Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

over-8	0.10 3	0.07 10	0.07 25	0.06 23	0.04 4	0.07 15	0.05 21	0.06 7	0.07 24	0.05 9	0.05 14	0.11 24	0.05 10	0.05 8	0.71 13	0.23 5	0.08 3	0.08 12	0.11 14	0.06 3	0.12 9	0.13 6	0.03 3	0.05 10	0.10 27	0.09 18	0.11 11	0.09 43

LACA2	0.10 3	0.06 3	0.07 25	0.06 23	0.05 14	0.07 15	0.06 46	0.05 3	0.07 24	0.07 33	0.02 4	0.11 24	0.04 3	0.04 3	0.65 8	0.36 53	0.08 3	0.08 12	0.11 14	0.06 3	0.09 3	0.12 4	0.03 3	0.04 3	0.08 6	0.07 8	0.09 7	0.06 7

CoSv	0.10 3	0.11 51	0.07 25	0.05 9	0.05 14	0.09 39	0.04 4	0.08 31	0.06 12	0.06 24	0.03 6	0.09 12	0.04 3	0.04 3	0.54 4	0.35 48	0.13 32	0.07 8	0.13 24	0.06 3	0.14 19	0.11 3	0.03 3	0.06 25	0.12 50	0.07 8	0.11 11	0.06 7

over-6	0.11 6	0.09 32	0.08 37	0.08 54	0.05 14	0.07 15	0.05 21	0.07 21	0.09 45	0.06 24	0.08 40	0.17 64	0.05 10	0.06 18	0.66 9	0.25 14	0.10 13	0.09 24	0.14 32	0.07 10	0.12 9	0.13 6	0.04 9	0.05 10	0.10 27	0.10 30	0.12 21	0.10 53

over v1	0.11 6	0.07 10	0.07 25	0.07 44	0.05 14	0.07 15	0.05 21	0.06 7	0.06 12	0.05 9	0.05 14	0.13 40	0.05 10	0.05 8	0.68 11	0.25 14	0.09 9	0.08 12	0.12 21	0.06 3	0.13 16	0.13 6	0.03 3	0.05 10	0.10 27	0.10 30	0.12 21	0.08 32

over-9	0.11 6	0.07 10	0.07 25	0.06 23	0.04 4	0.07 15	0.05 21	0.06 7	0.07 24	0.05 9	0.05 14	0.12 35	0.05 10	0.05 8	0.73 16	0.31 32	0.08 3	0.08 12	0.11 14	0.06 3	0.12 9	0.12 4	0.03 3	0.05 10	0.09 17	0.09 18	0.11 11	0.09 43

BridgeDepth	0.11 6	0.08 26	0.07 25	0.06 23	0.06 30	0.07 15	0.05 21	0.06 7	0.05 6	0.05 9	0.03 6	0.13 40	0.04 3	0.05 8	0.71 13	0.36 53	0.08 3	0.08 12	0.13 24	0.06 3	0.12 9	0.13 6	0.03 3	0.04 3	0.09 17	0.09 18	0.12 21	0.07 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA1	0.12 10	0.09 32	0.08 37	0.06 23	0.09 63	0.07 15	0.07 50	0.06 7	0.10 54	0.07 33	0.05 14	0.11 24	0.07 40	0.08 40	0.67 10	0.42 77	0.10 13	0.11 33	0.12 21	0.07 10	0.13 16	0.16 11	0.04 9	0.08 46	0.10 27	0.10 30	0.13 35	0.09 43

DispViT+	0.13 11	0.09 32	0.09 41	0.10 73	0.10 69	0.07 15	0.08 67	0.08 31	0.10 54	0.09 52	0.09 51	0.11 24	0.07 40	0.07 30	0.76 22	0.29 26	0.09 9	0.12 37	0.13 24	0.10 17	0.13 16	0.19 12	0.05 25	0.11 69	0.10 27	0.15 75	0.12 21	0.13 67

Pointernet	0.13 11	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.07 15	0.31 213	0.06 7	0.04 3	0.05 9	0.06 22	0.08 4	0.04 3	0.06 18	0.60 5	0.38 65	0.11 20	0.06 3	0.10 8	0.16 52	0.10 4	0.72 82	0.04 9	0.05 10	0.07 3	0.06 3	0.13 35	0.08 32

PointNet	0.14 13	0.09 32	0.09 41	0.06 23	0.05 14	0.09 39	0.16 142	0.11 62	0.07 24	0.10 60	0.08 40	0.10 17	0.07 40	0.16 103	0.53 3	0.20 3	0.18 59	0.06 3	0.22 57	0.14 40	0.17 28	0.26 20	0.08 52	0.07 37	0.11 41	0.20 109	0.20 78	0.10 53

LACA3	0.14 13	0.10 40	0.09 41	0.07 44	0.08 56	0.09 39	0.12 98	0.07 21	0.10 54	0.08 44	0.06 22	0.14 49	0.07 40	0.08 40	0.83 25	0.37 58	0.10 13	0.11 33	0.17 42	0.09 14	0.16 23	0.19 12	0.04 9	0.09 55	0.12 50	0.10 30	0.14 42	0.12 63

MatchStereo	0.14 13	0.10 40	0.09 41	0.05 9	0.09 63	0.08 32	0.06 46	0.08 31	0.12 72	0.04 4	0.07 31	0.08 4	0.10 64	0.09 52	0.85 27	0.25 14	0.13 32	0.12 37	0.11 14	0.10 17	0.18 33	0.28 24	0.05 25	0.11 69	0.11 41	0.11 44	0.12 21	0.09 43
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.14 13	0.07 10	0.06 18	0.06 23	0.05 14	0.06 9	0.05 21	0.08 31	0.09 45	0.06 24	0.09 51	0.08 4	0.07 40	0.07 30	1.22 74	0.24 8	0.11 20	0.10 27	0.10 8	0.14 40	0.12 9	0.28 24	0.05 25	0.05 10	0.09 17	0.11 44	0.12 21	0.09 43

CroCo-Stereo Lap2	0.14 13	0.08 26	0.05 8	0.05 9	0.06 30	0.05 3	0.04 4	0.08 31	0.06 12	0.11 65	0.03 6	0.14 49	0.07 40	0.08 40	0.94 36	0.36 53	0.12 24	0.10 27	0.13 24	0.07 10	0.30 71	0.23 17	0.04 9	0.07 37	0.12 50	0.11 44	0.11 11	0.08 32

CroCo-Stereo	0.14 13	0.07 10	0.05 8	0.05 9	0.05 14	0.05 3	0.04 4	0.08 31	0.06 12	0.06 24	0.01 3	0.11 24	0.07 40	0.07 30	1.09 47	0.38 65	0.13 32	0.10 27	0.17 42	0.06 3	0.26 61	0.24 18	0.04 9	0.06 25	0.11 41	0.09 18	0.11 11	0.07 18
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
derf	0.15 19	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.04 4	0.06 9	0.08 67	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 31	0.08 4	0.08 49	0.05 8	1.84 155	0.31 32	0.15 41	0.06 3	0.10 8	0.10 17	0.10 4	0.32 35	0.04 9	0.05 10	0.07 3	0.06 3	0.08 4	0.05 3

quiztm	0.15 19	0.07 10	0.06 18	0.05 9	0.04 4	0.09 39	0.04 4	0.06 7	0.05 6	0.04 4	0.05 14	0.09 12	0.05 10	0.56 288	0.87 29	0.32 37	0.09 9	0.07 8	0.09 4	0.10 17	0.10 4	0.32 35	0.42 287	0.05 10	0.08 6	0.06 3	0.12 21	0.06 7

StereoVision	0.15 19	0.10 40	0.07 25	0.06 23	0.07 41	0.07 15	0.07 50	0.10 58	0.13 84	0.09 52	0.07 31	0.16 57	0.08 49	0.11 62	0.75 21	0.29 26	0.15 41	0.13 45	0.17 42	0.10 17	0.23 52	0.22 16	0.04 9	0.09 55	0.15 69	0.13 64	0.19 72	0.16 82

BridgeDepth_RVC	0.16 22	0.13 64	0.10 60	0.08 54	0.10 69	0.10 44	0.08 67	0.12 65	0.12 72	0.10 60	0.08 40	0.12 35	0.09 56	0.08 40	0.89 31	0.34 46	0.11 20	0.12 37	0.21 53	0.11 23	0.17 28	0.19 12	0.06 34	0.09 55	0.14 58	0.17 88	0.15 50	0.17 90
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	0.16 22	0.09 32	0.05 8	0.05 9	0.06 30	0.06 9	0.04 4	0.09 51	0.06 12	0.09 52	0.02 4	0.16 57	0.11 70	0.07 30	1.00 37	0.45 94	0.15 41	0.12 37	0.16 41	0.09 14	0.30 71	0.37 43	0.04 9	0.09 55	0.14 58	0.11 44	0.12 21	0.09 43

qqai	0.17 24	0.07 10	0.07 25	0.05 9	0.04 4	0.07 15	0.04 4	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 31	0.08 4	0.08 49	0.06 18	2.17 185	0.32 37	0.18 59	0.06 3	0.11 14	0.11 23	0.11 7	0.26 20	0.04 9	0.04 3	0.08 6	0.07 8	0.09 7	0.06 7

MLG-Stereo	0.17 24	0.07 10	0.04 3	0.04 3	0.05 14	0.27 207	0.04 4	0.06 7	0.06 12	0.07 33	0.04 9	0.09 12	0.05 10	0.06 18	1.29 85	0.71 180	0.12 24	0.09 24	0.28 75	0.17 56	0.25 58	0.30 28	0.04 9	0.04 3	0.08 6	0.06 3	0.11 11	0.07 18

ProNet	0.17 24	0.07 10	0.09 41	0.06 23	0.04 4	0.10 44	0.66 296	0.07 21	0.04 3	0.04 4	0.12 75	0.07 3	0.04 3	0.30 204	0.74 17	0.47 111	0.27 104	0.09 24	0.11 14	0.13 34	0.17 28	0.47 55	0.09 62	0.08 46	0.10 27	0.06 3	0.11 11	0.06 7

TDLM	0.17 24	0.14 72	0.14 109	0.11 84	0.14 105	0.11 52	0.11 91	0.15 74	0.12 72	0.09 52	0.21 134	0.20 81	0.11 70	0.12 70	0.61 6	0.20 3	0.20 69	0.15 58	0.13 24	0.11 23	0.15 22	0.37 43	0.10 74	0.11 69	0.12 50	0.16 78	0.16 55	0.16 82

DEFOM-Stereo	0.18 28	0.12 58	0.09 41	0.09 65	0.08 56	0.11 52	0.05 21	0.10 58	0.08 40	0.08 44	0.11 68	0.13 40	0.06 27	0.08 40	1.28 83	0.38 65	0.17 51	0.14 47	0.21 53	0.12 28	0.32 77	0.35 40	0.08 52	0.07 37	0.14 58	0.13 64	0.26 107	0.13 67

RAStereo	0.18 28	0.12 58	0.08 37	0.06 23	0.08 56	0.07 15	0.05 21	0.10 58	0.07 24	0.20 90	0.04 9	0.16 57	0.06 27	0.09 52	1.13 58	0.35 48	0.18 59	0.13 45	0.24 60	0.08 13	0.52 130	0.30 28	0.05 25	0.09 55	0.14 58	0.11 44	0.13 35	0.11 60

RAFT	0.18 28	0.07 10	0.10 60	0.08 54	0.04 4	0.24 186	0.27 203	0.19 87	0.07 24	0.13 70	0.08 40	0.13 40	0.06 27	0.11 62	1.18 66	0.29 26	0.17 51	0.08 12	0.14 32	0.21 79	0.16 23	0.33 38	0.04 9	0.07 37	0.16 77	0.15 75	0.21 84	0.16 82

delet	0.18 28	0.14 72	0.13 89	0.12 94	0.12 82	0.13 79	0.10 87	0.12 65	0.10 54	0.15 74	0.12 75	0.18 66	0.10 64	0.12 70	1.14 60	0.24 8	0.17 51	0.14 47	0.13 24	0.12 28	0.18 33	0.33 38	0.09 62	0.11 69	0.14 58	0.12 57	0.21 84	0.14 74

AANet_RVC	0.18 28	0.13 64	0.13 89	0.10 73	0.16 127	0.08 32	0.13 107	0.14 71	0.15 97	0.13 70	0.12 75	0.13 40	0.11 70	0.11 62	0.90 33	0.25 14	0.18 59	0.17 70	0.20 47	0.16 52	0.18 33	0.21 15	0.11 89	0.12 81	0.16 77	0.16 78	0.22 91	0.23 124

VIP-Stereo	0.19 33	0.11 51	0.12 76	0.08 54	0.07 41	0.08 32	0.05 21	0.11 62	0.08 40	0.09 52	0.12 75	0.20 81	0.06 27	0.07 30	0.89 31	0.43 83	0.19 65	0.14 47	0.20 47	0.18 58	0.22 49	0.84 96	0.06 34	0.10 62	0.13 56	0.11 44	0.14 42	0.13 67

MM-Stereo_test3	0.19 33	0.08 26	0.05 8	0.06 23	0.04 4	0.05 3	0.03 3	0.09 51	0.07 24	0.07 33	0.04 9	0.10 17	0.04 3	0.11 62	0.80 23	0.63 164	0.15 41	0.25 135	0.12 21	0.34 147	0.11 7	1.28 157	0.31 258	0.04 3	0.08 6	0.08 15	0.16 55	0.07 18

MLG-Stereo_test1	0.20 35	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.05 14	0.36 256	0.04 4	0.06 7	0.07 24	0.07 33	0.04 9	0.10 17	0.05 10	0.06 18	1.43 100	0.69 175	0.12 24	0.10 27	0.29 81	0.18 58	0.24 55	0.96 113	0.04 9	0.04 3	0.08 6	0.07 8	0.12 21	0.07 18

LG-Stereo	0.20 35	0.07 10	0.05 8	0.06 23	0.07 41	0.21 152	0.05 21	0.09 51	0.12 72	0.09 52	0.32 207	0.16 57	0.05 10	0.06 18	1.52 113	0.52 126	0.12 24	0.12 37	0.26 66	0.36 156	0.22 49	0.30 28	0.13 113	0.05 10	0.10 27	0.12 57	0.12 21	0.07 18

AIO-test2	0.20 35	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.08 56	0.08 32	0.06 46	0.06 7	0.07 24	0.05 9	0.08 40	0.10 17	0.05 10	0.04 3	1.46 104	1.01 236	0.15 41	0.08 12	0.09 4	0.20 69	0.14 19	1.03 128	0.05 25	0.08 46	0.09 17	0.07 8	0.07 3	0.06 7

iRaftStereo_RVC	0.20 35	0.15 76	0.12 76	0.10 73	0.11 77	0.10 44	0.07 50	0.17 79	0.09 45	0.15 74	0.15 97	0.18 66	0.09 56	0.17 111	0.63 7	0.28 23	0.25 90	0.14 47	0.21 53	0.21 79	0.36 85	0.86 100	0.08 52	0.10 62	0.15 69	0.12 57	0.19 72	0.13 67

AdaDepth	0.21 39	0.11 51	0.07 25	0.07 44	0.08 56	0.17 119	0.05 21	0.08 31	0.08 40	0.06 24	0.08 40	0.11 24	0.06 27	0.11 62	1.25 80	0.60 152	0.14 36	0.12 37	0.25 64	0.29 124	0.19 38	1.07 133	0.05 25	0.06 25	0.10 27	0.11 44	0.17 61	0.11 60

DFGA-Net	0.21 39	0.17 90	0.10 60	0.13 105	0.09 63	0.11 52	0.09 80	0.19 87	0.10 54	0.28 126	0.11 68	0.18 66	0.09 56	0.13 74	1.05 39	0.28 23	0.23 76	0.15 58	0.31 88	0.15 45	0.29 69	0.50 59	0.08 52	0.18 139	0.16 77	0.13 64	0.35 137	0.15 76

TS12	0.22 41	0.13 64	0.12 76	0.10 73	0.12 82	0.13 79	0.13 107	0.17 79	0.10 54	0.08 44	0.14 92	0.18 66	0.10 64	0.10 56	1.65 134	0.51 122	0.15 41	0.14 47	0.26 66	0.12 28	0.28 67	0.29 26	0.08 52	0.13 85	0.20 104	0.14 70	0.20 78	0.19 99

TS	0.22 41	0.13 64	0.12 76	0.10 73	0.12 82	0.13 79	0.13 107	0.17 79	0.10 54	0.08 44	0.14 92	0.18 66	0.10 64	0.10 56	1.65 134	0.51 122	0.15 41	0.14 47	0.26 66	0.12 28	0.28 67	0.29 26	0.08 52	0.13 85	0.20 104	0.14 70	0.20 78	0.19 99

NLCSM	0.22 41	0.06 3	0.04 3	0.05 9	0.04 4	0.06 9	0.05 21	0.09 51	1.10 337	0.05 9	0.58 256	0.08 4	1.65 328	0.05 8	0.74 17	0.24 8	0.08 3	0.06 3	0.08 3	0.13 34	0.12 9	0.26 20	0.04 9	0.05 10	0.07 3	0.10 30	0.08 4	0.05 3

MonStereo	0.22 41	0.08 26	0.07 25	0.06 23	0.07 41	0.05 3	0.05 21	0.06 7	0.07 24	0.07 33	0.07 31	0.10 17	0.06 27	0.08 40	1.22 74	0.89 220	0.12 24	0.18 77	0.22 57	0.49 231	0.27 64	1.04 131	0.05 25	0.04 3	0.11 41	0.10 30	0.14 42	0.11 60

AASNet	0.22 41	0.18 98	0.13 89	0.14 111	0.15 111	0.16 110	0.14 122	0.17 79	0.09 45	0.15 74	0.16 109	0.16 57	0.10 64	0.15 89	1.23 76	0.23 5	0.18 59	0.16 66	0.17 42	0.14 40	0.20 43	0.80 90	0.10 74	0.13 85	0.15 69	0.14 70	0.18 66	0.13 67

WQFJX1	0.23 46	0.07 10	0.04 3	0.05 9	0.05 14	0.05 3	0.04 4	0.08 31	1.16 340	0.05 9	0.62 261	0.08 4	1.74 329	0.05 8	0.70 12	0.26 18	0.09 9	0.07 8	0.09 4	0.09 14	0.12 9	0.30 28	0.06 34	0.05 10	0.08 6	0.10 30	0.12 21	0.06 7

MaDis-Stereo	0.23 46	0.17 90	0.11 69	0.07 44	0.11 77	0.08 32	0.07 50	0.13 67	0.10 54	0.19 86	0.10 56	0.20 81	0.09 56	0.14 83	1.08 44	0.40 72	0.24 80	0.18 77	0.54 171	0.12 28	0.51 127	0.45 53	0.07 47	0.13 85	0.20 104	0.23 123	0.21 84	0.24 130

AIO-test1	0.24 48	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.07 41	0.08 32	0.04 4	0.09 51	0.08 40	0.08 44	0.08 40	0.10 17	0.05 10	0.06 18	1.44 102	0.63 164	0.17 51	0.08 12	0.14 32	0.55 241	0.17 28	1.99 236	0.04 9	0.06 25	0.09 17	0.07 8	0.08 4	0.06 7

plain	0.24 48	0.21 137	0.13 89	0.11 84	0.15 111	0.11 52	0.08 67	0.21 96	0.12 72	0.23 96	0.09 51	0.30 127	0.12 82	0.17 111	1.07 41	0.46 102	0.25 90	0.23 114	0.29 81	0.14 40	0.55 140	0.57 64	0.08 52	0.19 162	0.19 99	0.17 88	0.20 78	0.21 114

RAFT_CTSACE	0.24 48	0.20 120	0.13 89	0.12 94	0.10 69	0.14 95	0.10 87	0.24 109	0.11 65	0.26 113	0.10 56	0.22 87	0.18 122	0.11 62	0.87 29	0.39 70	0.22 71	0.14 47	0.31 88	0.19 65	0.33 81	0.83 94	0.09 62	0.13 85	0.27 152	0.16 78	0.34 133	0.17 90

WQFJX	0.25 51	0.07 10	0.05 8	0.05 9	0.05 14	0.07 15	0.05 21	0.07 21	1.18 346	0.05 9	0.64 265	0.08 4	1.76 331	0.06 18	0.86 28	0.31 32	0.08 3	0.07 8	0.09 4	0.13 34	0.16 23	0.31 33	0.06 34	0.06 25	0.08 6	0.10 30	0.11 11	0.08 32

test_5	0.25 51	0.19 110	0.11 69	0.11 84	0.08 56	0.21 152	0.08 67	0.32 171	0.11 65	0.17 81	0.37 224	0.24 94	0.21 146	0.08 40	1.17 64	0.49 117	0.17 51	0.15 58	0.29 81	0.12 28	0.25 58	0.73 83	0.07 47	0.15 102	0.17 88	0.17 88	0.33 123	0.20 105

MMNet	0.25 51	0.15 76	0.12 76	0.14 111	0.14 105	0.13 79	0.14 122	0.16 76	0.12 72	0.13 70	0.15 97	0.22 87	0.09 56	0.18 126	2.41 199	0.26 18	0.19 65	0.17 70	0.20 47	0.15 45	0.21 47	0.40 45	0.10 74	0.14 93	0.15 69	0.16 78	0.28 114	0.16 82

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 54	0.15 76	0.12 76	0.11 84	0.13 96	0.10 44	0.07 50	0.15 74	0.12 72	0.22 93	0.12 75	0.18 66	0.11 70	0.19 132	1.54 115	0.42 77	0.18 59	0.14 47	0.43 129	0.48 225	0.27 64	1.01 120	0.06 34	0.11 69	0.14 58	0.14 70	0.22 91	0.16 82

WQFJA1	0.26 54	0.07 10	0.05 8	0.06 23	0.05 14	0.07 15	0.05 21	0.08 31	1.17 344	0.05 9	0.73 281	0.09 12	1.86 338	0.07 30	0.93 34	0.24 8	0.10 13	0.08 12	0.10 8	0.13 34	0.19 38	0.43 50	0.06 34	0.05 10	0.08 6	0.09 18	0.11 11	0.08 32

NLMM	0.26 54	0.07 10	0.05 8	0.06 23	0.05 14	0.07 15	0.05 21	0.08 31	1.17 344	0.05 9	0.73 281	0.09 12	1.86 338	0.07 30	0.93 34	0.24 8	0.10 13	0.08 12	0.10 8	0.13 34	0.19 38	0.43 50	0.06 34	0.05 10	0.08 6	0.09 18	0.11 11	0.08 32

LGtest1	0.26 54	0.15 76	0.12 76	0.10 73	0.15 111	0.35 252	0.07 50	0.14 71	0.13 84	0.12 68	0.34 214	0.16 57	0.13 87	0.10 56	1.57 120	0.61 154	0.23 76	0.24 122	0.29 81	0.25 107	0.33 81	0.64 72	0.08 52	0.12 81	0.16 77	0.13 64	0.19 72	0.15 76

MIF-Stereo (partial)	0.26 54	0.20 120	0.13 89	0.10 73	0.13 96	0.11 52	0.08 67	0.17 79	0.14 91	0.18 84	0.10 56	0.25 98	0.11 70	0.16 103	1.41 97	0.45 94	0.25 90	0.22 103	0.30 85	0.15 45	0.58 148	0.56 62	0.09 62	0.18 139	0.19 99	0.17 88	0.38 156	0.20 105

GMStereo	0.26 54	0.24 189	0.13 89	0.19 170	0.17 140	0.20 148	0.16 142	0.29 140	0.16 108	0.23 96	0.19 121	0.33 150	0.17 113	0.14 83	0.80 23	0.30 30	0.29 116	0.19 83	0.44 132	0.20 69	0.36 85	0.35 40	0.12 98	0.16 112	0.25 137	0.22 118	0.39 162	0.20 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CVANet_RVC	0.26 54	0.19 110	0.19 154	0.20 180	0.16 127	0.18 127	0.14 122	0.25 119	0.16 108	0.15 74	0.26 163	0.23 90	0.13 87	0.54 283	0.74 17	0.23 5	0.24 80	0.17 70	0.54 171	0.14 40	0.19 38	0.91 104	0.10 74	0.13 85	0.16 77	0.13 64	0.22 91	0.24 130

NLSM1	0.27 61	0.07 10	0.05 8	0.06 23	0.06 30	0.08 32	0.05 21	0.10 58	1.22 350	0.05 9	0.74 283	0.11 24	1.80 334	0.06 18	1.01 38	0.35 48	0.10 13	0.08 12	0.10 8	0.11 23	0.16 23	0.40 45	0.06 34	0.06 25	0.09 17	0.11 44	0.12 21	0.07 18

MM-Stereo_test1	0.27 61	0.11 51	0.07 25	0.06 23	0.04 4	0.05 3	0.04 4	0.08 31	0.06 12	0.07 33	0.04 9	0.10 17	0.05 10	0.19 132	1.07 41	1.14 255	0.24 80	0.30 175	0.13 24	0.64 263	0.14 19	1.42 178	0.46 296	0.06 25	0.09 17	0.34 203	0.13 35	0.06 7

UniTT-Stereo	0.27 61	0.16 85	0.11 69	0.09 65	0.11 77	0.11 52	0.07 50	0.16 76	0.11 65	0.21 91	0.10 56	0.29 118	0.16 104	0.26 176	1.56 116	0.47 111	0.25 90	0.19 83	0.64 199	0.15 45	0.59 153	0.44 52	0.10 74	0.16 112	0.18 93	0.22 118	0.16 55	0.17 90

UPFNet	0.27 61	0.18 98	0.20 159	0.18 159	0.19 162	0.19 135	0.15 137	0.22 99	0.17 123	0.23 96	0.19 121	0.23 90	0.14 94	0.26 176	1.70 143	0.29 26	0.24 80	0.21 93	0.25 64	0.18 58	0.24 55	0.40 45	0.14 133	0.17 133	0.19 99	0.20 109	0.39 162	0.19 99

CCAANet	0.27 61	0.16 85	0.16 123	0.17 147	0.12 82	0.13 79	0.39 239	0.24 109	0.15 97	0.27 117	0.15 97	0.27 108	0.15 100	0.12 70	1.18 66	0.30 30	0.19 65	0.15 58	0.20 47	0.15 45	0.22 49	0.24 18	0.12 98	0.11 69	0.16 77	0.16 78	1.47 338	0.21 114

GREATEN-IGEV_RVC	0.28 66	0.10 40	0.09 41	0.05 9	0.06 30	0.07 15	0.04 4	0.09 51	0.09 45	0.07 33	0.07 31	0.15 54	0.05 10	0.08 40	1.90 158	0.75 187	0.12 24	0.11 33	0.22 57	0.78 289	0.17 28	1.86 226	0.06 34	0.09 55	0.11 41	0.11 44	0.17 61	0.10 53

NLMM1	0.28 66	0.08 26	0.05 8	0.05 9	0.05 14	0.06 9	0.04 4	0.08 31	1.31 353	0.06 24	0.65 267	0.11 24	1.82 337	0.07 30	1.08 44	0.37 58	0.10 13	0.08 12	0.11 14	0.17 56	0.26 61	0.49 58	0.06 34	0.07 37	0.10 27	0.10 30	0.14 42	0.07 18

RSM	0.28 66	0.09 32	0.09 41	0.07 44	0.06 30	0.14 95	0.05 21	0.06 7	0.05 6	0.05 9	0.08 40	0.13 40	0.06 27	0.04 3	0.74 17	0.27 20	0.24 80	0.10 27	0.14 32	0.35 152	0.20 43	3.91 359	0.12 98	0.07 37	0.10 27	0.11 44	0.14 42	0.07 18

RAFT+CT+SA	0.28 66	0.21 137	0.13 89	0.13 105	0.10 69	0.11 52	0.09 80	0.32 171	0.13 84	0.24 102	0.10 56	0.29 118	0.21 146	0.09 52	1.16 62	0.87 219	0.19 65	0.17 70	0.43 129	0.16 52	0.37 87	1.04 131	0.07 47	0.15 102	0.20 104	0.18 96	0.33 123	0.20 105

DMCA	0.28 66	0.17 90	0.16 123	0.13 105	0.14 105	0.13 79	0.16 142	0.18 86	0.15 97	0.19 86	0.18 113	0.28 113	0.12 82	0.15 89	2.01 172	0.60 152	0.33 157	0.45 272	0.24 60	0.15 45	0.29 69	0.30 28	0.13 113	0.14 93	0.18 93	0.17 88	0.21 84	0.17 90

LG-Stereo_L2	0.29 71	0.16 85	0.10 60	0.07 44	0.12 82	0.23 174	0.07 50	0.19 87	0.12 72	0.26 113	0.22 139	0.25 98	0.11 70	0.17 111	1.45 103	0.67 173	0.25 90	0.16 66	0.32 93	0.30 129	0.49 119	1.35 167	0.07 47	0.10 62	0.16 77	0.12 57	0.17 61	0.15 76

MLG-Stereo_test2	0.29 71	0.12 58	0.06 18	0.05 9	0.07 41	0.31 228	0.05 21	0.09 51	0.07 24	0.09 52	0.22 139	0.12 35	0.05 10	0.07 30	1.58 121	0.94 230	0.16 49	0.14 47	0.59 185	0.30 129	0.49 119	1.43 179	0.34 268	0.07 37	0.14 58	0.08 15	0.15 50	0.10 53

TestStereo	0.29 71	0.25 205	0.21 182	0.21 190	0.16 127	0.21 152	0.14 122	0.35 201	0.18 135	0.38 226	0.20 127	0.34 156	0.16 104	0.13 74	1.20 70	0.28 23	0.35 172	0.19 83	0.44 132	0.19 65	0.48 116	0.42 48	0.13 113	0.18 139	0.27 152	0.23 123	0.34 133	0.25 138

RSM++	0.30 74	0.10 40	0.09 41	0.08 54	0.07 41	0.11 52	0.06 46	0.08 31	0.07 24	0.06 24	0.08 40	0.14 49	0.07 40	0.04 3	0.71 13	0.27 20	0.22 71	0.11 33	0.15 38	0.52 235	0.24 55	4.18 366	0.15 146	0.12 81	0.13 56	0.10 30	0.14 42	0.08 32

TESTraft	0.30 74	0.22 154	0.15 115	0.11 84	0.12 82	0.11 52	0.11 91	0.24 109	0.15 97	0.25 107	0.12 75	0.29 118	0.23 163	0.16 103	1.32 90	0.80 203	0.23 76	0.17 70	0.52 158	0.20 69	0.39 96	0.76 86	0.09 62	0.15 102	0.22 121	0.25 139	0.48 213	0.23 124

LG-Stereo_L1	0.31 76	0.16 85	0.09 41	0.08 54	0.12 82	0.24 186	0.07 50	0.19 87	0.12 72	0.27 117	0.23 144	0.23 90	0.11 70	0.17 111	1.50 111	0.72 182	0.24 80	0.16 66	0.37 109	0.31 133	0.50 122	1.76 216	0.06 34	0.11 69	0.17 88	0.11 44	0.17 61	0.16 82

AIO-Stereo	0.31 76	0.09 32	0.09 41	0.08 54	0.06 30	0.13 79	0.04 4	0.05 3	0.05 6	0.05 9	0.06 22	0.12 35	0.06 27	0.05 8	1.41 97	0.40 72	0.58 281	0.10 27	0.24 60	0.99 323	0.16 23	2.98 312	0.13 113	0.06 25	0.09 17	0.10 30	0.13 35	0.06 7

TestStereo1	0.31 76	0.22 154	0.13 89	0.12 94	0.12 82	0.12 72	0.12 98	0.24 109	0.15 97	0.25 107	0.11 68	0.35 162	0.23 163	0.15 89	1.30 86	0.83 210	0.24 80	0.18 77	0.53 162	0.18 58	0.41 101	0.96 113	0.08 52	0.14 93	0.23 125	0.24 132	0.49 215	0.23 124

SA-5K	0.31 76	0.22 154	0.13 89	0.12 94	0.12 82	0.12 72	0.12 98	0.24 109	0.15 97	0.25 107	0.11 68	0.35 162	0.23 163	0.15 89	1.30 86	0.83 210	0.24 80	0.18 77	0.53 162	0.18 58	0.41 101	0.96 113	0.08 52	0.14 93	0.23 125	0.24 132	0.49 215	0.23 124

ARAFT	0.31 76	0.18 98	0.13 89	0.15 126	0.13 96	0.13 79	0.09 80	0.20 93	0.13 84	0.36 207	0.15 97	0.33 150	0.12 82	0.26 176	1.09 47	0.40 72	0.29 116	0.24 122	0.57 176	0.15 45	0.53 134	1.71 210	0.09 62	0.14 93	0.23 125	0.15 75	0.38 156	0.18 96

CFNet	0.31 76	0.23 175	0.20 159	0.25 223	0.23 212	0.19 135	0.21 173	0.30 149	0.17 123	0.28 126	0.23 144	0.38 179	0.21 146	0.22 150	1.67 137	0.27 20	0.29 116	0.21 93	0.28 75	0.21 79	0.37 87	0.48 57	0.13 113	0.18 139	0.29 179	0.29 173	0.38 156	0.32 181

GIP-stereo	0.32 82	0.12 58	0.09 41	0.07 44	0.06 30	0.23 174	0.10 87	0.08 31	0.06 12	0.08 44	0.09 51	0.11 24	0.06 27	0.13 74	1.83 154	1.28 269	0.15 41	0.24 122	0.21 53	0.55 241	0.23 52	2.33 272	0.05 25	0.07 37	0.11 41	0.12 57	0.17 61	0.07 18

UNet	0.32 82	0.21 137	0.20 159	0.19 170	0.20 176	0.21 152	0.16 142	0.27 121	0.17 123	0.29 135	0.21 134	0.26 104	0.18 122	0.57 297	1.91 160	0.32 37	0.28 111	0.23 114	0.31 88	0.21 79	0.37 87	0.32 35	0.16 165	0.21 186	0.22 121	0.25 139	0.44 195	0.26 147

HITNet	0.32 82	0.18 98	0.15 115	0.17 147	0.17 140	0.14 95	0.11 91	0.29 140	0.19 143	0.30 144	0.20 127	0.30 127	0.19 133	0.29 197	1.46 104	0.42 77	0.31 139	0.20 87	0.38 113	0.18 58	0.67 172	1.02 121	0.12 98	0.16 112	0.20 104	0.19 103	0.39 162	0.27 150
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
MCSU-Stereo	0.33 85	0.10 40	0.09 41	0.06 23	0.07 41	0.07 15	0.05 21	0.06 7	0.10 54	0.21 91	0.06 22	0.18 66	0.06 27	0.07 30	1.49 110	0.78 194	0.14 36	0.68 330	0.14 32	0.80 294	0.23 52	2.28 268	0.54 307	0.06 25	0.12 50	0.10 30	0.19 72	0.12 63

HGLStereo	0.33 85	0.24 189	0.20 159	0.18 159	0.24 220	0.19 135	0.18 158	0.23 103	0.16 108	0.31 157	0.32 207	0.22 87	0.15 100	0.21 144	1.95 166	0.47 111	0.38 187	0.24 122	0.30 85	0.20 69	0.46 111	0.57 64	0.14 133	0.19 162	0.24 128	0.25 139	0.33 123	0.22 118

DF_test	0.34 87	0.17 90	0.15 115	0.10 73	0.13 96	0.11 52	0.07 50	0.27 121	0.18 135	0.29 135	0.10 56	0.36 172	0.34 225	0.14 83	1.30 86	0.75 187	0.38 187	0.33 196	0.26 66	0.38 168	1.19 239	1.19 147	0.12 98	0.16 112	0.17 88	0.19 103	0.20 78	0.17 90

111111	0.34 87	0.08 26	0.06 18	0.06 23	0.07 41	0.10 44	0.05 21	0.06 7	0.07 24	0.03 3	0.06 22	0.14 49	0.06 27	0.10 56	1.72 144	0.76 189	0.12 24	0.22 103	0.39 117	1.06 331	0.62 162	2.06 244	0.81 335	0.05 10	0.08 6	0.07 8	0.10 10	0.05 3

Occ-G	0.34 87	0.14 72	0.10 60	0.09 65	0.09 63	0.13 79	0.07 50	0.08 31	0.06 12	0.05 9	0.14 92	0.11 24	0.06 27	0.06 18	1.60 127	0.58 145	0.13 32	0.37 233	0.84 235	0.61 251	0.26 61	2.35 274	0.67 320	0.08 46	0.10 27	0.09 18	0.18 66	0.09 43

SA	0.34 87	0.22 154	0.14 109	0.14 111	0.15 111	0.16 110	0.09 80	0.34 189	0.16 108	0.31 157	0.12 75	0.44 215	0.14 94	0.21 144	1.06 40	0.92 224	0.27 104	0.30 175	0.61 194	0.24 97	0.53 134	0.90 103	0.09 62	0.18 139	0.27 152	0.29 173	0.56 240	0.27 150

RASNet	0.34 87	0.21 137	0.22 198	0.19 170	0.19 162	0.18 127	0.15 137	0.31 160	0.19 143	0.32 171	0.20 127	0.26 104	0.19 133	0.25 168	1.16 62	0.66 171	0.28 111	0.19 83	0.28 75	0.16 52	0.68 173	1.10 136	0.12 98	0.24 224	0.24 128	0.25 139	0.46 202	0.44 230

GANet	0.34 87	0.18 98	0.21 182	0.18 159	0.18 152	0.27 207	0.17 150	0.30 149	0.13 84	0.19 86	0.92 307	0.45 222	0.43 270	0.19 132	0.84 26	0.24 8	0.46 235	0.25 135	0.20 47	0.18 58	0.32 77	1.60 198	0.13 113	0.14 93	0.62 306	0.14 70	0.20 78	0.18 96

DISCO	0.34 87	0.24 189	0.17 135	0.19 170	0.21 190	0.24 186	0.33 220	0.21 96	0.21 162	0.35 191	0.26 163	0.25 98	0.17 113	0.19 132	2.16 183	0.37 58	0.30 133	0.22 103	0.44 132	0.23 93	0.31 75	0.71 80	0.15 146	0.18 139	0.24 128	0.23 123	0.40 168	0.25 138

PDISCO_ROB	0.34 87	0.24 189	0.21 182	0.22 200	0.20 176	0.19 135	0.42 248	0.24 109	0.19 143	0.29 135	0.27 174	0.25 98	0.18 122	0.18 126	1.28 83	0.45 94	0.32 145	0.33 196	0.41 123	0.26 115	0.55 140	0.70 78	0.14 133	0.21 186	0.32 206	0.30 181	0.55 238	0.31 176

G2L-Stereo	0.35 95	0.23 175	0.16 123	0.18 159	0.23 212	0.17 119	0.15 137	0.27 121	0.16 108	0.30 144	0.25 156	0.30 127	0.22 152	0.29 197	2.70 214	0.32 37	0.29 116	0.20 87	0.35 102	0.19 65	0.47 114	0.60 70	0.16 165	0.17 133	0.25 137	0.30 181	0.41 171	0.24 130

raft+_RVC	0.35 95	0.19 110	0.16 123	0.15 126	0.16 127	0.13 79	0.22 176	0.30 149	0.14 91	0.28 126	0.18 113	0.28 113	0.11 70	0.19 132	1.09 47	0.79 197	0.26 100	0.17 70	0.45 141	0.42 191	0.50 122	2.07 246	0.10 74	0.14 93	0.21 112	0.18 96	0.26 107	0.20 105

MoCha-V2	0.36 97	0.10 40	0.09 41	0.06 23	0.07 41	0.17 119	0.05 21	0.07 21	0.04 3	0.07 33	0.08 40	0.12 35	0.16 104	0.05 8	2.33 198	0.49 117	0.12 24	0.56 309	0.14 32	1.01 327	0.18 33	3.35 330	0.04 9	0.05 10	0.10 27	0.09 18	0.09 7	0.05 3

HCRNet	0.36 97	0.24 189	0.13 89	0.26 233	0.12 82	0.18 127	0.13 107	0.20 93	0.09 45	0.54 278	0.20 127	0.29 118	0.11 70	0.14 83	3.99 261	0.31 32	0.24 80	0.15 58	0.26 66	0.13 34	0.27 64	0.58 66	0.13 113	0.11 69	0.14 58	0.16 78	0.37 151	0.15 76

DSFCA	0.36 97	0.25 205	0.21 182	0.21 190	0.26 232	0.23 174	0.27 203	0.23 103	0.21 162	0.22 93	0.27 174	0.26 104	0.16 104	0.15 89	1.69 142	0.64 167	0.29 116	0.27 152	0.32 93	0.24 97	0.46 111	0.81 93	0.18 188	0.21 186	0.28 166	0.29 173	0.57 248	0.45 234

DLCB_ROB	0.36 97	0.25 205	0.24 213	0.22 200	0.24 220	0.22 165	0.31 213	0.28 130	0.23 184	0.31 157	0.34 214	0.35 162	0.26 176	0.33 222	1.24 77	0.35 48	0.34 166	0.28 162	0.31 88	0.22 90	0.59 153	0.80 90	0.21 209	0.24 224	0.48 279	0.37 221	0.38 156	0.45 234

DepthFocus	0.37 101	0.16 85	0.13 89	0.14 111	0.11 77	0.11 52	0.09 80	0.28 130	0.21 162	0.27 117	0.12 75	0.31 132	0.29 196	0.15 89	1.15 61	0.86 217	0.43 217	0.26 144	0.35 102	0.43 196	1.53 287	1.49 185	0.14 133	0.15 102	0.18 93	0.17 88	0.24 95	0.25 138

S2M2_XL	0.37 101	0.15 76	0.17 135	0.10 73	0.13 96	0.14 95	0.15 137	0.29 140	0.19 143	0.27 117	0.13 83	0.37 174	0.34 225	0.13 74	1.19 69	0.78 194	0.48 248	0.43 260	0.28 75	0.21 79	1.51 279	1.34 165	0.13 113	0.15 102	0.19 99	0.16 78	0.24 95	0.24 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.37 101	0.22 154	0.15 115	0.14 111	0.13 96	0.11 52	0.12 98	0.21 96	0.12 72	0.18 84	0.13 83	0.21 85	0.16 104	0.13 74	4.27 266	0.35 48	0.28 111	0.22 103	0.35 102	0.20 69	0.41 101	0.75 84	0.12 98	0.16 112	0.20 104	0.17 88	0.27 113	0.21 114

iinet-f	0.37 101	0.24 189	0.18 145	0.20 180	0.15 111	0.22 165	0.19 162	0.22 99	0.16 108	0.38 226	0.39 228	0.27 108	0.23 163	0.17 111	1.98 169	0.49 117	0.31 139	0.21 93	0.69 210	0.36 156	0.50 122	0.92 107	0.15 146	0.18 139	0.27 152	0.20 109	0.46 202	0.26 147

IER	0.37 101	0.19 110	0.17 135	0.17 147	0.16 127	0.18 127	0.18 158	0.23 103	0.15 97	0.27 117	0.25 156	0.33 150	0.14 94	0.23 156	3.88 256	0.31 32	0.27 104	0.20 87	0.24 60	0.20 69	0.32 77	0.42 48	0.19 195	0.16 112	0.20 104	0.26 155	0.38 156	0.25 138

Sa-1000	0.37 101	0.21 137	0.14 109	0.15 126	0.17 140	0.16 110	0.11 91	0.36 217	0.18 135	0.31 157	0.15 97	0.46 230	0.18 122	0.25 168	1.18 66	0.73 184	0.32 145	0.33 196	0.66 201	0.22 90	0.69 176	1.18 146	0.09 62	0.23 215	0.34 219	0.30 181	0.51 225	0.27 150

IPLGR_C	0.37 101	0.20 120	0.21 182	0.17 147	0.21 190	0.17 119	0.28 207	0.32 171	0.26 212	0.30 144	0.31 198	0.32 141	0.18 122	0.52 275	1.07 41	0.43 83	0.36 178	0.21 93	0.51 153	0.21 79	0.51 127	1.53 190	0.12 98	0.19 162	0.50 281	0.19 103	0.58 252	0.20 105

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 101	0.26 223	0.25 225	0.23 204	0.30 256	0.21 152	0.44 256	0.28 130	0.51 296	0.37 215	0.25 156	0.36 172	0.18 122	0.29 197	2.01 172	0.33 41	0.28 111	0.22 103	0.35 102	0.24 97	0.32 77	0.64 72	0.16 165	0.19 162	0.24 128	0.42 238	0.32 122	0.32 181
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WAFT-Stereo (ZS)	0.38 109	0.14 72	0.12 76	0.08 54	0.12 82	0.12 72	0.11 91	0.27 121	0.21 162	0.28 126	0.19 121	0.37 174	0.35 232	0.19 132	1.11 51	0.91 223	0.41 200	0.26 144	0.26 66	0.40 185	1.58 296	1.67 204	0.14 133	0.16 112	0.24 128	0.18 96	0.21 84	0.24 130

MLG-Stereo_test3	0.38 109	0.11 51	0.09 41	0.11 84	0.14 105	0.14 95	0.07 50	0.11 62	0.09 45	0.17 81	0.10 56	0.20 81	0.08 49	0.09 52	1.38 95	0.73 184	0.17 51	0.16 66	2.11 320	0.20 69	0.40 98	3.01 318	0.05 25	0.10 62	0.12 50	0.11 44	0.18 66	0.12 63

MM-Stereo_test2	0.38 109	0.13 64	0.09 41	0.07 44	0.06 30	0.06 9	0.04 4	0.08 31	0.06 12	0.09 52	0.05 14	0.11 24	0.05 10	0.06 18	1.60 127	1.68 306	0.17 51	0.15 58	0.13 24	0.94 316	0.18 33	2.98 312	0.29 248	0.09 55	0.10 27	0.81 301	0.12 21	0.08 32

MIM_Stereo	0.38 109	0.19 110	0.15 115	0.15 126	0.14 105	0.24 186	0.13 107	0.27 121	0.11 65	0.24 102	0.22 139	0.23 90	0.13 87	0.17 111	1.24 77	1.58 298	0.25 90	0.21 93	0.54 171	0.38 168	0.49 119	2.01 240	0.09 62	0.16 112	0.18 93	0.29 173	0.35 137	0.16 82

CASnet	0.38 109	0.22 154	0.15 115	0.15 126	0.18 152	0.19 135	0.36 227	0.30 149	0.18 135	0.34 182	0.21 134	0.44 215	0.28 191	0.13 74	1.97 168	0.46 102	0.35 172	0.26 144	0.44 132	0.34 147	1.13 227	0.87 101	0.11 89	0.18 139	0.25 137	0.18 96	0.33 123	0.25 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.38 109	0.20 120	0.20 159	0.17 147	0.21 190	0.17 119	0.27 203	0.32 171	0.27 221	0.30 144	0.31 198	0.32 141	0.17 113	0.53 280	1.12 52	0.44 90	0.37 181	0.21 93	0.51 153	0.23 93	0.51 127	1.59 196	0.12 98	0.19 162	0.53 287	0.18 96	0.56 240	0.20 105

ACRE	0.38 109	0.20 120	0.20 159	0.17 147	0.21 190	0.17 119	0.27 203	0.32 171	0.25 199	0.30 144	0.42 232	0.32 141	0.17 113	0.52 275	1.08 44	0.44 90	0.37 181	0.21 93	0.52 158	0.23 93	0.52 130	1.57 193	0.12 98	0.19 162	0.52 285	0.19 103	0.57 248	0.20 105

LMCR-Stereo	0.38 109	0.23 175	0.20 159	0.19 170	0.20 176	0.23 174	0.14 122	0.30 149	0.20 152	0.29 135	0.24 149	0.34 156	0.29 196	0.60 302	1.59 122	0.46 102	0.39 192	0.28 162	0.55 174	0.38 168	0.55 140	1.08 134	0.15 146	0.22 204	0.26 145	0.26 155	0.33 123	0.32 181

testmc14	0.39 117	0.10 40	0.10 60	0.06 23	0.05 14	0.10 44	0.04 4	0.07 21	0.06 12	0.12 68	0.06 22	0.18 66	0.04 3	0.08 40	1.50 111	0.79 197	0.45 230	0.79 348	0.36 108	0.87 304	0.39 96	3.13 324	0.60 311	0.07 37	0.10 27	0.11 44	0.12 21	0.08 32

trnet	0.39 117	0.23 175	0.21 182	0.17 147	0.21 190	0.15 105	0.13 107	0.35 201	0.20 152	0.35 191	0.24 149	0.39 185	0.32 212	0.15 89	1.59 122	0.76 189	0.41 200	0.30 175	0.44 132	0.53 239	0.98 207	0.99 118	0.13 113	0.18 139	0.26 145	0.28 161	0.38 156	0.33 188

dd	0.39 117	0.26 223	0.15 115	0.45 300	0.17 140	0.33 241	0.21 173	0.29 140	0.14 91	0.29 135	0.15 97	0.45 222	0.14 94	0.16 103	2.98 219	0.41 76	0.38 187	0.22 103	0.53 162	0.34 147	0.37 87	0.35 40	0.17 175	0.30 257	0.29 179	0.21 114	0.40 168	0.32 181

rafts_anoy	0.39 117	0.24 189	0.20 159	0.18 159	0.20 176	0.16 110	0.24 189	0.34 189	0.15 97	0.26 113	0.23 144	0.29 118	0.14 94	0.21 144	1.59 122	0.89 220	0.36 178	0.24 122	0.51 153	0.35 152	0.59 153	1.81 220	0.11 89	0.18 139	0.28 166	0.23 123	0.25 102	0.26 147

SGD-Stereo	0.40 121	0.13 64	0.10 60	0.09 65	0.10 69	0.12 72	0.09 80	0.14 71	0.12 72	0.14 73	0.08 40	0.28 113	0.15 100	0.10 56	5.40 299	0.61 154	0.30 133	0.18 77	0.37 109	0.33 144	0.48 116	0.47 55	0.10 74	0.12 81	0.15 69	0.16 78	0.24 95	0.19 99

CAS	0.40 121	0.20 120	0.14 109	0.15 126	0.16 127	0.13 79	0.43 250	0.23 103	0.23 184	0.37 215	0.28 181	0.29 118	0.30 202	0.52 275	1.74 146	0.70 179	0.39 192	0.37 233	0.37 109	0.37 161	0.77 187	1.14 141	0.12 98	0.15 102	0.25 137	0.25 139	0.29 118	0.34 200

STTStereo	0.40 121	0.28 250	0.28 252	0.24 214	0.28 249	0.23 174	0.55 275	0.25 119	0.36 258	0.29 135	0.27 174	0.35 162	0.22 152	0.27 186	2.65 210	0.33 41	0.27 104	0.25 135	0.31 88	0.22 90	0.37 87	0.69 77	0.31 258	0.19 162	0.26 145	0.31 189	0.36 140	0.40 224

AF-Net	0.40 121	0.25 205	0.25 225	0.25 223	0.30 256	0.29 217	0.65 294	0.36 217	0.30 235	0.25 107	0.31 198	0.41 196	0.21 146	0.24 162	2.18 187	0.33 41	0.25 90	0.22 103	0.40 120	0.24 97	0.59 153	0.85 98	0.22 214	0.20 176	0.28 166	0.30 181	0.43 190	0.33 188

Nwc_Net	0.40 121	0.25 205	0.25 225	0.25 223	0.30 256	0.29 217	0.65 294	0.36 217	0.30 235	0.25 107	0.31 198	0.41 196	0.21 146	0.24 162	2.18 187	0.33 41	0.25 90	0.22 103	0.40 120	0.24 97	0.59 153	0.85 98	0.22 214	0.20 176	0.28 166	0.30 181	0.43 190	0.33 188

MSCF	0.41 126	0.09 32	0.09 41	0.08 54	0.06 30	0.29 217	0.05 21	0.07 21	0.09 45	0.10 60	0.05 14	0.13 40	0.09 56	0.08 40	2.66 211	2.10 330	0.14 36	0.12 37	0.15 38	0.49 231	0.21 47	2.43 281	0.11 89	0.81 352	0.11 41	0.35 207	0.14 42	0.07 18

coex_refinement	0.41 126	0.25 205	0.19 154	0.19 170	0.21 190	0.20 148	0.19 162	0.28 130	0.26 212	0.27 117	0.27 174	0.29 118	0.15 100	0.25 168	3.50 237	0.47 111	0.29 116	0.21 93	0.62 195	0.20 69	0.61 160	0.59 68	0.15 146	0.19 162	0.27 152	0.27 159	0.43 190	0.33 188

S2M2_L	0.41 126	0.22 154	0.25 225	0.17 147	0.16 127	0.19 135	0.16 142	0.28 130	0.21 162	0.39 231	0.11 68	0.34 156	0.26 176	0.21 144	1.20 70	0.72 182	0.44 222	0.43 260	0.32 93	0.37 161	1.32 252	1.47 183	0.17 175	0.17 133	0.22 121	0.31 189	0.59 257	0.29 163
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 126	0.17 90	0.16 123	0.15 126	0.15 111	0.14 95	0.11 91	0.29 140	0.22 172	0.28 126	0.29 186	0.26 104	0.18 122	0.17 111	3.57 241	0.54 135	0.29 116	0.24 122	0.41 123	0.21 79	0.47 114	1.45 181	0.10 74	0.14 93	0.24 128	0.36 212	0.22 91	0.28 158

raftrobust	0.41 126	0.21 137	0.22 198	0.18 159	0.20 176	0.14 95	0.17 150	0.35 201	0.15 97	0.34 182	0.21 134	0.35 162	0.14 94	0.38 244	1.56 116	0.94 230	0.30 133	0.21 93	0.78 224	0.24 97	0.65 168	1.82 222	0.20 203	0.18 139	0.28 166	0.24 132	0.28 114	0.24 130

RALAANet	0.41 126	0.23 175	0.20 159	0.17 147	0.19 162	0.18 127	0.24 189	0.28 130	0.16 108	0.24 102	0.21 134	0.32 141	0.18 122	0.30 204	1.47 107	0.42 77	0.30 133	0.25 135	0.60 188	0.34 147	0.81 191	2.50 287	0.12 98	0.20 176	0.25 137	0.24 132	0.41 171	0.23 124

depth_test_26	0.42 132	0.24 189	0.16 123	0.13 105	0.14 105	0.12 72	0.09 80	0.38 231	0.22 172	0.42 245	0.14 92	0.54 258	0.32 212	0.15 89	1.13 58	0.77 193	0.47 242	0.30 175	0.41 123	0.43 196	1.63 300	1.72 211	0.15 146	0.16 112	0.28 166	0.22 118	0.25 102	0.24 130

GASTEREO	0.42 132	0.10 40	0.09 41	0.08 54	0.06 30	0.29 217	0.05 21	0.07 21	0.08 40	0.10 60	0.05 14	0.13 40	0.08 49	0.08 40	2.66 211	2.13 332	0.14 36	0.18 77	0.15 38	0.46 221	0.19 38	2.46 285	0.34 268	0.79 348	0.11 41	0.28 161	0.15 50	0.07 18

LG-G_1	0.42 132	0.15 76	0.11 69	0.12 94	0.15 111	0.24 186	0.08 67	0.13 67	0.10 54	0.11 65	0.18 113	0.18 66	0.12 82	0.15 89	1.92 161	1.30 272	0.22 71	0.20 87	0.34 96	0.24 97	0.44 106	3.95 360	0.06 34	0.11 69	0.15 69	0.12 57	0.18 66	0.15 76

LG-G	0.42 132	0.15 76	0.11 69	0.12 94	0.15 111	0.24 186	0.08 67	0.13 67	0.10 54	0.11 65	0.18 113	0.18 66	0.12 82	0.15 89	1.92 161	1.30 272	0.22 71	0.20 87	0.34 96	0.24 97	0.44 106	3.95 360	0.06 34	0.11 69	0.15 69	0.12 57	0.18 66	0.15 76

IGEV-BASED-STEREO-	0.42 132	0.18 98	0.12 76	0.12 94	0.12 82	0.35 252	0.08 67	0.23 103	0.14 91	0.30 144	0.20 127	0.24 94	0.34 225	0.13 74	1.73 145	0.64 167	0.27 104	0.28 162	0.35 102	0.36 156	0.61 160	3.37 332	0.10 74	0.11 69	0.16 77	0.37 221	0.25 102	0.14 74

LL-Strereo2	0.42 132	0.18 98	0.14 109	0.12 94	0.12 82	0.10 44	0.22 176	0.29 140	0.17 123	0.30 144	0.14 92	0.25 98	0.11 70	0.34 230	1.80 149	1.07 247	0.24 80	0.17 70	0.42 128	0.20 69	0.81 191	3.01 318	0.12 98	0.14 93	0.24 128	0.19 103	0.25 102	0.17 90

raft_robust	0.42 132	0.23 175	0.16 123	0.20 180	0.17 140	0.16 110	0.14 122	0.42 260	0.18 135	0.41 242	0.15 97	0.38 179	0.24 168	0.27 186	1.56 116	1.16 259	0.32 145	0.33 196	0.92 250	0.37 161	0.75 184	1.25 154	0.11 89	0.25 230	0.31 195	0.34 203	0.37 151	0.29 163

sAnonymous2	0.42 132	0.22 154	0.17 135	0.16 136	0.17 140	0.22 165	0.17 150	0.38 231	0.26 212	0.28 126	0.26 163	0.33 150	0.32 212	0.16 103	1.63 132	0.61 154	0.40 196	0.36 227	0.81 230	0.39 181	1.05 214	1.36 170	0.15 146	0.22 204	0.30 185	0.35 207	0.33 123	0.35 205

CroCo_RVC	0.42 132	0.22 154	0.17 135	0.16 136	0.17 140	0.22 165	0.17 150	0.38 231	0.26 212	0.28 126	0.26 163	0.33 150	0.32 212	0.16 103	1.63 132	0.61 154	0.40 196	0.36 227	0.81 230	0.39 181	1.05 214	1.36 170	0.15 146	0.22 204	0.30 185	0.35 207	0.33 123	0.35 205

RALCasStereoNet	0.42 132	0.24 189	0.21 182	0.20 180	0.20 176	0.16 110	0.26 199	0.32 171	0.15 97	0.30 144	0.20 127	0.31 132	0.16 104	0.27 186	1.17 64	1.54 294	0.33 157	0.23 114	0.38 113	0.43 196	0.62 162	2.34 273	0.12 98	0.18 139	0.26 145	0.25 139	0.25 102	0.27 150

APVNet	0.42 132	0.27 238	0.20 159	0.24 214	0.27 241	0.28 214	0.26 199	0.32 171	0.22 172	0.26 113	0.31 198	0.30 127	0.17 113	0.27 186	2.45 203	0.51 122	0.45 230	0.34 210	0.67 202	0.33 144	0.56 143	1.03 128	0.16 165	0.29 250	0.29 179	0.25 139	0.45 200	0.31 176

psm_up	0.42 132	0.26 223	0.28 252	0.28 243	0.27 241	0.27 207	0.41 246	0.36 217	0.32 245	0.29 135	0.24 149	0.41 196	0.26 176	0.50 273	1.90 158	0.36 53	0.35 172	0.31 187	0.70 211	0.37 161	0.52 130	0.75 84	0.16 165	0.29 250	0.33 214	0.37 221	0.40 168	0.33 188

CREStereo	0.42 132	0.23 175	0.21 182	0.18 159	0.17 140	0.15 105	0.11 91	0.36 217	0.24 192	0.36 207	0.28 181	0.40 189	0.40 261	0.17 111	1.46 104	0.96 233	0.47 242	0.26 144	0.44 132	0.52 235	1.14 229	1.16 144	0.13 113	0.19 162	0.26 145	0.28 161	0.37 151	0.32 181
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
iResNet_ROB	0.42 132	0.23 175	0.21 182	0.22 200	0.19 162	0.22 165	0.24 189	0.48 288	0.18 135	0.36 207	0.24 149	0.34 156	0.30 202	0.23 156	2.91 217	0.46 102	0.32 145	0.24 122	0.67 202	0.19 65	0.81 191	0.58 66	0.15 146	0.25 230	0.27 152	0.26 155	0.50 220	0.30 170

DN-CSS_ROB	0.42 132	0.22 154	0.25 225	0.23 204	0.26 232	0.17 119	0.23 183	0.42 260	0.20 152	0.39 231	0.41 230	0.40 189	0.27 187	0.32 218	2.02 174	0.43 83	0.32 145	0.23 114	0.93 253	0.25 107	0.98 207	0.79 89	0.15 146	0.32 264	0.24 128	0.23 123	0.42 182	0.30 170

GEAStereo	0.43 147	0.13 64	0.27 245	0.09 65	0.07 41	0.13 79	0.07 50	0.08 31	0.07 24	0.08 44	0.06 22	0.19 77	0.05 10	0.65 310	3.16 224	2.25 338	0.29 116	0.14 47	0.28 75	0.76 283	0.37 87	1.32 163	0.22 214	0.08 46	0.36 228	0.10 30	0.16 55	0.09 43

gasm-f	0.43 147	0.13 64	0.27 245	0.09 65	0.07 41	0.13 79	0.07 50	0.08 31	0.07 24	0.08 44	0.06 22	0.19 77	0.05 10	0.65 310	3.16 224	2.25 338	0.29 116	0.14 47	0.28 75	0.76 283	0.37 87	1.32 163	0.22 214	0.08 46	0.36 228	0.10 30	0.16 55	0.09 43

DEFOM-Stereo_RVC	0.43 147	0.18 98	0.12 76	0.11 84	0.13 96	0.11 52	0.08 67	0.23 103	0.14 91	0.29 135	0.13 83	0.29 118	0.17 113	0.11 62	2.54 206	1.32 275	0.29 116	0.29 170	0.37 109	0.38 168	0.59 153	2.43 281	0.17 175	0.13 85	0.16 77	0.47 258	0.24 95	0.22 118

UDGNet	0.43 147	0.30 261	0.23 209	0.55 308	0.45 308	0.50 297	0.44 256	0.31 160	0.22 172	0.27 117	0.29 186	0.31 132	0.13 87	0.68 314	1.27 82	0.45 94	0.34 166	0.25 135	0.67 202	0.25 107	0.66 169	1.15 142	0.41 284	0.17 133	0.34 219	0.32 195	0.42 182	0.29 163

RAFT + AFF	0.43 147	0.12 58	0.10 60	0.13 105	0.07 41	0.11 52	0.30 211	0.17 79	0.11 65	0.19 86	0.10 56	0.28 113	0.09 56	0.12 70	7.26 347	0.34 46	0.22 71	0.12 37	0.34 96	0.11 23	0.41 101	0.26 20	0.07 47	0.11 69	0.16 77	0.13 64	0.14 42	0.09 43

small-0shot	0.44 152	0.15 76	0.11 69	0.09 65	0.13 96	0.11 52	0.10 87	0.28 130	0.23 184	0.28 126	0.11 68	0.43 210	0.44 272	0.25 168	1.10 50	1.18 261	0.47 242	0.51 293	0.34 96	0.38 168	1.75 312	2.27 266	0.09 62	0.15 102	0.22 121	0.20 109	0.21 84	0.28 158

CES	0.44 152	0.20 120	0.17 135	0.14 111	0.19 162	0.16 110	0.22 176	0.54 306	0.25 199	0.30 144	0.35 221	0.41 196	0.38 255	0.56 288	1.66 136	0.80 203	0.53 267	0.47 278	0.35 102	0.42 191	1.04 213	1.23 152	0.15 146	0.15 102	0.27 152	0.21 114	0.29 118	0.33 188

GLC_STEREO	0.44 152	0.23 175	0.25 225	0.20 180	0.21 190	0.19 135	0.19 162	0.38 231	0.16 108	0.34 182	0.25 156	0.31 132	0.17 113	0.16 103	3.59 244	0.53 130	0.41 200	0.27 152	0.46 143	0.38 168	0.90 199	0.78 88	0.13 113	0.18 139	0.25 137	0.19 103	0.49 215	0.25 138

GMOStereo	0.44 152	0.20 120	0.16 123	0.16 136	0.18 152	0.32 234	0.43 250	0.35 201	0.17 123	0.35 191	0.15 97	0.31 132	0.22 152	0.17 111	1.68 138	0.92 224	0.29 116	0.33 196	0.53 162	0.38 168	0.58 148	2.66 291	0.10 74	0.18 139	0.31 195	0.25 139	0.41 171	0.22 118

error version	0.44 152	0.20 120	0.16 123	0.16 136	0.18 152	0.32 234	0.43 250	0.35 201	0.17 123	0.35 191	0.15 97	0.31 132	0.22 152	0.17 111	1.68 138	0.92 224	0.29 116	0.33 196	0.53 162	0.38 168	0.58 148	2.66 291	0.10 74	0.18 139	0.31 195	0.25 139	0.41 171	0.22 118

test-v	0.44 152	0.20 120	0.16 123	0.16 136	0.18 152	0.32 234	0.43 250	0.35 201	0.17 123	0.35 191	0.15 97	0.31 132	0.22 152	0.17 111	1.68 138	0.92 224	0.29 116	0.33 196	0.53 162	0.38 168	0.58 148	2.66 291	0.10 74	0.18 139	0.31 195	0.25 139	0.41 171	0.22 118

test-2	0.44 152	0.20 120	0.16 123	0.16 136	0.18 152	0.32 234	0.43 250	0.35 201	0.17 123	0.35 191	0.15 97	0.31 132	0.22 152	0.17 111	1.68 138	0.92 224	0.29 116	0.33 196	0.53 162	0.38 168	0.58 148	2.66 291	0.10 74	0.18 139	0.31 195	0.25 139	0.41 171	0.22 118

4D-IteraStereo	0.45 159	0.19 110	0.24 213	0.17 147	0.18 152	0.14 95	0.14 122	0.33 183	0.17 123	0.33 179	0.18 113	0.39 185	0.13 87	0.33 222	1.77 147	1.69 307	0.27 104	0.30 175	0.51 153	0.37 161	0.91 201	2.13 251	0.13 113	0.20 176	0.21 112	0.22 118	0.41 171	0.19 99

AACVNet	0.45 159	0.26 223	0.21 182	0.27 236	0.29 255	0.26 198	0.32 218	0.30 149	0.21 162	0.31 157	0.30 193	0.33 150	0.19 133	0.36 238	3.76 251	0.44 90	0.33 157	0.26 144	0.41 123	0.27 120	0.46 111	0.71 80	0.20 203	0.22 204	0.30 185	0.31 189	0.42 182	0.37 214

TANstereo	0.45 159	0.22 154	0.20 159	0.21 190	0.22 204	0.22 165	0.12 98	0.27 121	0.22 172	0.32 171	0.26 163	0.27 108	0.26 176	0.24 162	1.59 122	0.80 203	0.44 222	0.41 256	0.67 202	0.40 185	1.07 221	1.35 167	0.48 301	0.18 139	0.18 93	0.25 139	1.00 314	0.25 138

XX-TBD	0.45 159	0.22 154	0.20 159	0.21 190	0.22 204	0.22 165	0.12 98	0.27 121	0.22 172	0.32 171	0.26 163	0.27 108	0.26 176	0.24 162	1.59 122	0.80 203	0.44 222	0.41 256	0.67 202	0.40 185	1.07 221	1.35 167	0.48 301	0.18 139	0.18 93	0.25 139	1.00 314	0.25 138

PMTNet	0.45 159	0.24 189	0.22 198	0.18 159	0.18 152	0.15 105	0.33 220	0.31 160	0.24 192	0.37 215	0.25 156	0.39 185	0.38 255	0.18 126	1.77 147	1.07 247	0.46 235	0.27 152	0.57 176	0.44 208	1.15 231	1.31 160	0.14 133	0.16 112	0.40 254	0.30 181	0.33 123	0.37 214

BEATNet_4x	0.45 159	0.24 189	0.19 154	0.20 180	0.21 190	0.20 148	0.31 213	0.31 160	0.27 221	0.35 191	0.22 139	0.37 174	0.24 168	0.33 222	2.17 185	0.58 145	0.55 276	0.50 290	0.49 145	0.23 93	0.96 205	1.57 193	0.14 133	0.26 238	0.24 128	0.25 139	0.42 182	0.33 188

stereogan	0.45 159	0.34 276	0.32 273	0.33 264	0.38 291	0.36 256	0.35 224	0.36 217	0.33 250	0.30 144	0.31 198	0.47 234	0.31 207	0.27 186	1.84 155	0.43 83	0.32 145	0.25 135	0.45 141	0.31 133	0.45 109	1.68 206	0.24 225	0.26 238	0.30 185	0.33 200	0.58 252	0.39 223

YMNet	0.46 166	0.20 120	0.13 89	0.16 136	0.15 111	0.32 234	0.85 312	0.19 87	0.16 108	0.27 117	0.11 68	0.24 94	0.36 239	0.15 89	4.99 283	0.64 167	0.25 90	0.23 114	0.26 66	0.21 79	0.20 43	0.31 33	0.09 62	0.13 85	0.73 316	0.16 78	0.66 269	0.19 99

DMCA-RVC	0.46 166	0.21 137	0.23 209	0.31 257	0.28 249	0.19 135	0.75 304	0.34 189	0.31 240	0.32 171	1.07 316	0.31 132	0.16 104	0.29 197	3.57 241	0.36 53	0.29 116	0.25 135	0.27 74	0.30 129	0.40 98	0.46 54	0.19 195	0.29 250	0.35 222	0.22 118	0.36 140	0.27 150

PS-NSSS	0.46 166	0.38 294	0.26 238	0.42 291	0.31 262	0.38 265	0.47 260	0.34 189	0.20 152	0.36 207	0.24 149	0.84 301	0.26 176	0.41 251	2.16 183	0.37 58	0.35 172	0.23 114	0.57 176	0.21 79	0.43 105	0.59 68	0.52 305	0.21 186	0.33 214	0.31 189	0.87 300	0.36 210

IGEV-Stereo++	0.47 169	0.10 40	0.07 25	0.07 44	0.07 41	0.09 39	0.05 21	0.07 21	0.07 24	0.06 24	0.10 56	0.15 54	0.07 40	0.14 83	2.21 190	1.32 275	0.11 20	0.66 327	0.57 176	1.24 347	0.57 146	3.18 325	1.20 351	0.06 25	0.09 17	0.09 18	0.19 72	0.08 32

RP	0.47 169	0.29 256	0.34 276	0.31 257	0.31 262	0.29 217	0.52 267	0.34 189	0.33 250	0.23 96	0.35 221	0.38 179	0.26 176	0.25 168	3.84 253	0.33 41	0.30 133	0.22 103	0.34 96	0.24 97	0.30 71	1.02 121	0.19 195	0.25 230	0.30 185	0.32 195	0.53 232	0.37 214

LoS_RVC	0.48 171	0.25 205	0.21 182	0.11 84	0.19 162	0.13 79	0.13 107	0.24 109	0.25 199	0.38 226	0.26 163	0.37 174	0.34 225	0.22 150	3.48 235	0.79 197	0.41 200	0.43 260	0.60 188	0.29 124	1.05 214	1.41 175	0.14 133	0.16 112	0.28 166	0.23 123	0.26 107	0.29 163

tt_ll	0.48 171	0.25 205	0.21 182	0.11 84	0.19 162	0.13 79	0.13 107	0.24 109	0.25 199	0.38 226	0.26 163	0.37 174	0.34 225	0.22 150	3.48 235	0.79 197	0.41 200	0.43 260	0.60 188	0.29 124	1.05 214	1.41 175	0.14 133	0.16 112	0.28 166	0.23 123	0.26 107	0.29 163

CREStereo++_RVC	0.48 171	0.22 154	0.22 198	0.17 147	0.21 190	0.15 105	0.24 189	0.34 189	0.20 152	0.35 191	0.20 127	0.32 141	0.32 212	0.17 111	1.41 97	0.81 207	0.39 192	0.26 144	0.56 175	0.36 156	1.07 221	1.45 181	0.13 113	0.17 133	0.28 166	0.27 159	2.29 365	0.31 176
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
iResNetv2_ROB	0.48 171	0.24 189	0.18 145	0.27 236	0.21 190	0.24 186	0.20 167	0.49 293	0.19 143	0.36 207	0.29 186	0.43 210	0.27 187	0.26 176	3.54 239	0.43 83	0.33 157	0.22 103	0.85 237	0.27 120	1.29 249	0.62 71	0.17 175	0.31 261	0.28 166	0.25 139	0.57 248	0.27 150

HSM	0.48 171	0.24 189	0.24 213	0.26 233	0.26 232	0.21 152	0.24 189	0.41 251	0.20 152	0.31 157	0.30 193	0.41 196	0.25 171	0.22 150	4.49 273	0.40 72	0.35 172	0.23 114	0.52 158	0.32 140	0.77 187	0.65 75	0.15 146	0.23 215	0.31 195	0.32 195	0.44 195	0.34 200

test_4	0.49 176	0.17 90	0.17 135	0.14 111	0.15 111	0.12 72	0.40 241	0.24 109	0.15 97	0.31 157	0.29 186	0.28 113	0.13 87	0.35 235	2.02 174	1.85 316	0.25 90	0.29 170	0.39 117	0.31 133	0.54 138	1.54 192	0.10 74	0.16 112	0.29 179	0.88 308	0.91 304	0.85 288

SACVNet	0.49 176	0.30 261	0.27 245	0.28 243	0.30 256	0.27 207	0.36 227	0.37 229	0.29 229	0.35 191	0.28 181	0.35 162	0.26 176	0.38 244	2.96 218	0.45 94	0.39 192	0.29 170	0.58 183	0.30 129	0.75 184	1.37 172	0.20 203	0.27 245	0.37 236	0.35 207	0.46 202	0.37 214

CFNet_pseudo	0.49 176	0.24 189	0.24 213	0.27 236	0.25 227	0.23 174	0.17 150	0.31 160	0.19 143	0.37 215	0.30 193	0.43 210	0.28 191	0.23 156	4.31 267	0.45 94	0.32 145	0.24 122	1.02 259	0.20 69	0.52 130	0.70 78	0.40 280	0.21 186	0.28 166	0.29 173	0.36 140	0.35 205

sCroCo_RVC	0.49 176	0.21 137	0.17 135	0.15 126	0.16 127	0.21 152	0.15 137	0.32 171	0.32 245	0.36 207	0.24 149	0.44 215	0.46 277	0.15 89	1.40 96	1.09 252	0.46 235	0.40 253	0.67 202	0.43 196	1.53 287	2.17 257	0.15 146	0.24 224	0.30 185	0.30 181	0.49 215	0.32 181

RYNet	0.49 176	0.11 51	0.10 60	0.08 54	0.09 63	0.10 44	0.07 50	0.13 67	0.18 135	0.10 60	0.10 56	0.14 49	0.08 49	0.08 40	9.32 369	0.37 58	0.14 36	0.22 103	0.17 42	0.10 17	0.20 43	0.13 6	0.16 165	0.10 62	0.14 58	0.45 248	0.24 95	0.13 67

MyStereo04	0.50 181	0.28 250	0.27 245	0.23 204	0.24 220	0.19 135	0.22 176	0.38 231	0.29 229	0.64 308	0.28 181	0.48 241	0.19 133	0.35 235	1.48 108	0.65 170	0.37 181	0.27 152	1.22 283	0.50 233	1.12 225	1.26 155	0.44 291	0.30 257	0.39 250	0.50 264	0.55 238	0.30 170

NCC-stereo	0.50 181	0.33 271	0.31 266	0.31 257	0.33 267	0.31 228	0.58 280	0.41 251	0.40 266	0.24 102	0.37 224	0.40 189	0.36 239	0.28 194	3.38 231	0.37 58	0.31 139	0.32 190	0.44 132	0.44 208	0.50 122	0.94 109	0.28 242	0.25 230	0.38 244	0.44 245	0.46 202	0.44 230

Abc-Net	0.50 181	0.33 271	0.31 266	0.31 257	0.33 267	0.31 228	0.58 280	0.41 251	0.40 266	0.24 102	0.37 224	0.40 189	0.36 239	0.28 194	3.38 231	0.37 58	0.31 139	0.32 190	0.44 132	0.44 208	0.50 122	0.94 109	0.28 242	0.25 230	0.38 244	0.44 245	0.46 202	0.44 230
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
anonymous	0.51 184	0.15 76	0.12 76	0.10 73	0.16 127	0.12 72	0.37 232	0.28 130	0.22 172	0.27 117	0.10 56	0.50 246	0.47 279	0.23 156	1.52 113	1.40 283	0.54 271	0.53 301	0.65 200	0.44 208	1.84 317	2.47 286	0.10 74	0.19 162	0.25 137	0.18 96	0.26 107	0.28 158

ManiGeoR	0.51 184	0.27 238	0.20 159	0.23 204	0.20 176	0.19 135	0.16 142	0.43 268	0.22 172	0.39 231	0.29 186	0.38 179	0.17 113	0.26 176	5.31 295	0.46 102	0.31 139	0.24 122	0.75 218	0.25 107	0.62 162	0.91 104	0.17 175	0.21 186	0.27 152	0.32 195	0.30 120	0.27 150

HLf10	0.51 184	0.27 238	0.20 159	0.23 204	0.20 176	0.19 135	0.16 142	0.43 268	0.22 172	0.39 231	0.29 186	0.38 179	0.17 113	0.26 176	5.31 295	0.46 102	0.31 139	0.24 122	0.75 218	0.25 107	0.62 162	0.91 104	0.17 175	0.21 186	0.27 152	0.32 195	0.30 120	0.27 150

LoS	0.51 184	0.23 175	0.17 135	0.19 170	0.20 176	0.19 135	0.14 122	0.77 330	0.27 221	0.50 266	0.45 236	0.54 258	0.47 279	0.23 156	2.11 182	0.86 217	0.57 279	0.42 259	0.62 195	0.41 189	1.28 246	1.52 188	0.16 165	0.18 139	0.36 228	0.29 173	0.33 123	0.35 205
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousdsp	0.52 188	0.12 58	0.12 76	0.12 94	0.10 69	0.13 79	0.07 50	0.16 76	0.09 45	0.15 74	2.52 365	0.16 57	0.09 56	0.10 56	1.84 155	1.32 275	0.23 76	0.15 58	0.41 123	1.16 342	0.31 75	3.07 323	1.01 348	0.10 62	0.14 58	0.09 18	0.24 95	0.10 53

GANetREF_RVC	0.52 188	0.40 301	0.39 295	0.38 279	0.36 285	0.36 256	0.34 222	0.51 299	0.43 273	0.48 263	0.27 174	0.75 292	0.44 272	0.29 197	1.30 86	0.46 102	1.06 327	0.34 210	0.63 197	0.39 181	0.90 199	0.80 90	0.31 258	0.41 284	0.45 268	0.40 232	0.65 268	0.52 249
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
HLF11	0.53 190	0.26 223	0.20 159	0.20 180	0.17 140	0.18 127	0.13 107	0.94 346	0.19 143	0.36 207	0.23 144	0.34 156	0.16 104	0.25 168	5.61 308	0.43 83	0.32 145	0.23 114	1.01 258	0.26 115	0.48 116	0.83 94	0.17 175	0.18 139	0.27 152	0.30 181	0.28 114	0.28 158

GSStereo	0.53 190	0.11 51	0.22 198	0.07 44	0.07 41	0.14 95	0.07 50	0.07 21	1.45 361	0.07 33	0.07 31	0.18 66	0.05 10	0.05 8	3.18 226	2.35 342	0.78 312	0.54 304	0.30 85	0.59 249	0.35 84	2.92 309	0.13 113	0.06 25	0.27 152	0.09 18	0.13 35	0.07 18

castereo	0.53 190	0.20 120	0.20 159	0.16 136	0.16 127	0.27 207	0.14 122	0.29 140	0.21 162	0.33 179	0.22 139	0.41 196	0.37 249	0.21 144	2.44 201	1.14 255	0.45 230	0.34 210	0.58 183	0.44 208	1.51 279	2.24 262	0.13 113	0.18 139	0.30 185	0.58 282	0.52 230	0.31 176

AE-Stereo	0.53 190	0.23 175	0.26 238	0.24 214	0.24 220	0.19 135	0.20 167	0.30 149	0.21 162	0.34 182	0.16 109	0.45 222	0.28 191	0.22 150	1.34 92	1.14 255	0.42 210	0.35 225	0.60 188	0.76 283	1.06 220	2.89 306	0.16 165	0.27 245	0.35 222	0.86 306	0.46 202	0.28 158

GEStereo_RVC	0.53 190	0.27 238	0.34 276	0.27 236	0.27 241	0.31 228	0.53 269	0.41 251	0.25 199	0.35 191	0.28 181	0.41 196	0.25 171	0.30 204	1.92 161	0.74 186	0.50 256	0.37 233	0.92 250	0.38 168	0.93 202	2.15 252	0.21 209	0.37 276	0.32 206	0.31 189	0.51 225	0.48 243

ADLNet	0.53 190	0.26 223	0.18 145	0.21 190	0.21 190	0.24 186	0.20 167	0.30 149	0.17 123	0.23 96	0.23 144	0.63 276	0.19 133	0.48 265	6.74 333	0.39 70	0.29 116	0.21 93	0.26 66	0.21 79	0.37 87	0.93 108	0.19 195	0.15 102	0.25 137	0.28 161	0.34 133	0.24 130

test_for_model	0.54 196	0.21 137	0.13 89	0.14 111	0.15 111	0.11 52	0.13 107	0.31 160	0.16 108	0.31 157	0.13 83	0.47 234	0.19 133	0.56 288	1.12 52	1.06 241	3.67 375	0.34 210	0.49 145	0.43 196	1.40 262	1.02 121	0.17 175	0.16 112	0.21 112	0.28 161	0.36 140	0.77 275

GCAPDPT-zeroshot4090	0.54 196	0.21 137	0.13 89	0.14 111	0.15 111	0.11 52	0.13 107	0.31 160	0.16 108	0.31 157	0.13 83	0.47 234	0.19 133	0.56 288	1.12 52	1.06 241	3.67 375	0.34 210	0.49 145	0.43 196	1.40 262	1.02 121	0.17 175	0.16 112	0.21 112	0.28 161	0.36 140	0.77 275

testlalala	0.54 196	0.21 137	0.13 89	0.14 111	0.15 111	0.11 52	0.13 107	0.31 160	0.16 108	0.31 157	0.13 83	0.47 234	0.19 133	0.56 288	1.12 52	1.06 241	3.67 375	0.34 210	0.49 145	0.43 196	1.40 262	1.02 121	0.17 175	0.16 112	0.21 112	0.28 161	0.36 140	0.77 275

GCAPDPT-zeroshot	0.54 196	0.21 137	0.13 89	0.14 111	0.15 111	0.11 52	0.13 107	0.31 160	0.16 108	0.31 157	0.13 83	0.47 234	0.19 133	0.56 288	1.12 52	1.06 241	3.67 375	0.34 210	0.49 145	0.43 196	1.40 262	1.02 121	0.17 175	0.16 112	0.21 112	0.28 161	0.36 140	0.77 275

GCAP-Stereo	0.54 196	0.21 137	0.13 89	0.14 111	0.15 111	0.11 52	0.13 107	0.31 160	0.16 108	0.31 157	0.13 83	0.47 234	0.19 133	0.56 288	1.12 52	1.06 241	3.67 375	0.34 210	0.49 145	0.43 196	1.40 262	1.02 121	0.17 175	0.16 112	0.21 112	0.28 161	0.36 140	0.77 275

ICVP	0.54 196	0.25 205	0.31 266	0.25 223	0.25 227	0.26 198	0.37 232	0.31 160	0.25 199	0.37 215	0.31 198	0.41 196	0.30 202	0.25 168	2.81 215	0.62 161	0.50 256	0.77 346	0.59 185	0.45 220	0.98 207	1.93 229	0.33 267	0.26 238	0.31 195	0.36 212	0.39 162	0.34 200
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Stereo + iAFF	0.54 196	0.21 137	0.20 159	0.16 136	0.21 190	0.26 198	0.56 277	0.29 140	0.16 108	0.33 179	0.15 97	0.45 222	0.22 152	0.18 126	5.69 310	0.38 65	0.26 100	0.15 58	0.53 162	0.31 133	0.73 182	1.77 218	0.11 89	0.19 162	0.26 145	0.21 114	0.47 210	0.20 105

AFF-stereo	0.54 196	0.20 120	0.16 123	0.14 111	0.16 127	0.23 174	0.53 269	0.24 109	0.14 91	0.29 135	0.13 83	0.42 205	0.11 70	0.15 89	5.96 317	0.42 77	0.26 100	0.20 87	0.50 152	0.25 107	0.83 194	1.97 234	0.09 62	0.16 112	0.21 112	0.20 109	0.43 190	0.16 82

RGC	0.54 196	0.37 287	0.47 308	0.35 270	0.38 291	0.41 278	0.36 227	0.37 229	0.39 262	0.32 171	0.46 238	0.42 205	0.42 266	0.35 235	3.29 230	0.38 65	0.36 178	0.28 162	0.49 145	0.35 152	0.72 180	1.21 150	0.25 227	0.30 257	0.39 250	0.46 253	0.53 232	0.53 252

CFNet_RVC	0.54 196	0.27 238	0.24 213	0.25 223	0.25 227	0.25 194	0.22 176	0.27 121	0.19 143	0.30 144	0.31 198	0.34 156	0.18 122	0.33 222	5.54 305	0.48 116	0.53 267	0.24 122	0.86 241	0.24 97	0.63 166	0.76 86	0.19 195	0.35 267	0.31 195	0.31 189	0.42 182	0.34 200

FADNet-RVC	0.55 206	0.25 205	0.26 238	0.27 236	0.27 241	0.23 174	0.59 285	0.33 183	0.24 192	0.34 182	0.26 163	0.43 210	0.29 196	0.30 204	5.05 286	0.44 90	0.41 200	0.27 152	0.74 217	0.43 196	0.69 176	0.94 109	0.21 209	0.28 249	0.35 222	0.33 200	0.34 133	0.42 229

castereo++	0.56 207	0.19 110	0.18 145	0.19 170	0.15 111	0.44 287	0.23 183	0.30 149	0.20 152	0.34 182	0.18 113	0.46 230	0.35 232	0.15 89	2.22 191	1.69 307	0.43 217	0.32 190	0.57 176	0.43 196	1.41 268	2.16 254	0.22 214	0.19 162	0.27 152	0.37 221	1.15 322	0.33 188

FADNet	0.56 207	0.27 238	0.24 213	0.29 248	0.26 232	0.27 207	0.47 260	0.36 217	0.24 192	0.35 191	0.34 214	0.38 179	0.28 191	0.28 194	5.03 284	0.43 83	0.33 157	0.34 210	0.70 211	0.44 208	0.66 169	0.98 117	0.19 195	0.23 215	0.40 254	0.41 235	0.37 151	0.44 230

DeepPruner_ROB	0.56 207	0.25 205	0.26 238	0.25 223	0.28 249	0.26 198	1.00 325	0.32 171	0.25 199	0.37 215	0.38 227	0.35 162	0.25 171	0.31 214	3.86 254	0.71 180	0.35 172	0.30 175	0.53 162	0.25 107	1.34 253	1.26 155	0.23 221	0.24 224	0.30 185	0.44 245	0.47 210	0.31 176

XPNet_ROB	0.56 207	0.41 305	0.30 261	0.27 236	0.33 267	0.33 241	0.38 234	0.28 130	0.32 245	0.32 171	0.42 232	1.18 315	0.25 171	0.32 218	3.03 221	0.53 130	0.66 300	0.30 175	0.43 129	0.34 147	0.75 184	1.60 198	0.26 232	0.27 245	0.32 206	0.35 207	0.76 291	0.48 243

CASS	0.57 211	0.27 238	0.28 252	0.33 264	0.28 249	0.30 222	0.88 316	0.40 245	0.30 235	0.47 259	0.51 250	0.48 241	0.37 249	0.17 111	1.95 166	0.67 173	0.77 311	0.46 274	0.80 229	0.29 124	1.68 309	1.65 202	0.18 188	0.23 215	0.46 275	0.34 203	0.53 232	0.46 239
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.57 211	0.28 250	0.28 252	0.30 251	0.24 220	0.18 127	0.14 122	0.36 217	0.25 199	0.38 226	0.24 149	0.40 189	0.39 259	0.17 111	1.26 81	1.10 253	0.48 248	0.27 152	0.72 215	0.37 161	1.49 276	1.74 213	0.13 113	0.20 176	0.44 265	0.47 258	2.18 360	0.86 289

UCFNet_RVC	0.57 211	0.37 287	0.27 245	0.30 251	0.32 264	0.28 214	0.32 218	0.30 149	0.23 184	0.35 191	0.27 174	0.52 253	0.26 176	0.34 230	5.19 289	0.46 102	0.32 145	0.25 135	1.03 260	0.26 115	0.73 182	0.84 96	0.45 293	0.23 215	0.37 236	0.33 200	0.36 140	0.45 234

PWCDC_ROB	0.57 211	0.19 110	0.20 159	0.17 147	0.27 241	0.22 165	0.25 198	0.22 99	0.54 300	0.16 80	0.43 235	0.32 141	1.19 316	0.47 264	5.41 300	0.50 121	0.34 166	0.28 162	0.38 113	0.27 120	0.68 173	1.28 157	0.25 227	0.31 261	0.19 99	0.29 173	0.26 107	0.36 210

test-3	0.58 215	0.22 154	0.22 198	0.18 159	0.22 204	0.21 152	0.20 167	0.40 245	0.17 123	0.35 191	0.18 113	0.44 215	0.20 144	0.19 132	2.28 193	1.72 311	0.33 157	0.30 175	1.28 294	0.44 208	1.16 234	2.16 254	0.11 89	0.21 186	0.45 268	0.23 123	0.56 240	1.19 315

test_1	0.58 215	0.22 154	0.22 198	0.18 159	0.22 204	0.21 152	0.20 167	0.40 245	0.17 123	0.34 182	0.18 113	0.44 215	0.20 144	0.19 132	2.28 193	1.73 313	0.33 157	0.30 175	1.27 291	0.44 208	1.16 234	2.16 254	0.11 89	0.21 186	0.45 268	0.23 123	0.56 240	1.19 315

test_3	0.58 215	0.22 154	0.22 198	0.18 159	0.22 204	0.21 152	0.20 167	0.41 251	0.18 135	0.36 207	0.19 121	0.45 222	0.22 152	0.19 132	2.28 193	1.72 311	0.33 157	0.31 187	1.27 291	0.44 208	1.15 231	2.15 252	0.11 89	0.22 204	0.47 276	0.28 161	0.59 257	1.20 317

MLCV	0.58 215	0.25 205	0.25 225	0.37 276	0.34 271	0.35 252	0.55 275	0.46 282	0.46 284	0.53 275	0.79 292	0.64 279	0.41 262	0.29 197	1.32 90	1.41 286	0.49 253	0.30 175	1.29 298	0.29 124	1.28 246	1.37 172	0.23 221	0.41 284	0.36 228	0.36 212	0.49 215	0.35 205

GES	0.59 219	0.24 189	0.20 159	0.21 190	0.23 212	0.27 207	0.51 266	0.34 189	0.31 240	0.35 191	0.29 186	0.32 141	0.23 163	0.22 150	3.28 229	0.59 148	0.38 187	0.28 162	1.15 274	0.33 144	1.12 225	1.17 145	0.18 188	0.26 238	0.28 166	0.24 132	0.58 252	2.30 342

PA-Net	0.59 219	0.36 282	0.38 293	0.25 223	0.38 291	0.26 198	0.46 259	0.33 183	0.36 258	0.30 144	0.36 223	0.30 127	0.32 212	0.49 271	3.68 247	0.51 122	0.26 100	0.29 170	0.34 96	0.31 133	0.40 98	0.95 112	0.59 309	0.27 245	0.33 214	0.77 296	0.35 137	2.26 341
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HLf8	0.60 221	0.27 238	0.20 159	0.23 204	0.22 204	0.21 152	0.19 162	0.57 310	0.21 162	0.43 246	0.34 214	0.40 189	0.21 146	0.34 230	5.53 304	0.52 126	0.33 157	0.24 122	1.16 277	0.28 123	1.13 227	1.28 157	0.16 165	0.22 204	0.29 179	0.36 212	0.46 202	0.32 181

TestStereo_HL2	0.60 221	0.26 223	0.24 213	0.21 190	0.19 162	0.21 152	0.23 183	0.33 183	0.23 184	0.50 266	0.41 230	0.44 215	0.22 152	0.26 176	6.07 320	0.55 138	0.32 145	0.26 144	0.78 224	0.32 140	0.94 203	1.34 165	0.15 146	0.21 186	0.28 166	0.36 212	0.42 182	0.36 210

dad	0.60 221	0.29 256	0.21 182	0.64 324	0.32 264	0.42 281	0.96 324	0.58 312	0.19 143	0.44 252	0.19 121	0.50 246	0.43 270	0.18 126	3.95 259	0.53 130	0.42 210	0.27 152	0.77 222	0.32 140	0.56 143	0.56 62	0.19 195	0.35 267	0.57 294	0.24 132	1.25 326	0.83 284

FADNet-RVC-Resample	0.60 221	0.31 266	0.59 329	0.28 243	0.45 308	0.22 165	0.43 250	0.39 241	0.32 245	0.44 252	0.30 193	0.46 230	0.46 277	0.44 259	4.75 278	0.52 126	0.42 210	0.43 260	0.59 185	0.64 263	0.54 138	1.24 153	0.30 252	0.38 279	0.31 195	0.39 230	0.33 123	0.41 225

NCCL2	0.60 221	0.36 282	0.32 273	0.30 251	0.40 297	0.26 198	0.52 267	0.35 201	0.32 245	0.41 242	0.33 212	0.41 196	0.25 171	0.54 283	4.15 264	0.59 148	0.42 210	0.32 190	0.40 120	0.32 140	0.79 189	1.41 175	0.41 284	0.35 267	0.45 268	0.45 248	0.75 287	0.53 252

Any-RAFT	0.61 226	0.22 154	0.33 275	0.24 214	0.22 204	0.20 148	0.18 158	0.41 251	0.25 199	0.40 238	1.13 318	0.51 250	0.32 212	0.36 238	1.24 77	0.85 214	0.65 299	0.37 233	1.31 300	0.42 191	2.23 349	1.86 226	0.18 188	0.21 186	0.44 265	0.54 277	0.44 195	0.83 284

Anonymous3	0.61 226	0.30 261	0.24 213	0.21 190	0.27 241	0.28 214	0.22 176	0.50 296	0.35 254	0.37 215	0.27 174	0.76 293	0.54 285	0.52 275	2.02 174	1.89 318	0.52 262	0.46 274	0.96 255	0.58 246	1.27 244	1.94 231	0.20 203	0.23 215	0.37 236	0.41 235	0.54 237	0.37 214

IGEV-Stereo+	0.62 228	0.72 335	0.08 37	0.12 94	0.10 69	0.34 244	0.08 67	0.20 93	0.12 72	0.30 144	0.96 313	0.21 85	0.37 249	0.13 74	2.18 187	1.69 307	0.21 70	0.28 162	0.77 222	1.07 334	0.69 176	3.68 349	0.80 334	0.10 62	0.14 58	1.16 328	0.15 50	0.12 63

DNSM	0.63 229	0.28 250	0.22 198	0.16 136	0.17 140	0.25 194	0.12 98	0.36 217	0.25 199	0.32 171	0.19 121	0.52 253	0.37 249	0.81 324	1.56 116	1.08 249	0.56 277	0.43 260	0.87 245	0.46 221	1.75 312	4.13 364	0.39 276	0.17 133	0.36 228	0.26 155	0.56 240	0.33 188

GGDA	0.63 229	0.26 223	0.24 213	0.20 180	0.19 162	0.23 174	0.28 207	0.34 189	0.23 184	0.52 270	0.42 232	0.45 222	0.22 152	0.26 176	6.75 334	0.55 138	0.32 145	0.25 135	0.75 218	0.35 152	0.98 207	1.31 160	0.15 146	0.22 204	0.29 179	0.38 227	0.46 202	0.34 200

NVstereo2D	0.63 229	0.25 205	0.22 198	0.29 248	0.26 232	0.34 244	0.35 224	0.30 149	0.22 172	0.39 231	0.32 207	0.27 108	0.16 104	0.43 255	9.07 367	0.45 94	0.34 166	0.28 162	0.38 113	0.21 79	0.37 87	0.51 60	0.30 252	0.22 204	0.32 206	0.25 139	0.28 114	0.25 138

LGCAT	0.64 232	0.20 120	0.20 159	0.12 94	0.16 127	0.14 95	0.14 122	0.27 121	1.36 358	0.28 126	0.16 109	0.32 141	0.36 239	0.13 74	2.44 201	2.75 357	0.50 256	0.41 256	0.39 117	0.39 181	1.47 275	3.96 362	0.17 175	0.15 102	0.20 104	0.21 114	0.24 95	0.23 124

TestStereo_HLe17	0.64 232	0.29 256	0.21 182	0.26 233	0.21 190	0.21 152	0.19 162	1.02 351	0.24 192	0.43 246	0.32 207	0.42 205	0.22 152	0.34 230	6.25 323	0.55 138	0.32 145	0.24 122	0.78 224	0.25 107	1.15 231	1.48 184	0.15 146	0.25 230	0.31 195	0.36 212	0.45 200	0.30 170

TestStereo-Hl	0.65 234	0.26 223	0.28 252	0.20 180	0.21 190	0.26 198	0.31 213	0.40 245	0.28 228	0.56 280	0.49 248	0.49 244	0.26 176	0.30 204	5.69 310	0.62 161	0.34 166	0.31 187	1.15 274	0.31 133	0.95 204	1.81 220	0.15 146	0.26 238	0.31 195	0.46 253	0.51 225	0.51 248

DNS	0.65 234	0.30 261	0.20 159	0.15 126	0.16 127	0.23 174	0.12 98	0.35 201	0.25 199	0.31 157	0.17 112	0.52 253	0.38 255	0.48 265	2.08 180	1.35 280	0.57 279	0.44 267	0.92 250	0.63 259	1.72 310	4.19 367	0.39 276	0.16 112	0.34 219	0.24 132	0.60 260	0.30 170

anonymousdsp2	0.65 234	0.21 137	0.17 135	0.14 111	0.13 96	0.16 110	0.12 98	0.28 130	0.13 84	0.25 107	2.91 368	0.24 94	0.13 87	0.29 197	2.31 197	1.62 303	0.28 111	0.33 196	0.48 144	1.22 344	0.45 109	3.20 326	0.94 343	0.55 314	0.21 112	0.17 88	0.44 195	0.18 96

iResNet	0.65 234	0.26 223	0.27 245	0.37 276	0.40 297	0.43 282	0.41 246	0.47 285	0.31 240	0.56 280	0.72 280	0.74 290	0.74 301	0.19 132	1.94 165	1.69 307	0.41 200	0.37 233	1.54 313	0.58 246	1.64 303	1.15 142	0.21 209	0.51 303	0.35 222	0.40 232	0.59 257	0.41 225

GREAT-IGEV	0.66 238	0.10 40	0.09 41	0.05 9	0.05 14	0.23 174	0.04 4	0.08 31	1.53 366	0.06 24	0.06 22	0.15 54	0.06 27	0.06 18	2.53 205	2.79 359	0.27 104	0.82 354	0.20 47	1.00 326	0.25 58	4.40 371	1.18 350	1.32 375	0.09 17	0.08 15	0.18 66	0.06 7
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AMNet	0.66 238	0.59 330	0.56 324	0.59 316	0.59 324	0.66 319	0.58 280	0.45 278	0.53 298	0.52 270	0.68 276	0.76 293	0.41 262	0.90 327	1.37 94	0.85 214	0.71 304	0.66 327	0.63 197	0.62 255	0.79 189	0.66 76	0.39 276	0.60 324	0.57 294	0.68 290	0.70 277	0.77 275

ETE_ROB	0.66 238	0.48 315	0.31 266	0.36 272	0.38 291	0.40 272	0.49 262	0.33 183	0.49 293	0.40 238	0.60 258	1.36 322	0.29 196	0.41 251	3.00 220	0.53 130	1.01 321	0.34 210	0.71 214	0.42 191	1.03 212	1.59 196	0.28 242	0.32 264	0.40 254	0.45 248	0.75 287	0.56 256

LALA_ROB	0.66 238	0.52 320	0.34 276	0.33 264	0.36 285	0.41 278	0.44 256	0.35 201	0.40 266	0.46 257	0.60 258	1.31 319	0.29 196	0.40 249	3.95 259	0.47 111	0.53 267	0.38 245	0.60 188	0.41 189	0.89 198	1.73 212	0.25 227	0.33 266	0.38 244	0.43 243	0.81 295	0.57 259

GANet-ADL	0.67 242	0.27 238	0.28 252	0.29 248	0.30 256	0.34 244	0.61 287	0.35 201	0.27 221	0.62 300	1.02 315	0.43 210	0.30 202	0.30 204	1.92 161	1.08 249	0.54 271	0.37 233	1.16 277	0.85 301	1.37 257	2.98 312	0.20 203	0.26 238	0.33 214	0.50 264	0.69 275	0.45 234

AIO_rvc	0.69 243	0.18 98	0.12 76	0.10 73	0.09 63	0.38 265	0.17 150	0.17 79	0.11 65	0.15 74	0.07 31	0.17 64	0.11 70	0.30 204	3.74 250	2.72 356	0.17 51	0.94 359	0.85 237	0.90 312	0.30 71	5.62 382	0.66 316	0.08 46	0.15 69	0.16 78	0.16 55	0.10 53

RTSC	0.69 243	0.26 223	0.30 261	0.24 214	0.27 241	0.30 222	0.50 263	0.35 201	0.34 253	0.44 252	0.46 238	0.35 162	0.28 191	0.31 214	7.03 340	0.69 175	0.52 262	0.47 278	0.76 221	0.38 168	0.84 195	1.10 136	0.18 188	0.37 276	0.33 214	0.34 203	0.50 220	0.63 269

cross-raft	0.70 245	0.26 223	0.24 213	0.22 200	0.23 212	0.40 272	0.21 173	0.43 268	0.26 212	0.48 263	0.45 236	0.44 215	0.31 207	0.44 259	1.82 153	1.88 317	0.42 210	0.34 210	1.30 299	0.78 289	1.97 334	3.53 342	0.18 188	0.21 186	0.47 276	0.45 248	0.42 182	0.67 272

pcwnet_v2	0.70 245	0.27 238	0.31 266	0.31 257	0.34 271	0.30 222	0.26 199	0.34 189	0.25 199	0.50 266	0.40 229	1.84 340	0.41 262	0.32 218	5.63 309	0.61 154	0.38 187	0.30 175	1.11 269	0.26 115	0.88 197	1.09 135	0.57 308	0.25 230	0.36 228	0.36 212	0.51 225	0.87 290

AEACV	0.71 247	0.17 90	0.11 69	0.09 65	0.08 56	0.15 105	0.08 67	0.08 31	0.06 12	0.07 33	0.07 31	0.13 40	0.08 49	0.21 144	4.08 262	3.29 368	0.16 49	0.82 354	0.73 216	1.51 356	0.70 179	4.15 365	0.95 344	0.08 46	0.11 41	0.92 310	0.15 50	0.08 32

R-Stereo Train	0.71 247	0.25 205	0.26 238	0.24 214	0.19 162	0.25 194	0.14 122	0.34 189	0.30 235	0.52 270	0.65 267	0.45 222	0.32 212	0.53 280	4.42 269	1.58 298	0.58 281	0.51 293	1.26 288	0.64 263	1.51 279	2.41 277	0.14 133	0.21 186	0.37 236	0.42 238	0.36 140	0.46 239

RAFT-Stereo	0.71 247	0.25 205	0.26 238	0.24 214	0.19 162	0.25 194	0.14 122	0.34 189	0.30 235	0.52 270	0.65 267	0.45 222	0.32 212	0.53 280	4.42 269	1.58 298	0.58 281	0.51 293	1.26 288	0.64 263	1.51 279	2.41 277	0.14 133	0.21 186	0.37 236	0.42 238	0.36 140	0.46 239
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CC-Net-ROB	0.71 247	0.61 332	0.40 296	0.82 332	0.61 327	0.84 329	0.72 302	0.43 268	0.31 240	0.47 259	0.33 212	1.47 327	0.76 303	0.64 309	2.54 206	0.42 77	0.45 230	0.33 196	2.71 328	0.31 133	0.53 134	0.64 72	0.96 346	0.29 250	0.42 259	0.37 221	0.39 162	0.53 252

AnonymousM	0.72 251	0.19 110	0.13 89	0.13 105	0.11 77	0.32 234	0.08 67	0.35 201	0.23 184	0.31 157	0.64 265	0.29 118	0.32 212	0.67 312	1.61 129	0.94 230	0.46 235	0.33 196	0.44 132	0.64 263	0.98 207	1.94 231	0.23 221	0.39 281	0.17 88	0.82 303	2.67 373	4.07 369

IPLG	0.73 252	0.21 137	0.19 154	0.16 136	0.19 162	0.16 110	0.17 150	0.35 201	0.22 172	0.35 191	1.15 319	0.32 141	0.24 168	0.60 302	8.93 365	0.54 135	0.37 181	0.29 170	0.57 176	0.37 161	0.63 166	1.44 180	0.12 98	0.58 320	0.35 222	0.39 230	0.67 270	0.21 114

GwcNet-ADL	0.74 253	0.35 279	0.37 290	0.42 291	0.37 288	0.34 244	0.54 271	0.40 245	0.27 221	0.61 296	1.49 336	0.67 282	0.42 266	0.33 222	3.62 246	1.33 278	0.52 262	0.56 309	0.91 249	0.87 304	1.20 241	1.83 224	0.24 225	0.29 250	0.38 244	0.49 262	0.48 213	0.65 271

MSMDNet	0.74 253	0.25 205	0.24 213	0.19 170	0.24 220	0.38 265	0.23 183	0.42 260	0.24 192	0.60 295	0.48 247	0.42 205	1.54 327	0.54 283	2.07 179	2.22 337	0.43 217	0.34 210	1.25 284	0.67 272	1.89 322	2.97 311	0.18 188	0.21 186	0.57 294	0.52 271	0.39 162	0.57 259

DAS	0.75 255	0.28 250	0.25 225	0.39 287	0.34 271	0.37 260	0.38 234	0.51 299	0.45 277	0.61 296	0.92 307	0.81 297	0.72 298	0.20 142	1.81 150	1.80 314	0.76 309	0.46 274	1.39 306	0.61 251	2.15 347	2.12 249	0.27 238	0.46 296	0.45 268	0.50 264	0.63 264	0.52 249

SepStereo	0.75 255	0.28 250	0.25 225	0.39 287	0.34 271	0.37 260	0.38 234	0.51 299	0.45 277	0.61 296	0.92 307	0.81 297	0.72 298	0.20 142	1.81 150	1.80 314	0.76 309	0.46 274	1.39 306	0.61 251	2.15 347	2.12 249	0.27 238	0.46 296	0.45 268	0.50 264	0.63 264	0.52 249

PWC_ROB	0.75 255	0.38 294	0.40 296	0.31 257	0.36 285	0.38 265	0.58 280	0.40 245	0.68 316	0.44 252	0.79 292	0.58 267	1.23 319	0.33 222	3.24 227	1.21 264	0.64 297	0.52 298	1.04 261	0.48 225	1.20 241	1.67 204	0.27 238	0.51 303	0.39 250	0.41 235	0.68 272	1.17 312

SHD	0.76 258	0.30 261	0.51 315	0.36 272	0.38 291	0.37 260	0.54 271	0.50 296	0.45 277	0.54 278	0.63 262	0.52 253	0.66 294	0.38 244	6.13 321	0.69 175	0.50 256	0.44 267	0.96 255	0.48 225	1.09 224	1.20 149	0.26 232	0.53 307	0.50 281	0.53 273	0.50 220	0.67 272

HH	0.77 259	0.18 98	0.36 287	0.23 204	0.23 212	0.30 222	0.24 189	0.41 251	0.26 212	0.73 335	0.77 289	0.50 246	0.36 239	0.48 265	1.99 170	2.39 346	0.41 200	0.37 233	1.21 281	0.97 320	2.12 342	2.61 289	0.28 242	0.73 342	0.60 303	0.50 264	0.83 296	0.62 264

HanStereo	0.77 259	0.18 98	0.36 287	0.23 204	0.23 212	0.30 222	0.24 189	0.41 251	0.26 212	0.73 335	0.77 289	0.50 246	0.36 239	0.48 265	1.99 170	2.39 346	0.41 200	0.37 233	1.21 281	0.97 320	2.12 342	2.61 289	0.28 242	0.73 342	0.60 303	0.50 264	0.83 296	0.62 264

DDUNet	0.78 261	0.93 339	0.47 308	1.24 342	1.04 348	1.20 341	1.21 330	0.35 201	0.36 258	0.37 215	0.46 238	0.68 287	0.33 224	1.75 350	3.05 222	0.45 94	0.74 307	0.51 293	0.90 246	0.61 251	0.59 153	1.03 128	0.87 340	0.31 261	0.36 228	0.36 212	0.61 262	0.38 219

MIPNet	0.79 262	0.23 175	0.20 159	0.24 214	0.24 220	0.17 119	0.18 158	0.34 189	0.69 317	0.39 231	2.18 360	0.35 162	0.30 202	0.62 306	5.55 306	1.14 255	0.47 242	0.33 196	0.82 232	0.56 243	0.68 173	1.70 208	0.13 113	0.92 357	0.90 332	0.49 262	1.11 320	0.29 163

TestStereo_HL3	0.80 263	1.02 343	0.27 245	0.24 214	0.20 176	0.32 234	0.24 189	0.66 320	0.29 229	0.63 304	0.83 294	1.06 311	0.47 279	0.23 156	2.50 204	1.57 296	2.92 368	0.35 225	1.27 291	0.40 185	1.49 276	2.37 275	0.16 165	0.21 186	0.32 206	0.38 227	0.64 267	0.49 246

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 263	1.11 346	0.18 145	0.89 335	0.50 314	0.73 324	0.28 207	0.38 231	0.48 289	0.91 354	0.90 304	1.07 312	0.44 272	0.32 218	2.28 193	1.23 265	0.47 242	0.32 190	0.82 232	0.77 287	1.51 279	3.73 352	0.20 203	0.18 139	0.32 206	0.29 173	0.52 230	0.83 284

Reg-Stereo(zero)	0.80 263	0.22 154	0.34 276	0.21 190	0.28 249	0.34 244	0.61 287	0.78 331	0.43 273	0.65 310	1.63 348	0.55 260	0.36 239	1.11 333	1.21 72	1.40 283	0.88 315	0.27 152	1.07 265	0.62 255	1.17 236	2.82 301	0.81 335	0.20 176	0.55 291	0.92 310	1.15 322	1.13 305

FLISNet	0.80 263	0.22 154	0.34 276	0.21 190	0.28 249	0.34 244	0.61 287	0.78 331	0.43 273	0.65 310	1.63 348	0.55 260	0.36 239	1.11 333	1.21 72	1.40 283	0.88 315	0.27 152	1.07 265	0.62 255	1.17 236	2.82 301	0.81 335	0.20 176	0.55 291	0.92 310	1.15 322	1.13 305

IPLGR	0.80 263	0.26 223	0.22 198	0.23 204	0.25 227	0.18 127	0.17 150	0.33 183	0.20 152	0.41 242	1.55 343	0.35 162	0.31 207	0.57 297	8.76 361	0.61 154	0.43 217	0.38 245	0.67 202	0.48 225	0.87 196	2.30 270	0.13 113	0.29 250	0.38 244	0.47 258	0.63 264	0.29 163

DeepPrunerF	0.80 263	0.37 287	0.21 182	0.52 305	1.05 349	0.38 265	0.58 280	0.32 171	0.90 331	0.23 96	0.32 207	0.25 98	0.18 122	0.26 176	5.52 303	0.52 126	0.30 133	0.26 144	0.52 158	0.26 115	0.44 106	0.55 61	0.22 214	0.21 186	5.87 383	0.51 270	0.47 210	0.30 170

RAFT-Test	0.82 269	0.24 189	0.24 213	0.25 223	0.27 241	0.46 293	0.24 189	0.45 278	0.26 212	0.66 314	1.53 338	0.42 205	0.39 259	0.44 259	2.04 177	2.35 342	0.43 217	0.34 210	1.41 308	0.62 255	1.89 322	2.68 295	0.21 209	0.21 186	0.54 289	1.85 354	0.41 171	1.24 319

RTS	0.83 270	0.32 268	0.30 261	0.30 251	0.34 271	0.45 289	0.77 309	0.42 260	0.45 277	0.43 246	0.34 214	0.55 260	0.35 232	0.43 255	7.23 345	0.76 189	0.58 281	0.44 267	1.04 261	0.48 225	1.05 214	1.10 136	0.26 232	0.41 284	0.58 297	1.67 350	0.58 252	0.79 281

RTSA	0.83 270	0.32 268	0.30 261	0.30 251	0.34 271	0.45 289	0.77 309	0.42 260	0.45 277	0.43 246	0.34 214	0.55 260	0.35 232	0.43 255	7.23 345	0.76 189	0.58 281	0.44 267	1.04 261	0.48 225	1.05 214	1.10 136	0.26 232	0.41 284	0.58 297	1.67 350	0.58 252	0.79 281

MSKI-zero shot	0.84 272	0.22 154	0.23 209	0.20 180	0.20 176	0.43 282	0.22 176	0.42 260	0.29 229	0.43 246	1.26 325	0.49 244	0.37 249	0.18 126	2.67 213	2.10 330	0.50 256	0.57 313	1.35 303	1.15 341	1.79 314	3.60 347	0.22 214	0.22 204	0.53 287	1.17 330	0.72 279	1.15 311

XQC	0.85 273	0.47 314	0.43 304	0.50 304	0.48 312	0.51 299	0.64 292	0.57 310	0.49 293	0.59 289	0.63 262	0.62 275	0.90 307	0.48 265	6.85 336	0.79 197	0.48 248	0.48 282	0.86 241	0.47 223	0.96 205	1.19 147	0.34 268	0.46 296	0.62 306	0.78 297	0.69 275	0.58 261

NaN_ROB	0.86 274	0.41 305	0.41 300	0.36 272	0.49 313	0.43 282	0.90 319	0.46 282	1.31 353	0.40 238	0.65 267	0.96 308	0.32 212	0.48 265	5.44 301	0.59 148	0.37 181	0.53 301	0.51 153	0.63 259	0.66 169	1.13 140	0.28 242	0.50 301	0.79 324	1.54 346	0.98 309	1.69 334

AIO_test	0.88 275	0.20 120	0.14 109	0.14 111	0.10 69	0.38 265	0.30 211	0.19 87	0.13 84	0.17 81	0.10 56	0.19 77	0.10 64	0.16 103	4.79 279	4.38 383	0.46 235	0.80 350	0.90 246	0.66 270	0.33 81	6.49 386	0.69 324	0.08 46	0.17 88	1.37 338	0.21 84	0.10 53

FADNet_RVC	0.88 275	0.35 279	1.04 357	0.44 294	0.64 330	0.34 244	0.70 299	0.43 268	0.46 284	0.48 263	0.49 248	0.70 289	0.57 286	0.62 306	3.92 258	0.81 207	0.59 288	1.01 365	1.70 316	0.72 278	1.63 300	1.60 198	0.45 293	0.60 324	0.56 293	0.45 248	1.88 352	0.63 269

HUF	0.90 277	0.17 90	0.15 115	0.11 84	0.12 82	0.40 272	0.39 239	0.22 99	0.11 65	0.22 93	0.09 51	0.19 77	0.19 133	0.11 62	5.16 288	3.90 378	1.10 329	1.00 363	1.15 274	0.76 283	0.57 146	4.45 373	0.90 341	2.19 385	0.16 77	0.18 96	0.19 72	0.13 67

FCDSN-DC	0.91 278	0.37 287	0.66 335	0.41 290	0.42 302	0.50 297	0.94 321	0.39 241	0.31 240	0.46 257	0.34 214	0.67 282	0.31 207	0.56 288	8.70 360	0.85 214	0.50 256	0.48 282	0.79 228	0.38 168	1.31 251	2.78 299	0.30 252	0.60 324	0.39 250	0.43 243	0.42 182	0.38 219
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.94 279	0.96 341	0.50 314	1.23 341	1.17 352	1.15 340	1.45 343	0.38 231	0.36 258	0.43 246	0.53 252	0.67 282	0.35 232	1.60 349	5.73 312	0.79 197	0.86 314	0.47 278	0.98 257	0.67 272	1.18 238	1.31 160	0.66 316	0.36 272	0.37 236	0.40 232	0.53 232	0.38 219

gcap_with_dpt	0.97 280	0.40 301	0.18 145	0.38 279	0.20 176	0.26 198	0.14 122	0.38 231	0.20 152	0.37 215	0.26 163	0.59 270	0.35 232	0.27 186	6.34 326	4.31 380	1.03 325	0.73 338	0.86 241	2.38 376	1.39 259	3.01 318	0.14 133	0.19 162	0.32 206	0.28 161	0.50 220	0.62 264

GCAP-BAT	0.97 280	0.40 301	0.18 145	0.38 279	0.20 176	0.26 198	0.14 122	0.38 231	0.20 152	0.37 215	0.26 163	0.59 270	0.35 232	0.27 186	6.34 326	4.31 380	1.03 325	0.73 338	0.86 241	2.38 376	1.39 259	3.01 318	0.14 133	0.19 162	0.32 206	0.28 161	0.50 220	0.62 264

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 280	0.54 325	0.35 285	0.63 321	0.50 314	0.62 312	1.25 332	0.66 320	0.60 309	0.57 283	0.46 238	0.92 306	1.28 322	1.16 339	4.96 281	0.61 154	0.53 267	0.33 196	1.25 284	0.44 208	2.01 338	1.75 215	0.47 298	0.41 284	0.76 318	0.81 301	0.76 291	1.47 328

ADCP+	0.98 283	0.33 271	0.34 276	0.25 223	0.34 271	0.36 256	0.54 271	0.32 171	0.65 313	0.59 289	0.47 244	0.76 293	0.18 122	0.30 204	8.84 364	0.49 117	0.29 116	0.27 152	0.82 232	0.79 293	0.56 143	0.89 102	0.19 195	0.20 176	0.68 312	1.95 357	1.43 335	3.74 365

NOSS_ROB	0.99 284	0.36 282	0.28 252	0.38 279	0.37 288	0.40 272	0.34 222	0.89 339	0.39 262	0.71 329	0.90 304	1.00 309	0.60 288	1.35 343	5.04 285	2.39 346	0.66 300	0.58 316	0.68 209	0.44 208	2.24 350	3.36 331	0.32 264	0.51 303	0.45 268	1.00 319	0.73 282	0.45 234

ITSA-stereo	1.00 285	0.36 282	0.35 285	0.55 308	0.43 303	0.33 241	0.94 321	0.52 303	0.48 289	0.71 329	1.44 335	0.69 288	0.63 292	0.37 242	3.55 240	1.64 305	0.61 293	0.55 307	1.10 267	0.86 302	1.37 257	2.00 237	0.52 305	0.53 307	0.51 283	1.03 321	3.14 377	1.77 336

test-1	1.01 286	0.18 98	0.25 225	0.19 170	0.20 176	0.57 309	0.57 279	0.44 275	0.29 229	0.72 332	5.27 376	0.56 264	0.41 262	0.57 297	4.45 272	1.93 320	0.46 235	0.49 284	1.14 273	0.95 318	1.89 322	3.39 334	0.15 146	0.24 224	0.40 254	0.46 253	0.61 262	0.62 264

IGEV-FE	1.02 287	0.25 205	0.53 319	0.67 325	0.26 232	0.78 326	0.87 313	0.48 288	0.47 287	0.67 320	1.54 341	0.67 282	0.42 266	0.36 238	1.61 129	3.56 372	0.42 210	0.36 227	1.13 271	1.47 354	1.56 293	3.89 358	0.34 268	0.23 215	0.84 328	0.82 303	2.27 363	1.08 302

IGEV_Zeroshot_test	1.02 287	0.25 205	0.53 319	0.67 325	0.26 232	0.78 326	0.87 313	0.48 288	0.47 287	0.66 314	1.53 338	0.67 282	0.42 266	0.36 238	1.61 129	3.56 372	0.42 210	0.36 227	1.13 271	1.47 354	1.56 293	3.88 357	0.32 264	0.23 215	0.84 328	0.82 303	2.28 364	1.07 301

ADCRef	1.02 287	0.34 276	0.38 293	0.23 204	0.35 282	0.34 244	0.42 248	0.36 217	0.85 326	0.39 231	0.31 198	0.40 189	0.26 176	0.31 214	9.43 370	0.63 164	0.34 166	0.32 190	0.84 235	0.57 244	0.53 134	0.99 118	0.47 298	0.36 272	0.99 335	1.08 325	0.98 309	5.01 375

HSM-Net_RVC	1.02 287	0.27 238	0.28 252	0.44 294	0.33 267	0.31 228	0.40 241	0.47 285	0.29 229	0.58 285	0.95 311	11.21 382	0.48 282	0.31 214	2.42 200	0.66 171	0.48 248	0.30 175	0.57 176	0.57 244	1.35 256	2.26 263	0.27 238	0.45 295	0.44 265	0.46 253	0.56 240	0.50 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	1.03 291	0.37 287	0.69 338	0.38 279	0.41 299	0.55 306	0.68 297	0.44 275	1.05 335	0.65 310	2.14 359	0.60 272	0.64 293	0.27 186	1.35 93	1.95 321	0.46 235	0.44 267	1.28 294	1.06 331	1.61 299	3.55 343	0.48 301	0.41 284	0.82 326	1.47 342	2.97 376	1.08 302

PSMNet-ADL	1.03 291	0.29 256	0.31 266	0.34 269	0.35 282	0.35 252	0.64 292	0.55 307	0.35 254	0.71 329	1.40 333	0.60 272	1.07 311	2.44 364	6.98 339	1.98 323	1.55 346	0.40 253	1.25 284	0.51 234	1.28 246	2.00 237	0.35 274	0.26 238	0.37 236	0.42 238	0.68 272	0.36 210

PVD	1.03 291	0.54 325	0.66 335	0.60 317	0.59 324	0.67 320	0.71 301	0.91 342	0.87 328	0.59 289	0.84 295	0.81 297	1.06 310	0.61 305	6.62 332	0.78 194	0.72 305	0.66 327	1.18 280	0.68 275	1.39 259	1.52 188	0.40 280	0.62 329	0.85 330	0.97 315	0.86 299	1.12 304

MFMNet_re	1.04 294	0.78 338	0.71 340	0.83 333	0.72 336	0.99 335	1.00 325	0.75 326	0.84 325	0.69 323	0.77 289	1.34 321	0.88 306	0.73 318	3.39 234	1.16 259	1.02 322	0.80 350	1.68 314	0.87 304	2.31 355	1.22 151	0.66 316	0.73 342	0.67 311	0.65 289	0.98 309	1.02 298

EGLCR-Stereo	1.05 295	0.22 154	0.25 225	0.15 126	0.19 162	0.23 174	0.16 142	0.32 171	0.39 262	0.32 171	0.65 267	0.39 185	0.27 187	0.14 83	2.06 178	2.01 326	0.41 200	0.37 233	0.78 224	1.73 362	1.19 239	5.99 384	0.95 344	3.44 388	0.26 145	1.49 344	3.66 381	0.33 188

FBW_ROB	1.09 296	0.65 334	0.58 326	0.89 335	0.89 345	0.75 325	1.26 333	0.46 282	0.35 254	0.53 275	0.76 288	1.15 314	1.35 324	1.88 353	6.04 319	0.46 102	0.64 297	0.33 196	2.64 326	0.54 240	1.66 304	1.39 174	1.22 353	0.57 317	0.47 276	0.54 277	0.56 240	0.87 290

DF	1.10 297	0.26 223	0.23 209	0.30 251	0.17 140	0.37 260	0.13 107	0.39 241	0.25 199	0.34 182	0.25 156	0.53 257	0.36 239	0.25 168	2.89 216	2.87 362	0.44 222	0.60 317	6.94 355	1.62 359	1.54 291	5.52 380	0.25 227	0.29 250	0.58 297	1.19 331	0.53 232	0.56 256

ADCL	1.10 297	0.44 310	0.37 290	0.33 264	0.34 271	0.40 272	0.50 263	0.39 241	1.21 348	0.59 289	0.47 244	0.46 230	0.27 187	0.33 222	7.64 353	0.57 144	0.40 196	0.56 309	0.70 211	0.69 276	0.72 180	0.97 116	0.29 248	0.37 276	1.70 359	1.79 353	1.76 350	5.37 378

CSAN	1.10 297	0.52 320	0.48 312	0.48 303	0.52 316	0.47 295	1.16 328	0.50 296	2.45 376	0.68 321	1.96 355	1.51 328	0.72 298	0.63 308	4.44 271	0.58 145	0.54 271	0.49 284	0.85 237	2.17 374	1.29 249	2.22 260	0.32 264	0.54 310	1.68 358	1.05 322	0.73 282	0.81 283

SAMSARA	1.13 300	0.41 305	0.61 330	0.45 300	0.47 311	0.46 293	0.75 304	0.75 326	0.63 310	0.63 304	0.71 278	0.64 279	1.75 330	0.50 273	6.46 331	1.05 240	0.58 281	0.64 322	1.26 288	0.65 269	1.44 271	1.53 190	0.29 248	0.63 332	1.73 361	2.11 359	1.68 347	1.81 337

FC-DCNN	1.13 300	0.51 318	0.91 349	0.81 331	0.56 320	0.91 331	1.45 343	0.80 333	0.52 297	0.62 300	0.65 267	0.88 302	0.77 304	0.56 288	3.53 238	0.84 213	0.95 319	0.49 284	1.28 294	0.44 208	1.59 297	2.59 288	0.31 258	0.56 315	1.66 357	0.91 309	2.36 367	3.06 359

model_zeroshot	1.14 302	0.23 175	0.28 252	0.35 270	0.26 232	0.45 289	0.23 183	0.42 260	0.23 184	0.59 289	1.26 325	0.51 250	0.31 207	0.30 204	3.38 231	3.22 366	0.44 222	0.88 357	1.41 308	0.52 235	1.90 327	3.42 337	0.30 252	0.23 215	5.98 384	1.47 342	0.78 293	1.52 331

FAT-Stereo	1.15 303	0.38 294	0.58 326	0.57 311	0.65 332	0.52 302	0.61 287	0.75 326	0.45 277	0.78 342	2.74 366	1.46 325	1.93 340	0.49 271	3.14 223	2.47 351	0.59 288	0.60 317	2.42 323	1.16 342	2.14 345	2.40 276	0.73 327	0.58 320	0.43 260	0.55 279	0.74 286	1.26 320

DCVSM-stereo	1.16 304	0.31 266	0.36 287	0.44 294	0.34 271	0.53 304	0.38 234	0.68 322	0.39 262	0.66 314	1.38 332	1.59 332	0.84 305	0.44 259	1.43 100	1.01 236	0.49 253	0.37 233	12.42 379	0.92 315	1.53 287	1.57 193	0.41 284	0.50 301	0.43 260	0.60 285	0.72 279	0.60 263

FC-DCNN v2	1.18 305	0.53 324	1.00 351	0.86 334	0.57 321	0.93 332	1.41 341	0.85 336	0.64 311	0.63 304	0.65 267	0.88 302	0.96 308	0.55 286	3.58 243	0.82 209	0.96 320	0.47 278	1.33 301	0.42 191	1.59 297	2.76 297	0.31 258	0.56 315	1.75 362	1.30 337	2.65 372	2.85 356

ADCMid	1.19 306	0.50 317	0.55 323	0.39 287	0.60 326	0.57 309	0.88 316	0.60 314	0.75 320	0.47 259	0.69 277	0.74 290	1.17 315	0.42 253	8.06 357	1.08 249	0.54 271	0.45 272	1.76 318	0.58 246	1.14 229	1.63 201	0.59 309	0.44 292	0.59 301	1.44 340	1.26 328	4.11 370

gcap-zeroshot	1.23 307	0.23 175	0.34 276	0.63 321	0.23 212	0.43 282	0.50 263	0.45 278	0.24 192	0.74 338	1.51 337	0.65 281	0.34 225	0.75 319	2.08 180	2.88 363	3.84 380	0.34 210	8.89 368	0.89 309	1.52 285	2.27 266	1.37 356	0.22 204	0.59 301	0.42 238	0.41 171	0.41 225

EKT-Stereo	1.24 308	0.27 238	0.26 238	0.28 243	0.26 232	0.31 228	0.54 271	0.43 268	0.33 250	0.45 256	0.84 295	0.51 250	0.44 272	0.68 314	12.27 384	2.16 334	0.54 271	0.52 298	1.28 294	1.01 327	5.05 384	3.02 322	0.15 146	0.22 204	0.43 260	0.47 258	0.56 240	0.33 188

ccs_rob	1.24 308	0.36 282	0.34 276	0.44 294	0.30 256	0.45 289	0.40 241	0.59 313	0.35 254	1.95 375	5.83 377	5.52 374	0.61 290	0.55 286	4.50 274	1.27 267	0.52 262	0.39 250	1.72 317	0.86 302	1.74 311	2.26 263	0.26 232	0.44 292	0.35 222	0.37 221	0.51 225	0.56 256

CBMV	1.24 308	0.38 294	0.34 276	0.44 294	0.43 303	0.63 313	0.93 320	0.88 337	0.41 271	0.66 314	0.85 299	1.52 329	1.27 321	1.05 331	4.34 268	2.35 342	0.72 305	0.50 290	1.69 315	0.78 289	1.85 318	3.21 328	0.31 258	0.57 317	0.51 283	0.53 273	1.09 318	5.35 377
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.26 311	0.61 332	0.76 344	0.78 329	0.75 337	0.67 320	1.28 334	0.96 348	0.76 321	0.78 342	0.67 275	1.26 316	1.09 312	0.71 317	7.44 349	1.41 286	1.21 333	0.68 330	1.36 305	0.96 319	2.27 353	1.65 202	0.67 320	1.01 362	1.09 343	0.86 306	0.92 305	1.37 324

pmcnn	1.28 312	0.43 309	0.41 300	0.58 315	0.64 330	0.56 308	1.59 346	0.73 324	0.48 289	0.61 296	1.31 328	1.55 330	3.12 354	1.04 330	3.82 252	2.27 340	0.89 317	0.95 360	1.85 319	1.09 335	2.50 363	3.33 329	0.81 335	0.54 310	0.52 285	0.68 290	1.09 318	1.31 322

AnyNet_C32	1.29 313	0.41 305	0.37 290	0.37 276	0.41 299	0.49 296	0.72 302	0.48 288	1.21 348	0.56 280	0.87 302	0.58 267	0.37 249	0.42 253	9.98 378	1.25 266	0.58 281	0.54 304	0.90 246	0.63 259	1.41 268	2.06 244	0.34 268	0.54 310	1.08 342	2.33 362	1.33 330	4.59 372

HBP-ISP	1.35 314	0.39 300	0.51 315	0.53 306	0.44 305	0.51 299	0.38 234	0.55 307	0.40 266	0.76 340	1.27 327	0.56 264	0.53 284	1.94 354	9.60 376	3.60 375	0.62 296	0.65 323	0.85 237	0.94 316	2.13 344	3.87 355	0.30 252	0.53 307	0.54 289	0.52 271	0.97 308	2.49 347

G-Net	1.35 314	0.54 325	0.64 334	0.44 294	0.52 316	0.58 311	0.56 277	0.90 341	1.32 355	0.66 314	1.20 322	2.96 354	1.21 318	0.38 244	4.22 265	1.62 303	0.61 293	0.76 342	1.47 311	1.34 349	1.63 300	1.95 233	0.39 276	0.62 329	0.79 324	2.98 370	1.56 340	4.61 373

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 316	2.30 369	0.83 346	1.46 347	0.80 341	1.02 336	1.34 338	0.76 329	0.95 333	1.32 366	0.53 252	1.58 331	1.79 333	2.11 359	4.63 277	0.98 234	1.12 330	1.04 367	3.00 333	1.09 335	1.43 270	1.93 229	1.20 351	0.68 339	0.76 318	0.72 295	0.60 260	1.37 324

ADCS	1.43 317	0.51 318	0.48 312	0.46 302	0.57 321	0.54 305	0.75 304	0.70 323	1.04 334	0.57 283	0.71 278	0.90 304	2.71 345	0.58 301	9.65 377	2.08 328	0.85 313	0.61 320	1.33 301	0.66 270	1.99 336	2.10 248	0.43 289	0.60 324	0.76 318	2.08 358	1.59 342	3.43 361

iRaft-Stereo_20w	1.46 318	0.46 312	0.73 341	0.60 317	0.34 271	0.52 302	0.76 308	0.43 268	0.86 327	0.90 352	1.85 353	0.57 266	0.48 282	0.85 325	2.22 191	3.23 367	0.48 248	0.55 307	1.17 279	3.69 381	1.53 287	4.23 368	0.34 268	0.39 281	1.04 339	7.81 384	2.03 357	1.43 326

SQANet	1.49 319	1.36 349	0.58 326	3.10 364	1.06 350	1.94 350	1.64 347	0.49 293	0.40 266	0.51 269	0.46 238	1.28 318	0.60 288	1.59 348	5.32 297	0.62 161	1.54 345	0.38 245	7.12 357	0.64 263	1.87 320	1.85 225	2.50 364	0.40 283	0.48 279	0.62 287	0.68 272	1.26 320

EAI-Stereo	1.49 319	0.29 256	0.52 318	0.57 311	0.37 288	8.27 387	0.81 311	0.45 278	0.83 324	0.34 182	1.41 334	0.47 234	0.34 225	0.26 176	3.70 248	6.04 387	0.44 222	0.65 323	2.71 328	0.74 281	1.46 274	1.97 234	0.29 248	0.76 345	1.07 341	2.21 361	1.45 337	1.76 335

S-Stereo	1.49 319	0.40 301	0.47 308	0.62 320	0.61 327	0.65 315	1.16 328	0.61 315	0.57 306	0.69 323	4.22 374	1.62 334	0.66 294	0.46 263	5.38 298	2.80 360	0.56 277	0.65 323	4.93 347	4.83 385	1.34 253	2.95 310	0.99 347	0.63 332	0.43 260	0.53 273	0.67 270	0.96 294

CBMV_ROB	1.50 322	0.38 294	0.44 305	0.61 319	0.53 318	0.72 323	0.87 313	0.97 350	0.41 271	0.82 345	1.34 330	3.03 355	2.77 347	0.67 312	5.27 293	1.29 271	0.91 318	0.49 284	2.40 322	0.73 279	1.83 315	2.91 307	0.44 291	0.46 296	1.38 350	2.48 363	2.25 362	3.99 368

SANet	1.53 323	0.57 328	0.54 321	0.57 311	0.63 329	0.84 329	1.33 337	0.94 346	5.40 384	0.52 270	2.18 360	4.12 367	2.90 352	0.69 316	5.97 318	0.54 135	1.22 334	0.57 313	0.94 254	0.84 298	1.67 306	1.76 216	0.47 298	0.65 335	0.76 318	1.29 336	0.92 305	2.37 343

DPSNet	1.55 324	0.46 312	0.51 315	0.56 310	0.67 334	0.68 322	0.60 286	0.52 303	0.67 314	0.47 259	0.91 306	3.61 363	1.80 334	1.42 345	3.87 255	2.08 328	1.53 344	1.18 371	7.27 360	1.86 366	2.26 352	3.71 350	1.01 348	0.79 348	0.78 323	1.06 323	0.78 293	0.90 292

AnyNet_C01	1.58 325	0.60 331	0.54 321	0.63 321	0.57 321	0.55 306	1.30 336	0.91 342	1.28 352	0.68 321	0.87 302	1.32 320	1.38 325	0.60 302	10.94 381	2.59 355	1.36 336	1.01 365	1.45 310	0.78 289	1.92 331	2.80 300	0.60 311	0.65 335	1.35 349	1.00 319	1.63 345	3.28 360

ADCPNet	1.61 326	0.38 294	0.74 342	0.43 293	0.76 338	0.44 287	1.54 345	0.89 339	0.69 317	0.76 340	1.64 350	0.81 297	3.20 356	0.76 320	8.80 363	1.90 319	0.59 288	0.37 233	4.80 346	1.06 331	1.27 244	1.49 185	0.93 342	0.43 290	1.05 340	1.37 338	0.96 307	5.45 379

DDF-Stereo	1.62 327	0.33 271	0.18 145	6.85 382	0.23 212	6.35 383	0.31 213	0.36 217	0.26 212	0.35 191	0.56 255	7.83 377	0.45 276	0.40 249	4.82 280	2.39 346	0.61 293	0.39 250	1.48 312	1.67 360	1.54 291	3.38 333	0.63 314	0.25 230	0.30 185	0.97 315	0.44 195	0.53 252

otaku	1.62 327	2.18 367	0.66 335	3.34 366	1.26 355	2.28 363	1.88 351	0.56 309	0.53 298	0.59 289	0.53 252	1.38 323	0.75 302	2.08 357	5.12 287	0.53 130	1.55 346	0.40 253	6.52 352	0.63 259	2.05 340	2.02 242	3.13 372	0.51 303	0.58 297	0.57 281	0.75 287	1.36 323

RainbowNet	1.64 329	1.52 354	0.91 349	2.42 361	1.44 360	2.01 352	2.33 356	0.65 319	0.56 301	0.74 338	0.47 244	1.68 336	1.11 313	2.89 368	5.46 302	1.27 267	1.49 342	0.53 301	3.78 342	1.77 363	1.89 322	2.02 242	3.05 370	0.64 334	0.71 313	0.69 292	0.90 303	1.43 326

anonymity	1.70 330	0.26 223	0.41 300	0.28 243	0.25 227	0.51 299	0.23 183	0.49 293	0.56 301	0.63 304	22.54 396	0.58 267	0.59 287	0.37 242	1.81 150	1.46 288	0.47 242	0.36 227	1.10 267	0.52 235	1.45 273	3.41 335	0.23 221	0.35 267	1.09 343	1.56 347	3.23 379	1.06 300

Ntro	1.75 331	3.82 380	0.74 342	2.63 362	1.32 357	2.29 365	2.93 367	0.61 315	0.56 301	0.62 300	0.51 250	1.41 324	0.70 297	2.04 356	5.26 291	0.55 138	1.64 350	0.43 260	7.27 360	0.67 272	2.31 355	2.26 263	3.03 369	0.57 317	0.61 305	0.70 293	0.75 287	1.17 312

SPS-STEREO	1.77 332	0.72 335	0.70 339	0.90 337	0.76 338	0.94 334	1.22 331	0.83 335	0.77 322	0.85 350	1.60 344	1.46 325	1.15 314	1.13 338	6.34 326	2.28 341	1.13 331	0.97 362	10.82 375	1.01 327	2.76 367	3.50 340	0.65 315	1.04 365	0.83 327	0.94 313	1.61 343	1.00 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DDVS	1.83 333	0.35 279	0.40 296	0.33 264	0.38 291	0.38 265	0.35 224	2.47 381	0.46 284	0.70 327	16.59 393	2.41 350	0.69 296	0.79 322	3.72 249	1.30 272	0.60 291	0.49 284	6.26 350	0.84 298	2.85 371	2.44 283	0.26 232	0.36 272	0.36 228	0.61 286	2.19 361	0.71 274

ACVNet_1	1.88 334	1.65 358	1.00 351	4.35 369	1.63 367	2.25 362	3.73 371	0.74 325	0.57 306	0.64 308	0.60 258	1.59 332	1.04 309	4.94 383	5.58 307	0.55 138	2.45 363	0.56 309	4.96 348	0.59 249	2.36 358	1.77 218	3.27 375	0.67 338	0.73 316	0.80 298	0.73 282	0.91 293

MFN_U_SF_RVC	1.88 334	2.37 372	1.83 380	2.12 358	1.74 369	1.92 348	2.41 361	1.55 370	1.47 363	3.65 382	3.67 372	1.26 316	1.29 323	1.80 352	5.26 291	2.13 332	1.02 322	0.92 358	3.41 340	1.01 327	1.83 315	1.70 208	0.76 332	2.29 386	0.76 318	0.80 298	0.71 278	0.97 295

TRStereo	1.98 336	0.34 276	0.47 308	0.25 223	0.19 162	0.65 315	0.29 210	0.44 275	0.56 301	0.70 327	0.63 262	0.80 296	0.29 196	0.24 162	3.25 228	4.38 383	0.37 181	0.36 227	1.05 264	0.87 304	1.34 253	2.98 312	0.60 311	0.20 176	0.66 310	30.16 397	0.88 301	0.48 243

Dean	1.99 337	1.78 359	1.04 357	5.97 380	1.91 377	2.28 363	2.73 365	1.08 356	1.13 339	0.99 358	0.85 299	1.93 342	2.20 341	2.22 361	6.37 329	1.06 241	2.29 361	0.71 335	2.89 332	0.99 323	2.27 353	2.01 240	2.90 367	0.95 360	1.45 352	1.16 328	1.40 334	1.17 312

WAO-6	2.00 338	1.30 348	0.90 348	2.06 356	1.36 359	1.76 347	2.23 353	1.05 355	1.25 351	0.90 352	0.86 301	1.93 342	2.98 353	2.31 363	9.04 366	1.13 254	3.03 370	0.71 335	3.26 337	0.87 304	2.31 355	2.29 269	1.30 355	0.89 355	1.64 356	2.20 360	1.75 349	2.69 349

FINET	2.02 339	0.57 328	0.61 330	0.36 272	0.41 299	0.65 315	0.75 304	0.51 299	1.37 359	0.40 238	1.53 338	0.60 272	1.81 336	1.11 333	5.80 314	2.01 326	0.74 307	0.39 250	1.12 270	1.26 348	1.24 243	3.49 339	0.36 275	1.29 374	5.70 382	8.60 385	3.56 380	8.18 384

IMH-64-1	2.03 340	1.51 352	1.09 361	2.00 353	1.58 363	2.11 355	2.42 362	1.03 352	1.16 340	0.58 285	0.74 283	1.98 344	2.84 348	2.80 366	9.51 373	1.48 290	1.46 339	0.68 330	3.40 338	0.83 295	1.67 306	2.17 257	3.24 373	0.77 346	1.58 354	1.25 334	2.08 358	2.79 354

IMH-64	2.03 340	1.51 352	1.09 361	2.00 353	1.58 363	2.11 355	2.42 362	1.03 352	1.16 340	0.58 285	0.74 283	1.98 344	2.84 348	2.80 366	9.51 373	1.48 290	1.46 339	0.68 330	3.40 338	0.83 295	1.67 306	2.17 257	3.24 373	0.77 346	1.58 354	1.25 334	2.08 358	2.79 354

WAO-7	2.06 342	1.09 345	1.31 370	5.01 372	1.02 347	1.12 339	1.77 350	1.17 358	1.46 362	2.60 380	2.11 358	2.14 348	3.29 360	1.20 341	6.91 338	1.03 239	1.88 353	0.71 335	7.92 362	0.89 309	1.85 318	2.00 237	0.40 280	1.06 366	1.00 336	1.64 349	1.11 320	1.83 338

MeshStereo	2.06 342	0.72 335	0.62 333	1.20 340	0.81 343	1.07 337	0.88 316	1.56 371	1.33 356	0.92 355	2.05 357	3.97 366	3.27 359	0.79 322	9.44 371	2.77 358	1.06 327	0.76 342	4.72 345	0.77 287	3.43 377	4.36 370	0.48 301	0.61 328	1.79 363	1.20 332	2.41 368	2.75 351
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
ACVNet_2	2.10 344	1.63 356	1.05 359	5.55 377	1.60 365	2.11 355	2.38 359	0.88 337	0.67 314	0.72 332	0.75 287	1.69 337	1.20 317	2.03 355	6.14 322	0.69 175	2.98 369	0.52 298	12.09 378	0.73 279	1.97 334	1.74 213	2.64 365	0.82 353	1.11 345	0.97 315	1.00 314	1.14 308

edge stereo	2.12 345	0.52 320	1.03 355	0.73 328	0.65 332	0.83 328	0.94 321	0.93 345	1.42 360	3.68 383	1.19 321	2.07 346	5.51 366	1.12 337	4.51 275	2.46 350	0.66 300	0.54 304	7.21 358	7.73 388	1.91 328	5.54 381	2.01 361	0.54 310	0.64 309	0.56 280	0.88 301	1.47 328

MonStereo1	2.20 346	1.46 351	0.84 347	2.22 359	1.84 373	2.02 353	2.40 360	0.96 348	0.78 323	12.53 394	0.93 310	3.07 356	3.21 357	2.16 360	3.59 244	0.59 148	1.02 322	0.75 340	6.82 353	0.91 314	1.52 285	1.68 206	2.88 366	0.58 320	0.98 334	0.80 298	1.61 343	1.23 318

DN	2.22 347	0.20 120	0.21 182	0.38 279	0.18 152	19.07 393	0.26 199	0.38 231	0.27 221	0.58 285	0.46 238	14.38 386	0.32 212	0.33 222	3.88 256	3.34 369	0.45 230	0.34 210	1.25 284	2.72 378	1.44 271	5.08 378	0.25 227	0.65 335	0.72 314	1.06 323	0.57 248	1.14 308

SGM-Forest	2.22 347	0.37 287	0.25 225	0.54 307	0.45 308	0.41 278	0.36 227	0.61 315	0.74 319	0.72 332	0.65 267	1.01 310	2.24 342	0.43 255	7.35 348	2.53 352	0.52 262	0.38 245	25.12 391	0.36 156	2.24 350	3.52 341	0.40 280	0.47 300	1.03 338	0.59 283	1.83 351	4.94 374
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	2.40 349	1.03 344	1.09 361	1.42 346	1.18 353	1.56 344	1.37 339	1.45 365	1.11 338	0.98 357	7.50 379	3.70 364	3.24 358	1.17 340	6.79 335	1.57 296	1.51 343	1.42 376	2.70 327	0.74 281	2.41 361	3.64 348	0.70 325	0.87 354	3.48 374	4.29 376	2.53 369	5.26 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.44 350	0.96 341	1.22 367	1.27 344	1.00 346	2.07 354	1.39 340	1.49 367	0.90 331	1.02 360	7.69 381	3.59 362	8.45 373	1.08 332	6.38 330	1.59 301	1.48 341	1.44 377	2.76 331	0.83 295	2.49 362	3.71 350	0.71 326	0.92 357	4.00 375	3.72 374	1.70 348	2.12 339
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	2.47 351	0.37 287	0.30 261	0.38 279	0.34 271	0.40 272	0.40 241	0.42 260	0.48 289	0.62 300	1.07 316	1.09 313	5.75 367	0.39 248	13.40 387	1.37 281	0.60 291	0.49 284	31.30 395	0.84 298	1.49 276	1.92 228	0.30 252	0.38 279	0.43 260	0.53 273	0.72 279	1.00 296

MDST_ROB	2.52 352	4.60 385	0.46 306	3.44 367	0.80 341	2.17 360	1.06 327	1.43 364	0.45 277	0.69 323	0.97 314	0.90 304	9.59 375	0.52 275	8.48 359	0.83 210	0.49 253	0.38 245	3.22 335	0.43 196	2.06 341	3.48 338	0.46 296	0.44 292	4.66 380	2.82 369	7.09 387	6.04 381

IMH	2.56 353	1.54 355	1.10 364	2.02 355	1.61 366	2.14 359	2.47 364	1.04 354	1.19 347	0.84 349	1.32 329	2.11 347	8.34 372	8.58 393	7.20 344	1.38 282	1.63 349	0.69 334	6.28 351	1.13 339	1.66 304	2.45 284	4.33 385	0.80 351	1.85 364	1.44 340	1.58 341	2.43 345

PWCK	2.66 354	1.64 357	1.02 353	1.99 352	1.31 356	2.12 358	2.24 354	1.38 363	1.49 365	1.40 369	1.75 352	5.02 370	2.57 344	1.11 333	5.82 316	0.92 224	1.88 353	0.77 346	22.26 388	1.36 350	2.55 365	1.82 222	1.41 357	1.00 361	1.70 359	1.73 352	1.43 335	2.15 340

JetBlue	2.79 355	1.91 363	1.57 376	2.35 360	1.87 374	2.74 368	2.98 368	1.48 366	1.47 363	0.82 345	0.84 295	4.15 369	1.76 331	2.10 358	9.12 368	2.54 353	1.83 352	1.32 374	2.23 321	1.23 346	3.58 379	4.43 372	1.88 360	1.10 369	2.74 372	4.93 377	2.54 370	9.94 387

LVE	2.80 356	2.00 365	1.06 360	11.92 387	1.89 375	3.94 374	11.90 390	0.92 344	0.89 330	1.05 362	0.95 311	1.73 338	2.85 350	2.48 365	4.97 282	1.02 238	1.98 356	0.83 356	8.57 366	0.89 309	2.03 339	2.22 260	3.09 371	1.01 362	1.45 352	1.12 326	1.25 326	1.57 332

SGM-ForestM	2.82 357	2.06 366	1.39 371	1.24 342	0.84 344	1.68 345	2.06 352	1.51 369	1.72 369	0.83 348	1.72 351	2.92 353	2.86 351	1.47 346	13.04 386	2.00 325	1.60 348	0.65 323	3.15 334	1.36 350	2.00 337	3.73 352	0.68 323	1.41 376	5.16 381	7.43 383	4.20 383	7.44 382

AIO-Stereo-zeroshot1	2.91 358	0.45 311	0.61 330	0.38 279	0.44 305	0.64 314	0.70 299	0.48 288	1.33 356	0.69 323	2.00 356	0.63 276	0.61 290	0.24 162	2.56 208	3.16 365	0.44 222	0.60 317	48.67 399	1.11 338	1.51 279	3.87 355	0.67 320	0.30 257	0.72 314	3.59 372	0.98 309	1.05 299

SGM_RVC	2.96 359	0.93 339	1.03 355	0.98 338	0.79 340	1.11 338	1.28 334	7.29 389	1.16 340	1.02 360	1.61 345	2.40 349	10.04 376	0.77 321	2.62 209	1.34 279	1.69 351	0.79 348	8.10 365	1.44 353	1.88 321	3.56 345	0.66 316	1.03 364	4.05 376	5.78 379	5.56 384	11.12 389
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet++	3.06 360	1.96 364	2.25 383	1.74 351	2.38 378	1.69 346	2.37 358	2.32 376	2.81 378	2.35 379	2.83 367	3.27 360	3.49 361	2.95 369	4.59 276	4.15 379	2.68 364	2.16 382	3.67 341	2.98 380	4.90 383	6.99 387	1.45 358	2.67 387	1.97 365	6.54 382	2.85 374	2.75 351

DGSMNet	3.07 361	1.84 361	1.18 366	1.34 345	0.55 319	1.94 350	0.63 291	2.86 382	1.57 367	3.95 384	15.19 390	1.85 341	3.15 355	4.98 384	7.18 343	2.82 361	3.15 371	1.89 379	4.63 344	2.18 375	4.69 382	3.75 354	1.61 359	2.10 382	0.87 331	3.36 371	1.05 317	2.58 348

UNDER WATER-64	3.21 362	2.63 375	1.65 379	4.96 371	2.97 381	3.54 371	4.45 374	2.43 380	1.65 368	1.37 367	1.35 331	5.10 371	4.97 365	3.52 373	7.47 350	1.98 323	3.95 381	1.13 369	4.05 343	1.98 370	3.01 373	3.41 335	4.98 388	1.42 377	1.98 366	3.96 375	2.32 366	4.39 371

WAO-8	3.35 363	2.60 373	1.45 372	5.81 378	1.76 371	2.58 366	3.35 369	1.29 360	1.93 372	5.80 387	8.48 385	3.23 358	7.05 370	4.33 376	7.65 354	2.21 335	2.00 357	0.76 342	9.76 372	1.55 357	1.91 328	2.41 277	2.43 362	1.09 367	2.27 368	1.91 355	1.91 353	2.85 356

Venus	3.35 363	2.60 373	1.45 372	5.81 378	1.76 371	2.58 366	3.35 369	1.29 360	1.93 372	5.80 387	8.48 385	3.23 358	7.05 370	4.33 376	7.65 354	2.21 335	2.00 357	0.76 342	9.76 372	1.55 357	1.91 328	2.41 277	2.43 362	1.09 367	2.27 368	1.91 355	1.91 353	2.85 356

SGM+DAISY	3.35 363	1.11 346	1.12 365	1.13 339	1.09 351	1.41 342	1.43 342	1.50 368	2.30 375	1.18 365	2.49 364	2.61 352	3.81 362	1.38 344	7.14 342	3.78 376	1.35 335	1.18 371	6.95 356	2.03 373	3.17 376	4.72 374	0.78 333	1.87 380	7.00 387	9.62 387	6.26 386	12.14 390

TorneroNet-64	3.48 366	2.22 368	2.33 384	6.99 383	1.75 370	3.12 369	4.23 373	1.93 373	3.68 381	0.82 345	3.07 369	4.13 368	12.86 382	3.79 374	7.09 341	1.59 301	3.32 373	0.80 350	8.09 364	1.97 369	2.83 370	2.91 307	3.35 376	0.92 357	2.63 371	2.71 368	1.23 325	3.63 364

DispFullNet	3.48 366	2.86 379	1.56 374	1.52 348	1.71 368	1.50 343	1.67 349	1.27 359	2.23 374	2.08 376	1.90 354	15.31 387	4.18 363	1.76 351	6.30 325	5.14 386	2.33 362	0.96 361	23.76 389	4.54 383	2.39 360	2.88 305	0.75 331	0.59 323	1.21 348	0.63 288	1.38 333	1.51 330

ACVNet-4b	3.64 368	6.86 387	0.79 345	12.11 388	1.35 358	4.38 377	9.73 387	0.61 315	0.59 308	0.66 314	3.81 373	5.41 373	14.98 385	2.27 362	6.26 324	0.56 143	2.90 367	0.50 290	11.57 377	0.90 312	2.37 359	2.99 316	2.90 367	0.62 329	0.62 306	0.59 283	0.73 282	1.14 308

PSMNet_ROB	3.65 369	1.89 362	1.02 353	1.73 350	1.22 354	2.20 361	2.32 355	0.81 334	0.87 328	8.35 392	19.23 395	13.09 384	2.39 343	7.48 392	4.12 263	0.90 222	1.45 338	1.36 375	9.04 369	0.98 322	2.14 345	1.49 185	8.68 393	0.79 348	1.14 346	1.51 345	1.33 330	1.13 305

notaker	3.82 370	2.85 378	1.60 378	5.07 373	6.65 390	4.01 375	4.08 372	1.35 362	3.29 380	1.17 364	3.27 370	7.19 376	11.25 378	5.52 388	10.91 380	1.19 262	3.40 374	1.00 363	10.57 374	2.74 379	3.02 374	2.76 297	3.68 379	1.17 371	1.01 337	1.23 333	1.48 339	1.67 333

STStereo	3.84 371	1.40 350	1.92 381	7.03 384	1.55 362	7.23 386	2.86 366	2.33 377	2.89 379	1.13 363	3.35 371	5.94 375	6.30 368	1.02 329	11.44 382	2.57 354	1.41 337	1.21 373	11.20 376	1.43 352	1.93 333	2.85 304	0.84 339	2.03 381	4.48 379	5.55 378	3.68 382	8.18 384

JetRed	3.89 372	2.69 377	2.99 385	2.09 357	2.47 379	3.46 370	4.71 376	2.36 378	1.86 370	1.89 374	1.24 324	3.40 361	1.50 326	3.36 371	9.54 375	3.47 371	4.17 383	3.86 385	2.43 324	1.85 365	5.57 385	5.36 379	3.66 378	1.68 379	4.31 378	10.87 391	5.62 385	8.71 386

MANE	4.00 373	1.80 360	2.02 382	1.54 349	1.45 361	1.92 348	2.33 356	2.03 374	2.79 377	0.95 356	2.26 362	3.71 365	4.42 364	1.34 342	11.76 383	3.86 377	2.04 360	6.06 388	3.24 336	1.67 360	2.53 364	4.35 369	0.73 327	2.18 384	7.35 388	10.20 389	9.04 388	14.41 391

UNDER WATER	4.18 374	2.68 376	1.59 377	4.92 370	5.21 384	3.56 372	7.19 384	2.38 379	1.87 371	1.64 373	1.20 322	5.13 372	20.86 388	5.22 385	5.27 293	2.38 345	4.12 382	1.12 368	8.60 367	1.99 372	4.00 381	3.20 326	5.02 389	2.11 383	2.01 367	3.64 373	1.96 355	3.95 366

LSM0	4.85 375	0.52 320	0.57 325	0.79 330	0.68 335	0.93 332	1.64 347	1.10 357	1.07 336	0.88 351	1.61 345	1.82 339	2.76 346	0.57 297	36.27 400	52.79 401	1.17 332	0.61 320	5.39 349	1.09 335	2.69 366	4.05 363	0.43 289	0.71 340	0.96 333	2.62 364	1.66 346	5.53 380

XX-Stereo	5.12 376	0.19 110	0.25 225	0.27 236	0.17 140	0.43 282	0.40 241	0.35 201	0.21 162	0.73 335	1.62 347	0.48 241	0.38 255	0.30 204	7.62 352	3.59 374	0.44 222	0.37 233	1.35 303	0.47 223	1.40 262	2.09 247	0.45 293	0.20 176	112.24 402	0.46 253	0.99 313	0.83 284

KSHMR	5.27 377	2.31 370	1.56 374	19.82 393	3.72 382	5.58 381	9.25 386	1.59 372	6.74 385	1.39 368	1.54 341	2.55 351	27.41 398	4.49 381	5.23 290	1.95 321	2.01 359	1.16 370	15.51 383	1.22 344	3.03 375	4.81 376	4.06 382	1.24 373	6.88 386	2.65 365	1.96 355	2.78 353

TorneroNet	5.57 378	2.31 370	1.28 368	17.72 392	6.26 389	5.20 380	6.38 381	2.10 375	4.58 383	1.58 371	6.93 378	12.01 383	25.68 395	4.11 375	7.72 356	1.52 293	3.26 372	0.81 353	14.83 381	1.87 367	2.97 372	2.83 303	3.45 377	0.91 356	6.76 385	2.68 366	1.31 329	3.44 362

ACV-stereo	5.76 379	10.97 390	0.40 296	0.69 327	0.35 282	6.27 382	4.69 375	4.53 385	0.50 295	0.65 310	0.84 295	1.67 335	8.94 374	4.46 379	8.78 362	3.43 370	0.70 303	0.57 313	82.32 401	1.14 340	3.72 380	6.25 385	0.42 287	0.43 290	0.40 254	0.94 313	0.83 296	0.59 262

zero-FE	6.24 380	0.32 268	0.18 145	27.10 397	1.90 376	37.06 401	12.43 391	0.36 217	0.64 311	2.15 378	1.15 319	26.07 395	6.61 369	0.86 326	8.36 358	3.00 364	2.69 365	2.11 381	2.56 325	1.91 368	14.30 392	13.66 389	0.73 327	0.24 224	0.30 185	0.97 315	0.41 171	0.33 188

ktn	6.75 381	5.13 386	14.43 394	5.28 374	4.73 383	9.87 388	6.61 383	7.39 390	12.71 394	2.14 377	2.31 363	26.89 396	22.25 389	4.47 380	10.48 379	1.49 292	4.37 384	1.82 378	15.76 384	4.55 384	2.80 369	2.30 270	3.97 380	1.19 372	2.37 370	1.57 348	2.89 375	2.47 346

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 382	4.44 384	1.28 368	2.72 363	2.67 380	5.12 379	7.72 385	5.86 386	8.09 387	1.63 372	10.53 388	75.81 401	10.21 377	4.39 378	5.74 313	1.46 288	7.09 388	8.20 389	6.83 354	1.82 364	3.57 378	3.00 317	1.27 354	1.13 370	4.24 377	5.98 381	20.77 396	3.98 367

WQFJA1++	8.25 383	0.21 137	0.19 154	52.51 401	0.18 152	47.56 402	47.68 401	0.29 140	0.44 276	1.00 359	0.25 156	3.12 357	13.72 383	1.52 347	5.80 314	4.32 382	0.40 196	0.75 340	8.03 363	4.00 382	1.57 295	3.56 345	0.73 327	0.16 112	0.27 152	23.69 394	0.41 171	0.41 225

LE_ROB	8.27 384	3.90 381	5.83 389	6.29 381	20.01 397	4.37 376	16.99 394	6.27 387	9.37 389	1.52 370	4.75 375	16.09 388	22.44 390	3.44 372	7.51 351	1.00 235	2.71 366	2.01 380	13.15 380	6.14 387	2.79 368	3.55 343	9.48 396	5.16 390	10.68 391	9.87 388	10.85 390	17.08 395

DGTPSM_ROB	9.70 385	3.99 382	10.89 390	3.15 365	5.68 385	3.68 373	5.70 379	3.68 383	9.10 388	3.26 381	7.88 382	9.73 380	14.04 384	4.74 382	15.68 388	11.36 390	5.40 385	11.36 391	7.25 359	10.26 390	6.46 389	15.15 390	4.53 386	9.09 392	10.18 389	27.78 395	11.12 391	30.76 398

DPSMNet_ROB	11.21 386	4.32 383	10.98 391	3.81 368	5.72 386	4.73 378	5.77 380	3.68 383	9.72 390	4.34 385	13.32 389	11.20 381	26.44 397	5.79 390	18.24 391	12.77 391	6.74 386	12.28 392	14.97 382	10.29 391	7.12 390	15.93 391	4.55 387	9.11 393	11.15 392	27.78 395	11.17 392	30.75 397

DLNR_Zeroshot_test	11.56 387	37.00 402	0.46 306	54.84 402	0.22 204	0.37 260	49.73 402	0.47 285	0.22 172	0.79 344	0.58 256	0.63 276	0.36 239	3.05 370	62.78 401	73.23 402	9.32 389	5.55 387	2.75 330	0.71 277	1.92 331	4.90 377	0.13 113	0.36 272	0.37 236	0.38 227	0.43 190	0.47 242

HanzoNet	11.76 388	14.15 392	16.54 396	13.84 391	9.27 392	15.98 392	21.04 396	11.44 395	12.53 393	6.20 389	7.51 380	20.70 392	27.83 399	29.09 400	12.87 385	9.53 389	15.26 394	2.84 383	25.21 392	12.71 394	5.74 386	4.74 375	9.10 395	1.66 378	2.75 373	2.69 367	2.55 371	3.62 363

BEATNet-Init1	12.35 389	15.22 393	5.32 387	20.87 394	10.13 393	20.29 394	13.89 393	8.81 393	6.91 386	4.38 386	9.79 387	14.10 385	19.20 386	5.76 389	21.46 392	9.40 388	7.04 387	4.94 386	32.32 397	14.93 395	9.82 391	9.29 388	5.60 390	5.30 391	12.73 393	8.77 386	21.38 397	15.70 394

LRCNet_RVC	13.01 390	18.58 396	5.37 388	23.16 395	20.12 398	22.89 396	18.83 395	10.15 394	4.22 382	21.39 399	16.92 394	22.03 393	12.77 381	27.61 399	9.50 372	1.55 295	14.16 393	9.39 390	27.19 393	10.19 389	6.02 387	2.70 296	25.48 398	13.25 396	1.43 351	0.70 293	3.22 378	2.37 343

DPSM_ROB	13.78 391	8.86 388	13.29 392	5.41 375	6.06 387	7.11 384	5.22 377	8.44 391	11.03 391	6.77 390	8.06 383	8.50 378	12.48 379	5.32 386	16.50 389	14.15 392	11.34 391	14.53 393	9.66 370	11.98 392	16.98 393	19.77 394	4.23 383	11.17 394	28.01 397	35.97 399	31.31 399	39.81 399

DPSM	13.78 391	8.86 388	13.29 392	5.41 375	6.06 387	7.11 384	5.22 377	8.44 391	11.03 391	6.77 390	8.06 383	8.50 378	12.48 379	5.32 386	16.50 389	14.15 392	11.34 391	14.53 393	9.66 370	11.98 392	16.98 393	19.77 394	4.23 383	11.17 394	28.01 397	35.97 399	31.31 399	39.81 399

PML	14.62 393	11.18 391	4.16 386	13.60 390	8.80 391	13.67 389	6.43 382	7.27 388	35.40 402	10.29 393	58.08 402	45.45 400	52.15 401	6.70 391	6.87 337	4.96 385	10.24 390	3.79 384	21.45 387	4.89 386	6.05 388	5.92 383	3.98 381	4.24 389	14.76 396	5.96 380	20.73 395	7.74 383

HaxPig	22.04 394	23.70 398	21.75 397	25.21 396	25.39 399	24.72 398	26.63 398	22.90 399	21.18 395	28.97 400	26.14 397	24.63 394	19.57 387	25.91 398	23.99 393	21.35 395	24.94 398	26.23 396	24.50 390	23.01 397	18.91 395	16.86 393	28.89 399	21.36 397	10.50 390	12.89 392	9.72 389	15.23 392

MEDIAN_ROB	25.67 395	28.72 399	26.17 398	29.76 398	29.32 400	28.92 399	30.23 399	26.96 401	24.57 399	34.05 401	29.96 398	29.36 398	23.45 391	29.57 401	26.51 395	23.43 396	29.83 399	29.43 399	29.59 394	27.23 401	23.78 396	20.07 396	31.85 400	24.07 402	14.01 395	13.68 393	13.10 394	15.52 393

AVERAGE_ROB	27.45 396	31.34 400	28.53 402	32.94 400	32.07 402	32.12 400	33.33 400	29.89 402	27.53 400	35.87 402	31.94 400	32.32 399	25.95 396	33.08 402	28.98 396	25.93 397	31.35 400	30.24 401	31.55 396	29.19 402	25.74 397	22.05 397	34.79 401	27.26 403	13.89 394	10.58 390	11.65 393	11.11 388

CasAABBNet	27.70 397	17.80 394	26.74 400	10.82 385	12.13 394	14.20 390	10.44 388	16.94 397	22.25 397	13.76 395	16.13 391	17.20 390	25.33 394	10.59 394	33.32 399	28.51 400	22.73 395	29.20 398	19.29 385	24.02 399	33.97 400	39.71 399	8.44 391	22.49 400	56.39 400	72.48 401	62.92 402	80.05 402

FlowAnything	27.74 398	17.80 394	26.76 401	10.86 386	12.21 395	14.22 391	10.47 389	17.05 398	22.28 398	13.80 396	16.32 392	17.16 389	25.17 392	10.73 395	33.17 398	28.39 399	22.75 396	29.17 397	19.30 386	24.10 400	34.01 401	39.98 400	8.47 392	22.56 401	56.37 399	72.78 403	62.98 403	80.19 403

fast-reg	30.66 399	18.95 397	26.69 399	13.00 389	12.98 396	21.23 395	13.19 392	16.77 396	22.19 396	14.14 397	31.36 399	17.34 391	25.27 393	15.23 396	33.14 397	27.42 398	23.15 397	29.56 400	66.19 400	23.98 398	33.95 399	38.99 398	8.98 394	22.39 399	56.50 401	72.62 402	62.91 401	79.63 401

GS-Stereo																							0.13 113	0.06 25	0.27 152	0.09 18	0.13 35	0.07 18

FSD		0.33 271	0.31 266	0.32 263	0.32 264	0.30 222	0.36 227	0.41 251	0.27 221	0.37 215	0.30 193			0.34 230	1.48 108	1.28 269			0.60 188	0.99 323				0.35 267	0.38 244	0.36 212	0.37 151	0.38 219

STTRV1_RVC		0.48 315	0.41 300	0.57 311	0.44 305	0.65 315	0.69 298	0.53 305	0.56 301	0.53 275	0.74 283	0.95 307	1.23 319	0.93 328		1.20 263	1.96 355	0.51 293		1.98 370	1.89 322			0.71 340	1.17 347	1.15 327	1.35 332	2.70 350

DPSimNet_ROB		32.83 401	15.86 395	30.90 399	29.54 401	24.40 397	21.28 397	25.65 400	31.75 401	16.97 398	45.56 401	27.37 397	37.12 400	16.35 397	24.86 394	14.34 394		14.84 395	40.36 398	17.54 396	26.29 398	15.99 392	16.67 397	21.85 398		32.67 398	22.06 398	29.89 396

Low-res two-view benchmark