Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 18	0.02 5	0.02 5	0.03 19	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 18	0.02 5	0.02 5	0.03 19	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 16	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 18	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 13	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.03 18	0.03 22	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 13	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.02 37	0.03 38	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

Pointernet	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.03 3	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 13	0.02 9	0.02 25	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 21	0.04 13	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.00 1	0.01 3	0.04 16	0.03 3	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 25	0.02 6	0.03 18	0.03 22	0.04 38	0.05 60	0.03 54	0.02 31	0.05 26	0.05 21	0.04 13	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 22	0.03 13	0.01 4	0.03 38	0.04 16	0.06 54	0.05 53	0.04 40

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 25	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 21	0.04 13	0.04 20	0.03 3	0.03 10	0.04 22	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 16	0.05 33	0.04 36	0.03 14

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 25	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 13	0.04 20	0.03 3	0.03 10	0.04 22	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 16	0.05 33	0.04 36	0.03 14

testmc14	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.02 12	0.02 13	0.03 43	0.02 25	0.03 27	0.03 18	0.02 5	0.03 20	0.06 71	0.01 3	0.01 4	0.05 26	0.05 21	0.04 13	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 22	0.02 5	0.02 37	0.02 11	0.04 16	0.05 33	0.04 36	0.03 14

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 25	0.03 27	0.04 35	0.02 5	0.03 20	0.04 41	0.02 21	0.02 31	0.05 26	0.05 21	0.05 40	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 22	0.02 5	0.02 37	0.02 11	0.05 40	0.05 33	0.05 53	0.04 40

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.05 66	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 16	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 13	0.02 9	0.02 25	0.04 44	0.06 84	0.03 22	0.05 58	0.03 19	0.04 80	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 13	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 16	0.04 16	0.03 18	0.03 14

WQFJX	0.03 11	0.03 36	0.03 39	0.03 38	0.03 42	0.03 43	0.02 25	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.06 79	0.03 19	0.06 138	0.02 31	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.02 37	0.03 38	0.03 5	0.05 33	0.03 18	0.04 40

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 13	0.02 9	0.02 25	0.05 59	0.04 35	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.05 107	0.02 31	0.03 3	0.03 3	0.04 13	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 16	0.04 16	0.02 3	0.03 14

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.04 41	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 10	0.04 22	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.05 40	0.05 33	0.05 53	0.03 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 11	0.03 36	0.03 39	0.03 38	0.03 42	0.03 43	0.02 25	0.01 3	0.03 18	0.03 22	0.03 20	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.06 49	0.06 45	0.07 65	0.04 20	0.06 57	0.03 10	0.06 54	0.03 13	0.01 4	0.03 38	0.04 16	0.04 16	0.04 36	0.03 14

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 39	0.02 12	0.03 42	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 58	0.02 5	0.03 20	0.04 41	0.02 21	0.02 31	0.05 26	0.06 45	0.05 40	0.05 44	0.05 40	0.04 38	0.04 22	0.04 43	0.02 37	0.02 11	0.05 40	0.04 16	0.03 18	0.04 40

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 39	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 58	0.02 5	0.03 20	0.04 41	0.02 21	0.02 31	0.05 26	0.06 45	0.05 40	0.05 44	0.05 40	0.04 38	0.04 22	0.04 43	0.02 37	0.02 11	0.05 40	0.04 16	0.02 3	0.04 40

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 25	0.03 27	0.04 35	0.02 5	0.03 20	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 21	0.04 13	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.02 37	0.02 11	0.04 16	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 25	0.03 27	0.04 35	0.04 46	0.02 5	0.04 41	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 21	0.06 53	0.04 20	0.05 40	0.03 10	0.05 41	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 14

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 12	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.03 27	0.03 18	0.04 46	0.02 5	0.04 41	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 21	0.06 53	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.05 41	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.04 16	0.03 3	0.03 18	0.03 14

LG-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.02 12	0.03 42	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.05 58	0.04 46	0.03 20	0.05 60	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 21	0.05 40	0.04 20	0.05 40	0.04 38	0.07 65	0.04 43	0.01 4	0.02 11	0.05 40	0.04 16	0.04 36	0.03 14

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.03 20	0.01 3	0.01 3	0.02 31	0.05 26	0.05 21	0.04 13	0.05 44	0.04 21	0.03 10	0.04 22	0.05 65	0.03 81	0.03 38	0.03 5	0.04 16	0.03 18	0.04 40

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.03 18	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.01 3	0.01 4	0.05 26	0.05 21	0.04 13	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 22	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 16	0.04 16	0.03 18	0.03 14
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 12	0.02 13	0.03 43	0.02 25	0.03 27	0.03 18	0.03 22	0.02 5	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.05 26	0.05 21	0.05 40	0.03 6	0.06 57	0.03 10	0.04 22	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.05 40	0.04 16	0.04 36	0.03 14

AIO-test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.06 79	0.03 19	0.01 3	0.02 31	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.02 3	0.04 16	0.02 3	0.03 14

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.05 59	0.05 58	0.05 66	0.04 38	0.04 41	0.02 21	0.03 66	0.05 26	0.06 45	0.04 13	0.04 20	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.04 43	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.04 16	0.02 3	0.03 14

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 13	0.02 9	0.02 25	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.02 21	0.02 31	0.05 26	0.05 21	0.06 53	0.04 20	0.06 57	0.03 10	0.05 41	0.03 13	0.01 4	0.03 38	0.04 16	0.05 33	0.03 18	0.03 14

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.03 39	0.03 38	0.03 42	0.03 43	0.02 25	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.03 20	0.03 19	0.02 21	0.02 31	0.05 26	0.05 21	0.04 13	0.04 20	0.04 21	0.04 38	0.04 22	0.04 43	0.03 81	0.03 38	0.03 5	0.05 33	0.03 18	0.03 14

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.02 5	0.04 41	0.03 54	0.02 31	0.05 26	0.06 45	0.05 40	0.05 44	0.04 21	0.03 10	0.06 54	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.06 59	0.05 33	0.04 36	0.04 40

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.05 26	0.05 21	0.05 40	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.05 41	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 16	0.04 16	0.02 3	0.03 14

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.03 39	0.02 12	0.03 42	0.03 43	0.02 25	0.02 6	0.03 18	0.03 22	0.03 20	0.02 7	0.02 21	0.02 31	0.05 26	0.05 21	0.04 13	0.04 20	0.05 40	0.03 10	0.04 22	0.03 13	0.02 37	0.02 11	0.04 16	0.04 16	0.03 18	0.03 14

RSM	0.03 11	0.03 36	0.03 39	0.02 12	0.03 42	0.03 43	0.02 25	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.02 21	0.02 31	0.06 49	0.06 45	0.04 13	0.04 20	0.05 40	0.04 38	0.05 41	0.03 13	0.01 4	0.03 38	0.04 16	0.05 33	0.03 18	0.03 14

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.03 20	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 26	0.05 21	0.04 13	0.04 20	0.04 21	0.04 38	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 25	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.02 5	0.02 7	0.03 54	0.01 4	0.05 26	0.05 21	0.04 13	0.05 44	0.04 21	0.04 38	0.04 22	0.04 43	0.01 4	0.02 11	0.06 59	0.06 54	0.05 53	0.03 14

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.02 12	0.03 42	0.02 9	0.02 25	0.03 27	0.05 58	0.04 46	0.04 38	0.07 81	0.02 21	0.01 4	0.06 49	0.06 45	0.05 40	0.05 44	0.05 40	0.04 38	0.04 22	0.04 43	0.02 37	0.02 11	0.04 16	0.05 33	0.04 36	0.04 40

over-6	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 25	0.03 27	0.03 18	0.03 22	0.06 79	0.09 92	0.03 54	0.03 66	0.05 26	0.05 21	0.04 13	0.04 20	0.04 21	0.03 10	0.04 22	0.03 13	0.02 37	0.03 38	0.05 40	0.06 54	0.05 53	0.05 57

PointNet	0.04 41	0.03 36	0.04 74	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.03 64	0.05 59	0.04 35	0.02 5	0.05 58	0.03 19	0.02 21	0.02 31	0.04 5	0.04 4	0.04 13	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.04 22	0.03 13	0.04 105	0.05 96	0.05 40	0.06 54	0.03 18	0.04 40

LACA3	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.03 38	0.03 42	0.03 43	0.02 25	0.02 6	0.04 35	0.04 46	0.03 20	0.03 19	0.02 21	0.02 31	0.06 49	0.06 45	0.04 13	0.06 62	0.05 40	0.04 38	0.06 54	0.06 84	0.02 37	0.03 38	0.06 59	0.06 54	0.05 53	0.05 57

LACA1	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.02 12	0.03 42	0.03 43	0.02 25	0.02 6	0.05 58	0.03 22	0.03 20	0.04 41	0.03 54	0.02 31	0.05 26	0.05 21	0.04 13	0.06 62	0.04 21	0.04 38	0.05 41	0.04 43	0.03 81	0.03 38	0.05 40	0.06 54	0.05 53	0.04 40

DispViT+	0.04 41	0.03 36	0.04 74	0.06 113	0.03 42	0.04 66	0.03 64	0.04 44	0.05 58	0.04 46	0.07 108	0.04 41	0.04 80	0.02 31	0.06 49	0.06 45	0.04 13	0.05 44	0.05 40	0.04 38	0.04 22	0.05 65	0.02 37	0.04 71	0.05 40	0.07 75	0.05 53	0.06 76

MatchStereo	0.04 41	0.02 7	0.03 39	0.02 12	0.03 42	0.02 9	0.02 25	0.03 27	0.06 84	0.02 5	0.06 79	0.02 7	0.04 80	0.02 31	0.06 49	0.06 45	0.04 13	0.05 44	0.04 21	0.05 68	0.05 41	0.06 84	0.02 37	0.03 38	0.05 40	0.06 54	0.03 18	0.04 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.03 38	0.03 42	0.04 66	0.03 64	0.05 59	0.04 35	0.03 22	0.06 79	0.04 41	0.03 54	0.03 66	0.04 5	0.04 4	0.04 13	0.03 6	0.03 3	0.04 38	0.03 4	0.03 13	0.02 37	0.03 38	0.04 16	0.05 33	0.03 18	0.05 57

NLMM1	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.02 12	0.02 13	0.02 9	0.02 25	0.05 59	0.05 58	0.04 46	0.07 108	0.03 19	0.07 171	0.02 31	0.05 26	0.05 21	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.04 38	0.03 4	0.04 43	0.01 4	0.04 71	0.06 59	0.04 16	0.04 36	0.04 40

NLMM	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.03 38	0.03 42	0.04 66	0.03 64	0.05 59	0.04 35	0.03 22	0.06 79	0.04 41	0.03 54	0.03 66	0.04 5	0.04 4	0.04 13	0.03 6	0.03 3	0.04 38	0.03 4	0.03 13	0.02 37	0.03 38	0.04 16	0.05 33	0.03 18	0.05 57

NLSM3	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.04 67	0.03 42	0.02 9	0.02 25	0.04 44	0.07 112	0.04 46	0.04 38	0.03 19	0.04 80	0.03 66	0.06 49	0.05 21	0.05 40	0.05 44	0.04 21	0.04 38	0.04 22	0.04 43	0.03 81	0.03 38	0.06 59	0.06 54	0.06 75	0.06 76

NLSM1	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.03 38	0.02 13	0.04 66	0.03 64	0.05 59	0.07 112	0.03 22	0.08 133	0.04 41	0.06 138	0.02 31	0.05 26	0.04 4	0.04 13	0.04 20	0.05 40	0.03 10	0.05 41	0.04 43	0.02 37	0.03 38	0.05 40	0.05 33	0.04 36	0.04 40

VIP-Stereo	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.04 67	0.03 42	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.07 108	0.06 71	0.02 21	0.02 31	0.06 49	0.06 45	0.08 71	0.05 44	0.06 57	0.04 38	0.07 65	0.04 43	0.02 37	0.03 38	0.05 40	0.06 54	0.04 36	0.04 40

GEAStereo	0.04 41	0.04 66	0.03 39	0.04 67	0.03 42	0.03 43	0.03 64	0.04 44	0.03 18	0.04 46	0.03 20	0.03 19	0.01 3	0.02 31	0.06 49	0.06 45	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.04 38	0.06 54	0.04 43	0.02 37	0.03 38	0.04 16	0.05 33	0.04 36	0.03 14

gasm-f	0.04 41	0.04 66	0.03 39	0.04 67	0.03 42	0.03 43	0.03 64	0.04 44	0.03 18	0.04 46	0.03 20	0.03 19	0.01 3	0.02 31	0.06 49	0.06 45	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.04 38	0.06 54	0.04 43	0.02 37	0.03 38	0.04 16	0.05 33	0.04 36	0.03 14

MonStereo	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 25	0.03 27	0.04 35	0.04 46	0.06 79	0.03 19	0.02 21	0.02 31	0.05 26	0.05 21	0.05 40	0.04 20	0.05 40	0.04 38	0.05 41	0.03 13	0.02 37	0.02 11	0.05 40	0.05 33	0.05 53	0.05 57

AdaDepth	0.04 41	0.04 66	0.02 10	0.03 38	0.03 42	0.02 9	0.02 25	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.06 49	0.06 45	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.03 10	0.05 41	0.03 13	0.01 4	0.03 38	0.05 40	0.05 33	0.04 36	0.03 14

MLG-Stereo_test2	0.04 41	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.03 18	0.05 66	0.03 20	0.05 60	0.02 21	0.03 66	0.05 26	0.05 21	0.08 71	0.04 20	0.06 57	0.04 38	0.07 65	0.03 13	0.02 37	0.02 11	0.04 16	0.04 16	0.05 53	0.03 14

DEFOM-Stereo	0.04 41	0.03 36	0.02 10	0.04 67	0.03 42	0.03 43	0.02 25	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.05 58	0.03 19	0.02 21	0.02 31	0.06 49	0.06 45	0.07 65	0.06 62	0.06 57	0.04 38	0.06 54	0.03 13	0.02 37	0.02 11	0.06 59	0.06 54	0.05 53	0.04 40

Occ-G	0.04 41	0.04 66	0.03 39	0.04 67	0.03 42	0.03 43	0.02 25	0.04 44	0.03 18	0.03 22	0.05 58	0.03 19	0.02 21	0.02 31	0.06 49	0.06 45	0.06 53	0.06 62	0.07 66	0.04 38	0.05 41	0.03 13	0.04 105	0.03 38	0.05 40	0.04 16	0.03 18	0.05 57

RSM++	0.04 41	0.03 36	0.03 39	0.03 38	0.04 69	0.02 9	0.03 64	0.05 59	0.05 58	0.04 46	0.04 38	0.05 60	0.02 21	0.02 31	0.07 72	0.07 72	0.05 40	0.05 44	0.05 40	0.04 38	0.07 65	0.04 43	0.02 37	0.03 38	0.06 59	0.05 33	0.04 36	0.04 40

AEACV	0.04 41	0.03 36	0.02 10	0.04 67	0.03 42	0.02 9	0.02 25	0.03 27	0.03 18	0.03 22	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.02 31	0.06 49	0.06 45	0.05 40	0.05 44	0.07 66	0.04 38	0.06 54	0.04 43	0.01 4	0.02 11	0.06 59	0.07 75	0.04 36	0.03 14

BridgeDepth_RVC	0.05 63	0.04 66	0.04 74	0.04 67	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.04 44	0.07 112	0.05 66	0.06 79	0.05 60	0.04 80	0.02 31	0.07 72	0.07 72	0.05 40	0.07 82	0.05 40	0.05 68	0.06 54	0.06 84	0.02 37	0.03 38	0.06 59	0.08 86	0.07 83	0.07 86
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 63	0.03 36	0.02 10	0.03 38	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.05 59	0.06 84	0.06 75	0.06 79	0.09 92	0.02 21	0.03 66	0.06 49	0.06 45	0.08 71	0.06 62	0.07 66	0.05 68	0.08 76	0.04 43	0.02 37	0.03 38	0.05 40	0.06 54	0.05 53	0.05 57

DFGA-Net	0.05 63	0.05 90	0.03 39	0.04 67	0.03 42	0.04 66	0.03 64	0.05 59	0.04 35	0.06 75	0.05 58	0.10 101	0.04 80	0.03 66	0.07 72	0.07 72	0.09 81	0.07 82	0.07 66	0.05 68	0.07 65	0.04 43	0.03 81	0.04 71	0.07 75	0.07 75	0.06 75	0.09 96

anonymousdsp	0.05 63	0.04 66	0.04 74	0.03 38	0.04 69	0.04 66	0.04 105	0.06 72	0.05 58	0.06 75	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.03 66	0.07 72	0.08 88	0.08 71	0.06 62	0.08 83	0.05 68	0.09 82	0.05 65	0.03 81	0.03 38	0.05 40	0.05 33	0.05 53	0.05 57

iRaftStereo_RVC	0.05 63	0.03 36	0.03 39	0.03 38	0.03 42	0.03 43	0.02 25	0.05 59	0.04 35	0.06 75	0.05 58	0.05 60	0.03 54	0.02 31	0.06 49	0.06 45	0.10 88	0.07 82	0.07 66	0.05 68	0.09 82	0.05 65	0.02 37	0.03 38	0.07 75	0.06 54	0.05 53	0.05 57

RAFT + AFF	0.05 63	0.04 66	0.03 39	0.05 90	0.04 69	0.04 66	0.03 64	0.06 72	0.08 141	0.09 92	0.05 58	0.09 92	0.02 21	0.02 31	0.05 26	0.06 45	0.09 81	0.06 62	0.06 57	0.04 38	0.07 65	0.05 65	0.02 37	0.04 71	0.07 75	0.05 33	0.05 53	0.06 76

delet	0.05 63	0.05 90	0.04 74	0.06 113	0.05 88	0.05 97	0.05 117	0.04 44	0.04 35	0.06 75	0.05 58	0.10 101	0.05 107	0.03 66	0.07 72	0.06 45	0.07 65	0.06 62	0.06 57	0.06 88	0.06 54	0.04 43	0.03 81	0.05 96	0.07 75	0.07 75	0.05 53	0.04 40

TDLM	0.05 63	0.04 66	0.04 74	0.04 67	0.04 69	0.04 66	0.03 64	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.06 79	0.04 41	0.03 54	0.03 66	0.06 49	0.06 45	0.06 53	0.06 62	0.06 57	0.04 38	0.05 41	0.04 43	0.03 81	0.04 71	0.05 40	0.06 54	0.05 53	0.05 57

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 71	0.03 36	0.06 139	0.04 67	0.05 88	0.04 66	0.02 25	0.06 72	0.06 84	0.12 103	0.08 133	0.08 86	0.06 138	0.03 66	0.07 72	0.07 72	0.11 99	0.06 62	0.08 83	0.05 68	0.07 65	0.04 43	0.03 81	0.04 71	0.08 86	0.07 75	0.08 92	0.06 76

TS12	0.06 71	0.04 66	0.04 74	0.05 90	0.05 88	0.04 66	0.03 64	0.06 72	0.05 58	0.04 46	0.08 133	0.06 71	0.03 54	0.03 66	0.07 72	0.08 88	0.06 53	0.07 82	0.07 66	0.06 88	0.09 82	0.08 120	0.02 37	0.04 71	0.08 86	0.08 86	0.08 92	0.09 96

TS	0.06 71	0.04 66	0.04 74	0.05 90	0.05 88	0.04 66	0.03 64	0.06 72	0.05 58	0.04 46	0.08 133	0.06 71	0.03 54	0.03 66	0.07 72	0.08 88	0.06 53	0.07 82	0.07 66	0.06 88	0.09 82	0.08 120	0.02 37	0.04 71	0.08 86	0.08 86	0.08 92	0.09 96

LG-Stereo_L2	0.06 71	0.04 66	0.03 39	0.03 38	0.04 69	0.02 9	0.02 25	0.08 92	0.08 141	0.21 186	0.06 79	0.08 86	0.03 54	0.03 66	0.06 49	0.07 72	0.10 88	0.06 62	0.07 66	0.04 38	0.14 150	0.05 65	0.02 37	0.03 38	0.06 59	0.06 54	0.05 53	0.05 57

LG-Stereo_L1	0.06 71	0.04 66	0.03 39	0.04 67	0.03 42	0.02 9	0.02 25	0.08 92	0.09 175	0.21 186	0.06 79	0.05 60	0.03 54	0.03 66	0.06 49	0.07 72	0.10 88	0.06 62	0.07 66	0.04 38	0.14 150	0.05 65	0.02 37	0.03 38	0.06 59	0.06 54	0.05 53	0.05 57

LG-G_1	0.06 71	0.05 90	0.04 74	0.05 90	0.05 88	0.06 113	0.03 64	0.06 72	0.06 84	0.08 88	0.03 20	0.10 101	0.04 80	0.06 130	0.06 49	0.06 45	0.10 88	0.06 62	0.08 83	0.05 68	0.10 90	0.05 65	0.05 135	0.04 71	0.06 59	0.06 54	0.08 92	0.06 76

LG-G	0.06 71	0.05 90	0.04 74	0.05 90	0.05 88	0.06 113	0.03 64	0.06 72	0.06 84	0.08 88	0.03 20	0.10 101	0.04 80	0.06 130	0.06 49	0.06 45	0.10 88	0.06 62	0.08 83	0.05 68	0.10 90	0.05 65	0.05 135	0.04 71	0.06 59	0.06 54	0.08 92	0.06 76

LGtest1	0.06 71	0.04 66	0.03 39	0.04 67	0.04 69	0.04 66	0.03 64	0.08 92	0.08 141	0.07 84	0.04 38	0.06 71	0.03 54	0.05 113	0.07 72	0.07 72	0.11 99	0.07 82	0.10 110	0.07 104	0.12 103	0.06 84	0.04 105	0.03 38	0.07 75	0.07 75	0.08 92	0.06 76

SGD-Stereo	0.06 71	0.04 66	0.03 39	0.05 90	0.04 69	0.06 113	0.03 64	0.04 44	0.06 84	0.08 88	0.05 58	0.06 71	0.03 54	0.03 66	0.08 96	0.08 88	0.14 126	0.06 62	0.09 99	0.05 68	0.12 103	0.05 65	0.03 81	0.04 71	0.08 86	0.08 86	0.12 140	0.09 96

AIO_rvc	0.06 71	0.06 114	0.03 39	0.05 90	0.04 69	0.04 66	0.03 64	0.08 92	0.06 84	0.10 100	0.04 38	0.08 86	0.02 21	0.03 66	0.06 49	0.07 72	0.08 71	0.06 62	0.07 66	0.05 68	0.12 103	0.05 65	0.02 37	0.03 38	0.06 59	0.06 54	0.05 53	0.05 57

AIO_test	0.06 71	0.05 90	0.04 74	0.07 138	0.05 88	0.04 66	0.04 105	0.10 108	0.09 175	0.12 103	0.05 58	0.11 112	0.04 80	0.03 66	0.07 72	0.07 72	0.07 65	0.06 62	0.08 83	0.05 68	0.13 129	0.05 65	0.04 105	0.04 71	0.09 101	0.07 75	0.05 53	0.05 57

IGEV-Stereo+	0.06 71	0.03 36	0.03 39	0.03 38	0.04 69	0.04 66	0.03 64	0.16 159	0.06 84	0.20 175	0.06 79	0.06 71	0.03 54	0.04 97	0.07 72	0.08 88	0.10 88	0.06 62	0.09 99	0.07 104	0.12 103	0.06 84	0.03 81	0.03 38	0.07 75	0.06 54	0.03 18	0.06 76

plain	0.06 71	0.04 66	0.04 74	0.04 67	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.08 92	0.04 35	0.09 92	0.05 58	0.06 71	0.02 21	0.02 31	0.07 72	0.08 88	0.12 110	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.08 76	0.04 43	0.02 37	0.05 96	0.09 101	0.10 106	0.08 92	0.09 96

StereoVision	0.06 71	0.03 36	0.04 74	0.03 38	0.03 42	0.03 43	0.02 25	0.06 72	0.11 223	0.02 5	0.05 58	0.03 19	0.06 138	0.01 4	0.09 124	0.10 132	0.06 53	0.05 44	0.08 83	0.07 104	0.06 54	0.05 65	0.02 37	0.04 71	0.10 111	0.07 75	0.10 115	0.12 137

MIF-Stereo (partial)	0.06 71	0.05 90	0.06 139	0.05 90	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.08 92	0.07 112	0.07 84	0.04 38	0.05 60	0.06 138	0.04 97	0.08 96	0.08 88	0.11 99	0.08 92	0.08 83	0.05 68	0.09 82	0.05 65	0.02 37	0.06 125	0.10 111	0.08 86	0.07 83	0.08 89

MIM_Stereo	0.06 71	0.04 66	0.03 39	0.05 90	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.06 72	0.04 35	0.14 112	0.07 108	0.04 41	0.03 54	0.03 66	0.07 72	0.08 88	0.13 113	0.07 82	0.09 99	0.06 88	0.11 97	0.06 84	0.02 37	0.04 71	0.08 86	0.07 75	0.07 83	0.05 57

RAFT	0.06 71	0.03 36	0.05 108	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 25	0.07 87	0.04 35	0.04 46	0.06 79	0.07 81	0.05 107	0.01 4	0.06 49	0.06 45	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.04 38	0.06 54	0.07 105	0.01 4	0.04 71	0.13 148	0.14 184	0.13 154	0.15 170

AFF-stereo	0.06 71	0.05 90	0.05 108	0.05 90	0.04 69	0.04 66	0.03 64	0.11 112	0.06 84	0.16 125	0.05 58	0.08 86	0.03 54	0.02 31	0.07 72	0.08 88	0.08 71	0.05 44	0.09 99	0.04 38	0.09 82	0.05 65	0.02 37	0.04 71	0.10 111	0.08 86	0.07 83	0.07 86

MMNet	0.06 71	0.06 114	0.05 108	0.08 147	0.06 118	0.06 113	0.05 117	0.07 87	0.06 84	0.05 66	0.06 79	0.09 92	0.04 80	0.04 97	0.07 72	0.07 72	0.09 81	0.08 92	0.07 66	0.06 88	0.07 65	0.05 65	0.04 105	0.05 96	0.07 75	0.08 86	0.07 83	0.10 112

RYNet	0.06 71	0.04 66	0.04 74	0.04 67	0.04 69	0.04 66	0.03 64	0.05 59	0.11 223	0.05 66	0.04 38	0.04 41	0.03 54	0.03 66	0.07 72	0.06 45	0.07 65	0.08 92	0.07 66	0.05 68	0.05 41	0.05 65	0.11 270	0.04 71	0.06 59	0.15 214	0.06 75	0.05 57

AANet_RVC	0.06 71	0.05 90	0.06 139	0.05 90	0.06 118	0.04 66	0.05 117	0.05 59	0.06 84	0.05 66	0.06 79	0.05 60	0.04 80	0.04 97	0.08 96	0.07 72	0.08 71	0.08 92	0.07 66	0.07 104	0.07 65	0.07 105	0.05 135	0.05 96	0.07 75	0.08 86	0.06 75	0.08 89

YMNet	0.07 92	0.08 179	0.06 139	0.08 147	0.08 159	0.08 149	0.07 172	0.07 87	0.07 112	0.05 66	0.07 108	0.13 132	0.05 107	0.07 165	0.08 96	0.07 72	0.08 71	0.09 120	0.09 99	0.05 68	0.08 76	0.07 105	0.06 157	0.05 96	0.09 101	0.09 97	0.09 109	0.09 96

HUF	0.07 92	0.05 90	0.04 74	0.07 138	0.06 118	0.04 66	0.03 64	0.09 101	0.07 112	0.16 125	0.05 58	0.09 92	0.04 80	0.03 66	0.07 72	0.07 72	0.08 71	0.06 62	0.09 99	0.06 88	0.15 164	0.06 84	0.03 81	0.04 71	0.08 86	0.06 54	0.06 75	0.05 57

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 92	0.05 90	0.03 39	0.04 67	0.05 88	0.04 66	0.02 25	0.11 112	0.06 84	0.22 201	0.05 58	0.05 60	0.02 21	0.03 66	0.07 72	0.09 106	0.12 110	0.08 92	0.09 99	0.07 104	0.16 184	0.07 105	0.02 37	0.03 38	0.07 75	0.08 86	0.07 83	0.05 57

MaDis-Stereo	0.07 92	0.04 66	0.05 108	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.03 64	0.06 72	0.06 84	0.04 46	0.06 79	0.10 101	0.05 107	0.02 31	0.07 72	0.08 88	0.10 88	0.09 120	0.07 66	0.05 68	0.10 90	0.10 193	0.01 4	0.05 96	0.12 136	0.18 273	0.13 154	0.16 182

UniTT-Stereo	0.07 92	0.04 66	0.04 74	0.03 38	0.03 42	0.05 97	0.03 64	0.06 72	0.05 58	0.06 75	0.04 38	0.07 81	0.12 244	0.07 165	0.08 96	0.07 72	0.11 99	0.08 92	0.08 83	0.07 104	0.09 82	0.08 120	0.07 187	0.04 71	0.10 111	0.16 237	0.06 75	0.10 112

LL-Strereo2	0.07 92	0.03 36	0.03 39	0.04 67	0.05 88	0.04 66	0.03 64	0.06 72	0.07 112	0.15 118	0.07 108	0.08 86	0.05 107	0.04 97	0.08 96	0.09 106	0.13 113	0.07 82	0.10 110	0.06 88	0.10 90	0.06 84	0.03 81	0.04 71	0.08 86	0.10 106	0.08 92	0.05 57

RAFT_CTSACE	0.07 92	0.04 66	0.06 139	0.03 38	0.04 69	0.05 97	0.05 117	0.06 72	0.06 84	0.09 92	0.04 38	0.10 101	0.09 208	0.03 66	0.08 96	0.08 88	0.11 99	0.07 82	0.07 66	0.05 68	0.12 103	0.08 120	0.03 81	0.06 125	0.12 136	0.12 141	0.12 140	0.16 182

AASNet	0.07 92	0.06 114	0.04 74	0.09 172	0.07 136	0.08 149	0.05 117	0.08 92	0.05 58	0.07 84	0.07 108	0.07 81	0.04 80	0.04 97	0.07 72	0.07 72	0.10 88	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.07 65	0.06 84	0.04 105	0.06 125	0.08 86	0.08 86	0.06 75	0.06 76

ARAFT	0.07 92	0.04 66	0.04 74	0.05 90	0.05 88	0.05 97	0.02 25	0.09 101	0.06 84	0.12 103	0.06 79	0.12 120	0.03 54	0.03 66	0.07 72	0.07 72	0.12 110	0.09 120	0.09 99	0.05 68	0.11 97	0.08 120	0.03 81	0.04 71	0.10 111	0.09 97	0.09 109	0.09 96

DMCA	0.07 92	0.05 90	0.07 178	0.06 113	0.06 118	0.05 97	0.07 172	0.09 101	0.07 112	0.06 75	0.09 159	0.07 81	0.06 138	0.06 130	0.08 96	0.08 88	0.11 99	0.10 145	0.08 83	0.07 104	0.09 82	0.06 84	0.06 157	0.06 125	0.08 86	0.10 106	0.06 75	0.08 89

GANet	0.07 92	0.07 139	0.06 139	0.06 113	0.06 118	0.07 136	0.06 152	0.08 92	0.05 58	0.06 75	0.07 108	0.06 71	0.04 80	0.04 97	0.07 72	0.08 88	0.09 81	0.10 145	0.07 66	0.05 68	0.07 65	0.05 65	0.05 135	0.05 96	0.08 86	0.07 75	0.07 83	0.06 76

CVANet_RVC	0.07 92	0.07 139	0.07 178	0.08 147	0.06 118	0.07 136	0.05 117	0.06 72	0.05 58	0.06 75	0.09 159	0.05 60	0.04 80	0.04 97	0.08 96	0.08 88	0.08 71	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.08 76	0.06 84	0.04 105	0.05 96	0.08 86	0.07 75	0.07 83	0.10 112

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 104	0.05 90	0.04 74	0.03 38	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.12 116	0.06 84	0.21 186	0.05 58	0.08 86	0.03 54	0.05 113	0.08 96	0.09 106	0.13 113	0.09 120	0.10 110	0.06 88	0.16 184	0.07 105	0.04 105	0.04 71	0.07 75	0.09 97	0.08 92	0.10 112

MGS-Stereo	0.08 104	0.06 114	0.04 74	0.05 90	0.05 88	0.04 66	0.03 64	0.12 116	0.05 58	0.09 92	0.07 108	0.10 101	0.04 80	0.05 113	0.07 72	0.08 88	0.15 137	0.11 167	0.12 129	0.09 159	0.13 129	0.07 105	0.05 135	0.05 96	0.10 111	0.09 97	0.11 130	0.10 112

anonymousdsp2	0.08 104	0.07 139	0.05 108	0.06 113	0.05 88	0.06 113	0.05 117	0.12 116	0.06 84	0.17 135	0.06 79	0.09 92	0.04 80	0.05 113	0.07 72	0.08 88	0.13 113	0.08 92	0.11 116	0.07 104	0.13 129	0.07 105	0.05 135	0.06 125	0.09 101	0.08 86	0.08 92	0.07 86

test_5	0.08 104	0.05 90	0.07 178	0.04 67	0.04 69	0.04 66	0.04 105	0.09 101	0.05 58	0.05 66	0.07 108	0.12 120	0.12 244	0.02 31	0.08 96	0.09 106	0.07 65	0.07 82	0.08 83	0.06 88	0.10 90	0.10 193	0.02 37	0.08 195	0.10 111	0.14 184	0.13 154	0.18 222

AnonymousM	0.08 104	0.05 90	0.04 74	0.06 113	0.05 88	0.04 66	0.04 105	0.13 135	0.05 58	0.20 175	0.06 79	0.11 112	0.03 54	0.06 130	0.10 165	0.10 132	0.19 210	0.09 120	0.12 129	0.07 104	0.16 184	0.06 84	0.04 105	0.04 71	0.08 86	0.11 125	0.10 115	0.10 112

raft+_RVC	0.08 104	0.06 114	0.05 108	0.06 113	0.06 118	0.07 136	0.04 105	0.10 108	0.08 141	0.17 135	0.08 133	0.09 92	0.04 80	0.04 97	0.08 96	0.08 88	0.13 113	0.09 120	0.11 116	0.06 88	0.13 129	0.06 84	0.04 105	0.05 96	0.11 128	0.09 97	0.09 109	0.09 96

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 104	0.06 114	0.05 108	0.05 90	0.04 69	0.04 66	0.04 105	0.14 144	0.07 112	0.21 186	0.04 38	0.12 120	0.04 80	0.03 66	0.08 96	0.09 106	0.09 81	0.06 62	0.11 116	0.05 68	0.11 97	0.06 84	0.03 81	0.05 96	0.13 148	0.09 97	0.09 109	0.09 96

CCAANet	0.08 104	0.07 139	0.06 139	0.09 172	0.06 118	0.07 136	0.09 212	0.08 92	0.07 112	0.07 84	0.07 108	0.14 148	0.05 107	0.05 113	0.10 165	0.10 132	0.10 88	0.09 120	0.07 66	0.06 88	0.08 76	0.06 84	0.04 105	0.04 71	0.08 86	0.10 106	0.07 83	0.09 96

DF_test	0.09 112	0.04 66	0.04 74	0.03 38	0.04 69	0.06 113	0.03 64	0.16 159	0.09 175	0.21 186	0.07 108	0.17 183	0.05 107	0.10 227	0.09 124	0.10 132	0.18 185	0.08 92	0.13 145	0.07 104	0.19 237	0.09 161	0.06 157	0.05 96	0.07 75	0.12 141	0.10 115	0.08 89

test_for_model	0.09 112	0.05 90	0.04 74	0.05 90	0.07 136	0.04 66	0.03 64	0.12 116	0.08 141	0.23 220	0.05 58	0.15 155	0.05 107	0.06 130	0.08 96	0.09 106	0.18 185	0.10 145	0.13 145	0.08 128	0.14 150	0.07 105	0.04 105	0.05 96	0.09 101	0.10 106	0.08 92	0.09 96

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 112	0.05 90	0.04 74	0.05 90	0.07 136	0.04 66	0.03 64	0.12 116	0.08 141	0.23 220	0.05 58	0.15 155	0.05 107	0.06 130	0.08 96	0.09 106	0.18 185	0.10 145	0.13 145	0.08 128	0.14 150	0.07 105	0.04 105	0.05 96	0.09 101	0.10 106	0.08 92	0.09 96

testlalala	0.09 112	0.05 90	0.04 74	0.05 90	0.07 136	0.04 66	0.03 64	0.12 116	0.08 141	0.23 220	0.05 58	0.15 155	0.05 107	0.06 130	0.08 96	0.09 106	0.18 185	0.10 145	0.13 145	0.08 128	0.14 150	0.07 105	0.04 105	0.05 96	0.09 101	0.10 106	0.08 92	0.09 96

GCAPDPT-zeroshot	0.09 112	0.05 90	0.04 74	0.05 90	0.07 136	0.04 66	0.03 64	0.12 116	0.08 141	0.23 220	0.05 58	0.15 155	0.05 107	0.06 130	0.08 96	0.09 106	0.18 185	0.10 145	0.13 145	0.08 128	0.14 150	0.07 105	0.04 105	0.05 96	0.09 101	0.10 106	0.08 92	0.09 96

GCAP-Stereo	0.09 112	0.05 90	0.04 74	0.05 90	0.07 136	0.04 66	0.03 64	0.12 116	0.08 141	0.23 220	0.05 58	0.15 155	0.05 107	0.06 130	0.08 96	0.09 106	0.18 185	0.10 145	0.13 145	0.08 128	0.14 150	0.07 105	0.04 105	0.05 96	0.09 101	0.10 106	0.08 92	0.09 96

4D-IteraStereo	0.09 112	0.06 114	0.05 108	0.06 113	0.06 118	0.06 113	0.04 105	0.15 150	0.10 203	0.22 201	0.08 133	0.14 148	0.06 138	0.03 66	0.09 124	0.10 132	0.17 164	0.09 120	0.11 116	0.08 128	0.15 164	0.06 84	0.03 81	0.05 96	0.10 111	0.10 106	0.08 92	0.08 89

LoS_RVC	0.09 112	0.07 139	0.05 108	0.05 90	0.06 118	0.06 113	0.05 117	0.13 135	0.08 141	0.18 148	0.11 199	0.12 120	0.06 138	0.07 165	0.09 124	0.09 106	0.10 88	0.08 92	0.12 129	0.08 128	0.17 202	0.09 161	0.05 135	0.06 125	0.15 186	0.11 125	0.10 115	0.13 144

tt_ll	0.09 112	0.07 139	0.05 108	0.05 90	0.06 118	0.06 113	0.05 117	0.13 135	0.08 141	0.18 148	0.11 199	0.12 120	0.06 138	0.07 165	0.09 124	0.09 106	0.10 88	0.08 92	0.12 129	0.08 128	0.17 202	0.09 161	0.05 135	0.06 125	0.15 186	0.11 125	0.10 115	0.13 144

CAS	0.09 112	0.07 139	0.05 108	0.06 113	0.05 88	0.05 97	0.04 105	0.14 144	0.06 84	0.11 101	0.11 199	0.11 112	0.05 107	0.07 165	0.09 124	0.09 106	0.11 99	0.10 145	0.14 159	0.07 104	0.12 103	0.08 120	0.05 135	0.05 96	0.13 148	0.11 125	0.09 109	0.14 155

TestStereo1	0.09 112	0.07 139	0.06 139	0.04 67	0.05 88	0.06 113	0.06 152	0.07 87	0.07 112	0.09 92	0.07 108	0.11 112	0.14 276	0.04 97	0.10 165	0.10 132	0.11 99	0.09 120	0.09 99	0.08 128	0.13 129	0.12 252	0.02 37	0.05 96	0.15 186	0.14 184	0.16 197	0.20 247

TESTraft	0.09 112	0.06 114	0.06 139	0.04 67	0.04 69	0.05 97	0.06 152	0.09 101	0.08 141	0.09 92	0.08 133	0.12 120	0.13 260	0.03 66	0.09 124	0.10 132	0.11 99	0.09 120	0.08 83	0.07 104	0.13 129	0.12 252	0.02 37	0.05 96	0.14 173	0.13 160	0.14 167	0.20 247

IER	0.09 112	0.07 139	0.07 178	0.09 172	0.07 136	0.09 165	0.06 152	0.12 116	0.07 112	0.14 112	0.11 199	0.11 112	0.07 171	0.06 130	0.09 124	0.09 106	0.14 126	0.11 167	0.11 116	0.07 104	0.12 103	0.08 120	0.06 157	0.06 125	0.10 111	0.11 125	0.11 130	0.14 155

RAFT+CT+SA	0.09 112	0.05 90	0.07 178	0.05 90	0.05 88	0.04 66	0.05 117	0.13 135	0.07 112	0.08 88	0.07 108	0.15 155	0.13 260	0.04 97	0.11 215	0.10 132	0.09 81	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.12 103	0.11 230	0.02 37	0.06 125	0.13 148	0.13 160	0.11 130	0.17 198

SA-5K	0.09 112	0.07 139	0.06 139	0.04 67	0.05 88	0.06 113	0.06 152	0.07 87	0.07 112	0.09 92	0.07 108	0.11 112	0.14 276	0.04 97	0.10 165	0.10 132	0.11 99	0.09 120	0.09 99	0.08 128	0.13 129	0.12 252	0.02 37	0.05 96	0.15 186	0.14 184	0.16 197	0.20 247

test_4	0.09 112	0.05 90	0.07 178	0.05 90	0.06 118	0.03 43	0.02 25	0.12 116	0.09 175	0.17 135	0.06 79	0.09 92	0.06 138	0.03 66	0.09 124	0.10 132	0.15 137	0.08 92	0.10 110	0.07 104	0.17 202	0.09 161	0.02 37	0.07 164	0.10 111	0.14 184	0.12 140	0.19 234

CIPLG	0.09 112	0.06 114	0.05 108	0.06 113	0.06 118	0.09 165	0.06 152	0.18 209	0.06 84	0.20 175	0.08 133	0.13 132	0.07 171	0.06 130	0.08 96	0.10 132	0.17 164	0.11 167	0.11 116	0.09 159	0.13 129	0.06 84	0.04 105	0.06 125	0.10 111	0.10 106	0.10 115	0.10 112

IPLGR_C	0.09 112	0.06 114	0.05 108	0.06 113	0.06 118	0.09 165	0.06 152	0.18 209	0.06 84	0.20 175	0.08 133	0.13 132	0.07 171	0.06 130	0.08 96	0.11 183	0.17 164	0.11 167	0.11 116	0.09 159	0.13 129	0.06 84	0.04 105	0.06 125	0.10 111	0.09 97	0.10 115	0.10 112

ACRE	0.09 112	0.06 114	0.05 108	0.06 113	0.06 118	0.09 165	0.06 152	0.18 209	0.06 84	0.20 175	0.08 133	0.13 132	0.07 171	0.06 130	0.08 96	0.10 132	0.17 164	0.11 167	0.11 116	0.09 159	0.13 129	0.06 84	0.04 105	0.06 125	0.10 111	0.10 106	0.10 115	0.10 112

rafts_anoy	0.09 112	0.08 179	0.07 178	0.07 138	0.07 136	0.06 113	0.05 117	0.13 135	0.05 58	0.17 135	0.10 178	0.12 120	0.05 107	0.03 66	0.10 165	0.10 132	0.15 137	0.12 203	0.14 159	0.07 104	0.15 164	0.08 120	0.04 105	0.06 125	0.11 128	0.10 106	0.09 109	0.11 122

RALCasStereoNet	0.09 112	0.08 179	0.06 139	0.09 172	0.07 136	0.06 113	0.05 117	0.12 116	0.05 58	0.18 148	0.07 108	0.12 120	0.05 107	0.04 97	0.10 165	0.10 132	0.18 185	0.12 203	0.14 159	0.08 128	0.15 164	0.08 120	0.05 135	0.06 125	0.12 136	0.10 106	0.10 115	0.08 89

RALAANet	0.09 112	0.08 179	0.06 139	0.07 138	0.06 118	0.08 149	0.05 117	0.10 108	0.07 112	0.12 103	0.10 178	0.10 101	0.06 138	0.03 66	0.09 124	0.09 106	0.13 113	0.11 167	0.16 191	0.09 159	0.12 103	0.08 120	0.04 105	0.06 125	0.12 136	0.10 106	0.11 130	0.11 122

UPFNet	0.09 112	0.08 179	0.08 205	0.09 172	0.08 159	0.09 165	0.06 152	0.12 116	0.09 175	0.14 112	0.10 178	0.12 120	0.06 138	0.07 165	0.08 96	0.10 132	0.13 113	0.11 167	0.10 110	0.07 104	0.10 90	0.07 105	0.06 157	0.07 164	0.09 101	0.11 125	0.10 115	0.11 122

HITNet	0.09 112	0.07 139	0.06 139	0.08 147	0.08 159	0.08 149	0.05 117	0.11 112	0.07 112	0.19 161	0.08 133	0.12 120	0.07 171	0.07 165	0.09 124	0.08 88	0.13 113	0.10 145	0.10 110	0.07 104	0.11 97	0.09 161	0.06 157	0.06 125	0.12 136	0.11 125	0.16 197	0.14 155
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
small-0shot	0.10 136	0.05 90	0.04 74	0.06 113	0.05 88	0.06 113	0.04 105	0.16 159	0.10 203	0.19 161	0.06 79	0.15 155	0.07 171	0.09 213	0.08 96	0.10 132	0.18 185	0.09 120	0.13 145	0.07 104	0.19 237	0.08 120	0.03 81	0.05 96	0.14 173	0.12 141	0.13 154	0.17 198

anonymous	0.10 136	0.04 66	0.05 108	0.04 67	0.08 159	0.07 136	0.05 117	0.18 209	0.08 141	0.18 148	0.06 79	0.16 174	0.06 138	0.10 227	0.09 124	0.10 132	0.19 210	0.09 120	0.14 159	0.08 128	0.20 256	0.08 120	0.04 105	0.06 125	0.15 186	0.09 97	0.14 167	0.15 170

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 136	0.04 66	0.06 139	0.04 67	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.15 150	0.09 175	0.19 161	0.09 159	0.16 174	0.05 107	0.06 130	0.10 165	0.09 106	0.14 126	0.08 92	0.11 116	0.07 104	0.16 184	0.08 120	0.04 105	0.05 96	0.16 205	0.12 141	0.14 167	0.16 182

DepthFocus	0.10 136	0.05 90	0.05 108	0.09 172	0.05 88	0.06 113	0.04 105	0.17 174	0.07 112	0.21 186	0.09 159	0.13 132	0.04 80	0.10 227	0.09 124	0.09 106	0.17 164	0.09 120	0.18 232	0.10 192	0.18 219	0.08 120	0.09 243	0.05 96	0.08 86	0.11 125	0.14 167	0.12 137

castereo++	0.10 136	0.07 139	0.05 108	0.07 138	0.07 136	0.06 113	0.05 117	0.16 159	0.10 203	0.24 243	0.08 133	0.17 183	0.06 138	0.05 113	0.09 124	0.10 132	0.18 185	0.09 120	0.14 159	0.08 128	0.21 282	0.08 120	0.05 135	0.07 164	0.12 136	0.13 160	0.12 140	0.11 122

castereo	0.10 136	0.07 139	0.06 139	0.06 113	0.07 136	0.08 149	0.05 117	0.16 159	0.11 223	0.24 243	0.10 178	0.15 155	0.04 80	0.05 113	0.09 124	0.10 132	0.19 210	0.09 120	0.14 159	0.07 104	0.20 256	0.08 120	0.04 105	0.07 164	0.13 148	0.12 141	0.12 140	0.13 144

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 136	0.07 139	0.07 178	0.08 147	0.05 88	0.07 136	0.03 64	0.11 112	0.15 273	0.20 175	0.14 243	0.12 120	0.07 171	0.07 165	0.09 124	0.09 106	0.16 147	0.11 167	0.12 129	0.08 128	0.12 103	0.11 230	0.06 157	0.07 164	0.12 136	0.15 214	0.12 140	0.16 182

CASnet	0.10 136	0.06 114	0.05 108	0.08 147	0.09 187	0.11 202	0.05 117	0.18 209	0.10 203	0.23 220	0.11 199	0.13 132	0.06 138	0.08 191	0.10 165	0.10 132	0.16 147	0.08 92	0.19 245	0.08 128	0.14 150	0.06 84	0.06 157	0.06 125	0.12 136	0.10 106	0.14 167	0.10 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 136	0.09 199	0.06 139	0.08 147	0.06 118	0.09 165	0.06 152	0.09 101	0.07 112	0.18 148	0.11 199	0.11 112	0.10 225	0.06 130	0.09 124	0.10 132	0.14 126	0.09 120	0.19 245	0.09 159	0.12 103	0.06 84	0.05 135	0.06 125	0.11 128	0.10 106	0.15 185	0.12 137

SA	0.10 136	0.07 139	0.07 178	0.06 113	0.05 88	0.08 149	0.04 105	0.12 116	0.05 58	0.16 125	0.07 108	0.16 174	0.03 54	0.04 97	0.10 165	0.10 132	0.13 113	0.11 167	0.12 129	0.09 159	0.14 150	0.10 193	0.03 81	0.06 125	0.16 205	0.15 214	0.13 154	0.21 263

IPLG	0.10 136	0.07 139	0.07 178	0.07 138	0.07 136	0.06 113	0.05 117	0.15 150	0.06 84	0.22 201	0.06 79	0.15 155	0.05 107	0.04 97	0.09 124	0.10 132	0.16 147	0.10 145	0.14 159	0.09 159	0.13 129	0.08 120	0.04 105	0.07 164	0.13 148	0.12 141	0.11 130	0.09 96

test-3	0.10 136	0.06 114	0.04 74	0.06 113	0.08 159	0.06 113	0.05 117	0.17 174	0.07 112	0.24 243	0.08 133	0.19 214	0.08 192	0.06 130	0.11 215	0.11 183	0.20 235	0.10 145	0.15 177	0.10 192	0.16 184	0.10 193	0.05 135	0.06 125	0.10 111	0.11 125	0.12 140	0.11 122

test_1	0.10 136	0.06 114	0.04 74	0.06 113	0.08 159	0.06 113	0.05 117	0.17 174	0.07 112	0.24 243	0.08 133	0.19 214	0.08 192	0.06 130	0.11 215	0.11 183	0.20 235	0.10 145	0.15 177	0.10 192	0.16 184	0.10 193	0.05 135	0.06 125	0.10 111	0.11 125	0.12 140	0.11 122

raftrobust	0.10 136	0.08 179	0.06 139	0.08 147	0.07 136	0.05 97	0.04 105	0.14 144	0.06 84	0.25 271	0.08 133	0.13 132	0.05 107	0.05 113	0.09 124	0.09 106	0.17 164	0.12 203	0.12 129	0.09 159	0.17 202	0.08 120	0.05 135	0.06 125	0.13 148	0.12 141	0.10 115	0.11 122

DMCA-RVC	0.10 136	0.08 179	0.11 255	0.08 147	0.09 187	0.08 149	0.08 190	0.12 116	0.09 175	0.13 109	0.13 231	0.13 132	0.07 171	0.06 130	0.14 278	0.12 235	0.14 126	0.13 238	0.11 116	0.10 192	0.12 103	0.10 193	0.07 187	0.09 228	0.10 111	0.10 106	0.10 115	0.11 122

LGCAT	0.11 151	0.09 199	0.08 205	0.08 147	0.07 136	0.10 188	0.06 152	0.17 174	0.07 112	0.22 201	0.10 178	0.15 155	0.07 171	0.07 165	0.09 124	0.10 132	0.18 185	0.10 145	0.17 210	0.08 128	0.19 237	0.10 193	0.08 221	0.06 125	0.11 128	0.13 160	0.15 185	0.11 122

HLF11	0.11 151	0.09 199	0.07 178	0.11 214	0.07 136	0.09 165	0.07 172	0.19 242	0.07 112	0.19 161	0.09 159	0.17 183	0.06 138	0.07 165	0.09 124	0.10 132	0.19 210	0.12 203	0.16 191	0.09 159	0.13 129	0.09 161	0.07 187	0.07 164	0.13 148	0.14 184	0.15 185	0.14 155

S2M2_XL	0.11 151	0.07 139	0.08 205	0.07 138	0.07 136	0.10 188	0.08 190	0.18 209	0.06 84	0.21 186	0.09 159	0.22 266	0.05 107	0.06 130	0.09 124	0.10 132	0.19 210	0.09 120	0.17 210	0.09 159	0.20 256	0.09 161	0.08 221	0.07 164	0.11 128	0.09 97	0.14 167	0.16 182
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.11 151	0.10 217	0.08 205	0.09 172	0.08 159	0.09 165	0.06 152	0.17 174	0.10 203	0.19 161	0.11 199	0.11 112	0.07 171	0.07 165	0.13 258	0.14 287	0.15 137	0.11 167	0.12 129	0.07 104	0.12 103	0.09 161	0.06 157	0.07 164	0.13 148	0.12 141	0.11 130	0.13 144

G2L-Stereo	0.11 151	0.10 217	0.08 205	0.09 172	0.09 187	0.08 149	0.07 172	0.17 174	0.08 141	0.22 201	0.10 178	0.16 174	0.13 260	0.07 165	0.09 124	0.11 183	0.16 147	0.11 167	0.11 116	0.09 159	0.15 164	0.10 193	0.09 243	0.07 164	0.14 173	0.15 214	0.14 167	0.11 122

trnet	0.11 151	0.08 179	0.05 108	0.08 147	0.08 159	0.07 136	0.05 117	0.18 209	0.05 58	0.27 305	0.08 133	0.18 202	0.06 138	0.08 191	0.09 124	0.10 132	0.21 248	0.08 92	0.12 129	0.08 128	0.20 256	0.09 161	0.06 157	0.05 96	0.12 136	0.14 184	0.18 240	0.17 198

EGLCR-Stereo	0.11 151	0.06 114	0.04 74	0.08 147	0.08 159	0.07 136	0.05 117	0.17 174	0.09 175	0.27 305	0.06 79	0.19 214	0.06 138	0.08 191	0.08 96	0.10 132	0.20 235	0.10 145	0.16 191	0.07 104	0.17 202	0.08 120	0.04 105	0.06 125	0.10 111	0.13 160	0.18 240	0.17 198

Sa-1000	0.11 151	0.07 139	0.07 178	0.06 113	0.05 88	0.09 165	0.03 64	0.12 116	0.07 112	0.18 148	0.08 133	0.19 214	0.05 107	0.06 130	0.10 165	0.10 132	0.16 147	0.12 203	0.14 159	0.09 159	0.17 202	0.10 193	0.04 105	0.05 96	0.19 261	0.16 237	0.13 154	0.20 247

MIPNet	0.11 151	0.09 199	0.06 139	0.07 138	0.08 159	0.07 136	0.05 117	0.17 174	0.06 84	0.23 220	0.07 108	0.16 174	0.08 192	0.05 113	0.10 165	0.11 183	0.17 164	0.11 167	0.20 258	0.12 244	0.13 129	0.11 230	0.05 135	0.07 164	0.16 205	0.15 214	0.11 130	0.13 144

GMOStereo	0.11 151	0.07 139	0.09 224	0.06 113	0.05 88	0.06 113	0.05 117	0.17 174	0.09 175	0.24 243	0.07 108	0.17 183	0.09 208	0.05 113	0.11 215	0.12 235	0.17 164	0.08 92	0.12 129	0.08 128	0.19 237	0.08 120	0.03 81	0.07 164	0.18 246	0.18 273	0.14 167	0.17 198

error version	0.11 151	0.07 139	0.09 224	0.06 113	0.05 88	0.06 113	0.05 117	0.17 174	0.09 175	0.24 243	0.07 108	0.17 183	0.09 208	0.05 113	0.11 215	0.12 235	0.17 164	0.08 92	0.12 129	0.08 128	0.19 237	0.08 120	0.03 81	0.07 164	0.18 246	0.18 273	0.14 167	0.17 198

test-v	0.11 151	0.07 139	0.09 224	0.06 113	0.05 88	0.06 113	0.05 117	0.17 174	0.09 175	0.24 243	0.07 108	0.17 183	0.09 208	0.05 113	0.11 215	0.12 235	0.17 164	0.08 92	0.12 129	0.08 128	0.19 237	0.08 120	0.03 81	0.07 164	0.18 246	0.18 273	0.14 167	0.17 198

test_3	0.11 151	0.07 139	0.07 178	0.06 113	0.08 159	0.05 97	0.05 117	0.17 174	0.10 203	0.24 243	0.09 159	0.22 266	0.12 244	0.06 130	0.13 258	0.13 267	0.20 235	0.09 120	0.14 159	0.10 192	0.18 219	0.09 161	0.04 105	0.08 195	0.13 148	0.14 184	0.13 154	0.14 155

test-2	0.11 151	0.07 139	0.09 224	0.06 113	0.05 88	0.06 113	0.05 117	0.17 174	0.09 175	0.24 243	0.07 108	0.17 183	0.09 208	0.05 113	0.11 215	0.12 235	0.17 164	0.08 92	0.12 129	0.08 128	0.19 237	0.08 120	0.03 81	0.07 164	0.18 246	0.18 273	0.14 167	0.17 198

CREStereo++_RVC	0.11 151	0.07 139	0.05 108	0.08 147	0.09 187	0.08 149	0.07 172	0.16 159	0.09 175	0.26 288	0.09 159	0.17 183	0.13 260	0.08 191	0.09 124	0.10 132	0.19 210	0.08 92	0.13 145	0.07 104	0.20 256	0.08 120	0.06 157	0.06 125	0.14 173	0.12 141	0.16 197	0.15 170
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	0.11 151	0.06 114	0.06 139	0.10 194	0.09 187	0.08 149	0.06 152	0.12 116	0.08 141	0.22 201	0.08 133	0.13 132	0.08 192	0.08 191	0.10 165	0.13 267	0.19 210	0.13 238	0.18 232	0.08 128	0.18 219	0.10 193	0.06 157	0.06 125	0.11 128	0.11 125	0.15 185	0.14 155

XX-TBD	0.11 151	0.06 114	0.06 139	0.10 194	0.09 187	0.08 149	0.06 152	0.12 116	0.08 141	0.22 201	0.08 133	0.13 132	0.08 192	0.08 191	0.10 165	0.13 267	0.19 210	0.13 238	0.18 232	0.08 128	0.18 219	0.10 193	0.06 157	0.06 125	0.11 128	0.11 125	0.15 185	0.14 155

UNet	0.11 151	0.09 199	0.09 224	0.10 194	0.08 159	0.10 188	0.08 190	0.15 150	0.08 141	0.17 135	0.10 178	0.13 132	0.09 208	0.07 165	0.09 124	0.10 132	0.16 147	0.13 238	0.12 129	0.08 128	0.12 103	0.09 161	0.08 221	0.09 228	0.12 136	0.14 184	0.10 115	0.11 122

CREStereo	0.11 151	0.08 179	0.06 139	0.08 147	0.08 159	0.07 136	0.05 117	0.18 209	0.05 58	0.26 288	0.08 133	0.18 202	0.06 138	0.08 191	0.09 124	0.10 132	0.22 264	0.08 92	0.13 145	0.08 128	0.20 256	0.09 161	0.06 157	0.06 125	0.12 136	0.13 160	0.17 215	0.16 182
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	0.11 151	0.10 217	0.08 205	0.09 172	0.10 212	0.09 165	0.06 152	0.14 144	0.08 141	0.18 148	0.15 259	0.09 92	0.06 138	0.08 191	0.10 165	0.10 132	0.17 164	0.13 238	0.14 159	0.10 192	0.12 103	0.10 193	0.08 221	0.09 228	0.13 148	0.13 160	0.10 115	0.11 122

DSFCA	0.11 151	0.12 249	0.09 224	0.10 194	0.08 159	0.11 202	0.11 242	0.12 116	0.09 175	0.12 103	0.14 243	0.14 148	0.08 192	0.05 113	0.10 165	0.11 183	0.15 137	0.12 203	0.16 191	0.10 192	0.13 129	0.12 252	0.07 187	0.09 228	0.13 148	0.14 184	0.10 115	0.13 144

PMTNet	0.11 151	0.10 217	0.06 139	0.12 228	0.09 187	0.07 136	0.06 152	0.18 209	0.06 84	0.28 321	0.06 79	0.18 202	0.04 80	0.07 165	0.10 165	0.11 183	0.18 185	0.08 92	0.14 159	0.08 128	0.18 219	0.10 193	0.07 187	0.05 96	0.13 148	0.12 141	0.17 215	0.16 182

BEATNet_4x	0.11 151	0.10 217	0.08 205	0.09 172	0.09 187	0.09 165	0.08 190	0.12 116	0.08 141	0.21 186	0.09 159	0.15 155	0.09 208	0.08 191	0.11 215	0.10 132	0.13 113	0.13 238	0.11 116	0.08 128	0.13 129	0.12 252	0.08 221	0.08 195	0.13 148	0.13 160	0.18 240	0.18 222

ADCP+	0.11 151	0.10 217	0.08 205	0.09 172	0.07 136	0.09 165	0.08 190	0.14 144	0.11 223	0.16 125	0.12 219	0.18 202	0.08 192	0.07 165	0.11 215	0.10 132	0.16 147	0.11 167	0.14 159	0.09 159	0.12 103	0.09 161	0.08 221	0.08 195	0.11 128	0.16 237	0.11 130	0.11 122

RASNet	0.11 151	0.10 217	0.10 240	0.09 172	0.07 136	0.08 149	0.08 190	0.19 242	0.09 175	0.17 135	0.10 178	0.13 132	0.09 208	0.06 130	0.09 124	0.10 132	0.14 126	0.09 120	0.12 129	0.06 88	0.15 164	0.09 161	0.05 135	0.10 247	0.13 148	0.12 141	0.17 215	0.17 198

DISCO	0.11 151	0.10 217	0.08 205	0.10 194	0.09 187	0.11 202	0.09 212	0.10 108	0.08 141	0.15 118	0.11 199	0.12 120	0.07 171	0.06 130	0.09 124	0.11 183	0.15 137	0.10 145	0.14 159	0.10 192	0.12 103	0.10 193	0.06 157	0.09 228	0.14 173	0.12 141	0.13 154	0.11 122

iResNet_ROB	0.11 151	0.08 179	0.07 178	0.11 214	0.08 159	0.12 220	0.08 190	0.15 150	0.08 141	0.23 220	0.11 199	0.15 155	0.15 284	0.06 130	0.08 96	0.09 106	0.16 147	0.12 203	0.14 159	0.09 159	0.15 164	0.10 193	0.07 187	0.08 195	0.15 186	0.12 141	0.15 185	0.15 170

DN-CSS_ROB	0.11 151	0.09 199	0.12 268	0.08 147	0.09 187	0.08 149	0.08 190	0.16 159	0.10 203	0.23 220	0.17 279	0.19 214	0.14 276	0.05 113	0.09 124	0.09 106	0.13 113	0.10 145	0.18 232	0.09 159	0.12 103	0.08 120	0.07 187	0.08 195	0.13 148	0.11 125	0.12 140	0.11 122

DNSM	0.12 179	0.08 179	0.06 139	0.08 147	0.08 159	0.11 202	0.06 152	0.19 242	0.08 141	0.26 288	0.06 79	0.21 250	0.03 54	0.10 227	0.10 165	0.10 132	0.22 264	0.10 145	0.15 177	0.09 159	0.21 282	0.10 193	0.06 157	0.06 125	0.15 186	0.12 141	0.17 215	0.18 222

ManiGeoR	0.12 179	0.10 217	0.08 205	0.12 228	0.09 187	0.11 202	0.07 172	0.20 262	0.10 203	0.20 175	0.11 199	0.20 231	0.06 138	0.06 130	0.10 165	0.11 183	0.18 185	0.11 167	0.16 191	0.09 159	0.13 129	0.08 120	0.06 157	0.08 195	0.16 205	0.14 184	0.16 197	0.14 155

HLf10	0.12 179	0.10 217	0.08 205	0.12 228	0.09 187	0.11 202	0.07 172	0.20 262	0.10 203	0.20 175	0.11 199	0.20 231	0.06 138	0.06 130	0.10 165	0.11 183	0.18 185	0.11 167	0.16 191	0.09 159	0.13 129	0.08 120	0.06 157	0.08 195	0.16 205	0.14 184	0.16 197	0.14 155

HLf8	0.12 179	0.10 217	0.08 205	0.11 214	0.09 187	0.10 188	0.08 190	0.20 262	0.09 175	0.19 161	0.10 178	0.20 231	0.09 208	0.07 165	0.10 165	0.11 183	0.19 210	0.12 203	0.18 232	0.10 192	0.14 150	0.09 161	0.07 187	0.09 228	0.17 221	0.15 214	0.18 240	0.17 198

TestStereo_HL2	0.12 179	0.09 199	0.07 178	0.10 194	0.08 159	0.10 188	0.08 190	0.18 209	0.11 223	0.22 201	0.11 199	0.21 250	0.10 225	0.08 191	0.10 165	0.10 132	0.19 210	0.11 167	0.17 210	0.09 159	0.14 150	0.08 120	0.07 187	0.08 195	0.17 221	0.15 214	0.17 215	0.19 234

GGDA	0.12 179	0.09 199	0.07 178	0.10 194	0.08 159	0.11 202	0.08 190	0.18 209	0.11 223	0.22 201	0.11 199	0.21 250	0.10 225	0.08 191	0.10 165	0.10 132	0.18 185	0.11 167	0.16 191	0.08 128	0.14 150	0.08 120	0.07 187	0.08 195	0.17 221	0.14 184	0.16 197	0.16 182

DNS	0.12 179	0.08 179	0.06 139	0.08 147	0.08 159	0.11 202	0.06 152	0.18 209	0.07 112	0.26 288	0.06 79	0.26 287	0.04 80	0.10 227	0.10 165	0.10 132	0.21 248	0.10 145	0.15 177	0.09 159	0.20 256	0.10 193	0.06 157	0.06 125	0.14 173	0.13 160	0.18 240	0.17 198

DF	0.12 179	0.07 139	0.05 108	0.10 194	0.09 187	0.09 165	0.07 172	0.19 242	0.07 112	0.27 305	0.09 159	0.20 231	0.05 107	0.10 227	0.10 165	0.11 183	0.21 248	0.11 167	0.16 191	0.10 192	0.21 282	0.11 230	0.07 187	0.07 164	0.15 186	0.12 141	0.17 215	0.22 268

WQFJA1++	0.12 179	0.09 199	0.06 139	0.14 252	0.08 159	0.15 251	0.13 264	0.17 174	0.08 141	0.19 161	0.11 199	0.15 155	0.09 208	0.06 130	0.08 96	0.10 132	0.19 210	0.09 120	0.16 191	0.09 159	0.16 184	0.08 120	0.06 157	0.06 125	0.16 205	0.12 141	0.21 280	0.21 263

DDF-Stereo	0.12 179	0.07 139	0.04 74	0.10 194	0.09 187	0.13 231	0.10 229	0.18 209	0.08 141	0.24 243	0.06 79	0.19 214	0.07 171	0.08 191	0.08 96	0.11 183	0.23 275	0.09 120	0.16 191	0.10 192	0.20 256	0.09 161	0.07 187	0.07 164	0.14 173	0.14 184	0.17 215	0.18 222

zero-FE	0.12 179	0.07 139	0.04 74	0.10 194	0.09 187	0.15 251	0.11 242	0.18 209	0.08 141	0.23 220	0.08 133	0.19 214	0.07 171	0.08 191	0.09 124	0.11 183	0.23 275	0.09 120	0.17 210	0.10 192	0.20 256	0.09 161	0.07 187	0.07 164	0.14 173	0.14 184	0.17 215	0.19 234

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 179	0.06 114	0.05 108	0.09 172	0.09 187	0.10 188	0.10 229	0.18 209	0.09 175	0.24 243	0.09 159	0.16 174	0.04 80	0.09 213	0.09 124	0.11 183	0.20 235	0.10 145	0.17 210	0.09 159	0.21 282	0.10 193	0.05 135	0.06 125	0.16 205	0.13 160	0.16 197	0.27 292

Reg-Stereo(zero)	0.12 179	0.08 179	0.06 139	0.08 147	0.07 136	0.10 188	0.07 172	0.17 174	0.10 203	0.25 271	0.09 159	0.20 231	0.06 138	0.07 165	0.09 124	0.11 183	0.19 210	0.10 145	0.15 177	0.09 159	0.15 164	0.08 120	0.07 187	0.07 164	0.13 148	0.13 160	0.18 240	0.17 198

FLISNet	0.12 179	0.08 179	0.06 139	0.08 147	0.07 136	0.10 188	0.07 172	0.17 174	0.10 203	0.25 271	0.09 159	0.20 231	0.06 138	0.07 165	0.09 124	0.11 183	0.19 210	0.10 145	0.15 177	0.09 159	0.15 164	0.08 120	0.07 187	0.07 164	0.13 148	0.13 160	0.18 240	0.17 198

CES	0.12 179	0.06 114	0.06 139	0.06 113	0.08 159	0.07 136	0.05 117	0.35 338	0.05 58	0.15 118	0.23 323	0.13 132	0.04 80	0.08 191	0.09 124	0.11 183	0.19 210	0.08 92	0.14 159	0.08 128	0.28 343	0.08 120	0.07 187	0.04 71	0.14 173	0.11 125	0.14 167	0.16 182

raft_robust	0.12 179	0.09 199	0.09 224	0.11 214	0.06 118	0.09 165	0.06 152	0.15 150	0.08 141	0.23 220	0.07 108	0.20 231	0.11 238	0.09 213	0.11 215	0.12 235	0.16 147	0.12 203	0.14 159	0.10 192	0.15 164	0.11 230	0.03 81	0.08 195	0.18 246	0.17 258	0.15 185	0.14 155

IPLGR	0.12 179	0.09 199	0.09 224	0.09 172	0.10 212	0.09 165	0.07 172	0.18 209	0.09 175	0.22 201	0.10 178	0.16 174	0.07 171	0.06 130	0.10 165	0.11 183	0.17 164	0.11 167	0.21 264	0.12 244	0.16 184	0.09 161	0.04 105	0.08 195	0.16 205	0.14 184	0.14 167	0.16 182

s12784h	0.12 179	0.09 199	0.06 139	0.11 214	0.09 187	0.08 149	0.06 152	0.18 209	0.07 112	0.26 288	0.12 219	0.19 214	0.09 208	0.07 165	0.09 124	0.10 132	0.20 235	0.08 92	0.15 177	0.07 104	0.20 256	0.08 120	0.05 135	0.07 164	0.16 205	0.15 214	0.18 240	0.21 263

HCRNet	0.12 179	0.17 300	0.06 139	0.22 301	0.08 159	0.15 251	0.08 190	0.13 135	0.04 35	0.46 364	0.12 219	0.24 279	0.07 171	0.07 165	0.08 96	0.06 45	0.14 126	0.08 92	0.20 258	0.08 128	0.10 90	0.05 65	0.11 270	0.06 125	0.06 59	0.06 54	0.05 53	0.08 89

GMStereo	0.12 179	0.12 249	0.07 178	0.11 214	0.11 233	0.13 231	0.09 212	0.17 174	0.10 203	0.17 135	0.14 243	0.22 266	0.11 238	0.07 165	0.10 165	0.09 106	0.17 164	0.10 145	0.17 210	0.12 244	0.15 164	0.09 161	0.07 187	0.09 228	0.14 173	0.13 160	0.15 185	0.12 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 179	0.12 249	0.12 268	0.12 228	0.10 212	0.11 202	0.13 264	0.15 150	0.12 243	0.13 109	0.12 219	0.13 132	0.10 225	0.09 213	0.18 314	0.13 267	0.16 147	0.11 167	0.17 210	0.10 192	0.13 129	0.10 193	0.10 260	0.10 247	0.13 148	0.11 125	0.13 154	0.13 144

DeepPrunerF	0.12 179	0.10 217	0.11 255	0.13 242	0.14 271	0.09 165	0.09 212	0.15 150	0.11 223	0.12 103	0.14 243	0.10 101	0.09 208	0.07 165	0.13 258	0.11 183	0.11 99	0.13 238	0.13 145	0.11 219	0.13 129	0.09 161	0.08 221	0.08 195	0.17 221	0.15 214	0.11 130	0.14 155

CFNet	0.12 179	0.11 234	0.08 205	0.14 252	0.12 246	0.11 202	0.09 212	0.20 262	0.10 203	0.18 148	0.12 219	0.25 285	0.10 225	0.08 191	0.09 124	0.09 106	0.17 164	0.12 203	0.12 129	0.09 159	0.12 103	0.08 120	0.06 157	0.10 247	0.15 186	0.13 160	0.13 154	0.13 144

iResNetv2_ROB	0.12 179	0.08 179	0.08 205	0.12 228	0.09 187	0.12 220	0.08 190	0.17 174	0.08 141	0.22 201	0.12 219	0.20 231	0.16 289	0.07 165	0.09 124	0.09 106	0.16 147	0.11 167	0.17 210	0.10 192	0.15 164	0.10 193	0.09 243	0.10 247	0.15 186	0.13 160	0.19 254	0.12 137

PDISCO_ROB	0.12 179	0.13 264	0.13 281	0.10 194	0.08 159	0.09 165	0.09 212	0.09 101	0.08 141	0.11 101	0.10 178	0.06 71	0.05 107	0.05 113	0.10 165	0.12 235	0.14 126	0.16 288	0.09 99	0.10 192	0.14 150	0.13 271	0.04 105	0.08 195	0.17 221	0.21 304	0.32 324	0.20 247

TestStereo_HLe17	0.13 204	0.11 234	0.09 224	0.14 252	0.10 212	0.12 220	0.08 190	0.23 296	0.12 243	0.21 186	0.11 199	0.20 231	0.07 171	0.06 130	0.10 165	0.10 132	0.17 164	0.11 167	0.18 232	0.10 192	0.13 129	0.08 120	0.06 157	0.09 228	0.18 246	0.15 214	0.16 197	0.15 170

gcap_with_dpt	0.13 204	0.07 139	0.07 178	0.08 147	0.10 212	0.11 202	0.07 172	0.18 209	0.11 223	0.27 305	0.10 178	0.24 279	0.09 208	0.12 268	0.10 165	0.11 183	0.21 248	0.12 203	0.17 210	0.10 192	0.21 282	0.12 252	0.08 221	0.08 195	0.17 221	0.12 141	0.17 215	0.26 287

S2M2_L	0.13 204	0.10 217	0.09 224	0.12 228	0.08 159	0.13 231	0.10 229	0.16 159	0.08 141	0.21 186	0.07 108	0.17 183	0.03 54	0.18 305	0.11 215	0.09 106	0.21 248	0.12 203	0.16 191	0.11 219	0.18 219	0.10 193	0.12 282	0.08 195	0.13 148	0.13 160	0.15 185	0.19 234
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 204	0.07 139	0.07 178	0.08 147	0.10 212	0.11 202	0.07 172	0.18 209	0.11 223	0.27 305	0.10 178	0.24 279	0.09 208	0.12 268	0.10 165	0.11 183	0.21 248	0.12 203	0.17 210	0.10 192	0.21 282	0.12 252	0.08 221	0.08 195	0.17 221	0.12 141	0.17 215	0.26 287

gcap-zeroshot	0.13 204	0.08 179	0.06 139	0.08 147	0.11 233	0.11 202	0.09 212	0.18 209	0.09 175	0.28 321	0.08 133	0.20 231	0.07 171	0.10 227	0.10 165	0.12 235	0.23 275	0.11 167	0.28 308	0.13 262	0.20 256	0.11 230	0.07 187	0.08 195	0.12 136	0.18 273	0.17 215	0.19 234

AE-Stereo	0.13 204	0.09 199	0.08 205	0.11 214	0.09 187	0.08 149	0.05 117	0.17 174	0.14 263	0.24 243	0.10 178	0.19 214	0.10 225	0.07 165	0.11 215	0.12 235	0.24 297	0.13 238	0.17 210	0.11 219	0.19 237	0.10 193	0.05 135	0.09 228	0.14 173	0.14 184	0.15 185	0.14 155

MSKI-zero shot	0.13 204	0.08 179	0.05 108	0.09 172	0.11 233	0.09 165	0.07 172	0.19 242	0.09 175	0.28 321	0.10 178	0.19 214	0.06 138	0.11 248	0.11 215	0.12 235	0.23 275	0.11 167	0.17 210	0.11 219	0.22 302	0.10 193	0.07 187	0.08 195	0.14 173	0.17 258	0.18 240	0.18 222

Any-RAFT	0.13 204	0.07 139	0.06 139	0.11 214	0.09 187	0.12 220	0.08 190	0.17 174	0.10 203	0.26 288	0.09 159	0.20 231	0.08 192	0.11 248	0.11 215	0.11 183	0.22 264	0.11 167	0.21 264	0.10 192	0.22 302	0.10 193	0.08 221	0.06 125	0.16 205	0.16 237	0.17 215	0.17 198

RAFT-Test	0.13 204	0.07 139	0.06 139	0.09 172	0.11 233	0.13 231	0.08 190	0.17 174	0.11 223	0.27 305	0.11 199	0.20 231	0.05 107	0.12 268	0.10 165	0.11 183	0.23 275	0.12 203	0.21 264	0.14 272	0.21 282	0.11 230	0.07 187	0.08 195	0.17 221	0.16 237	0.17 215	0.17 198

HH	0.13 204	0.06 114	0.05 108	0.11 214	0.12 246	0.16 264	0.08 190	0.19 242	0.08 141	0.28 321	0.08 133	0.18 202	0.06 138	0.12 268	0.11 215	0.11 183	0.23 275	0.12 203	0.16 191	0.11 219	0.20 256	0.08 120	0.07 187	0.08 195	0.13 148	0.15 214	0.19 254	0.24 275

HanStereo	0.13 204	0.06 114	0.05 108	0.11 214	0.12 246	0.16 264	0.08 190	0.19 242	0.08 141	0.28 321	0.08 133	0.18 202	0.06 138	0.12 268	0.11 215	0.11 183	0.23 275	0.12 203	0.16 191	0.11 219	0.20 256	0.08 120	0.07 187	0.08 195	0.13 148	0.15 214	0.19 254	0.24 275

anonymity	0.13 204	0.06 114	0.05 108	0.09 172	0.10 212	0.09 165	0.07 172	0.18 209	0.08 141	0.28 321	0.13 231	0.19 214	0.06 138	0.09 213	0.10 165	0.13 267	0.23 275	0.12 203	0.17 210	0.15 288	0.20 256	0.10 193	0.09 243	0.07 164	0.20 274	0.19 292	0.19 254	0.19 234

iRaft-Stereo_20w	0.13 204	0.07 139	0.05 108	0.12 228	0.12 246	0.12 220	0.09 212	0.15 150	0.10 203	0.28 321	0.10 178	0.19 214	0.04 80	0.10 227	0.10 165	0.11 183	0.23 275	0.11 167	0.15 177	0.13 262	0.20 256	0.08 120	0.09 243	0.06 125	0.18 246	0.15 214	0.20 266	0.26 287

GLC_STEREO	0.13 204	0.11 234	0.12 268	0.12 228	0.11 233	0.11 202	0.10 229	0.19 242	0.07 112	0.25 271	0.13 231	0.13 132	0.07 171	0.07 165	0.09 124	0.12 235	0.24 297	0.11 167	0.17 210	0.09 159	0.27 341	0.16 302	0.07 187	0.07 164	0.16 205	0.10 106	0.20 266	0.12 137

TRStereo	0.13 204	0.07 139	0.05 108	0.09 172	0.08 159	0.17 273	0.12 259	0.18 209	0.07 112	0.25 271	0.09 159	0.20 231	0.05 107	0.10 227	0.10 165	0.11 183	0.21 248	0.11 167	0.22 276	0.14 272	0.19 237	0.09 161	0.09 243	0.07 164	0.17 221	0.17 258	0.24 297	0.19 234

LMCR-Stereo	0.13 204	0.09 199	0.07 178	0.11 214	0.08 159	0.11 202	0.09 212	0.18 209	0.09 175	0.19 161	0.14 243	0.19 214	0.14 276	0.10 227	0.10 165	0.11 183	0.20 235	0.13 238	0.19 245	0.11 219	0.18 219	0.10 193	0.08 221	0.08 195	0.15 186	0.13 160	0.19 254	0.17 198

TestStereo	0.13 204	0.12 249	0.10 240	0.11 214	0.08 159	0.11 202	0.10 229	0.19 242	0.11 223	0.24 243	0.14 243	0.20 231	0.08 192	0.06 130	0.12 243	0.10 132	0.20 235	0.11 167	0.20 258	0.10 192	0.21 282	0.11 230	0.06 157	0.12 276	0.19 261	0.11 125	0.12 140	0.13 144

CFNet_pseudo	0.13 204	0.11 234	0.11 255	0.14 252	0.11 233	0.12 220	0.11 242	0.19 242	0.12 243	0.24 243	0.14 243	0.17 183	0.15 284	0.09 213	0.10 165	0.10 132	0.16 147	0.13 238	0.13 145	0.08 128	0.15 164	0.08 120	0.08 221	0.09 228	0.15 186	0.14 184	0.19 254	0.21 263

ADLNet	0.13 204	0.11 234	0.08 205	0.13 242	0.10 212	0.16 264	0.13 264	0.14 144	0.07 112	0.13 109	0.10 178	0.25 285	0.11 238	0.29 336	0.10 165	0.10 132	0.17 164	0.09 120	0.13 145	0.09 159	0.11 97	0.09 161	0.13 288	0.06 125	0.13 148	0.13 160	0.12 140	0.14 155

EAI-Stereo	0.13 204	0.07 139	0.04 74	0.10 194	0.10 212	0.10 188	0.09 212	0.18 209	0.10 203	0.26 288	0.11 199	0.20 231	0.05 107	0.10 227	0.10 165	0.12 235	0.22 264	0.12 203	0.19 245	0.12 244	0.19 237	0.09 161	0.08 221	0.08 195	0.16 205	0.15 214	0.16 197	0.20 247

FADNet-RVC-Resample	0.13 204	0.10 217	0.12 268	0.12 228	0.10 212	0.13 231	0.10 229	0.16 159	0.13 253	0.18 148	0.13 231	0.17 183	0.12 244	0.10 227	0.11 215	0.09 106	0.13 113	0.15 275	0.15 177	0.18 311	0.15 164	0.13 271	0.10 260	0.14 294	0.17 221	0.13 160	0.12 140	0.12 137

STTStereo	0.13 204	0.14 276	0.17 314	0.13 242	0.15 280	0.13 231	0.21 308	0.13 135	0.14 263	0.15 118	0.15 259	0.17 183	0.10 225	0.11 248	0.14 278	0.12 235	0.15 137	0.15 275	0.13 145	0.11 219	0.12 103	0.10 193	0.07 187	0.09 228	0.15 186	0.14 184	0.12 140	0.16 182

R-Stereo Train	0.13 204	0.07 139	0.07 178	0.09 172	0.10 212	0.15 251	0.05 117	0.16 159	0.12 243	0.28 321	0.13 231	0.21 250	0.08 192	0.11 248	0.10 165	0.11 183	0.23 275	0.12 203	0.16 191	0.11 219	0.21 282	0.11 230	0.08 221	0.07 164	0.15 186	0.14 184	0.16 197	0.15 170

ADCRef	0.13 204	0.10 217	0.10 240	0.10 194	0.08 159	0.09 165	0.09 212	0.17 174	0.14 263	0.20 175	0.15 259	0.15 155	0.13 260	0.05 113	0.11 215	0.11 183	0.16 147	0.14 262	0.19 245	0.12 244	0.16 184	0.12 252	0.09 243	0.11 260	0.14 173	0.18 273	0.13 154	0.19 234

RAFT-Stereo	0.13 204	0.07 139	0.07 178	0.09 172	0.10 212	0.15 251	0.05 117	0.16 159	0.12 243	0.28 321	0.13 231	0.21 250	0.08 192	0.11 248	0.10 165	0.11 183	0.23 275	0.12 203	0.16 191	0.11 219	0.21 282	0.11 230	0.08 221	0.07 164	0.15 186	0.14 184	0.16 197	0.15 170
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 204	0.08 179	0.06 139	0.09 172	0.12 246	0.10 188	0.08 190	0.17 174	0.11 223	0.27 305	0.10 178	0.20 231	0.06 138	0.12 268	0.10 165	0.11 183	0.23 275	0.12 203	0.19 245	0.16 300	0.21 282	0.12 252	0.07 187	0.08 195	0.17 221	0.15 214	0.17 215	0.18 222

CFNet_RVC	0.13 204	0.12 249	0.10 240	0.14 252	0.11 233	0.14 241	0.09 212	0.17 174	0.09 175	0.19 161	0.13 231	0.21 250	0.09 208	0.10 227	0.12 243	0.13 267	0.18 185	0.13 238	0.15 177	0.11 219	0.16 184	0.09 161	0.06 157	0.09 228	0.16 205	0.13 160	0.16 197	0.17 198

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 204	0.13 264	0.14 293	0.14 252	0.16 282	0.13 231	0.21 308	0.13 135	0.15 273	0.16 125	0.16 270	0.21 250	0.10 225	0.15 299	0.12 243	0.12 235	0.16 147	0.12 203	0.11 116	0.09 159	0.12 103	0.10 193	0.08 221	0.09 228	0.13 148	0.13 160	0.11 130	0.16 182
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	0.13 204	0.06 114	0.09 224	0.07 138	0.13 259	0.08 149	0.13 264	0.06 72	0.24 325	0.09 92	0.15 259	0.10 101	0.45 351	0.26 327	0.12 243	0.10 132	0.09 81	0.12 203	0.08 83	0.11 219	0.08 76	0.12 252	0.19 313	0.13 287	0.08 86	0.14 184	0.08 92	0.18 222

depth_test_26	0.14 233	0.06 114	0.06 139	0.06 113	0.07 136	0.07 136	0.05 117	0.26 310	0.06 84	0.32 342	0.09 159	0.31 302	0.06 138	0.10 227	0.10 165	0.11 183	0.28 335	0.11 167	0.25 294	0.11 219	0.26 337	0.07 105	0.12 282	0.08 195	0.13 148	0.14 184	0.13 154	0.20 247

TestStereo-Hl	0.14 233	0.11 234	0.08 205	0.10 194	0.10 212	0.15 251	0.11 242	0.19 242	0.13 253	0.24 243	0.12 219	0.28 290	0.12 244	0.07 165	0.10 165	0.11 183	0.19 210	0.12 203	0.18 232	0.10 192	0.15 164	0.10 193	0.07 187	0.10 247	0.16 205	0.16 237	0.24 297	0.30 306

DN	0.14 233	0.08 179	0.08 205	0.19 289	0.09 187	0.22 310	0.11 242	0.18 209	0.10 203	0.21 186	0.12 219	0.35 308	0.06 138	0.14 289	0.09 124	0.12 235	0.24 297	0.12 203	0.16 191	0.09 159	0.18 219	0.11 230	0.06 157	0.08 195	0.25 314	0.14 184	0.15 185	0.19 234

IGEV-FE	0.14 233	0.07 139	0.06 139	0.13 242	0.13 259	0.10 188	0.11 242	0.17 174	0.09 175	0.28 321	0.10 178	0.23 272	0.05 107	0.12 268	0.10 165	0.11 183	0.23 275	0.11 167	0.17 210	0.12 244	0.20 256	0.10 193	0.09 243	0.06 125	0.20 274	0.15 214	0.23 288	0.27 292

model_zeroshot	0.14 233	0.09 199	0.06 139	0.10 194	0.10 212	0.13 231	0.08 190	0.20 262	0.12 243	0.28 321	0.09 159	0.22 266	0.06 138	0.11 248	0.10 165	0.12 235	0.26 318	0.13 238	0.28 308	0.12 244	0.21 282	0.13 271	0.11 270	0.09 228	0.18 246	0.18 273	0.18 240	0.18 222

MyStereo04	0.14 233	0.12 249	0.11 255	0.08 147	0.09 187	0.11 202	0.08 190	0.23 296	0.19 301	0.24 243	0.16 270	0.23 272	0.11 238	0.04 97	0.11 215	0.11 183	0.17 164	0.12 203	0.21 264	0.12 244	0.17 202	0.12 252	0.06 157	0.12 276	0.21 288	0.14 184	0.16 197	0.15 170

IGEV_Zeroshot_test	0.14 233	0.07 139	0.06 139	0.13 242	0.13 259	0.10 188	0.11 242	0.17 174	0.09 175	0.28 321	0.10 178	0.23 272	0.05 107	0.12 268	0.10 165	0.11 183	0.23 275	0.11 167	0.17 210	0.12 244	0.20 256	0.10 193	0.09 243	0.06 125	0.20 274	0.15 214	0.23 288	0.27 292

dd	0.14 233	0.12 249	0.07 178	0.25 312	0.11 233	0.19 291	0.09 212	0.17 174	0.08 141	0.17 135	0.08 133	0.33 304	0.08 192	0.06 130	0.11 215	0.11 183	0.24 297	0.11 167	0.25 294	0.09 159	0.15 164	0.09 161	0.06 157	0.09 228	0.17 221	0.13 160	0.18 240	0.14 155

AACVNet	0.14 233	0.13 264	0.10 240	0.13 242	0.13 259	0.14 241	0.10 229	0.19 242	0.11 223	0.22 201	0.18 289	0.14 148	0.10 225	0.09 213	0.12 243	0.11 183	0.21 248	0.13 238	0.17 210	0.12 244	0.16 184	0.11 230	0.11 270	0.11 260	0.18 246	0.14 184	0.14 167	0.16 182

cross-raft	0.14 233	0.08 179	0.07 178	0.08 147	0.10 212	0.12 220	0.08 190	0.17 174	0.13 253	0.27 305	0.12 219	0.21 250	0.05 107	0.11 248	0.13 258	0.14 287	0.22 264	0.11 167	0.23 283	0.13 262	0.23 313	0.10 193	0.06 157	0.08 195	0.22 299	0.18 273	0.14 167	0.16 182

GEStereo_RVC	0.14 233	0.13 264	0.10 240	0.11 214	0.12 246	0.12 220	0.11 242	0.18 209	0.13 253	0.24 243	0.16 270	0.18 202	0.10 225	0.06 130	0.13 258	0.12 235	0.20 235	0.16 288	0.23 283	0.13 262	0.16 184	0.14 282	0.07 187	0.11 260	0.21 288	0.15 214	0.13 154	0.20 247

sAnonymous2	0.14 233	0.09 199	0.10 240	0.10 194	0.09 187	0.09 165	0.11 242	0.22 288	0.11 223	0.23 220	0.17 279	0.15 155	0.10 225	0.06 130	0.13 258	0.14 287	0.18 185	0.15 275	0.21 264	0.14 272	0.17 202	0.15 292	0.05 135	0.10 247	0.17 221	0.17 258	0.17 215	0.16 182

CroCo_RVC	0.14 233	0.09 199	0.10 240	0.10 194	0.09 187	0.09 165	0.11 242	0.22 288	0.11 223	0.23 220	0.17 279	0.15 155	0.10 225	0.06 130	0.13 258	0.14 287	0.18 185	0.15 275	0.21 264	0.14 272	0.17 202	0.15 292	0.05 135	0.10 247	0.17 221	0.17 258	0.17 215	0.16 182

sCroCo_RVC	0.14 233	0.09 199	0.09 224	0.08 147	0.07 136	0.10 188	0.07 172	0.20 262	0.14 263	0.18 148	0.12 219	0.13 132	0.14 276	0.06 130	0.14 278	0.16 312	0.22 264	0.15 275	0.22 276	0.13 262	0.21 282	0.16 302	0.06 157	0.12 276	0.18 246	0.15 214	0.17 215	0.17 198

XX-Stereo	0.14 233	0.05 90	0.05 108	0.10 194	0.07 136	0.17 273	0.07 172	0.18 209	0.10 203	0.27 305	0.09 159	0.21 250	0.03 54	0.10 227	0.11 215	0.12 235	0.22 264	0.11 167	0.21 264	0.11 219	0.20 256	0.09 161	0.08 221	0.07 164	0.23 308	0.17 258	0.17 215	0.35 321

GES	0.14 233	0.11 234	0.07 178	0.09 172	0.11 233	0.15 251	0.09 212	0.20 262	0.09 175	0.23 220	0.12 219	0.17 183	0.11 238	0.14 289	0.12 243	0.11 183	0.23 275	0.14 262	0.24 290	0.14 272	0.18 219	0.18 312	0.11 270	0.09 228	0.15 186	0.13 160	0.21 280	0.20 247

RTSC	0.14 233	0.11 234	0.11 255	0.12 228	0.11 233	0.12 220	0.10 229	0.16 159	0.14 263	0.18 148	0.13 231	0.15 155	0.14 276	0.08 191	0.13 258	0.13 267	0.20 235	0.13 238	0.21 264	0.12 244	0.16 184	0.12 252	0.07 187	0.10 247	0.16 205	0.17 258	0.21 280	0.33 314

ADCL	0.14 233	0.12 249	0.11 255	0.13 242	0.11 233	0.14 241	0.11 242	0.18 209	0.16 277	0.22 201	0.16 270	0.21 250	0.13 260	0.09 213	0.12 243	0.12 235	0.17 164	0.13 238	0.18 232	0.13 262	0.19 237	0.14 282	0.11 270	0.11 260	0.17 221	0.16 237	0.16 197	0.17 198

DeepPruner_ROB	0.14 233	0.13 264	0.11 255	0.12 228	0.11 233	0.11 202	0.09 212	0.17 174	0.12 243	0.21 186	0.18 289	0.15 155	0.13 260	0.08 191	0.14 278	0.11 183	0.18 185	0.15 275	0.19 245	0.11 219	0.18 219	0.14 282	0.10 260	0.11 260	0.17 221	0.17 258	0.17 215	0.19 234

MLCV	0.14 233	0.11 234	0.09 224	0.16 269	0.12 246	0.14 241	0.11 242	0.21 279	0.10 203	0.24 243	0.13 231	0.21 250	0.15 284	0.08 191	0.10 165	0.10 132	0.19 210	0.11 167	0.19 245	0.09 159	0.18 219	0.09 161	0.10 260	0.09 228	0.17 221	0.14 184	0.16 197	0.20 247

HSM	0.14 233	0.12 249	0.09 224	0.14 252	0.13 259	0.12 220	0.11 242	0.18 209	0.11 223	0.23 220	0.15 259	0.18 202	0.14 276	0.08 191	0.12 243	0.11 183	0.21 248	0.12 203	0.17 210	0.12 244	0.18 219	0.11 230	0.07 187	0.08 195	0.17 221	0.16 237	0.17 215	0.18 222

DLCB_ROB	0.14 233	0.12 249	0.12 268	0.10 194	0.10 212	0.10 188	0.09 212	0.16 159	0.12 243	0.18 148	0.17 279	0.19 214	0.13 260	0.11 248	0.12 243	0.11 183	0.16 147	0.13 238	0.14 159	0.10 192	0.18 219	0.11 230	0.09 243	0.12 276	0.27 322	0.16 237	0.16 197	0.14 155

TestStereo_HL3	0.15 255	0.11 234	0.09 224	0.12 228	0.10 212	0.12 220	0.11 242	0.20 262	0.13 253	0.24 243	0.11 199	0.30 299	0.13 260	0.08 191	0.10 165	0.11 183	0.24 297	0.12 203	0.16 191	0.11 219	0.16 184	0.10 193	0.08 221	0.08 195	0.17 221	0.14 184	0.23 288	0.27 292

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 255	0.07 139	0.05 108	0.12 228	0.13 259	0.15 251	0.09 212	0.17 174	0.13 253	0.28 321	0.09 159	0.23 272	0.05 107	0.12 268	0.12 243	0.12 235	0.26 318	0.12 203	0.33 324	0.11 219	0.20 256	0.13 271	0.08 221	0.07 164	0.22 299	0.20 302	0.20 266	0.33 314

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 255	0.07 139	0.06 139	0.15 264	0.12 246	0.15 251	0.10 229	0.18 209	0.09 175	0.26 288	0.08 133	0.19 214	0.08 192	0.11 248	0.11 215	0.12 235	0.25 308	0.13 238	0.26 300	0.12 244	0.20 256	0.11 230	0.08 221	0.07 164	0.20 274	0.19 292	0.20 266	0.31 311

EKT-Stereo	0.15 255	0.10 217	0.07 178	0.13 242	0.13 259	0.16 264	0.17 290	0.17 174	0.11 223	0.26 288	0.17 279	0.17 183	0.07 171	0.11 248	0.11 215	0.11 183	0.24 297	0.15 275	0.24 290	0.12 244	0.25 329	0.10 193	0.07 187	0.08 195	0.20 274	0.16 237	0.17 215	0.17 198

CASS	0.15 255	0.12 249	0.10 240	0.14 252	0.12 246	0.16 264	0.10 229	0.19 242	0.15 273	0.26 288	0.12 219	0.20 231	0.12 244	0.09 213	0.13 258	0.12 235	0.23 275	0.12 203	0.24 290	0.10 192	0.20 256	0.11 230	0.07 187	0.09 228	0.23 308	0.14 184	0.19 254	0.22 268
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 255	0.13 264	0.10 240	0.18 282	0.17 288	0.16 264	0.20 301	0.16 159	0.11 223	0.16 125	0.14 243	0.16 174	0.05 107	0.44 350	0.10 165	0.10 132	0.17 164	0.12 203	0.14 159	0.09 159	0.17 202	0.10 193	0.29 354	0.07 164	0.17 221	0.16 237	0.12 140	0.13 144

GANet-ADL	0.15 255	0.12 249	0.09 224	0.14 252	0.12 246	0.16 264	0.12 259	0.20 262	0.10 203	0.25 271	0.15 259	0.22 266	0.12 244	0.21 321	0.11 215	0.11 183	0.25 308	0.14 262	0.21 264	0.14 272	0.19 237	0.10 193	0.08 221	0.10 247	0.17 221	0.16 237	0.20 266	0.17 198

test-1	0.15 255	0.06 114	0.07 178	0.11 214	0.10 212	0.18 281	0.14 271	0.19 242	0.13 253	0.28 321	0.10 178	0.19 214	0.11 238	0.12 268	0.13 258	0.14 287	0.22 264	0.12 203	0.23 283	0.10 192	0.24 323	0.09 161	0.09 243	0.08 195	0.21 288	0.18 273	0.15 185	0.18 222

ICVP	0.15 255	0.13 264	0.14 293	0.12 228	0.12 246	0.13 231	0.10 229	0.17 174	0.12 243	0.17 135	0.14 243	0.18 202	0.12 244	0.09 213	0.13 258	0.14 287	0.18 185	0.15 275	0.16 191	0.14 272	0.17 202	0.14 282	0.20 315	0.11 260	0.19 261	0.19 292	0.17 215	0.17 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 255	0.13 264	0.11 255	0.13 242	0.17 288	0.15 251	0.13 264	0.19 242	0.11 223	0.14 112	0.13 231	0.17 183	0.09 208	0.16 302	0.17 306	0.16 312	0.21 248	0.14 262	0.22 276	0.15 288	0.15 164	0.12 252	0.07 187	0.12 276	0.17 221	0.15 214	0.19 254	0.17 198

psm_up	0.15 255	0.11 234	0.13 281	0.15 264	0.12 246	0.14 241	0.11 242	0.20 262	0.17 286	0.19 161	0.13 231	0.15 155	0.17 292	0.10 227	0.14 278	0.12 235	0.19 210	0.13 238	0.17 210	0.11 219	0.15 164	0.10 193	0.10 260	0.16 306	0.18 246	0.17 258	0.17 215	0.19 234

FADNet-RVC	0.15 255	0.13 264	0.11 255	0.18 282	0.12 246	0.14 241	0.10 229	0.21 279	0.09 175	0.19 161	0.17 279	0.18 202	0.12 244	0.11 248	0.17 306	0.15 308	0.18 185	0.13 238	0.18 232	0.15 288	0.12 103	0.13 271	0.12 282	0.11 260	0.21 288	0.16 237	0.14 167	0.15 170

AF-Net	0.15 255	0.13 264	0.13 281	0.14 252	0.18 296	0.15 251	0.14 271	0.17 174	0.16 277	0.17 135	0.21 311	0.18 202	0.12 244	0.10 227	0.18 314	0.16 312	0.14 126	0.14 262	0.15 177	0.11 219	0.12 103	0.11 230	0.13 288	0.10 247	0.15 186	0.16 237	0.20 266	0.15 170

RP	0.15 255	0.14 276	0.16 304	0.17 277	0.14 271	0.17 273	0.16 281	0.19 242	0.17 286	0.14 112	0.16 270	0.16 174	0.15 284	0.11 248	0.14 278	0.12 235	0.15 137	0.12 203	0.15 177	0.12 244	0.12 103	0.13 271	0.10 260	0.12 276	0.17 221	0.17 258	0.20 266	0.18 222

Nwc_Net	0.15 255	0.13 264	0.13 281	0.14 252	0.18 296	0.15 251	0.14 271	0.17 174	0.16 277	0.17 135	0.21 311	0.18 202	0.12 244	0.10 227	0.18 314	0.16 312	0.14 126	0.14 262	0.15 177	0.11 219	0.12 103	0.11 230	0.13 288	0.10 247	0.15 186	0.16 237	0.20 266	0.15 170

UCFNet_RVC	0.15 255	0.17 300	0.12 268	0.16 269	0.14 271	0.17 273	0.11 242	0.17 174	0.13 253	0.21 186	0.13 231	0.28 290	0.12 244	0.10 227	0.12 243	0.13 267	0.18 185	0.13 238	0.17 210	0.12 244	0.17 202	0.09 161	0.10 260	0.11 260	0.19 261	0.16 237	0.17 215	0.20 247

NVstereo2D	0.15 255	0.11 234	0.11 255	0.19 289	0.14 271	0.21 306	0.24 322	0.13 135	0.11 223	0.16 125	0.14 243	0.10 101	0.08 192	0.40 349	0.12 243	0.12 235	0.21 248	0.14 262	0.16 191	0.10 192	0.12 103	0.09 161	0.25 330	0.08 195	0.15 186	0.13 160	0.14 167	0.13 144

LoS	0.16 272	0.10 217	0.08 205	0.10 194	0.11 233	0.09 165	0.07 172	0.50 360	0.05 58	0.32 342	0.36 355	0.36 311	0.06 138	0.09 213	0.09 124	0.10 132	0.19 210	0.09 120	0.15 177	0.11 219	0.21 282	0.09 161	0.07 187	0.07 164	0.18 246	0.12 141	0.20 266	0.21 263
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 272	0.14 276	0.13 281	0.16 269	0.13 259	0.14 241	0.12 259	0.19 242	0.17 286	0.19 161	0.17 279	0.14 148	0.07 171	0.14 289	0.15 290	0.14 287	0.19 210	0.16 288	0.20 258	0.13 262	0.17 202	0.14 282	0.12 282	0.13 287	0.21 288	0.19 292	0.19 254	0.17 198

pcwnet_v2	0.16 272	0.12 249	0.12 268	0.16 269	0.14 271	0.17 273	0.14 271	0.20 262	0.13 253	0.22 201	0.14 243	0.19 214	0.18 295	0.12 268	0.11 215	0.12 235	0.18 185	0.14 262	0.17 210	0.12 244	0.16 184	0.11 230	0.09 243	0.11 260	0.20 274	0.19 292	0.19 254	0.28 301

FADNet	0.16 272	0.15 285	0.10 240	0.20 295	0.10 212	0.19 291	0.13 264	0.21 279	0.13 253	0.22 201	0.26 337	0.17 183	0.14 276	0.12 268	0.20 326	0.16 312	0.16 147	0.14 262	0.23 283	0.20 322	0.16 184	0.13 271	0.11 270	0.11 260	0.21 288	0.17 258	0.16 197	0.15 170

stereogan	0.16 272	0.15 285	0.15 300	0.16 269	0.18 296	0.18 281	0.16 281	0.20 262	0.19 301	0.14 112	0.16 270	0.20 231	0.18 295	0.13 285	0.16 299	0.13 267	0.16 147	0.14 262	0.18 232	0.14 272	0.15 164	0.13 271	0.13 288	0.13 287	0.16 205	0.17 258	0.23 288	0.18 222

HSM-Net_RVC	0.16 272	0.12 249	0.10 240	0.17 277	0.13 259	0.14 241	0.10 229	0.18 209	0.14 263	0.25 271	0.18 289	0.28 290	0.17 292	0.11 248	0.12 243	0.11 183	0.19 210	0.13 238	0.17 210	0.11 219	0.18 219	0.12 252	0.08 221	0.11 260	0.19 261	0.17 258	0.23 288	0.24 275
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.17 278	0.12 249	0.11 255	0.19 289	0.14 271	0.17 273	0.14 271	0.21 279	0.14 263	0.24 243	0.17 279	0.32 303	0.16 289	0.20 316	0.13 258	0.14 287	0.23 275	0.15 275	0.23 283	0.13 262	0.18 219	0.12 252	0.06 157	0.10 247	0.19 261	0.16 237	0.19 254	0.22 268

PS-NSSS	0.17 278	0.19 309	0.18 319	0.23 304	0.18 296	0.18 281	0.16 281	0.22 288	0.12 243	0.23 220	0.21 311	0.44 320	0.08 192	0.11 248	0.14 278	0.10 132	0.13 113	0.13 238	0.26 300	0.11 219	0.11 97	0.07 105	0.18 311	0.15 298	0.17 221	0.21 304	0.14 167	0.20 247

iResNet	0.17 278	0.11 234	0.10 240	0.15 264	0.13 259	0.17 273	0.12 259	0.21 279	0.14 263	0.25 271	0.14 243	0.35 308	0.32 330	0.08 191	0.12 243	0.11 183	0.20 235	0.12 203	0.26 300	0.15 288	0.18 219	0.12 252	0.11 270	0.13 287	0.18 246	0.15 214	0.20 266	0.19 234

ITSA-stereo	0.18 281	0.14 276	0.12 268	0.26 315	0.17 288	0.18 281	0.16 281	0.25 308	0.17 286	0.26 288	0.18 289	0.33 304	0.25 312	0.16 302	0.13 258	0.12 235	0.22 264	0.15 275	0.23 283	0.10 192	0.19 237	0.12 252	0.15 296	0.11 260	0.23 308	0.16 237	0.20 266	0.23 272

dad	0.18 281	0.16 292	0.12 268	0.36 328	0.16 282	0.24 317	0.21 308	0.24 302	0.09 175	0.22 201	0.11 199	0.38 314	0.12 244	0.08 191	0.13 258	0.11 183	0.27 328	0.13 238	0.30 316	0.11 219	0.19 237	0.12 252	0.09 243	0.13 287	0.19 261	0.14 184	0.31 321	0.24 275

PSMNet-ADL	0.18 281	0.13 264	0.13 281	0.16 269	0.14 271	0.17 273	0.16 281	0.20 262	0.22 320	0.27 305	0.20 309	0.29 298	0.26 315	0.18 305	0.16 299	0.14 287	0.23 275	0.14 262	0.22 276	0.14 272	0.19 237	0.11 230	0.10 260	0.11 260	0.20 274	0.16 237	0.23 288	0.20 247

Anonymous3	0.18 281	0.15 285	0.11 255	0.15 264	0.10 212	0.14 241	0.11 242	0.22 288	0.19 301	0.27 305	0.15 259	0.27 289	0.12 244	0.12 268	0.27 345	0.18 330	0.22 264	0.18 312	0.26 300	0.17 305	0.25 329	0.21 333	0.09 243	0.10 247	0.21 288	0.21 304	0.22 286	0.20 247

FADNet_RVC	0.18 281	0.14 276	0.13 281	0.20 295	0.15 280	0.14 241	0.13 264	0.24 302	0.14 263	0.24 243	0.18 289	0.28 290	0.22 309	0.14 289	0.15 290	0.12 235	0.20 235	0.17 302	0.32 320	0.15 288	0.20 256	0.15 292	0.11 270	0.15 298	0.20 274	0.21 304	0.18 240	0.23 272

NCC-stereo	0.18 281	0.16 292	0.16 304	0.16 269	0.18 296	0.18 281	0.18 292	0.19 242	0.20 315	0.16 125	0.19 301	0.21 250	0.21 303	0.12 268	0.22 331	0.18 330	0.18 185	0.19 317	0.19 245	0.15 288	0.16 184	0.15 292	0.15 296	0.12 276	0.19 261	0.18 273	0.24 297	0.20 247

Abc-Net	0.18 281	0.16 292	0.16 304	0.16 269	0.18 296	0.18 281	0.18 292	0.19 242	0.20 315	0.16 125	0.19 301	0.21 250	0.21 303	0.12 268	0.22 331	0.18 330	0.18 185	0.19 317	0.19 245	0.15 288	0.16 184	0.15 292	0.15 296	0.12 276	0.19 261	0.18 273	0.24 297	0.20 247
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 281	0.17 300	0.16 304	0.13 242	0.13 259	0.13 231	0.12 259	0.21 279	0.18 293	0.22 201	0.15 259	0.23 272	0.13 260	0.10 227	0.17 306	0.16 312	0.19 210	0.17 302	0.19 245	0.17 305	0.22 302	0.18 312	0.11 270	0.16 306	0.26 319	0.26 330	0.20 266	0.24 275

XPNet_ROB	0.18 281	0.21 315	0.14 293	0.15 264	0.16 282	0.15 251	0.15 276	0.16 159	0.14 263	0.19 161	0.19 301	0.49 327	0.13 260	0.11 248	0.16 299	0.14 287	0.25 308	0.16 288	0.18 232	0.14 272	0.17 202	0.19 321	0.13 288	0.14 294	0.18 246	0.17 258	0.32 324	0.29 304

DDVS	0.19 290	0.15 285	0.13 281	0.18 282	0.18 296	0.20 297	0.20 301	0.20 262	0.16 277	0.25 271	0.21 311	0.39 317	0.28 323	0.13 285	0.14 278	0.14 287	0.26 318	0.19 317	0.28 308	0.15 288	0.19 237	0.17 308	0.10 260	0.14 294	0.19 261	0.15 214	0.22 286	0.25 283

DAS	0.19 290	0.11 234	0.10 240	0.24 309	0.19 304	0.18 281	0.21 308	0.23 296	0.18 293	0.24 243	0.14 243	0.38 314	0.21 303	0.09 213	0.13 258	0.12 235	0.25 308	0.16 288	0.22 276	0.15 288	0.21 282	0.14 282	0.17 305	0.13 287	0.20 274	0.18 273	0.23 288	0.30 306

SepStereo	0.19 290	0.11 234	0.10 240	0.24 309	0.19 304	0.18 281	0.21 308	0.23 296	0.18 293	0.24 243	0.14 243	0.38 314	0.21 303	0.09 213	0.13 258	0.12 235	0.25 308	0.16 288	0.22 276	0.15 288	0.21 282	0.14 282	0.17 305	0.13 287	0.20 274	0.18 273	0.23 288	0.30 306

RGC	0.19 290	0.17 300	0.17 314	0.19 289	0.20 309	0.20 297	0.15 276	0.22 288	0.26 334	0.17 135	0.21 311	0.21 250	0.24 311	0.15 299	0.24 338	0.19 338	0.18 185	0.16 288	0.19 245	0.16 300	0.17 202	0.14 282	0.13 288	0.16 306	0.21 288	0.21 304	0.24 297	0.25 283

PA-Net	0.19 290	0.21 315	0.25 339	0.14 252	0.20 309	0.18 281	0.21 308	0.21 279	0.19 301	0.17 135	0.15 259	0.17 183	0.21 303	0.26 327	0.17 306	0.18 330	0.15 137	0.19 317	0.13 145	0.17 305	0.14 150	0.16 302	0.10 260	0.16 306	0.18 246	0.27 341	0.17 215	0.35 321
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 290	0.20 313	0.19 325	0.19 289	0.20 309	0.16 264	0.15 276	0.28 316	0.19 301	0.23 220	0.18 289	0.46 324	0.17 292	0.11 248	0.14 278	0.13 267	0.15 137	0.14 262	0.21 264	0.19 315	0.13 129	0.11 230	0.09 243	0.21 319	0.25 314	0.23 317	0.26 309	0.28 301

pmcnn	0.19 290	0.14 276	0.11 255	0.18 282	0.13 259	0.19 291	0.16 281	0.20 262	0.19 301	0.26 288	0.15 259	0.35 308	0.26 315	0.09 213	0.11 215	0.11 183	0.25 308	0.14 262	0.24 290	0.14 272	0.23 313	0.15 292	0.11 270	0.11 260	0.21 288	0.19 292	0.40 344	0.46 342

DCVSM-stereo	0.20 297	0.15 285	0.12 268	0.25 312	0.19 304	0.26 321	0.21 308	0.23 296	0.16 277	0.24 243	0.18 289	0.49 327	0.27 319	0.14 289	0.12 243	0.12 235	0.24 297	0.16 288	0.25 294	0.16 300	0.19 237	0.15 292	0.22 321	0.11 260	0.19 261	0.16 237	0.24 297	0.27 292

SFCPSM	0.20 297	0.14 276	0.12 268	0.21 299	0.16 282	0.20 297	0.18 292	0.22 288	0.20 315	0.25 271	0.24 327	0.34 307	0.34 337	0.14 289	0.13 258	0.13 267	0.24 297	0.16 288	0.32 320	0.19 315	0.19 237	0.13 271	0.14 294	0.12 276	0.22 299	0.18 273	0.20 266	0.25 283

RTS	0.20 297	0.16 292	0.14 293	0.17 277	0.14 271	0.20 297	0.15 276	0.24 302	0.25 330	0.15 118	0.14 243	0.14 148	0.20 301	0.11 248	0.15 290	0.16 312	0.24 297	0.17 302	0.35 328	0.24 334	0.23 313	0.16 302	0.09 243	0.15 298	0.29 331	0.26 330	0.28 316	0.55 351

RTSA	0.20 297	0.16 292	0.14 293	0.17 277	0.14 271	0.20 297	0.15 276	0.24 302	0.25 330	0.15 118	0.14 243	0.14 148	0.20 301	0.11 248	0.15 290	0.16 312	0.24 297	0.17 302	0.35 328	0.24 334	0.23 313	0.16 302	0.09 243	0.15 298	0.29 331	0.26 330	0.28 316	0.55 351

ccs_rob	0.20 297	0.15 285	0.12 268	0.26 315	0.16 282	0.26 321	0.20 301	0.22 288	0.16 277	0.25 271	0.24 327	0.58 336	0.25 312	0.18 305	0.13 258	0.13 267	0.23 275	0.15 275	0.21 264	0.16 300	0.21 282	0.12 252	0.12 282	0.11 260	0.20 274	0.16 237	0.18 240	0.23 272

SGM-Forest	0.20 297	0.18 306	0.16 304	0.23 304	0.18 296	0.21 306	0.18 292	0.23 296	0.17 286	0.20 175	0.16 270	0.23 272	0.18 295	0.22 322	0.18 314	0.18 330	0.19 210	0.17 302	0.18 232	0.15 288	0.18 219	0.19 321	0.25 330	0.19 318	0.22 299	0.18 273	0.26 309	0.24 275
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 303	0.16 292	0.13 281	0.26 315	0.23 318	0.22 310	0.18 292	0.29 323	0.18 293	0.28 321	0.19 301	0.22 266	0.12 244	0.28 335	0.11 215	0.14 287	0.26 318	0.19 317	0.20 258	0.13 262	0.23 313	0.23 340	0.26 336	0.24 333	0.25 314	0.24 319	0.23 288	0.26 287

AnyNet_C32	0.21 303	0.16 292	0.15 300	0.17 277	0.17 288	0.19 291	0.16 281	0.26 310	0.22 320	0.25 271	0.24 327	0.24 279	0.18 295	0.14 289	0.22 331	0.18 330	0.28 335	0.22 331	0.30 316	0.19 315	0.28 343	0.23 340	0.16 300	0.18 315	0.22 299	0.22 312	0.21 280	0.24 275

NOSS_ROB	0.21 303	0.14 276	0.16 304	0.21 299	0.19 304	0.20 297	0.22 315	0.30 325	0.18 293	0.25 271	0.16 270	0.21 250	0.13 260	0.27 334	0.15 290	0.14 287	0.26 318	0.21 327	0.22 276	0.17 305	0.23 313	0.22 337	0.26 336	0.24 333	0.26 319	0.23 317	0.24 297	0.27 292

SHD	0.22 306	0.17 300	0.21 333	0.18 282	0.17 288	0.19 291	0.20 301	0.27 314	0.17 286	0.27 305	0.19 301	0.24 279	0.32 330	0.17 304	0.16 299	0.15 308	0.19 210	0.17 302	0.33 324	0.18 311	0.21 282	0.18 312	0.16 300	0.17 311	0.24 312	0.28 345	0.25 305	0.43 335

ADCMid	0.22 306	0.18 306	0.17 314	0.18 282	0.19 304	0.20 297	0.16 281	0.30 325	0.25 330	0.24 243	0.19 301	0.36 311	0.21 303	0.12 268	0.18 314	0.16 312	0.25 308	0.18 312	0.37 332	0.19 315	0.24 323	0.20 330	0.17 305	0.15 298	0.24 312	0.22 312	0.25 305	0.30 306

ADCPNet	0.22 306	0.17 300	0.16 304	0.20 295	0.20 309	0.20 297	0.18 292	0.28 316	0.23 322	0.26 288	0.23 323	0.26 287	0.29 325	0.15 299	0.19 322	0.17 324	0.24 297	0.17 302	0.32 320	0.23 333	0.25 329	0.20 330	0.17 305	0.22 322	0.25 314	0.24 319	0.27 312	0.34 319

CBMV_ROB	0.22 306	0.14 276	0.16 304	0.26 315	0.23 318	0.21 306	0.22 315	0.28 316	0.17 286	0.26 288	0.17 279	0.28 290	0.18 295	0.26 327	0.13 258	0.12 235	0.26 318	0.17 302	0.19 245	0.17 305	0.21 282	0.19 321	0.26 336	0.21 319	0.25 314	0.27 341	0.25 305	0.34 319

ETE_ROB	0.22 306	0.23 325	0.15 300	0.20 295	0.16 282	0.19 291	0.17 290	0.18 209	0.19 301	0.21 186	0.22 321	0.64 339	0.16 289	0.14 289	0.17 306	0.14 287	0.30 341	0.19 317	0.25 294	0.19 315	0.22 302	0.18 312	0.16 300	0.15 298	0.22 299	0.28 345	0.41 346	0.27 292

LALA_ROB	0.22 306	0.25 329	0.16 304	0.19 289	0.17 288	0.22 310	0.16 281	0.18 209	0.19 301	0.24 243	0.21 311	0.63 338	0.15 284	0.13 285	0.26 342	0.17 324	0.27 328	0.22 331	0.23 283	0.19 315	0.20 256	0.21 333	0.14 294	0.15 298	0.20 274	0.22 312	0.35 332	0.26 287

CBMV	0.22 306	0.18 306	0.18 319	0.23 304	0.22 314	0.20 297	0.18 292	0.27 314	0.19 301	0.28 321	0.11 199	0.30 299	0.13 260	0.24 324	0.16 299	0.14 287	0.25 308	0.18 312	0.20 258	0.16 300	0.22 302	0.19 321	0.24 329	0.23 325	0.27 322	0.24 319	0.36 335	0.42 332
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 313	0.26 333	0.15 300	0.46 343	0.24 323	0.36 337	0.20 301	0.24 302	0.16 277	0.26 288	0.15 259	0.28 290	0.27 319	0.11 248	0.13 258	0.13 267	0.21 248	0.12 203	0.18 232	0.12 244	0.20 256	0.11 230	0.11 270	0.12 276	0.36 349	0.25 329	0.57 357	0.33 314

PWC_ROB	0.23 313	0.20 313	0.14 293	0.18 282	0.17 288	0.16 264	0.20 301	0.21 279	0.27 337	0.15 118	0.21 311	0.28 290	0.63 360	0.13 285	0.14 278	0.13 267	0.27 328	0.18 312	0.37 332	0.19 315	0.22 302	0.18 312	0.16 300	0.24 333	0.20 274	0.19 292	0.24 297	0.44 338

ACV-stereo	0.25 315	0.15 285	0.13 281	0.22 301	0.17 288	0.28 324	0.24 322	0.22 288	0.20 315	0.23 220	0.23 323	0.28 290	0.37 344	0.18 305	0.15 290	0.13 267	0.34 346	0.20 323	1.10 372	0.26 339	0.26 337	0.17 308	0.28 351	0.18 315	0.19 261	0.18 273	0.25 305	0.29 304

FCDSN-DC	0.25 315	0.25 329	0.26 342	0.28 324	0.26 327	0.26 321	0.35 335	0.28 316	0.18 293	0.20 175	0.18 289	0.21 250	0.12 244	0.29 336	0.25 340	0.26 347	0.29 338	0.28 349	0.28 308	0.21 324	0.25 329	0.25 345	0.26 336	0.32 352	0.27 322	0.24 319	0.26 309	0.27 292
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	0.25 315	0.25 329	0.20 327	0.29 325	0.22 314	0.22 310	0.23 318	0.37 343	0.28 340	0.35 354	0.22 321	0.46 324	0.32 330	0.20 316	0.19 322	0.17 324	0.17 164	0.16 288	0.30 316	0.14 272	0.21 282	0.19 321	0.27 349	0.23 325	0.29 331	0.26 330	0.33 326	0.31 311

SGM-ForestM	0.25 315	0.22 320	0.16 304	0.37 330	0.24 323	0.32 330	0.24 322	0.29 323	0.21 319	0.23 220	0.18 289	0.50 330	0.26 315	0.20 316	0.15 290	0.13 267	0.23 275	0.16 288	0.25 294	0.15 288	0.20 256	0.17 308	0.21 319	0.17 311	0.37 350	0.26 330	0.52 352	0.37 323

SGM_RVC	0.25 315	0.24 327	0.18 319	0.39 337	0.27 330	0.34 336	0.26 328	0.28 316	0.19 301	0.25 271	0.18 289	0.42 318	0.31 328	0.18 305	0.14 278	0.13 267	0.23 275	0.15 275	0.26 300	0.14 272	0.19 237	0.15 292	0.19 313	0.17 311	0.34 345	0.24 319	0.56 356	0.45 340
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 320	0.21 315	0.12 268	0.38 333	0.31 339	0.41 344	0.48 350	0.20 262	0.16 277	0.16 125	0.25 332	0.17 183	0.08 192	1.61 367	0.15 290	0.14 287	0.21 248	0.15 275	0.25 294	0.14 272	0.18 219	0.13 271	0.25 330	0.16 306	0.17 221	0.19 292	0.18 240	0.22 268

UDG	0.26 320	0.21 315	0.13 281	0.39 337	0.32 340	0.39 342	0.53 355	0.20 262	0.16 277	0.19 161	0.23 323	0.17 183	0.09 208	1.45 363	0.16 299	0.13 267	0.27 328	0.16 288	0.27 307	0.14 272	0.22 302	0.14 282	0.25 330	0.12 276	0.21 288	0.21 304	0.21 280	0.19 234

FAT-Stereo	0.26 320	0.19 309	0.17 314	0.38 333	0.37 344	0.31 326	0.25 327	0.26 310	0.18 293	0.28 321	0.25 332	0.33 304	0.36 340	0.26 327	0.18 314	0.16 312	0.27 328	0.23 336	0.33 324	0.21 324	0.22 302	0.19 321	0.22 321	0.22 322	0.22 299	0.22 312	0.33 326	0.43 335

GANetREF_RVC	0.26 320	0.26 333	0.30 348	0.23 304	0.23 318	0.23 315	0.24 322	0.35 338	0.33 352	0.32 342	0.18 289	0.50 330	0.38 345	0.12 268	0.22 331	0.18 330	0.20 235	0.21 327	0.35 328	0.21 324	0.24 323	0.16 302	0.22 321	0.29 347	0.28 327	0.21 304	0.36 335	0.33 314
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	0.26 320	0.30 343	0.30 348	0.26 315	0.23 318	0.21 306	0.19 299	0.28 316	0.37 357	0.35 354	0.24 327	0.51 333	0.27 319	0.14 289	0.22 331	0.17 324	0.19 210	0.20 323	0.26 300	0.25 338	0.22 302	0.20 330	0.17 305	0.27 340	0.31 336	0.26 330	0.39 340	0.38 325

FC-DCNN v2	0.27 325	0.28 339	0.27 343	0.37 330	0.29 336	0.32 330	0.38 340	0.33 334	0.19 301	0.22 201	0.19 301	0.24 279	0.13 260	0.29 336	0.26 342	0.27 351	0.29 338	0.27 345	0.29 314	0.22 330	0.26 337	0.25 345	0.26 336	0.31 349	0.32 341	0.26 330	0.31 321	0.31 311

FC-DCNN	0.27 325	0.28 339	0.27 343	0.36 328	0.28 332	0.32 330	0.38 340	0.33 334	0.19 301	0.22 201	0.19 301	0.23 272	0.13 260	0.29 336	0.26 342	0.27 351	0.29 338	0.27 345	0.29 314	0.22 330	0.26 337	0.25 345	0.26 336	0.31 349	0.31 336	0.26 330	0.30 318	0.30 306

FBW_ROB	0.27 325	0.26 333	0.25 339	0.38 333	0.26 327	0.32 330	0.20 301	0.21 279	0.19 301	0.27 305	0.21 311	0.45 321	0.32 330	0.26 327	0.22 331	0.20 341	0.27 328	0.17 302	0.52 346	0.14 272	0.22 302	0.15 292	0.17 305	0.28 343	0.22 299	0.19 292	0.33 326	0.57 354

CC-Net-ROB	0.28 328	0.40 349	0.29 346	0.57 350	0.44 349	0.42 346	0.38 340	0.32 331	0.19 301	0.33 347	0.28 343	0.69 344	0.10 225	0.32 345	0.21 328	0.13 267	0.14 126	0.16 288	0.40 335	0.18 311	0.15 164	0.09 161	0.23 325	0.24 333	0.22 299	0.21 304	0.19 254	0.28 301

G-Net	0.29 329	0.24 327	0.19 325	0.24 309	0.21 313	0.36 337	0.23 318	0.30 325	0.27 337	0.33 347	0.33 353	0.89 362	0.25 312	0.19 313	0.21 328	0.18 330	0.26 318	0.22 331	0.44 338	0.31 351	0.27 341	0.18 312	0.18 311	0.18 315	0.28 327	0.24 319	0.40 344	0.41 330

XQC	0.29 329	0.30 343	0.27 343	0.37 330	0.28 332	0.37 340	0.37 336	0.40 349	0.30 346	0.32 342	0.20 309	0.45 321	0.28 323	0.31 342	0.16 299	0.15 308	0.21 248	0.22 331	0.34 327	0.24 334	0.22 302	0.21 333	0.23 325	0.25 337	0.33 343	0.27 341	0.44 348	0.33 314

ADCS	0.29 329	0.22 320	0.21 333	0.26 315	0.25 325	0.25 318	0.23 318	0.37 343	0.30 346	0.23 220	0.27 339	0.47 326	0.36 340	0.20 316	0.22 331	0.19 338	0.32 343	0.24 339	0.49 344	0.28 344	0.37 355	0.30 352	0.20 315	0.23 325	0.31 336	0.28 345	0.30 318	0.43 335

S-Stereo	0.30 332	0.22 320	0.18 319	0.42 341	0.39 346	0.41 344	0.37 336	0.25 308	0.24 325	0.26 288	0.44 359	0.55 335	0.36 340	0.24 324	0.18 314	0.14 287	0.27 328	0.27 345	0.35 328	0.28 344	0.23 313	0.23 340	0.53 360	0.23 325	0.23 308	0.19 292	0.27 312	0.38 325

MeshStereo	0.30 332	0.26 333	0.20 327	0.49 346	0.37 344	0.36 337	0.26 328	0.32 331	0.28 340	0.30 338	0.28 343	0.60 337	0.48 353	0.18 305	0.15 290	0.14 287	0.26 318	0.17 302	0.28 308	0.18 311	0.28 343	0.22 337	0.25 330	0.21 319	0.37 350	0.30 351	0.55 355	0.51 346
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	0.31 334	0.28 339	0.21 333	0.33 326	0.29 336	0.31 326	0.29 332	0.38 346	0.24 325	0.46 364	0.31 350	0.50 330	0.34 337	0.25 326	0.30 346	0.25 344	0.19 210	0.23 336	0.58 347	0.29 346	0.25 329	0.28 351	0.21 319	0.27 340	0.31 336	0.26 330	0.37 337	0.51 346

edge stereo	0.31 334	0.22 320	0.20 327	0.42 341	0.36 342	0.42 346	0.39 343	0.39 348	0.23 322	0.23 220	0.39 356	0.68 342	0.34 337	0.30 341	0.17 306	0.17 324	0.31 342	0.21 327	0.42 336	0.21 324	0.24 323	0.18 312	0.25 330	0.23 325	0.28 327	0.24 319	0.39 340	0.55 351

SANet	0.31 334	0.21 315	0.21 333	0.25 312	0.22 314	0.31 326	0.22 315	0.31 330	0.32 350	0.27 305	0.27 339	1.36 373	0.39 347	0.22 322	0.17 306	0.14 287	0.26 318	0.21 327	0.30 316	0.21 324	0.25 329	0.21 333	0.30 355	0.23 325	0.34 345	0.26 330	0.35 332	0.49 344

AnyNet_C01	0.32 337	0.22 320	0.20 327	0.22 301	0.27 330	0.25 318	0.24 322	0.37 343	0.37 357	0.26 288	0.29 345	0.49 327	0.33 336	0.18 305	0.32 349	0.22 343	0.39 355	0.32 353	0.65 350	0.33 356	0.41 362	0.33 358	0.26 336	0.26 339	0.34 345	0.34 354	0.34 330	0.45 340

DGSMNet	0.34 338	0.27 338	0.24 338	0.41 340	0.33 341	0.37 340	0.37 336	0.28 316	0.25 330	0.25 271	0.52 364	0.45 321	0.32 330	0.26 327	0.25 340	0.20 341	0.52 366	0.32 353	0.75 358	0.35 358	0.38 356	0.39 368	0.28 351	0.31 349	0.27 322	0.24 319	0.33 326	0.37 323

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 339	0.36 345	0.38 358	0.46 343	0.28 332	0.31 326	0.28 331	0.51 361	0.46 364	0.39 361	0.29 345	0.37 313	0.36 340	0.31 342	0.38 356	0.26 347	0.22 264	0.27 345	0.72 355	0.37 359	0.28 343	0.31 353	0.30 355	0.38 359	0.33 343	0.26 330	0.30 318	0.38 325

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 340	0.16 292	0.13 281	0.26 315	0.22 314	0.23 315	0.27 330	0.24 302	0.15 273	0.24 243	0.16 270	4.16 390	0.22 309	0.19 313	0.14 278	0.13 267	0.33 344	0.22 331	0.32 320	0.20 322	0.24 323	0.19 321	0.22 321	0.14 294	0.20 274	0.20 302	0.21 280	0.24 275

STStereo	0.38 341	0.43 351	0.31 351	0.74 356	0.50 355	0.58 351	0.43 346	0.35 338	0.31 348	0.34 351	0.25 332	0.83 356	0.55 357	0.20 316	0.17 306	0.16 312	0.25 308	0.16 288	0.46 341	0.17 305	0.24 323	0.19 321	0.20 315	0.23 325	0.52 360	0.41 361	0.76 369	0.59 357

PVD	0.39 342	0.38 348	0.20 327	0.47 345	0.36 342	0.50 350	0.40 345	0.38 346	0.34 355	0.23 220	0.29 345	0.52 334	0.51 355	0.50 352	0.19 322	0.17 324	0.40 357	0.26 343	0.50 345	0.29 346	0.40 358	0.41 370	0.23 325	0.27 340	0.45 357	0.59 376	0.46 350	0.73 366

DPSNet	0.40 343	0.19 309	0.18 319	0.27 322	0.26 327	0.29 325	0.19 299	0.26 310	0.24 325	0.18 148	0.17 279	2.15 384	0.44 350	0.10 227	0.20 326	0.16 312	0.35 350	0.28 349	2.00 386	0.27 342	0.25 329	0.17 308	0.28 351	0.25 337	0.40 354	0.27 341	0.39 340	0.53 348

MANE	0.42 344	0.36 345	0.33 353	0.61 352	0.45 352	0.44 348	0.47 349	0.43 356	0.26 334	0.23 220	0.24 327	0.64 339	0.29 325	0.31 342	0.32 349	0.30 357	0.33 344	0.42 366	0.38 334	0.24 334	0.31 349	0.27 349	0.26 336	0.35 356	0.57 365	0.44 365	1.10 384	0.98 378

LE_ROB	0.42 344	0.19 309	0.17 314	0.40 339	0.44 349	0.33 335	0.44 347	0.35 338	0.29 345	0.32 342	0.21 311	1.22 370	1.73 386	0.11 248	0.11 215	0.11 183	0.21 248	0.13 238	0.21 264	0.13 262	0.23 313	0.13 271	0.12 282	0.15 298	0.39 353	0.36 356	1.46 389	1.45 387

ELAS	0.43 346	0.43 351	0.36 356	0.64 354	0.45 352	0.58 351	0.50 351	0.40 349	0.27 337	0.25 271	0.30 348	0.92 363	0.32 330	0.32 345	0.31 347	0.28 354	0.36 352	0.30 351	0.45 340	0.26 339	0.34 351	0.33 358	0.26 336	0.37 358	0.56 364	0.43 364	0.78 372	0.76 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 347	0.43 351	0.36 356	0.63 353	0.44 349	0.62 356	0.50 351	0.40 349	0.26 334	0.25 271	0.31 350	1.20 368	0.31 328	0.32 345	0.31 347	0.28 354	0.37 353	0.30 351	0.44 338	0.27 342	0.35 352	0.33 358	0.26 336	0.38 359	0.52 360	0.41 361	0.78 372	0.74 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 348	0.56 356	0.14 293	1.44 363	0.52 356	1.25 363	0.85 360	0.30 325	0.23 322	0.34 351	0.25 332	0.66 341	0.19 300	1.15 361	0.19 322	0.14 287	0.25 308	0.20 323	0.42 336	0.22 330	0.17 202	0.14 282	1.56 367	0.17 311	0.21 288	0.17 258	0.27 312	0.41 330

SAMSARA	0.49 349	0.23 325	0.39 359	0.23 304	0.23 318	0.22 310	0.23 318	0.44 358	0.39 361	0.31 341	0.21 311	0.30 299	0.47 352	0.18 305	0.35 352	0.34 358	0.26 318	0.32 353	0.47 342	0.32 355	0.48 372	0.54 378	0.15 296	0.33 354	1.40 391	1.58 390	1.42 388	1.48 388

AMNet	0.49 349	0.50 354	0.48 362	0.49 346	0.47 354	0.61 355	0.51 353	0.32 331	0.28 340	0.30 338	0.68 372	0.72 346	0.13 260	0.53 354	0.44 358	0.55 372	0.57 369	0.58 378	0.48 343	0.48 362	0.58 379	0.50 375	0.26 336	0.48 364	0.45 357	0.52 371	0.58 358	0.65 360

DispFullNet	0.49 349	0.53 355	0.20 327	1.14 360	0.43 348	0.79 359	1.26 365	0.33 334	0.24 325	0.24 243	0.27 339	0.85 357	0.50 354	1.59 366	0.18 314	0.15 308	0.51 364	0.34 359	1.12 373	0.26 339	0.25 329	0.19 321	0.20 315	0.22 322	0.28 327	0.18 273	0.35 332	0.61 358

BEATNet-Init1	0.51 352	0.41 350	0.29 346	0.78 359	0.41 347	0.60 354	0.46 348	0.41 354	0.28 340	0.30 338	0.25 332	0.87 359	0.91 370	0.26 327	0.33 351	0.26 347	0.28 335	0.25 342	0.98 367	0.29 346	0.29 347	0.27 349	0.26 336	0.32 352	0.51 359	0.38 360	2.12 392	0.96 376

MADNet+	0.56 353	0.37 347	0.63 374	0.56 349	0.53 357	0.45 349	0.39 343	0.64 369	0.51 366	0.53 368	0.40 358	0.81 355	0.67 364	0.34 348	0.61 369	0.50 369	0.58 370	0.50 370	0.84 361	0.53 364	0.49 375	0.44 371	0.51 359	0.47 363	0.82 375	0.71 381	0.58 358	0.70 363

otaku	0.59 354	0.73 361	0.30 348	1.73 375	0.85 363	1.52 369	1.01 361	0.40 349	0.33 352	0.38 357	0.32 352	0.68 342	0.26 315	1.38 362	0.35 352	0.25 344	0.21 248	0.23 336	0.71 353	0.30 349	0.23 313	0.18 312	2.19 370	0.28 343	0.29 331	0.18 273	0.31 321	0.42 332

SGM+DAISY	0.59 354	0.58 359	0.54 366	0.58 351	0.55 359	0.69 358	0.57 356	0.43 356	0.39 361	0.38 357	0.78 376	0.75 350	0.65 363	0.54 356	0.62 370	0.56 373	0.67 376	0.61 381	0.72 355	0.64 375	0.71 383	0.65 383	0.27 349	0.51 366	0.54 362	0.57 374	0.75 368	0.71 365

SPS-STEREO	0.60 356	0.57 358	0.53 363	0.55 348	0.54 358	0.65 357	0.52 354	0.40 349	0.68 369	0.37 356	0.78 376	0.78 352	0.64 362	0.53 354	0.59 368	0.57 375	0.67 376	0.63 383	0.75 358	0.72 380	0.77 386	0.68 384	0.26 336	0.54 371	0.54 362	0.60 377	0.70 365	0.66 361
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 357	0.74 362	0.31 351	1.81 377	0.85 363	1.57 370	1.10 363	0.48 359	0.36 356	0.38 357	0.39 356	0.74 348	0.27 319	1.54 365	0.37 355	0.28 354	0.23 275	0.24 339	0.71 353	0.31 351	0.23 313	0.18 312	2.45 374	0.30 348	0.31 336	0.24 319	0.38 339	0.44 338

MFMNet_re	0.66 358	0.72 360	0.65 377	0.77 358	0.62 360	0.82 361	0.70 359	0.52 363	0.53 367	0.54 370	0.65 370	0.79 353	0.51 355	0.59 358	0.68 374	0.67 379	0.81 383	0.69 384	0.74 357	0.62 373	0.71 383	0.64 382	0.45 357	0.57 372	0.59 368	0.62 379	0.74 367	0.88 374

WAO-7	0.67 359	0.75 363	0.64 376	0.72 355	0.78 362	0.58 351	0.66 357	0.97 383	0.97 381	0.62 373	0.81 380	0.79 353	0.84 368	0.55 357	0.86 380	0.71 383	0.44 359	0.36 361	0.96 364	0.67 378	0.44 365	0.35 363	0.16 300	0.83 385	0.57 365	0.67 380	0.58 358	0.70 363

ACVNet-4b	0.70 360	0.78 365	0.34 354	1.74 376	0.95 369	1.64 374	1.43 368	0.33 334	0.31 348	0.38 357	0.26 337	1.23 371	0.29 325	2.19 377	0.42 357	0.37 359	0.34 346	0.24 339	0.59 348	0.38 360	0.17 202	0.15 292	2.71 376	0.23 325	0.30 335	0.32 353	0.39 340	0.42 332

JetBlue	0.71 361	0.56 356	0.71 379	0.74 356	0.62 360	0.79 359	0.69 358	0.53 364	0.93 378	0.46 364	0.30 348	3.22 387	0.38 345	0.52 353	0.46 359	0.44 364	0.73 381	0.53 373	0.68 352	0.52 363	0.57 377	0.60 380	0.74 361	0.57 372	0.57 365	0.46 366	0.97 381	0.96 376

MonStereo1	0.74 362	0.77 364	0.34 354	1.64 367	1.05 376	1.35 367	1.51 370	0.56 365	0.38 360	0.59 372	0.65 370	1.58 376	0.76 366	1.93 369	0.21 328	0.14 287	0.39 355	0.34 359	0.67 351	0.31 351	0.38 356	0.23 340	2.26 371	0.35 356	0.32 341	0.29 350	0.51 351	0.58 355

ACVNet_1	0.75 363	0.82 366	0.41 360	2.07 383	0.98 370	1.94 381	1.52 371	0.59 367	0.28 340	0.43 362	0.50 363	0.73 347	0.63 360	2.24 379	0.36 354	0.25 344	0.34 346	0.32 353	0.62 349	0.31 351	0.30 348	0.22 337	2.71 376	0.33 354	0.41 356	0.28 345	0.37 337	0.39 329

RainbowNet	0.78 364	0.90 367	0.47 361	1.86 378	0.92 366	1.63 373	1.48 369	0.42 355	0.37 357	0.47 367	0.34 354	0.92 363	0.62 359	2.02 372	0.65 371	0.48 367	0.35 350	0.33 357	0.92 363	0.58 368	0.33 350	0.24 344	2.80 380	0.39 361	0.40 354	0.35 355	0.44 348	0.50 345

PSMNet_ROB	0.80 365	0.99 372	0.62 373	1.64 367	0.93 368	1.51 368	1.20 364	0.57 366	0.73 370	0.74 376	0.63 369	0.86 358	0.84 368	1.52 364	0.58 365	0.42 361	0.54 367	0.41 365	0.87 362	0.62 373	0.42 364	0.31 353	1.83 368	0.48 364	0.69 373	0.37 357	0.76 369	0.47 343

WAO-6	0.83 366	0.96 369	0.61 371	1.33 362	1.06 377	1.28 365	1.42 367	0.78 376	0.87 375	0.78 377	0.70 375	0.77 351	1.02 377	1.95 370	0.81 377	0.62 377	0.55 368	0.49 369	0.80 360	0.60 369	0.57 377	0.53 377	0.50 358	0.58 375	0.85 379	0.46 366	0.77 371	0.83 373

ACVNet_2	0.84 367	0.95 368	0.58 369	2.04 381	1.03 375	1.88 380	1.56 374	0.68 371	0.39 361	0.53 368	0.49 361	1.05 366	0.68 365	1.97 371	0.53 362	0.44 364	0.40 357	0.33 357	1.06 369	0.42 361	0.35 352	0.25 345	2.54 375	0.53 369	0.61 369	0.28 345	0.53 353	0.58 355

PWCK	0.90 368	1.24 381	0.63 374	1.55 365	0.86 365	1.23 362	1.04 362	1.09 384	0.75 373	0.70 375	0.81 380	1.52 375	0.91 370	0.71 359	0.46 359	0.41 360	0.74 382	0.47 367	3.07 389	0.67 378	0.58 379	0.45 373	0.95 365	0.74 381	0.74 374	0.41 361	0.70 365	0.76 368

IMH-64-1	0.91 369	0.98 370	0.53 363	1.64 367	1.01 373	1.62 371	1.75 378	0.76 373	0.74 371	0.33 347	0.61 366	0.87 359	0.95 372	2.61 381	0.53 362	0.42 361	0.49 361	0.36 361	0.96 364	0.55 365	0.40 358	0.31 353	3.11 381	0.51 366	0.82 375	0.37 357	0.60 361	0.78 370

IMH-64	0.91 369	0.98 370	0.53 363	1.64 367	1.01 373	1.62 371	1.75 378	0.76 373	0.74 371	0.33 347	0.61 366	0.87 359	0.95 372	2.61 381	0.53 362	0.42 361	0.49 361	0.36 361	0.96 364	0.55 365	0.40 358	0.31 353	3.11 381	0.51 366	0.82 375	0.37 357	0.60 361	0.78 370

IMH	0.95 371	1.00 374	0.55 367	1.66 374	1.00 371	1.69 376	1.78 380	0.76 373	0.77 374	0.34 351	0.61 366	1.01 365	1.07 380	2.69 383	0.58 365	0.46 366	0.51 364	0.38 364	0.98 367	0.60 369	0.40 358	0.32 357	3.11 381	0.53 369	0.83 378	0.48 368	0.65 363	0.79 372

LVE	0.97 372	0.99 372	0.73 381	1.89 379	1.39 381	1.65 375	1.53 372	0.79 377	0.65 368	0.81 379	0.92 382	0.74 348	1.01 376	2.21 378	0.58 365	0.48 367	0.59 371	0.54 376	1.13 374	0.64 375	0.46 369	0.40 369	2.73 379	0.69 377	0.85 379	0.50 370	0.85 376	0.54 350

WAO-8	1.02 373	1.14 378	0.79 382	1.64 367	1.25 378	1.78 378	1.57 375	0.93 379	1.01 382	0.81 379	0.68 372	1.72 377	1.03 378	2.08 373	0.82 378	0.68 380	0.65 374	0.53 373	1.09 370	0.82 383	0.48 372	0.38 365	0.81 363	0.75 382	1.12 386	0.77 382	0.96 379	1.21 383

Venus	1.02 373	1.14 378	0.79 382	1.64 367	1.25 378	1.78 378	1.57 375	0.93 379	1.01 382	0.81 379	0.68 372	1.72 377	1.03 378	2.08 373	0.82 378	0.68 380	0.65 374	0.53 373	1.09 370	0.82 383	0.48 372	0.38 365	0.81 363	0.75 382	1.12 386	0.77 382	0.96 379	1.21 383

Dean	1.08 375	1.06 376	0.80 384	2.30 384	1.35 380	1.99 382	1.58 377	0.93 379	0.93 378	0.88 384	0.78 376	1.21 369	1.22 382	2.13 376	0.67 372	0.60 376	0.62 373	0.57 377	1.25 379	0.74 381	0.46 369	0.37 364	2.72 378	0.71 378	1.00 383	0.60 377	1.05 383	0.64 359

TorneroNet-64	1.09 376	1.03 375	0.60 370	1.99 380	0.92 366	2.06 384	2.05 381	0.63 368	0.87 375	0.58 371	0.49 361	1.90 381	1.89 387	2.91 388	0.67 372	0.51 370	0.48 360	0.47 367	1.23 377	0.61 371	0.35 352	0.38 365	3.33 384	0.57 372	0.64 371	0.52 371	0.69 364	1.15 381

TorneroNet	1.11 377	1.11 377	0.67 378	2.05 382	1.00 371	2.29 385	2.05 381	0.65 370	0.89 377	0.68 374	0.57 365	1.74 380	1.26 383	2.97 390	0.71 375	0.52 371	0.50 363	0.51 372	1.18 376	0.65 377	0.41 362	0.44 371	3.48 385	0.58 375	0.67 372	0.49 369	0.85 376	1.02 379

ktn	1.26 378	1.42 383	0.57 368	1.65 373	1.61 386	1.75 377	2.16 384	0.86 378	1.75 389	0.89 385	1.11 387	1.18 367	0.96 374	2.60 380	1.03 383	0.73 384	0.82 384	0.61 381	1.47 383	0.76 382	0.70 382	0.69 385	3.64 387	0.73 379	0.93 381	0.81 385	1.20 386	1.25 385

notaker	1.30 379	1.44 384	0.61 371	2.42 387	1.51 383	2.40 387	2.31 386	0.95 382	1.64 387	0.79 378	1.07 385	1.73 379	1.18 381	3.10 392	1.04 384	0.69 382	0.70 379	0.50 370	1.66 385	0.85 385	0.56 376	0.47 374	3.67 388	0.80 384	0.62 370	0.58 375	0.81 374	0.95 375

KSHMR	1.34 380	1.44 384	1.07 388	2.31 385	1.48 382	2.31 386	2.15 383	1.22 385	1.07 385	1.13 388	1.07 385	1.30 372	0.96 374	2.92 389	1.12 385	0.95 387	0.87 385	0.84 386	1.34 380	0.97 386	0.74 385	0.60 380	3.48 385	1.07 390	0.99 382	0.77 382	1.01 382	1.06 380

UNDER WATER-64	1.42 381	1.40 382	0.92 387	2.88 389	1.97 389	2.82 389	2.72 389	1.37 388	0.94 380	1.04 387	1.15 388	1.96 383	1.33 385	3.07 391	0.80 376	0.56 373	0.70 379	0.58 378	1.17 375	0.55 365	0.45 367	0.54 378	3.98 391	0.92 387	1.03 384	1.13 388	0.81 374	1.60 390

UNDER WATER	1.42 381	1.45 386	0.89 386	2.87 388	1.98 390	2.78 388	2.64 388	1.29 386	1.04 384	0.87 383	0.98 383	1.95 382	1.30 384	3.12 393	0.87 381	0.63 378	0.68 378	0.58 378	1.23 377	0.61 371	0.44 365	0.50 375	3.95 390	0.99 389	1.09 385	1.04 386	0.88 378	1.67 392

JetRed	1.64 383	1.79 389	1.70 390	1.59 366	1.52 384	2.02 383	2.26 385	1.52 390	1.47 386	0.82 382	0.78 376	2.67 386	0.43 349	1.78 368	1.47 388	1.56 389	1.74 387	2.93 391	1.44 382	1.10 388	2.36 389	2.20 388	1.98 369	0.98 388	1.19 389	1.77 391	1.58 390	1.56 389

HanzoNet	1.79 384	1.65 388	0.85 385	2.31 385	1.74 387	2.83 390	2.55 387	1.29 386	1.86 390	0.92 386	1.28 389	4.71 391	3.85 390	3.43 394	0.96 382	0.79 385	1.10 386	0.95 387	2.68 388	1.04 387	0.93 387	0.92 386	3.78 389	0.73 379	1.15 388	1.07 387	1.29 387	1.61 391

MADNet++	1.87 385	1.58 387	1.74 391	1.28 361	1.74 387	1.25 363	1.55 373	1.63 391	2.10 391	1.84 390	2.24 390	2.56 385	2.74 388	0.75 360	1.43 386	1.55 388	2.00 388	1.47 389	2.11 387	2.11 390	3.28 390	3.23 389	1.22 366	2.22 392	1.23 390	2.58 392	1.77 391	1.36 386

LSM0	3.23 386	0.28 339	0.18 319	0.38 333	0.30 338	0.39 342	0.37 336	0.51 361	0.32 350	0.45 363	0.47 360	0.71 345	0.59 358	0.19 313	16.94 394	59.67 401	0.37 353	0.26 343	1.34 380	0.34 357	0.45 367	0.34 362	0.23 325	0.28 343	0.38 352	0.31 352	0.53 353	0.53 348

PML	8.17 387	7.65 394	3.51 392	9.56 396	5.16 391	9.57 397	5.23 394	6.49 394	17.89 397	6.44 393	3.24 391	16.63 394	29.28 401	5.47 395	6.12 389	3.95 390	7.38 391	2.69 390	20.47 397	4.69 392	3.59 391	3.96 390	3.98 391	4.20 393	5.71 393	4.30 393	16.67 398	6.70 393

DGTPSM_ROB	8.61 388	3.65 390	8.39 393	2.97 390	5.68 392	3.37 391	4.40 392	3.70 392	9.03 392	3.00 391	6.91 392	3.52 388	10.03 391	2.69 383	10.46 390	10.76 391	3.81 389	12.88 393	4.73 390	10.21 393	5.93 392	13.78 393	4.46 393	8.55 394	10.09 396	27.91 397	11.05 396	30.64 397

DPSMNet_ROB	8.62 389	3.66 391	8.40 394	2.97 390	5.69 393	3.37 391	4.40 392	3.70 392	9.03 392	3.00 391	6.93 393	3.52 388	10.07 392	2.69 383	10.46 390	10.76 391	3.81 389	12.88 393	4.76 391	10.21 393	5.93 392	13.78 393	4.47 395	8.55 394	10.10 397	27.91 397	11.06 397	30.64 397

LRCNet_RVC	9.94 390	17.32 398	0.72 380	25.08 399	21.25 400	23.72 400	20.86 398	1.45 389	0.48 365	21.28 400	13.07 396	22.69 399	3.57 389	28.32 401	0.47 361	0.27 351	8.45 392	1.25 388	23.54 399	4.04 391	0.47 371	0.33 358	26.91 399	1.58 391	0.35 348	0.22 312	0.43 347	0.38 325

DLNR_Zeroshot_test	10.02 391	31.66 402	0.05 108	54.25 402	0.10 212	0.18 281	50.40 402	0.19 242	0.08 141	0.27 305	0.07 108	0.20 231	0.04 80	0.14 289	60.23 401	70.55 402	0.34 346	0.18 312	0.26 300	0.11 219	0.20 256	0.08 120	0.07 187	0.09 228	0.19 261	0.15 214	0.20 266	0.25 283

DPSM_ROB	12.93 392	6.06 392	9.07 395	4.34 392	6.33 394	4.24 393	3.55 390	8.20 395	10.79 394	6.62 394	7.89 394	9.68 392	12.99 394	2.78 386	12.36 392	13.66 393	8.95 393	16.55 396	9.69 392	12.30 395	16.52 396	17.76 396	2.26 371	10.59 396	28.41 398	36.73 399	31.10 399	39.69 399

DPSM	12.93 392	6.06 392	9.07 395	4.34 392	6.33 394	4.24 393	3.55 390	8.20 395	10.79 394	6.62 394	7.89 394	9.68 392	12.99 394	2.78 386	12.36 392	13.66 393	8.95 393	16.55 396	9.69 392	12.30 395	16.52 396	17.76 396	2.26 371	10.59 396	28.41 398	36.73 399	31.10 399	39.69 399

HaxPig	16.12 394	19.70 399	18.82 400	21.25 398	20.53 399	21.35 399	22.27 399	17.00 400	14.68 396	19.29 399	17.18 400	18.07 395	12.18 393	22.52 399	17.87 395	14.95 395	17.87 397	9.54 392	18.95 394	15.62 397	9.98 394	7.75 391	23.74 398	15.32 398	4.46 392	12.22 396	6.85 393	15.21 396

MEDIAN_ROB	20.51 395	25.88 400	24.09 401	26.47 400	25.52 401	25.87 401	26.98 400	21.19 401	19.61 398	28.55 401	22.12 401	24.85 400	16.74 396	26.52 400	23.53 396	18.59 396	22.10 399	14.86 395	26.41 400	23.30 398	15.47 395	11.96 392	27.64 400	18.47 399	7.32 394	9.55 395	8.34 395	11.88 395

AVERAGE_ROB	24.46 396	29.85 401	27.17 402	31.26 401	29.68 402	30.01 402	31.43 401	26.55 402	24.57 402	34.19 402	27.26 402	31.45 401	21.40 397	30.75 402	28.23 400	24.11 397	26.75 400	21.47 398	30.01 401	27.38 402	20.81 398	16.76 395	32.29 401	24.48 403	8.40 395	7.77 394	7.95 394	8.54 394

CasAABBNet	25.99 397	12.23 396	18.16 398	8.64 394	12.70 397	8.22 395	7.18 395	16.43 398	21.85 400	13.64 398	15.80 397	19.61 398	26.12 398	5.47 395	25.18 399	27.55 400	17.67 395	33.30 399	19.65 396	24.62 400	33.10 400	35.23 399	4.49 396	21.39 401	57.22 400	74.08 401	62.47 402	79.73 402

FlowAnything	26.05 398	11.98 395	18.33 399	8.70 395	12.62 396	8.34 396	7.20 396	16.56 399	21.86 401	13.57 397	16.00 398	19.55 397	26.21 400	5.55 397	24.94 398	27.47 399	17.85 396	33.34 401	19.39 395	24.73 401	33.38 401	35.79 400	4.46 393	21.36 400	57.29 401	74.31 403	62.56 403	79.87 403

fast-reg	26.97 399	13.89 397	17.76 397	12.37 397	13.04 398	14.35 398	12.70 397	16.24 397	21.70 399	13.11 396	16.41 399	19.05 396	26.13 399	12.96 398	24.92 397	27.06 398	18.58 398	33.30 399	20.73 398	24.42 399	32.98 399	35.00 398	6.75 397	21.46 402	57.32 402	74.25 402	62.39 401	79.47 401

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 38	0.04 16	0.04 16	0.04 36	0.03 14

FSD		0.25 329	0.25 339	0.27 322	0.25 325	0.25 318	0.33 334	0.30 325	0.18 293	0.21 186	0.18 289			0.29 336	0.24 338	0.26 347			0.28 308	0.21 324				0.28 343	0.27 322	0.24 319	0.27 312	0.27 292

STTRV1_RVC		0.26 333	0.22 337	0.35 327	0.28 332	0.32 330	0.29 332	0.36 342	0.33 352	0.27 305	0.27 339	0.42 318	0.41 348	0.48 351		0.19 338	0.59 371	0.20 323		0.30 349	0.59 381			0.43 362	0.26 319	0.56 373	0.34 330	0.67 362

DPSimNet_ROB		1.23 380	1.31 389	1.49 364	1.60 385	1.34 366	1.37 366	0.68 371	1.70 388	1.68 389	1.03 384	1.48 374	0.82 367	2.08 373	1.45 387	0.92 386		0.81 385	1.64 384	1.41 389	1.08 388	1.28 387	0.79 362	0.87 386		1.26 389	1.18 385	1.16 382

Low-res two-view benchmark