Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.11 3	0.07 3	0.10 26	0.09 18	0.06 5	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.16 44	0.13 12	0.07 8	0.04 3	0.18 6	0.19 8	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.12 6	0.15 9	0.13 4	0.08 20	0.08 8	0.13 4	0.13 6	0.17 6	0.12 8

AIO-test2	0.11 3	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 7	0.04 3	0.13 23	0.12 31	0.11 15	0.15 36	0.16 24	0.07 8	0.06 17	0.17 5	0.20 14	0.15 6	0.14 11	0.16 9	0.12 6	0.17 15	0.20 23	0.06 4	0.08 8	0.11 3	0.15 14	0.10 3	0.11 3

qqai	0.12 5	0.09 6	0.10 26	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 20	0.10 5	0.10 18	0.09 8	0.18 51	0.12 9	0.07 8	0.04 3	0.20 13	0.20 14	0.15 6	0.13 8	0.17 13	0.13 19	0.17 15	0.12 3	0.08 20	0.08 8	0.15 7	0.14 10	0.18 9	0.13 16

quiztm	0.12 5	0.12 17	0.11 38	0.07 6	0.06 5	0.06 4	0.05 8	0.11 7	0.11 22	0.07 3	0.10 21	0.13 12	0.07 8	0.05 7	0.23 27	0.18 5	0.14 5	0.11 3	0.14 3	0.12 6	0.21 30	0.15 6	0.08 20	0.08 8	0.15 7	0.13 6	0.27 45	0.12 8

Pointernet	0.12 5	0.09 6	0.06 3	0.07 6	0.06 5	0.09 17	0.08 47	0.13 23	0.06 3	0.12 27	0.09 13	0.10 3	0.07 8	0.06 17	0.21 17	0.18 5	0.19 23	0.12 6	0.18 16	0.09 3	0.17 15	0.16 9	0.08 20	0.07 5	0.16 9	0.12 3	0.25 35	0.12 8

over-8	0.13 8	0.11 12	0.09 16	0.13 43	0.07 11	0.11 26	0.06 20	0.11 7	0.11 22	0.10 10	0.09 13	0.21 46	0.08 18	0.05 7	0.21 17	0.21 20	0.16 11	0.15 13	0.16 9	0.12 6	0.14 4	0.17 12	0.06 4	0.09 22	0.22 45	0.19 30	0.22 18	0.20 49

LACA2	0.13 8	0.12 17	0.08 7	0.10 22	0.08 22	0.12 40	0.07 31	0.09 3	0.09 12	0.14 35	0.05 5	0.27 61	0.08 18	0.06 17	0.18 6	0.19 8	0.15 6	0.16 17	0.19 19	0.11 5	0.14 4	0.19 17	0.06 4	0.07 5	0.17 14	0.15 14	0.17 6	0.13 16

NLCSM	0.13 8	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 40	0.07 31	0.17 53	0.17 58	0.09 8	0.30 102	0.13 12	0.28 137	0.07 27	0.15 3	0.16 3	0.13 3	0.11 3	0.14 3	0.09 3	0.12 3	0.15 6	0.07 15	0.09 22	0.13 4	0.22 54	0.18 9	0.11 3

BridgeDepth	0.13 8	0.13 21	0.10 26	0.11 29	0.08 22	0.11 26	0.06 20	0.11 7	0.10 18	0.11 15	0.06 6	0.31 69	0.08 18	0.06 17	0.21 17	0.18 5	0.15 6	0.15 13	0.17 13	0.12 6	0.16 14	0.19 17	0.05 3	0.08 8	0.19 28	0.18 27	0.22 18	0.14 19
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 8	0.08 5	0.07 4	0.07 6	0.07 11	0.07 7	0.06 20	0.11 7	0.09 12	0.16 50	0.10 21	0.17 30	0.06 3	0.05 7	0.18 6	0.20 14	0.22 32	0.19 33	0.22 36	0.13 19	0.23 37	0.16 9	0.07 15	0.06 3	0.17 14	0.12 3	0.21 14	0.14 19

MLG-Stereo	0.13 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 22	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 42	0.08 11	0.16 24	0.06 3	0.05 7	0.18 6	0.20 14	0.22 32	0.19 33	0.19 19	0.12 6	0.21 30	0.16 9	0.06 4	0.06 3	0.17 14	0.12 3	0.21 14	0.14 19

CoSv	0.13 8	0.17 49	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 69	0.07 31	0.15 36	0.10 18	0.13 33	0.06 6	0.11 5	0.07 8	0.04 3	0.18 6	0.22 24	0.21 28	0.13 8	0.22 36	0.12 6	0.21 30	0.13 4	0.06 4	0.08 8	0.23 54	0.15 14	0.19 11	0.11 3

CroCo-Stereo	0.13 8	0.09 6	0.08 7	0.07 6	0.04 3	0.07 7	0.04 3	0.14 32	0.06 3	0.11 15	0.03 3	0.13 12	0.06 3	0.04 3	0.25 35	0.29 48	0.21 28	0.19 33	0.20 29	0.12 6	0.26 50	0.21 25	0.06 4	0.07 5	0.22 45	0.19 30	0.23 23	0.15 25
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over v1	0.14 16	0.11 12	0.09 16	0.15 60	0.08 22	0.11 26	0.07 31	0.12 17	0.10 18	0.11 15	0.10 21	0.28 63	0.09 30	0.07 27	0.20 13	0.22 24	0.17 15	0.16 17	0.16 9	0.12 6	0.15 9	0.19 17	0.07 15	0.09 22	0.21 39	0.21 41	0.24 28	0.19 47

over-9	0.14 16	0.11 12	0.09 16	0.14 51	0.07 11	0.11 26	0.06 20	0.11 7	0.11 22	0.10 10	0.09 13	0.25 54	0.08 18	0.06 17	0.20 13	0.20 14	0.16 11	0.15 13	0.16 9	0.12 6	0.15 9	0.17 12	0.06 4	0.09 22	0.21 39	0.19 30	0.23 23	0.20 49

111111	0.14 16	0.16 40	0.08 7	0.12 38	0.10 40	0.07 7	0.06 20	0.12 17	0.12 31	0.07 3	0.11 24	0.15 21	0.09 30	0.05 7	0.26 40	0.25 31	0.22 32	0.18 27	0.19 19	0.14 26	0.24 42	0.27 45	0.11 59	0.08 8	0.16 9	0.14 10	0.19 11	0.11 3

MM-Stereo_test3	0.14 16	0.13 21	0.09 16	0.10 22	0.07 11	0.07 7	0.05 8	0.19 57	0.14 44	0.15 42	0.07 8	0.13 12	0.06 3	0.07 27	0.16 4	0.17 4	0.24 45	0.16 17	0.21 34	0.13 19	0.19 24	0.22 28	0.08 20	0.08 8	0.16 9	0.13 6	0.29 51	0.15 25

MM-Stereo_test1	0.14 16	0.14 30	0.09 16	0.11 29	0.06 5	0.08 13	0.05 8	0.15 36	0.11 22	0.16 50	0.08 11	0.15 21	0.07 8	0.07 27	0.19 11	0.21 20	0.23 41	0.18 27	0.22 36	0.16 37	0.20 26	0.18 14	0.09 35	0.09 22	0.18 22	0.14 10	0.25 35	0.15 25

AIO-test1	0.14 16	0.09 6	0.08 7	0.07 6	0.07 11	0.11 26	0.04 3	0.17 53	0.14 44	0.15 42	0.17 47	0.19 40	0.08 18	0.09 48	0.22 22	0.26 34	0.20 25	0.16 17	0.15 6	0.16 37	0.18 21	0.21 25	0.08 20	0.08 8	0.14 6	0.14 10	0.13 4	0.12 8

WQFJX1	0.15 22	0.15 35	0.08 7	0.10 22	0.08 22	0.09 17	0.05 8	0.16 45	0.19 67	0.10 10	0.31 108	0.12 9	0.31 162	0.08 38	0.20 13	0.19 8	0.16 11	0.12 6	0.15 6	0.12 6	0.15 9	0.22 28	0.11 59	0.10 31	0.17 14	0.22 54	0.23 23	0.12 8

NLSM3	0.15 22	0.13 21	0.10 26	0.11 29	0.10 40	0.11 26	0.08 47	0.16 45	0.17 58	0.11 15	0.19 56	0.12 9	0.14 61	0.11 63	0.24 32	0.21 20	0.20 25	0.18 27	0.17 13	0.13 19	0.17 15	0.18 14	0.09 35	0.11 40	0.18 22	0.23 63	0.27 45	0.18 43

LG-Stereo	0.15 22	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 48	0.12 40	0.05 8	0.15 36	0.11 22	0.19 64	0.13 31	0.26 57	0.09 30	0.06 17	0.27 43	0.23 27	0.23 41	0.17 26	0.19 19	0.15 31	0.24 42	0.23 32	0.06 4	0.08 8	0.18 22	0.17 21	0.24 28	0.15 25

AIO-Stereo	0.15 22	0.17 49	0.12 46	0.17 74	0.10 40	0.12 40	0.06 20	0.11 7	0.08 9	0.10 10	0.15 36	0.13 12	0.09 30	0.08 38	0.24 32	0.25 31	0.21 28	0.21 46	0.21 34	0.19 50	0.23 37	0.28 51	0.08 20	0.12 54	0.17 14	0.15 14	0.24 28	0.12 8

ProNet	0.15 22	0.13 21	0.15 60	0.12 38	0.07 11	0.15 60	0.13 91	0.13 23	0.06 3	0.08 5	0.26 89	0.10 3	0.06 3	0.08 38	0.28 48	0.25 31	0.22 32	0.19 33	0.19 19	0.15 31	0.21 30	0.15 6	0.13 77	0.12 54	0.17 14	0.13 6	0.17 6	0.12 8

CroCo-Stereo Lap2	0.15 22	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 22	0.08 13	0.05 8	0.12 17	0.06 3	0.22 72	0.07 8	0.16 24	0.07 8	0.05 7	0.22 22	0.29 48	0.22 32	0.20 40	0.26 54	0.12 6	0.29 59	0.22 28	0.06 4	0.09 22	0.24 58	0.23 63	0.20 13	0.16 30

over-6	0.16 28	0.16 40	0.10 26	0.17 74	0.08 22	0.11 26	0.07 31	0.13 23	0.20 77	0.11 15	0.15 36	0.41 100	0.09 30	0.07 27	0.22 22	0.23 27	0.18 19	0.18 27	0.19 19	0.12 6	0.17 15	0.21 25	0.08 20	0.10 31	0.22 45	0.21 41	0.25 35	0.22 59

testmc14	0.16 28	0.16 40	0.12 46	0.13 43	0.09 31	0.11 26	0.06 20	0.14 32	0.11 22	0.11 15	0.12 29	0.28 63	0.08 18	0.05 7	0.32 54	0.29 48	0.22 32	0.19 33	0.20 29	0.22 73	0.18 21	0.23 32	0.11 59	0.10 31	0.20 34	0.23 63	0.22 18	0.17 37

PointNet	0.16 28	0.13 21	0.11 38	0.10 22	0.07 11	0.13 47	0.07 31	0.23 64	0.14 44	0.17 56	0.15 36	0.15 21	0.13 56	0.06 17	0.24 32	0.20 14	0.17 15	0.13 8	0.14 3	0.13 19	0.24 42	0.24 37	0.08 20	0.10 31	0.22 45	0.19 30	0.37 75	0.21 55

LACA1	0.16 28	0.16 40	0.13 51	0.11 29	0.10 40	0.12 40	0.07 31	0.13 23	0.14 44	0.14 35	0.09 13	0.19 40	0.13 56	0.10 55	0.21 17	0.23 27	0.20 25	0.23 54	0.19 19	0.14 26	0.18 21	0.22 28	0.07 15	0.10 31	0.21 39	0.20 38	0.24 28	0.20 49

MatchStereo	0.16 28	0.14 30	0.12 46	0.07 6	0.12 53	0.07 7	0.07 31	0.16 45	0.17 58	0.08 5	0.13 31	0.14 19	0.13 56	0.12 67	0.26 40	0.27 38	0.18 19	0.21 46	0.19 19	0.20 58	0.21 30	0.29 52	0.08 20	0.12 54	0.22 45	0.22 54	0.22 18	0.19 47
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 28	0.14 30	0.09 16	0.11 29	0.09 31	0.13 47	0.08 47	0.15 36	0.17 58	0.11 15	0.38 137	0.11 5	0.29 146	0.08 38	0.23 27	0.19 8	0.18 19	0.16 17	0.19 19	0.13 19	0.14 4	0.19 17	0.12 68	0.11 40	0.16 9	0.19 30	0.24 28	0.16 30

WQFJX	0.16 28	0.13 21	0.09 16	0.11 29	0.09 31	0.13 47	0.09 61	0.13 23	0.16 55	0.11 15	0.35 126	0.11 5	0.37 220	0.06 17	0.19 11	0.19 8	0.15 6	0.14 11	0.18 16	0.14 26	0.14 4	0.18 14	0.10 46	0.11 40	0.18 22	0.21 41	0.22 18	0.16 30

NLMM	0.16 28	0.14 30	0.09 16	0.11 29	0.09 31	0.13 47	0.08 47	0.15 36	0.17 58	0.11 15	0.38 137	0.11 5	0.29 146	0.08 38	0.23 27	0.19 8	0.18 19	0.16 17	0.19 19	0.13 19	0.14 4	0.19 17	0.12 68	0.11 40	0.16 9	0.19 30	0.24 28	0.16 30

MonStereo	0.16 28	0.14 30	0.13 51	0.13 43	0.12 53	0.10 23	0.08 47	0.11 7	0.12 31	0.14 35	0.13 31	0.17 30	0.11 45	0.07 27	0.25 35	0.27 38	0.23 41	0.18 27	0.22 36	0.16 37	0.20 26	0.26 40	0.08 20	0.08 8	0.23 54	0.18 27	0.24 28	0.24 64

MM-Stereo_test2	0.16 28	0.20 59	0.11 38	0.15 60	0.11 48	0.08 13	0.05 8	0.14 32	0.11 22	0.20 65	0.09 13	0.13 12	0.09 30	0.09 48	0.23 27	0.27 38	0.25 49	0.20 40	0.20 29	0.20 58	0.26 50	0.29 52	0.11 59	0.10 31	0.17 14	0.15 14	0.21 14	0.16 30

GREAT-IGEV	0.16 28	0.15 35	0.11 38	0.08 12	0.06 5	0.08 13	0.05 8	0.16 45	0.12 31	0.12 27	0.13 31	0.25 54	0.09 30	0.09 48	0.29 49	0.30 53	0.25 49	0.16 17	0.23 44	0.15 31	0.20 26	0.29 52	0.09 35	0.11 40	0.17 14	0.17 21	0.32 61	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 28	0.12 17	0.09 16	0.06 3	0.06 5	0.09 17	0.04 3	0.16 45	0.06 3	0.15 42	0.04 4	0.18 36	0.07 8	0.05 7	0.25 35	0.31 58	0.26 53	0.24 60	0.27 58	0.18 46	0.29 59	0.26 40	0.06 4	0.08 8	0.29 66	0.23 63	0.23 23	0.20 49

RSM	0.16 28	0.16 40	0.12 46	0.14 51	0.09 31	0.15 60	0.06 20	0.10 5	0.08 9	0.10 10	0.17 47	0.14 19	0.10 38	0.07 27	0.25 35	0.26 34	0.22 32	0.20 40	0.18 16	0.19 50	0.25 47	0.31 63	0.09 35	0.11 40	0.18 22	0.16 19	0.28 48	0.15 25

MoCha-V2	0.16 28	0.15 35	0.11 38	0.12 38	0.09 31	0.11 26	0.09 61	0.13 23	0.08 9	0.13 33	0.19 56	0.17 30	0.07 8	0.07 27	0.22 22	0.28 44	0.21 28	0.20 40	0.25 51	0.17 43	0.30 62	0.27 45	0.08 20	0.09 22	0.20 34	0.17 21	0.15 5	0.11 3

GSStereo	0.17 42	0.18 54	0.13 51	0.13 43	0.13 56	0.12 40	0.09 61	0.12 17	0.11 22	0.16 50	0.11 24	0.22 47	0.08 18	0.05 7	0.27 43	0.30 53	0.29 61	0.21 46	0.26 54	0.18 46	0.32 63	0.29 52	0.08 20	0.10 31	0.19 28	0.17 21	0.25 35	0.16 30

GASTEREO	0.17 42	0.16 40	0.10 26	0.14 51	0.10 40	0.11 26	0.07 31	0.12 17	0.15 52	0.14 35	0.09 13	0.18 36	0.11 45	0.06 17	0.35 60	0.30 53	0.24 45	0.20 40	0.23 44	0.17 43	0.24 42	0.31 63	0.12 68	0.11 40	0.20 34	0.21 41	0.29 51	0.14 19

MSCF	0.17 42	0.15 35	0.10 26	0.14 51	0.09 31	0.11 26	0.07 31	0.11 7	0.15 52	0.15 42	0.09 13	0.17 30	0.11 45	0.07 27	0.34 57	0.30 53	0.24 45	0.20 40	0.23 44	0.16 37	0.25 47	0.30 61	0.11 59	0.11 40	0.19 28	0.21 41	0.28 48	0.14 19

MLG-Stereo_test2	0.17 42	0.12 17	0.10 26	0.10 22	0.08 22	0.09 17	0.05 8	0.18 55	0.12 31	0.20 65	0.07 8	0.23 50	0.08 18	0.08 38	0.23 27	0.27 38	0.31 65	0.26 65	0.32 66	0.19 50	0.28 56	0.27 45	0.09 35	0.08 8	0.22 45	0.16 19	0.28 48	0.21 55

IGEV-Stereo++	0.17 42	0.24 72	0.10 26	0.13 43	0.13 56	0.10 23	0.05 8	0.15 36	0.13 40	0.12 27	0.18 51	0.16 24	0.12 52	0.07 27	0.27 43	0.26 34	0.22 32	0.19 33	0.22 36	0.18 46	0.22 36	0.34 67	0.10 46	0.08 8	0.18 22	0.17 21	0.25 35	0.17 37

RAFT	0.17 42	0.13 21	0.10 26	0.16 66	0.07 11	0.21 87	0.05 8	0.25 66	0.12 31	0.14 35	0.15 36	0.16 24	0.10 38	0.05 7	0.26 40	0.22 24	0.24 45	0.16 17	0.28 61	0.14 26	0.21 30	0.19 17	0.07 15	0.11 40	0.29 66	0.24 69	0.33 63	0.24 64

GREATEN-IGEV_RVC	0.18 48	0.16 40	0.11 38	0.09 18	0.10 40	0.11 26	0.07 31	0.19 57	0.16 55	0.14 35	0.16 44	0.26 57	0.09 30	0.09 48	0.37 71	0.27 38	0.23 41	0.19 33	0.27 58	0.15 31	0.23 37	0.27 45	0.09 35	0.09 22	0.23 54	0.23 63	0.36 73	0.20 49

LACA3	0.18 48	0.16 40	0.13 51	0.13 43	0.11 48	0.14 53	0.10 74	0.14 32	0.14 44	0.17 56	0.11 24	0.30 67	0.11 45	0.13 71	0.31 51	0.26 34	0.19 23	0.23 54	0.22 36	0.15 31	0.23 37	0.29 52	0.09 35	0.11 40	0.24 58	0.21 41	0.30 55	0.26 68

NLMM1	0.18 48	0.15 35	0.09 16	0.08 12	0.09 31	0.11 26	0.07 31	0.15 36	0.21 84	0.12 27	0.37 132	0.22 47	0.54 266	0.08 38	0.21 17	0.21 20	0.17 15	0.16 17	0.22 36	0.15 31	0.15 9	0.23 32	0.11 59	0.11 40	0.19 28	0.21 41	0.25 35	0.13 16

NLSM1	0.18 48	0.13 21	0.10 26	0.11 29	0.11 48	0.15 60	0.08 47	0.20 60	0.20 77	0.11 15	0.40 143	0.18 36	0.44 240	0.09 48	0.22 22	0.24 30	0.16 11	0.15 13	0.20 29	0.14 26	0.17 15	0.26 40	0.10 46	0.11 40	0.19 28	0.25 74	0.27 45	0.14 19

RSM++	0.18 48	0.19 55	0.13 51	0.17 74	0.10 40	0.14 53	0.07 31	0.13 23	0.13 40	0.12 27	0.17 47	0.17 30	0.12 52	0.08 38	0.34 57	0.29 48	0.26 53	0.21 46	0.23 44	0.19 50	0.27 52	0.32 65	0.09 35	0.10 31	0.22 45	0.19 30	0.29 51	0.18 43

StereoVision	0.18 48	0.13 21	0.11 38	0.09 18	0.13 56	0.16 66	0.08 47	0.18 55	0.17 58	0.15 42	0.15 36	0.16 24	0.10 38	0.06 17	0.27 43	0.28 44	0.28 57	0.23 54	0.22 36	0.16 37	0.24 42	0.20 23	0.06 4	0.14 64	0.29 66	0.29 85	0.38 78	0.29 74

MCSU-Stereo	0.19 54	0.17 49	0.14 58	0.11 29	0.12 53	0.10 23	0.09 61	0.11 7	0.20 77	0.12 27	0.12 29	0.40 96	0.10 38	0.08 38	0.44 86	0.27 38	0.27 55	0.18 27	0.20 29	0.17 43	0.19 24	0.24 37	0.10 46	0.09 22	0.23 54	0.21 41	0.35 68	0.23 60

DispViT+	0.19 54	0.16 40	0.13 51	0.18 81	0.13 56	0.14 53	0.09 61	0.15 36	0.20 77	0.18 62	0.19 56	0.19 40	0.12 52	0.10 55	0.25 35	0.28 44	0.17 15	0.24 60	0.25 51	0.21 65	0.20 26	0.23 32	0.10 46	0.22 101	0.21 39	0.32 99	0.23 23	0.28 72

AdaDepth	0.19 54	0.19 55	0.11 38	0.12 38	0.14 66	0.13 47	0.09 61	0.16 45	0.15 52	0.14 35	0.18 51	0.19 40	0.10 38	0.08 38	0.31 51	0.33 70	0.28 57	0.24 60	0.26 54	0.18 46	0.25 47	0.29 52	0.09 35	0.12 54	0.20 34	0.20 38	0.32 61	0.24 64

GIP-stereo	0.19 54	0.22 64	0.13 51	0.15 60	0.09 31	0.09 17	0.07 31	0.12 17	0.09 12	0.16 50	0.13 31	0.17 30	0.08 18	0.15 81	0.45 89	0.31 58	0.25 49	0.21 46	0.25 51	0.20 58	0.27 52	0.32 65	0.08 20	0.13 62	0.22 45	0.22 54	0.35 68	0.17 37

GEAStereo	0.20 58	0.22 64	0.16 64	0.19 84	0.14 66	0.14 53	0.09 61	0.16 45	0.13 40	0.15 42	0.11 24	0.23 50	0.08 18	0.10 55	0.36 64	0.31 58	0.28 57	0.21 46	0.24 48	0.19 50	0.35 72	0.35 70	0.10 46	0.12 54	0.21 39	0.21 41	0.30 55	0.18 43

gasm-f	0.20 58	0.22 64	0.16 64	0.19 84	0.14 66	0.14 53	0.09 61	0.16 45	0.13 40	0.15 42	0.11 24	0.23 50	0.08 18	0.10 55	0.36 64	0.31 58	0.28 57	0.21 46	0.24 48	0.19 50	0.35 72	0.35 70	0.10 46	0.12 54	0.21 39	0.21 41	0.30 55	0.18 43

RAStereo	0.20 58	0.17 49	0.10 26	0.08 12	0.08 22	0.09 17	0.06 20	0.21 61	0.09 12	0.45 108	0.09 13	0.26 57	0.08 18	0.07 27	0.30 50	0.28 44	0.29 61	0.26 65	0.34 71	0.16 37	0.37 80	0.27 45	0.09 35	0.11 40	0.30 76	0.23 63	0.25 35	0.23 60

Occ-G	0.20 58	0.26 77	0.16 64	0.17 74	0.14 66	0.15 60	0.07 31	0.13 23	0.11 22	0.11 15	0.25 84	0.20 45	0.10 38	0.10 55	0.44 86	0.33 70	0.25 49	0.23 54	0.30 64	0.21 65	0.27 52	0.37 78	0.11 59	0.15 67	0.20 34	0.18 27	0.30 55	0.17 37

BridgeDepth_RVC	0.21 62	0.21 61	0.15 60	0.14 51	0.14 66	0.17 69	0.09 61	0.26 67	0.23 97	0.17 56	0.17 47	0.24 53	0.15 67	0.14 77	0.31 51	0.31 58	0.22 32	0.23 54	0.27 58	0.21 65	0.23 37	0.27 45	0.10 46	0.12 54	0.27 62	0.30 87	0.30 55	0.36 95
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AEACV	0.21 62	0.31 93	0.15 60	0.17 74	0.13 56	0.12 40	0.07 31	0.15 36	0.07 8	0.16 50	0.16 44	0.18 36	0.11 45	0.12 67	0.35 60	0.34 75	0.33 67	0.24 60	0.38 76	0.21 65	0.28 56	0.41 86	0.12 68	0.11 40	0.22 45	0.22 54	0.26 44	0.17 37

VIP-Stereo	0.23 64	0.20 59	0.21 95	0.14 51	0.11 48	0.14 53	0.06 20	0.29 73	0.19 67	0.20 65	0.28 96	0.28 63	0.11 45	0.12 67	0.38 75	0.31 58	0.38 84	0.27 69	0.33 67	0.22 73	0.35 72	0.29 52	0.12 68	0.17 77	0.27 62	0.21 41	0.25 35	0.29 74

DEFOM-Stereo	0.23 64	0.19 55	0.12 46	0.18 81	0.13 56	0.21 87	0.08 47	0.19 57	0.14 44	0.16 50	0.24 78	0.22 47	0.10 38	0.12 67	0.36 64	0.35 79	0.35 74	0.29 77	0.33 67	0.24 82	0.33 65	0.29 52	0.13 77	0.12 54	0.29 66	0.22 54	0.49 105	0.29 74

MLG-Stereo_test3	0.25 66	0.17 49	0.14 58	0.14 51	0.17 83	0.17 69	0.09 61	0.21 61	0.12 31	0.21 69	0.20 66	0.35 77	0.11 45	0.15 81	0.33 56	0.31 58	0.33 67	0.28 74	0.64 161	0.20 58	0.43 90	0.69 149	0.11 59	0.16 72	0.24 58	0.21 41	0.34 66	0.26 68

delet	0.25 66	0.25 75	0.23 111	0.25 120	0.20 98	0.29 135	0.16 118	0.22 63	0.18 65	0.23 74	0.26 89	0.27 61	0.16 71	0.26 189	0.35 60	0.31 58	0.32 66	0.27 69	0.24 48	0.24 82	0.32 63	0.25 39	0.17 105	0.21 96	0.30 76	0.26 75	0.33 63	0.31 81

AIO_rvc	0.26 68	0.34 100	0.16 64	0.19 84	0.15 74	0.19 78	0.11 78	0.39 86	0.22 91	0.30 80	0.15 36	0.32 72	0.13 56	0.19 105	0.37 71	0.34 75	0.34 72	0.23 54	0.40 78	0.22 73	0.44 94	0.61 136	0.14 86	0.15 67	0.30 76	0.22 54	0.33 63	0.21 55

TDLM	0.26 68	0.31 93	0.23 111	0.23 108	0.28 151	0.24 113	0.20 151	0.26 67	0.22 91	0.18 62	0.55 207	0.31 69	0.23 109	0.17 96	0.27 43	0.32 67	0.33 67	0.29 77	0.26 54	0.23 79	0.29 59	0.26 40	0.16 98	0.22 101	0.25 61	0.22 54	0.29 51	0.30 78

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.27 70	0.22 64	0.18 75	0.20 92	0.17 83	0.15 60	0.12 83	0.31 77	0.21 84	0.39 92	0.24 78	0.37 90	0.22 102	0.13 71	0.43 84	0.33 70	0.36 77	0.26 65	0.46 97	0.21 65	0.36 76	0.41 86	0.13 77	0.14 64	0.30 76	0.31 94	0.49 105	0.31 81

TS12	0.27 70	0.27 79	0.20 85	0.16 66	0.16 79	0.22 94	0.12 83	0.41 88	0.19 67	0.17 56	0.30 102	0.35 77	0.16 71	0.16 86	0.36 64	0.32 67	0.29 61	0.27 69	0.40 78	0.22 73	0.33 65	0.35 70	0.13 77	0.18 80	0.36 105	0.28 81	0.41 85	0.41 111

TS	0.27 70	0.27 79	0.20 85	0.16 66	0.16 79	0.22 94	0.12 83	0.41 88	0.19 67	0.17 56	0.30 102	0.35 77	0.16 71	0.16 86	0.36 64	0.32 67	0.29 61	0.27 69	0.40 78	0.22 73	0.33 65	0.35 70	0.13 77	0.18 80	0.36 105	0.28 81	0.41 85	0.41 111

LG-G_1	0.27 70	0.22 64	0.19 82	0.23 108	0.23 111	0.23 100	0.13 91	0.28 71	0.12 31	0.21 69	0.21 69	0.35 77	0.15 67	0.18 99	0.39 77	0.35 79	0.36 77	0.32 94	0.52 111	0.27 100	0.40 83	0.52 106	0.10 46	0.15 67	0.29 66	0.24 69	0.37 75	0.34 89

LG-G	0.27 70	0.22 64	0.19 82	0.23 108	0.23 111	0.23 100	0.13 91	0.28 71	0.12 31	0.21 69	0.21 69	0.35 77	0.15 67	0.18 99	0.39 77	0.35 79	0.36 77	0.32 94	0.52 111	0.27 100	0.40 83	0.52 106	0.10 46	0.15 67	0.29 66	0.24 69	0.37 75	0.34 89

MaDis-Stereo	0.27 70	0.21 61	0.16 64	0.10 22	0.10 40	0.11 26	0.08 47	0.24 65	0.14 44	0.36 86	0.19 56	0.36 84	0.13 56	0.09 48	0.39 77	0.38 86	0.39 89	0.35 110	0.56 132	0.21 65	0.41 85	0.36 76	0.13 77	0.16 72	0.41 125	0.39 130	0.40 82	0.49 135

anonymousdsp	0.27 70	0.23 70	0.20 85	0.16 66	0.14 66	0.18 74	0.10 74	0.37 83	0.19 67	0.32 84	0.27 94	0.33 75	0.12 52	0.15 81	0.46 91	0.36 83	0.33 67	0.29 77	0.40 78	0.25 90	0.47 113	0.52 106	0.13 77	0.16 72	0.29 66	0.19 30	0.54 122	0.20 49

iRaftStereo_RVC	0.27 70	0.27 79	0.17 71	0.14 51	0.14 66	0.19 78	0.10 74	0.44 99	0.14 44	0.36 86	0.36 127	0.32 72	0.16 71	0.13 71	0.32 54	0.30 53	0.38 84	0.29 77	0.35 73	0.23 79	0.42 87	0.52 106	0.12 68	0.19 85	0.29 66	0.28 81	0.42 88	0.27 71

LG-Stereo_L2	0.28 78	0.31 93	0.18 75	0.13 43	0.13 56	0.14 53	0.08 47	0.42 95	0.21 84	0.48 122	0.23 76	0.40 96	0.14 61	0.17 96	0.46 91	0.42 100	0.40 94	0.29 77	0.41 83	0.21 65	0.46 102	0.44 94	0.10 46	0.15 67	0.31 81	0.22 54	0.34 66	0.33 87

LG-Stereo_L1	0.28 78	0.30 88	0.18 75	0.13 43	0.13 56	0.15 60	0.08 47	0.41 88	0.21 84	0.49 132	0.21 69	0.40 96	0.15 67	0.16 86	0.44 86	0.44 107	0.39 89	0.29 77	0.40 78	0.20 58	0.47 113	0.42 89	0.09 35	0.16 72	0.33 91	0.21 41	0.38 78	0.35 92

LGtest1	0.28 78	0.19 55	0.21 95	0.16 66	0.18 89	0.16 66	0.09 61	0.27 70	0.16 55	0.22 72	0.28 96	0.29 66	0.14 61	0.14 77	0.37 71	0.37 85	0.39 89	0.34 103	0.49 104	0.27 100	0.43 90	0.72 157	0.14 86	0.17 77	0.33 91	0.26 75	0.40 82	0.31 81

RAFT + AFF	0.28 78	0.26 77	0.19 82	0.22 97	0.13 56	0.20 84	0.13 91	0.41 88	0.19 67	0.44 106	0.19 56	0.42 107	0.14 61	0.09 48	0.71 147	0.31 58	0.42 99	0.21 46	0.55 126	0.24 82	0.48 116	0.35 70	0.13 77	0.17 77	0.29 66	0.24 69	0.21 14	0.17 37

RYNet	0.28 78	0.23 70	0.18 75	0.15 60	0.17 83	0.19 78	0.13 91	0.26 67	0.32 181	0.17 56	0.20 66	0.19 40	0.14 61	0.14 77	0.66 137	0.29 48	0.27 55	0.42 151	0.29 63	0.19 50	0.28 56	0.23 32	0.29 228	0.19 85	0.28 64	1.19 296	0.35 68	0.23 60

AIO_test	0.29 83	0.40 135	0.21 95	0.29 136	0.19 90	0.19 78	0.14 104	0.42 95	0.23 97	0.33 85	0.20 66	0.37 90	0.18 84	0.19 105	0.36 64	0.38 86	0.35 74	0.24 60	0.41 83	0.23 79	0.51 134	0.57 122	0.14 86	0.16 72	0.31 81	0.27 77	0.42 88	0.21 55

IGEV-Stereo+	0.29 83	0.25 75	0.15 60	0.22 97	0.14 66	0.13 47	0.08 47	0.35 80	0.20 77	0.55 172	0.25 84	0.38 92	0.14 61	0.16 86	0.36 64	0.39 93	0.40 94	0.36 119	0.50 105	0.26 94	0.45 98	0.65 143	0.12 68	0.13 62	0.30 76	0.20 38	0.35 68	0.23 60

AASNet	0.29 83	0.34 100	0.23 111	0.25 120	0.26 137	0.34 155	0.26 184	0.33 78	0.17 58	0.29 79	0.39 141	0.26 57	0.18 84	0.25 174	0.40 80	0.34 75	0.35 74	0.32 94	0.33 67	0.28 104	0.36 76	0.34 67	0.17 105	0.24 115	0.31 81	0.29 85	0.36 73	0.25 67

AANet_RVC	0.29 83	0.27 79	0.24 121	0.19 84	0.28 151	0.16 66	0.17 127	0.29 73	0.29 148	0.20 65	0.26 89	0.25 54	0.22 102	0.19 105	0.66 137	0.38 86	0.33 67	0.35 110	0.30 64	0.30 117	0.27 52	0.29 52	0.22 168	0.22 101	0.35 103	0.33 104	0.42 88	0.51 145

DFGA-Net	0.30 87	0.37 117	0.17 71	0.26 125	0.15 74	0.23 100	0.16 118	0.40 87	0.21 84	0.41 95	0.25 84	0.31 69	0.17 77	0.13 71	0.49 96	0.42 100	0.40 94	0.30 87	0.43 90	0.21 65	0.38 81	0.39 81	0.14 86	0.23 107	0.33 91	0.28 81	0.52 112	0.29 74

UniTT-Stereo	0.30 87	0.27 79	0.16 64	0.15 60	0.13 56	0.18 74	0.09 61	0.35 80	0.19 67	0.49 132	0.24 78	0.41 100	0.18 84	0.15 81	0.51 101	0.42 100	0.43 101	0.35 110	0.58 141	0.26 94	0.46 102	0.37 78	0.14 86	0.20 90	0.34 98	0.41 133	0.31 60	0.37 97

MMNet	0.30 87	0.29 85	0.23 111	0.27 129	0.26 137	0.26 121	0.19 135	0.34 79	0.24 105	0.25 75	0.30 102	0.35 77	0.16 71	0.32 235	0.41 82	0.34 75	0.37 81	0.35 110	0.41 83	0.28 104	0.33 65	0.26 40	0.18 117	0.25 133	0.33 91	0.31 94	0.47 101	0.32 85

test_5	0.31 90	0.39 128	0.17 71	0.23 108	0.15 74	0.21 87	0.14 104	0.54 135	0.20 77	0.39 92	0.41 145	0.44 115	0.35 202	0.10 55	0.53 105	0.39 93	0.34 72	0.32 94	0.34 71	0.22 73	0.33 65	0.47 98	0.10 46	0.23 107	0.29 66	0.30 87	0.52 112	0.31 81

YMNet	0.32 91	0.31 93	0.24 121	0.27 129	0.23 111	0.26 121	0.26 184	0.36 82	0.37 211	0.25 75	0.19 56	0.41 100	0.28 137	0.29 216	0.47 93	0.48 129	0.38 84	0.29 77	0.43 90	0.20 58	0.35 72	0.39 81	0.17 105	0.20 90	0.40 120	0.30 87	0.42 88	0.35 92

HUF	0.32 91	0.34 100	0.22 100	0.22 97	0.21 102	0.20 84	0.11 78	0.51 120	0.22 91	0.42 97	0.19 56	0.35 77	0.23 109	0.19 105	0.50 97	0.50 140	0.39 89	0.27 69	0.58 141	0.29 111	0.54 156	0.63 139	0.17 105	0.19 85	0.32 85	0.24 69	0.40 82	0.28 72

MIF-Stereo (partial)	0.32 91	0.44 159	0.18 75	0.16 66	0.16 79	0.21 87	0.12 83	0.37 83	0.23 97	0.37 90	0.24 78	0.33 75	0.17 77	0.14 77	0.50 97	0.48 129	0.47 116	0.38 128	0.43 90	0.26 94	0.46 102	0.47 98	0.18 117	0.22 101	0.40 120	0.32 99	0.51 110	0.43 120

RAFT_CTSACE	0.32 91	0.38 121	0.16 64	0.15 60	0.15 74	0.25 118	0.18 131	0.53 129	0.20 77	0.55 172	0.19 56	0.44 115	0.28 137	0.16 86	0.37 71	0.33 70	0.38 84	0.28 74	0.38 76	0.19 50	0.39 82	0.85 183	0.11 59	0.18 80	0.32 85	0.30 87	0.62 153	0.26 68

CCAANet	0.32 91	0.30 88	0.35 159	0.24 114	0.24 119	0.26 121	0.22 156	0.30 76	0.31 168	0.26 77	0.30 102	0.53 151	0.31 162	0.19 105	0.60 125	0.39 93	0.37 81	0.31 89	0.28 61	0.24 82	0.41 85	0.36 76	0.21 156	0.21 96	0.34 98	0.31 94	0.42 88	0.44 123

IGEV-BASED-STEREO-	0.33 96	0.24 72	0.18 75	0.23 108	0.19 90	0.18 74	0.09 61	0.49 115	0.25 110	0.54 166	0.21 69	0.32 72	0.17 77	0.17 96	0.35 60	0.43 105	0.45 106	0.36 119	0.51 107	0.29 111	0.57 165	0.95 198	0.13 77	0.14 64	0.33 91	0.27 77	0.46 98	0.30 78

plain	0.33 96	0.44 159	0.20 85	0.20 92	0.16 79	0.21 87	0.11 78	0.41 88	0.19 67	0.48 122	0.19 56	0.36 84	0.17 77	0.10 55	0.54 106	0.48 129	0.46 110	0.40 134	0.55 126	0.25 90	0.45 98	0.52 106	0.14 86	0.22 101	0.36 105	0.33 104	0.39 80	0.47 129

HCRNet	0.33 96	0.39 128	0.20 85	0.39 184	0.17 83	0.29 135	0.19 135	0.41 88	0.19 67	0.80 311	0.41 145	0.49 132	0.18 84	0.22 132	0.42 83	0.33 70	0.38 84	0.30 87	0.41 83	0.20 58	0.34 70	0.30 61	0.19 127	0.18 80	0.28 64	0.36 120	0.53 120	0.30 78

AFF-stereo	0.33 96	0.35 109	0.28 134	0.18 81	0.17 83	0.34 155	0.12 83	0.50 117	0.24 105	0.46 112	0.29 98	0.42 107	0.17 77	0.13 71	0.61 128	0.38 86	0.39 89	0.26 65	0.59 146	0.24 82	0.44 94	0.43 91	0.17 105	0.18 80	0.41 125	0.37 121	0.50 107	0.32 85

DF_test	0.34 100	0.32 98	0.36 165	0.12 38	0.19 90	0.19 78	0.08 47	0.50 117	0.21 84	0.52 150	0.18 51	0.54 153	0.19 89	0.21 123	0.50 97	0.46 117	0.48 123	0.31 89	0.44 93	0.32 121	0.46 102	0.60 132	0.18 117	0.24 115	0.34 98	0.35 112	0.44 95	0.38 99

DepthFocus	0.34 100	0.35 109	0.20 85	0.19 84	0.17 83	0.22 94	0.12 83	0.49 115	0.23 97	0.45 108	0.24 78	0.43 110	0.17 77	0.23 141	0.43 84	0.49 135	0.48 123	0.34 103	0.53 113	0.33 127	0.48 116	0.39 81	0.19 127	0.20 90	0.38 116	0.31 94	0.50 107	0.57 168

SGD-Stereo	0.34 100	0.24 72	0.18 75	0.16 66	0.15 74	0.22 94	0.08 47	0.29 73	0.22 91	0.30 80	0.15 36	0.45 120	0.21 101	0.10 55	1.53 278	0.50 140	0.47 116	0.28 74	0.48 101	0.24 82	0.42 87	0.56 119	0.19 127	0.19 85	0.31 81	0.34 109	0.46 98	0.39 106

MIM_Stereo	0.34 100	0.41 143	0.27 133	0.28 131	0.20 98	0.28 130	0.15 112	0.45 104	0.18 65	0.48 122	0.29 98	0.42 107	0.19 89	0.16 86	0.50 97	0.54 173	0.45 106	0.37 122	0.48 101	0.31 120	0.48 116	0.57 122	0.12 68	0.24 115	0.32 85	0.27 77	0.48 102	0.33 87

DMCA	0.34 100	0.31 93	0.31 146	0.24 114	0.25 125	0.28 130	0.22 156	0.37 83	0.33 189	0.31 82	0.41 145	0.41 100	0.24 114	0.25 174	0.51 101	0.41 98	0.41 97	0.39 130	0.37 75	0.29 111	0.42 87	0.37 78	0.27 211	0.27 151	0.32 85	0.35 112	0.41 85	0.38 99

CVANet_RVC	0.34 100	0.41 143	0.32 148	0.41 198	0.31 172	0.38 175	0.25 179	0.44 99	0.27 129	0.31 82	0.71 258	0.38 92	0.30 152	0.21 123	0.34 57	0.38 86	0.36 77	0.33 99	0.33 67	0.28 104	0.36 76	0.34 67	0.19 127	0.26 137	0.33 91	0.27 77	0.35 68	0.37 97

S2M2_XL	0.35 106	0.30 88	0.32 148	0.17 74	0.19 90	0.23 100	0.21 153	0.53 129	0.26 121	0.47 115	0.26 89	0.48 125	0.18 84	0.23 141	0.60 125	0.40 97	0.54 164	0.29 77	0.42 87	0.28 104	0.50 128	0.45 96	0.21 156	0.21 96	0.36 105	0.32 99	0.46 98	0.51 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAFT+CT+SA	0.35 106	0.47 185	0.20 85	0.26 125	0.19 90	0.22 94	0.15 112	0.58 157	0.23 97	0.52 150	0.18 51	0.48 125	0.34 191	0.13 71	0.40 80	0.46 117	0.37 81	0.31 89	0.46 97	0.24 82	0.47 113	0.79 165	0.10 46	0.23 107	0.33 91	0.32 99	0.54 122	0.35 92

GANet	0.35 106	0.30 88	0.28 134	0.35 171	0.35 189	0.40 183	0.31 212	0.46 106	0.25 110	0.36 86	0.51 191	0.48 125	0.25 123	0.23 141	0.38 75	0.35 79	0.42 99	0.45 175	0.35 73	0.24 82	0.34 70	0.39 81	0.24 190	0.26 137	0.34 98	0.30 87	0.43 93	0.36 95

WAFT-Stereo (ZS)	0.36 109	0.21 61	0.21 95	0.14 51	0.22 107	0.23 100	0.11 78	0.51 120	0.31 168	0.51 141	0.33 117	0.50 137	0.35 202	0.36 249	0.63 131	0.46 117	0.41 97	0.29 77	0.45 94	0.27 100	0.53 149	0.52 106	0.25 199	0.28 156	0.48 141	0.37 121	0.43 93	0.43 120

DEFOM-Stereo_RVC	0.36 109	0.36 115	0.22 100	0.23 108	0.20 98	0.17 69	0.10 74	0.48 112	0.23 97	0.55 172	0.32 109	0.40 96	0.19 89	0.16 86	0.59 120	0.45 110	0.48 123	0.33 99	0.51 107	0.29 111	0.51 134	0.85 183	0.17 105	0.20 90	0.32 85	0.31 94	0.48 102	0.52 148

test_4	0.36 109	0.34 100	0.29 137	0.21 94	0.19 90	0.17 69	0.11 78	0.59 161	0.26 121	0.58 199	0.30 102	0.51 141	0.20 93	0.19 105	0.45 89	0.58 190	0.46 110	0.34 103	0.42 87	0.30 117	0.46 102	0.58 125	0.17 105	0.26 137	0.41 125	0.40 132	0.60 144	0.42 118

ARAFT	0.36 109	0.38 121	0.24 121	0.26 125	0.21 102	0.28 130	0.14 104	0.44 99	0.24 105	0.50 136	0.29 98	0.41 100	0.17 77	0.16 86	0.60 125	0.45 110	0.51 139	0.47 194	0.53 113	0.25 90	0.55 157	0.59 129	0.16 98	0.20 90	0.47 140	0.30 87	0.54 122	0.38 99

MGS-Stereo	0.37 113	0.46 173	0.22 100	0.22 97	0.19 90	0.23 100	0.16 118	0.45 104	0.19 67	0.36 86	0.27 94	0.30 67	0.20 93	0.23 141	1.20 237	0.45 110	0.53 154	0.45 175	0.56 132	0.34 132	0.51 134	0.54 116	0.22 168	0.24 115	0.35 103	0.30 87	0.48 102	0.44 123

LL-Strereo2	0.38 114	0.30 88	0.23 111	0.24 114	0.20 98	0.18 74	0.13 91	0.63 200	0.27 129	0.58 199	0.23 76	0.44 115	0.22 102	0.15 81	0.47 93	0.51 148	0.48 123	0.35 110	0.73 182	0.32 121	0.49 124	1.24 220	0.22 168	0.21 96	0.34 98	0.35 112	0.53 120	0.34 89

TESTraft	0.38 114	0.46 173	0.22 100	0.21 94	0.23 111	0.22 94	0.17 127	0.54 135	0.31 168	0.51 141	0.22 75	0.36 84	0.37 220	0.11 63	0.94 194	0.51 148	0.45 106	0.32 94	0.48 101	0.26 94	0.46 102	0.90 190	0.12 68	0.24 115	0.38 116	0.42 136	0.58 133	0.38 99

raft+_RVC	0.38 114	0.35 109	0.28 134	0.25 120	0.23 111	0.26 121	0.18 131	0.54 135	0.27 129	0.52 150	0.43 155	0.47 123	0.23 109	0.18 99	0.59 120	0.53 165	0.44 103	0.35 110	0.63 158	0.28 104	0.44 94	0.53 114	0.14 86	0.22 101	0.43 131	0.38 125	0.59 135	0.42 118

LGCAT	0.39 117	0.39 128	0.21 95	0.21 94	0.21 102	0.25 118	0.17 127	0.50 117	0.28 136	0.48 122	0.29 98	0.47 123	0.22 102	0.23 141	0.83 173	0.61 202	0.56 177	0.31 89	0.45 94	0.33 127	0.53 149	0.69 149	0.27 211	0.26 137	0.40 120	0.41 133	0.44 95	0.46 127

RAFT-Stereo + iAFF	0.39 117	0.41 143	0.36 165	0.24 114	0.19 90	0.30 142	0.14 104	0.58 157	0.25 110	0.46 112	0.36 127	0.50 137	0.19 89	0.16 86	0.93 188	0.38 86	0.43 101	0.29 77	0.66 164	0.30 117	0.50 128	0.59 129	0.20 139	0.23 107	0.54 167	0.37 121	0.60 144	0.43 120

small-0shot	0.40 119	0.29 85	0.17 71	0.16 66	0.21 102	0.19 78	0.12 83	0.53 129	0.23 97	0.48 122	0.25 84	0.56 162	0.26 125	0.27 201	0.47 93	0.63 213	0.44 103	0.46 184	0.46 97	0.25 90	0.50 128	1.73 247	0.17 105	0.19 85	0.44 133	0.37 121	0.39 80	0.55 157

CAS	0.40 119	0.45 167	0.26 130	0.29 136	0.29 158	0.23 100	0.14 104	0.41 88	0.27 129	0.41 95	0.57 211	0.36 84	0.36 210	0.21 123	0.59 120	0.42 100	0.50 133	0.34 103	0.54 119	0.28 104	0.46 102	0.58 125	0.19 127	0.23 107	0.55 174	0.51 169	0.63 157	0.76 231

TestStereo1	0.40 119	0.51 220	0.20 85	0.22 97	0.23 111	0.24 113	0.16 118	0.55 142	0.30 155	0.52 150	0.21 69	0.36 84	0.41 231	0.11 63	0.98 206	0.52 155	0.46 110	0.33 99	0.54 119	0.26 94	0.53 149	0.82 172	0.15 93	0.23 107	0.38 116	0.43 138	0.61 149	0.39 106

SA-5K	0.40 119	0.51 220	0.20 85	0.22 97	0.23 111	0.24 113	0.16 118	0.55 142	0.30 155	0.52 150	0.21 69	0.36 84	0.41 231	0.11 63	0.98 206	0.52 155	0.46 110	0.33 99	0.54 119	0.26 94	0.53 149	0.82 172	0.15 93	0.23 107	0.38 116	0.43 138	0.61 149	0.39 106

UPFNet	0.40 119	0.34 100	0.36 165	0.33 159	0.33 180	0.40 183	0.30 205	0.48 112	0.34 198	0.43 99	0.42 151	0.41 100	0.31 162	0.34 243	0.66 137	0.42 100	0.47 116	0.41 145	0.53 113	0.37 159	0.36 76	0.39 81	0.26 204	0.29 161	0.41 125	0.41 133	0.56 131	0.38 99

HITNet	0.40 119	0.37 117	0.29 137	0.34 163	0.28 151	0.27 127	0.19 135	0.57 152	0.32 181	0.57 186	0.44 161	0.55 160	0.32 173	0.22 132	0.61 128	0.36 83	0.44 103	0.39 130	0.42 87	0.29 111	0.43 90	0.52 106	0.20 139	0.27 151	0.41 125	0.39 130	0.72 191	0.55 157
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	0.42 125	0.38 121	0.32 148	0.30 144	0.28 151	0.36 167	0.25 179	0.47 110	0.28 136	0.44 106	0.60 221	0.79 228	0.30 152	0.35 246	0.65 135	0.46 117	0.48 123	0.42 151	0.45 94	0.36 145	0.43 90	0.46 97	0.28 221	0.28 156	0.41 125	0.56 185	0.55 128	0.51 145

anonymous	0.43 126	0.29 85	0.20 85	0.17 74	0.25 125	0.20 84	0.14 104	0.51 120	0.22 91	0.51 141	0.19 56	0.56 162	0.26 125	0.23 141	0.59 120	0.62 206	0.48 123	0.47 194	0.56 132	0.32 121	0.53 149	2.09 269	0.19 127	0.24 115	0.49 145	0.33 104	0.55 128	0.49 135

S2M2_L	0.43 126	0.42 146	0.47 223	0.24 114	0.27 147	0.35 164	0.22 156	0.51 120	0.25 110	0.61 218	0.24 78	0.43 110	0.22 102	0.32 235	0.84 174	0.50 140	0.56 177	0.36 119	0.54 119	0.34 132	0.57 165	0.48 100	0.28 221	0.27 151	0.46 138	0.70 210	0.63 157	0.65 194
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
anonymousdsp2	0.43 126	0.47 185	0.33 154	0.25 120	0.24 119	0.33 148	0.19 135	0.57 152	0.23 97	0.47 115	0.48 170	0.48 125	0.24 114	0.18 99	0.58 110	0.46 117	0.45 106	0.34 103	0.89 208	0.34 132	0.50 128	1.27 222	0.17 105	0.25 133	0.44 133	0.33 104	0.62 153	0.44 123

SA	0.43 126	0.48 197	0.22 100	0.25 120	0.24 119	0.31 145	0.13 91	0.64 207	0.33 189	0.62 226	0.25 84	0.54 153	0.22 102	0.16 86	0.78 159	0.50 140	0.53 154	0.41 145	0.63 158	0.29 111	0.48 116	0.80 167	0.15 93	0.29 161	0.46 138	0.56 185	0.96 257	0.47 129

GMStereo	0.43 126	0.48 197	0.26 130	0.32 155	0.32 177	0.38 175	0.30 205	0.59 161	0.31 168	0.45 108	0.37 132	0.62 185	0.33 181	0.24 163	0.54 106	0.45 110	0.55 167	0.35 110	0.75 186	0.39 170	0.55 157	0.43 91	0.23 180	0.29 161	0.51 154	0.47 155	0.71 186	0.41 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
depth_test_26	0.44 131	0.52 228	0.33 154	0.19 84	0.21 102	0.23 100	0.13 91	0.68 229	0.26 121	0.73 292	0.26 89	1.01 263	0.20 93	0.23 141	0.52 103	0.56 180	0.67 258	0.41 145	0.69 170	0.32 121	0.70 213	0.74 160	0.21 156	0.20 90	0.45 137	0.43 138	0.61 149	0.46 127

G2L-Stereo	0.44 131	0.40 135	0.29 137	0.35 171	0.40 223	0.34 155	0.23 166	0.53 129	0.34 198	0.52 150	0.62 229	0.51 141	0.38 224	0.26 189	0.73 152	0.48 129	0.51 139	0.40 134	0.47 100	0.34 132	0.46 102	0.44 94	0.29 228	0.29 161	0.52 159	0.67 204	0.70 180	0.49 135

Former-RAFT_DAM_RVC	0.44 131	0.33 99	0.31 146	0.29 136	0.25 125	0.26 121	0.16 118	0.55 142	0.40 227	0.55 172	0.50 184	0.49 132	0.27 132	0.23 141	0.80 162	0.47 124	0.52 150	0.41 145	0.54 119	0.38 163	0.48 116	0.85 183	0.17 105	0.24 115	0.52 159	0.85 250	0.44 95	0.56 160

CASnet	0.44 131	0.53 239	0.25 126	0.28 131	0.28 151	0.30 142	0.14 104	0.62 192	0.30 155	0.61 218	0.43 155	0.64 193	0.29 146	0.24 163	0.91 184	0.39 93	0.47 116	0.31 89	0.76 190	0.28 104	0.68 207	0.74 160	0.21 156	0.26 137	0.44 133	0.34 109	0.62 153	0.56 160
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.45 135	0.28 84	0.36 165	0.34 163	0.24 119	0.25 118	0.15 112	0.63 200	0.28 136	0.61 218	0.38 137	0.52 145	0.23 109	0.23 141	0.66 137	0.62 206	0.50 133	0.43 159	0.66 164	0.35 141	0.71 215	1.31 224	0.15 93	0.24 115	0.44 133	0.49 161	0.65 164	0.38 99

CIPLG	0.45 135	0.47 185	0.25 126	0.32 155	0.22 107	0.33 148	0.19 135	0.63 200	0.26 121	0.55 172	0.50 184	0.61 180	0.32 173	0.42 267	0.94 194	0.50 140	0.53 154	0.37 122	0.58 141	0.40 178	0.58 171	0.91 191	0.20 139	0.26 137	0.49 145	0.32 99	0.59 135	0.38 99

IPLGR_C	0.45 135	0.47 185	0.24 121	0.31 152	0.22 107	0.33 148	0.19 135	0.63 200	0.25 110	0.55 172	0.50 184	0.62 185	0.33 181	0.42 267	0.85 176	0.51 148	0.53 154	0.37 122	0.57 138	0.40 178	0.58 171	0.89 188	0.20 139	0.26 137	0.48 141	0.34 109	0.60 144	0.39 106

ACRE	0.45 135	0.47 185	0.24 121	0.33 159	0.22 107	0.34 155	0.19 135	0.63 200	0.25 110	0.55 172	0.50 184	0.61 180	0.32 173	0.42 267	0.94 194	0.51 148	0.53 154	0.37 122	0.57 138	0.41 187	0.59 176	0.91 191	0.20 139	0.26 137	0.48 141	0.33 104	0.59 135	0.39 106

rafts_anoy	0.45 135	0.52 228	0.39 177	0.29 136	0.30 165	0.34 155	0.23 166	0.59 161	0.28 136	0.51 141	0.54 201	0.49 132	0.24 114	0.18 99	0.78 159	0.60 198	0.52 150	0.50 220	0.61 155	0.36 145	0.52 139	0.71 154	0.20 139	0.30 168	0.56 179	0.46 153	0.54 122	0.52 148

UNet	0.45 135	0.43 155	0.41 203	0.38 181	0.37 201	0.41 190	0.29 201	0.58 157	0.36 207	0.50 136	0.49 176	0.48 125	0.34 191	0.38 257	0.56 108	0.49 135	0.54 164	0.46 184	0.58 141	0.41 187	0.49 124	0.50 102	0.28 221	0.36 215	0.48 141	0.49 161	0.59 135	0.56 160

HGLStereo	0.45 135	0.43 155	0.39 177	0.35 171	0.37 201	0.40 183	0.24 176	0.48 112	0.32 181	0.47 115	0.74 268	0.43 110	0.30 152	0.32 235	0.56 108	0.53 165	0.57 184	0.51 230	0.56 132	0.40 178	0.52 139	0.60 132	0.23 180	0.35 207	0.53 163	0.54 177	0.60 144	0.45 126

RASNet	0.45 135	0.45 167	0.45 216	0.33 159	0.34 185	0.38 175	0.28 194	0.58 157	0.38 219	0.47 115	0.43 155	0.49 132	0.35 202	0.26 189	0.52 103	0.45 110	0.49 131	0.40 134	0.50 105	0.32 121	0.51 134	0.68 148	0.20 139	0.47 259	0.43 131	0.55 183	0.77 201	0.70 211

LoS_RVC	0.46 143	0.46 173	0.47 223	0.19 84	0.25 125	0.24 113	0.16 118	0.44 99	0.28 136	0.51 141	0.49 176	0.43 110	0.33 181	0.22 132	0.71 147	0.52 155	0.46 110	0.42 151	0.75 186	0.33 127	0.99 262	0.97 200	0.20 139	0.33 190	0.63 212	0.45 145	0.59 135	0.61 179

tt_ll	0.46 143	0.46 173	0.47 223	0.19 84	0.25 125	0.24 113	0.16 118	0.44 99	0.28 136	0.51 141	0.49 176	0.43 110	0.33 181	0.22 132	0.71 147	0.52 155	0.46 110	0.42 151	0.75 186	0.33 127	0.99 262	0.97 200	0.20 139	0.33 190	0.63 212	0.45 145	0.59 135	0.61 179

RALCasStereoNet	0.46 143	0.51 220	0.39 177	0.36 178	0.30 165	0.32 146	0.25 179	0.60 167	0.26 121	0.56 183	0.48 170	0.59 172	0.26 125	0.18 99	0.73 152	0.63 213	0.55 167	0.49 210	0.53 113	0.37 159	0.52 139	0.78 164	0.22 168	0.34 197	0.55 174	0.48 158	0.50 107	0.58 172

DMCA-RVC	0.46 143	0.37 117	0.36 165	0.34 163	0.38 209	0.33 148	0.45 241	0.47 110	0.55 272	0.43 99	0.48 170	0.69 204	0.34 191	0.29 216	0.84 174	0.49 135	0.48 123	0.45 175	0.51 107	0.40 178	0.51 134	0.56 119	0.30 234	0.33 190	0.40 120	0.42 136	0.59 135	0.61 179

trnet	0.47 147	0.52 228	0.43 211	0.35 171	0.26 137	0.28 130	0.15 112	0.61 174	0.31 168	0.60 210	0.43 155	0.74 219	0.36 210	0.25 174	0.71 147	0.63 213	0.59 202	0.35 110	0.53 113	0.34 132	0.60 179	0.60 132	0.18 117	0.31 173	0.57 185	0.62 191	0.66 167	0.70 211

CES	0.47 147	0.35 109	0.32 148	0.28 131	0.27 147	0.30 142	0.12 83	1.04 324	0.28 136	0.54 166	0.69 255	0.53 151	0.25 123	0.23 141	0.80 162	0.67 229	0.59 202	0.38 128	0.57 138	0.36 145	0.85 247	0.63 139	0.23 180	0.25 133	0.59 192	0.43 138	0.60 144	0.67 200

CREStereo++_RVC	0.47 147	0.43 155	0.47 223	0.31 152	0.34 185	0.27 127	0.19 135	0.56 146	0.32 181	0.58 199	0.40 143	0.58 168	0.58 274	0.23 141	0.81 166	0.53 165	0.62 232	0.34 103	0.55 126	0.32 121	0.58 171	0.56 119	0.16 98	0.29 161	0.53 163	0.64 197	0.85 227	0.68 204
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	0.47 147	0.52 228	0.41 203	0.43 205	0.31 172	0.45 205	0.26 184	0.70 245	0.28 136	0.76 303	0.34 123	0.65 196	0.32 173	0.24 163	0.59 120	0.38 86	0.55 167	0.34 103	0.81 199	0.38 163	0.64 195	0.50 102	0.25 199	0.32 179	0.54 167	0.45 145	0.76 200	0.55 157

RALAANet	0.47 147	0.42 146	0.40 188	0.29 136	0.29 158	0.34 155	0.25 179	0.54 135	0.28 136	0.48 122	0.49 176	0.44 115	0.26 125	0.20 117	0.77 158	0.48 129	0.50 133	0.50 220	0.77 193	0.46 209	0.61 184	1.20 213	0.22 168	0.33 190	0.50 149	0.44 143	0.71 186	0.47 129

CREStereo	0.47 147	0.52 228	0.44 214	0.35 171	0.26 137	0.29 135	0.15 112	0.61 174	0.31 168	0.58 199	0.43 155	0.72 212	0.36 210	0.25 174	0.74 156	0.65 225	0.60 211	0.35 110	0.53 113	0.34 132	0.61 184	0.60 132	0.19 127	0.31 173	0.57 185	0.62 191	0.65 164	0.70 211
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	0.47 147	0.50 212	0.40 188	0.40 192	0.37 201	0.45 205	0.34 218	0.46 106	0.40 227	0.40 94	0.58 215	0.50 137	0.30 152	0.25 174	0.66 137	0.50 140	0.50 133	0.49 210	0.65 162	0.40 178	0.52 139	0.65 143	0.33 249	0.39 231	0.51 154	0.51 169	0.63 157	0.58 172

CFNet	0.47 147	0.45 167	0.35 159	0.49 226	0.40 223	0.40 183	0.33 215	0.53 129	0.33 189	0.48 122	0.49 176	0.69 204	0.43 238	0.31 228	0.68 143	0.41 98	0.49 131	0.43 159	0.54 119	0.35 141	0.49 124	0.41 86	0.24 190	0.32 179	0.64 219	0.64 197	0.73 195	0.70 211

DISCO	0.47 147	0.44 159	0.30 142	0.40 192	0.38 209	0.50 226	0.45 241	0.46 106	0.43 246	0.50 136	0.59 218	0.41 100	0.30 152	0.30 222	0.70 146	0.45 110	0.55 167	0.47 194	0.71 180	0.42 197	0.50 128	0.58 125	0.27 211	0.34 197	0.49 145	0.49 161	0.63 157	0.53 151

coex_refinement	0.48 156	0.43 155	0.34 157	0.35 171	0.35 189	0.45 205	0.24 176	0.56 146	0.50 264	0.50 136	0.63 231	0.55 160	0.29 146	0.29 216	0.89 182	0.49 135	0.51 139	0.44 167	0.56 132	0.34 132	0.48 116	0.43 91	0.29 228	0.33 190	0.53 163	0.59 188	0.70 180	0.78 233

GMOStereo	0.48 156	0.40 135	0.23 111	0.30 144	0.26 137	0.29 135	0.19 135	0.67 220	0.30 155	0.66 259	0.33 117	0.54 153	0.34 191	0.20 117	0.58 110	0.69 245	0.51 139	0.44 167	0.69 170	0.36 145	0.52 139	1.87 255	0.16 98	0.24 115	0.62 206	0.45 145	0.83 219	0.41 111

error version	0.48 156	0.40 135	0.23 111	0.30 144	0.26 137	0.29 135	0.19 135	0.67 220	0.30 155	0.66 259	0.33 117	0.54 153	0.34 191	0.20 117	0.58 110	0.69 245	0.51 139	0.44 167	0.69 170	0.36 145	0.52 139	1.87 255	0.16 98	0.24 115	0.62 206	0.45 145	0.83 219	0.41 111

test-v	0.48 156	0.40 135	0.23 111	0.30 144	0.26 137	0.29 135	0.19 135	0.67 220	0.30 155	0.66 259	0.33 117	0.54 153	0.34 191	0.20 117	0.58 110	0.69 245	0.51 139	0.44 167	0.69 170	0.36 145	0.52 139	1.87 255	0.16 98	0.24 115	0.62 206	0.45 145	0.83 219	0.41 111

test-2	0.48 156	0.40 135	0.23 111	0.30 144	0.26 137	0.29 135	0.19 135	0.67 220	0.30 155	0.66 259	0.33 117	0.54 153	0.34 191	0.20 117	0.58 110	0.69 245	0.51 139	0.44 167	0.69 170	0.36 145	0.52 139	1.87 255	0.16 98	0.24 115	0.62 206	0.45 145	0.83 219	0.41 111

raftrobust	0.48 156	0.34 100	0.40 188	0.28 131	0.28 151	0.28 130	0.18 131	0.63 200	0.26 121	0.63 234	0.53 199	0.52 145	0.27 132	0.22 132	0.93 188	0.70 250	0.51 139	0.42 151	1.06 225	0.39 170	0.55 157	0.86 186	0.21 156	0.26 137	0.61 202	0.53 176	0.56 131	0.52 148

ADLNet	0.48 156	0.53 239	0.38 172	0.41 198	0.41 229	0.45 205	0.40 233	0.54 135	0.36 207	0.45 108	0.54 201	0.77 225	0.37 220	0.62 318	0.73 152	0.44 107	0.50 133	0.43 159	0.51 107	0.38 163	0.44 94	0.59 129	0.35 254	0.28 156	0.51 154	0.59 188	0.58 133	0.48 132

GLC_STEREO	0.49 163	0.52 228	0.43 211	0.39 184	0.38 209	0.37 170	0.29 201	0.64 207	0.29 148	0.62 226	0.54 201	0.56 162	0.29 146	0.30 222	0.63 131	0.51 148	0.67 258	0.42 151	0.69 170	0.42 197	0.72 218	0.72 157	0.23 180	0.32 179	0.49 145	0.38 125	0.84 223	0.53 151

dd	0.51 164	0.51 220	0.29 137	0.91 302	0.32 177	0.66 272	0.30 205	0.60 167	0.24 105	0.54 166	0.32 109	0.77 225	0.28 137	0.27 201	0.88 179	0.50 140	0.75 283	0.40 134	1.07 226	0.38 163	0.50 128	0.49 101	0.24 190	0.32 179	0.56 179	0.43 138	0.75 198	0.57 168

IPLG	0.51 164	0.46 173	0.33 154	0.28 131	0.27 147	0.33 148	0.22 156	0.62 192	0.22 91	0.51 141	0.41 145	0.57 165	0.31 162	0.32 235	1.55 280	0.48 129	0.57 184	0.49 210	0.56 132	0.41 187	0.45 98	1.52 238	0.19 127	0.31 173	0.50 149	0.83 242	0.66 167	0.50 144

PDISCO_ROB	0.51 164	0.40 135	0.40 188	0.39 184	0.35 189	0.40 183	0.30 205	0.51 120	0.35 201	0.37 90	0.51 191	0.51 141	0.35 202	0.31 228	0.82 171	0.60 198	0.56 177	0.69 302	0.60 148	0.48 222	0.69 209	0.98 202	0.26 204	0.37 221	0.59 192	0.55 183	0.86 231	0.61 179

castereo++	0.52 167	0.36 115	0.37 170	0.43 205	0.24 119	0.21 87	0.17 127	0.59 161	0.30 155	0.63 234	0.38 137	0.74 219	0.23 109	0.22 132	0.78 159	0.68 238	0.58 189	0.42 151	0.67 168	0.36 145	0.84 245	1.89 261	0.21 156	0.31 173	0.55 174	0.70 210	0.77 201	0.48 132

LMCR-Stereo	0.52 167	0.46 173	0.35 159	0.32 155	0.33 180	0.44 201	0.24 176	0.57 152	0.38 219	0.55 172	0.47 168	0.66 198	0.40 227	0.27 201	0.85 176	0.53 165	0.63 242	0.49 210	1.13 230	0.57 251	0.71 215	0.75 162	0.26 204	0.35 207	0.51 154	0.52 171	0.64 162	0.68 204

iResNet_ROB	0.52 167	0.49 202	0.44 214	0.42 203	0.31 172	0.43 199	0.35 221	0.60 167	0.34 198	0.52 150	0.60 221	0.48 125	0.58 274	0.25 174	0.87 178	0.53 165	0.58 189	0.50 220	1.23 237	0.39 170	0.52 139	0.42 89	0.26 204	0.44 250	0.59 192	0.54 177	0.80 212	0.64 192

raft_robust	0.53 170	0.44 159	0.25 126	0.38 181	0.30 165	0.33 148	0.22 156	0.73 264	0.36 207	0.69 278	0.34 123	0.57 165	0.31 162	0.24 163	0.69 144	0.58 190	0.55 167	0.47 194	1.05 224	0.39 170	0.77 235	1.44 231	0.24 190	0.30 168	0.59 192	0.71 214	0.70 180	0.59 175

HLF11	0.54 171	0.49 202	0.38 172	0.39 184	0.29 158	0.37 170	0.19 135	0.84 297	0.37 211	0.49 132	0.54 201	0.52 145	0.27 132	0.25 174	1.21 243	0.51 148	0.56 177	0.49 210	1.72 267	0.40 178	0.46 102	0.88 187	0.31 239	0.32 179	0.57 185	0.58 187	0.51 110	0.61 179

CFNet_pseudo	0.54 171	0.44 159	0.46 221	0.54 247	0.43 233	0.54 239	0.35 221	0.62 192	0.36 207	0.61 218	0.64 238	0.58 168	0.55 271	0.36 249	1.26 251	0.56 180	0.51 139	0.47 194	0.69 170	0.37 159	0.49 124	0.54 116	0.27 211	0.35 207	0.58 188	0.60 190	0.69 178	0.75 228

PMTNet	0.54 171	0.49 202	0.48 228	0.31 152	0.30 165	0.27 127	0.23 166	0.54 135	0.30 155	0.57 186	0.42 151	0.60 176	0.24 114	0.23 141	1.51 276	0.62 206	0.58 189	0.37 122	1.17 234	0.34 132	0.76 232	0.62 137	0.20 139	0.23 107	0.81 270	0.70 210	0.67 172	0.92 248

NLCA_NET_v2_RVC	0.54 171	0.53 239	0.50 237	0.44 209	0.58 273	0.42 194	0.65 279	0.56 146	0.62 286	0.52 150	0.51 191	0.67 199	0.38 224	0.58 314	1.16 232	0.44 107	0.48 123	0.43 159	0.58 141	0.40 178	0.46 102	0.51 104	0.31 239	0.34 197	0.50 149	0.77 230	0.63 157	0.64 192
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	0.54 171	0.46 173	0.34 157	0.48 224	0.39 217	0.50 226	0.30 205	0.65 213	0.35 201	0.52 150	0.66 246	0.72 212	0.56 273	0.28 209	0.73 152	0.52 155	0.51 139	0.47 194	1.17 234	0.48 222	0.69 209	0.54 116	0.30 234	0.45 253	0.58 188	0.54 177	0.81 214	0.57 168

Sa-1000	0.55 176	0.48 197	0.23 111	0.26 125	0.27 147	0.32 146	0.16 118	0.65 213	0.37 211	0.63 234	0.33 117	0.51 141	0.28 137	0.30 222	1.16 232	0.53 165	0.60 211	0.45 175	0.92 212	0.33 127	0.56 163	2.21 273	0.18 117	0.30 168	0.74 245	0.52 171	1.00 266	0.48 132

CFNet_RVC	0.55 176	0.52 228	0.49 229	0.50 230	0.49 251	0.49 223	0.33 215	0.52 125	0.38 219	0.51 141	0.68 251	0.58 168	0.35 202	0.31 228	1.18 236	0.49 135	0.52 150	0.48 202	0.60 148	0.44 204	0.60 179	0.62 137	0.28 221	0.39 231	0.68 233	0.74 220	0.84 223	0.74 224

ManiGeoR	0.56 178	0.52 228	0.40 188	0.44 209	0.33 180	0.39 179	0.22 156	0.68 229	0.47 258	0.53 162	0.61 224	0.61 180	0.28 137	0.23 141	1.33 256	0.52 155	0.55 167	0.50 220	1.33 245	0.41 187	0.64 195	1.08 208	0.29 228	0.36 215	0.54 167	0.75 222	0.54 122	0.56 160

HLf10	0.56 178	0.52 228	0.40 188	0.44 209	0.33 180	0.39 179	0.22 156	0.68 229	0.47 258	0.53 162	0.61 224	0.61 180	0.28 137	0.23 141	1.33 256	0.52 155	0.55 167	0.50 220	1.33 245	0.41 187	0.64 195	1.08 208	0.29 228	0.36 215	0.54 167	0.75 222	0.54 122	0.56 160

castereo	0.56 178	0.37 117	0.40 188	0.34 163	0.26 137	0.26 121	0.18 131	0.56 146	0.29 148	0.60 210	0.46 167	0.69 204	0.22 102	0.20 117	0.95 198	0.71 254	0.61 223	0.39 130	0.94 215	0.37 159	1.06 269	2.50 282	0.20 139	0.27 151	0.63 212	0.62 191	0.59 135	0.57 168

AF-Net	0.56 178	0.50 212	0.45 216	0.50 230	0.54 264	0.62 263	0.60 266	0.61 174	0.56 274	0.43 99	0.65 240	0.87 248	0.42 235	0.41 262	0.81 166	0.47 124	0.47 116	0.44 167	0.61 155	0.41 187	0.48 116	0.70 152	0.42 273	0.41 238	0.56 179	0.64 197	0.85 227	0.72 219

Nwc_Net	0.56 178	0.50 212	0.45 216	0.50 230	0.54 264	0.62 263	0.60 266	0.61 174	0.56 274	0.43 99	0.65 240	0.87 248	0.42 235	0.41 262	0.81 166	0.47 124	0.47 116	0.44 167	0.61 155	0.41 187	0.48 116	0.70 152	0.42 273	0.41 238	0.56 179	0.64 197	0.85 227	0.72 219

NVstereo2D	0.56 178	0.48 197	0.43 211	0.52 238	0.49 251	0.66 272	0.65 279	0.61 174	0.40 227	0.48 122	0.59 218	0.54 153	0.31 162	0.64 320	1.34 258	0.63 213	0.59 202	0.56 261	0.55 126	0.42 197	0.53 149	0.52 106	0.55 307	0.47 259	0.65 223	0.52 171	0.59 135	0.53 151

DLCB_ROB	0.56 178	0.51 220	0.49 229	0.41 198	0.46 242	0.45 205	0.43 239	0.56 146	0.46 253	0.57 186	0.62 229	0.71 210	0.54 266	0.41 262	0.80 162	0.53 165	0.58 189	0.49 210	0.54 119	0.45 207	0.59 176	0.71 154	0.39 267	0.44 250	0.99 303	0.79 236	0.72 191	0.62 186

DN-CSS_ROB	0.56 178	0.44 159	0.49 229	0.41 198	0.40 223	0.35 164	0.22 156	0.69 237	0.35 201	0.59 206	0.77 272	0.67 199	0.49 255	0.24 163	0.90 183	0.43 105	0.60 211	0.43 159	1.77 268	0.40 178	0.85 247	0.58 125	0.32 244	0.51 273	0.55 174	0.46 153	0.67 172	0.54 156

LoS	0.57 186	0.45 167	0.30 142	0.37 179	0.37 201	0.41 190	0.22 156	1.37 341	0.32 181	0.86 324	0.79 275	0.68 201	0.40 227	0.24 163	0.66 137	0.75 266	0.60 211	0.41 145	0.79 197	0.38 163	1.05 267	0.83 181	0.22 168	0.26 137	0.82 275	0.64 197	0.66 167	0.68 204
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MIPNet	0.57 186	0.51 220	0.35 159	0.33 159	0.30 165	0.38 175	0.26 184	0.62 192	0.24 105	0.50 136	0.50 184	0.62 185	0.44 240	0.31 228	1.22 244	0.56 180	0.60 211	0.50 220	0.79 197	0.47 214	0.45 98	1.65 244	0.20 139	0.30 168	0.73 243	1.29 308	0.71 186	0.60 177

AACVNet	0.57 186	0.48 197	0.41 203	0.59 256	0.62 279	0.54 239	0.38 229	0.61 174	0.41 232	0.59 206	0.63 231	0.59 172	0.34 191	0.36 249	0.97 201	0.56 180	0.59 202	0.54 248	0.72 181	0.53 235	0.57 165	0.65 143	0.38 262	0.46 254	0.60 199	0.69 207	0.84 223	0.82 239

STTStereo	0.57 186	0.56 251	0.54 254	0.45 219	0.52 260	0.44 201	0.62 271	0.52 125	0.47 258	0.47 115	0.55 207	0.73 216	0.46 247	0.57 307	1.46 272	0.46 117	0.50 133	0.52 236	0.55 126	0.39 170	0.53 149	0.51 104	0.33 249	0.36 215	0.55 174	0.66 203	0.71 186	0.98 253

HSM	0.57 186	0.50 212	0.51 243	0.49 226	0.48 245	0.42 194	0.38 229	0.71 249	0.37 211	0.61 218	0.65 240	0.60 176	0.48 251	0.31 228	1.03 216	0.52 155	0.65 250	0.48 202	0.78 194	0.49 229	0.69 209	0.64 142	0.27 211	0.47 259	0.64 219	0.72 215	0.88 236	0.68 204

iinet-f	0.58 191	0.44 159	0.37 170	0.34 163	0.25 125	0.49 223	0.27 191	0.43 97	0.28 136	0.52 150	0.92 288	0.61 180	0.45 245	0.26 189	1.34 258	0.61 202	0.53 154	0.40 134	1.60 262	0.52 234	0.62 188	1.51 236	0.27 211	0.27 151	0.56 179	0.38 125	0.79 206	0.56 160

TANstereo	0.58 191	0.42 146	0.38 172	0.40 192	0.40 223	0.46 215	0.21 153	0.52 125	0.31 168	0.54 166	0.41 145	0.38 92	0.40 227	0.43 271	0.81 166	0.74 261	0.67 258	0.78 320	1.11 228	0.91 322	0.65 199	0.80 167	0.94 338	0.34 197	0.36 105	0.54 177	1.09 278	0.56 160

XX-TBD	0.58 191	0.42 146	0.38 172	0.40 192	0.40 223	0.46 215	0.21 153	0.52 125	0.31 168	0.54 166	0.41 145	0.38 92	0.40 227	0.43 271	0.81 166	0.74 261	0.67 258	0.78 320	1.11 228	0.91 322	0.65 199	0.80 167	0.94 338	0.34 197	0.36 105	0.54 177	1.09 278	0.56 160

psm_up	0.59 194	0.51 220	0.55 258	0.56 250	0.46 242	0.59 255	0.36 223	0.72 257	0.66 291	0.55 172	0.53 199	0.62 185	0.53 264	0.40 260	0.93 188	0.55 176	0.60 211	0.49 210	0.89 208	0.48 222	0.55 157	0.57 122	0.32 244	0.55 285	0.71 237	0.80 237	0.81 214	0.67 200

BEATNet_4x	0.59 194	0.40 135	0.35 159	0.40 192	0.36 194	0.33 148	0.28 194	0.64 207	0.41 232	0.66 259	0.45 165	0.63 191	0.42 235	0.25 174	1.20 237	0.64 220	0.60 211	0.58 270	0.59 146	0.38 163	1.07 271	2.22 274	0.26 204	0.40 235	0.50 149	0.52 171	0.82 217	0.67 200

EGLCR-Stereo	0.60 196	0.49 202	0.47 223	0.30 144	0.31 172	0.45 205	0.14 104	0.57 152	0.27 129	0.57 186	0.37 132	0.59 172	0.24 114	0.22 132	0.62 130	0.59 194	0.53 154	0.45 175	0.86 203	0.34 132	0.74 223	3.50 304	0.20 139	0.26 137	0.56 179	0.49 161	1.34 308	0.69 208

sAnonymous2	0.60 196	0.42 146	0.32 148	0.29 136	0.30 165	0.45 205	0.29 201	0.71 249	0.41 232	0.47 115	0.54 201	0.52 145	0.44 240	0.23 141	0.97 201	0.85 283	0.70 273	0.68 298	1.36 248	0.61 267	0.86 249	1.20 213	0.30 234	0.37 221	0.65 223	0.72 215	0.72 191	0.72 219

CroCo_RVC	0.60 196	0.42 146	0.32 148	0.29 136	0.30 165	0.45 205	0.29 201	0.71 249	0.41 232	0.47 115	0.54 201	0.52 145	0.44 240	0.23 141	0.97 201	0.85 283	0.70 273	0.68 298	1.36 248	0.61 267	0.86 249	1.20 213	0.30 234	0.37 221	0.65 223	0.72 215	0.72 191	0.72 219

APVNet	0.60 196	0.47 185	0.39 177	0.46 221	0.50 254	0.59 255	0.56 259	0.61 174	0.42 242	0.46 112	0.65 240	0.52 145	0.31 162	0.36 249	0.97 201	0.76 269	0.73 280	0.64 287	0.97 219	0.55 242	0.62 188	1.21 217	0.35 254	0.50 272	0.60 199	0.48 158	0.87 233	0.60 177

UCFNet_RVC	0.60 196	0.79 303	0.46 221	0.60 260	0.56 267	0.53 236	0.40 233	0.59 161	0.40 227	0.59 206	0.61 224	0.83 240	0.47 249	0.33 242	1.17 235	0.47 124	0.51 139	0.50 220	0.70 178	0.47 214	0.61 184	0.63 139	0.39 267	0.44 250	0.81 270	0.75 222	0.67 172	0.85 242

GGDA	0.61 201	0.57 257	0.51 243	0.42 203	0.36 194	0.46 215	0.27 191	0.62 192	0.41 232	0.59 206	0.73 266	0.71 210	0.36 210	0.28 209	1.35 261	0.56 180	0.60 211	0.52 236	1.45 253	0.45 207	0.63 193	1.07 207	0.27 211	0.42 244	0.61 202	0.83 242	0.79 206	0.72 219

TestStereo_HL2	0.62 202	0.59 266	0.50 237	0.44 209	0.36 194	0.44 201	0.26 184	0.60 167	0.42 242	0.58 199	0.75 269	0.72 212	0.35 202	0.28 209	1.34 258	0.57 188	0.60 211	0.52 236	1.55 258	0.46 209	0.62 188	1.23 218	0.28 221	0.39 231	0.58 188	0.78 232	0.78 203	0.70 211

IPLGR	0.62 202	0.56 251	0.41 203	0.44 209	0.38 209	0.36 167	0.23 166	0.61 174	0.30 155	0.55 172	0.67 250	0.64 193	0.33 181	0.29 216	1.69 285	0.52 155	0.58 189	0.56 261	1.14 231	0.55 242	0.58 171	1.55 242	0.21 156	0.37 221	0.78 260	1.24 303	0.75 198	0.58 172

ICVP	0.62 202	0.49 202	0.68 290	0.51 235	0.50 254	0.54 239	0.37 226	0.60 167	0.46 253	0.61 218	0.58 215	0.62 185	0.60 279	0.32 235	0.92 185	0.66 227	0.59 202	0.52 236	0.74 183	0.53 235	0.61 184	1.31 224	0.60 315	0.52 278	0.63 212	0.75 222	0.78 203	0.74 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.63 205	0.53 239	0.40 188	0.40 192	0.41 229	0.54 239	0.39 232	0.59 161	0.41 232	0.56 183	0.63 231	0.50 137	0.31 162	0.43 271	1.52 277	0.69 245	0.67 258	0.56 261	2.30 293	0.59 258	0.75 228	0.80 167	0.32 244	0.46 254	0.53 163	0.48 158	0.65 164	0.70 211

FADNet-RVC-Resample	0.63 205	0.52 228	0.42 208	0.46 221	0.40 223	0.41 190	0.44 240	0.73 264	0.42 242	0.68 273	0.50 184	1.09 276	0.45 245	0.43 271	1.67 284	0.52 155	0.59 202	0.61 283	0.87 205	0.57 251	0.56 163	0.91 191	0.35 254	0.61 294	0.59 192	0.77 230	0.55 128	0.79 234

RP	0.63 205	0.58 263	0.74 299	0.62 266	0.57 269	0.58 254	0.67 288	0.63 200	0.60 282	0.42 97	0.79 275	0.79 228	0.53 264	0.44 278	1.02 213	0.51 148	0.55 167	0.45 175	0.66 164	0.47 214	0.55 157	0.96 199	0.38 262	0.47 259	0.64 219	0.69 207	0.92 248	0.77 232

PS-NSSS	0.63 205	0.82 308	0.45 216	0.90 300	0.56 267	0.73 285	0.66 286	0.64 207	0.39 224	0.64 241	0.43 155	1.56 303	0.51 259	0.44 278	1.01 211	0.45 110	0.53 154	0.45 175	0.95 217	0.44 204	0.46 102	0.35 70	0.38 262	0.36 215	0.68 233	0.68 206	0.71 186	0.80 235

FADNet-RVC	0.64 209	0.50 212	0.39 177	0.51 235	0.43 233	0.40 183	0.64 276	0.69 237	0.38 219	0.64 241	0.51 191	1.15 286	0.46 247	0.34 243	2.01 307	0.56 180	0.55 167	0.45 175	1.26 242	0.53 235	0.59 176	0.66 147	0.33 249	0.52 278	0.60 199	0.75 222	0.67 172	0.80 235

DeepPruner_ROB	0.64 209	0.45 167	0.56 260	0.52 238	0.54 264	0.50 226	0.42 236	0.62 192	0.47 258	0.60 210	0.68 251	0.62 185	0.51 259	0.32 235	1.40 270	0.62 206	0.63 242	0.59 276	0.70 178	0.49 229	1.24 282	0.83 181	0.36 259	0.46 254	0.62 206	1.07 284	0.73 195	0.62 186

HLf8	0.65 211	0.53 239	0.39 177	0.47 223	0.37 201	0.39 179	0.26 184	0.88 304	0.41 232	0.53 162	0.68 251	0.64 193	0.33 181	0.24 163	1.83 295	0.56 180	0.59 202	0.50 220	1.85 272	0.48 222	0.65 199	1.50 233	0.31 239	0.43 248	0.58 188	0.78 232	0.69 178	0.61 179

DNS	0.65 211	0.66 284	0.35 159	0.30 144	0.24 119	0.48 221	0.20 151	0.62 192	0.31 168	0.56 183	0.36 127	0.97 258	0.28 137	0.21 123	1.84 296	0.77 271	0.65 250	0.41 145	1.78 269	0.47 214	1.05 267	1.85 252	0.21 156	0.26 137	0.73 243	0.49 161	0.78 203	0.63 190

sCroCo_RVC	0.65 211	0.42 146	0.29 137	0.29 136	0.29 158	0.40 183	0.23 166	0.60 167	0.41 232	0.53 162	0.44 161	0.48 125	0.51 259	0.24 163	0.92 185	1.03 306	0.75 283	0.63 285	1.04 223	0.59 258	1.12 274	2.73 289	0.29 228	0.40 235	0.64 219	0.62 191	0.93 252	0.63 190

DNSM	0.66 214	0.63 278	0.40 188	0.32 155	0.26 137	0.55 245	0.19 135	0.62 192	0.31 168	0.57 186	0.37 132	1.05 270	0.27 132	0.21 123	1.78 291	0.76 269	0.65 250	0.43 159	1.57 259	0.48 222	1.03 264	2.04 267	0.21 156	0.28 156	0.77 255	0.52 171	0.91 243	0.65 194

TestStereo_HLe17	0.66 214	0.58 263	0.39 177	0.52 238	0.38 209	0.44 201	0.27 191	0.82 295	0.46 253	0.58 199	0.60 221	0.70 209	0.34 191	0.23 141	2.06 311	0.56 180	0.58 189	0.51 230	1.23 237	0.50 231	0.66 203	1.82 251	0.28 221	0.52 278	0.63 212	0.83 242	0.66 167	0.62 186

gcap_with_dpt	0.66 214	0.57 257	0.39 177	0.89 297	0.39 217	0.47 218	0.23 166	0.70 245	0.33 189	0.69 278	0.52 195	1.11 279	0.49 255	0.30 222	1.00 209	0.86 285	0.62 232	0.54 248	1.25 239	0.43 201	0.86 249	1.54 239	0.25 199	0.35 207	0.65 223	0.50 166	0.91 243	1.02 259

GCAP-BAT	0.66 214	0.57 257	0.39 177	0.89 297	0.39 217	0.47 218	0.23 166	0.70 245	0.33 189	0.69 278	0.52 195	1.11 279	0.49 255	0.30 222	1.00 209	0.86 285	0.62 232	0.54 248	1.25 239	0.43 201	0.86 249	1.54 239	0.25 199	0.35 207	0.65 223	0.50 166	0.91 243	1.02 259

s12784h	0.66 214	0.69 291	0.55 258	0.65 271	0.47 244	0.35 164	0.25 179	0.61 174	0.32 181	0.60 210	0.48 170	0.81 233	0.60 279	0.26 189	0.69 144	0.55 176	0.62 232	0.39 130	0.78 194	0.36 145	1.30 295	0.73 159	0.19 127	0.31 173	0.77 255	1.05 282	1.56 330	2.02 314

pcwnet_v2	0.66 214	0.47 185	0.53 251	0.62 266	0.50 254	0.63 266	0.46 244	0.66 217	0.46 253	0.65 248	0.78 273	0.65 196	0.89 301	0.56 306	1.39 268	0.64 220	0.60 211	0.51 230	0.88 207	0.44 204	0.58 171	0.77 163	0.35 254	0.46 254	0.76 251	0.76 228	0.88 236	1.02 259

AE-Stereo	0.67 220	0.49 202	0.50 237	0.50 230	0.36 194	0.37 170	0.28 194	0.55 142	0.29 148	0.64 241	0.32 109	0.90 253	0.31 162	0.24 163	0.93 188	0.73 259	0.69 266	0.53 244	0.91 211	0.55 242	0.75 228	3.32 300	0.23 180	0.52 278	0.83 278	0.67 204	0.96 257	0.62 186

SACVNet	0.67 220	0.54 249	0.52 248	0.56 250	0.57 269	0.54 239	0.63 274	0.69 237	0.57 277	0.67 268	0.57 211	0.60 176	0.38 224	0.41 262	1.15 230	0.63 213	0.66 254	0.58 270	0.98 220	0.65 282	0.75 228	1.46 232	0.37 260	0.51 273	0.77 255	0.76 228	0.87 233	0.83 240

FADNet	0.69 222	0.55 250	0.42 208	0.53 242	0.44 237	0.49 223	0.70 295	0.76 273	0.43 246	0.66 259	0.63 231	0.82 239	0.51 259	0.37 255	1.80 292	0.53 165	0.53 154	0.54 248	1.67 265	0.54 238	0.74 223	0.81 171	0.35 254	0.42 244	0.76 251	0.86 251	0.80 212	1.04 264

PA-Net	0.69 222	0.68 289	0.66 286	0.50 230	0.68 292	0.51 231	0.65 279	0.66 217	0.73 295	0.54 166	0.55 207	0.58 168	0.59 278	0.59 317	1.36 263	0.59 194	0.47 116	0.55 254	0.63 158	0.55 242	0.52 139	0.99 203	0.37 260	0.54 284	0.66 229	1.45 317	0.67 172	1.32 289
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	0.71 224	0.64 280	0.61 268	0.65 271	0.67 289	0.64 269	0.74 298	0.67 220	0.75 298	0.43 99	0.79 275	0.83 240	0.72 290	0.48 286	1.02 213	0.55 176	0.59 202	0.65 291	0.82 201	0.57 251	0.62 188	0.92 194	0.55 307	0.48 266	0.80 266	0.95 266	0.94 253	0.99 255

Abc-Net	0.71 224	0.64 280	0.61 268	0.65 271	0.67 289	0.64 269	0.74 298	0.67 220	0.75 298	0.43 99	0.79 275	0.83 240	0.72 290	0.48 286	1.02 213	0.55 176	0.59 202	0.65 291	0.82 201	0.57 251	0.62 188	0.92 194	0.55 307	0.48 266	0.80 266	0.95 266	0.94 253	0.99 255
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	0.72 226	0.38 121	0.40 188	0.34 163	0.34 185	0.34 155	0.23 166	0.65 213	0.27 129	0.61 218	0.36 127	0.91 254	0.32 173	0.21 123	1.24 246	0.61 202	0.56 177	0.43 159	2.65 307	0.39 170	0.60 179	5.03 332	0.17 105	0.32 179	0.52 159	0.38 125	0.70 180	0.53 151

test_1	0.72 226	0.38 121	0.40 188	0.34 163	0.34 185	0.34 155	0.23 166	0.65 213	0.27 129	0.62 226	0.36 127	0.91 254	0.32 173	0.21 123	1.24 246	0.61 202	0.55 167	0.43 159	2.65 307	0.39 170	0.60 179	5.03 332	0.17 105	0.32 179	0.52 159	0.38 125	0.70 180	0.53 151

R-Stereo Train	0.72 226	0.56 251	0.50 237	0.49 226	0.37 201	0.51 231	0.19 135	0.61 174	0.33 189	0.67 268	0.66 246	0.73 216	0.36 210	0.25 174	1.13 224	0.95 293	0.66 254	0.52 236	2.17 289	0.46 209	1.03 264	2.24 275	0.22 168	0.38 227	0.75 247	0.94 264	0.79 206	1.08 271

RAFT-Stereo	0.72 226	0.56 251	0.50 237	0.49 226	0.37 201	0.51 231	0.19 135	0.61 174	0.33 189	0.67 268	0.66 246	0.73 216	0.36 210	0.25 174	1.13 224	0.95 293	0.66 254	0.52 236	2.17 289	0.46 209	1.03 264	2.24 275	0.22 168	0.38 227	0.75 247	0.94 264	0.79 206	1.08 271
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWCDC_ROB	0.72 226	0.35 109	0.39 177	0.30 144	0.45 239	0.37 170	0.38 229	0.43 97	1.24 335	0.27 78	0.71 258	0.45 120	2.48 336	0.57 307	1.31 254	0.78 274	0.58 189	0.56 261	0.66 164	0.56 247	0.73 219	2.56 285	0.46 280	0.42 244	0.40 120	0.63 195	0.52 112	0.74 224

MyStereo04	0.73 231	0.53 239	0.61 268	0.44 209	0.38 209	0.37 170	0.26 184	0.68 229	0.45 251	0.63 234	0.44 161	0.69 204	0.35 202	0.26 189	1.05 219	0.73 259	0.57 184	0.55 254	3.42 326	0.65 282	1.20 279	1.04 204	0.28 221	0.43 248	0.81 270	1.31 311	0.98 263	0.65 194

NCCL2	0.73 231	0.74 299	0.68 290	0.58 254	0.58 273	0.52 234	0.49 247	0.70 245	0.58 280	0.68 273	0.68 251	0.68 201	0.48 251	0.41 262	1.22 244	0.75 266	0.67 258	0.58 270	0.78 194	0.59 258	0.80 237	1.30 223	0.51 297	0.64 298	0.98 301	0.96 268	0.88 236	1.20 284

LG-Stereo_Zeroshot	0.74 233	0.38 121	0.25 126	0.51 235	0.74 303	0.89 303	0.49 247	0.61 174	0.26 121	1.56 368	0.37 132	2.62 324	0.27 132	0.22 132	0.65 135	0.54 173	0.58 189	0.46 184	1.00 221	0.39 170	0.66 203	2.13 272	0.20 139	0.25 133	0.61 202	0.50 166	0.90 241	2.02 314

UDGNet	0.74 233	0.67 286	0.49 229	1.35 330	1.04 325	1.22 324	0.92 313	0.60 167	0.45 251	0.52 150	0.64 238	0.57 165	0.24 114	1.17 348	0.80 162	0.47 124	0.58 189	0.53 244	0.76 190	0.54 238	0.69 209	1.99 266	0.84 330	0.31 173	0.72 241	0.70 210	0.64 162	0.66 198

test_3	0.74 233	0.39 128	0.39 177	0.34 163	0.33 180	0.34 155	0.23 166	0.67 220	0.29 148	0.64 241	0.34 123	0.93 256	0.36 210	0.21 123	1.39 268	0.58 190	0.57 184	0.46 184	2.73 312	0.40 178	0.57 165	5.06 334	0.15 93	0.35 207	0.54 167	0.47 155	0.68 177	0.49 135

stereogan	0.75 236	0.68 289	0.66 286	0.69 279	0.74 303	0.75 288	0.65 279	0.71 249	0.61 285	0.51 141	0.63 231	1.09 276	0.64 284	0.45 281	1.13 224	0.60 198	0.57 184	0.51 230	0.92 212	0.61 267	0.63 193	2.04 267	0.47 282	0.49 270	0.62 206	0.69 207	1.20 295	0.87 243

MLCV	0.75 236	0.49 202	0.54 254	0.74 283	0.51 259	0.66 272	0.45 241	0.82 295	0.43 246	0.70 284	0.88 284	1.05 270	0.85 299	0.29 216	1.11 222	0.50 140	0.67 258	0.53 244	2.58 305	0.47 214	0.67 206	1.04 204	0.40 269	0.61 294	0.75 247	0.80 237	0.84 223	0.74 224

NaN_ROB	0.77 238	0.59 266	0.61 268	0.64 269	0.79 310	0.55 245	0.51 253	0.88 304	0.64 288	0.73 292	0.59 218	1.98 316	0.65 285	0.46 284	1.01 211	0.58 190	0.58 189	0.55 254	0.74 183	0.56 247	0.57 165	0.79 165	0.40 269	0.66 301	0.92 291	1.30 310	0.97 262	1.66 304

TestStereo-Hl	0.78 239	0.57 257	0.60 266	0.39 184	0.39 217	0.50 226	0.34 218	0.69 237	0.53 267	0.64 241	0.87 283	0.80 230	0.41 231	0.25 174	1.85 297	0.79 275	0.63 242	0.56 261	2.13 287	0.54 238	0.81 239	2.68 287	0.27 211	0.48 266	0.61 202	0.82 240	0.99 264	0.99 255

Any-RAFT	0.78 239	0.49 202	0.88 308	0.53 242	0.43 233	0.39 179	0.28 194	0.64 207	0.32 181	0.57 186	0.76 271	0.88 251	0.24 114	0.23 141	1.38 267	0.79 275	0.60 211	0.46 184	2.52 302	0.47 214	1.19 278	1.79 249	0.24 190	0.34 197	1.01 308	1.36 314	0.74 197	1.59 301

HSM-Net_RVC	0.79 241	0.53 239	0.63 278	0.79 291	0.64 285	0.63 266	0.40 233	0.76 273	0.49 263	0.73 292	1.54 326	1.35 296	0.84 298	0.37 255	1.15 230	0.62 206	0.66 254	0.53 244	0.81 199	0.55 242	0.81 239	1.08 208	0.44 277	0.71 306	0.97 297	1.10 286	1.11 284	1.09 273
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.80 242	0.75 300	0.69 295	0.76 286	0.66 287	0.70 281	0.60 266	0.99 316	0.74 297	0.94 331	0.52 195	1.36 297	0.72 290	0.45 281	0.95 198	0.59 194	0.69 266	0.63 285	1.16 233	0.63 274	0.84 245	0.71 154	0.60 315	0.73 307	0.95 293	0.90 259	1.21 297	1.05 265
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	0.81 243	0.73 297	1.00 319	0.71 281	0.74 303	0.77 292	0.58 262	0.74 268	0.76 300	0.57 186	0.98 293	0.85 245	0.86 300	0.57 307	1.09 221	0.64 220	0.64 247	0.56 261	0.94 215	0.64 280	0.73 219	1.62 243	0.53 302	0.59 289	0.84 280	1.01 276	1.03 269	1.19 281

XPNet_ROB	0.81 243	0.77 301	0.59 265	0.54 247	0.62 279	0.64 269	0.64 276	0.54 135	0.67 292	0.58 199	0.78 273	2.38 319	0.48 251	0.44 278	1.16 232	0.71 254	0.87 300	0.57 269	0.86 203	0.58 256	0.80 237	1.79 249	0.46 280	0.52 278	0.66 229	0.74 220	1.47 324	0.97 252

test_for_model	0.82 245	0.46 173	0.22 100	0.22 97	0.25 125	0.23 100	0.13 91	0.61 174	0.25 110	0.57 186	0.32 109	0.81 233	0.20 93	0.19 105	0.58 110	0.67 229	10.84 380	0.40 134	0.60 148	0.36 145	1.27 287	0.82 172	0.18 117	0.24 115	0.37 111	0.35 112	0.52 112	0.49 135

GCAPDPT-zeroshot4090	0.82 245	0.46 173	0.22 100	0.22 97	0.25 125	0.23 100	0.13 91	0.61 174	0.25 110	0.57 186	0.32 109	0.81 233	0.20 93	0.19 105	0.58 110	0.67 229	10.84 380	0.40 134	0.60 148	0.36 145	1.27 287	0.82 172	0.18 117	0.24 115	0.37 111	0.35 112	0.52 112	0.49 135

testlalala	0.82 245	0.46 173	0.22 100	0.22 97	0.25 125	0.23 100	0.13 91	0.61 174	0.25 110	0.57 186	0.32 109	0.81 233	0.20 93	0.19 105	0.58 110	0.67 229	10.84 380	0.40 134	0.60 148	0.36 145	1.27 287	0.82 172	0.18 117	0.24 115	0.37 111	0.35 112	0.52 112	0.49 135

GCAPDPT-zeroshot	0.82 245	0.46 173	0.22 100	0.22 97	0.25 125	0.23 100	0.13 91	0.61 174	0.25 110	0.57 186	0.32 109	0.81 233	0.20 93	0.19 105	0.58 110	0.67 229	10.84 380	0.40 134	0.60 148	0.36 145	1.27 287	0.82 172	0.18 117	0.24 115	0.37 111	0.35 112	0.52 112	0.49 135

GCAP-Stereo	0.82 245	0.46 173	0.22 100	0.22 97	0.25 125	0.23 100	0.13 91	0.61 174	0.25 110	0.57 186	0.32 109	0.81 233	0.20 93	0.19 105	0.58 110	0.67 229	10.84 380	0.40 134	0.60 148	0.36 145	1.27 287	0.82 172	0.18 117	0.24 115	0.37 111	0.35 112	0.52 112	0.49 135

DF	0.83 250	0.49 202	0.53 251	0.44 209	0.25 125	0.56 247	0.22 156	0.71 249	0.31 168	0.60 210	0.49 176	1.13 283	0.24 114	0.21 123	0.95 198	0.90 290	0.58 189	0.51 230	5.40 338	0.51 232	0.96 259	2.42 281	0.24 190	0.29 161	0.66 229	0.63 195	1.15 288	0.94 250

GEStereo_RVC	0.83 250	0.59 266	0.42 208	0.54 247	0.50 254	0.61 259	0.51 253	0.71 249	0.43 246	0.60 210	0.52 195	0.78 227	0.49 255	0.40 260	0.99 208	0.96 295	0.79 290	0.75 317	1.96 281	0.65 282	0.82 243	4.23 315	0.32 244	0.56 286	0.65 223	0.64 197	0.85 227	1.13 277

FCDSN-DC	0.83 250	0.62 277	0.63 278	0.67 275	0.63 282	0.60 257	0.61 270	0.68 229	0.42 242	0.75 298	0.42 151	0.60 176	0.36 210	0.50 290	1.90 299	0.70 250	0.81 294	0.78 320	0.65 162	0.57 251	0.73 219	4.71 326	0.48 285	0.89 325	0.70 235	0.78 232	0.62 153	0.69 208
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CASS	0.84 253	0.56 251	0.58 263	0.66 274	0.57 269	0.60 257	0.59 264	0.78 282	0.53 267	0.71 287	0.75 269	0.69 204	0.48 251	0.29 216	0.93 188	0.70 250	1.12 327	0.55 254	1.66 264	0.59 258	2.89 338	1.98 265	0.38 262	0.38 227	0.91 289	0.80 237	0.91 243	1.01 258
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	0.85 254	0.60 270	0.45 216	0.38 181	0.44 237	0.57 251	0.50 250	0.79 286	0.64 288	0.68 273	0.48 170	1.49 301	0.54 266	0.31 228	1.53 278	1.39 344	0.90 303	0.82 329	1.53 255	0.70 299	1.35 299	2.55 284	0.41 271	0.42 244	0.78 260	0.88 254	1.03 269	0.70 211

GANet-ADL	0.87 255	0.60 270	0.57 262	0.61 262	0.59 275	0.63 266	0.48 246	0.67 220	0.53 267	0.65 248	0.65 240	0.76 223	0.47 249	0.39 258	1.27 252	0.82 281	0.69 266	0.52 236	1.94 278	0.66 287	0.71 215	4.56 323	0.43 276	0.49 270	0.71 237	1.19 296	1.05 274	0.88 245

RTSC	0.89 256	0.49 202	0.49 229	0.48 224	0.53 261	0.57 251	0.66 286	0.68 229	0.71 293	0.55 172	0.79 275	0.59 172	0.60 279	0.43 271	4.83 361	0.96 295	0.99 319	0.60 280	1.40 251	0.60 264	0.97 260	1.51 236	0.32 244	0.57 288	0.63 212	0.73 219	0.96 257	1.39 292

MSMDNet	0.92 257	0.53 239	0.54 254	0.35 171	0.36 194	0.45 205	0.34 218	0.69 237	0.30 155	0.63 234	0.72 262	0.72 212	0.36 210	0.23 141	1.05 219	1.51 357	0.64 247	0.51 230	2.89 316	0.82 312	1.60 304	5.72 346	0.24 190	0.32 179	0.76 251	0.84 246	0.86 231	0.75 228

LALA_ROB	0.92 257	0.98 327	0.69 295	0.64 269	0.71 294	0.84 298	0.69 292	0.71 249	0.82 306	0.68 273	1.06 296	2.63 325	0.58 274	0.51 293	1.59 282	0.70 250	0.87 300	0.73 311	0.93 214	0.69 298	0.91 255	1.74 248	0.50 289	0.64 298	0.78 260	0.92 262	1.19 294	1.25 285

model_zeroshot	0.93 259	0.47 185	0.49 229	0.44 209	0.41 229	0.43 199	0.28 194	0.72 257	0.37 211	0.63 234	1.22 309	0.98 261	0.30 152	0.25 174	2.00 306	1.37 341	0.69 266	0.55 254	3.10 320	0.75 308	1.25 284	2.31 278	0.23 180	0.41 238	1.11 320	1.11 287	1.07 277	2.16 320

dad	0.93 259	0.58 263	0.38 172	1.42 333	0.64 285	0.78 293	2.27 341	1.43 344	0.38 219	0.93 330	0.39 141	0.85 245	0.79 295	0.34 243	1.20 237	0.57 188	0.79 290	0.46 184	1.86 274	0.41 187	0.79 236	0.69 149	0.30 234	0.51 273	1.17 325	0.47 155	2.78 365	1.90 312

cross-raft	0.93 259	0.57 257	0.52 248	0.44 209	0.35 189	0.42 194	0.28 194	0.73 264	0.33 189	0.65 248	0.72 262	0.74 219	0.30 152	0.23 141	1.13 224	1.20 328	0.63 242	0.48 202	2.91 317	0.61 267	1.80 314	5.83 351	0.23 180	0.34 197	0.84 280	0.89 257	0.94 253	0.98 253

SGM-Forest	0.93 259	0.71 294	0.40 188	1.13 317	0.66 287	0.75 288	0.46 244	0.68 229	0.39 224	0.61 218	0.45 165	1.17 287	1.11 306	0.49 288	1.46 272	0.64 220	0.56 177	0.47 194	0.75 186	0.46 209	0.64 195	4.86 327	0.45 278	0.47 259	0.92 291	0.89 257	2.04 349	1.59 301
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnonymousM	0.94 263	0.35 109	0.22 100	0.24 114	0.23 111	0.21 87	0.15 112	0.57 152	0.21 84	0.57 186	0.44 161	0.46 122	0.16 71	0.19 105	0.64 133	0.60 198	0.56 177	0.40 134	0.55 126	0.35 141	0.68 207	1.23 218	0.21 156	0.24 115	0.32 85	0.54 177	1.89 342	13.18 381

EAI-Stereo	0.94 263	0.52 228	0.62 274	0.52 238	0.50 254	0.57 251	0.64 276	0.72 257	0.37 211	0.62 226	2.08 340	0.84 243	0.26 125	0.26 189	1.99 305	1.49 354	0.61 223	0.50 220	3.11 321	0.65 282	0.88 254	2.39 280	0.20 139	0.36 215	0.81 270	1.09 285	1.59 332	1.15 279

FC-DCNN	0.95 265	0.97 326	1.28 344	1.39 332	0.98 321	1.34 329	0.91 311	0.94 309	0.80 303	0.87 325	0.66 246	1.14 285	0.54 266	0.57 307	0.93 188	0.74 261	0.82 295	0.69 302	0.87 205	0.60 264	0.81 239	0.93 196	0.50 289	0.88 323	1.28 330	1.14 289	1.29 305	1.92 313

ETE_ROB	0.95 265	0.91 321	0.60 266	0.68 276	0.71 294	0.85 299	0.65 279	0.67 220	0.90 314	0.64 241	1.06 296	2.65 326	0.55 271	0.55 302	1.45 271	0.75 266	0.94 311	0.64 287	1.02 222	0.70 299	0.98 261	2.12 271	0.51 297	0.61 294	0.81 270	0.92 262	1.53 328	1.25 285

RAFT-Test	0.97 267	0.51 220	0.52 248	0.53 242	0.35 189	0.41 190	0.30 205	0.72 257	0.31 168	0.62 226	3.46 356	0.68 201	0.32 173	0.23 141	1.20 237	1.42 348	0.63 242	0.50 220	3.05 319	0.68 294	1.73 310	2.86 293	0.24 190	0.32 179	0.82 275	1.87 336	0.95 256	0.89 246

GwcNet-ADL	0.97 267	0.85 316	0.82 306	0.91 302	0.72 298	0.71 282	0.55 257	0.78 282	0.51 265	0.72 289	4.46 361	1.21 289	0.67 289	0.47 285	0.97 201	0.97 300	0.75 283	0.56 261	1.30 244	0.74 307	0.70 213	1.12 212	0.59 314	0.60 290	0.82 275	1.02 277	0.91 243	1.71 307

iResNet	0.97 267	0.57 257	0.64 283	0.75 285	0.71 294	1.00 309	0.58 262	1.00 318	0.58 280	0.66 259	0.82 281	1.42 300	1.53 322	0.31 228	1.82 293	0.71 254	0.76 288	0.68 298	4.15 328	0.72 304	0.91 255	0.82 172	0.42 273	0.96 329	0.75 247	0.90 259	1.03 269	0.87 243

ADCP+	0.98 270	0.59 266	0.63 278	0.44 209	0.45 239	0.56 247	0.91 311	0.66 217	1.76 351	0.48 122	1.07 299	1.65 309	0.34 191	0.43 271	1.95 303	0.54 173	0.54 164	0.48 202	1.25 239	0.41 187	0.65 199	1.35 227	0.33 249	0.32 179	0.67 232	3.29 361	0.79 206	3.83 351

EKT-Stereo	1.00 271	0.65 282	0.61 268	0.59 256	0.49 251	0.62 263	0.74 298	0.71 249	0.32 181	0.64 241	1.67 334	0.74 219	0.32 173	0.27 201	1.35 261	1.29 335	0.70 273	0.78 320	1.50 254	0.61 267	1.73 310	6.50 360	0.22 168	0.34 197	0.96 294	1.00 272	1.06 276	0.71 218

CC-Net-ROB	1.00 271	1.19 340	0.70 297	1.57 337	1.10 327	1.68 341	1.26 327	0.79 286	0.60 282	0.81 314	0.58 215	3.27 336	0.58 274	0.88 338	1.04 218	0.46 117	0.75 283	0.66 293	1.43 252	0.59 258	0.60 179	0.53 114	1.88 357	0.47 259	0.88 286	0.82 240	0.79 206	1.19 281

CSAN	1.00 271	0.84 314	0.75 300	0.87 296	0.87 314	0.75 288	0.67 288	1.00 318	0.99 326	0.94 331	0.72 262	2.06 318	1.74 327	0.51 293	1.50 275	0.65 225	0.78 289	0.68 298	1.15 232	0.72 304	0.86 249	0.89 188	0.54 304	0.79 318	1.09 318	1.65 330	1.28 304	1.63 303

Reg-Stereo(zero)	1.01 274	0.47 185	0.62 274	0.39 184	0.29 158	0.42 194	0.36 223	0.75 269	0.37 211	0.62 226	6.07 372	0.80 230	0.33 181	0.28 209	0.88 179	0.68 238	0.62 232	0.46 184	1.53 255	0.47 214	0.74 223	5.82 349	0.21 156	0.34 197	0.59 192	0.84 246	1.42 314	1.03 262

FLISNet	1.01 274	0.47 185	0.62 274	0.39 184	0.29 158	0.42 194	0.36 223	0.75 269	0.37 211	0.62 226	6.07 372	0.80 230	0.33 181	0.28 209	0.88 179	0.68 238	0.62 232	0.46 184	1.53 255	0.47 214	0.74 223	5.82 349	0.21 156	0.34 197	0.59 192	0.84 246	1.42 314	1.03 262

FC-DCNN v2	1.02 276	0.99 329	1.34 349	1.51 336	1.00 322	1.44 334	0.89 307	1.09 328	0.86 308	0.87 325	0.70 256	1.18 288	0.89 301	0.57 307	0.94 194	0.74 261	0.82 295	0.69 302	0.90 210	0.60 264	0.81 239	0.94 197	0.50 289	0.88 323	1.39 335	1.22 299	1.45 318	2.29 323

FADNet_RVC	1.02 276	0.69 291	0.58 263	0.90 300	0.80 311	0.56 247	0.56 259	0.78 282	0.56 274	0.70 284	0.92 288	1.40 298	1.11 306	0.55 302	2.54 325	0.68 238	0.85 298	0.90 335	3.38 325	0.82 312	1.24 282	2.31 278	0.38 262	0.64 298	0.71 237	0.90 259	1.03 269	1.14 278

ADCRef	1.02 276	0.65 282	0.50 237	0.39 184	0.48 245	0.67 276	0.71 297	0.61 174	1.07 328	0.52 150	0.63 231	0.76 223	0.43 238	0.39 258	2.08 314	0.74 261	0.62 232	0.59 276	1.57 259	0.61 267	0.74 223	1.42 229	0.50 289	0.47 259	0.80 266	1.24 303	0.82 217	7.57 373

PSMNet-ADL	1.03 279	0.63 278	0.68 290	0.68 276	0.73 300	0.68 277	0.59 264	0.76 273	0.60 282	0.84 321	4.85 365	0.96 257	1.50 321	0.45 281	1.70 288	1.06 312	0.70 273	0.55 254	2.03 284	0.71 302	0.92 257	1.40 228	0.54 304	0.51 273	0.77 255	0.97 271	1.42 314	0.67 200

AMNet	1.03 279	0.98 327	0.95 313	0.98 310	1.01 323	1.04 310	0.96 316	0.86 303	0.93 317	0.97 334	1.01 295	1.12 281	0.82 296	1.05 346	1.03 216	1.10 316	1.17 329	1.05 342	1.08 227	1.05 334	1.14 275	1.06 206	0.84 330	0.99 335	1.02 309	1.06 283	1.20 295	1.30 288

test-1	1.04 281	0.34 100	0.56 260	0.37 179	0.41 229	0.61 259	0.37 226	0.72 257	0.39 224	0.69 278	0.70 256	1.12 281	0.44 240	0.25 174	1.56 281	1.36 339	0.64 247	0.60 280	2.29 292	0.59 258	1.20 279	7.59 367	0.23 180	0.37 221	0.83 278	1.13 288	1.12 285	1.55 299

TestStereo_HL3	1.05 282	0.72 296	0.49 229	0.53 242	0.38 209	0.71 282	0.50 250	0.77 279	0.47 258	0.65 248	1.23 311	2.43 321	0.78 294	0.27 201	2.06 311	1.19 327	1.88 343	0.48 202	1.94 278	0.48 222	1.06 269	4.69 325	0.31 239	0.39 231	0.63 212	0.96 268	1.29 305	0.94 250

HH	1.05 282	0.34 100	1.01 321	0.43 205	0.39 217	0.53 236	0.42 236	0.69 237	0.35 201	0.65 248	0.49 176	1.07 273	0.26 125	0.28 209	1.24 246	2.30 374	0.62 232	0.54 248	2.45 299	0.67 290	3.56 351	5.13 335	0.26 204	0.35 207	0.87 284	1.27 306	1.09 278	1.11 275

HanStereo	1.05 282	0.34 100	1.01 321	0.43 205	0.39 217	0.53 236	0.42 236	0.69 237	0.35 201	0.65 248	0.49 176	1.07 273	0.26 125	0.28 209	1.24 246	2.30 374	0.62 232	0.54 248	2.45 299	0.67 290	3.56 351	5.13 335	0.26 204	0.35 207	0.87 284	1.27 306	1.09 278	1.11 275

DAS	1.08 285	0.61 274	0.51 243	0.79 291	0.63 282	0.69 279	0.62 271	0.84 297	0.93 317	0.65 248	1.46 324	1.69 310	1.27 312	0.35 246	1.69 285	0.97 300	0.95 312	0.73 311	1.91 276	1.03 332	2.01 319	2.78 290	0.47 282	0.98 332	0.97 297	1.17 291	1.45 318	1.06 267

SepStereo	1.08 285	0.61 274	0.51 243	0.79 291	0.63 282	0.69 279	0.62 271	0.84 297	0.93 317	0.65 248	1.46 324	1.69 310	1.27 312	0.35 246	1.69 285	0.97 300	0.95 312	0.73 311	1.91 276	1.03 332	2.01 319	2.78 290	0.47 282	0.98 332	0.97 297	1.17 291	1.45 318	1.06 267

NOSS_ROB	1.12 287	0.85 316	0.51 243	0.74 283	0.62 279	0.78 293	0.53 255	0.80 288	0.54 270	0.70 284	0.61 224	0.63 191	0.93 303	0.63 319	2.30 319	1.12 317	0.80 292	0.70 306	0.76 190	0.61 267	1.17 277	7.46 365	0.51 297	0.80 319	0.91 289	1.78 335	1.49 326	0.93 249

MSKI-zero shot	1.13 288	0.50 212	0.49 229	0.41 198	0.37 201	0.47 218	0.33 215	0.76 273	0.31 168	0.65 248	1.67 334	0.84 243	0.33 181	0.22 132	1.36 263	1.50 356	0.65 250	0.48 202	3.12 322	0.63 274	2.22 324	7.37 364	0.20 139	0.41 238	0.98 301	1.45 317	1.24 300	1.57 300

ITSA-stereo	1.17 289	0.73 297	0.62 274	1.22 323	0.86 313	0.66 272	0.70 295	0.95 311	0.78 301	0.84 321	2.26 342	1.41 299	1.24 311	0.82 333	1.61 283	1.03 306	0.88 302	0.67 297	1.59 261	0.63 274	1.32 296	2.11 270	0.56 310	0.77 313	0.99 303	1.26 305	1.02 267	3.94 352

DCVSM-stereo	1.22 290	0.67 286	0.81 305	0.91 302	0.67 289	1.16 321	0.74 298	0.95 311	0.81 304	1.04 339	3.89 358	3.69 343	1.60 324	0.50 290	2.30 319	0.88 289	0.71 277	0.59 276	2.11 286	0.89 319	1.16 276	1.24 220	0.84 330	0.77 313	0.80 266	1.18 294	1.09 278	1.07 269

SHD	1.22 290	0.56 251	0.77 302	0.76 286	0.73 300	0.68 277	0.67 288	1.01 321	0.98 325	0.77 305	1.06 296	1.01 263	1.32 316	0.57 307	6.75 367	1.21 330	0.97 316	0.72 308	2.06 285	0.85 315	1.52 303	2.27 277	0.48 285	0.86 321	1.00 306	1.16 290	0.92 248	1.29 287

XQC	1.22 290	0.91 321	0.73 298	0.92 305	0.94 318	0.94 306	0.89 307	1.10 329	0.91 315	0.85 323	1.10 303	1.07 273	1.40 319	0.73 327	4.40 354	1.15 320	0.91 307	0.69 302	1.69 266	0.89 319	1.26 285	2.63 286	0.63 318	0.77 313	1.21 327	1.88 337	1.27 303	1.10 274

DeepPrunerF	1.23 293	0.50 212	0.40 188	0.57 253	2.81 366	0.50 226	0.67 288	0.53 129	0.57 277	0.43 99	0.65 240	0.44 115	0.33 181	0.42 267	1.72 289	0.77 271	0.60 211	0.47 194	0.95 217	0.48 222	0.66 203	0.82 172	0.41 271	0.38 227	14.97 388	0.87 253	0.66 167	0.61 179

ADCL	1.30 294	0.83 313	0.67 288	0.60 260	0.53 261	0.74 286	0.95 314	0.77 279	2.74 371	0.68 273	0.99 294	0.89 252	0.52 263	0.52 296	1.90 299	0.67 229	0.69 266	0.58 270	1.26 242	0.67 290	1.22 281	1.42 229	0.51 297	0.51 273	1.51 346	1.42 316	0.89 240	10.57 377

ccs_rob	1.30 294	0.79 303	0.68 290	0.86 295	0.61 278	0.90 305	0.84 305	0.99 316	0.52 266	0.75 298	6.22 374	5.88 358	1.15 309	0.51 293	1.29 253	1.13 319	0.69 266	0.66 293	1.17 234	0.73 306	1.60 304	2.54 283	0.50 289	0.56 286	0.71 237	0.78 232	0.90 241	1.19 281

PWC_ROB	1.31 296	0.71 294	1.05 326	0.61 262	0.72 298	0.72 284	1.06 319	0.85 301	1.54 346	0.76 303	1.39 320	1.03 268	2.52 338	0.58 314	2.91 329	1.03 306	1.16 328	0.90 335	2.44 298	0.98 326	1.99 318	3.73 308	0.45 278	1.00 336	0.85 282	0.88 254	1.26 302	2.28 322

IGEV-FE	1.32 297	0.47 185	1.27 341	1.16 318	0.48 245	0.61 259	0.65 279	0.80 288	0.41 232	0.67 268	4.97 367	0.97 258	0.31 162	0.26 189	1.20 237	1.48 352	0.61 223	0.49 210	2.55 303	0.66 287	2.22 324	8.15 373	0.22 168	0.41 238	1.05 312	1.03 280	1.16 291	1.43 293

IGEV_Zeroshot_test	1.32 297	0.47 185	1.27 341	1.16 318	0.48 245	0.61 259	0.65 279	0.80 288	0.41 232	0.67 268	4.86 366	0.97 258	0.31 162	0.26 189	1.20 237	1.48 352	0.61 223	0.49 210	2.56 304	0.66 287	2.26 326	8.15 373	0.22 168	0.41 238	1.05 312	1.03 280	1.16 291	1.43 293

RTS	1.35 299	0.60 270	0.63 278	0.61 262	0.59 275	0.96 307	1.15 323	0.81 292	0.87 310	0.60 210	0.71 258	1.31 293	0.62 282	0.54 300	7.39 371	1.17 324	1.20 330	0.78 320	2.36 296	0.88 316	1.29 292	1.87 255	0.50 289	0.69 304	1.39 335	4.38 370	1.15 288	1.45 296

RTSA	1.35 299	0.60 270	0.63 278	0.61 262	0.59 275	0.96 307	1.15 323	0.81 292	0.87 310	0.60 210	0.71 258	1.31 293	0.62 282	0.54 300	7.39 371	1.17 324	1.20 330	0.78 320	2.36 296	0.88 316	1.29 292	1.87 255	0.50 289	0.69 304	1.39 335	4.38 370	1.15 288	1.45 296

UDG	1.44 301	2.27 353	1.02 324	2.58 344	2.46 358	2.49 346	2.57 347	0.76 273	0.86 308	0.77 305	1.07 299	1.54 302	0.66 288	2.59 359	1.37 265	0.72 257	2.12 352	0.82 329	2.32 294	1.00 329	1.33 298	1.93 262	1.63 354	0.67 302	0.76 251	0.83 242	0.96 257	0.80 235

DDUNet	1.45 302	2.20 351	0.95 313	2.67 346	2.44 357	2.57 347	2.52 345	0.80 288	0.84 307	0.63 234	0.95 291	1.61 308	0.54 266	2.64 362	1.14 228	0.79 275	2.07 350	0.79 326	2.32 294	0.94 324	1.26 285	1.85 252	2.70 360	0.61 294	0.74 245	0.75 222	0.99 264	0.84 241

FBW_ROB	1.50 303	1.46 345	1.13 335	2.05 343	1.56 345	1.42 332	2.03 340	1.00 318	0.71 293	0.73 292	1.21 308	2.38 319	0.93 303	1.53 354	2.03 308	0.63 213	0.90 303	0.66 293	6.51 348	0.63 274	1.69 307	1.54 239	1.47 353	1.14 346	1.05 312	1.23 300	1.02 267	1.77 308

MFN_U_SF_DS_RVC	1.53 304	0.91 321	0.64 283	1.28 327	0.94 318	1.25 327	2.61 350	1.29 333	1.18 332	0.99 336	0.89 286	1.87 315	1.18 310	1.17 348	4.72 359	0.81 279	0.74 281	0.58 270	2.74 313	0.71 302	2.13 322	3.81 310	0.85 333	0.76 311	1.45 342	1.65 330	1.36 311	2.88 338

AIO-Stereo-zeroshot	1.54 305	0.50 212	1.32 346	0.77 288	0.45 239	1.06 312	0.69 292	0.77 279	0.62 286	0.79 309	6.69 380	1.04 269	0.35 202	0.26 189	1.31 254	1.71 362	0.69 266	0.72 308	2.66 310	0.67 290	2.89 338	7.46 365	0.20 139	0.48 266	1.02 309	2.82 356	1.34 308	2.33 326

HBP-ISP	1.57 306	0.87 319	0.96 316	0.99 311	0.71 294	0.88 301	0.56 259	0.89 307	0.54 270	0.82 316	0.88 284	1.01 263	0.36 210	0.70 325	7.21 369	5.74 383	0.71 277	0.70 306	0.74 183	0.64 280	1.32 296	8.85 375	0.50 289	0.67 302	0.85 282	1.00 272	2.10 350	1.16 280

CBMV	1.58 307	0.86 318	0.61 268	0.89 297	0.84 312	0.78 293	0.55 257	0.90 308	0.81 304	0.82 316	0.63 231	3.20 334	0.83 297	0.52 296	2.06 311	1.17 324	0.96 315	0.74 316	2.62 306	0.68 294	2.85 336	7.74 369	0.49 287	1.14 346	1.10 319	1.23 300	2.42 357	5.18 362
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFMNet_re	1.60 308	1.18 339	1.12 334	1.28 327	1.17 334	1.64 339	1.39 333	1.30 335	1.62 347	1.14 344	1.36 319	2.69 327	1.82 328	0.90 340	2.94 331	1.37 341	1.57 340	1.32 361	3.84 327	1.26 348	2.71 334	1.71 245	1.17 343	1.29 355	1.13 321	1.02 277	1.59 332	1.69 306

FAT-Stereo	1.62 309	0.79 303	1.44 352	1.12 316	1.36 341	1.06 312	0.89 307	1.30 335	0.87 310	1.21 350	5.38 370	3.07 333	1.32 316	0.66 321	2.20 317	1.36 339	0.91 307	0.94 340	1.85 272	1.09 336	2.32 327	4.27 317	0.71 321	1.03 340	0.90 287	1.18 294	1.54 329	2.97 340

ADCMid	1.65 310	0.92 324	1.01 321	0.71 281	0.87 314	1.07 314	1.52 336	1.33 337	1.73 350	0.75 298	1.66 331	1.30 292	1.53 322	0.73 327	2.87 328	1.09 314	1.00 321	0.79 326	2.81 314	0.90 321	1.70 308	2.92 294	1.08 342	0.76 311	1.05 312	1.59 329	1.05 274	9.78 376

S-Stereo	1.70 311	0.82 308	0.95 313	1.19 321	1.22 335	1.32 328	1.59 337	1.03 322	1.08 329	1.24 352	4.20 359	4.08 349	1.12 308	0.67 323	3.06 334	1.65 361	0.91 307	1.05 342	2.24 291	1.12 338	1.50 302	5.83 351	1.32 352	1.21 352	0.90 287	1.17 291	1.25 301	2.15 319

AnyNet_C32	1.81 312	0.66 284	0.75 300	0.68 276	0.75 307	0.89 303	1.33 331	0.97 314	3.04 375	0.75 298	1.43 323	0.98 261	0.65 285	0.71 326	4.23 352	1.15 320	1.11 326	0.95 341	1.83 270	0.79 309	2.38 331	3.19 298	0.67 320	0.92 326	1.14 322	2.45 351	1.17 293	13.30 382

PVD	1.82 313	1.04 333	1.50 353	1.10 315	1.14 331	1.21 323	1.17 325	1.91 363	2.04 358	0.81 314	1.42 322	1.57 305	1.93 331	0.91 341	8.84 375	1.56 358	1.42 335	1.10 349	2.49 301	1.20 343	1.98 317	3.12 297	0.79 326	1.13 345	1.65 349	2.06 344	1.72 337	2.19 321

SANet	1.82 313	0.95 325	1.10 332	1.07 314	1.10 327	1.35 330	0.84 305	1.76 360	1.79 352	0.77 305	1.22 309	6.64 362	7.62 366	0.84 334	2.04 309	0.81 279	1.29 332	0.90 335	1.61 263	0.88 316	1.38 300	1.86 254	0.89 334	1.33 357	1.39 335	2.61 354	2.03 347	3.05 342

MSC_U_SF_DS_RVC	1.83 315	1.25 342	1.05 326	1.57 337	1.11 329	1.22 324	3.48 357	1.50 345	2.11 359	1.30 354	0.96 292	1.56 303	1.05 305	1.92 356	4.01 346	1.25 333	0.90 303	1.05 342	6.24 345	1.22 346	1.75 312	3.71 307	1.18 344	1.17 349	1.51 346	1.50 323	1.12 285	2.71 335

MFN_U_SF_RVC	1.86 316	1.06 334	0.88 308	1.27 326	1.03 324	1.56 337	2.57 347	1.40 342	1.19 334	1.50 365	2.86 350	2.04 317	1.60 324	2.16 357	4.89 362	1.02 305	0.93 310	0.83 332	6.71 349	1.21 345	3.28 344	2.85 292	0.65 319	1.16 348	1.25 328	1.33 312	1.29 305	1.66 304

G-Net	1.89 317	0.99 329	1.27 341	0.92 305	0.97 320	1.11 317	0.80 302	1.62 352	2.02 357	1.00 337	2.80 349	7.25 366	1.67 326	0.55 302	1.85 297	1.77 365	1.07 322	0.92 338	3.00 318	2.69 378	1.95 316	1.95 263	0.80 327	1.04 341	1.06 317	1.69 333	2.80 367	5.50 364

SAMSARA	1.90 318	0.80 306	1.02 324	0.94 307	0.93 317	0.88 301	1.07 320	1.60 351	1.28 336	0.97 334	1.07 299	1.33 295	2.67 343	0.88 338	8.67 374	1.44 351	1.09 325	0.93 339	2.65 307	1.06 335	2.36 329	3.27 299	0.58 313	1.04 341	2.85 365	4.21 369	2.73 364	2.88 338

edge stereo	1.94 319	1.17 338	2.17 364	1.48 334	1.31 339	1.61 338	1.43 335	1.68 355	1.28 336	1.19 348	3.32 355	4.32 352	2.92 346	0.81 332	2.94 331	1.49 354	1.08 324	0.82 329	5.33 337	0.98 326	1.70 308	4.30 319	0.95 340	0.94 327	1.34 332	1.21 298	1.72 337	2.87 337

pmcnn	1.94 319	0.81 307	0.54 254	1.21 322	1.23 336	1.23 326	0.99 318	0.97 314	0.55 272	0.75 298	2.87 351	4.26 351	5.53 356	0.32 235	2.16 315	1.42 348	1.30 333	0.89 334	4.30 331	1.01 330	4.96 370	5.40 341	0.92 336	1.01 338	1.14 322	1.02 277	2.43 358	3.12 343

gcap-zeroshot	1.97 321	0.45 167	0.90 311	0.59 256	0.38 209	0.56 247	0.30 205	0.73 264	0.29 148	0.74 297	2.87 351	1.22 291	0.34 191	0.25 174	1.47 274	1.39 344	0.62 232	0.55 254	29.53 384	0.81 311	1.07 271	3.94 311	0.24 190	0.37 221	0.79 264	1.00 272	0.96 257	0.75 228

ADCS	2.04 322	1.07 335	1.00 319	0.94 307	1.14 331	1.12 318	1.36 332	1.33 337	2.44 363	0.89 327	1.32 317	1.60 306	3.55 347	0.93 343	3.79 344	2.20 373	1.53 338	1.25 358	3.17 323	1.36 350	3.65 356	4.50 322	0.80 327	1.17 349	1.34 332	4.40 373	1.46 322	5.67 365

FINET	2.14 323	0.39 128	0.40 188	0.45 219	0.31 172	0.36 167	0.37 226	0.46 106	0.46 253	0.48 122	0.42 151	0.49 132	0.41 231	0.30 222	10.18 379	0.64 220	0.52 150	0.37 122	0.69 170	0.38 163	0.57 165	0.65 143	0.31 239	0.33 190	0.54 167	36.06 394	0.61 149	0.59 175

iRaft-Stereo_20w	2.15 324	0.53 239	1.39 350	1.22 323	0.48 245	0.79 296	0.50 250	0.75 269	0.43 246	0.73 292	6.67 379	0.86 247	0.29 146	0.27 201	1.12 223	1.28 334	0.61 223	0.45 175	1.83 270	0.63 274	1.11 273	5.64 344	0.22 168	0.28 156	0.96 294	25.03 388	1.45 318	2.62 332

SQANet	2.17 325	2.74 357	1.21 336	3.10 354	2.22 353	3.35 352	2.73 352	0.95 311	0.65 290	1.00 337	0.73 266	2.76 328	1.34 318	2.32 358	3.29 339	0.63 213	1.34 334	0.73 311	10.90 363	0.70 299	2.37 330	3.46 303	3.27 362	0.60 290	1.05 312	1.52 324	1.39 313	2.31 325

DDF-Stereo	2.19 326	0.44 159	0.30 142	10.81 382	0.48 245	15.14 389	0.69 292	0.72 257	0.29 148	0.66 259	0.50 184	18.19 385	0.65 285	0.27 201	0.76 157	0.66 227	0.61 223	0.46 184	1.34 247	0.41 187	0.83 244	1.95 263	0.27 211	0.26 137	0.50 149	0.45 145	0.92 248	0.66 198

MADNet+	2.24 327	1.21 341	1.26 340	1.48 334	1.30 338	1.12 318	2.54 346	1.95 364	1.46 344	1.34 356	1.29 316	2.44 322	2.24 334	1.30 352	8.99 376	2.12 371	2.64 362	1.14 352	2.82 315	1.90 368	4.19 360	4.31 320	1.30 350	2.17 380	2.03 355	1.57 325	1.59 332	2.76 336

ADCPNet	2.25 328	0.78 302	0.91 312	0.83 294	1.24 337	0.87 300	1.74 338	1.04 324	1.32 338	0.83 319	1.84 338	1.05 270	8.05 368	0.76 331	4.11 347	1.21 330	0.99 319	0.72 308	4.28 330	1.01 330	1.66 306	3.55 306	0.73 322	0.80 319	1.57 348	2.02 342	1.35 310	15.39 384

CBMV_ROB	2.30 329	0.82 308	0.68 290	1.36 331	1.15 333	1.09 316	0.82 303	1.03 322	0.57 277	0.72 289	0.82 281	9.72 377	6.90 363	0.58 314	4.50 356	0.77 271	0.82 295	0.59 276	5.75 340	1.23 347	4.26 361	5.15 337	0.53 302	0.73 307	1.47 343	3.61 366	2.91 368	3.40 346

DDVS	2.34 330	0.70 293	0.83 307	0.70 280	0.75 307	0.75 288	0.60 266	1.08 327	0.87 310	0.82 316	32.66 396	3.89 346	1.27 312	0.53 299	1.37 265	1.39 344	0.74 281	0.66 293	2.14 288	0.96 325	1.75 312	3.32 300	0.49 287	0.60 290	0.72 241	0.88 254	1.37 312	1.33 290

SPS-STEREO	2.34 330	1.27 343	1.24 339	1.58 339	1.36 341	1.49 335	1.27 328	1.67 354	1.36 341	1.38 358	2.76 348	3.04 332	1.30 315	1.06 347	4.12 349	1.82 367	1.66 342	1.39 364	9.69 360	1.36 350	4.41 363	7.92 371	1.28 348	1.43 359	1.48 344	1.76 334	2.03 347	2.03 316
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	2.37 332	1.10 337	1.07 329	1.16 318	1.12 330	1.05 311	3.27 355	1.75 358	2.58 368	1.20 349	1.66 331	3.03 331	2.81 345	1.03 345	4.41 355	3.73 380	2.42 356	2.18 380	3.18 324	1.64 362	4.45 365	7.10 362	1.26 345	1.22 353	2.09 356	1.57 325	1.52 327	4.30 354

RainbowNet	2.44 333	2.98 364	1.98 361	3.35 359	2.61 362	3.55 354	3.57 360	1.29 333	0.91 315	1.53 367	0.89 286	3.23 335	2.50 337	2.96 366	2.91 329	0.91 291	1.93 345	1.05 342	5.80 341	1.56 358	3.09 341	4.31 320	4.23 367	1.01 338	1.40 340	1.57 325	1.81 341	2.97 340

otaku	2.54 334	3.10 368	1.32 346	3.38 360	2.41 356	3.63 357	3.11 353	1.05 326	0.97 323	1.13 341	0.81 280	2.95 329	1.88 330	2.63 361	3.57 342	0.67 229	1.56 339	0.77 319	13.58 371	1.10 337	2.70 333	4.14 314	4.46 370	0.78 316	1.18 326	1.37 315	1.72 337	2.50 331

Ntro	2.56 335	3.44 376	1.64 354	3.56 362	2.56 361	3.77 362	3.41 356	1.11 331	1.04 327	1.16 346	0.92 288	2.98 330	1.40 319	2.75 365	3.10 336	0.68 238	1.91 344	0.84 333	11.74 366	1.16 339	2.88 337	5.44 342	4.15 366	0.75 309	1.27 329	1.58 328	1.61 335	2.30 324

ACVNet-4b	2.61 336	2.78 360	1.77 356	3.15 355	2.34 355	3.59 356	3.82 363	1.34 339	1.35 340	1.27 353	0.72 262	3.29 338	2.76 344	3.05 369	3.12 337	0.82 281	2.46 357	1.10 349	10.23 362	1.26 348	3.40 346	5.28 339	4.07 365	0.95 328	1.28 330	1.29 308	1.47 324	2.47 330

ACVNet_1	2.64 337	3.24 371	2.43 367	4.43 369	3.01 370	3.83 364	4.20 368	1.35 340	1.18 332	1.22 351	1.08 302	3.35 339	2.52 338	3.12 371	1.93 302	0.72 257	2.67 363	1.17 354	9.65 359	1.16 339	3.59 354	2.70 288	4.47 371	1.11 343	1.43 341	2.04 343	1.46 322	2.10 317

SFCPSM	2.77 338	0.82 308	0.65 285	0.77 288	0.70 293	0.74 286	0.63 274	0.84 297	0.97 323	0.71 287	1.85 339	2.58 323	4.16 350	0.57 307	2.35 322	0.96 295	0.75 283	0.64 287	44.80 393	1.20 343	0.92 257	1.50 233	0.56 310	0.60 290	0.97 297	0.96 268	1.22 299	1.37 291

DGSMNet	2.86 339	0.99 329	1.40 351	1.06 312	1.09 326	1.14 320	1.07 320	1.42 343	0.94 321	2.17 380	11.83 391	1.77 312	1.86 329	0.95 344	7.21 369	3.88 381	6.07 374	1.70 373	5.05 335	1.75 365	7.07 382	8.89 376	0.97 341	1.24 354	1.03 311	1.46 319	1.44 317	1.85 309

DPSNet	2.86 339	0.84 314	0.79 303	1.23 325	1.35 340	1.35 330	0.95 314	1.10 329	1.48 345	0.80 311	1.17 305	7.04 364	4.28 352	0.75 330	6.78 368	2.57 376	1.59 341	1.27 360	14.87 375	1.61 361	5.07 371	9.58 377	1.81 356	1.44 361	1.49 345	2.52 352	1.66 336	1.87 311

MonStereo1	2.90 341	2.91 363	1.86 358	3.96 366	3.79 379	3.64 358	3.76 361	1.56 347	1.64 348	1.44 360	1.58 327	4.91 355	6.90 363	3.02 368	2.30 319	0.96 295	2.10 351	1.36 363	6.47 347	1.77 367	3.44 347	4.12 313	4.85 376	0.96 329	1.73 350	2.01 341	2.69 363	2.63 333

PSMNet_ROB	2.93 342	3.42 375	2.10 362	2.90 350	2.09 351	4.14 367	3.88 364	1.50 345	1.44 343	1.61 370	2.63 347	3.83 345	5.07 353	5.05 379	3.50 340	0.96 295	2.14 353	1.10 349	8.78 355	1.70 364	2.75 335	2.96 296	5.52 381	1.38 358	2.15 357	2.21 347	1.95 344	2.38 328

WAO-7	2.94 343	1.85 349	2.82 373	7.24 375	1.77 349	1.84 343	2.02 339	2.09 365	2.63 369	2.22 381	5.33 369	4.72 354	6.89 362	1.25 350	3.06 334	1.30 336	1.96 347	1.23 357	8.68 354	1.55 355	2.35 328	3.54 305	0.89 334	1.69 369	1.89 352	3.34 362	2.02 346	3.26 344

WAO-6	2.96 344	2.29 354	1.76 355	3.04 352	2.29 354	3.05 350	3.14 354	1.77 361	2.34 362	1.52 366	1.58 327	4.04 348	5.83 357	2.65 363	3.52 341	1.40 347	5.11 373	1.42 368	5.06 336	1.57 359	3.08 340	5.20 338	2.70 360	1.78 371	2.74 362	3.12 360	2.78 365	5.24 363

Dean	2.99 345	3.25 372	1.92 359	5.91 372	3.47 377	3.67 359	3.78 362	1.88 362	1.96 356	1.49 364	1.39 320	3.77 344	4.25 351	2.99 367	2.38 323	0.98 303	2.82 364	1.33 362	6.23 344	1.76 366	3.56 351	5.37 340	4.77 372	1.59 366	2.73 361	2.30 348	2.62 362	2.67 334

IMH-64-1	3.00 346	2.74 357	2.51 368	3.26 356	2.79 364	3.76 360	4.17 366	1.68 355	2.47 365	1.13 341	1.25 313	3.66 341	6.37 358	3.61 372	2.63 326	1.16 322	2.53 358	1.41 366	6.20 342	1.55 355	3.46 348	5.75 347	4.82 374	1.44 361	2.82 363	1.99 339	2.35 352	3.59 347

IMH-64	3.00 346	2.74 357	2.51 368	3.26 356	2.79 364	3.76 360	4.17 366	1.68 355	2.47 365	1.13 341	1.25 313	3.66 341	6.37 358	3.61 372	2.63 326	1.16 322	2.53 358	1.41 366	6.20 342	1.55 355	3.46 348	5.75 347	4.82 374	1.44 361	2.82 363	1.99 339	2.35 352	3.59 347

IMH	3.37 348	2.80 361	2.52 370	3.30 358	2.81 366	3.78 363	4.24 369	1.75 358	2.57 367	1.17 347	1.23 311	3.99 347	10.97 371	5.78 385	2.21 318	1.12 317	2.58 360	1.39 364	6.86 350	1.60 360	3.49 350	5.44 342	4.89 378	1.50 364	3.02 367	2.37 350	2.52 359	5.01 359

anonymity	3.37 348	0.42 146	1.10 332	0.58 254	0.43 233	0.48 221	0.31 212	0.78 282	0.35 201	0.62 226	65.69 400	0.87 248	0.30 152	0.25 174	1.14 228	1.37 341	0.61 223	0.44 167	1.39 250	0.63 274	0.75 228	7.27 363	0.25 199	0.32 179	0.99 303	1.23 300	1.10 283	1.44 295

SGM_RVC	3.37 348	1.46 345	0.88 308	1.79 341	1.36 341	1.81 342	1.40 334	1.65 353	1.12 331	0.83 319	1.60 329	7.12 365	3.65 348	0.43 271	2.16 315	0.62 206	0.80 292	0.58 270	11.35 365	0.68 294	2.17 323	1.08 208	0.52 301	0.98 332	2.24 358	1.97 338	6.00 384	34.83 393
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	3.45 351	3.01 365	2.34 366	4.63 370	2.95 369	3.55 354	3.53 358	1.59 350	1.33 339	1.30 354	1.13 304	3.27 336	2.54 340	2.69 364	1.95 303	0.87 288	9.85 378	1.08 348	21.96 379	1.38 352	3.39 345	4.29 318	4.23 367	1.43 359	2.01 353	2.58 353	1.90 343	2.34 327

ELAS_RVC	3.56 352	2.05 350	1.92 359	2.68 347	2.14 352	5.31 378	2.31 342	2.50 372	1.91 354	1.84 375	4.76 363	7.99 369	8.55 370	0.84 334	3.62 343	1.05 311	1.96 347	1.22 356	4.63 333	1.51 354	4.77 369	9.74 378	1.27 347	1.99 378	8.57 383	3.59 365	3.42 372	3.96 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	3.61 353	2.21 352	1.84 357	3.04 352	2.46 358	3.47 353	2.38 344	2.81 377	2.86 372	1.46 361	4.82 364	8.36 371	8.06 369	0.87 336	4.11 347	1.04 309	1.99 349	1.15 353	4.54 332	1.19 342	4.74 368	10.44 383	1.26 345	1.86 376	6.96 381	4.71 374	3.75 374	5.16 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.67 354	1.54 347	1.08 330	2.64 345	1.78 350	2.12 345	1.19 326	2.47 370	1.38 342	0.91 329	6.33 376	9.51 375	7.65 367	0.50 290	9.98 378	1.96 368	0.90 303	0.75 317	8.92 356	0.82 312	8.67 383	10.38 382	0.73 322	1.12 344	3.41 370	2.18 346	5.22 381	4.91 358
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	3.93 355	0.39 128	0.40 188	0.59 256	0.32 177	51.03 399	0.32 214	0.64 207	0.33 189	0.49 132	0.61 224	37.83 392	0.24 114	0.26 189	0.92 185	0.86 285	0.58 189	0.46 184	1.88 275	0.43 201	0.73 219	1.71 245	0.33 249	0.33 190	1.15 324	1.00 272	0.87 233	1.52 298

MDST_ROB	4.20 356	2.33 355	0.80 304	3.91 365	1.60 348	2.83 348	1.12 322	1.14 332	0.79 302	0.78 308	1.19 306	1.60 306	25.00 384	0.36 249	11.29 381	0.67 229	0.68 265	0.49 210	4.16 329	0.65 282	1.82 315	6.21 359	0.61 317	0.78 316	8.88 384	3.05 358	18.20 391	12.37 379

DispFullNet	4.35 357	3.21 369	4.31 384	2.72 348	2.48 360	2.93 349	2.71 351	2.81 377	1.89 353	4.52 390	6.61 377	8.91 374	5.38 354	2.59 359	2.40 324	7.94 386	3.27 367	2.03 376	27.02 381	2.94 382	4.26 361	4.88 328	1.79 355	1.18 351	1.35 334	1.33 312	2.38 355	3.59 347

LVE	4.48 358	3.05 366	2.13 363	26.62 391	3.20 373	3.95 365	12.38 389	1.56 347	1.65 349	1.86 376	1.66 331	3.36 340	4.03 349	3.08 370	2.05 310	1.07 313	2.36 355	1.44 369	17.31 377	1.64 362	3.69 357	5.87 353	4.40 369	1.82 374	2.86 366	2.32 349	2.39 356	3.29 345

WAO-8	4.61 359	3.39 373	2.82 373	10.45 380	3.06 371	4.31 368	7.22 375	2.68 375	4.40 379	1.75 373	3.16 353	6.16 359	13.19 375	5.21 381	4.20 350	1.35 337	3.33 368	1.55 371	12.12 367	2.51 376	3.15 342	4.91 329	3.42 363	1.62 367	5.04 376	4.04 367	3.84 378	5.71 366

Venus	4.61 359	3.39 373	2.82 373	10.45 380	3.06 371	4.31 368	7.22 375	2.68 375	4.40 379	1.75 373	3.16 353	6.16 359	13.19 375	5.21 381	4.20 350	1.35 337	3.33 368	1.55 371	12.12 367	2.51 376	3.15 342	4.91 329	3.42 363	1.62 367	5.04 376	4.04 367	3.84 378	5.71 366

TRStereo	4.80 361	0.88 320	1.21 336	0.56 250	0.36 194	1.43 333	0.49 247	0.68 229	0.30 155	0.65 248	0.47 168	1.13 283	0.28 137	0.23 141	1.25 250	1.09 314	0.58 189	0.48 202	2.00 283	0.51 232	0.76 232	5.69 345	0.19 127	0.30 168	0.79 264	104.35 403	1.77 340	1.07 269

PWCK	5.22 362	3.06 367	2.20 365	3.63 363	2.67 363	4.53 372	5.48 372	2.47 370	2.98 374	3.29 386	4.30 360	9.76 378	5.51 355	1.79 355	3.20 338	1.42 348	2.58 360	1.45 370	51.06 396	2.39 374	4.63 366	4.24 316	2.66 359	1.80 372	3.05 368	3.57 364	2.56 360	4.64 356

SGM-ForestM	5.65 363	4.50 381	1.05 326	2.91 351	1.57 346	4.11 366	4.85 370	2.98 379	2.33 360	0.72 289	4.70 362	7.33 367	6.60 361	0.49 288	39.89 393	0.68 238	0.97 316	0.56 261	8.53 353	0.68 294	4.43 364	1.50 233	0.54 304	0.96 329	7.49 382	21.53 385	7.62 385	13.00 380

notaker	5.86 364	5.54 386	3.78 382	13.93 384	5.35 384	5.67 380	9.28 385	2.38 369	2.66 370	2.06 379	1.78 336	13.93 384	24.00 382	4.00 375	4.62 357	1.76 364	5.10 372	2.17 379	17.07 376	2.17 371	6.58 381	6.08 356	6.15 385	2.16 379	1.79 351	2.08 345	2.35 352	3.69 350

MADNet++	5.91 365	3.53 377	3.85 383	2.86 349	4.61 382	3.06 351	4.05 365	4.68 385	5.50 381	4.18 389	5.19 368	6.42 361	6.59 360	6.60 386	7.82 373	6.76 384	4.79 371	4.06 385	7.98 352	5.77 386	9.82 386	16.30 388	2.35 358	4.40 389	4.10 375	14.38 381	5.24 382	4.57 355

JetBlue	6.09 366	3.86 378	3.31 380	6.02 373	4.23 381	6.50 381	9.13 383	3.53 380	2.89 373	1.48 362	1.60 329	8.25 370	1.97 333	5.45 384	6.44 366	3.14 378	3.63 370	2.97 383	5.48 339	2.48 375	10.91 387	12.33 385	4.85 376	2.26 381	6.93 380	17.02 382	3.81 377	24.06 388

AIO-Stereo-zeroshot1	6.10 367	0.61 274	1.30 345	0.77 288	0.74 303	1.19 322	0.83 304	0.81 292	0.96 322	0.80 311	6.66 378	1.02 266	0.37 220	0.27 201	1.82 293	1.97 369	0.71 277	0.62 284	123.79 399	0.58 256	1.43 301	7.73 368	0.23 180	0.40 235	0.96 294	4.91 375	1.12 285	2.12 318

UNDER WATER-64	6.32 368	5.21 384	3.26 379	12.14 383	5.88 385	6.71 383	9.26 384	4.87 386	3.46 376	2.30 384	2.35 344	11.93 383	12.73 373	5.12 380	5.34 364	1.80 366	12.41 386	2.22 382	8.98 358	4.33 385	6.38 379	7.95 372	8.71 391	2.66 384	3.83 373	8.23 378	4.61 380	7.84 374

TorneroNet-64	6.40 369	4.65 382	2.74 372	15.54 386	3.31 374	4.94 373	8.03 377	2.22 367	9.83 386	1.42 359	1.34 318	7.37 368	29.26 389	4.42 377	5.17 363	1.23 332	11.76 385	1.76 375	17.82 378	2.71 379	5.61 376	6.19 357	5.20 379	1.81 373	3.54 371	4.38 370	2.30 351	8.17 375

STStereo	6.54 370	2.50 356	5.20 386	5.17 371	2.86 368	5.44 379	3.55 359	6.26 388	6.79 382	1.56 368	7.62 383	9.51 375	14.78 379	0.67 323	10.87 380	0.93 292	0.98 318	0.64 287	36.61 389	1.16 339	2.12 321	4.60 324	0.80 327	1.84 375	5.84 378	11.36 379	3.79 375	23.26 387

SGM+DAISY	7.37 371	1.43 344	1.33 348	1.85 342	1.57 346	2.10 344	2.58 349	1.57 349	1.92 355	1.37 357	7.84 384	8.83 373	13.00 374	1.27 351	12.20 382	2.02 370	1.50 337	1.26 359	11.20 364	1.43 353	6.12 378	10.35 381	1.28 348	1.58 365	22.91 390	36.14 395	3.33 371	41.05 397

UNDER WATER	7.65 372	4.75 383	3.20 378	10.38 379	5.97 386	6.52 382	8.90 380	4.43 381	3.71 378	1.97 378	2.13 341	10.58 381	57.67 396	4.90 378	4.62 357	1.61 360	12.55 387	2.15 378	9.80 361	4.02 383	6.55 380	7.81 370	8.85 392	2.70 385	3.94 374	5.71 376	3.74 373	7.34 371

JetRed	7.88 373	5.28 385	6.04 388	3.77 364	5.01 383	7.11 384	10.17 386	4.64 384	3.46 376	3.00 385	2.43 345	6.74 363	2.58 341	7.32 387	6.13 365	7.14 385	8.68 377	7.10 387	4.85 334	4.17 384	11.09 388	12.68 386	8.09 390	3.36 387	11.02 385	24.14 387	12.36 388	24.50 389

KSHMR	8.09 374	4.19 379	3.02 377	20.01 390	3.97 380	5.23 377	5.85 373	2.62 374	2.46 364	2.23 382	2.33 343	4.57 353	77.01 400	5.26 383	3.82 345	1.74 363	3.01 366	2.05 377	30.62 385	2.04 370	5.15 372	6.07 355	7.51 389	1.94 377	3.25 369	2.86 357	3.03 369	6.46 369

MaskLacGwcNet_RVC	8.44 375	0.67 286	1.08 330	0.97 309	0.87 314	0.82 297	1.29 329	0.85 301	0.73 295	0.90 328	5.88 371	182.08 401	2.36 335	1.37 353	1.72 289	1.04 309	0.95 312	1.05 342	6.37 346	0.80 310	3.60 355	4.99 331	0.56 310	0.86 321	1.00 306	1.48 322	1.21 297	2.39 329

LSM0	8.46 376	1.08 336	0.97 317	1.68 340	1.46 344	1.66 340	2.34 343	2.26 368	2.33 360	1.64 371	3.73 357	4.12 350	7.50 365	0.66 321	61.95 400	74.50 401	1.94 346	1.07 347	12.24 369	2.24 372	5.75 377	11.09 384	0.92 336	1.32 356	2.02 354	3.44 363	3.80 376	14.65 383

ACV-stereo	8.54 377	1.03 332	0.99 318	1.31 329	0.73 300	1.51 336	0.96 316	0.88 304	1.09 330	1.07 340	1.26 315	1.09 276	24.12 383	0.52 296	4.26 353	3.65 379	1.07 322	0.79 326	168.90 400	1.90 368	3.75 358	3.35 302	0.73 322	0.75 309	0.78 260	1.47 320	1.57 331	1.05 265

ktn	8.56 378	3.21 369	2.95 376	6.28 374	3.33 375	4.46 371	10.27 387	2.14 366	9.87 387	2.28 383	1.79 337	40.24 394	55.84 395	3.95 374	2.98 333	2.12 371	12.68 388	2.18 380	33.93 386	2.29 373	3.76 359	3.97 312	4.78 373	2.28 382	2.60 359	2.77 355	3.18 370	5.01 359

TorneroNet	8.57 379	4.31 380	2.73 371	29.82 393	3.34 376	5.12 374	6.26 374	2.59 373	9.76 384	1.48 362	2.49 346	11.42 382	68.87 399	4.30 376	4.82 360	1.20 328	10.34 379	1.71 374	23.71 380	2.90 381	5.60 375	5.95 354	5.37 380	1.69 369	3.61 372	3.06 359	2.60 361	6.24 368

zero-FE	9.27 380	0.42 146	0.30 142	61.33 400	0.57 269	106.65 401	1.29 329	0.72 257	0.30 155	0.66 259	0.56 210	63.71 399	0.72 290	0.26 189	0.82 171	0.62 206	0.61 223	0.48 202	2.66 310	0.42 197	1.29 292	2.95 295	0.27 211	0.26 137	0.51 154	0.44 143	0.92 248	0.65 194

XX-Stereo	9.59 381	0.38 121	0.41 203	0.62 266	0.28 151	0.54 239	0.28 194	0.69 237	0.28 136	0.69 278	6.22 374	1.02 266	0.30 152	0.24 163	1.91 301	1.60 359	0.61 223	0.52 236	1.97 282	0.54 238	0.76 232	1.31 224	0.19 127	0.29 161	233.45 402	0.86 251	1.03 269	1.85 309

MANE	10.17 382	2.87 362	4.55 385	3.48 361	3.67 378	4.33 370	5.37 371	5.85 387	8.41 383	1.15 345	6.84 382	8.81 372	11.91 372	0.74 329	34.96 389	9.77 388	2.33 354	17.98 392	8.97 357	0.99 328	5.17 373	10.08 379	0.75 325	2.44 383	19.90 389	30.18 391	24.05 394	39.03 396

DGTPSM_ROB	12.60 383	5.94 387	17.42 393	4.21 367	7.87 387	5.18 375	8.36 378	4.59 382	11.62 389	4.53 391	8.72 385	5.12 356	17.04 380	12.93 391	25.30 388	14.55 390	6.98 375	15.75 390	13.36 370	12.08 390	9.26 384	21.71 391	5.68 382	11.58 391	12.26 386	31.67 392	13.08 389	33.34 391

DPSMNet_ROB	13.44 384	5.95 388	17.43 394	4.22 368	7.88 388	5.18 375	8.37 379	4.59 382	11.63 390	4.55 392	8.85 386	5.31 357	22.17 381	12.96 392	41.18 396	14.59 391	7.06 376	15.81 391	14.45 374	12.09 391	9.28 385	21.72 392	5.68 382	11.58 391	12.30 387	31.67 392	13.08 389	33.34 391

WQFJA1++	16.38 385	0.39 128	0.26 130	123.01 402	0.29 158	112.02 402	109.17 402	0.56 146	0.26 121	0.65 248	0.48 170	1.79 313	1.94 332	0.24 163	0.72 151	0.79 275	0.53 154	0.42 151	1.94 278	0.35 141	0.55 157	1.20 213	0.23 180	0.21 96	0.54 167	82.05 402	0.88 236	0.89 246

DLNR_Zeroshot_test	17.85 386	67.20 402	1.21 336	81.88 401	0.36 194	0.45 205	74.74 401	0.76 273	0.28 136	0.69 278	0.57 211	1.21 289	0.30 152	8.16 388	84.46 401	99.85 402	23.71 392	15.03 389	7.28 351	0.56 247	5.49 374	3.79 309	0.19 127	0.46 254	0.77 255	0.84 246	0.81 214	0.80 235

LE_ROB	18.13 387	1.84 348	5.86 387	9.46 378	53.77 402	8.04 385	45.58 396	11.04 393	28.98 394	1.91 377	6.75 381	38.77 393	49.52 394	0.36 249	14.59 383	0.59 194	0.86 299	0.60 280	36.50 388	7.48 388	4.68 367	6.20 358	25.95 397	12.06 393	26.61 391	25.97 389	28.65 396	36.99 394

DPSM_ROB	18.33 388	16.23 390	21.89 395	9.40 376	8.73 389	13.60 387	9.09 381	10.89 390	15.09 391	8.44 393	8.95 387	10.11 379	13.19 375	16.30 393	18.97 384	18.97 393	18.34 390	20.44 393	13.82 372	14.87 393	26.45 394	27.55 393	6.48 386	14.45 395	32.48 396	38.81 396	37.03 398	44.38 398

DPSM	18.33 388	16.23 390	21.89 395	9.40 376	8.73 389	13.60 387	9.09 381	10.89 390	15.09 391	8.44 393	8.95 387	10.11 379	13.19 375	16.30 393	18.97 384	18.97 393	18.34 390	20.44 393	13.82 372	14.87 393	26.45 394	27.55 393	6.48 386	14.45 395	32.48 396	38.81 396	37.03 398	44.38 398

HanzoNet	20.46 390	15.45 389	7.17 390	35.04 395	15.40 392	42.60 395	42.25 395	19.41 394	22.53 393	3.57 387	8.95 387	41.20 395	59.36 398	45.57 400	19.76 386	4.23 382	41.32 397	3.33 384	50.89 395	8.87 389	11.85 389	10.25 380	15.36 396	3.51 388	5.98 379	5.84 377	5.30 383	7.56 372

LRCNet_RVC	21.82 391	29.16 393	11.33 392	31.73 394	29.10 398	34.20 394	27.48 393	21.70 398	10.00 388	29.64 399	30.45 395	32.28 390	25.87 385	34.03 398	20.67 387	2.95 377	25.60 393	21.94 395	44.10 392	20.69 395	15.98 392	6.68 361	36.66 398	27.37 397	2.65 360	1.65 330	8.66 387	6.68 370

BEATNet-Init1	24.80 392	35.34 397	3.40 381	54.39 399	11.05 391	52.62 400	30.07 394	9.50 389	9.78 385	1.71 372	9.05 390	32.52 391	48.55 393	0.91 341	59.64 399	13.60 389	2.94 365	1.21 355	78.28 397	35.97 399	14.53 391	17.14 390	1.30 350	2.98 386	29.70 394	22.69 386	52.62 400	38.22 395

PML	30.79 393	20.86 392	7.14 389	29.36 392	20.49 397	28.87 393	10.60 388	10.92 392	87.59 402	20.00 398	153.26 402	98.26 400	119.13 401	10.64 390	9.27 377	9.16 387	16.55 389	7.27 388	34.78 387	7.44 387	12.95 390	13.29 387	5.71 384	6.19 390	32.49 398	12.75 380	34.25 397	12.19 378

FlowAnything	36.82 394	32.60 394	44.20 402	18.89 389	17.64 395	27.10 390	18.35 392	21.81 399	30.46 397	17.52 396	18.20 393	20.29 387	26.53 386	33.10 397	36.77 391	37.70 396	36.79 395	40.89 397	27.34 382	30.02 398	53.13 400	55.97 400	12.99 394	29.60 400	64.32 399	78.22 401	74.36 403	89.35 403

CasAABBNet	36.82 394	32.66 396	44.09 400	18.77 388	17.41 394	27.26 391	18.09 390	21.65 397	30.38 396	17.51 395	18.08 392	20.27 386	26.53 386	32.72 395	37.32 392	38.13 397	36.79 395	41.08 398	27.46 383	29.84 397	53.33 401	55.90 399	12.92 393	28.97 398	65.31 400	78.04 399	74.31 402	89.23 402

HaxPig	41.43 396	43.78 399	40.67 397	44.87 396	47.40 400	44.66 396	45.90 397	46.29 400	45.65 399	48.99 400	49.28 397	47.25 397	43.73 391	43.21 399	40.38 395	39.12 399	48.32 398	51.04 399	43.25 390	42.26 400	42.89 396	36.79 395	50.70 400	43.01 402	27.27 392	19.90 383	20.68 392	21.39 386

AVERAGE_ROB	41.95 397	44.71 400	42.09 398	45.93 397	46.78 399	45.54 397	46.49 398	47.00 401	43.80 398	49.16 401	49.81 398	47.19 396	43.01 390	49.34 401	40.06 394	38.39 398	48.88 399	51.23 400	43.85 391	42.36 401	43.28 397	39.80 396	49.36 399	42.83 401	28.47 393	20.13 384	23.38 393	19.90 385

fast-reg	43.19 398	32.64 395	44.13 401	18.22 387	17.12 393	27.56 392	18.33 391	21.52 396	30.09 395	17.74 397	23.53 394	20.57 388	27.87 388	32.88 396	35.50 390	36.05 395	36.50 394	40.32 396	198.17 401	29.76 396	52.70 399	55.45 398	13.30 395	29.36 399	65.89 401	78.05 400	73.85 401	88.99 401

MEDIAN_ROB	44.92 399	47.22 401	43.96 399	48.39 398	49.65 401	48.09 398	49.12 399	49.68 402	46.28 400	52.49 402	53.49 399	50.50 398	45.47 392	49.67 402	43.04 397	41.33 400	51.67 400	54.31 401	46.89 394	45.84 402	45.76 398	41.31 397	52.59 401	45.67 403	30.78 395	26.35 390	25.34 395	27.98 390

GS-Stereo																							0.08 20	0.10 31	0.19 28	0.17 21	0.25 35	0.16 30

FSD		0.53 239	0.53 251	0.53 242	0.53 261	0.52 234	0.53 255	0.75 269	0.40 227	0.79 309	0.57 211			0.55 302	0.64 133	0.68 238			0.67 168	0.56 247				0.53 283	0.70 235	0.72 215	0.70 180	0.69 208

STTRV1_RVC		0.82 308	0.67 288	1.06 312	0.75 307	1.07 314	0.90 310	0.94 309	0.93 317	0.95 333	1.19 306	1.84 314	2.61 342	0.87 336		1.01 304	1.49 336	0.73 311		2.75 380	2.45 332			1.00 336	1.39 335	1.47 320	1.98 345	4.80 357

DPSimNet_ROB		42.01 398	9.19 391	15.49 385	19.18 396	8.81 386	51.60 400	21.45 395	69.48 401	4.09 388	130.66 401	21.85 389	59.34 397	9.82 389	51.06 398	15.06 392		4.22 386	102.54 398	14.43 392	17.28 393	16.43 389	6.62 388	13.29 394		45.88 398	8.52 386	55.57 400

Low-res two-view benchmark