.18 54	0.28 58	0.17 28	0.09 42	0.08 13	0.20 44	0.16 18	0.29 53	0.21 54

IGEV-Stereo++	0.16 40	0.24 73	0.09 22	0.13 43	0.13 56	0.10 24	0.05 8	0.15 36	0.13 40	0.12 29	0.16 47	0.16 24	0.11 45	0.07 29	0.21 37	0.22 34	0.22 35	0.18 32	0.21 34	0.16 44	0.22 36	0.27 78	0.09 42	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 37	0.18 41

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 47	0.16 42	0.11 40	0.09 18	0.10 40	0.11 30	0.07 33	0.19 57	0.16 56	0.14 35	0.16 47	0.26 57	0.09 32	0.08 42	0.25 52	0.23 37	0.23 41	0.19 37	0.26 57	0.13 26	0.22 36	0.19 41	0.09 42	0.09 27	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.21 54

MCSU-Stereo	0.17 47	0.16 42	0.13 53	0.11 29	0.11 48	0.09 17	0.09 61	0.11 7	0.21 86	0.11 18	0.12 28	0.39 96	0.09 32	0.08 42	0.28 69	0.23 37	0.27 55	0.17 27	0.20 30	0.15 39	0.18 24	0.17 28	0.09 42	0.09 27	0.22 55	0.21 49	0.35 71	0.24 63

NLMM1	0.17 47	0.14 31	0.09 22	0.08 12	0.09 31	0.10 24	0.07 33	0.15 36	0.20 79	0.12 29	0.34 128	0.21 46	0.51 265	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.16 12	0.15 13	0.22 38	0.14 33	0.14 5	0.19 41	0.10 51	0.11 47	0.19 33	0.18 30	0.24 33	0.13 15

NLSM1	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.11 48	0.14 55	0.08 49	0.20 60	0.19 71	0.11 18	0.38 144	0.18 37	0.42 238	0.09 51	0.17 13	0.21 28	0.16 12	0.15 13	0.20 30	0.13 26	0.16 14	0.22 62	0.10 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.27 45	0.14 19

GIP-stereo	0.17 47	0.21 62	0.13 53	0.15 58	0.09 31	0.09 17	0.07 33	0.12 17	0.09 12	0.16 50	0.13 33	0.16 24	0.08 21	0.15 84	0.27 64	0.25 46	0.25 50	0.21 50	0.24 50	0.19 62	0.27 54	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.17 37

RSM++	0.17 47	0.18 54	0.13 53	0.17 73	0.10 40	0.14 55	0.07 33	0.13 24	0.13 40	0.12 29	0.14 36	0.17 31	0.11 45	0.08 42	0.25 52	0.27 61	0.25 50	0.21 50	0.23 44	0.18 54	0.26 52	0.21 53	0.08 24	0.10 35	0.20 44	0.18 30	0.29 53	0.18 41

RAFT	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.16 64	0.07 11	0.21 86	0.05 8	0.25 66	0.12 36	0.14 35	0.15 40	0.16 24	0.10 40	0.05 8	0.21 37	0.20 23	0.23 41	0.15 13	0.28 61	0.13 26	0.21 32	0.17 28	0.07 17	0.10 35	0.26 63	0.24 72	0.33 64	0.23 60

LACA3	0.18 54	0.16 42	0.13 53	0.13 43	0.11 48	0.14 55	0.09 61	0.14 32	0.14 45	0.16 50	0.12 28	0.30 69	0.11 45	0.13 73	0.23 46	0.24 43	0.19 23	0.23 57	0.22 38	0.15 39	0.23 38	0.25 69	0.08 24	0.10 35	0.23 60	0.22 55	0.29 53	0.26 69

DispViT+	0.18 54	0.16 42	0.12 48	0.18 79	0.13 56	0.13 50	0.09 61	0.15 36	0.20 79	0.18 62	0.19 61	0.19 40	0.12 54	0.09 51	0.24 48	0.25 46	0.17 17	0.24 63	0.25 52	0.19 62	0.19 27	0.21 53	0.10 51	0.20 97	0.19 33	0.33 107	0.23 24	0.28 73

GEAStereo	0.18 54	0.22 66	0.15 63	0.19 82	0.14 65	0.14 55	0.09 61	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

gasm-f	0.18 54	0.22 66	0.15 63	0.19 82	0.14 65	0.14 55	0.09 61	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

AdaDepth	0.18 54	0.19 56	0.10 30	0.12 39	0.14 65	0.12 41	0.09 61	0.16 46	0.14 45	0.14 35	0.17 53	0.19 40	0.10 40	0.08 42	0.26 61	0.29 68	0.28 60	0.23 57	0.25 52	0.16 44	0.24 47	0.20 48	0.09 42	0.11 47	0.19 33	0.20 41	0.32 62	0.25 66

Occ-G	0.18 54	0.26 78	0.15 63	0.17 73	0.14 65	0.15 63	0.07 33	0.12 17	0.11 24	0.11 18	0.22 75	0.20 45	0.09 32	0.10 58	0.28 69	0.28 62	0.25 50	0.22 54	0.29 64	0.19 62	0.26 52	0.19 41	0.10 51	0.15 70	0.19 33	0.18 30	0.29 53	0.17 37

StereoVision	0.18 54	0.13 21	0.11 40	0.09 18	0.14 65	0.16 66	0.08 49	0.17 53	0.17 59	0.15 43	0.15 40	0.16 24	0.10 40	0.06 18	0.25 52	0.26 55	0.27 55	0.22 54	0.22 38	0.16 44	0.23 38	0.17 28	0.06 6	0.13 63	0.28 74	0.29 86	0.38 79	0.28 73

RAStereo	0.19 61	0.16 42	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 21	0.21 61	0.09 12	0.45 108	0.09 14	0.26 57	0.08 21	0.07 29	0.25 52	0.26 55	0.28 60	0.25 65	0.33 70	0.15 39	0.35 76	0.18 35	0.08 24	0.10 35	0.28 74	0.23 66	0.25 37	0.24 63

AEACV	0.19 61	0.31 94	0.14 60	0.17 73	0.13 56	0.12 41	0.07 33	0.15 36	0.07 8	0.16 50	0.15 40	0.18 37	0.11 45	0.11 63	0.25 52	0.25 46	0.32 67	0.23 57	0.35 75	0.18 54	0.27 54	0.22 62	0.11 64	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.25 37	0.18 41

BridgeDepth_RVC	0.21 63	0.21 62	0.15 63	0.15 58	0.14 65	0.17 71	0.09 61	0.26 68	0.23 96	0.17 57	0.17 53	0.24 53	0.14 63	0.13 73	0.26 61	0.29 68	0.21 31	0.23 57	0.27 59	0.20 71	0.23 38	0.25 69	0.10 51	0.12 59	0.26 63	0.30 89	0.29 53	0.36 96
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.21 63	0.19 56	0.12 48	0.18 79	0.13 56	0.20 84	0.08 49	0.19 57	0.14 45	0.16 50	0.23 78	0.21 46	0.10 40	0.12 69	0.27 64	0.29 68	0.34 74	0.28 76	0.32 67	0.22 81	0.32 64	0.21 53	0.12 73	0.11 47	0.26 63	0.22 55	0.47 103	0.29 76

VIP-Stereo	0.22 65	0.20 60	0.19 82	0.14 51	0.11 48	0.13 50	0.06 21	0.29 73	0.19 71	0.19 64	0.28 99	0.28 64	0.11 45	0.12 69	0.27 64	0.28 62	0.37 84	0.26 69	0.33 70	0.21 75	0.34 72	0.21 53	0.11 64	0.15 70	0.24 61	0.22 55	0.25 37	0.30 78

MLG-Stereo_test3	0.23 66	0.17 51	0.13 53	0.14 51	0.17 83	0.16 66	0.09 61	0.21 61	0.12 36	0.21 69	0.18 57	0.35 78	0.11 45	0.15 84	0.29 73	0.26 55	0.33 70	0.28 76	0.63 161	0.18 54	0.40 86	0.41 121	0.11 64	0.15 70	0.21 52	0.21 49	0.33 64	0.27 71

delet	0.24 67	0.25 76	0.22 115	0.24 113	0.20 98	0.28 133	0.16 122	0.21 61	0.18 65	0.23 74	0.26 92	0.26 57	0.15 70	0.25 180	0.32 87	0.28 62	0.31 66	0.27 71	0.24 50	0.24 91	0.31 63	0.20 48	0.16 98	0.19 89	0.28 74	0.25 76	0.32 62	0.31 81

TDLM	0.24 67	0.29 87	0.22 115	0.22 97	0.27 145	0.23 107	0.18 131	0.26 68	0.19 71	0.18 62	0.38 144	0.29 66	0.21 101	0.15 84	0.24 48	0.28 62	0.32 67	0.28 76	0.25 52	0.21 75	0.28 58	0.19 41	0.16 98	0.21 101	0.24 61	0.20 41	0.28 50	0.25 66

LG-G_1	0.25 69	0.22 66	0.19 82	0.23 109	0.22 105	0.22 92	0.12 89	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 67	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 93	0.51 109	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

LG-G	0.25 69	0.22 66	0.19 82	0.23 109	0.22 105	0.22 92	0.12 89	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 67	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 93	0.51 109	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

AIO_rvc	0.25 69	0.34 101	0.16 69	0.19 82	0.15 74	0.18 76	0.11 79	0.39 86	0.22 91	0.30 81	0.16 47	0.32 72	0.12 54	0.18 100	0.27 64	0.26 55	0.33 70	0.22 54	0.38 78	0.20 71	0.42 95	0.44 141	0.13 81	0.14 66	0.28 74	0.22 55	0.33 64	0.21 54

anonymousdsp	0.25 69	0.23 71	0.19 82	0.16 64	0.14 65	0.18 76	0.10 75	0.37 84	0.19 71	0.32 84	0.22 75	0.32 72	0.12 54	0.14 80	0.29 73	0.32 84	0.32 67	0.28 76	0.39 79	0.22 81	0.46 115	0.31 89	0.12 73	0.15 70	0.26 63	0.20 41	0.52 122	0.20 50

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 73	0.22 66	0.17 74	0.20 90	0.17 83	0.15 63	0.12 89	0.31 77	0.21 86	0.39 93	0.24 83	0.36 88	0.21 101	0.13 73	0.31 83	0.29 68	0.35 78	0.25 65	0.45 96	0.19 62	0.35 76	0.26 73	0.13 81	0.14 66	0.27 69	0.31 94	0.46 100	0.32 84

TS12	0.26 73	0.27 80	0.19 82	0.16 64	0.16 79	0.22 92	0.11 79	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 110	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 104	0.28 82	0.41 86	0.42 115

TS	0.26 73	0.27 80	0.19 82	0.16 64	0.16 79	0.22 92	0.11 79	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 110	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 104	0.28 82	0.41 86	0.42 115

LG-Stereo_L2	0.26 73	0.31 94	0.17 74	0.13 43	0.13 56	0.14 55	0.07 33	0.42 95	0.20 79	0.48 122	0.22 75	0.40 98	0.14 63	0.17 97	0.30 79	0.37 99	0.39 93	0.28 76	0.40 83	0.19 62	0.45 108	0.35 98	0.09 42	0.14 66	0.30 83	0.22 55	0.33 64	0.33 88

LGtest1	0.26 73	0.19 56	0.20 92	0.16 64	0.18 89	0.16 66	0.09 61	0.28 70	0.17 59	0.22 72	0.27 95	0.29 66	0.13 58	0.14 80	0.30 79	0.31 81	0.38 88	0.33 101	0.49 104	0.25 97	0.41 89	0.41 121	0.13 81	0.16 79	0.30 83	0.24 72	0.39 81	0.31 81

MaDis-Stereo	0.26 73	0.20 60	0.16 69	0.10 22	0.10 40	0.10 24	0.08 49	0.24 65	0.14 45	0.36 87	0.16 47	0.36 88	0.12 54	0.08 42	0.33 88	0.35 88	0.39 93	0.35 117	0.53 123	0.20 71	0.40 86	0.26 73	0.13 81	0.15 70	0.39 127	0.39 133	0.40 85	0.49 136

iRaftStereo_RVC	0.26 73	0.27 80	0.16 69	0.13 43	0.14 65	0.18 76	0.09 61	0.44 100	0.14 45	0.36 87	0.36 133	0.32 72	0.16 74	0.13 73	0.29 73	0.29 68	0.38 88	0.28 76	0.34 74	0.22 81	0.41 89	0.38 109	0.12 73	0.17 81	0.27 69	0.29 86	0.42 91	0.27 71

LG-Stereo_L1	0.27 80	0.30 92	0.17 74	0.13 43	0.13 56	0.15 63	0.08 49	0.42 95	0.21 86	0.49 131	0.20 67	0.39 96	0.15 70	0.15 84	0.30 79	0.38 102	0.39 93	0.29 84	0.40 83	0.18 54	0.47 122	0.35 98	0.08 24	0.14 66	0.30 83	0.21 49	0.37 78	0.36 96

AIO_test	0.27 80	0.39 133	0.19 82	0.29 137	0.19 92	0.18 76	0.14 107	0.42 95	0.23 96	0.33 85	0.19 61	0.37 91	0.18 84	0.18 100	0.25 52	0.29 68	0.34 74	0.24 63	0.39 79	0.21 75	0.49 133	0.46 151	0.13 81	0.15 70	0.30 83	0.28 82	0.41 86	0.21 54

IGEV-Stereo+	0.27 80	0.25 76	0.14 60	0.22 97	0.14 65	0.13 50	0.07 33	0.36 81	0.20 79	0.55 171	0.23 78	0.38 93	0.14 63	0.16 93	0.26 61	0.35 88	0.40 96	0.35 117	0.48 102	0.24 91	0.44 104	0.51 177	0.12 73	0.13 63	0.28 74	0.20 41	0.34 68	0.23 60

RAFT + AFF	0.27 80	0.26 78	0.17 74	0.21 94	0.13 56	0.19 81	0.13 94	0.41 89	0.18 65	0.44 106	0.19 61	0.42 108	0.14 63	0.09 51	0.86 248	0.29 68	0.41 100	0.20 41	0.55 133	0.23 86	0.47 122	0.21 53	0.12 73	0.15 70	0.28 74	0.20 41	0.21 15	0.17 37

RYNet	0.27 80	0.23 71	0.18 80	0.15 58	0.17 83	0.19 81	0.13 94	0.25 66	0.31 177	0.17 57	0.20 67	0.19 40	0.14 63	0.13 73	0.80 228	0.28 62	0.27 55	0.41 149	0.28 61	0.19 62	0.27 54	0.21 53	0.29 229	0.18 86	0.27 69	0.76 233	0.34 68	0.23 60

DFGA-Net	0.28 85	0.37 117	0.16 69	0.26 124	0.15 74	0.22 92	0.15 113	0.40 87	0.21 86	0.41 95	0.24 83	0.31 70	0.17 79	0.13 73	0.42 116	0.39 106	0.38 88	0.30 88	0.42 90	0.21 75	0.36 81	0.29 83	0.13 81	0.21 101	0.31 93	0.27 79	0.51 111	0.28 73

UniTT-Stereo	0.28 85	0.27 80	0.15 63	0.15 58	0.13 56	0.17 71	0.09 61	0.35 80	0.19 71	0.49 131	0.21 71	0.41 105	0.18 84	0.14 80	0.40 103	0.39 106	0.42 104	0.34 107	0.56 139	0.25 97	0.43 97	0.24 68	0.13 81	0.19 89	0.31 93	0.41 139	0.30 58	0.37 98

AASNet	0.28 85	0.34 101	0.22 115	0.25 120	0.26 134	0.34 161	0.25 182	0.32 78	0.17 59	0.29 79	0.36 133	0.26 57	0.18 84	0.24 162	0.36 93	0.31 81	0.34 74	0.32 93	0.32 67	0.28 112	0.35 76	0.28 82	0.17 113	0.22 114	0.30 83	0.28 82	0.35 71	0.25 66

AANet_RVC	0.28 85	0.27 80	0.23 120	0.19 82	0.28 150	0.16 66	0.16 122	0.29 73	0.30 157	0.20 66	0.27 95	0.24 53	0.21 101	0.19 107	0.45 123	0.36 94	0.33 70	0.34 107	0.29 64	0.29 117	0.27 54	0.27 78	0.22 175	0.21 101	0.34 104	0.33 107	0.42 91	0.52 148

SGD-Stereo	0.29 89	0.24 73	0.17 74	0.16 64	0.15 74	0.22 92	0.08 49	0.29 73	0.22 91	0.29 79	0.15 40	0.45 121	0.20 93	0.10 58	0.71 211	0.45 145	0.46 114	0.27 71	0.47 99	0.22 81	0.41 89	0.36 102	0.19 132	0.19 89	0.28 74	0.32 102	0.46 100	0.40 108

HUF	0.29 89	0.34 101	0.20 92	0.22 97	0.21 102	0.19 81	0.11 79	0.51 120	0.22 91	0.42 97	0.18 57	0.35 78	0.22 107	0.19 107	0.30 79	0.32 84	0.38 88	0.26 69	0.52 115	0.25 97	0.52 155	0.43 135	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.22 55	0.38 79	0.29 76

test_5	0.29 89	0.39 133	0.16 69	0.22 97	0.15 74	0.21 86	0.13 94	0.54 132	0.20 79	0.38 92	0.19 61	0.44 117	0.34 200	0.10 58	0.43 119	0.38 102	0.33 70	0.32 93	0.33 70	0.20 71	0.32 64	0.35 98	0.09 42	0.21 101	0.28 74	0.30 89	0.51 111	0.32 84

MMNet	0.29 89	0.29 87	0.22 115	0.26 124	0.26 134	0.26 120	0.18 131	0.33 79	0.23 96	0.24 75	0.28 99	0.35 78	0.15 70	0.32 235	0.39 101	0.31 81	0.36 81	0.34 107	0.41 86	0.27 109	0.32 64	0.21 53	0.17 113	0.23 126	0.32 98	0.30 89	0.46 100	0.32 84

YMNet	0.30 93	0.31 94	0.23 120	0.27 129	0.23 112	0.26 120	0.25 182	0.36 81	0.37 220	0.25 76	0.19 61	0.40 98	0.27 134	0.29 216	0.38 96	0.47 166	0.37 84	0.28 76	0.43 92	0.19 62	0.35 76	0.33 92	0.16 98	0.19 89	0.36 117	0.29 86	0.39 81	0.35 93

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 93	0.24 73	0.17 74	0.23 109	0.19 92	0.18 76	0.08 49	0.49 115	0.25 114	0.54 164	0.21 71	0.32 72	0.17 79	0.17 97	0.29 73	0.39 106	0.45 109	0.36 121	0.50 106	0.26 104	0.56 179	0.49 164	0.13 81	0.13 63	0.31 93	0.26 78	0.45 98	0.30 78

MIF-Stereo (partial)	0.30 93	0.44 163	0.18 80	0.16 64	0.16 79	0.21 86	0.11 79	0.37 84	0.22 91	0.37 90	0.24 83	0.32 72	0.17 79	0.13 73	0.39 101	0.45 145	0.46 114	0.38 130	0.42 90	0.25 97	0.43 97	0.35 98	0.18 124	0.21 101	0.35 116	0.32 102	0.50 110	0.44 124

RAFT_CTSACE	0.30 93	0.37 117	0.15 63	0.15 58	0.15 74	0.25 117	0.18 131	0.53 127	0.20 79	0.55 171	0.18 57	0.44 117	0.29 146	0.16 93	0.29 73	0.30 75	0.37 84	0.27 71	0.37 77	0.18 54	0.38 82	0.45 146	0.10 51	0.17 81	0.30 83	0.31 94	0.60 150	0.26 69

AFF-stereo	0.30 93	0.34 101	0.26 132	0.18 79	0.17 83	0.33 153	0.11 79	0.50 117	0.23 96	0.46 112	0.28 99	0.40 98	0.16 74	0.12 69	0.27 64	0.35 88	0.37 84	0.25 65	0.57 143	0.23 86	0.38 82	0.25 69	0.17 113	0.17 81	0.37 119	0.37 126	0.48 106	0.32 84

CCAANet	0.30 93	0.29 87	0.33 159	0.24 113	0.24 120	0.25 117	0.22 159	0.30 76	0.29 147	0.25 76	0.29 104	0.52 151	0.29 146	0.19 107	0.42 116	0.36 94	0.36 81	0.30 88	0.28 61	0.23 86	0.40 86	0.27 78	0.20 149	0.19 89	0.33 102	0.31 94	0.41 86	0.43 121

plain	0.31 99	0.43 157	0.20 92	0.20 90	0.16 79	0.20 84	0.10 75	0.41 89	0.18 65	0.48 122	0.19 61	0.34 77	0.17 79	0.10 58	0.41 109	0.44 132	0.45 109	0.40 143	0.55 133	0.24 91	0.41 89	0.34 95	0.14 92	0.21 101	0.32 98	0.33 107	0.39 81	0.48 133

CVANet_RVC	0.31 99	0.40 141	0.30 146	0.40 191	0.29 158	0.37 173	0.23 173	0.41 89	0.23 96	0.31 82	0.49 178	0.37 91	0.26 127	0.19 107	0.29 73	0.33 87	0.34 74	0.32 93	0.32 67	0.25 97	0.34 72	0.25 69	0.18 124	0.25 146	0.30 83	0.25 76	0.34 68	0.30 78

MIM_Stereo	0.32 101	0.40 141	0.25 128	0.28 132	0.20 98	0.27 126	0.14 107	0.45 106	0.18 65	0.48 122	0.25 89	0.42 108	0.18 84	0.16 93	0.36 93	0.42 118	0.44 106	0.36 121	0.47 99	0.28 112	0.47 122	0.36 102	0.12 73	0.23 126	0.29 82	0.27 79	0.47 103	0.33 88

RAFT+CT+SA	0.32 101	0.46 182	0.20 92	0.26 124	0.18 89	0.22 92	0.15 113	0.58 152	0.23 96	0.52 148	0.17 53	0.46 123	0.33 187	0.12 69	0.33 88	0.43 126	0.36 81	0.30 88	0.45 96	0.23 86	0.45 108	0.49 164	0.09 42	0.22 114	0.32 98	0.31 94	0.53 126	0.35 93

HCRNet	0.32 101	0.38 127	0.20 92	0.39 183	0.17 83	0.29 136	0.18 131	0.40 87	0.18 65	0.80 310	0.40 155	0.49 134	0.18 84	0.22 131	0.38 96	0.30 75	0.38 88	0.29 84	0.40 83	0.19 62	0.33 68	0.23 66	0.19 132	0.16 79	0.26 63	0.31 94	0.51 111	0.31 81

DMCA	0.32 101	0.31 94	0.30 146	0.24 113	0.25 124	0.27 126	0.22 159	0.36 81	0.33 192	0.31 82	0.40 155	0.40 98	0.23 113	0.25 180	0.41 109	0.37 99	0.40 96	0.39 132	0.36 76	0.28 112	0.41 89	0.27 78	0.25 200	0.25 146	0.31 93	0.35 115	0.39 81	0.37 98

GANet	0.32 101	0.29 87	0.27 134	0.34 161	0.33 180	0.38 178	0.29 203	0.44 100	0.24 108	0.35 86	0.30 110	0.46 123	0.22 107	0.21 124	0.31 83	0.32 84	0.40 96	0.43 163	0.33 70	0.22 81	0.33 68	0.29 83	0.22 175	0.24 135	0.31 93	0.27 79	0.42 91	0.34 90

DepthFocus	0.33 106	0.35 111	0.19 82	0.19 82	0.17 83	0.22 92	0.11 79	0.49 115	0.23 96	0.45 108	0.24 83	0.43 113	0.17 79	0.22 131	0.35 92	0.45 145	0.48 129	0.34 107	0.53 123	0.32 133	0.47 122	0.34 95	0.19 132	0.19 89	0.34 104	0.31 94	0.49 109	0.57 165

S2M2_XL	0.33 106	0.30 92	0.30 146	0.17 73	0.19 92	0.23 107	0.21 151	0.53 127	0.26 125	0.47 115	0.25 89	0.48 130	0.18 84	0.22 131	0.38 96	0.36 94	0.54 166	0.29 84	0.41 86	0.28 112	0.50 137	0.31 89	0.21 161	0.21 101	0.34 104	0.32 102	0.45 98	0.51 146
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 106	0.36 115	0.20 92	0.23 109	0.20 98	0.17 71	0.10 75	0.48 113	0.23 96	0.55 171	0.32 117	0.40 98	0.19 90	0.15 84	0.48 133	0.36 94	0.47 124	0.33 101	0.51 109	0.27 109	0.50 137	0.42 128	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.31 94	0.48 106	0.53 152

LL-Strereo2	0.34 109	0.29 87	0.21 104	0.24 113	0.19 92	0.17 71	0.13 94	0.63 196	0.26 125	0.58 196	0.23 78	0.44 117	0.22 107	0.14 80	0.41 109	0.41 114	0.47 124	0.35 117	0.73 187	0.31 127	0.47 122	0.36 102	0.21 161	0.20 97	0.32 98	0.34 113	0.51 111	0.35 93

test_4	0.34 109	0.33 98	0.27 134	0.21 94	0.18 89	0.16 66	0.11 79	0.59 160	0.26 125	0.58 196	0.25 89	0.50 141	0.20 93	0.19 107	0.33 88	0.40 110	0.45 109	0.34 107	0.41 86	0.29 117	0.45 108	0.41 121	0.16 98	0.24 135	0.38 124	0.40 137	0.59 149	0.42 115

ARAFT	0.34 109	0.38 127	0.23 120	0.26 124	0.21 102	0.27 126	0.14 107	0.44 100	0.24 108	0.50 134	0.30 110	0.41 105	0.16 74	0.15 84	0.67 197	0.42 118	0.50 138	0.47 198	0.51 109	0.23 86	0.53 164	0.32 91	0.16 98	0.19 89	0.43 137	0.30 89	0.52 122	0.37 98

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 112	0.21 62	0.21 104	0.14 51	0.22 105	0.23 107	0.10 75	0.51 120	0.31 177	0.51 140	0.33 124	0.49 134	0.35 208	0.36 248	0.52 139	0.43 126	0.40 96	0.29 84	0.44 93	0.26 104	0.52 155	0.46 151	0.25 200	0.28 163	0.48 154	0.36 118	0.41 86	0.43 121

LGCAT	0.35 112	0.38 127	0.21 104	0.20 90	0.21 102	0.24 113	0.16 122	0.50 117	0.26 125	0.47 115	0.28 99	0.47 126	0.21 101	0.23 145	0.41 109	0.42 118	0.55 177	0.30 88	0.44 93	0.32 133	0.52 155	0.37 107	0.26 210	0.25 146	0.37 119	0.40 137	0.43 96	0.47 129

raft+_RVC	0.35 112	0.34 101	0.26 132	0.25 120	0.23 112	0.25 117	0.18 131	0.54 132	0.26 125	0.52 148	0.43 161	0.46 123	0.23 113	0.18 100	0.42 116	0.38 102	0.43 105	0.34 107	0.61 159	0.26 104	0.43 97	0.38 109	0.13 81	0.20 97	0.39 127	0.39 133	0.58 142	0.42 115

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 112	0.41 145	0.32 156	0.24 113	0.19 92	0.28 133	0.13 94	0.58 152	0.24 108	0.46 112	0.35 132	0.49 134	0.19 90	0.15 84	0.34 91	0.35 88	0.41 100	0.28 76	0.65 166	0.28 112	0.44 104	0.33 92	0.19 132	0.22 114	0.51 172	0.37 126	0.58 142	0.44 124

MGS-Stereo	0.37 116	0.46 182	0.21 104	0.22 97	0.19 92	0.22 92	0.15 113	0.45 106	0.17 59	0.36 87	0.26 92	0.29 66	0.19 90	0.23 145	1.37 313	0.40 110	0.52 153	0.45 179	0.55 133	0.33 137	0.50 137	0.41 121	0.21 161	0.22 114	0.33 102	0.30 89	0.47 103	0.45 126

TESTraft	0.37 116	0.46 182	0.21 104	0.21 94	0.23 112	0.21 86	0.16 122	0.54 132	0.31 177	0.51 140	0.23 78	0.36 88	0.36 215	0.11 63	0.85 246	0.48 175	0.45 109	0.32 93	0.48 102	0.24 91	0.46 115	0.65 220	0.12 73	0.23 126	0.37 119	0.43 143	0.57 134	0.39 103

CAS	0.38 118	0.45 171	0.25 128	0.29 137	0.29 158	0.23 107	0.13 94	0.41 89	0.27 132	0.41 95	0.54 207	0.35 78	0.35 208	0.21 124	0.52 139	0.38 102	0.50 138	0.34 107	0.52 115	0.26 104	0.43 97	0.41 121	0.19 132	0.23 126	0.51 172	0.52 183	0.62 157	0.77 228

anonymousdsp2	0.38 118	0.46 182	0.30 146	0.25 120	0.23 112	0.32 146	0.18 131	0.58 152	0.23 96	0.47 115	0.38 144	0.48 130	0.23 113	0.18 100	0.40 103	0.39 106	0.44 106	0.33 101	0.88 210	0.31 127	0.48 129	0.52 183	0.17 113	0.23 126	0.41 134	0.33 107	0.61 154	0.42 115

TestStereo1	0.38 118	0.49 207	0.19 82	0.22 97	0.23 112	0.23 107	0.15 113	0.55 139	0.30 157	0.52 148	0.21 71	0.35 78	0.39 228	0.11 63	0.80 228	0.50 186	0.46 114	0.32 93	0.53 123	0.25 97	0.52 155	0.67 229	0.15 94	0.22 114	0.37 119	0.42 141	0.60 150	0.39 103

SA-5K	0.38 118	0.49 207	0.19 82	0.22 97	0.23 112	0.23 107	0.15 113	0.55 139	0.30 157	0.52 148	0.21 71	0.35 78	0.39 228	0.11 63	0.80 228	0.50 186	0.46 114	0.32 93	0.53 123	0.25 97	0.52 155	0.67 229	0.15 94	0.22 114	0.37 119	0.42 141	0.60 150	0.39 103

UPFNet	0.38 118	0.34 101	0.34 166	0.32 153	0.33 180	0.39 183	0.29 203	0.47 111	0.33 192	0.43 99	0.41 157	0.40 98	0.30 158	0.34 240	0.61 172	0.40 110	0.46 114	0.41 149	0.52 115	0.35 159	0.35 76	0.34 95	0.25 200	0.27 156	0.38 124	0.35 115	0.55 130	0.37 98

HITNet	0.38 118	0.37 117	0.28 136	0.34 161	0.29 158	0.26 120	0.19 142	0.58 152	0.32 186	0.57 184	0.45 167	0.55 160	0.30 158	0.22 131	0.51 137	0.35 88	0.44 106	0.39 132	0.41 86	0.29 117	0.41 89	0.38 109	0.20 149	0.25 146	0.39 127	0.37 126	0.70 188	0.52 148
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
small-zeroshot	0.39 124	0.21 62	0.28 136	0.16 64	0.28 150	0.26 120	0.11 79	0.58 152	0.39 228	0.53 159	0.38 144	0.63 191	0.40 233	0.40 259	0.45 123	0.44 132	0.41 100	0.33 101	0.51 109	0.26 104	0.59 198	0.55 193	0.35 254	0.31 186	0.46 148	0.33 107	0.42 91	0.48 133

anonymous	0.40 125	0.28 85	0.31 152	0.20 90	0.26 134	0.33 153	0.11 79	0.61 174	0.30 157	0.57 184	0.42 159	0.66 197	0.39 228	0.38 254	0.38 96	0.44 132	0.41 100	0.33 101	0.59 148	0.29 117	0.62 203	0.49 164	0.39 267	0.33 207	0.44 139	0.34 113	0.42 91	0.43 121

S2M2_L	0.40 125	0.42 152	0.41 211	0.24 113	0.27 145	0.35 167	0.22 159	0.51 120	0.24 108	0.61 216	0.23 78	0.43 113	0.21 101	0.31 228	0.59 159	0.49 182	0.55 177	0.36 121	0.53 123	0.34 143	0.55 173	0.38 109	0.28 222	0.27 156	0.42 135	0.43 143	0.63 160	0.66 196
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 125	0.52 239	0.23 120	0.27 129	0.27 145	0.30 142	0.14 107	0.62 182	0.29 147	0.61 216	0.44 164	0.64 193	0.28 140	0.23 145	0.55 145	0.36 94	0.45 109	0.31 92	0.73 187	0.27 109	0.63 207	0.39 115	0.21 161	0.24 135	0.42 135	0.32 102	0.61 154	0.56 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 125	0.28 85	0.33 159	0.35 171	0.24 120	0.24 113	0.15 113	0.63 196	0.28 140	0.61 216	0.39 152	0.51 146	0.22 107	0.22 131	0.48 133	0.43 126	0.49 133	0.43 163	0.66 168	0.34 143	0.63 207	0.70 236	0.14 92	0.22 114	0.39 127	0.47 163	0.63 160	0.39 103

FINET	0.40 125	0.38 127	0.39 197	0.43 206	0.30 167	0.34 161	0.35 220	0.44 100	0.36 209	0.47 115	0.32 117	0.47 126	0.30 158	0.28 208	0.66 191	0.50 186	0.48 129	0.36 121	0.60 155	0.33 137	0.46 115	0.37 107	0.30 233	0.30 177	0.43 137	0.35 115	0.56 132	0.42 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 130	0.33 98	0.29 142	0.29 137	0.24 120	0.26 120	0.16 122	0.55 139	0.40 232	0.55 171	0.49 178	0.49 134	0.27 134	0.23 145	0.58 155	0.45 145	0.51 149	0.40 143	0.50 106	0.36 161	0.46 115	0.50 171	0.16 98	0.23 126	0.49 163	0.75 230	0.44 97	0.56 163

IER	0.41 130	0.37 117	0.31 152	0.30 145	0.28 150	0.35 167	0.24 176	0.47 111	0.28 140	0.44 106	0.59 216	0.77 232	0.29 146	0.35 246	0.63 181	0.42 118	0.47 124	0.42 158	0.44 93	0.34 143	0.42 95	0.36 102	0.28 222	0.26 153	0.40 132	0.47 163	0.52 122	0.52 148

rafts_anoy	0.41 130	0.51 227	0.35 168	0.29 137	0.30 167	0.33 153	0.22 159	0.59 160	0.25 114	0.51 140	0.50 187	0.48 130	0.23 113	0.17 97	0.57 151	0.46 155	0.51 149	0.50 223	0.58 147	0.34 143	0.50 137	0.43 135	0.19 132	0.28 163	0.50 167	0.47 163	0.52 122	0.53 152

RALAANet	0.41 130	0.41 145	0.37 186	0.28 132	0.28 150	0.33 153	0.24 176	0.54 132	0.27 132	0.48 122	0.48 173	0.43 113	0.25 123	0.20 118	0.57 151	0.41 114	0.49 133	0.50 223	0.71 183	0.40 194	0.52 155	0.46 151	0.21 161	0.29 169	0.46 148	0.45 153	0.70 188	0.47 129

GMStereo	0.41 130	0.48 203	0.25 128	0.32 153	0.32 176	0.37 173	0.28 196	0.59 160	0.30 157	0.45 108	0.36 133	0.61 181	0.31 172	0.24 162	0.45 123	0.41 114	0.54 166	0.35 117	0.73 187	0.39 189	0.51 144	0.33 92	0.23 186	0.28 163	0.48 154	0.36 118	0.68 178	0.41 110
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
depth_test_26	0.42 135	0.52 239	0.30 146	0.19 82	0.20 98	0.22 92	0.13 94	0.68 225	0.25 114	0.73 291	0.24 83	1.00 264	0.20 93	0.23 145	0.38 96	0.53 205	0.67 263	0.40 143	0.68 174	0.31 127	0.69 229	0.44 141	0.20 149	0.19 89	0.39 127	0.41 139	0.60 150	0.47 129

G2L-Stereo	0.42 135	0.39 133	0.28 136	0.35 171	0.40 225	0.34 161	0.22 159	0.54 132	0.34 199	0.52 148	0.61 229	0.50 141	0.38 225	0.26 192	0.61 172	0.44 132	0.50 138	0.40 143	0.46 98	0.33 137	0.43 97	0.39 115	0.28 222	0.27 156	0.49 163	0.54 188	0.69 182	0.49 136

LoS_RVC	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.19 82	0.25 124	0.24 113	0.16 122	0.44 100	0.28 140	0.51 140	0.48 173	0.42 108	0.31 172	0.22 131	0.60 165	0.45 145	0.46 114	0.41 149	0.71 183	0.30 122	0.67 222	0.51 177	0.19 132	0.32 192	0.61 214	0.44 147	0.58 142	0.61 181

tt_ll	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.19 82	0.25 124	0.24 113	0.16 122	0.44 100	0.28 140	0.51 140	0.48 173	0.42 108	0.31 172	0.22 131	0.60 165	0.45 145	0.46 114	0.41 149	0.71 183	0.30 122	0.67 222	0.51 177	0.19 132	0.32 192	0.61 214	0.44 147	0.58 142	0.61 181

SA	0.42 135	0.47 189	0.21 104	0.25 120	0.23 112	0.31 143	0.13 94	0.64 203	0.32 186	0.61 216	0.26 92	0.54 154	0.21 101	0.16 93	0.63 181	0.47 166	0.52 153	0.41 149	0.60 155	0.29 117	0.46 115	0.61 208	0.15 94	0.27 156	0.45 144	0.58 196	0.96 259	0.47 129

CIPLG	0.42 135	0.47 189	0.24 126	0.32 153	0.22 105	0.32 146	0.19 142	0.63 196	0.24 108	0.55 171	0.50 187	0.60 178	0.30 158	0.41 263	0.93 267	0.44 132	0.52 153	0.37 126	0.56 139	0.38 173	0.56 179	0.45 146	0.19 132	0.24 135	0.44 139	0.31 94	0.57 134	0.38 102

IPLGR_C	0.42 135	0.47 189	0.23 120	0.31 151	0.22 105	0.32 146	0.18 131	0.63 196	0.23 96	0.55 171	0.50 187	0.61 181	0.31 172	0.41 263	0.87 254	0.45 145	0.52 153	0.37 126	0.55 133	0.38 173	0.56 179	0.46 151	0.19 132	0.24 135	0.44 139	0.33 107	0.58 142	0.40 108

GMOStereo	0.42 135	0.39 133	0.21 104	0.30 145	0.26 134	0.29 136	0.19 142	0.67 218	0.30 157	0.66 257	0.32 117	0.54 154	0.33 187	0.20 118	0.40 103	0.46 155	0.50 138	0.44 168	0.68 174	0.34 143	0.51 144	0.66 223	0.16 98	0.22 114	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

error version	0.42 135	0.39 133	0.21 104	0.30 145	0.26 134	0.29 136	0.19 142	0.67 218	0.30 157	0.66 257	0.32 117	0.54 154	0.33 187	0.20 118	0.40 103	0.46 155	0.50 138	0.44 168	0.68 174	0.34 143	0.51 144	0.66 223	0.16 98	0.22 114	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

test-v	0.42 135	0.39 133	0.21 104	0.30 145	0.26 134	0.29 136	0.19 142	0.67 218	0.30 157	0.66 257	0.32 117	0.54 154	0.33 187	0.20 118	0.40 103	0.46 155	0.50 138	0.44 168	0.68 174	0.34 143	0.51 144	0.66 223	0.16 98	0.22 114	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

ACRE	0.42 135	0.47 189	0.22 115	0.32 153	0.22 105	0.33 153	0.18 131	0.63 196	0.23 96	0.55 171	0.50 187	0.61 181	0.30 158	0.41 263	0.91 262	0.45 145	0.52 153	0.36 121	0.55 133	0.38 173	0.57 189	0.44 141	0.19 132	0.23 126	0.44 139	0.32 102	0.58 142	0.39 103

test-2	0.42 135	0.39 133	0.21 104	0.30 145	0.26 134	0.29 136	0.19 142	0.67 218	0.30 157	0.66 257	0.32 117	0.54 154	0.33 187	0.20 118	0.40 103	0.46 155	0.50 138	0.44 168	0.68 174	0.34 143	0.51 144	0.66 223	0.16 98	0.22 114	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

RALCasStereoNet	0.42 135	0.50 222	0.35 168	0.35 171	0.30 167	0.31 143	0.24 176	0.60 166	0.25 114	0.56 180	0.49 178	0.58 169	0.26 127	0.18 100	0.57 151	0.46 155	0.54 166	0.49 214	0.51 109	0.34 143	0.51 144	0.41 121	0.21 161	0.31 186	0.53 181	0.49 173	0.48 106	0.58 170

RASNet	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.33 159	0.33 180	0.37 173	0.27 191	0.58 152	0.34 199	0.47 115	0.43 161	0.49 134	0.33 187	0.25 180	0.41 109	0.41 114	0.48 129	0.39 132	0.47 99	0.30 122	0.49 133	0.40 118	0.19 132	0.44 260	0.40 132	0.46 161	0.75 201	0.63 191

CREStereo++_RVC	0.43 149	0.42 152	0.39 197	0.30 145	0.33 180	0.27 126	0.19 142	0.57 148	0.31 177	0.58 196	0.36 133	0.58 169	0.56 274	0.23 145	0.48 133	0.50 186	0.61 233	0.34 107	0.52 115	0.30 122	0.56 179	0.42 128	0.16 98	0.29 169	0.49 163	0.44 147	0.79 213	0.69 207
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.43 149	0.33 98	0.36 177	0.28 132	0.28 150	0.27 126	0.18 131	0.64 203	0.25 114	0.63 232	0.53 201	0.51 146	0.25 123	0.22 131	0.63 181	0.48 175	0.51 149	0.41 149	0.96 221	0.38 173	0.53 164	0.46 151	0.20 149	0.24 135	0.57 195	0.54 188	0.54 127	0.52 148

HGLStereo	0.43 149	0.43 157	0.37 186	0.34 161	0.37 207	0.39 183	0.23 173	0.48 113	0.31 177	0.47 115	0.72 264	0.42 108	0.29 146	0.32 235	0.51 137	0.49 182	0.55 177	0.50 223	0.55 133	0.39 189	0.51 144	0.43 135	0.22 175	0.33 207	0.51 172	0.51 181	0.57 134	0.45 126

castereo++	0.44 152	0.35 111	0.33 159	0.43 206	0.23 112	0.21 86	0.17 129	0.59 160	0.30 157	0.63 232	0.37 141	0.73 218	0.22 107	0.22 131	0.44 121	0.53 205	0.58 201	0.41 149	0.66 168	0.34 143	0.81 252	0.69 234	0.20 149	0.28 163	0.48 154	0.56 195	0.76 204	0.48 133

trnet	0.44 152	0.51 227	0.40 202	0.34 161	0.26 134	0.27 126	0.14 107	0.62 182	0.30 157	0.60 211	0.36 133	0.73 218	0.33 187	0.24 162	0.56 148	0.57 224	0.58 201	0.34 107	0.52 115	0.31 127	0.57 189	0.42 128	0.17 113	0.30 177	0.54 185	0.48 168	0.65 168	0.69 207

UNet	0.44 152	0.42 152	0.40 202	0.37 177	0.36 198	0.41 191	0.28 196	0.57 148	0.35 205	0.50 134	0.49 178	0.47 126	0.34 200	0.37 253	0.53 142	0.43 126	0.54 166	0.46 191	0.56 139	0.39 189	0.47 122	0.44 141	0.27 217	0.34 212	0.44 139	0.48 168	0.58 142	0.57 165

CREStereo	0.44 152	0.51 227	0.40 202	0.34 161	0.26 134	0.28 133	0.15 113	0.61 174	0.30 157	0.58 196	0.36 133	0.72 215	0.33 187	0.24 162	0.59 159	0.59 232	0.59 216	0.34 107	0.52 115	0.31 127	0.59 198	0.42 128	0.18 124	0.30 177	0.54 185	0.48 168	0.64 164	0.69 207
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.44 152	0.37 117	0.35 168	0.33 159	0.37 207	0.32 146	0.41 237	0.46 109	0.52 267	0.43 99	0.48 173	0.68 202	0.33 187	0.29 216	0.65 190	0.46 155	0.47 124	0.44 168	0.49 104	0.38 173	0.49 133	0.48 163	0.29 229	0.32 192	0.38 124	0.37 126	0.57 134	0.62 186

coex_refinement	0.45 157	0.43 157	0.33 159	0.35 171	0.35 193	0.44 205	0.22 159	0.55 139	0.50 263	0.50 134	0.60 220	0.54 154	0.27 134	0.28 208	0.58 155	0.45 145	0.50 138	0.44 168	0.54 130	0.33 137	0.45 108	0.39 115	0.28 222	0.31 186	0.52 177	0.53 185	0.67 176	0.78 231

TestStereo	0.45 157	0.51 227	0.38 195	0.42 201	0.30 167	0.44 205	0.26 186	0.71 246	0.28 140	0.76 300	0.32 117	0.64 193	0.32 181	0.24 162	0.47 127	0.35 88	0.54 166	0.33 101	0.78 199	0.38 173	0.63 207	0.42 128	0.24 195	0.30 177	0.53 181	0.43 143	0.75 201	0.55 162

DSFCA	0.45 157	0.50 222	0.40 202	0.40 191	0.37 207	0.44 205	0.34 218	0.46 109	0.39 228	0.40 94	0.57 213	0.49 134	0.29 146	0.24 162	0.61 172	0.44 132	0.49 133	0.49 214	0.64 162	0.39 189	0.50 137	0.51 177	0.33 248	0.35 220	0.49 163	0.50 177	0.57 134	0.58 170

CFNet	0.45 157	0.44 163	0.33 159	0.48 222	0.40 225	0.39 183	0.30 210	0.53 127	0.32 186	0.48 122	0.50 187	0.68 202	0.40 233	0.30 221	0.56 148	0.37 99	0.48 129	0.43 163	0.52 115	0.33 137	0.46 115	0.30 86	0.23 186	0.31 186	0.61 214	0.52 183	0.69 182	0.71 216

DISCO	0.45 157	0.44 163	0.29 142	0.40 191	0.38 215	0.49 224	0.43 240	0.45 106	0.43 250	0.50 134	0.57 213	0.40 98	0.29 146	0.30 221	0.61 172	0.43 126	0.55 177	0.46 191	0.69 180	0.41 198	0.48 129	0.43 135	0.26 210	0.32 192	0.47 151	0.50 177	0.62 157	0.50 144

CES	0.46 162	0.35 111	0.30 146	0.27 129	0.27 145	0.29 136	0.12 89	1.05 323	0.27 132	0.54 164	0.66 246	0.53 152	0.25 123	0.23 145	0.62 177	0.65 253	0.58 201	0.37 126	0.54 130	0.34 143	0.84 259	0.53 186	0.23 186	0.23 126	0.56 194	0.44 147	0.57 134	0.69 207

ADLNet	0.46 162	0.53 246	0.37 186	0.41 196	0.41 231	0.44 205	0.40 234	0.54 132	0.35 205	0.45 108	0.53 201	0.76 229	0.36 215	0.62 317	0.58 155	0.42 118	0.49 133	0.42 158	0.50 106	0.37 168	0.43 97	0.44 141	0.34 250	0.25 146	0.47 151	0.55 191	0.57 134	0.45 126

castereo	0.47 164	0.36 115	0.35 168	0.34 161	0.26 134	0.26 120	0.17 129	0.56 145	0.29 147	0.60 211	0.45 167	0.68 202	0.22 107	0.20 118	0.52 139	0.58 229	0.61 233	0.39 132	0.92 214	0.36 161	0.96 279	0.76 248	0.19 132	0.24 135	0.54 185	0.64 206	0.57 134	0.58 170

EGLCR-Stereo	0.47 164	0.49 207	0.41 211	0.29 137	0.30 167	0.44 205	0.14 107	0.57 148	0.26 125	0.57 184	0.27 95	0.58 169	0.23 113	0.21 124	0.36 93	0.47 166	0.53 162	0.45 179	0.75 194	0.32 133	0.69 229	0.93 270	0.19 132	0.24 135	0.48 154	0.49 173	1.30 310	0.70 214

GLC_STEREO	0.47 164	0.51 227	0.40 202	0.38 180	0.37 207	0.37 173	0.28 196	0.64 203	0.29 147	0.62 226	0.53 201	0.55 160	0.28 140	0.30 221	0.49 136	0.48 175	0.66 257	0.41 149	0.65 166	0.41 198	0.70 234	0.60 203	0.23 186	0.30 177	0.47 151	0.36 118	0.84 229	0.53 152

IPLG	0.47 164	0.45 171	0.32 156	0.28 132	0.27 145	0.32 146	0.21 151	0.63 196	0.22 91	0.51 140	0.38 144	0.56 162	0.29 146	0.31 228	1.64 328	0.44 132	0.56 185	0.48 204	0.56 139	0.41 198	0.45 108	0.75 245	0.18 124	0.28 163	0.45 144	0.59 197	0.65 168	0.51 146

Sa-1000	0.48 168	0.47 189	0.21 104	0.26 124	0.26 134	0.31 143	0.15 113	0.65 211	0.36 209	0.63 232	0.33 124	0.50 141	0.26 127	0.30 221	0.94 271	0.49 182	0.59 216	0.45 179	0.90 212	0.32 133	0.52 155	0.75 245	0.17 113	0.27 156	0.72 247	0.53 185	1.00 272	0.49 136

PMTNet	0.48 168	0.48 203	0.43 219	0.31 151	0.30 167	0.27 126	0.22 159	0.54 132	0.29 147	0.57 184	0.39 152	0.59 174	0.23 113	0.23 145	0.64 187	0.59 232	0.57 194	0.37 126	1.17 235	0.33 137	0.67 222	0.40 118	0.20 149	0.21 101	0.79 271	0.59 197	0.65 168	0.92 249

PDISCO_ROB	0.48 168	0.40 141	0.39 197	0.38 180	0.34 189	0.39 183	0.28 196	0.50 117	0.35 205	0.37 90	0.52 197	0.49 134	0.35 208	0.31 228	0.63 181	0.58 229	0.54 166	0.68 303	0.59 148	0.44 213	0.62 203	0.67 229	0.24 195	0.34 212	0.54 185	0.53 185	0.85 231	0.58 170

HLF11	0.49 171	0.47 189	0.35 168	0.39 183	0.29 158	0.36 170	0.19 142	0.86 300	0.36 209	0.49 131	0.51 193	0.51 146	0.25 123	0.24 162	0.77 220	0.47 166	0.55 177	0.48 204	1.64 266	0.37 168	0.43 97	0.49 164	0.30 233	0.30 177	0.51 172	0.59 197	0.51 111	0.61 181

raft_robust	0.49 171	0.44 163	0.24 126	0.38 180	0.29 158	0.32 146	0.21 151	0.73 260	0.35 205	0.69 277	0.34 128	0.57 164	0.31 172	0.24 162	0.59 159	0.53 205	0.54 166	0.46 191	0.98 222	0.37 168	0.69 229	0.94 271	0.20 149	0.28 163	0.55 190	0.69 212	0.69 182	0.60 179

ManiGeoR	0.50 173	0.51 227	0.36 177	0.44 213	0.32 176	0.38 178	0.21 151	0.69 233	0.47 259	0.53 159	0.60 220	0.60 178	0.28 140	0.23 145	0.73 215	0.47 166	0.54 166	0.49 214	1.29 245	0.38 173	0.54 168	0.56 196	0.28 222	0.34 212	0.50 167	0.73 224	0.54 127	0.57 165

HLf10	0.50 173	0.51 227	0.36 177	0.44 213	0.32 176	0.38 178	0.21 151	0.69 233	0.47 259	0.53 159	0.60 220	0.60 178	0.28 140	0.23 145	0.73 215	0.47 166	0.54 166	0.49 214	1.29 245	0.38 173	0.54 168	0.56 196	0.28 222	0.34 212	0.50 167	0.73 224	0.54 127	0.57 165

dd	0.50 173	0.51 227	0.28 136	0.91 302	0.31 175	0.65 270	0.29 203	0.59 160	0.23 96	0.54 164	0.30 110	0.75 222	0.27 134	0.26 192	0.84 242	0.46 155	0.70 274	0.39 132	1.05 225	0.38 173	0.48 129	0.43 135	0.23 186	0.30 177	0.53 181	0.39 133	0.74 198	0.58 170

LMCR-Stereo	0.50 173	0.46 182	0.33 159	0.32 153	0.33 180	0.42 197	0.24 176	0.57 148	0.37 220	0.55 171	0.46 171	0.65 196	0.40 233	0.26 192	0.69 202	0.49 182	0.62 241	0.49 214	1.11 231	0.57 259	0.66 218	0.64 218	0.25 200	0.32 192	0.48 154	0.49 173	0.63 160	0.65 195

iResNet_ROB	0.50 173	0.49 207	0.42 214	0.42 201	0.30 167	0.42 197	0.32 212	0.60 166	0.33 192	0.52 148	0.59 216	0.47 126	0.56 274	0.25 180	0.81 231	0.46 155	0.57 194	0.49 214	1.19 238	0.36 161	0.48 129	0.36 102	0.25 200	0.37 234	0.57 195	0.54 188	0.75 201	0.61 181

MIPNet	0.51 178	0.51 227	0.33 159	0.32 153	0.30 167	0.37 173	0.25 182	0.62 182	0.24 108	0.50 134	0.52 197	0.61 181	0.41 237	0.30 221	1.01 287	0.51 193	0.59 216	0.50 223	0.76 197	0.47 226	0.44 104	0.85 262	0.20 149	0.26 153	0.66 233	0.98 283	0.71 192	0.61 181

CFNet_pseudo	0.51 178	0.44 163	0.43 219	0.54 244	0.43 237	0.53 239	0.34 218	0.62 182	0.36 209	0.61 216	0.64 238	0.57 164	0.52 267	0.35 246	0.90 260	0.50 186	0.50 138	0.47 198	0.67 172	0.36 161	0.47 122	0.42 128	0.26 210	0.33 207	0.57 195	0.60 201	0.68 178	0.73 222

CFNet_RVC	0.51 178	0.51 227	0.47 239	0.50 227	0.48 250	0.48 222	0.32 212	0.53 127	0.37 220	0.51 140	0.65 243	0.57 164	0.34 200	0.30 221	0.69 202	0.44 132	0.52 153	0.47 198	0.57 143	0.42 206	0.56 179	0.49 164	0.27 217	0.35 220	0.65 232	0.74 226	0.80 214	0.75 225

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 178	0.52 239	0.48 242	0.43 206	0.57 271	0.42 197	0.62 281	0.56 145	0.62 285	0.52 148	0.51 193	0.67 200	0.34 200	0.58 314	0.78 222	0.42 118	0.47 124	0.42 158	0.57 143	0.38 173	0.46 115	0.42 128	0.30 233	0.32 192	0.48 154	0.76 233	0.62 157	0.64 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 182	0.43 157	0.36 177	0.34 161	0.25 124	0.47 218	0.25 182	0.43 98	0.27 132	0.52 148	0.94 294	0.61 181	0.44 248	0.25 180	1.06 291	0.57 224	0.52 153	0.39 132	1.51 255	0.50 231	0.58 194	0.75 245	0.26 210	0.25 146	0.52 177	0.38 130	0.76 204	0.53 152

iResNetv2_ROB	0.52 182	0.45 171	0.32 156	0.48 222	0.39 220	0.48 222	0.28 196	0.64 203	0.34 199	0.52 148	0.66 246	0.70 210	0.55 272	0.28 208	0.67 197	0.47 166	0.50 138	0.46 191	1.12 232	0.45 215	0.57 189	0.47 157	0.29 229	0.40 243	0.55 190	0.51 181	0.81 217	0.58 170

DN-CSS_ROB	0.52 182	0.43 157	0.46 234	0.41 196	0.40 225	0.34 161	0.22 159	0.69 233	0.34 199	0.59 204	0.79 276	0.66 197	0.47 256	0.24 162	0.63 181	0.40 110	0.58 201	0.43 163	1.74 269	0.38 173	0.63 207	0.38 109	0.31 240	0.47 271	0.53 181	0.43 143	0.66 175	0.54 159

STTStereo	0.53 185	0.56 257	0.54 260	0.44 213	0.52 259	0.43 200	0.59 269	0.52 123	0.46 255	0.47 115	0.55 209	0.71 212	0.42 238	0.56 306	0.87 254	0.44 132	0.49 133	0.51 232	0.54 130	0.37 168	0.51 144	0.40 118	0.32 245	0.35 220	0.52 177	0.66 209	0.68 178	0.99 257

BEATNet_4x	0.53 185	0.40 141	0.34 166	0.39 183	0.36 198	0.32 146	0.27 191	0.64 203	0.41 239	0.66 257	0.45 167	0.62 189	0.39 228	0.24 162	0.83 237	0.63 240	0.58 201	0.58 273	0.57 143	0.36 161	0.90 268	1.52 316	0.25 200	0.36 227	0.46 148	0.44 147	0.77 207	0.60 179

AF-Net	0.53 185	0.49 207	0.44 228	0.50 227	0.53 260	0.61 260	0.54 260	0.61 174	0.55 275	0.43 99	0.66 246	0.85 247	0.42 238	0.40 259	0.64 187	0.46 155	0.46 114	0.44 168	0.60 155	0.40 194	0.45 108	0.45 146	0.41 271	0.39 239	0.50 167	0.55 191	0.81 217	0.69 207

Nwc_Net	0.53 185	0.49 207	0.44 228	0.50 227	0.53 260	0.61 260	0.54 260	0.61 174	0.55 275	0.43 99	0.66 246	0.85 247	0.42 238	0.40 259	0.64 187	0.46 155	0.46 114	0.44 168	0.60 155	0.40 194	0.45 108	0.45 146	0.41 271	0.39 239	0.50 167	0.55 191	0.81 217	0.69 207

DLCB_ROB	0.53 185	0.50 222	0.48 242	0.41 196	0.45 240	0.43 200	0.39 232	0.55 139	0.45 251	0.57 184	0.61 229	0.70 210	0.52 267	0.41 263	0.60 165	0.47 166	0.57 194	0.48 204	0.52 115	0.43 210	0.55 173	0.47 157	0.38 263	0.42 251	0.96 303	0.79 246	0.70 188	0.62 186

AE-Stereo	0.54 190	0.48 203	0.44 228	0.50 227	0.35 193	0.36 170	0.28 196	0.55 139	0.29 147	0.64 239	0.31 115	0.89 253	0.31 172	0.24 162	0.55 145	0.65 253	0.68 266	0.52 241	0.87 209	0.53 238	0.72 237	0.81 259	0.21 161	0.47 271	0.79 271	0.69 212	0.94 254	0.62 186

HSM	0.54 190	0.49 207	0.47 239	0.48 222	0.47 247	0.41 191	0.37 226	0.71 246	0.37 220	0.61 216	0.65 243	0.59 174	0.48 259	0.31 228	0.70 207	0.48 175	0.64 250	0.47 198	0.75 194	0.48 228	0.63 207	0.49 164	0.26 210	0.42 251	0.62 219	0.72 221	0.87 239	0.67 200

TestStereo_HLe17	0.55 192	0.56 257	0.36 177	0.52 236	0.37 207	0.43 200	0.26 186	0.83 294	0.46 255	0.58 196	0.59 216	0.69 208	0.34 200	0.23 145	0.77 220	0.52 201	0.57 194	0.50 223	1.21 242	0.49 229	0.57 189	0.73 243	0.27 217	0.49 278	0.62 219	0.78 240	0.65 168	0.59 178

TestStereo_HL2	0.55 192	0.57 263	0.45 232	0.43 206	0.35 193	0.43 200	0.26 186	0.60 166	0.40 232	0.58 196	0.76 272	0.71 212	0.35 208	0.27 203	0.83 237	0.53 205	0.59 216	0.51 232	1.53 258	0.43 210	0.50 137	0.55 193	0.27 217	0.36 227	0.57 195	0.71 217	0.74 198	0.69 207

LoS	0.55 192	0.44 163	0.29 142	0.36 176	0.37 207	0.40 189	0.20 150	1.37 340	0.31 177	0.86 322	0.78 275	0.68 202	0.37 222	0.24 162	0.58 155	0.72 269	0.59 216	0.40 143	0.75 194	0.35 159	1.03 286	0.65 220	0.21 161	0.24 135	0.79 271	0.64 206	0.64 164	0.68 205
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 192	0.37 117	0.37 186	0.34 161	0.33 180	0.33 153	0.22 159	0.65 211	0.27 132	0.61 216	0.34 128	0.90 254	0.31 172	0.21 124	0.60 165	0.44 132	0.55 177	0.42 158	2.59 307	0.38 173	0.56 179	1.37 303	0.16 98	0.29 169	0.48 154	0.38 130	0.69 182	0.54 159

test_1	0.55 192	0.37 117	0.37 186	0.34 161	0.33 180	0.33 153	0.22 159	0.66 215	0.27 132	0.62 226	0.34 128	0.90 254	0.31 172	0.21 124	0.61 172	0.44 132	0.55 177	0.42 158	2.58 306	0.38 173	0.56 179	1.38 305	0.16 98	0.29 169	0.48 154	0.38 130	0.69 182	0.54 159

AACVNet	0.55 192	0.47 189	0.40 202	0.58 252	0.61 277	0.53 239	0.37 226	0.61 174	0.40 232	0.59 204	0.64 238	0.58 169	0.33 187	0.36 248	0.69 202	0.54 215	0.58 201	0.54 251	0.69 180	0.52 237	0.54 168	0.52 183	0.36 256	0.44 260	0.59 207	0.69 212	0.82 220	0.83 236

TANstereo	0.55 192	0.41 145	0.35 168	0.40 191	0.39 220	0.45 210	0.21 151	0.52 123	0.30 157	0.54 164	0.37 141	0.38 93	0.38 225	0.41 263	0.84 242	0.73 273	0.66 257	0.78 324	1.10 229	0.89 321	0.62 203	0.54 189	0.93 337	0.32 192	0.34 104	0.45 153	0.99 267	0.53 152

XX-TBD	0.55 192	0.41 145	0.35 168	0.40 191	0.39 220	0.45 210	0.21 151	0.52 123	0.30 157	0.54 164	0.37 141	0.38 93	0.38 225	0.41 263	0.84 242	0.73 273	0.66 257	0.78 324	1.10 229	0.89 321	0.62 203	0.54 189	0.93 337	0.32 192	0.34 104	0.45 153	0.99 267	0.53 152

NVstereo2D	0.55 192	0.47 189	0.40 202	0.52 236	0.48 250	0.66 273	0.64 284	0.60 166	0.38 225	0.48 122	0.61 229	0.53 152	0.30 158	0.63 319	1.53 322	0.61 238	0.58 201	0.55 259	0.53 123	0.41 198	0.50 137	0.38 109	0.54 307	0.43 254	0.64 230	0.48 168	0.56 132	0.53 152

HLf8	0.56 201	0.51 227	0.36 177	0.47 220	0.36 198	0.38 178	0.24 176	0.89 305	0.39 228	0.53 159	0.69 257	0.63 191	0.33 187	0.24 162	0.88 256	0.51 193	0.58 201	0.49 214	1.83 274	0.45 215	0.54 168	0.61 208	0.29 229	0.40 243	0.54 185	0.78 240	0.68 178	0.62 186

GGDA	0.56 201	0.55 250	0.46 234	0.41 196	0.36 198	0.45 210	0.26 186	0.62 182	0.40 232	0.59 204	0.74 270	0.69 208	0.36 215	0.28 208	0.82 234	0.52 201	0.59 216	0.51 232	1.43 252	0.43 210	0.51 144	0.53 186	0.26 210	0.39 239	0.59 207	0.77 238	0.76 204	0.72 218

test_3	0.56 201	0.38 127	0.36 177	0.34 161	0.33 180	0.33 153	0.21 151	0.68 225	0.29 147	0.65 245	0.33 124	0.92 256	0.35 208	0.21 124	0.60 165	0.44 132	0.56 185	0.45 179	2.68 309	0.39 189	0.55 173	1.35 301	0.15 94	0.32 192	0.51 172	0.47 163	0.67 176	0.50 144

APVNet	0.56 201	0.47 189	0.38 195	0.46 218	0.50 255	0.57 250	0.53 256	0.60 166	0.42 246	0.46 112	0.65 243	0.50 141	0.30 158	0.36 248	0.74 217	0.71 267	0.71 280	0.64 289	0.95 219	0.53 238	0.57 189	0.77 251	0.34 250	0.46 268	0.59 207	0.46 161	0.82 220	0.58 170

psm_up	0.56 201	0.51 227	0.53 256	0.56 248	0.45 240	0.58 253	0.35 220	0.71 246	0.66 290	0.55 171	0.53 201	0.59 174	0.50 261	0.40 259	0.63 181	0.50 186	0.59 216	0.49 214	0.84 207	0.46 221	0.51 144	0.45 146	0.31 240	0.51 280	0.70 241	0.78 240	0.80 214	0.67 200

UCFNet_RVC	0.56 201	0.78 301	0.45 232	0.59 256	0.55 267	0.52 235	0.39 232	0.58 152	0.40 232	0.59 204	0.60 220	0.82 240	0.45 249	0.32 235	0.70 207	0.42 118	0.50 138	0.50 223	0.67 172	0.45 215	0.56 179	0.47 157	0.38 263	0.41 248	0.77 266	0.71 217	0.65 168	0.86 240

IPLGR	0.57 207	0.55 250	0.37 186	0.43 206	0.38 215	0.36 170	0.23 173	0.62 182	0.30 157	0.56 180	0.68 256	0.61 181	0.32 181	0.29 216	1.73 334	0.47 166	0.56 185	0.56 261	1.09 227	0.54 244	0.53 164	0.81 259	0.20 149	0.32 192	0.71 244	0.97 282	0.73 196	0.57 165

FADNet-RVC-Resample	0.57 207	0.52 239	0.42 214	0.46 218	0.39 220	0.41 191	0.40 234	0.72 256	0.42 246	0.68 269	0.51 193	1.04 274	0.43 243	0.43 276	0.96 277	0.48 175	0.56 185	0.61 283	0.85 208	0.55 249	0.52 155	0.63 214	0.34 250	0.60 296	0.58 200	0.71 217	0.55 130	0.77 228

ICVP	0.58 209	0.49 207	0.67 291	0.50 227	0.48 250	0.52 235	0.36 224	0.60 166	0.45 251	0.61 216	0.58 215	0.61 181	0.56 274	0.30 221	0.67 197	0.64 246	0.58 201	0.51 232	0.72 186	0.51 234	0.58 194	0.74 244	0.59 314	0.47 271	0.60 212	0.75 230	0.74 198	0.72 218
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 209	0.41 145	0.31 152	0.29 137	0.29 158	0.45 210	0.29 203	0.71 246	0.41 239	0.48 122	0.53 201	0.51 146	0.43 243	0.23 145	0.86 248	0.84 289	0.70 274	0.67 297	1.34 247	0.60 271	0.83 255	0.98 274	0.30 233	0.35 220	0.62 219	0.72 221	0.72 193	0.73 222

CroCo_RVC	0.58 209	0.41 145	0.31 152	0.29 137	0.29 158	0.45 210	0.29 203	0.71 246	0.41 239	0.48 122	0.53 201	0.51 146	0.43 243	0.23 145	0.86 248	0.84 289	0.70 274	0.67 297	1.34 247	0.60 271	0.83 255	0.98 274	0.30 233	0.35 220	0.62 219	0.72 221	0.72 193	0.73 222

sCroCo_RVC	0.58 209	0.42 152	0.29 142	0.28 132	0.29 158	0.39 183	0.22 159	0.60 166	0.41 239	0.53 159	0.43 161	0.48 130	0.50 261	0.24 162	0.75 218	0.99 317	0.75 286	0.63 285	1.02 224	0.56 254	1.10 295	1.36 302	0.28 222	0.39 239	0.63 227	0.63 203	0.93 252	0.64 193

FADNet-RVC	0.58 209	0.50 222	0.37 186	0.51 233	0.42 234	0.39 183	0.56 264	0.68 225	0.36 209	0.64 239	0.50 187	1.13 285	0.45 249	0.34 240	0.91 262	0.53 205	0.54 166	0.45 179	1.20 240	0.51 234	0.54 168	0.52 183	0.33 248	0.51 280	0.57 195	0.75 230	0.64 164	0.81 234

RP	0.58 209	0.57 263	0.72 296	0.62 264	0.56 268	0.57 250	0.64 284	0.63 196	0.61 283	0.42 97	0.81 281	0.78 234	0.53 269	0.43 276	0.68 200	0.48 175	0.53 162	0.44 168	0.64 162	0.45 215	0.51 144	0.54 189	0.37 261	0.44 260	0.62 219	0.59 197	0.83 227	0.77 228

GES	0.59 215	0.52 239	0.37 186	0.39 183	0.40 225	0.53 239	0.37 226	0.59 160	0.40 232	0.56 180	0.60 220	0.50 141	0.30 158	0.41 263	0.98 280	0.63 240	0.67 263	0.55 259	2.28 291	0.56 254	0.70 234	0.56 196	0.31 240	0.42 251	0.48 154	0.48 168	0.65 168	0.68 205

DeepPruner_ROB	0.59 215	0.44 163	0.54 260	0.52 236	0.54 264	0.49 224	0.37 226	0.61 174	0.46 255	0.60 211	0.70 258	0.61 181	0.51 265	0.32 235	1.06 291	0.58 229	0.62 241	0.59 278	0.66 168	0.47 226	0.97 282	0.72 241	0.36 256	0.44 260	0.61 214	1.00 287	0.72 193	0.58 170

gcap_with_dpt	0.60 217	0.57 263	0.35 168	0.89 297	0.38 215	0.47 218	0.22 159	0.71 246	0.33 192	0.69 277	0.49 178	1.11 281	0.45 249	0.29 216	0.54 143	0.69 260	0.61 233	0.54 251	1.17 235	0.41 198	0.86 262	0.79 256	0.24 195	0.34 212	0.62 219	0.50 177	0.91 245	1.03 261

FSD	0.60 217	0.53 246	0.53 256	0.53 241	0.53 260	0.52 235	0.53 256	0.75 269	0.40 232	0.80 310	0.59 216	0.77 232	0.36 215	0.55 304	0.62 177	0.64 246	0.75 286	0.56 261	0.66 168	0.55 249	0.77 245	0.62 211	0.46 279	0.52 282	0.68 237	0.62 202	0.69 182	0.70 214

GCAP-BAT	0.60 217	0.57 263	0.35 168	0.89 297	0.38 215	0.47 218	0.22 159	0.71 246	0.33 192	0.69 277	0.49 178	1.11 281	0.45 249	0.29 216	0.54 143	0.69 260	0.61 233	0.54 251	1.17 235	0.41 198	0.86 262	0.79 256	0.24 195	0.34 212	0.62 219	0.50 177	0.91 245	1.03 261

PS-NSSS	0.60 217	0.81 307	0.44 228	0.89 297	0.54 264	0.71 282	0.63 282	0.64 203	0.38 225	0.64 239	0.41 157	1.52 303	0.47 256	0.41 263	0.59 159	0.42 118	0.52 153	0.45 179	0.94 218	0.42 206	0.44 104	0.29 83	0.36 256	0.34 212	0.63 227	0.69 212	0.70 188	0.80 232

SACVNet	0.62 221	0.53 246	0.51 253	0.55 247	0.57 271	0.52 235	0.60 273	0.69 233	0.56 277	0.67 266	0.54 207	0.59 174	0.37 222	0.41 263	0.71 211	0.60 234	0.64 250	0.57 268	0.95 219	0.64 290	0.67 222	0.78 254	0.36 256	0.47 271	0.75 259	0.77 238	0.84 229	0.84 237

s12784h	0.62 221	0.68 289	0.47 239	0.65 271	0.44 239	0.34 161	0.24 176	0.61 174	0.31 177	0.60 211	0.44 164	0.81 238	0.55 272	0.25 180	0.62 177	0.50 186	0.62 241	0.38 130	0.74 193	0.36 161	1.26 304	0.47 157	0.18 124	0.30 177	0.70 241	0.74 226	1.39 319	2.07 315

pcwnet_v2	0.62 221	0.46 182	0.50 248	0.62 264	0.49 254	0.61 260	0.46 244	0.66 215	0.45 251	0.65 245	0.79 276	0.64 193	0.86 301	0.53 300	1.15 301	0.55 217	0.59 216	0.51 232	0.83 204	0.41 198	0.55 173	0.47 157	0.34 250	0.43 254	0.75 259	0.76 233	0.85 231	0.95 250

PA-Net	0.64 224	0.67 287	0.66 288	0.50 227	0.66 290	0.50 229	0.64 284	0.65 211	0.73 294	0.54 164	0.52 197	0.58 169	0.58 280	0.59 316	0.93 267	0.57 224	0.46 114	0.54 251	0.61 159	0.54 244	0.49 133	0.66 223	0.36 256	0.52 282	0.64 230	1.24 316	0.64 164	1.32 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 225	0.55 250	0.41 211	0.53 241	0.42 234	0.49 224	0.65 289	0.74 265	0.42 246	0.66 257	0.64 238	0.81 238	0.50 261	0.36 248	1.17 303	0.51 193	0.51 149	0.53 245	1.61 265	0.53 238	0.69 229	0.59 199	0.35 254	0.41 248	0.72 247	0.88 260	0.78 212	1.06 265

TestStereo-Hl	0.66 226	0.55 250	0.55 263	0.39 183	0.38 215	0.49 224	0.33 216	0.70 242	0.50 263	0.64 239	0.87 288	0.78 234	0.39 228	0.25 180	0.90 260	0.75 275	0.62 241	0.56 261	1.93 280	0.51 234	0.67 222	1.38 305	0.26 210	0.45 265	0.59 207	0.76 233	0.89 242	0.88 245

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 226	0.37 117	0.23 120	0.51 233	0.74 306	0.89 301	0.49 250	0.62 182	0.26 125	1.60 369	0.31 115	2.57 321	0.26 127	0.22 131	0.46 126	0.48 175	0.58 201	0.45 179	0.93 215	0.37 168	0.63 207	0.71 237	0.19 132	0.23 126	0.58 200	0.49 173	0.89 242	1.91 313

R-Stereo Train	0.66 226	0.55 250	0.43 219	0.48 222	0.36 198	0.50 229	0.18 131	0.62 182	0.31 177	0.68 269	0.62 234	0.72 215	0.34 200	0.25 180	0.69 202	0.89 295	0.66 257	0.51 232	2.12 286	0.46 221	0.94 275	1.49 313	0.22 175	0.36 227	0.71 244	0.96 277	0.77 207	1.10 271

RAFT-Stereo	0.66 226	0.55 250	0.43 219	0.48 222	0.36 198	0.50 229	0.18 131	0.62 182	0.31 177	0.68 269	0.62 234	0.72 215	0.34 200	0.25 180	0.69 202	0.89 295	0.66 257	0.51 232	2.12 286	0.46 221	0.94 275	1.49 313	0.22 175	0.36 227	0.71 244	0.96 277	0.77 207	1.10 271
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 230	0.66 285	0.42 214	1.35 328	1.02 325	1.21 322	0.91 313	0.60 166	0.41 239	0.52 148	0.60 220	0.56 162	0.23 113	1.19 347	0.66 191	0.45 145	0.56 185	0.51 232	0.73 187	0.53 238	0.64 214	0.67 229	0.79 326	0.29 169	0.72 247	0.55 191	0.63 160	0.66 196

NCC-stereo	0.67 230	0.63 279	0.59 270	0.64 268	0.65 285	0.63 266	0.69 295	0.67 218	0.74 297	0.43 99	0.81 281	0.82 240	0.70 291	0.47 284	0.82 234	0.53 205	0.58 201	0.64 289	0.80 201	0.54 244	0.56 179	0.60 203	0.53 303	0.45 265	0.75 259	0.96 277	0.92 250	0.98 255

stereogan	0.67 230	0.67 287	0.62 278	0.68 277	0.73 302	0.75 289	0.64 284	0.70 242	0.57 278	0.51 140	0.64 238	1.08 276	0.62 283	0.44 279	0.83 237	0.55 217	0.56 185	0.51 232	0.91 213	0.59 266	0.59 198	0.69 234	0.47 281	0.46 268	0.59 207	0.67 210	1.16 292	0.87 243

Abc-Net	0.67 230	0.63 279	0.59 270	0.64 268	0.65 285	0.63 266	0.69 295	0.67 218	0.74 297	0.43 99	0.81 281	0.82 240	0.70 291	0.47 284	0.82 234	0.53 205	0.58 201	0.64 289	0.80 201	0.54 244	0.56 179	0.60 203	0.53 303	0.45 265	0.75 259	0.96 277	0.92 250	0.98 255
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 230	0.35 111	0.39 197	0.29 137	0.43 237	0.34 161	0.36 224	0.43 98	1.25 333	0.27 78	0.72 264	0.44 117	2.38 340	0.57 311	1.11 297	0.76 277	0.56 185	0.56 261	0.64 162	0.55 249	0.63 207	2.08 333	0.46 279	0.40 243	0.36 117	0.63 203	0.51 111	0.67 200

MyStereo04	0.68 235	0.52 239	0.57 267	0.44 213	0.37 207	0.35 167	0.26 186	0.68 225	0.45 251	0.62 226	0.45 167	0.68 202	0.34 200	0.25 180	1.00 284	0.68 259	0.56 185	0.53 245	3.39 323	0.56 254	0.92 269	0.64 218	0.27 217	0.41 248	0.77 266	0.92 268	0.96 259	0.66 196

Any-RAFT	0.69 236	0.47 189	0.85 309	0.53 241	0.40 225	0.38 178	0.27 191	0.64 203	0.32 186	0.57 184	0.76 272	0.86 251	0.24 121	0.22 131	0.57 151	0.76 277	0.60 225	0.45 179	2.19 288	0.45 215	1.20 300	0.71 237	0.22 175	0.31 186	0.99 308	1.24 316	0.73 196	1.65 304

FCDSN-DC	0.69 236	0.61 275	0.62 278	0.66 273	0.61 277	0.59 254	0.60 273	0.68 225	0.42 246	0.75 297	0.42 159	0.57 164	0.36 215	0.50 291	2.43 368	0.67 256	0.80 295	0.76 320	0.64 162	0.56 254	0.70 234	0.60 203	0.47 281	0.83 324	0.66 233	0.74 226	0.61 154	0.67 200
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 236	0.73 297	0.66 288	0.57 251	0.56 268	0.51 232	0.45 242	0.70 242	0.57 278	0.68 269	0.71 259	0.66 197	0.48 259	0.39 256	0.93 267	0.72 269	0.65 254	0.57 268	0.76 197	0.57 259	0.74 242	0.88 266	0.49 288	0.60 296	0.98 305	0.95 274	0.85 231	1.16 278

GANet-ADL	0.70 239	0.59 268	0.52 254	0.60 259	0.57 271	0.61 260	0.46 244	0.68 225	0.52 267	0.65 245	0.67 253	0.76 229	0.43 243	0.39 256	1.08 294	0.79 286	0.68 266	0.52 241	1.84 277	0.64 290	0.66 218	0.86 264	0.42 274	0.43 254	0.70 241	0.87 258	0.97 263	0.89 246

MLCV	0.70 239	0.49 207	0.53 256	0.73 283	0.50 255	0.65 270	0.43 240	0.81 290	0.41 239	0.71 285	0.88 289	1.01 268	0.81 298	0.28 208	0.92 265	0.43 126	0.65 254	0.52 241	2.47 301	0.45 215	0.55 173	0.72 241	0.39 267	0.54 286	0.69 238	0.80 247	0.83 227	0.72 218

GEStereo_RVC	0.71 241	0.59 268	0.40 202	0.54 244	0.50 255	0.61 260	0.51 253	0.71 246	0.41 239	0.59 204	0.51 193	0.76 229	0.46 254	0.39 256	0.96 277	0.92 300	0.78 290	0.75 317	1.94 281	0.62 284	0.80 250	1.37 303	0.31 240	0.52 282	0.61 214	0.63 203	0.86 236	1.12 274

RAFT-Test	0.72 242	0.50 222	0.46 234	0.52 236	0.34 189	0.41 191	0.29 203	0.73 260	0.30 157	0.62 226	0.72 264	0.68 202	0.31 172	0.22 131	0.71 211	1.03 322	0.62 241	0.50 223	2.89 315	0.66 293	1.72 322	1.14 289	0.23 186	0.29 169	0.80 275	0.96 277	0.95 256	0.91 247

DF	0.73 243	0.48 203	0.50 248	0.43 206	0.25 124	0.54 243	0.22 159	0.71 246	0.30 157	0.60 211	0.49 178	1.11 281	0.24 121	0.21 124	0.60 165	0.78 282	0.57 194	0.50 223	5.31 334	0.49 229	0.83 255	0.76 248	0.23 186	0.27 156	0.62 219	0.68 211	1.14 287	0.96 251

cross-raft	0.73 243	0.56 257	0.46 234	0.43 206	0.33 180	0.40 189	0.27 191	0.73 260	0.33 192	0.65 245	0.60 220	0.74 221	0.30 158	0.23 145	0.76 219	0.96 308	0.63 247	0.48 204	2.91 316	0.59 266	1.81 328	1.31 300	0.22 175	0.32 192	0.82 279	0.94 272	0.93 252	1.01 259

RTSC	0.73 243	0.49 207	0.46 234	0.47 220	0.51 258	0.55 246	0.56 264	0.67 218	0.68 291	0.54 164	0.79 276	0.57 164	0.57 278	0.41 263	1.92 342	0.77 279	0.96 319	0.58 273	1.36 250	0.56 254	0.85 261	1.11 284	0.31 240	0.53 285	0.58 200	0.65 208	0.95 256	1.26 285

MSMDNet	0.73 243	0.52 239	0.48 242	0.35 171	0.34 189	0.45 210	0.33 216	0.69 233	0.30 157	0.63 232	0.60 220	0.71 212	0.35 208	0.23 145	0.78 222	1.05 324	0.63 247	0.50 223	2.88 314	0.81 315	1.59 317	1.80 328	0.23 186	0.29 169	0.74 254	0.89 262	0.85 231	0.76 227

NaN_ROB	0.73 243	0.59 268	0.61 277	0.64 268	0.78 310	0.53 239	0.48 247	0.87 301	0.63 286	0.73 291	0.61 229	1.96 314	0.62 283	0.45 281	0.84 242	0.55 217	0.56 185	0.54 251	0.73 187	0.55 249	0.52 155	0.51 177	0.38 263	0.64 302	0.83 281	1.11 305	0.94 254	1.64 303

SGM-Forest	0.73 243	0.71 293	0.40 202	1.13 315	0.64 284	0.74 288	0.45 242	0.68 225	0.39 228	0.61 216	0.44 164	1.16 286	1.06 305	0.49 287	0.86 248	0.61 238	0.55 177	0.46 191	0.68 174	0.44 213	0.61 201	0.49 164	0.45 277	0.44 260	0.90 292	0.86 255	1.95 345	1.47 293
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 249	0.77 299	0.57 267	0.54 244	0.61 277	0.63 266	0.61 278	0.53 127	0.65 288	0.58 196	0.81 281	2.35 319	0.46 254	0.43 276	0.79 226	0.63 240	0.85 302	0.57 268	0.83 204	0.55 249	0.72 237	1.09 283	0.45 277	0.49 278	0.63 227	0.74 226	1.39 319	0.86 240

EKT-Stereo	0.75 250	0.64 281	0.54 260	0.59 256	0.47 247	0.60 256	0.73 298	0.71 246	0.29 147	0.63 232	0.66 246	0.73 218	0.30 158	0.26 192	0.86 248	1.22 345	0.68 266	0.76 320	1.46 254	0.60 271	1.75 325	1.74 326	0.21 161	0.32 192	0.93 296	0.81 249	1.06 277	0.72 218

TRStereo	0.75 250	0.83 312	1.19 335	0.56 248	0.34 189	1.42 331	0.48 247	0.68 225	0.28 140	0.65 245	0.46 171	1.10 279	0.27 134	0.22 131	0.70 207	0.85 291	0.57 194	0.48 204	1.85 278	0.50 231	0.73 240	0.87 265	0.18 124	0.27 156	0.78 268	1.22 315	1.78 341	1.09 267

EAI-Stereo	0.75 250	0.49 207	0.50 248	0.51 233	0.46 243	0.56 249	0.60 273	0.73 260	0.32 186	0.63 232	0.72 264	0.82 240	0.26 127	0.24 162	1.05 289	0.96 308	0.60 225	0.49 214	3.00 317	0.62 284	0.82 253	1.13 287	0.19 132	0.31 186	0.78 268	0.70 216	1.55 331	1.17 279

HSM-Net_RVC	0.75 250	0.53 246	0.60 275	0.77 288	0.62 283	0.61 260	0.37 226	0.76 273	0.49 262	0.74 293	1.71 335	1.32 294	0.80 297	0.36 248	0.72 214	0.55 217	0.64 250	0.53 245	0.78 199	0.53 238	0.67 222	0.89 268	0.43 275	0.64 302	0.94 299	1.09 302	1.07 278	1.04 264
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 254	0.45 171	0.20 92	0.22 97	0.25 124	0.22 92	0.13 94	0.62 182	0.25 114	0.57 184	0.29 104	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 127	0.51 193	10.38 381	0.39 132	0.59 148	0.34 143	0.93 270	0.50 171	0.17 113	0.21 101	0.34 104	0.36 118	0.51 111	0.49 136

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 254	0.45 171	0.20 92	0.22 97	0.25 124	0.22 92	0.13 94	0.62 182	0.25 114	0.57 184	0.29 104	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 127	0.51 193	10.38 381	0.39 132	0.59 148	0.34 143	0.93 270	0.50 171	0.17 113	0.21 101	0.34 104	0.36 118	0.51 111	0.49 136

testlalala	0.76 254	0.45 171	0.20 92	0.22 97	0.25 124	0.22 92	0.13 94	0.62 182	0.25 114	0.57 184	0.29 104	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 127	0.51 193	10.38 381	0.39 132	0.59 148	0.34 143	0.93 270	0.50 171	0.17 113	0.21 101	0.34 104	0.36 118	0.51 111	0.49 136

GCAPDPT-zeroshot	0.76 254	0.45 171	0.20 92	0.22 97	0.25 124	0.22 92	0.13 94	0.62 182	0.25 114	0.57 184	0.29 104	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 127	0.51 193	10.38 381	0.39 132	0.59 148	0.34 143	0.93 270	0.50 171	0.17 113	0.21 101	0.34 104	0.36 118	0.51 111	0.49 136

GCAP-Stereo	0.76 254	0.45 171	0.20 92	0.22 97	0.25 124	0.22 92	0.13 94	0.62 182	0.25 114	0.57 184	0.29 104	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 127	0.51 193	10.38 381	0.39 132	0.59 148	0.34 143	0.93 270	0.50 171	0.17 113	0.21 101	0.34 104	0.36 118	0.51 111	0.49 136

RGC	0.76 254	0.72 294	0.99 320	0.70 278	0.71 300	0.76 292	0.57 267	0.74 265	0.74 297	0.56 180	0.96 297	0.83 244	0.85 300	0.56 306	0.93 267	0.60 234	0.62 241	0.56 261	0.93 215	0.61 280	0.66 218	0.71 237	0.51 300	0.56 289	0.81 276	1.01 290	0.99 267	1.19 281

NOSS_ROB	0.76 254	0.84 316	0.50 248	0.72 281	0.61 277	0.75 289	0.52 255	0.80 285	0.54 271	0.70 282	0.62 234	0.62 189	0.86 301	0.62 317	1.14 300	1.10 330	0.78 290	0.69 306	0.73 187	0.60 271	0.88 264	0.67 229	0.50 292	0.71 308	0.86 288	0.95 274	1.38 318	0.85 238

GANetREF_RVC	0.77 261	0.74 298	0.68 293	0.76 287	0.65 285	0.69 278	0.60 273	0.99 316	0.73 294	0.93 327	0.52 197	1.33 295	0.72 293	0.44 279	0.85 246	0.57 224	0.67 263	0.63 285	1.13 233	0.61 280	0.77 245	0.63 214	0.59 314	0.71 308	0.89 290	0.90 265	1.15 288	0.99 257
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Reg-Stereo(zero)	0.78 262	0.47 189	0.56 265	0.39 183	0.28 150	0.41 191	0.35 220	0.75 269	0.36 209	0.62 226	6.09 372	0.78 234	0.32 181	0.27 203	0.41 109	0.63 240	0.58 201	0.45 179	1.51 255	0.42 206	0.65 215	0.62 211	0.21 161	0.32 192	0.55 190	0.78 240	1.26 306	1.09 267

fast-iter	0.78 262	0.47 189	0.56 265	0.39 183	0.28 150	0.41 191	0.35 220	0.75 269	0.36 209	0.62 226	6.09 372	0.78 234	0.32 181	0.27 203	0.41 109	0.63 240	0.58 201	0.45 179	1.51 255	0.42 206	0.65 215	0.62 211	0.21 161	0.32 192	0.55 190	0.78 240	1.26 306	1.09 267

CASS	0.79 264	0.55 250	0.53 256	0.65 271	0.54 264	0.59 254	0.53 256	0.78 282	0.52 267	0.71 285	0.75 271	0.67 200	0.47 256	0.28 208	0.83 237	0.67 256	0.98 320	0.56 261	1.60 264	0.58 262	2.74 343	1.44 307	0.38 263	0.35 220	0.84 285	0.81 249	0.90 244	1.02 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 264	0.34 101	0.20 92	0.24 113	0.22 105	0.21 86	0.15 113	0.58 152	0.21 86	0.57 184	0.39 152	0.45 121	0.15 70	0.19 107	0.56 148	0.54 215	0.54 166	0.40 143	0.53 123	0.30 122	0.65 215	0.54 189	0.20 149	0.22 114	0.30 83	0.39 133	1.31 311	11.04 377

Anonymous3	0.79 264	0.59 268	0.42 214	0.37 177	0.42 234	0.57 250	0.50 251	0.80 285	0.64 287	0.68 269	0.49 178	1.48 299	0.54 270	0.31 228	1.53 322	1.42 359	0.88 308	0.82 329	1.45 253	0.69 302	1.31 307	1.30 299	0.40 269	0.40 243	0.74 254	0.86 255	1.03 276	0.71 216

model_zeroshot	0.80 267	0.46 182	0.42 214	0.42 201	0.39 220	0.43 200	0.27 191	0.72 256	0.36 209	0.64 239	0.66 246	0.97 262	0.29 146	0.24 162	1.05 289	0.92 300	0.69 272	0.54 251	3.03 318	0.73 306	1.21 301	1.20 294	0.22 175	0.38 237	0.84 285	1.14 308	1.08 279	2.21 321

MSKI-zero shot	0.84 268	0.49 207	0.43 219	0.41 196	0.35 193	0.46 217	0.32 212	0.76 273	0.30 157	0.65 245	0.92 293	0.83 244	0.32 181	0.22 131	0.62 177	1.08 327	0.64 250	0.47 198	3.14 321	0.61 280	2.23 335	1.58 318	0.20 149	0.38 237	0.96 303	1.47 334	1.24 304	1.60 300

HH	0.84 268	0.34 101	0.99 320	0.42 201	0.36 198	0.51 232	0.42 238	0.69 233	0.34 199	0.65 245	0.38 144	1.03 270	0.26 127	0.28 208	0.66 191	1.37 353	0.61 233	0.53 245	2.39 297	0.60 271	3.55 362	1.64 320	0.25 200	0.33 207	0.83 281	1.05 298	1.09 281	1.12 274

HanStereo	0.84 268	0.34 101	0.99 320	0.42 201	0.36 198	0.51 232	0.42 238	0.69 233	0.34 199	0.65 245	0.38 144	1.03 270	0.26 127	0.28 208	0.66 191	1.37 353	0.61 233	0.53 245	2.39 297	0.60 271	3.55 362	1.64 320	0.25 200	0.33 207	0.83 281	1.05 298	1.09 281	1.12 274

test-1	0.84 268	0.34 101	0.50 248	0.37 177	0.40 225	0.60 256	0.37 226	0.73 260	0.38 225	0.68 269	0.71 259	1.08 276	0.40 233	0.25 180	0.79 226	0.91 299	0.63 247	0.58 273	2.22 290	0.58 262	1.17 299	3.78 358	0.22 175	0.36 227	0.81 276	1.15 309	1.10 284	1.59 299

LALA_ROB	0.86 272	0.97 326	0.67 291	0.63 266	0.69 293	0.83 295	0.67 292	0.70 242	0.80 302	0.68 269	1.10 308	2.61 323	0.58 280	0.51 293	1.11 297	0.67 256	0.86 303	0.72 310	0.89 211	0.67 297	0.80 250	1.00 277	0.49 288	0.59 294	0.73 252	0.92 268	1.16 292	1.10 271

ETE_ROB	0.87 273	0.90 319	0.58 269	0.67 274	0.69 293	0.85 296	0.60 273	0.66 215	0.89 313	0.64 239	1.09 306	2.63 324	0.54 270	0.54 301	1.00 284	0.72 269	0.91 312	0.63 285	0.99 223	0.66 293	0.88 264	1.08 282	0.50 292	0.59 294	0.78 268	0.92 268	1.48 329	1.17 279

FC-DCNN	0.88 274	0.96 324	1.23 339	1.36 330	0.93 318	1.26 326	0.82 304	0.91 307	0.78 300	0.87 323	0.63 237	1.08 276	0.42 238	0.56 306	0.88 256	0.69 260	0.81 298	0.68 303	0.81 203	0.59 266	0.78 247	0.59 199	0.50 292	0.77 320	1.11 322	0.99 285	1.21 299	1.57 298

dad	0.89 275	0.57 263	0.37 186	1.42 331	0.65 285	0.75 289	2.23 346	1.43 342	0.36 209	0.93 327	0.38 144	0.85 247	0.76 296	0.32 235	0.97 279	0.52 201	0.78 290	0.45 179	1.87 279	0.41 198	0.74 242	0.41 121	0.30 233	0.47 271	1.15 326	0.47 163	2.64 363	1.96 314

FADNet_RVC	0.92 276	0.69 290	0.55 263	0.88 296	0.75 308	0.54 243	0.51 253	0.77 278	0.54 271	0.70 282	0.96 297	1.36 296	1.06 305	0.54 301	1.85 340	0.64 246	0.80 295	0.90 333	3.34 322	0.76 307	1.00 284	1.13 287	0.37 261	0.60 296	0.66 233	0.87 258	0.97 263	1.14 277

ADCP+	0.92 276	0.59 268	0.62 278	0.44 213	0.45 240	0.55 246	0.85 307	0.65 211	1.81 351	0.48 122	1.10 308	1.62 307	0.33 187	0.42 273	1.03 288	0.52 201	0.52 153	0.48 204	1.19 238	0.38 173	0.58 194	0.60 203	0.32 245	0.30 177	0.66 233	3.45 375	0.77 207	4.14 354

iResNet	0.92 276	0.56 257	0.62 278	0.72 281	0.68 291	0.96 304	0.55 262	0.95 309	0.57 278	0.67 266	0.82 286	1.41 298	1.51 323	0.31 228	1.49 321	0.66 255	0.75 286	0.67 297	4.08 329	0.68 299	0.72 237	0.63 214	0.41 271	0.83 324	0.72 247	0.91 267	1.02 274	0.87 243

CSAN	0.93 279	0.83 312	0.75 299	0.86 294	0.82 311	0.73 284	0.61 278	0.97 315	0.94 320	0.94 331	0.73 269	1.96 314	1.56 325	0.49 287	0.98 280	0.63 240	0.74 284	0.66 295	1.09 227	0.71 304	0.78 247	0.63 214	0.53 303	0.76 317	0.98 305	1.49 338	1.21 299	1.63 302

IGEV-FE	0.94 280	0.47 189	1.24 340	1.15 317	0.46 243	0.60 256	0.65 289	0.81 290	0.36 209	0.67 266	1.75 336	0.94 257	0.30 158	0.26 192	0.66 191	1.14 334	0.60 225	0.48 204	2.55 303	0.63 288	2.19 333	2.33 338	0.21 161	0.37 234	1.00 311	1.03 295	1.17 294	1.48 295

FC-DCNN v2	0.94 280	0.98 327	1.28 345	1.47 334	0.95 320	1.33 328	0.82 304	1.05 323	0.80 302	0.87 323	0.66 246	1.11 281	0.67 290	0.56 306	0.91 262	0.69 260	0.81 298	0.68 303	0.83 204	0.59 266	0.78 247	0.59 199	0.50 292	0.78 322	1.25 334	1.09 302	1.35 315	1.89 310

TestStereo_HL3	0.95 282	0.72 294	0.43 219	0.52 236	0.37 207	0.70 279	0.50 251	0.77 278	0.46 255	0.65 245	1.31 317	2.45 320	0.74 294	0.26 192	0.95 273	1.18 340	1.44 341	0.48 204	1.76 270	0.46 221	1.07 293	4.07 360	0.30 233	0.36 227	0.60 212	0.94 272	1.15 288	0.86 240

IGEV_Zeroshot_test	0.95 282	0.47 189	1.24 340	1.15 317	0.46 243	0.60 256	0.65 289	0.81 290	0.36 209	0.66 257	1.86 340	0.94 257	0.30 158	0.26 192	0.66 191	1.14 334	0.60 225	0.48 204	2.56 304	0.63 288	2.23 335	2.36 339	0.21 161	0.37 234	1.00 311	1.03 295	1.17 294	1.48 295

DAS	0.95 282	0.61 275	0.48 242	0.78 290	0.61 277	0.68 276	0.59 269	0.84 297	0.93 317	0.65 245	1.58 329	1.66 308	1.06 305	0.34 240	0.95 273	0.92 300	0.92 314	0.73 313	1.77 271	1.03 332	1.73 323	1.11 284	0.47 281	0.92 330	0.93 296	1.00 287	1.39 319	0.96 251

SepStereo	0.95 282	0.61 275	0.48 242	0.78 290	0.61 277	0.68 276	0.59 269	0.84 297	0.93 317	0.65 245	1.58 329	1.66 308	1.06 305	0.34 240	0.95 273	0.92 300	0.92 314	0.73 313	1.77 271	1.03 332	1.73 323	1.11 284	0.47 281	0.92 330	0.93 296	1.00 287	1.39 319	0.96 251

PSMNet-ADL	0.96 286	0.62 278	0.66 288	0.67 274	0.70 299	0.66 273	0.58 268	0.74 265	0.60 282	0.85 321	5.03 365	0.95 261	1.26 316	0.45 281	0.89 258	1.03 322	0.68 266	0.54 251	2.03 284	0.68 299	0.84 259	0.79 256	0.54 307	0.47 271	0.73 252	0.95 274	1.32 312	0.63 191

CC-Net-ROB	0.96 286	1.18 337	0.70 294	1.56 335	1.06 327	1.63 337	1.20 329	0.79 283	0.61 283	0.81 313	0.56 210	3.07 332	0.57 278	0.85 337	0.68 200	0.44 132	0.71 280	0.63 285	1.40 251	0.57 259	0.58 194	0.43 135	1.91 358	0.46 268	0.83 281	0.83 253	0.77 207	1.20 282

GwcNet-ADL	0.97 288	0.83 312	0.81 305	0.91 302	0.68 291	0.70 279	0.53 256	0.77 278	0.50 263	0.72 288	5.46 368	1.20 289	0.65 288	0.46 283	0.81 231	0.95 305	0.72 282	0.56 261	1.26 243	0.71 304	0.67 222	0.78 254	0.59 314	0.56 289	0.79 271	0.98 283	0.85 231	1.75 308

SHD	0.97 288	0.56 257	0.73 297	0.75 284	0.69 293	0.66 273	0.61 278	0.99 316	0.94 320	0.77 302	1.00 300	0.94 257	1.29 318	0.54 301	2.21 355	0.98 313	0.95 317	0.70 307	2.01 283	0.80 311	1.12 296	1.71 324	0.47 281	0.77 320	0.91 293	1.01 290	0.91 245	1.22 284

ADCRef	1.01 290	0.65 282	0.48 242	0.39 183	0.47 247	0.65 270	0.68 294	0.61 174	1.08 326	0.52 148	0.64 238	0.75 222	0.43 243	0.38 254	1.56 324	0.72 269	0.61 233	0.59 278	1.53 258	0.58 262	0.66 218	0.71 237	0.50 292	0.43 254	0.75 259	1.25 319	0.82 220	8.96 375

AMNet	1.02 291	0.98 327	0.95 316	0.98 308	1.01 322	1.03 309	0.96 319	0.87 301	0.93 317	0.97 333	1.02 302	1.10 279	0.74 294	1.06 345	0.99 283	1.09 329	1.17 329	1.04 345	1.08 226	1.05 334	1.13 297	1.04 280	0.82 330	0.98 336	1.01 314	1.07 300	1.20 298	1.27 286

XQC	1.03 292	0.90 319	0.71 295	0.91 302	0.92 317	0.92 303	0.86 309	1.06 326	0.90 314	0.84 319	1.11 311	1.03 270	1.30 320	0.71 328	2.04 345	0.95 305	0.87 304	0.67 297	1.64 266	0.78 309	1.00 284	1.67 323	0.62 317	0.73 312	1.09 321	1.47 334	1.26 306	0.97 254

iRaft-Stereo_20w	1.06 293	0.49 207	1.34 348	1.18 320	0.46 243	0.78 293	0.46 244	0.76 273	0.37 220	0.74 293	6.16 375	0.84 246	0.29 146	0.26 192	0.81 231	0.97 310	0.59 216	0.44 168	1.72 268	0.61 280	1.04 287	1.56 317	0.21 161	0.25 146	0.92 295	1.31 325	1.45 327	2.71 333

RTS	1.09 294	0.59 268	0.59 270	0.60 259	0.58 274	0.96 304	0.90 311	0.80 285	0.88 310	0.59 204	0.71 259	1.28 292	0.62 283	0.51 293	2.04 345	0.98 313	1.19 330	0.77 322	2.33 294	0.85 318	0.96 279	1.16 290	0.49 288	0.65 304	1.23 329	4.43 378	1.15 288	1.45 291

RTSA	1.09 294	0.59 268	0.59 270	0.60 259	0.58 274	0.96 304	0.90 311	0.80 285	0.88 310	0.59 204	0.71 259	1.28 292	0.62 283	0.51 293	2.04 345	0.98 313	1.19 330	0.77 322	2.33 294	0.85 318	0.96 279	1.16 290	0.49 288	0.65 304	1.23 329	4.43 378	1.15 288	1.45 291

ITSA-stereo	1.12 296	0.72 294	0.59 270	1.20 322	0.84 313	0.64 269	0.64 284	0.95 309	0.78 300	0.84 319	2.54 347	1.39 297	1.23 314	0.81 334	1.20 304	1.01 319	0.83 300	0.67 297	1.56 260	0.62 284	1.08 294	1.46 310	0.56 311	0.71 308	0.95 301	1.27 321	0.99 267	4.08 353

DCVSM-stereo	1.13 297	0.66 285	0.79 303	0.89 297	0.65 285	1.15 318	0.73 298	0.95 309	0.82 306	1.04 337	4.18 359	3.75 343	1.45 321	0.49 287	0.83 237	0.86 293	0.69 272	0.60 281	2.08 285	0.87 320	1.06 291	0.77 251	0.84 331	0.72 311	0.74 254	0.89 262	0.98 266	1.09 267

CBMV	1.15 298	0.84 316	0.60 275	0.85 293	0.76 309	0.73 284	0.48 247	0.87 301	0.80 302	0.81 313	0.61 229	2.86 327	0.81 298	0.52 297	1.31 310	1.17 339	0.91 312	0.74 315	2.40 299	0.66 293	1.57 316	0.76 248	0.48 286	1.06 341	0.99 308	1.09 302	2.25 349	4.25 355
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 299	0.70 291	1.06 328	0.60 259	0.71 300	0.70 279	0.98 320	0.83 294	1.55 346	0.76 300	1.40 324	1.00 264	2.46 342	0.57 311	2.17 353	0.99 317	1.15 328	0.90 333	2.37 296	0.95 324	1.63 319	2.05 332	0.44 276	0.98 336	0.81 276	0.80 247	1.24 304	2.15 318

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 300	0.49 207	1.28 345	0.75 284	0.41 231	1.04 311	0.67 292	0.77 278	0.52 267	0.78 306	5.67 371	1.03 270	0.35 208	0.26 192	0.86 248	1.39 357	0.68 266	0.70 307	2.61 308	0.64 290	2.89 347	2.21 335	0.19 132	0.43 254	1.03 317	1.15 309	1.35 315	2.41 327

DeepPrunerF	1.22 301	0.49 207	0.39 197	0.58 252	2.86 367	0.49 224	0.55 262	0.52 123	0.58 281	0.43 99	0.67 253	0.43 113	0.32 181	0.42 273	1.64 328	0.75 275	0.58 201	0.46 191	0.93 215	0.46 221	0.61 201	0.53 186	0.40 269	0.35 220	15.32 390	0.82 252	0.65 168	0.62 186

ccs_rob	1.25 302	0.79 303	0.64 284	0.86 294	0.60 276	0.89 301	0.83 306	0.99 316	0.51 266	0.77 302	6.27 377	5.90 356	1.10 309	0.51 293	1.08 294	1.10 330	0.68 266	0.66 295	1.15 234	0.70 303	1.56 315	1.66 322	0.50 292	0.54 286	0.69 238	0.78 240	0.86 236	1.20 282

ADCL	1.27 303	0.82 310	0.64 284	0.60 259	0.53 260	0.73 284	0.91 313	0.75 269	2.78 370	0.68 269	1.01 301	0.86 251	0.50 261	0.50 291	1.27 307	0.64 246	0.66 257	0.57 268	1.20 240	0.60 271	0.98 283	0.88 266	0.50 292	0.47 271	1.60 348	1.50 339	0.88 240	11.30 378

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 304	0.90 319	0.63 282	1.27 325	0.90 316	1.21 322	2.21 344	1.27 331	1.18 331	1.00 335	0.91 292	1.80 313	1.16 312	1.07 346	1.48 320	0.77 279	0.70 274	0.58 273	2.75 312	0.67 297	1.39 311	2.93 347	0.85 333	0.73 312	1.47 343	1.68 344	1.33 313	2.96 338

FBW_ROB	1.34 305	1.42 343	1.08 331	2.01 342	1.42 343	1.37 330	1.63 337	0.99 316	0.70 292	0.72 288	1.02 302	2.05 317	0.91 303	1.47 352	1.24 306	0.60 234	0.88 308	0.65 293	6.08 343	0.59 266	1.06 291	0.81 259	1.48 354	1.12 347	0.99 308	1.20 312	0.99 267	1.66 305

UDG	1.35 306	2.24 351	0.81 305	2.58 343	2.45 358	2.48 343	2.57 348	0.76 273	0.86 308	0.77 302	1.08 305	1.51 301	0.56 274	2.59 357	1.06 291	0.69 260	1.89 352	0.80 328	2.31 292	0.97 327	1.24 303	0.98 274	1.43 353	0.62 299	0.74 254	0.81 249	0.95 256	0.81 234

DDUNet	1.38 307	2.18 349	0.79 303	2.67 346	2.43 357	2.57 344	2.52 347	0.80 285	0.84 307	0.63 232	0.94 294	1.57 306	0.45 249	2.65 361	0.94 271	0.78 282	1.99 354	0.75 317	2.31 292	0.91 323	1.16 298	0.97 273	2.71 362	0.56 289	0.72 247	0.71 217	0.97 263	0.85 238

PVD	1.47 308	1.04 331	1.44 350	1.10 313	1.09 331	1.19 320	1.07 323	1.91 362	2.05 356	0.79 309	1.49 327	1.54 304	1.91 332	0.89 340	2.26 359	1.35 350	1.39 337	1.09 350	2.41 300	1.14 340	1.51 314	1.98 331	0.79 326	1.08 344	1.49 345	1.82 348	1.67 336	2.10 316

SAMSARA	1.50 309	0.79 303	1.00 324	0.93 305	0.88 315	0.86 299	0.93 315	1.57 349	1.25 333	0.96 332	1.09 306	1.27 290	2.59 343	0.83 335	2.58 370	1.19 343	1.04 323	0.91 336	2.56 304	0.99 330	1.77 327	2.23 336	0.56 311	0.98 336	2.63 359	2.81 365	2.62 362	2.56 331

MFMNet_re	1.51 310	1.18 337	1.12 334	1.29 326	1.16 333	1.63 337	1.32 332	1.30 336	1.63 347	1.14 343	1.38 323	2.64 325	1.63 328	0.90 341	2.27 360	1.35 350	1.58 343	1.32 365	3.69 324	1.24 347	2.10 331	1.26 298	1.16 343	1.24 353	1.11 322	1.02 294	1.59 333	1.60 300

S-Stereo	1.54 311	0.81 307	0.83 308	1.15 317	1.16 333	1.29 327	1.56 335	1.02 321	1.09 327	1.25 350	4.20 360	4.10 348	1.10 309	0.66 322	2.16 352	1.63 364	0.90 311	1.05 346	2.20 289	1.10 337	1.26 304	3.12 350	1.31 352	1.17 351	0.84 285	1.18 311	1.21 299	2.18 319

ADCMid	1.56 312	0.92 323	0.99 320	0.70 278	0.86 314	1.05 312	1.37 333	1.29 334	1.77 350	0.75 297	1.75 336	1.27 290	1.48 322	0.69 326	2.18 354	1.07 326	0.98 320	0.79 326	2.74 311	0.80 311	1.31 307	1.74 326	1.06 342	0.70 307	1.01 314	1.53 340	1.02 274	10.33 376

FAT-Stereo	1.57 313	0.78 301	1.44 350	1.10 313	1.32 340	1.05 312	0.87 310	1.28 333	0.86 308	1.21 347	5.46 368	3.07 332	1.28 317	0.66 322	1.73 334	1.34 347	0.89 310	0.94 339	1.83 274	1.08 335	2.02 330	3.90 359	0.71 320	0.98 336	0.86 288	1.21 314	1.42 325	3.03 340

HBP-ISP	1.60 314	0.86 318	0.90 314	0.98 308	0.69 293	0.85 296	0.56 264	0.89 305	0.48 261	0.82 316	0.79 276	0.97 262	0.36 215	0.69 326	11.97 387	5.83 383	0.70 274	0.67 297	0.70 182	0.62 284	1.05 289	5.90 375	0.50 292	0.62 299	0.82 279	1.01 290	2.01 347	1.06 265

SANet	1.61 315	0.91 322	1.10 333	1.04 311	1.05 326	1.25 325	0.77 301	1.76 358	1.81 351	0.77 302	1.24 312	6.63 360	5.08 355	0.83 335	1.56 324	0.77 279	1.24 334	0.90 333	1.58 261	0.82 316	1.05 289	1.00 277	0.90 334	1.27 354	1.32 337	1.93 350	1.88 343	3.10 342

AnyNet_C32	1.64 316	0.65 282	0.74 298	0.67 274	0.73 302	0.86 299	1.14 324	0.95 309	3.12 373	0.75 297	1.53 328	0.94 257	0.64 287	0.67 324	1.83 339	1.11 332	1.06 327	0.95 340	1.78 273	0.76 307	1.76 326	1.71 324	0.66 319	0.85 327	1.13 324	2.68 364	1.17 294	13.55 380

pmcnn	1.66 317	0.80 306	0.52 254	1.19 321	1.01 322	1.21 322	0.93 315	0.96 314	0.54 271	0.74 293	2.66 349	3.98 347	5.06 354	0.31 228	1.65 330	1.40 358	1.20 332	0.91 336	3.99 327	0.95 324	4.45 372	1.02 279	0.90 334	0.90 329	1.07 319	1.01 290	2.43 356	3.03 340

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 318	1.25 340	1.05 326	1.56 335	1.08 329	1.20 321	3.18 356	1.50 345	2.10 358	1.30 354	0.98 299	1.50 300	1.04 304	1.66 353	1.71 331	1.18 340	0.84 301	1.01 342	6.24 344	1.15 343	1.43 312	3.23 352	1.19 344	1.14 348	1.52 346	1.29 323	1.09 281	2.78 335

MFN_U_SF_RVC	1.68 319	1.06 332	0.88 312	1.25 324	1.01 322	1.53 334	2.07 342	1.38 341	1.17 330	1.51 363	2.95 351	2.00 316	1.57 326	2.05 355	2.38 365	0.98 313	0.87 304	0.82 329	6.78 347	1.11 339	2.21 334	2.38 340	0.65 318	1.11 346	1.23 329	1.33 328	1.28 309	1.69 307

CBMV_ROB	1.71 320	0.79 303	0.65 287	1.35 328	1.07 328	1.01 307	0.74 300	1.01 320	0.54 271	0.72 288	0.81 281	9.80 375	5.90 361	0.57 311	1.42 315	0.69 260	0.80 295	0.58 273	5.38 336	1.22 345	0.95 278	0.55 193	0.53 303	0.62 299	1.22 328	1.45 333	2.72 365	2.94 337

gcap-zeroshot	1.75 321	0.44 163	0.89 313	0.59 256	0.36 198	0.55 246	0.29 203	0.74 265	0.29 147	0.74 293	0.76 272	1.18 288	0.33 187	0.24 162	0.78 222	0.97 310	0.61 233	0.53 245	29.80 382	0.80 311	1.04 287	1.45 309	0.23 186	0.34 212	0.75 259	0.99 285	0.96 259	0.75 225

edge stereo	1.82 322	1.16 336	2.22 363	1.46 333	1.28 337	1.58 335	1.38 334	1.67 355	1.30 335	1.20 346	3.42 355	4.33 350	2.26 338	0.80 333	1.41 314	1.46 360	1.05 325	0.83 332	5.42 337	0.97 327	1.34 309	3.76 356	0.95 339	0.88 328	1.26 335	1.20 312	1.70 338	2.91 336

G-Net	1.86 323	1.00 329	1.28 345	0.89 297	0.93 318	1.10 315	0.77 301	1.63 351	2.07 357	0.99 334	2.89 350	7.30 366	1.67 329	0.55 304	1.45 316	1.75 367	1.04 323	0.93 338	2.87 313	2.72 378	1.89 329	1.47 311	0.80 328	1.02 340	1.06 318	1.71 345	2.82 366	5.60 362

ADCS	1.88 324	1.06 332	0.98 319	0.93 305	1.10 332	1.09 314	1.14 324	1.27 331	2.49 364	0.89 325	1.36 322	1.51 301	2.92 347	0.86 338	3.30 373	2.26 373	1.46 342	1.26 359	3.10 320	1.29 349	2.48 339	2.88 345	0.80 328	1.10 345	1.33 339	4.48 380	1.41 324	6.08 365

SQANet	1.90 325	2.70 356	1.03 325	3.09 353	2.17 352	3.29 349	2.70 350	0.95 309	0.65 288	1.00 335	0.71 259	2.69 326	1.10 309	2.30 356	0.78 222	0.55 217	1.02 322	0.72 310	9.92 360	0.68 299	2.11 332	1.25 296	3.28 363	0.58 293	0.98 305	1.31 325	1.33 313	2.34 323

SPS-STEREO	1.93 326	1.27 341	1.21 337	1.60 337	1.34 341	1.44 332	1.17 327	1.66 352	1.36 340	1.38 357	3.67 357	3.02 331	1.29 318	1.05 344	1.85 340	1.83 369	1.58 343	1.37 367	8.86 356	1.34 350	3.07 353	1.47 311	1.27 349	1.37 356	1.42 342	1.28 322	2.02 348	1.89 310
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 327	1.18 337	1.26 343	1.45 332	1.28 337	1.10 315	2.21 344	1.88 360	1.41 341	1.33 355	1.32 319	2.29 318	2.23 335	1.25 350	4.58 378	1.87 370	2.55 364	1.13 354	2.73 310	1.63 362	3.69 365	3.33 353	1.26 345	2.09 378	1.93 353	1.47 334	1.59 333	2.77 334

AnyNet_C01	2.06 328	1.08 334	1.06 328	1.14 316	1.08 329	1.01 307	2.69 349	1.69 356	2.66 367	1.21 347	1.67 333	2.90 329	2.60 344	0.95 343	3.65 374	4.02 381	2.09 356	2.21 381	3.08 319	1.56 359	3.30 359	2.89 346	1.26 345	1.15 349	1.80 351	1.43 332	1.51 330	3.90 351

DDF-Stereo	2.07 329	0.43 157	0.28 136	10.45 381	0.48 250	14.62 388	0.70 297	0.72 256	0.29 147	0.66 257	0.48 173	17.48 384	0.59 282	0.26 192	0.55 145	0.56 223	0.60 225	0.45 179	1.27 244	0.38 173	0.83 255	0.77 251	0.25 200	0.24 135	0.45 144	0.45 153	0.91 245	0.67 200

ADCPNet	2.08 330	0.77 299	0.87 311	0.83 292	1.21 335	0.85 296	1.59 336	1.02 321	1.35 338	0.83 318	1.97 341	1.01 268	7.76 367	0.75 331	2.35 364	1.16 338	0.95 317	0.71 309	4.05 328	0.97 327	1.30 306	1.61 319	0.72 321	0.76 317	1.52 346	1.96 353	1.21 299	16.04 383

DDVS	2.32 331	0.70 291	0.82 307	0.70 278	0.74 306	0.73 284	0.59 269	1.09 328	0.88 310	0.80 310	34.26 396	3.93 345	1.16 312	0.52 297	1.09 296	1.35 350	0.73 283	0.65 293	1.95 282	0.95 324	1.67 321	2.27 337	0.48 286	0.56 289	0.69 238	0.84 254	1.21 299	1.35 289

Ntro	2.32 331	3.40 375	1.53 352	3.55 361	2.52 360	3.71 360	3.36 357	1.11 329	1.05 325	1.16 344	0.90 291	2.93 330	1.24 315	2.72 363	1.00 284	0.64 246	1.40 338	0.82 329	10.96 363	1.14 340	2.72 342	3.19 351	4.26 369	0.73 312	1.24 332	1.59 342	1.56 332	2.31 322

RainbowNet	2.32 331	2.93 362	1.87 359	3.34 359	2.57 361	3.50 351	3.49 360	1.29 334	0.92 315	1.53 366	0.89 290	3.18 334	2.31 339	2.94 364	1.30 309	0.90 297	1.61 346	1.00 341	5.61 338	1.51 354	2.82 346	4.18 362	4.25 368	0.97 334	1.32 337	1.58 341	1.71 339	3.00 339

otaku	2.33 334	3.05 366	1.19 335	3.36 360	2.37 355	3.56 354	3.08 355	1.05 323	0.98 323	1.13 340	0.80 280	2.88 328	1.62 327	2.59 357	0.95 273	0.64 246	1.23 333	0.75 317	13.16 368	1.09 336	2.47 338	2.63 342	4.75 373	0.75 316	1.13 324	1.38 331	1.69 337	2.52 330

ACVNet-4b	2.35 335	2.75 359	1.60 354	3.13 354	2.29 354	3.52 353	3.67 363	1.35 338	1.35 338	1.27 351	0.72 264	3.26 336	2.62 345	3.04 367	0.98 280	0.78 282	2.13 357	1.02 343	9.04 357	1.23 346	2.74 343	3.39 355	4.08 366	0.92 330	1.24 332	1.29 323	1.46 328	2.48 329

STTRV1_RVC	2.36 336	0.81 307	0.64 284	1.04 311	0.73 302	1.03 309	0.85 307	0.91 307	0.92 315	0.93 327	0.95 296	1.72 312	2.23 335	0.86 338	1.46 319	0.78 282	1.37 336	0.72 310	31.78 385	1.97 368	1.59 317	1.23 295	0.98 341	0.97 334	1.07 319	1.11 305	1.75 340	3.40 346

ACVNet_1	2.47 337	3.23 370	2.35 365	4.40 368	2.93 371	3.77 362	3.96 366	1.34 337	1.18 331	1.21 347	1.02 302	3.31 338	2.07 333	3.09 369	1.31 310	0.70 266	2.26 361	1.10 351	9.52 358	1.14 340	3.45 361	1.18 293	4.50 372	1.07 342	1.39 341	1.75 346	1.36 317	2.10 316

MonStereo1	2.61 338	2.91 361	1.70 355	3.94 365	3.77 378	3.57 355	3.72 365	1.55 347	1.64 348	1.43 359	1.63 332	4.85 353	5.63 359	2.99 366	1.35 312	0.90 297	1.99 354	1.31 362	5.93 339	1.75 366	2.96 349	1.93 330	4.83 376	0.93 333	1.31 336	1.08 301	2.49 359	2.38 325

SGM-ForestM	2.61 338	4.20 379	0.93 315	2.78 348	1.37 342	3.57 355	2.93 353	2.59 371	1.51 345	0.70 282	1.32 319	7.25 364	5.36 358	0.47 284	0.89 258	0.53 205	0.79 294	0.54 251	7.58 349	0.60 271	0.82 253	0.47 157	0.51 300	0.80 323	4.97 377	3.66 376	7.05 385	6.30 366

DPSNet	2.61 338	0.83 312	0.77 302	1.21 323	1.24 336	1.34 329	0.93 315	1.08 327	1.49 344	0.78 306	0.86 287	6.91 362	3.85 349	0.58 314	4.58 378	2.54 374	1.43 340	1.24 357	14.95 372	1.34 350	4.83 376	8.01 381	1.75 357	1.40 359	1.47 343	1.95 352	1.60 335	1.66 305

DGSMNet	2.66 341	0.96 324	1.36 349	1.03 310	0.99 321	1.12 317	1.05 322	1.36 339	0.94 320	2.15 378	13.54 390	1.71 311	1.85 330	0.93 342	2.50 369	3.85 380	5.34 373	1.61 372	5.07 333	1.68 364	7.04 381	8.02 382	0.96 340	1.19 352	1.01 314	1.33 328	1.40 323	1.88 309

WAO-6	2.71 342	2.26 352	1.57 353	3.00 352	2.25 353	3.01 347	3.02 354	1.77 359	2.35 359	1.52 365	1.62 331	3.94 346	5.12 356	2.64 360	2.22 356	1.38 355	2.65 365	1.36 366	4.86 332	1.54 358	2.76 345	4.79 366	2.70 361	1.73 371	2.71 361	2.59 363	2.68 364	5.02 359

PSMNet_ROB	2.71 342	3.39 374	1.92 360	2.87 350	2.04 349	4.01 365	3.50 361	1.46 343	1.41 341	1.59 368	3.34 352	3.52 339	4.97 353	4.50 377	1.61 327	0.95 305	1.87 351	1.06 347	8.62 353	1.63 362	2.32 337	1.51 315	5.43 383	1.37 356	1.98 357	1.94 351	1.91 344	2.39 326

WAO-7	2.72 344	1.83 347	2.89 374	7.39 374	1.73 348	1.76 340	1.82 339	2.07 363	2.65 366	2.21 379	5.39 367	4.58 352	5.72 360	1.23 349	2.07 349	1.27 346	1.69 347	1.22 356	7.70 350	1.51 354	1.64 320	3.07 349	0.84 331	1.65 369	1.83 352	2.48 362	1.97 346	3.27 344

SGM_RVC	2.81 345	1.46 344	0.85 309	1.76 340	1.28 337	1.68 339	1.19 328	1.56 348	1.14 329	0.82 316	1.70 334	7.09 363	2.67 346	0.42 273	0.92 265	0.57 224	0.75 286	0.57 268	11.20 365	0.66 293	0.94 275	0.46 151	0.51 300	0.84 326	1.97 356	1.64 343	5.04 380	26.13 389
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 346	3.23 370	1.81 357	6.04 372	3.38 377	3.63 357	3.67 363	1.88 360	1.97 355	1.47 360	1.30 316	3.69 342	4.10 351	2.97 365	1.45 316	0.97 310	2.41 362	1.29 360	5.94 340	1.74 365	3.20 355	4.23 363	4.79 375	1.55 364	2.65 360	2.27 359	2.56 360	2.64 332

IMH-64-1	2.92 347	2.70 356	2.36 366	3.23 355	2.71 363	3.70 358	4.05 367	1.66 352	2.48 362	1.13 340	1.26 314	3.60 340	6.29 363	3.59 371	2.28 361	1.15 336	2.20 358	1.31 362	6.02 341	1.52 356	3.03 351	5.48 369	4.83 376	1.40 359	2.83 363	2.02 354	2.34 352	3.64 347

IMH-64	2.92 347	2.70 356	2.36 366	3.23 355	2.71 363	3.70 358	4.05 367	1.66 352	2.48 362	1.13 340	1.26 314	3.60 340	6.29 363	3.59 371	2.28 361	1.15 336	2.20 358	1.31 362	6.02 341	1.52 356	3.03 351	5.48 369	4.83 376	1.40 359	2.83 363	2.02 354	2.34 352	3.64 347

SFCPSM	3.03 349	0.82 310	0.63 282	0.77 288	0.69 293	0.72 283	0.63 282	0.83 294	0.98 323	0.71 285	2.00 342	2.57 321	3.49 348	0.56 306	1.16 302	0.93 304	0.74 284	0.64 289	54.48 398	1.19 344	0.88 264	0.91 269	0.55 309	0.55 288	0.94 299	0.93 271	1.11 285	1.39 290

ACVNet_2	3.17 350	2.98 363	2.25 364	4.72 369	2.88 368	3.50 351	3.48 359	1.58 350	1.33 336	1.29 353	1.10 308	3.22 335	2.45 341	2.67 362	1.29 308	0.86 293	7.26 377	1.02 343	22.14 377	1.37 352	3.22 356	1.25 296	4.24 367	1.37 356	1.93 353	1.92 349	1.83 342	2.36 324

ELAS_RVC	3.22 351	2.01 348	1.85 358	2.66 345	2.07 351	5.08 373	2.06 341	2.41 369	1.89 353	1.74 373	4.78 362	8.00 367	8.02 368	0.74 330	2.38 365	0.81 287	1.75 349	1.14 355	3.97 326	1.27 348	4.64 375	7.61 379	1.26 345	1.74 372	6.58 382	3.21 371	3.39 370	3.80 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 352	2.76 360	2.37 368	3.26 357	2.74 365	3.73 361	4.10 369	1.72 357	2.58 365	1.17 345	1.24 312	3.92 344	10.58 370	6.80 386	1.57 326	1.11 332	2.25 360	1.30 361	6.28 345	1.56 359	2.97 350	4.14 361	4.90 379	1.45 363	3.01 367	2.36 360	2.47 358	5.19 361

anonymity	3.27 353	0.41 145	1.09 332	0.58 252	0.41 231	0.47 218	0.30 210	0.79 283	0.33 192	0.61 216	69.49 401	0.85 247	0.30 158	0.24 162	0.59 159	1.02 321	0.60 225	0.43 163	1.35 249	0.60 271	0.73 240	1.82 329	0.24 195	0.29 169	1.00 311	1.24 316	1.08 279	1.47 293

MDST_ROB	3.33 354	2.32 353	0.75 299	3.90 364	1.47 345	2.61 345	1.00 321	1.12 330	0.72 293	0.78 306	0.67 253	1.54 304	25.37 386	0.34 240	2.11 351	0.53 205	0.65 254	0.48 204	3.69 324	0.58 262	0.88 264	0.59 199	0.58 313	0.68 306	7.85 385	3.03 369	17.15 390	8.63 374

ELAS	3.38 355	2.19 350	1.79 356	2.99 351	2.37 355	3.32 350	2.09 343	2.60 372	2.85 371	1.28 352	4.85 364	8.61 369	8.02 368	0.76 332	2.90 371	0.81 287	1.80 350	1.10 351	4.19 330	1.10 337	4.53 373	7.86 380	1.26 345	1.63 367	7.08 383	4.79 381	3.66 375	4.87 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 356	1.54 345	1.05 326	2.64 344	1.72 347	2.05 342	1.15 326	2.40 368	1.41 341	0.90 326	6.48 378	9.56 373	7.42 366	0.49 287	11.75 385	1.94 371	0.87 304	0.74 315	8.79 354	0.80 311	8.36 382	8.07 383	0.73 323	1.07 342	3.39 369	2.15 358	5.22 381	4.99 358
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM+DAISY	3.81 357	1.38 342	1.26 343	1.80 341	1.47 345	1.93 341	1.71 338	1.47 344	1.33 336	1.34 356	6.67 380	9.59 374	12.99 377	1.20 348	1.73 334	1.47 361	1.42 339	1.24 357	11.11 364	1.37 352	3.07 353	2.13 334	1.27 349	1.42 362	1.69 349	1.26 320	2.90 367	26.50 390

DN	3.88 358	0.39 133	0.36 177	0.58 252	0.32 176	51.06 400	0.32 212	0.64 203	0.32 186	0.50 134	0.56 210	38.15 393	0.23 113	0.26 192	0.60 165	0.71 267	0.57 194	0.46 191	1.59 263	0.40 194	0.69 229	0.66 223	0.32 245	0.32 192	1.15 326	1.04 297	0.86 236	1.56 297

DispFullNet	4.17 359	3.20 369	4.34 382	2.72 347	2.46 359	2.92 346	2.70 350	2.79 377	1.90 354	4.51 388	6.62 379	8.91 371	4.83 352	2.59 357	2.00 344	8.18 386	3.24 369	1.98 375	24.96 379	2.93 380	3.99 367	3.36 354	1.71 356	1.15 349	1.36 340	1.32 327	2.36 355	3.65 349

WAO-8	4.25 360	3.34 372	2.80 371	10.32 378	2.92 369	4.17 366	5.89 372	2.66 375	4.45 377	1.69 371	3.41 353	5.94 357	11.31 372	5.29 381	1.71 331	1.34 347	2.69 366	1.51 370	10.78 361	2.48 375	2.63 340	4.50 364	3.44 364	1.58 365	5.12 378	3.31 373	3.60 372	5.76 363

Venus	4.25 360	3.34 372	2.80 371	10.32 378	2.92 369	4.17 366	5.89 372	2.66 375	4.45 377	1.69 371	3.41 353	5.94 357	11.31 372	5.29 381	1.71 331	1.34 347	2.69 366	1.51 370	10.78 361	2.48 375	2.63 340	4.50 364	3.44 364	1.58 365	5.12 378	3.31 373	3.60 372	5.76 363

LVE	4.33 362	3.03 364	2.00 361	27.23 392	3.06 372	3.83 363	12.07 388	1.53 346	1.64 348	1.85 375	1.48 326	3.30 337	3.91 350	3.06 368	1.45 316	1.05 324	1.95 353	1.38 368	15.68 374	1.62 361	3.25 358	5.86 372	4.42 371	1.76 373	2.87 365	2.06 356	2.34 352	3.25 343

PWCK	5.04 363	3.03 364	2.21 362	3.61 362	2.60 362	4.41 369	5.09 370	2.45 370	2.76 369	3.31 384	4.34 361	10.15 378	5.13 357	1.74 354	1.99 343	1.38 355	2.41 362	1.45 369	51.59 397	2.35 373	3.70 366	2.69 344	2.65 360	1.78 375	2.97 366	3.21 371	2.43 356	4.77 356

STStereo	5.29 364	2.47 354	5.20 385	5.20 370	2.80 366	4.72 370	3.42 358	6.23 386	6.52 380	1.51 363	7.61 382	9.53 372	14.86 381	0.63 319	4.09 377	0.64 246	0.87 304	0.62 284	36.67 388	1.02 331	1.23 302	1.05 281	0.78 325	1.63 367	3.46 370	2.43 361	3.53 371	14.15 381

notaker	5.52 365	5.55 385	3.76 380	13.97 385	5.34 383	5.44 377	7.16 376	2.36 367	2.68 368	2.06 377	1.80 338	12.90 383	23.86 385	3.98 374	2.04 345	1.73 366	3.45 371	2.12 378	17.08 375	2.15 370	6.10 380	5.87 373	6.15 387	2.12 379	1.79 350	2.08 357	2.31 351	3.29 345

MADNet++	5.64 366	3.51 376	3.77 381	2.84 349	4.62 381	3.02 348	3.65 362	4.36 380	5.03 379	4.18 387	5.07 366	6.45 359	5.92 362	6.18 385	7.04 381	6.82 384	4.71 372	4.00 385	8.03 351	5.83 384	9.92 386	16.38 391	2.32 359	4.34 388	3.95 376	11.38 387	4.93 379	4.01 352

DNS	5.65 367	0.37 117	0.76 301	0.56 248	0.24 120	41.14 396	0.40 234	0.69 233	0.27 132	0.58 196	3.56 356	54.33 400	0.29 146	0.27 203	0.44 121	0.85 291	0.53 162	0.44 168	40.80 390	0.36 161	0.55 173	0.61 208	0.20 149	0.40 243	0.89 290	0.89 262	0.96 259	1.27 286

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 368	0.56 257	1.25 342	0.75 284	0.69 293	1.17 319	0.81 303	0.82 293	0.80 302	0.81 313	4.78 362	1.00 264	0.37 222	0.27 203	1.13 299	1.54 362	0.70 274	0.60 281	124.50 401	0.54 244	1.43 312	2.64 343	0.22 175	0.36 227	0.91 293	1.13 307	1.13 286	2.18 319

TorneroNet-64	6.02 369	4.60 381	2.53 369	15.58 387	3.29 375	4.87 371	7.75 377	2.23 365	10.02 384	1.42 358	1.31 317	7.26 365	29.23 391	4.36 376	2.09 350	1.21 344	8.22 378	1.70 374	17.35 376	2.62 377	4.31 370	5.68 371	5.20 381	1.76 373	3.58 371	3.76 377	2.29 350	8.34 373

JetBlue	6.09 370	3.85 377	3.31 379	5.99 371	4.13 380	6.22 380	7.94 378	3.42 378	2.89 372	1.47 360	1.46 325	8.10 368	1.90 331	5.39 383	11.86 386	3.22 376	3.30 370	2.99 382	5.32 335	2.40 374	9.74 385	10.03 388	4.93 380	2.18 380	7.39 384	17.16 389	3.72 377	24.15 386

UNDER WATER-64	6.11 371	5.20 383	3.13 377	12.20 383	5.77 384	6.55 382	8.53 382	4.74 384	3.45 375	2.30 382	2.36 345	12.04 382	12.47 376	5.08 379	3.02 372	1.81 368	12.11 386	2.17 379	8.81 355	4.17 383	5.75 379	7.27 378	8.74 394	2.61 383	3.86 375	8.63 384	4.32 378	7.86 372

MANE	7.31 372	2.64 355	4.48 383	3.30 358	3.10 373	3.94 364	2.83 352	5.37 385	6.88 381	1.11 339	5.64 370	8.81 370	11.02 371	0.67 324	3.83 375	3.83 379	1.32 335	18.03 392	8.61 352	0.84 317	4.22 368	1.16 290	0.74 324	1.79 376	13.65 389	18.61 390	22.89 392	38.18 398

UNDER WATER	7.55 373	4.74 382	3.06 376	10.46 382	5.92 385	6.35 381	8.05 379	4.32 379	3.69 376	1.97 376	2.14 343	10.53 379	62.60 400	4.83 378	2.25 358	1.59 363	12.22 387	2.08 377	9.67 359	3.97 381	5.27 378	6.65 376	8.86 395	2.65 384	3.82 373	5.62 382	3.62 374	7.03 370

JetRed	7.85 374	5.29 384	6.07 387	3.75 363	5.00 382	6.95 383	10.20 385	4.64 383	3.42 374	2.92 383	2.39 346	6.71 361	2.25 337	7.15 387	10.26 383	7.34 385	8.59 379	7.11 387	4.82 331	4.08 382	10.76 389	9.27 384	7.85 391	3.34 385	10.96 386	24.25 393	11.90 387	24.57 388

TorneroNet	8.11 375	4.28 380	2.58 370	27.50 393	3.31 376	5.00 372	6.00 374	2.62 373	10.13 386	1.49 362	2.57 348	11.07 380	68.61 401	4.25 375	1.77 338	1.18 340	5.78 374	1.62 373	23.67 378	2.83 379	4.30 369	5.47 368	5.37 382	1.65 369	3.72 372	3.14 370	2.59 361	6.36 367

KSHMR	8.16 376	4.16 378	2.96 375	25.39 391	3.92 379	5.08 373	5.53 371	2.62 373	2.40 361	2.23 380	2.26 344	4.37 351	77.17 402	5.23 380	2.24 357	1.71 365	2.79 368	1.98 375	31.04 384	2.02 369	4.59 374	5.35 367	7.54 390	1.89 377	3.30 368	2.91 367	3.01 368	6.51 368

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 377	0.65 282	1.07 330	0.94 307	0.83 312	0.81 294	1.27 331	0.85 299	0.73 294	0.93 327	6.13 374	180.62 403	2.17 334	1.33 351	1.22 305	1.01 319	0.93 316	1.06 347	6.32 346	0.79 310	3.32 360	3.77 357	0.55 309	0.76 317	0.95 301	1.34 330	1.19 297	2.42 328

LSM0	8.30 378	1.08 334	0.95 316	1.66 338	1.42 343	1.59 336	1.96 340	2.27 366	2.36 360	1.66 370	3.94 358	4.10 348	6.30 365	0.63 319	62.38 402	74.74 402	1.69 347	1.06 347	12.18 366	2.23 371	4.96 377	9.29 385	0.92 336	1.29 355	1.95 355	2.97 368	3.66 375	14.83 382

ACV-stereo	8.39 379	1.01 330	0.97 318	1.29 326	0.73 302	1.48 333	0.95 318	0.88 304	1.10 328	1.07 338	1.33 321	1.06 275	23.12 384	0.52 297	4.00 376	3.78 378	1.05 325	0.79 326	168.94 402	1.91 367	3.64 364	1.44 307	0.72 321	0.74 315	0.74 254	0.90 265	1.43 326	1.03 261

ktn	8.45 380	3.18 368	2.84 373	6.37 373	3.26 374	4.31 368	10.28 386	2.15 364	10.13 386	2.27 381	1.83 339	42.17 396	55.84 398	3.93 373	2.34 363	2.09 372	9.85 380	2.17 379	33.98 386	2.24 372	3.24 357	3.03 348	4.78 374	2.25 381	2.59 358	2.81 365	3.18 369	5.04 360

zero-FE	9.08 381	0.42 152	0.28 136	61.19 401	0.56 268	106.36 402	1.24 330	0.72 256	0.30 157	0.66 257	0.56 210	61.54 401	0.66 289	0.25 180	0.59 159	0.53 205	0.60 225	0.47 198	2.54 302	0.38 173	1.35 310	0.96 272	0.25 200	0.24 135	0.45 144	0.44 147	0.91 245	0.66 196

FADE	9.30 382	3.16 367	4.82 384	1.74 339	2.06 350	5.58 378	6.98 375	6.39 387	14.42 390	9.69 393	24.68 393	18.69 386	11.63 375	3.16 370	2.41 367	3.75 377	13.11 388	6.09 386	30.40 383	15.33 393	14.18 391	10.90 390	1.70 355	3.54 387	3.84 374	1.80 347	6.83 384	24.35 387

XX-Stereo	9.49 383	0.38 127	0.36 177	0.63 266	0.28 150	0.54 243	0.28 196	0.69 233	0.28 140	0.69 277	6.24 376	1.00 264	0.29 146	0.23 145	0.70 207	1.08 327	0.60 225	0.52 241	1.58 261	0.53 238	0.76 244	0.65 220	0.18 124	0.26 153	233.61 404	0.88 260	1.01 273	1.90 312

DGTPSM_ROB	12.12 384	5.96 386	17.45 393	4.20 366	7.86 386	5.15 375	8.18 380	4.56 381	11.64 388	4.52 389	8.72 384	5.01 354	17.08 382	12.98 390	14.91 389	14.58 390	6.85 375	15.76 390	12.78 367	12.05 389	9.07 383	21.74 392	5.67 384	11.54 392	11.84 387	31.02 396	12.98 388	33.06 393

DPSMNet_ROB	12.40 385	5.97 387	17.46 394	4.21 367	7.87 387	5.15 375	8.18 380	4.56 381	11.65 389	4.54 390	8.87 385	5.17 355	22.69 383	13.00 391	14.98 390	14.62 391	6.90 376	15.82 391	14.07 371	12.05 389	9.09 384	21.75 393	5.68 385	11.54 392	11.87 388	31.03 397	12.99 389	33.06 393

WQFJA1++	13.32 386	0.37 117	0.25 128	123.26 403	0.29 158	112.03 403	109.42 403	0.56 145	0.25 114	0.65 245	0.49 178	1.70 310	1.51 323	0.23 145	0.43 119	0.60 234	0.53 162	0.41 149	1.83 274	0.31 127	0.53 164	0.51 177	0.22 175	0.20 97	0.52 177	0.76 233	0.88 240	0.91 247

LE_ROB	17.44 387	1.82 346	6.12 388	9.40 375	53.85 403	8.01 384	46.26 398	11.27 392	28.12 395	1.80 374	7.03 381	38.62 394	49.53 397	0.34 240	1.76 337	0.55 217	0.78 290	0.59 278	36.68 389	6.72 385	2.92 348	0.85 262	29.06 400	12.10 394	26.35 392	25.49 394	27.84 395	37.03 397

DLNR_Zeroshot_test	17.86 388	67.45 403	1.21 337	81.91 402	0.35 193	0.45 210	74.74 402	0.76 273	0.27 132	0.69 277	0.60 220	1.16 286	0.29 146	8.20 388	84.48 403	102.07 403	23.88 394	15.14 389	7.31 348	0.50 231	4.38 371	2.51 341	0.18 124	0.43 254	0.76 265	0.86 255	0.80 214	0.80 232

DPSM_ROB	18.32 389	16.26 389	21.94 395	9.42 376	8.75 388	13.61 385	9.11 383	10.90 390	15.09 391	8.45 391	8.95 386	10.12 376	13.19 378	16.42 393	19.79 392	19.11 393	18.35 391	20.45 393	13.82 369	14.88 391	26.56 394	27.45 394	6.49 388	14.39 395	31.57 397	38.83 399	36.85 398	43.86 399

DPSM	18.32 389	16.26 389	21.94 395	9.42 376	8.75 388	13.61 385	9.11 383	10.90 390	15.09 391	8.45 391	8.95 386	10.12 376	13.19 378	16.42 393	19.79 392	19.11 393	18.35 391	20.45 393	13.82 369	14.88 391	26.56 394	27.45 394	6.49 388	14.39 395	31.57 397	38.83 399	36.85 398	43.86 399

DPSimNet_ROB	18.93 391	32.01 394	5.97 386	12.40 384	11.35 392	6.13 379	28.07 395	15.03 394	35.64 399	3.96 386	78.33 402	18.15 385	35.00 392	5.44 384	12.19 388	10.36 388	13.57 389	3.64 384	87.52 400	6.87 386	14.36 393	9.97 386	4.40 370	7.14 390	5.17 380	9.85 385	5.93 383	32.56 392

HanzoNet	19.12 392	15.23 388	6.99 389	35.06 396	14.35 394	40.77 395	42.46 397	17.81 395	22.51 394	3.55 385	8.29 383	41.30 395	56.30 399	43.04 401	5.72 380	4.37 382	37.83 399	3.30 383	49.59 396	8.93 388	10.30 388	6.85 377	14.15 399	3.46 386	5.94 381	5.80 383	5.29 382	7.13 371

real-time stereo	21.33 393	17.41 391	22.82 397	10.41 380	9.51 390	14.11 387	14.62 389	12.02 393	15.39 393	10.21 394	11.04 389	11.63 381	14.24 380	19.67 395	59.12 401	24.58 395	18.97 393	21.37 396	15.24 373	15.95 394	28.74 396	28.02 396	7.91 392	16.45 397	34.22 400	39.56 401	38.05 400	44.72 401

LRCNet_RVC	21.34 394	28.92 393	11.37 391	31.78 395	29.09 399	34.25 394	27.43 394	21.71 399	10.07 385	29.63 399	30.60 395	32.06 391	25.81 387	33.87 399	11.15 384	2.97 375	25.27 395	21.35 395	44.05 393	20.83 395	14.27 392	5.87 373	36.69 401	27.43 398	2.76 362	1.47 334	8.68 386	6.79 369

BEATNet-Init1	22.01 395	36.32 399	3.23 378	54.74 400	11.23 391	52.95 401	28.72 396	9.47 388	8.51 382	1.57 367	10.45 388	33.05 392	48.98 396	0.71 328	16.97 391	11.50 389	1.60 345	1.11 353	77.80 399	35.27 400	9.94 387	9.98 387	1.27 349	2.30 382	27.41 393	11.09 386	52.85 401	35.36 395

ASD4	28.39 396	32.20 395	16.01 392	15.24 386	12.36 393	19.17 389	15.39 390	18.17 396	9.38 383	45.71 400	57.05 400	24.92 390	11.45 374	13.50 392	48.27 400	18.30 392	47.28 400	47.66 400	44.35 394	25.76 396	63.37 403	42.94 400	8.48 393	8.34 391	24.58 391	32.07 398	28.35 396	36.29 396

PML	30.82 397	20.91 392	7.15 390	29.65 394	20.81 398	29.11 393	10.50 387	10.87 389	88.32 403	20.03 398	154.19 403	98.60 402	119.55 403	10.53 389	9.19 382	8.69 387	16.72 390	7.27 388	34.57 387	7.35 387	12.77 390	10.86 389	5.72 386	6.17 389	33.11 399	12.83 388	34.30 397	12.33 379

CasAABBNet	36.73 398	32.73 398	44.18 401	18.81 389	17.45 396	27.29 391	18.12 391	21.69 398	30.40 397	17.52 395	18.08 391	20.27 387	26.53 388	32.96 397	38.28 396	37.42 397	36.82 397	41.12 399	27.47 381	29.86 398	53.56 402	55.70 402	12.93 396	28.91 399	63.44 402	78.07 402	73.93 403	88.05 403

FlowAnything	36.80 399	32.68 396	44.29 403	18.93 390	17.69 397	27.11 390	18.38 393	21.83 400	30.48 398	17.53 396	18.21 392	20.29 388	26.54 389	33.31 398	37.97 395	37.86 398	36.82 397	40.93 398	27.35 380	30.03 399	53.34 401	55.72 403	12.99 397	29.50 401	63.36 401	78.25 404	73.99 404	88.17 404

HaxPig	41.43 400	43.85 400	40.81 398	44.90 397	47.49 401	44.66 397	46.30 399	46.31 401	45.63 401	49.00 401	49.30 397	47.24 397	43.73 394	42.64 400	40.44 398	39.13 400	48.37 401	51.07 401	43.33 391	42.25 401	42.88 397	36.52 397	50.75 403	43.02 403	27.54 394	19.97 391	20.68 391	20.75 385

AVERAGE_ROB	41.98 401	44.82 401	42.27 399	45.98 398	46.88 400	45.60 398	46.56 400	47.04 402	43.89 400	49.19 402	49.91 398	47.25 398	43.00 393	49.19 402	40.14 397	38.38 399	49.01 402	51.31 402	43.98 392	42.43 402	43.31 398	38.64 398	49.42 402	42.83 402	28.65 395	20.44 392	23.41 393	19.88 384

fast-reg	43.29 402	32.71 397	44.22 402	18.25 388	17.13 395	27.54 392	18.28 392	21.56 397	30.10 396	17.75 397	25.35 394	20.57 389	27.48 390	32.87 396	35.47 394	36.04 396	36.53 396	40.33 397	202.92 403	29.77 397	52.97 400	55.53 401	13.28 398	29.25 400	63.58 403	78.09 403	73.47 402	87.68 402

MEDIAN_ROB	44.95 403	47.36 402	44.12 400	48.52 399	49.78 402	48.21 399	49.25 401	49.72 403	46.35 402	52.53 403	53.59 399	50.59 399	45.49 395	49.36 403	43.27 399	41.36 401	51.85 403	54.40 403	47.03 395	45.93 403	45.78 399	40.06 399	52.67 404	45.67 404	31.00 396	26.54 395	25.33 394	27.95 391

GS-Stereo																							0.08 24	0.10 35	0.18 27	0.16 18	0.25 37	0.16 30

Low-res two-view benchmark