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.

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

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

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

AIO-test2	0.11 3	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 6	0.04 3	0.13 18	0.12 26	0.11 12	0.15 31	0.16 23	0.07 8	0.06 14	0.17 5	0.20 13	0.15 5	0.14 10	0.16 8	0.12 6	0.17 11	0.20 19	0.06 4	0.08 8	0.11 3	0.15 13	0.10 3	0.11 3

qqai	0.12 4	0.09 5	0.10 23	0.08 12	0.07 10	0.06 3	0.06 19	0.10 4	0.10 17	0.09 7	0.18 43	0.12 9	0.07 8	0.04 3	0.20 12	0.20 13	0.15 5	0.13 7	0.17 9	0.13 14	0.17 11	0.12 3	0.08 17	0.08 8	0.15 6	0.14 9	0.18 8	0.13 15

quiztm	0.12 4	0.12 13	0.11 33	0.07 6	0.06 5	0.06 3	0.05 8	0.11 6	0.11 20	0.07 3	0.10 19	0.13 12	0.07 8	0.05 6	0.23 22	0.18 5	0.14 4	0.11 3	0.14 3	0.12 6	0.21 23	0.15 5	0.08 17	0.08 8	0.15 6	0.13 6	0.27 39	0.12 8

Pointernet	0.12 4	0.09 5	0.06 3	0.07 6	0.06 5	0.09 16	0.08 40	0.13 18	0.06 3	0.12 21	0.09 13	0.10 3	0.07 8	0.06 14	0.21 14	0.18 5	0.19 18	0.12 5	0.18 12	0.09 3	0.17 11	0.16 8	0.08 17	0.07 5	0.16 8	0.12 3	0.25 30	0.12 8

LACA2	0.13 7	0.12 13	0.08 7	0.10 20	0.08 19	0.12 32	0.07 27	0.09 3	0.09 12	0.14 28	0.05 5	0.27 57	0.08 17	0.06 14	0.18 6	0.19 8	0.15 5	0.16 14	0.19 15	0.11 5	0.14 4	0.19 14	0.06 4	0.07 5	0.17 13	0.15 13	0.17 6	0.13 15

NLCSM	0.13 7	0.11 11	0.07 4	0.10 20	0.07 10	0.12 32	0.07 27	0.17 46	0.17 52	0.09 7	0.30 88	0.13 12	0.28 121	0.07 23	0.15 3	0.16 3	0.13 3	0.11 3	0.14 3	0.09 3	0.12 3	0.15 5	0.07 13	0.09 21	0.13 4	0.22 48	0.18 8	0.11 3

BridgeDepth	0.13 7	0.13 17	0.10 23	0.11 27	0.08 19	0.11 24	0.06 19	0.11 6	0.10 17	0.11 12	0.06 6	0.31 63	0.08 17	0.06 14	0.21 14	0.18 5	0.15 5	0.15 12	0.17 9	0.12 6	0.16 10	0.19 14	0.05 3	0.08 8	0.19 27	0.18 26	0.22 17	0.14 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.13 7	0.08 4	0.07 4	0.07 6	0.07 10	0.07 6	0.06 19	0.11 6	0.09 12	0.16 42	0.10 19	0.17 29	0.06 3	0.05 6	0.18 6	0.20 13	0.22 27	0.19 27	0.22 29	0.13 14	0.23 30	0.16 8	0.07 13	0.06 3	0.17 13	0.12 3	0.21 13	0.14 18

MLG-Stereo	0.13 7	0.10 9	0.08 7	0.06 3	0.08 19	0.06 3	0.04 3	0.11 6	0.09 12	0.15 34	0.08 11	0.16 23	0.06 3	0.05 6	0.18 6	0.20 13	0.22 27	0.19 27	0.19 15	0.12 6	0.21 23	0.16 8	0.06 4	0.06 3	0.17 13	0.12 3	0.21 13	0.14 18

CoSv	0.13 7	0.17 42	0.08 7	0.08 12	0.07 10	0.17 60	0.07 27	0.15 29	0.10 17	0.13 26	0.06 6	0.11 5	0.07 8	0.04 3	0.18 6	0.22 21	0.21 23	0.13 7	0.22 29	0.12 6	0.21 23	0.13 4	0.06 4	0.08 8	0.23 48	0.15 13	0.19 10	0.11 3

CroCo-Stereo	0.13 7	0.09 5	0.08 7	0.07 6	0.04 3	0.07 6	0.04 3	0.14 26	0.06 3	0.11 12	0.03 3	0.13 12	0.06 3	0.04 3	0.25 30	0.29 41	0.21 23	0.19 27	0.20 24	0.12 6	0.26 42	0.21 21	0.06 4	0.07 5	0.22 41	0.19 29	0.23 20	0.15 24
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
111111	0.14 14	0.16 36	0.08 7	0.12 35	0.10 34	0.07 6	0.06 19	0.12 13	0.12 26	0.07 3	0.11 21	0.15 20	0.09 26	0.05 6	0.26 35	0.25 26	0.22 27	0.18 23	0.19 15	0.14 21	0.24 34	0.27 38	0.11 52	0.08 8	0.16 8	0.14 9	0.19 10	0.11 3

MM-Stereo_test3	0.14 14	0.13 17	0.09 16	0.10 20	0.07 10	0.07 6	0.05 8	0.19 50	0.14 39	0.15 34	0.07 8	0.13 12	0.06 3	0.07 23	0.16 4	0.17 4	0.24 38	0.16 14	0.21 27	0.13 14	0.19 18	0.22 23	0.08 17	0.08 8	0.16 8	0.13 6	0.29 45	0.15 24

MM-Stereo_test1	0.14 14	0.14 26	0.09 16	0.11 27	0.06 5	0.08 12	0.05 8	0.15 29	0.11 20	0.16 42	0.08 11	0.15 20	0.07 8	0.07 23	0.19 10	0.21 18	0.23 35	0.18 23	0.22 29	0.16 31	0.20 19	0.18 11	0.09 30	0.09 21	0.18 21	0.14 9	0.25 30	0.15 24

AIO-test1	0.14 14	0.09 5	0.08 7	0.07 6	0.07 10	0.11 24	0.04 3	0.17 46	0.14 39	0.15 34	0.17 39	0.19 39	0.08 17	0.09 41	0.22 18	0.26 29	0.20 20	0.16 14	0.15 6	0.16 31	0.18 16	0.21 21	0.08 17	0.08 8	0.14 5	0.14 9	0.13 4	0.12 8

WQFJX1	0.15 18	0.15 31	0.08 7	0.10 20	0.08 19	0.09 16	0.05 8	0.16 38	0.19 61	0.10 9	0.31 93	0.12 9	0.31 145	0.08 32	0.20 12	0.19 8	0.16 10	0.12 5	0.15 6	0.12 6	0.15 8	0.22 23	0.11 52	0.10 25	0.17 13	0.22 48	0.23 20	0.12 8

NLSM3	0.15 18	0.13 17	0.10 23	0.11 27	0.10 34	0.11 24	0.08 40	0.16 38	0.17 52	0.11 12	0.19 47	0.12 9	0.14 53	0.11 55	0.24 27	0.21 18	0.20 20	0.18 23	0.17 9	0.13 14	0.17 11	0.18 11	0.09 30	0.11 32	0.18 21	0.23 57	0.27 39	0.18 41

LG-Stereo	0.15 18	0.11 11	0.08 7	0.09 18	0.11 41	0.12 32	0.05 8	0.15 29	0.11 20	0.19 56	0.13 26	0.26 54	0.09 26	0.06 14	0.27 38	0.23 23	0.23 35	0.17 22	0.19 15	0.15 26	0.24 34	0.23 27	0.06 4	0.08 8	0.18 21	0.17 20	0.24 24	0.15 24

AIO-Stereo	0.15 18	0.17 42	0.12 40	0.17 64	0.10 34	0.12 32	0.06 19	0.11 6	0.08 9	0.10 9	0.15 31	0.13 12	0.09 26	0.08 32	0.24 27	0.25 26	0.21 23	0.21 38	0.21 27	0.19 43	0.23 30	0.28 43	0.08 17	0.12 46	0.17 13	0.15 13	0.24 24	0.12 8

ProNet	0.15 18	0.13 17	0.15 52	0.12 35	0.07 10	0.15 52	0.13 79	0.13 18	0.06 3	0.08 5	0.26 77	0.10 3	0.06 3	0.08 32	0.28 43	0.25 26	0.22 27	0.19 27	0.19 15	0.15 26	0.21 23	0.15 5	0.13 69	0.12 46	0.17 13	0.13 6	0.17 6	0.12 8

CroCo-Stereo Lap2	0.15 18	0.10 9	0.08 7	0.08 12	0.08 19	0.08 12	0.05 8	0.12 13	0.06 3	0.22 64	0.07 8	0.16 23	0.07 8	0.05 6	0.22 18	0.29 41	0.22 27	0.20 32	0.26 47	0.12 6	0.29 51	0.22 23	0.06 4	0.09 21	0.24 50	0.23 57	0.20 12	0.16 29

PointNet	0.16 24	0.13 17	0.11 33	0.10 20	0.07 10	0.13 39	0.07 27	0.23 56	0.14 39	0.17 48	0.15 31	0.15 20	0.13 48	0.06 14	0.24 27	0.20 13	0.17 12	0.13 7	0.14 3	0.13 14	0.24 34	0.24 31	0.08 17	0.10 25	0.22 41	0.19 29	0.37 67	0.21 49

LACA1	0.16 24	0.16 36	0.13 44	0.11 27	0.10 34	0.12 32	0.07 27	0.13 18	0.14 39	0.14 28	0.09 13	0.19 39	0.13 48	0.10 47	0.21 14	0.23 23	0.20 20	0.23 46	0.19 15	0.14 21	0.18 16	0.22 23	0.07 13	0.10 25	0.21 37	0.20 35	0.24 24	0.20 46

MatchStereo	0.16 24	0.14 26	0.12 40	0.07 6	0.12 46	0.07 6	0.07 27	0.16 38	0.17 52	0.08 5	0.13 26	0.14 18	0.13 48	0.12 59	0.26 35	0.27 33	0.18 15	0.21 38	0.19 15	0.20 51	0.21 23	0.29 44	0.08 17	0.12 46	0.22 41	0.22 48	0.22 17	0.19 45
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.16 24	0.14 26	0.09 16	0.11 27	0.09 26	0.13 39	0.08 40	0.15 29	0.17 52	0.11 12	0.38 119	0.11 5	0.29 127	0.08 32	0.23 22	0.19 8	0.18 15	0.16 14	0.19 15	0.13 14	0.14 4	0.19 14	0.12 60	0.11 32	0.16 8	0.19 29	0.24 24	0.16 29

WQFJX	0.16 24	0.13 17	0.09 16	0.11 27	0.09 26	0.13 39	0.09 53	0.13 18	0.16 50	0.11 12	0.35 110	0.11 5	0.37 197	0.06 14	0.19 10	0.19 8	0.15 5	0.14 10	0.18 12	0.14 21	0.14 4	0.18 11	0.10 40	0.11 32	0.18 21	0.21 38	0.22 17	0.16 29

NLMM	0.16 24	0.14 26	0.09 16	0.11 27	0.09 26	0.13 39	0.08 40	0.15 29	0.17 52	0.11 12	0.38 119	0.11 5	0.29 127	0.08 32	0.23 22	0.19 8	0.18 15	0.16 14	0.19 15	0.13 14	0.14 4	0.19 14	0.12 60	0.11 32	0.16 8	0.19 29	0.24 24	0.16 29

MonStereo	0.16 24	0.14 26	0.13 44	0.13 39	0.12 46	0.10 22	0.08 40	0.11 6	0.12 26	0.14 28	0.13 26	0.17 29	0.11 37	0.07 23	0.25 30	0.27 33	0.23 35	0.18 23	0.22 29	0.16 31	0.20 19	0.26 33	0.08 17	0.08 8	0.23 48	0.18 26	0.24 24	0.24 56

MM-Stereo_test2	0.16 24	0.20 51	0.11 33	0.15 52	0.11 41	0.08 12	0.05 8	0.14 26	0.11 20	0.20 57	0.09 13	0.13 12	0.09 26	0.09 41	0.23 22	0.27 33	0.25 42	0.20 32	0.20 24	0.20 51	0.26 42	0.29 44	0.11 52	0.10 25	0.17 13	0.15 13	0.21 13	0.16 29

GREAT-IGEV	0.16 24	0.15 31	0.11 33	0.08 12	0.06 5	0.08 12	0.05 8	0.16 38	0.12 26	0.12 21	0.13 26	0.25 52	0.09 26	0.09 41	0.29 44	0.30 45	0.25 42	0.16 14	0.23 37	0.15 26	0.20 19	0.29 44	0.09 30	0.11 32	0.17 13	0.17 20	0.32 55	0.12 8
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.16 24	0.12 13	0.09 16	0.06 3	0.06 5	0.09 16	0.04 3	0.16 38	0.06 3	0.15 34	0.04 4	0.18 35	0.07 8	0.05 6	0.25 30	0.31 50	0.26 46	0.24 52	0.27 51	0.18 39	0.29 51	0.26 33	0.06 4	0.08 8	0.29 58	0.23 57	0.23 20	0.20 46

RSM	0.16 24	0.16 36	0.12 40	0.14 45	0.09 26	0.15 52	0.06 19	0.10 4	0.08 9	0.10 9	0.17 39	0.14 18	0.10 31	0.07 23	0.25 30	0.26 29	0.22 27	0.20 32	0.18 12	0.19 43	0.25 39	0.31 55	0.09 30	0.11 32	0.18 21	0.16 18	0.28 42	0.15 24

MoCha-V2	0.16 24	0.15 31	0.11 33	0.12 35	0.09 26	0.11 24	0.09 53	0.13 18	0.08 9	0.13 26	0.19 47	0.17 29	0.07 8	0.07 23	0.22 18	0.28 37	0.21 23	0.20 32	0.25 44	0.17 37	0.30 54	0.27 38	0.08 17	0.09 21	0.20 33	0.17 20	0.15 5	0.11 3

GSStereo	0.17 36	0.18 46	0.13 44	0.13 39	0.13 48	0.12 32	0.09 53	0.12 13	0.11 20	0.16 42	0.11 21	0.22 45	0.08 17	0.05 6	0.27 38	0.30 45	0.29 53	0.21 38	0.26 47	0.18 39	0.32 55	0.29 44	0.08 17	0.10 25	0.19 27	0.17 20	0.25 30	0.16 29

GASTEREO	0.17 36	0.16 36	0.10 23	0.14 45	0.10 34	0.11 24	0.07 27	0.12 13	0.15 47	0.14 28	0.09 13	0.18 35	0.11 37	0.06 14	0.35 54	0.30 45	0.24 38	0.20 32	0.23 37	0.17 37	0.24 34	0.31 55	0.12 60	0.11 32	0.20 33	0.21 38	0.29 45	0.14 18

MSCF	0.17 36	0.15 31	0.10 23	0.14 45	0.09 26	0.11 24	0.07 27	0.11 6	0.15 47	0.15 34	0.09 13	0.17 29	0.11 37	0.07 23	0.34 51	0.30 45	0.24 38	0.20 32	0.23 37	0.16 31	0.25 39	0.30 53	0.11 52	0.11 32	0.19 27	0.21 38	0.28 42	0.14 18

MLG-Stereo_test2	0.17 36	0.12 13	0.10 23	0.10 20	0.08 19	0.09 16	0.05 8	0.18 48	0.12 26	0.20 57	0.07 8	0.23 48	0.08 17	0.08 32	0.23 22	0.27 33	0.31 57	0.26 57	0.32 57	0.19 43	0.28 48	0.27 38	0.09 30	0.08 8	0.22 41	0.16 18	0.28 42	0.21 49

IGEV-Stereo++	0.17 36	0.24 62	0.10 23	0.13 39	0.13 48	0.10 22	0.05 8	0.15 29	0.13 35	0.12 21	0.18 43	0.16 23	0.12 44	0.07 23	0.27 38	0.26 29	0.22 27	0.19 27	0.22 29	0.18 39	0.22 29	0.34 59	0.10 40	0.08 8	0.18 21	0.17 20	0.25 30	0.17 36

RAFT	0.17 36	0.13 17	0.10 23	0.16 57	0.07 10	0.21 75	0.05 8	0.25 58	0.12 26	0.14 28	0.15 31	0.16 23	0.10 31	0.05 6	0.26 35	0.22 21	0.24 38	0.16 14	0.28 53	0.14 21	0.21 23	0.19 14	0.07 13	0.11 32	0.29 58	0.24 61	0.33 57	0.24 56

LACA3	0.18 42	0.16 36	0.13 44	0.13 39	0.11 41	0.14 45	0.10 65	0.14 26	0.14 39	0.17 48	0.11 21	0.30 61	0.11 37	0.13 63	0.31 46	0.26 29	0.19 18	0.23 46	0.22 29	0.15 26	0.23 30	0.29 44	0.09 30	0.11 32	0.24 50	0.21 38	0.30 49	0.26 60

NLMM1	0.18 42	0.15 31	0.09 16	0.08 12	0.09 26	0.11 24	0.07 27	0.15 29	0.21 76	0.12 21	0.37 115	0.22 45	0.54 242	0.08 32	0.21 14	0.21 18	0.17 12	0.16 14	0.22 29	0.15 26	0.15 8	0.23 27	0.11 52	0.11 32	0.19 27	0.21 38	0.25 30	0.13 15

NLSM1	0.18 42	0.13 17	0.10 23	0.11 27	0.11 41	0.15 52	0.08 40	0.20 52	0.20 71	0.11 12	0.40 125	0.18 35	0.44 216	0.09 41	0.22 18	0.24 25	0.16 10	0.15 12	0.20 24	0.14 21	0.17 11	0.26 33	0.10 40	0.11 32	0.19 27	0.25 66	0.27 39	0.14 18

RSM++	0.18 42	0.19 47	0.13 44	0.17 64	0.10 34	0.14 45	0.07 27	0.13 18	0.13 35	0.12 21	0.17 39	0.17 29	0.12 44	0.08 32	0.34 51	0.29 41	0.26 46	0.21 38	0.23 37	0.19 43	0.27 44	0.32 57	0.09 30	0.10 25	0.22 41	0.19 29	0.29 45	0.18 41

StereoVision	0.18 42	0.13 17	0.11 33	0.09 18	0.13 48	0.16 57	0.08 40	0.18 48	0.17 52	0.15 34	0.15 31	0.16 23	0.10 31	0.06 14	0.27 38	0.28 37	0.28 49	0.23 46	0.22 29	0.16 31	0.24 34	0.20 19	0.06 4	0.14 56	0.29 58	0.29 77	0.38 70	0.29 66

DispViT+	0.19 47	0.16 36	0.13 44	0.18 69	0.13 48	0.14 45	0.09 53	0.15 29	0.20 71	0.18 54	0.19 47	0.19 39	0.12 44	0.10 47	0.25 30	0.28 37	0.17 12	0.24 52	0.25 44	0.21 58	0.20 19	0.23 27	0.10 40	0.22 89	0.21 37	0.32 89	0.23 20	0.28 64

AdaDepth	0.19 47	0.19 47	0.11 33	0.12 35	0.14 58	0.13 39	0.09 53	0.16 38	0.15 47	0.14 28	0.18 43	0.19 39	0.10 31	0.08 32	0.31 46	0.33 62	0.28 49	0.24 52	0.26 47	0.18 39	0.25 39	0.29 44	0.09 30	0.12 46	0.20 33	0.20 35	0.32 55	0.24 56

GIP-stereo	0.19 47	0.22 55	0.13 44	0.15 52	0.09 26	0.09 16	0.07 27	0.12 13	0.09 12	0.16 42	0.13 26	0.17 29	0.08 17	0.15 72	0.45 80	0.31 50	0.25 42	0.21 38	0.25 44	0.20 51	0.27 44	0.32 57	0.08 17	0.13 54	0.22 41	0.22 48	0.35 62	0.17 36

GEAStereo	0.20 50	0.22 55	0.16 56	0.19 72	0.14 58	0.14 45	0.09 53	0.16 38	0.13 35	0.15 34	0.11 21	0.23 48	0.08 17	0.10 47	0.36 58	0.31 50	0.28 49	0.21 38	0.24 41	0.19 43	0.35 64	0.35 62	0.10 40	0.12 46	0.21 37	0.21 38	0.30 49	0.18 41

gasm-f	0.20 50	0.22 55	0.16 56	0.19 72	0.14 58	0.14 45	0.09 53	0.16 38	0.13 35	0.15 34	0.11 21	0.23 48	0.08 17	0.10 47	0.36 58	0.31 50	0.28 49	0.21 38	0.24 41	0.19 43	0.35 64	0.35 62	0.10 40	0.12 46	0.21 37	0.21 38	0.30 49	0.18 41

RAStereo	0.20 50	0.17 42	0.10 23	0.08 12	0.08 19	0.09 16	0.06 19	0.21 53	0.09 12	0.45 98	0.09 13	0.26 54	0.08 17	0.07 23	0.30 45	0.28 37	0.29 53	0.26 57	0.34 62	0.16 31	0.37 71	0.27 38	0.09 30	0.11 32	0.30 68	0.23 57	0.25 30	0.23 53

Occ-G	0.20 50	0.26 67	0.16 56	0.17 64	0.14 58	0.15 52	0.07 27	0.13 18	0.11 20	0.11 12	0.25 73	0.20 44	0.10 31	0.10 47	0.44 78	0.33 62	0.25 42	0.23 46	0.30 55	0.21 58	0.27 44	0.37 69	0.11 52	0.15 58	0.20 33	0.18 26	0.30 49	0.17 36

BridgeDepth_RVC	0.21 54	0.21 53	0.15 52	0.14 45	0.14 58	0.17 60	0.09 53	0.26 59	0.23 86	0.17 48	0.17 39	0.24 51	0.15 59	0.14 68	0.31 46	0.31 50	0.22 27	0.23 46	0.27 51	0.21 58	0.23 30	0.27 38	0.10 40	0.12 46	0.27 54	0.30 79	0.30 49	0.36 86
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AEACV	0.21 54	0.31 80	0.15 52	0.17 64	0.13 48	0.12 32	0.07 27	0.15 29	0.07 8	0.16 42	0.16 38	0.18 35	0.11 37	0.12 59	0.35 54	0.34 66	0.33 59	0.24 52	0.38 67	0.21 58	0.28 48	0.41 78	0.12 60	0.11 32	0.22 41	0.22 48	0.26 38	0.17 36

VIP-Stereo	0.23 56	0.20 51	0.21 84	0.14 45	0.11 41	0.14 45	0.06 19	0.29 65	0.19 61	0.20 57	0.28 83	0.28 59	0.11 37	0.12 59	0.38 68	0.31 50	0.38 74	0.27 60	0.33 58	0.22 65	0.35 64	0.29 44	0.12 60	0.17 68	0.27 54	0.21 38	0.25 30	0.29 66

DEFOM-Stereo	0.23 56	0.19 47	0.12 40	0.18 69	0.13 48	0.21 75	0.08 40	0.19 50	0.14 39	0.16 42	0.24 68	0.22 45	0.10 31	0.12 59	0.36 58	0.35 70	0.35 66	0.29 68	0.33 58	0.24 73	0.33 57	0.29 44	0.13 69	0.12 46	0.29 58	0.22 48	0.49 92	0.29 66

MLG-Stereo_test3	0.25 58	0.17 42	0.14 51	0.14 45	0.17 75	0.17 60	0.09 53	0.21 53	0.12 26	0.21 61	0.20 56	0.35 71	0.11 37	0.15 72	0.33 50	0.31 50	0.33 59	0.28 65	0.64 147	0.20 51	0.43 80	0.69 138	0.11 52	0.16 63	0.24 50	0.21 38	0.34 60	0.26 60

delet	0.25 58	0.25 65	0.23 98	0.25 104	0.20 88	0.29 119	0.16 104	0.22 55	0.18 59	0.23 66	0.26 77	0.27 57	0.16 63	0.26 168	0.35 54	0.31 50	0.32 58	0.27 60	0.24 41	0.24 73	0.32 55	0.25 32	0.17 96	0.21 85	0.30 68	0.26 67	0.33 57	0.31 73

AIO_rvc	0.26 60	0.34 86	0.16 56	0.19 72	0.15 66	0.19 69	0.11 69	0.39 76	0.22 81	0.30 71	0.15 31	0.32 66	0.13 48	0.19 96	0.37 65	0.34 66	0.34 64	0.23 46	0.40 69	0.22 65	0.44 84	0.61 125	0.14 77	0.15 58	0.30 68	0.22 48	0.33 57	0.21 49

TDLM	0.26 60	0.31 80	0.23 98	0.23 93	0.28 134	0.24 99	0.20 134	0.26 59	0.22 81	0.18 54	0.55 188	0.31 63	0.23 97	0.17 87	0.27 38	0.32 59	0.33 59	0.29 68	0.26 47	0.23 70	0.29 51	0.26 33	0.16 89	0.22 89	0.25 53	0.22 48	0.29 45	0.30 70

TS12	0.27 62	0.27 69	0.20 75	0.16 57	0.16 71	0.22 82	0.12 73	0.41 78	0.19 61	0.17 48	0.30 88	0.35 71	0.16 63	0.16 77	0.36 58	0.32 59	0.29 53	0.27 60	0.40 69	0.22 65	0.33 57	0.35 62	0.13 69	0.18 71	0.36 94	0.28 73	0.41 76	0.41 101

TS	0.27 62	0.27 69	0.20 75	0.16 57	0.16 71	0.22 82	0.12 73	0.41 78	0.19 61	0.17 48	0.30 88	0.35 71	0.16 63	0.16 77	0.36 58	0.32 59	0.29 53	0.27 60	0.40 69	0.22 65	0.33 57	0.35 62	0.13 69	0.18 71	0.36 94	0.28 73	0.41 76	0.41 101

LG-G_1	0.27 62	0.22 55	0.19 72	0.23 93	0.23 97	0.23 88	0.13 79	0.28 63	0.12 26	0.21 61	0.21 59	0.35 71	0.15 59	0.18 90	0.39 70	0.35 70	0.36 69	0.32 81	0.52 98	0.27 89	0.40 74	0.52 97	0.10 40	0.15 58	0.29 58	0.24 61	0.37 67	0.34 80

LG-G	0.27 62	0.22 55	0.19 72	0.23 93	0.23 97	0.23 88	0.13 79	0.28 63	0.12 26	0.21 61	0.21 59	0.35 71	0.15 59	0.18 90	0.39 70	0.35 70	0.36 69	0.32 81	0.52 98	0.27 89	0.40 74	0.52 97	0.10 40	0.15 58	0.29 58	0.24 61	0.37 67	0.34 80

MaDis-Stereo	0.27 62	0.21 53	0.16 56	0.10 20	0.10 34	0.11 24	0.08 40	0.24 57	0.14 39	0.36 77	0.19 47	0.36 78	0.13 48	0.09 41	0.39 70	0.38 77	0.39 79	0.35 97	0.56 119	0.21 58	0.41 76	0.36 68	0.13 69	0.16 63	0.41 113	0.39 116	0.40 73	0.49 121

anonymousdsp	0.27 62	0.23 60	0.20 75	0.16 57	0.14 58	0.18 65	0.10 65	0.37 73	0.19 61	0.32 75	0.27 81	0.33 69	0.12 44	0.15 72	0.46 82	0.36 74	0.33 59	0.29 68	0.40 69	0.25 80	0.47 102	0.52 97	0.13 69	0.16 63	0.29 58	0.19 29	0.54 107	0.20 46

iRaftStereo_RVC	0.27 62	0.27 69	0.17 63	0.14 45	0.14 58	0.19 69	0.10 65	0.44 89	0.14 39	0.36 77	0.36 111	0.32 66	0.16 63	0.13 63	0.32 49	0.30 45	0.38 74	0.29 68	0.35 64	0.23 70	0.42 77	0.52 97	0.12 60	0.19 76	0.29 58	0.28 73	0.42 79	0.27 63

LG-Stereo_L2	0.28 69	0.31 80	0.18 66	0.13 39	0.13 48	0.14 45	0.08 40	0.42 85	0.21 76	0.48 112	0.23 66	0.40 89	0.14 53	0.17 87	0.46 82	0.42 90	0.40 84	0.29 68	0.41 75	0.21 58	0.46 93	0.44 85	0.10 40	0.15 58	0.31 72	0.22 48	0.34 60	0.33 78

LG-Stereo_L1	0.28 69	0.30 76	0.18 66	0.13 39	0.13 48	0.15 52	0.08 40	0.41 78	0.21 76	0.49 120	0.21 59	0.40 89	0.15 59	0.16 77	0.44 78	0.44 97	0.39 79	0.29 68	0.40 69	0.20 51	0.47 102	0.42 80	0.09 30	0.16 63	0.33 82	0.21 38	0.38 70	0.35 83

LGtest1	0.28 69	0.19 47	0.21 84	0.16 57	0.18 80	0.16 57	0.09 53	0.27 62	0.16 50	0.22 64	0.28 83	0.29 60	0.14 53	0.14 68	0.37 65	0.37 76	0.39 79	0.34 90	0.49 91	0.27 89	0.43 80	0.72 145	0.14 77	0.17 68	0.33 82	0.26 67	0.40 73	0.31 73

RAFT + AFF	0.28 69	0.26 67	0.19 72	0.22 82	0.13 48	0.20 73	0.13 79	0.41 78	0.19 61	0.44 96	0.19 47	0.42 98	0.14 53	0.09 41	0.71 133	0.31 50	0.42 88	0.21 38	0.55 113	0.24 73	0.48 105	0.35 62	0.13 69	0.17 68	0.29 58	0.24 61	0.21 13	0.17 36

RYNet	0.28 69	0.23 60	0.18 66	0.15 52	0.17 75	0.19 69	0.13 79	0.26 59	0.32 165	0.17 48	0.20 56	0.19 39	0.14 53	0.14 68	0.66 122	0.29 41	0.27 48	0.42 136	0.29 54	0.19 43	0.28 48	0.23 27	0.29 207	0.19 76	0.28 56	1.19 271	0.35 62	0.23 53

AIO_test	0.29 74	0.40 122	0.21 84	0.29 120	0.19 81	0.19 69	0.14 91	0.42 85	0.23 86	0.33 76	0.20 56	0.37 84	0.18 76	0.19 96	0.36 58	0.38 77	0.35 66	0.24 52	0.41 75	0.23 70	0.51 122	0.57 112	0.14 77	0.16 63	0.31 72	0.27 69	0.42 79	0.21 49

IGEV-Stereo+	0.29 74	0.25 65	0.15 52	0.22 82	0.14 58	0.13 39	0.08 40	0.35 70	0.20 71	0.55 153	0.25 73	0.38 85	0.14 53	0.16 77	0.36 58	0.39 84	0.40 84	0.36 106	0.50 92	0.26 83	0.45 89	0.65 132	0.12 60	0.13 54	0.30 68	0.20 35	0.35 62	0.23 53

AASNet	0.29 74	0.34 86	0.23 98	0.25 104	0.26 121	0.34 139	0.26 163	0.33 68	0.17 52	0.29 70	0.39 123	0.26 54	0.18 76	0.25 154	0.40 73	0.34 66	0.35 66	0.32 81	0.33 58	0.28 92	0.36 68	0.34 59	0.17 96	0.24 103	0.31 72	0.29 77	0.36 66	0.25 59

AANet_RVC	0.29 74	0.27 69	0.24 108	0.19 72	0.28 134	0.16 57	0.17 113	0.29 65	0.29 135	0.20 57	0.26 77	0.25 52	0.22 92	0.19 96	0.66 122	0.38 77	0.33 59	0.35 97	0.30 55	0.30 105	0.27 44	0.29 44	0.22 153	0.22 89	0.35 92	0.33 94	0.42 79	0.51 130

DFGA-Net	0.30 78	0.37 103	0.17 63	0.26 109	0.15 66	0.23 88	0.16 104	0.40 77	0.21 76	0.41 85	0.25 73	0.31 63	0.17 69	0.13 63	0.49 86	0.42 90	0.40 84	0.30 77	0.43 82	0.21 58	0.38 72	0.39 72	0.14 77	0.23 95	0.33 82	0.28 73	0.52 97	0.29 66

UniTT-Stereo	0.30 78	0.27 69	0.16 56	0.15 52	0.13 48	0.18 65	0.09 53	0.35 70	0.19 61	0.49 120	0.24 68	0.41 92	0.18 76	0.15 72	0.51 90	0.42 90	0.43 90	0.35 97	0.58 127	0.26 83	0.46 93	0.37 69	0.14 77	0.20 80	0.34 89	0.41 119	0.31 54	0.37 88

MMNet	0.30 78	0.29 75	0.23 98	0.27 113	0.26 121	0.26 106	0.19 120	0.34 69	0.24 93	0.25 67	0.30 88	0.35 71	0.16 63	0.32 211	0.41 75	0.34 66	0.37 72	0.35 97	0.41 75	0.28 92	0.33 57	0.26 33	0.18 107	0.25 119	0.33 82	0.31 86	0.47 88	0.32 76

test_5	0.31 81	0.39 116	0.17 63	0.23 93	0.15 66	0.21 75	0.14 91	0.54 121	0.20 71	0.39 83	0.41 127	0.44 106	0.35 182	0.10 47	0.53 93	0.39 84	0.34 64	0.32 81	0.34 62	0.22 65	0.33 57	0.47 89	0.10 40	0.23 95	0.29 58	0.30 79	0.52 97	0.31 73

YMNet	0.32 82	0.31 80	0.24 108	0.27 113	0.23 97	0.26 106	0.26 163	0.36 72	0.37 195	0.25 67	0.19 47	0.41 92	0.28 121	0.29 192	0.47 84	0.48 118	0.38 74	0.29 68	0.43 82	0.20 51	0.35 64	0.39 72	0.17 96	0.20 80	0.40 109	0.30 79	0.42 79	0.35 83

HUF	0.32 82	0.34 86	0.22 87	0.22 82	0.21 92	0.20 73	0.11 69	0.51 109	0.22 81	0.42 87	0.19 47	0.35 71	0.23 97	0.19 96	0.50 87	0.50 129	0.39 79	0.27 60	0.58 127	0.29 99	0.54 141	0.63 128	0.17 96	0.19 76	0.32 76	0.24 61	0.40 73	0.28 64

MIF-Stereo (partial)	0.32 82	0.44 146	0.18 66	0.16 57	0.16 71	0.21 75	0.12 73	0.37 73	0.23 86	0.37 81	0.24 68	0.33 69	0.17 69	0.14 68	0.50 87	0.48 118	0.47 104	0.38 115	0.43 82	0.26 83	0.46 93	0.47 89	0.18 107	0.22 89	0.40 109	0.32 89	0.51 96	0.43 110

RAFT_CTSACE	0.32 82	0.38 108	0.16 56	0.15 52	0.15 66	0.25 104	0.18 116	0.53 116	0.20 71	0.55 153	0.19 47	0.44 106	0.28 121	0.16 77	0.37 65	0.33 62	0.38 74	0.28 65	0.38 67	0.19 43	0.39 73	0.85 170	0.11 52	0.18 71	0.32 76	0.30 79	0.62 134	0.26 60

IGEV-BASED-STEREO-	0.33 86	0.24 62	0.18 66	0.23 93	0.19 81	0.18 65	0.09 53	0.49 106	0.25 98	0.54 147	0.21 59	0.32 66	0.17 69	0.17 87	0.35 54	0.43 95	0.45 94	0.36 106	0.51 94	0.29 99	0.57 150	0.95 184	0.13 69	0.14 56	0.33 82	0.27 69	0.46 85	0.30 70

plain	0.33 86	0.44 146	0.20 75	0.20 79	0.16 71	0.21 75	0.11 69	0.41 78	0.19 61	0.48 112	0.19 47	0.36 78	0.17 69	0.10 47	0.54 94	0.48 118	0.46 98	0.40 121	0.55 113	0.25 80	0.45 89	0.52 97	0.14 77	0.22 89	0.36 94	0.33 94	0.39 72	0.47 115

HCRNet	0.33 86	0.39 116	0.20 75	0.39 167	0.17 75	0.29 119	0.19 120	0.41 78	0.19 61	0.80 286	0.41 127	0.49 122	0.18 76	0.22 119	0.42 76	0.33 62	0.38 74	0.30 77	0.41 75	0.20 51	0.34 62	0.30 53	0.19 116	0.18 71	0.28 56	0.36 108	0.53 105	0.30 70

AFF-stereo	0.33 86	0.35 95	0.28 121	0.18 69	0.17 75	0.34 139	0.12 73	0.50 108	0.24 93	0.46 102	0.29 85	0.42 98	0.17 69	0.13 63	0.61 114	0.38 77	0.39 79	0.26 57	0.59 132	0.24 73	0.44 84	0.43 82	0.17 96	0.18 71	0.41 113	0.37 109	0.50 93	0.32 76

DepthFocus	0.34 90	0.35 95	0.20 75	0.19 72	0.17 75	0.22 82	0.12 73	0.49 106	0.23 86	0.45 98	0.24 68	0.43 101	0.17 69	0.23 128	0.43 77	0.49 124	0.48 111	0.34 90	0.53 100	0.33 112	0.48 105	0.39 72	0.19 116	0.20 80	0.38 105	0.31 86	0.50 93	0.57 150

SGD-Stereo	0.34 90	0.24 62	0.18 66	0.16 57	0.15 66	0.22 82	0.08 40	0.29 65	0.22 81	0.30 71	0.15 31	0.45 111	0.21 91	0.10 47	1.53 259	0.50 129	0.47 104	0.28 65	0.48 88	0.24 73	0.42 77	0.56 109	0.19 116	0.19 76	0.31 72	0.34 98	0.46 85	0.39 96

MIM_Stereo	0.34 90	0.41 130	0.27 120	0.28 115	0.20 88	0.28 114	0.15 98	0.45 94	0.18 59	0.48 112	0.29 85	0.42 98	0.19 81	0.16 77	0.50 87	0.54 159	0.45 94	0.37 109	0.48 88	0.31 108	0.48 105	0.57 112	0.12 60	0.24 103	0.32 76	0.27 69	0.48 89	0.33 78

DMCA	0.34 90	0.31 80	0.31 133	0.24 99	0.25 110	0.28 114	0.22 138	0.37 73	0.33 173	0.31 73	0.41 127	0.41 92	0.24 102	0.25 154	0.51 90	0.41 88	0.41 87	0.39 117	0.37 66	0.29 99	0.42 77	0.37 69	0.27 195	0.27 135	0.32 76	0.35 101	0.41 76	0.38 90

CVANet_RVC	0.34 90	0.41 130	0.32 135	0.41 179	0.31 154	0.38 158	0.25 158	0.44 89	0.27 116	0.31 73	0.71 235	0.38 85	0.30 134	0.21 113	0.34 51	0.38 77	0.36 69	0.33 86	0.33 58	0.28 92	0.36 68	0.34 59	0.19 116	0.26 123	0.33 82	0.27 69	0.35 62	0.37 88

S2M2_XL	0.35 95	0.30 76	0.32 135	0.17 64	0.19 81	0.23 88	0.21 135	0.53 116	0.26 109	0.47 105	0.26 77	0.48 115	0.18 76	0.23 128	0.60 112	0.40 87	0.54 150	0.29 68	0.42 79	0.28 92	0.50 117	0.45 87	0.21 144	0.21 85	0.36 94	0.32 89	0.46 85	0.51 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAFT+CT+SA	0.35 95	0.47 172	0.20 75	0.26 109	0.19 81	0.22 82	0.15 98	0.58 143	0.23 86	0.52 135	0.18 43	0.48 115	0.34 172	0.13 63	0.40 73	0.46 107	0.37 72	0.31 79	0.46 86	0.24 73	0.47 102	0.79 152	0.10 40	0.23 95	0.33 82	0.32 89	0.54 107	0.35 83

GANet	0.35 95	0.30 76	0.28 121	0.35 154	0.35 170	0.40 163	0.31 188	0.46 96	0.25 98	0.36 77	0.51 173	0.48 115	0.25 111	0.23 128	0.38 68	0.35 70	0.42 88	0.45 160	0.35 64	0.24 73	0.34 62	0.39 72	0.24 175	0.26 123	0.34 89	0.30 79	0.43 83	0.36 86

DEFOM-Stereo_RVC	0.36 98	0.36 101	0.22 87	0.23 93	0.20 88	0.17 60	0.10 65	0.48 103	0.23 86	0.55 153	0.32 94	0.40 89	0.19 81	0.16 77	0.59 108	0.45 100	0.48 111	0.33 86	0.51 94	0.29 99	0.51 122	0.85 170	0.17 96	0.20 80	0.32 76	0.31 86	0.48 89	0.52 133

test_4	0.36 98	0.34 86	0.29 124	0.21 80	0.19 81	0.17 60	0.11 69	0.59 147	0.26 109	0.58 178	0.30 88	0.51 131	0.20 84	0.19 96	0.45 80	0.58 171	0.46 98	0.34 90	0.42 79	0.30 105	0.46 93	0.58 115	0.17 96	0.26 123	0.41 113	0.40 118	0.60 126	0.42 108

ARAFT	0.36 98	0.38 108	0.24 108	0.26 109	0.21 92	0.28 114	0.14 91	0.44 89	0.24 93	0.50 123	0.29 85	0.41 92	0.17 69	0.16 77	0.60 112	0.45 100	0.51 125	0.47 178	0.53 100	0.25 80	0.55 142	0.59 119	0.16 89	0.20 80	0.47 127	0.30 79	0.54 107	0.38 90

MGS-Stereo	0.37 101	0.46 160	0.22 87	0.22 82	0.19 81	0.23 88	0.16 104	0.45 94	0.19 61	0.36 77	0.27 81	0.30 61	0.20 84	0.23 128	1.20 223	0.45 100	0.53 140	0.45 160	0.56 119	0.34 117	0.51 122	0.54 106	0.22 153	0.24 103	0.35 92	0.30 79	0.48 89	0.44 112

LL-Strereo2	0.38 102	0.30 76	0.23 98	0.24 99	0.20 88	0.18 65	0.13 79	0.63 182	0.27 116	0.58 178	0.23 66	0.44 106	0.22 92	0.15 72	0.47 84	0.51 137	0.48 111	0.35 97	0.73 167	0.32 109	0.49 113	1.24 202	0.22 153	0.21 85	0.34 89	0.35 101	0.53 105	0.34 80

TESTraft	0.38 102	0.46 160	0.22 87	0.21 80	0.23 97	0.22 82	0.17 113	0.54 121	0.31 156	0.51 128	0.22 65	0.36 78	0.37 197	0.11 55	0.94 179	0.51 137	0.45 94	0.32 81	0.48 88	0.26 83	0.46 93	0.90 176	0.12 60	0.24 103	0.38 105	0.42 121	0.58 115	0.38 90

raft+_RVC	0.38 102	0.35 95	0.28 121	0.25 104	0.23 97	0.26 106	0.18 116	0.54 121	0.27 116	0.52 135	0.43 137	0.47 114	0.23 97	0.18 90	0.59 108	0.53 151	0.44 92	0.35 97	0.63 144	0.28 92	0.44 84	0.53 104	0.14 77	0.22 89	0.43 119	0.38 111	0.59 117	0.42 108

RAFT-Stereo + iAFF	0.39 105	0.41 130	0.36 149	0.24 99	0.19 81	0.30 126	0.14 91	0.58 143	0.25 98	0.46 102	0.36 111	0.50 128	0.19 81	0.16 77	0.93 173	0.38 77	0.43 90	0.29 68	0.66 150	0.30 105	0.50 117	0.59 119	0.20 127	0.23 95	0.54 152	0.37 109	0.60 126	0.43 110

CAS	0.40 106	0.45 154	0.26 117	0.29 120	0.29 141	0.23 88	0.14 91	0.41 78	0.27 116	0.41 85	0.57 192	0.36 78	0.36 188	0.21 113	0.59 108	0.42 90	0.50 119	0.34 90	0.54 106	0.28 92	0.46 93	0.58 115	0.19 116	0.23 95	0.55 157	0.51 153	0.63 139	0.76 207

TestStereo1	0.40 106	0.51 206	0.20 75	0.22 82	0.23 97	0.24 99	0.16 104	0.55 128	0.30 142	0.52 135	0.21 59	0.36 78	0.41 208	0.11 55	0.98 191	0.52 143	0.46 98	0.33 86	0.54 106	0.26 83	0.53 137	0.82 159	0.15 84	0.23 95	0.38 105	0.43 123	0.61 131	0.39 96

SA-5K	0.40 106	0.51 206	0.20 75	0.22 82	0.23 97	0.24 99	0.16 104	0.55 128	0.30 142	0.52 135	0.21 59	0.36 78	0.41 208	0.11 55	0.98 191	0.52 143	0.46 98	0.33 86	0.54 106	0.26 83	0.53 137	0.82 159	0.15 84	0.23 95	0.38 105	0.43 123	0.61 131	0.39 96

UPFNet	0.40 106	0.34 86	0.36 149	0.33 142	0.33 162	0.40 163	0.30 181	0.48 103	0.34 182	0.43 89	0.42 133	0.41 92	0.31 145	0.34 219	0.66 122	0.42 90	0.47 104	0.41 132	0.53 100	0.37 144	0.36 68	0.39 72	0.26 188	0.29 144	0.41 113	0.41 119	0.56 113	0.38 90

HITNet	0.40 106	0.37 103	0.29 124	0.34 146	0.28 134	0.27 111	0.19 120	0.57 138	0.32 165	0.57 166	0.44 143	0.55 147	0.32 155	0.22 119	0.61 114	0.36 74	0.44 92	0.39 117	0.42 79	0.29 99	0.43 80	0.52 97	0.20 127	0.27 135	0.41 113	0.39 116	0.72 171	0.55 142
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
IER	0.42 111	0.38 108	0.32 135	0.30 128	0.28 134	0.36 151	0.25 158	0.47 100	0.28 123	0.44 96	0.60 202	0.79 207	0.30 134	0.35 222	0.65 120	0.46 107	0.48 111	0.42 136	0.45 85	0.36 130	0.43 80	0.46 88	0.28 202	0.28 141	0.41 113	0.56 168	0.55 111	0.51 130

S2M2_L	0.43 112	0.42 133	0.47 201	0.24 99	0.27 130	0.35 148	0.22 138	0.51 109	0.25 98	0.61 195	0.24 68	0.43 101	0.22 92	0.32 211	0.84 159	0.50 129	0.56 162	0.36 106	0.54 106	0.34 117	0.57 150	0.48 91	0.28 202	0.27 135	0.46 125	0.70 192	0.63 139	0.65 173
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
anonymousdsp2	0.43 112	0.47 172	0.33 141	0.25 104	0.24 105	0.33 132	0.19 120	0.57 138	0.23 86	0.47 105	0.48 152	0.48 115	0.24 102	0.18 90	0.58 98	0.46 107	0.45 94	0.34 90	0.89 193	0.34 117	0.50 117	1.27 204	0.17 96	0.25 119	0.44 121	0.33 94	0.62 134	0.44 112

SA	0.43 112	0.48 184	0.22 87	0.25 104	0.24 105	0.31 129	0.13 79	0.64 189	0.33 173	0.62 203	0.25 73	0.54 141	0.22 92	0.16 77	0.78 145	0.50 129	0.53 140	0.41 132	0.63 144	0.29 99	0.48 105	0.80 154	0.15 84	0.29 144	0.46 125	0.56 168	0.96 233	0.47 115

GMStereo	0.43 112	0.48 184	0.26 117	0.32 139	0.32 159	0.38 158	0.30 181	0.59 147	0.31 156	0.45 98	0.37 115	0.62 168	0.33 163	0.24 144	0.54 94	0.45 100	0.55 154	0.35 97	0.75 171	0.39 155	0.55 142	0.43 82	0.23 165	0.29 144	0.51 139	0.47 140	0.71 166	0.41 101
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.44 116	0.40 122	0.29 124	0.35 154	0.40 198	0.34 139	0.23 145	0.53 116	0.34 182	0.52 135	0.62 207	0.51 131	0.38 201	0.26 168	0.73 138	0.48 118	0.51 125	0.40 121	0.47 87	0.34 117	0.46 93	0.44 85	0.29 207	0.29 144	0.52 144	0.67 186	0.70 160	0.49 121

Former-RAFT_DAM_RVC	0.44 116	0.33 85	0.31 133	0.29 120	0.25 110	0.26 106	0.16 104	0.55 128	0.40 210	0.55 153	0.50 166	0.49 122	0.27 118	0.23 128	0.80 148	0.47 113	0.52 136	0.41 132	0.54 106	0.38 148	0.48 105	0.85 170	0.17 96	0.24 103	0.52 144	0.85 225	0.44 84	0.56 144

CASnet	0.44 116	0.53 222	0.25 113	0.28 115	0.28 134	0.30 126	0.14 91	0.62 177	0.30 142	0.61 195	0.43 137	0.64 176	0.29 127	0.24 144	0.91 169	0.39 84	0.47 104	0.31 79	0.76 175	0.28 92	0.68 187	0.74 148	0.21 144	0.26 123	0.44 121	0.34 98	0.62 134	0.56 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.45 119	0.28 74	0.36 149	0.34 146	0.24 105	0.25 104	0.15 98	0.63 182	0.28 123	0.61 195	0.38 119	0.52 135	0.23 97	0.23 128	0.66 122	0.62 186	0.50 119	0.43 144	0.66 150	0.35 126	0.71 194	1.31 206	0.15 84	0.24 103	0.44 121	0.49 146	0.65 146	0.38 90

CIPLG	0.45 119	0.47 172	0.25 113	0.32 139	0.22 94	0.33 132	0.19 120	0.63 182	0.26 109	0.55 153	0.50 166	0.61 165	0.32 155	0.42 242	0.94 179	0.50 129	0.53 140	0.37 109	0.58 127	0.40 164	0.58 157	0.91 177	0.20 127	0.26 123	0.49 131	0.32 89	0.59 117	0.38 90

IPLGR_C	0.45 119	0.47 172	0.24 108	0.31 135	0.22 94	0.33 132	0.19 120	0.63 182	0.25 98	0.55 153	0.50 166	0.62 168	0.33 163	0.42 242	0.85 161	0.51 137	0.53 140	0.37 109	0.57 124	0.40 164	0.58 157	0.89 174	0.20 127	0.26 123	0.48 128	0.34 98	0.60 126	0.39 96

ACRE	0.45 119	0.47 172	0.24 108	0.33 142	0.22 94	0.34 139	0.19 120	0.63 182	0.25 98	0.55 153	0.50 166	0.61 165	0.32 155	0.42 242	0.94 179	0.51 137	0.53 140	0.37 109	0.57 124	0.41 172	0.59 162	0.91 177	0.20 127	0.26 123	0.48 128	0.33 94	0.59 117	0.39 96

rafts_anoy	0.45 119	0.52 214	0.39 160	0.29 120	0.30 147	0.34 139	0.23 145	0.59 147	0.28 123	0.51 128	0.54 183	0.49 122	0.24 102	0.18 90	0.78 145	0.60 179	0.52 136	0.50 201	0.61 141	0.36 130	0.52 127	0.71 142	0.20 127	0.30 151	0.56 162	0.46 137	0.54 107	0.52 133

UNet	0.45 119	0.43 142	0.41 181	0.38 164	0.37 180	0.41 170	0.29 177	0.58 143	0.36 191	0.50 123	0.49 158	0.48 115	0.34 172	0.38 232	0.56 96	0.49 124	0.54 150	0.46 169	0.58 127	0.41 172	0.49 113	0.50 93	0.28 202	0.36 197	0.48 128	0.49 146	0.59 117	0.56 144

HGLStereo	0.45 119	0.43 142	0.39 160	0.35 154	0.37 180	0.40 163	0.24 155	0.48 103	0.32 165	0.47 105	0.74 244	0.43 101	0.30 134	0.32 211	0.56 96	0.53 151	0.57 167	0.51 208	0.56 119	0.40 164	0.52 127	0.60 122	0.23 165	0.35 189	0.53 148	0.54 160	0.60 126	0.45 114

CCAANet	0.45 119	0.38 108	0.38 155	0.31 135	0.33 162	0.46 193	0.27 168	0.47 100	0.30 142	0.79 283	0.93 265	0.49 122	0.29 127	0.25 154	0.67 128	0.46 107	0.63 221	0.51 208	0.40 69	0.33 112	0.44 84	0.40 77	0.29 207	0.27 135	0.44 121	0.46 137	0.62 134	0.58 154

RASNet	0.45 119	0.45 154	0.45 194	0.33 142	0.34 166	0.38 158	0.28 170	0.58 143	0.38 202	0.47 105	0.43 137	0.49 122	0.35 182	0.26 168	0.52 92	0.45 100	0.49 117	0.40 121	0.50 92	0.32 109	0.51 122	0.68 137	0.20 127	0.47 236	0.43 119	0.55 166	0.77 181	0.70 189

LoS_RVC	0.46 128	0.46 160	0.47 201	0.19 72	0.25 110	0.24 99	0.16 104	0.44 89	0.28 123	0.51 128	0.49 158	0.43 101	0.33 163	0.22 119	0.71 133	0.52 143	0.46 98	0.42 136	0.75 171	0.33 112	0.99 240	0.97 186	0.20 127	0.33 172	0.63 190	0.45 129	0.59 117	0.61 162

tt_ll	0.46 128	0.46 160	0.47 201	0.19 72	0.25 110	0.24 99	0.16 104	0.44 89	0.28 123	0.51 128	0.49 158	0.43 101	0.33 163	0.22 119	0.71 133	0.52 143	0.46 98	0.42 136	0.75 171	0.33 112	0.99 240	0.97 186	0.20 127	0.33 172	0.63 190	0.45 129	0.59 117	0.61 162

RALCasStereoNet	0.46 128	0.51 206	0.39 160	0.36 161	0.30 147	0.32 130	0.25 158	0.60 153	0.26 109	0.56 164	0.48 152	0.59 157	0.26 113	0.18 90	0.73 138	0.63 192	0.55 154	0.49 192	0.53 100	0.37 144	0.52 127	0.78 151	0.22 153	0.34 179	0.55 157	0.48 143	0.50 93	0.58 154

DMCA-RVC	0.46 128	0.37 103	0.36 149	0.34 146	0.38 187	0.33 132	0.45 217	0.47 100	0.55 247	0.43 89	0.48 152	0.69 186	0.34 172	0.29 192	0.84 159	0.49 124	0.48 111	0.45 160	0.51 94	0.40 164	0.51 122	0.56 109	0.30 212	0.33 172	0.40 109	0.42 121	0.59 117	0.61 162

trnet	0.47 132	0.52 214	0.43 189	0.35 154	0.26 121	0.28 114	0.15 98	0.61 159	0.31 156	0.60 187	0.43 137	0.74 198	0.36 188	0.25 154	0.71 133	0.63 192	0.59 184	0.35 97	0.53 100	0.34 117	0.60 165	0.60 122	0.18 107	0.31 156	0.57 168	0.62 173	0.66 149	0.70 189

CES	0.47 132	0.35 95	0.32 135	0.28 115	0.27 130	0.30 126	0.12 73	1.04 299	0.28 123	0.54 147	0.69 232	0.53 140	0.25 111	0.23 128	0.80 148	0.67 207	0.59 184	0.38 115	0.57 124	0.36 130	0.85 225	0.63 128	0.23 165	0.25 119	0.59 172	0.43 123	0.60 126	0.67 178

CREStereo++_RVC	0.47 132	0.43 142	0.47 201	0.31 135	0.34 166	0.27 111	0.19 120	0.56 132	0.32 165	0.58 178	0.40 125	0.58 153	0.58 250	0.23 128	0.81 152	0.53 151	0.62 211	0.34 90	0.55 113	0.32 109	0.58 157	0.56 109	0.16 89	0.29 144	0.53 148	0.64 179	0.85 204	0.68 182
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
TestStereo	0.47 132	0.52 214	0.41 181	0.43 185	0.31 154	0.45 183	0.26 163	0.70 224	0.28 123	0.76 277	0.34 107	0.65 178	0.32 155	0.24 144	0.59 108	0.38 77	0.55 154	0.34 90	0.81 184	0.38 148	0.64 179	0.50 93	0.25 184	0.32 162	0.54 152	0.45 129	0.76 180	0.55 142

RALAANet	0.47 132	0.42 133	0.40 169	0.29 120	0.29 141	0.34 139	0.25 158	0.54 121	0.28 123	0.48 112	0.49 158	0.44 106	0.26 113	0.20 107	0.77 144	0.48 118	0.50 119	0.50 201	0.77 178	0.46 191	0.61 170	1.20 196	0.22 153	0.33 172	0.50 134	0.44 127	0.71 166	0.47 115

CREStereo	0.47 132	0.52 214	0.44 192	0.35 154	0.26 121	0.29 119	0.15 98	0.61 159	0.31 156	0.58 178	0.43 137	0.72 192	0.36 188	0.25 154	0.74 142	0.65 203	0.60 192	0.35 97	0.53 100	0.34 117	0.61 170	0.60 122	0.19 116	0.31 156	0.57 168	0.62 173	0.65 146	0.70 189
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
DSFCA	0.47 132	0.50 198	0.40 169	0.40 173	0.37 180	0.45 183	0.34 194	0.46 96	0.40 210	0.40 84	0.58 196	0.50 128	0.30 134	0.25 154	0.66 122	0.50 129	0.50 119	0.49 192	0.65 148	0.40 164	0.52 127	0.65 132	0.33 224	0.39 211	0.51 139	0.51 153	0.63 139	0.58 154

CFNet	0.47 132	0.45 154	0.35 145	0.49 202	0.40 198	0.40 163	0.33 191	0.53 116	0.33 173	0.48 112	0.49 158	0.69 186	0.43 214	0.31 204	0.68 129	0.41 88	0.49 117	0.43 144	0.54 106	0.35 126	0.49 113	0.41 78	0.24 175	0.32 162	0.64 195	0.64 179	0.73 175	0.70 189

DISCO	0.47 132	0.44 146	0.30 129	0.40 173	0.38 187	0.50 203	0.45 217	0.46 96	0.43 226	0.50 123	0.59 199	0.41 92	0.30 134	0.30 198	0.70 132	0.45 100	0.55 154	0.47 178	0.71 165	0.42 180	0.50 117	0.58 115	0.27 195	0.34 179	0.49 131	0.49 146	0.63 139	0.53 136

coex_refinement	0.48 141	0.43 142	0.34 143	0.35 154	0.35 170	0.45 183	0.24 155	0.56 132	0.50 240	0.50 123	0.63 209	0.55 147	0.29 127	0.29 192	0.89 167	0.49 124	0.51 125	0.44 151	0.56 119	0.34 117	0.48 105	0.43 82	0.29 207	0.33 172	0.53 148	0.59 170	0.70 160	0.78 209

GMOStereo	0.48 141	0.40 122	0.23 98	0.30 128	0.26 121	0.29 119	0.19 120	0.67 202	0.30 142	0.66 234	0.33 102	0.54 141	0.34 172	0.20 107	0.58 98	0.69 223	0.51 125	0.44 151	0.69 156	0.36 130	0.52 127	1.87 234	0.16 89	0.24 103	0.62 184	0.45 129	0.83 196	0.41 101

error version	0.48 141	0.40 122	0.23 98	0.30 128	0.26 121	0.29 119	0.19 120	0.67 202	0.30 142	0.66 234	0.33 102	0.54 141	0.34 172	0.20 107	0.58 98	0.69 223	0.51 125	0.44 151	0.69 156	0.36 130	0.52 127	1.87 234	0.16 89	0.24 103	0.62 184	0.45 129	0.83 196	0.41 101

test-v	0.48 141	0.40 122	0.23 98	0.30 128	0.26 121	0.29 119	0.19 120	0.67 202	0.30 142	0.66 234	0.33 102	0.54 141	0.34 172	0.20 107	0.58 98	0.69 223	0.51 125	0.44 151	0.69 156	0.36 130	0.52 127	1.87 234	0.16 89	0.24 103	0.62 184	0.45 129	0.83 196	0.41 101

test-2	0.48 141	0.40 122	0.23 98	0.30 128	0.26 121	0.29 119	0.19 120	0.67 202	0.30 142	0.66 234	0.33 102	0.54 141	0.34 172	0.20 107	0.58 98	0.69 223	0.51 125	0.44 151	0.69 156	0.36 130	0.52 127	1.87 234	0.16 89	0.24 103	0.62 184	0.45 129	0.83 196	0.41 101

raftrobust	0.48 141	0.34 86	0.40 169	0.28 115	0.28 134	0.28 114	0.18 116	0.63 182	0.26 109	0.63 211	0.53 181	0.52 135	0.27 118	0.22 119	0.93 173	0.70 228	0.51 125	0.42 136	1.06 210	0.39 155	0.55 142	0.86 173	0.21 144	0.26 123	0.61 182	0.53 159	0.56 113	0.52 133

ADLNet	0.48 141	0.53 222	0.38 155	0.41 179	0.41 204	0.45 183	0.40 208	0.54 121	0.36 191	0.45 98	0.54 183	0.77 204	0.37 197	0.62 293	0.73 138	0.44 97	0.50 119	0.43 144	0.51 94	0.38 148	0.44 84	0.59 119	0.35 229	0.28 141	0.51 139	0.59 170	0.58 115	0.48 118

GLC_STEREO	0.49 148	0.52 214	0.43 189	0.39 167	0.38 187	0.37 154	0.29 177	0.64 189	0.29 135	0.62 203	0.54 183	0.56 149	0.29 127	0.30 198	0.63 117	0.51 137	0.67 235	0.42 136	0.69 156	0.42 180	0.72 197	0.72 145	0.23 165	0.32 162	0.49 131	0.38 111	0.84 200	0.53 136

dd	0.51 149	0.51 206	0.29 124	0.91 277	0.32 159	0.66 247	0.30 181	0.60 153	0.24 93	0.54 147	0.32 94	0.77 204	0.28 121	0.27 180	0.88 164	0.50 129	0.75 259	0.40 121	1.07 211	0.38 148	0.50 117	0.49 92	0.24 175	0.32 162	0.56 162	0.43 123	0.75 178	0.57 150

IPLG	0.51 149	0.46 160	0.33 141	0.28 115	0.27 130	0.33 132	0.22 138	0.62 177	0.22 81	0.51 128	0.41 127	0.57 150	0.31 145	0.32 211	1.55 261	0.48 118	0.57 167	0.49 192	0.56 119	0.41 172	0.45 89	1.52 219	0.19 116	0.31 156	0.50 134	0.83 219	0.66 149	0.50 129

PDISCO_ROB	0.51 149	0.40 122	0.40 169	0.39 167	0.35 170	0.40 163	0.30 181	0.51 109	0.35 185	0.37 81	0.51 173	0.51 131	0.35 182	0.31 204	0.82 157	0.60 179	0.56 162	0.69 277	0.60 134	0.48 202	0.69 189	0.98 188	0.26 188	0.37 201	0.59 172	0.55 166	0.86 208	0.61 162

castereo++	0.52 152	0.36 101	0.37 153	0.43 185	0.24 105	0.21 75	0.17 113	0.59 147	0.30 142	0.63 211	0.38 119	0.74 198	0.23 97	0.22 119	0.78 145	0.68 216	0.58 172	0.42 136	0.67 154	0.36 130	0.84 223	1.89 240	0.21 144	0.31 156	0.55 157	0.70 192	0.77 181	0.48 118

LMCR-Stereo	0.52 152	0.46 160	0.35 145	0.32 139	0.33 162	0.44 181	0.24 155	0.57 138	0.38 202	0.55 153	0.47 150	0.66 180	0.40 204	0.27 180	0.85 161	0.53 151	0.63 221	0.49 192	1.13 215	0.57 226	0.71 194	0.75 149	0.26 188	0.35 189	0.51 139	0.52 155	0.64 144	0.68 182

iResNet_ROB	0.52 152	0.49 189	0.44 192	0.42 184	0.31 154	0.43 179	0.35 196	0.60 153	0.34 182	0.52 135	0.60 202	0.48 115	0.58 250	0.25 154	0.87 163	0.53 151	0.58 172	0.50 201	1.23 222	0.39 155	0.52 127	0.42 80	0.26 188	0.44 227	0.59 172	0.54 160	0.80 189	0.64 171

raft_robust	0.53 155	0.44 146	0.25 113	0.38 164	0.30 147	0.33 132	0.22 138	0.73 243	0.36 191	0.69 253	0.34 107	0.57 150	0.31 145	0.24 144	0.69 130	0.58 171	0.55 154	0.47 178	1.05 209	0.39 155	0.77 214	1.44 213	0.24 175	0.30 151	0.59 172	0.71 196	0.70 160	0.59 158

CFNet_pseudo	0.54 156	0.44 146	0.46 199	0.54 221	0.43 208	0.54 215	0.35 196	0.62 177	0.36 191	0.61 195	0.64 216	0.58 153	0.55 247	0.36 225	1.26 236	0.56 166	0.51 125	0.47 178	0.69 156	0.37 144	0.49 113	0.54 106	0.27 195	0.35 189	0.58 170	0.60 172	0.69 159	0.75 204

PMTNet	0.54 156	0.49 189	0.48 206	0.31 135	0.30 147	0.27 111	0.23 145	0.54 121	0.30 142	0.57 166	0.42 133	0.60 161	0.24 102	0.23 128	1.51 257	0.62 186	0.58 172	0.37 109	1.17 219	0.34 117	0.76 211	0.62 126	0.20 127	0.23 95	0.81 244	0.70 192	0.67 153	0.92 224

NLCA_NET_v2_RVC	0.54 156	0.53 222	0.50 214	0.44 189	0.58 248	0.42 174	0.65 254	0.56 132	0.62 261	0.52 135	0.51 173	0.67 181	0.38 201	0.58 289	1.16 218	0.44 97	0.48 111	0.43 144	0.58 127	0.40 164	0.46 93	0.51 95	0.31 217	0.34 179	0.50 134	0.77 210	0.63 139	0.64 171
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.54 156	0.46 160	0.34 143	0.48 200	0.39 193	0.50 203	0.30 181	0.65 195	0.35 185	0.52 135	0.66 224	0.72 192	0.56 249	0.28 187	0.73 138	0.52 143	0.51 125	0.47 178	1.17 219	0.48 202	0.69 189	0.54 106	0.30 212	0.45 230	0.58 170	0.54 160	0.81 191	0.57 150

Sa-1000	0.55 160	0.48 184	0.23 98	0.26 109	0.27 130	0.32 130	0.16 104	0.65 195	0.37 195	0.63 211	0.33 102	0.51 131	0.28 121	0.30 198	1.16 218	0.53 151	0.60 192	0.45 160	0.92 197	0.33 112	0.56 148	2.21 250	0.18 107	0.30 151	0.74 220	0.52 155	1.00 242	0.48 118

CFNet_RVC	0.55 160	0.52 214	0.49 207	0.50 206	0.49 226	0.49 200	0.33 191	0.52 112	0.38 202	0.51 128	0.68 229	0.58 153	0.35 182	0.31 204	1.18 222	0.49 124	0.52 136	0.48 185	0.60 134	0.44 187	0.60 165	0.62 126	0.28 202	0.39 211	0.68 209	0.74 202	0.84 200	0.74 200

castereo	0.56 162	0.37 103	0.40 169	0.34 146	0.26 121	0.26 106	0.18 116	0.56 132	0.29 135	0.60 187	0.46 149	0.69 186	0.22 92	0.20 107	0.95 183	0.71 232	0.61 202	0.39 117	0.94 200	0.37 144	1.06 245	2.50 259	0.20 127	0.27 135	0.63 190	0.62 173	0.59 117	0.57 150

AF-Net	0.56 162	0.50 198	0.45 194	0.50 206	0.54 239	0.62 238	0.60 241	0.61 159	0.56 249	0.43 89	0.65 218	0.87 226	0.42 211	0.41 237	0.81 152	0.47 113	0.47 104	0.44 151	0.61 141	0.41 172	0.48 105	0.70 140	0.42 248	0.41 216	0.56 162	0.64 179	0.85 204	0.72 196

Nwc_Net	0.56 162	0.50 198	0.45 194	0.50 206	0.54 239	0.62 238	0.60 241	0.61 159	0.56 249	0.43 89	0.65 218	0.87 226	0.42 211	0.41 237	0.81 152	0.47 113	0.47 104	0.44 151	0.61 141	0.41 172	0.48 105	0.70 140	0.42 248	0.41 216	0.56 162	0.64 179	0.85 204	0.72 196

NVstereo2D	0.56 162	0.48 184	0.43 189	0.52 214	0.49 226	0.66 247	0.65 254	0.61 159	0.40 210	0.48 112	0.59 199	0.54 141	0.31 145	0.64 295	1.34 241	0.63 192	0.59 184	0.56 237	0.55 113	0.42 180	0.53 137	0.52 97	0.55 282	0.47 236	0.65 199	0.52 155	0.59 117	0.53 136

DLCB_ROB	0.56 162	0.51 206	0.49 207	0.41 179	0.46 217	0.45 183	0.43 215	0.56 132	0.46 233	0.57 166	0.62 207	0.71 191	0.54 242	0.41 237	0.80 148	0.53 151	0.58 172	0.49 192	0.54 106	0.45 190	0.59 162	0.71 142	0.39 242	0.44 227	0.99 277	0.79 214	0.72 171	0.62 167

DN-CSS_ROB	0.56 162	0.44 146	0.49 207	0.41 179	0.40 198	0.35 148	0.22 138	0.69 217	0.35 185	0.59 184	0.77 247	0.67 181	0.49 231	0.24 144	0.90 168	0.43 95	0.60 192	0.43 144	1.77 246	0.40 164	0.85 225	0.58 115	0.32 219	0.51 249	0.55 157	0.46 137	0.67 153	0.54 141

LoS	0.57 168	0.45 154	0.30 129	0.37 162	0.37 180	0.41 170	0.22 138	1.37 316	0.32 165	0.86 299	0.79 250	0.68 183	0.40 204	0.24 144	0.66 122	0.75 244	0.60 192	0.41 132	0.79 182	0.38 148	1.05 244	0.83 168	0.22 153	0.26 123	0.82 249	0.64 179	0.66 149	0.68 182
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MIPNet	0.57 168	0.51 206	0.35 145	0.33 142	0.30 147	0.38 158	0.26 163	0.62 177	0.24 93	0.50 123	0.50 166	0.62 168	0.44 216	0.31 204	1.22 229	0.56 166	0.60 192	0.50 201	0.79 182	0.47 195	0.45 89	1.65 226	0.20 127	0.30 151	0.73 219	1.29 283	0.71 166	0.60 160

AACVNet	0.57 168	0.48 184	0.41 181	0.59 231	0.62 254	0.54 215	0.38 204	0.61 159	0.41 215	0.59 184	0.63 209	0.59 157	0.34 172	0.36 225	0.97 186	0.56 166	0.59 184	0.54 224	0.72 166	0.53 211	0.57 150	0.65 132	0.38 237	0.46 231	0.60 179	0.69 189	0.84 200	0.82 215

STTStereo	0.57 168	0.56 233	0.54 229	0.45 196	0.52 235	0.44 181	0.62 246	0.52 112	0.47 237	0.47 105	0.55 188	0.73 195	0.46 223	0.57 282	1.46 253	0.46 107	0.50 119	0.52 214	0.55 113	0.39 155	0.53 137	0.51 95	0.33 224	0.36 197	0.55 157	0.66 185	0.71 166	0.98 228

HSM	0.57 168	0.50 198	0.51 219	0.49 202	0.48 220	0.42 174	0.38 204	0.71 228	0.37 195	0.61 195	0.65 218	0.60 161	0.48 227	0.31 204	1.03 201	0.52 143	0.65 229	0.48 185	0.78 179	0.49 206	0.69 189	0.64 131	0.27 195	0.47 236	0.64 195	0.72 197	0.88 213	0.68 182

iinet-f	0.58 173	0.44 146	0.37 153	0.34 146	0.25 110	0.49 200	0.27 168	0.43 87	0.28 123	0.52 135	0.92 262	0.61 165	0.45 221	0.26 168	1.34 241	0.61 183	0.53 140	0.40 121	1.60 241	0.52 210	0.62 174	1.51 217	0.27 195	0.27 135	0.56 162	0.38 111	0.79 184	0.56 144

TANstereo	0.58 173	0.42 133	0.38 155	0.40 173	0.40 198	0.46 193	0.21 135	0.52 112	0.31 156	0.54 147	0.41 127	0.38 85	0.40 204	0.43 246	0.81 152	0.74 239	0.67 235	0.78 295	1.11 213	0.91 297	0.65 181	0.80 154	0.94 313	0.34 179	0.36 94	0.54 160	1.09 254	0.56 144

XX-TBD	0.58 173	0.42 133	0.38 155	0.40 173	0.40 198	0.46 193	0.21 135	0.52 112	0.31 156	0.54 147	0.41 127	0.38 85	0.40 204	0.43 246	0.81 152	0.74 239	0.67 235	0.78 295	1.11 213	0.91 297	0.65 181	0.80 154	0.94 313	0.34 179	0.36 94	0.54 160	1.09 254	0.56 144

psm_up	0.59 176	0.51 206	0.55 233	0.56 224	0.46 217	0.59 230	0.36 198	0.72 236	0.66 266	0.55 153	0.53 181	0.62 168	0.53 240	0.40 235	0.93 173	0.55 162	0.60 192	0.49 192	0.89 193	0.48 202	0.55 142	0.57 112	0.32 219	0.55 260	0.71 213	0.80 215	0.81 191	0.67 178

BEATNet_4x	0.59 176	0.40 122	0.35 145	0.40 173	0.36 175	0.33 132	0.28 170	0.64 189	0.41 215	0.66 234	0.45 147	0.63 174	0.42 211	0.25 154	1.20 223	0.64 198	0.60 192	0.58 245	0.59 132	0.38 148	1.07 246	2.22 251	0.26 188	0.40 213	0.50 134	0.52 155	0.82 194	0.67 178

EGLCR-Stereo	0.60 178	0.49 189	0.47 201	0.30 128	0.31 154	0.45 183	0.14 91	0.57 138	0.27 116	0.57 166	0.37 115	0.59 157	0.24 102	0.22 119	0.62 116	0.59 175	0.53 140	0.45 160	0.86 188	0.34 117	0.74 202	3.50 280	0.20 127	0.26 123	0.56 162	0.49 146	1.34 283	0.69 186

sAnonymous2	0.60 178	0.42 133	0.32 135	0.29 120	0.30 147	0.45 183	0.29 177	0.71 228	0.41 215	0.47 105	0.54 183	0.52 135	0.44 216	0.23 128	0.97 186	0.85 258	0.70 249	0.68 273	1.36 230	0.61 242	0.86 227	1.20 196	0.30 212	0.37 201	0.65 199	0.72 197	0.72 171	0.72 196

CroCo_RVC	0.60 178	0.42 133	0.32 135	0.29 120	0.30 147	0.45 183	0.29 177	0.71 228	0.41 215	0.47 105	0.54 183	0.52 135	0.44 216	0.23 128	0.97 186	0.85 258	0.70 249	0.68 273	1.36 230	0.61 242	0.86 227	1.20 196	0.30 212	0.37 201	0.65 199	0.72 197	0.72 171	0.72 196

APVNet	0.60 178	0.47 172	0.39 160	0.46 198	0.50 229	0.59 230	0.56 234	0.61 159	0.42 223	0.46 102	0.65 218	0.52 135	0.31 145	0.36 225	0.97 186	0.76 247	0.73 256	0.64 262	0.97 204	0.55 217	0.62 174	1.21 200	0.35 229	0.50 248	0.60 179	0.48 143	0.87 210	0.60 160

UCFNet_RVC	0.60 178	0.79 278	0.46 199	0.60 235	0.56 242	0.53 212	0.40 208	0.59 147	0.40 210	0.59 184	0.61 204	0.83 218	0.47 225	0.33 218	1.17 221	0.47 113	0.51 125	0.50 201	0.70 163	0.47 195	0.61 170	0.63 128	0.39 242	0.44 227	0.81 244	0.75 204	0.67 153	0.85 218

IPLGR	0.62 183	0.56 233	0.41 181	0.44 189	0.38 187	0.36 151	0.23 145	0.61 159	0.30 142	0.55 153	0.67 228	0.64 176	0.33 163	0.29 192	1.69 266	0.52 143	0.58 172	0.56 237	1.14 216	0.55 217	0.58 157	1.55 223	0.21 144	0.37 201	0.78 234	1.24 278	0.75 178	0.58 154

ICVP	0.62 183	0.49 189	0.68 264	0.51 211	0.50 229	0.54 215	0.37 201	0.60 153	0.46 233	0.61 195	0.58 196	0.62 168	0.60 255	0.32 211	0.92 170	0.66 205	0.59 184	0.52 214	0.74 168	0.53 211	0.61 170	1.31 206	0.60 290	0.52 254	0.63 190	0.75 204	0.78 183	0.74 200
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.63 185	0.53 222	0.40 169	0.40 173	0.41 204	0.54 215	0.39 207	0.59 147	0.41 215	0.56 164	0.63 209	0.50 128	0.31 145	0.43 246	1.52 258	0.69 223	0.67 235	0.56 237	2.30 267	0.59 233	0.75 207	0.80 154	0.32 219	0.46 231	0.53 148	0.48 143	0.65 146	0.70 189

FADNet-RVC-Resample	0.63 185	0.52 214	0.42 186	0.46 198	0.40 198	0.41 170	0.44 216	0.73 243	0.42 223	0.68 248	0.50 166	1.09 251	0.45 221	0.43 246	1.67 265	0.52 143	0.59 184	0.61 258	0.87 190	0.57 226	0.56 148	0.91 177	0.35 229	0.61 269	0.59 172	0.77 210	0.55 111	0.79 210

RP	0.63 185	0.58 243	0.74 273	0.62 241	0.57 244	0.58 229	0.67 263	0.63 182	0.60 257	0.42 87	0.79 250	0.79 207	0.53 240	0.44 253	1.02 198	0.51 137	0.55 154	0.45 160	0.66 150	0.47 195	0.55 142	0.96 185	0.38 237	0.47 236	0.64 195	0.69 189	0.92 224	0.77 208

PS-NSSS	0.63 185	0.82 283	0.45 194	0.90 275	0.56 242	0.73 259	0.66 261	0.64 189	0.39 207	0.64 218	0.43 137	1.56 278	0.51 235	0.44 253	1.01 196	0.45 100	0.53 140	0.45 160	0.95 202	0.44 187	0.46 93	0.35 62	0.38 237	0.36 197	0.68 209	0.68 188	0.71 166	0.80 211

FADNet-RVC	0.64 189	0.50 198	0.39 160	0.51 211	0.43 208	0.40 163	0.64 251	0.69 217	0.38 202	0.64 218	0.51 173	1.15 261	0.46 223	0.34 219	2.01 284	0.56 166	0.55 154	0.45 160	1.26 226	0.53 211	0.59 162	0.66 136	0.33 224	0.52 254	0.60 179	0.75 204	0.67 153	0.80 211

DeepPruner_ROB	0.64 189	0.45 154	0.56 235	0.52 214	0.54 239	0.50 203	0.42 212	0.62 177	0.47 237	0.60 187	0.68 229	0.62 168	0.51 235	0.32 211	1.40 251	0.62 186	0.63 221	0.59 251	0.70 163	0.49 206	1.24 257	0.83 168	0.36 234	0.46 231	0.62 184	1.07 259	0.73 175	0.62 167

sCroCo_RVC	0.65 191	0.42 133	0.29 124	0.29 120	0.29 141	0.40 163	0.23 145	0.60 153	0.41 215	0.53 146	0.44 143	0.48 115	0.51 235	0.24 144	0.92 170	1.03 281	0.75 259	0.63 260	1.04 208	0.59 233	1.12 249	2.73 265	0.29 207	0.40 213	0.64 195	0.62 173	0.93 228	0.63 170

gcap_with_dpt	0.66 192	0.57 239	0.39 160	0.89 272	0.39 193	0.47 196	0.23 145	0.70 224	0.33 173	0.69 253	0.52 177	1.11 254	0.49 231	0.30 198	1.00 194	0.86 260	0.62 211	0.54 224	1.25 223	0.43 184	0.86 227	1.54 220	0.25 184	0.35 189	0.65 199	0.50 150	0.91 220	1.02 233

GCAP-BAT	0.66 192	0.57 239	0.39 160	0.89 272	0.39 193	0.47 196	0.23 145	0.70 224	0.33 173	0.69 253	0.52 177	1.11 254	0.49 231	0.30 198	1.00 194	0.86 260	0.62 211	0.54 224	1.25 223	0.43 184	0.86 227	1.54 220	0.25 184	0.35 189	0.65 199	0.50 150	0.91 220	1.02 233

s12784h	0.66 192	0.69 267	0.55 233	0.65 246	0.47 219	0.35 148	0.25 158	0.61 159	0.32 165	0.60 187	0.48 152	0.81 211	0.60 255	0.26 168	0.69 130	0.55 162	0.62 211	0.39 117	0.78 179	0.36 130	1.30 270	0.73 147	0.19 116	0.31 156	0.77 230	1.05 257	1.56 305	2.02 289

pcwnet_v2	0.66 192	0.47 172	0.53 226	0.62 241	0.50 229	0.63 241	0.46 220	0.66 199	0.46 233	0.65 224	0.78 248	0.65 178	0.89 276	0.56 281	1.39 249	0.64 198	0.60 192	0.51 208	0.88 192	0.44 187	0.58 157	0.77 150	0.35 229	0.46 231	0.76 226	0.76 208	0.88 213	1.02 233

AE-Stereo	0.67 196	0.49 189	0.50 214	0.50 206	0.36 175	0.37 154	0.28 170	0.55 128	0.29 135	0.64 218	0.32 94	0.90 231	0.31 145	0.24 144	0.93 173	0.73 237	0.69 242	0.53 220	0.91 196	0.55 217	0.75 207	3.32 276	0.23 165	0.52 254	0.83 252	0.67 186	0.96 233	0.62 167

SACVNet	0.67 196	0.54 231	0.52 223	0.56 224	0.57 244	0.54 215	0.63 249	0.69 217	0.57 252	0.67 243	0.57 192	0.60 161	0.38 201	0.41 237	1.15 216	0.63 192	0.66 231	0.58 245	0.98 205	0.65 257	0.75 207	1.46 214	0.37 235	0.51 249	0.77 230	0.76 208	0.87 210	0.83 216

FADNet	0.69 198	0.55 232	0.42 186	0.53 217	0.44 212	0.49 200	0.70 270	0.76 252	0.43 226	0.66 234	0.63 209	0.82 217	0.51 235	0.37 230	1.80 272	0.53 151	0.53 140	0.54 224	1.67 244	0.54 214	0.74 202	0.81 158	0.35 229	0.42 222	0.76 226	0.86 226	0.80 189	1.04 238

PA-Net	0.69 198	0.68 265	0.66 260	0.50 206	0.68 267	0.51 207	0.65 254	0.66 199	0.73 270	0.54 147	0.55 188	0.58 153	0.59 254	0.59 292	1.36 244	0.59 175	0.47 104	0.55 230	0.63 144	0.55 217	0.52 127	0.99 189	0.37 235	0.54 259	0.66 205	1.45 292	0.67 153	1.32 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	0.71 200	0.64 257	0.61 242	0.65 246	0.67 264	0.64 244	0.74 273	0.67 202	0.75 273	0.43 89	0.79 250	0.83 218	0.72 266	0.48 261	1.02 198	0.55 162	0.59 184	0.65 266	0.82 186	0.57 226	0.62 174	0.92 180	0.55 282	0.48 243	0.80 240	0.95 242	0.94 229	0.99 230

Abc-Net	0.71 200	0.64 257	0.61 242	0.65 246	0.67 264	0.64 244	0.74 273	0.67 202	0.75 273	0.43 89	0.79 250	0.83 218	0.72 266	0.48 261	1.02 198	0.55 162	0.59 184	0.65 266	0.82 186	0.57 226	0.62 174	0.92 180	0.55 282	0.48 243	0.80 240	0.95 242	0.94 229	0.99 230
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test-3	0.72 202	0.38 108	0.40 169	0.34 146	0.34 166	0.34 139	0.23 145	0.65 195	0.27 116	0.61 195	0.36 111	0.91 232	0.32 155	0.21 113	1.24 231	0.61 183	0.56 162	0.43 144	2.65 281	0.39 155	0.60 165	5.03 307	0.17 96	0.32 162	0.52 144	0.38 111	0.70 160	0.53 136

test_1	0.72 202	0.38 108	0.40 169	0.34 146	0.34 166	0.34 139	0.23 145	0.65 195	0.27 116	0.62 203	0.36 111	0.91 232	0.32 155	0.21 113	1.24 231	0.61 183	0.55 154	0.43 144	2.65 281	0.39 155	0.60 165	5.03 307	0.17 96	0.32 162	0.52 144	0.38 111	0.70 160	0.53 136

R-Stereo Train	0.72 202	0.56 233	0.50 214	0.49 202	0.37 180	0.51 207	0.19 120	0.61 159	0.33 173	0.67 243	0.66 224	0.73 195	0.36 188	0.25 154	1.13 210	0.95 268	0.66 231	0.52 214	2.17 263	0.46 191	1.03 242	2.24 252	0.22 153	0.38 207	0.75 222	0.94 240	0.79 184	1.08 245

RAFT-Stereo	0.72 202	0.56 233	0.50 214	0.49 202	0.37 180	0.51 207	0.19 120	0.61 159	0.33 173	0.67 243	0.66 224	0.73 195	0.36 188	0.25 154	1.13 210	0.95 268	0.66 231	0.52 214	2.17 263	0.46 191	1.03 242	2.24 252	0.22 153	0.38 207	0.75 222	0.94 240	0.79 184	1.08 245
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWCDC_ROB	0.72 202	0.35 95	0.39 160	0.30 128	0.45 214	0.37 154	0.38 204	0.43 87	1.24 310	0.27 69	0.71 235	0.45 111	2.48 311	0.57 282	1.31 239	0.78 250	0.58 172	0.56 237	0.66 150	0.56 222	0.73 198	2.56 262	0.46 255	0.42 222	0.40 109	0.63 177	0.52 97	0.74 200

MyStereo04	0.73 207	0.53 222	0.61 242	0.44 189	0.38 187	0.37 154	0.26 163	0.68 211	0.45 231	0.63 211	0.44 143	0.69 186	0.35 182	0.26 168	1.05 204	0.73 237	0.57 167	0.55 230	3.42 300	0.65 257	1.20 254	1.04 190	0.28 202	0.43 226	0.81 244	1.31 286	0.98 240	0.65 173

NCCL2	0.73 207	0.74 274	0.68 264	0.58 229	0.58 248	0.52 210	0.49 223	0.70 224	0.58 255	0.68 248	0.68 229	0.68 183	0.48 227	0.41 237	1.22 229	0.75 244	0.67 235	0.58 245	0.78 179	0.59 233	0.80 216	1.30 205	0.51 272	0.64 273	0.98 275	0.96 244	0.88 213	1.20 258

LG-Stereo_Zeroshot	0.74 209	0.38 108	0.25 113	0.51 211	0.74 278	0.89 277	0.49 223	0.61 159	0.26 109	1.56 343	0.37 115	2.62 298	0.27 118	0.22 119	0.65 120	0.54 159	0.58 172	0.46 169	1.00 206	0.39 155	0.66 184	2.13 249	0.20 127	0.25 119	0.61 182	0.50 150	0.90 218	2.02 289

UDGNet	0.74 209	0.67 262	0.49 207	1.35 305	1.04 300	1.22 298	0.92 288	0.60 153	0.45 231	0.52 135	0.64 216	0.57 150	0.24 102	1.17 323	0.80 148	0.47 113	0.58 172	0.53 220	0.76 175	0.54 214	0.69 189	1.99 245	0.84 305	0.31 156	0.72 217	0.70 192	0.64 144	0.66 176

test_3	0.74 209	0.39 116	0.39 160	0.34 146	0.33 162	0.34 139	0.23 145	0.67 202	0.29 135	0.64 218	0.34 107	0.93 234	0.36 188	0.21 113	1.39 249	0.58 171	0.57 167	0.46 169	2.73 286	0.40 164	0.57 150	5.06 309	0.15 84	0.35 189	0.54 152	0.47 140	0.68 158	0.49 121

stereogan	0.75 212	0.68 265	0.66 260	0.69 254	0.74 278	0.75 262	0.65 254	0.71 228	0.61 260	0.51 128	0.63 209	1.09 251	0.64 260	0.45 256	1.13 210	0.60 179	0.57 167	0.51 208	0.92 197	0.61 242	0.63 178	2.04 246	0.47 257	0.49 246	0.62 184	0.69 189	1.20 271	0.87 219

MLCV	0.75 212	0.49 189	0.54 229	0.74 258	0.51 234	0.66 247	0.45 217	0.82 273	0.43 226	0.70 259	0.88 258	1.05 246	0.85 274	0.29 192	1.11 208	0.50 129	0.67 235	0.53 220	2.58 279	0.47 195	0.67 186	1.04 190	0.40 244	0.61 269	0.75 222	0.80 215	0.84 200	0.74 200

NaN_ROB	0.77 214	0.59 245	0.61 242	0.64 244	0.79 285	0.55 221	0.51 228	0.88 280	0.64 263	0.73 267	0.59 199	1.98 291	0.65 261	0.46 259	1.01 196	0.58 171	0.58 172	0.55 230	0.74 168	0.56 222	0.57 150	0.79 152	0.40 244	0.66 276	0.92 265	1.30 285	0.97 238	1.66 279

Any-RAFT	0.78 215	0.49 189	0.88 283	0.53 217	0.43 208	0.39 162	0.28 170	0.64 189	0.32 165	0.57 166	0.76 246	0.88 229	0.24 102	0.23 128	1.38 248	0.79 251	0.60 192	0.46 169	2.52 276	0.47 195	1.19 253	1.79 230	0.24 175	0.34 179	1.01 282	1.36 289	0.74 177	1.59 276

HSM-Net_RVC	0.79 216	0.53 222	0.63 252	0.79 266	0.64 260	0.63 241	0.40 208	0.76 252	0.49 239	0.73 267	1.54 300	1.35 271	0.84 273	0.37 230	1.15 216	0.62 186	0.66 231	0.53 220	0.81 184	0.55 217	0.81 218	1.08 193	0.44 252	0.71 281	0.97 271	1.10 261	1.11 260	1.09 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.80 217	0.75 275	0.69 269	0.76 261	0.66 262	0.70 256	0.60 241	0.99 291	0.74 272	0.94 306	0.52 177	1.36 272	0.72 266	0.45 256	0.95 183	0.59 175	0.69 242	0.63 260	1.16 218	0.63 249	0.84 223	0.71 142	0.60 290	0.73 282	0.95 267	0.90 234	1.21 273	1.05 239
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
RGC	0.81 218	0.73 272	1.00 294	0.71 256	0.74 278	0.77 266	0.58 237	0.74 247	0.76 275	0.57 166	0.98 268	0.85 223	0.86 275	0.57 282	1.09 207	0.64 198	0.64 226	0.56 237	0.94 200	0.64 255	0.73 198	1.62 224	0.53 277	0.59 264	0.84 254	1.01 251	1.03 245	1.19 255

XPNet_ROB	0.81 218	0.77 276	0.59 240	0.54 221	0.62 254	0.64 244	0.64 251	0.54 121	0.67 267	0.58 178	0.78 248	2.38 294	0.48 227	0.44 253	1.16 218	0.71 232	0.87 276	0.57 244	0.86 188	0.58 231	0.80 216	1.79 230	0.46 255	0.52 254	0.66 205	0.74 202	1.47 299	0.97 227

test_for_model	0.82 220	0.46 160	0.22 87	0.22 82	0.25 110	0.23 88	0.13 79	0.61 159	0.25 98	0.57 166	0.32 94	0.81 211	0.20 84	0.19 96	0.58 98	0.67 207	10.84 355	0.40 121	0.60 134	0.36 130	1.27 262	0.82 159	0.18 107	0.24 103	0.37 100	0.35 101	0.52 97	0.49 121

GCAPDPT-zeroshot4090	0.82 220	0.46 160	0.22 87	0.22 82	0.25 110	0.23 88	0.13 79	0.61 159	0.25 98	0.57 166	0.32 94	0.81 211	0.20 84	0.19 96	0.58 98	0.67 207	10.84 355	0.40 121	0.60 134	0.36 130	1.27 262	0.82 159	0.18 107	0.24 103	0.37 100	0.35 101	0.52 97	0.49 121

testlalala	0.82 220	0.46 160	0.22 87	0.22 82	0.25 110	0.23 88	0.13 79	0.61 159	0.25 98	0.57 166	0.32 94	0.81 211	0.20 84	0.19 96	0.58 98	0.67 207	10.84 355	0.40 121	0.60 134	0.36 130	1.27 262	0.82 159	0.18 107	0.24 103	0.37 100	0.35 101	0.52 97	0.49 121

GCAPDPT-zeroshot	0.82 220	0.46 160	0.22 87	0.22 82	0.25 110	0.23 88	0.13 79	0.61 159	0.25 98	0.57 166	0.32 94	0.81 211	0.20 84	0.19 96	0.58 98	0.67 207	10.84 355	0.40 121	0.60 134	0.36 130	1.27 262	0.82 159	0.18 107	0.24 103	0.37 100	0.35 101	0.52 97	0.49 121

GCAP-Stereo	0.82 220	0.46 160	0.22 87	0.22 82	0.25 110	0.23 88	0.13 79	0.61 159	0.25 98	0.57 166	0.32 94	0.81 211	0.20 84	0.19 96	0.58 98	0.67 207	10.84 355	0.40 121	0.60 134	0.36 130	1.27 262	0.82 159	0.18 107	0.24 103	0.37 100	0.35 101	0.52 97	0.49 121

DF	0.83 225	0.49 189	0.53 226	0.44 189	0.25 110	0.56 222	0.22 138	0.71 228	0.31 156	0.60 187	0.49 158	1.13 258	0.24 102	0.21 113	0.95 183	0.90 265	0.58 172	0.51 208	5.40 312	0.51 208	0.96 237	2.42 258	0.24 175	0.29 144	0.66 205	0.63 177	1.15 264	0.94 226

GEStereo_RVC	0.83 225	0.59 245	0.42 186	0.54 221	0.50 229	0.61 234	0.51 228	0.71 228	0.43 226	0.60 187	0.52 177	0.78 206	0.49 231	0.40 235	0.99 193	0.96 270	0.79 266	0.75 292	1.96 256	0.65 257	0.82 221	4.23 291	0.32 219	0.56 261	0.65 199	0.64 179	0.85 204	1.13 251

FCDSN-DC	0.83 225	0.62 255	0.63 252	0.67 250	0.63 257	0.60 232	0.61 245	0.68 211	0.42 223	0.75 272	0.42 133	0.60 161	0.36 188	0.50 265	1.90 276	0.70 228	0.81 270	0.78 295	0.65 148	0.57 226	0.73 198	4.71 301	0.48 260	0.89 300	0.70 211	0.78 212	0.62 134	0.69 186
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CASS	0.84 228	0.56 233	0.58 238	0.66 249	0.57 244	0.60 232	0.59 239	0.78 260	0.53 243	0.71 262	0.75 245	0.69 186	0.48 227	0.29 192	0.93 173	0.70 228	1.12 303	0.55 230	1.66 243	0.59 233	2.89 313	1.98 244	0.38 237	0.38 207	0.91 263	0.80 215	0.91 220	1.01 232
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	0.85 229	0.60 248	0.45 194	0.38 164	0.44 212	0.57 226	0.50 226	0.79 264	0.64 263	0.68 248	0.48 152	1.49 276	0.54 242	0.31 204	1.53 259	1.39 318	0.90 279	0.82 304	1.53 236	0.70 274	1.35 274	2.55 261	0.41 246	0.42 222	0.78 234	0.88 229	1.03 245	0.70 189

GANet-ADL	0.87 230	0.60 248	0.57 237	0.61 237	0.59 250	0.63 241	0.48 222	0.67 202	0.53 243	0.65 224	0.65 218	0.76 202	0.47 225	0.39 233	1.27 237	0.82 256	0.69 242	0.52 214	1.94 254	0.66 262	0.71 194	4.56 299	0.43 251	0.49 246	0.71 213	1.19 271	1.05 250	0.88 221

RTSC	0.89 231	0.49 189	0.49 207	0.48 200	0.53 236	0.57 226	0.66 261	0.68 211	0.71 268	0.55 153	0.79 250	0.59 157	0.60 255	0.43 246	4.83 336	0.96 270	0.99 295	0.60 255	1.40 233	0.60 239	0.97 238	1.51 217	0.32 219	0.57 263	0.63 190	0.73 201	0.96 233	1.39 267

MSMDNet	0.92 232	0.53 222	0.54 229	0.35 154	0.36 175	0.45 183	0.34 194	0.69 217	0.30 142	0.63 211	0.72 239	0.72 192	0.36 188	0.23 128	1.05 204	1.51 331	0.64 226	0.51 208	2.89 290	0.82 287	1.60 279	5.72 321	0.24 175	0.32 162	0.76 226	0.84 221	0.86 208	0.75 204

LALA_ROB	0.92 232	0.98 302	0.69 269	0.64 244	0.71 269	0.84 272	0.69 267	0.71 228	0.82 281	0.68 248	1.06 271	2.63 299	0.58 250	0.51 268	1.59 263	0.70 228	0.87 276	0.73 286	0.93 199	0.69 273	0.91 233	1.74 229	0.50 264	0.64 273	0.78 234	0.92 238	1.19 270	1.25 259

model_zeroshot	0.93 234	0.47 172	0.49 207	0.44 189	0.41 204	0.43 179	0.28 170	0.72 236	0.37 195	0.63 211	1.22 284	0.98 238	0.30 134	0.25 154	2.00 283	1.37 315	0.69 242	0.55 230	3.10 294	0.75 283	1.25 259	2.31 255	0.23 165	0.41 216	1.11 294	1.11 262	1.07 253	2.16 295

dad	0.93 234	0.58 243	0.38 155	1.42 308	0.64 260	0.78 267	2.27 316	1.43 319	0.38 202	0.93 305	0.39 123	0.85 223	0.79 270	0.34 219	1.20 223	0.57 170	0.79 266	0.46 169	1.86 250	0.41 172	0.79 215	0.69 138	0.30 212	0.51 249	1.17 299	0.47 140	2.78 340	1.90 287

cross-raft	0.93 234	0.57 239	0.52 223	0.44 189	0.35 170	0.42 174	0.28 170	0.73 243	0.33 173	0.65 224	0.72 239	0.74 198	0.30 134	0.23 128	1.13 210	1.20 302	0.63 221	0.48 185	2.91 291	0.61 242	1.80 289	5.83 326	0.23 165	0.34 179	0.84 254	0.89 232	0.94 229	0.98 228

SGM-Forest	0.93 234	0.71 270	0.40 169	1.13 292	0.66 262	0.75 262	0.46 220	0.68 211	0.39 207	0.61 195	0.45 147	1.17 262	1.11 281	0.49 263	1.46 253	0.64 198	0.56 162	0.47 178	0.75 171	0.46 191	0.64 179	4.86 302	0.45 253	0.47 236	0.92 265	0.89 232	2.04 324	1.59 276
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnonymousM	0.94 238	0.35 95	0.22 87	0.24 99	0.23 97	0.21 75	0.15 98	0.57 138	0.21 76	0.57 166	0.44 143	0.46 113	0.16 63	0.19 96	0.64 118	0.60 179	0.56 162	0.40 121	0.55 113	0.35 126	0.68 187	1.23 201	0.21 144	0.24 103	0.32 76	0.54 160	1.89 317	13.18 356

EAI-Stereo	0.94 238	0.52 214	0.62 248	0.52 214	0.50 229	0.57 226	0.64 251	0.72 236	0.37 195	0.62 203	2.08 314	0.84 221	0.26 113	0.26 168	1.99 282	1.49 328	0.61 202	0.50 201	3.11 295	0.65 257	0.88 232	2.39 257	0.20 127	0.36 197	0.81 244	1.09 260	1.59 307	1.15 253

FC-DCNN	0.95 240	0.97 301	1.28 319	1.39 307	0.98 296	1.34 303	0.91 286	0.94 284	0.80 278	0.87 300	0.66 224	1.14 260	0.54 242	0.57 282	0.93 173	0.74 239	0.82 271	0.69 277	0.87 190	0.60 239	0.81 218	0.93 182	0.50 264	0.88 298	1.28 305	1.14 264	1.29 281	1.92 288

ETE_ROB	0.95 240	0.91 296	0.60 241	0.68 251	0.71 269	0.85 273	0.65 254	0.67 202	0.90 289	0.64 218	1.06 271	2.65 300	0.55 247	0.55 277	1.45 252	0.75 244	0.94 287	0.64 262	1.02 207	0.70 274	0.98 239	2.12 248	0.51 272	0.61 269	0.81 244	0.92 238	1.53 303	1.25 259

RAFT-Test	0.97 242	0.51 206	0.52 223	0.53 217	0.35 170	0.41 170	0.30 181	0.72 236	0.31 156	0.62 203	3.46 330	0.68 183	0.32 155	0.23 128	1.20 223	1.42 322	0.63 221	0.50 201	3.05 293	0.68 269	1.73 285	2.86 269	0.24 175	0.32 162	0.82 249	1.87 311	0.95 232	0.89 222

GwcNet-ADL	0.97 242	0.85 291	0.82 281	0.91 277	0.72 273	0.71 257	0.55 232	0.78 260	0.51 241	0.72 264	4.46 335	1.21 264	0.67 265	0.47 260	0.97 186	0.97 275	0.75 259	0.56 237	1.30 228	0.74 282	0.70 193	1.12 195	0.59 289	0.60 265	0.82 249	1.02 252	0.91 220	1.71 282

iResNet	0.97 242	0.57 239	0.64 257	0.75 260	0.71 269	1.00 283	0.58 237	1.00 293	0.58 255	0.66 234	0.82 256	1.42 275	1.53 297	0.31 204	1.82 273	0.71 232	0.76 264	0.68 273	4.15 302	0.72 279	0.91 233	0.82 159	0.42 248	0.96 304	0.75 222	0.90 234	1.03 245	0.87 219

ADCP+	0.98 245	0.59 245	0.63 252	0.44 189	0.45 214	0.56 222	0.91 286	0.66 199	1.76 326	0.48 112	1.07 274	1.65 284	0.34 172	0.43 246	1.95 280	0.54 159	0.54 150	0.48 185	1.25 223	0.41 172	0.65 181	1.35 209	0.33 224	0.32 162	0.67 208	3.29 336	0.79 184	3.83 326

EKT-Stereo	1.00 246	0.65 259	0.61 242	0.59 231	0.49 226	0.62 238	0.74 273	0.71 228	0.32 165	0.64 218	1.67 308	0.74 198	0.32 155	0.27 180	1.35 243	1.29 309	0.70 249	0.78 295	1.50 235	0.61 242	1.73 285	6.50 335	0.22 153	0.34 179	0.96 268	1.00 247	1.06 252	0.71 195

CC-Net-ROB	1.00 246	1.19 315	0.70 271	1.57 312	1.10 302	1.68 315	1.26 302	0.79 264	0.60 257	0.81 289	0.58 196	3.27 310	0.58 250	0.88 313	1.04 203	0.46 107	0.75 259	0.66 268	1.43 234	0.59 233	0.60 165	0.53 104	1.88 332	0.47 236	0.88 260	0.82 218	0.79 184	1.19 255

CSAN	1.00 246	0.84 289	0.75 274	0.87 271	0.87 289	0.75 262	0.67 263	1.00 293	0.99 301	0.94 306	0.72 239	2.06 293	1.74 302	0.51 268	1.50 256	0.65 203	0.78 265	0.68 273	1.15 217	0.72 279	0.86 227	0.89 174	0.54 279	0.79 293	1.09 292	1.65 305	1.28 280	1.63 278

Reg-Stereo(zero)	1.01 249	0.47 172	0.62 248	0.39 167	0.29 141	0.42 174	0.36 198	0.75 248	0.37 195	0.62 203	6.07 346	0.80 209	0.33 163	0.28 187	0.88 164	0.68 216	0.62 211	0.46 169	1.53 236	0.47 195	0.74 202	5.82 324	0.21 144	0.34 179	0.59 172	0.84 221	1.42 289	1.03 236

HI	1.01 249	0.47 172	0.62 248	0.39 167	0.29 141	0.42 174	0.36 198	0.75 248	0.37 195	0.62 203	6.07 346	0.80 209	0.33 163	0.28 187	0.88 164	0.68 216	0.62 211	0.46 169	1.53 236	0.47 195	0.74 202	5.82 324	0.21 144	0.34 179	0.59 172	0.84 221	1.42 289	1.03 236

FC-DCNN v2	1.02 251	0.99 304	1.34 324	1.51 311	1.00 297	1.44 308	0.89 282	1.09 303	0.86 283	0.87 300	0.70 233	1.18 263	0.89 276	0.57 282	0.94 179	0.74 239	0.82 271	0.69 277	0.90 195	0.60 239	0.81 218	0.94 183	0.50 264	0.88 298	1.39 310	1.22 274	1.45 293	2.29 298

FADNet_RVC	1.02 251	0.69 267	0.58 238	0.90 275	0.80 286	0.56 222	0.56 234	0.78 260	0.56 249	0.70 259	0.92 262	1.40 273	1.11 281	0.55 277	2.54 300	0.68 216	0.85 274	0.90 310	3.38 299	0.82 287	1.24 257	2.31 255	0.38 237	0.64 273	0.71 213	0.90 234	1.03 245	1.14 252

ADCRef	1.02 251	0.65 259	0.50 214	0.39 167	0.48 220	0.67 251	0.71 272	0.61 159	1.07 303	0.52 135	0.63 209	0.76 202	0.43 214	0.39 233	2.08 289	0.74 239	0.62 211	0.59 251	1.57 239	0.61 242	0.74 202	1.42 211	0.50 264	0.47 236	0.80 240	1.24 278	0.82 194	7.57 348

PSMNet-ADL	1.03 254	0.63 256	0.68 264	0.68 251	0.73 275	0.68 252	0.59 239	0.76 252	0.60 257	0.84 296	4.85 339	0.96 235	1.50 296	0.45 256	1.70 269	1.06 287	0.70 249	0.55 230	2.03 259	0.71 277	0.92 235	1.40 210	0.54 279	0.51 249	0.77 230	0.97 246	1.42 289	0.67 178

AMNet	1.03 254	0.98 302	0.95 288	0.98 285	1.01 298	1.04 284	0.96 291	0.86 279	0.93 292	0.97 309	1.01 270	1.12 256	0.82 271	1.05 321	1.03 201	1.10 291	1.17 305	1.05 317	1.08 212	1.05 309	1.14 250	1.06 192	0.84 305	0.99 310	1.02 283	1.06 258	1.20 271	1.30 263

test-1	1.04 256	0.34 86	0.56 235	0.37 162	0.41 204	0.61 234	0.37 201	0.72 236	0.39 207	0.69 253	0.70 233	1.12 256	0.44 216	0.25 154	1.56 262	1.36 313	0.64 226	0.60 255	2.29 266	0.59 233	1.20 254	7.59 342	0.23 165	0.37 201	0.83 252	1.13 263	1.12 261	1.55 274

HH	1.05 257	0.34 86	1.01 296	0.43 185	0.39 193	0.53 212	0.42 212	0.69 217	0.35 185	0.65 224	0.49 158	1.07 248	0.26 113	0.28 187	1.24 231	2.30 349	0.62 211	0.54 224	2.45 273	0.67 265	3.56 326	5.13 310	0.26 188	0.35 189	0.87 258	1.27 281	1.09 254	1.11 249

HanStereo	1.05 257	0.34 86	1.01 296	0.43 185	0.39 193	0.53 212	0.42 212	0.69 217	0.35 185	0.65 224	0.49 158	1.07 248	0.26 113	0.28 187	1.24 231	2.30 349	0.62 211	0.54 224	2.45 273	0.67 265	3.56 326	5.13 310	0.26 188	0.35 189	0.87 258	1.27 281	1.09 254	1.11 249

DAS	1.08 259	0.61 252	0.51 219	0.79 266	0.63 257	0.69 254	0.62 246	0.84 274	0.93 292	0.65 224	1.46 298	1.69 285	1.27 287	0.35 222	1.69 266	0.97 275	0.95 288	0.73 286	1.91 252	1.03 307	2.01 294	2.78 266	0.47 257	0.98 307	0.97 271	1.17 266	1.45 293	1.06 241

SepStereo	1.08 259	0.61 252	0.51 219	0.79 266	0.63 257	0.69 254	0.62 246	0.84 274	0.93 292	0.65 224	1.46 298	1.69 285	1.27 287	0.35 222	1.69 266	0.97 275	0.95 288	0.73 286	1.91 252	1.03 307	2.01 294	2.78 266	0.47 257	0.98 307	0.97 271	1.17 266	1.45 293	1.06 241

NOSS_ROB	1.12 261	0.85 291	0.51 219	0.74 258	0.62 254	0.78 267	0.53 230	0.80 266	0.54 245	0.70 259	0.61 204	0.63 174	0.93 278	0.63 294	2.30 294	1.12 292	0.80 268	0.70 281	0.76 175	0.61 242	1.17 252	7.46 340	0.51 272	0.80 294	0.91 263	1.78 310	1.49 301	0.93 225

MSKI-zero shot	1.13 262	0.50 198	0.49 207	0.41 179	0.37 180	0.47 196	0.33 191	0.76 252	0.31 156	0.65 224	1.67 308	0.84 221	0.33 163	0.22 119	1.36 244	1.50 330	0.65 229	0.48 185	3.12 296	0.63 249	2.22 299	7.37 339	0.20 127	0.41 216	0.98 275	1.45 292	1.24 276	1.57 275

ITSA-stereo	1.17 263	0.73 272	0.62 248	1.22 298	0.86 288	0.66 247	0.70 270	0.95 286	0.78 276	0.84 296	2.26 316	1.41 274	1.24 286	0.82 308	1.61 264	1.03 281	0.88 278	0.67 272	1.59 240	0.63 249	1.32 271	2.11 247	0.56 285	0.77 288	0.99 277	1.26 280	1.02 243	3.94 327

DCVSM-stereo	1.22 264	0.67 262	0.81 280	0.91 277	0.67 264	1.16 295	0.74 273	0.95 286	0.81 279	1.04 314	3.89 332	3.69 317	1.60 299	0.50 265	2.30 294	0.88 264	0.71 253	0.59 251	2.11 261	0.89 294	1.16 251	1.24 202	0.84 305	0.77 288	0.80 240	1.18 269	1.09 254	1.07 243

SHD	1.22 264	0.56 233	0.77 276	0.76 261	0.73 275	0.68 252	0.67 263	1.01 296	0.98 300	0.77 279	1.06 271	1.01 240	1.32 291	0.57 282	6.75 342	1.21 304	0.97 292	0.72 283	2.06 260	0.85 290	1.52 278	2.27 254	0.48 260	0.86 296	1.00 280	1.16 265	0.92 224	1.29 262

XQC	1.22 264	0.91 296	0.73 272	0.92 280	0.94 293	0.94 280	0.89 282	1.10 304	0.91 290	0.85 298	1.10 278	1.07 248	1.40 294	0.73 302	4.40 329	1.15 295	0.91 283	0.69 277	1.69 245	0.89 294	1.26 260	2.63 263	0.63 293	0.77 288	1.21 301	1.88 312	1.27 279	1.10 248

DeepPrunerF	1.23 267	0.50 198	0.40 169	0.57 228	2.81 341	0.50 203	0.67 263	0.53 116	0.57 252	0.43 89	0.65 218	0.44 106	0.33 163	0.42 242	1.72 270	0.77 248	0.60 192	0.47 178	0.95 202	0.48 202	0.66 184	0.82 159	0.41 246	0.38 207	14.97 363	0.87 228	0.66 149	0.61 162

ADCL	1.30 268	0.83 288	0.67 262	0.60 235	0.53 236	0.74 260	0.95 289	0.77 258	2.74 346	0.68 248	0.99 269	0.89 230	0.52 239	0.52 271	1.90 276	0.67 207	0.69 242	0.58 245	1.26 226	0.67 265	1.22 256	1.42 211	0.51 272	0.51 249	1.51 321	1.42 291	0.89 217	10.57 352

ccs_rob	1.30 268	0.79 278	0.68 264	0.86 270	0.61 253	0.90 279	0.84 280	0.99 291	0.52 242	0.75 272	6.22 348	5.88 332	1.15 284	0.51 268	1.29 238	1.13 294	0.69 242	0.66 268	1.17 219	0.73 281	1.60 279	2.54 260	0.50 264	0.56 261	0.71 213	0.78 212	0.90 218	1.19 255

PWC_ROB	1.31 270	0.71 270	1.05 301	0.61 237	0.72 273	0.72 258	1.06 294	0.85 277	1.54 321	0.76 277	1.39 294	1.03 244	2.52 313	0.58 289	2.91 304	1.03 281	1.16 304	0.90 310	2.44 272	0.98 301	1.99 293	3.73 284	0.45 253	1.00 311	0.85 256	0.88 229	1.26 278	2.28 297

IGEV-FE	1.32 271	0.47 172	1.27 316	1.16 293	0.48 220	0.61 234	0.65 254	0.80 266	0.41 215	0.67 243	4.97 341	0.97 236	0.31 145	0.26 168	1.20 223	1.48 326	0.61 202	0.49 192	2.55 277	0.66 262	2.22 299	8.15 348	0.22 153	0.41 216	1.05 286	1.03 255	1.16 267	1.43 268

IGEV_Zeroshot_test	1.32 271	0.47 172	1.27 316	1.16 293	0.48 220	0.61 234	0.65 254	0.80 266	0.41 215	0.67 243	4.86 340	0.97 236	0.31 145	0.26 168	1.20 223	1.48 326	0.61 202	0.49 192	2.56 278	0.66 262	2.26 301	8.15 348	0.22 153	0.41 216	1.05 286	1.03 255	1.16 267	1.43 268

RTS	1.35 273	0.60 248	0.63 252	0.61 237	0.59 250	0.96 281	1.15 298	0.81 270	0.87 285	0.60 187	0.71 235	1.31 268	0.62 258	0.54 275	7.39 346	1.17 299	1.20 306	0.78 295	2.36 270	0.88 291	1.29 267	1.87 234	0.50 264	0.69 279	1.39 310	4.38 345	1.15 264	1.45 271

RTSA	1.35 273	0.60 248	0.63 252	0.61 237	0.59 250	0.96 281	1.15 298	0.81 270	0.87 285	0.60 187	0.71 235	1.31 268	0.62 258	0.54 275	7.39 346	1.17 299	1.20 306	0.78 295	2.36 270	0.88 291	1.29 267	1.87 234	0.50 264	0.69 279	1.39 310	4.38 345	1.15 264	1.45 271

UDG	1.44 275	2.27 328	1.02 299	2.58 319	2.46 333	2.49 320	2.57 322	0.76 252	0.86 283	0.77 279	1.07 274	1.54 277	0.66 264	2.59 334	1.37 246	0.72 235	2.12 327	0.82 304	2.32 268	1.00 304	1.33 273	1.93 241	1.63 329	0.67 277	0.76 226	0.83 219	0.96 233	0.80 211

DDUNet	1.45 276	2.20 326	0.95 288	2.67 321	2.44 332	2.57 321	2.52 320	0.80 266	0.84 282	0.63 211	0.95 266	1.61 283	0.54 242	2.64 337	1.14 214	0.79 251	2.07 325	0.79 301	2.32 268	0.94 299	1.26 260	1.85 232	2.70 335	0.61 269	0.74 220	0.75 204	0.99 241	0.84 217

FBW_ROB	1.50 277	1.46 320	1.13 310	2.05 318	1.56 320	1.42 306	2.03 315	1.00 293	0.71 268	0.73 267	1.21 283	2.38 294	0.93 278	1.53 329	2.03 285	0.63 192	0.90 279	0.66 268	6.51 322	0.63 249	1.69 282	1.54 220	1.47 328	1.14 321	1.05 286	1.23 275	1.02 243	1.77 283

MFN_U_SF_DS_RVC	1.53 278	0.91 296	0.64 257	1.28 302	0.94 293	1.25 301	2.61 325	1.29 308	1.18 307	0.99 311	0.89 260	1.87 290	1.18 285	1.17 323	4.72 334	0.81 254	0.74 257	0.58 245	2.74 287	0.71 277	2.13 297	3.81 286	0.85 308	0.76 286	1.45 317	1.65 305	1.36 286	2.88 313

AIO-Stereo-zeroshot	1.54 279	0.50 198	1.32 321	0.77 263	0.45 214	1.06 286	0.69 267	0.77 258	0.62 261	0.79 283	6.69 354	1.04 245	0.35 182	0.26 168	1.31 239	1.71 337	0.69 242	0.72 283	2.66 284	0.67 265	2.89 313	7.46 340	0.20 127	0.48 243	1.02 283	2.82 331	1.34 283	2.33 301

HBP-ISP	1.57 280	0.87 294	0.96 291	0.99 286	0.71 269	0.88 275	0.56 234	0.89 282	0.54 245	0.82 291	0.88 258	1.01 240	0.36 188	0.70 300	7.21 344	5.74 358	0.71 253	0.70 281	0.74 168	0.64 255	1.32 271	8.85 350	0.50 264	0.67 277	0.85 256	1.00 247	2.10 325	1.16 254

CBMV	1.58 281	0.86 293	0.61 242	0.89 272	0.84 287	0.78 267	0.55 232	0.90 283	0.81 279	0.82 291	0.63 209	3.20 308	0.83 272	0.52 271	2.06 288	1.17 299	0.96 291	0.74 291	2.62 280	0.68 269	2.85 311	7.74 344	0.49 262	1.14 321	1.10 293	1.23 275	2.42 332	5.18 337
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFMNet_re	1.60 282	1.18 314	1.12 309	1.28 302	1.17 309	1.64 313	1.39 308	1.30 310	1.62 322	1.14 319	1.36 293	2.69 301	1.82 303	0.90 315	2.94 306	1.37 315	1.57 316	1.32 336	3.84 301	1.26 323	2.71 309	1.71 227	1.17 318	1.29 330	1.13 295	1.02 252	1.59 307	1.69 281

FAT-Stereo	1.62 283	0.79 278	1.44 327	1.12 291	1.36 316	1.06 286	0.89 282	1.30 310	0.87 285	1.21 325	5.38 344	3.07 307	1.32 291	0.66 296	2.20 292	1.36 313	0.91 283	0.94 315	1.85 249	1.09 311	2.32 302	4.27 293	0.71 296	1.03 315	0.90 261	1.18 269	1.54 304	2.97 315

ADCMid	1.65 284	0.92 299	1.01 296	0.71 256	0.87 289	1.07 288	1.52 311	1.33 312	1.73 325	0.75 272	1.66 305	1.30 267	1.53 297	0.73 302	2.87 303	1.09 289	1.00 297	0.79 301	2.81 288	0.90 296	1.70 283	2.92 270	1.08 317	0.76 286	1.05 286	1.59 304	1.05 250	9.78 351

S-Stereo	1.70 285	0.82 283	0.95 288	1.19 296	1.22 310	1.32 302	1.59 312	1.03 297	1.08 304	1.24 327	4.20 333	4.08 323	1.12 283	0.67 298	3.06 309	1.65 336	0.91 283	1.05 317	2.24 265	1.12 313	1.50 277	5.83 326	1.32 327	1.21 327	0.90 261	1.17 266	1.25 277	2.15 294

AnyNet_C32	1.81 286	0.66 261	0.75 274	0.68 251	0.75 282	0.89 277	1.33 306	0.97 289	3.04 350	0.75 272	1.43 297	0.98 238	0.65 261	0.71 301	4.23 327	1.15 295	1.11 302	0.95 316	1.83 247	0.79 284	2.38 306	3.19 274	0.67 295	0.92 301	1.14 296	2.45 326	1.17 269	13.30 357

PVD	1.82 287	1.04 308	1.50 328	1.10 290	1.14 306	1.21 297	1.17 300	1.91 338	2.04 333	0.81 289	1.42 296	1.57 280	1.93 306	0.91 316	8.84 350	1.56 332	1.42 311	1.10 324	2.49 275	1.20 318	1.98 292	3.12 273	0.79 301	1.13 320	1.65 324	2.06 319	1.72 312	2.19 296

SANet	1.82 287	0.95 300	1.10 307	1.07 289	1.10 302	1.35 304	0.84 280	1.76 335	1.79 327	0.77 279	1.22 284	6.64 336	7.62 341	0.84 309	2.04 286	0.81 254	1.29 308	0.90 310	1.61 242	0.88 291	1.38 275	1.86 233	0.89 309	1.33 332	1.39 310	2.61 329	2.03 322	3.05 317

MSC_U_SF_DS_RVC	1.83 289	1.25 317	1.05 301	1.57 312	1.11 304	1.22 298	3.48 332	1.50 320	2.11 334	1.30 329	0.96 267	1.56 278	1.05 280	1.92 331	4.01 321	1.25 307	0.90 279	1.05 317	6.24 319	1.22 321	1.75 287	3.71 283	1.18 319	1.17 324	1.51 321	1.50 298	1.12 261	2.71 310

MFN_U_SF_RVC	1.86 290	1.06 309	0.88 283	1.27 301	1.03 299	1.56 311	2.57 322	1.40 317	1.19 309	1.50 340	2.86 324	2.04 292	1.60 299	2.16 332	4.89 337	1.02 280	0.93 286	0.83 307	6.71 323	1.21 320	3.28 319	2.85 268	0.65 294	1.16 323	1.25 302	1.33 287	1.29 281	1.66 279

G-Net	1.89 291	0.99 304	1.27 316	0.92 280	0.97 295	1.11 291	0.80 277	1.62 327	2.02 332	1.00 312	2.80 323	7.25 340	1.67 301	0.55 277	1.85 275	1.77 340	1.07 298	0.92 313	3.00 292	2.69 353	1.95 291	1.95 242	0.80 302	1.04 316	1.06 291	1.69 308	2.80 342	5.50 339

SAMSARA	1.90 292	0.80 281	1.02 299	0.94 282	0.93 292	0.88 275	1.07 295	1.60 326	1.28 311	0.97 309	1.07 274	1.33 270	2.67 318	0.88 313	8.67 349	1.44 325	1.09 301	0.93 314	2.65 281	1.06 310	2.36 304	3.27 275	0.58 288	1.04 316	2.85 340	4.21 344	2.73 339	2.88 313

edge stereo	1.94 293	1.17 313	2.17 339	1.48 309	1.31 314	1.61 312	1.43 310	1.68 330	1.28 311	1.19 323	3.32 329	4.32 326	2.92 321	0.81 307	2.94 306	1.49 328	1.08 300	0.82 304	5.33 311	0.98 301	1.70 283	4.30 295	0.95 315	0.94 302	1.34 307	1.21 273	1.72 312	2.87 312

pmcnn	1.94 293	0.81 282	0.54 229	1.21 297	1.23 311	1.23 300	0.99 293	0.97 289	0.55 247	0.75 272	2.87 325	4.26 325	5.53 331	0.32 211	2.16 290	1.42 322	1.30 309	0.89 309	4.30 305	1.01 305	4.96 345	5.40 316	0.92 311	1.01 313	1.14 296	1.02 252	2.43 333	3.12 318

gcap-zeroshot	1.97 295	0.45 154	0.90 286	0.59 231	0.38 187	0.56 222	0.30 181	0.73 243	0.29 135	0.74 271	2.87 325	1.22 266	0.34 172	0.25 154	1.47 255	1.39 318	0.62 211	0.55 230	29.53 358	0.81 286	1.07 246	3.94 287	0.24 175	0.37 201	0.79 238	1.00 247	0.96 233	0.75 204

ADCS	2.04 296	1.07 310	1.00 294	0.94 282	1.14 306	1.12 292	1.36 307	1.33 312	2.44 338	0.89 302	1.32 291	1.60 281	3.55 322	0.93 318	3.79 319	2.20 348	1.53 314	1.25 333	3.17 297	1.36 325	3.65 331	4.50 298	0.80 302	1.17 324	1.34 307	4.40 348	1.46 297	5.67 340

FINET	2.14 297	0.39 116	0.40 169	0.45 196	0.31 154	0.36 151	0.37 201	0.46 96	0.46 233	0.48 112	0.42 133	0.49 122	0.41 208	0.30 198	10.18 354	0.64 198	0.52 136	0.37 109	0.69 156	0.38 148	0.57 150	0.65 132	0.31 217	0.33 172	0.54 152	36.06 369	0.61 131	0.59 158

iRaft-Stereo_20w	2.15 298	0.53 222	1.39 325	1.22 298	0.48 220	0.79 270	0.50 226	0.75 248	0.43 226	0.73 267	6.67 353	0.86 225	0.29 127	0.27 180	1.12 209	1.28 308	0.61 202	0.45 160	1.83 247	0.63 249	1.11 248	5.64 319	0.22 153	0.28 141	0.96 268	25.03 363	1.45 293	2.62 307

SQANet	2.17 299	2.74 332	1.21 311	3.10 329	2.22 328	3.35 326	2.73 327	0.95 286	0.65 265	1.00 312	0.73 243	2.76 302	1.34 293	2.32 333	3.29 314	0.63 192	1.34 310	0.73 286	10.90 337	0.70 274	2.37 305	3.46 279	3.27 337	0.60 265	1.05 286	1.52 299	1.39 288	2.31 300

DDF-Stereo	2.19 300	0.44 146	0.30 129	10.81 357	0.48 220	15.14 363	0.69 267	0.72 236	0.29 135	0.66 234	0.50 166	18.19 359	0.65 261	0.27 180	0.76 143	0.66 205	0.61 202	0.46 169	1.34 229	0.41 172	0.83 222	1.95 242	0.27 195	0.26 123	0.50 134	0.45 129	0.92 224	0.66 176

MADNet+	2.24 301	1.21 316	1.26 315	1.48 309	1.30 313	1.12 292	2.54 321	1.95 339	1.46 319	1.34 331	1.29 290	2.44 296	2.24 309	1.30 327	8.99 351	2.12 346	2.64 337	1.14 327	2.82 289	1.90 343	4.19 335	4.31 296	1.30 325	2.17 355	2.03 330	1.57 300	1.59 307	2.76 311

ADCPNet	2.25 302	0.78 277	0.91 287	0.83 269	1.24 312	0.87 274	1.74 313	1.04 299	1.32 313	0.83 294	1.84 312	1.05 246	8.05 343	0.76 306	4.11 322	1.21 304	0.99 295	0.72 283	4.28 304	1.01 305	1.66 281	3.55 282	0.73 297	0.80 294	1.57 323	2.02 317	1.35 285	15.39 359

CBMV_ROB	2.30 303	0.82 283	0.68 264	1.36 306	1.15 308	1.09 290	0.82 278	1.03 297	0.57 252	0.72 264	0.82 256	9.72 351	6.90 338	0.58 289	4.50 331	0.77 248	0.82 271	0.59 251	5.75 314	1.23 322	4.26 336	5.15 312	0.53 277	0.73 282	1.47 318	3.61 341	2.91 343	3.40 321

DDVS	2.34 304	0.70 269	0.83 282	0.70 255	0.75 282	0.75 262	0.60 241	1.08 302	0.87 285	0.82 291	32.66 370	3.89 320	1.27 287	0.53 274	1.37 246	1.39 318	0.74 257	0.66 268	2.14 262	0.96 300	1.75 287	3.32 276	0.49 262	0.60 265	0.72 217	0.88 229	1.37 287	1.33 265

SPS-STEREO	2.34 304	1.27 318	1.24 314	1.58 314	1.36 316	1.49 309	1.27 303	1.67 329	1.36 316	1.38 333	2.76 322	3.04 306	1.30 290	1.06 322	4.12 324	1.82 342	1.66 318	1.39 339	9.69 334	1.36 325	4.41 338	7.92 346	1.28 323	1.43 334	1.48 319	1.76 309	2.03 322	2.03 291
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	2.37 306	1.10 312	1.07 304	1.16 293	1.12 305	1.05 285	3.27 330	1.75 333	2.58 343	1.20 324	1.66 305	3.03 305	2.81 320	1.03 320	4.41 330	3.73 355	2.42 331	2.18 355	3.18 298	1.64 337	4.45 340	7.10 337	1.26 320	1.22 328	2.09 331	1.57 300	1.52 302	4.30 329

RainbowNet	2.44 307	2.98 339	1.98 336	3.35 334	2.61 337	3.55 328	3.57 335	1.29 308	0.91 290	1.53 342	0.89 260	3.23 309	2.50 312	2.96 341	2.91 304	0.91 266	1.93 320	1.05 317	5.80 315	1.56 333	3.09 316	4.31 296	4.23 342	1.01 313	1.40 315	1.57 300	1.81 316	2.97 315

otaku	2.54 308	3.10 343	1.32 321	3.38 335	2.41 331	3.63 331	3.11 328	1.05 301	0.97 298	1.13 316	0.81 255	2.95 303	1.88 305	2.63 336	3.57 317	0.67 207	1.56 315	0.77 294	13.58 345	1.10 312	2.70 308	4.14 290	4.46 345	0.78 291	1.18 300	1.37 290	1.72 312	2.50 306

Ntro	2.56 309	3.44 351	1.64 329	3.56 337	2.56 336	3.77 336	3.41 331	1.11 306	1.04 302	1.16 321	0.92 262	2.98 304	1.40 294	2.75 340	3.10 311	0.68 216	1.91 319	0.84 308	11.74 340	1.16 314	2.88 312	5.44 317	4.15 341	0.75 284	1.27 303	1.58 303	1.61 310	2.30 299

ACVNet-4b	2.61 310	2.78 335	1.77 331	3.15 330	2.34 330	3.59 330	3.82 338	1.34 314	1.35 315	1.27 328	0.72 239	3.29 312	2.76 319	3.05 344	3.12 312	0.82 256	2.46 332	1.10 324	10.23 336	1.26 323	3.40 321	5.28 314	4.07 340	0.95 303	1.28 305	1.29 283	1.47 299	2.47 305

ACVNet_1	2.64 311	3.24 346	2.43 342	4.43 344	3.01 345	3.83 338	4.20 343	1.35 315	1.18 307	1.22 326	1.08 277	3.35 313	2.52 313	3.12 346	1.93 279	0.72 235	2.67 338	1.17 329	9.65 333	1.16 314	3.59 329	2.70 264	4.47 346	1.11 318	1.43 316	2.04 318	1.46 297	2.10 292

SFCPSM	2.77 312	0.82 283	0.65 259	0.77 263	0.70 268	0.74 260	0.63 249	0.84 274	0.97 298	0.71 262	1.85 313	2.58 297	4.16 325	0.57 282	2.35 297	0.96 270	0.75 259	0.64 262	44.80 368	1.20 318	0.92 235	1.50 215	0.56 285	0.60 265	0.97 271	0.96 244	1.22 275	1.37 266

DGSMNet	2.86 313	0.99 304	1.40 326	1.06 287	1.09 301	1.14 294	1.07 295	1.42 318	0.94 296	2.17 355	11.83 365	1.77 287	1.86 304	0.95 319	7.21 344	3.88 356	6.07 349	1.70 348	5.05 309	1.75 340	7.07 357	8.89 351	0.97 316	1.24 329	1.03 285	1.46 294	1.44 292	1.85 284

DPSNet	2.86 313	0.84 289	0.79 278	1.23 300	1.35 315	1.35 304	0.95 289	1.10 304	1.48 320	0.80 286	1.17 280	7.04 338	4.28 327	0.75 305	6.78 343	2.57 351	1.59 317	1.27 335	14.87 349	1.61 336	5.07 346	9.58 352	1.81 331	1.44 336	1.49 320	2.52 327	1.66 311	1.87 286

MonStereo1	2.90 315	2.91 338	1.86 333	3.96 341	3.79 354	3.64 332	3.76 336	1.56 322	1.64 323	1.44 335	1.58 301	4.91 329	6.90 338	3.02 343	2.30 294	0.96 270	2.10 326	1.36 338	6.47 321	1.77 342	3.44 322	4.12 289	4.85 351	0.96 304	1.73 325	2.01 316	2.69 338	2.63 308

PSMNet_ROB	2.93 316	3.42 350	2.10 337	2.90 325	2.09 326	4.14 341	3.88 339	1.50 320	1.44 318	1.61 345	2.63 321	3.83 319	5.07 328	5.05 354	3.50 315	0.96 270	2.14 328	1.10 324	8.78 329	1.70 339	2.75 310	2.96 272	5.52 356	1.38 333	2.15 332	2.21 322	1.95 319	2.38 303

WAO-7	2.94 317	1.85 324	2.82 348	7.24 350	1.77 324	1.84 317	2.02 314	2.09 340	2.63 344	2.22 356	5.33 343	4.72 328	6.89 337	1.25 325	3.06 309	1.30 310	1.96 322	1.23 332	8.68 328	1.55 330	2.35 303	3.54 281	0.89 309	1.69 344	1.89 327	3.34 337	2.02 321	3.26 319

WAO-6	2.96 318	2.29 329	1.76 330	3.04 327	2.29 329	3.05 324	3.14 329	1.77 336	2.34 337	1.52 341	1.58 301	4.04 322	5.83 332	2.65 338	3.52 316	1.40 321	5.11 348	1.42 343	5.06 310	1.57 334	3.08 315	5.20 313	2.70 335	1.78 346	2.74 337	3.12 335	2.78 340	5.24 338

Dean	2.99 319	3.25 347	1.92 334	5.91 347	3.47 352	3.67 333	3.78 337	1.88 337	1.96 331	1.49 339	1.39 294	3.77 318	4.25 326	2.99 342	2.38 298	0.98 278	2.82 339	1.33 337	6.23 318	1.76 341	3.56 326	5.37 315	4.77 347	1.59 341	2.73 336	2.30 323	2.62 337	2.67 309

IMH-64-1	3.00 320	2.74 332	2.51 343	3.26 331	2.79 339	3.76 334	4.17 341	1.68 330	2.47 340	1.13 316	1.25 287	3.66 315	6.37 333	3.61 347	2.63 301	1.16 297	2.53 333	1.41 341	6.20 316	1.55 330	3.46 323	5.75 322	4.82 349	1.44 336	2.82 338	1.99 314	2.35 327	3.59 322

IMH-64	3.00 320	2.74 332	2.51 343	3.26 331	2.79 339	3.76 334	4.17 341	1.68 330	2.47 340	1.13 316	1.25 287	3.66 315	6.37 333	3.61 347	2.63 301	1.16 297	2.53 333	1.41 341	6.20 316	1.55 330	3.46 323	5.75 322	4.82 349	1.44 336	2.82 338	1.99 314	2.35 327	3.59 322

IMH	3.37 322	2.80 336	2.52 345	3.30 333	2.81 341	3.78 337	4.24 344	1.75 333	2.57 342	1.17 322	1.23 286	3.99 321	10.97 346	5.78 360	2.21 293	1.12 292	2.58 335	1.39 339	6.86 324	1.60 335	3.49 325	5.44 317	4.89 353	1.50 339	3.02 342	2.37 325	2.52 334	5.01 334

anonymity	3.37 322	0.42 133	1.10 307	0.58 229	0.43 208	0.48 199	0.31 188	0.78 260	0.35 185	0.62 203	65.69 374	0.87 226	0.30 134	0.25 154	1.14 214	1.37 315	0.61 202	0.44 151	1.39 232	0.63 249	0.75 207	7.27 338	0.25 184	0.32 162	0.99 277	1.23 275	1.10 259	1.44 270

SGM_RVC	3.37 322	1.46 320	0.88 283	1.79 316	1.36 316	1.81 316	1.40 309	1.65 328	1.12 306	0.83 294	1.60 303	7.12 339	3.65 323	0.43 246	2.16 290	0.62 186	0.80 268	0.58 245	11.35 339	0.68 269	2.17 298	1.08 193	0.52 276	0.98 307	2.24 333	1.97 313	6.00 359	34.83 368
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	3.45 325	3.01 340	2.34 341	4.63 345	2.95 344	3.55 328	3.53 333	1.59 325	1.33 314	1.30 329	1.13 279	3.27 310	2.54 315	2.69 339	1.95 280	0.87 263	9.85 353	1.08 323	21.96 353	1.38 327	3.39 320	4.29 294	4.23 342	1.43 334	2.01 328	2.58 328	1.90 318	2.34 302

ELAS_RVC	3.56 326	2.05 325	1.92 334	2.68 322	2.14 327	5.31 352	2.31 317	2.50 347	1.91 329	1.84 350	4.76 337	7.99 343	8.55 345	0.84 309	3.62 318	1.05 286	1.96 322	1.22 331	4.63 307	1.51 329	4.77 344	9.74 353	1.27 322	1.99 353	8.57 358	3.59 340	3.42 347	3.96 328
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	3.61 327	2.21 327	1.84 332	3.04 327	2.46 333	3.47 327	2.38 319	2.81 352	2.86 347	1.46 336	4.82 338	8.36 345	8.06 344	0.87 311	4.11 322	1.04 284	1.99 324	1.15 328	4.54 306	1.19 317	4.74 343	10.44 358	1.26 320	1.86 351	6.96 356	4.71 349	3.75 349	5.16 336
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.67 328	1.54 322	1.08 305	2.64 320	1.78 325	2.12 319	1.19 301	2.47 345	1.38 317	0.91 304	6.33 350	9.51 349	7.65 342	0.50 265	9.98 353	1.96 343	0.90 279	0.75 292	8.92 330	0.82 287	8.67 358	10.38 357	0.73 297	1.12 319	3.41 345	2.18 321	5.22 356	4.91 333
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
DN	3.93 329	0.39 116	0.40 169	0.59 231	0.32 159	51.03 373	0.32 190	0.64 189	0.33 173	0.49 120	0.61 204	37.83 365	0.24 102	0.26 168	0.92 170	0.86 260	0.58 172	0.46 169	1.88 251	0.43 184	0.73 198	1.71 227	0.33 224	0.33 172	1.15 298	1.00 247	0.87 210	1.52 273

MDST_ROB	4.20 330	2.33 330	0.80 279	3.91 340	1.60 323	2.83 322	1.12 297	1.14 307	0.79 277	0.78 282	1.19 281	1.60 281	25.00 359	0.36 225	11.29 356	0.67 207	0.68 241	0.49 192	4.16 303	0.65 257	1.82 290	6.21 334	0.61 292	0.78 291	8.88 359	3.05 333	18.20 366	12.37 354

DispFullNet	4.35 331	3.21 344	4.31 359	2.72 323	2.48 335	2.93 323	2.71 326	2.81 352	1.89 328	4.52 365	6.61 351	8.91 348	5.38 329	2.59 334	2.40 299	7.94 361	3.27 342	2.03 351	27.02 355	2.94 357	4.26 336	4.88 303	1.79 330	1.18 326	1.35 309	1.33 287	2.38 330	3.59 322

LVE	4.48 332	3.05 341	2.13 338	26.62 365	3.20 348	3.95 339	12.38 364	1.56 322	1.65 324	1.86 351	1.66 305	3.36 314	4.03 324	3.08 345	2.05 287	1.07 288	2.36 330	1.44 344	17.31 351	1.64 337	3.69 332	5.87 328	4.40 344	1.82 349	2.86 341	2.32 324	2.39 331	3.29 320

WAO-8	4.61 333	3.39 348	2.82 348	10.45 355	3.06 346	4.31 342	7.22 350	2.68 350	4.40 354	1.75 348	3.16 327	6.16 333	13.19 350	5.21 356	4.20 325	1.35 311	3.33 343	1.55 346	12.12 341	2.51 351	3.15 317	4.91 304	3.42 338	1.62 342	5.04 351	4.04 342	3.84 353	5.71 341

Venus	4.61 333	3.39 348	2.82 348	10.45 355	3.06 346	4.31 342	7.22 350	2.68 350	4.40 354	1.75 348	3.16 327	6.16 333	13.19 350	5.21 356	4.20 325	1.35 311	3.33 343	1.55 346	12.12 341	2.51 351	3.15 317	4.91 304	3.42 338	1.62 342	5.04 351	4.04 342	3.84 353	5.71 341

TRStereo	4.80 335	0.88 295	1.21 311	0.56 224	0.36 175	1.43 307	0.49 223	0.68 211	0.30 142	0.65 224	0.47 150	1.13 258	0.28 121	0.23 128	1.25 235	1.09 289	0.58 172	0.48 185	2.00 258	0.51 208	0.76 211	5.69 320	0.19 116	0.30 151	0.79 238	104.35 377	1.77 315	1.07 243

PWCK	5.22 336	3.06 342	2.20 340	3.63 338	2.67 338	4.53 346	5.48 347	2.47 345	2.98 349	3.29 361	4.30 334	9.76 352	5.51 330	1.79 330	3.20 313	1.42 322	2.58 335	1.45 345	51.06 371	2.39 349	4.63 341	4.24 292	2.66 334	1.80 347	3.05 343	3.57 339	2.56 335	4.64 331

SGM-ForestM	5.65 337	4.50 356	1.05 301	2.91 326	1.57 321	4.11 340	4.85 345	2.98 354	2.33 335	0.72 264	4.70 336	7.33 341	6.60 336	0.49 263	39.89 367	0.68 216	0.97 292	0.56 237	8.53 327	0.68 269	4.43 339	1.50 215	0.54 279	0.96 304	7.49 357	21.53 360	7.62 360	13.00 355

notaker	5.86 338	5.54 361	3.78 357	13.93 359	5.35 359	5.67 354	9.28 360	2.38 344	2.66 345	2.06 354	1.78 310	13.93 358	24.00 357	4.00 350	4.62 332	1.76 339	5.10 347	2.17 354	17.07 350	2.17 346	6.58 356	6.08 331	6.15 360	2.16 354	1.79 326	2.08 320	2.35 327	3.69 325

MADNet++	5.91 339	3.53 352	3.85 358	2.86 324	4.61 357	3.06 325	4.05 340	4.68 360	5.50 356	4.18 364	5.19 342	6.42 335	6.59 335	6.60 361	7.82 348	6.76 359	4.79 346	4.06 360	7.98 326	5.77 361	9.82 361	16.30 363	2.35 333	4.40 364	4.10 350	14.38 356	5.24 357	4.57 330

DNS	6.07 340	0.37 103	0.77 276	0.56 224	0.24 105	39.83 368	0.41 211	0.68 211	0.28 123	0.58 178	14.95 366	54.33 372	0.30 134	0.27 180	1.05 204	1.60 333	0.54 150	0.44 151	39.05 364	0.39 155	0.57 150	1.63 225	0.21 144	0.42 222	1.27 303	0.90 234	0.97 238	1.26 261

JetBlue	6.09 341	3.86 353	3.31 355	6.02 348	4.23 356	6.50 355	9.13 358	3.53 355	2.89 348	1.48 337	1.60 303	8.25 344	1.97 308	5.45 359	6.44 341	3.14 353	3.63 345	2.97 358	5.48 313	2.48 350	10.91 362	12.33 360	4.85 351	2.26 356	6.93 355	17.02 357	3.81 352	24.06 363

AIO-Stereo-zeroshot1	6.10 342	0.61 252	1.30 320	0.77 263	0.74 278	1.19 296	0.83 279	0.81 270	0.96 297	0.80 286	6.66 352	1.02 242	0.37 197	0.27 180	1.82 273	1.97 344	0.71 253	0.62 259	123.79 374	0.58 231	1.43 276	7.73 343	0.23 165	0.40 213	0.96 268	4.91 350	1.12 261	2.12 293

UNDER WATER-64	6.32 343	5.21 359	3.26 354	12.14 358	5.88 360	6.71 357	9.26 359	4.87 361	3.46 351	2.30 359	2.35 318	11.93 357	12.73 348	5.12 355	5.34 339	1.80 341	12.41 361	2.22 357	8.98 332	4.33 360	6.38 354	7.95 347	8.71 366	2.66 359	3.83 348	8.23 353	4.61 355	7.84 349

TorneroNet-64	6.40 344	4.65 357	2.74 347	15.54 361	3.31 349	4.94 347	8.03 352	2.22 342	9.83 361	1.42 334	1.34 292	7.37 342	29.26 363	4.42 352	5.17 338	1.23 306	11.76 360	1.76 350	17.82 352	2.71 354	5.61 351	6.19 332	5.20 354	1.81 348	3.54 346	4.38 345	2.30 326	8.17 350

STStereo	6.54 345	2.50 331	5.20 361	5.17 346	2.86 343	5.44 353	3.55 334	6.26 363	6.79 357	1.56 343	7.62 357	9.51 349	14.78 354	0.67 298	10.87 355	0.93 267	0.98 294	0.64 262	36.61 363	1.16 314	2.12 296	4.60 300	0.80 302	1.84 350	5.84 353	11.36 354	3.79 350	23.26 362

SGM+DAISY	7.37 346	1.43 319	1.33 323	1.85 317	1.57 321	2.10 318	2.58 324	1.57 324	1.92 330	1.37 332	7.84 358	8.83 347	13.00 349	1.27 326	12.20 357	2.02 345	1.50 313	1.26 334	11.20 338	1.43 328	6.12 353	10.35 356	1.28 323	1.58 340	22.91 365	36.14 370	3.33 346	41.05 372

UNDER WATER	7.65 347	4.75 358	3.20 353	10.38 354	5.97 361	6.52 356	8.90 355	4.43 356	3.71 353	1.97 353	2.13 315	10.58 355	57.67 370	4.90 353	4.62 332	1.61 335	12.55 362	2.15 353	9.80 335	4.02 358	6.55 355	7.81 345	8.85 367	2.70 360	3.94 349	5.71 351	3.74 348	7.34 346

JetRed	7.88 348	5.28 360	6.04 363	3.77 339	5.01 358	7.11 358	10.17 361	4.64 359	3.46 351	3.00 360	2.43 319	6.74 337	2.58 316	7.32 362	6.13 340	7.14 360	8.68 352	7.10 362	4.85 308	4.17 359	11.09 363	12.68 361	8.09 365	3.36 362	11.02 360	24.14 362	12.36 363	24.50 364

KSHMR	8.09 349	4.19 354	3.02 352	20.01 364	3.97 355	5.23 351	5.85 348	2.62 349	2.46 339	2.23 357	2.33 317	4.57 327	77.01 374	5.26 358	3.82 320	1.74 338	3.01 341	2.05 352	30.62 359	2.04 345	5.15 347	6.07 330	7.51 364	1.94 352	3.25 344	2.86 332	3.03 344	6.46 344

MaskLacGwcNet_RVC	8.44 350	0.67 262	1.08 305	0.97 284	0.87 289	0.82 271	1.29 304	0.85 277	0.73 270	0.90 303	5.88 345	182.08 375	2.36 310	1.37 328	1.72 270	1.04 284	0.95 288	1.05 317	6.37 320	0.80 285	3.60 330	4.99 306	0.56 285	0.86 296	1.00 280	1.48 297	1.21 273	2.39 304

LSM0	8.46 351	1.08 311	0.97 292	1.68 315	1.46 319	1.66 314	2.34 318	2.26 343	2.33 335	1.64 346	3.73 331	4.12 324	7.50 340	0.66 296	61.95 374	74.50 375	1.94 321	1.07 322	12.24 343	2.24 347	5.75 352	11.09 359	0.92 311	1.32 331	2.02 329	3.44 338	3.80 351	14.65 358

ACV-stereo	8.54 352	1.03 307	0.99 293	1.31 304	0.73 275	1.51 310	0.96 291	0.88 280	1.09 305	1.07 315	1.26 289	1.09 251	24.12 358	0.52 271	4.26 328	3.65 354	1.07 298	0.79 301	168.90 375	1.90 343	3.75 333	3.35 278	0.73 297	0.75 284	0.78 234	1.47 295	1.57 306	1.05 239

ktn	8.56 353	3.21 344	2.95 351	6.28 349	3.33 350	4.46 345	10.27 362	2.14 341	9.87 362	2.28 358	1.79 311	40.24 367	55.84 369	3.95 349	2.98 308	2.12 346	12.68 363	2.18 355	33.93 360	2.29 348	3.76 334	3.97 288	4.78 348	2.28 357	2.60 334	2.77 330	3.18 345	5.01 334

TorneroNet	8.57 354	4.31 355	2.73 346	29.82 367	3.34 351	5.12 348	6.26 349	2.59 348	9.76 359	1.48 337	2.49 320	11.42 356	68.87 373	4.30 351	4.82 335	1.20 302	10.34 354	1.71 349	23.71 354	2.90 356	5.60 350	5.95 329	5.37 355	1.69 344	3.61 347	3.06 334	2.60 336	6.24 343

zero-FE	9.27 355	0.42 133	0.30 129	61.33 374	0.57 244	106.65 375	1.29 304	0.72 236	0.30 142	0.66 234	0.56 191	63.71 373	0.72 266	0.26 168	0.82 157	0.62 186	0.61 202	0.48 185	2.66 284	0.42 180	1.29 267	2.95 271	0.27 195	0.26 123	0.51 139	0.44 127	0.92 224	0.65 173

XX-Stereo	9.59 356	0.38 108	0.41 181	0.62 241	0.28 134	0.54 215	0.28 170	0.69 217	0.28 123	0.69 253	6.22 348	1.02 242	0.30 134	0.24 144	1.91 278	1.60 333	0.61 202	0.52 214	1.97 257	0.54 214	0.76 211	1.31 206	0.19 116	0.29 144	233.45 376	0.86 226	1.03 245	1.85 284

MANE	10.17 357	2.87 337	4.55 360	3.48 336	3.67 353	4.33 344	5.37 346	5.85 362	8.41 358	1.15 320	6.84 356	8.81 346	11.91 347	0.74 304	34.96 364	9.77 363	2.33 329	17.98 367	8.97 331	0.99 303	5.17 348	10.08 354	0.75 300	2.44 358	19.90 364	30.18 366	24.05 369	39.03 371

DGTPSM_ROB	12.60 358	5.94 362	17.42 368	4.21 342	7.87 362	5.18 349	8.36 353	4.59 357	11.62 364	4.53 366	8.72 359	5.12 330	17.04 355	12.93 366	25.30 363	14.55 365	6.98 350	15.75 365	13.36 344	12.08 365	9.26 359	21.71 366	5.68 357	11.58 366	12.26 361	31.67 367	13.08 364	33.34 366

DPSMNet_ROB	13.44 359	5.95 363	17.43 369	4.22 343	7.88 363	5.18 349	8.37 354	4.59 357	11.63 365	4.55 367	8.85 360	5.31 331	22.17 356	12.96 367	41.18 370	14.59 366	7.06 351	15.81 366	14.45 348	12.09 366	9.28 360	21.72 367	5.68 357	11.58 366	12.30 362	31.67 367	13.08 364	33.34 366

WQFJA1++	16.38 360	0.39 116	0.26 117	123.01 376	0.29 141	112.02 376	109.17 376	0.56 132	0.26 109	0.65 224	0.48 152	1.79 288	1.94 307	0.24 144	0.72 137	0.79 251	0.53 140	0.42 136	1.94 254	0.35 126	0.55 142	1.20 196	0.23 165	0.21 85	0.54 152	82.05 376	0.88 213	0.89 222

DLNR_Zeroshot_test	17.85 361	67.20 376	1.21 311	81.88 375	0.36 175	0.45 183	74.74 375	0.76 252	0.28 123	0.69 253	0.57 192	1.21 264	0.30 134	8.16 363	84.46 375	99.85 376	23.71 367	15.03 364	7.28 325	0.56 222	5.49 349	3.79 285	0.19 116	0.46 231	0.77 230	0.84 221	0.81 191	0.80 211

LE_ROB	18.13 362	1.84 323	5.86 362	9.46 353	53.77 376	8.04 359	45.58 370	11.04 368	28.98 369	1.91 352	6.75 355	38.77 366	49.52 368	0.36 225	14.59 358	0.59 175	0.86 275	0.60 255	36.50 362	7.48 363	4.68 342	6.20 333	25.95 371	12.06 368	26.61 366	25.97 364	28.65 371	36.99 369

DPSM_ROB	18.33 363	16.23 365	21.89 370	9.40 351	8.73 364	13.60 361	9.09 356	10.89 365	15.09 366	8.44 368	8.95 361	10.11 353	13.19 350	16.30 368	18.97 359	18.97 368	18.34 365	20.44 368	13.82 346	14.87 368	26.45 369	27.55 368	6.48 361	14.45 370	32.48 371	38.81 371	37.03 373	44.38 373

DPSM	18.33 363	16.23 365	21.89 370	9.40 351	8.73 364	13.60 361	9.09 356	10.89 365	15.09 366	8.44 368	8.95 361	10.11 353	13.19 350	16.30 368	18.97 359	18.97 368	18.34 365	20.44 368	13.82 346	14.87 368	26.45 369	27.55 368	6.48 361	14.45 370	32.48 371	38.81 371	37.03 373	44.38 373

HanzoNet	20.46 365	15.45 364	7.17 365	35.04 369	15.40 367	42.60 369	42.25 369	19.41 369	22.53 368	3.57 362	8.95 361	41.20 368	59.36 372	45.57 374	19.76 361	4.23 357	41.32 371	3.33 359	50.89 370	8.87 364	11.85 364	10.25 355	15.36 370	3.51 363	5.98 354	5.84 352	5.30 358	7.56 347

LRCNet_RVC	21.82 366	29.16 368	11.33 367	31.73 368	29.10 372	34.20 367	27.48 367	21.70 372	10.00 363	29.64 373	30.45 369	32.28 363	25.87 360	34.03 372	20.67 362	2.95 352	25.60 368	21.94 370	44.10 367	20.69 370	15.98 367	6.68 336	36.66 372	27.37 372	2.65 335	1.65 305	8.66 362	6.68 345

BEATNet-Init1	24.80 367	35.34 371	3.40 356	54.39 373	11.05 366	52.62 374	30.07 368	9.50 364	9.78 360	1.71 347	9.05 364	32.52 364	48.55 367	0.91 316	59.64 373	13.60 364	2.94 340	1.21 330	78.28 372	35.97 373	14.53 366	17.14 365	1.30 325	2.98 361	29.70 369	22.69 361	52.62 375	38.22 370

PML	30.79 368	20.86 367	7.14 364	29.36 366	20.49 371	28.87 366	10.60 363	10.92 367	87.59 376	20.00 372	153.26 376	98.26 374	119.13 375	10.64 365	9.27 352	9.16 362	16.55 364	7.27 363	34.78 361	7.44 362	12.95 365	13.29 362	5.71 359	6.19 365	32.49 373	12.75 355	34.25 372	12.19 353

FlowAnything	36.82 369	32.60 369	44.20 376	18.89 363	17.64 369	27.10 364	18.35 366	21.81 373	30.46 371	17.52 371	18.20 368	20.29 361	26.53 361	33.10 371	36.77 365	37.70 370	36.79 369	40.89 371	27.34 356	30.02 372	53.13 374	55.97 374	12.99 369	29.60 374	64.32 374	78.22 375	74.36 377	89.35 377

CasAABBNet	36.82 369	32.66 370	44.09 375	18.77 362	17.41 368	27.26 365	18.09 365	21.65 371	30.38 370	17.51 370	18.08 367	20.27 360	26.53 361	32.72 370	37.32 366	38.13 371	36.79 369	41.08 372	27.46 357	29.84 371	53.33 375	55.90 373	12.92 368	28.97 373	65.31 375	78.04 374	74.31 376	89.23 376

HaxPig	41.43 371	43.78 373	40.67 372	44.87 370	47.40 374	44.66 370	45.90 371	46.29 374	45.65 373	48.99 374	49.28 371	47.25 370	43.73 365	43.21 373	40.38 369	39.12 373	48.32 372	51.04 373	43.25 365	42.26 374	42.89 371	36.79 370	50.70 374	43.01 376	27.27 367	19.90 358	20.68 367	21.39 361

AVERAGE_ROB	41.95 372	44.71 374	42.09 373	45.93 371	46.78 373	45.54 371	46.49 372	47.00 375	43.80 372	49.16 375	49.81 372	47.19 369	43.01 364	49.34 375	40.06 368	38.39 372	48.88 373	51.23 374	43.85 366	42.36 375	43.28 372	39.80 371	49.36 373	42.83 375	28.47 368	20.13 359	23.38 368	19.90 360

MEDIAN_ROB	44.92 373	47.22 375	43.96 374	48.39 372	49.65 375	48.09 372	49.12 373	49.68 376	46.28 374	52.49 376	53.49 373	50.50 371	45.47 366	49.67 376	43.04 371	41.33 374	51.67 374	54.31 375	46.89 369	45.84 376	45.76 373	41.31 372	52.59 375	45.67 377	30.78 370	26.35 365	25.34 370	27.98 365

GS-Stereo																							0.08 17	0.10 25	0.19 27	0.17 20	0.25 30	0.16 29

FSD		0.53 222	0.53 226	0.53 217	0.53 236	0.52 210	0.53 230	0.75 248	0.40 210	0.79 283	0.57 192			0.55 277	0.64 118	0.68 216			0.67 154	0.56 222				0.53 258	0.70 211	0.72 197	0.70 160	0.69 186

STTRV1_RVC		0.82 283	0.67 262	1.06 287	0.75 282	1.07 288	0.90 285	0.94 284	0.93 292	0.95 308	1.19 281	1.84 289	2.61 317	0.87 311		1.01 279	1.49 312	0.73 286		2.75 355	2.45 307			1.00 311	1.39 310	1.47 295	1.98 320	4.80 332

DPSimNet_ROB		42.01 372	9.19 366	15.49 360	19.18 370	8.81 360	51.60 374	21.45 370	69.48 375	4.09 363	130.66 375	21.85 362	59.34 371	9.82 364	51.06 372	15.06 367		4.22 361	102.54 373	14.43 367	17.28 368	16.43 364	6.62 363	13.29 369		45.88 373	8.52 361	55.57 375

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