Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 27	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 27	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 20	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 27	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 27	0.03 29	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.02 57	0.03 53	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

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

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 30	0.04 20	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.00 1	0.01 3	0.04 20	0.03 3	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
tt7	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.04 65	0.02 5	0.02 5	0.04 59	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.02 57	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

tt8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.03 18

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

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

GFORCE	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.04 4	0.03 3	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.04 16	0.03 18	0.02 3

FORCE_4.6	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.03 27	0.03 29	0.02 5	0.03 20	0.03 72	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.03 106	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.06 95	0.04 50

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

F8.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.05 31	0.04 4	0.03 3	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.04 16	0.03 18	0.02 3

FORCE_9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.04 4	0.03 3	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.04 16	0.03 18	0.02 3

FORCE_8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 5	0.03 20	0.02 28	0.01 4	0.05 31	0.04 4	0.03 3	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.03 18	0.02 3

F7	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.03 40	0.02 5	0.04 65	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.06 75	0.04 39	0.03 18

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

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

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

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

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

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

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

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.05 93	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.04 65	0.06 120	0.03 29	0.05 87	0.03 20	0.04 110	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.03 18	0.03 18

WQFJX	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.03 29	0.06 115	0.03 20	0.06 178	0.02 40	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.02 57	0.03 53	0.03 5	0.05 39	0.03 18	0.04 50

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.05 85	0.04 51	0.03 29	0.04 59	0.04 62	0.05 145	0.02 40	0.03 3	0.03 3	0.04 20	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.02 3	0.03 18

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.04 62	0.02 28	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 23	0.03 3	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.03 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.01 3	0.03 27	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.06 69	0.06 70	0.07 92	0.04 23	0.06 84	0.03 10	0.06 78	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.04 20	0.04 16	0.04 39	0.03 18

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

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

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.02 5	0.03 31	0.03 20	0.02 28	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.04 20	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.04 20	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.04 65	0.02 5	0.04 62	0.02 28	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.06 79	0.04 23	0.05 58	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 18

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 12	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.03 40	0.03 27	0.04 65	0.02 5	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.06 79	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.04 20	0.03 3	0.03 18	0.03 18

LG-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 12	0.03 57	0.02 9	0.01 3	0.04 65	0.05 88	0.04 65	0.03 31	0.05 86	0.02 28	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.05 57	0.04 23	0.05 58	0.04 52	0.07 90	0.04 59	0.01 4	0.02 11	0.05 49	0.04 16	0.04 39	0.03 18

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 40	0.02 5	0.03 29	0.03 31	0.01 3	0.01 3	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.05 62	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.05 92	0.03 106	0.03 53	0.03 5	0.04 16	0.03 18	0.04 50

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 27	0.03 29	0.04 59	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.03 18	0.03 18
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 12	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.03 27	0.03 29	0.02 5	0.02 7	0.02 28	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.05 57	0.03 6	0.06 84	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.05 49	0.04 16	0.04 39	0.03 18

AIO-test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 40	0.04 51	0.03 29	0.06 115	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 23	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.02 3	0.04 16	0.02 3	0.03 18

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.05 85	0.05 88	0.05 93	0.04 59	0.04 62	0.02 28	0.03 91	0.05 31	0.06 70	0.04 20	0.04 23	0.03 3	0.03 10	0.03 4	0.04 59	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.04 16	0.02 3	0.03 18

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.06 79	0.04 23	0.06 84	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.03 18	0.03 18

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.04 65	0.04 51	0.04 65	0.03 31	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.04 52	0.04 25	0.04 59	0.03 106	0.03 53	0.03 5	0.05 39	0.03 18	0.03 18

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 40	0.02 5	0.03 29	0.02 5	0.04 62	0.03 72	0.02 40	0.05 31	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.04 21	0.03 10	0.06 78	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.06 79	0.05 39	0.04 39	0.04 50

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 28	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.05 57	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.02 3	0.03 18

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.03 27	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.05 58	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.03 18	0.03 18

RSM	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.02 5	0.03 29	0.04 59	0.04 62	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.04 20	0.04 23	0.05 58	0.04 52	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.03 18	0.03 18

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.04 52	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 11	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 31	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 5	0.02 7	0.03 72	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.05 62	0.04 21	0.04 52	0.04 25	0.04 59	0.01 4	0.02 11	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.03 18

L4000	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 93	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.06 99	0.05 88	0.03 29	0.02 5	0.08 114	0.04 110	0.01 4	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.03 6	0.05 58	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.06 79	0.04 16	0.04 39	0.04 50

L500	0.04 54	0.04 93	0.02 10	0.03 44	0.03 57	0.04 86	0.02 31	0.06 99	0.06 120	0.03 29	0.04 59	0.05 86	0.04 110	0.02 40	0.05 31	0.06 70	0.05 57	0.04 23	0.07 94	0.04 52	0.07 90	0.04 59	0.01 4	0.03 53	0.07 100	0.05 39	0.05 64	0.05 75

WiStereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 86	0.02 31	0.02 7	0.04 51	0.04 65	0.03 31	0.04 62	0.03 72	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.04 21	0.05 95	0.04 25	0.04 59	0.01 4	0.02 11	0.07 100	0.06 75	0.06 95	0.04 50

tt4	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.04 86	0.04 137	0.04 65	0.04 51	0.04 65	0.06 115	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.05 30	0.05 57	0.05 62	0.05 58	0.05 95	0.05 51	0.04 59	0.04 133	0.03 53	0.07 100	0.06 75	0.06 95	0.05 75

tt5	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 93	0.03 57	0.04 86	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.03 29	0.04 59	0.03 20	0.02 28	0.03 91	0.05 31	0.05 30	0.06 79	0.05 62	0.04 21	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.03 106	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.04 50

tt6	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 86	0.02 31	0.02 7	0.04 51	0.04 65	0.03 31	0.04 62	0.03 72	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.04 21	0.05 95	0.04 25	0.04 59	0.01 4	0.02 11	0.07 100	0.06 75	0.06 95	0.04 50

CR-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.03 29	0.06 115	0.03 20	0.03 72	0.01 4	0.06 69	0.05 30	0.04 20	0.05 62	0.04 21	0.04 52	0.05 51	0.05 92	0.01 4	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

CR-RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.05 88	0.03 29	0.03 31	0.03 20	0.03 72	0.03 91	0.07 102	0.07 101	0.05 57	0.06 89	0.05 58	0.04 52	0.07 90	0.05 92	0.01 4	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.07 113	0.05 75

FORCE_4.7	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.05 125	0.03 57	0.04 86	0.03 89	0.03 40	0.04 51	0.03 29	0.03 31	0.04 62	0.02 28	0.03 91	0.06 69	0.05 30	0.08 99	0.06 89	0.06 84	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.01 4	0.04 102	0.05 49	0.05 39	0.06 95	0.04 50

F4.4	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.03 57	0.04 86	0.02 31	0.04 65	0.03 27	0.03 29	0.03 31	0.03 20	0.03 72	0.03 91	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.05 58	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.04 39	0.04 50

FORCE_4.5	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.05 85	0.03 27	0.03 29	0.04 59	0.04 62	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.04 52	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.02 11	0.05 49	0.05 39	0.06 95	0.05 75

FORCE_4	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 93	0.02 17	0.04 86	0.02 31	0.04 65	0.03 27	0.06 103	0.05 87	0.03 20	0.02 28	0.03 91	0.06 69	0.05 30	0.05 57	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.06 78	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.07 104	0.06 95	0.04 50

SCION-MonSter(vits)	0.04 54	0.06 151	0.05 144	0.06 154	0.06 156	0.05 129	0.04 137	0.03 40	0.04 51	0.04 65	0.06 115	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.05 57	0.04 23	0.05 58	0.04 52	0.05 51	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

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

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.05 88	0.04 65	0.04 59	0.07 109	0.02 28	0.01 4	0.06 69	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.04 25	0.04 59	0.02 57	0.02 11	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.04 50

over-6	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 40	0.03 27	0.03 29	0.06 115	0.09 123	0.03 72	0.03 91	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.02 57	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.05 64	0.05 75

PointNet	0.04 54	0.03 49	0.04 102	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 89	0.05 85	0.04 51	0.02 5	0.05 87	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.03 6	0.04 21	0.03 10	0.04 25	0.03 13	0.04 133	0.05 133	0.05 49	0.06 75	0.03 18	0.04 50

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

LACA3	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.04 51	0.04 65	0.03 31	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.04 20	0.06 89	0.05 58	0.04 52	0.06 78	0.06 118	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.05 75

LACA1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 12	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.05 88	0.03 29	0.03 31	0.04 62	0.03 72	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.04 20	0.06 89	0.04 21	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.03 106	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.05 64	0.04 50

DispViT+	0.04 54	0.03 49	0.04 102	0.06 154	0.03 57	0.04 86	0.03 89	0.04 65	0.05 88	0.04 65	0.07 150	0.04 62	0.04 110	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.04 20	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.04 25	0.05 92	0.02 57	0.04 102	0.05 49	0.07 104	0.05 64	0.06 106

WQFJA1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.04 86	0.03 89	0.05 85	0.04 51	0.03 29	0.06 115	0.04 62	0.03 72	0.03 91	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.03 6	0.03 3	0.04 52	0.03 4	0.03 13	0.02 57	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.03 18	0.05 75

NLMM1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.05 85	0.05 88	0.04 65	0.07 150	0.03 20	0.07 216	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.03 3	0.04 23	0.04 21	0.04 52	0.03 4	0.04 59	0.01 4	0.04 102	0.06 79	0.04 16	0.04 39	0.04 50

NLMM	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.04 86	0.03 89	0.05 85	0.04 51	0.03 29	0.06 115	0.04 62	0.03 72	0.03 91	0.04 5	0.04 4	0.04 20	0.03 6	0.03 3	0.04 52	0.03 4	0.03 13	0.02 57	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.03 18	0.05 75

NLSM3	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 93	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.04 65	0.07 150	0.04 65	0.04 59	0.03 20	0.04 110	0.03 91	0.06 69	0.05 30	0.05 57	0.05 62	0.04 21	0.04 52	0.04 25	0.04 59	0.03 106	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.06 95	0.06 106

NLSM1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.04 86	0.03 89	0.05 85	0.07 150	0.03 29	0.08 176	0.04 62	0.06 178	0.02 40	0.05 31	0.04 4	0.04 20	0.04 23	0.05 58	0.03 10	0.05 51	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.04 39	0.04 50

VIP-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 93	0.03 57	0.02 9	0.01 3	0.04 65	0.04 51	0.04 65	0.07 150	0.06 99	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.08 99	0.05 62	0.06 84	0.04 52	0.07 90	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.04 39	0.04 50

GEAStereo	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.04 93	0.03 57	0.03 44	0.03 89	0.04 65	0.03 27	0.04 65	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.06 79	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.06 78	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.03 18

gasm-f	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.04 93	0.03 57	0.03 44	0.03 89	0.04 65	0.03 27	0.04 65	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.06 79	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.06 78	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.04 20	0.05 39	0.04 39	0.03 18

MonStereo	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.04 65	0.06 115	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.05 57	0.04 23	0.05 58	0.04 52	0.05 51	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

AdaDepth	0.04 54	0.04 93	0.02 10	0.03 44	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.04 51	0.03 29	0.04 59	0.03 20	0.02 28	0.01 4	0.06 69	0.06 70	0.06 79	0.05 62	0.05 58	0.03 10	0.05 51	0.03 13	0.01 4	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.04 39	0.03 18

MLG-Stereo_test2	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 12	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.04 65	0.03 27	0.05 93	0.03 31	0.05 86	0.02 28	0.03 91	0.05 31	0.05 30	0.08 99	0.04 23	0.06 84	0.04 52	0.07 90	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.04 20	0.04 16	0.05 64	0.03 18

DEFOM-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 93	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.04 65	0.04 51	0.04 65	0.05 87	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.07 92	0.06 89	0.06 84	0.04 52	0.06 78	0.03 13	0.02 57	0.02 11	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.04 50

Occ-G	0.04 54	0.04 93	0.03 56	0.04 93	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.04 65	0.03 27	0.03 29	0.05 87	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.06 79	0.06 89	0.07 94	0.04 52	0.05 51	0.03 13	0.04 133	0.03 53	0.05 49	0.04 16	0.03 18	0.05 75

RSM++	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.02 9	0.03 89	0.05 85	0.05 88	0.04 65	0.04 59	0.05 86	0.02 28	0.02 40	0.07 102	0.07 101	0.05 57	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.07 90	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.05 39	0.04 39	0.04 50

AEACV	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 93	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.03 40	0.03 27	0.03 29	0.04 59	0.03 20	0.02 28	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.05 57	0.05 62	0.07 94	0.04 52	0.06 78	0.04 59	0.01 4	0.02 11	0.06 79	0.07 104	0.04 39	0.03 18

test_c	0.05 90	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.03 44	0.03 89	0.03 40	0.05 88	0.04 65	0.05 87	0.06 99	0.04 110	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.05 57	0.06 89	0.05 58	0.05 95	0.07 90	0.05 92	0.02 57	0.04 102	0.06 79	0.06 75	0.06 95	0.06 106

L400	0.05 90	0.04 93	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.04 86	0.02 31	0.08 122	0.05 88	0.05 93	0.04 59	0.08 114	0.04 110	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.06 79	0.04 23	0.07 94	0.04 52	0.07 90	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.07 100	0.06 75	0.05 64	0.05 75

GIO	0.05 90	0.03 49	0.04 102	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.03 89	0.07 115	0.07 150	0.04 65	0.07 150	0.04 62	0.03 72	0.05 148	0.06 69	0.07 101	0.09 110	0.09 162	0.07 94	0.06 119	0.07 90	0.06 118	0.04 133	0.05 133	0.06 79	0.07 104	0.08 125	0.06 106

tt3	0.05 90	0.03 49	0.04 102	0.04 93	0.03 57	0.04 86	0.03 89	0.04 65	0.04 51	0.07 113	0.04 59	0.05 86	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.05 30	0.07 92	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.07 90	0.05 92	0.03 106	0.03 53	0.08 117	0.05 39	0.07 113	0.05 75

BridgeDepth_RVC	0.05 90	0.04 93	0.04 102	0.04 93	0.05 124	0.05 129	0.03 89	0.04 65	0.07 150	0.05 93	0.06 115	0.05 86	0.04 110	0.02 40	0.07 102	0.07 101	0.05 57	0.07 113	0.05 58	0.05 95	0.06 78	0.06 118	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.08 117	0.07 113	0.07 120
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.05 90	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.04 98	0.05 129	0.03 89	0.05 85	0.06 120	0.06 103	0.06 115	0.09 123	0.02 28	0.03 91	0.06 69	0.06 70	0.08 99	0.06 89	0.07 94	0.05 95	0.08 107	0.04 59	0.02 57	0.03 53	0.05 49	0.06 75	0.05 64	0.05 75

DFGA-Net	0.05 90	0.05 120	0.03 56	0.04 93	0.03 57	0.04 86	0.03 89	0.05 85	0.04 51	0.06 103	0.05 87	0.10 132	0.04 110	0.03 91	0.07 102	0.07 101	0.09 110	0.07 113	0.07 94	0.05 95	0.07 90	0.04 59	0.03 106	0.04 102	0.07 100	0.07 104	0.06 95	0.09 135

anonymousdsp	0.05 90	0.04 93	0.04 102	0.03 44	0.04 98	0.04 86	0.04 137	0.06 99	0.05 88	0.06 103	0.04 59	0.03 20	0.02 28	0.03 91	0.07 102	0.08 119	0.08 99	0.06 89	0.08 113	0.05 95	0.09 113	0.05 92	0.03 106	0.03 53	0.05 49	0.05 39	0.05 64	0.05 75

iRaftStereo_RVC	0.05 90	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.05 85	0.04 51	0.06 103	0.05 87	0.05 86	0.03 72	0.02 40	0.06 69	0.06 70	0.10 118	0.07 113	0.07 94	0.05 95	0.09 113	0.05 92	0.02 57	0.03 53	0.07 100	0.06 75	0.05 64	0.05 75

RAFT + AFF	0.05 90	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.06 99	0.08 182	0.09 122	0.05 87	0.09 123	0.02 28	0.02 40	0.05 31	0.06 70	0.09 110	0.06 89	0.06 84	0.04 52	0.07 90	0.05 92	0.02 57	0.04 102	0.07 100	0.05 39	0.05 64	0.06 106

delet	0.05 90	0.05 120	0.04 102	0.06 154	0.05 124	0.05 129	0.05 154	0.04 65	0.04 51	0.06 103	0.05 87	0.10 132	0.05 145	0.03 91	0.07 102	0.06 70	0.07 92	0.06 89	0.06 84	0.06 119	0.06 78	0.04 59	0.03 106	0.05 133	0.07 100	0.07 104	0.05 64	0.04 50

TDLM	0.05 90	0.04 93	0.04 102	0.04 93	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.04 65	0.04 51	0.04 65	0.06 115	0.04 62	0.03 72	0.03 91	0.06 69	0.06 70	0.06 79	0.06 89	0.06 84	0.04 52	0.05 51	0.04 59	0.03 106	0.04 102	0.05 49	0.06 75	0.05 64	0.05 75

NBS	0.06 102	0.04 93	0.04 102	0.03 44	0.03 57	0.04 86	0.03 89	0.07 115	0.05 88	0.11 131	0.02 5	0.08 114	0.03 72	0.03 91	0.08 128	0.09 141	0.14 161	0.06 89	0.08 113	0.06 119	0.15 202	0.07 141	0.04 133	0.04 102	0.09 137	0.09 128	0.06 95	0.08 124

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 102	0.03 49	0.06 182	0.04 93	0.05 124	0.04 86	0.02 31	0.06 99	0.06 120	0.12 134	0.08 176	0.08 114	0.06 178	0.03 91	0.07 102	0.07 101	0.11 129	0.06 89	0.08 113	0.05 95	0.07 90	0.04 59	0.03 106	0.04 102	0.08 117	0.07 104	0.08 125	0.06 106

TS	0.06 102	0.04 93	0.04 102	0.05 125	0.05 124	0.04 86	0.03 89	0.06 99	0.05 88	0.04 65	0.08 176	0.06 99	0.03 72	0.03 91	0.07 102	0.08 119	0.06 79	0.07 113	0.07 94	0.06 119	0.09 113	0.08 161	0.02 57	0.04 102	0.08 117	0.08 117	0.08 125	0.09 135

LG-Stereo_L2	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.02 9	0.02 31	0.08 122	0.08 182	0.21 224	0.06 115	0.08 114	0.03 72	0.03 91	0.06 69	0.07 101	0.10 118	0.06 89	0.07 94	0.04 52	0.14 187	0.05 92	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.05 75

LG-Stereo_L1	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.04 93	0.03 57	0.02 9	0.02 31	0.08 122	0.09 219	0.21 224	0.06 115	0.05 86	0.03 72	0.03 91	0.06 69	0.07 101	0.10 118	0.06 89	0.07 94	0.04 52	0.14 187	0.05 92	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.05 75

LG-G_1	0.06 102	0.05 120	0.04 102	0.05 125	0.05 124	0.06 150	0.03 89	0.06 99	0.06 120	0.08 118	0.03 31	0.10 132	0.04 110	0.06 166	0.06 69	0.06 70	0.10 118	0.06 89	0.08 113	0.05 95	0.10 120	0.05 92	0.05 174	0.04 102	0.06 79	0.06 75	0.08 125	0.06 106

LG-G	0.06 102	0.05 120	0.04 102	0.05 125	0.05 124	0.06 150	0.03 89	0.06 99	0.06 120	0.08 118	0.03 31	0.10 132	0.04 110	0.06 166	0.06 69	0.06 70	0.10 118	0.06 89	0.08 113	0.05 95	0.10 120	0.05 92	0.05 174	0.04 102	0.06 79	0.06 75	0.08 125	0.06 106

LGtest1	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.04 93	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.08 122	0.08 182	0.07 113	0.04 59	0.06 99	0.03 72	0.05 148	0.07 102	0.07 101	0.11 129	0.07 113	0.10 142	0.07 142	0.12 137	0.06 118	0.04 133	0.03 53	0.07 100	0.07 104	0.08 125	0.06 106

SGD-Stereo	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.06 150	0.03 89	0.04 65	0.06 120	0.08 118	0.05 87	0.06 99	0.03 72	0.03 91	0.08 128	0.08 119	0.14 161	0.06 89	0.09 130	0.05 95	0.12 137	0.05 92	0.03 106	0.04 102	0.08 117	0.08 117	0.12 182	0.09 135

AIO_rvc	0.06 102	0.06 151	0.03 56	0.05 125	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.08 122	0.06 120	0.10 130	0.04 59	0.08 114	0.02 28	0.03 91	0.06 69	0.07 101	0.08 99	0.06 89	0.07 94	0.05 95	0.12 137	0.05 92	0.02 57	0.03 53	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.05 75

AIO_test	0.06 102	0.05 120	0.04 102	0.07 180	0.05 124	0.04 86	0.04 137	0.10 139	0.09 219	0.12 134	0.05 87	0.11 144	0.04 110	0.03 91	0.07 102	0.07 101	0.07 92	0.06 89	0.08 113	0.05 95	0.13 164	0.05 92	0.04 133	0.04 102	0.09 137	0.07 104	0.05 64	0.05 75

IGEV-Stereo+	0.06 102	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.16 199	0.06 120	0.20 211	0.06 115	0.06 99	0.03 72	0.04 129	0.07 102	0.08 119	0.10 118	0.06 89	0.09 130	0.07 142	0.12 137	0.06 118	0.03 106	0.03 53	0.07 100	0.06 75	0.03 18	0.06 106

plain	0.06 102	0.04 93	0.04 102	0.04 93	0.04 98	0.05 129	0.03 89	0.08 122	0.04 51	0.09 122	0.05 87	0.06 99	0.02 28	0.02 40	0.07 102	0.08 119	0.12 141	0.08 128	0.08 113	0.06 119	0.08 107	0.04 59	0.02 57	0.05 133	0.09 137	0.10 141	0.08 125	0.09 135

StereoVision	0.06 102	0.03 49	0.04 102	0.03 44	0.03 57	0.03 44	0.02 31	0.06 99	0.11 267	0.02 5	0.05 87	0.03 20	0.06 178	0.01 4	0.09 165	0.10 174	0.06 79	0.05 62	0.08 113	0.07 142	0.06 78	0.05 92	0.02 57	0.04 102	0.10 148	0.07 104	0.10 155	0.12 178

MIF-Stereo (partial)	0.06 102	0.05 120	0.06 182	0.05 125	0.04 98	0.05 129	0.03 89	0.08 122	0.07 150	0.07 113	0.04 59	0.05 86	0.06 178	0.04 129	0.08 128	0.08 119	0.11 129	0.08 128	0.08 113	0.05 95	0.09 113	0.05 92	0.02 57	0.06 167	0.10 148	0.08 117	0.07 113	0.08 124

MIM_Stereo	0.06 102	0.04 93	0.03 56	0.05 125	0.05 124	0.05 129	0.03 89	0.06 99	0.04 51	0.14 143	0.07 150	0.04 62	0.03 72	0.03 91	0.07 102	0.08 119	0.13 145	0.07 113	0.09 130	0.06 119	0.11 129	0.06 118	0.02 57	0.04 102	0.08 117	0.07 104	0.07 113	0.05 75

RAFT	0.06 102	0.03 49	0.05 144	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.07 115	0.04 51	0.04 65	0.06 115	0.07 109	0.05 145	0.01 4	0.06 69	0.06 70	0.06 79	0.05 62	0.05 58	0.04 52	0.06 78	0.07 141	0.01 4	0.04 102	0.13 190	0.14 230	0.13 196	0.15 214

AFF-stereo	0.06 102	0.05 120	0.05 144	0.05 125	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.11 143	0.06 120	0.16 157	0.05 87	0.08 114	0.03 72	0.02 40	0.07 102	0.08 119	0.08 99	0.05 62	0.09 130	0.04 52	0.09 113	0.05 92	0.02 57	0.04 102	0.10 148	0.08 117	0.07 113	0.07 120

MMNet	0.06 102	0.06 151	0.05 144	0.08 189	0.06 156	0.06 150	0.05 154	0.07 115	0.06 120	0.05 93	0.06 115	0.09 123	0.04 110	0.04 129	0.07 102	0.07 101	0.09 110	0.08 128	0.07 94	0.06 119	0.07 90	0.05 92	0.04 133	0.05 133	0.07 100	0.08 117	0.07 113	0.10 152

RYNet	0.06 102	0.04 93	0.04 102	0.04 93	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.05 85	0.11 267	0.05 93	0.04 59	0.04 62	0.03 72	0.03 91	0.07 102	0.06 70	0.07 92	0.08 128	0.07 94	0.05 95	0.05 51	0.05 92	0.11 314	0.04 102	0.06 79	0.15 261	0.06 95	0.05 75

AANet_RVC	0.06 102	0.05 120	0.06 182	0.05 125	0.06 156	0.04 86	0.05 154	0.05 85	0.06 120	0.05 93	0.06 115	0.05 86	0.04 110	0.04 129	0.08 128	0.07 101	0.08 99	0.08 128	0.07 94	0.07 142	0.07 90	0.07 141	0.05 174	0.05 133	0.07 100	0.08 117	0.06 95	0.08 124

FETStereo	0.07 123	0.05 120	0.04 102	0.05 125	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.04 51	0.20 211	0.04 59	0.10 132	0.03 72	0.03 91	0.07 102	0.08 119	0.12 141	0.07 113	0.10 142	0.05 95	0.12 137	0.05 92	0.04 133	0.03 53	0.08 117	0.09 128	0.06 95	0.05 75

CEFStereo	0.07 123	0.05 120	0.04 102	0.04 93	0.04 98	0.05 129	0.04 137	0.14 179	0.04 51	0.21 224	0.05 87	0.12 152	0.03 72	0.03 91	0.08 128	0.08 119	0.13 145	0.07 113	0.10 142	0.06 119	0.13 164	0.05 92	0.04 133	0.03 53	0.08 117	0.10 141	0.07 113	0.07 120

CGFBStereo	0.07 123	0.05 120	0.04 102	0.04 93	0.04 98	0.04 86	0.04 137	0.13 168	0.04 51	0.21 224	0.05 87	0.12 152	0.03 72	0.04 129	0.07 102	0.09 141	0.13 145	0.07 113	0.10 142	0.06 119	0.13 164	0.05 92	0.04 133	0.03 53	0.08 117	0.10 141	0.08 125	0.06 106

YMNet	0.07 123	0.08 221	0.06 182	0.08 189	0.08 202	0.08 191	0.07 215	0.07 115	0.07 150	0.05 93	0.07 150	0.13 167	0.05 145	0.07 201	0.08 128	0.07 101	0.08 99	0.09 162	0.09 130	0.05 95	0.08 107	0.07 141	0.06 198	0.05 133	0.09 137	0.09 128	0.09 143	0.09 135

HUF	0.07 123	0.05 120	0.04 102	0.07 180	0.06 156	0.04 86	0.03 89	0.09 132	0.07 150	0.16 157	0.05 87	0.09 123	0.04 110	0.03 91	0.07 102	0.07 101	0.08 99	0.06 89	0.09 130	0.06 119	0.15 202	0.06 118	0.03 106	0.04 102	0.08 117	0.06 75	0.06 95	0.05 75

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 123	0.05 120	0.03 56	0.04 93	0.05 124	0.04 86	0.02 31	0.11 143	0.06 120	0.22 243	0.05 87	0.05 86	0.02 28	0.03 91	0.07 102	0.09 141	0.12 141	0.08 128	0.09 130	0.07 142	0.16 223	0.07 141	0.02 57	0.03 53	0.07 100	0.08 117	0.07 113	0.05 75

MaDis-Stereo	0.07 123	0.04 93	0.05 144	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 89	0.06 99	0.06 120	0.04 65	0.06 115	0.10 132	0.05 145	0.02 40	0.07 102	0.08 119	0.10 118	0.09 162	0.07 94	0.05 95	0.10 120	0.10 238	0.01 4	0.05 133	0.12 177	0.18 320	0.13 196	0.16 226

UniTT-Stereo	0.07 123	0.04 93	0.04 102	0.03 44	0.03 57	0.05 129	0.03 89	0.06 99	0.05 88	0.06 103	0.04 59	0.07 109	0.12 290	0.07 201	0.08 128	0.07 101	0.11 129	0.08 128	0.08 113	0.07 142	0.09 113	0.08 161	0.07 229	0.04 102	0.10 148	0.16 284	0.06 95	0.10 152

LL-Strereo2	0.07 123	0.03 49	0.03 56	0.04 93	0.05 124	0.04 86	0.03 89	0.06 99	0.07 150	0.15 150	0.07 150	0.08 114	0.05 145	0.04 129	0.08 128	0.09 141	0.13 145	0.07 113	0.10 142	0.06 119	0.10 120	0.06 118	0.03 106	0.04 102	0.08 117	0.10 141	0.08 125	0.05 75

RAFT_CTSACE	0.07 123	0.04 93	0.06 182	0.03 44	0.04 98	0.05 129	0.05 154	0.06 99	0.06 120	0.09 122	0.04 59	0.10 132	0.09 253	0.03 91	0.08 128	0.08 119	0.11 129	0.07 113	0.07 94	0.05 95	0.12 137	0.08 161	0.03 106	0.06 167	0.12 177	0.12 184	0.12 182	0.16 226

AASNet	0.07 123	0.06 151	0.04 102	0.09 214	0.07 176	0.08 191	0.05 154	0.08 122	0.05 88	0.07 113	0.07 150	0.07 109	0.04 110	0.04 129	0.07 102	0.07 101	0.10 118	0.08 128	0.08 113	0.06 119	0.07 90	0.06 118	0.04 133	0.06 167	0.08 117	0.08 117	0.06 95	0.06 106

ARAFT	0.07 123	0.04 93	0.04 102	0.05 125	0.05 124	0.05 129	0.02 31	0.09 132	0.06 120	0.12 134	0.06 115	0.12 152	0.03 72	0.03 91	0.07 102	0.07 101	0.12 141	0.09 162	0.09 130	0.05 95	0.11 129	0.08 161	0.03 106	0.04 102	0.10 148	0.09 128	0.09 143	0.09 135

DMCA	0.07 123	0.05 120	0.07 223	0.06 154	0.06 156	0.05 129	0.07 215	0.09 132	0.07 150	0.06 103	0.09 202	0.07 109	0.06 178	0.06 166	0.08 128	0.08 119	0.11 129	0.10 190	0.08 113	0.07 142	0.09 113	0.06 118	0.06 198	0.06 167	0.08 117	0.10 141	0.06 95	0.08 124

GANet	0.07 123	0.07 179	0.06 182	0.06 154	0.06 156	0.07 177	0.06 190	0.08 122	0.05 88	0.06 103	0.07 150	0.06 99	0.04 110	0.04 129	0.07 102	0.08 119	0.09 110	0.10 190	0.07 94	0.05 95	0.07 90	0.05 92	0.05 174	0.05 133	0.08 117	0.07 104	0.07 113	0.06 106

CVANet_RVC	0.07 123	0.07 179	0.07 223	0.08 189	0.06 156	0.07 177	0.05 154	0.06 99	0.05 88	0.06 103	0.09 202	0.05 86	0.04 110	0.04 129	0.08 128	0.08 119	0.08 99	0.08 128	0.08 113	0.06 119	0.08 107	0.06 118	0.04 133	0.05 133	0.08 117	0.07 104	0.07 113	0.10 152

FETCStereo	0.08 138	0.05 120	0.04 102	0.05 125	0.04 98	0.05 129	0.03 89	0.14 179	0.04 51	0.22 243	0.05 87	0.12 152	0.03 72	0.04 129	0.08 128	0.09 141	0.14 161	0.07 113	0.12 167	0.06 119	0.14 187	0.06 118	0.04 133	0.04 102	0.08 117	0.10 141	0.09 143	0.08 124

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 138	0.05 120	0.04 102	0.03 44	0.05 124	0.05 129	0.03 89	0.12 148	0.06 120	0.21 224	0.05 87	0.08 114	0.03 72	0.05 148	0.08 128	0.09 141	0.13 145	0.09 162	0.10 142	0.06 119	0.16 223	0.07 141	0.04 133	0.04 102	0.07 100	0.09 128	0.08 125	0.10 152

MGS-Stereo	0.08 138	0.06 151	0.04 102	0.05 125	0.05 124	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.05 88	0.09 122	0.07 150	0.10 132	0.04 110	0.05 148	0.07 102	0.08 119	0.15 175	0.11 212	0.12 167	0.09 206	0.13 164	0.07 141	0.05 174	0.05 133	0.10 148	0.09 128	0.11 170	0.10 152

anonymousdsp2	0.08 138	0.07 179	0.05 144	0.06 154	0.05 124	0.06 150	0.05 154	0.12 148	0.06 120	0.17 167	0.06 115	0.09 123	0.04 110	0.05 148	0.07 102	0.08 119	0.13 145	0.08 128	0.11 152	0.07 142	0.13 164	0.07 141	0.05 174	0.06 167	0.09 137	0.08 117	0.08 125	0.07 120

test_5	0.08 138	0.05 120	0.07 223	0.04 93	0.04 98	0.04 86	0.04 137	0.09 132	0.05 88	0.05 93	0.07 150	0.12 152	0.12 290	0.02 40	0.08 128	0.09 141	0.07 92	0.07 113	0.08 113	0.06 119	0.10 120	0.10 238	0.02 57	0.08 241	0.10 148	0.14 230	0.13 196	0.18 267

AnonymousM	0.08 138	0.05 120	0.04 102	0.06 154	0.05 124	0.04 86	0.04 137	0.13 168	0.05 88	0.20 211	0.06 115	0.11 144	0.03 72	0.06 166	0.10 209	0.10 174	0.19 255	0.09 162	0.12 167	0.07 142	0.16 223	0.06 118	0.04 133	0.04 102	0.08 117	0.11 165	0.10 155	0.10 152

raft+_RVC	0.08 138	0.06 151	0.05 144	0.06 154	0.06 156	0.07 177	0.04 137	0.10 139	0.08 182	0.17 167	0.08 176	0.09 123	0.04 110	0.04 129	0.08 128	0.08 119	0.13 145	0.09 162	0.11 152	0.06 119	0.13 164	0.06 118	0.04 133	0.05 133	0.11 167	0.09 128	0.09 143	0.09 135

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 138	0.06 151	0.05 144	0.05 125	0.04 98	0.04 86	0.04 137	0.14 179	0.07 150	0.21 224	0.04 59	0.12 152	0.04 110	0.03 91	0.08 128	0.09 141	0.09 110	0.06 89	0.11 152	0.05 95	0.11 129	0.06 118	0.03 106	0.05 133	0.13 190	0.09 128	0.09 143	0.09 135

CCAANet	0.08 138	0.07 179	0.06 182	0.09 214	0.06 156	0.07 177	0.09 255	0.08 122	0.07 150	0.07 113	0.07 150	0.14 183	0.05 145	0.05 148	0.10 209	0.10 174	0.10 118	0.09 162	0.07 94	0.06 119	0.08 107	0.06 118	0.04 133	0.04 102	0.08 117	0.10 141	0.07 113	0.09 135

HNOStereo	0.09 147	0.05 120	0.05 144	0.05 125	0.05 124	0.05 129	0.03 89	0.15 188	0.06 120	0.23 264	0.05 87	0.14 183	0.06 178	0.04 129	0.08 128	0.10 174	0.15 175	0.08 128	0.14 201	0.07 142	0.16 223	0.07 141	0.04 133	0.05 133	0.07 100	0.10 141	0.09 143	0.11 162

DF_test	0.09 147	0.04 93	0.04 102	0.03 44	0.04 98	0.06 150	0.03 89	0.16 199	0.09 219	0.21 224	0.07 150	0.17 224	0.05 145	0.10 271	0.09 165	0.10 174	0.18 230	0.08 128	0.13 185	0.07 142	0.19 281	0.09 204	0.06 198	0.05 133	0.07 100	0.12 184	0.10 155	0.08 124

test_for_model	0.09 147	0.05 120	0.04 102	0.05 125	0.07 176	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.08 182	0.23 264	0.05 87	0.15 192	0.05 145	0.06 166	0.08 128	0.09 141	0.18 230	0.10 190	0.13 185	0.08 168	0.14 187	0.07 141	0.04 133	0.05 133	0.09 137	0.10 141	0.08 125	0.09 135

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 147	0.05 120	0.04 102	0.05 125	0.07 176	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.08 182	0.23 264	0.05 87	0.15 192	0.05 145	0.06 166	0.08 128	0.09 141	0.18 230	0.10 190	0.13 185	0.08 168	0.14 187	0.07 141	0.04 133	0.05 133	0.09 137	0.10 141	0.08 125	0.09 135

testlalala	0.09 147	0.05 120	0.04 102	0.05 125	0.07 176	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.08 182	0.23 264	0.05 87	0.15 192	0.05 145	0.06 166	0.08 128	0.09 141	0.18 230	0.10 190	0.13 185	0.08 168	0.14 187	0.07 141	0.04 133	0.05 133	0.09 137	0.10 141	0.08 125	0.09 135

GCAPDPT-zeroshot	0.09 147	0.05 120	0.04 102	0.05 125	0.07 176	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.08 182	0.23 264	0.05 87	0.15 192	0.05 145	0.06 166	0.08 128	0.09 141	0.18 230	0.10 190	0.13 185	0.08 168	0.14 187	0.07 141	0.04 133	0.05 133	0.09 137	0.10 141	0.08 125	0.09 135

GCAP-Stereo	0.09 147	0.05 120	0.04 102	0.05 125	0.07 176	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.08 182	0.23 264	0.05 87	0.15 192	0.05 145	0.06 166	0.08 128	0.09 141	0.18 230	0.10 190	0.13 185	0.08 168	0.14 187	0.07 141	0.04 133	0.05 133	0.09 137	0.10 141	0.08 125	0.09 135

4D-IteraStereo	0.09 147	0.06 151	0.05 144	0.06 154	0.06 156	0.06 150	0.04 137	0.15 188	0.10 247	0.22 243	0.08 176	0.14 183	0.06 178	0.03 91	0.09 165	0.10 174	0.17 205	0.09 162	0.11 152	0.08 168	0.15 202	0.06 118	0.03 106	0.05 133	0.10 148	0.10 141	0.08 125	0.08 124

LoS_RVC	0.09 147	0.07 179	0.05 144	0.05 125	0.06 156	0.06 150	0.05 154	0.13 168	0.08 182	0.18 183	0.11 245	0.12 152	0.06 178	0.07 201	0.09 165	0.09 141	0.10 118	0.08 128	0.12 167	0.08 168	0.17 243	0.09 204	0.05 174	0.06 167	0.15 232	0.11 165	0.10 155	0.13 185

tt_ll	0.09 147	0.07 179	0.05 144	0.05 125	0.06 156	0.06 150	0.05 154	0.13 168	0.08 182	0.18 183	0.11 245	0.12 152	0.06 178	0.07 201	0.09 165	0.09 141	0.10 118	0.08 128	0.12 167	0.08 168	0.17 243	0.09 204	0.05 174	0.06 167	0.15 232	0.11 165	0.10 155	0.13 185

CAS	0.09 147	0.07 179	0.05 144	0.06 154	0.05 124	0.05 129	0.04 137	0.14 179	0.06 120	0.11 131	0.11 245	0.11 144	0.05 145	0.07 201	0.09 165	0.09 141	0.11 129	0.10 190	0.14 201	0.07 142	0.12 137	0.08 161	0.05 174	0.05 133	0.13 190	0.11 165	0.09 143	0.14 197

TestStereo1	0.09 147	0.07 179	0.06 182	0.04 93	0.05 124	0.06 150	0.06 190	0.07 115	0.07 150	0.09 122	0.07 150	0.11 144	0.14 323	0.04 129	0.10 209	0.10 174	0.11 129	0.09 162	0.09 130	0.08 168	0.13 164	0.12 299	0.02 57	0.05 133	0.15 232	0.14 230	0.16 242	0.20 292

TESTraft	0.09 147	0.06 151	0.06 182	0.04 93	0.04 98	0.05 129	0.06 190	0.09 132	0.08 182	0.09 122	0.08 176	0.12 152	0.13 307	0.03 91	0.09 165	0.10 174	0.11 129	0.09 162	0.08 113	0.07 142	0.13 164	0.12 299	0.02 57	0.05 133	0.14 216	0.13 204	0.14 210	0.20 292

IER	0.09 147	0.07 179	0.07 223	0.09 214	0.07 176	0.09 208	0.06 190	0.12 148	0.07 150	0.14 143	0.11 245	0.11 144	0.07 216	0.06 166	0.09 165	0.09 141	0.14 161	0.11 212	0.11 152	0.07 142	0.12 137	0.08 161	0.06 198	0.06 167	0.10 148	0.11 165	0.11 170	0.14 197

RAFT+CT+SA	0.09 147	0.05 120	0.07 223	0.05 125	0.05 124	0.04 86	0.05 154	0.13 168	0.07 150	0.08 118	0.07 150	0.15 192	0.13 307	0.04 129	0.11 262	0.10 174	0.09 110	0.08 128	0.08 113	0.06 119	0.12 137	0.11 275	0.02 57	0.06 167	0.13 190	0.13 204	0.11 170	0.17 243

SA-5K	0.09 147	0.07 179	0.06 182	0.04 93	0.05 124	0.06 150	0.06 190	0.07 115	0.07 150	0.09 122	0.07 150	0.11 144	0.14 323	0.04 129	0.10 209	0.10 174	0.11 129	0.09 162	0.09 130	0.08 168	0.13 164	0.12 299	0.02 57	0.05 133	0.15 232	0.14 230	0.16 242	0.20 292

test_4	0.09 147	0.05 120	0.07 223	0.05 125	0.06 156	0.03 44	0.02 31	0.12 148	0.09 219	0.17 167	0.06 115	0.09 123	0.06 178	0.03 91	0.09 165	0.10 174	0.15 175	0.08 128	0.10 142	0.07 142	0.17 243	0.09 204	0.02 57	0.07 210	0.10 148	0.14 230	0.12 182	0.19 279

CIPLG	0.09 147	0.06 151	0.05 144	0.06 154	0.06 156	0.09 208	0.06 190	0.18 252	0.06 120	0.20 211	0.08 176	0.13 167	0.07 216	0.06 166	0.08 128	0.10 174	0.17 205	0.11 212	0.11 152	0.09 206	0.13 164	0.06 118	0.04 133	0.06 167	0.10 148	0.10 141	0.10 155	0.10 152

IPLGR_C	0.09 147	0.06 151	0.05 144	0.06 154	0.06 156	0.09 208	0.06 190	0.18 252	0.06 120	0.20 211	0.08 176	0.13 167	0.07 216	0.06 166	0.08 128	0.11 229	0.17 205	0.11 212	0.11 152	0.09 206	0.13 164	0.06 118	0.04 133	0.06 167	0.10 148	0.09 128	0.10 155	0.10 152

ACRE	0.09 147	0.06 151	0.05 144	0.06 154	0.06 156	0.09 208	0.06 190	0.18 252	0.06 120	0.20 211	0.08 176	0.13 167	0.07 216	0.06 166	0.08 128	0.10 174	0.17 205	0.11 212	0.11 152	0.09 206	0.13 164	0.06 118	0.04 133	0.06 167	0.10 148	0.10 141	0.10 155	0.10 152

rafts_anoy	0.09 147	0.08 221	0.07 223	0.07 180	0.07 176	0.06 150	0.05 154	0.13 168	0.05 88	0.17 167	0.10 222	0.12 152	0.05 145	0.03 91	0.10 209	0.10 174	0.15 175	0.12 249	0.14 201	0.07 142	0.15 202	0.08 161	0.04 133	0.06 167	0.11 167	0.10 141	0.09 143	0.11 162

RALCasStereoNet	0.09 147	0.08 221	0.06 182	0.09 214	0.07 176	0.06 150	0.05 154	0.12 148	0.05 88	0.18 183	0.07 150	0.12 152	0.05 145	0.04 129	0.10 209	0.10 174	0.18 230	0.12 249	0.14 201	0.08 168	0.15 202	0.08 161	0.05 174	0.06 167	0.12 177	0.10 141	0.10 155	0.08 124

RALAANet	0.09 147	0.08 221	0.06 182	0.07 180	0.06 156	0.08 191	0.05 154	0.10 139	0.07 150	0.12 134	0.10 222	0.10 132	0.06 178	0.03 91	0.09 165	0.09 141	0.13 145	0.11 212	0.16 234	0.09 206	0.12 137	0.08 161	0.04 133	0.06 167	0.12 177	0.10 141	0.11 170	0.11 162

UPFNet	0.09 147	0.08 221	0.08 251	0.09 214	0.08 202	0.09 208	0.06 190	0.12 148	0.09 219	0.14 143	0.10 222	0.12 152	0.06 178	0.07 201	0.08 128	0.10 174	0.13 145	0.11 212	0.10 142	0.07 142	0.10 120	0.07 141	0.06 198	0.07 210	0.09 137	0.11 165	0.10 155	0.11 162

HITNet	0.09 147	0.07 179	0.06 182	0.08 189	0.08 202	0.08 191	0.05 154	0.11 143	0.07 150	0.19 197	0.08 176	0.12 152	0.07 216	0.07 201	0.09 165	0.08 119	0.13 145	0.10 190	0.10 142	0.07 142	0.11 129	0.09 204	0.06 198	0.06 167	0.12 177	0.11 165	0.16 242	0.14 197
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 172	0.06 151	0.06 182	0.05 125	0.05 124	0.08 191	0.05 154	0.14 179	0.05 88	0.18 183	0.06 115	0.15 192	0.04 110	0.08 228	0.08 128	0.09 141	0.17 205	0.08 128	0.11 152	0.08 168	0.17 243	0.09 204	0.06 198	0.04 102	0.13 190	0.11 165	0.18 285	0.22 313

ACC-I	0.10 172	0.07 179	0.05 144	0.04 93	0.07 176	0.06 150	0.06 190	0.19 286	0.07 150	0.21 224	0.06 115	0.16 212	0.06 178	0.09 254	0.08 128	0.10 174	0.17 205	0.07 113	0.13 185	0.08 168	0.20 301	0.11 275	0.04 133	0.05 133	0.14 216	0.13 204	0.11 170	0.13 185

ACC	0.10 172	0.07 179	0.05 144	0.04 93	0.08 202	0.06 150	0.06 190	0.18 252	0.08 182	0.21 224	0.06 115	0.17 224	0.06 178	0.09 254	0.08 128	0.10 174	0.17 205	0.07 113	0.13 185	0.08 168	0.20 301	0.11 275	0.04 133	0.06 167	0.14 216	0.13 204	0.11 170	0.14 197

Cross2Single-S	0.10 172	0.06 151	0.04 102	0.03 44	0.06 156	0.06 150	0.06 190	0.17 216	0.07 150	0.20 211	0.06 115	0.17 224	0.06 178	0.08 228	0.08 128	0.10 174	0.19 255	0.08 128	0.12 167	0.08 168	0.19 281	0.09 204	0.05 174	0.05 133	0.14 216	0.12 184	0.13 196	0.16 226

GeoAtt-L (ZS)	0.10 172	0.05 120	0.06 182	0.04 93	0.05 124	0.05 129	0.06 190	0.16 199	0.05 88	0.17 167	0.05 87	0.14 183	0.03 72	0.09 254	0.08 128	0.09 141	0.16 187	0.08 128	0.10 142	0.08 168	0.16 223	0.08 161	0.04 133	0.04 102	0.11 167	0.11 165	0.18 285	0.25 329

small-0shot	0.10 172	0.05 120	0.04 102	0.06 154	0.05 124	0.06 150	0.04 137	0.16 199	0.10 247	0.19 197	0.06 115	0.15 192	0.07 216	0.09 254	0.08 128	0.10 174	0.18 230	0.09 162	0.13 185	0.07 142	0.19 281	0.08 161	0.03 106	0.05 133	0.14 216	0.12 184	0.13 196	0.17 243

anonymous	0.10 172	0.04 93	0.05 144	0.04 93	0.08 202	0.07 177	0.05 154	0.18 252	0.08 182	0.18 183	0.06 115	0.16 212	0.06 178	0.10 271	0.09 165	0.10 174	0.19 255	0.09 162	0.14 201	0.08 168	0.20 301	0.08 161	0.04 133	0.06 167	0.15 232	0.09 128	0.14 210	0.15 214

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 172	0.04 93	0.06 182	0.04 93	0.05 124	0.05 129	0.03 89	0.15 188	0.09 219	0.19 197	0.09 202	0.16 212	0.05 145	0.06 166	0.10 209	0.09 141	0.14 161	0.08 128	0.11 152	0.07 142	0.16 223	0.08 161	0.04 133	0.05 133	0.16 251	0.12 184	0.14 210	0.16 226

DepthFocus	0.10 172	0.05 120	0.05 144	0.09 214	0.05 124	0.06 150	0.04 137	0.17 216	0.07 150	0.21 224	0.09 202	0.13 167	0.04 110	0.10 271	0.09 165	0.09 141	0.17 205	0.09 162	0.18 275	0.10 239	0.18 262	0.08 161	0.09 287	0.05 133	0.08 117	0.11 165	0.14 210	0.12 178

MatchAttention (ZS)	0.10 172	0.05 120	0.04 102	0.05 125	0.04 98	0.06 150	0.04 137	0.16 199	0.08 182	0.25 317	0.04 59	0.19 258	0.05 145	0.08 228	0.09 165	0.09 141	0.17 205	0.08 128	0.11 152	0.08 168	0.17 243	0.07 141	0.05 174	0.04 102	0.12 177	0.11 165	0.15 229	0.14 197
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
castereo++	0.10 172	0.07 179	0.05 144	0.07 180	0.07 176	0.06 150	0.05 154	0.16 199	0.10 247	0.24 288	0.08 176	0.17 224	0.06 178	0.05 148	0.09 165	0.10 174	0.18 230	0.09 162	0.14 201	0.08 168	0.21 329	0.08 161	0.05 174	0.07 210	0.12 177	0.13 204	0.12 182	0.11 162

castereo	0.10 172	0.07 179	0.06 182	0.06 154	0.07 176	0.08 191	0.05 154	0.16 199	0.11 267	0.24 288	0.10 222	0.15 192	0.04 110	0.05 148	0.09 165	0.10 174	0.19 255	0.09 162	0.14 201	0.07 142	0.20 301	0.08 161	0.04 133	0.07 210	0.13 190	0.12 184	0.12 182	0.13 185

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 172	0.07 179	0.07 223	0.08 189	0.05 124	0.07 177	0.03 89	0.11 143	0.15 319	0.20 211	0.14 290	0.12 152	0.07 216	0.07 201	0.09 165	0.09 141	0.16 187	0.11 212	0.12 167	0.08 168	0.12 137	0.11 275	0.06 198	0.07 210	0.12 177	0.15 261	0.12 182	0.16 226

CASnet	0.10 172	0.06 151	0.05 144	0.08 189	0.09 231	0.11 245	0.05 154	0.18 252	0.10 247	0.23 264	0.11 245	0.13 167	0.06 178	0.08 228	0.10 209	0.10 174	0.16 187	0.08 128	0.19 290	0.08 168	0.14 187	0.06 118	0.06 198	0.06 167	0.12 177	0.10 141	0.14 210	0.10 152
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 172	0.09 242	0.06 182	0.08 189	0.06 156	0.09 208	0.06 190	0.09 132	0.07 150	0.18 183	0.11 245	0.11 144	0.10 271	0.06 166	0.09 165	0.10 174	0.14 161	0.09 162	0.19 290	0.09 206	0.12 137	0.06 118	0.05 174	0.06 167	0.11 167	0.10 141	0.15 229	0.12 178

SA	0.10 172	0.07 179	0.07 223	0.06 154	0.05 124	0.08 191	0.04 137	0.12 148	0.05 88	0.16 157	0.07 150	0.16 212	0.03 72	0.04 129	0.10 209	0.10 174	0.13 145	0.11 212	0.12 167	0.09 206	0.14 187	0.10 238	0.03 106	0.06 167	0.16 251	0.15 261	0.13 196	0.21 308

IPLG	0.10 172	0.07 179	0.07 223	0.07 180	0.07 176	0.06 150	0.05 154	0.15 188	0.06 120	0.22 243	0.06 115	0.15 192	0.05 145	0.04 129	0.09 165	0.10 174	0.16 187	0.10 190	0.14 201	0.09 206	0.13 164	0.08 161	0.04 133	0.07 210	0.13 190	0.12 184	0.11 170	0.09 135

test-3	0.10 172	0.06 151	0.04 102	0.06 154	0.08 202	0.06 150	0.05 154	0.17 216	0.07 150	0.24 288	0.08 176	0.19 258	0.08 237	0.06 166	0.11 262	0.11 229	0.20 281	0.10 190	0.15 220	0.10 239	0.16 223	0.10 238	0.05 174	0.06 167	0.10 148	0.11 165	0.12 182	0.11 162

test_1	0.10 172	0.06 151	0.04 102	0.06 154	0.08 202	0.06 150	0.05 154	0.17 216	0.07 150	0.24 288	0.08 176	0.19 258	0.08 237	0.06 166	0.11 262	0.11 229	0.20 281	0.10 190	0.15 220	0.10 239	0.16 223	0.10 238	0.05 174	0.06 167	0.10 148	0.11 165	0.12 182	0.11 162

raftrobust	0.10 172	0.08 221	0.06 182	0.08 189	0.07 176	0.05 129	0.04 137	0.14 179	0.06 120	0.25 317	0.08 176	0.13 167	0.05 145	0.05 148	0.09 165	0.09 141	0.17 205	0.12 249	0.12 167	0.09 206	0.17 243	0.08 161	0.05 174	0.06 167	0.13 190	0.12 184	0.10 155	0.11 162

DMCA-RVC	0.10 172	0.08 221	0.11 302	0.08 189	0.09 231	0.08 191	0.08 233	0.12 148	0.09 219	0.13 140	0.13 278	0.13 167	0.07 216	0.06 166	0.14 325	0.12 282	0.14 161	0.13 285	0.11 152	0.10 239	0.12 137	0.10 238	0.07 229	0.09 274	0.10 148	0.10 141	0.10 155	0.11 162

G4	0.11 193	0.12 292	0.05 144	0.25 355	0.07 176	0.31 369	0.09 255	0.11 143	0.08 182	0.14 143	0.08 176	0.16 212	0.06 178	0.07 201	0.09 165	0.08 119	0.11 129	0.08 128	0.18 275	0.06 119	0.10 120	0.06 118	0.08 263	0.06 167	0.10 148	0.09 128	0.09 143	0.08 124

Cross2Single Stereo	0.11 193	0.08 221	0.05 144	0.14 294	0.09 231	0.07 177	0.06 190	0.15 188	0.16 323	0.17 167	0.10 222	0.16 212	0.12 290	0.08 228	0.10 209	0.11 229	0.20 281	0.09 162	0.09 130	0.08 168	0.18 262	0.08 161	0.08 263	0.05 133	0.17 267	0.14 230	0.14 210	0.09 135

LGCAT	0.11 193	0.09 242	0.08 251	0.08 189	0.07 176	0.10 231	0.06 190	0.17 216	0.07 150	0.22 243	0.10 222	0.15 192	0.07 216	0.07 201	0.09 165	0.10 174	0.18 230	0.10 190	0.17 253	0.08 168	0.19 281	0.10 238	0.08 263	0.06 167	0.11 167	0.13 204	0.15 229	0.11 162

HLF11	0.11 193	0.09 242	0.07 223	0.11 256	0.07 176	0.09 208	0.07 215	0.19 286	0.07 150	0.19 197	0.09 202	0.17 224	0.06 178	0.07 201	0.09 165	0.10 174	0.19 255	0.12 249	0.16 234	0.09 206	0.13 164	0.09 204	0.07 229	0.07 210	0.13 190	0.14 230	0.15 229	0.14 197

S2M2_XL	0.11 193	0.07 179	0.08 251	0.07 180	0.07 176	0.10 231	0.08 233	0.18 252	0.06 120	0.21 224	0.09 202	0.22 311	0.05 145	0.06 166	0.09 165	0.10 174	0.19 255	0.09 162	0.17 253	0.09 206	0.20 301	0.09 204	0.08 263	0.07 210	0.11 167	0.09 128	0.14 210	0.16 226
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.11 193	0.10 260	0.08 251	0.09 214	0.08 202	0.09 208	0.06 190	0.17 216	0.10 247	0.19 197	0.11 245	0.11 144	0.07 216	0.07 201	0.13 305	0.14 334	0.15 175	0.11 212	0.12 167	0.07 142	0.12 137	0.09 204	0.06 198	0.07 210	0.13 190	0.12 184	0.11 170	0.13 185

G2L-Stereo	0.11 193	0.10 260	0.08 251	0.09 214	0.09 231	0.08 191	0.07 215	0.17 216	0.08 182	0.22 243	0.10 222	0.16 212	0.13 307	0.07 201	0.09 165	0.11 229	0.16 187	0.11 212	0.11 152	0.09 206	0.15 202	0.10 238	0.09 287	0.07 210	0.14 216	0.15 261	0.14 210	0.11 162

trnet	0.11 193	0.08 221	0.05 144	0.08 189	0.08 202	0.07 177	0.05 154	0.18 252	0.05 88	0.27 352	0.08 176	0.18 246	0.06 178	0.08 228	0.09 165	0.10 174	0.21 295	0.08 128	0.12 167	0.08 168	0.20 301	0.09 204	0.06 198	0.05 133	0.12 177	0.14 230	0.18 285	0.17 243

EGLCR-Stereo	0.11 193	0.06 151	0.04 102	0.08 189	0.08 202	0.07 177	0.05 154	0.17 216	0.09 219	0.27 352	0.06 115	0.19 258	0.06 178	0.08 228	0.08 128	0.10 174	0.20 281	0.10 190	0.16 234	0.07 142	0.17 243	0.08 161	0.04 133	0.06 167	0.10 148	0.13 204	0.18 285	0.17 243

Sa-1000	0.11 193	0.07 179	0.07 223	0.06 154	0.05 124	0.09 208	0.03 89	0.12 148	0.07 150	0.18 183	0.08 176	0.19 258	0.05 145	0.06 166	0.10 209	0.10 174	0.16 187	0.12 249	0.14 201	0.09 206	0.17 243	0.10 238	0.04 133	0.05 133	0.19 308	0.16 284	0.13 196	0.20 292

MIPNet	0.11 193	0.09 242	0.06 182	0.07 180	0.08 202	0.07 177	0.05 154	0.17 216	0.06 120	0.23 264	0.07 150	0.16 212	0.08 237	0.05 148	0.10 209	0.11 229	0.17 205	0.11 212	0.20 303	0.12 291	0.13 164	0.11 275	0.05 174	0.07 210	0.16 251	0.15 261	0.11 170	0.13 185

GMOStereo	0.11 193	0.07 179	0.09 270	0.06 154	0.05 124	0.06 150	0.05 154	0.17 216	0.09 219	0.24 288	0.07 150	0.17 224	0.09 253	0.05 148	0.11 262	0.12 282	0.17 205	0.08 128	0.12 167	0.08 168	0.19 281	0.08 161	0.03 106	0.07 210	0.18 293	0.18 320	0.14 210	0.17 243

error version	0.11 193	0.07 179	0.09 270	0.06 154	0.05 124	0.06 150	0.05 154	0.17 216	0.09 219	0.24 288	0.07 150	0.17 224	0.09 253	0.05 148	0.11 262	0.12 282	0.17 205	0.08 128	0.12 167	0.08 168	0.19 281	0.08 161	0.03 106	0.07 210	0.18 293	0.18 320	0.14 210	0.17 243

test-v	0.11 193	0.07 179	0.09 270	0.06 154	0.05 124	0.06 150	0.05 154	0.17 216	0.09 219	0.24 288	0.07 150	0.17 224	0.09 253	0.05 148	0.11 262	0.12 282	0.17 205	0.08 128	0.12 167	0.08 168	0.19 281	0.08 161	0.03 106	0.07 210	0.18 293	0.18 320	0.14 210	0.17 243

test_3	0.11 193	0.07 179	0.07 223	0.06 154	0.08 202	0.05 129	0.05 154	0.17 216	0.10 247	0.24 288	0.09 202	0.22 311	0.12 290	0.06 166	0.13 305	0.13 314	0.20 281	0.09 162	0.14 201	0.10 239	0.18 262	0.09 204	0.04 133	0.08 241	0.13 190	0.14 230	0.13 196	0.14 197

test-2	0.11 193	0.07 179	0.09 270	0.06 154	0.05 124	0.06 150	0.05 154	0.17 216	0.09 219	0.24 288	0.07 150	0.17 224	0.09 253	0.05 148	0.11 262	0.12 282	0.17 205	0.08 128	0.12 167	0.08 168	0.19 281	0.08 161	0.03 106	0.07 210	0.18 293	0.18 320	0.14 210	0.17 243

CREStereo++_RVC	0.11 193	0.07 179	0.05 144	0.08 189	0.09 231	0.08 191	0.07 215	0.16 199	0.09 219	0.26 335	0.09 202	0.17 224	0.13 307	0.08 228	0.09 165	0.10 174	0.19 255	0.08 128	0.13 185	0.07 142	0.20 301	0.08 161	0.06 198	0.06 167	0.14 216	0.12 184	0.16 242	0.15 214
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	0.11 193	0.06 151	0.06 182	0.10 236	0.09 231	0.08 191	0.06 190	0.12 148	0.08 182	0.22 243	0.08 176	0.13 167	0.08 237	0.08 228	0.10 209	0.13 314	0.19 255	0.13 285	0.18 275	0.08 168	0.18 262	0.10 238	0.06 198	0.06 167	0.11 167	0.11 165	0.15 229	0.14 197

XX-TBD	0.11 193	0.06 151	0.06 182	0.10 236	0.09 231	0.08 191	0.06 190	0.12 148	0.08 182	0.22 243	0.08 176	0.13 167	0.08 237	0.08 228	0.10 209	0.13 314	0.19 255	0.13 285	0.18 275	0.08 168	0.18 262	0.10 238	0.06 198	0.06 167	0.11 167	0.11 165	0.15 229	0.14 197

UNet	0.11 193	0.09 242	0.09 270	0.10 236	0.08 202	0.10 231	0.08 233	0.15 188	0.08 182	0.17 167	0.10 222	0.13 167	0.09 253	0.07 201	0.09 165	0.10 174	0.16 187	0.13 285	0.12 167	0.08 168	0.12 137	0.09 204	0.08 263	0.09 274	0.12 177	0.14 230	0.10 155	0.11 162

CREStereo	0.11 193	0.08 221	0.06 182	0.08 189	0.08 202	0.07 177	0.05 154	0.18 252	0.05 88	0.26 335	0.08 176	0.18 246	0.06 178	0.08 228	0.09 165	0.10 174	0.22 311	0.08 128	0.13 185	0.08 168	0.20 301	0.09 204	0.06 198	0.06 167	0.12 177	0.13 204	0.17 260	0.16 226
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	0.11 193	0.10 260	0.08 251	0.09 214	0.10 257	0.09 208	0.06 190	0.14 179	0.08 182	0.18 183	0.15 306	0.09 123	0.06 178	0.08 228	0.10 209	0.10 174	0.17 205	0.13 285	0.14 201	0.10 239	0.12 137	0.10 238	0.08 263	0.09 274	0.13 190	0.13 204	0.10 155	0.11 162

DSFCA	0.11 193	0.12 292	0.09 270	0.10 236	0.08 202	0.11 245	0.11 286	0.12 148	0.09 219	0.12 134	0.14 290	0.14 183	0.08 237	0.05 148	0.10 209	0.11 229	0.15 175	0.12 249	0.16 234	0.10 239	0.13 164	0.12 299	0.07 229	0.09 274	0.13 190	0.14 230	0.10 155	0.13 185

PMTNet	0.11 193	0.10 260	0.06 182	0.12 270	0.09 231	0.07 177	0.06 190	0.18 252	0.06 120	0.28 368	0.06 115	0.18 246	0.04 110	0.07 201	0.10 209	0.11 229	0.18 230	0.08 128	0.14 201	0.08 168	0.18 262	0.10 238	0.07 229	0.05 133	0.13 190	0.12 184	0.17 260	0.16 226

BEATNet_4x	0.11 193	0.10 260	0.08 251	0.09 214	0.09 231	0.09 208	0.08 233	0.12 148	0.08 182	0.21 224	0.09 202	0.15 192	0.09 253	0.08 228	0.11 262	0.10 174	0.13 145	0.13 285	0.11 152	0.08 168	0.13 164	0.12 299	0.08 263	0.08 241	0.13 190	0.13 204	0.18 285	0.18 267

ADCP+	0.11 193	0.10 260	0.08 251	0.09 214	0.07 176	0.09 208	0.08 233	0.14 179	0.11 267	0.16 157	0.12 266	0.18 246	0.08 237	0.07 201	0.11 262	0.10 174	0.16 187	0.11 212	0.14 201	0.09 206	0.12 137	0.09 204	0.08 263	0.08 241	0.11 167	0.16 284	0.11 170	0.11 162

RASNet	0.11 193	0.10 260	0.10 287	0.09 214	0.07 176	0.08 191	0.08 233	0.19 286	0.09 219	0.17 167	0.10 222	0.13 167	0.09 253	0.06 166	0.09 165	0.10 174	0.14 161	0.09 162	0.12 167	0.06 119	0.15 202	0.09 204	0.05 174	0.10 294	0.13 190	0.12 184	0.17 260	0.17 243

DISCO	0.11 193	0.10 260	0.08 251	0.10 236	0.09 231	0.11 245	0.09 255	0.10 139	0.08 182	0.15 150	0.11 245	0.12 152	0.07 216	0.06 166	0.09 165	0.11 229	0.15 175	0.10 190	0.14 201	0.10 239	0.12 137	0.10 238	0.06 198	0.09 274	0.14 216	0.12 184	0.13 196	0.11 162

iResNet_ROB	0.11 193	0.08 221	0.07 223	0.11 256	0.08 202	0.12 263	0.08 233	0.15 188	0.08 182	0.23 264	0.11 245	0.15 192	0.15 331	0.06 166	0.08 128	0.09 141	0.16 187	0.12 249	0.14 201	0.09 206	0.15 202	0.10 238	0.07 229	0.08 241	0.15 232	0.12 184	0.15 229	0.15 214

DN-CSS_ROB	0.11 193	0.09 242	0.12 315	0.08 189	0.09 231	0.08 191	0.08 233	0.16 199	0.10 247	0.23 264	0.17 326	0.19 258	0.14 323	0.05 148	0.09 165	0.09 141	0.13 145	0.10 190	0.18 275	0.09 206	0.12 137	0.08 161	0.07 229	0.08 241	0.13 190	0.11 165	0.12 182	0.11 162

DNSM	0.12 223	0.08 221	0.06 182	0.08 189	0.08 202	0.11 245	0.06 190	0.19 286	0.08 182	0.26 335	0.06 115	0.21 295	0.03 72	0.10 271	0.10 209	0.10 174	0.22 311	0.10 190	0.15 220	0.09 206	0.21 329	0.10 238	0.06 198	0.06 167	0.15 232	0.12 184	0.17 260	0.18 267

ManiGeoR	0.12 223	0.10 260	0.08 251	0.12 270	0.09 231	0.11 245	0.07 215	0.20 309	0.10 247	0.20 211	0.11 245	0.20 276	0.06 178	0.06 166	0.10 209	0.11 229	0.18 230	0.11 212	0.16 234	0.09 206	0.13 164	0.08 161	0.06 198	0.08 241	0.16 251	0.14 230	0.16 242	0.14 197

HLf10	0.12 223	0.10 260	0.08 251	0.12 270	0.09 231	0.11 245	0.07 215	0.20 309	0.10 247	0.20 211	0.11 245	0.20 276	0.06 178	0.06 166	0.10 209	0.11 229	0.18 230	0.11 212	0.16 234	0.09 206	0.13 164	0.08 161	0.06 198	0.08 241	0.16 251	0.14 230	0.16 242	0.14 197

HLf8	0.12 223	0.10 260	0.08 251	0.11 256	0.09 231	0.10 231	0.08 233	0.20 309	0.09 219	0.19 197	0.10 222	0.20 276	0.09 253	0.07 201	0.10 209	0.11 229	0.19 255	0.12 249	0.18 275	0.10 239	0.14 187	0.09 204	0.07 229	0.09 274	0.17 267	0.15 261	0.18 285	0.17 243

TestStereo_HL2	0.12 223	0.09 242	0.07 223	0.10 236	0.08 202	0.10 231	0.08 233	0.18 252	0.11 267	0.22 243	0.11 245	0.21 295	0.10 271	0.08 228	0.10 209	0.10 174	0.19 255	0.11 212	0.17 253	0.09 206	0.14 187	0.08 161	0.07 229	0.08 241	0.17 267	0.15 261	0.17 260	0.19 279

GGDA	0.12 223	0.09 242	0.07 223	0.10 236	0.08 202	0.11 245	0.08 233	0.18 252	0.11 267	0.22 243	0.11 245	0.21 295	0.10 271	0.08 228	0.10 209	0.10 174	0.18 230	0.11 212	0.16 234	0.08 168	0.14 187	0.08 161	0.07 229	0.08 241	0.17 267	0.14 230	0.16 242	0.16 226

DNS	0.12 223	0.08 221	0.06 182	0.08 189	0.08 202	0.11 245	0.06 190	0.18 252	0.07 150	0.26 335	0.06 115	0.26 332	0.04 110	0.10 271	0.10 209	0.10 174	0.21 295	0.10 190	0.15 220	0.09 206	0.20 301	0.10 238	0.06 198	0.06 167	0.14 216	0.13 204	0.18 285	0.17 243

DF	0.12 223	0.07 179	0.05 144	0.10 236	0.09 231	0.09 208	0.07 215	0.19 286	0.07 150	0.27 352	0.09 202	0.20 276	0.05 145	0.10 271	0.10 209	0.11 229	0.21 295	0.11 212	0.16 234	0.10 239	0.21 329	0.11 275	0.07 229	0.07 210	0.15 232	0.12 184	0.17 260	0.22 313

WQFJA1++	0.12 223	0.09 242	0.06 182	0.14 294	0.08 202	0.15 294	0.13 309	0.17 216	0.08 182	0.19 197	0.11 245	0.15 192	0.09 253	0.06 166	0.08 128	0.10 174	0.19 255	0.09 162	0.16 234	0.09 206	0.16 223	0.08 161	0.06 198	0.06 167	0.16 251	0.12 184	0.21 327	0.21 308

DDF-Stereo	0.12 223	0.07 179	0.04 102	0.10 236	0.09 231	0.13 274	0.10 273	0.18 252	0.08 182	0.24 288	0.06 115	0.19 258	0.07 216	0.08 228	0.08 128	0.11 229	0.23 322	0.09 162	0.16 234	0.10 239	0.20 301	0.09 204	0.07 229	0.07 210	0.14 216	0.14 230	0.17 260	0.18 267

zero-FE	0.12 223	0.07 179	0.04 102	0.10 236	0.09 231	0.15 294	0.11 286	0.18 252	0.08 182	0.23 264	0.08 176	0.19 258	0.07 216	0.08 228	0.09 165	0.11 229	0.23 322	0.09 162	0.17 253	0.10 239	0.20 301	0.09 204	0.07 229	0.07 210	0.14 216	0.14 230	0.17 260	0.19 279

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 223	0.06 151	0.05 144	0.09 214	0.09 231	0.10 231	0.10 273	0.18 252	0.09 219	0.24 288	0.09 202	0.16 212	0.04 110	0.09 254	0.09 165	0.11 229	0.20 281	0.10 190	0.17 253	0.09 206	0.21 329	0.10 238	0.05 174	0.06 167	0.16 251	0.13 204	0.16 242	0.27 339

Reg-Stereo(zero)	0.12 223	0.08 221	0.06 182	0.08 189	0.07 176	0.10 231	0.07 215	0.17 216	0.10 247	0.25 317	0.09 202	0.20 276	0.06 178	0.07 201	0.09 165	0.11 229	0.19 255	0.10 190	0.15 220	0.09 206	0.15 202	0.08 161	0.07 229	0.07 210	0.13 190	0.13 204	0.18 285	0.17 243

FLISNet	0.12 223	0.08 221	0.06 182	0.08 189	0.07 176	0.10 231	0.07 215	0.17 216	0.10 247	0.25 317	0.09 202	0.20 276	0.06 178	0.07 201	0.09 165	0.11 229	0.19 255	0.10 190	0.15 220	0.09 206	0.15 202	0.08 161	0.07 229	0.07 210	0.13 190	0.13 204	0.18 285	0.17 243

CES	0.12 223	0.06 151	0.06 182	0.06 154	0.08 202	0.07 177	0.05 154	0.35 385	0.05 88	0.15 150	0.23 370	0.13 167	0.04 110	0.08 228	0.09 165	0.11 229	0.19 255	0.08 128	0.14 201	0.08 168	0.28 390	0.08 161	0.07 229	0.04 102	0.14 216	0.11 165	0.14 210	0.16 226

raft_robust	0.12 223	0.09 242	0.09 270	0.11 256	0.06 156	0.09 208	0.06 190	0.15 188	0.08 182	0.23 264	0.07 150	0.20 276	0.11 284	0.09 254	0.11 262	0.12 282	0.16 187	0.12 249	0.14 201	0.10 239	0.15 202	0.11 275	0.03 106	0.08 241	0.18 293	0.17 305	0.15 229	0.14 197

IPLGR	0.12 223	0.09 242	0.09 270	0.09 214	0.10 257	0.09 208	0.07 215	0.18 252	0.09 219	0.22 243	0.10 222	0.16 212	0.07 216	0.06 166	0.10 209	0.11 229	0.17 205	0.11 212	0.21 309	0.12 291	0.16 223	0.09 204	0.04 133	0.08 241	0.16 251	0.14 230	0.14 210	0.16 226

s12784h	0.12 223	0.09 242	0.06 182	0.11 256	0.09 231	0.08 191	0.06 190	0.18 252	0.07 150	0.26 335	0.12 266	0.19 258	0.09 253	0.07 201	0.09 165	0.10 174	0.20 281	0.08 128	0.15 220	0.07 142	0.20 301	0.08 161	0.05 174	0.07 210	0.16 251	0.15 261	0.18 285	0.21 308

HCRNet	0.12 223	0.17 345	0.06 182	0.22 344	0.08 202	0.15 294	0.08 233	0.13 168	0.04 51	0.46 411	0.12 266	0.24 324	0.07 216	0.07 201	0.08 128	0.06 70	0.14 161	0.08 128	0.20 303	0.08 168	0.10 120	0.05 92	0.11 314	0.06 167	0.06 79	0.06 75	0.05 64	0.08 124

GMStereo	0.12 223	0.12 292	0.07 223	0.11 256	0.11 278	0.13 274	0.09 255	0.17 216	0.10 247	0.17 167	0.14 290	0.22 311	0.11 284	0.07 201	0.10 209	0.09 141	0.17 205	0.10 190	0.17 253	0.12 291	0.15 202	0.09 204	0.07 229	0.09 274	0.14 216	0.13 204	0.15 229	0.12 178
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 223	0.12 292	0.12 315	0.12 270	0.10 257	0.11 245	0.13 309	0.15 188	0.12 287	0.13 140	0.12 266	0.13 167	0.10 271	0.09 254	0.18 361	0.13 314	0.16 187	0.11 212	0.17 253	0.10 239	0.13 164	0.10 238	0.10 304	0.10 294	0.13 190	0.11 165	0.13 196	0.13 185

DeepPrunerF	0.12 223	0.10 260	0.11 302	0.13 284	0.14 318	0.09 208	0.09 255	0.15 188	0.11 267	0.12 134	0.14 290	0.10 132	0.09 253	0.07 201	0.13 305	0.11 229	0.11 129	0.13 285	0.13 185	0.11 266	0.13 164	0.09 204	0.08 263	0.08 241	0.17 267	0.15 261	0.11 170	0.14 197

CFNet	0.12 223	0.11 277	0.08 251	0.14 294	0.12 291	0.11 245	0.09 255	0.20 309	0.10 247	0.18 183	0.12 266	0.25 330	0.10 271	0.08 228	0.09 165	0.09 141	0.17 205	0.12 249	0.12 167	0.09 206	0.12 137	0.08 161	0.06 198	0.10 294	0.15 232	0.13 204	0.13 196	0.13 185

iResNetv2_ROB	0.12 223	0.08 221	0.08 251	0.12 270	0.09 231	0.12 263	0.08 233	0.17 216	0.08 182	0.22 243	0.12 266	0.20 276	0.16 336	0.07 201	0.09 165	0.09 141	0.16 187	0.11 212	0.17 253	0.10 239	0.15 202	0.10 238	0.09 287	0.10 294	0.15 232	0.13 204	0.19 301	0.12 178

PDISCO_ROB	0.12 223	0.13 308	0.13 328	0.10 236	0.08 202	0.09 208	0.09 255	0.09 132	0.08 182	0.11 131	0.10 222	0.06 99	0.05 145	0.05 148	0.10 209	0.12 282	0.14 161	0.16 335	0.09 130	0.10 239	0.14 187	0.13 318	0.04 133	0.08 241	0.17 267	0.21 351	0.32 371	0.20 292

G2	0.13 248	0.14 320	0.05 144	0.43 387	0.07 176	0.55 395	0.11 286	0.13 168	0.06 120	0.17 167	0.09 202	0.17 224	0.04 110	0.10 271	0.09 165	0.08 119	0.14 161	0.09 162	0.18 275	0.06 119	0.11 129	0.07 141	0.13 332	0.06 167	0.08 117	0.09 128	0.09 143	0.08 124

TestStereo_HLe17	0.13 248	0.11 277	0.09 270	0.14 294	0.10 257	0.12 263	0.08 233	0.23 343	0.12 287	0.21 224	0.11 245	0.20 276	0.07 216	0.06 166	0.10 209	0.10 174	0.17 205	0.11 212	0.18 275	0.10 239	0.13 164	0.08 161	0.06 198	0.09 274	0.18 293	0.15 261	0.16 242	0.15 214

gcap_with_dpt	0.13 248	0.07 179	0.07 223	0.08 189	0.10 257	0.11 245	0.07 215	0.18 252	0.11 267	0.27 352	0.10 222	0.24 324	0.09 253	0.12 313	0.10 209	0.11 229	0.21 295	0.12 249	0.17 253	0.10 239	0.21 329	0.12 299	0.08 263	0.08 241	0.17 267	0.12 184	0.17 260	0.26 334

S2M2_L	0.13 248	0.10 260	0.09 270	0.12 270	0.08 202	0.13 274	0.10 273	0.16 199	0.08 182	0.21 224	0.07 150	0.17 224	0.03 72	0.18 352	0.11 262	0.09 141	0.21 295	0.12 249	0.16 234	0.11 266	0.18 262	0.10 238	0.12 326	0.08 241	0.13 190	0.13 204	0.15 229	0.19 279
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 248	0.07 179	0.07 223	0.08 189	0.10 257	0.11 245	0.07 215	0.18 252	0.11 267	0.27 352	0.10 222	0.24 324	0.09 253	0.12 313	0.10 209	0.11 229	0.21 295	0.12 249	0.17 253	0.10 239	0.21 329	0.12 299	0.08 263	0.08 241	0.17 267	0.12 184	0.17 260	0.26 334

gcap-zeroshot	0.13 248	0.08 221	0.06 182	0.08 189	0.11 278	0.11 245	0.09 255	0.18 252	0.09 219	0.28 368	0.08 176	0.20 276	0.07 216	0.10 271	0.10 209	0.12 282	0.23 322	0.11 212	0.28 355	0.13 309	0.20 301	0.11 275	0.07 229	0.08 241	0.12 177	0.18 320	0.17 260	0.19 279

AE-Stereo	0.13 248	0.09 242	0.08 251	0.11 256	0.09 231	0.08 191	0.05 154	0.17 216	0.14 309	0.24 288	0.10 222	0.19 258	0.10 271	0.07 201	0.11 262	0.12 282	0.24 344	0.13 285	0.17 253	0.11 266	0.19 281	0.10 238	0.05 174	0.09 274	0.14 216	0.14 230	0.15 229	0.14 197

MSKI-zero shot	0.13 248	0.08 221	0.05 144	0.09 214	0.11 278	0.09 208	0.07 215	0.19 286	0.09 219	0.28 368	0.10 222	0.19 258	0.06 178	0.11 293	0.11 262	0.12 282	0.23 322	0.11 212	0.17 253	0.11 266	0.22 349	0.10 238	0.07 229	0.08 241	0.14 216	0.17 305	0.18 285	0.18 267

Any-RAFT	0.13 248	0.07 179	0.06 182	0.11 256	0.09 231	0.12 263	0.08 233	0.17 216	0.10 247	0.26 335	0.09 202	0.20 276	0.08 237	0.11 293	0.11 262	0.11 229	0.22 311	0.11 212	0.21 309	0.10 239	0.22 349	0.10 238	0.08 263	0.06 167	0.16 251	0.16 284	0.17 260	0.17 243

RAFT-Test	0.13 248	0.07 179	0.06 182	0.09 214	0.11 278	0.13 274	0.08 233	0.17 216	0.11 267	0.27 352	0.11 245	0.20 276	0.05 145	0.12 313	0.10 209	0.11 229	0.23 322	0.12 249	0.21 309	0.14 319	0.21 329	0.11 275	0.07 229	0.08 241	0.17 267	0.16 284	0.17 260	0.17 243

HH	0.13 248	0.06 151	0.05 144	0.11 256	0.12 291	0.16 307	0.08 233	0.19 286	0.08 182	0.28 368	0.08 176	0.18 246	0.06 178	0.12 313	0.11 262	0.11 229	0.23 322	0.12 249	0.16 234	0.11 266	0.20 301	0.08 161	0.07 229	0.08 241	0.13 190	0.15 261	0.19 301	0.24 321

HanStereo	0.13 248	0.06 151	0.05 144	0.11 256	0.12 291	0.16 307	0.08 233	0.19 286	0.08 182	0.28 368	0.08 176	0.18 246	0.06 178	0.12 313	0.11 262	0.11 229	0.23 322	0.12 249	0.16 234	0.11 266	0.20 301	0.08 161	0.07 229	0.08 241	0.13 190	0.15 261	0.19 301	0.24 321

anonymity	0.13 248	0.06 151	0.05 144	0.09 214	0.10 257	0.09 208	0.07 215	0.18 252	0.08 182	0.28 368	0.13 278	0.19 258	0.06 178	0.09 254	0.10 209	0.13 314	0.23 322	0.12 249	0.17 253	0.15 335	0.20 301	0.10 238	0.09 287	0.07 210	0.20 321	0.19 339	0.19 301	0.19 279

iRaft-Stereo_20w	0.13 248	0.07 179	0.05 144	0.12 270	0.12 291	0.12 263	0.09 255	0.15 188	0.10 247	0.28 368	0.10 222	0.19 258	0.04 110	0.10 271	0.10 209	0.11 229	0.23 322	0.11 212	0.15 220	0.13 309	0.20 301	0.08 161	0.09 287	0.06 167	0.18 293	0.15 261	0.20 313	0.26 334

GLC_STEREO	0.13 248	0.11 277	0.12 315	0.12 270	0.11 278	0.11 245	0.10 273	0.19 286	0.07 150	0.25 317	0.13 278	0.13 167	0.07 216	0.07 201	0.09 165	0.12 282	0.24 344	0.11 212	0.17 253	0.09 206	0.27 388	0.16 349	0.07 229	0.07 210	0.16 251	0.10 141	0.20 313	0.12 178

TRStereo	0.13 248	0.07 179	0.05 144	0.09 214	0.08 202	0.17 316	0.12 304	0.18 252	0.07 150	0.25 317	0.09 202	0.20 276	0.05 145	0.10 271	0.10 209	0.11 229	0.21 295	0.11 212	0.22 322	0.14 319	0.19 281	0.09 204	0.09 287	0.07 210	0.17 267	0.17 305	0.24 344	0.19 279

LMCR-Stereo	0.13 248	0.09 242	0.07 223	0.11 256	0.08 202	0.11 245	0.09 255	0.18 252	0.09 219	0.19 197	0.14 290	0.19 258	0.14 323	0.10 271	0.10 209	0.11 229	0.20 281	0.13 285	0.19 290	0.11 266	0.18 262	0.10 238	0.08 263	0.08 241	0.15 232	0.13 204	0.19 301	0.17 243

TestStereo	0.13 248	0.12 292	0.10 287	0.11 256	0.08 202	0.11 245	0.10 273	0.19 286	0.11 267	0.24 288	0.14 290	0.20 276	0.08 237	0.06 166	0.12 290	0.10 174	0.20 281	0.11 212	0.20 303	0.10 239	0.21 329	0.11 275	0.06 198	0.12 323	0.19 308	0.11 165	0.12 182	0.13 185

CFNet_pseudo	0.13 248	0.11 277	0.11 302	0.14 294	0.11 278	0.12 263	0.11 286	0.19 286	0.12 287	0.24 288	0.14 290	0.17 224	0.15 331	0.09 254	0.10 209	0.10 174	0.16 187	0.13 285	0.13 185	0.08 168	0.15 202	0.08 161	0.08 263	0.09 274	0.15 232	0.14 230	0.19 301	0.21 308

ADLNet	0.13 248	0.11 277	0.08 251	0.13 284	0.10 257	0.16 307	0.13 309	0.14 179	0.07 150	0.13 140	0.10 222	0.25 330	0.11 284	0.29 383	0.10 209	0.10 174	0.17 205	0.09 162	0.13 185	0.09 206	0.11 129	0.09 204	0.13 332	0.06 167	0.13 190	0.13 204	0.12 182	0.14 197

EAI-Stereo	0.13 248	0.07 179	0.04 102	0.10 236	0.10 257	0.10 231	0.09 255	0.18 252	0.10 247	0.26 335	0.11 245	0.20 276	0.05 145	0.10 271	0.10 209	0.12 282	0.22 311	0.12 249	0.19 290	0.12 291	0.19 281	0.09 204	0.08 263	0.08 241	0.16 251	0.15 261	0.16 242	0.20 292

FADNet-RVC-Resample	0.13 248	0.10 260	0.12 315	0.12 270	0.10 257	0.13 274	0.10 273	0.16 199	0.13 298	0.18 183	0.13 278	0.17 224	0.12 290	0.10 271	0.11 262	0.09 141	0.13 145	0.15 322	0.15 220	0.18 358	0.15 202	0.13 318	0.10 304	0.14 341	0.17 267	0.13 204	0.12 182	0.12 178

STTStereo	0.13 248	0.14 320	0.17 361	0.13 284	0.15 327	0.13 274	0.21 355	0.13 168	0.14 309	0.15 150	0.15 306	0.17 224	0.10 271	0.11 293	0.14 325	0.12 282	0.15 175	0.15 322	0.13 185	0.11 266	0.12 137	0.10 238	0.07 229	0.09 274	0.15 232	0.14 230	0.12 182	0.16 226

R-Stereo Train	0.13 248	0.07 179	0.07 223	0.09 214	0.10 257	0.15 294	0.05 154	0.16 199	0.12 287	0.28 368	0.13 278	0.21 295	0.08 237	0.11 293	0.10 209	0.11 229	0.23 322	0.12 249	0.16 234	0.11 266	0.21 329	0.11 275	0.08 263	0.07 210	0.15 232	0.14 230	0.16 242	0.15 214

ADCRef	0.13 248	0.10 260	0.10 287	0.10 236	0.08 202	0.09 208	0.09 255	0.17 216	0.14 309	0.20 211	0.15 306	0.15 192	0.13 307	0.05 148	0.11 262	0.11 229	0.16 187	0.14 309	0.19 290	0.12 291	0.16 223	0.12 299	0.09 287	0.11 307	0.14 216	0.18 320	0.13 196	0.19 279

RAFT-Stereo	0.13 248	0.07 179	0.07 223	0.09 214	0.10 257	0.15 294	0.05 154	0.16 199	0.12 287	0.28 368	0.13 278	0.21 295	0.08 237	0.11 293	0.10 209	0.11 229	0.23 322	0.12 249	0.16 234	0.11 266	0.21 329	0.11 275	0.08 263	0.07 210	0.15 232	0.14 230	0.16 242	0.15 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 248	0.08 221	0.06 182	0.09 214	0.12 291	0.10 231	0.08 233	0.17 216	0.11 267	0.27 352	0.10 222	0.20 276	0.06 178	0.12 313	0.10 209	0.11 229	0.23 322	0.12 249	0.19 290	0.16 347	0.21 329	0.12 299	0.07 229	0.08 241	0.17 267	0.15 261	0.17 260	0.18 267

CFNet_RVC	0.13 248	0.12 292	0.10 287	0.14 294	0.11 278	0.14 284	0.09 255	0.17 216	0.09 219	0.19 197	0.13 278	0.21 295	0.09 253	0.10 271	0.12 290	0.13 314	0.18 230	0.13 285	0.15 220	0.11 266	0.16 223	0.09 204	0.06 198	0.09 274	0.16 251	0.13 204	0.16 242	0.17 243

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 248	0.13 308	0.14 340	0.14 294	0.16 329	0.13 274	0.21 355	0.13 168	0.15 319	0.16 157	0.16 317	0.21 295	0.10 271	0.15 345	0.12 290	0.12 282	0.16 187	0.12 249	0.11 152	0.09 206	0.12 137	0.10 238	0.08 263	0.09 274	0.13 190	0.13 204	0.11 170	0.16 226
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	0.13 248	0.06 151	0.09 270	0.07 180	0.13 305	0.08 191	0.13 309	0.06 99	0.24 372	0.09 122	0.15 306	0.10 132	0.45 398	0.26 374	0.12 290	0.10 174	0.09 110	0.12 249	0.08 113	0.11 266	0.08 107	0.12 299	0.19 358	0.13 334	0.08 117	0.14 230	0.08 125	0.18 267

depth_test_26	0.14 278	0.06 151	0.06 182	0.06 154	0.07 176	0.07 177	0.05 154	0.26 357	0.06 120	0.32 389	0.09 202	0.31 348	0.06 178	0.10 271	0.10 209	0.11 229	0.28 382	0.11 212	0.25 341	0.11 266	0.26 384	0.07 141	0.12 326	0.08 241	0.13 190	0.14 230	0.13 196	0.20 292

TestStereo-Hl	0.14 278	0.11 277	0.08 251	0.10 236	0.10 257	0.15 294	0.11 286	0.19 286	0.13 298	0.24 288	0.12 266	0.28 336	0.12 290	0.07 201	0.10 209	0.11 229	0.19 255	0.12 249	0.18 275	0.10 239	0.15 202	0.10 238	0.07 229	0.10 294	0.16 251	0.16 284	0.24 344	0.30 353

DN	0.14 278	0.08 221	0.08 251	0.19 332	0.09 231	0.22 353	0.11 286	0.18 252	0.10 247	0.21 224	0.12 266	0.35 355	0.06 178	0.14 334	0.09 165	0.12 282	0.24 344	0.12 249	0.16 234	0.09 206	0.18 262	0.11 275	0.06 198	0.08 241	0.25 361	0.14 230	0.15 229	0.19 279

IGEV-FE	0.14 278	0.07 179	0.06 182	0.13 284	0.13 305	0.10 231	0.11 286	0.17 216	0.09 219	0.28 368	0.10 222	0.23 317	0.05 145	0.12 313	0.10 209	0.11 229	0.23 322	0.11 212	0.17 253	0.12 291	0.20 301	0.10 238	0.09 287	0.06 167	0.20 321	0.15 261	0.23 335	0.27 339

model_zeroshot	0.14 278	0.09 242	0.06 182	0.10 236	0.10 257	0.13 274	0.08 233	0.20 309	0.12 287	0.28 368	0.09 202	0.22 311	0.06 178	0.11 293	0.10 209	0.12 282	0.26 365	0.13 285	0.28 355	0.12 291	0.21 329	0.13 318	0.11 314	0.09 274	0.18 293	0.18 320	0.18 285	0.18 267

MyStereo04	0.14 278	0.12 292	0.11 302	0.08 189	0.09 231	0.11 245	0.08 233	0.23 343	0.19 348	0.24 288	0.16 317	0.23 317	0.11 284	0.04 129	0.11 262	0.11 229	0.17 205	0.12 249	0.21 309	0.12 291	0.17 243	0.12 299	0.06 198	0.12 323	0.21 335	0.14 230	0.16 242	0.15 214

IGEV_Zeroshot_test	0.14 278	0.07 179	0.06 182	0.13 284	0.13 305	0.10 231	0.11 286	0.17 216	0.09 219	0.28 368	0.10 222	0.23 317	0.05 145	0.12 313	0.10 209	0.11 229	0.23 322	0.11 212	0.17 253	0.12 291	0.20 301	0.10 238	0.09 287	0.06 167	0.20 321	0.15 261	0.23 335	0.27 339

dd	0.14 278	0.12 292	0.07 223	0.25 355	0.11 278	0.19 334	0.09 255	0.17 216	0.08 182	0.17 167	0.08 176	0.33 351	0.08 237	0.06 166	0.11 262	0.11 229	0.24 344	0.11 212	0.25 341	0.09 206	0.15 202	0.09 204	0.06 198	0.09 274	0.17 267	0.13 204	0.18 285	0.14 197

AACVNet	0.14 278	0.13 308	0.10 287	0.13 284	0.13 305	0.14 284	0.10 273	0.19 286	0.11 267	0.22 243	0.18 336	0.14 183	0.10 271	0.09 254	0.12 290	0.11 229	0.21 295	0.13 285	0.17 253	0.12 291	0.16 223	0.11 275	0.11 314	0.11 307	0.18 293	0.14 230	0.14 210	0.16 226

cross-raft	0.14 278	0.08 221	0.07 223	0.08 189	0.10 257	0.12 263	0.08 233	0.17 216	0.13 298	0.27 352	0.12 266	0.21 295	0.05 145	0.11 293	0.13 305	0.14 334	0.22 311	0.11 212	0.23 329	0.13 309	0.23 360	0.10 238	0.06 198	0.08 241	0.22 346	0.18 320	0.14 210	0.16 226

GEStereo_RVC	0.14 278	0.13 308	0.10 287	0.11 256	0.12 291	0.12 263	0.11 286	0.18 252	0.13 298	0.24 288	0.16 317	0.18 246	0.10 271	0.06 166	0.13 305	0.12 282	0.20 281	0.16 335	0.23 329	0.13 309	0.16 223	0.14 329	0.07 229	0.11 307	0.21 335	0.15 261	0.13 196	0.20 292

sAnonymous2	0.14 278	0.09 242	0.10 287	0.10 236	0.09 231	0.09 208	0.11 286	0.22 335	0.11 267	0.23 264	0.17 326	0.15 192	0.10 271	0.06 166	0.13 305	0.14 334	0.18 230	0.15 322	0.21 309	0.14 319	0.17 243	0.15 339	0.05 174	0.10 294	0.17 267	0.17 305	0.17 260	0.16 226

CroCo_RVC	0.14 278	0.09 242	0.10 287	0.10 236	0.09 231	0.09 208	0.11 286	0.22 335	0.11 267	0.23 264	0.17 326	0.15 192	0.10 271	0.06 166	0.13 305	0.14 334	0.18 230	0.15 322	0.21 309	0.14 319	0.17 243	0.15 339	0.05 174	0.10 294	0.17 267	0.17 305	0.17 260	0.16 226

sCroCo_RVC	0.14 278	0.09 242	0.09 270	0.08 189	0.07 176	0.10 231	0.07 215	0.20 309	0.14 309	0.18 183	0.12 266	0.13 167	0.14 323	0.06 166	0.14 325	0.16 359	0.22 311	0.15 322	0.22 322	0.13 309	0.21 329	0.16 349	0.06 198	0.12 323	0.18 293	0.15 261	0.17 260	0.17 243

XX-Stereo	0.14 278	0.05 120	0.05 144	0.10 236	0.07 176	0.17 316	0.07 215	0.18 252	0.10 247	0.27 352	0.09 202	0.21 295	0.03 72	0.10 271	0.11 262	0.12 282	0.22 311	0.11 212	0.21 309	0.11 266	0.20 301	0.09 204	0.08 263	0.07 210	0.23 355	0.17 305	0.17 260	0.35 368

GES	0.14 278	0.11 277	0.07 223	0.09 214	0.11 278	0.15 294	0.09 255	0.20 309	0.09 219	0.23 264	0.12 266	0.17 224	0.11 284	0.14 334	0.12 290	0.11 229	0.23 322	0.14 309	0.24 337	0.14 319	0.18 262	0.18 359	0.11 314	0.09 274	0.15 232	0.13 204	0.21 327	0.20 292

RTSC	0.14 278	0.11 277	0.11 302	0.12 270	0.11 278	0.12 263	0.10 273	0.16 199	0.14 309	0.18 183	0.13 278	0.15 192	0.14 323	0.08 228	0.13 305	0.13 314	0.20 281	0.13 285	0.21 309	0.12 291	0.16 223	0.12 299	0.07 229	0.10 294	0.16 251	0.17 305	0.21 327	0.33 361

ADCL	0.14 278	0.12 292	0.11 302	0.13 284	0.11 278	0.14 284	0.11 286	0.18 252	0.16 323	0.22 243	0.16 317	0.21 295	0.13 307	0.09 254	0.12 290	0.12 282	0.17 205	0.13 285	0.18 275	0.13 309	0.19 281	0.14 329	0.11 314	0.11 307	0.17 267	0.16 284	0.16 242	0.17 243

DeepPruner_ROB	0.14 278	0.13 308	0.11 302	0.12 270	0.11 278	0.11 245	0.09 255	0.17 216	0.12 287	0.21 224	0.18 336	0.15 192	0.13 307	0.08 228	0.14 325	0.11 229	0.18 230	0.15 322	0.19 290	0.11 266	0.18 262	0.14 329	0.10 304	0.11 307	0.17 267	0.17 305	0.17 260	0.19 279

MLCV	0.14 278	0.11 277	0.09 270	0.16 312	0.12 291	0.14 284	0.11 286	0.21 326	0.10 247	0.24 288	0.13 278	0.21 295	0.15 331	0.08 228	0.10 209	0.10 174	0.19 255	0.11 212	0.19 290	0.09 206	0.18 262	0.09 204	0.10 304	0.09 274	0.17 267	0.14 230	0.16 242	0.20 292

HSM	0.14 278	0.12 292	0.09 270	0.14 294	0.13 305	0.12 263	0.11 286	0.18 252	0.11 267	0.23 264	0.15 306	0.18 246	0.14 323	0.08 228	0.12 290	0.11 229	0.21 295	0.12 249	0.17 253	0.12 291	0.18 262	0.11 275	0.07 229	0.08 241	0.17 267	0.16 284	0.17 260	0.18 267

DLCB_ROB	0.14 278	0.12 292	0.12 315	0.10 236	0.10 257	0.10 231	0.09 255	0.16 199	0.12 287	0.18 183	0.17 326	0.19 258	0.13 307	0.11 293	0.12 290	0.11 229	0.16 187	0.13 285	0.14 201	0.10 239	0.18 262	0.11 275	0.09 287	0.12 323	0.27 369	0.16 284	0.16 242	0.14 197

TestStereo_HL3	0.15 300	0.11 277	0.09 270	0.12 270	0.10 257	0.12 263	0.11 286	0.20 309	0.13 298	0.24 288	0.11 245	0.30 345	0.13 307	0.08 228	0.10 209	0.11 229	0.24 344	0.12 249	0.16 234	0.11 266	0.16 223	0.10 238	0.08 263	0.08 241	0.17 267	0.14 230	0.23 335	0.27 339

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 300	0.07 179	0.05 144	0.12 270	0.13 305	0.15 294	0.09 255	0.17 216	0.13 298	0.28 368	0.09 202	0.23 317	0.05 145	0.12 313	0.12 290	0.12 282	0.26 365	0.12 249	0.33 371	0.11 266	0.20 301	0.13 318	0.08 263	0.07 210	0.22 346	0.20 349	0.20 313	0.33 361

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 300	0.07 179	0.06 182	0.15 307	0.12 291	0.15 294	0.10 273	0.18 252	0.09 219	0.26 335	0.08 176	0.19 258	0.08 237	0.11 293	0.11 262	0.12 282	0.25 355	0.13 285	0.26 347	0.12 291	0.20 301	0.11 275	0.08 263	0.07 210	0.20 321	0.19 339	0.20 313	0.31 358

EKT-Stereo	0.15 300	0.10 260	0.07 223	0.13 284	0.13 305	0.16 307	0.17 337	0.17 216	0.11 267	0.26 335	0.17 326	0.17 224	0.07 216	0.11 293	0.11 262	0.11 229	0.24 344	0.15 322	0.24 337	0.12 291	0.25 376	0.10 238	0.07 229	0.08 241	0.20 321	0.16 284	0.17 260	0.17 243

CASS	0.15 300	0.12 292	0.10 287	0.14 294	0.12 291	0.16 307	0.10 273	0.19 286	0.15 319	0.26 335	0.12 266	0.20 276	0.12 290	0.09 254	0.13 305	0.12 282	0.23 322	0.12 249	0.24 337	0.10 239	0.20 301	0.11 275	0.07 229	0.09 274	0.23 355	0.14 230	0.19 301	0.22 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 300	0.13 308	0.10 287	0.18 325	0.17 335	0.16 307	0.20 348	0.16 199	0.11 267	0.16 157	0.14 290	0.16 212	0.05 145	0.44 397	0.10 209	0.10 174	0.17 205	0.12 249	0.14 201	0.09 206	0.17 243	0.10 238	0.29 401	0.07 210	0.17 267	0.16 284	0.12 182	0.13 185

GANet-ADL	0.15 300	0.12 292	0.09 270	0.14 294	0.12 291	0.16 307	0.12 304	0.20 309	0.10 247	0.25 317	0.15 306	0.22 311	0.12 290	0.21 368	0.11 262	0.11 229	0.25 355	0.14 309	0.21 309	0.14 319	0.19 281	0.10 238	0.08 263	0.10 294	0.17 267	0.16 284	0.20 313	0.17 243

test-1	0.15 300	0.06 151	0.07 223	0.11 256	0.10 257	0.18 324	0.14 316	0.19 286	0.13 298	0.28 368	0.10 222	0.19 258	0.11 284	0.12 313	0.13 305	0.14 334	0.22 311	0.12 249	0.23 329	0.10 239	0.24 370	0.09 204	0.09 287	0.08 241	0.21 335	0.18 320	0.15 229	0.18 267

ICVP	0.15 300	0.13 308	0.14 340	0.12 270	0.12 291	0.13 274	0.10 273	0.17 216	0.12 287	0.17 167	0.14 290	0.18 246	0.12 290	0.09 254	0.13 305	0.14 334	0.18 230	0.15 322	0.16 234	0.14 319	0.17 243	0.14 329	0.20 361	0.11 307	0.19 308	0.19 339	0.17 260	0.17 243
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 300	0.13 308	0.11 302	0.13 284	0.17 335	0.15 294	0.13 309	0.19 286	0.11 267	0.14 143	0.13 278	0.17 224	0.09 253	0.16 348	0.17 353	0.16 359	0.21 295	0.14 309	0.22 322	0.15 335	0.15 202	0.12 299	0.07 229	0.12 323	0.17 267	0.15 261	0.19 301	0.17 243

psm_up	0.15 300	0.11 277	0.13 328	0.15 307	0.12 291	0.14 284	0.11 286	0.20 309	0.17 333	0.19 197	0.13 278	0.15 192	0.17 339	0.10 271	0.14 325	0.12 282	0.19 255	0.13 285	0.17 253	0.11 266	0.15 202	0.10 238	0.10 304	0.16 353	0.18 293	0.17 305	0.17 260	0.19 279

FADNet-RVC	0.15 300	0.13 308	0.11 302	0.18 325	0.12 291	0.14 284	0.10 273	0.21 326	0.09 219	0.19 197	0.17 326	0.18 246	0.12 290	0.11 293	0.17 353	0.15 355	0.18 230	0.13 285	0.18 275	0.15 335	0.12 137	0.13 318	0.12 326	0.11 307	0.21 335	0.16 284	0.14 210	0.15 214

AF-Net	0.15 300	0.13 308	0.13 328	0.14 294	0.18 343	0.15 294	0.14 316	0.17 216	0.16 323	0.17 167	0.21 358	0.18 246	0.12 290	0.10 271	0.18 361	0.16 359	0.14 161	0.14 309	0.15 220	0.11 266	0.12 137	0.11 275	0.13 332	0.10 294	0.15 232	0.16 284	0.20 313	0.15 214

RP	0.15 300	0.14 320	0.16 351	0.17 320	0.14 318	0.17 316	0.16 327	0.19 286	0.17 333	0.14 143	0.16 317	0.16 212	0.15 331	0.11 293	0.14 325	0.12 282	0.15 175	0.12 249	0.15 220	0.12 291	0.12 137	0.13 318	0.10 304	0.12 323	0.17 267	0.17 305	0.20 313	0.18 267

Nwc_Net	0.15 300	0.13 308	0.13 328	0.14 294	0.18 343	0.15 294	0.14 316	0.17 216	0.16 323	0.17 167	0.21 358	0.18 246	0.12 290	0.10 271	0.18 361	0.16 359	0.14 161	0.14 309	0.15 220	0.11 266	0.12 137	0.11 275	0.13 332	0.10 294	0.15 232	0.16 284	0.20 313	0.15 214

UCFNet_RVC	0.15 300	0.17 345	0.12 315	0.16 312	0.14 318	0.17 316	0.11 286	0.17 216	0.13 298	0.21 224	0.13 278	0.28 336	0.12 290	0.10 271	0.12 290	0.13 314	0.18 230	0.13 285	0.17 253	0.12 291	0.17 243	0.09 204	0.10 304	0.11 307	0.19 308	0.16 284	0.17 260	0.20 292

NVstereo2D	0.15 300	0.11 277	0.11 302	0.19 332	0.14 318	0.21 349	0.24 369	0.13 168	0.11 267	0.16 157	0.14 290	0.10 132	0.08 237	0.40 396	0.12 290	0.12 282	0.21 295	0.14 309	0.16 234	0.10 239	0.12 137	0.09 204	0.25 377	0.08 241	0.15 232	0.13 204	0.14 210	0.13 185

LoS	0.16 317	0.10 260	0.08 251	0.10 236	0.11 278	0.09 208	0.07 215	0.50 407	0.05 88	0.32 389	0.36 402	0.36 358	0.06 178	0.09 254	0.09 165	0.10 174	0.19 255	0.09 162	0.15 220	0.11 266	0.21 329	0.09 204	0.07 229	0.07 210	0.18 293	0.12 184	0.20 313	0.21 308
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 317	0.14 320	0.13 328	0.16 312	0.13 305	0.14 284	0.12 304	0.19 286	0.17 333	0.19 197	0.17 326	0.14 183	0.07 216	0.14 334	0.15 337	0.14 334	0.19 255	0.16 335	0.20 303	0.13 309	0.17 243	0.14 329	0.12 326	0.13 334	0.21 335	0.19 339	0.19 301	0.17 243

pcwnet_v2	0.16 317	0.12 292	0.12 315	0.16 312	0.14 318	0.17 316	0.14 316	0.20 309	0.13 298	0.22 243	0.14 290	0.19 258	0.18 342	0.12 313	0.11 262	0.12 282	0.18 230	0.14 309	0.17 253	0.12 291	0.16 223	0.11 275	0.09 287	0.11 307	0.20 321	0.19 339	0.19 301	0.28 348

FADNet	0.16 317	0.15 330	0.10 287	0.20 338	0.10 257	0.19 334	0.13 309	0.21 326	0.13 298	0.22 243	0.26 384	0.17 224	0.14 323	0.12 313	0.20 373	0.16 359	0.16 187	0.14 309	0.23 329	0.20 369	0.16 223	0.13 318	0.11 314	0.11 307	0.21 335	0.17 305	0.16 242	0.15 214

stereogan	0.16 317	0.15 330	0.15 347	0.16 312	0.18 343	0.18 324	0.16 327	0.20 309	0.19 348	0.14 143	0.16 317	0.20 276	0.18 342	0.13 330	0.16 346	0.13 314	0.16 187	0.14 309	0.18 275	0.14 319	0.15 202	0.13 318	0.13 332	0.13 334	0.16 251	0.17 305	0.23 335	0.18 267

HSM-Net_RVC	0.16 317	0.12 292	0.10 287	0.17 320	0.13 305	0.14 284	0.10 273	0.18 252	0.14 309	0.25 317	0.18 336	0.28 336	0.17 339	0.11 293	0.12 290	0.11 229	0.19 255	0.13 285	0.17 253	0.11 266	0.18 262	0.12 299	0.08 263	0.11 307	0.19 308	0.17 305	0.23 335	0.24 321
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G3	0.17 323	0.22 365	0.09 270	0.49 391	0.13 305	0.61 400	0.14 316	0.19 286	0.12 287	0.24 288	0.10 222	0.31 348	0.09 253	0.14 334	0.10 209	0.09 141	0.13 145	0.12 249	0.21 309	0.07 142	0.11 129	0.08 161	0.23 371	0.09 274	0.11 167	0.10 141	0.09 143	0.09 135

GOStereo-base	0.17 323	0.23 371	0.07 223	0.59 398	0.12 291	0.75 405	0.16 327	0.19 286	0.13 298	0.22 243	0.11 245	0.27 334	0.05 145	0.16 348	0.10 209	0.08 119	0.15 175	0.11 212	0.23 329	0.06 119	0.10 120	0.07 141	0.19 358	0.06 167	0.10 148	0.08 117	0.09 143	0.06 106

GwcNet-ADL	0.17 323	0.12 292	0.11 302	0.19 332	0.14 318	0.17 316	0.14 316	0.21 326	0.14 309	0.24 288	0.17 326	0.32 350	0.16 336	0.20 363	0.13 305	0.14 334	0.23 322	0.15 322	0.23 329	0.13 309	0.18 262	0.12 299	0.06 198	0.10 294	0.19 308	0.16 284	0.19 301	0.22 313

PS-NSSS	0.17 323	0.19 354	0.18 366	0.23 347	0.18 343	0.18 324	0.16 327	0.22 335	0.12 287	0.23 264	0.21 358	0.44 367	0.08 237	0.11 293	0.14 325	0.10 174	0.13 145	0.13 285	0.26 347	0.11 266	0.11 129	0.07 141	0.18 356	0.15 345	0.17 267	0.21 351	0.14 210	0.20 292

iResNet	0.17 323	0.11 277	0.10 287	0.15 307	0.13 305	0.17 316	0.12 304	0.21 326	0.14 309	0.25 317	0.14 290	0.35 355	0.32 377	0.08 228	0.12 290	0.11 229	0.20 281	0.12 249	0.26 347	0.15 335	0.18 262	0.12 299	0.11 314	0.13 334	0.18 293	0.15 261	0.20 313	0.19 279

ITSA-stereo	0.18 328	0.14 320	0.12 315	0.26 359	0.17 335	0.18 324	0.16 327	0.25 355	0.17 333	0.26 335	0.18 336	0.33 351	0.25 359	0.16 348	0.13 305	0.12 282	0.22 311	0.15 322	0.23 329	0.10 239	0.19 281	0.12 299	0.15 341	0.11 307	0.23 355	0.16 284	0.20 313	0.23 318

dad	0.18 328	0.16 337	0.12 315	0.36 372	0.16 329	0.24 360	0.21 355	0.24 349	0.09 219	0.22 243	0.11 245	0.38 361	0.12 290	0.08 228	0.13 305	0.11 229	0.27 375	0.13 285	0.30 363	0.11 266	0.19 281	0.12 299	0.09 287	0.13 334	0.19 308	0.14 230	0.31 368	0.24 321

PSMNet-ADL	0.18 328	0.13 308	0.13 328	0.16 312	0.14 318	0.17 316	0.16 327	0.20 309	0.22 367	0.27 352	0.20 356	0.29 344	0.26 362	0.18 352	0.16 346	0.14 334	0.23 322	0.14 309	0.22 322	0.14 319	0.19 281	0.11 275	0.10 304	0.11 307	0.20 321	0.16 284	0.23 335	0.20 292

Anonymous3	0.18 328	0.15 330	0.11 302	0.15 307	0.10 257	0.14 284	0.11 286	0.22 335	0.19 348	0.27 352	0.15 306	0.27 334	0.12 290	0.12 313	0.27 392	0.18 377	0.22 311	0.18 359	0.26 347	0.17 352	0.25 376	0.21 380	0.09 287	0.10 294	0.21 335	0.21 351	0.22 333	0.20 292

FADNet_RVC	0.18 328	0.14 320	0.13 328	0.20 338	0.15 327	0.14 284	0.13 309	0.24 349	0.14 309	0.24 288	0.18 336	0.28 336	0.22 356	0.14 334	0.15 337	0.12 282	0.20 281	0.17 349	0.32 367	0.15 335	0.20 301	0.15 339	0.11 314	0.15 345	0.20 321	0.21 351	0.18 285	0.23 318

NCC-stereo	0.18 328	0.16 337	0.16 351	0.16 312	0.18 343	0.18 324	0.18 339	0.19 286	0.20 362	0.16 157	0.19 348	0.21 295	0.21 350	0.12 313	0.22 378	0.18 377	0.18 230	0.19 364	0.19 290	0.15 335	0.16 223	0.15 339	0.15 341	0.12 323	0.19 308	0.18 320	0.24 344	0.20 292

Abc-Net	0.18 328	0.16 337	0.16 351	0.16 312	0.18 343	0.18 324	0.18 339	0.19 286	0.20 362	0.16 157	0.19 348	0.21 295	0.21 350	0.12 313	0.22 378	0.18 377	0.18 230	0.19 364	0.19 290	0.15 335	0.16 223	0.15 339	0.15 341	0.12 323	0.19 308	0.18 320	0.24 344	0.20 292
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 328	0.17 345	0.16 351	0.13 284	0.13 305	0.13 274	0.12 304	0.21 326	0.18 340	0.22 243	0.15 306	0.23 317	0.13 307	0.10 271	0.17 353	0.16 359	0.19 255	0.17 349	0.19 290	0.17 352	0.22 349	0.18 359	0.11 314	0.16 353	0.26 366	0.26 377	0.20 313	0.24 321

XPNet_ROB	0.18 328	0.21 360	0.14 340	0.15 307	0.16 329	0.15 294	0.15 322	0.16 199	0.14 309	0.19 197	0.19 348	0.49 374	0.13 307	0.11 293	0.16 346	0.14 334	0.25 355	0.16 335	0.18 275	0.14 319	0.17 243	0.19 368	0.13 332	0.14 341	0.18 293	0.17 305	0.32 371	0.29 351

DDVS	0.19 337	0.15 330	0.13 328	0.18 325	0.18 343	0.20 340	0.20 348	0.20 309	0.16 323	0.25 317	0.21 358	0.39 364	0.28 370	0.13 330	0.14 325	0.14 334	0.26 365	0.19 364	0.28 355	0.15 335	0.19 281	0.17 355	0.10 304	0.14 341	0.19 308	0.15 261	0.22 333	0.25 329

DAS	0.19 337	0.11 277	0.10 287	0.24 352	0.19 351	0.18 324	0.21 355	0.23 343	0.18 340	0.24 288	0.14 290	0.38 361	0.21 350	0.09 254	0.13 305	0.12 282	0.25 355	0.16 335	0.22 322	0.15 335	0.21 329	0.14 329	0.17 350	0.13 334	0.20 321	0.18 320	0.23 335	0.30 353

SepStereo	0.19 337	0.11 277	0.10 287	0.24 352	0.19 351	0.18 324	0.21 355	0.23 343	0.18 340	0.24 288	0.14 290	0.38 361	0.21 350	0.09 254	0.13 305	0.12 282	0.25 355	0.16 335	0.22 322	0.15 335	0.21 329	0.14 329	0.17 350	0.13 334	0.20 321	0.18 320	0.23 335	0.30 353

RGC	0.19 337	0.17 345	0.17 361	0.19 332	0.20 356	0.20 340	0.15 322	0.22 335	0.26 381	0.17 167	0.21 358	0.21 295	0.24 358	0.15 345	0.24 385	0.19 385	0.18 230	0.16 335	0.19 290	0.16 347	0.17 243	0.14 329	0.13 332	0.16 353	0.21 335	0.21 351	0.24 344	0.25 329

PA-Net	0.19 337	0.21 360	0.25 386	0.14 294	0.20 356	0.18 324	0.21 355	0.21 326	0.19 348	0.17 167	0.15 306	0.17 224	0.21 350	0.26 374	0.17 353	0.18 377	0.15 175	0.19 364	0.13 185	0.17 352	0.14 187	0.16 349	0.10 304	0.16 353	0.18 293	0.27 388	0.17 260	0.35 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 337	0.20 358	0.19 372	0.19 332	0.20 356	0.16 307	0.15 322	0.28 363	0.19 348	0.23 264	0.18 336	0.46 371	0.17 339	0.11 293	0.14 325	0.13 314	0.15 175	0.14 309	0.21 309	0.19 362	0.13 164	0.11 275	0.09 287	0.21 366	0.25 361	0.23 364	0.26 356	0.28 348

pmcnn	0.19 337	0.14 320	0.11 302	0.18 325	0.13 305	0.19 334	0.16 327	0.20 309	0.19 348	0.26 335	0.15 306	0.35 355	0.26 362	0.09 254	0.11 262	0.11 229	0.25 355	0.14 309	0.24 337	0.14 319	0.23 360	0.15 339	0.11 314	0.11 307	0.21 335	0.19 339	0.40 391	0.46 389

DCVSM-stereo	0.20 344	0.15 330	0.12 315	0.25 355	0.19 351	0.26 364	0.21 355	0.23 343	0.16 323	0.24 288	0.18 336	0.49 374	0.27 366	0.14 334	0.12 290	0.12 282	0.24 344	0.16 335	0.25 341	0.16 347	0.19 281	0.15 339	0.22 367	0.11 307	0.19 308	0.16 284	0.24 344	0.27 339

SFCPSM	0.20 344	0.14 320	0.12 315	0.21 342	0.16 329	0.20 340	0.18 339	0.22 335	0.20 362	0.25 317	0.24 374	0.34 354	0.34 384	0.14 334	0.13 305	0.13 314	0.24 344	0.16 335	0.32 367	0.19 362	0.19 281	0.13 318	0.14 339	0.12 323	0.22 346	0.18 320	0.20 313	0.25 329

RTS	0.20 344	0.16 337	0.14 340	0.17 320	0.14 318	0.20 340	0.15 322	0.24 349	0.25 377	0.15 150	0.14 290	0.14 183	0.20 348	0.11 293	0.15 337	0.16 359	0.24 344	0.17 349	0.35 375	0.24 381	0.23 360	0.16 349	0.09 287	0.15 345	0.29 378	0.26 377	0.28 363	0.55 398

RTSA	0.20 344	0.16 337	0.14 340	0.17 320	0.14 318	0.20 340	0.15 322	0.24 349	0.25 377	0.15 150	0.14 290	0.14 183	0.20 348	0.11 293	0.15 337	0.16 359	0.24 344	0.17 349	0.35 375	0.24 381	0.23 360	0.16 349	0.09 287	0.15 345	0.29 378	0.26 377	0.28 363	0.55 398

ccs_rob	0.20 344	0.15 330	0.12 315	0.26 359	0.16 329	0.26 364	0.20 348	0.22 335	0.16 323	0.25 317	0.24 374	0.58 383	0.25 359	0.18 352	0.13 305	0.13 314	0.23 322	0.15 322	0.21 309	0.16 347	0.21 329	0.12 299	0.12 326	0.11 307	0.20 321	0.16 284	0.18 285	0.23 318

SGM-Forest	0.20 344	0.18 351	0.16 351	0.23 347	0.18 343	0.21 349	0.18 339	0.23 343	0.17 333	0.20 211	0.16 317	0.23 317	0.18 342	0.22 369	0.18 361	0.18 377	0.19 255	0.17 349	0.18 275	0.15 335	0.18 262	0.19 368	0.25 377	0.19 365	0.22 346	0.18 320	0.26 356	0.24 321
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 350	0.16 337	0.13 328	0.26 359	0.23 365	0.22 353	0.18 339	0.29 370	0.18 340	0.28 368	0.19 348	0.22 311	0.12 290	0.28 382	0.11 262	0.14 334	0.26 365	0.19 364	0.20 303	0.13 309	0.23 360	0.23 387	0.26 383	0.24 380	0.25 361	0.24 366	0.23 335	0.26 334

AnyNet_C32	0.21 350	0.16 337	0.15 347	0.17 320	0.17 335	0.19 334	0.16 327	0.26 357	0.22 367	0.25 317	0.24 374	0.24 324	0.18 342	0.14 334	0.22 378	0.18 377	0.28 382	0.22 378	0.30 363	0.19 362	0.28 390	0.23 387	0.16 345	0.18 362	0.22 346	0.22 359	0.21 327	0.24 321

NOSS_ROB	0.21 350	0.14 320	0.16 351	0.21 342	0.19 351	0.20 340	0.22 362	0.30 372	0.18 340	0.25 317	0.16 317	0.21 295	0.13 307	0.27 381	0.15 337	0.14 334	0.26 365	0.21 374	0.22 322	0.17 352	0.23 360	0.22 384	0.26 383	0.24 380	0.26 366	0.23 364	0.24 344	0.27 339

SHD	0.22 353	0.17 345	0.21 380	0.18 325	0.17 335	0.19 334	0.20 348	0.27 361	0.17 333	0.27 352	0.19 348	0.24 324	0.32 377	0.17 351	0.16 346	0.15 355	0.19 255	0.17 349	0.33 371	0.18 358	0.21 329	0.18 359	0.16 345	0.17 358	0.24 359	0.28 392	0.25 352	0.43 382

ADCMid	0.22 353	0.18 351	0.17 361	0.18 325	0.19 351	0.20 340	0.16 327	0.30 372	0.25 377	0.24 288	0.19 348	0.36 358	0.21 350	0.12 313	0.18 361	0.16 359	0.25 355	0.18 359	0.37 379	0.19 362	0.24 370	0.20 377	0.17 350	0.15 345	0.24 359	0.22 359	0.25 352	0.30 353

ADCPNet	0.22 353	0.17 345	0.16 351	0.20 338	0.20 356	0.20 340	0.18 339	0.28 363	0.23 369	0.26 335	0.23 370	0.26 332	0.29 372	0.15 345	0.19 369	0.17 371	0.24 344	0.17 349	0.32 367	0.23 380	0.25 376	0.20 377	0.17 350	0.22 369	0.25 361	0.24 366	0.27 359	0.34 366

CBMV_ROB	0.22 353	0.14 320	0.16 351	0.26 359	0.23 365	0.21 349	0.22 362	0.28 363	0.17 333	0.26 335	0.17 326	0.28 336	0.18 342	0.26 374	0.13 305	0.12 282	0.26 365	0.17 349	0.19 290	0.17 352	0.21 329	0.19 368	0.26 383	0.21 366	0.25 361	0.27 388	0.25 352	0.34 366

ETE_ROB	0.22 353	0.23 371	0.15 347	0.20 338	0.16 329	0.19 334	0.17 337	0.18 252	0.19 348	0.21 224	0.22 368	0.64 386	0.16 336	0.14 334	0.17 353	0.14 334	0.30 388	0.19 364	0.25 341	0.19 362	0.22 349	0.18 359	0.16 345	0.15 345	0.22 346	0.28 392	0.41 393	0.27 339

LALA_ROB	0.22 353	0.25 376	0.16 351	0.19 332	0.17 335	0.22 353	0.16 327	0.18 252	0.19 348	0.24 288	0.21 358	0.63 385	0.15 331	0.13 330	0.26 389	0.17 371	0.27 375	0.22 378	0.23 329	0.19 362	0.20 301	0.21 380	0.14 339	0.15 345	0.20 321	0.22 359	0.35 379	0.26 334

CBMV	0.22 353	0.18 351	0.18 366	0.23 347	0.22 361	0.20 340	0.18 339	0.27 361	0.19 348	0.28 368	0.11 245	0.30 345	0.13 307	0.24 371	0.16 346	0.14 334	0.25 355	0.18 359	0.20 303	0.16 347	0.22 349	0.19 368	0.24 376	0.23 372	0.27 369	0.24 366	0.36 382	0.42 379
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 360	0.26 380	0.15 347	0.46 388	0.24 370	0.36 381	0.20 348	0.24 349	0.16 323	0.26 335	0.15 306	0.28 336	0.27 366	0.11 293	0.13 305	0.13 314	0.21 295	0.12 249	0.18 275	0.12 291	0.20 301	0.11 275	0.11 314	0.12 323	0.36 396	0.25 376	0.57 404	0.33 361

PWC_ROB	0.23 360	0.20 358	0.14 340	0.18 325	0.17 335	0.16 307	0.20 348	0.21 326	0.27 384	0.15 150	0.21 358	0.28 336	0.63 407	0.13 330	0.14 325	0.13 314	0.27 375	0.18 359	0.37 379	0.19 362	0.22 349	0.18 359	0.16 345	0.24 380	0.20 321	0.19 339	0.24 344	0.44 385

ACV-stereo	0.25 362	0.15 330	0.13 328	0.22 344	0.17 335	0.28 367	0.24 369	0.22 335	0.20 362	0.23 264	0.23 370	0.28 336	0.37 391	0.18 352	0.15 337	0.13 314	0.34 393	0.20 370	1.10 419	0.26 386	0.26 384	0.17 355	0.28 398	0.18 362	0.19 308	0.18 320	0.25 352	0.29 351

FCDSN-DC	0.25 362	0.25 376	0.26 389	0.28 368	0.26 374	0.26 364	0.35 382	0.28 363	0.18 340	0.20 211	0.18 336	0.21 295	0.12 290	0.29 383	0.25 387	0.26 394	0.29 385	0.28 396	0.28 355	0.21 371	0.25 376	0.25 392	0.26 383	0.32 399	0.27 369	0.24 366	0.26 356	0.27 339
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	0.25 362	0.25 376	0.20 374	0.29 369	0.22 361	0.22 353	0.23 365	0.37 390	0.28 387	0.35 401	0.22 368	0.46 371	0.32 377	0.20 363	0.19 369	0.17 371	0.17 205	0.16 335	0.30 363	0.14 319	0.21 329	0.19 368	0.27 396	0.23 372	0.29 378	0.26 377	0.33 373	0.31 358

SGM-ForestM	0.25 362	0.22 365	0.16 351	0.37 374	0.24 370	0.32 374	0.24 369	0.29 370	0.21 366	0.23 264	0.18 336	0.50 377	0.26 362	0.20 363	0.15 337	0.13 314	0.23 322	0.16 335	0.25 341	0.15 335	0.20 301	0.17 355	0.21 365	0.17 358	0.37 397	0.26 377	0.52 399	0.37 370

SGM_RVC	0.25 362	0.24 374	0.18 366	0.39 381	0.27 377	0.34 380	0.26 375	0.28 363	0.19 348	0.25 317	0.18 336	0.42 365	0.31 375	0.18 352	0.14 325	0.13 314	0.23 322	0.15 322	0.26 347	0.14 319	0.19 281	0.15 339	0.19 358	0.17 358	0.34 392	0.24 366	0.56 403	0.45 387
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 367	0.21 360	0.12 315	0.38 377	0.31 386	0.41 388	0.48 397	0.20 309	0.16 323	0.16 157	0.25 379	0.17 224	0.08 237	1.61 414	0.15 337	0.14 334	0.21 295	0.15 322	0.25 341	0.14 319	0.18 262	0.13 318	0.25 377	0.16 353	0.17 267	0.19 339	0.18 285	0.22 313

UDG	0.26 367	0.21 360	0.13 328	0.39 381	0.32 387	0.39 386	0.53 402	0.20 309	0.16 323	0.19 197	0.23 370	0.17 224	0.09 253	1.45 410	0.16 346	0.13 314	0.27 375	0.16 335	0.27 354	0.14 319	0.22 349	0.14 329	0.25 377	0.12 323	0.21 335	0.21 351	0.21 327	0.19 279

FAT-Stereo	0.26 367	0.19 354	0.17 361	0.38 377	0.37 391	0.31 369	0.25 374	0.26 357	0.18 340	0.28 368	0.25 379	0.33 351	0.36 387	0.26 374	0.18 361	0.16 359	0.27 375	0.23 383	0.33 371	0.21 371	0.22 349	0.19 368	0.22 367	0.22 369	0.22 346	0.22 359	0.33 373	0.43 382

GANetREF_RVC	0.26 367	0.26 380	0.30 395	0.23 347	0.23 365	0.23 358	0.24 369	0.35 385	0.33 399	0.32 389	0.18 336	0.50 377	0.38 392	0.12 313	0.22 378	0.18 377	0.20 281	0.21 374	0.35 375	0.21 371	0.24 370	0.16 349	0.22 367	0.29 394	0.28 374	0.21 351	0.36 382	0.33 361
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	0.26 367	0.30 390	0.30 395	0.26 359	0.23 365	0.21 349	0.19 346	0.28 363	0.37 404	0.35 401	0.24 374	0.51 380	0.27 366	0.14 334	0.22 378	0.17 371	0.19 255	0.20 370	0.26 347	0.25 385	0.22 349	0.20 377	0.17 350	0.27 387	0.31 383	0.26 377	0.39 387	0.38 372

FC-DCNN v2	0.27 372	0.28 386	0.27 390	0.37 374	0.29 383	0.32 374	0.38 387	0.33 381	0.19 348	0.22 243	0.19 348	0.24 324	0.13 307	0.29 383	0.26 389	0.27 398	0.29 385	0.27 392	0.29 361	0.22 377	0.26 384	0.25 392	0.26 383	0.31 396	0.32 388	0.26 377	0.31 368	0.31 358

FC-DCNN	0.27 372	0.28 386	0.27 390	0.36 372	0.28 379	0.32 374	0.38 387	0.33 381	0.19 348	0.22 243	0.19 348	0.23 317	0.13 307	0.29 383	0.26 389	0.27 398	0.29 385	0.27 392	0.29 361	0.22 377	0.26 384	0.25 392	0.26 383	0.31 396	0.31 383	0.26 377	0.30 365	0.30 353

FBW_ROB	0.27 372	0.26 380	0.25 386	0.38 377	0.26 374	0.32 374	0.20 348	0.21 326	0.19 348	0.27 352	0.21 358	0.45 368	0.32 377	0.26 374	0.22 378	0.20 388	0.27 375	0.17 349	0.52 393	0.14 319	0.22 349	0.15 339	0.17 350	0.28 390	0.22 346	0.19 339	0.33 373	0.57 401

CC-Net-ROB	0.28 375	0.40 396	0.29 393	0.57 396	0.44 396	0.42 390	0.38 387	0.32 378	0.19 348	0.33 394	0.28 390	0.69 391	0.10 271	0.32 392	0.21 375	0.13 314	0.14 161	0.16 335	0.40 382	0.18 358	0.15 202	0.09 204	0.23 371	0.24 380	0.22 346	0.21 351	0.19 301	0.28 348

G-Net	0.29 376	0.24 374	0.19 372	0.24 352	0.21 360	0.36 381	0.23 365	0.30 372	0.27 384	0.33 394	0.33 400	0.89 409	0.25 359	0.19 360	0.21 375	0.18 377	0.26 365	0.22 378	0.44 385	0.31 398	0.27 388	0.18 359	0.18 356	0.18 362	0.28 374	0.24 366	0.40 391	0.41 377

XQC	0.29 376	0.30 390	0.27 390	0.37 374	0.28 379	0.37 384	0.37 383	0.40 396	0.30 393	0.32 389	0.20 356	0.45 368	0.28 370	0.31 389	0.16 346	0.15 355	0.21 295	0.22 378	0.34 374	0.24 381	0.22 349	0.21 380	0.23 371	0.25 384	0.33 390	0.27 388	0.44 395	0.33 361

ADCS	0.29 376	0.22 365	0.21 380	0.26 359	0.25 372	0.25 361	0.23 365	0.37 390	0.30 393	0.23 264	0.27 386	0.47 373	0.36 387	0.20 363	0.22 378	0.19 385	0.32 390	0.24 386	0.49 391	0.28 391	0.37 402	0.30 399	0.20 361	0.23 372	0.31 383	0.28 392	0.30 365	0.43 382

S-Stereo	0.30 379	0.22 365	0.18 366	0.42 385	0.39 393	0.41 388	0.37 383	0.25 355	0.24 372	0.26 335	0.44 406	0.55 382	0.36 387	0.24 371	0.18 361	0.14 334	0.27 375	0.27 392	0.35 375	0.28 391	0.23 360	0.23 387	0.53 407	0.23 372	0.23 355	0.19 339	0.27 359	0.38 372

MeshStereo	0.30 379	0.26 380	0.20 374	0.49 391	0.37 391	0.36 381	0.26 375	0.32 378	0.28 387	0.30 385	0.28 390	0.60 384	0.48 400	0.18 352	0.15 337	0.14 334	0.26 365	0.17 349	0.28 355	0.18 358	0.28 390	0.22 384	0.25 377	0.21 366	0.37 397	0.30 398	0.55 402	0.51 393
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	0.31 381	0.28 386	0.21 380	0.33 370	0.29 383	0.31 369	0.29 379	0.38 393	0.24 372	0.46 411	0.31 397	0.50 377	0.34 384	0.25 373	0.30 393	0.25 391	0.19 255	0.23 383	0.58 394	0.29 393	0.25 376	0.28 398	0.21 365	0.27 387	0.31 383	0.26 377	0.37 384	0.51 393

edge stereo	0.31 381	0.22 365	0.20 374	0.42 385	0.36 389	0.42 390	0.39 390	0.39 395	0.23 369	0.23 264	0.39 403	0.68 389	0.34 384	0.30 388	0.17 353	0.17 371	0.31 389	0.21 374	0.42 383	0.21 371	0.24 370	0.18 359	0.25 377	0.23 372	0.28 374	0.24 366	0.39 387	0.55 398

SANet	0.31 381	0.21 360	0.21 380	0.25 355	0.22 361	0.31 369	0.22 362	0.31 377	0.32 397	0.27 352	0.27 386	1.36 420	0.39 394	0.22 369	0.17 353	0.14 334	0.26 365	0.21 374	0.30 363	0.21 371	0.25 376	0.21 380	0.30 402	0.23 372	0.34 392	0.26 377	0.35 379	0.49 391

AnyNet_C01	0.32 384	0.22 365	0.20 374	0.22 344	0.27 377	0.25 361	0.24 369	0.37 390	0.37 404	0.26 335	0.29 392	0.49 374	0.33 383	0.18 352	0.32 396	0.22 390	0.39 402	0.32 400	0.65 397	0.33 403	0.41 409	0.33 405	0.26 383	0.26 386	0.34 392	0.34 401	0.34 377	0.45 387

DGSMNet	0.34 385	0.27 385	0.24 385	0.41 384	0.33 388	0.37 384	0.37 383	0.28 363	0.25 377	0.25 317	0.52 411	0.45 368	0.32 377	0.26 374	0.25 387	0.20 388	0.52 413	0.32 400	0.75 405	0.35 405	0.38 403	0.39 415	0.28 398	0.31 396	0.27 369	0.24 366	0.33 373	0.37 370

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 386	0.36 392	0.38 405	0.46 388	0.28 379	0.31 369	0.28 378	0.51 408	0.46 411	0.39 408	0.29 392	0.37 360	0.36 387	0.31 389	0.38 403	0.26 394	0.22 311	0.27 392	0.72 402	0.37 406	0.28 390	0.31 400	0.30 402	0.38 406	0.33 390	0.26 377	0.30 365	0.38 372

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 387	0.16 337	0.13 328	0.26 359	0.22 361	0.23 358	0.27 377	0.24 349	0.15 319	0.24 288	0.16 317	4.16 437	0.22 356	0.19 360	0.14 325	0.13 314	0.33 391	0.22 378	0.32 367	0.20 369	0.24 370	0.19 368	0.22 367	0.14 341	0.20 321	0.20 349	0.21 327	0.24 321

STStereo	0.38 388	0.43 398	0.31 398	0.74 403	0.50 402	0.58 396	0.43 393	0.35 385	0.31 395	0.34 398	0.25 379	0.83 403	0.55 404	0.20 363	0.17 353	0.16 359	0.25 355	0.16 335	0.46 388	0.17 352	0.24 370	0.19 368	0.20 361	0.23 372	0.52 407	0.41 408	0.76 416	0.59 404

PVD	0.39 389	0.38 395	0.20 374	0.47 390	0.36 389	0.50 394	0.40 392	0.38 393	0.34 402	0.23 264	0.29 392	0.52 381	0.51 402	0.50 399	0.19 369	0.17 371	0.40 404	0.26 390	0.50 392	0.29 393	0.40 405	0.41 417	0.23 371	0.27 387	0.45 404	0.59 423	0.46 397	0.73 413

DPSNet	0.40 390	0.19 354	0.18 366	0.27 366	0.26 374	0.29 368	0.19 346	0.26 357	0.24 372	0.18 183	0.17 326	2.15 431	0.44 397	0.10 271	0.20 373	0.16 359	0.35 397	0.28 396	2.00 433	0.27 389	0.25 376	0.17 355	0.28 398	0.25 384	0.40 401	0.27 388	0.39 387	0.53 395

MANE	0.42 391	0.36 392	0.33 400	0.61 399	0.45 399	0.44 392	0.47 396	0.43 403	0.26 381	0.23 264	0.24 374	0.64 386	0.29 372	0.31 389	0.32 396	0.30 404	0.33 391	0.42 413	0.38 381	0.24 381	0.31 396	0.27 396	0.26 383	0.35 403	0.57 412	0.44 412	1.10 431	0.98 425

LE_ROB	0.42 391	0.19 354	0.17 361	0.40 383	0.44 396	0.33 379	0.44 394	0.35 385	0.29 392	0.32 389	0.21 358	1.22 417	1.73 433	0.11 293	0.11 262	0.11 229	0.21 295	0.13 285	0.21 309	0.13 309	0.23 360	0.13 318	0.12 326	0.15 345	0.39 400	0.36 403	1.46 436	1.45 434

ELAS	0.43 393	0.43 398	0.36 403	0.64 401	0.45 399	0.58 396	0.50 398	0.40 396	0.27 384	0.25 317	0.30 395	0.92 410	0.32 377	0.32 392	0.31 394	0.28 401	0.36 399	0.30 398	0.45 387	0.26 386	0.34 398	0.33 405	0.26 383	0.37 405	0.56 411	0.43 411	0.78 419	0.76 415
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 394	0.43 398	0.36 403	0.63 400	0.44 396	0.62 402	0.50 398	0.40 396	0.26 381	0.25 317	0.31 397	1.20 415	0.31 375	0.32 392	0.31 394	0.28 401	0.37 400	0.30 398	0.44 385	0.27 389	0.35 399	0.33 405	0.26 383	0.38 406	0.52 407	0.41 408	0.78 419	0.74 414
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 395	0.56 403	0.14 340	1.44 410	0.52 403	1.25 410	0.85 407	0.30 372	0.23 369	0.34 398	0.25 379	0.66 388	0.19 347	1.15 408	0.19 369	0.14 334	0.25 355	0.20 370	0.42 383	0.22 377	0.17 243	0.14 329	1.56 414	0.17 358	0.21 335	0.17 305	0.27 359	0.41 377

SAMSARA	0.49 396	0.23 371	0.39 406	0.23 347	0.23 365	0.22 353	0.23 365	0.44 405	0.39 408	0.31 388	0.21 358	0.30 345	0.47 399	0.18 352	0.35 399	0.34 405	0.26 365	0.32 400	0.47 389	0.32 402	0.48 419	0.54 425	0.15 341	0.33 401	1.40 438	1.58 437	1.42 435	1.48 435

AMNet	0.49 396	0.50 401	0.48 409	0.49 391	0.47 401	0.61 400	0.51 400	0.32 378	0.28 387	0.30 385	0.68 419	0.72 393	0.13 307	0.53 401	0.44 405	0.55 419	0.57 416	0.58 425	0.48 390	0.48 409	0.58 426	0.50 422	0.26 383	0.48 411	0.45 404	0.52 418	0.58 405	0.65 407

DispFullNet	0.49 396	0.53 402	0.20 374	1.14 407	0.43 395	0.79 406	1.26 412	0.33 381	0.24 372	0.24 288	0.27 386	0.85 404	0.50 401	1.59 413	0.18 361	0.15 355	0.51 411	0.34 406	1.12 420	0.26 386	0.25 376	0.19 368	0.20 361	0.22 369	0.28 374	0.18 320	0.35 379	0.61 405

BEATNet-Init1	0.51 399	0.41 397	0.29 393	0.78 406	0.41 394	0.60 399	0.46 395	0.41 401	0.28 387	0.30 385	0.25 379	0.87 406	0.91 417	0.26 374	0.33 398	0.26 394	0.28 382	0.25 389	0.98 414	0.29 393	0.29 394	0.27 396	0.26 383	0.32 399	0.51 406	0.38 407	2.12 439	0.96 423

MADNet+	0.56 400	0.37 394	0.63 421	0.56 395	0.53 404	0.45 393	0.39 390	0.64 416	0.51 413	0.53 415	0.40 405	0.81 402	0.67 411	0.34 395	0.61 416	0.50 416	0.58 417	0.50 417	0.84 408	0.53 411	0.49 422	0.44 418	0.51 406	0.47 410	0.82 422	0.71 428	0.58 405	0.70 410

otaku	0.59 401	0.73 408	0.30 395	1.73 422	0.85 410	1.52 416	1.01 408	0.40 396	0.33 399	0.38 404	0.32 399	0.68 389	0.26 362	1.38 409	0.35 399	0.25 391	0.21 295	0.23 383	0.71 400	0.30 396	0.23 360	0.18 359	2.19 417	0.28 390	0.29 378	0.18 320	0.31 368	0.42 379

SGM+DAISY	0.59 401	0.58 406	0.54 413	0.58 397	0.55 406	0.69 404	0.57 403	0.43 403	0.39 408	0.38 404	0.78 423	0.75 397	0.65 410	0.54 403	0.62 417	0.56 420	0.67 423	0.61 428	0.72 402	0.64 422	0.71 430	0.65 430	0.27 396	0.51 413	0.54 409	0.57 421	0.75 415	0.71 412

SPS-STEREO	0.60 403	0.57 405	0.53 410	0.55 394	0.54 405	0.65 403	0.52 401	0.40 396	0.68 416	0.37 403	0.78 423	0.78 399	0.64 409	0.53 401	0.59 415	0.57 422	0.67 423	0.63 430	0.75 405	0.72 427	0.77 433	0.68 431	0.26 383	0.54 418	0.54 409	0.60 424	0.70 412	0.66 408
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 404	0.74 409	0.31 398	1.81 424	0.85 410	1.57 417	1.10 410	0.48 406	0.36 403	0.38 404	0.39 403	0.74 395	0.27 366	1.54 412	0.37 402	0.28 401	0.23 322	0.24 386	0.71 400	0.31 398	0.23 360	0.18 359	2.45 421	0.30 395	0.31 383	0.24 366	0.38 386	0.44 385

MFMNet_re	0.66 405	0.72 407	0.65 424	0.77 405	0.62 407	0.82 408	0.70 406	0.52 410	0.53 414	0.54 417	0.65 417	0.79 400	0.51 402	0.59 405	0.68 421	0.67 426	0.81 430	0.69 431	0.74 404	0.62 420	0.71 430	0.64 429	0.45 404	0.57 419	0.59 415	0.62 426	0.74 414	0.88 421

WAO-7	0.67 406	0.75 410	0.64 423	0.72 402	0.78 409	0.58 396	0.66 404	0.97 430	0.97 428	0.62 420	0.81 427	0.79 400	0.84 415	0.55 404	0.86 427	0.71 430	0.44 406	0.36 408	0.96 411	0.67 425	0.44 412	0.35 410	0.16 345	0.83 432	0.57 412	0.67 427	0.58 405	0.70 410

ACVNet-4b	0.70 407	0.78 412	0.34 401	1.74 423	0.95 416	1.64 421	1.43 415	0.33 381	0.31 395	0.38 404	0.26 384	1.23 418	0.29 372	2.19 424	0.42 404	0.37 406	0.34 393	0.24 386	0.59 395	0.38 407	0.17 243	0.15 339	2.71 423	0.23 372	0.30 382	0.32 400	0.39 387	0.42 379

JetBlue	0.71 408	0.56 403	0.71 426	0.74 403	0.62 407	0.79 406	0.69 405	0.53 411	0.93 425	0.46 411	0.30 395	3.22 434	0.38 392	0.52 400	0.46 406	0.44 411	0.73 428	0.53 420	0.68 399	0.52 410	0.57 424	0.60 427	0.74 408	0.57 419	0.57 412	0.46 413	0.97 428	0.96 423

MonStereo1	0.74 409	0.77 411	0.34 401	1.64 414	1.05 423	1.35 414	1.51 417	0.56 412	0.38 407	0.59 419	0.65 417	1.58 423	0.76 413	1.93 416	0.21 375	0.14 334	0.39 402	0.34 406	0.67 398	0.31 398	0.38 403	0.23 387	2.26 418	0.35 403	0.32 388	0.29 397	0.51 398	0.58 402

ACVNet_1	0.75 410	0.82 413	0.41 407	2.07 430	0.98 417	1.94 428	1.52 418	0.59 414	0.28 387	0.43 409	0.50 410	0.73 394	0.63 407	2.24 426	0.36 401	0.25 391	0.34 393	0.32 400	0.62 396	0.31 398	0.30 395	0.22 384	2.71 423	0.33 401	0.41 403	0.28 392	0.37 384	0.39 376

RainbowNet	0.78 411	0.90 414	0.47 408	1.86 425	0.92 413	1.63 420	1.48 416	0.42 402	0.37 404	0.47 414	0.34 401	0.92 410	0.62 406	2.02 419	0.65 418	0.48 414	0.35 397	0.33 404	0.92 410	0.58 415	0.33 397	0.24 391	2.80 427	0.39 408	0.40 401	0.35 402	0.44 395	0.50 392

PSMNet_ROB	0.80 412	0.99 419	0.62 420	1.64 414	0.93 415	1.51 415	1.20 411	0.57 413	0.73 417	0.74 423	0.63 416	0.86 405	0.84 415	1.52 411	0.58 412	0.42 408	0.54 414	0.41 412	0.87 409	0.62 420	0.42 411	0.31 400	1.83 415	0.48 411	0.69 420	0.37 404	0.76 416	0.47 390

WAO-6	0.83 413	0.96 416	0.61 418	1.33 409	1.06 424	1.28 412	1.42 414	0.78 423	0.87 422	0.78 424	0.70 422	0.77 398	1.02 424	1.95 417	0.81 424	0.62 424	0.55 415	0.49 416	0.80 407	0.60 416	0.57 424	0.53 424	0.50 405	0.58 422	0.85 426	0.46 413	0.77 418	0.83 420

ACVNet_2	0.84 414	0.95 415	0.58 416	2.04 428	1.03 422	1.88 427	1.56 421	0.68 418	0.39 408	0.53 415	0.49 408	1.05 413	0.68 412	1.97 418	0.53 409	0.44 411	0.40 404	0.33 404	1.06 416	0.42 408	0.35 399	0.25 392	2.54 422	0.53 416	0.61 416	0.28 392	0.53 400	0.58 402

PWCK	0.90 415	1.24 428	0.63 421	1.55 412	0.86 412	1.23 409	1.04 409	1.09 431	0.75 420	0.70 422	0.81 427	1.52 422	0.91 417	0.71 406	0.46 406	0.41 407	0.74 429	0.47 414	3.07 436	0.67 425	0.58 426	0.45 420	0.95 412	0.74 428	0.74 421	0.41 408	0.70 412	0.76 415

IMH-64-1	0.91 416	0.98 417	0.53 410	1.64 414	1.01 420	1.62 418	1.75 425	0.76 420	0.74 418	0.33 394	0.61 413	0.87 406	0.95 419	2.61 428	0.53 409	0.42 408	0.49 408	0.36 408	0.96 411	0.55 412	0.40 405	0.31 400	3.11 428	0.51 413	0.82 422	0.37 404	0.60 408	0.78 417

IMH-64	0.91 416	0.98 417	0.53 410	1.64 414	1.01 420	1.62 418	1.75 425	0.76 420	0.74 418	0.33 394	0.61 413	0.87 406	0.95 419	2.61 428	0.53 409	0.42 408	0.49 408	0.36 408	0.96 411	0.55 412	0.40 405	0.31 400	3.11 428	0.51 413	0.82 422	0.37 404	0.60 408	0.78 417

IMH	0.95 418	1.00 421	0.55 414	1.66 421	1.00 418	1.69 423	1.78 427	0.76 420	0.77 421	0.34 398	0.61 413	1.01 412	1.07 427	2.69 430	0.58 412	0.46 413	0.51 411	0.38 411	0.98 414	0.60 416	0.40 405	0.32 404	3.11 428	0.53 416	0.83 425	0.48 415	0.65 410	0.79 419

LVE	0.97 419	0.99 419	0.73 428	1.89 426	1.39 428	1.65 422	1.53 419	0.79 424	0.65 415	0.81 426	0.92 429	0.74 395	1.01 423	2.21 425	0.58 412	0.48 414	0.59 418	0.54 423	1.13 421	0.64 422	0.46 416	0.40 416	2.73 426	0.69 424	0.85 426	0.50 417	0.85 423	0.54 397

WAO-8	1.02 420	1.14 425	0.79 429	1.64 414	1.25 425	1.78 425	1.57 422	0.93 426	1.01 429	0.81 426	0.68 419	1.72 424	1.03 425	2.08 420	0.82 425	0.68 427	0.65 421	0.53 420	1.09 417	0.82 430	0.48 419	0.38 412	0.81 410	0.75 429	1.12 433	0.77 429	0.96 426	1.21 430

Venus	1.02 420	1.14 425	0.79 429	1.64 414	1.25 425	1.78 425	1.57 422	0.93 426	1.01 429	0.81 426	0.68 419	1.72 424	1.03 425	2.08 420	0.82 425	0.68 427	0.65 421	0.53 420	1.09 417	0.82 430	0.48 419	0.38 412	0.81 410	0.75 429	1.12 433	0.77 429	0.96 426	1.21 430

Dean	1.08 422	1.06 423	0.80 431	2.30 431	1.35 427	1.99 429	1.58 424	0.93 426	0.93 425	0.88 431	0.78 423	1.21 416	1.22 429	2.13 423	0.67 419	0.60 423	0.62 420	0.57 424	1.25 426	0.74 428	0.46 416	0.37 411	2.72 425	0.71 425	1.00 430	0.60 424	1.05 430	0.64 406

TorneroNet-64	1.09 423	1.03 422	0.60 417	1.99 427	0.92 413	2.06 431	2.05 428	0.63 415	0.87 422	0.58 418	0.49 408	1.90 428	1.89 434	2.91 435	0.67 419	0.51 417	0.48 407	0.47 414	1.23 424	0.61 418	0.35 399	0.38 412	3.33 431	0.57 419	0.64 418	0.52 418	0.69 411	1.15 428

TorneroNet	1.11 424	1.11 424	0.67 425	2.05 429	1.00 418	2.29 432	2.05 428	0.65 417	0.89 424	0.68 421	0.57 412	1.74 427	1.26 430	2.97 437	0.71 422	0.52 418	0.50 410	0.51 419	1.18 423	0.65 424	0.41 409	0.44 418	3.48 432	0.58 422	0.67 419	0.49 416	0.85 423	1.02 426

ktn	1.26 425	1.42 430	0.57 415	1.65 420	1.61 433	1.75 424	2.16 431	0.86 425	1.75 436	0.89 432	1.11 434	1.18 414	0.96 421	2.60 427	1.03 430	0.73 431	0.82 431	0.61 428	1.47 430	0.76 429	0.70 429	0.69 432	3.64 434	0.73 426	0.93 428	0.81 432	1.20 433	1.25 432

notaker	1.30 426	1.44 431	0.61 418	2.42 434	1.51 430	2.40 434	2.31 433	0.95 429	1.64 434	0.79 425	1.07 432	1.73 426	1.18 428	3.10 439	1.04 431	0.69 429	0.70 426	0.50 417	1.66 432	0.85 432	0.56 423	0.47 421	3.67 435	0.80 431	0.62 417	0.58 422	0.81 421	0.95 422

KSHMR	1.34 427	1.44 431	1.07 435	2.31 432	1.48 429	2.31 433	2.15 430	1.22 432	1.07 432	1.13 435	1.07 432	1.30 419	0.96 421	2.92 436	1.12 432	0.95 434	0.87 432	0.84 433	1.34 427	0.97 433	0.74 432	0.60 427	3.48 432	1.07 437	0.99 429	0.77 429	1.01 429	1.06 427

UNDER WATER-64	1.42 428	1.40 429	0.92 434	2.88 436	1.97 436	2.82 436	2.72 436	1.37 435	0.94 427	1.04 434	1.15 435	1.96 430	1.33 432	3.07 438	0.80 423	0.56 420	0.70 426	0.58 425	1.17 422	0.55 412	0.45 414	0.54 425	3.98 438	0.92 434	1.03 431	1.13 435	0.81 421	1.60 437

UNDER WATER	1.42 428	1.45 433	0.89 433	2.87 435	1.98 437	2.78 435	2.64 435	1.29 433	1.04 431	0.87 430	0.98 430	1.95 429	1.30 431	3.12 440	0.87 428	0.63 425	0.68 425	0.58 425	1.23 424	0.61 418	0.44 412	0.50 422	3.95 437	0.99 436	1.09 432	1.04 433	0.88 425	1.67 439

JetRed	1.64 430	1.79 436	1.70 437	1.59 413	1.52 431	2.02 430	2.26 432	1.52 437	1.47 433	0.82 429	0.78 423	2.67 433	0.43 396	1.78 415	1.47 435	1.56 436	1.74 434	2.93 438	1.44 429	1.10 435	2.36 436	2.20 435	1.98 416	0.98 435	1.19 436	1.77 438	1.58 437	1.56 436

HanzoNet	1.79 431	1.65 435	0.85 432	2.31 432	1.74 434	2.83 437	2.55 434	1.29 433	1.86 437	0.92 433	1.28 436	4.71 438	3.85 437	3.43 441	0.96 429	0.79 432	1.10 433	0.95 434	2.68 435	1.04 434	0.93 434	0.92 433	3.78 436	0.73 426	1.15 435	1.07 434	1.29 434	1.61 438

MADNet++	1.87 432	1.58 434	1.74 438	1.28 408	1.74 434	1.25 410	1.55 420	1.63 438	2.10 438	1.84 437	2.24 437	2.56 432	2.74 435	0.75 407	1.43 433	1.55 435	2.00 435	1.47 436	2.11 434	2.11 437	3.28 437	3.23 436	1.22 413	2.22 439	1.23 437	2.58 439	1.77 438	1.36 433

LSM0	3.23 433	0.28 386	0.18 366	0.38 377	0.30 385	0.39 386	0.37 383	0.51 408	0.32 397	0.45 410	0.47 407	0.71 392	0.59 405	0.19 360	16.94 441	59.67 448	0.37 400	0.26 390	1.34 427	0.34 404	0.45 414	0.34 409	0.23 371	0.28 390	0.38 399	0.31 399	0.53 400	0.53 395

PML	8.17 434	7.65 441	3.51 439	9.56 443	5.16 438	9.57 444	5.23 441	6.49 441	17.89 444	6.44 440	3.24 438	16.63 441	29.28 448	5.47 442	6.12 436	3.95 437	7.38 438	2.69 437	20.47 444	4.69 439	3.59 438	3.96 437	3.98 438	4.20 440	5.71 440	4.30 440	16.67 445	6.70 440

DGTPSM_ROB	8.61 435	3.65 437	8.39 440	2.97 437	5.68 439	3.37 438	4.40 439	3.70 439	9.03 439	3.00 438	6.91 439	3.52 435	10.03 438	2.69 430	10.46 437	10.76 438	3.81 436	12.88 440	4.73 437	10.21 440	5.93 439	13.78 440	4.46 440	8.55 441	10.09 443	27.91 444	11.05 443	30.64 444

DPSMNet_ROB	8.62 436	3.66 438	8.40 441	2.97 437	5.69 440	3.37 438	4.40 439	3.70 439	9.03 439	3.00 438	6.93 440	3.52 435	10.07 439	2.69 430	10.46 437	10.76 438	3.81 436	12.88 440	4.76 438	10.21 440	5.93 439	13.78 440	4.47 442	8.55 441	10.10 444	27.91 444	11.06 444	30.64 444

LRCNet_RVC	9.94 437	17.32 445	0.72 427	25.08 446	21.25 447	23.72 447	20.86 445	1.45 436	0.48 412	21.28 447	13.07 443	22.69 446	3.57 436	28.32 448	0.47 408	0.27 398	8.45 439	1.25 435	23.54 446	4.04 438	0.47 418	0.33 405	26.91 446	1.58 438	0.35 395	0.22 359	0.43 394	0.38 372

DLNR_Zeroshot_test	10.02 438	31.66 449	0.05 144	54.25 449	0.10 257	0.18 324	50.40 449	0.19 286	0.08 182	0.27 352	0.07 150	0.20 276	0.04 110	0.14 334	60.23 448	70.55 449	0.34 393	0.18 359	0.26 347	0.11 266	0.20 301	0.08 161	0.07 229	0.09 274	0.19 308	0.15 261	0.20 313	0.25 329

DPSM_ROB	12.93 439	6.06 439	9.07 442	4.34 439	6.33 441	4.24 440	3.55 437	8.20 442	10.79 441	6.62 441	7.89 441	9.68 439	12.99 441	2.78 433	12.36 439	13.66 440	8.95 440	16.55 443	9.69 439	12.30 442	16.52 443	17.76 443	2.26 418	10.59 443	28.41 445	36.73 446	31.10 446	39.69 446

DPSM	12.93 439	6.06 439	9.07 442	4.34 439	6.33 441	4.24 440	3.55 437	8.20 442	10.79 441	6.62 441	7.89 441	9.68 439	12.99 441	2.78 433	12.36 439	13.66 440	8.95 440	16.55 443	9.69 439	12.30 442	16.52 443	17.76 443	2.26 418	10.59 443	28.41 445	36.73 446	31.10 446	39.69 446

HaxPig	16.12 441	19.70 446	18.82 447	21.25 445	20.53 446	21.35 446	22.27 446	17.00 447	14.68 443	19.29 446	17.18 447	18.07 442	12.18 440	22.52 446	17.87 442	14.95 442	17.87 444	9.54 439	18.95 441	15.62 444	9.98 441	7.75 438	23.74 445	15.32 445	4.46 439	12.22 443	6.85 440	15.21 443

MEDIAN_ROB	20.51 442	25.88 447	24.09 448	26.47 447	25.52 448	25.87 448	26.98 447	21.19 448	19.61 445	28.55 448	22.12 448	24.85 447	16.74 443	26.52 447	23.53 443	18.59 443	22.10 446	14.86 442	26.41 447	23.30 445	15.47 442	11.96 439	27.64 447	18.47 446	7.32 441	9.55 442	8.34 442	11.88 442

AVERAGE_ROB	24.46 443	29.85 448	27.17 449	31.26 448	29.68 449	30.01 449	31.43 448	26.55 449	24.57 449	34.19 449	27.26 449	31.45 448	21.40 444	30.75 449	28.23 447	24.11 444	26.75 447	21.47 445	30.01 448	27.38 449	20.81 445	16.76 442	32.29 448	24.48 450	8.40 442	7.77 441	7.95 441	8.54 441

CasAABBNet	25.99 444	12.23 443	18.16 445	8.64 441	12.70 444	8.22 442	7.18 442	16.43 445	21.85 447	13.64 445	15.80 444	19.61 445	26.12 445	5.47 442	25.18 446	27.55 447	17.67 442	33.30 446	19.65 443	24.62 447	33.10 447	35.23 446	4.49 443	21.39 448	57.22 447	74.08 448	62.47 449	79.73 449

FlowAnything	26.05 445	11.98 442	18.33 446	8.70 442	12.62 443	8.34 443	7.20 443	16.56 446	21.86 448	13.57 444	16.00 445	19.55 444	26.21 447	5.55 444	24.94 445	27.47 446	17.85 443	33.34 448	19.39 442	24.73 448	33.38 448	35.79 447	4.46 440	21.36 447	57.29 448	74.31 450	62.56 450	79.87 450

fast-reg	26.97 446	13.89 444	17.76 444	12.37 444	13.04 445	14.35 445	12.70 444	16.24 444	21.70 446	13.11 443	16.41 446	19.05 443	26.13 446	12.96 445	24.92 444	27.06 445	18.58 445	33.30 446	20.73 445	24.42 446	32.98 446	35.00 445	6.75 444	21.46 449	57.32 449	74.25 449	62.39 448	79.47 448

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

FSD		0.25 376	0.25 386	0.27 366	0.25 372	0.25 361	0.33 381	0.30 372	0.18 340	0.21 224	0.18 336			0.29 383	0.24 385	0.26 394			0.28 355	0.21 371				0.28 390	0.27 369	0.24 366	0.27 359	0.27 339

STTRV1_RVC		0.26 380	0.22 384	0.35 371	0.28 379	0.32 374	0.29 379	0.36 389	0.33 399	0.27 352	0.27 386	0.42 365	0.41 395	0.48 398		0.19 385	0.59 418	0.20 370		0.30 396	0.59 428			0.43 409	0.26 366	0.56 420	0.34 377	0.67 409

DPSimNet_ROB		1.23 427	1.31 436	1.49 411	1.60 432	1.34 413	1.37 413	0.68 418	1.70 435	1.68 436	1.03 431	1.48 421	0.82 414	2.08 420	1.45 434	0.92 433		0.81 432	1.64 431	1.41 436	1.08 435	1.28 434	0.79 409	0.87 433		1.26 436	1.18 432	1.16 429

Low-res two-view benchmark