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 27	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 27	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 27	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 20	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 27	0.03 29	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.02 57	0.03 53	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 31	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 30	0.04 20	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
tt7	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.04 64	0.02 5	0.02 5	0.04 59	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.02 57	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

tt8	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	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.03 18

tt9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.03 18

TYNG	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.03 18

GFORCE	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.04 4	0.03 3	0.04 23	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 49	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.03 27	0.03 29	0.02 5	0.03 20	0.03 72	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.03 105	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.06 95	0.04 50

F5.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.03 27	0.04 65	0.02 5	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.04 39	0.03 18

F8.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.05 31	0.04 4	0.03 3	0.04 23	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 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.04 4	0.03 3	0.04 23	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 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 5	0.03 20	0.02 28	0.01 4	0.05 31	0.04 4	0.03 3	0.04 23	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 44	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.03 40	0.02 5	0.04 65	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.06 75	0.04 39	0.03 18

FORCE_5	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.03 27	0.04 65	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.05 57	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.05 49	0.04 16	0.04 39	0.03 18

FORCE_6	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.03 27	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.04 110	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.04 50

over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.03 27	0.03 29	0.04 59	0.05 86	0.03 72	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.04 20	0.06 75	0.05 64	0.04 50

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.04 59	0.03 20	0.02 28	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.03 3	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.03 18

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.04 59	0.03 20	0.02 28	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.04 23	0.03 3	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.03 18

testmc14	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.03 27	0.02 5	0.03 31	0.06 99	0.01 3	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.02 5	0.02 57	0.02 11	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.03 18

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.02 5	0.03 31	0.04 62	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.05 57	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.02 5	0.02 57	0.02 11	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.04 50

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.05 92	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 31	0.04 64	0.06 119	0.03 29	0.05 87	0.03 20	0.04 110	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 20	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 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.03 29	0.06 114	0.03 20	0.06 177	0.02 40	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 57	0.03 53	0.03 5	0.05 39	0.03 18	0.04 50

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.05 84	0.04 51	0.03 29	0.04 59	0.04 62	0.05 144	0.02 40	0.03 3	0.03 3	0.04 20	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 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.04 62	0.02 28	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 23	0.03 3	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.05 49	0.05 39	0.05 64	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 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.01 3	0.03 27	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.06 69	0.06 70	0.07 91	0.04 23	0.06 83	0.03 10	0.06 78	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.04 20	0.04 16	0.04 39	0.03 18

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 88	0.02 5	0.03 31	0.04 62	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.04 25	0.04 59	0.02 57	0.02 11	0.05 49	0.04 16	0.03 18	0.04 50

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 88	0.02 5	0.03 31	0.04 62	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.04 25	0.04 59	0.02 57	0.02 11	0.05 49	0.04 16	0.02 3	0.04 50

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.02 5	0.03 31	0.03 20	0.02 28	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.04 20	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.02 57	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 31	0.03 40	0.04 51	0.04 65	0.02 5	0.04 62	0.02 28	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.06 78	0.04 23	0.05 58	0.03 10	0.05 51	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 40	0.03 27	0.04 65	0.02 5	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.06 78	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.05 51	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 49	0.02 10	0.02 12	0.03 57	0.02 9	0.01 3	0.04 64	0.05 88	0.04 65	0.03 31	0.05 86	0.02 28	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.05 57	0.04 23	0.05 58	0.04 52	0.07 90	0.04 59	0.01 4	0.02 11	0.05 49	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 40	0.02 5	0.03 29	0.03 31	0.01 3	0.01 3	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.05 62	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.05 92	0.03 105	0.03 53	0.03 5	0.04 16	0.03 18	0.04 50

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 27	0.03 29	0.04 59	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	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 44	0.02 31	0.03 40	0.03 27	0.03 29	0.02 5	0.02 7	0.02 28	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.05 57	0.03 6	0.06 83	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.05 49	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 40	0.04 51	0.03 29	0.06 114	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 23	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 84	0.05 88	0.05 92	0.04 59	0.04 62	0.02 28	0.03 90	0.05 31	0.06 70	0.04 20	0.04 23	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.04 59	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 31	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.06 78	0.04 23	0.06 83	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.03 18	0.03 18

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.04 64	0.04 51	0.04 65	0.03 31	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.04 52	0.04 25	0.04 59	0.03 105	0.03 53	0.03 5	0.05 39	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 40	0.02 5	0.03 29	0.02 5	0.04 62	0.03 72	0.02 40	0.05 31	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.04 21	0.03 10	0.06 78	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.06 79	0.05 39	0.04 39	0.04 50

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 28	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.05 57	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 51	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 49	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.03 27	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.05 58	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.03 18	0.03 18

RSM	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.02 5	0.03 29	0.04 59	0.04 62	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.04 20	0.04 23	0.05 58	0.04 52	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.04 20	0.05 39	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 29	0.03 31	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.04 52	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 31	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 5	0.02 7	0.03 72	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.05 62	0.04 21	0.04 52	0.04 25	0.04 59	0.01 4	0.02 11	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.03 18

L4000	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.06 98	0.05 88	0.03 29	0.02 5	0.08 113	0.04 110	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.03 6	0.05 58	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.06 79	0.04 16	0.04 39	0.04 50

L500	0.04 54	0.04 92	0.02 10	0.03 44	0.03 57	0.04 85	0.02 31	0.06 98	0.06 119	0.03 29	0.04 59	0.05 86	0.04 110	0.02 40	0.05 31	0.06 70	0.05 57	0.04 23	0.07 93	0.04 52	0.07 90	0.04 59	0.01 4	0.03 53	0.07 99	0.05 39	0.05 64	0.05 75

WiStereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 85	0.02 31	0.02 7	0.04 51	0.04 65	0.03 31	0.04 62	0.03 72	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.04 21	0.05 95	0.04 25	0.04 59	0.01 4	0.02 11	0.07 99	0.06 75	0.06 95	0.04 50

tt4	0.04 54	0.04 92	0.03 56	0.05 124	0.04 98	0.04 85	0.04 136	0.04 64	0.04 51	0.04 65	0.06 114	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.05 30	0.05 57	0.05 62	0.05 58	0.05 95	0.05 51	0.04 59	0.04 132	0.03 53	0.07 99	0.06 75	0.06 95	0.05 75

tt5	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 57	0.04 85	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.03 29	0.04 59	0.03 20	0.02 28	0.03 90	0.05 31	0.05 30	0.06 78	0.05 62	0.04 21	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.03 105	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.04 50

tt6	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 85	0.02 31	0.02 7	0.04 51	0.04 65	0.03 31	0.04 62	0.03 72	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.04 21	0.05 95	0.04 25	0.04 59	0.01 4	0.02 11	0.07 99	0.06 75	0.06 95	0.04 50

CR-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.03 29	0.06 114	0.03 20	0.03 72	0.01 4	0.06 69	0.05 30	0.04 20	0.05 62	0.04 21	0.04 52	0.05 51	0.05 92	0.01 4	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

CR-RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.05 88	0.03 29	0.03 31	0.03 20	0.03 72	0.03 90	0.07 101	0.07 100	0.05 57	0.06 89	0.05 58	0.04 52	0.07 90	0.05 92	0.01 4	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.07 112	0.05 75

FORCE_4.7	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.05 124	0.03 57	0.04 85	0.03 89	0.03 40	0.04 51	0.03 29	0.03 31	0.04 62	0.02 28	0.03 90	0.06 69	0.05 30	0.08 98	0.06 89	0.06 83	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.01 4	0.04 102	0.05 49	0.05 39	0.06 95	0.04 50

F4.4	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.03 57	0.04 85	0.02 31	0.04 64	0.03 27	0.03 29	0.03 31	0.03 20	0.03 72	0.03 90	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.05 58	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.04 39	0.04 50

FORCE_4.5	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.05 84	0.03 27	0.03 29	0.04 59	0.04 62	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.04 52	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.05 49	0.05 39	0.06 95	0.05 75

FORCE_4	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.02 17	0.04 85	0.02 31	0.04 64	0.03 27	0.06 102	0.05 87	0.03 20	0.02 28	0.03 90	0.06 69	0.05 30	0.05 57	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.06 78	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.07 103	0.06 95	0.04 50

SCION-MonSter(vits)	0.04 54	0.06 150	0.05 143	0.06 153	0.06 155	0.05 128	0.04 136	0.03 40	0.04 51	0.04 65	0.06 114	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.05 57	0.04 23	0.05 58	0.04 52	0.05 51	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

LACA_dic	0.04 54	0.02 7	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.04 51	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.04 110	0.02 40	0.06 69	0.05 30	0.04 20	0.05 62	0.04 21	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.01 4	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.05 88	0.04 65	0.04 59	0.07 108	0.02 28	0.01 4	0.06 69	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.04 25	0.04 59	0.02 57	0.02 11	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.04 50

over-6	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.03 27	0.03 29	0.06 114	0.09 122	0.03 72	0.03 90	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.02 57	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.05 64	0.05 75

PointNet	0.04 54	0.03 49	0.04 101	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 89	0.05 84	0.04 51	0.02 5	0.05 87	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.04 132	0.05 132	0.05 49	0.06 75	0.03 18	0.04 50

TS12	0.04 54	0.02 7	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.04 51	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.04 110	0.02 40	0.06 69	0.05 30	0.04 20	0.05 62	0.04 21	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.01 4	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

LACA3	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.04 51	0.04 65	0.03 31	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.04 20	0.06 89	0.05 58	0.04 52	0.06 78	0.06 117	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.05 75

LACA1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.05 88	0.03 29	0.03 31	0.04 62	0.03 72	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.06 89	0.04 21	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.03 105	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.05 64	0.04 50

DispViT+	0.04 54	0.03 49	0.04 101	0.06 153	0.03 57	0.04 85	0.03 89	0.04 64	0.05 88	0.04 65	0.07 149	0.04 62	0.04 110	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.04 20	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.04 25	0.05 92	0.02 57	0.04 102	0.05 49	0.07 103	0.05 64	0.06 106

WQFJA1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.04 85	0.03 89	0.05 84	0.04 51	0.03 29	0.06 114	0.04 62	0.03 72	0.03 90	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.03 6	0.03 3	0.04 52	0.03 4	0.03 13	0.02 57	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.03 18	0.05 75

NLMM1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.05 84	0.05 88	0.04 65	0.07 149	0.03 20	0.07 215	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.03 3	0.04 23	0.04 21	0.04 52	0.03 4	0.04 59	0.01 4	0.04 102	0.06 79	0.04 16	0.04 39	0.04 50

NLMM	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.04 85	0.03 89	0.05 84	0.04 51	0.03 29	0.06 114	0.04 62	0.03 72	0.03 90	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.03 6	0.03 3	0.04 52	0.03 4	0.03 13	0.02 57	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.03 18	0.05 75

NLSM3	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.04 64	0.07 149	0.04 65	0.04 59	0.03 20	0.04 110	0.03 90	0.06 69	0.05 30	0.05 57	0.05 62	0.04 21	0.04 52	0.04 25	0.04 59	0.03 105	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.06 95	0.06 106

NLSM1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.04 85	0.03 89	0.05 84	0.07 149	0.03 29	0.08 175	0.04 62	0.06 177	0.02 40	0.05 31	0.04 4	0.04 20	0.04 23	0.05 58	0.03 10	0.05 51	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.04 39	0.04 50

VIP-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.03 57	0.02 9	0.01 3	0.04 64	0.04 51	0.04 65	0.07 149	0.06 99	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.08 98	0.05 62	0.06 83	0.04 52	0.07 90	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.04 39	0.04 50

GEAStereo	0.04 54	0.04 92	0.03 56	0.04 92	0.03 57	0.03 44	0.03 89	0.04 64	0.03 27	0.04 65	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.06 78	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.06 78	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.03 18

gasm-f	0.04 54	0.04 92	0.03 56	0.04 92	0.03 57	0.03 44	0.03 89	0.04 64	0.03 27	0.04 65	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.06 78	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.06 78	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.03 18

MonStereo	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.04 65	0.06 114	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.05 57	0.04 23	0.05 58	0.04 52	0.05 51	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

AdaDepth	0.04 54	0.04 92	0.02 10	0.03 44	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.03 29	0.04 59	0.03 20	0.02 28	0.01 4	0.06 69	0.06 70	0.06 78	0.05 62	0.05 58	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.04 39	0.03 18

MLG-Stereo_test2	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.04 64	0.03 27	0.05 92	0.03 31	0.05 86	0.02 28	0.03 90	0.05 31	0.05 30	0.08 98	0.04 23	0.06 83	0.04 52	0.07 90	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.05 64	0.03 18

DEFOM-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 92	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.04 64	0.04 51	0.04 65	0.05 87	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.07 91	0.06 89	0.06 83	0.04 52	0.06 78	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.04 50

Occ-G	0.04 54	0.04 92	0.03 56	0.04 92	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.04 64	0.03 27	0.03 29	0.05 87	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.06 78	0.06 89	0.07 93	0.04 52	0.05 51	0.03 13	0.04 132	0.03 53	0.05 49	0.04 16	0.03 18	0.05 75

RSM++	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.02 9	0.03 89	0.05 84	0.05 88	0.04 65	0.04 59	0.05 86	0.02 28	0.02 40	0.07 101	0.07 100	0.05 57	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.07 90	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.05 39	0.04 39	0.04 50

AEACV	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 92	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.03 27	0.03 29	0.04 59	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.07 93	0.04 52	0.06 78	0.04 59	0.01 4	0.02 11	0.06 79	0.07 103	0.04 39	0.03 18

L400	0.05 90	0.04 92	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.04 85	0.02 31	0.08 121	0.05 88	0.05 92	0.04 59	0.08 113	0.04 110	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.06 78	0.04 23	0.07 93	0.04 52	0.07 90	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.07 99	0.06 75	0.05 64	0.05 75

GIO	0.05 90	0.03 49	0.04 101	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.03 89	0.07 114	0.07 149	0.04 65	0.07 149	0.04 62	0.03 72	0.05 147	0.06 69	0.07 100	0.09 109	0.09 161	0.07 93	0.06 118	0.07 90	0.06 117	0.04 132	0.05 132	0.06 79	0.07 103	0.08 124	0.06 106

tt3	0.05 90	0.03 49	0.04 101	0.04 92	0.03 57	0.04 85	0.03 89	0.04 64	0.04 51	0.07 112	0.04 59	0.05 86	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.07 91	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.07 90	0.05 92	0.03 105	0.03 53	0.08 116	0.05 39	0.07 112	0.05 75

BridgeDepth_RVC	0.05 90	0.04 92	0.04 101	0.04 92	0.05 123	0.05 128	0.03 89	0.04 64	0.07 149	0.05 92	0.06 114	0.05 86	0.04 110	0.02 40	0.07 101	0.07 100	0.05 57	0.07 112	0.05 58	0.05 95	0.06 78	0.06 117	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.08 116	0.07 112	0.07 119
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 90	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.05 84	0.06 119	0.06 102	0.06 114	0.09 122	0.02 28	0.03 90	0.06 69	0.06 70	0.08 98	0.06 89	0.07 93	0.05 95	0.08 106	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.05 64	0.05 75

DFGA-Net	0.05 90	0.05 119	0.03 56	0.04 92	0.03 57	0.04 85	0.03 89	0.05 84	0.04 51	0.06 102	0.05 87	0.10 131	0.04 110	0.03 90	0.07 101	0.07 100	0.09 109	0.07 112	0.07 93	0.05 95	0.07 90	0.04 59	0.03 105	0.04 102	0.07 99	0.07 103	0.06 95	0.09 134

anonymousdsp	0.05 90	0.04 92	0.04 101	0.03 44	0.04 98	0.04 85	0.04 136	0.06 98	0.05 88	0.06 102	0.04 59	0.03 20	0.02 28	0.03 90	0.07 101	0.08 118	0.08 98	0.06 89	0.08 112	0.05 95	0.09 112	0.05 92	0.03 105	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

iRaftStereo_RVC	0.05 90	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.05 84	0.04 51	0.06 102	0.05 87	0.05 86	0.03 72	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.10 117	0.07 112	0.07 93	0.05 95	0.09 112	0.05 92	0.02 57	0.03 53	0.07 99	0.06 75	0.05 64	0.05 75

RAFT + AFF	0.05 90	0.04 92	0.03 56	0.05 124	0.04 98	0.04 85	0.03 89	0.06 98	0.08 181	0.09 121	0.05 87	0.09 122	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.06 70	0.09 109	0.06 89	0.06 83	0.04 52	0.07 90	0.05 92	0.02 57	0.04 102	0.07 99	0.05 39	0.05 64	0.06 106

delet	0.05 90	0.05 119	0.04 101	0.06 153	0.05 123	0.05 128	0.05 153	0.04 64	0.04 51	0.06 102	0.05 87	0.10 131	0.05 144	0.03 90	0.07 101	0.06 70	0.07 91	0.06 89	0.06 83	0.06 118	0.06 78	0.04 59	0.03 105	0.05 132	0.07 99	0.07 103	0.05 64	0.04 50

TDLM	0.05 90	0.04 92	0.04 101	0.04 92	0.04 98	0.04 85	0.03 89	0.04 64	0.04 51	0.04 65	0.06 114	0.04 62	0.03 72	0.03 90	0.06 69	0.06 70	0.06 78	0.06 89	0.06 83	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.03 105	0.04 102	0.05 49	0.06 75	0.05 64	0.05 75

NBS	0.06 101	0.04 92	0.04 101	0.03 44	0.03 57	0.04 85	0.03 89	0.07 114	0.05 88	0.11 130	0.02 5	0.08 113	0.03 72	0.03 90	0.08 127	0.09 140	0.14 160	0.06 89	0.08 112	0.06 118	0.15 201	0.07 140	0.04 132	0.04 102	0.09 136	0.09 127	0.06 95	0.08 123

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 101	0.03 49	0.06 181	0.04 92	0.05 123	0.04 85	0.02 31	0.06 98	0.06 119	0.12 133	0.08 175	0.08 113	0.06 177	0.03 90	0.07 101	0.07 100	0.11 128	0.06 89	0.08 112	0.05 95	0.07 90	0.04 59	0.03 105	0.04 102	0.08 116	0.07 103	0.08 124	0.06 106

TS	0.06 101	0.04 92	0.04 101	0.05 124	0.05 123	0.04 85	0.03 89	0.06 98	0.05 88	0.04 65	0.08 175	0.06 99	0.03 72	0.03 90	0.07 101	0.08 118	0.06 78	0.07 112	0.07 93	0.06 118	0.09 112	0.08 160	0.02 57	0.04 102	0.08 116	0.08 116	0.08 124	0.09 134

LG-Stereo_L2	0.06 101	0.04 92	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.02 9	0.02 31	0.08 121	0.08 181	0.21 223	0.06 114	0.08 113	0.03 72	0.03 90	0.06 69	0.07 100	0.10 117	0.06 89	0.07 93	0.04 52	0.14 186	0.05 92	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.05 75

LG-Stereo_L1	0.06 101	0.04 92	0.03 56	0.04 92	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.08 121	0.09 218	0.21 223	0.06 114	0.05 86	0.03 72	0.03 90	0.06 69	0.07 100	0.10 117	0.06 89	0.07 93	0.04 52	0.14 186	0.05 92	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.05 75

LG-G_1	0.06 101	0.05 119	0.04 101	0.05 124	0.05 123	0.06 149	0.03 89	0.06 98	0.06 119	0.08 117	0.03 31	0.10 131	0.04 110	0.06 165	0.06 69	0.06 70	0.10 117	0.06 89	0.08 112	0.05 95	0.10 119	0.05 92	0.05 173	0.04 102	0.06 79	0.06 75	0.08 124	0.06 106

LG-G	0.06 101	0.05 119	0.04 101	0.05 124	0.05 123	0.06 149	0.03 89	0.06 98	0.06 119	0.08 117	0.03 31	0.10 131	0.04 110	0.06 165	0.06 69	0.06 70	0.10 117	0.06 89	0.08 112	0.05 95	0.10 119	0.05 92	0.05 173	0.04 102	0.06 79	0.06 75	0.08 124	0.06 106

LGtest1	0.06 101	0.04 92	0.03 56	0.04 92	0.04 98	0.04 85	0.03 89	0.08 121	0.08 181	0.07 112	0.04 59	0.06 99	0.03 72	0.05 147	0.07 101	0.07 100	0.11 128	0.07 112	0.10 141	0.07 141	0.12 136	0.06 117	0.04 132	0.03 53	0.07 99	0.07 103	0.08 124	0.06 106

SGD-Stereo	0.06 101	0.04 92	0.03 56	0.05 124	0.04 98	0.06 149	0.03 89	0.04 64	0.06 119	0.08 117	0.05 87	0.06 99	0.03 72	0.03 90	0.08 127	0.08 118	0.14 160	0.06 89	0.09 129	0.05 95	0.12 136	0.05 92	0.03 105	0.04 102	0.08 116	0.08 116	0.12 181	0.09 134

AIO_rvc	0.06 101	0.06 150	0.03 56	0.05 124	0.04 98	0.04 85	0.03 89	0.08 121	0.06 119	0.10 129	0.04 59	0.08 113	0.02 28	0.03 90	0.06 69	0.07 100	0.08 98	0.06 89	0.07 93	0.05 95	0.12 136	0.05 92	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.05 75

AIO_test	0.06 101	0.05 119	0.04 101	0.07 179	0.05 123	0.04 85	0.04 136	0.10 138	0.09 218	0.12 133	0.05 87	0.11 143	0.04 110	0.03 90	0.07 101	0.07 100	0.07 91	0.06 89	0.08 112	0.05 95	0.13 163	0.05 92	0.04 132	0.04 102	0.09 136	0.07 103	0.05 64	0.05 75

IGEV-Stereo+	0.06 101	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.04 85	0.03 89	0.16 198	0.06 119	0.20 210	0.06 114	0.06 99	0.03 72	0.04 128	0.07 101	0.08 118	0.10 117	0.06 89	0.09 129	0.07 141	0.12 136	0.06 117	0.03 105	0.03 53	0.07 99	0.06 75	0.03 18	0.06 106

plain	0.06 101	0.04 92	0.04 101	0.04 92	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.08 121	0.04 51	0.09 121	0.05 87	0.06 99	0.02 28	0.02 40	0.07 101	0.08 118	0.12 140	0.08 127	0.08 112	0.06 118	0.08 106	0.04 59	0.02 57	0.05 132	0.09 136	0.10 140	0.08 124	0.09 134

StereoVision	0.06 101	0.03 49	0.04 101	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.06 98	0.11 266	0.02 5	0.05 87	0.03 20	0.06 177	0.01 4	0.09 164	0.10 173	0.06 78	0.05 62	0.08 112	0.07 141	0.06 78	0.05 92	0.02 57	0.04 102	0.10 147	0.07 103	0.10 154	0.12 177

MIF-Stereo (partial)	0.06 101	0.05 119	0.06 181	0.05 124	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.08 121	0.07 149	0.07 112	0.04 59	0.05 86	0.06 177	0.04 128	0.08 127	0.08 118	0.11 128	0.08 127	0.08 112	0.05 95	0.09 112	0.05 92	0.02 57	0.06 166	0.10 147	0.08 116	0.07 112	0.08 123

MIM_Stereo	0.06 101	0.04 92	0.03 56	0.05 124	0.05 123	0.05 128	0.03 89	0.06 98	0.04 51	0.14 142	0.07 149	0.04 62	0.03 72	0.03 90	0.07 101	0.08 118	0.13 144	0.07 112	0.09 129	0.06 118	0.11 128	0.06 117	0.02 57	0.04 102	0.08 116	0.07 103	0.07 112	0.05 75

RAFT	0.06 101	0.03 49	0.05 143	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.07 114	0.04 51	0.04 65	0.06 114	0.07 108	0.05 144	0.01 4	0.06 69	0.06 70	0.06 78	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.06 78	0.07 140	0.01 4	0.04 102	0.13 189	0.14 229	0.13 195	0.15 213

AFF-stereo	0.06 101	0.05 119	0.05 143	0.05 124	0.04 98	0.04 85	0.03 89	0.11 142	0.06 119	0.16 156	0.05 87	0.08 113	0.03 72	0.02 40	0.07 101	0.08 118	0.08 98	0.05 62	0.09 129	0.04 52	0.09 112	0.05 92	0.02 57	0.04 102	0.10 147	0.08 116	0.07 112	0.07 119

MMNet	0.06 101	0.06 150	0.05 143	0.08 188	0.06 155	0.06 149	0.05 153	0.07 114	0.06 119	0.05 92	0.06 114	0.09 122	0.04 110	0.04 128	0.07 101	0.07 100	0.09 109	0.08 127	0.07 93	0.06 118	0.07 90	0.05 92	0.04 132	0.05 132	0.07 99	0.08 116	0.07 112	0.10 151

RYNet	0.06 101	0.04 92	0.04 101	0.04 92	0.04 98	0.04 85	0.03 89	0.05 84	0.11 266	0.05 92	0.04 59	0.04 62	0.03 72	0.03 90	0.07 101	0.06 70	0.07 91	0.08 127	0.07 93	0.05 95	0.05 51	0.05 92	0.11 313	0.04 102	0.06 79	0.15 260	0.06 95	0.05 75

AANet_RVC	0.06 101	0.05 119	0.06 181	0.05 124	0.06 155	0.04 85	0.05 153	0.05 84	0.06 119	0.05 92	0.06 114	0.05 86	0.04 110	0.04 128	0.08 127	0.07 100	0.08 98	0.08 127	0.07 93	0.07 141	0.07 90	0.07 140	0.05 173	0.05 132	0.07 99	0.08 116	0.06 95	0.08 123

FETStereo	0.07 122	0.05 119	0.04 101	0.05 124	0.04 98	0.04 85	0.03 89	0.12 147	0.04 51	0.20 210	0.04 59	0.10 131	0.03 72	0.03 90	0.07 101	0.08 118	0.12 140	0.07 112	0.10 141	0.05 95	0.12 136	0.05 92	0.04 132	0.03 53	0.08 116	0.09 127	0.06 95	0.05 75

CEFStereo	0.07 122	0.05 119	0.04 101	0.04 92	0.04 98	0.05 128	0.04 136	0.14 178	0.04 51	0.21 223	0.05 87	0.12 151	0.03 72	0.03 90	0.08 127	0.08 118	0.13 144	0.07 112	0.10 141	0.06 118	0.13 163	0.05 92	0.04 132	0.03 53	0.08 116	0.10 140	0.07 112	0.07 119

CGFBStereo	0.07 122	0.05 119	0.04 101	0.04 92	0.04 98	0.04 85	0.04 136	0.13 167	0.04 51	0.21 223	0.05 87	0.12 151	0.03 72	0.04 128	0.07 101	0.09 140	0.13 144	0.07 112	0.10 141	0.06 118	0.13 163	0.05 92	0.04 132	0.03 53	0.08 116	0.10 140	0.08 124	0.06 106

YMNet	0.07 122	0.08 220	0.06 181	0.08 188	0.08 201	0.08 190	0.07 214	0.07 114	0.07 149	0.05 92	0.07 149	0.13 166	0.05 144	0.07 200	0.08 127	0.07 100	0.08 98	0.09 161	0.09 129	0.05 95	0.08 106	0.07 140	0.06 197	0.05 132	0.09 136	0.09 127	0.09 142	0.09 134

HUF	0.07 122	0.05 119	0.04 101	0.07 179	0.06 155	0.04 85	0.03 89	0.09 131	0.07 149	0.16 156	0.05 87	0.09 122	0.04 110	0.03 90	0.07 101	0.07 100	0.08 98	0.06 89	0.09 129	0.06 118	0.15 201	0.06 117	0.03 105	0.04 102	0.08 116	0.06 75	0.06 95	0.05 75

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 122	0.05 119	0.03 56	0.04 92	0.05 123	0.04 85	0.02 31	0.11 142	0.06 119	0.22 242	0.05 87	0.05 86	0.02 28	0.03 90	0.07 101	0.09 140	0.12 140	0.08 127	0.09 129	0.07 141	0.16 222	0.07 140	0.02 57	0.03 53	0.07 99	0.08 116	0.07 112	0.05 75

MaDis-Stereo	0.07 122	0.04 92	0.05 143	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 89	0.06 98	0.06 119	0.04 65	0.06 114	0.10 131	0.05 144	0.02 40	0.07 101	0.08 118	0.10 117	0.09 161	0.07 93	0.05 95	0.10 119	0.10 237	0.01 4	0.05 132	0.12 176	0.18 319	0.13 195	0.16 225

UniTT-Stereo	0.07 122	0.04 92	0.04 101	0.03 44	0.03 57	0.05 128	0.03 89	0.06 98	0.05 88	0.06 102	0.04 59	0.07 108	0.12 289	0.07 200	0.08 127	0.07 100	0.11 128	0.08 127	0.08 112	0.07 141	0.09 112	0.08 160	0.07 228	0.04 102	0.10 147	0.16 283	0.06 95	0.10 151

LL-Strereo2	0.07 122	0.03 49	0.03 56	0.04 92	0.05 123	0.04 85	0.03 89	0.06 98	0.07 149	0.15 149	0.07 149	0.08 113	0.05 144	0.04 128	0.08 127	0.09 140	0.13 144	0.07 112	0.10 141	0.06 118	0.10 119	0.06 117	0.03 105	0.04 102	0.08 116	0.10 140	0.08 124	0.05 75

RAFT_CTSACE	0.07 122	0.04 92	0.06 181	0.03 44	0.04 98	0.05 128	0.05 153	0.06 98	0.06 119	0.09 121	0.04 59	0.10 131	0.09 252	0.03 90	0.08 127	0.08 118	0.11 128	0.07 112	0.07 93	0.05 95	0.12 136	0.08 160	0.03 105	0.06 166	0.12 176	0.12 183	0.12 181	0.16 225

AASNet	0.07 122	0.06 150	0.04 101	0.09 213	0.07 175	0.08 190	0.05 153	0.08 121	0.05 88	0.07 112	0.07 149	0.07 108	0.04 110	0.04 128	0.07 101	0.07 100	0.10 117	0.08 127	0.08 112	0.06 118	0.07 90	0.06 117	0.04 132	0.06 166	0.08 116	0.08 116	0.06 95	0.06 106

ARAFT	0.07 122	0.04 92	0.04 101	0.05 124	0.05 123	0.05 128	0.02 31	0.09 131	0.06 119	0.12 133	0.06 114	0.12 151	0.03 72	0.03 90	0.07 101	0.07 100	0.12 140	0.09 161	0.09 129	0.05 95	0.11 128	0.08 160	0.03 105	0.04 102	0.10 147	0.09 127	0.09 142	0.09 134

DMCA	0.07 122	0.05 119	0.07 222	0.06 153	0.06 155	0.05 128	0.07 214	0.09 131	0.07 149	0.06 102	0.09 201	0.07 108	0.06 177	0.06 165	0.08 127	0.08 118	0.11 128	0.10 189	0.08 112	0.07 141	0.09 112	0.06 117	0.06 197	0.06 166	0.08 116	0.10 140	0.06 95	0.08 123

GANet	0.07 122	0.07 178	0.06 181	0.06 153	0.06 155	0.07 176	0.06 189	0.08 121	0.05 88	0.06 102	0.07 149	0.06 99	0.04 110	0.04 128	0.07 101	0.08 118	0.09 109	0.10 189	0.07 93	0.05 95	0.07 90	0.05 92	0.05 173	0.05 132	0.08 116	0.07 103	0.07 112	0.06 106

CVANet_RVC	0.07 122	0.07 178	0.07 222	0.08 188	0.06 155	0.07 176	0.05 153	0.06 98	0.05 88	0.06 102	0.09 201	0.05 86	0.04 110	0.04 128	0.08 127	0.08 118	0.08 98	0.08 127	0.08 112	0.06 118	0.08 106	0.06 117	0.04 132	0.05 132	0.08 116	0.07 103	0.07 112	0.10 151

FETCStereo	0.08 137	0.05 119	0.04 101	0.05 124	0.04 98	0.05 128	0.03 89	0.14 178	0.04 51	0.22 242	0.05 87	0.12 151	0.03 72	0.04 128	0.08 127	0.09 140	0.14 160	0.07 112	0.12 166	0.06 118	0.14 186	0.06 117	0.04 132	0.04 102	0.08 116	0.10 140	0.09 142	0.08 123

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 137	0.05 119	0.04 101	0.03 44	0.05 123	0.05 128	0.03 89	0.12 147	0.06 119	0.21 223	0.05 87	0.08 113	0.03 72	0.05 147	0.08 127	0.09 140	0.13 144	0.09 161	0.10 141	0.06 118	0.16 222	0.07 140	0.04 132	0.04 102	0.07 99	0.09 127	0.08 124	0.10 151

MGS-Stereo	0.08 137	0.06 150	0.04 101	0.05 124	0.05 123	0.04 85	0.03 89	0.12 147	0.05 88	0.09 121	0.07 149	0.10 131	0.04 110	0.05 147	0.07 101	0.08 118	0.15 174	0.11 211	0.12 166	0.09 205	0.13 163	0.07 140	0.05 173	0.05 132	0.10 147	0.09 127	0.11 169	0.10 151

anonymousdsp2	0.08 137	0.07 178	0.05 143	0.06 153	0.05 123	0.06 149	0.05 153	0.12 147	0.06 119	0.17 166	0.06 114	0.09 122	0.04 110	0.05 147	0.07 101	0.08 118	0.13 144	0.08 127	0.11 151	0.07 141	0.13 163	0.07 140	0.05 173	0.06 166	0.09 136	0.08 116	0.08 124	0.07 119

test_5	0.08 137	0.05 119	0.07 222	0.04 92	0.04 98	0.04 85	0.04 136	0.09 131	0.05 88	0.05 92	0.07 149	0.12 151	0.12 289	0.02 40	0.08 127	0.09 140	0.07 91	0.07 112	0.08 112	0.06 118	0.10 119	0.10 237	0.02 57	0.08 240	0.10 147	0.14 229	0.13 195	0.18 266

AnonymousM	0.08 137	0.05 119	0.04 101	0.06 153	0.05 123	0.04 85	0.04 136	0.13 167	0.05 88	0.20 210	0.06 114	0.11 143	0.03 72	0.06 165	0.10 208	0.10 173	0.19 254	0.09 161	0.12 166	0.07 141	0.16 222	0.06 117	0.04 132	0.04 102	0.08 116	0.11 164	0.10 154	0.10 151

raft+_RVC	0.08 137	0.06 150	0.05 143	0.06 153	0.06 155	0.07 176	0.04 136	0.10 138	0.08 181	0.17 166	0.08 175	0.09 122	0.04 110	0.04 128	0.08 127	0.08 118	0.13 144	0.09 161	0.11 151	0.06 118	0.13 163	0.06 117	0.04 132	0.05 132	0.11 166	0.09 127	0.09 142	0.09 134

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 137	0.06 150	0.05 143	0.05 124	0.04 98	0.04 85	0.04 136	0.14 178	0.07 149	0.21 223	0.04 59	0.12 151	0.04 110	0.03 90	0.08 127	0.09 140	0.09 109	0.06 89	0.11 151	0.05 95	0.11 128	0.06 117	0.03 105	0.05 132	0.13 189	0.09 127	0.09 142	0.09 134

CCAANet	0.08 137	0.07 178	0.06 181	0.09 213	0.06 155	0.07 176	0.09 254	0.08 121	0.07 149	0.07 112	0.07 149	0.14 182	0.05 144	0.05 147	0.10 208	0.10 173	0.10 117	0.09 161	0.07 93	0.06 118	0.08 106	0.06 117	0.04 132	0.04 102	0.08 116	0.10 140	0.07 112	0.09 134

HNOStereo	0.09 146	0.05 119	0.05 143	0.05 124	0.05 123	0.05 128	0.03 89	0.15 187	0.06 119	0.23 263	0.05 87	0.14 182	0.06 177	0.04 128	0.08 127	0.10 173	0.15 174	0.08 127	0.14 200	0.07 141	0.16 222	0.07 140	0.04 132	0.05 132	0.07 99	0.10 140	0.09 142	0.11 161

DF_test	0.09 146	0.04 92	0.04 101	0.03 44	0.04 98	0.06 149	0.03 89	0.16 198	0.09 218	0.21 223	0.07 149	0.17 223	0.05 144	0.10 270	0.09 164	0.10 173	0.18 229	0.08 127	0.13 184	0.07 141	0.19 280	0.09 203	0.06 197	0.05 132	0.07 99	0.12 183	0.10 154	0.08 123

test_for_model	0.09 146	0.05 119	0.04 101	0.05 124	0.07 175	0.04 85	0.03 89	0.12 147	0.08 181	0.23 263	0.05 87	0.15 191	0.05 144	0.06 165	0.08 127	0.09 140	0.18 229	0.10 189	0.13 184	0.08 167	0.14 186	0.07 140	0.04 132	0.05 132	0.09 136	0.10 140	0.08 124	0.09 134

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 146	0.05 119	0.04 101	0.05 124	0.07 175	0.04 85	0.03 89	0.12 147	0.08 181	0.23 263	0.05 87	0.15 191	0.05 144	0.06 165	0.08 127	0.09 140	0.18 229	0.10 189	0.13 184	0.08 167	0.14 186	0.07 140	0.04 132	0.05 132	0.09 136	0.10 140	0.08 124	0.09 134

testlalala	0.09 146	0.05 119	0.04 101	0.05 124	0.07 175	0.04 85	0.03 89	0.12 147	0.08 181	0.23 263	0.05 87	0.15 191	0.05 144	0.06 165	0.08 127	0.09 140	0.18 229	0.10 189	0.13 184	0.08 167	0.14 186	0.07 140	0.04 132	0.05 132	0.09 136	0.10 140	0.08 124	0.09 134

GCAPDPT-zeroshot	0.09 146	0.05 119	0.04 101	0.05 124	0.07 175	0.04 85	0.03 89	0.12 147	0.08 181	0.23 263	0.05 87	0.15 191	0.05 144	0.06 165	0.08 127	0.09 140	0.18 229	0.10 189	0.13 184	0.08 167	0.14 186	0.07 140	0.04 132	0.05 132	0.09 136	0.10 140	0.08 124	0.09 134

GCAP-Stereo	0.09 146	0.05 119	0.04 101	0.05 124	0.07 175	0.04 85	0.03 89	0.12 147	0.08 181	0.23 263	0.05 87	0.15 191	0.05 144	0.06 165	0.08 127	0.09 140	0.18 229	0.10 189	0.13 184	0.08 167	0.14 186	0.07 140	0.04 132	0.05 132	0.09 136	0.10 140	0.08 124	0.09 134

4D-IteraStereo	0.09 146	0.06 150	0.05 143	0.06 153	0.06 155	0.06 149	0.04 136	0.15 187	0.10 246	0.22 242	0.08 175	0.14 182	0.06 177	0.03 90	0.09 164	0.10 173	0.17 204	0.09 161	0.11 151	0.08 167	0.15 201	0.06 117	0.03 105	0.05 132	0.10 147	0.10 140	0.08 124	0.08 123

LoS_RVC	0.09 146	0.07 178	0.05 143	0.05 124	0.06 155	0.06 149	0.05 153	0.13 167	0.08 181	0.18 182	0.11 244	0.12 151	0.06 177	0.07 200	0.09 164	0.09 140	0.10 117	0.08 127	0.12 166	0.08 167	0.17 242	0.09 203	0.05 173	0.06 166	0.15 231	0.11 164	0.10 154	0.13 184

tt_ll	0.09 146	0.07 178	0.05 143	0.05 124	0.06 155	0.06 149	0.05 153	0.13 167	0.08 181	0.18 182	0.11 244	0.12 151	0.06 177	0.07 200	0.09 164	0.09 140	0.10 117	0.08 127	0.12 166	0.08 167	0.17 242	0.09 203	0.05 173	0.06 166	0.15 231	0.11 164	0.10 154	0.13 184

CAS	0.09 146	0.07 178	0.05 143	0.06 153	0.05 123	0.05 128	0.04 136	0.14 178	0.06 119	0.11 130	0.11 244	0.11 143	0.05 144	0.07 200	0.09 164	0.09 140	0.11 128	0.10 189	0.14 200	0.07 141	0.12 136	0.08 160	0.05 173	0.05 132	0.13 189	0.11 164	0.09 142	0.14 196

TestStereo1	0.09 146	0.07 178	0.06 181	0.04 92	0.05 123	0.06 149	0.06 189	0.07 114	0.07 149	0.09 121	0.07 149	0.11 143	0.14 322	0.04 128	0.10 208	0.10 173	0.11 128	0.09 161	0.09 129	0.08 167	0.13 163	0.12 298	0.02 57	0.05 132	0.15 231	0.14 229	0.16 241	0.20 291

TESTraft	0.09 146	0.06 150	0.06 181	0.04 92	0.04 98	0.05 128	0.06 189	0.09 131	0.08 181	0.09 121	0.08 175	0.12 151	0.13 306	0.03 90	0.09 164	0.10 173	0.11 128	0.09 161	0.08 112	0.07 141	0.13 163	0.12 298	0.02 57	0.05 132	0.14 215	0.13 203	0.14 209	0.20 291

IER	0.09 146	0.07 178	0.07 222	0.09 213	0.07 175	0.09 207	0.06 189	0.12 147	0.07 149	0.14 142	0.11 244	0.11 143	0.07 215	0.06 165	0.09 164	0.09 140	0.14 160	0.11 211	0.11 151	0.07 141	0.12 136	0.08 160	0.06 197	0.06 166	0.10 147	0.11 164	0.11 169	0.14 196

RAFT+CT+SA	0.09 146	0.05 119	0.07 222	0.05 124	0.05 123	0.04 85	0.05 153	0.13 167	0.07 149	0.08 117	0.07 149	0.15 191	0.13 306	0.04 128	0.11 261	0.10 173	0.09 109	0.08 127	0.08 112	0.06 118	0.12 136	0.11 274	0.02 57	0.06 166	0.13 189	0.13 203	0.11 169	0.17 242

SA-5K	0.09 146	0.07 178	0.06 181	0.04 92	0.05 123	0.06 149	0.06 189	0.07 114	0.07 149	0.09 121	0.07 149	0.11 143	0.14 322	0.04 128	0.10 208	0.10 173	0.11 128	0.09 161	0.09 129	0.08 167	0.13 163	0.12 298	0.02 57	0.05 132	0.15 231	0.14 229	0.16 241	0.20 291

test_4	0.09 146	0.05 119	0.07 222	0.05 124	0.06 155	0.03 44	0.02 31	0.12 147	0.09 218	0.17 166	0.06 114	0.09 122	0.06 177	0.03 90	0.09 164	0.10 173	0.15 174	0.08 127	0.10 141	0.07 141	0.17 242	0.09 203	0.02 57	0.07 209	0.10 147	0.14 229	0.12 181	0.19 278

CIPLG	0.09 146	0.06 150	0.05 143	0.06 153	0.06 155	0.09 207	0.06 189	0.18 251	0.06 119	0.20 210	0.08 175	0.13 166	0.07 215	0.06 165	0.08 127	0.10 173	0.17 204	0.11 211	0.11 151	0.09 205	0.13 163	0.06 117	0.04 132	0.06 166	0.10 147	0.10 140	0.10 154	0.10 151

IPLGR_C	0.09 146	0.06 150	0.05 143	0.06 153	0.06 155	0.09 207	0.06 189	0.18 251	0.06 119	0.20 210	0.08 175	0.13 166	0.07 215	0.06 165	0.08 127	0.11 228	0.17 204	0.11 211	0.11 151	0.09 205	0.13 163	0.06 117	0.04 132	0.06 166	0.10 147	0.09 127	0.10 154	0.10 151

ACRE	0.09 146	0.06 150	0.05 143	0.06 153	0.06 155	0.09 207	0.06 189	0.18 251	0.06 119	0.20 210	0.08 175	0.13 166	0.07 215	0.06 165	0.08 127	0.10 173	0.17 204	0.11 211	0.11 151	0.09 205	0.13 163	0.06 117	0.04 132	0.06 166	0.10 147	0.10 140	0.10 154	0.10 151

rafts_anoy	0.09 146	0.08 220	0.07 222	0.07 179	0.07 175	0.06 149	0.05 153	0.13 167	0.05 88	0.17 166	0.10 221	0.12 151	0.05 144	0.03 90	0.10 208	0.10 173	0.15 174	0.12 248	0.14 200	0.07 141	0.15 201	0.08 160	0.04 132	0.06 166	0.11 166	0.10 140	0.09 142	0.11 161

RALCasStereoNet	0.09 146	0.08 220	0.06 181	0.09 213	0.07 175	0.06 149	0.05 153	0.12 147	0.05 88	0.18 182	0.07 149	0.12 151	0.05 144	0.04 128	0.10 208	0.10 173	0.18 229	0.12 248	0.14 200	0.08 167	0.15 201	0.08 160	0.05 173	0.06 166	0.12 176	0.10 140	0.10 154	0.08 123

RALAANet	0.09 146	0.08 220	0.06 181	0.07 179	0.06 155	0.08 190	0.05 153	0.10 138	0.07 149	0.12 133	0.10 221	0.10 131	0.06 177	0.03 90	0.09 164	0.09 140	0.13 144	0.11 211	0.16 233	0.09 205	0.12 136	0.08 160	0.04 132	0.06 166	0.12 176	0.10 140	0.11 169	0.11 161

UPFNet	0.09 146	0.08 220	0.08 250	0.09 213	0.08 201	0.09 207	0.06 189	0.12 147	0.09 218	0.14 142	0.10 221	0.12 151	0.06 177	0.07 200	0.08 127	0.10 173	0.13 144	0.11 211	0.10 141	0.07 141	0.10 119	0.07 140	0.06 197	0.07 209	0.09 136	0.11 164	0.10 154	0.11 161

HITNet	0.09 146	0.07 178	0.06 181	0.08 188	0.08 201	0.08 190	0.05 153	0.11 142	0.07 149	0.19 196	0.08 175	0.12 151	0.07 215	0.07 200	0.09 164	0.08 118	0.13 144	0.10 189	0.10 141	0.07 141	0.11 128	0.09 203	0.06 197	0.06 166	0.12 176	0.11 164	0.16 241	0.14 196
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
GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 171	0.06 150	0.06 181	0.05 124	0.05 123	0.08 190	0.05 153	0.14 178	0.05 88	0.18 182	0.06 114	0.15 191	0.04 110	0.08 227	0.08 127	0.09 140	0.17 204	0.08 127	0.11 151	0.08 167	0.17 242	0.09 203	0.06 197	0.04 102	0.13 189	0.11 164	0.18 284	0.22 312

ACC-I	0.10 171	0.07 178	0.05 143	0.04 92	0.07 175	0.06 149	0.06 189	0.19 285	0.07 149	0.21 223	0.06 114	0.16 211	0.06 177	0.09 253	0.08 127	0.10 173	0.17 204	0.07 112	0.13 184	0.08 167	0.20 300	0.11 274	0.04 132	0.05 132	0.14 215	0.13 203	0.11 169	0.13 184

ACC	0.10 171	0.07 178	0.05 143	0.04 92	0.08 201	0.06 149	0.06 189	0.18 251	0.08 181	0.21 223	0.06 114	0.17 223	0.06 177	0.09 253	0.08 127	0.10 173	0.17 204	0.07 112	0.13 184	0.08 167	0.20 300	0.11 274	0.04 132	0.06 166	0.14 215	0.13 203	0.11 169	0.14 196

Cross2Single-S	0.10 171	0.06 150	0.04 101	0.03 44	0.06 155	0.06 149	0.06 189	0.17 215	0.07 149	0.20 210	0.06 114	0.17 223	0.06 177	0.08 227	0.08 127	0.10 173	0.19 254	0.08 127	0.12 166	0.08 167	0.19 280	0.09 203	0.05 173	0.05 132	0.14 215	0.12 183	0.13 195	0.16 225

GeoAtt-L (ZS)	0.10 171	0.05 119	0.06 181	0.04 92	0.05 123	0.05 128	0.06 189	0.16 198	0.05 88	0.17 166	0.05 87	0.14 182	0.03 72	0.09 253	0.08 127	0.09 140	0.16 186	0.08 127	0.10 141	0.08 167	0.16 222	0.08 160	0.04 132	0.04 102	0.11 166	0.11 164	0.18 284	0.25 328

small-0shot	0.10 171	0.05 119	0.04 101	0.06 153	0.05 123	0.06 149	0.04 136	0.16 198	0.10 246	0.19 196	0.06 114	0.15 191	0.07 215	0.09 253	0.08 127	0.10 173	0.18 229	0.09 161	0.13 184	0.07 141	0.19 280	0.08 160	0.03 105	0.05 132	0.14 215	0.12 183	0.13 195	0.17 242

anonymous	0.10 171	0.04 92	0.05 143	0.04 92	0.08 201	0.07 176	0.05 153	0.18 251	0.08 181	0.18 182	0.06 114	0.16 211	0.06 177	0.10 270	0.09 164	0.10 173	0.19 254	0.09 161	0.14 200	0.08 167	0.20 300	0.08 160	0.04 132	0.06 166	0.15 231	0.09 127	0.14 209	0.15 213

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 171	0.04 92	0.06 181	0.04 92	0.05 123	0.05 128	0.03 89	0.15 187	0.09 218	0.19 196	0.09 201	0.16 211	0.05 144	0.06 165	0.10 208	0.09 140	0.14 160	0.08 127	0.11 151	0.07 141	0.16 222	0.08 160	0.04 132	0.05 132	0.16 250	0.12 183	0.14 209	0.16 225

DepthFocus	0.10 171	0.05 119	0.05 143	0.09 213	0.05 123	0.06 149	0.04 136	0.17 215	0.07 149	0.21 223	0.09 201	0.13 166	0.04 110	0.10 270	0.09 164	0.09 140	0.17 204	0.09 161	0.18 274	0.10 238	0.18 261	0.08 160	0.09 286	0.05 132	0.08 116	0.11 164	0.14 209	0.12 177

MatchAttention (ZS)	0.10 171	0.05 119	0.04 101	0.05 124	0.04 98	0.06 149	0.04 136	0.16 198	0.08 181	0.25 316	0.04 59	0.19 257	0.05 144	0.08 227	0.09 164	0.09 140	0.17 204	0.08 127	0.11 151	0.08 167	0.17 242	0.07 140	0.05 173	0.04 102	0.12 176	0.11 164	0.15 228	0.14 196
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++	0.10 171	0.07 178	0.05 143	0.07 179	0.07 175	0.06 149	0.05 153	0.16 198	0.10 246	0.24 287	0.08 175	0.17 223	0.06 177	0.05 147	0.09 164	0.10 173	0.18 229	0.09 161	0.14 200	0.08 167	0.21 328	0.08 160	0.05 173	0.07 209	0.12 176	0.13 203	0.12 181	0.11 161

castereo	0.10 171	0.07 178	0.06 181	0.06 153	0.07 175	0.08 190	0.05 153	0.16 198	0.11 266	0.24 287	0.10 221	0.15 191	0.04 110	0.05 147	0.09 164	0.10 173	0.19 254	0.09 161	0.14 200	0.07 141	0.20 300	0.08 160	0.04 132	0.07 209	0.13 189	0.12 183	0.12 181	0.13 184

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 171	0.07 178	0.07 222	0.08 188	0.05 123	0.07 176	0.03 89	0.11 142	0.15 318	0.20 210	0.14 289	0.12 151	0.07 215	0.07 200	0.09 164	0.09 140	0.16 186	0.11 211	0.12 166	0.08 167	0.12 136	0.11 274	0.06 197	0.07 209	0.12 176	0.15 260	0.12 181	0.16 225

CASnet	0.10 171	0.06 150	0.05 143	0.08 188	0.09 230	0.11 244	0.05 153	0.18 251	0.10 246	0.23 263	0.11 244	0.13 166	0.06 177	0.08 227	0.10 208	0.10 173	0.16 186	0.08 127	0.19 289	0.08 167	0.14 186	0.06 117	0.06 197	0.06 166	0.12 176	0.10 140	0.14 209	0.10 151
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 171	0.09 241	0.06 181	0.08 188	0.06 155	0.09 207	0.06 189	0.09 131	0.07 149	0.18 182	0.11 244	0.11 143	0.10 270	0.06 165	0.09 164	0.10 173	0.14 160	0.09 161	0.19 289	0.09 205	0.12 136	0.06 117	0.05 173	0.06 166	0.11 166	0.10 140	0.15 228	0.12 177

SA	0.10 171	0.07 178	0.07 222	0.06 153	0.05 123	0.08 190	0.04 136	0.12 147	0.05 88	0.16 156	0.07 149	0.16 211	0.03 72	0.04 128	0.10 208	0.10 173	0.13 144	0.11 211	0.12 166	0.09 205	0.14 186	0.10 237	0.03 105	0.06 166	0.16 250	0.15 260	0.13 195	0.21 307

IPLG	0.10 171	0.07 178	0.07 222	0.07 179	0.07 175	0.06 149	0.05 153	0.15 187	0.06 119	0.22 242	0.06 114	0.15 191	0.05 144	0.04 128	0.09 164	0.10 173	0.16 186	0.10 189	0.14 200	0.09 205	0.13 163	0.08 160	0.04 132	0.07 209	0.13 189	0.12 183	0.11 169	0.09 134

test-3	0.10 171	0.06 150	0.04 101	0.06 153	0.08 201	0.06 149	0.05 153	0.17 215	0.07 149	0.24 287	0.08 175	0.19 257	0.08 236	0.06 165	0.11 261	0.11 228	0.20 280	0.10 189	0.15 219	0.10 238	0.16 222	0.10 237	0.05 173	0.06 166	0.10 147	0.11 164	0.12 181	0.11 161

test_1	0.10 171	0.06 150	0.04 101	0.06 153	0.08 201	0.06 149	0.05 153	0.17 215	0.07 149	0.24 287	0.08 175	0.19 257	0.08 236	0.06 165	0.11 261	0.11 228	0.20 280	0.10 189	0.15 219	0.10 238	0.16 222	0.10 237	0.05 173	0.06 166	0.10 147	0.11 164	0.12 181	0.11 161

raftrobust	0.10 171	0.08 220	0.06 181	0.08 188	0.07 175	0.05 128	0.04 136	0.14 178	0.06 119	0.25 316	0.08 175	0.13 166	0.05 144	0.05 147	0.09 164	0.09 140	0.17 204	0.12 248	0.12 166	0.09 205	0.17 242	0.08 160	0.05 173	0.06 166	0.13 189	0.12 183	0.10 154	0.11 161

DMCA-RVC	0.10 171	0.08 220	0.11 301	0.08 188	0.09 230	0.08 190	0.08 232	0.12 147	0.09 218	0.13 139	0.13 277	0.13 166	0.07 215	0.06 165	0.14 324	0.12 281	0.14 160	0.13 284	0.11 151	0.10 238	0.12 136	0.10 237	0.07 228	0.09 273	0.10 147	0.10 140	0.10 154	0.11 161

G4	0.11 192	0.12 291	0.05 143	0.25 354	0.07 175	0.31 368	0.09 254	0.11 142	0.08 181	0.14 142	0.08 175	0.16 211	0.06 177	0.07 200	0.09 164	0.08 118	0.11 128	0.08 127	0.18 274	0.06 118	0.10 119	0.06 117	0.08 262	0.06 166	0.10 147	0.09 127	0.09 142	0.08 123

Cross2Single Stereo	0.11 192	0.08 220	0.05 143	0.14 293	0.09 230	0.07 176	0.06 189	0.15 187	0.16 322	0.17 166	0.10 221	0.16 211	0.12 289	0.08 227	0.10 208	0.11 228	0.20 280	0.09 161	0.09 129	0.08 167	0.18 261	0.08 160	0.08 262	0.05 132	0.17 266	0.14 229	0.14 209	0.09 134

LGCAT	0.11 192	0.09 241	0.08 250	0.08 188	0.07 175	0.10 230	0.06 189	0.17 215	0.07 149	0.22 242	0.10 221	0.15 191	0.07 215	0.07 200	0.09 164	0.10 173	0.18 229	0.10 189	0.17 252	0.08 167	0.19 280	0.10 237	0.08 262	0.06 166	0.11 166	0.13 203	0.15 228	0.11 161

HLF11	0.11 192	0.09 241	0.07 222	0.11 255	0.07 175	0.09 207	0.07 214	0.19 285	0.07 149	0.19 196	0.09 201	0.17 223	0.06 177	0.07 200	0.09 164	0.10 173	0.19 254	0.12 248	0.16 233	0.09 205	0.13 163	0.09 203	0.07 228	0.07 209	0.13 189	0.14 229	0.15 228	0.14 196

S2M2_XL	0.11 192	0.07 178	0.08 250	0.07 179	0.07 175	0.10 230	0.08 232	0.18 251	0.06 119	0.21 223	0.09 201	0.22 310	0.05 144	0.06 165	0.09 164	0.10 173	0.19 254	0.09 161	0.17 252	0.09 205	0.20 300	0.09 203	0.08 262	0.07 209	0.11 166	0.09 127	0.14 209	0.16 225
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.11 192	0.10 259	0.08 250	0.09 213	0.08 201	0.09 207	0.06 189	0.17 215	0.10 246	0.19 196	0.11 244	0.11 143	0.07 215	0.07 200	0.13 304	0.14 333	0.15 174	0.11 211	0.12 166	0.07 141	0.12 136	0.09 203	0.06 197	0.07 209	0.13 189	0.12 183	0.11 169	0.13 184

G2L-Stereo	0.11 192	0.10 259	0.08 250	0.09 213	0.09 230	0.08 190	0.07 214	0.17 215	0.08 181	0.22 242	0.10 221	0.16 211	0.13 306	0.07 200	0.09 164	0.11 228	0.16 186	0.11 211	0.11 151	0.09 205	0.15 201	0.10 237	0.09 286	0.07 209	0.14 215	0.15 260	0.14 209	0.11 161

trnet	0.11 192	0.08 220	0.05 143	0.08 188	0.08 201	0.07 176	0.05 153	0.18 251	0.05 88	0.27 351	0.08 175	0.18 245	0.06 177	0.08 227	0.09 164	0.10 173	0.21 294	0.08 127	0.12 166	0.08 167	0.20 300	0.09 203	0.06 197	0.05 132	0.12 176	0.14 229	0.18 284	0.17 242

EGLCR-Stereo	0.11 192	0.06 150	0.04 101	0.08 188	0.08 201	0.07 176	0.05 153	0.17 215	0.09 218	0.27 351	0.06 114	0.19 257	0.06 177	0.08 227	0.08 127	0.10 173	0.20 280	0.10 189	0.16 233	0.07 141	0.17 242	0.08 160	0.04 132	0.06 166	0.10 147	0.13 203	0.18 284	0.17 242

Sa-1000	0.11 192	0.07 178	0.07 222	0.06 153	0.05 123	0.09 207	0.03 89	0.12 147	0.07 149	0.18 182	0.08 175	0.19 257	0.05 144	0.06 165	0.10 208	0.10 173	0.16 186	0.12 248	0.14 200	0.09 205	0.17 242	0.10 237	0.04 132	0.05 132	0.19 307	0.16 283	0.13 195	0.20 291

MIPNet	0.11 192	0.09 241	0.06 181	0.07 179	0.08 201	0.07 176	0.05 153	0.17 215	0.06 119	0.23 263	0.07 149	0.16 211	0.08 236	0.05 147	0.10 208	0.11 228	0.17 204	0.11 211	0.20 302	0.12 290	0.13 163	0.11 274	0.05 173	0.07 209	0.16 250	0.15 260	0.11 169	0.13 184

GMOStereo	0.11 192	0.07 178	0.09 269	0.06 153	0.05 123	0.06 149	0.05 153	0.17 215	0.09 218	0.24 287	0.07 149	0.17 223	0.09 252	0.05 147	0.11 261	0.12 281	0.17 204	0.08 127	0.12 166	0.08 167	0.19 280	0.08 160	0.03 105	0.07 209	0.18 292	0.18 319	0.14 209	0.17 242

error version	0.11 192	0.07 178	0.09 269	0.06 153	0.05 123	0.06 149	0.05 153	0.17 215	0.09 218	0.24 287	0.07 149	0.17 223	0.09 252	0.05 147	0.11 261	0.12 281	0.17 204	0.08 127	0.12 166	0.08 167	0.19 280	0.08 160	0.03 105	0.07 209	0.18 292	0.18 319	0.14 209	0.17 242

test-v	0.11 192	0.07 178	0.09 269	0.06 153	0.05 123	0.06 149	0.05 153	0.17 215	0.09 218	0.24 287	0.07 149	0.17 223	0.09 252	0.05 147	0.11 261	0.12 281	0.17 204	0.08 127	0.12 166	0.08 167	0.19 280	0.08 160	0.03 105	0.07 209	0.18 292	0.18 319	0.14 209	0.17 242

test_3	0.11 192	0.07 178	0.07 222	0.06 153	0.08 201	0.05 128	0.05 153	0.17 215	0.10 246	0.24 287	0.09 201	0.22 310	0.12 289	0.06 165	0.13 304	0.13 313	0.20 280	0.09 161	0.14 200	0.10 238	0.18 261	0.09 203	0.04 132	0.08 240	0.13 189	0.14 229	0.13 195	0.14 196

test-2	0.11 192	0.07 178	0.09 269	0.06 153	0.05 123	0.06 149	0.05 153	0.17 215	0.09 218	0.24 287	0.07 149	0.17 223	0.09 252	0.05 147	0.11 261	0.12 281	0.17 204	0.08 127	0.12 166	0.08 167	0.19 280	0.08 160	0.03 105	0.07 209	0.18 292	0.18 319	0.14 209	0.17 242

CREStereo++_RVC	0.11 192	0.07 178	0.05 143	0.08 188	0.09 230	0.08 190	0.07 214	0.16 198	0.09 218	0.26 334	0.09 201	0.17 223	0.13 306	0.08 227	0.09 164	0.10 173	0.19 254	0.08 127	0.13 184	0.07 141	0.20 300	0.08 160	0.06 197	0.06 166	0.14 215	0.12 183	0.16 241	0.15 213
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	0.11 192	0.06 150	0.06 181	0.10 235	0.09 230	0.08 190	0.06 189	0.12 147	0.08 181	0.22 242	0.08 175	0.13 166	0.08 236	0.08 227	0.10 208	0.13 313	0.19 254	0.13 284	0.18 274	0.08 167	0.18 261	0.10 237	0.06 197	0.06 166	0.11 166	0.11 164	0.15 228	0.14 196

XX-TBD	0.11 192	0.06 150	0.06 181	0.10 235	0.09 230	0.08 190	0.06 189	0.12 147	0.08 181	0.22 242	0.08 175	0.13 166	0.08 236	0.08 227	0.10 208	0.13 313	0.19 254	0.13 284	0.18 274	0.08 167	0.18 261	0.10 237	0.06 197	0.06 166	0.11 166	0.11 164	0.15 228	0.14 196

UNet	0.11 192	0.09 241	0.09 269	0.10 235	0.08 201	0.10 230	0.08 232	0.15 187	0.08 181	0.17 166	0.10 221	0.13 166	0.09 252	0.07 200	0.09 164	0.10 173	0.16 186	0.13 284	0.12 166	0.08 167	0.12 136	0.09 203	0.08 262	0.09 273	0.12 176	0.14 229	0.10 154	0.11 161

CREStereo	0.11 192	0.08 220	0.06 181	0.08 188	0.08 201	0.07 176	0.05 153	0.18 251	0.05 88	0.26 334	0.08 175	0.18 245	0.06 177	0.08 227	0.09 164	0.10 173	0.22 310	0.08 127	0.13 184	0.08 167	0.20 300	0.09 203	0.06 197	0.06 166	0.12 176	0.13 203	0.17 259	0.16 225
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	0.11 192	0.10 259	0.08 250	0.09 213	0.10 256	0.09 207	0.06 189	0.14 178	0.08 181	0.18 182	0.15 305	0.09 122	0.06 177	0.08 227	0.10 208	0.10 173	0.17 204	0.13 284	0.14 200	0.10 238	0.12 136	0.10 237	0.08 262	0.09 273	0.13 189	0.13 203	0.10 154	0.11 161

DSFCA	0.11 192	0.12 291	0.09 269	0.10 235	0.08 201	0.11 244	0.11 285	0.12 147	0.09 218	0.12 133	0.14 289	0.14 182	0.08 236	0.05 147	0.10 208	0.11 228	0.15 174	0.12 248	0.16 233	0.10 238	0.13 163	0.12 298	0.07 228	0.09 273	0.13 189	0.14 229	0.10 154	0.13 184

PMTNet	0.11 192	0.10 259	0.06 181	0.12 269	0.09 230	0.07 176	0.06 189	0.18 251	0.06 119	0.28 367	0.06 114	0.18 245	0.04 110	0.07 200	0.10 208	0.11 228	0.18 229	0.08 127	0.14 200	0.08 167	0.18 261	0.10 237	0.07 228	0.05 132	0.13 189	0.12 183	0.17 259	0.16 225

BEATNet_4x	0.11 192	0.10 259	0.08 250	0.09 213	0.09 230	0.09 207	0.08 232	0.12 147	0.08 181	0.21 223	0.09 201	0.15 191	0.09 252	0.08 227	0.11 261	0.10 173	0.13 144	0.13 284	0.11 151	0.08 167	0.13 163	0.12 298	0.08 262	0.08 240	0.13 189	0.13 203	0.18 284	0.18 266

ADCP+	0.11 192	0.10 259	0.08 250	0.09 213	0.07 175	0.09 207	0.08 232	0.14 178	0.11 266	0.16 156	0.12 265	0.18 245	0.08 236	0.07 200	0.11 261	0.10 173	0.16 186	0.11 211	0.14 200	0.09 205	0.12 136	0.09 203	0.08 262	0.08 240	0.11 166	0.16 283	0.11 169	0.11 161

RASNet	0.11 192	0.10 259	0.10 286	0.09 213	0.07 175	0.08 190	0.08 232	0.19 285	0.09 218	0.17 166	0.10 221	0.13 166	0.09 252	0.06 165	0.09 164	0.10 173	0.14 160	0.09 161	0.12 166	0.06 118	0.15 201	0.09 203	0.05 173	0.10 293	0.13 189	0.12 183	0.17 259	0.17 242

DISCO	0.11 192	0.10 259	0.08 250	0.10 235	0.09 230	0.11 244	0.09 254	0.10 138	0.08 181	0.15 149	0.11 244	0.12 151	0.07 215	0.06 165	0.09 164	0.11 228	0.15 174	0.10 189	0.14 200	0.10 238	0.12 136	0.10 237	0.06 197	0.09 273	0.14 215	0.12 183	0.13 195	0.11 161

iResNet_ROB	0.11 192	0.08 220	0.07 222	0.11 255	0.08 201	0.12 262	0.08 232	0.15 187	0.08 181	0.23 263	0.11 244	0.15 191	0.15 330	0.06 165	0.08 127	0.09 140	0.16 186	0.12 248	0.14 200	0.09 205	0.15 201	0.10 237	0.07 228	0.08 240	0.15 231	0.12 183	0.15 228	0.15 213

DN-CSS_ROB	0.11 192	0.09 241	0.12 314	0.08 188	0.09 230	0.08 190	0.08 232	0.16 198	0.10 246	0.23 263	0.17 325	0.19 257	0.14 322	0.05 147	0.09 164	0.09 140	0.13 144	0.10 189	0.18 274	0.09 205	0.12 136	0.08 160	0.07 228	0.08 240	0.13 189	0.11 164	0.12 181	0.11 161

DNSM	0.12 222	0.08 220	0.06 181	0.08 188	0.08 201	0.11 244	0.06 189	0.19 285	0.08 181	0.26 334	0.06 114	0.21 294	0.03 72	0.10 270	0.10 208	0.10 173	0.22 310	0.10 189	0.15 219	0.09 205	0.21 328	0.10 237	0.06 197	0.06 166	0.15 231	0.12 183	0.17 259	0.18 266

ManiGeoR	0.12 222	0.10 259	0.08 250	0.12 269	0.09 230	0.11 244	0.07 214	0.20 308	0.10 246	0.20 210	0.11 244	0.20 275	0.06 177	0.06 165	0.10 208	0.11 228	0.18 229	0.11 211	0.16 233	0.09 205	0.13 163	0.08 160	0.06 197	0.08 240	0.16 250	0.14 229	0.16 241	0.14 196

HLf10	0.12 222	0.10 259	0.08 250	0.12 269	0.09 230	0.11 244	0.07 214	0.20 308	0.10 246	0.20 210	0.11 244	0.20 275	0.06 177	0.06 165	0.10 208	0.11 228	0.18 229	0.11 211	0.16 233	0.09 205	0.13 163	0.08 160	0.06 197	0.08 240	0.16 250	0.14 229	0.16 241	0.14 196

HLf8	0.12 222	0.10 259	0.08 250	0.11 255	0.09 230	0.10 230	0.08 232	0.20 308	0.09 218	0.19 196	0.10 221	0.20 275	0.09 252	0.07 200	0.10 208	0.11 228	0.19 254	0.12 248	0.18 274	0.10 238	0.14 186	0.09 203	0.07 228	0.09 273	0.17 266	0.15 260	0.18 284	0.17 242

TestStereo_HL2	0.12 222	0.09 241	0.07 222	0.10 235	0.08 201	0.10 230	0.08 232	0.18 251	0.11 266	0.22 242	0.11 244	0.21 294	0.10 270	0.08 227	0.10 208	0.10 173	0.19 254	0.11 211	0.17 252	0.09 205	0.14 186	0.08 160	0.07 228	0.08 240	0.17 266	0.15 260	0.17 259	0.19 278

GGDA	0.12 222	0.09 241	0.07 222	0.10 235	0.08 201	0.11 244	0.08 232	0.18 251	0.11 266	0.22 242	0.11 244	0.21 294	0.10 270	0.08 227	0.10 208	0.10 173	0.18 229	0.11 211	0.16 233	0.08 167	0.14 186	0.08 160	0.07 228	0.08 240	0.17 266	0.14 229	0.16 241	0.16 225

DNS	0.12 222	0.08 220	0.06 181	0.08 188	0.08 201	0.11 244	0.06 189	0.18 251	0.07 149	0.26 334	0.06 114	0.26 331	0.04 110	0.10 270	0.10 208	0.10 173	0.21 294	0.10 189	0.15 219	0.09 205	0.20 300	0.10 237	0.06 197	0.06 166	0.14 215	0.13 203	0.18 284	0.17 242

DF	0.12 222	0.07 178	0.05 143	0.10 235	0.09 230	0.09 207	0.07 214	0.19 285	0.07 149	0.27 351	0.09 201	0.20 275	0.05 144	0.10 270	0.10 208	0.11 228	0.21 294	0.11 211	0.16 233	0.10 238	0.21 328	0.11 274	0.07 228	0.07 209	0.15 231	0.12 183	0.17 259	0.22 312

WQFJA1++	0.12 222	0.09 241	0.06 181	0.14 293	0.08 201	0.15 293	0.13 308	0.17 215	0.08 181	0.19 196	0.11 244	0.15 191	0.09 252	0.06 165	0.08 127	0.10 173	0.19 254	0.09 161	0.16 233	0.09 205	0.16 222	0.08 160	0.06 197	0.06 166	0.16 250	0.12 183	0.21 326	0.21 307

DDF-Stereo	0.12 222	0.07 178	0.04 101	0.10 235	0.09 230	0.13 273	0.10 272	0.18 251	0.08 181	0.24 287	0.06 114	0.19 257	0.07 215	0.08 227	0.08 127	0.11 228	0.23 321	0.09 161	0.16 233	0.10 238	0.20 300	0.09 203	0.07 228	0.07 209	0.14 215	0.14 229	0.17 259	0.18 266

zero-FE	0.12 222	0.07 178	0.04 101	0.10 235	0.09 230	0.15 293	0.11 285	0.18 251	0.08 181	0.23 263	0.08 175	0.19 257	0.07 215	0.08 227	0.09 164	0.11 228	0.23 321	0.09 161	0.17 252	0.10 238	0.20 300	0.09 203	0.07 228	0.07 209	0.14 215	0.14 229	0.17 259	0.19 278

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 222	0.06 150	0.05 143	0.09 213	0.09 230	0.10 230	0.10 272	0.18 251	0.09 218	0.24 287	0.09 201	0.16 211	0.04 110	0.09 253	0.09 164	0.11 228	0.20 280	0.10 189	0.17 252	0.09 205	0.21 328	0.10 237	0.05 173	0.06 166	0.16 250	0.13 203	0.16 241	0.27 338

Reg-Stereo(zero)	0.12 222	0.08 220	0.06 181	0.08 188	0.07 175	0.10 230	0.07 214	0.17 215	0.10 246	0.25 316	0.09 201	0.20 275	0.06 177	0.07 200	0.09 164	0.11 228	0.19 254	0.10 189	0.15 219	0.09 205	0.15 201	0.08 160	0.07 228	0.07 209	0.13 189	0.13 203	0.18 284	0.17 242

FLISNet	0.12 222	0.08 220	0.06 181	0.08 188	0.07 175	0.10 230	0.07 214	0.17 215	0.10 246	0.25 316	0.09 201	0.20 275	0.06 177	0.07 200	0.09 164	0.11 228	0.19 254	0.10 189	0.15 219	0.09 205	0.15 201	0.08 160	0.07 228	0.07 209	0.13 189	0.13 203	0.18 284	0.17 242

CES	0.12 222	0.06 150	0.06 181	0.06 153	0.08 201	0.07 176	0.05 153	0.35 384	0.05 88	0.15 149	0.23 369	0.13 166	0.04 110	0.08 227	0.09 164	0.11 228	0.19 254	0.08 127	0.14 200	0.08 167	0.28 389	0.08 160	0.07 228	0.04 102	0.14 215	0.11 164	0.14 209	0.16 225

raft_robust	0.12 222	0.09 241	0.09 269	0.11 255	0.06 155	0.09 207	0.06 189	0.15 187	0.08 181	0.23 263	0.07 149	0.20 275	0.11 283	0.09 253	0.11 261	0.12 281	0.16 186	0.12 248	0.14 200	0.10 238	0.15 201	0.11 274	0.03 105	0.08 240	0.18 292	0.17 304	0.15 228	0.14 196

IPLGR	0.12 222	0.09 241	0.09 269	0.09 213	0.10 256	0.09 207	0.07 214	0.18 251	0.09 218	0.22 242	0.10 221	0.16 211	0.07 215	0.06 165	0.10 208	0.11 228	0.17 204	0.11 211	0.21 308	0.12 290	0.16 222	0.09 203	0.04 132	0.08 240	0.16 250	0.14 229	0.14 209	0.16 225

s12784h	0.12 222	0.09 241	0.06 181	0.11 255	0.09 230	0.08 190	0.06 189	0.18 251	0.07 149	0.26 334	0.12 265	0.19 257	0.09 252	0.07 200	0.09 164	0.10 173	0.20 280	0.08 127	0.15 219	0.07 141	0.20 300	0.08 160	0.05 173	0.07 209	0.16 250	0.15 260	0.18 284	0.21 307

HCRNet	0.12 222	0.17 344	0.06 181	0.22 343	0.08 201	0.15 293	0.08 232	0.13 167	0.04 51	0.46 410	0.12 265	0.24 323	0.07 215	0.07 200	0.08 127	0.06 70	0.14 160	0.08 127	0.20 302	0.08 167	0.10 119	0.05 92	0.11 313	0.06 166	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.08 123

GMStereo	0.12 222	0.12 291	0.07 222	0.11 255	0.11 277	0.13 273	0.09 254	0.17 215	0.10 246	0.17 166	0.14 289	0.22 310	0.11 283	0.07 200	0.10 208	0.09 140	0.17 204	0.10 189	0.17 252	0.12 290	0.15 201	0.09 203	0.07 228	0.09 273	0.14 215	0.13 203	0.15 228	0.12 177
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 222	0.12 291	0.12 314	0.12 269	0.10 256	0.11 244	0.13 308	0.15 187	0.12 286	0.13 139	0.12 265	0.13 166	0.10 270	0.09 253	0.18 360	0.13 313	0.16 186	0.11 211	0.17 252	0.10 238	0.13 163	0.10 237	0.10 303	0.10 293	0.13 189	0.11 164	0.13 195	0.13 184

DeepPrunerF	0.12 222	0.10 259	0.11 301	0.13 283	0.14 317	0.09 207	0.09 254	0.15 187	0.11 266	0.12 133	0.14 289	0.10 131	0.09 252	0.07 200	0.13 304	0.11 228	0.11 128	0.13 284	0.13 184	0.11 265	0.13 163	0.09 203	0.08 262	0.08 240	0.17 266	0.15 260	0.11 169	0.14 196

CFNet	0.12 222	0.11 276	0.08 250	0.14 293	0.12 290	0.11 244	0.09 254	0.20 308	0.10 246	0.18 182	0.12 265	0.25 329	0.10 270	0.08 227	0.09 164	0.09 140	0.17 204	0.12 248	0.12 166	0.09 205	0.12 136	0.08 160	0.06 197	0.10 293	0.15 231	0.13 203	0.13 195	0.13 184

iResNetv2_ROB	0.12 222	0.08 220	0.08 250	0.12 269	0.09 230	0.12 262	0.08 232	0.17 215	0.08 181	0.22 242	0.12 265	0.20 275	0.16 335	0.07 200	0.09 164	0.09 140	0.16 186	0.11 211	0.17 252	0.10 238	0.15 201	0.10 237	0.09 286	0.10 293	0.15 231	0.13 203	0.19 300	0.12 177

PDISCO_ROB	0.12 222	0.13 307	0.13 327	0.10 235	0.08 201	0.09 207	0.09 254	0.09 131	0.08 181	0.11 130	0.10 221	0.06 99	0.05 144	0.05 147	0.10 208	0.12 281	0.14 160	0.16 334	0.09 129	0.10 238	0.14 186	0.13 317	0.04 132	0.08 240	0.17 266	0.21 350	0.32 370	0.20 291

G2	0.13 247	0.14 319	0.05 143	0.43 386	0.07 175	0.55 394	0.11 285	0.13 167	0.06 119	0.17 166	0.09 201	0.17 223	0.04 110	0.10 270	0.09 164	0.08 118	0.14 160	0.09 161	0.18 274	0.06 118	0.11 128	0.07 140	0.13 331	0.06 166	0.08 116	0.09 127	0.09 142	0.08 123

TestStereo_HLe17	0.13 247	0.11 276	0.09 269	0.14 293	0.10 256	0.12 262	0.08 232	0.23 342	0.12 286	0.21 223	0.11 244	0.20 275	0.07 215	0.06 165	0.10 208	0.10 173	0.17 204	0.11 211	0.18 274	0.10 238	0.13 163	0.08 160	0.06 197	0.09 273	0.18 292	0.15 260	0.16 241	0.15 213

gcap_with_dpt	0.13 247	0.07 178	0.07 222	0.08 188	0.10 256	0.11 244	0.07 214	0.18 251	0.11 266	0.27 351	0.10 221	0.24 323	0.09 252	0.12 312	0.10 208	0.11 228	0.21 294	0.12 248	0.17 252	0.10 238	0.21 328	0.12 298	0.08 262	0.08 240	0.17 266	0.12 183	0.17 259	0.26 333

S2M2_L	0.13 247	0.10 259	0.09 269	0.12 269	0.08 201	0.13 273	0.10 272	0.16 198	0.08 181	0.21 223	0.07 149	0.17 223	0.03 72	0.18 351	0.11 261	0.09 140	0.21 294	0.12 248	0.16 233	0.11 265	0.18 261	0.10 237	0.12 325	0.08 240	0.13 189	0.13 203	0.15 228	0.19 278
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 247	0.07 178	0.07 222	0.08 188	0.10 256	0.11 244	0.07 214	0.18 251	0.11 266	0.27 351	0.10 221	0.24 323	0.09 252	0.12 312	0.10 208	0.11 228	0.21 294	0.12 248	0.17 252	0.10 238	0.21 328	0.12 298	0.08 262	0.08 240	0.17 266	0.12 183	0.17 259	0.26 333

gcap-zeroshot	0.13 247	0.08 220	0.06 181	0.08 188	0.11 277	0.11 244	0.09 254	0.18 251	0.09 218	0.28 367	0.08 175	0.20 275	0.07 215	0.10 270	0.10 208	0.12 281	0.23 321	0.11 211	0.28 354	0.13 308	0.20 300	0.11 274	0.07 228	0.08 240	0.12 176	0.18 319	0.17 259	0.19 278

AE-Stereo	0.13 247	0.09 241	0.08 250	0.11 255	0.09 230	0.08 190	0.05 153	0.17 215	0.14 308	0.24 287	0.10 221	0.19 257	0.10 270	0.07 200	0.11 261	0.12 281	0.24 343	0.13 284	0.17 252	0.11 265	0.19 280	0.10 237	0.05 173	0.09 273	0.14 215	0.14 229	0.15 228	0.14 196

MSKI-zero shot	0.13 247	0.08 220	0.05 143	0.09 213	0.11 277	0.09 207	0.07 214	0.19 285	0.09 218	0.28 367	0.10 221	0.19 257	0.06 177	0.11 292	0.11 261	0.12 281	0.23 321	0.11 211	0.17 252	0.11 265	0.22 348	0.10 237	0.07 228	0.08 240	0.14 215	0.17 304	0.18 284	0.18 266

Any-RAFT	0.13 247	0.07 178	0.06 181	0.11 255	0.09 230	0.12 262	0.08 232	0.17 215	0.10 246	0.26 334	0.09 201	0.20 275	0.08 236	0.11 292	0.11 261	0.11 228	0.22 310	0.11 211	0.21 308	0.10 238	0.22 348	0.10 237	0.08 262	0.06 166	0.16 250	0.16 283	0.17 259	0.17 242

RAFT-Test	0.13 247	0.07 178	0.06 181	0.09 213	0.11 277	0.13 273	0.08 232	0.17 215	0.11 266	0.27 351	0.11 244	0.20 275	0.05 144	0.12 312	0.10 208	0.11 228	0.23 321	0.12 248	0.21 308	0.14 318	0.21 328	0.11 274	0.07 228	0.08 240	0.17 266	0.16 283	0.17 259	0.17 242

HH	0.13 247	0.06 150	0.05 143	0.11 255	0.12 290	0.16 306	0.08 232	0.19 285	0.08 181	0.28 367	0.08 175	0.18 245	0.06 177	0.12 312	0.11 261	0.11 228	0.23 321	0.12 248	0.16 233	0.11 265	0.20 300	0.08 160	0.07 228	0.08 240	0.13 189	0.15 260	0.19 300	0.24 320

HanStereo	0.13 247	0.06 150	0.05 143	0.11 255	0.12 290	0.16 306	0.08 232	0.19 285	0.08 181	0.28 367	0.08 175	0.18 245	0.06 177	0.12 312	0.11 261	0.11 228	0.23 321	0.12 248	0.16 233	0.11 265	0.20 300	0.08 160	0.07 228	0.08 240	0.13 189	0.15 260	0.19 300	0.24 320

anonymity	0.13 247	0.06 150	0.05 143	0.09 213	0.10 256	0.09 207	0.07 214	0.18 251	0.08 181	0.28 367	0.13 277	0.19 257	0.06 177	0.09 253	0.10 208	0.13 313	0.23 321	0.12 248	0.17 252	0.15 334	0.20 300	0.10 237	0.09 286	0.07 209	0.20 320	0.19 338	0.19 300	0.19 278

iRaft-Stereo_20w	0.13 247	0.07 178	0.05 143	0.12 269	0.12 290	0.12 262	0.09 254	0.15 187	0.10 246	0.28 367	0.10 221	0.19 257	0.04 110	0.10 270	0.10 208	0.11 228	0.23 321	0.11 211	0.15 219	0.13 308	0.20 300	0.08 160	0.09 286	0.06 166	0.18 292	0.15 260	0.20 312	0.26 333

GLC_STEREO	0.13 247	0.11 276	0.12 314	0.12 269	0.11 277	0.11 244	0.10 272	0.19 285	0.07 149	0.25 316	0.13 277	0.13 166	0.07 215	0.07 200	0.09 164	0.12 281	0.24 343	0.11 211	0.17 252	0.09 205	0.27 387	0.16 348	0.07 228	0.07 209	0.16 250	0.10 140	0.20 312	0.12 177

TRStereo	0.13 247	0.07 178	0.05 143	0.09 213	0.08 201	0.17 315	0.12 303	0.18 251	0.07 149	0.25 316	0.09 201	0.20 275	0.05 144	0.10 270	0.10 208	0.11 228	0.21 294	0.11 211	0.22 321	0.14 318	0.19 280	0.09 203	0.09 286	0.07 209	0.17 266	0.17 304	0.24 343	0.19 278

LMCR-Stereo	0.13 247	0.09 241	0.07 222	0.11 255	0.08 201	0.11 244	0.09 254	0.18 251	0.09 218	0.19 196	0.14 289	0.19 257	0.14 322	0.10 270	0.10 208	0.11 228	0.20 280	0.13 284	0.19 289	0.11 265	0.18 261	0.10 237	0.08 262	0.08 240	0.15 231	0.13 203	0.19 300	0.17 242

TestStereo	0.13 247	0.12 291	0.10 286	0.11 255	0.08 201	0.11 244	0.10 272	0.19 285	0.11 266	0.24 287	0.14 289	0.20 275	0.08 236	0.06 165	0.12 289	0.10 173	0.20 280	0.11 211	0.20 302	0.10 238	0.21 328	0.11 274	0.06 197	0.12 322	0.19 307	0.11 164	0.12 181	0.13 184

CFNet_pseudo	0.13 247	0.11 276	0.11 301	0.14 293	0.11 277	0.12 262	0.11 285	0.19 285	0.12 286	0.24 287	0.14 289	0.17 223	0.15 330	0.09 253	0.10 208	0.10 173	0.16 186	0.13 284	0.13 184	0.08 167	0.15 201	0.08 160	0.08 262	0.09 273	0.15 231	0.14 229	0.19 300	0.21 307

ADLNet	0.13 247	0.11 276	0.08 250	0.13 283	0.10 256	0.16 306	0.13 308	0.14 178	0.07 149	0.13 139	0.10 221	0.25 329	0.11 283	0.29 382	0.10 208	0.10 173	0.17 204	0.09 161	0.13 184	0.09 205	0.11 128	0.09 203	0.13 331	0.06 166	0.13 189	0.13 203	0.12 181	0.14 196

EAI-Stereo	0.13 247	0.07 178	0.04 101	0.10 235	0.10 256	0.10 230	0.09 254	0.18 251	0.10 246	0.26 334	0.11 244	0.20 275	0.05 144	0.10 270	0.10 208	0.12 281	0.22 310	0.12 248	0.19 289	0.12 290	0.19 280	0.09 203	0.08 262	0.08 240	0.16 250	0.15 260	0.16 241	0.20 291

FADNet-RVC-Resample	0.13 247	0.10 259	0.12 314	0.12 269	0.10 256	0.13 273	0.10 272	0.16 198	0.13 297	0.18 182	0.13 277	0.17 223	0.12 289	0.10 270	0.11 261	0.09 140	0.13 144	0.15 321	0.15 219	0.18 357	0.15 201	0.13 317	0.10 303	0.14 340	0.17 266	0.13 203	0.12 181	0.12 177

STTStereo	0.13 247	0.14 319	0.17 360	0.13 283	0.15 326	0.13 273	0.21 354	0.13 167	0.14 308	0.15 149	0.15 305	0.17 223	0.10 270	0.11 292	0.14 324	0.12 281	0.15 174	0.15 321	0.13 184	0.11 265	0.12 136	0.10 237	0.07 228	0.09 273	0.15 231	0.14 229	0.12 181	0.16 225

R-Stereo Train	0.13 247	0.07 178	0.07 222	0.09 213	0.10 256	0.15 293	0.05 153	0.16 198	0.12 286	0.28 367	0.13 277	0.21 294	0.08 236	0.11 292	0.10 208	0.11 228	0.23 321	0.12 248	0.16 233	0.11 265	0.21 328	0.11 274	0.08 262	0.07 209	0.15 231	0.14 229	0.16 241	0.15 213

ADCRef	0.13 247	0.10 259	0.10 286	0.10 235	0.08 201	0.09 207	0.09 254	0.17 215	0.14 308	0.20 210	0.15 305	0.15 191	0.13 306	0.05 147	0.11 261	0.11 228	0.16 186	0.14 308	0.19 289	0.12 290	0.16 222	0.12 298	0.09 286	0.11 306	0.14 215	0.18 319	0.13 195	0.19 278

RAFT-Stereo	0.13 247	0.07 178	0.07 222	0.09 213	0.10 256	0.15 293	0.05 153	0.16 198	0.12 286	0.28 367	0.13 277	0.21 294	0.08 236	0.11 292	0.10 208	0.11 228	0.23 321	0.12 248	0.16 233	0.11 265	0.21 328	0.11 274	0.08 262	0.07 209	0.15 231	0.14 229	0.16 241	0.15 213
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 247	0.08 220	0.06 181	0.09 213	0.12 290	0.10 230	0.08 232	0.17 215	0.11 266	0.27 351	0.10 221	0.20 275	0.06 177	0.12 312	0.10 208	0.11 228	0.23 321	0.12 248	0.19 289	0.16 346	0.21 328	0.12 298	0.07 228	0.08 240	0.17 266	0.15 260	0.17 259	0.18 266

CFNet_RVC	0.13 247	0.12 291	0.10 286	0.14 293	0.11 277	0.14 283	0.09 254	0.17 215	0.09 218	0.19 196	0.13 277	0.21 294	0.09 252	0.10 270	0.12 289	0.13 313	0.18 229	0.13 284	0.15 219	0.11 265	0.16 222	0.09 203	0.06 197	0.09 273	0.16 250	0.13 203	0.16 241	0.17 242

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 247	0.13 307	0.14 339	0.14 293	0.16 328	0.13 273	0.21 354	0.13 167	0.15 318	0.16 156	0.16 316	0.21 294	0.10 270	0.15 344	0.12 289	0.12 281	0.16 186	0.12 248	0.11 151	0.09 205	0.12 136	0.10 237	0.08 262	0.09 273	0.13 189	0.13 203	0.11 169	0.16 225
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	0.13 247	0.06 150	0.09 269	0.07 179	0.13 304	0.08 190	0.13 308	0.06 98	0.24 371	0.09 121	0.15 305	0.10 131	0.45 397	0.26 373	0.12 289	0.10 173	0.09 109	0.12 248	0.08 112	0.11 265	0.08 106	0.12 298	0.19 357	0.13 333	0.08 116	0.14 229	0.08 124	0.18 266

depth_test_26	0.14 277	0.06 150	0.06 181	0.06 153	0.07 175	0.07 176	0.05 153	0.26 356	0.06 119	0.32 388	0.09 201	0.31 347	0.06 177	0.10 270	0.10 208	0.11 228	0.28 381	0.11 211	0.25 340	0.11 265	0.26 383	0.07 140	0.12 325	0.08 240	0.13 189	0.14 229	0.13 195	0.20 291

TestStereo-Hl	0.14 277	0.11 276	0.08 250	0.10 235	0.10 256	0.15 293	0.11 285	0.19 285	0.13 297	0.24 287	0.12 265	0.28 335	0.12 289	0.07 200	0.10 208	0.11 228	0.19 254	0.12 248	0.18 274	0.10 238	0.15 201	0.10 237	0.07 228	0.10 293	0.16 250	0.16 283	0.24 343	0.30 352

DN	0.14 277	0.08 220	0.08 250	0.19 331	0.09 230	0.22 352	0.11 285	0.18 251	0.10 246	0.21 223	0.12 265	0.35 354	0.06 177	0.14 333	0.09 164	0.12 281	0.24 343	0.12 248	0.16 233	0.09 205	0.18 261	0.11 274	0.06 197	0.08 240	0.25 360	0.14 229	0.15 228	0.19 278

IGEV-FE	0.14 277	0.07 178	0.06 181	0.13 283	0.13 304	0.10 230	0.11 285	0.17 215	0.09 218	0.28 367	0.10 221	0.23 316	0.05 144	0.12 312	0.10 208	0.11 228	0.23 321	0.11 211	0.17 252	0.12 290	0.20 300	0.10 237	0.09 286	0.06 166	0.20 320	0.15 260	0.23 334	0.27 338

model_zeroshot	0.14 277	0.09 241	0.06 181	0.10 235	0.10 256	0.13 273	0.08 232	0.20 308	0.12 286	0.28 367	0.09 201	0.22 310	0.06 177	0.11 292	0.10 208	0.12 281	0.26 364	0.13 284	0.28 354	0.12 290	0.21 328	0.13 317	0.11 313	0.09 273	0.18 292	0.18 319	0.18 284	0.18 266

MyStereo04	0.14 277	0.12 291	0.11 301	0.08 188	0.09 230	0.11 244	0.08 232	0.23 342	0.19 347	0.24 287	0.16 316	0.23 316	0.11 283	0.04 128	0.11 261	0.11 228	0.17 204	0.12 248	0.21 308	0.12 290	0.17 242	0.12 298	0.06 197	0.12 322	0.21 334	0.14 229	0.16 241	0.15 213

IGEV_Zeroshot_test	0.14 277	0.07 178	0.06 181	0.13 283	0.13 304	0.10 230	0.11 285	0.17 215	0.09 218	0.28 367	0.10 221	0.23 316	0.05 144	0.12 312	0.10 208	0.11 228	0.23 321	0.11 211	0.17 252	0.12 290	0.20 300	0.10 237	0.09 286	0.06 166	0.20 320	0.15 260	0.23 334	0.27 338

dd	0.14 277	0.12 291	0.07 222	0.25 354	0.11 277	0.19 333	0.09 254	0.17 215	0.08 181	0.17 166	0.08 175	0.33 350	0.08 236	0.06 165	0.11 261	0.11 228	0.24 343	0.11 211	0.25 340	0.09 205	0.15 201	0.09 203	0.06 197	0.09 273	0.17 266	0.13 203	0.18 284	0.14 196

AACVNet	0.14 277	0.13 307	0.10 286	0.13 283	0.13 304	0.14 283	0.10 272	0.19 285	0.11 266	0.22 242	0.18 335	0.14 182	0.10 270	0.09 253	0.12 289	0.11 228	0.21 294	0.13 284	0.17 252	0.12 290	0.16 222	0.11 274	0.11 313	0.11 306	0.18 292	0.14 229	0.14 209	0.16 225

cross-raft	0.14 277	0.08 220	0.07 222	0.08 188	0.10 256	0.12 262	0.08 232	0.17 215	0.13 297	0.27 351	0.12 265	0.21 294	0.05 144	0.11 292	0.13 304	0.14 333	0.22 310	0.11 211	0.23 328	0.13 308	0.23 359	0.10 237	0.06 197	0.08 240	0.22 345	0.18 319	0.14 209	0.16 225

GEStereo_RVC	0.14 277	0.13 307	0.10 286	0.11 255	0.12 290	0.12 262	0.11 285	0.18 251	0.13 297	0.24 287	0.16 316	0.18 245	0.10 270	0.06 165	0.13 304	0.12 281	0.20 280	0.16 334	0.23 328	0.13 308	0.16 222	0.14 328	0.07 228	0.11 306	0.21 334	0.15 260	0.13 195	0.20 291

sAnonymous2	0.14 277	0.09 241	0.10 286	0.10 235	0.09 230	0.09 207	0.11 285	0.22 334	0.11 266	0.23 263	0.17 325	0.15 191	0.10 270	0.06 165	0.13 304	0.14 333	0.18 229	0.15 321	0.21 308	0.14 318	0.17 242	0.15 338	0.05 173	0.10 293	0.17 266	0.17 304	0.17 259	0.16 225

CroCo_RVC	0.14 277	0.09 241	0.10 286	0.10 235	0.09 230	0.09 207	0.11 285	0.22 334	0.11 266	0.23 263	0.17 325	0.15 191	0.10 270	0.06 165	0.13 304	0.14 333	0.18 229	0.15 321	0.21 308	0.14 318	0.17 242	0.15 338	0.05 173	0.10 293	0.17 266	0.17 304	0.17 259	0.16 225

sCroCo_RVC	0.14 277	0.09 241	0.09 269	0.08 188	0.07 175	0.10 230	0.07 214	0.20 308	0.14 308	0.18 182	0.12 265	0.13 166	0.14 322	0.06 165	0.14 324	0.16 358	0.22 310	0.15 321	0.22 321	0.13 308	0.21 328	0.16 348	0.06 197	0.12 322	0.18 292	0.15 260	0.17 259	0.17 242

XX-Stereo	0.14 277	0.05 119	0.05 143	0.10 235	0.07 175	0.17 315	0.07 214	0.18 251	0.10 246	0.27 351	0.09 201	0.21 294	0.03 72	0.10 270	0.11 261	0.12 281	0.22 310	0.11 211	0.21 308	0.11 265	0.20 300	0.09 203	0.08 262	0.07 209	0.23 354	0.17 304	0.17 259	0.35 367

GES	0.14 277	0.11 276	0.07 222	0.09 213	0.11 277	0.15 293	0.09 254	0.20 308	0.09 218	0.23 263	0.12 265	0.17 223	0.11 283	0.14 333	0.12 289	0.11 228	0.23 321	0.14 308	0.24 336	0.14 318	0.18 261	0.18 358	0.11 313	0.09 273	0.15 231	0.13 203	0.21 326	0.20 291

RTSC	0.14 277	0.11 276	0.11 301	0.12 269	0.11 277	0.12 262	0.10 272	0.16 198	0.14 308	0.18 182	0.13 277	0.15 191	0.14 322	0.08 227	0.13 304	0.13 313	0.20 280	0.13 284	0.21 308	0.12 290	0.16 222	0.12 298	0.07 228	0.10 293	0.16 250	0.17 304	0.21 326	0.33 360

ADCL	0.14 277	0.12 291	0.11 301	0.13 283	0.11 277	0.14 283	0.11 285	0.18 251	0.16 322	0.22 242	0.16 316	0.21 294	0.13 306	0.09 253	0.12 289	0.12 281	0.17 204	0.13 284	0.18 274	0.13 308	0.19 280	0.14 328	0.11 313	0.11 306	0.17 266	0.16 283	0.16 241	0.17 242

DeepPruner_ROB	0.14 277	0.13 307	0.11 301	0.12 269	0.11 277	0.11 244	0.09 254	0.17 215	0.12 286	0.21 223	0.18 335	0.15 191	0.13 306	0.08 227	0.14 324	0.11 228	0.18 229	0.15 321	0.19 289	0.11 265	0.18 261	0.14 328	0.10 303	0.11 306	0.17 266	0.17 304	0.17 259	0.19 278

MLCV	0.14 277	0.11 276	0.09 269	0.16 311	0.12 290	0.14 283	0.11 285	0.21 325	0.10 246	0.24 287	0.13 277	0.21 294	0.15 330	0.08 227	0.10 208	0.10 173	0.19 254	0.11 211	0.19 289	0.09 205	0.18 261	0.09 203	0.10 303	0.09 273	0.17 266	0.14 229	0.16 241	0.20 291

HSM	0.14 277	0.12 291	0.09 269	0.14 293	0.13 304	0.12 262	0.11 285	0.18 251	0.11 266	0.23 263	0.15 305	0.18 245	0.14 322	0.08 227	0.12 289	0.11 228	0.21 294	0.12 248	0.17 252	0.12 290	0.18 261	0.11 274	0.07 228	0.08 240	0.17 266	0.16 283	0.17 259	0.18 266

DLCB_ROB	0.14 277	0.12 291	0.12 314	0.10 235	0.10 256	0.10 230	0.09 254	0.16 198	0.12 286	0.18 182	0.17 325	0.19 257	0.13 306	0.11 292	0.12 289	0.11 228	0.16 186	0.13 284	0.14 200	0.10 238	0.18 261	0.11 274	0.09 286	0.12 322	0.27 368	0.16 283	0.16 241	0.14 196

TestStereo_HL3	0.15 299	0.11 276	0.09 269	0.12 269	0.10 256	0.12 262	0.11 285	0.20 308	0.13 297	0.24 287	0.11 244	0.30 344	0.13 306	0.08 227	0.10 208	0.11 228	0.24 343	0.12 248	0.16 233	0.11 265	0.16 222	0.10 237	0.08 262	0.08 240	0.17 266	0.14 229	0.23 334	0.27 338

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 299	0.07 178	0.05 143	0.12 269	0.13 304	0.15 293	0.09 254	0.17 215	0.13 297	0.28 367	0.09 201	0.23 316	0.05 144	0.12 312	0.12 289	0.12 281	0.26 364	0.12 248	0.33 370	0.11 265	0.20 300	0.13 317	0.08 262	0.07 209	0.22 345	0.20 348	0.20 312	0.33 360

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 299	0.07 178	0.06 181	0.15 306	0.12 290	0.15 293	0.10 272	0.18 251	0.09 218	0.26 334	0.08 175	0.19 257	0.08 236	0.11 292	0.11 261	0.12 281	0.25 354	0.13 284	0.26 346	0.12 290	0.20 300	0.11 274	0.08 262	0.07 209	0.20 320	0.19 338	0.20 312	0.31 357

EKT-Stereo	0.15 299	0.10 259	0.07 222	0.13 283	0.13 304	0.16 306	0.17 336	0.17 215	0.11 266	0.26 334	0.17 325	0.17 223	0.07 215	0.11 292	0.11 261	0.11 228	0.24 343	0.15 321	0.24 336	0.12 290	0.25 375	0.10 237	0.07 228	0.08 240	0.20 320	0.16 283	0.17 259	0.17 242

CASS	0.15 299	0.12 291	0.10 286	0.14 293	0.12 290	0.16 306	0.10 272	0.19 285	0.15 318	0.26 334	0.12 265	0.20 275	0.12 289	0.09 253	0.13 304	0.12 281	0.23 321	0.12 248	0.24 336	0.10 238	0.20 300	0.11 274	0.07 228	0.09 273	0.23 354	0.14 229	0.19 300	0.22 312
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 299	0.13 307	0.10 286	0.18 324	0.17 334	0.16 306	0.20 347	0.16 198	0.11 266	0.16 156	0.14 289	0.16 211	0.05 144	0.44 396	0.10 208	0.10 173	0.17 204	0.12 248	0.14 200	0.09 205	0.17 242	0.10 237	0.29 400	0.07 209	0.17 266	0.16 283	0.12 181	0.13 184

GANet-ADL	0.15 299	0.12 291	0.09 269	0.14 293	0.12 290	0.16 306	0.12 303	0.20 308	0.10 246	0.25 316	0.15 305	0.22 310	0.12 289	0.21 367	0.11 261	0.11 228	0.25 354	0.14 308	0.21 308	0.14 318	0.19 280	0.10 237	0.08 262	0.10 293	0.17 266	0.16 283	0.20 312	0.17 242

test-1	0.15 299	0.06 150	0.07 222	0.11 255	0.10 256	0.18 323	0.14 315	0.19 285	0.13 297	0.28 367	0.10 221	0.19 257	0.11 283	0.12 312	0.13 304	0.14 333	0.22 310	0.12 248	0.23 328	0.10 238	0.24 369	0.09 203	0.09 286	0.08 240	0.21 334	0.18 319	0.15 228	0.18 266

ICVP	0.15 299	0.13 307	0.14 339	0.12 269	0.12 290	0.13 273	0.10 272	0.17 215	0.12 286	0.17 166	0.14 289	0.18 245	0.12 289	0.09 253	0.13 304	0.14 333	0.18 229	0.15 321	0.16 233	0.14 318	0.17 242	0.14 328	0.20 360	0.11 306	0.19 307	0.19 338	0.17 259	0.17 242
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 299	0.13 307	0.11 301	0.13 283	0.17 334	0.15 293	0.13 308	0.19 285	0.11 266	0.14 142	0.13 277	0.17 223	0.09 252	0.16 347	0.17 352	0.16 358	0.21 294	0.14 308	0.22 321	0.15 334	0.15 201	0.12 298	0.07 228	0.12 322	0.17 266	0.15 260	0.19 300	0.17 242

psm_up	0.15 299	0.11 276	0.13 327	0.15 306	0.12 290	0.14 283	0.11 285	0.20 308	0.17 332	0.19 196	0.13 277	0.15 191	0.17 338	0.10 270	0.14 324	0.12 281	0.19 254	0.13 284	0.17 252	0.11 265	0.15 201	0.10 237	0.10 303	0.16 352	0.18 292	0.17 304	0.17 259	0.19 278

FADNet-RVC	0.15 299	0.13 307	0.11 301	0.18 324	0.12 290	0.14 283	0.10 272	0.21 325	0.09 218	0.19 196	0.17 325	0.18 245	0.12 289	0.11 292	0.17 352	0.15 354	0.18 229	0.13 284	0.18 274	0.15 334	0.12 136	0.13 317	0.12 325	0.11 306	0.21 334	0.16 283	0.14 209	0.15 213

AF-Net	0.15 299	0.13 307	0.13 327	0.14 293	0.18 342	0.15 293	0.14 315	0.17 215	0.16 322	0.17 166	0.21 357	0.18 245	0.12 289	0.10 270	0.18 360	0.16 358	0.14 160	0.14 308	0.15 219	0.11 265	0.12 136	0.11 274	0.13 331	0.10 293	0.15 231	0.16 283	0.20 312	0.15 213

RP	0.15 299	0.14 319	0.16 350	0.17 319	0.14 317	0.17 315	0.16 326	0.19 285	0.17 332	0.14 142	0.16 316	0.16 211	0.15 330	0.11 292	0.14 324	0.12 281	0.15 174	0.12 248	0.15 219	0.12 290	0.12 136	0.13 317	0.10 303	0.12 322	0.17 266	0.17 304	0.20 312	0.18 266

Nwc_Net	0.15 299	0.13 307	0.13 327	0.14 293	0.18 342	0.15 293	0.14 315	0.17 215	0.16 322	0.17 166	0.21 357	0.18 245	0.12 289	0.10 270	0.18 360	0.16 358	0.14 160	0.14 308	0.15 219	0.11 265	0.12 136	0.11 274	0.13 331	0.10 293	0.15 231	0.16 283	0.20 312	0.15 213

UCFNet_RVC	0.15 299	0.17 344	0.12 314	0.16 311	0.14 317	0.17 315	0.11 285	0.17 215	0.13 297	0.21 223	0.13 277	0.28 335	0.12 289	0.10 270	0.12 289	0.13 313	0.18 229	0.13 284	0.17 252	0.12 290	0.17 242	0.09 203	0.10 303	0.11 306	0.19 307	0.16 283	0.17 259	0.20 291

NVstereo2D	0.15 299	0.11 276	0.11 301	0.19 331	0.14 317	0.21 348	0.24 368	0.13 167	0.11 266	0.16 156	0.14 289	0.10 131	0.08 236	0.40 395	0.12 289	0.12 281	0.21 294	0.14 308	0.16 233	0.10 238	0.12 136	0.09 203	0.25 376	0.08 240	0.15 231	0.13 203	0.14 209	0.13 184

LoS	0.16 316	0.10 259	0.08 250	0.10 235	0.11 277	0.09 207	0.07 214	0.50 406	0.05 88	0.32 388	0.36 401	0.36 357	0.06 177	0.09 253	0.09 164	0.10 173	0.19 254	0.09 161	0.15 219	0.11 265	0.21 328	0.09 203	0.07 228	0.07 209	0.18 292	0.12 183	0.20 312	0.21 307
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 316	0.14 319	0.13 327	0.16 311	0.13 304	0.14 283	0.12 303	0.19 285	0.17 332	0.19 196	0.17 325	0.14 182	0.07 215	0.14 333	0.15 336	0.14 333	0.19 254	0.16 334	0.20 302	0.13 308	0.17 242	0.14 328	0.12 325	0.13 333	0.21 334	0.19 338	0.19 300	0.17 242

pcwnet_v2	0.16 316	0.12 291	0.12 314	0.16 311	0.14 317	0.17 315	0.14 315	0.20 308	0.13 297	0.22 242	0.14 289	0.19 257	0.18 341	0.12 312	0.11 261	0.12 281	0.18 229	0.14 308	0.17 252	0.12 290	0.16 222	0.11 274	0.09 286	0.11 306	0.20 320	0.19 338	0.19 300	0.28 347

FADNet	0.16 316	0.15 329	0.10 286	0.20 337	0.10 256	0.19 333	0.13 308	0.21 325	0.13 297	0.22 242	0.26 383	0.17 223	0.14 322	0.12 312	0.20 372	0.16 358	0.16 186	0.14 308	0.23 328	0.20 368	0.16 222	0.13 317	0.11 313	0.11 306	0.21 334	0.17 304	0.16 241	0.15 213

stereogan	0.16 316	0.15 329	0.15 346	0.16 311	0.18 342	0.18 323	0.16 326	0.20 308	0.19 347	0.14 142	0.16 316	0.20 275	0.18 341	0.13 329	0.16 345	0.13 313	0.16 186	0.14 308	0.18 274	0.14 318	0.15 201	0.13 317	0.13 331	0.13 333	0.16 250	0.17 304	0.23 334	0.18 266

HSM-Net_RVC	0.16 316	0.12 291	0.10 286	0.17 319	0.13 304	0.14 283	0.10 272	0.18 251	0.14 308	0.25 316	0.18 335	0.28 335	0.17 338	0.11 292	0.12 289	0.11 228	0.19 254	0.13 284	0.17 252	0.11 265	0.18 261	0.12 298	0.08 262	0.11 306	0.19 307	0.17 304	0.23 334	0.24 320
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G3	0.17 322	0.22 364	0.09 269	0.49 390	0.13 304	0.61 399	0.14 315	0.19 285	0.12 286	0.24 287	0.10 221	0.31 347	0.09 252	0.14 333	0.10 208	0.09 140	0.13 144	0.12 248	0.21 308	0.07 141	0.11 128	0.08 160	0.23 370	0.09 273	0.11 166	0.10 140	0.09 142	0.09 134

GOStereo-base	0.17 322	0.23 370	0.07 222	0.59 397	0.12 290	0.75 404	0.16 326	0.19 285	0.13 297	0.22 242	0.11 244	0.27 333	0.05 144	0.16 347	0.10 208	0.08 118	0.15 174	0.11 211	0.23 328	0.06 118	0.10 119	0.07 140	0.19 357	0.06 166	0.10 147	0.08 116	0.09 142	0.06 106

GwcNet-ADL	0.17 322	0.12 291	0.11 301	0.19 331	0.14 317	0.17 315	0.14 315	0.21 325	0.14 308	0.24 287	0.17 325	0.32 349	0.16 335	0.20 362	0.13 304	0.14 333	0.23 321	0.15 321	0.23 328	0.13 308	0.18 261	0.12 298	0.06 197	0.10 293	0.19 307	0.16 283	0.19 300	0.22 312

PS-NSSS	0.17 322	0.19 353	0.18 365	0.23 346	0.18 342	0.18 323	0.16 326	0.22 334	0.12 286	0.23 263	0.21 357	0.44 366	0.08 236	0.11 292	0.14 324	0.10 173	0.13 144	0.13 284	0.26 346	0.11 265	0.11 128	0.07 140	0.18 355	0.15 344	0.17 266	0.21 350	0.14 209	0.20 291

iResNet	0.17 322	0.11 276	0.10 286	0.15 306	0.13 304	0.17 315	0.12 303	0.21 325	0.14 308	0.25 316	0.14 289	0.35 354	0.32 376	0.08 227	0.12 289	0.11 228	0.20 280	0.12 248	0.26 346	0.15 334	0.18 261	0.12 298	0.11 313	0.13 333	0.18 292	0.15 260	0.20 312	0.19 278

ITSA-stereo	0.18 327	0.14 319	0.12 314	0.26 358	0.17 334	0.18 323	0.16 326	0.25 354	0.17 332	0.26 334	0.18 335	0.33 350	0.25 358	0.16 347	0.13 304	0.12 281	0.22 310	0.15 321	0.23 328	0.10 238	0.19 280	0.12 298	0.15 340	0.11 306	0.23 354	0.16 283	0.20 312	0.23 317

dad	0.18 327	0.16 336	0.12 314	0.36 371	0.16 328	0.24 359	0.21 354	0.24 348	0.09 218	0.22 242	0.11 244	0.38 360	0.12 289	0.08 227	0.13 304	0.11 228	0.27 374	0.13 284	0.30 362	0.11 265	0.19 280	0.12 298	0.09 286	0.13 333	0.19 307	0.14 229	0.31 367	0.24 320

PSMNet-ADL	0.18 327	0.13 307	0.13 327	0.16 311	0.14 317	0.17 315	0.16 326	0.20 308	0.22 366	0.27 351	0.20 355	0.29 343	0.26 361	0.18 351	0.16 345	0.14 333	0.23 321	0.14 308	0.22 321	0.14 318	0.19 280	0.11 274	0.10 303	0.11 306	0.20 320	0.16 283	0.23 334	0.20 291

Anonymous3	0.18 327	0.15 329	0.11 301	0.15 306	0.10 256	0.14 283	0.11 285	0.22 334	0.19 347	0.27 351	0.15 305	0.27 333	0.12 289	0.12 312	0.27 391	0.18 376	0.22 310	0.18 358	0.26 346	0.17 351	0.25 375	0.21 379	0.09 286	0.10 293	0.21 334	0.21 350	0.22 332	0.20 291

FADNet_RVC	0.18 327	0.14 319	0.13 327	0.20 337	0.15 326	0.14 283	0.13 308	0.24 348	0.14 308	0.24 287	0.18 335	0.28 335	0.22 355	0.14 333	0.15 336	0.12 281	0.20 280	0.17 348	0.32 366	0.15 334	0.20 300	0.15 338	0.11 313	0.15 344	0.20 320	0.21 350	0.18 284	0.23 317

NCC-stereo	0.18 327	0.16 336	0.16 350	0.16 311	0.18 342	0.18 323	0.18 338	0.19 285	0.20 361	0.16 156	0.19 347	0.21 294	0.21 349	0.12 312	0.22 377	0.18 376	0.18 229	0.19 363	0.19 289	0.15 334	0.16 222	0.15 338	0.15 340	0.12 322	0.19 307	0.18 319	0.24 343	0.20 291

Abc-Net	0.18 327	0.16 336	0.16 350	0.16 311	0.18 342	0.18 323	0.18 338	0.19 285	0.20 361	0.16 156	0.19 347	0.21 294	0.21 349	0.12 312	0.22 377	0.18 376	0.18 229	0.19 363	0.19 289	0.15 334	0.16 222	0.15 338	0.15 340	0.12 322	0.19 307	0.18 319	0.24 343	0.20 291
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 327	0.17 344	0.16 350	0.13 283	0.13 304	0.13 273	0.12 303	0.21 325	0.18 339	0.22 242	0.15 305	0.23 316	0.13 306	0.10 270	0.17 352	0.16 358	0.19 254	0.17 348	0.19 289	0.17 351	0.22 348	0.18 358	0.11 313	0.16 352	0.26 365	0.26 376	0.20 312	0.24 320

XPNet_ROB	0.18 327	0.21 359	0.14 339	0.15 306	0.16 328	0.15 293	0.15 321	0.16 198	0.14 308	0.19 196	0.19 347	0.49 373	0.13 306	0.11 292	0.16 345	0.14 333	0.25 354	0.16 334	0.18 274	0.14 318	0.17 242	0.19 367	0.13 331	0.14 340	0.18 292	0.17 304	0.32 370	0.29 350

DDVS	0.19 336	0.15 329	0.13 327	0.18 324	0.18 342	0.20 339	0.20 347	0.20 308	0.16 322	0.25 316	0.21 357	0.39 363	0.28 369	0.13 329	0.14 324	0.14 333	0.26 364	0.19 363	0.28 354	0.15 334	0.19 280	0.17 354	0.10 303	0.14 340	0.19 307	0.15 260	0.22 332	0.25 328

DAS	0.19 336	0.11 276	0.10 286	0.24 351	0.19 350	0.18 323	0.21 354	0.23 342	0.18 339	0.24 287	0.14 289	0.38 360	0.21 349	0.09 253	0.13 304	0.12 281	0.25 354	0.16 334	0.22 321	0.15 334	0.21 328	0.14 328	0.17 349	0.13 333	0.20 320	0.18 319	0.23 334	0.30 352

SepStereo	0.19 336	0.11 276	0.10 286	0.24 351	0.19 350	0.18 323	0.21 354	0.23 342	0.18 339	0.24 287	0.14 289	0.38 360	0.21 349	0.09 253	0.13 304	0.12 281	0.25 354	0.16 334	0.22 321	0.15 334	0.21 328	0.14 328	0.17 349	0.13 333	0.20 320	0.18 319	0.23 334	0.30 352

RGC	0.19 336	0.17 344	0.17 360	0.19 331	0.20 355	0.20 339	0.15 321	0.22 334	0.26 380	0.17 166	0.21 357	0.21 294	0.24 357	0.15 344	0.24 384	0.19 384	0.18 229	0.16 334	0.19 289	0.16 346	0.17 242	0.14 328	0.13 331	0.16 352	0.21 334	0.21 350	0.24 343	0.25 328

PA-Net	0.19 336	0.21 359	0.25 385	0.14 293	0.20 355	0.18 323	0.21 354	0.21 325	0.19 347	0.17 166	0.15 305	0.17 223	0.21 349	0.26 373	0.17 352	0.18 376	0.15 174	0.19 363	0.13 184	0.17 351	0.14 186	0.16 348	0.10 303	0.16 352	0.18 292	0.27 387	0.17 259	0.35 367
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 336	0.20 357	0.19 371	0.19 331	0.20 355	0.16 306	0.15 321	0.28 362	0.19 347	0.23 263	0.18 335	0.46 370	0.17 338	0.11 292	0.14 324	0.13 313	0.15 174	0.14 308	0.21 308	0.19 361	0.13 163	0.11 274	0.09 286	0.21 365	0.25 360	0.23 363	0.26 355	0.28 347

pmcnn	0.19 336	0.14 319	0.11 301	0.18 324	0.13 304	0.19 333	0.16 326	0.20 308	0.19 347	0.26 334	0.15 305	0.35 354	0.26 361	0.09 253	0.11 261	0.11 228	0.25 354	0.14 308	0.24 336	0.14 318	0.23 359	0.15 338	0.11 313	0.11 306	0.21 334	0.19 338	0.40 390	0.46 388

DCVSM-stereo	0.20 343	0.15 329	0.12 314	0.25 354	0.19 350	0.26 363	0.21 354	0.23 342	0.16 322	0.24 287	0.18 335	0.49 373	0.27 365	0.14 333	0.12 289	0.12 281	0.24 343	0.16 334	0.25 340	0.16 346	0.19 280	0.15 338	0.22 366	0.11 306	0.19 307	0.16 283	0.24 343	0.27 338

SFCPSM	0.20 343	0.14 319	0.12 314	0.21 341	0.16 328	0.20 339	0.18 338	0.22 334	0.20 361	0.25 316	0.24 373	0.34 353	0.34 383	0.14 333	0.13 304	0.13 313	0.24 343	0.16 334	0.32 366	0.19 361	0.19 280	0.13 317	0.14 338	0.12 322	0.22 345	0.18 319	0.20 312	0.25 328

RTS	0.20 343	0.16 336	0.14 339	0.17 319	0.14 317	0.20 339	0.15 321	0.24 348	0.25 376	0.15 149	0.14 289	0.14 182	0.20 347	0.11 292	0.15 336	0.16 358	0.24 343	0.17 348	0.35 374	0.24 380	0.23 359	0.16 348	0.09 286	0.15 344	0.29 377	0.26 376	0.28 362	0.55 397

RTSA	0.20 343	0.16 336	0.14 339	0.17 319	0.14 317	0.20 339	0.15 321	0.24 348	0.25 376	0.15 149	0.14 289	0.14 182	0.20 347	0.11 292	0.15 336	0.16 358	0.24 343	0.17 348	0.35 374	0.24 380	0.23 359	0.16 348	0.09 286	0.15 344	0.29 377	0.26 376	0.28 362	0.55 397

ccs_rob	0.20 343	0.15 329	0.12 314	0.26 358	0.16 328	0.26 363	0.20 347	0.22 334	0.16 322	0.25 316	0.24 373	0.58 382	0.25 358	0.18 351	0.13 304	0.13 313	0.23 321	0.15 321	0.21 308	0.16 346	0.21 328	0.12 298	0.12 325	0.11 306	0.20 320	0.16 283	0.18 284	0.23 317

SGM-Forest	0.20 343	0.18 350	0.16 350	0.23 346	0.18 342	0.21 348	0.18 338	0.23 342	0.17 332	0.20 210	0.16 316	0.23 316	0.18 341	0.22 368	0.18 360	0.18 376	0.19 254	0.17 348	0.18 274	0.15 334	0.18 261	0.19 367	0.25 376	0.19 364	0.22 345	0.18 319	0.26 355	0.24 320
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 349	0.16 336	0.13 327	0.26 358	0.23 364	0.22 352	0.18 338	0.29 369	0.18 339	0.28 367	0.19 347	0.22 310	0.12 289	0.28 381	0.11 261	0.14 333	0.26 364	0.19 363	0.20 302	0.13 308	0.23 359	0.23 386	0.26 382	0.24 379	0.25 360	0.24 365	0.23 334	0.26 333

AnyNet_C32	0.21 349	0.16 336	0.15 346	0.17 319	0.17 334	0.19 333	0.16 326	0.26 356	0.22 366	0.25 316	0.24 373	0.24 323	0.18 341	0.14 333	0.22 377	0.18 376	0.28 381	0.22 377	0.30 362	0.19 361	0.28 389	0.23 386	0.16 344	0.18 361	0.22 345	0.22 358	0.21 326	0.24 320

NOSS_ROB	0.21 349	0.14 319	0.16 350	0.21 341	0.19 350	0.20 339	0.22 361	0.30 371	0.18 339	0.25 316	0.16 316	0.21 294	0.13 306	0.27 380	0.15 336	0.14 333	0.26 364	0.21 373	0.22 321	0.17 351	0.23 359	0.22 383	0.26 382	0.24 379	0.26 365	0.23 363	0.24 343	0.27 338

SHD	0.22 352	0.17 344	0.21 379	0.18 324	0.17 334	0.19 333	0.20 347	0.27 360	0.17 332	0.27 351	0.19 347	0.24 323	0.32 376	0.17 350	0.16 345	0.15 354	0.19 254	0.17 348	0.33 370	0.18 357	0.21 328	0.18 358	0.16 344	0.17 357	0.24 358	0.28 391	0.25 351	0.43 381

ADCMid	0.22 352	0.18 350	0.17 360	0.18 324	0.19 350	0.20 339	0.16 326	0.30 371	0.25 376	0.24 287	0.19 347	0.36 357	0.21 349	0.12 312	0.18 360	0.16 358	0.25 354	0.18 358	0.37 378	0.19 361	0.24 369	0.20 376	0.17 349	0.15 344	0.24 358	0.22 358	0.25 351	0.30 352

ADCPNet	0.22 352	0.17 344	0.16 350	0.20 337	0.20 355	0.20 339	0.18 338	0.28 362	0.23 368	0.26 334	0.23 369	0.26 331	0.29 371	0.15 344	0.19 368	0.17 370	0.24 343	0.17 348	0.32 366	0.23 379	0.25 375	0.20 376	0.17 349	0.22 368	0.25 360	0.24 365	0.27 358	0.34 365

CBMV_ROB	0.22 352	0.14 319	0.16 350	0.26 358	0.23 364	0.21 348	0.22 361	0.28 362	0.17 332	0.26 334	0.17 325	0.28 335	0.18 341	0.26 373	0.13 304	0.12 281	0.26 364	0.17 348	0.19 289	0.17 351	0.21 328	0.19 367	0.26 382	0.21 365	0.25 360	0.27 387	0.25 351	0.34 365

ETE_ROB	0.22 352	0.23 370	0.15 346	0.20 337	0.16 328	0.19 333	0.17 336	0.18 251	0.19 347	0.21 223	0.22 367	0.64 385	0.16 335	0.14 333	0.17 352	0.14 333	0.30 387	0.19 363	0.25 340	0.19 361	0.22 348	0.18 358	0.16 344	0.15 344	0.22 345	0.28 391	0.41 392	0.27 338

LALA_ROB	0.22 352	0.25 375	0.16 350	0.19 331	0.17 334	0.22 352	0.16 326	0.18 251	0.19 347	0.24 287	0.21 357	0.63 384	0.15 330	0.13 329	0.26 388	0.17 370	0.27 374	0.22 377	0.23 328	0.19 361	0.20 300	0.21 379	0.14 338	0.15 344	0.20 320	0.22 358	0.35 378	0.26 333

CBMV	0.22 352	0.18 350	0.18 365	0.23 346	0.22 360	0.20 339	0.18 338	0.27 360	0.19 347	0.28 367	0.11 244	0.30 344	0.13 306	0.24 370	0.16 345	0.14 333	0.25 354	0.18 358	0.20 302	0.16 346	0.22 348	0.19 367	0.24 375	0.23 371	0.27 368	0.24 365	0.36 381	0.42 378
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 359	0.26 379	0.15 346	0.46 387	0.24 369	0.36 380	0.20 347	0.24 348	0.16 322	0.26 334	0.15 305	0.28 335	0.27 365	0.11 292	0.13 304	0.13 313	0.21 294	0.12 248	0.18 274	0.12 290	0.20 300	0.11 274	0.11 313	0.12 322	0.36 395	0.25 375	0.57 403	0.33 360

PWC_ROB	0.23 359	0.20 357	0.14 339	0.18 324	0.17 334	0.16 306	0.20 347	0.21 325	0.27 383	0.15 149	0.21 357	0.28 335	0.63 406	0.13 329	0.14 324	0.13 313	0.27 374	0.18 358	0.37 378	0.19 361	0.22 348	0.18 358	0.16 344	0.24 379	0.20 320	0.19 338	0.24 343	0.44 384

ACV-stereo	0.25 361	0.15 329	0.13 327	0.22 343	0.17 334	0.28 366	0.24 368	0.22 334	0.20 361	0.23 263	0.23 369	0.28 335	0.37 390	0.18 351	0.15 336	0.13 313	0.34 392	0.20 369	1.10 418	0.26 385	0.26 383	0.17 354	0.28 397	0.18 361	0.19 307	0.18 319	0.25 351	0.29 350

FCDSN-DC	0.25 361	0.25 375	0.26 388	0.28 367	0.26 373	0.26 363	0.35 381	0.28 362	0.18 339	0.20 210	0.18 335	0.21 294	0.12 289	0.29 382	0.25 386	0.26 393	0.29 384	0.28 395	0.28 354	0.21 370	0.25 375	0.25 391	0.26 382	0.32 398	0.27 368	0.24 365	0.26 355	0.27 338
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	0.25 361	0.25 375	0.20 373	0.29 368	0.22 360	0.22 352	0.23 364	0.37 389	0.28 386	0.35 400	0.22 367	0.46 370	0.32 376	0.20 362	0.19 368	0.17 370	0.17 204	0.16 334	0.30 362	0.14 318	0.21 328	0.19 367	0.27 395	0.23 371	0.29 377	0.26 376	0.33 372	0.31 357

SGM-ForestM	0.25 361	0.22 364	0.16 350	0.37 373	0.24 369	0.32 373	0.24 368	0.29 369	0.21 365	0.23 263	0.18 335	0.50 376	0.26 361	0.20 362	0.15 336	0.13 313	0.23 321	0.16 334	0.25 340	0.15 334	0.20 300	0.17 354	0.21 364	0.17 357	0.37 396	0.26 376	0.52 398	0.37 369

SGM_RVC	0.25 361	0.24 373	0.18 365	0.39 380	0.27 376	0.34 379	0.26 374	0.28 362	0.19 347	0.25 316	0.18 335	0.42 364	0.31 374	0.18 351	0.14 324	0.13 313	0.23 321	0.15 321	0.26 346	0.14 318	0.19 280	0.15 338	0.19 357	0.17 357	0.34 391	0.24 365	0.56 402	0.45 386
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 366	0.21 359	0.12 314	0.38 376	0.31 385	0.41 387	0.48 396	0.20 308	0.16 322	0.16 156	0.25 378	0.17 223	0.08 236	1.61 413	0.15 336	0.14 333	0.21 294	0.15 321	0.25 340	0.14 318	0.18 261	0.13 317	0.25 376	0.16 352	0.17 266	0.19 338	0.18 284	0.22 312

UDG	0.26 366	0.21 359	0.13 327	0.39 380	0.32 386	0.39 385	0.53 401	0.20 308	0.16 322	0.19 196	0.23 369	0.17 223	0.09 252	1.45 409	0.16 345	0.13 313	0.27 374	0.16 334	0.27 353	0.14 318	0.22 348	0.14 328	0.25 376	0.12 322	0.21 334	0.21 350	0.21 326	0.19 278

FAT-Stereo	0.26 366	0.19 353	0.17 360	0.38 376	0.37 390	0.31 368	0.25 373	0.26 356	0.18 339	0.28 367	0.25 378	0.33 350	0.36 386	0.26 373	0.18 360	0.16 358	0.27 374	0.23 382	0.33 370	0.21 370	0.22 348	0.19 367	0.22 366	0.22 368	0.22 345	0.22 358	0.33 372	0.43 381

GANetREF_RVC	0.26 366	0.26 379	0.30 394	0.23 346	0.23 364	0.23 357	0.24 368	0.35 384	0.33 398	0.32 388	0.18 335	0.50 376	0.38 391	0.12 312	0.22 377	0.18 376	0.20 280	0.21 373	0.35 374	0.21 370	0.24 369	0.16 348	0.22 366	0.29 393	0.28 373	0.21 350	0.36 381	0.33 360
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	0.26 366	0.30 389	0.30 394	0.26 358	0.23 364	0.21 348	0.19 345	0.28 362	0.37 403	0.35 400	0.24 373	0.51 379	0.27 365	0.14 333	0.22 377	0.17 370	0.19 254	0.20 369	0.26 346	0.25 384	0.22 348	0.20 376	0.17 349	0.27 386	0.31 382	0.26 376	0.39 386	0.38 371

FC-DCNN v2	0.27 371	0.28 385	0.27 389	0.37 373	0.29 382	0.32 373	0.38 386	0.33 380	0.19 347	0.22 242	0.19 347	0.24 323	0.13 306	0.29 382	0.26 388	0.27 397	0.29 384	0.27 391	0.29 360	0.22 376	0.26 383	0.25 391	0.26 382	0.31 395	0.32 387	0.26 376	0.31 367	0.31 357

FC-DCNN	0.27 371	0.28 385	0.27 389	0.36 371	0.28 378	0.32 373	0.38 386	0.33 380	0.19 347	0.22 242	0.19 347	0.23 316	0.13 306	0.29 382	0.26 388	0.27 397	0.29 384	0.27 391	0.29 360	0.22 376	0.26 383	0.25 391	0.26 382	0.31 395	0.31 382	0.26 376	0.30 364	0.30 352

FBW_ROB	0.27 371	0.26 379	0.25 385	0.38 376	0.26 373	0.32 373	0.20 347	0.21 325	0.19 347	0.27 351	0.21 357	0.45 367	0.32 376	0.26 373	0.22 377	0.20 387	0.27 374	0.17 348	0.52 392	0.14 318	0.22 348	0.15 338	0.17 349	0.28 389	0.22 345	0.19 338	0.33 372	0.57 400

CC-Net-ROB	0.28 374	0.40 395	0.29 392	0.57 395	0.44 395	0.42 389	0.38 386	0.32 377	0.19 347	0.33 393	0.28 389	0.69 390	0.10 270	0.32 391	0.21 374	0.13 313	0.14 160	0.16 334	0.40 381	0.18 357	0.15 201	0.09 203	0.23 370	0.24 379	0.22 345	0.21 350	0.19 300	0.28 347

G-Net	0.29 375	0.24 373	0.19 371	0.24 351	0.21 359	0.36 380	0.23 364	0.30 371	0.27 383	0.33 393	0.33 399	0.89 408	0.25 358	0.19 359	0.21 374	0.18 376	0.26 364	0.22 377	0.44 384	0.31 397	0.27 387	0.18 358	0.18 355	0.18 361	0.28 373	0.24 365	0.40 390	0.41 376

XQC	0.29 375	0.30 389	0.27 389	0.37 373	0.28 378	0.37 383	0.37 382	0.40 395	0.30 392	0.32 388	0.20 355	0.45 367	0.28 369	0.31 388	0.16 345	0.15 354	0.21 294	0.22 377	0.34 373	0.24 380	0.22 348	0.21 379	0.23 370	0.25 383	0.33 389	0.27 387	0.44 394	0.33 360

ADCS	0.29 375	0.22 364	0.21 379	0.26 358	0.25 371	0.25 360	0.23 364	0.37 389	0.30 392	0.23 263	0.27 385	0.47 372	0.36 386	0.20 362	0.22 377	0.19 384	0.32 389	0.24 385	0.49 390	0.28 390	0.37 401	0.30 398	0.20 360	0.23 371	0.31 382	0.28 391	0.30 364	0.43 381

S-Stereo	0.30 378	0.22 364	0.18 365	0.42 384	0.39 392	0.41 387	0.37 382	0.25 354	0.24 371	0.26 334	0.44 405	0.55 381	0.36 386	0.24 370	0.18 360	0.14 333	0.27 374	0.27 391	0.35 374	0.28 390	0.23 359	0.23 386	0.53 406	0.23 371	0.23 354	0.19 338	0.27 358	0.38 371

MeshStereo	0.30 378	0.26 379	0.20 373	0.49 390	0.37 390	0.36 380	0.26 374	0.32 377	0.28 386	0.30 384	0.28 389	0.60 383	0.48 399	0.18 351	0.15 336	0.14 333	0.26 364	0.17 348	0.28 354	0.18 357	0.28 389	0.22 383	0.25 376	0.21 365	0.37 396	0.30 397	0.55 401	0.51 392
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	0.31 380	0.28 385	0.21 379	0.33 369	0.29 382	0.31 368	0.29 378	0.38 392	0.24 371	0.46 410	0.31 396	0.50 376	0.34 383	0.25 372	0.30 392	0.25 390	0.19 254	0.23 382	0.58 393	0.29 392	0.25 375	0.28 397	0.21 364	0.27 386	0.31 382	0.26 376	0.37 383	0.51 392

edge stereo	0.31 380	0.22 364	0.20 373	0.42 384	0.36 388	0.42 389	0.39 389	0.39 394	0.23 368	0.23 263	0.39 402	0.68 388	0.34 383	0.30 387	0.17 352	0.17 370	0.31 388	0.21 373	0.42 382	0.21 370	0.24 369	0.18 358	0.25 376	0.23 371	0.28 373	0.24 365	0.39 386	0.55 397

SANet	0.31 380	0.21 359	0.21 379	0.25 354	0.22 360	0.31 368	0.22 361	0.31 376	0.32 396	0.27 351	0.27 385	1.36 419	0.39 393	0.22 368	0.17 352	0.14 333	0.26 364	0.21 373	0.30 362	0.21 370	0.25 375	0.21 379	0.30 401	0.23 371	0.34 391	0.26 376	0.35 378	0.49 390

AnyNet_C01	0.32 383	0.22 364	0.20 373	0.22 343	0.27 376	0.25 360	0.24 368	0.37 389	0.37 403	0.26 334	0.29 391	0.49 373	0.33 382	0.18 351	0.32 395	0.22 389	0.39 401	0.32 399	0.65 396	0.33 402	0.41 408	0.33 404	0.26 382	0.26 385	0.34 391	0.34 400	0.34 376	0.45 386

DGSMNet	0.34 384	0.27 384	0.24 384	0.41 383	0.33 387	0.37 383	0.37 382	0.28 362	0.25 376	0.25 316	0.52 410	0.45 367	0.32 376	0.26 373	0.25 386	0.20 387	0.52 412	0.32 399	0.75 404	0.35 404	0.38 402	0.39 414	0.28 397	0.31 395	0.27 368	0.24 365	0.33 372	0.37 369

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 385	0.36 391	0.38 404	0.46 387	0.28 378	0.31 368	0.28 377	0.51 407	0.46 410	0.39 407	0.29 391	0.37 359	0.36 386	0.31 388	0.38 402	0.26 393	0.22 310	0.27 391	0.72 401	0.37 405	0.28 389	0.31 399	0.30 401	0.38 405	0.33 389	0.26 376	0.30 364	0.38 371

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 386	0.16 336	0.13 327	0.26 358	0.22 360	0.23 357	0.27 376	0.24 348	0.15 318	0.24 287	0.16 316	4.16 436	0.22 355	0.19 359	0.14 324	0.13 313	0.33 390	0.22 377	0.32 366	0.20 368	0.24 369	0.19 367	0.22 366	0.14 340	0.20 320	0.20 348	0.21 326	0.24 320

STStereo	0.38 387	0.43 397	0.31 397	0.74 402	0.50 401	0.58 395	0.43 392	0.35 384	0.31 394	0.34 397	0.25 378	0.83 402	0.55 403	0.20 362	0.17 352	0.16 358	0.25 354	0.16 334	0.46 387	0.17 351	0.24 369	0.19 367	0.20 360	0.23 371	0.52 406	0.41 407	0.76 415	0.59 403

PVD	0.39 388	0.38 394	0.20 373	0.47 389	0.36 388	0.50 393	0.40 391	0.38 392	0.34 401	0.23 263	0.29 391	0.52 380	0.51 401	0.50 398	0.19 368	0.17 370	0.40 403	0.26 389	0.50 391	0.29 392	0.40 404	0.41 416	0.23 370	0.27 386	0.45 403	0.59 422	0.46 396	0.73 412

DPSNet	0.40 389	0.19 353	0.18 365	0.27 365	0.26 373	0.29 367	0.19 345	0.26 356	0.24 371	0.18 182	0.17 325	2.15 430	0.44 396	0.10 270	0.20 372	0.16 358	0.35 396	0.28 395	2.00 432	0.27 388	0.25 375	0.17 354	0.28 397	0.25 383	0.40 400	0.27 387	0.39 386	0.53 394

MANE	0.42 390	0.36 391	0.33 399	0.61 398	0.45 398	0.44 391	0.47 395	0.43 402	0.26 380	0.23 263	0.24 373	0.64 385	0.29 371	0.31 388	0.32 395	0.30 403	0.33 390	0.42 412	0.38 380	0.24 380	0.31 395	0.27 395	0.26 382	0.35 402	0.57 411	0.44 411	1.10 430	0.98 424

LE_ROB	0.42 390	0.19 353	0.17 360	0.40 382	0.44 395	0.33 378	0.44 393	0.35 384	0.29 391	0.32 388	0.21 357	1.22 416	1.73 432	0.11 292	0.11 261	0.11 228	0.21 294	0.13 284	0.21 308	0.13 308	0.23 359	0.13 317	0.12 325	0.15 344	0.39 399	0.36 402	1.46 435	1.45 433

ELAS	0.43 392	0.43 397	0.36 402	0.64 400	0.45 398	0.58 395	0.50 397	0.40 395	0.27 383	0.25 316	0.30 394	0.92 409	0.32 376	0.32 391	0.31 393	0.28 400	0.36 398	0.30 397	0.45 386	0.26 385	0.34 397	0.33 404	0.26 382	0.37 404	0.56 410	0.43 410	0.78 418	0.76 414
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 393	0.43 397	0.36 402	0.63 399	0.44 395	0.62 401	0.50 397	0.40 395	0.26 380	0.25 316	0.31 396	1.20 414	0.31 374	0.32 391	0.31 393	0.28 400	0.37 399	0.30 397	0.44 384	0.27 388	0.35 398	0.33 404	0.26 382	0.38 405	0.52 406	0.41 407	0.78 418	0.74 413
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 394	0.56 402	0.14 339	1.44 409	0.52 402	1.25 409	0.85 406	0.30 371	0.23 368	0.34 397	0.25 378	0.66 387	0.19 346	1.15 407	0.19 368	0.14 333	0.25 354	0.20 369	0.42 382	0.22 376	0.17 242	0.14 328	1.56 413	0.17 357	0.21 334	0.17 304	0.27 358	0.41 376

SAMSARA	0.49 395	0.23 370	0.39 405	0.23 346	0.23 364	0.22 352	0.23 364	0.44 404	0.39 407	0.31 387	0.21 357	0.30 344	0.47 398	0.18 351	0.35 398	0.34 404	0.26 364	0.32 399	0.47 388	0.32 401	0.48 418	0.54 424	0.15 340	0.33 400	1.40 437	1.58 436	1.42 434	1.48 434

AMNet	0.49 395	0.50 400	0.48 408	0.49 390	0.47 400	0.61 399	0.51 399	0.32 377	0.28 386	0.30 384	0.68 418	0.72 392	0.13 306	0.53 400	0.44 404	0.55 418	0.57 415	0.58 424	0.48 389	0.48 408	0.58 425	0.50 421	0.26 382	0.48 410	0.45 403	0.52 417	0.58 404	0.65 406

DispFullNet	0.49 395	0.53 401	0.20 373	1.14 406	0.43 394	0.79 405	1.26 411	0.33 380	0.24 371	0.24 287	0.27 385	0.85 403	0.50 400	1.59 412	0.18 360	0.15 354	0.51 410	0.34 405	1.12 419	0.26 385	0.25 375	0.19 367	0.20 360	0.22 368	0.28 373	0.18 319	0.35 378	0.61 404

BEATNet-Init1	0.51 398	0.41 396	0.29 392	0.78 405	0.41 393	0.60 398	0.46 394	0.41 400	0.28 386	0.30 384	0.25 378	0.87 405	0.91 416	0.26 373	0.33 397	0.26 393	0.28 381	0.25 388	0.98 413	0.29 392	0.29 393	0.27 395	0.26 382	0.32 398	0.51 405	0.38 406	2.12 438	0.96 422

MADNet+	0.56 399	0.37 393	0.63 420	0.56 394	0.53 403	0.45 392	0.39 389	0.64 415	0.51 412	0.53 414	0.40 404	0.81 401	0.67 410	0.34 394	0.61 415	0.50 415	0.58 416	0.50 416	0.84 407	0.53 410	0.49 421	0.44 417	0.51 405	0.47 409	0.82 421	0.71 427	0.58 404	0.70 409

otaku	0.59 400	0.73 407	0.30 394	1.73 421	0.85 409	1.52 415	1.01 407	0.40 395	0.33 398	0.38 403	0.32 398	0.68 388	0.26 361	1.38 408	0.35 398	0.25 390	0.21 294	0.23 382	0.71 399	0.30 395	0.23 359	0.18 358	2.19 416	0.28 389	0.29 377	0.18 319	0.31 367	0.42 378

SGM+DAISY	0.59 400	0.58 405	0.54 412	0.58 396	0.55 405	0.69 403	0.57 402	0.43 402	0.39 407	0.38 403	0.78 422	0.75 396	0.65 409	0.54 402	0.62 416	0.56 419	0.67 422	0.61 427	0.72 401	0.64 421	0.71 429	0.65 429	0.27 395	0.51 412	0.54 408	0.57 420	0.75 414	0.71 411

SPS-STEREO	0.60 402	0.57 404	0.53 409	0.55 393	0.54 404	0.65 402	0.52 400	0.40 395	0.68 415	0.37 402	0.78 422	0.78 398	0.64 408	0.53 400	0.59 414	0.57 421	0.67 422	0.63 429	0.75 404	0.72 426	0.77 432	0.68 430	0.26 382	0.54 417	0.54 408	0.60 423	0.70 411	0.66 407
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 403	0.74 408	0.31 397	1.81 423	0.85 409	1.57 416	1.10 409	0.48 405	0.36 402	0.38 403	0.39 402	0.74 394	0.27 365	1.54 411	0.37 401	0.28 400	0.23 321	0.24 385	0.71 399	0.31 397	0.23 359	0.18 358	2.45 420	0.30 394	0.31 382	0.24 365	0.38 385	0.44 384

MFMNet_re	0.66 404	0.72 406	0.65 423	0.77 404	0.62 406	0.82 407	0.70 405	0.52 409	0.53 413	0.54 416	0.65 416	0.79 399	0.51 401	0.59 404	0.68 420	0.67 425	0.81 429	0.69 430	0.74 403	0.62 419	0.71 429	0.64 428	0.45 403	0.57 418	0.59 414	0.62 425	0.74 413	0.88 420

WAO-7	0.67 405	0.75 409	0.64 422	0.72 401	0.78 408	0.58 395	0.66 403	0.97 429	0.97 427	0.62 419	0.81 426	0.79 399	0.84 414	0.55 403	0.86 426	0.71 429	0.44 405	0.36 407	0.96 410	0.67 424	0.44 411	0.35 409	0.16 344	0.83 431	0.57 411	0.67 426	0.58 404	0.70 409

ACVNet-4b	0.70 406	0.78 411	0.34 400	1.74 422	0.95 415	1.64 420	1.43 414	0.33 380	0.31 394	0.38 403	0.26 383	1.23 417	0.29 371	2.19 423	0.42 403	0.37 405	0.34 392	0.24 385	0.59 394	0.38 406	0.17 242	0.15 338	2.71 422	0.23 371	0.30 381	0.32 399	0.39 386	0.42 378

JetBlue	0.71 407	0.56 402	0.71 425	0.74 402	0.62 406	0.79 405	0.69 404	0.53 410	0.93 424	0.46 410	0.30 394	3.22 433	0.38 391	0.52 399	0.46 405	0.44 410	0.73 427	0.53 419	0.68 398	0.52 409	0.57 423	0.60 426	0.74 407	0.57 418	0.57 411	0.46 412	0.97 427	0.96 422

MonStereo1	0.74 408	0.77 410	0.34 400	1.64 413	1.05 422	1.35 413	1.51 416	0.56 411	0.38 406	0.59 418	0.65 416	1.58 422	0.76 412	1.93 415	0.21 374	0.14 333	0.39 401	0.34 405	0.67 397	0.31 397	0.38 402	0.23 386	2.26 417	0.35 402	0.32 387	0.29 396	0.51 397	0.58 401

ACVNet_1	0.75 409	0.82 412	0.41 406	2.07 429	0.98 416	1.94 427	1.52 417	0.59 413	0.28 386	0.43 408	0.50 409	0.73 393	0.63 406	2.24 425	0.36 400	0.25 390	0.34 392	0.32 399	0.62 395	0.31 397	0.30 394	0.22 383	2.71 422	0.33 400	0.41 402	0.28 391	0.37 383	0.39 375

RainbowNet	0.78 410	0.90 413	0.47 407	1.86 424	0.92 412	1.63 419	1.48 415	0.42 401	0.37 403	0.47 413	0.34 400	0.92 409	0.62 405	2.02 418	0.65 417	0.48 413	0.35 396	0.33 403	0.92 409	0.58 414	0.33 396	0.24 390	2.80 426	0.39 407	0.40 400	0.35 401	0.44 394	0.50 391

PSMNet_ROB	0.80 411	0.99 418	0.62 419	1.64 413	0.93 414	1.51 414	1.20 410	0.57 412	0.73 416	0.74 422	0.63 415	0.86 404	0.84 414	1.52 410	0.58 411	0.42 407	0.54 413	0.41 411	0.87 408	0.62 419	0.42 410	0.31 399	1.83 414	0.48 410	0.69 419	0.37 403	0.76 415	0.47 389

WAO-6	0.83 412	0.96 415	0.61 417	1.33 408	1.06 423	1.28 411	1.42 413	0.78 422	0.87 421	0.78 423	0.70 421	0.77 397	1.02 423	1.95 416	0.81 423	0.62 423	0.55 414	0.49 415	0.80 406	0.60 415	0.57 423	0.53 423	0.50 404	0.58 421	0.85 425	0.46 412	0.77 417	0.83 419

ACVNet_2	0.84 413	0.95 414	0.58 415	2.04 427	1.03 421	1.88 426	1.56 420	0.68 417	0.39 407	0.53 414	0.49 407	1.05 412	0.68 411	1.97 417	0.53 408	0.44 410	0.40 403	0.33 403	1.06 415	0.42 407	0.35 398	0.25 391	2.54 421	0.53 415	0.61 415	0.28 391	0.53 399	0.58 401

PWCK	0.90 414	1.24 427	0.63 420	1.55 411	0.86 411	1.23 408	1.04 408	1.09 430	0.75 419	0.70 421	0.81 426	1.52 421	0.91 416	0.71 405	0.46 405	0.41 406	0.74 428	0.47 413	3.07 435	0.67 424	0.58 425	0.45 419	0.95 411	0.74 427	0.74 420	0.41 407	0.70 411	0.76 414

IMH-64-1	0.91 415	0.98 416	0.53 409	1.64 413	1.01 419	1.62 417	1.75 424	0.76 419	0.74 417	0.33 393	0.61 412	0.87 405	0.95 418	2.61 427	0.53 408	0.42 407	0.49 407	0.36 407	0.96 410	0.55 411	0.40 404	0.31 399	3.11 427	0.51 412	0.82 421	0.37 403	0.60 407	0.78 416

IMH-64	0.91 415	0.98 416	0.53 409	1.64 413	1.01 419	1.62 417	1.75 424	0.76 419	0.74 417	0.33 393	0.61 412	0.87 405	0.95 418	2.61 427	0.53 408	0.42 407	0.49 407	0.36 407	0.96 410	0.55 411	0.40 404	0.31 399	3.11 427	0.51 412	0.82 421	0.37 403	0.60 407	0.78 416

IMH	0.95 417	1.00 420	0.55 413	1.66 420	1.00 417	1.69 422	1.78 426	0.76 419	0.77 420	0.34 397	0.61 412	1.01 411	1.07 426	2.69 429	0.58 411	0.46 412	0.51 410	0.38 410	0.98 413	0.60 415	0.40 404	0.32 403	3.11 427	0.53 415	0.83 424	0.48 414	0.65 409	0.79 418

LVE	0.97 418	0.99 418	0.73 427	1.89 425	1.39 427	1.65 421	1.53 418	0.79 423	0.65 414	0.81 425	0.92 428	0.74 394	1.01 422	2.21 424	0.58 411	0.48 413	0.59 417	0.54 422	1.13 420	0.64 421	0.46 415	0.40 415	2.73 425	0.69 423	0.85 425	0.50 416	0.85 422	0.54 396

WAO-8	1.02 419	1.14 424	0.79 428	1.64 413	1.25 424	1.78 424	1.57 421	0.93 425	1.01 428	0.81 425	0.68 418	1.72 423	1.03 424	2.08 419	0.82 424	0.68 426	0.65 420	0.53 419	1.09 416	0.82 429	0.48 418	0.38 411	0.81 409	0.75 428	1.12 432	0.77 428	0.96 425	1.21 429

Venus	1.02 419	1.14 424	0.79 428	1.64 413	1.25 424	1.78 424	1.57 421	0.93 425	1.01 428	0.81 425	0.68 418	1.72 423	1.03 424	2.08 419	0.82 424	0.68 426	0.65 420	0.53 419	1.09 416	0.82 429	0.48 418	0.38 411	0.81 409	0.75 428	1.12 432	0.77 428	0.96 425	1.21 429

Dean	1.08 421	1.06 422	0.80 430	2.30 430	1.35 426	1.99 428	1.58 423	0.93 425	0.93 424	0.88 430	0.78 422	1.21 415	1.22 428	2.13 422	0.67 418	0.60 422	0.62 419	0.57 423	1.25 425	0.74 427	0.46 415	0.37 410	2.72 424	0.71 424	1.00 429	0.60 423	1.05 429	0.64 405

TorneroNet-64	1.09 422	1.03 421	0.60 416	1.99 426	0.92 412	2.06 430	2.05 427	0.63 414	0.87 421	0.58 417	0.49 407	1.90 427	1.89 433	2.91 434	0.67 418	0.51 416	0.48 406	0.47 413	1.23 423	0.61 417	0.35 398	0.38 411	3.33 430	0.57 418	0.64 417	0.52 417	0.69 410	1.15 427

TorneroNet	1.11 423	1.11 423	0.67 424	2.05 428	1.00 417	2.29 431	2.05 427	0.65 416	0.89 423	0.68 420	0.57 411	1.74 426	1.26 429	2.97 436	0.71 421	0.52 417	0.50 409	0.51 418	1.18 422	0.65 423	0.41 408	0.44 417	3.48 431	0.58 421	0.67 418	0.49 415	0.85 422	1.02 425

ktn	1.26 424	1.42 429	0.57 414	1.65 419	1.61 432	1.75 423	2.16 430	0.86 424	1.75 435	0.89 431	1.11 433	1.18 413	0.96 420	2.60 426	1.03 429	0.73 430	0.82 430	0.61 427	1.47 429	0.76 428	0.70 428	0.69 431	3.64 433	0.73 425	0.93 427	0.81 431	1.20 432	1.25 431

notaker	1.30 425	1.44 430	0.61 417	2.42 433	1.51 429	2.40 433	2.31 432	0.95 428	1.64 433	0.79 424	1.07 431	1.73 425	1.18 427	3.10 438	1.04 430	0.69 428	0.70 425	0.50 416	1.66 431	0.85 431	0.56 422	0.47 420	3.67 434	0.80 430	0.62 416	0.58 421	0.81 420	0.95 421

KSHMR	1.34 426	1.44 430	1.07 434	2.31 431	1.48 428	2.31 432	2.15 429	1.22 431	1.07 431	1.13 434	1.07 431	1.30 418	0.96 420	2.92 435	1.12 431	0.95 433	0.87 431	0.84 432	1.34 426	0.97 432	0.74 431	0.60 426	3.48 431	1.07 436	0.99 428	0.77 428	1.01 428	1.06 426

UNDER WATER-64	1.42 427	1.40 428	0.92 433	2.88 435	1.97 435	2.82 435	2.72 435	1.37 434	0.94 426	1.04 433	1.15 434	1.96 429	1.33 431	3.07 437	0.80 422	0.56 419	0.70 425	0.58 424	1.17 421	0.55 411	0.45 413	0.54 424	3.98 437	0.92 433	1.03 430	1.13 434	0.81 420	1.60 436

UNDER WATER	1.42 427	1.45 432	0.89 432	2.87 434	1.98 436	2.78 434	2.64 434	1.29 432	1.04 430	0.87 429	0.98 429	1.95 428	1.30 430	3.12 439	0.87 427	0.63 424	0.68 424	0.58 424	1.23 423	0.61 417	0.44 411	0.50 421	3.95 436	0.99 435	1.09 431	1.04 432	0.88 424	1.67 438

JetRed	1.64 429	1.79 435	1.70 436	1.59 412	1.52 430	2.02 429	2.26 431	1.52 436	1.47 432	0.82 428	0.78 422	2.67 432	0.43 395	1.78 414	1.47 434	1.56 435	1.74 433	2.93 437	1.44 428	1.10 434	2.36 435	2.20 434	1.98 415	0.98 434	1.19 435	1.77 437	1.58 436	1.56 435

HanzoNet	1.79 430	1.65 434	0.85 431	2.31 431	1.74 433	2.83 436	2.55 433	1.29 432	1.86 436	0.92 432	1.28 435	4.71 437	3.85 436	3.43 440	0.96 428	0.79 431	1.10 432	0.95 433	2.68 434	1.04 433	0.93 433	0.92 432	3.78 435	0.73 425	1.15 434	1.07 433	1.29 433	1.61 437

MADNet++	1.87 431	1.58 433	1.74 437	1.28 407	1.74 433	1.25 409	1.55 419	1.63 437	2.10 437	1.84 436	2.24 436	2.56 431	2.74 434	0.75 406	1.43 432	1.55 434	2.00 434	1.47 435	2.11 433	2.11 436	3.28 436	3.23 435	1.22 412	2.22 438	1.23 436	2.58 438	1.77 437	1.36 432

LSM0	3.23 432	0.28 385	0.18 365	0.38 376	0.30 384	0.39 385	0.37 382	0.51 407	0.32 396	0.45 409	0.47 406	0.71 391	0.59 404	0.19 359	16.94 440	59.67 447	0.37 399	0.26 389	1.34 426	0.34 403	0.45 413	0.34 408	0.23 370	0.28 389	0.38 398	0.31 398	0.53 399	0.53 394

PML	8.17 433	7.65 440	3.51 438	9.56 442	5.16 437	9.57 443	5.23 440	6.49 440	17.89 443	6.44 439	3.24 437	16.63 440	29.28 447	5.47 441	6.12 435	3.95 436	7.38 437	2.69 436	20.47 443	4.69 438	3.59 437	3.96 436	3.98 437	4.20 439	5.71 439	4.30 439	16.67 444	6.70 439

DGTPSM_ROB	8.61 434	3.65 436	8.39 439	2.97 436	5.68 438	3.37 437	4.40 438	3.70 438	9.03 438	3.00 437	6.91 438	3.52 434	10.03 437	2.69 429	10.46 436	10.76 437	3.81 435	12.88 439	4.73 436	10.21 439	5.93 438	13.78 439	4.46 439	8.55 440	10.09 442	27.91 443	11.05 442	30.64 443

DPSMNet_ROB	8.62 435	3.66 437	8.40 440	2.97 436	5.69 439	3.37 437	4.40 438	3.70 438	9.03 438	3.00 437	6.93 439	3.52 434	10.07 438	2.69 429	10.46 436	10.76 437	3.81 435	12.88 439	4.76 437	10.21 439	5.93 438	13.78 439	4.47 441	8.55 440	10.10 443	27.91 443	11.06 443	30.64 443

LRCNet_RVC	9.94 436	17.32 444	0.72 426	25.08 445	21.25 446	23.72 446	20.86 444	1.45 435	0.48 411	21.28 446	13.07 442	22.69 445	3.57 435	28.32 447	0.47 407	0.27 397	8.45 438	1.25 434	23.54 445	4.04 437	0.47 417	0.33 404	26.91 445	1.58 437	0.35 394	0.22 358	0.43 393	0.38 371

DLNR_Zeroshot_test	10.02 437	31.66 448	0.05 143	54.25 448	0.10 256	0.18 323	50.40 448	0.19 285	0.08 181	0.27 351	0.07 149	0.20 275	0.04 110	0.14 333	60.23 447	70.55 448	0.34 392	0.18 358	0.26 346	0.11 265	0.20 300	0.08 160	0.07 228	0.09 273	0.19 307	0.15 260	0.20 312	0.25 328

DPSM_ROB	12.93 438	6.06 438	9.07 441	4.34 438	6.33 440	4.24 439	3.55 436	8.20 441	10.79 440	6.62 440	7.89 440	9.68 438	12.99 440	2.78 432	12.36 438	13.66 439	8.95 439	16.55 442	9.69 438	12.30 441	16.52 442	17.76 442	2.26 417	10.59 442	28.41 444	36.73 445	31.10 445	39.69 445

DPSM	12.93 438	6.06 438	9.07 441	4.34 438	6.33 440	4.24 439	3.55 436	8.20 441	10.79 440	6.62 440	7.89 440	9.68 438	12.99 440	2.78 432	12.36 438	13.66 439	8.95 439	16.55 442	9.69 438	12.30 441	16.52 442	17.76 442	2.26 417	10.59 442	28.41 444	36.73 445	31.10 445	39.69 445

HaxPig	16.12 440	19.70 445	18.82 446	21.25 444	20.53 445	21.35 445	22.27 445	17.00 446	14.68 442	19.29 445	17.18 446	18.07 441	12.18 439	22.52 445	17.87 441	14.95 441	17.87 443	9.54 438	18.95 440	15.62 443	9.98 440	7.75 437	23.74 444	15.32 444	4.46 438	12.22 442	6.85 439	15.21 442

MEDIAN_ROB	20.51 441	25.88 446	24.09 447	26.47 446	25.52 447	25.87 447	26.98 446	21.19 447	19.61 444	28.55 447	22.12 447	24.85 446	16.74 442	26.52 446	23.53 442	18.59 442	22.10 445	14.86 441	26.41 446	23.30 444	15.47 441	11.96 438	27.64 446	18.47 445	7.32 440	9.55 441	8.34 441	11.88 441

AVERAGE_ROB	24.46 442	29.85 447	27.17 448	31.26 447	29.68 448	30.01 448	31.43 447	26.55 448	24.57 448	34.19 448	27.26 448	31.45 447	21.40 443	30.75 448	28.23 446	24.11 443	26.75 446	21.47 444	30.01 447	27.38 448	20.81 444	16.76 441	32.29 447	24.48 449	8.40 441	7.77 440	7.95 440	8.54 440

CasAABBNet	25.99 443	12.23 442	18.16 444	8.64 440	12.70 443	8.22 441	7.18 441	16.43 444	21.85 446	13.64 444	15.80 443	19.61 444	26.12 444	5.47 441	25.18 445	27.55 446	17.67 441	33.30 445	19.65 442	24.62 446	33.10 446	35.23 445	4.49 442	21.39 447	57.22 446	74.08 447	62.47 448	79.73 448

FlowAnything	26.05 444	11.98 441	18.33 445	8.70 441	12.62 442	8.34 442	7.20 442	16.56 445	21.86 447	13.57 443	16.00 444	19.55 443	26.21 446	5.55 443	24.94 444	27.47 445	17.85 442	33.34 447	19.39 441	24.73 447	33.38 447	35.79 446	4.46 439	21.36 446	57.29 447	74.31 449	62.56 449	79.87 449

fast-reg	26.97 445	13.89 443	17.76 443	12.37 443	13.04 444	14.35 444	12.70 443	16.24 443	21.70 445	13.11 442	16.41 445	19.05 442	26.13 445	12.96 444	24.92 443	27.06 444	18.58 444	33.30 445	20.73 444	24.42 445	32.98 445	35.00 444	6.75 443	21.46 448	57.32 448	74.25 448	62.39 447	79.47 447

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 53	0.04 20	0.04 16	0.04 39	0.03 18

FSD		0.25 375	0.25 385	0.27 365	0.25 371	0.25 360	0.33 380	0.30 371	0.18 339	0.21 223	0.18 335			0.29 382	0.24 384	0.26 393			0.28 354	0.21 370				0.28 389	0.27 368	0.24 365	0.27 358	0.27 338

STTRV1_RVC		0.26 379	0.22 383	0.35 370	0.28 378	0.32 373	0.29 378	0.36 388	0.33 398	0.27 351	0.27 385	0.42 364	0.41 394	0.48 397		0.19 384	0.59 417	0.20 369		0.30 395	0.59 427			0.43 408	0.26 365	0.56 419	0.34 376	0.67 408

DPSimNet_ROB		1.23 426	1.31 435	1.49 410	1.60 431	1.34 412	1.37 412	0.68 417	1.70 434	1.68 435	1.03 430	1.48 420	0.82 413	2.08 419	1.45 433	0.92 432		0.81 431	1.64 430	1.41 435	1.08 434	1.28 433	0.79 408	0.87 432		1.26 435	1.18 431	1.16 428

Low-res two-view benchmark