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	0.03 3	0.02 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.03 4	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.04 4	0.03 3

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 50	0.04 24	0.02 3	0.03 4	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.05 9	0.03 3

tt8	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.03 13	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.08 57	0.05 27

tt9	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.03 4	0.03 13	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.05 27

TYNG	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.03 4	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.05 27

GFORCE	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 24	0.06 15	0.04 9

F8.5	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 24	0.07 28	0.04 9

FORCE_9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 24	0.06 15	0.04 9

FORCE_8	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.06 24	0.07 28	0.04 9

F7	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.05 52	0.03 13	0.06 47	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.06 25	0.06 38	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.07 40	0.07 28	0.05 27

over-8	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.04 32	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.05 27

over-9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 32	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.05 27

qqai	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.03 4	0.04 32	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.02 3	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.03 3

LACA2	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 73	0.02 5	0.06 47	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

BridgeDepth	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.07 28	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.06 73	0.03 13	0.06 47	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MLG-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 52	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 27

MM-Stereo_test3	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.02 3	0.02 5	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 46	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.04 4	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.04 22	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.07 11	0.07 46	0.05 11	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

CoSv	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.05 71	0.03 50	0.05 54	0.04 28	0.04 22	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.07 46	0.04 5	0.08 62	0.04 6	0.06 25	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.05 10	0.07 28	0.04 9

AIO-test2	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.06 69	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

ProNet	0.04 5	0.04 22	0.04 42	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.04 93	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 69	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.07 11	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.03 3	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

CroCo-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.12 84	0.10 74	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.01 3	0.02 3	0.06 30	0.05 10	0.05 9	0.04 9
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
WiStereo	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.06 95	0.03 50	0.03 3	0.05 47	0.05 52	0.03 13	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.08 26	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.07 37	0.06 69	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.08 78	0.08 74	0.09 78	0.07 69

tt5	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.05 77	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.05 54	0.05 47	0.04 22	0.04 32	0.05 20	0.03 35	0.04 90	0.08 26	0.08 27	0.08 66	0.07 61	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.06 42	0.04 91	0.04 60	0.07 52	0.08 74	0.08 57	0.06 54

tt6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.06 95	0.03 50	0.03 3	0.05 47	0.05 52	0.03 13	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.08 26	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.07 37	0.06 69	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.08 78	0.08 74	0.09 78	0.07 69

tt7	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.05 77	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.04 28	0.03 4	0.05 51	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.06 30	0.07 40	0.08 57	0.06 54

FORCE_4.6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.04 22	0.03 13	0.08 79	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.07 61	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.06 42	0.04 91	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.09 78	0.06 54

F5.5	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.03 13	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.08 26	0.09 52	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.06 54

FORCE_4.5	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.06 70	0.04 28	0.05 52	0.05 51	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.09 44	0.08 27	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.08 74	0.09 78	0.07 69

FORCE_5	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.05 52	0.04 32	0.09 91	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.08 57	0.06 54

FORCE_6	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.05 47	0.03 4	0.03 13	0.07 62	0.04 68	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.08 57	0.05 27

over-6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.05 77	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.07 90	0.12 113	0.03 35	0.03 53	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.08 57	0.07 69

over v1	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.05 77	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.04 22	0.05 51	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.08 74	0.07 28	0.05 27

testmc14	0.05 27	0.05 51	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 52	0.04 32	0.10 95	0.02 3	0.02 6	0.11 71	0.09 52	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.05 12	0.04 91	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.05 27

PointNet	0.05 27	0.04 22	0.05 81	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.04 93	0.07 87	0.05 47	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.04 68	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.07 48	0.06 42	0.04 91	0.05 93	0.07 52	0.08 74	0.09 78	0.06 54

LACA1	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.03 3	0.06 68	0.05 52	0.04 32	0.06 47	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.06 25	0.08 81	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.04 60	0.07 52	0.08 74	0.08 57	0.06 54

NLSM3	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.06 70	0.08 109	0.05 52	0.06 69	0.04 6	0.05 83	0.04 90	0.08 26	0.08 27	0.07 46	0.06 38	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.05 12	0.04 91	0.04 60	0.07 52	0.08 74	0.08 57	0.07 69

NLCSM	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.07 87	0.14 248	0.04 22	0.10 145	0.05 20	0.29 340	0.02 6	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

MonStereo	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.05 54	0.05 47	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.06 42	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.07 40	0.07 28	0.07 69

111111	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.04 24	0.05 47	0.03 4	0.04 32	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.09 44	0.08 27	0.06 25	0.05 11	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.08 85	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

LG-Stereo	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.05 47	0.06 73	0.06 69	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.09 80	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.07 28	0.05 27

MM-Stereo_test2	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 52	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.07 61	0.07 37	0.06 69	0.08 67	0.10 103	0.04 91	0.03 16	0.05 9	0.09 96	0.06 15	0.05 27

GREAT-IGEV	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.05 51	0.08 79	0.02 3	0.02 6	0.11 71	0.09 52	0.07 46	0.05 11	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.10 103	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.08 57	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.06 70	0.06 68	0.06 73	0.06 69	0.06 47	0.02 3	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.06 25	0.05 11	0.05 4	0.05 37	0.05 7	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

U	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.01 3	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.12 84	0.11 87	0.08 66	0.07 61	0.08 62	0.05 37	0.10 87	0.07 64	0.01 3	0.03 16	0.07 52	0.07 40	0.06 15	0.06 54

AIO-Stereo	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 32	0.04 6	0.03 35	0.02 6	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.09 81	0.06 69	0.07 48	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.07 28	0.04 9

RSM	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.05 51	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.07 37	0.06 69	0.08 67	0.06 42	0.02 5	0.04 60	0.06 30	0.06 24	0.07 28	0.05 27

MoCha-V2	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.05 51	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.07 46	0.06 38	0.08 62	0.06 69	0.07 48	0.07 64	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

CroCo-Stereo Lap2	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 73	0.03 13	0.04 6	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.10 74	0.07 46	0.07 61	0.07 37	0.05 37	0.08 67	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.08 74	0.07 28	0.05 27

L4000	0.06 54	0.08 106	0.04 42	0.12 204	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.08 97	0.06 68	0.04 22	0.05 51	0.10 95	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.09 81	0.05 11	0.10 89	0.04 6	0.09 80	0.08 85	0.03 50	0.03 16	0.08 78	0.05 10	0.07 28	0.05 27

tt3	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.05 77	0.04 55	0.05 71	0.04 93	0.06 70	0.05 47	0.08 97	0.05 51	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.09 81	0.07 61	0.09 81	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.04 91	0.04 60	0.09 92	0.08 74	0.10 94	0.09 101

tt4	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.07 119	0.05 85	0.06 95	0.04 93	0.06 70	0.06 68	0.07 90	0.06 69	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.09 44	0.08 27	0.07 46	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.07 48	0.07 64	0.05 118	0.04 60	0.09 92	0.09 96	0.10 94	0.08 85

CR-Stereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.06 69	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.10 58	0.09 52	0.06 25	0.08 81	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.08 57	0.08 85

CR-RVC	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.03 11	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.05 51	0.05 20	0.05 83	0.04 90	0.12 84	0.11 87	0.07 46	0.08 81	0.08 62	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.09 96	0.10 94	0.09 101

FORCE_4.7	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.06 104	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.05 51	0.11 105	0.03 35	0.04 90	0.09 44	0.08 27	0.10 94	0.08 81	0.08 62	0.05 37	0.08 67	0.06 42	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.09 78	0.07 69

F4.4	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.02 5	0.06 70	0.04 28	0.04 22	0.05 51	0.08 79	0.03 35	0.04 90	0.09 44	0.08 27	0.07 46	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.05 12	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.08 74	0.08 57	0.08 85

FORCE_4	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.05 77	0.03 22	0.05 71	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.07 90	0.06 69	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.10 58	0.08 27	0.07 46	0.07 61	0.08 62	0.05 37	0.08 67	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.09 96	0.10 94	0.08 85

SCION-MonSter(vits)	0.06 54	0.09 122	0.07 121	0.09 158	0.09 163	0.08 137	0.05 125	0.05 54	0.05 47	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.06 42	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.07 40	0.07 28	0.07 69

LACA_dic	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.07 90	0.04 32	0.05 20	0.05 83	0.03 53	0.10 58	0.10 74	0.06 25	0.08 81	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.08 57	0.08 85

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.06 68	0.05 52	0.05 51	0.10 95	0.03 35	0.03 53	0.13 93	0.09 52	0.08 66	0.07 61	0.09 81	0.05 37	0.07 48	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.09 78	0.06 54

MCSU-Stereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.06 73	0.04 32	0.09 91	0.03 35	0.03 53	0.12 84	0.09 52	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.07 40	0.09 78	0.07 69

TS12	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.07 90	0.04 32	0.05 20	0.05 83	0.03 53	0.10 58	0.10 74	0.06 25	0.08 81	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.08 57	0.08 85

LACA3	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.05 77	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.06 73	0.04 32	0.08 79	0.04 68	0.04 90	0.11 71	0.10 74	0.06 25	0.08 81	0.08 62	0.05 37	0.08 67	0.08 85	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.08 74	0.09 78	0.08 85

DispViT+	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.07 119	0.05 85	0.05 71	0.04 93	0.05 54	0.07 101	0.06 73	0.08 109	0.06 47	0.05 83	0.03 53	0.10 58	0.09 52	0.06 25	0.08 81	0.08 62	0.06 69	0.06 25	0.07 64	0.03 50	0.06 111	0.07 52	0.10 111	0.08 57	0.09 101

WQFJX1	0.06 54	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.06 70	0.17 294	0.04 22	0.11 168	0.04 6	0.31 342	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.05 71	0.03 50	0.05 54	0.15 264	0.04 22	0.14 199	0.04 6	0.33 345	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 37	0.04 3	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.05 9	0.07 40	0.06 15	0.06 54

GEAStereo	0.06 54	0.07 91	0.05 81	0.06 104	0.05 85	0.05 71	0.04 93	0.05 54	0.04 28	0.06 73	0.04 32	0.07 62	0.02 3	0.03 53	0.13 93	0.09 52	0.09 81	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.10 87	0.08 85	0.03 50	0.05 93	0.08 78	0.07 40	0.08 57	0.05 27

GSStereo	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.03 3	0.04 28	0.05 52	0.04 32	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 71	0.10 74	0.10 94	0.06 38	0.09 81	0.06 69	0.10 87	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.06 24	0.07 28	0.05 27

gasm-f	0.06 54	0.07 91	0.05 81	0.06 104	0.05 85	0.05 71	0.04 93	0.05 54	0.04 28	0.06 73	0.04 32	0.07 62	0.02 3	0.03 53	0.13 93	0.09 52	0.09 81	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.10 87	0.08 85	0.03 50	0.05 93	0.08 78	0.07 40	0.08 57	0.05 27

AdaDepth	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.04 30	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.05 54	0.06 68	0.04 22	0.05 51	0.05 20	0.03 35	0.03 53	0.11 71	0.11 87	0.09 81	0.08 81	0.09 81	0.06 69	0.08 67	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.09 78	0.07 69

GASTEREO	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.04 32	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.12 84	0.10 74	0.08 66	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.07 48	0.13 127	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.08 74	0.07 28	0.05 27

MSCF	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.04 32	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.12 84	0.10 74	0.08 66	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.07 48	0.12 116	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.08 74	0.06 15	0.05 27

MLG-Stereo_test2	0.06 54	0.05 51	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.04 28	0.07 90	0.05 51	0.07 62	0.03 35	0.04 90	0.10 58	0.10 74	0.10 94	0.07 61	0.11 95	0.06 69	0.10 87	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.05 10	0.09 78	0.06 54

GIP-stereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.03 50	0.03 3	0.03 7	0.05 52	0.04 32	0.05 20	0.02 3	0.04 90	0.11 71	0.09 52	0.08 66	0.07 61	0.09 81	0.07 94	0.08 67	0.09 97	0.02 5	0.04 60	0.06 30	0.07 40	0.08 57	0.05 27

IGEV-Stereo++	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.05 77	0.05 85	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.05 47	0.05 52	0.05 51	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.08 62	0.05 37	0.07 48	0.12 116	0.04 91	0.03 16	0.05 9	0.07 40	0.08 57	0.05 27

RAStereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.05 54	0.03 7	0.10 107	0.03 13	0.07 62	0.03 35	0.02 6	0.14 106	0.11 87	0.09 81	0.08 81	0.09 81	0.05 37	0.12 107	0.07 64	0.02 5	0.03 16	0.09 92	0.07 40	0.07 28	0.07 69

Occ-G	0.06 54	0.07 91	0.05 81	0.05 77	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.05 54	0.04 28	0.04 22	0.08 109	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.11 71	0.11 87	0.08 66	0.08 81	0.13 111	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.04 91	0.05 93	0.06 30	0.06 24	0.08 57	0.06 54

RSM++	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.05 77	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.05 52	0.05 51	0.07 62	0.04 68	0.02 6	0.11 71	0.10 74	0.08 66	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.07 40	0.07 28	0.05 27

test_c	0.07 83	0.06 81	0.05 81	0.04 30	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.06 70	0.07 101	0.08 97	0.07 90	0.09 91	0.05 83	0.04 90	0.11 71	0.10 74	0.07 46	0.09 93	0.08 62	0.07 94	0.10 87	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.08 74	0.09 78	0.09 101

L400	0.07 83	0.08 106	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.06 95	0.03 50	0.10 103	0.06 68	0.06 73	0.06 69	0.11 105	0.05 83	0.03 53	0.13 93	0.12 103	0.09 81	0.07 61	0.12 102	0.05 37	0.10 87	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.09 92	0.08 74	0.09 78	0.06 54

L500	0.07 83	0.08 106	0.04 42	0.05 77	0.04 55	0.07 112	0.03 50	0.07 87	0.07 101	0.04 22	0.06 69	0.08 79	0.05 83	0.03 53	0.12 84	0.13 112	0.09 81	0.07 61	0.11 95	0.05 37	0.10 87	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.09 92	0.07 40	0.09 78	0.07 69

BridgeDepth_RVC	0.07 83	0.07 91	0.06 101	0.05 77	0.06 105	0.06 95	0.04 93	0.07 87	0.09 129	0.07 90	0.07 90	0.07 62	0.05 83	0.04 90	0.13 93	0.11 87	0.07 46	0.09 93	0.09 81	0.07 94	0.08 67	0.08 85	0.03 50	0.04 60	0.09 92	0.11 117	0.10 94	0.11 120
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.07 83	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.06 70	0.15 264	0.04 22	0.15 209	0.05 20	0.34 347	0.03 53	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.05 37	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.05 9	0.06 24	0.06 15	0.06 54

NLMM1	0.07 83	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.03 50	0.06 70	0.19 306	0.05 52	0.14 199	0.05 20	0.39 353	0.03 53	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 37	0.05 37	0.05 7	0.06 42	0.03 50	0.05 93	0.07 52	0.06 24	0.07 28	0.05 27

NLMM	0.07 83	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.06 70	0.15 264	0.04 22	0.15 209	0.05 20	0.34 347	0.03 53	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.05 37	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.05 9	0.06 24	0.06 15	0.06 54

NLSM1	0.07 83	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.04 93	0.07 87	0.19 306	0.04 22	0.16 225	0.06 47	0.36 352	0.03 53	0.07 11	0.08 27	0.06 25	0.05 11	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.07 28	0.05 27

VIP-Stereo	0.07 83	0.06 81	0.05 81	0.05 77	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.05 47	0.06 73	0.09 128	0.10 95	0.03 35	0.03 53	0.12 84	0.11 87	0.12 105	0.09 93	0.10 89	0.06 69	0.11 97	0.06 42	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.07 40	0.07 28	0.08 85

DEFOM-Stereo	0.07 83	0.06 81	0.04 42	0.06 104	0.05 85	0.05 71	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.06 73	0.07 90	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.11 71	0.10 74	0.11 98	0.09 93	0.10 89	0.06 69	0.11 97	0.07 64	0.04 91	0.04 60	0.08 78	0.08 74	0.12 113	0.08 85

StereoVision	0.07 83	0.05 51	0.05 81	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.07 87	0.11 175	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.06 108	0.02 6	0.13 93	0.13 112	0.09 81	0.07 61	0.10 89	0.08 111	0.08 67	0.07 64	0.03 50	0.05 93	0.11 117	0.10 111	0.13 122	0.13 134

AEACV	0.07 83	0.08 106	0.04 42	0.05 77	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.05 54	0.03 7	0.05 52	0.05 51	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.17 133	0.13 112	0.09 81	0.08 81	0.12 102	0.07 94	0.10 87	0.10 103	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.12 129	0.07 28	0.05 27

RAFT	0.07 83	0.04 22	0.06 101	0.05 77	0.03 22	0.06 95	0.03 50	0.10 103	0.05 47	0.06 73	0.07 90	0.08 79	0.05 83	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.08 62	0.06 69	0.08 67	0.09 97	0.02 5	0.04 60	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.15 154

TDLM	0.07 83	0.08 106	0.07 121	0.07 119	0.07 122	0.07 112	0.05 125	0.07 87	0.06 68	0.06 73	0.10 145	0.08 79	0.06 108	0.05 106	0.09 44	0.09 52	0.09 81	0.09 93	0.08 62	0.06 69	0.08 67	0.06 42	0.05 118	0.07 129	0.08 78	0.07 40	0.08 57	0.08 85

GIO	0.08 97	0.07 91	0.06 101	0.04 30	0.05 85	0.05 71	0.03 50	0.11 112	0.09 129	0.07 90	0.09 128	0.07 62	0.05 83	0.06 127	0.14 106	0.12 103	0.13 111	0.12 136	0.11 95	0.08 111	0.11 97	0.12 116	0.06 138	0.06 111	0.09 92	0.09 96	0.12 113	0.09 101

MLG-Stereo_test3	0.08 97	0.06 81	0.04 42	0.05 77	0.06 105	0.06 95	0.04 93	0.07 87	0.06 68	0.09 101	0.07 90	0.13 121	0.03 35	0.05 106	0.13 93	0.11 87	0.12 105	0.09 93	0.29 247	0.06 69	0.12 107	0.13 127	0.03 50	0.05 93	0.07 52	0.08 74	0.10 94	0.08 85

anonymousdsp	0.08 97	0.07 91	0.06 101	0.06 104	0.05 85	0.06 95	0.04 93	0.10 103	0.06 68	0.11 113	0.10 145	0.08 79	0.04 68	0.05 106	0.13 93	0.12 103	0.11 98	0.09 93	0.13 111	0.08 111	0.14 114	0.15 137	0.04 91	0.05 93	0.08 78	0.07 40	0.11 106	0.07 69

iRaftStereo_RVC	0.08 97	0.07 91	0.06 101	0.05 77	0.05 85	0.05 71	0.03 50	0.10 103	0.05 47	0.10 107	0.09 128	0.10 95	0.05 83	0.04 90	0.11 71	0.11 87	0.13 111	0.10 110	0.12 102	0.07 94	0.15 120	0.11 107	0.04 91	0.05 93	0.10 107	0.09 96	0.11 106	0.08 85

delet	0.08 97	0.08 106	0.07 121	0.09 158	0.07 122	0.08 137	0.06 150	0.07 87	0.06 68	0.09 101	0.07 90	0.11 105	0.06 108	0.06 127	0.12 84	0.10 74	0.10 94	0.09 93	0.08 62	0.09 129	0.09 80	0.07 64	0.05 118	0.06 111	0.09 92	0.09 96	0.10 94	0.08 85

NBS	0.09 102	0.06 81	0.05 81	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.04 93	0.10 103	0.06 68	0.16 126	0.03 13	0.12 113	0.06 108	0.05 106	0.15 118	0.14 124	0.15 126	0.09 93	0.12 102	0.08 111	0.20 166	0.12 116	0.05 118	0.05 93	0.11 117	0.11 117	0.09 78	0.10 110

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 102	0.06 81	0.07 121	0.07 119	0.07 122	0.06 95	0.04 93	0.10 103	0.08 109	0.16 126	0.10 145	0.12 113	0.08 146	0.04 90	0.14 106	0.12 103	0.14 117	0.09 93	0.16 132	0.07 94	0.11 97	0.09 97	0.04 91	0.05 93	0.10 107	0.10 111	0.13 122	0.10 110

TS	0.09 102	0.07 91	0.07 121	0.07 119	0.06 105	0.06 95	0.04 93	0.11 112	0.06 68	0.06 73	0.11 168	0.10 95	0.05 83	0.05 106	0.13 93	0.13 112	0.09 81	0.10 110	0.12 102	0.08 111	0.13 109	0.11 107	0.04 91	0.06 111	0.12 133	0.11 117	0.12 113	0.14 146

LG-Stereo_L2	0.09 102	0.08 106	0.05 81	0.04 30	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.13 123	0.09 129	0.21 160	0.09 128	0.13 121	0.05 83	0.05 106	0.13 93	0.14 124	0.14 117	0.09 93	0.14 115	0.07 94	0.18 142	0.12 116	0.03 50	0.04 60	0.09 92	0.08 74	0.10 94	0.10 110

LG-Stereo_L1	0.09 102	0.08 106	0.05 81	0.05 77	0.05 85	0.05 71	0.03 50	0.13 123	0.09 129	0.21 160	0.09 128	0.11 105	0.05 83	0.05 106	0.13 93	0.14 124	0.14 117	0.09 93	0.14 115	0.07 94	0.18 142	0.11 107	0.03 50	0.04 60	0.09 92	0.08 74	0.10 94	0.10 110

LG-G_1	0.09 102	0.08 106	0.06 101	0.08 142	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.09 99	0.06 68	0.09 101	0.07 90	0.13 121	0.06 108	0.07 140	0.14 106	0.12 103	0.13 111	0.10 110	0.15 123	0.08 111	0.14 114	0.17 153	0.05 118	0.05 93	0.09 92	0.09 96	0.12 113	0.11 120

LG-G	0.09 102	0.08 106	0.06 101	0.08 142	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.09 99	0.06 68	0.09 101	0.07 90	0.13 121	0.06 108	0.07 140	0.14 106	0.12 103	0.13 111	0.10 110	0.15 123	0.08 111	0.14 114	0.17 153	0.05 118	0.05 93	0.09 92	0.09 96	0.12 113	0.11 120

DFGA-Net	0.09 102	0.09 122	0.05 81	0.07 119	0.05 85	0.06 95	0.05 125	0.11 112	0.06 68	0.12 119	0.07 90	0.13 121	0.05 83	0.04 90	0.14 106	0.12 103	0.13 111	0.10 110	0.13 111	0.07 94	0.11 97	0.08 85	0.05 118	0.07 129	0.10 107	0.09 96	0.14 130	0.11 120

LGtest1	0.09 102	0.07 91	0.06 101	0.06 104	0.06 105	0.07 112	0.04 93	0.10 103	0.09 129	0.09 101	0.10 145	0.10 95	0.05 83	0.06 127	0.15 118	0.13 112	0.15 126	0.11 125	0.15 123	0.09 129	0.16 122	0.15 137	0.05 118	0.05 93	0.10 107	0.09 96	0.12 113	0.10 110

AIO_rvc	0.09 102	0.09 122	0.06 101	0.07 119	0.06 105	0.07 112	0.04 93	0.12 118	0.08 109	0.12 119	0.05 51	0.11 105	0.04 68	0.05 106	0.22 212	0.17 164	0.11 98	0.09 93	0.14 115	0.07 94	0.16 122	0.22 193	0.04 91	0.05 93	0.09 92	0.08 74	0.09 78	0.07 69

AANet_RVC	0.09 102	0.08 106	0.08 149	0.07 119	0.09 163	0.06 95	0.06 150	0.09 99	0.09 129	0.08 97	0.09 128	0.08 79	0.07 127	0.06 127	0.14 106	0.11 87	0.11 98	0.12 136	0.11 95	0.10 142	0.10 87	0.09 97	0.07 162	0.08 152	0.11 117	0.12 129	0.12 113	0.14 146

IGEV-Stereo+	0.10 113	0.11 168	0.05 81	0.05 77	0.06 105	0.06 95	0.03 50	0.16 141	0.08 109	0.24 210	0.13 191	0.11 105	0.06 108	0.05 106	0.13 93	0.15 141	0.14 117	0.10 110	0.15 123	0.10 142	0.18 142	0.15 137	0.05 118	0.04 60	0.10 107	0.12 129	0.08 57	0.09 101

plain	0.10 113	0.09 122	0.07 121	0.06 104	0.06 105	0.07 112	0.04 93	0.13 123	0.06 68	0.16 126	0.06 69	0.11 105	0.04 68	0.04 90	0.16 126	0.16 154	0.16 133	0.12 136	0.15 123	0.08 111	0.15 120	0.11 107	0.04 91	0.07 129	0.12 133	0.12 129	0.12 113	0.14 146

MaDis-Stereo	0.10 113	0.07 91	0.07 121	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.04 93	0.09 99	0.07 101	0.11 113	0.07 90	0.13 121	0.06 108	0.03 53	0.14 106	0.14 124	0.15 126	0.12 136	0.15 123	0.07 94	0.16 122	0.13 127	0.03 50	0.06 111	0.14 158	0.20 241	0.16 144	0.19 195

MIF-Stereo (partial)	0.10 113	0.09 122	0.08 149	0.07 119	0.06 105	0.07 112	0.04 93	0.12 118	0.09 129	0.12 119	0.07 90	0.09 91	0.07 127	0.05 106	0.18 148	0.15 141	0.16 133	0.13 154	0.14 115	0.08 111	0.16 122	0.10 103	0.04 91	0.08 152	0.13 143	0.11 117	0.16 144	0.13 134

AASNet	0.10 113	0.10 141	0.07 121	0.10 169	0.10 187	0.11 188	0.08 196	0.11 112	0.06 68	0.10 107	0.11 168	0.10 95	0.06 108	0.07 140	0.14 106	0.11 87	0.13 111	0.11 125	0.11 95	0.09 129	0.11 97	0.12 116	0.06 138	0.08 152	0.11 117	0.10 111	0.10 94	0.08 85

AFF-stereo	0.10 113	0.10 141	0.08 149	0.07 119	0.06 105	0.08 137	0.04 93	0.17 148	0.08 109	0.21 160	0.08 109	0.13 121	0.05 83	0.03 53	0.14 106	0.14 124	0.12 105	0.09 93	0.20 169	0.07 94	0.14 114	0.11 107	0.04 91	0.06 111	0.13 143	0.12 129	0.18 168	0.11 120

MMNet	0.10 113	0.09 122	0.07 121	0.10 169	0.08 147	0.09 162	0.06 150	0.10 103	0.08 109	0.08 97	0.09 128	0.12 113	0.06 108	0.08 153	0.22 212	0.11 87	0.12 105	0.11 125	0.12 102	0.09 129	0.11 97	0.08 85	0.06 138	0.08 152	0.10 107	0.11 117	0.13 122	0.12 128

GANet	0.10 113	0.10 141	0.09 173	0.10 169	0.10 187	0.12 205	0.09 213	0.13 123	0.08 109	0.10 107	0.10 145	0.14 132	0.06 108	0.06 127	0.11 71	0.12 103	0.14 117	0.14 168	0.11 95	0.07 94	0.11 97	0.08 85	0.08 193	0.08 152	0.11 117	0.09 96	0.11 106	0.11 120

CVANet_RVC	0.10 113	0.12 184	0.11 216	0.13 214	0.09 163	0.11 188	0.08 196	0.12 118	0.08 109	0.09 101	0.14 199	0.10 95	0.07 127	0.07 140	0.11 71	0.11 87	0.11 98	0.11 125	0.11 95	0.08 111	0.11 97	0.08 85	0.06 138	0.08 152	0.11 117	0.09 96	0.11 106	0.12 128

FETStereo	0.11 122	0.09 122	0.06 101	0.06 104	0.06 105	0.07 112	0.04 93	0.19 168	0.06 68	0.24 210	0.06 69	0.17 154	0.05 83	0.05 106	0.15 118	0.13 112	0.15 126	0.10 110	0.16 132	0.08 111	0.20 166	0.17 153	0.06 138	0.06 111	0.12 133	0.11 117	0.14 130	0.09 101

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 122	0.08 106	0.06 101	0.07 119	0.07 122	0.07 112	0.03 50	0.16 141	0.09 129	0.24 210	0.09 128	0.10 95	0.06 108	0.05 106	0.15 118	0.17 164	0.17 142	0.12 136	0.16 132	0.10 142	0.24 208	0.17 153	0.04 91	0.05 93	0.10 107	0.11 117	0.13 122	0.09 101

UniTT-Stereo	0.11 122	0.07 91	0.06 101	0.05 77	0.05 85	0.06 95	0.04 93	0.10 103	0.07 101	0.13 122	0.06 69	0.12 113	0.12 223	0.08 153	0.18 148	0.14 124	0.16 133	0.12 136	0.19 160	0.09 129	0.17 130	0.12 116	0.07 162	0.06 111	0.12 133	0.19 230	0.10 94	0.13 134

MIM_Stereo	0.11 122	0.09 122	0.07 121	0.08 142	0.07 122	0.09 162	0.04 93	0.13 123	0.06 68	0.19 149	0.08 109	0.11 105	0.05 83	0.05 106	0.16 126	0.15 141	0.17 142	0.12 136	0.20 169	0.10 142	0.18 142	0.15 137	0.04 91	0.07 129	0.11 117	0.10 111	0.15 137	0.10 110

RAFT_CTSACE	0.11 122	0.09 122	0.07 121	0.05 77	0.06 105	0.08 137	0.06 150	0.12 118	0.07 101	0.18 142	0.06 69	0.14 132	0.12 223	0.05 106	0.13 93	0.13 112	0.14 117	0.09 93	0.12 102	0.07 94	0.16 122	0.18 162	0.04 91	0.07 129	0.14 158	0.14 160	0.19 177	0.14 146

test_5	0.11 122	0.10 141	0.08 149	0.07 119	0.05 85	0.07 112	0.05 125	0.16 141	0.07 101	0.11 113	0.09 128	0.15 140	0.15 269	0.03 53	0.15 118	0.15 141	0.11 98	0.10 110	0.12 102	0.07 94	0.13 109	0.15 137	0.04 91	0.09 183	0.13 143	0.14 160	0.19 177	0.18 175

CCAANet	0.11 122	0.10 141	0.10 187	0.10 169	0.08 147	0.09 162	0.11 243	0.13 123	0.10 150	0.11 113	0.10 145	0.18 162	0.08 146	0.07 140	0.16 126	0.14 124	0.14 117	0.11 125	0.10 89	0.09 129	0.13 109	0.09 97	0.07 162	0.06 111	0.11 117	0.12 129	0.21 200	0.14 146

DMCA	0.11 122	0.09 122	0.10 187	0.08 142	0.09 163	0.08 137	0.09 213	0.13 123	0.10 150	0.11 113	0.13 191	0.12 113	0.08 146	0.09 180	0.20 178	0.14 124	0.15 126	0.14 168	0.12 102	0.10 142	0.14 114	0.09 97	0.08 193	0.08 152	0.11 117	0.13 145	0.11 106	0.12 128

CEFStereo	0.12 130	0.10 141	0.06 101	0.06 104	0.07 122	0.09 162	0.06 150	0.19 168	0.06 68	0.24 210	0.07 90	0.19 173	0.05 83	0.06 127	0.19 157	0.14 124	0.16 133	0.10 110	0.17 142	0.09 129	0.23 203	0.18 162	0.06 138	0.07 129	0.11 117	0.12 129	0.12 113	0.10 110

CGFBStereo	0.12 130	0.10 141	0.06 101	0.06 104	0.06 105	0.08 137	0.05 125	0.20 173	0.06 68	0.24 210	0.07 90	0.19 173	0.05 83	0.06 127	0.17 133	0.14 124	0.16 133	0.10 110	0.16 132	0.09 129	0.22 188	0.19 176	0.06 138	0.06 111	0.12 133	0.12 129	0.13 122	0.10 110

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 130	0.09 122	0.06 101	0.06 104	0.07 122	0.06 95	0.04 93	0.17 148	0.08 109	0.24 210	0.08 109	0.14 132	0.06 108	0.06 127	0.17 133	0.14 124	0.18 155	0.13 154	0.18 147	0.10 142	0.23 203	0.23 199	0.06 138	0.06 111	0.10 107	0.13 145	0.14 130	0.16 160

AIO_test	0.12 130	0.10 141	0.06 101	0.10 169	0.07 122	0.07 112	0.06 150	0.14 130	0.10 150	0.13 122	0.07 90	0.13 121	0.05 83	0.05 106	0.29 269	0.29 324	0.11 98	0.09 93	0.13 111	0.07 94	0.18 142	0.24 207	0.05 118	0.06 111	0.12 133	0.18 220	0.10 94	0.07 69

LL-Strereo2	0.12 130	0.08 106	0.07 121	0.07 119	0.07 122	0.06 95	0.04 93	0.15 134	0.10 150	0.22 169	0.10 145	0.13 121	0.07 127	0.07 140	0.15 118	0.15 141	0.18 155	0.11 125	0.20 169	0.10 142	0.20 166	0.28 245	0.05 118	0.07 129	0.12 133	0.13 145	0.15 137	0.10 110

RAFT+CT+SA	0.12 130	0.10 141	0.09 173	0.08 142	0.06 105	0.07 112	0.06 150	0.19 168	0.09 129	0.16 126	0.08 109	0.18 162	0.16 278	0.05 106	0.17 133	0.17 164	0.12 105	0.10 110	0.17 142	0.09 129	0.17 130	0.23 199	0.04 91	0.08 152	0.15 170	0.14 160	0.18 168	0.17 167

raft+_RVC	0.12 130	0.10 141	0.08 149	0.09 158	0.08 147	0.09 162	0.06 150	0.18 157	0.09 129	0.22 169	0.12 179	0.15 140	0.07 127	0.06 127	0.16 126	0.14 124	0.16 133	0.12 136	0.20 169	0.09 129	0.19 156	0.17 153	0.05 118	0.07 129	0.14 158	0.13 145	0.16 144	0.13 134

ARAFT	0.12 130	0.09 122	0.07 121	0.09 158	0.07 122	0.08 137	0.04 93	0.14 130	0.08 109	0.21 160	0.10 145	0.17 154	0.05 83	0.05 106	0.18 148	0.14 124	0.18 155	0.15 198	0.20 169	0.08 111	0.20 166	0.18 162	0.05 118	0.06 111	0.14 158	0.11 117	0.18 168	0.13 134

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 130	0.11 168	0.09 173	0.08 142	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.21 196	0.09 129	0.23 183	0.09 128	0.18 162	0.06 108	0.05 106	0.16 126	0.14 124	0.14 117	0.09 93	0.21 182	0.08 111	0.17 130	0.13 127	0.05 118	0.08 152	0.17 191	0.13 145	0.20 192	0.14 146

FETCStereo	0.13 139	0.10 141	0.07 121	0.07 119	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.21 196	0.06 68	0.25 229	0.07 90	0.20 183	0.06 108	0.06 127	0.17 133	0.15 141	0.17 142	0.10 110	0.18 147	0.09 129	0.26 220	0.24 207	0.06 138	0.07 129	0.12 133	0.13 145	0.16 144	0.12 128

DF_test	0.13 139	0.09 122	0.08 149	0.05 77	0.07 122	0.08 137	0.04 93	0.20 173	0.10 150	0.24 210	0.08 109	0.22 212	0.08 146	0.10 205	0.21 192	0.19 208	0.22 214	0.12 136	0.17 142	0.12 168	0.31 241	0.21 185	0.08 193	0.08 152	0.11 117	0.14 160	0.13 122	0.12 128

SGD-Stereo	0.13 139	0.07 91	0.05 81	0.06 104	0.06 105	0.08 137	0.03 50	0.08 97	0.08 109	0.10 107	0.06 69	0.13 121	0.06 108	0.04 90	0.93 376	0.17 164	0.18 155	0.10 110	0.16 132	0.08 111	0.18 142	0.11 107	0.06 138	0.06 111	0.10 107	0.11 117	0.16 144	0.13 134

YMNet	0.13 139	0.11 168	0.08 149	0.10 169	0.10 187	0.12 205	0.17 291	0.11 112	0.10 150	0.10 107	0.08 109	0.16 149	0.12 223	0.09 180	0.66 351	0.16 154	0.12 105	0.12 136	0.14 115	0.08 111	0.11 97	0.11 107	0.07 162	0.07 129	0.15 170	0.11 117	0.15 137	0.13 134

HUF	0.13 139	0.09 122	0.07 121	0.08 142	0.08 147	0.07 112	0.04 93	0.15 134	0.08 109	0.18 142	0.07 90	0.12 113	0.07 127	0.06 127	0.43 314	0.45 380	0.15 126	0.10 110	0.20 169	0.09 129	0.21 177	0.21 185	0.06 138	0.06 111	0.11 117	0.08 74	0.11 106	0.08 85

anonymousdsp2	0.13 139	0.12 184	0.09 173	0.09 158	0.08 147	0.10 170	0.07 172	0.18 157	0.08 109	0.20 153	0.16 225	0.15 140	0.07 127	0.07 140	0.15 118	0.15 141	0.17 142	0.12 136	0.23 200	0.11 156	0.19 156	0.21 185	0.07 162	0.08 152	0.13 143	0.11 117	0.18 168	0.12 128

TESTraft	0.13 139	0.11 168	0.08 149	0.07 119	0.07 122	0.07 112	0.07 172	0.15 134	0.11 175	0.16 126	0.10 145	0.14 132	0.16 278	0.05 106	0.24 241	0.17 164	0.15 126	0.12 136	0.18 147	0.10 142	0.18 142	0.22 193	0.04 91	0.08 152	0.17 191	0.17 201	0.23 212	0.19 195

UPFNet	0.13 139	0.11 168	0.12 240	0.12 204	0.11 207	0.13 217	0.10 230	0.15 134	0.12 203	0.17 135	0.13 191	0.15 140	0.09 162	0.11 226	0.23 224	0.15 141	0.17 142	0.15 198	0.16 132	0.11 156	0.13 109	0.11 107	0.09 213	0.09 183	0.13 143	0.13 145	0.19 177	0.13 134

HNOStereo	0.14 147	0.10 141	0.08 149	0.08 142	0.08 147	0.08 137	0.05 125	0.22 208	0.08 109	0.26 243	0.08 109	0.21 199	0.08 146	0.07 140	0.19 157	0.17 164	0.18 155	0.11 125	0.22 192	0.11 156	0.30 238	0.22 193	0.06 138	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.16 160

GeoAtt-L-single (ZS)	0.14 147	0.08 106	0.08 149	0.05 77	0.07 122	0.10 170	0.06 150	0.18 157	0.08 109	0.22 169	0.08 109	0.19 173	0.07 127	0.10 205	0.18 148	0.20 229	0.21 194	0.12 136	0.15 123	0.11 156	0.39 297	0.24 207	0.08 193	0.06 111	0.16 176	0.13 145	0.19 177	0.24 254

GeoAtt-L (ZS)	0.14 147	0.06 81	0.07 121	0.05 77	0.06 105	0.07 112	0.06 150	0.20 173	0.08 109	0.20 153	0.06 69	0.18 162	0.06 108	0.12 260	0.18 148	0.21 242	0.21 194	0.12 136	0.14 115	0.11 156	0.38 284	0.26 228	0.07 162	0.05 93	0.14 158	0.13 145	0.19 177	0.27 279

DepthFocus	0.14 147	0.09 122	0.07 121	0.10 169	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.20 173	0.10 150	0.23 183	0.10 145	0.18 162	0.07 127	0.11 226	0.19 157	0.21 242	0.22 214	0.13 154	0.22 192	0.14 218	0.35 269	0.24 207	0.10 241	0.07 129	0.11 117	0.13 145	0.17 161	0.18 175

4D-IteraStereo	0.14 147	0.10 141	0.09 173	0.10 169	0.08 147	0.08 137	0.05 125	0.21 196	0.12 203	0.26 243	0.12 179	0.20 183	0.08 146	0.07 140	0.19 157	0.18 188	0.20 178	0.15 198	0.22 192	0.12 168	0.27 229	0.29 250	0.05 118	0.08 152	0.14 158	0.14 160	0.19 177	0.13 134

CAS	0.14 147	0.11 168	0.08 149	0.09 158	0.08 147	0.08 137	0.05 125	0.17 148	0.10 150	0.17 135	0.16 225	0.15 140	0.10 178	0.10 205	0.20 178	0.18 188	0.17 142	0.14 168	0.19 160	0.11 156	0.22 188	0.23 199	0.07 162	0.08 152	0.17 191	0.16 191	0.17 161	0.23 238

TestStereo1	0.14 147	0.12 184	0.08 149	0.07 119	0.07 122	0.08 137	0.07 172	0.14 130	0.10 150	0.17 135	0.09 128	0.14 132	0.17 291	0.05 106	0.23 224	0.17 164	0.16 133	0.12 136	0.19 160	0.10 142	0.19 156	0.24 207	0.04 91	0.07 129	0.18 208	0.17 201	0.26 247	0.20 205

SA-5K	0.14 147	0.12 184	0.08 149	0.07 119	0.07 122	0.08 137	0.07 172	0.14 130	0.10 150	0.17 135	0.09 128	0.14 132	0.17 291	0.05 106	0.23 224	0.17 164	0.16 133	0.12 136	0.19 160	0.10 142	0.19 156	0.24 207	0.04 91	0.07 129	0.18 208	0.17 201	0.26 247	0.20 205

test_4	0.14 147	0.09 122	0.10 187	0.07 119	0.07 122	0.05 71	0.05 125	0.17 148	0.11 175	0.24 210	0.08 109	0.15 140	0.08 146	0.07 140	0.19 157	0.18 188	0.18 155	0.12 136	0.17 142	0.11 156	0.23 203	0.27 237	0.04 91	0.09 183	0.14 158	0.20 241	0.26 247	0.23 238

rafts_anoy	0.14 147	0.14 228	0.11 216	0.11 189	0.11 207	0.10 170	0.07 172	0.21 196	0.08 109	0.21 160	0.15 209	0.17 154	0.07 127	0.06 127	0.20 178	0.17 164	0.20 178	0.17 238	0.22 192	0.12 168	0.21 177	0.18 162	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.15 177	0.15 137	0.17 167

RALAANet	0.14 147	0.13 205	0.11 216	0.10 169	0.10 187	0.11 188	0.07 172	0.17 148	0.10 150	0.16 126	0.15 209	0.15 140	0.09 162	0.06 127	0.19 157	0.16 154	0.18 155	0.17 238	0.26 222	0.14 218	0.24 208	0.23 199	0.07 162	0.09 183	0.16 176	0.15 177	0.20 192	0.16 160

RAFT + AFF	0.14 147	0.07 91	0.05 81	0.08 142	0.05 85	0.07 112	0.04 93	0.11 112	0.08 109	0.14 125	0.07 90	0.15 140	0.04 68	0.03 53	1.54 396	0.11 87	0.14 117	0.07 61	0.14 115	0.06 69	0.14 114	0.08 85	0.03 50	0.05 93	0.10 107	0.07 40	0.07 28	0.07 69

HITNet	0.14 147	0.11 168	0.10 187	0.11 189	0.10 187	0.10 170	0.07 172	0.18 157	0.11 175	0.24 210	0.13 191	0.18 162	0.10 178	0.09 180	0.20 178	0.14 124	0.17 142	0.14 168	0.16 132	0.10 142	0.20 166	0.22 193	0.08 193	0.09 183	0.15 170	0.14 160	0.24 223	0.18 175
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
WAFT-Stereo (ZS)	0.15 160	0.07 91	0.08 149	0.05 77	0.07 122	0.07 112	0.04 93	0.20 173	0.13 231	0.23 183	0.13 191	0.21 199	0.09 162	0.11 226	0.20 178	0.21 242	0.19 168	0.11 125	0.15 123	0.12 168	0.37 279	0.29 250	0.08 193	0.08 152	0.18 208	0.13 145	0.16 144	0.20 205

LGCAT	0.15 160	0.12 184	0.10 187	0.09 158	0.09 163	0.11 188	0.07 172	0.21 196	0.12 203	0.23 183	0.11 168	0.19 173	0.10 178	0.08 153	0.19 157	0.21 242	0.24 251	0.14 168	0.21 182	0.13 188	0.37 279	0.24 207	0.10 241	0.08 152	0.14 158	0.15 177	0.18 168	0.16 160

MatchAttention (ZS)	0.15 160	0.09 122	0.06 101	0.07 119	0.06 105	0.10 170	0.05 125	0.20 173	0.10 150	0.24 210	0.07 90	0.24 228	0.08 146	0.09 180	0.21 192	0.20 229	0.22 214	0.13 154	0.15 123	0.12 168	0.40 299	0.25 219	0.07 162	0.06 111	0.15 170	0.13 145	0.26 247	0.17 167
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.15 160	0.10 141	0.11 216	0.08 142	0.08 147	0.11 188	0.09 213	0.22 208	0.09 129	0.22 169	0.10 145	0.24 228	0.08 146	0.08 153	0.18 148	0.19 208	0.24 251	0.13 154	0.19 160	0.11 156	0.36 274	0.21 185	0.09 213	0.08 152	0.14 158	0.12 129	0.18 168	0.20 205
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.15 160	0.12 184	0.08 149	0.07 119	0.07 122	0.07 112	0.05 125	0.16 141	0.07 101	0.13 122	0.10 145	0.13 121	0.06 108	0.08 153	0.98 381	0.13 112	0.19 168	0.15 198	0.18 147	0.12 168	0.19 156	0.16 146	0.07 162	0.08 152	0.13 143	0.12 129	0.17 161	0.15 154

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 160	0.11 168	0.10 187	0.11 189	0.08 147	0.09 162	0.05 125	0.18 157	0.17 294	0.23 183	0.18 242	0.18 162	0.10 178	0.09 180	0.19 157	0.17 164	0.19 168	0.15 198	0.18 147	0.12 168	0.19 156	0.26 228	0.07 162	0.09 183	0.16 176	0.22 262	0.16 144	0.21 216

CASnet	0.15 160	0.12 184	0.08 149	0.10 169	0.11 207	0.14 225	0.06 150	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.15 209	0.23 219	0.10 178	0.09 180	0.19 157	0.15 141	0.20 178	0.11 125	0.26 222	0.11 156	0.34 258	0.19 176	0.07 162	0.08 152	0.16 176	0.12 129	0.20 192	0.17 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IER	0.15 160	0.11 168	0.10 187	0.12 204	0.10 187	0.12 205	0.08 196	0.17 148	0.10 150	0.18 142	0.17 238	0.20 183	0.10 178	0.11 226	0.47 325	0.15 141	0.18 155	0.14 168	0.16 132	0.11 156	0.16 122	0.12 116	0.09 213	0.09 183	0.14 158	0.16 191	0.19 177	0.18 175

SA	0.15 160	0.13 205	0.09 173	0.09 158	0.08 147	0.11 188	0.06 150	0.21 196	0.10 150	0.23 183	0.09 128	0.23 219	0.07 127	0.07 140	0.19 157	0.18 188	0.18 155	0.15 198	0.24 208	0.12 168	0.20 166	0.26 228	0.05 118	0.09 183	0.20 233	0.20 241	0.27 265	0.23 238

CIPLG	0.15 160	0.11 168	0.08 149	0.10 169	0.09 163	0.11 188	0.08 196	0.23 224	0.09 129	0.23 183	0.14 199	0.20 183	0.10 178	0.12 260	0.23 224	0.17 164	0.21 194	0.14 168	0.21 182	0.13 188	0.22 188	0.28 245	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.12 129	0.21 200	0.13 134

IPLGR_C	0.15 160	0.11 168	0.08 149	0.10 169	0.09 163	0.11 188	0.08 196	0.23 224	0.09 129	0.23 183	0.14 199	0.20 183	0.10 178	0.12 260	0.21 192	0.17 164	0.21 194	0.14 168	0.21 182	0.13 188	0.22 188	0.28 245	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.12 129	0.21 200	0.14 146

ACRE	0.15 160	0.11 168	0.08 149	0.10 169	0.09 163	0.11 188	0.08 196	0.23 224	0.09 129	0.23 183	0.15 209	0.20 183	0.10 178	0.12 260	0.21 192	0.17 164	0.21 194	0.14 168	0.21 182	0.13 188	0.22 188	0.27 237	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.12 129	0.21 200	0.13 134

raftrobust	0.15 160	0.12 184	0.11 216	0.11 189	0.10 187	0.08 137	0.06 150	0.22 208	0.09 129	0.27 255	0.13 191	0.19 173	0.08 146	0.08 153	0.21 192	0.18 188	0.21 194	0.15 198	0.28 237	0.13 188	0.25 213	0.23 199	0.08 193	0.08 152	0.19 220	0.17 201	0.17 161	0.16 160

RALCasStereoNet	0.15 160	0.14 228	0.10 187	0.13 214	0.11 207	0.10 170	0.07 172	0.20 173	0.08 109	0.23 183	0.13 191	0.19 173	0.08 146	0.07 140	0.20 178	0.18 188	0.22 214	0.17 238	0.20 169	0.12 168	0.22 188	0.21 185	0.07 162	0.09 183	0.18 208	0.15 177	0.15 137	0.15 154

HCRNet	0.15 160	0.19 313	0.08 149	0.23 313	0.09 163	0.16 249	0.09 213	0.16 141	0.06 68	0.49 399	0.16 225	0.25 240	0.08 146	0.09 180	0.43 314	0.11 87	0.16 133	0.10 110	0.21 182	0.09 129	0.13 109	0.08 85	0.11 268	0.07 129	0.09 92	0.09 96	0.14 130	0.11 120

UNet	0.15 160	0.13 205	0.13 258	0.14 226	0.12 223	0.14 225	0.10 230	0.20 173	0.12 203	0.21 160	0.15 209	0.17 154	0.12 223	0.13 280	0.21 192	0.15 141	0.20 178	0.17 238	0.18 147	0.13 188	0.17 130	0.14 133	0.10 241	0.12 256	0.15 170	0.17 201	0.20 192	0.17 167

HGLStereo	0.15 160	0.14 228	0.12 240	0.13 214	0.13 241	0.13 217	0.08 196	0.18 157	0.11 175	0.22 169	0.22 283	0.14 132	0.09 162	0.11 226	0.24 241	0.17 164	0.21 194	0.17 238	0.20 169	0.14 218	0.18 142	0.16 146	0.10 241	0.11 235	0.17 191	0.16 191	0.17 161	0.15 154

RASNet	0.15 160	0.14 228	0.14 267	0.13 214	0.11 207	0.12 205	0.10 230	0.24 240	0.12 203	0.22 169	0.14 199	0.18 162	0.12 223	0.09 180	0.16 126	0.18 188	0.19 168	0.13 154	0.16 132	0.10 142	0.22 188	0.16 146	0.07 162	0.14 291	0.16 176	0.16 191	0.26 247	0.22 227

RYNet	0.15 160	0.07 91	0.06 101	0.05 77	0.06 105	0.06 95	0.04 93	0.07 87	0.13 231	0.06 73	0.06 69	0.06 47	0.05 83	0.04 90	1.96 416	0.11 87	0.09 81	0.13 154	0.10 89	0.07 94	0.08 67	0.07 64	0.13 295	0.06 111	0.09 92	0.22 262	0.11 106	0.08 85

ACC-I	0.16 179	0.10 141	0.07 121	0.06 104	0.09 163	0.07 112	0.07 172	0.22 208	0.10 150	0.23 183	0.09 128	0.22 212	0.10 178	0.10 205	0.17 133	0.27 311	0.21 194	0.14 168	0.18 147	0.14 218	0.45 321	0.43 319	0.07 162	0.09 183	0.17 191	0.17 201	0.14 130	0.18 175

ACC	0.16 179	0.10 141	0.07 121	0.06 104	0.09 163	0.07 112	0.07 172	0.22 208	0.11 175	0.23 183	0.09 128	0.23 219	0.10 178	0.10 205	0.17 133	0.28 318	0.22 214	0.14 168	0.18 147	0.14 218	0.45 321	0.44 323	0.07 162	0.09 183	0.17 191	0.17 201	0.15 137	0.19 195

Cross2Single-S	0.16 179	0.09 122	0.06 101	0.05 77	0.08 147	0.07 112	0.06 150	0.20 173	0.09 129	0.23 183	0.08 109	0.23 219	0.10 178	0.09 180	0.18 148	0.27 311	0.22 214	0.14 168	0.18 147	0.13 188	0.44 317	0.39 300	0.07 162	0.09 183	0.18 208	0.13 145	0.17 161	0.19 195

small-0shot	0.16 179	0.08 106	0.06 101	0.07 119	0.07 122	0.08 137	0.04 93	0.20 173	0.12 203	0.22 169	0.08 109	0.20 183	0.11 207	0.11 226	0.18 148	0.29 324	0.22 214	0.16 221	0.19 160	0.10 142	0.43 310	0.44 323	0.06 138	0.07 129	0.16 176	0.14 160	0.16 144	0.22 227

G2L-Stereo	0.16 179	0.14 228	0.11 216	0.12 204	0.13 241	0.12 205	0.09 213	0.20 173	0.11 175	0.24 210	0.16 225	0.19 173	0.16 278	0.11 226	0.29 269	0.16 154	0.20 178	0.15 198	0.18 147	0.12 168	0.20 166	0.16 146	0.11 268	0.10 218	0.18 208	0.19 230	0.23 212	0.17 167

trnet	0.16 179	0.13 205	0.10 187	0.11 189	0.10 187	0.10 170	0.06 150	0.24 240	0.09 129	0.28 275	0.12 179	0.26 252	0.11 207	0.10 205	0.20 178	0.22 261	0.25 265	0.13 154	0.21 182	0.13 188	0.32 246	0.20 182	0.08 193	0.09 183	0.17 191	0.17 201	0.24 223	0.23 238

LoS_RVC	0.16 179	0.13 205	0.10 187	0.07 119	0.09 163	0.08 137	0.06 150	0.17 148	0.11 175	0.23 183	0.16 225	0.17 154	0.11 207	0.09 180	0.21 192	0.22 261	0.17 142	0.16 221	0.24 208	0.12 168	0.33 251	0.31 259	0.08 193	0.09 183	0.20 233	0.15 177	0.16 144	0.20 205

tt_ll	0.16 179	0.13 205	0.10 187	0.07 119	0.09 163	0.08 137	0.06 150	0.17 148	0.11 175	0.23 183	0.16 225	0.17 154	0.11 207	0.09 180	0.21 192	0.22 261	0.17 142	0.16 221	0.24 208	0.12 168	0.33 251	0.31 259	0.08 193	0.09 183	0.20 233	0.15 177	0.16 144	0.20 205

GMOStereo	0.16 179	0.12 184	0.10 187	0.10 169	0.08 147	0.10 170	0.07 172	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.10 145	0.21 199	0.13 244	0.08 153	0.20 178	0.18 188	0.21 194	0.14 168	0.23 200	0.13 188	0.26 220	0.36 286	0.05 118	0.08 152	0.22 258	0.19 230	0.24 223	0.18 175

error version	0.16 179	0.12 184	0.10 187	0.10 169	0.08 147	0.10 170	0.07 172	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.10 145	0.21 199	0.13 244	0.08 153	0.20 178	0.18 188	0.21 194	0.14 168	0.23 200	0.13 188	0.26 220	0.36 286	0.05 118	0.08 152	0.22 258	0.19 230	0.24 223	0.18 175

test-v	0.16 179	0.12 184	0.10 187	0.10 169	0.08 147	0.10 170	0.07 172	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.10 145	0.21 199	0.13 244	0.08 153	0.20 178	0.18 188	0.21 194	0.14 168	0.23 200	0.13 188	0.26 220	0.36 286	0.05 118	0.08 152	0.22 258	0.19 230	0.24 223	0.18 175

test-2	0.16 179	0.12 184	0.10 187	0.10 169	0.08 147	0.10 170	0.07 172	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.10 145	0.21 199	0.13 244	0.08 153	0.20 178	0.18 188	0.21 194	0.14 168	0.23 200	0.13 188	0.26 220	0.36 286	0.05 118	0.08 152	0.22 258	0.19 230	0.24 223	0.18 175

GMStereo	0.16 179	0.16 263	0.09 173	0.14 226	0.13 241	0.15 240	0.11 243	0.22 208	0.12 203	0.19 149	0.15 209	0.25 240	0.13 244	0.09 180	0.17 133	0.14 124	0.21 194	0.13 154	0.26 222	0.15 241	0.20 166	0.12 116	0.09 213	0.11 235	0.18 208	0.15 177	0.23 212	0.15 154
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.16 179	0.15 252	0.15 280	0.16 256	0.12 223	0.13 217	0.14 274	0.18 157	0.15 264	0.17 135	0.15 209	0.18 162	0.12 223	0.11 226	0.23 224	0.18 188	0.19 168	0.14 168	0.23 200	0.12 168	0.18 142	0.14 133	0.12 287	0.12 256	0.16 176	0.16 191	0.18 168	0.16 160

DSFCA	0.16 179	0.18 299	0.14 267	0.14 226	0.13 241	0.16 249	0.15 282	0.16 141	0.13 231	0.16 126	0.19 252	0.18 162	0.10 178	0.08 153	0.22 212	0.18 188	0.19 168	0.17 238	0.21 182	0.14 218	0.19 156	0.19 176	0.11 268	0.12 256	0.17 191	0.18 220	0.19 177	0.19 195

DMCA-RVC	0.16 179	0.12 184	0.15 280	0.12 204	0.13 241	0.11 188	0.13 265	0.17 148	0.16 284	0.18 142	0.21 274	0.20 183	0.10 178	0.10 205	0.36 300	0.17 164	0.18 155	0.17 238	0.16 132	0.14 218	0.18 142	0.15 137	0.10 241	0.12 256	0.14 158	0.13 145	0.18 168	0.18 175

CFNet	0.16 179	0.15 252	0.12 240	0.18 276	0.15 279	0.14 225	0.11 243	0.23 224	0.12 203	0.21 160	0.16 225	0.29 283	0.14 262	0.11 226	0.21 192	0.13 112	0.20 178	0.16 221	0.18 147	0.12 168	0.17 130	0.13 127	0.08 193	0.12 256	0.20 233	0.17 201	0.22 208	0.21 216

DISCO	0.16 179	0.15 252	0.11 216	0.14 226	0.13 241	0.16 249	0.14 274	0.15 134	0.13 231	0.21 160	0.17 238	0.16 149	0.10 178	0.10 205	0.25 253	0.16 154	0.20 178	0.15 198	0.23 200	0.14 218	0.17 130	0.18 162	0.09 213	0.11 235	0.17 191	0.16 191	0.21 200	0.16 160

G4	0.17 197	0.21 321	0.07 121	0.47 368	0.09 163	0.42 364	0.09 213	0.16 141	0.09 129	0.20 153	0.10 145	0.28 273	0.08 146	0.09 180	0.14 106	0.13 112	0.17 142	0.11 125	0.49 322	0.08 111	0.18 142	0.11 107	0.19 332	0.07 129	0.12 133	0.11 117	0.14 130	0.11 120

Cross2Single Stereo	0.17 197	0.14 228	0.08 149	0.19 286	0.11 207	0.11 188	0.07 172	0.18 157	0.18 301	0.20 153	0.10 145	0.20 183	0.14 262	0.12 260	0.19 157	0.27 311	0.27 294	0.15 198	0.14 115	0.13 188	0.43 310	0.33 267	0.09 213	0.08 152	0.28 323	0.20 241	0.21 200	0.15 154

anonymous	0.17 197	0.08 106	0.07 121	0.06 104	0.10 187	0.09 162	0.07 172	0.21 196	0.11 175	0.22 169	0.08 109	0.22 212	0.12 223	0.11 226	0.19 157	0.31 333	0.23 233	0.17 238	0.24 208	0.13 188	0.45 321	0.44 323	0.06 138	0.09 183	0.18 208	0.12 129	0.18 168	0.22 227

coex_refinement	0.17 197	0.15 252	0.11 216	0.12 204	0.12 223	0.13 217	0.08 196	0.21 196	0.16 284	0.22 169	0.18 242	0.17 154	0.10 178	0.10 205	0.44 318	0.19 208	0.20 178	0.15 198	0.23 200	0.11 156	0.17 130	0.15 137	0.09 213	0.10 218	0.18 208	0.17 201	0.20 192	0.22 227

S2M2_L	0.17 197	0.14 228	0.15 280	0.13 214	0.10 187	0.16 249	0.11 243	0.21 196	0.11 175	0.27 255	0.09 128	0.20 183	0.06 108	0.17 322	0.22 212	0.19 208	0.25 265	0.16 221	0.20 169	0.15 241	0.34 258	0.25 219	0.13 295	0.10 218	0.16 176	0.16 191	0.27 265	0.23 238
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.17 197	0.11 168	0.09 173	0.12 204	0.09 163	0.10 170	0.06 150	0.22 208	0.12 203	0.27 255	0.11 168	0.27 265	0.10 178	0.08 153	0.17 133	0.21 242	0.24 251	0.14 168	0.25 220	0.13 188	0.44 317	0.31 259	0.08 193	0.10 218	0.17 191	0.17 201	0.36 319	0.19 195

castereo	0.17 197	0.12 184	0.10 187	0.10 169	0.10 187	0.11 188	0.06 150	0.22 208	0.13 231	0.26 243	0.14 199	0.23 219	0.08 146	0.07 140	0.19 157	0.22 261	0.25 265	0.14 168	0.28 237	0.13 188	0.45 321	0.34 275	0.07 162	0.09 183	0.19 220	0.20 241	0.19 177	0.20 205

iinet-f	0.17 197	0.14 228	0.10 187	0.12 204	0.09 163	0.14 225	0.09 213	0.15 134	0.10 150	0.23 183	0.25 299	0.18 162	0.15 269	0.08 153	0.33 289	0.19 208	0.20 178	0.13 154	0.36 284	0.16 259	0.20 166	0.21 185	0.08 193	0.09 183	0.17 191	0.14 160	0.25 234	0.17 167

Sa-1000	0.17 197	0.13 205	0.09 173	0.09 158	0.09 163	0.11 188	0.05 125	0.22 208	0.11 175	0.24 210	0.11 168	0.24 228	0.09 162	0.10 205	0.22 212	0.18 188	0.21 194	0.17 238	0.28 237	0.12 168	0.25 213	0.33 267	0.06 138	0.09 183	0.24 291	0.20 241	0.26 247	0.22 227

TestStereo	0.17 197	0.17 281	0.14 267	0.15 245	0.11 207	0.15 240	0.11 243	0.25 260	0.13 231	0.30 298	0.15 209	0.25 240	0.11 207	0.08 153	0.19 157	0.14 124	0.23 233	0.13 154	0.27 230	0.13 188	0.27 229	0.15 137	0.09 213	0.14 291	0.21 246	0.15 177	0.21 200	0.19 195

CREStereo	0.17 197	0.13 205	0.11 216	0.11 189	0.10 187	0.10 170	0.06 150	0.24 240	0.10 150	0.27 255	0.12 179	0.26 252	0.11 207	0.10 205	0.22 212	0.26 305	0.26 282	0.13 154	0.21 182	0.14 218	0.36 274	0.24 207	0.08 193	0.09 183	0.17 191	0.17 201	0.23 212	0.22 227
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
iResNet_ROB	0.17 197	0.14 228	0.12 240	0.15 245	0.11 207	0.15 240	0.11 243	0.25 260	0.12 203	0.25 229	0.16 225	0.19 173	0.21 318	0.09 180	0.25 253	0.16 154	0.22 214	0.16 221	0.29 247	0.12 168	0.23 203	0.16 146	0.09 213	0.12 256	0.20 233	0.17 201	0.26 247	0.21 216

PDISCO_ROB	0.17 197	0.16 263	0.16 293	0.14 226	0.12 223	0.13 217	0.11 243	0.15 134	0.12 203	0.16 126	0.16 225	0.12 113	0.10 178	0.09 180	0.19 157	0.20 229	0.19 168	0.23 332	0.18 147	0.15 241	0.22 188	0.23 199	0.07 162	0.11 235	0.21 246	0.24 281	0.39 334	0.23 238

depth_test_26	0.18 210	0.12 184	0.09 173	0.08 142	0.09 163	0.08 137	0.06 150	0.30 329	0.10 150	0.35 345	0.11 168	0.40 337	0.09 162	0.10 205	0.20 178	0.21 242	0.32 338	0.15 198	0.29 247	0.14 218	0.46 333	0.26 228	0.12 287	0.09 183	0.16 176	0.16 191	0.17 161	0.21 216

test_for_model	0.18 210	0.10 141	0.07 121	0.08 142	0.09 163	0.07 112	0.05 125	0.20 173	0.11 175	0.25 229	0.08 109	0.25 240	0.07 127	0.08 153	0.17 133	0.19 208	1.29 422	0.14 168	0.24 208	0.13 188	0.38 284	0.18 162	0.07 162	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.18 175

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 210	0.10 141	0.07 121	0.08 142	0.09 163	0.07 112	0.05 125	0.20 173	0.11 175	0.25 229	0.08 109	0.25 240	0.07 127	0.08 153	0.17 133	0.19 208	1.29 422	0.14 168	0.24 208	0.13 188	0.38 284	0.18 162	0.07 162	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.18 175

testlalala	0.18 210	0.10 141	0.07 121	0.08 142	0.09 163	0.07 112	0.05 125	0.20 173	0.11 175	0.25 229	0.08 109	0.25 240	0.07 127	0.08 153	0.17 133	0.19 208	1.29 422	0.14 168	0.24 208	0.13 188	0.38 284	0.18 162	0.07 162	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.18 175

GCAPDPT-zeroshot	0.18 210	0.10 141	0.07 121	0.08 142	0.09 163	0.07 112	0.05 125	0.20 173	0.11 175	0.25 229	0.08 109	0.25 240	0.07 127	0.08 153	0.17 133	0.19 208	1.29 422	0.14 168	0.24 208	0.13 188	0.38 284	0.18 162	0.07 162	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.18 175

GCAP-Stereo	0.18 210	0.10 141	0.07 121	0.08 142	0.09 163	0.07 112	0.05 125	0.20 173	0.11 175	0.25 229	0.08 109	0.25 240	0.07 127	0.08 153	0.17 133	0.19 208	1.29 422	0.14 168	0.24 208	0.13 188	0.38 284	0.18 162	0.07 162	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.18 175

CES	0.18 210	0.10 141	0.10 187	0.09 158	0.11 207	0.10 170	0.05 125	0.42 371	0.10 150	0.20 153	0.27 316	0.23 219	0.10 178	0.12 260	0.26 257	0.23 273	0.25 265	0.15 198	0.20 169	0.13 188	0.45 321	0.26 228	0.09 213	0.08 152	0.19 220	0.15 177	0.19 177	0.24 254

raft_robust	0.18 210	0.13 205	0.10 187	0.14 226	0.09 163	0.11 188	0.08 196	0.25 260	0.12 203	0.30 298	0.10 145	0.24 228	0.14 262	0.10 205	0.24 241	0.21 242	0.21 194	0.17 238	0.34 268	0.14 218	0.27 229	0.31 259	0.06 138	0.10 218	0.22 258	0.21 252	0.24 223	0.21 216

GLC_STEREO	0.18 210	0.15 252	0.16 293	0.15 245	0.14 260	0.14 225	0.11 243	0.26 277	0.10 150	0.28 275	0.18 242	0.20 183	0.10 178	0.11 226	0.19 157	0.19 208	0.28 309	0.15 198	0.24 208	0.14 218	0.37 279	0.23 199	0.09 213	0.10 218	0.19 220	0.13 145	0.30 293	0.18 175

test-3	0.18 210	0.11 168	0.09 173	0.11 189	0.12 223	0.10 170	0.07 172	0.25 260	0.10 150	0.27 255	0.11 168	0.29 283	0.11 207	0.08 153	0.23 224	0.19 208	0.23 233	0.15 198	0.47 311	0.15 241	0.33 251	0.46 331	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.14 160	0.25 234	0.23 238

test_1	0.18 210	0.11 168	0.09 173	0.11 189	0.12 223	0.10 170	0.07 172	0.25 260	0.10 150	0.27 255	0.11 168	0.29 283	0.11 207	0.08 153	0.23 224	0.19 208	0.23 233	0.15 198	0.47 311	0.15 241	0.33 251	0.46 331	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.14 160	0.25 234	0.23 238

LMCR-Stereo	0.18 210	0.14 228	0.11 216	0.13 214	0.12 223	0.15 240	0.10 230	0.22 208	0.13 231	0.23 183	0.18 242	0.24 228	0.17 291	0.12 260	0.21 192	0.19 208	0.26 282	0.18 275	0.33 260	0.19 283	0.26 220	0.25 219	0.10 241	0.12 256	0.19 220	0.18 220	0.24 223	0.23 238

CREStereo++_RVC	0.18 210	0.12 184	0.10 187	0.11 189	0.12 223	0.11 188	0.08 196	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.13 191	0.22 212	0.19 311	0.10 205	0.22 212	0.22 261	0.24 251	0.12 136	0.22 192	0.11 156	0.34 258	0.25 219	0.07 162	0.09 183	0.19 220	0.15 177	0.62 382	0.23 238
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
PMTNet	0.18 210	0.15 252	0.11 216	0.14 226	0.11 207	0.09 162	0.09 213	0.22 208	0.10 150	0.29 293	0.11 168	0.25 240	0.08 146	0.09 180	0.24 241	0.27 311	0.24 251	0.13 154	0.28 237	0.13 188	0.35 269	0.24 207	0.09 213	0.08 152	0.22 258	0.17 201	0.23 212	0.25 262

CFNet_RVC	0.18 210	0.18 299	0.15 280	0.18 276	0.16 286	0.18 270	0.12 260	0.21 196	0.13 231	0.23 183	0.20 263	0.24 228	0.12 223	0.12 260	0.22 212	0.19 208	0.23 233	0.17 238	0.26 222	0.15 241	0.24 208	0.19 176	0.09 213	0.13 280	0.22 258	0.20 241	0.25 234	0.23 238

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 210	0.18 299	0.18 313	0.17 266	0.21 320	0.16 249	0.26 344	0.19 168	0.24 332	0.22 169	0.20 263	0.26 252	0.12 223	0.19 335	0.24 241	0.16 154	0.19 168	0.16 221	0.19 160	0.13 188	0.16 122	0.17 153	0.11 268	0.11 235	0.17 191	0.22 262	0.19 177	0.21 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.18 210	0.14 228	0.16 293	0.14 226	0.14 260	0.11 188	0.09 213	0.25 260	0.13 231	0.27 255	0.26 308	0.25 240	0.17 291	0.09 180	0.19 157	0.16 154	0.19 168	0.15 198	0.41 293	0.13 188	0.24 208	0.18 162	0.10 241	0.14 291	0.17 191	0.15 177	0.22 208	0.18 175

TestStereo_HL2	0.19 227	0.16 263	0.12 240	0.14 226	0.12 223	0.15 240	0.10 230	0.24 240	0.15 264	0.29 293	0.22 283	0.26 252	0.13 244	0.10 205	0.21 192	0.19 208	0.23 233	0.17 238	0.35 278	0.14 218	0.25 213	0.25 219	0.10 241	0.12 256	0.21 246	0.22 262	0.25 234	0.26 274

GGDA	0.19 227	0.15 252	0.13 258	0.14 226	0.12 223	0.16 249	0.10 230	0.24 240	0.15 264	0.30 298	0.21 274	0.26 252	0.13 244	0.10 205	0.21 192	0.19 208	0.23 233	0.16 221	0.33 260	0.14 218	0.25 213	0.25 219	0.10 241	0.12 256	0.21 246	0.23 272	0.26 247	0.25 262

dd	0.19 227	0.17 281	0.10 187	0.34 353	0.12 223	0.24 319	0.11 243	0.21 196	0.10 150	0.22 169	0.10 145	0.37 327	0.10 178	0.09 180	0.37 302	0.17 164	0.28 309	0.14 168	0.35 278	0.14 218	0.19 156	0.14 133	0.09 213	0.13 280	0.21 246	0.15 177	0.26 247	0.21 216

AACVNet	0.19 227	0.17 281	0.14 267	0.19 286	0.19 309	0.19 281	0.13 265	0.23 224	0.15 264	0.25 229	0.23 292	0.20 183	0.13 244	0.13 280	0.21 192	0.18 188	0.24 251	0.18 275	0.24 208	0.17 272	0.22 188	0.20 182	0.14 305	0.15 304	0.22 258	0.21 252	0.25 234	0.25 262

test_3	0.19 227	0.12 184	0.11 216	0.11 189	0.12 223	0.10 170	0.07 172	0.25 260	0.12 203	0.28 275	0.12 179	0.31 303	0.14 262	0.08 153	0.25 253	0.20 229	0.23 233	0.15 198	0.47 311	0.16 259	0.35 269	0.46 331	0.06 138	0.11 235	0.19 220	0.19 230	0.27 265	0.25 262

AnonymousM	0.19 227	0.09 122	0.07 121	0.09 158	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.20 173	0.09 129	0.23 183	0.14 199	0.16 149	0.07 127	0.09 180	0.23 224	0.23 273	0.23 233	0.14 168	0.20 169	0.15 241	0.32 246	0.26 228	0.07 162	0.08 152	0.11 117	0.17 201	0.54 368	0.97 392

TANstereo	0.19 227	0.12 184	0.10 187	0.14 226	0.13 241	0.14 225	0.08 196	0.18 157	0.11 175	0.24 210	0.12 179	0.16 149	0.12 223	0.13 280	0.29 269	0.28 318	0.26 282	0.25 347	0.34 268	0.22 309	0.34 258	0.27 237	0.29 371	0.10 218	0.13 143	0.15 177	0.36 319	0.18 175

XX-TBD	0.19 227	0.12 184	0.10 187	0.14 226	0.13 241	0.14 225	0.08 196	0.18 157	0.11 175	0.24 210	0.12 179	0.16 149	0.12 223	0.13 280	0.29 269	0.28 318	0.26 282	0.25 347	0.34 268	0.22 309	0.34 258	0.27 237	0.29 371	0.10 218	0.13 143	0.15 177	0.36 319	0.18 175

STTStereo	0.19 227	0.19 313	0.21 334	0.18 276	0.20 314	0.17 263	0.25 336	0.18 157	0.19 306	0.20 153	0.19 252	0.24 228	0.14 262	0.17 322	0.32 285	0.17 164	0.19 168	0.19 289	0.19 160	0.14 218	0.18 142	0.17 153	0.11 268	0.12 256	0.19 220	0.20 241	0.20 192	0.26 274

BEATNet_4x	0.19 227	0.14 228	0.12 240	0.13 214	0.13 241	0.12 205	0.10 230	0.20 173	0.14 248	0.27 255	0.14 199	0.21 199	0.13 244	0.11 226	0.32 285	0.20 229	0.22 214	0.22 318	0.20 169	0.12 168	0.31 241	0.41 309	0.10 241	0.12 256	0.17 191	0.16 191	0.26 247	0.23 238

DLCB_ROB	0.19 227	0.17 281	0.16 293	0.14 226	0.15 279	0.14 225	0.13 265	0.20 173	0.16 284	0.23 183	0.23 292	0.25 240	0.18 305	0.15 306	0.20 178	0.16 154	0.21 194	0.18 275	0.19 160	0.15 241	0.24 208	0.20 182	0.13 295	0.15 304	0.36 362	0.24 281	0.24 223	0.20 205

DNSM	0.20 238	0.16 263	0.11 216	0.11 189	0.10 187	0.18 270	0.08 196	0.25 260	0.12 203	0.27 255	0.10 145	0.31 303	0.09 162	0.11 226	0.29 269	0.24 282	0.27 294	0.17 238	0.33 260	0.16 259	0.49 342	0.34 275	0.08 193	0.09 183	0.21 246	0.17 201	0.29 282	0.25 262

ManiGeoR	0.20 238	0.16 263	0.12 240	0.17 266	0.12 223	0.14 225	0.09 213	0.28 309	0.15 264	0.25 229	0.18 242	0.24 228	0.09 162	0.09 180	0.76 358	0.18 188	0.22 214	0.16 221	0.34 268	0.13 188	0.22 188	0.24 207	0.09 213	0.12 256	0.19 220	0.21 252	0.20 192	0.19 195

HLF11	0.20 238	0.15 252	0.11 216	0.14 226	0.10 187	0.12 205	0.08 196	0.36 355	0.12 203	0.24 210	0.15 209	0.21 199	0.09 162	0.09 180	0.82 365	0.17 164	0.22 214	0.17 238	0.40 292	0.13 188	0.19 156	0.22 193	0.10 241	0.10 218	0.17 191	0.19 230	0.19 177	0.20 205

HLf10	0.20 238	0.16 263	0.12 240	0.17 266	0.12 223	0.14 225	0.09 213	0.28 309	0.15 264	0.25 229	0.18 242	0.24 228	0.09 162	0.09 180	0.76 358	0.18 188	0.22 214	0.16 221	0.34 268	0.13 188	0.22 188	0.24 207	0.09 213	0.12 256	0.19 220	0.21 252	0.20 192	0.19 195

DNS	0.20 238	0.17 281	0.10 187	0.11 189	0.10 187	0.17 263	0.07 172	0.25 260	0.12 203	0.27 255	0.10 145	0.34 317	0.09 162	0.11 226	0.29 269	0.23 273	0.27 294	0.16 221	0.34 268	0.16 259	0.49 342	0.33 267	0.08 193	0.08 152	0.20 233	0.16 191	0.29 282	0.23 238

AE-Stereo	0.20 238	0.14 228	0.13 258	0.16 256	0.12 223	0.12 205	0.09 213	0.23 224	0.15 264	0.28 275	0.12 179	0.29 283	0.13 244	0.09 180	0.21 192	0.25 294	0.28 309	0.19 289	0.28 237	0.19 283	0.35 269	0.42 313	0.07 162	0.14 291	0.22 258	0.24 281	0.26 247	0.21 216

EGLCR-Stereo	0.20 238	0.12 184	0.10 187	0.11 189	0.11 207	0.13 217	0.06 150	0.23 224	0.11 175	0.27 255	0.09 128	0.24 228	0.09 162	0.09 180	0.18 148	0.21 242	0.24 251	0.16 221	0.29 247	0.12 168	0.36 274	0.46 331	0.07 162	0.09 183	0.15 170	0.25 292	0.93 405	0.25 262

sAnonymous2	0.20 238	0.14 228	0.12 240	0.12 204	0.11 207	0.14 225	0.12 260	0.28 309	0.16 284	0.23 183	0.19 252	0.19 173	0.15 269	0.08 153	0.24 241	0.26 305	0.25 265	0.22 318	0.39 288	0.20 290	0.34 258	0.38 295	0.08 193	0.13 280	0.22 258	0.24 281	0.23 212	0.24 254

CroCo_RVC	0.20 238	0.14 228	0.12 240	0.12 204	0.11 207	0.14 225	0.12 260	0.28 309	0.16 284	0.23 183	0.19 252	0.19 173	0.15 269	0.08 153	0.24 241	0.26 305	0.25 265	0.22 318	0.39 288	0.20 290	0.34 258	0.38 295	0.08 193	0.13 280	0.22 258	0.24 281	0.23 212	0.24 254

CFNet_pseudo	0.20 238	0.16 263	0.16 293	0.19 286	0.16 286	0.16 249	0.13 265	0.24 240	0.14 248	0.28 275	0.21 274	0.22 212	0.19 311	0.12 260	0.63 346	0.17 164	0.20 178	0.17 238	0.30 253	0.12 168	0.21 177	0.17 153	0.12 287	0.12 256	0.20 233	0.20 241	0.25 234	0.26 274

psm_up	0.20 238	0.17 281	0.19 318	0.20 296	0.16 286	0.20 288	0.13 265	0.25 260	0.23 327	0.23 183	0.18 242	0.21 199	0.20 315	0.15 306	0.23 224	0.18 188	0.24 251	0.18 275	0.28 237	0.16 259	0.21 177	0.16 146	0.12 287	0.20 334	0.24 291	0.24 281	0.26 247	0.25 262

FADNet-RVC-Resample	0.20 238	0.16 263	0.18 313	0.17 266	0.16 286	0.16 249	0.14 274	0.24 240	0.17 294	0.26 243	0.19 252	0.26 252	0.16 278	0.16 313	0.30 281	0.17 164	0.20 178	0.22 318	0.26 222	0.24 324	0.22 188	0.29 250	0.13 295	0.20 334	0.22 258	0.21 252	0.19 177	0.22 227

AF-Net	0.20 238	0.18 299	0.17 306	0.18 276	0.22 327	0.20 288	0.21 315	0.24 240	0.21 315	0.19 149	0.25 299	0.26 252	0.16 278	0.14 291	0.33 289	0.20 229	0.17 142	0.17 238	0.22 192	0.15 241	0.17 130	0.21 185	0.16 316	0.14 291	0.19 220	0.19 230	0.29 282	0.22 227

Nwc_Net	0.20 238	0.18 299	0.17 306	0.18 276	0.22 327	0.20 288	0.21 315	0.24 240	0.21 315	0.19 149	0.25 299	0.26 252	0.16 278	0.14 291	0.33 289	0.20 229	0.17 142	0.17 238	0.22 192	0.15 241	0.17 130	0.21 185	0.16 316	0.14 291	0.19 220	0.19 230	0.29 282	0.22 227

iResNetv2_ROB	0.20 238	0.14 228	0.11 216	0.17 266	0.13 241	0.17 263	0.11 243	0.26 277	0.12 203	0.26 243	0.20 263	0.27 265	0.19 311	0.10 205	0.42 312	0.16 154	0.20 178	0.15 198	0.35 278	0.15 241	0.33 251	0.18 162	0.12 287	0.14 291	0.20 233	0.17 201	0.30 293	0.19 195

HSM	0.20 238	0.17 281	0.14 267	0.18 276	0.17 295	0.15 240	0.13 265	0.26 277	0.14 248	0.26 243	0.22 283	0.24 228	0.17 291	0.11 226	0.33 289	0.17 164	0.26 282	0.16 221	0.27 230	0.17 272	0.27 229	0.19 176	0.10 241	0.13 280	0.22 258	0.22 262	0.27 265	0.24 254

G2	0.21 254	0.30 360	0.07 121	0.78 390	0.10 187	0.71 387	0.12 260	0.19 168	0.08 109	0.23 183	0.11 168	0.31 303	0.07 127	0.11 226	0.14 106	0.13 112	0.23 233	0.11 125	0.54 339	0.08 111	0.17 130	0.12 116	0.33 381	0.07 129	0.11 117	0.10 111	0.13 122	0.10 110

HLf8	0.21 254	0.16 263	0.12 240	0.16 256	0.13 241	0.13 217	0.10 230	0.31 334	0.14 248	0.26 243	0.19 252	0.25 240	0.12 223	0.10 205	0.54 339	0.19 208	0.23 233	0.17 238	0.45 307	0.14 218	0.31 241	0.31 259	0.10 241	0.13 280	0.20 233	0.23 272	0.26 247	0.23 238

TestStereo_HLe17	0.21 254	0.18 299	0.12 240	0.19 286	0.14 260	0.15 240	0.10 230	0.36 355	0.16 284	0.28 275	0.18 242	0.26 252	0.12 223	0.09 180	0.46 323	0.19 208	0.22 214	0.16 221	0.35 278	0.14 218	0.32 246	0.34 275	0.09 213	0.15 304	0.23 278	0.22 262	0.25 234	0.21 216

MIPNet	0.21 254	0.14 228	0.11 216	0.11 189	0.12 223	0.12 205	0.08 196	0.24 240	0.10 150	0.27 255	0.24 296	0.22 212	0.14 262	0.11 226	0.94 377	0.20 229	0.23 233	0.17 238	0.31 254	0.20 290	0.21 177	0.35 285	0.07 162	0.11 235	0.23 278	0.23 272	0.27 265	0.21 216

ADLNet	0.21 254	0.17 281	0.12 240	0.16 256	0.14 260	0.18 270	0.15 282	0.20 173	0.11 175	0.17 135	0.15 209	0.33 312	0.13 244	0.31 373	1.12 386	0.15 141	0.20 178	0.14 168	0.18 147	0.13 188	0.16 122	0.18 162	0.15 311	0.09 183	0.17 191	0.18 220	0.19 177	0.17 167

APVNet	0.21 254	0.18 299	0.14 267	0.17 266	0.20 314	0.20 288	0.17 291	0.24 240	0.15 264	0.18 142	0.21 274	0.21 199	0.11 207	0.17 322	0.34 295	0.24 282	0.27 294	0.21 311	0.34 268	0.21 301	0.23 203	0.28 245	0.11 268	0.17 322	0.21 246	0.18 220	0.29 282	0.22 227

FADNet-RVC	0.21 254	0.17 281	0.15 280	0.21 300	0.16 286	0.16 249	0.18 296	0.26 277	0.13 231	0.25 229	0.21 274	0.28 273	0.16 278	0.14 291	0.32 285	0.21 242	0.23 233	0.17 238	0.34 268	0.21 301	0.21 177	0.25 219	0.14 305	0.16 312	0.25 298	0.23 272	0.21 200	0.24 254

UCFNet_RVC	0.21 254	0.25 346	0.16 293	0.21 300	0.19 309	0.20 288	0.14 274	0.23 224	0.16 284	0.26 243	0.19 252	0.34 317	0.17 291	0.13 280	0.23 224	0.19 208	0.21 194	0.18 275	0.31 254	0.16 259	0.26 220	0.19 176	0.17 320	0.14 291	0.26 303	0.21 252	0.23 212	0.29 290

gcap_with_dpt	0.22 262	0.17 281	0.10 187	0.19 286	0.13 241	0.16 249	0.09 213	0.26 277	0.14 248	0.30 298	0.15 209	0.36 323	0.15 269	0.14 291	0.21 192	0.24 282	0.31 332	0.23 332	0.32 256	0.15 241	0.42 306	0.34 275	0.10 241	0.12 256	0.22 258	0.18 220	0.28 276	0.38 322

GCAP-BAT	0.22 262	0.17 281	0.10 187	0.19 286	0.13 241	0.16 249	0.09 213	0.26 277	0.14 248	0.30 298	0.15 209	0.36 323	0.15 269	0.14 291	0.21 192	0.24 282	0.31 332	0.23 332	0.32 256	0.15 241	0.42 306	0.34 275	0.10 241	0.12 256	0.22 258	0.18 220	0.28 276	0.38 322

MyStereo04	0.22 262	0.18 299	0.17 306	0.14 226	0.14 260	0.13 217	0.10 230	0.28 309	0.21 315	0.31 309	0.20 263	0.29 283	0.13 244	0.08 153	0.27 263	0.22 261	0.22 214	0.18 275	0.54 339	0.21 301	0.34 258	0.26 228	0.11 268	0.16 312	0.27 316	0.23 272	0.30 293	0.22 227

LoS	0.22 262	0.15 252	0.11 216	0.13 214	0.14 260	0.12 205	0.08 196	0.60 395	0.11 175	0.37 361	0.38 351	0.36 323	0.13 244	0.11 226	0.23 224	0.25 294	0.26 282	0.15 198	0.26 222	0.15 241	0.42 306	0.33 267	0.09 213	0.09 183	0.25 298	0.19 230	0.25 234	0.28 286
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.22 262	0.12 184	0.11 216	0.10 169	0.10 187	0.10 170	0.07 172	0.22 208	0.09 129	0.24 210	0.15 209	0.21 199	0.09 162	0.11 226	1.93 414	0.18 188	0.21 194	0.16 221	0.24 208	0.14 218	0.20 166	0.32 264	0.06 138	0.10 218	0.18 208	0.18 220	0.24 223	0.14 146

SACVNet	0.22 262	0.20 318	0.18 313	0.21 300	0.19 309	0.19 281	0.19 304	0.25 260	0.22 322	0.25 229	0.21 274	0.20 183	0.12 223	0.17 322	0.23 224	0.21 242	0.25 265	0.21 311	0.32 256	0.19 283	0.27 229	0.34 275	0.15 311	0.17 322	0.28 323	0.25 292	0.29 282	0.26 274

ICVP	0.22 262	0.18 299	0.20 325	0.18 276	0.17 295	0.18 270	0.13 265	0.22 208	0.16 284	0.24 210	0.20 263	0.23 219	0.18 305	0.12 260	0.22 212	0.23 273	0.25 265	0.24 337	0.26 222	0.20 290	0.30 238	0.46 331	0.26 351	0.16 312	0.23 278	0.25 292	0.25 234	0.24 254
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.22 262	0.16 263	0.13 258	0.19 286	0.14 260	0.12 205	0.08 196	0.24 240	0.11 175	0.29 293	0.16 225	0.27 265	0.15 269	0.10 205	0.22 212	0.26 305	0.26 282	0.13 154	0.29 247	0.12 168	0.50 351	0.30 254	0.08 193	0.10 218	0.24 291	0.21 252	0.65 388	0.47 346

sCroCo_RVC	0.22 262	0.13 205	0.11 216	0.11 189	0.10 187	0.14 225	0.09 213	0.24 240	0.19 306	0.24 210	0.16 225	0.20 183	0.20 315	0.08 153	0.26 257	0.36 357	0.29 316	0.22 318	0.35 278	0.21 301	0.48 340	0.53 363	0.10 241	0.15 304	0.23 278	0.21 252	0.28 276	0.23 238

GES	0.22 262	0.16 263	0.12 240	0.14 226	0.15 279	0.19 281	0.12 260	0.25 260	0.14 248	0.26 243	0.18 242	0.21 199	0.13 244	0.17 322	0.36 300	0.21 242	0.27 294	0.19 289	0.52 334	0.20 290	0.33 251	0.29 250	0.13 295	0.14 291	0.19 220	0.17 201	0.27 265	0.42 335

RP	0.22 262	0.20 318	0.23 345	0.22 304	0.20 314	0.21 298	0.22 321	0.24 240	0.22 322	0.17 135	0.25 299	0.24 228	0.19 311	0.15 306	0.50 333	0.17 164	0.20 178	0.16 221	0.22 192	0.16 259	0.17 130	0.25 219	0.13 295	0.16 312	0.22 258	0.21 252	0.30 293	0.25 262

DeepPruner_ROB	0.22 262	0.17 281	0.16 293	0.17 266	0.17 295	0.16 249	0.18 296	0.22 208	0.17 294	0.26 243	0.26 308	0.20 183	0.18 305	0.11 226	0.50 333	0.20 229	0.24 251	0.21 311	0.27 230	0.16 259	0.41 301	0.33 267	0.14 305	0.15 304	0.22 258	0.27 315	0.26 247	0.23 238

TestStereo-Hl	0.23 274	0.16 263	0.15 280	0.14 226	0.14 260	0.19 281	0.13 265	0.27 298	0.18 301	0.32 316	0.24 296	0.33 312	0.16 278	0.10 205	0.26 257	0.22 261	0.23 233	0.18 275	0.43 300	0.16 259	0.29 237	0.42 313	0.10 241	0.15 304	0.21 246	0.25 292	0.33 309	0.35 308

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 274	0.17 281	0.08 149	0.22 304	0.21 320	0.29 342	0.17 291	0.25 260	0.11 175	0.42 383	0.19 252	0.43 342	0.09 162	0.11 226	0.19 157	0.25 294	0.25 265	0.16 221	0.28 237	0.14 218	0.41 301	0.39 300	0.07 162	0.09 183	0.20 233	0.18 220	0.27 265	0.49 347

UDGNet	0.23 274	0.19 313	0.14 267	0.36 357	0.30 359	0.32 350	0.29 351	0.22 208	0.15 264	0.21 160	0.20 263	0.21 199	0.08 146	0.52 391	0.20 178	0.17 164	0.21 194	0.17 238	0.25 220	0.14 218	0.26 220	0.30 254	0.30 373	0.10 218	0.24 291	0.20 241	0.22 208	0.20 205

FADNet	0.23 274	0.19 313	0.14 267	0.23 313	0.15 279	0.21 298	0.22 321	0.27 298	0.17 294	0.27 255	0.27 316	0.26 252	0.18 305	0.15 306	0.34 295	0.21 242	0.21 194	0.20 301	0.41 293	0.25 332	0.26 220	0.27 237	0.14 305	0.15 304	0.27 316	0.27 315	0.24 223	0.27 279

R-Stereo Train	0.23 274	0.13 205	0.13 258	0.15 245	0.13 241	0.18 270	0.07 172	0.24 240	0.15 264	0.32 316	0.25 299	0.27 265	0.13 244	0.14 291	0.21 192	0.28 318	0.30 324	0.20 301	0.47 311	0.20 290	0.47 336	0.50 350	0.10 241	0.12 256	0.23 278	0.26 308	0.23 212	0.28 286

RAFT-Stereo	0.23 274	0.13 205	0.13 258	0.15 245	0.13 241	0.18 270	0.07 172	0.24 240	0.15 264	0.32 316	0.25 299	0.27 265	0.13 244	0.14 291	0.21 192	0.28 318	0.30 324	0.20 301	0.47 311	0.20 290	0.47 336	0.50 350	0.10 241	0.12 256	0.23 278	0.26 308	0.23 212	0.28 286
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.23 274	0.26 349	0.20 325	0.31 345	0.22 327	0.25 324	0.21 315	0.27 298	0.15 264	0.28 275	0.21 274	0.53 352	0.14 262	0.16 313	0.28 266	0.15 141	0.18 155	0.17 238	0.35 278	0.14 218	0.17 130	0.13 127	0.22 344	0.16 312	0.22 258	0.25 292	0.28 276	0.27 279

PWCDC_ROB	0.23 274	0.10 141	0.13 258	0.10 169	0.17 295	0.11 188	0.15 282	0.12 118	0.38 369	0.11 113	0.25 299	0.14 132	0.77 384	0.28 362	0.88 369	0.21 242	0.17 142	0.18 275	0.17 142	0.17 272	0.20 166	0.39 300	0.20 334	0.17 322	0.11 117	0.20 241	0.15 137	0.24 254

GOStereo-base	0.24 282	0.39 379	0.09 173	0.93 396	0.14 260	0.87 395	0.17 291	0.26 277	0.12 203	0.27 255	0.12 179	0.45 344	0.07 127	0.17 322	0.15 118	0.12 103	0.25 265	0.14 168	0.61 351	0.08 111	0.18 142	0.12 116	0.40 389	0.08 152	0.12 133	0.09 96	0.13 122	0.09 101

Reg-Stereo(zero)	0.24 282	0.13 205	0.14 267	0.13 214	0.11 207	0.14 225	0.11 243	0.32 344	0.15 264	0.34 331	0.56 384	0.30 296	0.12 223	0.16 313	0.19 157	0.31 333	0.25 265	0.15 198	0.42 297	0.17 272	0.34 258	0.49 345	0.10 241	0.11 235	0.20 233	0.24 281	0.38 330	0.37 317

FLISNet	0.24 282	0.13 205	0.14 267	0.13 214	0.11 207	0.14 225	0.11 243	0.32 344	0.15 264	0.34 331	0.56 384	0.30 296	0.12 223	0.16 313	0.19 157	0.31 333	0.25 265	0.15 198	0.42 297	0.17 272	0.34 258	0.49 345	0.10 241	0.11 235	0.20 233	0.24 281	0.38 330	0.37 317

Any-RAFT	0.24 282	0.13 205	0.16 293	0.16 256	0.13 241	0.15 240	0.10 230	0.25 260	0.14 248	0.28 275	0.35 341	0.28 273	0.11 207	0.12 260	0.22 212	0.25 294	0.28 309	0.17 238	0.50 329	0.16 259	0.63 377	0.40 306	0.10 241	0.10 218	0.28 323	0.29 328	0.26 247	0.42 335

RAFT-Test	0.24 282	0.13 205	0.11 216	0.16 256	0.14 260	0.18 270	0.11 243	0.27 298	0.14 248	0.32 316	0.26 308	0.26 252	0.12 223	0.14 291	0.24 241	0.35 349	0.27 294	0.18 275	0.56 344	0.24 324	0.58 367	0.49 345	0.09 213	0.11 235	0.27 316	0.29 328	0.27 265	0.35 308

cross-raft	0.24 282	0.14 228	0.12 240	0.13 214	0.13 241	0.17 263	0.10 230	0.27 298	0.15 264	0.30 298	0.19 252	0.28 273	0.10 178	0.12 260	0.26 257	0.34 344	0.27 294	0.17 238	0.57 347	0.25 332	0.62 375	0.51 354	0.09 213	0.11 235	0.29 330	0.27 315	0.26 247	0.31 298

GEStereo_RVC	0.24 282	0.19 313	0.15 280	0.18 276	0.17 295	0.19 281	0.18 296	0.26 277	0.17 294	0.27 255	0.20 263	0.27 265	0.16 278	0.12 260	0.27 263	0.26 305	0.28 309	0.24 337	0.47 311	0.21 301	0.32 246	0.50 350	0.11 268	0.17 322	0.24 291	0.21 252	0.26 247	0.32 300

stereogan	0.24 282	0.22 325	0.21 334	0.23 313	0.25 344	0.25 324	0.22 321	0.26 277	0.23 327	0.20 153	0.22 283	0.30 296	0.23 326	0.17 322	0.31 282	0.20 229	0.22 214	0.19 289	0.28 237	0.19 283	0.21 177	0.39 300	0.17 320	0.17 322	0.21 246	0.22 262	0.36 319	0.27 279

MLCV	0.24 282	0.16 263	0.15 280	0.24 320	0.18 305	0.21 298	0.15 282	0.30 329	0.16 284	0.31 309	0.31 330	0.32 309	0.25 333	0.11 226	0.24 241	0.24 282	0.25 265	0.17 238	0.53 338	0.15 241	0.33 251	0.33 267	0.14 305	0.17 322	0.23 278	0.23 272	0.27 265	0.25 262

G3	0.25 291	0.36 374	0.11 216	0.82 392	0.15 279	0.74 389	0.15 282	0.24 240	0.13 231	0.29 293	0.12 179	0.41 338	0.11 207	0.17 322	0.16 126	0.13 112	0.22 214	0.14 168	0.64 355	0.10 142	0.21 177	0.14 133	0.46 397	0.09 183	0.14 158	0.12 129	0.14 130	0.13 134

HH	0.25 291	0.10 141	0.17 306	0.15 245	0.14 260	0.20 288	0.14 274	0.27 298	0.13 231	0.36 354	0.12 179	0.28 273	0.10 178	0.13 280	0.23 224	0.40 370	0.26 282	0.19 289	0.49 322	0.21 301	0.68 388	0.52 358	0.11 268	0.11 235	0.23 278	0.25 292	0.36 319	0.38 322

HanStereo	0.25 291	0.10 141	0.17 306	0.15 245	0.14 260	0.20 288	0.14 274	0.27 298	0.13 231	0.36 354	0.12 179	0.28 273	0.10 178	0.13 280	0.23 224	0.40 370	0.26 282	0.19 289	0.49 322	0.21 301	0.68 388	0.52 358	0.11 268	0.11 235	0.23 278	0.25 292	0.36 319	0.38 322

CASS	0.25 291	0.18 299	0.16 293	0.21 300	0.17 295	0.21 298	0.21 315	0.28 309	0.20 312	0.33 327	0.24 296	0.28 273	0.18 305	0.11 226	0.25 253	0.23 273	0.37 361	0.20 301	0.43 300	0.17 272	0.57 363	0.42 313	0.11 268	0.13 280	0.30 336	0.22 262	0.32 304	0.32 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	0.25 291	0.22 325	0.21 334	0.22 304	0.23 333	0.23 313	0.25 336	0.26 277	0.28 349	0.18 142	0.27 316	0.28 273	0.26 337	0.17 322	0.48 328	0.22 261	0.22 214	0.24 337	0.27 230	0.20 290	0.21 177	0.27 237	0.20 334	0.16 312	0.26 303	0.29 328	0.33 309	0.29 290

Abc-Net	0.25 291	0.22 325	0.21 334	0.22 304	0.23 333	0.23 313	0.25 336	0.26 277	0.28 349	0.18 142	0.27 316	0.28 273	0.26 337	0.17 322	0.48 328	0.22 261	0.22 214	0.24 337	0.27 230	0.20 290	0.21 177	0.27 237	0.20 334	0.16 312	0.26 303	0.29 328	0.33 309	0.29 290
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMDNet	0.25 291	0.14 228	0.11 216	0.13 214	0.14 260	0.16 249	0.11 243	0.26 277	0.14 248	0.31 309	0.17 238	0.26 252	0.29 340	0.14 291	0.24 241	0.35 349	0.28 309	0.18 275	0.54 339	0.28 352	0.58 367	0.60 379	0.10 241	0.11 235	0.26 303	0.25 292	0.26 247	0.30 294

PA-Net	0.25 291	0.28 354	0.29 368	0.18 276	0.26 350	0.21 298	0.25 336	0.26 277	0.25 336	0.22 169	0.19 252	0.22 212	0.24 330	0.28 362	0.40 309	0.24 282	0.18 155	0.22 318	0.20 169	0.22 309	0.19 156	0.32 264	0.17 320	0.20 334	0.24 291	0.38 359	0.23 212	0.55 351
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DF	0.26 299	0.14 228	0.11 216	0.15 245	0.10 187	0.17 263	0.09 213	0.26 277	0.12 203	0.27 255	0.15 209	0.31 303	0.09 162	0.11 226	0.21 192	0.30 331	0.25 265	0.18 275	1.59 389	0.17 272	0.45 321	0.39 300	0.09 213	0.11 235	0.21 246	0.25 292	0.29 282	0.34 306

MSKI-zero shot	0.26 299	0.13 205	0.10 187	0.14 226	0.14 260	0.15 240	0.11 243	0.28 309	0.13 231	0.30 298	0.35 341	0.28 273	0.11 207	0.12 260	0.29 269	0.37 362	0.28 309	0.17 238	0.58 349	0.26 341	0.57 363	0.55 368	0.09 213	0.11 235	0.25 298	0.41 365	0.32 304	0.42 335

IPLGR	0.26 299	0.16 263	0.13 258	0.15 245	0.15 279	0.12 205	0.09 213	0.24 240	0.13 231	0.28 275	0.25 299	0.23 219	0.12 223	0.11 226	1.91 413	0.20 229	0.22 214	0.18 275	0.34 268	0.20 290	0.25 213	0.33 267	0.07 162	0.12 256	0.23 278	0.23 272	0.28 276	0.21 216

GANet-ADL	0.26 299	0.18 299	0.15 280	0.20 296	0.19 309	0.22 309	0.16 287	0.26 277	0.16 284	0.34 331	0.36 347	0.29 283	0.16 278	0.21 344	0.42 312	0.29 324	0.31 332	0.19 289	0.48 320	0.28 352	0.38 284	0.48 340	0.13 295	0.14 291	0.23 278	0.24 281	0.32 304	0.30 294

pcwnet_v2	0.26 299	0.17 281	0.18 313	0.22 304	0.19 309	0.22 309	0.18 296	0.25 260	0.18 301	0.31 309	0.23 292	0.30 296	0.28 339	0.18 333	0.88 369	0.21 242	0.24 251	0.19 289	0.36 284	0.15 241	0.27 229	0.24 207	0.17 320	0.15 304	0.26 303	0.26 308	0.30 293	0.38 322

NVstereo2D	0.26 299	0.16 263	0.15 280	0.22 304	0.18 305	0.26 328	0.28 349	0.20 173	0.14 248	0.22 169	0.21 274	0.17 154	0.11 207	0.38 379	1.98 418	0.20 229	0.24 251	0.19 289	0.21 182	0.14 218	0.18 142	0.15 137	0.25 349	0.13 280	0.22 258	0.17 201	0.19 177	0.18 175

NCCL2	0.26 299	0.23 336	0.22 341	0.19 286	0.20 314	0.18 270	0.16 287	0.26 277	0.22 322	0.29 293	0.22 283	0.27 265	0.17 291	0.15 306	0.60 344	0.24 282	0.25 265	0.22 318	0.27 230	0.22 309	0.31 241	0.34 275	0.18 330	0.21 343	0.33 349	0.33 345	0.36 319	0.35 308

test-1	0.27 306	0.10 141	0.12 240	0.14 226	0.13 241	0.25 324	0.18 296	0.29 325	0.17 294	0.37 361	0.42 360	0.30 296	0.16 278	0.14 291	0.29 269	0.36 357	0.27 294	0.20 301	0.52 334	0.25 332	0.57 363	0.66 391	0.10 241	0.13 280	0.28 323	0.29 328	0.30 293	0.36 312

RGC	0.27 306	0.24 340	0.28 366	0.25 326	0.26 350	0.27 330	0.20 308	0.28 309	0.30 359	0.22 169	0.31 330	0.29 283	0.31 342	0.20 340	0.51 336	0.24 282	0.23 233	0.21 311	0.29 247	0.22 309	0.25 213	0.30 254	0.17 320	0.20 334	0.28 323	0.32 343	0.34 314	0.36 312

RTSC	0.27 306	0.16 263	0.16 293	0.16 256	0.17 295	0.18 270	0.19 304	0.23 224	0.21 315	0.25 229	0.25 299	0.20 183	0.18 305	0.14 291	1.57 400	0.23 273	0.30 324	0.19 289	0.39 288	0.18 280	0.30 238	0.32 264	0.11 268	0.17 322	0.21 246	0.22 262	0.31 301	0.43 339

XPNet_ROB	0.27 306	0.28 354	0.20 325	0.19 286	0.21 320	0.21 298	0.20 308	0.20 173	0.21 315	0.24 210	0.28 322	0.78 372	0.17 291	0.16 313	0.29 269	0.22 261	0.34 346	0.21 311	0.27 230	0.19 283	0.28 236	0.42 313	0.17 320	0.18 330	0.23 278	0.24 281	0.48 354	0.34 306

model_zeroshot	0.28 310	0.14 228	0.11 216	0.16 256	0.14 260	0.18 270	0.11 243	0.28 309	0.15 264	0.33 327	0.32 333	0.31 303	0.10 178	0.13 280	0.43 314	0.31 333	0.30 324	0.19 289	0.66 358	0.22 309	0.55 359	0.44 323	0.12 287	0.13 280	0.49 385	0.36 355	0.31 301	0.53 350

EAI-Stereo	0.28 310	0.13 205	0.12 240	0.18 276	0.16 286	0.66 384	0.20 308	0.27 298	0.18 301	0.27 255	0.27 316	0.29 283	0.10 178	0.11 226	0.35 298	0.32 339	0.26 282	0.20 301	0.65 357	0.22 309	0.44 317	0.44 323	0.10 241	0.14 291	0.28 323	0.31 339	0.39 334	0.42 335

TestStereo_HL3	0.29 312	0.30 360	0.14 267	0.17 266	0.14 260	0.21 298	0.16 287	0.32 344	0.18 301	0.34 331	0.32 333	0.60 359	0.22 324	0.11 226	0.39 307	0.40 370	0.69 396	0.18 275	0.43 300	0.17 272	0.45 321	0.62 385	0.11 268	0.12 256	0.22 258	0.22 262	0.37 327	0.35 308

IGEV-FE	0.29 312	0.13 205	0.22 341	0.29 336	0.17 295	0.21 298	0.22 321	0.28 309	0.14 248	0.35 345	0.43 363	0.33 312	0.11 207	0.14 291	0.23 224	0.37 362	0.26 282	0.17 238	0.47 311	0.24 324	0.51 353	0.61 383	0.11 268	0.11 235	0.33 349	0.27 315	0.62 382	0.45 342

FSD	0.29 312	0.26 349	0.26 361	0.27 332	0.26 350	0.25 324	0.31 358	0.33 347	0.20 312	0.28 275	0.20 263	0.29 283	0.17 291	0.29 365	0.34 295	0.37 362	0.34 346	0.28 368	0.33 260	0.26 341	0.44 317	0.41 309	0.27 356	0.28 365	0.30 336	0.26 308	0.30 293	0.31 298

IGEV_Zeroshot_test	0.29 312	0.13 205	0.22 341	0.29 336	0.17 295	0.21 298	0.22 321	0.28 309	0.14 248	0.35 345	0.43 363	0.33 312	0.11 207	0.14 291	0.23 224	0.37 362	0.26 282	0.17 238	0.48 320	0.24 324	0.52 355	0.61 383	0.11 268	0.11 235	0.33 349	0.27 315	0.62 382	0.45 342

dad	0.29 312	0.21 321	0.14 267	0.47 368	0.22 327	0.29 342	0.48 379	0.40 365	0.12 203	0.32 316	0.14 199	0.41 338	0.23 326	0.10 205	0.53 337	0.19 208	0.32 338	0.17 238	0.51 330	0.15 241	0.27 229	0.18 162	0.11 268	0.18 330	0.31 343	0.18 220	0.67 390	0.45 342

GwcNet-ADL	0.29 312	0.22 325	0.21 334	0.29 336	0.22 327	0.23 313	0.19 304	0.28 309	0.19 306	0.34 331	0.58 388	0.43 342	0.23 326	0.22 347	0.50 333	0.34 344	0.29 316	0.22 318	0.44 303	0.28 352	0.36 274	0.39 300	0.13 295	0.16 312	0.26 303	0.29 328	0.28 276	0.38 322

Anonymous3	0.29 312	0.21 321	0.15 280	0.17 266	0.16 286	0.20 288	0.16 287	0.31 334	0.25 336	0.30 298	0.20 263	0.45 344	0.20 315	0.16 313	0.45 321	0.53 390	0.32 338	0.27 360	0.49 322	0.26 341	0.49 342	0.55 368	0.13 295	0.14 291	0.27 316	0.28 321	0.34 314	0.27 279

DeepPrunerF	0.29 312	0.16 263	0.14 267	0.23 313	0.44 384	0.17 263	0.21 315	0.20 173	0.26 342	0.16 126	0.22 283	0.15 140	0.12 223	0.12 260	0.97 379	0.21 242	0.18 155	0.17 238	0.26 222	0.16 259	0.21 177	0.17 153	0.12 287	0.12 256	1.97 433	0.25 292	0.22 208	0.20 205

iResNet	0.29 312	0.17 281	0.16 293	0.23 313	0.22 327	0.28 337	0.18 296	0.31 334	0.20 312	0.32 316	0.29 325	0.49 351	0.50 369	0.11 226	0.44 318	0.35 349	0.27 294	0.20 301	0.73 361	0.24 324	0.43 310	0.27 237	0.15 311	0.24 353	0.25 298	0.25 292	0.33 309	0.28 286

PSMNet-ADL	0.30 321	0.20 318	0.20 325	0.23 313	0.21 320	0.23 313	0.22 321	0.30 329	0.26 342	0.40 376	0.58 388	0.38 334	0.43 360	0.24 354	0.31 282	0.44 377	0.31 332	0.20 301	0.52 334	0.23 321	0.39 297	0.36 286	0.17 320	0.16 312	0.26 303	0.26 308	0.39 334	0.25 262

HSM-Net_RVC	0.30 321	0.17 281	0.17 306	0.26 329	0.20 314	0.20 288	0.14 274	0.28 309	0.19 306	0.34 331	0.41 358	1.59 402	0.25 333	0.14 291	0.26 257	0.21 242	0.25 265	0.19 289	0.28 237	0.20 290	0.38 284	0.33 267	0.13 295	0.20 334	0.29 330	0.30 335	0.35 317	0.33 303
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.30 321	0.25 346	0.25 358	0.25 326	0.30 359	0.21 298	0.20 308	0.34 348	0.39 371	0.30 298	0.28 322	0.65 364	0.22 324	0.17 322	0.70 352	0.20 229	0.20 178	0.20 301	0.28 237	0.26 341	0.22 188	0.23 199	0.14 305	0.26 361	0.34 357	0.41 365	0.39 334	0.55 351

iRaft-Stereo_20w	0.31 324	0.14 228	0.24 353	0.29 336	0.18 305	0.22 309	0.18 296	0.26 277	0.15 264	0.41 381	0.51 377	0.30 296	0.11 207	0.12 260	0.32 285	0.32 339	0.27 294	0.17 238	0.42 297	0.24 324	0.46 333	0.53 363	0.11 268	0.10 218	0.33 349	0.67 397	0.61 380	0.60 355

ADCP+	0.31 324	0.17 281	0.17 306	0.15 245	0.14 260	0.17 263	0.19 304	0.21 196	0.33 362	0.26 243	0.26 308	0.37 327	0.12 223	0.13 280	1.87 412	0.18 188	0.20 178	0.17 238	0.33 260	0.18 280	0.22 188	0.22 193	0.12 287	0.11 235	0.23 278	0.69 398	0.33 309	0.99 394

DAS	0.32 326	0.18 299	0.15 280	0.29 336	0.24 336	0.24 319	0.25 336	0.31 334	0.29 354	0.32 316	0.39 354	0.53 352	0.34 347	0.11 226	0.29 269	0.40 370	0.35 352	0.25 347	0.49 322	0.29 360	0.63 377	0.48 340	0.21 342	0.25 357	0.30 336	0.28 321	0.38 330	0.37 317

SepStereo	0.32 326	0.18 299	0.15 280	0.29 336	0.24 336	0.24 319	0.25 336	0.31 334	0.29 354	0.32 316	0.39 354	0.53 352	0.34 347	0.11 226	0.29 269	0.40 370	0.35 352	0.25 347	0.49 322	0.29 360	0.63 377	0.48 340	0.21 342	0.25 357	0.30 336	0.28 321	0.38 330	0.37 317

GANetREF_RVC	0.32 326	0.30 360	0.32 376	0.28 334	0.27 354	0.27 330	0.26 344	0.42 371	0.35 367	0.38 367	0.21 274	0.56 355	0.39 353	0.16 313	0.33 289	0.23 273	0.29 316	0.25 347	0.44 303	0.25 332	0.35 269	0.25 219	0.25 349	0.32 373	0.34 357	0.29 328	0.45 347	0.38 322
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
ETE_ROB	0.32 326	0.32 364	0.20 325	0.26 329	0.24 336	0.28 337	0.23 329	0.24 240	0.29 354	0.27 255	0.35 341	0.99 382	0.21 318	0.20 340	0.41 311	0.23 273	0.41 372	0.24 337	0.37 286	0.25 332	0.37 279	0.40 306	0.20 334	0.20 334	0.28 323	0.35 351	0.54 368	0.37 317

LALA_ROB	0.32 326	0.34 367	0.23 345	0.24 320	0.24 336	0.29 342	0.22 321	0.24 240	0.28 349	0.31 309	0.35 341	0.94 379	0.21 318	0.19 335	0.64 349	0.24 282	0.33 343	0.28 368	0.33 260	0.25 332	0.34 258	0.40 306	0.18 330	0.21 343	0.26 303	0.31 339	0.50 361	0.36 312

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 331	0.15 252	0.23 345	0.24 320	0.16 286	0.28 337	0.20 308	0.28 309	0.21 315	0.35 345	0.60 392	0.32 309	0.17 291	0.12 260	0.28 266	0.44 377	0.30 324	0.22 318	0.58 349	0.28 352	0.54 356	0.59 377	0.09 213	0.14 291	0.33 349	0.32 343	0.79 397	0.60 355

EKT-Stereo	0.33 331	0.17 281	0.13 258	0.20 296	0.17 295	0.22 309	0.25 336	0.27 298	0.14 248	0.30 298	0.26 308	0.27 265	0.13 244	0.13 280	1.64 403	0.53 390	0.29 316	0.25 347	0.46 309	0.30 365	0.82 404	0.54 366	0.09 213	0.12 256	0.30 336	0.25 292	0.31 301	0.25 262

FADNet_RVC	0.33 331	0.22 325	0.22 341	0.29 336	0.25 344	0.19 281	0.22 321	0.31 334	0.22 322	0.31 309	0.29 325	0.41 338	0.33 345	0.22 347	0.72 354	0.25 294	0.29 316	0.32 381	0.73 361	0.27 347	0.43 310	0.47 337	0.16 316	0.23 350	0.27 316	0.30 335	0.51 363	0.36 312

TRStereo	0.34 334	0.16 263	0.21 334	0.16 256	0.12 223	0.34 355	0.17 291	0.27 298	0.11 175	0.35 345	0.18 242	0.34 317	0.09 162	0.12 260	0.26 257	0.36 357	0.25 265	0.17 238	0.44 303	0.25 332	0.42 306	0.47 337	0.09 213	0.09 183	0.26 303	2.80 435	0.49 358	0.33 303

ADCRef	0.34 334	0.18 299	0.16 293	0.15 245	0.16 286	0.18 270	0.18 296	0.23 224	0.34 364	0.26 243	0.22 283	0.23 219	0.17 291	0.11 226	2.05 420	0.22 261	0.23 233	0.20 301	0.39 288	0.21 301	0.25 213	0.26 228	0.17 320	0.16 312	0.29 330	0.41 365	0.29 282	1.39 408

NOSS_ROB	0.34 334	0.22 325	0.20 325	0.27 332	0.25 344	0.26 328	0.24 331	0.41 367	0.24 332	0.36 354	0.30 328	0.36 323	0.23 326	0.39 382	0.47 325	0.57 396	0.33 343	0.29 370	0.32 256	0.23 321	0.64 380	0.67 393	0.28 361	0.30 370	0.32 345	0.30 335	0.42 344	0.32 300

gcap-zeroshot	0.36 337	0.13 205	0.16 293	0.19 286	0.14 260	0.19 281	0.14 274	0.28 309	0.13 231	0.37 361	0.35 341	0.34 317	0.12 223	0.12 260	0.23 224	0.36 357	0.50 385	0.17 238	3.18 416	0.25 332	0.45 321	0.51 354	0.23 346	0.11 235	0.21 246	0.26 308	0.25 234	0.27 279

FCDSN-DC	0.36 337	0.28 354	0.33 380	0.31 345	0.29 356	0.28 337	0.39 367	0.31 334	0.22 322	0.28 275	0.20 263	0.26 252	0.16 278	0.29 365	1.96 416	0.35 349	0.34 346	0.32 381	0.33 260	0.25 332	0.41 301	0.48 340	0.27 356	0.37 388	0.29 330	0.30 335	0.30 293	0.30 294
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.36 337	0.22 325	0.28 366	0.25 326	0.24 336	0.24 319	0.27 348	0.35 352	0.28 349	0.35 345	0.33 337	0.32 309	0.45 365	0.21 344	1.38 390	0.26 305	0.30 324	0.24 337	0.56 344	0.27 347	0.38 284	0.43 319	0.20 334	0.25 357	0.33 349	0.36 355	0.35 317	0.50 348

CC-Net-ROB	0.36 337	0.47 385	0.32 376	0.65 384	0.49 391	0.54 374	0.46 374	0.35 352	0.24 332	0.37 361	0.28 322	0.92 376	0.21 318	0.37 378	0.28 266	0.17 164	0.23 233	0.22 318	0.67 359	0.22 309	0.22 188	0.16 146	0.44 394	0.24 353	0.29 330	0.28 321	0.27 265	0.40 332

ITSA-stereo	0.37 341	0.23 336	0.19 318	0.39 362	0.26 350	0.24 319	0.26 344	0.35 352	0.26 342	0.39 373	0.55 382	0.46 346	0.41 359	0.23 352	0.53 337	0.38 367	0.31 332	0.25 347	0.49 322	0.24 324	0.43 310	0.49 345	0.23 346	0.22 347	0.33 349	0.40 363	0.72 395	0.75 374

ADCL	0.37 341	0.23 336	0.19 318	0.20 296	0.18 305	0.23 313	0.23 329	0.26 277	0.53 392	0.32 316	0.29 325	0.29 283	0.17 291	0.15 306	1.60 401	0.21 242	0.24 251	0.22 318	0.34 268	0.22 309	0.32 246	0.28 245	0.17 320	0.17 322	0.52 391	0.53 382	0.47 352	1.56 413

PWC_ROB	0.37 341	0.27 352	0.25 358	0.23 313	0.24 336	0.23 313	0.31 358	0.29 325	0.47 388	0.25 229	0.39 354	0.37 327	0.89 390	0.19 335	0.58 342	0.32 339	0.39 366	0.29 370	0.62 352	0.29 360	0.48 340	0.48 340	0.19 332	0.33 375	0.27 316	0.26 308	0.39 334	0.67 364

RTS	0.38 344	0.22 325	0.20 325	0.22 304	0.21 320	0.31 347	0.29 351	0.31 334	0.34 364	0.23 183	0.22 283	0.29 283	0.25 333	0.16 313	1.65 404	0.29 324	0.36 358	0.24 337	0.63 353	0.31 368	0.38 284	0.38 295	0.15 311	0.22 347	0.39 366	0.95 415	0.40 339	0.63 358

RTSA	0.38 344	0.22 325	0.20 325	0.22 304	0.21 320	0.31 347	0.29 351	0.31 334	0.34 364	0.23 183	0.22 283	0.29 283	0.25 333	0.16 313	1.65 404	0.29 324	0.36 358	0.24 337	0.63 353	0.31 368	0.38 284	0.38 295	0.15 311	0.22 347	0.39 366	0.95 415	0.40 339	0.63 358

SGM-Forest	0.38 344	0.24 340	0.18 313	0.35 355	0.25 344	0.27 330	0.20 308	0.30 329	0.23 327	0.32 316	0.23 292	0.37 327	0.43 360	0.24 354	0.82 365	0.33 342	0.24 251	0.21 311	1.61 391	0.19 283	0.38 284	0.43 319	0.27 356	0.21 343	0.34 357	0.28 321	0.57 374	0.86 385
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 347	0.21 321	0.21 334	0.32 349	0.24 336	0.38 360	0.26 344	0.37 360	0.25 336	0.37 361	0.58 388	0.92 376	0.47 367	0.18 333	0.24 241	0.29 324	0.30 324	0.22 318	1.72 393	0.34 374	0.45 321	0.37 292	0.30 373	0.23 350	0.26 303	0.27 315	0.37 327	0.40 332

CSAN	0.39 347	0.37 376	0.34 383	0.33 350	0.32 365	0.27 330	0.25 336	0.36 355	0.64 404	0.43 386	0.43 363	0.73 370	0.44 363	0.20 340	0.63 346	0.25 294	0.27 294	0.26 357	0.41 293	0.43 390	0.38 284	0.34 275	0.22 344	0.33 375	0.40 368	0.47 376	0.48 354	0.55 351

DDF-Stereo	0.40 349	0.14 228	0.08 149	1.79 412	0.15 279	1.91 420	0.20 308	0.26 277	0.11 175	0.27 255	0.17 238	2.08 409	0.16 278	0.11 226	0.19 157	0.25 294	0.29 316	0.15 198	0.37 286	0.15 241	0.45 321	0.34 275	0.09 213	0.10 218	0.18 208	0.23 272	0.25 234	0.26 274

FC-DCNN	0.40 349	0.35 370	0.43 392	0.49 372	0.35 369	0.44 365	0.46 374	0.43 374	0.27 347	0.34 331	0.26 308	0.37 327	0.21 318	0.30 369	0.58 342	0.35 349	0.39 366	0.31 379	0.45 307	0.26 341	0.49 342	0.42 313	0.28 361	0.35 382	0.44 375	0.38 359	0.51 363	0.77 377

FC-DCNN v2	0.41 351	0.36 374	0.45 396	0.51 373	0.36 372	0.46 370	0.46 374	0.45 376	0.29 354	0.34 331	0.26 308	0.38 334	0.24 330	0.30 369	0.60 344	0.35 349	0.39 366	0.30 376	0.46 309	0.26 341	0.49 342	0.42 313	0.28 361	0.35 382	0.50 387	0.43 371	0.59 376	0.79 378

ccs_rob	0.41 351	0.24 340	0.19 318	0.33 350	0.21 320	0.33 352	0.28 349	0.34 348	0.21 315	0.47 394	1.62 425	1.59 402	0.39 353	0.22 347	0.31 282	0.36 357	0.29 316	0.22 318	0.47 311	0.27 347	0.55 359	0.57 373	0.17 320	0.20 334	0.26 303	0.25 292	0.29 282	0.36 312

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 353	0.34 367	0.25 358	0.42 365	0.31 361	0.36 358	0.47 377	0.48 382	0.40 372	0.42 383	0.31 330	0.60 359	0.53 372	0.40 384	0.57 340	0.27 311	0.24 251	0.22 318	0.67 359	0.22 309	0.60 371	0.56 371	0.33 381	0.28 365	0.47 382	0.48 378	0.48 354	0.70 367

XQC	0.42 353	0.37 376	0.31 374	0.41 364	0.35 369	0.41 363	0.42 369	0.45 376	0.38 369	0.40 376	0.33 337	0.48 349	0.44 363	0.34 376	1.54 396	0.29 324	0.29 316	0.27 360	0.52 334	0.30 365	0.37 279	0.44 323	0.26 351	0.30 370	0.41 371	0.41 365	0.53 366	0.38 322

DDUNet	0.43 355	0.54 389	0.23 345	0.86 394	0.68 399	0.83 394	0.82 396	0.26 277	0.24 332	0.23 183	0.33 337	0.37 327	0.15 269	1.63 413	0.43 314	0.24 282	0.39 366	0.25 347	0.54 339	0.28 352	0.31 241	0.30 254	0.49 400	0.20 334	0.24 291	0.25 292	0.32 304	0.29 290

CBMV	0.43 355	0.25 346	0.23 345	0.30 344	0.28 355	0.27 330	0.21 315	0.40 365	0.28 349	0.37 361	0.27 316	0.67 367	0.35 351	0.32 374	0.49 331	0.53 390	0.34 346	0.27 360	0.56 344	0.27 347	0.55 359	0.62 385	0.26 351	0.33 375	0.35 361	0.33 345	0.64 386	1.79 420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.45 357	0.24 340	0.26 361	0.35 355	0.29 356	0.30 346	0.24 331	0.38 362	0.23 327	0.38 367	0.44 368	0.31 303	0.17 291	0.55 393	2.33 427	0.99 427	0.32 338	0.27 360	0.33 260	0.28 352	0.64 380	0.89 413	0.27 356	0.29 369	0.33 349	0.35 351	0.47 352	0.38 322

pmcnn	0.45 357	0.24 340	0.19 318	0.33 350	0.29 356	0.34 355	0.42 369	0.34 348	0.26 342	0.34 331	0.50 375	0.80 373	1.10 397	0.19 335	0.38 305	0.57 396	0.40 370	0.32 381	0.83 370	0.37 377	0.80 400	0.49 345	0.28 361	0.24 353	0.32 345	0.34 349	0.66 389	0.82 380

UDG	0.46 359	0.56 391	0.24 353	0.85 393	0.78 403	0.79 391	0.97 400	0.27 298	0.25 336	0.28 275	0.36 347	0.37 327	0.17 291	1.43 409	0.92 375	0.25 294	0.44 375	0.27 360	0.57 347	0.29 360	0.41 301	0.37 292	0.39 387	0.19 332	0.27 316	0.28 321	0.32 304	0.27 279

ADCMid	0.46 359	0.29 358	0.29 368	0.26 329	0.31 361	0.33 352	0.35 365	0.41 367	0.46 387	0.31 309	0.38 351	0.48 349	0.40 356	0.21 344	1.82 410	0.35 349	0.34 346	0.27 360	0.78 366	0.28 352	0.45 321	0.46 331	0.30 373	0.24 353	0.36 362	0.53 382	0.45 347	1.42 409

FBW_ROB	0.46 359	0.42 380	0.36 386	0.60 382	0.44 384	0.47 371	0.44 373	0.31 334	0.25 336	0.34 331	0.34 340	0.64 363	0.48 368	0.56 395	1.05 385	0.25 294	0.35 352	0.23 332	1.39 383	0.22 309	0.49 342	0.36 286	0.43 392	0.40 393	0.31 343	0.33 345	0.42 344	0.65 362

FAT-Stereo	0.47 362	0.27 352	0.34 383	0.45 367	0.48 390	0.39 361	0.32 360	0.42 371	0.27 347	0.41 381	0.90 408	0.77 371	0.58 373	0.30 369	0.57 340	0.56 394	0.35 352	0.34 386	0.64 355	0.42 386	0.67 387	0.66 391	0.28 361	0.34 379	0.29 330	0.36 355	0.45 347	0.74 371

CBMV_ROB	0.48 363	0.22 325	0.24 353	0.39 362	0.32 365	0.32 350	0.29 351	0.44 375	0.23 327	0.38 367	0.45 369	1.42 399	0.88 389	0.28 362	0.91 373	0.34 344	0.37 361	0.25 347	0.81 368	0.36 376	0.54 356	0.51 354	0.28 361	0.26 361	0.44 375	0.62 391	0.62 382	0.91 388

AnyNet_C32	0.49 364	0.23 336	0.23 345	0.24 320	0.25 344	0.28 337	0.30 355	0.34 348	0.58 395	0.34 331	0.45 369	0.35 321	0.24 330	0.22 347	2.28 424	0.38 367	0.38 364	0.33 384	0.51 330	0.29 360	0.55 359	0.55 368	0.23 346	0.28 365	0.43 374	0.73 402	0.45 347	1.65 416

AMNet	0.51 365	0.50 388	0.48 398	0.51 373	0.50 392	0.56 376	0.52 382	0.36 355	0.42 382	0.39 373	0.59 391	0.65 364	0.21 318	0.58 396	0.49 331	0.59 399	0.60 390	0.58 411	0.51 330	0.51 396	0.59 370	0.53 363	0.32 379	0.51 402	0.48 383	0.54 384	0.60 378	0.65 362

DDVS	0.53 366	0.22 325	0.24 353	0.24 320	0.25 344	0.27 330	0.24 331	0.39 364	0.26 342	0.35 345	4.72 436	1.02 384	0.40 356	0.20 340	0.40 309	0.39 369	0.33 343	0.26 357	0.75 363	0.34 374	0.58 367	0.63 387	0.16 316	0.20 334	0.25 298	0.25 292	0.55 372	0.40 332

anonymity	0.53 366	0.11 168	0.19 318	0.16 256	0.14 260	0.16 249	0.10 230	0.29 325	0.13 231	0.34 331	7.32 438	0.30 296	0.13 244	0.12 260	0.21 192	0.37 362	0.27 294	0.17 238	0.44 303	0.23 321	0.43 310	0.54 366	0.11 268	0.12 256	0.34 357	0.43 371	0.71 394	0.44 341

S-Stereo	0.53 366	0.29 358	0.27 365	0.48 370	0.46 387	0.50 372	0.60 387	0.38 362	0.37 368	0.39 373	1.16 415	1.01 383	0.45 365	0.29 365	0.91 373	0.67 407	0.35 352	0.39 394	0.84 371	0.70 410	0.46 333	0.71 395	0.61 406	0.37 388	0.30 336	0.33 345	0.40 339	0.63 358

PVD	0.56 369	0.44 381	0.36 386	0.51 373	0.43 382	0.55 375	0.47 377	0.62 397	0.59 397	0.33 327	0.48 372	0.61 361	0.74 383	0.50 390	1.52 395	0.34 344	0.51 386	0.37 390	0.76 364	0.41 385	0.61 374	0.64 389	0.30 373	0.37 388	0.56 394	0.71 400	0.61 380	0.86 385

ADCPNet	0.56 369	0.26 349	0.30 372	0.29 336	0.36 372	0.29 342	0.50 381	0.41 367	0.40 372	0.38 367	0.55 382	0.38 334	1.12 398	0.26 360	2.02 419	0.42 376	0.34 346	0.24 337	1.25 379	0.39 379	0.47 336	0.45 329	0.33 381	0.28 365	0.48 383	0.56 386	0.46 351	1.88 423

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 371	0.64 393	0.47 397	0.65 384	0.41 379	0.44 365	0.57 385	0.61 396	0.68 405	0.58 405	0.39 354	0.59 357	0.58 373	0.65 401	0.76 358	0.44 377	0.35 352	0.40 395	1.53 387	0.50 394	0.54 356	0.63 387	0.46 397	0.47 400	0.51 390	0.40 363	0.41 342	0.75 374

SANet	0.57 371	0.32 364	0.33 380	0.36 357	0.35 369	0.44 365	0.33 362	0.55 387	0.85 412	0.33 327	0.57 386	2.42 414	1.17 399	0.32 374	0.88 369	0.24 282	0.47 382	0.31 379	0.51 330	0.31 368	0.50 351	0.45 329	0.37 386	0.37 388	0.46 380	0.54 384	0.55 372	0.98 393

G-Net	0.59 373	0.35 370	0.35 385	0.31 345	0.31 361	0.44 365	0.30 355	0.50 384	0.63 403	0.43 386	0.64 395	2.00 408	0.52 370	0.23 352	0.76 358	0.52 389	0.37 361	0.35 389	0.80 367	0.67 407	0.60 371	0.59 377	0.26 351	0.33 375	0.40 368	0.82 407	0.81 399	1.59 414

ADCS	0.59 373	0.34 367	0.31 374	0.34 353	0.36 372	0.36 358	0.37 366	0.48 382	0.60 399	0.34 331	0.43 363	0.58 356	0.87 388	0.29 365	2.30 425	0.66 405	0.47 382	0.38 391	0.82 369	0.42 386	0.76 397	0.69 394	0.28 361	0.35 382	0.46 380	0.88 411	0.59 376	1.26 402

MFN_U_SF_RVC	0.60 375	0.55 390	0.41 390	0.56 379	0.46 387	0.57 380	0.63 388	0.56 389	0.43 383	0.86 419	0.93 409	0.72 369	0.52 370	0.53 392	0.97 379	0.49 387	0.32 338	0.34 386	1.73 394	0.44 391	0.62 375	0.58 374	0.30 373	0.56 406	0.45 377	0.44 373	0.49 358	0.68 365

edge stereo	0.61 376	0.35 370	0.44 393	0.53 377	0.47 389	0.57 380	0.54 383	0.57 391	0.41 376	0.52 404	0.69 397	1.31 394	1.03 394	0.38 379	0.44 318	0.60 401	0.40 370	0.30 376	1.76 397	0.81 419	0.47 336	0.86 412	0.41 390	0.32 373	0.41 371	0.37 358	0.57 374	0.91 388

SFCPSM	0.64 377	0.24 340	0.19 318	0.28 334	0.23 333	0.27 330	0.24 331	0.30 329	0.30 359	0.34 331	0.50 375	0.63 362	1.06 395	0.19 335	0.37 302	0.34 344	0.31 332	0.24 337	8.10 434	0.39 379	0.45 321	0.43 319	0.20 334	0.19 332	0.30 336	0.31 339	0.36 319	0.45 342

SGM-ForestM	0.64 377	0.80 400	0.39 388	0.70 387	0.40 378	0.77 390	0.67 391	0.62 397	0.41 376	0.35 345	0.42 360	1.68 405	1.08 396	0.24 354	0.33 289	0.21 242	0.44 375	0.23 332	1.27 380	0.24 324	0.43 310	0.30 254	0.28 361	0.26 361	1.04 408	0.90 414	1.53 427	1.35 406

SAMSARA	0.65 379	0.30 360	0.44 393	0.31 345	0.31 361	0.31 347	0.34 363	0.56 389	0.48 389	0.40 376	0.37 350	0.42 341	0.90 391	0.27 361	1.62 402	0.45 380	0.36 358	0.38 391	0.76 364	0.39 379	0.70 392	0.80 409	0.20 334	0.40 393	1.50 424	1.62 428	1.49 426	1.46 411

AnyNet_C01	0.66 380	0.35 370	0.32 376	0.37 359	0.38 375	0.35 357	0.54 383	0.55 387	0.70 407	0.40 376	0.49 373	0.83 374	0.70 380	0.30 369	2.63 434	0.87 420	0.65 394	0.59 413	0.98 373	0.48 393	0.80 400	0.78 404	0.39 387	0.38 392	0.60 398	0.49 380	0.64 386	1.16 398

SQANet	0.68 381	0.89 402	0.29 368	1.65 407	0.77 402	1.39 402	1.15 402	0.37 360	0.29 354	0.40 376	0.30 328	0.88 375	0.32 344	1.26 407	0.39 307	0.21 242	0.44 375	0.27 360	2.24 401	0.28 352	0.49 342	0.50 350	1.59 415	0.23 350	0.32 345	0.34 349	0.42 344	0.71 369

DN	0.72 382	0.13 205	0.12 240	0.24 320	0.12 223	7.52 439	0.13 265	0.25 260	0.14 248	0.30 298	0.20 263	6.25 433	0.10 178	0.15 306	0.22 212	0.27 311	0.27 294	0.17 238	0.41 293	0.16 259	0.40 299	0.34 275	0.11 268	0.11 235	0.37 364	0.31 339	0.27 265	0.43 339

STTRV1_RVC	0.72 382	0.32 364	0.26 361	0.42 365	0.32 365	0.40 362	0.34 363	0.41 367	0.40 372	0.36 354	0.35 341	0.59 357	0.67 377	0.48 389	0.48 328	0.27 311	0.85 408	0.27 360	6.74 432	0.66 406	0.88 412	0.52 358	0.46 397	0.48 401	0.37 364	0.56 386	0.54 368	0.96 391

SGM_RVC	0.72 382	0.45 383	0.32 376	0.59 380	0.43 382	0.56 376	0.43 371	0.70 406	0.41 376	0.43 386	0.57 386	1.16 389	1.20 400	0.22 347	0.37 302	0.28 318	0.44 375	0.25 347	2.26 404	0.33 371	0.49 342	0.38 295	0.27 356	0.31 372	0.80 403	0.62 391	1.69 429	3.41 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.74 385	0.73 397	0.66 408	0.76 389	0.64 397	0.88 396	0.74 394	0.59 393	0.68 405	0.58 405	0.69 397	1.02 384	0.61 376	0.58 396	0.96 378	0.78 415	0.87 409	0.72 424	1.08 378	0.68 408	1.07 419	0.74 398	0.54 403	0.60 411	0.59 396	0.60 388	0.80 398	0.91 388

MADNet+	0.75 386	0.45 383	0.65 407	0.63 383	0.58 394	0.50 372	0.64 390	0.75 410	0.59 397	0.62 412	0.52 378	0.94 379	0.85 386	0.46 387	2.17 422	0.74 412	0.79 404	0.53 406	1.00 375	0.65 405	0.93 415	0.75 399	0.57 404	0.67 415	0.88 407	0.72 401	0.70 392	1.05 396

DPSNet	0.76 387	0.28 354	0.26 361	0.38 360	0.38 375	0.44 365	0.30 355	0.36 355	0.41 376	0.27 255	0.32 333	2.73 418	0.95 393	0.38 379	0.80 362	0.66 405	0.53 387	0.46 399	4.94 424	0.56 400	0.83 408	0.97 417	0.57 404	0.44 398	0.56 394	0.48 378	0.54 368	0.63 358

SPS-STEREO	0.80 388	0.60 392	0.56 401	0.67 386	0.62 395	0.67 385	0.58 386	0.57 391	0.61 400	0.59 408	0.96 411	1.03 386	0.67 377	0.55 393	0.83 367	0.87 420	0.78 403	0.69 422	2.74 412	0.74 415	1.23 426	1.05 421	0.45 396	0.62 414	0.61 399	0.61 390	0.83 400	0.75 374
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	0.81 389	1.11 408	0.24 353	1.30 400	0.42 380	0.81 392	0.32 360	0.45 376	0.25 336	0.36 354	0.32 333	0.47 347	3.62 428	0.14 291	1.77 409	0.22 261	0.27 294	0.17 238	0.84 371	0.19 283	0.57 363	0.51 354	0.20 334	0.21 343	1.56 427	0.86 410	2.88 435	1.74 418

otaku	0.82 390	1.17 412	0.41 390	1.90 416	0.99 408	1.68 408	1.39 404	0.46 380	0.41 376	0.46 393	0.36 347	0.93 378	0.43 360	1.51 410	0.45 321	0.30 331	0.44 375	0.29 370	2.65 409	0.40 383	0.60 371	0.58 374	2.09 417	0.34 379	0.42 373	0.35 351	0.49 358	0.74 371

MeshStereo	0.83 391	0.44 381	0.33 380	0.78 390	0.54 393	0.61 382	0.40 368	0.68 402	0.54 393	0.45 392	0.80 403	2.32 413	1.56 407	0.24 354	2.31 426	0.71 410	0.42 373	0.29 370	1.58 388	0.30 365	1.23 426	1.10 426	0.32 379	0.34 379	0.87 406	0.60 388	1.29 420	1.36 407
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
DGSMNet	0.85 392	0.47 385	0.39 388	0.51 373	0.39 377	0.56 376	0.43 371	0.59 393	0.40 372	0.84 418	4.01 435	0.67 367	0.85 386	0.85 405	0.85 368	0.90 423	1.17 419	0.66 420	1.64 392	0.62 401	1.35 430	1.36 431	0.51 401	0.54 404	0.40 368	0.66 396	0.50 361	0.74 371

Ntro	0.87 393	1.36 419	0.44 393	1.82 414	1.04 411	1.67 407	1.60 410	0.52 386	0.44 384	0.48 398	0.42 360	0.98 381	0.40 356	1.61 412	0.64 349	0.31 333	0.49 384	0.30 376	2.69 411	0.44 391	0.68 388	0.60 379	2.13 418	0.36 387	0.45 377	0.45 374	0.52 365	0.71 369

ELAS_RVC	0.92 394	0.65 394	0.62 403	0.92 395	0.67 398	1.21 400	0.71 392	0.72 407	0.50 390	0.49 399	1.20 420	2.45 416	1.89 416	0.44 385	1.31 388	0.46 384	0.62 392	0.55 408	1.02 376	0.42 386	0.91 414	1.06 423	0.44 394	0.54 404	1.50 424	1.22 426	1.15 414	1.19 400
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.93 395	1.16 411	0.62 403	1.83 415	1.16 415	1.69 410	1.70 411	0.51 385	0.44 384	0.59 408	0.38 351	1.19 391	0.79 385	2.02 418	0.74 356	0.57 396	0.54 388	0.40 395	1.50 386	0.76 416	0.66 385	0.65 390	2.28 421	0.46 399	0.50 387	0.49 380	0.60 378	0.84 383

ELAS	0.94 396	0.70 396	0.59 402	0.97 397	0.73 401	0.96 397	0.72 393	0.74 408	0.62 402	0.47 394	1.17 416	2.44 415	1.62 408	0.44 385	1.40 391	0.45 380	0.63 393	0.54 407	0.99 374	0.39 379	0.88 412	1.07 424	0.43 392	0.52 403	1.56 427	1.47 427	1.33 422	1.60 415
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	0.97 397	1.21 415	0.62 403	2.28 417	1.27 418	1.81 416	2.12 421	0.63 399	0.41 376	0.50 401	0.49 373	1.06 387	0.73 382	2.46 423	0.47 325	0.31 333	0.80 405	0.40 395	2.04 400	0.42 386	0.76 397	0.56 371	2.26 420	0.43 397	0.54 393	0.42 369	0.48 354	0.58 354

WAO-7	0.99 398	0.85 401	0.88 421	1.81 413	0.83 405	0.71 387	0.92 398	1.01 422	1.13 421	0.96 424	1.28 423	1.37 398	1.65 409	0.63 399	1.55 399	0.76 414	0.73 400	0.47 400	2.44 407	0.73 414	0.72 396	0.76 402	0.26 351	0.88 427	0.71 400	0.85 408	0.74 396	1.09 397

SGM+DAISY	1.04 399	0.66 395	0.62 403	0.75 388	0.68 399	0.82 393	0.74 394	0.69 404	0.75 411	0.64 413	1.09 413	1.35 395	1.44 402	0.60 398	1.43 392	1.04 430	0.77 402	0.68 421	2.40 406	0.80 418	1.22 424	1.15 429	0.51 401	0.67 415	1.12 412	1.05 420	1.65 428	2.69 432

MonStereo1	1.06 400	1.06 406	0.53 400	1.71 410	1.39 422	1.49 404	1.71 412	0.68 402	0.57 394	2.01 436	0.75 401	1.99 407	1.76 413	1.97 417	0.35 298	0.25 294	0.60 390	0.48 403	2.25 402	0.51 396	0.65 382	0.52 358	2.33 422	0.41 395	0.49 385	0.39 361	0.85 401	0.80 379

ACVNet-4b	1.08 401	1.48 423	0.48 398	2.91 424	1.12 412	1.82 417	2.71 424	0.46 380	0.44 384	0.51 402	0.43 363	1.66 404	1.85 414	2.08 420	0.46 323	0.40 370	0.82 406	0.34 386	2.68 410	0.50 394	0.65 382	0.71 395	2.24 419	0.35 382	0.45 377	0.42 369	0.53 366	0.70 367

ACVNet_2	1.13 402	1.26 417	0.75 413	2.58 421	1.30 420	1.73 414	1.87 416	0.75 410	0.52 391	0.59 408	0.53 380	1.29 393	0.90 391	1.85 415	0.70 352	0.48 386	1.14 418	0.40 395	4.70 423	0.54 398	0.71 395	0.60 379	2.05 416	0.61 412	0.81 405	0.47 376	0.70 392	0.82 380

WAO-6	1.14 403	1.08 407	0.68 409	1.50 404	1.15 413	1.39 402	1.55 407	0.88 416	0.96 416	0.77 416	0.72 400	1.28 392	1.96 417	1.91 416	2.45 429	0.71 410	1.18 420	0.55 408	1.42 384	0.69 409	0.97 416	0.99 419	0.91 408	0.67 415	1.13 414	0.88 411	1.02 412	1.43 410

IMH-64-1	1.18 404	1.19 413	0.74 411	1.63 405	1.26 416	1.69 410	1.85 414	0.84 413	0.90 413	0.44 390	0.62 393	1.36 396	1.74 411	2.49 424	2.46 430	0.60 401	0.72 398	0.47 400	1.73 394	0.64 403	0.70 392	0.79 405	2.49 426	0.58 408	1.08 410	0.63 393	0.97 407	1.31 404

IMH-64	1.18 404	1.19 413	0.74 411	1.63 405	1.26 416	1.69 410	1.85 414	0.84 413	0.90 413	0.44 390	0.62 393	1.36 396	1.74 411	2.49 424	2.46 430	0.60 401	0.72 398	0.47 400	1.73 394	0.64 403	0.70 392	0.79 405	2.49 426	0.58 408	1.08 410	0.63 393	0.97 407	1.31 404

DispFullNet	1.20 406	1.15 410	0.77 415	1.20 399	0.97 407	1.12 399	1.34 403	0.66 401	0.58 395	0.74 415	0.82 404	3.72 428	1.48 403	1.65 414	1.03 384	1.32 432	1.00 414	0.58 411	6.30 430	1.09 430	0.84 409	0.76 402	0.42 391	0.35 382	0.50 387	0.35 351	0.68 391	1.00 395

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 407	0.15 252	0.23 345	0.22 304	0.20 314	0.33 352	0.24 331	0.28 309	0.33 362	0.38 367	0.52 378	0.35 321	0.15 269	0.13 280	0.29 269	0.49 387	0.30 324	0.21 311	25.47 448	0.27 347	0.49 342	0.60 379	0.10 241	0.12 256	0.32 345	0.45 374	0.37 327	0.60 355

Dean	1.27 408	1.44 422	0.85 419	2.93 425	1.62 426	1.95 423	2.03 420	0.96 419	1.00 419	0.91 422	0.75 401	1.51 401	1.65 409	2.05 419	0.80 362	0.64 404	1.01 415	0.60 418	1.86 399	0.85 420	0.85 411	0.75 399	2.35 423	0.79 422	1.15 415	0.85 408	1.19 415	0.85 384

STStereo	1.28 409	0.74 398	0.83 418	2.32 418	0.84 406	2.27 425	0.98 401	1.04 423	0.96 416	0.51 402	1.19 418	3.30 424	2.84 423	0.25 358	2.59 433	0.45 380	0.38 364	0.26 357	4.54 422	0.33 371	0.51 353	0.47 337	0.28 361	0.56 406	1.24 419	0.96 417	1.38 423	2.45 428

IMH	1.30 410	1.22 416	0.76 414	1.65 407	1.27 418	1.73 414	1.88 417	0.86 415	0.93 415	0.47 394	0.65 396	1.48 400	2.97 427	3.97 440	1.50 393	0.59 399	0.76 401	0.49 404	2.25 402	0.70 410	0.69 391	0.79 405	2.64 428	0.61 412	1.16 416	0.76 403	0.89 404	1.49 412

PSMNet_ROB	1.30 410	1.36 419	0.71 410	1.48 403	1.00 409	1.69 410	1.56 408	0.64 400	0.74 409	1.47 433	3.99 434	2.77 420	1.51 404	2.54 426	0.73 355	0.47 385	0.70 397	0.49 404	2.51 408	0.71 412	0.81 402	0.58 374	3.05 434	0.58 408	0.80 403	0.64 395	0.88 402	0.69 366

LVE	1.38 412	1.30 418	0.82 417	4.62 432	1.50 425	1.89 419	3.66 431	0.82 412	0.73 408	0.88 420	0.82 404	1.12 388	1.52 405	2.14 421	0.81 364	0.56 394	0.84 407	0.59 413	3.33 417	0.72 413	0.84 409	0.89 413	2.40 424	0.80 423	1.12 412	0.70 399	1.00 411	0.90 387

zero-FE	1.43 413	0.14 228	0.08 149	8.08 440	0.34 368	13.79 445	2.48 422	0.26 277	0.12 203	0.32 316	0.26 308	6.70 436	0.60 375	0.11 226	0.27 263	0.24 282	0.43 374	0.33 384	0.54 339	0.16 259	1.94 432	0.41 309	0.09 213	0.10 218	0.18 208	0.23 272	0.25 234	0.25 262

JetBlue	1.43 413	1.11 408	1.03 427	1.46 402	1.15 413	1.66 406	1.51 406	0.92 418	1.14 422	0.58 405	0.47 371	3.28 423	0.71 381	1.15 406	2.51 432	1.00 428	1.09 416	0.86 427	1.32 381	0.78 417	1.48 431	1.53 433	1.15 410	0.78 421	1.31 421	2.14 433	1.44 424	5.15 436

MANE	1.47 415	0.77 399	0.87 420	1.01 398	0.81 404	0.96 397	0.93 399	1.00 421	1.05 420	0.43 386	0.69 397	2.28 412	2.16 418	0.39 382	1.68 407	1.01 429	0.65 394	2.72 437	1.45 385	0.40 383	0.77 399	0.73 397	0.34 385	0.67 415	2.42 435	2.81 436	4.52 437	6.28 437

WAO-8	1.55 416	1.53 424	1.00 424	2.82 422	1.43 423	1.91 420	2.01 418	1.05 424	1.38 425	1.44 431	1.87 427	2.25 410	2.76 419	2.68 427	1.01 382	0.83 417	0.99 411	0.59 413	3.35 418	1.08 426	0.82 404	0.85 410	1.36 413	0.82 424	1.60 429	1.12 422	1.27 417	1.93 424

Venus	1.55 416	1.53 424	1.00 424	2.82 422	1.43 423	1.91 420	2.01 418	1.05 424	1.38 425	1.44 431	1.87 427	2.25 410	2.76 419	2.68 427	1.01 382	0.83 417	0.99 411	0.59 413	3.35 418	1.08 426	0.82 404	0.85 410	1.36 413	0.82 424	1.60 429	1.12 422	1.27 417	1.93 424

PWCK	1.58 418	1.40 421	0.79 416	1.70 409	1.03 410	1.55 405	1.42 405	1.11 426	0.98 418	1.00 425	1.23 422	2.78 422	1.53 406	0.82 404	0.88 369	0.55 393	0.99 411	0.57 410	13.43 440	0.90 421	1.12 420	0.75 399	1.15 410	0.82 424	1.04 408	0.88 411	0.93 405	1.27 403

notaker	1.84 419	1.90 431	1.02 426	3.19 428	2.19 432	2.44 426	2.77 425	1.11 426	1.57 428	0.91 422	1.09 413	3.37 426	5.56 429	3.13 433	1.35 389	0.81 416	1.34 428	0.71 423	4.26 421	1.08 426	1.22 424	0.99 419	2.96 433	0.93 428	0.74 402	0.77 404	0.98 409	1.18 399

TorneroNet-64	1.85 420	1.56 426	0.93 423	3.34 429	1.31 421	2.18 424	2.65 423	0.91 417	2.21 431	0.66 414	0.83 406	2.72 417	7.56 431	3.04 430	1.76 408	0.67 407	1.35 429	0.59 413	4.05 420	1.02 423	0.98 417	0.96 416	2.67 429	0.69 419	1.24 419	1.15 424	0.88 402	2.15 426

UNDER WATER-64	1.98 421	1.91 432	1.15 429	3.52 431	2.32 433	2.83 432	3.30 428	1.72 432	1.25 423	1.12 428	1.19 418	3.41 427	2.89 425	3.11 431	2.13 421	0.90 423	1.77 431	0.77 426	2.32 405	1.05 425	1.17 422	1.23 430	3.96 441	1.06 430	1.41 422	2.13 432	1.31 421	2.65 431

UNDER WATER	2.15 422	1.92 433	1.13 428	3.36 430	2.59 434	2.77 431	3.73 432	1.63 430	1.36 424	1.02 427	1.02 412	3.30 424	7.25 430	3.39 435	1.54 396	0.91 425	1.80 432	0.75 425	3.15 414	1.08 426	1.27 429	1.14 428	3.84 440	1.20 435	1.46 423	1.78 430	1.26 416	2.46 429

FADE	2.16 423	1.01 404	1.45 432	0.59 380	0.62 395	1.68 408	1.57 409	1.20 428	2.77 435	1.62 435	3.62 433	6.52 434	2.85 424	0.77 403	0.74 356	0.88 422	2.81 435	1.22 432	7.30 433	2.94 435	2.86 436	2.54 436	0.66 407	1.14 432	1.22 418	0.96 417	2.00 432	4.89 435

ACV-stereo	2.24 424	1.03 405	0.23 345	0.38 360	0.24 336	0.70 386	0.48 379	0.45 376	0.32 361	0.36 354	0.41 358	0.47 347	2.93 426	0.35 377	1.93 414	0.86 419	0.44 375	0.29 370	44.47 452	0.55 399	0.82 404	0.90 415	0.33 381	0.26 361	0.26 303	0.28 321	0.41 342	0.39 331

XX-Stereo	2.24 424	0.10 141	0.10 187	0.17 266	0.10 187	0.21 298	0.11 243	0.25 260	0.12 203	0.36 354	0.53 380	0.29 283	0.10 178	0.11 226	0.24 241	0.35 349	0.27 294	0.18 275	0.47 311	0.18 280	0.41 301	0.37 292	0.10 241	0.10 218	54.05 450	0.25 292	0.34 314	0.51 349

MADNet++	2.28 426	1.66 428	1.91 434	1.39 401	2.03 431	1.38 401	1.73 413	1.80 433	2.24 432	2.07 437	2.44 432	2.76 419	2.81 422	1.52 411	2.18 423	2.45 436	2.29 433	1.71 434	2.86 413	2.56 434	4.03 438	5.19 440	1.23 412	2.35 438	1.50 424	3.83 438	2.07 433	1.70 417

TorneroNet	2.33 427	1.60 427	0.88 421	5.64 435	1.76 427	2.56 427	2.94 426	0.97 420	2.29 433	0.79 417	1.98 429	4.07 430	12.24 439	3.12 432	1.29 387	0.67 407	1.30 427	0.61 419	5.93 427	1.00 422	1.04 418	0.98 418	2.79 432	0.70 420	1.86 432	1.04 419	1.02 412	1.87 422

KSHMR	2.37 428	1.84 430	1.23 431	6.67 438	1.97 430	2.73 430	3.45 430	1.31 429	1.69 429	1.18 430	1.18 417	1.71 406	11.63 438	3.21 434	1.67 406	1.07 431	1.11 417	0.92 429	5.58 426	1.04 424	1.23 426	1.05 421	3.26 435	1.06 430	1.99 434	1.18 425	1.28 419	1.85 421

JetRed	2.50 429	2.16 434	2.32 435	1.72 411	1.88 428	2.59 428	3.38 429	1.86 434	1.53 427	1.15 429	0.93 409	2.77 420	0.67 377	2.39 422	3.50 437	2.17 434	2.74 434	3.15 439	1.82 398	1.37 431	3.39 437	2.94 438	2.72 430	1.27 436	2.55 436	6.99 441	2.85 434	4.69 434

ktn	2.52 430	1.71 429	3.02 436	2.41 420	1.88 428	2.62 429	3.04 427	1.69 431	4.13 437	1.01 426	1.21 421	8.17 440	10.18 436	2.80 429	1.51 394	0.93 426	1.72 430	0.87 428	6.22 429	1.56 433	1.20 423	1.09 425	2.75 431	0.93 428	1.19 417	1.07 421	1.46 425	1.74 418

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 431	0.48 387	0.29 368	0.48 370	0.42 380	0.63 383	0.86 397	0.69 404	0.74 409	0.42 383	1.69 426	46.80 452	1.87 415	0.64 400	0.38 305	0.33 342	0.97 410	0.98 431	1.59 389	0.33 371	0.81 402	0.79 405	0.28 361	0.25 357	0.52 391	0.78 405	3.35 436	0.83 382

WQFJA1++	3.28 432	0.13 205	0.09 173	27.82 449	0.11 207	24.38 450	25.71 449	0.22 208	0.11 175	0.35 345	0.16 225	0.65 364	2.77 421	0.08 153	0.17 133	0.23 273	0.23 233	0.14 168	1.04 377	0.38 378	0.36 274	0.26 228	0.08 193	0.08 152	0.20 233	2.15 434	0.29 282	0.30 294

LSM0	3.53 433	0.37 376	0.30 372	0.55 378	0.45 386	0.56 376	0.63 388	0.74 408	0.61 400	0.60 411	0.87 407	1.16 389	1.39 401	0.25 358	28.52 451	45.56 451	0.55 389	0.38 391	3.16 415	0.62 401	1.14 421	1.40 432	0.31 378	0.42 396	0.59 396	0.81 406	0.98 409	2.52 430

LE_ROB	3.57 434	0.92 403	1.49 433	2.33 419	9.96 444	1.83 418	7.73 441	2.31 436	3.13 436	0.47 394	1.49 424	9.10 441	13.79 444	0.47 388	0.63 346	0.25 294	0.44 375	0.29 370	6.00 428	1.38 432	0.66 385	0.52 358	2.47 425	2.28 437	5.36 439	4.46 439	6.14 439	10.46 442

BEATNet-Init1	4.26 435	5.23 438	1.17 430	9.10 441	2.61 435	8.41 441	4.21 433	2.29 435	1.73 430	0.88 420	2.38 430	6.02 432	9.23 434	0.65 401	2.70 435	2.20 435	1.24 421	0.94 430	17.87 441	4.86 439	2.04 433	1.87 435	1.10 409	1.14 432	4.62 438	2.07 431	11.53 445	6.94 439

HanzoNet	4.54 436	4.29 437	3.74 440	6.10 437	3.77 436	7.50 438	8.23 442	3.94 439	4.82 438	1.56 434	2.42 431	11.35 442	12.90 442	10.81 447	1.84 411	1.89 433	4.65 439	1.35 433	10.71 438	3.05 436	2.04 433	1.81 434	5.00 444	1.14 432	1.80 431	1.67 429	1.81 431	2.33 427

DPSimNet_ROB	5.23 437	7.46 439	3.48 439	6.82 439	6.53 442	4.88 435	5.29 438	5.03 440	6.96 440	3.68 440	10.30 443	6.62 435	7.58 432	4.15 441	3.41 436	2.75 437	5.59 440	2.26 435	12.16 439	3.45 437	5.93 440	2.70 437	3.37 436	3.75 439	3.16 437	3.16 437	4.52 437	6.28 437

DGTPSM_ROB	8.76 438	3.83 435	10.08 442	3.08 426	5.50 438	3.48 433	5.02 436	3.60 437	8.96 441	3.18 438	7.06 437	3.95 429	10.56 437	3.59 436	11.06 440	10.70 440	4.35 437	10.50 441	5.45 425	9.91 442	5.93 440	14.37 442	4.39 442	8.90 443	9.99 441	27.43 445	11.00 443	30.59 445

DPSMNet_ROB	8.99 439	3.86 436	10.11 443	3.11 427	5.51 439	3.54 434	5.03 437	3.60 437	9.04 442	3.27 439	7.95 439	4.19 431	13.43 443	3.66 437	11.12 441	10.86 441	4.47 438	10.71 442	6.43 431	9.92 443	5.99 442	14.50 443	4.39 442	8.90 443	10.15 442	27.43 445	11.02 444	30.59 445

DLNR_Zeroshot_test	9.91 440	28.72 451	0.20 325	46.90 452	0.13 241	0.20 288	45.01 452	0.29 325	0.11 175	0.38 367	0.19 252	0.33 312	0.10 178	1.29 408	61.34 452	71.85 452	3.99 436	2.49 436	1.36 382	0.22 309	0.65 382	0.41 309	0.09 213	0.13 280	0.26 303	0.24 281	0.29 282	0.33 303

LRCNet_RVC	10.22 441	14.24 444	3.26 437	20.74 447	17.71 449	19.88 448	15.89 447	6.49 442	2.47 434	19.87 449	12.97 444	19.40 447	8.44 433	26.62 450	2.33 427	0.74 412	10.08 443	5.54 440	23.31 447	6.95 440	2.43 435	1.11 427	22.86 450	8.58 442	0.73 401	0.39 361	1.72 430	1.19 400

ASD4	10.82 442	8.41 442	7.74 441	6.01 436	4.36 437	8.03 440	5.43 439	6.40 441	6.39 439	7.67 443	9.54 442	7.79 437	9.97 435	5.53 442	8.37 439	7.73 439	9.73 442	11.07 443	8.78 435	9.36 441	16.84 446	15.15 444	5.39 445	5.70 441	18.71 446	28.58 447	21.13 447	32.24 447

PML	11.09 443	9.28 443	3.40 438	11.88 444	6.99 443	11.60 442	5.97 440	7.04 443	24.50 451	8.92 444	28.99 451	32.63 451	39.39 452	6.18 443	5.69 438	4.14 438	8.31 441	2.99 438	18.83 444	4.50 438	4.70 439	4.40 439	3.75 439	3.98 440	10.54 444	5.17 440	18.60 446	7.08 440

DPSM_ROB	13.12 444	7.70 440	11.86 444	4.97 433	5.71 440	6.03 436	4.61 434	8.36 444	10.82 443	6.72 441	8.03 440	8.12 438	12.29 440	3.81 438	13.89 442	13.57 442	10.28 444	13.36 444	9.07 436	11.67 444	16.11 444	18.73 447	3.51 437	10.91 445	27.70 447	35.86 448	31.04 448	39.53 448

DPSM	13.12 444	7.70 440	11.86 444	4.97 433	5.71 440	6.03 436	4.61 434	8.36 444	10.82 443	6.72 441	8.03 440	8.12 438	12.29 440	3.81 438	13.89 442	13.57 442	10.28 444	13.36 444	9.07 436	11.67 444	16.11 444	18.73 447	3.51 437	10.91 445	27.70 447	35.86 448	31.04 448	39.53 448

HaxPig	19.43 446	21.64 449	18.72 447	23.90 448	23.72 450	22.99 449	25.27 448	20.59 450	18.36 446	26.33 450	23.18 449	22.04 448	16.59 445	24.59 449	21.93 445	18.51 444	20.93 449	19.75 447	22.56 446	20.41 447	14.06 443	11.69 441	27.14 451	18.65 448	6.94 440	12.03 444	7.78 440	14.26 444

real-time stereo	20.89 447	17.58 448	18.18 446	14.89 446	12.65 447	16.41 447	11.33 445	17.83 449	17.43 445	16.29 448	15.06 445	17.49 446	18.62 446	10.45 446	20.20 444	20.16 446	20.32 446	19.70 446	18.96 445	17.74 446	26.08 449	25.11 449	10.44 449	17.58 447	36.75 449	41.86 450	39.78 450	45.15 450

MEDIAN_ROB	22.61 448	26.37 450	23.42 448	27.86 450	27.01 451	26.90 451	28.47 450	24.00 451	21.42 447	31.43 451	26.90 450	25.65 449	19.56 447	27.54 451	23.81 446	20.10 445	25.89 451	23.65 448	27.64 449	24.33 451	18.71 447	15.27 445	29.65 452	20.16 449	10.22 443	11.12 443	10.11 442	13.24 443

AVERAGE_ROB	25.62 449	30.03 452	26.88 452	31.96 451	30.85 452	31.13 452	32.49 451	28.35 452	25.87 452	34.56 452	30.30 452	30.39 450	23.71 448	31.94 452	27.62 447	24.45 447	28.60 452	25.76 449	30.73 450	27.87 452	22.22 448	18.68 446	33.77 453	25.40 453	10.86 445	8.77 442	9.34 441	9.16 441

CasAABBNet	26.35 450	15.49 445	23.85 450	9.95 442	11.46 445	12.03 443	9.23 443	16.79 447	21.84 449	13.64 445	16.11 446	16.45 444	24.90 451	7.58 444	27.95 450	27.14 449	20.53 447	26.83 451	18.10 442	23.37 448	32.22 450	37.28 451	6.99 446	21.98 451	55.78 451	72.24 451	62.39 452	79.48 452

FlowAnything	26.42 451	15.50 446	23.88 451	9.99 443	11.54 446	12.07 444	9.28 444	16.89 448	21.87 450	13.68 447	16.26 447	16.42 443	24.79 450	7.69 445	27.93 448	27.24 450	20.55 448	26.80 450	18.20 443	23.53 450	32.22 450	37.62 452	7.05 447	22.05 452	55.78 451	72.50 453	62.44 453	79.62 453

fast-reg	28.13 452	17.43 447	23.71 449	12.69 445	12.68 448	16.05 446	12.38 446	16.63 446	21.75 448	13.67 446	20.82 448	16.89 445	24.78 449	13.92 448	27.93 448	26.51 448	21.57 450	27.70 452	40.18 451	23.46 449	32.44 452	37.16 450	7.62 448	21.88 450	55.88 453	72.37 452	62.38 451	79.05 451

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.06 24	0.07 28	0.05 27

Low-res two-view benchmark