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

F8.5	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.07 54	0.02 3	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.06 20	0.07 27	0.04 9

FORCE_9	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.07 54	0.02 3	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.06 20	0.07 27	0.04 9

FORCE_8	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.07 54	0.02 3	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.03 12	0.06 20	0.06 20	0.07 27	0.04 9

over-9	0.04 3	0.04 20	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.04 24	0.06 35	0.03 27	0.02 5	0.08 3	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.04 4	0.06 16	0.05 5	0.02 4	0.03 12	0.06 20	0.07 33	0.07 27	0.06 44

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 22	0.03 3	0.04 24	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.23 87	0.08 7	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.06 14	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 22	0.03 3	0.04 24	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.26 119	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 18	0.04 22	0.03 3	0.03 11	0.04 6	0.02 3	0.04 72	0.13 36	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 16	0.06 14	0.03 35	0.03 12	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.03 3

LACA2	0.04 3	0.04 20	0.03 6	0.04 30	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 61	0.02 5	0.06 35	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 12	0.06 20	0.05 9	0.05 8	0.04 9

BridgeDepth	0.04 3	0.04 20	0.04 35	0.04 30	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.08 63	0.03 27	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.06 16	0.05 5	0.02 4	0.03 12	0.06 20	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 43	0.04 18	0.02 3	0.03 3	0.03 11	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 50	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 36	0.10 32	0.06 16	0.06 27	0.07 29	0.04 4	0.08 45	0.06 14	0.01 3	0.02 3	0.06 20	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
FORCE_4.6	0.05 14	0.05 47	0.04 35	0.03 11	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.04 22	0.04 17	0.03 11	0.09 77	0.04 54	0.03 41	0.11 23	0.09 25	0.07 37	0.07 43	0.07 29	0.05 22	0.07 30	0.06 14	0.04 66	0.03 12	0.07 38	0.08 58	0.09 69	0.06 44

F5.5	0.05 14	0.04 20	0.04 35	0.04 30	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.05 38	0.04 17	0.03 11	0.08 63	0.03 27	0.03 41	0.10 17	0.10 32	0.06 16	0.06 27	0.07 29	0.05 22	0.07 30	0.06 14	0.03 35	0.03 12	0.07 38	0.07 33	0.08 48	0.06 44

F7	0.05 14	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.03 7	0.05 42	0.03 11	0.06 35	0.02 3	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.06 16	0.06 27	0.06 14	0.04 4	0.06 16	0.05 5	0.02 4	0.03 12	0.06 20	0.07 33	0.07 27	0.04 9

FORCE_4.5	0.05 14	0.04 20	0.04 35	0.04 30	0.04 47	0.04 24	0.03 43	0.06 61	0.04 22	0.05 42	0.05 44	0.08 63	0.03 27	0.03 41	0.11 23	0.09 25	0.06 16	0.06 27	0.07 29	0.05 22	0.07 30	0.06 14	0.02 4	0.03 12	0.07 38	0.07 33	0.09 69	0.07 61

FORCE_5	0.05 14	0.04 20	0.04 35	0.04 30	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.04 22	0.05 42	0.04 24	0.09 77	0.02 3	0.02 5	0.10 17	0.09 25	0.07 37	0.06 27	0.07 29	0.05 22	0.07 30	0.07 23	0.03 35	0.03 12	0.07 38	0.07 33	0.08 48	0.06 44

FORCE_6	0.05 14	0.04 20	0.03 6	0.04 30	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.05 47	0.05 38	0.03 3	0.03 11	0.08 63	0.05 68	0.02 5	0.10 17	0.09 25	0.07 37	0.06 27	0.07 29	0.05 22	0.06 16	0.06 14	0.02 4	0.03 12	0.06 20	0.06 20	0.08 48	0.06 44

over v1	0.05 14	0.04 20	0.03 6	0.05 67	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.04 22	0.04 17	0.05 44	0.08 63	0.03 27	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.06 16	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.06 16	0.05 5	0.02 4	0.03 12	0.06 20	0.08 58	0.07 27	0.06 44

over-8	0.05 14	0.04 20	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.03 7	0.04 17	0.04 24	0.06 35	0.03 27	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.06 16	0.05 11	0.05 4	0.04 4	0.06 16	0.05 5	0.02 4	0.03 12	0.06 20	0.07 33	0.07 27	0.06 44

MLG-Stereo_test1	0.05 14	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.05 38	0.06 61	0.03 11	0.06 35	0.02 3	0.02 5	0.18 61	0.13 66	0.08 51	0.06 27	0.08 45	0.05 22	0.08 45	0.12 59	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.04 9

MLG-Stereo	0.05 14	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 19	0.03 7	0.02 5	0.04 18	0.04 22	0.05 42	0.03 11	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.17 58	0.13 66	0.08 51	0.06 27	0.08 45	0.05 22	0.08 45	0.07 23	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.05 27

MM-Stereo_test3	0.05 14	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 19	0.02 3	0.02 5	0.04 18	0.05 38	0.04 17	0.03 11	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.11 23	0.10 32	0.07 37	0.05 11	0.06 14	0.05 22	0.06 16	0.17 80	0.04 66	0.03 12	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

CoSv	0.05 14	0.04 20	0.03 6	0.03 11	0.03 19	0.05 63	0.03 43	0.05 47	0.04 22	0.04 17	0.02 5	0.03 3	0.03 27	0.02 5	0.09 6	0.09 25	0.07 37	0.04 3	0.08 45	0.04 4	0.07 30	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.08 64	0.05 9	0.07 27	0.04 9

AIO-test2	0.05 14	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 18	0.05 38	0.04 17	0.07 71	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.22 82	0.17 108	0.06 16	0.05 11	0.05 4	0.05 22	0.05 3	0.16 77	0.02 4	0.03 12	0.04 3	0.05 9	0.03 3	0.04 9

U	0.05 14	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 18	0.02 3	0.04 17	0.01 3	0.05 20	0.03 27	0.02 5	0.14 42	0.12 57	0.08 51	0.07 43	0.08 45	0.05 22	0.10 71	0.09 41	0.02 4	0.03 12	0.08 64	0.07 33	0.06 14	0.06 44

ProNet	0.05 14	0.04 20	0.04 35	0.03 11	0.02 3	0.04 24	0.08 154	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.06 57	0.03 3	0.02 3	0.03 41	0.12 28	0.10 32	0.07 37	0.06 27	0.06 14	0.04 4	0.06 16	0.08 31	0.03 35	0.04 43	0.05 6	0.04 3	0.05 8	0.04 9

CroCo-Stereo Lap2	0.05 14	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 18	0.03 7	0.06 61	0.03 11	0.04 6	0.03 27	0.02 5	0.12 28	0.11 47	0.07 37	0.07 43	0.07 29	0.05 22	0.09 61	0.08 31	0.02 4	0.03 12	0.08 64	0.08 58	0.07 27	0.05 27

FORCE_4.7	0.06 30	0.05 47	0.05 65	0.05 67	0.04 47	0.05 63	0.03 43	0.04 18	0.05 38	0.04 17	0.05 44	0.11 87	0.03 27	0.04 72	0.11 23	0.08 7	0.10 77	0.08 61	0.08 45	0.05 22	0.09 61	0.08 31	0.02 4	0.04 43	0.07 38	0.07 33	0.09 69	0.07 61

F4.4	0.06 30	0.05 47	0.04 35	0.04 30	0.04 47	0.05 63	0.03 43	0.06 61	0.04 22	0.04 17	0.04 24	0.08 63	0.03 27	0.04 72	0.12 28	0.09 25	0.07 37	0.07 43	0.08 45	0.05 22	0.07 30	0.07 23	0.02 4	0.04 43	0.07 38	0.08 58	0.09 69	0.08 75

FORCE_4	0.06 30	0.04 20	0.04 35	0.05 67	0.03 19	0.05 63	0.03 43	0.06 61	0.05 38	0.07 78	0.06 57	0.07 54	0.03 27	0.03 41	0.12 28	0.09 25	0.07 37	0.07 43	0.08 45	0.05 22	0.08 45	0.09 41	0.03 35	0.04 43	0.08 64	0.08 58	0.10 80	0.08 75

LACA_dic	0.06 30	0.05 47	0.04 35	0.04 30	0.04 47	0.04 24	0.03 43	0.04 18	0.06 55	0.07 78	0.04 24	0.05 20	0.05 68	0.03 41	0.12 28	0.10 32	0.06 16	0.08 61	0.07 29	0.05 22	0.07 30	0.08 31	0.02 4	0.04 43	0.07 38	0.07 33	0.08 48	0.08 75

over-6	0.06 30	0.05 47	0.04 35	0.05 67	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.06 55	0.04 17	0.07 71	0.12 95	0.03 27	0.03 41	0.09 6	0.08 7	0.06 16	0.06 27	0.07 29	0.04 4	0.06 16	0.06 14	0.02 4	0.04 43	0.07 38	0.08 58	0.08 48	0.07 61

PointNet	0.06 30	0.04 20	0.05 65	0.04 30	0.03 19	0.04 24	0.04 77	0.07 75	0.05 38	0.05 42	0.06 57	0.05 20	0.04 54	0.03 41	0.09 6	0.07 3	0.06 16	0.04 3	0.06 14	0.05 22	0.07 30	0.09 41	0.04 66	0.05 69	0.07 38	0.08 58	0.09 69	0.07 61

TS12	0.06 30	0.05 47	0.04 35	0.04 30	0.04 47	0.04 24	0.03 43	0.04 18	0.06 55	0.07 78	0.04 24	0.05 20	0.05 68	0.03 41	0.12 28	0.10 32	0.06 16	0.08 61	0.07 29	0.05 22	0.07 30	0.08 31	0.02 4	0.04 43	0.07 38	0.07 33	0.08 48	0.08 75

LACA3	0.06 30	0.05 47	0.05 65	0.05 67	0.04 47	0.05 63	0.04 77	0.04 18	0.06 55	0.06 61	0.04 24	0.08 63	0.04 54	0.04 72	0.13 36	0.10 32	0.06 16	0.08 61	0.08 45	0.06 46	0.08 45	0.09 41	0.03 35	0.04 43	0.08 64	0.08 58	0.09 69	0.08 75

LACA1	0.06 30	0.05 47	0.04 35	0.04 30	0.05 72	0.04 24	0.03 43	0.03 3	0.06 55	0.05 42	0.04 24	0.06 35	0.04 54	0.03 41	0.10 17	0.10 32	0.06 16	0.08 61	0.07 29	0.05 22	0.07 30	0.07 23	0.03 35	0.04 43	0.07 38	0.08 58	0.08 48	0.06 44

MatchStereo	0.06 30	0.04 20	0.05 65	0.03 11	0.04 47	0.03 7	0.03 43	0.04 18	0.07 79	0.03 3	0.06 57	0.04 6	0.05 68	0.03 41	0.14 42	0.10 32	0.06 16	0.08 61	0.06 14	0.07 50	0.08 45	0.10 50	0.03 35	0.04 43	0.07 38	0.08 58	0.06 14	0.06 44
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 30	0.05 47	0.04 35	0.04 30	0.04 47	0.03 7	0.03 43	0.06 61	0.08 87	0.05 42	0.06 57	0.04 6	0.05 68	0.04 72	0.14 42	0.08 7	0.07 37	0.06 27	0.06 14	0.05 22	0.06 16	0.07 23	0.04 66	0.04 43	0.07 38	0.08 58	0.08 48	0.07 61

NLCSM	0.06 30	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.07 75	0.16 241	0.04 17	0.11 130	0.05 20	0.31 307	0.02 5	0.10 17	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.05 3	0.06 14	0.02 4	0.03 12	0.05 6	0.07 33	0.04 4	0.04 9

LG-Stereo	0.06 30	0.04 20	0.03 6	0.03 11	0.04 47	0.04 24	0.02 5	0.06 61	0.05 38	0.06 61	0.06 57	0.08 63	0.03 27	0.02 5	0.24 100	0.12 57	0.08 51	0.06 27	0.08 45	0.07 50	0.10 71	0.09 41	0.02 4	0.03 12	0.06 20	0.06 20	0.07 27	0.05 27

MM-Stereo_test1	0.06 30	0.04 20	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 18	0.04 22	0.04 17	0.03 11	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.15 50	0.17 108	0.07 37	0.07 43	0.06 14	0.08 66	0.06 16	0.23 108	0.05 89	0.03 12	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

RAStereo	0.06 30	0.05 47	0.04 35	0.03 11	0.03 19	0.03 7	0.02 5	0.05 47	0.03 7	0.10 90	0.03 11	0.08 63	0.04 54	0.02 5	0.15 50	0.11 47	0.09 64	0.08 61	0.10 73	0.05 22	0.13 90	0.09 41	0.02 4	0.03 12	0.09 79	0.07 33	0.07 27	0.07 61

DispViT+	0.07 45	0.05 47	0.05 65	0.07 97	0.05 72	0.05 63	0.04 77	0.05 47	0.07 79	0.06 61	0.08 83	0.06 35	0.05 68	0.03 41	0.11 23	0.10 32	0.06 16	0.08 61	0.08 45	0.06 46	0.07 30	0.08 31	0.03 35	0.06 89	0.07 38	0.10 91	0.08 48	0.09 87

WQFJA1	0.07 45	0.05 47	0.03 6	0.04 30	0.04 47	0.05 63	0.03 43	0.06 61	0.18 260	0.04 17	0.17 189	0.05 20	0.36 312	0.03 41	0.14 42	0.08 7	0.06 16	0.05 11	0.06 14	0.05 22	0.05 3	0.08 31	0.03 35	0.04 43	0.06 20	0.07 33	0.06 14	0.06 44

WQFJX1	0.07 45	0.04 20	0.03 6	0.03 11	0.03 19	0.03 7	0.02 5	0.06 61	0.19 266	0.04 17	0.12 142	0.04 6	0.33 309	0.02 5	0.09 6	0.07 3	0.06 16	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.07 23	0.03 35	0.03 12	0.06 20	0.07 33	0.06 14	0.04 9

WQFJX	0.07 45	0.04 20	0.04 35	0.04 30	0.03 19	0.05 63	0.03 43	0.05 47	0.18 260	0.04 17	0.15 164	0.04 6	0.36 312	0.02 5	0.12 28	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.05 22	0.05 3	0.07 23	0.03 35	0.04 43	0.05 6	0.08 58	0.06 14	0.06 44

NLMM	0.07 45	0.05 47	0.03 6	0.04 30	0.04 47	0.05 63	0.03 43	0.06 61	0.18 260	0.04 17	0.17 189	0.05 20	0.36 312	0.03 41	0.14 42	0.08 7	0.06 16	0.05 11	0.06 14	0.05 22	0.05 3	0.08 31	0.03 35	0.04 43	0.06 20	0.07 33	0.06 14	0.06 44

MonStereo	0.07 45	0.04 20	0.04 35	0.04 30	0.04 47	0.03 7	0.03 43	0.05 47	0.05 38	0.05 42	0.06 57	0.05 20	0.04 54	0.03 41	0.20 68	0.17 108	0.08 51	0.07 43	0.08 45	0.07 50	0.08 45	0.15 71	0.03 35	0.03 12	0.08 64	0.07 33	0.08 48	0.07 61

AdaDepth	0.07 45	0.06 71	0.04 35	0.04 30	0.05 72	0.04 24	0.03 43	0.05 47	0.06 55	0.04 17	0.06 57	0.06 35	0.03 27	0.03 41	0.21 76	0.15 79	0.09 64	0.08 61	0.10 73	0.07 50	0.08 45	0.17 80	0.03 35	0.04 43	0.07 38	0.07 33	0.09 69	0.07 61

111111	0.07 45	0.04 20	0.03 6	0.03 11	0.04 47	0.03 7	0.03 43	0.04 18	0.05 38	0.03 3	0.04 24	0.06 35	0.03 27	0.02 5	0.26 119	0.15 79	0.06 16	0.06 27	0.09 66	0.12 122	0.09 61	0.33 166	0.07 123	0.03 12	0.05 6	0.05 9	0.05 8	0.03 3

MLG-Stereo_test2	0.07 45	0.05 47	0.03 6	0.03 11	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.06 61	0.05 38	0.07 78	0.05 44	0.07 54	0.03 27	0.04 72	0.21 76	0.16 95	0.11 81	0.07 43	0.14 93	0.07 50	0.11 77	0.22 104	0.04 66	0.03 12	0.07 38	0.06 20	0.09 69	0.06 44

AIO-test1	0.07 45	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 19	0.03 7	0.02 5	0.06 61	0.06 55	0.06 61	0.06 57	0.06 35	0.02 3	0.03 41	0.24 100	0.15 79	0.06 16	0.05 11	0.05 4	0.08 66	0.06 16	0.33 166	0.02 4	0.03 12	0.04 3	0.05 9	0.04 4	0.04 9

DEFOM-Stereo	0.07 45	0.06 71	0.04 35	0.06 89	0.05 72	0.06 82	0.03 43	0.06 61	0.05 38	0.06 61	0.08 83	0.06 35	0.03 27	0.04 72	0.20 68	0.12 57	0.11 81	0.09 72	0.10 73	0.07 50	0.11 77	0.09 41	0.04 66	0.04 43	0.09 79	0.08 58	0.12 95	0.08 75

AIO-Stereo	0.07 45	0.05 47	0.04 35	0.04 30	0.04 47	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.04 17	0.05 44	0.04 6	0.03 27	0.03 41	0.21 76	0.11 47	0.10 77	0.06 27	0.09 66	0.14 159	0.08 45	0.47 225	0.03 35	0.04 43	0.06 20	0.05 9	0.07 27	0.04 9

RSM	0.07 45	0.05 47	0.04 35	0.04 30	0.04 47	0.05 63	0.03 43	0.04 18	0.03 7	0.04 17	0.05 44	0.06 35	0.03 27	0.02 5	0.12 28	0.10 32	0.07 37	0.06 27	0.07 29	0.08 66	0.09 61	0.60 264	0.03 35	0.04 43	0.06 20	0.06 20	0.07 27	0.05 27

SCION-MonSter(vits)	0.08 58	0.09 104	0.07 99	0.09 132	0.09 131	0.09 136	0.06 119	0.05 47	0.05 38	0.05 42	0.06 57	0.05 20	0.04 54	0.03 41	0.20 68	0.17 108	0.08 51	0.07 43	0.08 45	0.07 50	0.08 45	0.15 71	0.03 35	0.03 12	0.08 64	0.07 33	0.08 48	0.07 61

GREATEN-IGEV_RVC	0.08 58	0.05 47	0.04 35	0.03 11	0.04 47	0.04 24	0.03 43	0.05 47	0.06 55	0.05 42	0.05 44	0.10 80	0.03 27	0.03 41	0.32 154	0.16 95	0.08 51	0.07 43	0.09 66	0.11 111	0.07 30	0.34 172	0.03 35	0.03 12	0.07 38	0.08 58	0.09 69	0.06 44

testmc14	0.08 58	0.05 47	0.04 35	0.03 11	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.04 22	0.05 42	0.04 24	0.10 80	0.02 3	0.02 5	0.23 87	0.16 95	0.09 64	0.09 72	0.08 45	0.11 111	0.08 45	0.52 236	0.07 123	0.04 43	0.07 38	0.08 58	0.07 27	0.05 27

MCSU-Stereo	0.08 58	0.05 47	0.04 35	0.04 30	0.04 47	0.03 7	0.03 43	0.04 18	0.06 55	0.06 61	0.04 24	0.09 77	0.03 27	0.03 41	0.24 100	0.15 79	0.08 51	0.09 72	0.07 29	0.10 97	0.07 30	0.39 200	0.06 106	0.03 12	0.07 38	0.07 33	0.10 80	0.07 61

BridgeDepth_RVC	0.08 58	0.07 78	0.06 82	0.05 67	0.06 89	0.06 82	0.04 77	0.07 75	0.09 100	0.07 78	0.07 71	0.07 54	0.05 68	0.04 72	0.15 50	0.12 57	0.08 51	0.09 72	0.09 66	0.07 50	0.09 61	0.09 41	0.03 35	0.05 69	0.09 79	0.11 99	0.10 80	0.11 98
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.08 58	0.04 20	0.03 6	0.03 11	0.03 19	0.03 7	0.03 43	0.06 61	0.22 282	0.05 42	0.15 164	0.05 20	0.41 321	0.03 41	0.15 50	0.10 32	0.05 3	0.05 11	0.07 29	0.06 46	0.06 16	0.10 50	0.03 35	0.05 69	0.08 64	0.07 33	0.08 48	0.05 27

NLSM1	0.08 58	0.04 20	0.04 35	0.04 30	0.04 47	0.05 63	0.04 77	0.07 75	0.21 276	0.04 17	0.18 199	0.06 35	0.38 318	0.03 41	0.15 50	0.10 32	0.06 16	0.05 11	0.07 29	0.05 22	0.07 30	0.09 41	0.03 35	0.04 43	0.07 38	0.08 58	0.07 27	0.05 27

VIP-Stereo	0.08 58	0.06 71	0.06 82	0.05 67	0.04 47	0.04 24	0.02 5	0.06 61	0.05 38	0.06 61	0.09 98	0.10 80	0.03 27	0.03 41	0.14 42	0.12 57	0.12 86	0.09 72	0.10 73	0.07 50	0.12 84	0.18 87	0.03 35	0.05 69	0.08 64	0.08 58	0.07 27	0.08 75

MM-Stereo_test2	0.08 58	0.05 47	0.04 35	0.04 30	0.03 19	0.03 7	0.02 5	0.04 18	0.04 22	0.06 61	0.04 24	0.04 6	0.03 27	0.03 41	0.23 87	0.25 213	0.08 51	0.07 43	0.07 29	0.12 122	0.08 45	0.55 246	0.05 89	0.04 43	0.05 6	0.09 85	0.06 14	0.06 44

GIP-stereo	0.08 58	0.05 47	0.04 35	0.04 30	0.03 19	0.04 24	0.03 43	0.03 3	0.03 7	0.05 42	0.04 24	0.05 20	0.03 27	0.04 72	0.30 143	0.22 181	0.09 64	0.07 43	0.09 66	0.10 97	0.09 61	0.43 212	0.02 4	0.04 43	0.07 38	0.07 33	0.08 48	0.05 27

RSM++	0.08 58	0.05 47	0.05 65	0.05 67	0.05 72	0.04 24	0.03 43	0.06 61	0.06 55	0.05 42	0.05 44	0.07 54	0.04 54	0.02 5	0.13 36	0.11 47	0.09 64	0.07 43	0.08 45	0.10 97	0.10 71	0.64 272	0.04 66	0.05 69	0.08 64	0.07 33	0.08 48	0.05 27

MoCha-V2	0.08 58	0.04 20	0.03 6	0.04 30	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.03 7	0.04 17	0.05 44	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.37 175	0.12 57	0.07 37	0.08 61	0.08 45	0.15 193	0.08 45	0.56 255	0.03 35	0.03 12	0.06 20	0.05 9	0.05 8	0.03 3

StereoVision	0.08 58	0.05 47	0.05 65	0.04 30	0.04 47	0.05 63	0.03 43	0.07 75	0.11 145	0.05 42	0.06 57	0.06 35	0.06 86	0.02 5	0.14 42	0.13 66	0.09 64	0.07 43	0.10 73	0.08 66	0.09 61	0.08 31	0.03 35	0.05 69	0.12 109	0.10 91	0.13 104	0.13 111

RAFT	0.08 58	0.04 20	0.06 82	0.05 67	0.03 19	0.07 95	0.03 43	0.10 89	0.05 38	0.06 61	0.07 71	0.08 63	0.05 68	0.02 5	0.22 82	0.11 47	0.09 64	0.06 27	0.08 45	0.06 46	0.08 45	0.10 50	0.02 4	0.04 43	0.14 123	0.14 127	0.16 118	0.15 130

delet	0.08 58	0.08 92	0.07 99	0.09 132	0.07 100	0.08 115	0.06 119	0.07 75	0.06 55	0.09 85	0.08 83	0.11 87	0.06 86	0.07 117	0.15 50	0.10 32	0.10 77	0.09 72	0.08 45	0.09 82	0.10 71	0.08 31	0.05 89	0.07 99	0.10 85	0.09 85	0.10 80	0.08 75

TDLM	0.08 58	0.08 92	0.07 99	0.07 97	0.08 120	0.07 95	0.06 119	0.08 82	0.06 55	0.06 61	0.12 142	0.08 63	0.06 86	0.05 87	0.10 17	0.10 32	0.10 77	0.09 72	0.08 45	0.07 50	0.09 61	0.10 50	0.05 89	0.07 99	0.08 64	0.08 58	0.09 69	0.09 87

NoBS	0.09 74	0.06 71	0.05 65	0.03 11	0.04 47	0.04 24	0.04 77	0.10 89	0.06 55	0.16 110	0.03 11	0.12 95	0.06 86	0.05 87	0.16 56	0.14 73	0.15 107	0.09 72	0.12 85	0.08 66	0.21 145	0.14 66	0.05 89	0.05 69	0.12 109	0.11 99	0.10 80	0.11 98

TS	0.09 74	0.07 78	0.07 99	0.07 97	0.06 89	0.07 95	0.04 77	0.11 97	0.07 79	0.06 61	0.11 130	0.11 87	0.05 68	0.05 87	0.20 68	0.13 66	0.09 64	0.10 89	0.13 89	0.08 66	0.13 90	0.13 62	0.04 66	0.06 89	0.12 109	0.10 91	0.13 104	0.14 120

GASTEREO	0.09 74	0.04 20	0.04 35	0.04 30	0.04 47	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.06 55	0.05 42	0.04 24	0.06 35	0.04 54	0.02 5	0.42 197	0.34 282	0.08 51	0.07 43	0.08 45	0.09 82	0.08 45	0.43 212	0.05 89	0.07 99	0.07 38	0.08 58	0.07 27	0.05 27

MSCF	0.09 74	0.04 20	0.04 35	0.04 30	0.03 19	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.06 55	0.04 17	0.04 24	0.06 35	0.04 54	0.03 41	0.42 197	0.33 279	0.08 51	0.07 43	0.08 45	0.09 82	0.08 45	0.42 207	0.04 66	0.07 99	0.07 38	0.08 58	0.06 14	0.05 27

DFGA-Net	0.09 74	0.09 104	0.05 65	0.07 97	0.05 72	0.06 82	0.05 100	0.11 97	0.07 79	0.12 103	0.08 83	0.13 101	0.06 86	0.04 72	0.17 58	0.13 66	0.14 96	0.10 89	0.14 93	0.07 50	0.12 84	0.14 66	0.05 89	0.07 99	0.10 85	0.09 85	0.14 109	0.11 98

IGEV-Stereo++	0.09 74	0.05 47	0.04 35	0.05 67	0.05 72	0.04 24	0.02 5	0.05 47	0.05 38	0.05 42	0.05 44	0.05 20	0.04 54	0.03 41	0.32 154	0.19 139	0.07 37	0.09 72	0.10 73	0.14 159	0.09 61	0.55 246	0.10 195	0.03 12	0.06 20	0.06 20	0.08 48	0.05 27

Occ-G	0.09 74	0.07 78	0.05 65	0.05 67	0.04 47	0.05 63	0.03 43	0.05 47	0.04 22	0.04 17	0.08 83	0.06 35	0.04 54	0.03 41	0.28 138	0.15 79	0.09 64	0.09 72	0.14 93	0.10 97	0.10 71	0.41 204	0.08 152	0.05 69	0.07 38	0.06 20	0.08 48	0.06 44

iRaftStereo_RVC	0.09 74	0.07 78	0.06 82	0.05 67	0.05 72	0.06 82	0.03 43	0.10 89	0.06 55	0.10 90	0.09 98	0.10 80	0.05 68	0.04 72	0.13 36	0.11 47	0.14 96	0.10 89	0.12 85	0.08 66	0.15 99	0.22 104	0.04 66	0.06 89	0.10 85	0.08 58	0.11 90	0.08 75

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.10 82	0.06 71	0.07 99	0.07 97	0.07 100	0.06 82	0.04 77	0.10 89	0.08 87	0.16 110	0.10 115	0.12 95	0.08 119	0.05 87	0.26 119	0.13 66	0.14 96	0.09 72	0.17 113	0.10 97	0.12 84	0.18 87	0.04 66	0.05 69	0.10 85	0.10 91	0.13 104	0.10 95

GEAStereo	0.10 82	0.07 78	0.06 82	0.06 89	0.05 72	0.05 63	0.04 77	0.05 47	0.04 22	0.06 61	0.04 24	0.07 54	0.02 3	0.06 105	0.49 226	0.32 267	0.09 64	0.07 43	0.09 66	0.12 122	0.11 77	0.25 118	0.04 66	0.05 69	0.08 64	0.07 33	0.08 48	0.05 27

GSStereo	0.10 82	0.06 71	0.05 65	0.04 30	0.04 47	0.05 63	0.03 43	0.03 3	0.20 272	0.05 42	0.04 24	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.46 220	0.32 267	0.14 96	0.09 72	0.10 73	0.09 82	0.11 77	0.48 229	0.03 35	0.04 43	0.07 38	0.06 20	0.07 27	0.05 27

gasm-f	0.10 82	0.07 78	0.06 82	0.06 89	0.05 72	0.05 63	0.04 77	0.05 47	0.04 22	0.06 61	0.04 24	0.07 54	0.02 3	0.06 105	0.49 226	0.32 267	0.09 64	0.07 43	0.09 66	0.12 122	0.11 77	0.25 118	0.04 66	0.05 69	0.08 64	0.07 33	0.08 48	0.05 27

LG-Stereo_L2	0.10 82	0.08 92	0.05 65	0.04 30	0.05 72	0.05 63	0.03 43	0.13 107	0.09 100	0.21 141	0.09 98	0.13 101	0.05 68	0.05 87	0.24 100	0.17 108	0.14 96	0.09 72	0.14 93	0.08 66	0.19 124	0.27 128	0.03 35	0.05 69	0.10 85	0.08 58	0.10 80	0.09 87

LGtest1	0.10 82	0.07 78	0.06 82	0.06 89	0.07 100	0.07 95	0.04 77	0.10 89	0.09 100	0.09 85	0.10 115	0.10 80	0.05 68	0.06 105	0.26 119	0.17 108	0.15 107	0.11 97	0.16 104	0.10 97	0.17 105	0.18 87	0.05 89	0.06 89	0.10 85	0.09 85	0.12 95	0.10 95

MaDis-Stereo	0.10 82	0.07 78	0.06 82	0.04 30	0.04 47	0.04 24	0.04 77	0.09 85	0.07 79	0.11 96	0.08 83	0.13 101	0.06 86	0.03 41	0.17 58	0.14 73	0.15 107	0.12 108	0.17 113	0.07 50	0.17 105	0.15 71	0.03 35	0.06 89	0.15 139	0.20 195	0.16 118	0.19 163

AASNet	0.10 82	0.10 119	0.07 99	0.10 142	0.10 151	0.11 161	0.08 154	0.12 101	0.06 55	0.10 90	0.11 130	0.10 80	0.06 86	0.07 117	0.16 56	0.12 57	0.13 91	0.11 97	0.11 81	0.09 82	0.11 77	0.13 62	0.06 106	0.08 114	0.11 98	0.10 91	0.10 80	0.09 87

MMNet	0.10 82	0.09 104	0.07 99	0.10 142	0.09 131	0.09 136	0.07 135	0.10 89	0.08 87	0.08 83	0.09 98	0.13 101	0.06 86	0.08 128	0.26 119	0.11 47	0.13 91	0.11 97	0.12 85	0.09 82	0.11 77	0.10 50	0.06 106	0.08 114	0.10 85	0.11 99	0.13 104	0.12 106

AANet_RVC	0.10 82	0.08 92	0.08 121	0.07 97	0.09 131	0.06 82	0.07 135	0.09 85	0.09 100	0.08 83	0.09 98	0.08 63	0.07 104	0.06 105	0.19 64	0.12 57	0.11 81	0.12 108	0.11 81	0.10 97	0.10 71	0.10 50	0.07 123	0.08 114	0.11 98	0.12 108	0.12 95	0.14 120

LG-Stereo_L1	0.11 92	0.08 92	0.05 65	0.05 67	0.05 72	0.05 63	0.03 43	0.13 107	0.10 117	0.21 141	0.09 98	0.12 95	0.05 68	0.05 87	0.24 100	0.18 121	0.14 96	0.09 72	0.15 101	0.08 66	0.19 124	0.30 148	0.03 35	0.05 69	0.10 85	0.08 58	0.10 80	0.09 87

MLG-Stereo_test3	0.11 92	0.06 71	0.05 65	0.05 67	0.06 89	0.06 82	0.04 77	0.07 75	0.06 55	0.09 85	0.08 83	0.13 101	0.03 27	0.05 87	0.21 76	0.16 95	0.12 86	0.09 72	0.29 211	0.07 50	0.14 96	0.57 257	0.03 35	0.05 69	0.08 64	0.08 58	0.10 80	0.08 75

plain	0.11 92	0.10 119	0.07 99	0.06 89	0.07 100	0.07 95	0.04 77	0.13 107	0.06 55	0.16 110	0.07 71	0.12 95	0.05 68	0.04 72	0.19 64	0.16 95	0.16 115	0.13 124	0.15 101	0.08 66	0.17 105	0.15 71	0.04 66	0.08 114	0.13 117	0.12 108	0.12 95	0.14 120

MIF-Stereo (partial)	0.11 92	0.09 104	0.08 121	0.07 97	0.06 89	0.07 95	0.04 77	0.12 101	0.09 100	0.12 103	0.07 71	0.10 80	0.07 104	0.05 87	0.21 76	0.16 95	0.16 115	0.13 124	0.14 93	0.08 66	0.18 114	0.15 71	0.05 89	0.08 114	0.13 117	0.11 99	0.16 118	0.13 111

UniTT-Stereo	0.11 92	0.07 78	0.06 82	0.05 67	0.05 72	0.06 82	0.04 77	0.10 89	0.07 79	0.13 106	0.07 71	0.13 101	0.12 189	0.08 128	0.21 76	0.15 79	0.16 115	0.12 108	0.20 135	0.09 82	0.18 114	0.14 66	0.07 123	0.07 99	0.13 117	0.18 170	0.10 80	0.13 111

RAFT_CTSACE	0.11 92	0.09 104	0.07 99	0.05 67	0.06 89	0.08 115	0.06 119	0.12 101	0.08 87	0.18 125	0.06 57	0.15 117	0.12 189	0.05 87	0.18 61	0.14 73	0.15 107	0.10 89	0.13 89	0.07 50	0.17 105	0.24 113	0.04 66	0.07 99	0.14 123	0.14 127	0.19 146	0.14 120

CVANet_RVC	0.11 92	0.12 155	0.11 168	0.13 187	0.10 151	0.11 161	0.08 154	0.13 107	0.09 100	0.10 90	0.16 177	0.11 87	0.08 119	0.08 128	0.13 36	0.12 57	0.12 86	0.12 108	0.12 85	0.09 82	0.12 84	0.17 80	0.06 106	0.08 114	0.11 98	0.10 91	0.11 90	0.14 120

LG-G_1	0.12 99	0.08 92	0.06 82	0.08 118	0.07 100	0.08 115	0.05 100	0.09 85	0.06 55	0.09 85	0.07 71	0.13 101	0.06 86	0.07 117	0.27 131	0.21 167	0.14 96	0.11 97	0.16 104	0.09 82	0.15 99	0.73 306	0.05 89	0.05 69	0.10 85	0.09 85	0.12 95	0.11 98

LG-G	0.12 99	0.08 92	0.06 82	0.08 118	0.07 100	0.08 115	0.05 100	0.09 85	0.06 55	0.09 85	0.07 71	0.13 101	0.06 86	0.07 117	0.27 131	0.21 167	0.14 96	0.11 97	0.16 104	0.09 82	0.15 99	0.73 306	0.05 89	0.05 69	0.10 85	0.09 85	0.12 95	0.11 98

GREAT-IGEV	0.12 99	0.04 20	0.04 35	0.03 11	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.04 18	0.20 272	0.04 17	0.05 44	0.08 63	0.02 3	0.02 5	0.40 190	0.42 314	0.08 51	0.09 72	0.08 45	0.12 122	0.07 30	0.76 314	0.08 152	0.14 244	0.06 20	0.06 20	0.08 48	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 99	0.10 119	0.08 121	0.07 97	0.05 72	0.07 95	0.05 100	0.16 124	0.07 79	0.11 96	0.15 164	0.16 129	0.16 242	0.03 41	0.18 61	0.15 79	0.11 81	0.10 89	0.13 89	0.08 66	0.13 90	0.20 97	0.04 66	0.09 138	0.13 117	0.15 143	0.20 158	0.18 145

CCAANet	0.12 99	0.10 119	0.10 150	0.10 142	0.08 120	0.09 136	0.12 218	0.12 101	0.10 117	0.11 96	0.10 115	0.19 150	0.09 131	0.07 117	0.22 82	0.15 79	0.14 96	0.11 97	0.11 81	0.09 82	0.13 90	0.11 58	0.07 123	0.07 99	0.11 98	0.12 108	0.21 165	0.14 120

DMCA	0.12 99	0.09 104	0.10 150	0.08 118	0.09 131	0.08 115	0.09 176	0.13 107	0.10 117	0.11 96	0.13 149	0.13 101	0.08 119	0.09 151	0.24 100	0.15 79	0.15 107	0.14 139	0.13 89	0.10 97	0.14 96	0.12 59	0.09 173	0.09 138	0.12 109	0.13 117	0.11 90	0.12 106

GANet	0.12 99	0.10 119	0.10 150	0.10 142	0.10 151	0.13 185	0.10 199	0.14 113	0.08 87	0.11 96	0.24 258	0.15 117	0.08 119	0.08 128	0.14 42	0.13 66	0.15 107	0.15 152	0.11 81	0.08 66	0.12 84	0.25 118	0.08 152	0.08 114	0.13 117	0.10 91	0.12 95	0.11 98

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 106	0.08 92	0.06 82	0.07 97	0.07 100	0.07 95	0.03 43	0.16 124	0.09 100	0.24 186	0.08 83	0.11 87	0.06 86	0.05 87	0.27 131	0.19 139	0.17 120	0.13 124	0.16 104	0.11 111	0.24 175	0.61 268	0.05 89	0.05 69	0.11 98	0.11 99	0.14 109	0.09 87

MIM_Stereo	0.13 106	0.09 104	0.08 121	0.08 118	0.07 100	0.09 136	0.05 100	0.13 107	0.06 55	0.19 132	0.10 115	0.11 87	0.05 68	0.05 87	0.25 112	0.34 282	0.17 120	0.12 108	0.20 135	0.12 122	0.19 124	0.43 212	0.04 66	0.07 99	0.11 98	0.10 91	0.15 113	0.09 87

AEACV	0.13 106	0.08 92	0.05 65	0.05 67	0.05 72	0.04 24	0.03 43	0.05 47	0.03 7	0.05 42	0.05 44	0.06 35	0.03 27	0.04 72	0.64 261	0.54 341	0.09 64	0.12 108	0.16 104	0.18 234	0.13 90	0.73 306	0.07 123	0.04 43	0.08 64	0.12 108	0.07 27	0.05 27

anonymousdsp	0.13 106	0.07 78	0.06 82	0.05 67	0.05 72	0.06 82	0.04 77	0.10 89	0.06 55	0.11 96	0.43 326	0.08 63	0.04 54	0.05 87	0.31 150	0.21 167	0.12 86	0.10 89	0.14 93	0.15 193	0.15 99	0.58 260	0.10 195	0.05 69	0.09 79	0.07 33	0.12 95	0.07 61

RAFT+CT+SA	0.13 106	0.11 140	0.09 136	0.08 118	0.06 89	0.07 95	0.06 119	0.19 148	0.09 100	0.16 110	0.08 83	0.19 150	0.16 242	0.05 87	0.19 64	0.20 151	0.13 91	0.11 97	0.17 113	0.09 82	0.18 114	0.30 148	0.04 66	0.09 138	0.16 145	0.14 127	0.18 138	0.17 138

ARAFT	0.13 106	0.09 104	0.07 99	0.09 132	0.07 100	0.08 115	0.04 77	0.14 113	0.08 87	0.21 141	0.10 115	0.17 138	0.06 86	0.06 105	0.19 64	0.15 79	0.18 131	0.15 152	0.21 148	0.08 66	0.20 133	0.34 172	0.05 89	0.07 99	0.15 139	0.11 99	0.18 138	0.13 111

DF_test	0.14 112	0.09 104	0.09 136	0.05 67	0.07 100	0.08 115	0.04 77	0.20 150	0.10 117	0.24 186	0.08 83	0.22 184	0.08 119	0.10 170	0.23 87	0.20 151	0.22 178	0.12 108	0.17 113	0.12 122	0.31 212	0.28 133	0.08 152	0.08 114	0.11 98	0.15 143	0.13 104	0.12 106

SGD-Stereo	0.14 112	0.07 78	0.05 65	0.06 89	0.06 89	0.08 115	0.04 77	0.08 82	0.09 100	0.10 90	0.06 57	0.13 101	0.06 86	0.04 72	1.16 320	0.18 121	0.19 141	0.10 89	0.16 104	0.09 82	0.19 124	0.14 66	0.06 106	0.06 89	0.11 98	0.12 108	0.16 118	0.13 111

YMNet	0.14 112	0.11 140	0.09 136	0.10 142	0.10 151	0.12 174	0.17 255	0.11 97	0.10 117	0.10 90	0.08 83	0.16 129	0.13 207	0.10 170	0.65 265	0.16 95	0.13 91	0.12 108	0.14 93	0.08 66	0.12 84	0.12 59	0.07 123	0.07 99	0.16 145	0.11 99	0.15 113	0.12 106

IGEV-Stereo+	0.14 112	0.11 140	0.05 65	0.05 67	0.06 89	0.06 82	0.03 43	0.16 124	0.08 87	0.24 186	0.21 227	0.11 87	0.06 86	0.06 105	0.29 141	0.27 232	0.14 96	0.11 97	0.19 125	0.15 193	0.20 133	0.68 296	0.08 152	0.05 69	0.10 85	0.12 108	0.08 48	0.09 87

LL-Strereo2	0.14 112	0.08 92	0.07 99	0.07 97	0.07 100	0.06 82	0.05 100	0.15 118	0.10 117	0.22 150	0.09 98	0.13 101	0.07 104	0.07 117	0.24 100	0.26 223	0.17 120	0.11 97	0.20 135	0.10 97	0.21 145	0.68 296	0.06 106	0.07 99	0.12 109	0.14 127	0.15 113	0.10 95

TestStereo1	0.14 112	0.13 176	0.08 121	0.07 97	0.07 100	0.08 115	0.07 135	0.14 113	0.10 117	0.17 118	0.09 98	0.15 117	0.17 252	0.05 87	0.26 119	0.21 167	0.16 115	0.12 108	0.20 135	0.10 97	0.20 133	0.30 148	0.04 66	0.08 114	0.18 162	0.18 170	0.26 214	0.20 173

TESTraft	0.14 112	0.11 140	0.08 121	0.07 97	0.07 100	0.07 95	0.07 135	0.15 118	0.11 145	0.17 118	0.10 115	0.15 117	0.16 242	0.05 87	0.25 112	0.21 167	0.15 107	0.12 108	0.19 125	0.10 97	0.19 124	0.29 137	0.04 66	0.08 114	0.18 162	0.17 159	0.24 186	0.20 173

SA-5K	0.14 112	0.13 176	0.08 121	0.07 97	0.07 100	0.08 115	0.07 135	0.14 113	0.10 117	0.17 118	0.09 98	0.15 117	0.17 252	0.05 87	0.26 119	0.21 167	0.16 115	0.12 108	0.20 135	0.10 97	0.20 133	0.30 148	0.04 66	0.08 114	0.18 162	0.18 170	0.26 214	0.20 173

raft+_RVC	0.14 112	0.10 119	0.08 121	0.09 132	0.08 120	0.09 136	0.06 119	0.18 142	0.10 117	0.22 150	0.12 142	0.15 117	0.07 104	0.06 105	0.25 112	0.23 199	0.17 120	0.12 108	0.21 148	0.12 122	0.20 133	0.41 204	0.05 89	0.08 114	0.15 139	0.13 117	0.16 118	0.13 111

RAFT + AFF	0.14 112	0.07 78	0.06 82	0.08 118	0.05 72	0.07 95	0.05 100	0.11 97	0.08 87	0.14 109	0.07 71	0.15 117	0.05 68	0.03 41	1.47 343	0.11 47	0.14 96	0.08 61	0.14 93	0.07 50	0.15 99	0.10 50	0.04 66	0.06 89	0.10 85	0.08 58	0.08 48	0.07 61

UPFNet	0.14 112	0.11 140	0.12 196	0.12 177	0.11 174	0.13 185	0.10 199	0.16 124	0.12 165	0.17 118	0.14 157	0.16 129	0.09 131	0.11 194	0.25 112	0.15 79	0.17 120	0.15 152	0.16 104	0.11 111	0.14 96	0.13 62	0.09 173	0.10 162	0.13 117	0.15 143	0.19 146	0.14 120

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 123	0.07 78	0.08 121	0.05 67	0.08 120	0.07 95	0.04 77	0.20 150	0.13 191	0.23 164	0.13 149	0.21 167	0.09 131	0.11 194	0.23 87	0.22 181	0.18 131	0.11 97	0.15 101	0.12 122	0.37 248	0.33 166	0.08 152	0.09 138	0.19 182	0.14 127	0.16 118	0.20 173

DepthFocus	0.15 123	0.09 104	0.07 99	0.10 142	0.07 100	0.08 115	0.05 100	0.20 150	0.10 117	0.23 164	0.10 115	0.18 141	0.07 104	0.11 194	0.20 68	0.22 181	0.22 178	0.13 124	0.23 167	0.14 159	0.36 239	0.29 137	0.11 224	0.08 114	0.12 109	0.13 117	0.17 132	0.18 145

S2M2_XL	0.15 123	0.10 119	0.11 168	0.07 97	0.08 120	0.11 161	0.09 176	0.22 180	0.09 100	0.22 150	0.11 130	0.24 198	0.08 119	0.08 128	0.22 82	0.20 151	0.24 215	0.13 124	0.20 135	0.12 122	0.36 239	0.26 124	0.09 173	0.09 138	0.14 123	0.12 108	0.18 138	0.19 163
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.15 123	0.09 104	0.07 99	0.06 89	0.07 100	0.06 82	0.04 77	0.17 131	0.08 87	0.24 186	0.08 83	0.14 115	0.06 86	0.06 105	0.44 205	0.28 240	0.18 131	0.13 124	0.19 125	0.11 111	0.24 175	0.55 246	0.06 106	0.06 89	0.11 98	0.12 108	0.14 109	0.15 130

MGS-Stereo	0.15 123	0.12 155	0.08 121	0.07 97	0.07 100	0.07 95	0.05 100	0.16 124	0.07 79	0.13 106	0.10 115	0.13 101	0.06 86	0.08 128	0.94 300	0.14 73	0.19 141	0.15 152	0.19 125	0.13 140	0.20 133	0.19 95	0.07 123	0.08 114	0.14 123	0.12 108	0.17 132	0.15 130

CAS	0.15 123	0.11 140	0.08 121	0.10 142	0.09 131	0.08 115	0.07 135	0.17 131	0.10 117	0.17 118	0.17 189	0.15 117	0.10 148	0.10 170	0.27 131	0.19 139	0.18 131	0.15 152	0.20 135	0.11 111	0.23 161	0.26 124	0.08 152	0.08 114	0.18 162	0.16 152	0.17 132	0.22 194

IER	0.15 123	0.12 155	0.11 168	0.12 177	0.10 151	0.12 174	0.09 176	0.17 131	0.10 117	0.18 125	0.17 189	0.21 167	0.10 148	0.11 194	0.49 226	0.15 79	0.19 141	0.14 139	0.16 104	0.12 122	0.16 104	0.17 80	0.09 173	0.10 162	0.14 123	0.17 159	0.19 146	0.18 145

HCRNet	0.15 123	0.19 284	0.08 121	0.23 283	0.09 131	0.15 211	0.09 176	0.16 124	0.06 55	0.49 365	0.16 177	0.25 207	0.08 119	0.09 151	0.44 205	0.11 47	0.17 120	0.11 97	0.21 148	0.09 82	0.13 90	0.13 62	0.11 224	0.07 99	0.09 79	0.11 99	0.14 109	0.11 98

AFF-stereo	0.15 123	0.10 119	0.09 136	0.07 97	0.06 89	0.09 136	0.07 135	0.17 131	0.09 100	0.21 141	0.08 83	0.15 117	0.06 86	0.04 72	0.92 295	0.15 79	0.13 91	0.09 72	0.21 148	0.08 66	0.21 145	0.35 176	0.04 66	0.07 99	0.14 123	0.13 117	0.18 138	0.11 98

RYNet	0.15 123	0.07 78	0.06 82	0.05 67	0.06 89	0.06 82	0.04 77	0.08 82	0.14 208	0.06 61	0.06 57	0.06 35	0.05 68	0.05 87	1.87 364	0.11 47	0.09 64	0.13 124	0.10 73	0.07 50	0.09 61	0.07 23	0.13 263	0.06 89	0.09 79	0.28 273	0.12 95	0.08 75

HITNet	0.15 123	0.11 140	0.10 150	0.11 163	0.11 174	0.10 145	0.07 135	0.18 142	0.11 145	0.24 186	0.13 149	0.19 150	0.10 148	0.09 151	0.23 87	0.14 73	0.17 120	0.14 139	0.16 104	0.10 97	0.21 145	0.25 118	0.08 152	0.09 138	0.15 139	0.14 127	0.24 186	0.19 163
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	0.16 134	0.08 92	0.06 82	0.07 97	0.07 100	0.08 115	0.05 100	0.21 167	0.12 165	0.22 150	0.08 83	0.21 167	0.12 189	0.11 194	0.20 68	0.30 259	0.22 178	0.16 183	0.19 125	0.11 111	0.43 269	0.51 233	0.06 106	0.07 99	0.17 148	0.14 127	0.16 118	0.22 194

AIO_rvc	0.16 134	0.09 104	0.06 82	0.07 97	0.06 89	0.07 95	0.05 100	0.12 101	0.08 87	0.12 103	0.05 44	0.11 87	0.04 54	0.06 105	0.62 259	0.49 327	0.11 81	0.14 139	0.20 135	0.13 140	0.17 105	1.02 369	0.08 152	0.05 69	0.10 85	0.08 58	0.09 69	0.07 61

SA	0.16 134	0.13 176	0.09 136	0.09 132	0.08 120	0.11 161	0.06 119	0.21 167	0.10 117	0.24 186	0.09 98	0.23 191	0.07 104	0.07 117	0.23 87	0.22 181	0.19 141	0.15 152	0.25 185	0.12 122	0.22 154	0.28 133	0.05 89	0.10 162	0.20 191	0.21 209	0.27 229	0.23 206

test_4	0.16 134	0.09 104	0.10 150	0.07 97	0.08 120	0.05 63	0.06 119	0.17 131	0.11 145	0.23 164	0.11 130	0.16 129	0.09 131	0.07 117	0.41 193	0.40 307	0.18 131	0.12 108	0.18 119	0.11 111	0.23 161	0.33 166	0.05 89	0.09 138	0.15 139	0.20 195	0.26 214	0.23 206

CIPLG	0.16 134	0.11 140	0.09 136	0.10 142	0.09 131	0.11 161	0.08 154	0.23 194	0.10 117	0.23 164	0.15 164	0.20 155	0.10 148	0.13 234	0.25 112	0.18 121	0.22 178	0.15 152	0.22 157	0.13 140	0.22 154	0.38 194	0.07 123	0.10 162	0.17 148	0.13 117	0.21 165	0.13 111

IPLGR_C	0.16 134	0.11 140	0.09 136	0.10 142	0.09 131	0.11 161	0.08 154	0.23 194	0.10 117	0.23 164	0.15 164	0.20 155	0.11 171	0.13 234	0.23 87	0.18 121	0.22 178	0.15 152	0.22 157	0.13 140	0.22 154	0.36 180	0.07 123	0.10 162	0.17 148	0.13 117	0.21 165	0.14 120

ACRE	0.16 134	0.11 140	0.09 136	0.10 142	0.09 131	0.12 174	0.08 154	0.23 194	0.10 117	0.23 164	0.15 164	0.20 155	0.10 148	0.13 234	0.24 100	0.18 121	0.22 178	0.15 152	0.22 157	0.13 140	0.22 154	0.37 187	0.07 123	0.10 162	0.17 148	0.13 117	0.21 165	0.13 111

rafts_anoy	0.16 134	0.14 195	0.12 196	0.11 163	0.11 174	0.10 145	0.08 154	0.21 167	0.08 87	0.21 141	0.16 177	0.18 141	0.08 119	0.06 105	0.34 164	0.27 232	0.20 149	0.17 205	0.23 167	0.13 140	0.23 161	0.42 207	0.06 106	0.10 162	0.18 162	0.15 143	0.15 113	0.17 138

GMStereo	0.16 134	0.16 232	0.09 136	0.14 198	0.13 208	0.16 218	0.12 218	0.22 180	0.12 165	0.19 132	0.16 177	0.26 215	0.13 207	0.09 151	0.20 68	0.15 79	0.22 178	0.14 139	0.27 193	0.15 193	0.21 145	0.16 77	0.09 173	0.11 189	0.19 182	0.17 159	0.24 186	0.15 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 134	0.13 176	0.13 216	0.14 198	0.12 187	0.14 194	0.11 206	0.20 150	0.12 165	0.21 141	0.15 164	0.18 141	0.13 207	0.13 234	0.24 100	0.16 95	0.20 149	0.17 205	0.19 125	0.13 140	0.17 105	0.16 77	0.11 224	0.13 225	0.16 145	0.18 170	0.21 165	0.17 138

HGLStereo	0.16 134	0.15 219	0.12 196	0.13 187	0.14 225	0.13 185	0.09 176	0.18 142	0.11 145	0.22 150	0.23 253	0.14 115	0.09 131	0.11 194	0.26 119	0.18 121	0.22 178	0.17 205	0.20 135	0.14 159	0.19 124	0.20 97	0.10 195	0.12 201	0.18 162	0.18 170	0.18 138	0.15 130

RASNet	0.16 134	0.15 219	0.15 236	0.13 187	0.11 174	0.12 174	0.10 199	0.24 209	0.13 191	0.22 150	0.14 157	0.18 141	0.13 207	0.10 170	0.20 68	0.18 121	0.19 141	0.13 124	0.17 113	0.10 97	0.23 161	0.27 128	0.07 123	0.15 255	0.17 148	0.18 170	0.27 229	0.24 219

DISCO	0.16 134	0.15 219	0.11 168	0.14 198	0.13 208	0.16 218	0.15 242	0.15 118	0.13 191	0.21 141	0.17 189	0.16 129	0.10 148	0.10 170	0.30 143	0.17 108	0.20 149	0.15 152	0.24 177	0.14 159	0.18 114	0.23 108	0.09 173	0.12 201	0.18 162	0.16 152	0.22 175	0.17 138

coex_refinement	0.17 147	0.15 219	0.12 196	0.12 177	0.12 187	0.14 194	0.09 176	0.21 167	0.16 241	0.22 150	0.18 199	0.18 141	0.10 148	0.10 170	0.50 233	0.19 139	0.20 149	0.15 152	0.23 167	0.11 111	0.19 124	0.17 80	0.09 173	0.11 189	0.18 162	0.18 170	0.21 165	0.22 194

G2L-Stereo	0.17 147	0.14 195	0.11 168	0.12 177	0.13 208	0.12 174	0.09 176	0.20 150	0.11 145	0.24 186	0.17 189	0.20 155	0.16 242	0.11 194	0.33 160	0.17 108	0.20 149	0.15 152	0.18 119	0.12 122	0.21 145	0.18 87	0.11 224	0.10 162	0.18 162	0.22 218	0.23 180	0.17 138

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 147	0.11 140	0.10 150	0.11 163	0.08 120	0.09 136	0.05 100	0.18 142	0.17 250	0.23 164	0.19 208	0.18 141	0.10 148	0.09 151	0.54 244	0.17 108	0.20 149	0.15 152	0.20 135	0.12 122	0.20 133	0.37 187	0.07 123	0.09 138	0.17 148	0.25 249	0.16 118	0.21 188

CASnet	0.17 147	0.12 155	0.09 136	0.10 142	0.11 174	0.14 194	0.08 154	0.23 194	0.12 165	0.28 245	0.15 164	0.23 191	0.11 171	0.09 151	0.33 160	0.16 95	0.20 149	0.12 108	0.27 193	0.11 111	0.35 231	0.25 118	0.07 123	0.09 138	0.17 148	0.13 117	0.21 165	0.17 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 147	0.10 119	0.10 150	0.10 142	0.09 131	0.08 115	0.05 100	0.21 167	0.12 165	0.26 215	0.12 142	0.21 167	0.08 119	0.07 117	0.35 167	0.39 301	0.21 166	0.15 152	0.22 157	0.13 140	0.30 207	0.54 244	0.05 89	0.08 114	0.14 123	0.15 143	0.19 146	0.13 111

LoS_RVC	0.17 147	0.13 176	0.11 168	0.07 97	0.10 151	0.08 115	0.07 135	0.17 131	0.12 165	0.23 164	0.17 189	0.17 138	0.11 171	0.09 151	0.46 220	0.22 181	0.17 120	0.16 183	0.25 185	0.12 122	0.36 239	0.36 180	0.08 152	0.10 162	0.21 208	0.16 152	0.17 132	0.20 173

tt_ll	0.17 147	0.13 176	0.11 168	0.07 97	0.10 151	0.08 115	0.07 135	0.17 131	0.12 165	0.23 164	0.17 189	0.17 138	0.11 171	0.09 151	0.46 220	0.22 181	0.17 120	0.16 183	0.25 185	0.12 122	0.36 239	0.36 180	0.08 152	0.10 162	0.21 208	0.16 152	0.17 132	0.20 173

iinet-f	0.17 147	0.14 195	0.11 168	0.12 177	0.09 131	0.14 194	0.09 176	0.15 118	0.10 117	0.23 164	0.24 258	0.18 141	0.16 242	0.08 128	0.38 186	0.20 151	0.20 149	0.13 124	0.38 256	0.17 224	0.21 145	0.27 128	0.09 173	0.09 138	0.18 162	0.14 127	0.25 201	0.18 145

Sa-1000	0.17 147	0.13 176	0.09 136	0.09 132	0.09 131	0.11 161	0.05 100	0.22 180	0.11 145	0.24 186	0.11 130	0.24 198	0.09 131	0.10 170	0.27 131	0.21 167	0.22 178	0.17 205	0.29 211	0.13 140	0.26 185	0.38 194	0.06 106	0.10 162	0.24 248	0.21 209	0.26 214	0.22 194

raftrobust	0.17 147	0.12 155	0.11 168	0.11 163	0.10 151	0.08 115	0.07 135	0.22 180	0.09 100	0.27 226	0.13 149	0.20 155	0.08 119	0.08 128	0.35 167	0.29 253	0.21 166	0.15 152	0.29 211	0.14 159	0.26 185	0.44 218	0.08 152	0.09 138	0.19 182	0.17 159	0.17 132	0.17 138

RALCasStereoNet	0.17 147	0.14 195	0.11 168	0.13 187	0.11 174	0.10 145	0.08 154	0.20 150	0.08 87	0.23 164	0.13 149	0.19 150	0.08 119	0.07 117	0.30 143	0.37 296	0.22 178	0.17 205	0.21 148	0.14 159	0.24 175	0.52 236	0.07 123	0.10 162	0.18 162	0.15 143	0.16 118	0.15 130

RALAANet	0.17 147	0.13 176	0.11 168	0.10 142	0.10 151	0.11 161	0.08 154	0.17 131	0.10 117	0.16 110	0.15 164	0.16 129	0.09 131	0.07 117	0.34 164	0.17 108	0.18 131	0.17 205	0.28 201	0.15 193	0.26 185	0.60 264	0.07 123	0.10 162	0.17 148	0.15 143	0.21 165	0.16 136

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 147	0.11 140	0.10 150	0.08 118	0.08 120	0.08 115	0.08 154	0.21 167	0.09 100	0.23 164	0.09 98	0.20 155	0.07 104	0.05 87	0.89 290	0.15 79	0.15 107	0.10 89	0.22 157	0.09 82	0.23 161	0.36 180	0.06 106	0.09 138	0.18 162	0.13 117	0.20 158	0.14 120

DSFCA	0.17 147	0.18 267	0.14 229	0.14 198	0.13 208	0.16 218	0.15 242	0.16 124	0.13 191	0.16 110	0.19 208	0.18 141	0.11 171	0.08 128	0.26 119	0.19 139	0.20 149	0.17 205	0.22 157	0.14 159	0.20 133	0.24 113	0.11 224	0.13 225	0.18 162	0.19 189	0.20 158	0.20 173

DMCA-RVC	0.17 147	0.12 155	0.15 236	0.12 177	0.13 208	0.11 161	0.18 257	0.17 131	0.16 241	0.18 125	0.21 227	0.21 167	0.10 148	0.10 170	0.50 233	0.18 121	0.18 131	0.17 205	0.17 113	0.15 193	0.18 114	0.18 87	0.10 195	0.13 225	0.14 123	0.15 143	0.19 146	0.18 145

CFNet	0.17 147	0.15 219	0.13 216	0.18 249	0.16 252	0.14 194	0.12 218	0.24 209	0.12 165	0.21 141	0.16 177	0.29 247	0.14 224	0.11 194	0.26 119	0.14 73	0.20 149	0.16 183	0.18 119	0.13 140	0.18 114	0.15 71	0.08 152	0.12 201	0.21 208	0.20 195	0.22 175	0.21 188

anonymous	0.18 163	0.08 92	0.07 99	0.06 89	0.10 151	0.09 136	0.07 135	0.21 167	0.11 145	0.22 150	0.08 83	0.22 184	0.12 189	0.11 194	0.27 131	0.31 264	0.23 198	0.17 205	0.24 177	0.13 140	0.45 285	0.59 262	0.07 123	0.09 138	0.19 182	0.13 117	0.19 146	0.22 194

S2M2_L	0.18 163	0.14 195	0.15 236	0.13 187	0.11 174	0.15 211	0.11 206	0.21 167	0.11 145	0.26 215	0.09 98	0.20 155	0.06 86	0.17 285	0.26 119	0.20 151	0.26 244	0.16 183	0.20 135	0.15 193	0.34 221	0.30 148	0.13 263	0.10 162	0.17 148	0.20 195	0.27 229	0.22 194
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 163	0.13 176	0.11 168	0.11 163	0.10 151	0.10 145	0.06 119	0.24 209	0.09 100	0.28 245	0.13 149	0.26 215	0.11 171	0.10 170	0.32 154	0.23 199	0.25 231	0.13 124	0.21 148	0.14 159	0.33 217	0.25 118	0.08 152	0.10 162	0.18 162	0.19 189	0.24 186	0.24 219

anonymousdsp2	0.18 163	0.12 155	0.09 136	0.09 132	0.08 120	0.10 145	0.07 135	0.18 142	0.09 100	0.20 137	0.50 338	0.15 117	0.07 104	0.08 128	0.37 175	0.28 240	0.17 120	0.13 124	0.23 167	0.19 240	0.20 133	0.67 289	0.11 224	0.12 201	0.14 123	0.11 99	0.18 138	0.12 106

TestStereo	0.18 163	0.17 246	0.14 229	0.15 217	0.11 174	0.16 218	0.11 206	0.25 228	0.13 191	0.30 267	0.16 177	0.26 215	0.11 171	0.08 128	0.22 82	0.15 79	0.24 215	0.13 124	0.28 201	0.13 140	0.28 198	0.18 87	0.09 173	0.14 244	0.22 214	0.16 152	0.21 165	0.19 163

CREStereo	0.18 163	0.13 176	0.11 168	0.12 177	0.10 151	0.10 145	0.06 119	0.24 209	0.10 117	0.27 226	0.14 157	0.26 215	0.12 189	0.10 170	0.32 154	0.26 223	0.26 244	0.13 124	0.22 157	0.14 159	0.36 239	0.27 128	0.08 152	0.10 162	0.18 162	0.19 189	0.24 186	0.23 206
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	0.18 163	0.16 232	0.16 256	0.14 198	0.12 187	0.13 185	0.13 231	0.15 118	0.12 165	0.16 110	0.16 177	0.13 101	0.10 148	0.09 151	0.25 112	0.20 151	0.20 149	0.23 296	0.18 119	0.15 193	0.24 175	0.28 133	0.08 152	0.12 201	0.22 214	0.24 235	0.39 298	0.24 219

depth_test_26	0.19 170	0.12 155	0.10 150	0.08 118	0.09 131	0.08 115	0.06 119	0.30 297	0.10 117	0.35 313	0.11 130	0.40 304	0.09 131	0.11 194	0.24 100	0.22 181	0.31 296	0.15 152	0.29 211	0.14 159	0.46 292	0.36 180	0.12 248	0.09 138	0.17 148	0.17 159	0.18 138	0.21 188

AIO_test	0.19 170	0.10 119	0.07 99	0.10 142	0.07 100	0.07 95	0.06 119	0.14 113	0.10 117	0.13 106	0.07 71	0.13 101	0.05 68	0.06 105	0.78 279	0.77 378	0.12 86	0.12 108	0.19 125	0.11 111	0.19 124	1.16 379	0.09 173	0.06 89	0.12 109	0.18 170	0.11 90	0.07 61

CES	0.19 170	0.10 119	0.10 150	0.09 132	0.11 174	0.10 145	0.06 119	0.42 337	0.10 117	0.20 137	0.28 284	0.23 191	0.10 148	0.13 234	0.35 167	0.24 205	0.25 231	0.15 152	0.21 148	0.14 159	0.45 285	0.29 137	0.09 173	0.08 114	0.19 182	0.15 143	0.20 158	0.23 206

raft_robust	0.19 170	0.14 195	0.11 168	0.14 198	0.09 131	0.11 161	0.08 154	0.25 228	0.12 165	0.30 267	0.10 115	0.25 207	0.14 224	0.10 170	0.29 141	0.26 223	0.22 178	0.17 205	0.35 242	0.14 159	0.28 198	0.35 176	0.06 106	0.11 189	0.22 214	0.24 235	0.24 186	0.21 188

GMOStereo	0.19 170	0.12 155	0.10 150	0.10 142	0.09 131	0.10 145	0.09 176	0.23 194	0.12 165	0.28 245	0.10 115	0.21 167	0.13 207	0.08 128	0.37 175	0.28 240	0.21 166	0.14 139	0.23 167	0.14 159	0.26 185	0.67 289	0.06 106	0.09 138	0.23 228	0.20 195	0.24 186	0.18 145

error version	0.19 170	0.12 155	0.10 150	0.10 142	0.09 131	0.10 145	0.09 176	0.23 194	0.12 165	0.28 245	0.10 115	0.21 167	0.13 207	0.08 128	0.37 175	0.28 240	0.21 166	0.14 139	0.23 167	0.14 159	0.26 185	0.67 289	0.06 106	0.09 138	0.23 228	0.20 195	0.24 186	0.18 145

test-v	0.19 170	0.12 155	0.10 150	0.10 142	0.09 131	0.10 145	0.09 176	0.23 194	0.12 165	0.28 245	0.10 115	0.21 167	0.13 207	0.08 128	0.37 175	0.28 240	0.21 166	0.14 139	0.23 167	0.14 159	0.26 185	0.67 289	0.06 106	0.09 138	0.23 228	0.20 195	0.24 186	0.18 145

test-2	0.19 170	0.12 155	0.10 150	0.10 142	0.09 131	0.10 145	0.09 176	0.23 194	0.12 165	0.28 245	0.10 115	0.21 167	0.13 207	0.08 128	0.37 175	0.28 240	0.21 166	0.14 139	0.23 167	0.14 159	0.26 185	0.67 289	0.06 106	0.09 138	0.23 228	0.20 195	0.24 186	0.18 145

LMCR-Stereo	0.19 170	0.14 195	0.12 196	0.13 187	0.12 187	0.15 211	0.10 199	0.22 180	0.13 191	0.23 164	0.18 199	0.24 198	0.17 252	0.14 250	0.30 143	0.19 139	0.26 244	0.18 237	0.33 227	0.19 240	0.27 194	0.30 148	0.10 195	0.12 201	0.20 191	0.18 170	0.24 186	0.24 219

CREStereo++_RVC	0.19 170	0.12 155	0.11 168	0.11 163	0.12 187	0.11 161	0.09 176	0.23 194	0.12 165	0.28 245	0.14 157	0.22 184	0.19 275	0.10 170	0.26 119	0.22 181	0.24 215	0.12 108	0.22 157	0.12 122	0.34 221	0.32 160	0.07 123	0.10 162	0.20 191	0.18 170	0.62 345	0.23 206
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	0.19 170	0.15 219	0.12 196	0.14 198	0.12 187	0.09 136	0.09 176	0.22 180	0.10 117	0.29 262	0.11 130	0.25 207	0.09 131	0.09 151	0.41 193	0.27 232	0.24 215	0.13 124	0.28 201	0.14 159	0.36 239	0.30 148	0.09 173	0.08 114	0.23 228	0.20 195	0.23 180	0.26 237

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 170	0.18 267	0.18 274	0.17 236	0.21 285	0.16 218	0.27 306	0.19 148	0.24 294	0.22 150	0.20 216	0.27 227	0.13 207	0.19 301	0.35 167	0.17 108	0.20 149	0.16 183	0.19 125	0.13 140	0.17 105	0.19 95	0.11 224	0.12 201	0.18 162	0.23 225	0.19 146	0.22 194
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	0.19 170	0.14 195	0.12 196	0.15 217	0.11 174	0.16 218	0.12 218	0.25 228	0.12 165	0.25 201	0.17 189	0.20 155	0.22 287	0.09 151	0.42 197	0.17 108	0.22 178	0.16 183	0.30 217	0.13 140	0.26 185	0.17 80	0.10 195	0.13 225	0.20 191	0.18 170	0.26 214	0.21 188

DN-CSS_ROB	0.19 170	0.14 195	0.16 256	0.14 198	0.14 225	0.12 174	0.10 199	0.25 228	0.13 191	0.27 226	0.26 273	0.26 215	0.18 267	0.09 151	0.33 160	0.16 95	0.20 149	0.15 152	0.41 263	0.14 159	0.30 207	0.23 108	0.10 195	0.15 255	0.17 148	0.16 152	0.22 175	0.18 145

LGCAT	0.20 184	0.12 155	0.10 150	0.09 132	0.09 131	0.11 161	0.07 135	0.21 167	0.29 320	0.23 164	0.12 142	0.19 150	0.10 148	0.08 128	0.43 202	0.52 333	0.24 215	0.14 139	0.21 148	0.13 140	0.37 248	0.82 329	0.11 224	0.09 138	0.15 139	0.16 152	0.18 138	0.16 136

HLF11	0.20 184	0.15 219	0.12 196	0.14 198	0.10 151	0.13 185	0.08 154	0.36 322	0.12 165	0.24 186	0.15 164	0.21 167	0.09 131	0.10 170	0.93 297	0.18 121	0.23 198	0.17 205	0.41 263	0.14 159	0.20 133	0.27 128	0.10 195	0.11 189	0.19 182	0.20 195	0.19 146	0.20 173

HUF	0.20 184	0.09 104	0.07 99	0.08 118	0.08 120	0.08 115	0.06 119	0.15 118	0.08 87	0.18 125	0.07 71	0.12 95	0.07 104	0.06 105	0.96 304	0.80 382	0.19 141	0.15 152	0.28 201	0.14 159	0.22 154	0.82 329	0.10 195	0.26 321	0.11 98	0.08 58	0.11 90	0.08 75

castereo++	0.20 184	0.11 140	0.09 136	0.12 177	0.09 131	0.10 145	0.07 135	0.22 180	0.13 191	0.27 226	0.11 130	0.27 227	0.10 148	0.08 128	0.43 202	0.35 285	0.24 215	0.15 152	0.26 189	0.13 140	0.44 275	0.55 246	0.08 152	0.11 189	0.18 162	0.20 195	0.36 285	0.19 163

castereo	0.20 184	0.12 155	0.11 168	0.10 142	0.10 151	0.11 161	0.07 135	0.22 180	0.13 191	0.26 215	0.14 157	0.24 198	0.09 131	0.08 128	0.52 239	0.29 253	0.25 231	0.14 139	0.28 201	0.13 140	0.46 292	0.59 262	0.07 123	0.10 162	0.20 191	0.20 195	0.19 146	0.20 173

test_for_model	0.20 184	0.10 119	0.07 99	0.08 118	0.10 151	0.07 95	0.05 100	0.20 150	0.11 145	0.25 201	0.09 98	0.26 215	0.07 104	0.10 170	0.23 87	0.28 240	1.43 388	0.15 152	0.24 177	0.14 159	0.44 275	0.29 137	0.07 123	0.08 114	0.14 123	0.14 127	0.16 118	0.18 145

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 184	0.10 119	0.07 99	0.08 118	0.10 151	0.07 95	0.05 100	0.20 150	0.11 145	0.25 201	0.09 98	0.26 215	0.07 104	0.10 170	0.23 87	0.28 240	1.43 388	0.15 152	0.24 177	0.14 159	0.44 275	0.29 137	0.07 123	0.08 114	0.14 123	0.14 127	0.16 118	0.18 145

testlalala	0.20 184	0.10 119	0.07 99	0.08 118	0.10 151	0.07 95	0.05 100	0.20 150	0.11 145	0.25 201	0.09 98	0.26 215	0.07 104	0.10 170	0.23 87	0.28 240	1.43 388	0.15 152	0.24 177	0.14 159	0.44 275	0.29 137	0.07 123	0.08 114	0.14 123	0.14 127	0.16 118	0.18 145

GCAPDPT-zeroshot	0.20 184	0.10 119	0.07 99	0.08 118	0.10 151	0.07 95	0.05 100	0.20 150	0.11 145	0.25 201	0.09 98	0.26 215	0.07 104	0.10 170	0.23 87	0.28 240	1.43 388	0.15 152	0.24 177	0.14 159	0.44 275	0.29 137	0.07 123	0.08 114	0.14 123	0.14 127	0.16 118	0.18 145

GCAP-Stereo	0.20 184	0.10 119	0.07 99	0.08 118	0.10 151	0.07 95	0.05 100	0.20 150	0.11 145	0.25 201	0.09 98	0.26 215	0.07 104	0.10 170	0.23 87	0.28 240	1.43 388	0.15 152	0.24 177	0.14 159	0.44 275	0.29 137	0.07 123	0.08 114	0.14 123	0.14 127	0.16 118	0.18 145

dd	0.20 184	0.17 246	0.10 150	0.35 326	0.13 208	0.25 292	0.12 218	0.22 180	0.10 117	0.22 150	0.11 130	0.38 298	0.10 148	0.09 151	0.40 190	0.18 121	0.29 281	0.15 152	0.36 251	0.14 159	0.20 133	0.17 80	0.09 173	0.13 225	0.22 214	0.17 159	0.26 214	0.20 173

GLC_STEREO	0.20 184	0.15 219	0.16 256	0.15 217	0.14 225	0.14 194	0.12 218	0.26 244	0.10 117	0.28 245	0.19 208	0.20 155	0.10 148	0.11 194	0.51 238	0.20 151	0.28 268	0.15 152	0.26 189	0.15 193	0.38 255	0.30 148	0.09 173	0.11 189	0.20 191	0.14 127	0.30 255	0.18 145

TANstereo	0.20 184	0.12 155	0.11 168	0.14 198	0.13 208	0.14 194	0.08 154	0.17 131	0.11 145	0.24 186	0.13 149	0.16 129	0.12 189	0.13 234	0.30 143	0.29 253	0.26 244	0.25 311	0.34 232	0.23 270	0.34 221	0.32 160	0.29 339	0.10 162	0.14 123	0.17 159	0.36 285	0.19 163

XX-TBD	0.20 184	0.12 155	0.11 168	0.14 198	0.13 208	0.14 194	0.08 154	0.17 131	0.11 145	0.24 186	0.13 149	0.16 129	0.12 189	0.13 234	0.30 143	0.29 253	0.26 244	0.25 311	0.34 232	0.23 270	0.34 221	0.32 160	0.29 339	0.10 162	0.14 123	0.17 159	0.36 285	0.19 163

STTStereo	0.20 184	0.19 284	0.21 296	0.18 249	0.20 281	0.17 231	0.27 306	0.18 142	0.19 266	0.20 137	0.19 208	0.24 198	0.15 233	0.17 285	0.44 205	0.18 121	0.20 149	0.19 255	0.19 125	0.14 159	0.18 114	0.20 97	0.11 224	0.13 225	0.19 182	0.21 209	0.20 158	0.26 237

BEATNet_4x	0.20 184	0.14 195	0.12 196	0.13 187	0.13 208	0.12 174	0.12 218	0.20 150	0.14 208	0.27 226	0.14 157	0.22 184	0.14 224	0.11 194	0.45 212	0.21 167	0.23 198	0.21 275	0.20 135	0.13 140	0.33 217	0.48 229	0.10 195	0.13 225	0.18 162	0.18 170	0.27 229	0.24 219

iResNetv2_ROB	0.20 184	0.14 195	0.11 168	0.17 236	0.13 208	0.17 231	0.11 206	0.26 244	0.12 165	0.26 215	0.20 216	0.28 237	0.20 279	0.10 170	0.49 226	0.16 95	0.21 166	0.15 152	0.36 251	0.15 193	0.36 239	0.20 97	0.12 248	0.16 268	0.20 191	0.18 170	0.30 255	0.19 163

DLCB_ROB	0.20 184	0.17 246	0.17 264	0.14 198	0.15 242	0.14 194	0.14 233	0.21 167	0.16 241	0.23 164	0.23 253	0.25 207	0.18 267	0.15 266	0.24 100	0.18 121	0.22 178	0.18 237	0.19 125	0.15 193	0.26 185	0.24 113	0.13 263	0.16 268	0.37 328	0.25 249	0.25 201	0.20 173

ManiGeoR	0.21 202	0.16 232	0.12 196	0.17 236	0.12 187	0.14 194	0.09 176	0.27 266	0.15 223	0.25 201	0.18 199	0.25 207	0.09 131	0.09 151	0.96 304	0.19 139	0.22 178	0.16 183	0.35 242	0.14 159	0.24 175	0.29 137	0.10 195	0.13 225	0.20 191	0.21 209	0.20 158	0.19 163

HLf10	0.21 202	0.16 232	0.12 196	0.17 236	0.12 187	0.14 194	0.09 176	0.27 266	0.15 223	0.25 201	0.18 199	0.25 207	0.09 131	0.09 151	0.96 304	0.19 139	0.22 178	0.16 183	0.35 242	0.14 159	0.24 175	0.29 137	0.10 195	0.13 225	0.20 191	0.21 209	0.20 158	0.19 163

test-3	0.21 202	0.11 140	0.10 150	0.11 163	0.12 187	0.10 145	0.08 154	0.25 228	0.10 117	0.27 226	0.11 130	0.30 258	0.11 171	0.09 151	0.50 233	0.39 301	0.23 198	0.15 152	0.47 279	0.15 193	0.34 221	0.65 276	0.07 123	0.10 162	0.17 148	0.14 127	0.25 201	0.23 206

test_1	0.21 202	0.11 140	0.10 150	0.11 163	0.12 187	0.10 145	0.08 154	0.25 228	0.10 117	0.27 226	0.11 130	0.30 258	0.11 171	0.08 128	0.50 233	0.39 301	0.23 198	0.15 152	0.47 279	0.15 193	0.34 221	0.65 276	0.07 123	0.10 162	0.17 148	0.14 127	0.25 201	0.23 206

AACVNet	0.21 202	0.18 267	0.15 236	0.19 258	0.19 274	0.19 251	0.14 233	0.23 194	0.15 223	0.25 201	0.23 253	0.21 167	0.13 207	0.13 234	0.57 251	0.19 139	0.25 231	0.18 237	0.25 185	0.18 234	0.23 161	0.24 113	0.14 273	0.15 255	0.23 228	0.21 209	0.25 201	0.25 230

sAnonymous2	0.21 202	0.14 195	0.13 216	0.12 177	0.12 187	0.14 194	0.12 218	0.28 280	0.16 241	0.23 164	0.20 216	0.20 155	0.15 233	0.08 128	0.31 150	0.27 232	0.25 231	0.22 285	0.40 259	0.21 253	0.35 231	0.42 207	0.09 173	0.13 225	0.23 228	0.24 235	0.23 180	0.24 219

CroCo_RVC	0.21 202	0.14 195	0.13 216	0.12 177	0.12 187	0.14 194	0.12 218	0.28 280	0.16 241	0.23 164	0.20 216	0.20 155	0.15 233	0.08 128	0.31 150	0.27 232	0.25 231	0.22 285	0.40 259	0.21 253	0.35 231	0.42 207	0.09 173	0.13 225	0.23 228	0.24 235	0.23 180	0.24 219

CFNet_pseudo	0.21 202	0.16 232	0.16 256	0.19 258	0.16 252	0.17 231	0.13 231	0.24 209	0.15 223	0.28 245	0.22 243	0.23 191	0.20 279	0.12 219	0.65 265	0.18 121	0.20 149	0.17 205	0.31 222	0.13 140	0.21 145	0.21 101	0.12 248	0.13 225	0.20 191	0.20 195	0.25 201	0.26 237

ADLNet	0.21 202	0.18 267	0.12 196	0.16 226	0.14 225	0.19 251	0.15 242	0.20 150	0.11 145	0.17 118	0.15 164	0.34 279	0.14 224	0.32 338	1.10 317	0.16 95	0.20 149	0.14 139	0.18 119	0.14 159	0.17 105	0.22 104	0.15 283	0.09 138	0.18 162	0.19 189	0.19 146	0.18 145

psm_up	0.21 202	0.17 246	0.19 283	0.20 264	0.17 258	0.20 259	0.15 242	0.26 244	0.23 290	0.22 150	0.18 199	0.23 191	0.20 279	0.16 274	0.36 174	0.19 139	0.24 215	0.18 237	0.30 217	0.17 224	0.23 161	0.21 101	0.12 248	0.21 301	0.24 248	0.27 266	0.26 214	0.25 230

AF-Net	0.21 202	0.18 267	0.18 274	0.18 249	0.22 291	0.20 259	0.24 286	0.24 209	0.21 276	0.19 132	0.25 265	0.27 227	0.16 242	0.14 250	0.37 175	0.20 151	0.18 131	0.17 205	0.23 167	0.15 193	0.18 114	0.26 124	0.17 290	0.14 244	0.20 191	0.22 218	0.29 246	0.22 194

Nwc_Net	0.21 202	0.18 267	0.18 274	0.18 249	0.22 291	0.20 259	0.24 286	0.24 209	0.21 276	0.19 132	0.25 265	0.27 227	0.16 242	0.14 250	0.37 175	0.20 151	0.18 131	0.17 205	0.23 167	0.15 193	0.18 114	0.26 124	0.17 290	0.14 244	0.20 191	0.22 218	0.29 246	0.22 194

AE-Stereo	0.22 214	0.14 195	0.14 229	0.16 226	0.13 208	0.12 174	0.09 176	0.23 194	0.15 223	0.27 226	0.12 142	0.29 247	0.13 207	0.09 151	0.30 143	0.29 253	0.28 268	0.19 255	0.30 217	0.22 263	0.35 231	0.77 319	0.08 152	0.15 255	0.23 228	0.24 235	0.26 214	0.20 173

MIPNet	0.22 214	0.15 219	0.11 168	0.11 163	0.12 187	0.12 174	0.08 154	0.24 209	0.10 117	0.27 226	0.24 258	0.23 191	0.14 224	0.11 194	0.93 297	0.21 167	0.23 198	0.17 205	0.31 222	0.20 245	0.22 154	0.44 218	0.07 123	0.12 201	0.24 248	0.29 280	0.27 229	0.20 173

test_3	0.22 214	0.12 155	0.12 196	0.11 163	0.12 187	0.10 145	0.08 154	0.25 228	0.12 165	0.28 245	0.12 142	0.31 268	0.15 233	0.08 128	0.53 240	0.40 307	0.23 198	0.15 152	0.47 279	0.16 213	0.36 239	0.65 276	0.06 106	0.12 201	0.20 191	0.19 189	0.27 229	0.25 230

APVNet	0.22 214	0.18 267	0.15 236	0.17 236	0.20 281	0.20 259	0.18 257	0.24 209	0.15 223	0.18 125	0.21 227	0.21 167	0.12 189	0.17 285	0.45 212	0.25 213	0.28 268	0.21 275	0.34 232	0.21 253	0.24 175	0.33 166	0.11 224	0.18 287	0.22 214	0.18 170	0.30 255	0.23 206

CFNet_RVC	0.22 214	0.18 267	0.15 236	0.18 249	0.17 258	0.19 251	0.12 218	0.21 167	0.13 191	0.23 164	0.21 227	0.25 207	0.13 207	0.13 234	0.93 297	0.20 151	0.23 198	0.17 205	0.27 193	0.16 213	0.25 184	0.22 104	0.10 195	0.14 244	0.23 228	0.21 209	0.25 201	0.23 206

HSM	0.22 214	0.17 246	0.15 236	0.18 249	0.18 266	0.16 218	0.14 233	0.26 244	0.14 208	0.25 201	0.22 243	0.24 198	0.18 267	0.11 194	0.67 269	0.18 121	0.26 244	0.16 183	0.27 193	0.17 224	0.30 207	0.23 108	0.10 195	0.14 244	0.23 228	0.23 225	0.27 229	0.25 230

DNSM	0.23 220	0.16 232	0.12 196	0.11 163	0.10 151	0.18 241	0.08 154	0.25 228	0.12 165	0.27 226	0.10 115	0.32 273	0.10 148	0.16 274	0.40 190	0.30 259	0.28 268	0.17 205	0.35 242	0.16 213	0.49 303	0.90 348	0.09 173	0.09 138	0.23 228	0.17 159	0.29 246	0.24 219

TestStereo_HL2	0.23 220	0.16 232	0.13 216	0.15 217	0.12 187	0.15 211	0.11 206	0.24 209	0.15 223	0.29 262	0.21 227	0.28 237	0.13 207	0.11 194	1.12 318	0.20 151	0.23 198	0.17 205	0.35 242	0.15 193	0.29 204	0.35 176	0.10 195	0.13 225	0.22 214	0.24 235	0.26 214	0.26 237

DNS	0.23 220	0.17 246	0.11 168	0.11 163	0.10 151	0.17 231	0.07 135	0.25 228	0.12 165	0.27 226	0.10 115	0.35 288	0.10 148	0.13 234	0.45 212	0.33 279	0.28 268	0.16 183	0.36 251	0.18 234	0.49 303	0.91 352	0.09 173	0.09 138	0.21 208	0.17 159	0.30 255	0.23 206

MyStereo04	0.23 220	0.18 267	0.18 274	0.14 198	0.14 225	0.13 185	0.11 206	0.28 280	0.22 282	0.32 283	0.20 216	0.30 258	0.14 224	0.08 128	0.31 150	0.24 205	0.22 178	0.18 237	0.55 311	0.23 270	0.38 255	0.37 187	0.12 248	0.17 277	0.28 286	0.30 288	0.31 265	0.22 194

LoS	0.23 220	0.15 219	0.11 168	0.13 187	0.14 225	0.13 185	0.08 154	0.60 362	0.11 145	0.37 327	0.38 311	0.36 291	0.14 224	0.11 194	0.32 154	0.26 223	0.26 244	0.16 183	0.27 193	0.16 213	0.43 269	0.37 187	0.10 195	0.10 162	0.26 266	0.19 189	0.25 201	0.28 252
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 220	0.12 155	0.12 196	0.10 142	0.10 151	0.10 145	0.08 154	0.22 180	0.09 100	0.24 186	0.15 164	0.21 167	0.09 131	0.11 194	1.84 359	0.19 139	0.21 166	0.16 183	0.24 177	0.15 193	0.21 145	0.37 187	0.07 123	0.12 201	0.18 162	0.22 218	0.24 186	0.14 120

AnonymousM	0.23 220	0.09 104	0.07 99	0.09 132	0.07 100	0.08 115	0.06 119	0.20 150	0.09 100	0.23 164	0.19 208	0.16 129	0.07 104	0.11 194	0.27 131	0.24 205	0.24 215	0.14 139	0.21 148	0.16 213	0.32 214	0.45 222	0.08 152	0.09 138	0.11 98	0.20 195	0.66 352	1.40 374

ICVP	0.23 220	0.18 267	0.21 296	0.18 249	0.17 258	0.18 241	0.15 242	0.22 180	0.17 250	0.24 186	0.21 227	0.24 198	0.18 267	0.12 219	0.43 202	0.24 205	0.25 231	0.24 303	0.26 189	0.21 253	0.31 212	0.52 236	0.26 322	0.17 277	0.24 248	0.26 259	0.25 201	0.24 219
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 220	0.16 232	0.13 216	0.19 258	0.14 225	0.12 174	0.09 176	0.24 209	0.12 165	0.29 262	0.16 177	0.27 227	0.16 242	0.10 170	0.24 100	0.26 223	0.26 244	0.13 124	0.30 217	0.12 122	0.50 306	0.38 194	0.08 152	0.11 189	0.26 266	0.28 273	0.66 352	0.46 311

sCroCo_RVC	0.23 220	0.13 176	0.12 196	0.11 163	0.10 151	0.14 194	0.09 176	0.24 209	0.19 266	0.24 186	0.16 177	0.20 155	0.20 279	0.09 151	0.33 160	0.36 292	0.28 268	0.22 285	0.35 242	0.21 253	0.48 300	0.66 283	0.10 195	0.16 268	0.23 228	0.21 209	0.29 246	0.23 206

GES	0.23 220	0.16 232	0.12 196	0.14 198	0.15 242	0.19 251	0.15 242	0.25 228	0.14 208	0.26 215	0.18 199	0.22 184	0.14 224	0.17 285	0.56 247	0.22 181	0.27 256	0.19 255	0.53 303	0.20 245	0.35 231	0.37 187	0.13 263	0.15 255	0.20 191	0.17 159	0.27 229	0.43 305

FADNet-RVC-Resample	0.23 220	0.16 232	0.18 274	0.17 236	0.16 252	0.16 218	0.16 250	0.24 209	0.18 260	0.26 215	0.18 199	0.27 227	0.17 252	0.16 274	0.81 283	0.18 121	0.21 166	0.23 296	0.26 189	0.25 285	0.23 161	0.39 200	0.13 263	0.21 301	0.22 214	0.22 218	0.19 146	0.22 194

RP	0.23 220	0.20 289	0.23 309	0.22 277	0.21 285	0.22 275	0.25 295	0.24 209	0.23 290	0.17 118	0.24 258	0.25 207	0.19 275	0.16 274	0.55 245	0.18 121	0.21 166	0.16 183	0.22 157	0.16 213	0.18 114	0.33 166	0.14 273	0.17 277	0.23 228	0.23 225	0.31 265	0.26 237

HLf8	0.24 233	0.17 246	0.12 196	0.16 226	0.13 208	0.14 194	0.10 199	0.31 302	0.14 208	0.26 215	0.19 208	0.26 215	0.12 189	0.10 170	1.21 325	0.20 151	0.23 198	0.17 205	0.45 274	0.15 193	0.33 217	0.37 187	0.10 195	0.14 244	0.21 208	0.23 225	0.26 214	0.23 206

GGDA	0.24 233	0.15 219	0.13 216	0.14 198	0.12 187	0.16 218	0.11 206	0.24 209	0.15 223	0.30 267	0.21 227	0.28 237	0.13 207	0.10 170	1.26 333	0.20 151	0.23 198	0.16 183	0.34 232	0.14 159	0.30 207	0.34 172	0.10 195	0.13 225	0.22 214	0.25 249	0.26 214	0.25 230

UDGNet	0.24 233	0.20 289	0.15 236	0.36 328	0.31 327	0.32 319	0.29 315	0.22 180	0.15 223	0.21 141	0.21 227	0.21 167	0.08 119	0.51 358	0.25 112	0.17 108	0.22 178	0.17 205	0.27 193	0.15 193	0.28 198	0.38 194	0.31 347	0.11 189	0.24 248	0.23 225	0.22 175	0.20 173

SACVNet	0.24 233	0.20 289	0.19 283	0.21 272	0.19 274	0.19 251	0.20 266	0.26 244	0.22 282	0.25 201	0.22 243	0.21 167	0.12 189	0.17 285	0.48 225	0.22 181	0.26 244	0.21 275	0.32 226	0.20 245	0.29 204	0.41 204	0.15 283	0.18 287	0.28 286	0.26 259	0.30 255	0.26 237

FADNet-RVC	0.24 233	0.17 246	0.15 236	0.21 272	0.17 258	0.17 231	0.21 271	0.26 244	0.14 208	0.25 201	0.21 227	0.28 237	0.17 252	0.14 250	0.98 309	0.22 181	0.23 198	0.17 205	0.36 251	0.22 263	0.24 175	0.30 148	0.14 273	0.17 277	0.25 261	0.23 225	0.21 165	0.24 219

UCFNet_RVC	0.24 233	0.25 314	0.17 264	0.21 272	0.20 281	0.20 259	0.15 242	0.23 194	0.16 241	0.26 215	0.20 216	0.35 288	0.17 252	0.13 234	0.87 289	0.19 139	0.22 178	0.18 237	0.33 227	0.17 224	0.27 194	0.24 113	0.17 290	0.15 255	0.27 274	0.23 225	0.24 186	0.29 256

DeepPruner_ROB	0.24 233	0.17 246	0.17 264	0.17 236	0.17 258	0.16 218	0.24 286	0.22 180	0.17 250	0.26 215	0.26 273	0.21 167	0.18 267	0.12 219	0.64 261	0.21 167	0.24 215	0.21 275	0.29 211	0.16 213	0.44 275	0.36 180	0.14 273	0.16 268	0.22 214	0.30 288	0.27 229	0.23 206

PS-NSSS	0.24 233	0.26 320	0.21 296	0.31 316	0.22 291	0.26 298	0.23 281	0.27 266	0.15 223	0.28 245	0.21 227	0.55 321	0.15 233	0.16 274	0.35 167	0.16 95	0.19 141	0.17 205	0.36 251	0.15 193	0.17 105	0.14 66	0.22 315	0.16 268	0.24 248	0.24 235	0.28 243	0.27 248

PWCDC_ROB	0.24 233	0.10 119	0.13 216	0.10 142	0.18 266	0.12 174	0.16 250	0.12 101	0.38 336	0.11 96	0.25 265	0.15 117	0.82 350	0.28 327	0.92 295	0.21 167	0.17 120	0.18 237	0.18 119	0.17 224	0.23 161	0.46 223	0.20 304	0.17 277	0.12 109	0.21 209	0.15 113	0.26 237

TestStereo_HLe17	0.25 242	0.18 267	0.13 216	0.19 258	0.14 225	0.15 211	0.11 206	0.36 322	0.17 250	0.28 245	0.19 208	0.27 227	0.12 189	0.09 151	1.36 338	0.20 151	0.22 178	0.16 183	0.35 242	0.14 159	0.34 221	0.42 207	0.10 195	0.15 255	0.23 228	0.24 235	0.25 201	0.22 194

Any-RAFT	0.25 242	0.13 176	0.17 264	0.16 226	0.14 225	0.15 211	0.11 206	0.25 228	0.14 208	0.28 245	0.34 298	0.29 247	0.11 171	0.12 219	0.35 167	0.26 223	0.28 268	0.17 205	0.52 300	0.16 213	0.63 336	0.49 232	0.10 195	0.11 189	0.28 286	0.33 306	0.26 214	0.41 300

GEStereo_RVC	0.25 242	0.19 284	0.15 236	0.18 249	0.17 258	0.19 251	0.18 257	0.26 244	0.17 250	0.27 226	0.20 216	0.28 237	0.17 252	0.12 219	0.34 164	0.27 232	0.28 268	0.24 303	0.47 279	0.22 263	0.34 221	0.66 283	0.11 224	0.18 287	0.25 261	0.22 218	0.26 214	0.32 267

stereogan	0.25 242	0.22 295	0.22 304	0.23 283	0.26 313	0.25 292	0.23 281	0.26 244	0.24 294	0.20 137	0.23 253	0.31 268	0.23 288	0.17 285	0.38 186	0.21 167	0.22 178	0.19 255	0.28 201	0.20 245	0.23 161	0.46 223	0.17 290	0.18 287	0.22 214	0.24 235	0.37 292	0.27 248

R-Stereo Train	0.25 242	0.14 195	0.14 229	0.15 217	0.13 208	0.18 241	0.07 135	0.24 209	0.15 223	0.32 283	0.25 265	0.28 237	0.13 207	0.14 250	0.71 271	0.32 267	0.29 281	0.20 266	0.47 279	0.20 245	0.48 300	0.65 276	0.10 195	0.12 201	0.24 248	0.25 249	0.23 180	0.28 252

RAFT-Stereo	0.25 242	0.14 195	0.14 229	0.15 217	0.13 208	0.18 241	0.07 135	0.24 209	0.15 223	0.32 283	0.25 265	0.28 237	0.13 207	0.14 250	0.71 271	0.32 267	0.29 281	0.20 266	0.47 279	0.20 245	0.48 300	0.65 276	0.10 195	0.12 201	0.24 248	0.25 249	0.23 180	0.28 252
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 242	0.16 232	0.16 256	0.25 296	0.19 274	0.21 269	0.18 257	0.30 297	0.16 241	0.31 278	0.31 291	0.34 279	0.25 297	0.11 194	0.32 154	0.25 213	0.26 244	0.17 205	0.54 307	0.16 213	0.37 248	0.38 194	0.14 273	0.19 295	0.25 261	0.23 225	0.27 229	0.26 237

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 249	0.19 284	0.08 121	0.21 272	0.21 285	0.28 305	0.17 255	0.25 228	0.14 208	0.42 351	0.26 273	0.44 310	0.09 131	0.11 194	0.37 175	0.30 259	0.25 231	0.16 183	0.31 222	0.17 224	0.42 264	0.87 340	0.08 152	0.09 138	0.21 208	0.18 170	0.27 229	0.50 313

Reg-Stereo(zero)	0.26 249	0.13 176	0.15 236	0.13 187	0.12 187	0.14 194	0.14 233	0.32 310	0.15 223	0.33 295	0.56 349	0.30 258	0.12 189	0.18 296	0.28 138	0.32 267	0.30 288	0.16 183	0.42 266	0.18 234	0.35 231	0.76 314	0.13 263	0.11 189	0.20 191	0.25 249	0.40 302	0.37 281

FLISNet	0.26 249	0.13 176	0.15 236	0.13 187	0.12 187	0.14 194	0.14 233	0.32 310	0.15 223	0.33 295	0.56 349	0.30 258	0.12 189	0.18 296	0.28 138	0.32 267	0.30 288	0.16 183	0.42 266	0.18 234	0.35 231	0.76 314	0.13 263	0.11 189	0.20 191	0.25 249	0.40 302	0.37 281

CASS	0.26 249	0.18 267	0.17 264	0.21 272	0.18 266	0.22 275	0.26 302	0.28 280	0.20 272	0.33 295	0.24 258	0.28 237	0.18 267	0.12 219	0.37 175	0.24 205	0.39 330	0.20 266	0.44 271	0.17 224	0.58 325	0.48 229	0.11 224	0.14 244	0.32 308	0.22 218	0.32 271	0.33 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 249	0.19 284	0.15 236	0.23 283	0.16 252	0.21 269	0.23 281	0.28 280	0.17 250	0.27 226	0.28 284	0.26 215	0.19 275	0.15 266	0.98 309	0.22 181	0.21 166	0.20 266	0.43 269	0.26 296	0.28 198	0.31 158	0.14 273	0.15 255	0.28 286	0.27 266	0.24 186	0.27 248

NCC-stereo	0.26 249	0.22 295	0.22 304	0.22 277	0.24 301	0.23 282	0.28 311	0.26 244	0.28 314	0.18 125	0.26 273	0.29 247	0.27 301	0.17 285	0.56 247	0.23 199	0.23 198	0.24 303	0.28 201	0.21 253	0.23 161	0.32 160	0.20 304	0.17 277	0.27 274	0.29 280	0.33 274	0.30 260

Abc-Net	0.26 249	0.22 295	0.22 304	0.22 277	0.24 301	0.23 282	0.28 311	0.26 244	0.28 314	0.18 125	0.26 273	0.29 247	0.27 301	0.17 285	0.56 247	0.23 199	0.23 198	0.24 303	0.28 201	0.21 253	0.23 161	0.32 160	0.20 304	0.17 277	0.27 274	0.29 280	0.33 274	0.30 260
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	0.27 256	0.16 232	0.16 256	0.14 198	0.14 225	0.19 251	0.14 233	0.27 266	0.19 266	0.32 283	0.24 258	0.34 279	0.16 242	0.10 170	1.05 314	0.23 199	0.24 215	0.19 255	0.48 287	0.17 224	0.32 214	0.51 233	0.10 195	0.16 268	0.22 214	0.27 266	0.34 278	0.38 286

EGLCR-Stereo	0.27 256	0.12 155	0.11 168	0.11 163	0.12 187	0.13 185	0.06 119	0.23 194	0.14 208	0.27 226	0.18 199	0.24 198	0.09 131	0.10 170	0.35 167	0.38 298	0.24 215	0.16 183	0.31 222	0.21 253	0.37 248	1.30 386	0.11 224	0.30 334	0.17 148	0.26 259	0.93 373	0.25 230

IPLGR	0.27 256	0.16 232	0.14 229	0.15 217	0.15 242	0.13 185	0.09 176	0.24 209	0.13 191	0.28 245	0.25 265	0.24 198	0.12 189	0.11 194	1.85 361	0.20 151	0.23 198	0.18 237	0.35 242	0.21 253	0.28 198	0.56 255	0.07 123	0.13 225	0.25 261	0.27 266	0.29 246	0.21 188

cross-raft	0.27 256	0.15 219	0.13 216	0.14 198	0.14 225	0.17 231	0.10 199	0.27 266	0.15 223	0.30 267	0.22 243	0.28 237	0.10 148	0.14 250	0.42 197	0.42 314	0.27 256	0.17 205	0.57 313	0.26 296	0.62 335	0.94 356	0.09 173	0.12 201	0.29 294	0.27 266	0.26 214	0.31 265

pcwnet_v2	0.27 256	0.17 246	0.18 274	0.22 277	0.19 274	0.22 275	0.18 257	0.25 228	0.18 260	0.30 267	0.24 258	0.33 276	0.29 305	0.18 296	0.90 291	0.22 181	0.24 215	0.19 255	0.38 256	0.16 213	0.28 198	0.31 158	0.17 290	0.16 268	0.26 266	0.26 259	0.30 255	0.39 288

MSMDNet	0.27 256	0.14 195	0.12 196	0.13 187	0.15 242	0.16 218	0.12 218	0.26 244	0.14 208	0.31 278	0.21 227	0.27 227	0.29 305	0.15 266	0.44 205	0.51 331	0.28 268	0.18 237	0.54 307	0.28 308	0.58 325	0.84 335	0.10 195	0.12 201	0.26 266	0.25 249	0.26 214	0.29 256

PA-Net	0.27 256	0.27 323	0.29 333	0.18 249	0.26 313	0.21 269	0.27 306	0.26 244	0.25 301	0.22 150	0.21 227	0.22 184	0.24 295	0.29 328	0.62 259	0.25 213	0.18 131	0.23 296	0.20 135	0.22 263	0.20 133	0.36 180	0.17 290	0.20 297	0.24 248	0.44 330	0.24 186	0.55 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 256	0.17 246	0.15 236	0.23 283	0.19 274	0.26 298	0.28 311	0.20 150	0.15 223	0.22 150	0.20 216	0.18 141	0.11 171	0.39 348	1.91 370	0.21 167	0.24 215	0.20 266	0.22 157	0.14 159	0.19 124	0.18 87	0.26 322	0.14 244	0.22 214	0.18 170	0.19 146	0.18 145

NCCL2	0.27 256	0.24 309	0.23 309	0.19 258	0.20 281	0.18 241	0.19 265	0.26 244	0.23 290	0.29 262	0.22 243	0.28 237	0.17 252	0.15 266	0.68 270	0.25 213	0.25 231	0.22 285	0.27 193	0.22 263	0.34 221	0.44 218	0.19 302	0.22 308	0.34 315	0.34 308	0.36 285	0.36 276

gcap_with_dpt	0.28 265	0.17 246	0.11 168	0.20 264	0.13 208	0.16 218	0.09 176	0.26 244	0.14 208	0.30 267	0.16 177	0.36 291	0.15 233	0.14 250	0.94 300	0.61 359	0.31 296	0.23 296	0.33 227	0.26 296	0.42 264	0.68 296	0.10 195	0.12 201	0.23 228	0.18 170	0.28 243	0.39 288

GCAP-BAT	0.28 265	0.17 246	0.11 168	0.20 264	0.13 208	0.16 218	0.09 176	0.26 244	0.14 208	0.30 267	0.16 177	0.36 291	0.15 233	0.14 250	0.94 300	0.61 359	0.31 296	0.23 296	0.33 227	0.26 296	0.42 264	0.68 296	0.10 195	0.12 201	0.23 228	0.18 170	0.28 243	0.39 288

GANet-ADL	0.28 265	0.18 267	0.16 256	0.20 264	0.19 274	0.23 282	0.20 266	0.26 244	0.16 241	0.34 300	0.35 300	0.30 258	0.17 252	0.21 310	0.45 212	0.29 253	0.31 296	0.19 255	0.49 291	0.28 308	0.41 260	0.77 319	0.13 263	0.15 255	0.24 248	0.30 288	0.34 278	0.30 260

RGC	0.28 265	0.25 314	0.29 333	0.25 296	0.27 320	0.28 305	0.21 271	0.28 280	0.31 327	0.22 150	0.31 291	0.29 247	0.32 308	0.21 310	0.59 255	0.25 213	0.24 215	0.21 275	0.30 217	0.22 263	0.27 194	0.40 202	0.18 301	0.21 301	0.29 294	0.32 301	0.35 283	0.36 276

XPNet_ROB	0.28 265	0.28 326	0.20 288	0.20 264	0.22 291	0.22 275	0.22 278	0.20 150	0.21 276	0.24 186	0.27 279	0.79 339	0.17 252	0.16 274	0.50 233	0.23 199	0.35 315	0.21 275	0.28 201	0.20 245	0.30 207	0.53 241	0.17 290	0.18 287	0.23 228	0.24 235	0.49 321	0.36 276

RAFT-Test	0.29 270	0.14 195	0.12 196	0.16 226	0.15 242	0.18 241	0.12 218	0.27 266	0.14 208	0.32 283	0.50 338	0.27 227	0.12 189	0.14 250	0.44 205	0.52 333	0.27 256	0.18 237	0.59 318	0.25 285	0.59 328	0.72 304	0.10 195	0.12 201	0.27 274	0.50 340	0.27 229	0.34 272

HH	0.29 270	0.10 119	0.18 274	0.16 226	0.15 242	0.20 259	0.14 233	0.27 266	0.13 191	0.36 322	0.21 227	0.29 247	0.11 171	0.15 266	0.46 220	0.64 363	0.27 256	0.19 255	0.50 292	0.27 304	0.68 345	0.75 310	0.11 224	0.16 268	0.24 248	0.30 288	0.36 285	0.37 281

HanStereo	0.29 270	0.10 119	0.18 274	0.16 226	0.15 242	0.20 259	0.14 233	0.27 266	0.13 191	0.36 322	0.21 227	0.29 247	0.11 171	0.15 266	0.46 220	0.64 363	0.27 256	0.19 255	0.50 292	0.27 304	0.68 345	0.75 310	0.11 224	0.16 268	0.24 248	0.30 288	0.36 285	0.37 281

RTSC	0.29 270	0.17 246	0.17 264	0.17 236	0.17 258	0.18 241	0.21 271	0.23 194	0.22 282	0.26 215	0.25 265	0.21 167	0.19 275	0.14 250	1.67 352	0.28 240	0.31 296	0.21 275	0.40 259	0.19 240	0.33 217	0.38 194	0.11 224	0.18 287	0.23 228	0.24 235	0.31 265	0.45 307

DeepPrunerF	0.29 270	0.17 246	0.15 236	0.23 283	0.44 348	0.17 231	0.23 281	0.20 150	0.26 306	0.16 110	0.22 243	0.15 117	0.12 189	0.13 234	0.98 309	0.22 181	0.19 141	0.17 205	0.27 193	0.17 224	0.22 154	0.21 101	0.12 248	0.13 225	1.95 399	0.26 259	0.22 175	0.20 173

MSKI-zero shot	0.30 275	0.13 176	0.11 168	0.14 198	0.14 225	0.15 211	0.11 206	0.27 266	0.13 191	0.29 262	0.41 319	0.29 247	0.11 171	0.12 219	0.60 258	0.55 343	0.28 268	0.18 237	0.58 314	0.30 320	0.57 321	0.97 361	0.09 173	0.12 201	0.26 266	0.39 321	0.32 271	0.41 300

dad	0.30 275	0.21 293	0.15 236	0.47 340	0.22 291	0.30 314	0.49 341	0.40 332	0.13 191	0.32 283	0.14 157	0.41 305	0.24 295	0.11 194	0.59 255	0.20 151	0.32 304	0.17 205	0.51 297	0.16 213	0.29 204	0.23 108	0.11 224	0.19 295	0.32 308	0.18 170	0.68 356	0.46 311

GwcNet-ADL	0.30 275	0.22 295	0.21 296	0.29 308	0.23 299	0.24 288	0.22 278	0.28 280	0.19 266	0.34 300	0.57 352	0.44 310	0.23 288	0.22 313	0.53 240	0.35 285	0.30 288	0.22 285	0.45 274	0.28 308	0.37 248	0.47 225	0.14 273	0.17 277	0.27 274	0.30 288	0.29 246	0.38 286

Anonymous3	0.30 275	0.21 293	0.16 256	0.17 236	0.16 252	0.20 259	0.16 250	0.31 302	0.25 301	0.30 267	0.20 216	0.45 312	0.20 279	0.17 285	0.55 245	0.52 333	0.32 304	0.27 326	0.51 297	0.27 304	0.50 306	0.67 289	0.13 263	0.15 255	0.28 286	0.30 288	0.34 278	0.26 237

iResNet	0.30 275	0.17 246	0.17 264	0.24 291	0.23 299	0.28 305	0.20 266	0.31 302	0.21 276	0.32 283	0.29 287	0.50 317	0.51 336	0.11 194	0.53 240	0.35 285	0.27 256	0.20 266	0.74 329	0.25 285	0.47 297	0.32 160	0.15 283	0.26 321	0.26 266	0.25 249	0.34 278	0.29 256

TestStereo_HL3	0.31 280	0.29 328	0.15 236	0.17 236	0.14 225	0.21 269	0.16 250	0.32 310	0.18 260	0.34 300	0.31 291	0.60 323	0.23 288	0.11 194	0.64 261	0.40 307	0.72 361	0.18 237	0.46 278	0.17 224	0.44 275	0.67 289	0.11 224	0.13 225	0.23 228	0.24 235	0.38 295	0.36 276

DF	0.31 280	0.14 195	0.11 168	0.16 226	0.11 174	0.17 231	0.09 176	0.26 244	0.12 165	0.27 226	0.15 164	0.32 273	0.10 148	0.11 194	0.49 226	0.45 322	0.25 231	0.19 255	1.58 354	0.25 285	0.47 297	1.17 380	0.10 195	0.12 201	0.22 214	0.24 235	0.30 255	0.33 270

test-1	0.32 282	0.10 119	0.13 216	0.14 198	0.14 225	0.25 292	0.18 257	0.29 293	0.17 250	0.37 327	0.41 319	0.31 268	0.17 252	0.14 250	0.91 293	0.51 331	0.27 256	0.21 275	0.53 303	0.25 285	0.57 321	0.99 366	0.11 224	0.14 244	0.28 286	0.29 280	0.31 265	0.36 276

ADCP+	0.32 282	0.17 246	0.17 264	0.15 217	0.14 225	0.17 231	0.21 271	0.21 167	0.32 328	0.25 201	0.25 265	0.37 296	0.12 189	0.13 234	1.80 358	0.18 121	0.20 149	0.17 205	0.34 232	0.18 234	0.24 175	0.30 148	0.12 248	0.12 201	0.24 248	0.68 359	0.33 274	0.96 356

HSM-Net_RVC	0.32 282	0.17 246	0.18 274	0.27 303	0.21 285	0.21 269	0.15 242	0.28 280	0.19 266	0.34 300	0.40 317	1.56 368	0.27 301	0.15 266	0.45 212	0.22 181	0.26 244	0.19 255	0.28 201	0.20 245	0.41 260	0.57 257	0.14 273	0.21 301	0.30 298	0.31 296	0.36 285	0.35 274
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 282	0.25 314	0.25 319	0.25 296	0.30 324	0.22 275	0.27 306	0.35 317	0.38 336	0.30 267	0.27 279	0.67 332	0.23 288	0.17 285	0.80 282	0.21 167	0.21 166	0.21 275	0.29 211	0.26 296	0.23 161	0.29 137	0.14 273	0.27 326	0.36 327	0.45 332	0.39 298	0.56 320

IGEV-FE	0.33 286	0.13 176	0.24 316	0.30 310	0.18 266	0.23 282	0.24 286	0.28 280	0.17 250	0.35 313	0.53 342	0.34 279	0.11 171	0.14 250	0.41 193	0.61 359	0.27 256	0.17 205	0.48 287	0.31 327	0.52 311	1.06 372	0.12 248	0.12 201	0.35 321	0.28 273	0.62 345	0.45 307

IGEV_Zeroshot_test	0.33 286	0.13 176	0.24 316	0.30 310	0.18 266	0.23 282	0.24 286	0.28 280	0.17 250	0.35 313	0.53 342	0.34 279	0.11 171	0.14 250	0.41 193	0.61 359	0.27 256	0.17 205	0.48 287	0.31 327	0.52 311	1.06 372	0.12 248	0.12 201	0.35 321	0.28 273	0.62 345	0.45 307

GANetREF_RVC	0.33 286	0.30 332	0.33 346	0.28 306	0.27 320	0.27 301	0.26 302	0.42 337	0.35 334	0.38 336	0.22 243	0.57 322	0.39 320	0.16 274	0.37 175	0.24 205	0.30 288	0.25 311	0.45 274	0.26 296	0.37 248	0.28 133	0.25 320	0.33 339	0.35 321	0.29 280	0.46 314	0.40 297
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	0.34 289	0.14 195	0.13 216	0.17 236	0.15 242	0.18 241	0.12 218	0.28 280	0.15 223	0.33 295	0.38 311	0.32 273	0.11 171	0.13 234	0.78 279	0.64 363	0.30 288	0.23 296	0.66 325	0.23 270	0.56 320	0.81 327	0.13 263	0.14 244	1.04 373	0.36 312	0.31 265	0.53 316

EKT-Stereo	0.34 289	0.17 246	0.14 229	0.20 264	0.17 258	0.22 275	0.25 295	0.27 266	0.15 223	0.30 267	0.35 300	0.27 227	0.14 224	0.16 274	1.56 346	0.54 341	0.29 281	0.25 311	0.47 279	0.30 320	0.81 363	0.86 338	0.09 173	0.13 225	0.31 302	0.30 288	0.31 265	0.24 219

DAS	0.34 289	0.18 267	0.15 236	0.30 310	0.25 308	0.25 292	0.26 302	0.32 310	0.29 320	0.32 283	0.38 311	0.54 319	0.37 315	0.12 219	0.45 212	0.40 307	0.37 322	0.25 311	0.54 307	0.29 315	0.66 342	0.65 276	0.21 313	0.26 321	0.31 302	0.32 301	0.38 295	0.39 288

SepStereo	0.34 289	0.18 267	0.15 236	0.30 310	0.25 308	0.25 292	0.26 302	0.32 310	0.29 320	0.32 283	0.38 311	0.54 319	0.37 315	0.12 219	0.45 212	0.40 307	0.37 322	0.25 311	0.54 307	0.29 315	0.66 342	0.65 276	0.21 313	0.26 321	0.31 302	0.32 301	0.38 295	0.39 288

FADNet_RVC	0.34 289	0.22 295	0.23 309	0.30 310	0.26 313	0.20 259	0.23 281	0.31 302	0.22 282	0.31 278	0.29 287	0.42 307	0.35 311	0.22 313	0.90 291	0.26 223	0.31 296	0.32 348	0.75 330	0.28 308	0.46 292	0.55 246	0.16 286	0.24 313	0.27 274	0.31 296	0.51 331	0.37 281

ADCRef	0.34 289	0.18 267	0.17 264	0.15 217	0.16 252	0.18 241	0.18 257	0.23 194	0.33 331	0.26 215	0.22 243	0.23 191	0.18 267	0.12 219	2.01 372	0.22 181	0.23 198	0.20 266	0.40 259	0.22 263	0.27 194	0.34 172	0.17 290	0.17 277	0.30 298	0.41 324	0.29 246	1.36 372

ETE_ROB	0.34 289	0.32 334	0.21 296	0.26 300	0.24 301	0.28 305	0.25 295	0.24 209	0.29 320	0.27 226	0.35 300	1.00 348	0.21 284	0.20 305	0.59 255	0.24 205	0.42 338	0.24 303	0.38 256	0.25 285	0.40 257	0.52 236	0.20 304	0.21 301	0.29 294	0.34 308	0.55 335	0.39 288

LALA_ROB	0.34 289	0.34 337	0.23 309	0.24 291	0.24 301	0.30 314	0.24 286	0.25 228	0.28 314	0.31 278	0.35 300	0.95 344	0.21 284	0.19 301	0.77 277	0.25 213	0.34 311	0.28 332	0.34 232	0.25 285	0.36 239	0.55 246	0.19 302	0.22 308	0.27 274	0.31 296	0.50 326	0.39 288

PSMNet-ADL	0.35 297	0.20 289	0.21 296	0.23 283	0.22 291	0.24 288	0.25 295	0.30 297	0.26 306	0.39 340	0.57 352	0.38 298	0.46 327	0.24 321	1.26 333	0.44 321	0.32 304	0.20 266	0.52 300	0.24 279	0.40 257	0.51 233	0.17 290	0.17 277	0.27 274	0.27 266	0.40 302	0.26 237

EAI-Stereo	0.35 297	0.14 195	0.15 236	0.19 258	0.18 266	0.65 355	0.22 278	0.27 266	0.22 282	0.27 226	0.46 332	0.29 247	0.10 148	0.12 219	0.81 283	1.04 395	0.27 256	0.20 266	0.71 328	0.23 270	0.45 285	0.55 246	0.11 224	0.18 287	0.29 294	0.43 326	0.40 302	0.42 302

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 299	0.15 219	0.26 324	0.25 296	0.19 274	0.28 305	0.21 271	0.27 266	0.27 312	0.35 313	0.82 371	0.33 276	0.17 252	0.13 234	0.38 186	0.53 338	0.30 288	0.22 285	0.59 318	0.30 320	0.54 316	0.98 365	0.11 224	0.15 255	0.33 311	0.62 351	0.79 365	0.58 321

ITSA-stereo	0.38 300	0.23 304	0.20 288	0.39 333	0.27 320	0.24 288	0.31 318	0.35 317	0.26 306	0.39 340	0.54 345	0.47 313	0.42 323	0.23 317	0.71 271	0.38 298	0.33 308	0.25 311	0.50 292	0.24 279	0.45 285	0.55 246	0.23 318	0.23 310	0.34 315	0.41 324	0.72 359	0.74 339

FCDSN-DC	0.38 300	0.28 326	0.33 346	0.31 316	0.30 324	0.30 314	0.40 332	0.31 302	0.22 282	0.28 245	0.20 216	0.29 247	0.16 242	0.30 332	1.88 365	0.36 292	0.34 311	0.33 351	0.34 232	0.25 285	0.46 292	0.82 329	0.28 330	0.38 355	0.30 298	0.31 296	0.30 255	0.30 260
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 300	0.22 295	0.30 336	0.26 300	0.25 308	0.25 292	0.29 315	0.36 322	0.29 320	0.35 313	0.33 296	0.34 279	0.46 327	0.22 313	1.53 344	0.32 267	0.31 296	0.26 322	0.58 314	0.28 308	0.45 285	0.47 225	0.20 304	0.28 329	0.34 315	0.39 321	0.35 283	0.52 315

ADCL	0.38 300	0.23 304	0.20 288	0.20 264	0.18 266	0.23 282	0.24 286	0.26 244	0.52 357	0.32 283	0.28 284	0.30 258	0.18 267	0.16 274	1.59 348	0.22 181	0.25 231	0.22 285	0.35 242	0.23 270	0.35 231	0.35 176	0.17 290	0.18 287	0.51 350	0.52 342	0.47 317	1.53 378

CC-Net-ROB	0.38 300	0.47 353	0.33 346	0.66 355	0.49 358	0.57 346	0.49 341	0.35 317	0.24 294	0.37 327	0.29 287	0.96 345	0.23 288	0.38 346	0.45 212	0.18 121	0.24 215	0.22 285	0.68 326	0.23 270	0.23 161	0.18 87	0.44 361	0.24 313	0.31 302	0.28 273	0.27 229	0.39 288

NOSS_ROB	0.38 300	0.23 304	0.21 296	0.27 303	0.26 313	0.27 301	0.25 295	0.41 334	0.24 294	0.36 322	0.29 287	0.36 291	0.23 288	0.41 350	0.97 308	0.57 350	0.34 311	0.29 336	0.33 227	0.24 279	0.68 345	1.00 367	0.28 330	0.31 336	0.34 315	0.49 336	0.42 309	0.34 272

gcap-zeroshot	0.39 306	0.14 195	0.17 264	0.20 264	0.14 225	0.19 251	0.16 250	0.28 280	0.13 191	0.37 327	0.47 333	0.34 279	0.12 189	0.16 274	0.49 226	0.59 353	0.49 346	0.18 237	3.11 382	0.26 296	0.45 285	0.66 283	0.22 315	0.12 201	0.22 214	0.29 280	0.25 201	0.28 252

PWC_ROB	0.39 306	0.27 323	0.25 319	0.23 283	0.25 308	0.24 288	0.33 322	0.29 293	0.47 355	0.25 201	0.40 317	0.38 298	0.90 355	0.20 305	0.77 277	0.33 279	0.39 330	0.29 336	0.64 321	0.30 320	0.51 310	0.61 268	0.20 304	0.33 339	0.28 286	0.28 273	0.39 298	0.72 335

DCVSM-stereo	0.40 308	0.22 295	0.22 304	0.33 321	0.24 301	0.38 331	0.27 306	0.37 327	0.25 301	0.37 327	0.56 349	0.91 342	0.49 333	0.19 301	0.44 205	0.30 259	0.30 288	0.22 285	1.71 361	0.34 337	0.46 292	0.43 212	0.30 342	0.24 313	0.27 274	0.32 301	0.39 298	0.39 288

RTS	0.40 308	0.22 295	0.20 288	0.22 277	0.21 285	0.32 319	0.33 322	0.31 302	0.33 331	0.23 164	0.22 243	0.31 268	0.25 297	0.18 296	1.88 365	0.32 267	0.37 322	0.25 311	0.64 321	0.33 335	0.43 269	0.43 212	0.16 286	0.24 313	0.41 333	0.91 372	0.40 302	0.63 326

RTSA	0.40 308	0.22 295	0.20 288	0.22 277	0.21 285	0.32 319	0.33 322	0.31 302	0.33 331	0.23 164	0.22 243	0.31 268	0.25 297	0.18 296	1.88 365	0.32 267	0.37 322	0.25 311	0.64 321	0.33 335	0.43 269	0.43 212	0.16 286	0.24 313	0.41 333	0.91 372	0.40 302	0.63 326

iRaft-Stereo_20w	0.42 311	0.16 232	0.27 328	0.30 310	0.18 266	0.22 275	0.20 266	0.26 244	0.22 282	0.41 348	0.65 360	0.30 258	0.11 171	0.17 285	0.44 205	0.55 343	0.28 268	0.18 237	0.45 274	0.46 359	0.47 297	0.97 361	0.12 248	0.11 189	0.35 321	2.32 397	0.61 343	0.59 322

CSAN	0.42 311	0.37 345	0.34 351	0.33 321	0.33 332	0.29 311	0.36 328	0.37 327	0.64 371	0.43 354	0.43 326	0.75 337	0.46 327	0.21 310	0.78 279	0.25 213	0.29 281	0.27 326	0.42 266	0.43 351	0.43 269	0.53 241	0.22 315	0.34 342	0.44 338	0.52 342	0.49 321	0.54 317

ccs_rob	0.43 313	0.24 309	0.20 288	0.33 321	0.22 291	0.33 323	0.28 311	0.34 316	0.21 276	0.46 361	1.56 393	1.58 370	0.41 321	0.23 317	0.82 285	0.37 296	0.29 281	0.22 285	0.47 279	0.28 308	0.55 318	0.64 272	0.17 290	0.20 297	0.26 266	0.25 249	0.29 246	0.35 274

FC-DCNN	0.43 313	0.35 341	0.43 358	0.49 341	0.37 340	0.48 339	0.56 350	0.44 342	0.27 312	0.34 300	0.27 279	0.41 305	0.23 288	0.31 335	0.64 261	0.36 292	0.39 330	0.31 344	0.48 287	0.27 304	0.52 311	0.75 310	0.28 330	0.37 351	0.53 353	0.39 321	0.63 349	0.82 345

SGM-Forest	0.43 313	0.24 309	0.19 283	0.35 326	0.26 313	0.27 301	0.21 271	0.30 297	0.23 290	0.32 283	0.23 253	0.37 296	0.50 334	0.25 323	1.02 313	0.35 285	0.25 231	0.21 275	1.80 363	0.19 240	0.41 260	0.85 337	0.27 325	0.23 310	0.35 321	0.28 273	0.59 340	1.05 360
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 316	0.37 345	0.32 342	0.41 336	0.35 336	0.42 334	0.44 335	0.46 347	0.38 336	0.40 345	0.34 298	0.50 317	0.47 332	0.35 344	1.63 349	0.32 267	0.31 296	0.28 332	0.53 303	0.32 333	0.42 264	0.52 236	0.27 325	0.31 336	0.45 340	0.50 340	0.53 332	0.42 302

DDF-Stereo	0.45 317	0.14 195	0.08 121	1.82 380	0.15 242	1.96 387	0.20 266	0.26 244	0.11 145	0.27 226	0.17 189	2.12 376	0.17 252	0.12 219	0.71 271	0.39 301	0.29 281	0.16 183	0.41 263	0.23 270	0.44 275	0.75 310	0.11 224	0.10 162	0.19 182	0.23 225	0.25 201	0.26 237

FC-DCNN v2	0.45 317	0.36 344	0.45 361	0.52 346	0.37 340	0.50 342	0.55 349	0.46 347	0.29 320	0.35 313	0.27 279	0.42 307	0.28 304	0.31 335	0.65 265	0.36 292	0.39 330	0.31 344	0.50 292	0.26 296	0.52 311	0.77 319	0.28 330	0.37 351	0.59 360	0.45 332	0.72 359	0.83 346

DDUNet	0.45 317	0.56 358	0.26 324	0.87 362	0.69 366	0.84 361	0.84 363	0.26 244	0.24 294	0.23 164	0.33 296	0.39 301	0.15 233	1.61 379	0.49 226	0.24 205	0.41 335	0.26 322	0.55 311	0.29 315	0.34 221	0.40 202	0.50 366	0.21 301	0.25 261	0.27 266	0.32 271	0.29 256

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 320	0.34 337	0.26 324	0.43 337	0.33 332	0.38 331	0.53 347	0.49 350	0.40 340	0.42 351	0.31 291	0.63 328	0.54 338	0.42 351	1.29 336	0.28 240	0.26 244	0.22 285	0.68 326	0.23 270	0.65 339	0.64 272	0.33 351	0.29 332	0.47 344	0.49 336	0.49 321	0.69 331

CBMV	0.47 321	0.25 314	0.23 309	0.31 316	0.29 323	0.31 317	0.30 317	0.41 334	0.28 314	0.37 327	0.27 279	0.70 335	0.37 315	0.33 341	0.91 293	0.53 338	0.36 318	0.27 326	0.58 314	0.28 308	0.63 336	0.97 361	0.26 322	0.35 346	0.37 328	0.36 312	0.66 352	1.86 385
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 322	0.25 314	0.27 328	0.36 328	0.30 324	0.31 317	0.25 295	0.38 330	0.24 294	0.38 336	0.44 329	0.33 276	0.17 252	0.56 361	2.23 380	0.98 393	0.33 308	0.28 332	0.34 232	0.29 315	0.66 342	1.25 384	0.27 325	0.31 336	0.35 321	0.36 312	0.48 320	0.55 318

UDG	0.48 322	0.58 359	0.27 328	0.86 361	0.79 369	0.80 359	1.00 367	0.27 266	0.25 301	0.28 245	0.35 300	0.39 301	0.17 252	1.43 376	1.00 312	0.26 223	0.47 343	0.27 326	0.59 318	0.30 320	0.44 275	0.47 225	0.40 357	0.20 297	0.28 286	0.29 280	0.33 274	0.27 248

FINET	0.48 322	0.18 267	0.19 283	0.17 236	0.14 225	0.18 241	0.21 271	0.21 167	0.32 328	0.19 132	0.41 319	0.22 184	0.38 318	0.20 305	1.70 353	0.43 317	0.24 215	0.16 183	0.34 232	0.25 285	0.32 214	0.71 302	0.14 273	0.24 313	1.14 379	2.17 394	0.50 326	1.64 382

FAT-Stereo	0.48 322	0.27 323	0.35 352	0.45 339	0.49 358	0.39 333	0.34 326	0.43 341	0.28 314	0.41 348	0.87 375	0.77 338	0.58 340	0.30 332	0.71 271	0.56 346	0.36 318	0.34 353	0.65 324	0.42 349	0.69 351	0.77 319	0.28 330	0.34 342	0.31 302	0.36 312	0.47 317	0.74 339

ADCMid	0.48 322	0.29 328	0.30 336	0.26 300	0.32 329	0.34 325	0.38 329	0.42 337	0.45 354	0.31 278	0.37 308	0.49 315	0.45 326	0.22 313	1.85 361	0.35 285	0.36 318	0.27 326	0.80 334	0.31 327	0.50 306	0.60 264	0.30 342	0.25 320	0.37 328	0.55 347	0.46 314	1.40 374

FBW_ROB	0.49 327	0.42 348	0.37 354	0.61 352	0.46 353	0.49 341	0.51 344	0.31 302	0.25 301	0.34 300	0.36 306	0.69 333	0.50 334	0.57 362	1.13 319	0.26 223	0.36 318	0.24 303	1.46 350	0.24 279	0.57 321	0.44 218	0.43 359	0.40 361	0.33 311	0.35 310	0.42 309	0.68 329

pmcnn	0.49 327	0.25 314	0.20 288	0.33 321	0.31 327	0.34 325	0.48 340	0.35 317	0.26 306	0.34 300	0.54 345	0.81 340	1.19 362	0.19 301	0.75 276	0.56 346	0.41 335	0.32 348	0.86 338	0.38 343	0.86 367	0.90 348	0.28 330	0.26 321	0.34 315	0.35 310	0.67 355	0.84 347

AnyNet_C32	0.50 329	0.24 309	0.23 309	0.24 291	0.26 313	0.29 311	0.33 322	0.35 317	0.57 361	0.34 300	0.44 329	0.36 291	0.25 297	0.23 317	2.35 385	0.39 301	0.39 330	0.33 351	0.53 303	0.30 320	0.61 333	0.74 309	0.23 318	0.29 332	0.44 338	0.73 362	0.46 314	1.61 381

AMNet	0.51 330	0.50 356	0.48 366	0.51 344	0.50 360	0.57 346	0.52 345	0.36 322	0.41 344	0.39 340	0.58 356	0.66 330	0.21 284	0.58 363	0.53 240	0.59 353	0.60 354	0.58 377	0.51 297	0.51 361	0.60 331	0.55 246	0.33 351	0.52 370	0.48 346	0.54 346	0.60 341	0.66 328

DDVS	0.54 331	0.23 304	0.24 316	0.24 291	0.25 308	0.27 301	0.24 286	0.40 332	0.26 306	0.35 313	4.50 403	1.00 348	0.42 323	0.20 305	0.65 265	0.40 307	0.33 308	0.26 322	0.78 331	0.35 340	0.59 328	0.71 302	0.16 286	0.21 301	0.26 266	0.26 259	0.57 337	0.40 297

anonymity	0.55 332	0.12 155	0.19 283	0.16 226	0.15 242	0.17 231	0.11 206	0.29 293	0.17 250	0.34 300	7.17 405	0.30 258	0.13 207	0.12 219	0.42 197	0.43 317	0.27 256	0.17 205	0.44 271	0.24 279	0.43 269	0.94 356	0.12 248	0.13 225	0.34 315	0.43 326	0.74 363	0.43 305

CBMV_ROB	0.55 332	0.23 304	0.25 319	0.40 335	0.34 335	0.35 328	0.35 327	0.44 342	0.24 294	0.39 340	0.44 329	1.41 364	1.00 359	0.30 332	1.17 321	0.35 285	0.38 328	0.25 311	0.87 339	0.36 341	0.60 331	0.83 332	0.28 330	0.28 329	0.55 356	0.85 370	0.72 359	1.13 362

S-Stereo	0.56 334	0.29 328	0.29 333	0.49 341	0.47 356	0.51 343	0.61 353	0.38 330	0.37 335	0.39 340	1.18 382	1.00 348	0.46 327	0.29 328	1.17 321	0.66 367	0.35 315	0.39 359	0.85 337	0.70 376	0.50 306	0.96 360	0.61 372	0.38 355	0.32 308	0.33 306	0.41 308	0.62 325

ADCPNet	0.58 335	0.26 320	0.30 336	0.29 308	0.36 337	0.29 311	0.53 347	0.42 337	0.39 339	0.38 336	0.55 347	0.39 301	1.14 361	0.26 325	2.11 375	0.43 317	0.35 315	0.24 303	1.27 347	0.40 345	0.52 311	0.60 264	0.32 349	0.30 334	0.48 346	0.61 350	0.47 317	1.88 388

G-Net	0.59 336	0.34 337	0.35 352	0.32 319	0.32 329	0.45 337	0.31 318	0.50 352	0.61 367	0.43 354	0.64 359	1.96 374	0.52 337	0.23 317	0.86 288	0.52 333	0.37 322	0.35 356	0.83 335	0.67 373	0.61 333	0.63 270	0.25 320	0.33 339	0.40 332	0.80 366	0.81 367	1.55 379

PVD	0.59 336	0.44 349	0.38 355	0.51 344	0.44 348	0.56 345	0.49 341	0.62 365	0.59 364	0.34 300	0.48 334	0.61 324	0.75 347	0.50 357	1.78 356	0.38 298	0.51 348	0.39 359	0.79 333	0.43 351	0.68 345	0.76 314	0.30 342	0.39 358	0.61 362	0.77 364	0.62 345	0.89 351

SANet	0.60 338	0.33 335	0.33 346	0.37 330	0.36 337	0.48 339	0.44 335	0.56 355	0.85 379	0.34 300	0.57 352	2.41 381	1.30 364	0.33 341	1.18 324	0.25 213	0.48 345	0.31 344	0.52 300	0.32 333	0.55 318	0.57 257	0.37 354	0.38 355	0.48 346	0.66 354	0.57 337	0.96 356

TRStereo	0.61 339	0.17 246	0.22 304	0.16 226	0.12 187	0.34 325	0.18 257	0.27 266	0.14 208	0.34 300	0.20 216	0.34 279	0.09 131	0.12 219	0.58 253	0.73 376	0.25 231	0.18 237	0.44 271	0.25 285	0.42 264	0.81 327	0.12 248	0.10 162	0.27 274	8.94 408	0.49 321	0.32 267

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 339	0.63 361	0.47 364	0.65 354	0.41 344	0.45 337	0.63 354	0.61 363	0.68 374	0.58 373	0.38 311	0.62 326	0.60 341	0.69 368	1.33 337	0.45 322	0.37 322	0.40 361	1.53 353	0.51 361	0.58 325	0.78 323	0.46 365	0.47 367	0.51 350	0.45 332	0.42 309	0.73 337

ADCS	0.62 341	0.34 337	0.31 341	0.34 325	0.37 340	0.37 330	0.40 332	0.49 350	0.60 365	0.34 300	0.42 323	0.61 324	0.98 358	0.31 335	2.29 383	0.66 367	0.50 347	0.38 357	0.84 336	0.43 351	0.87 369	0.89 345	0.28 330	0.37 351	0.47 344	0.91 372	0.60 341	1.29 367

MFN_U_SF_RVC	0.63 342	0.54 357	0.41 356	0.56 350	0.46 353	0.58 349	0.69 356	0.57 357	0.44 353	0.86 387	0.91 376	0.74 336	0.54 338	0.55 360	1.54 345	0.49 327	0.34 311	0.34 353	1.70 360	0.45 358	0.68 345	0.66 283	0.29 339	0.57 373	0.45 340	0.44 330	0.49 321	0.68 329

edge stereo	0.65 343	0.35 341	0.45 361	0.54 348	0.48 357	0.59 350	0.56 350	0.58 359	0.41 344	0.52 371	0.69 364	1.30 359	1.29 363	0.39 348	0.94 300	0.60 358	0.41 335	0.30 342	1.74 362	0.81 386	0.54 316	0.97 361	0.41 358	0.34 342	0.43 336	0.38 318	0.57 337	0.90 353

SAMSARA	0.69 344	0.30 332	0.45 361	0.32 319	0.32 329	0.32 319	0.38 329	0.57 357	0.48 356	0.41 348	0.37 308	0.43 309	0.93 356	0.29 328	1.85 361	0.53 338	0.38 328	0.40 361	0.78 331	0.42 349	0.77 357	0.89 345	0.20 304	0.42 362	1.55 389	1.83 391	1.51 393	1.56 380

AnyNet_C01	0.69 344	0.35 341	0.32 342	0.37 330	0.39 343	0.36 329	0.59 352	0.56 355	0.70 375	0.40 345	0.49 335	0.85 341	0.73 344	0.32 338	2.65 393	0.86 387	0.72 361	0.58 377	1.00 341	0.50 360	0.94 375	1.12 377	0.38 356	0.39 358	0.63 364	0.53 345	0.64 351	1.20 364

SFCPSM	0.71 346	0.24 309	0.20 288	0.28 306	0.24 301	0.28 305	0.24 286	0.30 297	0.30 326	0.33 295	0.49 335	0.63 328	1.30 364	0.20 305	2.10 374	0.35 285	0.32 304	0.24 303	7.82 400	0.39 344	0.45 285	0.54 244	0.20 304	0.20 297	0.31 302	0.32 301	0.37 292	0.45 307

SQANet	0.74 347	0.90 370	0.32 342	1.66 372	0.79 369	1.43 370	1.20 370	0.37 327	0.28 314	0.40 345	0.31 291	0.92 343	0.34 310	1.28 375	1.08 316	0.22 181	0.52 349	0.27 326	2.47 373	0.29 315	0.57 321	0.58 260	1.58 380	0.24 313	0.33 311	0.38 318	0.43 312	0.72 335

MFMNet_re	0.76 348	0.73 365	0.66 373	0.75 358	0.64 364	0.88 363	0.78 359	0.59 361	0.67 373	0.58 373	0.68 363	1.03 351	0.64 342	0.59 364	1.22 327	0.78 381	0.86 372	0.72 390	1.10 345	0.69 375	1.11 385	0.78 323	0.54 369	0.61 378	0.59 360	0.58 348	0.80 366	0.93 354

DN	0.77 349	0.13 176	0.13 216	0.24 291	0.12 187	7.33 405	0.14 233	0.25 228	0.14 208	0.30 267	0.21 227	6.07 400	0.10 148	0.15 266	0.58 253	0.52 333	0.28 268	0.17 205	0.43 269	0.31 327	0.40 257	1.07 374	0.12 248	0.15 255	0.37 328	0.31 296	0.27 229	0.42 302

MADNet+	0.78 350	0.46 352	0.65 372	0.64 353	0.59 362	0.52 344	0.72 357	0.77 378	0.60 365	0.62 380	0.51 340	0.97 346	0.85 353	0.48 354	2.44 388	0.77 378	0.84 370	0.54 373	1.02 342	0.68 374	1.03 382	0.83 332	0.57 370	0.69 383	0.90 372	0.74 363	0.70 358	1.03 359

DPSNet	0.80 351	0.29 328	0.28 331	0.39 333	0.41 344	0.44 336	0.31 318	0.36 322	0.41 344	0.27 226	0.36 306	2.76 385	1.04 360	0.38 346	1.22 327	0.66 367	0.61 355	0.49 369	4.85 392	0.61 368	0.86 367	1.22 383	0.58 371	0.45 366	0.58 359	0.63 352	0.55 335	0.69 331

SGM_RVC	0.85 352	0.45 351	0.32 342	0.60 351	0.44 348	0.60 352	0.52 345	0.72 373	0.41 344	0.43 354	0.57 352	1.17 356	1.43 367	0.24 321	0.56 247	0.30 259	0.47 343	0.26 322	2.37 370	0.34 337	0.59 328	0.86 338	0.27 325	0.34 342	1.13 377	1.39 388	1.91 398	4.23 401
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 353	0.60 360	0.57 368	0.67 356	0.63 363	0.71 356	0.68 355	0.58 359	0.61 367	0.59 375	0.96 378	1.04 353	0.68 343	0.60 365	1.72 355	0.87 388	0.79 365	0.69 388	2.78 377	0.74 381	1.33 393	1.43 392	0.45 364	0.66 382	0.63 364	0.69 360	0.87 368	0.78 343
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 353	0.44 349	0.33 346	0.78 360	0.56 361	0.63 353	0.44 335	0.69 370	0.53 359	0.45 359	0.78 368	2.29 378	1.65 373	0.25 323	2.39 387	0.70 372	0.42 338	0.29 336	1.62 357	0.31 327	1.32 392	1.43 392	0.32 349	0.35 346	0.88 371	0.64 353	1.30 385	1.37 373
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	0.88 355	1.18 378	0.44 359	1.92 383	1.01 375	1.72 376	1.44 372	0.46 347	0.40 340	0.46 361	0.37 308	0.98 347	0.46 327	1.54 377	1.23 329	0.31 264	0.53 350	0.29 336	2.79 378	0.41 346	0.68 345	0.64 272	2.08 382	0.35 346	0.43 336	0.36 312	0.50 326	0.76 342

MDST_ROB	0.88 355	1.09 374	0.25 319	1.29 367	0.44 348	0.85 362	0.40 332	0.45 345	0.26 306	0.36 322	0.35 300	0.49 315	3.65 394	0.16 274	2.26 381	0.25 213	0.28 268	0.18 237	0.87 339	0.21 253	0.63 336	0.90 348	0.20 304	0.23 310	1.72 395	0.94 375	3.03 402	1.95 389

DGSMNet	0.89 357	0.48 354	0.41 356	0.52 346	0.41 344	0.57 346	0.44 335	0.61 363	0.40 340	0.84 386	3.86 402	0.69 333	0.85 353	0.87 371	1.84 359	0.89 389	1.22 384	0.66 387	1.68 358	0.63 369	1.40 396	1.53 395	0.50 366	0.55 372	0.41 333	0.67 355	0.50 326	0.73 337

Ntro	0.92 358	1.37 386	0.47 364	1.84 381	1.06 378	1.70 374	1.65 376	0.52 354	0.43 350	0.48 364	0.42 323	1.03 351	0.42 323	1.64 380	1.24 330	0.32 267	0.59 353	0.31 344	2.88 380	0.44 355	0.76 356	0.69 300	2.12 383	0.37 351	0.45 340	0.46 335	0.53 332	0.74 339

ELAS_RVC	0.97 359	0.66 362	0.63 371	0.92 363	0.68 365	1.24 368	0.79 360	0.74 374	0.53 359	0.50 367	1.26 387	2.43 382	1.99 382	0.45 352	1.45 341	0.49 327	0.65 359	0.55 375	1.11 346	0.44 355	0.97 381	1.36 389	0.44 361	0.57 373	1.69 394	1.29 387	1.16 382	1.24 365
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 360	1.18 378	0.66 373	1.85 382	1.18 381	1.72 376	1.78 379	0.51 353	0.43 350	0.59 375	0.39 316	1.24 358	0.83 352	2.04 385	1.46 342	0.57 350	0.62 356	0.41 363	1.68 358	0.77 384	0.75 354	0.72 304	2.27 386	0.47 367	0.53 353	0.49 336	0.61 343	0.87 349

ELAS	1.00 361	0.70 364	0.60 370	0.99 364	0.76 368	1.00 365	0.79 360	0.77 378	0.64 371	0.49 365	1.26 387	2.43 382	1.71 375	0.47 353	1.56 346	0.49 327	0.66 360	0.54 373	1.08 344	0.41 346	0.94 375	1.34 388	0.44 361	0.54 371	1.59 390	1.52 389	1.35 389	1.96 390
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 362	0.85 369	0.88 387	1.80 379	0.84 371	0.74 358	0.97 366	1.02 389	1.13 388	0.96 392	1.27 389	1.38 363	1.83 379	0.64 366	1.90 369	0.77 378	0.81 366	0.48 366	2.60 375	0.74 381	0.79 358	0.80 326	0.27 325	0.89 395	0.73 366	1.00 376	0.75 364	1.09 361

ACVNet_1	1.03 362	1.24 382	0.66 373	2.31 385	1.30 385	1.85 383	2.21 388	0.63 366	0.41 344	0.51 369	0.51 340	1.12 354	0.77 349	2.46 390	1.17 321	0.31 264	0.91 373	0.41 363	2.17 368	0.43 351	0.87 369	0.63 270	2.26 385	0.44 365	0.56 357	0.52 342	0.50 326	0.60 323

SGM-ForestM	1.05 364	0.83 368	0.44 359	0.72 357	0.44 348	0.83 360	0.81 362	0.69 370	0.61 367	0.37 327	0.66 362	1.69 371	1.32 366	0.37 345	4.57 401	0.46 324	0.53 350	0.25 311	1.47 351	0.37 342	0.65 339	0.90 348	0.30 342	0.39 358	1.81 396	2.49 398	1.79 396	2.50 397

MonStereo1	1.11 365	1.08 373	0.57 368	1.74 378	1.41 389	1.53 372	1.73 378	0.68 369	0.57 361	1.99 403	0.75 367	2.02 375	1.96 381	1.98 384	0.85 287	0.27 232	0.64 358	0.49 369	2.28 369	0.53 364	0.75 354	0.70 301	2.32 387	0.42 362	0.56 357	0.49 336	0.89 370	0.87 349

WAO-6	1.18 366	1.10 375	0.72 377	1.51 371	1.16 380	1.43 370	1.63 375	0.88 384	0.98 384	0.77 384	0.73 365	1.32 360	2.08 383	1.91 383	2.58 392	0.71 375	1.27 387	0.57 376	1.47 351	0.70 376	1.05 383	1.03 370	0.92 373	0.69 383	1.14 379	1.01 379	1.04 381	1.43 376

ACVNet-4b	1.18 366	1.48 390	0.52 367	2.93 391	1.13 379	1.85 383	2.77 391	0.45 345	0.43 350	0.51 369	0.43 326	1.70 372	2.66 385	2.10 387	1.39 339	0.41 313	0.98 377	0.34 353	2.98 381	0.52 363	0.74 353	0.78 323	2.24 384	0.36 349	0.46 343	0.43 326	0.54 334	0.71 334

ACVNet_2	1.20 368	1.28 384	0.78 379	2.58 388	1.32 387	1.77 381	1.93 383	0.75 375	0.52 357	0.60 378	0.55 347	1.33 361	0.94 357	1.87 382	1.44 340	0.48 325	1.26 386	0.41 363	4.83 391	0.55 366	0.80 360	0.66 283	2.04 381	0.62 379	0.83 369	0.60 349	0.72 359	0.85 348

IMH-64-1	1.21 369	1.22 380	0.78 379	1.66 372	1.28 383	1.72 376	1.92 381	0.85 381	0.90 380	0.44 357	0.62 357	1.42 365	1.79 377	2.52 391	2.44 388	0.59 353	0.81 366	0.48 366	1.90 365	0.65 371	0.80 360	0.88 342	2.48 391	0.59 375	1.08 375	0.67 355	0.97 375	1.29 367

IMH-64	1.21 369	1.22 380	0.78 379	1.66 372	1.28 383	1.72 376	1.92 381	0.85 381	0.90 380	0.44 357	0.62 357	1.42 365	1.79 377	2.52 391	2.44 388	0.59 353	0.81 366	0.48 366	1.90 365	0.65 371	0.80 360	0.88 342	2.48 391	0.59 375	1.08 375	0.67 355	0.97 375	1.29 367

DispFullNet	1.23 371	1.16 377	0.81 384	1.20 366	0.99 374	1.13 367	1.36 371	0.66 368	0.57 361	0.75 383	0.80 370	3.64 395	1.53 368	1.64 380	1.27 335	1.36 399	1.04 378	0.58 377	6.55 399	1.10 397	0.89 372	0.91 352	0.43 359	0.36 349	0.50 349	0.37 317	0.69 357	1.02 358

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 372	0.17 246	0.25 319	0.23 283	0.22 291	0.33 323	0.25 295	0.28 280	0.40 340	0.38 336	0.74 366	0.35 288	0.15 233	0.13 234	0.57 251	0.70 372	0.30 288	0.23 296	24.58 412	0.30 320	0.49 303	1.05 371	0.12 248	0.12 201	0.33 311	1.02 380	0.37 292	0.60 323

Dean	1.33 373	1.46 389	0.88 387	2.95 392	1.65 393	1.99 390	2.10 387	0.97 387	1.00 385	0.91 390	0.78 368	1.56 368	1.73 376	2.08 386	1.65 351	0.64 363	1.12 382	0.61 385	1.92 367	0.86 387	0.94 375	0.83 332	2.34 388	0.80 387	1.18 382	0.90 371	1.20 383	0.89 351

IMH	1.35 374	1.24 382	0.80 382	1.68 375	1.30 385	1.77 381	1.95 384	0.86 383	0.94 382	0.47 363	0.65 360	1.54 367	3.12 393	3.92 407	1.70 353	0.59 353	0.85 371	0.50 371	2.45 372	0.71 378	0.79 358	0.88 342	2.63 393	0.62 379	1.17 381	0.82 369	0.90 371	1.47 377

SGM+DAISY	1.35 374	0.69 363	0.66 373	0.77 359	0.72 367	0.88 363	0.85 364	0.75 375	0.95 383	0.67 382	1.33 390	1.37 362	1.68 374	0.69 368	2.33 384	1.29 398	0.83 369	0.70 389	2.51 374	0.92 388	1.38 395	1.75 397	0.53 368	0.81 390	2.12 401	3.10 399	1.97 399	4.19 400

PSMNet_ROB	1.36 376	1.38 387	0.74 378	1.49 370	1.02 376	1.74 380	1.67 377	0.65 367	0.75 378	1.46 399	3.82 401	3.01 389	1.57 370	2.64 393	1.24 330	0.48 325	0.77 364	0.50 371	2.60 375	0.73 379	0.87 369	0.66 283	3.06 399	0.59 375	0.84 370	0.72 361	0.90 371	0.70 333

STStereo	1.43 377	0.76 366	0.86 386	2.30 384	0.87 373	2.27 392	1.08 369	1.07 393	1.08 387	0.53 372	1.33 390	3.27 390	2.89 386	0.32 338	3.08 396	0.57 350	0.45 341	0.29 336	4.63 390	0.41 346	0.65 339	0.84 335	0.30 342	0.64 381	1.68 393	1.90 393	1.54 394	3.12 399

LVE	1.44 378	1.32 385	0.85 385	4.60 399	1.54 392	1.95 386	3.79 398	0.83 380	0.74 377	0.89 389	0.85 373	1.18 357	1.64 372	2.17 388	1.24 330	0.56 346	0.94 375	0.60 381	3.47 385	0.73 379	0.95 379	0.94 356	2.39 390	0.82 391	1.13 377	0.81 367	1.02 379	0.94 355

JetBlue	1.47 379	1.10 375	1.05 394	1.46 369	1.19 382	1.70 374	1.61 374	0.95 386	1.16 389	0.59 375	0.49 335	3.36 391	0.76 348	1.16 373	2.45 391	1.00 394	1.15 383	0.86 394	1.38 349	0.80 385	1.70 398	1.94 398	1.14 375	0.80 387	1.33 385	2.20 396	1.50 392	5.00 403

zero-FE	1.55 380	0.14 195	0.08 121	8.06 406	0.36 337	13.76 411	2.53 389	0.26 244	0.12 165	0.32 283	0.26 273	6.84 401	0.82 350	0.14 250	1.05 314	0.43 317	0.43 340	0.32 348	0.58 314	0.25 285	1.87 399	2.20 400	0.12 248	0.10 162	0.19 182	0.23 225	0.25 201	0.25 230

PWCK	1.62 381	1.41 388	0.80 382	1.72 376	1.05 377	1.57 373	1.48 373	1.12 394	1.02 386	0.99 393	1.19 384	2.77 387	1.63 371	0.84 370	1.64 350	0.56 346	1.06 379	0.58 377	13.10 404	0.92 388	1.20 387	0.89 345	1.16 376	0.83 394	1.07 374	1.00 376	0.95 374	1.30 370

WAO-8	1.64 382	1.56 391	1.03 392	2.86 389	1.45 390	1.96 387	2.08 385	1.06 390	1.40 393	1.49 400	1.81 395	2.33 379	3.10 391	2.66 394	2.13 378	0.85 385	1.09 380	0.60 381	3.55 386	1.09 394	0.91 373	0.93 354	1.36 378	0.82 391	1.60 391	1.24 384	1.31 387	1.98 391

Venus	1.64 382	1.56 391	1.03 392	2.86 389	1.45 390	1.96 387	2.08 385	1.06 390	1.40 393	1.49 400	1.81 395	2.33 379	3.10 391	2.66 394	2.13 378	0.85 385	1.09 380	0.60 381	3.55 386	1.09 394	0.91 373	0.93 354	1.36 378	0.82 391	1.60 391	1.24 384	1.31 387	1.98 391

MANE	1.81 384	0.80 367	0.92 389	1.03 365	0.85 372	1.02 366	1.07 368	1.06 390	1.22 390	0.45 359	0.95 377	2.28 377	2.37 384	0.48 354	4.27 400	1.23 397	0.75 363	2.70 402	1.60 355	0.54 365	0.96 380	1.32 387	0.37 354	0.80 387	3.20 403	4.45 402	4.76 404	7.33 405

TorneroNet-64	1.91 385	1.58 393	0.98 391	3.36 396	1.34 388	2.24 391	2.68 390	0.91 385	2.15 399	0.66 381	0.83 372	2.76 385	7.80 397	3.08 397	2.07 373	0.66 367	1.49 396	0.60 381	4.18 388	1.02 391	1.10 384	1.11 376	2.66 394	0.70 385	1.24 384	1.26 386	0.88 369	2.16 393

notaker	1.94 386	1.92 398	1.07 395	3.21 395	2.22 399	2.51 393	2.83 392	1.12 394	1.58 396	0.91 390	1.10 381	3.51 394	5.78 395	3.17 400	2.80 395	0.81 383	1.45 395	0.73 391	4.39 389	1.09 394	1.31 391	1.18 381	2.96 398	0.93 396	0.74 368	0.81 367	1.00 377	1.24 365

UNDER WATER-64	2.04 387	1.94 399	1.22 398	3.55 398	2.36 400	2.89 399	3.38 395	1.76 399	1.27 391	1.12 396	1.18 382	3.46 393	3.00 389	3.14 398	2.28 382	0.90 390	1.95 398	0.79 393	2.39 371	1.08 393	1.29 389	1.48 394	3.94 405	1.07 398	1.41 386	2.17 394	1.36 390	2.64 398

ACV-stereo	2.20 388	1.02 372	0.23 309	0.38 332	0.24 301	0.71 356	0.47 339	0.44 342	0.32 328	0.36 322	0.41 319	0.48 314	3.07 390	0.34 343	1.96 371	0.84 384	0.45 341	0.29 336	43.04 416	0.56 367	0.84 365	1.00 367	0.33 351	0.27 326	0.27 274	0.38 318	0.43 312	0.40 297

UNDER WATER	2.21 389	1.95 400	1.19 397	3.39 397	2.61 401	2.83 397	3.80 399	1.66 397	1.38 392	1.01 394	1.02 380	3.36 391	7.21 396	3.44 402	1.79 357	0.91 391	1.98 399	0.77 392	3.26 384	1.10 397	1.40 396	1.38 390	3.82 404	1.21 401	1.49 387	1.89 392	1.28 384	2.48 396

MADNet++	2.33 390	1.67 395	1.92 401	1.39 368	2.03 398	1.38 369	1.80 380	1.84 400	2.31 401	2.07 404	2.50 400	2.72 384	2.90 387	1.56 378	2.35 385	2.46 403	2.29 400	1.72 400	2.84 379	2.53 402	3.96 404	5.14 405	1.23 377	2.38 405	1.53 388	4.38 401	2.11 400	1.86 385

XX-Stereo	2.35 391	0.10 119	0.11 168	0.17 236	0.11 174	0.21 269	0.11 206	0.25 228	0.12 165	0.35 313	0.53 342	0.30 258	0.10 148	0.12 219	1.21 325	0.70 372	0.27 256	0.18 237	0.50 292	0.19 240	0.41 260	0.53 241	0.11 224	0.10 162	55.57 414	0.26 259	0.34 278	0.51 314

TorneroNet	2.42 392	1.62 394	0.93 390	5.70 402	1.82 394	2.68 395	2.96 393	0.97 387	2.23 400	0.79 385	1.95 397	4.29 398	12.85 406	3.16 399	2.11 375	0.66 367	1.44 393	0.63 386	6.06 395	1.01 390	1.17 386	1.13 378	2.78 397	0.71 386	1.82 397	1.05 381	1.03 380	1.86 385

KSHMR	2.43 393	1.86 397	1.28 399	6.59 404	2.02 397	2.85 398	3.47 397	1.32 396	1.70 397	1.19 398	1.20 385	1.80 373	12.02 403	3.24 401	1.89 368	1.07 396	1.22 384	0.94 396	5.62 394	1.05 392	1.34 394	1.41 391	3.25 400	1.07 398	1.95 399	1.16 383	1.30 385	1.83 384

JetRed	2.52 394	2.14 401	2.30 402	1.73 377	1.90 395	2.63 394	3.45 396	1.87 401	1.54 395	1.16 397	0.96 378	2.82 388	0.74 345	2.45 389	3.36 397	2.18 401	2.83 401	3.14 405	1.84 364	1.39 399	3.50 403	3.28 402	2.75 395	1.29 403	2.61 402	6.72 405	2.97 401	4.62 402

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 395	0.48 354	0.30 336	0.49 341	0.43 347	0.63 353	0.88 365	0.69 370	0.73 376	0.42 351	1.62 394	46.67 416	1.91 380	0.66 367	0.96 304	0.34 282	0.96 376	0.97 398	1.60 355	0.34 337	0.83 364	0.87 340	0.28 330	0.27 326	0.53 353	0.79 365	3.33 403	0.81 344

ktn	2.60 396	1.73 396	2.98 403	2.43 387	1.91 396	2.71 396	3.07 394	1.67 398	4.02 404	1.03 395	1.21 386	8.05 405	10.67 401	2.85 396	2.71 394	0.93 392	1.87 397	0.89 395	6.30 397	1.56 401	1.29 389	1.20 382	2.75 395	0.94 397	1.19 383	1.09 382	1.47 391	1.71 383

WQFJA1++	3.47 397	0.13 176	0.09 136	27.21 414	0.11 174	24.09 415	25.17 413	0.22 180	0.13 191	0.35 313	0.16 177	0.66 330	2.95 388	0.14 250	0.83 286	0.55 343	0.23 198	0.18 237	1.06 343	0.44 355	0.37 248	0.76 314	0.11 224	0.08 114	0.20 191	6.97 406	0.30 255	0.30 260

LSM0	3.50 398	0.37 345	0.30 336	0.55 349	0.46 353	0.59 350	0.74 358	0.75 375	0.61 367	0.60 378	0.85 373	1.16 355	1.54 369	0.27 326	26.81 411	45.36 416	0.62 356	0.38 357	3.22 383	0.63 369	1.24 388	1.69 396	0.31 347	0.43 364	0.61 362	1.00 376	1.01 378	2.47 395

LE_ROB	3.68 399	0.90 370	1.47 400	2.33 386	9.95 410	1.86 385	7.75 407	2.29 402	3.18 403	0.50 367	1.44 392	9.08 406	13.64 409	0.49 356	2.12 377	0.27 232	0.56 352	0.30 342	6.07 396	1.47 400	0.85 366	0.95 359	2.37 389	2.28 404	5.44 405	5.09 403	6.28 406	10.56 409

BEATNet-Init1	4.65 400	5.11 405	1.18 396	8.96 407	2.62 402	8.39 407	4.42 400	2.33 403	1.90 398	0.88 388	2.44 398	5.93 399	9.25 399	0.95 372	8.01 404	2.37 402	1.44 393	0.94 396	18.08 408	5.04 406	2.66 401	2.68 401	1.09 374	1.21 401	5.15 404	3.11 400	11.68 412	7.82 406

HanzoNet	4.74 401	4.36 404	3.81 406	6.11 403	3.89 403	7.79 406	8.32 408	4.11 406	4.85 405	1.57 402	2.49 399	11.43 407	13.37 408	11.17 412	3.70 398	1.86 400	5.08 405	1.37 399	11.06 403	3.04 403	2.28 400	2.12 399	5.14 409	1.16 400	1.84 398	1.75 390	1.82 397	2.43 394

DGTPSM_ROB	8.79 402	3.80 402	9.84 408	3.08 393	5.49 404	3.51 400	5.14 403	3.61 404	8.95 406	3.18 405	7.10 404	3.97 396	10.45 400	3.59 403	11.90 405	10.73 406	4.41 403	10.40 407	5.50 393	9.89 408	5.93 406	14.14 407	4.37 407	8.94 409	10.11 407	27.69 412	11.03 410	30.71 412

DPSMNet_ROB	9.04 403	3.83 403	9.86 409	3.11 394	5.50 405	3.56 401	5.15 404	3.61 404	9.03 407	3.27 406	7.94 406	4.20 397	13.24 407	3.69 404	12.40 406	10.89 407	4.53 404	10.61 408	6.52 398	9.90 409	5.99 407	14.29 408	4.38 408	8.94 409	10.26 410	27.69 412	11.05 411	30.71 412

DLNR_Zeroshot_test	9.87 404	28.41 416	0.21 296	46.94 417	0.13 208	0.20 259	44.81 417	0.29 293	0.11 145	0.37 327	0.19 208	0.34 279	0.10 148	1.27 374	60.18 416	71.71 417	4.00 402	2.44 401	1.35 348	0.24 279	0.70 352	1.10 375	0.09 173	0.15 255	0.27 274	0.24 235	0.29 246	0.32 267

LRCNet_RVC	10.35 405	14.59 410	3.37 404	20.91 412	17.84 414	20.02 413	16.02 412	6.47 408	2.41 402	19.86 414	12.93 409	19.51 411	8.57 398	26.59 415	3.97 399	0.73 376	10.36 409	5.77 406	23.32 411	6.94 407	2.69 402	1.25 384	22.85 413	8.44 408	0.73 366	0.43 326	1.72 395	1.19 363

PML	11.01 406	9.32 409	3.48 405	11.78 410	6.95 408	11.56 408	6.01 405	7.06 409	23.86 416	8.88 410	28.30 416	32.00 415	39.13 416	6.23 409	5.80 402	4.22 405	8.30 406	3.01 404	18.80 409	4.50 404	4.89 405	4.68 404	3.75 403	3.97 406	10.22 409	5.10 404	18.48 413	6.93 404

DPSM_ROB	13.05 407	7.58 406	11.51 410	4.93 400	5.66 406	5.96 403	4.58 401	8.35 410	10.81 409	6.72 408	8.04 407	7.98 403	12.24 404	3.78 405	13.45 407	13.54 408	10.09 407	13.22 409	8.97 401	11.59 410	15.77 410	18.47 410	3.50 401	10.95 411	27.87 412	35.88 414	31.10 414	39.72 414

DPSM	13.05 407	7.58 406	11.51 410	4.93 400	5.66 406	5.96 403	4.58 401	8.35 410	10.81 409	6.72 408	8.04 407	7.98 403	12.24 404	3.78 405	13.45 407	13.54 408	10.09 407	13.22 409	8.97 401	11.59 410	15.77 410	18.47 410	3.50 401	10.95 411	27.87 412	35.88 414	31.10 414	39.72 414

HaxPig	19.46 409	21.63 414	18.84 412	23.83 413	23.65 415	22.97 414	25.18 414	20.58 415	18.35 411	26.27 415	22.91 414	22.10 412	16.59 410	24.62 414	21.69 409	18.63 410	20.94 412	19.88 411	22.44 410	20.43 412	14.32 409	12.36 406	27.03 414	18.77 413	7.07 406	12.11 411	7.84 407	14.43 411

MEDIAN_ROB	22.62 410	26.33 415	23.49 416	27.73 415	26.93 416	26.84 416	28.37 415	23.96 416	21.35 412	31.36 416	26.67 415	25.78 413	19.59 411	27.60 416	23.84 410	20.19 411	25.79 414	23.70 412	27.36 413	24.30 416	19.01 412	15.78 409	29.59 415	20.33 414	10.21 408	11.16 410	10.14 409	13.33 410

AVERAGE_ROB	25.64 411	30.03 417	26.89 417	31.93 416	30.82 417	31.11 417	32.43 416	28.32 417	25.80 417	34.51 417	30.14 417	30.53 414	23.76 412	32.01 417	27.78 415	24.52 412	28.55 415	25.88 413	30.51 414	27.85 417	22.51 413	19.15 412	33.73 416	25.51 418	10.76 411	8.70 407	9.35 408	9.21 408

CasAABBNet	26.22 412	15.24 411	23.15 414	9.86 408	11.36 411	11.89 409	9.16 409	16.77 413	21.82 414	13.63 411	16.10 410	16.17 409	24.79 415	7.51 410	27.26 413	27.24 415	20.16 410	26.55 415	17.89 406	23.22 413	31.56 414	36.88 414	6.98 410	22.05 416	56.10 416	72.29 416	62.52 417	79.87 417

FlowAnything	26.28 413	15.26 412	23.18 415	9.90 409	11.45 412	11.93 410	9.21 410	16.87 414	21.85 415	13.67 413	16.29 412	16.14 408	24.68 413	7.63 411	27.13 412	27.17 414	20.18 411	26.52 414	17.99 407	23.38 415	31.56 414	37.20 415	7.04 411	22.12 417	56.09 415	72.59 418	62.57 418	80.02 418

fast-reg	27.99 414	17.23 413	23.11 413	12.63 411	12.63 413	16.10 412	12.42 411	16.63 412	21.73 413	13.65 412	20.53 413	16.72 410	24.77 414	13.84 413	27.33 414	26.50 413	21.30 413	27.47 416	39.14 415	23.34 414	31.90 416	36.41 413	7.67 412	21.95 415	56.22 417	72.44 417	62.51 416	79.44 416

GS-Stereo																							0.03 35	0.04 43	0.07 38	0.06 20	0.07 27	0.05 27

FSD		0.26 320	0.26 324	0.27 303	0.26 313	0.26 298	0.31 318	0.33 315	0.20 272	0.28 245	0.21 227			0.29 328	0.39 189	0.42 314			0.34 232	0.31 327				0.28 329	0.30 298	0.29 280	0.30 255	0.31 265

STTRV1_RVC		0.33 335	0.28 331	0.43 337	0.33 332	0.42 334	0.38 329	0.41 334	0.41 344	0.37 327	0.42 323	0.62 326	0.74 345	0.52 359		0.39 301	0.91 373	0.28 332		0.75 383	0.94 375			0.51 369	0.51 350	0.67 355	0.63 349	1.33 371

DPSimNet_ROB		8.37 408	4.26 407	7.17 405	7.54 409	5.72 402	6.51 406	5.76 407	9.67 408	4.19 407	16.17 411	7.25 402	11.41 402	5.00 408	7.97 403	4.08 404		2.95 403	13.34 405	4.83 405	6.37 408	4.66 403	4.16 406	5.12 407		9.01 409	5.12 405	8.92 407

Low-res two-view benchmark