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

qqai	0.11 3	0.09 5	0.10 26	0.08 12	0.07 10	0.06 3	0.06 19	0.09 3	0.09 12	0.09 7	0.16 40	0.12 9	0.07 9	0.04 3	0.17 11	0.18 14	0.15 5	0.12 6	0.17 9	0.12 11	0.16 10	0.10 4	0.08 20	0.07 7	0.14 6	0.14 9	0.17 6	0.13 14

quiztm	0.11 3	0.12 14	0.10 26	0.07 7	0.06 6	0.06 3	0.05 8	0.11 6	0.11 22	0.07 3	0.09 14	0.13 14	0.07 9	0.05 7	0.16 6	0.16 5	0.14 4	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 25	0.09 3	0.07 14	0.07 7	0.13 4	0.14 9	0.27 39	0.12 8

AIO-test2	0.11 3	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 7	0.04 3	0.13 19	0.12 31	0.11 15	0.14 31	0.16 23	0.07 9	0.06 15	0.15 4	0.17 7	0.15 5	0.13 9	0.16 8	0.11 6	0.17 14	0.13 10	0.06 6	0.08 12	0.11 3	0.14 9	0.10 3	0.11 3

Pointernet	0.11 3	0.09 5	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 16	0.08 42	0.13 19	0.06 4	0.11 15	0.09 14	0.10 4	0.07 9	0.06 15	0.16 6	0.16 5	0.19 18	0.11 3	0.18 12	0.09 3	0.17 14	0.11 5	0.08 20	0.07 7	0.14 6	0.12 4	0.24 28	0.12 8

LACA2	0.12 7	0.12 14	0.08 7	0.10 20	0.08 20	0.12 33	0.07 29	0.09 3	0.09 12	0.14 28	0.05 5	0.27 58	0.08 18	0.05 7	0.16 6	0.18 14	0.15 5	0.16 19	0.18 12	0.11 6	0.13 4	0.16 18	0.06 6	0.06 3	0.16 13	0.15 14	0.17 6	0.13 14

MLG-Stereo_test1	0.12 7	0.08 4	0.07 4	0.07 7	0.07 10	0.07 7	0.06 19	0.11 6	0.09 12	0.16 42	0.09 14	0.17 30	0.06 3	0.05 7	0.16 6	0.18 14	0.22 29	0.19 30	0.22 31	0.12 11	0.23 30	0.11 5	0.06 6	0.06 3	0.15 9	0.12 4	0.21 14	0.14 18

MLG-Stereo	0.12 7	0.10 9	0.08 7	0.06 3	0.08 20	0.06 3	0.04 3	0.11 6	0.09 12	0.15 35	0.07 9	0.16 23	0.06 3	0.05 7	0.17 11	0.18 14	0.22 29	0.19 30	0.19 18	0.12 11	0.21 25	0.12 9	0.06 6	0.06 3	0.15 9	0.12 4	0.20 12	0.14 18

NLCSM	0.13 10	0.11 11	0.07 4	0.10 20	0.07 10	0.12 33	0.07 29	0.17 46	0.17 53	0.09 7	0.27 85	0.13 14	0.27 122	0.07 24	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 11	0.07 14	0.09 24	0.13 4	0.15 14	0.18 9	0.11 3

BridgeDepth	0.13 10	0.13 17	0.09 21	0.11 27	0.08 20	0.11 27	0.06 19	0.11 6	0.10 18	0.11 15	0.06 6	0.31 64	0.07 9	0.06 15	0.17 11	0.17 7	0.15 5	0.15 12	0.17 9	0.11 6	0.16 10	0.17 23	0.05 3	0.08 12	0.18 26	0.17 28	0.22 18	0.15 22
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 10	0.16 36	0.08 7	0.12 36	0.10 34	0.07 7	0.06 19	0.12 13	0.12 31	0.07 3	0.10 20	0.15 21	0.09 27	0.05 7	0.19 24	0.21 24	0.22 29	0.18 26	0.19 18	0.13 21	0.23 30	0.18 29	0.10 44	0.08 12	0.16 13	0.14 9	0.19 10	0.11 3

MM-Stereo_test3	0.13 10	0.13 17	0.08 7	0.10 20	0.07 10	0.07 7	0.05 8	0.19 50	0.14 40	0.15 35	0.06 6	0.13 14	0.06 3	0.07 24	0.15 4	0.15 3	0.23 35	0.15 12	0.21 27	0.12 11	0.18 18	0.18 29	0.08 20	0.08 12	0.15 9	0.11 3	0.28 44	0.15 22

MM-Stereo_test1	0.13 10	0.13 17	0.08 7	0.11 27	0.06 6	0.08 12	0.05 8	0.15 29	0.11 22	0.16 42	0.07 9	0.15 21	0.06 3	0.07 24	0.17 11	0.18 14	0.23 35	0.17 23	0.22 31	0.14 27	0.20 22	0.14 11	0.08 20	0.08 12	0.16 13	0.13 7	0.25 32	0.15 22

CoSv	0.13 10	0.17 43	0.08 7	0.08 12	0.07 10	0.17 62	0.07 29	0.15 29	0.10 18	0.13 26	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 3	0.17 11	0.20 20	0.21 26	0.12 6	0.22 31	0.12 11	0.20 22	0.11 5	0.06 6	0.07 7	0.22 48	0.15 14	0.19 10	0.11 3

AIO-test1	0.13 10	0.09 5	0.08 7	0.06 3	0.07 10	0.11 27	0.04 3	0.17 46	0.13 35	0.15 35	0.16 40	0.19 39	0.08 18	0.09 43	0.18 20	0.22 29	0.19 18	0.16 19	0.15 6	0.14 27	0.17 14	0.14 11	0.08 20	0.07 7	0.14 6	0.14 9	0.13 4	0.12 8

CroCo-Stereo	0.13 10	0.09 5	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 3	0.04 3	0.14 26	0.05 3	0.10 10	0.03 3	0.13 14	0.06 3	0.04 3	0.24 42	0.26 47	0.20 22	0.18 26	0.20 24	0.11 6	0.24 39	0.15 14	0.05 3	0.06 3	0.22 48	0.20 38	0.23 21	0.15 22
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
WQFJX1	0.14 18	0.15 32	0.08 7	0.10 20	0.08 20	0.09 16	0.05 8	0.16 39	0.19 65	0.10 10	0.28 89	0.12 9	0.30 144	0.08 36	0.16 6	0.17 7	0.16 10	0.12 6	0.15 6	0.12 11	0.14 5	0.17 23	0.11 57	0.09 24	0.17 21	0.16 17	0.22 18	0.12 8

MoCha-V2	0.14 18	0.15 32	0.11 35	0.12 36	0.09 26	0.11 27	0.09 54	0.13 19	0.08 9	0.13 26	0.18 49	0.17 30	0.07 9	0.07 24	0.17 11	0.23 32	0.20 22	0.20 33	0.25 45	0.14 27	0.29 54	0.17 23	0.08 20	0.08 12	0.17 21	0.16 17	0.15 5	0.11 3

ProNet	0.14 18	0.13 17	0.14 52	0.11 27	0.07 10	0.14 47	0.12 78	0.13 19	0.06 4	0.08 5	0.24 75	0.09 3	0.06 3	0.07 24	0.22 36	0.21 24	0.22 29	0.18 26	0.19 18	0.14 27	0.20 22	0.11 5	0.12 65	0.11 39	0.16 13	0.13 7	0.17 6	0.12 8

CroCo-Stereo Lap2	0.14 18	0.10 9	0.08 7	0.08 12	0.08 20	0.08 12	0.05 8	0.12 13	0.06 4	0.22 64	0.07 9	0.16 23	0.07 9	0.04 3	0.20 28	0.26 47	0.22 29	0.19 30	0.26 50	0.11 6	0.28 50	0.16 18	0.06 6	0.08 12	0.22 48	0.23 59	0.20 12	0.16 29

PointNet	0.15 22	0.13 17	0.11 35	0.10 20	0.07 10	0.13 42	0.07 29	0.23 56	0.14 40	0.17 49	0.15 34	0.14 19	0.13 50	0.06 15	0.18 20	0.17 7	0.16 10	0.13 9	0.13 3	0.12 11	0.23 30	0.16 18	0.08 20	0.09 24	0.21 45	0.19 35	0.36 67	0.18 39

LACA1	0.15 22	0.16 36	0.12 41	0.11 27	0.10 34	0.12 33	0.06 19	0.13 19	0.14 40	0.14 28	0.10 20	0.19 39	0.13 50	0.10 50	0.19 24	0.21 24	0.19 18	0.23 49	0.19 18	0.13 21	0.17 14	0.19 34	0.07 14	0.09 24	0.20 40	0.20 38	0.24 28	0.21 49

WQFJA1	0.15 22	0.14 27	0.08 7	0.11 27	0.09 26	0.12 33	0.08 42	0.15 29	0.16 51	0.10 10	0.36 120	0.11 6	0.28 128	0.07 24	0.18 20	0.17 7	0.17 14	0.15 12	0.19 18	0.12 11	0.14 5	0.15 14	0.11 57	0.11 39	0.16 13	0.16 17	0.23 21	0.16 29

WQFJX	0.15 22	0.13 17	0.09 21	0.11 27	0.09 26	0.13 42	0.09 54	0.13 19	0.15 48	0.11 15	0.33 112	0.11 6	0.36 197	0.06 15	0.17 11	0.17 7	0.15 5	0.14 11	0.18 12	0.13 21	0.14 5	0.15 14	0.10 44	0.11 39	0.18 26	0.19 35	0.21 14	0.16 29

NLMM	0.15 22	0.14 27	0.08 7	0.11 27	0.09 26	0.12 33	0.08 42	0.15 29	0.16 51	0.10 10	0.36 120	0.11 6	0.28 128	0.07 24	0.18 20	0.17 7	0.17 14	0.15 12	0.19 18	0.12 11	0.14 5	0.15 14	0.11 57	0.11 39	0.16 13	0.16 17	0.23 21	0.16 29

NLSM3	0.15 22	0.13 17	0.10 26	0.11 27	0.10 34	0.10 22	0.08 42	0.15 29	0.17 53	0.11 15	0.17 45	0.12 9	0.13 50	0.11 55	0.21 32	0.20 20	0.20 22	0.17 23	0.17 9	0.12 11	0.16 10	0.16 18	0.08 20	0.11 39	0.18 26	0.23 59	0.27 39	0.18 39

MonStereo	0.15 22	0.14 27	0.13 46	0.12 36	0.12 46	0.10 22	0.08 42	0.11 6	0.11 22	0.14 28	0.13 28	0.17 30	0.11 37	0.07 24	0.20 28	0.23 32	0.23 35	0.17 23	0.21 27	0.15 33	0.19 20	0.18 29	0.08 20	0.08 12	0.22 48	0.18 29	0.23 21	0.24 56

LG-Stereo	0.15 22	0.11 11	0.08 7	0.09 18	0.11 41	0.11 27	0.05 8	0.15 29	0.11 22	0.19 56	0.12 25	0.26 54	0.09 27	0.06 15	0.19 24	0.20 20	0.23 35	0.16 19	0.18 12	0.14 27	0.23 30	0.20 40	0.05 3	0.08 12	0.17 21	0.18 29	0.24 28	0.15 22

MM-Stereo_test2	0.15 22	0.19 48	0.11 35	0.16 56	0.11 41	0.08 12	0.05 8	0.14 26	0.11 22	0.20 58	0.08 13	0.12 9	0.08 18	0.09 43	0.20 28	0.22 29	0.25 43	0.20 33	0.20 24	0.18 47	0.25 42	0.21 45	0.10 44	0.10 28	0.16 13	0.16 17	0.21 14	0.16 29

GREAT-IGEV	0.15 22	0.15 32	0.11 35	0.08 12	0.06 6	0.08 12	0.05 8	0.16 39	0.10 18	0.12 22	0.13 28	0.25 53	0.09 27	0.08 36	0.22 36	0.25 38	0.24 42	0.16 19	0.23 37	0.13 21	0.18 18	0.16 18	0.09 37	0.10 28	0.15 9	0.16 17	0.31 55	0.13 14
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 22	0.11 11	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 16	0.04 3	0.16 39	0.06 4	0.15 35	0.04 4	0.17 30	0.07 9	0.05 7	0.22 36	0.28 54	0.26 47	0.23 49	0.27 51	0.17 42	0.28 50	0.19 34	0.06 6	0.08 12	0.26 55	0.23 59	0.23 21	0.20 47

AIO-Stereo	0.15 22	0.17 43	0.12 41	0.17 64	0.10 34	0.12 33	0.06 19	0.11 6	0.08 9	0.10 10	0.14 31	0.12 9	0.09 27	0.08 36	0.20 28	0.21 24	0.20 22	0.20 33	0.21 27	0.17 42	0.23 30	0.20 40	0.07 14	0.11 39	0.17 21	0.16 17	0.23 21	0.12 8

RSM	0.15 22	0.16 36	0.12 41	0.14 46	0.09 26	0.14 47	0.06 19	0.10 5	0.08 9	0.09 7	0.15 34	0.14 19	0.10 32	0.07 24	0.22 36	0.25 38	0.21 26	0.20 33	0.18 12	0.17 42	0.25 42	0.18 29	0.08 20	0.10 28	0.16 13	0.16 17	0.27 39	0.15 22

MatchStereo	0.16 35	0.14 27	0.11 35	0.07 7	0.12 46	0.07 7	0.06 19	0.16 39	0.18 59	0.08 5	0.12 25	0.13 14	0.13 50	0.11 55	0.21 32	0.25 38	0.17 14	0.20 33	0.18 12	0.19 54	0.21 25	0.26 65	0.08 20	0.12 51	0.21 45	0.23 59	0.22 18	0.19 44
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.16 35	0.18 46	0.13 46	0.13 40	0.13 48	0.12 33	0.09 54	0.12 13	0.10 18	0.16 42	0.11 22	0.22 47	0.08 18	0.05 7	0.22 36	0.25 38	0.28 52	0.20 33	0.25 45	0.16 37	0.32 56	0.19 34	0.08 20	0.10 28	0.18 26	0.16 17	0.25 32	0.16 29

GASTEREO	0.16 35	0.16 36	0.10 26	0.14 46	0.10 34	0.11 27	0.07 29	0.12 13	0.15 48	0.14 28	0.09 14	0.18 36	0.11 37	0.06 15	0.24 42	0.24 36	0.23 35	0.20 33	0.23 37	0.16 37	0.23 30	0.23 58	0.11 57	0.10 28	0.19 32	0.22 49	0.28 44	0.14 18

MSCF	0.16 35	0.15 32	0.09 21	0.14 46	0.09 26	0.11 27	0.07 29	0.11 6	0.15 48	0.14 28	0.09 14	0.17 30	0.11 37	0.06 15	0.25 46	0.23 32	0.23 35	0.20 33	0.23 37	0.15 33	0.24 39	0.21 45	0.11 57	0.10 28	0.19 32	0.22 49	0.27 39	0.15 22

MLG-Stereo_test2	0.16 35	0.12 14	0.10 26	0.10 20	0.08 20	0.09 16	0.05 8	0.18 49	0.11 22	0.20 58	0.07 9	0.23 48	0.08 18	0.08 36	0.19 24	0.23 32	0.30 57	0.25 57	0.31 57	0.18 47	0.28 50	0.17 23	0.09 37	0.08 12	0.20 40	0.16 17	0.29 47	0.21 49

IGEV-Stereo++	0.16 35	0.24 62	0.09 21	0.13 40	0.13 48	0.10 22	0.05 8	0.15 29	0.13 35	0.12 22	0.16 40	0.16 23	0.11 37	0.07 24	0.21 32	0.22 29	0.22 29	0.18 26	0.21 27	0.16 37	0.22 29	0.27 69	0.09 37	0.08 12	0.17 21	0.18 29	0.25 32	0.18 39

NLMM1	0.17 41	0.14 27	0.09 21	0.08 12	0.09 26	0.10 22	0.07 29	0.15 29	0.20 73	0.12 22	0.34 115	0.21 45	0.51 242	0.07 24	0.17 11	0.18 14	0.16 10	0.15 12	0.22 31	0.14 27	0.14 5	0.19 34	0.10 44	0.11 39	0.19 32	0.18 29	0.24 28	0.13 14

NLSM1	0.17 41	0.13 17	0.10 26	0.11 27	0.11 41	0.14 47	0.08 42	0.20 52	0.19 65	0.11 15	0.38 131	0.18 36	0.42 215	0.09 43	0.17 11	0.21 24	0.16 10	0.15 12	0.20 24	0.13 21	0.16 10	0.22 54	0.10 44	0.11 39	0.18 26	0.19 35	0.27 39	0.14 18

GIP-stereo	0.17 41	0.21 54	0.13 46	0.15 51	0.09 26	0.09 16	0.07 29	0.12 13	0.09 12	0.16 42	0.13 28	0.16 23	0.08 18	0.15 75	0.27 57	0.25 38	0.25 43	0.21 42	0.24 43	0.19 54	0.27 46	0.20 40	0.07 14	0.11 39	0.20 40	0.22 49	0.35 65	0.17 36

RSM++	0.17 41	0.18 46	0.13 46	0.17 64	0.10 34	0.14 47	0.07 29	0.13 19	0.13 35	0.12 22	0.14 31	0.17 30	0.11 37	0.08 36	0.25 46	0.27 53	0.25 43	0.21 42	0.23 37	0.18 47	0.26 44	0.21 45	0.08 20	0.10 28	0.20 40	0.18 29	0.29 47	0.18 39

RAFT	0.17 41	0.13 17	0.10 26	0.16 56	0.07 10	0.21 77	0.05 8	0.25 58	0.12 31	0.14 28	0.15 34	0.16 23	0.10 32	0.05 7	0.21 32	0.20 20	0.23 35	0.15 12	0.28 53	0.13 21	0.21 25	0.17 23	0.07 14	0.10 28	0.26 55	0.24 64	0.33 58	0.23 53

LACA3	0.18 46	0.16 36	0.13 46	0.13 40	0.11 41	0.14 47	0.09 54	0.14 26	0.14 40	0.16 42	0.12 25	0.30 63	0.11 37	0.13 65	0.23 41	0.24 36	0.19 18	0.23 49	0.22 31	0.15 33	0.23 30	0.25 61	0.08 20	0.10 28	0.23 52	0.22 49	0.29 47	0.26 61

DispViT+	0.18 46	0.16 36	0.12 41	0.18 69	0.13 48	0.13 42	0.09 54	0.15 29	0.20 73	0.18 54	0.19 53	0.19 39	0.12 46	0.09 43	0.24 42	0.25 38	0.17 14	0.24 55	0.25 45	0.19 54	0.19 20	0.21 45	0.10 44	0.20 86	0.19 32	0.33 97	0.23 21	0.28 65

GEAStereo	0.18 46	0.22 56	0.15 55	0.19 72	0.14 57	0.14 47	0.09 54	0.16 39	0.13 35	0.15 35	0.11 22	0.23 48	0.08 18	0.09 43	0.25 46	0.25 38	0.27 48	0.21 42	0.23 37	0.17 42	0.34 64	0.22 54	0.10 44	0.12 51	0.19 32	0.21 45	0.30 52	0.19 44

gasm-f	0.18 46	0.22 56	0.15 55	0.19 72	0.14 57	0.14 47	0.09 54	0.16 39	0.13 35	0.15 35	0.11 22	0.23 48	0.08 18	0.09 43	0.25 46	0.25 38	0.27 48	0.21 42	0.23 37	0.17 42	0.34 64	0.22 54	0.10 44	0.12 51	0.19 32	0.21 45	0.30 52	0.19 44

AdaDepth	0.18 46	0.19 48	0.10 26	0.12 36	0.14 57	0.12 33	0.09 54	0.16 39	0.14 40	0.14 28	0.17 45	0.19 39	0.10 32	0.08 36	0.26 54	0.29 60	0.28 52	0.23 49	0.25 45	0.16 37	0.24 39	0.20 40	0.09 37	0.11 39	0.19 32	0.20 38	0.32 56	0.25 58

Occ-G	0.18 46	0.26 67	0.15 55	0.17 64	0.14 57	0.15 55	0.07 29	0.12 13	0.11 22	0.11 15	0.22 67	0.20 44	0.09 27	0.10 50	0.28 62	0.28 54	0.25 43	0.22 46	0.29 55	0.19 54	0.26 44	0.19 34	0.10 44	0.15 61	0.19 32	0.18 29	0.29 47	0.17 36

StereoVision	0.18 46	0.13 17	0.11 35	0.09 18	0.14 57	0.16 57	0.08 42	0.17 46	0.17 53	0.15 35	0.15 34	0.16 23	0.10 32	0.06 15	0.25 46	0.26 47	0.27 48	0.22 46	0.22 31	0.16 37	0.23 30	0.17 23	0.06 6	0.13 55	0.28 65	0.29 78	0.38 71	0.28 65

RAStereo	0.19 53	0.16 36	0.10 26	0.08 12	0.07 10	0.09 16	0.06 19	0.21 53	0.09 12	0.45 98	0.09 14	0.26 54	0.08 18	0.07 24	0.25 46	0.26 47	0.28 52	0.25 57	0.33 61	0.15 33	0.35 68	0.18 29	0.08 20	0.10 28	0.28 65	0.23 59	0.25 32	0.24 56

AEACV	0.19 53	0.31 81	0.14 52	0.17 64	0.13 48	0.12 33	0.07 29	0.15 29	0.07 8	0.16 42	0.15 34	0.18 36	0.11 37	0.11 55	0.25 46	0.25 38	0.32 59	0.23 49	0.35 66	0.18 47	0.27 46	0.22 54	0.11 57	0.11 39	0.20 40	0.22 49	0.25 32	0.18 39

BridgeDepth_RVC	0.21 55	0.21 54	0.15 55	0.15 51	0.14 57	0.17 62	0.09 54	0.26 60	0.23 87	0.17 49	0.17 45	0.24 51	0.14 55	0.13 65	0.26 54	0.29 60	0.21 26	0.23 49	0.27 51	0.20 62	0.23 30	0.25 61	0.10 44	0.12 51	0.26 55	0.30 81	0.29 47	0.36 87
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.21 55	0.19 48	0.12 41	0.18 69	0.13 48	0.20 75	0.08 42	0.19 50	0.14 40	0.16 42	0.23 70	0.21 45	0.10 32	0.12 61	0.27 57	0.29 60	0.34 66	0.28 67	0.32 58	0.22 72	0.32 56	0.21 45	0.12 65	0.11 39	0.26 55	0.22 49	0.47 89	0.29 68

VIP-Stereo	0.22 57	0.20 52	0.19 73	0.14 46	0.11 41	0.13 42	0.06 19	0.29 65	0.19 65	0.19 56	0.28 89	0.28 59	0.11 37	0.12 61	0.27 57	0.28 54	0.37 74	0.26 60	0.33 61	0.21 66	0.34 64	0.21 45	0.11 57	0.15 61	0.24 53	0.22 49	0.25 32	0.30 70

MLG-Stereo_test3	0.23 58	0.17 43	0.13 46	0.14 46	0.17 75	0.16 57	0.09 54	0.21 53	0.12 31	0.21 61	0.18 49	0.35 72	0.11 37	0.15 75	0.29 65	0.26 47	0.33 62	0.28 67	0.63 148	0.18 47	0.40 77	0.41 111	0.11 57	0.15 61	0.21 45	0.21 45	0.33 58	0.27 63

delet	0.24 59	0.25 65	0.22 104	0.24 99	0.20 89	0.28 119	0.16 109	0.21 53	0.18 59	0.23 66	0.26 82	0.26 54	0.15 62	0.25 164	0.32 78	0.28 54	0.31 58	0.27 62	0.24 43	0.24 81	0.31 55	0.20 40	0.16 89	0.19 80	0.28 65	0.25 68	0.32 56	0.31 73

TDLM	0.24 59	0.29 75	0.22 104	0.22 83	0.27 131	0.23 97	0.18 117	0.26 60	0.19 65	0.18 54	0.38 131	0.29 60	0.21 92	0.15 75	0.24 42	0.28 54	0.32 59	0.28 67	0.25 45	0.21 66	0.28 50	0.19 34	0.16 89	0.21 90	0.24 53	0.20 38	0.28 44	0.25 58

LG-G_1	0.25 61	0.22 56	0.19 73	0.23 95	0.22 94	0.22 83	0.12 78	0.28 62	0.11 22	0.21 61	0.20 59	0.35 72	0.14 55	0.18 91	0.31 75	0.30 66	0.35 70	0.32 81	0.51 98	0.24 81	0.39 75	0.26 65	0.10 44	0.15 61	0.27 61	0.24 64	0.36 67	0.34 81

LG-G	0.25 61	0.22 56	0.19 73	0.23 95	0.22 94	0.22 83	0.12 78	0.28 62	0.11 22	0.21 61	0.20 59	0.35 72	0.14 55	0.18 91	0.31 75	0.30 66	0.35 70	0.32 81	0.51 98	0.24 81	0.39 75	0.26 65	0.10 44	0.15 61	0.27 61	0.24 64	0.36 67	0.34 81

AIO_rvc	0.25 61	0.34 88	0.16 61	0.19 72	0.15 66	0.18 67	0.11 70	0.39 76	0.22 82	0.30 72	0.16 40	0.32 66	0.12 46	0.18 91	0.27 57	0.26 47	0.33 62	0.22 46	0.38 69	0.20 62	0.42 85	0.44 131	0.13 73	0.14 58	0.28 65	0.22 49	0.33 58	0.21 49

anonymousdsp	0.25 61	0.23 60	0.19 73	0.16 56	0.14 57	0.18 67	0.10 67	0.37 74	0.19 65	0.32 75	0.22 67	0.32 66	0.12 46	0.14 71	0.29 65	0.32 75	0.32 59	0.28 67	0.39 71	0.22 72	0.46 105	0.31 79	0.12 65	0.15 61	0.26 55	0.20 38	0.52 107	0.20 47

TS12	0.26 65	0.27 69	0.19 73	0.16 56	0.16 71	0.22 83	0.11 70	0.41 79	0.19 65	0.17 49	0.30 98	0.35 72	0.16 66	0.15 75	0.28 62	0.30 66	0.28 52	0.27 62	0.39 71	0.21 66	0.33 60	0.30 76	0.13 73	0.17 72	0.34 94	0.28 74	0.41 78	0.42 106

TS	0.26 65	0.27 69	0.19 73	0.16 56	0.16 71	0.22 83	0.11 70	0.41 79	0.19 65	0.17 49	0.30 98	0.35 72	0.16 66	0.15 75	0.28 62	0.30 66	0.28 52	0.27 62	0.39 71	0.21 66	0.33 60	0.30 76	0.13 73	0.17 72	0.34 94	0.28 74	0.41 78	0.42 106

LG-Stereo_L2	0.26 65	0.31 81	0.17 66	0.13 40	0.13 48	0.14 47	0.07 29	0.42 85	0.20 73	0.48 111	0.22 67	0.40 90	0.14 55	0.17 88	0.30 71	0.37 89	0.39 83	0.28 67	0.40 75	0.19 54	0.45 98	0.35 89	0.09 37	0.14 58	0.30 74	0.22 49	0.33 58	0.33 79

LGtest1	0.26 65	0.19 48	0.20 83	0.16 56	0.18 80	0.16 57	0.09 54	0.28 62	0.17 53	0.22 64	0.27 85	0.29 60	0.13 50	0.14 71	0.30 71	0.31 72	0.38 78	0.33 89	0.49 93	0.25 87	0.41 79	0.41 111	0.13 73	0.16 70	0.30 74	0.24 64	0.39 73	0.31 73

MaDis-Stereo	0.26 65	0.20 52	0.16 61	0.10 20	0.10 34	0.10 22	0.08 42	0.24 57	0.14 40	0.36 78	0.16 40	0.36 82	0.12 46	0.08 36	0.33 79	0.35 79	0.39 83	0.35 103	0.53 111	0.20 62	0.40 77	0.26 65	0.13 73	0.15 61	0.39 116	0.39 121	0.40 77	0.49 121

iRaftStereo_RVC	0.26 65	0.27 69	0.16 61	0.13 40	0.14 57	0.18 67	0.09 54	0.44 90	0.14 40	0.36 78	0.36 120	0.32 66	0.16 66	0.13 65	0.29 65	0.29 60	0.38 78	0.28 67	0.34 65	0.22 72	0.41 79	0.38 99	0.12 65	0.17 72	0.27 61	0.29 78	0.42 81	0.27 63

LG-Stereo_L1	0.27 71	0.30 79	0.17 66	0.13 40	0.13 48	0.15 55	0.08 42	0.42 85	0.21 79	0.49 120	0.20 59	0.39 89	0.15 62	0.15 75	0.30 71	0.38 92	0.39 83	0.29 75	0.40 75	0.18 47	0.47 112	0.35 89	0.08 20	0.14 58	0.30 74	0.21 45	0.37 70	0.36 87

AIO_test	0.27 71	0.39 120	0.19 73	0.29 122	0.19 83	0.18 67	0.14 94	0.42 85	0.23 87	0.33 76	0.19 53	0.37 84	0.18 76	0.18 91	0.25 46	0.29 60	0.34 66	0.24 55	0.39 71	0.21 66	0.49 123	0.46 140	0.13 73	0.15 61	0.30 74	0.28 74	0.41 78	0.21 49

IGEV-Stereo+	0.27 71	0.25 65	0.14 52	0.22 83	0.14 57	0.13 42	0.07 29	0.36 71	0.20 73	0.55 154	0.23 70	0.38 86	0.14 55	0.16 84	0.26 54	0.35 79	0.40 86	0.35 103	0.48 91	0.24 81	0.44 94	0.51 163	0.12 65	0.13 55	0.28 65	0.20 38	0.34 62	0.23 53

RAFT + AFF	0.27 71	0.26 67	0.17 66	0.21 80	0.13 48	0.19 72	0.13 82	0.41 79	0.18 59	0.44 96	0.19 53	0.42 99	0.14 55	0.09 43	0.86 228	0.29 60	0.41 89	0.20 33	0.55 121	0.23 77	0.47 112	0.21 45	0.12 65	0.15 61	0.28 65	0.20 38	0.21 14	0.17 36

RYNet	0.27 71	0.23 60	0.18 71	0.15 51	0.17 75	0.19 72	0.13 82	0.25 58	0.31 165	0.17 49	0.20 59	0.19 39	0.14 55	0.13 65	0.80 210	0.28 54	0.27 48	0.41 134	0.28 53	0.19 54	0.27 46	0.21 45	0.29 211	0.18 77	0.27 61	0.76 215	0.34 62	0.23 53

DFGA-Net	0.28 76	0.37 104	0.16 61	0.26 109	0.15 66	0.22 83	0.15 100	0.40 77	0.21 79	0.41 85	0.24 75	0.31 64	0.17 71	0.13 65	0.42 104	0.39 96	0.38 78	0.30 78	0.42 82	0.21 66	0.36 72	0.29 73	0.13 73	0.21 90	0.31 84	0.27 71	0.51 97	0.28 65

UniTT-Stereo	0.28 76	0.27 69	0.15 55	0.15 51	0.13 48	0.17 62	0.09 54	0.35 70	0.19 65	0.49 120	0.21 63	0.41 97	0.18 76	0.14 71	0.40 92	0.39 96	0.42 91	0.34 93	0.56 127	0.25 87	0.43 87	0.24 60	0.13 73	0.19 80	0.31 84	0.41 126	0.30 52	0.37 89

AASNet	0.28 76	0.34 88	0.22 104	0.25 105	0.26 121	0.34 146	0.25 163	0.32 68	0.17 53	0.29 70	0.36 120	0.26 54	0.18 76	0.24 147	0.36 84	0.31 72	0.34 66	0.32 81	0.32 58	0.28 100	0.35 68	0.28 72	0.17 104	0.22 103	0.30 74	0.28 74	0.35 65	0.25 58

AANet_RVC	0.28 76	0.27 69	0.23 109	0.19 72	0.28 136	0.16 57	0.16 109	0.29 65	0.30 146	0.20 58	0.27 85	0.24 51	0.21 92	0.19 98	0.45 110	0.36 85	0.33 62	0.34 93	0.29 55	0.29 105	0.27 46	0.27 69	0.22 164	0.21 90	0.34 94	0.33 97	0.42 81	0.52 133

SGD-Stereo	0.29 80	0.24 62	0.17 66	0.16 56	0.15 66	0.22 83	0.08 42	0.29 65	0.22 82	0.29 70	0.15 34	0.45 112	0.20 85	0.10 50	0.71 197	0.45 132	0.46 101	0.27 62	0.47 88	0.22 72	0.41 79	0.36 93	0.19 123	0.19 80	0.28 65	0.32 92	0.46 87	0.40 99

HUF	0.29 80	0.34 88	0.20 83	0.22 83	0.21 92	0.19 72	0.11 70	0.51 110	0.22 82	0.42 87	0.18 49	0.35 72	0.22 96	0.19 98	0.30 71	0.32 75	0.38 78	0.26 60	0.52 103	0.25 87	0.52 143	0.43 125	0.16 89	0.18 77	0.30 74	0.22 49	0.38 71	0.29 68

test_5	0.29 80	0.39 120	0.16 61	0.22 83	0.15 66	0.21 77	0.13 82	0.54 121	0.20 73	0.38 83	0.19 53	0.44 108	0.34 185	0.10 50	0.43 106	0.38 92	0.33 62	0.32 81	0.33 61	0.20 62	0.32 56	0.35 89	0.09 37	0.21 90	0.28 65	0.30 81	0.51 97	0.32 76

MMNet	0.29 80	0.29 75	0.22 104	0.26 109	0.26 121	0.26 107	0.18 117	0.33 69	0.23 87	0.24 67	0.28 89	0.35 72	0.15 62	0.32 215	0.39 90	0.31 72	0.36 72	0.34 93	0.41 78	0.27 97	0.32 56	0.21 45	0.17 104	0.23 115	0.32 89	0.30 81	0.46 87	0.32 76

YMNet	0.30 84	0.31 81	0.23 109	0.27 114	0.23 100	0.26 107	0.25 163	0.36 71	0.37 206	0.25 68	0.19 53	0.40 90	0.27 122	0.29 196	0.38 87	0.47 153	0.37 74	0.28 67	0.43 84	0.19 54	0.35 68	0.33 82	0.16 89	0.19 80	0.36 107	0.29 78	0.39 73	0.35 84

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 84	0.24 62	0.17 66	0.23 95	0.19 83	0.18 67	0.08 42	0.49 106	0.25 105	0.54 147	0.21 63	0.32 66	0.17 71	0.17 88	0.29 65	0.39 96	0.45 96	0.36 107	0.50 95	0.26 94	0.56 162	0.49 152	0.13 73	0.13 55	0.31 84	0.26 70	0.45 85	0.30 70

MIF-Stereo (partial)	0.30 84	0.44 150	0.18 71	0.16 56	0.16 71	0.21 77	0.11 70	0.37 74	0.22 82	0.37 81	0.24 75	0.32 66	0.17 71	0.13 65	0.39 90	0.45 132	0.46 101	0.38 116	0.42 82	0.25 87	0.43 87	0.35 89	0.18 115	0.21 90	0.35 106	0.32 92	0.50 96	0.44 112

RAFT_CTSACE	0.30 84	0.37 104	0.15 55	0.15 51	0.15 66	0.25 105	0.18 117	0.53 116	0.20 73	0.55 154	0.18 49	0.44 108	0.29 132	0.16 84	0.29 65	0.30 66	0.37 74	0.27 62	0.37 68	0.18 47	0.38 73	0.45 135	0.10 44	0.17 72	0.30 74	0.31 86	0.60 134	0.26 61

AFF-stereo	0.30 84	0.34 88	0.26 121	0.18 69	0.17 75	0.33 139	0.11 70	0.50 108	0.23 87	0.46 102	0.28 89	0.40 90	0.16 66	0.12 61	0.27 57	0.35 79	0.37 74	0.25 57	0.57 131	0.23 77	0.38 73	0.25 61	0.17 104	0.17 72	0.37 109	0.37 113	0.48 92	0.32 76

plain	0.31 89	0.43 144	0.20 83	0.20 79	0.16 71	0.20 75	0.10 67	0.41 79	0.18 59	0.48 111	0.19 53	0.34 71	0.17 71	0.10 50	0.41 98	0.44 121	0.45 96	0.40 129	0.55 121	0.24 81	0.41 79	0.34 85	0.14 83	0.21 90	0.32 89	0.33 97	0.39 73	0.48 119

CVANet_RVC	0.31 89	0.40 128	0.30 134	0.40 175	0.29 143	0.37 157	0.23 155	0.41 79	0.23 87	0.31 73	0.49 163	0.37 84	0.26 115	0.19 98	0.29 65	0.33 78	0.34 66	0.32 81	0.32 58	0.25 87	0.34 64	0.25 61	0.18 115	0.25 135	0.30 74	0.25 68	0.34 62	0.30 70

MIM_Stereo	0.32 91	0.40 128	0.25 117	0.28 117	0.20 89	0.27 112	0.14 94	0.45 96	0.18 59	0.48 111	0.25 79	0.42 99	0.18 76	0.16 84	0.36 84	0.42 108	0.44 93	0.36 107	0.47 88	0.28 100	0.47 112	0.36 93	0.12 65	0.23 115	0.29 73	0.27 71	0.47 89	0.33 79

RAFT+CT+SA	0.32 91	0.46 169	0.20 83	0.26 109	0.18 80	0.22 83	0.15 100	0.58 141	0.23 87	0.52 135	0.17 45	0.46 114	0.33 173	0.12 61	0.33 79	0.43 115	0.36 72	0.30 78	0.45 86	0.23 77	0.45 98	0.49 152	0.09 37	0.22 103	0.32 89	0.31 86	0.53 111	0.35 84

HCRNet	0.32 91	0.38 115	0.20 83	0.39 169	0.17 75	0.29 122	0.18 117	0.40 77	0.18 59	0.80 287	0.40 141	0.49 124	0.18 76	0.22 121	0.38 87	0.30 66	0.38 78	0.29 75	0.40 75	0.19 54	0.33 60	0.23 58	0.19 123	0.16 70	0.26 55	0.31 86	0.51 97	0.31 73

DMCA	0.32 91	0.31 81	0.30 134	0.24 99	0.25 111	0.27 112	0.22 142	0.36 71	0.33 179	0.31 73	0.40 141	0.40 90	0.23 102	0.25 164	0.41 98	0.37 89	0.40 86	0.39 118	0.36 67	0.28 100	0.41 79	0.27 69	0.25 189	0.25 135	0.31 84	0.35 103	0.39 73	0.37 89

GANet	0.32 91	0.29 75	0.27 123	0.34 147	0.33 163	0.38 162	0.29 182	0.44 90	0.24 99	0.35 77	0.30 98	0.46 114	0.22 96	0.21 114	0.31 75	0.32 75	0.40 86	0.43 148	0.33 61	0.22 72	0.33 60	0.29 73	0.22 164	0.24 124	0.31 84	0.27 71	0.42 81	0.34 81

DepthFocus	0.33 96	0.35 98	0.19 73	0.19 72	0.17 75	0.22 83	0.11 70	0.49 106	0.23 87	0.45 98	0.24 75	0.43 104	0.17 71	0.22 121	0.35 83	0.45 132	0.48 116	0.34 93	0.53 111	0.32 120	0.47 112	0.34 85	0.19 123	0.19 80	0.34 94	0.31 86	0.49 95	0.57 151

S2M2_XL	0.33 96	0.30 79	0.30 134	0.17 64	0.19 83	0.23 97	0.21 136	0.53 116	0.26 115	0.47 105	0.25 79	0.48 120	0.18 76	0.22 121	0.38 87	0.36 85	0.54 153	0.29 75	0.41 78	0.28 100	0.50 127	0.31 79	0.21 150	0.21 90	0.34 94	0.32 92	0.45 85	0.51 131
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 96	0.36 102	0.20 83	0.23 95	0.20 89	0.17 62	0.10 67	0.48 104	0.23 87	0.55 154	0.32 105	0.40 90	0.19 82	0.15 75	0.48 119	0.36 85	0.47 111	0.33 89	0.51 98	0.27 97	0.50 127	0.42 118	0.16 89	0.18 77	0.30 74	0.31 86	0.48 92	0.53 137

LL-Strereo2	0.34 99	0.29 75	0.21 95	0.24 99	0.19 83	0.17 62	0.13 82	0.63 181	0.26 115	0.58 178	0.23 70	0.44 108	0.22 96	0.14 71	0.41 98	0.41 104	0.47 111	0.35 103	0.73 173	0.31 114	0.47 112	0.36 93	0.21 150	0.20 86	0.32 89	0.34 102	0.51 97	0.35 84

test_4	0.34 99	0.33 85	0.27 123	0.21 80	0.18 80	0.16 57	0.11 70	0.59 148	0.26 115	0.58 178	0.25 79	0.50 131	0.20 85	0.19 98	0.33 79	0.40 100	0.45 96	0.34 93	0.41 78	0.29 105	0.45 98	0.41 111	0.16 89	0.24 124	0.38 113	0.40 125	0.59 132	0.42 106

ARAFT	0.34 99	0.38 115	0.23 109	0.26 109	0.21 92	0.27 112	0.14 94	0.44 90	0.24 99	0.50 122	0.30 98	0.41 97	0.16 66	0.15 75	0.67 183	0.42 108	0.50 125	0.47 183	0.51 98	0.23 77	0.53 150	0.32 81	0.16 89	0.19 80	0.43 125	0.30 81	0.52 107	0.37 89

raft+_RVC	0.35 102	0.34 88	0.26 121	0.25 105	0.23 100	0.25 105	0.18 117	0.54 121	0.26 115	0.52 135	0.43 146	0.46 114	0.23 102	0.18 91	0.42 104	0.38 92	0.43 92	0.34 93	0.61 146	0.26 94	0.43 87	0.38 99	0.13 73	0.20 86	0.39 116	0.39 121	0.58 125	0.42 106

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 102	0.41 132	0.32 142	0.24 99	0.19 83	0.28 119	0.13 82	0.58 141	0.24 99	0.46 102	0.35 119	0.49 124	0.19 82	0.15 75	0.34 82	0.35 79	0.41 89	0.28 67	0.65 153	0.28 100	0.44 94	0.33 82	0.19 123	0.22 103	0.51 156	0.37 113	0.58 125	0.44 112

MGS-Stereo	0.37 104	0.46 169	0.21 95	0.22 83	0.19 83	0.22 83	0.15 100	0.45 96	0.17 53	0.36 78	0.26 82	0.29 60	0.19 82	0.23 135	1.37 290	0.40 100	0.52 140	0.45 164	0.55 121	0.33 123	0.50 127	0.41 111	0.21 150	0.22 103	0.33 93	0.30 81	0.47 89	0.45 114

TESTraft	0.37 104	0.46 169	0.21 95	0.21 80	0.23 100	0.21 77	0.16 109	0.54 121	0.31 165	0.51 128	0.23 70	0.36 82	0.36 197	0.11 55	0.85 226	0.48 159	0.45 96	0.32 81	0.48 91	0.24 81	0.46 105	0.65 199	0.12 65	0.23 115	0.37 109	0.43 129	0.57 117	0.39 94

CAS	0.38 106	0.45 158	0.25 117	0.29 122	0.29 143	0.23 97	0.13 82	0.41 79	0.27 121	0.41 85	0.54 191	0.35 72	0.35 192	0.21 114	0.52 125	0.38 92	0.50 125	0.34 93	0.52 103	0.26 94	0.43 87	0.41 111	0.19 123	0.23 115	0.51 156	0.52 169	0.62 140	0.77 207

anonymousdsp2	0.38 106	0.46 169	0.30 134	0.25 105	0.23 100	0.32 132	0.18 117	0.58 141	0.23 87	0.47 105	0.38 131	0.48 120	0.23 102	0.18 91	0.40 92	0.39 96	0.44 93	0.33 89	0.88 196	0.31 114	0.48 119	0.52 169	0.17 104	0.23 115	0.41 122	0.33 97	0.61 137	0.42 106

TestStereo1	0.38 106	0.49 193	0.19 73	0.22 83	0.23 100	0.23 97	0.15 100	0.55 128	0.30 146	0.52 135	0.21 63	0.35 72	0.39 208	0.11 55	0.80 210	0.50 170	0.46 101	0.32 81	0.53 111	0.25 87	0.52 143	0.67 208	0.15 85	0.22 103	0.37 109	0.42 127	0.60 134	0.39 94

SA-5K	0.38 106	0.49 193	0.19 73	0.22 83	0.23 100	0.23 97	0.15 100	0.55 128	0.30 146	0.52 135	0.21 63	0.35 72	0.39 208	0.11 55	0.80 210	0.50 170	0.46 101	0.32 81	0.53 111	0.25 87	0.52 143	0.67 208	0.15 85	0.22 103	0.37 109	0.42 127	0.60 134	0.39 94

UPFNet	0.38 106	0.34 88	0.34 151	0.32 139	0.33 163	0.39 164	0.29 182	0.47 101	0.33 179	0.43 89	0.41 143	0.40 90	0.30 144	0.34 220	0.61 158	0.40 100	0.46 101	0.41 134	0.52 103	0.35 145	0.35 68	0.34 85	0.25 189	0.27 145	0.38 113	0.35 103	0.55 113	0.37 89

HITNet	0.38 106	0.37 104	0.28 125	0.34 147	0.29 143	0.26 107	0.19 128	0.58 141	0.32 173	0.57 167	0.45 152	0.55 148	0.30 144	0.22 121	0.51 123	0.35 79	0.44 93	0.39 118	0.41 78	0.29 105	0.41 79	0.38 99	0.20 140	0.25 135	0.39 116	0.37 113	0.70 169	0.52 133
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
S2M2_L	0.40 112	0.42 139	0.41 192	0.24 99	0.27 131	0.35 152	0.22 142	0.51 110	0.24 99	0.61 195	0.23 70	0.43 104	0.21 92	0.31 208	0.59 145	0.49 166	0.55 162	0.36 107	0.53 111	0.34 129	0.55 156	0.38 99	0.28 205	0.27 145	0.42 123	0.43 129	0.63 143	0.66 177
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 112	0.52 222	0.23 109	0.27 114	0.27 131	0.30 128	0.14 94	0.62 168	0.29 136	0.61 195	0.44 149	0.64 177	0.28 128	0.23 135	0.55 131	0.36 85	0.45 96	0.31 80	0.73 173	0.27 97	0.63 187	0.39 105	0.21 150	0.24 124	0.42 123	0.32 92	0.61 137	0.56 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 112	0.28 74	0.33 145	0.35 157	0.24 108	0.24 102	0.15 100	0.63 181	0.28 129	0.61 195	0.39 138	0.51 136	0.22 96	0.22 121	0.48 119	0.43 115	0.49 120	0.43 148	0.66 155	0.34 129	0.63 187	0.70 215	0.14 83	0.22 103	0.39 116	0.47 149	0.63 143	0.39 94

FINET	0.40 112	0.38 115	0.39 178	0.43 189	0.30 151	0.34 146	0.35 198	0.44 90	0.36 196	0.47 105	0.32 105	0.47 117	0.30 144	0.28 189	0.66 177	0.50 170	0.48 116	0.36 107	0.60 142	0.33 123	0.46 105	0.37 98	0.30 214	0.30 165	0.43 125	0.35 103	0.56 115	0.42 106

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 116	0.33 85	0.29 130	0.29 122	0.24 108	0.26 107	0.16 109	0.55 128	0.40 216	0.55 154	0.49 163	0.49 124	0.27 122	0.23 135	0.58 141	0.45 132	0.51 136	0.40 129	0.50 95	0.36 147	0.46 105	0.50 157	0.16 89	0.23 115	0.49 149	0.75 212	0.44 84	0.56 148

IER	0.41 116	0.37 104	0.31 139	0.30 130	0.28 136	0.35 152	0.24 158	0.47 101	0.28 129	0.44 96	0.59 200	0.77 212	0.29 132	0.35 226	0.63 167	0.42 108	0.47 111	0.42 143	0.44 85	0.34 129	0.42 85	0.36 93	0.28 205	0.26 142	0.40 120	0.47 149	0.52 107	0.52 133

rafts_anoy	0.41 116	0.51 213	0.35 153	0.29 122	0.30 151	0.33 139	0.22 142	0.59 148	0.25 105	0.51 128	0.50 172	0.48 120	0.23 102	0.17 88	0.57 137	0.46 142	0.51 136	0.50 203	0.58 135	0.34 129	0.50 127	0.43 125	0.19 123	0.28 152	0.50 153	0.47 149	0.52 107	0.53 137

RALAANet	0.41 116	0.41 132	0.37 167	0.28 117	0.28 136	0.33 139	0.24 158	0.54 121	0.27 121	0.48 111	0.48 158	0.43 104	0.25 112	0.20 108	0.57 137	0.41 104	0.49 120	0.50 203	0.71 169	0.40 177	0.52 143	0.46 140	0.21 150	0.29 157	0.46 136	0.45 139	0.70 169	0.47 117

GMStereo	0.41 116	0.48 189	0.25 117	0.32 139	0.32 160	0.37 157	0.28 175	0.59 148	0.30 146	0.45 98	0.36 120	0.61 167	0.31 158	0.24 147	0.45 110	0.41 104	0.54 153	0.35 103	0.73 173	0.39 172	0.51 133	0.33 82	0.23 175	0.28 152	0.48 141	0.36 106	0.68 160	0.41 101
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.42 121	0.39 120	0.28 125	0.35 157	0.40 202	0.34 146	0.22 142	0.54 121	0.34 186	0.52 135	0.61 210	0.50 131	0.38 205	0.26 175	0.61 158	0.44 121	0.50 125	0.40 129	0.46 87	0.33 123	0.43 87	0.39 105	0.28 205	0.27 145	0.49 149	0.54 174	0.69 163	0.49 121

LoS_RVC	0.42 121	0.45 158	0.43 200	0.19 72	0.25 111	0.24 102	0.16 109	0.44 90	0.28 129	0.51 128	0.48 158	0.42 99	0.31 158	0.22 121	0.60 151	0.45 132	0.46 101	0.41 134	0.71 169	0.30 109	0.67 202	0.51 163	0.19 123	0.32 178	0.61 192	0.44 133	0.58 125	0.61 164

tt_ll	0.42 121	0.45 158	0.43 200	0.19 72	0.25 111	0.24 102	0.16 109	0.44 90	0.28 129	0.51 128	0.48 158	0.42 99	0.31 158	0.22 121	0.60 151	0.45 132	0.46 101	0.41 134	0.71 169	0.30 109	0.67 202	0.51 163	0.19 123	0.32 178	0.61 192	0.44 133	0.58 125	0.61 164

SA	0.42 121	0.47 176	0.21 95	0.25 105	0.23 100	0.31 129	0.13 82	0.64 188	0.32 173	0.61 195	0.26 82	0.54 142	0.21 92	0.16 84	0.63 167	0.47 153	0.52 140	0.41 134	0.60 142	0.29 105	0.46 105	0.61 189	0.15 85	0.27 145	0.45 132	0.58 182	0.96 237	0.47 117

CIPLG	0.42 121	0.47 176	0.24 115	0.32 139	0.22 94	0.32 132	0.19 128	0.63 181	0.24 99	0.55 154	0.50 172	0.60 166	0.30 144	0.41 240	0.93 245	0.44 121	0.52 140	0.37 112	0.56 127	0.38 158	0.56 162	0.45 135	0.19 123	0.24 124	0.44 128	0.31 86	0.57 117	0.38 93

IPLGR_C	0.42 121	0.47 176	0.23 109	0.31 136	0.22 94	0.32 132	0.18 117	0.63 181	0.23 87	0.55 154	0.50 172	0.61 167	0.31 158	0.41 240	0.87 234	0.45 132	0.52 140	0.37 112	0.55 121	0.38 158	0.56 162	0.46 140	0.19 123	0.24 124	0.44 128	0.33 97	0.58 125	0.40 99

GMOStereo	0.42 121	0.39 120	0.21 95	0.30 130	0.26 121	0.29 122	0.19 128	0.67 203	0.30 146	0.66 234	0.32 105	0.54 142	0.33 173	0.20 108	0.40 92	0.46 142	0.50 125	0.44 153	0.68 161	0.34 129	0.51 133	0.66 202	0.16 89	0.22 103	0.58 181	0.45 139	0.82 199	0.41 101

error version	0.42 121	0.39 120	0.21 95	0.30 130	0.26 121	0.29 122	0.19 128	0.67 203	0.30 146	0.66 234	0.32 105	0.54 142	0.33 173	0.20 108	0.40 92	0.46 142	0.50 125	0.44 153	0.68 161	0.34 129	0.51 133	0.66 202	0.16 89	0.22 103	0.58 181	0.45 139	0.82 199	0.41 101

test-v	0.42 121	0.39 120	0.21 95	0.30 130	0.26 121	0.29 122	0.19 128	0.67 203	0.30 146	0.66 234	0.32 105	0.54 142	0.33 173	0.20 108	0.40 92	0.46 142	0.50 125	0.44 153	0.68 161	0.34 129	0.51 133	0.66 202	0.16 89	0.22 103	0.58 181	0.45 139	0.82 199	0.41 101

ACRE	0.42 121	0.47 176	0.22 104	0.32 139	0.22 94	0.33 139	0.18 117	0.63 181	0.23 87	0.55 154	0.50 172	0.61 167	0.30 144	0.41 240	0.91 240	0.45 132	0.52 140	0.36 107	0.55 121	0.38 158	0.57 172	0.44 131	0.19 123	0.23 115	0.44 128	0.32 92	0.58 125	0.39 94

test-2	0.42 121	0.39 120	0.21 95	0.30 130	0.26 121	0.29 122	0.19 128	0.67 203	0.30 146	0.66 234	0.32 105	0.54 142	0.33 173	0.20 108	0.40 92	0.46 142	0.50 125	0.44 153	0.68 161	0.34 129	0.51 133	0.66 202	0.16 89	0.22 103	0.58 181	0.45 139	0.82 199	0.41 101

RALCasStereoNet	0.42 121	0.50 208	0.35 153	0.35 157	0.30 151	0.31 129	0.24 158	0.60 154	0.25 105	0.56 163	0.49 163	0.58 157	0.26 115	0.18 91	0.57 137	0.46 142	0.54 153	0.49 197	0.51 98	0.34 129	0.51 133	0.41 111	0.21 150	0.31 173	0.53 164	0.49 159	0.48 92	0.58 154

RASNet	0.42 121	0.45 158	0.43 200	0.33 145	0.33 163	0.37 157	0.27 169	0.58 141	0.34 186	0.47 105	0.43 146	0.49 124	0.33 173	0.25 164	0.41 98	0.41 104	0.48 116	0.39 118	0.47 88	0.30 109	0.49 123	0.40 108	0.19 123	0.44 239	0.40 120	0.46 147	0.75 181	0.63 172

CREStereo++_RVC	0.43 134	0.42 139	0.39 178	0.30 130	0.33 163	0.27 112	0.19 128	0.57 137	0.31 165	0.58 178	0.36 120	0.58 157	0.56 251	0.23 135	0.48 119	0.50 170	0.61 212	0.34 93	0.52 103	0.30 109	0.56 162	0.42 118	0.16 89	0.29 157	0.49 149	0.44 133	0.79 192	0.69 188
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
raftrobust	0.43 134	0.33 85	0.36 161	0.28 117	0.28 136	0.27 112	0.18 117	0.64 188	0.25 105	0.63 211	0.53 185	0.51 136	0.25 112	0.22 121	0.63 167	0.48 159	0.51 136	0.41 134	0.96 207	0.38 158	0.53 150	0.46 140	0.20 140	0.24 124	0.57 177	0.54 174	0.54 112	0.52 133

HGLStereo	0.43 134	0.43 144	0.37 167	0.34 147	0.37 187	0.39 164	0.23 155	0.48 104	0.31 165	0.47 105	0.72 244	0.42 99	0.29 132	0.32 215	0.51 123	0.49 166	0.55 162	0.50 203	0.55 121	0.39 172	0.51 133	0.43 125	0.22 164	0.33 193	0.51 156	0.51 167	0.57 117	0.45 114

CCAANet	0.43 134	0.37 104	0.36 161	0.31 136	0.32 160	0.46 195	0.27 169	0.47 101	0.29 136	0.79 285	0.98 276	0.49 124	0.29 132	0.24 147	0.53 127	0.43 115	0.63 225	0.50 203	0.38 69	0.31 114	0.43 87	0.34 85	0.28 205	0.25 135	0.43 125	0.38 117	0.59 132	0.56 148

castereo++	0.44 138	0.35 98	0.33 145	0.43 189	0.23 100	0.21 77	0.17 115	0.59 148	0.30 146	0.63 211	0.37 128	0.73 198	0.22 96	0.22 121	0.44 108	0.53 186	0.58 183	0.41 134	0.66 155	0.34 129	0.81 229	0.69 213	0.20 140	0.28 152	0.48 141	0.56 181	0.76 184	0.48 119

trnet	0.44 138	0.51 213	0.40 183	0.34 147	0.26 121	0.27 112	0.14 94	0.62 168	0.30 146	0.60 190	0.36 120	0.73 198	0.33 173	0.24 147	0.56 134	0.57 203	0.58 183	0.34 93	0.52 103	0.31 114	0.57 172	0.42 118	0.17 104	0.30 165	0.54 168	0.48 154	0.65 151	0.69 188

UNet	0.44 138	0.42 139	0.40 183	0.37 163	0.36 180	0.41 172	0.28 175	0.57 137	0.35 192	0.50 122	0.49 163	0.47 117	0.34 185	0.37 232	0.53 127	0.43 115	0.54 153	0.46 176	0.56 127	0.39 172	0.47 112	0.44 131	0.27 202	0.34 197	0.44 128	0.48 154	0.58 125	0.57 151

CREStereo	0.44 138	0.51 213	0.40 183	0.34 147	0.26 121	0.28 119	0.15 100	0.61 161	0.30 146	0.58 178	0.36 120	0.72 195	0.33 173	0.24 147	0.59 145	0.59 211	0.59 197	0.34 93	0.52 103	0.31 114	0.59 180	0.42 118	0.18 115	0.30 165	0.54 168	0.48 154	0.64 147	0.69 188
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
DMCA-RVC	0.44 138	0.37 104	0.35 153	0.33 145	0.37 187	0.32 132	0.41 215	0.46 99	0.52 244	0.43 89	0.48 158	0.68 185	0.33 173	0.29 196	0.65 176	0.46 142	0.47 111	0.44 153	0.49 93	0.38 158	0.49 123	0.48 151	0.29 211	0.32 178	0.38 113	0.37 113	0.57 117	0.62 168

coex_refinement	0.45 143	0.43 144	0.33 145	0.35 157	0.35 176	0.44 184	0.22 142	0.55 128	0.50 241	0.50 122	0.60 203	0.54 142	0.27 122	0.28 189	0.58 141	0.45 132	0.50 125	0.44 153	0.54 118	0.33 123	0.45 98	0.39 105	0.28 205	0.31 173	0.52 160	0.53 171	0.67 158	0.78 210

TestStereo	0.45 143	0.51 213	0.38 176	0.42 184	0.30 151	0.44 184	0.26 167	0.71 227	0.28 129	0.76 276	0.32 105	0.64 177	0.32 167	0.24 147	0.47 113	0.35 79	0.54 153	0.33 89	0.78 185	0.38 158	0.63 187	0.42 118	0.24 184	0.30 165	0.53 164	0.43 129	0.75 181	0.55 147

DSFCA	0.45 143	0.50 208	0.40 183	0.40 175	0.37 187	0.44 184	0.34 196	0.46 99	0.39 214	0.40 84	0.57 197	0.49 124	0.29 132	0.24 147	0.61 158	0.44 121	0.49 120	0.49 197	0.64 149	0.39 172	0.50 127	0.51 163	0.33 227	0.35 203	0.49 149	0.50 163	0.57 117	0.58 154

CFNet	0.45 143	0.44 150	0.33 145	0.48 201	0.40 202	0.39 164	0.30 189	0.53 116	0.32 173	0.48 111	0.50 172	0.68 185	0.40 211	0.30 201	0.56 134	0.37 89	0.48 116	0.43 148	0.52 103	0.33 123	0.46 105	0.30 76	0.23 175	0.31 173	0.61 192	0.52 169	0.69 163	0.71 196

DISCO	0.45 143	0.44 150	0.29 130	0.40 175	0.38 193	0.49 203	0.43 218	0.45 96	0.43 232	0.50 122	0.57 197	0.40 90	0.29 132	0.30 201	0.61 158	0.43 115	0.55 162	0.46 176	0.69 166	0.41 181	0.48 119	0.43 125	0.26 198	0.32 178	0.47 138	0.50 163	0.62 140	0.50 129

CES	0.46 148	0.35 98	0.30 134	0.27 114	0.27 131	0.29 122	0.12 78	1.05 300	0.27 121	0.54 147	0.66 227	0.53 140	0.25 112	0.23 135	0.62 163	0.65 232	0.58 183	0.37 112	0.54 118	0.34 129	0.84 236	0.53 172	0.23 175	0.23 115	0.56 176	0.44 133	0.57 117	0.69 188

ADLNet	0.46 148	0.53 228	0.37 167	0.41 180	0.41 208	0.44 184	0.40 212	0.54 121	0.35 192	0.45 98	0.53 185	0.76 209	0.36 197	0.62 294	0.58 141	0.42 108	0.49 120	0.42 143	0.50 95	0.37 154	0.43 87	0.44 131	0.34 229	0.25 135	0.47 138	0.55 177	0.57 117	0.45 114

castereo	0.47 150	0.36 102	0.35 153	0.34 147	0.26 121	0.26 107	0.17 115	0.56 134	0.29 136	0.60 190	0.45 152	0.68 185	0.22 96	0.20 108	0.52 125	0.58 208	0.61 212	0.39 118	0.92 200	0.36 147	0.96 256	0.76 226	0.19 123	0.24 124	0.54 168	0.64 191	0.57 117	0.58 154

EGLCR-Stereo	0.47 150	0.49 193	0.41 192	0.29 122	0.30 151	0.44 184	0.14 94	0.57 137	0.26 115	0.57 167	0.27 85	0.58 157	0.23 102	0.21 114	0.36 84	0.47 153	0.53 149	0.45 164	0.75 180	0.32 120	0.69 208	0.93 248	0.19 123	0.24 124	0.48 141	0.49 159	1.30 287	0.70 194

GLC_STEREO	0.47 150	0.51 213	0.40 183	0.38 166	0.37 187	0.37 157	0.28 175	0.64 188	0.29 136	0.62 205	0.53 185	0.55 148	0.28 128	0.30 201	0.49 122	0.48 159	0.66 236	0.41 134	0.65 153	0.41 181	0.70 212	0.60 184	0.23 175	0.30 165	0.47 138	0.36 106	0.84 208	0.53 137

IPLG	0.47 150	0.45 158	0.32 142	0.28 117	0.27 131	0.32 132	0.21 136	0.63 181	0.22 82	0.51 128	0.38 131	0.56 150	0.29 132	0.31 208	1.64 305	0.44 121	0.56 168	0.48 189	0.56 127	0.41 181	0.45 98	0.75 223	0.18 115	0.28 152	0.45 132	0.59 183	0.65 151	0.51 131

Sa-1000	0.48 154	0.47 176	0.21 95	0.26 109	0.26 121	0.31 129	0.15 100	0.65 196	0.36 196	0.63 211	0.33 112	0.50 131	0.26 115	0.30 201	0.94 249	0.49 166	0.59 197	0.45 164	0.90 198	0.32 120	0.52 143	0.75 223	0.17 104	0.27 145	0.72 224	0.53 171	1.00 250	0.49 121

PMTNet	0.48 154	0.48 189	0.43 200	0.31 136	0.30 151	0.27 112	0.22 142	0.54 121	0.29 136	0.57 167	0.39 138	0.59 162	0.23 102	0.23 135	0.64 173	0.59 211	0.57 177	0.37 112	1.17 221	0.33 123	0.67 202	0.40 108	0.20 140	0.21 90	0.79 248	0.59 183	0.65 151	0.92 226

PDISCO_ROB	0.48 154	0.40 128	0.39 178	0.38 166	0.34 172	0.39 164	0.28 175	0.50 108	0.35 192	0.37 81	0.52 181	0.49 124	0.35 192	0.31 208	0.63 167	0.58 208	0.54 153	0.68 279	0.59 136	0.44 194	0.62 184	0.67 208	0.24 184	0.34 197	0.54 168	0.53 171	0.85 210	0.58 154

raft_robust	0.49 157	0.44 150	0.24 115	0.38 166	0.29 143	0.32 132	0.21 136	0.73 241	0.35 192	0.69 254	0.34 115	0.57 152	0.31 158	0.24 147	0.59 145	0.53 186	0.54 153	0.46 176	0.98 208	0.37 154	0.69 208	0.94 249	0.20 140	0.28 152	0.55 172	0.69 197	0.69 163	0.60 162

dd	0.50 158	0.51 213	0.28 125	0.91 279	0.31 159	0.65 248	0.29 182	0.59 148	0.23 87	0.54 147	0.30 98	0.75 202	0.27 122	0.26 175	0.84 222	0.46 142	0.70 252	0.39 118	1.05 211	0.38 158	0.48 119	0.43 125	0.23 175	0.30 165	0.53 164	0.39 121	0.74 179	0.58 154

LMCR-Stereo	0.50 158	0.46 169	0.33 145	0.32 139	0.33 163	0.42 178	0.24 158	0.57 137	0.37 206	0.55 154	0.46 156	0.65 180	0.40 211	0.26 175	0.69 188	0.49 166	0.62 220	0.49 197	1.11 217	0.57 236	0.66 198	0.64 197	0.25 189	0.32 178	0.48 141	0.49 159	0.63 143	0.65 176

iResNet_ROB	0.50 158	0.49 193	0.42 195	0.42 184	0.30 151	0.42 178	0.32 191	0.60 154	0.33 179	0.52 135	0.59 200	0.47 117	0.56 251	0.25 164	0.81 213	0.46 142	0.57 177	0.49 197	1.19 224	0.36 147	0.48 119	0.36 93	0.25 189	0.37 215	0.57 177	0.54 174	0.75 181	0.61 164

MIPNet	0.51 161	0.51 213	0.33 145	0.32 139	0.30 151	0.37 157	0.25 163	0.62 168	0.24 99	0.50 122	0.52 181	0.61 167	0.41 214	0.30 201	1.01 264	0.51 177	0.59 197	0.50 203	0.76 183	0.47 205	0.44 94	0.85 240	0.20 140	0.26 142	0.66 210	0.98 260	0.71 173	0.61 164

CFNet_pseudo	0.51 161	0.44 150	0.43 200	0.54 221	0.43 214	0.53 217	0.34 196	0.62 168	0.36 196	0.61 195	0.64 219	0.57 152	0.52 244	0.35 226	0.90 239	0.50 170	0.50 125	0.47 183	0.67 159	0.36 147	0.47 112	0.42 118	0.26 198	0.33 193	0.57 177	0.60 186	0.68 160	0.73 201

CFNet_RVC	0.51 161	0.51 213	0.47 217	0.50 206	0.48 227	0.48 201	0.32 191	0.53 116	0.37 206	0.51 128	0.65 224	0.57 152	0.34 185	0.30 201	0.69 188	0.44 121	0.52 140	0.47 183	0.57 131	0.42 189	0.56 162	0.49 152	0.27 202	0.35 203	0.65 209	0.74 208	0.80 193	0.75 204

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 161	0.52 222	0.48 220	0.43 189	0.57 248	0.42 178	0.62 258	0.56 134	0.62 262	0.52 135	0.51 178	0.67 183	0.34 185	0.58 291	0.78 204	0.42 108	0.47 111	0.42 143	0.57 131	0.38 158	0.46 105	0.42 118	0.30 214	0.32 178	0.48 141	0.76 215	0.62 140	0.64 174
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 165	0.43 144	0.36 161	0.34 147	0.25 111	0.47 197	0.25 163	0.43 88	0.27 121	0.52 135	0.94 271	0.61 167	0.44 225	0.25 164	1.06 268	0.57 203	0.52 140	0.39 118	1.51 237	0.50 209	0.58 176	0.75 223	0.26 198	0.25 135	0.52 160	0.38 117	0.76 184	0.53 137

iResNetv2_ROB	0.52 165	0.45 158	0.32 142	0.48 201	0.39 197	0.48 201	0.28 175	0.64 188	0.34 186	0.52 135	0.66 227	0.70 191	0.55 249	0.28 189	0.67 183	0.47 153	0.50 125	0.46 176	1.12 218	0.45 196	0.57 172	0.47 145	0.29 211	0.40 223	0.55 172	0.51 167	0.81 196	0.58 154

DN-CSS_ROB	0.52 165	0.43 144	0.46 213	0.41 180	0.40 202	0.34 146	0.22 142	0.69 217	0.34 186	0.59 184	0.79 254	0.66 181	0.47 233	0.24 147	0.63 167	0.40 100	0.58 183	0.43 148	1.74 249	0.38 158	0.63 187	0.38 99	0.31 219	0.47 249	0.53 164	0.43 129	0.66 157	0.54 144

STTStereo	0.53 168	0.56 237	0.54 238	0.44 195	0.52 236	0.43 181	0.59 246	0.52 112	0.46 237	0.47 105	0.55 193	0.71 193	0.42 215	0.56 283	0.87 234	0.44 121	0.49 120	0.51 212	0.54 118	0.37 154	0.51 133	0.40 108	0.32 224	0.35 203	0.52 160	0.66 194	0.68 160	0.99 234

BEATNet_4x	0.53 168	0.40 128	0.34 151	0.39 169	0.36 180	0.32 132	0.27 169	0.64 188	0.41 221	0.66 234	0.45 152	0.62 175	0.39 208	0.24 147	0.83 218	0.63 219	0.58 183	0.58 249	0.57 131	0.36 147	0.90 245	1.52 293	0.25 189	0.36 210	0.46 136	0.44 133	0.77 186	0.60 162

AF-Net	0.53 168	0.49 193	0.44 208	0.50 206	0.53 237	0.61 238	0.54 237	0.61 161	0.55 252	0.43 89	0.66 227	0.85 225	0.42 215	0.40 237	0.64 173	0.46 142	0.46 101	0.44 153	0.60 142	0.40 177	0.45 98	0.45 135	0.41 248	0.39 220	0.50 153	0.55 177	0.81 196	0.69 188

Nwc_Net	0.53 168	0.49 193	0.44 208	0.50 206	0.53 237	0.61 238	0.54 237	0.61 161	0.55 252	0.43 89	0.66 227	0.85 225	0.42 215	0.40 237	0.64 173	0.46 142	0.46 101	0.44 153	0.60 142	0.40 177	0.45 98	0.45 135	0.41 248	0.39 220	0.50 153	0.55 177	0.81 196	0.69 188

DLCB_ROB	0.53 168	0.50 208	0.48 220	0.41 180	0.45 217	0.43 181	0.39 210	0.55 128	0.45 233	0.57 167	0.61 210	0.70 191	0.52 244	0.41 240	0.60 151	0.47 153	0.57 177	0.48 189	0.52 103	0.43 193	0.55 156	0.47 145	0.38 241	0.42 230	0.96 280	0.79 224	0.70 169	0.62 168

AE-Stereo	0.54 173	0.48 189	0.44 208	0.50 206	0.35 176	0.36 155	0.28 175	0.55 128	0.29 136	0.64 218	0.31 103	0.89 231	0.31 158	0.24 147	0.55 131	0.65 232	0.68 244	0.52 219	0.87 195	0.53 215	0.72 215	0.81 237	0.21 150	0.47 249	0.79 248	0.69 197	0.94 232	0.62 168

HSM	0.54 173	0.49 193	0.47 217	0.48 201	0.47 224	0.41 172	0.37 204	0.71 227	0.37 206	0.61 195	0.65 224	0.59 162	0.48 236	0.31 208	0.70 193	0.48 159	0.64 229	0.47 183	0.75 180	0.48 207	0.63 187	0.49 152	0.26 198	0.42 230	0.62 197	0.72 205	0.87 218	0.67 181

LoS	0.55 175	0.44 150	0.29 130	0.36 162	0.37 187	0.40 170	0.20 135	1.37 317	0.31 165	0.86 299	0.78 253	0.68 185	0.37 202	0.24 147	0.58 141	0.72 248	0.59 197	0.40 129	0.75 180	0.35 145	1.03 263	0.65 199	0.21 150	0.24 124	0.79 248	0.64 191	0.64 147	0.68 186
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 175	0.37 104	0.37 167	0.34 147	0.33 163	0.33 139	0.22 142	0.65 196	0.27 121	0.61 195	0.34 115	0.90 232	0.31 158	0.21 114	0.60 151	0.44 121	0.55 162	0.42 143	2.59 284	0.38 158	0.56 162	1.37 281	0.16 89	0.29 157	0.48 141	0.38 117	0.69 163	0.54 144

test_1	0.55 175	0.37 104	0.37 167	0.34 147	0.33 163	0.33 139	0.22 142	0.66 200	0.27 121	0.62 205	0.34 115	0.90 232	0.31 158	0.21 114	0.61 158	0.44 121	0.55 162	0.42 143	2.58 283	0.38 158	0.56 162	1.38 283	0.16 89	0.29 157	0.48 141	0.38 117	0.69 163	0.54 144

AACVNet	0.55 175	0.47 176	0.40 183	0.58 229	0.61 254	0.53 217	0.37 204	0.61 161	0.40 216	0.59 184	0.64 219	0.58 157	0.33 173	0.36 228	0.69 188	0.54 194	0.58 183	0.54 229	0.69 166	0.52 214	0.54 154	0.52 169	0.36 234	0.44 239	0.59 188	0.69 197	0.82 199	0.83 215

TANstereo	0.55 175	0.41 132	0.35 153	0.40 175	0.39 197	0.45 189	0.21 136	0.52 112	0.30 146	0.54 147	0.37 128	0.38 86	0.38 205	0.41 240	0.84 222	0.73 252	0.66 236	0.78 300	1.10 215	0.89 298	0.62 184	0.54 174	0.93 313	0.32 178	0.34 94	0.45 139	0.99 245	0.53 137

XX-TBD	0.55 175	0.41 132	0.35 153	0.40 175	0.39 197	0.45 189	0.21 136	0.52 112	0.30 146	0.54 147	0.37 128	0.38 86	0.38 205	0.41 240	0.84 222	0.73 252	0.66 236	0.78 300	1.10 215	0.89 298	0.62 184	0.54 174	0.93 313	0.32 178	0.34 94	0.45 139	0.99 245	0.53 137

NVstereo2D	0.55 175	0.47 176	0.40 183	0.52 215	0.48 227	0.66 251	0.64 261	0.60 154	0.38 211	0.48 111	0.61 210	0.53 140	0.30 144	0.63 296	1.53 299	0.61 217	0.58 183	0.55 237	0.53 111	0.41 181	0.50 127	0.38 99	0.54 283	0.43 233	0.64 207	0.48 154	0.56 115	0.53 137

test_3	0.56 182	0.38 115	0.36 161	0.34 147	0.33 163	0.33 139	0.21 136	0.68 210	0.29 136	0.65 223	0.33 112	0.92 234	0.35 192	0.21 114	0.60 151	0.44 121	0.56 168	0.45 164	2.68 286	0.39 172	0.55 156	1.35 279	0.15 85	0.32 178	0.51 156	0.47 149	0.67 158	0.50 129

APVNet	0.56 182	0.47 176	0.38 176	0.46 198	0.50 232	0.57 228	0.53 233	0.60 154	0.42 228	0.46 102	0.65 224	0.50 131	0.30 144	0.36 228	0.74 201	0.71 246	0.71 258	0.64 265	0.95 205	0.53 215	0.57 172	0.77 229	0.34 229	0.46 246	0.59 188	0.46 147	0.82 199	0.58 154

psm_up	0.56 182	0.51 213	0.53 234	0.56 225	0.45 217	0.58 231	0.35 198	0.71 227	0.66 267	0.55 154	0.53 185	0.59 162	0.50 238	0.40 237	0.63 167	0.50 170	0.59 197	0.49 197	0.84 193	0.46 201	0.51 133	0.45 135	0.31 219	0.51 257	0.70 218	0.78 220	0.80 193	0.67 181

UCFNet_RVC	0.56 182	0.78 278	0.45 212	0.59 233	0.55 244	0.52 213	0.39 210	0.58 141	0.40 216	0.59 184	0.60 203	0.82 218	0.45 226	0.32 215	0.70 193	0.42 108	0.50 125	0.50 203	0.67 159	0.45 196	0.56 162	0.47 145	0.38 241	0.41 227	0.77 243	0.71 202	0.65 151	0.86 219

IPLGR	0.57 186	0.55 232	0.37 167	0.43 189	0.38 193	0.36 155	0.23 155	0.62 168	0.30 146	0.56 163	0.68 237	0.61 167	0.32 167	0.29 196	1.73 311	0.47 153	0.56 168	0.56 239	1.09 213	0.54 221	0.53 150	0.81 237	0.20 140	0.32 178	0.71 221	0.97 259	0.73 177	0.57 151

FADNet-RVC-Resample	0.57 186	0.52 222	0.42 195	0.46 198	0.39 197	0.41 172	0.40 212	0.72 237	0.42 228	0.68 246	0.51 178	1.04 251	0.43 220	0.43 253	0.96 254	0.48 159	0.56 168	0.61 259	0.85 194	0.55 226	0.52 143	0.63 193	0.34 229	0.60 273	0.58 181	0.71 202	0.55 113	0.77 207

ICVP	0.58 188	0.49 193	0.67 268	0.50 206	0.48 227	0.52 213	0.36 202	0.60 154	0.45 233	0.61 195	0.58 199	0.61 167	0.56 251	0.30 201	0.67 183	0.64 225	0.58 183	0.51 212	0.72 172	0.51 212	0.58 176	0.74 222	0.59 290	0.47 249	0.60 191	0.75 212	0.74 179	0.72 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 188	0.41 132	0.31 139	0.29 122	0.29 143	0.45 189	0.29 182	0.71 227	0.41 221	0.48 111	0.53 185	0.51 136	0.43 220	0.23 135	0.86 228	0.84 267	0.70 252	0.67 273	1.34 230	0.60 248	0.83 232	0.98 252	0.30 214	0.35 203	0.62 197	0.72 205	0.72 174	0.73 201

CroCo_RVC	0.58 188	0.41 132	0.31 139	0.29 122	0.29 143	0.45 189	0.29 182	0.71 227	0.41 221	0.48 111	0.53 185	0.51 136	0.43 220	0.23 135	0.86 228	0.84 267	0.70 252	0.67 273	1.34 230	0.60 248	0.83 232	0.98 252	0.30 214	0.35 203	0.62 197	0.72 205	0.72 174	0.73 201

sCroCo_RVC	0.58 188	0.42 139	0.29 130	0.28 117	0.29 143	0.39 164	0.22 142	0.60 154	0.41 221	0.53 146	0.43 146	0.48 120	0.50 238	0.24 147	0.75 202	0.99 295	0.75 264	0.63 261	1.02 210	0.56 231	1.10 271	1.36 280	0.28 205	0.39 220	0.63 204	0.63 188	0.93 230	0.64 174

FADNet-RVC	0.58 188	0.50 208	0.37 167	0.51 212	0.42 211	0.39 164	0.56 241	0.68 210	0.36 196	0.64 218	0.50 172	1.13 262	0.45 226	0.34 220	0.91 240	0.53 186	0.54 153	0.45 164	1.20 226	0.51 212	0.54 154	0.52 169	0.33 227	0.51 257	0.57 177	0.75 212	0.64 147	0.81 213

RP	0.58 188	0.57 242	0.72 273	0.62 241	0.56 245	0.57 228	0.64 261	0.63 181	0.61 260	0.42 87	0.81 259	0.78 213	0.53 246	0.43 253	0.68 186	0.48 159	0.53 149	0.44 153	0.64 149	0.45 196	0.51 133	0.54 174	0.37 239	0.44 239	0.62 197	0.59 183	0.83 206	0.77 207

GES	0.59 194	0.52 222	0.37 167	0.39 169	0.40 202	0.53 217	0.37 204	0.59 148	0.40 216	0.56 163	0.60 203	0.50 131	0.30 144	0.41 240	0.98 257	0.63 219	0.67 242	0.55 237	2.28 268	0.56 231	0.70 212	0.56 179	0.31 219	0.42 230	0.48 141	0.48 154	0.65 151	0.68 186

DeepPruner_ROB	0.59 194	0.44 150	0.54 238	0.52 215	0.54 241	0.49 203	0.37 204	0.61 161	0.46 237	0.60 190	0.70 238	0.61 167	0.51 242	0.32 215	1.06 268	0.58 208	0.62 220	0.59 254	0.66 155	0.47 205	0.97 259	0.72 220	0.36 234	0.44 239	0.61 192	1.00 264	0.72 174	0.58 154

gcap_with_dpt	0.60 196	0.57 242	0.35 153	0.89 274	0.38 193	0.47 197	0.22 142	0.71 227	0.33 179	0.69 254	0.49 163	1.11 258	0.45 226	0.29 196	0.54 129	0.69 239	0.61 212	0.54 229	1.17 221	0.41 181	0.86 239	0.79 234	0.24 184	0.34 197	0.62 197	0.50 163	0.91 223	1.03 238

GCAP-BAT	0.60 196	0.57 242	0.35 153	0.89 274	0.38 193	0.47 197	0.22 142	0.71 227	0.33 179	0.69 254	0.49 163	1.11 258	0.45 226	0.29 196	0.54 129	0.69 239	0.61 212	0.54 229	1.17 221	0.41 181	0.86 239	0.79 234	0.24 184	0.34 197	0.62 197	0.50 163	0.91 223	1.03 238

PS-NSSS	0.60 196	0.81 284	0.44 208	0.89 274	0.54 241	0.71 259	0.63 259	0.64 188	0.38 211	0.64 218	0.41 143	1.52 280	0.47 233	0.41 240	0.59 145	0.42 108	0.52 140	0.45 164	0.94 204	0.42 189	0.44 94	0.29 73	0.36 234	0.34 197	0.63 204	0.69 197	0.70 169	0.80 211

SACVNet	0.62 199	0.53 228	0.51 231	0.55 224	0.57 248	0.52 213	0.60 250	0.69 217	0.56 254	0.67 243	0.54 191	0.59 162	0.37 202	0.41 240	0.71 197	0.60 213	0.64 229	0.57 244	0.95 205	0.64 267	0.67 202	0.78 232	0.36 234	0.47 249	0.75 236	0.77 219	0.84 208	0.84 216

s12784h	0.62 199	0.68 267	0.47 217	0.65 248	0.44 216	0.34 146	0.24 158	0.61 161	0.31 165	0.60 190	0.44 149	0.81 216	0.55 249	0.25 164	0.62 163	0.50 170	0.62 220	0.38 116	0.74 179	0.36 147	1.26 280	0.47 145	0.18 115	0.30 165	0.70 218	0.74 208	1.39 296	2.07 292

pcwnet_v2	0.62 199	0.46 169	0.50 226	0.62 241	0.49 231	0.61 238	0.46 222	0.66 200	0.45 233	0.65 223	0.79 254	0.64 177	0.86 277	0.53 277	1.15 278	0.55 196	0.59 197	0.51 212	0.83 190	0.41 181	0.55 156	0.47 145	0.34 229	0.43 233	0.75 236	0.76 215	0.85 210	0.95 227

PA-Net	0.64 202	0.67 265	0.66 265	0.50 206	0.66 267	0.50 207	0.64 261	0.65 196	0.73 271	0.54 147	0.52 181	0.58 157	0.58 257	0.59 293	0.93 245	0.57 203	0.46 101	0.54 229	0.61 146	0.54 221	0.49 123	0.66 202	0.36 234	0.52 259	0.64 207	1.24 293	0.64 147	1.32 265
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 203	0.55 232	0.41 192	0.53 218	0.42 211	0.49 203	0.65 266	0.74 246	0.42 228	0.66 234	0.64 219	0.81 216	0.50 238	0.36 228	1.17 280	0.51 177	0.51 136	0.53 223	1.61 246	0.53 215	0.69 208	0.59 180	0.35 233	0.41 227	0.72 224	0.88 238	0.78 191	1.06 242

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 204	0.37 104	0.23 109	0.51 212	0.74 283	0.89 278	0.49 228	0.62 168	0.26 115	1.60 346	0.31 103	2.57 297	0.26 115	0.22 121	0.46 112	0.48 159	0.58 183	0.45 164	0.93 201	0.37 154	0.63 187	0.71 216	0.19 123	0.23 115	0.58 181	0.49 159	0.89 221	1.91 290

R-Stereo Train	0.66 204	0.55 232	0.43 200	0.48 201	0.36 180	0.50 207	0.18 117	0.62 168	0.31 165	0.68 246	0.62 215	0.72 195	0.34 185	0.25 164	0.69 188	0.89 273	0.66 236	0.51 212	2.12 263	0.46 201	0.94 252	1.49 290	0.22 164	0.36 210	0.71 221	0.96 254	0.77 186	1.10 248

RAFT-Stereo	0.66 204	0.55 232	0.43 200	0.48 201	0.36 180	0.50 207	0.18 117	0.62 168	0.31 165	0.68 246	0.62 215	0.72 195	0.34 185	0.25 164	0.69 188	0.89 273	0.66 236	0.51 212	2.12 263	0.46 201	0.94 252	1.49 290	0.22 164	0.36 210	0.71 221	0.96 254	0.77 186	1.10 248
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 207	0.66 263	0.42 195	1.35 305	1.02 302	1.21 299	0.91 290	0.60 154	0.41 221	0.52 135	0.60 203	0.56 150	0.23 102	1.19 324	0.66 177	0.45 132	0.56 168	0.51 212	0.73 173	0.53 215	0.64 194	0.67 208	0.79 302	0.29 157	0.72 224	0.55 177	0.63 143	0.66 177

NCC-stereo	0.67 207	0.63 257	0.59 247	0.64 245	0.65 262	0.63 244	0.69 272	0.67 203	0.74 274	0.43 89	0.81 259	0.82 218	0.70 268	0.47 261	0.82 216	0.53 186	0.58 183	0.64 265	0.80 187	0.54 221	0.56 162	0.60 184	0.53 279	0.45 244	0.75 236	0.96 254	0.92 228	0.98 232

stereogan	0.67 207	0.67 265	0.62 255	0.68 254	0.73 279	0.75 266	0.64 261	0.70 224	0.57 255	0.51 128	0.64 219	1.08 253	0.62 260	0.44 256	0.83 218	0.55 196	0.56 168	0.51 212	0.91 199	0.59 243	0.59 180	0.69 213	0.47 257	0.46 246	0.59 188	0.67 195	1.16 269	0.87 221

Abc-Net	0.67 207	0.63 257	0.59 247	0.64 245	0.65 262	0.63 244	0.69 272	0.67 203	0.74 274	0.43 89	0.81 259	0.82 218	0.70 268	0.47 261	0.82 216	0.53 186	0.58 183	0.64 265	0.80 187	0.54 221	0.56 162	0.60 184	0.53 279	0.45 244	0.75 236	0.96 254	0.92 228	0.98 232
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 207	0.35 98	0.39 178	0.29 122	0.43 214	0.34 146	0.36 202	0.43 88	1.25 310	0.27 69	0.72 244	0.44 108	2.38 316	0.57 288	1.11 274	0.76 255	0.56 168	0.56 239	0.64 149	0.55 226	0.63 187	2.08 310	0.46 256	0.40 223	0.36 107	0.63 188	0.51 97	0.67 181

MyStereo04	0.68 212	0.52 222	0.57 244	0.44 195	0.37 187	0.35 152	0.26 167	0.68 210	0.45 233	0.62 205	0.45 152	0.68 185	0.34 185	0.25 164	1.00 261	0.68 238	0.56 168	0.53 223	3.39 300	0.56 231	0.92 246	0.64 197	0.27 202	0.41 227	0.77 243	0.92 246	0.96 237	0.66 177

Any-RAFT	0.69 213	0.47 176	0.85 286	0.53 218	0.40 202	0.38 162	0.27 169	0.64 188	0.32 173	0.57 167	0.76 251	0.86 229	0.24 110	0.22 121	0.57 137	0.76 255	0.60 204	0.45 164	2.19 265	0.45 196	1.20 276	0.71 216	0.22 164	0.31 173	0.99 285	1.24 293	0.73 177	1.65 281

FCDSN-DC	0.69 213	0.61 253	0.62 255	0.66 250	0.61 254	0.59 232	0.60 250	0.68 210	0.42 228	0.75 273	0.42 145	0.57 152	0.36 197	0.50 268	2.43 344	0.67 235	0.80 272	0.76 296	0.64 149	0.56 231	0.70 212	0.60 184	0.47 257	0.83 301	0.66 210	0.74 208	0.61 137	0.67 181
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 213	0.73 274	0.66 265	0.57 228	0.56 245	0.51 210	0.45 220	0.70 224	0.57 255	0.68 246	0.71 239	0.66 181	0.48 236	0.39 234	0.93 245	0.72 248	0.65 233	0.57 244	0.76 183	0.57 236	0.74 220	0.88 244	0.49 264	0.60 273	0.98 282	0.95 251	0.85 210	1.16 255

GANet-ADL	0.70 216	0.59 246	0.52 232	0.60 236	0.57 248	0.61 238	0.46 222	0.68 210	0.52 244	0.65 223	0.67 234	0.76 209	0.43 220	0.39 234	1.08 271	0.79 264	0.68 244	0.52 219	1.84 255	0.64 267	0.66 198	0.86 242	0.42 251	0.43 233	0.70 218	0.87 236	0.97 241	0.89 223

MLCV	0.70 216	0.49 193	0.53 234	0.73 260	0.50 232	0.65 248	0.43 218	0.81 270	0.41 221	0.71 262	0.88 266	1.01 245	0.81 274	0.28 189	0.92 243	0.43 115	0.65 233	0.52 219	2.47 278	0.45 196	0.55 156	0.72 220	0.39 245	0.54 263	0.69 215	0.80 225	0.83 206	0.72 198

GEStereo_RVC	0.71 218	0.59 246	0.40 183	0.54 221	0.50 232	0.61 238	0.51 230	0.71 227	0.41 221	0.59 184	0.51 178	0.76 209	0.46 231	0.39 234	0.96 254	0.92 278	0.78 267	0.75 293	1.94 258	0.62 261	0.80 227	1.37 281	0.31 219	0.52 259	0.61 192	0.63 188	0.86 215	1.12 251

RAFT-Test	0.72 219	0.50 208	0.46 213	0.52 215	0.34 172	0.41 172	0.29 182	0.73 241	0.30 146	0.62 205	0.72 244	0.68 185	0.31 158	0.22 121	0.71 197	1.03 300	0.62 220	0.50 203	2.89 292	0.66 270	1.72 298	1.14 267	0.23 175	0.29 157	0.80 252	0.96 254	0.95 234	0.91 224

DF	0.73 220	0.48 189	0.50 226	0.43 189	0.25 111	0.54 221	0.22 142	0.71 227	0.30 146	0.60 190	0.49 163	1.11 258	0.24 110	0.21 114	0.60 151	0.78 260	0.57 177	0.50 203	5.31 311	0.49 208	0.83 232	0.76 226	0.23 175	0.27 145	0.62 197	0.68 196	1.14 265	0.96 228

cross-raft	0.73 220	0.56 237	0.46 213	0.43 189	0.33 163	0.40 170	0.27 169	0.73 241	0.33 179	0.65 223	0.60 203	0.74 201	0.30 144	0.23 135	0.76 203	0.96 286	0.63 225	0.48 189	2.91 293	0.59 243	1.81 304	1.31 278	0.22 164	0.32 178	0.82 256	0.94 250	0.93 230	1.01 236

RTSC	0.73 220	0.49 193	0.46 213	0.47 200	0.51 235	0.55 224	0.56 241	0.67 203	0.68 268	0.54 147	0.79 254	0.57 152	0.57 255	0.41 240	1.92 319	0.77 257	0.96 296	0.58 249	1.36 233	0.56 231	0.85 238	1.11 262	0.31 219	0.53 262	0.58 181	0.65 193	0.95 234	1.26 262

MSMDNet	0.73 220	0.52 222	0.48 220	0.35 157	0.34 172	0.45 189	0.33 195	0.69 217	0.30 146	0.63 211	0.60 203	0.71 193	0.35 192	0.23 135	0.78 204	1.05 302	0.63 225	0.50 203	2.88 291	0.81 292	1.59 293	1.80 305	0.23 175	0.29 157	0.74 231	0.89 240	0.85 210	0.76 206

NaN_ROB	0.73 220	0.59 246	0.61 254	0.64 245	0.78 287	0.53 217	0.48 225	0.87 279	0.63 263	0.73 268	0.61 210	1.96 291	0.62 260	0.45 258	0.84 222	0.55 196	0.56 168	0.54 229	0.73 173	0.55 226	0.52 143	0.51 163	0.38 241	0.64 279	0.83 258	1.11 282	0.94 232	1.64 280

SGM-Forest	0.73 220	0.71 271	0.40 183	1.13 292	0.64 261	0.74 265	0.45 220	0.68 210	0.39 214	0.61 195	0.44 149	1.16 263	1.06 281	0.49 264	0.86 228	0.61 217	0.55 162	0.46 176	0.68 161	0.44 194	0.61 182	0.49 152	0.45 254	0.44 239	0.90 269	0.86 233	1.95 322	1.47 270
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 226	0.77 276	0.57 244	0.54 221	0.61 254	0.63 244	0.61 255	0.53 116	0.65 265	0.58 178	0.81 259	2.35 296	0.46 231	0.43 253	0.79 208	0.63 219	0.85 279	0.57 244	0.83 190	0.55 226	0.72 215	1.09 261	0.45 254	0.49 256	0.63 204	0.74 208	1.39 296	0.86 219

EKT-Stereo	0.75 227	0.64 259	0.54 238	0.59 233	0.47 224	0.60 234	0.73 275	0.71 227	0.29 136	0.63 211	0.66 227	0.73 198	0.30 144	0.26 175	0.86 228	1.22 322	0.68 244	0.76 296	1.46 236	0.60 248	1.75 301	1.74 303	0.21 150	0.32 178	0.93 273	0.81 227	1.06 255	0.72 198

TRStereo	0.75 227	0.83 289	1.19 312	0.56 225	0.34 172	1.42 308	0.48 225	0.68 210	0.28 129	0.65 223	0.46 156	1.10 256	0.27 122	0.22 121	0.70 193	0.85 269	0.57 177	0.48 189	1.85 256	0.50 209	0.73 218	0.87 243	0.18 115	0.27 145	0.78 245	1.22 292	1.78 318	1.09 244

EAI-Stereo	0.75 227	0.49 193	0.50 226	0.51 212	0.46 220	0.56 227	0.60 250	0.73 241	0.32 173	0.63 211	0.72 244	0.82 218	0.26 115	0.24 147	1.05 266	0.96 286	0.60 204	0.49 197	3.00 294	0.62 261	0.82 230	1.13 265	0.19 123	0.31 173	0.78 245	0.70 201	1.55 308	1.17 256

HSM-Net_RVC	0.75 227	0.53 228	0.60 252	0.77 265	0.62 260	0.61 238	0.37 204	0.76 254	0.49 240	0.74 269	1.71 312	1.32 271	0.80 273	0.36 228	0.72 200	0.55 196	0.64 229	0.53 223	0.78 185	0.53 215	0.67 202	0.89 246	0.43 252	0.64 279	0.94 276	1.09 279	1.07 256	1.04 241
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 231	0.45 158	0.20 83	0.22 83	0.25 111	0.22 83	0.13 82	0.62 168	0.25 105	0.57 167	0.29 93	0.75 202	0.20 85	0.19 98	0.47 113	0.51 177	10.38 357	0.39 118	0.59 136	0.34 129	0.93 247	0.50 157	0.17 104	0.21 90	0.34 94	0.36 106	0.51 97	0.49 121

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 231	0.45 158	0.20 83	0.22 83	0.25 111	0.22 83	0.13 82	0.62 168	0.25 105	0.57 167	0.29 93	0.75 202	0.20 85	0.19 98	0.47 113	0.51 177	10.38 357	0.39 118	0.59 136	0.34 129	0.93 247	0.50 157	0.17 104	0.21 90	0.34 94	0.36 106	0.51 97	0.49 121

testlalala	0.76 231	0.45 158	0.20 83	0.22 83	0.25 111	0.22 83	0.13 82	0.62 168	0.25 105	0.57 167	0.29 93	0.75 202	0.20 85	0.19 98	0.47 113	0.51 177	10.38 357	0.39 118	0.59 136	0.34 129	0.93 247	0.50 157	0.17 104	0.21 90	0.34 94	0.36 106	0.51 97	0.49 121

GCAPDPT-zeroshot	0.76 231	0.45 158	0.20 83	0.22 83	0.25 111	0.22 83	0.13 82	0.62 168	0.25 105	0.57 167	0.29 93	0.75 202	0.20 85	0.19 98	0.47 113	0.51 177	10.38 357	0.39 118	0.59 136	0.34 129	0.93 247	0.50 157	0.17 104	0.21 90	0.34 94	0.36 106	0.51 97	0.49 121

GCAP-Stereo	0.76 231	0.45 158	0.20 83	0.22 83	0.25 111	0.22 83	0.13 82	0.62 168	0.25 105	0.57 167	0.29 93	0.75 202	0.20 85	0.19 98	0.47 113	0.51 177	10.38 357	0.39 118	0.59 136	0.34 129	0.93 247	0.50 157	0.17 104	0.21 90	0.34 94	0.36 106	0.51 97	0.49 121

RGC	0.76 231	0.72 272	0.99 297	0.70 255	0.71 277	0.76 269	0.57 244	0.74 246	0.74 274	0.56 163	0.96 274	0.83 222	0.85 276	0.56 283	0.93 245	0.60 213	0.62 220	0.56 239	0.93 201	0.61 257	0.66 198	0.71 216	0.51 276	0.56 266	0.81 253	1.01 267	0.99 245	1.19 258

NOSS_ROB	0.76 231	0.84 293	0.50 226	0.72 258	0.61 254	0.75 266	0.52 232	0.80 265	0.54 248	0.70 259	0.62 215	0.62 175	0.86 277	0.62 294	1.14 277	1.10 308	0.78 267	0.69 282	0.73 173	0.60 248	0.88 241	0.67 208	0.50 268	0.71 285	0.86 265	0.95 251	1.38 295	0.85 217

GANetREF_RVC	0.77 238	0.74 275	0.68 270	0.76 264	0.65 262	0.69 256	0.60 250	0.99 293	0.73 271	0.93 304	0.52 181	1.33 272	0.72 270	0.44 256	0.85 226	0.57 203	0.67 242	0.63 261	1.13 219	0.61 257	0.77 223	0.63 193	0.59 290	0.71 285	0.89 267	0.90 243	1.15 266	0.99 234
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
Reg-Stereo(zero)	0.78 239	0.47 176	0.56 242	0.39 169	0.28 136	0.41 172	0.35 198	0.75 250	0.36 196	0.62 205	6.09 349	0.78 213	0.32 167	0.27 185	0.41 98	0.63 219	0.58 183	0.45 164	1.51 237	0.42 189	0.65 195	0.62 191	0.21 150	0.32 178	0.55 172	0.78 220	1.26 283	1.09 244

HI	0.78 239	0.47 176	0.56 242	0.39 169	0.28 136	0.41 172	0.35 198	0.75 250	0.36 196	0.62 205	6.09 349	0.78 213	0.32 167	0.27 185	0.41 98	0.63 219	0.58 183	0.45 164	1.51 237	0.42 189	0.65 195	0.62 191	0.21 150	0.32 178	0.55 172	0.78 220	1.26 283	1.09 244

CASS	0.79 241	0.55 232	0.53 234	0.65 248	0.54 241	0.59 232	0.53 233	0.78 262	0.52 244	0.71 262	0.75 250	0.67 183	0.47 233	0.28 189	0.83 218	0.67 235	0.98 297	0.56 239	1.60 245	0.58 239	2.74 319	1.44 284	0.38 241	0.35 203	0.84 262	0.81 227	0.90 222	1.02 237
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 241	0.34 88	0.20 83	0.24 99	0.22 94	0.21 77	0.15 100	0.58 141	0.21 79	0.57 167	0.39 138	0.45 112	0.15 62	0.19 98	0.56 134	0.54 194	0.54 153	0.40 129	0.53 111	0.30 109	0.65 195	0.54 174	0.20 140	0.22 103	0.30 74	0.39 121	1.31 288	11.04 354

Anonymous3	0.79 241	0.59 246	0.42 195	0.37 163	0.42 211	0.57 228	0.50 229	0.80 265	0.64 264	0.68 246	0.49 163	1.48 276	0.54 247	0.31 208	1.53 299	1.42 336	0.88 285	0.82 305	1.45 235	0.69 279	1.31 283	1.30 277	0.40 246	0.40 223	0.74 231	0.86 233	1.03 254	0.71 196

model_zeroshot	0.80 244	0.46 169	0.42 195	0.42 184	0.39 197	0.43 181	0.27 169	0.72 237	0.36 196	0.64 218	0.66 227	0.97 240	0.29 132	0.24 147	1.05 266	0.92 278	0.69 250	0.54 229	3.03 295	0.73 283	1.21 277	1.20 272	0.22 164	0.38 218	0.84 262	1.14 285	1.08 257	2.21 298

MSKI-zero shot	0.84 245	0.49 193	0.43 200	0.41 180	0.35 176	0.46 195	0.32 191	0.76 254	0.30 146	0.65 223	0.92 270	0.83 222	0.32 167	0.22 121	0.62 163	1.08 305	0.64 229	0.47 183	3.14 298	0.61 257	2.23 311	1.58 295	0.20 140	0.38 218	0.96 280	1.47 311	1.24 281	1.60 277

HH	0.84 245	0.34 88	0.99 297	0.42 184	0.36 180	0.51 210	0.42 216	0.69 217	0.34 186	0.65 223	0.38 131	1.03 247	0.26 115	0.28 189	0.66 177	1.37 330	0.61 212	0.53 223	2.39 274	0.60 248	3.55 338	1.64 297	0.25 189	0.33 193	0.83 258	1.05 275	1.09 259	1.12 251

HanStereo	0.84 245	0.34 88	0.99 297	0.42 184	0.36 180	0.51 210	0.42 216	0.69 217	0.34 186	0.65 223	0.38 131	1.03 247	0.26 115	0.28 189	0.66 177	1.37 330	0.61 212	0.53 223	2.39 274	0.60 248	3.55 338	1.64 297	0.25 189	0.33 193	0.83 258	1.05 275	1.09 259	1.12 251

test-1	0.84 245	0.34 88	0.50 226	0.37 163	0.40 202	0.60 234	0.37 204	0.73 241	0.38 211	0.68 246	0.71 239	1.08 253	0.40 211	0.25 164	0.79 208	0.91 277	0.63 225	0.58 249	2.22 267	0.58 239	1.17 275	3.78 335	0.22 164	0.36 210	0.81 253	1.15 286	1.10 262	1.59 276

LALA_ROB	0.86 249	0.97 303	0.67 268	0.63 243	0.69 270	0.83 272	0.67 269	0.70 224	0.80 279	0.68 246	1.10 286	2.61 299	0.58 257	0.51 270	1.11 274	0.67 235	0.86 280	0.72 286	0.89 197	0.67 274	0.80 227	1.00 255	0.49 264	0.59 271	0.73 229	0.92 246	1.16 269	1.10 248

ETE_ROB	0.87 250	0.90 296	0.58 246	0.67 251	0.69 270	0.85 273	0.60 250	0.66 200	0.89 290	0.64 218	1.09 284	2.63 300	0.54 247	0.54 278	1.00 261	0.72 248	0.91 289	0.63 261	0.99 209	0.66 270	0.88 241	1.08 260	0.50 268	0.59 271	0.78 245	0.92 246	1.48 306	1.17 256

FC-DCNN	0.88 251	0.96 301	1.23 316	1.36 307	0.93 295	1.26 303	0.82 281	0.91 284	0.78 277	0.87 300	0.63 218	1.08 253	0.42 215	0.56 283	0.88 236	0.69 239	0.81 275	0.68 279	0.81 189	0.59 243	0.78 224	0.59 180	0.50 268	0.77 297	1.11 299	0.99 262	1.21 276	1.57 275

dad	0.89 252	0.57 242	0.37 167	1.42 308	0.65 262	0.75 266	2.23 323	1.43 319	0.36 196	0.93 304	0.38 131	0.85 225	0.76 272	0.32 215	0.97 256	0.52 184	0.78 267	0.45 164	1.87 257	0.41 181	0.74 220	0.41 111	0.30 214	0.47 249	1.15 303	0.47 149	2.64 340	1.96 291

FADNet_RVC	0.92 253	0.69 268	0.55 241	0.88 273	0.75 285	0.54 221	0.51 230	0.77 259	0.54 248	0.70 259	0.96 274	1.36 273	1.06 281	0.54 278	1.85 317	0.64 225	0.80 272	0.90 309	3.34 299	0.76 284	1.00 261	1.13 265	0.37 239	0.60 273	0.66 210	0.87 236	0.97 241	1.14 254

ADCP+	0.92 253	0.59 246	0.62 255	0.44 195	0.45 217	0.55 224	0.85 284	0.65 196	1.81 328	0.48 111	1.10 286	1.62 284	0.33 173	0.42 250	1.03 265	0.52 184	0.52 140	0.48 189	1.19 224	0.38 158	0.58 176	0.60 184	0.32 224	0.30 165	0.66 210	3.45 351	0.77 186	4.14 331

iResNet	0.92 253	0.56 237	0.62 255	0.72 258	0.68 268	0.96 281	0.55 239	0.95 286	0.57 255	0.67 243	0.82 264	1.41 275	1.51 299	0.31 208	1.49 298	0.66 234	0.75 264	0.67 273	4.08 306	0.68 276	0.72 215	0.63 193	0.41 248	0.83 301	0.72 224	0.91 245	1.02 252	0.87 221

CSAN	0.93 256	0.83 289	0.75 276	0.86 271	0.82 288	0.73 261	0.61 255	0.97 292	0.94 297	0.94 308	0.73 249	1.96 291	1.56 301	0.49 264	0.98 257	0.63 219	0.74 262	0.66 271	1.09 213	0.71 281	0.78 224	0.63 193	0.53 279	0.76 294	0.98 282	1.49 315	1.21 276	1.63 279

IGEV-FE	0.94 257	0.47 176	1.24 317	1.15 294	0.46 220	0.60 234	0.65 266	0.81 270	0.36 196	0.67 243	1.75 313	0.94 235	0.30 144	0.26 175	0.66 177	1.14 312	0.60 204	0.48 189	2.55 280	0.63 265	2.19 309	2.33 315	0.21 150	0.37 215	1.00 288	1.03 272	1.17 271	1.48 272

FC-DCNN v2	0.94 257	0.98 304	1.28 322	1.47 311	0.95 297	1.33 305	0.82 281	1.05 300	0.80 279	0.87 300	0.66 227	1.11 258	0.67 267	0.56 283	0.91 240	0.69 239	0.81 275	0.68 279	0.83 190	0.59 243	0.78 224	0.59 180	0.50 268	0.78 299	1.25 311	1.09 279	1.35 292	1.89 287

IGEV_Zeroshot_test	0.95 259	0.47 176	1.24 317	1.15 294	0.46 220	0.60 234	0.65 266	0.81 270	0.36 196	0.66 234	1.86 317	0.94 235	0.30 144	0.26 175	0.66 177	1.14 312	0.60 204	0.48 189	2.56 281	0.63 265	2.23 311	2.36 316	0.21 150	0.37 215	1.00 288	1.03 272	1.17 271	1.48 272

DAS	0.95 259	0.61 253	0.48 220	0.78 267	0.61 254	0.68 254	0.59 246	0.84 276	0.93 294	0.65 223	1.58 306	1.66 285	1.06 281	0.34 220	0.95 251	0.92 278	0.92 291	0.73 289	1.77 250	1.03 309	1.73 299	1.11 262	0.47 257	0.92 307	0.93 273	1.00 264	1.39 296	0.96 228

SepStereo	0.95 259	0.61 253	0.48 220	0.78 267	0.61 254	0.68 254	0.59 246	0.84 276	0.93 294	0.65 223	1.58 306	1.66 285	1.06 281	0.34 220	0.95 251	0.92 278	0.92 291	0.73 289	1.77 250	1.03 309	1.73 299	1.11 262	0.47 257	0.92 307	0.93 273	1.00 264	1.39 296	0.96 228

PSMNet-ADL	0.96 262	0.62 256	0.66 265	0.67 251	0.70 276	0.66 251	0.58 245	0.74 246	0.60 259	0.85 298	5.03 342	0.95 239	1.26 292	0.45 258	0.89 237	1.03 300	0.68 244	0.54 229	2.03 261	0.68 276	0.84 236	0.79 234	0.54 283	0.47 249	0.73 229	0.95 251	1.32 289	0.63 172

CC-Net-ROB	0.96 262	1.18 314	0.70 271	1.56 312	1.06 304	1.63 314	1.20 306	0.79 263	0.61 260	0.81 290	0.56 194	3.07 308	0.57 255	0.85 314	0.68 186	0.44 121	0.71 258	0.63 261	1.40 234	0.57 236	0.58 176	0.43 125	1.91 332	0.46 246	0.83 258	0.83 231	0.77 186	1.20 259

GwcNet-ADL	0.97 264	0.83 289	0.81 282	0.91 279	0.68 268	0.70 257	0.53 233	0.77 259	0.50 241	0.72 265	5.46 345	1.20 266	0.65 265	0.46 260	0.81 213	0.95 283	0.72 260	0.56 239	1.26 228	0.71 281	0.67 202	0.78 232	0.59 290	0.56 266	0.79 248	0.98 260	0.85 210	1.75 285

SHD	0.97 264	0.56 237	0.73 274	0.75 261	0.69 270	0.66 251	0.61 255	0.99 293	0.94 297	0.77 278	1.00 278	0.94 235	1.29 294	0.54 278	2.21 332	0.98 291	0.95 294	0.70 283	2.01 260	0.80 288	1.12 272	1.71 301	0.47 257	0.77 297	0.91 270	1.01 267	0.91 223	1.22 261

ADCRef	1.01 266	0.65 260	0.48 220	0.39 169	0.47 224	0.65 248	0.68 271	0.61 161	1.08 303	0.52 135	0.64 219	0.75 202	0.43 220	0.38 233	1.56 301	0.72 248	0.61 212	0.59 254	1.53 240	0.58 239	0.66 198	0.71 216	0.50 268	0.43 233	0.75 236	1.25 296	0.82 199	8.96 352

AMNet	1.02 267	0.98 304	0.95 293	0.98 285	1.01 299	1.03 286	0.96 296	0.87 279	0.93 294	0.97 310	1.02 280	1.10 256	0.74 271	1.06 322	0.99 260	1.09 307	1.17 306	1.04 321	1.08 212	1.05 311	1.13 273	1.04 258	0.82 306	0.98 313	1.01 291	1.07 277	1.20 275	1.27 263

XQC	1.03 268	0.90 296	0.71 272	0.91 279	0.92 294	0.92 280	0.86 286	1.06 303	0.90 291	0.84 296	1.11 289	1.03 247	1.30 296	0.71 305	2.04 322	0.95 283	0.87 281	0.67 273	1.64 247	0.78 286	1.00 261	1.67 300	0.62 293	0.73 289	1.09 298	1.47 311	1.26 283	0.97 231

iRaft-Stereo_20w	1.06 269	0.49 193	1.34 325	1.18 297	0.46 220	0.78 270	0.46 222	0.76 254	0.37 206	0.74 269	6.16 352	0.84 224	0.29 132	0.26 175	0.81 213	0.97 288	0.59 197	0.44 153	1.72 248	0.61 257	1.04 264	1.56 294	0.21 150	0.25 135	0.92 272	1.31 302	1.45 304	2.71 310

RTS	1.09 270	0.59 246	0.59 247	0.60 236	0.58 251	0.96 281	0.90 288	0.80 265	0.88 287	0.59 184	0.71 239	1.28 269	0.62 260	0.51 270	2.04 322	0.98 291	1.19 307	0.77 298	2.33 271	0.85 295	0.96 256	1.16 268	0.49 264	0.65 281	1.23 306	4.43 354	1.15 266	1.45 268

RTSA	1.09 270	0.59 246	0.59 247	0.60 236	0.58 251	0.96 281	0.90 288	0.80 265	0.88 287	0.59 184	0.71 239	1.28 269	0.62 260	0.51 270	2.04 322	0.98 291	1.19 307	0.77 298	2.33 271	0.85 295	0.96 256	1.16 268	0.49 264	0.65 281	1.23 306	4.43 354	1.15 266	1.45 268

ITSA-stereo	1.12 272	0.72 272	0.59 247	1.20 299	0.84 290	0.64 247	0.64 261	0.95 286	0.78 277	0.84 296	2.54 324	1.39 274	1.23 290	0.81 311	1.20 281	1.01 297	0.83 277	0.67 273	1.56 241	0.62 261	1.08 270	1.46 287	0.56 287	0.71 285	0.95 278	1.27 298	0.99 245	4.08 330

DCVSM-stereo	1.13 273	0.66 263	0.79 280	0.89 274	0.65 262	1.15 295	0.73 275	0.95 286	0.82 283	1.04 314	4.18 336	3.75 319	1.45 297	0.49 264	0.83 218	0.86 271	0.69 250	0.60 257	2.08 262	0.87 297	1.06 268	0.77 229	0.84 307	0.72 288	0.74 231	0.89 240	0.98 244	1.09 244

CBMV	1.15 274	0.84 293	0.60 252	0.85 270	0.76 286	0.73 261	0.48 225	0.87 279	0.80 279	0.81 290	0.61 210	2.86 303	0.81 274	0.52 274	1.31 287	1.17 317	0.91 289	0.74 291	2.40 276	0.66 270	1.57 292	0.76 226	0.48 262	1.06 318	0.99 285	1.09 279	2.25 326	4.25 332
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 275	0.70 269	1.06 305	0.60 236	0.71 277	0.70 257	0.98 297	0.83 274	1.55 323	0.76 276	1.40 301	1.00 242	2.46 318	0.57 288	2.17 330	0.99 295	1.15 305	0.90 309	2.37 273	0.95 301	1.63 295	2.05 309	0.44 253	0.98 313	0.81 253	0.80 225	1.24 281	2.15 295

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 276	0.49 193	1.28 322	0.75 261	0.41 208	1.04 288	0.67 269	0.77 259	0.52 244	0.78 282	5.67 348	1.03 247	0.35 192	0.26 175	0.86 228	1.39 334	0.68 244	0.70 283	2.61 285	0.64 267	2.89 323	2.21 312	0.19 123	0.43 233	1.03 294	1.15 286	1.35 292	2.41 304

DeepPrunerF	1.22 277	0.49 193	0.39 178	0.58 229	2.86 343	0.49 203	0.55 239	0.52 112	0.58 258	0.43 89	0.67 234	0.43 104	0.32 167	0.42 250	1.64 305	0.75 254	0.58 183	0.46 176	0.93 201	0.46 201	0.61 182	0.53 172	0.40 246	0.35 203	15.32 366	0.82 230	0.65 151	0.62 168

ccs_rob	1.25 278	0.79 280	0.64 261	0.86 271	0.60 253	0.89 278	0.83 283	0.99 293	0.51 243	0.77 278	6.27 354	5.90 332	1.10 285	0.51 270	1.08 271	1.10 308	0.68 244	0.66 271	1.15 220	0.70 280	1.56 291	1.66 299	0.50 268	0.54 263	0.69 215	0.78 220	0.86 215	1.20 259

ADCL	1.27 279	0.82 287	0.64 261	0.60 236	0.53 237	0.73 261	0.91 290	0.75 250	2.78 347	0.68 246	1.01 279	0.86 229	0.50 238	0.50 268	1.27 284	0.64 225	0.66 236	0.57 244	1.20 226	0.60 248	0.98 260	0.88 244	0.50 268	0.47 249	1.60 325	1.50 316	0.88 219	11.30 355

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 280	0.90 296	0.63 259	1.27 302	0.90 293	1.21 299	2.21 321	1.27 308	1.18 308	1.00 312	0.91 269	1.80 290	1.16 288	1.07 323	1.48 297	0.77 257	0.70 252	0.58 249	2.75 289	0.67 274	1.39 287	2.93 324	0.85 309	0.73 289	1.47 320	1.68 321	1.33 290	2.96 315

FBW_ROB	1.34 281	1.42 320	1.08 308	2.01 318	1.42 320	1.37 307	1.63 314	0.99 293	0.70 269	0.72 265	1.02 280	2.05 294	0.91 279	1.47 329	1.24 283	0.60 213	0.88 285	0.65 269	6.08 320	0.59 243	1.06 268	0.81 237	1.48 329	1.12 324	0.99 285	1.20 289	0.99 245	1.66 282

UDG	1.35 282	2.24 328	0.81 282	2.58 319	2.45 334	2.48 320	2.57 325	0.76 254	0.86 285	0.77 278	1.08 283	1.51 278	0.56 251	2.59 334	1.06 268	0.69 239	1.89 328	0.80 304	2.31 269	0.97 304	1.24 279	0.98 252	1.43 328	0.62 276	0.74 231	0.81 227	0.95 234	0.81 213

DDUNet	1.38 283	2.18 326	0.79 280	2.67 322	2.43 333	2.57 321	2.52 324	0.80 265	0.84 284	0.63 211	0.94 271	1.57 283	0.45 226	2.65 338	0.94 249	0.78 260	1.99 330	0.75 293	2.31 269	0.91 300	1.16 274	0.97 251	2.71 336	0.56 266	0.72 224	0.71 202	0.97 241	0.85 217

PVD	1.47 284	1.04 308	1.44 327	1.10 290	1.09 308	1.19 297	1.07 300	1.91 339	2.05 333	0.79 285	1.49 304	1.54 281	1.91 308	0.89 317	2.26 336	1.35 327	1.39 314	1.09 326	2.41 277	1.14 317	1.51 290	1.98 308	0.79 302	1.08 321	1.49 322	1.82 324	1.67 313	2.10 293

SAMSARA	1.50 285	0.79 280	1.00 301	0.93 282	0.88 292	0.86 276	0.93 292	1.57 326	1.25 310	0.96 309	1.09 284	1.27 267	2.59 319	0.83 312	2.58 346	1.19 320	1.04 300	0.91 312	2.56 281	0.99 307	1.77 303	2.23 313	0.56 287	0.98 313	2.63 336	2.81 341	2.62 339	2.56 308

MFMNet_re	1.51 286	1.18 314	1.12 311	1.29 303	1.16 310	1.63 314	1.32 309	1.30 313	1.63 324	1.14 320	1.38 300	2.64 301	1.63 304	0.90 318	2.27 337	1.35 327	1.58 319	1.32 341	3.69 301	1.24 324	2.10 307	1.26 276	1.16 318	1.24 330	1.11 299	1.02 271	1.59 310	1.60 277

S-Stereo	1.54 287	0.81 284	0.83 285	1.15 294	1.16 310	1.29 304	1.56 312	1.02 298	1.09 304	1.25 327	4.20 337	4.10 324	1.10 285	0.66 299	2.16 329	1.63 341	0.90 288	1.05 322	2.20 266	1.10 314	1.26 280	3.12 327	1.31 327	1.17 328	0.84 262	1.18 288	1.21 276	2.18 296

ADCMid	1.56 288	0.92 300	0.99 297	0.70 255	0.86 291	1.05 289	1.37 310	1.29 311	1.77 327	0.75 273	1.75 313	1.27 267	1.48 298	0.69 303	2.18 331	1.07 304	0.98 297	0.79 302	2.74 288	0.80 288	1.31 283	1.74 303	1.06 317	0.70 284	1.01 291	1.53 317	1.02 252	10.33 353

FAT-Stereo	1.57 289	0.78 278	1.44 327	1.10 290	1.32 317	1.05 289	0.87 287	1.28 310	0.86 285	1.21 324	5.46 345	3.07 308	1.28 293	0.66 299	1.73 311	1.34 324	0.89 287	0.94 315	1.83 253	1.08 312	2.02 306	3.90 336	0.71 296	0.98 313	0.86 265	1.21 291	1.42 302	3.03 317

HBP-ISP	1.60 290	0.86 295	0.90 291	0.98 285	0.69 270	0.85 273	0.56 241	0.89 283	0.48 239	0.82 293	0.79 254	0.97 240	0.36 197	0.69 303	11.97 363	5.83 359	0.70 252	0.67 273	0.70 168	0.62 261	1.05 266	5.90 351	0.50 268	0.62 276	0.82 256	1.01 267	2.01 324	1.06 242

SANet	1.61 291	0.91 299	1.10 310	1.04 288	1.05 303	1.25 302	0.77 278	1.76 335	1.81 328	0.77 278	1.24 290	6.63 336	5.08 331	0.83 312	1.56 301	0.77 257	1.24 311	0.90 309	1.58 242	0.82 293	1.05 266	1.00 255	0.90 310	1.27 331	1.32 314	1.93 326	1.88 320	3.10 319

AnyNet_C32	1.64 292	0.65 260	0.74 275	0.67 251	0.73 279	0.86 276	1.14 301	0.95 286	3.12 350	0.75 273	1.53 305	0.94 235	0.64 264	0.67 301	1.83 316	1.11 310	1.06 304	0.95 316	1.78 252	0.76 284	1.76 302	1.71 301	0.66 295	0.85 304	1.13 301	2.68 340	1.17 271	13.55 357

pmcnn	1.66 293	0.80 283	0.52 232	1.19 298	1.01 299	1.21 299	0.93 292	0.96 291	0.54 248	0.74 269	2.66 326	3.98 323	5.06 330	0.31 208	1.65 307	1.40 335	1.20 309	0.91 312	3.99 304	0.95 301	4.45 348	1.02 257	0.90 310	0.90 306	1.07 296	1.01 267	2.43 333	3.03 317

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 294	1.25 317	1.05 303	1.56 312	1.08 306	1.20 298	3.18 333	1.50 322	2.10 335	1.30 331	0.98 276	1.50 277	1.04 280	1.66 330	1.71 308	1.18 318	0.84 278	1.01 318	6.24 321	1.15 320	1.43 288	3.23 329	1.19 319	1.14 325	1.52 323	1.29 300	1.09 259	2.78 312

MFN_U_SF_RVC	1.68 295	1.06 309	0.88 289	1.25 301	1.01 299	1.53 311	2.07 319	1.38 318	1.17 307	1.51 340	2.95 328	2.00 293	1.57 302	2.05 332	2.38 342	0.98 291	0.87 281	0.82 305	6.78 324	1.11 316	2.21 310	2.38 317	0.65 294	1.11 323	1.23 306	1.33 305	1.28 286	1.69 284

CBMV_ROB	1.71 296	0.79 280	0.65 264	1.35 305	1.07 305	1.01 284	0.74 277	1.01 297	0.54 248	0.72 265	0.81 259	9.80 351	5.90 337	0.57 288	1.42 292	0.69 239	0.80 272	0.58 249	5.38 313	1.22 322	0.95 255	0.55 178	0.53 279	0.62 276	1.22 305	1.45 310	2.72 342	2.94 314

gcap-zeroshot	1.75 297	0.44 150	0.89 290	0.59 233	0.36 180	0.55 224	0.29 182	0.74 246	0.29 136	0.74 269	0.76 251	1.18 265	0.33 173	0.24 147	0.78 204	0.97 288	0.61 212	0.53 223	29.80 358	0.80 288	1.04 264	1.45 286	0.23 175	0.34 197	0.75 236	0.99 262	0.96 237	0.75 204

edge stereo	1.82 298	1.16 313	2.22 340	1.46 310	1.28 314	1.58 312	1.38 311	1.67 332	1.30 312	1.20 323	3.42 332	4.33 326	2.26 314	0.80 310	1.41 291	1.46 337	1.05 302	0.83 308	5.42 314	0.97 304	1.34 285	3.76 333	0.95 315	0.88 305	1.26 312	1.20 289	1.70 315	2.91 313

G-Net	1.86 299	1.00 306	1.28 322	0.89 274	0.93 295	1.10 292	0.77 278	1.63 328	2.07 334	0.99 311	2.89 327	7.30 342	1.67 305	0.55 281	1.45 293	1.75 344	1.04 300	0.93 314	2.87 290	2.72 355	1.89 305	1.47 288	0.80 304	1.02 317	1.06 295	1.71 322	2.82 343	5.60 339

ADCS	1.88 300	1.06 309	0.98 296	0.93 282	1.10 309	1.09 291	1.14 301	1.27 308	2.49 341	0.89 302	1.36 299	1.51 278	2.92 323	0.86 315	3.30 349	2.26 350	1.46 318	1.26 335	3.10 297	1.29 326	2.48 315	2.88 322	0.80 304	1.10 322	1.33 316	4.48 356	1.41 301	6.08 342

SQANet	1.90 301	2.70 333	1.03 302	3.09 329	2.17 328	3.29 326	2.70 327	0.95 286	0.65 265	1.00 312	0.71 239	2.69 302	1.10 285	2.30 333	0.78 204	0.55 196	1.02 299	0.72 286	9.92 337	0.68 276	2.11 308	1.25 274	3.28 337	0.58 270	0.98 282	1.31 302	1.33 290	2.34 300

SPS-STEREO	1.93 302	1.27 318	1.21 314	1.60 314	1.34 318	1.44 309	1.17 304	1.66 329	1.36 317	1.38 334	3.67 334	3.02 307	1.29 294	1.05 321	1.85 317	1.83 346	1.58 319	1.37 343	8.86 333	1.34 327	3.07 329	1.47 288	1.27 324	1.37 333	1.42 319	1.28 299	2.02 325	1.89 287
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 303	1.18 314	1.26 320	1.45 309	1.28 314	1.10 292	2.21 321	1.88 337	1.41 318	1.33 332	1.32 296	2.29 295	2.23 311	1.25 327	4.58 354	1.87 347	2.55 340	1.13 330	2.73 287	1.63 339	3.69 341	3.33 330	1.26 320	2.09 355	1.93 330	1.47 311	1.59 310	2.77 311

AnyNet_C01	2.06 304	1.08 311	1.06 305	1.14 293	1.08 306	1.01 284	2.69 326	1.69 333	2.66 344	1.21 324	1.67 310	2.90 305	2.60 320	0.95 320	3.65 350	4.02 357	2.09 332	2.21 357	3.08 296	1.56 336	3.30 335	2.89 323	1.26 320	1.15 326	1.80 328	1.43 309	1.51 307	3.90 328

DDF-Stereo	2.07 305	0.43 144	0.28 125	10.45 356	0.48 227	14.62 363	0.70 274	0.72 237	0.29 136	0.66 234	0.48 158	17.48 359	0.59 259	0.26 175	0.55 131	0.56 202	0.60 204	0.45 164	1.27 229	0.38 158	0.83 232	0.77 229	0.25 189	0.24 124	0.45 132	0.45 139	0.91 223	0.67 181

ADCPNet	2.08 306	0.77 276	0.87 288	0.83 269	1.21 312	0.85 273	1.59 313	1.02 298	1.35 315	0.83 295	1.97 318	1.01 245	7.76 343	0.75 308	2.35 341	1.16 316	0.95 294	0.71 285	4.05 305	0.97 304	1.30 282	1.61 296	0.72 297	0.76 294	1.52 323	1.96 329	1.21 276	16.04 360

DDVS	2.32 307	0.70 269	0.82 284	0.70 255	0.74 283	0.73 261	0.59 246	1.09 305	0.88 287	0.80 287	34.26 370	3.93 321	1.16 288	0.52 274	1.09 273	1.35 327	0.73 261	0.65 269	1.95 259	0.95 301	1.67 297	2.27 314	0.48 262	0.56 266	0.69 215	0.84 232	1.21 276	1.35 266

Ntro	2.32 307	3.40 351	1.53 329	3.55 337	2.52 336	3.71 337	3.36 334	1.11 306	1.05 302	1.16 321	0.90 268	2.93 306	1.24 291	2.72 340	1.00 261	0.64 225	1.40 315	0.82 305	10.96 340	1.14 317	2.72 318	3.19 328	4.26 343	0.73 289	1.24 309	1.59 319	1.56 309	2.31 299

RainbowNet	2.32 307	2.93 339	1.87 336	3.34 335	2.57 337	3.50 328	3.49 337	1.29 311	0.92 292	1.53 343	0.89 267	3.18 310	2.31 315	2.94 341	1.30 286	0.90 275	1.61 322	1.00 317	5.61 315	1.51 331	2.82 322	4.18 338	4.25 342	0.97 311	1.32 314	1.58 318	1.71 316	3.00 316

otaku	2.33 310	3.05 343	1.19 312	3.36 336	2.37 331	3.56 331	3.08 332	1.05 300	0.98 300	1.13 317	0.80 258	2.88 304	1.62 303	2.59 334	0.95 251	0.64 225	1.23 310	0.75 293	13.16 345	1.09 313	2.47 314	2.63 319	4.75 347	0.75 293	1.13 301	1.38 308	1.69 314	2.52 307

ACVNet-4b	2.35 311	2.75 336	1.60 331	3.13 330	2.29 330	3.52 330	3.67 340	1.35 315	1.35 315	1.27 328	0.72 244	3.26 312	2.62 321	3.04 344	0.98 257	0.78 260	2.13 333	1.02 319	9.04 334	1.23 323	2.74 319	3.39 332	4.08 340	0.92 307	1.24 309	1.29 300	1.46 305	2.48 306

ACVNet_1	2.47 312	3.23 346	2.35 342	4.40 344	2.93 347	3.77 339	3.96 343	1.34 314	1.18 308	1.21 324	1.02 280	3.31 314	2.07 309	3.09 346	1.31 287	0.70 245	2.26 337	1.10 327	9.52 335	1.14 317	3.45 337	1.18 271	4.50 346	1.07 319	1.39 318	1.75 323	1.36 294	2.10 293

MonStereo1	2.61 313	2.91 338	1.70 332	3.94 341	3.77 354	3.57 332	3.72 342	1.55 324	1.64 325	1.43 336	1.63 309	4.85 329	5.63 335	2.99 343	1.35 289	0.90 275	1.99 330	1.31 338	5.93 316	1.75 343	2.96 325	1.93 307	4.83 350	0.93 310	1.31 313	1.08 278	2.49 336	2.38 302

SGM-ForestM	2.61 313	4.20 355	0.93 292	2.78 324	1.37 319	3.57 332	2.93 330	2.59 348	1.51 322	0.70 259	1.32 296	7.25 340	5.36 334	0.47 261	0.89 237	0.53 186	0.79 271	0.54 229	7.58 326	0.60 248	0.82 230	0.47 145	0.51 276	0.80 300	4.97 353	3.66 352	7.05 361	6.30 343

DPSNet	2.61 313	0.83 289	0.77 279	1.21 300	1.24 313	1.34 306	0.93 292	1.08 304	1.49 321	0.78 282	0.86 265	6.91 338	3.85 325	0.58 291	4.58 354	2.54 351	1.43 317	1.24 333	14.95 349	1.34 327	4.83 352	8.01 357	1.75 331	1.40 336	1.47 320	1.95 328	1.60 312	1.66 282

DGSMNet	2.66 316	0.96 301	1.36 326	1.03 287	0.99 298	1.12 294	1.05 299	1.36 316	0.94 297	2.15 355	13.54 366	1.71 288	1.85 306	0.93 319	2.50 345	3.85 356	5.34 349	1.61 348	5.07 310	1.68 341	7.04 357	8.02 358	0.96 316	1.19 329	1.01 291	1.33 305	1.40 300	1.88 286

WAO-6	2.71 317	2.26 329	1.57 330	3.00 328	2.25 329	3.01 324	3.02 331	1.77 336	2.35 336	1.52 342	1.62 308	3.94 322	5.12 332	2.64 337	2.22 333	1.38 332	2.65 341	1.36 342	4.86 309	1.54 335	2.76 321	4.79 342	2.70 335	1.73 348	2.71 338	2.59 339	2.68 341	5.02 336

PSMNet_ROB	2.71 317	3.39 350	1.92 337	2.87 326	2.04 326	4.01 342	3.50 338	1.46 320	1.41 318	1.59 345	3.34 329	3.52 315	4.97 329	4.50 353	1.61 304	0.95 283	1.87 327	1.06 323	8.62 330	1.63 339	2.32 313	1.51 292	5.43 357	1.37 333	1.98 334	1.94 327	1.91 321	2.39 303

WAO-7	2.72 319	1.83 324	2.89 351	7.39 350	1.73 325	1.76 317	1.82 316	2.07 340	2.65 343	2.21 356	5.39 344	4.58 328	5.72 336	1.23 326	2.07 326	1.27 323	1.69 323	1.22 332	7.70 327	1.51 331	1.64 296	3.07 326	0.84 307	1.65 346	1.83 329	2.48 338	1.97 323	3.27 321

SGM_RVC	2.81 320	1.46 321	0.85 286	1.76 316	1.28 314	1.68 316	1.19 305	1.56 325	1.14 306	0.82 293	1.70 311	7.09 339	2.67 322	0.42 250	0.92 243	0.57 203	0.75 264	0.57 244	11.20 342	0.66 270	0.94 252	0.46 140	0.51 276	0.84 303	1.97 333	1.64 320	5.04 357	26.13 365
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 321	3.23 346	1.81 334	6.04 348	3.38 353	3.63 334	3.67 340	1.88 337	1.97 332	1.47 337	1.30 294	3.69 318	4.10 327	2.97 342	1.45 293	0.97 288	2.41 338	1.29 336	5.94 317	1.74 342	3.20 331	4.23 339	4.79 349	1.55 341	2.65 337	2.27 335	2.56 337	2.64 309

IMH-64-1	2.92 322	2.70 333	2.36 343	3.23 331	2.71 339	3.70 335	4.05 344	1.66 329	2.48 339	1.13 317	1.26 292	3.60 316	6.29 339	3.59 347	2.28 338	1.15 314	2.20 334	1.31 338	6.02 318	1.52 333	3.03 327	5.48 345	4.83 350	1.40 336	2.83 340	2.02 330	2.34 329	3.64 324

IMH-64	2.92 322	2.70 333	2.36 343	3.23 331	2.71 339	3.70 335	4.05 344	1.66 329	2.48 339	1.13 317	1.26 292	3.60 316	6.29 339	3.59 347	2.28 338	1.15 314	2.20 334	1.31 338	6.02 318	1.52 333	3.03 327	5.48 345	4.83 350	1.40 336	2.83 340	2.02 330	2.34 329	3.64 324

SFCPSM	3.03 324	0.82 287	0.63 259	0.77 265	0.69 270	0.72 260	0.63 259	0.83 274	0.98 300	0.71 262	2.00 319	2.57 297	3.49 324	0.56 283	1.16 279	0.93 282	0.74 262	0.64 265	54.48 371	1.19 321	0.88 241	0.91 247	0.55 285	0.55 265	0.94 276	0.93 249	1.11 263	1.39 267

ACVNet_2	3.17 325	2.98 340	2.25 341	4.72 345	2.88 344	3.50 328	3.48 336	1.58 327	1.33 313	1.29 330	1.10 286	3.22 311	2.45 317	2.67 339	1.29 285	0.86 271	7.26 353	1.02 319	22.14 353	1.37 329	3.22 332	1.25 274	4.24 341	1.37 333	1.93 330	1.92 325	1.83 319	2.36 301

ELAS_RVC	3.22 326	2.01 325	1.85 335	2.66 321	2.07 327	5.08 350	2.06 318	2.41 346	1.89 330	1.74 350	4.78 339	8.00 343	8.02 344	0.74 307	2.38 342	0.81 265	1.75 325	1.14 331	3.97 303	1.27 325	4.64 351	7.61 355	1.26 320	1.74 349	6.58 358	3.21 347	3.39 347	3.80 327
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 327	2.76 337	2.37 345	3.26 333	2.74 341	3.73 338	4.10 346	1.72 334	2.58 342	1.17 322	1.24 290	3.92 320	10.58 346	6.80 362	1.57 303	1.11 310	2.25 336	1.30 337	6.28 322	1.56 336	2.97 326	4.14 337	4.90 353	1.45 340	3.01 344	2.36 336	2.47 335	5.19 338

anonymity	3.27 328	0.41 132	1.09 309	0.58 229	0.41 208	0.47 197	0.30 189	0.79 263	0.33 179	0.61 195	69.49 374	0.85 225	0.30 144	0.24 147	0.59 145	1.02 299	0.60 204	0.43 148	1.35 232	0.60 248	0.73 218	1.82 306	0.24 184	0.29 157	1.00 288	1.24 293	1.08 257	1.47 270

MDST_ROB	3.33 329	2.32 330	0.75 276	3.90 340	1.47 322	2.61 322	1.00 298	1.12 307	0.72 270	0.78 282	0.67 234	1.54 281	25.37 359	0.34 220	2.11 328	0.53 186	0.65 233	0.48 189	3.69 301	0.58 239	0.88 241	0.59 180	0.58 289	0.68 283	7.85 361	3.03 345	17.15 366	8.63 351

ELAS	3.38 330	2.19 327	1.79 333	2.99 327	2.37 331	3.32 327	2.09 320	2.60 349	2.85 348	1.28 329	4.85 341	8.61 345	8.02 344	0.76 309	2.90 347	0.81 265	1.80 326	1.10 327	4.19 307	1.10 314	4.53 349	7.86 356	1.26 320	1.63 344	7.08 359	4.79 357	3.66 352	4.87 334
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 331	1.54 322	1.05 303	2.64 320	1.72 324	2.05 319	1.15 303	2.40 345	1.41 318	0.90 303	6.48 355	9.56 349	7.42 342	0.49 264	11.75 361	1.94 348	0.87 281	0.74 291	8.79 331	0.80 288	8.36 358	8.07 359	0.73 299	1.07 319	3.39 346	2.15 334	5.22 358	4.99 335
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
SGM+DAISY	3.81 332	1.38 319	1.26 320	1.80 317	1.47 322	1.93 318	1.71 315	1.47 321	1.33 313	1.34 333	6.67 357	9.59 350	12.99 351	1.20 325	1.73 311	1.47 338	1.42 316	1.24 333	11.11 341	1.37 329	3.07 329	2.13 311	1.27 324	1.42 339	1.69 326	1.26 297	2.90 344	26.50 366

DN	3.88 333	0.39 120	0.36 161	0.58 229	0.32 160	51.06 373	0.32 191	0.64 188	0.32 173	0.50 122	0.56 194	38.15 365	0.23 102	0.26 175	0.60 151	0.71 246	0.57 177	0.46 176	1.59 244	0.40 177	0.69 208	0.66 202	0.32 224	0.32 178	1.15 303	1.04 274	0.86 215	1.56 274

DispFullNet	4.17 334	3.20 345	4.34 359	2.72 323	2.46 335	2.92 323	2.70 327	2.79 354	1.90 331	4.51 365	6.62 356	8.91 347	4.83 328	2.59 334	2.00 321	8.18 362	3.24 345	1.98 351	24.96 355	2.93 357	3.99 343	3.36 331	1.71 330	1.15 326	1.36 317	1.32 304	2.36 332	3.65 326

WAO-8	4.25 335	3.34 348	2.80 348	10.32 354	2.92 345	4.17 343	5.89 349	2.66 352	4.45 354	1.69 348	3.41 330	5.94 333	11.31 348	5.29 357	1.71 308	1.34 324	2.69 342	1.51 346	10.78 338	2.48 352	2.63 316	4.50 340	3.44 338	1.58 342	5.12 354	3.31 349	3.60 349	5.76 340

Venus	4.25 335	3.34 348	2.80 348	10.32 354	2.92 345	4.17 343	5.89 349	2.66 352	4.45 354	1.69 348	3.41 330	5.94 333	11.31 348	5.29 357	1.71 308	1.34 324	2.69 342	1.51 346	10.78 338	2.48 352	2.63 316	4.50 340	3.44 338	1.58 342	5.12 354	3.31 349	3.60 349	5.76 340

LVE	4.33 337	3.03 341	2.00 338	27.23 365	3.06 348	3.83 340	12.07 364	1.53 323	1.64 325	1.85 352	1.48 303	3.30 313	3.91 326	3.06 345	1.45 293	1.05 302	1.95 329	1.38 344	15.68 350	1.62 338	3.25 334	5.86 348	4.42 345	1.76 350	2.87 342	2.06 332	2.34 329	3.25 320

PWCK	5.04 338	3.03 341	2.21 339	3.61 338	2.60 338	4.41 346	5.09 347	2.45 347	2.76 346	3.31 361	4.34 338	10.15 354	5.13 333	1.74 331	1.99 320	1.38 332	2.41 338	1.45 345	51.59 370	2.35 350	3.70 342	2.69 321	2.65 334	1.78 352	2.97 343	3.21 347	2.43 333	4.77 333

STStereo	5.29 339	2.47 331	5.20 361	5.20 346	2.80 342	4.72 347	3.42 335	6.23 363	6.52 357	1.51 340	7.61 359	9.53 348	14.86 354	0.63 296	4.09 353	0.64 225	0.87 281	0.62 260	36.67 362	1.02 308	1.23 278	1.05 259	0.78 301	1.63 344	3.46 347	2.43 337	3.53 348	14.15 358

notaker	5.52 340	5.55 361	3.76 357	13.97 360	5.34 359	5.44 354	7.16 352	2.36 344	2.68 345	2.06 354	1.80 315	12.90 358	23.86 358	3.98 350	2.04 322	1.73 343	3.45 347	2.12 354	17.08 351	2.15 347	6.10 356	5.87 349	6.15 361	2.12 356	1.79 327	2.08 333	2.31 328	3.29 322

MADNet++	5.64 341	3.51 352	3.77 358	2.84 325	4.62 357	3.02 325	3.65 339	4.36 357	5.03 356	4.18 364	5.07 343	6.45 335	5.92 338	6.18 361	7.04 357	6.82 360	4.71 348	4.00 361	8.03 328	5.83 361	9.92 362	16.38 366	2.32 333	4.34 364	3.95 352	11.38 363	4.93 356	4.01 329

DNS	5.65 342	0.37 104	0.76 278	0.56 225	0.24 108	41.14 369	0.40 212	0.69 217	0.27 121	0.58 178	3.56 333	54.33 372	0.29 132	0.27 185	0.44 108	0.85 269	0.53 149	0.44 153	40.80 364	0.36 147	0.55 156	0.61 189	0.20 140	0.40 223	0.89 267	0.89 240	0.96 237	1.27 263

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 343	0.56 237	1.25 319	0.75 261	0.69 270	1.17 296	0.81 280	0.82 273	0.80 279	0.81 290	4.78 339	1.00 242	0.37 202	0.27 185	1.13 276	1.54 339	0.70 252	0.60 257	124.50 374	0.54 221	1.43 288	2.64 320	0.22 164	0.36 210	0.91 270	1.13 284	1.13 264	2.18 296

TorneroNet-64	6.02 344	4.60 357	2.53 346	15.58 361	3.29 351	4.87 348	7.75 353	2.23 342	10.02 360	1.42 335	1.31 295	7.26 341	29.23 363	4.36 352	2.09 327	1.21 321	8.22 354	1.70 350	17.35 352	2.62 354	4.31 346	5.68 347	5.20 355	1.76 350	3.58 348	3.76 353	2.29 327	8.34 350

JetBlue	6.09 345	3.85 353	3.31 356	5.99 347	4.13 356	6.22 356	7.94 354	3.42 355	2.89 349	1.47 337	1.46 302	8.10 344	1.90 307	5.39 359	11.86 362	3.22 353	3.30 346	2.99 358	5.32 312	2.40 351	9.74 361	10.03 364	4.93 354	2.18 357	7.39 360	17.16 365	3.72 354	24.15 363

UNDER WATER-64	6.11 346	5.20 359	3.13 354	12.20 358	5.77 360	6.55 358	8.53 358	4.74 361	3.45 352	2.30 359	2.36 322	12.04 357	12.47 350	5.08 355	3.02 348	1.81 345	12.11 362	2.17 355	8.81 332	4.17 360	5.75 355	7.27 354	8.74 366	2.61 360	3.86 351	8.63 360	4.32 355	7.86 349

MANE	7.31 347	2.64 332	4.48 360	3.30 334	3.10 349	3.94 341	2.83 329	5.37 362	6.88 358	1.11 316	5.64 347	8.81 346	11.02 347	0.67 301	3.83 351	3.83 355	1.32 312	18.03 367	8.61 329	0.84 294	4.22 344	1.16 268	0.74 300	1.79 353	13.65 365	18.61 366	22.89 368	38.18 373

UNDER WATER	7.55 348	4.74 358	3.06 353	10.46 357	5.92 361	6.35 357	8.05 355	4.32 356	3.69 353	1.97 353	2.14 320	10.53 355	62.60 372	4.83 354	2.25 335	1.59 340	12.22 363	2.08 353	9.67 336	3.97 358	5.27 354	6.65 352	8.86 367	2.65 361	3.82 350	5.62 358	3.62 351	7.03 347

JetRed	7.85 349	5.29 360	6.07 363	3.75 339	5.00 358	6.95 359	10.20 361	4.64 360	3.42 351	2.92 360	2.39 323	6.71 337	2.25 313	7.15 363	10.26 359	7.34 361	8.59 355	7.11 362	4.82 308	4.08 359	10.76 365	9.27 360	7.85 365	3.34 362	10.96 362	24.25 369	11.90 363	24.57 364

TorneroNet	8.11 350	4.28 356	2.58 347	27.50 366	3.31 352	5.00 349	6.00 351	2.62 350	10.13 362	1.49 339	2.57 325	11.07 356	68.61 373	4.25 351	1.77 315	1.18 318	5.78 350	1.62 349	23.67 354	2.83 356	4.30 345	5.47 344	5.37 356	1.65 346	3.72 349	3.14 346	2.59 338	6.36 344

KSHMR	8.16 351	4.16 354	2.96 352	25.39 364	3.92 355	5.08 350	5.53 348	2.62 350	2.40 338	2.23 357	2.26 321	4.37 327	77.17 374	5.23 356	2.24 334	1.71 342	2.79 344	1.98 351	31.04 359	2.02 346	4.59 350	5.35 343	7.54 364	1.89 354	3.30 345	2.91 343	3.01 345	6.51 345

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 352	0.65 260	1.07 307	0.94 284	0.83 289	0.81 271	1.27 308	0.85 278	0.73 271	0.93 304	6.13 351	180.62 375	2.17 310	1.33 328	1.22 282	1.01 297	0.93 293	1.06 323	6.32 323	0.79 287	3.32 336	3.77 334	0.55 285	0.76 294	0.95 278	1.34 307	1.19 274	2.42 305

LSM0	8.30 353	1.08 311	0.95 293	1.66 315	1.42 320	1.59 313	1.96 317	2.27 343	2.36 337	1.66 347	3.94 335	4.10 324	6.30 341	0.63 296	62.38 375	74.74 375	1.69 323	1.06 323	12.18 343	2.23 348	4.96 353	9.29 361	0.92 312	1.29 332	1.95 332	2.97 344	3.66 352	14.83 359

ACV-stereo	8.39 354	1.01 307	0.97 295	1.29 303	0.73 279	1.48 310	0.95 295	0.88 282	1.10 305	1.07 315	1.33 298	1.06 252	23.12 357	0.52 274	4.00 352	3.78 354	1.05 302	0.79 302	168.94 375	1.91 344	3.64 340	1.44 284	0.72 297	0.74 292	0.74 231	0.90 243	1.43 303	1.03 238

ktn	8.45 355	3.18 344	2.84 350	6.37 349	3.26 350	4.31 345	10.28 362	2.15 341	10.13 362	2.27 358	1.83 316	42.17 368	55.84 370	3.93 349	2.34 340	2.09 349	9.85 356	2.17 355	33.98 360	2.24 349	3.24 333	3.03 325	4.78 348	2.25 358	2.59 335	2.81 341	3.18 346	5.04 337

zero-FE	9.08 356	0.42 139	0.28 125	61.19 374	0.56 245	106.36 375	1.24 307	0.72 237	0.30 146	0.66 234	0.56 194	61.54 373	0.66 266	0.25 164	0.59 145	0.53 186	0.60 204	0.47 183	2.54 279	0.38 158	1.35 286	0.96 250	0.25 189	0.24 124	0.45 132	0.44 133	0.91 223	0.66 177

XX-Stereo	9.49 357	0.38 115	0.36 161	0.63 243	0.28 136	0.54 221	0.28 175	0.69 217	0.28 129	0.69 254	6.24 353	1.00 242	0.29 132	0.23 135	0.70 193	1.08 305	0.60 204	0.52 219	1.58 242	0.53 215	0.76 222	0.65 199	0.18 115	0.26 142	233.61 377	0.88 238	1.01 251	1.90 289

DGTPSM_ROB	12.12 358	5.96 362	17.45 368	4.20 342	7.86 362	5.15 352	8.18 356	4.56 358	11.64 364	4.52 366	8.72 361	5.01 330	17.08 355	12.98 366	14.91 365	14.58 366	6.85 351	15.76 365	12.78 344	12.05 366	9.07 359	21.74 367	5.67 358	11.54 368	11.84 363	31.02 372	12.98 364	33.06 369

DPSMNet_ROB	12.40 359	5.97 363	17.46 369	4.21 343	7.87 363	5.15 352	8.18 356	4.56 358	11.65 365	4.54 367	8.87 362	5.17 331	22.69 356	13.00 367	14.98 366	14.62 367	6.90 352	15.82 366	14.07 348	12.05 366	9.09 360	21.75 368	5.68 359	11.54 368	11.87 364	31.03 373	12.99 365	33.06 369

WQFJA1++	13.32 360	0.37 104	0.25 117	123.26 376	0.29 143	112.03 376	109.42 376	0.56 134	0.25 105	0.65 223	0.49 163	1.70 287	1.51 299	0.23 135	0.43 106	0.60 213	0.53 149	0.41 134	1.83 253	0.31 114	0.53 150	0.51 163	0.22 164	0.20 86	0.52 160	0.76 215	0.88 219	0.91 224

LE_ROB	17.44 361	1.82 323	6.12 364	9.40 351	53.85 376	8.01 360	46.26 371	11.27 368	28.12 369	1.80 351	7.03 358	38.62 366	49.53 369	0.34 220	1.76 314	0.55 196	0.78 267	0.59 254	36.68 363	6.72 362	2.92 324	0.85 240	29.06 371	12.10 370	26.35 367	25.49 370	27.84 371	37.03 372

DLNR_Zeroshot_test	17.86 362	67.45 376	1.21 314	81.91 375	0.35 176	0.45 189	74.74 375	0.76 254	0.27 121	0.69 254	0.60 203	1.16 263	0.29 132	8.20 364	84.48 376	102.07 376	23.88 368	15.14 364	7.31 325	0.50 209	4.38 347	2.51 318	0.18 115	0.43 233	0.76 242	0.86 233	0.80 193	0.80 211

DPSM_ROB	18.32 363	16.26 365	21.94 370	9.42 352	8.75 364	13.61 361	9.11 359	10.90 366	15.09 366	8.45 368	8.95 363	10.12 352	13.19 352	16.42 368	19.79 368	19.11 368	18.35 366	20.45 368	13.82 346	14.88 368	26.56 369	27.45 369	6.49 362	14.39 371	31.57 372	38.83 374	36.85 373	43.86 374

DPSM	18.32 363	16.26 365	21.94 370	9.42 352	8.75 364	13.61 361	9.11 359	10.90 366	15.09 366	8.45 368	8.95 363	10.12 352	13.19 352	16.42 368	19.79 368	19.11 368	18.35 366	20.45 368	13.82 346	14.88 368	26.56 369	27.45 369	6.49 362	14.39 371	31.57 372	38.83 374	36.85 373	43.86 374

DPSimNet_ROB	18.93 365	32.01 369	5.97 362	12.40 359	11.35 367	6.13 355	28.07 368	15.03 369	35.64 372	3.96 363	78.33 375	18.15 360	35.00 364	5.44 360	12.19 364	10.36 364	13.57 364	3.64 360	87.52 373	6.87 363	14.36 368	9.97 362	4.40 344	7.14 366	5.17 356	9.85 361	5.93 360	32.56 368

HanzoNet	19.12 366	15.23 364	6.99 365	35.06 369	14.35 368	40.77 368	42.46 370	17.81 370	22.51 368	3.55 362	8.29 360	41.30 367	56.30 371	43.04 374	5.72 356	4.37 358	37.83 372	3.30 359	49.59 369	8.93 365	10.30 364	6.85 353	14.15 370	3.46 363	5.94 357	5.80 359	5.29 359	7.13 348

LRCNet_RVC	21.34 367	28.92 368	11.37 367	31.78 368	29.09 372	34.25 367	27.43 367	21.71 372	10.07 361	29.63 373	30.60 369	32.06 363	25.81 360	33.87 372	11.15 360	2.97 352	25.27 369	21.35 370	44.05 367	20.83 370	14.27 367	5.87 349	36.69 372	27.43 373	2.76 339	1.47 311	8.68 362	6.79 346

BEATNet-Init1	22.01 368	36.32 372	3.23 355	54.74 373	11.23 366	52.95 374	28.72 369	9.47 364	8.51 359	1.57 344	10.45 365	33.05 364	48.98 368	0.71 305	16.97 367	11.50 365	1.60 321	1.11 329	77.80 372	35.27 373	9.94 363	9.98 363	1.27 324	2.30 359	27.41 368	11.09 362	52.85 375	35.36 371

PML	30.82 369	20.91 367	7.15 366	29.65 367	20.81 371	29.11 366	10.50 363	10.87 365	88.32 376	20.03 372	154.19 376	98.60 374	119.55 375	10.53 365	9.19 358	8.69 363	16.72 365	7.27 363	34.57 361	7.35 364	12.77 366	10.86 365	5.72 360	6.17 365	33.11 374	12.83 364	34.30 372	12.33 356

CasAABBNet	36.73 370	32.73 371	44.18 375	18.81 362	17.45 369	27.29 365	18.12 365	21.69 371	30.40 370	17.52 370	18.08 367	20.27 361	26.53 361	32.96 370	38.28 371	37.42 370	36.82 370	41.12 372	27.47 357	29.86 371	53.56 375	55.70 374	12.93 368	28.91 374	63.44 376	78.07 376	73.93 376	88.05 376

FlowAnything	36.80 371	32.68 370	44.29 376	18.93 363	17.69 370	27.11 364	18.38 366	21.83 373	30.48 371	17.53 371	18.21 368	20.29 362	26.54 362	33.31 371	37.97 370	37.86 371	36.82 370	40.93 371	27.35 356	30.03 372	53.34 374	55.72 375	12.99 369	29.50 375	63.36 375	78.25 377	73.99 377	88.17 377

HaxPig	41.43 372	43.85 373	40.81 372	44.90 370	47.49 374	44.66 370	46.30 372	46.31 374	45.63 374	49.00 374	49.30 371	47.24 369	43.73 366	42.64 373	40.44 373	39.13 373	48.37 373	51.07 373	43.33 365	42.25 374	42.88 371	36.52 371	50.75 374	43.02 377	27.54 369	19.97 367	20.68 367	20.75 362

AVERAGE_ROB	41.98 373	44.82 374	42.27 373	45.98 371	46.88 373	45.60 371	46.56 373	47.04 375	43.89 373	49.19 375	49.91 372	47.25 370	43.00 365	49.19 375	40.14 372	38.38 372	49.01 374	51.31 374	43.98 366	42.43 375	43.31 372	38.64 372	49.42 373	42.83 376	28.65 370	20.44 368	23.41 369	19.88 361

MEDIAN_ROB	44.95 374	47.36 375	44.12 374	48.52 372	49.78 375	48.21 372	49.25 374	49.72 376	46.35 375	52.53 376	53.59 373	50.59 371	45.49 367	49.36 376	43.27 374	41.36 374	51.85 375	54.40 375	47.03 368	45.93 376	45.78 373	40.06 373	52.67 375	45.67 378	31.00 371	26.54 371	25.33 370	27.95 367

GS-Stereo																							0.08 20	0.10 28	0.18 26	0.16 17	0.25 32	0.16 29

FSD		0.53 228	0.53 234	0.53 218	0.53 237	0.52 213	0.53 233	0.75 250	0.40 216	0.80 287	0.59 200			0.55 281	0.62 163	0.64 225			0.66 155	0.55 226				0.52 259	0.68 214	0.62 187	0.69 163	0.70 194

ASD4																								8.34 367

STTRV1_RVC		0.81 284	0.64 261	1.04 288	0.73 279	1.03 286	0.85 284	0.91 284	0.92 292	0.93 304	0.95 273	1.72 289	2.23 311	0.86 315	1.46 296	0.78 260	1.37 313	0.72 286		1.97 345	1.59 293	1.23 273		0.97 311	1.07 296	1.11 282	1.75 317	3.40 323

Low-res two-view benchmark