Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.03 13	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.04 8	0.04 14	0.04 14	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.02 29	0.03 28	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

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

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 3	0.05 14	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 12	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
LACA2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.03 34	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.05 49	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.03 1	0.03 13	0.02 1

WQFJX1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.04 31	0.06 67	0.03 13	0.05 46	0.03 16	0.04 63	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.03 13	0.03 9

WQFJX	0.03 6	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 30	0.03 34	0.02 20	0.03 18	0.04 25	0.03 13	0.06 66	0.03 16	0.06 115	0.02 22	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.02 29	0.03 28	0.03 2	0.05 28	0.03 13	0.04 32

NLCSM	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.05 45	0.04 25	0.03 13	0.04 30	0.04 32	0.05 88	0.02 22	0.03 1	0.03 1	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.02 1	0.03 9

BridgeDepth	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.03 34	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.04 32	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.04 14	0.03 1	0.03 5	0.04 17	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.05 30	0.05 28	0.05 43	0.03 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 6	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 30	0.03 34	0.02 20	0.01 1	0.03 13	0.03 13	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.06 37	0.06 33	0.07 48	0.04 14	0.06 42	0.03 5	0.06 40	0.03 6	0.01 2	0.03 28	0.04 12	0.04 11	0.04 30	0.03 9

GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.02 9	0.03 30	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 45	0.02 3	0.03 15	0.04 32	0.02 15	0.02 22	0.05 18	0.06 33	0.05 27	0.05 32	0.05 28	0.04 26	0.04 17	0.04 31	0.02 29	0.02 6	0.05 30	0.04 11	0.03 13	0.04 32

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.03 31	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 45	0.02 3	0.03 15	0.04 32	0.02 15	0.02 22	0.05 18	0.06 33	0.05 27	0.05 32	0.05 28	0.04 26	0.04 17	0.04 31	0.02 29	0.02 6	0.05 30	0.04 11	0.02 1	0.04 32

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.03 18	0.04 25	0.02 3	0.03 15	0.03 16	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.05 14	0.04 8	0.03 2	0.04 14	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.02 29	0.02 6	0.04 12	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.03 18	0.04 25	0.04 34	0.02 3	0.04 32	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.05 14	0.06 38	0.04 14	0.05 28	0.03 5	0.05 27	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 13	0.03 9

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 9	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 18	0.03 13	0.04 34	0.02 3	0.04 32	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.05 14	0.06 38	0.03 2	0.04 14	0.03 5	0.05 27	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.04 12	0.03 1	0.03 13	0.03 9

LG-Stereo	0.03 6	0.03 28	0.02 5	0.02 9	0.03 30	0.02 5	0.01 1	0.04 31	0.05 45	0.04 34	0.03 15	0.05 49	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.05 14	0.05 27	0.04 14	0.05 28	0.04 26	0.07 50	0.04 31	0.01 2	0.02 6	0.05 30	0.04 11	0.04 30	0.03 9

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 18	0.02 3	0.03 13	0.03 15	0.01 1	0.01 1	0.02 22	0.05 18	0.05 14	0.04 8	0.05 32	0.04 14	0.03 5	0.04 17	0.05 51	0.03 65	0.03 28	0.03 2	0.04 11	0.03 13	0.04 32

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.03 13	0.04 30	0.04 32	0.01 1	0.01 2	0.05 18	0.05 14	0.04 8	0.04 14	0.04 14	0.03 5	0.04 17	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.03 13	0.03 9
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 6	0.02 3	0.01 1	0.02 9	0.02 8	0.03 34	0.02 20	0.03 18	0.03 13	0.03 13	0.02 3	0.02 5	0.02 15	0.01 2	0.05 18	0.05 14	0.05 27	0.03 2	0.06 42	0.03 5	0.04 17	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.05 30	0.04 11	0.04 30	0.03 9

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 18	0.04 25	0.03 13	0.06 66	0.03 16	0.01 1	0.02 22	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.04 14	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 45	0.05 45	0.05 49	0.04 30	0.04 32	0.02 15	0.03 52	0.05 18	0.06 33	0.04 8	0.04 14	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.04 31	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.04 11	0.02 1	0.03 9

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 15	0.02 22	0.05 18	0.05 14	0.06 38	0.04 14	0.06 42	0.03 5	0.05 27	0.03 6	0.01 2	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.03 13	0.03 9

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.03 31	0.03 30	0.03 34	0.02 20	0.04 31	0.04 25	0.04 34	0.03 15	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.05 18	0.05 14	0.04 8	0.04 14	0.04 14	0.04 26	0.04 17	0.04 31	0.03 65	0.03 28	0.03 2	0.05 28	0.03 13	0.03 9

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 18	0.02 3	0.03 13	0.02 3	0.04 32	0.03 42	0.02 22	0.05 18	0.06 33	0.05 27	0.05 32	0.04 14	0.03 5	0.06 40	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.06 45	0.05 28	0.04 30	0.04 32

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 15	0.01 2	0.05 18	0.05 14	0.05 27	0.04 14	0.04 14	0.03 5	0.05 27	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 28	0.03 29	0.02 9	0.03 30	0.03 34	0.02 20	0.02 4	0.03 13	0.03 13	0.03 15	0.02 5	0.02 15	0.02 22	0.05 18	0.05 14	0.04 8	0.04 14	0.05 28	0.03 5	0.04 17	0.03 6	0.02 29	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.03 13	0.03 9

RSM	0.03 6	0.03 28	0.03 29	0.02 9	0.03 30	0.03 34	0.02 20	0.03 18	0.02 3	0.03 13	0.04 30	0.04 32	0.02 15	0.02 22	0.06 37	0.06 33	0.04 8	0.04 14	0.05 28	0.04 26	0.05 27	0.03 6	0.01 2	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.03 13	0.03 9

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 18	0.05 14	0.04 8	0.04 14	0.04 14	0.04 26	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 20	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.02 3	0.02 5	0.03 42	0.01 2	0.05 18	0.05 14	0.04 8	0.05 32	0.04 14	0.04 26	0.04 17	0.04 31	0.01 2	0.02 6	0.06 45	0.06 44	0.05 43	0.03 9

LACA1	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.02 9	0.03 30	0.03 34	0.02 20	0.02 4	0.05 45	0.03 13	0.03 15	0.04 32	0.03 42	0.02 22	0.05 18	0.05 14	0.04 8	0.06 48	0.04 14	0.04 26	0.05 27	0.04 31	0.03 65	0.03 28	0.05 30	0.06 44	0.05 43	0.04 32

MatchStereo	0.04 31	0.02 3	0.03 29	0.02 9	0.03 30	0.02 5	0.02 20	0.03 18	0.06 67	0.02 3	0.06 66	0.02 5	0.04 63	0.02 22	0.06 37	0.06 33	0.04 8	0.05 32	0.04 14	0.05 53	0.05 27	0.06 69	0.02 29	0.03 28	0.05 30	0.06 44	0.03 13	0.04 32
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 30	0.04 52	0.03 50	0.05 45	0.04 25	0.03 13	0.06 66	0.04 32	0.03 42	0.03 52	0.04 3	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.04 26	0.03 2	0.03 6	0.02 29	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.03 13	0.05 45

NLMM1	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.05 45	0.05 45	0.04 34	0.07 90	0.03 16	0.07 141	0.02 22	0.05 18	0.05 14	0.03 1	0.04 14	0.04 14	0.04 26	0.03 2	0.04 31	0.01 2	0.04 58	0.06 45	0.04 11	0.04 30	0.04 32

NLMM	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 30	0.04 52	0.03 50	0.05 45	0.04 25	0.03 13	0.06 66	0.04 32	0.03 42	0.03 52	0.04 3	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.04 26	0.03 2	0.03 6	0.02 29	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.03 13	0.05 45

NLSM3	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.04 52	0.03 30	0.02 5	0.02 20	0.04 31	0.07 93	0.04 34	0.04 30	0.03 16	0.04 63	0.03 52	0.06 37	0.05 14	0.05 27	0.05 32	0.04 14	0.04 26	0.04 17	0.04 31	0.03 65	0.03 28	0.06 45	0.06 44	0.06 60	0.06 62

NLSM1	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.02 8	0.04 52	0.03 50	0.05 45	0.07 93	0.03 13	0.08 112	0.04 32	0.06 115	0.02 22	0.05 18	0.04 2	0.04 8	0.04 14	0.05 28	0.03 5	0.05 27	0.04 31	0.02 29	0.03 28	0.05 30	0.05 28	0.04 30	0.04 32

VIP-Stereo	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.04 52	0.03 30	0.02 5	0.01 1	0.04 31	0.04 25	0.04 34	0.07 90	0.06 59	0.02 15	0.02 22	0.06 37	0.06 33	0.08 54	0.05 32	0.06 42	0.04 26	0.07 50	0.04 31	0.02 29	0.03 28	0.05 30	0.06 44	0.04 30	0.04 32

GEAStereo	0.04 31	0.04 50	0.03 29	0.04 52	0.03 30	0.03 34	0.03 50	0.04 31	0.03 13	0.04 34	0.03 15	0.03 16	0.01 1	0.02 22	0.06 37	0.06 33	0.06 38	0.05 32	0.05 28	0.04 26	0.06 40	0.04 31	0.02 29	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.04 30	0.03 9

gasm-f	0.04 31	0.04 50	0.03 29	0.04 52	0.03 30	0.03 34	0.03 50	0.04 31	0.03 13	0.04 34	0.03 15	0.03 16	0.01 1	0.02 22	0.06 37	0.06 33	0.06 38	0.05 32	0.05 28	0.04 26	0.06 40	0.04 31	0.02 29	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.04 30	0.03 9

MonStereo	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.03 18	0.04 25	0.04 34	0.06 66	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.05 18	0.05 14	0.05 27	0.04 14	0.05 28	0.04 26	0.05 27	0.03 6	0.02 29	0.02 6	0.05 30	0.05 28	0.05 43	0.05 45

AdaDepth	0.04 31	0.04 50	0.02 5	0.03 31	0.03 30	0.02 5	0.02 20	0.03 18	0.04 25	0.03 13	0.04 30	0.03 16	0.02 15	0.01 2	0.06 37	0.06 33	0.06 38	0.05 32	0.05 28	0.03 5	0.05 27	0.03 6	0.01 2	0.03 28	0.05 30	0.05 28	0.04 30	0.03 9

MLG-Stereo_test2	0.04 31	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 31	0.03 13	0.05 49	0.03 15	0.05 49	0.02 15	0.03 52	0.05 18	0.05 14	0.08 54	0.04 14	0.06 42	0.04 26	0.07 50	0.03 6	0.02 29	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.05 43	0.03 9

DEFOM-Stereo	0.04 31	0.03 28	0.02 5	0.04 52	0.03 30	0.03 34	0.02 20	0.04 31	0.04 25	0.04 34	0.05 46	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.06 37	0.06 33	0.07 48	0.06 48	0.06 42	0.04 26	0.06 40	0.03 6	0.02 29	0.02 6	0.06 45	0.06 44	0.05 43	0.04 32

Occ-G	0.04 31	0.04 50	0.03 29	0.04 52	0.03 30	0.03 34	0.02 20	0.04 31	0.03 13	0.03 13	0.05 46	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.06 37	0.06 33	0.06 38	0.06 48	0.07 51	0.04 26	0.05 27	0.03 6	0.04 87	0.03 28	0.05 30	0.04 11	0.03 13	0.05 45

RSM++	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.04 54	0.02 5	0.03 50	0.05 45	0.05 45	0.04 34	0.04 30	0.05 49	0.02 15	0.02 22	0.07 57	0.07 57	0.05 27	0.05 32	0.05 28	0.04 26	0.07 50	0.04 31	0.02 29	0.03 28	0.06 45	0.05 28	0.04 30	0.04 32

AEACV	0.04 31	0.03 28	0.02 5	0.04 52	0.03 30	0.02 5	0.02 20	0.03 18	0.03 13	0.03 13	0.04 30	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.06 37	0.06 33	0.05 27	0.05 32	0.07 51	0.04 26	0.06 40	0.04 31	0.01 2	0.02 6	0.06 45	0.07 61	0.04 30	0.03 9

BridgeDepth_RVC	0.05 48	0.04 50	0.04 61	0.04 52	0.05 72	0.05 79	0.03 50	0.04 31	0.07 93	0.05 49	0.06 66	0.05 49	0.04 63	0.02 22	0.07 57	0.07 57	0.05 27	0.07 66	0.05 28	0.05 53	0.06 40	0.06 69	0.02 29	0.03 28	0.06 45	0.08 70	0.07 68	0.07 70
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 48	0.03 28	0.02 5	0.03 31	0.04 54	0.05 79	0.03 50	0.05 45	0.06 67	0.06 58	0.06 66	0.09 76	0.02 15	0.03 52	0.06 37	0.06 33	0.08 54	0.06 48	0.07 51	0.05 53	0.08 60	0.04 31	0.02 29	0.03 28	0.05 30	0.06 44	0.05 43	0.05 45

DFGA-Net	0.05 48	0.05 69	0.03 29	0.04 52	0.03 30	0.04 52	0.03 50	0.05 45	0.04 25	0.06 58	0.05 46	0.10 84	0.04 63	0.03 52	0.07 57	0.07 57	0.09 64	0.07 66	0.07 51	0.05 53	0.07 50	0.04 31	0.03 65	0.04 58	0.07 60	0.07 61	0.06 60	0.09 79

anonymousdsp	0.05 48	0.04 50	0.04 61	0.03 31	0.04 54	0.04 52	0.04 85	0.06 57	0.05 45	0.06 58	0.04 30	0.03 16	0.02 15	0.03 52	0.07 57	0.08 72	0.08 54	0.06 48	0.08 65	0.05 53	0.09 66	0.05 51	0.03 65	0.03 28	0.05 30	0.05 28	0.05 43	0.05 45

iRaftStereo_RVC	0.05 48	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 30	0.03 34	0.02 20	0.05 45	0.04 25	0.06 58	0.05 46	0.05 49	0.03 42	0.02 22	0.06 37	0.06 33	0.10 71	0.07 66	0.07 51	0.05 53	0.09 66	0.05 51	0.02 29	0.03 28	0.07 60	0.06 44	0.05 43	0.05 45

RAFT + AFF	0.05 48	0.04 50	0.03 29	0.05 72	0.04 54	0.04 52	0.03 50	0.06 57	0.08 116	0.09 74	0.05 46	0.09 76	0.02 15	0.02 22	0.05 18	0.06 33	0.09 64	0.06 48	0.06 42	0.04 26	0.07 50	0.05 51	0.02 29	0.04 58	0.07 60	0.05 28	0.05 43	0.06 62

delet	0.05 48	0.05 69	0.04 61	0.06 93	0.05 72	0.05 79	0.05 96	0.04 31	0.04 25	0.06 58	0.05 46	0.10 84	0.05 88	0.03 52	0.07 57	0.06 33	0.07 48	0.06 48	0.06 42	0.06 72	0.06 40	0.04 31	0.03 65	0.05 78	0.07 60	0.07 61	0.05 43	0.04 32

TDLM	0.05 48	0.04 50	0.04 61	0.04 52	0.04 54	0.04 52	0.03 50	0.04 31	0.04 25	0.04 34	0.06 66	0.04 32	0.03 42	0.03 52	0.06 37	0.06 33	0.06 38	0.06 48	0.06 42	0.04 26	0.05 27	0.04 31	0.03 65	0.04 58	0.05 30	0.06 44	0.05 43	0.05 45

LG-Stereo_L2	0.06 56	0.04 50	0.03 29	0.03 31	0.04 54	0.02 5	0.02 20	0.08 74	0.08 116	0.21 161	0.06 66	0.08 70	0.03 42	0.03 52	0.06 37	0.07 57	0.10 71	0.06 48	0.07 51	0.04 26	0.14 128	0.05 51	0.02 29	0.03 28	0.06 45	0.06 44	0.05 43	0.05 45

LG-Stereo_L1	0.06 56	0.04 50	0.03 29	0.04 52	0.03 30	0.02 5	0.02 20	0.08 74	0.09 149	0.21 161	0.06 66	0.05 49	0.03 42	0.03 52	0.06 37	0.07 57	0.10 71	0.06 48	0.07 51	0.04 26	0.14 128	0.05 51	0.02 29	0.03 28	0.06 45	0.06 44	0.05 43	0.05 45

LG-G_1	0.06 56	0.05 69	0.04 61	0.05 72	0.05 72	0.06 94	0.03 50	0.06 57	0.06 67	0.08 70	0.03 15	0.10 84	0.04 63	0.06 112	0.06 37	0.06 33	0.10 71	0.06 48	0.08 65	0.05 53	0.10 72	0.05 51	0.05 114	0.04 58	0.06 45	0.06 44	0.08 76	0.06 62

LG-G	0.06 56	0.05 69	0.04 61	0.05 72	0.05 72	0.06 94	0.03 50	0.06 57	0.06 67	0.08 70	0.03 15	0.10 84	0.04 63	0.06 112	0.06 37	0.06 33	0.10 71	0.06 48	0.08 65	0.05 53	0.10 72	0.05 51	0.05 114	0.04 58	0.06 45	0.06 44	0.08 76	0.06 62

LGtest1	0.06 56	0.04 50	0.03 29	0.04 52	0.04 54	0.04 52	0.03 50	0.08 74	0.08 116	0.07 67	0.04 30	0.06 59	0.03 42	0.05 95	0.07 57	0.07 57	0.11 81	0.07 66	0.10 92	0.07 85	0.12 85	0.06 69	0.04 87	0.03 28	0.07 60	0.07 61	0.08 76	0.06 62

SGD-Stereo	0.06 56	0.04 50	0.03 29	0.05 72	0.04 54	0.06 94	0.03 50	0.04 31	0.06 67	0.08 70	0.05 46	0.06 59	0.03 42	0.03 52	0.08 78	0.08 72	0.14 108	0.06 48	0.09 80	0.05 53	0.12 85	0.05 51	0.03 65	0.04 58	0.08 70	0.08 70	0.12 120	0.09 79

AIO_rvc	0.06 56	0.06 91	0.03 29	0.05 72	0.04 54	0.04 52	0.03 50	0.08 74	0.06 67	0.10 82	0.04 30	0.08 70	0.02 15	0.03 52	0.06 37	0.07 57	0.08 54	0.06 48	0.07 51	0.05 53	0.12 85	0.05 51	0.02 29	0.03 28	0.06 45	0.06 44	0.05 43	0.05 45

AIO_test	0.06 56	0.05 69	0.04 61	0.07 115	0.05 72	0.04 52	0.04 85	0.10 89	0.09 149	0.12 85	0.05 46	0.11 95	0.04 63	0.03 52	0.07 57	0.07 57	0.07 48	0.06 48	0.08 65	0.05 53	0.13 111	0.05 51	0.04 87	0.04 58	0.09 80	0.07 61	0.05 43	0.05 45

IGEV-Stereo+	0.06 56	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.04 54	0.04 52	0.03 50	0.16 139	0.06 67	0.20 152	0.06 66	0.06 59	0.03 42	0.04 79	0.07 57	0.08 72	0.10 71	0.06 48	0.09 80	0.07 85	0.12 85	0.06 69	0.03 65	0.03 28	0.07 60	0.06 44	0.03 13	0.06 62

plain	0.06 56	0.04 50	0.04 61	0.04 52	0.04 54	0.05 79	0.03 50	0.08 74	0.04 25	0.09 74	0.05 46	0.06 59	0.02 15	0.02 22	0.07 57	0.08 72	0.12 92	0.08 74	0.08 65	0.06 72	0.08 60	0.04 31	0.02 29	0.05 78	0.09 80	0.10 87	0.08 76	0.09 79

StereoVision	0.06 56	0.03 28	0.04 61	0.03 31	0.03 30	0.03 34	0.02 20	0.06 57	0.11 190	0.02 3	0.05 46	0.03 16	0.06 115	0.01 2	0.09 106	0.10 113	0.06 38	0.05 32	0.08 65	0.07 85	0.06 40	0.05 51	0.02 29	0.04 58	0.10 90	0.07 61	0.10 96	0.12 117

MIF-Stereo (partial)	0.06 56	0.05 69	0.06 117	0.05 72	0.04 54	0.05 79	0.03 50	0.08 74	0.07 93	0.07 67	0.04 30	0.05 49	0.06 115	0.04 79	0.08 78	0.08 72	0.11 81	0.08 74	0.08 65	0.05 53	0.09 66	0.05 51	0.02 29	0.06 102	0.10 90	0.08 70	0.07 68	0.08 73

MIM_Stereo	0.06 56	0.04 50	0.03 29	0.05 72	0.05 72	0.05 79	0.03 50	0.06 57	0.04 25	0.14 93	0.07 90	0.04 32	0.03 42	0.03 52	0.07 57	0.08 72	0.13 95	0.07 66	0.09 80	0.06 72	0.11 79	0.06 69	0.02 29	0.04 58	0.08 70	0.07 61	0.07 68	0.05 45

RAFT	0.06 56	0.03 28	0.05 89	0.03 31	0.02 8	0.03 34	0.02 20	0.07 69	0.04 25	0.04 34	0.06 66	0.07 66	0.05 88	0.01 2	0.06 37	0.06 33	0.06 38	0.05 32	0.05 28	0.04 26	0.06 40	0.07 88	0.01 2	0.04 58	0.13 127	0.14 157	0.13 134	0.15 146

AFF-stereo	0.06 56	0.05 69	0.05 89	0.05 72	0.04 54	0.04 52	0.03 50	0.11 93	0.06 67	0.16 106	0.05 46	0.08 70	0.03 42	0.02 22	0.07 57	0.08 72	0.08 54	0.05 32	0.09 80	0.04 26	0.09 66	0.05 51	0.02 29	0.04 58	0.10 90	0.08 70	0.07 68	0.07 70

MMNet	0.06 56	0.06 91	0.05 89	0.08 125	0.06 96	0.06 94	0.05 96	0.07 69	0.06 67	0.05 49	0.06 66	0.09 76	0.04 63	0.04 79	0.07 57	0.07 57	0.09 64	0.08 74	0.07 51	0.06 72	0.07 50	0.05 51	0.04 87	0.05 78	0.07 60	0.08 70	0.07 68	0.10 93

RYNet	0.06 56	0.04 50	0.04 61	0.04 52	0.04 54	0.04 52	0.03 50	0.05 45	0.11 190	0.05 49	0.04 30	0.04 32	0.03 42	0.03 52	0.07 57	0.06 33	0.07 48	0.08 74	0.07 51	0.05 53	0.05 27	0.05 51	0.11 233	0.04 58	0.06 45	0.15 180	0.06 60	0.05 45

AANet_RVC	0.06 56	0.05 69	0.06 117	0.05 72	0.06 96	0.04 52	0.05 96	0.05 45	0.06 67	0.05 49	0.06 66	0.05 49	0.04 63	0.04 79	0.08 78	0.07 57	0.08 54	0.08 74	0.07 51	0.07 85	0.07 50	0.07 88	0.05 114	0.05 78	0.07 60	0.08 70	0.06 60	0.08 73

YMNet	0.07 74	0.08 154	0.06 117	0.08 125	0.08 133	0.08 125	0.07 146	0.07 69	0.07 93	0.05 49	0.07 90	0.13 115	0.05 88	0.07 143	0.08 78	0.07 57	0.08 54	0.09 100	0.09 80	0.05 53	0.08 60	0.07 88	0.06 136	0.05 78	0.09 80	0.09 79	0.09 90	0.09 79

HUF	0.07 74	0.05 69	0.04 61	0.07 115	0.06 96	0.04 52	0.03 50	0.09 82	0.07 93	0.16 106	0.05 46	0.09 76	0.04 63	0.03 52	0.07 57	0.07 57	0.08 54	0.06 48	0.09 80	0.06 72	0.15 139	0.06 69	0.03 65	0.04 58	0.08 70	0.06 44	0.06 60	0.05 45

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 74	0.05 69	0.03 29	0.04 52	0.05 72	0.04 52	0.02 20	0.11 93	0.06 67	0.22 172	0.05 46	0.05 49	0.02 15	0.03 52	0.07 57	0.09 89	0.12 92	0.08 74	0.09 80	0.07 85	0.16 158	0.07 88	0.02 29	0.03 28	0.07 60	0.08 70	0.07 68	0.05 45

MaDis-Stereo	0.07 74	0.04 50	0.05 89	0.03 31	0.02 8	0.03 34	0.03 50	0.06 57	0.06 67	0.04 34	0.06 66	0.10 84	0.05 88	0.02 22	0.07 57	0.08 72	0.10 71	0.09 100	0.07 51	0.05 53	0.10 72	0.10 161	0.01 2	0.05 78	0.12 114	0.18 235	0.13 134	0.16 156

UniTT-Stereo	0.07 74	0.04 50	0.04 61	0.03 31	0.03 30	0.05 79	0.03 50	0.06 57	0.05 45	0.06 58	0.04 30	0.07 66	0.12 208	0.07 143	0.08 78	0.07 57	0.11 81	0.08 74	0.08 65	0.07 85	0.09 66	0.08 102	0.07 159	0.04 58	0.10 90	0.16 200	0.06 60	0.10 93

LL-Strereo2	0.07 74	0.03 28	0.03 29	0.04 52	0.05 72	0.04 52	0.03 50	0.06 57	0.07 93	0.15 99	0.07 90	0.08 70	0.05 88	0.04 79	0.08 78	0.09 89	0.13 95	0.07 66	0.10 92	0.06 72	0.10 72	0.06 69	0.03 65	0.04 58	0.08 70	0.10 87	0.08 76	0.05 45

RAFT_CTSACE	0.07 74	0.04 50	0.06 117	0.03 31	0.04 54	0.05 79	0.05 96	0.06 57	0.06 67	0.09 74	0.04 30	0.10 84	0.09 175	0.03 52	0.08 78	0.08 72	0.11 81	0.07 66	0.07 51	0.05 53	0.12 85	0.08 102	0.03 65	0.06 102	0.12 114	0.12 120	0.12 120	0.16 156

AASNet	0.07 74	0.06 91	0.04 61	0.09 147	0.07 113	0.08 125	0.05 96	0.08 74	0.05 45	0.07 67	0.07 90	0.07 66	0.04 63	0.04 79	0.07 57	0.07 57	0.10 71	0.08 74	0.08 65	0.06 72	0.07 50	0.06 69	0.04 87	0.06 102	0.08 70	0.08 70	0.06 60	0.06 62

ARAFT	0.07 74	0.04 50	0.04 61	0.05 72	0.05 72	0.05 79	0.02 20	0.09 82	0.06 67	0.12 85	0.06 66	0.12 103	0.03 42	0.03 52	0.07 57	0.07 57	0.12 92	0.09 100	0.09 80	0.05 53	0.11 79	0.08 102	0.03 65	0.04 58	0.10 90	0.09 79	0.09 90	0.09 79

DMCA	0.07 74	0.05 69	0.07 150	0.06 93	0.06 96	0.05 79	0.07 146	0.09 82	0.07 93	0.06 58	0.09 135	0.07 66	0.06 115	0.06 112	0.08 78	0.08 72	0.11 81	0.10 122	0.08 65	0.07 85	0.09 66	0.06 69	0.06 136	0.06 102	0.08 70	0.10 87	0.06 60	0.08 73

GANet	0.07 74	0.07 115	0.06 117	0.06 93	0.06 96	0.07 114	0.06 129	0.08 74	0.05 45	0.06 58	0.07 90	0.06 59	0.04 63	0.04 79	0.07 57	0.08 72	0.09 64	0.10 122	0.07 51	0.05 53	0.07 50	0.05 51	0.05 114	0.05 78	0.08 70	0.07 61	0.07 68	0.06 62

CVANet_RVC	0.07 74	0.07 115	0.07 150	0.08 125	0.06 96	0.07 114	0.05 96	0.06 57	0.05 45	0.06 58	0.09 135	0.05 49	0.04 63	0.04 79	0.08 78	0.08 72	0.08 54	0.08 74	0.08 65	0.06 72	0.08 60	0.06 69	0.04 87	0.05 78	0.08 70	0.07 61	0.07 68	0.10 93

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 86	0.05 69	0.04 61	0.03 31	0.05 72	0.05 79	0.03 50	0.12 97	0.06 67	0.21 161	0.05 46	0.08 70	0.03 42	0.05 95	0.08 78	0.09 89	0.13 95	0.09 100	0.10 92	0.06 72	0.16 158	0.07 88	0.04 87	0.04 58	0.07 60	0.09 79	0.08 76	0.10 93

MGS-Stereo	0.08 86	0.06 91	0.04 61	0.05 72	0.05 72	0.04 52	0.03 50	0.12 97	0.05 45	0.09 74	0.07 90	0.10 84	0.04 63	0.05 95	0.07 57	0.08 72	0.15 118	0.11 141	0.12 110	0.09 135	0.13 111	0.07 88	0.05 114	0.05 78	0.10 90	0.09 79	0.11 110	0.10 93

anonymousdsp2	0.08 86	0.07 115	0.05 89	0.06 93	0.05 72	0.06 94	0.05 96	0.12 97	0.06 67	0.17 116	0.06 66	0.09 76	0.04 63	0.05 95	0.07 57	0.08 72	0.13 95	0.08 74	0.11 98	0.07 85	0.13 111	0.07 88	0.05 114	0.06 102	0.09 80	0.08 70	0.08 76	0.07 70

test_5	0.08 86	0.05 69	0.07 150	0.04 52	0.04 54	0.04 52	0.04 85	0.09 82	0.05 45	0.05 49	0.07 90	0.12 103	0.12 208	0.02 22	0.08 78	0.09 89	0.07 48	0.07 66	0.08 65	0.06 72	0.10 72	0.10 161	0.02 29	0.08 167	0.10 90	0.14 157	0.13 134	0.18 191

AnonymousM	0.08 86	0.05 69	0.04 61	0.06 93	0.05 72	0.04 52	0.04 85	0.13 116	0.05 45	0.20 152	0.06 66	0.11 95	0.03 42	0.06 112	0.10 141	0.10 113	0.19 183	0.09 100	0.12 110	0.07 85	0.16 158	0.06 69	0.04 87	0.04 58	0.08 70	0.11 105	0.10 96	0.10 93

raft+_RVC	0.08 86	0.06 91	0.05 89	0.06 93	0.06 96	0.07 114	0.04 85	0.10 89	0.08 116	0.17 116	0.08 112	0.09 76	0.04 63	0.04 79	0.08 78	0.08 72	0.13 95	0.09 100	0.11 98	0.06 72	0.13 111	0.06 69	0.04 87	0.05 78	0.11 107	0.09 79	0.09 90	0.09 79

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 86	0.06 91	0.05 89	0.05 72	0.04 54	0.04 52	0.04 85	0.14 125	0.07 93	0.21 161	0.04 30	0.12 103	0.04 63	0.03 52	0.08 78	0.09 89	0.09 64	0.06 48	0.11 98	0.05 53	0.11 79	0.06 69	0.03 65	0.05 78	0.13 127	0.09 79	0.09 90	0.09 79

DispViT+	0.09 93	0.07 115	0.07 150	0.07 115	0.09 156	0.07 114	0.04 85	0.16 139	0.08 116	0.17 116	0.10 149	0.08 70	0.04 63	0.05 95	0.08 78	0.08 72	0.11 81	0.09 100	0.09 80	0.08 106	0.08 60	0.10 161	0.04 87	0.07 137	0.12 114	0.13 134	0.13 134	0.09 79

test_for_model	0.09 93	0.05 69	0.04 61	0.05 72	0.07 113	0.04 52	0.03 50	0.12 97	0.08 116	0.23 188	0.05 46	0.15 136	0.05 88	0.06 112	0.08 78	0.09 89	0.18 164	0.10 122	0.13 126	0.08 106	0.14 128	0.07 88	0.04 87	0.05 78	0.09 80	0.10 87	0.08 76	0.09 79

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 93	0.05 69	0.04 61	0.05 72	0.07 113	0.04 52	0.03 50	0.12 97	0.08 116	0.23 188	0.05 46	0.15 136	0.05 88	0.06 112	0.08 78	0.09 89	0.18 164	0.10 122	0.13 126	0.08 106	0.14 128	0.07 88	0.04 87	0.05 78	0.09 80	0.10 87	0.08 76	0.09 79

testlalala	0.09 93	0.05 69	0.04 61	0.05 72	0.07 113	0.04 52	0.03 50	0.12 97	0.08 116	0.23 188	0.05 46	0.15 136	0.05 88	0.06 112	0.08 78	0.09 89	0.18 164	0.10 122	0.13 126	0.08 106	0.14 128	0.07 88	0.04 87	0.05 78	0.09 80	0.10 87	0.08 76	0.09 79

GCAPDPT-zeroshot	0.09 93	0.05 69	0.04 61	0.05 72	0.07 113	0.04 52	0.03 50	0.12 97	0.08 116	0.23 188	0.05 46	0.15 136	0.05 88	0.06 112	0.08 78	0.09 89	0.18 164	0.10 122	0.13 126	0.08 106	0.14 128	0.07 88	0.04 87	0.05 78	0.09 80	0.10 87	0.08 76	0.09 79

GCAP-Stereo	0.09 93	0.05 69	0.04 61	0.05 72	0.07 113	0.04 52	0.03 50	0.12 97	0.08 116	0.23 188	0.05 46	0.15 136	0.05 88	0.06 112	0.08 78	0.09 89	0.18 164	0.10 122	0.13 126	0.08 106	0.14 128	0.07 88	0.04 87	0.05 78	0.09 80	0.10 87	0.08 76	0.09 79

4D-IteraStereo	0.09 93	0.06 91	0.05 89	0.06 93	0.06 96	0.06 94	0.04 85	0.15 131	0.10 174	0.22 172	0.08 112	0.14 130	0.06 115	0.03 52	0.09 106	0.10 113	0.17 145	0.09 100	0.11 98	0.08 106	0.15 139	0.06 69	0.03 65	0.05 78	0.10 90	0.10 87	0.08 76	0.08 73

LoS_RVC	0.09 93	0.07 115	0.05 89	0.05 72	0.06 96	0.06 94	0.05 96	0.13 116	0.08 116	0.18 130	0.11 169	0.12 103	0.06 115	0.07 143	0.09 106	0.09 89	0.10 71	0.08 74	0.12 110	0.08 106	0.17 174	0.09 132	0.05 114	0.06 102	0.15 161	0.11 105	0.10 96	0.13 123

tt_ll	0.09 93	0.07 115	0.05 89	0.05 72	0.06 96	0.06 94	0.05 96	0.13 116	0.08 116	0.18 130	0.11 169	0.12 103	0.06 115	0.07 143	0.09 106	0.09 89	0.10 71	0.08 74	0.12 110	0.08 106	0.17 174	0.09 132	0.05 114	0.06 102	0.15 161	0.11 105	0.10 96	0.13 123

CAS	0.09 93	0.07 115	0.05 89	0.06 93	0.05 72	0.05 79	0.04 85	0.14 125	0.06 67	0.11 83	0.11 169	0.11 95	0.05 88	0.07 143	0.09 106	0.09 89	0.11 81	0.10 122	0.14 138	0.07 85	0.12 85	0.08 102	0.05 114	0.05 78	0.13 127	0.11 105	0.09 90	0.14 134

TestStereo1	0.09 93	0.07 115	0.06 117	0.04 52	0.05 72	0.06 94	0.06 129	0.07 69	0.07 93	0.09 74	0.07 90	0.11 95	0.14 238	0.04 79	0.10 141	0.10 113	0.11 81	0.09 100	0.09 80	0.08 106	0.13 111	0.12 214	0.02 29	0.05 78	0.15 161	0.14 157	0.16 170	0.20 213

TESTraft	0.09 93	0.06 91	0.06 117	0.04 52	0.04 54	0.05 79	0.06 129	0.09 82	0.08 116	0.09 74	0.08 112	0.12 103	0.13 223	0.03 52	0.09 106	0.10 113	0.11 81	0.09 100	0.08 65	0.07 85	0.13 111	0.12 214	0.02 29	0.05 78	0.14 150	0.13 134	0.14 146	0.20 213

IER	0.09 93	0.07 115	0.07 150	0.09 147	0.07 113	0.09 141	0.06 129	0.12 97	0.07 93	0.14 93	0.11 169	0.11 95	0.07 141	0.06 112	0.09 106	0.09 89	0.14 108	0.11 141	0.11 98	0.07 85	0.12 85	0.08 102	0.06 136	0.06 102	0.10 90	0.11 105	0.11 110	0.14 134

RAFT+CT+SA	0.09 93	0.05 69	0.07 150	0.05 72	0.05 72	0.04 52	0.05 96	0.13 116	0.07 93	0.08 70	0.07 90	0.15 136	0.13 223	0.04 79	0.11 177	0.10 113	0.09 64	0.08 74	0.08 65	0.06 72	0.12 85	0.11 194	0.02 29	0.06 102	0.13 127	0.13 134	0.11 110	0.17 170

SA-5K	0.09 93	0.07 115	0.06 117	0.04 52	0.05 72	0.06 94	0.06 129	0.07 69	0.07 93	0.09 74	0.07 90	0.11 95	0.14 238	0.04 79	0.10 141	0.10 113	0.11 81	0.09 100	0.09 80	0.08 106	0.13 111	0.12 214	0.02 29	0.05 78	0.15 161	0.14 157	0.16 170	0.20 213

test_4	0.09 93	0.05 69	0.07 150	0.05 72	0.06 96	0.03 34	0.02 20	0.12 97	0.09 149	0.17 116	0.06 66	0.09 76	0.06 115	0.03 52	0.09 106	0.10 113	0.15 118	0.08 74	0.10 92	0.07 85	0.17 174	0.09 132	0.02 29	0.07 137	0.10 90	0.14 157	0.12 120	0.19 202

CIPLG	0.09 93	0.06 91	0.05 89	0.06 93	0.06 96	0.09 141	0.06 129	0.18 186	0.06 67	0.20 152	0.08 112	0.13 115	0.07 141	0.06 112	0.08 78	0.10 113	0.17 145	0.11 141	0.11 98	0.09 135	0.13 111	0.06 69	0.04 87	0.06 102	0.10 90	0.10 87	0.10 96	0.10 93

IPLGR_C	0.09 93	0.06 91	0.05 89	0.06 93	0.06 96	0.09 141	0.06 129	0.18 186	0.06 67	0.20 152	0.08 112	0.13 115	0.07 141	0.06 112	0.08 78	0.11 153	0.17 145	0.11 141	0.11 98	0.09 135	0.13 111	0.06 69	0.04 87	0.06 102	0.10 90	0.09 79	0.10 96	0.10 93

ACRE	0.09 93	0.06 91	0.05 89	0.06 93	0.06 96	0.09 141	0.06 129	0.18 186	0.06 67	0.20 152	0.08 112	0.13 115	0.07 141	0.06 112	0.08 78	0.10 113	0.17 145	0.11 141	0.11 98	0.09 135	0.13 111	0.06 69	0.04 87	0.06 102	0.10 90	0.10 87	0.10 96	0.10 93

rafts_anoy	0.09 93	0.08 154	0.07 150	0.07 115	0.07 113	0.06 94	0.05 96	0.13 116	0.05 45	0.17 116	0.10 149	0.12 103	0.05 88	0.03 52	0.10 141	0.10 113	0.15 118	0.12 170	0.14 138	0.07 85	0.15 139	0.08 102	0.04 87	0.06 102	0.11 107	0.10 87	0.09 90	0.11 103

RALCasStereoNet	0.09 93	0.08 154	0.06 117	0.09 147	0.07 113	0.06 94	0.05 96	0.12 97	0.05 45	0.18 130	0.07 90	0.12 103	0.05 88	0.04 79	0.10 141	0.10 113	0.18 164	0.12 170	0.14 138	0.08 106	0.15 139	0.08 102	0.05 114	0.06 102	0.12 114	0.10 87	0.10 96	0.08 73

RALAANet	0.09 93	0.08 154	0.06 117	0.07 115	0.06 96	0.08 125	0.05 96	0.10 89	0.07 93	0.12 85	0.10 149	0.10 84	0.06 115	0.03 52	0.09 106	0.09 89	0.13 95	0.11 141	0.16 167	0.09 135	0.12 85	0.08 102	0.04 87	0.06 102	0.12 114	0.10 87	0.11 110	0.11 103

UPFNet	0.09 93	0.08 154	0.08 175	0.09 147	0.08 133	0.09 141	0.06 129	0.12 97	0.09 149	0.14 93	0.10 149	0.12 103	0.06 115	0.07 143	0.08 78	0.10 113	0.13 95	0.11 141	0.10 92	0.07 85	0.10 72	0.07 88	0.06 136	0.07 137	0.09 80	0.11 105	0.10 96	0.11 103

HITNet	0.09 93	0.07 115	0.06 117	0.08 125	0.08 133	0.08 125	0.05 96	0.11 93	0.07 93	0.19 142	0.08 112	0.12 103	0.07 141	0.07 143	0.09 106	0.08 72	0.13 95	0.10 122	0.10 92	0.07 85	0.11 79	0.09 132	0.06 136	0.06 102	0.12 114	0.11 105	0.16 170	0.14 134
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
castereo++	0.10 117	0.07 115	0.05 89	0.07 115	0.07 113	0.06 94	0.05 96	0.16 139	0.10 174	0.24 211	0.08 112	0.17 160	0.06 115	0.05 95	0.09 106	0.10 113	0.18 164	0.09 100	0.14 138	0.08 106	0.21 247	0.08 102	0.05 114	0.07 137	0.12 114	0.13 134	0.12 120	0.11 103

castereo	0.10 117	0.07 115	0.06 117	0.06 93	0.07 113	0.08 125	0.05 96	0.16 139	0.11 190	0.24 211	0.10 149	0.15 136	0.04 63	0.05 95	0.09 106	0.10 113	0.19 183	0.09 100	0.14 138	0.07 85	0.20 223	0.08 102	0.04 87	0.07 137	0.13 127	0.12 120	0.12 120	0.13 123

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 117	0.07 115	0.07 150	0.08 125	0.05 72	0.07 114	0.03 50	0.11 93	0.15 235	0.20 152	0.14 205	0.12 103	0.07 141	0.07 143	0.09 106	0.09 89	0.16 128	0.11 141	0.12 110	0.08 106	0.12 85	0.11 194	0.06 136	0.07 137	0.12 114	0.15 180	0.12 120	0.16 156

CASnet	0.10 117	0.06 91	0.05 89	0.08 125	0.09 156	0.11 173	0.05 96	0.18 186	0.10 174	0.23 188	0.11 169	0.13 115	0.06 115	0.08 165	0.10 141	0.10 113	0.16 128	0.08 74	0.19 208	0.08 106	0.14 128	0.06 69	0.06 136	0.06 102	0.12 114	0.10 87	0.14 146	0.10 93
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 117	0.09 171	0.06 117	0.08 125	0.06 96	0.09 141	0.06 129	0.09 82	0.07 93	0.18 130	0.11 169	0.11 95	0.10 191	0.06 112	0.09 106	0.10 113	0.14 108	0.09 100	0.19 208	0.09 135	0.12 85	0.06 69	0.05 114	0.06 102	0.11 107	0.10 87	0.15 161	0.12 117

SA	0.10 117	0.07 115	0.07 150	0.06 93	0.05 72	0.08 125	0.04 85	0.12 97	0.05 45	0.16 106	0.07 90	0.16 153	0.03 42	0.04 79	0.10 141	0.10 113	0.13 95	0.11 141	0.12 110	0.09 135	0.14 128	0.10 161	0.03 65	0.06 102	0.16 177	0.15 180	0.13 134	0.21 228

IPLG	0.10 117	0.07 115	0.07 150	0.07 115	0.07 113	0.06 94	0.05 96	0.15 131	0.06 67	0.22 172	0.06 66	0.15 136	0.05 88	0.04 79	0.09 106	0.10 113	0.16 128	0.10 122	0.14 138	0.09 135	0.13 111	0.08 102	0.04 87	0.07 137	0.13 127	0.12 120	0.11 110	0.09 79

test-3	0.10 117	0.06 91	0.04 61	0.06 93	0.08 133	0.06 94	0.05 96	0.17 153	0.07 93	0.24 211	0.08 112	0.19 189	0.08 159	0.06 112	0.11 177	0.11 153	0.20 203	0.10 122	0.15 155	0.10 161	0.16 158	0.10 161	0.05 114	0.06 102	0.10 90	0.11 105	0.12 120	0.11 103

test_1	0.10 117	0.06 91	0.04 61	0.06 93	0.08 133	0.06 94	0.05 96	0.17 153	0.07 93	0.24 211	0.08 112	0.19 189	0.08 159	0.06 112	0.11 177	0.11 153	0.20 203	0.10 122	0.15 155	0.10 161	0.16 158	0.10 161	0.05 114	0.06 102	0.10 90	0.11 105	0.12 120	0.11 103

raftrobust	0.10 117	0.08 154	0.06 117	0.08 125	0.07 113	0.05 79	0.04 85	0.14 125	0.06 67	0.25 237	0.08 112	0.13 115	0.05 88	0.05 95	0.09 106	0.09 89	0.17 145	0.12 170	0.12 110	0.09 135	0.17 174	0.08 102	0.05 114	0.06 102	0.13 127	0.12 120	0.10 96	0.11 103

DMCA-RVC	0.10 117	0.08 154	0.11 217	0.08 125	0.09 156	0.08 125	0.08 160	0.12 97	0.09 149	0.13 90	0.13 193	0.13 115	0.07 141	0.06 112	0.14 240	0.12 198	0.14 108	0.13 200	0.11 98	0.10 161	0.12 85	0.10 161	0.07 159	0.09 193	0.10 90	0.10 87	0.10 96	0.11 103

S2M2_XL	0.11 128	0.07 115	0.08 175	0.07 115	0.07 113	0.10 162	0.08 160	0.18 186	0.06 67	0.21 161	0.09 135	0.22 233	0.05 88	0.06 112	0.09 106	0.10 113	0.19 183	0.09 100	0.17 179	0.09 135	0.20 223	0.09 132	0.08 187	0.07 137	0.11 107	0.09 79	0.14 146	0.16 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.11 128	0.10 185	0.08 175	0.09 147	0.08 133	0.09 141	0.06 129	0.17 153	0.10 174	0.19 142	0.11 169	0.11 95	0.07 141	0.07 143	0.13 220	0.14 249	0.15 118	0.11 141	0.12 110	0.07 85	0.12 85	0.09 132	0.06 136	0.07 137	0.13 127	0.12 120	0.11 110	0.13 123

G2L-Stereo	0.11 128	0.10 185	0.08 175	0.09 147	0.09 156	0.08 125	0.07 146	0.17 153	0.08 116	0.22 172	0.10 149	0.16 153	0.13 223	0.07 143	0.09 106	0.11 153	0.16 128	0.11 141	0.11 98	0.09 135	0.15 139	0.10 161	0.09 207	0.07 137	0.14 150	0.15 180	0.14 146	0.11 103

trnet	0.11 128	0.08 154	0.05 89	0.08 125	0.08 133	0.07 114	0.05 96	0.18 186	0.05 45	0.27 269	0.08 112	0.18 177	0.06 115	0.08 165	0.09 106	0.10 113	0.21 216	0.08 74	0.12 110	0.08 106	0.20 223	0.09 132	0.06 136	0.05 78	0.12 114	0.14 157	0.18 206	0.17 170

EGLCR-Stereo	0.11 128	0.06 91	0.04 61	0.08 125	0.08 133	0.07 114	0.05 96	0.17 153	0.09 149	0.27 269	0.06 66	0.19 189	0.06 115	0.08 165	0.08 78	0.10 113	0.20 203	0.10 122	0.16 167	0.07 85	0.17 174	0.08 102	0.04 87	0.06 102	0.10 90	0.13 134	0.18 206	0.17 170

Sa-1000	0.11 128	0.07 115	0.07 150	0.06 93	0.05 72	0.09 141	0.03 50	0.12 97	0.07 93	0.18 130	0.08 112	0.19 189	0.05 88	0.06 112	0.10 141	0.10 113	0.16 128	0.12 170	0.14 138	0.09 135	0.17 174	0.10 161	0.04 87	0.05 78	0.19 224	0.16 200	0.13 134	0.20 213

MIPNet	0.11 128	0.09 171	0.06 117	0.07 115	0.08 133	0.07 114	0.05 96	0.17 153	0.06 67	0.23 188	0.07 90	0.16 153	0.08 159	0.05 95	0.10 141	0.11 153	0.17 145	0.11 141	0.20 221	0.12 206	0.13 111	0.11 194	0.05 114	0.07 137	0.16 177	0.15 180	0.11 110	0.13 123

GMOStereo	0.11 128	0.07 115	0.09 188	0.06 93	0.05 72	0.06 94	0.05 96	0.17 153	0.09 149	0.24 211	0.07 90	0.17 160	0.09 175	0.05 95	0.11 177	0.12 198	0.17 145	0.08 74	0.12 110	0.08 106	0.19 207	0.08 102	0.03 65	0.07 137	0.18 210	0.18 235	0.14 146	0.17 170

error version	0.11 128	0.07 115	0.09 188	0.06 93	0.05 72	0.06 94	0.05 96	0.17 153	0.09 149	0.24 211	0.07 90	0.17 160	0.09 175	0.05 95	0.11 177	0.12 198	0.17 145	0.08 74	0.12 110	0.08 106	0.19 207	0.08 102	0.03 65	0.07 137	0.18 210	0.18 235	0.14 146	0.17 170

test-v	0.11 128	0.07 115	0.09 188	0.06 93	0.05 72	0.06 94	0.05 96	0.17 153	0.09 149	0.24 211	0.07 90	0.17 160	0.09 175	0.05 95	0.11 177	0.12 198	0.17 145	0.08 74	0.12 110	0.08 106	0.19 207	0.08 102	0.03 65	0.07 137	0.18 210	0.18 235	0.14 146	0.17 170

test_3	0.11 128	0.07 115	0.07 150	0.06 93	0.08 133	0.05 79	0.05 96	0.17 153	0.10 174	0.24 211	0.09 135	0.22 233	0.12 208	0.06 112	0.13 220	0.13 229	0.20 203	0.09 100	0.14 138	0.10 161	0.18 191	0.09 132	0.04 87	0.08 167	0.13 127	0.14 157	0.13 134	0.14 134

test-2	0.11 128	0.07 115	0.09 188	0.06 93	0.05 72	0.06 94	0.05 96	0.17 153	0.09 149	0.24 211	0.07 90	0.17 160	0.09 175	0.05 95	0.11 177	0.12 198	0.17 145	0.08 74	0.12 110	0.08 106	0.19 207	0.08 102	0.03 65	0.07 137	0.18 210	0.18 235	0.14 146	0.17 170

CREStereo++_RVC	0.11 128	0.07 115	0.05 89	0.08 125	0.09 156	0.08 125	0.07 146	0.16 139	0.09 149	0.26 254	0.09 135	0.17 160	0.13 223	0.08 165	0.09 106	0.10 113	0.19 183	0.08 74	0.13 126	0.07 85	0.20 223	0.08 102	0.06 136	0.06 102	0.14 150	0.12 120	0.16 170	0.15 146
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	0.11 128	0.06 91	0.06 117	0.10 167	0.09 156	0.08 125	0.06 129	0.12 97	0.08 116	0.22 172	0.08 112	0.13 115	0.08 159	0.08 165	0.10 141	0.13 229	0.19 183	0.13 200	0.18 199	0.08 106	0.18 191	0.10 161	0.06 136	0.06 102	0.11 107	0.11 105	0.15 161	0.14 134

XX-TBD	0.11 128	0.06 91	0.06 117	0.10 167	0.09 156	0.08 125	0.06 129	0.12 97	0.08 116	0.22 172	0.08 112	0.13 115	0.08 159	0.08 165	0.10 141	0.13 229	0.19 183	0.13 200	0.18 199	0.08 106	0.18 191	0.10 161	0.06 136	0.06 102	0.11 107	0.11 105	0.15 161	0.14 134

UNet	0.11 128	0.09 171	0.09 188	0.10 167	0.08 133	0.10 162	0.08 160	0.15 131	0.08 116	0.17 116	0.10 149	0.13 115	0.09 175	0.07 143	0.09 106	0.10 113	0.16 128	0.13 200	0.12 110	0.08 106	0.12 85	0.09 132	0.08 187	0.09 193	0.12 114	0.14 157	0.10 96	0.11 103

CREStereo	0.11 128	0.08 154	0.06 117	0.08 125	0.08 133	0.07 114	0.05 96	0.18 186	0.05 45	0.26 254	0.08 112	0.18 177	0.06 115	0.08 165	0.09 106	0.10 113	0.22 230	0.08 74	0.13 126	0.08 106	0.20 223	0.09 132	0.06 136	0.06 102	0.12 114	0.13 134	0.17 184	0.16 156
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	0.11 128	0.10 185	0.08 175	0.09 147	0.10 177	0.09 141	0.06 129	0.14 125	0.08 116	0.18 130	0.15 221	0.09 76	0.06 115	0.08 165	0.10 141	0.10 113	0.17 145	0.13 200	0.14 138	0.10 161	0.12 85	0.10 161	0.08 187	0.09 193	0.13 127	0.13 134	0.10 96	0.11 103

DSFCA	0.11 128	0.12 211	0.09 188	0.10 167	0.08 133	0.11 173	0.11 207	0.12 97	0.09 149	0.12 85	0.14 205	0.14 130	0.08 159	0.05 95	0.10 141	0.11 153	0.15 118	0.12 170	0.16 167	0.10 161	0.13 111	0.12 214	0.07 159	0.09 193	0.13 127	0.14 157	0.10 96	0.13 123

PMTNet	0.11 128	0.10 185	0.06 117	0.12 195	0.09 156	0.07 114	0.06 129	0.18 186	0.06 67	0.28 284	0.06 66	0.18 177	0.04 63	0.07 143	0.10 141	0.11 153	0.18 164	0.08 74	0.14 138	0.08 106	0.18 191	0.10 161	0.07 159	0.05 78	0.13 127	0.12 120	0.17 184	0.16 156

BEATNet_4x	0.11 128	0.10 185	0.08 175	0.09 147	0.09 156	0.09 141	0.08 160	0.12 97	0.08 116	0.21 161	0.09 135	0.15 136	0.09 175	0.08 165	0.11 177	0.10 113	0.13 95	0.13 200	0.11 98	0.08 106	0.13 111	0.12 214	0.08 187	0.08 167	0.13 127	0.13 134	0.18 206	0.18 191

ADCP+	0.11 128	0.10 185	0.08 175	0.09 147	0.07 113	0.09 141	0.08 160	0.14 125	0.11 190	0.16 106	0.12 183	0.18 177	0.08 159	0.07 143	0.11 177	0.10 113	0.16 128	0.11 141	0.14 138	0.09 135	0.12 85	0.09 132	0.08 187	0.08 167	0.11 107	0.16 200	0.11 110	0.11 103

RASNet	0.11 128	0.10 185	0.10 202	0.09 147	0.07 113	0.08 125	0.08 160	0.19 214	0.09 149	0.17 116	0.10 149	0.13 115	0.09 175	0.06 112	0.09 106	0.10 113	0.14 108	0.09 100	0.12 110	0.06 72	0.15 139	0.09 132	0.05 114	0.10 210	0.13 127	0.12 120	0.17 184	0.17 170

DISCO	0.11 128	0.10 185	0.08 175	0.10 167	0.09 156	0.11 173	0.09 178	0.10 89	0.08 116	0.15 99	0.11 169	0.12 103	0.07 141	0.06 112	0.09 106	0.11 153	0.15 118	0.10 122	0.14 138	0.10 161	0.12 85	0.10 161	0.06 136	0.09 193	0.14 150	0.12 120	0.13 134	0.11 103

iResNet_ROB	0.11 128	0.08 154	0.07 150	0.11 183	0.08 133	0.12 186	0.08 160	0.15 131	0.08 116	0.23 188	0.11 169	0.15 136	0.15 246	0.06 112	0.08 78	0.09 89	0.16 128	0.12 170	0.14 138	0.09 135	0.15 139	0.10 161	0.07 159	0.08 167	0.15 161	0.12 120	0.15 161	0.15 146

DN-CSS_ROB	0.11 128	0.09 171	0.12 230	0.08 125	0.09 156	0.08 125	0.08 160	0.16 139	0.10 174	0.23 188	0.17 241	0.19 189	0.14 238	0.05 95	0.09 106	0.09 89	0.13 95	0.10 122	0.18 199	0.09 135	0.12 85	0.08 102	0.07 159	0.08 167	0.13 127	0.11 105	0.12 120	0.11 103

WQFJA1++	0.12 154	0.09 171	0.06 117	0.14 216	0.08 133	0.15 215	0.13 226	0.17 153	0.08 116	0.19 142	0.11 169	0.15 136	0.09 175	0.06 112	0.08 78	0.10 113	0.19 183	0.09 100	0.16 167	0.09 135	0.16 158	0.08 102	0.06 136	0.06 102	0.16 177	0.12 120	0.21 244	0.21 228

DDF-Stereo	0.12 154	0.07 115	0.04 61	0.10 167	0.09 156	0.13 195	0.10 194	0.18 186	0.08 116	0.24 211	0.06 66	0.19 189	0.07 141	0.08 165	0.08 78	0.11 153	0.23 240	0.09 100	0.16 167	0.10 161	0.20 223	0.09 132	0.07 159	0.07 137	0.14 150	0.14 157	0.17 184	0.18 191

zero-FE	0.12 154	0.07 115	0.04 61	0.10 167	0.09 156	0.15 215	0.11 207	0.18 186	0.08 116	0.23 188	0.08 112	0.19 189	0.07 141	0.08 165	0.09 106	0.11 153	0.23 240	0.09 100	0.17 179	0.10 161	0.20 223	0.09 132	0.07 159	0.07 137	0.14 150	0.14 157	0.17 184	0.19 202

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 154	0.06 91	0.05 89	0.09 147	0.09 156	0.10 162	0.10 194	0.18 186	0.09 149	0.24 211	0.09 135	0.16 153	0.04 63	0.09 184	0.09 106	0.11 153	0.20 203	0.10 122	0.17 179	0.09 135	0.21 247	0.10 161	0.05 114	0.06 102	0.16 177	0.13 134	0.16 170	0.27 256

Reg-Stereo(zero)	0.12 154	0.08 154	0.06 117	0.08 125	0.07 113	0.10 162	0.07 146	0.17 153	0.10 174	0.25 237	0.09 135	0.20 206	0.06 115	0.07 143	0.09 106	0.11 153	0.19 183	0.10 122	0.15 155	0.09 135	0.15 139	0.08 102	0.07 159	0.07 137	0.13 127	0.13 134	0.18 206	0.17 170

HI	0.12 154	0.08 154	0.06 117	0.08 125	0.07 113	0.10 162	0.07 146	0.17 153	0.10 174	0.25 237	0.09 135	0.20 206	0.06 115	0.07 143	0.09 106	0.11 153	0.19 183	0.10 122	0.15 155	0.09 135	0.15 139	0.08 102	0.07 159	0.07 137	0.13 127	0.13 134	0.18 206	0.17 170

CES	0.12 154	0.06 91	0.06 117	0.06 93	0.08 133	0.07 114	0.05 96	0.35 300	0.05 45	0.15 99	0.23 285	0.13 115	0.04 63	0.08 165	0.09 106	0.11 153	0.19 183	0.08 74	0.14 138	0.08 106	0.28 305	0.08 102	0.07 159	0.04 58	0.14 150	0.11 105	0.14 146	0.16 156

raft_robust	0.12 154	0.09 171	0.09 188	0.11 183	0.06 96	0.09 141	0.06 129	0.15 131	0.08 116	0.23 188	0.07 90	0.20 206	0.11 202	0.09 184	0.11 177	0.12 198	0.16 128	0.12 170	0.14 138	0.10 161	0.15 139	0.11 194	0.03 65	0.08 167	0.18 210	0.17 220	0.15 161	0.14 134

IPLGR	0.12 154	0.09 171	0.09 188	0.09 147	0.10 177	0.09 141	0.07 146	0.18 186	0.09 149	0.22 172	0.10 149	0.16 153	0.07 141	0.06 112	0.10 141	0.11 153	0.17 145	0.11 141	0.21 227	0.12 206	0.16 158	0.09 132	0.04 87	0.08 167	0.16 177	0.14 157	0.14 146	0.16 156

s12784h	0.12 154	0.09 171	0.06 117	0.11 183	0.09 156	0.08 125	0.06 129	0.18 186	0.07 93	0.26 254	0.12 183	0.19 189	0.09 175	0.07 143	0.09 106	0.10 113	0.20 203	0.08 74	0.15 155	0.07 85	0.20 223	0.08 102	0.05 114	0.07 137	0.16 177	0.15 180	0.18 206	0.21 228

HCRNet	0.12 154	0.17 262	0.06 117	0.22 263	0.08 133	0.15 215	0.08 160	0.13 116	0.04 25	0.46 326	0.12 183	0.24 246	0.07 141	0.07 143	0.08 78	0.06 33	0.14 108	0.08 74	0.20 221	0.08 106	0.10 72	0.05 51	0.11 233	0.06 102	0.06 45	0.06 44	0.05 43	0.08 73

GMStereo	0.12 154	0.12 211	0.07 150	0.11 183	0.11 195	0.13 195	0.09 178	0.17 153	0.10 174	0.17 116	0.14 205	0.22 233	0.11 202	0.07 143	0.10 141	0.09 89	0.17 145	0.10 122	0.17 179	0.12 206	0.15 139	0.09 132	0.07 159	0.09 193	0.14 150	0.13 134	0.15 161	0.12 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 154	0.12 211	0.12 230	0.12 195	0.10 177	0.11 173	0.13 226	0.15 131	0.12 208	0.13 90	0.12 183	0.13 115	0.10 191	0.09 184	0.18 276	0.13 229	0.16 128	0.11 141	0.17 179	0.10 161	0.13 111	0.10 161	0.10 223	0.10 210	0.13 127	0.11 105	0.13 134	0.13 123

DeepPrunerF	0.12 154	0.10 185	0.11 217	0.13 206	0.14 233	0.09 141	0.09 178	0.15 131	0.11 190	0.12 85	0.14 205	0.10 84	0.09 175	0.07 143	0.13 220	0.11 153	0.11 81	0.13 200	0.13 126	0.11 183	0.13 111	0.09 132	0.08 187	0.08 167	0.17 189	0.15 180	0.11 110	0.14 134

CFNet	0.12 154	0.11 199	0.08 175	0.14 216	0.12 208	0.11 173	0.09 178	0.20 230	0.10 174	0.18 130	0.12 183	0.25 252	0.10 191	0.08 165	0.09 106	0.09 89	0.17 145	0.12 170	0.12 110	0.09 135	0.12 85	0.08 102	0.06 136	0.10 210	0.15 161	0.13 134	0.13 134	0.13 123

iResNetv2_ROB	0.12 154	0.08 154	0.08 175	0.12 195	0.09 156	0.12 186	0.08 160	0.17 153	0.08 116	0.22 172	0.12 183	0.20 206	0.16 251	0.07 143	0.09 106	0.09 89	0.16 128	0.11 141	0.17 179	0.10 161	0.15 139	0.10 161	0.09 207	0.10 210	0.15 161	0.13 134	0.19 218	0.12 117

PDISCO_ROB	0.12 154	0.13 226	0.13 243	0.10 167	0.08 133	0.09 141	0.09 178	0.09 82	0.08 116	0.11 83	0.10 149	0.06 59	0.05 88	0.05 95	0.10 141	0.12 198	0.14 108	0.16 250	0.09 80	0.10 161	0.14 128	0.13 233	0.04 87	0.08 167	0.17 189	0.21 266	0.32 286	0.20 213

gcap_with_dpt	0.13 171	0.07 115	0.07 150	0.08 125	0.10 177	0.11 173	0.07 146	0.18 186	0.11 190	0.27 269	0.10 149	0.24 246	0.09 175	0.12 231	0.10 141	0.11 153	0.21 216	0.12 170	0.17 179	0.10 161	0.21 247	0.12 214	0.08 187	0.08 167	0.17 189	0.12 120	0.17 184	0.26 251

S2M2_L	0.13 171	0.10 185	0.09 188	0.12 195	0.08 133	0.13 195	0.10 194	0.16 139	0.08 116	0.21 161	0.07 90	0.17 160	0.03 42	0.18 267	0.11 177	0.09 89	0.21 216	0.12 170	0.16 167	0.11 183	0.18 191	0.10 161	0.12 245	0.08 167	0.13 127	0.13 134	0.15 161	0.19 202
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 171	0.07 115	0.07 150	0.08 125	0.10 177	0.11 173	0.07 146	0.18 186	0.11 190	0.27 269	0.10 149	0.24 246	0.09 175	0.12 231	0.10 141	0.11 153	0.21 216	0.12 170	0.17 179	0.10 161	0.21 247	0.12 214	0.08 187	0.08 167	0.17 189	0.12 120	0.17 184	0.26 251

gcap-zeroshot	0.13 171	0.08 154	0.06 117	0.08 125	0.11 195	0.11 173	0.09 178	0.18 186	0.09 149	0.28 284	0.08 112	0.20 206	0.07 141	0.10 197	0.10 141	0.12 198	0.23 240	0.11 141	0.28 270	0.13 224	0.20 223	0.11 194	0.07 159	0.08 167	0.12 114	0.18 235	0.17 184	0.19 202

AE-Stereo	0.13 171	0.09 171	0.08 175	0.11 183	0.09 156	0.08 125	0.05 96	0.17 153	0.14 225	0.24 211	0.10 149	0.19 189	0.10 191	0.07 143	0.11 177	0.12 198	0.24 262	0.13 200	0.17 179	0.11 183	0.19 207	0.10 161	0.05 114	0.09 193	0.14 150	0.14 157	0.15 161	0.14 134

MSKI-zero shot	0.13 171	0.08 154	0.05 89	0.09 147	0.11 195	0.09 141	0.07 146	0.19 214	0.09 149	0.28 284	0.10 149	0.19 189	0.06 115	0.11 211	0.11 177	0.12 198	0.23 240	0.11 141	0.17 179	0.11 183	0.22 265	0.10 161	0.07 159	0.08 167	0.14 150	0.17 220	0.18 206	0.18 191

Any-RAFT	0.13 171	0.07 115	0.06 117	0.11 183	0.09 156	0.12 186	0.08 160	0.17 153	0.10 174	0.26 254	0.09 135	0.20 206	0.08 159	0.11 211	0.11 177	0.11 153	0.22 230	0.11 141	0.21 227	0.10 161	0.22 265	0.10 161	0.08 187	0.06 102	0.16 177	0.16 200	0.17 184	0.17 170

RAFT-Test	0.13 171	0.07 115	0.06 117	0.09 147	0.11 195	0.13 195	0.08 160	0.17 153	0.11 190	0.27 269	0.11 169	0.20 206	0.05 88	0.12 231	0.10 141	0.11 153	0.23 240	0.12 170	0.21 227	0.14 234	0.21 247	0.11 194	0.07 159	0.08 167	0.17 189	0.16 200	0.17 184	0.17 170

HH	0.13 171	0.06 91	0.05 89	0.11 183	0.12 208	0.16 227	0.08 160	0.19 214	0.08 116	0.28 284	0.08 112	0.18 177	0.06 115	0.12 231	0.11 177	0.11 153	0.23 240	0.12 170	0.16 167	0.11 183	0.20 223	0.08 102	0.07 159	0.08 167	0.13 127	0.15 180	0.19 218	0.24 239

HanStereo	0.13 171	0.06 91	0.05 89	0.11 183	0.12 208	0.16 227	0.08 160	0.19 214	0.08 116	0.28 284	0.08 112	0.18 177	0.06 115	0.12 231	0.11 177	0.11 153	0.23 240	0.12 170	0.16 167	0.11 183	0.20 223	0.08 102	0.07 159	0.08 167	0.13 127	0.15 180	0.19 218	0.24 239

anonymity	0.13 171	0.06 91	0.05 89	0.09 147	0.10 177	0.09 141	0.07 146	0.18 186	0.08 116	0.28 284	0.13 193	0.19 189	0.06 115	0.09 184	0.10 141	0.13 229	0.23 240	0.12 170	0.17 179	0.15 250	0.20 223	0.10 161	0.09 207	0.07 137	0.20 237	0.19 254	0.19 218	0.19 202

iRaft-Stereo_20w	0.13 171	0.07 115	0.05 89	0.12 195	0.12 208	0.12 186	0.09 178	0.15 131	0.10 174	0.28 284	0.10 149	0.19 189	0.04 63	0.10 197	0.10 141	0.11 153	0.23 240	0.11 141	0.15 155	0.13 224	0.20 223	0.08 102	0.09 207	0.06 102	0.18 210	0.15 180	0.20 230	0.26 251

GLC_STEREO	0.13 171	0.11 199	0.12 230	0.12 195	0.11 195	0.11 173	0.10 194	0.19 214	0.07 93	0.25 237	0.13 193	0.13 115	0.07 141	0.07 143	0.09 106	0.12 198	0.24 262	0.11 141	0.17 179	0.09 135	0.27 303	0.16 264	0.07 159	0.07 137	0.16 177	0.10 87	0.20 230	0.12 117

TRStereo	0.13 171	0.07 115	0.05 89	0.09 147	0.08 133	0.17 236	0.12 221	0.18 186	0.07 93	0.25 237	0.09 135	0.20 206	0.05 88	0.10 197	0.10 141	0.11 153	0.21 216	0.11 141	0.22 239	0.14 234	0.19 207	0.09 132	0.09 207	0.07 137	0.17 189	0.17 220	0.24 260	0.19 202

LMCR-Stereo	0.13 171	0.09 171	0.07 150	0.11 183	0.08 133	0.11 173	0.09 178	0.18 186	0.09 149	0.19 142	0.14 205	0.19 189	0.14 238	0.10 197	0.10 141	0.11 153	0.20 203	0.13 200	0.19 208	0.11 183	0.18 191	0.10 161	0.08 187	0.08 167	0.15 161	0.13 134	0.19 218	0.17 170

TestStereo	0.13 171	0.12 211	0.10 202	0.11 183	0.08 133	0.11 173	0.10 194	0.19 214	0.11 190	0.24 211	0.14 205	0.20 206	0.08 159	0.06 112	0.12 205	0.10 113	0.20 203	0.11 141	0.20 221	0.10 161	0.21 247	0.11 194	0.06 136	0.12 238	0.19 224	0.11 105	0.12 120	0.13 123

CFNet_pseudo	0.13 171	0.11 199	0.11 217	0.14 216	0.11 195	0.12 186	0.11 207	0.19 214	0.12 208	0.24 211	0.14 205	0.17 160	0.15 246	0.09 184	0.10 141	0.10 113	0.16 128	0.13 200	0.13 126	0.08 106	0.15 139	0.08 102	0.08 187	0.09 193	0.15 161	0.14 157	0.19 218	0.21 228

ADLNet	0.13 171	0.11 199	0.08 175	0.13 206	0.10 177	0.16 227	0.13 226	0.14 125	0.07 93	0.13 90	0.10 149	0.25 252	0.11 202	0.29 298	0.10 141	0.10 113	0.17 145	0.09 100	0.13 126	0.09 135	0.11 79	0.09 132	0.13 250	0.06 102	0.13 127	0.13 134	0.12 120	0.14 134

EAI-Stereo	0.13 171	0.07 115	0.04 61	0.10 167	0.10 177	0.10 162	0.09 178	0.18 186	0.10 174	0.26 254	0.11 169	0.20 206	0.05 88	0.10 197	0.10 141	0.12 198	0.22 230	0.12 170	0.19 208	0.12 206	0.19 207	0.09 132	0.08 187	0.08 167	0.16 177	0.15 180	0.16 170	0.20 213

FADNet-RVC-Resample	0.13 171	0.10 185	0.12 230	0.12 195	0.10 177	0.13 195	0.10 194	0.16 139	0.13 217	0.18 130	0.13 193	0.17 160	0.12 208	0.10 197	0.11 177	0.09 89	0.13 95	0.15 237	0.15 155	0.18 273	0.15 139	0.13 233	0.10 223	0.14 256	0.17 189	0.13 134	0.12 120	0.12 117

STTStereo	0.13 171	0.14 238	0.17 276	0.13 206	0.15 242	0.13 195	0.21 270	0.13 116	0.14 225	0.15 99	0.15 221	0.17 160	0.10 191	0.11 211	0.14 240	0.12 198	0.15 118	0.15 237	0.13 126	0.11 183	0.12 85	0.10 161	0.07 159	0.09 193	0.15 161	0.14 157	0.12 120	0.16 156

R-Stereo Train	0.13 171	0.07 115	0.07 150	0.09 147	0.10 177	0.15 215	0.05 96	0.16 139	0.12 208	0.28 284	0.13 193	0.21 220	0.08 159	0.11 211	0.10 141	0.11 153	0.23 240	0.12 170	0.16 167	0.11 183	0.21 247	0.11 194	0.08 187	0.07 137	0.15 161	0.14 157	0.16 170	0.15 146

ADCRef	0.13 171	0.10 185	0.10 202	0.10 167	0.08 133	0.09 141	0.09 178	0.17 153	0.14 225	0.20 152	0.15 221	0.15 136	0.13 223	0.05 95	0.11 177	0.11 153	0.16 128	0.14 224	0.19 208	0.12 206	0.16 158	0.12 214	0.09 207	0.11 222	0.14 150	0.18 235	0.13 134	0.19 202

RAFT-Stereo	0.13 171	0.07 115	0.07 150	0.09 147	0.10 177	0.15 215	0.05 96	0.16 139	0.12 208	0.28 284	0.13 193	0.21 220	0.08 159	0.11 211	0.10 141	0.11 153	0.23 240	0.12 170	0.16 167	0.11 183	0.21 247	0.11 194	0.08 187	0.07 137	0.15 161	0.14 157	0.16 170	0.15 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 171	0.08 154	0.06 117	0.09 147	0.12 208	0.10 162	0.08 160	0.17 153	0.11 190	0.27 269	0.10 149	0.20 206	0.06 115	0.12 231	0.10 141	0.11 153	0.23 240	0.12 170	0.19 208	0.16 262	0.21 247	0.12 214	0.07 159	0.08 167	0.17 189	0.15 180	0.17 184	0.18 191

CFNet_RVC	0.13 171	0.12 211	0.10 202	0.14 216	0.11 195	0.14 205	0.09 178	0.17 153	0.09 149	0.19 142	0.13 193	0.21 220	0.09 175	0.10 197	0.12 205	0.13 229	0.18 164	0.13 200	0.15 155	0.11 183	0.16 158	0.09 132	0.06 136	0.09 193	0.16 177	0.13 134	0.16 170	0.17 170

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 171	0.13 226	0.14 255	0.14 216	0.16 244	0.13 195	0.21 270	0.13 116	0.15 235	0.16 106	0.16 232	0.21 220	0.10 191	0.15 261	0.12 205	0.12 198	0.16 128	0.12 170	0.11 98	0.09 135	0.12 85	0.10 161	0.08 187	0.09 193	0.13 127	0.13 134	0.11 110	0.16 156
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	0.13 171	0.06 91	0.09 188	0.07 115	0.13 221	0.08 125	0.13 226	0.06 57	0.24 287	0.09 74	0.15 221	0.10 84	0.45 313	0.26 289	0.12 205	0.10 113	0.09 64	0.12 170	0.08 65	0.11 183	0.08 60	0.12 214	0.19 275	0.13 249	0.08 70	0.14 157	0.08 76	0.18 191

IGEV-FE	0.14 199	0.07 115	0.06 117	0.13 206	0.13 221	0.10 162	0.11 207	0.17 153	0.09 149	0.28 284	0.10 149	0.23 239	0.05 88	0.12 231	0.10 141	0.11 153	0.23 240	0.11 141	0.17 179	0.12 206	0.20 223	0.10 161	0.09 207	0.06 102	0.20 237	0.15 180	0.23 252	0.27 256

model_zeroshot	0.14 199	0.09 171	0.06 117	0.10 167	0.10 177	0.13 195	0.08 160	0.20 230	0.12 208	0.28 284	0.09 135	0.22 233	0.06 115	0.11 211	0.10 141	0.12 198	0.26 281	0.13 200	0.28 270	0.12 206	0.21 247	0.13 233	0.11 233	0.09 193	0.18 210	0.18 235	0.18 206	0.18 191

MyStereo04	0.14 199	0.12 211	0.11 217	0.08 125	0.09 156	0.11 173	0.08 160	0.23 260	0.19 263	0.24 211	0.16 232	0.23 239	0.11 202	0.04 79	0.11 177	0.11 153	0.17 145	0.12 170	0.21 227	0.12 206	0.17 174	0.12 214	0.06 136	0.12 238	0.21 251	0.14 157	0.16 170	0.15 146

IGEV_Zeroshot_test	0.14 199	0.07 115	0.06 117	0.13 206	0.13 221	0.10 162	0.11 207	0.17 153	0.09 149	0.28 284	0.10 149	0.23 239	0.05 88	0.12 231	0.10 141	0.11 153	0.23 240	0.11 141	0.17 179	0.12 206	0.20 223	0.10 161	0.09 207	0.06 102	0.20 237	0.15 180	0.23 252	0.27 256

dd	0.14 199	0.12 211	0.07 150	0.25 274	0.11 195	0.19 254	0.09 178	0.17 153	0.08 116	0.17 116	0.08 112	0.33 267	0.08 159	0.06 112	0.11 177	0.11 153	0.24 262	0.11 141	0.25 257	0.09 135	0.15 139	0.09 132	0.06 136	0.09 193	0.17 189	0.13 134	0.18 206	0.14 134

AACVNet	0.14 199	0.13 226	0.10 202	0.13 206	0.13 221	0.14 205	0.10 194	0.19 214	0.11 190	0.22 172	0.18 251	0.14 130	0.10 191	0.09 184	0.12 205	0.11 153	0.21 216	0.13 200	0.17 179	0.12 206	0.16 158	0.11 194	0.11 233	0.11 222	0.18 210	0.14 157	0.14 146	0.16 156

cross-raft	0.14 199	0.08 154	0.07 150	0.08 125	0.10 177	0.12 186	0.08 160	0.17 153	0.13 217	0.27 269	0.12 183	0.21 220	0.05 88	0.11 211	0.13 220	0.14 249	0.22 230	0.11 141	0.23 246	0.13 224	0.23 276	0.10 161	0.06 136	0.08 167	0.22 262	0.18 235	0.14 146	0.16 156

GEStereo_RVC	0.14 199	0.13 226	0.10 202	0.11 183	0.12 208	0.12 186	0.11 207	0.18 186	0.13 217	0.24 211	0.16 232	0.18 177	0.10 191	0.06 112	0.13 220	0.12 198	0.20 203	0.16 250	0.23 246	0.13 224	0.16 158	0.14 244	0.07 159	0.11 222	0.21 251	0.15 180	0.13 134	0.20 213

sAnonymous2	0.14 199	0.09 171	0.10 202	0.10 167	0.09 156	0.09 141	0.11 207	0.22 252	0.11 190	0.23 188	0.17 241	0.15 136	0.10 191	0.06 112	0.13 220	0.14 249	0.18 164	0.15 237	0.21 227	0.14 234	0.17 174	0.15 254	0.05 114	0.10 210	0.17 189	0.17 220	0.17 184	0.16 156

CroCo_RVC	0.14 199	0.09 171	0.10 202	0.10 167	0.09 156	0.09 141	0.11 207	0.22 252	0.11 190	0.23 188	0.17 241	0.15 136	0.10 191	0.06 112	0.13 220	0.14 249	0.18 164	0.15 237	0.21 227	0.14 234	0.17 174	0.15 254	0.05 114	0.10 210	0.17 189	0.17 220	0.17 184	0.16 156

sCroCo_RVC	0.14 199	0.09 171	0.09 188	0.08 125	0.07 113	0.10 162	0.07 146	0.20 230	0.14 225	0.18 130	0.12 183	0.13 115	0.14 238	0.06 112	0.14 240	0.16 274	0.22 230	0.15 237	0.22 239	0.13 224	0.21 247	0.16 264	0.06 136	0.12 238	0.18 210	0.15 180	0.17 184	0.17 170

XX-Stereo	0.14 199	0.05 69	0.05 89	0.10 167	0.07 113	0.17 236	0.07 146	0.18 186	0.10 174	0.27 269	0.09 135	0.21 220	0.03 42	0.10 197	0.11 177	0.12 198	0.22 230	0.11 141	0.21 227	0.11 183	0.20 223	0.09 132	0.08 187	0.07 137	0.23 271	0.17 220	0.17 184	0.35 283

GES	0.14 199	0.11 199	0.07 150	0.09 147	0.11 195	0.15 215	0.09 178	0.20 230	0.09 149	0.23 188	0.12 183	0.17 160	0.11 202	0.14 252	0.12 205	0.11 153	0.23 240	0.14 224	0.24 253	0.14 234	0.18 191	0.18 274	0.11 233	0.09 193	0.15 161	0.13 134	0.21 244	0.20 213

RTSC	0.14 199	0.11 199	0.11 217	0.12 195	0.11 195	0.12 186	0.10 194	0.16 139	0.14 225	0.18 130	0.13 193	0.15 136	0.14 238	0.08 165	0.13 220	0.13 229	0.20 203	0.13 200	0.21 227	0.12 206	0.16 158	0.12 214	0.07 159	0.10 210	0.16 177	0.17 220	0.21 244	0.33 276

ADCL	0.14 199	0.12 211	0.11 217	0.13 206	0.11 195	0.14 205	0.11 207	0.18 186	0.16 239	0.22 172	0.16 232	0.21 220	0.13 223	0.09 184	0.12 205	0.12 198	0.17 145	0.13 200	0.18 199	0.13 224	0.19 207	0.14 244	0.11 233	0.11 222	0.17 189	0.16 200	0.16 170	0.17 170

DeepPruner_ROB	0.14 199	0.13 226	0.11 217	0.12 195	0.11 195	0.11 173	0.09 178	0.17 153	0.12 208	0.21 161	0.18 251	0.15 136	0.13 223	0.08 165	0.14 240	0.11 153	0.18 164	0.15 237	0.19 208	0.11 183	0.18 191	0.14 244	0.10 223	0.11 222	0.17 189	0.17 220	0.17 184	0.19 202

MLCV	0.14 199	0.11 199	0.09 188	0.16 232	0.12 208	0.14 205	0.11 207	0.21 243	0.10 174	0.24 211	0.13 193	0.21 220	0.15 246	0.08 165	0.10 141	0.10 113	0.19 183	0.11 141	0.19 208	0.09 135	0.18 191	0.09 132	0.10 223	0.09 193	0.17 189	0.14 157	0.16 170	0.20 213

HSM	0.14 199	0.12 211	0.09 188	0.14 216	0.13 221	0.12 186	0.11 207	0.18 186	0.11 190	0.23 188	0.15 221	0.18 177	0.14 238	0.08 165	0.12 205	0.11 153	0.21 216	0.12 170	0.17 179	0.12 206	0.18 191	0.11 194	0.07 159	0.08 167	0.17 189	0.16 200	0.17 184	0.18 191

DLCB_ROB	0.14 199	0.12 211	0.12 230	0.10 167	0.10 177	0.10 162	0.09 178	0.16 139	0.12 208	0.18 130	0.17 241	0.19 189	0.13 223	0.11 211	0.12 205	0.11 153	0.16 128	0.13 200	0.14 138	0.10 161	0.18 191	0.11 194	0.09 207	0.12 238	0.27 284	0.16 200	0.16 170	0.14 134

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 218	0.07 115	0.05 89	0.12 195	0.13 221	0.15 215	0.09 178	0.17 153	0.13 217	0.28 284	0.09 135	0.23 239	0.05 88	0.12 231	0.12 205	0.12 198	0.26 281	0.12 170	0.33 286	0.11 183	0.20 223	0.13 233	0.08 187	0.07 137	0.22 262	0.20 264	0.20 230	0.33 276

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 218	0.07 115	0.06 117	0.15 227	0.12 208	0.15 215	0.10 194	0.18 186	0.09 149	0.26 254	0.08 112	0.19 189	0.08 159	0.11 211	0.11 177	0.12 198	0.25 271	0.13 200	0.26 262	0.12 206	0.20 223	0.11 194	0.08 187	0.07 137	0.20 237	0.19 254	0.20 230	0.31 273

EKT-Stereo	0.15 218	0.10 185	0.07 150	0.13 206	0.13 221	0.16 227	0.17 252	0.17 153	0.11 190	0.26 254	0.17 241	0.17 160	0.07 141	0.11 211	0.11 177	0.11 153	0.24 262	0.15 237	0.24 253	0.12 206	0.25 292	0.10 161	0.07 159	0.08 167	0.20 237	0.16 200	0.17 184	0.17 170

CASS	0.15 218	0.12 211	0.10 202	0.14 216	0.12 208	0.16 227	0.10 194	0.19 214	0.15 235	0.26 254	0.12 183	0.20 206	0.12 208	0.09 184	0.13 220	0.12 198	0.23 240	0.12 170	0.24 253	0.10 161	0.20 223	0.11 194	0.07 159	0.09 193	0.23 271	0.14 157	0.19 218	0.22 233
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 218	0.13 226	0.10 202	0.18 245	0.17 250	0.16 227	0.20 263	0.16 139	0.11 190	0.16 106	0.14 205	0.16 153	0.05 88	0.44 312	0.10 141	0.10 113	0.17 145	0.12 170	0.14 138	0.09 135	0.17 174	0.10 161	0.29 316	0.07 137	0.17 189	0.16 200	0.12 120	0.13 123

GANet-ADL	0.15 218	0.12 211	0.09 188	0.14 216	0.12 208	0.16 227	0.12 221	0.20 230	0.10 174	0.25 237	0.15 221	0.22 233	0.12 208	0.21 283	0.11 177	0.11 153	0.25 271	0.14 224	0.21 227	0.14 234	0.19 207	0.10 161	0.08 187	0.10 210	0.17 189	0.16 200	0.20 230	0.17 170

test-1	0.15 218	0.06 91	0.07 150	0.11 183	0.10 177	0.18 244	0.14 233	0.19 214	0.13 217	0.28 284	0.10 149	0.19 189	0.11 202	0.12 231	0.13 220	0.14 249	0.22 230	0.12 170	0.23 246	0.10 161	0.24 286	0.09 132	0.09 207	0.08 167	0.21 251	0.18 235	0.15 161	0.18 191

ICVP	0.15 218	0.13 226	0.14 255	0.12 195	0.12 208	0.13 195	0.10 194	0.17 153	0.12 208	0.17 116	0.14 205	0.18 177	0.12 208	0.09 184	0.13 220	0.14 249	0.18 164	0.15 237	0.16 167	0.14 234	0.17 174	0.14 244	0.20 277	0.11 222	0.19 224	0.19 254	0.17 184	0.17 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 218	0.13 226	0.11 217	0.13 206	0.17 250	0.15 215	0.13 226	0.19 214	0.11 190	0.14 93	0.13 193	0.17 160	0.09 175	0.16 264	0.17 268	0.16 274	0.21 216	0.14 224	0.22 239	0.15 250	0.15 139	0.12 214	0.07 159	0.12 238	0.17 189	0.15 180	0.19 218	0.17 170

psm_up	0.15 218	0.11 199	0.13 243	0.15 227	0.12 208	0.14 205	0.11 207	0.20 230	0.17 248	0.19 142	0.13 193	0.15 136	0.17 254	0.10 197	0.14 240	0.12 198	0.19 183	0.13 200	0.17 179	0.11 183	0.15 139	0.10 161	0.10 223	0.16 268	0.18 210	0.17 220	0.17 184	0.19 202

FADNet-RVC	0.15 218	0.13 226	0.11 217	0.18 245	0.12 208	0.14 205	0.10 194	0.21 243	0.09 149	0.19 142	0.17 241	0.18 177	0.12 208	0.11 211	0.17 268	0.15 270	0.18 164	0.13 200	0.18 199	0.15 250	0.12 85	0.13 233	0.12 245	0.11 222	0.21 251	0.16 200	0.14 146	0.15 146

AF-Net	0.15 218	0.13 226	0.13 243	0.14 216	0.18 258	0.15 215	0.14 233	0.17 153	0.16 239	0.17 116	0.21 273	0.18 177	0.12 208	0.10 197	0.18 276	0.16 274	0.14 108	0.14 224	0.15 155	0.11 183	0.12 85	0.11 194	0.13 250	0.10 210	0.15 161	0.16 200	0.20 230	0.15 146

RP	0.15 218	0.14 238	0.16 266	0.17 240	0.14 233	0.17 236	0.16 243	0.19 214	0.17 248	0.14 93	0.16 232	0.16 153	0.15 246	0.11 211	0.14 240	0.12 198	0.15 118	0.12 170	0.15 155	0.12 206	0.12 85	0.13 233	0.10 223	0.12 238	0.17 189	0.17 220	0.20 230	0.18 191

Nwc_Net	0.15 218	0.13 226	0.13 243	0.14 216	0.18 258	0.15 215	0.14 233	0.17 153	0.16 239	0.17 116	0.21 273	0.18 177	0.12 208	0.10 197	0.18 276	0.16 274	0.14 108	0.14 224	0.15 155	0.11 183	0.12 85	0.11 194	0.13 250	0.10 210	0.15 161	0.16 200	0.20 230	0.15 146

UCFNet_RVC	0.15 218	0.17 262	0.12 230	0.16 232	0.14 233	0.17 236	0.11 207	0.17 153	0.13 217	0.21 161	0.13 193	0.28 256	0.12 208	0.10 197	0.12 205	0.13 229	0.18 164	0.13 200	0.17 179	0.12 206	0.17 174	0.09 132	0.10 223	0.11 222	0.19 224	0.16 200	0.17 184	0.20 213

NVstereo2D	0.15 218	0.11 199	0.11 217	0.19 252	0.14 233	0.21 269	0.24 284	0.13 116	0.11 190	0.16 106	0.14 205	0.10 84	0.08 159	0.40 311	0.12 205	0.12 198	0.21 216	0.14 224	0.16 167	0.10 161	0.12 85	0.09 132	0.25 292	0.08 167	0.15 161	0.13 134	0.14 146	0.13 123

LoS	0.16 234	0.10 185	0.08 175	0.10 167	0.11 195	0.09 141	0.07 146	0.50 322	0.05 45	0.32 305	0.36 317	0.36 273	0.06 115	0.09 184	0.09 106	0.10 113	0.19 183	0.09 100	0.15 155	0.11 183	0.21 247	0.09 132	0.07 159	0.07 137	0.18 210	0.12 120	0.20 230	0.21 228
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 234	0.14 238	0.13 243	0.16 232	0.13 221	0.14 205	0.12 221	0.19 214	0.17 248	0.19 142	0.17 241	0.14 130	0.07 141	0.14 252	0.15 252	0.14 249	0.19 183	0.16 250	0.20 221	0.13 224	0.17 174	0.14 244	0.12 245	0.13 249	0.21 251	0.19 254	0.19 218	0.17 170

pcwnet_v2	0.16 234	0.12 211	0.12 230	0.16 232	0.14 233	0.17 236	0.14 233	0.20 230	0.13 217	0.22 172	0.14 205	0.19 189	0.18 257	0.12 231	0.11 177	0.12 198	0.18 164	0.14 224	0.17 179	0.12 206	0.16 158	0.11 194	0.09 207	0.11 222	0.20 237	0.19 254	0.19 218	0.28 264

FADNet	0.16 234	0.15 247	0.10 202	0.20 257	0.10 177	0.19 254	0.13 226	0.21 243	0.13 217	0.22 172	0.26 299	0.17 160	0.14 238	0.12 231	0.20 288	0.16 274	0.16 128	0.14 224	0.23 246	0.20 284	0.16 158	0.13 233	0.11 233	0.11 222	0.21 251	0.17 220	0.16 170	0.15 146

stereogan	0.16 234	0.15 247	0.15 262	0.16 232	0.18 258	0.18 244	0.16 243	0.20 230	0.19 263	0.14 93	0.16 232	0.20 206	0.18 257	0.13 248	0.16 261	0.13 229	0.16 128	0.14 224	0.18 199	0.14 234	0.15 139	0.13 233	0.13 250	0.13 249	0.16 177	0.17 220	0.23 252	0.18 191

HSM-Net_RVC	0.16 234	0.12 211	0.10 202	0.17 240	0.13 221	0.14 205	0.10 194	0.18 186	0.14 225	0.25 237	0.18 251	0.28 256	0.17 254	0.11 211	0.12 205	0.11 153	0.19 183	0.13 200	0.17 179	0.11 183	0.18 191	0.12 214	0.08 187	0.11 222	0.19 224	0.17 220	0.23 252	0.24 239
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.17 240	0.12 211	0.11 217	0.19 252	0.14 233	0.17 236	0.14 233	0.21 243	0.14 225	0.24 211	0.17 241	0.32 266	0.16 251	0.20 278	0.13 220	0.14 249	0.23 240	0.15 237	0.23 246	0.13 224	0.18 191	0.12 214	0.06 136	0.10 210	0.19 224	0.16 200	0.19 218	0.22 233

PS-NSSS	0.17 240	0.19 271	0.18 281	0.23 266	0.18 258	0.18 244	0.16 243	0.22 252	0.12 208	0.23 188	0.21 273	0.44 282	0.08 159	0.11 211	0.14 240	0.10 113	0.13 95	0.13 200	0.26 262	0.11 183	0.11 79	0.07 88	0.18 273	0.15 260	0.17 189	0.21 266	0.14 146	0.20 213

iResNet	0.17 240	0.11 199	0.10 202	0.15 227	0.13 221	0.17 236	0.12 221	0.21 243	0.14 225	0.25 237	0.14 205	0.35 271	0.32 292	0.08 165	0.12 205	0.11 153	0.20 203	0.12 170	0.26 262	0.15 250	0.18 191	0.12 214	0.11 233	0.13 249	0.18 210	0.15 180	0.20 230	0.19 202

ITSA-stereo	0.18 243	0.14 238	0.12 230	0.26 277	0.17 250	0.18 244	0.16 243	0.25 271	0.17 248	0.26 254	0.18 251	0.33 267	0.25 274	0.16 264	0.13 220	0.12 198	0.22 230	0.15 237	0.23 246	0.10 161	0.19 207	0.12 214	0.15 258	0.11 222	0.23 271	0.16 200	0.20 230	0.23 236

dad	0.18 243	0.16 254	0.12 230	0.36 290	0.16 244	0.24 279	0.21 270	0.24 265	0.09 149	0.22 172	0.11 169	0.38 276	0.12 208	0.08 165	0.13 220	0.11 153	0.27 291	0.13 200	0.30 278	0.11 183	0.19 207	0.12 214	0.09 207	0.13 249	0.19 224	0.14 157	0.31 283	0.24 239

PSMNet-ADL	0.18 243	0.13 226	0.13 243	0.16 232	0.14 233	0.17 236	0.16 243	0.20 230	0.22 282	0.27 269	0.20 271	0.29 263	0.26 277	0.18 267	0.16 261	0.14 249	0.23 240	0.14 224	0.22 239	0.14 234	0.19 207	0.11 194	0.10 223	0.11 222	0.20 237	0.16 200	0.23 252	0.20 213

Anonymous3	0.18 243	0.15 247	0.11 217	0.15 227	0.10 177	0.14 205	0.11 207	0.22 252	0.19 263	0.27 269	0.15 221	0.27 255	0.12 208	0.12 231	0.27 307	0.18 292	0.22 230	0.18 274	0.26 262	0.17 267	0.25 292	0.21 295	0.09 207	0.10 210	0.21 251	0.21 266	0.22 250	0.20 213

FADNet_RVC	0.18 243	0.14 238	0.13 243	0.20 257	0.15 242	0.14 205	0.13 226	0.24 265	0.14 225	0.24 211	0.18 251	0.28 256	0.22 271	0.14 252	0.15 252	0.12 198	0.20 203	0.17 264	0.32 282	0.15 250	0.20 223	0.15 254	0.11 233	0.15 260	0.20 237	0.21 266	0.18 206	0.23 236

NCC-stereo	0.18 243	0.16 254	0.16 266	0.16 232	0.18 258	0.18 244	0.18 254	0.19 214	0.20 277	0.16 106	0.19 263	0.21 220	0.21 265	0.12 231	0.22 293	0.18 292	0.18 164	0.19 279	0.19 208	0.15 250	0.16 158	0.15 254	0.15 258	0.12 238	0.19 224	0.18 235	0.24 260	0.20 213

Abc-Net	0.18 243	0.16 254	0.16 266	0.16 232	0.18 258	0.18 244	0.18 254	0.19 214	0.20 277	0.16 106	0.19 263	0.21 220	0.21 265	0.12 231	0.22 293	0.18 292	0.18 164	0.19 279	0.19 208	0.15 250	0.16 158	0.15 254	0.15 258	0.12 238	0.19 224	0.18 235	0.24 260	0.20 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 243	0.17 262	0.16 266	0.13 206	0.13 221	0.13 195	0.12 221	0.21 243	0.18 255	0.22 172	0.15 221	0.23 239	0.13 223	0.10 197	0.17 268	0.16 274	0.19 183	0.17 264	0.19 208	0.17 267	0.22 265	0.18 274	0.11 233	0.16 268	0.26 281	0.26 292	0.20 230	0.24 239

XPNet_ROB	0.18 243	0.21 277	0.14 255	0.15 227	0.16 244	0.15 215	0.15 238	0.16 139	0.14 225	0.19 142	0.19 263	0.49 289	0.13 223	0.11 211	0.16 261	0.14 249	0.25 271	0.16 250	0.18 199	0.14 234	0.17 174	0.19 283	0.13 250	0.14 256	0.18 210	0.17 220	0.32 286	0.29 267

DDVS	0.19 252	0.15 247	0.13 243	0.18 245	0.18 258	0.20 260	0.20 263	0.20 230	0.16 239	0.25 237	0.21 273	0.39 279	0.28 285	0.13 248	0.14 240	0.14 249	0.26 281	0.19 279	0.28 270	0.15 250	0.19 207	0.17 270	0.10 223	0.14 256	0.19 224	0.15 180	0.22 250	0.25 247

DAS	0.19 252	0.11 199	0.10 202	0.24 271	0.19 266	0.18 244	0.21 270	0.23 260	0.18 255	0.24 211	0.14 205	0.38 276	0.21 265	0.09 184	0.13 220	0.12 198	0.25 271	0.16 250	0.22 239	0.15 250	0.21 247	0.14 244	0.17 267	0.13 249	0.20 237	0.18 235	0.23 252	0.30 269

SepStereo	0.19 252	0.11 199	0.10 202	0.24 271	0.19 266	0.18 244	0.21 270	0.23 260	0.18 255	0.24 211	0.14 205	0.38 276	0.21 265	0.09 184	0.13 220	0.12 198	0.25 271	0.16 250	0.22 239	0.15 250	0.21 247	0.14 244	0.17 267	0.13 249	0.20 237	0.18 235	0.23 252	0.30 269

RGC	0.19 252	0.17 262	0.17 276	0.19 252	0.20 271	0.20 260	0.15 238	0.22 252	0.26 296	0.17 116	0.21 273	0.21 220	0.24 273	0.15 261	0.24 300	0.19 300	0.18 164	0.16 250	0.19 208	0.16 262	0.17 174	0.14 244	0.13 250	0.16 268	0.21 251	0.21 266	0.24 260	0.25 247

PA-Net	0.19 252	0.21 277	0.25 301	0.14 216	0.20 271	0.18 244	0.21 270	0.21 243	0.19 263	0.17 116	0.15 221	0.17 160	0.21 265	0.26 289	0.17 268	0.18 292	0.15 118	0.19 279	0.13 126	0.17 267	0.14 128	0.16 264	0.10 223	0.16 268	0.18 210	0.27 303	0.17 184	0.35 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 252	0.20 275	0.19 287	0.19 252	0.20 271	0.16 227	0.15 238	0.28 278	0.19 263	0.23 188	0.18 251	0.46 286	0.17 254	0.11 211	0.14 240	0.13 229	0.15 118	0.14 224	0.21 227	0.19 277	0.13 111	0.11 194	0.09 207	0.21 281	0.25 277	0.23 279	0.26 271	0.28 264

pmcnn	0.19 252	0.14 238	0.11 217	0.18 245	0.13 221	0.19 254	0.16 243	0.20 230	0.19 263	0.26 254	0.15 221	0.35 271	0.26 277	0.09 184	0.11 177	0.11 153	0.25 271	0.14 224	0.24 253	0.14 234	0.23 276	0.15 254	0.11 233	0.11 222	0.21 251	0.19 254	0.40 306	0.46 304

DCVSM-stereo	0.20 259	0.15 247	0.12 230	0.25 274	0.19 266	0.26 283	0.21 270	0.23 260	0.16 239	0.24 211	0.18 251	0.49 289	0.27 281	0.14 252	0.12 205	0.12 198	0.24 262	0.16 250	0.25 257	0.16 262	0.19 207	0.15 254	0.22 283	0.11 222	0.19 224	0.16 200	0.24 260	0.27 256

SFCPSM	0.20 259	0.14 238	0.12 230	0.21 261	0.16 244	0.20 260	0.18 254	0.22 252	0.20 277	0.25 237	0.24 289	0.34 270	0.34 299	0.14 252	0.13 220	0.13 229	0.24 262	0.16 250	0.32 282	0.19 277	0.19 207	0.13 233	0.14 256	0.12 238	0.22 262	0.18 235	0.20 230	0.25 247

RTS	0.20 259	0.16 254	0.14 255	0.17 240	0.14 233	0.20 260	0.15 238	0.24 265	0.25 292	0.15 99	0.14 205	0.14 130	0.20 263	0.11 211	0.15 252	0.16 274	0.24 262	0.17 264	0.35 290	0.24 296	0.23 276	0.16 264	0.09 207	0.15 260	0.29 293	0.26 292	0.28 278	0.55 313

RTSA	0.20 259	0.16 254	0.14 255	0.17 240	0.14 233	0.20 260	0.15 238	0.24 265	0.25 292	0.15 99	0.14 205	0.14 130	0.20 263	0.11 211	0.15 252	0.16 274	0.24 262	0.17 264	0.35 290	0.24 296	0.23 276	0.16 264	0.09 207	0.15 260	0.29 293	0.26 292	0.28 278	0.55 313

ccs_rob	0.20 259	0.15 247	0.12 230	0.26 277	0.16 244	0.26 283	0.20 263	0.22 252	0.16 239	0.25 237	0.24 289	0.58 298	0.25 274	0.18 267	0.13 220	0.13 229	0.23 240	0.15 237	0.21 227	0.16 262	0.21 247	0.12 214	0.12 245	0.11 222	0.20 237	0.16 200	0.18 206	0.23 236

SGM-Forest	0.20 259	0.18 268	0.16 266	0.23 266	0.18 258	0.21 269	0.18 254	0.23 260	0.17 248	0.20 152	0.16 232	0.23 239	0.18 257	0.22 284	0.18 276	0.18 292	0.19 183	0.17 264	0.18 199	0.15 250	0.18 191	0.19 283	0.25 292	0.19 280	0.22 262	0.18 235	0.26 271	0.24 239
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 265	0.16 254	0.13 243	0.26 277	0.23 280	0.22 273	0.18 254	0.29 285	0.18 255	0.28 284	0.19 263	0.22 233	0.12 208	0.28 297	0.11 177	0.14 249	0.26 281	0.19 279	0.20 221	0.13 224	0.23 276	0.23 302	0.26 298	0.24 295	0.25 277	0.24 281	0.23 252	0.26 251

AnyNet_C32	0.21 265	0.16 254	0.15 262	0.17 240	0.17 250	0.19 254	0.16 243	0.26 273	0.22 282	0.25 237	0.24 289	0.24 246	0.18 257	0.14 252	0.22 293	0.18 292	0.28 298	0.22 293	0.30 278	0.19 277	0.28 305	0.23 302	0.16 262	0.18 277	0.22 262	0.22 274	0.21 244	0.24 239

NOSS_ROB	0.21 265	0.14 238	0.16 266	0.21 261	0.19 266	0.20 260	0.22 277	0.30 287	0.18 255	0.25 237	0.16 232	0.21 220	0.13 223	0.27 296	0.15 252	0.14 249	0.26 281	0.21 289	0.22 239	0.17 267	0.23 276	0.22 299	0.26 298	0.24 295	0.26 281	0.23 279	0.24 260	0.27 256

SHD	0.22 268	0.17 262	0.21 295	0.18 245	0.17 250	0.19 254	0.20 263	0.27 276	0.17 248	0.27 269	0.19 263	0.24 246	0.32 292	0.17 266	0.16 261	0.15 270	0.19 183	0.17 264	0.33 286	0.18 273	0.21 247	0.18 274	0.16 262	0.17 273	0.24 275	0.28 307	0.25 267	0.43 297

ADCMid	0.22 268	0.18 268	0.17 276	0.18 245	0.19 266	0.20 260	0.16 243	0.30 287	0.25 292	0.24 211	0.19 263	0.36 273	0.21 265	0.12 231	0.18 276	0.16 274	0.25 271	0.18 274	0.37 294	0.19 277	0.24 286	0.20 292	0.17 267	0.15 260	0.24 275	0.22 274	0.25 267	0.30 269

ADCPNet	0.22 268	0.17 262	0.16 266	0.20 257	0.20 271	0.20 260	0.18 254	0.28 278	0.23 284	0.26 254	0.23 285	0.26 254	0.29 287	0.15 261	0.19 284	0.17 286	0.24 262	0.17 264	0.32 282	0.23 295	0.25 292	0.20 292	0.17 267	0.22 284	0.25 277	0.24 281	0.27 274	0.34 281

CBMV_ROB	0.22 268	0.14 238	0.16 266	0.26 277	0.23 280	0.21 269	0.22 277	0.28 278	0.17 248	0.26 254	0.17 241	0.28 256	0.18 257	0.26 289	0.13 220	0.12 198	0.26 281	0.17 264	0.19 208	0.17 267	0.21 247	0.19 283	0.26 298	0.21 281	0.25 277	0.27 303	0.25 267	0.34 281

ETE_ROB	0.22 268	0.23 287	0.15 262	0.20 257	0.16 244	0.19 254	0.17 252	0.18 186	0.19 263	0.21 161	0.22 283	0.64 301	0.16 251	0.14 252	0.17 268	0.14 249	0.30 303	0.19 279	0.25 257	0.19 277	0.22 265	0.18 274	0.16 262	0.15 260	0.22 262	0.28 307	0.41 308	0.27 256

LALA_ROB	0.22 268	0.25 291	0.16 266	0.19 252	0.17 250	0.22 273	0.16 243	0.18 186	0.19 263	0.24 211	0.21 273	0.63 300	0.15 246	0.13 248	0.26 304	0.17 286	0.27 291	0.22 293	0.23 246	0.19 277	0.20 223	0.21 295	0.14 256	0.15 260	0.20 237	0.22 274	0.35 294	0.26 251

CBMV	0.22 268	0.18 268	0.18 281	0.23 266	0.22 276	0.20 260	0.18 254	0.27 276	0.19 263	0.28 284	0.11 169	0.30 264	0.13 223	0.24 286	0.16 261	0.14 249	0.25 271	0.18 274	0.20 221	0.16 262	0.22 265	0.19 283	0.24 291	0.23 287	0.27 284	0.24 281	0.36 297	0.42 294
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 275	0.26 295	0.15 262	0.46 305	0.24 285	0.36 299	0.20 263	0.24 265	0.16 239	0.26 254	0.15 221	0.28 256	0.27 281	0.11 211	0.13 220	0.13 229	0.21 216	0.12 170	0.18 199	0.12 206	0.20 223	0.11 194	0.11 233	0.12 238	0.36 311	0.25 291	0.57 319	0.33 276

PWC_ROB	0.23 275	0.20 275	0.14 255	0.18 245	0.17 250	0.16 227	0.20 263	0.21 243	0.27 299	0.15 99	0.21 273	0.28 256	0.63 322	0.13 248	0.14 240	0.13 229	0.27 291	0.18 274	0.37 294	0.19 277	0.22 265	0.18 274	0.16 262	0.24 295	0.20 237	0.19 254	0.24 260	0.44 300

ACV-stereo	0.25 277	0.15 247	0.13 243	0.22 263	0.17 250	0.28 286	0.24 284	0.22 252	0.20 277	0.23 188	0.23 285	0.28 256	0.37 306	0.18 267	0.15 252	0.13 229	0.34 308	0.20 285	1.10 334	0.26 301	0.26 300	0.17 270	0.28 313	0.18 277	0.19 224	0.18 235	0.25 267	0.29 267

FCDSN-DC	0.25 277	0.25 291	0.26 304	0.28 286	0.26 289	0.26 283	0.35 297	0.28 278	0.18 255	0.20 152	0.18 251	0.21 220	0.12 208	0.29 298	0.25 302	0.26 309	0.29 300	0.28 311	0.28 270	0.21 286	0.25 292	0.25 307	0.26 298	0.32 314	0.27 284	0.24 281	0.26 271	0.27 256
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	0.25 277	0.25 291	0.20 289	0.29 287	0.22 276	0.22 273	0.23 280	0.37 305	0.28 302	0.35 316	0.22 283	0.46 286	0.32 292	0.20 278	0.19 284	0.17 286	0.17 145	0.16 250	0.30 278	0.14 234	0.21 247	0.19 283	0.27 311	0.23 287	0.29 293	0.26 292	0.33 288	0.31 273

SGM-ForestM	0.25 277	0.22 282	0.16 266	0.37 292	0.24 285	0.32 292	0.24 284	0.29 285	0.21 281	0.23 188	0.18 251	0.50 292	0.26 277	0.20 278	0.15 252	0.13 229	0.23 240	0.16 250	0.25 257	0.15 250	0.20 223	0.17 270	0.21 281	0.17 273	0.37 312	0.26 292	0.52 314	0.37 285

SGM_RVC	0.25 277	0.24 289	0.18 281	0.39 299	0.27 292	0.34 298	0.26 290	0.28 278	0.19 263	0.25 237	0.18 251	0.42 280	0.31 290	0.18 267	0.14 240	0.13 229	0.23 240	0.15 237	0.26 262	0.14 234	0.19 207	0.15 254	0.19 275	0.17 273	0.34 307	0.24 281	0.56 318	0.45 302
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 282	0.21 277	0.12 230	0.38 295	0.31 301	0.41 306	0.48 312	0.20 230	0.16 239	0.16 106	0.25 294	0.17 160	0.08 159	1.61 329	0.15 252	0.14 249	0.21 216	0.15 237	0.25 257	0.14 234	0.18 191	0.13 233	0.25 292	0.16 268	0.17 189	0.19 254	0.18 206	0.22 233

UDG	0.26 282	0.21 277	0.13 243	0.39 299	0.32 302	0.39 304	0.53 317	0.20 230	0.16 239	0.19 142	0.23 285	0.17 160	0.09 175	1.45 325	0.16 261	0.13 229	0.27 291	0.16 250	0.27 269	0.14 234	0.22 265	0.14 244	0.25 292	0.12 238	0.21 251	0.21 266	0.21 244	0.19 202

FAT-Stereo	0.26 282	0.19 271	0.17 276	0.38 295	0.37 306	0.31 288	0.25 289	0.26 273	0.18 255	0.28 284	0.25 294	0.33 267	0.36 302	0.26 289	0.18 276	0.16 274	0.27 291	0.23 298	0.33 286	0.21 286	0.22 265	0.19 283	0.22 283	0.22 284	0.22 262	0.22 274	0.33 288	0.43 297

GANetREF_RVC	0.26 282	0.26 295	0.30 310	0.23 266	0.23 280	0.23 277	0.24 284	0.35 300	0.33 314	0.32 305	0.18 251	0.50 292	0.38 307	0.12 231	0.22 293	0.18 292	0.20 203	0.21 289	0.35 290	0.21 286	0.24 286	0.16 264	0.22 283	0.29 309	0.28 289	0.21 266	0.36 297	0.33 276
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	0.26 282	0.30 305	0.30 310	0.26 277	0.23 280	0.21 269	0.19 261	0.28 278	0.37 319	0.35 316	0.24 289	0.51 295	0.27 281	0.14 252	0.22 293	0.17 286	0.19 183	0.20 285	0.26 262	0.25 300	0.22 265	0.20 292	0.17 267	0.27 302	0.31 298	0.26 292	0.39 302	0.38 287

FC-DCNN v2	0.27 287	0.28 301	0.27 305	0.37 292	0.29 298	0.32 292	0.38 302	0.33 296	0.19 263	0.22 172	0.19 263	0.24 246	0.13 223	0.29 298	0.26 304	0.27 313	0.29 300	0.27 307	0.29 276	0.22 292	0.26 300	0.25 307	0.26 298	0.31 311	0.32 303	0.26 292	0.31 283	0.31 273

FC-DCNN	0.27 287	0.28 301	0.27 305	0.36 290	0.28 294	0.32 292	0.38 302	0.33 296	0.19 263	0.22 172	0.19 263	0.23 239	0.13 223	0.29 298	0.26 304	0.27 313	0.29 300	0.27 307	0.29 276	0.22 292	0.26 300	0.25 307	0.26 298	0.31 311	0.31 298	0.26 292	0.30 280	0.30 269

FBW_ROB	0.27 287	0.26 295	0.25 301	0.38 295	0.26 289	0.32 292	0.20 263	0.21 243	0.19 263	0.27 269	0.21 273	0.45 283	0.32 292	0.26 289	0.22 293	0.20 303	0.27 291	0.17 264	0.52 308	0.14 234	0.22 265	0.15 254	0.17 267	0.28 305	0.22 262	0.19 254	0.33 288	0.57 316

CC-Net-ROB	0.28 290	0.40 311	0.29 308	0.57 312	0.44 311	0.42 308	0.38 302	0.32 293	0.19 263	0.33 309	0.28 305	0.69 306	0.10 191	0.32 307	0.21 290	0.13 229	0.14 108	0.16 250	0.40 297	0.18 273	0.15 139	0.09 132	0.23 287	0.24 295	0.22 262	0.21 266	0.19 218	0.28 264

G-Net	0.29 291	0.24 289	0.19 287	0.24 271	0.21 275	0.36 299	0.23 280	0.30 287	0.27 299	0.33 309	0.33 315	0.89 324	0.25 274	0.19 275	0.21 290	0.18 292	0.26 281	0.22 293	0.44 300	0.31 313	0.27 303	0.18 274	0.18 273	0.18 277	0.28 289	0.24 281	0.40 306	0.41 292

XQC	0.29 291	0.30 305	0.27 305	0.37 292	0.28 294	0.37 302	0.37 298	0.40 311	0.30 308	0.32 305	0.20 271	0.45 283	0.28 285	0.31 304	0.16 261	0.15 270	0.21 216	0.22 293	0.34 289	0.24 296	0.22 265	0.21 295	0.23 287	0.25 299	0.33 305	0.27 303	0.44 310	0.33 276

ADCS	0.29 291	0.22 282	0.21 295	0.26 277	0.25 287	0.25 280	0.23 280	0.37 305	0.30 308	0.23 188	0.27 301	0.47 288	0.36 302	0.20 278	0.22 293	0.19 300	0.32 305	0.24 301	0.49 306	0.28 306	0.37 317	0.30 314	0.20 277	0.23 287	0.31 298	0.28 307	0.30 280	0.43 297

S-Stereo	0.30 294	0.22 282	0.18 281	0.42 303	0.39 308	0.41 306	0.37 298	0.25 271	0.24 287	0.26 254	0.44 321	0.55 297	0.36 302	0.24 286	0.18 276	0.14 249	0.27 291	0.27 307	0.35 290	0.28 306	0.23 276	0.23 302	0.53 322	0.23 287	0.23 271	0.19 254	0.27 274	0.38 287

MeshStereo	0.30 294	0.26 295	0.20 289	0.49 308	0.37 306	0.36 299	0.26 290	0.32 293	0.28 302	0.30 301	0.28 305	0.60 299	0.48 315	0.18 267	0.15 252	0.14 249	0.26 281	0.17 264	0.28 270	0.18 273	0.28 305	0.22 299	0.25 292	0.21 281	0.37 312	0.30 313	0.55 317	0.51 308
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	0.31 296	0.28 301	0.21 295	0.33 288	0.29 298	0.31 288	0.29 294	0.38 308	0.24 287	0.46 326	0.31 312	0.50 292	0.34 299	0.25 288	0.30 308	0.25 306	0.19 183	0.23 298	0.58 309	0.29 308	0.25 292	0.28 313	0.21 281	0.27 302	0.31 298	0.26 292	0.37 299	0.51 308

edge stereo	0.31 296	0.22 282	0.20 289	0.42 303	0.36 304	0.42 308	0.39 305	0.39 310	0.23 284	0.23 188	0.39 318	0.68 304	0.34 299	0.30 303	0.17 268	0.17 286	0.31 304	0.21 289	0.42 298	0.21 286	0.24 286	0.18 274	0.25 292	0.23 287	0.28 289	0.24 281	0.39 302	0.55 313

SANet	0.31 296	0.21 277	0.21 295	0.25 274	0.22 276	0.31 288	0.22 277	0.31 292	0.32 312	0.27 269	0.27 301	1.36 335	0.39 309	0.22 284	0.17 268	0.14 249	0.26 281	0.21 289	0.30 278	0.21 286	0.25 292	0.21 295	0.30 317	0.23 287	0.34 307	0.26 292	0.35 294	0.49 306

AnyNet_C01	0.32 299	0.22 282	0.20 289	0.22 263	0.27 292	0.25 280	0.24 284	0.37 305	0.37 319	0.26 254	0.29 307	0.49 289	0.33 298	0.18 267	0.32 311	0.22 305	0.39 317	0.32 315	0.65 312	0.33 318	0.41 324	0.33 320	0.26 298	0.26 301	0.34 307	0.34 316	0.34 292	0.45 302

DGSMNet	0.34 300	0.27 300	0.24 300	0.41 302	0.33 303	0.37 302	0.37 298	0.28 278	0.25 292	0.25 237	0.52 326	0.45 283	0.32 292	0.26 289	0.25 302	0.20 303	0.52 328	0.32 315	0.75 320	0.35 320	0.38 318	0.39 330	0.28 313	0.31 311	0.27 284	0.24 281	0.33 288	0.37 285

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 301	0.36 307	0.38 320	0.46 305	0.28 294	0.31 288	0.28 293	0.51 323	0.46 326	0.39 323	0.29 307	0.37 275	0.36 302	0.31 304	0.38 318	0.26 309	0.22 230	0.27 307	0.72 317	0.37 321	0.28 305	0.31 315	0.30 317	0.38 321	0.33 305	0.26 292	0.30 280	0.38 287

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 302	0.16 254	0.13 243	0.26 277	0.22 276	0.23 277	0.27 292	0.24 265	0.15 235	0.24 211	0.16 232	4.16 352	0.22 271	0.19 275	0.14 240	0.13 229	0.33 306	0.22 293	0.32 282	0.20 284	0.24 286	0.19 283	0.22 283	0.14 256	0.20 237	0.20 264	0.21 244	0.24 239

STStereo	0.38 303	0.43 313	0.31 313	0.74 318	0.50 317	0.58 313	0.43 308	0.35 300	0.31 310	0.34 313	0.25 294	0.83 318	0.55 319	0.20 278	0.17 268	0.16 274	0.25 271	0.16 250	0.46 303	0.17 267	0.24 286	0.19 283	0.20 277	0.23 287	0.52 322	0.41 323	0.76 331	0.59 319

PVD	0.39 304	0.38 310	0.20 289	0.47 307	0.36 304	0.50 312	0.40 307	0.38 308	0.34 317	0.23 188	0.29 307	0.52 296	0.51 317	0.50 314	0.19 284	0.17 286	0.40 319	0.26 305	0.50 307	0.29 308	0.40 320	0.41 332	0.23 287	0.27 302	0.45 319	0.59 338	0.46 312	0.73 328

DPSNet	0.40 305	0.19 271	0.18 281	0.27 284	0.26 289	0.29 287	0.19 261	0.26 273	0.24 287	0.18 130	0.17 241	2.15 346	0.44 312	0.10 197	0.20 288	0.16 274	0.35 312	0.28 311	2.00 348	0.27 304	0.25 292	0.17 270	0.28 313	0.25 299	0.40 316	0.27 303	0.39 302	0.53 310

MANE	0.42 306	0.36 307	0.33 315	0.61 314	0.45 314	0.44 310	0.47 311	0.43 318	0.26 296	0.23 188	0.24 289	0.64 301	0.29 287	0.31 304	0.32 311	0.30 319	0.33 306	0.42 328	0.38 296	0.24 296	0.31 311	0.27 311	0.26 298	0.35 318	0.57 327	0.44 327	1.10 346	0.98 340

LE_ROB	0.42 306	0.19 271	0.17 276	0.40 301	0.44 311	0.33 297	0.44 309	0.35 300	0.29 307	0.32 305	0.21 273	1.22 332	1.73 348	0.11 211	0.11 177	0.11 153	0.21 216	0.13 200	0.21 227	0.13 224	0.23 276	0.13 233	0.12 245	0.15 260	0.39 315	0.36 318	1.46 351	1.45 349

ELAS	0.43 308	0.43 313	0.36 318	0.64 316	0.45 314	0.58 313	0.50 313	0.40 311	0.27 299	0.25 237	0.30 310	0.92 325	0.32 292	0.32 307	0.31 309	0.28 316	0.36 314	0.30 313	0.45 302	0.26 301	0.34 313	0.33 320	0.26 298	0.37 320	0.56 326	0.43 326	0.78 334	0.76 330
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 309	0.43 313	0.36 318	0.63 315	0.44 311	0.62 318	0.50 313	0.40 311	0.26 296	0.25 237	0.31 312	1.20 330	0.31 290	0.32 307	0.31 309	0.28 316	0.37 315	0.30 313	0.44 300	0.27 304	0.35 314	0.33 320	0.26 298	0.38 321	0.52 322	0.41 323	0.78 334	0.74 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 310	0.56 318	0.14 255	1.44 325	0.52 318	1.25 325	0.85 322	0.30 287	0.23 284	0.34 313	0.25 294	0.66 303	0.19 262	1.15 323	0.19 284	0.14 249	0.25 271	0.20 285	0.42 298	0.22 292	0.17 174	0.14 244	1.56 329	0.17 273	0.21 251	0.17 220	0.27 274	0.41 292

SAMSARA	0.49 311	0.23 287	0.39 321	0.23 266	0.23 280	0.22 273	0.23 280	0.44 320	0.39 323	0.31 304	0.21 273	0.30 264	0.47 314	0.18 267	0.35 314	0.34 320	0.26 281	0.32 315	0.47 304	0.32 317	0.48 334	0.54 340	0.15 258	0.33 316	1.40 353	1.58 352	1.42 350	1.48 350

AMNet	0.49 311	0.50 316	0.48 324	0.49 308	0.47 316	0.61 317	0.51 315	0.32 293	0.28 302	0.30 301	0.68 334	0.72 308	0.13 223	0.53 316	0.44 320	0.55 334	0.57 331	0.58 340	0.48 305	0.48 324	0.58 341	0.50 337	0.26 298	0.48 326	0.45 319	0.52 333	0.58 320	0.65 322

DispFullNet	0.49 311	0.53 317	0.20 289	1.14 322	0.43 310	0.79 321	1.26 327	0.33 296	0.24 287	0.24 211	0.27 301	0.85 319	0.50 316	1.59 328	0.18 276	0.15 270	0.51 326	0.34 321	1.12 335	0.26 301	0.25 292	0.19 283	0.20 277	0.22 284	0.28 289	0.18 235	0.35 294	0.61 320

BEATNet-Init1	0.51 314	0.41 312	0.29 308	0.78 321	0.41 309	0.60 316	0.46 310	0.41 316	0.28 302	0.30 301	0.25 294	0.87 321	0.91 332	0.26 289	0.33 313	0.26 309	0.28 298	0.25 304	0.98 329	0.29 308	0.29 309	0.27 311	0.26 298	0.32 314	0.51 321	0.38 322	2.12 354	0.96 338

MADNet+	0.56 315	0.37 309	0.63 336	0.56 311	0.53 319	0.45 311	0.39 305	0.64 331	0.51 328	0.53 330	0.40 320	0.81 317	0.67 326	0.34 310	0.61 331	0.50 331	0.58 332	0.50 332	0.84 323	0.53 326	0.49 337	0.44 333	0.51 321	0.47 325	0.82 337	0.71 343	0.58 320	0.70 325

otaku	0.59 316	0.73 323	0.30 310	1.73 337	0.85 325	1.52 331	1.01 323	0.40 311	0.33 314	0.38 319	0.32 314	0.68 304	0.26 277	1.38 324	0.35 314	0.25 306	0.21 216	0.23 298	0.71 315	0.30 311	0.23 276	0.18 274	2.19 332	0.28 305	0.29 293	0.18 235	0.31 283	0.42 294

SGM+DAISY	0.59 316	0.58 321	0.54 328	0.58 313	0.55 321	0.69 320	0.57 318	0.43 318	0.39 323	0.38 319	0.78 338	0.75 312	0.65 325	0.54 318	0.62 332	0.56 335	0.67 338	0.61 343	0.72 317	0.64 337	0.71 345	0.65 345	0.27 311	0.51 328	0.54 324	0.57 336	0.75 330	0.71 327

SPS-STEREO	0.60 318	0.57 320	0.53 325	0.55 310	0.54 320	0.65 319	0.52 316	0.40 311	0.68 331	0.37 318	0.78 338	0.78 314	0.64 324	0.53 316	0.59 330	0.57 337	0.67 338	0.63 345	0.75 320	0.72 342	0.77 348	0.68 346	0.26 298	0.54 333	0.54 324	0.60 339	0.70 327	0.66 323
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 319	0.74 324	0.31 313	1.81 339	0.85 325	1.57 332	1.10 325	0.48 321	0.36 318	0.38 319	0.39 318	0.74 310	0.27 281	1.54 327	0.37 317	0.28 316	0.23 240	0.24 301	0.71 315	0.31 313	0.23 276	0.18 274	2.45 336	0.30 310	0.31 298	0.24 281	0.38 301	0.44 300

MFMNet_re	0.66 320	0.72 322	0.65 339	0.77 320	0.62 322	0.82 323	0.70 321	0.52 325	0.53 329	0.54 332	0.65 332	0.79 315	0.51 317	0.59 320	0.68 336	0.67 341	0.81 345	0.69 346	0.74 319	0.62 335	0.71 345	0.64 344	0.45 319	0.57 334	0.59 330	0.62 341	0.74 329	0.88 336

WAO-7	0.67 321	0.75 325	0.64 338	0.72 317	0.78 324	0.58 313	0.66 319	0.97 345	0.97 343	0.62 335	0.81 342	0.79 315	0.84 330	0.55 319	0.86 342	0.71 345	0.44 321	0.36 323	0.96 326	0.67 340	0.44 327	0.35 325	0.16 262	0.83 347	0.57 327	0.67 342	0.58 320	0.70 325

ACVNet-4b	0.70 322	0.78 327	0.34 316	1.74 338	0.95 331	1.64 336	1.43 330	0.33 296	0.31 310	0.38 319	0.26 299	1.23 333	0.29 287	2.19 339	0.42 319	0.37 321	0.34 308	0.24 301	0.59 310	0.38 322	0.17 174	0.15 254	2.71 338	0.23 287	0.30 297	0.32 315	0.39 302	0.42 294

JetBlue	0.71 323	0.56 318	0.71 341	0.74 318	0.62 322	0.79 321	0.69 320	0.53 326	0.93 340	0.46 326	0.30 310	3.22 349	0.38 307	0.52 315	0.46 321	0.44 326	0.73 343	0.53 335	0.68 314	0.52 325	0.57 339	0.60 342	0.74 323	0.57 334	0.57 327	0.46 328	0.97 343	0.96 338

MonStereo1	0.74 324	0.77 326	0.34 316	1.64 329	1.05 338	1.35 329	1.51 332	0.56 327	0.38 322	0.59 334	0.65 332	1.58 338	0.76 328	1.93 331	0.21 290	0.14 249	0.39 317	0.34 321	0.67 313	0.31 313	0.38 318	0.23 302	2.26 333	0.35 318	0.32 303	0.29 312	0.51 313	0.58 317

ACVNet_1	0.75 325	0.82 328	0.41 322	2.07 345	0.98 332	1.94 343	1.52 333	0.59 329	0.28 302	0.43 324	0.50 325	0.73 309	0.63 322	2.24 341	0.36 316	0.25 306	0.34 308	0.32 315	0.62 311	0.31 313	0.30 310	0.22 299	2.71 338	0.33 316	0.41 318	0.28 307	0.37 299	0.39 291

RainbowNet	0.78 326	0.90 329	0.47 323	1.86 340	0.92 328	1.63 335	1.48 331	0.42 317	0.37 319	0.47 329	0.34 316	0.92 325	0.62 321	2.02 334	0.65 333	0.48 329	0.35 312	0.33 319	0.92 325	0.58 330	0.33 312	0.24 306	2.80 342	0.39 323	0.40 316	0.35 317	0.44 310	0.50 307

PSMNet_ROB	0.80 327	0.99 334	0.62 335	1.64 329	0.93 330	1.51 330	1.20 326	0.57 328	0.73 332	0.74 338	0.63 331	0.86 320	0.84 330	1.52 326	0.58 327	0.42 323	0.54 329	0.41 327	0.87 324	0.62 335	0.42 326	0.31 315	1.83 330	0.48 326	0.69 335	0.37 319	0.76 331	0.47 305

WAO-6	0.83 328	0.96 331	0.61 333	1.33 324	1.06 339	1.28 327	1.42 329	0.78 338	0.87 337	0.78 339	0.70 337	0.77 313	1.02 339	1.95 332	0.81 339	0.62 339	0.55 330	0.49 331	0.80 322	0.60 331	0.57 339	0.53 339	0.50 320	0.58 337	0.85 341	0.46 328	0.77 333	0.83 335

ACVNet_2	0.84 329	0.95 330	0.58 331	2.04 343	1.03 337	1.88 342	1.56 336	0.68 333	0.39 323	0.53 330	0.49 323	1.05 328	0.68 327	1.97 333	0.53 324	0.44 326	0.40 319	0.33 319	1.06 331	0.42 323	0.35 314	0.25 307	2.54 337	0.53 331	0.61 331	0.28 307	0.53 315	0.58 317

PWCK	0.90 330	1.24 343	0.63 336	1.55 327	0.86 327	1.23 324	1.04 324	1.09 346	0.75 335	0.70 337	0.81 342	1.52 337	0.91 332	0.71 321	0.46 321	0.41 322	0.74 344	0.47 329	3.07 351	0.67 340	0.58 341	0.45 335	0.95 327	0.74 343	0.74 336	0.41 323	0.70 327	0.76 330

IMH-64-1	0.91 331	0.98 332	0.53 325	1.64 329	1.01 335	1.62 333	1.75 340	0.76 335	0.74 333	0.33 309	0.61 328	0.87 321	0.95 334	2.61 343	0.53 324	0.42 323	0.49 323	0.36 323	0.96 326	0.55 327	0.40 320	0.31 315	3.11 343	0.51 328	0.82 337	0.37 319	0.60 323	0.78 332

IMH-64	0.91 331	0.98 332	0.53 325	1.64 329	1.01 335	1.62 333	1.75 340	0.76 335	0.74 333	0.33 309	0.61 328	0.87 321	0.95 334	2.61 343	0.53 324	0.42 323	0.49 323	0.36 323	0.96 326	0.55 327	0.40 320	0.31 315	3.11 343	0.51 328	0.82 337	0.37 319	0.60 323	0.78 332

IMH	0.95 333	1.00 336	0.55 329	1.66 336	1.00 333	1.69 338	1.78 342	0.76 335	0.77 336	0.34 313	0.61 328	1.01 327	1.07 342	2.69 345	0.58 327	0.46 328	0.51 326	0.38 326	0.98 329	0.60 331	0.40 320	0.32 319	3.11 343	0.53 331	0.83 340	0.48 330	0.65 325	0.79 334

LVE	0.97 334	0.99 334	0.73 343	1.89 341	1.39 343	1.65 337	1.53 334	0.79 339	0.65 330	0.81 341	0.92 344	0.74 310	1.01 338	2.21 340	0.58 327	0.48 329	0.59 333	0.54 338	1.13 336	0.64 337	0.46 331	0.40 331	2.73 341	0.69 339	0.85 341	0.50 332	0.85 338	0.54 312

WAO-8	1.02 335	1.14 340	0.79 344	1.64 329	1.25 340	1.78 340	1.57 337	0.93 341	1.01 344	0.81 341	0.68 334	1.72 339	1.03 340	2.08 335	0.82 340	0.68 342	0.65 336	0.53 335	1.09 332	0.82 345	0.48 334	0.38 327	0.81 325	0.75 344	1.12 348	0.77 344	0.96 341	1.21 345

Venus	1.02 335	1.14 340	0.79 344	1.64 329	1.25 340	1.78 340	1.57 337	0.93 341	1.01 344	0.81 341	0.68 334	1.72 339	1.03 340	2.08 335	0.82 340	0.68 342	0.65 336	0.53 335	1.09 332	0.82 345	0.48 334	0.38 327	0.81 325	0.75 344	1.12 348	0.77 344	0.96 341	1.21 345

Dean	1.08 337	1.06 338	0.80 346	2.30 346	1.35 342	1.99 344	1.58 339	0.93 341	0.93 340	0.88 346	0.78 338	1.21 331	1.22 344	2.13 338	0.67 334	0.60 338	0.62 335	0.57 339	1.25 341	0.74 343	0.46 331	0.37 326	2.72 340	0.71 340	1.00 345	0.60 339	1.05 345	0.64 321

TorneroNet-64	1.09 338	1.03 337	0.60 332	1.99 342	0.92 328	2.06 346	2.05 343	0.63 330	0.87 337	0.58 333	0.49 323	1.90 343	1.89 349	2.91 350	0.67 334	0.51 332	0.48 322	0.47 329	1.23 339	0.61 333	0.35 314	0.38 327	3.33 346	0.57 334	0.64 333	0.52 333	0.69 326	1.15 343

TorneroNet	1.11 339	1.11 339	0.67 340	2.05 344	1.00 333	2.29 347	2.05 343	0.65 332	0.89 339	0.68 336	0.57 327	1.74 342	1.26 345	2.97 352	0.71 337	0.52 333	0.50 325	0.51 334	1.18 338	0.65 339	0.41 324	0.44 333	3.48 347	0.58 337	0.67 334	0.49 331	0.85 338	1.02 341

ktn	1.26 340	1.42 345	0.57 330	1.65 335	1.61 348	1.75 339	2.16 346	0.86 340	1.75 351	0.89 347	1.11 349	1.18 329	0.96 336	2.60 342	1.03 345	0.73 346	0.82 346	0.61 343	1.47 345	0.76 344	0.70 344	0.69 347	3.64 349	0.73 341	0.93 343	0.81 347	1.20 348	1.25 347

notaker	1.30 341	1.44 346	0.61 333	2.42 349	1.51 345	2.40 349	2.31 348	0.95 344	1.64 349	0.79 340	1.07 347	1.73 341	1.18 343	3.10 354	1.04 346	0.69 344	0.70 341	0.50 332	1.66 347	0.85 347	0.56 338	0.47 336	3.67 350	0.80 346	0.62 332	0.58 337	0.81 336	0.95 337

KSHMR	1.34 342	1.44 346	1.07 350	2.31 347	1.48 344	2.31 348	2.15 345	1.22 347	1.07 347	1.13 350	1.07 347	1.30 334	0.96 336	2.92 351	1.12 347	0.95 349	0.87 347	0.84 348	1.34 342	0.97 348	0.74 347	0.60 342	3.48 347	1.07 352	0.99 344	0.77 344	1.01 344	1.06 342

UNDER WATER-64	1.42 343	1.40 344	0.92 349	2.88 351	1.97 351	2.82 351	2.72 351	1.37 350	0.94 342	1.04 349	1.15 350	1.96 345	1.33 347	3.07 353	0.80 338	0.56 335	0.70 341	0.58 340	1.17 337	0.55 327	0.45 329	0.54 340	3.98 353	0.92 349	1.03 346	1.13 350	0.81 336	1.60 352

UNDER WATER	1.42 343	1.45 348	0.89 348	2.87 350	1.98 352	2.78 350	2.64 350	1.29 348	1.04 346	0.87 345	0.98 345	1.95 344	1.30 346	3.12 355	0.87 343	0.63 340	0.68 340	0.58 340	1.23 339	0.61 333	0.44 327	0.50 337	3.95 352	0.99 351	1.09 347	1.04 348	0.88 340	1.67 354

JetRed	1.64 345	1.79 351	1.70 352	1.59 328	1.52 346	2.02 345	2.26 347	1.52 352	1.47 348	0.82 344	0.78 338	2.67 348	0.43 311	1.78 330	1.47 350	1.56 351	1.74 349	2.93 353	1.44 344	1.10 350	2.36 351	2.20 350	1.98 331	0.98 350	1.19 351	1.77 353	1.58 352	1.56 351

HanzoNet	1.79 346	1.65 350	0.85 347	2.31 347	1.74 349	2.83 352	2.55 349	1.29 348	1.86 352	0.92 348	1.28 351	4.71 353	3.85 352	3.43 356	0.96 344	0.79 347	1.10 348	0.95 349	2.68 350	1.04 349	0.93 349	0.92 348	3.78 351	0.73 341	1.15 350	1.07 349	1.29 349	1.61 353

MADNet++	1.87 347	1.58 349	1.74 353	1.28 323	1.74 349	1.25 325	1.55 335	1.63 353	2.10 353	1.84 352	2.24 352	2.56 347	2.74 350	0.75 322	1.43 348	1.55 350	2.00 350	1.47 351	2.11 349	2.11 352	3.28 352	3.23 351	1.22 328	2.22 354	1.23 352	2.58 354	1.77 353	1.36 348

LSM0	3.23 348	0.28 301	0.18 281	0.38 295	0.30 300	0.39 304	0.37 298	0.51 323	0.32 312	0.45 325	0.47 322	0.71 307	0.59 320	0.19 275	16.94 356	59.67 362	0.37 315	0.26 305	1.34 342	0.34 319	0.45 329	0.34 324	0.23 287	0.28 305	0.38 314	0.31 314	0.53 315	0.53 310

PML	8.17 349	7.65 356	3.51 354	9.56 358	5.16 353	9.57 359	5.23 356	6.49 356	17.89 359	6.44 355	3.24 353	16.63 356	29.28 362	5.47 357	6.12 351	3.95 352	7.38 353	2.69 352	20.47 359	4.69 354	3.59 353	3.96 352	3.98 353	4.20 355	5.71 355	4.30 355	16.67 360	6.70 355

DGTPSM_ROB	8.61 350	3.65 352	8.39 355	2.97 352	5.68 354	3.37 353	4.40 354	3.70 354	9.03 354	3.00 353	6.91 354	3.52 350	10.03 353	2.69 345	10.46 352	10.76 353	3.81 351	12.88 355	4.73 352	10.21 355	5.93 354	13.78 355	4.46 355	8.55 356	10.09 358	27.91 359	11.05 358	30.64 359

DPSMNet_ROB	8.62 351	3.66 353	8.40 356	2.97 352	5.69 355	3.37 353	4.40 354	3.70 354	9.03 354	3.00 353	6.93 355	3.52 350	10.07 354	2.69 345	10.46 352	10.76 353	3.81 351	12.88 355	4.76 353	10.21 355	5.93 354	13.78 355	4.47 357	8.55 356	10.10 359	27.91 359	11.06 359	30.64 359

LRCNet_RVC	9.94 352	17.32 359	0.72 342	25.08 360	21.25 361	23.72 361	20.86 359	1.45 351	0.48 327	21.28 361	13.07 358	22.69 360	3.57 351	28.32 362	0.47 323	0.27 313	8.45 354	1.25 350	23.54 360	4.04 353	0.47 333	0.33 320	26.91 360	1.58 353	0.35 310	0.22 274	0.43 309	0.38 287

DLNR_Zeroshot_test	10.02 353	31.66 363	0.05 89	54.25 363	0.10 177	0.18 244	50.40 363	0.19 214	0.08 116	0.27 269	0.07 90	0.20 206	0.04 63	0.14 252	60.23 362	70.55 363	0.34 308	0.18 274	0.26 262	0.11 183	0.20 223	0.08 102	0.07 159	0.09 193	0.19 224	0.15 180	0.20 230	0.25 247

DPSM_ROB	12.93 354	6.06 354	9.07 357	4.34 354	6.33 356	4.24 355	3.55 352	8.20 357	10.79 356	6.62 356	7.89 356	9.68 354	12.99 356	2.78 348	12.36 354	13.66 355	8.95 355	16.55 358	9.69 354	12.30 357	16.52 358	17.76 358	2.26 333	10.59 358	28.41 360	36.73 361	31.10 361	39.69 361

DPSM	12.93 354	6.06 354	9.07 357	4.34 354	6.33 356	4.24 355	3.55 352	8.20 357	10.79 356	6.62 356	7.89 356	9.68 354	12.99 356	2.78 348	12.36 354	13.66 355	8.95 355	16.55 358	9.69 354	12.30 357	16.52 358	17.76 358	2.26 333	10.59 358	28.41 360	36.73 361	31.10 361	39.69 361

HaxPig	16.12 356	19.70 360	18.82 361	21.25 359	20.53 360	21.35 360	22.27 360	17.00 361	14.68 358	19.29 360	17.18 361	18.07 357	12.18 355	22.52 360	17.87 357	14.95 357	17.87 359	9.54 354	18.95 356	15.62 359	9.98 356	7.75 353	23.74 359	15.32 360	4.46 354	12.22 358	6.85 355	15.21 358

MEDIAN_ROB	20.51 357	25.88 361	24.09 362	26.47 361	25.52 362	25.87 362	26.98 361	21.19 362	19.61 360	28.55 362	22.12 362	24.85 361	16.74 358	26.52 361	23.53 358	18.59 358	22.10 360	14.86 357	26.41 361	23.30 360	15.47 357	11.96 354	27.64 361	18.47 361	7.32 356	9.55 357	8.34 357	11.88 357

AVERAGE_ROB	24.46 358	29.85 362	27.17 363	31.26 362	29.68 363	30.01 363	31.43 362	26.55 363	24.57 363	34.19 363	27.26 363	31.45 362	21.40 359	30.75 363	28.23 361	24.11 359	26.75 361	21.47 360	30.01 362	27.38 363	20.81 360	16.76 357	32.29 362	24.48 364	8.40 357	7.77 356	7.95 356	8.54 356

CasAABBNet	25.99 359	12.23 358	18.16 359	8.64 356	12.70 359	8.22 357	7.18 357	16.43 359	21.85 361	13.64 359	15.80 359	19.61 359	26.12 360	5.47 357	25.18 360	27.55 361	17.67 357	33.30 361	19.65 358	24.62 361	33.10 361	35.23 360	4.49 358	21.39 363	57.22 362	74.08 363	62.47 363	79.73 363

FlowAnything	26.05 360	11.98 357	18.33 360	8.70 357	12.62 358	8.34 358	7.20 358	16.56 360	21.86 362	13.57 358	16.00 360	19.55 358	26.21 361	5.55 359	24.94 359	27.47 360	17.85 358	33.34 362	19.39 357	24.73 362	33.38 362	35.79 361	4.46 355	21.36 362	57.29 363	74.31 364	62.56 364	79.87 364

GS-Stereo																							0.01 2	0.03 28	0.04 12	0.04 11	0.04 30	0.03 9

FSD		0.25 291	0.25 301	0.27 284	0.25 287	0.25 280	0.33 296	0.30 287	0.18 255	0.21 161	0.18 251			0.29 298	0.24 300	0.26 309			0.28 270	0.21 286				0.28 305	0.27 284	0.24 281	0.27 274	0.27 256

STTRV1_RVC		0.26 295	0.22 299	0.35 289	0.28 294	0.32 292	0.29 294	0.36 304	0.33 314	0.27 269	0.27 301	0.42 280	0.41 310	0.48 313		0.19 300	0.59 333	0.20 285		0.30 311	0.59 343			0.43 324	0.26 281	0.56 335	0.34 292	0.67 324

DPSimNet_ROB		1.23 342	1.31 351	1.49 326	1.60 347	1.34 328	1.37 328	0.68 333	1.70 350	1.68 351	1.03 346	1.48 336	0.82 329	2.08 335	1.45 349	0.92 348		0.81 347	1.64 346	1.41 351	1.08 350	1.28 349	0.79 324	0.87 348		1.26 351	1.18 347	1.16 344

Low-res two-view benchmark