Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.04 3	0.02 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 26	0.03 3	0.04 30	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.23 104	0.08 9	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.06 15	0.02 4	0.02 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.03 3

qqai	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 26	0.03 3	0.04 30	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.26 139	0.08 9	0.05 3	0.04 3	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.05 9	0.04 4	0.03 3

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

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

BridgeDepth	0.04 3	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.08 74	0.03 32	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.06 20	0.07 26	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.04 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 48	0.04 22	0.02 3	0.03 3	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.08 9	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.10 63	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.05 8	0.03 3

CroCo-Stereo	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.13 46	0.10 41	0.06 21	0.06 33	0.07 34	0.04 4	0.08 54	0.06 15	0.01 3	0.02 3	0.06 21	0.05 9	0.05 8	0.04 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
tt7	0.05 18	0.04 21	0.04 39	0.05 77	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.05 54	0.04 26	0.03 3	0.05 51	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.07 3	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.07 34	0.06 15	0.03 41	0.04 50	0.06 21	0.07 35	0.08 50	0.06 49

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

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

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

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

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

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

over v1	0.05 18	0.04 21	0.03 6	0.05 77	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.04 21	0.05 51	0.08 74	0.03 32	0.02 5	0.09 9	0.08 9	0.06 21	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.08 66	0.07 26	0.06 49

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

MLG-Stereo_test1	0.05 18	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.05 43	0.06 72	0.03 12	0.06 42	0.02 3	0.02 5	0.18 74	0.13 78	0.08 60	0.06 33	0.08 53	0.05 27	0.08 54	0.12 71	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.04 9

MLG-Stereo	0.05 18	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.05 51	0.03 12	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.17 70	0.13 78	0.08 60	0.06 33	0.08 53	0.05 27	0.08 54	0.07 28	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.05 28

MM-Stereo_test3	0.05 18	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.02 3	0.02 5	0.04 22	0.05 43	0.04 21	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.11 31	0.10 41	0.07 42	0.05 11	0.06 14	0.05 27	0.06 17	0.17 92	0.04 76	0.03 13	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

CoSv	0.05 18	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.05 70	0.03 48	0.05 54	0.04 26	0.04 21	0.02 5	0.03 3	0.03 32	0.02 5	0.09 9	0.09 30	0.07 42	0.04 3	0.08 53	0.04 4	0.07 34	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.08 69	0.05 9	0.07 26	0.04 9

AIO-test2	0.05 18	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.05 43	0.04 21	0.07 87	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.22 98	0.17 121	0.06 21	0.05 11	0.05 4	0.05 27	0.05 3	0.16 89	0.02 4	0.03 13	0.04 3	0.05 9	0.03 3	0.04 9

U	0.05 18	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 22	0.02 3	0.04 21	0.01 3	0.05 20	0.03 32	0.02 5	0.14 54	0.12 69	0.08 60	0.07 51	0.08 53	0.05 27	0.10 82	0.09 54	0.02 4	0.03 13	0.08 69	0.07 35	0.06 14	0.06 49

ProNet	0.05 18	0.04 21	0.04 39	0.03 11	0.02 3	0.04 26	0.08 182	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.06 68	0.03 3	0.02 3	0.03 46	0.12 37	0.10 41	0.07 42	0.06 33	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.08 39	0.03 41	0.04 50	0.05 6	0.04 3	0.05 8	0.04 9

CroCo-Stereo Lap2	0.05 18	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.03 7	0.06 72	0.03 12	0.04 6	0.03 32	0.02 5	0.12 37	0.11 58	0.07 42	0.07 51	0.07 34	0.05 27	0.09 70	0.08 39	0.02 4	0.03 13	0.08 69	0.08 66	0.07 26	0.05 28

WiStereo	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.06 93	0.03 48	0.03 3	0.05 43	0.05 51	0.03 12	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.10 22	0.10 41	0.07 42	0.06 33	0.07 34	0.06 53	0.07 34	0.07 28	0.03 41	0.03 13	0.09 88	0.08 66	0.09 76	0.07 67

tt5	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.05 77	0.04 54	0.05 70	0.03 48	0.05 54	0.06 63	0.04 21	0.04 30	0.05 20	0.03 32	0.04 84	0.10 22	0.09 30	0.08 60	0.07 51	0.06 14	0.05 27	0.07 34	0.07 28	0.04 76	0.04 50	0.08 69	0.08 66	0.08 50	0.06 49

tt6	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.06 93	0.03 48	0.03 3	0.05 43	0.05 51	0.03 12	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.10 22	0.10 41	0.07 42	0.06 33	0.07 34	0.06 53	0.07 34	0.07 28	0.03 41	0.03 13	0.09 88	0.08 66	0.09 76	0.07 67

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

CR-RVC	0.06 35	0.05 51	0.05 77	0.03 11	0.05 84	0.04 26	0.03 48	0.04 22	0.06 63	0.04 21	0.05 51	0.06 42	0.05 80	0.04 84	0.14 54	0.11 58	0.08 60	0.08 72	0.08 53	0.06 53	0.09 70	0.08 39	0.02 4	0.04 50	0.08 69	0.08 66	0.10 92	0.08 86

FORCE_4.7	0.06 35	0.05 51	0.05 77	0.05 77	0.04 54	0.05 70	0.03 48	0.04 22	0.05 43	0.04 21	0.05 51	0.11 102	0.03 32	0.04 84	0.11 31	0.08 9	0.10 92	0.08 72	0.08 53	0.05 27	0.09 70	0.08 39	0.02 4	0.04 50	0.07 43	0.07 35	0.09 76	0.07 67

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

FORCE_4	0.06 35	0.04 21	0.04 39	0.05 77	0.03 20	0.05 70	0.03 48	0.06 70	0.05 43	0.07 90	0.06 68	0.07 62	0.03 32	0.03 46	0.12 37	0.09 30	0.07 42	0.07 51	0.08 53	0.05 27	0.08 54	0.09 54	0.03 41	0.04 50	0.08 69	0.08 66	0.10 92	0.08 86

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

over-6	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.05 77	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.06 63	0.04 21	0.07 87	0.12 111	0.03 32	0.03 46	0.09 9	0.08 9	0.06 21	0.06 33	0.07 34	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.04 50	0.07 43	0.08 66	0.08 50	0.07 67

PointNet	0.06 35	0.04 21	0.05 77	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.04 90	0.07 87	0.05 43	0.05 51	0.06 68	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.09 9	0.07 3	0.06 21	0.04 3	0.06 14	0.05 27	0.07 34	0.09 54	0.04 76	0.05 82	0.07 43	0.08 66	0.09 76	0.07 67

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

LACA3	0.06 35	0.05 51	0.05 77	0.05 77	0.04 54	0.05 70	0.04 90	0.04 22	0.06 63	0.06 72	0.04 30	0.08 74	0.04 62	0.04 84	0.13 46	0.10 41	0.06 21	0.08 72	0.08 53	0.06 53	0.08 54	0.09 54	0.03 41	0.04 50	0.08 69	0.08 66	0.09 76	0.08 86

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

NLSM3	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.03 7	0.03 48	0.06 70	0.08 106	0.05 51	0.06 68	0.04 6	0.05 80	0.04 84	0.14 54	0.08 9	0.07 42	0.06 33	0.06 14	0.05 27	0.06 17	0.07 28	0.04 76	0.04 50	0.07 43	0.08 66	0.08 50	0.07 67

NLCSM	0.06 35	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 26	0.02 5	0.07 87	0.16 272	0.04 21	0.11 159	0.05 20	0.31 339	0.02 5	0.10 22	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.05 3	0.06 15	0.02 4	0.03 13	0.05 6	0.07 35	0.04 4	0.04 9

LG-Stereo	0.06 35	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.04 54	0.04 26	0.02 5	0.06 70	0.05 43	0.06 72	0.06 68	0.08 74	0.03 32	0.02 5	0.24 119	0.12 69	0.08 60	0.06 33	0.08 53	0.07 63	0.10 82	0.09 54	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.06 20	0.07 26	0.05 28

MM-Stereo_test1	0.06 35	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.04 21	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.15 62	0.17 121	0.07 42	0.07 51	0.06 14	0.08 79	0.06 17	0.23 121	0.05 101	0.03 13	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

RAStereo	0.06 35	0.05 51	0.04 39	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.05 54	0.03 7	0.10 106	0.03 12	0.08 74	0.04 62	0.02 5	0.15 62	0.11 58	0.09 75	0.08 72	0.10 85	0.05 27	0.13 105	0.09 54	0.02 4	0.03 13	0.09 88	0.07 35	0.07 26	0.07 67

test_c	0.07 54	0.06 80	0.05 77	0.04 30	0.05 84	0.04 26	0.03 48	0.06 70	0.07 96	0.08 97	0.06 68	0.09 90	0.05 80	0.04 84	0.13 46	0.10 41	0.07 42	0.09 84	0.08 53	0.07 63	0.10 82	0.08 39	0.03 41	0.05 82	0.08 69	0.08 66	0.09 76	0.09 100

tt3	0.07 54	0.06 80	0.05 77	0.05 77	0.04 54	0.05 70	0.04 90	0.06 70	0.05 43	0.08 97	0.05 51	0.07 62	0.03 32	0.03 46	0.12 37	0.09 30	0.09 75	0.07 51	0.09 77	0.06 53	0.09 70	0.08 39	0.04 76	0.04 50	0.09 88	0.08 66	0.10 92	0.09 100

tt4	0.07 54	0.06 80	0.05 77	0.07 119	0.05 84	0.06 93	0.04 90	0.06 70	0.06 63	0.07 90	0.06 68	0.08 74	0.03 32	0.03 46	0.13 46	0.09 30	0.07 42	0.07 51	0.08 53	0.06 53	0.08 54	0.08 39	0.05 101	0.05 82	0.09 88	0.09 99	0.10 92	0.08 86

DispViT+	0.07 54	0.05 51	0.05 77	0.07 119	0.05 84	0.05 70	0.04 90	0.05 54	0.07 96	0.06 72	0.08 100	0.06 42	0.05 80	0.03 46	0.11 31	0.10 41	0.06 21	0.08 72	0.08 53	0.06 53	0.07 34	0.08 39	0.03 41	0.06 105	0.07 43	0.10 107	0.08 50	0.09 100

WQFJA1	0.07 54	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 54	0.05 70	0.03 48	0.06 70	0.18 291	0.04 21	0.17 221	0.05 20	0.36 344	0.03 46	0.14 54	0.08 9	0.06 21	0.05 11	0.06 14	0.05 27	0.05 3	0.08 39	0.03 41	0.04 50	0.06 21	0.07 35	0.06 14	0.06 49

WQFJX1	0.07 54	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.06 70	0.19 298	0.04 21	0.12 172	0.04 6	0.33 341	0.02 5	0.09 9	0.07 3	0.06 21	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.07 28	0.03 41	0.03 13	0.06 21	0.07 35	0.06 14	0.04 9

WQFJX	0.07 54	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.05 70	0.03 48	0.05 54	0.18 291	0.04 21	0.15 196	0.04 6	0.36 344	0.02 5	0.12 37	0.08 9	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.05 27	0.05 3	0.07 28	0.03 41	0.04 50	0.05 6	0.08 66	0.06 14	0.06 49

NLMM	0.07 54	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 54	0.05 70	0.03 48	0.06 70	0.18 291	0.04 21	0.17 221	0.05 20	0.36 344	0.03 46	0.14 54	0.08 9	0.06 21	0.05 11	0.06 14	0.05 27	0.05 3	0.08 39	0.03 41	0.04 50	0.06 21	0.07 35	0.06 14	0.06 49

MonStereo	0.07 54	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.03 7	0.03 48	0.05 54	0.05 43	0.05 51	0.06 68	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.20 81	0.17 121	0.08 60	0.07 51	0.08 53	0.07 63	0.08 54	0.15 83	0.03 41	0.03 13	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.07 67

AdaDepth	0.07 54	0.06 80	0.04 39	0.04 30	0.05 84	0.04 26	0.03 48	0.05 54	0.06 63	0.04 21	0.06 68	0.06 42	0.03 32	0.03 46	0.21 89	0.15 91	0.09 75	0.08 72	0.10 85	0.07 63	0.08 54	0.17 92	0.03 41	0.04 50	0.07 43	0.07 35	0.09 76	0.07 67

111111	0.07 54	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.04 54	0.03 7	0.03 48	0.04 22	0.05 43	0.03 3	0.04 30	0.06 42	0.03 32	0.02 5	0.26 139	0.15 91	0.06 21	0.06 33	0.09 77	0.12 136	0.09 70	0.33 188	0.07 138	0.03 13	0.05 6	0.05 9	0.05 8	0.03 3

MLG-Stereo_test2	0.07 54	0.05 51	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.06 70	0.05 43	0.07 90	0.05 51	0.07 62	0.03 32	0.04 84	0.21 89	0.16 108	0.11 96	0.07 51	0.14 108	0.07 63	0.11 90	0.22 117	0.04 76	0.03 13	0.07 43	0.06 20	0.09 76	0.06 49

AIO-test1	0.07 54	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.06 70	0.06 63	0.06 72	0.06 68	0.06 42	0.02 3	0.03 46	0.24 119	0.15 91	0.06 21	0.05 11	0.05 4	0.08 79	0.06 17	0.33 188	0.02 4	0.03 13	0.04 3	0.05 9	0.04 4	0.04 9

DEFOM-Stereo	0.07 54	0.06 80	0.04 39	0.06 106	0.05 84	0.06 93	0.03 48	0.06 70	0.05 43	0.06 72	0.08 100	0.06 42	0.03 32	0.04 84	0.20 81	0.12 69	0.11 96	0.09 84	0.10 85	0.07 63	0.11 90	0.09 54	0.04 76	0.04 50	0.09 88	0.08 66	0.12 110	0.08 86

AIO-Stereo	0.07 54	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.04 26	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.04 21	0.05 51	0.04 6	0.03 32	0.03 46	0.21 89	0.11 58	0.10 92	0.06 33	0.09 77	0.14 183	0.08 54	0.47 248	0.03 41	0.04 50	0.06 21	0.05 9	0.07 26	0.04 9

RSM	0.07 54	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.05 70	0.03 48	0.04 22	0.03 7	0.04 21	0.05 51	0.06 42	0.03 32	0.02 5	0.12 37	0.10 41	0.07 42	0.06 33	0.07 34	0.08 79	0.09 70	0.60 291	0.03 41	0.04 50	0.06 21	0.06 20	0.07 26	0.05 28

L4000	0.08 70	0.08 106	0.04 39	0.12 203	0.04 54	0.05 70	0.03 48	0.08 95	0.06 63	0.04 21	0.05 51	0.10 94	0.04 62	0.03 46	0.17 70	0.15 91	0.09 75	0.05 11	0.11 93	0.06 53	0.10 82	0.21 113	0.03 41	0.03 13	0.08 69	0.06 20	0.08 50	0.05 28

SCION-MonSter(vits)	0.08 70	0.09 122	0.07 118	0.09 158	0.09 156	0.09 158	0.06 137	0.05 54	0.05 43	0.05 51	0.06 68	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.20 81	0.17 121	0.08 60	0.07 51	0.08 53	0.07 63	0.08 54	0.15 83	0.03 41	0.03 13	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.07 67

GREATEN-IGEV_RVC	0.08 70	0.05 51	0.04 39	0.03 11	0.04 54	0.04 26	0.03 48	0.05 54	0.06 63	0.05 51	0.05 51	0.10 94	0.03 32	0.03 46	0.32 176	0.16 108	0.08 60	0.07 51	0.09 77	0.11 124	0.07 34	0.34 194	0.03 41	0.03 13	0.07 43	0.08 66	0.09 76	0.06 49

testmc14	0.08 70	0.05 51	0.04 39	0.03 11	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.05 51	0.04 30	0.10 94	0.02 3	0.02 5	0.23 104	0.16 108	0.09 75	0.09 84	0.08 53	0.11 124	0.08 54	0.52 260	0.07 138	0.04 50	0.07 43	0.08 66	0.07 26	0.05 28

MCSU-Stereo	0.08 70	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.03 7	0.03 48	0.04 22	0.06 63	0.06 72	0.04 30	0.09 90	0.03 32	0.03 46	0.24 119	0.15 91	0.08 60	0.09 84	0.07 34	0.10 110	0.07 34	0.39 222	0.06 121	0.03 13	0.07 43	0.07 35	0.10 92	0.07 67

BridgeDepth_RVC	0.08 70	0.07 91	0.06 97	0.05 77	0.06 104	0.06 93	0.04 90	0.07 87	0.09 122	0.07 90	0.07 87	0.07 62	0.05 80	0.04 84	0.15 62	0.12 69	0.08 60	0.09 84	0.09 77	0.07 63	0.09 70	0.09 54	0.03 41	0.05 82	0.09 88	0.11 116	0.10 92	0.11 118
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.08 70	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.03 48	0.06 70	0.22 314	0.05 51	0.15 196	0.05 20	0.41 353	0.03 46	0.15 62	0.10 41	0.05 3	0.05 11	0.07 34	0.06 53	0.06 17	0.10 63	0.03 41	0.05 82	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.05 28

NLSM1	0.08 70	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.05 70	0.04 90	0.07 87	0.21 308	0.04 21	0.18 231	0.06 42	0.38 350	0.03 46	0.15 62	0.10 41	0.06 21	0.05 11	0.07 34	0.05 27	0.07 34	0.09 54	0.03 41	0.04 50	0.07 43	0.08 66	0.07 26	0.05 28

VIP-Stereo	0.08 70	0.06 80	0.06 97	0.05 77	0.04 54	0.04 26	0.02 5	0.06 70	0.05 43	0.06 72	0.09 119	0.10 94	0.03 32	0.03 46	0.14 54	0.12 69	0.12 101	0.09 84	0.10 85	0.07 63	0.12 99	0.18 99	0.03 41	0.05 82	0.08 69	0.08 66	0.07 26	0.08 86

MM-Stereo_test2	0.08 70	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 22	0.04 26	0.06 72	0.04 30	0.04 6	0.03 32	0.03 46	0.23 104	0.25 233	0.08 60	0.07 51	0.07 34	0.12 136	0.08 54	0.55 271	0.05 101	0.04 50	0.05 6	0.09 99	0.06 14	0.06 49

GIP-stereo	0.08 70	0.05 51	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.03 48	0.03 3	0.03 7	0.05 51	0.04 30	0.05 20	0.03 32	0.04 84	0.30 165	0.22 197	0.09 75	0.07 51	0.09 77	0.10 110	0.09 70	0.43 235	0.02 4	0.04 50	0.07 43	0.07 35	0.08 50	0.05 28

RSM++	0.08 70	0.05 51	0.05 77	0.05 77	0.05 84	0.04 26	0.03 48	0.06 70	0.06 63	0.05 51	0.05 51	0.07 62	0.04 62	0.02 5	0.13 46	0.11 58	0.09 75	0.07 51	0.08 53	0.10 110	0.10 82	0.64 299	0.04 76	0.05 82	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.05 28

MoCha-V2	0.08 70	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.03 7	0.04 21	0.05 51	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.37 201	0.12 69	0.07 42	0.08 72	0.08 53	0.15 221	0.08 54	0.56 280	0.03 41	0.03 13	0.06 21	0.05 9	0.05 8	0.03 3

StereoVision	0.08 70	0.05 51	0.05 77	0.04 30	0.04 54	0.05 70	0.03 48	0.07 87	0.11 172	0.05 51	0.06 68	0.06 42	0.06 104	0.02 5	0.14 54	0.13 78	0.09 75	0.07 51	0.10 85	0.08 79	0.09 70	0.08 39	0.03 41	0.05 82	0.12 125	0.10 107	0.13 121	0.13 134

RAFT	0.08 70	0.04 21	0.06 97	0.05 77	0.03 20	0.07 109	0.03 48	0.10 103	0.05 43	0.06 72	0.07 87	0.08 74	0.05 80	0.02 5	0.22 98	0.11 58	0.09 75	0.06 33	0.08 53	0.06 53	0.08 54	0.10 63	0.02 4	0.04 50	0.14 146	0.14 151	0.16 143	0.15 154

delet	0.08 70	0.08 106	0.07 118	0.09 158	0.07 120	0.08 135	0.06 137	0.07 87	0.06 63	0.09 101	0.08 100	0.11 102	0.06 104	0.07 133	0.15 62	0.10 41	0.10 92	0.09 84	0.08 53	0.09 95	0.10 82	0.08 39	0.05 101	0.07 117	0.10 100	0.09 99	0.10 92	0.08 86

TDLM	0.08 70	0.08 106	0.07 118	0.07 119	0.08 143	0.07 109	0.06 137	0.08 95	0.06 63	0.06 72	0.12 172	0.08 74	0.06 104	0.05 102	0.10 22	0.10 41	0.10 92	0.09 84	0.08 53	0.07 63	0.09 70	0.10 63	0.05 101	0.07 117	0.08 69	0.08 66	0.09 76	0.09 100

L500	0.09 87	0.08 106	0.04 39	0.05 77	0.04 54	0.07 109	0.03 48	0.07 87	0.07 96	0.04 21	0.06 68	0.08 74	0.05 80	0.03 46	0.28 158	0.31 290	0.09 75	0.11 115	0.13 103	0.12 136	0.11 90	0.28 146	0.05 101	0.04 50	0.09 88	0.07 35	0.09 76	0.07 67

NBS	0.09 87	0.06 80	0.05 77	0.03 11	0.04 54	0.04 26	0.04 90	0.10 103	0.06 63	0.16 126	0.03 12	0.12 111	0.06 104	0.05 102	0.16 68	0.14 85	0.15 123	0.09 84	0.12 99	0.08 79	0.21 164	0.14 78	0.05 101	0.05 82	0.12 125	0.11 116	0.10 92	0.11 118

TS	0.09 87	0.07 91	0.07 118	0.07 119	0.06 104	0.07 109	0.04 90	0.11 112	0.07 96	0.06 72	0.11 159	0.11 102	0.05 80	0.05 102	0.20 81	0.13 78	0.09 75	0.10 102	0.13 103	0.08 79	0.13 105	0.13 74	0.04 76	0.06 105	0.12 125	0.10 107	0.13 121	0.14 144

GASTEREO	0.09 87	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.06 63	0.05 51	0.04 30	0.06 42	0.04 62	0.02 5	0.42 227	0.34 309	0.08 60	0.07 51	0.08 53	0.09 95	0.08 54	0.43 235	0.05 101	0.07 117	0.07 43	0.08 66	0.07 26	0.05 28

MSCF	0.09 87	0.04 21	0.04 39	0.04 30	0.03 20	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.06 63	0.04 21	0.04 30	0.06 42	0.04 62	0.03 46	0.42 227	0.33 306	0.08 60	0.07 51	0.08 53	0.09 95	0.08 54	0.42 230	0.04 76	0.07 117	0.07 43	0.08 66	0.06 14	0.05 28

DFGA-Net	0.09 87	0.09 122	0.05 77	0.07 119	0.05 84	0.06 93	0.05 115	0.11 112	0.07 96	0.12 119	0.08 100	0.13 117	0.06 104	0.04 84	0.17 70	0.13 78	0.14 111	0.10 102	0.14 108	0.07 63	0.12 99	0.14 78	0.05 101	0.07 117	0.10 100	0.09 99	0.14 129	0.11 118

IGEV-Stereo++	0.09 87	0.05 51	0.04 39	0.05 77	0.05 84	0.04 26	0.02 5	0.05 54	0.05 43	0.05 51	0.05 51	0.05 20	0.04 62	0.03 46	0.32 176	0.19 152	0.07 42	0.09 84	0.10 85	0.14 183	0.09 70	0.55 271	0.10 223	0.03 13	0.06 21	0.06 20	0.08 50	0.05 28

Occ-G	0.09 87	0.07 91	0.05 77	0.05 77	0.04 54	0.05 70	0.03 48	0.05 54	0.04 26	0.04 21	0.08 100	0.06 42	0.04 62	0.03 46	0.28 158	0.15 91	0.09 75	0.09 84	0.14 108	0.10 110	0.10 82	0.41 227	0.08 173	0.05 82	0.07 43	0.06 20	0.08 50	0.06 49

iRaftStereo_RVC	0.09 87	0.07 91	0.06 97	0.05 77	0.05 84	0.06 93	0.03 48	0.10 103	0.06 63	0.10 106	0.09 119	0.10 94	0.05 80	0.04 84	0.13 46	0.11 58	0.14 111	0.10 102	0.12 99	0.08 79	0.15 115	0.22 117	0.04 76	0.06 105	0.10 100	0.08 66	0.11 105	0.08 86

L400	0.10 96	0.08 106	0.04 39	0.04 30	0.04 54	0.07 109	0.03 48	0.10 103	0.06 63	0.06 72	0.06 68	0.11 102	0.05 80	0.03 46	0.29 162	0.30 284	0.09 75	0.10 102	0.14 108	0.12 136	0.11 90	0.30 164	0.05 101	0.04 50	0.10 100	0.08 66	0.09 76	0.07 67

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.10 96	0.06 80	0.07 118	0.07 119	0.07 120	0.06 93	0.04 90	0.10 103	0.08 106	0.16 126	0.10 141	0.12 111	0.08 142	0.05 102	0.26 139	0.13 78	0.14 111	0.09 84	0.17 133	0.10 110	0.12 99	0.18 99	0.04 76	0.05 82	0.10 100	0.10 107	0.13 121	0.10 113

GEAStereo	0.10 96	0.07 91	0.06 97	0.06 106	0.05 84	0.05 70	0.04 90	0.05 54	0.04 26	0.06 72	0.04 30	0.07 62	0.02 3	0.06 121	0.49 258	0.32 294	0.09 75	0.07 51	0.09 77	0.12 136	0.11 90	0.25 131	0.04 76	0.05 82	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.05 28

GSStereo	0.10 96	0.06 80	0.05 77	0.04 30	0.04 54	0.05 70	0.03 48	0.03 3	0.20 304	0.05 51	0.04 30	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.46 252	0.32 294	0.14 111	0.09 84	0.10 85	0.09 95	0.11 90	0.48 252	0.03 41	0.04 50	0.07 43	0.06 20	0.07 26	0.05 28

gasm-f	0.10 96	0.07 91	0.06 97	0.06 106	0.05 84	0.05 70	0.04 90	0.05 54	0.04 26	0.06 72	0.04 30	0.07 62	0.02 3	0.06 121	0.49 258	0.32 294	0.09 75	0.07 51	0.09 77	0.12 136	0.11 90	0.25 131	0.04 76	0.05 82	0.08 69	0.07 35	0.08 50	0.05 28

LG-Stereo_L2	0.10 96	0.08 106	0.05 77	0.04 30	0.05 84	0.05 70	0.03 48	0.13 123	0.09 122	0.21 160	0.09 119	0.13 117	0.05 80	0.05 102	0.24 119	0.17 121	0.14 111	0.09 84	0.14 108	0.08 79	0.19 140	0.27 141	0.03 41	0.05 82	0.10 100	0.08 66	0.10 92	0.09 100

LGtest1	0.10 96	0.07 91	0.06 97	0.06 106	0.07 120	0.07 109	0.04 90	0.10 103	0.09 122	0.09 101	0.10 141	0.10 94	0.05 80	0.06 121	0.26 139	0.17 121	0.15 123	0.11 115	0.16 124	0.10 110	0.17 121	0.18 99	0.05 101	0.06 105	0.10 100	0.09 99	0.12 110	0.10 113

MaDis-Stereo	0.10 96	0.07 91	0.06 97	0.04 30	0.04 54	0.04 26	0.04 90	0.09 99	0.07 96	0.11 112	0.08 100	0.13 117	0.06 104	0.03 46	0.17 70	0.14 85	0.15 123	0.12 129	0.17 133	0.07 63	0.17 121	0.15 83	0.03 41	0.06 105	0.15 164	0.20 227	0.16 143	0.19 191

AASNet	0.10 96	0.10 140	0.07 118	0.10 168	0.10 178	0.11 188	0.08 182	0.12 116	0.06 63	0.10 106	0.11 159	0.10 94	0.06 104	0.07 133	0.16 68	0.12 69	0.13 106	0.11 115	0.11 93	0.09 95	0.11 90	0.13 74	0.06 121	0.08 133	0.11 114	0.10 107	0.10 92	0.09 100

MMNet	0.10 96	0.09 122	0.07 118	0.10 168	0.09 156	0.09 158	0.07 158	0.10 103	0.08 106	0.08 97	0.09 119	0.13 117	0.06 104	0.08 145	0.26 139	0.11 58	0.13 106	0.11 115	0.12 99	0.09 95	0.11 90	0.10 63	0.06 121	0.08 133	0.10 100	0.11 116	0.13 121	0.12 128

AANet_RVC	0.10 96	0.08 106	0.08 147	0.07 119	0.09 156	0.06 93	0.07 158	0.09 99	0.09 122	0.08 97	0.09 119	0.08 74	0.07 125	0.06 121	0.19 77	0.12 69	0.11 96	0.12 129	0.11 93	0.10 110	0.10 82	0.10 63	0.07 138	0.08 133	0.11 114	0.12 128	0.12 110	0.14 144

LG-Stereo_L1	0.11 107	0.08 106	0.05 77	0.05 77	0.05 84	0.05 70	0.03 48	0.13 123	0.10 143	0.21 160	0.09 119	0.12 111	0.05 80	0.05 102	0.24 119	0.18 134	0.14 111	0.09 84	0.15 119	0.08 79	0.19 140	0.30 164	0.03 41	0.05 82	0.10 100	0.08 66	0.10 92	0.09 100

MLG-Stereo_test3	0.11 107	0.06 80	0.05 77	0.05 77	0.06 104	0.06 93	0.04 90	0.07 87	0.06 63	0.09 101	0.08 100	0.13 117	0.03 32	0.05 102	0.21 89	0.16 108	0.12 101	0.09 84	0.29 239	0.07 63	0.14 112	0.57 282	0.03 41	0.05 82	0.08 69	0.08 66	0.10 92	0.08 86

plain	0.11 107	0.10 140	0.07 118	0.06 106	0.07 120	0.07 109	0.04 90	0.13 123	0.06 63	0.16 126	0.07 87	0.12 111	0.05 80	0.04 84	0.19 77	0.16 108	0.16 131	0.13 148	0.15 119	0.08 79	0.17 121	0.15 83	0.04 76	0.08 133	0.13 138	0.12 128	0.12 110	0.14 144

MIF-Stereo (partial)	0.11 107	0.09 122	0.08 147	0.07 119	0.06 104	0.07 109	0.04 90	0.12 116	0.09 122	0.12 119	0.07 87	0.10 94	0.07 125	0.05 102	0.21 89	0.16 108	0.16 131	0.13 148	0.14 108	0.08 79	0.18 130	0.15 83	0.05 101	0.08 133	0.13 138	0.11 116	0.16 143	0.13 134

UniTT-Stereo	0.11 107	0.07 91	0.06 97	0.05 77	0.05 84	0.06 93	0.04 90	0.10 103	0.07 96	0.13 122	0.07 87	0.13 117	0.12 220	0.08 145	0.21 89	0.15 91	0.16 131	0.12 129	0.20 162	0.09 95	0.18 130	0.14 78	0.07 138	0.07 117	0.13 138	0.18 201	0.10 92	0.13 134

RAFT_CTSACE	0.11 107	0.09 122	0.07 118	0.05 77	0.06 104	0.08 135	0.06 137	0.12 116	0.08 106	0.18 141	0.06 68	0.15 133	0.12 220	0.05 102	0.18 74	0.14 85	0.15 123	0.10 102	0.13 103	0.07 63	0.17 121	0.24 126	0.04 76	0.07 117	0.14 146	0.14 151	0.19 174	0.14 144

CVANet_RVC	0.11 107	0.12 182	0.11 198	0.13 214	0.10 178	0.11 188	0.08 182	0.13 123	0.09 122	0.10 106	0.16 209	0.11 102	0.08 142	0.08 145	0.13 46	0.12 69	0.12 101	0.12 129	0.12 99	0.09 95	0.12 99	0.17 92	0.06 121	0.08 133	0.11 114	0.10 107	0.11 105	0.14 144

LG-G_1	0.12 114	0.08 106	0.06 97	0.08 143	0.07 120	0.08 135	0.05 115	0.09 99	0.06 63	0.09 101	0.07 87	0.13 117	0.06 104	0.07 133	0.27 151	0.21 181	0.14 111	0.11 115	0.16 124	0.09 95	0.15 115	0.73 333	0.05 101	0.05 82	0.10 100	0.09 99	0.12 110	0.11 118

LG-G	0.12 114	0.08 106	0.06 97	0.08 143	0.07 120	0.08 135	0.05 115	0.09 99	0.06 63	0.09 101	0.07 87	0.13 117	0.06 104	0.07 133	0.27 151	0.21 181	0.14 111	0.11 115	0.16 124	0.09 95	0.15 115	0.73 333	0.05 101	0.05 82	0.10 100	0.09 99	0.12 110	0.11 118

GREAT-IGEV	0.12 114	0.04 21	0.04 39	0.03 11	0.02 3	0.04 26	0.02 5	0.04 22	0.20 304	0.04 21	0.05 51	0.08 74	0.02 3	0.02 5	0.40 218	0.42 342	0.08 60	0.09 84	0.08 53	0.12 136	0.07 34	0.76 341	0.08 173	0.14 273	0.06 21	0.06 20	0.08 50	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
test_5	0.12 114	0.10 140	0.08 147	0.07 119	0.05 84	0.07 109	0.05 115	0.16 140	0.07 96	0.11 112	0.15 196	0.16 145	0.16 274	0.03 46	0.18 74	0.15 91	0.11 96	0.10 102	0.13 103	0.08 79	0.13 105	0.20 109	0.04 76	0.09 161	0.13 138	0.15 171	0.20 188	0.18 172

CCAANet	0.12 114	0.10 140	0.10 180	0.10 168	0.08 143	0.09 158	0.12 247	0.12 116	0.10 143	0.11 112	0.10 141	0.19 167	0.09 158	0.07 133	0.22 98	0.15 91	0.14 111	0.11 115	0.11 93	0.09 95	0.13 105	0.11 70	0.07 138	0.07 117	0.11 114	0.12 128	0.21 195	0.14 144

DMCA	0.12 114	0.09 122	0.10 180	0.08 143	0.09 156	0.08 135	0.09 204	0.13 123	0.10 143	0.11 112	0.13 181	0.13 117	0.08 142	0.09 170	0.24 119	0.15 91	0.15 123	0.14 164	0.13 103	0.10 110	0.14 112	0.12 71	0.09 197	0.09 161	0.12 125	0.13 139	0.11 105	0.12 128

GANet	0.12 114	0.10 140	0.10 180	0.10 168	0.10 178	0.13 213	0.10 228	0.14 129	0.08 106	0.11 112	0.24 290	0.15 133	0.08 142	0.08 145	0.14 54	0.13 78	0.15 123	0.15 182	0.11 93	0.08 79	0.12 99	0.25 131	0.08 173	0.08 133	0.13 138	0.10 107	0.12 110	0.11 118

GIO	0.13 121	0.07 91	0.13 247	0.04 30	0.06 104	0.05 70	0.07 158	0.12 116	0.09 122	0.07 90	0.10 141	0.07 62	0.05 80	0.08 145	0.33 182	0.27 252	0.14 111	0.17 236	0.11 93	0.19 271	0.13 105	0.52 260	0.08 173	0.13 252	0.09 88	0.09 99	0.12 110	0.09 100

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 121	0.08 106	0.06 97	0.07 119	0.07 120	0.07 109	0.03 48	0.16 140	0.09 122	0.24 210	0.08 100	0.11 102	0.06 104	0.05 102	0.27 151	0.19 152	0.17 139	0.13 148	0.16 124	0.11 124	0.24 196	0.61 295	0.05 101	0.05 82	0.11 114	0.11 116	0.14 129	0.09 100

MIM_Stereo	0.13 121	0.09 122	0.08 147	0.08 143	0.07 120	0.09 158	0.05 115	0.13 123	0.06 63	0.19 148	0.10 141	0.11 102	0.05 80	0.05 102	0.25 131	0.34 309	0.17 139	0.12 129	0.20 162	0.12 136	0.19 140	0.43 235	0.04 76	0.07 117	0.11 114	0.10 107	0.15 137	0.09 100

AEACV	0.13 121	0.08 106	0.05 77	0.05 77	0.05 84	0.04 26	0.03 48	0.05 54	0.03 7	0.05 51	0.05 51	0.06 42	0.03 32	0.04 84	0.64 293	0.54 373	0.09 75	0.12 129	0.16 124	0.18 265	0.13 105	0.73 333	0.07 138	0.04 50	0.08 69	0.12 128	0.07 26	0.05 28

anonymousdsp	0.13 121	0.07 91	0.06 97	0.05 77	0.05 84	0.06 93	0.04 90	0.10 103	0.06 63	0.11 112	0.43 358	0.08 74	0.04 62	0.05 102	0.31 172	0.21 181	0.12 101	0.10 102	0.14 108	0.15 221	0.15 115	0.58 286	0.10 223	0.05 82	0.09 88	0.07 35	0.12 110	0.07 67

RAFT+CT+SA	0.13 121	0.11 166	0.09 165	0.08 143	0.06 104	0.07 109	0.06 137	0.19 167	0.09 122	0.16 126	0.08 100	0.19 167	0.16 274	0.05 102	0.19 77	0.20 164	0.13 106	0.11 115	0.17 133	0.09 95	0.18 130	0.30 164	0.04 76	0.09 161	0.16 171	0.14 151	0.18 166	0.17 165

ARAFT	0.13 121	0.09 122	0.07 118	0.09 158	0.07 120	0.08 135	0.04 90	0.14 129	0.08 106	0.21 160	0.10 141	0.17 154	0.06 104	0.06 121	0.19 77	0.15 91	0.18 151	0.15 182	0.21 175	0.08 79	0.20 150	0.34 194	0.05 101	0.07 117	0.15 164	0.11 116	0.18 166	0.13 134

GeoAtt-L-single (ZS)	0.14 128	0.08 106	0.08 147	0.05 77	0.07 120	0.10 170	0.06 137	0.18 159	0.08 106	0.22 169	0.08 100	0.19 167	0.07 125	0.10 193	0.21 89	0.20 164	0.21 188	0.12 129	0.15 119	0.12 136	0.39 283	0.29 152	0.08 173	0.06 105	0.16 171	0.14 151	0.19 174	0.24 249

GeoAtt-L (ZS)	0.14 128	0.06 80	0.07 118	0.05 77	0.06 104	0.08 135	0.06 137	0.20 172	0.08 106	0.20 153	0.06 68	0.19 167	0.06 104	0.12 247	0.23 104	0.21 181	0.21 188	0.12 129	0.14 108	0.12 136	0.38 280	0.31 178	0.07 138	0.05 82	0.14 146	0.12 128	0.19 174	0.26 268

DF_test	0.14 128	0.09 122	0.09 165	0.05 77	0.07 120	0.08 135	0.04 90	0.20 172	0.10 143	0.24 210	0.08 100	0.22 208	0.08 142	0.10 193	0.23 104	0.20 164	0.22 202	0.12 129	0.17 133	0.12 136	0.31 236	0.28 146	0.08 173	0.08 133	0.11 114	0.15 171	0.13 121	0.12 128

SGD-Stereo	0.14 128	0.07 91	0.05 77	0.06 106	0.06 104	0.08 135	0.04 90	0.08 95	0.09 122	0.10 106	0.06 68	0.13 117	0.06 104	0.04 84	1.16 352	0.18 134	0.19 163	0.10 102	0.16 124	0.09 95	0.19 140	0.14 78	0.06 121	0.06 105	0.11 114	0.12 128	0.16 143	0.13 134

YMNet	0.14 128	0.11 166	0.09 165	0.10 168	0.10 178	0.12 202	0.17 286	0.11 112	0.10 143	0.10 106	0.08 100	0.16 145	0.13 238	0.10 193	0.65 297	0.16 108	0.13 106	0.12 129	0.14 108	0.08 79	0.12 99	0.12 71	0.07 138	0.07 117	0.16 171	0.11 116	0.15 137	0.12 128

IGEV-Stereo+	0.14 128	0.11 166	0.05 77	0.05 77	0.06 104	0.06 93	0.03 48	0.16 140	0.08 106	0.24 210	0.21 259	0.11 102	0.06 104	0.06 121	0.29 162	0.27 252	0.14 111	0.11 115	0.19 151	0.15 221	0.20 150	0.68 323	0.08 173	0.05 82	0.10 100	0.12 128	0.08 50	0.09 100

LL-Strereo2	0.14 128	0.08 106	0.07 118	0.07 119	0.07 120	0.06 93	0.05 115	0.15 134	0.10 143	0.22 169	0.09 119	0.13 117	0.07 125	0.07 133	0.24 119	0.26 243	0.17 139	0.11 115	0.20 162	0.10 110	0.21 164	0.68 323	0.06 121	0.07 117	0.12 125	0.14 151	0.15 137	0.10 113

TestStereo1	0.14 128	0.13 203	0.08 147	0.07 119	0.07 120	0.08 135	0.07 158	0.14 129	0.10 143	0.17 134	0.09 119	0.15 133	0.17 284	0.05 102	0.26 139	0.21 181	0.16 131	0.12 129	0.20 162	0.10 110	0.20 150	0.30 164	0.04 76	0.08 133	0.18 190	0.18 201	0.26 245	0.20 203

TESTraft	0.14 128	0.11 166	0.08 147	0.07 119	0.07 120	0.07 109	0.07 158	0.15 134	0.11 172	0.17 134	0.10 141	0.15 133	0.16 274	0.05 102	0.25 131	0.21 181	0.15 123	0.12 129	0.19 151	0.10 110	0.19 140	0.29 152	0.04 76	0.08 133	0.18 190	0.17 189	0.24 217	0.20 203

SA-5K	0.14 128	0.13 203	0.08 147	0.07 119	0.07 120	0.08 135	0.07 158	0.14 129	0.10 143	0.17 134	0.09 119	0.15 133	0.17 284	0.05 102	0.26 139	0.21 181	0.16 131	0.12 129	0.20 162	0.10 110	0.20 150	0.30 164	0.04 76	0.08 133	0.18 190	0.18 201	0.26 245	0.20 203

raft+_RVC	0.14 128	0.10 140	0.08 147	0.09 158	0.08 143	0.09 158	0.06 137	0.18 159	0.10 143	0.22 169	0.12 172	0.15 133	0.07 125	0.06 121	0.25 131	0.23 217	0.17 139	0.12 129	0.21 175	0.12 136	0.20 150	0.41 227	0.05 101	0.08 133	0.15 164	0.13 139	0.16 143	0.13 134

RAFT + AFF	0.14 128	0.07 91	0.06 97	0.08 143	0.05 84	0.07 109	0.05 115	0.11 112	0.08 106	0.14 125	0.07 87	0.15 133	0.05 80	0.03 46	1.47 375	0.11 58	0.14 111	0.08 72	0.14 108	0.07 63	0.15 115	0.10 63	0.04 76	0.06 105	0.10 100	0.08 66	0.08 50	0.07 67

UPFNet	0.14 128	0.11 166	0.12 227	0.12 203	0.11 203	0.13 213	0.10 228	0.16 140	0.12 194	0.17 134	0.14 189	0.16 145	0.09 158	0.11 221	0.25 131	0.15 91	0.17 139	0.15 182	0.16 124	0.11 124	0.14 112	0.13 74	0.09 197	0.10 187	0.13 138	0.15 171	0.19 174	0.14 144

FETStereo	0.15 141	0.09 122	0.06 97	0.06 106	0.06 104	0.07 109	0.05 115	0.19 167	0.06 63	0.24 210	0.07 87	0.17 154	0.05 80	0.05 102	0.37 201	0.38 325	0.16 131	0.10 102	0.17 133	0.11 124	0.21 164	0.76 341	0.08 173	0.13 252	0.12 125	0.11 116	0.14 129	0.09 100

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 141	0.07 91	0.08 147	0.05 77	0.08 143	0.07 109	0.04 90	0.20 172	0.13 221	0.23 184	0.13 181	0.21 190	0.09 158	0.11 221	0.23 104	0.22 197	0.18 151	0.11 115	0.15 119	0.12 136	0.37 273	0.33 188	0.08 173	0.09 161	0.19 212	0.14 151	0.16 143	0.20 203

DepthFocus	0.15 141	0.09 122	0.07 118	0.10 168	0.07 120	0.08 135	0.05 115	0.20 172	0.10 143	0.23 184	0.10 141	0.18 158	0.07 125	0.11 221	0.20 81	0.22 197	0.22 202	0.13 148	0.23 194	0.14 183	0.36 264	0.29 152	0.11 252	0.08 133	0.12 125	0.13 139	0.17 158	0.18 172

MatchAttention (ZS)	0.15 141	0.09 122	0.06 97	0.07 119	0.06 104	0.10 170	0.05 115	0.20 172	0.11 172	0.24 210	0.08 100	0.24 223	0.08 142	0.10 193	0.23 104	0.21 181	0.22 202	0.13 148	0.15 119	0.12 136	0.40 284	0.30 164	0.07 138	0.06 105	0.16 171	0.13 139	0.26 245	0.16 161
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.15 141	0.10 140	0.11 198	0.07 119	0.08 143	0.11 188	0.09 204	0.22 207	0.09 122	0.22 169	0.11 159	0.24 223	0.08 142	0.08 145	0.22 98	0.20 164	0.24 244	0.13 148	0.20 162	0.12 136	0.36 264	0.26 137	0.09 197	0.09 161	0.14 146	0.12 128	0.18 166	0.19 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.15 141	0.09 122	0.07 118	0.06 106	0.07 120	0.06 93	0.04 90	0.17 147	0.08 106	0.24 210	0.08 100	0.14 131	0.06 104	0.06 121	0.44 236	0.28 262	0.18 151	0.13 148	0.19 151	0.11 124	0.24 196	0.55 271	0.06 121	0.06 105	0.11 114	0.12 128	0.14 129	0.15 154

MGS-Stereo	0.15 141	0.12 182	0.08 147	0.07 119	0.07 120	0.07 109	0.05 115	0.16 140	0.07 96	0.13 122	0.10 141	0.13 117	0.06 104	0.08 145	0.94 332	0.14 85	0.19 163	0.15 182	0.19 151	0.13 161	0.20 150	0.19 107	0.07 138	0.08 133	0.14 146	0.12 128	0.17 158	0.15 154

CAS	0.15 141	0.11 166	0.08 147	0.10 168	0.09 156	0.08 135	0.07 158	0.17 147	0.10 143	0.17 134	0.17 221	0.15 133	0.10 175	0.10 193	0.27 151	0.19 152	0.18 151	0.15 182	0.20 162	0.11 124	0.23 181	0.26 137	0.08 173	0.08 133	0.18 190	0.16 181	0.17 158	0.22 224

IER	0.15 141	0.12 182	0.11 198	0.12 203	0.10 178	0.12 202	0.09 204	0.17 147	0.10 143	0.18 141	0.17 221	0.21 190	0.10 175	0.11 221	0.49 258	0.15 91	0.19 163	0.14 164	0.16 124	0.12 136	0.16 120	0.17 92	0.09 197	0.10 187	0.14 146	0.17 189	0.19 174	0.18 172

HCRNet	0.15 141	0.19 312	0.08 147	0.23 311	0.09 156	0.15 239	0.09 204	0.16 140	0.06 63	0.49 397	0.16 209	0.25 235	0.08 142	0.09 170	0.44 236	0.11 58	0.17 139	0.11 115	0.21 175	0.09 95	0.13 105	0.13 74	0.11 252	0.07 117	0.09 88	0.11 116	0.14 129	0.11 118

AFF-stereo	0.15 141	0.10 140	0.09 165	0.07 119	0.06 104	0.09 158	0.07 158	0.17 147	0.09 122	0.21 160	0.08 100	0.15 133	0.06 104	0.04 84	0.92 327	0.15 91	0.13 106	0.09 84	0.21 175	0.08 79	0.21 164	0.35 198	0.04 76	0.07 117	0.14 146	0.13 139	0.18 166	0.11 118

RYNet	0.15 141	0.07 91	0.06 97	0.05 77	0.06 104	0.06 93	0.04 90	0.08 95	0.14 239	0.06 72	0.06 68	0.06 42	0.05 80	0.05 102	1.87 396	0.11 58	0.09 75	0.13 148	0.10 85	0.07 63	0.09 70	0.07 28	0.13 291	0.06 105	0.09 88	0.28 305	0.12 110	0.08 86

HITNet	0.15 141	0.11 166	0.10 180	0.11 189	0.11 203	0.10 170	0.07 158	0.18 159	0.11 172	0.24 210	0.13 181	0.19 167	0.10 175	0.09 170	0.23 104	0.14 85	0.17 139	0.14 164	0.16 124	0.10 110	0.21 164	0.25 131	0.08 173	0.09 161	0.15 164	0.14 151	0.24 217	0.19 191
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Cross2Single-S	0.16 154	0.09 122	0.06 97	0.05 77	0.08 143	0.07 109	0.07 158	0.20 172	0.09 122	0.23 184	0.08 100	0.24 223	0.10 175	0.09 170	0.22 98	0.28 262	0.23 225	0.14 164	0.18 141	0.14 183	0.44 304	0.49 255	0.07 138	0.09 161	0.19 212	0.14 151	0.17 158	0.19 191

small-0shot	0.16 154	0.08 106	0.06 97	0.07 119	0.07 120	0.08 135	0.05 115	0.21 193	0.12 194	0.22 169	0.08 100	0.21 190	0.12 220	0.11 221	0.20 81	0.30 284	0.22 202	0.16 214	0.19 151	0.11 124	0.43 297	0.51 257	0.06 121	0.07 117	0.17 176	0.14 151	0.16 143	0.22 224

AIO_rvc	0.16 154	0.09 122	0.06 97	0.07 119	0.06 104	0.07 109	0.05 115	0.12 116	0.08 106	0.12 119	0.05 51	0.11 102	0.04 62	0.06 121	0.62 291	0.49 359	0.11 96	0.14 164	0.20 162	0.13 161	0.17 121	1.02 401	0.08 173	0.05 82	0.10 100	0.08 66	0.09 76	0.07 67

SA	0.16 154	0.13 203	0.09 165	0.09 158	0.08 143	0.11 188	0.06 137	0.21 193	0.10 143	0.24 210	0.09 119	0.23 216	0.07 125	0.07 133	0.23 104	0.22 197	0.19 163	0.15 182	0.25 213	0.12 136	0.22 174	0.28 146	0.05 101	0.10 187	0.20 222	0.21 241	0.27 261	0.23 236

test_4	0.16 154	0.09 122	0.10 180	0.07 119	0.08 143	0.05 70	0.06 137	0.17 147	0.11 172	0.23 184	0.11 159	0.16 145	0.09 158	0.07 133	0.41 223	0.40 335	0.18 151	0.12 129	0.18 141	0.11 124	0.23 181	0.33 188	0.05 101	0.09 161	0.15 164	0.20 227	0.26 245	0.23 236

CIPLG	0.16 154	0.11 166	0.09 165	0.10 168	0.09 156	0.11 188	0.08 182	0.23 224	0.10 143	0.23 184	0.15 196	0.20 176	0.10 175	0.13 264	0.25 131	0.18 134	0.22 202	0.15 182	0.22 184	0.13 161	0.22 174	0.38 216	0.07 138	0.10 187	0.17 176	0.13 139	0.21 195	0.13 134

IPLGR_C	0.16 154	0.11 166	0.09 165	0.10 168	0.09 156	0.11 188	0.08 182	0.23 224	0.10 143	0.23 184	0.15 196	0.20 176	0.11 201	0.13 264	0.23 104	0.18 134	0.22 202	0.15 182	0.22 184	0.13 161	0.22 174	0.36 202	0.07 138	0.10 187	0.17 176	0.13 139	0.21 195	0.14 144

ACRE	0.16 154	0.11 166	0.09 165	0.10 168	0.09 156	0.12 202	0.08 182	0.23 224	0.10 143	0.23 184	0.15 196	0.20 176	0.10 175	0.13 264	0.24 119	0.18 134	0.22 202	0.15 182	0.22 184	0.13 161	0.22 174	0.37 209	0.07 138	0.10 187	0.17 176	0.13 139	0.21 195	0.13 134

rafts_anoy	0.16 154	0.14 223	0.12 227	0.11 189	0.11 203	0.10 170	0.08 182	0.21 193	0.08 106	0.21 160	0.16 209	0.18 158	0.08 142	0.06 121	0.34 187	0.27 252	0.20 171	0.17 236	0.23 194	0.13 161	0.23 181	0.42 230	0.06 121	0.10 187	0.18 190	0.15 171	0.15 137	0.17 165

GMStereo	0.16 154	0.16 260	0.09 165	0.14 225	0.13 238	0.16 246	0.12 247	0.22 207	0.12 194	0.19 148	0.16 209	0.26 243	0.13 238	0.09 170	0.20 81	0.15 91	0.22 202	0.14 164	0.27 221	0.15 221	0.21 164	0.16 89	0.09 197	0.11 216	0.19 212	0.17 189	0.24 217	0.15 154
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 154	0.13 203	0.13 247	0.14 225	0.12 217	0.14 222	0.11 235	0.20 172	0.12 194	0.21 160	0.15 196	0.18 158	0.13 238	0.13 264	0.24 119	0.16 108	0.20 171	0.17 236	0.19 151	0.13 161	0.17 121	0.16 89	0.11 252	0.13 252	0.16 171	0.18 201	0.21 195	0.17 165

HGLStereo	0.16 154	0.15 247	0.12 227	0.13 214	0.14 255	0.13 213	0.09 204	0.18 159	0.11 172	0.22 169	0.23 285	0.14 131	0.09 158	0.11 221	0.26 139	0.18 134	0.22 202	0.17 236	0.20 162	0.14 183	0.19 140	0.20 109	0.10 223	0.12 228	0.18 190	0.18 201	0.18 166	0.15 154

RASNet	0.16 154	0.15 247	0.15 268	0.13 214	0.11 203	0.12 202	0.10 228	0.24 239	0.13 221	0.22 169	0.14 189	0.18 158	0.13 238	0.10 193	0.20 81	0.18 134	0.19 163	0.13 148	0.17 133	0.10 110	0.23 181	0.27 141	0.07 138	0.15 284	0.17 176	0.18 201	0.27 261	0.24 249

DISCO	0.16 154	0.15 247	0.11 198	0.14 225	0.13 238	0.16 246	0.15 272	0.15 134	0.13 221	0.21 160	0.17 221	0.16 145	0.10 175	0.10 193	0.30 165	0.17 121	0.20 171	0.15 182	0.24 204	0.14 183	0.18 130	0.23 121	0.09 197	0.12 228	0.18 190	0.16 181	0.22 206	0.17 165

CEFStereo	0.17 168	0.11 166	0.06 97	0.06 106	0.07 120	0.09 158	0.06 137	0.19 167	0.06 63	0.24 210	0.08 100	0.19 167	0.06 104	0.09 170	0.45 243	0.42 342	0.16 131	0.10 102	0.18 141	0.15 221	0.25 206	0.77 348	0.09 197	0.16 298	0.12 125	0.13 139	0.12 110	0.10 113

CGFBStereo	0.17 168	0.10 140	0.07 118	0.06 106	0.06 104	0.08 135	0.06 137	0.20 172	0.06 63	0.24 210	0.09 119	0.19 167	0.05 80	0.08 145	0.40 218	0.42 342	0.16 131	0.10 102	0.17 133	0.13 161	0.24 196	0.83 362	0.09 197	0.17 308	0.12 125	0.14 151	0.13 121	0.10 113

ACC-I	0.17 168	0.10 140	0.07 118	0.06 106	0.09 156	0.07 109	0.07 158	0.22 207	0.10 143	0.23 184	0.09 119	0.22 208	0.10 175	0.10 193	0.21 89	0.28 262	0.22 202	0.14 164	0.18 141	0.15 221	0.45 315	0.57 282	0.07 138	0.09 161	0.18 190	0.16 181	0.14 129	0.18 172

ACC	0.17 168	0.10 140	0.07 118	0.06 106	0.09 156	0.07 109	0.07 158	0.22 207	0.11 172	0.23 184	0.09 119	0.24 223	0.10 175	0.10 193	0.21 89	0.28 262	0.22 202	0.14 164	0.18 141	0.14 183	0.45 315	0.58 286	0.07 138	0.10 187	0.18 190	0.17 189	0.15 137	0.19 191

coex_refinement	0.17 168	0.15 247	0.12 227	0.12 203	0.12 217	0.14 222	0.09 204	0.21 193	0.16 272	0.22 169	0.18 231	0.18 158	0.10 175	0.10 193	0.50 265	0.19 152	0.20 171	0.15 182	0.23 194	0.11 124	0.19 140	0.17 92	0.09 197	0.11 216	0.18 190	0.18 201	0.21 195	0.22 224

G2L-Stereo	0.17 168	0.14 223	0.11 198	0.12 203	0.13 238	0.12 202	0.09 204	0.20 172	0.11 172	0.24 210	0.17 221	0.20 176	0.16 274	0.11 221	0.33 182	0.17 121	0.20 171	0.15 182	0.18 141	0.12 136	0.21 164	0.18 99	0.11 252	0.10 187	0.18 190	0.22 250	0.23 211	0.17 165

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 168	0.11 166	0.10 180	0.11 189	0.08 143	0.09 158	0.05 115	0.18 159	0.17 281	0.23 184	0.19 240	0.18 158	0.10 175	0.09 170	0.54 276	0.17 121	0.20 171	0.15 182	0.20 162	0.12 136	0.20 150	0.37 209	0.07 138	0.09 161	0.17 176	0.25 281	0.16 143	0.21 218

CASnet	0.17 168	0.12 182	0.09 165	0.10 168	0.11 203	0.14 222	0.08 182	0.23 224	0.12 194	0.28 276	0.15 196	0.23 216	0.11 201	0.09 170	0.33 182	0.16 108	0.20 171	0.12 129	0.27 221	0.11 124	0.35 256	0.25 131	0.07 138	0.09 161	0.17 176	0.13 139	0.21 195	0.17 165
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 168	0.10 140	0.10 180	0.10 168	0.09 156	0.08 135	0.05 115	0.21 193	0.12 194	0.26 244	0.12 172	0.21 190	0.08 142	0.07 133	0.35 190	0.39 329	0.21 188	0.15 182	0.22 184	0.13 161	0.30 231	0.54 269	0.05 101	0.08 133	0.14 146	0.15 171	0.19 174	0.13 134

LoS_RVC	0.17 168	0.13 203	0.11 198	0.07 119	0.10 178	0.08 135	0.07 158	0.17 147	0.12 194	0.23 184	0.17 221	0.17 154	0.11 201	0.09 170	0.46 252	0.22 197	0.17 139	0.16 214	0.25 213	0.12 136	0.36 264	0.36 202	0.08 173	0.10 187	0.21 239	0.16 181	0.17 158	0.20 203

tt_ll	0.17 168	0.13 203	0.11 198	0.07 119	0.10 178	0.08 135	0.07 158	0.17 147	0.12 194	0.23 184	0.17 221	0.17 154	0.11 201	0.09 170	0.46 252	0.22 197	0.17 139	0.16 214	0.25 213	0.12 136	0.36 264	0.36 202	0.08 173	0.10 187	0.21 239	0.16 181	0.17 158	0.20 203

iinet-f	0.17 168	0.14 223	0.11 198	0.12 203	0.09 156	0.14 222	0.09 204	0.15 134	0.10 143	0.23 184	0.24 290	0.18 158	0.16 274	0.08 145	0.38 213	0.20 164	0.20 171	0.13 148	0.38 284	0.17 255	0.21 164	0.27 141	0.09 197	0.09 161	0.18 190	0.14 151	0.25 232	0.18 172

Sa-1000	0.17 168	0.13 203	0.09 165	0.09 158	0.09 156	0.11 188	0.05 115	0.22 207	0.11 172	0.24 210	0.11 159	0.24 223	0.09 158	0.10 193	0.27 151	0.21 181	0.22 202	0.17 236	0.29 239	0.13 161	0.26 208	0.38 216	0.06 121	0.10 187	0.24 279	0.21 241	0.26 245	0.22 224

raftrobust	0.17 168	0.12 182	0.11 198	0.11 189	0.10 178	0.08 135	0.07 158	0.22 207	0.09 122	0.27 256	0.13 181	0.20 176	0.08 142	0.08 145	0.35 190	0.29 278	0.21 188	0.15 182	0.29 239	0.14 183	0.26 208	0.44 241	0.08 173	0.09 161	0.19 212	0.17 189	0.17 158	0.17 165

RALCasStereoNet	0.17 168	0.14 223	0.11 198	0.13 214	0.11 203	0.10 170	0.08 182	0.20 172	0.08 106	0.23 184	0.13 181	0.19 167	0.08 142	0.07 133	0.30 165	0.37 323	0.22 202	0.17 236	0.21 175	0.14 183	0.24 196	0.52 260	0.07 138	0.10 187	0.18 190	0.15 171	0.16 143	0.15 154

RALAANet	0.17 168	0.13 203	0.11 198	0.10 168	0.10 178	0.11 188	0.08 182	0.17 147	0.10 143	0.16 126	0.15 196	0.16 145	0.09 158	0.07 133	0.34 187	0.17 121	0.18 151	0.17 236	0.28 229	0.15 221	0.26 208	0.60 291	0.07 138	0.10 187	0.17 176	0.15 171	0.21 195	0.16 161

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 168	0.11 166	0.10 180	0.08 143	0.08 143	0.08 135	0.08 182	0.21 193	0.09 122	0.23 184	0.09 119	0.20 176	0.07 125	0.05 102	0.89 322	0.15 91	0.15 123	0.10 102	0.22 184	0.09 95	0.23 181	0.36 202	0.06 121	0.09 161	0.18 190	0.13 139	0.20 188	0.14 144

DSFCA	0.17 168	0.18 295	0.14 261	0.14 225	0.13 238	0.16 246	0.15 272	0.16 140	0.13 221	0.16 126	0.19 240	0.18 158	0.11 201	0.08 145	0.26 139	0.19 152	0.20 171	0.17 236	0.22 184	0.14 183	0.20 150	0.24 126	0.11 252	0.13 252	0.18 190	0.19 220	0.20 188	0.20 203

DMCA-RVC	0.17 168	0.12 182	0.15 268	0.12 203	0.13 238	0.11 188	0.18 289	0.17 147	0.16 272	0.18 141	0.21 259	0.21 190	0.10 175	0.10 193	0.50 265	0.18 134	0.18 151	0.17 236	0.17 133	0.15 221	0.18 130	0.18 99	0.10 223	0.13 252	0.14 146	0.15 171	0.19 174	0.18 172

CFNet	0.17 168	0.15 247	0.13 247	0.18 276	0.16 284	0.14 222	0.12 247	0.24 239	0.12 194	0.21 160	0.16 209	0.29 275	0.14 255	0.11 221	0.26 139	0.14 85	0.20 171	0.16 214	0.18 141	0.13 161	0.18 130	0.15 83	0.08 173	0.12 228	0.21 239	0.20 227	0.22 206	0.21 218

HNOStereo	0.18 188	0.10 140	0.08 147	0.08 143	0.08 143	0.09 158	0.06 137	0.22 207	0.09 122	0.26 244	0.09 119	0.21 190	0.08 142	0.07 133	0.43 232	0.45 353	0.18 151	0.11 115	0.24 204	0.15 221	0.31 236	0.76 341	0.07 138	0.08 133	0.14 146	0.15 171	0.16 143	0.16 161

FETCStereo	0.18 188	0.10 140	0.07 118	0.07 119	0.07 120	0.09 158	0.05 115	0.21 193	0.07 96	0.25 229	0.09 119	0.20 176	0.06 104	0.09 170	0.40 218	0.43 347	0.17 139	0.10 102	0.19 151	0.14 183	0.28 221	0.88 373	0.09 197	0.15 284	0.13 138	0.14 151	0.17 158	0.12 128

Cross2Single Stereo	0.18 188	0.13 203	0.08 147	0.19 285	0.11 203	0.11 188	0.07 158	0.18 159	0.18 291	0.20 153	0.10 141	0.20 176	0.14 255	0.12 247	0.25 131	0.27 252	0.27 287	0.15 182	0.14 108	0.13 161	0.43 297	0.40 224	0.09 197	0.08 133	0.28 317	0.19 220	0.21 195	0.15 154

anonymous	0.18 188	0.08 106	0.07 118	0.06 106	0.10 178	0.09 158	0.07 158	0.21 193	0.11 172	0.22 169	0.08 100	0.22 208	0.12 220	0.11 221	0.27 151	0.31 290	0.23 225	0.17 236	0.24 204	0.13 161	0.45 315	0.59 289	0.07 138	0.09 161	0.19 212	0.13 139	0.19 174	0.22 224

S2M2_L	0.18 188	0.14 223	0.15 268	0.13 214	0.11 203	0.15 239	0.11 235	0.21 193	0.11 172	0.26 244	0.09 119	0.20 176	0.06 104	0.17 315	0.26 139	0.20 164	0.26 274	0.16 214	0.20 162	0.15 221	0.34 246	0.30 164	0.13 291	0.10 187	0.17 176	0.20 227	0.27 261	0.22 224
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 188	0.13 203	0.11 198	0.11 189	0.10 178	0.10 170	0.06 137	0.24 239	0.09 122	0.28 276	0.13 181	0.26 243	0.11 201	0.10 193	0.32 176	0.23 217	0.25 261	0.13 148	0.21 175	0.14 183	0.33 242	0.25 131	0.08 173	0.10 187	0.18 190	0.19 220	0.24 217	0.24 249

anonymousdsp2	0.18 188	0.12 182	0.09 165	0.09 158	0.08 143	0.10 170	0.07 158	0.18 159	0.09 122	0.20 153	0.50 370	0.15 133	0.07 125	0.08 145	0.37 201	0.28 262	0.17 139	0.13 148	0.23 194	0.19 271	0.20 150	0.67 316	0.11 252	0.12 228	0.14 146	0.11 116	0.18 166	0.12 128

TestStereo	0.18 188	0.17 274	0.14 261	0.15 244	0.11 203	0.16 246	0.11 235	0.25 259	0.13 221	0.30 299	0.16 209	0.26 243	0.11 201	0.08 145	0.22 98	0.15 91	0.24 244	0.13 148	0.28 229	0.13 161	0.28 221	0.18 99	0.09 197	0.14 273	0.22 245	0.16 181	0.21 195	0.19 191

CREStereo	0.18 188	0.13 203	0.11 198	0.12 203	0.10 178	0.10 170	0.06 137	0.24 239	0.10 143	0.27 256	0.14 189	0.26 243	0.12 220	0.10 193	0.32 176	0.26 243	0.26 274	0.13 148	0.22 184	0.14 183	0.36 264	0.27 141	0.08 173	0.10 187	0.18 190	0.19 220	0.24 217	0.23 236
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	0.18 188	0.16 260	0.16 288	0.14 225	0.12 217	0.13 213	0.13 261	0.15 134	0.12 194	0.16 126	0.16 209	0.13 117	0.10 175	0.09 170	0.25 131	0.20 164	0.20 171	0.23 328	0.18 141	0.15 221	0.24 196	0.28 146	0.08 173	0.12 228	0.22 245	0.24 267	0.39 330	0.24 249

G4	0.19 198	0.21 321	0.07 118	0.47 368	0.10 178	0.43 364	0.09 204	0.17 147	0.09 122	0.20 153	0.10 141	0.30 286	0.08 142	0.09 170	0.35 190	0.23 217	0.18 151	0.11 115	0.51 325	0.12 136	0.20 150	0.31 178	0.19 330	0.07 117	0.13 138	0.11 116	0.14 129	0.11 118

depth_test_26	0.19 198	0.12 182	0.10 180	0.08 143	0.09 156	0.08 135	0.06 137	0.30 329	0.10 143	0.35 345	0.11 159	0.40 334	0.09 158	0.11 221	0.24 119	0.22 197	0.31 328	0.15 182	0.29 239	0.14 183	0.46 324	0.36 202	0.12 276	0.09 161	0.17 176	0.17 189	0.18 166	0.21 218

AIO_test	0.19 198	0.10 140	0.07 118	0.10 168	0.07 120	0.07 109	0.06 137	0.14 129	0.10 143	0.13 122	0.07 87	0.13 117	0.05 80	0.06 121	0.78 311	0.77 410	0.12 101	0.12 129	0.19 151	0.11 124	0.19 140	1.16 411	0.09 197	0.06 105	0.12 125	0.18 201	0.11 105	0.07 67

CES	0.19 198	0.10 140	0.10 180	0.09 158	0.11 203	0.10 170	0.06 137	0.42 369	0.10 143	0.20 153	0.28 316	0.23 216	0.10 175	0.13 264	0.35 190	0.24 225	0.25 261	0.15 182	0.21 175	0.14 183	0.45 315	0.29 152	0.09 197	0.08 133	0.19 212	0.15 171	0.20 188	0.23 236

raft_robust	0.19 198	0.14 223	0.11 198	0.14 225	0.09 156	0.11 188	0.08 182	0.25 259	0.12 194	0.30 299	0.10 141	0.25 235	0.14 255	0.10 193	0.29 162	0.26 243	0.22 202	0.17 236	0.35 270	0.14 183	0.28 221	0.35 198	0.06 121	0.11 216	0.22 245	0.24 267	0.24 217	0.21 218

GMOStereo	0.19 198	0.12 182	0.10 180	0.10 168	0.09 156	0.10 170	0.09 204	0.23 224	0.12 194	0.28 276	0.10 141	0.21 190	0.13 238	0.08 145	0.37 201	0.28 262	0.21 188	0.14 164	0.23 194	0.14 183	0.26 208	0.67 316	0.06 121	0.09 161	0.23 259	0.20 227	0.24 217	0.18 172

error version	0.19 198	0.12 182	0.10 180	0.10 168	0.09 156	0.10 170	0.09 204	0.23 224	0.12 194	0.28 276	0.10 141	0.21 190	0.13 238	0.08 145	0.37 201	0.28 262	0.21 188	0.14 164	0.23 194	0.14 183	0.26 208	0.67 316	0.06 121	0.09 161	0.23 259	0.20 227	0.24 217	0.18 172

test-v	0.19 198	0.12 182	0.10 180	0.10 168	0.09 156	0.10 170	0.09 204	0.23 224	0.12 194	0.28 276	0.10 141	0.21 190	0.13 238	0.08 145	0.37 201	0.28 262	0.21 188	0.14 164	0.23 194	0.14 183	0.26 208	0.67 316	0.06 121	0.09 161	0.23 259	0.20 227	0.24 217	0.18 172

test-2	0.19 198	0.12 182	0.10 180	0.10 168	0.09 156	0.10 170	0.09 204	0.23 224	0.12 194	0.28 276	0.10 141	0.21 190	0.13 238	0.08 145	0.37 201	0.28 262	0.21 188	0.14 164	0.23 194	0.14 183	0.26 208	0.67 316	0.06 121	0.09 161	0.23 259	0.20 227	0.24 217	0.18 172

LMCR-Stereo	0.19 198	0.14 223	0.12 227	0.13 214	0.12 217	0.15 239	0.10 228	0.22 207	0.13 221	0.23 184	0.18 231	0.24 223	0.17 284	0.14 280	0.30 165	0.19 152	0.26 274	0.18 269	0.33 255	0.19 271	0.27 217	0.30 164	0.10 223	0.12 228	0.20 222	0.18 201	0.24 217	0.24 249

CREStereo++_RVC	0.19 198	0.12 182	0.11 198	0.11 189	0.12 217	0.11 188	0.09 204	0.23 224	0.12 194	0.28 276	0.14 189	0.22 208	0.19 307	0.10 193	0.26 139	0.22 197	0.24 244	0.12 129	0.22 184	0.12 136	0.34 246	0.32 182	0.07 138	0.10 187	0.20 222	0.18 201	0.62 377	0.23 236
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	0.19 198	0.15 247	0.12 227	0.14 225	0.12 217	0.09 158	0.09 204	0.22 207	0.10 143	0.29 293	0.11 159	0.25 235	0.09 158	0.09 170	0.41 223	0.27 252	0.24 244	0.13 148	0.28 229	0.14 183	0.36 264	0.30 164	0.09 197	0.08 133	0.23 259	0.20 227	0.23 211	0.26 268

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 198	0.18 295	0.18 306	0.17 263	0.21 317	0.16 246	0.27 338	0.19 167	0.24 326	0.22 169	0.20 248	0.27 255	0.13 238	0.19 333	0.35 190	0.17 121	0.20 171	0.16 214	0.19 151	0.13 161	0.17 121	0.19 107	0.11 252	0.12 228	0.18 190	0.23 257	0.19 174	0.22 224
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	0.19 198	0.14 223	0.12 227	0.15 244	0.11 203	0.16 246	0.12 247	0.25 259	0.12 194	0.25 229	0.17 221	0.20 176	0.22 319	0.09 170	0.42 227	0.17 121	0.22 202	0.16 214	0.30 245	0.13 161	0.26 208	0.17 92	0.10 223	0.13 252	0.20 222	0.18 201	0.26 245	0.21 218

DN-CSS_ROB	0.19 198	0.14 223	0.16 288	0.14 225	0.14 255	0.12 202	0.10 228	0.25 259	0.13 221	0.27 256	0.26 305	0.26 243	0.18 299	0.09 170	0.33 182	0.16 108	0.20 171	0.15 182	0.41 291	0.14 183	0.30 231	0.23 121	0.10 223	0.15 284	0.17 176	0.16 181	0.22 206	0.18 172

LGCAT	0.20 213	0.12 182	0.10 180	0.09 158	0.09 156	0.11 188	0.07 158	0.21 193	0.29 352	0.23 184	0.12 172	0.19 167	0.10 175	0.08 145	0.43 232	0.52 365	0.24 244	0.14 164	0.21 175	0.13 161	0.37 273	0.82 359	0.11 252	0.09 161	0.15 164	0.16 181	0.18 166	0.16 161

HLF11	0.20 213	0.15 247	0.12 227	0.14 225	0.10 178	0.13 213	0.08 182	0.36 354	0.12 194	0.24 210	0.15 196	0.21 190	0.09 158	0.10 193	0.93 329	0.18 134	0.23 225	0.17 236	0.41 291	0.14 183	0.20 150	0.27 141	0.10 223	0.11 216	0.19 212	0.20 227	0.19 174	0.20 203

HUF	0.20 213	0.09 122	0.07 118	0.08 143	0.08 143	0.08 135	0.06 137	0.15 134	0.08 106	0.18 141	0.07 87	0.12 111	0.07 125	0.06 121	0.96 336	0.80 414	0.19 163	0.15 182	0.28 229	0.14 183	0.22 174	0.82 359	0.10 223	0.26 353	0.11 114	0.08 66	0.11 105	0.08 86

castereo++	0.20 213	0.11 166	0.09 165	0.12 203	0.09 156	0.10 170	0.07 158	0.22 207	0.13 221	0.27 256	0.11 159	0.27 255	0.10 175	0.08 145	0.43 232	0.35 312	0.24 244	0.15 182	0.26 217	0.13 161	0.44 304	0.55 271	0.08 173	0.11 216	0.18 190	0.20 227	0.36 317	0.19 191

castereo	0.20 213	0.12 182	0.11 198	0.10 168	0.10 178	0.11 188	0.07 158	0.22 207	0.13 221	0.26 244	0.14 189	0.24 223	0.09 158	0.08 145	0.52 271	0.29 278	0.25 261	0.14 164	0.28 229	0.13 161	0.46 324	0.59 289	0.07 138	0.10 187	0.20 222	0.20 227	0.19 174	0.20 203

test_for_model	0.20 213	0.10 140	0.07 118	0.08 143	0.10 178	0.07 109	0.05 115	0.20 172	0.11 172	0.25 229	0.09 119	0.26 243	0.07 125	0.10 193	0.23 104	0.28 262	1.43 420	0.15 182	0.24 204	0.14 183	0.44 304	0.29 152	0.07 138	0.08 133	0.14 146	0.14 151	0.16 143	0.18 172

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 213	0.10 140	0.07 118	0.08 143	0.10 178	0.07 109	0.05 115	0.20 172	0.11 172	0.25 229	0.09 119	0.26 243	0.07 125	0.10 193	0.23 104	0.28 262	1.43 420	0.15 182	0.24 204	0.14 183	0.44 304	0.29 152	0.07 138	0.08 133	0.14 146	0.14 151	0.16 143	0.18 172

testlalala	0.20 213	0.10 140	0.07 118	0.08 143	0.10 178	0.07 109	0.05 115	0.20 172	0.11 172	0.25 229	0.09 119	0.26 243	0.07 125	0.10 193	0.23 104	0.28 262	1.43 420	0.15 182	0.24 204	0.14 183	0.44 304	0.29 152	0.07 138	0.08 133	0.14 146	0.14 151	0.16 143	0.18 172

GCAPDPT-zeroshot	0.20 213	0.10 140	0.07 118	0.08 143	0.10 178	0.07 109	0.05 115	0.20 172	0.11 172	0.25 229	0.09 119	0.26 243	0.07 125	0.10 193	0.23 104	0.28 262	1.43 420	0.15 182	0.24 204	0.14 183	0.44 304	0.29 152	0.07 138	0.08 133	0.14 146	0.14 151	0.16 143	0.18 172

GCAP-Stereo	0.20 213	0.10 140	0.07 118	0.08 143	0.10 178	0.07 109	0.05 115	0.20 172	0.11 172	0.25 229	0.09 119	0.26 243	0.07 125	0.10 193	0.23 104	0.28 262	1.43 420	0.15 182	0.24 204	0.14 183	0.44 304	0.29 152	0.07 138	0.08 133	0.14 146	0.14 151	0.16 143	0.18 172

dd	0.20 213	0.17 274	0.10 180	0.35 354	0.13 238	0.25 320	0.12 247	0.22 207	0.10 143	0.22 169	0.11 159	0.38 328	0.10 175	0.09 170	0.40 218	0.18 134	0.29 313	0.15 182	0.36 279	0.14 183	0.20 150	0.17 92	0.09 197	0.13 252	0.22 245	0.17 189	0.26 245	0.20 203

GLC_STEREO	0.20 213	0.15 247	0.16 288	0.15 244	0.14 255	0.14 222	0.12 247	0.26 275	0.10 143	0.28 276	0.19 240	0.20 176	0.10 175	0.11 221	0.51 270	0.20 164	0.28 300	0.15 182	0.26 217	0.15 221	0.38 280	0.30 164	0.09 197	0.11 216	0.20 222	0.14 151	0.30 287	0.18 172

TANstereo	0.20 213	0.12 182	0.11 198	0.14 225	0.13 238	0.14 222	0.08 182	0.17 147	0.11 172	0.24 210	0.13 181	0.16 145	0.12 220	0.13 264	0.30 165	0.29 278	0.26 274	0.25 343	0.34 260	0.23 302	0.34 246	0.32 182	0.29 368	0.10 187	0.14 146	0.17 189	0.36 317	0.19 191

XX-TBD	0.20 213	0.12 182	0.11 198	0.14 225	0.13 238	0.14 222	0.08 182	0.17 147	0.11 172	0.24 210	0.13 181	0.16 145	0.12 220	0.13 264	0.30 165	0.29 278	0.26 274	0.25 343	0.34 260	0.23 302	0.34 246	0.32 182	0.29 368	0.10 187	0.14 146	0.17 189	0.36 317	0.19 191

STTStereo	0.20 213	0.19 312	0.21 328	0.18 276	0.20 313	0.17 259	0.27 338	0.18 159	0.19 298	0.20 153	0.19 240	0.24 223	0.15 265	0.17 315	0.44 236	0.18 134	0.20 171	0.19 287	0.19 151	0.14 183	0.18 130	0.20 109	0.11 252	0.13 252	0.19 212	0.21 241	0.20 188	0.26 268

BEATNet_4x	0.20 213	0.14 223	0.12 227	0.13 214	0.13 238	0.12 202	0.12 247	0.20 172	0.14 239	0.27 256	0.14 189	0.22 208	0.14 255	0.11 221	0.45 243	0.21 181	0.23 225	0.21 307	0.20 162	0.13 161	0.33 242	0.48 252	0.10 223	0.13 252	0.18 190	0.18 201	0.27 261	0.24 249

iResNetv2_ROB	0.20 213	0.14 223	0.11 198	0.17 263	0.13 238	0.17 259	0.11 235	0.26 275	0.12 194	0.26 244	0.20 248	0.28 265	0.20 311	0.10 193	0.49 258	0.16 108	0.21 188	0.15 182	0.36 279	0.15 221	0.36 264	0.20 109	0.12 276	0.16 298	0.20 222	0.18 201	0.30 287	0.19 191

DLCB_ROB	0.20 213	0.17 274	0.17 296	0.14 225	0.15 273	0.14 222	0.14 263	0.21 193	0.16 272	0.23 184	0.23 285	0.25 235	0.18 299	0.15 296	0.24 119	0.18 134	0.22 202	0.18 269	0.19 151	0.15 221	0.26 208	0.24 126	0.13 291	0.16 298	0.37 360	0.25 281	0.25 232	0.20 203

ManiGeoR	0.21 231	0.16 260	0.12 227	0.17 263	0.12 217	0.14 222	0.09 204	0.27 298	0.15 254	0.25 229	0.18 231	0.25 235	0.09 158	0.09 170	0.96 336	0.19 152	0.22 202	0.16 214	0.35 270	0.14 183	0.24 196	0.29 152	0.10 223	0.13 252	0.20 222	0.21 241	0.20 188	0.19 191

HLf10	0.21 231	0.16 260	0.12 227	0.17 263	0.12 217	0.14 222	0.09 204	0.27 298	0.15 254	0.25 229	0.18 231	0.25 235	0.09 158	0.09 170	0.96 336	0.19 152	0.22 202	0.16 214	0.35 270	0.14 183	0.24 196	0.29 152	0.10 223	0.13 252	0.20 222	0.21 241	0.20 188	0.19 191

test-3	0.21 231	0.11 166	0.10 180	0.11 189	0.12 217	0.10 170	0.08 182	0.25 259	0.10 143	0.27 256	0.11 159	0.30 286	0.11 201	0.09 170	0.50 265	0.39 329	0.23 225	0.15 182	0.47 307	0.15 221	0.34 246	0.65 303	0.07 138	0.10 187	0.17 176	0.14 151	0.25 232	0.23 236

test_1	0.21 231	0.11 166	0.10 180	0.11 189	0.12 217	0.10 170	0.08 182	0.25 259	0.10 143	0.27 256	0.11 159	0.30 286	0.11 201	0.08 145	0.50 265	0.39 329	0.23 225	0.15 182	0.47 307	0.15 221	0.34 246	0.65 303	0.07 138	0.10 187	0.17 176	0.14 151	0.25 232	0.23 236

AACVNet	0.21 231	0.18 295	0.15 268	0.19 285	0.19 306	0.19 279	0.14 263	0.23 224	0.15 254	0.25 229	0.23 285	0.21 190	0.13 238	0.13 264	0.57 283	0.19 152	0.25 261	0.18 269	0.25 213	0.18 265	0.23 181	0.24 126	0.14 301	0.15 284	0.23 259	0.21 241	0.25 232	0.25 261

sAnonymous2	0.21 231	0.14 223	0.13 247	0.12 203	0.12 217	0.14 222	0.12 247	0.28 312	0.16 272	0.23 184	0.20 248	0.20 176	0.15 265	0.08 145	0.31 172	0.27 252	0.25 261	0.22 317	0.40 287	0.21 285	0.35 256	0.42 230	0.09 197	0.13 252	0.23 259	0.24 267	0.23 211	0.24 249

CroCo_RVC	0.21 231	0.14 223	0.13 247	0.12 203	0.12 217	0.14 222	0.12 247	0.28 312	0.16 272	0.23 184	0.20 248	0.20 176	0.15 265	0.08 145	0.31 172	0.27 252	0.25 261	0.22 317	0.40 287	0.21 285	0.35 256	0.42 230	0.09 197	0.13 252	0.23 259	0.24 267	0.23 211	0.24 249

CFNet_pseudo	0.21 231	0.16 260	0.16 288	0.19 285	0.16 284	0.17 259	0.13 261	0.24 239	0.15 254	0.28 276	0.22 275	0.23 216	0.20 311	0.12 247	0.65 297	0.18 134	0.20 171	0.17 236	0.31 250	0.13 161	0.21 164	0.21 113	0.12 276	0.13 252	0.20 222	0.20 227	0.25 232	0.26 268

ADLNet	0.21 231	0.18 295	0.12 227	0.16 253	0.14 255	0.19 279	0.15 272	0.20 172	0.11 172	0.17 134	0.15 196	0.34 309	0.14 255	0.32 370	1.10 349	0.16 108	0.20 171	0.14 164	0.18 141	0.14 183	0.17 121	0.22 117	0.15 311	0.09 161	0.18 190	0.19 220	0.19 174	0.18 172

psm_up	0.21 231	0.17 274	0.19 315	0.20 292	0.17 290	0.20 287	0.15 272	0.26 275	0.23 322	0.22 169	0.18 231	0.23 216	0.20 311	0.16 304	0.36 199	0.19 152	0.24 244	0.18 269	0.30 245	0.17 255	0.23 181	0.21 113	0.12 276	0.21 333	0.24 279	0.27 298	0.26 245	0.25 261

AF-Net	0.21 231	0.18 295	0.18 306	0.18 276	0.22 323	0.20 287	0.24 318	0.24 239	0.21 308	0.19 148	0.25 297	0.27 255	0.16 274	0.14 280	0.37 201	0.20 164	0.18 151	0.17 236	0.23 194	0.15 221	0.18 130	0.26 137	0.17 318	0.14 273	0.20 222	0.22 250	0.29 278	0.22 224

Nwc_Net	0.21 231	0.18 295	0.18 306	0.18 276	0.22 323	0.20 287	0.24 318	0.24 239	0.21 308	0.19 148	0.25 297	0.27 255	0.16 274	0.14 280	0.37 201	0.20 164	0.18 151	0.17 236	0.23 194	0.15 221	0.18 130	0.26 137	0.17 318	0.14 273	0.20 222	0.22 250	0.29 278	0.22 224

AE-Stereo	0.22 243	0.14 223	0.14 261	0.16 253	0.13 238	0.12 202	0.09 204	0.23 224	0.15 254	0.27 256	0.12 172	0.29 275	0.13 238	0.09 170	0.30 165	0.29 278	0.28 300	0.19 287	0.30 245	0.22 295	0.35 256	0.77 348	0.08 173	0.15 284	0.23 259	0.24 267	0.26 245	0.20 203

MIPNet	0.22 243	0.15 247	0.11 198	0.11 189	0.12 217	0.12 202	0.08 182	0.24 239	0.10 143	0.27 256	0.24 290	0.23 216	0.14 255	0.11 221	0.93 329	0.21 181	0.23 225	0.17 236	0.31 250	0.20 277	0.22 174	0.44 241	0.07 138	0.12 228	0.24 279	0.29 312	0.27 261	0.20 203

test_3	0.22 243	0.12 182	0.12 227	0.11 189	0.12 217	0.10 170	0.08 182	0.25 259	0.12 194	0.28 276	0.12 172	0.31 297	0.15 265	0.08 145	0.53 272	0.40 335	0.23 225	0.15 182	0.47 307	0.16 244	0.36 264	0.65 303	0.06 121	0.12 228	0.20 222	0.19 220	0.27 261	0.25 261

APVNet	0.22 243	0.18 295	0.15 268	0.17 263	0.20 313	0.20 287	0.18 289	0.24 239	0.15 254	0.18 141	0.21 259	0.21 190	0.12 220	0.17 315	0.45 243	0.25 233	0.28 300	0.21 307	0.34 260	0.21 285	0.24 196	0.33 188	0.11 252	0.18 319	0.22 245	0.18 201	0.30 287	0.23 236

CFNet_RVC	0.22 243	0.18 295	0.15 268	0.18 276	0.17 290	0.19 279	0.12 247	0.21 193	0.13 221	0.23 184	0.21 259	0.25 235	0.13 238	0.13 264	0.93 329	0.20 164	0.23 225	0.17 236	0.27 221	0.16 244	0.25 206	0.22 117	0.10 223	0.14 273	0.23 259	0.21 241	0.25 232	0.23 236

HSM	0.22 243	0.17 274	0.15 268	0.18 276	0.18 298	0.16 246	0.14 263	0.26 275	0.14 239	0.25 229	0.22 275	0.24 223	0.18 299	0.11 221	0.67 301	0.18 134	0.26 274	0.16 214	0.27 221	0.17 255	0.30 231	0.23 121	0.10 223	0.14 273	0.23 259	0.23 257	0.27 261	0.25 261

G2	0.23 249	0.30 361	0.07 118	0.78 389	0.10 178	0.72 387	0.12 247	0.19 167	0.08 106	0.23 184	0.11 159	0.33 305	0.07 125	0.11 221	0.36 199	0.23 217	0.24 244	0.12 129	0.56 342	0.13 161	0.19 140	0.28 146	0.33 380	0.08 133	0.12 125	0.11 116	0.13 121	0.11 118

DNSM	0.23 249	0.16 260	0.12 227	0.11 189	0.10 178	0.18 269	0.08 182	0.25 259	0.12 194	0.27 256	0.10 141	0.32 302	0.10 175	0.16 304	0.40 218	0.30 284	0.28 300	0.17 236	0.35 270	0.16 244	0.49 335	0.90 380	0.09 197	0.09 161	0.23 259	0.17 189	0.29 278	0.24 249

TestStereo_HL2	0.23 249	0.16 260	0.13 247	0.15 244	0.12 217	0.15 239	0.11 235	0.24 239	0.15 254	0.29 293	0.21 259	0.28 265	0.13 238	0.11 221	1.12 350	0.20 164	0.23 225	0.17 236	0.35 270	0.15 221	0.29 228	0.35 198	0.10 223	0.13 252	0.22 245	0.24 267	0.26 245	0.26 268

DNS	0.23 249	0.17 274	0.11 198	0.11 189	0.10 178	0.17 259	0.07 158	0.25 259	0.12 194	0.27 256	0.10 141	0.35 318	0.10 175	0.13 264	0.45 243	0.33 306	0.28 300	0.16 214	0.36 279	0.18 265	0.49 335	0.91 384	0.09 197	0.09 161	0.21 239	0.17 189	0.30 287	0.23 236

MyStereo04	0.23 249	0.18 295	0.18 306	0.14 225	0.14 255	0.13 213	0.11 235	0.28 312	0.22 314	0.32 315	0.20 248	0.30 286	0.14 255	0.08 145	0.31 172	0.24 225	0.22 202	0.18 269	0.55 340	0.23 302	0.38 280	0.37 209	0.12 276	0.17 308	0.28 317	0.30 320	0.31 297	0.22 224

LoS	0.23 249	0.15 247	0.11 198	0.13 214	0.14 255	0.13 213	0.08 182	0.60 394	0.11 172	0.37 359	0.38 343	0.36 321	0.14 255	0.11 221	0.32 176	0.26 243	0.26 274	0.16 214	0.27 221	0.16 244	0.43 297	0.37 209	0.10 223	0.10 187	0.26 297	0.19 220	0.25 232	0.28 284
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 249	0.12 182	0.12 227	0.10 168	0.10 178	0.10 170	0.08 182	0.22 207	0.09 122	0.24 210	0.15 196	0.21 190	0.09 158	0.11 221	1.84 391	0.19 152	0.21 188	0.16 214	0.24 204	0.15 221	0.21 164	0.37 209	0.07 138	0.12 228	0.18 190	0.22 250	0.24 217	0.14 144

AnonymousM	0.23 249	0.09 122	0.07 118	0.09 158	0.07 120	0.08 135	0.06 137	0.20 172	0.09 122	0.23 184	0.19 240	0.16 145	0.07 125	0.11 221	0.27 151	0.24 225	0.24 244	0.14 164	0.21 175	0.16 244	0.32 239	0.45 245	0.08 173	0.09 161	0.11 114	0.20 227	0.66 384	1.40 406

ICVP	0.23 249	0.18 295	0.21 328	0.18 276	0.17 290	0.18 269	0.15 272	0.22 207	0.17 281	0.24 210	0.21 259	0.24 223	0.18 299	0.12 247	0.43 232	0.24 225	0.25 261	0.24 335	0.26 217	0.21 285	0.31 236	0.52 260	0.26 351	0.17 308	0.24 279	0.26 291	0.25 232	0.24 249
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 249	0.16 260	0.13 247	0.19 285	0.14 255	0.12 202	0.09 204	0.24 239	0.12 194	0.29 293	0.16 209	0.27 255	0.16 274	0.10 193	0.24 119	0.26 243	0.26 274	0.13 148	0.30 245	0.12 136	0.50 338	0.38 216	0.08 173	0.11 216	0.26 297	0.28 305	0.66 384	0.46 343

sCroCo_RVC	0.23 249	0.13 203	0.12 227	0.11 189	0.10 178	0.14 222	0.09 204	0.24 239	0.19 298	0.24 210	0.16 209	0.20 176	0.20 311	0.09 170	0.33 182	0.36 319	0.28 300	0.22 317	0.35 270	0.21 285	0.48 332	0.66 310	0.10 223	0.16 298	0.23 259	0.21 241	0.29 278	0.23 236

GES	0.23 249	0.16 260	0.12 227	0.14 225	0.15 273	0.19 279	0.15 272	0.25 259	0.14 239	0.26 244	0.18 231	0.22 208	0.14 255	0.17 315	0.56 279	0.22 197	0.27 287	0.19 287	0.53 332	0.20 277	0.35 256	0.37 209	0.13 291	0.15 284	0.20 222	0.17 189	0.27 261	0.43 337

FADNet-RVC-Resample	0.23 249	0.16 260	0.18 306	0.17 263	0.16 284	0.16 246	0.16 281	0.24 239	0.18 291	0.26 244	0.18 231	0.27 255	0.17 284	0.16 304	0.81 315	0.18 134	0.21 188	0.23 328	0.26 217	0.25 317	0.23 181	0.39 222	0.13 291	0.21 333	0.22 245	0.22 250	0.19 174	0.22 224

RP	0.23 249	0.20 317	0.23 341	0.22 305	0.21 317	0.22 303	0.25 327	0.24 239	0.23 322	0.17 134	0.24 290	0.25 235	0.19 307	0.16 304	0.55 277	0.18 134	0.21 188	0.16 214	0.22 184	0.16 244	0.18 130	0.33 188	0.14 301	0.17 308	0.23 259	0.23 257	0.31 297	0.26 268

HLf8	0.24 263	0.17 274	0.12 227	0.16 253	0.13 238	0.14 222	0.10 228	0.31 334	0.14 239	0.26 244	0.19 240	0.26 243	0.12 220	0.10 193	1.21 357	0.20 164	0.23 225	0.17 236	0.45 302	0.15 221	0.33 242	0.37 209	0.10 223	0.14 273	0.21 239	0.23 257	0.26 245	0.23 236

GGDA	0.24 263	0.15 247	0.13 247	0.14 225	0.12 217	0.16 246	0.11 235	0.24 239	0.15 254	0.30 299	0.21 259	0.28 265	0.13 238	0.10 193	1.26 365	0.20 164	0.23 225	0.16 214	0.34 260	0.14 183	0.30 231	0.34 194	0.10 223	0.13 252	0.22 245	0.25 281	0.26 245	0.25 261

UDGNet	0.24 263	0.20 317	0.15 268	0.36 356	0.31 359	0.32 347	0.29 347	0.22 207	0.15 254	0.21 160	0.21 259	0.21 190	0.08 142	0.51 390	0.25 131	0.17 121	0.22 202	0.17 236	0.27 221	0.15 221	0.28 221	0.38 216	0.31 376	0.11 216	0.24 279	0.23 257	0.22 206	0.20 203

SACVNet	0.24 263	0.20 317	0.19 315	0.21 300	0.19 306	0.19 279	0.20 298	0.26 275	0.22 314	0.25 229	0.22 275	0.21 190	0.12 220	0.17 315	0.48 257	0.22 197	0.26 274	0.21 307	0.32 254	0.20 277	0.29 228	0.41 227	0.15 311	0.18 319	0.28 317	0.26 291	0.30 287	0.26 268

FADNet-RVC	0.24 263	0.17 274	0.15 268	0.21 300	0.17 290	0.17 259	0.21 303	0.26 275	0.14 239	0.25 229	0.21 259	0.28 265	0.17 284	0.14 280	0.98 341	0.22 197	0.23 225	0.17 236	0.36 279	0.22 295	0.24 196	0.30 164	0.14 301	0.17 308	0.25 292	0.23 257	0.21 195	0.24 249

UCFNet_RVC	0.24 263	0.25 343	0.17 296	0.21 300	0.20 313	0.20 287	0.15 272	0.23 224	0.16 272	0.26 244	0.20 248	0.35 318	0.17 284	0.13 264	0.87 321	0.19 152	0.22 202	0.18 269	0.33 255	0.17 255	0.27 217	0.24 126	0.17 318	0.15 284	0.27 305	0.23 257	0.24 217	0.29 288

DeepPruner_ROB	0.24 263	0.17 274	0.17 296	0.17 263	0.17 290	0.16 246	0.24 318	0.22 207	0.17 281	0.26 244	0.26 305	0.21 190	0.18 299	0.12 247	0.64 293	0.21 181	0.24 244	0.21 307	0.29 239	0.16 244	0.44 304	0.36 202	0.14 301	0.16 298	0.22 245	0.30 320	0.27 261	0.23 236

PS-NSSS	0.24 263	0.26 349	0.21 328	0.31 344	0.22 323	0.26 326	0.23 313	0.27 298	0.15 254	0.28 276	0.21 259	0.55 353	0.15 265	0.16 304	0.35 190	0.16 108	0.19 163	0.17 236	0.36 279	0.15 221	0.17 121	0.14 78	0.22 344	0.16 298	0.24 279	0.24 267	0.28 275	0.27 280

PWCDC_ROB	0.24 263	0.10 140	0.13 247	0.10 168	0.18 298	0.12 202	0.16 281	0.12 116	0.38 368	0.11 112	0.25 297	0.15 133	0.82 382	0.28 359	0.92 327	0.21 181	0.17 139	0.18 269	0.18 141	0.17 255	0.23 181	0.46 246	0.20 333	0.17 308	0.12 125	0.21 241	0.15 137	0.26 268

TestStereo_HLe17	0.25 272	0.18 295	0.13 247	0.19 285	0.14 255	0.15 239	0.11 235	0.36 354	0.17 281	0.28 276	0.19 240	0.27 255	0.12 220	0.09 170	1.36 370	0.20 164	0.22 202	0.16 214	0.35 270	0.14 183	0.34 246	0.42 230	0.10 223	0.15 284	0.23 259	0.24 267	0.25 232	0.22 224

Any-RAFT	0.25 272	0.13 203	0.17 296	0.16 253	0.14 255	0.15 239	0.11 235	0.25 259	0.14 239	0.28 276	0.34 330	0.29 275	0.11 201	0.12 247	0.35 190	0.26 243	0.28 300	0.17 236	0.52 329	0.16 244	0.63 368	0.49 255	0.10 223	0.11 216	0.28 317	0.33 338	0.26 245	0.41 332

GEStereo_RVC	0.25 272	0.19 312	0.15 268	0.18 276	0.17 290	0.19 279	0.18 289	0.26 275	0.17 281	0.27 256	0.20 248	0.28 265	0.17 284	0.12 247	0.34 187	0.27 252	0.28 300	0.24 335	0.47 307	0.22 295	0.34 246	0.66 310	0.11 252	0.18 319	0.25 292	0.22 250	0.26 245	0.32 299

stereogan	0.25 272	0.22 324	0.22 336	0.23 311	0.26 345	0.25 320	0.23 313	0.26 275	0.24 326	0.20 153	0.23 285	0.31 297	0.23 320	0.17 315	0.38 213	0.21 181	0.22 202	0.19 287	0.28 229	0.20 277	0.23 181	0.46 246	0.17 318	0.18 319	0.22 245	0.24 267	0.37 324	0.27 280

R-Stereo Train	0.25 272	0.14 223	0.14 261	0.15 244	0.13 238	0.18 269	0.07 158	0.24 239	0.15 254	0.32 315	0.25 297	0.28 265	0.13 238	0.14 280	0.71 303	0.32 294	0.29 313	0.20 298	0.47 307	0.20 277	0.48 332	0.65 303	0.10 223	0.12 228	0.24 279	0.25 281	0.23 211	0.28 284

RAFT-Stereo	0.25 272	0.14 223	0.14 261	0.15 244	0.13 238	0.18 269	0.07 158	0.24 239	0.15 254	0.32 315	0.25 297	0.28 265	0.13 238	0.14 280	0.71 303	0.32 294	0.29 313	0.20 298	0.47 307	0.20 277	0.48 332	0.65 303	0.10 223	0.12 228	0.24 279	0.25 281	0.23 211	0.28 284
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 272	0.16 260	0.16 288	0.25 324	0.19 306	0.21 297	0.18 289	0.30 329	0.16 272	0.31 310	0.31 323	0.34 309	0.25 329	0.11 221	0.32 176	0.25 233	0.26 274	0.17 236	0.54 336	0.16 244	0.37 273	0.38 216	0.14 301	0.19 327	0.25 292	0.23 257	0.27 261	0.26 268

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 279	0.19 312	0.08 147	0.21 300	0.21 317	0.28 333	0.17 286	0.25 259	0.14 239	0.42 383	0.26 305	0.44 341	0.09 158	0.11 221	0.37 201	0.30 284	0.25 261	0.16 214	0.31 250	0.17 255	0.42 292	0.87 371	0.08 173	0.09 161	0.21 239	0.18 201	0.27 261	0.50 345

Reg-Stereo(zero)	0.26 279	0.13 203	0.15 268	0.13 214	0.12 217	0.14 222	0.14 263	0.32 342	0.15 254	0.33 327	0.56 381	0.30 286	0.12 220	0.18 328	0.28 158	0.32 294	0.30 320	0.16 214	0.42 294	0.18 265	0.35 256	0.76 341	0.13 291	0.11 216	0.20 222	0.25 281	0.40 334	0.37 313

FLISNet	0.26 279	0.13 203	0.15 268	0.13 214	0.12 217	0.14 222	0.14 263	0.32 342	0.15 254	0.33 327	0.56 381	0.30 286	0.12 220	0.18 328	0.28 158	0.32 294	0.30 320	0.16 214	0.42 294	0.18 265	0.35 256	0.76 341	0.13 291	0.11 216	0.20 222	0.25 281	0.40 334	0.37 313

CASS	0.26 279	0.18 295	0.17 296	0.21 300	0.18 298	0.22 303	0.26 334	0.28 312	0.20 304	0.33 327	0.24 290	0.28 265	0.18 299	0.12 247	0.37 201	0.24 225	0.39 362	0.20 298	0.44 299	0.17 255	0.58 357	0.48 252	0.11 252	0.14 273	0.32 340	0.22 250	0.32 303	0.33 302
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 279	0.19 312	0.15 268	0.23 311	0.16 284	0.21 297	0.23 313	0.28 312	0.17 281	0.27 256	0.28 316	0.26 243	0.19 307	0.15 296	0.98 341	0.22 197	0.21 188	0.20 298	0.43 297	0.26 328	0.28 221	0.31 178	0.14 301	0.15 284	0.28 317	0.27 298	0.24 217	0.27 280

NCC-stereo	0.26 279	0.22 324	0.22 336	0.22 305	0.24 333	0.23 310	0.28 343	0.26 275	0.28 346	0.18 141	0.26 305	0.29 275	0.27 333	0.17 315	0.56 279	0.23 217	0.23 225	0.24 335	0.28 229	0.21 285	0.23 181	0.32 182	0.20 333	0.17 308	0.27 305	0.29 312	0.33 306	0.30 292

Abc-Net	0.26 279	0.22 324	0.22 336	0.22 305	0.24 333	0.23 310	0.28 343	0.26 275	0.28 346	0.18 141	0.26 305	0.29 275	0.27 333	0.17 315	0.56 279	0.23 217	0.23 225	0.24 335	0.28 229	0.21 285	0.23 181	0.32 182	0.20 333	0.17 308	0.27 305	0.29 312	0.33 306	0.30 292
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
G3	0.27 286	0.37 375	0.11 198	0.83 391	0.15 273	0.75 389	0.15 272	0.24 239	0.13 221	0.29 293	0.12 172	0.43 339	0.11 201	0.17 315	0.38 213	0.22 197	0.23 225	0.14 164	0.67 357	0.14 183	0.23 181	0.30 164	0.45 395	0.10 187	0.15 164	0.12 128	0.14 129	0.13 134

GOStereo-base	0.27 286	0.39 379	0.09 165	0.94 395	0.14 255	0.88 394	0.17 286	0.26 275	0.12 194	0.27 256	0.12 172	0.47 344	0.08 142	0.17 315	0.35 190	0.22 197	0.26 274	0.14 164	0.63 351	0.12 136	0.20 150	0.30 164	0.40 387	0.08 133	0.12 125	0.10 107	0.13 121	0.09 100

TestStereo-Hl	0.27 286	0.16 260	0.16 288	0.14 225	0.14 255	0.19 279	0.14 263	0.27 298	0.19 298	0.32 315	0.24 290	0.34 309	0.16 274	0.10 193	1.05 346	0.23 217	0.24 244	0.19 287	0.48 315	0.17 255	0.32 239	0.51 257	0.10 223	0.16 298	0.22 245	0.27 298	0.34 310	0.38 318

EGLCR-Stereo	0.27 286	0.12 182	0.11 198	0.11 189	0.12 217	0.13 213	0.06 137	0.23 224	0.14 239	0.27 256	0.18 231	0.24 223	0.09 158	0.10 193	0.35 190	0.38 325	0.24 244	0.16 214	0.31 250	0.21 285	0.37 273	1.30 418	0.11 252	0.30 366	0.17 176	0.26 291	0.93 405	0.25 261

IPLGR	0.27 286	0.16 260	0.14 261	0.15 244	0.15 273	0.13 213	0.09 204	0.24 239	0.13 221	0.28 276	0.25 297	0.24 223	0.12 220	0.11 221	1.85 393	0.20 164	0.23 225	0.18 269	0.35 270	0.21 285	0.28 221	0.56 280	0.07 138	0.13 252	0.25 292	0.27 298	0.29 278	0.21 218

cross-raft	0.27 286	0.15 247	0.13 247	0.14 225	0.14 255	0.17 259	0.10 228	0.27 298	0.15 254	0.30 299	0.22 275	0.28 265	0.10 175	0.14 280	0.42 227	0.42 342	0.27 287	0.17 236	0.57 343	0.26 328	0.62 367	0.94 388	0.09 197	0.12 228	0.29 326	0.27 298	0.26 245	0.31 297

pcwnet_v2	0.27 286	0.17 274	0.18 306	0.22 305	0.19 306	0.22 303	0.18 289	0.25 259	0.18 291	0.30 299	0.24 290	0.33 305	0.29 337	0.18 328	0.90 323	0.22 197	0.24 244	0.19 287	0.38 284	0.16 244	0.28 221	0.31 178	0.17 318	0.16 298	0.26 297	0.26 291	0.30 287	0.39 320

MSMDNet	0.27 286	0.14 223	0.12 227	0.13 214	0.15 273	0.16 246	0.12 247	0.26 275	0.14 239	0.31 310	0.21 259	0.27 255	0.29 337	0.15 296	0.44 236	0.51 363	0.28 300	0.18 269	0.54 336	0.28 340	0.58 357	0.84 366	0.10 223	0.12 228	0.26 297	0.25 281	0.26 245	0.29 288

PA-Net	0.27 286	0.27 352	0.29 365	0.18 276	0.26 345	0.21 297	0.27 338	0.26 275	0.25 333	0.22 169	0.21 259	0.22 208	0.24 327	0.29 360	0.62 291	0.25 233	0.18 151	0.23 328	0.20 162	0.22 295	0.20 150	0.36 202	0.17 318	0.20 329	0.24 279	0.44 362	0.24 217	0.55 350
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 286	0.17 274	0.15 268	0.23 311	0.19 306	0.26 326	0.28 343	0.20 172	0.15 254	0.22 169	0.20 248	0.18 158	0.11 201	0.39 380	1.91 402	0.21 181	0.24 244	0.20 298	0.22 184	0.14 183	0.19 140	0.18 99	0.26 351	0.14 273	0.22 245	0.18 201	0.19 174	0.18 172

NCCL2	0.27 286	0.24 338	0.23 341	0.19 285	0.20 313	0.18 269	0.19 297	0.26 275	0.23 322	0.29 293	0.22 275	0.28 265	0.17 284	0.15 296	0.68 302	0.25 233	0.25 261	0.22 317	0.27 221	0.22 295	0.34 246	0.44 241	0.19 330	0.22 340	0.34 347	0.34 340	0.36 317	0.36 308

gcap_with_dpt	0.28 297	0.17 274	0.11 198	0.20 292	0.13 238	0.16 246	0.09 204	0.26 275	0.14 239	0.30 299	0.16 209	0.36 321	0.15 265	0.14 280	0.94 332	0.61 391	0.31 328	0.23 328	0.33 255	0.26 328	0.42 292	0.68 323	0.10 223	0.12 228	0.23 259	0.18 201	0.28 275	0.39 320

GCAP-BAT	0.28 297	0.17 274	0.11 198	0.20 292	0.13 238	0.16 246	0.09 204	0.26 275	0.14 239	0.30 299	0.16 209	0.36 321	0.15 265	0.14 280	0.94 332	0.61 391	0.31 328	0.23 328	0.33 255	0.26 328	0.42 292	0.68 323	0.10 223	0.12 228	0.23 259	0.18 201	0.28 275	0.39 320

GANet-ADL	0.28 297	0.18 295	0.16 288	0.20 292	0.19 306	0.23 310	0.20 298	0.26 275	0.16 272	0.34 332	0.35 332	0.30 286	0.17 284	0.21 342	0.45 243	0.29 278	0.31 328	0.19 287	0.49 319	0.28 340	0.41 288	0.77 348	0.13 291	0.15 284	0.24 279	0.30 320	0.34 310	0.30 292

RGC	0.28 297	0.25 343	0.29 365	0.25 324	0.27 352	0.28 333	0.21 303	0.28 312	0.31 359	0.22 169	0.31 323	0.29 275	0.32 340	0.21 342	0.59 287	0.25 233	0.24 244	0.21 307	0.30 245	0.22 295	0.27 217	0.40 224	0.18 329	0.21 333	0.29 326	0.32 333	0.35 315	0.36 308

XPNet_ROB	0.28 297	0.28 355	0.20 320	0.20 292	0.22 323	0.22 303	0.22 310	0.20 172	0.21 308	0.24 210	0.27 311	0.79 371	0.17 284	0.16 304	0.50 265	0.23 217	0.35 347	0.21 307	0.28 229	0.20 277	0.30 231	0.53 266	0.17 318	0.18 319	0.23 259	0.24 267	0.49 353	0.36 308

RAFT-Test	0.29 302	0.14 223	0.12 227	0.16 253	0.15 273	0.18 269	0.12 247	0.27 298	0.14 239	0.32 315	0.50 370	0.27 255	0.12 220	0.14 280	0.44 236	0.52 365	0.27 287	0.18 269	0.59 348	0.25 317	0.59 360	0.72 331	0.10 223	0.12 228	0.27 305	0.50 372	0.27 261	0.34 304

HH	0.29 302	0.10 140	0.18 306	0.16 253	0.15 273	0.20 287	0.14 263	0.27 298	0.13 221	0.36 354	0.21 259	0.29 275	0.11 201	0.15 296	0.46 252	0.64 395	0.27 287	0.19 287	0.50 320	0.27 336	0.68 377	0.75 337	0.11 252	0.16 298	0.24 279	0.30 320	0.36 317	0.37 313

HanStereo	0.29 302	0.10 140	0.18 306	0.16 253	0.15 273	0.20 287	0.14 263	0.27 298	0.13 221	0.36 354	0.21 259	0.29 275	0.11 201	0.15 296	0.46 252	0.64 395	0.27 287	0.19 287	0.50 320	0.27 336	0.68 377	0.75 337	0.11 252	0.16 298	0.24 279	0.30 320	0.36 317	0.37 313

RTSC	0.29 302	0.17 274	0.17 296	0.17 263	0.17 290	0.18 269	0.21 303	0.23 224	0.22 314	0.26 244	0.25 297	0.21 190	0.19 307	0.14 280	1.67 384	0.28 262	0.31 328	0.21 307	0.40 287	0.19 271	0.33 242	0.38 216	0.11 252	0.18 319	0.23 259	0.24 267	0.31 297	0.45 339

DeepPrunerF	0.29 302	0.17 274	0.15 268	0.23 311	0.44 380	0.17 259	0.23 313	0.20 172	0.26 338	0.16 126	0.22 275	0.15 133	0.12 220	0.13 264	0.98 341	0.22 197	0.19 163	0.17 236	0.27 221	0.17 255	0.22 174	0.21 113	0.12 276	0.13 252	1.95 431	0.26 291	0.22 206	0.20 203

MSKI-zero shot	0.30 307	0.13 203	0.11 198	0.14 225	0.14 255	0.15 239	0.11 235	0.27 298	0.13 221	0.29 293	0.41 351	0.29 275	0.11 201	0.12 247	0.60 290	0.55 375	0.28 300	0.18 269	0.58 344	0.30 352	0.57 353	0.97 393	0.09 197	0.12 228	0.26 297	0.39 353	0.32 303	0.41 332

dad	0.30 307	0.21 321	0.15 268	0.47 368	0.22 323	0.30 342	0.49 373	0.40 364	0.13 221	0.32 315	0.14 189	0.41 335	0.24 327	0.11 221	0.59 287	0.20 164	0.32 336	0.17 236	0.51 325	0.16 244	0.29 228	0.23 121	0.11 252	0.19 327	0.32 340	0.18 201	0.68 388	0.46 343

GwcNet-ADL	0.30 307	0.22 324	0.21 328	0.29 336	0.23 331	0.24 316	0.22 310	0.28 312	0.19 298	0.34 332	0.57 384	0.44 341	0.23 320	0.22 345	0.53 272	0.35 312	0.30 320	0.22 317	0.45 302	0.28 340	0.37 273	0.47 248	0.14 301	0.17 308	0.27 305	0.30 320	0.29 278	0.38 318

Anonymous3	0.30 307	0.21 321	0.16 288	0.17 263	0.16 284	0.20 287	0.16 281	0.31 334	0.25 333	0.30 299	0.20 248	0.45 343	0.20 311	0.17 315	0.55 277	0.52 365	0.32 336	0.27 358	0.51 325	0.27 336	0.50 338	0.67 316	0.13 291	0.15 284	0.28 317	0.30 320	0.34 310	0.26 268

iResNet	0.30 307	0.17 274	0.17 296	0.24 319	0.23 331	0.28 333	0.20 298	0.31 334	0.21 308	0.32 315	0.29 319	0.50 349	0.51 368	0.11 221	0.53 272	0.35 312	0.27 287	0.20 298	0.74 361	0.25 317	0.47 329	0.32 182	0.15 311	0.26 353	0.26 297	0.25 281	0.34 310	0.29 288

TestStereo_HL3	0.31 312	0.29 357	0.15 268	0.17 263	0.14 255	0.21 297	0.16 281	0.32 342	0.18 291	0.34 332	0.31 323	0.60 355	0.23 320	0.11 221	0.64 293	0.40 335	0.72 393	0.18 269	0.46 306	0.17 255	0.44 304	0.67 316	0.11 252	0.13 252	0.23 259	0.24 267	0.38 327	0.36 308

DF	0.31 312	0.14 223	0.11 198	0.16 253	0.11 203	0.17 259	0.09 204	0.26 275	0.12 194	0.27 256	0.15 196	0.32 302	0.10 175	0.11 221	0.49 258	0.45 353	0.25 261	0.19 287	1.58 386	0.25 317	0.47 329	1.17 412	0.10 223	0.12 228	0.22 245	0.24 267	0.30 287	0.33 302

test-1	0.32 314	0.10 140	0.13 247	0.14 225	0.14 255	0.25 320	0.18 289	0.29 325	0.17 281	0.37 359	0.41 351	0.31 297	0.17 284	0.14 280	0.91 325	0.51 363	0.27 287	0.21 307	0.53 332	0.25 317	0.57 353	0.99 398	0.11 252	0.14 273	0.28 317	0.29 312	0.31 297	0.36 308

ADCP+	0.32 314	0.17 274	0.17 296	0.15 244	0.14 255	0.17 259	0.21 303	0.21 193	0.32 360	0.25 229	0.25 297	0.37 326	0.12 220	0.13 264	1.80 390	0.18 134	0.20 171	0.17 236	0.34 260	0.18 265	0.24 196	0.30 164	0.12 276	0.12 228	0.24 279	0.68 391	0.33 306	0.96 388

HSM-Net_RVC	0.32 314	0.17 274	0.18 306	0.27 331	0.21 317	0.21 297	0.15 272	0.28 312	0.19 298	0.34 332	0.40 349	1.56 400	0.27 333	0.15 296	0.45 243	0.22 197	0.26 274	0.19 287	0.28 229	0.20 277	0.41 288	0.57 282	0.14 301	0.21 333	0.30 330	0.31 328	0.36 317	0.35 306
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 314	0.25 343	0.25 351	0.25 324	0.30 356	0.22 303	0.27 338	0.35 349	0.38 368	0.30 299	0.27 311	0.67 364	0.23 320	0.17 315	0.80 314	0.21 181	0.21 188	0.21 307	0.29 239	0.26 328	0.23 181	0.29 152	0.14 301	0.27 358	0.36 359	0.45 364	0.39 330	0.56 352

IGEV-FE	0.33 318	0.13 203	0.24 348	0.30 338	0.18 298	0.23 310	0.24 318	0.28 312	0.17 281	0.35 345	0.53 374	0.34 309	0.11 201	0.14 280	0.41 223	0.61 391	0.27 287	0.17 236	0.48 315	0.31 359	0.52 343	1.06 404	0.12 276	0.12 228	0.35 353	0.28 305	0.62 377	0.45 339

IGEV_Zeroshot_test	0.33 318	0.13 203	0.24 348	0.30 338	0.18 298	0.23 310	0.24 318	0.28 312	0.17 281	0.35 345	0.53 374	0.34 309	0.11 201	0.14 280	0.41 223	0.61 391	0.27 287	0.17 236	0.48 315	0.31 359	0.52 343	1.06 404	0.12 276	0.12 228	0.35 353	0.28 305	0.62 377	0.45 339

GANetREF_RVC	0.33 318	0.30 361	0.33 378	0.28 334	0.27 352	0.27 329	0.26 334	0.42 369	0.35 366	0.38 368	0.22 275	0.57 354	0.39 352	0.16 304	0.37 201	0.24 225	0.30 320	0.25 343	0.45 302	0.26 328	0.37 273	0.28 146	0.25 349	0.33 371	0.35 353	0.29 312	0.46 346	0.40 329
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	0.34 321	0.14 223	0.13 247	0.17 263	0.15 273	0.18 269	0.12 247	0.28 312	0.15 254	0.33 327	0.38 343	0.32 302	0.11 201	0.13 264	0.78 311	0.64 395	0.30 320	0.23 328	0.66 356	0.23 302	0.56 352	0.81 357	0.13 291	0.14 273	1.04 405	0.36 344	0.31 297	0.53 348

EKT-Stereo	0.34 321	0.17 274	0.14 261	0.20 292	0.17 290	0.22 303	0.25 327	0.27 298	0.15 254	0.30 299	0.35 332	0.27 255	0.14 255	0.16 304	1.56 378	0.54 373	0.29 313	0.25 343	0.47 307	0.30 352	0.81 395	0.86 369	0.09 197	0.13 252	0.31 334	0.30 320	0.31 297	0.24 249

DAS	0.34 321	0.18 295	0.15 268	0.30 338	0.25 340	0.25 320	0.26 334	0.32 342	0.29 352	0.32 315	0.38 343	0.54 351	0.37 347	0.12 247	0.45 243	0.40 335	0.37 354	0.25 343	0.54 336	0.29 347	0.66 374	0.65 303	0.21 342	0.26 353	0.31 334	0.32 333	0.38 327	0.39 320

SepStereo	0.34 321	0.18 295	0.15 268	0.30 338	0.25 340	0.25 320	0.26 334	0.32 342	0.29 352	0.32 315	0.38 343	0.54 351	0.37 347	0.12 247	0.45 243	0.40 335	0.37 354	0.25 343	0.54 336	0.29 347	0.66 374	0.65 303	0.21 342	0.26 353	0.31 334	0.32 333	0.38 327	0.39 320

FADNet_RVC	0.34 321	0.22 324	0.23 341	0.30 338	0.26 345	0.20 287	0.23 313	0.31 334	0.22 314	0.31 310	0.29 319	0.42 337	0.35 343	0.22 345	0.90 323	0.26 243	0.31 328	0.32 380	0.75 362	0.28 340	0.46 324	0.55 271	0.16 314	0.24 345	0.27 305	0.31 328	0.51 363	0.37 313

ADCRef	0.34 321	0.18 295	0.17 296	0.15 244	0.16 284	0.18 269	0.18 289	0.23 224	0.33 363	0.26 244	0.22 275	0.23 216	0.18 299	0.12 247	2.01 404	0.22 197	0.23 225	0.20 298	0.40 287	0.22 295	0.27 217	0.34 194	0.17 318	0.17 308	0.30 330	0.41 356	0.29 278	1.36 404

ETE_ROB	0.34 321	0.32 364	0.21 328	0.26 328	0.24 333	0.28 333	0.25 327	0.24 239	0.29 352	0.27 256	0.35 332	1.00 380	0.21 316	0.20 337	0.59 287	0.24 225	0.42 370	0.24 335	0.38 284	0.25 317	0.40 284	0.52 260	0.20 333	0.21 333	0.29 326	0.34 340	0.55 367	0.39 320

LALA_ROB	0.34 321	0.34 367	0.23 341	0.24 319	0.24 333	0.30 342	0.24 318	0.25 259	0.28 346	0.31 310	0.35 332	0.95 376	0.21 316	0.19 333	0.77 309	0.25 233	0.34 343	0.28 364	0.34 260	0.25 317	0.36 264	0.55 271	0.19 330	0.22 340	0.27 305	0.31 328	0.50 358	0.39 320

PSMNet-ADL	0.35 329	0.20 317	0.21 328	0.23 311	0.22 323	0.24 316	0.25 327	0.30 329	0.26 338	0.39 372	0.57 384	0.38 328	0.46 359	0.24 353	1.26 365	0.44 352	0.32 336	0.20 298	0.52 329	0.24 311	0.40 284	0.51 257	0.17 318	0.17 308	0.27 305	0.27 298	0.40 334	0.26 268

EAI-Stereo	0.35 329	0.14 223	0.15 268	0.19 285	0.18 298	0.65 384	0.22 310	0.27 298	0.22 314	0.27 256	0.46 364	0.29 275	0.10 175	0.12 247	0.81 315	1.04 427	0.27 287	0.20 298	0.71 360	0.23 302	0.45 315	0.55 271	0.11 252	0.18 319	0.29 326	0.43 358	0.40 334	0.42 334

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 331	0.15 247	0.26 356	0.25 324	0.19 306	0.28 333	0.21 303	0.27 298	0.27 344	0.35 345	0.82 403	0.33 305	0.17 284	0.13 264	0.38 213	0.53 370	0.30 320	0.22 317	0.59 348	0.30 352	0.54 348	0.98 397	0.11 252	0.15 284	0.33 343	0.62 383	0.79 397	0.58 353

ITSA-stereo	0.38 332	0.23 333	0.20 320	0.39 361	0.27 352	0.24 316	0.31 350	0.35 349	0.26 338	0.39 372	0.54 377	0.47 344	0.42 355	0.23 349	0.71 303	0.38 325	0.33 340	0.25 343	0.50 320	0.24 311	0.45 315	0.55 271	0.23 347	0.23 342	0.34 347	0.41 356	0.72 391	0.74 371

FCDSN-DC	0.38 332	0.28 355	0.33 378	0.31 344	0.30 356	0.30 342	0.40 364	0.31 334	0.22 314	0.28 276	0.20 248	0.29 275	0.16 274	0.30 364	1.88 397	0.36 319	0.34 343	0.33 383	0.34 260	0.25 317	0.46 324	0.82 359	0.28 359	0.38 387	0.30 330	0.31 328	0.30 287	0.30 292
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 332	0.22 324	0.30 368	0.26 328	0.25 340	0.25 320	0.29 347	0.36 354	0.29 352	0.35 345	0.33 328	0.34 309	0.46 359	0.22 345	1.53 376	0.32 294	0.31 328	0.26 354	0.58 344	0.28 340	0.45 315	0.47 248	0.20 333	0.28 361	0.34 347	0.39 353	0.35 315	0.52 347

ADCL	0.38 332	0.23 333	0.20 320	0.20 292	0.18 298	0.23 310	0.24 318	0.26 275	0.52 389	0.32 315	0.28 316	0.30 286	0.18 299	0.16 304	1.59 380	0.22 197	0.25 261	0.22 317	0.35 270	0.23 302	0.35 256	0.35 198	0.17 318	0.18 319	0.51 382	0.52 374	0.47 349	1.53 410

CC-Net-ROB	0.38 332	0.47 385	0.33 378	0.66 384	0.49 390	0.57 375	0.49 373	0.35 349	0.24 326	0.37 359	0.29 319	0.96 377	0.23 320	0.38 378	0.45 243	0.18 134	0.24 244	0.22 317	0.68 358	0.23 302	0.23 181	0.18 99	0.44 392	0.24 345	0.31 334	0.28 305	0.27 261	0.39 320

NOSS_ROB	0.38 332	0.23 333	0.21 328	0.27 331	0.26 345	0.27 329	0.25 327	0.41 366	0.24 326	0.36 354	0.29 319	0.36 321	0.23 320	0.41 382	0.97 340	0.57 382	0.34 343	0.29 368	0.33 255	0.24 311	0.68 377	1.00 399	0.28 359	0.31 368	0.34 347	0.49 368	0.42 341	0.34 304

gcap-zeroshot	0.39 338	0.14 223	0.17 296	0.20 292	0.14 255	0.19 279	0.16 281	0.28 312	0.13 221	0.37 359	0.47 365	0.34 309	0.12 220	0.16 304	0.49 258	0.59 385	0.49 378	0.18 269	3.11 414	0.26 328	0.45 315	0.66 310	0.22 344	0.12 228	0.22 245	0.29 312	0.25 232	0.28 284

PWC_ROB	0.39 338	0.27 352	0.25 351	0.23 311	0.25 340	0.24 316	0.33 354	0.29 325	0.47 387	0.25 229	0.40 349	0.38 328	0.90 387	0.20 337	0.77 309	0.33 306	0.39 362	0.29 368	0.64 352	0.30 352	0.51 342	0.61 295	0.20 333	0.33 371	0.28 317	0.28 305	0.39 330	0.72 367

DCVSM-stereo	0.40 340	0.22 324	0.22 336	0.33 349	0.24 333	0.38 359	0.27 338	0.37 359	0.25 333	0.37 359	0.56 381	0.91 374	0.49 365	0.19 333	0.44 236	0.30 284	0.30 320	0.22 317	1.71 393	0.34 369	0.46 324	0.43 235	0.30 371	0.24 345	0.27 305	0.32 333	0.39 330	0.39 320

RTS	0.40 340	0.22 324	0.20 320	0.22 305	0.21 317	0.32 347	0.33 354	0.31 334	0.33 363	0.23 184	0.22 275	0.31 297	0.25 329	0.18 328	1.88 397	0.32 294	0.37 354	0.25 343	0.64 352	0.33 367	0.43 297	0.43 235	0.16 314	0.24 345	0.41 365	0.91 404	0.40 334	0.63 358

RTSA	0.40 340	0.22 324	0.20 320	0.22 305	0.21 317	0.32 347	0.33 354	0.31 334	0.33 363	0.23 184	0.22 275	0.31 297	0.25 329	0.18 328	1.88 397	0.32 294	0.37 354	0.25 343	0.64 352	0.33 367	0.43 297	0.43 235	0.16 314	0.24 345	0.41 365	0.91 404	0.40 334	0.63 358

iRaft-Stereo_20w	0.42 343	0.16 260	0.27 360	0.30 338	0.18 298	0.22 303	0.20 298	0.26 275	0.22 314	0.41 380	0.65 392	0.30 286	0.11 201	0.17 315	0.44 236	0.55 375	0.28 300	0.18 269	0.45 302	0.46 391	0.47 329	0.97 393	0.12 276	0.11 216	0.35 353	2.32 429	0.61 375	0.59 354

CSAN	0.42 343	0.37 375	0.34 383	0.33 349	0.33 364	0.29 339	0.36 360	0.37 359	0.64 403	0.43 386	0.43 358	0.75 369	0.46 359	0.21 342	0.78 311	0.25 233	0.29 313	0.27 358	0.42 294	0.43 383	0.43 297	0.53 266	0.22 344	0.34 374	0.44 370	0.52 374	0.49 353	0.54 349

ccs_rob	0.43 345	0.24 338	0.20 320	0.33 349	0.22 323	0.33 351	0.28 343	0.34 348	0.21 308	0.46 393	1.56 425	1.58 402	0.41 353	0.23 349	0.82 317	0.37 323	0.29 313	0.22 317	0.47 307	0.28 340	0.55 350	0.64 299	0.17 318	0.20 329	0.26 297	0.25 281	0.29 278	0.35 306

FC-DCNN	0.43 345	0.35 371	0.43 390	0.49 370	0.37 372	0.48 368	0.56 382	0.44 374	0.27 344	0.34 332	0.27 311	0.41 335	0.23 320	0.31 367	0.64 293	0.36 319	0.39 362	0.31 376	0.48 315	0.27 336	0.52 343	0.75 337	0.28 359	0.37 383	0.53 385	0.39 353	0.63 381	0.82 377

SGM-Forest	0.43 345	0.24 338	0.19 315	0.35 354	0.26 345	0.27 329	0.21 303	0.30 329	0.23 322	0.32 315	0.23 285	0.37 326	0.50 366	0.25 355	1.02 345	0.35 312	0.25 261	0.21 307	1.80 395	0.19 271	0.41 288	0.85 368	0.27 354	0.23 342	0.35 353	0.28 305	0.59 372	1.05 392
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 348	0.37 375	0.32 374	0.41 364	0.35 368	0.42 362	0.44 367	0.46 379	0.38 368	0.40 377	0.34 330	0.50 349	0.47 364	0.35 376	1.63 381	0.32 294	0.31 328	0.28 364	0.53 332	0.32 365	0.42 292	0.52 260	0.27 354	0.31 368	0.45 372	0.50 372	0.53 364	0.42 334

DDF-Stereo	0.45 349	0.14 223	0.08 147	1.82 412	0.15 273	1.96 419	0.20 298	0.26 275	0.11 172	0.27 256	0.17 221	2.12 408	0.17 284	0.12 247	0.71 303	0.39 329	0.29 313	0.16 214	0.41 291	0.23 302	0.44 304	0.75 337	0.11 252	0.10 187	0.19 212	0.23 257	0.25 232	0.26 268

FC-DCNN v2	0.45 349	0.36 374	0.45 393	0.52 375	0.37 372	0.50 371	0.55 381	0.46 379	0.29 352	0.35 345	0.27 311	0.42 337	0.28 336	0.31 367	0.65 297	0.36 319	0.39 362	0.31 376	0.50 320	0.26 328	0.52 343	0.77 348	0.28 359	0.37 383	0.59 392	0.45 364	0.72 391	0.83 378

DDUNet	0.45 349	0.56 390	0.26 356	0.87 393	0.69 398	0.84 392	0.84 395	0.26 275	0.24 326	0.23 184	0.33 328	0.39 331	0.15 265	1.61 411	0.49 258	0.24 225	0.41 367	0.26 354	0.55 340	0.29 347	0.34 246	0.40 224	0.50 398	0.21 333	0.25 292	0.27 298	0.32 303	0.29 288

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 352	0.34 367	0.26 356	0.43 365	0.33 364	0.38 359	0.53 379	0.49 382	0.40 372	0.42 383	0.31 323	0.63 360	0.54 370	0.42 383	1.29 368	0.28 262	0.26 274	0.22 317	0.68 358	0.23 302	0.65 371	0.64 299	0.33 380	0.29 364	0.47 376	0.49 368	0.49 353	0.69 363

CBMV	0.47 353	0.25 343	0.23 341	0.31 344	0.29 355	0.31 345	0.30 349	0.41 366	0.28 346	0.37 359	0.27 311	0.70 367	0.37 347	0.33 373	0.91 325	0.53 370	0.36 350	0.27 358	0.58 344	0.28 340	0.63 368	0.97 393	0.26 351	0.35 378	0.37 360	0.36 344	0.66 384	1.86 417
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 354	0.25 343	0.27 360	0.36 356	0.30 356	0.31 345	0.25 327	0.38 362	0.24 326	0.38 368	0.44 361	0.33 305	0.17 284	0.56 393	2.23 412	0.98 425	0.33 340	0.28 364	0.34 260	0.29 347	0.66 374	1.25 416	0.27 354	0.31 368	0.35 353	0.36 344	0.48 352	0.55 350

UDG	0.48 354	0.58 391	0.27 360	0.86 392	0.79 401	0.80 390	1.00 399	0.27 298	0.25 333	0.28 276	0.35 332	0.39 331	0.17 284	1.43 408	1.00 344	0.26 243	0.47 375	0.27 358	0.59 348	0.30 352	0.44 304	0.47 248	0.40 387	0.20 329	0.28 317	0.29 312	0.33 306	0.27 280

FINET	0.48 354	0.18 295	0.19 315	0.17 263	0.14 255	0.18 269	0.21 303	0.21 193	0.32 360	0.19 148	0.41 351	0.22 208	0.38 350	0.20 337	1.70 385	0.43 347	0.24 244	0.16 214	0.34 260	0.25 317	0.32 239	0.71 329	0.14 301	0.24 345	1.14 411	2.17 426	0.50 358	1.64 414

FAT-Stereo	0.48 354	0.27 352	0.35 384	0.45 367	0.49 390	0.39 361	0.34 358	0.43 373	0.28 346	0.41 380	0.87 407	0.77 370	0.58 372	0.30 364	0.71 303	0.56 378	0.36 350	0.34 385	0.65 355	0.42 381	0.69 383	0.77 348	0.28 359	0.34 374	0.31 334	0.36 344	0.47 349	0.74 371

ADCMid	0.48 354	0.29 357	0.30 368	0.26 328	0.32 361	0.34 353	0.38 361	0.42 369	0.45 386	0.31 310	0.37 340	0.49 347	0.45 358	0.22 345	1.85 393	0.35 312	0.36 350	0.27 358	0.80 366	0.31 359	0.50 338	0.60 291	0.30 371	0.25 352	0.37 360	0.55 379	0.46 346	1.40 406

FBW_ROB	0.49 359	0.42 380	0.37 386	0.61 381	0.46 385	0.49 370	0.51 376	0.31 334	0.25 333	0.34 332	0.36 338	0.69 365	0.50 366	0.57 394	1.13 351	0.26 243	0.36 350	0.24 335	1.46 382	0.24 311	0.57 353	0.44 241	0.43 390	0.40 393	0.33 343	0.35 342	0.42 341	0.68 361

pmcnn	0.49 359	0.25 343	0.20 320	0.33 349	0.31 359	0.34 353	0.48 372	0.35 349	0.26 338	0.34 332	0.54 377	0.81 372	1.19 394	0.19 333	0.75 308	0.56 378	0.41 367	0.32 380	0.86 370	0.38 375	0.86 399	0.90 380	0.28 359	0.26 353	0.34 347	0.35 342	0.67 387	0.84 379

AnyNet_C32	0.50 361	0.24 338	0.23 341	0.24 319	0.26 345	0.29 339	0.33 354	0.35 349	0.57 393	0.34 332	0.44 361	0.36 321	0.25 329	0.23 349	2.35 417	0.39 329	0.39 362	0.33 383	0.53 332	0.30 352	0.61 365	0.74 336	0.23 347	0.29 364	0.44 370	0.73 394	0.46 346	1.61 413

AMNet	0.51 362	0.50 388	0.48 398	0.51 373	0.50 392	0.57 375	0.52 377	0.36 354	0.41 376	0.39 372	0.58 388	0.66 362	0.21 316	0.58 395	0.53 272	0.59 385	0.60 386	0.58 409	0.51 325	0.51 393	0.60 363	0.55 271	0.33 380	0.52 402	0.48 378	0.54 378	0.60 373	0.66 360

DDVS	0.54 363	0.23 333	0.24 348	0.24 319	0.25 340	0.27 329	0.24 318	0.40 364	0.26 338	0.35 345	4.50 435	1.00 380	0.42 355	0.20 337	0.65 297	0.40 335	0.33 340	0.26 354	0.78 363	0.35 372	0.59 360	0.71 329	0.16 314	0.21 333	0.26 297	0.26 291	0.57 369	0.40 329

anonymity	0.55 364	0.12 182	0.19 315	0.16 253	0.15 273	0.17 259	0.11 235	0.29 325	0.17 281	0.34 332	7.17 437	0.30 286	0.13 238	0.12 247	0.42 227	0.43 347	0.27 287	0.17 236	0.44 299	0.24 311	0.43 297	0.94 388	0.12 276	0.13 252	0.34 347	0.43 358	0.74 395	0.43 337

CBMV_ROB	0.55 364	0.23 333	0.25 351	0.40 363	0.34 367	0.35 356	0.35 359	0.44 374	0.24 326	0.39 372	0.44 361	1.41 396	1.00 391	0.30 364	1.17 353	0.35 312	0.38 360	0.25 343	0.87 371	0.36 373	0.60 363	0.83 362	0.28 359	0.28 361	0.55 388	0.85 402	0.72 391	1.13 394

S-Stereo	0.56 366	0.29 357	0.29 365	0.49 370	0.47 388	0.51 372	0.61 385	0.38 362	0.37 367	0.39 372	1.18 414	1.00 380	0.46 359	0.29 360	1.17 353	0.66 399	0.35 347	0.39 391	0.85 369	0.70 408	0.50 338	0.96 392	0.61 404	0.38 387	0.32 340	0.33 338	0.41 340	0.62 357

ADCPNet	0.58 367	0.26 349	0.30 368	0.29 336	0.36 369	0.29 339	0.53 379	0.42 369	0.39 371	0.38 368	0.55 379	0.39 331	1.14 393	0.26 357	2.11 407	0.43 347	0.35 347	0.24 335	1.27 379	0.40 377	0.52 343	0.60 291	0.32 378	0.30 366	0.48 378	0.61 382	0.47 349	1.88 420

G-Net	0.59 368	0.34 367	0.35 384	0.32 347	0.32 361	0.45 366	0.31 350	0.50 384	0.61 399	0.43 386	0.64 391	1.96 406	0.52 369	0.23 349	0.86 320	0.52 365	0.37 354	0.35 388	0.83 367	0.67 405	0.61 365	0.63 297	0.25 349	0.33 371	0.40 364	0.80 398	0.81 399	1.55 411

PVD	0.59 368	0.44 381	0.38 387	0.51 373	0.44 380	0.56 374	0.49 373	0.62 397	0.59 396	0.34 332	0.48 366	0.61 356	0.75 379	0.50 389	1.78 388	0.38 325	0.51 380	0.39 391	0.79 365	0.43 383	0.68 377	0.76 341	0.30 371	0.39 390	0.61 394	0.77 396	0.62 377	0.89 383

SANet	0.60 370	0.33 365	0.33 378	0.37 358	0.36 369	0.48 368	0.44 367	0.56 387	0.85 411	0.34 332	0.57 384	2.41 413	1.30 396	0.33 373	1.18 356	0.25 233	0.48 377	0.31 376	0.52 329	0.32 365	0.55 350	0.57 282	0.37 384	0.38 387	0.48 378	0.66 386	0.57 369	0.96 388

TRStereo	0.61 371	0.17 274	0.22 336	0.16 253	0.12 217	0.34 353	0.18 289	0.27 298	0.14 239	0.34 332	0.20 248	0.34 309	0.09 158	0.12 247	0.58 285	0.73 408	0.25 261	0.18 269	0.44 299	0.25 317	0.42 292	0.81 357	0.12 276	0.10 187	0.27 305	8.94 440	0.49 353	0.32 299

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 371	0.63 393	0.47 396	0.65 383	0.41 376	0.45 366	0.63 386	0.61 395	0.68 406	0.58 405	0.38 343	0.62 358	0.60 373	0.69 400	1.33 369	0.45 353	0.37 354	0.40 393	1.53 385	0.51 393	0.58 357	0.78 353	0.46 397	0.47 399	0.51 382	0.45 364	0.42 341	0.73 369

ADCS	0.62 373	0.34 367	0.31 373	0.34 353	0.37 372	0.37 358	0.40 364	0.49 382	0.60 397	0.34 332	0.42 355	0.61 356	0.98 390	0.31 367	2.29 415	0.66 399	0.50 379	0.38 389	0.84 368	0.43 383	0.87 401	0.89 377	0.28 359	0.37 383	0.47 376	0.91 404	0.60 373	1.29 399

MFN_U_SF_RVC	0.63 374	0.54 389	0.41 388	0.56 379	0.46 385	0.58 378	0.69 388	0.57 389	0.44 385	0.86 419	0.91 408	0.74 368	0.54 370	0.55 392	1.54 377	0.49 359	0.34 343	0.34 385	1.70 392	0.45 390	0.68 377	0.66 310	0.29 368	0.57 405	0.45 372	0.44 362	0.49 353	0.68 361

edge stereo	0.65 375	0.35 371	0.45 393	0.54 377	0.48 389	0.59 379	0.56 382	0.58 391	0.41 376	0.52 403	0.69 396	1.30 391	1.29 395	0.39 380	0.94 332	0.60 390	0.41 367	0.30 374	1.74 394	0.81 418	0.54 348	0.97 393	0.41 389	0.34 374	0.43 368	0.38 350	0.57 369	0.90 385

SAMSARA	0.69 376	0.30 361	0.45 393	0.32 347	0.32 361	0.32 347	0.38 361	0.57 389	0.48 388	0.41 380	0.37 340	0.43 339	0.93 388	0.29 360	1.85 393	0.53 370	0.38 360	0.40 393	0.78 363	0.42 381	0.77 389	0.89 377	0.20 333	0.42 394	1.55 421	1.83 423	1.51 425	1.56 412

AnyNet_C01	0.69 376	0.35 371	0.32 374	0.37 358	0.39 375	0.36 357	0.59 384	0.56 387	0.70 407	0.40 377	0.49 367	0.85 373	0.73 376	0.32 370	2.65 425	0.86 419	0.72 393	0.58 409	1.00 373	0.50 392	0.94 407	1.12 409	0.38 386	0.39 390	0.63 396	0.53 377	0.64 383	1.20 396

SFCPSM	0.71 378	0.24 338	0.20 320	0.28 334	0.24 333	0.28 333	0.24 318	0.30 329	0.30 358	0.33 327	0.49 367	0.63 360	1.30 396	0.20 337	2.10 406	0.35 312	0.32 336	0.24 335	7.82 432	0.39 376	0.45 315	0.54 269	0.20 333	0.20 329	0.31 334	0.32 333	0.37 324	0.45 339

SQANet	0.74 379	0.90 402	0.32 374	1.66 404	0.79 401	1.43 402	1.20 402	0.37 359	0.28 346	0.40 377	0.31 323	0.92 375	0.34 342	1.28 407	1.08 348	0.22 197	0.52 381	0.27 358	2.47 405	0.29 347	0.57 353	0.58 286	1.58 412	0.24 345	0.33 343	0.38 350	0.43 344	0.72 367

MFMNet_re	0.76 380	0.73 397	0.66 405	0.75 387	0.64 396	0.88 394	0.78 391	0.59 393	0.67 405	0.58 405	0.68 395	1.03 383	0.64 374	0.59 396	1.22 359	0.78 413	0.86 404	0.72 422	1.10 377	0.69 407	1.11 417	0.78 353	0.54 401	0.61 410	0.59 392	0.58 380	0.80 398	0.93 386

DN	0.77 381	0.13 203	0.13 247	0.24 319	0.12 217	7.33 437	0.14 263	0.25 259	0.14 239	0.30 299	0.21 259	6.07 432	0.10 175	0.15 296	0.58 285	0.52 365	0.28 300	0.17 236	0.43 297	0.31 359	0.40 284	1.07 406	0.12 276	0.15 284	0.37 360	0.31 328	0.27 261	0.42 334

MADNet+	0.78 382	0.46 384	0.65 404	0.64 382	0.59 394	0.52 373	0.72 389	0.77 410	0.60 397	0.62 412	0.51 372	0.97 378	0.85 385	0.48 386	2.44 420	0.77 410	0.84 402	0.54 405	1.02 374	0.68 406	1.03 414	0.83 362	0.57 402	0.69 415	0.90 404	0.74 395	0.70 390	1.03 391

DPSNet	0.80 383	0.29 357	0.28 363	0.39 361	0.41 376	0.44 365	0.31 350	0.36 354	0.41 376	0.27 256	0.36 338	2.76 417	1.04 392	0.38 378	1.22 359	0.66 399	0.61 387	0.49 401	4.85 424	0.61 400	0.86 399	1.22 415	0.58 403	0.45 398	0.58 391	0.63 384	0.55 367	0.69 363

SGM_RVC	0.85 384	0.45 383	0.32 374	0.60 380	0.44 380	0.60 381	0.52 377	0.72 405	0.41 376	0.43 386	0.57 384	1.17 388	1.43 399	0.24 353	0.56 279	0.30 284	0.47 375	0.26 354	2.37 402	0.34 369	0.59 360	0.86 369	0.27 354	0.34 374	1.13 409	1.39 420	1.91 430	4.23 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 385	0.60 392	0.57 400	0.67 385	0.63 395	0.71 385	0.68 387	0.58 391	0.61 399	0.59 407	0.96 410	1.04 385	0.68 375	0.60 397	1.72 387	0.87 420	0.79 397	0.69 420	2.78 409	0.74 413	1.33 425	1.43 424	0.45 395	0.66 414	0.63 396	0.69 392	0.87 400	0.78 375
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 385	0.44 381	0.33 378	0.78 389	0.56 393	0.63 382	0.44 367	0.69 402	0.53 391	0.45 391	0.78 400	2.29 410	1.65 405	0.25 355	2.39 419	0.70 404	0.42 370	0.29 368	1.62 389	0.31 359	1.32 424	1.43 424	0.32 378	0.35 378	0.88 403	0.64 385	1.30 417	1.37 405
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	0.88 387	1.18 410	0.44 391	1.92 415	1.01 407	1.72 408	1.44 404	0.46 379	0.40 372	0.46 393	0.37 340	0.98 379	0.46 359	1.54 409	1.23 361	0.31 290	0.53 382	0.29 368	2.79 410	0.41 378	0.68 377	0.64 299	2.08 414	0.35 378	0.43 368	0.36 344	0.50 358	0.76 374

MDST_ROB	0.88 387	1.09 406	0.25 351	1.29 399	0.44 380	0.85 393	0.40 364	0.45 377	0.26 338	0.36 354	0.35 332	0.49 347	3.65 426	0.16 304	2.26 413	0.25 233	0.28 300	0.18 269	0.87 371	0.21 285	0.63 368	0.90 380	0.20 333	0.23 342	1.72 427	0.94 407	3.03 434	1.95 421

DGSMNet	0.89 389	0.48 386	0.41 388	0.52 375	0.41 376	0.57 375	0.44 367	0.61 395	0.40 372	0.84 418	3.86 434	0.69 365	0.85 385	0.87 403	1.84 391	0.89 421	1.22 416	0.66 419	1.68 390	0.63 401	1.40 428	1.53 427	0.50 398	0.55 404	0.41 365	0.67 387	0.50 358	0.73 369

Ntro	0.92 390	1.37 418	0.47 396	1.84 413	1.06 410	1.70 406	1.65 408	0.52 386	0.43 382	0.48 396	0.42 355	1.03 383	0.42 355	1.64 412	1.24 362	0.32 294	0.59 385	0.31 376	2.88 412	0.44 387	0.76 388	0.69 327	2.12 415	0.37 383	0.45 372	0.46 367	0.53 364	0.74 371

ELAS_RVC	0.97 391	0.66 394	0.63 403	0.92 394	0.68 397	1.24 400	0.79 392	0.74 406	0.53 391	0.50 399	1.26 419	2.43 414	1.99 414	0.45 384	1.45 373	0.49 359	0.65 391	0.55 407	1.11 378	0.44 387	0.97 413	1.36 421	0.44 392	0.57 405	1.69 426	1.29 419	1.16 414	1.24 397
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 392	1.18 410	0.66 405	1.85 414	1.18 413	1.72 408	1.78 411	0.51 385	0.43 382	0.59 407	0.39 348	1.24 390	0.83 384	2.04 417	1.46 374	0.57 382	0.62 388	0.41 395	1.68 390	0.77 416	0.75 386	0.72 331	2.27 418	0.47 399	0.53 385	0.49 368	0.61 375	0.87 381

ELAS	1.00 393	0.70 396	0.60 402	0.99 396	0.76 400	1.00 397	0.79 392	0.77 410	0.64 403	0.49 397	1.26 419	2.43 414	1.71 407	0.47 385	1.56 378	0.49 359	0.66 392	0.54 405	1.08 376	0.41 378	0.94 407	1.34 420	0.44 392	0.54 403	1.59 422	1.52 421	1.35 421	1.96 422
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 394	0.85 401	0.88 419	1.80 411	0.84 403	0.74 388	0.97 398	1.02 421	1.13 420	0.96 424	1.27 421	1.38 395	1.83 411	0.64 398	1.90 401	0.77 410	0.81 398	0.48 398	2.60 407	0.74 413	0.79 390	0.80 356	0.27 354	0.89 427	0.73 398	1.00 408	0.75 396	1.09 393

ACVNet_1	1.03 394	1.24 414	0.66 405	2.31 417	1.30 417	1.85 415	2.21 420	0.63 398	0.41 376	0.51 401	0.51 372	1.12 386	0.77 381	2.46 422	1.17 353	0.31 290	0.91 405	0.41 395	2.17 400	0.43 383	0.87 401	0.63 297	2.26 417	0.44 397	0.56 389	0.52 374	0.50 358	0.60 355

SGM-ForestM	1.05 396	0.83 400	0.44 391	0.72 386	0.44 380	0.83 391	0.81 394	0.69 402	0.61 399	0.37 359	0.66 394	1.69 403	1.32 398	0.37 377	4.57 433	0.46 356	0.53 382	0.25 343	1.47 383	0.37 374	0.65 371	0.90 380	0.30 371	0.39 390	1.81 428	2.49 430	1.79 428	2.50 429

MonStereo1	1.11 397	1.08 405	0.57 400	1.74 410	1.41 421	1.53 404	1.73 410	0.68 401	0.57 393	1.99 435	0.75 399	2.02 407	1.96 413	1.98 416	0.85 319	0.27 252	0.64 390	0.49 401	2.28 401	0.53 396	0.75 386	0.70 328	2.32 419	0.42 394	0.56 389	0.49 368	0.89 402	0.87 381

WAO-6	1.18 398	1.10 407	0.72 409	1.51 403	1.16 412	1.43 402	1.63 407	0.88 416	0.98 416	0.77 416	0.73 397	1.32 392	2.08 415	1.91 415	2.58 424	0.71 407	1.27 419	0.57 408	1.47 383	0.70 408	1.05 415	1.03 402	0.92 405	0.69 415	1.14 411	1.01 411	1.04 413	1.43 408

ACVNet-4b	1.18 398	1.48 422	0.52 399	2.93 423	1.13 411	1.85 415	2.77 423	0.45 377	0.43 382	0.51 401	0.43 358	1.70 404	2.66 417	2.10 419	1.39 371	0.41 341	0.98 409	0.34 385	2.98 413	0.52 395	0.74 385	0.78 353	2.24 416	0.36 381	0.46 375	0.43 358	0.54 366	0.71 366

ACVNet_2	1.20 400	1.28 416	0.78 411	2.58 420	1.32 419	1.77 413	1.93 415	0.75 407	0.52 389	0.60 410	0.55 379	1.33 393	0.94 389	1.87 414	1.44 372	0.48 357	1.26 418	0.41 395	4.83 423	0.55 398	0.80 392	0.66 310	2.04 413	0.62 411	0.83 401	0.60 381	0.72 391	0.85 380

IMH-64-1	1.21 401	1.22 412	0.78 411	1.66 404	1.28 415	1.72 408	1.92 413	0.85 413	0.90 412	0.44 389	0.62 389	1.42 397	1.79 409	2.52 423	2.44 420	0.59 385	0.81 398	0.48 398	1.90 397	0.65 403	0.80 392	0.88 373	2.48 423	0.59 407	1.08 407	0.67 387	0.97 407	1.29 399

IMH-64	1.21 401	1.22 412	0.78 411	1.66 404	1.28 415	1.72 408	1.92 413	0.85 413	0.90 412	0.44 389	0.62 389	1.42 397	1.79 409	2.52 423	2.44 420	0.59 385	0.81 398	0.48 398	1.90 397	0.65 403	0.80 392	0.88 373	2.48 423	0.59 407	1.08 407	0.67 387	0.97 407	1.29 399

DispFullNet	1.23 403	1.16 409	0.81 416	1.20 398	0.99 406	1.13 399	1.36 403	0.66 400	0.57 393	0.75 415	0.80 402	3.64 427	1.53 400	1.64 412	1.27 367	1.36 431	1.04 410	0.58 409	6.55 431	1.10 429	0.89 404	0.91 384	0.43 390	0.36 381	0.50 381	0.37 349	0.69 389	1.02 390

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 404	0.17 274	0.25 351	0.23 311	0.22 323	0.33 351	0.25 327	0.28 312	0.40 372	0.38 368	0.74 398	0.35 318	0.15 265	0.13 264	0.57 283	0.70 404	0.30 320	0.23 328	24.58 444	0.30 352	0.49 335	1.05 403	0.12 276	0.12 228	0.33 343	1.02 412	0.37 324	0.60 355

Dean	1.33 405	1.46 421	0.88 419	2.95 424	1.65 425	1.99 422	2.10 419	0.97 419	1.00 417	0.91 422	0.78 400	1.56 400	1.73 408	2.08 418	1.65 383	0.64 395	1.12 414	0.61 417	1.92 399	0.86 419	0.94 407	0.83 362	2.34 420	0.80 419	1.18 414	0.90 403	1.20 415	0.89 383

IMH	1.35 406	1.24 414	0.80 414	1.68 407	1.30 417	1.77 413	1.95 416	0.86 415	0.94 414	0.47 395	0.65 392	1.54 399	3.12 425	3.92 439	1.70 385	0.59 385	0.85 403	0.50 403	2.45 404	0.71 410	0.79 390	0.88 373	2.63 425	0.62 411	1.17 413	0.82 401	0.90 403	1.47 409

SGM+DAISY	1.35 406	0.69 395	0.66 405	0.77 388	0.72 399	0.88 394	0.85 396	0.75 407	0.95 415	0.67 414	1.33 422	1.37 394	1.68 406	0.69 400	2.33 416	1.29 430	0.83 401	0.70 421	2.51 406	0.92 420	1.38 427	1.75 429	0.53 400	0.81 422	2.12 433	3.10 431	1.97 431	4.19 432

PSMNet_ROB	1.36 408	1.38 419	0.74 410	1.49 402	1.02 408	1.74 412	1.67 409	0.65 399	0.75 410	1.46 431	3.82 433	3.01 421	1.57 402	2.64 425	1.24 362	0.48 357	0.77 396	0.50 403	2.60 407	0.73 411	0.87 401	0.66 310	3.06 431	0.59 407	0.84 402	0.72 393	0.90 403	0.70 365

STStereo	1.43 409	0.76 398	0.86 418	2.30 416	0.87 405	2.27 424	1.08 401	1.07 425	1.08 419	0.53 404	1.33 422	3.27 422	2.89 418	0.32 370	3.08 428	0.57 382	0.45 373	0.29 368	4.63 422	0.41 378	0.65 371	0.84 366	0.30 371	0.64 413	1.68 425	1.90 425	1.54 426	3.12 431

LVE	1.44 410	1.32 417	0.85 417	4.60 431	1.54 424	1.95 418	3.79 430	0.83 412	0.74 409	0.89 421	0.85 405	1.18 389	1.64 404	2.17 420	1.24 362	0.56 378	0.94 407	0.60 413	3.47 417	0.73 411	0.95 411	0.94 388	2.39 422	0.82 423	1.13 409	0.81 399	1.02 411	0.94 387

JetBlue	1.47 411	1.10 407	1.05 426	1.46 401	1.19 414	1.70 406	1.61 406	0.95 418	1.16 421	0.59 407	0.49 367	3.36 423	0.76 380	1.16 405	2.45 423	1.00 426	1.15 415	0.86 426	1.38 381	0.80 417	1.70 430	1.94 430	1.14 407	0.80 419	1.33 417	2.20 428	1.50 424	5.00 435

zero-FE	1.55 412	0.14 223	0.08 147	8.06 438	0.36 369	13.76 443	2.53 421	0.26 275	0.12 194	0.32 315	0.26 305	6.84 433	0.82 382	0.14 280	1.05 346	0.43 347	0.43 372	0.32 380	0.58 344	0.25 317	1.87 431	2.20 432	0.12 276	0.10 187	0.19 212	0.23 257	0.25 232	0.25 261

PWCK	1.62 413	1.41 420	0.80 414	1.72 408	1.05 409	1.57 405	1.48 405	1.12 426	1.02 418	0.99 425	1.19 416	2.77 419	1.63 403	0.84 402	1.64 382	0.56 378	1.06 411	0.58 409	13.10 436	0.92 420	1.20 419	0.89 377	1.16 408	0.83 426	1.07 406	1.00 408	0.95 406	1.30 402

WAO-8	1.64 414	1.56 423	1.03 424	2.86 421	1.45 422	1.96 419	2.08 417	1.06 422	1.40 425	1.49 432	1.81 427	2.33 411	3.10 423	2.66 426	2.13 410	0.85 417	1.09 412	0.60 413	3.55 418	1.09 426	0.91 405	0.93 386	1.36 410	0.82 423	1.60 423	1.24 416	1.31 419	1.98 423

Venus	1.64 414	1.56 423	1.03 424	2.86 421	1.45 422	1.96 419	2.08 417	1.06 422	1.40 425	1.49 432	1.81 427	2.33 411	3.10 423	2.66 426	2.13 410	0.85 417	1.09 412	0.60 413	3.55 418	1.09 426	0.91 405	0.93 386	1.36 410	0.82 423	1.60 423	1.24 416	1.31 419	1.98 423

MANE	1.81 416	0.80 399	0.92 421	1.03 397	0.85 404	1.02 398	1.07 400	1.06 422	1.22 422	0.45 391	0.95 409	2.28 409	2.37 416	0.48 386	4.27 432	1.23 429	0.75 395	2.70 434	1.60 387	0.54 397	0.96 412	1.32 419	0.37 384	0.80 419	3.20 435	4.45 434	4.76 436	7.33 437

TorneroNet-64	1.91 417	1.58 425	0.98 423	3.36 428	1.34 420	2.24 423	2.68 422	0.91 417	2.15 431	0.66 413	0.83 404	2.76 417	7.80 429	3.08 429	2.07 405	0.66 399	1.49 428	0.60 413	4.18 420	1.02 423	1.10 416	1.11 408	2.66 426	0.70 417	1.24 416	1.26 418	0.88 401	2.16 425

notaker	1.94 418	1.92 430	1.07 427	3.21 427	2.22 431	2.51 425	2.83 424	1.12 426	1.58 428	0.91 422	1.10 413	3.51 426	5.78 427	3.17 432	2.80 427	0.81 415	1.45 427	0.73 423	4.39 421	1.09 426	1.31 423	1.18 413	2.96 430	0.93 428	0.74 400	0.81 399	1.00 409	1.24 397

UNDER WATER-64	2.04 419	1.94 431	1.22 430	3.55 430	2.36 432	2.89 431	3.38 427	1.76 431	1.27 423	1.12 428	1.18 414	3.46 425	3.00 421	3.14 430	2.28 414	0.90 422	1.95 430	0.79 425	2.39 403	1.08 425	1.29 421	1.48 426	3.94 437	1.07 430	1.41 418	2.17 426	1.36 422	2.64 430

ACV-stereo	2.20 420	1.02 404	0.23 341	0.38 360	0.24 333	0.71 385	0.47 371	0.44 374	0.32 360	0.36 354	0.41 351	0.48 346	3.07 422	0.34 375	1.96 403	0.84 416	0.45 373	0.29 368	43.04 448	0.56 399	0.84 397	1.00 399	0.33 380	0.27 358	0.27 305	0.38 350	0.43 344	0.40 329

UNDER WATER	2.21 421	1.95 432	1.19 429	3.39 429	2.61 433	2.83 429	3.80 431	1.66 429	1.38 424	1.01 426	1.02 412	3.36 423	7.21 428	3.44 434	1.79 389	0.91 423	1.98 431	0.77 424	3.26 416	1.10 429	1.40 428	1.38 422	3.82 436	1.21 433	1.49 419	1.89 424	1.28 416	2.48 428

MADNet++	2.33 422	1.67 427	1.92 433	1.39 400	2.03 430	1.38 401	1.80 412	1.84 432	2.31 433	2.07 436	2.50 432	2.72 416	2.90 419	1.56 410	2.35 417	2.46 435	2.29 432	1.72 432	2.84 411	2.53 434	3.96 436	5.14 437	1.23 409	2.38 437	1.53 420	4.38 433	2.11 432	1.86 417

XX-Stereo	2.35 423	0.10 140	0.11 198	0.17 263	0.11 203	0.21 297	0.11 235	0.25 259	0.12 194	0.35 345	0.53 374	0.30 286	0.10 175	0.12 247	1.21 357	0.70 404	0.27 287	0.18 269	0.50 320	0.19 271	0.41 288	0.53 266	0.11 252	0.10 187	55.57 446	0.26 291	0.34 310	0.51 346

TorneroNet	2.42 424	1.62 426	0.93 422	5.70 434	1.82 426	2.68 427	2.96 425	0.97 419	2.23 432	0.79 417	1.95 429	4.29 430	12.85 438	3.16 431	2.11 407	0.66 399	1.44 425	0.63 418	6.06 427	1.01 422	1.17 418	1.13 410	2.78 429	0.71 418	1.82 429	1.05 413	1.03 412	1.86 417

KSHMR	2.43 425	1.86 429	1.28 431	6.59 436	2.02 429	2.85 430	3.47 429	1.32 428	1.70 429	1.19 430	1.20 417	1.80 405	12.02 435	3.24 433	1.89 400	1.07 428	1.22 416	0.94 428	5.62 426	1.05 424	1.34 426	1.41 423	3.25 432	1.07 430	1.95 431	1.16 415	1.30 417	1.83 416

JetRed	2.52 426	2.14 433	2.30 434	1.73 409	1.90 427	2.63 426	3.45 428	1.87 433	1.54 427	1.16 429	0.96 410	2.82 420	0.74 377	2.45 421	3.36 429	2.18 433	2.83 433	3.14 437	1.84 396	1.39 431	3.50 435	3.28 434	2.75 427	1.29 435	2.61 434	6.72 437	2.97 433	4.62 434

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 427	0.48 386	0.30 368	0.49 370	0.43 379	0.63 382	0.88 397	0.69 402	0.73 408	0.42 383	1.62 426	46.67 448	1.91 412	0.66 399	0.96 336	0.34 309	0.96 408	0.97 430	1.60 387	0.34 369	0.83 396	0.87 371	0.28 359	0.27 358	0.53 385	0.79 397	3.33 435	0.81 376

ktn	2.60 428	1.73 428	2.98 435	2.43 419	1.91 428	2.71 428	3.07 426	1.67 430	4.02 436	1.03 427	1.21 418	8.05 437	10.67 433	2.85 428	2.71 426	0.93 424	1.87 429	0.89 427	6.30 429	1.56 433	1.29 421	1.20 414	2.75 427	0.94 429	1.19 415	1.09 414	1.47 423	1.71 415

WQFJA1++	3.47 429	0.13 203	0.09 165	27.21 446	0.11 203	24.09 447	25.17 445	0.22 207	0.13 221	0.35 345	0.16 209	0.66 362	2.95 420	0.14 280	0.83 318	0.55 375	0.23 225	0.18 269	1.06 375	0.44 387	0.37 273	0.76 341	0.11 252	0.08 133	0.20 222	6.97 438	0.30 287	0.30 292

LSM0	3.50 430	0.37 375	0.30 368	0.55 378	0.46 385	0.59 379	0.74 390	0.75 407	0.61 399	0.60 410	0.85 405	1.16 387	1.54 401	0.27 358	26.81 443	45.36 448	0.62 388	0.38 389	3.22 415	0.63 401	1.24 420	1.69 428	0.31 376	0.43 396	0.61 394	1.00 408	1.01 410	2.47 427

LE_ROB	3.68 431	0.90 402	1.47 432	2.33 418	9.95 442	1.86 417	7.75 439	2.29 434	3.18 435	0.50 399	1.44 424	9.08 438	13.64 441	0.49 388	2.12 409	0.27 252	0.56 384	0.30 374	6.07 428	1.47 432	0.85 398	0.95 391	2.37 421	2.28 436	5.44 437	5.09 435	6.28 438	10.56 441

BEATNet-Init1	4.65 432	5.11 437	1.18 428	8.96 439	2.62 434	8.39 439	4.42 432	2.33 435	1.90 430	0.88 420	2.44 430	5.93 431	9.25 431	0.95 404	8.01 436	2.37 434	1.44 425	0.94 428	18.08 440	5.04 438	2.66 433	2.68 433	1.09 406	1.21 433	5.15 436	3.11 432	11.68 444	7.82 438

HanzoNet	4.74 433	4.36 436	3.81 438	6.11 435	3.89 435	7.79 438	8.32 440	4.11 438	4.85 437	1.57 434	2.49 431	11.43 439	13.37 440	11.17 444	3.70 430	1.86 432	5.08 437	1.37 431	11.06 435	3.04 435	2.28 432	2.12 431	5.14 441	1.16 432	1.84 430	1.75 422	1.82 429	2.43 426

DGTPSM_ROB	8.79 434	3.80 434	9.84 440	3.08 425	5.49 436	3.51 432	5.14 435	3.61 436	8.95 438	3.18 437	7.10 436	3.97 428	10.45 432	3.59 435	11.90 437	10.73 438	4.41 435	10.40 439	5.50 425	9.89 440	5.93 438	14.14 439	4.37 439	8.94 441	10.11 439	27.69 444	11.03 442	30.71 444

DPSMNet_ROB	9.04 435	3.83 435	9.86 441	3.11 426	5.50 437	3.56 433	5.15 436	3.61 436	9.03 439	3.27 438	7.94 438	4.20 429	13.24 439	3.69 436	12.40 438	10.89 439	4.53 436	10.61 440	6.52 430	9.90 441	5.99 439	14.29 440	4.38 440	8.94 441	10.26 442	27.69 444	11.05 443	30.71 444

DLNR_Zeroshot_test	9.87 436	28.41 448	0.21 328	46.94 449	0.13 238	0.20 287	44.81 449	0.29 325	0.11 172	0.37 359	0.19 240	0.34 309	0.10 175	1.27 406	60.18 448	71.71 449	4.00 434	2.44 433	1.35 380	0.24 311	0.70 384	1.10 407	0.09 197	0.15 284	0.27 305	0.24 267	0.29 278	0.32 299

LRCNet_RVC	10.35 437	14.59 442	3.37 436	20.91 444	17.84 446	20.02 445	16.02 444	6.47 440	2.41 434	19.86 446	12.93 441	19.51 443	8.57 430	26.59 447	3.97 431	0.73 408	10.36 441	5.77 438	23.32 443	6.94 439	2.69 434	1.25 416	22.85 445	8.44 440	0.73 398	0.43 358	1.72 427	1.19 395

PML	11.01 438	9.32 441	3.48 437	11.78 442	6.95 440	11.56 440	6.01 437	7.06 441	23.86 448	8.88 442	28.30 448	32.00 447	39.13 448	6.23 441	5.80 434	4.22 437	8.30 438	3.01 436	18.80 441	4.50 436	4.89 437	4.68 436	3.75 435	3.97 438	10.22 441	5.10 436	18.48 445	6.93 436

DPSM_ROB	13.05 439	7.58 438	11.51 442	4.93 432	5.66 438	5.96 435	4.58 433	8.35 442	10.81 441	6.72 440	8.04 439	7.98 435	12.24 436	3.78 437	13.45 439	13.54 440	10.09 439	13.22 441	8.97 433	11.59 442	15.77 442	18.47 442	3.50 433	10.95 443	27.87 444	35.88 446	31.10 446	39.72 446

DPSM	13.05 439	7.58 438	11.51 442	4.93 432	5.66 438	5.96 435	4.58 433	8.35 442	10.81 441	6.72 440	8.04 439	7.98 435	12.24 436	3.78 437	13.45 439	13.54 440	10.09 439	13.22 441	8.97 433	11.59 442	15.77 442	18.47 442	3.50 433	10.95 443	27.87 444	35.88 446	31.10 446	39.72 446

HaxPig	19.46 441	21.63 446	18.84 444	23.83 445	23.65 447	22.97 446	25.18 446	20.58 447	18.35 443	26.27 447	22.91 446	22.10 444	16.59 442	24.62 446	21.69 441	18.63 442	20.94 444	19.88 443	22.44 442	20.43 444	14.32 441	12.36 438	27.03 446	18.77 445	7.07 438	12.11 443	7.84 439	14.43 443

MEDIAN_ROB	22.62 442	26.33 447	23.49 448	27.73 447	26.93 448	26.84 448	28.37 447	23.96 448	21.35 444	31.36 448	26.67 447	25.78 445	19.59 443	27.60 448	23.84 442	20.19 443	25.79 446	23.70 444	27.36 445	24.30 448	19.01 444	15.78 441	29.59 447	20.33 446	10.21 440	11.16 442	10.14 441	13.33 442

AVERAGE_ROB	25.64 443	30.03 449	26.89 449	31.93 448	30.82 449	31.11 449	32.43 448	28.32 449	25.80 449	34.51 449	30.14 449	30.53 446	23.76 444	32.01 449	27.78 447	24.52 444	28.55 447	25.88 445	30.51 446	27.85 449	22.51 445	19.15 444	33.73 448	25.51 450	10.76 443	8.70 439	9.35 440	9.21 440

CasAABBNet	26.22 444	15.24 443	23.15 446	9.86 440	11.36 443	11.89 441	9.16 441	16.77 445	21.82 446	13.63 443	16.10 442	16.17 441	24.79 447	7.51 442	27.26 445	27.24 447	20.16 442	26.55 447	17.89 438	23.22 445	31.56 446	36.88 446	6.98 442	22.05 448	56.10 448	72.29 448	62.52 449	79.87 449

FlowAnything	26.28 445	15.26 444	23.18 447	9.90 441	11.45 444	11.93 442	9.21 442	16.87 446	21.85 447	13.67 445	16.29 444	16.14 440	24.68 445	7.63 443	27.13 444	27.17 446	20.18 443	26.52 446	17.99 439	23.38 447	31.56 446	37.20 447	7.04 443	22.12 449	56.09 447	72.59 450	62.57 450	80.02 450

fast-reg	27.99 446	17.23 445	23.11 445	12.63 443	12.63 445	16.10 444	12.42 443	16.63 444	21.73 445	13.65 444	20.53 445	16.72 442	24.77 446	13.84 445	27.33 446	26.50 445	21.30 445	27.47 448	39.14 447	23.34 446	31.90 448	36.41 445	7.67 444	21.95 447	56.22 449	72.44 449	62.51 448	79.44 448

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

FSD		0.26 349	0.26 356	0.27 331	0.26 345	0.26 326	0.31 350	0.33 347	0.20 304	0.28 276	0.21 259			0.29 360	0.39 217	0.42 342			0.34 260	0.31 359				0.28 361	0.30 330	0.29 312	0.30 287	0.31 297

STTRV1_RVC		0.33 365	0.28 363	0.43 365	0.33 364	0.42 362	0.38 361	0.41 366	0.41 376	0.37 359	0.42 355	0.62 358	0.74 377	0.52 391		0.39 329	0.91 405	0.28 364		0.75 415	0.94 407			0.51 401	0.51 382	0.67 387	0.63 381	1.33 403

DPSimNet_ROB		8.37 440	4.26 439	7.17 437	7.54 441	5.72 434	6.51 438	5.76 439	9.67 440	4.19 439	16.17 443	7.25 434	11.41 434	5.00 440	7.97 435	4.08 436		2.95 435	13.34 437	4.83 437	6.37 440	4.66 435	4.16 438	5.12 439		9.01 441	5.12 437	8.92 439

Low-res two-view benchmark