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

tt8	0.04 3	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.07 35	0.08 50	0.05 28

tt9	0.04 3	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.07 3	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.07 35	0.07 26	0.05 28

TYNG	0.04 3	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.07 35	0.07 26	0.05 28

GFORCE	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 26	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.06 20	0.07 26	0.04 9

F8.5	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.06 20	0.07 26	0.04 9

FORCE_9	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 26	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.06 20	0.07 26	0.04 9

FORCE_8	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 26	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.06 20	0.07 26	0.04 9

over-9	0.04 3	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 26	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.04 30	0.06 42	0.03 32	0.02 5	0.08 3	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.07 35	0.07 26	0.06 49

derf	0.04 3	0.02 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 26	0.03 3	0.04 30	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.23 103	0.08 9	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.06 15	0.02 4	0.02 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.03 3

qqai	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 26	0.03 3	0.04 30	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.26 138	0.08 9	0.05 3	0.04 3	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.05 9	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.03 3	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.04 84	0.13 46	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.03 41	0.03 13	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.03 3

LACA2	0.04 3	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 72	0.02 5	0.06 42	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.05 9	0.05 8	0.04 9

BridgeDepth	0.04 3	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.08 74	0.03 32	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.06 20	0.07 26	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.04 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 48	0.04 22	0.02 3	0.03 3	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.08 9	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.10 62	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.05 8	0.03 3

CroCo-Stereo	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.13 46	0.10 41	0.06 21	0.06 33	0.07 34	0.04 4	0.08 54	0.06 15	0.01 3	0.02 3	0.06 21	0.05 9	0.05 8	0.04 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
tt7	0.05 18	0.04 21	0.04 39	0.05 76	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.05 54	0.04 26	0.03 3	0.05 51	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.07 3	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.07 34	0.06 15	0.03 41	0.04 50	0.06 21	0.07 35	0.08 50	0.06 49

FORCE_4.6	0.05 18	0.05 51	0.04 39	0.03 11	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.04 21	0.03 12	0.09 90	0.04 62	0.03 46	0.11 31	0.09 30	0.07 42	0.07 51	0.07 34	0.05 27	0.07 34	0.06 15	0.04 75	0.03 13	0.07 43	0.08 66	0.09 76	0.06 49

F5.5	0.05 18	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.05 43	0.04 21	0.03 12	0.08 74	0.03 32	0.03 46	0.10 22	0.10 41	0.06 21	0.06 33	0.07 34	0.05 27	0.07 34	0.06 15	0.03 41	0.03 13	0.07 43	0.07 35	0.08 50	0.06 49

F7	0.05 18	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.03 7	0.05 51	0.03 12	0.06 42	0.02 3	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.06 21	0.06 33	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.07 35	0.07 26	0.04 9

FORCE_4.5	0.05 18	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.04 26	0.03 48	0.06 70	0.04 26	0.05 51	0.05 51	0.08 74	0.03 32	0.03 46	0.11 31	0.09 30	0.06 21	0.06 33	0.07 34	0.05 27	0.07 34	0.06 15	0.02 4	0.03 13	0.07 43	0.07 35	0.09 76	0.07 67

FORCE_5	0.05 18	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.03 3	0.04 26	0.05 51	0.04 30	0.09 90	0.02 3	0.02 5	0.10 22	0.09 30	0.07 42	0.06 33	0.07 34	0.05 27	0.07 34	0.07 28	0.03 41	0.03 13	0.07 43	0.07 35	0.08 50	0.06 49

FORCE_6	0.05 18	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.05 54	0.05 43	0.03 3	0.03 12	0.08 74	0.05 80	0.02 5	0.10 22	0.09 30	0.07 42	0.06 33	0.07 34	0.05 27	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.06 20	0.08 50	0.06 49

over v1	0.05 18	0.04 21	0.03 6	0.05 76	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.04 21	0.05 51	0.08 74	0.03 32	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.06 21	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.08 66	0.07 26	0.06 49

over-8	0.05 18	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.03 7	0.04 21	0.04 30	0.06 42	0.03 32	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.06 21	0.05 11	0.05 4	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.07 35	0.07 26	0.06 49

MLG-Stereo_test1	0.05 18	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.05 43	0.06 72	0.03 12	0.06 42	0.02 3	0.02 5	0.18 73	0.13 77	0.08 59	0.06 33	0.08 53	0.05 27	0.08 54	0.12 70	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.04 9

MLG-Stereo	0.05 18	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.05 51	0.03 12	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.17 69	0.13 77	0.08 59	0.06 33	0.08 53	0.05 27	0.08 54	0.07 28	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.05 28

MM-Stereo_test3	0.05 18	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.02 3	0.02 5	0.04 22	0.05 43	0.04 21	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.11 31	0.10 41	0.07 42	0.05 11	0.06 14	0.05 27	0.06 17	0.17 91	0.04 75	0.03 13	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

CoSv	0.05 18	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.05 69	0.03 48	0.05 54	0.04 26	0.04 21	0.02 5	0.03 3	0.03 32	0.02 5	0.09 9	0.09 30	0.07 42	0.04 3	0.08 53	0.04 4	0.07 34	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.08 69	0.05 9	0.07 26	0.04 9

AIO-test2	0.05 18	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.05 43	0.04 21	0.07 86	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.22 97	0.17 120	0.06 21	0.05 11	0.05 4	0.05 27	0.05 3	0.16 88	0.02 4	0.03 13	0.04 3	0.05 9	0.03 3	0.04 9

U	0.05 18	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 22	0.02 3	0.04 21	0.01 3	0.05 20	0.03 32	0.02 5	0.14 53	0.12 68	0.08 59	0.07 51	0.08 53	0.05 27	0.10 82	0.09 53	0.02 4	0.03 13	0.08 69	0.07 35	0.06 14	0.06 49

ProNet	0.05 18	0.04 21	0.04 39	0.03 11	0.02 3	0.04 26	0.08 181	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.06 68	0.03 3	0.02 3	0.03 46	0.12 37	0.10 41	0.07 42	0.06 33	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.08 39	0.03 41	0.04 50	0.05 6	0.04 3	0.05 8	0.04 9

CroCo-Stereo Lap2	0.05 18	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.03 7	0.06 72	0.03 12	0.04 6	0.03 32	0.02 5	0.12 37	0.11 57	0.07 42	0.07 51	0.07 34	0.05 27	0.09 70	0.08 39	0.02 4	0.03 13	0.08 69	0.08 66	0.07 26	0.05 28

WiStereo	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.06 92	0.03 48	0.03 3	0.05 43	0.05 51	0.03 12	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.10 22	0.10 41	0.07 42	0.06 33	0.07 34	0.06 53	0.07 34	0.07 28	0.03 41	0.03 13	0.09 87	0.08 66	0.09 76	0.07 67

tt5	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.05 76	0.04 54	0.05 69	0.03 48	0.05 54	0.06 63	0.04 21	0.04 30	0.05 20	0.03 32	0.04 84	0.10 22	0.09 30	0.08 59	0.07 51	0.06 14	0.05 27	0.07 34	0.07 28	0.04 75	0.04 50	0.08 69	0.08 66	0.08 50	0.06 49

tt6	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.06 92	0.03 48	0.03 3	0.05 43	0.05 51	0.03 12	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.10 22	0.10 41	0.07 42	0.06 33	0.07 34	0.06 53	0.07 34	0.07 28	0.03 41	0.03 13	0.09 87	0.08 66	0.09 76	0.07 67

CR-Stereo	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.04 26	0.03 48	0.04 22	0.06 63	0.04 21	0.06 68	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.11 31	0.09 30	0.06 21	0.08 72	0.07 34	0.05 27	0.07 34	0.08 39	0.02 4	0.04 50	0.07 43	0.07 35	0.08 50	0.07 67

CR-RVC	0.06 35	0.05 51	0.05 77	0.03 11	0.05 84	0.04 26	0.03 48	0.04 22	0.06 63	0.04 21	0.05 51	0.06 42	0.05 80	0.04 84	0.14 53	0.11 57	0.08 59	0.08 72	0.08 53	0.06 53	0.09 70	0.08 39	0.02 4	0.04 50	0.08 69	0.08 66	0.10 91	0.08 86

FORCE_4.7	0.06 35	0.05 51	0.05 77	0.05 76	0.04 54	0.05 69	0.03 48	0.04 22	0.05 43	0.04 21	0.05 51	0.11 101	0.03 32	0.04 84	0.11 31	0.08 9	0.10 91	0.08 72	0.08 53	0.05 27	0.09 70	0.08 39	0.02 4	0.04 50	0.07 43	0.07 35	0.09 76	0.07 67

F4.4	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.05 69	0.03 48	0.06 70	0.04 26	0.04 21	0.04 30	0.08 74	0.03 32	0.04 84	0.12 37	0.09 30	0.07 42	0.07 51	0.08 53	0.05 27	0.07 34	0.07 28	0.02 4	0.04 50	0.07 43	0.08 66	0.09 76	0.08 86

FORCE_4	0.06 35	0.04 21	0.04 39	0.05 76	0.03 20	0.05 69	0.03 48	0.06 70	0.05 43	0.07 90	0.06 68	0.07 62	0.03 32	0.03 46	0.12 37	0.09 30	0.07 42	0.07 51	0.08 53	0.05 27	0.08 54	0.09 53	0.03 41	0.04 50	0.08 69	0.08 66	0.10 91	0.08 86

LACA_dic	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.04 26	0.03 48	0.04 22	0.06 63	0.07 90	0.04 30	0.05 20	0.05 80	0.03 46	0.12 37	0.10 41	0.06 21	0.08 72	0.07 34	0.05 27	0.07 34	0.08 39	0.02 4	0.04 50	0.07 43	0.07 35	0.08 50	0.08 86

over-6	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.05 76	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.06 63	0.04 21	0.07 86	0.12 110	0.03 32	0.03 46	0.09 9	0.08 9	0.06 21	0.06 33	0.07 34	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.04 50	0.07 43	0.08 66	0.08 50	0.07 67

PointNet	0.06 35	0.04 21	0.05 77	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.04 89	0.07 86	0.05 43	0.05 51	0.06 68	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.09 9	0.07 3	0.06 21	0.04 3	0.06 14	0.05 27	0.07 34	0.09 53	0.04 75	0.05 82	0.07 43	0.08 66	0.09 76	0.07 67

TS12	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.04 26	0.03 48	0.04 22	0.06 63	0.07 90	0.04 30	0.05 20	0.05 80	0.03 46	0.12 37	0.10 41	0.06 21	0.08 72	0.07 34	0.05 27	0.07 34	0.08 39	0.02 4	0.04 50	0.07 43	0.07 35	0.08 50	0.08 86

LACA3	0.06 35	0.05 51	0.05 77	0.05 76	0.04 54	0.05 69	0.04 89	0.04 22	0.06 63	0.06 72	0.04 30	0.08 74	0.04 62	0.04 84	0.13 46	0.10 41	0.06 21	0.08 72	0.08 53	0.06 53	0.08 54	0.09 53	0.03 41	0.04 50	0.08 69	0.08 66	0.09 76	0.08 86

LACA1	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.05 84	0.04 26	0.03 48	0.03 3	0.06 63	0.05 51	0.04 30	0.06 42	0.04 62	0.03 46	0.10 22	0.10 41	0.06 21	0.08 72	0.07 34	0.05 27	0.07 34	0.07 28	0.03 41	0.04 50	0.07 43	0.08 66	0.08 50	0.06 49

NLSM3	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.03 7	0.03 48	0.06 70	0.08 105	0.05 51	0.06 68	0.04 6	0.05 80	0.04 84	0.14 53	0.08 9	0.07 42	0.06 33	0.06 14	0.05 27	0.06 17	0.07 28	0.04 75	0.04 50	0.07 43	0.08 66	0.08 50	0.07 67

NLCSM	0.06 35	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 26	0.02 5	0.07 86	0.16 271	0.04 21	0.11 158	0.05 20	0.31 338	0.02 5	0.10 22	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.05 3	0.06 15	0.02 4	0.03 13	0.05 6	0.07 35	0.04 4	0.04 9

LG-Stereo	0.06 35	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.04 54	0.04 26	0.02 5	0.06 70	0.05 43	0.06 72	0.06 68	0.08 74	0.03 32	0.02 5	0.24 118	0.12 68	0.08 59	0.06 33	0.08 53	0.07 63	0.10 82	0.09 53	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.06 20	0.07 26	0.05 28

MM-Stereo_test1	0.06 35	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.04 21	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.15 61	0.17 120	0.07 42	0.07 51	0.06 14	0.08 78	0.06 17	0.23 120	0.05 100	0.03 13	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

RAStereo	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.05 54	0.03 7	0.10 105	0.03 12	0.08 74	0.04 62	0.02 5	0.15 61	0.11 57	0.09 74	0.08 72	0.10 84	0.05 27	0.13 104	0.09 53	0.02 4	0.03 13	0.09 87	0.07 35	0.07 26	0.07 67

tt3	0.07 54	0.06 80	0.05 77	0.05 76	0.04 54	0.05 69	0.04 89	0.06 70	0.05 43	0.08 97	0.05 51	0.07 62	0.03 32	0.03 46	0.12 37	0.09 30	0.09 74	0.07 51	0.09 76	0.06 53	0.09 70	0.08 39	0.04 75	0.04 50	0.09 87	0.08 66	0.10 91	0.09 100

tt4	0.07 54	0.06 80	0.05 77	0.07 118	0.05 84	0.06 92	0.04 89	0.06 70	0.06 63	0.07 90	0.06 68	0.08 74	0.03 32	0.03 46	0.13 46	0.09 30	0.07 42	0.07 51	0.08 53	0.06 53	0.08 54	0.08 39	0.05 100	0.05 82	0.09 87	0.09 98	0.10 91	0.08 86

DispViT+	0.07 54	0.05 51	0.05 77	0.07 118	0.05 84	0.05 69	0.04 89	0.05 54	0.07 96	0.06 72	0.08 99	0.06 42	0.05 80	0.03 46	0.11 31	0.10 41	0.06 21	0.08 72	0.08 53	0.06 53	0.07 34	0.08 39	0.03 41	0.06 104	0.07 43	0.10 106	0.08 50	0.09 100

WQFJA1	0.07 54	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 54	0.05 69	0.03 48	0.06 70	0.18 290	0.04 21	0.17 220	0.05 20	0.36 343	0.03 46	0.14 53	0.08 9	0.06 21	0.05 11	0.06 14	0.05 27	0.05 3	0.08 39	0.03 41	0.04 50	0.06 21	0.07 35	0.06 14	0.06 49

WQFJX1	0.07 54	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.06 70	0.19 297	0.04 21	0.12 171	0.04 6	0.33 340	0.02 5	0.09 9	0.07 3	0.06 21	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.07 28	0.03 41	0.03 13	0.06 21	0.07 35	0.06 14	0.04 9

WQFJX	0.07 54	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.05 69	0.03 48	0.05 54	0.18 290	0.04 21	0.15 195	0.04 6	0.36 343	0.02 5	0.12 37	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.05 27	0.05 3	0.07 28	0.03 41	0.04 50	0.05 6	0.08 66	0.06 14	0.06 49

NLMM	0.07 54	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 54	0.05 69	0.03 48	0.06 70	0.18 290	0.04 21	0.17 220	0.05 20	0.36 343	0.03 46	0.14 53	0.08 9	0.06 21	0.05 11	0.06 14	0.05 27	0.05 3	0.08 39	0.03 41	0.04 50	0.06 21	0.07 35	0.06 14	0.06 49

MonStereo	0.07 54	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.03 7	0.03 48	0.05 54	0.05 43	0.05 51	0.06 68	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.20 80	0.17 120	0.08 59	0.07 51	0.08 53	0.07 63	0.08 54	0.15 82	0.03 41	0.03 13	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.07 67

AdaDepth	0.07 54	0.06 80	0.04 39	0.04 30	0.05 84	0.04 26	0.03 48	0.05 54	0.06 63	0.04 21	0.06 68	0.06 42	0.03 32	0.03 46	0.21 88	0.15 90	0.09 74	0.08 72	0.10 84	0.07 63	0.08 54	0.17 91	0.03 41	0.04 50	0.07 43	0.07 35	0.09 76	0.07 67

111111	0.07 54	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.04 54	0.03 7	0.03 48	0.04 22	0.05 43	0.03 3	0.04 30	0.06 42	0.03 32	0.02 5	0.26 138	0.15 90	0.06 21	0.06 33	0.09 76	0.12 135	0.09 70	0.33 187	0.07 137	0.03 13	0.05 6	0.05 9	0.05 8	0.03 3

MLG-Stereo_test2	0.07 54	0.05 51	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.06 70	0.05 43	0.07 90	0.05 51	0.07 62	0.03 32	0.04 84	0.21 88	0.16 107	0.11 95	0.07 51	0.14 107	0.07 63	0.11 89	0.22 116	0.04 75	0.03 13	0.07 43	0.06 20	0.09 76	0.06 49

AIO-test1	0.07 54	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.06 70	0.06 63	0.06 72	0.06 68	0.06 42	0.02 3	0.03 46	0.24 118	0.15 90	0.06 21	0.05 11	0.05 4	0.08 78	0.06 17	0.33 187	0.02 4	0.03 13	0.04 3	0.05 9	0.04 4	0.04 9

DEFOM-Stereo	0.07 54	0.06 80	0.04 39	0.06 105	0.05 84	0.06 92	0.03 48	0.06 70	0.05 43	0.06 72	0.08 99	0.06 42	0.03 32	0.04 84	0.20 80	0.12 68	0.11 95	0.09 84	0.10 84	0.07 63	0.11 89	0.09 53	0.04 75	0.04 50	0.09 87	0.08 66	0.12 109	0.08 86

AIO-Stereo	0.07 54	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.04 26	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.04 21	0.05 51	0.04 6	0.03 32	0.03 46	0.21 88	0.11 57	0.10 91	0.06 33	0.09 76	0.14 182	0.08 54	0.47 247	0.03 41	0.04 50	0.06 21	0.05 9	0.07 26	0.04 9

RSM	0.07 54	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.05 69	0.03 48	0.04 22	0.03 7	0.04 21	0.05 51	0.06 42	0.03 32	0.02 5	0.12 37	0.10 41	0.07 42	0.06 33	0.07 34	0.08 78	0.09 70	0.60 290	0.03 41	0.04 50	0.06 21	0.06 20	0.07 26	0.05 28

L4000	0.08 69	0.08 105	0.04 39	0.12 202	0.04 54	0.05 69	0.03 48	0.08 94	0.06 63	0.04 21	0.05 51	0.10 93	0.04 62	0.03 46	0.17 69	0.15 90	0.09 74	0.05 11	0.11 92	0.06 53	0.10 82	0.21 112	0.03 41	0.03 13	0.08 69	0.06 20	0.08 50	0.05 28

SCION-MonSter(vits)	0.08 69	0.09 121	0.07 117	0.09 157	0.09 155	0.09 157	0.06 136	0.05 54	0.05 43	0.05 51	0.06 68	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.20 80	0.17 120	0.08 59	0.07 51	0.08 53	0.07 63	0.08 54	0.15 82	0.03 41	0.03 13	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.07 67

GREATEN-IGEV_RVC	0.08 69	0.05 51	0.04 39	0.03 11	0.04 54	0.04 26	0.03 48	0.05 54	0.06 63	0.05 51	0.05 51	0.10 93	0.03 32	0.03 46	0.32 175	0.16 107	0.08 59	0.07 51	0.09 76	0.11 123	0.07 34	0.34 193	0.03 41	0.03 13	0.07 43	0.08 66	0.09 76	0.06 49

testmc14	0.08 69	0.05 51	0.04 39	0.03 11	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.05 51	0.04 30	0.10 93	0.02 3	0.02 5	0.23 103	0.16 107	0.09 74	0.09 84	0.08 53	0.11 123	0.08 54	0.52 259	0.07 137	0.04 50	0.07 43	0.08 66	0.07 26	0.05 28

MCSU-Stereo	0.08 69	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.03 7	0.03 48	0.04 22	0.06 63	0.06 72	0.04 30	0.09 90	0.03 32	0.03 46	0.24 118	0.15 90	0.08 59	0.09 84	0.07 34	0.10 109	0.07 34	0.39 221	0.06 120	0.03 13	0.07 43	0.07 35	0.10 91	0.07 67

BridgeDepth_RVC	0.08 69	0.07 90	0.06 96	0.05 76	0.06 103	0.06 92	0.04 89	0.07 86	0.09 121	0.07 90	0.07 86	0.07 62	0.05 80	0.04 84	0.15 61	0.12 68	0.08 59	0.09 84	0.09 76	0.07 63	0.09 70	0.09 53	0.03 41	0.05 82	0.09 87	0.11 115	0.10 91	0.11 117
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.08 69	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.03 48	0.06 70	0.22 313	0.05 51	0.15 195	0.05 20	0.41 352	0.03 46	0.15 61	0.10 41	0.05 3	0.05 11	0.07 34	0.06 53	0.06 17	0.10 62	0.03 41	0.05 82	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.05 28

NLSM1	0.08 69	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.05 69	0.04 89	0.07 86	0.21 307	0.04 21	0.18 230	0.06 42	0.38 349	0.03 46	0.15 61	0.10 41	0.06 21	0.05 11	0.07 34	0.05 27	0.07 34	0.09 53	0.03 41	0.04 50	0.07 43	0.08 66	0.07 26	0.05 28

VIP-Stereo	0.08 69	0.06 80	0.06 96	0.05 76	0.04 54	0.04 26	0.02 5	0.06 70	0.05 43	0.06 72	0.09 118	0.10 93	0.03 32	0.03 46	0.14 53	0.12 68	0.12 100	0.09 84	0.10 84	0.07 63	0.12 98	0.18 98	0.03 41	0.05 82	0.08 69	0.08 66	0.07 26	0.08 86

MM-Stereo_test2	0.08 69	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.06 72	0.04 30	0.04 6	0.03 32	0.03 46	0.23 103	0.25 232	0.08 59	0.07 51	0.07 34	0.12 135	0.08 54	0.55 270	0.05 100	0.04 50	0.05 6	0.09 98	0.06 14	0.06 49

GIP-stereo	0.08 69	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.03 48	0.03 3	0.03 7	0.05 51	0.04 30	0.05 20	0.03 32	0.04 84	0.30 164	0.22 196	0.09 74	0.07 51	0.09 76	0.10 109	0.09 70	0.43 234	0.02 4	0.04 50	0.07 43	0.07 35	0.08 50	0.05 28

RSM++	0.08 69	0.05 51	0.05 77	0.05 76	0.05 84	0.04 26	0.03 48	0.06 70	0.06 63	0.05 51	0.05 51	0.07 62	0.04 62	0.02 5	0.13 46	0.11 57	0.09 74	0.07 51	0.08 53	0.10 109	0.10 82	0.64 298	0.04 75	0.05 82	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.05 28

MoCha-V2	0.08 69	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.03 7	0.04 21	0.05 51	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.37 200	0.12 68	0.07 42	0.08 72	0.08 53	0.15 220	0.08 54	0.56 279	0.03 41	0.03 13	0.06 21	0.05 9	0.05 8	0.03 3

StereoVision	0.08 69	0.05 51	0.05 77	0.04 30	0.04 54	0.05 69	0.03 48	0.07 86	0.11 171	0.05 51	0.06 68	0.06 42	0.06 103	0.02 5	0.14 53	0.13 77	0.09 74	0.07 51	0.10 84	0.08 78	0.09 70	0.08 39	0.03 41	0.05 82	0.12 124	0.10 106	0.13 120	0.13 133

RAFT	0.08 69	0.04 21	0.06 96	0.05 76	0.03 20	0.07 108	0.03 48	0.10 102	0.05 43	0.06 72	0.07 86	0.08 74	0.05 80	0.02 5	0.22 97	0.11 57	0.09 74	0.06 33	0.08 53	0.06 53	0.08 54	0.10 62	0.02 4	0.04 50	0.14 145	0.14 150	0.16 142	0.15 153

delet	0.08 69	0.08 105	0.07 117	0.09 157	0.07 119	0.08 134	0.06 136	0.07 86	0.06 63	0.09 100	0.08 99	0.11 101	0.06 103	0.07 132	0.15 61	0.10 41	0.10 91	0.09 84	0.08 53	0.09 94	0.10 82	0.08 39	0.05 100	0.07 116	0.10 99	0.09 98	0.10 91	0.08 86

TDLM	0.08 69	0.08 105	0.07 117	0.07 118	0.08 142	0.07 108	0.06 136	0.08 94	0.06 63	0.06 72	0.12 171	0.08 74	0.06 103	0.05 101	0.10 22	0.10 41	0.10 91	0.09 84	0.08 53	0.07 63	0.09 70	0.10 62	0.05 100	0.07 116	0.08 69	0.08 66	0.09 76	0.09 100

L500	0.09 86	0.08 105	0.04 39	0.05 76	0.04 54	0.07 108	0.03 48	0.07 86	0.07 96	0.04 21	0.06 68	0.08 74	0.05 80	0.03 46	0.28 157	0.31 289	0.09 74	0.11 114	0.13 102	0.12 135	0.11 89	0.28 145	0.05 100	0.04 50	0.09 87	0.07 35	0.09 76	0.07 67

NBS	0.09 86	0.06 80	0.05 77	0.03 11	0.04 54	0.04 26	0.04 89	0.10 102	0.06 63	0.16 125	0.03 12	0.12 110	0.06 103	0.05 101	0.16 67	0.14 84	0.15 122	0.09 84	0.12 98	0.08 78	0.21 163	0.14 77	0.05 100	0.05 82	0.12 124	0.11 115	0.10 91	0.11 117

TS	0.09 86	0.07 90	0.07 117	0.07 118	0.06 103	0.07 108	0.04 89	0.11 111	0.07 96	0.06 72	0.11 158	0.11 101	0.05 80	0.05 101	0.20 80	0.13 77	0.09 74	0.10 101	0.13 102	0.08 78	0.13 104	0.13 73	0.04 75	0.06 104	0.12 124	0.10 106	0.13 120	0.14 143

GASTEREO	0.09 86	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.06 63	0.05 51	0.04 30	0.06 42	0.04 62	0.02 5	0.42 226	0.34 308	0.08 59	0.07 51	0.08 53	0.09 94	0.08 54	0.43 234	0.05 100	0.07 116	0.07 43	0.08 66	0.07 26	0.05 28

MSCF	0.09 86	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.06 63	0.04 21	0.04 30	0.06 42	0.04 62	0.03 46	0.42 226	0.33 305	0.08 59	0.07 51	0.08 53	0.09 94	0.08 54	0.42 229	0.04 75	0.07 116	0.07 43	0.08 66	0.06 14	0.05 28

DFGA-Net	0.09 86	0.09 121	0.05 77	0.07 118	0.05 84	0.06 92	0.05 114	0.11 111	0.07 96	0.12 118	0.08 99	0.13 116	0.06 103	0.04 84	0.17 69	0.13 77	0.14 110	0.10 101	0.14 107	0.07 63	0.12 98	0.14 77	0.05 100	0.07 116	0.10 99	0.09 98	0.14 128	0.11 117

IGEV-Stereo++	0.09 86	0.05 51	0.04 39	0.05 76	0.05 84	0.04 26	0.02 5	0.05 54	0.05 43	0.05 51	0.05 51	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.32 175	0.19 151	0.07 42	0.09 84	0.10 84	0.14 182	0.09 70	0.55 270	0.10 222	0.03 13	0.06 21	0.06 20	0.08 50	0.05 28

Occ-G	0.09 86	0.07 90	0.05 77	0.05 76	0.04 54	0.05 69	0.03 48	0.05 54	0.04 26	0.04 21	0.08 99	0.06 42	0.04 62	0.03 46	0.28 157	0.15 90	0.09 74	0.09 84	0.14 107	0.10 109	0.10 82	0.41 226	0.08 172	0.05 82	0.07 43	0.06 20	0.08 50	0.06 49

iRaftStereo_RVC	0.09 86	0.07 90	0.06 96	0.05 76	0.05 84	0.06 92	0.03 48	0.10 102	0.06 63	0.10 105	0.09 118	0.10 93	0.05 80	0.04 84	0.13 46	0.11 57	0.14 110	0.10 101	0.12 98	0.08 78	0.15 114	0.22 116	0.04 75	0.06 104	0.10 99	0.08 66	0.11 104	0.08 86

L400	0.10 95	0.08 105	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.07 108	0.03 48	0.10 102	0.06 63	0.06 72	0.06 68	0.11 101	0.05 80	0.03 46	0.29 161	0.30 283	0.09 74	0.10 101	0.14 107	0.12 135	0.11 89	0.30 163	0.05 100	0.04 50	0.10 99	0.08 66	0.09 76	0.07 67

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.10 95	0.06 80	0.07 117	0.07 118	0.07 119	0.06 92	0.04 89	0.10 102	0.08 105	0.16 125	0.10 140	0.12 110	0.08 141	0.05 101	0.26 138	0.13 77	0.14 110	0.09 84	0.17 132	0.10 109	0.12 98	0.18 98	0.04 75	0.05 82	0.10 99	0.10 106	0.13 120	0.10 112

GEAStereo	0.10 95	0.07 90	0.06 96	0.06 105	0.05 84	0.05 69	0.04 89	0.05 54	0.04 26	0.06 72	0.04 30	0.07 62	0.02 3	0.06 120	0.49 257	0.32 293	0.09 74	0.07 51	0.09 76	0.12 135	0.11 89	0.25 130	0.04 75	0.05 82	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.05 28

GSStereo	0.10 95	0.06 80	0.05 77	0.04 30	0.04 54	0.05 69	0.03 48	0.03 3	0.20 303	0.05 51	0.04 30	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.46 251	0.32 293	0.14 110	0.09 84	0.10 84	0.09 94	0.11 89	0.48 251	0.03 41	0.04 50	0.07 43	0.06 20	0.07 26	0.05 28

gasm-f	0.10 95	0.07 90	0.06 96	0.06 105	0.05 84	0.05 69	0.04 89	0.05 54	0.04 26	0.06 72	0.04 30	0.07 62	0.02 3	0.06 120	0.49 257	0.32 293	0.09 74	0.07 51	0.09 76	0.12 135	0.11 89	0.25 130	0.04 75	0.05 82	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.05 28

LG-Stereo_L2	0.10 95	0.08 105	0.05 77	0.04 30	0.05 84	0.05 69	0.03 48	0.13 122	0.09 121	0.21 159	0.09 118	0.13 116	0.05 80	0.05 101	0.24 118	0.17 120	0.14 110	0.09 84	0.14 107	0.08 78	0.19 139	0.27 140	0.03 41	0.05 82	0.10 99	0.08 66	0.10 91	0.09 100

LGtest1	0.10 95	0.07 90	0.06 96	0.06 105	0.07 119	0.07 108	0.04 89	0.10 102	0.09 121	0.09 100	0.10 140	0.10 93	0.05 80	0.06 120	0.26 138	0.17 120	0.15 122	0.11 114	0.16 123	0.10 109	0.17 120	0.18 98	0.05 100	0.06 104	0.10 99	0.09 98	0.12 109	0.10 112

MaDis-Stereo	0.10 95	0.07 90	0.06 96	0.04 30	0.04 54	0.04 26	0.04 89	0.09 98	0.07 96	0.11 111	0.08 99	0.13 116	0.06 103	0.03 46	0.17 69	0.14 84	0.15 122	0.12 128	0.17 132	0.07 63	0.17 120	0.15 82	0.03 41	0.06 104	0.15 163	0.20 226	0.16 142	0.19 190

AASNet	0.10 95	0.10 139	0.07 117	0.10 167	0.10 177	0.11 187	0.08 181	0.12 115	0.06 63	0.10 105	0.11 158	0.10 93	0.06 103	0.07 132	0.16 67	0.12 68	0.13 105	0.11 114	0.11 92	0.09 94	0.11 89	0.13 73	0.06 120	0.08 132	0.11 113	0.10 106	0.10 91	0.09 100

MMNet	0.10 95	0.09 121	0.07 117	0.10 167	0.09 155	0.09 157	0.07 157	0.10 102	0.08 105	0.08 97	0.09 118	0.13 116	0.06 103	0.08 144	0.26 138	0.11 57	0.13 105	0.11 114	0.12 98	0.09 94	0.11 89	0.10 62	0.06 120	0.08 132	0.10 99	0.11 115	0.13 120	0.12 127

AANet_RVC	0.10 95	0.08 105	0.08 146	0.07 118	0.09 155	0.06 92	0.07 157	0.09 98	0.09 121	0.08 97	0.09 118	0.08 74	0.07 124	0.06 120	0.19 76	0.12 68	0.11 95	0.12 128	0.11 92	0.10 109	0.10 82	0.10 62	0.07 137	0.08 132	0.11 113	0.12 127	0.12 109	0.14 143

LG-Stereo_L1	0.11 106	0.08 105	0.05 77	0.05 76	0.05 84	0.05 69	0.03 48	0.13 122	0.10 142	0.21 159	0.09 118	0.12 110	0.05 80	0.05 101	0.24 118	0.18 133	0.14 110	0.09 84	0.15 118	0.08 78	0.19 139	0.30 163	0.03 41	0.05 82	0.10 99	0.08 66	0.10 91	0.09 100

MLG-Stereo_test3	0.11 106	0.06 80	0.05 77	0.05 76	0.06 103	0.06 92	0.04 89	0.07 86	0.06 63	0.09 100	0.08 99	0.13 116	0.03 32	0.05 101	0.21 88	0.16 107	0.12 100	0.09 84	0.29 238	0.07 63	0.14 111	0.57 281	0.03 41	0.05 82	0.08 69	0.08 66	0.10 91	0.08 86

plain	0.11 106	0.10 139	0.07 117	0.06 105	0.07 119	0.07 108	0.04 89	0.13 122	0.06 63	0.16 125	0.07 86	0.12 110	0.05 80	0.04 84	0.19 76	0.16 107	0.16 130	0.13 147	0.15 118	0.08 78	0.17 120	0.15 82	0.04 75	0.08 132	0.13 137	0.12 127	0.12 109	0.14 143

MIF-Stereo (partial)	0.11 106	0.09 121	0.08 146	0.07 118	0.06 103	0.07 108	0.04 89	0.12 115	0.09 121	0.12 118	0.07 86	0.10 93	0.07 124	0.05 101	0.21 88	0.16 107	0.16 130	0.13 147	0.14 107	0.08 78	0.18 129	0.15 82	0.05 100	0.08 132	0.13 137	0.11 115	0.16 142	0.13 133

UniTT-Stereo	0.11 106	0.07 90	0.06 96	0.05 76	0.05 84	0.06 92	0.04 89	0.10 102	0.07 96	0.13 121	0.07 86	0.13 116	0.12 219	0.08 144	0.21 88	0.15 90	0.16 130	0.12 128	0.20 161	0.09 94	0.18 129	0.14 77	0.07 137	0.07 116	0.13 137	0.18 200	0.10 91	0.13 133

RAFT_CTSACE	0.11 106	0.09 121	0.07 117	0.05 76	0.06 103	0.08 134	0.06 136	0.12 115	0.08 105	0.18 140	0.06 68	0.15 132	0.12 219	0.05 101	0.18 73	0.14 84	0.15 122	0.10 101	0.13 102	0.07 63	0.17 120	0.24 125	0.04 75	0.07 116	0.14 145	0.14 150	0.19 173	0.14 143

CVANet_RVC	0.11 106	0.12 181	0.11 197	0.13 213	0.10 177	0.11 187	0.08 181	0.13 122	0.09 121	0.10 105	0.16 208	0.11 101	0.08 141	0.08 144	0.13 46	0.12 68	0.12 100	0.12 128	0.12 98	0.09 94	0.12 98	0.17 91	0.06 120	0.08 132	0.11 113	0.10 106	0.11 104	0.14 143

LG-G_1	0.12 113	0.08 105	0.06 96	0.08 142	0.07 119	0.08 134	0.05 114	0.09 98	0.06 63	0.09 100	0.07 86	0.13 116	0.06 103	0.07 132	0.27 150	0.21 180	0.14 110	0.11 114	0.16 123	0.09 94	0.15 114	0.73 332	0.05 100	0.05 82	0.10 99	0.09 98	0.12 109	0.11 117

LG-G	0.12 113	0.08 105	0.06 96	0.08 142	0.07 119	0.08 134	0.05 114	0.09 98	0.06 63	0.09 100	0.07 86	0.13 116	0.06 103	0.07 132	0.27 150	0.21 180	0.14 110	0.11 114	0.16 123	0.09 94	0.15 114	0.73 332	0.05 100	0.05 82	0.10 99	0.09 98	0.12 109	0.11 117

GREAT-IGEV	0.12 113	0.04 21	0.04 39	0.03 11	0.02 3	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.20 303	0.04 21	0.05 51	0.08 74	0.02 3	0.02 5	0.40 217	0.42 341	0.08 59	0.09 84	0.08 53	0.12 135	0.07 34	0.76 340	0.08 172	0.14 272	0.06 21	0.06 20	0.08 50	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
test_5	0.12 113	0.10 139	0.08 146	0.07 118	0.05 84	0.07 108	0.05 114	0.16 139	0.07 96	0.11 111	0.15 195	0.16 144	0.16 273	0.03 46	0.18 73	0.15 90	0.11 95	0.10 101	0.13 102	0.08 78	0.13 104	0.20 108	0.04 75	0.09 160	0.13 137	0.15 170	0.20 187	0.18 171

CCAANet	0.12 113	0.10 139	0.10 179	0.10 167	0.08 142	0.09 157	0.12 246	0.12 115	0.10 142	0.11 111	0.10 140	0.19 166	0.09 157	0.07 132	0.22 97	0.15 90	0.14 110	0.11 114	0.11 92	0.09 94	0.13 104	0.11 69	0.07 137	0.07 116	0.11 113	0.12 127	0.21 194	0.14 143

DMCA	0.12 113	0.09 121	0.10 179	0.08 142	0.09 155	0.08 134	0.09 203	0.13 122	0.10 142	0.11 111	0.13 180	0.13 116	0.08 141	0.09 169	0.24 118	0.15 90	0.15 122	0.14 163	0.13 102	0.10 109	0.14 111	0.12 70	0.09 196	0.09 160	0.12 124	0.13 138	0.11 104	0.12 127

GANet	0.12 113	0.10 139	0.10 179	0.10 167	0.10 177	0.13 212	0.10 227	0.14 128	0.08 105	0.11 111	0.24 289	0.15 132	0.08 141	0.08 144	0.14 53	0.13 77	0.15 122	0.15 181	0.11 92	0.08 78	0.12 98	0.25 130	0.08 172	0.08 132	0.13 137	0.10 106	0.12 109	0.11 117

GIO	0.13 120	0.07 90	0.13 246	0.04 30	0.06 103	0.05 69	0.07 157	0.12 115	0.09 121	0.07 90	0.10 140	0.07 62	0.05 80	0.08 144	0.33 181	0.27 251	0.14 110	0.17 235	0.11 92	0.19 270	0.13 104	0.52 259	0.08 172	0.13 251	0.09 87	0.09 98	0.12 109	0.09 100

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 120	0.08 105	0.06 96	0.07 118	0.07 119	0.07 108	0.03 48	0.16 139	0.09 121	0.24 209	0.08 99	0.11 101	0.06 103	0.05 101	0.27 150	0.19 151	0.17 138	0.13 147	0.16 123	0.11 123	0.24 195	0.61 294	0.05 100	0.05 82	0.11 113	0.11 115	0.14 128	0.09 100

MIM_Stereo	0.13 120	0.09 121	0.08 146	0.08 142	0.07 119	0.09 157	0.05 114	0.13 122	0.06 63	0.19 147	0.10 140	0.11 101	0.05 80	0.05 101	0.25 130	0.34 308	0.17 138	0.12 128	0.20 161	0.12 135	0.19 139	0.43 234	0.04 75	0.07 116	0.11 113	0.10 106	0.15 136	0.09 100

AEACV	0.13 120	0.08 105	0.05 77	0.05 76	0.05 84	0.04 26	0.03 48	0.05 54	0.03 7	0.05 51	0.05 51	0.06 42	0.03 32	0.04 84	0.64 292	0.54 372	0.09 74	0.12 128	0.16 123	0.18 264	0.13 104	0.73 332	0.07 137	0.04 50	0.08 69	0.12 127	0.07 26	0.05 28

anonymousdsp	0.13 120	0.07 90	0.06 96	0.05 76	0.05 84	0.06 92	0.04 89	0.10 102	0.06 63	0.11 111	0.43 357	0.08 74	0.04 62	0.05 101	0.31 171	0.21 180	0.12 100	0.10 101	0.14 107	0.15 220	0.15 114	0.58 285	0.10 222	0.05 82	0.09 87	0.07 35	0.12 109	0.07 67

RAFT+CT+SA	0.13 120	0.11 165	0.09 164	0.08 142	0.06 103	0.07 108	0.06 136	0.19 166	0.09 121	0.16 125	0.08 99	0.19 166	0.16 273	0.05 101	0.19 76	0.20 163	0.13 105	0.11 114	0.17 132	0.09 94	0.18 129	0.30 163	0.04 75	0.09 160	0.16 170	0.14 150	0.18 165	0.17 164

ARAFT	0.13 120	0.09 121	0.07 117	0.09 157	0.07 119	0.08 134	0.04 89	0.14 128	0.08 105	0.21 159	0.10 140	0.17 153	0.06 103	0.06 120	0.19 76	0.15 90	0.18 150	0.15 181	0.21 174	0.08 78	0.20 149	0.34 193	0.05 100	0.07 116	0.15 163	0.11 115	0.18 165	0.13 133

GeoAtt-L-single (ZS)	0.14 127	0.08 105	0.08 146	0.05 76	0.07 119	0.10 169	0.06 136	0.18 158	0.08 105	0.22 168	0.08 99	0.19 166	0.07 124	0.10 192	0.21 88	0.20 163	0.21 187	0.12 128	0.15 118	0.12 135	0.39 282	0.29 151	0.08 172	0.06 104	0.16 170	0.14 150	0.19 173	0.24 248

GeoAtt-L (ZS)	0.14 127	0.06 80	0.07 117	0.05 76	0.06 103	0.08 134	0.06 136	0.20 171	0.08 105	0.20 152	0.06 68	0.19 166	0.06 103	0.12 246	0.23 103	0.21 180	0.21 187	0.12 128	0.14 107	0.12 135	0.38 279	0.31 177	0.07 137	0.05 82	0.14 145	0.12 127	0.19 173	0.26 267

DF_test	0.14 127	0.09 121	0.09 164	0.05 76	0.07 119	0.08 134	0.04 89	0.20 171	0.10 142	0.24 209	0.08 99	0.22 207	0.08 141	0.10 192	0.23 103	0.20 163	0.22 201	0.12 128	0.17 132	0.12 135	0.31 235	0.28 145	0.08 172	0.08 132	0.11 113	0.15 170	0.13 120	0.12 127

SGD-Stereo	0.14 127	0.07 90	0.05 77	0.06 105	0.06 103	0.08 134	0.04 89	0.08 94	0.09 121	0.10 105	0.06 68	0.13 116	0.06 103	0.04 84	1.16 351	0.18 133	0.19 162	0.10 101	0.16 123	0.09 94	0.19 139	0.14 77	0.06 120	0.06 104	0.11 113	0.12 127	0.16 142	0.13 133

YMNet	0.14 127	0.11 165	0.09 164	0.10 167	0.10 177	0.12 201	0.17 285	0.11 111	0.10 142	0.10 105	0.08 99	0.16 144	0.13 237	0.10 192	0.65 296	0.16 107	0.13 105	0.12 128	0.14 107	0.08 78	0.12 98	0.12 70	0.07 137	0.07 116	0.16 170	0.11 115	0.15 136	0.12 127

IGEV-Stereo+	0.14 127	0.11 165	0.05 77	0.05 76	0.06 103	0.06 92	0.03 48	0.16 139	0.08 105	0.24 209	0.21 258	0.11 101	0.06 103	0.06 120	0.29 161	0.27 251	0.14 110	0.11 114	0.19 150	0.15 220	0.20 149	0.68 322	0.08 172	0.05 82	0.10 99	0.12 127	0.08 50	0.09 100

LL-Strereo2	0.14 127	0.08 105	0.07 117	0.07 118	0.07 119	0.06 92	0.05 114	0.15 133	0.10 142	0.22 168	0.09 118	0.13 116	0.07 124	0.07 132	0.24 118	0.26 242	0.17 138	0.11 114	0.20 161	0.10 109	0.21 163	0.68 322	0.06 120	0.07 116	0.12 124	0.14 150	0.15 136	0.10 112

TestStereo1	0.14 127	0.13 202	0.08 146	0.07 118	0.07 119	0.08 134	0.07 157	0.14 128	0.10 142	0.17 133	0.09 118	0.15 132	0.17 283	0.05 101	0.26 138	0.21 180	0.16 130	0.12 128	0.20 161	0.10 109	0.20 149	0.30 163	0.04 75	0.08 132	0.18 189	0.18 200	0.26 244	0.20 202

TESTraft	0.14 127	0.11 165	0.08 146	0.07 118	0.07 119	0.07 108	0.07 157	0.15 133	0.11 171	0.17 133	0.10 140	0.15 132	0.16 273	0.05 101	0.25 130	0.21 180	0.15 122	0.12 128	0.19 150	0.10 109	0.19 139	0.29 151	0.04 75	0.08 132	0.18 189	0.17 188	0.24 216	0.20 202

SA-5K	0.14 127	0.13 202	0.08 146	0.07 118	0.07 119	0.08 134	0.07 157	0.14 128	0.10 142	0.17 133	0.09 118	0.15 132	0.17 283	0.05 101	0.26 138	0.21 180	0.16 130	0.12 128	0.20 161	0.10 109	0.20 149	0.30 163	0.04 75	0.08 132	0.18 189	0.18 200	0.26 244	0.20 202

raft+_RVC	0.14 127	0.10 139	0.08 146	0.09 157	0.08 142	0.09 157	0.06 136	0.18 158	0.10 142	0.22 168	0.12 171	0.15 132	0.07 124	0.06 120	0.25 130	0.23 216	0.17 138	0.12 128	0.21 174	0.12 135	0.20 149	0.41 226	0.05 100	0.08 132	0.15 163	0.13 138	0.16 142	0.13 133

RAFT + AFF	0.14 127	0.07 90	0.06 96	0.08 142	0.05 84	0.07 108	0.05 114	0.11 111	0.08 105	0.14 124	0.07 86	0.15 132	0.05 80	0.03 46	1.47 374	0.11 57	0.14 110	0.08 72	0.14 107	0.07 63	0.15 114	0.10 62	0.04 75	0.06 104	0.10 99	0.08 66	0.08 50	0.07 67

UPFNet	0.14 127	0.11 165	0.12 226	0.12 202	0.11 202	0.13 212	0.10 227	0.16 139	0.12 193	0.17 133	0.14 188	0.16 144	0.09 157	0.11 220	0.25 130	0.15 90	0.17 138	0.15 181	0.16 123	0.11 123	0.14 111	0.13 73	0.09 196	0.10 186	0.13 137	0.15 170	0.19 173	0.14 143

FETStereo	0.15 140	0.09 121	0.06 96	0.06 105	0.06 103	0.07 108	0.05 114	0.19 166	0.06 63	0.24 209	0.07 86	0.17 153	0.05 80	0.05 101	0.37 200	0.38 324	0.16 130	0.10 101	0.17 132	0.11 123	0.21 163	0.76 340	0.08 172	0.13 251	0.12 124	0.11 115	0.14 128	0.09 100

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 140	0.07 90	0.08 146	0.05 76	0.08 142	0.07 108	0.04 89	0.20 171	0.13 220	0.23 183	0.13 180	0.21 189	0.09 157	0.11 220	0.23 103	0.22 196	0.18 150	0.11 114	0.15 118	0.12 135	0.37 272	0.33 187	0.08 172	0.09 160	0.19 211	0.14 150	0.16 142	0.20 202

DepthFocus	0.15 140	0.09 121	0.07 117	0.10 167	0.07 119	0.08 134	0.05 114	0.20 171	0.10 142	0.23 183	0.10 140	0.18 157	0.07 124	0.11 220	0.20 80	0.22 196	0.22 201	0.13 147	0.23 193	0.14 182	0.36 263	0.29 151	0.11 251	0.08 132	0.12 124	0.13 138	0.17 157	0.18 171

MatchAttention (ZS)	0.15 140	0.09 121	0.06 96	0.07 118	0.06 103	0.10 169	0.05 114	0.20 171	0.11 171	0.24 209	0.08 99	0.24 222	0.08 141	0.10 192	0.23 103	0.21 180	0.22 201	0.13 147	0.15 118	0.12 135	0.40 283	0.30 163	0.07 137	0.06 104	0.16 170	0.13 138	0.26 244	0.16 160
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.15 140	0.10 139	0.11 197	0.07 118	0.08 142	0.11 187	0.09 203	0.22 206	0.09 121	0.22 168	0.11 158	0.24 222	0.08 141	0.08 144	0.22 97	0.20 163	0.24 243	0.13 147	0.20 161	0.12 135	0.36 263	0.26 136	0.09 196	0.09 160	0.14 145	0.12 127	0.18 165	0.19 190
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.15 140	0.09 121	0.07 117	0.06 105	0.07 119	0.06 92	0.04 89	0.17 146	0.08 105	0.24 209	0.08 99	0.14 130	0.06 103	0.06 120	0.44 235	0.28 261	0.18 150	0.13 147	0.19 150	0.11 123	0.24 195	0.55 270	0.06 120	0.06 104	0.11 113	0.12 127	0.14 128	0.15 153

MGS-Stereo	0.15 140	0.12 181	0.08 146	0.07 118	0.07 119	0.07 108	0.05 114	0.16 139	0.07 96	0.13 121	0.10 140	0.13 116	0.06 103	0.08 144	0.94 331	0.14 84	0.19 162	0.15 181	0.19 150	0.13 160	0.20 149	0.19 106	0.07 137	0.08 132	0.14 145	0.12 127	0.17 157	0.15 153

CAS	0.15 140	0.11 165	0.08 146	0.10 167	0.09 155	0.08 134	0.07 157	0.17 146	0.10 142	0.17 133	0.17 220	0.15 132	0.10 174	0.10 192	0.27 150	0.19 151	0.18 150	0.15 181	0.20 161	0.11 123	0.23 180	0.26 136	0.08 172	0.08 132	0.18 189	0.16 180	0.17 157	0.22 223

IER	0.15 140	0.12 181	0.11 197	0.12 202	0.10 177	0.12 201	0.09 203	0.17 146	0.10 142	0.18 140	0.17 220	0.21 189	0.10 174	0.11 220	0.49 257	0.15 90	0.19 162	0.14 163	0.16 123	0.12 135	0.16 119	0.17 91	0.09 196	0.10 186	0.14 145	0.17 188	0.19 173	0.18 171

HCRNet	0.15 140	0.19 311	0.08 146	0.23 310	0.09 155	0.15 238	0.09 203	0.16 139	0.06 63	0.49 396	0.16 208	0.25 234	0.08 141	0.09 169	0.44 235	0.11 57	0.17 138	0.11 114	0.21 174	0.09 94	0.13 104	0.13 73	0.11 251	0.07 116	0.09 87	0.11 115	0.14 128	0.11 117

AFF-stereo	0.15 140	0.10 139	0.09 164	0.07 118	0.06 103	0.09 157	0.07 157	0.17 146	0.09 121	0.21 159	0.08 99	0.15 132	0.06 103	0.04 84	0.92 326	0.15 90	0.13 105	0.09 84	0.21 174	0.08 78	0.21 163	0.35 197	0.04 75	0.07 116	0.14 145	0.13 138	0.18 165	0.11 117

RYNet	0.15 140	0.07 90	0.06 96	0.05 76	0.06 103	0.06 92	0.04 89	0.08 94	0.14 238	0.06 72	0.06 68	0.06 42	0.05 80	0.05 101	1.87 395	0.11 57	0.09 74	0.13 147	0.10 84	0.07 63	0.09 70	0.07 28	0.13 290	0.06 104	0.09 87	0.28 304	0.12 109	0.08 86

HITNet	0.15 140	0.11 165	0.10 179	0.11 188	0.11 202	0.10 169	0.07 157	0.18 158	0.11 171	0.24 209	0.13 180	0.19 166	0.10 174	0.09 169	0.23 103	0.14 84	0.17 138	0.14 163	0.16 123	0.10 109	0.21 163	0.25 130	0.08 172	0.09 160	0.15 163	0.14 150	0.24 216	0.19 190
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
Cross2Single-S	0.16 153	0.09 121	0.06 96	0.05 76	0.08 142	0.07 108	0.07 157	0.20 171	0.09 121	0.23 183	0.08 99	0.24 222	0.10 174	0.09 169	0.22 97	0.28 261	0.23 224	0.14 163	0.18 140	0.14 182	0.44 303	0.49 254	0.07 137	0.09 160	0.19 211	0.14 150	0.17 157	0.19 190

small-0shot	0.16 153	0.08 105	0.06 96	0.07 118	0.07 119	0.08 134	0.05 114	0.21 192	0.12 193	0.22 168	0.08 99	0.21 189	0.12 219	0.11 220	0.20 80	0.30 283	0.22 201	0.16 213	0.19 150	0.11 123	0.43 296	0.51 256	0.06 120	0.07 116	0.17 175	0.14 150	0.16 142	0.22 223

AIO_rvc	0.16 153	0.09 121	0.06 96	0.07 118	0.06 103	0.07 108	0.05 114	0.12 115	0.08 105	0.12 118	0.05 51	0.11 101	0.04 62	0.06 120	0.62 290	0.49 358	0.11 95	0.14 163	0.20 161	0.13 160	0.17 120	1.02 400	0.08 172	0.05 82	0.10 99	0.08 66	0.09 76	0.07 67

SA	0.16 153	0.13 202	0.09 164	0.09 157	0.08 142	0.11 187	0.06 136	0.21 192	0.10 142	0.24 209	0.09 118	0.23 215	0.07 124	0.07 132	0.23 103	0.22 196	0.19 162	0.15 181	0.25 212	0.12 135	0.22 173	0.28 145	0.05 100	0.10 186	0.20 221	0.21 240	0.27 260	0.23 235

test_4	0.16 153	0.09 121	0.10 179	0.07 118	0.08 142	0.05 69	0.06 136	0.17 146	0.11 171	0.23 183	0.11 158	0.16 144	0.09 157	0.07 132	0.41 222	0.40 334	0.18 150	0.12 128	0.18 140	0.11 123	0.23 180	0.33 187	0.05 100	0.09 160	0.15 163	0.20 226	0.26 244	0.23 235

CIPLG	0.16 153	0.11 165	0.09 164	0.10 167	0.09 155	0.11 187	0.08 181	0.23 223	0.10 142	0.23 183	0.15 195	0.20 175	0.10 174	0.13 263	0.25 130	0.18 133	0.22 201	0.15 181	0.22 183	0.13 160	0.22 173	0.38 215	0.07 137	0.10 186	0.17 175	0.13 138	0.21 194	0.13 133

IPLGR_C	0.16 153	0.11 165	0.09 164	0.10 167	0.09 155	0.11 187	0.08 181	0.23 223	0.10 142	0.23 183	0.15 195	0.20 175	0.11 200	0.13 263	0.23 103	0.18 133	0.22 201	0.15 181	0.22 183	0.13 160	0.22 173	0.36 201	0.07 137	0.10 186	0.17 175	0.13 138	0.21 194	0.14 143

ACRE	0.16 153	0.11 165	0.09 164	0.10 167	0.09 155	0.12 201	0.08 181	0.23 223	0.10 142	0.23 183	0.15 195	0.20 175	0.10 174	0.13 263	0.24 118	0.18 133	0.22 201	0.15 181	0.22 183	0.13 160	0.22 173	0.37 208	0.07 137	0.10 186	0.17 175	0.13 138	0.21 194	0.13 133

rafts_anoy	0.16 153	0.14 222	0.12 226	0.11 188	0.11 202	0.10 169	0.08 181	0.21 192	0.08 105	0.21 159	0.16 208	0.18 157	0.08 141	0.06 120	0.34 186	0.27 251	0.20 170	0.17 235	0.23 193	0.13 160	0.23 180	0.42 229	0.06 120	0.10 186	0.18 189	0.15 170	0.15 136	0.17 164

GMStereo	0.16 153	0.16 259	0.09 164	0.14 224	0.13 237	0.16 245	0.12 246	0.22 206	0.12 193	0.19 147	0.16 208	0.26 242	0.13 237	0.09 169	0.20 80	0.15 90	0.22 201	0.14 163	0.27 220	0.15 220	0.21 163	0.16 88	0.09 196	0.11 215	0.19 211	0.17 188	0.24 216	0.15 153
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 153	0.13 202	0.13 246	0.14 224	0.12 216	0.14 221	0.11 234	0.20 171	0.12 193	0.21 159	0.15 195	0.18 157	0.13 237	0.13 263	0.24 118	0.16 107	0.20 170	0.17 235	0.19 150	0.13 160	0.17 120	0.16 88	0.11 251	0.13 251	0.16 170	0.18 200	0.21 194	0.17 164

HGLStereo	0.16 153	0.15 246	0.12 226	0.13 213	0.14 254	0.13 212	0.09 203	0.18 158	0.11 171	0.22 168	0.23 284	0.14 130	0.09 157	0.11 220	0.26 138	0.18 133	0.22 201	0.17 235	0.20 161	0.14 182	0.19 139	0.20 108	0.10 222	0.12 227	0.18 189	0.18 200	0.18 165	0.15 153

RASNet	0.16 153	0.15 246	0.15 267	0.13 213	0.11 202	0.12 201	0.10 227	0.24 238	0.13 220	0.22 168	0.14 188	0.18 157	0.13 237	0.10 192	0.20 80	0.18 133	0.19 162	0.13 147	0.17 132	0.10 109	0.23 180	0.27 140	0.07 137	0.15 283	0.17 175	0.18 200	0.27 260	0.24 248

DISCO	0.16 153	0.15 246	0.11 197	0.14 224	0.13 237	0.16 245	0.15 271	0.15 133	0.13 220	0.21 159	0.17 220	0.16 144	0.10 174	0.10 192	0.30 164	0.17 120	0.20 170	0.15 181	0.24 203	0.14 182	0.18 129	0.23 120	0.09 196	0.12 227	0.18 189	0.16 180	0.22 205	0.17 164

CEFStereo	0.17 167	0.11 165	0.06 96	0.06 105	0.07 119	0.09 157	0.06 136	0.19 166	0.06 63	0.24 209	0.08 99	0.19 166	0.06 103	0.09 169	0.45 242	0.42 341	0.16 130	0.10 101	0.18 140	0.15 220	0.25 205	0.77 347	0.09 196	0.16 297	0.12 124	0.13 138	0.12 109	0.10 112

CGFBStereo	0.17 167	0.10 139	0.07 117	0.06 105	0.06 103	0.08 134	0.06 136	0.20 171	0.06 63	0.24 209	0.09 118	0.19 166	0.05 80	0.08 144	0.40 217	0.42 341	0.16 130	0.10 101	0.17 132	0.13 160	0.24 195	0.83 361	0.09 196	0.17 307	0.12 124	0.14 150	0.13 120	0.10 112

ACC-I	0.17 167	0.10 139	0.07 117	0.06 105	0.09 155	0.07 108	0.07 157	0.22 206	0.10 142	0.23 183	0.09 118	0.22 207	0.10 174	0.10 192	0.21 88	0.28 261	0.22 201	0.14 163	0.18 140	0.15 220	0.45 314	0.57 281	0.07 137	0.09 160	0.18 189	0.16 180	0.14 128	0.18 171

ACC	0.17 167	0.10 139	0.07 117	0.06 105	0.09 155	0.07 108	0.07 157	0.22 206	0.11 171	0.23 183	0.09 118	0.24 222	0.10 174	0.10 192	0.21 88	0.28 261	0.22 201	0.14 163	0.18 140	0.14 182	0.45 314	0.58 285	0.07 137	0.10 186	0.18 189	0.17 188	0.15 136	0.19 190

coex_refinement	0.17 167	0.15 246	0.12 226	0.12 202	0.12 216	0.14 221	0.09 203	0.21 192	0.16 271	0.22 168	0.18 230	0.18 157	0.10 174	0.10 192	0.50 264	0.19 151	0.20 170	0.15 181	0.23 193	0.11 123	0.19 139	0.17 91	0.09 196	0.11 215	0.18 189	0.18 200	0.21 194	0.22 223

G2L-Stereo	0.17 167	0.14 222	0.11 197	0.12 202	0.13 237	0.12 201	0.09 203	0.20 171	0.11 171	0.24 209	0.17 220	0.20 175	0.16 273	0.11 220	0.33 181	0.17 120	0.20 170	0.15 181	0.18 140	0.12 135	0.21 163	0.18 98	0.11 251	0.10 186	0.18 189	0.22 249	0.23 210	0.17 164

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 167	0.11 165	0.10 179	0.11 188	0.08 142	0.09 157	0.05 114	0.18 158	0.17 280	0.23 183	0.19 239	0.18 157	0.10 174	0.09 169	0.54 275	0.17 120	0.20 170	0.15 181	0.20 161	0.12 135	0.20 149	0.37 208	0.07 137	0.09 160	0.17 175	0.25 280	0.16 142	0.21 217

CASnet	0.17 167	0.12 181	0.09 164	0.10 167	0.11 202	0.14 221	0.08 181	0.23 223	0.12 193	0.28 275	0.15 195	0.23 215	0.11 200	0.09 169	0.33 181	0.16 107	0.20 170	0.12 128	0.27 220	0.11 123	0.35 255	0.25 130	0.07 137	0.09 160	0.17 175	0.13 138	0.21 194	0.17 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 167	0.10 139	0.10 179	0.10 167	0.09 155	0.08 134	0.05 114	0.21 192	0.12 193	0.26 243	0.12 171	0.21 189	0.08 141	0.07 132	0.35 189	0.39 328	0.21 187	0.15 181	0.22 183	0.13 160	0.30 230	0.54 268	0.05 100	0.08 132	0.14 145	0.15 170	0.19 173	0.13 133

LoS_RVC	0.17 167	0.13 202	0.11 197	0.07 118	0.10 177	0.08 134	0.07 157	0.17 146	0.12 193	0.23 183	0.17 220	0.17 153	0.11 200	0.09 169	0.46 251	0.22 196	0.17 138	0.16 213	0.25 212	0.12 135	0.36 263	0.36 201	0.08 172	0.10 186	0.21 238	0.16 180	0.17 157	0.20 202

tt_ll	0.17 167	0.13 202	0.11 197	0.07 118	0.10 177	0.08 134	0.07 157	0.17 146	0.12 193	0.23 183	0.17 220	0.17 153	0.11 200	0.09 169	0.46 251	0.22 196	0.17 138	0.16 213	0.25 212	0.12 135	0.36 263	0.36 201	0.08 172	0.10 186	0.21 238	0.16 180	0.17 157	0.20 202

iinet-f	0.17 167	0.14 222	0.11 197	0.12 202	0.09 155	0.14 221	0.09 203	0.15 133	0.10 142	0.23 183	0.24 289	0.18 157	0.16 273	0.08 144	0.38 212	0.20 163	0.20 170	0.13 147	0.38 283	0.17 254	0.21 163	0.27 140	0.09 196	0.09 160	0.18 189	0.14 150	0.25 231	0.18 171

Sa-1000	0.17 167	0.13 202	0.09 164	0.09 157	0.09 155	0.11 187	0.05 114	0.22 206	0.11 171	0.24 209	0.11 158	0.24 222	0.09 157	0.10 192	0.27 150	0.21 180	0.22 201	0.17 235	0.29 238	0.13 160	0.26 207	0.38 215	0.06 120	0.10 186	0.24 278	0.21 240	0.26 244	0.22 223

raftrobust	0.17 167	0.12 181	0.11 197	0.11 188	0.10 177	0.08 134	0.07 157	0.22 206	0.09 121	0.27 255	0.13 180	0.20 175	0.08 141	0.08 144	0.35 189	0.29 277	0.21 187	0.15 181	0.29 238	0.14 182	0.26 207	0.44 240	0.08 172	0.09 160	0.19 211	0.17 188	0.17 157	0.17 164

RALCasStereoNet	0.17 167	0.14 222	0.11 197	0.13 213	0.11 202	0.10 169	0.08 181	0.20 171	0.08 105	0.23 183	0.13 180	0.19 166	0.08 141	0.07 132	0.30 164	0.37 322	0.22 201	0.17 235	0.21 174	0.14 182	0.24 195	0.52 259	0.07 137	0.10 186	0.18 189	0.15 170	0.16 142	0.15 153

RALAANet	0.17 167	0.13 202	0.11 197	0.10 167	0.10 177	0.11 187	0.08 181	0.17 146	0.10 142	0.16 125	0.15 195	0.16 144	0.09 157	0.07 132	0.34 186	0.17 120	0.18 150	0.17 235	0.28 228	0.15 220	0.26 207	0.60 290	0.07 137	0.10 186	0.17 175	0.15 170	0.21 194	0.16 160

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 167	0.11 165	0.10 179	0.08 142	0.08 142	0.08 134	0.08 181	0.21 192	0.09 121	0.23 183	0.09 118	0.20 175	0.07 124	0.05 101	0.89 321	0.15 90	0.15 122	0.10 101	0.22 183	0.09 94	0.23 180	0.36 201	0.06 120	0.09 160	0.18 189	0.13 138	0.20 187	0.14 143

DSFCA	0.17 167	0.18 294	0.14 260	0.14 224	0.13 237	0.16 245	0.15 271	0.16 139	0.13 220	0.16 125	0.19 239	0.18 157	0.11 200	0.08 144	0.26 138	0.19 151	0.20 170	0.17 235	0.22 183	0.14 182	0.20 149	0.24 125	0.11 251	0.13 251	0.18 189	0.19 219	0.20 187	0.20 202

DMCA-RVC	0.17 167	0.12 181	0.15 267	0.12 202	0.13 237	0.11 187	0.18 288	0.17 146	0.16 271	0.18 140	0.21 258	0.21 189	0.10 174	0.10 192	0.50 264	0.18 133	0.18 150	0.17 235	0.17 132	0.15 220	0.18 129	0.18 98	0.10 222	0.13 251	0.14 145	0.15 170	0.19 173	0.18 171

CFNet	0.17 167	0.15 246	0.13 246	0.18 275	0.16 283	0.14 221	0.12 246	0.24 238	0.12 193	0.21 159	0.16 208	0.29 274	0.14 254	0.11 220	0.26 138	0.14 84	0.20 170	0.16 213	0.18 140	0.13 160	0.18 129	0.15 82	0.08 172	0.12 227	0.21 238	0.20 226	0.22 205	0.21 217

HNOStereo	0.18 187	0.10 139	0.08 146	0.08 142	0.08 142	0.09 157	0.06 136	0.22 206	0.09 121	0.26 243	0.09 118	0.21 189	0.08 141	0.07 132	0.43 231	0.45 352	0.18 150	0.11 114	0.24 203	0.15 220	0.31 235	0.76 340	0.07 137	0.08 132	0.14 145	0.15 170	0.16 142	0.16 160

FETCStereo	0.18 187	0.10 139	0.07 117	0.07 118	0.07 119	0.09 157	0.05 114	0.21 192	0.07 96	0.25 228	0.09 118	0.20 175	0.06 103	0.09 169	0.40 217	0.43 346	0.17 138	0.10 101	0.19 150	0.14 182	0.28 220	0.88 372	0.09 196	0.15 283	0.13 137	0.14 150	0.17 157	0.12 127

Cross2Single Stereo	0.18 187	0.13 202	0.08 146	0.19 284	0.11 202	0.11 187	0.07 157	0.18 158	0.18 290	0.20 152	0.10 140	0.20 175	0.14 254	0.12 246	0.25 130	0.27 251	0.27 286	0.15 181	0.14 107	0.13 160	0.43 296	0.40 223	0.09 196	0.08 132	0.28 316	0.19 219	0.21 194	0.15 153

anonymous	0.18 187	0.08 105	0.07 117	0.06 105	0.10 177	0.09 157	0.07 157	0.21 192	0.11 171	0.22 168	0.08 99	0.22 207	0.12 219	0.11 220	0.27 150	0.31 289	0.23 224	0.17 235	0.24 203	0.13 160	0.45 314	0.59 288	0.07 137	0.09 160	0.19 211	0.13 138	0.19 173	0.22 223

S2M2_L	0.18 187	0.14 222	0.15 267	0.13 213	0.11 202	0.15 238	0.11 234	0.21 192	0.11 171	0.26 243	0.09 118	0.20 175	0.06 103	0.17 314	0.26 138	0.20 163	0.26 273	0.16 213	0.20 161	0.15 220	0.34 245	0.30 163	0.13 290	0.10 186	0.17 175	0.20 226	0.27 260	0.22 223
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 187	0.13 202	0.11 197	0.11 188	0.10 177	0.10 169	0.06 136	0.24 238	0.09 121	0.28 275	0.13 180	0.26 242	0.11 200	0.10 192	0.32 175	0.23 216	0.25 260	0.13 147	0.21 174	0.14 182	0.33 241	0.25 130	0.08 172	0.10 186	0.18 189	0.19 219	0.24 216	0.24 248

anonymousdsp2	0.18 187	0.12 181	0.09 164	0.09 157	0.08 142	0.10 169	0.07 157	0.18 158	0.09 121	0.20 152	0.50 369	0.15 132	0.07 124	0.08 144	0.37 200	0.28 261	0.17 138	0.13 147	0.23 193	0.19 270	0.20 149	0.67 315	0.11 251	0.12 227	0.14 145	0.11 115	0.18 165	0.12 127

TestStereo	0.18 187	0.17 273	0.14 260	0.15 243	0.11 202	0.16 245	0.11 234	0.25 258	0.13 220	0.30 298	0.16 208	0.26 242	0.11 200	0.08 144	0.22 97	0.15 90	0.24 243	0.13 147	0.28 228	0.13 160	0.28 220	0.18 98	0.09 196	0.14 272	0.22 244	0.16 180	0.21 194	0.19 190

CREStereo	0.18 187	0.13 202	0.11 197	0.12 202	0.10 177	0.10 169	0.06 136	0.24 238	0.10 142	0.27 255	0.14 188	0.26 242	0.12 219	0.10 192	0.32 175	0.26 242	0.26 273	0.13 147	0.22 183	0.14 182	0.36 263	0.27 140	0.08 172	0.10 186	0.18 189	0.19 219	0.24 216	0.23 235
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
PDISCO_ROB	0.18 187	0.16 259	0.16 287	0.14 224	0.12 216	0.13 212	0.13 260	0.15 133	0.12 193	0.16 125	0.16 208	0.13 116	0.10 174	0.09 169	0.25 130	0.20 163	0.20 170	0.23 327	0.18 140	0.15 220	0.24 195	0.28 145	0.08 172	0.12 227	0.22 244	0.24 266	0.39 329	0.24 248

G4	0.19 197	0.21 320	0.07 117	0.47 367	0.10 177	0.43 363	0.09 203	0.17 146	0.09 121	0.20 152	0.10 140	0.30 285	0.08 141	0.09 169	0.35 189	0.23 216	0.18 150	0.11 114	0.51 324	0.12 135	0.20 149	0.31 177	0.19 329	0.07 116	0.13 137	0.11 115	0.14 128	0.11 117

depth_test_26	0.19 197	0.12 181	0.10 179	0.08 142	0.09 155	0.08 134	0.06 136	0.30 328	0.10 142	0.35 344	0.11 158	0.40 333	0.09 157	0.11 220	0.24 118	0.22 196	0.31 327	0.15 181	0.29 238	0.14 182	0.46 323	0.36 201	0.12 275	0.09 160	0.17 175	0.17 188	0.18 165	0.21 217

AIO_test	0.19 197	0.10 139	0.07 117	0.10 167	0.07 119	0.07 108	0.06 136	0.14 128	0.10 142	0.13 121	0.07 86	0.13 116	0.05 80	0.06 120	0.78 310	0.77 409	0.12 100	0.12 128	0.19 150	0.11 123	0.19 139	1.16 410	0.09 196	0.06 104	0.12 124	0.18 200	0.11 104	0.07 67

CES	0.19 197	0.10 139	0.10 179	0.09 157	0.11 202	0.10 169	0.06 136	0.42 368	0.10 142	0.20 152	0.28 315	0.23 215	0.10 174	0.13 263	0.35 189	0.24 224	0.25 260	0.15 181	0.21 174	0.14 182	0.45 314	0.29 151	0.09 196	0.08 132	0.19 211	0.15 170	0.20 187	0.23 235

raft_robust	0.19 197	0.14 222	0.11 197	0.14 224	0.09 155	0.11 187	0.08 181	0.25 258	0.12 193	0.30 298	0.10 140	0.25 234	0.14 254	0.10 192	0.29 161	0.26 242	0.22 201	0.17 235	0.35 269	0.14 182	0.28 220	0.35 197	0.06 120	0.11 215	0.22 244	0.24 266	0.24 216	0.21 217

GMOStereo	0.19 197	0.12 181	0.10 179	0.10 167	0.09 155	0.10 169	0.09 203	0.23 223	0.12 193	0.28 275	0.10 140	0.21 189	0.13 237	0.08 144	0.37 200	0.28 261	0.21 187	0.14 163	0.23 193	0.14 182	0.26 207	0.67 315	0.06 120	0.09 160	0.23 258	0.20 226	0.24 216	0.18 171

error version	0.19 197	0.12 181	0.10 179	0.10 167	0.09 155	0.10 169	0.09 203	0.23 223	0.12 193	0.28 275	0.10 140	0.21 189	0.13 237	0.08 144	0.37 200	0.28 261	0.21 187	0.14 163	0.23 193	0.14 182	0.26 207	0.67 315	0.06 120	0.09 160	0.23 258	0.20 226	0.24 216	0.18 171

test-v	0.19 197	0.12 181	0.10 179	0.10 167	0.09 155	0.10 169	0.09 203	0.23 223	0.12 193	0.28 275	0.10 140	0.21 189	0.13 237	0.08 144	0.37 200	0.28 261	0.21 187	0.14 163	0.23 193	0.14 182	0.26 207	0.67 315	0.06 120	0.09 160	0.23 258	0.20 226	0.24 216	0.18 171

test-2	0.19 197	0.12 181	0.10 179	0.10 167	0.09 155	0.10 169	0.09 203	0.23 223	0.12 193	0.28 275	0.10 140	0.21 189	0.13 237	0.08 144	0.37 200	0.28 261	0.21 187	0.14 163	0.23 193	0.14 182	0.26 207	0.67 315	0.06 120	0.09 160	0.23 258	0.20 226	0.24 216	0.18 171

LMCR-Stereo	0.19 197	0.14 222	0.12 226	0.13 213	0.12 216	0.15 238	0.10 227	0.22 206	0.13 220	0.23 183	0.18 230	0.24 222	0.17 283	0.14 279	0.30 164	0.19 151	0.26 273	0.18 268	0.33 254	0.19 270	0.27 216	0.30 163	0.10 222	0.12 227	0.20 221	0.18 200	0.24 216	0.24 248

CREStereo++_RVC	0.19 197	0.12 181	0.11 197	0.11 188	0.12 216	0.11 187	0.09 203	0.23 223	0.12 193	0.28 275	0.14 188	0.22 207	0.19 306	0.10 192	0.26 138	0.22 196	0.24 243	0.12 128	0.22 183	0.12 135	0.34 245	0.32 181	0.07 137	0.10 186	0.20 221	0.18 200	0.62 376	0.23 235
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
PMTNet	0.19 197	0.15 246	0.12 226	0.14 224	0.12 216	0.09 157	0.09 203	0.22 206	0.10 142	0.29 292	0.11 158	0.25 234	0.09 157	0.09 169	0.41 222	0.27 251	0.24 243	0.13 147	0.28 228	0.14 182	0.36 263	0.30 163	0.09 196	0.08 132	0.23 258	0.20 226	0.23 210	0.26 267

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 197	0.18 294	0.18 305	0.17 262	0.21 316	0.16 245	0.27 337	0.19 166	0.24 325	0.22 168	0.20 247	0.27 254	0.13 237	0.19 332	0.35 189	0.17 120	0.20 170	0.16 213	0.19 150	0.13 160	0.17 120	0.19 106	0.11 251	0.12 227	0.18 189	0.23 256	0.19 173	0.22 223
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.19 197	0.14 222	0.12 226	0.15 243	0.11 202	0.16 245	0.12 246	0.25 258	0.12 193	0.25 228	0.17 220	0.20 175	0.22 318	0.09 169	0.42 226	0.17 120	0.22 201	0.16 213	0.30 244	0.13 160	0.26 207	0.17 91	0.10 222	0.13 251	0.20 221	0.18 200	0.26 244	0.21 217

DN-CSS_ROB	0.19 197	0.14 222	0.16 287	0.14 224	0.14 254	0.12 201	0.10 227	0.25 258	0.13 220	0.27 255	0.26 304	0.26 242	0.18 298	0.09 169	0.33 181	0.16 107	0.20 170	0.15 181	0.41 290	0.14 182	0.30 230	0.23 120	0.10 222	0.15 283	0.17 175	0.16 180	0.22 205	0.18 171

LGCAT	0.20 212	0.12 181	0.10 179	0.09 157	0.09 155	0.11 187	0.07 157	0.21 192	0.29 351	0.23 183	0.12 171	0.19 166	0.10 174	0.08 144	0.43 231	0.52 364	0.24 243	0.14 163	0.21 174	0.13 160	0.37 272	0.82 358	0.11 251	0.09 160	0.15 163	0.16 180	0.18 165	0.16 160

HLF11	0.20 212	0.15 246	0.12 226	0.14 224	0.10 177	0.13 212	0.08 181	0.36 353	0.12 193	0.24 209	0.15 195	0.21 189	0.09 157	0.10 192	0.93 328	0.18 133	0.23 224	0.17 235	0.41 290	0.14 182	0.20 149	0.27 140	0.10 222	0.11 215	0.19 211	0.20 226	0.19 173	0.20 202

HUF	0.20 212	0.09 121	0.07 117	0.08 142	0.08 142	0.08 134	0.06 136	0.15 133	0.08 105	0.18 140	0.07 86	0.12 110	0.07 124	0.06 120	0.96 335	0.80 413	0.19 162	0.15 181	0.28 228	0.14 182	0.22 173	0.82 358	0.10 222	0.26 352	0.11 113	0.08 66	0.11 104	0.08 86

castereo++	0.20 212	0.11 165	0.09 164	0.12 202	0.09 155	0.10 169	0.07 157	0.22 206	0.13 220	0.27 255	0.11 158	0.27 254	0.10 174	0.08 144	0.43 231	0.35 311	0.24 243	0.15 181	0.26 216	0.13 160	0.44 303	0.55 270	0.08 172	0.11 215	0.18 189	0.20 226	0.36 316	0.19 190

castereo	0.20 212	0.12 181	0.11 197	0.10 167	0.10 177	0.11 187	0.07 157	0.22 206	0.13 220	0.26 243	0.14 188	0.24 222	0.09 157	0.08 144	0.52 270	0.29 277	0.25 260	0.14 163	0.28 228	0.13 160	0.46 323	0.59 288	0.07 137	0.10 186	0.20 221	0.20 226	0.19 173	0.20 202

test_for_model	0.20 212	0.10 139	0.07 117	0.08 142	0.10 177	0.07 108	0.05 114	0.20 171	0.11 171	0.25 228	0.09 118	0.26 242	0.07 124	0.10 192	0.23 103	0.28 261	1.43 419	0.15 181	0.24 203	0.14 182	0.44 303	0.29 151	0.07 137	0.08 132	0.14 145	0.14 150	0.16 142	0.18 171

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 212	0.10 139	0.07 117	0.08 142	0.10 177	0.07 108	0.05 114	0.20 171	0.11 171	0.25 228	0.09 118	0.26 242	0.07 124	0.10 192	0.23 103	0.28 261	1.43 419	0.15 181	0.24 203	0.14 182	0.44 303	0.29 151	0.07 137	0.08 132	0.14 145	0.14 150	0.16 142	0.18 171

testlalala	0.20 212	0.10 139	0.07 117	0.08 142	0.10 177	0.07 108	0.05 114	0.20 171	0.11 171	0.25 228	0.09 118	0.26 242	0.07 124	0.10 192	0.23 103	0.28 261	1.43 419	0.15 181	0.24 203	0.14 182	0.44 303	0.29 151	0.07 137	0.08 132	0.14 145	0.14 150	0.16 142	0.18 171

GCAPDPT-zeroshot	0.20 212	0.10 139	0.07 117	0.08 142	0.10 177	0.07 108	0.05 114	0.20 171	0.11 171	0.25 228	0.09 118	0.26 242	0.07 124	0.10 192	0.23 103	0.28 261	1.43 419	0.15 181	0.24 203	0.14 182	0.44 303	0.29 151	0.07 137	0.08 132	0.14 145	0.14 150	0.16 142	0.18 171

GCAP-Stereo	0.20 212	0.10 139	0.07 117	0.08 142	0.10 177	0.07 108	0.05 114	0.20 171	0.11 171	0.25 228	0.09 118	0.26 242	0.07 124	0.10 192	0.23 103	0.28 261	1.43 419	0.15 181	0.24 203	0.14 182	0.44 303	0.29 151	0.07 137	0.08 132	0.14 145	0.14 150	0.16 142	0.18 171

dd	0.20 212	0.17 273	0.10 179	0.35 353	0.13 237	0.25 319	0.12 246	0.22 206	0.10 142	0.22 168	0.11 158	0.38 327	0.10 174	0.09 169	0.40 217	0.18 133	0.29 312	0.15 181	0.36 278	0.14 182	0.20 149	0.17 91	0.09 196	0.13 251	0.22 244	0.17 188	0.26 244	0.20 202

GLC_STEREO	0.20 212	0.15 246	0.16 287	0.15 243	0.14 254	0.14 221	0.12 246	0.26 274	0.10 142	0.28 275	0.19 239	0.20 175	0.10 174	0.11 220	0.51 269	0.20 163	0.28 299	0.15 181	0.26 216	0.15 220	0.38 279	0.30 163	0.09 196	0.11 215	0.20 221	0.14 150	0.30 286	0.18 171

TANstereo	0.20 212	0.12 181	0.11 197	0.14 224	0.13 237	0.14 221	0.08 181	0.17 146	0.11 171	0.24 209	0.13 180	0.16 144	0.12 219	0.13 263	0.30 164	0.29 277	0.26 273	0.25 342	0.34 259	0.23 301	0.34 245	0.32 181	0.29 367	0.10 186	0.14 145	0.17 188	0.36 316	0.19 190

XX-TBD	0.20 212	0.12 181	0.11 197	0.14 224	0.13 237	0.14 221	0.08 181	0.17 146	0.11 171	0.24 209	0.13 180	0.16 144	0.12 219	0.13 263	0.30 164	0.29 277	0.26 273	0.25 342	0.34 259	0.23 301	0.34 245	0.32 181	0.29 367	0.10 186	0.14 145	0.17 188	0.36 316	0.19 190

STTStereo	0.20 212	0.19 311	0.21 327	0.18 275	0.20 312	0.17 258	0.27 337	0.18 158	0.19 297	0.20 152	0.19 239	0.24 222	0.15 264	0.17 314	0.44 235	0.18 133	0.20 170	0.19 286	0.19 150	0.14 182	0.18 129	0.20 108	0.11 251	0.13 251	0.19 211	0.21 240	0.20 187	0.26 267

BEATNet_4x	0.20 212	0.14 222	0.12 226	0.13 213	0.13 237	0.12 201	0.12 246	0.20 171	0.14 238	0.27 255	0.14 188	0.22 207	0.14 254	0.11 220	0.45 242	0.21 180	0.23 224	0.21 306	0.20 161	0.13 160	0.33 241	0.48 251	0.10 222	0.13 251	0.18 189	0.18 200	0.27 260	0.24 248

iResNetv2_ROB	0.20 212	0.14 222	0.11 197	0.17 262	0.13 237	0.17 258	0.11 234	0.26 274	0.12 193	0.26 243	0.20 247	0.28 264	0.20 310	0.10 192	0.49 257	0.16 107	0.21 187	0.15 181	0.36 278	0.15 220	0.36 263	0.20 108	0.12 275	0.16 297	0.20 221	0.18 200	0.30 286	0.19 190

DLCB_ROB	0.20 212	0.17 273	0.17 295	0.14 224	0.15 272	0.14 221	0.14 262	0.21 192	0.16 271	0.23 183	0.23 284	0.25 234	0.18 298	0.15 295	0.24 118	0.18 133	0.22 201	0.18 268	0.19 150	0.15 220	0.26 207	0.24 125	0.13 290	0.16 297	0.37 359	0.25 280	0.25 231	0.20 202

ManiGeoR	0.21 230	0.16 259	0.12 226	0.17 262	0.12 216	0.14 221	0.09 203	0.27 297	0.15 253	0.25 228	0.18 230	0.25 234	0.09 157	0.09 169	0.96 335	0.19 151	0.22 201	0.16 213	0.35 269	0.14 182	0.24 195	0.29 151	0.10 222	0.13 251	0.20 221	0.21 240	0.20 187	0.19 190

HLf10	0.21 230	0.16 259	0.12 226	0.17 262	0.12 216	0.14 221	0.09 203	0.27 297	0.15 253	0.25 228	0.18 230	0.25 234	0.09 157	0.09 169	0.96 335	0.19 151	0.22 201	0.16 213	0.35 269	0.14 182	0.24 195	0.29 151	0.10 222	0.13 251	0.20 221	0.21 240	0.20 187	0.19 190

test-3	0.21 230	0.11 165	0.10 179	0.11 188	0.12 216	0.10 169	0.08 181	0.25 258	0.10 142	0.27 255	0.11 158	0.30 285	0.11 200	0.09 169	0.50 264	0.39 328	0.23 224	0.15 181	0.47 306	0.15 220	0.34 245	0.65 302	0.07 137	0.10 186	0.17 175	0.14 150	0.25 231	0.23 235

test_1	0.21 230	0.11 165	0.10 179	0.11 188	0.12 216	0.10 169	0.08 181	0.25 258	0.10 142	0.27 255	0.11 158	0.30 285	0.11 200	0.08 144	0.50 264	0.39 328	0.23 224	0.15 181	0.47 306	0.15 220	0.34 245	0.65 302	0.07 137	0.10 186	0.17 175	0.14 150	0.25 231	0.23 235

AACVNet	0.21 230	0.18 294	0.15 267	0.19 284	0.19 305	0.19 278	0.14 262	0.23 223	0.15 253	0.25 228	0.23 284	0.21 189	0.13 237	0.13 263	0.57 282	0.19 151	0.25 260	0.18 268	0.25 212	0.18 264	0.23 180	0.24 125	0.14 300	0.15 283	0.23 258	0.21 240	0.25 231	0.25 260

sAnonymous2	0.21 230	0.14 222	0.13 246	0.12 202	0.12 216	0.14 221	0.12 246	0.28 311	0.16 271	0.23 183	0.20 247	0.20 175	0.15 264	0.08 144	0.31 171	0.27 251	0.25 260	0.22 316	0.40 286	0.21 284	0.35 255	0.42 229	0.09 196	0.13 251	0.23 258	0.24 266	0.23 210	0.24 248

CroCo_RVC	0.21 230	0.14 222	0.13 246	0.12 202	0.12 216	0.14 221	0.12 246	0.28 311	0.16 271	0.23 183	0.20 247	0.20 175	0.15 264	0.08 144	0.31 171	0.27 251	0.25 260	0.22 316	0.40 286	0.21 284	0.35 255	0.42 229	0.09 196	0.13 251	0.23 258	0.24 266	0.23 210	0.24 248

CFNet_pseudo	0.21 230	0.16 259	0.16 287	0.19 284	0.16 283	0.17 258	0.13 260	0.24 238	0.15 253	0.28 275	0.22 274	0.23 215	0.20 310	0.12 246	0.65 296	0.18 133	0.20 170	0.17 235	0.31 249	0.13 160	0.21 163	0.21 112	0.12 275	0.13 251	0.20 221	0.20 226	0.25 231	0.26 267

ADLNet	0.21 230	0.18 294	0.12 226	0.16 252	0.14 254	0.19 278	0.15 271	0.20 171	0.11 171	0.17 133	0.15 195	0.34 308	0.14 254	0.32 369	1.10 348	0.16 107	0.20 170	0.14 163	0.18 140	0.14 182	0.17 120	0.22 116	0.15 310	0.09 160	0.18 189	0.19 219	0.19 173	0.18 171

psm_up	0.21 230	0.17 273	0.19 314	0.20 291	0.17 289	0.20 286	0.15 271	0.26 274	0.23 321	0.22 168	0.18 230	0.23 215	0.20 310	0.16 303	0.36 198	0.19 151	0.24 243	0.18 268	0.30 244	0.17 254	0.23 180	0.21 112	0.12 275	0.21 332	0.24 278	0.27 297	0.26 244	0.25 260

AF-Net	0.21 230	0.18 294	0.18 305	0.18 275	0.22 322	0.20 286	0.24 317	0.24 238	0.21 307	0.19 147	0.25 296	0.27 254	0.16 273	0.14 279	0.37 200	0.20 163	0.18 150	0.17 235	0.23 193	0.15 220	0.18 129	0.26 136	0.17 317	0.14 272	0.20 221	0.22 249	0.29 277	0.22 223

Nwc_Net	0.21 230	0.18 294	0.18 305	0.18 275	0.22 322	0.20 286	0.24 317	0.24 238	0.21 307	0.19 147	0.25 296	0.27 254	0.16 273	0.14 279	0.37 200	0.20 163	0.18 150	0.17 235	0.23 193	0.15 220	0.18 129	0.26 136	0.17 317	0.14 272	0.20 221	0.22 249	0.29 277	0.22 223

AE-Stereo	0.22 242	0.14 222	0.14 260	0.16 252	0.13 237	0.12 201	0.09 203	0.23 223	0.15 253	0.27 255	0.12 171	0.29 274	0.13 237	0.09 169	0.30 164	0.29 277	0.28 299	0.19 286	0.30 244	0.22 294	0.35 255	0.77 347	0.08 172	0.15 283	0.23 258	0.24 266	0.26 244	0.20 202

MIPNet	0.22 242	0.15 246	0.11 197	0.11 188	0.12 216	0.12 201	0.08 181	0.24 238	0.10 142	0.27 255	0.24 289	0.23 215	0.14 254	0.11 220	0.93 328	0.21 180	0.23 224	0.17 235	0.31 249	0.20 276	0.22 173	0.44 240	0.07 137	0.12 227	0.24 278	0.29 311	0.27 260	0.20 202

test_3	0.22 242	0.12 181	0.12 226	0.11 188	0.12 216	0.10 169	0.08 181	0.25 258	0.12 193	0.28 275	0.12 171	0.31 296	0.15 264	0.08 144	0.53 271	0.40 334	0.23 224	0.15 181	0.47 306	0.16 243	0.36 263	0.65 302	0.06 120	0.12 227	0.20 221	0.19 219	0.27 260	0.25 260

APVNet	0.22 242	0.18 294	0.15 267	0.17 262	0.20 312	0.20 286	0.18 288	0.24 238	0.15 253	0.18 140	0.21 258	0.21 189	0.12 219	0.17 314	0.45 242	0.25 232	0.28 299	0.21 306	0.34 259	0.21 284	0.24 195	0.33 187	0.11 251	0.18 318	0.22 244	0.18 200	0.30 286	0.23 235

CFNet_RVC	0.22 242	0.18 294	0.15 267	0.18 275	0.17 289	0.19 278	0.12 246	0.21 192	0.13 220	0.23 183	0.21 258	0.25 234	0.13 237	0.13 263	0.93 328	0.20 163	0.23 224	0.17 235	0.27 220	0.16 243	0.25 205	0.22 116	0.10 222	0.14 272	0.23 258	0.21 240	0.25 231	0.23 235

HSM	0.22 242	0.17 273	0.15 267	0.18 275	0.18 297	0.16 245	0.14 262	0.26 274	0.14 238	0.25 228	0.22 274	0.24 222	0.18 298	0.11 220	0.67 300	0.18 133	0.26 273	0.16 213	0.27 220	0.17 254	0.30 230	0.23 120	0.10 222	0.14 272	0.23 258	0.23 256	0.27 260	0.25 260

G2	0.23 248	0.30 360	0.07 117	0.78 388	0.10 177	0.72 386	0.12 246	0.19 166	0.08 105	0.23 183	0.11 158	0.33 304	0.07 124	0.11 220	0.36 198	0.23 216	0.24 243	0.12 128	0.56 341	0.13 160	0.19 139	0.28 145	0.33 379	0.08 132	0.12 124	0.11 115	0.13 120	0.11 117

DNSM	0.23 248	0.16 259	0.12 226	0.11 188	0.10 177	0.18 268	0.08 181	0.25 258	0.12 193	0.27 255	0.10 140	0.32 301	0.10 174	0.16 303	0.40 217	0.30 283	0.28 299	0.17 235	0.35 269	0.16 243	0.49 334	0.90 379	0.09 196	0.09 160	0.23 258	0.17 188	0.29 277	0.24 248

TestStereo_HL2	0.23 248	0.16 259	0.13 246	0.15 243	0.12 216	0.15 238	0.11 234	0.24 238	0.15 253	0.29 292	0.21 258	0.28 264	0.13 237	0.11 220	1.12 349	0.20 163	0.23 224	0.17 235	0.35 269	0.15 220	0.29 227	0.35 197	0.10 222	0.13 251	0.22 244	0.24 266	0.26 244	0.26 267

DNS	0.23 248	0.17 273	0.11 197	0.11 188	0.10 177	0.17 258	0.07 157	0.25 258	0.12 193	0.27 255	0.10 140	0.35 317	0.10 174	0.13 263	0.45 242	0.33 305	0.28 299	0.16 213	0.36 278	0.18 264	0.49 334	0.91 383	0.09 196	0.09 160	0.21 238	0.17 188	0.30 286	0.23 235

MyStereo04	0.23 248	0.18 294	0.18 305	0.14 224	0.14 254	0.13 212	0.11 234	0.28 311	0.22 313	0.32 314	0.20 247	0.30 285	0.14 254	0.08 144	0.31 171	0.24 224	0.22 201	0.18 268	0.55 339	0.23 301	0.38 279	0.37 208	0.12 275	0.17 307	0.28 316	0.30 319	0.31 296	0.22 223

LoS	0.23 248	0.15 246	0.11 197	0.13 213	0.14 254	0.13 212	0.08 181	0.60 393	0.11 171	0.37 358	0.38 342	0.36 320	0.14 254	0.11 220	0.32 175	0.26 242	0.26 273	0.16 213	0.27 220	0.16 243	0.43 296	0.37 208	0.10 222	0.10 186	0.26 296	0.19 219	0.25 231	0.28 283
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 248	0.12 181	0.12 226	0.10 167	0.10 177	0.10 169	0.08 181	0.22 206	0.09 121	0.24 209	0.15 195	0.21 189	0.09 157	0.11 220	1.84 390	0.19 151	0.21 187	0.16 213	0.24 203	0.15 220	0.21 163	0.37 208	0.07 137	0.12 227	0.18 189	0.22 249	0.24 216	0.14 143

AnonymousM	0.23 248	0.09 121	0.07 117	0.09 157	0.07 119	0.08 134	0.06 136	0.20 171	0.09 121	0.23 183	0.19 239	0.16 144	0.07 124	0.11 220	0.27 150	0.24 224	0.24 243	0.14 163	0.21 174	0.16 243	0.32 238	0.45 244	0.08 172	0.09 160	0.11 113	0.20 226	0.66 383	1.40 405

ICVP	0.23 248	0.18 294	0.21 327	0.18 275	0.17 289	0.18 268	0.15 271	0.22 206	0.17 280	0.24 209	0.21 258	0.24 222	0.18 298	0.12 246	0.43 231	0.24 224	0.25 260	0.24 334	0.26 216	0.21 284	0.31 235	0.52 259	0.26 350	0.17 307	0.24 278	0.26 290	0.25 231	0.24 248
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 248	0.16 259	0.13 246	0.19 284	0.14 254	0.12 201	0.09 203	0.24 238	0.12 193	0.29 292	0.16 208	0.27 254	0.16 273	0.10 192	0.24 118	0.26 242	0.26 273	0.13 147	0.30 244	0.12 135	0.50 337	0.38 215	0.08 172	0.11 215	0.26 296	0.28 304	0.66 383	0.46 342

sCroCo_RVC	0.23 248	0.13 202	0.12 226	0.11 188	0.10 177	0.14 221	0.09 203	0.24 238	0.19 297	0.24 209	0.16 208	0.20 175	0.20 310	0.09 169	0.33 181	0.36 318	0.28 299	0.22 316	0.35 269	0.21 284	0.48 331	0.66 309	0.10 222	0.16 297	0.23 258	0.21 240	0.29 277	0.23 235

GES	0.23 248	0.16 259	0.12 226	0.14 224	0.15 272	0.19 278	0.15 271	0.25 258	0.14 238	0.26 243	0.18 230	0.22 207	0.14 254	0.17 314	0.56 278	0.22 196	0.27 286	0.19 286	0.53 331	0.20 276	0.35 255	0.37 208	0.13 290	0.15 283	0.20 221	0.17 188	0.27 260	0.43 336

FADNet-RVC-Resample	0.23 248	0.16 259	0.18 305	0.17 262	0.16 283	0.16 245	0.16 280	0.24 238	0.18 290	0.26 243	0.18 230	0.27 254	0.17 283	0.16 303	0.81 314	0.18 133	0.21 187	0.23 327	0.26 216	0.25 316	0.23 180	0.39 221	0.13 290	0.21 332	0.22 244	0.22 249	0.19 173	0.22 223

RP	0.23 248	0.20 316	0.23 340	0.22 304	0.21 316	0.22 302	0.25 326	0.24 238	0.23 321	0.17 133	0.24 289	0.25 234	0.19 306	0.16 303	0.55 276	0.18 133	0.21 187	0.16 213	0.22 183	0.16 243	0.18 129	0.33 187	0.14 300	0.17 307	0.23 258	0.23 256	0.31 296	0.26 267

HLf8	0.24 262	0.17 273	0.12 226	0.16 252	0.13 237	0.14 221	0.10 227	0.31 333	0.14 238	0.26 243	0.19 239	0.26 242	0.12 219	0.10 192	1.21 356	0.20 163	0.23 224	0.17 235	0.45 301	0.15 220	0.33 241	0.37 208	0.10 222	0.14 272	0.21 238	0.23 256	0.26 244	0.23 235

GGDA	0.24 262	0.15 246	0.13 246	0.14 224	0.12 216	0.16 245	0.11 234	0.24 238	0.15 253	0.30 298	0.21 258	0.28 264	0.13 237	0.10 192	1.26 364	0.20 163	0.23 224	0.16 213	0.34 259	0.14 182	0.30 230	0.34 193	0.10 222	0.13 251	0.22 244	0.25 280	0.26 244	0.25 260

UDGNet	0.24 262	0.20 316	0.15 267	0.36 355	0.31 358	0.32 346	0.29 346	0.22 206	0.15 253	0.21 159	0.21 258	0.21 189	0.08 141	0.51 389	0.25 130	0.17 120	0.22 201	0.17 235	0.27 220	0.15 220	0.28 220	0.38 215	0.31 375	0.11 215	0.24 278	0.23 256	0.22 205	0.20 202

SACVNet	0.24 262	0.20 316	0.19 314	0.21 299	0.19 305	0.19 278	0.20 297	0.26 274	0.22 313	0.25 228	0.22 274	0.21 189	0.12 219	0.17 314	0.48 256	0.22 196	0.26 273	0.21 306	0.32 253	0.20 276	0.29 227	0.41 226	0.15 310	0.18 318	0.28 316	0.26 290	0.30 286	0.26 267

FADNet-RVC	0.24 262	0.17 273	0.15 267	0.21 299	0.17 289	0.17 258	0.21 302	0.26 274	0.14 238	0.25 228	0.21 258	0.28 264	0.17 283	0.14 279	0.98 340	0.22 196	0.23 224	0.17 235	0.36 278	0.22 294	0.24 195	0.30 163	0.14 300	0.17 307	0.25 291	0.23 256	0.21 194	0.24 248

UCFNet_RVC	0.24 262	0.25 342	0.17 295	0.21 299	0.20 312	0.20 286	0.15 271	0.23 223	0.16 271	0.26 243	0.20 247	0.35 317	0.17 283	0.13 263	0.87 320	0.19 151	0.22 201	0.18 268	0.33 254	0.17 254	0.27 216	0.24 125	0.17 317	0.15 283	0.27 304	0.23 256	0.24 216	0.29 287

DeepPruner_ROB	0.24 262	0.17 273	0.17 295	0.17 262	0.17 289	0.16 245	0.24 317	0.22 206	0.17 280	0.26 243	0.26 304	0.21 189	0.18 298	0.12 246	0.64 292	0.21 180	0.24 243	0.21 306	0.29 238	0.16 243	0.44 303	0.36 201	0.14 300	0.16 297	0.22 244	0.30 319	0.27 260	0.23 235

PS-NSSS	0.24 262	0.26 348	0.21 327	0.31 343	0.22 322	0.26 325	0.23 312	0.27 297	0.15 253	0.28 275	0.21 258	0.55 352	0.15 264	0.16 303	0.35 189	0.16 107	0.19 162	0.17 235	0.36 278	0.15 220	0.17 120	0.14 77	0.22 343	0.16 297	0.24 278	0.24 266	0.28 274	0.27 279

PWCDC_ROB	0.24 262	0.10 139	0.13 246	0.10 167	0.18 297	0.12 201	0.16 280	0.12 115	0.38 367	0.11 111	0.25 296	0.15 132	0.82 381	0.28 358	0.92 326	0.21 180	0.17 138	0.18 268	0.18 140	0.17 254	0.23 180	0.46 245	0.20 332	0.17 307	0.12 124	0.21 240	0.15 136	0.26 267

TestStereo_HLe17	0.25 271	0.18 294	0.13 246	0.19 284	0.14 254	0.15 238	0.11 234	0.36 353	0.17 280	0.28 275	0.19 239	0.27 254	0.12 219	0.09 169	1.36 369	0.20 163	0.22 201	0.16 213	0.35 269	0.14 182	0.34 245	0.42 229	0.10 222	0.15 283	0.23 258	0.24 266	0.25 231	0.22 223

Any-RAFT	0.25 271	0.13 202	0.17 295	0.16 252	0.14 254	0.15 238	0.11 234	0.25 258	0.14 238	0.28 275	0.34 329	0.29 274	0.11 200	0.12 246	0.35 189	0.26 242	0.28 299	0.17 235	0.52 328	0.16 243	0.63 367	0.49 254	0.10 222	0.11 215	0.28 316	0.33 337	0.26 244	0.41 331

GEStereo_RVC	0.25 271	0.19 311	0.15 267	0.18 275	0.17 289	0.19 278	0.18 288	0.26 274	0.17 280	0.27 255	0.20 247	0.28 264	0.17 283	0.12 246	0.34 186	0.27 251	0.28 299	0.24 334	0.47 306	0.22 294	0.34 245	0.66 309	0.11 251	0.18 318	0.25 291	0.22 249	0.26 244	0.32 298

stereogan	0.25 271	0.22 323	0.22 335	0.23 310	0.26 344	0.25 319	0.23 312	0.26 274	0.24 325	0.20 152	0.23 284	0.31 296	0.23 319	0.17 314	0.38 212	0.21 180	0.22 201	0.19 286	0.28 228	0.20 276	0.23 180	0.46 245	0.17 317	0.18 318	0.22 244	0.24 266	0.37 323	0.27 279

R-Stereo Train	0.25 271	0.14 222	0.14 260	0.15 243	0.13 237	0.18 268	0.07 157	0.24 238	0.15 253	0.32 314	0.25 296	0.28 264	0.13 237	0.14 279	0.71 302	0.32 293	0.29 312	0.20 297	0.47 306	0.20 276	0.48 331	0.65 302	0.10 222	0.12 227	0.24 278	0.25 280	0.23 210	0.28 283

RAFT-Stereo	0.25 271	0.14 222	0.14 260	0.15 243	0.13 237	0.18 268	0.07 157	0.24 238	0.15 253	0.32 314	0.25 296	0.28 264	0.13 237	0.14 279	0.71 302	0.32 293	0.29 312	0.20 297	0.47 306	0.20 276	0.48 331	0.65 302	0.10 222	0.12 227	0.24 278	0.25 280	0.23 210	0.28 283
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 271	0.16 259	0.16 287	0.25 323	0.19 305	0.21 296	0.18 288	0.30 328	0.16 271	0.31 309	0.31 322	0.34 308	0.25 328	0.11 220	0.32 175	0.25 232	0.26 273	0.17 235	0.54 335	0.16 243	0.37 272	0.38 215	0.14 300	0.19 326	0.25 291	0.23 256	0.27 260	0.26 267

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 278	0.19 311	0.08 146	0.21 299	0.21 316	0.28 332	0.17 285	0.25 258	0.14 238	0.42 382	0.26 304	0.44 340	0.09 157	0.11 220	0.37 200	0.30 283	0.25 260	0.16 213	0.31 249	0.17 254	0.42 291	0.87 370	0.08 172	0.09 160	0.21 238	0.18 200	0.27 260	0.50 344

Reg-Stereo(zero)	0.26 278	0.13 202	0.15 267	0.13 213	0.12 216	0.14 221	0.14 262	0.32 341	0.15 253	0.33 326	0.56 380	0.30 285	0.12 219	0.18 327	0.28 157	0.32 293	0.30 319	0.16 213	0.42 293	0.18 264	0.35 255	0.76 340	0.13 290	0.11 215	0.20 221	0.25 280	0.40 333	0.37 312

FLISNet	0.26 278	0.13 202	0.15 267	0.13 213	0.12 216	0.14 221	0.14 262	0.32 341	0.15 253	0.33 326	0.56 380	0.30 285	0.12 219	0.18 327	0.28 157	0.32 293	0.30 319	0.16 213	0.42 293	0.18 264	0.35 255	0.76 340	0.13 290	0.11 215	0.20 221	0.25 280	0.40 333	0.37 312

CASS	0.26 278	0.18 294	0.17 295	0.21 299	0.18 297	0.22 302	0.26 333	0.28 311	0.20 303	0.33 326	0.24 289	0.28 264	0.18 298	0.12 246	0.37 200	0.24 224	0.39 361	0.20 297	0.44 298	0.17 254	0.58 356	0.48 251	0.11 251	0.14 272	0.32 339	0.22 249	0.32 302	0.33 301
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 278	0.19 311	0.15 267	0.23 310	0.16 283	0.21 296	0.23 312	0.28 311	0.17 280	0.27 255	0.28 315	0.26 242	0.19 306	0.15 295	0.98 340	0.22 196	0.21 187	0.20 297	0.43 296	0.26 327	0.28 220	0.31 177	0.14 300	0.15 283	0.28 316	0.27 297	0.24 216	0.27 279

NCC-stereo	0.26 278	0.22 323	0.22 335	0.22 304	0.24 332	0.23 309	0.28 342	0.26 274	0.28 345	0.18 140	0.26 304	0.29 274	0.27 332	0.17 314	0.56 278	0.23 216	0.23 224	0.24 334	0.28 228	0.21 284	0.23 180	0.32 181	0.20 332	0.17 307	0.27 304	0.29 311	0.33 305	0.30 291

Abc-Net	0.26 278	0.22 323	0.22 335	0.22 304	0.24 332	0.23 309	0.28 342	0.26 274	0.28 345	0.18 140	0.26 304	0.29 274	0.27 332	0.17 314	0.56 278	0.23 216	0.23 224	0.24 334	0.28 228	0.21 284	0.23 180	0.32 181	0.20 332	0.17 307	0.27 304	0.29 311	0.33 305	0.30 291
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
G3	0.27 285	0.37 374	0.11 197	0.83 390	0.15 272	0.75 388	0.15 271	0.24 238	0.13 220	0.29 292	0.12 171	0.43 338	0.11 200	0.17 314	0.38 212	0.22 196	0.23 224	0.14 163	0.67 356	0.14 182	0.23 180	0.30 163	0.45 394	0.10 186	0.15 163	0.12 127	0.14 128	0.13 133

GOStereo-base	0.27 285	0.39 378	0.09 164	0.94 394	0.14 254	0.88 393	0.17 285	0.26 274	0.12 193	0.27 255	0.12 171	0.47 343	0.08 141	0.17 314	0.35 189	0.22 196	0.26 273	0.14 163	0.63 350	0.12 135	0.20 149	0.30 163	0.40 386	0.08 132	0.12 124	0.10 106	0.13 120	0.09 100

TestStereo-Hl	0.27 285	0.16 259	0.16 287	0.14 224	0.14 254	0.19 278	0.14 262	0.27 297	0.19 297	0.32 314	0.24 289	0.34 308	0.16 273	0.10 192	1.05 345	0.23 216	0.24 243	0.19 286	0.48 314	0.17 254	0.32 238	0.51 256	0.10 222	0.16 297	0.22 244	0.27 297	0.34 309	0.38 317

EGLCR-Stereo	0.27 285	0.12 181	0.11 197	0.11 188	0.12 216	0.13 212	0.06 136	0.23 223	0.14 238	0.27 255	0.18 230	0.24 222	0.09 157	0.10 192	0.35 189	0.38 324	0.24 243	0.16 213	0.31 249	0.21 284	0.37 272	1.30 417	0.11 251	0.30 365	0.17 175	0.26 290	0.93 404	0.25 260

IPLGR	0.27 285	0.16 259	0.14 260	0.15 243	0.15 272	0.13 212	0.09 203	0.24 238	0.13 220	0.28 275	0.25 296	0.24 222	0.12 219	0.11 220	1.85 392	0.20 163	0.23 224	0.18 268	0.35 269	0.21 284	0.28 220	0.56 279	0.07 137	0.13 251	0.25 291	0.27 297	0.29 277	0.21 217

cross-raft	0.27 285	0.15 246	0.13 246	0.14 224	0.14 254	0.17 258	0.10 227	0.27 297	0.15 253	0.30 298	0.22 274	0.28 264	0.10 174	0.14 279	0.42 226	0.42 341	0.27 286	0.17 235	0.57 342	0.26 327	0.62 366	0.94 387	0.09 196	0.12 227	0.29 325	0.27 297	0.26 244	0.31 296

pcwnet_v2	0.27 285	0.17 273	0.18 305	0.22 304	0.19 305	0.22 302	0.18 288	0.25 258	0.18 290	0.30 298	0.24 289	0.33 304	0.29 336	0.18 327	0.90 322	0.22 196	0.24 243	0.19 286	0.38 283	0.16 243	0.28 220	0.31 177	0.17 317	0.16 297	0.26 296	0.26 290	0.30 286	0.39 319

MSMDNet	0.27 285	0.14 222	0.12 226	0.13 213	0.15 272	0.16 245	0.12 246	0.26 274	0.14 238	0.31 309	0.21 258	0.27 254	0.29 336	0.15 295	0.44 235	0.51 362	0.28 299	0.18 268	0.54 335	0.28 339	0.58 356	0.84 365	0.10 222	0.12 227	0.26 296	0.25 280	0.26 244	0.29 287

PA-Net	0.27 285	0.27 351	0.29 364	0.18 275	0.26 344	0.21 296	0.27 337	0.26 274	0.25 332	0.22 168	0.21 258	0.22 207	0.24 326	0.29 359	0.62 290	0.25 232	0.18 150	0.23 327	0.20 161	0.22 294	0.20 149	0.36 201	0.17 317	0.20 328	0.24 278	0.44 361	0.24 216	0.55 349
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 285	0.17 273	0.15 267	0.23 310	0.19 305	0.26 325	0.28 342	0.20 171	0.15 253	0.22 168	0.20 247	0.18 157	0.11 200	0.39 379	1.91 401	0.21 180	0.24 243	0.20 297	0.22 183	0.14 182	0.19 139	0.18 98	0.26 350	0.14 272	0.22 244	0.18 200	0.19 173	0.18 171

NCCL2	0.27 285	0.24 337	0.23 340	0.19 284	0.20 312	0.18 268	0.19 296	0.26 274	0.23 321	0.29 292	0.22 274	0.28 264	0.17 283	0.15 295	0.68 301	0.25 232	0.25 260	0.22 316	0.27 220	0.22 294	0.34 245	0.44 240	0.19 329	0.22 339	0.34 346	0.34 339	0.36 316	0.36 307

gcap_with_dpt	0.28 296	0.17 273	0.11 197	0.20 291	0.13 237	0.16 245	0.09 203	0.26 274	0.14 238	0.30 298	0.16 208	0.36 320	0.15 264	0.14 279	0.94 331	0.61 390	0.31 327	0.23 327	0.33 254	0.26 327	0.42 291	0.68 322	0.10 222	0.12 227	0.23 258	0.18 200	0.28 274	0.39 319

GCAP-BAT	0.28 296	0.17 273	0.11 197	0.20 291	0.13 237	0.16 245	0.09 203	0.26 274	0.14 238	0.30 298	0.16 208	0.36 320	0.15 264	0.14 279	0.94 331	0.61 390	0.31 327	0.23 327	0.33 254	0.26 327	0.42 291	0.68 322	0.10 222	0.12 227	0.23 258	0.18 200	0.28 274	0.39 319

GANet-ADL	0.28 296	0.18 294	0.16 287	0.20 291	0.19 305	0.23 309	0.20 297	0.26 274	0.16 271	0.34 331	0.35 331	0.30 285	0.17 283	0.21 341	0.45 242	0.29 277	0.31 327	0.19 286	0.49 318	0.28 339	0.41 287	0.77 347	0.13 290	0.15 283	0.24 278	0.30 319	0.34 309	0.30 291

RGC	0.28 296	0.25 342	0.29 364	0.25 323	0.27 351	0.28 332	0.21 302	0.28 311	0.31 358	0.22 168	0.31 322	0.29 274	0.32 339	0.21 341	0.59 286	0.25 232	0.24 243	0.21 306	0.30 244	0.22 294	0.27 216	0.40 223	0.18 328	0.21 332	0.29 325	0.32 332	0.35 314	0.36 307

XPNet_ROB	0.28 296	0.28 354	0.20 319	0.20 291	0.22 322	0.22 302	0.22 309	0.20 171	0.21 307	0.24 209	0.27 310	0.79 370	0.17 283	0.16 303	0.50 264	0.23 216	0.35 346	0.21 306	0.28 228	0.20 276	0.30 230	0.53 265	0.17 317	0.18 318	0.23 258	0.24 266	0.49 352	0.36 307

RAFT-Test	0.29 301	0.14 222	0.12 226	0.16 252	0.15 272	0.18 268	0.12 246	0.27 297	0.14 238	0.32 314	0.50 369	0.27 254	0.12 219	0.14 279	0.44 235	0.52 364	0.27 286	0.18 268	0.59 347	0.25 316	0.59 359	0.72 330	0.10 222	0.12 227	0.27 304	0.50 371	0.27 260	0.34 303

HH	0.29 301	0.10 139	0.18 305	0.16 252	0.15 272	0.20 286	0.14 262	0.27 297	0.13 220	0.36 353	0.21 258	0.29 274	0.11 200	0.15 295	0.46 251	0.64 394	0.27 286	0.19 286	0.50 319	0.27 335	0.68 376	0.75 336	0.11 251	0.16 297	0.24 278	0.30 319	0.36 316	0.37 312

HanStereo	0.29 301	0.10 139	0.18 305	0.16 252	0.15 272	0.20 286	0.14 262	0.27 297	0.13 220	0.36 353	0.21 258	0.29 274	0.11 200	0.15 295	0.46 251	0.64 394	0.27 286	0.19 286	0.50 319	0.27 335	0.68 376	0.75 336	0.11 251	0.16 297	0.24 278	0.30 319	0.36 316	0.37 312

RTSC	0.29 301	0.17 273	0.17 295	0.17 262	0.17 289	0.18 268	0.21 302	0.23 223	0.22 313	0.26 243	0.25 296	0.21 189	0.19 306	0.14 279	1.67 383	0.28 261	0.31 327	0.21 306	0.40 286	0.19 270	0.33 241	0.38 215	0.11 251	0.18 318	0.23 258	0.24 266	0.31 296	0.45 338

DeepPrunerF	0.29 301	0.17 273	0.15 267	0.23 310	0.44 379	0.17 258	0.23 312	0.20 171	0.26 337	0.16 125	0.22 274	0.15 132	0.12 219	0.13 263	0.98 340	0.22 196	0.19 162	0.17 235	0.27 220	0.17 254	0.22 173	0.21 112	0.12 275	0.13 251	1.95 430	0.26 290	0.22 205	0.20 202

MSKI-zero shot	0.30 306	0.13 202	0.11 197	0.14 224	0.14 254	0.15 238	0.11 234	0.27 297	0.13 220	0.29 292	0.41 350	0.29 274	0.11 200	0.12 246	0.60 289	0.55 374	0.28 299	0.18 268	0.58 343	0.30 351	0.57 352	0.97 392	0.09 196	0.12 227	0.26 296	0.39 352	0.32 302	0.41 331

dad	0.30 306	0.21 320	0.15 267	0.47 367	0.22 322	0.30 341	0.49 372	0.40 363	0.13 220	0.32 314	0.14 188	0.41 334	0.24 326	0.11 220	0.59 286	0.20 163	0.32 335	0.17 235	0.51 324	0.16 243	0.29 227	0.23 120	0.11 251	0.19 326	0.32 339	0.18 200	0.68 387	0.46 342

GwcNet-ADL	0.30 306	0.22 323	0.21 327	0.29 335	0.23 330	0.24 315	0.22 309	0.28 311	0.19 297	0.34 331	0.57 383	0.44 340	0.23 319	0.22 344	0.53 271	0.35 311	0.30 319	0.22 316	0.45 301	0.28 339	0.37 272	0.47 247	0.14 300	0.17 307	0.27 304	0.30 319	0.29 277	0.38 317

Anonymous3	0.30 306	0.21 320	0.16 287	0.17 262	0.16 283	0.20 286	0.16 280	0.31 333	0.25 332	0.30 298	0.20 247	0.45 342	0.20 310	0.17 314	0.55 276	0.52 364	0.32 335	0.27 357	0.51 324	0.27 335	0.50 337	0.67 315	0.13 290	0.15 283	0.28 316	0.30 319	0.34 309	0.26 267

iResNet	0.30 306	0.17 273	0.17 295	0.24 318	0.23 330	0.28 332	0.20 297	0.31 333	0.21 307	0.32 314	0.29 318	0.50 348	0.51 367	0.11 220	0.53 271	0.35 311	0.27 286	0.20 297	0.74 360	0.25 316	0.47 328	0.32 181	0.15 310	0.26 352	0.26 296	0.25 280	0.34 309	0.29 287

TestStereo_HL3	0.31 311	0.29 356	0.15 267	0.17 262	0.14 254	0.21 296	0.16 280	0.32 341	0.18 290	0.34 331	0.31 322	0.60 354	0.23 319	0.11 220	0.64 292	0.40 334	0.72 392	0.18 268	0.46 305	0.17 254	0.44 303	0.67 315	0.11 251	0.13 251	0.23 258	0.24 266	0.38 326	0.36 307

DF	0.31 311	0.14 222	0.11 197	0.16 252	0.11 202	0.17 258	0.09 203	0.26 274	0.12 193	0.27 255	0.15 195	0.32 301	0.10 174	0.11 220	0.49 257	0.45 352	0.25 260	0.19 286	1.58 385	0.25 316	0.47 328	1.17 411	0.10 222	0.12 227	0.22 244	0.24 266	0.30 286	0.33 301

test-1	0.32 313	0.10 139	0.13 246	0.14 224	0.14 254	0.25 319	0.18 288	0.29 324	0.17 280	0.37 358	0.41 350	0.31 296	0.17 283	0.14 279	0.91 324	0.51 362	0.27 286	0.21 306	0.53 331	0.25 316	0.57 352	0.99 397	0.11 251	0.14 272	0.28 316	0.29 311	0.31 296	0.36 307

ADCP+	0.32 313	0.17 273	0.17 295	0.15 243	0.14 254	0.17 258	0.21 302	0.21 192	0.32 359	0.25 228	0.25 296	0.37 325	0.12 219	0.13 263	1.80 389	0.18 133	0.20 170	0.17 235	0.34 259	0.18 264	0.24 195	0.30 163	0.12 275	0.12 227	0.24 278	0.68 390	0.33 305	0.96 387

HSM-Net_RVC	0.32 313	0.17 273	0.18 305	0.27 330	0.21 316	0.21 296	0.15 271	0.28 311	0.19 297	0.34 331	0.40 348	1.56 399	0.27 332	0.15 295	0.45 242	0.22 196	0.26 273	0.19 286	0.28 228	0.20 276	0.41 287	0.57 281	0.14 300	0.21 332	0.30 329	0.31 327	0.36 316	0.35 305
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 313	0.25 342	0.25 350	0.25 323	0.30 355	0.22 302	0.27 337	0.35 348	0.38 367	0.30 298	0.27 310	0.67 363	0.23 319	0.17 314	0.80 313	0.21 180	0.21 187	0.21 306	0.29 238	0.26 327	0.23 180	0.29 151	0.14 300	0.27 357	0.36 358	0.45 363	0.39 329	0.56 351

IGEV-FE	0.33 317	0.13 202	0.24 347	0.30 337	0.18 297	0.23 309	0.24 317	0.28 311	0.17 280	0.35 344	0.53 373	0.34 308	0.11 200	0.14 279	0.41 222	0.61 390	0.27 286	0.17 235	0.48 314	0.31 358	0.52 342	1.06 403	0.12 275	0.12 227	0.35 352	0.28 304	0.62 376	0.45 338

IGEV_Zeroshot_test	0.33 317	0.13 202	0.24 347	0.30 337	0.18 297	0.23 309	0.24 317	0.28 311	0.17 280	0.35 344	0.53 373	0.34 308	0.11 200	0.14 279	0.41 222	0.61 390	0.27 286	0.17 235	0.48 314	0.31 358	0.52 342	1.06 403	0.12 275	0.12 227	0.35 352	0.28 304	0.62 376	0.45 338

GANetREF_RVC	0.33 317	0.30 360	0.33 377	0.28 333	0.27 351	0.27 328	0.26 333	0.42 368	0.35 365	0.38 367	0.22 274	0.57 353	0.39 351	0.16 303	0.37 200	0.24 224	0.30 319	0.25 342	0.45 301	0.26 327	0.37 272	0.28 145	0.25 348	0.33 370	0.35 352	0.29 311	0.46 345	0.40 328
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
model_zeroshot	0.34 320	0.14 222	0.13 246	0.17 262	0.15 272	0.18 268	0.12 246	0.28 311	0.15 253	0.33 326	0.38 342	0.32 301	0.11 200	0.13 263	0.78 310	0.64 394	0.30 319	0.23 327	0.66 355	0.23 301	0.56 351	0.81 356	0.13 290	0.14 272	1.04 404	0.36 343	0.31 296	0.53 347

EKT-Stereo	0.34 320	0.17 273	0.14 260	0.20 291	0.17 289	0.22 302	0.25 326	0.27 297	0.15 253	0.30 298	0.35 331	0.27 254	0.14 254	0.16 303	1.56 377	0.54 372	0.29 312	0.25 342	0.47 306	0.30 351	0.81 394	0.86 368	0.09 196	0.13 251	0.31 333	0.30 319	0.31 296	0.24 248

DAS	0.34 320	0.18 294	0.15 267	0.30 337	0.25 339	0.25 319	0.26 333	0.32 341	0.29 351	0.32 314	0.38 342	0.54 350	0.37 346	0.12 246	0.45 242	0.40 334	0.37 353	0.25 342	0.54 335	0.29 346	0.66 373	0.65 302	0.21 341	0.26 352	0.31 333	0.32 332	0.38 326	0.39 319

SepStereo	0.34 320	0.18 294	0.15 267	0.30 337	0.25 339	0.25 319	0.26 333	0.32 341	0.29 351	0.32 314	0.38 342	0.54 350	0.37 346	0.12 246	0.45 242	0.40 334	0.37 353	0.25 342	0.54 335	0.29 346	0.66 373	0.65 302	0.21 341	0.26 352	0.31 333	0.32 332	0.38 326	0.39 319

FADNet_RVC	0.34 320	0.22 323	0.23 340	0.30 337	0.26 344	0.20 286	0.23 312	0.31 333	0.22 313	0.31 309	0.29 318	0.42 336	0.35 342	0.22 344	0.90 322	0.26 242	0.31 327	0.32 379	0.75 361	0.28 339	0.46 323	0.55 270	0.16 313	0.24 344	0.27 304	0.31 327	0.51 362	0.37 312

ADCRef	0.34 320	0.18 294	0.17 295	0.15 243	0.16 283	0.18 268	0.18 288	0.23 223	0.33 362	0.26 243	0.22 274	0.23 215	0.18 298	0.12 246	2.01 403	0.22 196	0.23 224	0.20 297	0.40 286	0.22 294	0.27 216	0.34 193	0.17 317	0.17 307	0.30 329	0.41 355	0.29 277	1.36 403

ETE_ROB	0.34 320	0.32 363	0.21 327	0.26 327	0.24 332	0.28 332	0.25 326	0.24 238	0.29 351	0.27 255	0.35 331	1.00 379	0.21 315	0.20 336	0.59 286	0.24 224	0.42 369	0.24 334	0.38 283	0.25 316	0.40 283	0.52 259	0.20 332	0.21 332	0.29 325	0.34 339	0.55 366	0.39 319

LALA_ROB	0.34 320	0.34 366	0.23 340	0.24 318	0.24 332	0.30 341	0.24 317	0.25 258	0.28 345	0.31 309	0.35 331	0.95 375	0.21 315	0.19 332	0.77 308	0.25 232	0.34 342	0.28 363	0.34 259	0.25 316	0.36 263	0.55 270	0.19 329	0.22 339	0.27 304	0.31 327	0.50 357	0.39 319

PSMNet-ADL	0.35 328	0.20 316	0.21 327	0.23 310	0.22 322	0.24 315	0.25 326	0.30 328	0.26 337	0.39 371	0.57 383	0.38 327	0.46 358	0.24 352	1.26 364	0.44 351	0.32 335	0.20 297	0.52 328	0.24 310	0.40 283	0.51 256	0.17 317	0.17 307	0.27 304	0.27 297	0.40 333	0.26 267

EAI-Stereo	0.35 328	0.14 222	0.15 267	0.19 284	0.18 297	0.65 383	0.22 309	0.27 297	0.22 313	0.27 255	0.46 363	0.29 274	0.10 174	0.12 246	0.81 314	1.04 426	0.27 286	0.20 297	0.71 359	0.23 301	0.45 314	0.55 270	0.11 251	0.18 318	0.29 325	0.43 357	0.40 333	0.42 333

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 330	0.15 246	0.26 355	0.25 323	0.19 305	0.28 332	0.21 302	0.27 297	0.27 343	0.35 344	0.82 402	0.33 304	0.17 283	0.13 263	0.38 212	0.53 369	0.30 319	0.22 316	0.59 347	0.30 351	0.54 347	0.98 396	0.11 251	0.15 283	0.33 342	0.62 382	0.79 396	0.58 352

ITSA-stereo	0.38 331	0.23 332	0.20 319	0.39 360	0.27 351	0.24 315	0.31 349	0.35 348	0.26 337	0.39 371	0.54 376	0.47 343	0.42 354	0.23 348	0.71 302	0.38 324	0.33 339	0.25 342	0.50 319	0.24 310	0.45 314	0.55 270	0.23 346	0.23 341	0.34 346	0.41 355	0.72 390	0.74 370

FCDSN-DC	0.38 331	0.28 354	0.33 377	0.31 343	0.30 355	0.30 341	0.40 363	0.31 333	0.22 313	0.28 275	0.20 247	0.29 274	0.16 273	0.30 363	1.88 396	0.36 318	0.34 342	0.33 382	0.34 259	0.25 316	0.46 323	0.82 358	0.28 358	0.38 386	0.30 329	0.31 327	0.30 286	0.30 291
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 331	0.22 323	0.30 367	0.26 327	0.25 339	0.25 319	0.29 346	0.36 353	0.29 351	0.35 344	0.33 327	0.34 308	0.46 358	0.22 344	1.53 375	0.32 293	0.31 327	0.26 353	0.58 343	0.28 339	0.45 314	0.47 247	0.20 332	0.28 360	0.34 346	0.39 352	0.35 314	0.52 346

ADCL	0.38 331	0.23 332	0.20 319	0.20 291	0.18 297	0.23 309	0.24 317	0.26 274	0.52 388	0.32 314	0.28 315	0.30 285	0.18 298	0.16 303	1.59 379	0.22 196	0.25 260	0.22 316	0.35 269	0.23 301	0.35 255	0.35 197	0.17 317	0.18 318	0.51 381	0.52 373	0.47 348	1.53 409

CC-Net-ROB	0.38 331	0.47 384	0.33 377	0.66 383	0.49 389	0.57 374	0.49 372	0.35 348	0.24 325	0.37 358	0.29 318	0.96 376	0.23 319	0.38 377	0.45 242	0.18 133	0.24 243	0.22 316	0.68 357	0.23 301	0.23 180	0.18 98	0.44 391	0.24 344	0.31 333	0.28 304	0.27 260	0.39 319

NOSS_ROB	0.38 331	0.23 332	0.21 327	0.27 330	0.26 344	0.27 328	0.25 326	0.41 365	0.24 325	0.36 353	0.29 318	0.36 320	0.23 319	0.41 381	0.97 339	0.57 381	0.34 342	0.29 367	0.33 254	0.24 310	0.68 376	1.00 398	0.28 358	0.31 367	0.34 346	0.49 367	0.42 340	0.34 303

gcap-zeroshot	0.39 337	0.14 222	0.17 295	0.20 291	0.14 254	0.19 278	0.16 280	0.28 311	0.13 220	0.37 358	0.47 364	0.34 308	0.12 219	0.16 303	0.49 257	0.59 384	0.49 377	0.18 268	3.11 413	0.26 327	0.45 314	0.66 309	0.22 343	0.12 227	0.22 244	0.29 311	0.25 231	0.28 283

PWC_ROB	0.39 337	0.27 351	0.25 350	0.23 310	0.25 339	0.24 315	0.33 353	0.29 324	0.47 386	0.25 228	0.40 348	0.38 327	0.90 386	0.20 336	0.77 308	0.33 305	0.39 361	0.29 367	0.64 351	0.30 351	0.51 341	0.61 294	0.20 332	0.33 370	0.28 316	0.28 304	0.39 329	0.72 366

DCVSM-stereo	0.40 339	0.22 323	0.22 335	0.33 348	0.24 332	0.38 358	0.27 337	0.37 358	0.25 332	0.37 358	0.56 380	0.91 373	0.49 364	0.19 332	0.44 235	0.30 283	0.30 319	0.22 316	1.71 392	0.34 368	0.46 323	0.43 234	0.30 370	0.24 344	0.27 304	0.32 332	0.39 329	0.39 319

RTS	0.40 339	0.22 323	0.20 319	0.22 304	0.21 316	0.32 346	0.33 353	0.31 333	0.33 362	0.23 183	0.22 274	0.31 296	0.25 328	0.18 327	1.88 396	0.32 293	0.37 353	0.25 342	0.64 351	0.33 366	0.43 296	0.43 234	0.16 313	0.24 344	0.41 364	0.91 403	0.40 333	0.63 357

RTSA	0.40 339	0.22 323	0.20 319	0.22 304	0.21 316	0.32 346	0.33 353	0.31 333	0.33 362	0.23 183	0.22 274	0.31 296	0.25 328	0.18 327	1.88 396	0.32 293	0.37 353	0.25 342	0.64 351	0.33 366	0.43 296	0.43 234	0.16 313	0.24 344	0.41 364	0.91 403	0.40 333	0.63 357

iRaft-Stereo_20w	0.42 342	0.16 259	0.27 359	0.30 337	0.18 297	0.22 302	0.20 297	0.26 274	0.22 313	0.41 379	0.65 391	0.30 285	0.11 200	0.17 314	0.44 235	0.55 374	0.28 299	0.18 268	0.45 301	0.46 390	0.47 328	0.97 392	0.12 275	0.11 215	0.35 352	2.32 428	0.61 374	0.59 353

CSAN	0.42 342	0.37 374	0.34 382	0.33 348	0.33 363	0.29 338	0.36 359	0.37 358	0.64 402	0.43 385	0.43 357	0.75 368	0.46 358	0.21 341	0.78 310	0.25 232	0.29 312	0.27 357	0.42 293	0.43 382	0.43 296	0.53 265	0.22 343	0.34 373	0.44 369	0.52 373	0.49 352	0.54 348

ccs_rob	0.43 344	0.24 337	0.20 319	0.33 348	0.22 322	0.33 350	0.28 342	0.34 347	0.21 307	0.46 392	1.56 424	1.58 401	0.41 352	0.23 348	0.82 316	0.37 322	0.29 312	0.22 316	0.47 306	0.28 339	0.55 349	0.64 298	0.17 317	0.20 328	0.26 296	0.25 280	0.29 277	0.35 305

FC-DCNN	0.43 344	0.35 370	0.43 389	0.49 369	0.37 371	0.48 367	0.56 381	0.44 373	0.27 343	0.34 331	0.27 310	0.41 334	0.23 319	0.31 366	0.64 292	0.36 318	0.39 361	0.31 375	0.48 314	0.27 335	0.52 342	0.75 336	0.28 358	0.37 382	0.53 384	0.39 352	0.63 380	0.82 376

SGM-Forest	0.43 344	0.24 337	0.19 314	0.35 353	0.26 344	0.27 328	0.21 302	0.30 328	0.23 321	0.32 314	0.23 284	0.37 325	0.50 365	0.25 354	1.02 344	0.35 311	0.25 260	0.21 306	1.80 394	0.19 270	0.41 287	0.85 367	0.27 353	0.23 341	0.35 352	0.28 304	0.59 371	1.05 391
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 347	0.37 374	0.32 373	0.41 363	0.35 367	0.42 361	0.44 366	0.46 378	0.38 367	0.40 376	0.34 329	0.50 348	0.47 363	0.35 375	1.63 380	0.32 293	0.31 327	0.28 363	0.53 331	0.32 364	0.42 291	0.52 259	0.27 353	0.31 367	0.45 371	0.50 371	0.53 363	0.42 333

DDF-Stereo	0.45 348	0.14 222	0.08 146	1.82 411	0.15 272	1.96 418	0.20 297	0.26 274	0.11 171	0.27 255	0.17 220	2.12 407	0.17 283	0.12 246	0.71 302	0.39 328	0.29 312	0.16 213	0.41 290	0.23 301	0.44 303	0.75 336	0.11 251	0.10 186	0.19 211	0.23 256	0.25 231	0.26 267

FC-DCNN v2	0.45 348	0.36 373	0.45 392	0.52 374	0.37 371	0.50 370	0.55 380	0.46 378	0.29 351	0.35 344	0.27 310	0.42 336	0.28 335	0.31 366	0.65 296	0.36 318	0.39 361	0.31 375	0.50 319	0.26 327	0.52 342	0.77 347	0.28 358	0.37 382	0.59 391	0.45 363	0.72 390	0.83 377

DDUNet	0.45 348	0.56 389	0.26 355	0.87 392	0.69 397	0.84 391	0.84 394	0.26 274	0.24 325	0.23 183	0.33 327	0.39 330	0.15 264	1.61 410	0.49 257	0.24 224	0.41 366	0.26 353	0.55 339	0.29 346	0.34 245	0.40 223	0.50 397	0.21 332	0.25 291	0.27 297	0.32 302	0.29 287

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 351	0.34 366	0.26 355	0.43 364	0.33 363	0.38 358	0.53 378	0.49 381	0.40 371	0.42 382	0.31 322	0.63 359	0.54 369	0.42 382	1.29 367	0.28 261	0.26 273	0.22 316	0.68 357	0.23 301	0.65 370	0.64 298	0.33 379	0.29 363	0.47 375	0.49 367	0.49 352	0.69 362

CBMV	0.47 352	0.25 342	0.23 340	0.31 343	0.29 354	0.31 344	0.30 348	0.41 365	0.28 345	0.37 358	0.27 310	0.70 366	0.37 346	0.33 372	0.91 324	0.53 369	0.36 349	0.27 357	0.58 343	0.28 339	0.63 367	0.97 392	0.26 350	0.35 377	0.37 359	0.36 343	0.66 383	1.86 416
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 353	0.25 342	0.27 359	0.36 355	0.30 355	0.31 344	0.25 326	0.38 361	0.24 325	0.38 367	0.44 360	0.33 304	0.17 283	0.56 392	2.23 411	0.98 424	0.33 339	0.28 363	0.34 259	0.29 346	0.66 373	1.25 415	0.27 353	0.31 367	0.35 352	0.36 343	0.48 351	0.55 349

UDG	0.48 353	0.58 390	0.27 359	0.86 391	0.79 400	0.80 389	1.00 398	0.27 297	0.25 332	0.28 275	0.35 331	0.39 330	0.17 283	1.43 407	1.00 343	0.26 242	0.47 374	0.27 357	0.59 347	0.30 351	0.44 303	0.47 247	0.40 386	0.20 328	0.28 316	0.29 311	0.33 305	0.27 279

FINET	0.48 353	0.18 294	0.19 314	0.17 262	0.14 254	0.18 268	0.21 302	0.21 192	0.32 359	0.19 147	0.41 350	0.22 207	0.38 349	0.20 336	1.70 384	0.43 346	0.24 243	0.16 213	0.34 259	0.25 316	0.32 238	0.71 328	0.14 300	0.24 344	1.14 410	2.17 425	0.50 357	1.64 413

FAT-Stereo	0.48 353	0.27 351	0.35 383	0.45 366	0.49 389	0.39 360	0.34 357	0.43 372	0.28 345	0.41 379	0.87 406	0.77 369	0.58 371	0.30 363	0.71 302	0.56 377	0.36 349	0.34 384	0.65 354	0.42 380	0.69 382	0.77 347	0.28 358	0.34 373	0.31 333	0.36 343	0.47 348	0.74 370

ADCMid	0.48 353	0.29 356	0.30 367	0.26 327	0.32 360	0.34 352	0.38 360	0.42 368	0.45 385	0.31 309	0.37 339	0.49 346	0.45 357	0.22 344	1.85 392	0.35 311	0.36 349	0.27 357	0.80 365	0.31 358	0.50 337	0.60 290	0.30 370	0.25 351	0.37 359	0.55 378	0.46 345	1.40 405

FBW_ROB	0.49 358	0.42 379	0.37 385	0.61 380	0.46 384	0.49 369	0.51 375	0.31 333	0.25 332	0.34 331	0.36 337	0.69 364	0.50 365	0.57 393	1.13 350	0.26 242	0.36 349	0.24 334	1.46 381	0.24 310	0.57 352	0.44 240	0.43 389	0.40 392	0.33 342	0.35 341	0.42 340	0.68 360

pmcnn	0.49 358	0.25 342	0.20 319	0.33 348	0.31 358	0.34 352	0.48 371	0.35 348	0.26 337	0.34 331	0.54 376	0.81 371	1.19 393	0.19 332	0.75 307	0.56 377	0.41 366	0.32 379	0.86 369	0.38 374	0.86 398	0.90 379	0.28 358	0.26 352	0.34 346	0.35 341	0.67 386	0.84 378

AnyNet_C32	0.50 360	0.24 337	0.23 340	0.24 318	0.26 344	0.29 338	0.33 353	0.35 348	0.57 392	0.34 331	0.44 360	0.36 320	0.25 328	0.23 348	2.35 416	0.39 328	0.39 361	0.33 382	0.53 331	0.30 351	0.61 364	0.74 335	0.23 346	0.29 363	0.44 369	0.73 393	0.46 345	1.61 412

AMNet	0.51 361	0.50 387	0.48 397	0.51 372	0.50 391	0.57 374	0.52 376	0.36 353	0.41 375	0.39 371	0.58 387	0.66 361	0.21 315	0.58 394	0.53 271	0.59 384	0.60 385	0.58 408	0.51 324	0.51 392	0.60 362	0.55 270	0.33 379	0.52 401	0.48 377	0.54 377	0.60 372	0.66 359

DDVS	0.54 362	0.23 332	0.24 347	0.24 318	0.25 339	0.27 328	0.24 317	0.40 363	0.26 337	0.35 344	4.50 434	1.00 379	0.42 354	0.20 336	0.65 296	0.40 334	0.33 339	0.26 353	0.78 362	0.35 371	0.59 359	0.71 328	0.16 313	0.21 332	0.26 296	0.26 290	0.57 368	0.40 328

anonymity	0.55 363	0.12 181	0.19 314	0.16 252	0.15 272	0.17 258	0.11 234	0.29 324	0.17 280	0.34 331	7.17 436	0.30 285	0.13 237	0.12 246	0.42 226	0.43 346	0.27 286	0.17 235	0.44 298	0.24 310	0.43 296	0.94 387	0.12 275	0.13 251	0.34 346	0.43 357	0.74 394	0.43 336

CBMV_ROB	0.55 363	0.23 332	0.25 350	0.40 362	0.34 366	0.35 355	0.35 358	0.44 373	0.24 325	0.39 371	0.44 360	1.41 395	1.00 390	0.30 363	1.17 352	0.35 311	0.38 359	0.25 342	0.87 370	0.36 372	0.60 362	0.83 361	0.28 358	0.28 360	0.55 387	0.85 401	0.72 390	1.13 393

S-Stereo	0.56 365	0.29 356	0.29 364	0.49 369	0.47 387	0.51 371	0.61 384	0.38 361	0.37 366	0.39 371	1.18 413	1.00 379	0.46 358	0.29 359	1.17 352	0.66 398	0.35 346	0.39 390	0.85 368	0.70 407	0.50 337	0.96 391	0.61 403	0.38 386	0.32 339	0.33 337	0.41 339	0.62 356

ADCPNet	0.58 366	0.26 348	0.30 367	0.29 335	0.36 368	0.29 338	0.53 378	0.42 368	0.39 370	0.38 367	0.55 378	0.39 330	1.14 392	0.26 356	2.11 406	0.43 346	0.35 346	0.24 334	1.27 378	0.40 376	0.52 342	0.60 290	0.32 377	0.30 365	0.48 377	0.61 381	0.47 348	1.88 419

G-Net	0.59 367	0.34 366	0.35 383	0.32 346	0.32 360	0.45 365	0.31 349	0.50 383	0.61 398	0.43 385	0.64 390	1.96 405	0.52 368	0.23 348	0.86 319	0.52 364	0.37 353	0.35 387	0.83 366	0.67 404	0.61 364	0.63 296	0.25 348	0.33 370	0.40 363	0.80 397	0.81 398	1.55 410

PVD	0.59 367	0.44 380	0.38 386	0.51 372	0.44 379	0.56 373	0.49 372	0.62 396	0.59 395	0.34 331	0.48 365	0.61 355	0.75 378	0.50 388	1.78 387	0.38 324	0.51 379	0.39 390	0.79 364	0.43 382	0.68 376	0.76 340	0.30 370	0.39 389	0.61 393	0.77 395	0.62 376	0.89 382

SANet	0.60 369	0.33 364	0.33 377	0.37 357	0.36 368	0.48 367	0.44 366	0.56 386	0.85 410	0.34 331	0.57 383	2.41 412	1.30 395	0.33 372	1.18 355	0.25 232	0.48 376	0.31 375	0.52 328	0.32 364	0.55 349	0.57 281	0.37 383	0.38 386	0.48 377	0.66 385	0.57 368	0.96 387

TRStereo	0.61 370	0.17 273	0.22 335	0.16 252	0.12 216	0.34 352	0.18 288	0.27 297	0.14 238	0.34 331	0.20 247	0.34 308	0.09 157	0.12 246	0.58 284	0.73 407	0.25 260	0.18 268	0.44 298	0.25 316	0.42 291	0.81 356	0.12 275	0.10 186	0.27 304	8.94 439	0.49 352	0.32 298

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 370	0.63 392	0.47 395	0.65 382	0.41 375	0.45 365	0.63 385	0.61 394	0.68 405	0.58 404	0.38 342	0.62 357	0.60 372	0.69 399	1.33 368	0.45 352	0.37 353	0.40 392	1.53 384	0.51 392	0.58 356	0.78 352	0.46 396	0.47 398	0.51 381	0.45 363	0.42 340	0.73 368

ADCS	0.62 372	0.34 366	0.31 372	0.34 352	0.37 371	0.37 357	0.40 363	0.49 381	0.60 396	0.34 331	0.42 354	0.61 355	0.98 389	0.31 366	2.29 414	0.66 398	0.50 378	0.38 388	0.84 367	0.43 382	0.87 400	0.89 376	0.28 358	0.37 382	0.47 375	0.91 403	0.60 372	1.29 398

MFN_U_SF_RVC	0.63 373	0.54 388	0.41 387	0.56 378	0.46 384	0.58 377	0.69 387	0.57 388	0.44 384	0.86 418	0.91 407	0.74 367	0.54 369	0.55 391	1.54 376	0.49 358	0.34 342	0.34 384	1.70 391	0.45 389	0.68 376	0.66 309	0.29 367	0.57 404	0.45 371	0.44 361	0.49 352	0.68 360

edge stereo	0.65 374	0.35 370	0.45 392	0.54 376	0.48 388	0.59 378	0.56 381	0.58 390	0.41 375	0.52 402	0.69 395	1.30 390	1.29 394	0.39 379	0.94 331	0.60 389	0.41 366	0.30 373	1.74 393	0.81 417	0.54 347	0.97 392	0.41 388	0.34 373	0.43 367	0.38 349	0.57 368	0.90 384

SAMSARA	0.69 375	0.30 360	0.45 392	0.32 346	0.32 360	0.32 346	0.38 360	0.57 388	0.48 387	0.41 379	0.37 339	0.43 338	0.93 387	0.29 359	1.85 392	0.53 369	0.38 359	0.40 392	0.78 362	0.42 380	0.77 388	0.89 376	0.20 332	0.42 393	1.55 420	1.83 422	1.51 424	1.56 411

AnyNet_C01	0.69 375	0.35 370	0.32 373	0.37 357	0.39 374	0.36 356	0.59 383	0.56 386	0.70 406	0.40 376	0.49 366	0.85 372	0.73 375	0.32 369	2.65 424	0.86 418	0.72 392	0.58 408	1.00 372	0.50 391	0.94 406	1.12 408	0.38 385	0.39 389	0.63 395	0.53 376	0.64 382	1.20 395

SFCPSM	0.71 377	0.24 337	0.20 319	0.28 333	0.24 332	0.28 332	0.24 317	0.30 328	0.30 357	0.33 326	0.49 366	0.63 359	1.30 395	0.20 336	2.10 405	0.35 311	0.32 335	0.24 334	7.82 431	0.39 375	0.45 314	0.54 268	0.20 332	0.20 328	0.31 333	0.32 332	0.37 323	0.45 338

SQANet	0.74 378	0.90 401	0.32 373	1.66 403	0.79 400	1.43 401	1.20 401	0.37 358	0.28 345	0.40 376	0.31 322	0.92 374	0.34 341	1.28 406	1.08 347	0.22 196	0.52 380	0.27 357	2.47 404	0.29 346	0.57 352	0.58 285	1.58 411	0.24 344	0.33 342	0.38 349	0.43 343	0.72 366

MFMNet_re	0.76 379	0.73 396	0.66 404	0.75 386	0.64 395	0.88 393	0.78 390	0.59 392	0.67 404	0.58 404	0.68 394	1.03 382	0.64 373	0.59 395	1.22 358	0.78 412	0.86 403	0.72 421	1.10 376	0.69 406	1.11 416	0.78 352	0.54 400	0.61 409	0.59 391	0.58 379	0.80 397	0.93 385

DN	0.77 380	0.13 202	0.13 246	0.24 318	0.12 216	7.33 436	0.14 262	0.25 258	0.14 238	0.30 298	0.21 258	6.07 431	0.10 174	0.15 295	0.58 284	0.52 364	0.28 299	0.17 235	0.43 296	0.31 358	0.40 283	1.07 405	0.12 275	0.15 283	0.37 359	0.31 327	0.27 260	0.42 333

MADNet+	0.78 381	0.46 383	0.65 403	0.64 381	0.59 393	0.52 372	0.72 388	0.77 409	0.60 396	0.62 411	0.51 371	0.97 377	0.85 384	0.48 385	2.44 419	0.77 409	0.84 401	0.54 404	1.02 373	0.68 405	1.03 413	0.83 361	0.57 401	0.69 414	0.90 403	0.74 394	0.70 389	1.03 390

DPSNet	0.80 382	0.29 356	0.28 362	0.39 360	0.41 375	0.44 364	0.31 349	0.36 353	0.41 375	0.27 255	0.36 337	2.76 416	1.04 391	0.38 377	1.22 358	0.66 398	0.61 386	0.49 400	4.85 423	0.61 399	0.86 398	1.22 414	0.58 402	0.45 397	0.58 390	0.63 383	0.55 366	0.69 362

SGM_RVC	0.85 383	0.45 382	0.32 373	0.60 379	0.44 379	0.60 380	0.52 376	0.72 404	0.41 375	0.43 385	0.57 383	1.17 387	1.43 398	0.24 352	0.56 278	0.30 283	0.47 374	0.26 353	2.37 401	0.34 368	0.59 359	0.86 368	0.27 353	0.34 373	1.13 408	1.39 419	1.91 429	4.23 432
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 384	0.60 391	0.57 399	0.67 384	0.63 394	0.71 384	0.68 386	0.58 390	0.61 398	0.59 406	0.96 409	1.04 384	0.68 374	0.60 396	1.72 386	0.87 419	0.79 396	0.69 419	2.78 408	0.74 412	1.33 424	1.43 423	0.45 394	0.66 413	0.63 395	0.69 391	0.87 399	0.78 374
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 384	0.44 380	0.33 377	0.78 388	0.56 392	0.63 381	0.44 366	0.69 401	0.53 390	0.45 390	0.78 399	2.29 409	1.65 404	0.25 354	2.39 418	0.70 403	0.42 369	0.29 367	1.62 388	0.31 358	1.32 423	1.43 423	0.32 377	0.35 377	0.88 402	0.64 384	1.30 416	1.37 404
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
otaku	0.88 386	1.18 409	0.44 390	1.92 414	1.01 406	1.72 407	1.44 403	0.46 378	0.40 371	0.46 392	0.37 339	0.98 378	0.46 358	1.54 408	1.23 360	0.31 289	0.53 381	0.29 367	2.79 409	0.41 377	0.68 376	0.64 298	2.08 413	0.35 377	0.43 367	0.36 343	0.50 357	0.76 373

MDST_ROB	0.88 386	1.09 405	0.25 350	1.29 398	0.44 379	0.85 392	0.40 363	0.45 376	0.26 337	0.36 353	0.35 331	0.49 346	3.65 425	0.16 303	2.26 412	0.25 232	0.28 299	0.18 268	0.87 370	0.21 284	0.63 367	0.90 379	0.20 332	0.23 341	1.72 426	0.94 406	3.03 433	1.95 420

DGSMNet	0.89 388	0.48 385	0.41 387	0.52 374	0.41 375	0.57 374	0.44 366	0.61 394	0.40 371	0.84 417	3.86 433	0.69 364	0.85 384	0.87 402	1.84 390	0.89 420	1.22 415	0.66 418	1.68 389	0.63 400	1.40 427	1.53 426	0.50 397	0.55 403	0.41 364	0.67 386	0.50 357	0.73 368

Ntro	0.92 389	1.37 417	0.47 395	1.84 412	1.06 409	1.70 405	1.65 407	0.52 385	0.43 381	0.48 395	0.42 354	1.03 382	0.42 354	1.64 411	1.24 361	0.32 293	0.59 384	0.31 375	2.88 411	0.44 386	0.76 387	0.69 326	2.12 414	0.37 382	0.45 371	0.46 366	0.53 363	0.74 370

ELAS_RVC	0.97 390	0.66 393	0.63 402	0.92 393	0.68 396	1.24 399	0.79 391	0.74 405	0.53 390	0.50 398	1.26 418	2.43 413	1.99 413	0.45 383	1.45 372	0.49 358	0.65 390	0.55 406	1.11 377	0.44 386	0.97 412	1.36 420	0.44 391	0.57 404	1.69 425	1.29 418	1.16 413	1.24 396
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 391	1.18 409	0.66 404	1.85 413	1.18 412	1.72 407	1.78 410	0.51 384	0.43 381	0.59 406	0.39 347	1.24 389	0.83 383	2.04 416	1.46 373	0.57 381	0.62 387	0.41 394	1.68 389	0.77 415	0.75 385	0.72 330	2.27 417	0.47 398	0.53 384	0.49 367	0.61 374	0.87 380

ELAS	1.00 392	0.70 395	0.60 401	0.99 395	0.76 399	1.00 396	0.79 391	0.77 409	0.64 402	0.49 396	1.26 418	2.43 413	1.71 406	0.47 384	1.56 377	0.49 358	0.66 391	0.54 404	1.08 375	0.41 377	0.94 406	1.34 419	0.44 391	0.54 402	1.59 421	1.52 420	1.35 420	1.96 421
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 393	0.85 400	0.88 418	1.80 410	0.84 402	0.74 387	0.97 397	1.02 420	1.13 419	0.96 423	1.27 420	1.38 394	1.83 410	0.64 397	1.90 400	0.77 409	0.81 397	0.48 397	2.60 406	0.74 412	0.79 389	0.80 355	0.27 353	0.89 426	0.73 397	1.00 407	0.75 395	1.09 392

ACVNet_1	1.03 393	1.24 413	0.66 404	2.31 416	1.30 416	1.85 414	2.21 419	0.63 397	0.41 375	0.51 400	0.51 371	1.12 385	0.77 380	2.46 421	1.17 352	0.31 289	0.91 404	0.41 394	2.17 399	0.43 382	0.87 400	0.63 296	2.26 416	0.44 396	0.56 388	0.52 373	0.50 357	0.60 354

SGM-ForestM	1.05 395	0.83 399	0.44 390	0.72 385	0.44 379	0.83 390	0.81 393	0.69 401	0.61 398	0.37 358	0.66 393	1.69 402	1.32 397	0.37 376	4.57 432	0.46 355	0.53 381	0.25 342	1.47 382	0.37 373	0.65 370	0.90 379	0.30 370	0.39 389	1.81 427	2.49 429	1.79 427	2.50 428

MonStereo1	1.11 396	1.08 404	0.57 399	1.74 409	1.41 420	1.53 403	1.73 409	0.68 400	0.57 392	1.99 434	0.75 398	2.02 406	1.96 412	1.98 415	0.85 318	0.27 251	0.64 389	0.49 400	2.28 400	0.53 395	0.75 385	0.70 327	2.32 418	0.42 393	0.56 388	0.49 367	0.89 401	0.87 380

WAO-6	1.18 397	1.10 406	0.72 408	1.51 402	1.16 411	1.43 401	1.63 406	0.88 415	0.98 415	0.77 415	0.73 396	1.32 391	2.08 414	1.91 414	2.58 423	0.71 406	1.27 418	0.57 407	1.47 382	0.70 407	1.05 414	1.03 401	0.92 404	0.69 414	1.14 410	1.01 410	1.04 412	1.43 407

ACVNet-4b	1.18 397	1.48 421	0.52 398	2.93 422	1.13 410	1.85 414	2.77 422	0.45 376	0.43 381	0.51 400	0.43 357	1.70 403	2.66 416	2.10 418	1.39 370	0.41 340	0.98 408	0.34 384	2.98 412	0.52 394	0.74 384	0.78 352	2.24 415	0.36 380	0.46 374	0.43 357	0.54 365	0.71 365

ACVNet_2	1.20 399	1.28 415	0.78 410	2.58 419	1.32 418	1.77 412	1.93 414	0.75 406	0.52 388	0.60 409	0.55 378	1.33 392	0.94 388	1.87 413	1.44 371	0.48 356	1.26 417	0.41 394	4.83 422	0.55 397	0.80 391	0.66 309	2.04 412	0.62 410	0.83 400	0.60 380	0.72 390	0.85 379

IMH-64-1	1.21 400	1.22 411	0.78 410	1.66 403	1.28 414	1.72 407	1.92 412	0.85 412	0.90 411	0.44 388	0.62 388	1.42 396	1.79 408	2.52 422	2.44 419	0.59 384	0.81 397	0.48 397	1.90 396	0.65 402	0.80 391	0.88 372	2.48 422	0.59 406	1.08 406	0.67 386	0.97 406	1.29 398

IMH-64	1.21 400	1.22 411	0.78 410	1.66 403	1.28 414	1.72 407	1.92 412	0.85 412	0.90 411	0.44 388	0.62 388	1.42 396	1.79 408	2.52 422	2.44 419	0.59 384	0.81 397	0.48 397	1.90 396	0.65 402	0.80 391	0.88 372	2.48 422	0.59 406	1.08 406	0.67 386	0.97 406	1.29 398

DispFullNet	1.23 402	1.16 408	0.81 415	1.20 397	0.99 405	1.13 398	1.36 402	0.66 399	0.57 392	0.75 414	0.80 401	3.64 426	1.53 399	1.64 411	1.27 366	1.36 430	1.04 409	0.58 408	6.55 430	1.10 428	0.89 403	0.91 383	0.43 389	0.36 380	0.50 380	0.37 348	0.69 388	1.02 389

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 403	0.17 273	0.25 350	0.23 310	0.22 322	0.33 350	0.25 326	0.28 311	0.40 371	0.38 367	0.74 397	0.35 317	0.15 264	0.13 263	0.57 282	0.70 403	0.30 319	0.23 327	24.58 443	0.30 351	0.49 334	1.05 402	0.12 275	0.12 227	0.33 342	1.02 411	0.37 323	0.60 354

Dean	1.33 404	1.46 420	0.88 418	2.95 423	1.65 424	1.99 421	2.10 418	0.97 418	1.00 416	0.91 421	0.78 399	1.56 399	1.73 407	2.08 417	1.65 382	0.64 394	1.12 413	0.61 416	1.92 398	0.86 418	0.94 406	0.83 361	2.34 419	0.80 418	1.18 413	0.90 402	1.20 414	0.89 382

IMH	1.35 405	1.24 413	0.80 413	1.68 406	1.30 416	1.77 412	1.95 415	0.86 414	0.94 413	0.47 394	0.65 391	1.54 398	3.12 424	3.92 438	1.70 384	0.59 384	0.85 402	0.50 402	2.45 403	0.71 409	0.79 389	0.88 372	2.63 424	0.62 410	1.17 412	0.82 400	0.90 402	1.47 408

SGM+DAISY	1.35 405	0.69 394	0.66 404	0.77 387	0.72 398	0.88 393	0.85 395	0.75 406	0.95 414	0.67 413	1.33 421	1.37 393	1.68 405	0.69 399	2.33 415	1.29 429	0.83 400	0.70 420	2.51 405	0.92 419	1.38 426	1.75 428	0.53 399	0.81 421	2.12 432	3.10 430	1.97 430	4.19 431

PSMNet_ROB	1.36 407	1.38 418	0.74 409	1.49 401	1.02 407	1.74 411	1.67 408	0.65 398	0.75 409	1.46 430	3.82 432	3.01 420	1.57 401	2.64 424	1.24 361	0.48 356	0.77 395	0.50 402	2.60 406	0.73 410	0.87 400	0.66 309	3.06 430	0.59 406	0.84 401	0.72 392	0.90 402	0.70 364

STStereo	1.43 408	0.76 397	0.86 417	2.30 415	0.87 404	2.27 423	1.08 400	1.07 424	1.08 418	0.53 403	1.33 421	3.27 421	2.89 417	0.32 369	3.08 427	0.57 381	0.45 372	0.29 367	4.63 421	0.41 377	0.65 370	0.84 365	0.30 370	0.64 412	1.68 424	1.90 424	1.54 425	3.12 430

LVE	1.44 409	1.32 416	0.85 416	4.60 430	1.54 423	1.95 417	3.79 429	0.83 411	0.74 408	0.89 420	0.85 404	1.18 388	1.64 403	2.17 419	1.24 361	0.56 377	0.94 406	0.60 412	3.47 416	0.73 410	0.95 410	0.94 387	2.39 421	0.82 422	1.13 408	0.81 398	1.02 410	0.94 386

JetBlue	1.47 410	1.10 406	1.05 425	1.46 400	1.19 413	1.70 405	1.61 405	0.95 417	1.16 420	0.59 406	0.49 366	3.36 422	0.76 379	1.16 404	2.45 422	1.00 425	1.15 414	0.86 425	1.38 380	0.80 416	1.70 429	1.94 429	1.14 406	0.80 418	1.33 416	2.20 427	1.50 423	5.00 434

zero-FE	1.55 411	0.14 222	0.08 146	8.06 437	0.36 368	13.76 442	2.53 420	0.26 274	0.12 193	0.32 314	0.26 304	6.84 432	0.82 381	0.14 279	1.05 345	0.43 346	0.43 371	0.32 379	0.58 343	0.25 316	1.87 430	2.20 431	0.12 275	0.10 186	0.19 211	0.23 256	0.25 231	0.25 260

PWCK	1.62 412	1.41 419	0.80 413	1.72 407	1.05 408	1.57 404	1.48 404	1.12 425	1.02 417	0.99 424	1.19 415	2.77 418	1.63 402	0.84 401	1.64 381	0.56 377	1.06 410	0.58 408	13.10 435	0.92 419	1.20 418	0.89 376	1.16 407	0.83 425	1.07 405	1.00 407	0.95 405	1.30 401

WAO-8	1.64 413	1.56 422	1.03 423	2.86 420	1.45 421	1.96 418	2.08 416	1.06 421	1.40 424	1.49 431	1.81 426	2.33 410	3.10 422	2.66 425	2.13 409	0.85 416	1.09 411	0.60 412	3.55 417	1.09 425	0.91 404	0.93 385	1.36 409	0.82 422	1.60 422	1.24 415	1.31 418	1.98 422

Venus	1.64 413	1.56 422	1.03 423	2.86 420	1.45 421	1.96 418	2.08 416	1.06 421	1.40 424	1.49 431	1.81 426	2.33 410	3.10 422	2.66 425	2.13 409	0.85 416	1.09 411	0.60 412	3.55 417	1.09 425	0.91 404	0.93 385	1.36 409	0.82 422	1.60 422	1.24 415	1.31 418	1.98 422

MANE	1.81 415	0.80 398	0.92 420	1.03 396	0.85 403	1.02 397	1.07 399	1.06 421	1.22 421	0.45 390	0.95 408	2.28 408	2.37 415	0.48 385	4.27 431	1.23 428	0.75 394	2.70 433	1.60 386	0.54 396	0.96 411	1.32 418	0.37 383	0.80 418	3.20 434	4.45 433	4.76 435	7.33 436

TorneroNet-64	1.91 416	1.58 424	0.98 422	3.36 427	1.34 419	2.24 422	2.68 421	0.91 416	2.15 430	0.66 412	0.83 403	2.76 416	7.80 428	3.08 428	2.07 404	0.66 398	1.49 427	0.60 412	4.18 419	1.02 422	1.10 415	1.11 407	2.66 425	0.70 416	1.24 415	1.26 417	0.88 400	2.16 424

notaker	1.94 417	1.92 429	1.07 426	3.21 426	2.22 430	2.51 424	2.83 423	1.12 425	1.58 427	0.91 421	1.10 412	3.51 425	5.78 426	3.17 431	2.80 426	0.81 414	1.45 426	0.73 422	4.39 420	1.09 425	1.31 422	1.18 412	2.96 429	0.93 427	0.74 399	0.81 398	1.00 408	1.24 396

UNDER WATER-64	2.04 418	1.94 430	1.22 429	3.55 429	2.36 431	2.89 430	3.38 426	1.76 430	1.27 422	1.12 427	1.18 413	3.46 424	3.00 420	3.14 429	2.28 413	0.90 421	1.95 429	0.79 424	2.39 402	1.08 424	1.29 420	1.48 425	3.94 436	1.07 429	1.41 417	2.17 425	1.36 421	2.64 429

ACV-stereo	2.20 419	1.02 403	0.23 340	0.38 359	0.24 332	0.71 384	0.47 370	0.44 373	0.32 359	0.36 353	0.41 350	0.48 345	3.07 421	0.34 374	1.96 402	0.84 415	0.45 372	0.29 367	43.04 447	0.56 398	0.84 396	1.00 398	0.33 379	0.27 357	0.27 304	0.38 349	0.43 343	0.40 328

UNDER WATER	2.21 420	1.95 431	1.19 428	3.39 428	2.61 432	2.83 428	3.80 430	1.66 428	1.38 423	1.01 425	1.02 411	3.36 422	7.21 427	3.44 433	1.79 388	0.91 422	1.98 430	0.77 423	3.26 415	1.10 428	1.40 427	1.38 421	3.82 435	1.21 432	1.49 418	1.89 423	1.28 415	2.48 427

MADNet++	2.33 421	1.67 426	1.92 432	1.39 399	2.03 429	1.38 400	1.80 411	1.84 431	2.31 432	2.07 435	2.50 431	2.72 415	2.90 418	1.56 409	2.35 416	2.46 434	2.29 431	1.72 431	2.84 410	2.53 433	3.96 435	5.14 436	1.23 408	2.38 436	1.53 419	4.38 432	2.11 431	1.86 416

XX-Stereo	2.35 422	0.10 139	0.11 197	0.17 262	0.11 202	0.21 296	0.11 234	0.25 258	0.12 193	0.35 344	0.53 373	0.30 285	0.10 174	0.12 246	1.21 356	0.70 403	0.27 286	0.18 268	0.50 319	0.19 270	0.41 287	0.53 265	0.11 251	0.10 186	55.57 445	0.26 290	0.34 309	0.51 345

TorneroNet	2.42 423	1.62 425	0.93 421	5.70 433	1.82 425	2.68 426	2.96 424	0.97 418	2.23 431	0.79 416	1.95 428	4.29 429	12.85 437	3.16 430	2.11 406	0.66 398	1.44 424	0.63 417	6.06 426	1.01 421	1.17 417	1.13 409	2.78 428	0.71 417	1.82 428	1.05 412	1.03 411	1.86 416

KSHMR	2.43 424	1.86 428	1.28 430	6.59 435	2.02 428	2.85 429	3.47 428	1.32 427	1.70 428	1.19 429	1.20 416	1.80 404	12.02 434	3.24 432	1.89 399	1.07 427	1.22 415	0.94 427	5.62 425	1.05 423	1.34 425	1.41 422	3.25 431	1.07 429	1.95 430	1.16 414	1.30 416	1.83 415

JetRed	2.52 425	2.14 432	2.30 433	1.73 408	1.90 426	2.63 425	3.45 427	1.87 432	1.54 426	1.16 428	0.96 409	2.82 419	0.74 376	2.45 420	3.36 428	2.18 432	2.83 432	3.14 436	1.84 395	1.39 430	3.50 434	3.28 433	2.75 426	1.29 434	2.61 433	6.72 436	2.97 432	4.62 433

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 426	0.48 385	0.30 367	0.49 369	0.43 378	0.63 381	0.88 396	0.69 401	0.73 407	0.42 382	1.62 425	46.67 447	1.91 411	0.66 398	0.96 335	0.34 308	0.96 407	0.97 429	1.60 386	0.34 368	0.83 395	0.87 370	0.28 358	0.27 357	0.53 384	0.79 396	3.33 434	0.81 375

ktn	2.60 427	1.73 427	2.98 434	2.43 418	1.91 427	2.71 427	3.07 425	1.67 429	4.02 435	1.03 426	1.21 417	8.05 436	10.67 432	2.85 427	2.71 425	0.93 423	1.87 428	0.89 426	6.30 428	1.56 432	1.29 420	1.20 413	2.75 426	0.94 428	1.19 414	1.09 413	1.47 422	1.71 414

WQFJA1++	3.47 428	0.13 202	0.09 164	27.21 445	0.11 202	24.09 446	25.17 444	0.22 206	0.13 220	0.35 344	0.16 208	0.66 361	2.95 419	0.14 279	0.83 317	0.55 374	0.23 224	0.18 268	1.06 374	0.44 386	0.37 272	0.76 340	0.11 251	0.08 132	0.20 221	6.97 437	0.30 286	0.30 291

LSM0	3.50 429	0.37 374	0.30 367	0.55 377	0.46 384	0.59 378	0.74 389	0.75 406	0.61 398	0.60 409	0.85 404	1.16 386	1.54 400	0.27 357	26.81 442	45.36 447	0.62 387	0.38 388	3.22 414	0.63 400	1.24 419	1.69 427	0.31 375	0.43 395	0.61 393	1.00 407	1.01 409	2.47 426

LE_ROB	3.68 430	0.90 401	1.47 431	2.33 417	9.95 441	1.86 416	7.75 438	2.29 433	3.18 434	0.50 398	1.44 423	9.08 437	13.64 440	0.49 387	2.12 408	0.27 251	0.56 383	0.30 373	6.07 427	1.47 431	0.85 397	0.95 390	2.37 420	2.28 435	5.44 436	5.09 434	6.28 437	10.56 440

BEATNet-Init1	4.65 431	5.11 436	1.18 427	8.96 438	2.62 433	8.39 438	4.42 431	2.33 434	1.90 429	0.88 419	2.44 429	5.93 430	9.25 430	0.95 403	8.01 435	2.37 433	1.44 424	0.94 427	18.08 439	5.04 437	2.66 432	2.68 432	1.09 405	1.21 432	5.15 435	3.11 431	11.68 443	7.82 437

HanzoNet	4.74 432	4.36 435	3.81 437	6.11 434	3.89 434	7.79 437	8.32 439	4.11 437	4.85 436	1.57 433	2.49 430	11.43 438	13.37 439	11.17 443	3.70 429	1.86 431	5.08 436	1.37 430	11.06 434	3.04 434	2.28 431	2.12 430	5.14 440	1.16 431	1.84 429	1.75 421	1.82 428	2.43 425

DGTPSM_ROB	8.79 433	3.80 433	9.84 439	3.08 424	5.49 435	3.51 431	5.14 434	3.61 435	8.95 437	3.18 436	7.10 435	3.97 427	10.45 431	3.59 434	11.90 436	10.73 437	4.41 434	10.40 438	5.50 424	9.89 439	5.93 437	14.14 438	4.37 438	8.94 440	10.11 438	27.69 443	11.03 441	30.71 443

DPSMNet_ROB	9.04 434	3.83 434	9.86 440	3.11 425	5.50 436	3.56 432	5.15 435	3.61 435	9.03 438	3.27 437	7.94 437	4.20 428	13.24 438	3.69 435	12.40 437	10.89 438	4.53 435	10.61 439	6.52 429	9.90 440	5.99 438	14.29 439	4.38 439	8.94 440	10.26 441	27.69 443	11.05 442	30.71 443

DLNR_Zeroshot_test	9.87 435	28.41 447	0.21 327	46.94 448	0.13 237	0.20 286	44.81 448	0.29 324	0.11 171	0.37 358	0.19 239	0.34 308	0.10 174	1.27 405	60.18 447	71.71 448	4.00 433	2.44 432	1.35 379	0.24 310	0.70 383	1.10 406	0.09 196	0.15 283	0.27 304	0.24 266	0.29 277	0.32 298

LRCNet_RVC	10.35 436	14.59 441	3.37 435	20.91 443	17.84 445	20.02 444	16.02 443	6.47 439	2.41 433	19.86 445	12.93 440	19.51 442	8.57 429	26.59 446	3.97 430	0.73 407	10.36 440	5.77 437	23.32 442	6.94 438	2.69 433	1.25 415	22.85 444	8.44 439	0.73 397	0.43 357	1.72 426	1.19 394

PML	11.01 437	9.32 440	3.48 436	11.78 441	6.95 439	11.56 439	6.01 436	7.06 440	23.86 447	8.88 441	28.30 447	32.00 446	39.13 447	6.23 440	5.80 433	4.22 436	8.30 437	3.01 435	18.80 440	4.50 435	4.89 436	4.68 435	3.75 434	3.97 437	10.22 440	5.10 435	18.48 444	6.93 435

DPSM_ROB	13.05 438	7.58 437	11.51 441	4.93 431	5.66 437	5.96 434	4.58 432	8.35 441	10.81 440	6.72 439	8.04 438	7.98 434	12.24 435	3.78 436	13.45 438	13.54 439	10.09 438	13.22 440	8.97 432	11.59 441	15.77 441	18.47 441	3.50 432	10.95 442	27.87 443	35.88 445	31.10 445	39.72 445

DPSM	13.05 438	7.58 437	11.51 441	4.93 431	5.66 437	5.96 434	4.58 432	8.35 441	10.81 440	6.72 439	8.04 438	7.98 434	12.24 435	3.78 436	13.45 438	13.54 439	10.09 438	13.22 440	8.97 432	11.59 441	15.77 441	18.47 441	3.50 432	10.95 442	27.87 443	35.88 445	31.10 445	39.72 445

HaxPig	19.46 440	21.63 445	18.84 443	23.83 444	23.65 446	22.97 445	25.18 445	20.58 446	18.35 442	26.27 446	22.91 445	22.10 443	16.59 441	24.62 445	21.69 440	18.63 441	20.94 443	19.88 442	22.44 441	20.43 443	14.32 440	12.36 437	27.03 445	18.77 444	7.07 437	12.11 442	7.84 438	14.43 442

MEDIAN_ROB	22.62 441	26.33 446	23.49 447	27.73 446	26.93 447	26.84 447	28.37 446	23.96 447	21.35 443	31.36 447	26.67 446	25.78 444	19.59 442	27.60 447	23.84 441	20.19 442	25.79 445	23.70 443	27.36 444	24.30 447	19.01 443	15.78 440	29.59 446	20.33 445	10.21 439	11.16 441	10.14 440	13.33 441

AVERAGE_ROB	25.64 442	30.03 448	26.89 448	31.93 447	30.82 448	31.11 448	32.43 447	28.32 448	25.80 448	34.51 448	30.14 448	30.53 445	23.76 443	32.01 448	27.78 446	24.52 443	28.55 446	25.88 444	30.51 445	27.85 448	22.51 444	19.15 443	33.73 447	25.51 449	10.76 442	8.70 438	9.35 439	9.21 439

CasAABBNet	26.22 443	15.24 442	23.15 445	9.86 439	11.36 442	11.89 440	9.16 440	16.77 444	21.82 445	13.63 442	16.10 441	16.17 440	24.79 446	7.51 441	27.26 444	27.24 446	20.16 441	26.55 446	17.89 437	23.22 444	31.56 445	36.88 445	6.98 441	22.05 447	56.10 447	72.29 447	62.52 448	79.87 448

FlowAnything	26.28 444	15.26 443	23.18 446	9.90 440	11.45 443	11.93 441	9.21 441	16.87 445	21.85 446	13.67 444	16.29 443	16.14 439	24.68 444	7.63 442	27.13 443	27.17 445	20.18 442	26.52 445	17.99 438	23.38 446	31.56 445	37.20 446	7.04 442	22.12 448	56.09 446	72.59 449	62.57 449	80.02 449

fast-reg	27.99 445	17.23 444	23.11 444	12.63 442	12.63 444	16.10 443	12.42 442	16.63 443	21.73 444	13.65 443	20.53 444	16.72 441	24.77 445	13.84 444	27.33 445	26.50 444	21.30 444	27.47 447	39.14 446	23.34 445	31.90 447	36.41 444	7.67 443	21.95 446	56.22 448	72.44 448	62.51 447	79.44 447

GS-Stereo																							0.03 41	0.04 50	0.07 43	0.06 20	0.07 26	0.05 28

FSD		0.26 348	0.26 355	0.27 330	0.26 344	0.26 325	0.31 349	0.33 346	0.20 303	0.28 275	0.21 258			0.29 359	0.39 216	0.42 341			0.34 259	0.31 358				0.28 360	0.30 329	0.29 311	0.30 286	0.31 296

STTRV1_RVC		0.33 364	0.28 362	0.43 364	0.33 363	0.42 361	0.38 360	0.41 365	0.41 375	0.37 358	0.42 354	0.62 357	0.74 376	0.52 390		0.39 328	0.91 404	0.28 363		0.75 414	0.94 406			0.51 400	0.51 381	0.67 386	0.63 380	1.33 402

DPSimNet_ROB		8.37 439	4.26 438	7.17 436	7.54 440	5.72 433	6.51 437	5.76 438	9.67 439	4.19 438	16.17 442	7.25 433	11.41 433	5.00 439	7.97 434	4.08 435		2.95 434	13.34 436	4.83 436	6.37 439	4.66 434	4.16 437	5.12 438		9.01 440	5.12 436	8.92 438

Low-res two-view benchmark