Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 23	0.02 5	0.02 5	0.03 20	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 3	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 23	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	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 20	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 23	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 17	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 23	0.03 25	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 17	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.02 51	0.03 47	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

Pointernet	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 5	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 3	0.02 3	0.02 3

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 30	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 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 26	0.04 17	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.00 1	0.01 3	0.04 20	0.03 3	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GFORCE	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.01 3	0.03 43	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.04 4	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.04 16	0.03 18	0.02 3

FORCE_4.6	0.03 11	0.03 46	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.03 43	0.02 30	0.03 35	0.03 23	0.03 25	0.02 5	0.03 20	0.03 65	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.05 55	0.05 51	0.04 47	0.05 47	0.04 54	0.03 96	0.03 47	0.04 20	0.05 38	0.06 87	0.04 47

F5.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 17	0.03 43	0.02 30	0.03 35	0.03 23	0.04 58	0.02 5	0.03 20	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.05 47	0.03 13	0.01 4	0.03 47	0.05 47	0.05 38	0.04 39	0.03 18

F8.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.01 3	0.03 43	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.02 36	0.05 27	0.04 4	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.04 16	0.03 18	0.02 3

FORCE_9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.01 3	0.03 43	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.04 4	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.04 16	0.03 18	0.02 3

FORCE_8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.01 3	0.03 43	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 25	0.02 5	0.03 20	0.02 24	0.01 4	0.05 27	0.04 4	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.03 18	0.02 3

F7	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 17	0.03 43	0.01 3	0.03 35	0.02 5	0.04 58	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 17	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.06 68	0.04 39	0.03 18

FORCE_5	0.03 11	0.02 7	0.03 50	0.03 42	0.02 17	0.03 43	0.02 30	0.02 7	0.03 23	0.04 58	0.03 29	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.05 27	0.05 26	0.05 52	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.05 47	0.03 13	0.02 51	0.02 11	0.05 47	0.04 16	0.04 39	0.03 18

FORCE_6	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 17	0.03 43	0.02 30	0.03 35	0.03 23	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.04 95	0.01 4	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.05 38	0.04 39	0.04 47

over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 17	0.03 43	0.02 30	0.02 7	0.03 23	0.03 25	0.04 53	0.05 77	0.03 65	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.03 47	0.04 20	0.06 68	0.05 61	0.04 47

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 17	0.02 9	0.02 30	0.02 7	0.02 5	0.03 25	0.04 53	0.03 20	0.02 24	0.01 4	0.04 5	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.03 3	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.05 38	0.04 39	0.03 18

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 17	0.02 9	0.02 30	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.04 53	0.03 20	0.02 24	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 17	0.04 20	0.03 3	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.05 38	0.04 39	0.03 18

testmc14	0.03 11	0.03 46	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.03 43	0.02 30	0.03 35	0.03 23	0.02 5	0.03 29	0.06 88	0.01 3	0.01 4	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.02 5	0.02 51	0.02 11	0.04 20	0.05 38	0.04 39	0.03 18

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 46	0.02 10	0.03 42	0.02 17	0.02 9	0.02 30	0.03 35	0.04 47	0.02 5	0.03 29	0.04 56	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.05 52	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.02 5	0.02 51	0.02 11	0.05 47	0.05 38	0.05 61	0.04 47

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.03 43	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.05 81	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 30	0.04 58	0.06 102	0.03 25	0.05 75	0.03 20	0.04 95	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 17	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.03 18	0.03 18

WQFJX	0.03 11	0.03 46	0.03 50	0.03 42	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.03 35	0.04 47	0.03 25	0.06 97	0.03 20	0.06 156	0.02 36	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.02 51	0.03 47	0.03 5	0.05 38	0.03 18	0.04 47

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 30	0.05 75	0.04 47	0.03 25	0.04 53	0.04 56	0.05 124	0.02 36	0.03 3	0.03 3	0.04 17	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.02 3	0.03 18

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.03 43	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.04 56	0.02 24	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.05 47	0.05 38	0.05 61	0.03 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 11	0.03 46	0.03 50	0.03 42	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.01 3	0.03 23	0.03 25	0.03 29	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.06 61	0.06 62	0.07 80	0.04 20	0.06 73	0.03 10	0.06 69	0.03 13	0.01 4	0.03 47	0.04 20	0.04 16	0.04 39	0.03 18

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 50	0.02 12	0.03 52	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 75	0.02 5	0.03 29	0.04 56	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.06 62	0.05 52	0.05 55	0.05 51	0.04 47	0.04 25	0.04 54	0.02 51	0.02 11	0.05 47	0.04 16	0.03 18	0.04 47

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 50	0.03 42	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 75	0.02 5	0.03 29	0.04 56	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.06 62	0.05 52	0.05 55	0.05 51	0.04 47	0.04 25	0.04 54	0.02 51	0.02 11	0.05 47	0.04 16	0.02 3	0.04 47

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 30	0.03 35	0.04 47	0.02 5	0.03 29	0.03 20	0.02 24	0.01 4	0.04 5	0.05 26	0.04 17	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.02 51	0.02 11	0.04 20	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 30	0.03 35	0.04 47	0.04 58	0.02 5	0.04 56	0.02 24	0.01 4	0.04 5	0.05 26	0.06 69	0.04 20	0.05 51	0.03 10	0.05 47	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 18

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 12	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.03 35	0.03 23	0.04 58	0.02 5	0.04 56	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 26	0.06 69	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.05 47	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.04 20	0.03 3	0.03 18	0.03 18

LG-Stereo	0.03 11	0.03 46	0.02 10	0.02 12	0.03 52	0.02 9	0.01 3	0.04 58	0.05 75	0.04 58	0.03 29	0.05 77	0.02 24	0.01 4	0.04 5	0.05 26	0.05 52	0.04 20	0.05 51	0.04 47	0.07 81	0.04 54	0.01 4	0.02 11	0.05 47	0.04 16	0.04 39	0.03 18

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 35	0.02 5	0.03 25	0.03 29	0.01 3	0.01 3	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.05 55	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.05 81	0.03 96	0.03 47	0.03 5	0.04 16	0.03 18	0.04 47

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 23	0.03 25	0.04 53	0.04 56	0.01 3	0.01 4	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.03 18	0.03 18
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 12	0.02 17	0.03 43	0.02 30	0.03 35	0.03 23	0.03 25	0.02 5	0.02 7	0.02 24	0.01 4	0.05 27	0.05 26	0.05 52	0.03 6	0.06 73	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.05 47	0.04 16	0.04 39	0.03 18

AIO-test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 35	0.04 47	0.03 25	0.06 97	0.03 20	0.01 3	0.02 36	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.02 3	0.04 16	0.02 3	0.03 18

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.05 75	0.05 75	0.05 81	0.04 53	0.04 56	0.02 24	0.03 79	0.05 27	0.06 62	0.04 17	0.04 20	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.04 54	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.04 16	0.02 3	0.03 18

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 30	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.06 69	0.04 20	0.06 73	0.03 10	0.05 47	0.03 13	0.01 4	0.03 47	0.04 20	0.05 38	0.03 18	0.03 18

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.03 50	0.03 42	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.04 58	0.04 47	0.04 58	0.03 29	0.03 20	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.04 21	0.04 47	0.04 25	0.04 54	0.03 96	0.03 47	0.03 5	0.05 38	0.03 18	0.03 18

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 35	0.02 5	0.03 25	0.02 5	0.04 56	0.03 65	0.02 36	0.05 27	0.06 62	0.05 52	0.05 55	0.04 21	0.03 10	0.06 69	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.06 75	0.05 38	0.04 39	0.04 47

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 24	0.01 4	0.05 27	0.05 26	0.05 52	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.05 47	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.02 3	0.03 18

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 46	0.03 50	0.02 12	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.02 7	0.03 23	0.03 25	0.03 29	0.02 7	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.05 51	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.02 51	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.03 18	0.03 18

RSM	0.03 11	0.03 46	0.03 50	0.02 12	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.03 35	0.02 5	0.03 25	0.04 53	0.04 56	0.02 24	0.02 36	0.06 61	0.06 62	0.04 17	0.04 20	0.05 51	0.04 47	0.05 47	0.03 13	0.01 4	0.03 47	0.04 20	0.05 38	0.03 18	0.03 18

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 25	0.03 29	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.04 21	0.04 47	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 30	0.02 7	0.02 5	0.03 25	0.02 5	0.02 7	0.03 65	0.01 4	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.05 55	0.04 21	0.04 47	0.04 25	0.04 54	0.01 4	0.02 11	0.06 75	0.06 68	0.05 61	0.03 18

CR-Stereo	0.04 50	0.03 46	0.02 10	0.03 42	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.03 35	0.04 47	0.03 25	0.06 97	0.03 20	0.03 65	0.01 4	0.06 61	0.05 26	0.04 17	0.05 55	0.04 21	0.04 47	0.05 47	0.05 81	0.01 4	0.03 47	0.05 47	0.05 38	0.05 61	0.05 68

CR-RVC	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.02 12	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.02 7	0.05 75	0.03 25	0.03 29	0.03 20	0.03 65	0.03 79	0.07 88	0.07 88	0.05 52	0.06 77	0.05 51	0.04 47	0.07 81	0.05 81	0.01 4	0.03 47	0.05 47	0.06 68	0.07 100	0.05 68

FORCE_4.7	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.05 106	0.03 52	0.04 79	0.03 79	0.03 35	0.04 47	0.03 25	0.03 29	0.04 56	0.02 24	0.03 79	0.06 61	0.05 26	0.08 86	0.06 77	0.06 73	0.04 47	0.05 47	0.04 54	0.01 4	0.04 87	0.05 47	0.05 38	0.06 87	0.04 47

F4.4	0.04 50	0.03 46	0.02 10	0.03 42	0.03 52	0.04 79	0.02 30	0.04 58	0.03 23	0.03 25	0.03 29	0.03 20	0.03 65	0.03 79	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.05 51	0.03 10	0.05 47	0.03 13	0.01 4	0.03 47	0.05 47	0.06 68	0.04 39	0.04 47

FORCE_4.5	0.04 50	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.03 52	0.02 9	0.02 30	0.05 75	0.03 23	0.03 25	0.04 53	0.04 56	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.04 21	0.04 47	0.05 47	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.05 47	0.05 38	0.06 87	0.05 68

FORCE_4	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.04 82	0.02 17	0.04 79	0.02 30	0.04 58	0.03 23	0.06 90	0.05 75	0.03 20	0.02 24	0.03 79	0.06 61	0.05 26	0.05 52	0.05 55	0.05 51	0.04 47	0.06 69	0.04 54	0.02 51	0.03 47	0.06 75	0.07 91	0.06 87	0.04 47

SCION-MonSter(vits)	0.04 50	0.06 131	0.05 125	0.06 130	0.06 135	0.05 113	0.04 121	0.03 35	0.04 47	0.04 58	0.06 97	0.03 20	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.05 52	0.04 20	0.05 51	0.04 47	0.05 47	0.03 13	0.02 51	0.02 11	0.05 47	0.05 38	0.05 61	0.05 68

LACA_dic	0.04 50	0.02 7	0.03 50	0.02 12	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.02 7	0.04 47	0.03 25	0.03 29	0.02 7	0.04 95	0.02 36	0.06 61	0.05 26	0.04 17	0.05 55	0.04 21	0.04 47	0.05 47	0.04 54	0.01 4	0.03 47	0.05 47	0.05 38	0.05 61	0.05 68

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.02 12	0.03 52	0.02 9	0.02 30	0.03 35	0.05 75	0.04 58	0.04 53	0.07 97	0.02 24	0.01 4	0.06 61	0.06 62	0.05 52	0.05 55	0.05 51	0.04 47	0.04 25	0.04 54	0.02 51	0.02 11	0.04 20	0.05 38	0.04 39	0.04 47

over-6	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.03 42	0.02 17	0.03 43	0.02 30	0.03 35	0.03 23	0.03 25	0.06 97	0.09 109	0.03 65	0.03 79	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.02 51	0.03 47	0.05 47	0.06 68	0.05 61	0.05 68

PointNet	0.04 50	0.03 46	0.04 90	0.03 42	0.02 17	0.03 43	0.03 79	0.05 75	0.04 47	0.02 5	0.05 75	0.03 20	0.02 24	0.02 36	0.04 5	0.04 4	0.04 17	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.04 121	0.05 114	0.05 47	0.06 68	0.03 18	0.04 47

TS12	0.04 50	0.02 7	0.03 50	0.02 12	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.02 7	0.04 47	0.03 25	0.03 29	0.02 7	0.04 95	0.02 36	0.06 61	0.05 26	0.04 17	0.05 55	0.04 21	0.04 47	0.05 47	0.04 54	0.01 4	0.03 47	0.05 47	0.05 38	0.05 61	0.05 68

LACA3	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.03 42	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.02 7	0.04 47	0.04 58	0.03 29	0.03 20	0.02 24	0.02 36	0.06 61	0.06 62	0.04 17	0.06 77	0.05 51	0.04 47	0.06 69	0.06 102	0.02 51	0.03 47	0.06 75	0.06 68	0.05 61	0.05 68

LACA1	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.02 12	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.02 7	0.05 75	0.03 25	0.03 29	0.04 56	0.03 65	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.04 17	0.06 77	0.04 21	0.04 47	0.05 47	0.04 54	0.03 96	0.03 47	0.05 47	0.06 68	0.05 61	0.04 47

DispViT+	0.04 50	0.03 46	0.04 90	0.06 130	0.03 52	0.04 79	0.03 79	0.04 58	0.05 75	0.04 58	0.07 127	0.04 56	0.04 95	0.02 36	0.06 61	0.06 62	0.04 17	0.05 55	0.05 51	0.04 47	0.04 25	0.05 81	0.02 51	0.04 87	0.05 47	0.07 91	0.05 61	0.06 93

WQFJA1	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.03 42	0.03 52	0.04 79	0.03 79	0.05 75	0.04 47	0.03 25	0.06 97	0.04 56	0.03 65	0.03 79	0.04 5	0.04 4	0.04 17	0.03 6	0.03 3	0.04 47	0.03 4	0.03 13	0.02 51	0.03 47	0.04 20	0.05 38	0.03 18	0.05 68

NLMM1	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 30	0.05 75	0.05 75	0.04 58	0.07 127	0.03 20	0.07 189	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.04 47	0.03 4	0.04 54	0.01 4	0.04 87	0.06 75	0.04 16	0.04 39	0.04 47

NLMM	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.03 42	0.03 52	0.04 79	0.03 79	0.05 75	0.04 47	0.03 25	0.06 97	0.04 56	0.03 65	0.03 79	0.04 5	0.04 4	0.04 17	0.03 6	0.03 3	0.04 47	0.03 4	0.03 13	0.02 51	0.03 47	0.04 20	0.05 38	0.03 18	0.05 68

NLSM3	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.04 82	0.03 52	0.02 9	0.02 30	0.04 58	0.07 129	0.04 58	0.04 53	0.03 20	0.04 95	0.03 79	0.06 61	0.05 26	0.05 52	0.05 55	0.04 21	0.04 47	0.04 25	0.04 54	0.03 96	0.03 47	0.06 75	0.06 68	0.06 87	0.06 93

NLSM1	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.03 42	0.02 17	0.04 79	0.03 79	0.05 75	0.07 129	0.03 25	0.08 152	0.04 56	0.06 156	0.02 36	0.05 27	0.04 4	0.04 17	0.04 20	0.05 51	0.03 10	0.05 47	0.04 54	0.02 51	0.03 47	0.05 47	0.05 38	0.04 39	0.04 47

VIP-Stereo	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.04 82	0.03 52	0.02 9	0.01 3	0.04 58	0.04 47	0.04 58	0.07 127	0.06 88	0.02 24	0.02 36	0.06 61	0.06 62	0.08 86	0.05 55	0.06 73	0.04 47	0.07 81	0.04 54	0.02 51	0.03 47	0.05 47	0.06 68	0.04 39	0.04 47

GEAStereo	0.04 50	0.04 82	0.03 50	0.04 82	0.03 52	0.03 43	0.03 79	0.04 58	0.03 23	0.04 58	0.03 29	0.03 20	0.01 3	0.02 36	0.06 61	0.06 62	0.06 69	0.05 55	0.05 51	0.04 47	0.06 69	0.04 54	0.02 51	0.03 47	0.04 20	0.05 38	0.04 39	0.03 18

gasm-f	0.04 50	0.04 82	0.03 50	0.04 82	0.03 52	0.03 43	0.03 79	0.04 58	0.03 23	0.04 58	0.03 29	0.03 20	0.01 3	0.02 36	0.06 61	0.06 62	0.06 69	0.05 55	0.05 51	0.04 47	0.06 69	0.04 54	0.02 51	0.03 47	0.04 20	0.05 38	0.04 39	0.03 18

MonStereo	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.03 42	0.02 17	0.02 9	0.02 30	0.03 35	0.04 47	0.04 58	0.06 97	0.03 20	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.05 26	0.05 52	0.04 20	0.05 51	0.04 47	0.05 47	0.03 13	0.02 51	0.02 11	0.05 47	0.05 38	0.05 61	0.05 68

AdaDepth	0.04 50	0.04 82	0.02 10	0.03 42	0.03 52	0.02 9	0.02 30	0.03 35	0.04 47	0.03 25	0.04 53	0.03 20	0.02 24	0.01 4	0.06 61	0.06 62	0.06 69	0.05 55	0.05 51	0.03 10	0.05 47	0.03 13	0.01 4	0.03 47	0.05 47	0.05 38	0.04 39	0.03 18

MLG-Stereo_test2	0.04 50	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.04 58	0.03 23	0.05 81	0.03 29	0.05 77	0.02 24	0.03 79	0.05 27	0.05 26	0.08 86	0.04 20	0.06 73	0.04 47	0.07 81	0.03 13	0.02 51	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.05 61	0.03 18

DEFOM-Stereo	0.04 50	0.03 46	0.02 10	0.04 82	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.04 58	0.04 47	0.04 58	0.05 75	0.03 20	0.02 24	0.02 36	0.06 61	0.06 62	0.07 80	0.06 77	0.06 73	0.04 47	0.06 69	0.03 13	0.02 51	0.02 11	0.06 75	0.06 68	0.05 61	0.04 47

Occ-G	0.04 50	0.04 82	0.03 50	0.04 82	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.04 58	0.03 23	0.03 25	0.05 75	0.03 20	0.02 24	0.02 36	0.06 61	0.06 62	0.06 69	0.06 77	0.07 83	0.04 47	0.05 47	0.03 13	0.04 121	0.03 47	0.05 47	0.04 16	0.03 18	0.05 68

RSM++	0.04 50	0.03 46	0.03 50	0.03 42	0.04 86	0.02 9	0.03 79	0.05 75	0.05 75	0.04 58	0.04 53	0.05 77	0.02 24	0.02 36	0.07 88	0.07 88	0.05 52	0.05 55	0.05 51	0.04 47	0.07 81	0.04 54	0.02 51	0.03 47	0.06 75	0.05 38	0.04 39	0.04 47

AEACV	0.04 50	0.03 46	0.02 10	0.04 82	0.03 52	0.02 9	0.02 30	0.03 35	0.03 23	0.03 25	0.04 53	0.03 20	0.02 24	0.02 36	0.06 61	0.06 62	0.05 52	0.05 55	0.07 83	0.04 47	0.06 69	0.04 54	0.01 4	0.02 11	0.06 75	0.07 91	0.04 39	0.03 18

BridgeDepth_RVC	0.05 80	0.04 82	0.04 90	0.04 82	0.05 106	0.05 113	0.03 79	0.04 58	0.07 129	0.05 81	0.06 97	0.05 77	0.04 95	0.02 36	0.07 88	0.07 88	0.05 52	0.07 100	0.05 51	0.05 86	0.06 69	0.06 102	0.02 51	0.03 47	0.06 75	0.08 103	0.07 100	0.07 103
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 80	0.03 46	0.02 10	0.03 42	0.04 86	0.05 113	0.03 79	0.05 75	0.06 102	0.06 90	0.06 97	0.09 109	0.02 24	0.03 79	0.06 61	0.06 62	0.08 86	0.06 77	0.07 83	0.05 86	0.08 93	0.04 54	0.02 51	0.03 47	0.05 47	0.06 68	0.05 61	0.05 68

DFGA-Net	0.05 80	0.05 106	0.03 50	0.04 82	0.03 52	0.04 79	0.03 79	0.05 75	0.04 47	0.06 90	0.05 75	0.10 118	0.04 95	0.03 79	0.07 88	0.07 88	0.09 97	0.07 100	0.07 83	0.05 86	0.07 81	0.04 54	0.03 96	0.04 87	0.07 92	0.07 91	0.06 87	0.09 114

anonymousdsp	0.05 80	0.04 82	0.04 90	0.03 42	0.04 86	0.04 79	0.04 121	0.06 89	0.05 75	0.06 90	0.04 53	0.03 20	0.02 24	0.03 79	0.07 88	0.08 105	0.08 86	0.06 77	0.08 99	0.05 86	0.09 99	0.05 81	0.03 96	0.03 47	0.05 47	0.05 38	0.05 61	0.05 68

iRaftStereo_RVC	0.05 80	0.03 46	0.03 50	0.03 42	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.05 75	0.04 47	0.06 90	0.05 75	0.05 77	0.03 65	0.02 36	0.06 61	0.06 62	0.10 104	0.07 100	0.07 83	0.05 86	0.09 99	0.05 81	0.02 51	0.03 47	0.07 92	0.06 68	0.05 61	0.05 68

RAFT + AFF	0.05 80	0.04 82	0.03 50	0.05 106	0.04 86	0.04 79	0.03 79	0.06 89	0.08 158	0.09 108	0.05 75	0.09 109	0.02 24	0.02 36	0.05 27	0.06 62	0.09 97	0.06 77	0.06 73	0.04 47	0.07 81	0.05 81	0.02 51	0.04 87	0.07 92	0.05 38	0.05 61	0.06 93

delet	0.05 80	0.05 106	0.04 90	0.06 130	0.05 106	0.05 113	0.05 135	0.04 58	0.04 47	0.06 90	0.05 75	0.10 118	0.05 124	0.03 79	0.07 88	0.06 62	0.07 80	0.06 77	0.06 73	0.06 105	0.06 69	0.04 54	0.03 96	0.05 114	0.07 92	0.07 91	0.05 61	0.04 47

TDLM	0.05 80	0.04 82	0.04 90	0.04 82	0.04 86	0.04 79	0.03 79	0.04 58	0.04 47	0.04 58	0.06 97	0.04 56	0.03 65	0.03 79	0.06 61	0.06 62	0.06 69	0.06 77	0.06 73	0.04 47	0.05 47	0.04 54	0.03 96	0.04 87	0.05 47	0.06 68	0.05 61	0.05 68

NBS	0.06 88	0.04 82	0.04 90	0.03 42	0.03 52	0.04 79	0.03 79	0.07 103	0.05 75	0.11 117	0.02 5	0.08 102	0.03 65	0.03 79	0.08 112	0.09 122	0.14 142	0.06 77	0.08 99	0.06 105	0.15 180	0.07 122	0.04 121	0.04 87	0.09 117	0.09 113	0.06 87	0.08 106

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 88	0.03 46	0.06 157	0.04 82	0.05 106	0.04 79	0.02 30	0.06 89	0.06 102	0.12 120	0.08 152	0.08 102	0.06 156	0.03 79	0.07 88	0.07 88	0.11 115	0.06 77	0.08 99	0.05 86	0.07 81	0.04 54	0.03 96	0.04 87	0.08 103	0.07 91	0.08 110	0.06 93

TS	0.06 88	0.04 82	0.04 90	0.05 106	0.05 106	0.04 79	0.03 79	0.06 89	0.05 75	0.04 58	0.08 152	0.06 88	0.03 65	0.03 79	0.07 88	0.08 105	0.06 69	0.07 100	0.07 83	0.06 105	0.09 99	0.08 139	0.02 51	0.04 87	0.08 103	0.08 103	0.08 110	0.09 114

LG-Stereo_L2	0.06 88	0.04 82	0.03 50	0.03 42	0.04 86	0.02 9	0.02 30	0.08 109	0.08 158	0.21 203	0.06 97	0.08 102	0.03 65	0.03 79	0.06 61	0.07 88	0.10 104	0.06 77	0.07 83	0.04 47	0.14 166	0.05 81	0.02 51	0.03 47	0.06 75	0.06 68	0.05 61	0.05 68

LG-Stereo_L1	0.06 88	0.04 82	0.03 50	0.04 82	0.03 52	0.02 9	0.02 30	0.08 109	0.09 193	0.21 203	0.06 97	0.05 77	0.03 65	0.03 79	0.06 61	0.07 88	0.10 104	0.06 77	0.07 83	0.04 47	0.14 166	0.05 81	0.02 51	0.03 47	0.06 75	0.06 68	0.05 61	0.05 68

LG-G_1	0.06 88	0.05 106	0.04 90	0.05 106	0.05 106	0.06 130	0.03 79	0.06 89	0.06 102	0.08 104	0.03 29	0.10 118	0.04 95	0.06 147	0.06 61	0.06 62	0.10 104	0.06 77	0.08 99	0.05 86	0.10 106	0.05 81	0.05 152	0.04 87	0.06 75	0.06 68	0.08 110	0.06 93

LG-G	0.06 88	0.05 106	0.04 90	0.05 106	0.05 106	0.06 130	0.03 79	0.06 89	0.06 102	0.08 104	0.03 29	0.10 118	0.04 95	0.06 147	0.06 61	0.06 62	0.10 104	0.06 77	0.08 99	0.05 86	0.10 106	0.05 81	0.05 152	0.04 87	0.06 75	0.06 68	0.08 110	0.06 93

LGtest1	0.06 88	0.04 82	0.03 50	0.04 82	0.04 86	0.04 79	0.03 79	0.08 109	0.08 158	0.07 100	0.04 53	0.06 88	0.03 65	0.05 130	0.07 88	0.07 88	0.11 115	0.07 100	0.10 127	0.07 121	0.12 119	0.06 102	0.04 121	0.03 47	0.07 92	0.07 91	0.08 110	0.06 93

SGD-Stereo	0.06 88	0.04 82	0.03 50	0.05 106	0.04 86	0.06 130	0.03 79	0.04 58	0.06 102	0.08 104	0.05 75	0.06 88	0.03 65	0.03 79	0.08 112	0.08 105	0.14 142	0.06 77	0.09 116	0.05 86	0.12 119	0.05 81	0.03 96	0.04 87	0.08 103	0.08 103	0.12 157	0.09 114

AIO_rvc	0.06 88	0.06 131	0.03 50	0.05 106	0.04 86	0.04 79	0.03 79	0.08 109	0.06 102	0.10 116	0.04 53	0.08 102	0.02 24	0.03 79	0.06 61	0.07 88	0.08 86	0.06 77	0.07 83	0.05 86	0.12 119	0.05 81	0.02 51	0.03 47	0.06 75	0.06 68	0.05 61	0.05 68

AIO_test	0.06 88	0.05 106	0.04 90	0.07 156	0.05 106	0.04 79	0.04 121	0.10 125	0.09 193	0.12 120	0.05 75	0.11 129	0.04 95	0.03 79	0.07 88	0.07 88	0.07 80	0.06 77	0.08 99	0.05 86	0.13 145	0.05 81	0.04 121	0.04 87	0.09 117	0.07 91	0.05 61	0.05 68

IGEV-Stereo+	0.06 88	0.03 46	0.03 50	0.03 42	0.04 86	0.04 79	0.03 79	0.16 176	0.06 102	0.20 192	0.06 97	0.06 88	0.03 65	0.04 114	0.07 88	0.08 105	0.10 104	0.06 77	0.09 116	0.07 121	0.12 119	0.06 102	0.03 96	0.03 47	0.07 92	0.06 68	0.03 18	0.06 93

plain	0.06 88	0.04 82	0.04 90	0.04 82	0.04 86	0.05 113	0.03 79	0.08 109	0.04 47	0.09 108	0.05 75	0.06 88	0.02 24	0.02 36	0.07 88	0.08 105	0.12 126	0.08 109	0.08 99	0.06 105	0.08 93	0.04 54	0.02 51	0.05 114	0.09 117	0.10 123	0.08 110	0.09 114

StereoVision	0.06 88	0.03 46	0.04 90	0.03 42	0.03 52	0.03 43	0.02 30	0.06 89	0.11 241	0.02 5	0.05 75	0.03 20	0.06 156	0.01 4	0.09 141	0.10 150	0.06 69	0.05 55	0.08 99	0.07 121	0.06 69	0.05 81	0.02 51	0.04 87	0.10 128	0.07 91	0.10 132	0.12 154

MIF-Stereo (partial)	0.06 88	0.05 106	0.06 157	0.05 106	0.04 86	0.05 113	0.03 79	0.08 109	0.07 129	0.07 100	0.04 53	0.05 77	0.06 156	0.04 114	0.08 112	0.08 105	0.11 115	0.08 109	0.08 99	0.05 86	0.09 99	0.05 81	0.02 51	0.06 143	0.10 128	0.08 103	0.07 100	0.08 106

MIM_Stereo	0.06 88	0.04 82	0.03 50	0.05 106	0.05 106	0.05 113	0.03 79	0.06 89	0.04 47	0.14 129	0.07 127	0.04 56	0.03 65	0.03 79	0.07 88	0.08 105	0.13 129	0.07 100	0.09 116	0.06 105	0.11 113	0.06 102	0.02 51	0.04 87	0.08 103	0.07 91	0.07 100	0.05 68

RAFT	0.06 88	0.03 46	0.05 125	0.03 42	0.02 17	0.03 43	0.02 30	0.07 103	0.04 47	0.04 58	0.06 97	0.07 97	0.05 124	0.01 4	0.06 61	0.06 62	0.06 69	0.05 55	0.05 51	0.04 47	0.06 69	0.07 122	0.01 4	0.04 87	0.13 166	0.14 202	0.13 171	0.15 188

AFF-stereo	0.06 88	0.05 106	0.05 125	0.05 106	0.04 86	0.04 79	0.03 79	0.11 129	0.06 102	0.16 142	0.05 75	0.08 102	0.03 65	0.02 36	0.07 88	0.08 105	0.08 86	0.05 55	0.09 116	0.04 47	0.09 99	0.05 81	0.02 51	0.04 87	0.10 128	0.08 103	0.07 100	0.07 103

MMNet	0.06 88	0.06 131	0.05 125	0.08 165	0.06 135	0.06 130	0.05 135	0.07 103	0.06 102	0.05 81	0.06 97	0.09 109	0.04 95	0.04 114	0.07 88	0.07 88	0.09 97	0.08 109	0.07 83	0.06 105	0.07 81	0.05 81	0.04 121	0.05 114	0.07 92	0.08 103	0.07 100	0.10 129

RYNet	0.06 88	0.04 82	0.04 90	0.04 82	0.04 86	0.04 79	0.03 79	0.05 75	0.11 241	0.05 81	0.04 53	0.04 56	0.03 65	0.03 79	0.07 88	0.06 62	0.07 80	0.08 109	0.07 83	0.05 86	0.05 47	0.05 81	0.11 288	0.04 87	0.06 75	0.15 232	0.06 87	0.05 68

AANet_RVC	0.06 88	0.05 106	0.06 157	0.05 106	0.06 135	0.04 79	0.05 135	0.05 75	0.06 102	0.05 81	0.06 97	0.05 77	0.04 95	0.04 114	0.08 112	0.07 88	0.08 86	0.08 109	0.07 83	0.07 121	0.07 81	0.07 122	0.05 152	0.05 114	0.07 92	0.08 103	0.06 87	0.08 106

YMNet	0.07 109	0.08 197	0.06 157	0.08 165	0.08 177	0.08 167	0.07 190	0.07 103	0.07 129	0.05 81	0.07 127	0.13 149	0.05 124	0.07 182	0.08 112	0.07 88	0.08 86	0.09 138	0.09 116	0.05 86	0.08 93	0.07 122	0.06 175	0.05 114	0.09 117	0.09 113	0.09 126	0.09 114

HUF	0.07 109	0.05 106	0.04 90	0.07 156	0.06 135	0.04 79	0.03 79	0.09 118	0.07 129	0.16 142	0.05 75	0.09 109	0.04 95	0.03 79	0.07 88	0.07 88	0.08 86	0.06 77	0.09 116	0.06 105	0.15 180	0.06 102	0.03 96	0.04 87	0.08 103	0.06 68	0.06 87	0.05 68

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 109	0.05 106	0.03 50	0.04 82	0.05 106	0.04 79	0.02 30	0.11 129	0.06 102	0.22 218	0.05 75	0.05 77	0.02 24	0.03 79	0.07 88	0.09 122	0.12 126	0.08 109	0.09 116	0.07 121	0.16 201	0.07 122	0.02 51	0.03 47	0.07 92	0.08 103	0.07 100	0.05 68

MaDis-Stereo	0.07 109	0.04 82	0.05 125	0.03 42	0.02 17	0.03 43	0.03 79	0.06 89	0.06 102	0.04 58	0.06 97	0.10 118	0.05 124	0.02 36	0.07 88	0.08 105	0.10 104	0.09 138	0.07 83	0.05 86	0.10 106	0.10 211	0.01 4	0.05 114	0.12 153	0.18 291	0.13 171	0.16 200

UniTT-Stereo	0.07 109	0.04 82	0.04 90	0.03 42	0.03 52	0.05 113	0.03 79	0.06 89	0.05 75	0.06 90	0.04 53	0.07 97	0.12 262	0.07 182	0.08 112	0.07 88	0.11 115	0.08 109	0.08 99	0.07 121	0.09 99	0.08 139	0.07 205	0.04 87	0.10 128	0.16 255	0.06 87	0.10 129

LL-Strereo2	0.07 109	0.03 46	0.03 50	0.04 82	0.05 106	0.04 79	0.03 79	0.06 89	0.07 129	0.15 135	0.07 127	0.08 102	0.05 124	0.04 114	0.08 112	0.09 122	0.13 129	0.07 100	0.10 127	0.06 105	0.10 106	0.06 102	0.03 96	0.04 87	0.08 103	0.10 123	0.08 110	0.05 68

RAFT_CTSACE	0.07 109	0.04 82	0.06 157	0.03 42	0.04 86	0.05 113	0.05 135	0.06 89	0.06 102	0.09 108	0.04 53	0.10 118	0.09 226	0.03 79	0.08 112	0.08 105	0.11 115	0.07 100	0.07 83	0.05 86	0.12 119	0.08 139	0.03 96	0.06 143	0.12 153	0.12 159	0.12 157	0.16 200

AASNet	0.07 109	0.06 131	0.04 90	0.09 190	0.07 154	0.08 167	0.05 135	0.08 109	0.05 75	0.07 100	0.07 127	0.07 97	0.04 95	0.04 114	0.07 88	0.07 88	0.10 104	0.08 109	0.08 99	0.06 105	0.07 81	0.06 102	0.04 121	0.06 143	0.08 103	0.08 103	0.06 87	0.06 93

ARAFT	0.07 109	0.04 82	0.04 90	0.05 106	0.05 106	0.05 113	0.02 30	0.09 118	0.06 102	0.12 120	0.06 97	0.12 137	0.03 65	0.03 79	0.07 88	0.07 88	0.12 126	0.09 138	0.09 116	0.05 86	0.11 113	0.08 139	0.03 96	0.04 87	0.10 128	0.09 113	0.09 126	0.09 114

DMCA	0.07 109	0.05 106	0.07 196	0.06 130	0.06 135	0.05 113	0.07 190	0.09 118	0.07 129	0.06 90	0.09 177	0.07 97	0.06 156	0.06 147	0.08 112	0.08 105	0.11 115	0.10 163	0.08 99	0.07 121	0.09 99	0.06 102	0.06 175	0.06 143	0.08 103	0.10 123	0.06 87	0.08 106

GANet	0.07 109	0.07 157	0.06 157	0.06 130	0.06 135	0.07 154	0.06 170	0.08 109	0.05 75	0.06 90	0.07 127	0.06 88	0.04 95	0.04 114	0.07 88	0.08 105	0.09 97	0.10 163	0.07 83	0.05 86	0.07 81	0.05 81	0.05 152	0.05 114	0.08 103	0.07 91	0.07 100	0.06 93

CVANet_RVC	0.07 109	0.07 157	0.07 196	0.08 165	0.06 135	0.07 154	0.05 135	0.06 89	0.05 75	0.06 90	0.09 177	0.05 77	0.04 95	0.04 114	0.08 112	0.08 105	0.08 86	0.08 109	0.08 99	0.06 105	0.08 93	0.06 102	0.04 121	0.05 114	0.08 103	0.07 91	0.07 100	0.10 129

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 121	0.05 106	0.04 90	0.03 42	0.05 106	0.05 113	0.03 79	0.12 133	0.06 102	0.21 203	0.05 75	0.08 102	0.03 65	0.05 130	0.08 112	0.09 122	0.13 129	0.09 138	0.10 127	0.06 105	0.16 201	0.07 122	0.04 121	0.04 87	0.07 92	0.09 113	0.08 110	0.10 129

MGS-Stereo	0.08 121	0.06 131	0.04 90	0.05 106	0.05 106	0.04 79	0.03 79	0.12 133	0.05 75	0.09 108	0.07 127	0.10 118	0.04 95	0.05 130	0.07 88	0.08 105	0.15 154	0.11 185	0.12 147	0.09 177	0.13 145	0.07 122	0.05 152	0.05 114	0.10 128	0.09 113	0.11 147	0.10 129

anonymousdsp2	0.08 121	0.07 157	0.05 125	0.06 130	0.05 106	0.06 130	0.05 135	0.12 133	0.06 102	0.17 152	0.06 97	0.09 109	0.04 95	0.05 130	0.07 88	0.08 105	0.13 129	0.08 109	0.11 133	0.07 121	0.13 145	0.07 122	0.05 152	0.06 143	0.09 117	0.08 103	0.08 110	0.07 103

test_5	0.08 121	0.05 106	0.07 196	0.04 82	0.04 86	0.04 79	0.04 121	0.09 118	0.05 75	0.05 81	0.07 127	0.12 137	0.12 262	0.02 36	0.08 112	0.09 122	0.07 80	0.07 100	0.08 99	0.06 105	0.10 106	0.10 211	0.02 51	0.08 213	0.10 128	0.14 202	0.13 171	0.18 240

AnonymousM	0.08 121	0.05 106	0.04 90	0.06 130	0.05 106	0.04 79	0.04 121	0.13 152	0.05 75	0.20 192	0.06 97	0.11 129	0.03 65	0.06 147	0.10 183	0.10 150	0.19 228	0.09 138	0.12 147	0.07 121	0.16 201	0.06 102	0.04 121	0.04 87	0.08 103	0.11 142	0.10 132	0.10 129

raft+_RVC	0.08 121	0.06 131	0.05 125	0.06 130	0.06 135	0.07 154	0.04 121	0.10 125	0.08 158	0.17 152	0.08 152	0.09 109	0.04 95	0.04 114	0.08 112	0.08 105	0.13 129	0.09 138	0.11 133	0.06 105	0.13 145	0.06 102	0.04 121	0.05 114	0.11 145	0.09 113	0.09 126	0.09 114

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 121	0.06 131	0.05 125	0.05 106	0.04 86	0.04 79	0.04 121	0.14 161	0.07 129	0.21 203	0.04 53	0.12 137	0.04 95	0.03 79	0.08 112	0.09 122	0.09 97	0.06 77	0.11 133	0.05 86	0.11 113	0.06 102	0.03 96	0.05 114	0.13 166	0.09 113	0.09 126	0.09 114

CCAANet	0.08 121	0.07 157	0.06 157	0.09 190	0.06 135	0.07 154	0.09 230	0.08 109	0.07 129	0.07 100	0.07 127	0.14 165	0.05 124	0.05 130	0.10 183	0.10 150	0.10 104	0.09 138	0.07 83	0.06 105	0.08 93	0.06 102	0.04 121	0.04 87	0.08 103	0.10 123	0.07 100	0.09 114

DF_test	0.09 129	0.04 82	0.04 90	0.03 42	0.04 86	0.06 130	0.03 79	0.16 176	0.09 193	0.21 203	0.07 127	0.17 200	0.05 124	0.10 245	0.09 141	0.10 150	0.18 203	0.08 109	0.13 163	0.07 121	0.19 255	0.09 179	0.06 175	0.05 114	0.07 92	0.12 159	0.10 132	0.08 106

test_for_model	0.09 129	0.05 106	0.04 90	0.05 106	0.07 154	0.04 79	0.03 79	0.12 133	0.08 158	0.23 237	0.05 75	0.15 172	0.05 124	0.06 147	0.08 112	0.09 122	0.18 203	0.10 163	0.13 163	0.08 145	0.14 166	0.07 122	0.04 121	0.05 114	0.09 117	0.10 123	0.08 110	0.09 114

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 129	0.05 106	0.04 90	0.05 106	0.07 154	0.04 79	0.03 79	0.12 133	0.08 158	0.23 237	0.05 75	0.15 172	0.05 124	0.06 147	0.08 112	0.09 122	0.18 203	0.10 163	0.13 163	0.08 145	0.14 166	0.07 122	0.04 121	0.05 114	0.09 117	0.10 123	0.08 110	0.09 114

testlalala	0.09 129	0.05 106	0.04 90	0.05 106	0.07 154	0.04 79	0.03 79	0.12 133	0.08 158	0.23 237	0.05 75	0.15 172	0.05 124	0.06 147	0.08 112	0.09 122	0.18 203	0.10 163	0.13 163	0.08 145	0.14 166	0.07 122	0.04 121	0.05 114	0.09 117	0.10 123	0.08 110	0.09 114

GCAPDPT-zeroshot	0.09 129	0.05 106	0.04 90	0.05 106	0.07 154	0.04 79	0.03 79	0.12 133	0.08 158	0.23 237	0.05 75	0.15 172	0.05 124	0.06 147	0.08 112	0.09 122	0.18 203	0.10 163	0.13 163	0.08 145	0.14 166	0.07 122	0.04 121	0.05 114	0.09 117	0.10 123	0.08 110	0.09 114

GCAP-Stereo	0.09 129	0.05 106	0.04 90	0.05 106	0.07 154	0.04 79	0.03 79	0.12 133	0.08 158	0.23 237	0.05 75	0.15 172	0.05 124	0.06 147	0.08 112	0.09 122	0.18 203	0.10 163	0.13 163	0.08 145	0.14 166	0.07 122	0.04 121	0.05 114	0.09 117	0.10 123	0.08 110	0.09 114

4D-IteraStereo	0.09 129	0.06 131	0.05 125	0.06 130	0.06 135	0.06 130	0.04 121	0.15 167	0.10 221	0.22 218	0.08 152	0.14 165	0.06 156	0.03 79	0.09 141	0.10 150	0.17 181	0.09 138	0.11 133	0.08 145	0.15 180	0.06 102	0.03 96	0.05 114	0.10 128	0.10 123	0.08 110	0.08 106

LoS_RVC	0.09 129	0.07 157	0.05 125	0.05 106	0.06 135	0.06 130	0.05 135	0.13 152	0.08 158	0.18 165	0.11 217	0.12 137	0.06 156	0.07 182	0.09 141	0.09 122	0.10 104	0.08 109	0.12 147	0.08 145	0.17 219	0.09 179	0.05 152	0.06 143	0.15 204	0.11 142	0.10 132	0.13 161

tt_ll	0.09 129	0.07 157	0.05 125	0.05 106	0.06 135	0.06 130	0.05 135	0.13 152	0.08 158	0.18 165	0.11 217	0.12 137	0.06 156	0.07 182	0.09 141	0.09 122	0.10 104	0.08 109	0.12 147	0.08 145	0.17 219	0.09 179	0.05 152	0.06 143	0.15 204	0.11 142	0.10 132	0.13 161

CAS	0.09 129	0.07 157	0.05 125	0.06 130	0.05 106	0.05 113	0.04 121	0.14 161	0.06 102	0.11 117	0.11 217	0.11 129	0.05 124	0.07 182	0.09 141	0.09 122	0.11 115	0.10 163	0.14 177	0.07 121	0.12 119	0.08 139	0.05 152	0.05 114	0.13 166	0.11 142	0.09 126	0.14 172

TestStereo1	0.09 129	0.07 157	0.06 157	0.04 82	0.05 106	0.06 130	0.06 170	0.07 103	0.07 129	0.09 108	0.07 127	0.11 129	0.14 294	0.04 114	0.10 183	0.10 150	0.11 115	0.09 138	0.09 116	0.08 145	0.13 145	0.12 270	0.02 51	0.05 114	0.15 204	0.14 202	0.16 215	0.20 265

TESTraft	0.09 129	0.06 131	0.06 157	0.04 82	0.04 86	0.05 113	0.06 170	0.09 118	0.08 158	0.09 108	0.08 152	0.12 137	0.13 278	0.03 79	0.09 141	0.10 150	0.11 115	0.09 138	0.08 99	0.07 121	0.13 145	0.12 270	0.02 51	0.05 114	0.14 191	0.13 178	0.14 184	0.20 265

IER	0.09 129	0.07 157	0.07 196	0.09 190	0.07 154	0.09 183	0.06 170	0.12 133	0.07 129	0.14 129	0.11 217	0.11 129	0.07 189	0.06 147	0.09 141	0.09 122	0.14 142	0.11 185	0.11 133	0.07 121	0.12 119	0.08 139	0.06 175	0.06 143	0.10 128	0.11 142	0.11 147	0.14 172

RAFT+CT+SA	0.09 129	0.05 106	0.07 196	0.05 106	0.05 106	0.04 79	0.05 135	0.13 152	0.07 129	0.08 104	0.07 127	0.15 172	0.13 278	0.04 114	0.11 233	0.10 150	0.09 97	0.08 109	0.08 99	0.06 105	0.12 119	0.11 248	0.02 51	0.06 143	0.13 166	0.13 178	0.11 147	0.17 216

SA-5K	0.09 129	0.07 157	0.06 157	0.04 82	0.05 106	0.06 130	0.06 170	0.07 103	0.07 129	0.09 108	0.07 127	0.11 129	0.14 294	0.04 114	0.10 183	0.10 150	0.11 115	0.09 138	0.09 116	0.08 145	0.13 145	0.12 270	0.02 51	0.05 114	0.15 204	0.14 202	0.16 215	0.20 265

test_4	0.09 129	0.05 106	0.07 196	0.05 106	0.06 135	0.03 43	0.02 30	0.12 133	0.09 193	0.17 152	0.06 97	0.09 109	0.06 156	0.03 79	0.09 141	0.10 150	0.15 154	0.08 109	0.10 127	0.07 121	0.17 219	0.09 179	0.02 51	0.07 182	0.10 128	0.14 202	0.12 157	0.19 252

CIPLG	0.09 129	0.06 131	0.05 125	0.06 130	0.06 135	0.09 183	0.06 170	0.18 227	0.06 102	0.20 192	0.08 152	0.13 149	0.07 189	0.06 147	0.08 112	0.10 150	0.17 181	0.11 185	0.11 133	0.09 177	0.13 145	0.06 102	0.04 121	0.06 143	0.10 128	0.10 123	0.10 132	0.10 129

IPLGR_C	0.09 129	0.06 131	0.05 125	0.06 130	0.06 135	0.09 183	0.06 170	0.18 227	0.06 102	0.20 192	0.08 152	0.13 149	0.07 189	0.06 147	0.08 112	0.11 201	0.17 181	0.11 185	0.11 133	0.09 177	0.13 145	0.06 102	0.04 121	0.06 143	0.10 128	0.09 113	0.10 132	0.10 129

ACRE	0.09 129	0.06 131	0.05 125	0.06 130	0.06 135	0.09 183	0.06 170	0.18 227	0.06 102	0.20 192	0.08 152	0.13 149	0.07 189	0.06 147	0.08 112	0.10 150	0.17 181	0.11 185	0.11 133	0.09 177	0.13 145	0.06 102	0.04 121	0.06 143	0.10 128	0.10 123	0.10 132	0.10 129

rafts_anoy	0.09 129	0.08 197	0.07 196	0.07 156	0.07 154	0.06 130	0.05 135	0.13 152	0.05 75	0.17 152	0.10 196	0.12 137	0.05 124	0.03 79	0.10 183	0.10 150	0.15 154	0.12 221	0.14 177	0.07 121	0.15 180	0.08 139	0.04 121	0.06 143	0.11 145	0.10 123	0.09 126	0.11 139

RALCasStereoNet	0.09 129	0.08 197	0.06 157	0.09 190	0.07 154	0.06 130	0.05 135	0.12 133	0.05 75	0.18 165	0.07 127	0.12 137	0.05 124	0.04 114	0.10 183	0.10 150	0.18 203	0.12 221	0.14 177	0.08 145	0.15 180	0.08 139	0.05 152	0.06 143	0.12 153	0.10 123	0.10 132	0.08 106

RALAANet	0.09 129	0.08 197	0.06 157	0.07 156	0.06 135	0.08 167	0.05 135	0.10 125	0.07 129	0.12 120	0.10 196	0.10 118	0.06 156	0.03 79	0.09 141	0.09 122	0.13 129	0.11 185	0.16 209	0.09 177	0.12 119	0.08 139	0.04 121	0.06 143	0.12 153	0.10 123	0.11 147	0.11 139

UPFNet	0.09 129	0.08 197	0.08 223	0.09 190	0.08 177	0.09 183	0.06 170	0.12 133	0.09 193	0.14 129	0.10 196	0.12 137	0.06 156	0.07 182	0.08 112	0.10 150	0.13 129	0.11 185	0.10 127	0.07 121	0.10 106	0.07 122	0.06 175	0.07 182	0.09 117	0.11 142	0.10 132	0.11 139

HITNet	0.09 129	0.07 157	0.06 157	0.08 165	0.08 177	0.08 167	0.05 135	0.11 129	0.07 129	0.19 178	0.08 152	0.12 137	0.07 189	0.07 182	0.09 141	0.08 105	0.13 129	0.10 163	0.10 127	0.07 121	0.11 113	0.09 179	0.06 175	0.06 143	0.12 153	0.11 142	0.16 215	0.14 172
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
small-0shot	0.10 153	0.05 106	0.04 90	0.06 130	0.05 106	0.06 130	0.04 121	0.16 176	0.10 221	0.19 178	0.06 97	0.15 172	0.07 189	0.09 231	0.08 112	0.10 150	0.18 203	0.09 138	0.13 163	0.07 121	0.19 255	0.08 139	0.03 96	0.05 114	0.14 191	0.12 159	0.13 171	0.17 216

anonymous	0.10 153	0.04 82	0.05 125	0.04 82	0.08 177	0.07 154	0.05 135	0.18 227	0.08 158	0.18 165	0.06 97	0.16 191	0.06 156	0.10 245	0.09 141	0.10 150	0.19 228	0.09 138	0.14 177	0.08 145	0.20 274	0.08 139	0.04 121	0.06 143	0.15 204	0.09 113	0.14 184	0.15 188

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 153	0.04 82	0.06 157	0.04 82	0.05 106	0.05 113	0.03 79	0.15 167	0.09 193	0.19 178	0.09 177	0.16 191	0.05 124	0.06 147	0.10 183	0.09 122	0.14 142	0.08 109	0.11 133	0.07 121	0.16 201	0.08 139	0.04 121	0.05 114	0.16 223	0.12 159	0.14 184	0.16 200

DepthFocus	0.10 153	0.05 106	0.05 125	0.09 190	0.05 106	0.06 130	0.04 121	0.17 192	0.07 129	0.21 203	0.09 177	0.13 149	0.04 95	0.10 245	0.09 141	0.09 122	0.17 181	0.09 138	0.18 250	0.10 210	0.18 237	0.08 139	0.09 261	0.05 114	0.08 103	0.11 142	0.14 184	0.12 154

MatchAttention (ZS)	0.10 153	0.05 106	0.04 90	0.05 106	0.04 86	0.06 130	0.04 121	0.16 176	0.08 158	0.25 288	0.04 53	0.19 231	0.05 124	0.08 208	0.09 141	0.09 122	0.17 181	0.08 109	0.11 133	0.08 145	0.17 219	0.07 122	0.05 152	0.04 87	0.12 153	0.11 142	0.15 202	0.14 172
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++	0.10 153	0.07 157	0.05 125	0.07 156	0.07 154	0.06 130	0.05 135	0.16 176	0.10 221	0.24 260	0.08 152	0.17 200	0.06 156	0.05 130	0.09 141	0.10 150	0.18 203	0.09 138	0.14 177	0.08 145	0.21 300	0.08 139	0.05 152	0.07 182	0.12 153	0.13 178	0.12 157	0.11 139

castereo	0.10 153	0.07 157	0.06 157	0.06 130	0.07 154	0.08 167	0.05 135	0.16 176	0.11 241	0.24 260	0.10 196	0.15 172	0.04 95	0.05 130	0.09 141	0.10 150	0.19 228	0.09 138	0.14 177	0.07 121	0.20 274	0.08 139	0.04 121	0.07 182	0.13 166	0.12 159	0.12 157	0.13 161

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 153	0.07 157	0.07 196	0.08 165	0.05 106	0.07 154	0.03 79	0.11 129	0.15 291	0.20 192	0.14 261	0.12 137	0.07 189	0.07 182	0.09 141	0.09 122	0.16 164	0.11 185	0.12 147	0.08 145	0.12 119	0.11 248	0.06 175	0.07 182	0.12 153	0.15 232	0.12 157	0.16 200

CASnet	0.10 153	0.06 131	0.05 125	0.08 165	0.09 205	0.11 220	0.05 135	0.18 227	0.10 221	0.23 237	0.11 217	0.13 149	0.06 156	0.08 208	0.10 183	0.10 150	0.16 164	0.08 109	0.19 263	0.08 145	0.14 166	0.06 102	0.06 175	0.06 143	0.12 153	0.10 123	0.14 184	0.10 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 153	0.09 217	0.06 157	0.08 165	0.06 135	0.09 183	0.06 170	0.09 118	0.07 129	0.18 165	0.11 217	0.11 129	0.10 243	0.06 147	0.09 141	0.10 150	0.14 142	0.09 138	0.19 263	0.09 177	0.12 119	0.06 102	0.05 152	0.06 143	0.11 145	0.10 123	0.15 202	0.12 154

SA	0.10 153	0.07 157	0.07 196	0.06 130	0.05 106	0.08 167	0.04 121	0.12 133	0.05 75	0.16 142	0.07 127	0.16 191	0.03 65	0.04 114	0.10 183	0.10 150	0.13 129	0.11 185	0.12 147	0.09 177	0.14 166	0.10 211	0.03 96	0.06 143	0.16 223	0.15 232	0.13 171	0.21 281

IPLG	0.10 153	0.07 157	0.07 196	0.07 156	0.07 154	0.06 130	0.05 135	0.15 167	0.06 102	0.22 218	0.06 97	0.15 172	0.05 124	0.04 114	0.09 141	0.10 150	0.16 164	0.10 163	0.14 177	0.09 177	0.13 145	0.08 139	0.04 121	0.07 182	0.13 166	0.12 159	0.11 147	0.09 114

test-3	0.10 153	0.06 131	0.04 90	0.06 130	0.08 177	0.06 130	0.05 135	0.17 192	0.07 129	0.24 260	0.08 152	0.19 231	0.08 210	0.06 147	0.11 233	0.11 201	0.20 253	0.10 163	0.15 195	0.10 210	0.16 201	0.10 211	0.05 152	0.06 143	0.10 128	0.11 142	0.12 157	0.11 139

test_1	0.10 153	0.06 131	0.04 90	0.06 130	0.08 177	0.06 130	0.05 135	0.17 192	0.07 129	0.24 260	0.08 152	0.19 231	0.08 210	0.06 147	0.11 233	0.11 201	0.20 253	0.10 163	0.15 195	0.10 210	0.16 201	0.10 211	0.05 152	0.06 143	0.10 128	0.11 142	0.12 157	0.11 139

raftrobust	0.10 153	0.08 197	0.06 157	0.08 165	0.07 154	0.05 113	0.04 121	0.14 161	0.06 102	0.25 288	0.08 152	0.13 149	0.05 124	0.05 130	0.09 141	0.09 122	0.17 181	0.12 221	0.12 147	0.09 177	0.17 219	0.08 139	0.05 152	0.06 143	0.13 166	0.12 159	0.10 132	0.11 139

DMCA-RVC	0.10 153	0.08 197	0.11 273	0.08 165	0.09 205	0.08 167	0.08 208	0.12 133	0.09 193	0.13 126	0.13 249	0.13 149	0.07 189	0.06 147	0.14 296	0.12 253	0.14 142	0.13 256	0.11 133	0.10 210	0.12 119	0.10 211	0.07 205	0.09 246	0.10 128	0.10 123	0.10 132	0.11 139

LGCAT	0.11 169	0.09 217	0.08 223	0.08 165	0.07 154	0.10 206	0.06 170	0.17 192	0.07 129	0.22 218	0.10 196	0.15 172	0.07 189	0.07 182	0.09 141	0.10 150	0.18 203	0.10 163	0.17 228	0.08 145	0.19 255	0.10 211	0.08 239	0.06 143	0.11 145	0.13 178	0.15 202	0.11 139

HLF11	0.11 169	0.09 217	0.07 196	0.11 232	0.07 154	0.09 183	0.07 190	0.19 260	0.07 129	0.19 178	0.09 177	0.17 200	0.06 156	0.07 182	0.09 141	0.10 150	0.19 228	0.12 221	0.16 209	0.09 177	0.13 145	0.09 179	0.07 205	0.07 182	0.13 166	0.14 202	0.15 202	0.14 172

S2M2_XL	0.11 169	0.07 157	0.08 223	0.07 156	0.07 154	0.10 206	0.08 208	0.18 227	0.06 102	0.21 203	0.09 177	0.22 284	0.05 124	0.06 147	0.09 141	0.10 150	0.19 228	0.09 138	0.17 228	0.09 177	0.20 274	0.09 179	0.08 239	0.07 182	0.11 145	0.09 113	0.14 184	0.16 200
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.11 169	0.10 235	0.08 223	0.09 190	0.08 177	0.09 183	0.06 170	0.17 192	0.10 221	0.19 178	0.11 217	0.11 129	0.07 189	0.07 182	0.13 276	0.14 305	0.15 154	0.11 185	0.12 147	0.07 121	0.12 119	0.09 179	0.06 175	0.07 182	0.13 166	0.12 159	0.11 147	0.13 161

G2L-Stereo	0.11 169	0.10 235	0.08 223	0.09 190	0.09 205	0.08 167	0.07 190	0.17 192	0.08 158	0.22 218	0.10 196	0.16 191	0.13 278	0.07 182	0.09 141	0.11 201	0.16 164	0.11 185	0.11 133	0.09 177	0.15 180	0.10 211	0.09 261	0.07 182	0.14 191	0.15 232	0.14 184	0.11 139

trnet	0.11 169	0.08 197	0.05 125	0.08 165	0.08 177	0.07 154	0.05 135	0.18 227	0.05 75	0.27 323	0.08 152	0.18 219	0.06 156	0.08 208	0.09 141	0.10 150	0.21 266	0.08 109	0.12 147	0.08 145	0.20 274	0.09 179	0.06 175	0.05 114	0.12 153	0.14 202	0.18 258	0.17 216

EGLCR-Stereo	0.11 169	0.06 131	0.04 90	0.08 165	0.08 177	0.07 154	0.05 135	0.17 192	0.09 193	0.27 323	0.06 97	0.19 231	0.06 156	0.08 208	0.08 112	0.10 150	0.20 253	0.10 163	0.16 209	0.07 121	0.17 219	0.08 139	0.04 121	0.06 143	0.10 128	0.13 178	0.18 258	0.17 216

Sa-1000	0.11 169	0.07 157	0.07 196	0.06 130	0.05 106	0.09 183	0.03 79	0.12 133	0.07 129	0.18 165	0.08 152	0.19 231	0.05 124	0.06 147	0.10 183	0.10 150	0.16 164	0.12 221	0.14 177	0.09 177	0.17 219	0.10 211	0.04 121	0.05 114	0.19 279	0.16 255	0.13 171	0.20 265

MIPNet	0.11 169	0.09 217	0.06 157	0.07 156	0.08 177	0.07 154	0.05 135	0.17 192	0.06 102	0.23 237	0.07 127	0.16 191	0.08 210	0.05 130	0.10 183	0.11 201	0.17 181	0.11 185	0.20 276	0.12 262	0.13 145	0.11 248	0.05 152	0.07 182	0.16 223	0.15 232	0.11 147	0.13 161

GMOStereo	0.11 169	0.07 157	0.09 242	0.06 130	0.05 106	0.06 130	0.05 135	0.17 192	0.09 193	0.24 260	0.07 127	0.17 200	0.09 226	0.05 130	0.11 233	0.12 253	0.17 181	0.08 109	0.12 147	0.08 145	0.19 255	0.08 139	0.03 96	0.07 182	0.18 264	0.18 291	0.14 184	0.17 216

error version	0.11 169	0.07 157	0.09 242	0.06 130	0.05 106	0.06 130	0.05 135	0.17 192	0.09 193	0.24 260	0.07 127	0.17 200	0.09 226	0.05 130	0.11 233	0.12 253	0.17 181	0.08 109	0.12 147	0.08 145	0.19 255	0.08 139	0.03 96	0.07 182	0.18 264	0.18 291	0.14 184	0.17 216

test-v	0.11 169	0.07 157	0.09 242	0.06 130	0.05 106	0.06 130	0.05 135	0.17 192	0.09 193	0.24 260	0.07 127	0.17 200	0.09 226	0.05 130	0.11 233	0.12 253	0.17 181	0.08 109	0.12 147	0.08 145	0.19 255	0.08 139	0.03 96	0.07 182	0.18 264	0.18 291	0.14 184	0.17 216

test_3	0.11 169	0.07 157	0.07 196	0.06 130	0.08 177	0.05 113	0.05 135	0.17 192	0.10 221	0.24 260	0.09 177	0.22 284	0.12 262	0.06 147	0.13 276	0.13 285	0.20 253	0.09 138	0.14 177	0.10 210	0.18 237	0.09 179	0.04 121	0.08 213	0.13 166	0.14 202	0.13 171	0.14 172

test-2	0.11 169	0.07 157	0.09 242	0.06 130	0.05 106	0.06 130	0.05 135	0.17 192	0.09 193	0.24 260	0.07 127	0.17 200	0.09 226	0.05 130	0.11 233	0.12 253	0.17 181	0.08 109	0.12 147	0.08 145	0.19 255	0.08 139	0.03 96	0.07 182	0.18 264	0.18 291	0.14 184	0.17 216

CREStereo++_RVC	0.11 169	0.07 157	0.05 125	0.08 165	0.09 205	0.08 167	0.07 190	0.16 176	0.09 193	0.26 306	0.09 177	0.17 200	0.13 278	0.08 208	0.09 141	0.10 150	0.19 228	0.08 109	0.13 163	0.07 121	0.20 274	0.08 139	0.06 175	0.06 143	0.14 191	0.12 159	0.16 215	0.15 188
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	0.11 169	0.06 131	0.06 157	0.10 212	0.09 205	0.08 167	0.06 170	0.12 133	0.08 158	0.22 218	0.08 152	0.13 149	0.08 210	0.08 208	0.10 183	0.13 285	0.19 228	0.13 256	0.18 250	0.08 145	0.18 237	0.10 211	0.06 175	0.06 143	0.11 145	0.11 142	0.15 202	0.14 172

XX-TBD	0.11 169	0.06 131	0.06 157	0.10 212	0.09 205	0.08 167	0.06 170	0.12 133	0.08 158	0.22 218	0.08 152	0.13 149	0.08 210	0.08 208	0.10 183	0.13 285	0.19 228	0.13 256	0.18 250	0.08 145	0.18 237	0.10 211	0.06 175	0.06 143	0.11 145	0.11 142	0.15 202	0.14 172

UNet	0.11 169	0.09 217	0.09 242	0.10 212	0.08 177	0.10 206	0.08 208	0.15 167	0.08 158	0.17 152	0.10 196	0.13 149	0.09 226	0.07 182	0.09 141	0.10 150	0.16 164	0.13 256	0.12 147	0.08 145	0.12 119	0.09 179	0.08 239	0.09 246	0.12 153	0.14 202	0.10 132	0.11 139

CREStereo	0.11 169	0.08 197	0.06 157	0.08 165	0.08 177	0.07 154	0.05 135	0.18 227	0.05 75	0.26 306	0.08 152	0.18 219	0.06 156	0.08 208	0.09 141	0.10 150	0.22 282	0.08 109	0.13 163	0.08 145	0.20 274	0.09 179	0.06 175	0.06 143	0.12 153	0.13 178	0.17 233	0.16 200
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	0.11 169	0.10 235	0.08 223	0.09 190	0.10 230	0.09 183	0.06 170	0.14 161	0.08 158	0.18 165	0.15 277	0.09 109	0.06 156	0.08 208	0.10 183	0.10 150	0.17 181	0.13 256	0.14 177	0.10 210	0.12 119	0.10 211	0.08 239	0.09 246	0.13 166	0.13 178	0.10 132	0.11 139

DSFCA	0.11 169	0.12 267	0.09 242	0.10 212	0.08 177	0.11 220	0.11 260	0.12 133	0.09 193	0.12 120	0.14 261	0.14 165	0.08 210	0.05 130	0.10 183	0.11 201	0.15 154	0.12 221	0.16 209	0.10 210	0.13 145	0.12 270	0.07 205	0.09 246	0.13 166	0.14 202	0.10 132	0.13 161

PMTNet	0.11 169	0.10 235	0.06 157	0.12 246	0.09 205	0.07 154	0.06 170	0.18 227	0.06 102	0.28 339	0.06 97	0.18 219	0.04 95	0.07 182	0.10 183	0.11 201	0.18 203	0.08 109	0.14 177	0.08 145	0.18 237	0.10 211	0.07 205	0.05 114	0.13 166	0.12 159	0.17 233	0.16 200

BEATNet_4x	0.11 169	0.10 235	0.08 223	0.09 190	0.09 205	0.09 183	0.08 208	0.12 133	0.08 158	0.21 203	0.09 177	0.15 172	0.09 226	0.08 208	0.11 233	0.10 150	0.13 129	0.13 256	0.11 133	0.08 145	0.13 145	0.12 270	0.08 239	0.08 213	0.13 166	0.13 178	0.18 258	0.18 240

ADCP+	0.11 169	0.10 235	0.08 223	0.09 190	0.07 154	0.09 183	0.08 208	0.14 161	0.11 241	0.16 142	0.12 237	0.18 219	0.08 210	0.07 182	0.11 233	0.10 150	0.16 164	0.11 185	0.14 177	0.09 177	0.12 119	0.09 179	0.08 239	0.08 213	0.11 145	0.16 255	0.11 147	0.11 139

RASNet	0.11 169	0.10 235	0.10 258	0.09 190	0.07 154	0.08 167	0.08 208	0.19 260	0.09 193	0.17 152	0.10 196	0.13 149	0.09 226	0.06 147	0.09 141	0.10 150	0.14 142	0.09 138	0.12 147	0.06 105	0.15 180	0.09 179	0.05 152	0.10 265	0.13 166	0.12 159	0.17 233	0.17 216

DISCO	0.11 169	0.10 235	0.08 223	0.10 212	0.09 205	0.11 220	0.09 230	0.10 125	0.08 158	0.15 135	0.11 217	0.12 137	0.07 189	0.06 147	0.09 141	0.11 201	0.15 154	0.10 163	0.14 177	0.10 210	0.12 119	0.10 211	0.06 175	0.09 246	0.14 191	0.12 159	0.13 171	0.11 139

iResNet_ROB	0.11 169	0.08 197	0.07 196	0.11 232	0.08 177	0.12 238	0.08 208	0.15 167	0.08 158	0.23 237	0.11 217	0.15 172	0.15 302	0.06 147	0.08 112	0.09 122	0.16 164	0.12 221	0.14 177	0.09 177	0.15 180	0.10 211	0.07 205	0.08 213	0.15 204	0.12 159	0.15 202	0.15 188

DN-CSS_ROB	0.11 169	0.09 217	0.12 286	0.08 165	0.09 205	0.08 167	0.08 208	0.16 176	0.10 221	0.23 237	0.17 297	0.19 231	0.14 294	0.05 130	0.09 141	0.09 122	0.13 129	0.10 163	0.18 250	0.09 177	0.12 119	0.08 139	0.07 205	0.08 213	0.13 166	0.11 142	0.12 157	0.11 139

DNSM	0.12 197	0.08 197	0.06 157	0.08 165	0.08 177	0.11 220	0.06 170	0.19 260	0.08 158	0.26 306	0.06 97	0.21 268	0.03 65	0.10 245	0.10 183	0.10 150	0.22 282	0.10 163	0.15 195	0.09 177	0.21 300	0.10 211	0.06 175	0.06 143	0.15 204	0.12 159	0.17 233	0.18 240

ManiGeoR	0.12 197	0.10 235	0.08 223	0.12 246	0.09 205	0.11 220	0.07 190	0.20 280	0.10 221	0.20 192	0.11 217	0.20 249	0.06 156	0.06 147	0.10 183	0.11 201	0.18 203	0.11 185	0.16 209	0.09 177	0.13 145	0.08 139	0.06 175	0.08 213	0.16 223	0.14 202	0.16 215	0.14 172

HLf10	0.12 197	0.10 235	0.08 223	0.12 246	0.09 205	0.11 220	0.07 190	0.20 280	0.10 221	0.20 192	0.11 217	0.20 249	0.06 156	0.06 147	0.10 183	0.11 201	0.18 203	0.11 185	0.16 209	0.09 177	0.13 145	0.08 139	0.06 175	0.08 213	0.16 223	0.14 202	0.16 215	0.14 172

HLf8	0.12 197	0.10 235	0.08 223	0.11 232	0.09 205	0.10 206	0.08 208	0.20 280	0.09 193	0.19 178	0.10 196	0.20 249	0.09 226	0.07 182	0.10 183	0.11 201	0.19 228	0.12 221	0.18 250	0.10 210	0.14 166	0.09 179	0.07 205	0.09 246	0.17 239	0.15 232	0.18 258	0.17 216

TestStereo_HL2	0.12 197	0.09 217	0.07 196	0.10 212	0.08 177	0.10 206	0.08 208	0.18 227	0.11 241	0.22 218	0.11 217	0.21 268	0.10 243	0.08 208	0.10 183	0.10 150	0.19 228	0.11 185	0.17 228	0.09 177	0.14 166	0.08 139	0.07 205	0.08 213	0.17 239	0.15 232	0.17 233	0.19 252

GGDA	0.12 197	0.09 217	0.07 196	0.10 212	0.08 177	0.11 220	0.08 208	0.18 227	0.11 241	0.22 218	0.11 217	0.21 268	0.10 243	0.08 208	0.10 183	0.10 150	0.18 203	0.11 185	0.16 209	0.08 145	0.14 166	0.08 139	0.07 205	0.08 213	0.17 239	0.14 202	0.16 215	0.16 200

DNS	0.12 197	0.08 197	0.06 157	0.08 165	0.08 177	0.11 220	0.06 170	0.18 227	0.07 129	0.26 306	0.06 97	0.26 305	0.04 95	0.10 245	0.10 183	0.10 150	0.21 266	0.10 163	0.15 195	0.09 177	0.20 274	0.10 211	0.06 175	0.06 143	0.14 191	0.13 178	0.18 258	0.17 216

DF	0.12 197	0.07 157	0.05 125	0.10 212	0.09 205	0.09 183	0.07 190	0.19 260	0.07 129	0.27 323	0.09 177	0.20 249	0.05 124	0.10 245	0.10 183	0.11 201	0.21 266	0.11 185	0.16 209	0.10 210	0.21 300	0.11 248	0.07 205	0.07 182	0.15 204	0.12 159	0.17 233	0.22 286

WQFJA1++	0.12 197	0.09 217	0.06 157	0.14 270	0.08 177	0.15 269	0.13 282	0.17 192	0.08 158	0.19 178	0.11 217	0.15 172	0.09 226	0.06 147	0.08 112	0.10 150	0.19 228	0.09 138	0.16 209	0.09 177	0.16 201	0.08 139	0.06 175	0.06 143	0.16 223	0.12 159	0.21 298	0.21 281

DDF-Stereo	0.12 197	0.07 157	0.04 90	0.10 212	0.09 205	0.13 249	0.10 247	0.18 227	0.08 158	0.24 260	0.06 97	0.19 231	0.07 189	0.08 208	0.08 112	0.11 201	0.23 293	0.09 138	0.16 209	0.10 210	0.20 274	0.09 179	0.07 205	0.07 182	0.14 191	0.14 202	0.17 233	0.18 240

zero-FE	0.12 197	0.07 157	0.04 90	0.10 212	0.09 205	0.15 269	0.11 260	0.18 227	0.08 158	0.23 237	0.08 152	0.19 231	0.07 189	0.08 208	0.09 141	0.11 201	0.23 293	0.09 138	0.17 228	0.10 210	0.20 274	0.09 179	0.07 205	0.07 182	0.14 191	0.14 202	0.17 233	0.19 252

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 197	0.06 131	0.05 125	0.09 190	0.09 205	0.10 206	0.10 247	0.18 227	0.09 193	0.24 260	0.09 177	0.16 191	0.04 95	0.09 231	0.09 141	0.11 201	0.20 253	0.10 163	0.17 228	0.09 177	0.21 300	0.10 211	0.05 152	0.06 143	0.16 223	0.13 178	0.16 215	0.27 310

Reg-Stereo(zero)	0.12 197	0.08 197	0.06 157	0.08 165	0.07 154	0.10 206	0.07 190	0.17 192	0.10 221	0.25 288	0.09 177	0.20 249	0.06 156	0.07 182	0.09 141	0.11 201	0.19 228	0.10 163	0.15 195	0.09 177	0.15 180	0.08 139	0.07 205	0.07 182	0.13 166	0.13 178	0.18 258	0.17 216

FLISNet	0.12 197	0.08 197	0.06 157	0.08 165	0.07 154	0.10 206	0.07 190	0.17 192	0.10 221	0.25 288	0.09 177	0.20 249	0.06 156	0.07 182	0.09 141	0.11 201	0.19 228	0.10 163	0.15 195	0.09 177	0.15 180	0.08 139	0.07 205	0.07 182	0.13 166	0.13 178	0.18 258	0.17 216

CES	0.12 197	0.06 131	0.06 157	0.06 130	0.08 177	0.07 154	0.05 135	0.35 356	0.05 75	0.15 135	0.23 341	0.13 149	0.04 95	0.08 208	0.09 141	0.11 201	0.19 228	0.08 109	0.14 177	0.08 145	0.28 361	0.08 139	0.07 205	0.04 87	0.14 191	0.11 142	0.14 184	0.16 200

raft_robust	0.12 197	0.09 217	0.09 242	0.11 232	0.06 135	0.09 183	0.06 170	0.15 167	0.08 158	0.23 237	0.07 127	0.20 249	0.11 256	0.09 231	0.11 233	0.12 253	0.16 164	0.12 221	0.14 177	0.10 210	0.15 180	0.11 248	0.03 96	0.08 213	0.18 264	0.17 276	0.15 202	0.14 172

IPLGR	0.12 197	0.09 217	0.09 242	0.09 190	0.10 230	0.09 183	0.07 190	0.18 227	0.09 193	0.22 218	0.10 196	0.16 191	0.07 189	0.06 147	0.10 183	0.11 201	0.17 181	0.11 185	0.21 282	0.12 262	0.16 201	0.09 179	0.04 121	0.08 213	0.16 223	0.14 202	0.14 184	0.16 200

s12784h	0.12 197	0.09 217	0.06 157	0.11 232	0.09 205	0.08 167	0.06 170	0.18 227	0.07 129	0.26 306	0.12 237	0.19 231	0.09 226	0.07 182	0.09 141	0.10 150	0.20 253	0.08 109	0.15 195	0.07 121	0.20 274	0.08 139	0.05 152	0.07 182	0.16 223	0.15 232	0.18 258	0.21 281

HCRNet	0.12 197	0.17 318	0.06 157	0.22 319	0.08 177	0.15 269	0.08 208	0.13 152	0.04 47	0.46 382	0.12 237	0.24 297	0.07 189	0.07 182	0.08 112	0.06 62	0.14 142	0.08 109	0.20 276	0.08 145	0.10 106	0.05 81	0.11 288	0.06 143	0.06 75	0.06 68	0.05 61	0.08 106

GMStereo	0.12 197	0.12 267	0.07 196	0.11 232	0.11 251	0.13 249	0.09 230	0.17 192	0.10 221	0.17 152	0.14 261	0.22 284	0.11 256	0.07 182	0.10 183	0.09 122	0.17 181	0.10 163	0.17 228	0.12 262	0.15 180	0.09 179	0.07 205	0.09 246	0.14 191	0.13 178	0.15 202	0.12 154
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 197	0.12 267	0.12 286	0.12 246	0.10 230	0.11 220	0.13 282	0.15 167	0.12 261	0.13 126	0.12 237	0.13 149	0.10 243	0.09 231	0.18 332	0.13 285	0.16 164	0.11 185	0.17 228	0.10 210	0.13 145	0.10 211	0.10 278	0.10 265	0.13 166	0.11 142	0.13 171	0.13 161

DeepPrunerF	0.12 197	0.10 235	0.11 273	0.13 260	0.14 289	0.09 183	0.09 230	0.15 167	0.11 241	0.12 120	0.14 261	0.10 118	0.09 226	0.07 182	0.13 276	0.11 201	0.11 115	0.13 256	0.13 163	0.11 237	0.13 145	0.09 179	0.08 239	0.08 213	0.17 239	0.15 232	0.11 147	0.14 172

CFNet	0.12 197	0.11 252	0.08 223	0.14 270	0.12 264	0.11 220	0.09 230	0.20 280	0.10 221	0.18 165	0.12 237	0.25 303	0.10 243	0.08 208	0.09 141	0.09 122	0.17 181	0.12 221	0.12 147	0.09 177	0.12 119	0.08 139	0.06 175	0.10 265	0.15 204	0.13 178	0.13 171	0.13 161

iResNetv2_ROB	0.12 197	0.08 197	0.08 223	0.12 246	0.09 205	0.12 238	0.08 208	0.17 192	0.08 158	0.22 218	0.12 237	0.20 249	0.16 307	0.07 182	0.09 141	0.09 122	0.16 164	0.11 185	0.17 228	0.10 210	0.15 180	0.10 211	0.09 261	0.10 265	0.15 204	0.13 178	0.19 272	0.12 154

PDISCO_ROB	0.12 197	0.13 282	0.13 299	0.10 212	0.08 177	0.09 183	0.09 230	0.09 118	0.08 158	0.11 117	0.10 196	0.06 88	0.05 124	0.05 130	0.10 183	0.12 253	0.14 142	0.16 306	0.09 116	0.10 210	0.14 166	0.13 289	0.04 121	0.08 213	0.17 239	0.21 322	0.32 342	0.20 265

TestStereo_HLe17	0.13 222	0.11 252	0.09 242	0.14 270	0.10 230	0.12 238	0.08 208	0.23 314	0.12 261	0.21 203	0.11 217	0.20 249	0.07 189	0.06 147	0.10 183	0.10 150	0.17 181	0.11 185	0.18 250	0.10 210	0.13 145	0.08 139	0.06 175	0.09 246	0.18 264	0.15 232	0.16 215	0.15 188

gcap_with_dpt	0.13 222	0.07 157	0.07 196	0.08 165	0.10 230	0.11 220	0.07 190	0.18 227	0.11 241	0.27 323	0.10 196	0.24 297	0.09 226	0.12 286	0.10 183	0.11 201	0.21 266	0.12 221	0.17 228	0.10 210	0.21 300	0.12 270	0.08 239	0.08 213	0.17 239	0.12 159	0.17 233	0.26 305

S2M2_L	0.13 222	0.10 235	0.09 242	0.12 246	0.08 177	0.13 249	0.10 247	0.16 176	0.08 158	0.21 203	0.07 127	0.17 200	0.03 65	0.18 323	0.11 233	0.09 122	0.21 266	0.12 221	0.16 209	0.11 237	0.18 237	0.10 211	0.12 300	0.08 213	0.13 166	0.13 178	0.15 202	0.19 252
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 222	0.07 157	0.07 196	0.08 165	0.10 230	0.11 220	0.07 190	0.18 227	0.11 241	0.27 323	0.10 196	0.24 297	0.09 226	0.12 286	0.10 183	0.11 201	0.21 266	0.12 221	0.17 228	0.10 210	0.21 300	0.12 270	0.08 239	0.08 213	0.17 239	0.12 159	0.17 233	0.26 305

gcap-zeroshot	0.13 222	0.08 197	0.06 157	0.08 165	0.11 251	0.11 220	0.09 230	0.18 227	0.09 193	0.28 339	0.08 152	0.20 249	0.07 189	0.10 245	0.10 183	0.12 253	0.23 293	0.11 185	0.28 326	0.13 280	0.20 274	0.11 248	0.07 205	0.08 213	0.12 153	0.18 291	0.17 233	0.19 252

AE-Stereo	0.13 222	0.09 217	0.08 223	0.11 232	0.09 205	0.08 167	0.05 135	0.17 192	0.14 281	0.24 260	0.10 196	0.19 231	0.10 243	0.07 182	0.11 233	0.12 253	0.24 315	0.13 256	0.17 228	0.11 237	0.19 255	0.10 211	0.05 152	0.09 246	0.14 191	0.14 202	0.15 202	0.14 172

MSKI-zero shot	0.13 222	0.08 197	0.05 125	0.09 190	0.11 251	0.09 183	0.07 190	0.19 260	0.09 193	0.28 339	0.10 196	0.19 231	0.06 156	0.11 266	0.11 233	0.12 253	0.23 293	0.11 185	0.17 228	0.11 237	0.22 320	0.10 211	0.07 205	0.08 213	0.14 191	0.17 276	0.18 258	0.18 240

Any-RAFT	0.13 222	0.07 157	0.06 157	0.11 232	0.09 205	0.12 238	0.08 208	0.17 192	0.10 221	0.26 306	0.09 177	0.20 249	0.08 210	0.11 266	0.11 233	0.11 201	0.22 282	0.11 185	0.21 282	0.10 210	0.22 320	0.10 211	0.08 239	0.06 143	0.16 223	0.16 255	0.17 233	0.17 216

RAFT-Test	0.13 222	0.07 157	0.06 157	0.09 190	0.11 251	0.13 249	0.08 208	0.17 192	0.11 241	0.27 323	0.11 217	0.20 249	0.05 124	0.12 286	0.10 183	0.11 201	0.23 293	0.12 221	0.21 282	0.14 290	0.21 300	0.11 248	0.07 205	0.08 213	0.17 239	0.16 255	0.17 233	0.17 216

HH	0.13 222	0.06 131	0.05 125	0.11 232	0.12 264	0.16 282	0.08 208	0.19 260	0.08 158	0.28 339	0.08 152	0.18 219	0.06 156	0.12 286	0.11 233	0.11 201	0.23 293	0.12 221	0.16 209	0.11 237	0.20 274	0.08 139	0.07 205	0.08 213	0.13 166	0.15 232	0.19 272	0.24 293

HanStereo	0.13 222	0.06 131	0.05 125	0.11 232	0.12 264	0.16 282	0.08 208	0.19 260	0.08 158	0.28 339	0.08 152	0.18 219	0.06 156	0.12 286	0.11 233	0.11 201	0.23 293	0.12 221	0.16 209	0.11 237	0.20 274	0.08 139	0.07 205	0.08 213	0.13 166	0.15 232	0.19 272	0.24 293

anonymity	0.13 222	0.06 131	0.05 125	0.09 190	0.10 230	0.09 183	0.07 190	0.18 227	0.08 158	0.28 339	0.13 249	0.19 231	0.06 156	0.09 231	0.10 183	0.13 285	0.23 293	0.12 221	0.17 228	0.15 306	0.20 274	0.10 211	0.09 261	0.07 182	0.20 292	0.19 310	0.19 272	0.19 252

iRaft-Stereo_20w	0.13 222	0.07 157	0.05 125	0.12 246	0.12 264	0.12 238	0.09 230	0.15 167	0.10 221	0.28 339	0.10 196	0.19 231	0.04 95	0.10 245	0.10 183	0.11 201	0.23 293	0.11 185	0.15 195	0.13 280	0.20 274	0.08 139	0.09 261	0.06 143	0.18 264	0.15 232	0.20 284	0.26 305

GLC_STEREO	0.13 222	0.11 252	0.12 286	0.12 246	0.11 251	0.11 220	0.10 247	0.19 260	0.07 129	0.25 288	0.13 249	0.13 149	0.07 189	0.07 182	0.09 141	0.12 253	0.24 315	0.11 185	0.17 228	0.09 177	0.27 359	0.16 320	0.07 205	0.07 182	0.16 223	0.10 123	0.20 284	0.12 154

TRStereo	0.13 222	0.07 157	0.05 125	0.09 190	0.08 177	0.17 291	0.12 277	0.18 227	0.07 129	0.25 288	0.09 177	0.20 249	0.05 124	0.10 245	0.10 183	0.11 201	0.21 266	0.11 185	0.22 294	0.14 290	0.19 255	0.09 179	0.09 261	0.07 182	0.17 239	0.17 276	0.24 315	0.19 252

LMCR-Stereo	0.13 222	0.09 217	0.07 196	0.11 232	0.08 177	0.11 220	0.09 230	0.18 227	0.09 193	0.19 178	0.14 261	0.19 231	0.14 294	0.10 245	0.10 183	0.11 201	0.20 253	0.13 256	0.19 263	0.11 237	0.18 237	0.10 211	0.08 239	0.08 213	0.15 204	0.13 178	0.19 272	0.17 216

TestStereo	0.13 222	0.12 267	0.10 258	0.11 232	0.08 177	0.11 220	0.10 247	0.19 260	0.11 241	0.24 260	0.14 261	0.20 249	0.08 210	0.06 147	0.12 261	0.10 150	0.20 253	0.11 185	0.20 276	0.10 210	0.21 300	0.11 248	0.06 175	0.12 294	0.19 279	0.11 142	0.12 157	0.13 161

CFNet_pseudo	0.13 222	0.11 252	0.11 273	0.14 270	0.11 251	0.12 238	0.11 260	0.19 260	0.12 261	0.24 260	0.14 261	0.17 200	0.15 302	0.09 231	0.10 183	0.10 150	0.16 164	0.13 256	0.13 163	0.08 145	0.15 180	0.08 139	0.08 239	0.09 246	0.15 204	0.14 202	0.19 272	0.21 281

ADLNet	0.13 222	0.11 252	0.08 223	0.13 260	0.10 230	0.16 282	0.13 282	0.14 161	0.07 129	0.13 126	0.10 196	0.25 303	0.11 256	0.29 354	0.10 183	0.10 150	0.17 181	0.09 138	0.13 163	0.09 177	0.11 113	0.09 179	0.13 306	0.06 143	0.13 166	0.13 178	0.12 157	0.14 172

EAI-Stereo	0.13 222	0.07 157	0.04 90	0.10 212	0.10 230	0.10 206	0.09 230	0.18 227	0.10 221	0.26 306	0.11 217	0.20 249	0.05 124	0.10 245	0.10 183	0.12 253	0.22 282	0.12 221	0.19 263	0.12 262	0.19 255	0.09 179	0.08 239	0.08 213	0.16 223	0.15 232	0.16 215	0.20 265

FADNet-RVC-Resample	0.13 222	0.10 235	0.12 286	0.12 246	0.10 230	0.13 249	0.10 247	0.16 176	0.13 271	0.18 165	0.13 249	0.17 200	0.12 262	0.10 245	0.11 233	0.09 122	0.13 129	0.15 293	0.15 195	0.18 329	0.15 180	0.13 289	0.10 278	0.14 312	0.17 239	0.13 178	0.12 157	0.12 154

STTStereo	0.13 222	0.14 294	0.17 332	0.13 260	0.15 298	0.13 249	0.21 326	0.13 152	0.14 281	0.15 135	0.15 277	0.17 200	0.10 243	0.11 266	0.14 296	0.12 253	0.15 154	0.15 293	0.13 163	0.11 237	0.12 119	0.10 211	0.07 205	0.09 246	0.15 204	0.14 202	0.12 157	0.16 200

R-Stereo Train	0.13 222	0.07 157	0.07 196	0.09 190	0.10 230	0.15 269	0.05 135	0.16 176	0.12 261	0.28 339	0.13 249	0.21 268	0.08 210	0.11 266	0.10 183	0.11 201	0.23 293	0.12 221	0.16 209	0.11 237	0.21 300	0.11 248	0.08 239	0.07 182	0.15 204	0.14 202	0.16 215	0.15 188

ADCRef	0.13 222	0.10 235	0.10 258	0.10 212	0.08 177	0.09 183	0.09 230	0.17 192	0.14 281	0.20 192	0.15 277	0.15 172	0.13 278	0.05 130	0.11 233	0.11 201	0.16 164	0.14 280	0.19 263	0.12 262	0.16 201	0.12 270	0.09 261	0.11 278	0.14 191	0.18 291	0.13 171	0.19 252

RAFT-Stereo	0.13 222	0.07 157	0.07 196	0.09 190	0.10 230	0.15 269	0.05 135	0.16 176	0.12 261	0.28 339	0.13 249	0.21 268	0.08 210	0.11 266	0.10 183	0.11 201	0.23 293	0.12 221	0.16 209	0.11 237	0.21 300	0.11 248	0.08 239	0.07 182	0.15 204	0.14 202	0.16 215	0.15 188
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 222	0.08 197	0.06 157	0.09 190	0.12 264	0.10 206	0.08 208	0.17 192	0.11 241	0.27 323	0.10 196	0.20 249	0.06 156	0.12 286	0.10 183	0.11 201	0.23 293	0.12 221	0.19 263	0.16 318	0.21 300	0.12 270	0.07 205	0.08 213	0.17 239	0.15 232	0.17 233	0.18 240

CFNet_RVC	0.13 222	0.12 267	0.10 258	0.14 270	0.11 251	0.14 259	0.09 230	0.17 192	0.09 193	0.19 178	0.13 249	0.21 268	0.09 226	0.10 245	0.12 261	0.13 285	0.18 203	0.13 256	0.15 195	0.11 237	0.16 201	0.09 179	0.06 175	0.09 246	0.16 223	0.13 178	0.16 215	0.17 216

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 222	0.13 282	0.14 311	0.14 270	0.16 300	0.13 249	0.21 326	0.13 152	0.15 291	0.16 142	0.16 288	0.21 268	0.10 243	0.15 317	0.12 261	0.12 253	0.16 164	0.12 221	0.11 133	0.09 177	0.12 119	0.10 211	0.08 239	0.09 246	0.13 166	0.13 178	0.11 147	0.16 200
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	0.13 222	0.06 131	0.09 242	0.07 156	0.13 277	0.08 167	0.13 282	0.06 89	0.24 343	0.09 108	0.15 277	0.10 118	0.45 369	0.26 345	0.12 261	0.10 150	0.09 97	0.12 221	0.08 99	0.11 237	0.08 93	0.12 270	0.19 331	0.13 305	0.08 103	0.14 202	0.08 110	0.18 240

depth_test_26	0.14 251	0.06 131	0.06 157	0.06 130	0.07 154	0.07 154	0.05 135	0.26 328	0.06 102	0.32 360	0.09 177	0.31 320	0.06 156	0.10 245	0.10 183	0.11 201	0.28 353	0.11 185	0.25 312	0.11 237	0.26 355	0.07 122	0.12 300	0.08 213	0.13 166	0.14 202	0.13 171	0.20 265

TestStereo-Hl	0.14 251	0.11 252	0.08 223	0.10 212	0.10 230	0.15 269	0.11 260	0.19 260	0.13 271	0.24 260	0.12 237	0.28 308	0.12 262	0.07 182	0.10 183	0.11 201	0.19 228	0.12 221	0.18 250	0.10 210	0.15 180	0.10 211	0.07 205	0.10 265	0.16 223	0.16 255	0.24 315	0.30 324

DN	0.14 251	0.08 197	0.08 223	0.19 307	0.09 205	0.22 328	0.11 260	0.18 227	0.10 221	0.21 203	0.12 237	0.35 326	0.06 156	0.14 307	0.09 141	0.12 253	0.24 315	0.12 221	0.16 209	0.09 177	0.18 237	0.11 248	0.06 175	0.08 213	0.25 332	0.14 202	0.15 202	0.19 252

IGEV-FE	0.14 251	0.07 157	0.06 157	0.13 260	0.13 277	0.10 206	0.11 260	0.17 192	0.09 193	0.28 339	0.10 196	0.23 290	0.05 124	0.12 286	0.10 183	0.11 201	0.23 293	0.11 185	0.17 228	0.12 262	0.20 274	0.10 211	0.09 261	0.06 143	0.20 292	0.15 232	0.23 306	0.27 310

model_zeroshot	0.14 251	0.09 217	0.06 157	0.10 212	0.10 230	0.13 249	0.08 208	0.20 280	0.12 261	0.28 339	0.09 177	0.22 284	0.06 156	0.11 266	0.10 183	0.12 253	0.26 336	0.13 256	0.28 326	0.12 262	0.21 300	0.13 289	0.11 288	0.09 246	0.18 264	0.18 291	0.18 258	0.18 240

MyStereo04	0.14 251	0.12 267	0.11 273	0.08 165	0.09 205	0.11 220	0.08 208	0.23 314	0.19 319	0.24 260	0.16 288	0.23 290	0.11 256	0.04 114	0.11 233	0.11 201	0.17 181	0.12 221	0.21 282	0.12 262	0.17 219	0.12 270	0.06 175	0.12 294	0.21 306	0.14 202	0.16 215	0.15 188

IGEV_Zeroshot_test	0.14 251	0.07 157	0.06 157	0.13 260	0.13 277	0.10 206	0.11 260	0.17 192	0.09 193	0.28 339	0.10 196	0.23 290	0.05 124	0.12 286	0.10 183	0.11 201	0.23 293	0.11 185	0.17 228	0.12 262	0.20 274	0.10 211	0.09 261	0.06 143	0.20 292	0.15 232	0.23 306	0.27 310

dd	0.14 251	0.12 267	0.07 196	0.25 330	0.11 251	0.19 309	0.09 230	0.17 192	0.08 158	0.17 152	0.08 152	0.33 322	0.08 210	0.06 147	0.11 233	0.11 201	0.24 315	0.11 185	0.25 312	0.09 177	0.15 180	0.09 179	0.06 175	0.09 246	0.17 239	0.13 178	0.18 258	0.14 172

AACVNet	0.14 251	0.13 282	0.10 258	0.13 260	0.13 277	0.14 259	0.10 247	0.19 260	0.11 241	0.22 218	0.18 307	0.14 165	0.10 243	0.09 231	0.12 261	0.11 201	0.21 266	0.13 256	0.17 228	0.12 262	0.16 201	0.11 248	0.11 288	0.11 278	0.18 264	0.14 202	0.14 184	0.16 200

cross-raft	0.14 251	0.08 197	0.07 196	0.08 165	0.10 230	0.12 238	0.08 208	0.17 192	0.13 271	0.27 323	0.12 237	0.21 268	0.05 124	0.11 266	0.13 276	0.14 305	0.22 282	0.11 185	0.23 301	0.13 280	0.23 331	0.10 211	0.06 175	0.08 213	0.22 317	0.18 291	0.14 184	0.16 200

GEStereo_RVC	0.14 251	0.13 282	0.10 258	0.11 232	0.12 264	0.12 238	0.11 260	0.18 227	0.13 271	0.24 260	0.16 288	0.18 219	0.10 243	0.06 147	0.13 276	0.12 253	0.20 253	0.16 306	0.23 301	0.13 280	0.16 201	0.14 300	0.07 205	0.11 278	0.21 306	0.15 232	0.13 171	0.20 265

sAnonymous2	0.14 251	0.09 217	0.10 258	0.10 212	0.09 205	0.09 183	0.11 260	0.22 306	0.11 241	0.23 237	0.17 297	0.15 172	0.10 243	0.06 147	0.13 276	0.14 305	0.18 203	0.15 293	0.21 282	0.14 290	0.17 219	0.15 310	0.05 152	0.10 265	0.17 239	0.17 276	0.17 233	0.16 200

CroCo_RVC	0.14 251	0.09 217	0.10 258	0.10 212	0.09 205	0.09 183	0.11 260	0.22 306	0.11 241	0.23 237	0.17 297	0.15 172	0.10 243	0.06 147	0.13 276	0.14 305	0.18 203	0.15 293	0.21 282	0.14 290	0.17 219	0.15 310	0.05 152	0.10 265	0.17 239	0.17 276	0.17 233	0.16 200

sCroCo_RVC	0.14 251	0.09 217	0.09 242	0.08 165	0.07 154	0.10 206	0.07 190	0.20 280	0.14 281	0.18 165	0.12 237	0.13 149	0.14 294	0.06 147	0.14 296	0.16 330	0.22 282	0.15 293	0.22 294	0.13 280	0.21 300	0.16 320	0.06 175	0.12 294	0.18 264	0.15 232	0.17 233	0.17 216

XX-Stereo	0.14 251	0.05 106	0.05 125	0.10 212	0.07 154	0.17 291	0.07 190	0.18 227	0.10 221	0.27 323	0.09 177	0.21 268	0.03 65	0.10 245	0.11 233	0.12 253	0.22 282	0.11 185	0.21 282	0.11 237	0.20 274	0.09 179	0.08 239	0.07 182	0.23 326	0.17 276	0.17 233	0.35 339

GES	0.14 251	0.11 252	0.07 196	0.09 190	0.11 251	0.15 269	0.09 230	0.20 280	0.09 193	0.23 237	0.12 237	0.17 200	0.11 256	0.14 307	0.12 261	0.11 201	0.23 293	0.14 280	0.24 308	0.14 290	0.18 237	0.18 330	0.11 288	0.09 246	0.15 204	0.13 178	0.21 298	0.20 265

RTSC	0.14 251	0.11 252	0.11 273	0.12 246	0.11 251	0.12 238	0.10 247	0.16 176	0.14 281	0.18 165	0.13 249	0.15 172	0.14 294	0.08 208	0.13 276	0.13 285	0.20 253	0.13 256	0.21 282	0.12 262	0.16 201	0.12 270	0.07 205	0.10 265	0.16 223	0.17 276	0.21 298	0.33 332

ADCL	0.14 251	0.12 267	0.11 273	0.13 260	0.11 251	0.14 259	0.11 260	0.18 227	0.16 295	0.22 218	0.16 288	0.21 268	0.13 278	0.09 231	0.12 261	0.12 253	0.17 181	0.13 256	0.18 250	0.13 280	0.19 255	0.14 300	0.11 288	0.11 278	0.17 239	0.16 255	0.16 215	0.17 216

DeepPruner_ROB	0.14 251	0.13 282	0.11 273	0.12 246	0.11 251	0.11 220	0.09 230	0.17 192	0.12 261	0.21 203	0.18 307	0.15 172	0.13 278	0.08 208	0.14 296	0.11 201	0.18 203	0.15 293	0.19 263	0.11 237	0.18 237	0.14 300	0.10 278	0.11 278	0.17 239	0.17 276	0.17 233	0.19 252

MLCV	0.14 251	0.11 252	0.09 242	0.16 287	0.12 264	0.14 259	0.11 260	0.21 297	0.10 221	0.24 260	0.13 249	0.21 268	0.15 302	0.08 208	0.10 183	0.10 150	0.19 228	0.11 185	0.19 263	0.09 177	0.18 237	0.09 179	0.10 278	0.09 246	0.17 239	0.14 202	0.16 215	0.20 265

HSM	0.14 251	0.12 267	0.09 242	0.14 270	0.13 277	0.12 238	0.11 260	0.18 227	0.11 241	0.23 237	0.15 277	0.18 219	0.14 294	0.08 208	0.12 261	0.11 201	0.21 266	0.12 221	0.17 228	0.12 262	0.18 237	0.11 248	0.07 205	0.08 213	0.17 239	0.16 255	0.17 233	0.18 240

DLCB_ROB	0.14 251	0.12 267	0.12 286	0.10 212	0.10 230	0.10 206	0.09 230	0.16 176	0.12 261	0.18 165	0.17 297	0.19 231	0.13 278	0.11 266	0.12 261	0.11 201	0.16 164	0.13 256	0.14 177	0.10 210	0.18 237	0.11 248	0.09 261	0.12 294	0.27 340	0.16 255	0.16 215	0.14 172

TestStereo_HL3	0.15 273	0.11 252	0.09 242	0.12 246	0.10 230	0.12 238	0.11 260	0.20 280	0.13 271	0.24 260	0.11 217	0.30 317	0.13 278	0.08 208	0.10 183	0.11 201	0.24 315	0.12 221	0.16 209	0.11 237	0.16 201	0.10 211	0.08 239	0.08 213	0.17 239	0.14 202	0.23 306	0.27 310

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 273	0.07 157	0.05 125	0.12 246	0.13 277	0.15 269	0.09 230	0.17 192	0.13 271	0.28 339	0.09 177	0.23 290	0.05 124	0.12 286	0.12 261	0.12 253	0.26 336	0.12 221	0.33 342	0.11 237	0.20 274	0.13 289	0.08 239	0.07 182	0.22 317	0.20 320	0.20 284	0.33 332

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 273	0.07 157	0.06 157	0.15 282	0.12 264	0.15 269	0.10 247	0.18 227	0.09 193	0.26 306	0.08 152	0.19 231	0.08 210	0.11 266	0.11 233	0.12 253	0.25 326	0.13 256	0.26 318	0.12 262	0.20 274	0.11 248	0.08 239	0.07 182	0.20 292	0.19 310	0.20 284	0.31 329

EKT-Stereo	0.15 273	0.10 235	0.07 196	0.13 260	0.13 277	0.16 282	0.17 308	0.17 192	0.11 241	0.26 306	0.17 297	0.17 200	0.07 189	0.11 266	0.11 233	0.11 201	0.24 315	0.15 293	0.24 308	0.12 262	0.25 347	0.10 211	0.07 205	0.08 213	0.20 292	0.16 255	0.17 233	0.17 216

CASS	0.15 273	0.12 267	0.10 258	0.14 270	0.12 264	0.16 282	0.10 247	0.19 260	0.15 291	0.26 306	0.12 237	0.20 249	0.12 262	0.09 231	0.13 276	0.12 253	0.23 293	0.12 221	0.24 308	0.10 210	0.20 274	0.11 248	0.07 205	0.09 246	0.23 326	0.14 202	0.19 272	0.22 286
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 273	0.13 282	0.10 258	0.18 300	0.17 306	0.16 282	0.20 319	0.16 176	0.11 241	0.16 142	0.14 261	0.16 191	0.05 124	0.44 368	0.10 183	0.10 150	0.17 181	0.12 221	0.14 177	0.09 177	0.17 219	0.10 211	0.29 372	0.07 182	0.17 239	0.16 255	0.12 157	0.13 161

GANet-ADL	0.15 273	0.12 267	0.09 242	0.14 270	0.12 264	0.16 282	0.12 277	0.20 280	0.10 221	0.25 288	0.15 277	0.22 284	0.12 262	0.21 339	0.11 233	0.11 201	0.25 326	0.14 280	0.21 282	0.14 290	0.19 255	0.10 211	0.08 239	0.10 265	0.17 239	0.16 255	0.20 284	0.17 216

test-1	0.15 273	0.06 131	0.07 196	0.11 232	0.10 230	0.18 299	0.14 289	0.19 260	0.13 271	0.28 339	0.10 196	0.19 231	0.11 256	0.12 286	0.13 276	0.14 305	0.22 282	0.12 221	0.23 301	0.10 210	0.24 341	0.09 179	0.09 261	0.08 213	0.21 306	0.18 291	0.15 202	0.18 240

ICVP	0.15 273	0.13 282	0.14 311	0.12 246	0.12 264	0.13 249	0.10 247	0.17 192	0.12 261	0.17 152	0.14 261	0.18 219	0.12 262	0.09 231	0.13 276	0.14 305	0.18 203	0.15 293	0.16 209	0.14 290	0.17 219	0.14 300	0.20 333	0.11 278	0.19 279	0.19 310	0.17 233	0.17 216
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 273	0.13 282	0.11 273	0.13 260	0.17 306	0.15 269	0.13 282	0.19 260	0.11 241	0.14 129	0.13 249	0.17 200	0.09 226	0.16 320	0.17 324	0.16 330	0.21 266	0.14 280	0.22 294	0.15 306	0.15 180	0.12 270	0.07 205	0.12 294	0.17 239	0.15 232	0.19 272	0.17 216

psm_up	0.15 273	0.11 252	0.13 299	0.15 282	0.12 264	0.14 259	0.11 260	0.20 280	0.17 304	0.19 178	0.13 249	0.15 172	0.17 310	0.10 245	0.14 296	0.12 253	0.19 228	0.13 256	0.17 228	0.11 237	0.15 180	0.10 211	0.10 278	0.16 324	0.18 264	0.17 276	0.17 233	0.19 252

FADNet-RVC	0.15 273	0.13 282	0.11 273	0.18 300	0.12 264	0.14 259	0.10 247	0.21 297	0.09 193	0.19 178	0.17 297	0.18 219	0.12 262	0.11 266	0.17 324	0.15 326	0.18 203	0.13 256	0.18 250	0.15 306	0.12 119	0.13 289	0.12 300	0.11 278	0.21 306	0.16 255	0.14 184	0.15 188

AF-Net	0.15 273	0.13 282	0.13 299	0.14 270	0.18 314	0.15 269	0.14 289	0.17 192	0.16 295	0.17 152	0.21 329	0.18 219	0.12 262	0.10 245	0.18 332	0.16 330	0.14 142	0.14 280	0.15 195	0.11 237	0.12 119	0.11 248	0.13 306	0.10 265	0.15 204	0.16 255	0.20 284	0.15 188

RP	0.15 273	0.14 294	0.16 322	0.17 295	0.14 289	0.17 291	0.16 299	0.19 260	0.17 304	0.14 129	0.16 288	0.16 191	0.15 302	0.11 266	0.14 296	0.12 253	0.15 154	0.12 221	0.15 195	0.12 262	0.12 119	0.13 289	0.10 278	0.12 294	0.17 239	0.17 276	0.20 284	0.18 240

Nwc_Net	0.15 273	0.13 282	0.13 299	0.14 270	0.18 314	0.15 269	0.14 289	0.17 192	0.16 295	0.17 152	0.21 329	0.18 219	0.12 262	0.10 245	0.18 332	0.16 330	0.14 142	0.14 280	0.15 195	0.11 237	0.12 119	0.11 248	0.13 306	0.10 265	0.15 204	0.16 255	0.20 284	0.15 188

UCFNet_RVC	0.15 273	0.17 318	0.12 286	0.16 287	0.14 289	0.17 291	0.11 260	0.17 192	0.13 271	0.21 203	0.13 249	0.28 308	0.12 262	0.10 245	0.12 261	0.13 285	0.18 203	0.13 256	0.17 228	0.12 262	0.17 219	0.09 179	0.10 278	0.11 278	0.19 279	0.16 255	0.17 233	0.20 265

NVstereo2D	0.15 273	0.11 252	0.11 273	0.19 307	0.14 289	0.21 324	0.24 340	0.13 152	0.11 241	0.16 142	0.14 261	0.10 118	0.08 210	0.40 367	0.12 261	0.12 253	0.21 266	0.14 280	0.16 209	0.10 210	0.12 119	0.09 179	0.25 348	0.08 213	0.15 204	0.13 178	0.14 184	0.13 161

LoS	0.16 290	0.10 235	0.08 223	0.10 212	0.11 251	0.09 183	0.07 190	0.50 378	0.05 75	0.32 360	0.36 373	0.36 329	0.06 156	0.09 231	0.09 141	0.10 150	0.19 228	0.09 138	0.15 195	0.11 237	0.21 300	0.09 179	0.07 205	0.07 182	0.18 264	0.12 159	0.20 284	0.21 281
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 290	0.14 294	0.13 299	0.16 287	0.13 277	0.14 259	0.12 277	0.19 260	0.17 304	0.19 178	0.17 297	0.14 165	0.07 189	0.14 307	0.15 308	0.14 305	0.19 228	0.16 306	0.20 276	0.13 280	0.17 219	0.14 300	0.12 300	0.13 305	0.21 306	0.19 310	0.19 272	0.17 216

pcwnet_v2	0.16 290	0.12 267	0.12 286	0.16 287	0.14 289	0.17 291	0.14 289	0.20 280	0.13 271	0.22 218	0.14 261	0.19 231	0.18 313	0.12 286	0.11 233	0.12 253	0.18 203	0.14 280	0.17 228	0.12 262	0.16 201	0.11 248	0.09 261	0.11 278	0.20 292	0.19 310	0.19 272	0.28 319

FADNet	0.16 290	0.15 303	0.10 258	0.20 313	0.10 230	0.19 309	0.13 282	0.21 297	0.13 271	0.22 218	0.26 355	0.17 200	0.14 294	0.12 286	0.20 344	0.16 330	0.16 164	0.14 280	0.23 301	0.20 340	0.16 201	0.13 289	0.11 288	0.11 278	0.21 306	0.17 276	0.16 215	0.15 188

stereogan	0.16 290	0.15 303	0.15 318	0.16 287	0.18 314	0.18 299	0.16 299	0.20 280	0.19 319	0.14 129	0.16 288	0.20 249	0.18 313	0.13 303	0.16 317	0.13 285	0.16 164	0.14 280	0.18 250	0.14 290	0.15 180	0.13 289	0.13 306	0.13 305	0.16 223	0.17 276	0.23 306	0.18 240

HSM-Net_RVC	0.16 290	0.12 267	0.10 258	0.17 295	0.13 277	0.14 259	0.10 247	0.18 227	0.14 281	0.25 288	0.18 307	0.28 308	0.17 310	0.11 266	0.12 261	0.11 201	0.19 228	0.13 256	0.17 228	0.11 237	0.18 237	0.12 270	0.08 239	0.11 278	0.19 279	0.17 276	0.23 306	0.24 293
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.17 296	0.12 267	0.11 273	0.19 307	0.14 289	0.17 291	0.14 289	0.21 297	0.14 281	0.24 260	0.17 297	0.32 321	0.16 307	0.20 334	0.13 276	0.14 305	0.23 293	0.15 293	0.23 301	0.13 280	0.18 237	0.12 270	0.06 175	0.10 265	0.19 279	0.16 255	0.19 272	0.22 286

PS-NSSS	0.17 296	0.19 327	0.18 337	0.23 322	0.18 314	0.18 299	0.16 299	0.22 306	0.12 261	0.23 237	0.21 329	0.44 338	0.08 210	0.11 266	0.14 296	0.10 150	0.13 129	0.13 256	0.26 318	0.11 237	0.11 113	0.07 122	0.18 329	0.15 316	0.17 239	0.21 322	0.14 184	0.20 265

iResNet	0.17 296	0.11 252	0.10 258	0.15 282	0.13 277	0.17 291	0.12 277	0.21 297	0.14 281	0.25 288	0.14 261	0.35 326	0.32 348	0.08 208	0.12 261	0.11 201	0.20 253	0.12 221	0.26 318	0.15 306	0.18 237	0.12 270	0.11 288	0.13 305	0.18 264	0.15 232	0.20 284	0.19 252

ITSA-stereo	0.18 299	0.14 294	0.12 286	0.26 333	0.17 306	0.18 299	0.16 299	0.25 326	0.17 304	0.26 306	0.18 307	0.33 322	0.25 330	0.16 320	0.13 276	0.12 253	0.22 282	0.15 293	0.23 301	0.10 210	0.19 255	0.12 270	0.15 314	0.11 278	0.23 326	0.16 255	0.20 284	0.23 290

dad	0.18 299	0.16 310	0.12 286	0.36 346	0.16 300	0.24 335	0.21 326	0.24 320	0.09 193	0.22 218	0.11 217	0.38 332	0.12 262	0.08 208	0.13 276	0.11 201	0.27 346	0.13 256	0.30 334	0.11 237	0.19 255	0.12 270	0.09 261	0.13 305	0.19 279	0.14 202	0.31 339	0.24 293

PSMNet-ADL	0.18 299	0.13 282	0.13 299	0.16 287	0.14 289	0.17 291	0.16 299	0.20 280	0.22 338	0.27 323	0.20 327	0.29 316	0.26 333	0.18 323	0.16 317	0.14 305	0.23 293	0.14 280	0.22 294	0.14 290	0.19 255	0.11 248	0.10 278	0.11 278	0.20 292	0.16 255	0.23 306	0.20 265

Anonymous3	0.18 299	0.15 303	0.11 273	0.15 282	0.10 230	0.14 259	0.11 260	0.22 306	0.19 319	0.27 323	0.15 277	0.27 307	0.12 262	0.12 286	0.27 363	0.18 348	0.22 282	0.18 330	0.26 318	0.17 323	0.25 347	0.21 351	0.09 261	0.10 265	0.21 306	0.21 322	0.22 304	0.20 265

FADNet_RVC	0.18 299	0.14 294	0.13 299	0.20 313	0.15 298	0.14 259	0.13 282	0.24 320	0.14 281	0.24 260	0.18 307	0.28 308	0.22 327	0.14 307	0.15 308	0.12 253	0.20 253	0.17 320	0.32 338	0.15 306	0.20 274	0.15 310	0.11 288	0.15 316	0.20 292	0.21 322	0.18 258	0.23 290

NCC-stereo	0.18 299	0.16 310	0.16 322	0.16 287	0.18 314	0.18 299	0.18 310	0.19 260	0.20 333	0.16 142	0.19 319	0.21 268	0.21 321	0.12 286	0.22 349	0.18 348	0.18 203	0.19 335	0.19 263	0.15 306	0.16 201	0.15 310	0.15 314	0.12 294	0.19 279	0.18 291	0.24 315	0.20 265

Abc-Net	0.18 299	0.16 310	0.16 322	0.16 287	0.18 314	0.18 299	0.18 310	0.19 260	0.20 333	0.16 142	0.19 319	0.21 268	0.21 321	0.12 286	0.22 349	0.18 348	0.18 203	0.19 335	0.19 263	0.15 306	0.16 201	0.15 310	0.15 314	0.12 294	0.19 279	0.18 291	0.24 315	0.20 265
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 299	0.17 318	0.16 322	0.13 260	0.13 277	0.13 249	0.12 277	0.21 297	0.18 311	0.22 218	0.15 277	0.23 290	0.13 278	0.10 245	0.17 324	0.16 330	0.19 228	0.17 320	0.19 263	0.17 323	0.22 320	0.18 330	0.11 288	0.16 324	0.26 337	0.26 348	0.20 284	0.24 293

XPNet_ROB	0.18 299	0.21 333	0.14 311	0.15 282	0.16 300	0.15 269	0.15 294	0.16 176	0.14 281	0.19 178	0.19 319	0.49 345	0.13 278	0.11 266	0.16 317	0.14 305	0.25 326	0.16 306	0.18 250	0.14 290	0.17 219	0.19 339	0.13 306	0.14 312	0.18 264	0.17 276	0.32 342	0.29 322

DDVS	0.19 308	0.15 303	0.13 299	0.18 300	0.18 314	0.20 315	0.20 319	0.20 280	0.16 295	0.25 288	0.21 329	0.39 335	0.28 341	0.13 303	0.14 296	0.14 305	0.26 336	0.19 335	0.28 326	0.15 306	0.19 255	0.17 326	0.10 278	0.14 312	0.19 279	0.15 232	0.22 304	0.25 301

DAS	0.19 308	0.11 252	0.10 258	0.24 327	0.19 322	0.18 299	0.21 326	0.23 314	0.18 311	0.24 260	0.14 261	0.38 332	0.21 321	0.09 231	0.13 276	0.12 253	0.25 326	0.16 306	0.22 294	0.15 306	0.21 300	0.14 300	0.17 323	0.13 305	0.20 292	0.18 291	0.23 306	0.30 324

SepStereo	0.19 308	0.11 252	0.10 258	0.24 327	0.19 322	0.18 299	0.21 326	0.23 314	0.18 311	0.24 260	0.14 261	0.38 332	0.21 321	0.09 231	0.13 276	0.12 253	0.25 326	0.16 306	0.22 294	0.15 306	0.21 300	0.14 300	0.17 323	0.13 305	0.20 292	0.18 291	0.23 306	0.30 324

RGC	0.19 308	0.17 318	0.17 332	0.19 307	0.20 327	0.20 315	0.15 294	0.22 306	0.26 352	0.17 152	0.21 329	0.21 268	0.24 329	0.15 317	0.24 356	0.19 356	0.18 203	0.16 306	0.19 263	0.16 318	0.17 219	0.14 300	0.13 306	0.16 324	0.21 306	0.21 322	0.24 315	0.25 301

PA-Net	0.19 308	0.21 333	0.25 357	0.14 270	0.20 327	0.18 299	0.21 326	0.21 297	0.19 319	0.17 152	0.15 277	0.17 200	0.21 321	0.26 345	0.17 324	0.18 348	0.15 154	0.19 335	0.13 163	0.17 323	0.14 166	0.16 320	0.10 278	0.16 324	0.18 264	0.27 359	0.17 233	0.35 339
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 308	0.20 331	0.19 343	0.19 307	0.20 327	0.16 282	0.15 294	0.28 334	0.19 319	0.23 237	0.18 307	0.46 342	0.17 310	0.11 266	0.14 296	0.13 285	0.15 154	0.14 280	0.21 282	0.19 333	0.13 145	0.11 248	0.09 261	0.21 337	0.25 332	0.23 335	0.26 327	0.28 319

pmcnn	0.19 308	0.14 294	0.11 273	0.18 300	0.13 277	0.19 309	0.16 299	0.20 280	0.19 319	0.26 306	0.15 277	0.35 326	0.26 333	0.09 231	0.11 233	0.11 201	0.25 326	0.14 280	0.24 308	0.14 290	0.23 331	0.15 310	0.11 288	0.11 278	0.21 306	0.19 310	0.40 362	0.46 360

DCVSM-stereo	0.20 315	0.15 303	0.12 286	0.25 330	0.19 322	0.26 339	0.21 326	0.23 314	0.16 295	0.24 260	0.18 307	0.49 345	0.27 337	0.14 307	0.12 261	0.12 253	0.24 315	0.16 306	0.25 312	0.16 318	0.19 255	0.15 310	0.22 339	0.11 278	0.19 279	0.16 255	0.24 315	0.27 310

SFCPSM	0.20 315	0.14 294	0.12 286	0.21 317	0.16 300	0.20 315	0.18 310	0.22 306	0.20 333	0.25 288	0.24 345	0.34 325	0.34 355	0.14 307	0.13 276	0.13 285	0.24 315	0.16 306	0.32 338	0.19 333	0.19 255	0.13 289	0.14 312	0.12 294	0.22 317	0.18 291	0.20 284	0.25 301

RTS	0.20 315	0.16 310	0.14 311	0.17 295	0.14 289	0.20 315	0.15 294	0.24 320	0.25 348	0.15 135	0.14 261	0.14 165	0.20 319	0.11 266	0.15 308	0.16 330	0.24 315	0.17 320	0.35 346	0.24 352	0.23 331	0.16 320	0.09 261	0.15 316	0.29 349	0.26 348	0.28 334	0.55 369

RTSA	0.20 315	0.16 310	0.14 311	0.17 295	0.14 289	0.20 315	0.15 294	0.24 320	0.25 348	0.15 135	0.14 261	0.14 165	0.20 319	0.11 266	0.15 308	0.16 330	0.24 315	0.17 320	0.35 346	0.24 352	0.23 331	0.16 320	0.09 261	0.15 316	0.29 349	0.26 348	0.28 334	0.55 369

ccs_rob	0.20 315	0.15 303	0.12 286	0.26 333	0.16 300	0.26 339	0.20 319	0.22 306	0.16 295	0.25 288	0.24 345	0.58 354	0.25 330	0.18 323	0.13 276	0.13 285	0.23 293	0.15 293	0.21 282	0.16 318	0.21 300	0.12 270	0.12 300	0.11 278	0.20 292	0.16 255	0.18 258	0.23 290

SGM-Forest	0.20 315	0.18 324	0.16 322	0.23 322	0.18 314	0.21 324	0.18 310	0.23 314	0.17 304	0.20 192	0.16 288	0.23 290	0.18 313	0.22 340	0.18 332	0.18 348	0.19 228	0.17 320	0.18 250	0.15 306	0.18 237	0.19 339	0.25 348	0.19 336	0.22 317	0.18 291	0.26 327	0.24 293
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 321	0.16 310	0.13 299	0.26 333	0.23 336	0.22 328	0.18 310	0.29 341	0.18 311	0.28 339	0.19 319	0.22 284	0.12 262	0.28 353	0.11 233	0.14 305	0.26 336	0.19 335	0.20 276	0.13 280	0.23 331	0.23 358	0.26 354	0.24 351	0.25 332	0.24 337	0.23 306	0.26 305

AnyNet_C32	0.21 321	0.16 310	0.15 318	0.17 295	0.17 306	0.19 309	0.16 299	0.26 328	0.22 338	0.25 288	0.24 345	0.24 297	0.18 313	0.14 307	0.22 349	0.18 348	0.28 353	0.22 349	0.30 334	0.19 333	0.28 361	0.23 358	0.16 318	0.18 333	0.22 317	0.22 330	0.21 298	0.24 293

NOSS_ROB	0.21 321	0.14 294	0.16 322	0.21 317	0.19 322	0.20 315	0.22 333	0.30 343	0.18 311	0.25 288	0.16 288	0.21 268	0.13 278	0.27 352	0.15 308	0.14 305	0.26 336	0.21 345	0.22 294	0.17 323	0.23 331	0.22 355	0.26 354	0.24 351	0.26 337	0.23 335	0.24 315	0.27 310

SHD	0.22 324	0.17 318	0.21 351	0.18 300	0.17 306	0.19 309	0.20 319	0.27 332	0.17 304	0.27 323	0.19 319	0.24 297	0.32 348	0.17 322	0.16 317	0.15 326	0.19 228	0.17 320	0.33 342	0.18 329	0.21 300	0.18 330	0.16 318	0.17 329	0.24 330	0.28 363	0.25 323	0.43 353

ADCMid	0.22 324	0.18 324	0.17 332	0.18 300	0.19 322	0.20 315	0.16 299	0.30 343	0.25 348	0.24 260	0.19 319	0.36 329	0.21 321	0.12 286	0.18 332	0.16 330	0.25 326	0.18 330	0.37 350	0.19 333	0.24 341	0.20 348	0.17 323	0.15 316	0.24 330	0.22 330	0.25 323	0.30 324

ADCPNet	0.22 324	0.17 318	0.16 322	0.20 313	0.20 327	0.20 315	0.18 310	0.28 334	0.23 340	0.26 306	0.23 341	0.26 305	0.29 343	0.15 317	0.19 340	0.17 342	0.24 315	0.17 320	0.32 338	0.23 351	0.25 347	0.20 348	0.17 323	0.22 340	0.25 332	0.24 337	0.27 330	0.34 337

CBMV_ROB	0.22 324	0.14 294	0.16 322	0.26 333	0.23 336	0.21 324	0.22 333	0.28 334	0.17 304	0.26 306	0.17 297	0.28 308	0.18 313	0.26 345	0.13 276	0.12 253	0.26 336	0.17 320	0.19 263	0.17 323	0.21 300	0.19 339	0.26 354	0.21 337	0.25 332	0.27 359	0.25 323	0.34 337

ETE_ROB	0.22 324	0.23 343	0.15 318	0.20 313	0.16 300	0.19 309	0.17 308	0.18 227	0.19 319	0.21 203	0.22 339	0.64 357	0.16 307	0.14 307	0.17 324	0.14 305	0.30 359	0.19 335	0.25 312	0.19 333	0.22 320	0.18 330	0.16 318	0.15 316	0.22 317	0.28 363	0.41 364	0.27 310

LALA_ROB	0.22 324	0.25 347	0.16 322	0.19 307	0.17 306	0.22 328	0.16 299	0.18 227	0.19 319	0.24 260	0.21 329	0.63 356	0.15 302	0.13 303	0.26 360	0.17 342	0.27 346	0.22 349	0.23 301	0.19 333	0.20 274	0.21 351	0.14 312	0.15 316	0.20 292	0.22 330	0.35 350	0.26 305

CBMV	0.22 324	0.18 324	0.18 337	0.23 322	0.22 332	0.20 315	0.18 310	0.27 332	0.19 319	0.28 339	0.11 217	0.30 317	0.13 278	0.24 342	0.16 317	0.14 305	0.25 326	0.18 330	0.20 276	0.16 318	0.22 320	0.19 339	0.24 347	0.23 343	0.27 340	0.24 337	0.36 353	0.42 350
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 331	0.26 351	0.15 318	0.46 361	0.24 341	0.36 355	0.20 319	0.24 320	0.16 295	0.26 306	0.15 277	0.28 308	0.27 337	0.11 266	0.13 276	0.13 285	0.21 266	0.12 221	0.18 250	0.12 262	0.20 274	0.11 248	0.11 288	0.12 294	0.36 367	0.25 347	0.57 375	0.33 332

PWC_ROB	0.23 331	0.20 331	0.14 311	0.18 300	0.17 306	0.16 282	0.20 319	0.21 297	0.27 355	0.15 135	0.21 329	0.28 308	0.63 378	0.13 303	0.14 296	0.13 285	0.27 346	0.18 330	0.37 350	0.19 333	0.22 320	0.18 330	0.16 318	0.24 351	0.20 292	0.19 310	0.24 315	0.44 356

ACV-stereo	0.25 333	0.15 303	0.13 299	0.22 319	0.17 306	0.28 342	0.24 340	0.22 306	0.20 333	0.23 237	0.23 341	0.28 308	0.37 362	0.18 323	0.15 308	0.13 285	0.34 364	0.20 341	1.10 390	0.26 357	0.26 355	0.17 326	0.28 369	0.18 333	0.19 279	0.18 291	0.25 323	0.29 322

FCDSN-DC	0.25 333	0.25 347	0.26 360	0.28 342	0.26 345	0.26 339	0.35 353	0.28 334	0.18 311	0.20 192	0.18 307	0.21 268	0.12 262	0.29 354	0.25 358	0.26 365	0.29 356	0.28 367	0.28 326	0.21 342	0.25 347	0.25 363	0.26 354	0.32 370	0.27 340	0.24 337	0.26 327	0.27 310
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	0.25 333	0.25 347	0.20 345	0.29 343	0.22 332	0.22 328	0.23 336	0.37 361	0.28 358	0.35 372	0.22 339	0.46 342	0.32 348	0.20 334	0.19 340	0.17 342	0.17 181	0.16 306	0.30 334	0.14 290	0.21 300	0.19 339	0.27 367	0.23 343	0.29 349	0.26 348	0.33 344	0.31 329

SGM-ForestM	0.25 333	0.22 338	0.16 322	0.37 348	0.24 341	0.32 348	0.24 340	0.29 341	0.21 337	0.23 237	0.18 307	0.50 348	0.26 333	0.20 334	0.15 308	0.13 285	0.23 293	0.16 306	0.25 312	0.15 306	0.20 274	0.17 326	0.21 337	0.17 329	0.37 368	0.26 348	0.52 370	0.37 341

SGM_RVC	0.25 333	0.24 345	0.18 337	0.39 355	0.27 348	0.34 354	0.26 346	0.28 334	0.19 319	0.25 288	0.18 307	0.42 336	0.31 346	0.18 323	0.14 296	0.13 285	0.23 293	0.15 293	0.26 318	0.14 290	0.19 255	0.15 310	0.19 331	0.17 329	0.34 363	0.24 337	0.56 374	0.45 358
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 338	0.21 333	0.12 286	0.38 351	0.31 357	0.41 362	0.48 368	0.20 280	0.16 295	0.16 142	0.25 350	0.17 200	0.08 210	1.61 385	0.15 308	0.14 305	0.21 266	0.15 293	0.25 312	0.14 290	0.18 237	0.13 289	0.25 348	0.16 324	0.17 239	0.19 310	0.18 258	0.22 286

UDG	0.26 338	0.21 333	0.13 299	0.39 355	0.32 358	0.39 360	0.53 373	0.20 280	0.16 295	0.19 178	0.23 341	0.17 200	0.09 226	1.45 381	0.16 317	0.13 285	0.27 346	0.16 306	0.27 325	0.14 290	0.22 320	0.14 300	0.25 348	0.12 294	0.21 306	0.21 322	0.21 298	0.19 252

FAT-Stereo	0.26 338	0.19 327	0.17 332	0.38 351	0.37 362	0.31 344	0.25 345	0.26 328	0.18 311	0.28 339	0.25 350	0.33 322	0.36 358	0.26 345	0.18 332	0.16 330	0.27 346	0.23 354	0.33 342	0.21 342	0.22 320	0.19 339	0.22 339	0.22 340	0.22 317	0.22 330	0.33 344	0.43 353

GANetREF_RVC	0.26 338	0.26 351	0.30 366	0.23 322	0.23 336	0.23 333	0.24 340	0.35 356	0.33 370	0.32 360	0.18 307	0.50 348	0.38 363	0.12 286	0.22 349	0.18 348	0.20 253	0.21 345	0.35 346	0.21 342	0.24 341	0.16 320	0.22 339	0.29 365	0.28 345	0.21 322	0.36 353	0.33 332
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	0.26 338	0.30 361	0.30 366	0.26 333	0.23 336	0.21 324	0.19 317	0.28 334	0.37 375	0.35 372	0.24 345	0.51 351	0.27 337	0.14 307	0.22 349	0.17 342	0.19 228	0.20 341	0.26 318	0.25 356	0.22 320	0.20 348	0.17 323	0.27 358	0.31 354	0.26 348	0.39 358	0.38 343

FC-DCNN v2	0.27 343	0.28 357	0.27 361	0.37 348	0.29 354	0.32 348	0.38 358	0.33 352	0.19 319	0.22 218	0.19 319	0.24 297	0.13 278	0.29 354	0.26 360	0.27 369	0.29 356	0.27 363	0.29 332	0.22 348	0.26 355	0.25 363	0.26 354	0.31 367	0.32 359	0.26 348	0.31 339	0.31 329

FC-DCNN	0.27 343	0.28 357	0.27 361	0.36 346	0.28 350	0.32 348	0.38 358	0.33 352	0.19 319	0.22 218	0.19 319	0.23 290	0.13 278	0.29 354	0.26 360	0.27 369	0.29 356	0.27 363	0.29 332	0.22 348	0.26 355	0.25 363	0.26 354	0.31 367	0.31 354	0.26 348	0.30 336	0.30 324

FBW_ROB	0.27 343	0.26 351	0.25 357	0.38 351	0.26 345	0.32 348	0.20 319	0.21 297	0.19 319	0.27 323	0.21 329	0.45 339	0.32 348	0.26 345	0.22 349	0.20 359	0.27 346	0.17 320	0.52 364	0.14 290	0.22 320	0.15 310	0.17 323	0.28 361	0.22 317	0.19 310	0.33 344	0.57 372

CC-Net-ROB	0.28 346	0.40 367	0.29 364	0.57 368	0.44 367	0.42 364	0.38 358	0.32 349	0.19 319	0.33 365	0.28 361	0.69 362	0.10 243	0.32 363	0.21 346	0.13 285	0.14 142	0.16 306	0.40 353	0.18 329	0.15 180	0.09 179	0.23 343	0.24 351	0.22 317	0.21 322	0.19 272	0.28 319

G-Net	0.29 347	0.24 345	0.19 343	0.24 327	0.21 331	0.36 355	0.23 336	0.30 343	0.27 355	0.33 365	0.33 371	0.89 380	0.25 330	0.19 331	0.21 346	0.18 348	0.26 336	0.22 349	0.44 356	0.31 369	0.27 359	0.18 330	0.18 329	0.18 333	0.28 345	0.24 337	0.40 362	0.41 348

XQC	0.29 347	0.30 361	0.27 361	0.37 348	0.28 350	0.37 358	0.37 354	0.40 367	0.30 364	0.32 360	0.20 327	0.45 339	0.28 341	0.31 360	0.16 317	0.15 326	0.21 266	0.22 349	0.34 345	0.24 352	0.22 320	0.21 351	0.23 343	0.25 355	0.33 361	0.27 359	0.44 366	0.33 332

ADCS	0.29 347	0.22 338	0.21 351	0.26 333	0.25 343	0.25 336	0.23 336	0.37 361	0.30 364	0.23 237	0.27 357	0.47 344	0.36 358	0.20 334	0.22 349	0.19 356	0.32 361	0.24 357	0.49 362	0.28 362	0.37 373	0.30 370	0.20 333	0.23 343	0.31 354	0.28 363	0.30 336	0.43 353

S-Stereo	0.30 350	0.22 338	0.18 337	0.42 359	0.39 364	0.41 362	0.37 354	0.25 326	0.24 343	0.26 306	0.44 377	0.55 353	0.36 358	0.24 342	0.18 332	0.14 305	0.27 346	0.27 363	0.35 346	0.28 362	0.23 331	0.23 358	0.53 378	0.23 343	0.23 326	0.19 310	0.27 330	0.38 343

MeshStereo	0.30 350	0.26 351	0.20 345	0.49 364	0.37 362	0.36 355	0.26 346	0.32 349	0.28 358	0.30 356	0.28 361	0.60 355	0.48 371	0.18 323	0.15 308	0.14 305	0.26 336	0.17 320	0.28 326	0.18 329	0.28 361	0.22 355	0.25 348	0.21 337	0.37 368	0.30 369	0.55 373	0.51 364
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	0.31 352	0.28 357	0.21 351	0.33 344	0.29 354	0.31 344	0.29 350	0.38 364	0.24 343	0.46 382	0.31 368	0.50 348	0.34 355	0.25 344	0.30 364	0.25 362	0.19 228	0.23 354	0.58 365	0.29 364	0.25 347	0.28 369	0.21 337	0.27 358	0.31 354	0.26 348	0.37 355	0.51 364

edge stereo	0.31 352	0.22 338	0.20 345	0.42 359	0.36 360	0.42 364	0.39 361	0.39 366	0.23 340	0.23 237	0.39 374	0.68 360	0.34 355	0.30 359	0.17 324	0.17 342	0.31 360	0.21 345	0.42 354	0.21 342	0.24 341	0.18 330	0.25 348	0.23 343	0.28 345	0.24 337	0.39 358	0.55 369

SANet	0.31 352	0.21 333	0.21 351	0.25 330	0.22 332	0.31 344	0.22 333	0.31 348	0.32 368	0.27 323	0.27 357	1.36 391	0.39 365	0.22 340	0.17 324	0.14 305	0.26 336	0.21 345	0.30 334	0.21 342	0.25 347	0.21 351	0.30 373	0.23 343	0.34 363	0.26 348	0.35 350	0.49 362

AnyNet_C01	0.32 355	0.22 338	0.20 345	0.22 319	0.27 348	0.25 336	0.24 340	0.37 361	0.37 375	0.26 306	0.29 363	0.49 345	0.33 354	0.18 323	0.32 367	0.22 361	0.39 373	0.32 371	0.65 368	0.33 374	0.41 380	0.33 376	0.26 354	0.26 357	0.34 363	0.34 372	0.34 348	0.45 358

DGSMNet	0.34 356	0.27 356	0.24 356	0.41 358	0.33 359	0.37 358	0.37 354	0.28 334	0.25 348	0.25 288	0.52 382	0.45 339	0.32 348	0.26 345	0.25 358	0.20 359	0.52 384	0.32 371	0.75 376	0.35 376	0.38 374	0.39 386	0.28 369	0.31 367	0.27 340	0.24 337	0.33 344	0.37 341

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 357	0.36 363	0.38 376	0.46 361	0.28 350	0.31 344	0.28 349	0.51 379	0.46 382	0.39 379	0.29 363	0.37 331	0.36 358	0.31 360	0.38 374	0.26 365	0.22 282	0.27 363	0.72 373	0.37 377	0.28 361	0.31 371	0.30 373	0.38 377	0.33 361	0.26 348	0.30 336	0.38 343

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 358	0.16 310	0.13 299	0.26 333	0.22 332	0.23 333	0.27 348	0.24 320	0.15 291	0.24 260	0.16 288	4.16 408	0.22 327	0.19 331	0.14 296	0.13 285	0.33 362	0.22 349	0.32 338	0.20 340	0.24 341	0.19 339	0.22 339	0.14 312	0.20 292	0.20 320	0.21 298	0.24 293

STStereo	0.38 359	0.43 369	0.31 369	0.74 374	0.50 373	0.58 369	0.43 364	0.35 356	0.31 366	0.34 369	0.25 350	0.83 374	0.55 375	0.20 334	0.17 324	0.16 330	0.25 326	0.16 306	0.46 359	0.17 323	0.24 341	0.19 339	0.20 333	0.23 343	0.52 378	0.41 379	0.76 387	0.59 375

PVD	0.39 360	0.38 366	0.20 345	0.47 363	0.36 360	0.50 368	0.40 363	0.38 364	0.34 373	0.23 237	0.29 363	0.52 352	0.51 373	0.50 370	0.19 340	0.17 342	0.40 375	0.26 361	0.50 363	0.29 364	0.40 376	0.41 388	0.23 343	0.27 358	0.45 375	0.59 394	0.46 368	0.73 384

DPSNet	0.40 361	0.19 327	0.18 337	0.27 340	0.26 345	0.29 343	0.19 317	0.26 328	0.24 343	0.18 165	0.17 297	2.15 402	0.44 368	0.10 245	0.20 344	0.16 330	0.35 368	0.28 367	2.00 404	0.27 360	0.25 347	0.17 326	0.28 369	0.25 355	0.40 372	0.27 359	0.39 358	0.53 366

MANE	0.42 362	0.36 363	0.33 371	0.61 370	0.45 370	0.44 366	0.47 367	0.43 374	0.26 352	0.23 237	0.24 345	0.64 357	0.29 343	0.31 360	0.32 367	0.30 375	0.33 362	0.42 384	0.38 352	0.24 352	0.31 367	0.27 367	0.26 354	0.35 374	0.57 383	0.44 383	1.10 402	0.98 396

LE_ROB	0.42 362	0.19 327	0.17 332	0.40 357	0.44 367	0.33 353	0.44 365	0.35 356	0.29 363	0.32 360	0.21 329	1.22 388	1.73 404	0.11 266	0.11 233	0.11 201	0.21 266	0.13 256	0.21 282	0.13 280	0.23 331	0.13 289	0.12 300	0.15 316	0.39 371	0.36 374	1.46 407	1.45 405

ELAS	0.43 364	0.43 369	0.36 374	0.64 372	0.45 370	0.58 369	0.50 369	0.40 367	0.27 355	0.25 288	0.30 366	0.92 381	0.32 348	0.32 363	0.31 365	0.28 372	0.36 370	0.30 369	0.45 358	0.26 357	0.34 369	0.33 376	0.26 354	0.37 376	0.56 382	0.43 382	0.78 390	0.76 386
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 365	0.43 369	0.36 374	0.63 371	0.44 367	0.62 374	0.50 369	0.40 367	0.26 352	0.25 288	0.31 368	1.20 386	0.31 346	0.32 363	0.31 365	0.28 372	0.37 371	0.30 369	0.44 356	0.27 360	0.35 370	0.33 376	0.26 354	0.38 377	0.52 378	0.41 379	0.78 390	0.74 385
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 366	0.56 374	0.14 311	1.44 381	0.52 374	1.25 381	0.85 378	0.30 343	0.23 340	0.34 369	0.25 350	0.66 359	0.19 318	1.15 379	0.19 340	0.14 305	0.25 326	0.20 341	0.42 354	0.22 348	0.17 219	0.14 300	1.56 385	0.17 329	0.21 306	0.17 276	0.27 330	0.41 348

SAMSARA	0.49 367	0.23 343	0.39 377	0.23 322	0.23 336	0.22 328	0.23 336	0.44 376	0.39 379	0.31 359	0.21 329	0.30 317	0.47 370	0.18 323	0.35 370	0.34 376	0.26 336	0.32 371	0.47 360	0.32 373	0.48 390	0.54 396	0.15 314	0.33 372	1.40 409	1.58 408	1.42 406	1.48 406

AMNet	0.49 367	0.50 372	0.48 380	0.49 364	0.47 372	0.61 373	0.51 371	0.32 349	0.28 358	0.30 356	0.68 390	0.72 364	0.13 278	0.53 372	0.44 376	0.55 390	0.57 387	0.58 396	0.48 361	0.48 380	0.58 397	0.50 393	0.26 354	0.48 382	0.45 375	0.52 389	0.58 376	0.65 378

DispFullNet	0.49 367	0.53 373	0.20 345	1.14 378	0.43 366	0.79 377	1.26 383	0.33 352	0.24 343	0.24 260	0.27 357	0.85 375	0.50 372	1.59 384	0.18 332	0.15 326	0.51 382	0.34 377	1.12 391	0.26 357	0.25 347	0.19 339	0.20 333	0.22 340	0.28 345	0.18 291	0.35 350	0.61 376

BEATNet-Init1	0.51 370	0.41 368	0.29 364	0.78 377	0.41 365	0.60 372	0.46 366	0.41 372	0.28 358	0.30 356	0.25 350	0.87 377	0.91 388	0.26 345	0.33 369	0.26 365	0.28 353	0.25 360	0.98 385	0.29 364	0.29 365	0.27 367	0.26 354	0.32 370	0.51 377	0.38 378	2.12 410	0.96 394

MADNet+	0.56 371	0.37 365	0.63 392	0.56 367	0.53 375	0.45 367	0.39 361	0.64 387	0.51 384	0.53 386	0.40 376	0.81 373	0.67 382	0.34 366	0.61 387	0.50 387	0.58 388	0.50 388	0.84 379	0.53 382	0.49 393	0.44 389	0.51 377	0.47 381	0.82 393	0.71 399	0.58 376	0.70 381

otaku	0.59 372	0.73 379	0.30 366	1.73 393	0.85 381	1.52 387	1.01 379	0.40 367	0.33 370	0.38 375	0.32 370	0.68 360	0.26 333	1.38 380	0.35 370	0.25 362	0.21 266	0.23 354	0.71 371	0.30 367	0.23 331	0.18 330	2.19 388	0.28 361	0.29 349	0.18 291	0.31 339	0.42 350

SGM+DAISY	0.59 372	0.58 377	0.54 384	0.58 369	0.55 377	0.69 376	0.57 374	0.43 374	0.39 379	0.38 375	0.78 394	0.75 368	0.65 381	0.54 374	0.62 388	0.56 391	0.67 394	0.61 399	0.72 373	0.64 393	0.71 401	0.65 401	0.27 367	0.51 384	0.54 380	0.57 392	0.75 386	0.71 383

SPS-STEREO	0.60 374	0.57 376	0.53 381	0.55 366	0.54 376	0.65 375	0.52 372	0.40 367	0.68 387	0.37 374	0.78 394	0.78 370	0.64 380	0.53 372	0.59 386	0.57 393	0.67 394	0.63 401	0.75 376	0.72 398	0.77 404	0.68 402	0.26 354	0.54 389	0.54 380	0.60 395	0.70 383	0.66 379
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 375	0.74 380	0.31 369	1.81 395	0.85 381	1.57 388	1.10 381	0.48 377	0.36 374	0.38 375	0.39 374	0.74 366	0.27 337	1.54 383	0.37 373	0.28 372	0.23 293	0.24 357	0.71 371	0.31 369	0.23 331	0.18 330	2.45 392	0.30 366	0.31 354	0.24 337	0.38 357	0.44 356

MFMNet_re	0.66 376	0.72 378	0.65 395	0.77 376	0.62 378	0.82 379	0.70 377	0.52 381	0.53 385	0.54 388	0.65 388	0.79 371	0.51 373	0.59 376	0.68 392	0.67 397	0.81 401	0.69 402	0.74 375	0.62 391	0.71 401	0.64 400	0.45 375	0.57 390	0.59 386	0.62 397	0.74 385	0.88 392

WAO-7	0.67 377	0.75 381	0.64 394	0.72 373	0.78 380	0.58 369	0.66 375	0.97 401	0.97 399	0.62 391	0.81 398	0.79 371	0.84 386	0.55 375	0.86 398	0.71 401	0.44 377	0.36 379	0.96 382	0.67 396	0.44 383	0.35 381	0.16 318	0.83 403	0.57 383	0.67 398	0.58 376	0.70 381

ACVNet-4b	0.70 378	0.78 383	0.34 372	1.74 394	0.95 387	1.64 392	1.43 386	0.33 352	0.31 366	0.38 375	0.26 355	1.23 389	0.29 343	2.19 395	0.42 375	0.37 377	0.34 364	0.24 357	0.59 366	0.38 378	0.17 219	0.15 310	2.71 394	0.23 343	0.30 353	0.32 371	0.39 358	0.42 350

JetBlue	0.71 379	0.56 374	0.71 397	0.74 374	0.62 378	0.79 377	0.69 376	0.53 382	0.93 396	0.46 382	0.30 366	3.22 405	0.38 363	0.52 371	0.46 377	0.44 382	0.73 399	0.53 391	0.68 370	0.52 381	0.57 395	0.60 398	0.74 379	0.57 390	0.57 383	0.46 384	0.97 399	0.96 394

MonStereo1	0.74 380	0.77 382	0.34 372	1.64 385	1.05 394	1.35 385	1.51 388	0.56 383	0.38 378	0.59 390	0.65 388	1.58 394	0.76 384	1.93 387	0.21 346	0.14 305	0.39 373	0.34 377	0.67 369	0.31 369	0.38 374	0.23 358	2.26 389	0.35 374	0.32 359	0.29 368	0.51 369	0.58 373

ACVNet_1	0.75 381	0.82 384	0.41 378	2.07 401	0.98 388	1.94 399	1.52 389	0.59 385	0.28 358	0.43 380	0.50 381	0.73 365	0.63 378	2.24 397	0.36 372	0.25 362	0.34 364	0.32 371	0.62 367	0.31 369	0.30 366	0.22 355	2.71 394	0.33 372	0.41 374	0.28 363	0.37 355	0.39 347

RainbowNet	0.78 382	0.90 385	0.47 379	1.86 396	0.92 384	1.63 391	1.48 387	0.42 373	0.37 375	0.47 385	0.34 372	0.92 381	0.62 377	2.02 390	0.65 389	0.48 385	0.35 368	0.33 375	0.92 381	0.58 386	0.33 368	0.24 362	2.80 398	0.39 379	0.40 372	0.35 373	0.44 366	0.50 363

PSMNet_ROB	0.80 383	0.99 390	0.62 391	1.64 385	0.93 386	1.51 386	1.20 382	0.57 384	0.73 388	0.74 394	0.63 387	0.86 376	0.84 386	1.52 382	0.58 383	0.42 379	0.54 385	0.41 383	0.87 380	0.62 391	0.42 382	0.31 371	1.83 386	0.48 382	0.69 391	0.37 375	0.76 387	0.47 361

WAO-6	0.83 384	0.96 387	0.61 389	1.33 380	1.06 395	1.28 383	1.42 385	0.78 394	0.87 393	0.78 395	0.70 393	0.77 369	1.02 395	1.95 388	0.81 395	0.62 395	0.55 386	0.49 387	0.80 378	0.60 387	0.57 395	0.53 395	0.50 376	0.58 393	0.85 397	0.46 384	0.77 389	0.83 391

ACVNet_2	0.84 385	0.95 386	0.58 387	2.04 399	1.03 393	1.88 398	1.56 392	0.68 389	0.39 379	0.53 386	0.49 379	1.05 384	0.68 383	1.97 389	0.53 380	0.44 382	0.40 375	0.33 375	1.06 387	0.42 379	0.35 370	0.25 363	2.54 393	0.53 387	0.61 387	0.28 363	0.53 371	0.58 373

PWCK	0.90 386	1.24 399	0.63 392	1.55 383	0.86 383	1.23 380	1.04 380	1.09 402	0.75 391	0.70 393	0.81 398	1.52 393	0.91 388	0.71 377	0.46 377	0.41 378	0.74 400	0.47 385	3.07 407	0.67 396	0.58 397	0.45 391	0.95 383	0.74 399	0.74 392	0.41 379	0.70 383	0.76 386

IMH-64-1	0.91 387	0.98 388	0.53 381	1.64 385	1.01 391	1.62 389	1.75 396	0.76 391	0.74 389	0.33 365	0.61 384	0.87 377	0.95 390	2.61 399	0.53 380	0.42 379	0.49 379	0.36 379	0.96 382	0.55 383	0.40 376	0.31 371	3.11 399	0.51 384	0.82 393	0.37 375	0.60 379	0.78 388

IMH-64	0.91 387	0.98 388	0.53 381	1.64 385	1.01 391	1.62 389	1.75 396	0.76 391	0.74 389	0.33 365	0.61 384	0.87 377	0.95 390	2.61 399	0.53 380	0.42 379	0.49 379	0.36 379	0.96 382	0.55 383	0.40 376	0.31 371	3.11 399	0.51 384	0.82 393	0.37 375	0.60 379	0.78 388

IMH	0.95 389	1.00 392	0.55 385	1.66 392	1.00 389	1.69 394	1.78 398	0.76 391	0.77 392	0.34 369	0.61 384	1.01 383	1.07 398	2.69 401	0.58 383	0.46 384	0.51 382	0.38 382	0.98 385	0.60 387	0.40 376	0.32 375	3.11 399	0.53 387	0.83 396	0.48 386	0.65 381	0.79 390

LVE	0.97 390	0.99 390	0.73 399	1.89 397	1.39 399	1.65 393	1.53 390	0.79 395	0.65 386	0.81 397	0.92 400	0.74 366	1.01 394	2.21 396	0.58 383	0.48 385	0.59 389	0.54 394	1.13 392	0.64 393	0.46 387	0.40 387	2.73 397	0.69 395	0.85 397	0.50 388	0.85 394	0.54 368

WAO-8	1.02 391	1.14 396	0.79 400	1.64 385	1.25 396	1.78 396	1.57 393	0.93 397	1.01 400	0.81 397	0.68 390	1.72 395	1.03 396	2.08 391	0.82 396	0.68 398	0.65 392	0.53 391	1.09 388	0.82 401	0.48 390	0.38 383	0.81 381	0.75 400	1.12 404	0.77 400	0.96 397	1.21 401

Venus	1.02 391	1.14 396	0.79 400	1.64 385	1.25 396	1.78 396	1.57 393	0.93 397	1.01 400	0.81 397	0.68 390	1.72 395	1.03 396	2.08 391	0.82 396	0.68 398	0.65 392	0.53 391	1.09 388	0.82 401	0.48 390	0.38 383	0.81 381	0.75 400	1.12 404	0.77 400	0.96 397	1.21 401

Dean	1.08 393	1.06 394	0.80 402	2.30 402	1.35 398	1.99 400	1.58 395	0.93 397	0.93 396	0.88 402	0.78 394	1.21 387	1.22 400	2.13 394	0.67 390	0.60 394	0.62 391	0.57 395	1.25 397	0.74 399	0.46 387	0.37 382	2.72 396	0.71 396	1.00 401	0.60 395	1.05 401	0.64 377

TorneroNet-64	1.09 394	1.03 393	0.60 388	1.99 398	0.92 384	2.06 402	2.05 399	0.63 386	0.87 393	0.58 389	0.49 379	1.90 399	1.89 405	2.91 406	0.67 390	0.51 388	0.48 378	0.47 385	1.23 395	0.61 389	0.35 370	0.38 383	3.33 402	0.57 390	0.64 389	0.52 389	0.69 382	1.15 399

TorneroNet	1.11 395	1.11 395	0.67 396	2.05 400	1.00 389	2.29 403	2.05 399	0.65 388	0.89 395	0.68 392	0.57 383	1.74 398	1.26 401	2.97 408	0.71 393	0.52 389	0.50 381	0.51 390	1.18 394	0.65 395	0.41 380	0.44 389	3.48 403	0.58 393	0.67 390	0.49 387	0.85 394	1.02 397

ktn	1.26 396	1.42 401	0.57 386	1.65 391	1.61 404	1.75 395	2.16 402	0.86 396	1.75 407	0.89 403	1.11 405	1.18 385	0.96 392	2.60 398	1.03 401	0.73 402	0.82 402	0.61 399	1.47 401	0.76 400	0.70 400	0.69 403	3.64 405	0.73 397	0.93 399	0.81 403	1.20 404	1.25 403

notaker	1.30 397	1.44 402	0.61 389	2.42 405	1.51 401	2.40 405	2.31 404	0.95 400	1.64 405	0.79 396	1.07 403	1.73 397	1.18 399	3.10 410	1.04 402	0.69 400	0.70 397	0.50 388	1.66 403	0.85 403	0.56 394	0.47 392	3.67 406	0.80 402	0.62 388	0.58 393	0.81 392	0.95 393

KSHMR	1.34 398	1.44 402	1.07 406	2.31 403	1.48 400	2.31 404	2.15 401	1.22 403	1.07 403	1.13 406	1.07 403	1.30 390	0.96 392	2.92 407	1.12 403	0.95 405	0.87 403	0.84 404	1.34 398	0.97 404	0.74 403	0.60 398	3.48 403	1.07 408	0.99 400	0.77 400	1.01 400	1.06 398

UNDER WATER-64	1.42 399	1.40 400	0.92 405	2.88 407	1.97 407	2.82 407	2.72 407	1.37 406	0.94 398	1.04 405	1.15 406	1.96 401	1.33 403	3.07 409	0.80 394	0.56 391	0.70 397	0.58 396	1.17 393	0.55 383	0.45 385	0.54 396	3.98 409	0.92 405	1.03 402	1.13 406	0.81 392	1.60 408

UNDER WATER	1.42 399	1.45 404	0.89 404	2.87 406	1.98 408	2.78 406	2.64 406	1.29 404	1.04 402	0.87 401	0.98 401	1.95 400	1.30 402	3.12 411	0.87 399	0.63 396	0.68 396	0.58 396	1.23 395	0.61 389	0.44 383	0.50 393	3.95 408	0.99 407	1.09 403	1.04 404	0.88 396	1.67 410

JetRed	1.64 401	1.79 407	1.70 408	1.59 384	1.52 402	2.02 401	2.26 403	1.52 408	1.47 404	0.82 400	0.78 394	2.67 404	0.43 367	1.78 386	1.47 406	1.56 407	1.74 405	2.93 409	1.44 400	1.10 406	2.36 407	2.20 406	1.98 387	0.98 406	1.19 407	1.77 409	1.58 408	1.56 407

HanzoNet	1.79 402	1.65 406	0.85 403	2.31 403	1.74 405	2.83 408	2.55 405	1.29 404	1.86 408	0.92 404	1.28 407	4.71 409	3.85 408	3.43 412	0.96 400	0.79 403	1.10 404	0.95 405	2.68 406	1.04 405	0.93 405	0.92 404	3.78 407	0.73 397	1.15 406	1.07 405	1.29 405	1.61 409

MADNet++	1.87 403	1.58 405	1.74 409	1.28 379	1.74 405	1.25 381	1.55 391	1.63 409	2.10 409	1.84 408	2.24 408	2.56 403	2.74 406	0.75 378	1.43 404	1.55 406	2.00 406	1.47 407	2.11 405	2.11 408	3.28 408	3.23 407	1.22 384	2.22 410	1.23 408	2.58 410	1.77 409	1.36 404

LSM0	3.23 404	0.28 357	0.18 337	0.38 351	0.30 356	0.39 360	0.37 354	0.51 379	0.32 368	0.45 381	0.47 378	0.71 363	0.59 376	0.19 331	16.94 412	59.67 419	0.37 371	0.26 361	1.34 398	0.34 375	0.45 385	0.34 380	0.23 343	0.28 361	0.38 370	0.31 370	0.53 371	0.53 366

PML	8.17 405	7.65 412	3.51 410	9.56 414	5.16 409	9.57 415	5.23 412	6.49 412	17.89 415	6.44 411	3.24 409	16.63 412	29.28 419	5.47 413	6.12 407	3.95 408	7.38 409	2.69 408	20.47 415	4.69 410	3.59 409	3.96 408	3.98 409	4.20 411	5.71 411	4.30 411	16.67 416	6.70 411

DGTPSM_ROB	8.61 406	3.65 408	8.39 411	2.97 408	5.68 410	3.37 409	4.40 410	3.70 410	9.03 410	3.00 409	6.91 410	3.52 406	10.03 409	2.69 401	10.46 408	10.76 409	3.81 407	12.88 411	4.73 408	10.21 411	5.93 410	13.78 411	4.46 411	8.55 412	10.09 414	27.91 415	11.05 414	30.64 415

DPSMNet_ROB	8.62 407	3.66 409	8.40 412	2.97 408	5.69 411	3.37 409	4.40 410	3.70 410	9.03 410	3.00 409	6.93 411	3.52 406	10.07 410	2.69 401	10.46 408	10.76 409	3.81 407	12.88 411	4.76 409	10.21 411	5.93 410	13.78 411	4.47 413	8.55 412	10.10 415	27.91 415	11.06 415	30.64 415

LRCNet_RVC	9.94 408	17.32 416	0.72 398	25.08 417	21.25 418	23.72 418	20.86 416	1.45 407	0.48 383	21.28 418	13.07 414	22.69 417	3.57 407	28.32 419	0.47 379	0.27 369	8.45 410	1.25 406	23.54 417	4.04 409	0.47 389	0.33 376	26.91 417	1.58 409	0.35 366	0.22 330	0.43 365	0.38 343

DLNR_Zeroshot_test	10.02 409	31.66 420	0.05 125	54.25 420	0.10 230	0.18 299	50.40 420	0.19 260	0.08 158	0.27 323	0.07 127	0.20 249	0.04 95	0.14 307	60.23 419	70.55 420	0.34 364	0.18 330	0.26 318	0.11 237	0.20 274	0.08 139	0.07 205	0.09 246	0.19 279	0.15 232	0.20 284	0.25 301

DPSM_ROB	12.93 410	6.06 410	9.07 413	4.34 410	6.33 412	4.24 411	3.55 408	8.20 413	10.79 412	6.62 412	7.89 412	9.68 410	12.99 412	2.78 404	12.36 410	13.66 411	8.95 411	16.55 414	9.69 410	12.30 413	16.52 414	17.76 414	2.26 389	10.59 414	28.41 416	36.73 417	31.10 417	39.69 417

DPSM	12.93 410	6.06 410	9.07 413	4.34 410	6.33 412	4.24 411	3.55 408	8.20 413	10.79 412	6.62 412	7.89 412	9.68 410	12.99 412	2.78 404	12.36 410	13.66 411	8.95 411	16.55 414	9.69 410	12.30 413	16.52 414	17.76 414	2.26 389	10.59 414	28.41 416	36.73 417	31.10 417	39.69 417

HaxPig	16.12 412	19.70 417	18.82 418	21.25 416	20.53 417	21.35 417	22.27 417	17.00 418	14.68 414	19.29 417	17.18 418	18.07 413	12.18 411	22.52 417	17.87 413	14.95 413	17.87 415	9.54 410	18.95 412	15.62 415	9.98 412	7.75 409	23.74 416	15.32 416	4.46 410	12.22 414	6.85 411	15.21 414

MEDIAN_ROB	20.51 413	25.88 418	24.09 419	26.47 418	25.52 419	25.87 419	26.98 418	21.19 419	19.61 416	28.55 419	22.12 419	24.85 418	16.74 414	26.52 418	23.53 414	18.59 414	22.10 417	14.86 413	26.41 418	23.30 416	15.47 413	11.96 410	27.64 418	18.47 417	7.32 412	9.55 413	8.34 413	11.88 413

AVERAGE_ROB	24.46 414	29.85 419	27.17 420	31.26 419	29.68 420	30.01 420	31.43 419	26.55 420	24.57 420	34.19 420	27.26 420	31.45 419	21.40 415	30.75 420	28.23 418	24.11 415	26.75 418	21.47 416	30.01 419	27.38 420	20.81 416	16.76 413	32.29 419	24.48 421	8.40 413	7.77 412	7.95 412	8.54 412

CasAABBNet	25.99 415	12.23 414	18.16 416	8.64 412	12.70 415	8.22 413	7.18 413	16.43 416	21.85 418	13.64 416	15.80 415	19.61 416	26.12 416	5.47 413	25.18 417	27.55 418	17.67 413	33.30 417	19.65 414	24.62 418	33.10 418	35.23 417	4.49 414	21.39 419	57.22 418	74.08 419	62.47 420	79.73 420

FlowAnything	26.05 416	11.98 413	18.33 417	8.70 413	12.62 414	8.34 414	7.20 414	16.56 417	21.86 419	13.57 415	16.00 416	19.55 415	26.21 418	5.55 415	24.94 416	27.47 417	17.85 414	33.34 419	19.39 413	24.73 419	33.38 419	35.79 418	4.46 411	21.36 418	57.29 419	74.31 421	62.56 421	79.87 421

fast-reg	26.97 417	13.89 415	17.76 415	12.37 415	13.04 416	14.35 416	12.70 415	16.24 415	21.70 417	13.11 414	16.41 417	19.05 414	26.13 417	12.96 416	24.92 415	27.06 416	18.58 416	33.30 417	20.73 416	24.42 417	32.98 417	35.00 416	6.75 415	21.46 420	57.32 420	74.25 420	62.39 419	79.47 419

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 47	0.04 20	0.04 16	0.04 39	0.03 18

FSD		0.25 347	0.25 357	0.27 340	0.25 343	0.25 336	0.33 352	0.30 343	0.18 311	0.21 203	0.18 307			0.29 354	0.24 356	0.26 365			0.28 326	0.21 342				0.28 361	0.27 340	0.24 337	0.27 330	0.27 310

STTRV1_RVC		0.26 351	0.22 355	0.35 345	0.28 350	0.32 348	0.29 350	0.36 360	0.33 370	0.27 323	0.27 357	0.42 336	0.41 366	0.48 369		0.19 356	0.59 389	0.20 341		0.30 367	0.59 399			0.43 380	0.26 337	0.56 391	0.34 348	0.67 380

DPSimNet_ROB		1.23 398	1.31 407	1.49 382	1.60 403	1.34 384	1.37 384	0.68 389	1.70 406	1.68 407	1.03 402	1.48 392	0.82 385	2.08 391	1.45 405	0.92 404		0.81 403	1.64 402	1.41 407	1.08 406	1.28 405	0.79 380	0.87 404		1.26 407	1.18 403	1.16 400

Low-res two-view benchmark