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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.03 12	0.03 13	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.02 28	0.03 27	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 3	0.05 13	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 12	0.03 1	0.02 1	0.02 1
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
WQFJX1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.04 29	0.06 65	0.03 13	0.05 44	0.03 15	0.04 61	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 10	0.03 13	0.03 8

WQFJX	0.03 6	0.03 27	0.03 28	0.03 29	0.03 29	0.03 34	0.02 19	0.03 16	0.04 24	0.03 13	0.06 65	0.03 15	0.06 113	0.02 21	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.02 28	0.03 27	0.03 2	0.05 27	0.03 13	0.04 31

NLCSM	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.05 43	0.04 24	0.03 13	0.04 28	0.04 31	0.05 85	0.02 21	0.03 1	0.03 1	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 10	0.02 1	0.03 8

BridgeDepth	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.03 34	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.04 31	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.04 13	0.03 1	0.03 5	0.04 16	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.05 29	0.05 27	0.05 42	0.03 8
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 6	0.03 27	0.03 28	0.03 29	0.03 29	0.03 34	0.02 19	0.01 1	0.03 12	0.03 13	0.03 14	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.06 35	0.06 31	0.07 46	0.04 13	0.06 40	0.03 5	0.06 38	0.03 6	0.01 2	0.03 27	0.04 12	0.04 10	0.04 29	0.03 8

GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 28	0.02 9	0.03 29	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 44	0.02 3	0.03 14	0.04 31	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.05 25	0.05 31	0.05 26	0.04 25	0.04 16	0.04 30	0.02 28	0.02 6	0.05 29	0.04 10	0.03 13	0.04 31

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 28	0.03 29	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 44	0.02 3	0.03 14	0.04 31	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.05 25	0.05 31	0.05 26	0.04 25	0.04 16	0.04 30	0.02 28	0.02 6	0.05 29	0.04 10	0.02 1	0.04 31

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 24	0.02 3	0.03 14	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.05 13	0.04 7	0.03 2	0.04 13	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.02 28	0.02 6	0.04 12	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 24	0.04 33	0.02 3	0.04 31	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.05 13	0.06 36	0.04 13	0.05 26	0.03 5	0.05 26	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 13	0.03 8

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 9	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 16	0.03 12	0.04 33	0.02 3	0.04 31	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.05 13	0.06 36	0.03 2	0.04 13	0.03 5	0.05 26	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.04 12	0.03 1	0.03 13	0.03 8

LG-Stereo	0.03 6	0.03 27	0.02 5	0.02 9	0.03 29	0.02 5	0.01 1	0.04 29	0.05 44	0.04 33	0.03 14	0.05 47	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.05 13	0.05 25	0.04 13	0.05 26	0.04 25	0.07 48	0.04 30	0.01 2	0.02 6	0.05 29	0.04 10	0.04 29	0.03 8

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 13	0.03 14	0.01 1	0.01 1	0.02 21	0.05 17	0.05 13	0.04 7	0.05 31	0.04 13	0.03 5	0.04 16	0.05 49	0.03 64	0.03 27	0.03 2	0.04 10	0.03 13	0.04 31

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.03 12	0.03 13	0.04 28	0.04 31	0.01 1	0.01 2	0.05 17	0.05 13	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.03 5	0.04 16	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 10	0.03 13	0.03 8

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 9	0.02 8	0.03 34	0.02 19	0.03 16	0.03 12	0.03 13	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.05 17	0.05 13	0.05 25	0.03 2	0.06 40	0.03 5	0.04 16	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.05 29	0.04 10	0.04 29	0.03 8

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.04 24	0.03 13	0.06 65	0.03 15	0.01 1	0.02 21	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.04 13	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.02 1	0.04 10	0.02 1	0.03 8

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 43	0.05 44	0.05 48	0.04 28	0.04 31	0.02 14	0.03 50	0.05 17	0.06 31	0.04 7	0.04 13	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.04 30	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.04 10	0.02 1	0.03 8

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 13	0.06 36	0.04 13	0.06 40	0.03 5	0.05 26	0.03 6	0.01 2	0.03 27	0.04 12	0.05 27	0.03 13	0.03 8

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.03 28	0.03 29	0.03 29	0.03 34	0.02 19	0.04 29	0.04 24	0.04 33	0.03 14	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 13	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.04 25	0.04 16	0.04 30	0.03 64	0.03 27	0.03 2	0.05 27	0.03 13	0.03 8

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 13	0.02 3	0.04 31	0.03 41	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.05 25	0.05 31	0.04 13	0.03 5	0.06 38	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.06 43	0.05 27	0.04 29	0.04 31

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.05 17	0.05 13	0.05 25	0.04 13	0.04 13	0.03 5	0.05 26	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 10	0.02 1	0.03 8

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 27	0.03 28	0.02 9	0.03 29	0.03 34	0.02 19	0.02 4	0.03 12	0.03 13	0.03 14	0.02 5	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 13	0.04 7	0.04 13	0.05 26	0.03 5	0.04 16	0.03 6	0.02 28	0.02 6	0.04 12	0.04 10	0.03 13	0.03 8

RSM	0.03 6	0.03 27	0.03 28	0.02 9	0.03 29	0.03 34	0.02 19	0.03 16	0.02 3	0.03 13	0.04 28	0.04 31	0.02 14	0.02 21	0.06 35	0.06 31	0.04 7	0.04 13	0.05 26	0.04 25	0.05 26	0.03 6	0.01 2	0.03 27	0.04 12	0.05 27	0.03 13	0.03 8

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.03 14	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 17	0.05 13	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.04 25	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.02 3	0.02 5	0.03 41	0.01 2	0.05 17	0.05 13	0.04 7	0.05 31	0.04 13	0.04 25	0.04 16	0.04 30	0.01 2	0.02 6	0.06 43	0.06 43	0.05 42	0.03 8

MatchStereo	0.04 30	0.02 3	0.03 28	0.02 9	0.03 29	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.06 65	0.02 3	0.06 65	0.02 5	0.04 61	0.02 21	0.06 35	0.06 31	0.04 7	0.05 31	0.04 13	0.05 51	0.05 26	0.06 67	0.02 28	0.03 27	0.05 29	0.06 43	0.03 13	0.04 31

WQFJA1	0.04 30	0.03 27	0.03 28	0.03 29	0.03 29	0.04 50	0.03 48	0.05 43	0.04 24	0.03 13	0.06 65	0.04 31	0.03 41	0.03 50	0.04 3	0.04 2	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.04 25	0.03 2	0.03 6	0.02 28	0.03 27	0.04 12	0.05 27	0.03 13	0.05 43

NLMM1	0.04 30	0.03 27	0.03 28	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.05 43	0.05 44	0.04 33	0.07 89	0.03 15	0.07 139	0.02 21	0.05 17	0.05 13	0.03 1	0.04 13	0.04 13	0.04 25	0.03 2	0.04 30	0.01 2	0.04 56	0.06 43	0.04 10	0.04 29	0.04 31

NLMM	0.04 30	0.03 27	0.03 28	0.03 29	0.03 29	0.04 50	0.03 48	0.05 43	0.04 24	0.03 13	0.06 65	0.04 31	0.03 41	0.03 50	0.04 3	0.04 2	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.04 25	0.03 2	0.03 6	0.02 28	0.03 27	0.04 12	0.05 27	0.03 13	0.05 43

NLSM3	0.04 30	0.03 27	0.03 28	0.04 50	0.03 29	0.02 5	0.02 19	0.04 29	0.07 91	0.04 33	0.04 28	0.03 15	0.04 61	0.03 50	0.06 35	0.05 13	0.05 25	0.05 31	0.04 13	0.04 25	0.04 16	0.04 30	0.03 64	0.03 27	0.06 43	0.06 43	0.06 58	0.06 60

NLSM1	0.04 30	0.03 27	0.03 28	0.03 29	0.02 8	0.04 50	0.03 48	0.05 43	0.07 91	0.03 13	0.08 111	0.04 31	0.06 113	0.02 21	0.05 17	0.04 2	0.04 7	0.04 13	0.05 26	0.03 5	0.05 26	0.04 30	0.02 28	0.03 27	0.05 29	0.05 27	0.04 29	0.04 31

VIP-Stereo	0.04 30	0.03 27	0.03 28	0.04 50	0.03 29	0.02 5	0.01 1	0.04 29	0.04 24	0.04 33	0.07 89	0.06 57	0.02 14	0.02 21	0.06 35	0.06 31	0.08 52	0.05 31	0.06 40	0.04 25	0.07 48	0.04 30	0.02 28	0.03 27	0.05 29	0.06 43	0.04 29	0.04 31

GEAStereo	0.04 30	0.04 48	0.03 28	0.04 50	0.03 29	0.03 34	0.03 48	0.04 29	0.03 12	0.04 33	0.03 14	0.03 15	0.01 1	0.02 21	0.06 35	0.06 31	0.06 36	0.05 31	0.05 26	0.04 25	0.06 38	0.04 30	0.02 28	0.03 27	0.04 12	0.05 27	0.04 29	0.03 8

gasm-f	0.04 30	0.04 48	0.03 28	0.04 50	0.03 29	0.03 34	0.03 48	0.04 29	0.03 12	0.04 33	0.03 14	0.03 15	0.01 1	0.02 21	0.06 35	0.06 31	0.06 36	0.05 31	0.05 26	0.04 25	0.06 38	0.04 30	0.02 28	0.03 27	0.04 12	0.05 27	0.04 29	0.03 8

MonStereo	0.04 30	0.03 27	0.03 28	0.03 29	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 24	0.04 33	0.06 65	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 13	0.05 25	0.04 13	0.05 26	0.04 25	0.05 26	0.03 6	0.02 28	0.02 6	0.05 29	0.05 27	0.05 42	0.05 43

AdaDepth	0.04 30	0.04 48	0.02 5	0.03 29	0.03 29	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 24	0.03 13	0.04 28	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.06 35	0.06 31	0.06 36	0.05 31	0.05 26	0.03 5	0.05 26	0.03 6	0.01 2	0.03 27	0.05 29	0.05 27	0.04 29	0.03 8

MLG-Stereo_test2	0.04 30	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 29	0.03 12	0.05 48	0.03 14	0.05 47	0.02 14	0.03 50	0.05 17	0.05 13	0.08 52	0.04 13	0.06 40	0.04 25	0.07 48	0.03 6	0.02 28	0.02 6	0.04 12	0.04 10	0.05 42	0.03 8

DEFOM-Stereo	0.04 30	0.03 27	0.02 5	0.04 50	0.03 29	0.03 34	0.02 19	0.04 29	0.04 24	0.04 33	0.05 44	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.06 35	0.06 31	0.07 46	0.06 47	0.06 40	0.04 25	0.06 38	0.03 6	0.02 28	0.02 6	0.06 43	0.06 43	0.05 42	0.04 31

Occ-G	0.04 30	0.04 48	0.03 28	0.04 50	0.03 29	0.03 34	0.02 19	0.04 29	0.03 12	0.03 13	0.05 44	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.06 35	0.06 31	0.06 36	0.06 47	0.07 49	0.04 25	0.05 26	0.03 6	0.04 85	0.03 27	0.05 29	0.04 10	0.03 13	0.05 43

RSM++	0.04 30	0.03 27	0.03 28	0.03 29	0.04 52	0.02 5	0.03 48	0.05 43	0.05 44	0.04 33	0.04 28	0.05 47	0.02 14	0.02 21	0.07 55	0.07 55	0.05 25	0.05 31	0.05 26	0.04 25	0.07 48	0.04 30	0.02 28	0.03 27	0.06 43	0.05 27	0.04 29	0.04 31

AEACV	0.04 30	0.03 27	0.02 5	0.04 50	0.03 29	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.03 12	0.03 13	0.04 28	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.06 35	0.06 31	0.05 25	0.05 31	0.07 49	0.04 25	0.06 38	0.04 30	0.01 2	0.02 6	0.06 43	0.07 59	0.04 29	0.03 8

BridgeDepth_RVC	0.05 46	0.04 48	0.04 59	0.04 50	0.05 70	0.05 78	0.03 48	0.04 29	0.07 91	0.05 48	0.06 65	0.05 47	0.04 61	0.02 21	0.07 55	0.07 55	0.05 25	0.07 64	0.05 26	0.05 51	0.06 38	0.06 67	0.02 28	0.03 27	0.06 43	0.08 68	0.07 66	0.07 68
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 46	0.03 27	0.02 5	0.03 29	0.04 52	0.05 78	0.03 48	0.05 43	0.06 65	0.06 56	0.06 65	0.09 73	0.02 14	0.03 50	0.06 35	0.06 31	0.08 52	0.06 47	0.07 49	0.05 51	0.08 58	0.04 30	0.02 28	0.03 27	0.05 29	0.06 43	0.05 42	0.05 43

DFGA-Net	0.05 46	0.05 67	0.03 28	0.04 50	0.03 29	0.04 50	0.03 48	0.05 43	0.04 24	0.06 56	0.05 44	0.10 81	0.04 61	0.03 50	0.07 55	0.07 55	0.09 62	0.07 64	0.07 49	0.05 51	0.07 48	0.04 30	0.03 64	0.04 56	0.07 58	0.07 59	0.06 58	0.09 77

anonymousdsp	0.05 46	0.04 48	0.04 59	0.03 29	0.04 52	0.04 50	0.04 84	0.06 55	0.05 44	0.06 56	0.04 28	0.03 15	0.02 14	0.03 50	0.07 55	0.08 70	0.08 52	0.06 47	0.08 63	0.05 51	0.09 63	0.05 49	0.03 64	0.03 27	0.05 29	0.05 27	0.05 42	0.05 43

iRaftStereo_RVC	0.05 46	0.03 27	0.03 28	0.03 29	0.03 29	0.03 34	0.02 19	0.05 43	0.04 24	0.06 56	0.05 44	0.05 47	0.03 41	0.02 21	0.06 35	0.06 31	0.10 69	0.07 64	0.07 49	0.05 51	0.09 63	0.05 49	0.02 28	0.03 27	0.07 58	0.06 43	0.05 42	0.05 43

RAFT + AFF	0.05 46	0.04 48	0.03 28	0.05 70	0.04 52	0.04 50	0.03 48	0.06 55	0.08 114	0.09 72	0.05 44	0.09 73	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.09 62	0.06 47	0.06 40	0.04 25	0.07 48	0.05 49	0.02 28	0.04 56	0.07 58	0.05 27	0.05 42	0.06 60

delet	0.05 46	0.05 67	0.04 59	0.06 92	0.05 70	0.05 78	0.05 94	0.04 29	0.04 24	0.06 56	0.05 44	0.10 81	0.05 85	0.03 50	0.07 55	0.06 31	0.07 46	0.06 47	0.06 40	0.06 70	0.06 38	0.04 30	0.03 64	0.05 76	0.07 58	0.07 59	0.05 42	0.04 31

TDLM	0.05 46	0.04 48	0.04 59	0.04 50	0.04 52	0.04 50	0.03 48	0.04 29	0.04 24	0.04 33	0.06 65	0.04 31	0.03 41	0.03 50	0.06 35	0.06 31	0.06 36	0.06 47	0.06 40	0.04 25	0.05 26	0.04 30	0.03 64	0.04 56	0.05 29	0.06 43	0.05 42	0.05 43

LG-Stereo_L2	0.06 54	0.04 48	0.03 28	0.03 29	0.04 52	0.02 5	0.02 19	0.08 72	0.08 114	0.21 158	0.06 65	0.08 68	0.03 41	0.03 50	0.06 35	0.07 55	0.10 69	0.06 47	0.07 49	0.04 25	0.14 125	0.05 49	0.02 28	0.03 27	0.06 43	0.06 43	0.05 42	0.05 43

LG-Stereo_L1	0.06 54	0.04 48	0.03 28	0.04 50	0.03 29	0.02 5	0.02 19	0.08 72	0.09 147	0.21 158	0.06 65	0.05 47	0.03 41	0.03 50	0.06 35	0.07 55	0.10 69	0.06 47	0.07 49	0.04 25	0.14 125	0.05 49	0.02 28	0.03 27	0.06 43	0.06 43	0.05 42	0.05 43

LG-G_1	0.06 54	0.05 67	0.04 59	0.05 70	0.05 70	0.06 93	0.03 48	0.06 55	0.06 65	0.08 68	0.03 14	0.10 81	0.04 61	0.06 109	0.06 35	0.06 31	0.10 69	0.06 47	0.08 63	0.05 51	0.10 69	0.05 49	0.05 112	0.04 56	0.06 43	0.06 43	0.08 74	0.06 60

LG-G	0.06 54	0.05 67	0.04 59	0.05 70	0.05 70	0.06 93	0.03 48	0.06 55	0.06 65	0.08 68	0.03 14	0.10 81	0.04 61	0.06 109	0.06 35	0.06 31	0.10 69	0.06 47	0.08 63	0.05 51	0.10 69	0.05 49	0.05 112	0.04 56	0.06 43	0.06 43	0.08 74	0.06 60

LGtest1	0.06 54	0.04 48	0.03 28	0.04 50	0.04 52	0.04 50	0.03 48	0.08 72	0.08 114	0.07 65	0.04 28	0.06 57	0.03 41	0.05 93	0.07 55	0.07 55	0.11 79	0.07 64	0.10 89	0.07 83	0.12 82	0.06 67	0.04 85	0.03 27	0.07 58	0.07 59	0.08 74	0.06 60

SGD-Stereo	0.06 54	0.04 48	0.03 28	0.05 70	0.04 52	0.06 93	0.03 48	0.04 29	0.06 65	0.08 68	0.05 44	0.06 57	0.03 41	0.03 50	0.08 76	0.08 70	0.14 105	0.06 47	0.09 78	0.05 51	0.12 82	0.05 49	0.03 64	0.04 56	0.08 68	0.08 68	0.12 119	0.09 77

AIO_rvc	0.06 54	0.06 90	0.03 28	0.05 70	0.04 52	0.04 50	0.03 48	0.08 72	0.06 65	0.10 80	0.04 28	0.08 68	0.02 14	0.03 50	0.06 35	0.07 55	0.08 52	0.06 47	0.07 49	0.05 51	0.12 82	0.05 49	0.02 28	0.03 27	0.06 43	0.06 43	0.05 42	0.05 43

AIO_test	0.06 54	0.05 67	0.04 59	0.07 114	0.05 70	0.04 50	0.04 84	0.10 87	0.09 147	0.12 83	0.05 44	0.11 92	0.04 61	0.03 50	0.07 55	0.07 55	0.07 46	0.06 47	0.08 63	0.05 51	0.13 108	0.05 49	0.04 85	0.04 56	0.09 78	0.07 59	0.05 42	0.05 43

IGEV-Stereo+	0.06 54	0.03 27	0.03 28	0.03 29	0.04 52	0.04 50	0.03 48	0.16 138	0.06 65	0.20 149	0.06 65	0.06 57	0.03 41	0.04 77	0.07 55	0.08 70	0.10 69	0.06 47	0.09 78	0.07 83	0.12 82	0.06 67	0.03 64	0.03 27	0.07 58	0.06 43	0.03 13	0.06 60

plain	0.06 54	0.04 48	0.04 59	0.04 50	0.04 52	0.05 78	0.03 48	0.08 72	0.04 24	0.09 72	0.05 44	0.06 57	0.02 14	0.02 21	0.07 55	0.08 70	0.12 89	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.08 58	0.04 30	0.02 28	0.05 76	0.09 78	0.10 85	0.08 74	0.09 77

StereoVision	0.06 54	0.03 27	0.04 59	0.03 29	0.03 29	0.03 34	0.02 19	0.06 55	0.11 188	0.02 3	0.05 44	0.03 15	0.06 113	0.01 2	0.09 104	0.10 111	0.06 36	0.05 31	0.08 63	0.07 83	0.06 38	0.05 49	0.02 28	0.04 56	0.10 89	0.07 59	0.10 95	0.12 115

MIF-Stereo (partial)	0.06 54	0.05 67	0.06 116	0.05 70	0.04 52	0.05 78	0.03 48	0.08 72	0.07 91	0.07 65	0.04 28	0.05 47	0.06 113	0.04 77	0.08 76	0.08 70	0.11 79	0.08 72	0.08 63	0.05 51	0.09 63	0.05 49	0.02 28	0.06 101	0.10 89	0.08 68	0.07 66	0.08 71

MIM_Stereo	0.06 54	0.04 48	0.03 28	0.05 70	0.05 70	0.05 78	0.03 48	0.06 55	0.04 24	0.14 91	0.07 89	0.04 31	0.03 41	0.03 50	0.07 55	0.08 70	0.13 92	0.07 64	0.09 78	0.06 70	0.11 76	0.06 67	0.02 28	0.04 56	0.08 68	0.07 59	0.07 66	0.05 43

RAFT	0.06 54	0.03 27	0.05 88	0.03 29	0.02 8	0.03 34	0.02 19	0.07 67	0.04 24	0.04 33	0.06 65	0.07 64	0.05 85	0.01 2	0.06 35	0.06 31	0.06 36	0.05 31	0.05 26	0.04 25	0.06 38	0.07 86	0.01 2	0.04 56	0.13 125	0.14 153	0.13 133	0.15 144

AFF-stereo	0.06 54	0.05 67	0.05 88	0.05 70	0.04 52	0.04 50	0.03 48	0.11 91	0.06 65	0.16 104	0.05 44	0.08 68	0.03 41	0.02 21	0.07 55	0.08 70	0.08 52	0.05 31	0.09 78	0.04 25	0.09 63	0.05 49	0.02 28	0.04 56	0.10 89	0.08 68	0.07 66	0.07 68

MMNet	0.06 54	0.06 90	0.05 88	0.08 123	0.06 94	0.06 93	0.05 94	0.07 67	0.06 65	0.05 48	0.06 65	0.09 73	0.04 61	0.04 77	0.07 55	0.07 55	0.09 62	0.08 72	0.07 49	0.06 70	0.07 48	0.05 49	0.04 85	0.05 76	0.07 58	0.08 68	0.07 66	0.10 91

RYNet	0.06 54	0.04 48	0.04 59	0.04 50	0.04 52	0.04 50	0.03 48	0.05 43	0.11 188	0.05 48	0.04 28	0.04 31	0.03 41	0.03 50	0.07 55	0.06 31	0.07 46	0.08 72	0.07 49	0.05 51	0.05 26	0.05 49	0.11 229	0.04 56	0.06 43	0.15 176	0.06 58	0.05 43

AANet_RVC	0.06 54	0.05 67	0.06 116	0.05 70	0.06 94	0.04 50	0.05 94	0.05 43	0.06 65	0.05 48	0.06 65	0.05 47	0.04 61	0.04 77	0.08 76	0.07 55	0.08 52	0.08 72	0.07 49	0.07 83	0.07 48	0.07 86	0.05 112	0.05 76	0.07 58	0.08 68	0.06 58	0.08 71

YMNet	0.07 72	0.08 150	0.06 116	0.08 123	0.08 132	0.08 123	0.07 144	0.07 67	0.07 91	0.05 48	0.07 89	0.13 112	0.05 85	0.07 141	0.08 76	0.07 55	0.08 52	0.09 98	0.09 78	0.05 51	0.08 58	0.07 86	0.06 134	0.05 76	0.09 78	0.09 77	0.09 89	0.09 77

HUF	0.07 72	0.05 67	0.04 59	0.07 114	0.06 94	0.04 50	0.03 48	0.09 80	0.07 91	0.16 104	0.05 44	0.09 73	0.04 61	0.03 50	0.07 55	0.07 55	0.08 52	0.06 47	0.09 78	0.06 70	0.15 137	0.06 67	0.03 64	0.04 56	0.08 68	0.06 43	0.06 58	0.05 43

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 72	0.05 67	0.03 28	0.04 50	0.05 70	0.04 50	0.02 19	0.11 91	0.06 65	0.22 169	0.05 44	0.05 47	0.02 14	0.03 50	0.07 55	0.09 86	0.12 89	0.08 72	0.09 78	0.07 83	0.16 156	0.07 86	0.02 28	0.03 27	0.07 58	0.08 68	0.07 66	0.05 43

MaDis-Stereo	0.07 72	0.04 48	0.05 88	0.03 29	0.02 8	0.03 34	0.03 48	0.06 55	0.06 65	0.04 33	0.06 65	0.10 81	0.05 85	0.02 21	0.07 55	0.08 70	0.10 69	0.09 98	0.07 49	0.05 51	0.10 69	0.10 160	0.01 2	0.05 76	0.12 113	0.18 231	0.13 133	0.16 154

UniTT-Stereo	0.07 72	0.04 48	0.04 59	0.03 29	0.03 29	0.05 78	0.03 48	0.06 55	0.05 44	0.06 56	0.04 28	0.07 64	0.12 204	0.07 141	0.08 76	0.07 55	0.11 79	0.08 72	0.08 63	0.07 83	0.09 63	0.08 101	0.07 157	0.04 56	0.10 89	0.16 196	0.06 58	0.10 91

LL-Strereo2	0.07 72	0.03 27	0.03 28	0.04 50	0.05 70	0.04 50	0.03 48	0.06 55	0.07 91	0.15 97	0.07 89	0.08 68	0.05 85	0.04 77	0.08 76	0.09 86	0.13 92	0.07 64	0.10 89	0.06 70	0.10 69	0.06 67	0.03 64	0.04 56	0.08 68	0.10 85	0.08 74	0.05 43

RAFT_CTSACE	0.07 72	0.04 48	0.06 116	0.03 29	0.04 52	0.05 78	0.05 94	0.06 55	0.06 65	0.09 72	0.04 28	0.10 81	0.09 173	0.03 50	0.08 76	0.08 70	0.11 79	0.07 64	0.07 49	0.05 51	0.12 82	0.08 101	0.03 64	0.06 101	0.12 113	0.12 119	0.12 119	0.16 154

AASNet	0.07 72	0.06 90	0.04 59	0.09 143	0.07 111	0.08 123	0.05 94	0.08 72	0.05 44	0.07 65	0.07 89	0.07 64	0.04 61	0.04 77	0.07 55	0.07 55	0.10 69	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.07 48	0.06 67	0.04 85	0.06 101	0.08 68	0.08 68	0.06 58	0.06 60

ARAFT	0.07 72	0.04 48	0.04 59	0.05 70	0.05 70	0.05 78	0.02 19	0.09 80	0.06 65	0.12 83	0.06 65	0.12 100	0.03 41	0.03 50	0.07 55	0.07 55	0.12 89	0.09 98	0.09 78	0.05 51	0.11 76	0.08 101	0.03 64	0.04 56	0.10 89	0.09 77	0.09 89	0.09 77

DMCA	0.07 72	0.05 67	0.07 149	0.06 92	0.06 94	0.05 78	0.07 144	0.09 80	0.07 91	0.06 56	0.09 134	0.07 64	0.06 113	0.06 109	0.08 76	0.08 70	0.11 79	0.10 119	0.08 63	0.07 83	0.09 63	0.06 67	0.06 134	0.06 101	0.08 68	0.10 85	0.06 58	0.08 71

GANet	0.07 72	0.07 114	0.06 116	0.06 92	0.06 94	0.07 113	0.06 127	0.08 72	0.05 44	0.06 56	0.07 89	0.06 57	0.04 61	0.04 77	0.07 55	0.08 70	0.09 62	0.10 119	0.07 49	0.05 51	0.07 48	0.05 49	0.05 112	0.05 76	0.08 68	0.07 59	0.07 66	0.06 60

CVANet_RVC	0.07 72	0.07 114	0.07 149	0.08 123	0.06 94	0.07 113	0.05 94	0.06 55	0.05 44	0.06 56	0.09 134	0.05 47	0.04 61	0.04 77	0.08 76	0.08 70	0.08 52	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.08 58	0.06 67	0.04 85	0.05 76	0.08 68	0.07 59	0.07 66	0.10 91

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 84	0.05 67	0.04 59	0.03 29	0.05 70	0.05 78	0.03 48	0.12 95	0.06 65	0.21 158	0.05 44	0.08 68	0.03 41	0.05 93	0.08 76	0.09 86	0.13 92	0.09 98	0.10 89	0.06 70	0.16 156	0.07 86	0.04 85	0.04 56	0.07 58	0.09 77	0.08 74	0.10 91

MGS-Stereo	0.08 84	0.06 90	0.04 59	0.05 70	0.05 70	0.04 50	0.03 48	0.12 95	0.05 44	0.09 72	0.07 89	0.10 81	0.04 61	0.05 93	0.07 55	0.08 70	0.15 115	0.11 139	0.12 107	0.09 133	0.13 108	0.07 86	0.05 112	0.05 76	0.10 89	0.09 77	0.11 109	0.10 91

anonymousdsp2	0.08 84	0.07 114	0.05 88	0.06 92	0.05 70	0.06 93	0.05 94	0.12 95	0.06 65	0.17 114	0.06 65	0.09 73	0.04 61	0.05 93	0.07 55	0.08 70	0.13 92	0.08 72	0.11 95	0.07 83	0.13 108	0.07 86	0.05 112	0.06 101	0.09 78	0.08 68	0.08 74	0.07 68

test_5	0.08 84	0.05 67	0.07 149	0.04 50	0.04 52	0.04 50	0.04 84	0.09 80	0.05 44	0.05 48	0.07 89	0.12 100	0.12 204	0.02 21	0.08 76	0.09 86	0.07 46	0.07 64	0.08 63	0.06 70	0.10 69	0.10 160	0.02 28	0.08 165	0.10 89	0.14 153	0.13 133	0.18 189

AnonymousM	0.08 84	0.05 67	0.04 59	0.06 92	0.05 70	0.04 50	0.04 84	0.13 115	0.05 44	0.20 149	0.06 65	0.11 92	0.03 41	0.06 109	0.10 139	0.10 111	0.19 181	0.09 98	0.12 107	0.07 83	0.16 156	0.06 67	0.04 85	0.04 56	0.08 68	0.11 104	0.10 95	0.10 91

raft+_RVC	0.08 84	0.06 90	0.05 88	0.06 92	0.06 94	0.07 113	0.04 84	0.10 87	0.08 114	0.17 114	0.08 111	0.09 73	0.04 61	0.04 77	0.08 76	0.08 70	0.13 92	0.09 98	0.11 95	0.06 70	0.13 108	0.06 67	0.04 85	0.05 76	0.11 106	0.09 77	0.09 89	0.09 77

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 84	0.06 90	0.05 88	0.05 70	0.04 52	0.04 50	0.04 84	0.14 124	0.07 91	0.21 158	0.04 28	0.12 100	0.04 61	0.03 50	0.08 76	0.09 86	0.09 62	0.06 47	0.11 95	0.05 51	0.11 76	0.06 67	0.03 64	0.05 76	0.13 125	0.09 77	0.09 89	0.09 77

GCAP-BAT	0.09 91	0.05 67	0.04 59	0.05 70	0.07 111	0.04 50	0.03 48	0.12 95	0.08 114	0.23 185	0.05 44	0.15 133	0.05 85	0.06 109	0.08 76	0.09 86	0.18 161	0.10 119	0.13 123	0.08 104	0.14 125	0.07 86	0.04 85	0.05 76	0.09 78	0.10 85	0.08 74	0.09 77

test_for_model	0.09 91	0.05 67	0.04 59	0.05 70	0.07 111	0.04 50	0.03 48	0.12 95	0.08 114	0.23 185	0.05 44	0.15 133	0.05 85	0.06 109	0.08 76	0.09 86	0.18 161	0.10 119	0.13 123	0.08 104	0.14 125	0.07 86	0.04 85	0.05 76	0.09 78	0.10 85	0.08 74	0.09 77

testlalala2	0.09 91	0.05 67	0.04 59	0.05 70	0.07 111	0.04 50	0.03 48	0.12 95	0.08 114	0.23 185	0.05 44	0.15 133	0.05 85	0.06 109	0.08 76	0.09 86	0.18 161	0.10 119	0.13 123	0.08 104	0.14 125	0.07 86	0.04 85	0.05 76	0.09 78	0.10 85	0.08 74	0.09 77

testlalala	0.09 91	0.05 67	0.04 59	0.05 70	0.07 111	0.04 50	0.03 48	0.12 95	0.08 114	0.23 185	0.05 44	0.15 133	0.05 85	0.06 109	0.08 76	0.09 86	0.18 161	0.10 119	0.13 123	0.08 104	0.14 125	0.07 86	0.04 85	0.05 76	0.09 78	0.10 85	0.08 74	0.09 77

testlalala_base	0.09 91	0.05 67	0.04 59	0.05 70	0.07 111	0.04 50	0.03 48	0.12 95	0.08 114	0.23 185	0.05 44	0.15 133	0.05 85	0.06 109	0.08 76	0.09 86	0.18 161	0.10 119	0.13 123	0.08 104	0.14 125	0.07 86	0.04 85	0.05 76	0.09 78	0.10 85	0.08 74	0.09 77

GCAP-Stereo	0.09 91	0.05 67	0.04 59	0.05 70	0.07 111	0.04 50	0.03 48	0.12 95	0.08 114	0.23 185	0.05 44	0.15 133	0.05 85	0.06 109	0.08 76	0.09 86	0.18 161	0.10 119	0.13 123	0.08 104	0.14 125	0.07 86	0.04 85	0.05 76	0.09 78	0.10 85	0.08 74	0.09 77

4D-IteraStereo	0.09 91	0.06 90	0.05 88	0.06 92	0.06 94	0.06 93	0.04 84	0.15 130	0.10 172	0.22 169	0.08 111	0.14 127	0.06 113	0.03 50	0.09 104	0.10 111	0.17 142	0.09 98	0.11 95	0.08 104	0.15 137	0.06 67	0.03 64	0.05 76	0.10 89	0.10 85	0.08 74	0.08 71

LoS_RVC	0.09 91	0.07 114	0.05 88	0.05 70	0.06 94	0.06 93	0.05 94	0.13 115	0.08 114	0.18 127	0.11 165	0.12 100	0.06 113	0.07 141	0.09 104	0.09 86	0.10 69	0.08 72	0.12 107	0.08 104	0.17 172	0.09 131	0.05 112	0.06 101	0.15 159	0.11 104	0.10 95	0.13 121

tt_ll	0.09 91	0.07 114	0.05 88	0.05 70	0.06 94	0.06 93	0.05 94	0.13 115	0.08 114	0.18 127	0.11 165	0.12 100	0.06 113	0.07 141	0.09 104	0.09 86	0.10 69	0.08 72	0.12 107	0.08 104	0.17 172	0.09 131	0.05 112	0.06 101	0.15 159	0.11 104	0.10 95	0.13 121

CAS	0.09 91	0.07 114	0.05 88	0.06 92	0.05 70	0.05 78	0.04 84	0.14 124	0.06 65	0.11 81	0.11 165	0.11 92	0.05 85	0.07 141	0.09 104	0.09 86	0.11 79	0.10 119	0.14 136	0.07 83	0.12 82	0.08 101	0.05 112	0.05 76	0.13 125	0.11 104	0.09 89	0.14 132

TestStereo1	0.09 91	0.07 114	0.06 116	0.04 50	0.05 70	0.06 93	0.06 127	0.07 67	0.07 91	0.09 72	0.07 89	0.11 92	0.14 234	0.04 77	0.10 139	0.10 111	0.11 79	0.09 98	0.09 78	0.08 104	0.13 108	0.12 212	0.02 28	0.05 76	0.15 159	0.14 153	0.16 168	0.20 211

TESTraft	0.09 91	0.06 90	0.06 116	0.04 50	0.04 52	0.05 78	0.06 127	0.09 80	0.08 114	0.09 72	0.08 111	0.12 100	0.13 219	0.03 50	0.09 104	0.10 111	0.11 79	0.09 98	0.08 63	0.07 83	0.13 108	0.12 212	0.02 28	0.05 76	0.14 148	0.13 131	0.14 144	0.20 211

IER	0.09 91	0.07 114	0.07 149	0.09 143	0.07 111	0.09 139	0.06 127	0.12 95	0.07 91	0.14 91	0.11 165	0.11 92	0.07 139	0.06 109	0.09 104	0.09 86	0.14 105	0.11 139	0.11 95	0.07 83	0.12 82	0.08 101	0.06 134	0.06 101	0.10 89	0.11 104	0.11 109	0.14 132

RAFT+CT+SA	0.09 91	0.05 67	0.07 149	0.05 70	0.05 70	0.04 50	0.05 94	0.13 115	0.07 91	0.08 68	0.07 89	0.15 133	0.13 219	0.04 77	0.11 173	0.10 111	0.09 62	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.12 82	0.11 192	0.02 28	0.06 101	0.13 125	0.13 131	0.11 109	0.17 168

SA-5K	0.09 91	0.07 114	0.06 116	0.04 50	0.05 70	0.06 93	0.06 127	0.07 67	0.07 91	0.09 72	0.07 89	0.11 92	0.14 234	0.04 77	0.10 139	0.10 111	0.11 79	0.09 98	0.09 78	0.08 104	0.13 108	0.12 212	0.02 28	0.05 76	0.15 159	0.14 153	0.16 168	0.20 211

test_4	0.09 91	0.05 67	0.07 149	0.05 70	0.06 94	0.03 34	0.02 19	0.12 95	0.09 147	0.17 114	0.06 65	0.09 73	0.06 113	0.03 50	0.09 104	0.10 111	0.15 115	0.08 72	0.10 89	0.07 83	0.17 172	0.09 131	0.02 28	0.07 136	0.10 89	0.14 153	0.12 119	0.19 200

CIPLG	0.09 91	0.06 90	0.05 88	0.06 92	0.06 94	0.09 139	0.06 127	0.18 184	0.06 65	0.20 149	0.08 111	0.13 112	0.07 139	0.06 109	0.08 76	0.10 111	0.17 142	0.11 139	0.11 95	0.09 133	0.13 108	0.06 67	0.04 85	0.06 101	0.10 89	0.10 85	0.10 95	0.10 91

IPLGR_C	0.09 91	0.06 90	0.05 88	0.06 92	0.06 94	0.09 139	0.06 127	0.18 184	0.06 65	0.20 149	0.08 111	0.13 112	0.07 139	0.06 109	0.08 76	0.11 151	0.17 142	0.11 139	0.11 95	0.09 133	0.13 108	0.06 67	0.04 85	0.06 101	0.10 89	0.09 77	0.10 95	0.10 91

ACRE	0.09 91	0.06 90	0.05 88	0.06 92	0.06 94	0.09 139	0.06 127	0.18 184	0.06 65	0.20 149	0.08 111	0.13 112	0.07 139	0.06 109	0.08 76	0.10 111	0.17 142	0.11 139	0.11 95	0.09 133	0.13 108	0.06 67	0.04 85	0.06 101	0.10 89	0.10 85	0.10 95	0.10 91

rafts_anoy	0.09 91	0.08 150	0.07 149	0.07 114	0.07 111	0.06 93	0.05 94	0.13 115	0.05 44	0.17 114	0.10 148	0.12 100	0.05 85	0.03 50	0.10 139	0.10 111	0.15 115	0.12 168	0.14 136	0.07 83	0.15 137	0.08 101	0.04 85	0.06 101	0.11 106	0.10 85	0.09 89	0.11 101

RALCasStereoNet	0.09 91	0.08 150	0.06 116	0.09 143	0.07 111	0.06 93	0.05 94	0.12 95	0.05 44	0.18 127	0.07 89	0.12 100	0.05 85	0.04 77	0.10 139	0.10 111	0.18 161	0.12 168	0.14 136	0.08 104	0.15 137	0.08 101	0.05 112	0.06 101	0.12 113	0.10 85	0.10 95	0.08 71

RALAANet	0.09 91	0.08 150	0.06 116	0.07 114	0.06 94	0.08 123	0.05 94	0.10 87	0.07 91	0.12 83	0.10 148	0.10 81	0.06 113	0.03 50	0.09 104	0.09 86	0.13 92	0.11 139	0.16 165	0.09 133	0.12 82	0.08 101	0.04 85	0.06 101	0.12 113	0.10 85	0.11 109	0.11 101

UPFNet	0.09 91	0.08 150	0.08 171	0.09 143	0.08 132	0.09 139	0.06 127	0.12 95	0.09 147	0.14 91	0.10 148	0.12 100	0.06 113	0.07 141	0.08 76	0.10 111	0.13 92	0.11 139	0.10 89	0.07 83	0.10 69	0.07 86	0.06 134	0.07 136	0.09 78	0.11 104	0.10 95	0.11 101

HITNet	0.09 91	0.07 114	0.06 116	0.08 123	0.08 132	0.08 123	0.05 94	0.11 91	0.07 91	0.19 139	0.08 111	0.12 100	0.07 139	0.07 141	0.09 104	0.08 70	0.13 92	0.10 119	0.10 89	0.07 83	0.11 76	0.09 131	0.06 134	0.06 101	0.12 113	0.11 104	0.16 168	0.14 132
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
castereo++	0.10 115	0.07 114	0.05 88	0.07 114	0.07 111	0.06 93	0.05 94	0.16 138	0.10 172	0.24 209	0.08 111	0.17 158	0.06 113	0.05 93	0.09 104	0.10 111	0.18 161	0.09 98	0.14 136	0.08 104	0.21 245	0.08 101	0.05 112	0.07 136	0.12 113	0.13 131	0.12 119	0.11 101

castereo	0.10 115	0.07 114	0.06 116	0.06 92	0.07 111	0.08 123	0.05 94	0.16 138	0.11 188	0.24 209	0.10 148	0.15 133	0.04 61	0.05 93	0.09 104	0.10 111	0.19 181	0.09 98	0.14 136	0.07 83	0.20 221	0.08 101	0.04 85	0.07 136	0.13 125	0.12 119	0.12 119	0.13 121

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 115	0.07 114	0.07 149	0.08 123	0.05 70	0.07 113	0.03 48	0.11 91	0.15 231	0.20 149	0.14 201	0.12 100	0.07 139	0.07 141	0.09 104	0.09 86	0.16 125	0.11 139	0.12 107	0.08 104	0.12 82	0.11 192	0.06 134	0.07 136	0.12 113	0.15 176	0.12 119	0.16 154

CASnet	0.10 115	0.06 90	0.05 88	0.08 123	0.09 155	0.11 171	0.05 94	0.18 184	0.10 172	0.23 185	0.11 165	0.13 112	0.06 113	0.08 163	0.10 139	0.10 111	0.16 125	0.08 72	0.19 204	0.08 104	0.14 125	0.06 67	0.06 134	0.06 101	0.12 113	0.10 85	0.14 144	0.10 91
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 115	0.09 167	0.06 116	0.08 123	0.06 94	0.09 139	0.06 127	0.09 80	0.07 91	0.18 127	0.11 165	0.11 92	0.10 187	0.06 109	0.09 104	0.10 111	0.14 105	0.09 98	0.19 204	0.09 133	0.12 82	0.06 67	0.05 112	0.06 101	0.11 106	0.10 85	0.15 159	0.12 115

SA	0.10 115	0.07 114	0.07 149	0.06 92	0.05 70	0.08 123	0.04 84	0.12 95	0.05 44	0.16 104	0.07 89	0.16 151	0.03 41	0.04 77	0.10 139	0.10 111	0.13 92	0.11 139	0.12 107	0.09 133	0.14 125	0.10 160	0.03 64	0.06 101	0.16 175	0.15 176	0.13 133	0.21 226

IPLG	0.10 115	0.07 114	0.07 149	0.07 114	0.07 111	0.06 93	0.05 94	0.15 130	0.06 65	0.22 169	0.06 65	0.15 133	0.05 85	0.04 77	0.09 104	0.10 111	0.16 125	0.10 119	0.14 136	0.09 133	0.13 108	0.08 101	0.04 85	0.07 136	0.13 125	0.12 119	0.11 109	0.09 77

test-3	0.10 115	0.06 90	0.04 59	0.06 92	0.08 132	0.06 93	0.05 94	0.17 151	0.07 91	0.24 209	0.08 111	0.19 187	0.08 157	0.06 109	0.11 173	0.11 151	0.20 201	0.10 119	0.15 153	0.10 159	0.16 156	0.10 160	0.05 112	0.06 101	0.10 89	0.11 104	0.12 119	0.11 101

test_1	0.10 115	0.06 90	0.04 59	0.06 92	0.08 132	0.06 93	0.05 94	0.17 151	0.07 91	0.24 209	0.08 111	0.19 187	0.08 157	0.06 109	0.11 173	0.11 151	0.20 201	0.10 119	0.15 153	0.10 159	0.16 156	0.10 160	0.05 112	0.06 101	0.10 89	0.11 104	0.12 119	0.11 101

raftrobust	0.10 115	0.08 150	0.06 116	0.08 123	0.07 111	0.05 78	0.04 84	0.14 124	0.06 65	0.25 235	0.08 111	0.13 112	0.05 85	0.05 93	0.09 104	0.09 86	0.17 142	0.12 168	0.12 107	0.09 133	0.17 172	0.08 101	0.05 112	0.06 101	0.13 125	0.12 119	0.10 95	0.11 101

DMCA-RVC	0.10 115	0.08 150	0.11 213	0.08 123	0.09 155	0.08 123	0.08 156	0.12 95	0.09 147	0.13 88	0.13 189	0.13 112	0.07 139	0.06 109	0.14 236	0.12 194	0.14 105	0.13 196	0.11 95	0.10 159	0.12 82	0.10 160	0.07 157	0.09 189	0.10 89	0.10 85	0.10 95	0.11 101

S2M2_XL	0.11 126	0.07 114	0.08 171	0.07 114	0.07 111	0.10 160	0.08 156	0.18 184	0.06 65	0.21 158	0.09 134	0.22 231	0.05 85	0.06 109	0.09 104	0.10 111	0.19 181	0.09 98	0.17 177	0.09 133	0.20 221	0.09 131	0.08 185	0.07 136	0.11 106	0.09 77	0.14 144	0.16 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.11 126	0.10 181	0.08 171	0.09 143	0.08 132	0.09 139	0.06 127	0.17 151	0.10 172	0.19 139	0.11 165	0.11 92	0.07 139	0.07 141	0.13 216	0.14 245	0.15 115	0.11 139	0.12 107	0.07 83	0.12 82	0.09 131	0.06 134	0.07 136	0.13 125	0.12 119	0.11 109	0.13 121

G2L-Stereo	0.11 126	0.10 181	0.08 171	0.09 143	0.09 155	0.08 123	0.07 144	0.17 151	0.08 114	0.22 169	0.10 148	0.16 151	0.13 219	0.07 141	0.09 104	0.11 151	0.16 125	0.11 139	0.11 95	0.09 133	0.15 137	0.10 160	0.09 203	0.07 136	0.14 148	0.15 176	0.14 144	0.11 101

trnet	0.11 126	0.08 150	0.05 88	0.08 123	0.08 132	0.07 113	0.05 94	0.18 184	0.05 44	0.27 267	0.08 111	0.18 175	0.06 113	0.08 163	0.09 104	0.10 111	0.21 214	0.08 72	0.12 107	0.08 104	0.20 221	0.09 131	0.06 134	0.05 76	0.12 113	0.14 153	0.18 202	0.17 168

EGLCR-Stereo	0.11 126	0.06 90	0.04 59	0.08 123	0.08 132	0.07 113	0.05 94	0.17 151	0.09 147	0.27 267	0.06 65	0.19 187	0.06 113	0.08 163	0.08 76	0.10 111	0.20 201	0.10 119	0.16 165	0.07 83	0.17 172	0.08 101	0.04 85	0.06 101	0.10 89	0.13 131	0.18 202	0.17 168

Sa-1000	0.11 126	0.07 114	0.07 149	0.06 92	0.05 70	0.09 139	0.03 48	0.12 95	0.07 91	0.18 127	0.08 111	0.19 187	0.05 85	0.06 109	0.10 139	0.10 111	0.16 125	0.12 168	0.14 136	0.09 133	0.17 172	0.10 160	0.04 85	0.05 76	0.19 220	0.16 196	0.13 133	0.20 211

MIPNet	0.11 126	0.09 167	0.06 116	0.07 114	0.08 132	0.07 113	0.05 94	0.17 151	0.06 65	0.23 185	0.07 89	0.16 151	0.08 157	0.05 93	0.10 139	0.11 151	0.17 142	0.11 139	0.20 217	0.12 202	0.13 108	0.11 192	0.05 112	0.07 136	0.16 175	0.15 176	0.11 109	0.13 121

GMOStereo	0.11 126	0.07 114	0.09 184	0.06 92	0.05 70	0.06 93	0.05 94	0.17 151	0.09 147	0.24 209	0.07 89	0.17 158	0.09 173	0.05 93	0.11 173	0.12 194	0.17 142	0.08 72	0.12 107	0.08 104	0.19 205	0.08 101	0.03 64	0.07 136	0.18 206	0.18 231	0.14 144	0.17 168

error version	0.11 126	0.07 114	0.09 184	0.06 92	0.05 70	0.06 93	0.05 94	0.17 151	0.09 147	0.24 209	0.07 89	0.17 158	0.09 173	0.05 93	0.11 173	0.12 194	0.17 142	0.08 72	0.12 107	0.08 104	0.19 205	0.08 101	0.03 64	0.07 136	0.18 206	0.18 231	0.14 144	0.17 168

test-v	0.11 126	0.07 114	0.09 184	0.06 92	0.05 70	0.06 93	0.05 94	0.17 151	0.09 147	0.24 209	0.07 89	0.17 158	0.09 173	0.05 93	0.11 173	0.12 194	0.17 142	0.08 72	0.12 107	0.08 104	0.19 205	0.08 101	0.03 64	0.07 136	0.18 206	0.18 231	0.14 144	0.17 168

test_3	0.11 126	0.07 114	0.07 149	0.06 92	0.08 132	0.05 78	0.05 94	0.17 151	0.10 172	0.24 209	0.09 134	0.22 231	0.12 204	0.06 109	0.13 216	0.13 225	0.20 201	0.09 98	0.14 136	0.10 159	0.18 189	0.09 131	0.04 85	0.08 165	0.13 125	0.14 153	0.13 133	0.14 132

test-2	0.11 126	0.07 114	0.09 184	0.06 92	0.05 70	0.06 93	0.05 94	0.17 151	0.09 147	0.24 209	0.07 89	0.17 158	0.09 173	0.05 93	0.11 173	0.12 194	0.17 142	0.08 72	0.12 107	0.08 104	0.19 205	0.08 101	0.03 64	0.07 136	0.18 206	0.18 231	0.14 144	0.17 168

CREStereo++_RVC	0.11 126	0.07 114	0.05 88	0.08 123	0.09 155	0.08 123	0.07 144	0.16 138	0.09 147	0.26 252	0.09 134	0.17 158	0.13 219	0.08 163	0.09 104	0.10 111	0.19 181	0.08 72	0.13 123	0.07 83	0.20 221	0.08 101	0.06 134	0.06 101	0.14 148	0.12 119	0.16 168	0.15 144
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	0.11 126	0.06 90	0.06 116	0.10 163	0.09 155	0.08 123	0.06 127	0.12 95	0.08 114	0.22 169	0.08 111	0.13 112	0.08 157	0.08 163	0.10 139	0.13 225	0.19 181	0.13 196	0.18 195	0.08 104	0.18 189	0.10 160	0.06 134	0.06 101	0.11 106	0.11 104	0.15 159	0.14 132

XX-TBD	0.11 126	0.06 90	0.06 116	0.10 163	0.09 155	0.08 123	0.06 127	0.12 95	0.08 114	0.22 169	0.08 111	0.13 112	0.08 157	0.08 163	0.10 139	0.13 225	0.19 181	0.13 196	0.18 195	0.08 104	0.18 189	0.10 160	0.06 134	0.06 101	0.11 106	0.11 104	0.15 159	0.14 132

UNet	0.11 126	0.09 167	0.09 184	0.10 163	0.08 132	0.10 160	0.08 156	0.15 130	0.08 114	0.17 114	0.10 148	0.13 112	0.09 173	0.07 141	0.09 104	0.10 111	0.16 125	0.13 196	0.12 107	0.08 104	0.12 82	0.09 131	0.08 185	0.09 189	0.12 113	0.14 153	0.10 95	0.11 101

CREStereo	0.11 126	0.08 150	0.06 116	0.08 123	0.08 132	0.07 113	0.05 94	0.18 184	0.05 44	0.26 252	0.08 111	0.18 175	0.06 113	0.08 163	0.09 104	0.10 111	0.22 226	0.08 72	0.13 123	0.08 104	0.20 221	0.09 131	0.06 134	0.06 101	0.12 113	0.13 131	0.17 182	0.16 154
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	0.11 126	0.10 181	0.08 171	0.09 143	0.10 175	0.09 139	0.06 127	0.14 124	0.08 114	0.18 127	0.15 217	0.09 73	0.06 113	0.08 163	0.10 139	0.10 111	0.17 142	0.13 196	0.14 136	0.10 159	0.12 82	0.10 160	0.08 185	0.09 189	0.13 125	0.13 131	0.10 95	0.11 101

DSFCA	0.11 126	0.12 207	0.09 184	0.10 163	0.08 132	0.11 171	0.11 203	0.12 95	0.09 147	0.12 83	0.14 201	0.14 127	0.08 157	0.05 93	0.10 139	0.11 151	0.15 115	0.12 168	0.16 165	0.10 159	0.13 108	0.12 212	0.07 157	0.09 189	0.13 125	0.14 153	0.10 95	0.13 121

PMTNet	0.11 126	0.10 181	0.06 116	0.12 191	0.09 155	0.07 113	0.06 127	0.18 184	0.06 65	0.28 280	0.06 65	0.18 175	0.04 61	0.07 141	0.10 139	0.11 151	0.18 161	0.08 72	0.14 136	0.08 104	0.18 189	0.10 160	0.07 157	0.05 76	0.13 125	0.12 119	0.17 182	0.16 154

BEATNet_4x	0.11 126	0.10 181	0.08 171	0.09 143	0.09 155	0.09 139	0.08 156	0.12 95	0.08 114	0.21 158	0.09 134	0.15 133	0.09 173	0.08 163	0.11 173	0.10 111	0.13 92	0.13 196	0.11 95	0.08 104	0.13 108	0.12 212	0.08 185	0.08 165	0.13 125	0.13 131	0.18 202	0.18 189

ADCP+	0.11 126	0.10 181	0.08 171	0.09 143	0.07 111	0.09 139	0.08 156	0.14 124	0.11 188	0.16 104	0.12 179	0.18 175	0.08 157	0.07 141	0.11 173	0.10 111	0.16 125	0.11 139	0.14 136	0.09 133	0.12 82	0.09 131	0.08 185	0.08 165	0.11 106	0.16 196	0.11 109	0.11 101

RASNet	0.11 126	0.10 181	0.10 198	0.09 143	0.07 111	0.08 123	0.08 156	0.19 210	0.09 147	0.17 114	0.10 148	0.13 112	0.09 173	0.06 109	0.09 104	0.10 111	0.14 105	0.09 98	0.12 107	0.06 70	0.15 137	0.09 131	0.05 112	0.10 206	0.13 125	0.12 119	0.17 182	0.17 168

DISCO	0.11 126	0.10 181	0.08 171	0.10 163	0.09 155	0.11 171	0.09 174	0.10 87	0.08 114	0.15 97	0.11 165	0.12 100	0.07 139	0.06 109	0.09 104	0.11 151	0.15 115	0.10 119	0.14 136	0.10 159	0.12 82	0.10 160	0.06 134	0.09 189	0.14 148	0.12 119	0.13 133	0.11 101

iResNet_ROB	0.11 126	0.08 150	0.07 149	0.11 179	0.08 132	0.12 182	0.08 156	0.15 130	0.08 114	0.23 185	0.11 165	0.15 133	0.15 242	0.06 109	0.08 76	0.09 86	0.16 125	0.12 168	0.14 136	0.09 133	0.15 137	0.10 160	0.07 157	0.08 165	0.15 159	0.12 119	0.15 159	0.15 144

DN-CSS_ROB	0.11 126	0.09 167	0.12 226	0.08 123	0.09 155	0.08 123	0.08 156	0.16 138	0.10 172	0.23 185	0.17 237	0.19 187	0.14 234	0.05 93	0.09 104	0.09 86	0.13 92	0.10 119	0.18 195	0.09 133	0.12 82	0.08 101	0.07 157	0.08 165	0.13 125	0.11 104	0.12 119	0.11 101

WQFJA1++	0.12 152	0.09 167	0.06 116	0.14 212	0.08 132	0.15 211	0.13 222	0.17 151	0.08 114	0.19 139	0.11 165	0.15 133	0.09 173	0.06 109	0.08 76	0.10 111	0.19 181	0.09 98	0.16 165	0.09 133	0.16 156	0.08 101	0.06 134	0.06 101	0.16 175	0.12 119	0.21 240	0.21 226

DDF-Stereo	0.12 152	0.07 114	0.04 59	0.10 163	0.09 155	0.13 191	0.10 190	0.18 184	0.08 114	0.24 209	0.06 65	0.19 187	0.07 139	0.08 163	0.08 76	0.11 151	0.23 236	0.09 98	0.16 165	0.10 159	0.20 221	0.09 131	0.07 157	0.07 136	0.14 148	0.14 153	0.17 182	0.18 189

zero-FE	0.12 152	0.07 114	0.04 59	0.10 163	0.09 155	0.15 211	0.11 203	0.18 184	0.08 114	0.23 185	0.08 111	0.19 187	0.07 139	0.08 163	0.09 104	0.11 151	0.23 236	0.09 98	0.17 177	0.10 159	0.20 221	0.09 131	0.07 157	0.07 136	0.14 148	0.14 153	0.17 182	0.19 200

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 152	0.06 90	0.05 88	0.09 143	0.09 155	0.10 160	0.10 190	0.18 184	0.09 147	0.24 209	0.09 134	0.16 151	0.04 61	0.09 182	0.09 104	0.11 151	0.20 201	0.10 119	0.17 177	0.09 133	0.21 245	0.10 160	0.05 112	0.06 101	0.16 175	0.13 131	0.16 168	0.27 252

Reg-Stereo(zero)	0.12 152	0.08 150	0.06 116	0.08 123	0.07 111	0.10 160	0.07 144	0.17 151	0.10 172	0.25 235	0.09 134	0.20 204	0.06 113	0.07 141	0.09 104	0.11 151	0.19 181	0.10 119	0.15 153	0.09 133	0.15 137	0.08 101	0.07 157	0.07 136	0.13 125	0.13 131	0.18 202	0.17 168

HI	0.12 152	0.08 150	0.06 116	0.08 123	0.07 111	0.10 160	0.07 144	0.17 151	0.10 172	0.25 235	0.09 134	0.20 204	0.06 113	0.07 141	0.09 104	0.11 151	0.19 181	0.10 119	0.15 153	0.09 133	0.15 137	0.08 101	0.07 157	0.07 136	0.13 125	0.13 131	0.18 202	0.17 168

CES	0.12 152	0.06 90	0.06 116	0.06 92	0.08 132	0.07 113	0.05 94	0.35 296	0.05 44	0.15 97	0.23 281	0.13 112	0.04 61	0.08 163	0.09 104	0.11 151	0.19 181	0.08 72	0.14 136	0.08 104	0.28 301	0.08 101	0.07 157	0.04 56	0.14 148	0.11 104	0.14 144	0.16 154

raft_robust	0.12 152	0.09 167	0.09 184	0.11 179	0.06 94	0.09 139	0.06 127	0.15 130	0.08 114	0.23 185	0.07 89	0.20 204	0.11 198	0.09 182	0.11 173	0.12 194	0.16 125	0.12 168	0.14 136	0.10 159	0.15 137	0.11 192	0.03 64	0.08 165	0.18 206	0.17 216	0.15 159	0.14 132

IPLGR	0.12 152	0.09 167	0.09 184	0.09 143	0.10 175	0.09 139	0.07 144	0.18 184	0.09 147	0.22 169	0.10 148	0.16 151	0.07 139	0.06 109	0.10 139	0.11 151	0.17 142	0.11 139	0.21 223	0.12 202	0.16 156	0.09 131	0.04 85	0.08 165	0.16 175	0.14 153	0.14 144	0.16 154

s12784h	0.12 152	0.09 167	0.06 116	0.11 179	0.09 155	0.08 123	0.06 127	0.18 184	0.07 91	0.26 252	0.12 179	0.19 187	0.09 173	0.07 141	0.09 104	0.10 111	0.20 201	0.08 72	0.15 153	0.07 83	0.20 221	0.08 101	0.05 112	0.07 136	0.16 175	0.15 176	0.18 202	0.21 226

HCRNet	0.12 152	0.17 258	0.06 116	0.22 259	0.08 132	0.15 211	0.08 156	0.13 115	0.04 24	0.46 322	0.12 179	0.24 244	0.07 139	0.07 141	0.08 76	0.06 31	0.14 105	0.08 72	0.20 217	0.08 104	0.10 69	0.05 49	0.11 229	0.06 101	0.06 43	0.06 43	0.05 42	0.08 71

GMStereo	0.12 152	0.12 207	0.07 149	0.11 179	0.11 191	0.13 191	0.09 174	0.17 151	0.10 172	0.17 114	0.14 201	0.22 231	0.11 198	0.07 141	0.10 139	0.09 86	0.17 142	0.10 119	0.17 177	0.12 202	0.15 137	0.09 131	0.07 157	0.09 189	0.14 148	0.13 131	0.15 159	0.12 115
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 152	0.12 207	0.12 226	0.12 191	0.10 175	0.11 171	0.13 222	0.15 130	0.12 204	0.13 88	0.12 179	0.13 112	0.10 187	0.09 182	0.18 272	0.13 225	0.16 125	0.11 139	0.17 177	0.10 159	0.13 108	0.10 160	0.10 219	0.10 206	0.13 125	0.11 104	0.13 133	0.13 121

DeepPrunerF	0.12 152	0.10 181	0.11 213	0.13 202	0.14 229	0.09 139	0.09 174	0.15 130	0.11 188	0.12 83	0.14 201	0.10 81	0.09 173	0.07 141	0.13 216	0.11 151	0.11 79	0.13 196	0.13 123	0.11 179	0.13 108	0.09 131	0.08 185	0.08 165	0.17 187	0.15 176	0.11 109	0.14 132

CFNet	0.12 152	0.11 195	0.08 171	0.14 212	0.12 204	0.11 171	0.09 174	0.20 226	0.10 172	0.18 127	0.12 179	0.25 248	0.10 187	0.08 163	0.09 104	0.09 86	0.17 142	0.12 168	0.12 107	0.09 133	0.12 82	0.08 101	0.06 134	0.10 206	0.15 159	0.13 131	0.13 133	0.13 121

iResNetv2_ROB	0.12 152	0.08 150	0.08 171	0.12 191	0.09 155	0.12 182	0.08 156	0.17 151	0.08 114	0.22 169	0.12 179	0.20 204	0.16 247	0.07 141	0.09 104	0.09 86	0.16 125	0.11 139	0.17 177	0.10 159	0.15 137	0.10 160	0.09 203	0.10 206	0.15 159	0.13 131	0.19 214	0.12 115

PDISCO_ROB	0.12 152	0.13 222	0.13 239	0.10 163	0.08 132	0.09 139	0.09 174	0.09 80	0.08 114	0.11 81	0.10 148	0.06 57	0.05 85	0.05 93	0.10 139	0.12 194	0.14 105	0.16 246	0.09 78	0.10 159	0.14 125	0.13 229	0.04 85	0.08 165	0.17 187	0.21 262	0.32 282	0.20 211

S2M2_L	0.13 169	0.10 181	0.09 184	0.12 191	0.08 132	0.13 191	0.10 190	0.16 138	0.08 114	0.21 158	0.07 89	0.17 158	0.03 41	0.18 263	0.11 173	0.09 86	0.21 214	0.12 168	0.16 165	0.11 179	0.18 189	0.10 160	0.12 241	0.08 165	0.13 125	0.13 131	0.15 159	0.19 200
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap-zeroshot	0.13 169	0.08 150	0.06 116	0.08 123	0.11 191	0.11 171	0.09 174	0.18 184	0.09 147	0.28 280	0.08 111	0.20 204	0.07 139	0.10 195	0.10 139	0.12 194	0.23 236	0.11 139	0.28 266	0.13 220	0.20 221	0.11 192	0.07 157	0.08 165	0.12 113	0.18 231	0.17 182	0.19 200

AE-Stereo	0.13 169	0.09 167	0.08 171	0.11 179	0.09 155	0.08 123	0.05 94	0.17 151	0.14 221	0.24 209	0.10 148	0.19 187	0.10 187	0.07 141	0.11 173	0.12 194	0.24 258	0.13 196	0.17 177	0.11 179	0.19 205	0.10 160	0.05 112	0.09 189	0.14 148	0.14 153	0.15 159	0.14 132

MSKI-zero shot	0.13 169	0.08 150	0.05 88	0.09 143	0.11 191	0.09 139	0.07 144	0.19 210	0.09 147	0.28 280	0.10 148	0.19 187	0.06 113	0.11 209	0.11 173	0.12 194	0.23 236	0.11 139	0.17 177	0.11 179	0.22 261	0.10 160	0.07 157	0.08 165	0.14 148	0.17 216	0.18 202	0.18 189

Any-RAFT	0.13 169	0.07 114	0.06 116	0.11 179	0.09 155	0.12 182	0.08 156	0.17 151	0.10 172	0.26 252	0.09 134	0.20 204	0.08 157	0.11 209	0.11 173	0.11 151	0.22 226	0.11 139	0.21 223	0.10 159	0.22 261	0.10 160	0.08 185	0.06 101	0.16 175	0.16 196	0.17 182	0.17 168

RAFT-Test	0.13 169	0.07 114	0.06 116	0.09 143	0.11 191	0.13 191	0.08 156	0.17 151	0.11 188	0.27 267	0.11 165	0.20 204	0.05 85	0.12 229	0.10 139	0.11 151	0.23 236	0.12 168	0.21 223	0.14 230	0.21 245	0.11 192	0.07 157	0.08 165	0.17 187	0.16 196	0.17 182	0.17 168

HH	0.13 169	0.06 90	0.05 88	0.11 179	0.12 204	0.16 223	0.08 156	0.19 210	0.08 114	0.28 280	0.08 111	0.18 175	0.06 113	0.12 229	0.11 173	0.11 151	0.23 236	0.12 168	0.16 165	0.11 179	0.20 221	0.08 101	0.07 157	0.08 165	0.13 125	0.15 176	0.19 214	0.24 237

HanStereo	0.13 169	0.06 90	0.05 88	0.11 179	0.12 204	0.16 223	0.08 156	0.19 210	0.08 114	0.28 280	0.08 111	0.18 175	0.06 113	0.12 229	0.11 173	0.11 151	0.23 236	0.12 168	0.16 165	0.11 179	0.20 221	0.08 101	0.07 157	0.08 165	0.13 125	0.15 176	0.19 214	0.24 237

anonymity	0.13 169	0.06 90	0.05 88	0.09 143	0.10 175	0.09 139	0.07 144	0.18 184	0.08 114	0.28 280	0.13 189	0.19 187	0.06 113	0.09 182	0.10 139	0.13 225	0.23 236	0.12 168	0.17 177	0.15 246	0.20 221	0.10 160	0.09 203	0.07 136	0.20 233	0.19 250	0.19 214	0.19 200

iRaft-Stereo_20w	0.13 169	0.07 114	0.05 88	0.12 191	0.12 204	0.12 182	0.09 174	0.15 130	0.10 172	0.28 280	0.10 148	0.19 187	0.04 61	0.10 195	0.10 139	0.11 151	0.23 236	0.11 139	0.15 153	0.13 220	0.20 221	0.08 101	0.09 203	0.06 101	0.18 206	0.15 176	0.20 226	0.26 249

GLC_STEREO	0.13 169	0.11 195	0.12 226	0.12 191	0.11 191	0.11 171	0.10 190	0.19 210	0.07 91	0.25 235	0.13 189	0.13 112	0.07 139	0.07 141	0.09 104	0.12 194	0.24 258	0.11 139	0.17 177	0.09 133	0.27 299	0.16 260	0.07 157	0.07 136	0.16 175	0.10 85	0.20 226	0.12 115

TRStereo	0.13 169	0.07 114	0.05 88	0.09 143	0.08 132	0.17 232	0.12 217	0.18 184	0.07 91	0.25 235	0.09 134	0.20 204	0.05 85	0.10 195	0.10 139	0.11 151	0.21 214	0.11 139	0.22 235	0.14 230	0.19 205	0.09 131	0.09 203	0.07 136	0.17 187	0.17 216	0.24 256	0.19 200

LMCR-Stereo	0.13 169	0.09 167	0.07 149	0.11 179	0.08 132	0.11 171	0.09 174	0.18 184	0.09 147	0.19 139	0.14 201	0.19 187	0.14 234	0.10 195	0.10 139	0.11 151	0.20 201	0.13 196	0.19 204	0.11 179	0.18 189	0.10 160	0.08 185	0.08 165	0.15 159	0.13 131	0.19 214	0.17 168

TestStereo	0.13 169	0.12 207	0.10 198	0.11 179	0.08 132	0.11 171	0.10 190	0.19 210	0.11 188	0.24 209	0.14 201	0.20 204	0.08 157	0.06 109	0.12 201	0.10 111	0.20 201	0.11 139	0.20 217	0.10 159	0.21 245	0.11 192	0.06 134	0.12 234	0.19 220	0.11 104	0.12 119	0.13 121

CFNet_pseudo	0.13 169	0.11 195	0.11 213	0.14 212	0.11 191	0.12 182	0.11 203	0.19 210	0.12 204	0.24 209	0.14 201	0.17 158	0.15 242	0.09 182	0.10 139	0.10 111	0.16 125	0.13 196	0.13 123	0.08 104	0.15 137	0.08 101	0.08 185	0.09 189	0.15 159	0.14 153	0.19 214	0.21 226

ADLNet	0.13 169	0.11 195	0.08 171	0.13 202	0.10 175	0.16 223	0.13 222	0.14 124	0.07 91	0.13 88	0.10 148	0.25 248	0.11 198	0.29 294	0.10 139	0.10 111	0.17 142	0.09 98	0.13 123	0.09 133	0.11 76	0.09 131	0.13 246	0.06 101	0.13 125	0.13 131	0.12 119	0.14 132

EAI-Stereo	0.13 169	0.07 114	0.04 59	0.10 163	0.10 175	0.10 160	0.09 174	0.18 184	0.10 172	0.26 252	0.11 165	0.20 204	0.05 85	0.10 195	0.10 139	0.12 194	0.22 226	0.12 168	0.19 204	0.12 202	0.19 205	0.09 131	0.08 185	0.08 165	0.16 175	0.15 176	0.16 168	0.20 211

FADNet-RVC-Resample	0.13 169	0.10 181	0.12 226	0.12 191	0.10 175	0.13 191	0.10 190	0.16 138	0.13 213	0.18 127	0.13 189	0.17 158	0.12 204	0.10 195	0.11 173	0.09 86	0.13 92	0.15 233	0.15 153	0.18 269	0.15 137	0.13 229	0.10 219	0.14 252	0.17 187	0.13 131	0.12 119	0.12 115

STTStereo	0.13 169	0.14 234	0.17 272	0.13 202	0.15 238	0.13 191	0.21 266	0.13 115	0.14 221	0.15 97	0.15 217	0.17 158	0.10 187	0.11 209	0.14 236	0.12 194	0.15 115	0.15 233	0.13 123	0.11 179	0.12 82	0.10 160	0.07 157	0.09 189	0.15 159	0.14 153	0.12 119	0.16 154

R-Stereo Train	0.13 169	0.07 114	0.07 149	0.09 143	0.10 175	0.15 211	0.05 94	0.16 138	0.12 204	0.28 280	0.13 189	0.21 218	0.08 157	0.11 209	0.10 139	0.11 151	0.23 236	0.12 168	0.16 165	0.11 179	0.21 245	0.11 192	0.08 185	0.07 136	0.15 159	0.14 153	0.16 168	0.15 144

ADCRef	0.13 169	0.10 181	0.10 198	0.10 163	0.08 132	0.09 139	0.09 174	0.17 151	0.14 221	0.20 149	0.15 217	0.15 133	0.13 219	0.05 93	0.11 173	0.11 151	0.16 125	0.14 220	0.19 204	0.12 202	0.16 156	0.12 212	0.09 203	0.11 218	0.14 148	0.18 231	0.13 133	0.19 200

RAFT-Stereo	0.13 169	0.07 114	0.07 149	0.09 143	0.10 175	0.15 211	0.05 94	0.16 138	0.12 204	0.28 280	0.13 189	0.21 218	0.08 157	0.11 209	0.10 139	0.11 151	0.23 236	0.12 168	0.16 165	0.11 179	0.21 245	0.11 192	0.08 185	0.07 136	0.15 159	0.14 153	0.16 168	0.15 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 169	0.08 150	0.06 116	0.09 143	0.12 204	0.10 160	0.08 156	0.17 151	0.11 188	0.27 267	0.10 148	0.20 204	0.06 113	0.12 229	0.10 139	0.11 151	0.23 236	0.12 168	0.19 204	0.16 258	0.21 245	0.12 212	0.07 157	0.08 165	0.17 187	0.15 176	0.17 182	0.18 189

CFNet_RVC	0.13 169	0.12 207	0.10 198	0.14 212	0.11 191	0.14 201	0.09 174	0.17 151	0.09 147	0.19 139	0.13 189	0.21 218	0.09 173	0.10 195	0.12 201	0.13 225	0.18 161	0.13 196	0.15 153	0.11 179	0.16 156	0.09 131	0.06 134	0.09 189	0.16 175	0.13 131	0.16 168	0.17 168

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 169	0.13 222	0.14 251	0.14 212	0.16 240	0.13 191	0.21 266	0.13 115	0.15 231	0.16 104	0.16 228	0.21 218	0.10 187	0.15 257	0.12 201	0.12 194	0.16 125	0.12 168	0.11 95	0.09 133	0.12 82	0.10 160	0.08 185	0.09 189	0.13 125	0.13 131	0.11 109	0.16 154
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	0.13 169	0.06 90	0.09 184	0.07 114	0.13 217	0.08 123	0.13 222	0.06 55	0.24 283	0.09 72	0.15 217	0.10 81	0.45 309	0.26 285	0.12 201	0.10 111	0.09 62	0.12 168	0.08 63	0.11 179	0.08 58	0.12 212	0.19 271	0.13 245	0.08 68	0.14 153	0.08 74	0.18 189

IGEV-FE	0.14 195	0.07 114	0.06 116	0.13 202	0.13 217	0.10 160	0.11 203	0.17 151	0.09 147	0.28 280	0.10 148	0.23 237	0.05 85	0.12 229	0.10 139	0.11 151	0.23 236	0.11 139	0.17 177	0.12 202	0.20 221	0.10 160	0.09 203	0.06 101	0.20 233	0.15 176	0.23 248	0.27 252

model_zeroshot	0.14 195	0.09 167	0.06 116	0.10 163	0.10 175	0.13 191	0.08 156	0.20 226	0.12 204	0.28 280	0.09 134	0.22 231	0.06 113	0.11 209	0.10 139	0.12 194	0.26 277	0.13 196	0.28 266	0.12 202	0.21 245	0.13 229	0.11 229	0.09 189	0.18 206	0.18 231	0.18 202	0.18 189

MyStereo04	0.14 195	0.12 207	0.11 213	0.08 123	0.09 155	0.11 171	0.08 156	0.23 256	0.19 259	0.24 209	0.16 228	0.23 237	0.11 198	0.04 77	0.11 173	0.11 151	0.17 142	0.12 168	0.21 223	0.12 202	0.17 172	0.12 212	0.06 134	0.12 234	0.21 247	0.14 153	0.16 168	0.15 144

IGEV_Zeroshot_test	0.14 195	0.07 114	0.06 116	0.13 202	0.13 217	0.10 160	0.11 203	0.17 151	0.09 147	0.28 280	0.10 148	0.23 237	0.05 85	0.12 229	0.10 139	0.11 151	0.23 236	0.11 139	0.17 177	0.12 202	0.20 221	0.10 160	0.09 203	0.06 101	0.20 233	0.15 176	0.23 248	0.27 252

dd	0.14 195	0.12 207	0.07 149	0.25 270	0.11 191	0.19 250	0.09 174	0.17 151	0.08 114	0.17 114	0.08 111	0.33 263	0.08 157	0.06 109	0.11 173	0.11 151	0.24 258	0.11 139	0.25 253	0.09 133	0.15 137	0.09 131	0.06 134	0.09 189	0.17 187	0.13 131	0.18 202	0.14 132

AACVNet	0.14 195	0.13 222	0.10 198	0.13 202	0.13 217	0.14 201	0.10 190	0.19 210	0.11 188	0.22 169	0.18 247	0.14 127	0.10 187	0.09 182	0.12 201	0.11 151	0.21 214	0.13 196	0.17 177	0.12 202	0.16 156	0.11 192	0.11 229	0.11 218	0.18 206	0.14 153	0.14 144	0.16 154

cross-raft	0.14 195	0.08 150	0.07 149	0.08 123	0.10 175	0.12 182	0.08 156	0.17 151	0.13 213	0.27 267	0.12 179	0.21 218	0.05 85	0.11 209	0.13 216	0.14 245	0.22 226	0.11 139	0.23 242	0.13 220	0.23 272	0.10 160	0.06 134	0.08 165	0.22 258	0.18 231	0.14 144	0.16 154

GEStereo_RVC	0.14 195	0.13 222	0.10 198	0.11 179	0.12 204	0.12 182	0.11 203	0.18 184	0.13 213	0.24 209	0.16 228	0.18 175	0.10 187	0.06 109	0.13 216	0.12 194	0.20 201	0.16 246	0.23 242	0.13 220	0.16 156	0.14 240	0.07 157	0.11 218	0.21 247	0.15 176	0.13 133	0.20 211

sAnonymous2	0.14 195	0.09 167	0.10 198	0.10 163	0.09 155	0.09 139	0.11 203	0.22 248	0.11 188	0.23 185	0.17 237	0.15 133	0.10 187	0.06 109	0.13 216	0.14 245	0.18 161	0.15 233	0.21 223	0.14 230	0.17 172	0.15 250	0.05 112	0.10 206	0.17 187	0.17 216	0.17 182	0.16 154

CroCo_RVC	0.14 195	0.09 167	0.10 198	0.10 163	0.09 155	0.09 139	0.11 203	0.22 248	0.11 188	0.23 185	0.17 237	0.15 133	0.10 187	0.06 109	0.13 216	0.14 245	0.18 161	0.15 233	0.21 223	0.14 230	0.17 172	0.15 250	0.05 112	0.10 206	0.17 187	0.17 216	0.17 182	0.16 154

sCroCo_RVC	0.14 195	0.09 167	0.09 184	0.08 123	0.07 111	0.10 160	0.07 144	0.20 226	0.14 221	0.18 127	0.12 179	0.13 112	0.14 234	0.06 109	0.14 236	0.16 270	0.22 226	0.15 233	0.22 235	0.13 220	0.21 245	0.16 260	0.06 134	0.12 234	0.18 206	0.15 176	0.17 182	0.17 168

XX-Stereo	0.14 195	0.05 67	0.05 88	0.10 163	0.07 111	0.17 232	0.07 144	0.18 184	0.10 172	0.27 267	0.09 134	0.21 218	0.03 41	0.10 195	0.11 173	0.12 194	0.22 226	0.11 139	0.21 223	0.11 179	0.20 221	0.09 131	0.08 185	0.07 136	0.23 267	0.17 216	0.17 182	0.35 279

GES	0.14 195	0.11 195	0.07 149	0.09 143	0.11 191	0.15 211	0.09 174	0.20 226	0.09 147	0.23 185	0.12 179	0.17 158	0.11 198	0.14 248	0.12 201	0.11 151	0.23 236	0.14 220	0.24 249	0.14 230	0.18 189	0.18 270	0.11 229	0.09 189	0.15 159	0.13 131	0.21 240	0.20 211

RTSC	0.14 195	0.11 195	0.11 213	0.12 191	0.11 191	0.12 182	0.10 190	0.16 138	0.14 221	0.18 127	0.13 189	0.15 133	0.14 234	0.08 163	0.13 216	0.13 225	0.20 201	0.13 196	0.21 223	0.12 202	0.16 156	0.12 212	0.07 157	0.10 206	0.16 175	0.17 216	0.21 240	0.33 272

ADCL	0.14 195	0.12 207	0.11 213	0.13 202	0.11 191	0.14 201	0.11 203	0.18 184	0.16 235	0.22 169	0.16 228	0.21 218	0.13 219	0.09 182	0.12 201	0.12 194	0.17 142	0.13 196	0.18 195	0.13 220	0.19 205	0.14 240	0.11 229	0.11 218	0.17 187	0.16 196	0.16 168	0.17 168

DeepPruner_ROB	0.14 195	0.13 222	0.11 213	0.12 191	0.11 191	0.11 171	0.09 174	0.17 151	0.12 204	0.21 158	0.18 247	0.15 133	0.13 219	0.08 163	0.14 236	0.11 151	0.18 161	0.15 233	0.19 204	0.11 179	0.18 189	0.14 240	0.10 219	0.11 218	0.17 187	0.17 216	0.17 182	0.19 200

MLCV	0.14 195	0.11 195	0.09 184	0.16 228	0.12 204	0.14 201	0.11 203	0.21 239	0.10 172	0.24 209	0.13 189	0.21 218	0.15 242	0.08 163	0.10 139	0.10 111	0.19 181	0.11 139	0.19 204	0.09 133	0.18 189	0.09 131	0.10 219	0.09 189	0.17 187	0.14 153	0.16 168	0.20 211

HSM	0.14 195	0.12 207	0.09 184	0.14 212	0.13 217	0.12 182	0.11 203	0.18 184	0.11 188	0.23 185	0.15 217	0.18 175	0.14 234	0.08 163	0.12 201	0.11 151	0.21 214	0.12 168	0.17 177	0.12 202	0.18 189	0.11 192	0.07 157	0.08 165	0.17 187	0.16 196	0.17 182	0.18 189

DLCB_ROB	0.14 195	0.12 207	0.12 226	0.10 163	0.10 175	0.10 160	0.09 174	0.16 138	0.12 204	0.18 127	0.17 237	0.19 187	0.13 219	0.11 209	0.12 201	0.11 151	0.16 125	0.13 196	0.14 136	0.10 159	0.18 189	0.11 192	0.09 203	0.12 234	0.27 280	0.16 196	0.16 168	0.14 132

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 214	0.07 114	0.05 88	0.12 191	0.13 217	0.15 211	0.09 174	0.17 151	0.13 213	0.28 280	0.09 134	0.23 237	0.05 85	0.12 229	0.12 201	0.12 194	0.26 277	0.12 168	0.33 282	0.11 179	0.20 221	0.13 229	0.08 185	0.07 136	0.22 258	0.20 260	0.20 226	0.33 272

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 214	0.07 114	0.06 116	0.15 223	0.12 204	0.15 211	0.10 190	0.18 184	0.09 147	0.26 252	0.08 111	0.19 187	0.08 157	0.11 209	0.11 173	0.12 194	0.25 267	0.13 196	0.26 258	0.12 202	0.20 221	0.11 192	0.08 185	0.07 136	0.20 233	0.19 250	0.20 226	0.31 269

EKT-Stereo	0.15 214	0.10 181	0.07 149	0.13 202	0.13 217	0.16 223	0.17 248	0.17 151	0.11 188	0.26 252	0.17 237	0.17 158	0.07 139	0.11 209	0.11 173	0.11 151	0.24 258	0.15 233	0.24 249	0.12 202	0.25 288	0.10 160	0.07 157	0.08 165	0.20 233	0.16 196	0.17 182	0.17 168

CASS	0.15 214	0.12 207	0.10 198	0.14 212	0.12 204	0.16 223	0.10 190	0.19 210	0.15 231	0.26 252	0.12 179	0.20 204	0.12 204	0.09 182	0.13 216	0.12 194	0.23 236	0.12 168	0.24 249	0.10 159	0.20 221	0.11 192	0.07 157	0.09 189	0.23 267	0.14 153	0.19 214	0.22 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 214	0.13 222	0.10 198	0.18 241	0.17 246	0.16 223	0.20 259	0.16 138	0.11 188	0.16 104	0.14 201	0.16 151	0.05 85	0.44 308	0.10 139	0.10 111	0.17 142	0.12 168	0.14 136	0.09 133	0.17 172	0.10 160	0.29 312	0.07 136	0.17 187	0.16 196	0.12 119	0.13 121

GANet-ADL	0.15 214	0.12 207	0.09 184	0.14 212	0.12 204	0.16 223	0.12 217	0.20 226	0.10 172	0.25 235	0.15 217	0.22 231	0.12 204	0.21 279	0.11 173	0.11 151	0.25 267	0.14 220	0.21 223	0.14 230	0.19 205	0.10 160	0.08 185	0.10 206	0.17 187	0.16 196	0.20 226	0.17 168

test-1	0.15 214	0.06 90	0.07 149	0.11 179	0.10 175	0.18 240	0.14 229	0.19 210	0.13 213	0.28 280	0.10 148	0.19 187	0.11 198	0.12 229	0.13 216	0.14 245	0.22 226	0.12 168	0.23 242	0.10 159	0.24 282	0.09 131	0.09 203	0.08 165	0.21 247	0.18 231	0.15 159	0.18 189

ICVP	0.15 214	0.13 222	0.14 251	0.12 191	0.12 204	0.13 191	0.10 190	0.17 151	0.12 204	0.17 114	0.14 201	0.18 175	0.12 204	0.09 182	0.13 216	0.14 245	0.18 161	0.15 233	0.16 165	0.14 230	0.17 172	0.14 240	0.20 273	0.11 218	0.19 220	0.19 250	0.17 182	0.17 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 214	0.13 222	0.11 213	0.13 202	0.17 246	0.15 211	0.13 222	0.19 210	0.11 188	0.14 91	0.13 189	0.17 158	0.09 173	0.16 260	0.17 264	0.16 270	0.21 214	0.14 220	0.22 235	0.15 246	0.15 137	0.12 212	0.07 157	0.12 234	0.17 187	0.15 176	0.19 214	0.17 168

psm_up	0.15 214	0.11 195	0.13 239	0.15 223	0.12 204	0.14 201	0.11 203	0.20 226	0.17 244	0.19 139	0.13 189	0.15 133	0.17 250	0.10 195	0.14 236	0.12 194	0.19 181	0.13 196	0.17 177	0.11 179	0.15 137	0.10 160	0.10 219	0.16 264	0.18 206	0.17 216	0.17 182	0.19 200

FADNet-RVC	0.15 214	0.13 222	0.11 213	0.18 241	0.12 204	0.14 201	0.10 190	0.21 239	0.09 147	0.19 139	0.17 237	0.18 175	0.12 204	0.11 209	0.17 264	0.15 266	0.18 161	0.13 196	0.18 195	0.15 246	0.12 82	0.13 229	0.12 241	0.11 218	0.21 247	0.16 196	0.14 144	0.15 144

AF-Net	0.15 214	0.13 222	0.13 239	0.14 212	0.18 254	0.15 211	0.14 229	0.17 151	0.16 235	0.17 114	0.21 269	0.18 175	0.12 204	0.10 195	0.18 272	0.16 270	0.14 105	0.14 220	0.15 153	0.11 179	0.12 82	0.11 192	0.13 246	0.10 206	0.15 159	0.16 196	0.20 226	0.15 144

RP	0.15 214	0.14 234	0.16 262	0.17 236	0.14 229	0.17 232	0.16 239	0.19 210	0.17 244	0.14 91	0.16 228	0.16 151	0.15 242	0.11 209	0.14 236	0.12 194	0.15 115	0.12 168	0.15 153	0.12 202	0.12 82	0.13 229	0.10 219	0.12 234	0.17 187	0.17 216	0.20 226	0.18 189

Nwc_Net	0.15 214	0.13 222	0.13 239	0.14 212	0.18 254	0.15 211	0.14 229	0.17 151	0.16 235	0.17 114	0.21 269	0.18 175	0.12 204	0.10 195	0.18 272	0.16 270	0.14 105	0.14 220	0.15 153	0.11 179	0.12 82	0.11 192	0.13 246	0.10 206	0.15 159	0.16 196	0.20 226	0.15 144

UCFNet_RVC	0.15 214	0.17 258	0.12 226	0.16 228	0.14 229	0.17 232	0.11 203	0.17 151	0.13 213	0.21 158	0.13 189	0.28 252	0.12 204	0.10 195	0.12 201	0.13 225	0.18 161	0.13 196	0.17 177	0.12 202	0.17 172	0.09 131	0.10 219	0.11 218	0.19 220	0.16 196	0.17 182	0.20 211

NVstereo2D	0.15 214	0.11 195	0.11 213	0.19 248	0.14 229	0.21 265	0.24 280	0.13 115	0.11 188	0.16 104	0.14 201	0.10 81	0.08 157	0.40 307	0.12 201	0.12 194	0.21 214	0.14 220	0.16 165	0.10 159	0.12 82	0.09 131	0.25 288	0.08 165	0.15 159	0.13 131	0.14 144	0.13 121

LoS	0.16 230	0.10 181	0.08 171	0.10 163	0.11 191	0.09 139	0.07 144	0.50 318	0.05 44	0.32 301	0.36 313	0.36 269	0.06 113	0.09 182	0.09 104	0.10 111	0.19 181	0.09 98	0.15 153	0.11 179	0.21 245	0.09 131	0.07 157	0.07 136	0.18 206	0.12 119	0.20 226	0.21 226
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 230	0.14 234	0.13 239	0.16 228	0.13 217	0.14 201	0.12 217	0.19 210	0.17 244	0.19 139	0.17 237	0.14 127	0.07 139	0.14 248	0.15 248	0.14 245	0.19 181	0.16 246	0.20 217	0.13 220	0.17 172	0.14 240	0.12 241	0.13 245	0.21 247	0.19 250	0.19 214	0.17 168

pcwnet_v2	0.16 230	0.12 207	0.12 226	0.16 228	0.14 229	0.17 232	0.14 229	0.20 226	0.13 213	0.22 169	0.14 201	0.19 187	0.18 253	0.12 229	0.11 173	0.12 194	0.18 161	0.14 220	0.17 177	0.12 202	0.16 156	0.11 192	0.09 203	0.11 218	0.20 233	0.19 250	0.19 214	0.28 260

FADNet	0.16 230	0.15 243	0.10 198	0.20 253	0.10 175	0.19 250	0.13 222	0.21 239	0.13 213	0.22 169	0.26 295	0.17 158	0.14 234	0.12 229	0.20 284	0.16 270	0.16 125	0.14 220	0.23 242	0.20 280	0.16 156	0.13 229	0.11 229	0.11 218	0.21 247	0.17 216	0.16 168	0.15 144

stereogan	0.16 230	0.15 243	0.15 258	0.16 228	0.18 254	0.18 240	0.16 239	0.20 226	0.19 259	0.14 91	0.16 228	0.20 204	0.18 253	0.13 244	0.16 257	0.13 225	0.16 125	0.14 220	0.18 195	0.14 230	0.15 137	0.13 229	0.13 246	0.13 245	0.16 175	0.17 216	0.23 248	0.18 189

HSM-Net_RVC	0.16 230	0.12 207	0.10 198	0.17 236	0.13 217	0.14 201	0.10 190	0.18 184	0.14 221	0.25 235	0.18 247	0.28 252	0.17 250	0.11 209	0.12 201	0.11 151	0.19 181	0.13 196	0.17 177	0.11 179	0.18 189	0.12 212	0.08 185	0.11 218	0.19 220	0.17 216	0.23 248	0.24 237
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.17 236	0.12 207	0.11 213	0.19 248	0.14 229	0.17 232	0.14 229	0.21 239	0.14 221	0.24 209	0.17 237	0.32 262	0.16 247	0.20 274	0.13 216	0.14 245	0.23 236	0.15 233	0.23 242	0.13 220	0.18 189	0.12 212	0.06 134	0.10 206	0.19 220	0.16 196	0.19 214	0.22 231

PS-NSSS	0.17 236	0.19 267	0.18 277	0.23 262	0.18 254	0.18 240	0.16 239	0.22 248	0.12 204	0.23 185	0.21 269	0.44 278	0.08 157	0.11 209	0.14 236	0.10 111	0.13 92	0.13 196	0.26 258	0.11 179	0.11 76	0.07 86	0.18 269	0.15 256	0.17 187	0.21 262	0.14 144	0.20 211

iResNet	0.17 236	0.11 195	0.10 198	0.15 223	0.13 217	0.17 232	0.12 217	0.21 239	0.14 221	0.25 235	0.14 201	0.35 267	0.32 288	0.08 163	0.12 201	0.11 151	0.20 201	0.12 168	0.26 258	0.15 246	0.18 189	0.12 212	0.11 229	0.13 245	0.18 206	0.15 176	0.20 226	0.19 200

ITSA-stereo	0.18 239	0.14 234	0.12 226	0.26 273	0.17 246	0.18 240	0.16 239	0.25 267	0.17 244	0.26 252	0.18 247	0.33 263	0.25 270	0.16 260	0.13 216	0.12 194	0.22 226	0.15 233	0.23 242	0.10 159	0.19 205	0.12 212	0.15 254	0.11 218	0.23 267	0.16 196	0.20 226	0.23 234

dad	0.18 239	0.16 250	0.12 226	0.36 286	0.16 240	0.24 275	0.21 266	0.24 261	0.09 147	0.22 169	0.11 165	0.38 272	0.12 204	0.08 163	0.13 216	0.11 151	0.27 287	0.13 196	0.30 274	0.11 179	0.19 205	0.12 212	0.09 203	0.13 245	0.19 220	0.14 153	0.31 279	0.24 237

PSMNet-ADL	0.18 239	0.13 222	0.13 239	0.16 228	0.14 229	0.17 232	0.16 239	0.20 226	0.22 278	0.27 267	0.20 267	0.29 259	0.26 273	0.18 263	0.16 257	0.14 245	0.23 236	0.14 220	0.22 235	0.14 230	0.19 205	0.11 192	0.10 219	0.11 218	0.20 233	0.16 196	0.23 248	0.20 211

Anonymous3	0.18 239	0.15 243	0.11 213	0.15 223	0.10 175	0.14 201	0.11 203	0.22 248	0.19 259	0.27 267	0.15 217	0.27 251	0.12 204	0.12 229	0.27 303	0.18 288	0.22 226	0.18 270	0.26 258	0.17 263	0.25 288	0.21 291	0.09 203	0.10 206	0.21 247	0.21 262	0.22 246	0.20 211

FADNet_RVC	0.18 239	0.14 234	0.13 239	0.20 253	0.15 238	0.14 201	0.13 222	0.24 261	0.14 221	0.24 209	0.18 247	0.28 252	0.22 267	0.14 248	0.15 248	0.12 194	0.20 201	0.17 260	0.32 278	0.15 246	0.20 221	0.15 250	0.11 229	0.15 256	0.20 233	0.21 262	0.18 202	0.23 234

NCC-stereo	0.18 239	0.16 250	0.16 262	0.16 228	0.18 254	0.18 240	0.18 250	0.19 210	0.20 273	0.16 104	0.19 259	0.21 218	0.21 261	0.12 229	0.22 289	0.18 288	0.18 161	0.19 275	0.19 204	0.15 246	0.16 156	0.15 250	0.15 254	0.12 234	0.19 220	0.18 231	0.24 256	0.20 211

Abc-Net	0.18 239	0.16 250	0.16 262	0.16 228	0.18 254	0.18 240	0.18 250	0.19 210	0.20 273	0.16 104	0.19 259	0.21 218	0.21 261	0.12 229	0.22 289	0.18 288	0.18 161	0.19 275	0.19 204	0.15 246	0.16 156	0.15 250	0.15 254	0.12 234	0.19 220	0.18 231	0.24 256	0.20 211
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 239	0.17 258	0.16 262	0.13 202	0.13 217	0.13 191	0.12 217	0.21 239	0.18 251	0.22 169	0.15 217	0.23 237	0.13 219	0.10 195	0.17 264	0.16 270	0.19 181	0.17 260	0.19 204	0.17 263	0.22 261	0.18 270	0.11 229	0.16 264	0.26 277	0.26 288	0.20 226	0.24 237

XPNet_ROB	0.18 239	0.21 273	0.14 251	0.15 223	0.16 240	0.15 211	0.15 234	0.16 138	0.14 221	0.19 139	0.19 259	0.49 285	0.13 219	0.11 209	0.16 257	0.14 245	0.25 267	0.16 246	0.18 195	0.14 230	0.17 172	0.19 279	0.13 246	0.14 252	0.18 206	0.17 216	0.32 282	0.29 263

DDVS	0.19 248	0.15 243	0.13 239	0.18 241	0.18 254	0.20 256	0.20 259	0.20 226	0.16 235	0.25 235	0.21 269	0.39 275	0.28 281	0.13 244	0.14 236	0.14 245	0.26 277	0.19 275	0.28 266	0.15 246	0.19 205	0.17 266	0.10 219	0.14 252	0.19 220	0.15 176	0.22 246	0.25 245

DAS	0.19 248	0.11 195	0.10 198	0.24 267	0.19 262	0.18 240	0.21 266	0.23 256	0.18 251	0.24 209	0.14 201	0.38 272	0.21 261	0.09 182	0.13 216	0.12 194	0.25 267	0.16 246	0.22 235	0.15 246	0.21 245	0.14 240	0.17 263	0.13 245	0.20 233	0.18 231	0.23 248	0.30 265

SepStereo	0.19 248	0.11 195	0.10 198	0.24 267	0.19 262	0.18 240	0.21 266	0.23 256	0.18 251	0.24 209	0.14 201	0.38 272	0.21 261	0.09 182	0.13 216	0.12 194	0.25 267	0.16 246	0.22 235	0.15 246	0.21 245	0.14 240	0.17 263	0.13 245	0.20 233	0.18 231	0.23 248	0.30 265

RGC	0.19 248	0.17 258	0.17 272	0.19 248	0.20 267	0.20 256	0.15 234	0.22 248	0.26 292	0.17 114	0.21 269	0.21 218	0.24 269	0.15 257	0.24 296	0.19 296	0.18 161	0.16 246	0.19 204	0.16 258	0.17 172	0.14 240	0.13 246	0.16 264	0.21 247	0.21 262	0.24 256	0.25 245

PA-Net	0.19 248	0.21 273	0.25 297	0.14 212	0.20 267	0.18 240	0.21 266	0.21 239	0.19 259	0.17 114	0.15 217	0.17 158	0.21 261	0.26 285	0.17 264	0.18 288	0.15 115	0.19 275	0.13 123	0.17 263	0.14 125	0.16 260	0.10 219	0.16 264	0.18 206	0.27 299	0.17 182	0.35 279
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 248	0.20 271	0.19 283	0.19 248	0.20 267	0.16 223	0.15 234	0.28 274	0.19 259	0.23 185	0.18 247	0.46 282	0.17 250	0.11 209	0.14 236	0.13 225	0.15 115	0.14 220	0.21 223	0.19 273	0.13 108	0.11 192	0.09 203	0.21 277	0.25 273	0.23 275	0.26 267	0.28 260

pmcnn	0.19 248	0.14 234	0.11 213	0.18 241	0.13 217	0.19 250	0.16 239	0.20 226	0.19 259	0.26 252	0.15 217	0.35 267	0.26 273	0.09 182	0.11 173	0.11 151	0.25 267	0.14 220	0.24 249	0.14 230	0.23 272	0.15 250	0.11 229	0.11 218	0.21 247	0.19 250	0.40 302	0.46 300

DCVSM-stereo	0.20 255	0.15 243	0.12 226	0.25 270	0.19 262	0.26 279	0.21 266	0.23 256	0.16 235	0.24 209	0.18 247	0.49 285	0.27 277	0.14 248	0.12 201	0.12 194	0.24 258	0.16 246	0.25 253	0.16 258	0.19 205	0.15 250	0.22 279	0.11 218	0.19 220	0.16 196	0.24 256	0.27 252

SFCPSM	0.20 255	0.14 234	0.12 226	0.21 257	0.16 240	0.20 256	0.18 250	0.22 248	0.20 273	0.25 235	0.24 285	0.34 266	0.34 295	0.14 248	0.13 216	0.13 225	0.24 258	0.16 246	0.32 278	0.19 273	0.19 205	0.13 229	0.14 252	0.12 234	0.22 258	0.18 231	0.20 226	0.25 245

RTS	0.20 255	0.16 250	0.14 251	0.17 236	0.14 229	0.20 256	0.15 234	0.24 261	0.25 288	0.15 97	0.14 201	0.14 127	0.20 259	0.11 209	0.15 248	0.16 270	0.24 258	0.17 260	0.35 286	0.24 292	0.23 272	0.16 260	0.09 203	0.15 256	0.29 289	0.26 288	0.28 274	0.55 309

RTSA	0.20 255	0.16 250	0.14 251	0.17 236	0.14 229	0.20 256	0.15 234	0.24 261	0.25 288	0.15 97	0.14 201	0.14 127	0.20 259	0.11 209	0.15 248	0.16 270	0.24 258	0.17 260	0.35 286	0.24 292	0.23 272	0.16 260	0.09 203	0.15 256	0.29 289	0.26 288	0.28 274	0.55 309

ccs_rob	0.20 255	0.15 243	0.12 226	0.26 273	0.16 240	0.26 279	0.20 259	0.22 248	0.16 235	0.25 235	0.24 285	0.58 294	0.25 270	0.18 263	0.13 216	0.13 225	0.23 236	0.15 233	0.21 223	0.16 258	0.21 245	0.12 212	0.12 241	0.11 218	0.20 233	0.16 196	0.18 202	0.23 234

SGM-Forest	0.20 255	0.18 264	0.16 262	0.23 262	0.18 254	0.21 265	0.18 250	0.23 256	0.17 244	0.20 149	0.16 228	0.23 237	0.18 253	0.22 280	0.18 272	0.18 288	0.19 181	0.17 260	0.18 195	0.15 246	0.18 189	0.19 279	0.25 288	0.19 276	0.22 258	0.18 231	0.26 267	0.24 237
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 261	0.16 250	0.13 239	0.26 273	0.23 276	0.22 269	0.18 250	0.29 281	0.18 251	0.28 280	0.19 259	0.22 231	0.12 204	0.28 293	0.11 173	0.14 245	0.26 277	0.19 275	0.20 217	0.13 220	0.23 272	0.23 298	0.26 294	0.24 291	0.25 273	0.24 277	0.23 248	0.26 249

AnyNet_C32	0.21 261	0.16 250	0.15 258	0.17 236	0.17 246	0.19 250	0.16 239	0.26 269	0.22 278	0.25 235	0.24 285	0.24 244	0.18 253	0.14 248	0.22 289	0.18 288	0.28 294	0.22 289	0.30 274	0.19 273	0.28 301	0.23 298	0.16 258	0.18 273	0.22 258	0.22 270	0.21 240	0.24 237

NOSS_ROB	0.21 261	0.14 234	0.16 262	0.21 257	0.19 262	0.20 256	0.22 273	0.30 283	0.18 251	0.25 235	0.16 228	0.21 218	0.13 219	0.27 292	0.15 248	0.14 245	0.26 277	0.21 285	0.22 235	0.17 263	0.23 272	0.22 295	0.26 294	0.24 291	0.26 277	0.23 275	0.24 256	0.27 252

SHD	0.22 264	0.17 258	0.21 291	0.18 241	0.17 246	0.19 250	0.20 259	0.27 272	0.17 244	0.27 267	0.19 259	0.24 244	0.32 288	0.17 262	0.16 257	0.15 266	0.19 181	0.17 260	0.33 282	0.18 269	0.21 245	0.18 270	0.16 258	0.17 269	0.24 271	0.28 303	0.25 263	0.43 293

ADCMid	0.22 264	0.18 264	0.17 272	0.18 241	0.19 262	0.20 256	0.16 239	0.30 283	0.25 288	0.24 209	0.19 259	0.36 269	0.21 261	0.12 229	0.18 272	0.16 270	0.25 267	0.18 270	0.37 290	0.19 273	0.24 282	0.20 288	0.17 263	0.15 256	0.24 271	0.22 270	0.25 263	0.30 265

ADCPNet	0.22 264	0.17 258	0.16 262	0.20 253	0.20 267	0.20 256	0.18 250	0.28 274	0.23 280	0.26 252	0.23 281	0.26 250	0.29 283	0.15 257	0.19 280	0.17 282	0.24 258	0.17 260	0.32 278	0.23 291	0.25 288	0.20 288	0.17 263	0.22 280	0.25 273	0.24 277	0.27 270	0.34 277

CBMV_ROB	0.22 264	0.14 234	0.16 262	0.26 273	0.23 276	0.21 265	0.22 273	0.28 274	0.17 244	0.26 252	0.17 237	0.28 252	0.18 253	0.26 285	0.13 216	0.12 194	0.26 277	0.17 260	0.19 204	0.17 263	0.21 245	0.19 279	0.26 294	0.21 277	0.25 273	0.27 299	0.25 263	0.34 277

ETE_ROB	0.22 264	0.23 283	0.15 258	0.20 253	0.16 240	0.19 250	0.17 248	0.18 184	0.19 259	0.21 158	0.22 279	0.64 297	0.16 247	0.14 248	0.17 264	0.14 245	0.30 299	0.19 275	0.25 253	0.19 273	0.22 261	0.18 270	0.16 258	0.15 256	0.22 258	0.28 303	0.41 304	0.27 252

LALA_ROB	0.22 264	0.25 287	0.16 262	0.19 248	0.17 246	0.22 269	0.16 239	0.18 184	0.19 259	0.24 209	0.21 269	0.63 296	0.15 242	0.13 244	0.26 300	0.17 282	0.27 287	0.22 289	0.23 242	0.19 273	0.20 221	0.21 291	0.14 252	0.15 256	0.20 233	0.22 270	0.35 290	0.26 249

CBMV	0.22 264	0.18 264	0.18 277	0.23 262	0.22 272	0.20 256	0.18 250	0.27 272	0.19 259	0.28 280	0.11 165	0.30 260	0.13 219	0.24 282	0.16 257	0.14 245	0.25 267	0.18 270	0.20 217	0.16 258	0.22 261	0.19 279	0.24 287	0.23 283	0.27 280	0.24 277	0.36 293	0.42 290
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 271	0.26 291	0.15 258	0.46 301	0.24 281	0.36 295	0.20 259	0.24 261	0.16 235	0.26 252	0.15 217	0.28 252	0.27 277	0.11 209	0.13 216	0.13 225	0.21 214	0.12 168	0.18 195	0.12 202	0.20 221	0.11 192	0.11 229	0.12 234	0.36 307	0.25 287	0.57 315	0.33 272

PWC_ROB	0.23 271	0.20 271	0.14 251	0.18 241	0.17 246	0.16 223	0.20 259	0.21 239	0.27 295	0.15 97	0.21 269	0.28 252	0.63 318	0.13 244	0.14 236	0.13 225	0.27 287	0.18 270	0.37 290	0.19 273	0.22 261	0.18 270	0.16 258	0.24 291	0.20 233	0.19 250	0.24 256	0.44 296

ACV-stereo	0.25 273	0.15 243	0.13 239	0.22 259	0.17 246	0.28 282	0.24 280	0.22 248	0.20 273	0.23 185	0.23 281	0.28 252	0.37 302	0.18 263	0.15 248	0.13 225	0.34 304	0.20 281	1.10 330	0.26 297	0.26 296	0.17 266	0.28 309	0.18 273	0.19 220	0.18 231	0.25 263	0.29 263

FCDSN-DC	0.25 273	0.25 287	0.26 300	0.28 282	0.26 285	0.26 279	0.35 293	0.28 274	0.18 251	0.20 149	0.18 247	0.21 218	0.12 204	0.29 294	0.25 298	0.26 305	0.29 296	0.28 307	0.28 266	0.21 282	0.25 288	0.25 303	0.26 294	0.32 310	0.27 280	0.24 277	0.26 267	0.27 252
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	0.25 273	0.25 287	0.20 285	0.29 283	0.22 272	0.22 269	0.23 276	0.37 301	0.28 298	0.35 312	0.22 279	0.46 282	0.32 288	0.20 274	0.19 280	0.17 282	0.17 142	0.16 246	0.30 274	0.14 230	0.21 245	0.19 279	0.27 307	0.23 283	0.29 289	0.26 288	0.33 284	0.31 269

SGM-ForestM	0.25 273	0.22 278	0.16 262	0.37 288	0.24 281	0.32 288	0.24 280	0.29 281	0.21 277	0.23 185	0.18 247	0.50 288	0.26 273	0.20 274	0.15 248	0.13 225	0.23 236	0.16 246	0.25 253	0.15 246	0.20 221	0.17 266	0.21 277	0.17 269	0.37 308	0.26 288	0.52 310	0.37 281

SGM_RVC	0.25 273	0.24 285	0.18 277	0.39 295	0.27 288	0.34 294	0.26 286	0.28 274	0.19 259	0.25 235	0.18 247	0.42 276	0.31 286	0.18 263	0.14 236	0.13 225	0.23 236	0.15 233	0.26 258	0.14 230	0.19 205	0.15 250	0.19 271	0.17 269	0.34 303	0.24 277	0.56 314	0.45 298
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 278	0.21 273	0.12 226	0.38 291	0.31 297	0.41 302	0.48 308	0.20 226	0.16 235	0.16 104	0.25 290	0.17 158	0.08 157	1.61 325	0.15 248	0.14 245	0.21 214	0.15 233	0.25 253	0.14 230	0.18 189	0.13 229	0.25 288	0.16 264	0.17 187	0.19 250	0.18 202	0.22 231

UDG	0.26 278	0.21 273	0.13 239	0.39 295	0.32 298	0.39 300	0.53 313	0.20 226	0.16 235	0.19 139	0.23 281	0.17 158	0.09 173	1.45 321	0.16 257	0.13 225	0.27 287	0.16 246	0.27 265	0.14 230	0.22 261	0.14 240	0.25 288	0.12 234	0.21 247	0.21 262	0.21 240	0.19 200

FAT-Stereo	0.26 278	0.19 267	0.17 272	0.38 291	0.37 302	0.31 284	0.25 285	0.26 269	0.18 251	0.28 280	0.25 290	0.33 263	0.36 298	0.26 285	0.18 272	0.16 270	0.27 287	0.23 294	0.33 282	0.21 282	0.22 261	0.19 279	0.22 279	0.22 280	0.22 258	0.22 270	0.33 284	0.43 293

GANetREF_RVC	0.26 278	0.26 291	0.30 306	0.23 262	0.23 276	0.23 273	0.24 280	0.35 296	0.33 310	0.32 301	0.18 247	0.50 288	0.38 303	0.12 229	0.22 289	0.18 288	0.20 201	0.21 285	0.35 286	0.21 282	0.24 282	0.16 260	0.22 279	0.29 305	0.28 285	0.21 262	0.36 293	0.33 272
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	0.26 278	0.30 301	0.30 306	0.26 273	0.23 276	0.21 265	0.19 257	0.28 274	0.37 315	0.35 312	0.24 285	0.51 291	0.27 277	0.14 248	0.22 289	0.17 282	0.19 181	0.20 281	0.26 258	0.25 296	0.22 261	0.20 288	0.17 263	0.27 298	0.31 294	0.26 288	0.39 298	0.38 283

FC-DCNN v2	0.27 283	0.28 297	0.27 301	0.37 288	0.29 294	0.32 288	0.38 298	0.33 292	0.19 259	0.22 169	0.19 259	0.24 244	0.13 219	0.29 294	0.26 300	0.27 309	0.29 296	0.27 303	0.29 272	0.22 288	0.26 296	0.25 303	0.26 294	0.31 307	0.32 299	0.26 288	0.31 279	0.31 269

FC-DCNN	0.27 283	0.28 297	0.27 301	0.36 286	0.28 290	0.32 288	0.38 298	0.33 292	0.19 259	0.22 169	0.19 259	0.23 237	0.13 219	0.29 294	0.26 300	0.27 309	0.29 296	0.27 303	0.29 272	0.22 288	0.26 296	0.25 303	0.26 294	0.31 307	0.31 294	0.26 288	0.30 276	0.30 265

FBW_ROB	0.27 283	0.26 291	0.25 297	0.38 291	0.26 285	0.32 288	0.20 259	0.21 239	0.19 259	0.27 267	0.21 269	0.45 279	0.32 288	0.26 285	0.22 289	0.20 299	0.27 287	0.17 260	0.52 304	0.14 230	0.22 261	0.15 250	0.17 263	0.28 301	0.22 258	0.19 250	0.33 284	0.57 312

CC-Net-ROB	0.28 286	0.40 307	0.29 304	0.57 308	0.44 307	0.42 304	0.38 298	0.32 289	0.19 259	0.33 305	0.28 301	0.69 302	0.10 187	0.32 303	0.21 286	0.13 225	0.14 105	0.16 246	0.40 293	0.18 269	0.15 137	0.09 131	0.23 283	0.24 291	0.22 258	0.21 262	0.19 214	0.28 260

G-Net	0.29 287	0.24 285	0.19 283	0.24 267	0.21 271	0.36 295	0.23 276	0.30 283	0.27 295	0.33 305	0.33 311	0.89 320	0.25 270	0.19 271	0.21 286	0.18 288	0.26 277	0.22 289	0.44 296	0.31 309	0.27 299	0.18 270	0.18 269	0.18 273	0.28 285	0.24 277	0.40 302	0.41 288

XQC	0.29 287	0.30 301	0.27 301	0.37 288	0.28 290	0.37 298	0.37 294	0.40 307	0.30 304	0.32 301	0.20 267	0.45 279	0.28 281	0.31 300	0.16 257	0.15 266	0.21 214	0.22 289	0.34 285	0.24 292	0.22 261	0.21 291	0.23 283	0.25 295	0.33 301	0.27 299	0.44 306	0.33 272

ADCS	0.29 287	0.22 278	0.21 291	0.26 273	0.25 283	0.25 276	0.23 276	0.37 301	0.30 304	0.23 185	0.27 297	0.47 284	0.36 298	0.20 274	0.22 289	0.19 296	0.32 301	0.24 297	0.49 302	0.28 302	0.37 313	0.30 310	0.20 273	0.23 283	0.31 294	0.28 303	0.30 276	0.43 293

S-Stereo	0.30 290	0.22 278	0.18 277	0.42 299	0.39 304	0.41 302	0.37 294	0.25 267	0.24 283	0.26 252	0.44 317	0.55 293	0.36 298	0.24 282	0.18 272	0.14 245	0.27 287	0.27 303	0.35 286	0.28 302	0.23 272	0.23 298	0.53 318	0.23 283	0.23 267	0.19 250	0.27 270	0.38 283

MeshStereo	0.30 290	0.26 291	0.20 285	0.49 304	0.37 302	0.36 295	0.26 286	0.32 289	0.28 298	0.30 297	0.28 301	0.60 295	0.48 311	0.18 263	0.15 248	0.14 245	0.26 277	0.17 260	0.28 266	0.18 269	0.28 301	0.22 295	0.25 288	0.21 277	0.37 308	0.30 309	0.55 313	0.51 304
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	0.31 292	0.28 297	0.21 291	0.33 284	0.29 294	0.31 284	0.29 290	0.38 304	0.24 283	0.46 322	0.31 308	0.50 288	0.34 295	0.25 284	0.30 304	0.25 302	0.19 181	0.23 294	0.58 305	0.29 304	0.25 288	0.28 309	0.21 277	0.27 298	0.31 294	0.26 288	0.37 295	0.51 304

edge stereo	0.31 292	0.22 278	0.20 285	0.42 299	0.36 300	0.42 304	0.39 301	0.39 306	0.23 280	0.23 185	0.39 314	0.68 300	0.34 295	0.30 299	0.17 264	0.17 282	0.31 300	0.21 285	0.42 294	0.21 282	0.24 282	0.18 270	0.25 288	0.23 283	0.28 285	0.24 277	0.39 298	0.55 309

SANet	0.31 292	0.21 273	0.21 291	0.25 270	0.22 272	0.31 284	0.22 273	0.31 288	0.32 308	0.27 267	0.27 297	1.36 331	0.39 305	0.22 280	0.17 264	0.14 245	0.26 277	0.21 285	0.30 274	0.21 282	0.25 288	0.21 291	0.30 313	0.23 283	0.34 303	0.26 288	0.35 290	0.49 302

AnyNet_C01	0.32 295	0.22 278	0.20 285	0.22 259	0.27 288	0.25 276	0.24 280	0.37 301	0.37 315	0.26 252	0.29 303	0.49 285	0.33 294	0.18 263	0.32 307	0.22 301	0.39 313	0.32 311	0.65 308	0.33 314	0.41 320	0.33 316	0.26 294	0.26 297	0.34 303	0.34 312	0.34 288	0.45 298

DGSMNet	0.34 296	0.27 296	0.24 296	0.41 298	0.33 299	0.37 298	0.37 294	0.28 274	0.25 288	0.25 235	0.52 322	0.45 279	0.32 288	0.26 285	0.25 298	0.20 299	0.52 324	0.32 311	0.75 316	0.35 316	0.38 314	0.39 326	0.28 309	0.31 307	0.27 280	0.24 277	0.33 284	0.37 281

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 297	0.36 303	0.38 316	0.46 301	0.28 290	0.31 284	0.28 289	0.51 319	0.46 322	0.39 319	0.29 303	0.37 271	0.36 298	0.31 300	0.38 314	0.26 305	0.22 226	0.27 303	0.72 313	0.37 317	0.28 301	0.31 311	0.30 313	0.38 317	0.33 301	0.26 288	0.30 276	0.38 283

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 298	0.16 250	0.13 239	0.26 273	0.22 272	0.23 273	0.27 288	0.24 261	0.15 231	0.24 209	0.16 228	4.16 348	0.22 267	0.19 271	0.14 236	0.13 225	0.33 302	0.22 289	0.32 278	0.20 280	0.24 282	0.19 279	0.22 279	0.14 252	0.20 233	0.20 260	0.21 240	0.24 237

STStereo	0.38 299	0.43 309	0.31 309	0.74 314	0.50 313	0.58 309	0.43 304	0.35 296	0.31 306	0.34 309	0.25 290	0.83 314	0.55 315	0.20 274	0.17 264	0.16 270	0.25 267	0.16 246	0.46 299	0.17 263	0.24 282	0.19 279	0.20 273	0.23 283	0.52 318	0.41 319	0.76 327	0.59 315

PVD	0.39 300	0.38 306	0.20 285	0.47 303	0.36 300	0.50 308	0.40 303	0.38 304	0.34 313	0.23 185	0.29 303	0.52 292	0.51 313	0.50 310	0.19 280	0.17 282	0.40 315	0.26 301	0.50 303	0.29 304	0.40 316	0.41 328	0.23 283	0.27 298	0.45 315	0.59 334	0.46 308	0.73 324

DPSNet	0.40 301	0.19 267	0.18 277	0.27 280	0.26 285	0.29 283	0.19 257	0.26 269	0.24 283	0.18 127	0.17 237	2.15 342	0.44 308	0.10 195	0.20 284	0.16 270	0.35 308	0.28 307	2.00 344	0.27 300	0.25 288	0.17 266	0.28 309	0.25 295	0.40 312	0.27 299	0.39 298	0.53 306

MANE	0.42 302	0.36 303	0.33 311	0.61 310	0.45 310	0.44 306	0.47 307	0.43 314	0.26 292	0.23 185	0.24 285	0.64 297	0.29 283	0.31 300	0.32 307	0.30 315	0.33 302	0.42 324	0.38 292	0.24 292	0.31 307	0.27 307	0.26 294	0.35 314	0.57 323	0.44 323	1.10 342	0.98 336

LE_ROB	0.42 302	0.19 267	0.17 272	0.40 297	0.44 307	0.33 293	0.44 305	0.35 296	0.29 303	0.32 301	0.21 269	1.22 328	1.73 344	0.11 209	0.11 173	0.11 151	0.21 214	0.13 196	0.21 223	0.13 220	0.23 272	0.13 229	0.12 241	0.15 256	0.39 311	0.36 314	1.46 347	1.45 345

ELAS	0.43 304	0.43 309	0.36 314	0.64 312	0.45 310	0.58 309	0.50 309	0.40 307	0.27 295	0.25 235	0.30 306	0.92 321	0.32 288	0.32 303	0.31 305	0.28 312	0.36 310	0.30 309	0.45 298	0.26 297	0.34 309	0.33 316	0.26 294	0.37 316	0.56 322	0.43 322	0.78 330	0.76 326
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 305	0.43 309	0.36 314	0.63 311	0.44 307	0.62 314	0.50 309	0.40 307	0.26 292	0.25 235	0.31 308	1.20 326	0.31 286	0.32 303	0.31 305	0.28 312	0.37 311	0.30 309	0.44 296	0.27 300	0.35 310	0.33 316	0.26 294	0.38 317	0.52 318	0.41 319	0.78 330	0.74 325
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 306	0.56 314	0.14 251	1.44 321	0.52 314	1.25 321	0.85 318	0.30 283	0.23 280	0.34 309	0.25 290	0.66 299	0.19 258	1.15 319	0.19 280	0.14 245	0.25 267	0.20 281	0.42 294	0.22 288	0.17 172	0.14 240	1.56 325	0.17 269	0.21 247	0.17 216	0.27 270	0.41 288

SAMSARA	0.49 307	0.23 283	0.39 317	0.23 262	0.23 276	0.22 269	0.23 276	0.44 316	0.39 319	0.31 300	0.21 269	0.30 260	0.47 310	0.18 263	0.35 310	0.34 316	0.26 277	0.32 311	0.47 300	0.32 313	0.48 330	0.54 336	0.15 254	0.33 312	1.40 349	1.58 348	1.42 346	1.48 346

AMNet	0.49 307	0.50 312	0.48 320	0.49 304	0.47 312	0.61 313	0.51 311	0.32 289	0.28 298	0.30 297	0.68 330	0.72 304	0.13 219	0.53 312	0.44 316	0.55 330	0.57 327	0.58 336	0.48 301	0.48 320	0.58 337	0.50 333	0.26 294	0.48 322	0.45 315	0.52 329	0.58 316	0.65 318

DispFullNet	0.49 307	0.53 313	0.20 285	1.14 318	0.43 306	0.79 317	1.26 323	0.33 292	0.24 283	0.24 209	0.27 297	0.85 315	0.50 312	1.59 324	0.18 272	0.15 266	0.51 322	0.34 317	1.12 331	0.26 297	0.25 288	0.19 279	0.20 273	0.22 280	0.28 285	0.18 231	0.35 290	0.61 316

BEATNet-Init1	0.51 310	0.41 308	0.29 304	0.78 317	0.41 305	0.60 312	0.46 306	0.41 312	0.28 298	0.30 297	0.25 290	0.87 317	0.91 328	0.26 285	0.33 309	0.26 305	0.28 294	0.25 300	0.98 325	0.29 304	0.29 305	0.27 307	0.26 294	0.32 310	0.51 317	0.38 318	2.12 350	0.96 334

MADNet+	0.56 311	0.37 305	0.63 332	0.56 307	0.53 315	0.45 307	0.39 301	0.64 327	0.51 324	0.53 326	0.40 316	0.81 313	0.67 322	0.34 306	0.61 327	0.50 327	0.58 328	0.50 328	0.84 319	0.53 322	0.49 333	0.44 329	0.51 317	0.47 321	0.82 333	0.71 339	0.58 316	0.70 321

otaku	0.59 312	0.73 319	0.30 306	1.73 333	0.85 321	1.52 327	1.01 319	0.40 307	0.33 310	0.38 315	0.32 310	0.68 300	0.26 273	1.38 320	0.35 310	0.25 302	0.21 214	0.23 294	0.71 311	0.30 307	0.23 272	0.18 270	2.19 328	0.28 301	0.29 289	0.18 231	0.31 279	0.42 290

SGM+DAISY	0.59 312	0.58 317	0.54 324	0.58 309	0.55 317	0.69 316	0.57 314	0.43 314	0.39 319	0.38 315	0.78 334	0.75 308	0.65 321	0.54 314	0.62 328	0.56 331	0.67 334	0.61 339	0.72 313	0.64 333	0.71 341	0.65 341	0.27 307	0.51 324	0.54 320	0.57 332	0.75 326	0.71 323

SPS-STEREO	0.60 314	0.57 316	0.53 321	0.55 306	0.54 316	0.65 315	0.52 312	0.40 307	0.68 327	0.37 314	0.78 334	0.78 310	0.64 320	0.53 312	0.59 326	0.57 333	0.67 334	0.63 341	0.75 316	0.72 338	0.77 344	0.68 342	0.26 294	0.54 329	0.54 320	0.60 335	0.70 323	0.66 319
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 315	0.74 320	0.31 309	1.81 335	0.85 321	1.57 328	1.10 321	0.48 317	0.36 314	0.38 315	0.39 314	0.74 306	0.27 277	1.54 323	0.37 313	0.28 312	0.23 236	0.24 297	0.71 311	0.31 309	0.23 272	0.18 270	2.45 332	0.30 306	0.31 294	0.24 277	0.38 297	0.44 296

MFMNet_re	0.66 316	0.72 318	0.65 335	0.77 316	0.62 318	0.82 319	0.70 317	0.52 321	0.53 325	0.54 328	0.65 328	0.79 311	0.51 313	0.59 316	0.68 332	0.67 337	0.81 341	0.69 342	0.74 315	0.62 331	0.71 341	0.64 340	0.45 315	0.57 330	0.59 326	0.62 337	0.74 325	0.88 332

WAO-7	0.67 317	0.75 321	0.64 334	0.72 313	0.78 320	0.58 309	0.66 315	0.97 341	0.97 339	0.62 331	0.81 338	0.79 311	0.84 326	0.55 315	0.86 338	0.71 341	0.44 317	0.36 319	0.96 322	0.67 336	0.44 323	0.35 321	0.16 258	0.83 343	0.57 323	0.67 338	0.58 316	0.70 321

ACVNet-4b	0.70 318	0.78 323	0.34 312	1.74 334	0.95 327	1.64 332	1.43 326	0.33 292	0.31 306	0.38 315	0.26 295	1.23 329	0.29 283	2.19 335	0.42 315	0.37 317	0.34 304	0.24 297	0.59 306	0.38 318	0.17 172	0.15 250	2.71 334	0.23 283	0.30 293	0.32 311	0.39 298	0.42 290

JetBlue	0.71 319	0.56 314	0.71 337	0.74 314	0.62 318	0.79 317	0.69 316	0.53 322	0.93 336	0.46 322	0.30 306	3.22 345	0.38 303	0.52 311	0.46 317	0.44 322	0.73 339	0.53 331	0.68 310	0.52 321	0.57 335	0.60 338	0.74 319	0.57 330	0.57 323	0.46 324	0.97 339	0.96 334

MonStereo1	0.74 320	0.77 322	0.34 312	1.64 325	1.05 334	1.35 325	1.51 328	0.56 323	0.38 318	0.59 330	0.65 328	1.58 334	0.76 324	1.93 327	0.21 286	0.14 245	0.39 313	0.34 317	0.67 309	0.31 309	0.38 314	0.23 298	2.26 329	0.35 314	0.32 299	0.29 308	0.51 309	0.58 313

ACVNet_1	0.75 321	0.82 324	0.41 318	2.07 341	0.98 328	1.94 339	1.52 329	0.59 325	0.28 298	0.43 320	0.50 321	0.73 305	0.63 318	2.24 337	0.36 312	0.25 302	0.34 304	0.32 311	0.62 307	0.31 309	0.30 306	0.22 295	2.71 334	0.33 312	0.41 314	0.28 303	0.37 295	0.39 287

RainbowNet	0.78 322	0.90 325	0.47 319	1.86 336	0.92 324	1.63 331	1.48 327	0.42 313	0.37 315	0.47 325	0.34 312	0.92 321	0.62 317	2.02 330	0.65 329	0.48 325	0.35 308	0.33 315	0.92 321	0.58 326	0.33 308	0.24 302	2.80 338	0.39 319	0.40 312	0.35 313	0.44 306	0.50 303

PSMNet_ROB	0.80 323	0.99 330	0.62 331	1.64 325	0.93 326	1.51 326	1.20 322	0.57 324	0.73 328	0.74 334	0.63 327	0.86 316	0.84 326	1.52 322	0.58 323	0.42 319	0.54 325	0.41 323	0.87 320	0.62 331	0.42 322	0.31 311	1.83 326	0.48 322	0.69 331	0.37 315	0.76 327	0.47 301

WAO-6	0.83 324	0.96 327	0.61 329	1.33 320	1.06 335	1.28 323	1.42 325	0.78 334	0.87 333	0.78 335	0.70 333	0.77 309	1.02 335	1.95 328	0.81 335	0.62 335	0.55 326	0.49 327	0.80 318	0.60 327	0.57 335	0.53 335	0.50 316	0.58 333	0.85 337	0.46 324	0.77 329	0.83 331

ACVNet_2	0.84 325	0.95 326	0.58 327	2.04 339	1.03 333	1.88 338	1.56 332	0.68 329	0.39 319	0.53 326	0.49 319	1.05 324	0.68 323	1.97 329	0.53 320	0.44 322	0.40 315	0.33 315	1.06 327	0.42 319	0.35 310	0.25 303	2.54 333	0.53 327	0.61 327	0.28 303	0.53 311	0.58 313

PWCK	0.90 326	1.24 339	0.63 332	1.55 323	0.86 323	1.23 320	1.04 320	1.09 342	0.75 331	0.70 333	0.81 338	1.52 333	0.91 328	0.71 317	0.46 317	0.41 318	0.74 340	0.47 325	3.07 347	0.67 336	0.58 337	0.45 331	0.95 323	0.74 339	0.74 332	0.41 319	0.70 323	0.76 326

IMH-64-1	0.91 327	0.98 328	0.53 321	1.64 325	1.01 331	1.62 329	1.75 336	0.76 331	0.74 329	0.33 305	0.61 324	0.87 317	0.95 330	2.61 339	0.53 320	0.42 319	0.49 319	0.36 319	0.96 322	0.55 323	0.40 316	0.31 311	3.11 339	0.51 324	0.82 333	0.37 315	0.60 319	0.78 328

IMH-64	0.91 327	0.98 328	0.53 321	1.64 325	1.01 331	1.62 329	1.75 336	0.76 331	0.74 329	0.33 305	0.61 324	0.87 317	0.95 330	2.61 339	0.53 320	0.42 319	0.49 319	0.36 319	0.96 322	0.55 323	0.40 316	0.31 311	3.11 339	0.51 324	0.82 333	0.37 315	0.60 319	0.78 328

IMH	0.95 329	1.00 332	0.55 325	1.66 332	1.00 329	1.69 334	1.78 338	0.76 331	0.77 332	0.34 309	0.61 324	1.01 323	1.07 338	2.69 341	0.58 323	0.46 324	0.51 322	0.38 322	0.98 325	0.60 327	0.40 316	0.32 315	3.11 339	0.53 327	0.83 336	0.48 326	0.65 321	0.79 330

LVE	0.97 330	0.99 330	0.73 339	1.89 337	1.39 339	1.65 333	1.53 330	0.79 335	0.65 326	0.81 337	0.92 340	0.74 306	1.01 334	2.21 336	0.58 323	0.48 325	0.59 329	0.54 334	1.13 332	0.64 333	0.46 327	0.40 327	2.73 337	0.69 335	0.85 337	0.50 328	0.85 334	0.54 308

WAO-8	1.02 331	1.14 336	0.79 340	1.64 325	1.25 336	1.78 336	1.57 333	0.93 337	1.01 340	0.81 337	0.68 330	1.72 335	1.03 336	2.08 331	0.82 336	0.68 338	0.65 332	0.53 331	1.09 328	0.82 341	0.48 330	0.38 323	0.81 321	0.75 340	1.12 344	0.77 340	0.96 337	1.21 341

Venus	1.02 331	1.14 336	0.79 340	1.64 325	1.25 336	1.78 336	1.57 333	0.93 337	1.01 340	0.81 337	0.68 330	1.72 335	1.03 336	2.08 331	0.82 336	0.68 338	0.65 332	0.53 331	1.09 328	0.82 341	0.48 330	0.38 323	0.81 321	0.75 340	1.12 344	0.77 340	0.96 337	1.21 341

Dean	1.08 333	1.06 334	0.80 342	2.30 342	1.35 338	1.99 340	1.58 335	0.93 337	0.93 336	0.88 342	0.78 334	1.21 327	1.22 340	2.13 334	0.67 330	0.60 334	0.62 331	0.57 335	1.25 337	0.74 339	0.46 327	0.37 322	2.72 336	0.71 336	1.00 341	0.60 335	1.05 341	0.64 317

TorneroNet-64	1.09 334	1.03 333	0.60 328	1.99 338	0.92 324	2.06 342	2.05 339	0.63 326	0.87 333	0.58 329	0.49 319	1.90 339	1.89 345	2.91 346	0.67 330	0.51 328	0.48 318	0.47 325	1.23 335	0.61 329	0.35 310	0.38 323	3.33 342	0.57 330	0.64 329	0.52 329	0.69 322	1.15 339

TorneroNet	1.11 335	1.11 335	0.67 336	2.05 340	1.00 329	2.29 343	2.05 339	0.65 328	0.89 335	0.68 332	0.57 323	1.74 338	1.26 341	2.97 348	0.71 333	0.52 329	0.50 321	0.51 330	1.18 334	0.65 335	0.41 320	0.44 329	3.48 343	0.58 333	0.67 330	0.49 327	0.85 334	1.02 337

ktn	1.26 336	1.42 341	0.57 326	1.65 331	1.61 344	1.75 335	2.16 342	0.86 336	1.75 347	0.89 343	1.11 345	1.18 325	0.96 332	2.60 338	1.03 341	0.73 342	0.82 342	0.61 339	1.47 341	0.76 340	0.70 340	0.69 343	3.64 345	0.73 337	0.93 339	0.81 343	1.20 344	1.25 343

notaker	1.30 337	1.44 342	0.61 329	2.42 345	1.51 341	2.40 345	2.31 344	0.95 340	1.64 345	0.79 336	1.07 343	1.73 337	1.18 339	3.10 350	1.04 342	0.69 340	0.70 337	0.50 328	1.66 343	0.85 343	0.56 334	0.47 332	3.67 346	0.80 342	0.62 328	0.58 333	0.81 332	0.95 333

KSHMR	1.34 338	1.44 342	1.07 346	2.31 343	1.48 340	2.31 344	2.15 341	1.22 343	1.07 343	1.13 346	1.07 343	1.30 330	0.96 332	2.92 347	1.12 343	0.95 345	0.87 343	0.84 344	1.34 338	0.97 344	0.74 343	0.60 338	3.48 343	1.07 348	0.99 340	0.77 340	1.01 340	1.06 338

UNDER WATER-64	1.42 339	1.40 340	0.92 345	2.88 347	1.97 347	2.82 347	2.72 347	1.37 346	0.94 338	1.04 345	1.15 346	1.96 341	1.33 343	3.07 349	0.80 334	0.56 331	0.70 337	0.58 336	1.17 333	0.55 323	0.45 325	0.54 336	3.98 349	0.92 345	1.03 342	1.13 346	0.81 332	1.60 348

UNDER WATER	1.42 339	1.45 344	0.89 344	2.87 346	1.98 348	2.78 346	2.64 346	1.29 344	1.04 342	0.87 341	0.98 341	1.95 340	1.30 342	3.12 351	0.87 339	0.63 336	0.68 336	0.58 336	1.23 335	0.61 329	0.44 323	0.50 333	3.95 348	0.99 347	1.09 343	1.04 344	0.88 336	1.67 350

JetRed	1.64 341	1.79 347	1.70 348	1.59 324	1.52 342	2.02 341	2.26 343	1.52 348	1.47 344	0.82 340	0.78 334	2.67 344	0.43 307	1.78 326	1.47 346	1.56 347	1.74 345	2.93 349	1.44 340	1.10 346	2.36 347	2.20 346	1.98 327	0.98 346	1.19 347	1.77 349	1.58 348	1.56 347

HanzoNet	1.79 342	1.65 346	0.85 343	2.31 343	1.74 345	2.83 348	2.55 345	1.29 344	1.86 348	0.92 344	1.28 347	4.71 349	3.85 348	3.43 352	0.96 340	0.79 343	1.10 344	0.95 345	2.68 346	1.04 345	0.93 345	0.92 344	3.78 347	0.73 337	1.15 346	1.07 345	1.29 345	1.61 349

MADNet++	1.87 343	1.58 345	1.74 349	1.28 319	1.74 345	1.25 321	1.55 331	1.63 349	2.10 349	1.84 348	2.24 348	2.56 343	2.74 346	0.75 318	1.43 344	1.55 346	2.00 346	1.47 347	2.11 345	2.11 348	3.28 348	3.23 347	1.22 324	2.22 350	1.23 348	2.58 350	1.77 349	1.36 344

LSM0	3.23 344	0.28 297	0.18 277	0.38 291	0.30 296	0.39 300	0.37 294	0.51 319	0.32 308	0.45 321	0.47 318	0.71 303	0.59 316	0.19 271	16.94 352	59.67 358	0.37 311	0.26 301	1.34 338	0.34 315	0.45 325	0.34 320	0.23 283	0.28 301	0.38 310	0.31 310	0.53 311	0.53 306

PML	8.17 345	7.65 352	3.51 350	9.56 354	5.16 349	9.57 355	5.23 352	6.49 352	17.89 355	6.44 351	3.24 349	16.63 352	29.28 358	5.47 353	6.12 347	3.95 348	7.38 349	2.69 348	20.47 355	4.69 350	3.59 349	3.96 348	3.98 349	4.20 351	5.71 351	4.30 351	16.67 356	6.70 351

DGTPSM_ROB	8.61 346	3.65 348	8.39 351	2.97 348	5.68 350	3.37 349	4.40 350	3.70 350	9.03 350	3.00 349	6.91 350	3.52 346	10.03 349	2.69 341	10.46 348	10.76 349	3.81 347	12.88 351	4.73 348	10.21 351	5.93 350	13.78 351	4.46 351	8.55 352	10.09 354	27.91 355	11.05 354	30.64 355

DPSMNet_ROB	8.62 347	3.66 349	8.40 352	2.97 348	5.69 351	3.37 349	4.40 350	3.70 350	9.03 350	3.00 349	6.93 351	3.52 346	10.07 350	2.69 341	10.46 348	10.76 349	3.81 347	12.88 351	4.76 349	10.21 351	5.93 350	13.78 351	4.47 353	8.55 352	10.10 355	27.91 355	11.06 355	30.64 355

LRCNet_RVC	9.94 348	17.32 355	0.72 338	25.08 356	21.25 357	23.72 357	20.86 355	1.45 347	0.48 323	21.28 357	13.07 354	22.69 356	3.57 347	28.32 358	0.47 319	0.27 309	8.45 350	1.25 346	23.54 356	4.04 349	0.47 329	0.33 316	26.91 356	1.58 349	0.35 306	0.22 270	0.43 305	0.38 283

DLNR_Zeroshot_test	10.02 349	31.66 359	0.05 88	54.25 359	0.10 175	0.18 240	50.40 359	0.19 210	0.08 114	0.27 267	0.07 89	0.20 204	0.04 61	0.14 248	60.23 358	70.55 359	0.34 304	0.18 270	0.26 258	0.11 179	0.20 221	0.08 101	0.07 157	0.09 189	0.19 220	0.15 176	0.20 226	0.25 245

DPSM_ROB	12.93 350	6.06 350	9.07 353	4.34 350	6.33 352	4.24 351	3.55 348	8.20 353	10.79 352	6.62 352	7.89 352	9.68 350	12.99 352	2.78 344	12.36 350	13.66 351	8.95 351	16.55 354	9.69 350	12.30 353	16.52 354	17.76 354	2.26 329	10.59 354	28.41 356	36.73 357	31.10 357	39.69 357

DPSM	12.93 350	6.06 350	9.07 353	4.34 350	6.33 352	4.24 351	3.55 348	8.20 353	10.79 352	6.62 352	7.89 352	9.68 350	12.99 352	2.78 344	12.36 350	13.66 351	8.95 351	16.55 354	9.69 350	12.30 353	16.52 354	17.76 354	2.26 329	10.59 354	28.41 356	36.73 357	31.10 357	39.69 357

HaxPig	16.12 352	19.70 356	18.82 357	21.25 355	20.53 356	21.35 356	22.27 356	17.00 357	14.68 354	19.29 356	17.18 357	18.07 353	12.18 351	22.52 356	17.87 353	14.95 353	17.87 355	9.54 350	18.95 352	15.62 355	9.98 352	7.75 349	23.74 355	15.32 356	4.46 350	12.22 354	6.85 351	15.21 354

MEDIAN_ROB	20.51 353	25.88 357	24.09 358	26.47 357	25.52 358	25.87 358	26.98 357	21.19 358	19.61 356	28.55 358	22.12 358	24.85 357	16.74 354	26.52 357	23.53 354	18.59 354	22.10 356	14.86 353	26.41 357	23.30 356	15.47 353	11.96 350	27.64 357	18.47 357	7.32 352	9.55 353	8.34 353	11.88 353

AVERAGE_ROB	24.46 354	29.85 358	27.17 359	31.26 358	29.68 359	30.01 359	31.43 358	26.55 359	24.57 359	34.19 359	27.26 359	31.45 358	21.40 355	30.75 359	28.23 357	24.11 355	26.75 357	21.47 356	30.01 358	27.38 359	20.81 356	16.76 353	32.29 358	24.48 360	8.40 353	7.77 352	7.95 352	8.54 352

CasAABBNet	25.99 355	12.23 354	18.16 355	8.64 352	12.70 355	8.22 353	7.18 353	16.43 355	21.85 357	13.64 355	15.80 355	19.61 355	26.12 356	5.47 353	25.18 356	27.55 357	17.67 353	33.30 357	19.65 354	24.62 357	33.10 357	35.23 356	4.49 354	21.39 359	57.22 358	74.08 359	62.47 359	79.73 359

FlowAnything	26.05 356	11.98 353	18.33 356	8.70 353	12.62 354	8.34 354	7.20 354	16.56 356	21.86 358	13.57 354	16.00 356	19.55 354	26.21 357	5.55 355	24.94 355	27.47 356	17.85 354	33.34 358	19.39 353	24.73 358	33.38 358	35.79 357	4.46 351	21.36 358	57.29 359	74.31 360	62.56 360	79.87 360

GS-Stereo																							0.01 2	0.03 27	0.04 12	0.04 10	0.04 29	0.03 8

FSD		0.25 287	0.25 297	0.27 280	0.25 283	0.25 276	0.33 292	0.30 283	0.18 251	0.21 158	0.18 247			0.29 294	0.24 296	0.26 305			0.28 266	0.21 282				0.28 301	0.27 280	0.24 277	0.27 270	0.27 252

STTRV1_RVC		0.26 291	0.22 295	0.35 285	0.28 290	0.32 288	0.29 290	0.36 300	0.33 310	0.27 267	0.27 297	0.42 276	0.41 306	0.48 309		0.19 296	0.59 329	0.20 281		0.30 307	0.59 339			0.43 320	0.26 277	0.56 331	0.34 288	0.67 320

DPSimNet_ROB		1.23 338	1.31 347	1.49 322	1.60 343	1.34 324	1.37 324	0.68 329	1.70 346	1.68 347	1.03 342	1.48 332	0.82 325	2.08 331	1.45 345	0.92 344		0.81 343	1.64 342	1.41 347	1.08 346	1.28 345	0.79 320	0.87 344		1.26 347	1.18 343	1.16 340

Low-res two-view benchmark