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

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.01 3	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

Pointernet	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.03 3	0.03 3	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.04 41	0.05 63	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.06 62	0.05 54	0.03 15

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 41	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.04 41	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

testmc14	0.03 11	0.03 38	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.03 19	0.02 5	0.03 22	0.06 76	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 38	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.02 5	0.03 22	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.04 40

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.04 48	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.04 47	0.06 90	0.03 22	0.05 63	0.03 21	0.04 81	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

WQFJX	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.06 85	0.03 21	0.06 143	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.04 40

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 63	0.04 35	0.03 22	0.04 41	0.04 44	0.05 111	0.02 32	0.03 3	0.03 3	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 44	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.03 15
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.01 3	0.03 19	0.03 22	0.03 22	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.06 53	0.07 66	0.04 20	0.06 62	0.03 11	0.06 57	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 63	0.02 5	0.03 22	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.03 18	0.04 40

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 63	0.02 5	0.04 41	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.02 3	0.04 40

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.02 5	0.03 22	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.04 48	0.02 6	0.04 44	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 56	0.04 20	0.05 42	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.03 29	0.03 19	0.04 48	0.02 6	0.04 44	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 56	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

LG-Stereo	0.03 11	0.03 38	0.02 10	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 47	0.05 63	0.04 48	0.02 6	0.05 63	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.07 69	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.04 36	0.04 40

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 29	0.02 5	0.03 22	0.03 22	0.01 3	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 40

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 41	0.04 44	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 41	0.03 6	0.06 62	0.02 3	0.04 22	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 44	0.03 3	0.04 36	0.03 15

AIO-test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.06 85	0.03 21	0.01 3	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 15

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.05 63	0.05 63	0.04 48	0.04 41	0.04 44	0.02 21	0.03 72	0.05 33	0.06 53	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 15

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.06 56	0.04 20	0.06 62	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.03 15

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 47	0.04 35	0.04 48	0.03 22	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.03 15

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 29	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.05 45	0.04 21	0.03 11	0.06 57	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 65	0.05 34	0.04 36	0.04 40

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.03 22	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.05 42	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

RSM	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.02 5	0.03 22	0.04 41	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.03 22	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.03 56	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.03 15

SCION-MonSter(vits)	0.04 41	0.06 116	0.05 113	0.06 116	0.06 121	0.05 99	0.03 66	0.03 29	0.04 35	0.04 48	0.06 85	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

LACA_dic	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.03 22	0.03 22	0.02 7	0.04 81	0.02 32	0.06 60	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.05 42	0.04 49	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.05 63	0.04 48	0.04 41	0.07 83	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.04 40

over-6	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.06 85	0.09 96	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.06 62	0.05 54	0.05 57

PointNet	0.04 41	0.03 38	0.04 78	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.02 5	0.05 63	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.04 109	0.05 102	0.05 44	0.06 62	0.03 18	0.04 40

TS12	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.03 22	0.03 22	0.02 7	0.04 81	0.02 32	0.06 60	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.05 42	0.04 49	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

LACA3	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.04 48	0.03 22	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.04 14	0.06 65	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.06 94	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.05 57

LACA1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.05 63	0.03 22	0.03 22	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.06 65	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.04 40

DispViT+	0.04 41	0.03 38	0.04 78	0.06 116	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.04 47	0.05 63	0.04 48	0.07 113	0.04 44	0.04 81	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.05 44	0.07 82	0.05 54	0.06 80

MatchStereo	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.06 90	0.02 5	0.06 85	0.02 7	0.04 81	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.05 72	0.05 42	0.05 73	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.03 18	0.04 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.03 22	0.06 85	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

NLMM1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 63	0.05 63	0.04 48	0.07 113	0.03 21	0.07 178	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 74	0.06 65	0.04 17	0.04 36	0.04 40

NLMM	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.03 22	0.06 85	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

NLSM3	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.04 69	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.04 47	0.07 118	0.04 48	0.04 41	0.03 21	0.04 81	0.03 72	0.06 60	0.05 25	0.05 41	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.06 65	0.06 62	0.06 79	0.06 80

NLSM1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.07 118	0.03 22	0.07 113	0.04 44	0.06 143	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.05 42	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

VIP-Stereo	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.04 69	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 47	0.04 35	0.04 48	0.07 113	0.06 76	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.08 73	0.05 45	0.06 62	0.04 41	0.07 69	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

GEAStereo	0.04 41	0.04 68	0.03 40	0.04 69	0.03 43	0.03 43	0.03 66	0.04 47	0.03 19	0.04 48	0.03 22	0.03 21	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.06 56	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

gasm-f	0.04 41	0.04 68	0.03 40	0.04 69	0.03 43	0.03 43	0.03 66	0.04 47	0.03 19	0.04 48	0.03 22	0.03 21	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.06 56	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MonStereo	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.04 48	0.06 85	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

AdaDepth	0.04 41	0.04 68	0.02 10	0.03 40	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.04 41	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.06 60	0.06 53	0.06 56	0.05 45	0.05 42	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MLG-Stereo_test2	0.04 41	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.04 47	0.03 19	0.05 70	0.03 22	0.05 63	0.02 21	0.03 72	0.05 33	0.05 25	0.08 73	0.04 20	0.06 62	0.04 41	0.07 69	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.05 54	0.03 15

DEFOM-Stereo	0.04 41	0.03 38	0.02 10	0.04 69	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 47	0.04 35	0.04 48	0.04 41	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.07 66	0.06 65	0.06 62	0.04 41	0.06 57	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.06 65	0.06 62	0.05 54	0.04 40

Occ-G	0.04 41	0.04 68	0.03 40	0.04 69	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.04 47	0.03 19	0.03 22	0.05 63	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.06 56	0.06 65	0.07 70	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.04 109	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.05 57

RSM++	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.04 72	0.02 9	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.04 48	0.04 41	0.05 63	0.02 21	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.07 69	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.06 65	0.05 34	0.04 36	0.04 40

AEACV	0.04 41	0.03 38	0.02 10	0.04 69	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.03 19	0.03 22	0.03 22	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.07 70	0.04 41	0.06 57	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 65	0.06 62	0.04 36	0.03 15

TDLM	0.04 41	0.04 68	0.04 78	0.04 69	0.04 72	0.04 69	0.03 66	0.04 47	0.03 19	0.04 48	0.06 85	0.04 44	0.03 56	0.03 72	0.06 60	0.06 53	0.06 56	0.06 65	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.04 49	0.03 84	0.04 74	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

BridgeDepth_RVC	0.05 67	0.04 68	0.04 78	0.04 69	0.05 91	0.05 99	0.03 66	0.04 47	0.07 118	0.05 70	0.05 63	0.05 63	0.04 81	0.02 32	0.07 83	0.07 76	0.05 41	0.07 86	0.05 42	0.05 72	0.06 57	0.05 73	0.02 41	0.03 39	0.06 65	0.08 90	0.07 88	0.07 86
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.05 67	0.03 38	0.02 10	0.03 40	0.04 72	0.05 99	0.03 66	0.05 63	0.06 90	0.06 77	0.06 85	0.09 96	0.02 21	0.03 72	0.06 60	0.06 53	0.08 73	0.06 65	0.06 62	0.04 41	0.08 80	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.05 57

DFGA-Net	0.05 67	0.05 92	0.03 40	0.04 69	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.06 77	0.05 63	0.10 105	0.04 81	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.07 86	0.07 70	0.05 72	0.07 69	0.04 49	0.03 84	0.04 74	0.07 80	0.06 62	0.06 79	0.09 102

anonymousdsp	0.05 67	0.04 68	0.03 40	0.03 40	0.04 72	0.04 69	0.04 109	0.06 75	0.05 63	0.06 77	0.04 41	0.03 21	0.02 21	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.09 85	0.05 73	0.03 84	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

iRaftStereo_RVC	0.05 67	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.05 63	0.04 35	0.06 77	0.05 63	0.05 63	0.03 56	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.10 90	0.07 86	0.07 70	0.05 72	0.09 85	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.07 80	0.06 62	0.05 54	0.05 57

RAFT + AFF	0.05 67	0.04 68	0.03 40	0.05 93	0.04 72	0.04 69	0.03 66	0.06 75	0.08 146	0.09 94	0.05 63	0.09 96	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.09 86	0.06 65	0.06 62	0.04 41	0.07 69	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.07 80	0.05 34	0.05 54	0.05 57

delet	0.05 67	0.05 92	0.04 78	0.06 116	0.05 91	0.05 99	0.05 120	0.04 47	0.04 35	0.06 77	0.05 63	0.10 105	0.05 111	0.03 72	0.07 83	0.06 53	0.07 66	0.06 65	0.05 42	0.06 91	0.06 57	0.04 49	0.03 84	0.04 74	0.06 65	0.06 62	0.04 36	0.04 40

NoBS	0.06 74	0.04 68	0.04 78	0.03 40	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.07 89	0.05 63	0.11 103	0.02 6	0.08 88	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.09 111	0.14 129	0.06 65	0.08 85	0.06 91	0.15 173	0.07 113	0.04 109	0.04 74	0.09 103	0.09 99	0.06 79	0.07 86

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 74	0.03 38	0.06 147	0.04 69	0.05 91	0.04 69	0.02 26	0.06 75	0.06 90	0.12 106	0.08 142	0.08 88	0.06 143	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.11 101	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.07 69	0.04 49	0.02 41	0.04 74	0.07 80	0.07 82	0.07 88	0.06 80

TS	0.06 74	0.04 68	0.04 78	0.05 93	0.05 91	0.04 69	0.03 66	0.06 75	0.05 63	0.04 48	0.08 142	0.06 76	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.06 56	0.07 86	0.07 70	0.06 91	0.09 85	0.08 135	0.02 41	0.04 74	0.08 92	0.08 90	0.08 97	0.09 102

LG-Stereo_L2	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.03 40	0.04 72	0.02 9	0.02 26	0.08 96	0.08 146	0.21 190	0.06 85	0.08 88	0.03 56	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.10 90	0.06 65	0.07 70	0.04 41	0.13 133	0.05 73	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.05 57

LG-Stereo_L1	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.04 69	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.08 96	0.09 180	0.21 190	0.05 63	0.05 63	0.03 56	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.10 90	0.06 65	0.07 70	0.04 41	0.14 153	0.05 73	0.01 4	0.03 39	0.06 65	0.06 62	0.05 54	0.05 57

LG-G_1	0.06 74	0.05 92	0.04 78	0.05 93	0.05 91	0.06 118	0.03 66	0.06 75	0.06 90	0.08 90	0.03 22	0.10 105	0.04 81	0.06 135	0.06 60	0.06 53	0.10 90	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.10 94	0.04 49	0.05 140	0.04 74	0.06 65	0.06 62	0.08 97	0.07 86

LG-G	0.06 74	0.05 92	0.04 78	0.05 93	0.05 91	0.06 118	0.03 66	0.06 75	0.06 90	0.08 90	0.03 22	0.10 105	0.04 81	0.06 135	0.06 60	0.06 53	0.10 90	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.10 94	0.04 49	0.05 140	0.04 74	0.06 65	0.06 62	0.08 97	0.07 86

LGtest1	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.04 69	0.04 72	0.04 69	0.03 66	0.08 96	0.08 146	0.07 86	0.04 41	0.06 76	0.03 56	0.05 116	0.07 83	0.07 76	0.12 111	0.07 86	0.10 113	0.07 110	0.12 114	0.06 94	0.04 109	0.03 39	0.07 80	0.06 62	0.08 97	0.06 80

SGD-Stereo	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.05 93	0.04 72	0.06 118	0.03 66	0.04 47	0.06 90	0.08 90	0.05 63	0.05 63	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.14 129	0.06 65	0.09 102	0.05 72	0.12 114	0.05 73	0.03 84	0.04 74	0.08 92	0.08 90	0.12 143	0.09 102

AIO_rvc	0.06 74	0.06 116	0.03 40	0.05 93	0.04 72	0.04 69	0.03 66	0.08 96	0.06 90	0.10 102	0.04 41	0.08 88	0.02 21	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.06 65	0.07 70	0.05 72	0.12 114	0.05 73	0.02 41	0.03 39	0.06 65	0.06 62	0.05 54	0.05 57

AIO_test	0.06 74	0.05 92	0.04 78	0.07 140	0.05 91	0.04 69	0.04 109	0.10 111	0.09 180	0.12 106	0.05 63	0.11 117	0.04 81	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.07 66	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.13 133	0.05 73	0.04 109	0.04 74	0.09 103	0.07 82	0.05 54	0.05 57

IGEV-Stereo+	0.06 74	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.04 72	0.03 43	0.03 66	0.16 163	0.06 90	0.20 177	0.06 85	0.06 76	0.03 56	0.04 100	0.07 83	0.08 93	0.10 90	0.06 65	0.09 102	0.06 91	0.12 114	0.06 94	0.03 84	0.03 39	0.07 80	0.06 62	0.03 18	0.07 86

plain	0.06 74	0.04 68	0.04 78	0.04 69	0.04 72	0.05 99	0.03 66	0.08 96	0.04 35	0.09 94	0.05 63	0.06 76	0.02 21	0.02 32	0.07 83	0.08 93	0.12 111	0.08 95	0.08 85	0.06 91	0.08 80	0.04 49	0.02 41	0.05 102	0.09 103	0.09 99	0.08 97	0.09 102

StereoVision	0.06 74	0.03 38	0.04 78	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.06 75	0.11 228	0.02 5	0.05 63	0.03 21	0.06 143	0.01 4	0.08 114	0.10 143	0.06 56	0.05 45	0.08 85	0.07 110	0.06 57	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.10 119	0.08 90	0.10 119	0.12 141

MIF-Stereo (partial)	0.06 74	0.05 92	0.06 147	0.05 93	0.04 72	0.05 99	0.03 66	0.08 96	0.07 118	0.07 86	0.04 41	0.05 63	0.06 143	0.04 100	0.08 114	0.08 93	0.11 101	0.08 95	0.08 85	0.05 72	0.09 85	0.05 73	0.02 41	0.06 131	0.10 119	0.08 90	0.07 88	0.08 94

MIM_Stereo	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.05 93	0.05 91	0.05 99	0.03 66	0.06 75	0.04 35	0.14 115	0.06 85	0.04 44	0.02 21	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.13 115	0.07 86	0.09 102	0.06 91	0.11 100	0.06 94	0.02 41	0.04 74	0.08 92	0.07 82	0.07 88	0.05 57

AASNet	0.06 74	0.06 116	0.04 78	0.09 175	0.07 139	0.08 152	0.05 120	0.08 96	0.04 35	0.07 86	0.07 113	0.07 83	0.04 81	0.04 100	0.06 60	0.07 76	0.10 90	0.08 95	0.08 85	0.06 91	0.07 69	0.06 94	0.04 109	0.06 131	0.08 92	0.07 82	0.06 79	0.06 80

RAFT	0.06 74	0.03 38	0.05 113	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.07 89	0.04 35	0.04 48	0.06 85	0.07 83	0.05 111	0.01 4	0.06 60	0.06 53	0.07 66	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.07 113	0.01 4	0.04 74	0.13 157	0.14 205	0.13 157	0.15 174

AFF-stereo	0.06 74	0.05 92	0.05 113	0.05 93	0.04 72	0.04 69	0.03 66	0.11 115	0.06 90	0.16 128	0.04 41	0.08 88	0.03 56	0.02 32	0.06 60	0.08 93	0.08 73	0.05 45	0.09 102	0.04 41	0.09 85	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.10 119	0.08 90	0.07 88	0.07 86

MMNet	0.06 74	0.06 116	0.04 78	0.08 151	0.06 121	0.06 118	0.05 120	0.07 89	0.05 63	0.05 70	0.05 63	0.09 96	0.04 81	0.04 100	0.07 83	0.07 76	0.08 73	0.08 95	0.07 70	0.06 91	0.06 57	0.05 73	0.04 109	0.05 102	0.07 80	0.08 90	0.07 88	0.10 118

RYNet	0.06 74	0.04 68	0.04 78	0.04 69	0.04 72	0.04 69	0.03 66	0.04 47	0.11 228	0.05 70	0.04 41	0.04 44	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.06 53	0.07 66	0.08 95	0.07 70	0.05 72	0.05 42	0.04 49	0.11 273	0.04 74	0.06 65	0.13 175	0.06 79	0.05 57

GANet	0.06 74	0.07 141	0.06 147	0.06 116	0.06 121	0.07 139	0.06 155	0.07 89	0.05 63	0.06 77	0.07 113	0.05 63	0.04 81	0.04 100	0.07 83	0.08 93	0.08 73	0.10 150	0.07 70	0.05 72	0.07 69	0.05 73	0.05 140	0.05 102	0.08 92	0.07 82	0.06 79	0.06 80

AANet_RVC	0.06 74	0.05 92	0.06 147	0.05 93	0.06 121	0.04 69	0.05 120	0.05 63	0.06 90	0.05 70	0.06 85	0.05 63	0.04 81	0.04 100	0.07 83	0.07 76	0.08 73	0.08 95	0.07 70	0.07 110	0.07 69	0.06 94	0.05 140	0.05 102	0.07 80	0.09 99	0.06 79	0.08 94

YMNet	0.07 97	0.08 182	0.06 147	0.08 151	0.08 163	0.08 152	0.07 175	0.07 89	0.07 118	0.05 70	0.07 113	0.13 140	0.05 111	0.07 169	0.07 83	0.07 76	0.08 73	0.08 95	0.09 102	0.05 72	0.07 69	0.06 94	0.06 162	0.05 102	0.09 103	0.08 90	0.09 112	0.09 102

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 97	0.05 92	0.03 40	0.03 40	0.05 91	0.05 99	0.03 66	0.12 120	0.05 63	0.22 201	0.05 63	0.08 88	0.03 56	0.05 116	0.07 83	0.09 111	0.13 115	0.09 124	0.10 113	0.06 91	0.16 192	0.06 94	0.04 109	0.04 74	0.07 80	0.09 99	0.08 97	0.10 118

HUF	0.07 97	0.05 92	0.04 78	0.07 140	0.06 121	0.04 69	0.03 66	0.09 104	0.07 118	0.16 128	0.05 63	0.09 96	0.04 81	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.06 65	0.09 102	0.06 91	0.14 153	0.06 94	0.03 84	0.04 74	0.08 92	0.05 34	0.06 79	0.05 57

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 97	0.05 92	0.03 40	0.04 69	0.05 91	0.04 69	0.02 26	0.11 115	0.06 90	0.22 201	0.05 63	0.05 63	0.02 21	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.12 111	0.08 95	0.09 102	0.07 110	0.16 192	0.06 94	0.02 41	0.03 39	0.07 80	0.07 82	0.07 88	0.05 57

MaDis-Stereo	0.07 97	0.04 68	0.05 113	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.03 66	0.06 75	0.06 90	0.04 48	0.06 85	0.10 105	0.05 111	0.02 32	0.07 83	0.08 93	0.10 90	0.09 124	0.07 70	0.05 72	0.10 94	0.10 219	0.01 4	0.05 102	0.11 134	0.18 289	0.13 157	0.16 190

UniTT-Stereo	0.07 97	0.04 68	0.04 78	0.04 69	0.03 43	0.05 99	0.03 66	0.06 75	0.05 63	0.06 77	0.04 41	0.07 83	0.12 250	0.07 169	0.08 114	0.07 76	0.11 101	0.08 95	0.08 85	0.07 110	0.09 85	0.08 135	0.08 223	0.04 74	0.09 103	0.16 258	0.06 79	0.09 102

LL-Strereo2	0.07 97	0.03 38	0.03 40	0.04 69	0.05 91	0.04 69	0.03 66	0.06 75	0.07 118	0.14 115	0.07 113	0.08 88	0.05 111	0.04 100	0.07 83	0.08 93	0.14 129	0.07 86	0.10 113	0.06 91	0.10 94	0.06 94	0.03 84	0.04 74	0.08 92	0.09 99	0.08 97	0.05 57

RAFT_CTSACE	0.07 97	0.04 68	0.06 147	0.03 40	0.04 72	0.05 99	0.05 120	0.06 75	0.06 90	0.09 94	0.04 41	0.10 105	0.09 214	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.11 101	0.07 86	0.07 70	0.05 72	0.12 114	0.08 135	0.03 84	0.06 131	0.12 144	0.13 175	0.12 143	0.15 174

ARAFT	0.07 97	0.04 68	0.04 78	0.05 93	0.05 91	0.05 99	0.02 26	0.09 104	0.06 90	0.12 106	0.06 85	0.12 124	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.07 76	0.12 111	0.09 124	0.09 102	0.05 72	0.11 100	0.07 113	0.03 84	0.04 74	0.09 103	0.09 99	0.09 112	0.09 102

DMCA	0.07 97	0.05 92	0.07 183	0.06 116	0.06 121	0.05 99	0.07 175	0.09 104	0.06 90	0.06 77	0.09 163	0.07 83	0.06 143	0.06 135	0.07 83	0.08 93	0.11 101	0.10 150	0.08 85	0.07 110	0.09 85	0.05 73	0.06 162	0.05 102	0.08 92	0.10 115	0.05 54	0.07 86

CVANet_RVC	0.07 97	0.07 141	0.07 183	0.08 151	0.06 121	0.07 139	0.05 120	0.06 75	0.05 63	0.06 77	0.09 163	0.05 63	0.04 81	0.04 100	0.08 114	0.08 93	0.08 73	0.08 95	0.08 85	0.06 91	0.08 80	0.05 73	0.04 109	0.05 102	0.08 92	0.07 82	0.07 88	0.09 102

MGS-Stereo	0.08 108	0.06 116	0.04 78	0.05 93	0.05 91	0.04 69	0.03 66	0.12 120	0.05 63	0.09 94	0.07 113	0.10 105	0.04 81	0.05 116	0.07 83	0.08 93	0.15 137	0.11 169	0.12 133	0.09 165	0.12 114	0.07 113	0.05 140	0.05 102	0.10 119	0.09 99	0.11 133	0.10 118

anonymousdsp2	0.08 108	0.07 141	0.05 113	0.06 116	0.05 91	0.06 118	0.05 120	0.12 120	0.06 90	0.17 138	0.06 85	0.08 88	0.04 81	0.05 116	0.07 83	0.08 93	0.13 115	0.08 95	0.10 113	0.07 110	0.12 114	0.06 94	0.05 140	0.06 131	0.09 103	0.08 90	0.08 97	0.07 86

test_5	0.08 108	0.05 92	0.07 183	0.04 69	0.04 72	0.04 69	0.04 109	0.09 104	0.05 63	0.05 70	0.07 113	0.12 124	0.12 250	0.02 32	0.07 83	0.09 111	0.07 66	0.07 86	0.08 85	0.06 91	0.10 94	0.09 180	0.02 41	0.07 174	0.10 119	0.13 175	0.13 157	0.18 222

AnonymousM	0.08 108	0.05 92	0.04 78	0.06 116	0.05 91	0.04 69	0.04 109	0.13 138	0.05 63	0.20 177	0.06 85	0.11 117	0.03 56	0.06 135	0.09 154	0.09 111	0.19 209	0.08 95	0.12 133	0.07 110	0.16 192	0.06 94	0.04 109	0.04 74	0.08 92	0.11 138	0.10 119	0.09 102

raft+_RVC	0.08 108	0.06 116	0.04 78	0.06 116	0.06 121	0.07 139	0.04 109	0.10 111	0.08 146	0.17 138	0.08 142	0.09 96	0.04 81	0.04 100	0.08 114	0.07 76	0.13 115	0.09 124	0.11 121	0.06 91	0.13 133	0.05 73	0.03 84	0.05 102	0.10 119	0.09 99	0.09 112	0.08 94

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 108	0.06 116	0.05 113	0.05 93	0.04 72	0.04 69	0.04 109	0.14 148	0.07 118	0.21 190	0.04 41	0.12 124	0.04 81	0.03 72	0.07 83	0.09 111	0.09 86	0.06 65	0.10 113	0.05 72	0.11 100	0.05 73	0.03 84	0.05 102	0.12 144	0.09 99	0.09 112	0.09 102

CCAANet	0.08 108	0.07 141	0.06 147	0.09 175	0.06 121	0.07 139	0.09 215	0.08 96	0.07 118	0.07 86	0.07 113	0.14 152	0.05 111	0.05 116	0.09 154	0.10 143	0.10 90	0.09 124	0.07 70	0.06 91	0.08 80	0.06 94	0.04 109	0.04 74	0.08 92	0.09 99	0.07 88	0.09 102

DF_test	0.09 115	0.04 68	0.04 78	0.03 40	0.04 72	0.06 118	0.03 66	0.16 163	0.09 180	0.21 190	0.07 113	0.17 189	0.05 111	0.10 234	0.09 154	0.10 143	0.19 209	0.08 95	0.13 153	0.07 110	0.18 230	0.09 180	0.06 162	0.05 102	0.06 65	0.11 138	0.09 112	0.08 94

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 115	0.04 68	0.06 147	0.04 69	0.05 91	0.05 99	0.03 66	0.15 153	0.09 180	0.19 164	0.09 163	0.16 180	0.05 111	0.06 135	0.09 154	0.09 111	0.15 137	0.08 95	0.11 121	0.07 110	0.16 192	0.08 135	0.04 109	0.05 102	0.16 212	0.11 138	0.14 172	0.16 190

test_for_model	0.09 115	0.05 92	0.04 78	0.05 93	0.07 139	0.04 69	0.03 66	0.12 120	0.08 146	0.24 240	0.05 63	0.15 158	0.05 111	0.06 135	0.07 83	0.09 111	0.18 186	0.10 150	0.12 133	0.08 135	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 102	0.09 103	0.10 115	0.08 97	0.09 102

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 115	0.05 92	0.04 78	0.05 93	0.07 139	0.04 69	0.03 66	0.12 120	0.08 146	0.24 240	0.05 63	0.15 158	0.05 111	0.06 135	0.07 83	0.09 111	0.18 186	0.10 150	0.12 133	0.08 135	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 102	0.09 103	0.10 115	0.08 97	0.09 102

testlalala	0.09 115	0.05 92	0.04 78	0.05 93	0.07 139	0.04 69	0.03 66	0.12 120	0.08 146	0.24 240	0.05 63	0.15 158	0.05 111	0.06 135	0.07 83	0.09 111	0.18 186	0.10 150	0.12 133	0.08 135	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 102	0.09 103	0.10 115	0.08 97	0.09 102

GCAPDPT-zeroshot	0.09 115	0.05 92	0.04 78	0.05 93	0.07 139	0.04 69	0.03 66	0.12 120	0.08 146	0.24 240	0.05 63	0.15 158	0.05 111	0.06 135	0.07 83	0.09 111	0.18 186	0.10 150	0.12 133	0.08 135	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 102	0.09 103	0.10 115	0.08 97	0.09 102

GCAP-Stereo	0.09 115	0.05 92	0.04 78	0.05 93	0.07 139	0.04 69	0.03 66	0.12 120	0.08 146	0.24 240	0.05 63	0.15 158	0.05 111	0.06 135	0.07 83	0.09 111	0.18 186	0.10 150	0.12 133	0.08 135	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 102	0.09 103	0.10 115	0.08 97	0.09 102

4D-IteraStereo	0.09 115	0.06 116	0.05 113	0.06 116	0.06 121	0.06 118	0.04 109	0.15 153	0.10 208	0.22 201	0.08 142	0.14 152	0.06 143	0.03 72	0.08 114	0.10 143	0.17 166	0.09 124	0.11 121	0.07 110	0.15 173	0.05 73	0.03 84	0.05 102	0.10 119	0.10 115	0.08 97	0.08 94

LoS_RVC	0.09 115	0.07 141	0.05 113	0.05 93	0.06 121	0.06 118	0.05 120	0.13 138	0.08 146	0.18 150	0.11 208	0.12 124	0.06 143	0.07 169	0.08 114	0.09 111	0.10 90	0.08 95	0.12 133	0.08 135	0.16 192	0.09 180	0.05 140	0.06 131	0.14 182	0.10 115	0.10 119	0.13 150

tt_ll	0.09 115	0.07 141	0.05 113	0.05 93	0.06 121	0.06 118	0.05 120	0.13 138	0.08 146	0.18 150	0.11 208	0.12 124	0.06 143	0.07 169	0.08 114	0.09 111	0.10 90	0.08 95	0.12 133	0.08 135	0.16 192	0.09 180	0.05 140	0.06 131	0.14 182	0.10 115	0.10 119	0.13 150

CAS	0.09 115	0.07 141	0.05 113	0.06 116	0.05 91	0.05 99	0.04 109	0.14 148	0.05 63	0.11 103	0.10 191	0.11 117	0.05 111	0.07 169	0.08 114	0.09 111	0.11 101	0.10 150	0.14 168	0.07 110	0.12 114	0.07 113	0.05 140	0.05 102	0.13 157	0.11 138	0.09 112	0.14 160

TestStereo1	0.09 115	0.07 141	0.06 147	0.04 69	0.05 91	0.06 118	0.06 155	0.07 89	0.07 118	0.09 94	0.07 113	0.11 117	0.14 280	0.04 100	0.09 154	0.10 143	0.11 101	0.09 124	0.09 102	0.08 135	0.13 133	0.12 266	0.02 41	0.04 74	0.15 196	0.13 175	0.16 201	0.20 251

TESTraft	0.09 115	0.06 116	0.06 147	0.04 69	0.04 72	0.05 99	0.06 155	0.09 104	0.08 146	0.09 94	0.08 142	0.12 124	0.13 264	0.03 72	0.09 154	0.10 143	0.11 101	0.09 124	0.08 85	0.07 110	0.13 133	0.12 266	0.02 41	0.05 102	0.14 182	0.12 153	0.14 172	0.20 251

IER	0.09 115	0.07 141	0.07 183	0.09 175	0.07 139	0.08 152	0.06 155	0.12 120	0.07 118	0.14 115	0.11 208	0.10 105	0.07 178	0.06 135	0.08 114	0.09 111	0.15 137	0.11 169	0.11 121	0.07 110	0.11 100	0.07 113	0.06 162	0.06 131	0.10 119	0.10 115	0.11 133	0.14 160

RAFT+CT+SA	0.09 115	0.05 92	0.07 183	0.05 93	0.05 91	0.04 69	0.05 120	0.13 138	0.08 146	0.08 90	0.07 113	0.15 158	0.13 264	0.04 100	0.10 212	0.10 143	0.09 86	0.08 95	0.08 85	0.06 91	0.12 114	0.11 244	0.02 41	0.06 131	0.13 157	0.12 153	0.11 133	0.17 203

SA-5K	0.09 115	0.07 141	0.06 147	0.04 69	0.05 91	0.06 118	0.06 155	0.07 89	0.07 118	0.09 94	0.07 113	0.11 117	0.14 280	0.04 100	0.09 154	0.10 143	0.11 101	0.09 124	0.09 102	0.08 135	0.13 133	0.12 266	0.02 41	0.04 74	0.15 196	0.13 175	0.16 201	0.20 251

test_4	0.09 115	0.05 92	0.07 183	0.05 93	0.06 121	0.03 43	0.02 26	0.11 115	0.09 180	0.17 138	0.06 85	0.09 96	0.06 143	0.03 72	0.09 154	0.09 111	0.15 137	0.08 95	0.10 113	0.07 110	0.16 192	0.08 135	0.02 41	0.07 174	0.09 103	0.15 232	0.12 143	0.18 222

CIPLG	0.09 115	0.06 116	0.05 113	0.06 116	0.06 121	0.09 167	0.06 155	0.18 215	0.06 90	0.20 177	0.08 142	0.12 124	0.06 143	0.06 135	0.08 114	0.10 143	0.17 166	0.11 169	0.11 121	0.09 165	0.13 133	0.06 94	0.04 109	0.06 131	0.10 119	0.09 99	0.10 119	0.10 118

IPLG	0.09 115	0.07 141	0.07 183	0.07 140	0.07 139	0.06 118	0.05 120	0.15 153	0.06 90	0.22 201	0.06 85	0.15 158	0.05 111	0.04 100	0.08 114	0.10 143	0.16 152	0.10 150	0.14 168	0.09 165	0.13 133	0.08 135	0.04 109	0.07 174	0.13 157	0.11 138	0.11 133	0.08 94

IPLGR_C	0.09 115	0.06 116	0.05 113	0.06 116	0.06 121	0.09 167	0.06 155	0.18 215	0.06 90	0.20 177	0.08 142	0.12 124	0.07 178	0.06 135	0.08 114	0.10 143	0.17 166	0.11 169	0.11 121	0.09 165	0.13 133	0.06 94	0.04 109	0.06 131	0.10 119	0.09 99	0.10 119	0.10 118

ACRE	0.09 115	0.06 116	0.05 113	0.06 116	0.06 121	0.09 167	0.06 155	0.18 215	0.06 90	0.20 177	0.08 142	0.12 124	0.07 178	0.06 135	0.08 114	0.10 143	0.17 166	0.11 169	0.11 121	0.09 165	0.13 133	0.06 94	0.04 109	0.06 131	0.10 119	0.10 115	0.10 119	0.10 118

rafts_anoy	0.09 115	0.08 182	0.07 183	0.07 140	0.07 139	0.06 118	0.05 120	0.13 138	0.05 63	0.17 138	0.09 163	0.12 124	0.05 111	0.03 72	0.09 154	0.10 143	0.15 137	0.12 207	0.13 153	0.07 110	0.14 153	0.08 135	0.03 84	0.06 131	0.11 134	0.10 115	0.09 112	0.11 128

RALCasStereoNet	0.09 115	0.08 182	0.06 147	0.09 175	0.07 139	0.06 118	0.05 120	0.12 120	0.05 63	0.18 150	0.07 113	0.12 124	0.05 111	0.04 100	0.09 154	0.10 143	0.18 186	0.12 207	0.13 153	0.08 135	0.15 173	0.08 135	0.05 140	0.06 131	0.12 144	0.09 99	0.10 119	0.08 94

RALAANet	0.09 115	0.08 182	0.06 147	0.07 140	0.05 91	0.08 152	0.05 120	0.10 111	0.07 118	0.12 106	0.09 163	0.10 105	0.06 143	0.03 72	0.08 114	0.09 111	0.13 115	0.11 169	0.15 181	0.08 135	0.12 114	0.07 113	0.04 109	0.06 131	0.11 134	0.10 115	0.11 133	0.11 128

UPFNet	0.09 115	0.08 182	0.08 210	0.09 175	0.07 139	0.09 167	0.06 155	0.12 120	0.09 180	0.14 115	0.09 163	0.12 124	0.06 143	0.07 169	0.08 114	0.10 143	0.13 115	0.11 169	0.10 113	0.07 110	0.09 85	0.07 113	0.06 162	0.06 131	0.09 103	0.10 115	0.10 119	0.10 118

HITNet	0.09 115	0.07 141	0.06 147	0.08 151	0.08 163	0.08 152	0.05 120	0.11 115	0.07 118	0.19 164	0.08 142	0.12 124	0.06 143	0.07 169	0.08 114	0.08 93	0.13 115	0.11 169	0.10 113	0.06 91	0.10 94	0.09 180	0.06 162	0.06 131	0.12 144	0.11 138	0.16 201	0.13 150
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
small-0shot	0.10 141	0.05 92	0.04 78	0.05 93	0.05 91	0.06 118	0.03 66	0.16 163	0.10 208	0.19 164	0.06 85	0.15 158	0.07 178	0.09 217	0.08 114	0.10 143	0.18 186	0.09 124	0.13 153	0.07 110	0.19 244	0.08 135	0.03 84	0.05 102	0.13 157	0.11 138	0.13 157	0.17 203

anonymous	0.10 141	0.04 68	0.05 113	0.04 69	0.08 163	0.07 139	0.05 120	0.17 176	0.08 146	0.18 150	0.06 85	0.16 180	0.06 143	0.09 217	0.09 154	0.10 143	0.19 209	0.09 124	0.14 168	0.08 135	0.19 244	0.08 135	0.04 109	0.06 131	0.15 196	0.09 99	0.14 172	0.15 174

DepthFocus	0.10 141	0.05 92	0.05 113	0.09 175	0.05 91	0.06 118	0.04 109	0.17 176	0.07 118	0.22 201	0.09 163	0.13 140	0.04 81	0.10 234	0.09 154	0.09 111	0.18 186	0.09 124	0.18 239	0.09 165	0.17 216	0.08 135	0.09 247	0.05 102	0.07 80	0.11 138	0.14 172	0.12 141

coex_refinement	0.10 141	0.10 220	0.07 183	0.09 175	0.08 163	0.09 167	0.06 155	0.17 176	0.10 208	0.20 177	0.11 208	0.11 117	0.07 178	0.07 169	0.11 252	0.14 295	0.15 137	0.11 169	0.12 133	0.06 91	0.12 114	0.08 135	0.06 162	0.07 174	0.12 144	0.12 153	0.11 133	0.13 150

castereo++	0.10 141	0.07 141	0.05 113	0.07 140	0.07 139	0.06 118	0.05 120	0.17 176	0.09 180	0.24 240	0.08 142	0.17 189	0.06 143	0.05 116	0.09 154	0.10 143	0.19 209	0.09 124	0.13 153	0.07 110	0.20 267	0.07 113	0.05 140	0.07 174	0.12 144	0.12 153	0.12 143	0.11 128

castereo	0.10 141	0.07 141	0.06 147	0.06 116	0.07 139	0.08 152	0.05 120	0.16 163	0.11 228	0.24 240	0.10 191	0.15 158	0.04 81	0.05 116	0.08 114	0.10 143	0.20 234	0.09 124	0.14 168	0.07 110	0.19 244	0.07 113	0.04 109	0.07 174	0.13 157	0.12 153	0.12 143	0.12 141

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 141	0.07 141	0.06 147	0.08 151	0.05 91	0.07 139	0.03 66	0.11 115	0.15 276	0.20 177	0.15 264	0.11 117	0.07 178	0.08 195	0.08 114	0.09 111	0.16 152	0.11 169	0.12 133	0.08 135	0.12 114	0.11 244	0.06 162	0.07 174	0.12 144	0.14 205	0.12 143	0.16 190

CASnet	0.10 141	0.06 116	0.05 113	0.08 151	0.09 194	0.11 209	0.05 120	0.18 215	0.10 208	0.23 223	0.11 208	0.13 140	0.06 143	0.07 169	0.09 154	0.10 143	0.16 152	0.08 95	0.18 239	0.07 110	0.14 153	0.06 94	0.06 162	0.06 131	0.12 144	0.10 115	0.14 172	0.10 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 141	0.09 202	0.06 147	0.08 151	0.06 121	0.09 167	0.06 155	0.09 104	0.07 118	0.18 150	0.11 208	0.10 105	0.10 231	0.06 135	0.08 114	0.09 111	0.14 129	0.09 124	0.18 239	0.09 165	0.11 100	0.06 94	0.05 140	0.06 131	0.11 134	0.10 115	0.15 188	0.12 141

Sa-1000	0.10 141	0.07 141	0.07 183	0.07 140	0.05 91	0.09 167	0.03 66	0.12 120	0.06 90	0.18 150	0.08 142	0.19 218	0.05 111	0.05 116	0.10 212	0.10 143	0.16 152	0.12 207	0.14 168	0.09 165	0.16 192	0.10 219	0.04 109	0.05 102	0.19 271	0.15 232	0.13 157	0.20 251

SA	0.10 141	0.07 141	0.06 147	0.06 116	0.05 91	0.08 152	0.04 109	0.12 120	0.05 63	0.16 128	0.07 113	0.16 180	0.03 56	0.04 100	0.09 154	0.09 111	0.13 115	0.11 169	0.12 133	0.09 165	0.14 153	0.10 219	0.03 84	0.06 131	0.16 212	0.14 205	0.13 157	0.20 251

test-3	0.10 141	0.06 116	0.04 78	0.06 116	0.08 163	0.05 99	0.05 120	0.17 176	0.07 118	0.24 240	0.07 113	0.19 218	0.07 178	0.06 135	0.10 212	0.10 143	0.21 249	0.09 124	0.15 181	0.10 201	0.16 192	0.09 180	0.05 140	0.06 131	0.09 103	0.10 115	0.12 143	0.11 128

test_1	0.10 141	0.06 116	0.04 78	0.06 116	0.08 163	0.05 99	0.05 120	0.17 176	0.07 118	0.24 240	0.07 113	0.19 218	0.07 178	0.06 135	0.10 212	0.10 143	0.21 249	0.09 124	0.15 181	0.10 201	0.16 192	0.09 180	0.05 140	0.06 131	0.09 103	0.10 115	0.12 143	0.11 128

raftrobust	0.10 141	0.08 182	0.06 147	0.08 151	0.07 139	0.05 99	0.04 109	0.14 148	0.06 90	0.25 274	0.07 113	0.12 124	0.05 111	0.05 116	0.08 114	0.09 111	0.18 186	0.11 169	0.11 121	0.09 165	0.17 216	0.08 135	0.05 140	0.05 102	0.13 157	0.12 153	0.10 119	0.10 118

UNet	0.10 141	0.09 202	0.08 210	0.10 196	0.08 163	0.09 167	0.08 194	0.15 153	0.08 146	0.17 138	0.09 163	0.13 140	0.09 214	0.07 169	0.09 154	0.10 143	0.16 152	0.13 241	0.12 133	0.08 135	0.11 100	0.09 180	0.08 223	0.09 234	0.11 134	0.13 175	0.10 119	0.11 128

DMCA-RVC	0.10 141	0.08 182	0.11 262	0.08 151	0.09 194	0.08 152	0.08 194	0.12 120	0.09 180	0.13 112	0.13 238	0.13 140	0.07 178	0.06 135	0.13 288	0.12 253	0.14 129	0.13 241	0.11 121	0.10 201	0.12 114	0.09 180	0.07 191	0.09 234	0.10 119	0.10 115	0.10 119	0.11 128

DISCO	0.10 141	0.10 220	0.08 210	0.10 196	0.09 194	0.11 209	0.09 215	0.10 111	0.08 146	0.15 122	0.10 191	0.12 124	0.07 178	0.06 135	0.09 154	0.11 202	0.15 137	0.10 150	0.14 168	0.10 201	0.12 114	0.10 219	0.06 162	0.09 234	0.14 182	0.11 138	0.13 157	0.11 128

LGCAT	0.11 158	0.09 202	0.08 210	0.08 151	0.07 139	0.10 192	0.06 155	0.17 176	0.06 90	0.22 201	0.09 163	0.15 158	0.07 178	0.07 169	0.09 154	0.09 111	0.19 209	0.10 150	0.17 220	0.08 135	0.19 244	0.10 219	0.08 223	0.06 131	0.11 134	0.12 153	0.15 188	0.11 128

HLF11	0.11 158	0.09 202	0.07 183	0.11 217	0.07 139	0.09 167	0.07 175	0.19 246	0.07 118	0.19 164	0.09 163	0.16 180	0.06 143	0.07 169	0.08 114	0.10 143	0.19 209	0.12 207	0.16 199	0.09 165	0.13 133	0.08 135	0.07 191	0.07 174	0.12 144	0.13 175	0.15 188	0.14 160

S2M2_XL	0.11 158	0.07 141	0.08 210	0.07 140	0.07 139	0.10 192	0.08 194	0.18 215	0.06 90	0.21 190	0.09 163	0.22 273	0.05 111	0.06 135	0.08 114	0.10 143	0.20 234	0.09 124	0.17 220	0.09 165	0.20 267	0.08 135	0.08 223	0.06 131	0.11 134	0.09 99	0.14 172	0.16 190
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 158	0.10 220	0.08 210	0.09 175	0.09 194	0.08 152	0.07 175	0.17 176	0.08 146	0.22 201	0.09 163	0.16 180	0.13 264	0.07 169	0.08 114	0.11 202	0.16 152	0.11 169	0.11 121	0.09 165	0.14 153	0.09 180	0.09 247	0.07 174	0.13 157	0.14 205	0.14 172	0.11 128

Reg-Stereo(zero)	0.11 158	0.08 182	0.06 147	0.08 151	0.07 139	0.10 192	0.07 175	0.17 176	0.10 208	0.25 274	0.09 163	0.20 234	0.06 143	0.07 169	0.09 154	0.11 202	0.19 209	0.10 150	0.15 181	0.09 165	0.15 173	0.08 135	0.07 191	0.07 174	0.13 157	0.13 175	0.18 244	0.17 203

FLISNet	0.11 158	0.08 182	0.06 147	0.08 151	0.07 139	0.10 192	0.07 175	0.17 176	0.10 208	0.25 274	0.09 163	0.20 234	0.06 143	0.07 169	0.09 154	0.11 202	0.19 209	0.10 150	0.15 181	0.09 165	0.15 173	0.08 135	0.07 191	0.07 174	0.13 157	0.13 175	0.18 244	0.17 203

trnet	0.11 158	0.08 182	0.05 113	0.07 140	0.07 139	0.07 139	0.05 120	0.18 215	0.05 63	0.27 307	0.07 113	0.18 206	0.06 143	0.08 195	0.08 114	0.10 143	0.22 265	0.08 95	0.12 133	0.07 110	0.20 267	0.08 135	0.06 162	0.05 102	0.11 134	0.13 175	0.17 219	0.16 190

CES	0.11 158	0.06 116	0.06 147	0.06 116	0.08 163	0.07 139	0.05 120	0.35 342	0.05 63	0.15 122	0.23 330	0.13 140	0.04 81	0.08 195	0.08 114	0.10 143	0.19 209	0.08 95	0.14 168	0.08 135	0.28 350	0.08 135	0.07 191	0.04 74	0.14 182	0.11 138	0.13 157	0.16 190

EGLCR-Stereo	0.11 158	0.06 116	0.04 78	0.08 151	0.08 163	0.07 139	0.05 120	0.17 176	0.09 180	0.27 307	0.06 85	0.19 218	0.06 143	0.08 195	0.08 114	0.10 143	0.20 234	0.10 150	0.16 199	0.07 110	0.17 216	0.07 113	0.04 109	0.06 131	0.10 119	0.12 153	0.18 244	0.18 222

MIPNet	0.11 158	0.09 202	0.06 147	0.07 140	0.08 163	0.07 139	0.05 120	0.17 176	0.06 90	0.23 223	0.07 113	0.15 158	0.08 201	0.05 116	0.09 154	0.10 143	0.17 166	0.11 169	0.20 261	0.12 249	0.13 133	0.10 219	0.05 140	0.07 174	0.15 196	0.13 175	0.11 133	0.13 150

GMOStereo	0.11 158	0.07 141	0.09 230	0.06 116	0.05 91	0.06 118	0.05 120	0.17 176	0.09 180	0.24 240	0.07 113	0.17 189	0.09 214	0.05 116	0.10 212	0.11 202	0.17 166	0.08 95	0.12 133	0.08 135	0.19 244	0.08 135	0.03 84	0.06 131	0.18 256	0.16 258	0.14 172	0.17 203

error version	0.11 158	0.07 141	0.09 230	0.06 116	0.05 91	0.06 118	0.05 120	0.17 176	0.09 180	0.24 240	0.07 113	0.17 189	0.09 214	0.05 116	0.10 212	0.11 202	0.17 166	0.08 95	0.12 133	0.08 135	0.19 244	0.08 135	0.03 84	0.06 131	0.18 256	0.16 258	0.14 172	0.17 203

test-v	0.11 158	0.07 141	0.09 230	0.06 116	0.05 91	0.06 118	0.05 120	0.17 176	0.09 180	0.24 240	0.07 113	0.17 189	0.09 214	0.05 116	0.10 212	0.11 202	0.17 166	0.08 95	0.12 133	0.08 135	0.19 244	0.08 135	0.03 84	0.06 131	0.18 256	0.16 258	0.14 172	0.17 203

test_3	0.11 158	0.07 141	0.07 183	0.06 116	0.08 163	0.05 99	0.05 120	0.17 176	0.09 180	0.24 240	0.09 163	0.21 258	0.11 242	0.06 135	0.13 288	0.13 274	0.20 234	0.09 124	0.14 168	0.10 201	0.18 230	0.08 135	0.04 109	0.08 201	0.13 157	0.15 232	0.13 157	0.14 160

test-2	0.11 158	0.07 141	0.09 230	0.06 116	0.05 91	0.06 118	0.05 120	0.17 176	0.09 180	0.24 240	0.07 113	0.17 189	0.09 214	0.05 116	0.10 212	0.11 202	0.17 166	0.08 95	0.12 133	0.08 135	0.19 244	0.08 135	0.03 84	0.06 131	0.18 256	0.16 258	0.14 172	0.17 203

CREStereo++_RVC	0.11 158	0.07 141	0.05 113	0.08 151	0.08 163	0.08 152	0.07 175	0.16 163	0.09 180	0.26 291	0.09 163	0.17 189	0.13 264	0.08 195	0.08 114	0.10 143	0.20 234	0.08 95	0.13 153	0.07 110	0.19 244	0.08 135	0.06 162	0.06 131	0.14 182	0.11 138	0.16 201	0.15 174
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
TANstereo	0.11 158	0.06 116	0.06 147	0.10 196	0.09 194	0.09 167	0.06 155	0.12 120	0.08 146	0.22 201	0.08 142	0.13 140	0.07 178	0.08 195	0.10 212	0.13 274	0.20 234	0.13 241	0.18 239	0.08 135	0.18 230	0.09 180	0.06 162	0.06 131	0.10 119	0.10 115	0.15 188	0.14 160

XX-TBD	0.11 158	0.06 116	0.06 147	0.10 196	0.09 194	0.09 167	0.06 155	0.12 120	0.08 146	0.22 201	0.08 142	0.13 140	0.07 178	0.08 195	0.10 212	0.13 274	0.20 234	0.13 241	0.18 239	0.08 135	0.18 230	0.09 180	0.06 162	0.06 131	0.10 119	0.10 115	0.15 188	0.14 160

HCRNet	0.11 158	0.17 303	0.06 147	0.22 303	0.08 163	0.15 255	0.08 194	0.13 138	0.04 35	0.46 367	0.12 224	0.24 285	0.07 178	0.07 169	0.08 114	0.06 53	0.14 129	0.08 95	0.20 261	0.08 135	0.09 85	0.05 73	0.11 273	0.06 131	0.06 65	0.05 34	0.05 54	0.08 94

CREStereo	0.11 158	0.08 182	0.06 147	0.08 151	0.08 163	0.07 139	0.05 120	0.18 215	0.05 63	0.26 291	0.08 142	0.18 206	0.06 143	0.08 195	0.08 114	0.10 143	0.22 265	0.09 124	0.13 153	0.08 135	0.20 267	0.09 180	0.06 162	0.05 102	0.11 134	0.13 175	0.17 219	0.15 174
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
HGLStereo	0.11 158	0.10 220	0.08 210	0.09 175	0.10 219	0.09 167	0.06 155	0.14 148	0.08 146	0.18 150	0.15 264	0.09 96	0.06 143	0.08 195	0.09 154	0.10 143	0.17 166	0.13 241	0.14 168	0.10 201	0.11 100	0.09 180	0.08 223	0.08 201	0.13 157	0.12 153	0.10 119	0.11 128

DSFCA	0.11 158	0.13 266	0.09 230	0.10 196	0.08 163	0.11 209	0.11 247	0.12 120	0.09 180	0.12 106	0.13 238	0.14 152	0.07 178	0.05 116	0.09 154	0.11 202	0.15 137	0.13 241	0.16 199	0.10 201	0.13 133	0.12 266	0.07 191	0.09 234	0.12 144	0.13 175	0.10 119	0.13 150

PMTNet	0.11 158	0.10 220	0.06 147	0.12 231	0.09 194	0.07 139	0.06 155	0.18 215	0.06 90	0.28 326	0.06 85	0.18 206	0.04 81	0.07 169	0.09 154	0.11 202	0.19 209	0.09 124	0.14 168	0.08 135	0.17 216	0.09 180	0.07 191	0.05 102	0.13 157	0.12 153	0.17 219	0.15 174

BEATNet_4x	0.11 158	0.10 220	0.08 210	0.09 175	0.09 194	0.09 167	0.08 194	0.12 120	0.08 146	0.21 190	0.09 163	0.15 158	0.09 214	0.07 169	0.10 212	0.09 111	0.13 115	0.13 241	0.11 121	0.08 135	0.13 133	0.11 244	0.08 223	0.07 174	0.13 157	0.13 175	0.18 244	0.18 222

DeepPrunerF	0.11 158	0.10 220	0.10 249	0.13 244	0.13 264	0.09 167	0.09 215	0.15 153	0.11 228	0.12 106	0.14 251	0.10 105	0.09 214	0.07 169	0.12 268	0.11 202	0.11 101	0.13 241	0.13 153	0.11 228	0.13 133	0.08 135	0.08 223	0.08 201	0.17 231	0.14 205	0.11 133	0.14 160

ADCP+	0.11 158	0.10 220	0.08 210	0.09 175	0.07 139	0.09 167	0.08 194	0.13 138	0.11 228	0.16 128	0.12 224	0.18 206	0.08 201	0.07 169	0.10 212	0.09 111	0.16 152	0.11 169	0.14 168	0.09 165	0.12 114	0.09 180	0.08 223	0.08 201	0.11 134	0.15 232	0.11 133	0.11 128

RASNet	0.11 158	0.10 220	0.09 230	0.10 196	0.07 139	0.08 152	0.08 194	0.19 246	0.09 180	0.17 138	0.10 191	0.13 140	0.08 201	0.06 135	0.08 114	0.10 143	0.15 137	0.09 124	0.12 133	0.06 91	0.15 173	0.09 180	0.05 140	0.10 251	0.13 157	0.11 138	0.17 219	0.17 203

iResNet_ROB	0.11 158	0.08 182	0.07 183	0.11 217	0.08 163	0.12 223	0.07 175	0.15 153	0.08 146	0.23 223	0.10 191	0.15 158	0.15 288	0.06 135	0.07 83	0.09 111	0.17 166	0.12 207	0.13 153	0.09 165	0.14 153	0.09 180	0.07 191	0.08 201	0.14 182	0.12 153	0.15 188	0.15 174

DN-CSS_ROB	0.11 158	0.09 202	0.11 262	0.08 151	0.09 194	0.08 152	0.08 194	0.16 163	0.10 208	0.23 223	0.17 284	0.18 206	0.14 280	0.05 116	0.08 114	0.09 111	0.13 115	0.10 150	0.18 239	0.09 165	0.11 100	0.08 135	0.07 191	0.08 201	0.13 157	0.10 115	0.12 143	0.10 118

DNSM	0.12 187	0.08 182	0.06 147	0.08 151	0.08 163	0.11 209	0.06 155	0.19 246	0.08 146	0.26 291	0.06 85	0.21 258	0.03 56	0.10 234	0.09 154	0.10 143	0.22 265	0.10 150	0.15 181	0.09 165	0.20 267	0.10 219	0.06 162	0.06 131	0.15 196	0.12 153	0.17 219	0.19 241

ManiGeoR	0.12 187	0.10 220	0.08 210	0.13 244	0.08 163	0.10 192	0.07 175	0.20 268	0.10 208	0.20 177	0.11 208	0.20 234	0.06 143	0.06 135	0.09 154	0.10 143	0.18 186	0.11 169	0.16 199	0.09 165	0.13 133	0.07 113	0.06 162	0.08 201	0.16 212	0.14 205	0.16 201	0.14 160

HLf10	0.12 187	0.10 220	0.08 210	0.13 244	0.08 163	0.10 192	0.07 175	0.20 268	0.10 208	0.20 177	0.11 208	0.20 234	0.06 143	0.06 135	0.09 154	0.10 143	0.18 186	0.11 169	0.16 199	0.09 165	0.13 133	0.07 113	0.06 162	0.08 201	0.16 212	0.14 205	0.16 201	0.14 160

HLf8	0.12 187	0.10 220	0.08 210	0.11 217	0.09 194	0.10 192	0.08 194	0.20 268	0.09 180	0.19 164	0.10 191	0.20 234	0.09 214	0.07 169	0.09 154	0.11 202	0.19 209	0.12 207	0.17 220	0.09 165	0.14 153	0.09 180	0.07 191	0.08 201	0.16 212	0.14 205	0.18 244	0.18 222

TestStereo_HLe17	0.12 187	0.11 237	0.08 210	0.14 254	0.10 219	0.12 223	0.08 194	0.23 300	0.11 228	0.21 190	0.10 191	0.20 234	0.07 178	0.06 135	0.09 154	0.10 143	0.17 166	0.11 169	0.18 239	0.09 165	0.13 133	0.08 135	0.06 162	0.09 234	0.18 256	0.14 205	0.16 201	0.15 174

TestStereo_HL2	0.12 187	0.09 202	0.07 183	0.10 196	0.08 163	0.10 192	0.08 194	0.18 215	0.10 208	0.22 201	0.11 208	0.20 234	0.09 214	0.08 195	0.09 154	0.10 143	0.19 209	0.11 169	0.17 220	0.09 165	0.14 153	0.07 113	0.07 191	0.08 201	0.17 231	0.14 205	0.17 219	0.18 222

GGDA	0.12 187	0.09 202	0.07 183	0.10 196	0.08 163	0.11 209	0.08 194	0.18 215	0.11 228	0.22 201	0.10 191	0.21 258	0.10 231	0.08 195	0.09 154	0.10 143	0.19 209	0.11 169	0.16 199	0.08 135	0.14 153	0.08 135	0.07 191	0.08 201	0.16 212	0.14 205	0.16 201	0.17 203

DNS	0.12 187	0.08 182	0.06 147	0.08 151	0.08 163	0.11 209	0.06 155	0.18 215	0.07 118	0.26 291	0.06 85	0.26 290	0.04 81	0.10 234	0.09 154	0.10 143	0.21 249	0.10 150	0.15 181	0.09 165	0.20 267	0.09 180	0.05 140	0.06 131	0.14 182	0.13 175	0.18 244	0.18 222

DF	0.12 187	0.07 141	0.05 113	0.10 196	0.09 194	0.09 167	0.07 175	0.19 246	0.07 118	0.27 307	0.09 163	0.20 234	0.05 111	0.10 234	0.09 154	0.11 202	0.22 265	0.11 169	0.16 199	0.09 165	0.21 293	0.10 219	0.07 191	0.07 174	0.15 196	0.12 153	0.17 219	0.23 276

WQFJA1++	0.12 187	0.09 202	0.06 147	0.15 267	0.08 163	0.15 255	0.14 273	0.17 176	0.07 118	0.19 164	0.11 208	0.15 158	0.08 201	0.05 116	0.08 114	0.10 143	0.19 209	0.09 124	0.16 199	0.08 135	0.16 192	0.07 113	0.06 162	0.06 131	0.16 212	0.11 138	0.21 284	0.22 271

DDF-Stereo	0.12 187	0.07 141	0.04 78	0.10 196	0.09 194	0.13 234	0.10 233	0.18 215	0.08 146	0.24 240	0.06 85	0.19 218	0.06 143	0.08 195	0.08 114	0.11 202	0.23 277	0.08 95	0.16 199	0.10 201	0.20 267	0.08 135	0.07 191	0.07 174	0.13 157	0.13 175	0.17 219	0.19 241

zero-FE	0.12 187	0.07 141	0.04 78	0.11 217	0.08 163	0.15 255	0.12 261	0.18 215	0.08 146	0.23 223	0.08 142	0.19 218	0.07 178	0.08 195	0.08 114	0.11 202	0.23 277	0.09 124	0.17 220	0.10 201	0.20 267	0.09 180	0.07 191	0.07 174	0.13 157	0.13 175	0.16 201	0.20 251

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 187	0.07 141	0.04 78	0.09 175	0.09 194	0.11 209	0.10 233	0.18 215	0.08 146	0.24 240	0.09 163	0.16 180	0.04 81	0.09 217	0.09 154	0.11 202	0.21 249	0.10 150	0.17 220	0.09 165	0.20 267	0.10 219	0.05 140	0.06 131	0.15 196	0.13 175	0.16 201	0.27 297

AE-Stereo	0.12 187	0.09 202	0.08 210	0.11 217	0.09 194	0.08 152	0.05 120	0.17 176	0.14 268	0.24 240	0.09 163	0.19 218	0.10 231	0.07 169	0.10 212	0.12 253	0.24 296	0.13 241	0.16 199	0.11 228	0.18 230	0.09 180	0.05 140	0.09 234	0.13 157	0.14 205	0.15 188	0.15 174

raft_robust	0.12 187	0.09 202	0.09 230	0.11 217	0.06 121	0.09 167	0.06 155	0.15 153	0.08 146	0.23 223	0.07 113	0.20 234	0.11 242	0.09 217	0.11 252	0.12 253	0.16 152	0.12 207	0.13 153	0.10 201	0.15 173	0.11 244	0.03 84	0.07 174	0.18 256	0.16 258	0.15 188	0.14 160

IPLGR	0.12 187	0.09 202	0.09 230	0.09 175	0.10 219	0.09 167	0.07 175	0.18 215	0.09 180	0.22 201	0.10 191	0.15 158	0.07 178	0.06 135	0.09 154	0.11 202	0.17 166	0.11 169	0.20 261	0.12 249	0.15 173	0.08 135	0.04 109	0.08 201	0.16 212	0.13 175	0.14 172	0.16 190

s12784h	0.12 187	0.09 202	0.06 147	0.11 217	0.09 194	0.08 152	0.06 155	0.18 215	0.07 118	0.27 307	0.11 208	0.19 218	0.08 201	0.07 169	0.08 114	0.09 111	0.21 249	0.08 95	0.15 181	0.07 110	0.20 267	0.08 135	0.05 140	0.07 174	0.16 212	0.14 205	0.18 244	0.21 268

ADLNet	0.12 187	0.11 237	0.08 210	0.12 231	0.10 219	0.16 267	0.12 261	0.14 148	0.07 118	0.13 112	0.10 191	0.25 288	0.10 231	0.28 338	0.09 154	0.10 143	0.17 166	0.09 124	0.13 153	0.09 165	0.11 100	0.08 135	0.13 291	0.06 131	0.13 157	0.12 153	0.12 143	0.14 160

GMStereo	0.12 187	0.12 253	0.07 183	0.11 217	0.11 238	0.13 234	0.09 215	0.17 176	0.10 208	0.17 138	0.13 238	0.21 258	0.11 242	0.07 169	0.10 212	0.09 111	0.17 166	0.10 150	0.17 220	0.12 249	0.14 153	0.09 180	0.07 191	0.09 234	0.14 182	0.13 175	0.15 188	0.12 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 187	0.11 237	0.12 277	0.12 231	0.10 219	0.11 209	0.13 267	0.15 153	0.12 248	0.13 112	0.12 224	0.13 140	0.09 214	0.09 217	0.15 313	0.13 274	0.15 137	0.11 169	0.16 199	0.09 165	0.13 133	0.10 219	0.10 263	0.10 251	0.12 144	0.10 115	0.13 157	0.12 141

CFNet	0.12 187	0.11 237	0.08 210	0.14 254	0.12 252	0.11 209	0.09 215	0.19 246	0.10 208	0.18 150	0.12 224	0.25 288	0.10 231	0.08 195	0.08 114	0.09 111	0.17 166	0.12 207	0.12 133	0.09 165	0.11 100	0.08 135	0.06 162	0.09 234	0.15 196	0.12 153	0.13 157	0.13 150

iResNetv2_ROB	0.12 187	0.08 182	0.07 183	0.12 231	0.09 194	0.12 223	0.08 194	0.17 176	0.08 146	0.22 201	0.12 224	0.20 234	0.15 288	0.06 135	0.08 114	0.08 93	0.16 152	0.11 169	0.17 220	0.10 201	0.14 153	0.09 180	0.09 247	0.10 251	0.14 182	0.12 153	0.19 258	0.12 141

PDISCO_ROB	0.12 187	0.13 266	0.13 286	0.10 196	0.08 163	0.09 167	0.09 215	0.09 104	0.08 146	0.11 103	0.10 191	0.06 76	0.05 111	0.05 116	0.09 154	0.11 202	0.14 129	0.16 291	0.09 102	0.10 201	0.14 153	0.12 266	0.04 109	0.08 201	0.16 212	0.21 311	0.32 328	0.19 241

depth_test_26	0.13 210	0.06 116	0.06 147	0.06 116	0.07 139	0.07 139	0.05 120	0.26 314	0.06 90	0.32 345	0.10 191	0.31 305	0.06 143	0.10 234	0.10 212	0.10 143	0.29 340	0.11 169	0.25 300	0.10 201	0.26 342	0.07 113	0.13 291	0.08 201	0.12 144	0.14 205	0.13 157	0.20 251

gcap_with_dpt	0.13 210	0.07 141	0.07 183	0.08 151	0.09 194	0.11 209	0.07 175	0.18 215	0.11 228	0.27 307	0.10 191	0.24 285	0.09 214	0.12 271	0.10 212	0.11 202	0.21 249	0.12 207	0.16 199	0.10 201	0.21 293	0.11 244	0.08 223	0.08 201	0.17 231	0.12 153	0.17 219	0.25 287

S2M2_L	0.13 210	0.10 220	0.09 230	0.12 231	0.08 163	0.13 234	0.10 233	0.16 163	0.08 146	0.21 190	0.07 113	0.17 189	0.03 56	0.17 307	0.11 252	0.09 111	0.22 265	0.12 207	0.16 199	0.11 228	0.18 230	0.09 180	0.12 284	0.08 201	0.13 157	0.12 153	0.15 188	0.20 251
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 210	0.07 141	0.07 183	0.08 151	0.09 194	0.11 209	0.07 175	0.18 215	0.11 228	0.27 307	0.10 191	0.24 285	0.09 214	0.12 271	0.10 212	0.11 202	0.21 249	0.12 207	0.16 199	0.10 201	0.21 293	0.11 244	0.08 223	0.08 201	0.17 231	0.12 153	0.17 219	0.25 287

gcap-zeroshot	0.13 210	0.08 182	0.05 113	0.08 151	0.10 219	0.11 209	0.09 215	0.18 215	0.09 180	0.28 326	0.08 142	0.20 234	0.06 143	0.10 234	0.09 154	0.12 253	0.23 277	0.11 169	0.27 311	0.12 249	0.20 267	0.11 244	0.07 191	0.08 201	0.12 144	0.17 276	0.17 219	0.18 222

MSKI-zero shot	0.13 210	0.08 182	0.05 113	0.09 175	0.11 238	0.09 167	0.07 175	0.19 246	0.09 180	0.28 326	0.10 191	0.19 218	0.06 143	0.11 252	0.10 212	0.11 202	0.24 296	0.11 169	0.17 220	0.11 228	0.21 293	0.10 219	0.07 191	0.08 201	0.14 182	0.17 276	0.18 244	0.18 222

Any-RAFT	0.13 210	0.07 141	0.05 113	0.10 196	0.09 194	0.12 223	0.08 194	0.17 176	0.10 208	0.26 291	0.09 163	0.20 234	0.08 201	0.10 234	0.09 154	0.10 143	0.22 265	0.11 169	0.20 261	0.10 201	0.21 293	0.09 180	0.08 223	0.06 131	0.16 212	0.15 232	0.17 219	0.17 203

RAFT-Test	0.13 210	0.07 141	0.06 147	0.09 175	0.11 238	0.13 234	0.09 215	0.17 176	0.11 228	0.27 307	0.10 191	0.20 234	0.05 111	0.12 271	0.10 212	0.11 202	0.23 277	0.12 207	0.21 272	0.14 279	0.21 293	0.11 244	0.06 162	0.08 201	0.17 231	0.15 232	0.17 219	0.17 203

HH	0.13 210	0.06 116	0.05 113	0.11 217	0.11 238	0.16 267	0.08 194	0.19 246	0.07 118	0.28 326	0.08 142	0.18 206	0.05 111	0.12 271	0.10 212	0.10 143	0.23 277	0.12 207	0.15 181	0.10 201	0.20 267	0.08 135	0.07 191	0.08 201	0.13 157	0.14 205	0.19 258	0.23 276

HanStereo	0.13 210	0.06 116	0.05 113	0.11 217	0.11 238	0.16 267	0.08 194	0.19 246	0.07 118	0.28 326	0.08 142	0.18 206	0.05 111	0.12 271	0.10 212	0.10 143	0.23 277	0.12 207	0.15 181	0.10 201	0.20 267	0.08 135	0.07 191	0.08 201	0.13 157	0.14 205	0.19 258	0.23 276

anonymity	0.13 210	0.06 116	0.05 113	0.09 175	0.10 219	0.09 167	0.07 175	0.18 215	0.08 146	0.28 326	0.12 224	0.19 218	0.06 143	0.09 217	0.09 154	0.13 274	0.23 277	0.12 207	0.17 220	0.15 293	0.19 244	0.10 219	0.09 247	0.07 174	0.19 271	0.18 289	0.19 258	0.19 241

iRaft-Stereo_20w	0.13 210	0.07 141	0.05 113	0.12 231	0.12 252	0.12 223	0.09 215	0.16 163	0.10 208	0.28 326	0.09 163	0.19 218	0.04 81	0.10 234	0.09 154	0.11 202	0.24 296	0.11 169	0.15 181	0.13 268	0.20 267	0.08 135	0.09 247	0.06 131	0.17 231	0.13 175	0.20 270	0.25 287

GLC_STEREO	0.13 210	0.11 237	0.12 277	0.12 231	0.11 238	0.10 192	0.10 233	0.19 246	0.07 118	0.25 274	0.13 238	0.12 124	0.07 178	0.07 169	0.08 114	0.12 253	0.24 296	0.11 169	0.17 220	0.09 165	0.27 345	0.15 302	0.07 191	0.07 174	0.15 196	0.09 99	0.20 270	0.12 141

TRStereo	0.13 210	0.07 141	0.05 113	0.09 175	0.08 163	0.17 276	0.13 267	0.18 215	0.07 118	0.25 274	0.09 163	0.20 234	0.04 81	0.10 234	0.09 154	0.10 143	0.22 265	0.11 169	0.22 279	0.13 268	0.19 244	0.09 180	0.09 247	0.07 174	0.16 212	0.15 232	0.24 301	0.20 251

LMCR-Stereo	0.13 210	0.09 202	0.07 183	0.11 217	0.08 163	0.11 209	0.09 215	0.18 215	0.09 180	0.19 164	0.14 251	0.19 218	0.14 280	0.10 234	0.09 154	0.11 202	0.20 234	0.13 241	0.19 255	0.10 201	0.18 230	0.10 219	0.08 223	0.08 201	0.15 196	0.13 175	0.18 244	0.17 203

TestStereo	0.13 210	0.12 253	0.10 249	0.11 217	0.08 163	0.11 209	0.10 233	0.18 215	0.11 228	0.24 240	0.13 238	0.20 234	0.08 201	0.06 135	0.11 252	0.10 143	0.20 234	0.11 169	0.20 261	0.10 201	0.21 293	0.10 219	0.06 162	0.12 280	0.19 271	0.11 138	0.12 143	0.13 150

CFNet_pseudo	0.13 210	0.11 237	0.11 262	0.14 254	0.11 238	0.12 223	0.11 247	0.19 246	0.12 248	0.24 240	0.14 251	0.16 180	0.15 288	0.08 195	0.09 154	0.10 143	0.16 152	0.13 241	0.13 153	0.08 135	0.15 173	0.08 135	0.08 223	0.09 234	0.15 196	0.14 205	0.19 258	0.20 251

EAI-Stereo	0.13 210	0.07 141	0.04 78	0.10 196	0.10 219	0.10 192	0.09 215	0.17 176	0.10 208	0.26 291	0.11 208	0.20 234	0.05 111	0.10 234	0.10 212	0.11 202	0.23 277	0.12 207	0.18 239	0.12 249	0.19 244	0.08 135	0.08 223	0.08 201	0.16 212	0.14 205	0.15 188	0.20 251

FADNet-RVC-Resample	0.13 210	0.10 220	0.12 277	0.12 231	0.10 219	0.13 234	0.10 233	0.16 163	0.13 257	0.18 150	0.13 238	0.17 189	0.11 242	0.10 234	0.10 212	0.09 111	0.13 115	0.15 280	0.15 181	0.17 310	0.15 173	0.12 266	0.10 263	0.13 290	0.17 231	0.13 175	0.12 143	0.11 128

STTStereo	0.13 210	0.14 279	0.17 318	0.13 244	0.15 283	0.13 234	0.20 305	0.13 138	0.13 257	0.15 122	0.15 264	0.17 189	0.10 231	0.11 252	0.12 268	0.12 253	0.15 137	0.14 266	0.13 153	0.11 228	0.12 114	0.10 219	0.07 191	0.09 234	0.15 196	0.13 175	0.12 143	0.16 190

R-Stereo Train	0.13 210	0.07 141	0.07 183	0.09 175	0.10 219	0.15 255	0.05 120	0.16 163	0.12 248	0.28 326	0.12 224	0.20 234	0.08 201	0.11 252	0.09 154	0.11 202	0.24 296	0.12 207	0.16 199	0.11 228	0.21 293	0.11 244	0.08 223	0.07 174	0.15 196	0.15 232	0.16 201	0.15 174

ADCRef	0.13 210	0.10 220	0.09 230	0.10 196	0.08 163	0.09 167	0.08 194	0.17 176	0.14 268	0.21 190	0.15 264	0.15 158	0.13 264	0.05 116	0.10 212	0.11 202	0.16 152	0.14 266	0.19 255	0.12 249	0.15 173	0.12 266	0.09 247	0.11 264	0.13 157	0.18 289	0.13 157	0.18 222

RAFT-Stereo	0.13 210	0.07 141	0.07 183	0.09 175	0.10 219	0.15 255	0.05 120	0.16 163	0.12 248	0.28 326	0.12 224	0.20 234	0.08 201	0.11 252	0.09 154	0.11 202	0.24 296	0.12 207	0.16 199	0.11 228	0.21 293	0.11 244	0.08 223	0.07 174	0.15 196	0.15 232	0.16 201	0.15 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 210	0.08 182	0.06 147	0.09 175	0.12 252	0.10 192	0.08 194	0.17 176	0.11 228	0.27 307	0.09 163	0.20 234	0.06 143	0.12 271	0.10 212	0.11 202	0.24 296	0.12 207	0.19 255	0.16 305	0.21 293	0.11 244	0.07 191	0.08 201	0.17 231	0.14 205	0.17 219	0.18 222

CFNet_RVC	0.13 210	0.12 253	0.10 249	0.14 254	0.11 238	0.14 243	0.09 215	0.17 176	0.09 180	0.19 164	0.13 238	0.21 258	0.09 214	0.09 217	0.10 212	0.13 274	0.18 186	0.13 241	0.15 181	0.11 228	0.16 192	0.08 135	0.06 162	0.09 234	0.15 196	0.12 153	0.16 201	0.17 203

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 210	0.13 266	0.13 286	0.14 254	0.15 283	0.13 234	0.20 305	0.13 138	0.15 276	0.16 128	0.16 275	0.21 258	0.09 214	0.15 302	0.10 212	0.12 253	0.15 137	0.12 207	0.11 121	0.09 165	0.11 100	0.09 180	0.08 223	0.08 201	0.13 157	0.13 175	0.11 133	0.15 174
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.13 210	0.12 253	0.11 262	0.10 196	0.10 219	0.10 192	0.09 215	0.16 163	0.11 228	0.18 150	0.17 284	0.19 218	0.13 264	0.11 252	0.11 252	0.10 143	0.17 166	0.13 241	0.13 153	0.10 201	0.17 216	0.10 219	0.09 247	0.12 280	0.27 327	0.16 258	0.16 201	0.13 150

PWCDC_ROB	0.13 210	0.06 116	0.09 230	0.07 140	0.13 264	0.08 152	0.13 267	0.06 75	0.24 327	0.09 94	0.15 264	0.09 96	0.43 352	0.26 332	0.10 212	0.10 143	0.09 86	0.12 207	0.08 85	0.11 228	0.08 80	0.11 244	0.19 316	0.13 290	0.07 80	0.13 175	0.08 97	0.18 222

TestStereo_HL3	0.14 238	0.11 237	0.08 210	0.12 231	0.10 219	0.12 223	0.11 247	0.20 268	0.13 257	0.24 240	0.11 208	0.30 303	0.13 264	0.08 195	0.09 154	0.11 202	0.23 277	0.12 207	0.16 199	0.10 201	0.16 192	0.10 219	0.08 223	0.08 201	0.17 231	0.13 175	0.23 291	0.27 297

TestStereo-Hl	0.14 238	0.11 237	0.08 210	0.10 196	0.09 194	0.15 255	0.11 247	0.19 246	0.13 257	0.24 240	0.12 224	0.28 294	0.12 250	0.07 169	0.09 154	0.11 202	0.19 209	0.12 207	0.18 239	0.10 201	0.15 173	0.09 180	0.07 191	0.10 251	0.16 212	0.15 232	0.24 301	0.29 306

DN	0.14 238	0.08 182	0.08 210	0.19 292	0.09 194	0.22 313	0.11 247	0.18 215	0.10 208	0.21 190	0.12 224	0.35 311	0.06 143	0.14 293	0.09 154	0.11 202	0.24 296	0.12 207	0.16 199	0.08 135	0.18 230	0.11 244	0.06 162	0.08 201	0.24 316	0.14 205	0.15 188	0.18 222

IGEV-FE	0.14 238	0.07 141	0.05 113	0.13 244	0.13 264	0.10 192	0.11 247	0.17 176	0.09 180	0.28 326	0.09 163	0.23 276	0.05 111	0.12 271	0.09 154	0.11 202	0.23 277	0.11 169	0.16 199	0.12 249	0.20 267	0.09 180	0.09 247	0.06 131	0.19 271	0.14 205	0.23 291	0.27 297

model_zeroshot	0.14 238	0.09 202	0.06 147	0.10 196	0.10 219	0.14 243	0.08 194	0.20 268	0.12 248	0.28 326	0.08 142	0.21 258	0.06 143	0.11 252	0.09 154	0.12 253	0.26 321	0.13 241	0.27 311	0.11 228	0.20 267	0.13 283	0.11 273	0.09 234	0.17 231	0.17 276	0.18 244	0.18 222

MyStereo04	0.14 238	0.12 253	0.10 249	0.08 151	0.09 194	0.10 192	0.08 194	0.22 292	0.19 306	0.24 240	0.16 275	0.23 276	0.11 242	0.04 100	0.10 212	0.11 202	0.17 166	0.12 207	0.21 272	0.12 249	0.16 192	0.11 244	0.06 162	0.11 264	0.21 297	0.12 153	0.16 201	0.15 174

IGEV_Zeroshot_test	0.14 238	0.07 141	0.05 113	0.13 244	0.13 264	0.10 192	0.11 247	0.17 176	0.09 180	0.28 326	0.09 163	0.23 276	0.05 111	0.12 271	0.09 154	0.11 202	0.23 277	0.11 169	0.16 199	0.12 249	0.20 267	0.09 180	0.09 247	0.06 131	0.19 271	0.14 205	0.23 291	0.27 297

dd	0.14 238	0.12 253	0.07 183	0.25 316	0.10 219	0.19 295	0.09 215	0.17 176	0.08 146	0.17 138	0.08 142	0.33 307	0.08 201	0.06 135	0.10 212	0.11 202	0.24 296	0.11 169	0.25 300	0.09 165	0.15 173	0.09 180	0.06 162	0.09 234	0.17 231	0.13 175	0.18 244	0.15 174

AACVNet	0.14 238	0.13 266	0.10 249	0.13 244	0.13 264	0.14 243	0.10 233	0.19 246	0.11 228	0.22 201	0.17 284	0.13 140	0.10 231	0.09 217	0.11 252	0.11 202	0.21 249	0.13 241	0.17 220	0.12 249	0.16 192	0.11 244	0.11 273	0.11 264	0.17 231	0.13 175	0.14 172	0.16 190

cross-raft	0.14 238	0.08 182	0.07 183	0.08 151	0.10 219	0.12 223	0.08 194	0.17 176	0.13 257	0.27 307	0.11 208	0.21 258	0.05 111	0.11 252	0.13 288	0.14 295	0.22 265	0.11 169	0.23 289	0.13 268	0.23 323	0.09 180	0.06 162	0.08 201	0.22 307	0.17 276	0.14 172	0.15 174

test-1	0.14 238	0.06 116	0.07 183	0.11 217	0.10 219	0.18 284	0.14 273	0.19 246	0.13 257	0.28 326	0.10 191	0.19 218	0.11 242	0.12 271	0.12 268	0.13 274	0.22 265	0.12 207	0.22 279	0.10 201	0.24 330	0.08 135	0.09 247	0.08 201	0.21 297	0.18 289	0.15 188	0.17 203

GEStereo_RVC	0.14 238	0.13 266	0.10 249	0.11 217	0.12 252	0.12 223	0.11 247	0.18 215	0.13 257	0.24 240	0.16 275	0.18 206	0.10 231	0.06 135	0.12 268	0.11 202	0.20 234	0.17 304	0.23 289	0.13 268	0.15 173	0.13 283	0.07 191	0.11 264	0.20 284	0.14 205	0.13 157	0.19 241

sAnonymous2	0.14 238	0.09 202	0.10 249	0.10 196	0.09 194	0.09 167	0.11 247	0.22 292	0.11 228	0.23 223	0.16 275	0.15 158	0.10 231	0.06 135	0.12 268	0.13 274	0.18 186	0.15 280	0.21 272	0.14 279	0.16 192	0.14 290	0.04 109	0.10 251	0.17 231	0.17 276	0.17 219	0.16 190

CroCo_RVC	0.14 238	0.09 202	0.10 249	0.10 196	0.09 194	0.09 167	0.11 247	0.22 292	0.11 228	0.23 223	0.16 275	0.15 158	0.10 231	0.06 135	0.12 268	0.13 274	0.18 186	0.15 280	0.21 272	0.14 279	0.16 192	0.14 290	0.04 109	0.10 251	0.17 231	0.17 276	0.17 219	0.16 190

sCroCo_RVC	0.14 238	0.09 202	0.09 230	0.08 151	0.07 139	0.10 192	0.07 175	0.19 246	0.14 268	0.18 150	0.12 224	0.13 140	0.14 280	0.06 135	0.13 288	0.15 313	0.22 265	0.15 280	0.22 279	0.13 268	0.21 293	0.16 310	0.06 162	0.12 280	0.17 231	0.16 258	0.17 219	0.17 203

XX-Stereo	0.14 238	0.05 92	0.05 113	0.10 196	0.08 163	0.17 276	0.07 175	0.18 215	0.10 208	0.27 307	0.09 163	0.20 234	0.03 56	0.09 217	0.10 212	0.12 253	0.23 277	0.11 169	0.20 261	0.11 228	0.20 267	0.08 135	0.08 223	0.07 174	0.22 307	0.16 258	0.17 219	0.36 326

GES	0.14 238	0.11 237	0.07 183	0.09 175	0.11 238	0.15 255	0.09 215	0.20 268	0.09 180	0.23 223	0.12 224	0.17 189	0.11 242	0.14 293	0.10 212	0.10 143	0.23 277	0.14 266	0.24 295	0.14 279	0.17 216	0.17 314	0.11 273	0.09 234	0.15 196	0.14 205	0.21 284	0.20 251

psm_up	0.14 238	0.11 237	0.13 286	0.15 267	0.12 252	0.14 243	0.11 247	0.20 268	0.16 281	0.19 164	0.12 224	0.15 158	0.17 297	0.10 234	0.12 268	0.12 253	0.19 209	0.13 241	0.17 220	0.11 228	0.15 173	0.09 180	0.10 263	0.16 311	0.18 256	0.16 258	0.17 219	0.20 251

FADNet-RVC	0.14 238	0.13 266	0.10 249	0.18 285	0.11 238	0.14 243	0.09 215	0.21 283	0.09 180	0.19 164	0.17 284	0.17 189	0.12 250	0.11 252	0.14 303	0.15 313	0.18 186	0.13 241	0.18 239	0.15 293	0.12 114	0.12 266	0.12 284	0.11 264	0.20 284	0.16 258	0.14 172	0.14 160

RTSC	0.14 238	0.11 237	0.10 249	0.12 231	0.11 238	0.12 223	0.10 233	0.16 163	0.13 257	0.18 150	0.13 238	0.15 158	0.13 264	0.08 195	0.11 252	0.13 274	0.20 234	0.13 241	0.21 272	0.12 249	0.16 192	0.12 266	0.07 191	0.10 251	0.16 212	0.16 258	0.21 284	0.32 319

ADCL	0.14 238	0.12 253	0.11 262	0.13 244	0.11 238	0.14 243	0.10 233	0.17 176	0.15 276	0.22 201	0.16 275	0.21 258	0.12 250	0.09 217	0.10 212	0.11 202	0.16 152	0.13 241	0.17 220	0.12 249	0.18 230	0.13 283	0.11 273	0.11 264	0.16 212	0.15 232	0.16 201	0.16 190

DeepPruner_ROB	0.14 238	0.13 266	0.11 262	0.12 231	0.11 238	0.10 192	0.09 215	0.17 176	0.12 248	0.21 190	0.18 299	0.15 158	0.13 264	0.08 195	0.12 268	0.11 202	0.19 209	0.15 280	0.19 255	0.11 228	0.17 216	0.14 290	0.10 263	0.11 264	0.17 231	0.16 258	0.17 219	0.19 241

MLCV	0.14 238	0.11 237	0.09 230	0.16 272	0.12 252	0.14 243	0.11 247	0.21 283	0.10 208	0.24 240	0.13 238	0.21 258	0.14 280	0.08 195	0.09 154	0.10 143	0.19 209	0.11 169	0.19 255	0.09 165	0.17 216	0.08 135	0.10 263	0.09 234	0.16 212	0.13 175	0.16 201	0.19 241

HSM	0.14 238	0.12 253	0.09 230	0.14 254	0.13 264	0.12 223	0.10 233	0.18 215	0.10 208	0.23 223	0.15 264	0.18 206	0.14 280	0.08 195	0.10 212	0.10 143	0.21 249	0.12 207	0.17 220	0.12 249	0.18 230	0.10 219	0.07 191	0.08 201	0.17 231	0.15 232	0.17 219	0.18 222

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 262	0.07 141	0.05 113	0.12 231	0.12 252	0.15 255	0.09 215	0.17 176	0.12 248	0.29 340	0.09 163	0.22 273	0.05 111	0.12 271	0.11 252	0.11 202	0.26 321	0.12 207	0.33 328	0.11 228	0.20 267	0.12 266	0.08 223	0.06 131	0.21 297	0.18 289	0.20 270	0.32 319

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 262	0.07 141	0.05 113	0.14 254	0.12 252	0.15 255	0.10 233	0.18 215	0.08 146	0.26 291	0.08 142	0.19 218	0.08 201	0.11 252	0.10 212	0.12 253	0.26 321	0.13 241	0.26 306	0.11 228	0.20 267	0.10 219	0.08 223	0.07 174	0.20 284	0.18 289	0.19 258	0.31 315

EKT-Stereo	0.15 262	0.10 220	0.07 183	0.13 244	0.12 252	0.16 267	0.17 293	0.18 215	0.11 228	0.26 291	0.17 284	0.17 189	0.07 178	0.11 252	0.09 154	0.11 202	0.24 296	0.15 280	0.23 289	0.12 249	0.24 330	0.10 219	0.07 191	0.08 201	0.20 284	0.15 232	0.17 219	0.18 222

LoS	0.15 262	0.10 220	0.08 210	0.10 196	0.11 238	0.09 167	0.07 175	0.50 363	0.05 63	0.32 345	0.36 358	0.36 314	0.06 143	0.09 217	0.09 154	0.10 143	0.20 234	0.09 124	0.14 168	0.11 228	0.21 293	0.09 180	0.07 191	0.07 174	0.17 231	0.11 138	0.20 270	0.21 268
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 262	0.12 253	0.10 249	0.14 254	0.12 252	0.16 267	0.10 233	0.19 246	0.15 276	0.26 291	0.12 224	0.20 234	0.12 250	0.09 217	0.11 252	0.12 253	0.23 277	0.12 207	0.23 289	0.09 165	0.19 244	0.10 219	0.07 191	0.09 234	0.23 314	0.14 205	0.19 258	0.22 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 262	0.13 266	0.09 230	0.18 285	0.17 294	0.16 267	0.19 303	0.15 153	0.11 228	0.16 128	0.14 251	0.15 158	0.05 111	0.45 353	0.09 154	0.10 143	0.17 166	0.12 207	0.14 168	0.09 165	0.17 216	0.09 180	0.28 354	0.07 174	0.17 231	0.15 232	0.12 143	0.13 150

SACVNet	0.15 262	0.14 279	0.13 286	0.16 272	0.13 264	0.14 243	0.12 261	0.19 246	0.17 291	0.19 164	0.17 284	0.14 152	0.07 178	0.14 293	0.13 288	0.13 274	0.19 209	0.16 291	0.20 261	0.13 268	0.16 192	0.14 290	0.12 284	0.13 290	0.20 284	0.18 289	0.19 258	0.17 203

GANet-ADL	0.15 262	0.12 253	0.09 230	0.14 254	0.12 252	0.16 267	0.12 261	0.20 268	0.10 208	0.25 274	0.15 264	0.22 273	0.12 250	0.21 324	0.09 154	0.11 202	0.25 313	0.14 266	0.20 261	0.14 279	0.19 244	0.09 180	0.08 223	0.10 251	0.17 231	0.15 232	0.20 270	0.17 203

ICVP	0.15 262	0.13 266	0.14 297	0.12 231	0.12 252	0.13 234	0.10 233	0.17 176	0.12 248	0.17 138	0.13 238	0.18 206	0.12 250	0.09 217	0.12 268	0.13 274	0.18 186	0.15 280	0.15 181	0.14 279	0.17 216	0.13 283	0.20 319	0.11 264	0.19 271	0.19 302	0.17 219	0.16 190
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 262	0.12 253	0.12 277	0.16 272	0.14 275	0.17 276	0.14 273	0.20 268	0.13 257	0.22 201	0.14 251	0.19 218	0.18 299	0.12 271	0.10 212	0.12 253	0.18 186	0.13 241	0.17 220	0.12 249	0.16 192	0.11 244	0.09 247	0.10 251	0.19 271	0.20 306	0.19 258	0.27 297

APVNet	0.15 262	0.13 266	0.11 262	0.14 254	0.16 286	0.14 243	0.13 267	0.19 246	0.11 228	0.14 115	0.13 238	0.17 189	0.09 214	0.16 305	0.15 313	0.15 313	0.21 249	0.14 266	0.22 279	0.15 293	0.15 173	0.12 266	0.07 191	0.12 280	0.16 212	0.15 232	0.19 258	0.17 203

AF-Net	0.15 262	0.13 266	0.13 286	0.14 254	0.18 301	0.15 255	0.14 273	0.17 176	0.16 281	0.17 138	0.21 318	0.18 206	0.12 250	0.10 234	0.17 324	0.16 321	0.13 115	0.14 266	0.15 181	0.11 228	0.11 100	0.10 219	0.13 291	0.10 251	0.14 182	0.15 232	0.20 270	0.14 160

RP	0.15 262	0.14 279	0.15 304	0.17 280	0.14 275	0.17 276	0.16 284	0.19 246	0.17 291	0.14 115	0.16 275	0.16 180	0.15 288	0.11 252	0.13 288	0.12 253	0.15 137	0.12 207	0.15 181	0.12 249	0.12 114	0.12 266	0.10 263	0.12 280	0.17 231	0.15 232	0.20 270	0.18 222

Nwc_Net	0.15 262	0.13 266	0.13 286	0.14 254	0.18 301	0.15 255	0.14 273	0.17 176	0.16 281	0.17 138	0.21 318	0.18 206	0.12 250	0.10 234	0.17 324	0.16 321	0.13 115	0.14 266	0.15 181	0.11 228	0.11 100	0.10 219	0.13 291	0.10 251	0.14 182	0.15 232	0.20 270	0.14 160

HSM-Net_RVC	0.15 262	0.12 253	0.10 249	0.17 280	0.13 264	0.14 243	0.10 233	0.18 215	0.14 268	0.25 274	0.18 299	0.28 294	0.16 293	0.11 252	0.11 252	0.11 202	0.19 209	0.13 241	0.16 199	0.11 228	0.17 216	0.11 244	0.08 223	0.11 264	0.19 271	0.16 258	0.23 291	0.24 281
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 262	0.17 303	0.12 277	0.16 272	0.14 275	0.17 276	0.11 247	0.17 176	0.12 248	0.20 177	0.13 238	0.28 294	0.12 250	0.10 234	0.11 252	0.13 274	0.18 186	0.13 241	0.17 220	0.12 249	0.16 192	0.09 180	0.10 263	0.11 264	0.18 256	0.15 232	0.17 219	0.19 241

NVstereo2D	0.15 262	0.11 237	0.11 262	0.19 292	0.14 275	0.21 310	0.24 325	0.13 138	0.11 228	0.16 128	0.14 251	0.10 105	0.07 178	0.39 352	0.11 252	0.11 202	0.21 249	0.14 266	0.15 181	0.10 201	0.12 114	0.08 135	0.24 332	0.08 201	0.14 182	0.12 153	0.14 172	0.12 141

FADNet	0.16 279	0.15 287	0.10 249	0.20 297	0.10 219	0.19 295	0.13 267	0.20 268	0.13 257	0.22 201	0.24 333	0.17 189	0.14 280	0.12 271	0.17 324	0.16 321	0.16 152	0.14 266	0.23 289	0.20 325	0.16 192	0.12 266	0.11 273	0.11 264	0.21 297	0.18 289	0.16 201	0.15 174

stereogan	0.16 279	0.15 287	0.15 304	0.16 272	0.18 301	0.18 284	0.16 284	0.20 268	0.19 306	0.14 115	0.16 275	0.20 234	0.18 299	0.13 287	0.14 303	0.13 274	0.16 152	0.14 266	0.17 220	0.14 279	0.14 153	0.12 266	0.13 291	0.13 290	0.16 212	0.16 258	0.23 291	0.18 222

iResNet	0.16 279	0.11 237	0.09 230	0.15 267	0.13 264	0.17 276	0.12 261	0.21 283	0.14 268	0.25 274	0.13 238	0.35 311	0.32 337	0.08 195	0.10 212	0.11 202	0.20 234	0.12 207	0.25 300	0.14 279	0.18 230	0.11 244	0.12 284	0.13 290	0.18 256	0.14 205	0.20 270	0.18 222

GwcNet-ADL	0.17 282	0.12 253	0.11 262	0.19 292	0.14 275	0.17 276	0.14 273	0.21 283	0.14 268	0.24 240	0.17 284	0.32 306	0.16 293	0.19 317	0.11 252	0.14 295	0.22 265	0.15 280	0.23 289	0.13 268	0.18 230	0.11 244	0.05 140	0.10 251	0.18 256	0.15 232	0.19 258	0.21 268

NCC-stereo	0.17 282	0.16 295	0.16 310	0.16 272	0.17 294	0.18 284	0.18 296	0.19 246	0.20 317	0.16 128	0.19 308	0.21 258	0.21 306	0.12 271	0.20 337	0.18 335	0.18 186	0.19 320	0.18 239	0.15 293	0.15 173	0.15 302	0.15 299	0.12 280	0.18 256	0.17 276	0.24 301	0.20 251

Abc-Net	0.17 282	0.16 295	0.16 310	0.16 272	0.17 294	0.18 284	0.18 296	0.19 246	0.20 317	0.16 128	0.19 308	0.21 258	0.21 306	0.12 271	0.20 337	0.18 335	0.18 186	0.19 320	0.18 239	0.15 293	0.15 173	0.15 302	0.15 299	0.12 280	0.18 256	0.17 276	0.24 301	0.20 251
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.17 282	0.19 312	0.17 318	0.23 307	0.18 301	0.18 284	0.16 284	0.22 292	0.13 257	0.23 223	0.20 313	0.44 323	0.08 201	0.11 252	0.12 268	0.10 143	0.13 115	0.13 241	0.26 306	0.11 228	0.11 100	0.07 113	0.18 311	0.15 303	0.17 231	0.21 311	0.13 157	0.20 251

NCCL2	0.17 282	0.17 303	0.16 310	0.13 244	0.13 264	0.13 234	0.12 261	0.21 283	0.17 291	0.22 201	0.15 264	0.23 276	0.13 264	0.09 217	0.15 313	0.16 321	0.18 186	0.17 304	0.19 255	0.17 310	0.21 293	0.17 314	0.11 273	0.16 311	0.25 321	0.26 345	0.20 270	0.24 281

ITSA-stereo	0.18 287	0.14 279	0.11 262	0.26 318	0.16 286	0.18 284	0.16 284	0.25 311	0.17 291	0.25 274	0.17 284	0.33 307	0.24 314	0.16 305	0.11 252	0.11 202	0.21 249	0.15 280	0.22 279	0.10 201	0.19 244	0.11 244	0.15 299	0.11 264	0.22 307	0.15 232	0.20 270	0.23 276

dad	0.18 287	0.16 295	0.11 262	0.36 331	0.16 286	0.24 320	0.21 316	0.24 307	0.09 180	0.22 201	0.11 208	0.38 317	0.11 242	0.08 195	0.12 268	0.10 143	0.27 332	0.12 207	0.29 318	0.10 201	0.19 244	0.12 266	0.08 223	0.13 290	0.18 256	0.14 205	0.31 326	0.22 271

PSMNet-ADL	0.18 287	0.13 266	0.13 286	0.16 272	0.14 275	0.17 276	0.16 284	0.20 268	0.21 323	0.27 307	0.19 308	0.29 301	0.25 317	0.18 312	0.14 303	0.14 295	0.23 277	0.14 266	0.22 279	0.14 279	0.19 244	0.11 244	0.10 263	0.11 264	0.20 284	0.15 232	0.23 291	0.19 241

Anonymous3	0.18 287	0.15 287	0.11 262	0.15 267	0.10 219	0.14 243	0.11 247	0.22 292	0.19 306	0.27 307	0.15 264	0.27 292	0.12 250	0.13 287	0.25 344	0.17 328	0.23 277	0.18 315	0.26 306	0.17 310	0.24 330	0.20 335	0.09 247	0.10 251	0.21 297	0.20 306	0.22 289	0.20 251

FADNet_RVC	0.18 287	0.14 279	0.13 286	0.20 297	0.15 283	0.14 243	0.13 267	0.24 307	0.14 268	0.24 240	0.17 284	0.27 292	0.21 306	0.14 293	0.14 303	0.12 253	0.19 209	0.17 304	0.31 323	0.15 293	0.19 244	0.14 290	0.11 273	0.14 299	0.20 284	0.21 311	0.18 244	0.22 271

XPNet_ROB	0.18 287	0.21 320	0.14 297	0.15 267	0.16 286	0.15 255	0.15 279	0.15 153	0.14 268	0.19 164	0.18 299	0.49 330	0.13 264	0.11 252	0.13 288	0.14 295	0.25 313	0.16 291	0.18 239	0.14 279	0.17 216	0.18 323	0.13 291	0.13 290	0.17 231	0.17 276	0.31 326	0.29 306

DDVS	0.19 293	0.15 287	0.13 286	0.18 285	0.18 301	0.19 295	0.20 305	0.20 268	0.16 281	0.25 274	0.21 318	0.39 320	0.27 325	0.13 287	0.12 268	0.14 295	0.26 321	0.19 320	0.28 316	0.15 293	0.18 230	0.16 310	0.10 263	0.14 299	0.19 271	0.15 232	0.22 289	0.25 287

DAS	0.19 293	0.11 237	0.09 230	0.24 313	0.19 308	0.18 284	0.20 305	0.23 300	0.18 297	0.24 240	0.14 251	0.38 317	0.21 306	0.09 217	0.12 268	0.11 202	0.25 313	0.16 291	0.22 279	0.15 293	0.20 267	0.14 290	0.18 311	0.13 290	0.19 271	0.17 276	0.23 291	0.29 306

SepStereo	0.19 293	0.11 237	0.09 230	0.24 313	0.19 308	0.18 284	0.20 305	0.23 300	0.18 297	0.24 240	0.14 251	0.38 317	0.21 306	0.09 217	0.12 268	0.11 202	0.25 313	0.16 291	0.22 279	0.15 293	0.20 267	0.14 290	0.18 311	0.13 290	0.19 271	0.17 276	0.23 291	0.29 306

RGC	0.19 293	0.17 303	0.17 318	0.19 292	0.20 313	0.20 301	0.15 279	0.22 292	0.26 337	0.17 138	0.20 313	0.21 258	0.24 314	0.15 302	0.23 341	0.18 335	0.18 186	0.16 291	0.18 239	0.16 305	0.17 216	0.13 283	0.12 284	0.15 303	0.20 284	0.21 311	0.23 291	0.24 281

PA-Net	0.19 293	0.21 320	0.25 343	0.14 254	0.20 313	0.18 284	0.20 305	0.21 283	0.19 306	0.18 150	0.14 251	0.17 189	0.21 306	0.26 332	0.16 318	0.18 335	0.15 137	0.19 320	0.13 153	0.17 310	0.14 153	0.15 302	0.10 263	0.16 311	0.17 231	0.25 338	0.17 219	0.35 324
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 293	0.20 315	0.19 328	0.20 297	0.20 313	0.16 267	0.15 279	0.27 318	0.19 306	0.23 223	0.18 299	0.47 329	0.16 293	0.11 252	0.13 288	0.12 253	0.15 137	0.14 266	0.21 272	0.19 321	0.13 133	0.10 219	0.09 247	0.20 322	0.24 316	0.21 311	0.26 313	0.28 304

SGM-Forest	0.19 293	0.18 309	0.16 310	0.23 307	0.18 301	0.20 301	0.18 296	0.23 300	0.17 291	0.20 177	0.15 264	0.23 276	0.18 299	0.22 325	0.17 324	0.18 335	0.19 209	0.17 304	0.18 239	0.15 293	0.17 216	0.18 323	0.25 334	0.18 319	0.22 307	0.18 289	0.25 308	0.24 281
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 293	0.14 279	0.11 262	0.18 285	0.13 264	0.19 295	0.16 284	0.20 268	0.18 297	0.26 291	0.14 251	0.35 311	0.25 317	0.09 217	0.09 154	0.11 202	0.25 313	0.14 266	0.24 295	0.14 279	0.22 312	0.14 290	0.11 273	0.11 264	0.21 297	0.18 289	0.39 344	0.45 345

DCVSM-stereo	0.20 301	0.15 287	0.11 262	0.24 313	0.18 301	0.26 324	0.21 316	0.23 300	0.16 281	0.24 240	0.19 308	0.49 330	0.27 325	0.13 287	0.10 212	0.12 253	0.24 296	0.16 291	0.24 295	0.15 293	0.19 244	0.14 290	0.22 323	0.11 264	0.18 256	0.15 232	0.24 301	0.28 304

SFCPSM	0.20 301	0.15 287	0.12 277	0.22 303	0.16 286	0.20 301	0.18 296	0.22 292	0.20 317	0.26 291	0.24 333	0.34 310	0.33 340	0.14 293	0.12 268	0.12 253	0.24 296	0.16 291	0.32 325	0.19 321	0.19 244	0.13 283	0.14 297	0.12 280	0.21 297	0.17 276	0.20 270	0.25 287

RTS	0.20 301	0.16 295	0.14 297	0.17 280	0.14 275	0.20 301	0.15 279	0.23 300	0.26 337	0.15 122	0.14 251	0.14 152	0.20 304	0.11 252	0.13 288	0.15 313	0.24 296	0.17 304	0.34 331	0.24 339	0.22 312	0.15 302	0.09 247	0.15 303	0.28 334	0.27 349	0.28 319	0.55 355

RTSA	0.20 301	0.16 295	0.14 297	0.17 280	0.14 275	0.20 301	0.15 279	0.23 300	0.26 337	0.15 122	0.14 251	0.14 152	0.20 304	0.11 252	0.13 288	0.15 313	0.24 296	0.17 304	0.34 331	0.24 339	0.22 312	0.15 302	0.09 247	0.15 303	0.28 334	0.27 349	0.28 319	0.55 355

AnyNet_C32	0.20 301	0.16 295	0.15 304	0.17 280	0.17 294	0.19 295	0.16 284	0.25 311	0.22 324	0.25 274	0.23 330	0.23 276	0.18 299	0.14 293	0.19 334	0.18 335	0.28 339	0.22 336	0.29 318	0.18 317	0.27 345	0.21 340	0.16 303	0.17 316	0.22 307	0.20 306	0.21 284	0.23 276

ccs_rob	0.20 301	0.15 287	0.11 262	0.26 318	0.16 286	0.26 324	0.20 305	0.22 292	0.16 281	0.25 274	0.24 333	0.57 339	0.24 314	0.17 307	0.12 268	0.13 274	0.23 277	0.15 280	0.21 272	0.15 293	0.21 293	0.11 244	0.12 284	0.11 264	0.20 284	0.16 258	0.18 244	0.24 281

HBP-ISP	0.21 307	0.16 295	0.12 277	0.26 318	0.22 319	0.22 313	0.17 293	0.29 327	0.18 297	0.27 307	0.18 299	0.21 258	0.12 250	0.28 338	0.10 212	0.14 295	0.26 321	0.19 320	0.20 261	0.12 249	0.22 312	0.23 347	0.26 339	0.23 329	0.24 316	0.24 332	0.23 291	0.26 293

SHD	0.21 307	0.17 303	0.20 331	0.18 285	0.16 286	0.18 284	0.20 305	0.26 314	0.16 281	0.27 307	0.18 299	0.23 276	0.31 334	0.17 307	0.14 303	0.14 295	0.19 209	0.17 304	0.32 325	0.17 310	0.20 267	0.17 314	0.16 303	0.16 311	0.23 314	0.28 352	0.25 308	0.43 341

ADCMid	0.21 307	0.18 309	0.17 318	0.18 285	0.19 308	0.20 301	0.16 284	0.29 327	0.25 332	0.24 240	0.19 308	0.36 314	0.21 306	0.12 271	0.16 318	0.16 321	0.25 313	0.18 315	0.37 336	0.19 321	0.24 330	0.18 323	0.17 309	0.15 303	0.24 316	0.20 306	0.25 308	0.29 306

CBMV_ROB	0.21 307	0.14 279	0.15 304	0.26 318	0.22 319	0.21 310	0.22 318	0.28 321	0.17 291	0.26 291	0.17 284	0.28 294	0.17 297	0.26 332	0.11 252	0.12 253	0.26 321	0.17 304	0.18 239	0.16 305	0.21 293	0.19 331	0.26 339	0.20 322	0.24 316	0.25 338	0.25 308	0.33 322

NOSS_ROB	0.21 307	0.14 279	0.15 304	0.20 297	0.19 308	0.20 301	0.22 318	0.29 327	0.18 297	0.25 274	0.15 264	0.21 258	0.13 264	0.27 337	0.13 288	0.14 295	0.26 321	0.21 330	0.22 279	0.17 310	0.23 323	0.22 344	0.26 339	0.24 337	0.26 324	0.22 319	0.24 301	0.26 293

ADCPNet	0.22 312	0.17 303	0.16 310	0.20 297	0.19 308	0.20 301	0.18 296	0.27 318	0.23 326	0.26 291	0.22 325	0.26 290	0.28 327	0.15 302	0.16 318	0.17 328	0.24 296	0.17 304	0.32 325	0.23 336	0.24 330	0.19 331	0.17 309	0.21 325	0.25 321	0.22 319	0.27 316	0.33 322

MDST_ROB	0.22 312	0.27 340	0.14 297	0.47 347	0.24 326	0.36 341	0.20 305	0.24 307	0.16 281	0.26 291	0.14 251	0.28 294	0.25 317	0.11 252	0.11 252	0.12 253	0.21 249	0.12 207	0.17 220	0.12 249	0.19 244	0.10 219	0.11 273	0.12 280	0.34 351	0.23 326	0.56 360	0.31 315

ETE_ROB	0.22 312	0.23 327	0.15 304	0.20 297	0.16 286	0.19 295	0.17 293	0.18 215	0.19 306	0.22 201	0.22 325	0.65 343	0.16 293	0.14 293	0.14 303	0.14 295	0.30 344	0.19 320	0.24 295	0.19 321	0.21 293	0.18 323	0.16 303	0.15 303	0.22 307	0.28 352	0.41 349	0.26 293

LALA_ROB	0.22 312	0.25 333	0.16 310	0.19 292	0.17 294	0.22 313	0.16 284	0.17 176	0.19 306	0.24 240	0.21 318	0.64 341	0.15 288	0.13 287	0.23 341	0.17 328	0.27 332	0.22 336	0.22 279	0.18 317	0.20 267	0.20 335	0.14 297	0.15 303	0.20 284	0.22 319	0.35 335	0.25 287

PWC_ROB	0.22 312	0.20 315	0.14 297	0.18 285	0.17 294	0.16 267	0.20 305	0.21 283	0.26 337	0.15 122	0.20 313	0.28 294	0.62 364	0.13 287	0.12 268	0.13 274	0.27 332	0.18 315	0.36 335	0.18 317	0.22 312	0.17 314	0.16 303	0.24 337	0.19 271	0.18 289	0.24 301	0.43 341

CBMV	0.22 312	0.18 309	0.17 318	0.23 307	0.21 316	0.20 301	0.18 296	0.27 318	0.19 306	0.28 326	0.11 208	0.29 301	0.13 264	0.24 327	0.13 288	0.14 295	0.24 296	0.18 315	0.20 261	0.16 305	0.21 293	0.18 323	0.24 332	0.23 329	0.26 324	0.22 319	0.35 335	0.40 335
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 318	0.22 323	0.16 310	0.37 333	0.24 326	0.32 333	0.24 325	0.28 321	0.20 317	0.23 223	0.17 284	0.51 335	0.25 317	0.20 322	0.12 268	0.13 274	0.23 277	0.16 291	0.24 295	0.14 279	0.19 244	0.16 310	0.21 322	0.16 311	0.35 352	0.24 332	0.51 354	0.35 324

ACV-stereo	0.25 319	0.15 287	0.13 286	0.22 303	0.17 294	0.28 327	0.24 325	0.21 283	0.20 317	0.24 240	0.21 318	0.28 294	0.36 344	0.18 312	0.13 288	0.12 253	0.34 351	0.20 326	1.12 377	0.25 341	0.26 342	0.17 314	0.29 357	0.18 319	0.19 271	0.16 258	0.25 308	0.29 306

FCDSN-DC	0.25 319	0.25 333	0.25 343	0.28 327	0.26 332	0.26 324	0.34 338	0.28 321	0.18 297	0.20 177	0.17 284	0.20 234	0.12 250	0.29 340	0.26 346	0.26 350	0.29 340	0.28 352	0.27 311	0.21 327	0.25 338	0.25 350	0.26 339	0.32 355	0.26 324	0.24 332	0.26 313	0.27 297
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 319	0.25 333	0.20 331	0.29 328	0.22 319	0.22 313	0.23 322	0.36 345	0.27 342	0.36 358	0.22 325	0.45 324	0.32 337	0.19 317	0.17 324	0.17 328	0.17 166	0.16 291	0.29 318	0.14 279	0.20 267	0.18 323	0.27 352	0.23 329	0.29 336	0.25 338	0.33 331	0.31 315

SGM_RVC	0.25 319	0.24 330	0.17 318	0.39 341	0.27 334	0.34 339	0.26 331	0.28 321	0.19 306	0.25 274	0.18 299	0.42 321	0.30 331	0.17 307	0.12 268	0.13 274	0.23 277	0.15 280	0.25 300	0.13 268	0.19 244	0.15 302	0.19 316	0.17 316	0.33 348	0.22 319	0.55 359	0.43 341
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 323	0.20 315	0.12 277	0.37 333	0.30 342	0.40 347	0.47 353	0.20 268	0.16 281	0.16 128	0.25 339	0.16 180	0.08 201	1.63 370	0.13 288	0.14 295	0.21 249	0.14 266	0.25 300	0.13 268	0.18 230	0.12 266	0.25 334	0.15 303	0.17 231	0.18 289	0.18 244	0.22 271

UDG	0.26 323	0.20 315	0.13 286	0.38 338	0.31 343	0.38 345	0.51 356	0.19 246	0.16 281	0.19 164	0.23 330	0.17 189	0.09 214	1.45 366	0.14 303	0.13 274	0.27 332	0.16 291	0.26 306	0.13 268	0.21 293	0.13 283	0.25 334	0.12 280	0.20 284	0.20 306	0.20 270	0.19 241

FAT-Stereo	0.26 323	0.19 312	0.17 318	0.38 338	0.36 347	0.30 329	0.25 330	0.26 314	0.18 297	0.27 307	0.25 339	0.33 307	0.36 344	0.26 332	0.16 318	0.15 313	0.26 321	0.23 339	0.33 328	0.21 327	0.22 312	0.19 331	0.22 323	0.22 327	0.21 297	0.22 319	0.32 328	0.42 338

GANetREF_RVC	0.26 323	0.26 336	0.30 352	0.23 307	0.23 323	0.23 319	0.24 325	0.35 342	0.33 355	0.32 345	0.17 284	0.50 333	0.38 348	0.12 271	0.20 337	0.17 328	0.19 209	0.21 330	0.35 334	0.21 327	0.23 323	0.15 302	0.22 323	0.29 350	0.27 327	0.21 311	0.36 339	0.31 315
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
FBW_ROB	0.26 323	0.26 336	0.25 343	0.37 333	0.25 329	0.32 333	0.20 305	0.21 283	0.18 297	0.27 307	0.20 313	0.45 324	0.31 334	0.26 332	0.20 337	0.20 345	0.27 332	0.17 304	0.51 349	0.14 279	0.21 293	0.14 290	0.16 303	0.28 347	0.21 297	0.19 302	0.33 331	0.55 355

CSAN	0.26 323	0.31 347	0.30 352	0.26 318	0.23 323	0.21 310	0.18 296	0.28 321	0.36 359	0.35 357	0.24 333	0.51 335	0.26 322	0.14 293	0.18 331	0.17 328	0.19 209	0.20 326	0.26 306	0.25 341	0.22 312	0.20 335	0.18 311	0.27 343	0.30 339	0.23 326	0.38 343	0.38 328

FC-DCNN v2	0.27 329	0.28 342	0.27 348	0.37 333	0.28 335	0.32 333	0.38 344	0.33 339	0.19 306	0.22 201	0.18 299	0.23 276	0.13 264	0.29 340	0.26 346	0.26 350	0.29 340	0.27 348	0.29 318	0.21 327	0.25 338	0.25 350	0.26 339	0.31 352	0.31 341	0.26 345	0.30 323	0.30 313

FC-DCNN	0.27 329	0.28 342	0.26 346	0.36 331	0.28 335	0.32 333	0.37 340	0.32 335	0.19 306	0.22 201	0.18 299	0.23 276	0.13 264	0.29 340	0.26 346	0.26 350	0.29 340	0.27 348	0.28 316	0.21 327	0.25 338	0.25 350	0.26 339	0.31 352	0.30 339	0.25 338	0.29 321	0.30 313

XQC	0.28 331	0.30 346	0.26 346	0.37 333	0.28 335	0.37 343	0.37 340	0.40 354	0.30 349	0.32 345	0.20 313	0.45 324	0.28 327	0.31 346	0.14 303	0.14 295	0.20 234	0.21 330	0.33 328	0.23 336	0.22 312	0.20 335	0.23 328	0.24 337	0.32 346	0.25 338	0.44 351	0.32 319

ADCS	0.28 331	0.22 323	0.21 337	0.26 318	0.24 326	0.25 321	0.23 322	0.36 345	0.30 349	0.23 223	0.27 344	0.46 328	0.35 343	0.20 322	0.19 334	0.18 335	0.32 346	0.24 342	0.48 346	0.28 347	0.36 358	0.28 356	0.19 316	0.23 329	0.31 341	0.25 338	0.30 323	0.41 337

CC-Net-ROB	0.28 331	0.40 352	0.28 349	0.56 352	0.44 353	0.41 348	0.38 344	0.32 335	0.20 317	0.33 350	0.28 347	0.68 346	0.10 231	0.32 350	0.19 334	0.13 274	0.14 129	0.16 291	0.39 338	0.18 317	0.15 173	0.09 180	0.23 328	0.24 337	0.21 297	0.21 311	0.19 258	0.29 306

G-Net	0.29 334	0.24 330	0.19 328	0.23 307	0.21 316	0.36 341	0.23 322	0.30 330	0.27 342	0.33 350	0.32 356	0.93 366	0.25 317	0.18 312	0.18 331	0.18 335	0.26 321	0.21 330	0.43 342	0.31 355	0.26 342	0.17 314	0.18 311	0.18 319	0.27 327	0.23 326	0.40 348	0.42 338

S-Stereo	0.30 335	0.22 323	0.17 318	0.41 343	0.39 349	0.41 348	0.37 340	0.25 311	0.25 332	0.26 291	0.44 362	0.54 338	0.36 344	0.24 327	0.16 318	0.14 295	0.27 332	0.27 348	0.34 331	0.28 347	0.23 323	0.22 344	0.53 363	0.23 329	0.22 307	0.19 302	0.27 316	0.38 328

SANet	0.30 335	0.21 320	0.21 337	0.25 316	0.21 316	0.31 331	0.22 318	0.30 330	0.31 352	0.27 307	0.26 341	1.39 376	0.38 348	0.22 325	0.14 303	0.14 295	0.26 321	0.21 330	0.30 322	0.21 327	0.24 330	0.20 335	0.31 359	0.23 329	0.33 348	0.24 332	0.35 335	0.48 347

MeshStereo	0.30 335	0.26 336	0.20 331	0.49 349	0.36 347	0.35 340	0.26 331	0.32 335	0.28 345	0.30 342	0.27 344	0.61 340	0.47 355	0.18 312	0.12 268	0.14 295	0.26 321	0.17 304	0.27 311	0.17 310	0.27 345	0.21 340	0.25 334	0.20 322	0.36 354	0.28 352	0.54 358	0.49 349
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
MFN_U_SF_RVC	0.31 338	0.29 345	0.21 337	0.33 329	0.28 335	0.31 331	0.29 335	0.37 348	0.24 327	0.46 367	0.30 352	0.50 333	0.32 337	0.25 329	0.27 349	0.24 347	0.18 186	0.23 339	0.58 351	0.28 347	0.24 330	0.27 355	0.22 323	0.27 343	0.31 341	0.25 338	0.37 340	0.50 350

edge stereo	0.31 338	0.23 327	0.20 331	0.41 343	0.35 345	0.42 350	0.39 347	0.38 350	0.22 324	0.23 223	0.38 359	0.69 347	0.33 340	0.30 344	0.15 313	0.16 321	0.31 345	0.21 330	0.42 340	0.21 327	0.23 323	0.17 314	0.25 334	0.22 327	0.27 327	0.23 326	0.39 344	0.55 355

AnyNet_C01	0.31 338	0.22 323	0.20 331	0.22 303	0.26 332	0.25 321	0.24 325	0.37 348	0.37 360	0.26 291	0.28 347	0.49 330	0.33 340	0.18 312	0.28 351	0.21 346	0.38 359	0.32 357	0.64 353	0.32 358	0.39 361	0.31 363	0.26 339	0.25 341	0.33 348	0.32 357	0.34 333	0.44 344

DGSMNet	0.34 341	0.28 342	0.23 341	0.40 342	0.33 344	0.37 343	0.37 340	0.28 321	0.25 332	0.25 274	0.50 367	0.45 324	0.31 334	0.25 329	0.23 341	0.19 344	0.51 369	0.32 357	0.72 360	0.35 361	0.37 359	0.38 372	0.28 354	0.31 352	0.27 327	0.23 326	0.32 328	0.38 328

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 342	0.36 348	0.39 361	0.46 346	0.28 335	0.30 329	0.28 334	0.50 363	0.46 367	0.39 364	0.30 352	0.37 316	0.36 344	0.31 346	0.35 359	0.26 350	0.21 249	0.27 348	0.71 358	0.37 362	0.27 345	0.29 357	0.30 358	0.38 363	0.32 346	0.24 332	0.29 321	0.39 332

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 343	0.16 295	0.12 277	0.26 318	0.22 319	0.22 313	0.27 333	0.24 307	0.15 276	0.24 240	0.16 275	4.24 393	0.22 313	0.19 317	0.13 288	0.13 274	0.34 351	0.22 336	0.31 323	0.20 325	0.23 323	0.18 323	0.22 323	0.14 299	0.20 284	0.19 302	0.21 284	0.24 281

STStereo	0.37 344	0.44 356	0.31 355	0.75 360	0.49 358	0.57 354	0.43 349	0.35 342	0.30 349	0.34 354	0.24 333	0.85 363	0.53 360	0.19 317	0.14 303	0.16 321	0.25 313	0.16 291	0.45 344	0.16 305	0.23 323	0.19 331	0.20 319	0.23 329	0.49 362	0.37 365	0.75 372	0.54 354

PVD	0.38 345	0.38 351	0.20 331	0.47 347	0.35 345	0.50 353	0.40 348	0.38 350	0.34 357	0.23 223	0.28 347	0.52 337	0.51 358	0.50 355	0.16 318	0.17 328	0.41 361	0.26 346	0.49 348	0.28 347	0.39 361	0.40 374	0.23 328	0.27 343	0.44 360	0.57 381	0.46 353	0.72 369

DPSNet	0.39 346	0.19 312	0.17 318	0.27 325	0.25 329	0.29 328	0.19 303	0.26 314	0.24 327	0.18 150	0.17 284	2.16 387	0.43 352	0.10 234	0.17 324	0.15 313	0.35 354	0.28 352	2.04 389	0.27 346	0.25 338	0.16 310	0.28 354	0.25 341	0.38 357	0.24 332	0.39 344	0.51 351

LE_ROB	0.40 347	0.20 315	0.16 310	0.41 343	0.43 352	0.33 338	0.44 350	0.34 341	0.29 347	0.32 345	0.21 318	1.25 374	1.40 389	0.11 252	0.10 212	0.11 202	0.21 249	0.13 241	0.20 261	0.13 268	0.22 312	0.12 266	0.12 284	0.14 299	0.36 354	0.31 356	1.39 391	1.32 389

MANE	0.41 348	0.36 348	0.33 357	0.61 355	0.44 353	0.44 351	0.46 352	0.42 358	0.25 332	0.23 223	0.22 325	0.65 343	0.28 327	0.30 344	0.28 351	0.29 360	0.32 346	0.42 369	0.37 336	0.23 336	0.30 352	0.26 353	0.26 339	0.34 359	0.54 367	0.40 367	1.07 387	0.87 377

ELAS	0.42 349	0.43 354	0.36 359	0.64 356	0.44 353	0.58 356	0.50 354	0.40 354	0.26 337	0.25 274	0.28 347	0.94 367	0.30 331	0.31 346	0.28 351	0.27 356	0.36 355	0.30 354	0.43 342	0.26 343	0.33 353	0.32 364	0.26 339	0.37 361	0.54 367	0.40 367	0.77 375	0.74 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 350	0.43 354	0.36 359	0.64 356	0.44 353	0.62 359	0.50 354	0.39 352	0.25 332	0.25 274	0.30 352	1.23 373	0.30 331	0.31 346	0.28 351	0.27 356	0.37 357	0.30 354	0.42 340	0.26 343	0.34 355	0.32 364	0.26 339	0.37 361	0.50 364	0.38 366	0.78 376	0.70 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 351	0.54 359	0.14 297	1.41 366	0.51 359	1.23 366	0.83 363	0.30 330	0.24 327	0.34 354	0.24 333	0.64 341	0.19 303	1.12 364	0.17 324	0.14 295	0.24 296	0.20 326	0.40 339	0.22 335	0.16 192	0.14 290	1.58 370	0.17 316	0.20 284	0.16 258	0.26 313	0.39 332

SAMSARA	0.48 352	0.23 327	0.39 361	0.23 307	0.23 323	0.22 313	0.22 318	0.44 361	0.38 362	0.31 344	0.21 318	0.30 303	0.47 355	0.17 307	0.32 355	0.34 361	0.25 313	0.32 357	0.46 345	0.32 358	0.47 375	0.52 383	0.15 299	0.33 357	1.39 395	1.54 393	1.41 392	1.46 391

DispFullNet	0.48 352	0.50 357	0.19 328	1.14 363	0.40 350	0.77 362	1.22 368	0.32 335	0.24 327	0.24 240	0.27 344	0.84 361	0.48 357	1.62 369	0.15 313	0.15 313	0.49 367	0.34 362	1.08 375	0.26 343	0.24 330	0.18 323	0.20 319	0.21 325	0.27 327	0.17 276	0.35 335	0.59 361

BEATNet-Init1	0.49 354	0.42 353	0.28 349	0.79 362	0.40 350	0.60 357	0.45 351	0.41 357	0.27 342	0.30 342	0.22 325	0.89 364	0.84 373	0.25 329	0.27 349	0.26 350	0.27 332	0.25 345	0.84 365	0.28 347	0.27 345	0.26 353	0.26 339	0.32 355	0.49 362	0.35 363	2.05 395	0.88 379

AMNet	0.49 354	0.50 357	0.47 365	0.50 350	0.47 357	0.61 358	0.52 357	0.31 334	0.29 347	0.29 340	0.69 377	0.72 350	0.13 264	0.53 357	0.44 364	0.55 375	0.57 373	0.58 383	0.48 346	0.48 365	0.59 383	0.48 380	0.26 339	0.48 367	0.44 360	0.52 375	0.58 362	0.63 363

MADNet+	0.55 356	0.36 348	0.63 379	0.56 352	0.52 360	0.45 352	0.38 344	0.63 371	0.52 369	0.53 371	0.41 361	0.81 358	0.67 368	0.33 351	0.57 374	0.49 372	0.56 372	0.50 374	0.82 364	0.52 367	0.47 375	0.43 375	0.51 362	0.47 366	0.82 380	0.70 384	0.58 362	0.72 369

otaku	0.58 357	0.71 363	0.29 351	1.70 378	0.84 366	1.49 372	1.00 364	0.40 354	0.34 357	0.38 361	0.31 355	0.65 343	0.26 322	1.35 365	0.33 358	0.25 348	0.20 234	0.23 339	0.69 356	0.30 352	0.22 312	0.17 314	2.24 373	0.28 347	0.29 336	0.18 289	0.30 323	0.39 332

SGM+DAISY	0.58 357	0.57 361	0.54 370	0.59 354	0.55 362	0.68 361	0.56 359	0.42 358	0.38 362	0.37 359	0.77 381	0.75 354	0.65 366	0.54 359	0.55 372	0.56 376	0.68 380	0.61 385	0.71 358	0.64 378	0.69 386	0.62 386	0.27 352	0.50 369	0.52 365	0.53 377	0.74 370	0.68 366

SPS-STEREO	0.59 359	0.57 361	0.52 368	0.55 351	0.54 361	0.65 360	0.52 357	0.39 352	0.66 372	0.37 359	0.78 382	0.78 355	0.64 365	0.53 357	0.55 372	0.57 378	0.68 380	0.64 386	0.74 361	0.72 383	0.77 389	0.66 388	0.26 339	0.53 372	0.53 366	0.56 380	0.70 369	0.65 365
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 360	0.72 364	0.30 352	1.78 380	0.84 366	1.55 373	1.09 366	0.48 362	0.37 360	0.38 361	0.38 359	0.72 350	0.26 322	1.51 368	0.35 359	0.27 356	0.22 265	0.24 342	0.69 356	0.31 355	0.22 312	0.17 314	2.49 376	0.30 351	0.31 341	0.22 319	0.37 340	0.42 338

WAO-7	0.66 361	0.75 367	0.65 380	0.72 358	0.78 365	0.57 354	0.66 360	0.97 386	0.96 384	0.63 376	0.78 382	0.79 356	0.83 372	0.55 360	0.83 384	0.71 386	0.42 362	0.35 364	0.94 370	0.66 381	0.43 369	0.34 367	0.16 303	0.83 388	0.56 370	0.64 383	0.57 361	0.70 367

MFMNet_re	0.66 361	0.73 365	0.65 380	0.77 361	0.62 364	0.82 364	0.70 362	0.52 366	0.54 370	0.54 373	0.65 374	0.80 357	0.51 358	0.59 361	0.66 379	0.67 382	0.82 387	0.69 387	0.74 361	0.62 376	0.70 387	0.64 387	0.45 360	0.56 375	0.59 371	0.63 382	0.74 370	0.87 377

ACVNet-4b	0.69 363	0.75 367	0.33 357	1.72 379	0.94 372	1.61 378	1.42 371	0.33 339	0.32 354	0.38 361	0.26 341	1.20 372	0.29 330	2.16 380	0.39 362	0.37 362	0.33 349	0.24 342	0.57 350	0.38 363	0.16 192	0.14 290	2.71 379	0.23 329	0.29 336	0.32 357	0.39 344	0.40 335

JetBlue	0.70 364	0.56 360	0.69 383	0.73 359	0.61 363	0.78 363	0.68 361	0.52 366	0.91 380	0.46 367	0.29 351	3.18 390	0.38 348	0.52 356	0.44 364	0.43 367	0.70 384	0.53 378	0.66 355	0.51 366	0.54 380	0.58 384	0.75 364	0.56 375	0.55 369	0.42 369	0.96 384	0.99 381

MonStereo1	0.74 365	0.74 366	0.31 355	1.61 372	1.01 379	1.31 370	1.51 373	0.56 368	0.38 362	0.59 375	0.64 373	1.54 379	0.72 370	1.92 372	0.18 331	0.14 295	0.37 357	0.34 362	0.65 354	0.30 352	0.37 359	0.21 340	2.49 376	0.35 360	0.31 341	0.27 349	0.51 354	0.56 360

ACVNet_1	0.74 365	0.79 369	0.40 363	2.04 386	0.96 373	1.88 384	1.51 373	0.59 370	0.28 345	0.43 365	0.49 365	0.71 348	0.61 363	2.21 382	0.32 355	0.25 348	0.32 346	0.31 356	0.60 352	0.31 355	0.29 351	0.21 340	2.72 380	0.33 357	0.40 358	0.26 345	0.37 340	0.38 328

RainbowNet	0.77 367	0.87 370	0.46 364	1.83 381	0.91 371	1.59 376	1.47 372	0.42 358	0.38 362	0.47 370	0.34 357	0.90 365	0.60 362	1.97 375	0.62 375	0.48 370	0.34 351	0.33 360	0.90 367	0.58 371	0.33 353	0.23 347	2.82 383	0.39 364	0.40 358	0.34 360	0.44 351	0.48 347

PSMNet_ROB	0.78 368	0.97 375	0.60 377	1.62 376	0.90 370	1.47 371	1.19 367	0.56 368	0.73 374	0.74 379	0.62 372	0.84 361	0.82 371	1.49 367	0.53 369	0.42 364	0.52 370	0.40 368	0.84 365	0.62 376	0.40 367	0.30 358	1.85 371	0.48 367	0.67 375	0.32 357	0.76 373	0.46 346

WAO-6	0.82 369	0.95 372	0.59 375	1.30 365	1.05 380	1.25 367	1.39 370	0.77 379	0.84 378	0.79 380	0.69 377	0.74 353	1.00 379	1.94 374	0.78 383	0.61 380	0.53 371	0.48 372	0.78 363	0.60 372	0.55 381	0.51 381	0.49 361	0.57 378	0.83 382	0.42 369	0.76 373	0.85 376

ACVNet_2	0.83 370	0.92 371	0.56 372	1.99 385	0.99 378	1.84 383	1.55 377	0.68 374	0.40 366	0.53 371	0.47 363	1.02 369	0.67 368	1.93 373	0.51 368	0.45 368	0.38 359	0.33 360	1.01 372	0.42 364	0.34 355	0.24 349	2.58 378	0.53 372	0.60 372	0.26 345	0.52 356	0.55 355

PWCK	0.88 371	1.24 384	0.61 378	1.53 368	0.85 368	1.21 365	1.03 365	1.08 387	0.72 373	0.70 378	0.83 384	1.48 378	0.87 374	0.69 362	0.40 363	0.41 363	0.73 385	0.47 371	3.04 392	0.67 382	0.56 382	0.43 375	0.94 368	0.74 384	0.72 377	0.36 364	0.69 368	0.73 371

IMH-64-1	0.90 372	0.95 372	0.51 366	1.59 370	0.98 376	1.58 374	1.73 381	0.75 376	0.74 375	0.33 350	0.61 369	0.83 359	0.94 375	2.59 384	0.50 366	0.42 364	0.48 364	0.36 365	0.92 368	0.55 369	0.39 361	0.30 358	3.14 384	0.50 369	0.81 378	0.34 360	0.60 364	0.80 374

IMH-64	0.90 372	0.95 372	0.51 366	1.59 370	0.98 376	1.58 374	1.73 381	0.75 376	0.74 375	0.33 350	0.61 369	0.83 359	0.94 375	2.59 384	0.50 366	0.42 364	0.48 364	0.36 365	0.92 368	0.55 369	0.39 361	0.30 358	3.14 384	0.50 369	0.81 378	0.34 360	0.60 364	0.80 374

IMH	0.93 374	0.98 377	0.53 369	1.61 372	0.97 375	1.64 379	1.76 383	0.75 376	0.77 377	0.34 354	0.61 369	0.96 368	1.05 383	2.67 386	0.54 371	0.46 369	0.49 367	0.38 367	0.94 370	0.60 372	0.39 361	0.30 358	3.14 384	0.53 372	0.82 380	0.45 372	0.65 366	0.79 373

LVE	0.95 375	0.97 375	0.71 384	1.84 382	1.35 384	1.59 376	1.52 375	0.78 380	0.64 371	0.81 382	0.91 385	0.72 350	1.00 379	2.18 381	0.53 369	0.48 370	0.57 373	0.53 378	1.09 376	0.64 378	0.45 372	0.38 372	2.74 382	0.69 380	0.83 382	0.44 371	0.84 379	0.52 353

WAO-8	1.00 376	1.11 381	0.76 385	1.61 372	1.24 381	1.74 381	1.55 377	0.93 383	0.98 385	0.81 382	0.67 375	1.66 380	1.00 379	2.08 377	0.77 381	0.68 383	0.63 377	0.52 376	1.05 373	0.81 386	0.47 375	0.37 369	0.78 365	0.75 385	1.10 390	0.73 385	0.95 382	1.16 386

Venus	1.00 376	1.11 381	0.76 385	1.61 372	1.24 381	1.74 381	1.55 377	0.93 383	0.98 385	0.81 382	0.67 375	1.66 380	1.00 379	2.08 377	0.77 381	0.68 383	0.63 377	0.52 376	1.05 373	0.81 386	0.47 375	0.37 369	0.78 365	0.75 385	1.10 390	0.73 385	0.95 382	1.16 386

Dean	1.06 378	1.03 379	0.79 387	2.27 388	1.31 383	1.96 385	1.56 380	0.92 382	0.94 383	0.88 386	0.76 380	1.19 371	1.17 386	2.09 379	0.64 377	0.60 379	0.60 376	0.56 380	1.23 382	0.73 384	0.45 372	0.36 368	2.73 381	0.71 381	0.95 386	0.55 379	1.05 386	0.62 362

TorneroNet-64	1.07 379	1.00 378	0.57 373	1.94 383	0.88 369	1.98 387	2.01 384	0.63 371	0.88 379	0.58 374	0.49 365	1.83 384	1.71 390	2.88 391	0.62 375	0.51 373	0.46 363	0.46 370	1.17 380	0.61 375	0.34 355	0.37 369	3.40 387	0.56 375	0.64 374	0.48 373	0.68 367	1.11 384

TorneroNet	1.08 380	1.09 380	0.66 382	1.94 383	0.96 373	2.16 388	2.02 385	0.65 373	0.91 380	0.67 377	0.56 368	1.67 383	1.15 385	2.94 393	0.65 378	0.52 374	0.48 364	0.51 375	1.12 377	0.65 380	0.39 361	0.43 375	3.52 388	0.57 378	0.68 376	0.48 373	0.84 379	1.01 382

DPSimNet_ROB	1.21 381	1.20 383	1.29 392	1.47 367	1.59 388	1.30 369	1.35 369	0.68 374	1.69 391	1.67 392	1.03 387	1.45 377	0.66 367	2.04 376	1.20 390	0.89 389	1.16 390	0.79 388	1.61 387	1.38 392	1.04 391	1.24 391	0.79 367	0.84 389	0.87 384	1.20 392	1.17 388	1.12 385

ktn	1.24 382	1.39 386	0.55 371	1.62 376	1.59 388	1.68 380	2.12 386	0.86 381	1.75 392	0.90 388	1.11 390	1.11 370	0.95 378	2.57 383	0.97 388	0.73 387	0.80 386	0.59 384	1.41 385	0.76 385	0.68 385	0.67 389	3.69 390	0.73 382	0.92 385	0.75 387	1.19 389	1.28 388

notaker	1.27 383	1.41 387	0.58 374	2.37 390	1.48 386	2.34 390	2.27 389	0.94 385	1.62 390	0.79 380	1.07 389	1.66 380	1.08 384	3.06 395	0.94 387	0.69 385	0.68 380	0.49 373	1.62 388	0.84 388	0.53 379	0.45 378	3.70 391	0.80 387	0.61 373	0.52 375	0.80 377	0.92 380

KSHMR	1.33 384	1.42 388	1.04 391	2.27 388	1.44 385	2.23 389	2.12 386	1.21 388	1.06 388	1.13 391	1.06 388	1.27 375	0.94 375	2.89 392	1.08 389	0.95 390	0.85 388	0.83 389	1.32 384	0.97 389	0.72 388	0.58 384	3.52 388	1.07 393	0.99 387	0.77 388	1.00 385	1.07 383

UNDER WATER-64	1.40 385	1.36 385	0.88 390	2.85 392	1.93 393	2.78 393	2.66 392	1.36 391	0.92 382	1.04 390	1.17 391	1.88 385	1.30 388	3.03 394	0.75 380	0.56 376	0.68 380	0.57 382	1.13 379	0.54 368	0.43 369	0.51 381	4.08 395	0.91 390	1.02 388	1.10 391	0.80 377	1.60 393

UNDER WATER	1.40 385	1.42 388	0.86 389	2.83 391	1.92 392	2.74 392	2.57 391	1.28 390	1.01 387	0.88 386	0.97 386	1.88 385	1.26 387	3.09 396	0.83 384	0.62 381	0.66 379	0.56 380	1.20 381	0.60 372	0.42 368	0.47 379	4.04 394	0.98 392	1.08 389	0.99 389	0.87 381	1.67 395

JetRed	1.62 387	1.82 392	1.71 393	1.58 369	1.50 387	1.97 386	2.21 388	1.51 393	1.47 389	0.82 385	0.74 379	2.63 389	0.43 352	1.73 371	1.48 392	1.54 391	1.67 391	2.94 394	1.42 386	1.08 391	2.30 392	2.07 392	1.99 372	0.97 391	1.16 393	1.70 394	1.57 393	1.60 393

HanzoNet	1.74 388	1.62 391	0.80 388	2.26 387	1.70 390	2.72 391	2.54 390	1.25 389	1.85 393	0.92 389	1.28 392	4.37 394	3.81 393	3.36 397	0.88 386	0.78 388	1.06 389	0.94 390	2.54 391	1.03 390	0.89 390	0.88 390	3.79 392	0.73 382	1.12 392	1.00 390	1.29 390	1.57 392

MADNet++	1.86 389	1.58 390	1.74 394	1.27 364	1.74 391	1.26 368	1.53 376	1.62 394	2.07 394	1.84 393	2.22 393	2.60 388	2.72 391	0.75 363	1.39 391	1.54 391	2.01 392	1.47 392	2.12 390	2.13 393	3.35 393	3.26 393	1.23 369	2.21 395	1.21 394	2.25 395	1.76 394	1.32 389

LSM0	3.45 390	0.27 340	0.18 327	0.38 338	0.29 341	0.39 346	0.36 339	0.51 365	0.31 352	0.45 366	0.47 363	0.71 348	0.57 361	0.19 317	23.17 399	59.79 404	0.36 355	0.26 346	1.29 383	0.33 360	0.44 371	0.32 364	0.23 328	0.27 343	0.36 354	0.29 355	0.53 357	0.51 351

PML	8.20 391	7.62 397	3.39 395	9.64 399	5.14 394	9.56 400	5.20 397	6.48 397	18.29 400	6.44 396	3.30 394	16.82 397	29.20 404	5.41 398	6.10 393	3.93 393	7.39 395	2.64 393	20.47 400	4.70 395	3.50 394	3.87 394	3.98 393	4.21 397	6.16 397	4.40 396	16.76 401	6.85 396

DPSMNet_ROB	8.63 392	3.69 394	8.74 397	2.98 393	5.70 395	3.37 394	4.41 395	3.70 395	9.03 395	3.00 394	6.88 396	3.53 391	10.11 395	2.70 387	10.47 394	10.76 394	3.81 393	12.92 397	4.77 394	10.22 396	5.99 396	13.86 397	4.50 399	8.50 398	10.06 400	27.81 400	11.04 399	30.59 400

DGTPSM_ROB	8.63 392	3.68 393	8.73 396	2.98 393	5.70 395	3.37 394	4.41 395	3.70 395	9.03 395	3.00 394	6.85 395	3.53 391	10.07 394	2.70 387	10.47 394	10.76 394	3.81 393	12.91 396	4.74 393	10.22 396	5.98 395	13.86 397	4.49 398	8.50 398	10.06 400	27.81 400	11.04 399	30.59 400

LRCNet_RVC	9.85 394	16.31 401	0.59 375	24.99 402	21.12 403	23.54 403	20.75 401	1.45 392	0.48 368	21.31 403	13.10 399	22.63 402	3.34 392	28.36 404	0.38 361	0.27 356	7.74 396	1.15 391	23.52 402	3.99 394	0.46 374	0.30 358	27.02 402	1.72 394	0.35 352	0.21 311	0.42 350	0.37 327

DLNR_Zeroshot_test	10.12 395	32.06 405	0.05 113	54.44 405	0.09 194	0.18 284	50.47 405	0.19 246	0.08 146	0.27 307	0.07 113	0.20 234	0.04 81	0.14 293	62.26 405	70.60 405	0.33 349	0.18 315	0.25 300	0.11 228	0.20 267	0.08 135	0.07 191	0.09 234	0.18 256	0.15 232	0.20 270	0.26 293

DPSM_ROB	13.01 396	6.29 395	9.52 398	4.44 395	6.37 397	4.34 396	3.59 393	8.20 398	10.79 397	6.64 397	7.87 397	9.69 395	12.99 397	2.80 389	12.81 396	13.68 396	9.16 397	16.58 399	9.87 395	12.33 398	16.73 399	17.95 400	2.26 374	10.56 400	28.34 402	36.91 402	31.06 402	39.57 402

DPSM	13.01 396	6.29 395	9.52 398	4.44 395	6.37 397	4.34 396	3.59 393	8.20 398	10.79 397	6.64 397	7.87 397	9.69 395	12.99 397	2.80 389	12.81 396	13.68 396	9.16 397	16.58 399	9.87 395	12.33 398	16.73 399	17.95 400	2.26 374	10.56 400	28.34 402	36.91 402	31.06 402	39.57 402

HaxPig	16.02 398	19.59 402	18.75 401	21.25 401	20.52 402	21.33 402	22.30 402	17.00 403	14.71 399	19.29 402	17.19 403	17.46 398	12.16 396	22.51 402	17.80 398	14.90 398	17.75 399	9.40 395	18.97 397	15.48 400	9.47 397	7.16 395	23.74 401	15.28 402	4.31 396	12.19 399	6.81 396	15.11 399

MEDIAN_ROB	20.47 399	25.88 403	24.03 404	26.51 403	25.55 404	25.88 404	26.99 403	21.23 404	19.72 401	28.73 404	22.19 404	24.61 403	16.74 399	26.47 403	23.75 400	18.44 399	22.03 403	14.75 398	26.69 403	23.31 401	15.11 398	11.56 396	27.65 403	18.39 403	7.22 398	9.33 398	8.28 398	11.75 398

AVERAGE_ROB	24.43 400	29.85 404	27.27 405	31.30 404	29.70 405	30.00 405	31.47 404	26.59 405	24.68 405	34.31 405	27.39 405	31.23 404	21.35 400	30.69 405	28.19 404	24.02 400	26.74 404	21.17 401	30.34 404	27.38 405	20.48 401	16.18 399	32.28 404	24.32 407	8.51 399	7.76 397	7.92 397	8.46 397

CasAABBNet	26.14 401	12.60 399	19.00 402	8.89 397	12.76 400	8.55 398	7.26 399	16.43 401	21.86 403	13.67 401	15.79 400	19.63 401	26.13 402	5.53 399	25.80 402	27.48 402	18.01 400	33.35 403	20.00 399	24.70 403	33.62 403	35.57 403	4.48 397	21.32 405	57.07 404	74.41 404	62.39 405	79.48 405

FlowAnything	26.21 402	12.44 398	19.19 403	8.91 398	12.70 399	8.63 399	7.25 398	16.56 402	21.86 403	13.65 400	15.98 401	19.56 400	26.21 403	5.60 400	25.80 402	27.50 403	18.26 401	33.39 404	19.71 398	24.80 404	33.87 404	36.07 404	4.44 396	21.31 404	57.14 405	74.69 406	62.48 406	79.62 406

fast-reg	27.08 403	14.11 400	18.33 400	12.42 400	13.11 401	14.43 401	12.68 400	16.23 400	21.70 402	13.12 399	16.42 402	19.16 399	26.12 401	13.04 401	25.68 401	27.06 401	18.87 402	33.34 402	20.88 401	24.50 402	33.51 402	35.16 402	6.57 400	21.34 406	57.15 406	74.59 405	62.32 404	79.22 404

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

FSD		0.24 330	0.24 342	0.27 325	0.25 329	0.25 321	0.33 337	0.30 330	0.18 297	0.20 177	0.17 284			0.29 340	0.25 344	0.26 350			0.27 311	0.21 327				0.28 347	0.27 327	0.23 326	0.27 316	0.27 297

ASD4																								2.43 396

STTRV1_RVC		0.26 336	0.22 340	0.35 330	0.28 335	0.32 333	0.29 335	0.36 345	0.33 355	0.27 307	0.26 341	0.42 321	0.41 351	0.47 354	0.32 355	0.18 335	0.59 375	0.20 326		0.30 352	0.59 383	0.22 344		0.43 365	0.25 321	0.54 378	0.34 333	0.64 364

Low-res two-view benchmark