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

onlyftn100k	0.02 3	0.02 8	0.01 3	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.03 32	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.03 109	0.02 13	0.03 5	0.03 4	0.03 18	0.02 3

vfmstereo	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.01 3	0.03 30	0.02 5	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.05 53	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.02 3	0.04 40	0.03 19

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 32	0.02 5	0.02 5	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 32	0.02 5	0.02 5	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 8	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 22	0.03 4	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 13	0.01 3	0.02 19	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 32	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 32	0.03 30	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.02 58	0.03 59	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

Pointernet	0.02 3	0.02 8	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.03 3	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

ProNet	0.02 3	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 33	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.00 1	0.01 3	0.04 22	0.03 4	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
vfm_20000	0.03 13	0.02 8	0.01 3	0.03 47	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 43	0.01 3	0.04 67	0.03 32	0.04 64	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.04 23	0.02 3	0.04 26	0.02 5	0.02 58	0.01 3	0.04 22	0.03 4	0.06 99	0.04 56

123456	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.05 97	0.03 32	0.04 64	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 33	0.04 21	0.03 7	0.04 23	0.03 12	0.06 81	0.03 15	0.02 58	0.02 13	0.04 22	0.04 19	0.05 66	0.03 19

test12345	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.03 43	0.02 7	0.04 67	0.03 32	0.05 90	0.01 3	0.01 4	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.03 7	0.05 62	0.03 12	0.07 96	0.03 15	0.03 109	0.02 13	0.04 22	0.04 19	0.06 99	0.03 19

tt7	0.03 13	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.04 70	0.02 7	0.02 5	0.04 64	0.03 21	0.01 3	0.02 45	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.05 53	0.03 15	0.02 58	0.03 59	0.05 54	0.05 46	0.05 66	0.05 83

tt8	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.05 53	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.05 54	0.05 46	0.05 66	0.03 19

tt9	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.03 32	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 22	0.05 46	0.04 40	0.03 19

TYNG	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.03 32	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 22	0.05 46	0.04 40	0.03 19

GFORCE	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.01 3	0.03 49	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.04 4	0.03 3	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.04 19	0.03 18	0.02 3

FORCE_4.6	0.03 13	0.03 54	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.03 43	0.03 32	0.03 30	0.02 5	0.03 21	0.03 78	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.05 68	0.05 62	0.04 58	0.05 53	0.04 65	0.03 109	0.03 59	0.04 22	0.05 46	0.06 99	0.04 56

F5.5	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.03 43	0.03 32	0.04 67	0.02 5	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.05 53	0.03 15	0.01 4	0.03 59	0.05 54	0.05 46	0.04 40	0.03 19

F8.5	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.01 3	0.03 49	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 21	0.01 3	0.02 45	0.05 35	0.04 4	0.03 3	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.04 19	0.03 18	0.02 3

FORCE_9	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.01 3	0.03 49	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.04 4	0.03 3	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.04 19	0.03 18	0.02 3

FORCE_8	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.01 3	0.03 49	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.03 30	0.02 5	0.03 21	0.02 33	0.01 4	0.05 35	0.04 4	0.03 3	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 22	0.04 19	0.03 18	0.02 3

F7	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.01 3	0.03 43	0.02 7	0.04 67	0.02 5	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.06 83	0.04 40	0.03 19

FORCE_5	0.03 13	0.02 8	0.03 61	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.03 32	0.04 67	0.03 32	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.05 35	0.05 33	0.05 62	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.05 53	0.03 15	0.02 58	0.02 13	0.05 54	0.04 19	0.04 40	0.03 19

FORCE_6	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.03 43	0.03 32	0.02 5	0.02 5	0.03 21	0.04 117	0.01 4	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 22	0.05 46	0.04 40	0.04 56

over v1	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.03 32	0.03 30	0.04 64	0.05 90	0.03 78	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.03 59	0.04 22	0.06 83	0.05 66	0.04 56

over-8	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.03 30	0.04 64	0.03 21	0.02 33	0.01 4	0.04 5	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.03 3	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 22	0.05 46	0.04 40	0.03 19

over-9	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.04 64	0.03 21	0.02 33	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.04 28	0.03 3	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 22	0.05 46	0.04 40	0.03 19

testmc14	0.03 13	0.03 54	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.03 43	0.03 32	0.02 5	0.03 32	0.06 104	0.01 3	0.01 4	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.02 5	0.02 58	0.02 13	0.04 22	0.05 46	0.04 40	0.03 19

MCSU-Stereo	0.03 13	0.03 54	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.03 43	0.04 56	0.02 5	0.03 32	0.04 64	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.05 62	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.02 5	0.02 58	0.02 13	0.05 54	0.05 46	0.05 66	0.04 56

LACA2	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.03 49	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.05 97	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 22	0.03 4	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.04 70	0.06 128	0.03 30	0.05 92	0.03 21	0.04 117	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 22	0.04 19	0.03 18	0.03 19

WQFJX	0.03 13	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.03 43	0.04 56	0.03 30	0.06 120	0.03 21	0.06 192	0.02 45	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.02 58	0.03 59	0.03 5	0.05 46	0.03 18	0.04 56

NLCSM	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.05 90	0.04 56	0.03 30	0.04 64	0.04 64	0.05 153	0.02 45	0.03 3	0.03 3	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 22	0.04 19	0.02 3	0.03 19

BridgeDepth	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.03 49	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.04 64	0.02 33	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 28	0.03 3	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.05 54	0.05 46	0.05 66	0.03 19
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 13	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.01 3	0.03 32	0.03 30	0.03 32	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.06 74	0.06 76	0.07 97	0.04 28	0.06 89	0.03 12	0.06 81	0.03 15	0.01 4	0.03 59	0.04 22	0.04 19	0.04 40	0.03 19

GASTEREO	0.03 13	0.02 8	0.03 61	0.02 12	0.03 62	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 94	0.02 5	0.03 32	0.04 64	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.06 76	0.05 62	0.05 68	0.05 62	0.04 58	0.04 26	0.04 65	0.02 58	0.02 13	0.05 54	0.04 19	0.03 18	0.04 56

MSCF	0.03 13	0.02 8	0.03 61	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 94	0.02 5	0.03 32	0.04 64	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.06 76	0.05 62	0.05 68	0.05 62	0.04 58	0.04 26	0.04 65	0.02 58	0.02 13	0.05 54	0.04 19	0.02 3	0.04 56

111111	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.01 3	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.03 43	0.04 56	0.02 5	0.03 32	0.03 21	0.02 33	0.01 4	0.04 5	0.05 33	0.04 21	0.03 7	0.04 23	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.02 58	0.02 13	0.04 22	0.03 4	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 13	0.02 8	0.01 3	0.01 3	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.03 43	0.04 56	0.04 67	0.02 5	0.04 64	0.02 33	0.01 4	0.04 5	0.05 33	0.06 84	0.04 28	0.05 62	0.03 12	0.05 53	0.03 15	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.03 18	0.03 19

MLG-Stereo	0.03 13	0.02 8	0.01 3	0.02 12	0.02 19	0.01 3	0.01 3	0.03 43	0.03 32	0.04 67	0.02 5	0.04 64	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 33	0.06 84	0.03 7	0.04 23	0.03 12	0.05 53	0.03 15	0.01 4	0.01 3	0.04 22	0.03 4	0.03 18	0.03 19

LG-Stereo	0.03 13	0.03 54	0.02 13	0.02 12	0.03 62	0.02 9	0.01 3	0.04 70	0.05 94	0.04 67	0.03 32	0.05 90	0.02 33	0.01 4	0.04 5	0.05 33	0.05 62	0.04 28	0.05 62	0.04 58	0.07 96	0.04 65	0.01 4	0.02 13	0.05 54	0.04 19	0.04 40	0.03 19

MM-Stereo_test2	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.03 43	0.02 7	0.03 30	0.03 32	0.01 3	0.01 3	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.05 68	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.05 100	0.03 109	0.03 59	0.03 5	0.04 19	0.03 18	0.04 56

GREAT-IGEV	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 32	0.03 30	0.04 64	0.04 64	0.01 3	0.01 4	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 22	0.04 19	0.03 18	0.03 19
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 13	0.02 8	0.01 3	0.02 12	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.03 43	0.03 32	0.03 30	0.02 5	0.02 7	0.02 33	0.01 4	0.05 35	0.05 33	0.05 62	0.03 7	0.06 89	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.01 4	0.01 3	0.05 54	0.04 19	0.04 40	0.03 19

AIO-test2	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 43	0.04 56	0.03 30	0.06 120	0.03 21	0.01 3	0.02 45	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 28	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.02 3	0.04 19	0.02 3	0.03 19

AIO-test1	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.01 3	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.05 90	0.05 94	0.05 97	0.04 64	0.04 64	0.02 33	0.03 96	0.05 35	0.06 76	0.04 21	0.04 28	0.03 3	0.03 12	0.03 4	0.04 65	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.04 19	0.02 3	0.03 19

GIP-stereo	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.06 84	0.04 28	0.06 89	0.03 12	0.05 53	0.03 15	0.01 4	0.03 59	0.04 22	0.05 46	0.03 18	0.03 19

IGEV-Stereo++	0.03 13	0.02 8	0.03 61	0.03 47	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.04 70	0.04 56	0.04 67	0.03 32	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.04 58	0.04 26	0.04 65	0.03 109	0.03 59	0.03 5	0.05 46	0.03 18	0.03 19

RAStereo	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.03 43	0.02 7	0.03 30	0.02 5	0.04 64	0.03 78	0.02 45	0.05 35	0.06 76	0.05 62	0.05 68	0.04 23	0.03 12	0.06 81	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.06 85	0.05 46	0.04 40	0.04 56

U	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 33	0.01 4	0.05 35	0.05 33	0.05 62	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.05 53	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.04 22	0.04 19	0.02 3	0.03 19

AIO-Stereo	0.03 13	0.03 54	0.03 61	0.02 12	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.03 32	0.03 30	0.03 32	0.02 7	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.05 62	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.02 58	0.02 13	0.04 22	0.04 19	0.03 18	0.03 19

RSM	0.03 13	0.03 54	0.03 61	0.02 12	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.03 43	0.02 7	0.03 30	0.04 64	0.04 64	0.02 33	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.04 21	0.04 28	0.05 62	0.04 58	0.05 53	0.03 15	0.01 4	0.03 59	0.04 22	0.05 46	0.03 18	0.03 19

MoCha-V2	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.03 30	0.03 32	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.04 58	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 13	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.03 30	0.02 5	0.02 7	0.03 78	0.01 4	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.05 68	0.04 23	0.04 58	0.04 26	0.04 65	0.01 4	0.02 13	0.06 85	0.06 83	0.05 66	0.03 19

L4000	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.04 98	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.06 104	0.05 94	0.03 30	0.02 5	0.08 119	0.04 117	0.01 4	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.03 7	0.05 62	0.03 12	0.05 53	0.03 15	0.02 58	0.02 13	0.06 85	0.04 19	0.04 40	0.04 56

L500	0.04 59	0.04 98	0.02 13	0.03 47	0.03 62	0.04 91	0.02 35	0.06 104	0.06 128	0.03 30	0.04 64	0.05 90	0.04 117	0.02 45	0.05 35	0.06 76	0.05 62	0.04 28	0.07 99	0.04 58	0.07 96	0.04 65	0.01 4	0.03 59	0.07 107	0.05 46	0.05 66	0.05 83

WiStereo	0.04 59	0.03 54	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.04 91	0.02 35	0.02 7	0.04 56	0.04 67	0.03 32	0.04 64	0.03 78	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.05 62	0.05 68	0.04 23	0.05 103	0.04 26	0.04 65	0.01 4	0.02 13	0.07 107	0.06 83	0.06 99	0.04 56

tt4	0.04 59	0.04 98	0.03 61	0.05 130	0.04 103	0.04 91	0.04 142	0.04 70	0.04 56	0.04 67	0.06 120	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.06 74	0.05 33	0.05 62	0.05 68	0.05 62	0.05 103	0.05 53	0.04 65	0.04 138	0.03 59	0.07 107	0.06 83	0.06 99	0.05 83

tt5	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.04 98	0.03 62	0.04 91	0.02 35	0.03 43	0.04 56	0.03 30	0.04 64	0.03 21	0.02 33	0.03 96	0.05 35	0.05 33	0.06 84	0.05 68	0.04 23	0.04 58	0.05 53	0.04 65	0.03 109	0.03 59	0.06 85	0.06 83	0.05 66	0.04 56

tt6	0.04 59	0.03 54	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.04 91	0.02 35	0.02 7	0.04 56	0.04 67	0.03 32	0.04 64	0.03 78	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.05 62	0.05 68	0.04 23	0.05 103	0.04 26	0.04 65	0.01 4	0.02 13	0.07 107	0.06 83	0.06 99	0.04 56

CR-Stereo	0.04 59	0.03 54	0.02 13	0.03 47	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.03 43	0.04 56	0.03 30	0.06 120	0.03 21	0.03 78	0.01 4	0.06 74	0.05 33	0.04 21	0.05 68	0.04 23	0.04 58	0.05 53	0.05 100	0.01 4	0.03 59	0.05 54	0.05 46	0.05 66	0.05 83

CR-RVC	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.02 12	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.05 94	0.03 30	0.03 32	0.03 21	0.03 78	0.03 96	0.07 110	0.07 108	0.05 62	0.06 97	0.05 62	0.04 58	0.07 96	0.05 100	0.01 4	0.03 59	0.05 54	0.06 83	0.07 121	0.05 83

FORCE_4.7	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.05 130	0.03 62	0.04 91	0.03 94	0.03 43	0.04 56	0.03 30	0.03 32	0.04 64	0.02 33	0.03 96	0.06 74	0.05 33	0.08 104	0.06 97	0.06 89	0.04 58	0.05 53	0.04 65	0.01 4	0.04 109	0.05 54	0.05 46	0.06 99	0.04 56

F4.4	0.04 59	0.03 54	0.02 13	0.03 47	0.03 62	0.04 91	0.02 35	0.04 70	0.03 32	0.03 30	0.03 32	0.03 21	0.03 78	0.03 96	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.05 62	0.03 12	0.05 53	0.03 15	0.01 4	0.03 59	0.05 54	0.06 83	0.04 40	0.04 56

FORCE_4.5	0.04 59	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.03 62	0.02 9	0.02 35	0.05 90	0.03 32	0.03 30	0.04 64	0.04 64	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.04 58	0.05 53	0.03 15	0.01 4	0.02 13	0.05 54	0.05 46	0.06 99	0.05 83

FORCE_4	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.04 98	0.02 19	0.04 91	0.02 35	0.04 70	0.03 32	0.06 108	0.05 92	0.03 21	0.02 33	0.03 96	0.06 74	0.05 33	0.05 62	0.05 68	0.05 62	0.04 58	0.06 81	0.04 65	0.02 58	0.03 59	0.06 85	0.07 112	0.06 99	0.04 56

SCION-MonSter(vits)	0.04 59	0.06 156	0.05 152	0.06 159	0.06 168	0.05 134	0.04 142	0.03 43	0.04 56	0.04 67	0.06 120	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.05 62	0.04 28	0.05 62	0.04 58	0.05 53	0.03 15	0.02 58	0.02 13	0.05 54	0.05 46	0.05 66	0.05 83

LACA_dic	0.04 59	0.02 8	0.03 61	0.02 12	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.04 56	0.03 30	0.03 32	0.02 7	0.04 117	0.02 45	0.06 74	0.05 33	0.04 21	0.05 68	0.04 23	0.04 58	0.05 53	0.04 65	0.01 4	0.03 59	0.05 54	0.05 46	0.05 66	0.05 83

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.02 12	0.03 62	0.02 9	0.02 35	0.03 43	0.05 94	0.04 67	0.04 64	0.07 114	0.02 33	0.01 4	0.06 74	0.06 76	0.05 62	0.05 68	0.05 62	0.04 58	0.04 26	0.04 65	0.02 58	0.02 13	0.04 22	0.05 46	0.04 40	0.04 56

over-6	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.03 43	0.03 32	0.03 30	0.06 120	0.09 128	0.03 78	0.03 96	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.04 28	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.02 58	0.03 59	0.05 54	0.06 83	0.05 66	0.05 83

PointNet	0.04 59	0.03 54	0.04 107	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.03 94	0.05 90	0.04 56	0.02 5	0.05 92	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.04 23	0.03 12	0.04 26	0.03 15	0.04 138	0.05 141	0.05 54	0.06 83	0.03 18	0.04 56

TS12	0.04 59	0.02 8	0.03 61	0.02 12	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.04 56	0.03 30	0.03 32	0.02 7	0.04 117	0.02 45	0.06 74	0.05 33	0.04 21	0.05 68	0.04 23	0.04 58	0.05 53	0.04 65	0.01 4	0.03 59	0.05 54	0.05 46	0.05 66	0.05 83

LACA3	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.04 56	0.04 67	0.03 32	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.04 21	0.06 97	0.05 62	0.04 58	0.06 81	0.06 126	0.02 58	0.03 59	0.06 85	0.06 83	0.05 66	0.05 83

LACA1	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.02 12	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.05 94	0.03 30	0.03 32	0.04 64	0.03 78	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.04 21	0.06 97	0.04 23	0.04 58	0.05 53	0.04 65	0.03 109	0.03 59	0.05 54	0.06 83	0.05 66	0.04 56

DispViT+	0.04 59	0.03 54	0.04 107	0.06 159	0.03 62	0.04 91	0.03 94	0.04 70	0.05 94	0.04 67	0.07 156	0.04 64	0.04 117	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.04 21	0.05 68	0.05 62	0.04 58	0.04 26	0.05 100	0.02 58	0.04 109	0.05 54	0.07 112	0.05 66	0.06 114

WQFJA1	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 62	0.04 91	0.03 94	0.05 90	0.04 56	0.03 30	0.06 120	0.04 64	0.03 78	0.03 96	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.04 58	0.03 4	0.03 15	0.02 58	0.03 59	0.04 22	0.05 46	0.03 18	0.05 83

NLMM1	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.05 90	0.05 94	0.04 67	0.07 156	0.03 21	0.07 234	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.03 3	0.04 28	0.04 23	0.04 58	0.03 4	0.04 65	0.01 4	0.04 109	0.06 85	0.04 19	0.04 40	0.04 56

NLMM	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 62	0.04 91	0.03 94	0.05 90	0.04 56	0.03 30	0.06 120	0.04 64	0.03 78	0.03 96	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.04 58	0.03 4	0.03 15	0.02 58	0.03 59	0.04 22	0.05 46	0.03 18	0.05 83

NLSM3	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.04 98	0.03 62	0.02 9	0.02 35	0.04 70	0.07 160	0.04 67	0.04 64	0.03 21	0.04 117	0.03 96	0.06 74	0.05 33	0.05 62	0.05 68	0.04 23	0.04 58	0.04 26	0.04 65	0.03 109	0.03 59	0.06 85	0.06 83	0.06 99	0.06 114

NLSM1	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.02 19	0.04 91	0.03 94	0.05 90	0.07 160	0.03 30	0.08 183	0.04 64	0.06 192	0.02 45	0.05 35	0.04 4	0.04 21	0.04 28	0.05 62	0.03 12	0.05 53	0.04 65	0.02 58	0.03 59	0.05 54	0.05 46	0.04 40	0.04 56

VIP-Stereo	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.04 98	0.03 62	0.02 9	0.01 3	0.04 70	0.04 56	0.04 67	0.07 156	0.06 104	0.02 33	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.08 104	0.05 68	0.06 89	0.04 58	0.07 96	0.04 65	0.02 58	0.03 59	0.05 54	0.06 83	0.04 40	0.04 56

GEAStereo	0.04 59	0.04 98	0.03 61	0.04 98	0.03 62	0.03 49	0.03 94	0.04 70	0.03 32	0.04 67	0.03 32	0.03 21	0.01 3	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.06 84	0.05 68	0.05 62	0.04 58	0.06 81	0.04 65	0.02 58	0.03 59	0.04 22	0.05 46	0.04 40	0.03 19

gasm-f	0.04 59	0.04 98	0.03 61	0.04 98	0.03 62	0.03 49	0.03 94	0.04 70	0.03 32	0.04 67	0.03 32	0.03 21	0.01 3	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.06 84	0.05 68	0.05 62	0.04 58	0.06 81	0.04 65	0.02 58	0.03 59	0.04 22	0.05 46	0.04 40	0.03 19

MonStereo	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.03 43	0.04 56	0.04 67	0.06 120	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.05 62	0.04 28	0.05 62	0.04 58	0.05 53	0.03 15	0.02 58	0.02 13	0.05 54	0.05 46	0.05 66	0.05 83

AdaDepth	0.04 59	0.04 98	0.02 13	0.03 47	0.03 62	0.02 9	0.02 35	0.03 43	0.04 56	0.03 30	0.04 64	0.03 21	0.02 33	0.01 4	0.06 74	0.06 76	0.06 84	0.05 68	0.05 62	0.03 12	0.05 53	0.03 15	0.01 4	0.03 59	0.05 54	0.05 46	0.04 40	0.03 19

MLG-Stereo_test2	0.04 59	0.02 8	0.02 13	0.02 12	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.04 70	0.03 32	0.05 97	0.03 32	0.05 90	0.02 33	0.03 96	0.05 35	0.05 33	0.08 104	0.04 28	0.06 89	0.04 58	0.07 96	0.03 15	0.02 58	0.02 13	0.04 22	0.04 19	0.05 66	0.03 19

DEFOM-Stereo	0.04 59	0.03 54	0.02 13	0.04 98	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.04 70	0.04 56	0.04 67	0.05 92	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.07 97	0.06 97	0.06 89	0.04 58	0.06 81	0.03 15	0.02 58	0.02 13	0.06 85	0.06 83	0.05 66	0.04 56

Occ-G	0.04 59	0.04 98	0.03 61	0.04 98	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.04 70	0.03 32	0.03 30	0.05 92	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.06 84	0.06 97	0.07 99	0.04 58	0.05 53	0.03 15	0.04 138	0.03 59	0.05 54	0.04 19	0.03 18	0.05 83

RSM++	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.04 103	0.02 9	0.03 94	0.05 90	0.05 94	0.04 67	0.04 64	0.05 90	0.02 33	0.02 45	0.07 110	0.07 108	0.05 62	0.05 68	0.05 62	0.04 58	0.07 96	0.04 65	0.02 58	0.03 59	0.06 85	0.05 46	0.04 40	0.04 56

AEACV	0.04 59	0.03 54	0.02 13	0.04 98	0.03 62	0.02 9	0.02 35	0.03 43	0.03 32	0.03 30	0.04 64	0.03 21	0.02 33	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.05 62	0.05 68	0.07 99	0.04 58	0.06 81	0.04 65	0.01 4	0.02 13	0.06 85	0.07 112	0.04 40	0.03 19

test_c	0.05 95	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.04 103	0.03 49	0.03 94	0.03 43	0.05 94	0.04 67	0.05 92	0.06 104	0.04 117	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.05 62	0.06 97	0.05 62	0.05 103	0.07 96	0.05 100	0.02 58	0.04 109	0.06 85	0.06 83	0.06 99	0.06 114

L400	0.05 95	0.04 98	0.03 61	0.03 47	0.03 62	0.04 91	0.02 35	0.08 127	0.05 94	0.05 97	0.04 64	0.08 119	0.04 117	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.06 84	0.04 28	0.07 99	0.04 58	0.07 96	0.04 65	0.02 58	0.03 59	0.07 107	0.06 83	0.05 66	0.05 83

GIO	0.05 95	0.03 54	0.04 107	0.03 47	0.03 62	0.03 49	0.03 94	0.07 120	0.07 160	0.04 67	0.07 156	0.04 64	0.03 78	0.05 155	0.06 74	0.07 108	0.09 115	0.09 171	0.07 99	0.06 128	0.07 96	0.06 126	0.04 138	0.05 141	0.06 85	0.07 112	0.08 133	0.06 114

tt3	0.05 95	0.03 54	0.04 107	0.04 98	0.03 62	0.04 91	0.03 94	0.04 70	0.04 56	0.07 118	0.04 64	0.05 90	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.05 33	0.07 97	0.05 68	0.05 62	0.04 58	0.07 96	0.05 100	0.03 109	0.03 59	0.08 125	0.05 46	0.07 121	0.05 83

BridgeDepth_RVC	0.05 95	0.04 98	0.04 107	0.04 98	0.05 129	0.05 134	0.03 94	0.04 70	0.07 160	0.05 97	0.06 120	0.05 90	0.04 117	0.02 45	0.07 110	0.07 108	0.05 62	0.07 121	0.05 62	0.05 103	0.06 81	0.06 126	0.02 58	0.03 59	0.06 85	0.08 126	0.07 121	0.07 130
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.05 95	0.03 54	0.02 13	0.03 47	0.04 103	0.05 134	0.03 94	0.05 90	0.06 128	0.06 108	0.06 120	0.09 128	0.02 33	0.03 96	0.06 74	0.06 76	0.08 104	0.06 97	0.07 99	0.05 103	0.08 115	0.04 65	0.02 58	0.03 59	0.05 54	0.06 83	0.05 66	0.05 83

DFGA-Net	0.05 95	0.05 125	0.03 61	0.04 98	0.03 62	0.04 91	0.03 94	0.05 90	0.04 56	0.06 108	0.05 92	0.10 137	0.04 117	0.03 96	0.07 110	0.07 108	0.09 115	0.07 121	0.07 99	0.05 103	0.07 96	0.04 65	0.03 109	0.04 109	0.07 107	0.07 112	0.06 99	0.09 149

anonymousdsp	0.05 95	0.04 98	0.04 107	0.03 47	0.04 103	0.04 91	0.04 142	0.06 104	0.05 94	0.06 108	0.04 64	0.03 21	0.02 33	0.03 96	0.07 110	0.08 127	0.08 104	0.06 97	0.08 118	0.05 103	0.09 121	0.05 100	0.03 109	0.03 59	0.05 54	0.05 46	0.05 66	0.05 83

iRaftStereo_RVC	0.05 95	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.05 90	0.04 56	0.06 108	0.05 92	0.05 90	0.03 78	0.02 45	0.06 74	0.06 76	0.10 123	0.07 121	0.07 99	0.05 103	0.09 121	0.05 100	0.02 58	0.03 59	0.07 107	0.06 83	0.05 66	0.05 83

RAFT + AFF	0.05 95	0.04 98	0.03 61	0.05 130	0.04 103	0.04 91	0.03 94	0.06 104	0.08 194	0.09 127	0.05 92	0.09 128	0.02 33	0.02 45	0.05 35	0.06 76	0.09 115	0.06 97	0.06 89	0.04 58	0.07 96	0.05 100	0.02 58	0.04 109	0.07 107	0.05 46	0.05 66	0.06 114

delet	0.05 95	0.05 125	0.04 107	0.06 159	0.05 129	0.05 134	0.05 161	0.04 70	0.04 56	0.06 108	0.05 92	0.10 137	0.05 153	0.03 96	0.07 110	0.06 76	0.07 97	0.06 97	0.06 89	0.06 128	0.06 81	0.04 65	0.03 109	0.05 141	0.07 107	0.07 112	0.05 66	0.04 56

TDLM	0.05 95	0.04 98	0.04 107	0.04 98	0.04 103	0.04 91	0.03 94	0.04 70	0.04 56	0.04 67	0.06 120	0.04 64	0.03 78	0.03 96	0.06 74	0.06 76	0.06 84	0.06 97	0.06 89	0.04 58	0.05 53	0.04 65	0.03 109	0.04 109	0.05 54	0.06 83	0.05 66	0.05 83

NBS	0.06 107	0.04 98	0.04 107	0.03 47	0.03 62	0.04 91	0.03 94	0.07 120	0.05 94	0.11 136	0.02 5	0.08 119	0.03 78	0.03 96	0.08 136	0.09 150	0.14 167	0.06 97	0.08 118	0.06 128	0.15 214	0.07 151	0.04 138	0.04 109	0.09 146	0.09 138	0.06 99	0.08 137

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 107	0.03 54	0.06 190	0.04 98	0.05 129	0.04 91	0.02 35	0.06 104	0.06 128	0.12 139	0.08 183	0.08 119	0.06 192	0.03 96	0.07 110	0.07 108	0.11 134	0.06 97	0.08 118	0.05 103	0.07 96	0.04 65	0.03 109	0.04 109	0.08 125	0.07 112	0.08 133	0.06 114

TS	0.06 107	0.04 98	0.04 107	0.05 130	0.05 129	0.04 91	0.03 94	0.06 104	0.05 94	0.04 67	0.08 183	0.06 104	0.03 78	0.03 96	0.07 110	0.08 127	0.06 84	0.07 121	0.07 99	0.06 128	0.09 121	0.08 175	0.02 58	0.04 109	0.08 125	0.08 126	0.08 133	0.09 149

LG-Stereo_L2	0.06 107	0.04 98	0.03 61	0.03 47	0.04 103	0.02 9	0.02 35	0.08 127	0.08 194	0.21 239	0.06 120	0.08 119	0.03 78	0.03 96	0.06 74	0.07 108	0.10 123	0.06 97	0.07 99	0.04 58	0.14 199	0.05 100	0.02 58	0.03 59	0.06 85	0.06 83	0.05 66	0.05 83

LG-Stereo_L1	0.06 107	0.04 98	0.03 61	0.04 98	0.03 62	0.02 9	0.02 35	0.08 127	0.09 238	0.21 239	0.06 120	0.05 90	0.03 78	0.03 96	0.06 74	0.07 108	0.10 123	0.06 97	0.07 99	0.04 58	0.14 199	0.05 100	0.02 58	0.03 59	0.06 85	0.06 83	0.05 66	0.05 83

LG-G_1	0.06 107	0.05 125	0.04 107	0.05 130	0.05 129	0.06 155	0.03 94	0.06 104	0.06 128	0.08 123	0.03 32	0.10 137	0.04 117	0.06 178	0.06 74	0.06 76	0.10 123	0.06 97	0.08 118	0.05 103	0.10 128	0.05 100	0.05 180	0.04 109	0.06 85	0.06 83	0.08 133	0.06 114

LG-G	0.06 107	0.05 125	0.04 107	0.05 130	0.05 129	0.06 155	0.03 94	0.06 104	0.06 128	0.08 123	0.03 32	0.10 137	0.04 117	0.06 178	0.06 74	0.06 76	0.10 123	0.06 97	0.08 118	0.05 103	0.10 128	0.05 100	0.05 180	0.04 109	0.06 85	0.06 83	0.08 133	0.06 114

LGtest1	0.06 107	0.04 98	0.03 61	0.04 98	0.04 103	0.04 91	0.03 94	0.08 127	0.08 194	0.07 118	0.04 64	0.06 104	0.03 78	0.05 155	0.07 110	0.07 108	0.11 134	0.07 121	0.10 147	0.07 155	0.12 147	0.06 126	0.04 138	0.03 59	0.07 107	0.07 112	0.08 133	0.06 114

SGD-Stereo	0.06 107	0.04 98	0.03 61	0.05 130	0.04 103	0.06 155	0.03 94	0.04 70	0.06 128	0.08 123	0.05 92	0.06 104	0.03 78	0.03 96	0.08 136	0.08 127	0.14 167	0.06 97	0.09 135	0.05 103	0.12 147	0.05 100	0.03 109	0.04 109	0.08 125	0.08 126	0.12 196	0.09 149

AIO_rvc	0.06 107	0.06 156	0.03 61	0.05 130	0.04 103	0.04 91	0.03 94	0.08 127	0.06 128	0.10 135	0.04 64	0.08 119	0.02 33	0.03 96	0.06 74	0.07 108	0.08 104	0.06 97	0.07 99	0.05 103	0.12 147	0.05 100	0.02 58	0.03 59	0.06 85	0.06 83	0.05 66	0.05 83

AIO_test	0.06 107	0.05 125	0.04 107	0.07 185	0.05 129	0.04 91	0.04 142	0.10 144	0.09 238	0.12 139	0.05 92	0.11 149	0.04 117	0.03 96	0.07 110	0.07 108	0.07 97	0.06 97	0.08 118	0.05 103	0.13 175	0.05 100	0.04 138	0.04 109	0.09 146	0.07 112	0.05 66	0.05 83

IGEV-Stereo+	0.06 107	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.04 103	0.04 91	0.03 94	0.16 213	0.06 128	0.20 226	0.06 120	0.06 104	0.03 78	0.04 134	0.07 110	0.08 127	0.10 123	0.06 97	0.09 135	0.07 155	0.12 147	0.06 126	0.03 109	0.03 59	0.07 107	0.06 83	0.03 18	0.06 114

plain	0.06 107	0.04 98	0.04 107	0.04 98	0.04 103	0.05 134	0.03 94	0.08 127	0.04 56	0.09 127	0.05 92	0.06 104	0.02 33	0.02 45	0.07 110	0.08 127	0.12 146	0.08 136	0.08 118	0.06 128	0.08 115	0.04 65	0.02 58	0.05 141	0.09 146	0.10 154	0.08 133	0.09 149

StereoVision	0.06 107	0.03 54	0.04 107	0.03 47	0.03 62	0.03 49	0.02 35	0.06 104	0.11 286	0.02 5	0.05 92	0.03 21	0.06 192	0.01 4	0.09 180	0.10 187	0.06 84	0.05 68	0.08 118	0.07 155	0.06 81	0.05 100	0.02 58	0.04 109	0.10 157	0.07 112	0.10 165	0.12 196

MIF-Stereo (partial)	0.06 107	0.05 125	0.06 190	0.05 130	0.04 103	0.05 134	0.03 94	0.08 127	0.07 160	0.07 118	0.04 64	0.05 90	0.06 192	0.04 134	0.08 136	0.08 127	0.11 134	0.08 136	0.08 118	0.05 103	0.09 121	0.05 100	0.02 58	0.06 178	0.10 157	0.08 126	0.07 121	0.08 137

MIM_Stereo	0.06 107	0.04 98	0.03 61	0.05 130	0.05 129	0.05 134	0.03 94	0.06 104	0.04 56	0.14 148	0.07 156	0.04 64	0.03 78	0.03 96	0.07 110	0.08 127	0.13 150	0.07 121	0.09 135	0.06 128	0.11 138	0.06 126	0.02 58	0.04 109	0.08 125	0.07 112	0.07 121	0.05 83

RAFT	0.06 107	0.03 54	0.05 152	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.07 120	0.04 56	0.04 67	0.06 120	0.07 114	0.05 153	0.01 4	0.06 74	0.06 76	0.06 84	0.05 68	0.05 62	0.04 58	0.06 81	0.07 151	0.01 4	0.04 109	0.13 202	0.14 249	0.13 215	0.15 233

AFF-stereo	0.06 107	0.05 125	0.05 152	0.05 130	0.04 103	0.04 91	0.03 94	0.11 148	0.06 128	0.16 164	0.05 92	0.08 119	0.03 78	0.02 45	0.07 110	0.08 127	0.08 104	0.05 68	0.09 135	0.04 58	0.09 121	0.05 100	0.02 58	0.04 109	0.10 157	0.08 126	0.07 121	0.07 130

MMNet	0.06 107	0.06 156	0.05 152	0.08 194	0.06 168	0.06 155	0.05 161	0.07 120	0.06 128	0.05 97	0.06 120	0.09 128	0.04 117	0.04 134	0.07 110	0.07 108	0.09 115	0.08 136	0.07 99	0.06 128	0.07 96	0.05 100	0.04 138	0.05 141	0.07 107	0.08 126	0.07 121	0.10 166

RYNet	0.06 107	0.04 98	0.04 107	0.04 98	0.04 103	0.04 91	0.03 94	0.05 90	0.11 286	0.05 97	0.04 64	0.04 64	0.03 78	0.03 96	0.07 110	0.06 76	0.07 97	0.08 136	0.07 99	0.05 103	0.05 53	0.05 100	0.11 328	0.04 109	0.06 85	0.15 280	0.06 99	0.05 83

AANet_RVC	0.06 107	0.05 125	0.06 190	0.05 130	0.06 168	0.04 91	0.05 161	0.05 90	0.06 128	0.05 97	0.06 120	0.05 90	0.04 117	0.04 134	0.08 136	0.07 108	0.08 104	0.08 136	0.07 99	0.07 155	0.07 96	0.07 151	0.05 180	0.05 141	0.07 107	0.08 126	0.06 99	0.08 137

FETStereo	0.07 128	0.05 125	0.04 107	0.05 130	0.04 103	0.04 91	0.03 94	0.12 153	0.04 56	0.20 226	0.04 64	0.10 137	0.03 78	0.03 96	0.07 110	0.08 127	0.12 146	0.07 121	0.10 147	0.05 103	0.12 147	0.05 100	0.04 138	0.03 59	0.08 125	0.09 138	0.06 99	0.05 83

CEFStereo	0.07 128	0.05 125	0.04 107	0.04 98	0.04 103	0.05 134	0.04 142	0.14 187	0.04 56	0.21 239	0.05 92	0.12 157	0.03 78	0.03 96	0.08 136	0.08 127	0.13 150	0.07 121	0.10 147	0.06 128	0.13 175	0.05 100	0.04 138	0.03 59	0.08 125	0.10 154	0.07 121	0.07 130

CGFBStereo	0.07 128	0.05 125	0.04 107	0.04 98	0.04 103	0.04 91	0.04 142	0.13 175	0.04 56	0.21 239	0.05 92	0.12 157	0.03 78	0.04 134	0.07 110	0.09 150	0.13 150	0.07 121	0.10 147	0.06 128	0.13 175	0.05 100	0.04 138	0.03 59	0.08 125	0.10 154	0.08 133	0.06 114

YMNet	0.07 128	0.08 227	0.06 190	0.08 194	0.08 218	0.08 197	0.07 227	0.07 120	0.07 160	0.05 97	0.07 156	0.13 172	0.05 153	0.07 213	0.08 136	0.07 108	0.08 104	0.09 171	0.09 135	0.05 103	0.08 115	0.07 151	0.06 209	0.05 141	0.09 146	0.09 138	0.09 151	0.09 149

HUF	0.07 128	0.05 125	0.04 107	0.07 185	0.06 168	0.04 91	0.03 94	0.09 137	0.07 160	0.16 164	0.05 92	0.09 128	0.04 117	0.03 96	0.07 110	0.07 108	0.08 104	0.06 97	0.09 135	0.06 128	0.15 214	0.06 126	0.03 109	0.04 109	0.08 125	0.06 83	0.06 99	0.05 83

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 128	0.05 125	0.03 61	0.04 98	0.05 129	0.04 91	0.02 35	0.11 148	0.06 128	0.22 258	0.05 92	0.05 90	0.02 33	0.03 96	0.07 110	0.09 150	0.12 146	0.08 136	0.09 135	0.07 155	0.16 238	0.07 151	0.02 58	0.03 59	0.07 107	0.08 126	0.07 121	0.05 83

MaDis-Stereo	0.07 128	0.04 98	0.05 152	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.03 94	0.06 104	0.06 128	0.04 67	0.06 120	0.10 137	0.05 153	0.02 45	0.07 110	0.08 127	0.10 123	0.09 171	0.07 99	0.05 103	0.10 128	0.10 257	0.01 4	0.05 141	0.12 189	0.18 339	0.13 215	0.16 245

UniTT-Stereo	0.07 128	0.04 98	0.04 107	0.03 47	0.03 62	0.05 134	0.03 94	0.06 104	0.05 94	0.06 108	0.04 64	0.07 114	0.12 309	0.07 213	0.08 136	0.07 108	0.11 134	0.08 136	0.08 118	0.07 155	0.09 121	0.08 175	0.07 242	0.04 109	0.10 157	0.16 303	0.06 99	0.10 166

LL-Strereo2	0.07 128	0.03 54	0.03 61	0.04 98	0.05 129	0.04 91	0.03 94	0.06 104	0.07 160	0.15 156	0.07 156	0.08 119	0.05 153	0.04 134	0.08 136	0.09 150	0.13 150	0.07 121	0.10 147	0.06 128	0.10 128	0.06 126	0.03 109	0.04 109	0.08 125	0.10 154	0.08 133	0.05 83

RAFT_CTSACE	0.07 128	0.04 98	0.06 190	0.03 47	0.04 103	0.05 134	0.05 161	0.06 104	0.06 128	0.09 127	0.04 64	0.10 137	0.09 272	0.03 96	0.08 136	0.08 127	0.11 134	0.07 121	0.07 99	0.05 103	0.12 147	0.08 175	0.03 109	0.06 178	0.12 189	0.12 203	0.12 196	0.16 245

AASNet	0.07 128	0.06 156	0.04 107	0.09 219	0.07 189	0.08 197	0.05 161	0.08 127	0.05 94	0.07 118	0.07 156	0.07 114	0.04 117	0.04 134	0.07 110	0.07 108	0.10 123	0.08 136	0.08 118	0.06 128	0.07 96	0.06 126	0.04 138	0.06 178	0.08 125	0.08 126	0.06 99	0.06 114

ARAFT	0.07 128	0.04 98	0.04 107	0.05 130	0.05 129	0.05 134	0.02 35	0.09 137	0.06 128	0.12 139	0.06 120	0.12 157	0.03 78	0.03 96	0.07 110	0.07 108	0.12 146	0.09 171	0.09 135	0.05 103	0.11 138	0.08 175	0.03 109	0.04 109	0.10 157	0.09 138	0.09 151	0.09 149

DMCA	0.07 128	0.05 125	0.07 240	0.06 159	0.06 168	0.05 134	0.07 227	0.09 137	0.07 160	0.06 108	0.09 210	0.07 114	0.06 192	0.06 178	0.08 136	0.08 127	0.11 134	0.10 207	0.08 118	0.07 155	0.09 121	0.06 126	0.06 209	0.06 178	0.08 125	0.10 154	0.06 99	0.08 137

GANet	0.07 128	0.07 184	0.06 190	0.06 159	0.06 168	0.07 182	0.06 197	0.08 127	0.05 94	0.06 108	0.07 156	0.06 104	0.04 117	0.04 134	0.07 110	0.08 127	0.09 115	0.10 207	0.07 99	0.05 103	0.07 96	0.05 100	0.05 180	0.05 141	0.08 125	0.07 112	0.07 121	0.06 114

CVANet_RVC	0.07 128	0.07 184	0.07 240	0.08 194	0.06 168	0.07 182	0.05 161	0.06 104	0.05 94	0.06 108	0.09 210	0.05 90	0.04 117	0.04 134	0.08 136	0.08 127	0.08 104	0.08 136	0.08 118	0.06 128	0.08 115	0.06 126	0.04 138	0.05 141	0.08 125	0.07 112	0.07 121	0.10 166

FETCStereo	0.08 143	0.05 125	0.04 107	0.05 130	0.04 103	0.05 134	0.03 94	0.14 187	0.04 56	0.22 258	0.05 92	0.12 157	0.03 78	0.04 134	0.08 136	0.09 150	0.14 167	0.07 121	0.12 172	0.06 128	0.14 199	0.06 126	0.04 138	0.04 109	0.08 125	0.10 154	0.09 151	0.08 137

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 143	0.05 125	0.04 107	0.03 47	0.05 129	0.05 134	0.03 94	0.12 153	0.06 128	0.21 239	0.05 92	0.08 119	0.03 78	0.05 155	0.08 136	0.09 150	0.13 150	0.09 171	0.10 147	0.06 128	0.16 238	0.07 151	0.04 138	0.04 109	0.07 107	0.09 138	0.08 133	0.10 166

MGS-Stereo	0.08 143	0.06 156	0.04 107	0.05 130	0.05 129	0.04 91	0.03 94	0.12 153	0.05 94	0.09 127	0.07 156	0.10 137	0.04 117	0.05 155	0.07 110	0.08 127	0.15 182	0.11 230	0.12 172	0.09 224	0.13 175	0.07 151	0.05 180	0.05 141	0.10 157	0.09 138	0.11 181	0.10 166

anonymousdsp2	0.08 143	0.07 184	0.05 152	0.06 159	0.05 129	0.06 155	0.05 161	0.12 153	0.06 128	0.17 175	0.06 120	0.09 128	0.04 117	0.05 155	0.07 110	0.08 127	0.13 150	0.08 136	0.11 157	0.07 155	0.13 175	0.07 151	0.05 180	0.06 178	0.09 146	0.08 126	0.08 133	0.07 130

test_5	0.08 143	0.05 125	0.07 240	0.04 98	0.04 103	0.04 91	0.04 142	0.09 137	0.05 94	0.05 97	0.07 156	0.12 157	0.12 309	0.02 45	0.08 136	0.09 150	0.07 97	0.07 121	0.08 118	0.06 128	0.10 128	0.10 257	0.02 58	0.08 256	0.10 157	0.14 249	0.13 215	0.18 286

AnonymousM	0.08 143	0.05 125	0.04 107	0.06 159	0.05 129	0.04 91	0.04 142	0.13 175	0.05 94	0.20 226	0.06 120	0.11 149	0.03 78	0.06 178	0.10 227	0.10 187	0.19 273	0.09 171	0.12 172	0.07 155	0.16 238	0.06 126	0.04 138	0.04 109	0.08 125	0.11 179	0.10 165	0.10 166

raft+_RVC	0.08 143	0.06 156	0.05 152	0.06 159	0.06 168	0.07 182	0.04 142	0.10 144	0.08 194	0.17 175	0.08 183	0.09 128	0.04 117	0.04 134	0.08 136	0.08 127	0.13 150	0.09 171	0.11 157	0.06 128	0.13 175	0.06 126	0.04 138	0.05 141	0.11 179	0.09 138	0.09 151	0.09 149

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 143	0.06 156	0.05 152	0.05 130	0.04 103	0.04 91	0.04 142	0.14 187	0.07 160	0.21 239	0.04 64	0.12 157	0.04 117	0.03 96	0.08 136	0.09 150	0.09 115	0.06 97	0.11 157	0.05 103	0.11 138	0.06 126	0.03 109	0.05 141	0.13 202	0.09 138	0.09 151	0.09 149

CCAANet	0.08 143	0.07 184	0.06 190	0.09 219	0.06 168	0.07 182	0.09 270	0.08 127	0.07 160	0.07 118	0.07 156	0.14 188	0.05 153	0.05 155	0.10 227	0.10 187	0.10 123	0.09 171	0.07 99	0.06 128	0.08 115	0.06 126	0.04 138	0.04 109	0.08 125	0.10 154	0.07 121	0.09 149

HNOStereo	0.09 152	0.05 125	0.05 152	0.05 130	0.05 129	0.05 134	0.03 94	0.15 198	0.06 128	0.23 279	0.05 92	0.14 188	0.06 192	0.04 134	0.08 136	0.10 187	0.15 182	0.08 136	0.14 207	0.07 155	0.16 238	0.07 151	0.04 138	0.05 141	0.07 107	0.10 154	0.09 151	0.11 176

DF_test	0.09 152	0.04 98	0.04 107	0.03 47	0.04 103	0.06 155	0.03 94	0.16 213	0.09 238	0.21 239	0.07 156	0.17 230	0.05 153	0.10 286	0.09 180	0.10 187	0.18 248	0.08 136	0.13 191	0.07 155	0.19 300	0.09 222	0.06 209	0.05 141	0.07 107	0.12 203	0.10 165	0.08 137

test_for_model	0.09 152	0.05 125	0.04 107	0.05 130	0.07 189	0.04 91	0.03 94	0.12 153	0.08 194	0.23 279	0.05 92	0.15 197	0.05 153	0.06 178	0.08 136	0.09 150	0.18 248	0.10 207	0.13 191	0.08 182	0.14 199	0.07 151	0.04 138	0.05 141	0.09 146	0.10 154	0.08 133	0.09 149

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 152	0.05 125	0.04 107	0.05 130	0.07 189	0.04 91	0.03 94	0.12 153	0.08 194	0.23 279	0.05 92	0.15 197	0.05 153	0.06 178	0.08 136	0.09 150	0.18 248	0.10 207	0.13 191	0.08 182	0.14 199	0.07 151	0.04 138	0.05 141	0.09 146	0.10 154	0.08 133	0.09 149

testlalala	0.09 152	0.05 125	0.04 107	0.05 130	0.07 189	0.04 91	0.03 94	0.12 153	0.08 194	0.23 279	0.05 92	0.15 197	0.05 153	0.06 178	0.08 136	0.09 150	0.18 248	0.10 207	0.13 191	0.08 182	0.14 199	0.07 151	0.04 138	0.05 141	0.09 146	0.10 154	0.08 133	0.09 149

GCAPDPT-zeroshot	0.09 152	0.05 125	0.04 107	0.05 130	0.07 189	0.04 91	0.03 94	0.12 153	0.08 194	0.23 279	0.05 92	0.15 197	0.05 153	0.06 178	0.08 136	0.09 150	0.18 248	0.10 207	0.13 191	0.08 182	0.14 199	0.07 151	0.04 138	0.05 141	0.09 146	0.10 154	0.08 133	0.09 149

GCAP-Stereo	0.09 152	0.05 125	0.04 107	0.05 130	0.07 189	0.04 91	0.03 94	0.12 153	0.08 194	0.23 279	0.05 92	0.15 197	0.05 153	0.06 178	0.08 136	0.09 150	0.18 248	0.10 207	0.13 191	0.08 182	0.14 199	0.07 151	0.04 138	0.05 141	0.09 146	0.10 154	0.08 133	0.09 149

4D-IteraStereo	0.09 152	0.06 156	0.05 152	0.06 159	0.06 168	0.06 155	0.04 142	0.15 198	0.10 266	0.22 258	0.08 183	0.14 188	0.06 192	0.03 96	0.09 180	0.10 187	0.17 221	0.09 171	0.11 157	0.08 182	0.15 214	0.06 126	0.03 109	0.05 141	0.10 157	0.10 154	0.08 133	0.08 137

LoS_RVC	0.09 152	0.07 184	0.05 152	0.05 130	0.06 168	0.06 155	0.05 161	0.13 175	0.08 194	0.18 194	0.11 260	0.12 157	0.06 192	0.07 213	0.09 180	0.09 150	0.10 123	0.08 136	0.12 172	0.08 182	0.17 262	0.09 222	0.05 180	0.06 178	0.15 249	0.11 179	0.10 165	0.13 203

tt_ll	0.09 152	0.07 184	0.05 152	0.05 130	0.06 168	0.06 155	0.05 161	0.13 175	0.08 194	0.18 194	0.11 260	0.12 157	0.06 192	0.07 213	0.09 180	0.09 150	0.10 123	0.08 136	0.12 172	0.08 182	0.17 262	0.09 222	0.05 180	0.06 178	0.15 249	0.11 179	0.10 165	0.13 203

CAS	0.09 152	0.07 184	0.05 152	0.06 159	0.05 129	0.05 134	0.04 142	0.14 187	0.06 128	0.11 136	0.11 260	0.11 149	0.05 153	0.07 213	0.09 180	0.09 150	0.11 134	0.10 207	0.14 207	0.07 155	0.12 147	0.08 175	0.05 180	0.05 141	0.13 202	0.11 179	0.09 151	0.14 215

TestStereo1	0.09 152	0.07 184	0.06 190	0.04 98	0.05 129	0.06 155	0.06 197	0.07 120	0.07 160	0.09 127	0.07 156	0.11 149	0.14 342	0.04 134	0.10 227	0.10 187	0.11 134	0.09 171	0.09 135	0.08 182	0.13 175	0.12 318	0.02 58	0.05 141	0.15 249	0.14 249	0.16 261	0.20 311

TESTraft	0.09 152	0.06 156	0.06 190	0.04 98	0.04 103	0.05 134	0.06 197	0.09 137	0.08 194	0.09 127	0.08 183	0.12 157	0.13 326	0.03 96	0.09 180	0.10 187	0.11 134	0.09 171	0.08 118	0.07 155	0.13 175	0.12 318	0.02 58	0.05 141	0.14 229	0.13 223	0.14 229	0.20 311

IER	0.09 152	0.07 184	0.07 240	0.09 219	0.07 189	0.09 218	0.06 197	0.12 153	0.07 160	0.14 148	0.11 260	0.11 149	0.07 234	0.06 178	0.09 180	0.09 150	0.14 167	0.11 230	0.11 157	0.07 155	0.12 147	0.08 175	0.06 209	0.06 178	0.10 157	0.11 179	0.11 181	0.14 215

RAFT+CT+SA	0.09 152	0.05 125	0.07 240	0.05 130	0.05 129	0.04 91	0.05 161	0.13 175	0.07 160	0.08 123	0.07 156	0.15 197	0.13 326	0.04 134	0.11 280	0.10 187	0.09 115	0.08 136	0.08 118	0.06 128	0.12 147	0.11 294	0.02 58	0.06 178	0.13 202	0.13 223	0.11 181	0.17 262

SA-5K	0.09 152	0.07 184	0.06 190	0.04 98	0.05 129	0.06 155	0.06 197	0.07 120	0.07 160	0.09 127	0.07 156	0.11 149	0.14 342	0.04 134	0.10 227	0.10 187	0.11 134	0.09 171	0.09 135	0.08 182	0.13 175	0.12 318	0.02 58	0.05 141	0.15 249	0.14 249	0.16 261	0.20 311

test_4	0.09 152	0.05 125	0.07 240	0.05 130	0.06 168	0.03 49	0.02 35	0.12 153	0.09 238	0.17 175	0.06 120	0.09 128	0.06 192	0.03 96	0.09 180	0.10 187	0.15 182	0.08 136	0.10 147	0.07 155	0.17 262	0.09 222	0.02 58	0.07 224	0.10 157	0.14 249	0.12 196	0.19 298

CIPLG	0.09 152	0.06 156	0.05 152	0.06 159	0.06 168	0.09 218	0.06 197	0.18 268	0.06 128	0.20 226	0.08 183	0.13 172	0.07 234	0.06 178	0.08 136	0.10 187	0.17 221	0.11 230	0.11 157	0.09 224	0.13 175	0.06 126	0.04 138	0.06 178	0.10 157	0.10 154	0.10 165	0.10 166

IPLGR_C	0.09 152	0.06 156	0.05 152	0.06 159	0.06 168	0.09 218	0.06 197	0.18 268	0.06 128	0.20 226	0.08 183	0.13 172	0.07 234	0.06 178	0.08 136	0.11 248	0.17 221	0.11 230	0.11 157	0.09 224	0.13 175	0.06 126	0.04 138	0.06 178	0.10 157	0.09 138	0.10 165	0.10 166

ACRE	0.09 152	0.06 156	0.05 152	0.06 159	0.06 168	0.09 218	0.06 197	0.18 268	0.06 128	0.20 226	0.08 183	0.13 172	0.07 234	0.06 178	0.08 136	0.10 187	0.17 221	0.11 230	0.11 157	0.09 224	0.13 175	0.06 126	0.04 138	0.06 178	0.10 157	0.10 154	0.10 165	0.10 166

rafts_anoy	0.09 152	0.08 227	0.07 240	0.07 185	0.07 189	0.06 155	0.05 161	0.13 175	0.05 94	0.17 175	0.10 233	0.12 157	0.05 153	0.03 96	0.10 227	0.10 187	0.15 182	0.12 267	0.14 207	0.07 155	0.15 214	0.08 175	0.04 138	0.06 178	0.11 179	0.10 154	0.09 151	0.11 176

RALCasStereoNet	0.09 152	0.08 227	0.06 190	0.09 219	0.07 189	0.06 155	0.05 161	0.12 153	0.05 94	0.18 194	0.07 156	0.12 157	0.05 153	0.04 134	0.10 227	0.10 187	0.18 248	0.12 267	0.14 207	0.08 182	0.15 214	0.08 175	0.05 180	0.06 178	0.12 189	0.10 154	0.10 165	0.08 137

RALAANet	0.09 152	0.08 227	0.06 190	0.07 185	0.06 168	0.08 197	0.05 161	0.10 144	0.07 160	0.12 139	0.10 233	0.10 137	0.06 192	0.03 96	0.09 180	0.09 150	0.13 150	0.11 230	0.16 242	0.09 224	0.12 147	0.08 175	0.04 138	0.06 178	0.12 189	0.10 154	0.11 181	0.11 176

UPFNet	0.09 152	0.08 227	0.08 270	0.09 219	0.08 218	0.09 218	0.06 197	0.12 153	0.09 238	0.14 148	0.10 233	0.12 157	0.06 192	0.07 213	0.08 136	0.10 187	0.13 150	0.11 230	0.10 147	0.07 155	0.10 128	0.07 151	0.06 209	0.07 224	0.09 146	0.11 179	0.10 165	0.11 176

HITNet	0.09 152	0.07 184	0.06 190	0.08 194	0.08 218	0.08 197	0.05 161	0.11 148	0.07 160	0.19 212	0.08 183	0.12 157	0.07 234	0.07 213	0.09 180	0.08 127	0.13 150	0.10 207	0.10 147	0.07 155	0.11 138	0.09 222	0.06 209	0.06 178	0.12 189	0.11 179	0.16 261	0.14 215
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
AROF-Stereo_1	0.10 177	0.09 248	0.06 190	0.09 219	0.05 129	0.08 197	0.06 197	0.15 198	0.08 194	0.18 194	0.10 233	0.18 252	0.05 153	0.05 155	0.08 136	0.10 187	0.16 197	0.09 171	0.17 261	0.08 182	0.16 238	0.08 175	0.05 180	0.06 178	0.15 249	0.11 179	0.12 196	0.11 176

AROF-Stereo-S	0.10 177	0.07 184	0.06 190	0.10 245	0.06 168	0.10 241	0.04 142	0.12 153	0.05 94	0.17 175	0.09 210	0.16 217	0.06 192	0.04 134	0.09 180	0.10 187	0.16 197	0.09 171	0.14 207	0.09 224	0.15 214	0.09 222	0.04 138	0.06 178	0.10 157	0.09 138	0.12 196	0.14 215

AROF-Stereo	0.10 177	0.09 248	0.06 190	0.09 219	0.05 129	0.08 197	0.06 197	0.15 198	0.08 194	0.18 194	0.10 233	0.18 252	0.05 153	0.05 155	0.08 136	0.10 187	0.16 197	0.09 171	0.17 261	0.08 182	0.16 238	0.08 175	0.05 180	0.05 141	0.14 229	0.11 179	0.12 196	0.11 176

base_500_lr5e5	0.10 177	0.09 248	0.06 190	0.09 219	0.05 129	0.08 197	0.06 197	0.15 198	0.08 194	0.18 194	0.10 233	0.18 252	0.05 153	0.05 155	0.08 136	0.10 187	0.16 197	0.09 171	0.17 261	0.08 182	0.16 238	0.08 175	0.05 180	0.05 141	0.14 229	0.11 179	0.12 196	0.11 176

base_1k_lr1e5	0.10 177	0.09 248	0.06 190	0.10 245	0.05 129	0.07 182	0.06 197	0.14 187	0.06 128	0.17 175	0.09 210	0.18 252	0.05 153	0.05 155	0.08 136	0.10 187	0.15 182	0.09 171	0.17 261	0.07 155	0.15 214	0.07 151	0.06 209	0.06 178	0.15 249	0.10 154	0.11 181	0.07 130

arf5	0.10 177	0.09 248	0.06 190	0.09 219	0.05 129	0.08 197	0.06 197	0.15 198	0.08 194	0.18 194	0.10 233	0.18 252	0.05 153	0.05 155	0.08 136	0.10 187	0.16 197	0.09 171	0.17 261	0.08 182	0.16 238	0.08 175	0.05 180	0.05 141	0.14 229	0.11 179	0.12 196	0.11 176

GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 177	0.06 156	0.06 190	0.05 130	0.05 129	0.08 197	0.05 161	0.14 187	0.05 94	0.18 194	0.06 120	0.15 197	0.04 117	0.08 242	0.08 136	0.09 150	0.17 221	0.08 136	0.11 157	0.08 182	0.17 262	0.09 222	0.06 209	0.04 109	0.13 202	0.11 179	0.18 304	0.22 332

ACC-I	0.10 177	0.07 184	0.05 152	0.04 98	0.07 189	0.06 155	0.06 197	0.19 302	0.07 160	0.21 239	0.06 120	0.16 217	0.06 192	0.09 268	0.08 136	0.10 187	0.17 221	0.07 121	0.13 191	0.08 182	0.20 320	0.11 294	0.04 138	0.05 141	0.14 229	0.13 223	0.11 181	0.13 203

ACC	0.10 177	0.07 184	0.05 152	0.04 98	0.08 218	0.06 155	0.06 197	0.18 268	0.08 194	0.21 239	0.06 120	0.17 230	0.06 192	0.09 268	0.08 136	0.10 187	0.17 221	0.07 121	0.13 191	0.08 182	0.20 320	0.11 294	0.04 138	0.06 178	0.14 229	0.13 223	0.11 181	0.14 215

Cross2Single-S	0.10 177	0.06 156	0.04 107	0.03 47	0.06 168	0.06 155	0.06 197	0.17 232	0.07 160	0.20 226	0.06 120	0.17 230	0.06 192	0.08 242	0.08 136	0.10 187	0.19 273	0.08 136	0.12 172	0.08 182	0.19 300	0.09 222	0.05 180	0.05 141	0.14 229	0.12 203	0.13 215	0.16 245

GeoAtt-L (ZS)	0.10 177	0.05 125	0.06 190	0.04 98	0.05 129	0.05 134	0.06 197	0.16 213	0.05 94	0.17 175	0.05 92	0.14 188	0.03 78	0.09 268	0.08 136	0.09 150	0.16 197	0.08 136	0.10 147	0.08 182	0.16 238	0.08 175	0.04 138	0.04 109	0.11 179	0.11 179	0.18 304	0.25 348

small-0shot	0.10 177	0.05 125	0.04 107	0.06 159	0.05 129	0.06 155	0.04 142	0.16 213	0.10 266	0.19 212	0.06 120	0.15 197	0.07 234	0.09 268	0.08 136	0.10 187	0.18 248	0.09 171	0.13 191	0.07 155	0.19 300	0.08 175	0.03 109	0.05 141	0.14 229	0.12 203	0.13 215	0.17 262

anonymous	0.10 177	0.04 98	0.05 152	0.04 98	0.08 218	0.07 182	0.05 161	0.18 268	0.08 194	0.18 194	0.06 120	0.16 217	0.06 192	0.10 286	0.09 180	0.10 187	0.19 273	0.09 171	0.14 207	0.08 182	0.20 320	0.08 175	0.04 138	0.06 178	0.15 249	0.09 138	0.14 229	0.15 233

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 177	0.04 98	0.06 190	0.04 98	0.05 129	0.05 134	0.03 94	0.15 198	0.09 238	0.19 212	0.09 210	0.16 217	0.05 153	0.06 178	0.10 227	0.09 150	0.14 167	0.08 136	0.11 157	0.07 155	0.16 238	0.08 175	0.04 138	0.05 141	0.16 270	0.12 203	0.14 229	0.16 245

DepthFocus	0.10 177	0.05 125	0.05 152	0.09 219	0.05 129	0.06 155	0.04 142	0.17 232	0.07 160	0.21 239	0.09 210	0.13 172	0.04 117	0.10 286	0.09 180	0.09 150	0.17 221	0.09 171	0.18 289	0.10 258	0.18 281	0.08 175	0.09 301	0.05 141	0.08 125	0.11 179	0.14 229	0.12 196

MatchAttention (ZS)	0.10 177	0.05 125	0.04 107	0.05 130	0.04 103	0.06 155	0.04 142	0.16 213	0.08 194	0.25 333	0.04 64	0.19 270	0.05 153	0.08 242	0.09 180	0.09 150	0.17 221	0.08 136	0.11 157	0.08 182	0.17 262	0.07 151	0.05 180	0.04 109	0.12 189	0.11 179	0.15 248	0.14 215
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
castereo++	0.10 177	0.07 184	0.05 152	0.07 185	0.07 189	0.06 155	0.05 161	0.16 213	0.10 266	0.24 303	0.08 183	0.17 230	0.06 192	0.05 155	0.09 180	0.10 187	0.18 248	0.09 171	0.14 207	0.08 182	0.21 348	0.08 175	0.05 180	0.07 224	0.12 189	0.13 223	0.12 196	0.11 176

castereo	0.10 177	0.07 184	0.06 190	0.06 159	0.07 189	0.08 197	0.05 161	0.16 213	0.11 286	0.24 303	0.10 233	0.15 197	0.04 117	0.05 155	0.09 180	0.10 187	0.19 273	0.09 171	0.14 207	0.07 155	0.20 320	0.08 175	0.04 138	0.07 224	0.13 202	0.12 203	0.12 196	0.13 203

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 177	0.07 184	0.07 240	0.08 194	0.05 129	0.07 182	0.03 94	0.11 148	0.15 338	0.20 226	0.14 309	0.12 157	0.07 234	0.07 213	0.09 180	0.09 150	0.16 197	0.11 230	0.12 172	0.08 182	0.12 147	0.11 294	0.06 209	0.07 224	0.12 189	0.15 280	0.12 196	0.16 245

CASnet	0.10 177	0.06 156	0.05 152	0.08 194	0.09 248	0.11 256	0.05 161	0.18 268	0.10 266	0.23 279	0.11 260	0.13 172	0.06 192	0.08 242	0.10 227	0.10 187	0.16 197	0.08 136	0.19 306	0.08 182	0.14 199	0.06 126	0.06 209	0.06 178	0.12 189	0.10 154	0.14 229	0.10 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 177	0.09 248	0.06 190	0.08 194	0.06 168	0.09 218	0.06 197	0.09 137	0.07 160	0.18 194	0.11 260	0.11 149	0.10 290	0.06 178	0.09 180	0.10 187	0.14 167	0.09 171	0.19 306	0.09 224	0.12 147	0.06 126	0.05 180	0.06 178	0.11 179	0.10 154	0.15 248	0.12 196

SA	0.10 177	0.07 184	0.07 240	0.06 159	0.05 129	0.08 197	0.04 142	0.12 153	0.05 94	0.16 164	0.07 156	0.16 217	0.03 78	0.04 134	0.10 227	0.10 187	0.13 150	0.11 230	0.12 172	0.09 224	0.14 199	0.10 257	0.03 109	0.06 178	0.16 270	0.15 280	0.13 215	0.21 327

IPLG	0.10 177	0.07 184	0.07 240	0.07 185	0.07 189	0.06 155	0.05 161	0.15 198	0.06 128	0.22 258	0.06 120	0.15 197	0.05 153	0.04 134	0.09 180	0.10 187	0.16 197	0.10 207	0.14 207	0.09 224	0.13 175	0.08 175	0.04 138	0.07 224	0.13 202	0.12 203	0.11 181	0.09 149

test-3	0.10 177	0.06 156	0.04 107	0.06 159	0.08 218	0.06 155	0.05 161	0.17 232	0.07 160	0.24 303	0.08 183	0.19 270	0.08 256	0.06 178	0.11 280	0.11 248	0.20 299	0.10 207	0.15 228	0.10 258	0.16 238	0.10 257	0.05 180	0.06 178	0.10 157	0.11 179	0.12 196	0.11 176

test_1	0.10 177	0.06 156	0.04 107	0.06 159	0.08 218	0.06 155	0.05 161	0.17 232	0.07 160	0.24 303	0.08 183	0.19 270	0.08 256	0.06 178	0.11 280	0.11 248	0.20 299	0.10 207	0.15 228	0.10 258	0.16 238	0.10 257	0.05 180	0.06 178	0.10 157	0.11 179	0.12 196	0.11 176

raftrobust	0.10 177	0.08 227	0.06 190	0.08 194	0.07 189	0.05 134	0.04 142	0.14 187	0.06 128	0.25 333	0.08 183	0.13 172	0.05 153	0.05 155	0.09 180	0.09 150	0.17 221	0.12 267	0.12 172	0.09 224	0.17 262	0.08 175	0.05 180	0.06 178	0.13 202	0.12 203	0.10 165	0.11 176

DMCA-RVC	0.10 177	0.08 227	0.11 321	0.08 194	0.09 248	0.08 197	0.08 245	0.12 153	0.09 238	0.13 145	0.13 296	0.13 172	0.07 234	0.06 178	0.14 344	0.12 301	0.14 167	0.13 303	0.11 157	0.10 258	0.12 147	0.10 257	0.07 242	0.09 292	0.10 157	0.10 154	0.10 165	0.11 176

AROF-StereoT2	0.11 204	0.12 306	0.07 240	0.19 344	0.07 189	0.22 365	0.08 245	0.12 153	0.08 194	0.14 148	0.09 210	0.18 252	0.06 192	0.09 268	0.09 180	0.09 150	0.13 150	0.08 136	0.17 261	0.06 128	0.12 147	0.07 151	0.11 328	0.07 224	0.14 229	0.09 138	0.11 181	0.06 114

arf4	0.11 204	0.09 248	0.07 240	0.18 336	0.07 189	0.17 327	0.08 245	0.14 187	0.08 194	0.16 164	0.12 282	0.21 307	0.07 234	0.07 213	0.08 136	0.09 150	0.15 182	0.09 171	0.18 289	0.06 128	0.15 214	0.07 151	0.06 209	0.09 292	0.13 202	0.11 179	0.11 181	0.08 137

arf3	0.11 204	0.10 272	0.06 190	0.26 372	0.07 189	0.25 375	0.08 245	0.13 175	0.07 160	0.15 156	0.11 260	0.23 330	0.05 153	0.07 213	0.08 136	0.09 150	0.14 167	0.09 171	0.18 289	0.06 128	0.13 175	0.07 151	0.07 242	0.08 256	0.10 157	0.09 138	0.09 151	0.07 130

G4	0.11 204	0.12 306	0.05 152	0.25 368	0.07 189	0.31 384	0.09 270	0.11 148	0.08 194	0.14 148	0.08 183	0.16 217	0.06 192	0.07 213	0.09 180	0.08 127	0.11 134	0.08 136	0.18 289	0.06 128	0.10 128	0.06 126	0.08 277	0.06 178	0.10 157	0.09 138	0.09 151	0.08 137

Cross2Single Stereo	0.11 204	0.08 227	0.05 152	0.14 305	0.09 248	0.07 182	0.06 197	0.15 198	0.16 342	0.17 175	0.10 233	0.16 217	0.12 309	0.08 242	0.10 227	0.11 248	0.20 299	0.09 171	0.09 135	0.08 182	0.18 281	0.08 175	0.08 277	0.05 141	0.17 286	0.14 249	0.14 229	0.09 149

LGCAT	0.11 204	0.09 248	0.08 270	0.08 194	0.07 189	0.10 241	0.06 197	0.17 232	0.07 160	0.22 258	0.10 233	0.15 197	0.07 234	0.07 213	0.09 180	0.10 187	0.18 248	0.10 207	0.17 261	0.08 182	0.19 300	0.10 257	0.08 277	0.06 178	0.11 179	0.13 223	0.15 248	0.11 176

HLF11	0.11 204	0.09 248	0.07 240	0.11 267	0.07 189	0.09 218	0.07 227	0.19 302	0.07 160	0.19 212	0.09 210	0.17 230	0.06 192	0.07 213	0.09 180	0.10 187	0.19 273	0.12 267	0.16 242	0.09 224	0.13 175	0.09 222	0.07 242	0.07 224	0.13 202	0.14 249	0.15 248	0.14 215

S2M2_XL	0.11 204	0.07 184	0.08 270	0.07 185	0.07 189	0.10 241	0.08 245	0.18 268	0.06 128	0.21 239	0.09 210	0.22 324	0.05 153	0.06 178	0.09 180	0.10 187	0.19 273	0.09 171	0.17 261	0.09 224	0.20 320	0.09 222	0.08 277	0.07 224	0.11 179	0.09 138	0.14 229	0.16 245
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.11 204	0.10 272	0.08 270	0.09 219	0.08 218	0.09 218	0.06 197	0.17 232	0.10 266	0.19 212	0.11 260	0.11 149	0.07 234	0.07 213	0.13 324	0.14 353	0.15 182	0.11 230	0.12 172	0.07 155	0.12 147	0.09 222	0.06 209	0.07 224	0.13 202	0.12 203	0.11 181	0.13 203

G2L-Stereo	0.11 204	0.10 272	0.08 270	0.09 219	0.09 248	0.08 197	0.07 227	0.17 232	0.08 194	0.22 258	0.10 233	0.16 217	0.13 326	0.07 213	0.09 180	0.11 248	0.16 197	0.11 230	0.11 157	0.09 224	0.15 214	0.10 257	0.09 301	0.07 224	0.14 229	0.15 280	0.14 229	0.11 176

trnet	0.11 204	0.08 227	0.05 152	0.08 194	0.08 218	0.07 182	0.05 161	0.18 268	0.05 94	0.27 368	0.08 183	0.18 252	0.06 192	0.08 242	0.09 180	0.10 187	0.21 313	0.08 136	0.12 172	0.08 182	0.20 320	0.09 222	0.06 209	0.05 141	0.12 189	0.14 249	0.18 304	0.17 262

EGLCR-Stereo	0.11 204	0.06 156	0.04 107	0.08 194	0.08 218	0.07 182	0.05 161	0.17 232	0.09 238	0.27 368	0.06 120	0.19 270	0.06 192	0.08 242	0.08 136	0.10 187	0.20 299	0.10 207	0.16 242	0.07 155	0.17 262	0.08 175	0.04 138	0.06 178	0.10 157	0.13 223	0.18 304	0.17 262

Sa-1000	0.11 204	0.07 184	0.07 240	0.06 159	0.05 129	0.09 218	0.03 94	0.12 153	0.07 160	0.18 194	0.08 183	0.19 270	0.05 153	0.06 178	0.10 227	0.10 187	0.16 197	0.12 267	0.14 207	0.09 224	0.17 262	0.10 257	0.04 138	0.05 141	0.19 327	0.16 303	0.13 215	0.20 311

MIPNet	0.11 204	0.09 248	0.06 190	0.07 185	0.08 218	0.07 182	0.05 161	0.17 232	0.06 128	0.23 279	0.07 156	0.16 217	0.08 256	0.05 155	0.10 227	0.11 248	0.17 221	0.11 230	0.20 319	0.12 310	0.13 175	0.11 294	0.05 180	0.07 224	0.16 270	0.15 280	0.11 181	0.13 203

GMOStereo	0.11 204	0.07 184	0.09 289	0.06 159	0.05 129	0.06 155	0.05 161	0.17 232	0.09 238	0.24 303	0.07 156	0.17 230	0.09 272	0.05 155	0.11 280	0.12 301	0.17 221	0.08 136	0.12 172	0.08 182	0.19 300	0.08 175	0.03 109	0.07 224	0.18 312	0.18 339	0.14 229	0.17 262

error version	0.11 204	0.07 184	0.09 289	0.06 159	0.05 129	0.06 155	0.05 161	0.17 232	0.09 238	0.24 303	0.07 156	0.17 230	0.09 272	0.05 155	0.11 280	0.12 301	0.17 221	0.08 136	0.12 172	0.08 182	0.19 300	0.08 175	0.03 109	0.07 224	0.18 312	0.18 339	0.14 229	0.17 262

test-v	0.11 204	0.07 184	0.09 289	0.06 159	0.05 129	0.06 155	0.05 161	0.17 232	0.09 238	0.24 303	0.07 156	0.17 230	0.09 272	0.05 155	0.11 280	0.12 301	0.17 221	0.08 136	0.12 172	0.08 182	0.19 300	0.08 175	0.03 109	0.07 224	0.18 312	0.18 339	0.14 229	0.17 262

test_3	0.11 204	0.07 184	0.07 240	0.06 159	0.08 218	0.05 134	0.05 161	0.17 232	0.10 266	0.24 303	0.09 210	0.22 324	0.12 309	0.06 178	0.13 324	0.13 333	0.20 299	0.09 171	0.14 207	0.10 258	0.18 281	0.09 222	0.04 138	0.08 256	0.13 202	0.14 249	0.13 215	0.14 215

test-2	0.11 204	0.07 184	0.09 289	0.06 159	0.05 129	0.06 155	0.05 161	0.17 232	0.09 238	0.24 303	0.07 156	0.17 230	0.09 272	0.05 155	0.11 280	0.12 301	0.17 221	0.08 136	0.12 172	0.08 182	0.19 300	0.08 175	0.03 109	0.07 224	0.18 312	0.18 339	0.14 229	0.17 262

CREStereo++_RVC	0.11 204	0.07 184	0.05 152	0.08 194	0.09 248	0.08 197	0.07 227	0.16 213	0.09 238	0.26 351	0.09 210	0.17 230	0.13 326	0.08 242	0.09 180	0.10 187	0.19 273	0.08 136	0.13 191	0.07 155	0.20 320	0.08 175	0.06 209	0.06 178	0.14 229	0.12 203	0.16 261	0.15 233
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.11 204	0.06 156	0.06 190	0.10 245	0.09 248	0.08 197	0.06 197	0.12 153	0.08 194	0.22 258	0.08 183	0.13 172	0.08 256	0.08 242	0.10 227	0.13 333	0.19 273	0.13 303	0.18 289	0.08 182	0.18 281	0.10 257	0.06 209	0.06 178	0.11 179	0.11 179	0.15 248	0.14 215

XX-TBD	0.11 204	0.06 156	0.06 190	0.10 245	0.09 248	0.08 197	0.06 197	0.12 153	0.08 194	0.22 258	0.08 183	0.13 172	0.08 256	0.08 242	0.10 227	0.13 333	0.19 273	0.13 303	0.18 289	0.08 182	0.18 281	0.10 257	0.06 209	0.06 178	0.11 179	0.11 179	0.15 248	0.14 215

UNet	0.11 204	0.09 248	0.09 289	0.10 245	0.08 218	0.10 241	0.08 245	0.15 198	0.08 194	0.17 175	0.10 233	0.13 172	0.09 272	0.07 213	0.09 180	0.10 187	0.16 197	0.13 303	0.12 172	0.08 182	0.12 147	0.09 222	0.08 277	0.09 292	0.12 189	0.14 249	0.10 165	0.11 176

CREStereo	0.11 204	0.08 227	0.06 190	0.08 194	0.08 218	0.07 182	0.05 161	0.18 268	0.05 94	0.26 351	0.08 183	0.18 252	0.06 192	0.08 242	0.09 180	0.10 187	0.22 329	0.08 136	0.13 191	0.08 182	0.20 320	0.09 222	0.06 209	0.06 178	0.12 189	0.13 223	0.17 279	0.16 245
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.11 204	0.10 272	0.08 270	0.09 219	0.10 274	0.09 218	0.06 197	0.14 187	0.08 194	0.18 194	0.15 325	0.09 128	0.06 192	0.08 242	0.10 227	0.10 187	0.17 221	0.13 303	0.14 207	0.10 258	0.12 147	0.10 257	0.08 277	0.09 292	0.13 202	0.13 223	0.10 165	0.11 176

DSFCA	0.11 204	0.12 306	0.09 289	0.10 245	0.08 218	0.11 256	0.11 301	0.12 153	0.09 238	0.12 139	0.14 309	0.14 188	0.08 256	0.05 155	0.10 227	0.11 248	0.15 182	0.12 267	0.16 242	0.10 258	0.13 175	0.12 318	0.07 242	0.09 292	0.13 202	0.14 249	0.10 165	0.13 203

PMTNet	0.11 204	0.10 272	0.06 190	0.12 281	0.09 248	0.07 182	0.06 197	0.18 268	0.06 128	0.28 384	0.06 120	0.18 252	0.04 117	0.07 213	0.10 227	0.11 248	0.18 248	0.08 136	0.14 207	0.08 182	0.18 281	0.10 257	0.07 242	0.05 141	0.13 202	0.12 203	0.17 279	0.16 245

BEATNet_4x	0.11 204	0.10 272	0.08 270	0.09 219	0.09 248	0.09 218	0.08 245	0.12 153	0.08 194	0.21 239	0.09 210	0.15 197	0.09 272	0.08 242	0.11 280	0.10 187	0.13 150	0.13 303	0.11 157	0.08 182	0.13 175	0.12 318	0.08 277	0.08 256	0.13 202	0.13 223	0.18 304	0.18 286

ADCP+	0.11 204	0.10 272	0.08 270	0.09 219	0.07 189	0.09 218	0.08 245	0.14 187	0.11 286	0.16 164	0.12 282	0.18 252	0.08 256	0.07 213	0.11 280	0.10 187	0.16 197	0.11 230	0.14 207	0.09 224	0.12 147	0.09 222	0.08 277	0.08 256	0.11 179	0.16 303	0.11 181	0.11 176

RASNet	0.11 204	0.10 272	0.10 306	0.09 219	0.07 189	0.08 197	0.08 245	0.19 302	0.09 238	0.17 175	0.10 233	0.13 172	0.09 272	0.06 178	0.09 180	0.10 187	0.14 167	0.09 171	0.12 172	0.06 128	0.15 214	0.09 222	0.05 180	0.10 313	0.13 202	0.12 203	0.17 279	0.17 262

DISCO	0.11 204	0.10 272	0.08 270	0.10 245	0.09 248	0.11 256	0.09 270	0.10 144	0.08 194	0.15 156	0.11 260	0.12 157	0.07 234	0.06 178	0.09 180	0.11 248	0.15 182	0.10 207	0.14 207	0.10 258	0.12 147	0.10 257	0.06 209	0.09 292	0.14 229	0.12 203	0.13 215	0.11 176

iResNet_ROB	0.11 204	0.08 227	0.07 240	0.11 267	0.08 218	0.12 274	0.08 245	0.15 198	0.08 194	0.23 279	0.11 260	0.15 197	0.15 350	0.06 178	0.08 136	0.09 150	0.16 197	0.12 267	0.14 207	0.09 224	0.15 214	0.10 257	0.07 242	0.08 256	0.15 249	0.12 203	0.15 248	0.15 233

DN-CSS_ROB	0.11 204	0.09 248	0.12 334	0.08 194	0.09 248	0.08 197	0.08 245	0.16 213	0.10 266	0.23 279	0.17 345	0.19 270	0.14 342	0.05 155	0.09 180	0.09 150	0.13 150	0.10 207	0.18 289	0.09 224	0.12 147	0.08 175	0.07 242	0.08 256	0.13 202	0.11 179	0.12 196	0.11 176

DNSM	0.12 237	0.08 227	0.06 190	0.08 194	0.08 218	0.11 256	0.06 197	0.19 302	0.08 194	0.26 351	0.06 120	0.21 307	0.03 78	0.10 286	0.10 227	0.10 187	0.22 329	0.10 207	0.15 228	0.09 224	0.21 348	0.10 257	0.06 209	0.06 178	0.15 249	0.12 203	0.17 279	0.18 286

ManiGeoR	0.12 237	0.10 272	0.08 270	0.12 281	0.09 248	0.11 256	0.07 227	0.20 326	0.10 266	0.20 226	0.11 260	0.20 288	0.06 192	0.06 178	0.10 227	0.11 248	0.18 248	0.11 230	0.16 242	0.09 224	0.13 175	0.08 175	0.06 209	0.08 256	0.16 270	0.14 249	0.16 261	0.14 215

HLf10	0.12 237	0.10 272	0.08 270	0.12 281	0.09 248	0.11 256	0.07 227	0.20 326	0.10 266	0.20 226	0.11 260	0.20 288	0.06 192	0.06 178	0.10 227	0.11 248	0.18 248	0.11 230	0.16 242	0.09 224	0.13 175	0.08 175	0.06 209	0.08 256	0.16 270	0.14 249	0.16 261	0.14 215

HLf8	0.12 237	0.10 272	0.08 270	0.11 267	0.09 248	0.10 241	0.08 245	0.20 326	0.09 238	0.19 212	0.10 233	0.20 288	0.09 272	0.07 213	0.10 227	0.11 248	0.19 273	0.12 267	0.18 289	0.10 258	0.14 199	0.09 222	0.07 242	0.09 292	0.17 286	0.15 280	0.18 304	0.17 262

TestStereo_HL2	0.12 237	0.09 248	0.07 240	0.10 245	0.08 218	0.10 241	0.08 245	0.18 268	0.11 286	0.22 258	0.11 260	0.21 307	0.10 290	0.08 242	0.10 227	0.10 187	0.19 273	0.11 230	0.17 261	0.09 224	0.14 199	0.08 175	0.07 242	0.08 256	0.17 286	0.15 280	0.17 279	0.19 298

GGDA	0.12 237	0.09 248	0.07 240	0.10 245	0.08 218	0.11 256	0.08 245	0.18 268	0.11 286	0.22 258	0.11 260	0.21 307	0.10 290	0.08 242	0.10 227	0.10 187	0.18 248	0.11 230	0.16 242	0.08 182	0.14 199	0.08 175	0.07 242	0.08 256	0.17 286	0.14 249	0.16 261	0.16 245

DNS	0.12 237	0.08 227	0.06 190	0.08 194	0.08 218	0.11 256	0.06 197	0.18 268	0.07 160	0.26 351	0.06 120	0.26 347	0.04 117	0.10 286	0.10 227	0.10 187	0.21 313	0.10 207	0.15 228	0.09 224	0.20 320	0.10 257	0.06 209	0.06 178	0.14 229	0.13 223	0.18 304	0.17 262

DF	0.12 237	0.07 184	0.05 152	0.10 245	0.09 248	0.09 218	0.07 227	0.19 302	0.07 160	0.27 368	0.09 210	0.20 288	0.05 153	0.10 286	0.10 227	0.11 248	0.21 313	0.11 230	0.16 242	0.10 258	0.21 348	0.11 294	0.07 242	0.07 224	0.15 249	0.12 203	0.17 279	0.22 332

WQFJA1++	0.12 237	0.09 248	0.06 190	0.14 305	0.08 218	0.15 305	0.13 325	0.17 232	0.08 194	0.19 212	0.11 260	0.15 197	0.09 272	0.06 178	0.08 136	0.10 187	0.19 273	0.09 171	0.16 242	0.09 224	0.16 238	0.08 175	0.06 209	0.06 178	0.16 270	0.12 203	0.21 346	0.21 327

DDF-Stereo	0.12 237	0.07 184	0.04 107	0.10 245	0.09 248	0.13 285	0.10 288	0.18 268	0.08 194	0.24 303	0.06 120	0.19 270	0.07 234	0.08 242	0.08 136	0.11 248	0.23 340	0.09 171	0.16 242	0.10 258	0.20 320	0.09 222	0.07 242	0.07 224	0.14 229	0.14 249	0.17 279	0.18 286

zero-FE	0.12 237	0.07 184	0.04 107	0.10 245	0.09 248	0.15 305	0.11 301	0.18 268	0.08 194	0.23 279	0.08 183	0.19 270	0.07 234	0.08 242	0.09 180	0.11 248	0.23 340	0.09 171	0.17 261	0.10 258	0.20 320	0.09 222	0.07 242	0.07 224	0.14 229	0.14 249	0.17 279	0.19 298

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 237	0.06 156	0.05 152	0.09 219	0.09 248	0.10 241	0.10 288	0.18 268	0.09 238	0.24 303	0.09 210	0.16 217	0.04 117	0.09 268	0.09 180	0.11 248	0.20 299	0.10 207	0.17 261	0.09 224	0.21 348	0.10 257	0.05 180	0.06 178	0.16 270	0.13 223	0.16 261	0.27 358

Reg-Stereo(zero)	0.12 237	0.08 227	0.06 190	0.08 194	0.07 189	0.10 241	0.07 227	0.17 232	0.10 266	0.25 333	0.09 210	0.20 288	0.06 192	0.07 213	0.09 180	0.11 248	0.19 273	0.10 207	0.15 228	0.09 224	0.15 214	0.08 175	0.07 242	0.07 224	0.13 202	0.13 223	0.18 304	0.17 262

FLISNet	0.12 237	0.08 227	0.06 190	0.08 194	0.07 189	0.10 241	0.07 227	0.17 232	0.10 266	0.25 333	0.09 210	0.20 288	0.06 192	0.07 213	0.09 180	0.11 248	0.19 273	0.10 207	0.15 228	0.09 224	0.15 214	0.08 175	0.07 242	0.07 224	0.13 202	0.13 223	0.18 304	0.17 262

CES	0.12 237	0.06 156	0.06 190	0.06 159	0.08 218	0.07 182	0.05 161	0.35 403	0.05 94	0.15 156	0.23 389	0.13 172	0.04 117	0.08 242	0.09 180	0.11 248	0.19 273	0.08 136	0.14 207	0.08 182	0.28 409	0.08 175	0.07 242	0.04 109	0.14 229	0.11 179	0.14 229	0.16 245

raft_robust	0.12 237	0.09 248	0.09 289	0.11 267	0.06 168	0.09 218	0.06 197	0.15 198	0.08 194	0.23 279	0.07 156	0.20 288	0.11 303	0.09 268	0.11 280	0.12 301	0.16 197	0.12 267	0.14 207	0.10 258	0.15 214	0.11 294	0.03 109	0.08 256	0.18 312	0.17 324	0.15 248	0.14 215

IPLGR	0.12 237	0.09 248	0.09 289	0.09 219	0.10 274	0.09 218	0.07 227	0.18 268	0.09 238	0.22 258	0.10 233	0.16 217	0.07 234	0.06 178	0.10 227	0.11 248	0.17 221	0.11 230	0.21 325	0.12 310	0.16 238	0.09 222	0.04 138	0.08 256	0.16 270	0.14 249	0.14 229	0.16 245

s12784h	0.12 237	0.09 248	0.06 190	0.11 267	0.09 248	0.08 197	0.06 197	0.18 268	0.07 160	0.26 351	0.12 282	0.19 270	0.09 272	0.07 213	0.09 180	0.10 187	0.20 299	0.08 136	0.15 228	0.07 155	0.20 320	0.08 175	0.05 180	0.07 224	0.16 270	0.15 280	0.18 304	0.21 327

HCRNet	0.12 237	0.17 361	0.06 190	0.22 357	0.08 218	0.15 305	0.08 245	0.13 175	0.04 56	0.46 429	0.12 282	0.24 338	0.07 234	0.07 213	0.08 136	0.06 76	0.14 167	0.08 136	0.20 319	0.08 182	0.10 128	0.05 100	0.11 328	0.06 178	0.06 85	0.06 83	0.05 66	0.08 137

GMStereo	0.12 237	0.12 306	0.07 240	0.11 267	0.11 297	0.13 285	0.09 270	0.17 232	0.10 266	0.17 175	0.14 309	0.22 324	0.11 303	0.07 213	0.10 227	0.09 150	0.17 221	0.10 207	0.17 261	0.12 310	0.15 214	0.09 222	0.07 242	0.09 292	0.14 229	0.13 223	0.15 248	0.12 196
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 237	0.12 306	0.12 334	0.12 281	0.10 274	0.11 256	0.13 325	0.15 198	0.12 306	0.13 145	0.12 282	0.13 172	0.10 290	0.09 268	0.18 380	0.13 333	0.16 197	0.11 230	0.17 261	0.10 258	0.13 175	0.10 257	0.10 318	0.10 313	0.13 202	0.11 179	0.13 215	0.13 203

DeepPrunerF	0.12 237	0.10 272	0.11 321	0.13 295	0.14 337	0.09 218	0.09 270	0.15 198	0.11 286	0.12 139	0.14 309	0.10 137	0.09 272	0.07 213	0.13 324	0.11 248	0.11 134	0.13 303	0.13 191	0.11 285	0.13 175	0.09 222	0.08 277	0.08 256	0.17 286	0.15 280	0.11 181	0.14 215

CFNet	0.12 237	0.11 290	0.08 270	0.14 305	0.12 310	0.11 256	0.09 270	0.20 326	0.10 266	0.18 194	0.12 282	0.25 345	0.10 290	0.08 242	0.09 180	0.09 150	0.17 221	0.12 267	0.12 172	0.09 224	0.12 147	0.08 175	0.06 209	0.10 313	0.15 249	0.13 223	0.13 215	0.13 203

iResNetv2_ROB	0.12 237	0.08 227	0.08 270	0.12 281	0.09 248	0.12 274	0.08 245	0.17 232	0.08 194	0.22 258	0.12 282	0.20 288	0.16 355	0.07 213	0.09 180	0.09 150	0.16 197	0.11 230	0.17 261	0.10 258	0.15 214	0.10 257	0.09 301	0.10 313	0.15 249	0.13 223	0.19 320	0.12 196

PDISCO_ROB	0.12 237	0.13 323	0.13 347	0.10 245	0.08 218	0.09 218	0.09 270	0.09 137	0.08 194	0.11 136	0.10 233	0.06 104	0.05 153	0.05 155	0.10 227	0.12 301	0.14 167	0.16 354	0.09 135	0.10 258	0.14 199	0.13 337	0.04 138	0.08 256	0.17 286	0.21 370	0.32 390	0.20 311

G2	0.13 262	0.14 335	0.05 152	0.43 401	0.07 189	0.55 410	0.11 301	0.13 175	0.06 128	0.17 175	0.09 210	0.17 230	0.04 117	0.10 286	0.09 180	0.08 127	0.14 167	0.09 171	0.18 289	0.06 128	0.11 138	0.07 151	0.13 348	0.06 178	0.08 125	0.09 138	0.09 151	0.08 137

TestStereo_HLe17	0.13 262	0.11 290	0.09 289	0.14 305	0.10 274	0.12 274	0.08 245	0.23 360	0.12 306	0.21 239	0.11 260	0.20 288	0.07 234	0.06 178	0.10 227	0.10 187	0.17 221	0.11 230	0.18 289	0.10 258	0.13 175	0.08 175	0.06 209	0.09 292	0.18 312	0.15 280	0.16 261	0.15 233

gcap_with_dpt	0.13 262	0.07 184	0.07 240	0.08 194	0.10 274	0.11 256	0.07 227	0.18 268	0.11 286	0.27 368	0.10 233	0.24 338	0.09 272	0.12 329	0.10 227	0.11 248	0.21 313	0.12 267	0.17 261	0.10 258	0.21 348	0.12 318	0.08 277	0.08 256	0.17 286	0.12 203	0.17 279	0.26 353

S2M2_L	0.13 262	0.10 272	0.09 289	0.12 281	0.08 218	0.13 285	0.10 288	0.16 213	0.08 194	0.21 239	0.07 156	0.17 230	0.03 78	0.18 369	0.11 280	0.09 150	0.21 313	0.12 267	0.16 242	0.11 285	0.18 281	0.10 257	0.12 342	0.08 256	0.13 202	0.13 223	0.15 248	0.19 298
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 262	0.07 184	0.07 240	0.08 194	0.10 274	0.11 256	0.07 227	0.18 268	0.11 286	0.27 368	0.10 233	0.24 338	0.09 272	0.12 329	0.10 227	0.11 248	0.21 313	0.12 267	0.17 261	0.10 258	0.21 348	0.12 318	0.08 277	0.08 256	0.17 286	0.12 203	0.17 279	0.26 353

gcap-zeroshot	0.13 262	0.08 227	0.06 190	0.08 194	0.11 297	0.11 256	0.09 270	0.18 268	0.09 238	0.28 384	0.08 183	0.20 288	0.07 234	0.10 286	0.10 227	0.12 301	0.23 340	0.11 230	0.28 373	0.13 328	0.20 320	0.11 294	0.07 242	0.08 256	0.12 189	0.18 339	0.17 279	0.19 298

AE-Stereo	0.13 262	0.09 248	0.08 270	0.11 267	0.09 248	0.08 197	0.05 161	0.17 232	0.14 328	0.24 303	0.10 233	0.19 270	0.10 290	0.07 213	0.11 280	0.12 301	0.24 363	0.13 303	0.17 261	0.11 285	0.19 300	0.10 257	0.05 180	0.09 292	0.14 229	0.14 249	0.15 248	0.14 215

MSKI-zero shot	0.13 262	0.08 227	0.05 152	0.09 219	0.11 297	0.09 218	0.07 227	0.19 302	0.09 238	0.28 384	0.10 233	0.19 270	0.06 192	0.11 308	0.11 280	0.12 301	0.23 340	0.11 230	0.17 261	0.11 285	0.22 368	0.10 257	0.07 242	0.08 256	0.14 229	0.17 324	0.18 304	0.18 286

Any-RAFT	0.13 262	0.07 184	0.06 190	0.11 267	0.09 248	0.12 274	0.08 245	0.17 232	0.10 266	0.26 351	0.09 210	0.20 288	0.08 256	0.11 308	0.11 280	0.11 248	0.22 329	0.11 230	0.21 325	0.10 258	0.22 368	0.10 257	0.08 277	0.06 178	0.16 270	0.16 303	0.17 279	0.17 262

RAFT-Test	0.13 262	0.07 184	0.06 190	0.09 219	0.11 297	0.13 285	0.08 245	0.17 232	0.11 286	0.27 368	0.11 260	0.20 288	0.05 153	0.12 329	0.10 227	0.11 248	0.23 340	0.12 267	0.21 325	0.14 338	0.21 348	0.11 294	0.07 242	0.08 256	0.17 286	0.16 303	0.17 279	0.17 262

HH	0.13 262	0.06 156	0.05 152	0.11 267	0.12 310	0.16 318	0.08 245	0.19 302	0.08 194	0.28 384	0.08 183	0.18 252	0.06 192	0.12 329	0.11 280	0.11 248	0.23 340	0.12 267	0.16 242	0.11 285	0.20 320	0.08 175	0.07 242	0.08 256	0.13 202	0.15 280	0.19 320	0.24 340

HanStereo	0.13 262	0.06 156	0.05 152	0.11 267	0.12 310	0.16 318	0.08 245	0.19 302	0.08 194	0.28 384	0.08 183	0.18 252	0.06 192	0.12 329	0.11 280	0.11 248	0.23 340	0.12 267	0.16 242	0.11 285	0.20 320	0.08 175	0.07 242	0.08 256	0.13 202	0.15 280	0.19 320	0.24 340

anonymity	0.13 262	0.06 156	0.05 152	0.09 219	0.10 274	0.09 218	0.07 227	0.18 268	0.08 194	0.28 384	0.13 296	0.19 270	0.06 192	0.09 268	0.10 227	0.13 333	0.23 340	0.12 267	0.17 261	0.15 354	0.20 320	0.10 257	0.09 301	0.07 224	0.20 340	0.19 358	0.19 320	0.19 298

iRaft-Stereo_20w	0.13 262	0.07 184	0.05 152	0.12 281	0.12 310	0.12 274	0.09 270	0.15 198	0.10 266	0.28 384	0.10 233	0.19 270	0.04 117	0.10 286	0.10 227	0.11 248	0.23 340	0.11 230	0.15 228	0.13 328	0.20 320	0.08 175	0.09 301	0.06 178	0.18 312	0.15 280	0.20 332	0.26 353

GLC_STEREO	0.13 262	0.11 290	0.12 334	0.12 281	0.11 297	0.11 256	0.10 288	0.19 302	0.07 160	0.25 333	0.13 296	0.13 172	0.07 234	0.07 213	0.09 180	0.12 301	0.24 363	0.11 230	0.17 261	0.09 224	0.27 407	0.16 368	0.07 242	0.07 224	0.16 270	0.10 154	0.20 332	0.12 196

TRStereo	0.13 262	0.07 184	0.05 152	0.09 219	0.08 218	0.17 327	0.12 319	0.18 268	0.07 160	0.25 333	0.09 210	0.20 288	0.05 153	0.10 286	0.10 227	0.11 248	0.21 313	0.11 230	0.22 339	0.14 338	0.19 300	0.09 222	0.09 301	0.07 224	0.17 286	0.17 324	0.24 363	0.19 298

LMCR-Stereo	0.13 262	0.09 248	0.07 240	0.11 267	0.08 218	0.11 256	0.09 270	0.18 268	0.09 238	0.19 212	0.14 309	0.19 270	0.14 342	0.10 286	0.10 227	0.11 248	0.20 299	0.13 303	0.19 306	0.11 285	0.18 281	0.10 257	0.08 277	0.08 256	0.15 249	0.13 223	0.19 320	0.17 262

TestStereo	0.13 262	0.12 306	0.10 306	0.11 267	0.08 218	0.11 256	0.10 288	0.19 302	0.11 286	0.24 303	0.14 309	0.20 288	0.08 256	0.06 178	0.12 309	0.10 187	0.20 299	0.11 230	0.20 319	0.10 258	0.21 348	0.11 294	0.06 209	0.12 342	0.19 327	0.11 179	0.12 196	0.13 203

CFNet_pseudo	0.13 262	0.11 290	0.11 321	0.14 305	0.11 297	0.12 274	0.11 301	0.19 302	0.12 306	0.24 303	0.14 309	0.17 230	0.15 350	0.09 268	0.10 227	0.10 187	0.16 197	0.13 303	0.13 191	0.08 182	0.15 214	0.08 175	0.08 277	0.09 292	0.15 249	0.14 249	0.19 320	0.21 327

ADLNet	0.13 262	0.11 290	0.08 270	0.13 295	0.10 274	0.16 318	0.13 325	0.14 187	0.07 160	0.13 145	0.10 233	0.25 345	0.11 303	0.29 400	0.10 227	0.10 187	0.17 221	0.09 171	0.13 191	0.09 224	0.11 138	0.09 222	0.13 348	0.06 178	0.13 202	0.13 223	0.12 196	0.14 215

EAI-Stereo	0.13 262	0.07 184	0.04 107	0.10 245	0.10 274	0.10 241	0.09 270	0.18 268	0.10 266	0.26 351	0.11 260	0.20 288	0.05 153	0.10 286	0.10 227	0.12 301	0.22 329	0.12 267	0.19 306	0.12 310	0.19 300	0.09 222	0.08 277	0.08 256	0.16 270	0.15 280	0.16 261	0.20 311

FADNet-RVC-Resample	0.13 262	0.10 272	0.12 334	0.12 281	0.10 274	0.13 285	0.10 288	0.16 213	0.13 317	0.18 194	0.13 296	0.17 230	0.12 309	0.10 286	0.11 280	0.09 150	0.13 150	0.15 341	0.15 228	0.18 377	0.15 214	0.13 337	0.10 318	0.14 360	0.17 286	0.13 223	0.12 196	0.12 196

STTStereo	0.13 262	0.14 335	0.17 380	0.13 295	0.15 346	0.13 285	0.21 374	0.13 175	0.14 328	0.15 156	0.15 325	0.17 230	0.10 290	0.11 308	0.14 344	0.12 301	0.15 182	0.15 341	0.13 191	0.11 285	0.12 147	0.10 257	0.07 242	0.09 292	0.15 249	0.14 249	0.12 196	0.16 245

R-Stereo Train	0.13 262	0.07 184	0.07 240	0.09 219	0.10 274	0.15 305	0.05 161	0.16 213	0.12 306	0.28 384	0.13 296	0.21 307	0.08 256	0.11 308	0.10 227	0.11 248	0.23 340	0.12 267	0.16 242	0.11 285	0.21 348	0.11 294	0.08 277	0.07 224	0.15 249	0.14 249	0.16 261	0.15 233

ADCRef	0.13 262	0.10 272	0.10 306	0.10 245	0.08 218	0.09 218	0.09 270	0.17 232	0.14 328	0.20 226	0.15 325	0.15 197	0.13 326	0.05 155	0.11 280	0.11 248	0.16 197	0.14 328	0.19 306	0.12 310	0.16 238	0.12 318	0.09 301	0.11 326	0.14 229	0.18 339	0.13 215	0.19 298

RAFT-Stereo	0.13 262	0.07 184	0.07 240	0.09 219	0.10 274	0.15 305	0.05 161	0.16 213	0.12 306	0.28 384	0.13 296	0.21 307	0.08 256	0.11 308	0.10 227	0.11 248	0.23 340	0.12 267	0.16 242	0.11 285	0.21 348	0.11 294	0.08 277	0.07 224	0.15 249	0.14 249	0.16 261	0.15 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 262	0.08 227	0.06 190	0.09 219	0.12 310	0.10 241	0.08 245	0.17 232	0.11 286	0.27 368	0.10 233	0.20 288	0.06 192	0.12 329	0.10 227	0.11 248	0.23 340	0.12 267	0.19 306	0.16 366	0.21 348	0.12 318	0.07 242	0.08 256	0.17 286	0.15 280	0.17 279	0.18 286

CFNet_RVC	0.13 262	0.12 306	0.10 306	0.14 305	0.11 297	0.14 295	0.09 270	0.17 232	0.09 238	0.19 212	0.13 296	0.21 307	0.09 272	0.10 286	0.12 309	0.13 333	0.18 248	0.13 303	0.15 228	0.11 285	0.16 238	0.09 222	0.06 209	0.09 292	0.16 270	0.13 223	0.16 261	0.17 262

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 262	0.13 323	0.14 359	0.14 305	0.16 348	0.13 285	0.21 374	0.13 175	0.15 338	0.16 164	0.16 336	0.21 307	0.10 290	0.15 362	0.12 309	0.12 301	0.16 197	0.12 267	0.11 157	0.09 224	0.12 147	0.10 257	0.08 277	0.09 292	0.13 202	0.13 223	0.11 181	0.16 245
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.13 262	0.06 156	0.09 289	0.07 185	0.13 324	0.08 197	0.13 325	0.06 104	0.24 391	0.09 127	0.15 325	0.10 137	0.45 417	0.26 391	0.12 309	0.10 187	0.09 115	0.12 267	0.08 118	0.11 285	0.08 115	0.12 318	0.19 375	0.13 353	0.08 125	0.14 249	0.08 133	0.18 286

arf2	0.14 292	0.15 345	0.06 190	0.44 402	0.10 274	0.56 411	0.13 325	0.16 213	0.07 160	0.17 175	0.12 282	0.29 361	0.06 192	0.11 308	0.09 180	0.09 150	0.17 221	0.10 207	0.21 325	0.06 128	0.11 138	0.06 126	0.11 328	0.08 256	0.10 157	0.08 126	0.10 165	0.07 130

depth_test_26	0.14 292	0.06 156	0.06 190	0.06 159	0.07 189	0.07 182	0.05 161	0.26 375	0.06 128	0.32 405	0.09 210	0.31 366	0.06 192	0.10 286	0.10 227	0.11 248	0.28 401	0.11 230	0.25 359	0.11 285	0.26 403	0.07 151	0.12 342	0.08 256	0.13 202	0.14 249	0.13 215	0.20 311

TestStereo-Hl	0.14 292	0.11 290	0.08 270	0.10 245	0.10 274	0.15 305	0.11 301	0.19 302	0.13 317	0.24 303	0.12 282	0.28 352	0.12 309	0.07 213	0.10 227	0.11 248	0.19 273	0.12 267	0.18 289	0.10 258	0.15 214	0.10 257	0.07 242	0.10 313	0.16 270	0.16 303	0.24 363	0.30 372

DN	0.14 292	0.08 227	0.08 270	0.19 344	0.09 248	0.22 365	0.11 301	0.18 268	0.10 266	0.21 239	0.12 282	0.35 373	0.06 192	0.14 351	0.09 180	0.12 301	0.24 363	0.12 267	0.16 242	0.09 224	0.18 281	0.11 294	0.06 209	0.08 256	0.25 380	0.14 249	0.15 248	0.19 298

IGEV-FE	0.14 292	0.07 184	0.06 190	0.13 295	0.13 324	0.10 241	0.11 301	0.17 232	0.09 238	0.28 384	0.10 233	0.23 330	0.05 153	0.12 329	0.10 227	0.11 248	0.23 340	0.11 230	0.17 261	0.12 310	0.20 320	0.10 257	0.09 301	0.06 178	0.20 340	0.15 280	0.23 354	0.27 358

model_zeroshot	0.14 292	0.09 248	0.06 190	0.10 245	0.10 274	0.13 285	0.08 245	0.20 326	0.12 306	0.28 384	0.09 210	0.22 324	0.06 192	0.11 308	0.10 227	0.12 301	0.26 384	0.13 303	0.28 373	0.12 310	0.21 348	0.13 337	0.11 328	0.09 292	0.18 312	0.18 339	0.18 304	0.18 286

MyStereo04	0.14 292	0.12 306	0.11 321	0.08 194	0.09 248	0.11 256	0.08 245	0.23 360	0.19 367	0.24 303	0.16 336	0.23 330	0.11 303	0.04 134	0.11 280	0.11 248	0.17 221	0.12 267	0.21 325	0.12 310	0.17 262	0.12 318	0.06 209	0.12 342	0.21 354	0.14 249	0.16 261	0.15 233

IGEV_Zeroshot_test	0.14 292	0.07 184	0.06 190	0.13 295	0.13 324	0.10 241	0.11 301	0.17 232	0.09 238	0.28 384	0.10 233	0.23 330	0.05 153	0.12 329	0.10 227	0.11 248	0.23 340	0.11 230	0.17 261	0.12 310	0.20 320	0.10 257	0.09 301	0.06 178	0.20 340	0.15 280	0.23 354	0.27 358

dd	0.14 292	0.12 306	0.07 240	0.25 368	0.11 297	0.19 346	0.09 270	0.17 232	0.08 194	0.17 175	0.08 183	0.33 369	0.08 256	0.06 178	0.11 280	0.11 248	0.24 363	0.11 230	0.25 359	0.09 224	0.15 214	0.09 222	0.06 209	0.09 292	0.17 286	0.13 223	0.18 304	0.14 215

AACVNet	0.14 292	0.13 323	0.10 306	0.13 295	0.13 324	0.14 295	0.10 288	0.19 302	0.11 286	0.22 258	0.18 355	0.14 188	0.10 290	0.09 268	0.12 309	0.11 248	0.21 313	0.13 303	0.17 261	0.12 310	0.16 238	0.11 294	0.11 328	0.11 326	0.18 312	0.14 249	0.14 229	0.16 245

cross-raft	0.14 292	0.08 227	0.07 240	0.08 194	0.10 274	0.12 274	0.08 245	0.17 232	0.13 317	0.27 368	0.12 282	0.21 307	0.05 153	0.11 308	0.13 324	0.14 353	0.22 329	0.11 230	0.23 346	0.13 328	0.23 379	0.10 257	0.06 209	0.08 256	0.22 365	0.18 339	0.14 229	0.16 245

GEStereo_RVC	0.14 292	0.13 323	0.10 306	0.11 267	0.12 310	0.12 274	0.11 301	0.18 268	0.13 317	0.24 303	0.16 336	0.18 252	0.10 290	0.06 178	0.13 324	0.12 301	0.20 299	0.16 354	0.23 346	0.13 328	0.16 238	0.14 348	0.07 242	0.11 326	0.21 354	0.15 280	0.13 215	0.20 311

sAnonymous2	0.14 292	0.09 248	0.10 306	0.10 245	0.09 248	0.09 218	0.11 301	0.22 352	0.11 286	0.23 279	0.17 345	0.15 197	0.10 290	0.06 178	0.13 324	0.14 353	0.18 248	0.15 341	0.21 325	0.14 338	0.17 262	0.15 358	0.05 180	0.10 313	0.17 286	0.17 324	0.17 279	0.16 245

CroCo_RVC	0.14 292	0.09 248	0.10 306	0.10 245	0.09 248	0.09 218	0.11 301	0.22 352	0.11 286	0.23 279	0.17 345	0.15 197	0.10 290	0.06 178	0.13 324	0.14 353	0.18 248	0.15 341	0.21 325	0.14 338	0.17 262	0.15 358	0.05 180	0.10 313	0.17 286	0.17 324	0.17 279	0.16 245

sCroCo_RVC	0.14 292	0.09 248	0.09 289	0.08 194	0.07 189	0.10 241	0.07 227	0.20 326	0.14 328	0.18 194	0.12 282	0.13 172	0.14 342	0.06 178	0.14 344	0.16 378	0.22 329	0.15 341	0.22 339	0.13 328	0.21 348	0.16 368	0.06 209	0.12 342	0.18 312	0.15 280	0.17 279	0.17 262

XX-Stereo	0.14 292	0.05 125	0.05 152	0.10 245	0.07 189	0.17 327	0.07 227	0.18 268	0.10 266	0.27 368	0.09 210	0.21 307	0.03 78	0.10 286	0.11 280	0.12 301	0.22 329	0.11 230	0.21 325	0.11 285	0.20 320	0.09 222	0.08 277	0.07 224	0.23 374	0.17 324	0.17 279	0.35 387

GES	0.14 292	0.11 290	0.07 240	0.09 219	0.11 297	0.15 305	0.09 270	0.20 326	0.09 238	0.23 279	0.12 282	0.17 230	0.11 303	0.14 351	0.12 309	0.11 248	0.23 340	0.14 328	0.24 355	0.14 338	0.18 281	0.18 378	0.11 328	0.09 292	0.15 249	0.13 223	0.21 346	0.20 311

RTSC	0.14 292	0.11 290	0.11 321	0.12 281	0.11 297	0.12 274	0.10 288	0.16 213	0.14 328	0.18 194	0.13 296	0.15 197	0.14 342	0.08 242	0.13 324	0.13 333	0.20 299	0.13 303	0.21 325	0.12 310	0.16 238	0.12 318	0.07 242	0.10 313	0.16 270	0.17 324	0.21 346	0.33 380

ADCL	0.14 292	0.12 306	0.11 321	0.13 295	0.11 297	0.14 295	0.11 301	0.18 268	0.16 342	0.22 258	0.16 336	0.21 307	0.13 326	0.09 268	0.12 309	0.12 301	0.17 221	0.13 303	0.18 289	0.13 328	0.19 300	0.14 348	0.11 328	0.11 326	0.17 286	0.16 303	0.16 261	0.17 262

DeepPruner_ROB	0.14 292	0.13 323	0.11 321	0.12 281	0.11 297	0.11 256	0.09 270	0.17 232	0.12 306	0.21 239	0.18 355	0.15 197	0.13 326	0.08 242	0.14 344	0.11 248	0.18 248	0.15 341	0.19 306	0.11 285	0.18 281	0.14 348	0.10 318	0.11 326	0.17 286	0.17 324	0.17 279	0.19 298

MLCV	0.14 292	0.11 290	0.09 289	0.16 323	0.12 310	0.14 295	0.11 301	0.21 343	0.10 266	0.24 303	0.13 296	0.21 307	0.15 350	0.08 242	0.10 227	0.10 187	0.19 273	0.11 230	0.19 306	0.09 224	0.18 281	0.09 222	0.10 318	0.09 292	0.17 286	0.14 249	0.16 261	0.20 311

HSM	0.14 292	0.12 306	0.09 289	0.14 305	0.13 324	0.12 274	0.11 301	0.18 268	0.11 286	0.23 279	0.15 325	0.18 252	0.14 342	0.08 242	0.12 309	0.11 248	0.21 313	0.12 267	0.17 261	0.12 310	0.18 281	0.11 294	0.07 242	0.08 256	0.17 286	0.16 303	0.17 279	0.18 286

DLCB_ROB	0.14 292	0.12 306	0.12 334	0.10 245	0.10 274	0.10 241	0.09 270	0.16 213	0.12 306	0.18 194	0.17 345	0.19 270	0.13 326	0.11 308	0.12 309	0.11 248	0.16 197	0.13 303	0.14 207	0.10 258	0.18 281	0.11 294	0.09 301	0.12 342	0.27 388	0.16 303	0.16 261	0.14 215

TestStereo_HL3	0.15 315	0.11 290	0.09 289	0.12 281	0.10 274	0.12 274	0.11 301	0.20 326	0.13 317	0.24 303	0.11 260	0.30 363	0.13 326	0.08 242	0.10 227	0.11 248	0.24 363	0.12 267	0.16 242	0.11 285	0.16 238	0.10 257	0.08 277	0.08 256	0.17 286	0.14 249	0.23 354	0.27 358

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 315	0.07 184	0.05 152	0.12 281	0.13 324	0.15 305	0.09 270	0.17 232	0.13 317	0.28 384	0.09 210	0.23 330	0.05 153	0.12 329	0.12 309	0.12 301	0.26 384	0.12 267	0.33 390	0.11 285	0.20 320	0.13 337	0.08 277	0.07 224	0.22 365	0.20 368	0.20 332	0.33 380

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 315	0.07 184	0.06 190	0.15 318	0.12 310	0.15 305	0.10 288	0.18 268	0.09 238	0.26 351	0.08 183	0.19 270	0.08 256	0.11 308	0.11 280	0.12 301	0.25 374	0.13 303	0.26 365	0.12 310	0.20 320	0.11 294	0.08 277	0.07 224	0.20 340	0.19 358	0.20 332	0.31 377

EKT-Stereo	0.15 315	0.10 272	0.07 240	0.13 295	0.13 324	0.16 318	0.17 356	0.17 232	0.11 286	0.26 351	0.17 345	0.17 230	0.07 234	0.11 308	0.11 280	0.11 248	0.24 363	0.15 341	0.24 355	0.12 310	0.25 395	0.10 257	0.07 242	0.08 256	0.20 340	0.16 303	0.17 279	0.17 262

CASS	0.15 315	0.12 306	0.10 306	0.14 305	0.12 310	0.16 318	0.10 288	0.19 302	0.15 338	0.26 351	0.12 282	0.20 288	0.12 309	0.09 268	0.13 324	0.12 301	0.23 340	0.12 267	0.24 355	0.10 258	0.20 320	0.11 294	0.07 242	0.09 292	0.23 374	0.14 249	0.19 320	0.22 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 315	0.13 323	0.10 306	0.18 336	0.17 354	0.16 318	0.20 367	0.16 213	0.11 286	0.16 164	0.14 309	0.16 217	0.05 153	0.44 414	0.10 227	0.10 187	0.17 221	0.12 267	0.14 207	0.09 224	0.17 262	0.10 257	0.29 419	0.07 224	0.17 286	0.16 303	0.12 196	0.13 203

GANet-ADL	0.15 315	0.12 306	0.09 289	0.14 305	0.12 310	0.16 318	0.12 319	0.20 326	0.10 266	0.25 333	0.15 325	0.22 324	0.12 309	0.21 385	0.11 280	0.11 248	0.25 374	0.14 328	0.21 325	0.14 338	0.19 300	0.10 257	0.08 277	0.10 313	0.17 286	0.16 303	0.20 332	0.17 262

test-1	0.15 315	0.06 156	0.07 240	0.11 267	0.10 274	0.18 336	0.14 333	0.19 302	0.13 317	0.28 384	0.10 233	0.19 270	0.11 303	0.12 329	0.13 324	0.14 353	0.22 329	0.12 267	0.23 346	0.10 258	0.24 389	0.09 222	0.09 301	0.08 256	0.21 354	0.18 339	0.15 248	0.18 286

ICVP	0.15 315	0.13 323	0.14 359	0.12 281	0.12 310	0.13 285	0.10 288	0.17 232	0.12 306	0.17 175	0.14 309	0.18 252	0.12 309	0.09 268	0.13 324	0.14 353	0.18 248	0.15 341	0.16 242	0.14 338	0.17 262	0.14 348	0.20 378	0.11 326	0.19 327	0.19 358	0.17 279	0.17 262
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 315	0.13 323	0.11 321	0.13 295	0.17 354	0.15 305	0.13 325	0.19 302	0.11 286	0.14 148	0.13 296	0.17 230	0.09 272	0.16 365	0.17 372	0.16 378	0.21 313	0.14 328	0.22 339	0.15 354	0.15 214	0.12 318	0.07 242	0.12 342	0.17 286	0.15 280	0.19 320	0.17 262

psm_up	0.15 315	0.11 290	0.13 347	0.15 318	0.12 310	0.14 295	0.11 301	0.20 326	0.17 352	0.19 212	0.13 296	0.15 197	0.17 358	0.10 286	0.14 344	0.12 301	0.19 273	0.13 303	0.17 261	0.11 285	0.15 214	0.10 257	0.10 318	0.16 372	0.18 312	0.17 324	0.17 279	0.19 298

FADNet-RVC	0.15 315	0.13 323	0.11 321	0.18 336	0.12 310	0.14 295	0.10 288	0.21 343	0.09 238	0.19 212	0.17 345	0.18 252	0.12 309	0.11 308	0.17 372	0.15 374	0.18 248	0.13 303	0.18 289	0.15 354	0.12 147	0.13 337	0.12 342	0.11 326	0.21 354	0.16 303	0.14 229	0.15 233

AF-Net	0.15 315	0.13 323	0.13 347	0.14 305	0.18 362	0.15 305	0.14 333	0.17 232	0.16 342	0.17 175	0.21 377	0.18 252	0.12 309	0.10 286	0.18 380	0.16 378	0.14 167	0.14 328	0.15 228	0.11 285	0.12 147	0.11 294	0.13 348	0.10 313	0.15 249	0.16 303	0.20 332	0.15 233

RP	0.15 315	0.14 335	0.16 370	0.17 331	0.14 337	0.17 327	0.16 346	0.19 302	0.17 352	0.14 148	0.16 336	0.16 217	0.15 350	0.11 308	0.14 344	0.12 301	0.15 182	0.12 267	0.15 228	0.12 310	0.12 147	0.13 337	0.10 318	0.12 342	0.17 286	0.17 324	0.20 332	0.18 286

Nwc_Net	0.15 315	0.13 323	0.13 347	0.14 305	0.18 362	0.15 305	0.14 333	0.17 232	0.16 342	0.17 175	0.21 377	0.18 252	0.12 309	0.10 286	0.18 380	0.16 378	0.14 167	0.14 328	0.15 228	0.11 285	0.12 147	0.11 294	0.13 348	0.10 313	0.15 249	0.16 303	0.20 332	0.15 233

UCFNet_RVC	0.15 315	0.17 361	0.12 334	0.16 323	0.14 337	0.17 327	0.11 301	0.17 232	0.13 317	0.21 239	0.13 296	0.28 352	0.12 309	0.10 286	0.12 309	0.13 333	0.18 248	0.13 303	0.17 261	0.12 310	0.17 262	0.09 222	0.10 318	0.11 326	0.19 327	0.16 303	0.17 279	0.20 311

NVstereo2D	0.15 315	0.11 290	0.11 321	0.19 344	0.14 337	0.21 361	0.24 388	0.13 175	0.11 286	0.16 164	0.14 309	0.10 137	0.08 256	0.40 413	0.12 309	0.12 301	0.21 313	0.14 328	0.16 242	0.10 258	0.12 147	0.09 222	0.25 394	0.08 256	0.15 249	0.13 223	0.14 229	0.13 203

valid	0.16 332	0.11 290	0.04 107	0.44 402	0.05 129	0.22 365	0.04 142	1.27 451	0.04 56	0.81 444	0.07 156	0.24 338	0.04 117	0.04 134	0.06 74	0.07 108	0.15 182	0.05 68	0.28 373	0.04 58	0.06 81	0.04 65	0.05 180	0.04 109	0.07 107	0.05 46	0.06 99	0.03 19

LoS	0.16 332	0.10 272	0.08 270	0.10 245	0.11 297	0.09 218	0.07 227	0.50 425	0.05 94	0.32 405	0.36 421	0.36 377	0.06 192	0.09 268	0.09 180	0.10 187	0.19 273	0.09 171	0.15 228	0.11 285	0.21 348	0.09 222	0.07 242	0.07 224	0.18 312	0.12 203	0.20 332	0.21 327
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 332	0.14 335	0.13 347	0.16 323	0.13 324	0.14 295	0.12 319	0.19 302	0.17 352	0.19 212	0.17 345	0.14 188	0.07 234	0.14 351	0.15 356	0.14 353	0.19 273	0.16 354	0.20 319	0.13 328	0.17 262	0.14 348	0.12 342	0.13 353	0.21 354	0.19 358	0.19 320	0.17 262

pcwnet_v2	0.16 332	0.12 306	0.12 334	0.16 323	0.14 337	0.17 327	0.14 333	0.20 326	0.13 317	0.22 258	0.14 309	0.19 270	0.18 361	0.12 329	0.11 280	0.12 301	0.18 248	0.14 328	0.17 261	0.12 310	0.16 238	0.11 294	0.09 301	0.11 326	0.20 340	0.19 358	0.19 320	0.28 367

FADNet	0.16 332	0.15 345	0.10 306	0.20 351	0.10 274	0.19 346	0.13 325	0.21 343	0.13 317	0.22 258	0.26 403	0.17 230	0.14 342	0.12 329	0.20 392	0.16 378	0.16 197	0.14 328	0.23 346	0.20 388	0.16 238	0.13 337	0.11 328	0.11 326	0.21 354	0.17 324	0.16 261	0.15 233

stereogan	0.16 332	0.15 345	0.15 366	0.16 323	0.18 362	0.18 336	0.16 346	0.20 326	0.19 367	0.14 148	0.16 336	0.20 288	0.18 361	0.13 346	0.16 365	0.13 333	0.16 197	0.14 328	0.18 289	0.14 338	0.15 214	0.13 337	0.13 348	0.13 353	0.16 270	0.17 324	0.23 354	0.18 286

HSM-Net_RVC	0.16 332	0.12 306	0.10 306	0.17 331	0.13 324	0.14 295	0.10 288	0.18 268	0.14 328	0.25 333	0.18 355	0.28 352	0.17 358	0.11 308	0.12 309	0.11 248	0.19 273	0.13 303	0.17 261	0.11 285	0.18 281	0.12 318	0.08 277	0.11 326	0.19 327	0.17 324	0.23 354	0.24 340
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G3	0.17 339	0.22 381	0.09 289	0.49 407	0.13 324	0.61 416	0.14 333	0.19 302	0.12 306	0.24 303	0.10 233	0.31 366	0.09 272	0.14 351	0.10 227	0.09 150	0.13 150	0.12 267	0.21 325	0.07 155	0.11 138	0.08 175	0.23 388	0.09 292	0.11 179	0.10 154	0.09 151	0.09 149

GOStereo-base	0.17 339	0.23 387	0.07 240	0.59 414	0.12 310	0.75 421	0.16 346	0.19 302	0.13 317	0.22 258	0.11 260	0.27 349	0.05 153	0.16 365	0.10 227	0.08 127	0.15 182	0.11 230	0.23 346	0.06 128	0.10 128	0.07 151	0.19 375	0.06 178	0.10 157	0.08 126	0.09 151	0.06 114

GwcNet-ADL	0.17 339	0.12 306	0.11 321	0.19 344	0.14 337	0.17 327	0.14 333	0.21 343	0.14 328	0.24 303	0.17 345	0.32 368	0.16 355	0.20 380	0.13 324	0.14 353	0.23 340	0.15 341	0.23 346	0.13 328	0.18 281	0.12 318	0.06 209	0.10 313	0.19 327	0.16 303	0.19 320	0.22 332

PS-NSSS	0.17 339	0.19 370	0.18 385	0.23 360	0.18 362	0.18 336	0.16 346	0.22 352	0.12 306	0.23 279	0.21 377	0.44 386	0.08 256	0.11 308	0.14 344	0.10 187	0.13 150	0.13 303	0.26 365	0.11 285	0.11 138	0.07 151	0.18 373	0.15 364	0.17 286	0.21 370	0.14 229	0.20 311

iResNet	0.17 339	0.11 290	0.10 306	0.15 318	0.13 324	0.17 327	0.12 319	0.21 343	0.14 328	0.25 333	0.14 309	0.35 373	0.32 396	0.08 242	0.12 309	0.11 248	0.20 299	0.12 267	0.26 365	0.15 354	0.18 281	0.12 318	0.11 328	0.13 353	0.18 312	0.15 280	0.20 332	0.19 298

arf1	0.18 344	0.23 387	0.06 190	0.68 418	0.10 274	0.94 425	0.15 340	0.16 213	0.08 194	0.24 303	0.13 296	0.27 349	0.06 192	0.13 346	0.11 280	0.08 127	0.23 340	0.13 303	0.23 346	0.05 103	0.10 128	0.06 126	0.17 366	0.08 256	0.08 125	0.07 112	0.09 151	0.06 114

ITSA-stereo	0.18 344	0.14 335	0.12 334	0.26 372	0.17 354	0.18 336	0.16 346	0.25 372	0.17 352	0.26 351	0.18 355	0.33 369	0.25 378	0.16 365	0.13 324	0.12 301	0.22 329	0.15 341	0.23 346	0.10 258	0.19 300	0.12 318	0.15 357	0.11 326	0.23 374	0.16 303	0.20 332	0.23 337

dad	0.18 344	0.16 353	0.12 334	0.36 386	0.16 348	0.24 374	0.21 374	0.24 366	0.09 238	0.22 258	0.11 260	0.38 380	0.12 309	0.08 242	0.13 324	0.11 248	0.27 394	0.13 303	0.30 382	0.11 285	0.19 300	0.12 318	0.09 301	0.13 353	0.19 327	0.14 249	0.31 387	0.24 340

PSMNet-ADL	0.18 344	0.13 323	0.13 347	0.16 323	0.14 337	0.17 327	0.16 346	0.20 326	0.22 386	0.27 368	0.20 375	0.29 361	0.26 381	0.18 369	0.16 365	0.14 353	0.23 340	0.14 328	0.22 339	0.14 338	0.19 300	0.11 294	0.10 318	0.11 326	0.20 340	0.16 303	0.23 354	0.20 311

Anonymous3	0.18 344	0.15 345	0.11 321	0.15 318	0.10 274	0.14 295	0.11 301	0.22 352	0.19 367	0.27 368	0.15 325	0.27 349	0.12 309	0.12 329	0.27 411	0.18 396	0.22 329	0.18 378	0.26 365	0.17 371	0.25 395	0.21 399	0.09 301	0.10 313	0.21 354	0.21 370	0.22 352	0.20 311

FADNet_RVC	0.18 344	0.14 335	0.13 347	0.20 351	0.15 346	0.14 295	0.13 325	0.24 366	0.14 328	0.24 303	0.18 355	0.28 352	0.22 375	0.14 351	0.15 356	0.12 301	0.20 299	0.17 368	0.32 386	0.15 354	0.20 320	0.15 358	0.11 328	0.15 364	0.20 340	0.21 370	0.18 304	0.23 337

NCC-stereo	0.18 344	0.16 353	0.16 370	0.16 323	0.18 362	0.18 336	0.18 358	0.19 302	0.20 381	0.16 164	0.19 367	0.21 307	0.21 369	0.12 329	0.22 397	0.18 396	0.18 248	0.19 383	0.19 306	0.15 354	0.16 238	0.15 358	0.15 357	0.12 342	0.19 327	0.18 339	0.24 363	0.20 311

Abc-Net	0.18 344	0.16 353	0.16 370	0.16 323	0.18 362	0.18 336	0.18 358	0.19 302	0.20 381	0.16 164	0.19 367	0.21 307	0.21 369	0.12 329	0.22 397	0.18 396	0.18 248	0.19 383	0.19 306	0.15 354	0.16 238	0.15 358	0.15 357	0.12 342	0.19 327	0.18 339	0.24 363	0.20 311
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 344	0.17 361	0.16 370	0.13 295	0.13 324	0.13 285	0.12 319	0.21 343	0.18 359	0.22 258	0.15 325	0.23 330	0.13 326	0.10 286	0.17 372	0.16 378	0.19 273	0.17 368	0.19 306	0.17 371	0.22 368	0.18 378	0.11 328	0.16 372	0.26 385	0.26 396	0.20 332	0.24 340

XPNet_ROB	0.18 344	0.21 376	0.14 359	0.15 318	0.16 348	0.15 305	0.15 340	0.16 213	0.14 328	0.19 212	0.19 367	0.49 393	0.13 326	0.11 308	0.16 365	0.14 353	0.25 374	0.16 354	0.18 289	0.14 338	0.17 262	0.19 387	0.13 348	0.14 360	0.18 312	0.17 324	0.32 390	0.29 370

DDVS	0.19 354	0.15 345	0.13 347	0.18 336	0.18 362	0.20 352	0.20 367	0.20 326	0.16 342	0.25 333	0.21 377	0.39 383	0.28 389	0.13 346	0.14 344	0.14 353	0.26 384	0.19 383	0.28 373	0.15 354	0.19 300	0.17 374	0.10 318	0.14 360	0.19 327	0.15 280	0.22 352	0.25 348

DAS	0.19 354	0.11 290	0.10 306	0.24 365	0.19 370	0.18 336	0.21 374	0.23 360	0.18 359	0.24 303	0.14 309	0.38 380	0.21 369	0.09 268	0.13 324	0.12 301	0.25 374	0.16 354	0.22 339	0.15 354	0.21 348	0.14 348	0.17 366	0.13 353	0.20 340	0.18 339	0.23 354	0.30 372

SepStereo	0.19 354	0.11 290	0.10 306	0.24 365	0.19 370	0.18 336	0.21 374	0.23 360	0.18 359	0.24 303	0.14 309	0.38 380	0.21 369	0.09 268	0.13 324	0.12 301	0.25 374	0.16 354	0.22 339	0.15 354	0.21 348	0.14 348	0.17 366	0.13 353	0.20 340	0.18 339	0.23 354	0.30 372

RGC	0.19 354	0.17 361	0.17 380	0.19 344	0.20 375	0.20 352	0.15 340	0.22 352	0.26 400	0.17 175	0.21 377	0.21 307	0.24 377	0.15 362	0.24 404	0.19 404	0.18 248	0.16 354	0.19 306	0.16 366	0.17 262	0.14 348	0.13 348	0.16 372	0.21 354	0.21 370	0.24 363	0.25 348

PA-Net	0.19 354	0.21 376	0.25 405	0.14 305	0.20 375	0.18 336	0.21 374	0.21 343	0.19 367	0.17 175	0.15 325	0.17 230	0.21 369	0.26 391	0.17 372	0.18 396	0.15 182	0.19 383	0.13 191	0.17 371	0.14 199	0.16 368	0.10 318	0.16 372	0.18 312	0.27 407	0.17 279	0.35 387
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 354	0.20 374	0.19 391	0.19 344	0.20 375	0.16 318	0.15 340	0.28 381	0.19 367	0.23 279	0.18 355	0.46 390	0.17 358	0.11 308	0.14 344	0.13 333	0.15 182	0.14 328	0.21 325	0.19 381	0.13 175	0.11 294	0.09 301	0.21 385	0.25 380	0.23 383	0.26 375	0.28 367

pmcnn	0.19 354	0.14 335	0.11 321	0.18 336	0.13 324	0.19 346	0.16 346	0.20 326	0.19 367	0.26 351	0.15 325	0.35 373	0.26 381	0.09 268	0.11 280	0.11 248	0.25 374	0.14 328	0.24 355	0.14 338	0.23 379	0.15 358	0.11 328	0.11 326	0.21 354	0.19 358	0.40 410	0.46 408

DCVSM-stereo	0.20 361	0.15 345	0.12 334	0.25 368	0.19 370	0.26 379	0.21 374	0.23 360	0.16 342	0.24 303	0.18 355	0.49 393	0.27 385	0.14 351	0.12 309	0.12 301	0.24 363	0.16 354	0.25 359	0.16 366	0.19 300	0.15 358	0.22 384	0.11 326	0.19 327	0.16 303	0.24 363	0.27 358

SFCPSM	0.20 361	0.14 335	0.12 334	0.21 355	0.16 348	0.20 352	0.18 358	0.22 352	0.20 381	0.25 333	0.24 393	0.34 372	0.34 403	0.14 351	0.13 324	0.13 333	0.24 363	0.16 354	0.32 386	0.19 381	0.19 300	0.13 337	0.14 355	0.12 342	0.22 365	0.18 339	0.20 332	0.25 348

RTS	0.20 361	0.16 353	0.14 359	0.17 331	0.14 337	0.20 352	0.15 340	0.24 366	0.25 396	0.15 156	0.14 309	0.14 188	0.20 367	0.11 308	0.15 356	0.16 378	0.24 363	0.17 368	0.35 394	0.24 400	0.23 379	0.16 368	0.09 301	0.15 364	0.29 397	0.26 396	0.28 382	0.55 417

RTSA	0.20 361	0.16 353	0.14 359	0.17 331	0.14 337	0.20 352	0.15 340	0.24 366	0.25 396	0.15 156	0.14 309	0.14 188	0.20 367	0.11 308	0.15 356	0.16 378	0.24 363	0.17 368	0.35 394	0.24 400	0.23 379	0.16 368	0.09 301	0.15 364	0.29 397	0.26 396	0.28 382	0.55 417

ccs_rob	0.20 361	0.15 345	0.12 334	0.26 372	0.16 348	0.26 379	0.20 367	0.22 352	0.16 342	0.25 333	0.24 393	0.58 402	0.25 378	0.18 369	0.13 324	0.13 333	0.23 340	0.15 341	0.21 325	0.16 366	0.21 348	0.12 318	0.12 342	0.11 326	0.20 340	0.16 303	0.18 304	0.23 337

SGM-Forest	0.20 361	0.18 367	0.16 370	0.23 360	0.18 362	0.21 361	0.18 358	0.23 360	0.17 352	0.20 226	0.16 336	0.23 330	0.18 361	0.22 386	0.18 380	0.18 396	0.19 273	0.17 368	0.18 289	0.15 354	0.18 281	0.19 387	0.25 394	0.19 384	0.22 365	0.18 339	0.26 375	0.24 340
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 367	0.16 353	0.13 347	0.26 372	0.23 384	0.22 365	0.18 358	0.29 388	0.18 359	0.28 384	0.19 367	0.22 324	0.12 309	0.28 399	0.11 280	0.14 353	0.26 384	0.19 383	0.20 319	0.13 328	0.23 379	0.23 406	0.26 400	0.24 399	0.25 380	0.24 385	0.23 354	0.26 353

AnyNet_C32	0.21 367	0.16 353	0.15 366	0.17 331	0.17 354	0.19 346	0.16 346	0.26 375	0.22 386	0.25 333	0.24 393	0.24 338	0.18 361	0.14 351	0.22 397	0.18 396	0.28 401	0.22 397	0.30 382	0.19 381	0.28 409	0.23 406	0.16 361	0.18 381	0.22 365	0.22 378	0.21 346	0.24 340

NOSS_ROB	0.21 367	0.14 335	0.16 370	0.21 355	0.19 370	0.20 352	0.22 381	0.30 390	0.18 359	0.25 333	0.16 336	0.21 307	0.13 326	0.27 398	0.15 356	0.14 353	0.26 384	0.21 393	0.22 339	0.17 371	0.23 379	0.22 403	0.26 400	0.24 399	0.26 385	0.23 383	0.24 363	0.27 358

SHD	0.22 370	0.17 361	0.21 399	0.18 336	0.17 354	0.19 346	0.20 367	0.27 379	0.17 352	0.27 368	0.19 367	0.24 338	0.32 396	0.17 368	0.16 365	0.15 374	0.19 273	0.17 368	0.33 390	0.18 377	0.21 348	0.18 378	0.16 361	0.17 377	0.24 378	0.28 411	0.25 371	0.43 401

ADCMid	0.22 370	0.18 367	0.17 380	0.18 336	0.19 370	0.20 352	0.16 346	0.30 390	0.25 396	0.24 303	0.19 367	0.36 377	0.21 369	0.12 329	0.18 380	0.16 378	0.25 374	0.18 378	0.37 398	0.19 381	0.24 389	0.20 396	0.17 366	0.15 364	0.24 378	0.22 378	0.25 371	0.30 372

ADCPNet	0.22 370	0.17 361	0.16 370	0.20 351	0.20 375	0.20 352	0.18 358	0.28 381	0.23 388	0.26 351	0.23 389	0.26 347	0.29 391	0.15 362	0.19 388	0.17 390	0.24 363	0.17 368	0.32 386	0.23 399	0.25 395	0.20 396	0.17 366	0.22 388	0.25 380	0.24 385	0.27 378	0.34 385

CBMV_ROB	0.22 370	0.14 335	0.16 370	0.26 372	0.23 384	0.21 361	0.22 381	0.28 381	0.17 352	0.26 351	0.17 345	0.28 352	0.18 361	0.26 391	0.13 324	0.12 301	0.26 384	0.17 368	0.19 306	0.17 371	0.21 348	0.19 387	0.26 400	0.21 385	0.25 380	0.27 407	0.25 371	0.34 385

ETE_ROB	0.22 370	0.23 387	0.15 366	0.20 351	0.16 348	0.19 346	0.17 356	0.18 268	0.19 367	0.21 239	0.22 387	0.64 405	0.16 355	0.14 351	0.17 372	0.14 353	0.30 407	0.19 383	0.25 359	0.19 381	0.22 368	0.18 378	0.16 361	0.15 364	0.22 365	0.28 411	0.41 412	0.27 358

LALA_ROB	0.22 370	0.25 393	0.16 370	0.19 344	0.17 354	0.22 365	0.16 346	0.18 268	0.19 367	0.24 303	0.21 377	0.63 404	0.15 350	0.13 346	0.26 408	0.17 390	0.27 394	0.22 397	0.23 346	0.19 381	0.20 320	0.21 399	0.14 355	0.15 364	0.20 340	0.22 378	0.35 398	0.26 353

CBMV	0.22 370	0.18 367	0.18 385	0.23 360	0.22 380	0.20 352	0.18 358	0.27 379	0.19 367	0.28 384	0.11 260	0.30 363	0.13 326	0.24 388	0.16 365	0.14 353	0.25 374	0.18 378	0.20 319	0.16 366	0.22 368	0.19 387	0.24 393	0.23 391	0.27 388	0.24 385	0.36 401	0.42 398
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AROF3	0.23 377	0.35 409	0.04 107	1.48 428	0.05 129	1.17 426	0.12 319	0.19 302	0.05 94	0.42 425	0.06 120	0.28 352	0.02 33	0.80 426	0.06 74	0.05 33	0.16 197	0.04 28	0.12 172	0.03 12	0.06 81	0.03 15	0.43 422	0.02 13	0.05 54	0.04 19	0.05 66	0.03 19

MDST_ROB	0.23 377	0.26 397	0.15 366	0.46 404	0.24 389	0.36 396	0.20 367	0.24 366	0.16 342	0.26 351	0.15 325	0.28 352	0.27 385	0.11 308	0.13 324	0.13 333	0.21 313	0.12 267	0.18 289	0.12 310	0.20 320	0.11 294	0.11 328	0.12 342	0.36 415	0.25 395	0.57 423	0.33 380

PWC_ROB	0.23 377	0.20 374	0.14 359	0.18 336	0.17 354	0.16 318	0.20 367	0.21 343	0.27 403	0.15 156	0.21 377	0.28 352	0.63 426	0.13 346	0.14 344	0.13 333	0.27 394	0.18 378	0.37 398	0.19 381	0.22 368	0.18 378	0.16 361	0.24 399	0.20 340	0.19 358	0.24 363	0.44 404

AROF2	0.24 380	0.40 414	0.04 107	1.49 429	0.08 218	1.32 431	0.14 333	0.25 372	0.06 128	0.42 425	0.08 183	0.35 373	0.03 78	0.58 422	0.06 74	0.06 76	0.17 221	0.05 68	0.14 207	0.04 58	0.07 96	0.04 65	0.27 413	0.03 59	0.06 85	0.04 19	0.06 99	0.04 56

ACV-stereo	0.25 381	0.15 345	0.13 347	0.22 357	0.17 354	0.28 382	0.24 388	0.22 352	0.20 381	0.23 279	0.23 389	0.28 352	0.37 410	0.18 369	0.15 356	0.13 333	0.34 412	0.20 389	1.10 438	0.26 405	0.26 403	0.17 374	0.28 416	0.18 381	0.19 327	0.18 339	0.25 371	0.29 370

FCDSN-DC	0.25 381	0.25 393	0.26 408	0.28 382	0.26 393	0.26 379	0.35 401	0.28 381	0.18 359	0.20 226	0.18 355	0.21 307	0.12 309	0.29 400	0.25 406	0.26 413	0.29 404	0.28 415	0.28 373	0.21 390	0.25 395	0.25 411	0.26 400	0.32 418	0.27 388	0.24 385	0.26 375	0.27 358
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 381	0.25 393	0.20 393	0.29 383	0.22 380	0.22 365	0.23 384	0.37 408	0.28 406	0.35 417	0.22 387	0.46 390	0.32 396	0.20 380	0.19 388	0.17 390	0.17 221	0.16 354	0.30 382	0.14 338	0.21 348	0.19 387	0.27 413	0.23 391	0.29 397	0.26 396	0.33 392	0.31 377

SGM-ForestM	0.25 381	0.22 381	0.16 370	0.37 388	0.24 389	0.32 389	0.24 388	0.29 388	0.21 385	0.23 279	0.18 355	0.50 396	0.26 381	0.20 380	0.15 356	0.13 333	0.23 340	0.16 354	0.25 359	0.15 354	0.20 320	0.17 374	0.21 382	0.17 377	0.37 416	0.26 396	0.52 418	0.37 389

SGM_RVC	0.25 381	0.24 391	0.18 385	0.39 395	0.27 396	0.34 395	0.26 394	0.28 381	0.19 367	0.25 333	0.18 355	0.42 384	0.31 394	0.18 369	0.14 344	0.13 333	0.23 340	0.15 341	0.26 365	0.14 338	0.19 300	0.15 358	0.19 375	0.17 377	0.34 411	0.24 385	0.56 422	0.45 406
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 386	0.21 376	0.12 334	0.38 391	0.31 405	0.41 403	0.48 416	0.20 326	0.16 342	0.16 164	0.25 398	0.17 230	0.08 256	1.61 433	0.15 356	0.14 353	0.21 313	0.15 341	0.25 359	0.14 338	0.18 281	0.13 337	0.25 394	0.16 372	0.17 286	0.19 358	0.18 304	0.22 332

UDG	0.26 386	0.21 376	0.13 347	0.39 395	0.32 406	0.39 401	0.53 421	0.20 326	0.16 342	0.19 212	0.23 389	0.17 230	0.09 272	1.45 429	0.16 365	0.13 333	0.27 394	0.16 354	0.27 372	0.14 338	0.22 368	0.14 348	0.25 394	0.12 342	0.21 354	0.21 370	0.21 346	0.19 298

FAT-Stereo	0.26 386	0.19 370	0.17 380	0.38 391	0.37 410	0.31 384	0.25 393	0.26 375	0.18 359	0.28 384	0.25 398	0.33 369	0.36 406	0.26 391	0.18 380	0.16 378	0.27 394	0.23 402	0.33 390	0.21 390	0.22 368	0.19 387	0.22 384	0.22 388	0.22 365	0.22 378	0.33 392	0.43 401

GANetREF_RVC	0.26 386	0.26 397	0.30 414	0.23 360	0.23 384	0.23 372	0.24 388	0.35 403	0.33 418	0.32 405	0.18 355	0.50 396	0.38 411	0.12 329	0.22 397	0.18 396	0.20 299	0.21 393	0.35 394	0.21 390	0.24 389	0.16 368	0.22 384	0.29 413	0.28 393	0.21 370	0.36 401	0.33 380
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
CSAN	0.26 386	0.30 407	0.30 414	0.26 372	0.23 384	0.21 361	0.19 365	0.28 381	0.37 423	0.35 417	0.24 393	0.51 399	0.27 385	0.14 351	0.22 397	0.17 390	0.19 273	0.20 389	0.26 365	0.25 404	0.22 368	0.20 396	0.17 366	0.27 406	0.31 402	0.26 396	0.39 406	0.38 391

FC-DCNN v2	0.27 391	0.28 403	0.27 409	0.37 388	0.29 402	0.32 389	0.38 406	0.33 399	0.19 367	0.22 258	0.19 367	0.24 338	0.13 326	0.29 400	0.26 408	0.27 417	0.29 404	0.27 411	0.29 380	0.22 396	0.26 403	0.25 411	0.26 400	0.31 415	0.32 407	0.26 396	0.31 387	0.31 377

FC-DCNN	0.27 391	0.28 403	0.27 409	0.36 386	0.28 398	0.32 389	0.38 406	0.33 399	0.19 367	0.22 258	0.19 367	0.23 330	0.13 326	0.29 400	0.26 408	0.27 417	0.29 404	0.27 411	0.29 380	0.22 396	0.26 403	0.25 411	0.26 400	0.31 415	0.31 402	0.26 396	0.30 384	0.30 372

FBW_ROB	0.27 391	0.26 397	0.25 405	0.38 391	0.26 393	0.32 389	0.20 367	0.21 343	0.19 367	0.27 368	0.21 377	0.45 387	0.32 396	0.26 391	0.22 397	0.20 407	0.27 394	0.17 368	0.52 412	0.14 338	0.22 368	0.15 358	0.17 366	0.28 409	0.22 365	0.19 358	0.33 392	0.57 420

CC-Net-ROB	0.28 394	0.40 414	0.29 412	0.57 412	0.44 415	0.42 405	0.38 406	0.32 396	0.19 367	0.33 410	0.28 409	0.69 410	0.10 290	0.32 409	0.21 394	0.13 333	0.14 167	0.16 354	0.40 401	0.18 377	0.15 214	0.09 222	0.23 388	0.24 399	0.22 365	0.21 370	0.19 320	0.28 367

G-Net	0.29 395	0.24 391	0.19 391	0.24 365	0.21 379	0.36 396	0.23 384	0.30 390	0.27 403	0.33 410	0.33 419	0.89 428	0.25 378	0.19 377	0.21 394	0.18 396	0.26 384	0.22 397	0.44 404	0.31 417	0.27 407	0.18 378	0.18 373	0.18 381	0.28 393	0.24 385	0.40 410	0.41 396

XQC	0.29 395	0.30 407	0.27 409	0.37 388	0.28 398	0.37 399	0.37 402	0.40 414	0.30 412	0.32 405	0.20 375	0.45 387	0.28 389	0.31 406	0.16 365	0.15 374	0.21 313	0.22 397	0.34 393	0.24 400	0.22 368	0.21 399	0.23 388	0.25 403	0.33 409	0.27 407	0.44 414	0.33 380

ADCS	0.29 395	0.22 381	0.21 399	0.26 372	0.25 391	0.25 375	0.23 384	0.37 408	0.30 412	0.23 279	0.27 405	0.47 392	0.36 406	0.20 380	0.22 397	0.19 404	0.32 409	0.24 405	0.49 410	0.28 410	0.37 421	0.30 418	0.20 378	0.23 391	0.31 402	0.28 411	0.30 384	0.43 401

S-Stereo	0.30 398	0.22 381	0.18 385	0.42 399	0.39 412	0.41 403	0.37 402	0.25 372	0.24 391	0.26 351	0.44 425	0.55 401	0.36 406	0.24 388	0.18 380	0.14 353	0.27 394	0.27 411	0.35 394	0.28 410	0.23 379	0.23 406	0.53 426	0.23 391	0.23 374	0.19 358	0.27 378	0.38 391

MeshStereo	0.30 398	0.26 397	0.20 393	0.49 407	0.37 410	0.36 396	0.26 394	0.32 396	0.28 406	0.30 401	0.28 409	0.60 403	0.48 419	0.18 369	0.15 356	0.14 353	0.26 384	0.17 368	0.28 373	0.18 377	0.28 409	0.22 403	0.25 394	0.21 385	0.37 416	0.30 417	0.55 421	0.51 412
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_RVC	0.31 400	0.28 403	0.21 399	0.33 384	0.29 402	0.31 384	0.29 398	0.38 411	0.24 391	0.46 429	0.31 416	0.50 396	0.34 403	0.25 390	0.30 412	0.25 410	0.19 273	0.23 402	0.58 413	0.29 412	0.25 395	0.28 417	0.21 382	0.27 406	0.31 402	0.26 396	0.37 403	0.51 412

edge stereo	0.31 400	0.22 381	0.20 393	0.42 399	0.36 408	0.42 405	0.39 409	0.39 413	0.23 388	0.23 279	0.39 422	0.68 408	0.34 403	0.30 405	0.17 372	0.17 390	0.31 408	0.21 393	0.42 402	0.21 390	0.24 389	0.18 378	0.25 394	0.23 391	0.28 393	0.24 385	0.39 406	0.55 417

SANet	0.31 400	0.21 376	0.21 399	0.25 368	0.22 380	0.31 384	0.22 381	0.31 395	0.32 416	0.27 368	0.27 405	1.36 439	0.39 413	0.22 386	0.17 372	0.14 353	0.26 384	0.21 393	0.30 382	0.21 390	0.25 395	0.21 399	0.30 420	0.23 391	0.34 411	0.26 396	0.35 398	0.49 410

AnyNet_C01	0.32 403	0.22 381	0.20 393	0.22 357	0.27 396	0.25 375	0.24 388	0.37 408	0.37 423	0.26 351	0.29 411	0.49 393	0.33 402	0.18 369	0.32 415	0.22 409	0.39 421	0.32 419	0.65 416	0.33 422	0.41 428	0.33 424	0.26 400	0.26 405	0.34 411	0.34 420	0.34 396	0.45 406

DGSMNet	0.34 404	0.27 402	0.24 404	0.41 398	0.33 407	0.37 399	0.37 402	0.28 381	0.25 396	0.25 333	0.52 430	0.45 387	0.32 396	0.26 391	0.25 406	0.20 407	0.52 432	0.32 419	0.75 424	0.35 424	0.38 422	0.39 434	0.28 416	0.31 415	0.27 388	0.24 385	0.33 392	0.37 389

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 405	0.36 410	0.38 424	0.46 404	0.28 398	0.31 384	0.28 397	0.51 426	0.46 430	0.39 424	0.29 411	0.37 379	0.36 406	0.31 406	0.38 422	0.26 413	0.22 329	0.27 411	0.72 421	0.37 425	0.28 409	0.31 419	0.30 420	0.38 425	0.33 409	0.26 396	0.30 384	0.38 391

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 406	0.16 353	0.13 347	0.26 372	0.22 380	0.23 372	0.27 396	0.24 366	0.15 338	0.24 303	0.16 336	4.16 456	0.22 375	0.19 377	0.14 344	0.13 333	0.33 410	0.22 397	0.32 386	0.20 388	0.24 389	0.19 387	0.22 384	0.14 360	0.20 340	0.20 368	0.21 346	0.24 340

STStereo	0.38 407	0.43 417	0.31 417	0.74 420	0.50 421	0.58 412	0.43 412	0.35 403	0.31 414	0.34 414	0.25 398	0.83 422	0.55 423	0.20 380	0.17 372	0.16 378	0.25 374	0.16 354	0.46 407	0.17 371	0.24 389	0.19 387	0.20 378	0.23 391	0.52 426	0.41 427	0.76 435	0.59 423

PVD	0.39 408	0.38 413	0.20 393	0.47 406	0.36 408	0.50 409	0.40 411	0.38 411	0.34 421	0.23 279	0.29 411	0.52 400	0.51 421	0.50 416	0.19 388	0.17 390	0.40 423	0.26 409	0.50 411	0.29 412	0.40 424	0.41 436	0.23 388	0.27 406	0.45 423	0.59 442	0.46 416	0.73 432

DPSNet	0.40 409	0.19 370	0.18 385	0.27 380	0.26 393	0.29 383	0.19 365	0.26 375	0.24 391	0.18 194	0.17 345	2.15 450	0.44 416	0.10 286	0.20 392	0.16 378	0.35 416	0.28 415	2.00 452	0.27 408	0.25 395	0.17 374	0.28 416	0.25 403	0.40 420	0.27 407	0.39 406	0.53 414

MANE	0.42 410	0.36 410	0.33 419	0.61 415	0.45 418	0.44 407	0.47 415	0.43 421	0.26 400	0.23 279	0.24 393	0.64 405	0.29 391	0.31 406	0.32 415	0.30 423	0.33 410	0.42 432	0.38 400	0.24 400	0.31 415	0.27 415	0.26 400	0.35 422	0.57 431	0.44 431	1.10 450	0.98 444

LE_ROB	0.42 410	0.19 370	0.17 380	0.40 397	0.44 415	0.33 394	0.44 413	0.35 403	0.29 411	0.32 405	0.21 377	1.22 436	1.73 452	0.11 308	0.11 280	0.11 248	0.21 313	0.13 303	0.21 325	0.13 328	0.23 379	0.13 337	0.12 342	0.15 364	0.39 419	0.36 422	1.46 455	1.45 453

ELAS	0.43 412	0.43 417	0.36 422	0.64 417	0.45 418	0.58 412	0.50 417	0.40 414	0.27 403	0.25 333	0.30 414	0.92 429	0.32 396	0.32 409	0.31 413	0.28 420	0.36 418	0.30 417	0.45 406	0.26 405	0.34 417	0.33 424	0.26 400	0.37 424	0.56 430	0.43 430	0.78 438	0.76 434
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 413	0.43 417	0.36 422	0.63 416	0.44 415	0.62 418	0.50 417	0.40 414	0.26 400	0.25 333	0.31 416	1.20 434	0.31 394	0.32 409	0.31 413	0.28 420	0.37 419	0.30 417	0.44 404	0.27 408	0.35 418	0.33 424	0.26 400	0.38 425	0.52 426	0.41 427	0.78 438	0.74 433
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 414	0.56 422	0.14 359	1.44 427	0.52 422	1.25 428	0.85 426	0.30 390	0.23 388	0.34 414	0.25 398	0.66 407	0.19 366	1.15 427	0.19 388	0.14 353	0.25 374	0.20 389	0.42 402	0.22 396	0.17 262	0.14 348	1.56 433	0.17 377	0.21 354	0.17 324	0.27 378	0.41 396

SAMSARA	0.49 415	0.23 387	0.39 425	0.23 360	0.23 384	0.22 365	0.23 384	0.44 423	0.39 427	0.31 404	0.21 377	0.30 363	0.47 418	0.18 369	0.35 418	0.34 424	0.26 384	0.32 419	0.47 408	0.32 421	0.48 438	0.54 444	0.15 357	0.33 420	1.40 457	1.58 456	1.42 454	1.48 454

AMNet	0.49 415	0.50 420	0.48 428	0.49 407	0.47 420	0.61 416	0.51 419	0.32 396	0.28 406	0.30 401	0.68 438	0.72 412	0.13 326	0.53 418	0.44 424	0.55 438	0.57 435	0.58 444	0.48 409	0.48 428	0.58 445	0.50 441	0.26 400	0.48 430	0.45 423	0.52 437	0.58 424	0.65 426

DispFullNet	0.49 415	0.53 421	0.20 393	1.14 424	0.43 414	0.79 422	1.26 431	0.33 399	0.24 391	0.24 303	0.27 405	0.85 423	0.50 420	1.59 432	0.18 380	0.15 374	0.51 430	0.34 425	1.12 439	0.26 405	0.25 395	0.19 387	0.20 378	0.22 388	0.28 393	0.18 339	0.35 398	0.61 424

BEATNet-Init1	0.51 418	0.41 416	0.29 412	0.78 423	0.41 413	0.60 415	0.46 414	0.41 419	0.28 406	0.30 401	0.25 398	0.87 425	0.91 436	0.26 391	0.33 417	0.26 413	0.28 401	0.25 408	0.98 433	0.29 412	0.29 413	0.27 415	0.26 400	0.32 418	0.51 425	0.38 426	2.12 458	0.96 442

MADNet+	0.56 419	0.37 412	0.63 440	0.56 411	0.53 423	0.45 408	0.39 409	0.64 434	0.51 432	0.53 433	0.40 424	0.81 421	0.67 430	0.34 412	0.61 435	0.50 435	0.58 436	0.50 436	0.84 427	0.53 430	0.49 441	0.44 437	0.51 425	0.47 429	0.82 441	0.71 447	0.58 424	0.70 429

otaku	0.59 420	0.73 427	0.30 414	1.73 441	0.85 429	1.52 435	1.01 427	0.40 414	0.33 418	0.38 420	0.32 418	0.68 408	0.26 381	1.38 428	0.35 418	0.25 410	0.21 313	0.23 402	0.71 419	0.30 415	0.23 379	0.18 378	2.19 436	0.28 409	0.29 397	0.18 339	0.31 387	0.42 398

SGM+DAISY	0.59 420	0.58 425	0.54 432	0.58 413	0.55 425	0.69 420	0.57 422	0.43 421	0.39 427	0.38 420	0.78 442	0.75 416	0.65 429	0.54 420	0.62 436	0.56 439	0.67 442	0.61 447	0.72 421	0.64 441	0.71 449	0.65 449	0.27 413	0.51 432	0.54 428	0.57 440	0.75 434	0.71 431

SPS-STEREO	0.60 422	0.57 424	0.53 429	0.55 410	0.54 424	0.65 419	0.52 420	0.40 414	0.68 435	0.37 419	0.78 442	0.78 418	0.64 428	0.53 418	0.59 434	0.57 441	0.67 442	0.63 449	0.75 424	0.72 446	0.77 452	0.68 450	0.26 400	0.54 437	0.54 428	0.60 443	0.70 431	0.66 427
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 423	0.74 428	0.31 417	1.81 443	0.85 429	1.57 436	1.10 429	0.48 424	0.36 422	0.38 420	0.39 422	0.74 414	0.27 385	1.54 431	0.37 421	0.28 420	0.23 340	0.24 405	0.71 419	0.31 417	0.23 379	0.18 378	2.45 440	0.30 414	0.31 402	0.24 385	0.38 405	0.44 404

MFMNet_re	0.66 424	0.72 426	0.65 443	0.77 422	0.62 426	0.82 424	0.70 425	0.52 428	0.53 433	0.54 435	0.65 436	0.79 419	0.51 421	0.59 423	0.68 440	0.67 445	0.81 449	0.69 450	0.74 423	0.62 439	0.71 449	0.64 448	0.45 423	0.57 438	0.59 434	0.62 445	0.74 433	0.88 440

WAO-7	0.67 425	0.75 429	0.64 442	0.72 419	0.78 428	0.58 412	0.66 423	0.97 448	0.97 447	0.62 438	0.81 446	0.79 419	0.84 434	0.55 421	0.86 446	0.71 449	0.44 425	0.36 427	0.96 430	0.67 444	0.44 431	0.35 429	0.16 361	0.83 451	0.57 431	0.67 446	0.58 424	0.70 429

ACVNet-4b	0.70 426	0.78 431	0.34 420	1.74 442	0.95 435	1.64 440	1.43 434	0.33 399	0.31 414	0.38 420	0.26 403	1.23 437	0.29 391	2.19 443	0.42 423	0.37 425	0.34 412	0.24 405	0.59 414	0.38 426	0.17 262	0.15 358	2.71 442	0.23 391	0.30 401	0.32 419	0.39 406	0.42 398

JetBlue	0.71 427	0.56 422	0.71 445	0.74 420	0.62 426	0.79 422	0.69 424	0.53 429	0.93 444	0.46 429	0.30 414	3.22 453	0.38 411	0.52 417	0.46 425	0.44 430	0.73 447	0.53 439	0.68 418	0.52 429	0.57 443	0.60 446	0.74 427	0.57 438	0.57 431	0.46 432	0.97 447	0.96 442

MonStereo1	0.74 428	0.77 430	0.34 420	1.64 433	1.05 442	1.35 433	1.51 436	0.56 430	0.38 426	0.59 437	0.65 436	1.58 442	0.76 432	1.93 435	0.21 394	0.14 353	0.39 421	0.34 425	0.67 417	0.31 417	0.38 422	0.23 406	2.26 437	0.35 422	0.32 407	0.29 416	0.51 417	0.58 421

ACVNet_1	0.75 429	0.82 432	0.41 426	2.07 449	0.98 436	1.94 447	1.52 437	0.59 432	0.28 406	0.43 427	0.50 429	0.73 413	0.63 426	2.24 445	0.36 420	0.25 410	0.34 412	0.32 419	0.62 415	0.31 417	0.30 414	0.22 403	2.71 442	0.33 420	0.41 422	0.28 411	0.37 403	0.39 395

RainbowNet	0.78 430	0.90 433	0.47 427	1.86 444	0.92 432	1.63 439	1.48 435	0.42 420	0.37 423	0.47 432	0.34 420	0.92 429	0.62 425	2.02 438	0.65 437	0.48 433	0.35 416	0.33 423	0.92 429	0.58 434	0.33 416	0.24 410	2.80 446	0.39 427	0.40 420	0.35 421	0.44 414	0.50 411

PSMNet_ROB	0.80 431	0.99 438	0.62 439	1.64 433	0.93 434	1.51 434	1.20 430	0.57 431	0.73 436	0.74 441	0.63 435	0.86 424	0.84 434	1.52 430	0.58 431	0.42 427	0.54 433	0.41 431	0.87 428	0.62 439	0.42 430	0.31 419	1.83 434	0.48 430	0.69 439	0.37 423	0.76 435	0.47 409

WAO-6	0.83 432	0.96 435	0.61 437	1.33 426	1.06 443	1.28 430	1.42 433	0.78 441	0.87 441	0.78 442	0.70 441	0.77 417	1.02 443	1.95 436	0.81 443	0.62 443	0.55 434	0.49 435	0.80 426	0.60 435	0.57 443	0.53 443	0.50 424	0.58 441	0.85 445	0.46 432	0.77 437	0.83 439

ACVNet_2	0.84 433	0.95 434	0.58 435	2.04 447	1.03 441	1.88 446	1.56 440	0.68 436	0.39 427	0.53 433	0.49 427	1.05 432	0.68 431	1.97 437	0.53 428	0.44 430	0.40 423	0.33 423	1.06 435	0.42 427	0.35 418	0.25 411	2.54 441	0.53 435	0.61 435	0.28 411	0.53 419	0.58 421

PWCK	0.90 434	1.24 447	0.63 440	1.55 431	0.86 431	1.23 427	1.04 428	1.09 449	0.75 439	0.70 440	0.81 446	1.52 441	0.91 436	0.71 424	0.46 425	0.41 426	0.74 448	0.47 433	3.07 455	0.67 444	0.58 445	0.45 439	0.95 431	0.74 447	0.74 440	0.41 427	0.70 431	0.76 434

IMH-64-1	0.91 435	0.98 436	0.53 429	1.64 433	1.01 439	1.62 437	1.75 444	0.76 438	0.74 437	0.33 410	0.61 432	0.87 425	0.95 438	2.61 447	0.53 428	0.42 427	0.49 427	0.36 427	0.96 430	0.55 431	0.40 424	0.31 419	3.11 447	0.51 432	0.82 441	0.37 423	0.60 427	0.78 436

IMH-64	0.91 435	0.98 436	0.53 429	1.64 433	1.01 439	1.62 437	1.75 444	0.76 438	0.74 437	0.33 410	0.61 432	0.87 425	0.95 438	2.61 447	0.53 428	0.42 427	0.49 427	0.36 427	0.96 430	0.55 431	0.40 424	0.31 419	3.11 447	0.51 432	0.82 441	0.37 423	0.60 427	0.78 436

IMH	0.95 437	1.00 440	0.55 433	1.66 440	1.00 437	1.69 442	1.78 446	0.76 438	0.77 440	0.34 414	0.61 432	1.01 431	1.07 446	2.69 449	0.58 431	0.46 432	0.51 430	0.38 430	0.98 433	0.60 435	0.40 424	0.32 423	3.11 447	0.53 435	0.83 444	0.48 434	0.65 429	0.79 438

LVE	0.97 438	0.99 438	0.73 447	1.89 445	1.39 447	1.65 441	1.53 438	0.79 442	0.65 434	0.81 444	0.92 448	0.74 414	1.01 442	2.21 444	0.58 431	0.48 433	0.59 437	0.54 442	1.13 440	0.64 441	0.46 435	0.40 435	2.73 445	0.69 443	0.85 445	0.50 436	0.85 442	0.54 416

WAO-8	1.02 439	1.14 444	0.79 448	1.64 433	1.25 444	1.78 444	1.57 441	0.93 444	1.01 448	0.81 444	0.68 438	1.72 443	1.03 444	2.08 439	0.82 444	0.68 446	0.65 440	0.53 439	1.09 436	0.82 449	0.48 438	0.38 431	0.81 429	0.75 448	1.12 452	0.77 448	0.96 445	1.21 449

Venus	1.02 439	1.14 444	0.79 448	1.64 433	1.25 444	1.78 444	1.57 441	0.93 444	1.01 448	0.81 444	0.68 438	1.72 443	1.03 444	2.08 439	0.82 444	0.68 446	0.65 440	0.53 439	1.09 436	0.82 449	0.48 438	0.38 431	0.81 429	0.75 448	1.12 452	0.77 448	0.96 445	1.21 449

Dean	1.08 441	1.06 442	0.80 450	2.30 450	1.35 446	1.99 448	1.58 443	0.93 444	0.93 444	0.88 450	0.78 442	1.21 435	1.22 448	2.13 442	0.67 438	0.60 442	0.62 439	0.57 443	1.25 445	0.74 447	0.46 435	0.37 430	2.72 444	0.71 444	1.00 449	0.60 443	1.05 449	0.64 425

TorneroNet-64	1.09 442	1.03 441	0.60 436	1.99 446	0.92 432	2.06 450	2.05 447	0.63 433	0.87 441	0.58 436	0.49 427	1.90 447	1.89 453	2.91 454	0.67 438	0.51 436	0.48 426	0.47 433	1.23 443	0.61 437	0.35 418	0.38 431	3.33 450	0.57 438	0.64 437	0.52 437	0.69 430	1.15 447

TorneroNet	1.11 443	1.11 443	0.67 444	2.05 448	1.00 437	2.29 451	2.05 447	0.65 435	0.89 443	0.68 439	0.57 431	1.74 446	1.26 449	2.97 456	0.71 441	0.52 437	0.50 429	0.51 438	1.18 442	0.65 443	0.41 428	0.44 437	3.48 451	0.58 441	0.67 438	0.49 435	0.85 442	1.02 445

ktn	1.26 444	1.42 449	0.57 434	1.65 439	1.61 452	1.75 443	2.16 450	0.86 443	1.75 455	0.89 451	1.11 453	1.18 433	0.96 440	2.60 446	1.03 449	0.73 450	0.82 450	0.61 447	1.47 449	0.76 448	0.70 448	0.69 451	3.64 453	0.73 445	0.93 447	0.81 451	1.20 452	1.25 451

notaker	1.30 445	1.44 450	0.61 437	2.42 453	1.51 449	2.40 453	2.31 452	0.95 447	1.64 453	0.79 443	1.07 451	1.73 445	1.18 447	3.10 458	1.04 450	0.69 448	0.70 445	0.50 436	1.66 451	0.85 451	0.56 442	0.47 440	3.67 454	0.80 450	0.62 436	0.58 441	0.81 440	0.95 441

KSHMR	1.34 446	1.44 450	1.07 454	2.31 451	1.48 448	2.31 452	2.15 449	1.22 450	1.07 451	1.13 454	1.07 451	1.30 438	0.96 440	2.92 455	1.12 451	0.95 453	0.87 451	0.84 452	1.34 446	0.97 452	0.74 451	0.60 446	3.48 451	1.07 456	0.99 448	0.77 448	1.01 448	1.06 446

UNDER WATER-64	1.42 447	1.40 448	0.92 453	2.88 455	1.97 455	2.82 455	2.72 455	1.37 454	0.94 446	1.04 453	1.15 454	1.96 449	1.33 451	3.07 457	0.80 442	0.56 439	0.70 445	0.58 444	1.17 441	0.55 431	0.45 433	0.54 444	3.98 457	0.92 453	1.03 450	1.13 454	0.81 440	1.60 456

UNDER WATER	1.42 447	1.45 452	0.89 452	2.87 454	1.98 456	2.78 454	2.64 454	1.29 452	1.04 450	0.87 449	0.98 449	1.95 448	1.30 450	3.12 459	0.87 447	0.63 444	0.68 444	0.58 444	1.23 443	0.61 437	0.44 431	0.50 441	3.95 456	0.99 455	1.09 451	1.04 452	0.88 444	1.67 458

JetRed	1.64 449	1.79 455	1.70 456	1.59 432	1.52 450	2.02 449	2.26 451	1.52 456	1.47 452	0.82 448	0.78 442	2.67 452	0.43 415	1.78 434	1.47 454	1.56 455	1.74 453	2.93 457	1.44 448	1.10 454	2.36 455	2.20 454	1.98 435	0.98 454	1.19 455	1.77 457	1.58 456	1.56 455

HanzoNet	1.79 450	1.65 454	0.85 451	2.31 451	1.74 453	2.83 456	2.55 453	1.29 452	1.86 456	0.92 452	1.28 455	4.71 457	3.85 456	3.43 460	0.96 448	0.79 451	1.10 452	0.95 453	2.68 454	1.04 453	0.93 453	0.92 452	3.78 455	0.73 445	1.15 454	1.07 453	1.29 453	1.61 457

MADNet++	1.87 451	1.58 453	1.74 457	1.28 425	1.74 453	1.25 428	1.55 439	1.63 457	2.10 457	1.84 456	2.24 456	2.56 451	2.74 454	0.75 425	1.43 452	1.55 454	2.00 454	1.47 455	2.11 453	2.11 456	3.28 456	3.23 455	1.22 432	2.22 458	1.23 456	2.58 458	1.77 457	1.36 452

LSM0	3.23 452	0.28 403	0.18 385	0.38 391	0.30 404	0.39 401	0.37 402	0.51 426	0.32 416	0.45 428	0.47 426	0.71 411	0.59 424	0.19 377	16.94 460	59.67 467	0.37 419	0.26 409	1.34 446	0.34 423	0.45 433	0.34 428	0.23 388	0.28 409	0.38 418	0.31 418	0.53 419	0.53 414

PML	8.17 453	7.65 460	3.51 458	9.56 462	5.16 457	9.57 463	5.23 460	6.49 460	17.89 463	6.44 459	3.24 457	16.63 460	29.28 467	5.47 461	6.12 455	3.95 456	7.38 457	2.69 456	20.47 463	4.69 458	3.59 457	3.96 456	3.98 457	4.20 459	5.71 459	4.30 459	16.67 464	6.70 459

DGTPSM_ROB	8.61 454	3.65 456	8.39 459	2.97 456	5.68 458	3.37 457	4.40 458	3.70 458	9.03 458	3.00 457	6.91 458	3.52 454	10.03 457	2.69 449	10.46 456	10.76 457	3.81 455	12.88 459	4.73 456	10.21 459	5.93 458	13.78 459	4.46 459	8.55 460	10.09 462	27.91 463	11.05 462	30.64 463

DPSMNet_ROB	8.62 455	3.66 457	8.40 460	2.97 456	5.69 459	3.37 457	4.40 458	3.70 458	9.03 458	3.00 457	6.93 459	3.52 454	10.07 458	2.69 449	10.46 456	10.76 457	3.81 455	12.88 459	4.76 457	10.21 459	5.93 458	13.78 459	4.47 461	8.55 460	10.10 463	27.91 463	11.06 463	30.64 463

LRCNet_RVC	9.94 456	17.32 464	0.72 446	25.08 465	21.25 466	23.72 466	20.86 464	1.45 455	0.48 431	21.28 466	13.07 462	22.69 465	3.57 455	28.32 467	0.47 427	0.27 417	8.45 458	1.25 454	23.54 465	4.04 457	0.47 437	0.33 424	26.91 465	1.58 457	0.35 414	0.22 378	0.43 413	0.38 391

DLNR_Zeroshot_test	10.02 457	31.66 468	0.05 152	54.25 468	0.10 274	0.18 336	50.40 468	0.19 302	0.08 194	0.27 368	0.07 156	0.20 288	0.04 117	0.14 351	60.23 467	70.55 468	0.34 412	0.18 378	0.26 365	0.11 285	0.20 320	0.08 175	0.07 242	0.09 292	0.19 327	0.15 280	0.20 332	0.25 348

DPSM_ROB	12.93 458	6.06 458	9.07 461	4.34 458	6.33 460	4.24 459	3.55 456	8.20 461	10.79 460	6.62 460	7.89 460	9.68 458	12.99 460	2.78 452	12.36 458	13.66 459	8.95 459	16.55 462	9.69 458	12.30 461	16.52 462	17.76 462	2.26 437	10.59 462	28.41 464	36.73 465	31.10 465	39.69 465

DPSM	12.93 458	6.06 458	9.07 461	4.34 458	6.33 460	4.24 459	3.55 456	8.20 461	10.79 460	6.62 460	7.89 460	9.68 458	12.99 460	2.78 452	12.36 458	13.66 459	8.95 459	16.55 462	9.69 458	12.30 461	16.52 462	17.76 462	2.26 437	10.59 462	28.41 464	36.73 465	31.10 465	39.69 465

HaxPig	16.12 460	19.70 465	18.82 466	21.25 464	20.53 465	21.35 465	22.27 465	17.00 466	14.68 462	19.29 465	17.18 466	18.07 461	12.18 459	22.52 465	17.87 461	14.95 461	17.87 463	9.54 458	18.95 460	15.62 463	9.98 460	7.75 457	23.74 464	15.32 464	4.46 458	12.22 462	6.85 459	15.21 462

MEDIAN_ROB	20.51 461	25.88 466	24.09 467	26.47 466	25.52 467	25.87 467	26.98 466	21.19 467	19.61 464	28.55 467	22.12 467	24.85 466	16.74 462	26.52 466	23.53 462	18.59 462	22.10 465	14.86 461	26.41 466	23.30 464	15.47 461	11.96 458	27.64 466	18.47 465	7.32 460	9.55 461	8.34 461	11.88 461

AVERAGE_ROB	24.46 462	29.85 467	27.17 468	31.26 467	29.68 468	30.01 468	31.43 467	26.55 468	24.57 468	34.19 468	27.26 468	31.45 467	21.40 463	30.75 468	28.23 466	24.11 463	26.75 466	21.47 464	30.01 467	27.38 468	20.81 464	16.76 461	32.29 467	24.48 469	8.40 461	7.77 460	7.95 460	8.54 460

CasAABBNet	25.99 463	12.23 462	18.16 464	8.64 460	12.70 463	8.22 461	7.18 461	16.43 464	21.85 466	13.64 464	15.80 463	19.61 464	26.12 464	5.47 461	25.18 465	27.55 466	17.67 461	33.30 465	19.65 462	24.62 466	33.10 466	35.23 465	4.49 462	21.39 467	57.22 466	74.08 467	62.47 468	79.73 468

FlowAnything	26.05 464	11.98 461	18.33 465	8.70 461	12.62 462	8.34 462	7.20 462	16.56 465	21.86 467	13.57 463	16.00 464	19.55 463	26.21 466	5.55 463	24.94 464	27.47 465	17.85 462	33.34 467	19.39 461	24.73 467	33.38 467	35.79 466	4.46 459	21.36 466	57.29 467	74.31 469	62.56 469	79.87 469

fast-reg	26.97 465	13.89 463	17.76 463	12.37 463	13.04 464	14.35 464	12.70 463	16.24 463	21.70 465	13.11 462	16.41 465	19.05 462	26.13 465	12.96 464	24.92 463	27.06 464	18.58 464	33.30 465	20.73 464	24.42 465	32.98 465	35.00 464	6.75 463	21.46 468	57.32 468	74.25 468	62.39 467	79.47 467

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 59	0.04 22	0.04 19	0.04 40	0.03 19

FSD		0.25 393	0.25 405	0.27 380	0.25 391	0.25 375	0.33 400	0.30 390	0.18 359	0.21 239	0.18 355			0.29 400	0.24 404	0.26 413			0.28 373	0.21 390				0.28 409	0.27 388	0.24 385	0.27 378	0.27 358

STTRV1_RVC		0.26 397	0.22 403	0.35 385	0.28 398	0.32 389	0.29 398	0.36 407	0.33 418	0.27 368	0.27 405	0.42 384	0.41 414	0.48 415		0.19 404	0.59 437	0.20 389		0.30 415	0.59 447			0.43 428	0.26 385	0.56 439	0.34 396	0.67 428

DPSimNet_ROB		1.23 446	1.31 455	1.49 429	1.60 451	1.34 432	1.37 432	0.68 436	1.70 454	1.68 455	1.03 450	1.48 440	0.82 433	2.08 439	1.45 453	0.92 452		0.81 451	1.64 450	1.41 455	1.08 454	1.28 453	0.79 428	0.87 452		1.26 455	1.18 451	1.16 448

Low-res two-view benchmark