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 7	0.03 28	0.02 5	0.01 3	0.03 20	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 7	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.03 20	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 7	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 23	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 17	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	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 7	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 53	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 7	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 17	0.02 9	0.02 32	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 34	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 23	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
tt7	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 64	0.02 5	0.02 5	0.04 58	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.04 50

tt8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.03 19

tt9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

TYNG	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

GFORCE	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_4.6	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.03 106	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.05 66	0.04 50

F5.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.04 65	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

F8.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.02 3

F7	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.04 65	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.06 79	0.04 39	0.03 19

FORCE_5	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.04 39	0.03 19

FORCE_6	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.04 50

over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.04 58	0.05 87	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.06 79	0.05 66	0.03 19

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

testmc14	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.02 5	0.03 32	0.06 101	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.02 6	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.02 5	0.03 32	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.02 6	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.05 66	0.04 50

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.04 65	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 23	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.04 64	0.06 122	0.03 29	0.05 89	0.03 20	0.04 111	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19

WQFJX	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 116	0.03 20	0.06 180	0.02 41	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 58	0.03 53	0.03 5	0.05 42	0.03 18	0.04 50

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 85	0.04 53	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.05 145	0.02 41	0.03 3	0.03 3	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.02 3	0.03 19

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 62	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 29	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.05 66	0.03 19
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 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.01 3	0.03 28	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.06 77	0.07 90	0.04 29	0.06 85	0.03 11	0.06 78	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.03 19

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 90	0.02 5	0.03 32	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.03 18	0.04 50

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 90	0.02 5	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.02 3	0.04 50

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	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 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.04 65	0.02 6	0.04 62	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 78	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 19

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.03 41	0.03 28	0.04 65	0.02 6	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 78	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 19

LG-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.04 64	0.05 90	0.04 65	0.02 6	0.05 87	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.04 39	0.04 50

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.03 32	0.01 3	0.01 3	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.04 69	0.03 106	0.03 53	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 50

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 7	0.02 5	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19
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 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.02 7	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.05 57	0.03 6	0.06 85	0.02 3	0.04 26	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 56	0.03 3	0.04 39	0.03 19

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 41	0.04 53	0.03 29	0.06 116	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 29	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 19

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.05 85	0.05 90	0.04 65	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.03 94	0.05 42	0.06 77	0.04 21	0.04 29	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 19

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.06 78	0.04 29	0.06 85	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.03 18	0.03 19

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 64	0.04 53	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.03 106	0.03 53	0.03 5	0.05 42	0.03 18	0.03 19

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.03 11	0.06 78	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 84	0.05 42	0.04 39	0.04 50

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 23	0.04 17	0.02 3	0.03 19

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

RSM	0.03 11	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 29	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 32	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.02 7	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.03 19

L4000	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 91	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.06 98	0.05 90	0.03 29	0.02 6	0.08 114	0.04 111	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.03 6	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.04 39	0.04 50

L500	0.04 54	0.04 92	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.04 86	0.02 32	0.06 98	0.06 122	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.04 111	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.04 29	0.06 85	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.07 101	0.05 42	0.05 66	0.05 77

WiStereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 86	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.05 97	0.04 26	0.04 69	0.01 4	0.02 12	0.07 101	0.06 79	0.06 98	0.04 50

tt4	0.04 54	0.04 92	0.03 56	0.05 124	0.04 98	0.05 127	0.04 138	0.04 64	0.04 53	0.04 65	0.06 116	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.04 134	0.03 53	0.07 101	0.07 107	0.06 98	0.05 77

tt5	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 91	0.03 59	0.04 86	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.03 94	0.05 42	0.05 34	0.06 78	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.03 106	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.04 50

tt6	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 86	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.05 97	0.04 26	0.04 69	0.01 4	0.02 12	0.07 101	0.06 79	0.06 98	0.04 50

CR-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 116	0.03 20	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.04 17	0.05 66	0.05 77

CR-RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.05 90	0.03 29	0.03 32	0.03 20	0.03 74	0.02 41	0.07 110	0.06 77	0.05 57	0.06 89	0.05 58	0.04 55	0.07 92	0.05 99	0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.06 79	0.07 113	0.05 77

FORCE_4.7	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.05 124	0.03 59	0.04 86	0.03 89	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.04 62	0.02 30	0.03 94	0.05 42	0.05 34	0.08 98	0.06 89	0.06 85	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.04 103	0.04 23	0.05 42	0.06 98	0.05 77

F4.4	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 86	0.02 32	0.04 64	0.03 28	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.03 74	0.03 94	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.04 39	0.04 50

FORCE_4.5	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 85	0.03 28	0.03 29	0.04 58	0.04 62	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.04 50

FORCE_4	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 91	0.02 17	0.04 86	0.02 32	0.04 64	0.03 28	0.06 102	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.03 94	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.06 84	0.07 107	0.06 98	0.04 50

SCION-MonSter(vits)	0.04 54	0.06 150	0.05 146	0.06 154	0.06 156	0.05 127	0.03 89	0.03 41	0.04 53	0.04 65	0.06 116	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

LACA_dic	0.04 54	0.02 7	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.04 111	0.02 41	0.06 86	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.05 90	0.04 65	0.04 58	0.07 108	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.04 50

over-6	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 116	0.09 123	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 29	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.06 79	0.05 66	0.05 77

PointNet	0.04 54	0.03 49	0.04 103	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 89	0.05 85	0.04 53	0.02 5	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.04 134	0.05 135	0.05 56	0.06 79	0.03 18	0.04 50

TS12	0.04 54	0.02 7	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.04 111	0.02 41	0.06 86	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

LACA3	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.06 86	0.06 77	0.04 21	0.06 89	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.06 124	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.05 77

LACA1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.05 90	0.03 29	0.03 32	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.06 89	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.03 106	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.04 50

DispViT+	0.04 54	0.03 49	0.04 103	0.06 154	0.03 59	0.04 86	0.03 89	0.04 64	0.05 90	0.04 65	0.07 150	0.04 62	0.04 111	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.04 26	0.05 99	0.02 58	0.04 103	0.05 56	0.07 107	0.05 66	0.06 106

WQFJA1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 86	0.03 89	0.05 85	0.04 53	0.03 29	0.06 116	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.03 18	0.05 77

NLMM1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 85	0.05 90	0.04 65	0.07 150	0.03 20	0.07 219	0.02 41	0.04 5	0.05 34	0.03 3	0.04 29	0.04 21	0.04 55	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 103	0.06 84	0.04 17	0.04 39	0.04 50

NLMM	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 86	0.03 89	0.05 85	0.04 53	0.03 29	0.06 116	0.04 62	0.03 74	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.03 18	0.05 77

NLSM3	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 91	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.04 64	0.07 152	0.04 65	0.04 58	0.03 20	0.04 111	0.03 94	0.06 86	0.05 34	0.05 57	0.05 63	0.04 21	0.04 55	0.04 26	0.04 69	0.03 106	0.03 53	0.06 84	0.06 79	0.06 98	0.06 106

NLSM1	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.04 86	0.03 89	0.05 85	0.07 152	0.03 29	0.07 150	0.04 62	0.06 180	0.02 41	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 29	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.04 50

VIP-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.04 91	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.04 64	0.04 53	0.04 65	0.07 150	0.06 101	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.08 98	0.05 63	0.06 85	0.04 55	0.07 92	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.04 50

GEAStereo	0.04 54	0.04 92	0.03 56	0.04 91	0.03 59	0.03 44	0.03 89	0.04 64	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 78	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

gasm-f	0.04 54	0.04 92	0.03 56	0.04 91	0.03 59	0.03 44	0.03 89	0.04 64	0.03 28	0.04 65	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 78	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.04 23	0.05 42	0.04 39	0.03 19

MonStereo	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.04 65	0.06 116	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.05 57	0.04 29	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

AdaDepth	0.04 54	0.04 92	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.06 86	0.06 77	0.06 78	0.05 63	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.04 39	0.03 19

MLG-Stereo_test2	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.04 64	0.03 28	0.05 94	0.03 32	0.05 87	0.02 30	0.03 94	0.05 42	0.05 34	0.08 98	0.04 29	0.06 85	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.05 66	0.03 19

DEFOM-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 91	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 64	0.04 53	0.04 65	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.07 90	0.06 89	0.06 85	0.04 55	0.06 78	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.06 84	0.06 79	0.05 66	0.04 50

Occ-G	0.04 54	0.04 92	0.03 56	0.04 91	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.04 64	0.03 28	0.03 29	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 78	0.06 89	0.07 95	0.04 55	0.05 54	0.03 14	0.04 134	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.05 77

RSM++	0.04 54	0.03 49	0.03 56	0.02 11	0.04 98	0.02 9	0.03 89	0.05 85	0.04 53	0.04 65	0.04 58	0.05 87	0.02 30	0.02 41	0.06 86	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.07 92	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.06 84	0.05 42	0.04 39	0.04 50

AEACV	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 91	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.03 29	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.06 77	0.05 57	0.05 63	0.07 95	0.04 55	0.06 78	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 84	0.06 79	0.04 39	0.03 19

TDLM	0.04 54	0.04 92	0.04 103	0.04 91	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.04 64	0.03 28	0.04 65	0.06 116	0.04 62	0.03 74	0.03 94	0.06 86	0.06 77	0.06 78	0.06 89	0.05 58	0.04 55	0.05 54	0.04 69	0.03 106	0.04 103	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

L400	0.05 91	0.04 92	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.04 86	0.02 32	0.08 122	0.05 90	0.05 94	0.04 58	0.07 108	0.04 111	0.02 41	0.05 42	0.06 77	0.06 78	0.04 29	0.07 95	0.04 55	0.07 92	0.03 14	0.02 58	0.03 53	0.07 101	0.06 79	0.05 66	0.04 50

GIO	0.05 91	0.03 49	0.04 103	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.03 89	0.07 114	0.07 152	0.04 65	0.07 150	0.04 62	0.03 74	0.04 130	0.06 86	0.07 102	0.09 112	0.09 162	0.07 95	0.05 97	0.07 92	0.06 124	0.04 134	0.05 135	0.06 84	0.06 79	0.07 113	0.06 106

tt3	0.05 91	0.03 49	0.04 103	0.04 91	0.03 59	0.04 86	0.03 89	0.04 64	0.04 53	0.07 112	0.04 58	0.05 87	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.07 90	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.04 69	0.03 106	0.03 53	0.08 119	0.05 42	0.07 113	0.06 106

BridgeDepth_RVC	0.05 91	0.04 92	0.04 103	0.04 91	0.05 123	0.05 127	0.03 89	0.04 64	0.07 152	0.05 94	0.05 89	0.05 87	0.04 111	0.02 41	0.07 110	0.07 102	0.05 57	0.07 112	0.05 58	0.05 97	0.06 78	0.05 99	0.02 58	0.03 53	0.06 84	0.08 118	0.07 113	0.07 116
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 91	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.04 98	0.05 127	0.03 89	0.05 85	0.06 122	0.06 102	0.06 116	0.09 123	0.02 30	0.03 94	0.06 86	0.06 77	0.08 98	0.06 89	0.06 85	0.04 55	0.08 107	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.05 77

DFGA-Net	0.05 91	0.05 119	0.03 56	0.04 91	0.03 59	0.04 86	0.03 89	0.05 85	0.04 53	0.06 102	0.05 89	0.10 132	0.04 111	0.03 94	0.06 86	0.07 102	0.08 98	0.07 112	0.07 95	0.05 97	0.07 92	0.04 69	0.03 106	0.04 103	0.07 101	0.06 79	0.06 98	0.09 136

anonymousdsp	0.05 91	0.04 92	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.04 86	0.04 138	0.06 98	0.05 90	0.06 102	0.04 58	0.03 20	0.02 30	0.03 94	0.06 86	0.07 102	0.08 98	0.06 89	0.08 112	0.05 97	0.09 112	0.05 99	0.03 106	0.03 53	0.05 56	0.05 42	0.05 66	0.05 77

iRaftStereo_RVC	0.05 91	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.05 85	0.04 53	0.06 102	0.05 89	0.05 87	0.03 74	0.02 41	0.06 86	0.06 77	0.10 117	0.07 112	0.07 95	0.05 97	0.09 112	0.04 69	0.02 58	0.03 53	0.07 101	0.06 79	0.05 66	0.05 77

RAFT + AFF	0.05 91	0.04 92	0.03 56	0.05 124	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.06 98	0.08 183	0.09 121	0.05 89	0.09 123	0.02 30	0.02 41	0.05 42	0.05 34	0.09 112	0.06 89	0.06 85	0.04 55	0.07 92	0.05 99	0.02 58	0.04 103	0.07 101	0.05 42	0.05 66	0.05 77

delet	0.05 91	0.05 119	0.04 103	0.06 154	0.05 123	0.05 127	0.05 153	0.04 64	0.04 53	0.06 102	0.05 89	0.10 132	0.05 145	0.03 94	0.07 110	0.06 77	0.07 90	0.06 89	0.05 58	0.06 121	0.06 78	0.04 69	0.03 106	0.04 103	0.06 84	0.06 79	0.04 39	0.04 50

NBS	0.06 101	0.04 92	0.04 103	0.03 44	0.03 59	0.04 86	0.03 89	0.07 114	0.05 90	0.11 130	0.02 6	0.08 114	0.03 74	0.03 94	0.07 110	0.09 144	0.14 162	0.06 89	0.08 112	0.06 121	0.15 208	0.07 148	0.04 134	0.04 103	0.09 136	0.09 130	0.06 98	0.07 116

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 101	0.03 49	0.06 186	0.04 91	0.05 123	0.04 86	0.02 32	0.06 98	0.06 122	0.12 133	0.08 180	0.08 114	0.06 180	0.03 94	0.06 86	0.07 102	0.11 128	0.06 89	0.08 112	0.05 97	0.07 92	0.04 69	0.02 58	0.04 103	0.07 101	0.07 107	0.07 113	0.06 106

TS	0.06 101	0.04 92	0.04 103	0.05 124	0.05 123	0.04 86	0.03 89	0.06 98	0.05 90	0.04 65	0.08 180	0.06 101	0.03 74	0.03 94	0.07 110	0.08 120	0.06 78	0.07 112	0.07 95	0.06 121	0.09 112	0.08 171	0.02 58	0.04 103	0.08 119	0.08 118	0.08 126	0.09 136

LG-Stereo_L2	0.06 101	0.04 92	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.02 9	0.02 32	0.08 122	0.08 183	0.21 224	0.06 116	0.08 114	0.03 74	0.03 94	0.06 86	0.07 102	0.10 117	0.06 89	0.07 95	0.04 55	0.13 166	0.05 99	0.02 58	0.03 53	0.05 56	0.06 79	0.05 66	0.05 77

LG-Stereo_L1	0.06 101	0.04 92	0.03 56	0.04 91	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.08 122	0.09 220	0.21 224	0.05 89	0.05 87	0.03 74	0.03 94	0.06 86	0.07 102	0.10 117	0.06 89	0.07 95	0.04 55	0.14 187	0.05 99	0.01 4	0.03 53	0.06 84	0.06 79	0.05 66	0.05 77

LG-G_1	0.06 101	0.05 119	0.04 103	0.05 124	0.05 123	0.06 150	0.03 89	0.06 98	0.06 122	0.08 117	0.03 32	0.10 132	0.04 111	0.06 167	0.06 86	0.06 77	0.10 117	0.06 89	0.08 112	0.05 97	0.10 121	0.04 69	0.05 175	0.04 103	0.06 84	0.06 79	0.08 126	0.07 116

LG-G	0.06 101	0.05 119	0.04 103	0.05 124	0.05 123	0.06 150	0.03 89	0.06 98	0.06 122	0.08 117	0.03 32	0.10 132	0.04 111	0.06 167	0.06 86	0.06 77	0.10 117	0.06 89	0.08 112	0.05 97	0.10 121	0.04 69	0.05 175	0.04 103	0.06 84	0.06 79	0.08 126	0.07 116

LGtest1	0.06 101	0.04 92	0.03 56	0.04 91	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.08 122	0.08 183	0.07 112	0.04 58	0.06 101	0.03 74	0.05 148	0.07 110	0.07 102	0.12 139	0.07 112	0.10 141	0.07 144	0.12 145	0.06 124	0.04 134	0.03 53	0.07 101	0.06 79	0.08 126	0.06 106

SGD-Stereo	0.06 101	0.04 92	0.03 56	0.05 124	0.04 98	0.06 150	0.03 89	0.04 64	0.06 122	0.08 117	0.05 89	0.05 87	0.03 74	0.03 94	0.07 110	0.08 120	0.14 162	0.06 89	0.09 129	0.05 97	0.12 145	0.05 99	0.03 106	0.04 103	0.08 119	0.08 118	0.12 181	0.09 136

AIO_rvc	0.06 101	0.06 150	0.03 56	0.05 124	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.08 122	0.06 122	0.10 129	0.04 58	0.08 114	0.02 30	0.03 94	0.06 86	0.07 102	0.08 98	0.06 89	0.07 95	0.05 97	0.12 145	0.05 99	0.02 58	0.03 53	0.06 84	0.06 79	0.05 66	0.05 77

AIO_test	0.06 101	0.05 119	0.04 103	0.07 178	0.05 123	0.04 86	0.04 138	0.10 138	0.09 220	0.12 133	0.05 89	0.11 145	0.04 111	0.03 94	0.06 86	0.07 102	0.07 90	0.06 89	0.08 112	0.05 97	0.13 166	0.05 99	0.04 134	0.04 103	0.09 136	0.07 107	0.05 66	0.05 77

IGEV-Stereo+	0.06 101	0.03 49	0.03 56	0.03 44	0.04 98	0.03 44	0.03 89	0.16 199	0.06 122	0.20 209	0.06 116	0.06 101	0.03 74	0.04 130	0.07 110	0.08 120	0.10 117	0.06 89	0.09 129	0.06 121	0.12 145	0.06 124	0.03 106	0.03 53	0.07 101	0.06 79	0.03 18	0.07 116

plain	0.06 101	0.04 92	0.04 103	0.04 91	0.04 98	0.05 127	0.03 89	0.08 122	0.04 53	0.09 121	0.05 89	0.06 101	0.02 30	0.02 41	0.07 110	0.08 120	0.12 139	0.08 127	0.08 112	0.06 121	0.08 107	0.04 69	0.02 58	0.05 135	0.09 136	0.09 130	0.08 126	0.09 136

StereoVision	0.06 101	0.03 49	0.04 103	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.06 98	0.11 268	0.02 5	0.05 89	0.03 20	0.06 180	0.01 4	0.08 145	0.10 182	0.06 78	0.05 63	0.08 112	0.07 144	0.06 78	0.05 99	0.02 58	0.04 103	0.10 153	0.08 118	0.10 155	0.12 178

MIF-Stereo (partial)	0.06 101	0.05 119	0.06 186	0.05 124	0.04 98	0.05 127	0.03 89	0.08 122	0.07 152	0.07 112	0.04 58	0.05 87	0.06 180	0.04 130	0.08 145	0.08 120	0.11 128	0.08 127	0.08 112	0.05 97	0.09 112	0.05 99	0.02 58	0.06 169	0.10 153	0.08 118	0.07 113	0.08 126

MIM_Stereo	0.06 101	0.04 92	0.03 56	0.05 124	0.05 123	0.05 127	0.03 89	0.06 98	0.04 53	0.14 142	0.06 116	0.04 62	0.02 30	0.03 94	0.07 110	0.08 120	0.13 145	0.07 112	0.09 129	0.06 121	0.11 130	0.06 124	0.02 58	0.04 103	0.08 119	0.07 107	0.07 113	0.05 77

AASNet	0.06 101	0.06 150	0.04 103	0.09 213	0.07 175	0.08 190	0.05 153	0.08 122	0.04 53	0.07 112	0.07 150	0.07 108	0.04 111	0.04 130	0.06 86	0.07 102	0.10 117	0.08 127	0.08 112	0.06 121	0.07 92	0.06 124	0.04 134	0.06 169	0.08 119	0.07 107	0.06 98	0.06 106

RAFT	0.06 101	0.03 49	0.05 146	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.07 114	0.04 53	0.04 65	0.06 116	0.07 108	0.05 145	0.01 4	0.06 86	0.06 77	0.07 90	0.05 63	0.05 58	0.04 55	0.06 78	0.07 148	0.01 4	0.04 103	0.13 195	0.14 245	0.13 195	0.15 213

AFF-stereo	0.06 101	0.05 119	0.05 146	0.05 124	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.11 142	0.06 122	0.16 156	0.04 58	0.08 114	0.03 74	0.02 41	0.06 86	0.08 120	0.08 98	0.05 63	0.09 129	0.04 55	0.09 112	0.05 99	0.02 58	0.04 103	0.10 153	0.08 118	0.07 113	0.07 116

MMNet	0.06 101	0.06 150	0.04 103	0.08 189	0.06 156	0.06 150	0.05 153	0.07 114	0.05 90	0.05 94	0.05 89	0.09 123	0.04 111	0.04 130	0.07 110	0.07 102	0.08 98	0.08 127	0.07 95	0.06 121	0.06 78	0.05 99	0.04 134	0.05 135	0.07 101	0.08 118	0.07 113	0.10 154

RYNet	0.06 101	0.04 92	0.04 103	0.04 91	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.04 64	0.11 268	0.05 94	0.04 58	0.04 62	0.03 74	0.03 94	0.07 110	0.06 77	0.07 90	0.08 127	0.07 95	0.05 97	0.05 54	0.04 69	0.11 313	0.04 103	0.06 84	0.13 215	0.06 98	0.05 77

GANet	0.06 101	0.07 177	0.06 186	0.06 154	0.06 156	0.07 176	0.06 189	0.07 114	0.05 90	0.06 102	0.07 150	0.05 87	0.04 111	0.04 130	0.07 110	0.08 120	0.08 98	0.10 191	0.07 95	0.05 97	0.07 92	0.05 99	0.05 175	0.05 135	0.08 119	0.07 107	0.06 98	0.06 106

AANet_RVC	0.06 101	0.05 119	0.06 186	0.05 124	0.06 156	0.04 86	0.05 153	0.05 85	0.06 122	0.05 94	0.06 116	0.05 87	0.04 111	0.04 130	0.07 110	0.07 102	0.08 98	0.08 127	0.07 95	0.07 144	0.07 92	0.06 124	0.05 175	0.05 135	0.07 101	0.09 130	0.06 98	0.08 126

FETStereo	0.07 124	0.05 119	0.04 103	0.05 124	0.04 98	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.04 53	0.20 209	0.04 58	0.10 132	0.03 74	0.03 94	0.06 86	0.08 120	0.12 139	0.07 112	0.10 141	0.05 97	0.12 145	0.05 99	0.04 134	0.03 53	0.08 119	0.08 118	0.06 98	0.05 77

CEFStereo	0.07 124	0.05 119	0.04 103	0.04 91	0.04 98	0.05 127	0.04 138	0.14 179	0.04 53	0.21 224	0.05 89	0.11 145	0.03 74	0.03 94	0.07 110	0.08 120	0.13 145	0.07 112	0.10 141	0.06 121	0.12 145	0.05 99	0.04 134	0.03 53	0.08 119	0.09 130	0.07 113	0.07 116

CGFBStereo	0.07 124	0.05 119	0.04 103	0.04 91	0.04 98	0.04 86	0.04 138	0.13 167	0.04 53	0.21 224	0.05 89	0.11 145	0.03 74	0.03 94	0.07 110	0.08 120	0.13 145	0.07 112	0.10 141	0.05 97	0.13 166	0.05 99	0.04 134	0.03 53	0.08 119	0.09 130	0.08 126	0.06 106

YMNet	0.07 124	0.08 220	0.06 186	0.08 189	0.08 202	0.08 190	0.07 214	0.07 114	0.07 152	0.05 94	0.07 150	0.13 171	0.05 145	0.07 201	0.07 110	0.07 102	0.08 98	0.08 127	0.09 129	0.05 97	0.07 92	0.06 124	0.06 199	0.05 135	0.09 136	0.08 118	0.09 142	0.09 136

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 124	0.05 119	0.03 56	0.03 44	0.05 123	0.05 127	0.03 89	0.12 148	0.05 90	0.22 239	0.05 89	0.08 114	0.03 74	0.05 148	0.07 110	0.09 144	0.13 145	0.09 162	0.10 141	0.06 121	0.16 227	0.06 124	0.04 134	0.04 103	0.07 101	0.09 130	0.08 126	0.10 154

HUF	0.07 124	0.05 119	0.04 103	0.07 178	0.06 156	0.04 86	0.03 89	0.09 131	0.07 152	0.16 156	0.05 89	0.09 123	0.04 111	0.03 94	0.06 86	0.07 102	0.08 98	0.06 89	0.09 129	0.06 121	0.14 187	0.06 124	0.03 106	0.04 103	0.08 119	0.05 42	0.06 98	0.05 77

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 124	0.05 119	0.03 56	0.04 91	0.05 123	0.04 86	0.02 32	0.11 142	0.06 122	0.22 239	0.05 89	0.05 87	0.02 30	0.03 94	0.07 110	0.08 120	0.12 139	0.08 127	0.09 129	0.07 144	0.16 227	0.06 124	0.02 58	0.03 53	0.07 101	0.07 107	0.07 113	0.05 77

MaDis-Stereo	0.07 124	0.04 92	0.05 146	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 89	0.06 98	0.06 122	0.04 65	0.06 116	0.10 132	0.05 145	0.02 41	0.07 110	0.08 120	0.10 117	0.09 162	0.07 95	0.05 97	0.10 121	0.10 260	0.01 4	0.05 135	0.11 169	0.18 332	0.13 195	0.16 230

UniTT-Stereo	0.07 124	0.04 92	0.04 103	0.04 91	0.03 59	0.05 127	0.03 89	0.06 98	0.05 90	0.06 102	0.04 58	0.07 108	0.12 292	0.07 201	0.08 145	0.07 102	0.11 128	0.08 127	0.08 112	0.07 144	0.09 112	0.08 171	0.08 261	0.04 103	0.09 136	0.16 301	0.06 98	0.09 136

LL-Strereo2	0.07 124	0.03 49	0.03 56	0.04 91	0.05 123	0.04 86	0.03 89	0.06 98	0.07 152	0.14 142	0.07 150	0.08 114	0.05 145	0.04 130	0.07 110	0.08 120	0.14 162	0.07 112	0.10 141	0.06 121	0.10 121	0.06 124	0.03 106	0.04 103	0.08 119	0.09 130	0.08 126	0.05 77

RAFT_CTSACE	0.07 124	0.04 92	0.06 186	0.03 44	0.04 98	0.05 127	0.05 153	0.06 98	0.06 122	0.09 121	0.04 58	0.10 132	0.09 255	0.03 94	0.07 110	0.08 120	0.11 128	0.07 112	0.07 95	0.05 97	0.12 145	0.08 171	0.03 106	0.06 169	0.12 182	0.13 215	0.12 181	0.15 213

ARAFT	0.07 124	0.04 92	0.04 103	0.05 124	0.05 123	0.05 127	0.02 32	0.09 131	0.06 122	0.12 133	0.06 116	0.12 154	0.03 74	0.03 94	0.07 110	0.07 102	0.12 139	0.09 162	0.09 129	0.05 97	0.11 130	0.07 148	0.03 106	0.04 103	0.09 136	0.09 130	0.09 142	0.09 136

DMCA	0.07 124	0.05 119	0.07 224	0.06 154	0.06 156	0.05 127	0.07 214	0.09 131	0.06 122	0.06 102	0.09 202	0.07 108	0.06 180	0.06 167	0.07 110	0.08 120	0.11 128	0.10 191	0.08 112	0.07 144	0.09 112	0.05 99	0.06 199	0.05 135	0.08 119	0.10 151	0.05 66	0.07 116

CVANet_RVC	0.07 124	0.07 177	0.07 224	0.08 189	0.06 156	0.07 176	0.05 153	0.06 98	0.05 90	0.06 102	0.09 202	0.05 87	0.04 111	0.04 130	0.08 145	0.08 120	0.08 98	0.08 127	0.08 112	0.06 121	0.08 107	0.05 99	0.04 134	0.05 135	0.08 119	0.07 107	0.07 113	0.09 136

HNOStereo	0.08 138	0.05 119	0.05 146	0.05 124	0.05 123	0.05 127	0.03 89	0.15 187	0.06 122	0.24 280	0.05 89	0.13 171	0.05 145	0.04 130	0.08 145	0.10 182	0.15 171	0.08 127	0.14 205	0.07 144	0.16 227	0.06 124	0.04 134	0.05 135	0.07 101	0.09 130	0.09 142	0.11 164

FETCStereo	0.08 138	0.05 119	0.04 103	0.05 124	0.04 98	0.05 127	0.03 89	0.14 179	0.04 53	0.22 239	0.05 89	0.12 154	0.03 74	0.03 94	0.07 110	0.09 144	0.14 162	0.07 112	0.12 167	0.06 121	0.14 187	0.05 99	0.04 134	0.03 53	0.08 119	0.09 130	0.09 142	0.08 126

MGS-Stereo	0.08 138	0.06 150	0.04 103	0.05 124	0.05 123	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.05 90	0.09 121	0.07 150	0.10 132	0.04 111	0.05 148	0.07 110	0.08 120	0.15 171	0.11 210	0.12 167	0.09 208	0.12 145	0.07 148	0.05 175	0.05 135	0.10 153	0.09 130	0.11 169	0.10 154

anonymousdsp2	0.08 138	0.07 177	0.05 146	0.06 154	0.05 123	0.06 150	0.05 153	0.12 148	0.06 122	0.17 166	0.06 116	0.08 114	0.04 111	0.05 148	0.07 110	0.08 120	0.13 145	0.08 127	0.10 141	0.07 144	0.12 145	0.06 124	0.05 175	0.06 169	0.09 136	0.08 118	0.08 126	0.07 116

test_5	0.08 138	0.05 119	0.07 224	0.04 91	0.04 98	0.04 86	0.04 138	0.09 131	0.05 90	0.05 94	0.07 150	0.12 154	0.12 292	0.02 41	0.07 110	0.09 144	0.07 90	0.07 112	0.08 112	0.06 121	0.10 121	0.09 219	0.02 58	0.07 216	0.10 153	0.13 215	0.13 195	0.18 263

AnonymousM	0.08 138	0.05 119	0.04 103	0.06 154	0.05 123	0.04 86	0.04 138	0.13 167	0.05 90	0.20 209	0.06 116	0.11 145	0.03 74	0.06 167	0.09 193	0.09 144	0.19 250	0.08 127	0.12 167	0.07 144	0.16 227	0.06 124	0.04 134	0.04 103	0.08 119	0.11 174	0.10 155	0.09 136

raft+_RVC	0.08 138	0.06 150	0.04 103	0.06 154	0.06 156	0.07 176	0.04 138	0.10 138	0.08 183	0.17 166	0.08 180	0.09 123	0.04 111	0.04 130	0.08 145	0.07 102	0.13 145	0.09 162	0.11 153	0.06 121	0.13 166	0.05 99	0.03 106	0.05 135	0.10 153	0.09 130	0.09 142	0.08 126

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 138	0.06 150	0.05 146	0.05 124	0.04 98	0.04 86	0.04 138	0.14 179	0.07 152	0.21 224	0.04 58	0.12 154	0.04 111	0.03 94	0.07 110	0.09 144	0.09 112	0.06 89	0.10 141	0.05 97	0.11 130	0.05 99	0.03 106	0.05 135	0.12 182	0.09 130	0.09 142	0.09 136

CCAANet	0.08 138	0.07 177	0.06 186	0.09 213	0.06 156	0.07 176	0.09 254	0.08 122	0.07 152	0.07 112	0.07 150	0.14 184	0.05 145	0.05 148	0.09 193	0.10 182	0.10 117	0.09 162	0.07 95	0.06 121	0.08 107	0.06 124	0.04 134	0.04 103	0.08 119	0.09 130	0.07 113	0.09 136

DF_test	0.09 147	0.04 92	0.04 103	0.03 44	0.04 98	0.06 150	0.03 89	0.16 199	0.09 220	0.21 224	0.07 150	0.17 227	0.05 145	0.10 274	0.09 193	0.10 182	0.19 250	0.08 127	0.13 188	0.07 144	0.18 269	0.09 219	0.06 199	0.05 135	0.06 84	0.11 174	0.09 142	0.08 126

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 147	0.04 92	0.06 186	0.04 91	0.05 123	0.05 127	0.03 89	0.15 187	0.09 220	0.19 195	0.09 202	0.16 215	0.05 145	0.06 167	0.09 193	0.09 144	0.15 171	0.08 127	0.11 153	0.07 144	0.16 227	0.08 171	0.04 134	0.05 135	0.16 254	0.11 174	0.14 211	0.16 230

test_for_model	0.09 147	0.05 119	0.04 103	0.05 124	0.07 175	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.08 183	0.24 280	0.05 89	0.15 191	0.05 145	0.06 167	0.07 110	0.09 144	0.18 224	0.10 191	0.12 167	0.08 171	0.14 187	0.07 148	0.04 134	0.05 135	0.09 136	0.10 151	0.08 126	0.09 136

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 147	0.05 119	0.04 103	0.05 124	0.07 175	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.08 183	0.24 280	0.05 89	0.15 191	0.05 145	0.06 167	0.07 110	0.09 144	0.18 224	0.10 191	0.12 167	0.08 171	0.14 187	0.07 148	0.04 134	0.05 135	0.09 136	0.10 151	0.08 126	0.09 136

testlalala	0.09 147	0.05 119	0.04 103	0.05 124	0.07 175	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.08 183	0.24 280	0.05 89	0.15 191	0.05 145	0.06 167	0.07 110	0.09 144	0.18 224	0.10 191	0.12 167	0.08 171	0.14 187	0.07 148	0.04 134	0.05 135	0.09 136	0.10 151	0.08 126	0.09 136

GCAPDPT-zeroshot	0.09 147	0.05 119	0.04 103	0.05 124	0.07 175	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.08 183	0.24 280	0.05 89	0.15 191	0.05 145	0.06 167	0.07 110	0.09 144	0.18 224	0.10 191	0.12 167	0.08 171	0.14 187	0.07 148	0.04 134	0.05 135	0.09 136	0.10 151	0.08 126	0.09 136

GCAP-Stereo	0.09 147	0.05 119	0.04 103	0.05 124	0.07 175	0.04 86	0.03 89	0.12 148	0.08 183	0.24 280	0.05 89	0.15 191	0.05 145	0.06 167	0.07 110	0.09 144	0.18 224	0.10 191	0.12 167	0.08 171	0.14 187	0.07 148	0.04 134	0.05 135	0.09 136	0.10 151	0.08 126	0.09 136

4D-IteraStereo	0.09 147	0.06 150	0.05 146	0.06 154	0.06 156	0.06 150	0.04 138	0.15 187	0.10 248	0.22 239	0.08 180	0.14 184	0.06 180	0.03 94	0.08 145	0.10 182	0.17 202	0.09 162	0.11 153	0.07 144	0.15 208	0.05 99	0.03 106	0.05 135	0.10 153	0.10 151	0.08 126	0.08 126

LoS_RVC	0.09 147	0.07 177	0.05 146	0.05 124	0.06 156	0.06 150	0.05 153	0.13 167	0.08 183	0.18 181	0.11 251	0.12 154	0.06 180	0.07 201	0.08 145	0.09 144	0.10 117	0.08 127	0.12 167	0.08 171	0.16 227	0.09 219	0.05 175	0.06 169	0.14 222	0.10 151	0.10 155	0.13 187

tt_ll	0.09 147	0.07 177	0.05 146	0.05 124	0.06 156	0.06 150	0.05 153	0.13 167	0.08 183	0.18 181	0.11 251	0.12 154	0.06 180	0.07 201	0.08 145	0.09 144	0.10 117	0.08 127	0.12 167	0.08 171	0.16 227	0.09 219	0.05 175	0.06 169	0.14 222	0.10 151	0.10 155	0.13 187

CAS	0.09 147	0.07 177	0.05 146	0.06 154	0.05 123	0.05 127	0.04 138	0.14 179	0.05 90	0.11 130	0.10 231	0.11 145	0.05 145	0.07 201	0.08 145	0.09 144	0.11 128	0.10 191	0.14 205	0.07 144	0.12 145	0.07 148	0.05 175	0.05 135	0.13 195	0.11 174	0.09 142	0.14 198

TestStereo1	0.09 147	0.07 177	0.06 186	0.04 91	0.05 123	0.06 150	0.06 189	0.07 114	0.07 152	0.09 121	0.07 150	0.11 145	0.14 323	0.04 130	0.09 193	0.10 182	0.11 128	0.09 162	0.09 129	0.08 171	0.13 166	0.12 309	0.02 58	0.04 103	0.15 238	0.13 215	0.16 242	0.20 292

TESTraft	0.09 147	0.06 150	0.06 186	0.04 91	0.04 98	0.05 127	0.06 189	0.09 131	0.08 183	0.09 121	0.08 180	0.12 154	0.13 307	0.03 94	0.09 193	0.10 182	0.11 128	0.09 162	0.08 112	0.07 144	0.13 166	0.12 309	0.02 58	0.05 135	0.14 222	0.12 193	0.14 211	0.20 292

IER	0.09 147	0.07 177	0.07 224	0.09 213	0.07 175	0.08 190	0.06 189	0.12 148	0.07 152	0.14 142	0.11 251	0.10 132	0.07 219	0.06 167	0.08 145	0.09 144	0.15 171	0.11 210	0.11 153	0.07 144	0.11 130	0.07 148	0.06 199	0.06 169	0.10 153	0.10 151	0.11 169	0.14 198

RAFT+CT+SA	0.09 147	0.05 119	0.07 224	0.05 124	0.05 123	0.04 86	0.05 153	0.13 167	0.08 183	0.08 117	0.07 150	0.15 191	0.13 307	0.04 130	0.10 254	0.10 182	0.09 112	0.08 127	0.08 112	0.06 121	0.12 145	0.11 285	0.02 58	0.06 169	0.13 195	0.12 193	0.11 169	0.17 244

SA-5K	0.09 147	0.07 177	0.06 186	0.04 91	0.05 123	0.06 150	0.06 189	0.07 114	0.07 152	0.09 121	0.07 150	0.11 145	0.14 323	0.04 130	0.09 193	0.10 182	0.11 128	0.09 162	0.09 129	0.08 171	0.13 166	0.12 309	0.02 58	0.04 103	0.15 238	0.13 215	0.16 242	0.20 292

test_4	0.09 147	0.05 119	0.07 224	0.05 124	0.06 156	0.03 44	0.02 32	0.11 142	0.09 220	0.17 166	0.06 116	0.09 123	0.06 180	0.03 94	0.09 193	0.09 144	0.15 171	0.08 127	0.10 141	0.07 144	0.16 227	0.08 171	0.02 58	0.07 216	0.09 136	0.15 275	0.12 181	0.18 263

CIPLG	0.09 147	0.06 150	0.05 146	0.06 154	0.06 156	0.09 206	0.06 189	0.18 254	0.06 122	0.20 209	0.08 180	0.12 154	0.06 180	0.06 167	0.08 145	0.10 182	0.17 202	0.11 210	0.11 153	0.09 208	0.13 166	0.06 124	0.04 134	0.06 169	0.10 153	0.09 130	0.10 155	0.10 154

IPLG	0.09 147	0.07 177	0.07 224	0.07 178	0.07 175	0.06 150	0.05 153	0.15 187	0.06 122	0.22 239	0.06 116	0.15 191	0.05 145	0.04 130	0.08 145	0.10 182	0.16 188	0.10 191	0.14 205	0.09 208	0.13 166	0.08 171	0.04 134	0.07 216	0.13 195	0.11 174	0.11 169	0.08 126

IPLGR_C	0.09 147	0.06 150	0.05 146	0.06 154	0.06 156	0.09 206	0.06 189	0.18 254	0.06 122	0.20 209	0.08 180	0.12 154	0.07 219	0.06 167	0.08 145	0.10 182	0.17 202	0.11 210	0.11 153	0.09 208	0.13 166	0.06 124	0.04 134	0.06 169	0.10 153	0.09 130	0.10 155	0.10 154

ACRE	0.09 147	0.06 150	0.05 146	0.06 154	0.06 156	0.09 206	0.06 189	0.18 254	0.06 122	0.20 209	0.08 180	0.12 154	0.07 219	0.06 167	0.08 145	0.10 182	0.17 202	0.11 210	0.11 153	0.09 208	0.13 166	0.06 124	0.04 134	0.06 169	0.10 153	0.10 151	0.10 155	0.10 154

rafts_anoy	0.09 147	0.08 220	0.07 224	0.07 178	0.07 175	0.06 150	0.05 153	0.13 167	0.05 90	0.17 166	0.09 202	0.12 154	0.05 145	0.03 94	0.09 193	0.10 182	0.15 171	0.12 250	0.13 188	0.07 144	0.14 187	0.08 171	0.03 106	0.06 169	0.11 169	0.10 151	0.09 142	0.11 164

RALCasStereoNet	0.09 147	0.08 220	0.06 186	0.09 213	0.07 175	0.06 150	0.05 153	0.12 148	0.05 90	0.18 181	0.07 150	0.12 154	0.05 145	0.04 130	0.09 193	0.10 182	0.18 224	0.12 250	0.13 188	0.08 171	0.15 208	0.08 171	0.05 175	0.06 169	0.12 182	0.09 130	0.10 155	0.08 126

RALAANet	0.09 147	0.08 220	0.06 186	0.07 178	0.05 123	0.08 190	0.05 153	0.10 138	0.07 152	0.12 133	0.09 202	0.10 132	0.06 180	0.03 94	0.08 145	0.09 144	0.13 145	0.11 210	0.15 220	0.08 171	0.12 145	0.07 148	0.04 134	0.06 169	0.11 169	0.10 151	0.11 169	0.11 164

UPFNet	0.09 147	0.08 220	0.08 252	0.09 213	0.07 175	0.09 206	0.06 189	0.12 148	0.09 220	0.14 142	0.09 202	0.12 154	0.06 180	0.07 201	0.08 145	0.10 182	0.13 145	0.11 210	0.10 141	0.07 144	0.09 112	0.07 148	0.06 199	0.06 169	0.09 136	0.10 151	0.10 155	0.10 154

HITNet	0.09 147	0.07 177	0.06 186	0.08 189	0.08 202	0.08 190	0.05 153	0.11 142	0.07 152	0.19 195	0.08 180	0.12 154	0.06 180	0.07 201	0.08 145	0.08 120	0.13 145	0.11 210	0.10 141	0.06 121	0.10 121	0.09 219	0.06 199	0.06 169	0.12 182	0.11 174	0.16 242	0.13 187
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
G4	0.10 173	0.12 292	0.05 146	0.24 352	0.07 175	0.31 370	0.09 254	0.11 142	0.08 183	0.14 142	0.08 180	0.15 191	0.06 180	0.07 201	0.08 145	0.08 120	0.11 128	0.08 127	0.17 259	0.06 121	0.10 121	0.06 124	0.08 261	0.06 169	0.09 136	0.08 118	0.09 142	0.07 116

GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 173	0.06 150	0.06 186	0.05 124	0.05 123	0.08 190	0.05 153	0.14 179	0.05 90	0.19 195	0.06 116	0.15 191	0.04 111	0.08 228	0.08 145	0.09 144	0.17 202	0.08 127	0.11 153	0.08 171	0.16 227	0.09 219	0.06 199	0.04 103	0.13 195	0.11 174	0.17 260	0.21 309

ACC-I	0.10 173	0.07 177	0.05 146	0.04 91	0.07 175	0.06 150	0.06 189	0.19 286	0.07 152	0.21 224	0.06 116	0.16 215	0.06 180	0.09 253	0.08 145	0.10 182	0.18 224	0.07 112	0.13 188	0.08 171	0.20 308	0.11 285	0.04 134	0.05 135	0.13 195	0.14 245	0.11 169	0.13 187

ACC	0.10 173	0.07 177	0.05 146	0.04 91	0.08 202	0.06 150	0.06 189	0.18 254	0.08 183	0.21 224	0.06 116	0.17 227	0.06 180	0.09 253	0.09 193	0.10 182	0.18 224	0.07 112	0.14 205	0.08 171	0.20 308	0.11 285	0.04 134	0.06 169	0.14 222	0.14 245	0.11 169	0.14 198

Cross2Single-S	0.10 173	0.06 150	0.04 103	0.03 44	0.06 156	0.06 150	0.06 189	0.17 214	0.07 152	0.20 209	0.06 116	0.17 227	0.06 180	0.08 228	0.08 145	0.09 144	0.19 250	0.08 127	0.13 188	0.08 171	0.19 284	0.09 219	0.05 175	0.05 135	0.14 222	0.11 174	0.13 195	0.16 230

GeoAtt-L (ZS)	0.10 173	0.05 119	0.07 224	0.04 91	0.05 123	0.06 150	0.06 189	0.16 199	0.05 90	0.17 166	0.06 116	0.14 184	0.03 74	0.09 253	0.08 145	0.09 144	0.17 202	0.08 127	0.10 141	0.08 171	0.16 227	0.08 171	0.04 134	0.04 103	0.11 169	0.11 174	0.18 286	0.25 329

small-0shot	0.10 173	0.05 119	0.04 103	0.05 124	0.05 123	0.06 150	0.03 89	0.16 199	0.10 248	0.19 195	0.06 116	0.15 191	0.07 219	0.09 253	0.08 145	0.10 182	0.18 224	0.09 162	0.13 188	0.07 144	0.19 284	0.08 171	0.03 106	0.05 135	0.13 195	0.11 174	0.13 195	0.17 244

anonymous	0.10 173	0.04 92	0.05 146	0.04 91	0.08 202	0.07 176	0.05 153	0.17 214	0.08 183	0.18 181	0.06 116	0.16 215	0.06 180	0.09 253	0.09 193	0.10 182	0.19 250	0.09 162	0.14 205	0.08 171	0.19 284	0.08 171	0.04 134	0.06 169	0.15 238	0.09 130	0.14 211	0.15 213

DepthFocus	0.10 173	0.05 119	0.05 146	0.09 213	0.05 123	0.06 150	0.04 138	0.17 214	0.07 152	0.22 239	0.09 202	0.13 171	0.04 111	0.10 274	0.09 193	0.09 144	0.18 224	0.09 162	0.18 279	0.09 208	0.17 254	0.08 171	0.09 287	0.05 135	0.07 101	0.11 174	0.14 211	0.12 178

MatchAttention (ZS)	0.10 173	0.05 119	0.04 103	0.05 124	0.04 98	0.06 150	0.04 138	0.16 199	0.08 183	0.25 316	0.04 58	0.19 258	0.05 145	0.08 228	0.08 145	0.09 144	0.18 224	0.08 127	0.11 153	0.08 171	0.17 254	0.07 148	0.05 175	0.04 103	0.11 169	0.11 174	0.15 228	0.15 213
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
coex_refinement	0.10 173	0.10 259	0.07 224	0.09 213	0.08 202	0.09 206	0.06 189	0.17 214	0.10 248	0.20 209	0.11 251	0.11 145	0.07 219	0.07 201	0.11 295	0.14 338	0.15 171	0.11 210	0.12 167	0.06 121	0.12 145	0.08 171	0.06 199	0.07 216	0.12 182	0.12 193	0.11 169	0.13 187

castereo++	0.10 173	0.07 177	0.05 146	0.07 178	0.07 175	0.06 150	0.05 153	0.17 214	0.09 220	0.24 280	0.08 180	0.17 227	0.06 180	0.05 148	0.09 193	0.10 182	0.19 250	0.09 162	0.13 188	0.07 144	0.20 308	0.07 148	0.05 175	0.07 216	0.12 182	0.12 193	0.12 181	0.11 164

castereo	0.10 173	0.07 177	0.06 186	0.06 154	0.07 175	0.08 190	0.05 153	0.16 199	0.11 268	0.24 280	0.10 231	0.15 191	0.04 111	0.05 148	0.08 145	0.10 182	0.20 276	0.09 162	0.14 205	0.07 144	0.19 284	0.07 148	0.04 134	0.07 216	0.13 195	0.12 193	0.12 181	0.12 178

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 173	0.07 177	0.06 186	0.08 189	0.05 123	0.07 176	0.03 89	0.11 142	0.15 318	0.20 209	0.15 307	0.11 145	0.07 219	0.08 228	0.08 145	0.09 144	0.16 188	0.11 210	0.12 167	0.08 171	0.12 145	0.11 285	0.06 199	0.07 216	0.12 182	0.14 245	0.12 181	0.16 230

CASnet	0.10 173	0.06 150	0.05 146	0.08 189	0.09 234	0.11 248	0.05 153	0.18 254	0.10 248	0.23 263	0.11 251	0.13 171	0.06 180	0.07 201	0.09 193	0.10 182	0.16 188	0.08 127	0.18 279	0.07 144	0.14 187	0.06 124	0.06 199	0.06 169	0.12 182	0.10 151	0.14 211	0.10 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 173	0.09 241	0.06 186	0.08 189	0.06 156	0.09 206	0.06 189	0.09 131	0.07 152	0.18 181	0.11 251	0.10 132	0.10 273	0.06 167	0.08 145	0.09 144	0.14 162	0.09 162	0.18 279	0.09 208	0.11 130	0.06 124	0.05 175	0.06 169	0.11 169	0.10 151	0.15 228	0.12 178

Sa-1000	0.10 173	0.07 177	0.07 224	0.07 178	0.05 123	0.09 206	0.03 89	0.12 148	0.06 122	0.18 181	0.08 180	0.19 258	0.05 145	0.05 148	0.10 254	0.10 182	0.16 188	0.12 250	0.14 205	0.09 208	0.16 227	0.10 260	0.04 134	0.05 135	0.19 314	0.15 275	0.13 195	0.20 292

SA	0.10 173	0.07 177	0.06 186	0.06 154	0.05 123	0.08 190	0.04 138	0.12 148	0.05 90	0.16 156	0.07 150	0.16 215	0.03 74	0.04 130	0.09 193	0.09 144	0.13 145	0.11 210	0.12 167	0.09 208	0.14 187	0.10 260	0.03 106	0.06 169	0.16 254	0.14 245	0.13 195	0.20 292

test-3	0.10 173	0.06 150	0.04 103	0.06 154	0.08 202	0.05 127	0.05 153	0.17 214	0.07 152	0.24 280	0.07 150	0.19 258	0.07 219	0.06 167	0.10 254	0.10 182	0.21 291	0.09 162	0.15 220	0.10 244	0.16 227	0.09 219	0.05 175	0.06 169	0.09 136	0.10 151	0.12 181	0.11 164

test_1	0.10 173	0.06 150	0.04 103	0.06 154	0.08 202	0.05 127	0.05 153	0.17 214	0.07 152	0.24 280	0.07 150	0.19 258	0.07 219	0.06 167	0.10 254	0.10 182	0.21 291	0.09 162	0.15 220	0.10 244	0.16 227	0.09 219	0.05 175	0.06 169	0.09 136	0.10 151	0.12 181	0.11 164

raftrobust	0.10 173	0.08 220	0.06 186	0.08 189	0.07 175	0.05 127	0.04 138	0.14 179	0.06 122	0.25 316	0.07 150	0.12 154	0.05 145	0.05 148	0.08 145	0.09 144	0.18 224	0.11 210	0.11 153	0.09 208	0.17 254	0.08 171	0.05 175	0.05 135	0.13 195	0.12 193	0.10 155	0.10 154

UNet	0.10 173	0.09 241	0.08 252	0.10 234	0.08 202	0.09 206	0.08 233	0.15 187	0.08 183	0.17 166	0.09 202	0.13 171	0.09 255	0.07 201	0.09 193	0.10 182	0.16 188	0.13 284	0.12 167	0.08 171	0.11 130	0.09 219	0.08 261	0.09 276	0.11 169	0.13 215	0.10 155	0.11 164

DMCA-RVC	0.10 173	0.08 220	0.11 305	0.08 189	0.09 234	0.08 190	0.08 233	0.12 148	0.09 220	0.13 139	0.13 281	0.13 171	0.07 219	0.06 167	0.13 331	0.12 296	0.14 162	0.13 284	0.11 153	0.10 244	0.12 145	0.09 219	0.07 229	0.09 276	0.10 153	0.10 151	0.10 155	0.11 164

DISCO	0.10 173	0.10 259	0.08 252	0.10 234	0.09 234	0.11 248	0.09 254	0.10 138	0.08 183	0.15 150	0.10 231	0.12 154	0.07 219	0.06 167	0.09 193	0.11 244	0.15 171	0.10 191	0.14 205	0.10 244	0.12 145	0.10 260	0.06 199	0.09 276	0.14 222	0.11 174	0.13 195	0.11 164

Cross2Single Stereo	0.11 197	0.08 220	0.05 146	0.14 292	0.09 234	0.07 176	0.06 189	0.15 187	0.16 323	0.17 166	0.10 231	0.16 215	0.12 292	0.09 253	0.10 254	0.11 244	0.21 291	0.09 162	0.09 129	0.08 171	0.18 269	0.08 171	0.08 261	0.05 135	0.17 273	0.14 245	0.14 211	0.09 136

LGCAT	0.11 197	0.09 241	0.08 252	0.08 189	0.07 175	0.10 231	0.06 189	0.17 214	0.06 122	0.22 239	0.09 202	0.15 191	0.07 219	0.07 201	0.09 193	0.09 144	0.19 250	0.10 191	0.17 259	0.08 171	0.19 284	0.10 260	0.08 261	0.06 169	0.11 169	0.12 193	0.15 228	0.11 164

HLF11	0.11 197	0.09 241	0.07 224	0.11 255	0.07 175	0.09 206	0.07 214	0.19 286	0.07 152	0.19 195	0.09 202	0.16 215	0.06 180	0.07 201	0.08 145	0.10 182	0.19 250	0.12 250	0.16 238	0.09 208	0.13 166	0.08 171	0.07 229	0.07 216	0.12 182	0.13 215	0.15 228	0.14 198

S2M2_XL	0.11 197	0.07 177	0.08 252	0.07 178	0.07 175	0.10 231	0.08 233	0.18 254	0.06 122	0.21 224	0.09 202	0.22 314	0.05 145	0.06 167	0.08 145	0.10 182	0.20 276	0.09 162	0.17 259	0.09 208	0.20 308	0.08 171	0.08 261	0.06 169	0.11 169	0.09 130	0.14 211	0.16 230
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 197	0.10 259	0.08 252	0.09 213	0.09 234	0.08 190	0.07 214	0.17 214	0.08 183	0.22 239	0.09 202	0.16 215	0.13 307	0.07 201	0.08 145	0.11 244	0.16 188	0.11 210	0.11 153	0.09 208	0.14 187	0.09 219	0.09 287	0.07 216	0.13 195	0.14 245	0.14 211	0.11 164

Reg-Stereo(zero)	0.11 197	0.08 220	0.06 186	0.08 189	0.07 175	0.10 231	0.07 214	0.17 214	0.10 248	0.25 316	0.09 202	0.20 275	0.06 180	0.07 201	0.09 193	0.11 244	0.19 250	0.10 191	0.15 220	0.09 208	0.15 208	0.08 171	0.07 229	0.07 216	0.13 195	0.13 215	0.18 286	0.17 244

FLISNet	0.11 197	0.08 220	0.06 186	0.08 189	0.07 175	0.10 231	0.07 214	0.17 214	0.10 248	0.25 316	0.09 202	0.20 275	0.06 180	0.07 201	0.09 193	0.11 244	0.19 250	0.10 191	0.15 220	0.09 208	0.15 208	0.08 171	0.07 229	0.07 216	0.13 195	0.13 215	0.18 286	0.17 244

trnet	0.11 197	0.08 220	0.05 146	0.07 178	0.07 175	0.07 176	0.05 153	0.18 254	0.05 90	0.27 350	0.07 150	0.18 246	0.06 180	0.08 228	0.08 145	0.10 182	0.22 308	0.08 127	0.12 167	0.07 144	0.20 308	0.08 171	0.06 199	0.05 135	0.11 169	0.13 215	0.17 260	0.16 230

CES	0.11 197	0.06 150	0.06 186	0.06 154	0.08 202	0.07 176	0.05 153	0.35 385	0.05 90	0.15 150	0.23 373	0.13 171	0.04 111	0.08 228	0.08 145	0.10 182	0.19 250	0.08 127	0.14 205	0.08 171	0.28 393	0.08 171	0.07 229	0.04 103	0.14 222	0.11 174	0.13 195	0.16 230

EGLCR-Stereo	0.11 197	0.06 150	0.04 103	0.08 189	0.08 202	0.07 176	0.05 153	0.17 214	0.09 220	0.27 350	0.06 116	0.19 258	0.06 180	0.08 228	0.08 145	0.10 182	0.20 276	0.10 191	0.16 238	0.07 144	0.17 254	0.07 148	0.04 134	0.06 169	0.10 153	0.12 193	0.18 286	0.18 263

MIPNet	0.11 197	0.09 241	0.06 186	0.07 178	0.08 202	0.07 176	0.05 153	0.17 214	0.06 122	0.23 263	0.07 150	0.15 191	0.08 242	0.05 148	0.09 193	0.10 182	0.17 202	0.11 210	0.20 302	0.12 292	0.13 166	0.10 260	0.05 175	0.07 216	0.15 238	0.13 215	0.11 169	0.13 187

GMOStereo	0.11 197	0.07 177	0.09 272	0.06 154	0.05 123	0.06 150	0.05 153	0.17 214	0.09 220	0.24 280	0.07 150	0.17 227	0.09 255	0.05 148	0.10 254	0.11 244	0.17 202	0.08 127	0.12 167	0.08 171	0.19 284	0.08 171	0.03 106	0.06 169	0.18 299	0.16 301	0.14 211	0.17 244

error version	0.11 197	0.07 177	0.09 272	0.06 154	0.05 123	0.06 150	0.05 153	0.17 214	0.09 220	0.24 280	0.07 150	0.17 227	0.09 255	0.05 148	0.10 254	0.11 244	0.17 202	0.08 127	0.12 167	0.08 171	0.19 284	0.08 171	0.03 106	0.06 169	0.18 299	0.16 301	0.14 211	0.17 244

test-v	0.11 197	0.07 177	0.09 272	0.06 154	0.05 123	0.06 150	0.05 153	0.17 214	0.09 220	0.24 280	0.07 150	0.17 227	0.09 255	0.05 148	0.10 254	0.11 244	0.17 202	0.08 127	0.12 167	0.08 171	0.19 284	0.08 171	0.03 106	0.06 169	0.18 299	0.16 301	0.14 211	0.17 244

test_3	0.11 197	0.07 177	0.07 224	0.06 154	0.08 202	0.05 127	0.05 153	0.17 214	0.09 220	0.24 280	0.09 202	0.21 299	0.11 284	0.06 167	0.13 331	0.13 317	0.20 276	0.09 162	0.14 205	0.10 244	0.18 269	0.08 171	0.04 134	0.08 243	0.13 195	0.15 275	0.13 195	0.14 198

test-2	0.11 197	0.07 177	0.09 272	0.06 154	0.05 123	0.06 150	0.05 153	0.17 214	0.09 220	0.24 280	0.07 150	0.17 227	0.09 255	0.05 148	0.10 254	0.11 244	0.17 202	0.08 127	0.12 167	0.08 171	0.19 284	0.08 171	0.03 106	0.06 169	0.18 299	0.16 301	0.14 211	0.17 244

CREStereo++_RVC	0.11 197	0.07 177	0.05 146	0.08 189	0.08 202	0.08 190	0.07 214	0.16 199	0.09 220	0.26 334	0.09 202	0.17 227	0.13 307	0.08 228	0.08 145	0.10 182	0.20 276	0.08 127	0.13 188	0.07 144	0.19 284	0.08 171	0.06 199	0.06 169	0.14 222	0.11 174	0.16 242	0.15 213
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	0.11 197	0.06 150	0.06 186	0.10 234	0.09 234	0.09 206	0.06 189	0.12 148	0.08 183	0.22 239	0.08 180	0.13 171	0.07 219	0.08 228	0.10 254	0.13 317	0.20 276	0.13 284	0.18 279	0.08 171	0.18 269	0.09 219	0.06 199	0.06 169	0.10 153	0.10 151	0.15 228	0.14 198

XX-TBD	0.11 197	0.06 150	0.06 186	0.10 234	0.09 234	0.09 206	0.06 189	0.12 148	0.08 183	0.22 239	0.08 180	0.13 171	0.07 219	0.08 228	0.10 254	0.13 317	0.20 276	0.13 284	0.18 279	0.08 171	0.18 269	0.09 219	0.06 199	0.06 169	0.10 153	0.10 151	0.15 228	0.14 198

HCRNet	0.11 197	0.17 344	0.06 186	0.22 342	0.08 202	0.15 294	0.08 233	0.13 167	0.04 53	0.46 410	0.12 267	0.24 326	0.07 219	0.07 201	0.08 145	0.06 77	0.14 162	0.08 127	0.20 302	0.08 171	0.09 112	0.05 99	0.11 313	0.06 169	0.06 84	0.05 42	0.05 66	0.08 126

CREStereo	0.11 197	0.08 220	0.06 186	0.08 189	0.08 202	0.07 176	0.05 153	0.18 254	0.05 90	0.26 334	0.08 180	0.18 246	0.06 180	0.08 228	0.08 145	0.10 182	0.22 308	0.09 162	0.13 188	0.08 171	0.20 308	0.09 219	0.06 199	0.05 135	0.11 169	0.13 215	0.17 260	0.15 213
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	0.11 197	0.10 259	0.08 252	0.09 213	0.10 260	0.09 206	0.06 189	0.14 179	0.08 183	0.18 181	0.15 307	0.09 123	0.06 180	0.08 228	0.09 193	0.10 182	0.17 202	0.13 284	0.14 205	0.10 244	0.11 130	0.09 219	0.08 261	0.08 243	0.13 195	0.12 193	0.10 155	0.11 164

DSFCA	0.11 197	0.13 306	0.09 272	0.10 234	0.08 202	0.11 248	0.11 287	0.12 148	0.09 220	0.12 133	0.13 281	0.14 184	0.07 219	0.05 148	0.09 193	0.11 244	0.15 171	0.13 284	0.16 238	0.10 244	0.13 166	0.12 309	0.07 229	0.09 276	0.12 182	0.13 215	0.10 155	0.13 187

PMTNet	0.11 197	0.10 259	0.06 186	0.12 269	0.09 234	0.07 176	0.06 189	0.18 254	0.06 122	0.28 369	0.06 116	0.18 246	0.04 111	0.07 201	0.09 193	0.11 244	0.19 250	0.09 162	0.14 205	0.08 171	0.17 254	0.09 219	0.07 229	0.05 135	0.13 195	0.12 193	0.17 260	0.15 213

BEATNet_4x	0.11 197	0.10 259	0.08 252	0.09 213	0.09 234	0.09 206	0.08 233	0.12 148	0.08 183	0.21 224	0.09 202	0.15 191	0.09 255	0.07 201	0.10 254	0.09 144	0.13 145	0.13 284	0.11 153	0.08 171	0.13 166	0.11 285	0.08 261	0.07 216	0.13 195	0.13 215	0.18 286	0.18 263

DeepPrunerF	0.11 197	0.10 259	0.10 292	0.13 282	0.13 306	0.09 206	0.09 254	0.15 187	0.11 268	0.12 133	0.14 294	0.10 132	0.09 255	0.07 201	0.12 311	0.11 244	0.11 128	0.13 284	0.13 188	0.11 271	0.13 166	0.08 171	0.08 261	0.08 243	0.17 273	0.14 245	0.11 169	0.14 198

ADCP+	0.11 197	0.10 259	0.08 252	0.09 213	0.07 175	0.09 206	0.08 233	0.13 167	0.11 268	0.16 156	0.12 267	0.18 246	0.08 242	0.07 201	0.10 254	0.09 144	0.16 188	0.11 210	0.14 205	0.09 208	0.12 145	0.09 219	0.08 261	0.08 243	0.11 169	0.15 275	0.11 169	0.11 164

RASNet	0.11 197	0.10 259	0.09 272	0.10 234	0.07 175	0.08 190	0.08 233	0.19 286	0.09 220	0.17 166	0.10 231	0.13 171	0.08 242	0.06 167	0.08 145	0.10 182	0.15 171	0.09 162	0.12 167	0.06 121	0.15 208	0.09 219	0.05 175	0.10 294	0.13 195	0.11 174	0.17 260	0.17 244

iResNet_ROB	0.11 197	0.08 220	0.07 224	0.11 255	0.08 202	0.12 262	0.07 214	0.15 187	0.08 183	0.23 263	0.10 231	0.15 191	0.15 331	0.06 167	0.07 110	0.09 144	0.17 202	0.12 250	0.13 188	0.09 208	0.14 187	0.09 219	0.07 229	0.08 243	0.14 222	0.12 193	0.15 228	0.15 213

DN-CSS_ROB	0.11 197	0.09 241	0.11 305	0.08 189	0.09 234	0.08 190	0.08 233	0.16 199	0.10 248	0.23 263	0.17 327	0.18 246	0.14 323	0.05 148	0.08 145	0.09 144	0.13 145	0.10 191	0.18 279	0.09 208	0.11 130	0.08 171	0.07 229	0.08 243	0.13 195	0.10 151	0.12 181	0.10 154

DNSM	0.12 227	0.08 220	0.06 186	0.08 189	0.08 202	0.11 248	0.06 189	0.19 286	0.08 183	0.26 334	0.06 116	0.21 299	0.03 74	0.10 274	0.09 193	0.10 182	0.22 308	0.10 191	0.15 220	0.09 208	0.20 308	0.10 260	0.06 199	0.06 169	0.15 238	0.12 193	0.17 260	0.19 282

ManiGeoR	0.12 227	0.10 259	0.08 252	0.13 282	0.08 202	0.10 231	0.07 214	0.20 311	0.10 248	0.20 209	0.11 251	0.20 275	0.06 180	0.06 167	0.09 193	0.10 182	0.18 224	0.11 210	0.16 238	0.09 208	0.13 166	0.07 148	0.06 199	0.08 243	0.16 254	0.14 245	0.16 242	0.14 198

HLf10	0.12 227	0.10 259	0.08 252	0.13 282	0.08 202	0.10 231	0.07 214	0.20 311	0.10 248	0.20 209	0.11 251	0.20 275	0.06 180	0.06 167	0.09 193	0.10 182	0.18 224	0.11 210	0.16 238	0.09 208	0.13 166	0.07 148	0.06 199	0.08 243	0.16 254	0.14 245	0.16 242	0.14 198

HLf8	0.12 227	0.10 259	0.08 252	0.11 255	0.09 234	0.10 231	0.08 233	0.20 311	0.09 220	0.19 195	0.10 231	0.20 275	0.09 255	0.07 201	0.09 193	0.11 244	0.19 250	0.12 250	0.17 259	0.09 208	0.14 187	0.09 219	0.07 229	0.08 243	0.16 254	0.14 245	0.18 286	0.18 263

TestStereo_HLe17	0.12 227	0.11 276	0.08 252	0.14 292	0.10 260	0.12 262	0.08 233	0.23 343	0.11 268	0.21 224	0.10 231	0.20 275	0.07 219	0.06 167	0.09 193	0.10 182	0.17 202	0.11 210	0.18 279	0.09 208	0.13 166	0.08 171	0.06 199	0.09 276	0.18 299	0.14 245	0.16 242	0.15 213

TestStereo_HL2	0.12 227	0.09 241	0.07 224	0.10 234	0.08 202	0.10 231	0.08 233	0.18 254	0.10 248	0.22 239	0.11 251	0.20 275	0.09 255	0.08 228	0.09 193	0.10 182	0.19 250	0.11 210	0.17 259	0.09 208	0.14 187	0.07 148	0.07 229	0.08 243	0.17 273	0.14 245	0.17 260	0.18 263

GGDA	0.12 227	0.09 241	0.07 224	0.10 234	0.08 202	0.11 248	0.08 233	0.18 254	0.11 268	0.22 239	0.10 231	0.21 299	0.10 273	0.08 228	0.09 193	0.10 182	0.19 250	0.11 210	0.16 238	0.08 171	0.14 187	0.08 171	0.07 229	0.08 243	0.16 254	0.14 245	0.16 242	0.17 244

DNS	0.12 227	0.08 220	0.06 186	0.08 189	0.08 202	0.11 248	0.06 189	0.18 254	0.07 152	0.26 334	0.06 116	0.26 331	0.04 111	0.10 274	0.09 193	0.10 182	0.21 291	0.10 191	0.15 220	0.09 208	0.20 308	0.09 219	0.05 175	0.06 169	0.14 222	0.13 215	0.18 286	0.18 263

DF	0.12 227	0.07 177	0.05 146	0.10 234	0.09 234	0.09 206	0.07 214	0.19 286	0.07 152	0.27 350	0.09 202	0.20 275	0.05 145	0.10 274	0.09 193	0.11 244	0.22 308	0.11 210	0.16 238	0.09 208	0.21 336	0.10 260	0.07 229	0.07 216	0.15 238	0.12 193	0.17 260	0.23 318

WQFJA1++	0.12 227	0.09 241	0.06 186	0.15 306	0.08 202	0.15 294	0.14 314	0.17 214	0.07 152	0.19 195	0.11 251	0.15 191	0.08 242	0.05 148	0.08 145	0.10 182	0.19 250	0.09 162	0.16 238	0.08 171	0.16 227	0.07 148	0.06 199	0.06 169	0.16 254	0.11 174	0.21 327	0.22 313

DDF-Stereo	0.12 227	0.07 177	0.04 103	0.10 234	0.09 234	0.13 273	0.10 273	0.18 254	0.08 183	0.24 280	0.06 116	0.19 258	0.06 180	0.08 228	0.08 145	0.11 244	0.23 320	0.08 127	0.16 238	0.10 244	0.20 308	0.08 171	0.07 229	0.07 216	0.13 195	0.13 215	0.17 260	0.19 282

zero-FE	0.12 227	0.07 177	0.04 103	0.11 255	0.08 202	0.15 294	0.12 302	0.18 254	0.08 183	0.23 263	0.08 180	0.19 258	0.07 219	0.08 228	0.08 145	0.11 244	0.23 320	0.09 162	0.17 259	0.10 244	0.20 308	0.09 219	0.07 229	0.07 216	0.13 195	0.13 215	0.16 242	0.20 292

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 227	0.07 177	0.04 103	0.09 213	0.09 234	0.11 248	0.10 273	0.18 254	0.08 183	0.24 280	0.09 202	0.16 215	0.04 111	0.09 253	0.09 193	0.11 244	0.21 291	0.10 191	0.17 259	0.09 208	0.20 308	0.10 260	0.05 175	0.06 169	0.15 238	0.13 215	0.16 242	0.27 340

AE-Stereo	0.12 227	0.09 241	0.08 252	0.11 255	0.09 234	0.08 190	0.05 153	0.17 214	0.14 310	0.24 280	0.09 202	0.19 258	0.10 273	0.07 201	0.10 254	0.12 296	0.24 339	0.13 284	0.16 238	0.11 271	0.18 269	0.09 219	0.05 175	0.09 276	0.13 195	0.14 245	0.15 228	0.15 213

raft_robust	0.12 227	0.09 241	0.09 272	0.11 255	0.06 156	0.09 206	0.06 189	0.15 187	0.08 183	0.23 263	0.07 150	0.20 275	0.11 284	0.09 253	0.11 295	0.12 296	0.16 188	0.12 250	0.13 188	0.10 244	0.15 208	0.11 285	0.03 106	0.07 216	0.18 299	0.16 301	0.15 228	0.14 198

IPLGR	0.12 227	0.09 241	0.09 272	0.09 213	0.10 260	0.09 206	0.07 214	0.18 254	0.09 220	0.22 239	0.10 231	0.15 191	0.07 219	0.06 167	0.09 193	0.11 244	0.17 202	0.11 210	0.20 302	0.12 292	0.15 208	0.08 171	0.04 134	0.08 243	0.16 254	0.13 215	0.14 211	0.16 230

s12784h	0.12 227	0.09 241	0.06 186	0.11 255	0.09 234	0.08 190	0.06 189	0.18 254	0.07 152	0.27 350	0.11 251	0.19 258	0.08 242	0.07 201	0.08 145	0.09 144	0.21 291	0.08 127	0.15 220	0.07 144	0.20 308	0.08 171	0.05 175	0.07 216	0.16 254	0.14 245	0.18 286	0.21 309

ADLNet	0.12 227	0.11 276	0.08 252	0.12 269	0.10 260	0.16 306	0.12 302	0.14 179	0.07 152	0.13 139	0.10 231	0.25 329	0.10 273	0.28 381	0.09 193	0.10 182	0.17 202	0.09 162	0.13 188	0.09 208	0.11 130	0.08 171	0.13 331	0.06 169	0.13 195	0.12 193	0.12 181	0.14 198

GMStereo	0.12 227	0.12 292	0.07 224	0.11 255	0.11 279	0.13 273	0.09 254	0.17 214	0.10 248	0.17 166	0.13 281	0.21 299	0.11 284	0.07 201	0.10 254	0.09 144	0.17 202	0.10 191	0.17 259	0.12 292	0.14 187	0.09 219	0.07 229	0.09 276	0.14 222	0.13 215	0.15 228	0.12 178
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 227	0.11 276	0.12 320	0.12 269	0.10 260	0.11 248	0.13 308	0.15 187	0.12 288	0.13 139	0.12 267	0.13 171	0.09 255	0.09 253	0.15 356	0.13 317	0.15 171	0.11 210	0.16 238	0.09 208	0.13 166	0.10 260	0.10 303	0.10 294	0.12 182	0.10 151	0.13 195	0.12 178

CFNet	0.12 227	0.11 276	0.08 252	0.14 292	0.12 293	0.11 248	0.09 254	0.19 286	0.10 248	0.18 181	0.12 267	0.25 329	0.10 273	0.08 228	0.08 145	0.09 144	0.17 202	0.12 250	0.12 167	0.09 208	0.11 130	0.08 171	0.06 199	0.09 276	0.15 238	0.12 193	0.13 195	0.13 187

iResNetv2_ROB	0.12 227	0.08 220	0.07 224	0.12 269	0.09 234	0.12 262	0.08 233	0.17 214	0.08 183	0.22 239	0.12 267	0.20 275	0.15 331	0.06 167	0.08 145	0.08 120	0.16 188	0.11 210	0.17 259	0.10 244	0.14 187	0.09 219	0.09 287	0.10 294	0.14 222	0.12 193	0.19 301	0.12 178

PDISCO_ROB	0.12 227	0.13 306	0.13 329	0.10 234	0.08 202	0.09 206	0.09 254	0.09 131	0.08 183	0.11 130	0.10 231	0.06 101	0.05 145	0.05 148	0.09 193	0.11 244	0.14 162	0.16 334	0.09 129	0.10 244	0.14 187	0.12 309	0.04 134	0.08 243	0.16 254	0.21 354	0.32 371	0.19 282

G2	0.13 250	0.14 319	0.05 146	0.42 386	0.07 175	0.54 394	0.11 287	0.13 167	0.06 122	0.17 166	0.09 202	0.16 215	0.04 111	0.10 274	0.08 145	0.08 120	0.13 145	0.09 162	0.18 279	0.06 121	0.10 121	0.06 124	0.14 337	0.06 169	0.08 119	0.08 118	0.09 142	0.08 126

depth_test_26	0.13 250	0.06 150	0.06 186	0.06 154	0.07 175	0.07 176	0.05 153	0.26 357	0.06 122	0.32 388	0.10 231	0.31 348	0.06 180	0.10 274	0.10 254	0.10 182	0.29 383	0.11 210	0.25 343	0.10 244	0.26 385	0.07 148	0.13 331	0.08 243	0.12 182	0.14 245	0.13 195	0.20 292

gcap_with_dpt	0.13 250	0.07 177	0.07 224	0.08 189	0.09 234	0.11 248	0.07 214	0.18 254	0.11 268	0.27 350	0.10 231	0.24 326	0.09 255	0.12 312	0.10 254	0.11 244	0.21 291	0.12 250	0.16 238	0.10 244	0.21 336	0.11 285	0.08 261	0.08 243	0.17 273	0.12 193	0.17 260	0.25 329

S2M2_L	0.13 250	0.10 259	0.09 272	0.12 269	0.08 202	0.13 273	0.10 273	0.16 199	0.08 183	0.21 224	0.07 150	0.17 227	0.03 74	0.17 350	0.11 295	0.09 144	0.22 308	0.12 250	0.16 238	0.11 271	0.18 269	0.09 219	0.12 324	0.08 243	0.13 195	0.12 193	0.15 228	0.20 292
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 250	0.07 177	0.07 224	0.08 189	0.09 234	0.11 248	0.07 214	0.18 254	0.11 268	0.27 350	0.10 231	0.24 326	0.09 255	0.12 312	0.10 254	0.11 244	0.21 291	0.12 250	0.16 238	0.10 244	0.21 336	0.11 285	0.08 261	0.08 243	0.17 273	0.12 193	0.17 260	0.25 329

gcap-zeroshot	0.13 250	0.08 220	0.05 146	0.08 189	0.10 260	0.11 248	0.09 254	0.18 254	0.09 220	0.28 369	0.08 180	0.20 275	0.06 180	0.10 274	0.09 193	0.12 296	0.23 320	0.11 210	0.27 354	0.12 292	0.20 308	0.11 285	0.07 229	0.08 243	0.12 182	0.17 319	0.17 260	0.18 263

MSKI-zero shot	0.13 250	0.08 220	0.05 146	0.09 213	0.11 279	0.09 206	0.07 214	0.19 286	0.09 220	0.28 369	0.10 231	0.19 258	0.06 180	0.11 293	0.10 254	0.11 244	0.24 339	0.11 210	0.17 259	0.11 271	0.21 336	0.10 260	0.07 229	0.08 243	0.14 222	0.17 319	0.18 286	0.18 263

Any-RAFT	0.13 250	0.07 177	0.05 146	0.10 234	0.09 234	0.12 262	0.08 233	0.17 214	0.10 248	0.26 334	0.09 202	0.20 275	0.08 242	0.10 274	0.09 193	0.10 182	0.22 308	0.11 210	0.20 302	0.10 244	0.21 336	0.09 219	0.08 261	0.06 169	0.16 254	0.15 275	0.17 260	0.17 244

RAFT-Test	0.13 250	0.07 177	0.06 186	0.09 213	0.11 279	0.13 273	0.09 254	0.17 214	0.11 268	0.27 350	0.10 231	0.20 275	0.05 145	0.12 312	0.10 254	0.11 244	0.23 320	0.12 250	0.21 314	0.14 322	0.21 336	0.11 285	0.06 199	0.08 243	0.17 273	0.15 275	0.17 260	0.17 244

HH	0.13 250	0.06 150	0.05 146	0.11 255	0.11 279	0.16 306	0.08 233	0.19 286	0.07 152	0.28 369	0.08 180	0.18 246	0.05 145	0.12 312	0.10 254	0.10 182	0.23 320	0.12 250	0.15 220	0.10 244	0.20 308	0.08 171	0.07 229	0.08 243	0.13 195	0.14 245	0.19 301	0.23 318

HanStereo	0.13 250	0.06 150	0.05 146	0.11 255	0.11 279	0.16 306	0.08 233	0.19 286	0.07 152	0.28 369	0.08 180	0.18 246	0.05 145	0.12 312	0.10 254	0.10 182	0.23 320	0.12 250	0.15 220	0.10 244	0.20 308	0.08 171	0.07 229	0.08 243	0.13 195	0.14 245	0.19 301	0.23 318

anonymity	0.13 250	0.06 150	0.05 146	0.09 213	0.10 260	0.09 206	0.07 214	0.18 254	0.08 183	0.28 369	0.12 267	0.19 258	0.06 180	0.09 253	0.09 193	0.13 317	0.23 320	0.12 250	0.17 259	0.15 336	0.19 284	0.10 260	0.09 287	0.07 216	0.19 314	0.18 332	0.19 301	0.19 282

iRaft-Stereo_20w	0.13 250	0.07 177	0.05 146	0.12 269	0.12 293	0.12 262	0.09 254	0.16 199	0.10 248	0.28 369	0.09 202	0.19 258	0.04 111	0.10 274	0.09 193	0.11 244	0.24 339	0.11 210	0.15 220	0.13 311	0.20 308	0.08 171	0.09 287	0.06 169	0.17 273	0.13 215	0.20 313	0.25 329

GLC_STEREO	0.13 250	0.11 276	0.12 320	0.12 269	0.11 279	0.10 231	0.10 273	0.19 286	0.07 152	0.25 316	0.13 281	0.12 154	0.07 219	0.07 201	0.08 145	0.12 296	0.24 339	0.11 210	0.17 259	0.09 208	0.27 388	0.15 345	0.07 229	0.07 216	0.15 238	0.09 130	0.20 313	0.12 178

TRStereo	0.13 250	0.07 177	0.05 146	0.09 213	0.08 202	0.17 315	0.13 308	0.18 254	0.07 152	0.25 316	0.09 202	0.20 275	0.04 111	0.10 274	0.09 193	0.10 182	0.22 308	0.11 210	0.22 321	0.13 311	0.19 284	0.09 219	0.09 287	0.07 216	0.16 254	0.15 275	0.24 344	0.20 292

LMCR-Stereo	0.13 250	0.09 241	0.07 224	0.11 255	0.08 202	0.11 248	0.09 254	0.18 254	0.09 220	0.19 195	0.14 294	0.19 258	0.14 323	0.10 274	0.09 193	0.11 244	0.20 276	0.13 284	0.19 296	0.10 244	0.18 269	0.10 260	0.08 261	0.08 243	0.15 238	0.13 215	0.18 286	0.17 244

TestStereo	0.13 250	0.12 292	0.10 292	0.11 255	0.08 202	0.11 248	0.10 273	0.18 254	0.11 268	0.24 280	0.13 281	0.20 275	0.08 242	0.06 167	0.11 295	0.10 182	0.20 276	0.11 210	0.20 302	0.10 244	0.21 336	0.10 260	0.06 199	0.12 323	0.19 314	0.11 174	0.12 181	0.13 187

CFNet_pseudo	0.13 250	0.11 276	0.11 305	0.14 292	0.11 279	0.12 262	0.11 287	0.19 286	0.12 288	0.24 280	0.14 294	0.16 215	0.15 331	0.08 228	0.09 193	0.10 182	0.16 188	0.13 284	0.13 188	0.08 171	0.15 208	0.08 171	0.08 261	0.09 276	0.15 238	0.14 245	0.19 301	0.20 292

EAI-Stereo	0.13 250	0.07 177	0.04 103	0.10 234	0.10 260	0.10 231	0.09 254	0.17 214	0.10 248	0.26 334	0.11 251	0.20 275	0.05 145	0.10 274	0.10 254	0.11 244	0.23 320	0.12 250	0.18 279	0.12 292	0.19 284	0.08 171	0.08 261	0.08 243	0.16 254	0.14 245	0.15 228	0.20 292

FADNet-RVC-Resample	0.13 250	0.10 259	0.12 320	0.12 269	0.10 260	0.13 273	0.10 273	0.16 199	0.13 298	0.18 181	0.13 281	0.17 227	0.11 284	0.10 274	0.10 254	0.09 144	0.13 145	0.15 323	0.15 220	0.17 353	0.15 208	0.12 309	0.10 303	0.13 333	0.17 273	0.13 215	0.12 181	0.11 164

STTStereo	0.13 250	0.14 319	0.17 361	0.13 282	0.15 326	0.13 273	0.20 348	0.13 167	0.13 298	0.15 150	0.15 307	0.17 227	0.10 273	0.11 293	0.12 311	0.12 296	0.15 171	0.14 309	0.13 188	0.11 271	0.12 145	0.10 260	0.07 229	0.09 276	0.15 238	0.13 215	0.12 181	0.16 230

R-Stereo Train	0.13 250	0.07 177	0.07 224	0.09 213	0.10 260	0.15 294	0.05 153	0.16 199	0.12 288	0.28 369	0.12 267	0.20 275	0.08 242	0.11 293	0.09 193	0.11 244	0.24 339	0.12 250	0.16 238	0.11 271	0.21 336	0.11 285	0.08 261	0.07 216	0.15 238	0.15 275	0.16 242	0.15 213

ADCRef	0.13 250	0.10 259	0.09 272	0.10 234	0.08 202	0.09 206	0.08 233	0.17 214	0.14 310	0.21 224	0.15 307	0.15 191	0.13 307	0.05 148	0.10 254	0.11 244	0.16 188	0.14 309	0.19 296	0.12 292	0.15 208	0.12 309	0.09 287	0.11 307	0.13 195	0.18 332	0.13 195	0.18 263

RAFT-Stereo	0.13 250	0.07 177	0.07 224	0.09 213	0.10 260	0.15 294	0.05 153	0.16 199	0.12 288	0.28 369	0.12 267	0.20 275	0.08 242	0.11 293	0.09 193	0.11 244	0.24 339	0.12 250	0.16 238	0.11 271	0.21 336	0.11 285	0.08 261	0.07 216	0.15 238	0.15 275	0.16 242	0.15 213
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 250	0.08 220	0.06 186	0.09 213	0.12 293	0.10 231	0.08 233	0.17 214	0.11 268	0.27 350	0.09 202	0.20 275	0.06 180	0.12 312	0.10 254	0.11 244	0.24 339	0.12 250	0.19 296	0.16 348	0.21 336	0.11 285	0.07 229	0.08 243	0.17 273	0.14 245	0.17 260	0.18 263

CFNet_RVC	0.13 250	0.12 292	0.10 292	0.14 292	0.11 279	0.14 282	0.09 254	0.17 214	0.09 220	0.19 195	0.13 281	0.21 299	0.09 255	0.09 253	0.10 254	0.13 317	0.18 224	0.13 284	0.15 220	0.11 271	0.16 227	0.08 171	0.06 199	0.09 276	0.15 238	0.12 193	0.16 242	0.17 244

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 250	0.13 306	0.13 329	0.14 292	0.15 326	0.13 273	0.20 348	0.13 167	0.15 318	0.16 156	0.16 318	0.21 299	0.09 255	0.15 344	0.10 254	0.12 296	0.15 171	0.12 250	0.11 153	0.09 208	0.11 130	0.09 219	0.08 261	0.08 243	0.13 195	0.13 215	0.11 169	0.15 213
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	0.13 250	0.12 292	0.11 305	0.10 234	0.10 260	0.10 231	0.09 254	0.16 199	0.11 268	0.18 181	0.17 327	0.19 258	0.13 307	0.11 293	0.11 295	0.10 182	0.17 202	0.13 284	0.13 188	0.10 244	0.17 254	0.10 260	0.09 287	0.12 323	0.27 370	0.16 301	0.16 242	0.13 187

PWCDC_ROB	0.13 250	0.06 150	0.09 272	0.07 178	0.13 306	0.08 190	0.13 308	0.06 98	0.24 370	0.09 121	0.15 307	0.09 123	0.43 395	0.26 375	0.10 254	0.10 182	0.09 112	0.12 250	0.08 112	0.11 271	0.08 107	0.11 285	0.19 357	0.13 333	0.07 101	0.13 215	0.08 126	0.18 263

TestStereo_HL3	0.14 279	0.11 276	0.08 252	0.12 269	0.10 260	0.12 262	0.11 287	0.20 311	0.13 298	0.24 280	0.11 251	0.30 345	0.13 307	0.08 228	0.09 193	0.11 244	0.23 320	0.12 250	0.16 238	0.10 244	0.16 227	0.10 260	0.08 261	0.08 243	0.17 273	0.13 215	0.23 334	0.27 340

TestStereo-Hl	0.14 279	0.11 276	0.08 252	0.10 234	0.09 234	0.15 294	0.11 287	0.19 286	0.13 298	0.24 280	0.12 267	0.28 336	0.12 292	0.07 201	0.09 193	0.11 244	0.19 250	0.12 250	0.18 279	0.10 244	0.15 208	0.09 219	0.07 229	0.10 294	0.16 254	0.15 275	0.24 344	0.29 349

DN	0.14 279	0.08 220	0.08 252	0.19 331	0.09 234	0.22 352	0.11 287	0.18 254	0.10 248	0.21 224	0.12 267	0.35 354	0.06 180	0.14 335	0.09 193	0.11 244	0.24 339	0.12 250	0.16 238	0.08 171	0.18 269	0.11 285	0.06 199	0.08 243	0.24 359	0.14 245	0.15 228	0.18 263

IGEV-FE	0.14 279	0.07 177	0.05 146	0.13 282	0.13 306	0.10 231	0.11 287	0.17 214	0.09 220	0.28 369	0.09 202	0.23 317	0.05 145	0.12 312	0.09 193	0.11 244	0.23 320	0.11 210	0.16 238	0.12 292	0.20 308	0.09 219	0.09 287	0.06 169	0.19 314	0.14 245	0.23 334	0.27 340

model_zeroshot	0.14 279	0.09 241	0.06 186	0.10 234	0.10 260	0.14 282	0.08 233	0.20 311	0.12 288	0.28 369	0.08 180	0.21 299	0.06 180	0.11 293	0.09 193	0.12 296	0.26 364	0.13 284	0.27 354	0.11 271	0.20 308	0.13 326	0.11 313	0.09 276	0.17 273	0.17 319	0.18 286	0.18 263

MyStereo04	0.14 279	0.12 292	0.10 292	0.08 189	0.09 234	0.10 231	0.08 233	0.22 335	0.19 349	0.24 280	0.16 318	0.23 317	0.11 284	0.04 130	0.10 254	0.11 244	0.17 202	0.12 250	0.21 314	0.12 292	0.16 227	0.11 285	0.06 199	0.11 307	0.21 340	0.12 193	0.16 242	0.15 213

IGEV_Zeroshot_test	0.14 279	0.07 177	0.05 146	0.13 282	0.13 306	0.10 231	0.11 287	0.17 214	0.09 220	0.28 369	0.09 202	0.23 317	0.05 145	0.12 312	0.09 193	0.11 244	0.23 320	0.11 210	0.16 238	0.12 292	0.20 308	0.09 219	0.09 287	0.06 169	0.19 314	0.14 245	0.23 334	0.27 340

dd	0.14 279	0.12 292	0.07 224	0.25 356	0.10 260	0.19 334	0.09 254	0.17 214	0.08 183	0.17 166	0.08 180	0.33 350	0.08 242	0.06 167	0.10 254	0.11 244	0.24 339	0.11 210	0.25 343	0.09 208	0.15 208	0.09 219	0.06 199	0.09 276	0.17 273	0.13 215	0.18 286	0.15 213

AACVNet	0.14 279	0.13 306	0.10 292	0.13 282	0.13 306	0.14 282	0.10 273	0.19 286	0.11 268	0.22 239	0.17 327	0.13 171	0.10 273	0.09 253	0.11 295	0.11 244	0.21 291	0.13 284	0.17 259	0.12 292	0.16 227	0.11 285	0.11 313	0.11 307	0.17 273	0.13 215	0.14 211	0.16 230

cross-raft	0.14 279	0.08 220	0.07 224	0.08 189	0.10 260	0.12 262	0.08 233	0.17 214	0.13 298	0.27 350	0.11 251	0.21 299	0.05 145	0.11 293	0.13 331	0.14 338	0.22 308	0.11 210	0.23 332	0.13 311	0.23 366	0.09 219	0.06 199	0.08 243	0.22 350	0.17 319	0.14 211	0.15 213

test-1	0.14 279	0.06 150	0.07 224	0.11 255	0.10 260	0.18 323	0.14 314	0.19 286	0.13 298	0.28 369	0.10 231	0.19 258	0.11 284	0.12 312	0.12 311	0.13 317	0.22 308	0.12 250	0.22 321	0.10 244	0.24 373	0.08 171	0.09 287	0.08 243	0.21 340	0.18 332	0.15 228	0.17 244

GEStereo_RVC	0.14 279	0.13 306	0.10 292	0.11 255	0.12 293	0.12 262	0.11 287	0.18 254	0.13 298	0.24 280	0.16 318	0.18 246	0.10 273	0.06 167	0.12 311	0.11 244	0.20 276	0.17 347	0.23 332	0.13 311	0.15 208	0.13 326	0.07 229	0.11 307	0.20 327	0.14 245	0.13 195	0.19 282

sAnonymous2	0.14 279	0.09 241	0.10 292	0.10 234	0.09 234	0.09 206	0.11 287	0.22 335	0.11 268	0.23 263	0.16 318	0.15 191	0.10 273	0.06 167	0.12 311	0.13 317	0.18 224	0.15 323	0.21 314	0.14 322	0.16 227	0.14 333	0.04 134	0.10 294	0.17 273	0.17 319	0.17 260	0.16 230

CroCo_RVC	0.14 279	0.09 241	0.10 292	0.10 234	0.09 234	0.09 206	0.11 287	0.22 335	0.11 268	0.23 263	0.16 318	0.15 191	0.10 273	0.06 167	0.12 311	0.13 317	0.18 224	0.15 323	0.21 314	0.14 322	0.16 227	0.14 333	0.04 134	0.10 294	0.17 273	0.17 319	0.17 260	0.16 230

sCroCo_RVC	0.14 279	0.09 241	0.09 272	0.08 189	0.07 175	0.10 231	0.07 214	0.19 286	0.14 310	0.18 181	0.12 267	0.13 171	0.14 323	0.06 167	0.13 331	0.15 356	0.22 308	0.15 323	0.22 321	0.13 311	0.21 336	0.16 353	0.06 199	0.12 323	0.17 273	0.16 301	0.17 260	0.17 244

XX-Stereo	0.14 279	0.05 119	0.05 146	0.10 234	0.08 202	0.17 315	0.07 214	0.18 254	0.10 248	0.27 350	0.09 202	0.20 275	0.03 74	0.09 253	0.10 254	0.12 296	0.23 320	0.11 210	0.20 302	0.11 271	0.20 308	0.08 171	0.08 261	0.07 216	0.22 350	0.16 301	0.17 260	0.36 369

GES	0.14 279	0.11 276	0.07 224	0.09 213	0.11 279	0.15 294	0.09 254	0.20 311	0.09 220	0.23 263	0.12 267	0.17 227	0.11 284	0.14 335	0.10 254	0.10 182	0.23 320	0.14 309	0.24 338	0.14 322	0.17 254	0.17 357	0.11 313	0.09 276	0.15 238	0.14 245	0.21 327	0.20 292

psm_up	0.14 279	0.11 276	0.13 329	0.15 306	0.12 293	0.14 282	0.11 287	0.20 311	0.16 323	0.19 195	0.12 267	0.15 191	0.17 340	0.10 274	0.12 311	0.12 296	0.19 250	0.13 284	0.17 259	0.11 271	0.15 208	0.09 219	0.10 303	0.16 354	0.18 299	0.16 301	0.17 260	0.20 292

FADNet-RVC	0.14 279	0.13 306	0.10 292	0.18 324	0.11 279	0.14 282	0.09 254	0.21 326	0.09 220	0.19 195	0.17 327	0.17 227	0.12 292	0.11 293	0.14 346	0.15 356	0.18 224	0.13 284	0.18 279	0.15 336	0.12 145	0.12 309	0.12 324	0.11 307	0.20 327	0.16 301	0.14 211	0.14 198

RTSC	0.14 279	0.11 276	0.10 292	0.12 269	0.11 279	0.12 262	0.10 273	0.16 199	0.13 298	0.18 181	0.13 281	0.15 191	0.13 307	0.08 228	0.11 295	0.13 317	0.20 276	0.13 284	0.21 314	0.12 292	0.16 227	0.12 309	0.07 229	0.10 294	0.16 254	0.16 301	0.21 327	0.32 362

ADCL	0.14 279	0.12 292	0.11 305	0.13 282	0.11 279	0.14 282	0.10 273	0.17 214	0.15 318	0.22 239	0.16 318	0.21 299	0.12 292	0.09 253	0.10 254	0.11 244	0.16 188	0.13 284	0.17 259	0.12 292	0.18 269	0.13 326	0.11 313	0.11 307	0.16 254	0.15 275	0.16 242	0.16 230

DeepPruner_ROB	0.14 279	0.13 306	0.11 305	0.12 269	0.11 279	0.10 231	0.09 254	0.17 214	0.12 288	0.21 224	0.18 342	0.15 191	0.13 307	0.08 228	0.12 311	0.11 244	0.19 250	0.15 323	0.19 296	0.11 271	0.17 254	0.14 333	0.10 303	0.11 307	0.17 273	0.16 301	0.17 260	0.19 282

MLCV	0.14 279	0.11 276	0.09 272	0.16 311	0.12 293	0.14 282	0.11 287	0.21 326	0.10 248	0.24 280	0.13 281	0.21 299	0.14 323	0.08 228	0.09 193	0.10 182	0.19 250	0.11 210	0.19 296	0.09 208	0.17 254	0.08 171	0.10 303	0.09 276	0.16 254	0.13 215	0.16 242	0.19 282

HSM	0.14 279	0.12 292	0.09 272	0.14 292	0.13 306	0.12 262	0.10 273	0.18 254	0.10 248	0.23 263	0.15 307	0.18 246	0.14 323	0.08 228	0.10 254	0.10 182	0.21 291	0.12 250	0.17 259	0.12 292	0.18 269	0.10 260	0.07 229	0.08 243	0.17 273	0.15 275	0.17 260	0.18 263

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 303	0.07 177	0.05 146	0.12 269	0.12 293	0.15 294	0.09 254	0.17 214	0.12 288	0.29 383	0.09 202	0.22 314	0.05 145	0.12 312	0.11 295	0.11 244	0.26 364	0.12 250	0.33 371	0.11 271	0.20 308	0.12 309	0.08 261	0.06 169	0.21 340	0.18 332	0.20 313	0.32 362

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 303	0.07 177	0.05 146	0.14 292	0.12 293	0.15 294	0.10 273	0.18 254	0.08 183	0.26 334	0.08 180	0.19 258	0.08 242	0.11 293	0.10 254	0.12 296	0.26 364	0.13 284	0.26 349	0.11 271	0.20 308	0.10 260	0.08 261	0.07 216	0.20 327	0.18 332	0.19 301	0.31 358

EKT-Stereo	0.15 303	0.10 259	0.07 224	0.13 282	0.12 293	0.16 306	0.17 336	0.18 254	0.11 268	0.26 334	0.17 327	0.17 227	0.07 219	0.11 293	0.09 193	0.11 244	0.24 339	0.15 323	0.23 332	0.12 292	0.24 373	0.10 260	0.07 229	0.08 243	0.20 327	0.15 275	0.17 260	0.18 263

LoS	0.15 303	0.10 259	0.08 252	0.10 234	0.11 279	0.09 206	0.07 214	0.50 406	0.05 90	0.32 388	0.36 401	0.36 357	0.06 180	0.09 253	0.09 193	0.10 182	0.20 276	0.09 162	0.14 205	0.11 271	0.21 336	0.09 219	0.07 229	0.07 216	0.17 273	0.11 174	0.20 313	0.21 309
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 303	0.12 292	0.10 292	0.14 292	0.12 293	0.16 306	0.10 273	0.19 286	0.15 318	0.26 334	0.12 267	0.20 275	0.12 292	0.09 253	0.11 295	0.12 296	0.23 320	0.12 250	0.23 332	0.09 208	0.19 284	0.10 260	0.07 229	0.09 276	0.23 357	0.14 245	0.19 301	0.22 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 303	0.13 306	0.09 272	0.18 324	0.17 337	0.16 306	0.19 346	0.15 187	0.11 268	0.16 156	0.14 294	0.15 191	0.05 145	0.45 396	0.09 193	0.10 182	0.17 202	0.12 250	0.14 205	0.09 208	0.17 254	0.09 219	0.28 397	0.07 216	0.17 273	0.15 275	0.12 181	0.13 187

SACVNet	0.15 303	0.14 319	0.13 329	0.16 311	0.13 306	0.14 282	0.12 302	0.19 286	0.17 334	0.19 195	0.17 327	0.14 184	0.07 219	0.14 335	0.13 331	0.13 317	0.19 250	0.16 334	0.20 302	0.13 311	0.16 227	0.14 333	0.12 324	0.13 333	0.20 327	0.18 332	0.19 301	0.17 244

GANet-ADL	0.15 303	0.12 292	0.09 272	0.14 292	0.12 293	0.16 306	0.12 302	0.20 311	0.10 248	0.25 316	0.15 307	0.22 314	0.12 292	0.21 367	0.09 193	0.11 244	0.25 356	0.14 309	0.20 302	0.14 322	0.19 284	0.09 219	0.08 261	0.10 294	0.17 273	0.15 275	0.20 313	0.17 244

ICVP	0.15 303	0.13 306	0.14 340	0.12 269	0.12 293	0.13 273	0.10 273	0.17 214	0.12 288	0.17 166	0.13 281	0.18 246	0.12 292	0.09 253	0.12 311	0.13 317	0.18 224	0.15 323	0.15 220	0.14 322	0.17 254	0.13 326	0.20 360	0.11 307	0.19 314	0.19 345	0.17 260	0.16 230
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 303	0.12 292	0.12 320	0.16 311	0.14 318	0.17 315	0.14 314	0.20 311	0.13 298	0.22 239	0.14 294	0.19 258	0.18 342	0.12 312	0.10 254	0.12 296	0.18 224	0.13 284	0.17 259	0.12 292	0.16 227	0.11 285	0.09 287	0.10 294	0.19 314	0.20 349	0.19 301	0.27 340

APVNet	0.15 303	0.13 306	0.11 305	0.14 292	0.16 329	0.14 282	0.13 308	0.19 286	0.11 268	0.14 142	0.13 281	0.17 227	0.09 255	0.16 348	0.15 356	0.15 356	0.21 291	0.14 309	0.22 321	0.15 336	0.15 208	0.12 309	0.07 229	0.12 323	0.16 254	0.15 275	0.19 301	0.17 244

AF-Net	0.15 303	0.13 306	0.13 329	0.14 292	0.18 344	0.15 294	0.14 314	0.17 214	0.16 323	0.17 166	0.21 361	0.18 246	0.12 292	0.10 274	0.17 367	0.16 364	0.13 145	0.14 309	0.15 220	0.11 271	0.11 130	0.10 260	0.13 331	0.10 294	0.14 222	0.15 275	0.20 313	0.14 198

RP	0.15 303	0.14 319	0.15 347	0.17 319	0.14 318	0.17 315	0.16 326	0.19 286	0.17 334	0.14 142	0.16 318	0.16 215	0.15 331	0.11 293	0.13 331	0.12 296	0.15 171	0.12 250	0.15 220	0.12 292	0.12 145	0.12 309	0.10 303	0.12 323	0.17 273	0.15 275	0.20 313	0.18 263

Nwc_Net	0.15 303	0.13 306	0.13 329	0.14 292	0.18 344	0.15 294	0.14 314	0.17 214	0.16 323	0.17 166	0.21 361	0.18 246	0.12 292	0.10 274	0.17 367	0.16 364	0.13 145	0.14 309	0.15 220	0.11 271	0.11 130	0.10 260	0.13 331	0.10 294	0.14 222	0.15 275	0.20 313	0.14 198

HSM-Net_RVC	0.15 303	0.12 292	0.10 292	0.17 319	0.13 306	0.14 282	0.10 273	0.18 254	0.14 310	0.25 316	0.18 342	0.28 336	0.16 336	0.11 293	0.11 295	0.11 244	0.19 250	0.13 284	0.16 238	0.11 271	0.17 254	0.11 285	0.08 261	0.11 307	0.19 314	0.16 301	0.23 334	0.24 323
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 303	0.17 344	0.12 320	0.16 311	0.14 318	0.17 315	0.11 287	0.17 214	0.12 288	0.20 209	0.13 281	0.28 336	0.12 292	0.10 274	0.11 295	0.13 317	0.18 224	0.13 284	0.17 259	0.12 292	0.16 227	0.09 219	0.10 303	0.11 307	0.18 299	0.15 275	0.17 260	0.19 282

NVstereo2D	0.15 303	0.11 276	0.11 305	0.19 331	0.14 318	0.21 349	0.24 368	0.13 167	0.11 268	0.16 156	0.14 294	0.10 132	0.07 219	0.39 395	0.11 295	0.11 244	0.21 291	0.14 309	0.15 220	0.10 244	0.12 145	0.08 171	0.24 374	0.08 243	0.14 222	0.12 193	0.14 211	0.12 178

G3	0.16 320	0.22 364	0.09 272	0.48 390	0.13 306	0.61 399	0.14 314	0.19 286	0.12 288	0.24 280	0.10 231	0.30 345	0.09 255	0.13 328	0.09 193	0.09 144	0.12 139	0.11 210	0.20 302	0.07 144	0.11 130	0.08 171	0.25 376	0.09 276	0.11 169	0.09 130	0.09 142	0.09 136

GOStereo-base	0.16 320	0.23 369	0.06 186	0.57 396	0.12 293	0.74 404	0.16 326	0.19 286	0.13 298	0.22 239	0.10 231	0.26 331	0.05 145	0.15 344	0.09 193	0.08 120	0.15 171	0.11 210	0.22 321	0.05 97	0.10 121	0.06 124	0.20 360	0.06 169	0.10 153	0.07 107	0.09 142	0.06 106

FADNet	0.16 320	0.15 328	0.10 292	0.20 336	0.10 260	0.19 334	0.13 308	0.20 311	0.13 298	0.22 239	0.24 376	0.17 227	0.14 323	0.12 312	0.17 367	0.16 364	0.16 188	0.14 309	0.23 332	0.20 368	0.16 227	0.12 309	0.11 313	0.11 307	0.21 340	0.18 332	0.16 242	0.15 213

stereogan	0.16 320	0.15 328	0.15 347	0.16 311	0.18 344	0.18 323	0.16 326	0.20 311	0.19 349	0.14 142	0.16 318	0.20 275	0.18 342	0.13 328	0.14 346	0.13 317	0.16 188	0.14 309	0.17 259	0.14 322	0.14 187	0.12 309	0.13 331	0.13 333	0.16 254	0.16 301	0.23 334	0.18 263

iResNet	0.16 320	0.11 276	0.09 272	0.15 306	0.13 306	0.17 315	0.12 302	0.21 326	0.14 310	0.25 316	0.13 281	0.35 354	0.32 380	0.08 228	0.10 254	0.11 244	0.20 276	0.12 250	0.25 343	0.14 322	0.18 269	0.11 285	0.12 324	0.13 333	0.18 299	0.14 245	0.20 313	0.18 263

GwcNet-ADL	0.17 325	0.12 292	0.11 305	0.19 331	0.14 318	0.17 315	0.14 314	0.21 326	0.14 310	0.24 280	0.17 327	0.32 349	0.16 336	0.19 360	0.11 295	0.14 338	0.22 308	0.15 323	0.23 332	0.13 311	0.18 269	0.11 285	0.05 175	0.10 294	0.18 299	0.15 275	0.19 301	0.21 309

NCC-stereo	0.17 325	0.16 336	0.16 353	0.16 311	0.17 337	0.18 323	0.18 339	0.19 286	0.20 360	0.16 156	0.19 351	0.21 299	0.21 349	0.12 312	0.20 380	0.18 378	0.18 224	0.19 363	0.18 279	0.15 336	0.15 208	0.15 345	0.15 340	0.12 323	0.18 299	0.17 319	0.24 344	0.20 292

Abc-Net	0.17 325	0.16 336	0.16 353	0.16 311	0.17 337	0.18 323	0.18 339	0.19 286	0.20 360	0.16 156	0.19 351	0.21 299	0.21 349	0.12 312	0.20 380	0.18 378	0.18 224	0.19 363	0.18 279	0.15 336	0.15 208	0.15 345	0.15 340	0.12 323	0.18 299	0.17 319	0.24 344	0.20 292
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	0.17 325	0.19 353	0.17 361	0.23 346	0.18 344	0.18 323	0.16 326	0.22 335	0.13 298	0.23 263	0.20 356	0.44 366	0.08 242	0.11 293	0.12 311	0.10 182	0.13 145	0.13 284	0.26 349	0.11 271	0.11 130	0.07 148	0.18 352	0.15 346	0.17 273	0.21 354	0.13 195	0.20 292

NCCL2	0.17 325	0.17 344	0.16 353	0.13 282	0.13 306	0.13 273	0.12 302	0.21 326	0.17 334	0.22 239	0.15 307	0.23 317	0.13 307	0.09 253	0.15 356	0.16 364	0.18 224	0.17 347	0.19 296	0.17 353	0.21 336	0.17 357	0.11 313	0.16 354	0.25 364	0.26 388	0.20 313	0.24 323

ITSA-stereo	0.18 330	0.14 319	0.11 305	0.26 358	0.16 329	0.18 323	0.16 326	0.25 354	0.17 334	0.25 316	0.17 327	0.33 350	0.24 357	0.16 348	0.11 295	0.11 244	0.21 291	0.15 323	0.22 321	0.10 244	0.19 284	0.11 285	0.15 340	0.11 307	0.22 350	0.15 275	0.20 313	0.23 318

dad	0.18 330	0.16 336	0.11 305	0.36 371	0.16 329	0.24 359	0.21 359	0.24 350	0.09 220	0.22 239	0.11 251	0.38 360	0.11 284	0.08 228	0.12 311	0.10 182	0.27 375	0.12 250	0.29 361	0.10 244	0.19 284	0.12 309	0.08 261	0.13 333	0.18 299	0.14 245	0.31 369	0.22 313

PSMNet-ADL	0.18 330	0.13 306	0.13 329	0.16 311	0.14 318	0.17 315	0.16 326	0.20 311	0.21 366	0.27 350	0.19 351	0.29 343	0.25 360	0.18 355	0.14 346	0.14 338	0.23 320	0.14 309	0.22 321	0.14 322	0.19 284	0.11 285	0.10 303	0.11 307	0.20 327	0.15 275	0.23 334	0.19 282

Anonymous3	0.18 330	0.15 328	0.11 305	0.15 306	0.10 260	0.14 282	0.11 287	0.22 335	0.19 349	0.27 350	0.15 307	0.27 334	0.12 292	0.13 328	0.25 387	0.17 371	0.23 320	0.18 358	0.26 349	0.17 353	0.24 373	0.20 378	0.09 287	0.10 294	0.21 340	0.20 349	0.22 332	0.20 292

FADNet_RVC	0.18 330	0.14 319	0.13 329	0.20 336	0.15 326	0.14 282	0.13 308	0.24 350	0.14 310	0.24 280	0.17 327	0.27 334	0.21 349	0.14 335	0.14 346	0.12 296	0.19 250	0.17 347	0.31 366	0.15 336	0.19 284	0.14 333	0.11 313	0.14 342	0.20 327	0.21 354	0.18 286	0.22 313

XPNet_ROB	0.18 330	0.21 361	0.14 340	0.15 306	0.16 329	0.15 294	0.15 321	0.15 187	0.14 310	0.19 195	0.18 342	0.49 373	0.13 307	0.11 293	0.13 331	0.14 338	0.25 356	0.16 334	0.18 279	0.14 322	0.17 254	0.18 366	0.13 331	0.13 333	0.17 273	0.17 319	0.31 369	0.29 349

DDVS	0.19 336	0.15 328	0.13 329	0.18 324	0.18 344	0.19 334	0.20 348	0.20 311	0.16 323	0.25 316	0.21 361	0.39 363	0.27 368	0.13 328	0.12 311	0.14 338	0.26 364	0.19 363	0.28 359	0.15 336	0.18 269	0.16 353	0.10 303	0.14 342	0.19 314	0.15 275	0.22 332	0.25 329

DAS	0.19 336	0.11 276	0.09 272	0.24 352	0.19 351	0.18 323	0.20 348	0.23 343	0.18 340	0.24 280	0.14 294	0.38 360	0.21 349	0.09 253	0.12 311	0.11 244	0.25 356	0.16 334	0.22 321	0.15 336	0.20 308	0.14 333	0.18 352	0.13 333	0.19 314	0.17 319	0.23 334	0.29 349

SepStereo	0.19 336	0.11 276	0.09 272	0.24 352	0.19 351	0.18 323	0.20 348	0.23 343	0.18 340	0.24 280	0.14 294	0.38 360	0.21 349	0.09 253	0.12 311	0.11 244	0.25 356	0.16 334	0.22 321	0.15 336	0.20 308	0.14 333	0.18 352	0.13 333	0.19 314	0.17 319	0.23 334	0.29 349

RGC	0.19 336	0.17 344	0.17 361	0.19 331	0.20 356	0.20 340	0.15 321	0.22 335	0.26 380	0.17 166	0.20 356	0.21 299	0.24 357	0.15 344	0.23 384	0.18 378	0.18 224	0.16 334	0.18 279	0.16 348	0.17 254	0.13 326	0.12 324	0.15 346	0.20 327	0.21 354	0.23 334	0.24 323

PA-Net	0.19 336	0.21 361	0.25 386	0.14 292	0.20 356	0.18 323	0.20 348	0.21 326	0.19 349	0.18 181	0.14 294	0.17 227	0.21 349	0.26 375	0.16 361	0.18 378	0.15 171	0.19 363	0.13 188	0.17 353	0.14 187	0.15 345	0.10 303	0.16 354	0.17 273	0.25 381	0.17 260	0.35 367
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 336	0.20 356	0.19 371	0.20 336	0.20 356	0.16 306	0.15 321	0.27 361	0.19 349	0.23 263	0.18 342	0.47 372	0.16 336	0.11 293	0.13 331	0.12 296	0.15 171	0.14 309	0.21 314	0.19 364	0.13 166	0.10 260	0.09 287	0.20 365	0.24 359	0.21 354	0.26 356	0.28 347

SGM-Forest	0.19 336	0.18 350	0.16 353	0.23 346	0.18 344	0.20 340	0.18 339	0.23 343	0.17 334	0.20 209	0.15 307	0.23 317	0.18 342	0.22 368	0.17 367	0.18 378	0.19 250	0.17 347	0.18 279	0.15 336	0.17 254	0.18 366	0.25 376	0.18 362	0.22 350	0.18 332	0.25 351	0.24 323
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 336	0.14 319	0.11 305	0.18 324	0.13 306	0.19 334	0.16 326	0.20 311	0.18 340	0.26 334	0.14 294	0.35 354	0.25 360	0.09 253	0.09 193	0.11 244	0.25 356	0.14 309	0.24 338	0.14 322	0.22 355	0.14 333	0.11 313	0.11 307	0.21 340	0.18 332	0.39 387	0.45 388

DCVSM-stereo	0.20 344	0.15 328	0.11 305	0.24 352	0.18 344	0.26 363	0.21 359	0.23 343	0.16 323	0.24 280	0.19 351	0.49 373	0.27 368	0.13 328	0.10 254	0.12 296	0.24 339	0.16 334	0.24 338	0.15 336	0.19 284	0.14 333	0.22 365	0.11 307	0.18 299	0.15 275	0.24 344	0.28 347

SFCPSM	0.20 344	0.15 328	0.12 320	0.22 342	0.16 329	0.20 340	0.18 339	0.22 335	0.20 360	0.26 334	0.24 376	0.34 353	0.33 383	0.14 335	0.12 311	0.12 296	0.24 339	0.16 334	0.32 368	0.19 364	0.19 284	0.13 326	0.14 337	0.12 323	0.21 340	0.17 319	0.20 313	0.25 329

RTS	0.20 344	0.16 336	0.14 340	0.17 319	0.14 318	0.20 340	0.15 321	0.23 343	0.26 380	0.15 150	0.14 294	0.14 184	0.20 347	0.11 293	0.13 331	0.15 356	0.24 339	0.17 347	0.34 374	0.24 382	0.22 355	0.15 345	0.09 287	0.15 346	0.28 377	0.27 392	0.28 362	0.55 398

RTSA	0.20 344	0.16 336	0.14 340	0.17 319	0.14 318	0.20 340	0.15 321	0.23 343	0.26 380	0.15 150	0.14 294	0.14 184	0.20 347	0.11 293	0.13 331	0.15 356	0.24 339	0.17 347	0.34 374	0.24 382	0.22 355	0.15 345	0.09 287	0.15 346	0.28 377	0.27 392	0.28 362	0.55 398

AnyNet_C32	0.20 344	0.16 336	0.15 347	0.17 319	0.17 337	0.19 334	0.16 326	0.25 354	0.22 367	0.25 316	0.23 373	0.23 317	0.18 342	0.14 335	0.19 377	0.18 378	0.28 382	0.22 379	0.29 361	0.18 360	0.27 388	0.21 383	0.16 344	0.17 359	0.22 350	0.20 349	0.21 327	0.23 318

ccs_rob	0.20 344	0.15 328	0.11 305	0.26 358	0.16 329	0.26 363	0.20 348	0.22 335	0.16 323	0.25 316	0.24 376	0.57 382	0.24 357	0.17 350	0.12 311	0.13 317	0.23 320	0.15 323	0.21 314	0.15 336	0.21 336	0.11 285	0.12 324	0.11 307	0.20 327	0.16 301	0.18 286	0.24 323

HBP-ISP	0.21 350	0.16 336	0.12 320	0.26 358	0.22 362	0.22 352	0.17 336	0.29 370	0.18 340	0.27 350	0.18 342	0.21 299	0.12 292	0.28 381	0.10 254	0.14 338	0.26 364	0.19 363	0.20 302	0.12 292	0.22 355	0.23 390	0.26 382	0.23 372	0.24 359	0.24 375	0.23 334	0.26 336

SHD	0.21 350	0.17 344	0.20 374	0.18 324	0.16 329	0.18 323	0.20 348	0.26 357	0.16 323	0.27 350	0.18 342	0.23 317	0.31 377	0.17 350	0.14 346	0.14 338	0.19 250	0.17 347	0.32 368	0.17 353	0.20 308	0.17 357	0.16 344	0.16 354	0.23 357	0.28 395	0.25 351	0.43 384

ADCMid	0.21 350	0.18 350	0.17 361	0.18 324	0.19 351	0.20 340	0.16 326	0.29 370	0.25 375	0.24 280	0.19 351	0.36 357	0.21 349	0.12 312	0.16 361	0.16 364	0.25 356	0.18 358	0.37 379	0.19 364	0.24 373	0.18 366	0.17 350	0.15 346	0.24 359	0.20 349	0.25 351	0.29 349

CBMV_ROB	0.21 350	0.14 319	0.15 347	0.26 358	0.22 362	0.21 349	0.22 361	0.28 364	0.17 334	0.26 334	0.17 327	0.28 336	0.17 340	0.26 375	0.11 295	0.12 296	0.26 364	0.17 347	0.18 279	0.16 348	0.21 336	0.19 374	0.26 382	0.20 365	0.24 359	0.25 381	0.25 351	0.33 365

NOSS_ROB	0.21 350	0.14 319	0.15 347	0.20 336	0.19 351	0.20 340	0.22 361	0.29 370	0.18 340	0.25 316	0.15 307	0.21 299	0.13 307	0.27 380	0.13 331	0.14 338	0.26 364	0.21 373	0.22 321	0.17 353	0.23 366	0.22 387	0.26 382	0.24 380	0.26 367	0.22 362	0.24 344	0.26 336

ADCPNet	0.22 355	0.17 344	0.16 353	0.20 336	0.19 351	0.20 340	0.18 339	0.27 361	0.23 369	0.26 334	0.22 368	0.26 331	0.28 370	0.15 344	0.16 361	0.17 371	0.24 339	0.17 347	0.32 368	0.23 379	0.24 373	0.19 374	0.17 350	0.21 368	0.25 364	0.22 362	0.27 359	0.33 365

MDST_ROB	0.22 355	0.27 383	0.14 340	0.47 388	0.24 369	0.36 381	0.20 348	0.24 350	0.16 323	0.26 334	0.14 294	0.28 336	0.25 360	0.11 293	0.11 295	0.12 296	0.21 291	0.12 250	0.17 259	0.12 292	0.19 284	0.10 260	0.11 313	0.12 323	0.34 394	0.23 369	0.56 403	0.31 358

ETE_ROB	0.22 355	0.23 369	0.15 347	0.20 336	0.16 329	0.19 334	0.17 336	0.18 254	0.19 349	0.22 239	0.22 368	0.65 386	0.16 336	0.14 335	0.14 346	0.14 338	0.30 387	0.19 363	0.24 338	0.19 364	0.21 336	0.18 366	0.16 344	0.15 346	0.22 350	0.28 395	0.41 392	0.26 336

LALA_ROB	0.22 355	0.25 376	0.16 353	0.19 331	0.17 337	0.22 352	0.16 326	0.17 214	0.19 349	0.24 280	0.21 361	0.64 384	0.15 331	0.13 328	0.23 384	0.17 371	0.27 375	0.22 379	0.22 321	0.18 360	0.20 308	0.20 378	0.14 337	0.15 346	0.20 327	0.22 362	0.35 378	0.25 329

PWC_ROB	0.22 355	0.20 356	0.14 340	0.18 324	0.17 337	0.16 306	0.20 348	0.21 326	0.26 380	0.15 150	0.20 356	0.28 336	0.62 407	0.13 328	0.12 311	0.13 317	0.27 375	0.18 358	0.36 378	0.18 360	0.22 355	0.17 357	0.16 344	0.24 380	0.19 314	0.18 332	0.24 344	0.43 384

CBMV	0.22 355	0.18 350	0.17 361	0.23 346	0.21 359	0.20 340	0.18 339	0.27 361	0.19 349	0.28 369	0.11 251	0.29 343	0.13 307	0.24 370	0.13 331	0.14 338	0.24 339	0.18 358	0.20 302	0.16 348	0.21 336	0.18 366	0.24 374	0.23 372	0.26 367	0.22 362	0.35 378	0.40 378
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 361	0.22 364	0.16 353	0.37 373	0.24 369	0.32 373	0.24 368	0.28 364	0.20 360	0.23 263	0.17 327	0.51 378	0.25 360	0.20 365	0.12 311	0.13 317	0.23 320	0.16 334	0.24 338	0.14 322	0.19 284	0.16 353	0.21 364	0.16 354	0.35 395	0.24 375	0.51 397	0.35 367

ACV-stereo	0.25 362	0.15 328	0.13 329	0.22 342	0.17 337	0.28 366	0.24 368	0.21 326	0.20 360	0.24 280	0.21 361	0.28 336	0.36 387	0.18 355	0.13 331	0.12 296	0.34 394	0.20 369	1.12 420	0.25 384	0.26 385	0.17 357	0.29 400	0.18 362	0.19 314	0.16 301	0.25 351	0.29 349

FCDSN-DC	0.25 362	0.25 376	0.25 386	0.28 367	0.26 375	0.26 363	0.34 381	0.28 364	0.18 340	0.20 209	0.17 327	0.20 275	0.12 292	0.29 383	0.26 389	0.26 393	0.29 383	0.28 395	0.27 354	0.21 370	0.25 381	0.25 393	0.26 382	0.32 398	0.26 367	0.24 375	0.26 356	0.27 340
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	0.25 362	0.25 376	0.20 374	0.29 368	0.22 362	0.22 352	0.23 365	0.36 388	0.27 385	0.36 401	0.22 368	0.45 367	0.32 380	0.19 360	0.17 367	0.17 371	0.17 202	0.16 334	0.29 361	0.14 322	0.20 308	0.18 366	0.27 395	0.23 372	0.29 379	0.25 381	0.33 374	0.31 358

SGM_RVC	0.25 362	0.24 373	0.17 361	0.39 381	0.27 377	0.34 379	0.26 374	0.28 364	0.19 349	0.25 316	0.18 342	0.42 364	0.30 374	0.17 350	0.12 311	0.13 317	0.23 320	0.15 323	0.25 343	0.13 311	0.19 284	0.15 345	0.19 357	0.17 359	0.33 391	0.22 362	0.55 402	0.43 384
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 366	0.20 356	0.12 320	0.37 373	0.30 385	0.40 387	0.47 396	0.20 311	0.16 323	0.16 156	0.25 382	0.16 215	0.08 242	1.63 413	0.13 331	0.14 338	0.21 291	0.14 309	0.25 343	0.13 311	0.18 269	0.12 309	0.25 376	0.15 346	0.17 273	0.18 332	0.18 286	0.22 313

UDG	0.26 366	0.20 356	0.13 329	0.38 378	0.31 386	0.38 385	0.51 399	0.19 286	0.16 323	0.19 195	0.23 373	0.17 227	0.09 255	1.45 409	0.14 346	0.13 317	0.27 375	0.16 334	0.26 349	0.13 311	0.21 336	0.13 326	0.25 376	0.12 323	0.20 327	0.20 349	0.20 313	0.19 282

FAT-Stereo	0.26 366	0.19 353	0.17 361	0.38 378	0.36 390	0.30 368	0.25 373	0.26 357	0.18 340	0.27 350	0.25 382	0.33 350	0.36 387	0.26 375	0.16 361	0.15 356	0.26 364	0.23 382	0.33 371	0.21 370	0.22 355	0.19 374	0.22 365	0.22 370	0.21 340	0.22 362	0.32 371	0.42 381

GANetREF_RVC	0.26 366	0.26 379	0.30 395	0.23 346	0.23 366	0.23 358	0.24 368	0.35 385	0.33 398	0.32 388	0.17 327	0.50 376	0.38 391	0.12 312	0.20 380	0.17 371	0.19 250	0.21 373	0.35 377	0.21 370	0.23 366	0.15 345	0.22 365	0.29 393	0.27 370	0.21 354	0.36 382	0.31 358
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	0.26 366	0.26 379	0.25 386	0.37 373	0.25 372	0.32 373	0.20 348	0.21 326	0.18 340	0.27 350	0.20 356	0.45 367	0.31 377	0.26 375	0.20 380	0.20 388	0.27 375	0.17 347	0.51 392	0.14 322	0.21 336	0.14 333	0.16 344	0.28 390	0.21 340	0.19 345	0.33 374	0.55 398

CSAN	0.26 366	0.31 390	0.30 395	0.26 358	0.23 366	0.21 349	0.18 339	0.28 364	0.36 402	0.35 400	0.24 376	0.51 378	0.26 365	0.14 335	0.18 374	0.17 371	0.19 250	0.20 369	0.26 349	0.25 384	0.22 355	0.20 378	0.18 352	0.27 386	0.30 382	0.23 369	0.38 386	0.38 371

FC-DCNN v2	0.27 372	0.28 385	0.27 391	0.37 373	0.28 378	0.32 373	0.38 387	0.33 382	0.19 349	0.22 239	0.18 342	0.23 317	0.13 307	0.29 383	0.26 389	0.26 393	0.29 383	0.27 391	0.29 361	0.21 370	0.25 381	0.25 393	0.26 382	0.31 395	0.31 384	0.26 388	0.30 366	0.30 356

FC-DCNN	0.27 372	0.28 385	0.26 389	0.36 371	0.28 378	0.32 373	0.37 383	0.32 378	0.19 349	0.22 239	0.18 342	0.23 317	0.13 307	0.29 383	0.26 389	0.26 393	0.29 383	0.27 391	0.28 359	0.21 370	0.25 381	0.25 393	0.26 382	0.31 395	0.30 382	0.25 381	0.29 364	0.30 356

XQC	0.28 374	0.30 389	0.26 389	0.37 373	0.28 378	0.37 383	0.37 383	0.40 397	0.30 392	0.32 388	0.20 356	0.45 367	0.28 370	0.31 389	0.14 346	0.14 338	0.20 276	0.21 373	0.33 371	0.23 379	0.22 355	0.20 378	0.23 370	0.24 380	0.32 389	0.25 381	0.44 394	0.32 362

ADCS	0.28 374	0.22 364	0.21 380	0.26 358	0.24 369	0.25 360	0.23 365	0.36 388	0.30 392	0.23 263	0.27 387	0.46 371	0.35 386	0.20 365	0.19 377	0.18 378	0.32 389	0.24 385	0.48 389	0.28 390	0.36 401	0.28 399	0.19 357	0.23 372	0.31 384	0.25 381	0.30 366	0.41 380

CC-Net-ROB	0.28 374	0.40 395	0.28 392	0.56 394	0.44 396	0.41 388	0.38 387	0.32 378	0.20 360	0.33 393	0.28 390	0.68 389	0.10 273	0.32 393	0.19 377	0.13 317	0.14 162	0.16 334	0.39 381	0.18 360	0.15 208	0.09 219	0.23 370	0.24 380	0.21 340	0.21 354	0.19 301	0.29 349

G-Net	0.29 377	0.24 373	0.19 371	0.23 346	0.21 359	0.36 381	0.23 365	0.30 373	0.27 385	0.33 393	0.32 399	0.93 409	0.25 360	0.18 355	0.18 374	0.18 378	0.26 364	0.21 373	0.43 385	0.31 398	0.26 385	0.17 357	0.18 352	0.18 362	0.27 370	0.23 369	0.40 391	0.42 381

S-Stereo	0.30 378	0.22 364	0.17 361	0.41 383	0.39 392	0.41 388	0.37 383	0.25 354	0.25 375	0.26 334	0.44 405	0.54 381	0.36 387	0.24 370	0.16 361	0.14 338	0.27 375	0.27 391	0.34 374	0.28 390	0.23 366	0.22 387	0.53 406	0.23 372	0.22 350	0.19 345	0.27 359	0.38 371

SANet	0.30 378	0.21 361	0.21 380	0.25 356	0.21 359	0.31 370	0.22 361	0.30 373	0.31 395	0.27 350	0.26 384	1.39 419	0.38 391	0.22 368	0.14 346	0.14 338	0.26 364	0.21 373	0.30 365	0.21 370	0.24 373	0.20 378	0.31 402	0.23 372	0.33 391	0.24 375	0.35 378	0.48 390

MeshStereo	0.30 378	0.26 379	0.20 374	0.49 391	0.36 390	0.35 380	0.26 374	0.32 378	0.28 388	0.30 385	0.27 387	0.61 383	0.47 398	0.18 355	0.12 311	0.14 338	0.26 364	0.17 347	0.27 354	0.17 353	0.27 388	0.21 383	0.25 376	0.20 365	0.36 397	0.28 395	0.54 401	0.49 392
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	0.31 381	0.29 388	0.21 380	0.33 369	0.28 378	0.31 370	0.29 378	0.37 391	0.24 370	0.46 410	0.30 395	0.50 376	0.32 380	0.25 372	0.27 392	0.24 390	0.18 224	0.23 382	0.58 394	0.28 390	0.24 373	0.27 398	0.22 365	0.27 386	0.31 384	0.25 381	0.37 383	0.50 393

edge stereo	0.31 381	0.23 369	0.20 374	0.41 383	0.35 388	0.42 390	0.39 390	0.38 393	0.22 367	0.23 263	0.38 402	0.69 390	0.33 383	0.30 387	0.15 356	0.16 364	0.31 388	0.21 373	0.42 383	0.21 370	0.23 366	0.17 357	0.25 376	0.22 370	0.27 370	0.23 369	0.39 387	0.55 398

AnyNet_C01	0.31 381	0.22 364	0.20 374	0.22 342	0.26 375	0.25 360	0.24 368	0.37 391	0.37 403	0.26 334	0.28 390	0.49 373	0.33 383	0.18 355	0.28 394	0.21 389	0.38 402	0.32 400	0.64 396	0.32 401	0.39 404	0.31 406	0.26 382	0.25 384	0.33 391	0.32 400	0.34 376	0.44 387

DGSMNet	0.34 384	0.28 385	0.23 384	0.40 382	0.33 387	0.37 383	0.37 383	0.28 364	0.25 375	0.25 316	0.50 410	0.45 367	0.31 377	0.25 372	0.23 384	0.19 387	0.51 412	0.32 400	0.72 403	0.35 404	0.37 402	0.38 415	0.28 397	0.31 395	0.27 370	0.23 369	0.32 371	0.38 371

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 385	0.36 391	0.39 404	0.46 387	0.28 378	0.30 368	0.28 377	0.50 406	0.46 410	0.39 407	0.30 395	0.37 359	0.36 387	0.31 389	0.35 402	0.26 393	0.21 291	0.27 391	0.71 401	0.37 405	0.27 388	0.29 400	0.30 401	0.38 406	0.32 389	0.24 375	0.29 364	0.39 375

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 386	0.16 336	0.12 320	0.26 358	0.22 362	0.22 352	0.27 376	0.24 350	0.15 318	0.24 280	0.16 318	4.24 436	0.22 356	0.19 360	0.13 331	0.13 317	0.34 394	0.22 379	0.31 366	0.20 368	0.23 366	0.18 366	0.22 365	0.14 342	0.20 327	0.19 345	0.21 327	0.24 323

STStereo	0.37 387	0.44 399	0.31 398	0.75 403	0.49 401	0.57 395	0.43 392	0.35 385	0.30 392	0.34 397	0.24 376	0.85 406	0.53 403	0.19 360	0.14 346	0.16 364	0.25 356	0.16 334	0.45 387	0.16 348	0.23 366	0.19 374	0.20 360	0.23 372	0.49 405	0.37 408	0.75 415	0.54 397

PVD	0.38 388	0.38 394	0.20 374	0.47 388	0.35 388	0.50 393	0.40 391	0.38 393	0.34 400	0.23 263	0.28 390	0.52 380	0.51 401	0.50 398	0.16 361	0.17 371	0.41 404	0.26 389	0.49 391	0.28 390	0.39 404	0.40 417	0.23 370	0.27 386	0.44 403	0.57 424	0.46 396	0.72 412

DPSNet	0.39 389	0.19 353	0.17 361	0.27 365	0.25 372	0.29 367	0.19 346	0.26 357	0.24 370	0.18 181	0.17 327	2.16 430	0.43 395	0.10 274	0.17 367	0.15 356	0.35 397	0.28 395	2.04 432	0.27 389	0.25 381	0.16 353	0.28 397	0.25 384	0.38 400	0.24 375	0.39 387	0.51 394

LE_ROB	0.40 390	0.20 356	0.16 353	0.41 383	0.43 395	0.33 378	0.44 393	0.34 384	0.29 390	0.32 388	0.21 361	1.25 417	1.40 432	0.11 293	0.10 254	0.11 244	0.21 291	0.13 284	0.20 302	0.13 311	0.22 355	0.12 309	0.12 324	0.14 342	0.36 397	0.31 399	1.39 434	1.32 432

MANE	0.41 391	0.36 391	0.33 400	0.61 398	0.44 396	0.44 391	0.46 395	0.42 401	0.25 375	0.23 263	0.22 368	0.65 386	0.28 370	0.30 387	0.28 394	0.29 403	0.32 389	0.42 412	0.37 379	0.23 379	0.30 395	0.26 396	0.26 382	0.34 402	0.54 410	0.40 410	1.07 430	0.87 420

ELAS	0.42 392	0.43 397	0.36 402	0.64 399	0.44 396	0.58 397	0.50 397	0.40 397	0.26 380	0.25 316	0.28 390	0.94 410	0.30 374	0.31 389	0.28 394	0.27 399	0.36 398	0.30 397	0.43 385	0.26 386	0.33 396	0.32 407	0.26 382	0.37 404	0.54 410	0.40 410	0.77 418	0.74 415
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 393	0.43 397	0.36 402	0.64 399	0.44 396	0.62 401	0.50 397	0.39 395	0.25 375	0.25 316	0.30 395	1.23 416	0.30 374	0.31 389	0.28 394	0.27 399	0.37 400	0.30 397	0.42 383	0.26 386	0.34 398	0.32 407	0.26 382	0.37 404	0.50 407	0.38 409	0.78 419	0.70 410
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 394	0.54 402	0.14 340	1.41 409	0.51 402	1.23 409	0.83 406	0.30 373	0.24 370	0.34 397	0.24 376	0.64 384	0.19 346	1.12 407	0.17 367	0.14 338	0.24 339	0.20 369	0.40 382	0.22 378	0.16 227	0.14 333	1.58 413	0.17 359	0.20 327	0.16 301	0.26 356	0.39 375

SAMSARA	0.48 395	0.23 369	0.39 404	0.23 346	0.23 366	0.22 352	0.22 361	0.44 404	0.38 405	0.31 387	0.21 361	0.30 345	0.47 398	0.17 350	0.32 398	0.34 404	0.25 356	0.32 400	0.46 388	0.32 401	0.47 418	0.52 426	0.15 340	0.33 400	1.39 438	1.54 436	1.41 435	1.46 434

DispFullNet	0.48 395	0.50 400	0.19 371	1.14 406	0.40 393	0.77 405	1.22 411	0.32 378	0.24 370	0.24 280	0.27 387	0.84 404	0.48 400	1.62 412	0.15 356	0.15 356	0.49 410	0.34 405	1.08 418	0.26 386	0.24 373	0.18 366	0.20 360	0.21 368	0.27 370	0.17 319	0.35 378	0.59 404

BEATNet-Init1	0.49 397	0.42 396	0.28 392	0.79 405	0.40 393	0.60 398	0.45 394	0.41 400	0.27 385	0.30 385	0.22 368	0.89 407	0.84 416	0.25 372	0.27 392	0.26 393	0.27 375	0.25 388	0.84 408	0.28 390	0.27 388	0.26 396	0.26 382	0.32 398	0.49 405	0.35 406	2.05 438	0.88 422

AMNet	0.49 397	0.50 400	0.47 408	0.50 392	0.47 400	0.61 399	0.52 400	0.31 377	0.29 390	0.29 383	0.69 420	0.72 393	0.13 307	0.53 400	0.44 407	0.55 418	0.57 416	0.58 426	0.48 389	0.48 408	0.59 426	0.48 423	0.26 382	0.48 410	0.44 403	0.52 418	0.58 405	0.63 406

MADNet+	0.55 399	0.36 391	0.63 422	0.56 394	0.52 403	0.45 392	0.38 387	0.63 414	0.52 412	0.53 414	0.41 404	0.81 401	0.67 411	0.33 394	0.57 417	0.49 415	0.56 415	0.50 417	0.82 407	0.52 410	0.47 418	0.43 418	0.51 405	0.47 409	0.82 423	0.70 427	0.58 405	0.72 412

otaku	0.58 400	0.71 406	0.29 394	1.70 421	0.84 409	1.49 415	1.00 407	0.40 397	0.34 400	0.38 404	0.31 398	0.65 386	0.26 365	1.35 408	0.33 401	0.25 391	0.20 276	0.23 382	0.69 399	0.30 395	0.22 355	0.17 357	2.24 416	0.28 390	0.29 379	0.18 332	0.30 366	0.39 375

SGM+DAISY	0.58 400	0.57 404	0.54 413	0.59 397	0.55 405	0.68 403	0.56 402	0.42 401	0.38 405	0.37 402	0.77 424	0.75 397	0.65 409	0.54 402	0.55 415	0.56 419	0.68 423	0.61 428	0.71 401	0.64 421	0.69 429	0.62 429	0.27 395	0.50 412	0.52 408	0.53 420	0.74 413	0.68 409

SPS-STEREO	0.59 402	0.57 404	0.52 411	0.55 393	0.54 404	0.65 402	0.52 400	0.39 395	0.66 415	0.37 402	0.78 425	0.78 398	0.64 408	0.53 400	0.55 415	0.57 421	0.68 423	0.64 429	0.74 404	0.72 426	0.77 432	0.66 431	0.26 382	0.53 415	0.53 409	0.56 423	0.70 412	0.65 408
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 403	0.72 407	0.30 395	1.78 423	0.84 409	1.55 416	1.09 409	0.48 405	0.37 403	0.38 404	0.38 402	0.72 393	0.26 365	1.51 411	0.35 402	0.27 399	0.22 308	0.24 385	0.69 399	0.31 398	0.22 355	0.17 357	2.49 419	0.30 394	0.31 384	0.22 362	0.37 383	0.42 381

WAO-7	0.66 404	0.75 410	0.65 423	0.72 401	0.78 408	0.57 395	0.66 403	0.97 429	0.96 427	0.63 419	0.78 425	0.79 399	0.83 415	0.55 403	0.83 427	0.71 429	0.42 405	0.35 407	0.94 413	0.66 424	0.43 412	0.34 410	0.16 344	0.83 431	0.56 413	0.64 426	0.57 404	0.70 410

MFMNet_re	0.66 404	0.73 408	0.65 423	0.77 404	0.62 407	0.82 407	0.70 405	0.52 409	0.54 413	0.54 416	0.65 417	0.80 400	0.51 401	0.59 404	0.66 422	0.67 425	0.82 430	0.69 430	0.74 404	0.62 419	0.70 430	0.64 430	0.45 403	0.56 418	0.59 414	0.63 425	0.74 413	0.87 420

ACVNet-4b	0.69 406	0.75 410	0.33 400	1.72 422	0.94 415	1.61 421	1.42 414	0.33 382	0.32 397	0.38 404	0.26 384	1.20 415	0.29 373	2.16 423	0.39 405	0.37 405	0.33 392	0.24 385	0.57 393	0.38 406	0.16 227	0.14 333	2.71 422	0.23 372	0.29 379	0.32 400	0.39 387	0.40 378

JetBlue	0.70 407	0.56 403	0.69 426	0.73 402	0.61 406	0.78 406	0.68 404	0.52 409	0.91 423	0.46 410	0.29 394	3.18 433	0.38 391	0.52 399	0.44 407	0.43 410	0.70 427	0.53 421	0.66 398	0.51 409	0.54 423	0.58 427	0.75 407	0.56 418	0.55 412	0.42 412	0.96 427	0.99 424

MonStereo1	0.74 408	0.74 409	0.31 398	1.61 415	1.01 422	1.31 413	1.51 416	0.56 411	0.38 405	0.59 418	0.64 416	1.54 422	0.72 413	1.92 415	0.18 374	0.14 338	0.37 400	0.34 405	0.65 397	0.30 395	0.37 402	0.21 383	2.49 419	0.35 403	0.31 384	0.27 392	0.51 397	0.56 403

ACVNet_1	0.74 408	0.79 412	0.40 406	2.04 429	0.96 416	1.88 427	1.51 416	0.59 413	0.28 388	0.43 408	0.49 408	0.71 391	0.61 406	2.21 425	0.32 398	0.25 391	0.32 389	0.31 399	0.60 395	0.31 398	0.29 394	0.21 383	2.72 423	0.33 400	0.40 401	0.26 388	0.37 383	0.38 371

RainbowNet	0.77 410	0.87 413	0.46 407	1.83 424	0.91 414	1.59 419	1.47 415	0.42 401	0.38 405	0.47 413	0.34 400	0.90 408	0.60 405	1.97 418	0.62 418	0.48 413	0.34 394	0.33 403	0.90 410	0.58 414	0.33 396	0.23 390	2.82 426	0.39 407	0.40 401	0.34 403	0.44 394	0.48 390

PSMNet_ROB	0.78 411	0.97 418	0.60 420	1.62 419	0.90 413	1.47 414	1.19 410	0.56 411	0.73 417	0.74 422	0.62 415	0.84 404	0.82 414	1.49 410	0.53 412	0.42 407	0.52 413	0.40 411	0.84 408	0.62 419	0.40 410	0.30 401	1.85 414	0.48 410	0.67 418	0.32 400	0.76 416	0.46 389

WAO-6	0.82 412	0.95 415	0.59 418	1.30 408	1.05 423	1.25 410	1.39 413	0.77 422	0.84 421	0.79 423	0.69 420	0.74 396	1.00 422	1.94 417	0.78 426	0.61 423	0.53 414	0.48 415	0.78 406	0.60 415	0.55 424	0.51 424	0.49 404	0.57 421	0.83 425	0.42 412	0.76 416	0.85 419

ACVNet_2	0.83 413	0.92 414	0.56 415	1.99 428	0.99 421	1.84 426	1.55 420	0.68 417	0.40 409	0.53 414	0.47 406	1.02 412	0.67 411	1.93 416	0.51 411	0.45 411	0.38 402	0.33 403	1.01 415	0.42 407	0.34 398	0.24 392	2.58 421	0.53 415	0.60 415	0.26 388	0.52 399	0.55 398

PWCK	0.88 414	1.24 427	0.61 421	1.53 411	0.85 411	1.21 408	1.03 408	1.08 430	0.72 416	0.70 421	0.83 427	1.48 421	0.87 417	0.69 405	0.40 406	0.41 406	0.73 428	0.47 414	3.04 435	0.67 425	0.56 425	0.43 418	0.94 411	0.74 427	0.72 420	0.36 407	0.69 411	0.73 414

IMH-64-1	0.90 415	0.95 415	0.51 409	1.59 413	0.98 419	1.58 417	1.73 424	0.75 419	0.74 418	0.33 393	0.61 412	0.83 402	0.94 418	2.59 427	0.50 409	0.42 407	0.48 407	0.36 408	0.92 411	0.55 412	0.39 404	0.30 401	3.14 427	0.50 412	0.81 421	0.34 403	0.60 407	0.80 417

IMH-64	0.90 415	0.95 415	0.51 409	1.59 413	0.98 419	1.58 417	1.73 424	0.75 419	0.74 418	0.33 393	0.61 412	0.83 402	0.94 418	2.59 427	0.50 409	0.42 407	0.48 407	0.36 408	0.92 411	0.55 412	0.39 404	0.30 401	3.14 427	0.50 412	0.81 421	0.34 403	0.60 407	0.80 417

IMH	0.93 417	0.98 420	0.53 412	1.61 415	0.97 418	1.64 422	1.76 426	0.75 419	0.77 420	0.34 397	0.61 412	0.96 411	1.05 426	2.67 429	0.54 414	0.46 412	0.49 410	0.38 410	0.94 413	0.60 415	0.39 404	0.30 401	3.14 427	0.53 415	0.82 423	0.45 415	0.65 409	0.79 416

LVE	0.95 418	0.97 418	0.71 427	1.84 425	1.35 427	1.59 419	1.52 418	0.78 423	0.64 414	0.81 425	0.91 428	0.72 393	1.00 422	2.18 424	0.53 412	0.48 413	0.57 416	0.53 421	1.09 419	0.64 421	0.45 415	0.38 415	2.74 425	0.69 423	0.83 425	0.44 414	0.84 422	0.52 396

WAO-8	1.00 419	1.11 424	0.76 428	1.61 415	1.24 424	1.74 424	1.55 420	0.93 426	0.98 428	0.81 425	0.67 418	1.66 423	1.00 422	2.08 420	0.77 424	0.68 426	0.63 420	0.52 419	1.05 416	0.81 429	0.47 418	0.37 412	0.78 408	0.75 428	1.10 433	0.73 428	0.95 425	1.16 429

Venus	1.00 419	1.11 424	0.76 428	1.61 415	1.24 424	1.74 424	1.55 420	0.93 426	0.98 428	0.81 425	0.67 418	1.66 423	1.00 422	2.08 420	0.77 424	0.68 426	0.63 420	0.52 419	1.05 416	0.81 429	0.47 418	0.37 412	0.78 408	0.75 428	1.10 433	0.73 428	0.95 425	1.16 429

Dean	1.06 421	1.03 422	0.79 430	2.27 431	1.31 426	1.96 428	1.56 423	0.92 425	0.94 426	0.88 429	0.76 423	1.19 414	1.17 429	2.09 422	0.64 420	0.60 422	0.60 419	0.56 423	1.23 425	0.73 427	0.45 415	0.36 411	2.73 424	0.71 424	0.95 429	0.55 422	1.05 429	0.62 405

TorneroNet-64	1.07 422	1.00 421	0.57 416	1.94 426	0.88 412	1.98 430	2.01 427	0.63 414	0.88 422	0.58 417	0.49 408	1.83 427	1.71 433	2.88 434	0.62 418	0.51 416	0.46 406	0.46 413	1.17 423	0.61 418	0.34 398	0.37 412	3.40 430	0.56 418	0.64 417	0.48 416	0.68 410	1.11 427

TorneroNet	1.08 423	1.09 423	0.66 425	1.94 426	0.96 416	2.16 431	2.02 428	0.65 416	0.91 423	0.67 420	0.56 411	1.67 426	1.15 428	2.94 436	0.65 421	0.52 417	0.48 407	0.51 418	1.12 420	0.65 423	0.39 404	0.43 418	3.52 431	0.57 421	0.68 419	0.48 416	0.84 422	1.01 425

DPSimNet_ROB	1.21 424	1.20 426	1.29 435	1.47 410	1.59 431	1.30 412	1.35 412	0.68 417	1.69 434	1.67 435	1.03 430	1.45 420	0.66 410	2.04 419	1.20 433	0.89 432	1.16 433	0.79 431	1.61 430	1.38 435	1.04 434	1.24 434	0.79 410	0.84 432	0.87 427	1.20 435	1.17 431	1.12 428

ktn	1.24 425	1.39 429	0.55 414	1.62 419	1.59 431	1.68 423	2.12 429	0.86 424	1.75 435	0.90 431	1.11 433	1.11 413	0.95 421	2.57 426	0.97 431	0.73 430	0.80 429	0.59 427	1.41 428	0.76 428	0.68 428	0.67 432	3.69 433	0.73 425	0.92 428	0.75 430	1.19 432	1.28 431

notaker	1.27 426	1.41 430	0.58 417	2.37 433	1.48 429	2.34 433	2.27 432	0.94 428	1.62 433	0.79 423	1.07 432	1.66 423	1.08 427	3.06 438	0.94 430	0.69 428	0.68 423	0.49 416	1.62 431	0.84 431	0.53 422	0.45 421	3.70 434	0.80 430	0.61 416	0.52 418	0.80 420	0.92 423

KSHMR	1.33 427	1.42 431	1.04 434	2.27 431	1.44 428	2.23 432	2.12 429	1.21 431	1.06 431	1.13 434	1.06 431	1.27 418	0.94 418	2.89 435	1.08 432	0.95 433	0.85 431	0.83 432	1.32 427	0.97 432	0.72 431	0.58 427	3.52 431	1.07 436	0.99 430	0.77 431	1.00 428	1.07 426

UNDER WATER-64	1.40 428	1.36 428	0.88 433	2.85 435	1.93 436	2.78 436	2.66 435	1.36 434	0.92 425	1.04 433	1.17 434	1.88 428	1.30 431	3.03 437	0.75 423	0.56 419	0.68 423	0.57 425	1.13 422	0.54 411	0.43 412	0.51 424	4.08 438	0.91 433	1.02 431	1.10 434	0.80 420	1.60 436

UNDER WATER	1.40 428	1.42 431	0.86 432	2.83 434	1.92 435	2.74 435	2.57 434	1.28 433	1.01 430	0.88 429	0.97 429	1.88 428	1.26 430	3.09 439	0.83 427	0.62 424	0.66 422	0.56 423	1.20 424	0.60 415	0.42 411	0.47 422	4.04 437	0.98 435	1.08 432	0.99 432	0.87 424	1.67 438

JetRed	1.62 430	1.82 435	1.71 436	1.58 412	1.50 430	1.97 429	2.21 431	1.51 436	1.47 432	0.82 428	0.74 422	2.63 432	0.43 395	1.73 414	1.48 435	1.54 434	1.67 434	2.94 437	1.42 429	1.08 434	2.30 435	2.07 435	1.99 415	0.97 434	1.16 436	1.70 437	1.57 436	1.60 436

HanzoNet	1.74 431	1.62 434	0.80 431	2.26 430	1.70 433	2.72 434	2.54 433	1.25 432	1.85 436	0.92 432	1.28 435	4.37 437	3.81 436	3.36 440	0.88 429	0.78 431	1.06 432	0.94 433	2.54 434	1.03 433	0.89 433	0.88 433	3.79 435	0.73 425	1.12 435	1.00 433	1.29 433	1.57 435

MADNet++	1.86 432	1.58 433	1.74 437	1.27 407	1.74 434	1.26 411	1.53 419	1.62 437	2.07 437	1.84 436	2.22 436	2.60 431	2.72 434	0.75 406	1.39 434	1.54 434	2.01 435	1.47 435	2.12 433	2.13 436	3.35 436	3.26 436	1.23 412	2.21 438	1.21 437	2.25 438	1.76 437	1.32 432

LSM0	3.45 433	0.27 383	0.18 370	0.38 378	0.29 384	0.39 386	0.36 382	0.51 408	0.31 395	0.45 409	0.47 406	0.71 391	0.57 404	0.19 360	23.17 442	59.79 447	0.36 398	0.26 389	1.29 426	0.33 403	0.44 414	0.32 407	0.23 370	0.27 386	0.36 397	0.29 398	0.53 400	0.51 394

PML	8.20 434	7.62 440	3.39 438	9.64 442	5.14 437	9.56 443	5.20 440	6.48 440	18.29 443	6.44 439	3.30 437	16.82 440	29.20 447	5.41 441	6.10 436	3.93 436	7.39 438	2.64 436	20.47 443	4.70 438	3.50 437	3.87 437	3.98 436	4.21 440	6.16 440	4.40 439	16.76 444	6.85 439

DPSMNet_ROB	8.63 435	3.69 437	8.74 440	2.98 436	5.70 438	3.37 437	4.41 438	3.70 438	9.03 438	3.00 437	6.88 439	3.53 434	10.11 438	2.70 430	10.47 437	10.76 437	3.81 436	12.92 440	4.77 437	10.22 439	5.99 439	13.86 440	4.50 442	8.50 441	10.06 443	27.81 443	11.04 442	30.59 443

DGTPSM_ROB	8.63 435	3.68 436	8.73 439	2.98 436	5.70 438	3.37 437	4.41 438	3.70 438	9.03 438	3.00 437	6.85 438	3.53 434	10.07 437	2.70 430	10.47 437	10.76 437	3.81 436	12.91 439	4.74 436	10.22 439	5.98 438	13.86 440	4.49 441	8.50 441	10.06 443	27.81 443	11.04 442	30.59 443

LRCNet_RVC	9.85 437	16.31 444	0.59 418	24.99 445	21.12 446	23.54 446	20.75 444	1.45 435	0.48 411	21.31 446	13.10 442	22.63 445	3.34 435	28.36 447	0.38 404	0.27 399	7.74 439	1.15 434	23.52 445	3.99 437	0.46 417	0.30 401	27.02 445	1.72 437	0.35 395	0.21 354	0.42 393	0.37 370

DLNR_Zeroshot_test	10.12 438	32.06 448	0.05 146	54.44 448	0.09 234	0.18 323	50.47 448	0.19 286	0.08 183	0.27 350	0.07 150	0.20 275	0.04 111	0.14 335	62.26 448	70.60 448	0.33 392	0.18 358	0.25 343	0.11 271	0.20 308	0.08 171	0.07 229	0.09 276	0.18 299	0.15 275	0.20 313	0.26 336

DPSM_ROB	13.01 439	6.29 438	9.52 441	4.44 438	6.37 440	4.34 439	3.59 436	8.20 441	10.79 440	6.64 440	7.87 440	9.69 438	12.99 440	2.80 432	12.81 439	13.68 439	9.16 440	16.58 442	9.87 438	12.33 441	16.73 442	17.95 443	2.26 417	10.56 443	28.34 445	36.91 445	31.06 445	39.57 445

DPSM	13.01 439	6.29 438	9.52 441	4.44 438	6.37 440	4.34 439	3.59 436	8.20 441	10.79 440	6.64 440	7.87 440	9.69 438	12.99 440	2.80 432	12.81 439	13.68 439	9.16 440	16.58 442	9.87 438	12.33 441	16.73 442	17.95 443	2.26 417	10.56 443	28.34 445	36.91 445	31.06 445	39.57 445

HaxPig	16.02 441	19.59 445	18.75 444	21.25 444	20.52 445	21.33 445	22.30 445	17.00 446	14.71 442	19.29 445	17.19 446	17.46 441	12.16 439	22.51 445	17.80 441	14.90 441	17.75 442	9.40 438	18.97 440	15.48 443	9.47 440	7.16 438	23.74 444	15.28 445	4.31 439	12.19 442	6.81 439	15.11 442

MEDIAN_ROB	20.47 442	25.88 446	24.03 447	26.51 446	25.55 447	25.88 447	26.99 446	21.23 447	19.72 444	28.73 447	22.19 447	24.61 446	16.74 442	26.47 446	23.75 443	18.44 442	22.03 446	14.75 441	26.69 446	23.31 444	15.11 441	11.56 439	27.65 446	18.39 446	7.22 441	9.33 441	8.28 441	11.75 441

AVERAGE_ROB	24.43 443	29.85 447	27.27 448	31.30 447	29.70 448	30.00 448	31.47 447	26.59 448	24.68 448	34.31 448	27.39 448	31.23 447	21.35 443	30.69 448	28.19 447	24.02 443	26.74 447	21.17 444	30.34 447	27.38 448	20.48 444	16.18 442	32.28 447	24.32 450	8.51 442	7.76 440	7.92 440	8.46 440

CasAABBNet	26.14 444	12.60 442	19.00 445	8.89 440	12.76 443	8.55 441	7.26 442	16.43 444	21.86 446	13.67 444	15.79 443	19.63 444	26.13 445	5.53 442	25.80 445	27.48 445	18.01 443	33.35 446	20.00 442	24.70 446	33.62 446	35.57 446	4.48 440	21.32 448	57.07 447	74.41 447	62.39 448	79.48 448

FlowAnything	26.21 445	12.44 441	19.19 446	8.91 441	12.70 442	8.63 442	7.25 441	16.56 445	21.86 446	13.65 443	15.98 444	19.56 443	26.21 446	5.60 443	25.80 445	27.50 446	18.26 444	33.39 447	19.71 441	24.80 447	33.87 447	36.07 447	4.44 439	21.31 447	57.14 448	74.69 449	62.48 449	79.62 449

fast-reg	27.08 446	14.11 443	18.33 443	12.42 443	13.11 444	14.43 444	12.68 443	16.23 443	21.70 445	13.12 442	16.42 445	19.16 442	26.12 444	13.04 444	25.68 444	27.06 444	18.87 445	33.34 445	20.88 444	24.50 445	33.51 445	35.16 445	6.57 443	21.34 449	57.15 449	74.59 448	62.32 447	79.22 447

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 53	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.03 19

FSD		0.24 373	0.24 385	0.27 365	0.25 372	0.25 360	0.33 380	0.30 373	0.18 340	0.20 209	0.17 327			0.29 383	0.25 387	0.26 393			0.27 354	0.21 370				0.28 390	0.27 370	0.23 369	0.27 359	0.27 340

ASD4																								2.43 439

STTRV1_RVC		0.26 379	0.22 383	0.35 370	0.28 378	0.32 373	0.29 378	0.36 388	0.33 398	0.27 350	0.26 384	0.42 364	0.41 394	0.47 397	0.32 398	0.18 378	0.59 418	0.20 369		0.30 395	0.59 426	0.22 387		0.43 408	0.25 364	0.54 421	0.34 376	0.64 407

Low-res two-view benchmark