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

over-9	0.04 3	0.04 16	0.03 6	0.04 28	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.04 16	0.06 32	0.03 22	0.02 5	0.08 3	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.04 4	0.06 13	0.05 5	0.02 4	0.03 10	0.06 18	0.07 29	0.07 27	0.06 40

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 18	0.03 3	0.04 16	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.23 72	0.08 7	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.06 10	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 18	0.03 3	0.04 16	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.26 104	0.08 7	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 14	0.04 18	0.03 3	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.04 59	0.13 22	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 13	0.06 10	0.03 25	0.03 10	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.03 3

LACA2	0.04 3	0.04 16	0.03 6	0.04 28	0.03 17	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 49	0.02 5	0.06 32	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.03 10	0.06 18	0.05 9	0.05 8	0.04 9

BridgeDepth	0.04 3	0.04 16	0.04 30	0.04 28	0.03 17	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.08 55	0.03 22	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.06 13	0.05 5	0.02 4	0.03 10	0.06 18	0.06 20	0.07 27	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 35	0.04 14	0.02 3	0.03 3	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.08 7	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.10 36	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 22	0.10 21	0.06 13	0.06 24	0.07 25	0.04 4	0.08 33	0.06 10	0.01 3	0.02 3	0.06 18	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
over v1	0.05 11	0.04 16	0.03 6	0.05 54	0.03 17	0.04 24	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.04 13	0.05 32	0.08 55	0.03 22	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.06 13	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.06 13	0.05 5	0.02 4	0.03 10	0.06 18	0.08 46	0.07 27	0.06 40

over-8	0.05 11	0.04 16	0.03 6	0.04 28	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.04 14	0.03 7	0.04 13	0.04 16	0.06 32	0.03 22	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.06 13	0.05 11	0.05 4	0.04 4	0.06 13	0.05 5	0.02 4	0.03 10	0.06 18	0.07 29	0.07 27	0.06 40

MLG-Stereo_test1	0.05 11	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 17	0.04 24	0.02 5	0.04 14	0.05 30	0.06 49	0.03 8	0.06 32	0.02 3	0.02 5	0.18 46	0.13 52	0.08 38	0.06 24	0.08 34	0.05 18	0.08 33	0.12 45	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.04 9

MLG-Stereo	0.05 11	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.05 34	0.03 8	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.17 43	0.13 52	0.08 38	0.06 24	0.08 34	0.05 18	0.08 33	0.07 15	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.05 23

MM-Stereo_test3	0.05 11	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.02 3	0.02 5	0.04 14	0.05 30	0.04 13	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.11 16	0.10 21	0.07 29	0.05 11	0.06 14	0.05 18	0.06 13	0.17 65	0.04 52	0.03 10	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

CoSv	0.05 11	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.05 51	0.03 35	0.05 37	0.04 18	0.04 13	0.02 5	0.03 3	0.03 22	0.02 5	0.09 6	0.09 20	0.07 29	0.04 3	0.08 34	0.04 4	0.07 25	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.08 51	0.05 9	0.07 27	0.04 9

AIO-test2	0.05 11	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.05 30	0.04 13	0.07 55	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.22 67	0.17 94	0.06 13	0.05 11	0.05 4	0.05 18	0.05 3	0.16 62	0.02 4	0.03 10	0.04 3	0.05 9	0.03 3	0.04 9

U	0.05 11	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 14	0.02 3	0.04 13	0.01 3	0.05 20	0.03 22	0.02 5	0.14 28	0.12 43	0.08 38	0.07 35	0.08 34	0.05 18	0.10 56	0.09 28	0.02 4	0.03 10	0.08 51	0.07 29	0.06 14	0.06 40

ProNet	0.05 11	0.04 16	0.04 30	0.03 11	0.02 3	0.04 24	0.08 139	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.06 43	0.03 3	0.02 3	0.03 35	0.12 18	0.10 21	0.07 29	0.06 24	0.06 14	0.04 4	0.06 13	0.08 21	0.03 25	0.04 33	0.05 6	0.04 3	0.05 8	0.04 9

CroCo-Stereo Lap2	0.05 11	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.03 7	0.06 49	0.03 8	0.04 6	0.03 22	0.02 5	0.12 18	0.11 33	0.07 29	0.07 35	0.07 25	0.05 18	0.09 47	0.08 21	0.02 4	0.03 10	0.08 51	0.08 46	0.07 27	0.05 23

over-6	0.06 21	0.05 38	0.04 30	0.05 54	0.03 17	0.04 24	0.02 5	0.04 14	0.06 42	0.04 13	0.07 55	0.12 81	0.03 22	0.03 35	0.09 6	0.08 7	0.06 13	0.06 24	0.07 25	0.04 4	0.06 13	0.06 10	0.02 4	0.04 33	0.07 33	0.08 46	0.08 44	0.07 53

PointNet	0.06 21	0.04 16	0.05 52	0.04 28	0.03 17	0.04 24	0.04 63	0.07 60	0.05 30	0.05 34	0.06 43	0.05 20	0.04 44	0.03 35	0.09 6	0.07 3	0.06 13	0.04 3	0.06 14	0.05 18	0.07 25	0.09 28	0.04 52	0.05 54	0.07 33	0.08 46	0.09 59	0.07 53

LACA3	0.06 21	0.05 38	0.05 52	0.05 54	0.04 38	0.05 51	0.04 63	0.04 14	0.06 42	0.06 49	0.04 16	0.08 55	0.04 44	0.04 59	0.13 22	0.10 21	0.06 13	0.08 49	0.08 34	0.06 32	0.08 33	0.09 28	0.03 25	0.04 33	0.08 51	0.08 46	0.09 59	0.08 64

LACA1	0.06 21	0.05 38	0.04 30	0.04 28	0.05 57	0.04 24	0.03 35	0.03 3	0.06 42	0.05 34	0.04 16	0.06 32	0.04 44	0.03 35	0.10 13	0.10 21	0.06 13	0.08 49	0.07 25	0.05 18	0.07 25	0.07 15	0.03 25	0.04 33	0.07 33	0.08 46	0.08 44	0.06 40

MatchStereo	0.06 21	0.04 16	0.05 52	0.03 11	0.04 38	0.03 7	0.03 35	0.04 14	0.07 63	0.03 3	0.06 43	0.04 6	0.05 56	0.03 35	0.14 28	0.10 21	0.06 13	0.08 49	0.06 14	0.07 36	0.08 33	0.10 36	0.03 25	0.04 33	0.07 33	0.08 46	0.06 14	0.06 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.06 21	0.05 38	0.04 30	0.04 28	0.04 38	0.03 7	0.03 35	0.06 49	0.08 72	0.05 34	0.06 43	0.04 6	0.05 56	0.04 59	0.14 28	0.08 7	0.07 29	0.06 24	0.06 14	0.05 18	0.06 13	0.07 15	0.04 52	0.04 33	0.07 33	0.08 46	0.08 44	0.07 53

NLCSM	0.06 21	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.07 60	0.16 226	0.04 13	0.11 114	0.05 20	0.31 292	0.02 5	0.10 13	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.05 3	0.06 10	0.02 4	0.03 10	0.05 6	0.07 29	0.04 4	0.04 9

LG-Stereo	0.06 21	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.04 38	0.04 24	0.02 5	0.06 49	0.05 30	0.06 49	0.06 43	0.08 55	0.03 22	0.02 5	0.24 85	0.12 43	0.08 38	0.06 24	0.08 34	0.07 36	0.10 56	0.09 28	0.02 4	0.03 10	0.06 18	0.06 20	0.07 27	0.05 23

MM-Stereo_test1	0.06 21	0.04 16	0.03 6	0.04 28	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.04 13	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.15 36	0.17 94	0.07 29	0.07 35	0.06 14	0.08 51	0.06 13	0.23 93	0.05 75	0.03 10	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

RAStereo	0.06 21	0.05 38	0.04 30	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.05 37	0.03 7	0.10 76	0.03 8	0.08 55	0.04 44	0.02 5	0.15 36	0.11 33	0.09 50	0.08 49	0.10 58	0.05 18	0.13 75	0.09 28	0.02 4	0.03 10	0.09 64	0.07 29	0.07 27	0.07 53

DispViT+	0.07 31	0.05 38	0.05 52	0.07 82	0.05 57	0.05 51	0.04 63	0.05 37	0.07 63	0.06 49	0.08 67	0.06 32	0.05 56	0.03 35	0.11 16	0.10 21	0.06 13	0.08 49	0.08 34	0.06 32	0.07 25	0.08 21	0.03 25	0.06 73	0.07 33	0.10 76	0.08 44	0.09 72

WQFJA1	0.07 31	0.05 38	0.03 6	0.04 28	0.04 38	0.05 51	0.03 35	0.06 49	0.18 245	0.04 13	0.17 174	0.05 20	0.36 297	0.03 35	0.14 28	0.08 7	0.06 13	0.05 11	0.06 14	0.05 18	0.05 3	0.08 21	0.03 25	0.04 33	0.06 18	0.07 29	0.06 14	0.06 40

WQFJX1	0.07 31	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.06 49	0.19 251	0.04 13	0.12 127	0.04 6	0.33 294	0.02 5	0.09 6	0.07 3	0.06 13	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.07 15	0.03 25	0.03 10	0.06 18	0.07 29	0.06 14	0.04 9

WQFJX	0.07 31	0.04 16	0.04 30	0.04 28	0.03 17	0.05 51	0.03 35	0.05 37	0.18 245	0.04 13	0.15 149	0.04 6	0.36 297	0.02 5	0.12 18	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.05 18	0.05 3	0.07 15	0.03 25	0.04 33	0.05 6	0.08 46	0.06 14	0.06 40

NLMM	0.07 31	0.05 38	0.03 6	0.04 28	0.04 38	0.05 51	0.03 35	0.06 49	0.18 245	0.04 13	0.17 174	0.05 20	0.36 297	0.03 35	0.14 28	0.08 7	0.06 13	0.05 11	0.06 14	0.05 18	0.05 3	0.08 21	0.03 25	0.04 33	0.06 18	0.07 29	0.06 14	0.06 40

MonStereo	0.07 31	0.04 16	0.04 30	0.04 28	0.04 38	0.03 7	0.03 35	0.05 37	0.05 30	0.05 34	0.06 43	0.05 20	0.04 44	0.03 35	0.20 53	0.17 94	0.08 38	0.07 35	0.08 34	0.07 36	0.08 33	0.15 57	0.03 25	0.03 10	0.08 51	0.07 29	0.08 44	0.07 53

AdaDepth	0.07 31	0.06 57	0.04 30	0.04 28	0.05 57	0.04 24	0.03 35	0.05 37	0.06 42	0.04 13	0.06 43	0.06 32	0.03 22	0.03 35	0.21 61	0.15 65	0.09 50	0.08 49	0.10 58	0.07 36	0.08 33	0.17 65	0.03 25	0.04 33	0.07 33	0.07 29	0.09 59	0.07 53

111111	0.07 31	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.04 38	0.03 7	0.03 35	0.04 14	0.05 30	0.03 3	0.04 16	0.06 32	0.03 22	0.02 5	0.26 104	0.15 65	0.06 13	0.06 24	0.09 51	0.12 107	0.09 47	0.33 151	0.07 108	0.03 10	0.05 6	0.05 9	0.05 8	0.03 3

MLG-Stereo_test2	0.07 31	0.05 38	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.04 24	0.02 5	0.06 49	0.05 30	0.07 67	0.05 32	0.07 50	0.03 22	0.04 59	0.21 61	0.16 81	0.11 67	0.07 35	0.14 78	0.07 36	0.11 62	0.22 89	0.04 52	0.03 10	0.07 33	0.06 20	0.09 59	0.06 40

AIO-test1	0.07 31	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.06 49	0.06 42	0.06 49	0.06 43	0.06 32	0.02 3	0.03 35	0.24 85	0.15 65	0.06 13	0.05 11	0.05 4	0.08 51	0.06 13	0.33 151	0.02 4	0.03 10	0.04 3	0.05 9	0.04 4	0.04 9

DEFOM-Stereo	0.07 31	0.06 57	0.04 30	0.06 74	0.05 57	0.06 67	0.03 35	0.06 49	0.05 30	0.06 49	0.08 67	0.06 32	0.03 22	0.04 59	0.20 53	0.12 43	0.11 67	0.09 57	0.10 58	0.07 36	0.11 62	0.09 28	0.04 52	0.04 33	0.09 64	0.08 46	0.12 79	0.08 64

AIO-Stereo	0.07 31	0.05 38	0.04 30	0.04 28	0.04 38	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.04 13	0.05 32	0.04 6	0.03 22	0.03 35	0.21 61	0.11 33	0.10 64	0.06 24	0.09 51	0.14 144	0.08 33	0.47 210	0.03 25	0.04 33	0.06 18	0.05 9	0.07 27	0.04 9

RSM	0.07 31	0.05 38	0.04 30	0.04 28	0.04 38	0.05 51	0.03 35	0.04 14	0.03 7	0.04 13	0.05 32	0.06 32	0.03 22	0.02 5	0.12 18	0.10 21	0.07 29	0.06 24	0.07 25	0.08 51	0.09 47	0.60 249	0.03 25	0.04 33	0.06 18	0.06 20	0.07 27	0.05 23

GREATEN-IGEV_RVC	0.08 44	0.05 38	0.04 30	0.03 11	0.04 38	0.04 24	0.03 35	0.05 37	0.06 42	0.05 34	0.05 32	0.10 66	0.03 22	0.03 35	0.32 139	0.16 81	0.08 38	0.07 35	0.09 51	0.11 96	0.07 25	0.34 157	0.03 25	0.03 10	0.07 33	0.08 46	0.09 59	0.06 40

testmc14	0.08 44	0.05 38	0.04 30	0.03 11	0.03 17	0.04 24	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.05 34	0.04 16	0.10 66	0.02 3	0.02 5	0.23 72	0.16 81	0.09 50	0.09 57	0.08 34	0.11 96	0.08 33	0.52 221	0.07 108	0.04 33	0.07 33	0.08 46	0.07 27	0.05 23

MCSU-Stereo	0.08 44	0.05 38	0.04 30	0.04 28	0.04 38	0.03 7	0.03 35	0.04 14	0.06 42	0.06 49	0.04 16	0.09 65	0.03 22	0.03 35	0.24 85	0.15 65	0.08 38	0.09 57	0.07 25	0.10 82	0.07 25	0.39 185	0.06 91	0.03 10	0.07 33	0.07 29	0.10 66	0.07 53

BridgeDepth_RVC	0.08 44	0.07 63	0.06 67	0.05 54	0.06 74	0.06 67	0.04 63	0.07 60	0.09 85	0.07 67	0.07 55	0.07 50	0.05 56	0.04 59	0.15 36	0.12 43	0.08 38	0.09 57	0.09 51	0.07 36	0.09 47	0.09 28	0.03 25	0.05 54	0.09 64	0.11 85	0.10 66	0.11 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.08 44	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.03 35	0.06 49	0.22 267	0.05 34	0.15 149	0.05 20	0.41 306	0.03 35	0.15 36	0.10 21	0.05 3	0.05 11	0.07 25	0.06 32	0.06 13	0.10 36	0.03 25	0.05 54	0.08 51	0.07 29	0.08 44	0.05 23

NLSM1	0.08 44	0.04 16	0.04 30	0.04 28	0.04 38	0.05 51	0.04 63	0.07 60	0.21 261	0.04 13	0.18 184	0.06 32	0.38 303	0.03 35	0.15 36	0.10 21	0.06 13	0.05 11	0.07 25	0.05 18	0.07 25	0.09 28	0.03 25	0.04 33	0.07 33	0.08 46	0.07 27	0.05 23

VIP-Stereo	0.08 44	0.06 57	0.06 67	0.05 54	0.04 38	0.04 24	0.02 5	0.06 49	0.05 30	0.06 49	0.09 82	0.10 66	0.03 22	0.03 35	0.14 28	0.12 43	0.12 72	0.09 57	0.10 58	0.07 36	0.12 69	0.18 72	0.03 25	0.05 54	0.08 51	0.08 46	0.07 27	0.08 64

MM-Stereo_test2	0.08 44	0.05 38	0.04 30	0.04 28	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.06 49	0.04 16	0.04 6	0.03 22	0.03 35	0.23 72	0.25 198	0.08 38	0.07 35	0.07 25	0.12 107	0.08 33	0.55 231	0.05 75	0.04 33	0.05 6	0.09 70	0.06 14	0.06 40

GIP-stereo	0.08 44	0.05 38	0.04 30	0.04 28	0.03 17	0.04 24	0.03 35	0.03 3	0.03 7	0.05 34	0.04 16	0.05 20	0.03 22	0.04 59	0.30 128	0.22 166	0.09 50	0.07 35	0.09 51	0.10 82	0.09 47	0.43 197	0.02 4	0.04 33	0.07 33	0.07 29	0.08 44	0.05 23

RSM++	0.08 44	0.05 38	0.05 52	0.05 54	0.05 57	0.04 24	0.03 35	0.06 49	0.06 42	0.05 34	0.05 32	0.07 50	0.04 44	0.02 5	0.13 22	0.11 33	0.09 50	0.07 35	0.08 34	0.10 82	0.10 56	0.64 257	0.04 52	0.05 54	0.08 51	0.07 29	0.08 44	0.05 23

MoCha-V2	0.08 44	0.04 16	0.03 6	0.04 28	0.03 17	0.04 24	0.02 5	0.04 14	0.03 7	0.04 13	0.05 32	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.37 160	0.12 43	0.07 29	0.08 49	0.08 34	0.15 178	0.08 33	0.56 240	0.03 25	0.03 10	0.06 18	0.05 9	0.05 8	0.03 3

StereoVision	0.08 44	0.05 38	0.05 52	0.04 28	0.04 38	0.05 51	0.03 35	0.07 60	0.11 130	0.05 34	0.06 43	0.06 32	0.06 72	0.02 5	0.14 28	0.13 52	0.09 50	0.07 35	0.10 58	0.08 51	0.09 47	0.08 21	0.03 25	0.05 54	0.12 94	0.10 76	0.13 88	0.13 95

RAFT	0.08 44	0.04 16	0.06 67	0.05 54	0.03 17	0.07 80	0.03 35	0.10 74	0.05 30	0.06 49	0.07 55	0.08 55	0.05 56	0.02 5	0.22 67	0.11 33	0.09 50	0.06 24	0.08 34	0.06 32	0.08 33	0.10 36	0.02 4	0.04 33	0.14 108	0.14 112	0.16 103	0.15 115

delet	0.08 44	0.08 78	0.07 84	0.09 118	0.07 86	0.08 101	0.06 105	0.07 60	0.06 42	0.09 71	0.08 67	0.11 73	0.06 72	0.07 102	0.15 36	0.10 21	0.10 64	0.09 57	0.08 34	0.09 67	0.10 56	0.08 21	0.05 75	0.07 84	0.10 70	0.09 70	0.10 66	0.08 64

TDLM	0.08 44	0.08 78	0.07 84	0.07 82	0.08 106	0.07 80	0.06 105	0.08 67	0.06 42	0.06 49	0.12 127	0.08 55	0.06 72	0.05 72	0.10 13	0.10 21	0.10 64	0.09 57	0.08 34	0.07 36	0.09 47	0.10 36	0.05 75	0.07 84	0.08 51	0.08 46	0.09 59	0.09 72

TS12	0.09 59	0.07 63	0.07 84	0.07 82	0.06 74	0.07 80	0.04 63	0.11 81	0.07 63	0.06 49	0.11 114	0.11 73	0.05 56	0.05 72	0.20 53	0.13 52	0.09 50	0.10 73	0.13 73	0.08 51	0.13 75	0.13 48	0.04 52	0.06 73	0.12 94	0.10 76	0.13 88	0.14 104

TS	0.09 59	0.07 63	0.07 84	0.07 82	0.06 74	0.07 80	0.04 63	0.11 81	0.07 63	0.06 49	0.11 114	0.11 73	0.05 56	0.05 72	0.20 53	0.13 52	0.09 50	0.10 73	0.13 73	0.08 51	0.13 75	0.13 48	0.04 52	0.06 73	0.12 94	0.10 76	0.13 88	0.14 104

GASTEREO	0.09 59	0.04 16	0.04 30	0.04 28	0.04 38	0.04 24	0.02 5	0.04 14	0.06 42	0.05 34	0.04 16	0.06 32	0.04 44	0.02 5	0.42 182	0.34 267	0.08 38	0.07 35	0.08 34	0.09 67	0.08 33	0.43 197	0.05 75	0.07 84	0.07 33	0.08 46	0.07 27	0.05 23

MSCF	0.09 59	0.04 16	0.04 30	0.04 28	0.03 17	0.04 24	0.02 5	0.04 14	0.06 42	0.04 13	0.04 16	0.06 32	0.04 44	0.03 35	0.42 182	0.33 264	0.08 38	0.07 35	0.08 34	0.09 67	0.08 33	0.42 192	0.04 52	0.07 84	0.07 33	0.08 46	0.06 14	0.05 23

DFGA-Net	0.09 59	0.09 90	0.05 52	0.07 82	0.05 57	0.06 67	0.05 86	0.11 81	0.07 63	0.12 89	0.08 67	0.13 86	0.06 72	0.04 59	0.17 43	0.13 52	0.14 82	0.10 73	0.14 78	0.07 36	0.12 69	0.14 53	0.05 75	0.07 84	0.10 70	0.09 70	0.14 94	0.11 83

IGEV-Stereo++	0.09 59	0.05 38	0.04 30	0.05 54	0.05 57	0.04 24	0.02 5	0.05 37	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.05 20	0.04 44	0.03 35	0.32 139	0.19 124	0.07 29	0.09 57	0.10 58	0.14 144	0.09 47	0.55 231	0.10 180	0.03 10	0.06 18	0.06 20	0.08 44	0.05 23

Occ-G	0.09 59	0.07 63	0.05 52	0.05 54	0.04 38	0.05 51	0.03 35	0.05 37	0.04 18	0.04 13	0.08 67	0.06 32	0.04 44	0.03 35	0.28 123	0.15 65	0.09 50	0.09 57	0.14 78	0.10 82	0.10 56	0.41 189	0.08 137	0.05 54	0.07 33	0.06 20	0.08 44	0.06 40

iRaftStereo_RVC	0.09 59	0.07 63	0.06 67	0.05 54	0.05 57	0.06 67	0.03 35	0.10 74	0.06 42	0.10 76	0.09 82	0.10 66	0.05 56	0.04 59	0.13 22	0.11 33	0.14 82	0.10 73	0.12 70	0.08 51	0.15 85	0.22 89	0.04 52	0.06 73	0.10 70	0.08 46	0.11 74	0.08 64

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.10 67	0.06 57	0.07 84	0.07 82	0.07 86	0.06 67	0.04 63	0.10 74	0.08 72	0.16 96	0.10 99	0.12 81	0.08 104	0.05 72	0.26 104	0.13 52	0.14 82	0.09 57	0.17 98	0.10 82	0.12 69	0.18 72	0.04 52	0.05 54	0.10 70	0.10 76	0.13 88	0.10 80

GEAStereo	0.10 67	0.07 63	0.06 67	0.06 74	0.05 57	0.05 51	0.04 63	0.05 37	0.04 18	0.06 49	0.04 16	0.07 50	0.02 3	0.06 90	0.49 211	0.32 252	0.09 50	0.07 35	0.09 51	0.12 107	0.11 62	0.25 103	0.04 52	0.05 54	0.08 51	0.07 29	0.08 44	0.05 23

GSStereo	0.10 67	0.06 57	0.05 52	0.04 28	0.04 38	0.05 51	0.03 35	0.03 3	0.20 257	0.05 34	0.04 16	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.46 205	0.32 252	0.14 82	0.09 57	0.10 58	0.09 67	0.11 62	0.48 214	0.03 25	0.04 33	0.07 33	0.06 20	0.07 27	0.05 23

gasm-f	0.10 67	0.07 63	0.06 67	0.06 74	0.05 57	0.05 51	0.04 63	0.05 37	0.04 18	0.06 49	0.04 16	0.07 50	0.02 3	0.06 90	0.49 211	0.32 252	0.09 50	0.07 35	0.09 51	0.12 107	0.11 62	0.25 103	0.04 52	0.05 54	0.08 51	0.07 29	0.08 44	0.05 23

LG-Stereo_L2	0.10 67	0.08 78	0.05 52	0.04 28	0.05 57	0.05 51	0.03 35	0.13 92	0.09 85	0.21 126	0.09 82	0.13 86	0.05 56	0.05 72	0.24 85	0.17 94	0.14 82	0.09 57	0.14 78	0.08 51	0.19 110	0.27 113	0.03 25	0.05 54	0.10 70	0.08 46	0.10 66	0.09 72

LGtest1	0.10 67	0.07 63	0.06 67	0.06 74	0.07 86	0.07 80	0.04 63	0.10 74	0.09 85	0.09 71	0.10 99	0.10 66	0.05 56	0.06 90	0.26 104	0.17 94	0.15 93	0.11 82	0.16 89	0.10 82	0.17 91	0.18 72	0.05 75	0.06 73	0.10 70	0.09 70	0.12 79	0.10 80

MaDis-Stereo	0.10 67	0.07 63	0.06 67	0.04 28	0.04 38	0.04 24	0.04 63	0.09 70	0.07 63	0.11 82	0.08 67	0.13 86	0.06 72	0.03 35	0.17 43	0.14 60	0.15 93	0.12 93	0.17 98	0.07 36	0.17 91	0.15 57	0.03 25	0.06 73	0.15 124	0.20 180	0.16 103	0.19 148

AASNet	0.10 67	0.10 104	0.07 84	0.10 127	0.10 136	0.11 146	0.08 139	0.12 86	0.06 42	0.10 76	0.11 114	0.10 66	0.06 72	0.07 102	0.16 42	0.12 43	0.13 77	0.11 82	0.11 66	0.09 67	0.11 62	0.13 48	0.06 91	0.08 99	0.11 83	0.10 76	0.10 66	0.09 72

MMNet	0.10 67	0.09 90	0.07 84	0.10 127	0.09 117	0.09 122	0.07 120	0.10 74	0.08 72	0.08 69	0.09 82	0.13 86	0.06 72	0.08 113	0.26 104	0.11 33	0.13 77	0.11 82	0.12 70	0.09 67	0.11 62	0.10 36	0.06 91	0.08 99	0.10 70	0.11 85	0.13 88	0.12 90

AANet_RVC	0.10 67	0.08 78	0.08 106	0.07 82	0.09 117	0.06 67	0.07 120	0.09 70	0.09 85	0.08 69	0.09 82	0.08 55	0.07 89	0.06 90	0.19 49	0.12 43	0.11 67	0.12 93	0.11 66	0.10 82	0.10 56	0.10 36	0.07 108	0.08 99	0.11 83	0.12 93	0.12 79	0.14 104

LG-Stereo_L1	0.11 77	0.08 78	0.05 52	0.05 54	0.05 57	0.05 51	0.03 35	0.13 92	0.10 102	0.21 126	0.09 82	0.12 81	0.05 56	0.05 72	0.24 85	0.18 106	0.14 82	0.09 57	0.15 86	0.08 51	0.19 110	0.30 133	0.03 25	0.05 54	0.10 70	0.08 46	0.10 66	0.09 72

MLG-Stereo_test3	0.11 77	0.06 57	0.05 52	0.05 54	0.06 74	0.06 67	0.04 63	0.07 60	0.06 42	0.09 71	0.08 67	0.13 86	0.03 22	0.05 72	0.21 61	0.16 81	0.12 72	0.09 57	0.29 196	0.07 36	0.14 82	0.57 242	0.03 25	0.05 54	0.08 51	0.08 46	0.10 66	0.08 64

plain	0.11 77	0.10 104	0.07 84	0.06 74	0.07 86	0.07 80	0.04 63	0.13 92	0.06 42	0.16 96	0.07 55	0.12 81	0.05 56	0.04 59	0.19 49	0.16 81	0.16 100	0.13 109	0.15 86	0.08 51	0.17 91	0.15 57	0.04 52	0.08 99	0.13 102	0.12 93	0.12 79	0.14 104

MIF-Stereo (partial)	0.11 77	0.09 90	0.08 106	0.07 82	0.06 74	0.07 80	0.04 63	0.12 86	0.09 85	0.12 89	0.07 55	0.10 66	0.07 89	0.05 72	0.21 61	0.16 81	0.16 100	0.13 109	0.14 78	0.08 51	0.18 100	0.15 57	0.05 75	0.08 99	0.13 102	0.11 85	0.16 103	0.13 95

UniTT-Stereo	0.11 77	0.07 63	0.06 67	0.05 54	0.05 57	0.06 67	0.04 63	0.10 74	0.07 63	0.13 92	0.07 55	0.13 86	0.12 174	0.08 113	0.21 61	0.15 65	0.16 100	0.12 93	0.20 120	0.09 67	0.18 100	0.14 53	0.07 108	0.07 84	0.13 102	0.18 155	0.10 66	0.13 95

RAFT_CTSACE	0.11 77	0.09 90	0.07 84	0.05 54	0.06 74	0.08 101	0.06 105	0.12 86	0.08 72	0.18 110	0.06 43	0.15 102	0.12 174	0.05 72	0.18 46	0.14 60	0.15 93	0.10 73	0.13 73	0.07 36	0.17 91	0.24 98	0.04 52	0.07 84	0.14 108	0.14 112	0.19 131	0.14 104

CVANet_RVC	0.11 77	0.12 140	0.11 153	0.13 172	0.10 136	0.11 146	0.08 139	0.13 92	0.09 85	0.10 76	0.16 162	0.11 73	0.08 104	0.08 113	0.13 22	0.12 43	0.12 72	0.12 93	0.12 70	0.09 67	0.12 69	0.17 65	0.06 91	0.08 99	0.11 83	0.10 76	0.11 74	0.14 104

LG-G_1	0.12 84	0.08 78	0.06 67	0.08 104	0.07 86	0.08 101	0.05 86	0.09 70	0.06 42	0.09 71	0.07 55	0.13 86	0.06 72	0.07 102	0.27 116	0.21 152	0.14 82	0.11 82	0.16 89	0.09 67	0.15 85	0.73 291	0.05 75	0.05 54	0.10 70	0.09 70	0.12 79	0.11 83

LG-G	0.12 84	0.08 78	0.06 67	0.08 104	0.07 86	0.08 101	0.05 86	0.09 70	0.06 42	0.09 71	0.07 55	0.13 86	0.06 72	0.07 102	0.27 116	0.21 152	0.14 82	0.11 82	0.16 89	0.09 67	0.15 85	0.73 291	0.05 75	0.05 54	0.10 70	0.09 70	0.12 79	0.11 83

GREAT-IGEV	0.12 84	0.04 16	0.04 30	0.03 11	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.04 14	0.20 257	0.04 13	0.05 32	0.08 55	0.02 3	0.02 5	0.40 175	0.42 299	0.08 38	0.09 57	0.08 34	0.12 107	0.07 25	0.76 299	0.08 137	0.14 229	0.06 18	0.06 20	0.08 44	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 84	0.10 104	0.08 106	0.07 82	0.05 57	0.07 80	0.05 86	0.16 109	0.07 63	0.11 82	0.15 149	0.16 114	0.16 227	0.03 35	0.18 46	0.15 65	0.11 67	0.10 73	0.13 73	0.08 51	0.13 75	0.20 82	0.04 52	0.09 123	0.13 102	0.15 128	0.20 143	0.18 130

CCAANet	0.12 84	0.10 104	0.10 135	0.10 127	0.08 106	0.09 122	0.12 203	0.12 86	0.10 102	0.11 82	0.10 99	0.19 135	0.09 116	0.07 102	0.22 67	0.15 65	0.14 82	0.11 82	0.11 66	0.09 67	0.13 75	0.11 44	0.07 108	0.07 84	0.11 83	0.12 93	0.21 150	0.14 104

DMCA	0.12 84	0.09 90	0.10 135	0.08 104	0.09 117	0.08 101	0.09 161	0.13 92	0.10 102	0.11 82	0.13 134	0.13 86	0.08 104	0.09 136	0.24 85	0.15 65	0.15 93	0.14 124	0.13 73	0.10 82	0.14 82	0.12 45	0.09 158	0.09 123	0.12 94	0.13 102	0.11 74	0.12 90

GANet	0.12 84	0.10 104	0.10 135	0.10 127	0.10 136	0.13 170	0.10 184	0.14 98	0.08 72	0.11 82	0.24 243	0.15 102	0.08 104	0.08 113	0.14 28	0.13 52	0.15 93	0.15 137	0.11 66	0.08 51	0.12 69	0.25 103	0.08 137	0.08 99	0.13 102	0.10 76	0.12 79	0.11 83

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 91	0.08 78	0.06 67	0.07 82	0.07 86	0.07 80	0.03 35	0.16 109	0.09 85	0.24 171	0.08 67	0.11 73	0.06 72	0.05 72	0.27 116	0.19 124	0.17 105	0.13 109	0.16 89	0.11 96	0.24 160	0.61 253	0.05 75	0.05 54	0.11 83	0.11 85	0.14 94	0.09 72

MIM_Stereo	0.13 91	0.09 90	0.08 106	0.08 104	0.07 86	0.09 122	0.05 86	0.13 92	0.06 42	0.19 117	0.10 99	0.11 73	0.05 56	0.05 72	0.25 97	0.34 267	0.17 105	0.12 93	0.20 120	0.12 107	0.19 110	0.43 197	0.04 52	0.07 84	0.11 83	0.10 76	0.15 98	0.09 72

AEACV	0.13 91	0.08 78	0.05 52	0.05 54	0.05 57	0.04 24	0.03 35	0.05 37	0.03 7	0.05 34	0.05 32	0.06 32	0.03 22	0.04 59	0.64 246	0.54 326	0.09 50	0.12 93	0.16 89	0.18 219	0.13 75	0.73 291	0.07 108	0.04 33	0.08 51	0.12 93	0.07 27	0.05 23

anonymousdsp	0.13 91	0.07 63	0.06 67	0.05 54	0.05 57	0.06 67	0.04 63	0.10 74	0.06 42	0.11 82	0.43 311	0.08 55	0.04 44	0.05 72	0.31 135	0.21 152	0.12 72	0.10 73	0.14 78	0.15 178	0.15 85	0.58 245	0.10 180	0.05 54	0.09 64	0.07 29	0.12 79	0.07 53

RAFT+CT+SA	0.13 91	0.11 125	0.09 121	0.08 104	0.06 74	0.07 80	0.06 105	0.19 133	0.09 85	0.16 96	0.08 67	0.19 135	0.16 227	0.05 72	0.19 49	0.20 136	0.13 77	0.11 82	0.17 98	0.09 67	0.18 100	0.30 133	0.04 52	0.09 123	0.16 130	0.14 112	0.18 123	0.17 123

ARAFT	0.13 91	0.09 90	0.07 84	0.09 118	0.07 86	0.08 101	0.04 63	0.14 98	0.08 72	0.21 126	0.10 99	0.17 123	0.06 72	0.06 90	0.19 49	0.15 65	0.18 116	0.15 137	0.21 133	0.08 51	0.20 119	0.34 157	0.05 75	0.07 84	0.15 124	0.11 85	0.18 123	0.13 95

DF_test	0.14 97	0.09 90	0.09 121	0.05 54	0.07 86	0.08 101	0.04 63	0.20 135	0.10 102	0.24 171	0.08 67	0.22 169	0.08 104	0.10 155	0.23 72	0.20 136	0.22 163	0.12 93	0.17 98	0.12 107	0.31 197	0.28 118	0.08 137	0.08 99	0.11 83	0.15 128	0.13 88	0.12 90

SGD-Stereo	0.14 97	0.07 63	0.05 52	0.06 74	0.06 74	0.08 101	0.04 63	0.08 67	0.09 85	0.10 76	0.06 43	0.13 86	0.06 72	0.04 59	1.16 305	0.18 106	0.19 126	0.10 73	0.16 89	0.09 67	0.19 110	0.14 53	0.06 91	0.06 73	0.11 83	0.12 93	0.16 103	0.13 95

YMNet	0.14 97	0.11 125	0.09 121	0.10 127	0.10 136	0.12 159	0.17 240	0.11 81	0.10 102	0.10 76	0.08 67	0.16 114	0.13 192	0.10 155	0.65 250	0.16 81	0.13 77	0.12 93	0.14 78	0.08 51	0.12 69	0.12 45	0.07 108	0.07 84	0.16 130	0.11 85	0.15 98	0.12 90

IGEV-Stereo+	0.14 97	0.11 125	0.05 52	0.05 54	0.06 74	0.06 67	0.03 35	0.16 109	0.08 72	0.24 171	0.21 212	0.11 73	0.06 72	0.06 90	0.29 126	0.27 217	0.14 82	0.11 82	0.19 110	0.15 178	0.20 119	0.68 281	0.08 137	0.05 54	0.10 70	0.12 93	0.08 44	0.09 72

LL-Strereo2	0.14 97	0.08 78	0.07 84	0.07 82	0.07 86	0.06 67	0.05 86	0.15 103	0.10 102	0.22 135	0.09 82	0.13 86	0.07 89	0.07 102	0.24 85	0.26 208	0.17 105	0.11 82	0.20 120	0.10 82	0.21 131	0.68 281	0.06 91	0.07 84	0.12 94	0.14 112	0.15 98	0.10 80

TestStereo1	0.14 97	0.13 161	0.08 106	0.07 82	0.07 86	0.08 101	0.07 120	0.14 98	0.10 102	0.17 103	0.09 82	0.15 102	0.17 237	0.05 72	0.26 104	0.21 152	0.16 100	0.12 93	0.20 120	0.10 82	0.20 119	0.30 133	0.04 52	0.08 99	0.18 147	0.18 155	0.26 199	0.20 158

TESTraft	0.14 97	0.11 125	0.08 106	0.07 82	0.07 86	0.07 80	0.07 120	0.15 103	0.11 130	0.17 103	0.10 99	0.15 102	0.16 227	0.05 72	0.25 97	0.21 152	0.15 93	0.12 93	0.19 110	0.10 82	0.19 110	0.29 122	0.04 52	0.08 99	0.18 147	0.17 144	0.24 171	0.20 158

SA-5K	0.14 97	0.13 161	0.08 106	0.07 82	0.07 86	0.08 101	0.07 120	0.14 98	0.10 102	0.17 103	0.09 82	0.15 102	0.17 237	0.05 72	0.26 104	0.21 152	0.16 100	0.12 93	0.20 120	0.10 82	0.20 119	0.30 133	0.04 52	0.08 99	0.18 147	0.18 155	0.26 199	0.20 158

raft+_RVC	0.14 97	0.10 104	0.08 106	0.09 118	0.08 106	0.09 122	0.06 105	0.18 127	0.10 102	0.22 135	0.12 127	0.15 102	0.07 89	0.06 90	0.25 97	0.23 184	0.17 105	0.12 93	0.21 133	0.12 107	0.20 119	0.41 189	0.05 75	0.08 99	0.15 124	0.13 102	0.16 103	0.13 95

RAFT + AFF	0.14 97	0.07 63	0.06 67	0.08 104	0.05 57	0.07 80	0.05 86	0.11 81	0.08 72	0.14 95	0.07 55	0.15 102	0.05 56	0.03 35	1.47 328	0.11 33	0.14 82	0.08 49	0.14 78	0.07 36	0.15 85	0.10 36	0.04 52	0.06 73	0.10 70	0.08 46	0.08 44	0.07 53

UPFNet	0.14 97	0.11 125	0.12 181	0.12 162	0.11 159	0.13 170	0.10 184	0.16 109	0.12 150	0.17 103	0.14 142	0.16 114	0.09 116	0.11 179	0.25 97	0.15 65	0.17 105	0.15 137	0.16 89	0.11 96	0.14 82	0.13 48	0.09 158	0.10 147	0.13 102	0.15 128	0.19 131	0.14 104

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 108	0.07 63	0.08 106	0.05 54	0.08 106	0.07 80	0.04 63	0.20 135	0.13 176	0.23 149	0.13 134	0.21 152	0.09 116	0.11 179	0.23 72	0.22 166	0.18 116	0.11 82	0.15 86	0.12 107	0.37 233	0.33 151	0.08 137	0.09 123	0.19 167	0.14 112	0.16 103	0.20 158

DepthFocus	0.15 108	0.09 90	0.07 84	0.10 127	0.07 86	0.08 101	0.05 86	0.20 135	0.10 102	0.23 149	0.10 99	0.18 126	0.07 89	0.11 179	0.20 53	0.22 166	0.22 163	0.13 109	0.23 152	0.14 144	0.36 224	0.29 122	0.11 209	0.08 99	0.12 94	0.13 102	0.17 117	0.18 130

S2M2_XL	0.15 108	0.10 104	0.11 153	0.07 82	0.08 106	0.11 146	0.09 161	0.22 165	0.09 85	0.22 135	0.11 114	0.24 183	0.08 104	0.08 113	0.22 67	0.20 136	0.24 200	0.13 109	0.20 120	0.12 107	0.36 224	0.26 109	0.09 158	0.09 123	0.14 108	0.12 93	0.18 123	0.19 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.15 108	0.09 90	0.07 84	0.06 74	0.07 86	0.06 67	0.04 63	0.17 116	0.08 72	0.24 171	0.08 67	0.14 100	0.06 72	0.06 90	0.44 190	0.28 225	0.18 116	0.13 109	0.19 110	0.11 96	0.24 160	0.55 231	0.06 91	0.06 73	0.11 83	0.12 93	0.14 94	0.15 115

MGS-Stereo	0.15 108	0.12 140	0.08 106	0.07 82	0.07 86	0.07 80	0.05 86	0.16 109	0.07 63	0.13 92	0.10 99	0.13 86	0.06 72	0.08 113	0.94 285	0.14 60	0.19 126	0.15 137	0.19 110	0.13 125	0.20 119	0.19 80	0.07 108	0.08 99	0.14 108	0.12 93	0.17 117	0.15 115

CAS	0.15 108	0.11 125	0.08 106	0.10 127	0.09 117	0.08 101	0.07 120	0.17 116	0.10 102	0.17 103	0.17 174	0.15 102	0.10 133	0.10 155	0.27 116	0.19 124	0.18 116	0.15 137	0.20 120	0.11 96	0.23 146	0.26 109	0.08 137	0.08 99	0.18 147	0.16 137	0.17 117	0.22 179

IER	0.15 108	0.12 140	0.11 153	0.12 162	0.10 136	0.12 159	0.09 161	0.17 116	0.10 102	0.18 110	0.17 174	0.21 152	0.10 133	0.11 179	0.49 211	0.15 65	0.19 126	0.14 124	0.16 89	0.12 107	0.16 90	0.17 65	0.09 158	0.10 147	0.14 108	0.17 144	0.19 131	0.18 130

HCRNet	0.15 108	0.19 269	0.08 106	0.23 268	0.09 117	0.15 196	0.09 161	0.16 109	0.06 42	0.49 350	0.16 162	0.25 192	0.08 104	0.09 136	0.44 190	0.11 33	0.17 105	0.11 82	0.21 133	0.09 67	0.13 75	0.13 48	0.11 209	0.07 84	0.09 64	0.11 85	0.14 94	0.11 83

AFF-stereo	0.15 108	0.10 104	0.09 121	0.07 82	0.06 74	0.09 122	0.07 120	0.17 116	0.09 85	0.21 126	0.08 67	0.15 102	0.06 72	0.04 59	0.92 280	0.15 65	0.13 77	0.09 57	0.21 133	0.08 51	0.21 131	0.35 161	0.04 52	0.07 84	0.14 108	0.13 102	0.18 123	0.11 83

RYNet	0.15 108	0.07 63	0.06 67	0.05 54	0.06 74	0.06 67	0.04 63	0.08 67	0.14 193	0.06 49	0.06 43	0.06 32	0.05 56	0.05 72	1.87 349	0.11 33	0.09 50	0.13 109	0.10 58	0.07 36	0.09 47	0.07 15	0.13 248	0.06 73	0.09 64	0.28 258	0.12 79	0.08 64

HITNet	0.15 108	0.11 125	0.10 135	0.11 148	0.11 159	0.10 130	0.07 120	0.18 127	0.11 130	0.24 171	0.13 134	0.19 135	0.10 133	0.09 136	0.23 72	0.14 60	0.17 105	0.14 124	0.16 89	0.10 82	0.21 131	0.25 103	0.08 137	0.09 123	0.15 124	0.14 112	0.24 171	0.19 148
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
small-0shot	0.16 119	0.08 78	0.06 67	0.07 82	0.07 86	0.08 101	0.05 86	0.21 152	0.12 150	0.22 135	0.08 67	0.21 152	0.12 174	0.11 179	0.20 53	0.30 244	0.22 163	0.16 168	0.19 110	0.11 96	0.43 254	0.51 218	0.06 91	0.07 84	0.17 133	0.14 112	0.16 103	0.22 179

AIO_rvc	0.16 119	0.09 90	0.06 67	0.07 82	0.06 74	0.07 80	0.05 86	0.12 86	0.08 72	0.12 89	0.05 32	0.11 73	0.04 44	0.06 90	0.62 244	0.49 312	0.11 67	0.14 124	0.20 120	0.13 125	0.17 91	1.02 354	0.08 137	0.05 54	0.10 70	0.08 46	0.09 59	0.07 53

SA	0.16 119	0.13 161	0.09 121	0.09 118	0.08 106	0.11 146	0.06 105	0.21 152	0.10 102	0.24 171	0.09 82	0.23 176	0.07 89	0.07 102	0.23 72	0.22 166	0.19 126	0.15 137	0.25 170	0.12 107	0.22 139	0.28 118	0.05 75	0.10 147	0.20 176	0.21 194	0.27 214	0.23 191

test_4	0.16 119	0.09 90	0.10 135	0.07 82	0.08 106	0.05 51	0.06 105	0.17 116	0.11 130	0.23 149	0.11 114	0.16 114	0.09 116	0.07 102	0.41 178	0.40 292	0.18 116	0.12 93	0.18 104	0.11 96	0.23 146	0.33 151	0.05 75	0.09 123	0.15 124	0.20 180	0.26 199	0.23 191

CIPLG	0.16 119	0.11 125	0.09 121	0.10 127	0.09 117	0.11 146	0.08 139	0.23 179	0.10 102	0.23 149	0.15 149	0.20 140	0.10 133	0.13 219	0.25 97	0.18 106	0.22 163	0.15 137	0.22 142	0.13 125	0.22 139	0.38 179	0.07 108	0.10 147	0.17 133	0.13 102	0.21 150	0.13 95

IPLGR_C	0.16 119	0.11 125	0.09 121	0.10 127	0.09 117	0.11 146	0.08 139	0.23 179	0.10 102	0.23 149	0.15 149	0.20 140	0.11 156	0.13 219	0.23 72	0.18 106	0.22 163	0.15 137	0.22 142	0.13 125	0.22 139	0.36 165	0.07 108	0.10 147	0.17 133	0.13 102	0.21 150	0.14 104

ACRE	0.16 119	0.11 125	0.09 121	0.10 127	0.09 117	0.12 159	0.08 139	0.23 179	0.10 102	0.23 149	0.15 149	0.20 140	0.10 133	0.13 219	0.24 85	0.18 106	0.22 163	0.15 137	0.22 142	0.13 125	0.22 139	0.37 172	0.07 108	0.10 147	0.17 133	0.13 102	0.21 150	0.13 95

rafts_anoy	0.16 119	0.14 180	0.12 181	0.11 148	0.11 159	0.10 130	0.08 139	0.21 152	0.08 72	0.21 126	0.16 162	0.18 126	0.08 104	0.06 90	0.34 149	0.27 217	0.20 134	0.17 190	0.23 152	0.13 125	0.23 146	0.42 192	0.06 91	0.10 147	0.18 147	0.15 128	0.15 98	0.17 123

GMStereo	0.16 119	0.16 217	0.09 121	0.14 183	0.13 193	0.16 203	0.12 203	0.22 165	0.12 150	0.19 117	0.16 162	0.26 200	0.13 192	0.09 136	0.20 53	0.15 65	0.22 163	0.14 124	0.27 178	0.15 178	0.21 131	0.16 62	0.09 158	0.11 174	0.19 167	0.17 144	0.24 171	0.15 115
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 119	0.13 161	0.13 201	0.14 183	0.12 172	0.14 179	0.11 191	0.20 135	0.12 150	0.21 126	0.15 149	0.18 126	0.13 192	0.13 219	0.24 85	0.16 81	0.20 134	0.17 190	0.19 110	0.13 125	0.17 91	0.16 62	0.11 209	0.13 210	0.16 130	0.18 155	0.21 150	0.17 123

HGLStereo	0.16 119	0.15 204	0.12 181	0.13 172	0.14 210	0.13 170	0.09 161	0.18 127	0.11 130	0.22 135	0.23 238	0.14 100	0.09 116	0.11 179	0.26 104	0.18 106	0.22 163	0.17 190	0.20 120	0.14 144	0.19 110	0.20 82	0.10 180	0.12 186	0.18 147	0.18 155	0.18 123	0.15 115

RASNet	0.16 119	0.15 204	0.15 221	0.13 172	0.11 159	0.12 159	0.10 184	0.24 194	0.13 176	0.22 135	0.14 142	0.18 126	0.13 192	0.10 155	0.20 53	0.18 106	0.19 126	0.13 109	0.17 98	0.10 82	0.23 146	0.27 113	0.07 108	0.15 240	0.17 133	0.18 155	0.27 214	0.24 204

DISCO	0.16 119	0.15 204	0.11 153	0.14 183	0.13 193	0.16 203	0.15 227	0.15 103	0.13 176	0.21 126	0.17 174	0.16 114	0.10 133	0.10 155	0.30 128	0.17 94	0.20 134	0.15 137	0.24 162	0.14 144	0.18 100	0.23 93	0.09 158	0.12 186	0.18 147	0.16 137	0.22 160	0.17 123

coex_refinement	0.17 132	0.15 204	0.12 181	0.12 162	0.12 172	0.14 179	0.09 161	0.21 152	0.16 226	0.22 135	0.18 184	0.18 126	0.10 133	0.10 155	0.50 218	0.19 124	0.20 134	0.15 137	0.23 152	0.11 96	0.19 110	0.17 65	0.09 158	0.11 174	0.18 147	0.18 155	0.21 150	0.22 179

G2L-Stereo	0.17 132	0.14 180	0.11 153	0.12 162	0.13 193	0.12 159	0.09 161	0.20 135	0.11 130	0.24 171	0.17 174	0.20 140	0.16 227	0.11 179	0.33 145	0.17 94	0.20 134	0.15 137	0.18 104	0.12 107	0.21 131	0.18 72	0.11 209	0.10 147	0.18 147	0.22 203	0.23 165	0.17 123

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 132	0.11 125	0.10 135	0.11 148	0.08 106	0.09 122	0.05 86	0.18 127	0.17 235	0.23 149	0.19 193	0.18 126	0.10 133	0.09 136	0.54 229	0.17 94	0.20 134	0.15 137	0.20 120	0.12 107	0.20 119	0.37 172	0.07 108	0.09 123	0.17 133	0.25 234	0.16 103	0.21 173

CASnet	0.17 132	0.12 140	0.09 121	0.10 127	0.11 159	0.14 179	0.08 139	0.23 179	0.12 150	0.28 230	0.15 149	0.23 176	0.11 156	0.09 136	0.33 145	0.16 81	0.20 134	0.12 93	0.27 178	0.11 96	0.35 216	0.25 103	0.07 108	0.09 123	0.17 133	0.13 102	0.21 150	0.17 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 132	0.10 104	0.10 135	0.10 127	0.09 117	0.08 101	0.05 86	0.21 152	0.12 150	0.26 200	0.12 127	0.21 152	0.08 104	0.07 102	0.35 152	0.39 286	0.21 151	0.15 137	0.22 142	0.13 125	0.30 192	0.54 229	0.05 75	0.08 99	0.14 108	0.15 128	0.19 131	0.13 95

LoS_RVC	0.17 132	0.13 161	0.11 153	0.07 82	0.10 136	0.08 101	0.07 120	0.17 116	0.12 150	0.23 149	0.17 174	0.17 123	0.11 156	0.09 136	0.46 205	0.22 166	0.17 105	0.16 168	0.25 170	0.12 107	0.36 224	0.36 165	0.08 137	0.10 147	0.21 193	0.16 137	0.17 117	0.20 158

tt_ll	0.17 132	0.13 161	0.11 153	0.07 82	0.10 136	0.08 101	0.07 120	0.17 116	0.12 150	0.23 149	0.17 174	0.17 123	0.11 156	0.09 136	0.46 205	0.22 166	0.17 105	0.16 168	0.25 170	0.12 107	0.36 224	0.36 165	0.08 137	0.10 147	0.21 193	0.16 137	0.17 117	0.20 158

iinet-f	0.17 132	0.14 180	0.11 153	0.12 162	0.09 117	0.14 179	0.09 161	0.15 103	0.10 102	0.23 149	0.24 243	0.18 126	0.16 227	0.08 113	0.38 171	0.20 136	0.20 134	0.13 109	0.38 241	0.17 209	0.21 131	0.27 113	0.09 158	0.09 123	0.18 147	0.14 112	0.25 186	0.18 130

Sa-1000	0.17 132	0.13 161	0.09 121	0.09 118	0.09 117	0.11 146	0.05 86	0.22 165	0.11 130	0.24 171	0.11 114	0.24 183	0.09 116	0.10 155	0.27 116	0.21 152	0.22 163	0.17 190	0.29 196	0.13 125	0.26 170	0.38 179	0.06 91	0.10 147	0.24 233	0.21 194	0.26 199	0.22 179

raftrobust	0.17 132	0.12 140	0.11 153	0.11 148	0.10 136	0.08 101	0.07 120	0.22 165	0.09 85	0.27 211	0.13 134	0.20 140	0.08 104	0.08 113	0.35 152	0.29 238	0.21 151	0.15 137	0.29 196	0.14 144	0.26 170	0.44 203	0.08 137	0.09 123	0.19 167	0.17 144	0.17 117	0.17 123

RALCasStereoNet	0.17 132	0.14 180	0.11 153	0.13 172	0.11 159	0.10 130	0.08 139	0.20 135	0.08 72	0.23 149	0.13 134	0.19 135	0.08 104	0.07 102	0.30 128	0.37 281	0.22 163	0.17 190	0.21 133	0.14 144	0.24 160	0.52 221	0.07 108	0.10 147	0.18 147	0.15 128	0.16 103	0.15 115

RALAANet	0.17 132	0.13 161	0.11 153	0.10 127	0.10 136	0.11 146	0.08 139	0.17 116	0.10 102	0.16 96	0.15 149	0.16 114	0.09 116	0.07 102	0.34 149	0.17 94	0.18 116	0.17 190	0.28 186	0.15 178	0.26 170	0.60 249	0.07 108	0.10 147	0.17 133	0.15 128	0.21 150	0.16 121

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 132	0.11 125	0.10 135	0.08 104	0.08 106	0.08 101	0.08 139	0.21 152	0.09 85	0.23 149	0.09 82	0.20 140	0.07 89	0.05 72	0.89 275	0.15 65	0.15 93	0.10 73	0.22 142	0.09 67	0.23 146	0.36 165	0.06 91	0.09 123	0.18 147	0.13 102	0.20 143	0.14 104

DSFCA	0.17 132	0.18 252	0.14 214	0.14 183	0.13 193	0.16 203	0.15 227	0.16 109	0.13 176	0.16 96	0.19 193	0.18 126	0.11 156	0.08 113	0.26 104	0.19 124	0.20 134	0.17 190	0.22 142	0.14 144	0.20 119	0.24 98	0.11 209	0.13 210	0.18 147	0.19 174	0.20 143	0.20 158

DMCA-RVC	0.17 132	0.12 140	0.15 221	0.12 162	0.13 193	0.11 146	0.18 242	0.17 116	0.16 226	0.18 110	0.21 212	0.21 152	0.10 133	0.10 155	0.50 218	0.18 106	0.18 116	0.17 190	0.17 98	0.15 178	0.18 100	0.18 72	0.10 180	0.13 210	0.14 108	0.15 128	0.19 131	0.18 130

CFNet	0.17 132	0.15 204	0.13 201	0.18 234	0.16 237	0.14 179	0.12 203	0.24 194	0.12 150	0.21 126	0.16 162	0.29 232	0.14 209	0.11 179	0.26 104	0.14 60	0.20 134	0.16 168	0.18 104	0.13 125	0.18 100	0.15 57	0.08 137	0.12 186	0.21 193	0.20 180	0.22 160	0.21 173

anonymous	0.18 148	0.08 78	0.07 84	0.06 74	0.10 136	0.09 122	0.07 120	0.21 152	0.11 130	0.22 135	0.08 67	0.22 169	0.12 174	0.11 179	0.27 116	0.31 249	0.23 183	0.17 190	0.24 162	0.13 125	0.45 270	0.59 247	0.07 108	0.09 123	0.19 167	0.13 102	0.19 131	0.22 179

S2M2_L	0.18 148	0.14 180	0.15 221	0.13 172	0.11 159	0.15 196	0.11 191	0.21 152	0.11 130	0.26 200	0.09 82	0.20 140	0.06 72	0.17 270	0.26 104	0.20 136	0.26 229	0.16 168	0.20 120	0.15 178	0.34 206	0.30 133	0.13 248	0.10 147	0.17 133	0.20 180	0.27 214	0.22 179
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 148	0.13 161	0.11 153	0.11 148	0.10 136	0.10 130	0.06 105	0.24 194	0.09 85	0.28 230	0.13 134	0.26 200	0.11 156	0.10 155	0.32 139	0.23 184	0.25 216	0.13 109	0.21 133	0.14 144	0.33 202	0.25 103	0.08 137	0.10 147	0.18 147	0.19 174	0.24 171	0.24 204

anonymousdsp2	0.18 148	0.12 140	0.09 121	0.09 118	0.08 106	0.10 130	0.07 120	0.18 127	0.09 85	0.20 122	0.50 323	0.15 102	0.07 89	0.08 113	0.37 160	0.28 225	0.17 105	0.13 109	0.23 152	0.19 225	0.20 119	0.67 274	0.11 209	0.12 186	0.14 108	0.11 85	0.18 123	0.12 90

TestStereo	0.18 148	0.17 231	0.14 214	0.15 202	0.11 159	0.16 203	0.11 191	0.25 213	0.13 176	0.30 252	0.16 162	0.26 200	0.11 156	0.08 113	0.22 67	0.15 65	0.24 200	0.13 109	0.28 186	0.13 125	0.28 183	0.18 72	0.09 158	0.14 229	0.22 199	0.16 137	0.21 150	0.19 148

CREStereo	0.18 148	0.13 161	0.11 153	0.12 162	0.10 136	0.10 130	0.06 105	0.24 194	0.10 102	0.27 211	0.14 142	0.26 200	0.12 174	0.10 155	0.32 139	0.26 208	0.26 229	0.13 109	0.22 142	0.14 144	0.36 224	0.27 113	0.08 137	0.10 147	0.18 147	0.19 174	0.24 171	0.23 191
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	0.18 148	0.16 217	0.16 241	0.14 183	0.12 172	0.13 170	0.13 216	0.15 103	0.12 150	0.16 96	0.16 162	0.13 86	0.10 133	0.09 136	0.25 97	0.20 136	0.20 134	0.23 281	0.18 104	0.15 178	0.24 160	0.28 118	0.08 137	0.12 186	0.22 199	0.24 220	0.39 283	0.24 204

depth_test_26	0.19 155	0.12 140	0.10 135	0.08 104	0.09 117	0.08 101	0.06 105	0.30 282	0.10 102	0.35 298	0.11 114	0.40 289	0.09 116	0.11 179	0.24 85	0.22 166	0.31 281	0.15 137	0.29 196	0.14 144	0.46 277	0.36 165	0.12 233	0.09 123	0.17 133	0.17 144	0.18 123	0.21 173

AIO_test	0.19 155	0.10 104	0.07 84	0.10 127	0.07 86	0.07 80	0.06 105	0.14 98	0.10 102	0.13 92	0.07 55	0.13 86	0.05 56	0.06 90	0.78 264	0.77 363	0.12 72	0.12 93	0.19 110	0.11 96	0.19 110	1.16 364	0.09 158	0.06 73	0.12 94	0.18 155	0.11 74	0.07 53

CES	0.19 155	0.10 104	0.10 135	0.09 118	0.11 159	0.10 130	0.06 105	0.42 322	0.10 102	0.20 122	0.28 269	0.23 176	0.10 133	0.13 219	0.35 152	0.24 190	0.25 216	0.15 137	0.21 133	0.14 144	0.45 270	0.29 122	0.09 158	0.08 99	0.19 167	0.15 128	0.20 143	0.23 191

raft_robust	0.19 155	0.14 180	0.11 153	0.14 183	0.09 117	0.11 146	0.08 139	0.25 213	0.12 150	0.30 252	0.10 99	0.25 192	0.14 209	0.10 155	0.29 126	0.26 208	0.22 163	0.17 190	0.35 227	0.14 144	0.28 183	0.35 161	0.06 91	0.11 174	0.22 199	0.24 220	0.24 171	0.21 173

GMOStereo	0.19 155	0.12 140	0.10 135	0.10 127	0.09 117	0.10 130	0.09 161	0.23 179	0.12 150	0.28 230	0.10 99	0.21 152	0.13 192	0.08 113	0.37 160	0.28 225	0.21 151	0.14 124	0.23 152	0.14 144	0.26 170	0.67 274	0.06 91	0.09 123	0.23 213	0.20 180	0.24 171	0.18 130

error version	0.19 155	0.12 140	0.10 135	0.10 127	0.09 117	0.10 130	0.09 161	0.23 179	0.12 150	0.28 230	0.10 99	0.21 152	0.13 192	0.08 113	0.37 160	0.28 225	0.21 151	0.14 124	0.23 152	0.14 144	0.26 170	0.67 274	0.06 91	0.09 123	0.23 213	0.20 180	0.24 171	0.18 130

test-v	0.19 155	0.12 140	0.10 135	0.10 127	0.09 117	0.10 130	0.09 161	0.23 179	0.12 150	0.28 230	0.10 99	0.21 152	0.13 192	0.08 113	0.37 160	0.28 225	0.21 151	0.14 124	0.23 152	0.14 144	0.26 170	0.67 274	0.06 91	0.09 123	0.23 213	0.20 180	0.24 171	0.18 130

test-2	0.19 155	0.12 140	0.10 135	0.10 127	0.09 117	0.10 130	0.09 161	0.23 179	0.12 150	0.28 230	0.10 99	0.21 152	0.13 192	0.08 113	0.37 160	0.28 225	0.21 151	0.14 124	0.23 152	0.14 144	0.26 170	0.67 274	0.06 91	0.09 123	0.23 213	0.20 180	0.24 171	0.18 130

LMCR-Stereo	0.19 155	0.14 180	0.12 181	0.13 172	0.12 172	0.15 196	0.10 184	0.22 165	0.13 176	0.23 149	0.18 184	0.24 183	0.17 237	0.14 235	0.30 128	0.19 124	0.26 229	0.18 222	0.33 212	0.19 225	0.27 179	0.30 133	0.10 180	0.12 186	0.20 176	0.18 155	0.24 171	0.24 204

CREStereo++_RVC	0.19 155	0.12 140	0.11 153	0.11 148	0.12 172	0.11 146	0.09 161	0.23 179	0.12 150	0.28 230	0.14 142	0.22 169	0.19 260	0.10 155	0.26 104	0.22 166	0.24 200	0.12 93	0.22 142	0.12 107	0.34 206	0.32 145	0.07 108	0.10 147	0.20 176	0.18 155	0.62 330	0.23 191
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	0.19 155	0.15 204	0.12 181	0.14 183	0.12 172	0.09 122	0.09 161	0.22 165	0.10 102	0.29 247	0.11 114	0.25 192	0.09 116	0.09 136	0.41 178	0.27 217	0.24 200	0.13 109	0.28 186	0.14 144	0.36 224	0.30 133	0.09 158	0.08 99	0.23 213	0.20 180	0.23 165	0.26 222

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 155	0.18 252	0.18 259	0.17 221	0.21 270	0.16 203	0.27 291	0.19 133	0.24 279	0.22 135	0.20 201	0.27 212	0.13 192	0.19 286	0.35 152	0.17 94	0.20 134	0.16 168	0.19 110	0.13 125	0.17 91	0.19 80	0.11 209	0.12 186	0.18 147	0.23 210	0.19 131	0.22 179
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	0.19 155	0.14 180	0.12 181	0.15 202	0.11 159	0.16 203	0.12 203	0.25 213	0.12 150	0.25 186	0.17 174	0.20 140	0.22 272	0.09 136	0.42 182	0.17 94	0.22 163	0.16 168	0.30 202	0.13 125	0.26 170	0.17 65	0.10 180	0.13 210	0.20 176	0.18 155	0.26 199	0.21 173

DN-CSS_ROB	0.19 155	0.14 180	0.16 241	0.14 183	0.14 210	0.12 159	0.10 184	0.25 213	0.13 176	0.27 211	0.26 258	0.26 200	0.18 252	0.09 136	0.33 145	0.16 81	0.20 134	0.15 137	0.41 248	0.14 144	0.30 192	0.23 93	0.10 180	0.15 240	0.17 133	0.16 137	0.22 160	0.18 130

LGCAT	0.20 169	0.12 140	0.10 135	0.09 118	0.09 117	0.11 146	0.07 120	0.21 152	0.29 305	0.23 149	0.12 127	0.19 135	0.10 133	0.08 113	0.43 187	0.52 318	0.24 200	0.14 124	0.21 133	0.13 125	0.37 233	0.82 314	0.11 209	0.09 123	0.15 124	0.16 137	0.18 123	0.16 121

HLF11	0.20 169	0.15 204	0.12 181	0.14 183	0.10 136	0.13 170	0.08 139	0.36 307	0.12 150	0.24 171	0.15 149	0.21 152	0.09 116	0.10 155	0.93 282	0.18 106	0.23 183	0.17 190	0.41 248	0.14 144	0.20 119	0.27 113	0.10 180	0.11 174	0.19 167	0.20 180	0.19 131	0.20 158

HUF	0.20 169	0.09 90	0.07 84	0.08 104	0.08 106	0.08 101	0.06 105	0.15 103	0.08 72	0.18 110	0.07 55	0.12 81	0.07 89	0.06 90	0.96 289	0.80 367	0.19 126	0.15 137	0.28 186	0.14 144	0.22 139	0.82 314	0.10 180	0.26 306	0.11 83	0.08 46	0.11 74	0.08 64

castereo++	0.20 169	0.11 125	0.09 121	0.12 162	0.09 117	0.10 130	0.07 120	0.22 165	0.13 176	0.27 211	0.11 114	0.27 212	0.10 133	0.08 113	0.43 187	0.35 270	0.24 200	0.15 137	0.26 174	0.13 125	0.44 260	0.55 231	0.08 137	0.11 174	0.18 147	0.20 180	0.36 270	0.19 148

castereo	0.20 169	0.12 140	0.11 153	0.10 127	0.10 136	0.11 146	0.07 120	0.22 165	0.13 176	0.26 200	0.14 142	0.24 183	0.09 116	0.08 113	0.52 224	0.29 238	0.25 216	0.14 124	0.28 186	0.13 125	0.46 277	0.59 247	0.07 108	0.10 147	0.20 176	0.20 180	0.19 131	0.20 158

test_for_model	0.20 169	0.10 104	0.07 84	0.08 104	0.10 136	0.07 80	0.05 86	0.20 135	0.11 130	0.25 186	0.09 82	0.26 200	0.07 89	0.10 155	0.23 72	0.28 225	1.43 373	0.15 137	0.24 162	0.14 144	0.44 260	0.29 122	0.07 108	0.08 99	0.14 108	0.14 112	0.16 103	0.18 130

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 169	0.10 104	0.07 84	0.08 104	0.10 136	0.07 80	0.05 86	0.20 135	0.11 130	0.25 186	0.09 82	0.26 200	0.07 89	0.10 155	0.23 72	0.28 225	1.43 373	0.15 137	0.24 162	0.14 144	0.44 260	0.29 122	0.07 108	0.08 99	0.14 108	0.14 112	0.16 103	0.18 130

testlalala	0.20 169	0.10 104	0.07 84	0.08 104	0.10 136	0.07 80	0.05 86	0.20 135	0.11 130	0.25 186	0.09 82	0.26 200	0.07 89	0.10 155	0.23 72	0.28 225	1.43 373	0.15 137	0.24 162	0.14 144	0.44 260	0.29 122	0.07 108	0.08 99	0.14 108	0.14 112	0.16 103	0.18 130

GCAPDPT-zeroshot	0.20 169	0.10 104	0.07 84	0.08 104	0.10 136	0.07 80	0.05 86	0.20 135	0.11 130	0.25 186	0.09 82	0.26 200	0.07 89	0.10 155	0.23 72	0.28 225	1.43 373	0.15 137	0.24 162	0.14 144	0.44 260	0.29 122	0.07 108	0.08 99	0.14 108	0.14 112	0.16 103	0.18 130

GCAP-Stereo	0.20 169	0.10 104	0.07 84	0.08 104	0.10 136	0.07 80	0.05 86	0.20 135	0.11 130	0.25 186	0.09 82	0.26 200	0.07 89	0.10 155	0.23 72	0.28 225	1.43 373	0.15 137	0.24 162	0.14 144	0.44 260	0.29 122	0.07 108	0.08 99	0.14 108	0.14 112	0.16 103	0.18 130

dd	0.20 169	0.17 231	0.10 135	0.35 311	0.13 193	0.25 277	0.12 203	0.22 165	0.10 102	0.22 135	0.11 114	0.38 283	0.10 133	0.09 136	0.40 175	0.18 106	0.29 266	0.15 137	0.36 236	0.14 144	0.20 119	0.17 65	0.09 158	0.13 210	0.22 199	0.17 144	0.26 199	0.20 158

GLC_STEREO	0.20 169	0.15 204	0.16 241	0.15 202	0.14 210	0.14 179	0.12 203	0.26 229	0.10 102	0.28 230	0.19 193	0.20 140	0.10 133	0.11 179	0.51 223	0.20 136	0.28 253	0.15 137	0.26 174	0.15 178	0.38 240	0.30 133	0.09 158	0.11 174	0.20 176	0.14 112	0.30 240	0.18 130

TANstereo	0.20 169	0.12 140	0.11 153	0.14 183	0.13 193	0.14 179	0.08 139	0.17 116	0.11 130	0.24 171	0.13 134	0.16 114	0.12 174	0.13 219	0.30 128	0.29 238	0.26 229	0.25 296	0.34 217	0.23 255	0.34 206	0.32 145	0.29 324	0.10 147	0.14 108	0.17 144	0.36 270	0.19 148

XX-TBD	0.20 169	0.12 140	0.11 153	0.14 183	0.13 193	0.14 179	0.08 139	0.17 116	0.11 130	0.24 171	0.13 134	0.16 114	0.12 174	0.13 219	0.30 128	0.29 238	0.26 229	0.25 296	0.34 217	0.23 255	0.34 206	0.32 145	0.29 324	0.10 147	0.14 108	0.17 144	0.36 270	0.19 148

STTStereo	0.20 169	0.19 269	0.21 281	0.18 234	0.20 266	0.17 216	0.27 291	0.18 127	0.19 251	0.20 122	0.19 193	0.24 183	0.15 218	0.17 270	0.44 190	0.18 106	0.20 134	0.19 240	0.19 110	0.14 144	0.18 100	0.20 82	0.11 209	0.13 210	0.19 167	0.21 194	0.20 143	0.26 222

BEATNet_4x	0.20 169	0.14 180	0.12 181	0.13 172	0.13 193	0.12 159	0.12 203	0.20 135	0.14 193	0.27 211	0.14 142	0.22 169	0.14 209	0.11 179	0.45 197	0.21 152	0.23 183	0.21 260	0.20 120	0.13 125	0.33 202	0.48 214	0.10 180	0.13 210	0.18 147	0.18 155	0.27 214	0.24 204

iResNetv2_ROB	0.20 169	0.14 180	0.11 153	0.17 221	0.13 193	0.17 216	0.11 191	0.26 229	0.12 150	0.26 200	0.20 201	0.28 222	0.20 264	0.10 155	0.49 211	0.16 81	0.21 151	0.15 137	0.36 236	0.15 178	0.36 224	0.20 82	0.12 233	0.16 253	0.20 176	0.18 155	0.30 240	0.19 148

DLCB_ROB	0.20 169	0.17 231	0.17 249	0.14 183	0.15 227	0.14 179	0.14 218	0.21 152	0.16 226	0.23 149	0.23 238	0.25 192	0.18 252	0.15 251	0.24 85	0.18 106	0.22 163	0.18 222	0.19 110	0.15 178	0.26 170	0.24 98	0.13 248	0.16 253	0.37 313	0.25 234	0.25 186	0.20 158

ManiGeoR	0.21 187	0.16 217	0.12 181	0.17 221	0.12 172	0.14 179	0.09 161	0.27 251	0.15 208	0.25 186	0.18 184	0.25 192	0.09 116	0.09 136	0.96 289	0.19 124	0.22 163	0.16 168	0.35 227	0.14 144	0.24 160	0.29 122	0.10 180	0.13 210	0.20 176	0.21 194	0.20 143	0.19 148

HLf10	0.21 187	0.16 217	0.12 181	0.17 221	0.12 172	0.14 179	0.09 161	0.27 251	0.15 208	0.25 186	0.18 184	0.25 192	0.09 116	0.09 136	0.96 289	0.19 124	0.22 163	0.16 168	0.35 227	0.14 144	0.24 160	0.29 122	0.10 180	0.13 210	0.20 176	0.21 194	0.20 143	0.19 148

test-3	0.21 187	0.11 125	0.10 135	0.11 148	0.12 172	0.10 130	0.08 139	0.25 213	0.10 102	0.27 211	0.11 114	0.30 243	0.11 156	0.09 136	0.50 218	0.39 286	0.23 183	0.15 137	0.47 264	0.15 178	0.34 206	0.65 261	0.07 108	0.10 147	0.17 133	0.14 112	0.25 186	0.23 191

test_1	0.21 187	0.11 125	0.10 135	0.11 148	0.12 172	0.10 130	0.08 139	0.25 213	0.10 102	0.27 211	0.11 114	0.30 243	0.11 156	0.08 113	0.50 218	0.39 286	0.23 183	0.15 137	0.47 264	0.15 178	0.34 206	0.65 261	0.07 108	0.10 147	0.17 133	0.14 112	0.25 186	0.23 191

AACVNet	0.21 187	0.18 252	0.15 221	0.19 243	0.19 259	0.19 236	0.14 218	0.23 179	0.15 208	0.25 186	0.23 238	0.21 152	0.13 192	0.13 219	0.57 236	0.19 124	0.25 216	0.18 222	0.25 170	0.18 219	0.23 146	0.24 98	0.14 258	0.15 240	0.23 213	0.21 194	0.25 186	0.25 215

sAnonymous2	0.21 187	0.14 180	0.13 201	0.12 162	0.12 172	0.14 179	0.12 203	0.28 265	0.16 226	0.23 149	0.20 201	0.20 140	0.15 218	0.08 113	0.31 135	0.27 217	0.25 216	0.22 270	0.40 244	0.21 238	0.35 216	0.42 192	0.09 158	0.13 210	0.23 213	0.24 220	0.23 165	0.24 204

CroCo_RVC	0.21 187	0.14 180	0.13 201	0.12 162	0.12 172	0.14 179	0.12 203	0.28 265	0.16 226	0.23 149	0.20 201	0.20 140	0.15 218	0.08 113	0.31 135	0.27 217	0.25 216	0.22 270	0.40 244	0.21 238	0.35 216	0.42 192	0.09 158	0.13 210	0.23 213	0.24 220	0.23 165	0.24 204

CFNet_pseudo	0.21 187	0.16 217	0.16 241	0.19 243	0.16 237	0.17 216	0.13 216	0.24 194	0.15 208	0.28 230	0.22 228	0.23 176	0.20 264	0.12 204	0.65 250	0.18 106	0.20 134	0.17 190	0.31 207	0.13 125	0.21 131	0.21 86	0.12 233	0.13 210	0.20 176	0.20 180	0.25 186	0.26 222

ADLNet	0.21 187	0.18 252	0.12 181	0.16 211	0.14 210	0.19 236	0.15 227	0.20 135	0.11 130	0.17 103	0.15 149	0.34 264	0.14 209	0.32 323	1.10 302	0.16 81	0.20 134	0.14 124	0.18 104	0.14 144	0.17 91	0.22 89	0.15 268	0.09 123	0.18 147	0.19 174	0.19 131	0.18 130

psm_up	0.21 187	0.17 231	0.19 268	0.20 249	0.17 243	0.20 244	0.15 227	0.26 229	0.23 275	0.22 135	0.18 184	0.23 176	0.20 264	0.16 259	0.36 159	0.19 124	0.24 200	0.18 222	0.30 202	0.17 209	0.23 146	0.21 86	0.12 233	0.21 286	0.24 233	0.27 251	0.26 199	0.25 215

AF-Net	0.21 187	0.18 252	0.18 259	0.18 234	0.22 276	0.20 244	0.24 271	0.24 194	0.21 261	0.19 117	0.25 250	0.27 212	0.16 227	0.14 235	0.37 160	0.20 136	0.18 116	0.17 190	0.23 152	0.15 178	0.18 100	0.26 109	0.17 275	0.14 229	0.20 176	0.22 203	0.29 231	0.22 179

Nwc_Net	0.21 187	0.18 252	0.18 259	0.18 234	0.22 276	0.20 244	0.24 271	0.24 194	0.21 261	0.19 117	0.25 250	0.27 212	0.16 227	0.14 235	0.37 160	0.20 136	0.18 116	0.17 190	0.23 152	0.15 178	0.18 100	0.26 109	0.17 275	0.14 229	0.20 176	0.22 203	0.29 231	0.22 179

AE-Stereo	0.22 199	0.14 180	0.14 214	0.16 211	0.13 193	0.12 159	0.09 161	0.23 179	0.15 208	0.27 211	0.12 127	0.29 232	0.13 192	0.09 136	0.30 128	0.29 238	0.28 253	0.19 240	0.30 202	0.22 248	0.35 216	0.77 304	0.08 137	0.15 240	0.23 213	0.24 220	0.26 199	0.20 158

MIPNet	0.22 199	0.15 204	0.11 153	0.11 148	0.12 172	0.12 159	0.08 139	0.24 194	0.10 102	0.27 211	0.24 243	0.23 176	0.14 209	0.11 179	0.93 282	0.21 152	0.23 183	0.17 190	0.31 207	0.20 230	0.22 139	0.44 203	0.07 108	0.12 186	0.24 233	0.29 265	0.27 214	0.20 158

test_3	0.22 199	0.12 140	0.12 181	0.11 148	0.12 172	0.10 130	0.08 139	0.25 213	0.12 150	0.28 230	0.12 127	0.31 253	0.15 218	0.08 113	0.53 225	0.40 292	0.23 183	0.15 137	0.47 264	0.16 198	0.36 224	0.65 261	0.06 91	0.12 186	0.20 176	0.19 174	0.27 214	0.25 215

APVNet	0.22 199	0.18 252	0.15 221	0.17 221	0.20 266	0.20 244	0.18 242	0.24 194	0.15 208	0.18 110	0.21 212	0.21 152	0.12 174	0.17 270	0.45 197	0.25 198	0.28 253	0.21 260	0.34 217	0.21 238	0.24 160	0.33 151	0.11 209	0.18 272	0.22 199	0.18 155	0.30 240	0.23 191

CFNet_RVC	0.22 199	0.18 252	0.15 221	0.18 234	0.17 243	0.19 236	0.12 203	0.21 152	0.13 176	0.23 149	0.21 212	0.25 192	0.13 192	0.13 219	0.93 282	0.20 136	0.23 183	0.17 190	0.27 178	0.16 198	0.25 169	0.22 89	0.10 180	0.14 229	0.23 213	0.21 194	0.25 186	0.23 191

HSM	0.22 199	0.17 231	0.15 221	0.18 234	0.18 251	0.16 203	0.14 218	0.26 229	0.14 193	0.25 186	0.22 228	0.24 183	0.18 252	0.11 179	0.67 254	0.18 106	0.26 229	0.16 168	0.27 178	0.17 209	0.30 192	0.23 93	0.10 180	0.14 229	0.23 213	0.23 210	0.27 214	0.25 215

DNSM	0.23 205	0.16 217	0.12 181	0.11 148	0.10 136	0.18 226	0.08 139	0.25 213	0.12 150	0.27 211	0.10 99	0.32 258	0.10 133	0.16 259	0.40 175	0.30 244	0.28 253	0.17 190	0.35 227	0.16 198	0.49 288	0.90 333	0.09 158	0.09 123	0.23 213	0.17 144	0.29 231	0.24 204

TestStereo_HL2	0.23 205	0.16 217	0.13 201	0.15 202	0.12 172	0.15 196	0.11 191	0.24 194	0.15 208	0.29 247	0.21 212	0.28 222	0.13 192	0.11 179	1.12 303	0.20 136	0.23 183	0.17 190	0.35 227	0.15 178	0.29 189	0.35 161	0.10 180	0.13 210	0.22 199	0.24 220	0.26 199	0.26 222

DNS	0.23 205	0.17 231	0.11 153	0.11 148	0.10 136	0.17 216	0.07 120	0.25 213	0.12 150	0.27 211	0.10 99	0.35 273	0.10 133	0.13 219	0.45 197	0.33 264	0.28 253	0.16 168	0.36 236	0.18 219	0.49 288	0.91 337	0.09 158	0.09 123	0.21 193	0.17 144	0.30 240	0.23 191

MyStereo04	0.23 205	0.18 252	0.18 259	0.14 183	0.14 210	0.13 170	0.11 191	0.28 265	0.22 267	0.32 268	0.20 201	0.30 243	0.14 209	0.08 113	0.31 135	0.24 190	0.22 163	0.18 222	0.55 296	0.23 255	0.38 240	0.37 172	0.12 233	0.17 262	0.28 271	0.30 273	0.31 250	0.22 179

LoS	0.23 205	0.15 204	0.11 153	0.13 172	0.14 210	0.13 170	0.08 139	0.60 347	0.11 130	0.37 312	0.38 296	0.36 276	0.14 209	0.11 179	0.32 139	0.26 208	0.26 229	0.16 168	0.27 178	0.16 198	0.43 254	0.37 172	0.10 180	0.10 147	0.26 251	0.19 174	0.25 186	0.28 237
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 205	0.12 140	0.12 181	0.10 127	0.10 136	0.10 130	0.08 139	0.22 165	0.09 85	0.24 171	0.15 149	0.21 152	0.09 116	0.11 179	1.84 344	0.19 124	0.21 151	0.16 168	0.24 162	0.15 178	0.21 131	0.37 172	0.07 108	0.12 186	0.18 147	0.22 203	0.24 171	0.14 104

AnonymousM	0.23 205	0.09 90	0.07 84	0.09 118	0.07 86	0.08 101	0.06 105	0.20 135	0.09 85	0.23 149	0.19 193	0.16 114	0.07 89	0.11 179	0.27 116	0.24 190	0.24 200	0.14 124	0.21 133	0.16 198	0.32 199	0.45 207	0.08 137	0.09 123	0.11 83	0.20 180	0.66 337	1.40 359

ICVP	0.23 205	0.18 252	0.21 281	0.18 234	0.17 243	0.18 226	0.15 227	0.22 165	0.17 235	0.24 171	0.21 212	0.24 183	0.18 252	0.12 204	0.43 187	0.24 190	0.25 216	0.24 288	0.26 174	0.21 238	0.31 197	0.52 221	0.26 307	0.17 262	0.24 233	0.26 244	0.25 186	0.24 204
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 205	0.16 217	0.13 201	0.19 243	0.14 210	0.12 159	0.09 161	0.24 194	0.12 150	0.29 247	0.16 162	0.27 212	0.16 227	0.10 155	0.24 85	0.26 208	0.26 229	0.13 109	0.30 202	0.12 107	0.50 291	0.38 179	0.08 137	0.11 174	0.26 251	0.28 258	0.66 337	0.46 296

sCroCo_RVC	0.23 205	0.13 161	0.12 181	0.11 148	0.10 136	0.14 179	0.09 161	0.24 194	0.19 251	0.24 171	0.16 162	0.20 140	0.20 264	0.09 136	0.33 145	0.36 277	0.28 253	0.22 270	0.35 227	0.21 238	0.48 285	0.66 268	0.10 180	0.16 253	0.23 213	0.21 194	0.29 231	0.23 191

GES	0.23 205	0.16 217	0.12 181	0.14 183	0.15 227	0.19 236	0.15 227	0.25 213	0.14 193	0.26 200	0.18 184	0.22 169	0.14 209	0.17 270	0.56 232	0.22 166	0.27 241	0.19 240	0.53 288	0.20 230	0.35 216	0.37 172	0.13 248	0.15 240	0.20 176	0.17 144	0.27 214	0.43 290

FADNet-RVC-Resample	0.23 205	0.16 217	0.18 259	0.17 221	0.16 237	0.16 203	0.16 235	0.24 194	0.18 245	0.26 200	0.18 184	0.27 212	0.17 237	0.16 259	0.81 268	0.18 106	0.21 151	0.23 281	0.26 174	0.25 270	0.23 146	0.39 185	0.13 248	0.21 286	0.22 199	0.22 203	0.19 131	0.22 179

RP	0.23 205	0.20 274	0.23 294	0.22 262	0.21 270	0.22 260	0.25 280	0.24 194	0.23 275	0.17 103	0.24 243	0.25 192	0.19 260	0.16 259	0.55 230	0.18 106	0.21 151	0.16 168	0.22 142	0.16 198	0.18 100	0.33 151	0.14 258	0.17 262	0.23 213	0.23 210	0.31 250	0.26 222

HLf8	0.24 218	0.17 231	0.12 181	0.16 211	0.13 193	0.14 179	0.10 184	0.31 287	0.14 193	0.26 200	0.19 193	0.26 200	0.12 174	0.10 155	1.21 310	0.20 136	0.23 183	0.17 190	0.45 259	0.15 178	0.33 202	0.37 172	0.10 180	0.14 229	0.21 193	0.23 210	0.26 199	0.23 191

GGDA	0.24 218	0.15 204	0.13 201	0.14 183	0.12 172	0.16 203	0.11 191	0.24 194	0.15 208	0.30 252	0.21 212	0.28 222	0.13 192	0.10 155	1.26 318	0.20 136	0.23 183	0.16 168	0.34 217	0.14 144	0.30 192	0.34 157	0.10 180	0.13 210	0.22 199	0.25 234	0.26 199	0.25 215

UDGNet	0.24 218	0.20 274	0.15 221	0.36 313	0.31 312	0.32 304	0.29 300	0.22 165	0.15 208	0.21 126	0.21 212	0.21 152	0.08 104	0.51 343	0.25 97	0.17 94	0.22 163	0.17 190	0.27 178	0.15 178	0.28 183	0.38 179	0.31 332	0.11 174	0.24 233	0.23 210	0.22 160	0.20 158

SACVNet	0.24 218	0.20 274	0.19 268	0.21 257	0.19 259	0.19 236	0.20 251	0.26 229	0.22 267	0.25 186	0.22 228	0.21 152	0.12 174	0.17 270	0.48 210	0.22 166	0.26 229	0.21 260	0.32 211	0.20 230	0.29 189	0.41 189	0.15 268	0.18 272	0.28 271	0.26 244	0.30 240	0.26 222

FADNet-RVC	0.24 218	0.17 231	0.15 221	0.21 257	0.17 243	0.17 216	0.21 256	0.26 229	0.14 193	0.25 186	0.21 212	0.28 222	0.17 237	0.14 235	0.98 294	0.22 166	0.23 183	0.17 190	0.36 236	0.22 248	0.24 160	0.30 133	0.14 258	0.17 262	0.25 246	0.23 210	0.21 150	0.24 204

UCFNet_RVC	0.24 218	0.25 299	0.17 249	0.21 257	0.20 266	0.20 244	0.15 227	0.23 179	0.16 226	0.26 200	0.20 201	0.35 273	0.17 237	0.13 219	0.87 274	0.19 124	0.22 163	0.18 222	0.33 212	0.17 209	0.27 179	0.24 98	0.17 275	0.15 240	0.27 259	0.23 210	0.24 171	0.29 241

DeepPruner_ROB	0.24 218	0.17 231	0.17 249	0.17 221	0.17 243	0.16 203	0.24 271	0.22 165	0.17 235	0.26 200	0.26 258	0.21 152	0.18 252	0.12 204	0.64 246	0.21 152	0.24 200	0.21 260	0.29 196	0.16 198	0.44 260	0.36 165	0.14 258	0.16 253	0.22 199	0.30 273	0.27 214	0.23 191

PS-NSSS	0.24 218	0.26 305	0.21 281	0.31 301	0.22 276	0.26 283	0.23 266	0.27 251	0.15 208	0.28 230	0.21 212	0.55 306	0.15 218	0.16 259	0.35 152	0.16 81	0.19 126	0.17 190	0.36 236	0.15 178	0.17 91	0.14 53	0.22 300	0.16 253	0.24 233	0.24 220	0.28 228	0.27 233

PWCDC_ROB	0.24 218	0.10 104	0.13 201	0.10 127	0.18 251	0.12 159	0.16 235	0.12 86	0.38 321	0.11 82	0.25 250	0.15 102	0.82 335	0.28 312	0.92 280	0.21 152	0.17 105	0.18 222	0.18 104	0.17 209	0.23 146	0.46 208	0.20 289	0.17 262	0.12 94	0.21 194	0.15 98	0.26 222

TestStereo_HLe17	0.25 227	0.18 252	0.13 201	0.19 243	0.14 210	0.15 196	0.11 191	0.36 307	0.17 235	0.28 230	0.19 193	0.27 212	0.12 174	0.09 136	1.36 323	0.20 136	0.22 163	0.16 168	0.35 227	0.14 144	0.34 206	0.42 192	0.10 180	0.15 240	0.23 213	0.24 220	0.25 186	0.22 179

Any-RAFT	0.25 227	0.13 161	0.17 249	0.16 211	0.14 210	0.15 196	0.11 191	0.25 213	0.14 193	0.28 230	0.34 283	0.29 232	0.11 156	0.12 204	0.35 152	0.26 208	0.28 253	0.17 190	0.52 285	0.16 198	0.63 321	0.49 217	0.10 180	0.11 174	0.28 271	0.33 291	0.26 199	0.41 285

GEStereo_RVC	0.25 227	0.19 269	0.15 221	0.18 234	0.17 243	0.19 236	0.18 242	0.26 229	0.17 235	0.27 211	0.20 201	0.28 222	0.17 237	0.12 204	0.34 149	0.27 217	0.28 253	0.24 288	0.47 264	0.22 248	0.34 206	0.66 268	0.11 209	0.18 272	0.25 246	0.22 203	0.26 199	0.32 252

stereogan	0.25 227	0.22 280	0.22 289	0.23 268	0.26 298	0.25 277	0.23 266	0.26 229	0.24 279	0.20 122	0.23 238	0.31 253	0.23 273	0.17 270	0.38 171	0.21 152	0.22 163	0.19 240	0.28 186	0.20 230	0.23 146	0.46 208	0.17 275	0.18 272	0.22 199	0.24 220	0.37 277	0.27 233

R-Stereo Train	0.25 227	0.14 180	0.14 214	0.15 202	0.13 193	0.18 226	0.07 120	0.24 194	0.15 208	0.32 268	0.25 250	0.28 222	0.13 192	0.14 235	0.71 256	0.32 252	0.29 266	0.20 251	0.47 264	0.20 230	0.48 285	0.65 261	0.10 180	0.12 186	0.24 233	0.25 234	0.23 165	0.28 237

RAFT-Stereo	0.25 227	0.14 180	0.14 214	0.15 202	0.13 193	0.18 226	0.07 120	0.24 194	0.15 208	0.32 268	0.25 250	0.28 222	0.13 192	0.14 235	0.71 256	0.32 252	0.29 266	0.20 251	0.47 264	0.20 230	0.48 285	0.65 261	0.10 180	0.12 186	0.24 233	0.25 234	0.23 165	0.28 237
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 227	0.16 217	0.16 241	0.25 281	0.19 259	0.21 254	0.18 242	0.30 282	0.16 226	0.31 263	0.31 276	0.34 264	0.25 282	0.11 179	0.32 139	0.25 198	0.26 229	0.17 190	0.54 292	0.16 198	0.37 233	0.38 179	0.14 258	0.19 280	0.25 246	0.23 210	0.27 214	0.26 222

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 234	0.19 269	0.08 106	0.21 257	0.21 270	0.28 290	0.17 240	0.25 213	0.14 193	0.42 336	0.26 258	0.44 295	0.09 116	0.11 179	0.37 160	0.30 244	0.25 216	0.16 168	0.31 207	0.17 209	0.42 249	0.87 325	0.08 137	0.09 123	0.21 193	0.18 155	0.27 214	0.50 298

Reg-Stereo(zero)	0.26 234	0.13 161	0.15 221	0.13 172	0.12 172	0.14 179	0.14 218	0.32 295	0.15 208	0.33 280	0.56 334	0.30 243	0.12 174	0.18 281	0.28 123	0.32 252	0.30 273	0.16 168	0.42 251	0.18 219	0.35 216	0.76 299	0.13 248	0.11 174	0.20 176	0.25 234	0.40 287	0.37 266

FLISNet	0.26 234	0.13 161	0.15 221	0.13 172	0.12 172	0.14 179	0.14 218	0.32 295	0.15 208	0.33 280	0.56 334	0.30 243	0.12 174	0.18 281	0.28 123	0.32 252	0.30 273	0.16 168	0.42 251	0.18 219	0.35 216	0.76 299	0.13 248	0.11 174	0.20 176	0.25 234	0.40 287	0.37 266

CASS	0.26 234	0.18 252	0.17 249	0.21 257	0.18 251	0.22 260	0.26 287	0.28 265	0.20 257	0.33 280	0.24 243	0.28 222	0.18 252	0.12 204	0.37 160	0.24 190	0.39 315	0.20 251	0.44 256	0.17 209	0.58 310	0.48 214	0.11 209	0.14 229	0.32 293	0.22 203	0.32 256	0.33 255
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 234	0.19 269	0.15 221	0.23 268	0.16 237	0.21 254	0.23 266	0.28 265	0.17 235	0.27 211	0.28 269	0.26 200	0.19 260	0.15 251	0.98 294	0.22 166	0.21 151	0.20 251	0.43 254	0.26 281	0.28 183	0.31 143	0.14 258	0.15 240	0.28 271	0.27 251	0.24 171	0.27 233

NCC-stereo	0.26 234	0.22 280	0.22 289	0.22 262	0.24 286	0.23 267	0.28 296	0.26 229	0.28 299	0.18 110	0.26 258	0.29 232	0.27 286	0.17 270	0.56 232	0.23 184	0.23 183	0.24 288	0.28 186	0.21 238	0.23 146	0.32 145	0.20 289	0.17 262	0.27 259	0.29 265	0.33 259	0.30 245

Abc-Net	0.26 234	0.22 280	0.22 289	0.22 262	0.24 286	0.23 267	0.28 296	0.26 229	0.28 299	0.18 110	0.26 258	0.29 232	0.27 286	0.17 270	0.56 232	0.23 184	0.23 183	0.24 288	0.28 186	0.21 238	0.23 146	0.32 145	0.20 289	0.17 262	0.27 259	0.29 265	0.33 259	0.30 245
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TestStereo-Hl	0.27 241	0.16 217	0.16 241	0.14 183	0.14 210	0.19 236	0.14 218	0.27 251	0.19 251	0.32 268	0.24 243	0.34 264	0.16 227	0.10 155	1.05 299	0.23 184	0.24 200	0.19 240	0.48 272	0.17 209	0.32 199	0.51 218	0.10 180	0.16 253	0.22 199	0.27 251	0.34 263	0.38 271

EGLCR-Stereo	0.27 241	0.12 140	0.11 153	0.11 148	0.12 172	0.13 170	0.06 105	0.23 179	0.14 193	0.27 211	0.18 184	0.24 183	0.09 116	0.10 155	0.35 152	0.38 283	0.24 200	0.16 168	0.31 207	0.21 238	0.37 233	1.30 371	0.11 209	0.30 319	0.17 133	0.26 244	0.93 358	0.25 215

IPLGR	0.27 241	0.16 217	0.14 214	0.15 202	0.15 227	0.13 170	0.09 161	0.24 194	0.13 176	0.28 230	0.25 250	0.24 183	0.12 174	0.11 179	1.85 346	0.20 136	0.23 183	0.18 222	0.35 227	0.21 238	0.28 183	0.56 240	0.07 108	0.13 210	0.25 246	0.27 251	0.29 231	0.21 173

cross-raft	0.27 241	0.15 204	0.13 201	0.14 183	0.14 210	0.17 216	0.10 184	0.27 251	0.15 208	0.30 252	0.22 228	0.28 222	0.10 133	0.14 235	0.42 182	0.42 299	0.27 241	0.17 190	0.57 298	0.26 281	0.62 320	0.94 341	0.09 158	0.12 186	0.29 279	0.27 251	0.26 199	0.31 250

pcwnet_v2	0.27 241	0.17 231	0.18 259	0.22 262	0.19 259	0.22 260	0.18 242	0.25 213	0.18 245	0.30 252	0.24 243	0.33 261	0.29 290	0.18 281	0.90 276	0.22 166	0.24 200	0.19 240	0.38 241	0.16 198	0.28 183	0.31 143	0.17 275	0.16 253	0.26 251	0.26 244	0.30 240	0.39 273

MSMDNet	0.27 241	0.14 180	0.12 181	0.13 172	0.15 227	0.16 203	0.12 203	0.26 229	0.14 193	0.31 263	0.21 212	0.27 212	0.29 290	0.15 251	0.44 190	0.51 316	0.28 253	0.18 222	0.54 292	0.28 293	0.58 310	0.84 320	0.10 180	0.12 186	0.26 251	0.25 234	0.26 199	0.29 241

PA-Net	0.27 241	0.27 308	0.29 318	0.18 234	0.26 298	0.21 254	0.27 291	0.26 229	0.25 286	0.22 135	0.21 212	0.22 169	0.24 280	0.29 313	0.62 244	0.25 198	0.18 116	0.23 281	0.20 120	0.22 248	0.20 119	0.36 165	0.17 275	0.20 282	0.24 233	0.44 315	0.24 171	0.55 303
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 241	0.17 231	0.15 221	0.23 268	0.19 259	0.26 283	0.28 296	0.20 135	0.15 208	0.22 135	0.20 201	0.18 126	0.11 156	0.39 333	1.91 355	0.21 152	0.24 200	0.20 251	0.22 142	0.14 144	0.19 110	0.18 72	0.26 307	0.14 229	0.22 199	0.18 155	0.19 131	0.18 130

NCCL2	0.27 241	0.24 294	0.23 294	0.19 243	0.20 266	0.18 226	0.19 250	0.26 229	0.23 275	0.29 247	0.22 228	0.28 222	0.17 237	0.15 251	0.68 255	0.25 198	0.25 216	0.22 270	0.27 178	0.22 248	0.34 206	0.44 203	0.19 287	0.22 293	0.34 300	0.34 293	0.36 270	0.36 261

gcap_with_dpt	0.28 250	0.17 231	0.11 153	0.20 249	0.13 193	0.16 203	0.09 161	0.26 229	0.14 193	0.30 252	0.16 162	0.36 276	0.15 218	0.14 235	0.94 285	0.61 344	0.31 281	0.23 281	0.33 212	0.26 281	0.42 249	0.68 281	0.10 180	0.12 186	0.23 213	0.18 155	0.28 228	0.39 273

GCAP-BAT	0.28 250	0.17 231	0.11 153	0.20 249	0.13 193	0.16 203	0.09 161	0.26 229	0.14 193	0.30 252	0.16 162	0.36 276	0.15 218	0.14 235	0.94 285	0.61 344	0.31 281	0.23 281	0.33 212	0.26 281	0.42 249	0.68 281	0.10 180	0.12 186	0.23 213	0.18 155	0.28 228	0.39 273

GANet-ADL	0.28 250	0.18 252	0.16 241	0.20 249	0.19 259	0.23 267	0.20 251	0.26 229	0.16 226	0.34 285	0.35 285	0.30 243	0.17 237	0.21 295	0.45 197	0.29 238	0.31 281	0.19 240	0.49 276	0.28 293	0.41 245	0.77 304	0.13 248	0.15 240	0.24 233	0.30 273	0.34 263	0.30 245

RGC	0.28 250	0.25 299	0.29 318	0.25 281	0.27 305	0.28 290	0.21 256	0.28 265	0.31 312	0.22 135	0.31 276	0.29 232	0.32 293	0.21 295	0.59 240	0.25 198	0.24 200	0.21 260	0.30 202	0.22 248	0.27 179	0.40 187	0.18 286	0.21 286	0.29 279	0.32 286	0.35 268	0.36 261

XPNet_ROB	0.28 250	0.28 311	0.20 273	0.20 249	0.22 276	0.22 260	0.22 263	0.20 135	0.21 261	0.24 171	0.27 264	0.79 324	0.17 237	0.16 259	0.50 218	0.23 184	0.35 300	0.21 260	0.28 186	0.20 230	0.30 192	0.53 226	0.17 275	0.18 272	0.23 213	0.24 220	0.49 306	0.36 261

RAFT-Test	0.29 255	0.14 180	0.12 181	0.16 211	0.15 227	0.18 226	0.12 203	0.27 251	0.14 193	0.32 268	0.50 323	0.27 212	0.12 174	0.14 235	0.44 190	0.52 318	0.27 241	0.18 222	0.59 303	0.25 270	0.59 313	0.72 289	0.10 180	0.12 186	0.27 259	0.50 325	0.27 214	0.34 257

HH	0.29 255	0.10 104	0.18 259	0.16 211	0.15 227	0.20 244	0.14 218	0.27 251	0.13 176	0.36 307	0.21 212	0.29 232	0.11 156	0.15 251	0.46 205	0.64 348	0.27 241	0.19 240	0.50 277	0.27 289	0.68 330	0.75 295	0.11 209	0.16 253	0.24 233	0.30 273	0.36 270	0.37 266

HanStereo	0.29 255	0.10 104	0.18 259	0.16 211	0.15 227	0.20 244	0.14 218	0.27 251	0.13 176	0.36 307	0.21 212	0.29 232	0.11 156	0.15 251	0.46 205	0.64 348	0.27 241	0.19 240	0.50 277	0.27 289	0.68 330	0.75 295	0.11 209	0.16 253	0.24 233	0.30 273	0.36 270	0.37 266

RTSC	0.29 255	0.17 231	0.17 249	0.17 221	0.17 243	0.18 226	0.21 256	0.23 179	0.22 267	0.26 200	0.25 250	0.21 152	0.19 260	0.14 235	1.67 337	0.28 225	0.31 281	0.21 260	0.40 244	0.19 225	0.33 202	0.38 179	0.11 209	0.18 272	0.23 213	0.24 220	0.31 250	0.45 292

DeepPrunerF	0.29 255	0.17 231	0.15 221	0.23 268	0.44 333	0.17 216	0.23 266	0.20 135	0.26 291	0.16 96	0.22 228	0.15 102	0.12 174	0.13 219	0.98 294	0.22 166	0.19 126	0.17 190	0.27 178	0.17 209	0.22 139	0.21 86	0.12 233	0.13 210	1.95 384	0.26 244	0.22 160	0.20 158

MSKI-zero shot	0.30 260	0.13 161	0.11 153	0.14 183	0.14 210	0.15 196	0.11 191	0.27 251	0.13 176	0.29 247	0.41 304	0.29 232	0.11 156	0.12 204	0.60 243	0.55 328	0.28 253	0.18 222	0.58 299	0.30 305	0.57 306	0.97 346	0.09 158	0.12 186	0.26 251	0.39 306	0.32 256	0.41 285

dad	0.30 260	0.21 278	0.15 221	0.47 325	0.22 276	0.30 299	0.49 326	0.40 317	0.13 176	0.32 268	0.14 142	0.41 290	0.24 280	0.11 179	0.59 240	0.20 136	0.32 289	0.17 190	0.51 282	0.16 198	0.29 189	0.23 93	0.11 209	0.19 280	0.32 293	0.18 155	0.68 341	0.46 296

GwcNet-ADL	0.30 260	0.22 280	0.21 281	0.29 293	0.23 284	0.24 273	0.22 263	0.28 265	0.19 251	0.34 285	0.57 337	0.44 295	0.23 273	0.22 298	0.53 225	0.35 270	0.30 273	0.22 270	0.45 259	0.28 293	0.37 233	0.47 210	0.14 258	0.17 262	0.27 259	0.30 273	0.29 231	0.38 271

Anonymous3	0.30 260	0.21 278	0.16 241	0.17 221	0.16 237	0.20 244	0.16 235	0.31 287	0.25 286	0.30 252	0.20 201	0.45 297	0.20 264	0.17 270	0.55 230	0.52 318	0.32 289	0.27 311	0.51 282	0.27 289	0.50 291	0.67 274	0.13 248	0.15 240	0.28 271	0.30 273	0.34 263	0.26 222

iResNet	0.30 260	0.17 231	0.17 249	0.24 276	0.23 284	0.28 290	0.20 251	0.31 287	0.21 261	0.32 268	0.29 272	0.50 302	0.51 321	0.11 179	0.53 225	0.35 270	0.27 241	0.20 251	0.74 314	0.25 270	0.47 282	0.32 145	0.15 268	0.26 306	0.26 251	0.25 234	0.34 263	0.29 241

TestStereo_HL3	0.31 265	0.29 313	0.15 221	0.17 221	0.14 210	0.21 254	0.16 235	0.32 295	0.18 245	0.34 285	0.31 276	0.60 308	0.23 273	0.11 179	0.64 246	0.40 292	0.72 346	0.18 222	0.46 263	0.17 209	0.44 260	0.67 274	0.11 209	0.13 210	0.23 213	0.24 220	0.38 280	0.36 261

DF	0.31 265	0.14 180	0.11 153	0.16 211	0.11 159	0.17 216	0.09 161	0.26 229	0.12 150	0.27 211	0.15 149	0.32 258	0.10 133	0.11 179	0.49 211	0.45 307	0.25 216	0.19 240	1.58 339	0.25 270	0.47 282	1.17 365	0.10 180	0.12 186	0.22 199	0.24 220	0.30 240	0.33 255

test-1	0.32 267	0.10 104	0.13 201	0.14 183	0.14 210	0.25 277	0.18 242	0.29 278	0.17 235	0.37 312	0.41 304	0.31 253	0.17 237	0.14 235	0.91 278	0.51 316	0.27 241	0.21 260	0.53 288	0.25 270	0.57 306	0.99 351	0.11 209	0.14 229	0.28 271	0.29 265	0.31 250	0.36 261

ADCP+	0.32 267	0.17 231	0.17 249	0.15 202	0.14 210	0.17 216	0.21 256	0.21 152	0.32 313	0.25 186	0.25 250	0.37 281	0.12 174	0.13 219	1.80 343	0.18 106	0.20 134	0.17 190	0.34 217	0.18 219	0.24 160	0.30 133	0.12 233	0.12 186	0.24 233	0.68 344	0.33 259	0.96 341

HSM-Net_RVC	0.32 267	0.17 231	0.18 259	0.27 288	0.21 270	0.21 254	0.15 227	0.28 265	0.19 251	0.34 285	0.40 302	1.56 353	0.27 286	0.15 251	0.45 197	0.22 166	0.26 229	0.19 240	0.28 186	0.20 230	0.41 245	0.57 242	0.14 258	0.21 286	0.30 283	0.31 281	0.36 270	0.35 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 267	0.25 299	0.25 304	0.25 281	0.30 309	0.22 260	0.27 291	0.35 302	0.38 321	0.30 252	0.27 264	0.67 317	0.23 273	0.17 270	0.80 267	0.21 152	0.21 151	0.21 260	0.29 196	0.26 281	0.23 146	0.29 122	0.14 258	0.27 311	0.36 312	0.45 317	0.39 283	0.56 305

IGEV-FE	0.33 271	0.13 161	0.24 301	0.30 295	0.18 251	0.23 267	0.24 271	0.28 265	0.17 235	0.35 298	0.53 327	0.34 264	0.11 156	0.14 235	0.41 178	0.61 344	0.27 241	0.17 190	0.48 272	0.31 312	0.52 296	1.06 357	0.12 233	0.12 186	0.35 306	0.28 258	0.62 330	0.45 292

IGEV_Zeroshot_test	0.33 271	0.13 161	0.24 301	0.30 295	0.18 251	0.23 267	0.24 271	0.28 265	0.17 235	0.35 298	0.53 327	0.34 264	0.11 156	0.14 235	0.41 178	0.61 344	0.27 241	0.17 190	0.48 272	0.31 312	0.52 296	1.06 357	0.12 233	0.12 186	0.35 306	0.28 258	0.62 330	0.45 292

GANetREF_RVC	0.33 271	0.30 317	0.33 331	0.28 291	0.27 305	0.27 286	0.26 287	0.42 322	0.35 319	0.38 321	0.22 228	0.57 307	0.39 305	0.16 259	0.37 160	0.24 190	0.30 273	0.25 296	0.45 259	0.26 281	0.37 233	0.28 118	0.25 305	0.33 324	0.35 306	0.29 265	0.46 299	0.40 282
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	0.34 274	0.14 180	0.13 201	0.17 221	0.15 227	0.18 226	0.12 203	0.28 265	0.15 208	0.33 280	0.38 296	0.32 258	0.11 156	0.13 219	0.78 264	0.64 348	0.30 273	0.23 281	0.66 310	0.23 255	0.56 305	0.81 312	0.13 248	0.14 229	1.04 358	0.36 297	0.31 250	0.53 301

EKT-Stereo	0.34 274	0.17 231	0.14 214	0.20 249	0.17 243	0.22 260	0.25 280	0.27 251	0.15 208	0.30 252	0.35 285	0.27 212	0.14 209	0.16 259	1.56 331	0.54 326	0.29 266	0.25 296	0.47 264	0.30 305	0.81 348	0.86 323	0.09 158	0.13 210	0.31 287	0.30 273	0.31 250	0.24 204

DAS	0.34 274	0.18 252	0.15 221	0.30 295	0.25 293	0.25 277	0.26 287	0.32 295	0.29 305	0.32 268	0.38 296	0.54 304	0.37 300	0.12 204	0.45 197	0.40 292	0.37 307	0.25 296	0.54 292	0.29 300	0.66 327	0.65 261	0.21 298	0.26 306	0.31 287	0.32 286	0.38 280	0.39 273

SepStereo	0.34 274	0.18 252	0.15 221	0.30 295	0.25 293	0.25 277	0.26 287	0.32 295	0.29 305	0.32 268	0.38 296	0.54 304	0.37 300	0.12 204	0.45 197	0.40 292	0.37 307	0.25 296	0.54 292	0.29 300	0.66 327	0.65 261	0.21 298	0.26 306	0.31 287	0.32 286	0.38 280	0.39 273

FADNet_RVC	0.34 274	0.22 280	0.23 294	0.30 295	0.26 298	0.20 244	0.23 266	0.31 287	0.22 267	0.31 263	0.29 272	0.42 292	0.35 296	0.22 298	0.90 276	0.26 208	0.31 281	0.32 333	0.75 315	0.28 293	0.46 277	0.55 231	0.16 271	0.24 298	0.27 259	0.31 281	0.51 316	0.37 266

ADCRef	0.34 274	0.18 252	0.17 249	0.15 202	0.16 237	0.18 226	0.18 242	0.23 179	0.33 316	0.26 200	0.22 228	0.23 176	0.18 252	0.12 204	2.01 357	0.22 166	0.23 183	0.20 251	0.40 244	0.22 248	0.27 179	0.34 157	0.17 275	0.17 262	0.30 283	0.41 309	0.29 231	1.36 357

ETE_ROB	0.34 274	0.32 319	0.21 281	0.26 285	0.24 286	0.28 290	0.25 280	0.24 194	0.29 305	0.27 211	0.35 285	1.00 333	0.21 269	0.20 290	0.59 240	0.24 190	0.42 323	0.24 288	0.38 241	0.25 270	0.40 242	0.52 221	0.20 289	0.21 286	0.29 279	0.34 293	0.55 320	0.39 273

LALA_ROB	0.34 274	0.34 322	0.23 294	0.24 276	0.24 286	0.30 299	0.24 271	0.25 213	0.28 299	0.31 263	0.35 285	0.95 329	0.21 269	0.19 286	0.77 262	0.25 198	0.34 296	0.28 317	0.34 217	0.25 270	0.36 224	0.55 231	0.19 287	0.22 293	0.27 259	0.31 281	0.50 311	0.39 273

PSMNet-ADL	0.35 282	0.20 274	0.21 281	0.23 268	0.22 276	0.24 273	0.25 280	0.30 282	0.26 291	0.39 325	0.57 337	0.38 283	0.46 312	0.24 306	1.26 318	0.44 306	0.32 289	0.20 251	0.52 285	0.24 264	0.40 242	0.51 218	0.17 275	0.17 262	0.27 259	0.27 251	0.40 287	0.26 222

EAI-Stereo	0.35 282	0.14 180	0.15 221	0.19 243	0.18 251	0.65 340	0.22 263	0.27 251	0.22 267	0.27 211	0.46 317	0.29 232	0.10 133	0.12 204	0.81 268	1.04 380	0.27 241	0.20 251	0.71 313	0.23 255	0.45 270	0.55 231	0.11 209	0.18 272	0.29 279	0.43 311	0.40 287	0.42 287

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 284	0.15 204	0.26 309	0.25 281	0.19 259	0.28 290	0.21 256	0.27 251	0.27 297	0.35 298	0.82 356	0.33 261	0.17 237	0.13 219	0.38 171	0.53 323	0.30 273	0.22 270	0.59 303	0.30 305	0.54 301	0.98 350	0.11 209	0.15 240	0.33 296	0.62 336	0.79 350	0.58 306

ITSA-stereo	0.38 285	0.23 289	0.20 273	0.39 318	0.27 305	0.24 273	0.31 303	0.35 302	0.26 291	0.39 325	0.54 330	0.47 298	0.42 308	0.23 302	0.71 256	0.38 283	0.33 293	0.25 296	0.50 277	0.24 264	0.45 270	0.55 231	0.23 303	0.23 295	0.34 300	0.41 309	0.72 344	0.74 324

FCDSN-DC	0.38 285	0.28 311	0.33 331	0.31 301	0.30 309	0.30 299	0.40 317	0.31 287	0.22 267	0.28 230	0.20 201	0.29 232	0.16 227	0.30 317	1.88 350	0.36 277	0.34 296	0.33 336	0.34 217	0.25 270	0.46 277	0.82 314	0.28 315	0.38 340	0.30 283	0.31 281	0.30 240	0.30 245
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 285	0.22 280	0.30 321	0.26 285	0.25 293	0.25 277	0.29 300	0.36 307	0.29 305	0.35 298	0.33 281	0.34 264	0.46 312	0.22 298	1.53 329	0.32 252	0.31 281	0.26 307	0.58 299	0.28 293	0.45 270	0.47 210	0.20 289	0.28 314	0.34 300	0.39 306	0.35 268	0.52 300

ADCL	0.38 285	0.23 289	0.20 273	0.20 249	0.18 251	0.23 267	0.24 271	0.26 229	0.52 342	0.32 268	0.28 269	0.30 243	0.18 252	0.16 259	1.59 333	0.22 166	0.25 216	0.22 270	0.35 227	0.23 255	0.35 216	0.35 161	0.17 275	0.18 272	0.51 335	0.52 327	0.47 302	1.53 363

CC-Net-ROB	0.38 285	0.47 338	0.33 331	0.66 340	0.49 343	0.57 331	0.49 326	0.35 302	0.24 279	0.37 312	0.29 272	0.96 330	0.23 273	0.38 331	0.45 197	0.18 106	0.24 200	0.22 270	0.68 311	0.23 255	0.23 146	0.18 72	0.44 346	0.24 298	0.31 287	0.28 258	0.27 214	0.39 273

NOSS_ROB	0.38 285	0.23 289	0.21 281	0.27 288	0.26 298	0.27 286	0.25 280	0.41 319	0.24 279	0.36 307	0.29 272	0.36 276	0.23 273	0.41 335	0.97 293	0.57 335	0.34 296	0.29 321	0.33 212	0.24 264	0.68 330	1.00 352	0.28 315	0.31 321	0.34 300	0.49 321	0.42 294	0.34 257

gcap-zeroshot	0.39 291	0.14 180	0.17 249	0.20 249	0.14 210	0.19 236	0.16 235	0.28 265	0.13 176	0.37 312	0.47 318	0.34 264	0.12 174	0.16 259	0.49 211	0.59 338	0.49 331	0.18 222	3.11 367	0.26 281	0.45 270	0.66 268	0.22 300	0.12 186	0.22 199	0.29 265	0.25 186	0.28 237

PWC_ROB	0.39 291	0.27 308	0.25 304	0.23 268	0.25 293	0.24 273	0.33 307	0.29 278	0.47 340	0.25 186	0.40 302	0.38 283	0.90 340	0.20 290	0.77 262	0.33 264	0.39 315	0.29 321	0.64 306	0.30 305	0.51 295	0.61 253	0.20 289	0.33 324	0.28 271	0.28 258	0.39 283	0.72 320

DCVSM-stereo	0.40 293	0.22 280	0.22 289	0.33 306	0.24 286	0.38 316	0.27 291	0.37 312	0.25 286	0.37 312	0.56 334	0.91 327	0.49 318	0.19 286	0.44 190	0.30 244	0.30 273	0.22 270	1.71 346	0.34 322	0.46 277	0.43 197	0.30 327	0.24 298	0.27 259	0.32 286	0.39 283	0.39 273

RTS	0.40 293	0.22 280	0.20 273	0.22 262	0.21 270	0.32 304	0.33 307	0.31 287	0.33 316	0.23 149	0.22 228	0.31 253	0.25 282	0.18 281	1.88 350	0.32 252	0.37 307	0.25 296	0.64 306	0.33 320	0.43 254	0.43 197	0.16 271	0.24 298	0.41 318	0.91 357	0.40 287	0.63 311

RTSA	0.40 293	0.22 280	0.20 273	0.22 262	0.21 270	0.32 304	0.33 307	0.31 287	0.33 316	0.23 149	0.22 228	0.31 253	0.25 282	0.18 281	1.88 350	0.32 252	0.37 307	0.25 296	0.64 306	0.33 320	0.43 254	0.43 197	0.16 271	0.24 298	0.41 318	0.91 357	0.40 287	0.63 311

iRaft-Stereo_20w	0.42 296	0.16 217	0.27 313	0.30 295	0.18 251	0.22 260	0.20 251	0.26 229	0.22 267	0.41 333	0.65 345	0.30 243	0.11 156	0.17 270	0.44 190	0.55 328	0.28 253	0.18 222	0.45 259	0.46 344	0.47 282	0.97 346	0.12 233	0.11 174	0.35 306	2.32 382	0.61 328	0.59 307

CSAN	0.42 296	0.37 330	0.34 336	0.33 306	0.33 317	0.29 296	0.36 313	0.37 312	0.64 356	0.43 339	0.43 311	0.75 322	0.46 312	0.21 295	0.78 264	0.25 198	0.29 266	0.27 311	0.42 251	0.43 336	0.43 254	0.53 226	0.22 300	0.34 327	0.44 323	0.52 327	0.49 306	0.54 302

ccs_rob	0.43 298	0.24 294	0.20 273	0.33 306	0.22 276	0.33 308	0.28 296	0.34 301	0.21 261	0.46 346	1.56 378	1.58 355	0.41 306	0.23 302	0.82 270	0.37 281	0.29 266	0.22 270	0.47 264	0.28 293	0.55 303	0.64 257	0.17 275	0.20 282	0.26 251	0.25 234	0.29 231	0.35 259

FC-DCNN	0.43 298	0.35 326	0.43 343	0.49 326	0.37 325	0.48 324	0.56 335	0.44 327	0.27 297	0.34 285	0.27 264	0.41 290	0.23 273	0.31 320	0.64 246	0.36 277	0.39 315	0.31 329	0.48 272	0.27 289	0.52 296	0.75 295	0.28 315	0.37 336	0.53 338	0.39 306	0.63 334	0.82 330

SGM-Forest	0.43 298	0.24 294	0.19 268	0.35 311	0.26 298	0.27 286	0.21 256	0.30 282	0.23 275	0.32 268	0.23 238	0.37 281	0.50 319	0.25 308	1.02 298	0.35 270	0.25 216	0.21 260	1.80 348	0.19 225	0.41 245	0.85 322	0.27 310	0.23 295	0.35 306	0.28 258	0.59 325	1.05 345
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 301	0.37 330	0.32 327	0.41 321	0.35 321	0.42 319	0.44 320	0.46 332	0.38 321	0.40 330	0.34 283	0.50 302	0.47 317	0.35 329	1.63 334	0.32 252	0.31 281	0.28 317	0.53 288	0.32 318	0.42 249	0.52 221	0.27 310	0.31 321	0.45 325	0.50 325	0.53 317	0.42 287

DDF-Stereo	0.45 302	0.14 180	0.08 106	1.82 365	0.15 227	1.96 372	0.20 251	0.26 229	0.11 130	0.27 211	0.17 174	2.12 361	0.17 237	0.12 204	0.71 256	0.39 286	0.29 266	0.16 168	0.41 248	0.23 255	0.44 260	0.75 295	0.11 209	0.10 147	0.19 167	0.23 210	0.25 186	0.26 222

FC-DCNN v2	0.45 302	0.36 329	0.45 346	0.52 331	0.37 325	0.50 327	0.55 334	0.46 332	0.29 305	0.35 298	0.27 264	0.42 292	0.28 289	0.31 320	0.65 250	0.36 277	0.39 315	0.31 329	0.50 277	0.26 281	0.52 296	0.77 304	0.28 315	0.37 336	0.59 345	0.45 317	0.72 344	0.83 331

DDUNet	0.45 302	0.56 343	0.26 309	0.87 347	0.69 351	0.84 346	0.84 348	0.26 229	0.24 279	0.23 149	0.33 281	0.39 286	0.15 218	1.61 364	0.49 211	0.24 190	0.41 320	0.26 307	0.55 296	0.29 300	0.34 206	0.40 187	0.50 351	0.21 286	0.25 246	0.27 251	0.32 256	0.29 241

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 305	0.34 322	0.26 309	0.43 322	0.33 317	0.38 316	0.53 332	0.49 335	0.40 325	0.42 336	0.31 276	0.63 313	0.54 323	0.42 336	1.29 321	0.28 225	0.26 229	0.22 270	0.68 311	0.23 255	0.65 324	0.64 257	0.33 336	0.29 317	0.47 329	0.49 321	0.49 306	0.69 316

CBMV	0.47 306	0.25 299	0.23 294	0.31 301	0.29 308	0.31 302	0.30 302	0.41 319	0.28 299	0.37 312	0.27 264	0.70 320	0.37 300	0.33 326	0.91 278	0.53 323	0.36 303	0.27 311	0.58 299	0.28 293	0.63 321	0.97 346	0.26 307	0.35 331	0.37 313	0.36 297	0.66 337	1.86 370
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 307	0.25 299	0.27 313	0.36 313	0.30 309	0.31 302	0.25 280	0.38 315	0.24 279	0.38 321	0.44 314	0.33 261	0.17 237	0.56 346	2.23 365	0.98 378	0.33 293	0.28 317	0.34 217	0.29 300	0.66 327	1.25 369	0.27 310	0.31 321	0.35 306	0.36 297	0.48 305	0.55 303

UDG	0.48 307	0.58 344	0.27 313	0.86 346	0.79 354	0.80 344	1.00 352	0.27 251	0.25 286	0.28 230	0.35 285	0.39 286	0.17 237	1.43 361	1.00 297	0.26 208	0.47 328	0.27 311	0.59 303	0.30 305	0.44 260	0.47 210	0.40 342	0.20 282	0.28 271	0.29 265	0.33 259	0.27 233

FINET	0.48 307	0.18 252	0.19 268	0.17 221	0.14 210	0.18 226	0.21 256	0.21 152	0.32 313	0.19 117	0.41 304	0.22 169	0.38 303	0.20 290	1.70 338	0.43 302	0.24 200	0.16 168	0.34 217	0.25 270	0.32 199	0.71 287	0.14 258	0.24 298	1.14 364	2.17 379	0.50 311	1.64 367

FAT-Stereo	0.48 307	0.27 308	0.35 337	0.45 324	0.49 343	0.39 318	0.34 311	0.43 326	0.28 299	0.41 333	0.87 360	0.77 323	0.58 325	0.30 317	0.71 256	0.56 331	0.36 303	0.34 338	0.65 309	0.42 334	0.69 336	0.77 304	0.28 315	0.34 327	0.31 287	0.36 297	0.47 302	0.74 324

ADCMid	0.48 307	0.29 313	0.30 321	0.26 285	0.32 314	0.34 310	0.38 314	0.42 322	0.45 339	0.31 263	0.37 293	0.49 300	0.45 311	0.22 298	1.85 346	0.35 270	0.36 303	0.27 311	0.80 319	0.31 312	0.50 291	0.60 249	0.30 327	0.25 305	0.37 313	0.55 332	0.46 299	1.40 359

FBW_ROB	0.49 312	0.42 333	0.37 339	0.61 337	0.46 338	0.49 326	0.51 329	0.31 287	0.25 286	0.34 285	0.36 291	0.69 318	0.50 319	0.57 347	1.13 304	0.26 208	0.36 303	0.24 288	1.46 335	0.24 264	0.57 306	0.44 203	0.43 344	0.40 346	0.33 296	0.35 295	0.42 294	0.68 314

pmcnn	0.49 312	0.25 299	0.20 273	0.33 306	0.31 312	0.34 310	0.48 325	0.35 302	0.26 291	0.34 285	0.54 330	0.81 325	1.19 347	0.19 286	0.75 261	0.56 331	0.41 320	0.32 333	0.86 323	0.38 328	0.86 352	0.90 333	0.28 315	0.26 306	0.34 300	0.35 295	0.67 340	0.84 332

AnyNet_C32	0.50 314	0.24 294	0.23 294	0.24 276	0.26 298	0.29 296	0.33 307	0.35 302	0.57 346	0.34 285	0.44 314	0.36 276	0.25 282	0.23 302	2.35 370	0.39 286	0.39 315	0.33 336	0.53 288	0.30 305	0.61 318	0.74 294	0.23 303	0.29 317	0.44 323	0.73 347	0.46 299	1.61 366

AMNet	0.51 315	0.50 341	0.48 351	0.51 329	0.50 345	0.57 331	0.52 330	0.36 307	0.41 329	0.39 325	0.58 341	0.66 315	0.21 269	0.58 348	0.53 225	0.59 338	0.60 339	0.58 362	0.51 282	0.51 346	0.60 316	0.55 231	0.33 336	0.52 355	0.48 331	0.54 331	0.60 326	0.66 313

DDVS	0.54 316	0.23 289	0.24 301	0.24 276	0.25 293	0.27 286	0.24 271	0.40 317	0.26 291	0.35 298	4.50 388	1.00 333	0.42 308	0.20 290	0.65 250	0.40 292	0.33 293	0.26 307	0.78 316	0.35 325	0.59 313	0.71 287	0.16 271	0.21 286	0.26 251	0.26 244	0.57 322	0.40 282

anonymity	0.55 317	0.12 140	0.19 268	0.16 211	0.15 227	0.17 216	0.11 191	0.29 278	0.17 235	0.34 285	7.17 390	0.30 243	0.13 192	0.12 204	0.42 182	0.43 302	0.27 241	0.17 190	0.44 256	0.24 264	0.43 254	0.94 341	0.12 233	0.13 210	0.34 300	0.43 311	0.74 348	0.43 290

CBMV_ROB	0.55 317	0.23 289	0.25 304	0.40 320	0.34 320	0.35 313	0.35 312	0.44 327	0.24 279	0.39 325	0.44 314	1.41 349	1.00 344	0.30 317	1.17 306	0.35 270	0.38 313	0.25 296	0.87 324	0.36 326	0.60 316	0.83 317	0.28 315	0.28 314	0.55 341	0.85 355	0.72 344	1.13 347

S-Stereo	0.56 319	0.29 313	0.29 318	0.49 326	0.47 341	0.51 328	0.61 338	0.38 315	0.37 320	0.39 325	1.18 367	1.00 333	0.46 312	0.29 313	1.17 306	0.66 352	0.35 300	0.39 344	0.85 322	0.70 361	0.50 291	0.96 345	0.61 357	0.38 340	0.32 293	0.33 291	0.41 293	0.62 310

ADCPNet	0.58 320	0.26 305	0.30 321	0.29 293	0.36 322	0.29 296	0.53 332	0.42 322	0.39 324	0.38 321	0.55 332	0.39 286	1.14 346	0.26 310	2.11 360	0.43 302	0.35 300	0.24 288	1.27 332	0.40 330	0.52 296	0.60 249	0.32 334	0.30 319	0.48 331	0.61 335	0.47 302	1.88 373

G-Net	0.59 321	0.34 322	0.35 337	0.32 304	0.32 314	0.45 322	0.31 303	0.50 337	0.61 352	0.43 339	0.64 344	1.96 359	0.52 322	0.23 302	0.86 273	0.52 318	0.37 307	0.35 341	0.83 320	0.67 358	0.61 318	0.63 255	0.25 305	0.33 324	0.40 317	0.80 351	0.81 352	1.55 364

PVD	0.59 321	0.44 334	0.38 340	0.51 329	0.44 333	0.56 330	0.49 326	0.62 350	0.59 349	0.34 285	0.48 319	0.61 309	0.75 332	0.50 342	1.78 341	0.38 283	0.51 333	0.39 344	0.79 318	0.43 336	0.68 330	0.76 299	0.30 327	0.39 343	0.61 347	0.77 349	0.62 330	0.89 336

SANet	0.60 323	0.33 320	0.33 331	0.37 315	0.36 322	0.48 324	0.44 320	0.56 340	0.85 364	0.34 285	0.57 337	2.41 366	1.30 349	0.33 326	1.18 309	0.25 198	0.48 330	0.31 329	0.52 285	0.32 318	0.55 303	0.57 242	0.37 339	0.38 340	0.48 331	0.66 339	0.57 322	0.96 341

TRStereo	0.61 324	0.17 231	0.22 289	0.16 211	0.12 172	0.34 310	0.18 242	0.27 251	0.14 193	0.34 285	0.20 201	0.34 264	0.09 116	0.12 204	0.58 238	0.73 361	0.25 216	0.18 222	0.44 256	0.25 270	0.42 249	0.81 312	0.12 233	0.10 147	0.27 259	8.94 393	0.49 306	0.32 252

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 324	0.63 346	0.47 349	0.65 339	0.41 329	0.45 322	0.63 339	0.61 348	0.68 359	0.58 358	0.38 296	0.62 311	0.60 326	0.69 353	1.33 322	0.45 307	0.37 307	0.40 346	1.53 338	0.51 346	0.58 310	0.78 308	0.46 350	0.47 352	0.51 335	0.45 317	0.42 294	0.73 322

ADCS	0.62 326	0.34 322	0.31 326	0.34 310	0.37 325	0.37 315	0.40 317	0.49 335	0.60 350	0.34 285	0.42 308	0.61 309	0.98 343	0.31 320	2.29 368	0.66 352	0.50 332	0.38 342	0.84 321	0.43 336	0.87 354	0.89 330	0.28 315	0.37 336	0.47 329	0.91 357	0.60 326	1.29 352

MFN_U_SF_RVC	0.63 327	0.54 342	0.41 341	0.56 335	0.46 338	0.58 334	0.69 341	0.57 342	0.44 338	0.86 372	0.91 361	0.74 321	0.54 323	0.55 345	1.54 330	0.49 312	0.34 296	0.34 338	1.70 345	0.45 343	0.68 330	0.66 268	0.29 324	0.57 358	0.45 325	0.44 315	0.49 306	0.68 314

edge stereo	0.65 328	0.35 326	0.45 346	0.54 333	0.48 342	0.59 335	0.56 335	0.58 344	0.41 329	0.52 356	0.69 349	1.30 344	1.29 348	0.39 333	0.94 285	0.60 343	0.41 320	0.30 327	1.74 347	0.81 371	0.54 301	0.97 346	0.41 343	0.34 327	0.43 321	0.38 303	0.57 322	0.90 338

SAMSARA	0.69 329	0.30 317	0.45 346	0.32 304	0.32 314	0.32 304	0.38 314	0.57 342	0.48 341	0.41 333	0.37 293	0.43 294	0.93 341	0.29 313	1.85 346	0.53 323	0.38 313	0.40 346	0.78 316	0.42 334	0.77 342	0.89 330	0.20 289	0.42 347	1.55 374	1.83 376	1.51 378	1.56 365

AnyNet_C01	0.69 329	0.35 326	0.32 327	0.37 315	0.39 328	0.36 314	0.59 337	0.56 340	0.70 360	0.40 330	0.49 320	0.85 326	0.73 329	0.32 323	2.65 378	0.86 372	0.72 346	0.58 362	1.00 326	0.50 345	0.94 360	1.12 362	0.38 341	0.39 343	0.63 349	0.53 330	0.64 336	1.20 349

SFCPSM	0.71 331	0.24 294	0.20 273	0.28 291	0.24 286	0.28 290	0.24 271	0.30 282	0.30 311	0.33 280	0.49 320	0.63 313	1.30 349	0.20 290	2.10 359	0.35 270	0.32 289	0.24 288	7.82 385	0.39 329	0.45 270	0.54 229	0.20 289	0.20 282	0.31 287	0.32 286	0.37 277	0.45 292

SQANet	0.74 332	0.90 355	0.32 327	1.66 357	0.79 354	1.43 355	1.20 355	0.37 312	0.28 299	0.40 330	0.31 276	0.92 328	0.34 295	1.28 360	1.08 301	0.22 166	0.52 334	0.27 311	2.47 358	0.29 300	0.57 306	0.58 245	1.58 365	0.24 298	0.33 296	0.38 303	0.43 297	0.72 320

MFMNet_re	0.76 333	0.73 350	0.66 358	0.75 343	0.64 349	0.88 348	0.78 344	0.59 346	0.67 358	0.58 358	0.68 348	1.03 336	0.64 327	0.59 349	1.22 312	0.78 366	0.86 357	0.72 375	1.10 330	0.69 360	1.11 370	0.78 308	0.54 354	0.61 363	0.59 345	0.58 333	0.80 351	0.93 339

DN	0.77 334	0.13 161	0.13 201	0.24 276	0.12 172	7.33 390	0.14 218	0.25 213	0.14 193	0.30 252	0.21 212	6.07 385	0.10 133	0.15 251	0.58 238	0.52 318	0.28 253	0.17 190	0.43 254	0.31 312	0.40 242	1.07 359	0.12 233	0.15 240	0.37 313	0.31 281	0.27 214	0.42 287

MADNet+	0.78 335	0.46 337	0.65 357	0.64 338	0.59 347	0.52 329	0.72 342	0.77 363	0.60 350	0.62 365	0.51 325	0.97 331	0.85 338	0.48 339	2.44 373	0.77 363	0.84 355	0.54 358	1.02 327	0.68 359	1.03 367	0.83 317	0.57 355	0.69 368	0.90 357	0.74 348	0.70 343	1.03 344

DPSNet	0.80 336	0.29 313	0.28 316	0.39 318	0.41 329	0.44 321	0.31 303	0.36 307	0.41 329	0.27 211	0.36 291	2.76 370	1.04 345	0.38 331	1.22 312	0.66 352	0.61 340	0.49 354	4.85 377	0.61 353	0.86 352	1.22 368	0.58 356	0.45 351	0.58 344	0.63 337	0.55 320	0.69 316

SGM_RVC	0.85 337	0.45 336	0.32 327	0.60 336	0.44 333	0.60 337	0.52 330	0.72 358	0.41 329	0.43 339	0.57 337	1.17 341	1.43 352	0.24 306	0.56 232	0.30 244	0.47 328	0.26 307	2.37 355	0.34 322	0.59 313	0.86 323	0.27 310	0.34 327	1.13 362	1.39 373	1.91 383	4.23 386
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 338	0.60 345	0.57 353	0.67 341	0.63 348	0.71 341	0.68 340	0.58 344	0.61 352	0.59 360	0.96 363	1.04 338	0.68 328	0.60 350	1.72 340	0.87 373	0.79 350	0.69 373	2.78 362	0.74 366	1.33 378	1.43 377	0.45 349	0.66 367	0.63 349	0.69 345	0.87 353	0.78 328
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 338	0.44 334	0.33 331	0.78 345	0.56 346	0.63 338	0.44 320	0.69 355	0.53 344	0.45 344	0.78 353	2.29 363	1.65 358	0.25 308	2.39 372	0.70 357	0.42 323	0.29 321	1.62 342	0.31 312	1.32 377	1.43 377	0.32 334	0.35 331	0.88 356	0.64 338	1.30 370	1.37 358
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
otaku	0.88 340	1.18 363	0.44 344	1.92 368	1.01 360	1.72 361	1.44 357	0.46 332	0.40 325	0.46 346	0.37 293	0.98 332	0.46 312	1.54 362	1.23 314	0.31 249	0.53 335	0.29 321	2.79 363	0.41 331	0.68 330	0.64 257	2.08 367	0.35 331	0.43 321	0.36 297	0.50 311	0.76 327

MDST_ROB	0.88 340	1.09 359	0.25 304	1.29 352	0.44 333	0.85 347	0.40 317	0.45 330	0.26 291	0.36 307	0.35 285	0.49 300	3.65 379	0.16 259	2.26 366	0.25 198	0.28 253	0.18 222	0.87 324	0.21 238	0.63 321	0.90 333	0.20 289	0.23 295	1.72 380	0.94 360	3.03 387	1.95 374

DGSMNet	0.89 342	0.48 339	0.41 341	0.52 331	0.41 329	0.57 331	0.44 320	0.61 348	0.40 325	0.84 371	3.86 387	0.69 318	0.85 338	0.87 356	1.84 344	0.89 374	1.22 369	0.66 372	1.68 343	0.63 354	1.40 381	1.53 380	0.50 351	0.55 357	0.41 318	0.67 340	0.50 311	0.73 322

Ntro	0.92 343	1.37 371	0.47 349	1.84 366	1.06 363	1.70 359	1.65 361	0.52 339	0.43 335	0.48 349	0.42 308	1.03 336	0.42 308	1.64 365	1.24 315	0.32 252	0.59 338	0.31 329	2.88 365	0.44 340	0.76 341	0.69 285	2.12 368	0.37 336	0.45 325	0.46 320	0.53 317	0.74 324

ELAS_RVC	0.97 344	0.66 347	0.63 356	0.92 348	0.68 350	1.24 353	0.79 345	0.74 359	0.53 344	0.50 352	1.26 372	2.43 367	1.99 367	0.45 337	1.45 326	0.49 312	0.65 344	0.55 360	1.11 331	0.44 340	0.97 366	1.36 374	0.44 346	0.57 358	1.69 379	1.29 372	1.16 367	1.24 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 345	1.18 363	0.66 358	1.85 367	1.18 366	1.72 361	1.78 364	0.51 338	0.43 335	0.59 360	0.39 301	1.24 343	0.83 337	2.04 370	1.46 327	0.57 335	0.62 341	0.41 348	1.68 343	0.77 369	0.75 339	0.72 289	2.27 371	0.47 352	0.53 338	0.49 321	0.61 328	0.87 334

ELAS	1.00 346	0.70 349	0.60 355	0.99 349	0.76 353	1.00 350	0.79 345	0.77 363	0.64 356	0.49 350	1.26 372	2.43 367	1.71 360	0.47 338	1.56 331	0.49 312	0.66 345	0.54 358	1.08 329	0.41 331	0.94 360	1.34 373	0.44 346	0.54 356	1.59 375	1.52 374	1.35 374	1.96 375
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 347	0.85 354	0.88 372	1.80 364	0.84 356	0.74 343	0.97 351	1.02 374	1.13 373	0.96 377	1.27 374	1.38 348	1.83 364	0.64 351	1.90 354	0.77 363	0.81 351	0.48 351	2.60 360	0.74 366	0.79 343	0.80 311	0.27 310	0.89 380	0.73 351	1.00 361	0.75 349	1.09 346

ACVNet_1	1.03 347	1.24 367	0.66 358	2.31 370	1.30 370	1.85 368	2.21 373	0.63 351	0.41 329	0.51 354	0.51 325	1.12 339	0.77 334	2.46 375	1.17 306	0.31 249	0.91 358	0.41 348	2.17 353	0.43 336	0.87 354	0.63 255	2.26 370	0.44 350	0.56 342	0.52 327	0.50 311	0.60 308

SGM-ForestM	1.05 349	0.83 353	0.44 344	0.72 342	0.44 333	0.83 345	0.81 347	0.69 355	0.61 352	0.37 312	0.66 347	1.69 356	1.32 351	0.37 330	4.57 386	0.46 309	0.53 335	0.25 296	1.47 336	0.37 327	0.65 324	0.90 333	0.30 327	0.39 343	1.81 381	2.49 383	1.79 381	2.50 382

MonStereo1	1.11 350	1.08 358	0.57 353	1.74 363	1.41 374	1.53 357	1.73 363	0.68 354	0.57 346	1.99 388	0.75 352	2.02 360	1.96 366	1.98 369	0.85 272	0.27 217	0.64 343	0.49 354	2.28 354	0.53 349	0.75 339	0.70 286	2.32 372	0.42 347	0.56 342	0.49 321	0.89 355	0.87 334

WAO-6	1.18 351	1.10 360	0.72 362	1.51 356	1.16 365	1.43 355	1.63 360	0.88 369	0.98 369	0.77 369	0.73 350	1.32 345	2.08 368	1.91 368	2.58 377	0.71 360	1.27 372	0.57 361	1.47 336	0.70 361	1.05 368	1.03 355	0.92 358	0.69 368	1.14 364	1.01 364	1.04 366	1.43 361

ACVNet-4b	1.18 351	1.48 375	0.52 352	2.93 376	1.13 364	1.85 368	2.77 376	0.45 330	0.43 335	0.51 354	0.43 311	1.70 357	2.66 370	2.10 372	1.39 324	0.41 298	0.98 362	0.34 338	2.98 366	0.52 348	0.74 338	0.78 308	2.24 369	0.36 334	0.46 328	0.43 311	0.54 319	0.71 319

ACVNet_2	1.20 353	1.28 369	0.78 364	2.58 373	1.32 372	1.77 366	1.93 368	0.75 360	0.52 342	0.60 363	0.55 332	1.33 346	0.94 342	1.87 367	1.44 325	0.48 310	1.26 371	0.41 348	4.83 376	0.55 351	0.80 345	0.66 268	2.04 366	0.62 364	0.83 354	0.60 334	0.72 344	0.85 333

IMH-64-1	1.21 354	1.22 365	0.78 364	1.66 357	1.28 368	1.72 361	1.92 366	0.85 366	0.90 365	0.44 342	0.62 342	1.42 350	1.79 362	2.52 376	2.44 373	0.59 338	0.81 351	0.48 351	1.90 350	0.65 356	0.80 345	0.88 327	2.48 376	0.59 360	1.08 360	0.67 340	0.97 360	1.29 352

IMH-64	1.21 354	1.22 365	0.78 364	1.66 357	1.28 368	1.72 361	1.92 366	0.85 366	0.90 365	0.44 342	0.62 342	1.42 350	1.79 362	2.52 376	2.44 373	0.59 338	0.81 351	0.48 351	1.90 350	0.65 356	0.80 345	0.88 327	2.48 376	0.59 360	1.08 360	0.67 340	0.97 360	1.29 352

DispFullNet	1.23 356	1.16 362	0.81 369	1.20 351	0.99 359	1.13 352	1.36 356	0.66 353	0.57 346	0.75 368	0.80 355	3.64 380	1.53 353	1.64 365	1.27 320	1.36 384	1.04 363	0.58 362	6.55 384	1.10 382	0.89 357	0.91 337	0.43 344	0.36 334	0.50 334	0.37 302	0.69 342	1.02 343

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 357	0.17 231	0.25 304	0.23 268	0.22 276	0.33 308	0.25 280	0.28 265	0.40 325	0.38 321	0.74 351	0.35 273	0.15 218	0.13 219	0.57 236	0.70 357	0.30 273	0.23 281	24.58 397	0.30 305	0.49 288	1.05 356	0.12 233	0.12 186	0.33 296	1.02 365	0.37 277	0.60 308

Dean	1.33 358	1.46 374	0.88 372	2.95 377	1.65 378	1.99 375	2.10 372	0.97 372	1.00 370	0.91 375	0.78 353	1.56 353	1.73 361	2.08 371	1.65 336	0.64 348	1.12 367	0.61 370	1.92 352	0.86 372	0.94 360	0.83 317	2.34 373	0.80 372	1.18 367	0.90 356	1.20 368	0.89 336

IMH	1.35 359	1.24 367	0.80 367	1.68 360	1.30 370	1.77 366	1.95 369	0.86 368	0.94 367	0.47 348	0.65 345	1.54 352	3.12 378	3.92 392	1.70 338	0.59 338	0.85 356	0.50 356	2.45 357	0.71 363	0.79 343	0.88 327	2.63 378	0.62 364	1.17 366	0.82 354	0.90 356	1.47 362

SGM+DAISY	1.35 359	0.69 348	0.66 358	0.77 344	0.72 352	0.88 348	0.85 349	0.75 360	0.95 368	0.67 367	1.33 375	1.37 347	1.68 359	0.69 353	2.33 369	1.29 383	0.83 354	0.70 374	2.51 359	0.92 373	1.38 380	1.75 382	0.53 353	0.81 375	2.12 386	3.10 384	1.97 384	4.19 385

PSMNet_ROB	1.36 361	1.38 372	0.74 363	1.49 355	1.02 361	1.74 365	1.67 362	0.65 352	0.75 363	1.46 384	3.82 386	3.01 374	1.57 355	2.64 378	1.24 315	0.48 310	0.77 349	0.50 356	2.60 360	0.73 364	0.87 354	0.66 268	3.06 384	0.59 360	0.84 355	0.72 346	0.90 356	0.70 318

STStereo	1.43 362	0.76 351	0.86 371	2.30 369	0.87 358	2.27 377	1.08 354	1.07 378	1.08 372	0.53 357	1.33 375	3.27 375	2.89 371	0.32 323	3.08 381	0.57 335	0.45 326	0.29 321	4.63 375	0.41 331	0.65 324	0.84 320	0.30 327	0.64 366	1.68 378	1.90 378	1.54 379	3.12 384

LVE	1.44 363	1.32 370	0.85 370	4.60 384	1.54 377	1.95 371	3.79 383	0.83 365	0.74 362	0.89 374	0.85 358	1.18 342	1.64 357	2.17 373	1.24 315	0.56 331	0.94 360	0.60 366	3.47 370	0.73 364	0.95 364	0.94 341	2.39 375	0.82 376	1.13 362	0.81 352	1.02 364	0.94 340

JetBlue	1.47 364	1.10 360	1.05 379	1.46 354	1.19 367	1.70 359	1.61 359	0.95 371	1.16 374	0.59 360	0.49 320	3.36 376	0.76 333	1.16 358	2.45 376	1.00 379	1.15 368	0.86 379	1.38 334	0.80 370	1.70 383	1.94 383	1.14 360	0.80 372	1.33 370	2.20 381	1.50 377	5.00 388

zero-FE	1.55 365	0.14 180	0.08 106	8.06 391	0.36 322	13.76 396	2.53 374	0.26 229	0.12 150	0.32 268	0.26 258	6.84 386	0.82 335	0.14 235	1.05 299	0.43 302	0.43 325	0.32 333	0.58 299	0.25 270	1.87 384	2.20 385	0.12 233	0.10 147	0.19 167	0.23 210	0.25 186	0.25 215

PWCK	1.62 366	1.41 373	0.80 367	1.72 361	1.05 362	1.57 358	1.48 358	1.12 379	1.02 371	0.99 378	1.19 369	2.77 372	1.63 356	0.84 355	1.64 335	0.56 331	1.06 364	0.58 362	13.10 389	0.92 373	1.20 372	0.89 330	1.16 361	0.83 379	1.07 359	1.00 361	0.95 359	1.30 355

WAO-8	1.64 367	1.56 376	1.03 377	2.86 374	1.45 375	1.96 372	2.08 370	1.06 375	1.40 378	1.49 385	1.81 380	2.33 364	3.10 376	2.66 379	2.13 363	0.85 370	1.09 365	0.60 366	3.55 371	1.09 379	0.91 358	0.93 339	1.36 363	0.82 376	1.60 376	1.24 369	1.31 372	1.98 376

Venus	1.64 367	1.56 376	1.03 377	2.86 374	1.45 375	1.96 372	2.08 370	1.06 375	1.40 378	1.49 385	1.81 380	2.33 364	3.10 376	2.66 379	2.13 363	0.85 370	1.09 365	0.60 366	3.55 371	1.09 379	0.91 358	0.93 339	1.36 363	0.82 376	1.60 376	1.24 369	1.31 372	1.98 376

MANE	1.81 369	0.80 352	0.92 374	1.03 350	0.85 357	1.02 351	1.07 353	1.06 375	1.22 375	0.45 344	0.95 362	2.28 362	2.37 369	0.48 339	4.27 385	1.23 382	0.75 348	2.70 387	1.60 340	0.54 350	0.96 365	1.32 372	0.37 339	0.80 372	3.20 388	4.45 387	4.76 389	7.33 390

TorneroNet-64	1.91 370	1.58 378	0.98 376	3.36 381	1.34 373	2.24 376	2.68 375	0.91 370	2.15 384	0.66 366	0.83 357	2.76 370	7.80 382	3.08 382	2.07 358	0.66 352	1.49 381	0.60 366	4.18 373	1.02 376	1.10 369	1.11 361	2.66 379	0.70 370	1.24 369	1.26 371	0.88 354	2.16 378

notaker	1.94 371	1.92 383	1.07 380	3.21 380	2.22 384	2.51 378	2.83 377	1.12 379	1.58 381	0.91 375	1.10 366	3.51 379	5.78 380	3.17 385	2.80 380	0.81 368	1.45 380	0.73 376	4.39 374	1.09 379	1.31 376	1.18 366	2.96 383	0.93 381	0.74 353	0.81 352	1.00 362	1.24 350

UNDER WATER-64	2.04 372	1.94 384	1.22 383	3.55 383	2.36 385	2.89 384	3.38 380	1.76 384	1.27 376	1.12 381	1.18 367	3.46 378	3.00 374	3.14 383	2.28 367	0.90 375	1.95 383	0.79 378	2.39 356	1.08 378	1.29 374	1.48 379	3.94 390	1.07 383	1.41 371	2.17 379	1.36 375	2.64 383

ACV-stereo	2.20 373	1.02 357	0.23 294	0.38 317	0.24 286	0.71 341	0.47 324	0.44 327	0.32 313	0.36 307	0.41 304	0.48 299	3.07 375	0.34 328	1.96 356	0.84 369	0.45 326	0.29 321	43.04 401	0.56 352	0.84 350	1.00 352	0.33 336	0.27 311	0.27 259	0.38 303	0.43 297	0.40 282

UNDER WATER	2.21 374	1.95 385	1.19 382	3.39 382	2.61 386	2.83 382	3.80 384	1.66 382	1.38 377	1.01 379	1.02 365	3.36 376	7.21 381	3.44 387	1.79 342	0.91 376	1.98 384	0.77 377	3.26 369	1.10 382	1.40 381	1.38 375	3.82 389	1.21 386	1.49 372	1.89 377	1.28 369	2.48 381

MADNet++	2.33 375	1.67 380	1.92 386	1.39 353	2.03 383	1.38 354	1.80 365	1.84 385	2.31 386	2.07 389	2.50 385	2.72 369	2.90 372	1.56 363	2.35 370	2.46 388	2.29 385	1.72 385	2.84 364	2.53 387	3.96 389	5.14 390	1.23 362	2.38 390	1.53 373	4.38 386	2.11 385	1.86 370

XX-Stereo	2.35 376	0.10 104	0.11 153	0.17 221	0.11 159	0.21 254	0.11 191	0.25 213	0.12 150	0.35 298	0.53 327	0.30 243	0.10 133	0.12 204	1.21 310	0.70 357	0.27 241	0.18 222	0.50 277	0.19 225	0.41 245	0.53 226	0.11 209	0.10 147	55.57 399	0.26 244	0.34 263	0.51 299

TorneroNet	2.42 377	1.62 379	0.93 375	5.70 387	1.82 379	2.68 380	2.96 378	0.97 372	2.23 385	0.79 370	1.95 382	4.29 383	12.85 391	3.16 384	2.11 360	0.66 352	1.44 378	0.63 371	6.06 380	1.01 375	1.17 371	1.13 363	2.78 382	0.71 371	1.82 382	1.05 366	1.03 365	1.86 370

KSHMR	2.43 378	1.86 382	1.28 384	6.59 389	2.02 382	2.85 383	3.47 382	1.32 381	1.70 382	1.19 383	1.20 370	1.80 358	12.02 388	3.24 386	1.89 353	1.07 381	1.22 369	0.94 381	5.62 379	1.05 377	1.34 379	1.41 376	3.25 385	1.07 383	1.95 384	1.16 368	1.30 370	1.83 369

JetRed	2.52 379	2.14 386	2.30 387	1.73 362	1.90 380	2.63 379	3.45 381	1.87 386	1.54 380	1.16 382	0.96 363	2.82 373	0.74 330	2.45 374	3.36 382	2.18 386	2.83 386	3.14 390	1.84 349	1.39 384	3.50 388	3.28 387	2.75 380	1.29 388	2.61 387	6.72 390	2.97 386	4.62 387

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 380	0.48 339	0.30 321	0.49 326	0.43 332	0.63 338	0.88 350	0.69 355	0.73 361	0.42 336	1.62 379	46.67 401	1.91 365	0.66 352	0.96 289	0.34 267	0.96 361	0.97 383	1.60 340	0.34 322	0.83 349	0.87 325	0.28 315	0.27 311	0.53 338	0.79 350	3.33 388	0.81 329

ktn	2.60 381	1.73 381	2.98 388	2.43 372	1.91 381	2.71 381	3.07 379	1.67 383	4.02 389	1.03 380	1.21 371	8.05 390	10.67 386	2.85 381	2.71 379	0.93 377	1.87 382	0.89 380	6.30 382	1.56 386	1.29 374	1.20 367	2.75 380	0.94 382	1.19 368	1.09 367	1.47 376	1.71 368

WQFJA1++	3.47 382	0.13 161	0.09 121	27.21 399	0.11 159	24.09 400	25.17 398	0.22 165	0.13 176	0.35 298	0.16 162	0.66 315	2.95 373	0.14 235	0.83 271	0.55 328	0.23 183	0.18 222	1.06 328	0.44 340	0.37 233	0.76 299	0.11 209	0.08 99	0.20 176	6.97 391	0.30 240	0.30 245

LSM0	3.50 383	0.37 330	0.30 321	0.55 334	0.46 338	0.59 335	0.74 343	0.75 360	0.61 352	0.60 363	0.85 358	1.16 340	1.54 354	0.27 311	26.81 396	45.36 401	0.62 341	0.38 342	3.22 368	0.63 354	1.24 373	1.69 381	0.31 332	0.43 349	0.61 347	1.00 361	1.01 363	2.47 380

LE_ROB	3.68 384	0.90 355	1.47 385	2.33 371	9.95 395	1.86 370	7.75 392	2.29 387	3.18 388	0.50 352	1.44 377	9.08 391	13.64 394	0.49 341	2.12 362	0.27 217	0.56 337	0.30 327	6.07 381	1.47 385	0.85 351	0.95 344	2.37 374	2.28 389	5.44 390	5.09 388	6.28 391	10.56 394

BEATNet-Init1	4.65 385	5.11 390	1.18 381	8.96 392	2.62 387	8.39 392	4.42 385	2.33 388	1.90 383	0.88 373	2.44 383	5.93 384	9.25 384	0.95 357	8.01 389	2.37 387	1.44 378	0.94 381	18.08 393	5.04 391	2.66 386	2.68 386	1.09 359	1.21 386	5.15 389	3.11 385	11.68 397	7.82 391

HanzoNet	4.74 386	4.36 389	3.81 391	6.11 388	3.89 388	7.79 391	8.32 393	4.11 391	4.85 390	1.57 387	2.49 384	11.43 392	13.37 393	11.17 397	3.70 383	1.86 385	5.08 390	1.37 384	11.06 388	3.04 388	2.28 385	2.12 384	5.14 394	1.16 385	1.84 383	1.75 375	1.82 382	2.43 379

DGTPSM_ROB	8.79 387	3.80 387	9.84 393	3.08 378	5.49 389	3.51 385	5.14 388	3.61 389	8.95 391	3.18 390	7.10 389	3.97 381	10.45 385	3.59 388	11.90 390	10.73 391	4.41 388	10.40 392	5.50 378	9.89 393	5.93 391	14.14 392	4.37 392	8.94 394	10.11 392	27.69 397	11.03 395	30.71 397

DPSMNet_ROB	9.04 388	3.83 388	9.86 394	3.11 379	5.50 390	3.56 386	5.15 389	3.61 389	9.03 392	3.27 391	7.94 391	4.20 382	13.24 392	3.69 389	12.40 391	10.89 392	4.53 389	10.61 393	6.52 383	9.90 394	5.99 392	14.29 393	4.38 393	8.94 394	10.26 395	27.69 397	11.05 396	30.71 397

DLNR_Zeroshot_test	9.87 389	28.41 401	0.21 281	46.94 402	0.13 193	0.20 244	44.81 402	0.29 278	0.11 130	0.37 312	0.19 193	0.34 264	0.10 133	1.27 359	60.18 401	71.71 402	4.00 387	2.44 386	1.35 333	0.24 264	0.70 337	1.10 360	0.09 158	0.15 240	0.27 259	0.24 220	0.29 231	0.32 252

LRCNet_RVC	10.35 390	14.59 395	3.37 389	20.91 397	17.84 399	20.02 398	16.02 397	6.47 393	2.41 387	19.86 399	12.93 394	19.51 396	8.57 383	26.59 400	3.97 384	0.73 361	10.36 394	5.77 391	23.32 396	6.94 392	2.69 387	1.25 369	22.85 398	8.44 393	0.73 351	0.43 311	1.72 380	1.19 348

PML	11.01 391	9.32 394	3.48 390	11.78 395	6.95 393	11.56 393	6.01 390	7.06 394	23.86 401	8.88 395	28.30 401	32.00 400	39.13 401	6.23 394	5.80 387	4.22 390	8.30 391	3.01 389	18.80 394	4.50 389	4.89 390	4.68 389	3.75 388	3.97 391	10.22 394	5.10 389	18.48 398	6.93 389

DPSM_ROB	13.05 392	7.58 391	11.51 395	4.93 385	5.66 391	5.96 388	4.58 386	8.35 395	10.81 394	6.72 393	8.04 392	7.98 388	12.24 389	3.78 390	13.45 392	13.54 393	10.09 392	13.22 394	8.97 386	11.59 395	15.77 395	18.47 395	3.50 386	10.95 396	27.87 397	35.88 399	31.10 399	39.72 399

DPSM	13.05 392	7.58 391	11.51 395	4.93 385	5.66 391	5.96 388	4.58 386	8.35 395	10.81 394	6.72 393	8.04 392	7.98 388	12.24 389	3.78 390	13.45 392	13.54 393	10.09 392	13.22 394	8.97 386	11.59 395	15.77 395	18.47 395	3.50 386	10.95 396	27.87 397	35.88 399	31.10 399	39.72 399

HaxPig	19.46 394	21.63 399	18.84 397	23.83 398	23.65 400	22.97 399	25.18 399	20.58 400	18.35 396	26.27 400	22.91 399	22.10 397	16.59 395	24.62 399	21.69 394	18.63 395	20.94 397	19.88 396	22.44 395	20.43 397	14.32 394	12.36 391	27.03 399	18.77 398	7.07 391	12.11 396	7.84 392	14.43 396

MEDIAN_ROB	22.62 395	26.33 400	23.49 401	27.73 400	26.93 401	26.84 401	28.37 400	23.96 401	21.35 397	31.36 401	26.67 400	25.78 398	19.59 396	27.60 401	23.84 395	20.19 396	25.79 399	23.70 397	27.36 398	24.30 401	19.01 397	15.78 394	29.59 400	20.33 399	10.21 393	11.16 395	10.14 394	13.33 395

AVERAGE_ROB	25.64 396	30.03 402	26.89 402	31.93 401	30.82 402	31.11 402	32.43 401	28.32 402	25.80 402	34.51 402	30.14 402	30.53 399	23.76 397	32.01 402	27.78 400	24.52 397	28.55 400	25.88 398	30.51 399	27.85 402	22.51 398	19.15 397	33.73 401	25.51 403	10.76 396	8.70 392	9.35 393	9.21 393

CasAABBNet	26.22 397	15.24 396	23.15 399	9.86 393	11.36 396	11.89 394	9.16 394	16.77 398	21.82 399	13.63 396	16.10 395	16.17 394	24.79 400	7.51 395	27.26 398	27.24 400	20.16 395	26.55 400	17.89 391	23.22 398	31.56 399	36.88 399	6.98 395	22.05 401	56.10 401	72.29 401	62.52 402	79.87 402

FlowAnything	26.28 398	15.26 397	23.18 400	9.90 394	11.45 397	11.93 395	9.21 395	16.87 399	21.85 400	13.67 398	16.29 397	16.14 393	24.68 398	7.63 396	27.13 397	27.17 399	20.18 396	26.52 399	17.99 392	23.38 400	31.56 399	37.20 400	7.04 396	22.12 402	56.09 400	72.59 403	62.57 403	80.02 403

fast-reg	27.99 399	17.23 398	23.11 398	12.63 396	12.63 398	16.10 397	12.42 396	16.63 397	21.73 398	13.65 397	20.53 398	16.72 395	24.77 399	13.84 398	27.33 399	26.50 398	21.30 398	27.47 401	39.14 400	23.34 399	31.90 401	36.41 398	7.67 397	21.95 400	56.22 402	72.44 402	62.51 401	79.44 401

GS-Stereo																							0.03 25	0.04 33	0.07 33	0.06 20	0.07 27	0.05 23

FSD		0.26 305	0.26 309	0.27 288	0.26 298	0.26 283	0.31 303	0.33 300	0.20 257	0.28 230	0.21 212			0.29 313	0.39 174	0.42 299			0.34 217	0.31 312				0.28 314	0.30 283	0.29 265	0.30 240	0.31 250

STTRV1_RVC		0.33 320	0.28 316	0.43 322	0.33 317	0.42 319	0.38 314	0.41 319	0.41 329	0.37 312	0.42 308	0.62 311	0.74 330	0.52 344		0.39 286	0.91 358	0.28 317		0.75 368	0.94 360			0.51 354	0.51 335	0.67 340	0.63 334	1.33 356

DPSimNet_ROB		8.37 393	4.26 392	7.17 390	7.54 394	5.72 387	6.51 391	5.76 392	9.67 393	4.19 392	16.17 396	7.25 387	11.41 387	5.00 393	7.97 388	4.08 389		2.95 388	13.34 390	4.83 390	6.37 393	4.66 388	4.16 391	5.12 392		9.01 394	5.12 390	8.92 392

Low-res two-view benchmark