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

GFORCE	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 23	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.07 55	0.02 3	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.06 20	0.07 26	0.04 9

F8.5	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.07 55	0.02 3	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.06 20	0.07 26	0.04 9

FORCE_9	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 23	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.07 55	0.02 3	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.06 20	0.07 26	0.04 9

FORCE_8	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 23	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.07 55	0.02 3	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.03 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 23	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.04 25	0.06 35	0.03 28	0.02 5	0.08 3	0.08 7	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 34	0.07 26	0.06 45

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 23	0.03 3	0.04 25	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.23 89	0.08 7	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 23	0.03 3	0.04 25	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.26 122	0.08 7	0.05 3	0.04 3	0.06 14	0.04 4	0.05 3	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.05 9	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 19	0.04 23	0.03 3	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.04 73	0.13 38	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.03 38	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 23	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 63	0.02 5	0.06 35	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.05 9	0.05 8	0.04 9

BridgeDepth	0.04 3	0.04 21	0.04 36	0.04 30	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.08 65	0.03 28	0.02 5	0.09 6	0.08 7	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 44	0.04 19	0.02 3	0.03 3	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.08 7	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.10 53	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 38	0.10 34	0.06 17	0.06 28	0.07 29	0.04 4	0.08 47	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
FORCE_4.6	0.05 15	0.05 47	0.04 36	0.03 11	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.04 23	0.04 17	0.03 12	0.09 79	0.04 55	0.03 42	0.11 24	0.09 26	0.07 38	0.07 44	0.07 29	0.05 23	0.07 31	0.06 15	0.04 68	0.03 13	0.07 39	0.08 60	0.09 70	0.06 45

F5.5	0.05 15	0.04 21	0.04 36	0.04 30	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.05 39	0.04 17	0.03 12	0.08 65	0.03 28	0.03 42	0.10 18	0.10 34	0.06 17	0.06 28	0.07 29	0.05 23	0.07 31	0.06 15	0.03 38	0.03 13	0.07 39	0.07 34	0.08 48	0.06 45

F7	0.05 15	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.03 7	0.05 44	0.03 12	0.06 35	0.02 3	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.06 17	0.06 28	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.05 5	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.07 34	0.07 26	0.04 9

FORCE_4.5	0.05 15	0.04 21	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.04 23	0.03 44	0.06 63	0.04 23	0.05 44	0.05 45	0.08 65	0.03 28	0.03 42	0.11 24	0.09 26	0.06 17	0.06 28	0.07 29	0.05 23	0.07 31	0.06 15	0.02 4	0.03 13	0.07 39	0.07 34	0.09 70	0.07 61

FORCE_5	0.05 15	0.04 21	0.04 36	0.04 30	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.03 3	0.04 23	0.05 44	0.04 25	0.09 79	0.02 3	0.02 5	0.10 18	0.09 26	0.07 38	0.06 28	0.07 29	0.05 23	0.07 31	0.07 24	0.03 38	0.03 13	0.07 39	0.07 34	0.08 48	0.06 45

FORCE_6	0.05 15	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.05 49	0.05 39	0.03 3	0.03 12	0.08 65	0.05 70	0.02 5	0.10 18	0.09 26	0.07 38	0.06 28	0.07 29	0.05 23	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.06 20	0.08 48	0.06 45

over v1	0.05 15	0.04 21	0.03 6	0.05 69	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.04 23	0.04 17	0.05 45	0.08 65	0.03 28	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.06 17	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 60	0.07 26	0.06 45

over-8	0.05 15	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.03 7	0.04 17	0.04 25	0.06 35	0.03 28	0.02 5	0.09 6	0.08 7	0.06 17	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 34	0.07 26	0.06 45

MLG-Stereo_test1	0.05 15	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.05 39	0.06 63	0.03 12	0.06 35	0.02 3	0.02 5	0.18 63	0.13 68	0.08 52	0.06 28	0.08 46	0.05 23	0.08 47	0.12 61	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.04 9

MLG-Stereo	0.05 15	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 19	0.04 23	0.05 44	0.03 12	0.05 19	0.02 3	0.02 5	0.17 60	0.13 68	0.08 52	0.06 28	0.08 46	0.05 23	0.08 47	0.07 24	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.05 28

MM-Stereo_test3	0.05 15	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.02 3	0.02 5	0.04 19	0.05 39	0.04 17	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.11 24	0.10 34	0.07 38	0.05 11	0.06 14	0.05 23	0.06 17	0.17 82	0.04 68	0.03 13	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

CoSv	0.05 15	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.05 65	0.03 44	0.05 49	0.04 23	0.04 17	0.02 5	0.03 3	0.03 28	0.02 5	0.09 6	0.09 26	0.07 38	0.04 3	0.08 46	0.04 4	0.07 31	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.08 65	0.05 9	0.07 26	0.04 9

AIO-test2	0.05 15	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 19	0.05 39	0.04 17	0.07 73	0.05 19	0.02 3	0.02 5	0.22 84	0.17 110	0.06 17	0.05 11	0.05 4	0.05 23	0.05 3	0.16 79	0.02 4	0.03 13	0.04 3	0.05 9	0.03 3	0.04 9

U	0.05 15	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 19	0.02 3	0.04 17	0.01 3	0.05 19	0.03 28	0.02 5	0.14 44	0.12 59	0.08 52	0.07 44	0.08 46	0.05 23	0.10 73	0.09 44	0.02 4	0.03 13	0.08 65	0.07 34	0.06 14	0.06 45

ProNet	0.05 15	0.04 21	0.04 36	0.03 11	0.02 3	0.04 23	0.08 157	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.06 59	0.03 3	0.02 3	0.03 42	0.12 30	0.10 34	0.07 38	0.06 28	0.06 14	0.04 4	0.06 17	0.08 32	0.03 38	0.04 44	0.05 6	0.04 3	0.05 8	0.04 9

CroCo-Stereo Lap2	0.05 15	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 19	0.03 7	0.06 63	0.03 12	0.04 6	0.03 28	0.02 5	0.12 30	0.11 48	0.07 38	0.07 44	0.07 29	0.05 23	0.09 62	0.08 32	0.02 4	0.03 13	0.08 65	0.08 60	0.07 26	0.05 28

CR-Stereo	0.06 31	0.05 47	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.04 23	0.03 44	0.04 19	0.06 56	0.04 17	0.06 59	0.05 19	0.04 55	0.03 42	0.11 24	0.09 26	0.06 17	0.08 62	0.07 29	0.05 23	0.07 31	0.08 32	0.02 4	0.04 44	0.07 39	0.07 34	0.08 48	0.07 61

CR-RVC	0.06 31	0.05 47	0.05 67	0.03 11	0.05 73	0.04 23	0.03 44	0.04 19	0.06 56	0.04 17	0.05 45	0.06 35	0.05 70	0.04 73	0.14 44	0.11 48	0.08 52	0.08 62	0.08 46	0.06 48	0.09 62	0.08 32	0.02 4	0.04 44	0.08 65	0.08 60	0.10 81	0.08 76

FORCE_4.7	0.06 31	0.05 47	0.05 67	0.05 69	0.04 48	0.05 65	0.03 44	0.04 19	0.05 39	0.04 17	0.05 45	0.11 89	0.03 28	0.04 73	0.11 24	0.08 7	0.10 79	0.08 62	0.08 46	0.05 23	0.09 62	0.08 32	0.02 4	0.04 44	0.07 39	0.07 34	0.09 70	0.07 61

F4.4	0.06 31	0.05 47	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.05 65	0.03 44	0.06 63	0.04 23	0.04 17	0.04 25	0.08 65	0.03 28	0.04 73	0.12 30	0.09 26	0.07 38	0.07 44	0.08 46	0.05 23	0.07 31	0.07 24	0.02 4	0.04 44	0.07 39	0.08 60	0.09 70	0.08 76

FORCE_4	0.06 31	0.04 21	0.04 36	0.05 69	0.03 20	0.05 65	0.03 44	0.06 63	0.05 39	0.07 80	0.06 59	0.07 55	0.03 28	0.03 42	0.12 30	0.09 26	0.07 38	0.07 44	0.08 46	0.05 23	0.08 47	0.09 44	0.03 38	0.04 44	0.08 65	0.08 60	0.10 81	0.08 76

LACA_dic	0.06 31	0.05 47	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.04 23	0.03 44	0.04 19	0.06 56	0.07 80	0.04 25	0.05 19	0.05 70	0.03 42	0.12 30	0.10 34	0.06 17	0.08 62	0.07 29	0.05 23	0.07 31	0.08 32	0.02 4	0.04 44	0.07 39	0.07 34	0.08 48	0.08 76

over-6	0.06 31	0.05 47	0.04 36	0.05 69	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.06 56	0.04 17	0.07 73	0.12 97	0.03 28	0.03 42	0.09 6	0.08 7	0.06 17	0.06 28	0.07 29	0.04 4	0.06 17	0.06 15	0.02 4	0.04 44	0.07 39	0.08 60	0.08 48	0.07 61

PointNet	0.06 31	0.04 21	0.05 67	0.04 30	0.03 20	0.04 23	0.04 79	0.07 77	0.05 39	0.05 44	0.06 59	0.05 19	0.04 55	0.03 42	0.09 6	0.07 3	0.06 17	0.04 3	0.06 14	0.05 23	0.07 31	0.09 44	0.04 68	0.05 71	0.07 39	0.08 60	0.09 70	0.07 61

TS12	0.06 31	0.05 47	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.04 23	0.03 44	0.04 19	0.06 56	0.07 80	0.04 25	0.05 19	0.05 70	0.03 42	0.12 30	0.10 34	0.06 17	0.08 62	0.07 29	0.05 23	0.07 31	0.08 32	0.02 4	0.04 44	0.07 39	0.07 34	0.08 48	0.08 76

LACA3	0.06 31	0.05 47	0.05 67	0.05 69	0.04 48	0.05 65	0.04 79	0.04 19	0.06 56	0.06 63	0.04 25	0.08 65	0.04 55	0.04 73	0.13 38	0.10 34	0.06 17	0.08 62	0.08 46	0.06 48	0.08 47	0.09 44	0.03 38	0.04 44	0.08 65	0.08 60	0.09 70	0.08 76

LACA1	0.06 31	0.05 47	0.04 36	0.04 30	0.05 73	0.04 23	0.03 44	0.03 3	0.06 56	0.05 44	0.04 25	0.06 35	0.04 55	0.03 42	0.10 18	0.10 34	0.06 17	0.08 62	0.07 29	0.05 23	0.07 31	0.07 24	0.03 38	0.04 44	0.07 39	0.08 60	0.08 48	0.06 45

NLSM3	0.06 31	0.05 47	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.03 7	0.03 44	0.06 63	0.08 89	0.05 44	0.06 59	0.04 6	0.05 70	0.04 73	0.14 44	0.08 7	0.07 38	0.06 28	0.06 14	0.05 23	0.06 17	0.07 24	0.04 68	0.04 44	0.07 39	0.08 60	0.08 48	0.07 61

NLCSM	0.06 31	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 23	0.02 5	0.07 77	0.16 244	0.04 17	0.11 133	0.05 19	0.31 310	0.02 5	0.10 18	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 34	0.04 4	0.04 9

LG-Stereo	0.06 31	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.04 48	0.04 23	0.02 5	0.06 63	0.05 39	0.06 63	0.06 59	0.08 65	0.03 28	0.02 5	0.24 103	0.12 59	0.08 52	0.06 28	0.08 46	0.07 53	0.10 73	0.09 44	0.02 4	0.03 13	0.06 21	0.06 20	0.07 26	0.05 28

MM-Stereo_test1	0.06 31	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 19	0.04 23	0.04 17	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.15 52	0.17 110	0.07 38	0.07 44	0.06 14	0.08 68	0.06 17	0.23 110	0.05 91	0.03 13	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

RAStereo	0.06 31	0.05 47	0.04 36	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.05 49	0.03 7	0.10 92	0.03 12	0.08 65	0.04 55	0.02 5	0.15 52	0.11 48	0.09 66	0.08 62	0.10 75	0.05 23	0.13 92	0.09 44	0.02 4	0.03 13	0.09 81	0.07 34	0.07 26	0.07 61

DispViT+	0.07 47	0.05 47	0.05 67	0.07 99	0.05 73	0.05 65	0.04 79	0.05 49	0.07 82	0.06 63	0.08 85	0.06 35	0.05 70	0.03 42	0.11 24	0.10 34	0.06 17	0.08 62	0.08 46	0.06 48	0.07 31	0.08 32	0.03 38	0.06 91	0.07 39	0.10 93	0.08 48	0.09 89

WQFJA1	0.07 47	0.05 47	0.03 6	0.04 30	0.04 48	0.05 65	0.03 44	0.06 63	0.18 263	0.04 17	0.17 192	0.05 19	0.36 315	0.03 42	0.14 44	0.08 7	0.06 17	0.05 11	0.06 14	0.05 23	0.05 3	0.08 32	0.03 38	0.04 44	0.06 21	0.07 34	0.06 14	0.06 45

WQFJX1	0.07 47	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.06 63	0.19 269	0.04 17	0.12 145	0.04 6	0.33 312	0.02 5	0.09 6	0.07 3	0.06 17	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.07 24	0.03 38	0.03 13	0.06 21	0.07 34	0.06 14	0.04 9

WQFJX	0.07 47	0.04 21	0.04 36	0.04 30	0.03 20	0.05 65	0.03 44	0.05 49	0.18 263	0.04 17	0.15 167	0.04 6	0.36 315	0.02 5	0.12 30	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.05 23	0.05 3	0.07 24	0.03 38	0.04 44	0.05 6	0.08 60	0.06 14	0.06 45

NLMM	0.07 47	0.05 47	0.03 6	0.04 30	0.04 48	0.05 65	0.03 44	0.06 63	0.18 263	0.04 17	0.17 192	0.05 19	0.36 315	0.03 42	0.14 44	0.08 7	0.06 17	0.05 11	0.06 14	0.05 23	0.05 3	0.08 32	0.03 38	0.04 44	0.06 21	0.07 34	0.06 14	0.06 45

MonStereo	0.07 47	0.04 21	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.03 7	0.03 44	0.05 49	0.05 39	0.05 44	0.06 59	0.05 19	0.04 55	0.03 42	0.20 70	0.17 110	0.08 52	0.07 44	0.08 46	0.07 53	0.08 47	0.15 73	0.03 38	0.03 13	0.08 65	0.07 34	0.08 48	0.07 61

AdaDepth	0.07 47	0.06 73	0.04 36	0.04 30	0.05 73	0.04 23	0.03 44	0.05 49	0.06 56	0.04 17	0.06 59	0.06 35	0.03 28	0.03 42	0.21 78	0.15 81	0.09 66	0.08 62	0.10 75	0.07 53	0.08 47	0.17 82	0.03 38	0.04 44	0.07 39	0.07 34	0.09 70	0.07 61

111111	0.07 47	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.04 48	0.03 7	0.03 44	0.04 19	0.05 39	0.03 3	0.04 25	0.06 35	0.03 28	0.02 5	0.26 122	0.15 81	0.06 17	0.06 28	0.09 68	0.12 124	0.09 62	0.33 169	0.07 125	0.03 13	0.05 6	0.05 9	0.05 8	0.03 3

MLG-Stereo_test2	0.07 47	0.05 47	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.06 63	0.05 39	0.07 80	0.05 45	0.07 55	0.03 28	0.04 73	0.21 78	0.16 97	0.11 83	0.07 44	0.14 95	0.07 53	0.11 79	0.22 106	0.04 68	0.03 13	0.07 39	0.06 20	0.09 70	0.06 45

AIO-test1	0.07 47	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.06 63	0.06 56	0.06 63	0.06 59	0.06 35	0.02 3	0.03 42	0.24 103	0.15 81	0.06 17	0.05 11	0.05 4	0.08 68	0.06 17	0.33 169	0.02 4	0.03 13	0.04 3	0.05 9	0.04 4	0.04 9

DEFOM-Stereo	0.07 47	0.06 73	0.04 36	0.06 91	0.05 73	0.06 84	0.03 44	0.06 63	0.05 39	0.06 63	0.08 85	0.06 35	0.03 28	0.04 73	0.20 70	0.12 59	0.11 83	0.09 74	0.10 75	0.07 53	0.11 79	0.09 44	0.04 68	0.04 44	0.09 81	0.08 60	0.12 97	0.08 76

AIO-Stereo	0.07 47	0.05 47	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.04 23	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.04 17	0.05 45	0.04 6	0.03 28	0.03 42	0.21 78	0.11 48	0.10 79	0.06 28	0.09 68	0.14 162	0.08 47	0.47 228	0.03 38	0.04 44	0.06 21	0.05 9	0.07 26	0.04 9

RSM	0.07 47	0.05 47	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.05 65	0.03 44	0.04 19	0.03 7	0.04 17	0.05 45	0.06 35	0.03 28	0.02 5	0.12 30	0.10 34	0.07 38	0.06 28	0.07 29	0.08 68	0.09 62	0.60 267	0.03 38	0.04 44	0.06 21	0.06 20	0.07 26	0.05 28

SCION-MonSter(vits)	0.08 60	0.09 106	0.07 102	0.09 135	0.09 134	0.09 138	0.06 122	0.05 49	0.05 39	0.05 44	0.06 59	0.05 19	0.04 55	0.03 42	0.20 70	0.17 110	0.08 52	0.07 44	0.08 46	0.07 53	0.08 47	0.15 73	0.03 38	0.03 13	0.08 65	0.07 34	0.08 48	0.07 61

GREATEN-IGEV_RVC	0.08 60	0.05 47	0.04 36	0.03 11	0.04 48	0.04 23	0.03 44	0.05 49	0.06 56	0.05 44	0.05 45	0.10 82	0.03 28	0.03 42	0.32 157	0.16 97	0.08 52	0.07 44	0.09 68	0.11 113	0.07 31	0.34 175	0.03 38	0.03 13	0.07 39	0.08 60	0.09 70	0.06 45

testmc14	0.08 60	0.05 47	0.04 36	0.03 11	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.04 23	0.05 44	0.04 25	0.10 82	0.02 3	0.02 5	0.23 89	0.16 97	0.09 66	0.09 74	0.08 46	0.11 113	0.08 47	0.52 239	0.07 125	0.04 44	0.07 39	0.08 60	0.07 26	0.05 28

MCSU-Stereo	0.08 60	0.05 47	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.03 7	0.03 44	0.04 19	0.06 56	0.06 63	0.04 25	0.09 79	0.03 28	0.03 42	0.24 103	0.15 81	0.08 52	0.09 74	0.07 29	0.10 99	0.07 31	0.39 203	0.06 108	0.03 13	0.07 39	0.07 34	0.10 81	0.07 61

BridgeDepth_RVC	0.08 60	0.07 80	0.06 84	0.05 69	0.06 91	0.06 84	0.04 79	0.07 77	0.09 102	0.07 80	0.07 73	0.07 55	0.05 70	0.04 73	0.15 52	0.12 59	0.08 52	0.09 74	0.09 68	0.07 53	0.09 62	0.09 44	0.03 38	0.05 71	0.09 81	0.11 101	0.10 81	0.11 100
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.08 60	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.03 44	0.06 63	0.22 285	0.05 44	0.15 167	0.05 19	0.41 324	0.03 42	0.15 52	0.10 34	0.05 3	0.05 11	0.07 29	0.06 48	0.06 17	0.10 53	0.03 38	0.05 71	0.08 65	0.07 34	0.08 48	0.05 28

NLSM1	0.08 60	0.04 21	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.05 65	0.04 79	0.07 77	0.21 279	0.04 17	0.18 202	0.06 35	0.38 321	0.03 42	0.15 52	0.10 34	0.06 17	0.05 11	0.07 29	0.05 23	0.07 31	0.09 44	0.03 38	0.04 44	0.07 39	0.08 60	0.07 26	0.05 28

VIP-Stereo	0.08 60	0.06 73	0.06 84	0.05 69	0.04 48	0.04 23	0.02 5	0.06 63	0.05 39	0.06 63	0.09 101	0.10 82	0.03 28	0.03 42	0.14 44	0.12 59	0.12 88	0.09 74	0.10 75	0.07 53	0.12 86	0.18 89	0.03 38	0.05 71	0.08 65	0.08 60	0.07 26	0.08 76

MM-Stereo_test2	0.08 60	0.05 47	0.04 36	0.04 30	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 19	0.04 23	0.06 63	0.04 25	0.04 6	0.03 28	0.03 42	0.23 89	0.25 216	0.08 52	0.07 44	0.07 29	0.12 124	0.08 47	0.55 249	0.05 91	0.04 44	0.05 6	0.09 87	0.06 14	0.06 45

GIP-stereo	0.08 60	0.05 47	0.04 36	0.04 30	0.03 20	0.04 23	0.03 44	0.03 3	0.03 7	0.05 44	0.04 25	0.05 19	0.03 28	0.04 73	0.30 146	0.22 184	0.09 66	0.07 44	0.09 68	0.10 99	0.09 62	0.43 215	0.02 4	0.04 44	0.07 39	0.07 34	0.08 48	0.05 28

RSM++	0.08 60	0.05 47	0.05 67	0.05 69	0.05 73	0.04 23	0.03 44	0.06 63	0.06 56	0.05 44	0.05 45	0.07 55	0.04 55	0.02 5	0.13 38	0.11 48	0.09 66	0.07 44	0.08 46	0.10 99	0.10 73	0.64 275	0.04 68	0.05 71	0.08 65	0.07 34	0.08 48	0.05 28

MoCha-V2	0.08 60	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.03 7	0.04 17	0.05 45	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.37 178	0.12 59	0.07 38	0.08 62	0.08 46	0.15 196	0.08 47	0.56 258	0.03 38	0.03 13	0.06 21	0.05 9	0.05 8	0.03 3

StereoVision	0.08 60	0.05 47	0.05 67	0.04 30	0.04 48	0.05 65	0.03 44	0.07 77	0.11 147	0.05 44	0.06 59	0.06 35	0.06 88	0.02 5	0.14 44	0.13 68	0.09 66	0.07 44	0.10 75	0.08 68	0.09 62	0.08 32	0.03 38	0.05 71	0.12 111	0.10 93	0.13 106	0.13 113

RAFT	0.08 60	0.04 21	0.06 84	0.05 69	0.03 20	0.07 97	0.03 44	0.10 91	0.05 39	0.06 63	0.07 73	0.08 65	0.05 70	0.02 5	0.22 84	0.11 48	0.09 66	0.06 28	0.08 46	0.06 48	0.08 47	0.10 53	0.02 4	0.04 44	0.14 125	0.14 130	0.16 120	0.15 132

delet	0.08 60	0.08 94	0.07 102	0.09 135	0.07 103	0.08 117	0.06 122	0.07 77	0.06 56	0.09 87	0.08 85	0.11 89	0.06 88	0.07 119	0.15 52	0.10 34	0.10 79	0.09 74	0.08 46	0.09 84	0.10 73	0.08 32	0.05 91	0.07 102	0.10 87	0.09 87	0.10 81	0.08 76

TDLM	0.08 60	0.08 94	0.07 102	0.07 99	0.08 123	0.07 97	0.06 122	0.08 84	0.06 56	0.06 63	0.12 145	0.08 65	0.06 88	0.05 89	0.10 18	0.10 34	0.10 79	0.09 74	0.08 46	0.07 53	0.09 62	0.10 53	0.05 91	0.07 102	0.08 65	0.08 60	0.09 70	0.09 89

NBS	0.09 76	0.06 73	0.05 67	0.03 11	0.04 48	0.04 23	0.04 79	0.10 91	0.06 56	0.16 112	0.03 12	0.12 97	0.06 88	0.05 89	0.16 58	0.14 75	0.15 109	0.09 74	0.12 87	0.08 68	0.21 147	0.14 68	0.05 91	0.05 71	0.12 111	0.11 101	0.10 81	0.11 100

TS	0.09 76	0.07 80	0.07 102	0.07 99	0.06 91	0.07 97	0.04 79	0.11 99	0.07 82	0.06 63	0.11 133	0.11 89	0.05 70	0.05 89	0.20 70	0.13 68	0.09 66	0.10 91	0.13 91	0.08 68	0.13 92	0.13 64	0.04 68	0.06 91	0.12 111	0.10 93	0.13 106	0.14 122

GASTEREO	0.09 76	0.04 21	0.04 36	0.04 30	0.04 48	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.06 56	0.05 44	0.04 25	0.06 35	0.04 55	0.02 5	0.42 200	0.34 285	0.08 52	0.07 44	0.08 46	0.09 84	0.08 47	0.43 215	0.05 91	0.07 102	0.07 39	0.08 60	0.07 26	0.05 28

MSCF	0.09 76	0.04 21	0.04 36	0.04 30	0.03 20	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.06 56	0.04 17	0.04 25	0.06 35	0.04 55	0.03 42	0.42 200	0.33 282	0.08 52	0.07 44	0.08 46	0.09 84	0.08 47	0.42 210	0.04 68	0.07 102	0.07 39	0.08 60	0.06 14	0.05 28

DFGA-Net	0.09 76	0.09 106	0.05 67	0.07 99	0.05 73	0.06 84	0.05 102	0.11 99	0.07 82	0.12 105	0.08 85	0.13 103	0.06 88	0.04 73	0.17 60	0.13 68	0.14 98	0.10 91	0.14 95	0.07 53	0.12 86	0.14 68	0.05 91	0.07 102	0.10 87	0.09 87	0.14 111	0.11 100

IGEV-Stereo++	0.09 76	0.05 47	0.04 36	0.05 69	0.05 73	0.04 23	0.02 5	0.05 49	0.05 39	0.05 44	0.05 45	0.05 19	0.04 55	0.03 42	0.32 157	0.19 141	0.07 38	0.09 74	0.10 75	0.14 162	0.09 62	0.55 249	0.10 198	0.03 13	0.06 21	0.06 20	0.08 48	0.05 28

Occ-G	0.09 76	0.07 80	0.05 67	0.05 69	0.04 48	0.05 65	0.03 44	0.05 49	0.04 23	0.04 17	0.08 85	0.06 35	0.04 55	0.03 42	0.28 141	0.15 81	0.09 66	0.09 74	0.14 95	0.10 99	0.10 73	0.41 207	0.08 155	0.05 71	0.07 39	0.06 20	0.08 48	0.06 45

iRaftStereo_RVC	0.09 76	0.07 80	0.06 84	0.05 69	0.05 73	0.06 84	0.03 44	0.10 91	0.06 56	0.10 92	0.09 101	0.10 82	0.05 70	0.04 73	0.13 38	0.11 48	0.14 98	0.10 91	0.12 87	0.08 68	0.15 101	0.22 106	0.04 68	0.06 91	0.10 87	0.08 60	0.11 92	0.08 76

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.10 84	0.06 73	0.07 102	0.07 99	0.07 103	0.06 84	0.04 79	0.10 91	0.08 89	0.16 112	0.10 118	0.12 97	0.08 121	0.05 89	0.26 122	0.13 68	0.14 98	0.09 74	0.17 116	0.10 99	0.12 86	0.18 89	0.04 68	0.05 71	0.10 87	0.10 93	0.13 106	0.10 97

GEAStereo	0.10 84	0.07 80	0.06 84	0.06 91	0.05 73	0.05 65	0.04 79	0.05 49	0.04 23	0.06 63	0.04 25	0.07 55	0.02 3	0.06 107	0.49 229	0.32 270	0.09 66	0.07 44	0.09 68	0.12 124	0.11 79	0.25 120	0.04 68	0.05 71	0.08 65	0.07 34	0.08 48	0.05 28

GSStereo	0.10 84	0.06 73	0.05 67	0.04 30	0.04 48	0.05 65	0.03 44	0.03 3	0.20 275	0.05 44	0.04 25	0.05 19	0.02 3	0.02 5	0.46 223	0.32 270	0.14 98	0.09 74	0.10 75	0.09 84	0.11 79	0.48 232	0.03 38	0.04 44	0.07 39	0.06 20	0.07 26	0.05 28

gasm-f	0.10 84	0.07 80	0.06 84	0.06 91	0.05 73	0.05 65	0.04 79	0.05 49	0.04 23	0.06 63	0.04 25	0.07 55	0.02 3	0.06 107	0.49 229	0.32 270	0.09 66	0.07 44	0.09 68	0.12 124	0.11 79	0.25 120	0.04 68	0.05 71	0.08 65	0.07 34	0.08 48	0.05 28

LG-Stereo_L2	0.10 84	0.08 94	0.05 67	0.04 30	0.05 73	0.05 65	0.03 44	0.13 109	0.09 102	0.21 143	0.09 101	0.13 103	0.05 70	0.05 89	0.24 103	0.17 110	0.14 98	0.09 74	0.14 95	0.08 68	0.19 126	0.27 130	0.03 38	0.05 71	0.10 87	0.08 60	0.10 81	0.09 89

LGtest1	0.10 84	0.07 80	0.06 84	0.06 91	0.07 103	0.07 97	0.04 79	0.10 91	0.09 102	0.09 87	0.10 118	0.10 82	0.05 70	0.06 107	0.26 122	0.17 110	0.15 109	0.11 99	0.16 107	0.10 99	0.17 107	0.18 89	0.05 91	0.06 91	0.10 87	0.09 87	0.12 97	0.10 97

MaDis-Stereo	0.10 84	0.07 80	0.06 84	0.04 30	0.04 48	0.04 23	0.04 79	0.09 87	0.07 82	0.11 98	0.08 85	0.13 103	0.06 88	0.03 42	0.17 60	0.14 75	0.15 109	0.12 110	0.17 116	0.07 53	0.17 107	0.15 73	0.03 38	0.06 91	0.15 141	0.20 198	0.16 120	0.19 166

AASNet	0.10 84	0.10 122	0.07 102	0.10 145	0.10 154	0.11 164	0.08 157	0.12 103	0.06 56	0.10 92	0.11 133	0.10 82	0.06 88	0.07 119	0.16 58	0.12 59	0.13 93	0.11 99	0.11 83	0.09 84	0.11 79	0.13 64	0.06 108	0.08 117	0.11 100	0.10 93	0.10 81	0.09 89

MMNet	0.10 84	0.09 106	0.07 102	0.10 145	0.09 134	0.09 138	0.07 138	0.10 91	0.08 89	0.08 85	0.09 101	0.13 103	0.06 88	0.08 130	0.26 122	0.11 48	0.13 93	0.11 99	0.12 87	0.09 84	0.11 79	0.10 53	0.06 108	0.08 117	0.10 87	0.11 101	0.13 106	0.12 108

AANet_RVC	0.10 84	0.08 94	0.08 124	0.07 99	0.09 134	0.06 84	0.07 138	0.09 87	0.09 102	0.08 85	0.09 101	0.08 65	0.07 106	0.06 107	0.19 66	0.12 59	0.11 83	0.12 110	0.11 83	0.10 99	0.10 73	0.10 53	0.07 125	0.08 117	0.11 100	0.12 110	0.12 97	0.14 122

LG-Stereo_L1	0.11 94	0.08 94	0.05 67	0.05 69	0.05 73	0.05 65	0.03 44	0.13 109	0.10 119	0.21 143	0.09 101	0.12 97	0.05 70	0.05 89	0.24 103	0.18 123	0.14 98	0.09 74	0.15 103	0.08 68	0.19 126	0.30 150	0.03 38	0.05 71	0.10 87	0.08 60	0.10 81	0.09 89

MLG-Stereo_test3	0.11 94	0.06 73	0.05 67	0.05 69	0.06 91	0.06 84	0.04 79	0.07 77	0.06 56	0.09 87	0.08 85	0.13 103	0.03 28	0.05 89	0.21 78	0.16 97	0.12 88	0.09 74	0.29 214	0.07 53	0.14 98	0.57 260	0.03 38	0.05 71	0.08 65	0.08 60	0.10 81	0.08 76

plain	0.11 94	0.10 122	0.07 102	0.06 91	0.07 103	0.07 97	0.04 79	0.13 109	0.06 56	0.16 112	0.07 73	0.12 97	0.05 70	0.04 73	0.19 66	0.16 97	0.16 117	0.13 126	0.15 103	0.08 68	0.17 107	0.15 73	0.04 68	0.08 117	0.13 119	0.12 110	0.12 97	0.14 122

MIF-Stereo (partial)	0.11 94	0.09 106	0.08 124	0.07 99	0.06 91	0.07 97	0.04 79	0.12 103	0.09 102	0.12 105	0.07 73	0.10 82	0.07 106	0.05 89	0.21 78	0.16 97	0.16 117	0.13 126	0.14 95	0.08 68	0.18 116	0.15 73	0.05 91	0.08 117	0.13 119	0.11 101	0.16 120	0.13 113

UniTT-Stereo	0.11 94	0.07 80	0.06 84	0.05 69	0.05 73	0.06 84	0.04 79	0.10 91	0.07 82	0.13 108	0.07 73	0.13 103	0.12 192	0.08 130	0.21 78	0.15 81	0.16 117	0.12 110	0.20 138	0.09 84	0.18 116	0.14 68	0.07 125	0.07 102	0.13 119	0.18 173	0.10 81	0.13 113

RAFT_CTSACE	0.11 94	0.09 106	0.07 102	0.05 69	0.06 91	0.08 117	0.06 122	0.12 103	0.08 89	0.18 127	0.06 59	0.15 119	0.12 192	0.05 89	0.18 63	0.14 75	0.15 109	0.10 91	0.13 91	0.07 53	0.17 107	0.24 115	0.04 68	0.07 102	0.14 125	0.14 130	0.19 148	0.14 122

CVANet_RVC	0.11 94	0.12 158	0.11 171	0.13 190	0.10 154	0.11 164	0.08 157	0.13 109	0.09 102	0.10 92	0.16 180	0.11 89	0.08 121	0.08 130	0.13 38	0.12 59	0.12 88	0.12 110	0.12 87	0.09 84	0.12 86	0.17 82	0.06 108	0.08 117	0.11 100	0.10 93	0.11 92	0.14 122

LG-G_1	0.12 101	0.08 94	0.06 84	0.08 121	0.07 103	0.08 117	0.05 102	0.09 87	0.06 56	0.09 87	0.07 73	0.13 103	0.06 88	0.07 119	0.27 134	0.21 169	0.14 98	0.11 99	0.16 107	0.09 84	0.15 101	0.73 309	0.05 91	0.05 71	0.10 87	0.09 87	0.12 97	0.11 100

LG-G	0.12 101	0.08 94	0.06 84	0.08 121	0.07 103	0.08 117	0.05 102	0.09 87	0.06 56	0.09 87	0.07 73	0.13 103	0.06 88	0.07 119	0.27 134	0.21 169	0.14 98	0.11 99	0.16 107	0.09 84	0.15 101	0.73 309	0.05 91	0.05 71	0.10 87	0.09 87	0.12 97	0.11 100

GREAT-IGEV	0.12 101	0.04 21	0.04 36	0.03 11	0.02 3	0.04 23	0.02 5	0.04 19	0.20 275	0.04 17	0.05 45	0.08 65	0.02 3	0.02 5	0.40 193	0.42 317	0.08 52	0.09 74	0.08 46	0.12 124	0.07 31	0.76 317	0.08 155	0.14 247	0.06 21	0.06 20	0.08 48	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
test_5	0.12 101	0.10 122	0.08 124	0.07 99	0.05 73	0.07 97	0.05 102	0.16 126	0.07 82	0.11 98	0.15 167	0.16 131	0.16 245	0.03 42	0.18 63	0.15 81	0.11 83	0.10 91	0.13 91	0.08 68	0.13 92	0.20 99	0.04 68	0.09 141	0.13 119	0.15 146	0.20 160	0.18 148

CCAANet	0.12 101	0.10 122	0.10 153	0.10 145	0.08 123	0.09 138	0.12 221	0.12 103	0.10 119	0.11 98	0.10 118	0.19 152	0.09 134	0.07 119	0.22 84	0.15 81	0.14 98	0.11 99	0.11 83	0.09 84	0.13 92	0.11 60	0.07 125	0.07 102	0.11 100	0.12 110	0.21 167	0.14 122

DMCA	0.12 101	0.09 106	0.10 153	0.08 121	0.09 134	0.08 117	0.09 179	0.13 109	0.10 119	0.11 98	0.13 152	0.13 103	0.08 121	0.09 153	0.24 103	0.15 81	0.15 109	0.14 142	0.13 91	0.10 99	0.14 98	0.12 61	0.09 176	0.09 141	0.12 111	0.13 119	0.11 92	0.12 108

GANet	0.12 101	0.10 122	0.10 153	0.10 145	0.10 154	0.13 188	0.10 202	0.14 115	0.08 89	0.11 98	0.24 261	0.15 119	0.08 121	0.08 130	0.14 44	0.13 68	0.15 109	0.15 155	0.11 83	0.08 68	0.12 86	0.25 120	0.08 155	0.08 117	0.13 119	0.10 93	0.12 97	0.11 100

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 108	0.08 94	0.06 84	0.07 99	0.07 103	0.07 97	0.03 44	0.16 126	0.09 102	0.24 188	0.08 85	0.11 89	0.06 88	0.05 89	0.27 134	0.19 141	0.17 122	0.13 126	0.16 107	0.11 113	0.24 177	0.61 271	0.05 91	0.05 71	0.11 100	0.11 101	0.14 111	0.09 89

MIM_Stereo	0.13 108	0.09 106	0.08 124	0.08 121	0.07 103	0.09 138	0.05 102	0.13 109	0.06 56	0.19 134	0.10 118	0.11 89	0.05 70	0.05 89	0.25 115	0.34 285	0.17 122	0.12 110	0.20 138	0.12 124	0.19 126	0.43 215	0.04 68	0.07 102	0.11 100	0.10 93	0.15 115	0.09 89

AEACV	0.13 108	0.08 94	0.05 67	0.05 69	0.05 73	0.04 23	0.03 44	0.05 49	0.03 7	0.05 44	0.05 45	0.06 35	0.03 28	0.04 73	0.64 264	0.54 344	0.09 66	0.12 110	0.16 107	0.18 237	0.13 92	0.73 309	0.07 125	0.04 44	0.08 65	0.12 110	0.07 26	0.05 28

anonymousdsp	0.13 108	0.07 80	0.06 84	0.05 69	0.05 73	0.06 84	0.04 79	0.10 91	0.06 56	0.11 98	0.43 329	0.08 65	0.04 55	0.05 89	0.31 153	0.21 169	0.12 88	0.10 91	0.14 95	0.15 196	0.15 101	0.58 263	0.10 198	0.05 71	0.09 81	0.07 34	0.12 97	0.07 61

RAFT+CT+SA	0.13 108	0.11 143	0.09 139	0.08 121	0.06 91	0.07 97	0.06 122	0.19 150	0.09 102	0.16 112	0.08 85	0.19 152	0.16 245	0.05 89	0.19 66	0.20 153	0.13 93	0.11 99	0.17 116	0.09 84	0.18 116	0.30 150	0.04 68	0.09 141	0.16 147	0.14 130	0.18 140	0.17 141

ARAFT	0.13 108	0.09 106	0.07 102	0.09 135	0.07 103	0.08 117	0.04 79	0.14 115	0.08 89	0.21 143	0.10 118	0.17 140	0.06 88	0.06 107	0.19 66	0.15 81	0.18 133	0.15 155	0.21 151	0.08 68	0.20 135	0.34 175	0.05 91	0.07 102	0.15 141	0.11 101	0.18 140	0.13 113

DF_test	0.14 114	0.09 106	0.09 139	0.05 69	0.07 103	0.08 117	0.04 79	0.20 152	0.10 119	0.24 188	0.08 85	0.22 186	0.08 121	0.10 172	0.23 89	0.20 153	0.22 180	0.12 110	0.17 116	0.12 124	0.31 214	0.28 135	0.08 155	0.08 117	0.11 100	0.15 146	0.13 106	0.12 108

SGD-Stereo	0.14 114	0.07 80	0.05 67	0.06 91	0.06 91	0.08 117	0.04 79	0.08 84	0.09 102	0.10 92	0.06 59	0.13 103	0.06 88	0.04 73	1.16 323	0.18 123	0.19 143	0.10 91	0.16 107	0.09 84	0.19 126	0.14 68	0.06 108	0.06 91	0.11 100	0.12 110	0.16 120	0.13 113

YMNet	0.14 114	0.11 143	0.09 139	0.10 145	0.10 154	0.12 177	0.17 258	0.11 99	0.10 119	0.10 92	0.08 85	0.16 131	0.13 210	0.10 172	0.65 268	0.16 97	0.13 93	0.12 110	0.14 95	0.08 68	0.12 86	0.12 61	0.07 125	0.07 102	0.16 147	0.11 101	0.15 115	0.12 108

IGEV-Stereo+	0.14 114	0.11 143	0.05 67	0.05 69	0.06 91	0.06 84	0.03 44	0.16 126	0.08 89	0.24 188	0.21 230	0.11 89	0.06 88	0.06 107	0.29 144	0.27 235	0.14 98	0.11 99	0.19 128	0.15 196	0.20 135	0.68 299	0.08 155	0.05 71	0.10 87	0.12 110	0.08 48	0.09 89

LL-Strereo2	0.14 114	0.08 94	0.07 102	0.07 99	0.07 103	0.06 84	0.05 102	0.15 120	0.10 119	0.22 152	0.09 101	0.13 103	0.07 106	0.07 119	0.24 103	0.26 226	0.17 122	0.11 99	0.20 138	0.10 99	0.21 147	0.68 299	0.06 108	0.07 102	0.12 111	0.14 130	0.15 115	0.10 97

TestStereo1	0.14 114	0.13 179	0.08 124	0.07 99	0.07 103	0.08 117	0.07 138	0.14 115	0.10 119	0.17 120	0.09 101	0.15 119	0.17 255	0.05 89	0.26 122	0.21 169	0.16 117	0.12 110	0.20 138	0.10 99	0.20 135	0.30 150	0.04 68	0.08 117	0.18 165	0.18 173	0.26 216	0.20 176

TESTraft	0.14 114	0.11 143	0.08 124	0.07 99	0.07 103	0.07 97	0.07 138	0.15 120	0.11 147	0.17 120	0.10 118	0.15 119	0.16 245	0.05 89	0.25 115	0.21 169	0.15 109	0.12 110	0.19 128	0.10 99	0.19 126	0.29 139	0.04 68	0.08 117	0.18 165	0.17 162	0.24 188	0.20 176

SA-5K	0.14 114	0.13 179	0.08 124	0.07 99	0.07 103	0.08 117	0.07 138	0.14 115	0.10 119	0.17 120	0.09 101	0.15 119	0.17 255	0.05 89	0.26 122	0.21 169	0.16 117	0.12 110	0.20 138	0.10 99	0.20 135	0.30 150	0.04 68	0.08 117	0.18 165	0.18 173	0.26 216	0.20 176

raft+_RVC	0.14 114	0.10 122	0.08 124	0.09 135	0.08 123	0.09 138	0.06 122	0.18 144	0.10 119	0.22 152	0.12 145	0.15 119	0.07 106	0.06 107	0.25 115	0.23 202	0.17 122	0.12 110	0.21 151	0.12 124	0.20 135	0.41 207	0.05 91	0.08 117	0.15 141	0.13 119	0.16 120	0.13 113

RAFT + AFF	0.14 114	0.07 80	0.06 84	0.08 121	0.05 73	0.07 97	0.05 102	0.11 99	0.08 89	0.14 111	0.07 73	0.15 119	0.05 70	0.03 42	1.47 346	0.11 48	0.14 98	0.08 62	0.14 95	0.07 53	0.15 101	0.10 53	0.04 68	0.06 91	0.10 87	0.08 60	0.08 48	0.07 61

UPFNet	0.14 114	0.11 143	0.12 199	0.12 180	0.11 177	0.13 188	0.10 202	0.16 126	0.12 168	0.17 120	0.14 160	0.16 131	0.09 134	0.11 197	0.25 115	0.15 81	0.17 122	0.15 155	0.16 107	0.11 113	0.14 98	0.13 64	0.09 176	0.10 165	0.13 119	0.15 146	0.19 148	0.14 122

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 125	0.07 80	0.08 124	0.05 69	0.08 123	0.07 97	0.04 79	0.20 152	0.13 194	0.23 166	0.13 152	0.21 169	0.09 134	0.11 197	0.23 89	0.22 184	0.18 133	0.11 99	0.15 103	0.12 124	0.37 250	0.33 169	0.08 155	0.09 141	0.19 185	0.14 130	0.16 120	0.20 176

DepthFocus	0.15 125	0.09 106	0.07 102	0.10 145	0.07 103	0.08 117	0.05 102	0.20 152	0.10 119	0.23 166	0.10 118	0.18 143	0.07 106	0.11 197	0.20 70	0.22 184	0.22 180	0.13 126	0.23 170	0.14 162	0.36 241	0.29 139	0.11 227	0.08 117	0.12 111	0.13 119	0.17 134	0.18 148

MatchAttention (ZS)	0.15 125	0.09 106	0.06 84	0.07 99	0.06 91	0.10 147	0.05 102	0.20 152	0.11 147	0.24 188	0.08 85	0.24 200	0.08 121	0.10 172	0.23 89	0.21 169	0.22 180	0.13 126	0.15 103	0.12 124	0.40 259	0.30 150	0.07 125	0.06 91	0.16 147	0.13 119	0.26 216	0.16 138
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	0.15 125	0.10 122	0.11 171	0.07 99	0.08 123	0.11 164	0.09 179	0.22 183	0.09 102	0.22 152	0.11 133	0.24 200	0.08 121	0.08 130	0.22 84	0.20 153	0.24 218	0.13 126	0.20 138	0.12 124	0.36 241	0.26 126	0.09 176	0.09 141	0.14 125	0.12 110	0.18 140	0.19 166
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.15 125	0.09 106	0.07 102	0.06 91	0.07 103	0.06 84	0.04 79	0.17 133	0.08 89	0.24 188	0.08 85	0.14 117	0.06 88	0.06 107	0.44 208	0.28 243	0.18 133	0.13 126	0.19 128	0.11 113	0.24 177	0.55 249	0.06 108	0.06 91	0.11 100	0.12 110	0.14 111	0.15 132

MGS-Stereo	0.15 125	0.12 158	0.08 124	0.07 99	0.07 103	0.07 97	0.05 102	0.16 126	0.07 82	0.13 108	0.10 118	0.13 103	0.06 88	0.08 130	0.94 303	0.14 75	0.19 143	0.15 155	0.19 128	0.13 143	0.20 135	0.19 97	0.07 125	0.08 117	0.14 125	0.12 110	0.17 134	0.15 132

CAS	0.15 125	0.11 143	0.08 124	0.10 145	0.09 134	0.08 117	0.07 138	0.17 133	0.10 119	0.17 120	0.17 192	0.15 119	0.10 151	0.10 172	0.27 134	0.19 141	0.18 133	0.15 155	0.20 138	0.11 113	0.23 163	0.26 126	0.08 155	0.08 117	0.18 165	0.16 155	0.17 134	0.22 197

IER	0.15 125	0.12 158	0.11 171	0.12 180	0.10 154	0.12 177	0.09 179	0.17 133	0.10 119	0.18 127	0.17 192	0.21 169	0.10 151	0.11 197	0.49 229	0.15 81	0.19 143	0.14 142	0.16 107	0.12 124	0.16 106	0.17 82	0.09 176	0.10 165	0.14 125	0.17 162	0.19 148	0.18 148

HCRNet	0.15 125	0.19 287	0.08 124	0.23 286	0.09 134	0.15 214	0.09 179	0.16 126	0.06 56	0.49 368	0.16 180	0.25 210	0.08 121	0.09 153	0.44 208	0.11 48	0.17 122	0.11 99	0.21 151	0.09 84	0.13 92	0.13 64	0.11 227	0.07 102	0.09 81	0.11 101	0.14 111	0.11 100

AFF-stereo	0.15 125	0.10 122	0.09 139	0.07 99	0.06 91	0.09 138	0.07 138	0.17 133	0.09 102	0.21 143	0.08 85	0.15 119	0.06 88	0.04 73	0.92 298	0.15 81	0.13 93	0.09 74	0.21 151	0.08 68	0.21 147	0.35 179	0.04 68	0.07 102	0.14 125	0.13 119	0.18 140	0.11 100

RYNet	0.15 125	0.07 80	0.06 84	0.05 69	0.06 91	0.06 84	0.04 79	0.08 84	0.14 211	0.06 63	0.06 59	0.06 35	0.05 70	0.05 89	1.87 367	0.11 48	0.09 66	0.13 126	0.10 75	0.07 53	0.09 62	0.07 24	0.13 266	0.06 91	0.09 81	0.28 276	0.12 97	0.08 76

HITNet	0.15 125	0.11 143	0.10 153	0.11 166	0.11 177	0.10 147	0.07 138	0.18 144	0.11 147	0.24 188	0.13 152	0.19 152	0.10 151	0.09 153	0.23 89	0.14 75	0.17 122	0.14 142	0.16 107	0.10 99	0.21 147	0.25 120	0.08 155	0.09 141	0.15 141	0.14 130	0.24 188	0.19 166
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
small-0shot	0.16 137	0.08 94	0.06 84	0.07 99	0.07 103	0.08 117	0.05 102	0.21 170	0.12 168	0.22 152	0.08 85	0.21 169	0.12 192	0.11 197	0.20 70	0.30 262	0.22 180	0.16 186	0.19 128	0.11 113	0.43 272	0.51 236	0.06 108	0.07 102	0.17 151	0.14 130	0.16 120	0.22 197

AIO_rvc	0.16 137	0.09 106	0.06 84	0.07 99	0.06 91	0.07 97	0.05 102	0.12 103	0.08 89	0.12 105	0.05 45	0.11 89	0.04 55	0.06 107	0.62 262	0.49 330	0.11 83	0.14 142	0.20 138	0.13 143	0.17 107	1.02 372	0.08 155	0.05 71	0.10 87	0.08 60	0.09 70	0.07 61

SA	0.16 137	0.13 179	0.09 139	0.09 135	0.08 123	0.11 164	0.06 122	0.21 170	0.10 119	0.24 188	0.09 101	0.23 193	0.07 106	0.07 119	0.23 89	0.22 184	0.19 143	0.15 155	0.25 188	0.12 124	0.22 156	0.28 135	0.05 91	0.10 165	0.20 194	0.21 212	0.27 232	0.23 209

test_4	0.16 137	0.09 106	0.10 153	0.07 99	0.08 123	0.05 65	0.06 122	0.17 133	0.11 147	0.23 166	0.11 133	0.16 131	0.09 134	0.07 119	0.41 196	0.40 310	0.18 133	0.12 110	0.18 122	0.11 113	0.23 163	0.33 169	0.05 91	0.09 141	0.15 141	0.20 198	0.26 216	0.23 209

CIPLG	0.16 137	0.11 143	0.09 139	0.10 145	0.09 134	0.11 164	0.08 157	0.23 197	0.10 119	0.23 166	0.15 167	0.20 157	0.10 151	0.13 237	0.25 115	0.18 123	0.22 180	0.15 155	0.22 160	0.13 143	0.22 156	0.38 197	0.07 125	0.10 165	0.17 151	0.13 119	0.21 167	0.13 113

IPLGR_C	0.16 137	0.11 143	0.09 139	0.10 145	0.09 134	0.11 164	0.08 157	0.23 197	0.10 119	0.23 166	0.15 167	0.20 157	0.11 174	0.13 237	0.23 89	0.18 123	0.22 180	0.15 155	0.22 160	0.13 143	0.22 156	0.36 183	0.07 125	0.10 165	0.17 151	0.13 119	0.21 167	0.14 122

ACRE	0.16 137	0.11 143	0.09 139	0.10 145	0.09 134	0.12 177	0.08 157	0.23 197	0.10 119	0.23 166	0.15 167	0.20 157	0.10 151	0.13 237	0.24 103	0.18 123	0.22 180	0.15 155	0.22 160	0.13 143	0.22 156	0.37 190	0.07 125	0.10 165	0.17 151	0.13 119	0.21 167	0.13 113

rafts_anoy	0.16 137	0.14 198	0.12 199	0.11 166	0.11 177	0.10 147	0.08 157	0.21 170	0.08 89	0.21 143	0.16 180	0.18 143	0.08 121	0.06 107	0.34 167	0.27 235	0.20 151	0.17 208	0.23 170	0.13 143	0.23 163	0.42 210	0.06 108	0.10 165	0.18 165	0.15 146	0.15 115	0.17 141

GMStereo	0.16 137	0.16 235	0.09 139	0.14 201	0.13 211	0.16 221	0.12 221	0.22 183	0.12 168	0.19 134	0.16 180	0.26 218	0.13 210	0.09 153	0.20 70	0.15 81	0.22 180	0.14 142	0.27 196	0.15 196	0.21 147	0.16 79	0.09 176	0.11 192	0.19 185	0.17 162	0.24 188	0.15 132
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 137	0.13 179	0.13 219	0.14 201	0.12 190	0.14 197	0.11 209	0.20 152	0.12 168	0.21 143	0.15 167	0.18 143	0.13 210	0.13 237	0.24 103	0.16 97	0.20 151	0.17 208	0.19 128	0.13 143	0.17 107	0.16 79	0.11 227	0.13 228	0.16 147	0.18 173	0.21 167	0.17 141

HGLStereo	0.16 137	0.15 222	0.12 199	0.13 190	0.14 228	0.13 188	0.09 179	0.18 144	0.11 147	0.22 152	0.23 256	0.14 117	0.09 134	0.11 197	0.26 122	0.18 123	0.22 180	0.17 208	0.20 138	0.14 162	0.19 126	0.20 99	0.10 198	0.12 204	0.18 165	0.18 173	0.18 140	0.15 132

RASNet	0.16 137	0.15 222	0.15 239	0.13 190	0.11 177	0.12 177	0.10 202	0.24 212	0.13 194	0.22 152	0.14 160	0.18 143	0.13 210	0.10 172	0.20 70	0.18 123	0.19 143	0.13 126	0.17 116	0.10 99	0.23 163	0.27 130	0.07 125	0.15 258	0.17 151	0.18 173	0.27 232	0.24 222

DISCO	0.16 137	0.15 222	0.11 171	0.14 201	0.13 211	0.16 221	0.15 245	0.15 120	0.13 194	0.21 143	0.17 192	0.16 131	0.10 151	0.10 172	0.30 146	0.17 110	0.20 151	0.15 155	0.24 180	0.14 162	0.18 116	0.23 110	0.09 176	0.12 204	0.18 165	0.16 155	0.22 177	0.17 141

coex_refinement	0.17 150	0.15 222	0.12 199	0.12 180	0.12 190	0.14 197	0.09 179	0.21 170	0.16 244	0.22 152	0.18 202	0.18 143	0.10 151	0.10 172	0.50 236	0.19 141	0.20 151	0.15 155	0.23 170	0.11 113	0.19 126	0.17 82	0.09 176	0.11 192	0.18 165	0.18 173	0.21 167	0.22 197

G2L-Stereo	0.17 150	0.14 198	0.11 171	0.12 180	0.13 211	0.12 177	0.09 179	0.20 152	0.11 147	0.24 188	0.17 192	0.20 157	0.16 245	0.11 197	0.33 163	0.17 110	0.20 151	0.15 155	0.18 122	0.12 124	0.21 147	0.18 89	0.11 227	0.10 165	0.18 165	0.22 221	0.23 182	0.17 141

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 150	0.11 143	0.10 153	0.11 166	0.08 123	0.09 138	0.05 102	0.18 144	0.17 253	0.23 166	0.19 211	0.18 143	0.10 151	0.09 153	0.54 247	0.17 110	0.20 151	0.15 155	0.20 138	0.12 124	0.20 135	0.37 190	0.07 125	0.09 141	0.17 151	0.25 252	0.16 120	0.21 191

CASnet	0.17 150	0.12 158	0.09 139	0.10 145	0.11 177	0.14 197	0.08 157	0.23 197	0.12 168	0.28 248	0.15 167	0.23 193	0.11 174	0.09 153	0.33 163	0.16 97	0.20 151	0.12 110	0.27 196	0.11 113	0.35 233	0.25 120	0.07 125	0.09 141	0.17 151	0.13 119	0.21 167	0.17 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 150	0.10 122	0.10 153	0.10 145	0.09 134	0.08 117	0.05 102	0.21 170	0.12 168	0.26 218	0.12 145	0.21 169	0.08 121	0.07 119	0.35 170	0.39 304	0.21 168	0.15 155	0.22 160	0.13 143	0.30 209	0.54 247	0.05 91	0.08 117	0.14 125	0.15 146	0.19 148	0.13 113

LoS_RVC	0.17 150	0.13 179	0.11 171	0.07 99	0.10 154	0.08 117	0.07 138	0.17 133	0.12 168	0.23 166	0.17 192	0.17 140	0.11 174	0.09 153	0.46 223	0.22 184	0.17 122	0.16 186	0.25 188	0.12 124	0.36 241	0.36 183	0.08 155	0.10 165	0.21 211	0.16 155	0.17 134	0.20 176

tt_ll	0.17 150	0.13 179	0.11 171	0.07 99	0.10 154	0.08 117	0.07 138	0.17 133	0.12 168	0.23 166	0.17 192	0.17 140	0.11 174	0.09 153	0.46 223	0.22 184	0.17 122	0.16 186	0.25 188	0.12 124	0.36 241	0.36 183	0.08 155	0.10 165	0.21 211	0.16 155	0.17 134	0.20 176

iinet-f	0.17 150	0.14 198	0.11 171	0.12 180	0.09 134	0.14 197	0.09 179	0.15 120	0.10 119	0.23 166	0.24 261	0.18 143	0.16 245	0.08 130	0.38 189	0.20 153	0.20 151	0.13 126	0.38 259	0.17 227	0.21 147	0.27 130	0.09 176	0.09 141	0.18 165	0.14 130	0.25 203	0.18 148

Sa-1000	0.17 150	0.13 179	0.09 139	0.09 135	0.09 134	0.11 164	0.05 102	0.22 183	0.11 147	0.24 188	0.11 133	0.24 200	0.09 134	0.10 172	0.27 134	0.21 169	0.22 180	0.17 208	0.29 214	0.13 143	0.26 187	0.38 197	0.06 108	0.10 165	0.24 251	0.21 212	0.26 216	0.22 197

raftrobust	0.17 150	0.12 158	0.11 171	0.11 166	0.10 154	0.08 117	0.07 138	0.22 183	0.09 102	0.27 229	0.13 152	0.20 157	0.08 121	0.08 130	0.35 170	0.29 256	0.21 168	0.15 155	0.29 214	0.14 162	0.26 187	0.44 221	0.08 155	0.09 141	0.19 185	0.17 162	0.17 134	0.17 141

RALCasStereoNet	0.17 150	0.14 198	0.11 171	0.13 190	0.11 177	0.10 147	0.08 157	0.20 152	0.08 89	0.23 166	0.13 152	0.19 152	0.08 121	0.07 119	0.30 146	0.37 299	0.22 180	0.17 208	0.21 151	0.14 162	0.24 177	0.52 239	0.07 125	0.10 165	0.18 165	0.15 146	0.16 120	0.15 132

RALAANet	0.17 150	0.13 179	0.11 171	0.10 145	0.10 154	0.11 164	0.08 157	0.17 133	0.10 119	0.16 112	0.15 167	0.16 131	0.09 134	0.07 119	0.34 167	0.17 110	0.18 133	0.17 208	0.28 204	0.15 196	0.26 187	0.60 267	0.07 125	0.10 165	0.17 151	0.15 146	0.21 167	0.16 138

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 150	0.11 143	0.10 153	0.08 121	0.08 123	0.08 117	0.08 157	0.21 170	0.09 102	0.23 166	0.09 101	0.20 157	0.07 106	0.05 89	0.89 293	0.15 81	0.15 109	0.10 91	0.22 160	0.09 84	0.23 163	0.36 183	0.06 108	0.09 141	0.18 165	0.13 119	0.20 160	0.14 122

DSFCA	0.17 150	0.18 270	0.14 232	0.14 201	0.13 211	0.16 221	0.15 245	0.16 126	0.13 194	0.16 112	0.19 211	0.18 143	0.11 174	0.08 130	0.26 122	0.19 141	0.20 151	0.17 208	0.22 160	0.14 162	0.20 135	0.24 115	0.11 227	0.13 228	0.18 165	0.19 192	0.20 160	0.20 176

DMCA-RVC	0.17 150	0.12 158	0.15 239	0.12 180	0.13 211	0.11 164	0.18 260	0.17 133	0.16 244	0.18 127	0.21 230	0.21 169	0.10 151	0.10 172	0.50 236	0.18 123	0.18 133	0.17 208	0.17 116	0.15 196	0.18 116	0.18 89	0.10 198	0.13 228	0.14 125	0.15 146	0.19 148	0.18 148

CFNet	0.17 150	0.15 222	0.13 219	0.18 252	0.16 255	0.14 197	0.12 221	0.24 212	0.12 168	0.21 143	0.16 180	0.29 250	0.14 227	0.11 197	0.26 122	0.14 75	0.20 151	0.16 186	0.18 122	0.13 143	0.18 116	0.15 73	0.08 155	0.12 204	0.21 211	0.20 198	0.22 177	0.21 191

anonymous	0.18 166	0.08 94	0.07 102	0.06 91	0.10 154	0.09 138	0.07 138	0.21 170	0.11 147	0.22 152	0.08 85	0.22 186	0.12 192	0.11 197	0.27 134	0.31 267	0.23 201	0.17 208	0.24 180	0.13 143	0.45 288	0.59 265	0.07 125	0.09 141	0.19 185	0.13 119	0.19 148	0.22 197

S2M2_L	0.18 166	0.14 198	0.15 239	0.13 190	0.11 177	0.15 214	0.11 209	0.21 170	0.11 147	0.26 218	0.09 101	0.20 157	0.06 88	0.17 288	0.26 122	0.20 153	0.26 247	0.16 186	0.20 138	0.15 196	0.34 223	0.30 150	0.13 266	0.10 165	0.17 151	0.20 198	0.27 232	0.22 197
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 166	0.13 179	0.11 171	0.11 166	0.10 154	0.10 147	0.06 122	0.24 212	0.09 102	0.28 248	0.13 152	0.26 218	0.11 174	0.10 172	0.32 157	0.23 202	0.25 234	0.13 126	0.21 151	0.14 162	0.33 219	0.25 120	0.08 155	0.10 165	0.18 165	0.19 192	0.24 188	0.24 222

anonymousdsp2	0.18 166	0.12 158	0.09 139	0.09 135	0.08 123	0.10 147	0.07 138	0.18 144	0.09 102	0.20 139	0.50 341	0.15 119	0.07 106	0.08 130	0.37 178	0.28 243	0.17 122	0.13 126	0.23 170	0.19 243	0.20 135	0.67 292	0.11 227	0.12 204	0.14 125	0.11 101	0.18 140	0.12 108

TestStereo	0.18 166	0.17 249	0.14 232	0.15 220	0.11 177	0.16 221	0.11 209	0.25 231	0.13 194	0.30 270	0.16 180	0.26 218	0.11 174	0.08 130	0.22 84	0.15 81	0.24 218	0.13 126	0.28 204	0.13 143	0.28 200	0.18 89	0.09 176	0.14 247	0.22 217	0.16 155	0.21 167	0.19 166

CREStereo	0.18 166	0.13 179	0.11 171	0.12 180	0.10 154	0.10 147	0.06 122	0.24 212	0.10 119	0.27 229	0.14 160	0.26 218	0.12 192	0.10 172	0.32 157	0.26 226	0.26 247	0.13 126	0.22 160	0.14 162	0.36 241	0.27 130	0.08 155	0.10 165	0.18 165	0.19 192	0.24 188	0.23 209
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	0.18 166	0.16 235	0.16 259	0.14 201	0.12 190	0.13 188	0.13 234	0.15 120	0.12 168	0.16 112	0.16 180	0.13 103	0.10 151	0.09 153	0.25 115	0.20 153	0.20 151	0.23 299	0.18 122	0.15 196	0.24 177	0.28 135	0.08 155	0.12 204	0.22 217	0.24 238	0.39 301	0.24 222

depth_test_26	0.19 173	0.12 158	0.10 153	0.08 121	0.09 134	0.08 117	0.06 122	0.30 300	0.10 119	0.35 316	0.11 133	0.40 307	0.09 134	0.11 197	0.24 103	0.22 184	0.31 299	0.15 155	0.29 214	0.14 162	0.46 295	0.36 183	0.12 251	0.09 141	0.17 151	0.17 162	0.18 140	0.21 191

AIO_test	0.19 173	0.10 122	0.07 102	0.10 145	0.07 103	0.07 97	0.06 122	0.14 115	0.10 119	0.13 108	0.07 73	0.13 103	0.05 70	0.06 107	0.78 282	0.77 381	0.12 88	0.12 110	0.19 128	0.11 113	0.19 126	1.16 382	0.09 176	0.06 91	0.12 111	0.18 173	0.11 92	0.07 61

CES	0.19 173	0.10 122	0.10 153	0.09 135	0.11 177	0.10 147	0.06 122	0.42 340	0.10 119	0.20 139	0.28 287	0.23 193	0.10 151	0.13 237	0.35 170	0.24 208	0.25 234	0.15 155	0.21 151	0.14 162	0.45 288	0.29 139	0.09 176	0.08 117	0.19 185	0.15 146	0.20 160	0.23 209

raft_robust	0.19 173	0.14 198	0.11 171	0.14 201	0.09 134	0.11 164	0.08 157	0.25 231	0.12 168	0.30 270	0.10 118	0.25 210	0.14 227	0.10 172	0.29 144	0.26 226	0.22 180	0.17 208	0.35 245	0.14 162	0.28 200	0.35 179	0.06 108	0.11 192	0.22 217	0.24 238	0.24 188	0.21 191

GMOStereo	0.19 173	0.12 158	0.10 153	0.10 145	0.09 134	0.10 147	0.09 179	0.23 197	0.12 168	0.28 248	0.10 118	0.21 169	0.13 210	0.08 130	0.37 178	0.28 243	0.21 168	0.14 142	0.23 170	0.14 162	0.26 187	0.67 292	0.06 108	0.09 141	0.23 231	0.20 198	0.24 188	0.18 148

error version	0.19 173	0.12 158	0.10 153	0.10 145	0.09 134	0.10 147	0.09 179	0.23 197	0.12 168	0.28 248	0.10 118	0.21 169	0.13 210	0.08 130	0.37 178	0.28 243	0.21 168	0.14 142	0.23 170	0.14 162	0.26 187	0.67 292	0.06 108	0.09 141	0.23 231	0.20 198	0.24 188	0.18 148

test-v	0.19 173	0.12 158	0.10 153	0.10 145	0.09 134	0.10 147	0.09 179	0.23 197	0.12 168	0.28 248	0.10 118	0.21 169	0.13 210	0.08 130	0.37 178	0.28 243	0.21 168	0.14 142	0.23 170	0.14 162	0.26 187	0.67 292	0.06 108	0.09 141	0.23 231	0.20 198	0.24 188	0.18 148

test-2	0.19 173	0.12 158	0.10 153	0.10 145	0.09 134	0.10 147	0.09 179	0.23 197	0.12 168	0.28 248	0.10 118	0.21 169	0.13 210	0.08 130	0.37 178	0.28 243	0.21 168	0.14 142	0.23 170	0.14 162	0.26 187	0.67 292	0.06 108	0.09 141	0.23 231	0.20 198	0.24 188	0.18 148

LMCR-Stereo	0.19 173	0.14 198	0.12 199	0.13 190	0.12 190	0.15 214	0.10 202	0.22 183	0.13 194	0.23 166	0.18 202	0.24 200	0.17 255	0.14 253	0.30 146	0.19 141	0.26 247	0.18 240	0.33 230	0.19 243	0.27 196	0.30 150	0.10 198	0.12 204	0.20 194	0.18 173	0.24 188	0.24 222

CREStereo++_RVC	0.19 173	0.12 158	0.11 171	0.11 166	0.12 190	0.11 164	0.09 179	0.23 197	0.12 168	0.28 248	0.14 160	0.22 186	0.19 278	0.10 172	0.26 122	0.22 184	0.24 218	0.12 110	0.22 160	0.12 124	0.34 223	0.32 163	0.07 125	0.10 165	0.20 194	0.18 173	0.62 348	0.23 209
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	0.19 173	0.15 222	0.12 199	0.14 201	0.12 190	0.09 138	0.09 179	0.22 183	0.10 119	0.29 265	0.11 133	0.25 210	0.09 134	0.09 153	0.41 196	0.27 235	0.24 218	0.13 126	0.28 204	0.14 162	0.36 241	0.30 150	0.09 176	0.08 117	0.23 231	0.20 198	0.23 182	0.26 240

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 173	0.18 270	0.18 277	0.17 239	0.21 288	0.16 221	0.27 309	0.19 150	0.24 297	0.22 152	0.20 219	0.27 230	0.13 210	0.19 304	0.35 170	0.17 110	0.20 151	0.16 186	0.19 128	0.13 143	0.17 107	0.19 97	0.11 227	0.12 204	0.18 165	0.23 228	0.19 148	0.22 197
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	0.19 173	0.14 198	0.12 199	0.15 220	0.11 177	0.16 221	0.12 221	0.25 231	0.12 168	0.25 204	0.17 192	0.20 157	0.22 290	0.09 153	0.42 200	0.17 110	0.22 180	0.16 186	0.30 220	0.13 143	0.26 187	0.17 82	0.10 198	0.13 228	0.20 194	0.18 173	0.26 216	0.21 191

DN-CSS_ROB	0.19 173	0.14 198	0.16 259	0.14 201	0.14 228	0.12 177	0.10 202	0.25 231	0.13 194	0.27 229	0.26 276	0.26 218	0.18 270	0.09 153	0.33 163	0.16 97	0.20 151	0.15 155	0.41 266	0.14 162	0.30 209	0.23 110	0.10 198	0.15 258	0.17 151	0.16 155	0.22 177	0.18 148

LGCAT	0.20 187	0.12 158	0.10 153	0.09 135	0.09 134	0.11 164	0.07 138	0.21 170	0.29 323	0.23 166	0.12 145	0.19 152	0.10 151	0.08 130	0.43 205	0.52 336	0.24 218	0.14 142	0.21 151	0.13 143	0.37 250	0.82 332	0.11 227	0.09 141	0.15 141	0.16 155	0.18 140	0.16 138

HLF11	0.20 187	0.15 222	0.12 199	0.14 201	0.10 154	0.13 188	0.08 157	0.36 325	0.12 168	0.24 188	0.15 167	0.21 169	0.09 134	0.10 172	0.93 300	0.18 123	0.23 201	0.17 208	0.41 266	0.14 162	0.20 135	0.27 130	0.10 198	0.11 192	0.19 185	0.20 198	0.19 148	0.20 176

HUF	0.20 187	0.09 106	0.07 102	0.08 121	0.08 123	0.08 117	0.06 122	0.15 120	0.08 89	0.18 127	0.07 73	0.12 97	0.07 106	0.06 107	0.96 307	0.80 385	0.19 143	0.15 155	0.28 204	0.14 162	0.22 156	0.82 332	0.10 198	0.26 324	0.11 100	0.08 60	0.11 92	0.08 76

castereo++	0.20 187	0.11 143	0.09 139	0.12 180	0.09 134	0.10 147	0.07 138	0.22 183	0.13 194	0.27 229	0.11 133	0.27 230	0.10 151	0.08 130	0.43 205	0.35 288	0.24 218	0.15 155	0.26 192	0.13 143	0.44 278	0.55 249	0.08 155	0.11 192	0.18 165	0.20 198	0.36 288	0.19 166

castereo	0.20 187	0.12 158	0.11 171	0.10 145	0.10 154	0.11 164	0.07 138	0.22 183	0.13 194	0.26 218	0.14 160	0.24 200	0.09 134	0.08 130	0.52 242	0.29 256	0.25 234	0.14 142	0.28 204	0.13 143	0.46 295	0.59 265	0.07 125	0.10 165	0.20 194	0.20 198	0.19 148	0.20 176

test_for_model	0.20 187	0.10 122	0.07 102	0.08 121	0.10 154	0.07 97	0.05 102	0.20 152	0.11 147	0.25 204	0.09 101	0.26 218	0.07 106	0.10 172	0.23 89	0.28 243	1.43 391	0.15 155	0.24 180	0.14 162	0.44 278	0.29 139	0.07 125	0.08 117	0.14 125	0.14 130	0.16 120	0.18 148

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 187	0.10 122	0.07 102	0.08 121	0.10 154	0.07 97	0.05 102	0.20 152	0.11 147	0.25 204	0.09 101	0.26 218	0.07 106	0.10 172	0.23 89	0.28 243	1.43 391	0.15 155	0.24 180	0.14 162	0.44 278	0.29 139	0.07 125	0.08 117	0.14 125	0.14 130	0.16 120	0.18 148

testlalala	0.20 187	0.10 122	0.07 102	0.08 121	0.10 154	0.07 97	0.05 102	0.20 152	0.11 147	0.25 204	0.09 101	0.26 218	0.07 106	0.10 172	0.23 89	0.28 243	1.43 391	0.15 155	0.24 180	0.14 162	0.44 278	0.29 139	0.07 125	0.08 117	0.14 125	0.14 130	0.16 120	0.18 148

GCAPDPT-zeroshot	0.20 187	0.10 122	0.07 102	0.08 121	0.10 154	0.07 97	0.05 102	0.20 152	0.11 147	0.25 204	0.09 101	0.26 218	0.07 106	0.10 172	0.23 89	0.28 243	1.43 391	0.15 155	0.24 180	0.14 162	0.44 278	0.29 139	0.07 125	0.08 117	0.14 125	0.14 130	0.16 120	0.18 148

GCAP-Stereo	0.20 187	0.10 122	0.07 102	0.08 121	0.10 154	0.07 97	0.05 102	0.20 152	0.11 147	0.25 204	0.09 101	0.26 218	0.07 106	0.10 172	0.23 89	0.28 243	1.43 391	0.15 155	0.24 180	0.14 162	0.44 278	0.29 139	0.07 125	0.08 117	0.14 125	0.14 130	0.16 120	0.18 148

dd	0.20 187	0.17 249	0.10 153	0.35 329	0.13 211	0.25 295	0.12 221	0.22 183	0.10 119	0.22 152	0.11 133	0.38 301	0.10 151	0.09 153	0.40 193	0.18 123	0.29 284	0.15 155	0.36 254	0.14 162	0.20 135	0.17 82	0.09 176	0.13 228	0.22 217	0.17 162	0.26 216	0.20 176

GLC_STEREO	0.20 187	0.15 222	0.16 259	0.15 220	0.14 228	0.14 197	0.12 221	0.26 247	0.10 119	0.28 248	0.19 211	0.20 157	0.10 151	0.11 197	0.51 241	0.20 153	0.28 271	0.15 155	0.26 192	0.15 196	0.38 257	0.30 150	0.09 176	0.11 192	0.20 194	0.14 130	0.30 258	0.18 148

TANstereo	0.20 187	0.12 158	0.11 171	0.14 201	0.13 211	0.14 197	0.08 157	0.17 133	0.11 147	0.24 188	0.13 152	0.16 131	0.12 192	0.13 237	0.30 146	0.29 256	0.26 247	0.25 314	0.34 235	0.23 273	0.34 223	0.32 163	0.29 342	0.10 165	0.14 125	0.17 162	0.36 288	0.19 166

XX-TBD	0.20 187	0.12 158	0.11 171	0.14 201	0.13 211	0.14 197	0.08 157	0.17 133	0.11 147	0.24 188	0.13 152	0.16 131	0.12 192	0.13 237	0.30 146	0.29 256	0.26 247	0.25 314	0.34 235	0.23 273	0.34 223	0.32 163	0.29 342	0.10 165	0.14 125	0.17 162	0.36 288	0.19 166

STTStereo	0.20 187	0.19 287	0.21 299	0.18 252	0.20 284	0.17 234	0.27 309	0.18 144	0.19 269	0.20 139	0.19 211	0.24 200	0.15 236	0.17 288	0.44 208	0.18 123	0.20 151	0.19 258	0.19 128	0.14 162	0.18 116	0.20 99	0.11 227	0.13 228	0.19 185	0.21 212	0.20 160	0.26 240

BEATNet_4x	0.20 187	0.14 198	0.12 199	0.13 190	0.13 211	0.12 177	0.12 221	0.20 152	0.14 211	0.27 229	0.14 160	0.22 186	0.14 227	0.11 197	0.45 215	0.21 169	0.23 201	0.21 278	0.20 138	0.13 143	0.33 219	0.48 232	0.10 198	0.13 228	0.18 165	0.18 173	0.27 232	0.24 222

iResNetv2_ROB	0.20 187	0.14 198	0.11 171	0.17 239	0.13 211	0.17 234	0.11 209	0.26 247	0.12 168	0.26 218	0.20 219	0.28 240	0.20 282	0.10 172	0.49 229	0.16 97	0.21 168	0.15 155	0.36 254	0.15 196	0.36 241	0.20 99	0.12 251	0.16 271	0.20 194	0.18 173	0.30 258	0.19 166

DLCB_ROB	0.20 187	0.17 249	0.17 267	0.14 201	0.15 245	0.14 197	0.14 236	0.21 170	0.16 244	0.23 166	0.23 256	0.25 210	0.18 270	0.15 269	0.24 103	0.18 123	0.22 180	0.18 240	0.19 128	0.15 196	0.26 187	0.24 115	0.13 266	0.16 271	0.37 331	0.25 252	0.25 203	0.20 176

ManiGeoR	0.21 205	0.16 235	0.12 199	0.17 239	0.12 190	0.14 197	0.09 179	0.27 269	0.15 226	0.25 204	0.18 202	0.25 210	0.09 134	0.09 153	0.96 307	0.19 141	0.22 180	0.16 186	0.35 245	0.14 162	0.24 177	0.29 139	0.10 198	0.13 228	0.20 194	0.21 212	0.20 160	0.19 166

HLf10	0.21 205	0.16 235	0.12 199	0.17 239	0.12 190	0.14 197	0.09 179	0.27 269	0.15 226	0.25 204	0.18 202	0.25 210	0.09 134	0.09 153	0.96 307	0.19 141	0.22 180	0.16 186	0.35 245	0.14 162	0.24 177	0.29 139	0.10 198	0.13 228	0.20 194	0.21 212	0.20 160	0.19 166

test-3	0.21 205	0.11 143	0.10 153	0.11 166	0.12 190	0.10 147	0.08 157	0.25 231	0.10 119	0.27 229	0.11 133	0.30 261	0.11 174	0.09 153	0.50 236	0.39 304	0.23 201	0.15 155	0.47 282	0.15 196	0.34 223	0.65 279	0.07 125	0.10 165	0.17 151	0.14 130	0.25 203	0.23 209

test_1	0.21 205	0.11 143	0.10 153	0.11 166	0.12 190	0.10 147	0.08 157	0.25 231	0.10 119	0.27 229	0.11 133	0.30 261	0.11 174	0.08 130	0.50 236	0.39 304	0.23 201	0.15 155	0.47 282	0.15 196	0.34 223	0.65 279	0.07 125	0.10 165	0.17 151	0.14 130	0.25 203	0.23 209

AACVNet	0.21 205	0.18 270	0.15 239	0.19 261	0.19 277	0.19 254	0.14 236	0.23 197	0.15 226	0.25 204	0.23 256	0.21 169	0.13 210	0.13 237	0.57 254	0.19 141	0.25 234	0.18 240	0.25 188	0.18 237	0.23 163	0.24 115	0.14 276	0.15 258	0.23 231	0.21 212	0.25 203	0.25 233

sAnonymous2	0.21 205	0.14 198	0.13 219	0.12 180	0.12 190	0.14 197	0.12 221	0.28 283	0.16 244	0.23 166	0.20 219	0.20 157	0.15 236	0.08 130	0.31 153	0.27 235	0.25 234	0.22 288	0.40 262	0.21 256	0.35 233	0.42 210	0.09 176	0.13 228	0.23 231	0.24 238	0.23 182	0.24 222

CroCo_RVC	0.21 205	0.14 198	0.13 219	0.12 180	0.12 190	0.14 197	0.12 221	0.28 283	0.16 244	0.23 166	0.20 219	0.20 157	0.15 236	0.08 130	0.31 153	0.27 235	0.25 234	0.22 288	0.40 262	0.21 256	0.35 233	0.42 210	0.09 176	0.13 228	0.23 231	0.24 238	0.23 182	0.24 222

CFNet_pseudo	0.21 205	0.16 235	0.16 259	0.19 261	0.16 255	0.17 234	0.13 234	0.24 212	0.15 226	0.28 248	0.22 246	0.23 193	0.20 282	0.12 222	0.65 268	0.18 123	0.20 151	0.17 208	0.31 225	0.13 143	0.21 147	0.21 103	0.12 251	0.13 228	0.20 194	0.20 198	0.25 203	0.26 240

ADLNet	0.21 205	0.18 270	0.12 199	0.16 229	0.14 228	0.19 254	0.15 245	0.20 152	0.11 147	0.17 120	0.15 167	0.34 282	0.14 227	0.32 341	1.10 320	0.16 97	0.20 151	0.14 142	0.18 122	0.14 162	0.17 107	0.22 106	0.15 286	0.09 141	0.18 165	0.19 192	0.19 148	0.18 148

psm_up	0.21 205	0.17 249	0.19 286	0.20 267	0.17 261	0.20 262	0.15 245	0.26 247	0.23 293	0.22 152	0.18 202	0.23 193	0.20 282	0.16 277	0.36 177	0.19 141	0.24 218	0.18 240	0.30 220	0.17 227	0.23 163	0.21 103	0.12 251	0.21 304	0.24 251	0.27 269	0.26 216	0.25 233

AF-Net	0.21 205	0.18 270	0.18 277	0.18 252	0.22 294	0.20 262	0.24 289	0.24 212	0.21 279	0.19 134	0.25 268	0.27 230	0.16 245	0.14 253	0.37 178	0.20 153	0.18 133	0.17 208	0.23 170	0.15 196	0.18 116	0.26 126	0.17 293	0.14 247	0.20 194	0.22 221	0.29 249	0.22 197

Nwc_Net	0.21 205	0.18 270	0.18 277	0.18 252	0.22 294	0.20 262	0.24 289	0.24 212	0.21 279	0.19 134	0.25 268	0.27 230	0.16 245	0.14 253	0.37 178	0.20 153	0.18 133	0.17 208	0.23 170	0.15 196	0.18 116	0.26 126	0.17 293	0.14 247	0.20 194	0.22 221	0.29 249	0.22 197

AE-Stereo	0.22 217	0.14 198	0.14 232	0.16 229	0.13 211	0.12 177	0.09 179	0.23 197	0.15 226	0.27 229	0.12 145	0.29 250	0.13 210	0.09 153	0.30 146	0.29 256	0.28 271	0.19 258	0.30 220	0.22 266	0.35 233	0.77 322	0.08 155	0.15 258	0.23 231	0.24 238	0.26 216	0.20 176

MIPNet	0.22 217	0.15 222	0.11 171	0.11 166	0.12 190	0.12 177	0.08 157	0.24 212	0.10 119	0.27 229	0.24 261	0.23 193	0.14 227	0.11 197	0.93 300	0.21 169	0.23 201	0.17 208	0.31 225	0.20 248	0.22 156	0.44 221	0.07 125	0.12 204	0.24 251	0.29 283	0.27 232	0.20 176

test_3	0.22 217	0.12 158	0.12 199	0.11 166	0.12 190	0.10 147	0.08 157	0.25 231	0.12 168	0.28 248	0.12 145	0.31 271	0.15 236	0.08 130	0.53 243	0.40 310	0.23 201	0.15 155	0.47 282	0.16 216	0.36 241	0.65 279	0.06 108	0.12 204	0.20 194	0.19 192	0.27 232	0.25 233

APVNet	0.22 217	0.18 270	0.15 239	0.17 239	0.20 284	0.20 262	0.18 260	0.24 212	0.15 226	0.18 127	0.21 230	0.21 169	0.12 192	0.17 288	0.45 215	0.25 216	0.28 271	0.21 278	0.34 235	0.21 256	0.24 177	0.33 169	0.11 227	0.18 290	0.22 217	0.18 173	0.30 258	0.23 209

CFNet_RVC	0.22 217	0.18 270	0.15 239	0.18 252	0.17 261	0.19 254	0.12 221	0.21 170	0.13 194	0.23 166	0.21 230	0.25 210	0.13 210	0.13 237	0.93 300	0.20 153	0.23 201	0.17 208	0.27 196	0.16 216	0.25 186	0.22 106	0.10 198	0.14 247	0.23 231	0.21 212	0.25 203	0.23 209

HSM	0.22 217	0.17 249	0.15 239	0.18 252	0.18 269	0.16 221	0.14 236	0.26 247	0.14 211	0.25 204	0.22 246	0.24 200	0.18 270	0.11 197	0.67 272	0.18 123	0.26 247	0.16 186	0.27 196	0.17 227	0.30 209	0.23 110	0.10 198	0.14 247	0.23 231	0.23 228	0.27 232	0.25 233

DNSM	0.23 223	0.16 235	0.12 199	0.11 166	0.10 154	0.18 244	0.08 157	0.25 231	0.12 168	0.27 229	0.10 118	0.32 276	0.10 151	0.16 277	0.40 193	0.30 262	0.28 271	0.17 208	0.35 245	0.16 216	0.49 306	0.90 351	0.09 176	0.09 141	0.23 231	0.17 162	0.29 249	0.24 222

TestStereo_HL2	0.23 223	0.16 235	0.13 219	0.15 220	0.12 190	0.15 214	0.11 209	0.24 212	0.15 226	0.29 265	0.21 230	0.28 240	0.13 210	0.11 197	1.12 321	0.20 153	0.23 201	0.17 208	0.35 245	0.15 196	0.29 206	0.35 179	0.10 198	0.13 228	0.22 217	0.24 238	0.26 216	0.26 240

DNS	0.23 223	0.17 249	0.11 171	0.11 166	0.10 154	0.17 234	0.07 138	0.25 231	0.12 168	0.27 229	0.10 118	0.35 291	0.10 151	0.13 237	0.45 215	0.33 282	0.28 271	0.16 186	0.36 254	0.18 237	0.49 306	0.91 355	0.09 176	0.09 141	0.21 211	0.17 162	0.30 258	0.23 209

MyStereo04	0.23 223	0.18 270	0.18 277	0.14 201	0.14 228	0.13 188	0.11 209	0.28 283	0.22 285	0.32 286	0.20 219	0.30 261	0.14 227	0.08 130	0.31 153	0.24 208	0.22 180	0.18 240	0.55 314	0.23 273	0.38 257	0.37 190	0.12 251	0.17 280	0.28 289	0.30 291	0.31 268	0.22 197

LoS	0.23 223	0.15 222	0.11 171	0.13 190	0.14 228	0.13 188	0.08 157	0.60 365	0.11 147	0.37 330	0.38 314	0.36 294	0.14 227	0.11 197	0.32 157	0.26 226	0.26 247	0.16 186	0.27 196	0.16 216	0.43 272	0.37 190	0.10 198	0.10 165	0.26 269	0.19 192	0.25 203	0.28 255
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 223	0.12 158	0.12 199	0.10 145	0.10 154	0.10 147	0.08 157	0.22 183	0.09 102	0.24 188	0.15 167	0.21 169	0.09 134	0.11 197	1.84 362	0.19 141	0.21 168	0.16 186	0.24 180	0.15 196	0.21 147	0.37 190	0.07 125	0.12 204	0.18 165	0.22 221	0.24 188	0.14 122

AnonymousM	0.23 223	0.09 106	0.07 102	0.09 135	0.07 103	0.08 117	0.06 122	0.20 152	0.09 102	0.23 166	0.19 211	0.16 131	0.07 106	0.11 197	0.27 134	0.24 208	0.24 218	0.14 142	0.21 151	0.16 216	0.32 216	0.45 225	0.08 155	0.09 141	0.11 100	0.20 198	0.66 355	1.40 377

ICVP	0.23 223	0.18 270	0.21 299	0.18 252	0.17 261	0.18 244	0.15 245	0.22 183	0.17 253	0.24 188	0.21 230	0.24 200	0.18 270	0.12 222	0.43 205	0.24 208	0.25 234	0.24 306	0.26 192	0.21 256	0.31 214	0.52 239	0.26 325	0.17 280	0.24 251	0.26 262	0.25 203	0.24 222
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 223	0.16 235	0.13 219	0.19 261	0.14 228	0.12 177	0.09 179	0.24 212	0.12 168	0.29 265	0.16 180	0.27 230	0.16 245	0.10 172	0.24 103	0.26 226	0.26 247	0.13 126	0.30 220	0.12 124	0.50 309	0.38 197	0.08 155	0.11 192	0.26 269	0.28 276	0.66 355	0.46 314

sCroCo_RVC	0.23 223	0.13 179	0.12 199	0.11 166	0.10 154	0.14 197	0.09 179	0.24 212	0.19 269	0.24 188	0.16 180	0.20 157	0.20 282	0.09 153	0.33 163	0.36 295	0.28 271	0.22 288	0.35 245	0.21 256	0.48 303	0.66 286	0.10 198	0.16 271	0.23 231	0.21 212	0.29 249	0.23 209

GES	0.23 223	0.16 235	0.12 199	0.14 201	0.15 245	0.19 254	0.15 245	0.25 231	0.14 211	0.26 218	0.18 202	0.22 186	0.14 227	0.17 288	0.56 250	0.22 184	0.27 259	0.19 258	0.53 306	0.20 248	0.35 233	0.37 190	0.13 266	0.15 258	0.20 194	0.17 162	0.27 232	0.43 308

FADNet-RVC-Resample	0.23 223	0.16 235	0.18 277	0.17 239	0.16 255	0.16 221	0.16 253	0.24 212	0.18 263	0.26 218	0.18 202	0.27 230	0.17 255	0.16 277	0.81 286	0.18 123	0.21 168	0.23 299	0.26 192	0.25 288	0.23 163	0.39 203	0.13 266	0.21 304	0.22 217	0.22 221	0.19 148	0.22 197

RP	0.23 223	0.20 292	0.23 312	0.22 280	0.21 288	0.22 278	0.25 298	0.24 212	0.23 293	0.17 120	0.24 261	0.25 210	0.19 278	0.16 277	0.55 248	0.18 123	0.21 168	0.16 186	0.22 160	0.16 216	0.18 116	0.33 169	0.14 276	0.17 280	0.23 231	0.23 228	0.31 268	0.26 240

HLf8	0.24 236	0.17 249	0.12 199	0.16 229	0.13 211	0.14 197	0.10 202	0.31 305	0.14 211	0.26 218	0.19 211	0.26 218	0.12 192	0.10 172	1.21 328	0.20 153	0.23 201	0.17 208	0.45 277	0.15 196	0.33 219	0.37 190	0.10 198	0.14 247	0.21 211	0.23 228	0.26 216	0.23 209

GGDA	0.24 236	0.15 222	0.13 219	0.14 201	0.12 190	0.16 221	0.11 209	0.24 212	0.15 226	0.30 270	0.21 230	0.28 240	0.13 210	0.10 172	1.26 336	0.20 153	0.23 201	0.16 186	0.34 235	0.14 162	0.30 209	0.34 175	0.10 198	0.13 228	0.22 217	0.25 252	0.26 216	0.25 233

UDGNet	0.24 236	0.20 292	0.15 239	0.36 331	0.31 330	0.32 322	0.29 318	0.22 183	0.15 226	0.21 143	0.21 230	0.21 169	0.08 121	0.51 361	0.25 115	0.17 110	0.22 180	0.17 208	0.27 196	0.15 196	0.28 200	0.38 197	0.31 350	0.11 192	0.24 251	0.23 228	0.22 177	0.20 176

SACVNet	0.24 236	0.20 292	0.19 286	0.21 275	0.19 277	0.19 254	0.20 269	0.26 247	0.22 285	0.25 204	0.22 246	0.21 169	0.12 192	0.17 288	0.48 228	0.22 184	0.26 247	0.21 278	0.32 229	0.20 248	0.29 206	0.41 207	0.15 286	0.18 290	0.28 289	0.26 262	0.30 258	0.26 240

FADNet-RVC	0.24 236	0.17 249	0.15 239	0.21 275	0.17 261	0.17 234	0.21 274	0.26 247	0.14 211	0.25 204	0.21 230	0.28 240	0.17 255	0.14 253	0.98 312	0.22 184	0.23 201	0.17 208	0.36 254	0.22 266	0.24 177	0.30 150	0.14 276	0.17 280	0.25 264	0.23 228	0.21 167	0.24 222

UCFNet_RVC	0.24 236	0.25 317	0.17 267	0.21 275	0.20 284	0.20 262	0.15 245	0.23 197	0.16 244	0.26 218	0.20 219	0.35 291	0.17 255	0.13 237	0.87 292	0.19 141	0.22 180	0.18 240	0.33 230	0.17 227	0.27 196	0.24 115	0.17 293	0.15 258	0.27 277	0.23 228	0.24 188	0.29 259

DeepPruner_ROB	0.24 236	0.17 249	0.17 267	0.17 239	0.17 261	0.16 221	0.24 289	0.22 183	0.17 253	0.26 218	0.26 276	0.21 169	0.18 270	0.12 222	0.64 264	0.21 169	0.24 218	0.21 278	0.29 214	0.16 216	0.44 278	0.36 183	0.14 276	0.16 271	0.22 217	0.30 291	0.27 232	0.23 209

PS-NSSS	0.24 236	0.26 323	0.21 299	0.31 319	0.22 294	0.26 301	0.23 284	0.27 269	0.15 226	0.28 248	0.21 230	0.55 324	0.15 236	0.16 277	0.35 170	0.16 97	0.19 143	0.17 208	0.36 254	0.15 196	0.17 107	0.14 68	0.22 318	0.16 271	0.24 251	0.24 238	0.28 246	0.27 251

PWCDC_ROB	0.24 236	0.10 122	0.13 219	0.10 145	0.18 269	0.12 177	0.16 253	0.12 103	0.38 339	0.11 98	0.25 268	0.15 119	0.82 353	0.28 330	0.92 298	0.21 169	0.17 122	0.18 240	0.18 122	0.17 227	0.23 163	0.46 226	0.20 307	0.17 280	0.12 111	0.21 212	0.15 115	0.26 240

TestStereo_HLe17	0.25 245	0.18 270	0.13 219	0.19 261	0.14 228	0.15 214	0.11 209	0.36 325	0.17 253	0.28 248	0.19 211	0.27 230	0.12 192	0.09 153	1.36 341	0.20 153	0.22 180	0.16 186	0.35 245	0.14 162	0.34 223	0.42 210	0.10 198	0.15 258	0.23 231	0.24 238	0.25 203	0.22 197

Any-RAFT	0.25 245	0.13 179	0.17 267	0.16 229	0.14 228	0.15 214	0.11 209	0.25 231	0.14 211	0.28 248	0.34 301	0.29 250	0.11 174	0.12 222	0.35 170	0.26 226	0.28 271	0.17 208	0.52 303	0.16 216	0.63 339	0.49 235	0.10 198	0.11 192	0.28 289	0.33 309	0.26 216	0.41 303

GEStereo_RVC	0.25 245	0.19 287	0.15 239	0.18 252	0.17 261	0.19 254	0.18 260	0.26 247	0.17 253	0.27 229	0.20 219	0.28 240	0.17 255	0.12 222	0.34 167	0.27 235	0.28 271	0.24 306	0.47 282	0.22 266	0.34 223	0.66 286	0.11 227	0.18 290	0.25 264	0.22 221	0.26 216	0.32 270

stereogan	0.25 245	0.22 298	0.22 307	0.23 286	0.26 316	0.25 295	0.23 284	0.26 247	0.24 297	0.20 139	0.23 256	0.31 271	0.23 291	0.17 288	0.38 189	0.21 169	0.22 180	0.19 258	0.28 204	0.20 248	0.23 163	0.46 226	0.17 293	0.18 290	0.22 217	0.24 238	0.37 295	0.27 251

R-Stereo Train	0.25 245	0.14 198	0.14 232	0.15 220	0.13 211	0.18 244	0.07 138	0.24 212	0.15 226	0.32 286	0.25 268	0.28 240	0.13 210	0.14 253	0.71 274	0.32 270	0.29 284	0.20 269	0.47 282	0.20 248	0.48 303	0.65 279	0.10 198	0.12 204	0.24 251	0.25 252	0.23 182	0.28 255

RAFT-Stereo	0.25 245	0.14 198	0.14 232	0.15 220	0.13 211	0.18 244	0.07 138	0.24 212	0.15 226	0.32 286	0.25 268	0.28 240	0.13 210	0.14 253	0.71 274	0.32 270	0.29 284	0.20 269	0.47 282	0.20 248	0.48 303	0.65 279	0.10 198	0.12 204	0.24 251	0.25 252	0.23 182	0.28 255
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 245	0.16 235	0.16 259	0.25 299	0.19 277	0.21 272	0.18 260	0.30 300	0.16 244	0.31 281	0.31 294	0.34 282	0.25 300	0.11 197	0.32 157	0.25 216	0.26 247	0.17 208	0.54 310	0.16 216	0.37 250	0.38 197	0.14 276	0.19 298	0.25 264	0.23 228	0.27 232	0.26 240

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 252	0.19 287	0.08 124	0.21 275	0.21 288	0.28 308	0.17 258	0.25 231	0.14 211	0.42 354	0.26 276	0.44 313	0.09 134	0.11 197	0.37 178	0.30 262	0.25 234	0.16 186	0.31 225	0.17 227	0.42 267	0.87 343	0.08 155	0.09 141	0.21 211	0.18 173	0.27 232	0.50 316

Reg-Stereo(zero)	0.26 252	0.13 179	0.15 239	0.13 190	0.12 190	0.14 197	0.14 236	0.32 313	0.15 226	0.33 298	0.56 352	0.30 261	0.12 192	0.18 299	0.28 141	0.32 270	0.30 291	0.16 186	0.42 269	0.18 237	0.35 233	0.76 317	0.13 266	0.11 192	0.20 194	0.25 252	0.40 305	0.37 284

FLISNet	0.26 252	0.13 179	0.15 239	0.13 190	0.12 190	0.14 197	0.14 236	0.32 313	0.15 226	0.33 298	0.56 352	0.30 261	0.12 192	0.18 299	0.28 141	0.32 270	0.30 291	0.16 186	0.42 269	0.18 237	0.35 233	0.76 317	0.13 266	0.11 192	0.20 194	0.25 252	0.40 305	0.37 284

CASS	0.26 252	0.18 270	0.17 267	0.21 275	0.18 269	0.22 278	0.26 305	0.28 283	0.20 275	0.33 298	0.24 261	0.28 240	0.18 270	0.12 222	0.37 178	0.24 208	0.39 333	0.20 269	0.44 274	0.17 227	0.58 328	0.48 232	0.11 227	0.14 247	0.32 311	0.22 221	0.32 274	0.33 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 252	0.19 287	0.15 239	0.23 286	0.16 255	0.21 272	0.23 284	0.28 283	0.17 253	0.27 229	0.28 287	0.26 218	0.19 278	0.15 269	0.98 312	0.22 184	0.21 168	0.20 269	0.43 272	0.26 299	0.28 200	0.31 161	0.14 276	0.15 258	0.28 289	0.27 269	0.24 188	0.27 251

NCC-stereo	0.26 252	0.22 298	0.22 307	0.22 280	0.24 304	0.23 285	0.28 314	0.26 247	0.28 317	0.18 127	0.26 276	0.29 250	0.27 304	0.17 288	0.56 250	0.23 202	0.23 201	0.24 306	0.28 204	0.21 256	0.23 163	0.32 163	0.20 307	0.17 280	0.27 277	0.29 283	0.33 277	0.30 263

Abc-Net	0.26 252	0.22 298	0.22 307	0.22 280	0.24 304	0.23 285	0.28 314	0.26 247	0.28 317	0.18 127	0.26 276	0.29 250	0.27 304	0.17 288	0.56 250	0.23 202	0.23 201	0.24 306	0.28 204	0.21 256	0.23 163	0.32 163	0.20 307	0.17 280	0.27 277	0.29 283	0.33 277	0.30 263
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TestStereo-Hl	0.27 259	0.16 235	0.16 259	0.14 201	0.14 228	0.19 254	0.14 236	0.27 269	0.19 269	0.32 286	0.24 261	0.34 282	0.16 245	0.10 172	1.05 317	0.23 202	0.24 218	0.19 258	0.48 290	0.17 227	0.32 216	0.51 236	0.10 198	0.16 271	0.22 217	0.27 269	0.34 281	0.38 289

EGLCR-Stereo	0.27 259	0.12 158	0.11 171	0.11 166	0.12 190	0.13 188	0.06 122	0.23 197	0.14 211	0.27 229	0.18 202	0.24 200	0.09 134	0.10 172	0.35 170	0.38 301	0.24 218	0.16 186	0.31 225	0.21 256	0.37 250	1.30 389	0.11 227	0.30 337	0.17 151	0.26 262	0.93 376	0.25 233

IPLGR	0.27 259	0.16 235	0.14 232	0.15 220	0.15 245	0.13 188	0.09 179	0.24 212	0.13 194	0.28 248	0.25 268	0.24 200	0.12 192	0.11 197	1.85 364	0.20 153	0.23 201	0.18 240	0.35 245	0.21 256	0.28 200	0.56 258	0.07 125	0.13 228	0.25 264	0.27 269	0.29 249	0.21 191

cross-raft	0.27 259	0.15 222	0.13 219	0.14 201	0.14 228	0.17 234	0.10 202	0.27 269	0.15 226	0.30 270	0.22 246	0.28 240	0.10 151	0.14 253	0.42 200	0.42 317	0.27 259	0.17 208	0.57 316	0.26 299	0.62 338	0.94 359	0.09 176	0.12 204	0.29 297	0.27 269	0.26 216	0.31 268

pcwnet_v2	0.27 259	0.17 249	0.18 277	0.22 280	0.19 277	0.22 278	0.18 260	0.25 231	0.18 263	0.30 270	0.24 261	0.33 279	0.29 308	0.18 299	0.90 294	0.22 184	0.24 218	0.19 258	0.38 259	0.16 216	0.28 200	0.31 161	0.17 293	0.16 271	0.26 269	0.26 262	0.30 258	0.39 291

MSMDNet	0.27 259	0.14 198	0.12 199	0.13 190	0.15 245	0.16 221	0.12 221	0.26 247	0.14 211	0.31 281	0.21 230	0.27 230	0.29 308	0.15 269	0.44 208	0.51 334	0.28 271	0.18 240	0.54 310	0.28 311	0.58 328	0.84 338	0.10 198	0.12 204	0.26 269	0.25 252	0.26 216	0.29 259

PA-Net	0.27 259	0.27 326	0.29 336	0.18 252	0.26 316	0.21 272	0.27 309	0.26 247	0.25 304	0.22 152	0.21 230	0.22 186	0.24 298	0.29 331	0.62 262	0.25 216	0.18 133	0.23 299	0.20 138	0.22 266	0.20 135	0.36 183	0.17 293	0.20 300	0.24 251	0.44 333	0.24 188	0.55 321
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 259	0.17 249	0.15 239	0.23 286	0.19 277	0.26 301	0.28 314	0.20 152	0.15 226	0.22 152	0.20 219	0.18 143	0.11 174	0.39 351	1.91 373	0.21 169	0.24 218	0.20 269	0.22 160	0.14 162	0.19 126	0.18 89	0.26 325	0.14 247	0.22 217	0.18 173	0.19 148	0.18 148

NCCL2	0.27 259	0.24 312	0.23 312	0.19 261	0.20 284	0.18 244	0.19 268	0.26 247	0.23 293	0.29 265	0.22 246	0.28 240	0.17 255	0.15 269	0.68 273	0.25 216	0.25 234	0.22 288	0.27 196	0.22 266	0.34 223	0.44 221	0.19 305	0.22 311	0.34 318	0.34 311	0.36 288	0.36 279

gcap_with_dpt	0.28 268	0.17 249	0.11 171	0.20 267	0.13 211	0.16 221	0.09 179	0.26 247	0.14 211	0.30 270	0.16 180	0.36 294	0.15 236	0.14 253	0.94 303	0.61 362	0.31 299	0.23 299	0.33 230	0.26 299	0.42 267	0.68 299	0.10 198	0.12 204	0.23 231	0.18 173	0.28 246	0.39 291

GCAP-BAT	0.28 268	0.17 249	0.11 171	0.20 267	0.13 211	0.16 221	0.09 179	0.26 247	0.14 211	0.30 270	0.16 180	0.36 294	0.15 236	0.14 253	0.94 303	0.61 362	0.31 299	0.23 299	0.33 230	0.26 299	0.42 267	0.68 299	0.10 198	0.12 204	0.23 231	0.18 173	0.28 246	0.39 291

GANet-ADL	0.28 268	0.18 270	0.16 259	0.20 267	0.19 277	0.23 285	0.20 269	0.26 247	0.16 244	0.34 303	0.35 303	0.30 261	0.17 255	0.21 313	0.45 215	0.29 256	0.31 299	0.19 258	0.49 294	0.28 311	0.41 263	0.77 322	0.13 266	0.15 258	0.24 251	0.30 291	0.34 281	0.30 263

RGC	0.28 268	0.25 317	0.29 336	0.25 299	0.27 323	0.28 308	0.21 274	0.28 283	0.31 330	0.22 152	0.31 294	0.29 250	0.32 311	0.21 313	0.59 258	0.25 216	0.24 218	0.21 278	0.30 220	0.22 266	0.27 196	0.40 205	0.18 304	0.21 304	0.29 297	0.32 304	0.35 286	0.36 279

XPNet_ROB	0.28 268	0.28 329	0.20 291	0.20 267	0.22 294	0.22 278	0.22 281	0.20 152	0.21 279	0.24 188	0.27 282	0.79 342	0.17 255	0.16 277	0.50 236	0.23 202	0.35 318	0.21 278	0.28 204	0.20 248	0.30 209	0.53 244	0.17 293	0.18 290	0.23 231	0.24 238	0.49 324	0.36 279

RAFT-Test	0.29 273	0.14 198	0.12 199	0.16 229	0.15 245	0.18 244	0.12 221	0.27 269	0.14 211	0.32 286	0.50 341	0.27 230	0.12 192	0.14 253	0.44 208	0.52 336	0.27 259	0.18 240	0.59 321	0.25 288	0.59 331	0.72 307	0.10 198	0.12 204	0.27 277	0.50 343	0.27 232	0.34 275

HH	0.29 273	0.10 122	0.18 277	0.16 229	0.15 245	0.20 262	0.14 236	0.27 269	0.13 194	0.36 325	0.21 230	0.29 250	0.11 174	0.15 269	0.46 223	0.64 366	0.27 259	0.19 258	0.50 295	0.27 307	0.68 348	0.75 313	0.11 227	0.16 271	0.24 251	0.30 291	0.36 288	0.37 284

HanStereo	0.29 273	0.10 122	0.18 277	0.16 229	0.15 245	0.20 262	0.14 236	0.27 269	0.13 194	0.36 325	0.21 230	0.29 250	0.11 174	0.15 269	0.46 223	0.64 366	0.27 259	0.19 258	0.50 295	0.27 307	0.68 348	0.75 313	0.11 227	0.16 271	0.24 251	0.30 291	0.36 288	0.37 284

RTSC	0.29 273	0.17 249	0.17 267	0.17 239	0.17 261	0.18 244	0.21 274	0.23 197	0.22 285	0.26 218	0.25 268	0.21 169	0.19 278	0.14 253	1.67 355	0.28 243	0.31 299	0.21 278	0.40 262	0.19 243	0.33 219	0.38 197	0.11 227	0.18 290	0.23 231	0.24 238	0.31 268	0.45 310

DeepPrunerF	0.29 273	0.17 249	0.15 239	0.23 286	0.44 351	0.17 234	0.23 284	0.20 152	0.26 309	0.16 112	0.22 246	0.15 119	0.12 192	0.13 237	0.98 312	0.22 184	0.19 143	0.17 208	0.27 196	0.17 227	0.22 156	0.21 103	0.12 251	0.13 228	1.95 402	0.26 262	0.22 177	0.20 176

MSKI-zero shot	0.30 278	0.13 179	0.11 171	0.14 201	0.14 228	0.15 214	0.11 209	0.27 269	0.13 194	0.29 265	0.41 322	0.29 250	0.11 174	0.12 222	0.60 261	0.55 346	0.28 271	0.18 240	0.58 317	0.30 323	0.57 324	0.97 364	0.09 176	0.12 204	0.26 269	0.39 324	0.32 274	0.41 303

dad	0.30 278	0.21 296	0.15 239	0.47 343	0.22 294	0.30 317	0.49 344	0.40 335	0.13 194	0.32 286	0.14 160	0.41 308	0.24 298	0.11 197	0.59 258	0.20 153	0.32 307	0.17 208	0.51 300	0.16 216	0.29 206	0.23 110	0.11 227	0.19 298	0.32 311	0.18 173	0.68 359	0.46 314

GwcNet-ADL	0.30 278	0.22 298	0.21 299	0.29 311	0.23 302	0.24 291	0.22 281	0.28 283	0.19 269	0.34 303	0.57 355	0.44 313	0.23 291	0.22 316	0.53 243	0.35 288	0.30 291	0.22 288	0.45 277	0.28 311	0.37 250	0.47 228	0.14 276	0.17 280	0.27 277	0.30 291	0.29 249	0.38 289

Anonymous3	0.30 278	0.21 296	0.16 259	0.17 239	0.16 255	0.20 262	0.16 253	0.31 305	0.25 304	0.30 270	0.20 219	0.45 315	0.20 282	0.17 288	0.55 248	0.52 336	0.32 307	0.27 329	0.51 300	0.27 307	0.50 309	0.67 292	0.13 266	0.15 258	0.28 289	0.30 291	0.34 281	0.26 240

iResNet	0.30 278	0.17 249	0.17 267	0.24 294	0.23 302	0.28 308	0.20 269	0.31 305	0.21 279	0.32 286	0.29 290	0.50 320	0.51 339	0.11 197	0.53 243	0.35 288	0.27 259	0.20 269	0.74 332	0.25 288	0.47 300	0.32 163	0.15 286	0.26 324	0.26 269	0.25 252	0.34 281	0.29 259

TestStereo_HL3	0.31 283	0.29 331	0.15 239	0.17 239	0.14 228	0.21 272	0.16 253	0.32 313	0.18 263	0.34 303	0.31 294	0.60 326	0.23 291	0.11 197	0.64 264	0.40 310	0.72 364	0.18 240	0.46 281	0.17 227	0.44 278	0.67 292	0.11 227	0.13 228	0.23 231	0.24 238	0.38 298	0.36 279

DF	0.31 283	0.14 198	0.11 171	0.16 229	0.11 177	0.17 234	0.09 179	0.26 247	0.12 168	0.27 229	0.15 167	0.32 276	0.10 151	0.11 197	0.49 229	0.45 325	0.25 234	0.19 258	1.58 357	0.25 288	0.47 300	1.17 383	0.10 198	0.12 204	0.22 217	0.24 238	0.30 258	0.33 273

test-1	0.32 285	0.10 122	0.13 219	0.14 201	0.14 228	0.25 295	0.18 260	0.29 296	0.17 253	0.37 330	0.41 322	0.31 271	0.17 255	0.14 253	0.91 296	0.51 334	0.27 259	0.21 278	0.53 306	0.25 288	0.57 324	0.99 369	0.11 227	0.14 247	0.28 289	0.29 283	0.31 268	0.36 279

ADCP+	0.32 285	0.17 249	0.17 267	0.15 220	0.14 228	0.17 234	0.21 274	0.21 170	0.32 331	0.25 204	0.25 268	0.37 299	0.12 192	0.13 237	1.80 361	0.18 123	0.20 151	0.17 208	0.34 235	0.18 237	0.24 177	0.30 150	0.12 251	0.12 204	0.24 251	0.68 362	0.33 277	0.96 359

HSM-Net_RVC	0.32 285	0.17 249	0.18 277	0.27 306	0.21 288	0.21 272	0.15 245	0.28 283	0.19 269	0.34 303	0.40 320	1.56 371	0.27 304	0.15 269	0.45 215	0.22 184	0.26 247	0.19 258	0.28 204	0.20 248	0.41 263	0.57 260	0.14 276	0.21 304	0.30 301	0.31 299	0.36 288	0.35 277
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 285	0.25 317	0.25 322	0.25 299	0.30 327	0.22 278	0.27 309	0.35 320	0.38 339	0.30 270	0.27 282	0.67 335	0.23 291	0.17 288	0.80 285	0.21 169	0.21 168	0.21 278	0.29 214	0.26 299	0.23 163	0.29 139	0.14 276	0.27 329	0.36 330	0.45 335	0.39 301	0.56 323

IGEV-FE	0.33 289	0.13 179	0.24 319	0.30 313	0.18 269	0.23 285	0.24 289	0.28 283	0.17 253	0.35 316	0.53 345	0.34 282	0.11 174	0.14 253	0.41 196	0.61 362	0.27 259	0.17 208	0.48 290	0.31 330	0.52 314	1.06 375	0.12 251	0.12 204	0.35 324	0.28 276	0.62 348	0.45 310

IGEV_Zeroshot_test	0.33 289	0.13 179	0.24 319	0.30 313	0.18 269	0.23 285	0.24 289	0.28 283	0.17 253	0.35 316	0.53 345	0.34 282	0.11 174	0.14 253	0.41 196	0.61 362	0.27 259	0.17 208	0.48 290	0.31 330	0.52 314	1.06 375	0.12 251	0.12 204	0.35 324	0.28 276	0.62 348	0.45 310

GANetREF_RVC	0.33 289	0.30 335	0.33 349	0.28 309	0.27 323	0.27 304	0.26 305	0.42 340	0.35 337	0.38 339	0.22 246	0.57 325	0.39 323	0.16 277	0.37 178	0.24 208	0.30 291	0.25 314	0.45 277	0.26 299	0.37 250	0.28 135	0.25 323	0.33 342	0.35 324	0.29 283	0.46 317	0.40 300
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	0.34 292	0.14 198	0.13 219	0.17 239	0.15 245	0.18 244	0.12 221	0.28 283	0.15 226	0.33 298	0.38 314	0.32 276	0.11 174	0.13 237	0.78 282	0.64 366	0.30 291	0.23 299	0.66 328	0.23 273	0.56 323	0.81 330	0.13 266	0.14 247	1.04 376	0.36 315	0.31 268	0.53 319

EKT-Stereo	0.34 292	0.17 249	0.14 232	0.20 267	0.17 261	0.22 278	0.25 298	0.27 269	0.15 226	0.30 270	0.35 303	0.27 230	0.14 227	0.16 277	1.56 349	0.54 344	0.29 284	0.25 314	0.47 282	0.30 323	0.81 366	0.86 341	0.09 176	0.13 228	0.31 305	0.30 291	0.31 268	0.24 222

DAS	0.34 292	0.18 270	0.15 239	0.30 313	0.25 311	0.25 295	0.26 305	0.32 313	0.29 323	0.32 286	0.38 314	0.54 322	0.37 318	0.12 222	0.45 215	0.40 310	0.37 325	0.25 314	0.54 310	0.29 318	0.66 345	0.65 279	0.21 316	0.26 324	0.31 305	0.32 304	0.38 298	0.39 291

SepStereo	0.34 292	0.18 270	0.15 239	0.30 313	0.25 311	0.25 295	0.26 305	0.32 313	0.29 323	0.32 286	0.38 314	0.54 322	0.37 318	0.12 222	0.45 215	0.40 310	0.37 325	0.25 314	0.54 310	0.29 318	0.66 345	0.65 279	0.21 316	0.26 324	0.31 305	0.32 304	0.38 298	0.39 291

FADNet_RVC	0.34 292	0.22 298	0.23 312	0.30 313	0.26 316	0.20 262	0.23 284	0.31 305	0.22 285	0.31 281	0.29 290	0.42 310	0.35 314	0.22 316	0.90 294	0.26 226	0.31 299	0.32 351	0.75 333	0.28 311	0.46 295	0.55 249	0.16 289	0.24 316	0.27 277	0.31 299	0.51 334	0.37 284

ADCRef	0.34 292	0.18 270	0.17 267	0.15 220	0.16 255	0.18 244	0.18 260	0.23 197	0.33 334	0.26 218	0.22 246	0.23 193	0.18 270	0.12 222	2.01 375	0.22 184	0.23 201	0.20 269	0.40 262	0.22 266	0.27 196	0.34 175	0.17 293	0.17 280	0.30 301	0.41 327	0.29 249	1.36 375

ETE_ROB	0.34 292	0.32 337	0.21 299	0.26 303	0.24 304	0.28 308	0.25 298	0.24 212	0.29 323	0.27 229	0.35 303	1.00 351	0.21 287	0.20 308	0.59 258	0.24 208	0.42 341	0.24 306	0.38 259	0.25 288	0.40 259	0.52 239	0.20 307	0.21 304	0.29 297	0.34 311	0.55 338	0.39 291

LALA_ROB	0.34 292	0.34 340	0.23 312	0.24 294	0.24 304	0.30 317	0.24 289	0.25 231	0.28 317	0.31 281	0.35 303	0.95 347	0.21 287	0.19 304	0.77 280	0.25 216	0.34 314	0.28 335	0.34 235	0.25 288	0.36 241	0.55 249	0.19 305	0.22 311	0.27 277	0.31 299	0.50 329	0.39 291

PSMNet-ADL	0.35 300	0.20 292	0.21 299	0.23 286	0.22 294	0.24 291	0.25 298	0.30 300	0.26 309	0.39 343	0.57 355	0.38 301	0.46 330	0.24 324	1.26 336	0.44 324	0.32 307	0.20 269	0.52 303	0.24 282	0.40 259	0.51 236	0.17 293	0.17 280	0.27 277	0.27 269	0.40 305	0.26 240

EAI-Stereo	0.35 300	0.14 198	0.15 239	0.19 261	0.18 269	0.65 358	0.22 281	0.27 269	0.22 285	0.27 229	0.46 335	0.29 250	0.10 151	0.12 222	0.81 286	1.04 398	0.27 259	0.20 269	0.71 331	0.23 273	0.45 288	0.55 249	0.11 227	0.18 290	0.29 297	0.43 329	0.40 305	0.42 305

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 302	0.15 222	0.26 327	0.25 299	0.19 277	0.28 308	0.21 274	0.27 269	0.27 315	0.35 316	0.82 374	0.33 279	0.17 255	0.13 237	0.38 189	0.53 341	0.30 291	0.22 288	0.59 321	0.30 323	0.54 319	0.98 368	0.11 227	0.15 258	0.33 314	0.62 354	0.79 368	0.58 324

ITSA-stereo	0.38 303	0.23 307	0.20 291	0.39 336	0.27 323	0.24 291	0.31 321	0.35 320	0.26 309	0.39 343	0.54 348	0.47 316	0.42 326	0.23 320	0.71 274	0.38 301	0.33 311	0.25 314	0.50 295	0.24 282	0.45 288	0.55 249	0.23 321	0.23 313	0.34 318	0.41 327	0.72 362	0.74 342

FCDSN-DC	0.38 303	0.28 329	0.33 349	0.31 319	0.30 327	0.30 317	0.40 335	0.31 305	0.22 285	0.28 248	0.20 219	0.29 250	0.16 245	0.30 335	1.88 368	0.36 295	0.34 314	0.33 354	0.34 235	0.25 288	0.46 295	0.82 332	0.28 333	0.38 358	0.30 301	0.31 299	0.30 258	0.30 263
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 303	0.22 298	0.30 339	0.26 303	0.25 311	0.25 295	0.29 318	0.36 325	0.29 323	0.35 316	0.33 299	0.34 282	0.46 330	0.22 316	1.53 347	0.32 270	0.31 299	0.26 325	0.58 317	0.28 311	0.45 288	0.47 228	0.20 307	0.28 332	0.34 318	0.39 324	0.35 286	0.52 318

ADCL	0.38 303	0.23 307	0.20 291	0.20 267	0.18 269	0.23 285	0.24 289	0.26 247	0.52 360	0.32 286	0.28 287	0.30 261	0.18 270	0.16 277	1.59 351	0.22 184	0.25 234	0.22 288	0.35 245	0.23 273	0.35 233	0.35 179	0.17 293	0.18 290	0.51 353	0.52 345	0.47 320	1.53 381

CC-Net-ROB	0.38 303	0.47 356	0.33 349	0.66 358	0.49 361	0.57 349	0.49 344	0.35 320	0.24 297	0.37 330	0.29 290	0.96 348	0.23 291	0.38 349	0.45 215	0.18 123	0.24 218	0.22 288	0.68 329	0.23 273	0.23 163	0.18 89	0.44 364	0.24 316	0.31 305	0.28 276	0.27 232	0.39 291

NOSS_ROB	0.38 303	0.23 307	0.21 299	0.27 306	0.26 316	0.27 304	0.25 298	0.41 337	0.24 297	0.36 325	0.29 290	0.36 294	0.23 291	0.41 353	0.97 311	0.57 353	0.34 314	0.29 339	0.33 230	0.24 282	0.68 348	1.00 370	0.28 333	0.31 339	0.34 318	0.49 339	0.42 312	0.34 275

gcap-zeroshot	0.39 309	0.14 198	0.17 267	0.20 267	0.14 228	0.19 254	0.16 253	0.28 283	0.13 194	0.37 330	0.47 336	0.34 282	0.12 192	0.16 277	0.49 229	0.59 356	0.49 349	0.18 240	3.11 385	0.26 299	0.45 288	0.66 286	0.22 318	0.12 204	0.22 217	0.29 283	0.25 203	0.28 255

PWC_ROB	0.39 309	0.27 326	0.25 322	0.23 286	0.25 311	0.24 291	0.33 325	0.29 296	0.47 358	0.25 204	0.40 320	0.38 301	0.90 358	0.20 308	0.77 280	0.33 282	0.39 333	0.29 339	0.64 324	0.30 323	0.51 313	0.61 271	0.20 307	0.33 342	0.28 289	0.28 276	0.39 301	0.72 338

DCVSM-stereo	0.40 311	0.22 298	0.22 307	0.33 324	0.24 304	0.38 334	0.27 309	0.37 330	0.25 304	0.37 330	0.56 352	0.91 345	0.49 336	0.19 304	0.44 208	0.30 262	0.30 291	0.22 288	1.71 364	0.34 340	0.46 295	0.43 215	0.30 345	0.24 316	0.27 277	0.32 304	0.39 301	0.39 291

RTS	0.40 311	0.22 298	0.20 291	0.22 280	0.21 288	0.32 322	0.33 325	0.31 305	0.33 334	0.23 166	0.22 246	0.31 271	0.25 300	0.18 299	1.88 368	0.32 270	0.37 325	0.25 314	0.64 324	0.33 338	0.43 272	0.43 215	0.16 289	0.24 316	0.41 336	0.91 375	0.40 305	0.63 329

RTSA	0.40 311	0.22 298	0.20 291	0.22 280	0.21 288	0.32 322	0.33 325	0.31 305	0.33 334	0.23 166	0.22 246	0.31 271	0.25 300	0.18 299	1.88 368	0.32 270	0.37 325	0.25 314	0.64 324	0.33 338	0.43 272	0.43 215	0.16 289	0.24 316	0.41 336	0.91 375	0.40 305	0.63 329

iRaft-Stereo_20w	0.42 314	0.16 235	0.27 331	0.30 313	0.18 269	0.22 278	0.20 269	0.26 247	0.22 285	0.41 351	0.65 363	0.30 261	0.11 174	0.17 288	0.44 208	0.55 346	0.28 271	0.18 240	0.45 277	0.46 362	0.47 300	0.97 364	0.12 251	0.11 192	0.35 324	2.32 400	0.61 346	0.59 325

CSAN	0.42 314	0.37 348	0.34 354	0.33 324	0.33 335	0.29 314	0.36 331	0.37 330	0.64 374	0.43 357	0.43 329	0.75 340	0.46 330	0.21 313	0.78 282	0.25 216	0.29 284	0.27 329	0.42 269	0.43 354	0.43 272	0.53 244	0.22 318	0.34 345	0.44 341	0.52 345	0.49 324	0.54 320

ccs_rob	0.43 316	0.24 312	0.20 291	0.33 324	0.22 294	0.33 326	0.28 314	0.34 319	0.21 279	0.46 364	1.56 396	1.58 373	0.41 324	0.23 320	0.82 288	0.37 299	0.29 284	0.22 288	0.47 282	0.28 311	0.55 321	0.64 275	0.17 293	0.20 300	0.26 269	0.25 252	0.29 249	0.35 277

FC-DCNN	0.43 316	0.35 344	0.43 361	0.49 344	0.37 343	0.48 342	0.56 353	0.44 345	0.27 315	0.34 303	0.27 282	0.41 308	0.23 291	0.31 338	0.64 264	0.36 295	0.39 333	0.31 347	0.48 290	0.27 307	0.52 314	0.75 313	0.28 333	0.37 354	0.53 356	0.39 324	0.63 352	0.82 348

SGM-Forest	0.43 316	0.24 312	0.19 286	0.35 329	0.26 316	0.27 304	0.21 274	0.30 300	0.23 293	0.32 286	0.23 256	0.37 299	0.50 337	0.25 326	1.02 316	0.35 288	0.25 234	0.21 278	1.80 366	0.19 243	0.41 263	0.85 340	0.27 328	0.23 313	0.35 324	0.28 276	0.59 343	1.05 363
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 319	0.37 348	0.32 345	0.41 339	0.35 339	0.42 337	0.44 338	0.46 350	0.38 339	0.40 348	0.34 301	0.50 320	0.47 335	0.35 347	1.63 352	0.32 270	0.31 299	0.28 335	0.53 306	0.32 336	0.42 267	0.52 239	0.27 328	0.31 339	0.45 343	0.50 343	0.53 335	0.42 305

DDF-Stereo	0.45 320	0.14 198	0.08 124	1.82 383	0.15 245	1.96 390	0.20 269	0.26 247	0.11 147	0.27 229	0.17 192	2.12 379	0.17 255	0.12 222	0.71 274	0.39 304	0.29 284	0.16 186	0.41 266	0.23 273	0.44 278	0.75 313	0.11 227	0.10 165	0.19 185	0.23 228	0.25 203	0.26 240

FC-DCNN v2	0.45 320	0.36 347	0.45 364	0.52 349	0.37 343	0.50 345	0.55 352	0.46 350	0.29 323	0.35 316	0.27 282	0.42 310	0.28 307	0.31 338	0.65 268	0.36 295	0.39 333	0.31 347	0.50 295	0.26 299	0.52 314	0.77 322	0.28 333	0.37 354	0.59 363	0.45 335	0.72 362	0.83 349

DDUNet	0.45 320	0.56 361	0.26 327	0.87 365	0.69 369	0.84 364	0.84 366	0.26 247	0.24 297	0.23 166	0.33 299	0.39 304	0.15 236	1.61 382	0.49 229	0.24 208	0.41 338	0.26 325	0.55 314	0.29 318	0.34 223	0.40 205	0.50 369	0.21 304	0.25 264	0.27 269	0.32 274	0.29 259

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 323	0.34 340	0.26 327	0.43 340	0.33 335	0.38 334	0.53 350	0.49 353	0.40 343	0.42 354	0.31 294	0.63 331	0.54 341	0.42 354	1.29 339	0.28 243	0.26 247	0.22 288	0.68 329	0.23 273	0.65 342	0.64 275	0.33 354	0.29 335	0.47 347	0.49 339	0.49 324	0.69 334

CBMV	0.47 324	0.25 317	0.23 312	0.31 319	0.29 326	0.31 320	0.30 320	0.41 337	0.28 317	0.37 330	0.27 282	0.70 338	0.37 318	0.33 344	0.91 296	0.53 341	0.36 321	0.27 329	0.58 317	0.28 311	0.63 339	0.97 364	0.26 325	0.35 349	0.37 331	0.36 315	0.66 355	1.86 388
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 325	0.25 317	0.27 331	0.36 331	0.30 327	0.31 320	0.25 298	0.38 333	0.24 297	0.38 339	0.44 332	0.33 279	0.17 255	0.56 364	2.23 383	0.98 396	0.33 311	0.28 335	0.34 235	0.29 318	0.66 345	1.25 387	0.27 328	0.31 339	0.35 324	0.36 315	0.48 323	0.55 321

UDG	0.48 325	0.58 362	0.27 331	0.86 364	0.79 372	0.80 362	1.00 370	0.27 269	0.25 304	0.28 248	0.35 303	0.39 304	0.17 255	1.43 379	1.00 315	0.26 226	0.47 346	0.27 329	0.59 321	0.30 323	0.44 278	0.47 228	0.40 360	0.20 300	0.28 289	0.29 283	0.33 277	0.27 251

FINET	0.48 325	0.18 270	0.19 286	0.17 239	0.14 228	0.18 244	0.21 274	0.21 170	0.32 331	0.19 134	0.41 322	0.22 186	0.38 321	0.20 308	1.70 356	0.43 320	0.24 218	0.16 186	0.34 235	0.25 288	0.32 216	0.71 305	0.14 276	0.24 316	1.14 382	2.17 397	0.50 329	1.64 385

FAT-Stereo	0.48 325	0.27 326	0.35 355	0.45 342	0.49 361	0.39 336	0.34 329	0.43 344	0.28 317	0.41 351	0.87 378	0.77 341	0.58 343	0.30 335	0.71 274	0.56 349	0.36 321	0.34 356	0.65 327	0.42 352	0.69 354	0.77 322	0.28 333	0.34 345	0.31 305	0.36 315	0.47 320	0.74 342

ADCMid	0.48 325	0.29 331	0.30 339	0.26 303	0.32 332	0.34 328	0.38 332	0.42 340	0.45 357	0.31 281	0.37 311	0.49 318	0.45 329	0.22 316	1.85 364	0.35 288	0.36 321	0.27 329	0.80 337	0.31 330	0.50 309	0.60 267	0.30 345	0.25 323	0.37 331	0.55 350	0.46 317	1.40 377

FBW_ROB	0.49 330	0.42 351	0.37 357	0.61 355	0.46 356	0.49 344	0.51 347	0.31 305	0.25 304	0.34 303	0.36 309	0.69 336	0.50 337	0.57 365	1.13 322	0.26 226	0.36 321	0.24 306	1.46 353	0.24 282	0.57 324	0.44 221	0.43 362	0.40 364	0.33 314	0.35 313	0.42 312	0.68 332

pmcnn	0.49 330	0.25 317	0.20 291	0.33 324	0.31 330	0.34 328	0.48 343	0.35 320	0.26 309	0.34 303	0.54 348	0.81 343	1.19 365	0.19 304	0.75 279	0.56 349	0.41 338	0.32 351	0.86 341	0.38 346	0.86 370	0.90 351	0.28 333	0.26 324	0.34 318	0.35 313	0.67 358	0.84 350

AnyNet_C32	0.50 332	0.24 312	0.23 312	0.24 294	0.26 316	0.29 314	0.33 325	0.35 320	0.57 364	0.34 303	0.44 332	0.36 294	0.25 300	0.23 320	2.35 388	0.39 304	0.39 333	0.33 354	0.53 306	0.30 323	0.61 336	0.74 312	0.23 321	0.29 335	0.44 341	0.73 365	0.46 317	1.61 384

AMNet	0.51 333	0.50 359	0.48 369	0.51 347	0.50 363	0.57 349	0.52 348	0.36 325	0.41 347	0.39 343	0.58 359	0.66 333	0.21 287	0.58 366	0.53 243	0.59 356	0.60 357	0.58 380	0.51 300	0.51 364	0.60 334	0.55 249	0.33 354	0.52 373	0.48 349	0.54 349	0.60 344	0.66 331

DDVS	0.54 334	0.23 307	0.24 319	0.24 294	0.25 311	0.27 304	0.24 289	0.40 335	0.26 309	0.35 316	4.50 406	1.00 351	0.42 326	0.20 308	0.65 268	0.40 310	0.33 311	0.26 325	0.78 334	0.35 343	0.59 331	0.71 305	0.16 289	0.21 304	0.26 269	0.26 262	0.57 340	0.40 300

anonymity	0.55 335	0.12 158	0.19 286	0.16 229	0.15 245	0.17 234	0.11 209	0.29 296	0.17 253	0.34 303	7.17 408	0.30 261	0.13 210	0.12 222	0.42 200	0.43 320	0.27 259	0.17 208	0.44 274	0.24 282	0.43 272	0.94 359	0.12 251	0.13 228	0.34 318	0.43 329	0.74 366	0.43 308

CBMV_ROB	0.55 335	0.23 307	0.25 322	0.40 338	0.34 338	0.35 331	0.35 330	0.44 345	0.24 297	0.39 343	0.44 332	1.41 367	1.00 362	0.30 335	1.17 324	0.35 288	0.38 331	0.25 314	0.87 342	0.36 344	0.60 334	0.83 335	0.28 333	0.28 332	0.55 359	0.85 373	0.72 362	1.13 365

S-Stereo	0.56 337	0.29 331	0.29 336	0.49 344	0.47 359	0.51 346	0.61 356	0.38 333	0.37 338	0.39 343	1.18 385	1.00 351	0.46 330	0.29 331	1.17 324	0.66 370	0.35 318	0.39 362	0.85 340	0.70 379	0.50 309	0.96 363	0.61 375	0.38 358	0.32 311	0.33 309	0.41 311	0.62 328

ADCPNet	0.58 338	0.26 323	0.30 339	0.29 311	0.36 340	0.29 314	0.53 350	0.42 340	0.39 342	0.38 339	0.55 350	0.39 304	1.14 364	0.26 328	2.11 378	0.43 320	0.35 318	0.24 306	1.27 350	0.40 348	0.52 314	0.60 267	0.32 352	0.30 337	0.48 349	0.61 353	0.47 320	1.88 391

G-Net	0.59 339	0.34 340	0.35 355	0.32 322	0.32 332	0.45 340	0.31 321	0.50 355	0.61 370	0.43 357	0.64 362	1.96 377	0.52 340	0.23 320	0.86 291	0.52 336	0.37 325	0.35 359	0.83 338	0.67 376	0.61 336	0.63 273	0.25 323	0.33 342	0.40 335	0.80 369	0.81 370	1.55 382

PVD	0.59 339	0.44 352	0.38 358	0.51 347	0.44 351	0.56 348	0.49 344	0.62 368	0.59 367	0.34 303	0.48 337	0.61 327	0.75 350	0.50 360	1.78 359	0.38 301	0.51 351	0.39 362	0.79 336	0.43 354	0.68 348	0.76 317	0.30 345	0.39 361	0.61 365	0.77 367	0.62 348	0.89 354

SANet	0.60 341	0.33 338	0.33 349	0.37 333	0.36 340	0.48 342	0.44 338	0.56 358	0.85 382	0.34 303	0.57 355	2.41 384	1.30 367	0.33 344	1.18 327	0.25 216	0.48 348	0.31 347	0.52 303	0.32 336	0.55 321	0.57 260	0.37 357	0.38 358	0.48 349	0.66 357	0.57 340	0.96 359

TRStereo	0.61 342	0.17 249	0.22 307	0.16 229	0.12 190	0.34 328	0.18 260	0.27 269	0.14 211	0.34 303	0.20 219	0.34 282	0.09 134	0.12 222	0.58 256	0.73 379	0.25 234	0.18 240	0.44 274	0.25 288	0.42 267	0.81 330	0.12 251	0.10 165	0.27 277	8.94 411	0.49 324	0.32 270

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 342	0.63 364	0.47 367	0.65 357	0.41 347	0.45 340	0.63 357	0.61 366	0.68 377	0.58 376	0.38 314	0.62 329	0.60 344	0.69 371	1.33 340	0.45 325	0.37 325	0.40 364	1.53 356	0.51 364	0.58 328	0.78 326	0.46 368	0.47 370	0.51 353	0.45 335	0.42 312	0.73 340

ADCS	0.62 344	0.34 340	0.31 344	0.34 328	0.37 343	0.37 333	0.40 335	0.49 353	0.60 368	0.34 303	0.42 326	0.61 327	0.98 361	0.31 338	2.29 386	0.66 370	0.50 350	0.38 360	0.84 339	0.43 354	0.87 372	0.89 348	0.28 333	0.37 354	0.47 347	0.91 375	0.60 344	1.29 370

MFN_U_SF_RVC	0.63 345	0.54 360	0.41 359	0.56 353	0.46 356	0.58 352	0.69 359	0.57 360	0.44 356	0.86 390	0.91 379	0.74 339	0.54 341	0.55 363	1.54 348	0.49 330	0.34 314	0.34 356	1.70 363	0.45 361	0.68 348	0.66 286	0.29 342	0.57 376	0.45 343	0.44 333	0.49 324	0.68 332

edge stereo	0.65 346	0.35 344	0.45 364	0.54 351	0.48 360	0.59 353	0.56 353	0.58 362	0.41 347	0.52 374	0.69 367	1.30 362	1.29 366	0.39 351	0.94 303	0.60 361	0.41 338	0.30 345	1.74 365	0.81 389	0.54 319	0.97 364	0.41 361	0.34 345	0.43 339	0.38 321	0.57 340	0.90 356

SAMSARA	0.69 347	0.30 335	0.45 364	0.32 322	0.32 332	0.32 322	0.38 332	0.57 360	0.48 359	0.41 351	0.37 311	0.43 312	0.93 359	0.29 331	1.85 364	0.53 341	0.38 331	0.40 364	0.78 334	0.42 352	0.77 360	0.89 348	0.20 307	0.42 365	1.55 392	1.83 394	1.51 396	1.56 383

AnyNet_C01	0.69 347	0.35 344	0.32 345	0.37 333	0.39 346	0.36 332	0.59 355	0.56 358	0.70 378	0.40 348	0.49 338	0.85 344	0.73 347	0.32 341	2.65 396	0.86 390	0.72 364	0.58 380	1.00 344	0.50 363	0.94 378	1.12 380	0.38 359	0.39 361	0.63 367	0.53 348	0.64 354	1.20 367

SFCPSM	0.71 349	0.24 312	0.20 291	0.28 309	0.24 304	0.28 308	0.24 289	0.30 300	0.30 329	0.33 298	0.49 338	0.63 331	1.30 367	0.20 308	2.10 377	0.35 288	0.32 307	0.24 306	7.82 403	0.39 347	0.45 288	0.54 247	0.20 307	0.20 300	0.31 305	0.32 304	0.37 295	0.45 310

SQANet	0.74 350	0.90 373	0.32 345	1.66 375	0.79 372	1.43 373	1.20 373	0.37 330	0.28 317	0.40 348	0.31 294	0.92 346	0.34 313	1.28 378	1.08 319	0.22 184	0.52 352	0.27 329	2.47 376	0.29 318	0.57 324	0.58 263	1.58 383	0.24 316	0.33 314	0.38 321	0.43 315	0.72 338

MFMNet_re	0.76 351	0.73 368	0.66 376	0.75 361	0.64 367	0.88 366	0.78 362	0.59 364	0.67 376	0.58 376	0.68 366	1.03 354	0.64 345	0.59 367	1.22 330	0.78 384	0.86 375	0.72 393	1.10 348	0.69 378	1.11 388	0.78 326	0.54 372	0.61 381	0.59 363	0.58 351	0.80 369	0.93 357

DN	0.77 352	0.13 179	0.13 219	0.24 294	0.12 190	7.33 408	0.14 236	0.25 231	0.14 211	0.30 270	0.21 230	6.07 403	0.10 151	0.15 269	0.58 256	0.52 336	0.28 271	0.17 208	0.43 272	0.31 330	0.40 259	1.07 377	0.12 251	0.15 258	0.37 331	0.31 299	0.27 232	0.42 305

MADNet+	0.78 353	0.46 355	0.65 375	0.64 356	0.59 365	0.52 347	0.72 360	0.77 381	0.60 368	0.62 383	0.51 343	0.97 349	0.85 356	0.48 357	2.44 391	0.77 381	0.84 373	0.54 376	1.02 345	0.68 377	1.03 385	0.83 335	0.57 373	0.69 386	0.90 375	0.74 366	0.70 361	1.03 362

DPSNet	0.80 354	0.29 331	0.28 334	0.39 336	0.41 347	0.44 339	0.31 321	0.36 325	0.41 347	0.27 229	0.36 309	2.76 388	1.04 363	0.38 349	1.22 330	0.66 370	0.61 358	0.49 372	4.85 395	0.61 371	0.86 370	1.22 386	0.58 374	0.45 369	0.58 362	0.63 355	0.55 338	0.69 334

SGM_RVC	0.85 355	0.45 354	0.32 345	0.60 354	0.44 351	0.60 355	0.52 348	0.72 376	0.41 347	0.43 357	0.57 355	1.17 359	1.43 370	0.24 324	0.56 250	0.30 262	0.47 346	0.26 325	2.37 373	0.34 340	0.59 331	0.86 341	0.27 328	0.34 345	1.13 380	1.39 391	1.91 401	4.23 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 356	0.60 363	0.57 371	0.67 359	0.63 366	0.71 359	0.68 358	0.58 362	0.61 370	0.59 378	0.96 381	1.04 356	0.68 346	0.60 368	1.72 358	0.87 391	0.79 368	0.69 391	2.78 380	0.74 384	1.33 396	1.43 395	0.45 367	0.66 385	0.63 367	0.69 363	0.87 371	0.78 346
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 356	0.44 352	0.33 349	0.78 363	0.56 364	0.63 356	0.44 338	0.69 373	0.53 362	0.45 362	0.78 371	2.29 381	1.65 376	0.25 326	2.39 390	0.70 375	0.42 341	0.29 339	1.62 360	0.31 330	1.32 395	1.43 395	0.32 352	0.35 349	0.88 374	0.64 356	1.30 388	1.37 376
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	0.88 358	1.18 381	0.44 362	1.92 386	1.01 378	1.72 379	1.44 375	0.46 350	0.40 343	0.46 364	0.37 311	0.98 350	0.46 330	1.54 380	1.23 332	0.31 267	0.53 353	0.29 339	2.79 381	0.41 349	0.68 348	0.64 275	2.08 385	0.35 349	0.43 339	0.36 315	0.50 329	0.76 345

MDST_ROB	0.88 358	1.09 377	0.25 322	1.29 370	0.44 351	0.85 365	0.40 335	0.45 348	0.26 309	0.36 325	0.35 303	0.49 318	3.65 397	0.16 277	2.26 384	0.25 216	0.28 271	0.18 240	0.87 342	0.21 256	0.63 339	0.90 351	0.20 307	0.23 313	1.72 398	0.94 378	3.03 405	1.95 392

DGSMNet	0.89 360	0.48 357	0.41 359	0.52 349	0.41 347	0.57 349	0.44 338	0.61 366	0.40 343	0.84 389	3.86 405	0.69 336	0.85 356	0.87 374	1.84 362	0.89 392	1.22 387	0.66 390	1.68 361	0.63 372	1.40 399	1.53 398	0.50 369	0.55 375	0.41 336	0.67 358	0.50 329	0.73 340

Ntro	0.92 361	1.37 389	0.47 367	1.84 384	1.06 381	1.70 377	1.65 379	0.52 357	0.43 353	0.48 367	0.42 326	1.03 354	0.42 326	1.64 383	1.24 333	0.32 270	0.59 356	0.31 347	2.88 383	0.44 358	0.76 359	0.69 303	2.12 386	0.37 354	0.45 343	0.46 338	0.53 335	0.74 342

ELAS_RVC	0.97 362	0.66 365	0.63 374	0.92 366	0.68 368	1.24 371	0.79 363	0.74 377	0.53 362	0.50 370	1.26 390	2.43 385	1.99 385	0.45 355	1.45 344	0.49 330	0.65 362	0.55 378	1.11 349	0.44 358	0.97 384	1.36 392	0.44 364	0.57 376	1.69 397	1.29 390	1.16 385	1.24 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 363	1.18 381	0.66 376	1.85 385	1.18 384	1.72 379	1.78 382	0.51 356	0.43 353	0.59 378	0.39 319	1.24 361	0.83 355	2.04 388	1.46 345	0.57 353	0.62 359	0.41 366	1.68 361	0.77 387	0.75 357	0.72 307	2.27 389	0.47 370	0.53 356	0.49 339	0.61 346	0.87 352

ELAS	1.00 364	0.70 367	0.60 373	0.99 367	0.76 371	1.00 368	0.79 363	0.77 381	0.64 374	0.49 368	1.26 390	2.43 385	1.71 378	0.47 356	1.56 349	0.49 330	0.66 363	0.54 376	1.08 347	0.41 349	0.94 378	1.34 391	0.44 364	0.54 374	1.59 393	1.52 392	1.35 392	1.96 393
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 365	0.85 372	0.88 390	1.80 382	0.84 374	0.74 361	0.97 369	1.02 392	1.13 391	0.96 395	1.27 392	1.38 366	1.83 382	0.64 369	1.90 372	0.77 381	0.81 369	0.48 369	2.60 378	0.74 384	0.79 361	0.80 329	0.27 328	0.89 398	0.73 369	1.00 379	0.75 367	1.09 364

ACVNet_1	1.03 365	1.24 385	0.66 376	2.31 388	1.30 388	1.85 386	2.21 391	0.63 369	0.41 347	0.51 372	0.51 343	1.12 357	0.77 352	2.46 393	1.17 324	0.31 267	0.91 376	0.41 366	2.17 371	0.43 354	0.87 372	0.63 273	2.26 388	0.44 368	0.56 360	0.52 345	0.50 329	0.60 326

SGM-ForestM	1.05 367	0.83 371	0.44 362	0.72 360	0.44 351	0.83 363	0.81 365	0.69 373	0.61 370	0.37 330	0.66 365	1.69 374	1.32 369	0.37 348	4.57 404	0.46 327	0.53 353	0.25 314	1.47 354	0.37 345	0.65 342	0.90 351	0.30 345	0.39 361	1.81 399	2.49 401	1.79 399	2.50 400

MonStereo1	1.11 368	1.08 376	0.57 371	1.74 381	1.41 392	1.53 375	1.73 381	0.68 372	0.57 364	1.99 406	0.75 370	2.02 378	1.96 384	1.98 387	0.85 290	0.27 235	0.64 361	0.49 372	2.28 372	0.53 367	0.75 357	0.70 304	2.32 390	0.42 365	0.56 360	0.49 339	0.89 373	0.87 352

WAO-6	1.18 369	1.10 378	0.72 380	1.51 374	1.16 383	1.43 373	1.63 378	0.88 387	0.98 387	0.77 387	0.73 368	1.32 363	2.08 386	1.91 386	2.58 395	0.71 378	1.27 390	0.57 379	1.47 354	0.70 379	1.05 386	1.03 373	0.92 376	0.69 386	1.14 382	1.01 382	1.04 384	1.43 379

ACVNet-4b	1.18 369	1.48 393	0.52 370	2.93 394	1.13 382	1.85 386	2.77 394	0.45 348	0.43 353	0.51 372	0.43 329	1.70 375	2.66 388	2.10 390	1.39 342	0.41 316	0.98 380	0.34 356	2.98 384	0.52 366	0.74 356	0.78 326	2.24 387	0.36 352	0.46 346	0.43 329	0.54 337	0.71 337

ACVNet_2	1.20 371	1.28 387	0.78 382	2.58 391	1.32 390	1.77 384	1.93 386	0.75 378	0.52 360	0.60 381	0.55 350	1.33 364	0.94 360	1.87 385	1.44 343	0.48 328	1.26 389	0.41 366	4.83 394	0.55 369	0.80 363	0.66 286	2.04 384	0.62 382	0.83 372	0.60 352	0.72 362	0.85 351

IMH-64-1	1.21 372	1.22 383	0.78 382	1.66 375	1.28 386	1.72 379	1.92 384	0.85 384	0.90 383	0.44 360	0.62 360	1.42 368	1.79 380	2.52 394	2.44 391	0.59 356	0.81 369	0.48 369	1.90 368	0.65 374	0.80 363	0.88 345	2.48 394	0.59 378	1.08 378	0.67 358	0.97 378	1.29 370

IMH-64	1.21 372	1.22 383	0.78 382	1.66 375	1.28 386	1.72 379	1.92 384	0.85 384	0.90 383	0.44 360	0.62 360	1.42 368	1.79 380	2.52 394	2.44 391	0.59 356	0.81 369	0.48 369	1.90 368	0.65 374	0.80 363	0.88 345	2.48 394	0.59 378	1.08 378	0.67 358	0.97 378	1.29 370

DispFullNet	1.23 374	1.16 380	0.81 387	1.20 369	0.99 377	1.13 370	1.36 374	0.66 371	0.57 364	0.75 386	0.80 373	3.64 398	1.53 371	1.64 383	1.27 338	1.36 402	1.04 381	0.58 380	6.55 402	1.10 400	0.89 375	0.91 355	0.43 362	0.36 352	0.50 352	0.37 320	0.69 360	1.02 361

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 375	0.17 249	0.25 322	0.23 286	0.22 294	0.33 326	0.25 298	0.28 283	0.40 343	0.38 339	0.74 369	0.35 291	0.15 236	0.13 237	0.57 254	0.70 375	0.30 291	0.23 299	24.58 415	0.30 323	0.49 306	1.05 374	0.12 251	0.12 204	0.33 314	1.02 383	0.37 295	0.60 326

Dean	1.33 376	1.46 392	0.88 390	2.95 395	1.65 396	1.99 393	2.10 390	0.97 390	1.00 388	0.91 393	0.78 371	1.56 371	1.73 379	2.08 389	1.65 354	0.64 366	1.12 385	0.61 388	1.92 370	0.86 390	0.94 378	0.83 335	2.34 391	0.80 390	1.18 385	0.90 374	1.20 386	0.89 354

IMH	1.35 377	1.24 385	0.80 385	1.68 378	1.30 388	1.77 384	1.95 387	0.86 386	0.94 385	0.47 366	0.65 363	1.54 370	3.12 396	3.92 410	1.70 356	0.59 356	0.85 374	0.50 374	2.45 375	0.71 381	0.79 361	0.88 345	2.63 396	0.62 382	1.17 384	0.82 372	0.90 374	1.47 380

SGM+DAISY	1.35 377	0.69 366	0.66 376	0.77 362	0.72 370	0.88 366	0.85 367	0.75 378	0.95 386	0.67 385	1.33 393	1.37 365	1.68 377	0.69 371	2.33 387	1.29 401	0.83 372	0.70 392	2.51 377	0.92 391	1.38 398	1.75 400	0.53 371	0.81 393	2.12 404	3.10 402	1.97 402	4.19 403

PSMNet_ROB	1.36 379	1.38 390	0.74 381	1.49 373	1.02 379	1.74 383	1.67 380	0.65 370	0.75 381	1.46 402	3.82 404	3.01 392	1.57 373	2.64 396	1.24 333	0.48 328	0.77 367	0.50 374	2.60 378	0.73 382	0.87 372	0.66 286	3.06 402	0.59 378	0.84 373	0.72 364	0.90 374	0.70 336

STStereo	1.43 380	0.76 369	0.86 389	2.30 387	0.87 376	2.27 395	1.08 372	1.07 396	1.08 390	0.53 375	1.33 393	3.27 393	2.89 389	0.32 341	3.08 399	0.57 353	0.45 344	0.29 339	4.63 393	0.41 349	0.65 342	0.84 338	0.30 345	0.64 384	1.68 396	1.90 396	1.54 397	3.12 402

LVE	1.44 381	1.32 388	0.85 388	4.60 402	1.54 395	1.95 389	3.79 401	0.83 383	0.74 380	0.89 392	0.85 376	1.18 360	1.64 375	2.17 391	1.24 333	0.56 349	0.94 378	0.60 384	3.47 388	0.73 382	0.95 382	0.94 359	2.39 393	0.82 394	1.13 380	0.81 370	1.02 382	0.94 358

JetBlue	1.47 382	1.10 378	1.05 397	1.46 372	1.19 385	1.70 377	1.61 377	0.95 389	1.16 392	0.59 378	0.49 338	3.36 394	0.76 351	1.16 376	2.45 394	1.00 397	1.15 386	0.86 397	1.38 352	0.80 388	1.70 401	1.94 401	1.14 378	0.80 390	1.33 388	2.20 399	1.50 395	5.00 406

zero-FE	1.55 383	0.14 198	0.08 124	8.06 409	0.36 340	13.76 414	2.53 392	0.26 247	0.12 168	0.32 286	0.26 276	6.84 404	0.82 353	0.14 253	1.05 317	0.43 320	0.43 343	0.32 351	0.58 317	0.25 288	1.87 402	2.20 403	0.12 251	0.10 165	0.19 185	0.23 228	0.25 203	0.25 233

PWCK	1.62 384	1.41 391	0.80 385	1.72 379	1.05 380	1.57 376	1.48 376	1.12 397	1.02 389	0.99 396	1.19 387	2.77 390	1.63 374	0.84 373	1.64 353	0.56 349	1.06 382	0.58 380	13.10 407	0.92 391	1.20 390	0.89 348	1.16 379	0.83 397	1.07 377	1.00 379	0.95 377	1.30 373

WAO-8	1.64 385	1.56 394	1.03 395	2.86 392	1.45 393	1.96 390	2.08 388	1.06 393	1.40 396	1.49 403	1.81 398	2.33 382	3.10 394	2.66 397	2.13 381	0.85 388	1.09 383	0.60 384	3.55 389	1.09 397	0.91 376	0.93 357	1.36 381	0.82 394	1.60 394	1.24 387	1.31 390	1.98 394

Venus	1.64 385	1.56 394	1.03 395	2.86 392	1.45 393	1.96 390	2.08 388	1.06 393	1.40 396	1.49 403	1.81 398	2.33 382	3.10 394	2.66 397	2.13 381	0.85 388	1.09 383	0.60 384	3.55 389	1.09 397	0.91 376	0.93 357	1.36 381	0.82 394	1.60 394	1.24 387	1.31 390	1.98 394

MANE	1.81 387	0.80 370	0.92 392	1.03 368	0.85 375	1.02 369	1.07 371	1.06 393	1.22 393	0.45 362	0.95 380	2.28 380	2.37 387	0.48 357	4.27 403	1.23 400	0.75 366	2.70 405	1.60 358	0.54 368	0.96 383	1.32 390	0.37 357	0.80 390	3.20 406	4.45 405	4.76 407	7.33 408

TorneroNet-64	1.91 388	1.58 396	0.98 394	3.36 399	1.34 391	2.24 394	2.68 393	0.91 388	2.15 402	0.66 384	0.83 375	2.76 388	7.80 400	3.08 400	2.07 376	0.66 370	1.49 399	0.60 384	4.18 391	1.02 394	1.10 387	1.11 379	2.66 397	0.70 388	1.24 387	1.26 389	0.88 372	2.16 396

notaker	1.94 389	1.92 401	1.07 398	3.21 398	2.22 402	2.51 396	2.83 395	1.12 397	1.58 399	0.91 393	1.10 384	3.51 397	5.78 398	3.17 403	2.80 398	0.81 386	1.45 398	0.73 394	4.39 392	1.09 397	1.31 394	1.18 384	2.96 401	0.93 399	0.74 371	0.81 370	1.00 380	1.24 368

UNDER WATER-64	2.04 390	1.94 402	1.22 401	3.55 401	2.36 403	2.89 402	3.38 398	1.76 402	1.27 394	1.12 399	1.18 385	3.46 396	3.00 392	3.14 401	2.28 385	0.90 393	1.95 401	0.79 396	2.39 374	1.08 396	1.29 392	1.48 397	3.94 408	1.07 401	1.41 389	2.17 397	1.36 393	2.64 401

ACV-stereo	2.20 391	1.02 375	0.23 312	0.38 335	0.24 304	0.71 359	0.47 342	0.44 345	0.32 331	0.36 325	0.41 322	0.48 317	3.07 393	0.34 346	1.96 374	0.84 387	0.45 344	0.29 339	43.04 419	0.56 370	0.84 368	1.00 370	0.33 354	0.27 329	0.27 277	0.38 321	0.43 315	0.40 300

UNDER WATER	2.21 392	1.95 403	1.19 400	3.39 400	2.61 404	2.83 400	3.80 402	1.66 400	1.38 395	1.01 397	1.02 383	3.36 394	7.21 399	3.44 405	1.79 360	0.91 394	1.98 402	0.77 395	3.26 387	1.10 400	1.40 399	1.38 393	3.82 407	1.21 404	1.49 390	1.89 395	1.28 387	2.48 399

MADNet++	2.33 393	1.67 398	1.92 404	1.39 371	2.03 401	1.38 372	1.80 383	1.84 403	2.31 404	2.07 407	2.50 403	2.72 387	2.90 390	1.56 381	2.35 388	2.46 406	2.29 403	1.72 403	2.84 382	2.53 405	3.96 407	5.14 408	1.23 380	2.38 408	1.53 391	4.38 404	2.11 403	1.86 388

XX-Stereo	2.35 394	0.10 122	0.11 171	0.17 239	0.11 177	0.21 272	0.11 209	0.25 231	0.12 168	0.35 316	0.53 345	0.30 261	0.10 151	0.12 222	1.21 328	0.70 375	0.27 259	0.18 240	0.50 295	0.19 243	0.41 263	0.53 244	0.11 227	0.10 165	55.57 417	0.26 262	0.34 281	0.51 317

TorneroNet	2.42 395	1.62 397	0.93 393	5.70 405	1.82 397	2.68 398	2.96 396	0.97 390	2.23 403	0.79 388	1.95 400	4.29 401	12.85 409	3.16 402	2.11 378	0.66 370	1.44 396	0.63 389	6.06 398	1.01 393	1.17 389	1.13 381	2.78 400	0.71 389	1.82 400	1.05 384	1.03 383	1.86 388

KSHMR	2.43 396	1.86 400	1.28 402	6.59 407	2.02 400	2.85 401	3.47 400	1.32 399	1.70 400	1.19 401	1.20 388	1.80 376	12.02 406	3.24 404	1.89 371	1.07 399	1.22 387	0.94 399	5.62 397	1.05 395	1.34 397	1.41 394	3.25 403	1.07 401	1.95 402	1.16 386	1.30 388	1.83 387

JetRed	2.52 397	2.14 404	2.30 405	1.73 380	1.90 398	2.63 397	3.45 399	1.87 404	1.54 398	1.16 400	0.96 381	2.82 391	0.74 348	2.45 392	3.36 400	2.18 404	2.83 404	3.14 408	1.84 367	1.39 402	3.50 406	3.28 405	2.75 398	1.29 406	2.61 405	6.72 408	2.97 404	4.62 405

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 398	0.48 357	0.30 339	0.49 344	0.43 350	0.63 356	0.88 368	0.69 373	0.73 379	0.42 354	1.62 397	46.67 419	1.91 383	0.66 370	0.96 307	0.34 285	0.96 379	0.97 401	1.60 358	0.34 340	0.83 367	0.87 343	0.28 333	0.27 329	0.53 356	0.79 368	3.33 406	0.81 347

ktn	2.60 399	1.73 399	2.98 406	2.43 390	1.91 399	2.71 399	3.07 397	1.67 401	4.02 407	1.03 398	1.21 389	8.05 408	10.67 404	2.85 399	2.71 397	0.93 395	1.87 400	0.89 398	6.30 400	1.56 404	1.29 392	1.20 385	2.75 398	0.94 400	1.19 386	1.09 385	1.47 394	1.71 386

WQFJA1++	3.47 400	0.13 179	0.09 139	27.21 417	0.11 177	24.09 418	25.17 416	0.22 183	0.13 194	0.35 316	0.16 180	0.66 333	2.95 391	0.14 253	0.83 289	0.55 346	0.23 201	0.18 240	1.06 346	0.44 358	0.37 250	0.76 317	0.11 227	0.08 117	0.20 194	6.97 409	0.30 258	0.30 263

LSM0	3.50 401	0.37 348	0.30 339	0.55 352	0.46 356	0.59 353	0.74 361	0.75 378	0.61 370	0.60 381	0.85 376	1.16 358	1.54 372	0.27 329	26.81 414	45.36 419	0.62 359	0.38 360	3.22 386	0.63 372	1.24 391	1.69 399	0.31 350	0.43 367	0.61 365	1.00 379	1.01 381	2.47 398

LE_ROB	3.68 402	0.90 373	1.47 403	2.33 389	9.95 413	1.86 388	7.75 410	2.29 405	3.18 406	0.50 370	1.44 395	9.08 409	13.64 412	0.49 359	2.12 380	0.27 235	0.56 355	0.30 345	6.07 399	1.47 403	0.85 369	0.95 362	2.37 392	2.28 407	5.44 408	5.09 406	6.28 409	10.56 412

BEATNet-Init1	4.65 403	5.11 408	1.18 399	8.96 410	2.62 405	8.39 410	4.42 403	2.33 406	1.90 401	0.88 391	2.44 401	5.93 402	9.25 402	0.95 375	8.01 407	2.37 405	1.44 396	0.94 399	18.08 411	5.04 409	2.66 404	2.68 404	1.09 377	1.21 404	5.15 407	3.11 403	11.68 415	7.82 409

HanzoNet	4.74 404	4.36 407	3.81 409	6.11 406	3.89 406	7.79 409	8.32 411	4.11 409	4.85 408	1.57 405	2.49 402	11.43 410	13.37 411	11.17 415	3.70 401	1.86 403	5.08 408	1.37 402	11.06 406	3.04 406	2.28 403	2.12 402	5.14 412	1.16 403	1.84 401	1.75 393	1.82 400	2.43 397

DGTPSM_ROB	8.79 405	3.80 405	9.84 411	3.08 396	5.49 407	3.51 403	5.14 406	3.61 407	8.95 409	3.18 408	7.10 407	3.97 399	10.45 403	3.59 406	11.90 408	10.73 409	4.41 406	10.40 410	5.50 396	9.89 411	5.93 409	14.14 410	4.37 410	8.94 412	10.11 410	27.69 415	11.03 413	30.71 415

DPSMNet_ROB	9.04 406	3.83 406	9.86 412	3.11 397	5.50 408	3.56 404	5.15 407	3.61 407	9.03 410	3.27 409	7.94 409	4.20 400	13.24 410	3.69 407	12.40 409	10.89 410	4.53 407	10.61 411	6.52 401	9.90 412	5.99 410	14.29 411	4.38 411	8.94 412	10.26 413	27.69 415	11.05 414	30.71 415

DLNR_Zeroshot_test	9.87 407	28.41 419	0.21 299	46.94 420	0.13 211	0.20 262	44.81 420	0.29 296	0.11 147	0.37 330	0.19 211	0.34 282	0.10 151	1.27 377	60.18 419	71.71 420	4.00 405	2.44 404	1.35 351	0.24 282	0.70 355	1.10 378	0.09 176	0.15 258	0.27 277	0.24 238	0.29 249	0.32 270

LRCNet_RVC	10.35 408	14.59 413	3.37 407	20.91 415	17.84 417	20.02 416	16.02 415	6.47 411	2.41 405	19.86 417	12.93 412	19.51 414	8.57 401	26.59 418	3.97 402	0.73 379	10.36 412	5.77 409	23.32 414	6.94 410	2.69 405	1.25 387	22.85 416	8.44 411	0.73 369	0.43 329	1.72 398	1.19 366

PML	11.01 409	9.32 412	3.48 408	11.78 413	6.95 411	11.56 411	6.01 408	7.06 412	23.86 419	8.88 413	28.30 419	32.00 418	39.13 419	6.23 412	5.80 405	4.22 408	8.30 409	3.01 407	18.80 412	4.50 407	4.89 408	4.68 407	3.75 406	3.97 409	10.22 412	5.10 407	18.48 416	6.93 407

DPSM_ROB	13.05 410	7.58 409	11.51 413	4.93 403	5.66 409	5.96 406	4.58 404	8.35 413	10.81 412	6.72 411	8.04 410	7.98 406	12.24 407	3.78 408	13.45 410	13.54 411	10.09 410	13.22 412	8.97 404	11.59 413	15.77 413	18.47 413	3.50 404	10.95 414	27.87 415	35.88 417	31.10 417	39.72 417

DPSM	13.05 410	7.58 409	11.51 413	4.93 403	5.66 409	5.96 406	4.58 404	8.35 413	10.81 412	6.72 411	8.04 410	7.98 406	12.24 407	3.78 408	13.45 410	13.54 411	10.09 410	13.22 412	8.97 404	11.59 413	15.77 413	18.47 413	3.50 404	10.95 414	27.87 415	35.88 417	31.10 417	39.72 417

HaxPig	19.46 412	21.63 417	18.84 415	23.83 416	23.65 418	22.97 417	25.18 417	20.58 418	18.35 414	26.27 418	22.91 417	22.10 415	16.59 413	24.62 417	21.69 412	18.63 413	20.94 415	19.88 414	22.44 413	20.43 415	14.32 412	12.36 409	27.03 417	18.77 416	7.07 409	12.11 414	7.84 410	14.43 414

MEDIAN_ROB	22.62 413	26.33 418	23.49 419	27.73 418	26.93 419	26.84 419	28.37 418	23.96 419	21.35 415	31.36 419	26.67 418	25.78 416	19.59 414	27.60 419	23.84 413	20.19 414	25.79 417	23.70 415	27.36 416	24.30 419	19.01 415	15.78 412	29.59 418	20.33 417	10.21 411	11.16 413	10.14 412	13.33 413

AVERAGE_ROB	25.64 414	30.03 420	26.89 420	31.93 419	30.82 420	31.11 420	32.43 419	28.32 420	25.80 420	34.51 420	30.14 420	30.53 417	23.76 415	32.01 420	27.78 418	24.52 415	28.55 418	25.88 416	30.51 417	27.85 420	22.51 416	19.15 415	33.73 419	25.51 421	10.76 414	8.70 410	9.35 411	9.21 411

CasAABBNet	26.22 415	15.24 414	23.15 417	9.86 411	11.36 414	11.89 412	9.16 412	16.77 416	21.82 417	13.63 414	16.10 413	16.17 412	24.79 418	7.51 413	27.26 416	27.24 418	20.16 413	26.55 418	17.89 409	23.22 416	31.56 417	36.88 417	6.98 413	22.05 419	56.10 419	72.29 419	62.52 420	79.87 420

FlowAnything	26.28 416	15.26 415	23.18 418	9.90 412	11.45 415	11.93 413	9.21 413	16.87 417	21.85 418	13.67 416	16.29 415	16.14 411	24.68 416	7.63 414	27.13 415	27.17 417	20.18 414	26.52 417	17.99 410	23.38 418	31.56 417	37.20 418	7.04 414	22.12 420	56.09 418	72.59 421	62.57 421	80.02 421

fast-reg	27.99 417	17.23 416	23.11 416	12.63 414	12.63 416	16.10 415	12.42 414	16.63 415	21.73 416	13.65 415	20.53 416	16.72 413	24.77 417	13.84 416	27.33 417	26.50 416	21.30 416	27.47 419	39.14 418	23.34 417	31.90 419	36.41 416	7.67 415	21.95 418	56.22 420	72.44 420	62.51 419	79.44 419

GS-Stereo																							0.03 38	0.04 44	0.07 39	0.06 20	0.07 26	0.05 28

FSD		0.26 323	0.26 327	0.27 306	0.26 316	0.26 301	0.31 321	0.33 318	0.20 275	0.28 248	0.21 230			0.29 331	0.39 192	0.42 317			0.34 235	0.31 330				0.28 332	0.30 301	0.29 283	0.30 258	0.31 268

STTRV1_RVC		0.33 338	0.28 334	0.43 340	0.33 335	0.42 337	0.38 332	0.41 337	0.41 347	0.37 330	0.42 326	0.62 329	0.74 348	0.52 362		0.39 304	0.91 376	0.28 335		0.75 386	0.94 378			0.51 372	0.51 353	0.67 358	0.63 352	1.33 374

DPSimNet_ROB		8.37 411	4.26 410	7.17 408	7.54 412	5.72 405	6.51 409	5.76 410	9.67 411	4.19 410	16.17 414	7.25 405	11.41 405	5.00 411	7.97 406	4.08 407		2.95 406	13.34 408	4.83 408	6.37 411	4.66 406	4.16 409	5.12 410		9.01 412	5.12 408	8.92 410

Low-res two-view benchmark