Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 22	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.14 36	0.12 9	0.07 9	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 6	0.15 12	0.09 3	0.07 17	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.09 3	0.09 12	0.09 8	0.16 47	0.12 9	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.10 5	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

quiztm	0.11 4	0.12 18	0.10 30	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 7	0.11 24	0.07 3	0.09 14	0.13 15	0.07 9	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 32	0.09 3	0.07 17	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 45	0.12 8

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 8	0.04 3	0.13 24	0.12 36	0.11 18	0.14 36	0.16 24	0.07 9	0.06 18	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 6	0.17 19	0.13 11	0.06 6	0.08 13	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 17	0.08 49	0.13 24	0.06 4	0.11 18	0.09 14	0.10 4	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.16 5	0.19 23	0.11 3	0.18 16	0.09 3	0.17 19	0.11 6	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 33	0.12 8

LACA2	0.12 8	0.12 18	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.12 41	0.07 33	0.09 3	0.09 12	0.14 35	0.05 5	0.27 62	0.08 21	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 22	0.18 16	0.11 6	0.13 4	0.16 23	0.06 6	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 21	0.11 7	0.09 12	0.16 50	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.22 38	0.12 14	0.23 38	0.11 6	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 23	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 43	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.19 22	0.12 14	0.21 32	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

over-8	0.13 11	0.11 12	0.09 22	0.13 44	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.21 46	0.08 21	0.05 8	0.17 13	0.19 21	0.16 12	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.20 44	0.19 36	0.22 19	0.20 50

over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 52	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.24 53	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.19 21	0.15 6	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.19 33	0.19 36	0.23 24	0.20 50

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 41	0.07 33	0.17 53	0.17 59	0.09 8	0.27 98	0.13 15	0.27 138	0.07 29	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 17	0.09 27	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

BridgeDepth	0.13 11	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.08 23	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 18	0.06 6	0.31 70	0.07 9	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 13	0.11 6	0.16 14	0.17 28	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 11	0.16 42	0.08 7	0.12 39	0.10 40	0.07 8	0.06 21	0.12 17	0.12 36	0.07 3	0.10 22	0.15 22	0.09 32	0.05 8	0.19 29	0.21 28	0.22 35	0.18 32	0.19 22	0.13 26	0.23 38	0.18 35	0.10 51	0.08 13	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.10 22	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 57	0.14 45	0.15 43	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 29	0.15 4	0.15 3	0.23 41	0.15 13	0.21 34	0.12 14	0.18 24	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 50	0.15 23

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.11 29	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 36	0.11 24	0.16 50	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.23 41	0.17 27	0.22 38	0.14 33	0.20 29	0.14 13	0.08 24	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 37	0.15 23

CoSv	0.13 11	0.17 51	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 71	0.07 33	0.15 36	0.10 19	0.13 33	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.20 23	0.21 31	0.12 7	0.22 38	0.12 14	0.20 29	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 55	0.15 15	0.19 11	0.11 3

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 30	0.04 3	0.17 53	0.13 40	0.15 43	0.16 47	0.19 40	0.08 21	0.09 51	0.18 24	0.22 34	0.19 23	0.16 22	0.15 6	0.14 33	0.17 19	0.14 13	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 32	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 48	0.26 55	0.20 27	0.18 32	0.20 30	0.11 6	0.24 47	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 55	0.20 41	0.23 24	0.15 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over v1	0.14 21	0.11 12	0.09 22	0.15 59	0.08 23	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.10 19	0.11 18	0.10 22	0.28 64	0.08 21	0.06 18	0.17 13	0.20 23	0.17 17	0.16 22	0.16 9	0.12 14	0.15 12	0.15 16	0.06 6	0.09 27	0.19 33	0.21 49	0.23 24	0.18 41

WQFJX1	0.14 21	0.15 36	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.16 46	0.19 71	0.10 11	0.28 102	0.12 9	0.30 162	0.08 42	0.16 7	0.17 7	0.16 12	0.12 7	0.15 6	0.12 14	0.14 5	0.17 28	0.11 64	0.09 27	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

MoCha-V2	0.14 21	0.15 36	0.11 40	0.12 39	0.09 31	0.11 30	0.09 62	0.13 24	0.08 9	0.13 33	0.18 57	0.17 31	0.07 9	0.07 29	0.17 13	0.23 37	0.20 27	0.20 41	0.25 52	0.14 33	0.29 62	0.17 28	0.08 24	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

ProNet	0.14 21	0.13 21	0.14 60	0.11 29	0.07 11	0.14 55	0.12 88	0.13 24	0.06 4	0.08 5	0.24 85	0.09 3	0.06 3	0.07 29	0.22 41	0.21 28	0.22 35	0.18 32	0.19 22	0.14 33	0.20 29	0.11 6	0.12 73	0.11 47	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

CroCo-Stereo Lap2	0.14 21	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 23	0.08 13	0.05 8	0.12 17	0.06 4	0.22 72	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 33	0.26 55	0.22 35	0.19 37	0.26 57	0.11 6	0.28 58	0.16 23	0.06 6	0.08 13	0.22 55	0.23 66	0.20 13	0.16 30

testmc14	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.13 44	0.09 31	0.11 30	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.11 18	0.12 28	0.27 62	0.07 9	0.05 8	0.23 46	0.24 43	0.21 31	0.18 32	0.19 22	0.18 54	0.17 19	0.13 11	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.23 66	0.22 19	0.17 37

PointNet	0.15 26	0.13 21	0.11 40	0.10 22	0.07 11	0.13 50	0.07 33	0.23 64	0.14 45	0.17 57	0.15 40	0.14 20	0.13 58	0.06 18	0.18 24	0.17 7	0.16 12	0.13 10	0.13 3	0.12 14	0.23 38	0.16 23	0.08 24	0.09 27	0.21 52	0.19 36	0.36 75	0.18 41

LACA1	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.11 29	0.10 40	0.12 41	0.06 21	0.13 24	0.14 45	0.14 35	0.10 22	0.19 40	0.13 58	0.10 58	0.19 29	0.21 28	0.19 23	0.23 57	0.19 22	0.13 26	0.17 19	0.19 41	0.07 17	0.09 27	0.20 44	0.20 41	0.24 33	0.21 54

WQFJA1	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 138	0.11 6	0.28 145	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

WQFJX	0.15 26	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.09 31	0.13 50	0.09 62	0.13 24	0.15 53	0.11 18	0.33 127	0.11 6	0.36 219	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 16	0.13 26	0.14 5	0.15 16	0.10 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.21 15	0.16 30

NLMM	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 138	0.11 6	0.28 145	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLSM3	0.15 26	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.10 40	0.10 24	0.08 49	0.15 36	0.17 59	0.11 18	0.17 53	0.12 9	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.20 23	0.20 27	0.17 27	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.16 23	0.08 24	0.11 47	0.18 27	0.23 66	0.27 45	0.18 41

MonStereo	0.15 26	0.14 31	0.13 53	0.12 39	0.12 54	0.10 24	0.08 49	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 33	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 41	0.17 27	0.21 34	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.22 55	0.18 30	0.23 24	0.24 63

LG-Stereo	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 48	0.11 30	0.05 8	0.15 36	0.11 24	0.19 64	0.12 28	0.26 57	0.09 32	0.06 18	0.19 29	0.20 23	0.23 41	0.16 22	0.18 16	0.14 33	0.23 38	0.20 48	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 33	0.15 23

MM-Stereo_test2	0.15 26	0.19 56	0.11 40	0.16 66	0.11 48	0.08 13	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.20 66	0.08 13	0.12 9	0.08 21	0.09 51	0.20 33	0.22 34	0.25 50	0.20 41	0.20 30	0.18 54	0.25 50	0.21 53	0.10 51	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

GREAT-IGEV	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 46	0.10 19	0.12 29	0.13 33	0.25 56	0.09 32	0.08 42	0.22 41	0.25 46	0.24 49	0.16 22	0.23 44	0.13 26	0.18 24	0.16 23	0.09 42	0.10 35	0.15 10	0.16 18	0.31 61	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 17	0.04 3	0.16 46	0.06 4	0.15 43	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 41	0.28 62	0.26 54	0.23 57	0.27 59	0.17 49	0.28 58	0.19 41	0.06 6	0.08 13	0.26 63	0.23 66	0.23 24	0.20 50

AIO-Stereo	0.15 26	0.17 51	0.12 48	0.17 74	0.10 40	0.12 41	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 36	0.12 9	0.09 32	0.08 42	0.20 33	0.21 28	0.20 27	0.20 41	0.21 34	0.17 49	0.23 38	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

RSM	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.14 52	0.09 31	0.14 55	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 40	0.14 20	0.10 40	0.07 29	0.22 41	0.25 46	0.21 31	0.20 41	0.18 16	0.17 49	0.25 50	0.18 35	0.08 24	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.27 45	0.15 23

over-6	0.16 40	0.15 36	0.10 30	0.17 74	0.08 23	0.10 24	0.07 33	0.13 24	0.20 79	0.11 18	0.15 40	0.41 105	0.09 32	0.07 29	0.18 24	0.21 28	0.17 17	0.17 27	0.19 22	0.12 14	0.16 14	0.18 35	0.08 24	0.09 27	0.20 44	0.20 41	0.25 37	0.22 59

MatchStereo	0.16 40	0.14 31	0.11 40	0.07 7	0.12 54	0.07 8	0.06 21	0.16 46	0.18 65	0.08 5	0.12 28	0.13 15	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.25 46	0.17 17	0.20 41	0.18 16	0.19 62	0.21 32	0.26 73	0.08 24	0.12 59	0.21 52	0.23 66	0.22 19	0.19 47
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 40	0.18 54	0.13 53	0.13 44	0.13 56	0.12 41	0.09 62	0.12 17	0.10 19	0.16 50	0.11 25	0.22 49	0.08 21	0.05 8	0.22 41	0.25 46	0.28 60	0.20 41	0.25 52	0.16 44	0.32 64	0.19 41	0.08 24	0.10 35	0.18 27	0.16 18	0.25 37	0.16 30

GASTEREO	0.16 40	0.16 42	0.10 30	0.14 52	0.10 40	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.15 53	0.14 35	0.09 14	0.18 37	0.11 45	0.06 18	0.24 48	0.24 43	0.23 41	0.20 41	0.23 44	0.16 44	0.23 38	0.23 66	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.22 55	0.28 50	0.14 19

MSCF	0.16 40	0.15 36	0.09 22	0.14 52	0.09 31	0.11 30	0.07 33	0.11 7	0.15 53	0.14 35	0.09 14	0.17 31	0.11 45	0.06 18	0.25 52	0.23 37	0.23 41	0.20 41	0.23 44	0.15 39	0.24 47	0.21 53	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.22 55	0.27 45	0.15 23

MLG-Stereo_test2	0.16 40	0.12 18	0.10 30	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.18 56	0.11 24	0.20 66	0.07 9	0.23 50	0.08 21	0.08 42	0.19 29	0.23 37	0.30 65	0.25 65	0.31 66	0.18 54	0.28 58	0.17 28	0.09 42	0.08 13	0.20 44	0.16 18	0.29 53	0.21 54

IGEV-Stereo++	0.16 40	0.24 72	0.09 22	0.13 44	0.13 56	0.10 24	0.05 8	0.15 36	0.13 40	0.12 29	0.16 47	0.16 24	0.11 45	0.07 29	0.21 37	0.22 34	0.22 35	0.18 32	0.21 34	0.16 44	0.22 36	0.27 78	0.09 42	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 37	0.18 41

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 47	0.16 42	0.11 40	0.09 18	0.10 40	0.11 30	0.07 33	0.19 57	0.16 56	0.14 35	0.16 47	0.26 57	0.09 32	0.08 42	0.25 52	0.23 37	0.23 41	0.19 37	0.26 57	0.13 26	0.22 36	0.19 41	0.09 42	0.09 27	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.21 54

MCSU-Stereo	0.17 47	0.16 42	0.13 53	0.11 29	0.11 48	0.09 17	0.09 62	0.11 7	0.21 86	0.11 18	0.12 28	0.39 96	0.09 32	0.08 42	0.28 69	0.23 37	0.27 55	0.17 27	0.20 30	0.15 39	0.18 24	0.17 28	0.09 42	0.09 27	0.22 55	0.21 49	0.35 71	0.24 63

NLMM1	0.17 47	0.14 31	0.09 22	0.08 12	0.09 31	0.10 24	0.07 33	0.15 36	0.20 79	0.12 29	0.34 131	0.21 46	0.51 266	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.16 12	0.15 13	0.22 38	0.14 33	0.14 5	0.19 41	0.10 51	0.11 47	0.19 33	0.18 30	0.24 33	0.13 15

NLSM1	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.11 48	0.14 55	0.08 49	0.20 60	0.19 71	0.11 18	0.38 149	0.18 37	0.42 239	0.09 51	0.17 13	0.21 28	0.16 12	0.15 13	0.20 30	0.13 26	0.16 14	0.22 62	0.10 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.27 45	0.14 19

GIP-stereo	0.17 47	0.21 62	0.13 53	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.07 33	0.12 17	0.09 12	0.16 50	0.13 33	0.16 24	0.08 21	0.15 84	0.27 64	0.25 46	0.25 50	0.21 50	0.24 50	0.19 62	0.27 54	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.17 37

RSM++	0.17 47	0.18 54	0.13 53	0.17 74	0.10 40	0.14 55	0.07 33	0.13 24	0.13 40	0.12 29	0.14 36	0.17 31	0.11 45	0.08 42	0.25 52	0.27 61	0.25 50	0.21 50	0.23 44	0.18 54	0.26 52	0.21 53	0.08 24	0.10 35	0.20 44	0.18 30	0.29 53	0.18 41

RAFT	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.16 66	0.07 11	0.21 88	0.05 8	0.25 66	0.12 36	0.14 35	0.15 40	0.16 24	0.10 40	0.05 8	0.21 37	0.20 23	0.23 41	0.15 13	0.28 61	0.13 26	0.21 32	0.17 28	0.07 17	0.10 35	0.26 63	0.24 72	0.33 64	0.23 60

LACA3	0.18 54	0.16 42	0.13 53	0.13 44	0.11 48	0.14 55	0.09 62	0.14 32	0.14 45	0.16 50	0.12 28	0.30 69	0.11 45	0.13 73	0.23 46	0.24 43	0.19 23	0.23 57	0.22 38	0.15 39	0.23 38	0.25 69	0.08 24	0.10 35	0.23 60	0.22 55	0.29 53	0.26 69

DispViT+	0.18 54	0.16 42	0.12 48	0.18 81	0.13 56	0.13 50	0.09 62	0.15 36	0.20 79	0.18 62	0.19 62	0.19 40	0.12 54	0.09 51	0.24 48	0.25 46	0.17 17	0.24 63	0.25 52	0.19 62	0.19 27	0.21 53	0.10 51	0.20 98	0.19 33	0.33 108	0.23 24	0.28 73

GEAStereo	0.18 54	0.22 65	0.15 63	0.19 84	0.14 65	0.14 55	0.09 62	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

gasm-f	0.18 54	0.22 65	0.15 63	0.19 84	0.14 65	0.14 55	0.09 62	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

AdaDepth	0.18 54	0.19 56	0.10 30	0.12 39	0.14 65	0.12 41	0.09 62	0.16 46	0.14 45	0.14 35	0.17 53	0.19 40	0.10 40	0.08 42	0.26 61	0.29 68	0.28 60	0.23 57	0.25 52	0.16 44	0.24 47	0.20 48	0.09 42	0.11 47	0.19 33	0.20 41	0.32 62	0.25 66

Occ-G	0.18 54	0.26 77	0.15 63	0.17 74	0.14 65	0.15 63	0.07 33	0.12 17	0.11 24	0.11 18	0.22 77	0.20 45	0.09 32	0.10 58	0.28 69	0.28 62	0.25 50	0.22 54	0.29 64	0.19 62	0.26 52	0.19 41	0.10 51	0.15 70	0.19 33	0.18 30	0.29 53	0.17 37

StereoVision	0.18 54	0.13 21	0.11 40	0.09 18	0.14 65	0.16 66	0.08 49	0.17 53	0.17 59	0.15 43	0.15 40	0.16 24	0.10 40	0.06 18	0.25 52	0.26 55	0.27 55	0.22 54	0.22 38	0.16 44	0.23 38	0.17 28	0.06 6	0.13 63	0.28 74	0.29 86	0.38 79	0.28 73

RAStereo	0.19 61	0.16 42	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 21	0.21 61	0.09 12	0.45 108	0.09 14	0.26 57	0.08 21	0.07 29	0.25 52	0.26 55	0.28 60	0.25 65	0.33 70	0.15 39	0.35 76	0.18 35	0.08 24	0.10 35	0.28 74	0.23 66	0.25 37	0.24 63

AEACV	0.19 61	0.31 94	0.14 60	0.17 74	0.13 56	0.12 41	0.07 33	0.15 36	0.07 8	0.16 50	0.15 40	0.18 37	0.11 45	0.11 63	0.25 52	0.25 46	0.32 67	0.23 57	0.35 75	0.18 54	0.27 54	0.22 62	0.11 64	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.25 37	0.18 41

BridgeDepth_RVC	0.21 63	0.21 62	0.15 63	0.15 59	0.14 65	0.17 71	0.09 62	0.26 68	0.23 98	0.17 57	0.17 53	0.24 53	0.14 63	0.13 73	0.26 61	0.29 68	0.21 31	0.23 57	0.27 59	0.20 71	0.23 38	0.25 69	0.10 51	0.12 59	0.26 63	0.30 89	0.29 53	0.36 96
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 63	0.19 56	0.12 48	0.18 81	0.13 56	0.20 86	0.08 49	0.19 57	0.14 45	0.16 50	0.23 80	0.21 46	0.10 40	0.12 69	0.27 64	0.29 68	0.34 74	0.28 76	0.32 67	0.22 81	0.32 64	0.21 53	0.12 73	0.11 47	0.26 63	0.22 55	0.47 103	0.29 76

VIP-Stereo	0.22 65	0.20 60	0.19 83	0.14 52	0.11 48	0.13 50	0.06 21	0.29 73	0.19 71	0.19 64	0.28 102	0.28 64	0.11 45	0.12 69	0.27 64	0.28 62	0.37 84	0.26 69	0.33 70	0.21 75	0.34 72	0.21 53	0.11 64	0.15 70	0.24 61	0.22 55	0.25 37	0.30 78

MLG-Stereo_test3	0.23 66	0.17 51	0.13 53	0.14 52	0.17 83	0.16 66	0.09 62	0.21 61	0.12 36	0.21 69	0.18 57	0.35 78	0.11 45	0.15 84	0.29 73	0.26 55	0.33 70	0.28 76	0.63 162	0.18 54	0.40 86	0.41 122	0.11 64	0.15 70	0.21 52	0.21 49	0.33 64	0.27 71

delet	0.24 67	0.25 75	0.22 117	0.24 114	0.20 99	0.28 135	0.16 123	0.21 61	0.18 65	0.23 74	0.26 95	0.26 57	0.15 70	0.25 184	0.32 87	0.28 62	0.31 66	0.27 71	0.24 50	0.24 91	0.31 63	0.20 48	0.16 98	0.19 89	0.28 74	0.25 76	0.32 62	0.31 81

TDLM	0.24 67	0.29 85	0.22 117	0.22 98	0.27 148	0.23 110	0.18 132	0.26 68	0.19 71	0.18 62	0.38 149	0.29 66	0.21 102	0.15 84	0.24 48	0.28 62	0.32 67	0.28 76	0.25 52	0.21 75	0.28 58	0.19 41	0.16 98	0.21 102	0.24 61	0.20 41	0.28 50	0.25 66

LG-G_1	0.25 69	0.22 65	0.19 83	0.23 110	0.22 107	0.22 95	0.12 88	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 69	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 94	0.51 111	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

LG-G	0.25 69	0.22 65	0.19 83	0.23 110	0.22 107	0.22 95	0.12 88	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 69	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 94	0.51 111	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

AIO_rvc	0.25 69	0.34 102	0.16 69	0.19 84	0.15 74	0.18 76	0.11 80	0.39 86	0.22 92	0.30 81	0.16 47	0.32 72	0.12 54	0.18 100	0.27 64	0.26 55	0.33 70	0.22 54	0.38 78	0.20 71	0.42 95	0.44 142	0.13 81	0.14 66	0.28 74	0.22 55	0.33 64	0.21 54

anonymousdsp	0.25 69	0.23 70	0.19 83	0.16 66	0.14 65	0.18 76	0.10 76	0.37 84	0.19 71	0.32 84	0.22 77	0.32 72	0.12 54	0.14 80	0.29 73	0.32 84	0.32 67	0.28 76	0.39 79	0.22 81	0.46 116	0.31 89	0.12 73	0.15 70	0.26 63	0.20 41	0.52 122	0.20 50

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 73	0.22 65	0.17 74	0.20 92	0.17 83	0.15 63	0.12 88	0.31 77	0.21 86	0.39 93	0.24 85	0.36 88	0.21 102	0.13 73	0.31 83	0.29 68	0.35 78	0.25 65	0.45 97	0.19 62	0.35 76	0.26 73	0.13 81	0.14 66	0.27 69	0.31 94	0.46 100	0.32 84

TS12	0.26 73	0.27 79	0.19 83	0.16 66	0.16 79	0.22 95	0.11 80	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 113	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 105	0.28 82	0.41 87	0.42 116

TS	0.26 73	0.27 79	0.19 83	0.16 66	0.16 79	0.22 95	0.11 80	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 113	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 105	0.28 82	0.41 87	0.42 116

LG-Stereo_L2	0.26 73	0.31 94	0.17 74	0.13 44	0.13 56	0.14 55	0.07 33	0.42 95	0.20 79	0.48 122	0.22 77	0.40 98	0.14 63	0.17 97	0.30 79	0.37 99	0.39 93	0.28 76	0.40 83	0.19 62	0.45 108	0.35 98	0.09 42	0.14 66	0.30 83	0.22 55	0.33 64	0.33 88

LGtest1	0.26 73	0.19 56	0.20 94	0.16 66	0.18 89	0.16 66	0.09 62	0.28 70	0.17 59	0.22 72	0.27 98	0.29 66	0.13 58	0.14 80	0.30 79	0.31 81	0.38 88	0.33 102	0.49 106	0.25 98	0.41 89	0.41 122	0.13 81	0.16 79	0.30 83	0.24 72	0.39 81	0.31 81

MaDis-Stereo	0.26 73	0.20 60	0.16 69	0.10 22	0.10 40	0.10 24	0.08 49	0.24 65	0.14 45	0.36 87	0.16 47	0.36 88	0.12 54	0.08 42	0.33 88	0.35 88	0.39 93	0.35 116	0.53 124	0.20 71	0.40 86	0.26 73	0.13 81	0.15 70	0.39 128	0.39 134	0.40 86	0.49 135

iRaftStereo_RVC	0.26 73	0.27 79	0.16 69	0.13 44	0.14 65	0.18 76	0.09 62	0.44 100	0.14 45	0.36 87	0.36 138	0.32 72	0.16 74	0.13 73	0.29 73	0.29 68	0.38 88	0.28 76	0.34 74	0.22 81	0.41 89	0.38 109	0.12 73	0.17 81	0.27 69	0.29 86	0.42 92	0.27 71

LG-Stereo_L1	0.27 80	0.30 92	0.17 74	0.13 44	0.13 56	0.15 63	0.08 49	0.42 95	0.21 86	0.49 132	0.20 69	0.39 96	0.15 70	0.15 84	0.30 79	0.38 102	0.39 93	0.29 84	0.40 83	0.18 54	0.47 123	0.35 98	0.08 24	0.14 66	0.30 83	0.21 49	0.37 78	0.36 96

AIO_test	0.27 80	0.39 133	0.19 83	0.29 138	0.19 92	0.18 76	0.14 107	0.42 95	0.23 98	0.33 85	0.19 62	0.37 91	0.18 84	0.18 100	0.25 52	0.29 68	0.34 74	0.24 63	0.39 79	0.21 75	0.49 135	0.46 152	0.13 81	0.15 70	0.30 83	0.28 82	0.41 87	0.21 54

IGEV-Stereo+	0.27 80	0.25 75	0.14 60	0.22 98	0.14 65	0.13 50	0.07 33	0.36 81	0.20 79	0.55 173	0.23 80	0.38 93	0.14 63	0.16 93	0.26 61	0.35 88	0.40 96	0.35 116	0.48 104	0.24 91	0.44 104	0.51 177	0.12 73	0.13 63	0.28 74	0.20 41	0.34 68	0.23 60

RAFT + AFF	0.27 80	0.26 77	0.17 74	0.21 95	0.13 56	0.19 81	0.13 94	0.41 89	0.18 65	0.44 106	0.19 62	0.42 108	0.14 63	0.09 51	0.86 248	0.29 68	0.41 100	0.20 41	0.55 134	0.23 86	0.47 123	0.21 53	0.12 73	0.15 70	0.28 74	0.20 41	0.21 15	0.17 37

RYNet	0.27 80	0.23 70	0.18 81	0.15 59	0.17 83	0.19 81	0.13 94	0.25 66	0.31 180	0.17 57	0.20 69	0.19 40	0.14 63	0.13 73	0.80 228	0.28 62	0.27 55	0.41 149	0.28 61	0.19 62	0.27 54	0.21 53	0.29 233	0.18 86	0.27 69	0.76 236	0.34 68	0.23 60

DFGA-Net	0.28 85	0.37 118	0.16 69	0.26 125	0.15 74	0.22 95	0.15 114	0.40 87	0.21 86	0.41 95	0.24 85	0.31 70	0.17 79	0.13 73	0.42 116	0.39 106	0.38 88	0.30 88	0.42 90	0.21 75	0.36 81	0.29 83	0.13 81	0.21 102	0.31 93	0.27 79	0.51 111	0.28 73

UniTT-Stereo	0.28 85	0.27 79	0.15 63	0.15 59	0.13 56	0.17 71	0.09 62	0.35 80	0.19 71	0.49 132	0.21 73	0.41 105	0.18 84	0.14 80	0.40 102	0.39 106	0.42 102	0.34 106	0.56 140	0.25 98	0.43 97	0.24 68	0.13 81	0.19 89	0.31 93	0.41 140	0.30 58	0.37 98

AASNet	0.28 85	0.34 102	0.22 117	0.25 121	0.26 137	0.34 162	0.25 185	0.32 78	0.17 59	0.29 79	0.36 138	0.26 57	0.18 84	0.24 166	0.36 93	0.31 81	0.34 74	0.32 94	0.32 67	0.28 112	0.35 76	0.28 82	0.17 114	0.22 115	0.30 83	0.28 82	0.35 71	0.25 66

AANet_RVC	0.28 85	0.27 79	0.23 122	0.19 84	0.28 153	0.16 66	0.16 123	0.29 73	0.30 160	0.20 66	0.27 98	0.24 53	0.21 102	0.19 107	0.45 123	0.36 94	0.33 70	0.34 106	0.29 64	0.29 117	0.27 54	0.27 78	0.22 179	0.21 102	0.34 105	0.33 108	0.42 92	0.52 148

SGD-Stereo	0.29 89	0.24 72	0.17 74	0.16 66	0.15 74	0.22 95	0.08 49	0.29 73	0.22 92	0.29 79	0.15 40	0.45 121	0.20 94	0.10 58	0.71 211	0.45 144	0.46 113	0.27 71	0.47 101	0.22 81	0.41 89	0.36 102	0.19 135	0.19 89	0.28 74	0.32 103	0.46 100	0.40 109

HUF	0.29 89	0.34 102	0.20 94	0.22 98	0.21 103	0.19 81	0.11 80	0.51 121	0.22 92	0.42 97	0.18 57	0.35 78	0.22 108	0.19 107	0.30 79	0.32 84	0.38 88	0.26 69	0.52 116	0.25 98	0.52 158	0.43 136	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.22 55	0.38 79	0.29 76

test_5	0.29 89	0.39 133	0.16 69	0.22 98	0.15 74	0.21 88	0.13 94	0.54 135	0.20 79	0.38 92	0.19 62	0.44 117	0.34 204	0.10 58	0.43 119	0.38 102	0.33 70	0.32 94	0.33 70	0.20 71	0.32 64	0.35 98	0.09 42	0.21 102	0.28 74	0.30 89	0.51 111	0.32 84

MMNet	0.29 89	0.29 85	0.22 117	0.26 125	0.26 137	0.26 123	0.18 132	0.33 79	0.23 98	0.24 75	0.28 102	0.35 78	0.15 70	0.32 239	0.39 100	0.31 81	0.36 81	0.34 106	0.41 86	0.27 109	0.32 64	0.21 53	0.17 114	0.23 127	0.32 98	0.30 89	0.46 100	0.32 84

YMNet	0.30 93	0.31 94	0.23 122	0.27 130	0.23 114	0.26 123	0.25 185	0.36 81	0.37 223	0.25 76	0.19 62	0.40 98	0.27 138	0.29 220	0.38 96	0.47 165	0.37 84	0.28 76	0.43 92	0.19 62	0.35 76	0.33 92	0.16 98	0.19 89	0.36 118	0.29 86	0.39 81	0.35 93

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 93	0.24 72	0.17 74	0.23 110	0.19 92	0.18 76	0.08 49	0.49 115	0.25 117	0.54 166	0.21 73	0.32 72	0.17 79	0.17 97	0.29 73	0.39 106	0.45 108	0.36 120	0.50 108	0.26 105	0.56 181	0.49 165	0.13 81	0.13 63	0.31 93	0.26 78	0.45 98	0.30 78

MIF-Stereo (partial)	0.30 93	0.44 163	0.18 81	0.16 66	0.16 79	0.21 88	0.11 80	0.37 84	0.22 92	0.37 90	0.24 85	0.32 72	0.17 79	0.13 73	0.39 100	0.45 144	0.46 113	0.38 129	0.42 90	0.25 98	0.43 97	0.35 98	0.18 125	0.21 102	0.35 117	0.32 103	0.50 110	0.44 124

RAFT_CTSACE	0.30 93	0.37 118	0.15 63	0.15 59	0.15 74	0.25 120	0.18 132	0.53 129	0.20 79	0.55 173	0.18 57	0.44 117	0.29 151	0.16 93	0.29 73	0.30 75	0.37 84	0.27 71	0.37 77	0.18 54	0.38 82	0.45 147	0.10 51	0.17 81	0.30 83	0.31 94	0.60 151	0.26 69

AFF-stereo	0.30 93	0.34 102	0.26 134	0.18 81	0.17 83	0.33 155	0.11 80	0.50 117	0.23 98	0.46 112	0.28 102	0.40 98	0.16 74	0.12 69	0.27 64	0.35 88	0.37 84	0.25 65	0.57 145	0.23 86	0.38 82	0.25 69	0.17 114	0.17 81	0.37 120	0.37 126	0.48 106	0.32 84

CCAANet	0.30 93	0.29 85	0.33 159	0.24 114	0.24 122	0.25 120	0.22 162	0.30 76	0.29 149	0.25 76	0.29 107	0.52 151	0.29 151	0.19 107	0.42 116	0.36 94	0.36 81	0.30 88	0.28 61	0.23 86	0.40 86	0.27 78	0.20 152	0.19 89	0.33 102	0.31 94	0.41 87	0.43 122

plain	0.31 99	0.43 157	0.20 94	0.20 92	0.16 79	0.20 86	0.10 76	0.41 89	0.18 65	0.48 122	0.19 62	0.34 77	0.17 79	0.10 58	0.41 108	0.44 133	0.45 108	0.40 142	0.55 134	0.24 91	0.41 89	0.34 95	0.14 92	0.21 102	0.32 98	0.33 108	0.39 81	0.48 133

CVANet_RVC	0.31 99	0.40 141	0.30 147	0.40 194	0.29 160	0.37 174	0.23 176	0.41 89	0.23 98	0.31 82	0.49 181	0.37 91	0.26 129	0.19 107	0.29 73	0.33 87	0.34 74	0.32 94	0.32 67	0.25 98	0.34 72	0.25 69	0.18 125	0.25 150	0.30 83	0.25 76	0.34 68	0.30 78

DF_test	0.32 101	0.32 98	0.36 178	0.12 39	0.19 92	0.19 81	0.08 49	0.50 117	0.21 86	0.52 150	0.18 57	0.54 154	0.19 90	0.21 125	0.41 108	0.42 118	0.47 123	0.31 92	0.44 93	0.31 126	0.45 108	0.40 118	0.18 125	0.23 127	0.33 102	0.35 114	0.44 96	0.39 103

MIM_Stereo	0.32 101	0.40 141	0.25 130	0.28 133	0.20 99	0.27 128	0.14 107	0.45 106	0.18 65	0.48 122	0.25 92	0.42 108	0.18 84	0.16 93	0.36 93	0.42 118	0.44 104	0.36 120	0.47 101	0.28 112	0.47 123	0.36 102	0.12 73	0.23 127	0.29 82	0.27 79	0.47 103	0.33 88

RAFT+CT+SA	0.32 101	0.46 182	0.20 94	0.26 125	0.18 89	0.22 95	0.15 114	0.58 155	0.23 98	0.52 150	0.17 53	0.46 123	0.33 191	0.12 69	0.33 88	0.43 127	0.36 81	0.30 88	0.45 97	0.23 86	0.45 108	0.49 165	0.09 42	0.22 115	0.32 98	0.31 94	0.53 126	0.35 93

HCRNet	0.32 101	0.38 127	0.20 94	0.39 186	0.17 83	0.29 138	0.18 132	0.40 87	0.18 65	0.80 312	0.40 159	0.49 134	0.18 84	0.22 134	0.38 96	0.30 75	0.38 88	0.29 84	0.40 83	0.19 62	0.33 68	0.23 66	0.19 135	0.16 79	0.26 63	0.31 94	0.51 111	0.31 81

DMCA	0.32 101	0.31 94	0.30 147	0.24 114	0.25 127	0.27 128	0.22 162	0.36 81	0.33 195	0.31 82	0.40 159	0.40 98	0.23 114	0.25 184	0.41 108	0.37 99	0.40 96	0.39 131	0.36 76	0.28 112	0.41 89	0.27 78	0.25 204	0.25 150	0.31 93	0.35 114	0.39 81	0.37 98

GANet	0.32 101	0.29 85	0.27 136	0.34 164	0.33 182	0.38 179	0.29 206	0.44 100	0.24 111	0.35 86	0.30 113	0.46 123	0.22 108	0.21 125	0.31 83	0.32 84	0.40 96	0.43 164	0.33 70	0.22 81	0.33 68	0.29 83	0.22 179	0.24 138	0.31 93	0.27 79	0.42 92	0.34 90

DepthFocus	0.33 107	0.35 112	0.19 83	0.19 84	0.17 83	0.22 95	0.11 80	0.49 115	0.23 98	0.45 108	0.24 85	0.43 113	0.17 79	0.22 134	0.35 92	0.45 144	0.48 130	0.34 106	0.53 124	0.32 134	0.47 123	0.34 95	0.19 135	0.19 89	0.34 105	0.31 94	0.49 109	0.57 166

S2M2_XL	0.33 107	0.30 92	0.30 147	0.17 74	0.19 92	0.23 110	0.21 154	0.53 129	0.26 128	0.47 115	0.25 92	0.48 130	0.18 84	0.22 134	0.38 96	0.36 94	0.54 166	0.29 84	0.41 86	0.28 112	0.50 139	0.31 89	0.21 165	0.21 102	0.34 105	0.32 103	0.45 98	0.51 146
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 107	0.36 116	0.20 94	0.23 110	0.20 99	0.17 71	0.10 76	0.48 113	0.23 98	0.55 173	0.32 120	0.40 98	0.19 90	0.15 84	0.48 132	0.36 94	0.47 123	0.33 102	0.51 111	0.27 109	0.50 139	0.42 129	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.31 94	0.48 106	0.53 152

LL-Strereo2	0.34 110	0.29 85	0.21 106	0.24 114	0.19 92	0.17 71	0.13 94	0.63 198	0.26 128	0.58 199	0.23 80	0.44 117	0.22 108	0.14 80	0.41 108	0.41 114	0.47 123	0.35 116	0.73 188	0.31 126	0.47 123	0.36 102	0.21 165	0.20 98	0.32 98	0.34 113	0.51 111	0.35 93

test_4	0.34 110	0.33 99	0.27 136	0.21 95	0.18 89	0.16 66	0.11 80	0.59 162	0.26 128	0.58 199	0.25 92	0.50 141	0.20 94	0.19 107	0.33 88	0.40 110	0.45 108	0.34 106	0.41 86	0.29 117	0.45 108	0.41 122	0.16 98	0.24 138	0.38 125	0.40 138	0.59 150	0.42 116

ARAFT	0.34 110	0.38 127	0.23 122	0.26 125	0.21 103	0.27 128	0.14 107	0.44 100	0.24 111	0.50 135	0.30 113	0.41 105	0.16 74	0.15 84	0.67 197	0.42 118	0.50 139	0.47 200	0.51 111	0.23 86	0.53 167	0.32 91	0.16 98	0.19 89	0.43 139	0.30 89	0.52 122	0.37 98

small-0shot	0.35 113	0.29 85	0.17 74	0.15 59	0.21 103	0.19 81	0.12 88	0.53 129	0.23 98	0.48 122	0.24 85	0.54 154	0.26 129	0.27 207	0.44 121	0.60 235	0.44 104	0.45 179	0.46 99	0.24 91	0.47 123	0.69 232	0.16 98	0.19 89	0.42 136	0.37 126	0.39 81	0.55 162

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 113	0.21 62	0.21 106	0.14 52	0.22 107	0.23 110	0.10 76	0.51 121	0.31 180	0.51 141	0.33 127	0.49 134	0.35 212	0.36 252	0.52 139	0.43 127	0.40 96	0.29 84	0.44 93	0.26 105	0.52 158	0.46 152	0.25 204	0.28 168	0.48 155	0.36 118	0.41 87	0.43 122

LGCAT	0.35 113	0.38 127	0.21 106	0.20 92	0.21 103	0.24 116	0.16 123	0.50 117	0.26 128	0.47 115	0.28 102	0.47 126	0.21 102	0.23 148	0.41 108	0.42 118	0.55 177	0.30 88	0.44 93	0.32 134	0.52 158	0.37 107	0.26 214	0.25 150	0.37 120	0.40 138	0.43 95	0.47 129

raft+_RVC	0.35 113	0.34 102	0.26 134	0.25 121	0.23 114	0.25 120	0.18 132	0.54 135	0.26 128	0.52 150	0.43 164	0.46 123	0.23 114	0.18 100	0.42 116	0.38 102	0.43 103	0.34 106	0.61 160	0.26 105	0.43 97	0.38 109	0.13 81	0.20 98	0.39 128	0.39 134	0.58 143	0.42 116

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 113	0.41 145	0.32 156	0.24 114	0.19 92	0.28 135	0.13 94	0.58 155	0.24 111	0.46 112	0.35 137	0.49 134	0.19 90	0.15 84	0.34 91	0.35 88	0.41 100	0.28 76	0.65 167	0.28 112	0.44 104	0.33 92	0.19 135	0.22 115	0.51 173	0.37 126	0.58 143	0.44 124

anonymous	0.37 118	0.29 85	0.19 83	0.17 74	0.24 122	0.21 88	0.14 107	0.51 121	0.22 92	0.51 141	0.19 62	0.55 162	0.25 124	0.23 148	0.49 135	0.58 228	0.47 123	0.46 192	0.56 140	0.31 126	0.51 146	0.70 235	0.18 125	0.24 138	0.45 145	0.31 94	0.55 130	0.50 143

MGS-Stereo	0.37 118	0.46 182	0.21 106	0.22 98	0.19 92	0.22 95	0.15 114	0.45 106	0.17 59	0.36 87	0.26 95	0.29 66	0.19 90	0.23 148	1.37 313	0.40 110	0.52 154	0.45 179	0.55 134	0.33 138	0.50 139	0.41 122	0.21 165	0.22 115	0.33 102	0.30 89	0.47 103	0.45 126

TESTraft	0.37 118	0.46 182	0.21 106	0.21 95	0.23 114	0.21 88	0.16 123	0.54 135	0.31 180	0.51 141	0.23 80	0.36 88	0.36 219	0.11 63	0.85 246	0.48 174	0.45 108	0.32 94	0.48 104	0.24 91	0.46 116	0.65 217	0.12 73	0.23 127	0.37 120	0.43 144	0.57 135	0.39 103

CAS	0.38 121	0.45 171	0.25 130	0.29 138	0.29 160	0.23 110	0.13 94	0.41 89	0.27 135	0.41 95	0.54 210	0.35 78	0.35 212	0.21 125	0.52 139	0.38 102	0.50 139	0.34 106	0.52 116	0.26 105	0.43 97	0.41 122	0.19 135	0.23 127	0.51 173	0.52 185	0.62 158	0.77 231

anonymousdsp2	0.38 121	0.46 182	0.30 147	0.25 121	0.23 114	0.32 148	0.18 132	0.58 155	0.23 98	0.47 115	0.38 149	0.48 130	0.23 114	0.18 100	0.40 102	0.39 106	0.44 104	0.33 102	0.88 211	0.31 126	0.48 131	0.52 183	0.17 114	0.23 127	0.41 135	0.33 108	0.61 155	0.42 116

TestStereo1	0.38 121	0.49 207	0.19 83	0.22 98	0.23 114	0.23 110	0.15 114	0.55 142	0.30 160	0.52 150	0.21 73	0.35 78	0.39 231	0.11 63	0.80 228	0.50 185	0.46 113	0.32 94	0.53 124	0.25 98	0.52 158	0.67 226	0.15 94	0.22 115	0.37 120	0.42 142	0.60 151	0.39 103

SA-5K	0.38 121	0.49 207	0.19 83	0.22 98	0.23 114	0.23 110	0.15 114	0.55 142	0.30 160	0.52 150	0.21 73	0.35 78	0.39 231	0.11 63	0.80 228	0.50 185	0.46 113	0.32 94	0.53 124	0.25 98	0.52 158	0.67 226	0.15 94	0.22 115	0.37 120	0.42 142	0.60 151	0.39 103

UPFNet	0.38 121	0.34 102	0.34 167	0.32 155	0.33 182	0.39 184	0.29 206	0.47 111	0.33 195	0.43 99	0.41 161	0.40 98	0.30 162	0.34 244	0.61 172	0.40 110	0.46 113	0.41 149	0.52 116	0.35 160	0.35 76	0.34 95	0.25 204	0.27 161	0.38 125	0.35 114	0.55 130	0.37 98

HITNet	0.38 121	0.37 118	0.28 138	0.34 164	0.29 160	0.26 123	0.19 143	0.58 155	0.32 189	0.57 187	0.45 170	0.55 162	0.30 162	0.22 134	0.51 137	0.35 88	0.44 104	0.39 131	0.41 86	0.29 117	0.41 89	0.38 109	0.20 152	0.25 150	0.39 128	0.37 126	0.70 189	0.52 148
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	0.40 127	0.42 152	0.41 214	0.24 114	0.27 148	0.35 168	0.22 162	0.51 121	0.24 111	0.61 218	0.23 80	0.43 113	0.21 102	0.31 232	0.59 159	0.49 181	0.55 177	0.36 120	0.53 124	0.34 144	0.55 176	0.38 109	0.28 226	0.27 161	0.42 136	0.43 144	0.63 161	0.66 199
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 127	0.52 239	0.23 122	0.27 130	0.27 148	0.30 144	0.14 107	0.62 183	0.29 149	0.61 218	0.44 167	0.64 195	0.28 145	0.23 148	0.55 145	0.36 94	0.45 108	0.31 92	0.73 188	0.27 109	0.63 207	0.39 115	0.21 165	0.24 138	0.42 136	0.32 103	0.61 155	0.56 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 127	0.28 84	0.33 159	0.35 174	0.24 122	0.24 116	0.15 114	0.63 198	0.28 142	0.61 218	0.39 156	0.51 146	0.22 108	0.22 134	0.48 132	0.43 127	0.49 134	0.43 164	0.66 169	0.34 144	0.63 207	0.70 235	0.14 92	0.22 115	0.39 128	0.47 164	0.63 161	0.39 103

FINET	0.40 127	0.38 127	0.39 200	0.43 209	0.30 169	0.34 162	0.35 223	0.44 100	0.36 212	0.47 115	0.32 120	0.47 126	0.30 162	0.28 212	0.66 191	0.50 185	0.48 130	0.36 120	0.60 156	0.33 138	0.46 116	0.37 107	0.30 237	0.30 182	0.43 139	0.35 114	0.56 133	0.42 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 131	0.33 99	0.29 143	0.29 138	0.24 122	0.26 123	0.16 123	0.55 142	0.40 234	0.55 173	0.49 181	0.49 134	0.27 138	0.23 148	0.58 155	0.45 144	0.51 150	0.40 142	0.50 108	0.36 162	0.46 116	0.50 171	0.16 98	0.23 127	0.49 164	0.75 233	0.44 96	0.56 164

IER	0.41 131	0.37 118	0.31 153	0.30 146	0.28 153	0.35 168	0.24 179	0.47 111	0.28 142	0.44 106	0.59 219	0.77 233	0.29 151	0.35 250	0.63 181	0.42 118	0.47 123	0.42 158	0.44 93	0.34 144	0.42 95	0.36 102	0.28 226	0.26 157	0.40 133	0.47 164	0.52 122	0.52 148

rafts_anoy	0.41 131	0.51 227	0.35 169	0.29 138	0.30 169	0.33 155	0.22 162	0.59 162	0.25 117	0.51 141	0.50 190	0.48 130	0.23 114	0.17 97	0.57 151	0.46 154	0.51 150	0.50 225	0.58 149	0.34 144	0.50 139	0.43 136	0.19 135	0.28 168	0.50 168	0.47 164	0.52 122	0.53 152

RALAANet	0.41 131	0.41 145	0.37 189	0.28 133	0.28 153	0.33 155	0.24 179	0.54 135	0.27 135	0.48 122	0.48 176	0.43 113	0.25 124	0.20 118	0.57 151	0.41 114	0.49 134	0.50 225	0.71 184	0.40 194	0.52 158	0.46 152	0.21 165	0.29 174	0.46 150	0.45 154	0.70 189	0.47 129

GMStereo	0.41 131	0.48 203	0.25 130	0.32 155	0.32 178	0.37 174	0.28 199	0.59 162	0.30 160	0.45 108	0.36 138	0.61 184	0.31 176	0.24 166	0.45 123	0.41 114	0.54 166	0.35 116	0.73 188	0.39 189	0.51 146	0.33 92	0.23 190	0.28 168	0.48 155	0.36 118	0.68 179	0.41 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
depth_test_26	0.42 136	0.52 239	0.30 147	0.19 84	0.20 99	0.22 95	0.13 94	0.68 228	0.25 117	0.73 293	0.24 85	1.00 265	0.20 94	0.23 148	0.38 96	0.53 204	0.67 265	0.40 142	0.68 175	0.31 126	0.69 229	0.44 142	0.20 152	0.19 89	0.39 128	0.41 140	0.60 151	0.47 129

G2L-Stereo	0.42 136	0.39 133	0.28 138	0.35 174	0.40 227	0.34 162	0.22 162	0.54 135	0.34 202	0.52 150	0.61 232	0.50 141	0.38 228	0.26 196	0.61 172	0.44 133	0.50 139	0.40 142	0.46 99	0.33 138	0.43 97	0.39 115	0.28 226	0.27 161	0.49 164	0.54 191	0.69 183	0.49 135

LoS_RVC	0.42 136	0.45 171	0.43 222	0.19 84	0.25 127	0.24 116	0.16 123	0.44 100	0.28 142	0.51 141	0.48 176	0.42 108	0.31 176	0.22 134	0.60 165	0.45 144	0.46 113	0.41 149	0.71 184	0.30 121	0.67 222	0.51 177	0.19 135	0.32 196	0.61 215	0.44 148	0.58 143	0.61 182

tt_ll	0.42 136	0.45 171	0.43 222	0.19 84	0.25 127	0.24 116	0.16 123	0.44 100	0.28 142	0.51 141	0.48 176	0.42 108	0.31 176	0.22 134	0.60 165	0.45 144	0.46 113	0.41 149	0.71 184	0.30 121	0.67 222	0.51 177	0.19 135	0.32 196	0.61 215	0.44 148	0.58 143	0.61 182

SA	0.42 136	0.47 189	0.21 106	0.25 121	0.23 114	0.31 145	0.13 94	0.64 206	0.32 189	0.61 218	0.26 95	0.54 154	0.21 102	0.16 93	0.63 181	0.47 165	0.52 154	0.41 149	0.60 156	0.29 117	0.46 116	0.61 207	0.15 94	0.27 161	0.45 145	0.58 199	0.96 262	0.47 129

CIPLG	0.42 136	0.47 189	0.24 128	0.32 155	0.22 107	0.32 148	0.19 143	0.63 198	0.24 111	0.55 173	0.50 190	0.60 181	0.30 162	0.41 265	0.93 267	0.44 133	0.52 154	0.37 125	0.56 140	0.38 173	0.56 181	0.45 147	0.19 135	0.24 138	0.44 141	0.31 94	0.57 135	0.38 102

IPLGR_C	0.42 136	0.47 189	0.23 122	0.31 153	0.22 107	0.32 148	0.18 132	0.63 198	0.23 98	0.55 173	0.50 190	0.61 184	0.31 176	0.41 265	0.87 254	0.45 144	0.52 154	0.37 125	0.55 134	0.38 173	0.56 181	0.46 152	0.19 135	0.24 138	0.44 141	0.33 108	0.58 143	0.40 109

GMOStereo	0.42 136	0.39 133	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 221	0.30 160	0.66 259	0.32 120	0.54 154	0.33 191	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 169	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 222	0.41 111

error version	0.42 136	0.39 133	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 221	0.30 160	0.66 259	0.32 120	0.54 154	0.33 191	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 169	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 222	0.41 111

test-v	0.42 136	0.39 133	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 221	0.30 160	0.66 259	0.32 120	0.54 154	0.33 191	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 169	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 222	0.41 111

ACRE	0.42 136	0.47 189	0.22 117	0.32 155	0.22 107	0.33 155	0.18 132	0.63 198	0.23 98	0.55 173	0.50 190	0.61 184	0.30 162	0.41 265	0.91 262	0.45 144	0.52 154	0.36 120	0.55 134	0.38 173	0.57 191	0.44 142	0.19 135	0.23 127	0.44 141	0.32 103	0.58 143	0.39 103

test-2	0.42 136	0.39 133	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 221	0.30 160	0.66 259	0.32 120	0.54 154	0.33 191	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 169	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 222	0.41 111

RALCasStereoNet	0.42 136	0.50 222	0.35 169	0.35 174	0.30 169	0.31 145	0.24 179	0.60 168	0.25 117	0.56 182	0.49 181	0.58 172	0.26 129	0.18 100	0.57 151	0.46 154	0.54 166	0.49 216	0.51 111	0.34 144	0.51 146	0.41 122	0.21 165	0.31 191	0.53 182	0.49 174	0.48 106	0.58 171

RASNet	0.42 136	0.45 171	0.43 222	0.33 162	0.33 182	0.37 174	0.27 194	0.58 155	0.34 202	0.47 115	0.43 164	0.49 134	0.33 191	0.25 184	0.41 108	0.41 114	0.48 130	0.39 131	0.47 101	0.30 121	0.49 135	0.40 118	0.19 135	0.44 262	0.40 133	0.46 162	0.75 202	0.63 192

CREStereo++_RVC	0.43 150	0.42 152	0.39 200	0.30 146	0.33 182	0.27 128	0.19 143	0.57 151	0.31 180	0.58 199	0.36 138	0.58 172	0.56 275	0.23 148	0.48 132	0.50 185	0.61 233	0.34 106	0.52 116	0.30 121	0.56 181	0.42 129	0.16 98	0.29 174	0.49 164	0.44 148	0.79 215	0.69 210
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	0.43 150	0.33 99	0.36 178	0.28 133	0.28 153	0.27 128	0.18 132	0.64 206	0.25 117	0.63 234	0.53 204	0.51 146	0.25 124	0.22 134	0.63 181	0.48 174	0.51 150	0.41 149	0.96 222	0.38 173	0.53 167	0.46 152	0.20 152	0.24 138	0.57 196	0.54 191	0.54 127	0.52 148

HGLStereo	0.43 150	0.43 157	0.37 189	0.34 164	0.37 209	0.39 184	0.23 176	0.48 113	0.31 180	0.47 115	0.72 267	0.42 108	0.29 151	0.32 239	0.51 137	0.49 181	0.55 177	0.50 225	0.55 134	0.39 189	0.51 146	0.43 136	0.22 179	0.33 211	0.51 173	0.51 183	0.57 135	0.45 126

castereo++	0.44 153	0.35 112	0.33 159	0.43 209	0.23 114	0.21 88	0.17 130	0.59 162	0.30 160	0.63 234	0.37 146	0.73 219	0.22 108	0.22 134	0.44 121	0.53 204	0.58 201	0.41 149	0.66 169	0.34 144	0.81 251	0.69 232	0.20 152	0.28 168	0.48 155	0.56 198	0.76 205	0.48 133

trnet	0.44 153	0.51 227	0.40 205	0.34 164	0.26 137	0.27 128	0.14 107	0.62 183	0.30 160	0.60 213	0.36 138	0.73 219	0.33 191	0.24 166	0.56 148	0.57 223	0.58 201	0.34 106	0.52 116	0.31 126	0.57 191	0.42 129	0.17 114	0.30 182	0.54 186	0.48 169	0.65 169	0.69 210

UNet	0.44 153	0.42 152	0.40 205	0.37 180	0.36 200	0.41 192	0.28 199	0.57 151	0.35 208	0.50 135	0.49 181	0.47 126	0.34 204	0.37 257	0.53 142	0.43 127	0.54 166	0.46 192	0.56 140	0.39 189	0.47 123	0.44 142	0.27 221	0.34 215	0.44 141	0.48 169	0.58 143	0.57 166

CREStereo	0.44 153	0.51 227	0.40 205	0.34 164	0.26 137	0.28 135	0.15 114	0.61 176	0.30 160	0.58 199	0.36 138	0.72 216	0.33 191	0.24 166	0.59 159	0.59 233	0.59 216	0.34 106	0.52 116	0.31 126	0.59 200	0.42 129	0.18 125	0.30 182	0.54 186	0.48 169	0.64 165	0.69 210
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	0.44 153	0.37 118	0.35 169	0.33 162	0.37 209	0.32 148	0.41 239	0.46 109	0.52 269	0.43 99	0.48 176	0.68 203	0.33 191	0.29 220	0.65 190	0.46 154	0.47 123	0.44 169	0.49 106	0.38 173	0.49 135	0.48 164	0.29 233	0.32 196	0.38 125	0.37 126	0.57 135	0.62 187

coex_refinement	0.45 158	0.43 157	0.33 159	0.35 174	0.35 195	0.44 206	0.22 162	0.55 142	0.50 265	0.50 135	0.60 223	0.54 154	0.27 138	0.28 212	0.58 155	0.45 144	0.50 139	0.44 169	0.54 131	0.33 138	0.45 108	0.39 115	0.28 226	0.31 191	0.52 178	0.53 188	0.67 177	0.78 234

TestStereo	0.45 158	0.51 227	0.38 198	0.42 204	0.30 169	0.44 206	0.26 189	0.71 248	0.28 142	0.76 302	0.32 120	0.64 195	0.32 185	0.24 166	0.47 126	0.35 88	0.54 166	0.33 102	0.78 200	0.38 173	0.63 207	0.42 129	0.24 199	0.30 182	0.53 182	0.43 144	0.75 202	0.55 162

DSFCA	0.45 158	0.50 222	0.40 205	0.40 194	0.37 209	0.44 206	0.34 221	0.46 109	0.39 231	0.40 94	0.57 216	0.49 134	0.29 151	0.24 166	0.61 172	0.44 133	0.49 134	0.49 216	0.64 163	0.39 189	0.50 139	0.51 177	0.33 252	0.35 223	0.49 164	0.50 179	0.57 135	0.58 171

CFNet	0.45 158	0.44 163	0.33 159	0.48 225	0.40 227	0.39 184	0.30 213	0.53 129	0.32 189	0.48 122	0.50 190	0.68 203	0.40 235	0.30 225	0.56 148	0.37 99	0.48 130	0.43 164	0.52 116	0.33 138	0.46 116	0.30 86	0.23 190	0.31 191	0.61 215	0.52 185	0.69 183	0.71 219

DISCO	0.45 158	0.44 163	0.29 143	0.40 194	0.38 217	0.49 225	0.43 242	0.45 106	0.43 252	0.50 135	0.57 216	0.40 98	0.29 151	0.30 225	0.61 172	0.43 127	0.55 177	0.46 192	0.69 181	0.41 198	0.48 131	0.43 136	0.26 214	0.32 196	0.47 152	0.50 179	0.62 158	0.50 143

CES	0.46 163	0.35 112	0.30 147	0.27 130	0.27 148	0.29 138	0.12 88	1.05 325	0.27 135	0.54 166	0.66 249	0.53 152	0.25 124	0.23 148	0.62 177	0.65 256	0.58 201	0.37 125	0.54 131	0.34 144	0.84 258	0.53 186	0.23 190	0.23 127	0.56 195	0.44 148	0.57 135	0.69 210

ADLNet	0.46 163	0.53 246	0.37 189	0.41 199	0.41 233	0.44 206	0.40 237	0.54 135	0.35 208	0.45 108	0.53 204	0.76 230	0.36 219	0.62 319	0.58 155	0.42 118	0.49 134	0.42 158	0.50 108	0.37 168	0.43 97	0.44 142	0.34 254	0.25 150	0.47 152	0.55 194	0.57 135	0.45 126

castereo	0.47 165	0.36 116	0.35 169	0.34 164	0.26 137	0.26 123	0.17 130	0.56 148	0.29 149	0.60 213	0.45 170	0.68 203	0.22 108	0.20 118	0.52 139	0.58 228	0.61 233	0.39 131	0.92 215	0.36 162	0.96 278	0.76 249	0.19 135	0.24 138	0.54 186	0.64 209	0.57 135	0.58 171

EGLCR-Stereo	0.47 165	0.49 207	0.41 214	0.29 138	0.30 169	0.44 206	0.14 107	0.57 151	0.26 128	0.57 187	0.27 98	0.58 172	0.23 114	0.21 125	0.36 93	0.47 165	0.53 163	0.45 179	0.75 195	0.32 134	0.69 229	0.93 271	0.19 135	0.24 138	0.48 155	0.49 174	1.30 312	0.70 217

GLC_STEREO	0.47 165	0.51 227	0.40 205	0.38 183	0.37 209	0.37 174	0.28 199	0.64 206	0.29 149	0.62 228	0.53 204	0.55 162	0.28 145	0.30 225	0.49 135	0.48 174	0.66 259	0.41 149	0.65 167	0.41 198	0.70 234	0.60 202	0.23 190	0.30 182	0.47 152	0.36 118	0.84 231	0.53 152

IPLG	0.47 165	0.45 171	0.32 156	0.28 133	0.27 148	0.32 148	0.21 154	0.63 198	0.22 92	0.51 141	0.38 149	0.56 165	0.29 151	0.31 232	1.64 328	0.44 133	0.56 185	0.48 206	0.56 140	0.41 198	0.45 108	0.75 246	0.18 125	0.28 168	0.45 145	0.59 200	0.65 169	0.51 146

Sa-1000	0.48 169	0.47 189	0.21 106	0.26 125	0.26 137	0.31 145	0.15 114	0.65 214	0.36 212	0.63 234	0.33 127	0.50 141	0.26 129	0.30 225	0.94 271	0.49 181	0.59 216	0.45 179	0.90 213	0.32 134	0.52 158	0.75 246	0.17 114	0.27 161	0.72 250	0.53 188	1.00 274	0.49 135

PMTNet	0.48 169	0.48 203	0.43 222	0.31 153	0.30 169	0.27 128	0.22 162	0.54 135	0.29 149	0.57 187	0.39 156	0.59 177	0.23 114	0.23 148	0.64 187	0.59 233	0.57 194	0.37 125	1.17 236	0.33 138	0.67 222	0.40 118	0.20 152	0.21 102	0.79 274	0.59 200	0.65 169	0.92 252

PDISCO_ROB	0.48 169	0.40 141	0.39 200	0.38 183	0.34 191	0.39 184	0.28 199	0.50 117	0.35 208	0.37 90	0.52 200	0.49 134	0.35 212	0.31 232	0.63 181	0.58 228	0.54 166	0.68 304	0.59 150	0.44 213	0.62 204	0.67 226	0.24 199	0.34 215	0.54 186	0.53 188	0.85 233	0.58 171

HLF11	0.49 172	0.47 189	0.35 169	0.39 186	0.29 160	0.36 171	0.19 143	0.86 302	0.36 212	0.49 132	0.51 196	0.51 146	0.25 124	0.24 166	0.77 220	0.47 165	0.55 177	0.48 206	1.64 269	0.37 168	0.43 97	0.49 165	0.30 237	0.30 182	0.51 173	0.59 200	0.51 111	0.61 182

raft_robust	0.49 172	0.44 163	0.24 128	0.38 183	0.29 160	0.32 148	0.21 154	0.73 262	0.35 208	0.69 279	0.34 131	0.57 167	0.31 176	0.24 166	0.59 159	0.53 204	0.54 166	0.46 192	0.98 223	0.37 168	0.69 229	0.94 272	0.20 152	0.28 168	0.55 191	0.69 215	0.69 183	0.60 180

ManiGeoR	0.50 174	0.51 227	0.36 178	0.44 216	0.32 178	0.38 179	0.21 154	0.69 236	0.47 261	0.53 162	0.60 223	0.60 181	0.28 145	0.23 148	0.73 215	0.47 165	0.54 166	0.49 216	1.29 246	0.38 173	0.54 171	0.56 195	0.28 226	0.34 215	0.50 168	0.73 227	0.54 127	0.57 166

HLf10	0.50 174	0.51 227	0.36 178	0.44 216	0.32 178	0.38 179	0.21 154	0.69 236	0.47 261	0.53 162	0.60 223	0.60 181	0.28 145	0.23 148	0.73 215	0.47 165	0.54 166	0.49 216	1.29 246	0.38 173	0.54 171	0.56 195	0.28 226	0.34 215	0.50 168	0.73 227	0.54 127	0.57 166

dd	0.50 174	0.51 227	0.28 138	0.91 304	0.31 177	0.65 273	0.29 206	0.59 162	0.23 98	0.54 166	0.30 113	0.75 223	0.27 138	0.26 196	0.84 242	0.46 154	0.70 276	0.39 131	1.05 226	0.38 173	0.48 131	0.43 136	0.23 190	0.30 182	0.53 182	0.39 134	0.74 199	0.58 171

LMCR-Stereo	0.50 174	0.46 182	0.33 159	0.32 155	0.33 182	0.42 198	0.24 179	0.57 151	0.37 223	0.55 173	0.46 174	0.65 198	0.40 235	0.26 196	0.69 202	0.49 181	0.62 241	0.49 216	1.11 232	0.57 261	0.66 218	0.64 215	0.25 204	0.32 196	0.48 155	0.49 174	0.63 161	0.65 197

iResNet_ROB	0.50 174	0.49 207	0.42 217	0.42 204	0.30 169	0.42 198	0.32 215	0.60 168	0.33 195	0.52 150	0.59 219	0.47 126	0.56 275	0.25 184	0.81 231	0.46 154	0.57 194	0.49 216	1.19 239	0.36 162	0.48 131	0.36 102	0.25 204	0.37 237	0.57 196	0.54 191	0.75 202	0.61 182

MIPNet	0.51 179	0.51 227	0.33 159	0.32 155	0.30 169	0.37 174	0.25 185	0.62 183	0.24 111	0.50 135	0.52 200	0.61 184	0.41 238	0.30 225	1.01 287	0.51 192	0.59 216	0.50 225	0.76 198	0.47 227	0.44 104	0.85 263	0.20 152	0.26 157	0.66 236	0.98 285	0.71 193	0.61 182

CFNet_pseudo	0.51 179	0.44 163	0.43 222	0.54 247	0.43 239	0.53 241	0.34 221	0.62 183	0.36 212	0.61 218	0.64 241	0.57 167	0.52 268	0.35 250	0.90 260	0.50 185	0.50 139	0.47 200	0.67 173	0.36 162	0.47 123	0.42 129	0.26 214	0.33 211	0.57 196	0.60 204	0.68 179	0.73 225

CFNet_RVC	0.51 179	0.51 227	0.47 242	0.50 230	0.48 252	0.48 223	0.32 215	0.53 129	0.37 223	0.51 141	0.65 246	0.57 167	0.34 204	0.30 225	0.69 202	0.44 133	0.52 154	0.47 200	0.57 145	0.42 206	0.56 181	0.49 165	0.27 221	0.35 223	0.65 235	0.74 229	0.80 216	0.75 228

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 179	0.52 239	0.48 245	0.43 209	0.57 273	0.42 198	0.62 283	0.56 148	0.62 287	0.52 150	0.51 196	0.67 201	0.34 204	0.58 316	0.78 222	0.42 118	0.47 123	0.42 158	0.57 145	0.38 173	0.46 116	0.42 129	0.30 237	0.32 196	0.48 155	0.76 236	0.62 158	0.64 195
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	0.52 183	0.43 157	0.36 178	0.34 164	0.25 127	0.47 219	0.25 185	0.43 98	0.27 135	0.52 150	0.94 297	0.61 184	0.44 249	0.25 184	1.06 291	0.57 223	0.52 154	0.39 131	1.51 257	0.50 233	0.58 196	0.75 246	0.26 214	0.25 150	0.52 178	0.38 131	0.76 205	0.53 152

iResNetv2_ROB	0.52 183	0.45 171	0.32 156	0.48 225	0.39 222	0.48 223	0.28 199	0.64 206	0.34 202	0.52 150	0.66 249	0.70 211	0.55 273	0.28 212	0.67 197	0.47 165	0.50 139	0.46 192	1.12 233	0.45 215	0.57 191	0.47 158	0.29 233	0.40 246	0.55 191	0.51 183	0.81 219	0.58 171

DN-CSS_ROB	0.52 183	0.43 157	0.46 237	0.41 199	0.40 227	0.34 162	0.22 162	0.69 236	0.34 202	0.59 206	0.79 279	0.66 199	0.47 257	0.24 166	0.63 181	0.40 110	0.58 201	0.43 164	1.74 272	0.38 173	0.63 207	0.38 109	0.31 244	0.47 273	0.53 182	0.43 144	0.66 176	0.54 159

STTStereo	0.53 186	0.56 257	0.54 263	0.44 216	0.52 261	0.43 201	0.59 271	0.52 125	0.46 257	0.47 115	0.55 212	0.71 213	0.42 239	0.56 308	0.87 254	0.44 133	0.49 134	0.51 234	0.54 131	0.37 168	0.51 146	0.40 118	0.32 249	0.35 223	0.52 178	0.66 212	0.68 179	0.99 260

BEATNet_4x	0.53 186	0.40 141	0.34 167	0.39 186	0.36 200	0.32 148	0.27 194	0.64 206	0.41 241	0.66 259	0.45 170	0.62 192	0.39 231	0.24 166	0.83 237	0.63 243	0.58 201	0.58 274	0.57 145	0.36 162	0.90 267	1.52 317	0.25 204	0.36 230	0.46 150	0.44 148	0.77 208	0.60 180

AF-Net	0.53 186	0.49 207	0.44 231	0.50 230	0.53 262	0.61 263	0.54 262	0.61 176	0.55 277	0.43 99	0.66 249	0.85 247	0.42 239	0.40 262	0.64 187	0.46 154	0.46 113	0.44 169	0.60 156	0.40 194	0.45 108	0.45 147	0.41 273	0.39 242	0.50 168	0.55 194	0.81 219	0.69 210

Nwc_Net	0.53 186	0.49 207	0.44 231	0.50 230	0.53 262	0.61 263	0.54 262	0.61 176	0.55 277	0.43 99	0.66 249	0.85 247	0.42 239	0.40 262	0.64 187	0.46 154	0.46 113	0.44 169	0.60 156	0.40 194	0.45 108	0.45 147	0.41 273	0.39 242	0.50 168	0.55 194	0.81 219	0.69 210

DLCB_ROB	0.53 186	0.50 222	0.48 245	0.41 199	0.45 242	0.43 201	0.39 235	0.55 142	0.45 253	0.57 187	0.61 232	0.70 211	0.52 268	0.41 265	0.60 165	0.47 165	0.57 194	0.48 206	0.52 116	0.43 210	0.55 176	0.47 158	0.38 266	0.42 253	0.96 305	0.79 249	0.70 189	0.62 187

AE-Stereo	0.54 191	0.48 203	0.44 231	0.50 230	0.35 195	0.36 171	0.28 199	0.55 142	0.29 149	0.64 241	0.31 118	0.89 253	0.31 176	0.24 166	0.55 145	0.65 256	0.68 268	0.52 243	0.87 210	0.53 240	0.72 237	0.81 260	0.21 165	0.47 273	0.79 274	0.69 215	0.94 257	0.62 187

HSM	0.54 191	0.49 207	0.47 242	0.48 225	0.47 249	0.41 192	0.37 229	0.71 248	0.37 223	0.61 218	0.65 246	0.59 177	0.48 260	0.31 232	0.70 207	0.48 174	0.64 251	0.47 200	0.75 195	0.48 230	0.63 207	0.49 165	0.26 214	0.42 253	0.62 221	0.72 224	0.87 241	0.67 203

TestStereo_HLe17	0.55 193	0.56 257	0.36 178	0.52 239	0.37 209	0.43 201	0.26 189	0.83 296	0.46 257	0.58 199	0.59 219	0.69 209	0.34 204	0.23 148	0.77 220	0.52 200	0.57 194	0.50 225	1.21 243	0.49 231	0.57 191	0.73 243	0.27 221	0.49 280	0.62 221	0.78 243	0.65 169	0.59 179

TestStereo_HL2	0.55 193	0.57 263	0.45 235	0.43 209	0.35 195	0.43 201	0.26 189	0.60 168	0.40 234	0.58 199	0.76 275	0.71 213	0.35 212	0.27 207	0.83 237	0.53 204	0.59 216	0.51 234	1.53 260	0.43 210	0.50 139	0.55 193	0.27 221	0.36 230	0.57 196	0.71 220	0.74 199	0.69 210

LoS	0.55 193	0.44 163	0.29 143	0.36 179	0.37 209	0.40 190	0.20 153	1.37 342	0.31 180	0.86 324	0.78 278	0.68 203	0.37 225	0.24 166	0.58 155	0.72 272	0.59 216	0.40 142	0.75 195	0.35 160	1.03 286	0.65 217	0.21 165	0.24 138	0.79 274	0.64 209	0.64 165	0.68 208
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 193	0.37 118	0.37 189	0.34 164	0.33 182	0.33 155	0.22 162	0.65 214	0.27 135	0.61 218	0.34 131	0.90 254	0.31 176	0.21 125	0.60 165	0.44 133	0.55 177	0.42 158	2.59 310	0.38 173	0.56 181	1.37 304	0.16 98	0.29 174	0.48 155	0.38 131	0.69 183	0.54 159

test_1	0.55 193	0.37 118	0.37 189	0.34 164	0.33 182	0.33 155	0.22 162	0.66 218	0.27 135	0.62 228	0.34 131	0.90 254	0.31 176	0.21 125	0.61 172	0.44 133	0.55 177	0.42 158	2.58 309	0.38 173	0.56 181	1.38 306	0.16 98	0.29 174	0.48 155	0.38 131	0.69 183	0.54 159

AACVNet	0.55 193	0.47 189	0.40 205	0.58 254	0.61 279	0.53 241	0.37 229	0.61 176	0.40 234	0.59 206	0.64 241	0.58 172	0.33 191	0.36 252	0.69 202	0.54 214	0.58 201	0.54 253	0.69 181	0.52 239	0.54 171	0.52 183	0.36 259	0.44 262	0.59 208	0.69 215	0.82 222	0.83 239

TANstereo	0.55 193	0.41 145	0.35 169	0.40 194	0.39 222	0.45 211	0.21 154	0.52 125	0.30 160	0.54 166	0.37 146	0.38 93	0.38 228	0.41 265	0.84 242	0.73 276	0.66 259	0.78 325	1.10 230	0.89 323	0.62 204	0.54 189	0.93 338	0.32 196	0.34 105	0.45 154	0.99 269	0.53 152

XX-TBD	0.55 193	0.41 145	0.35 169	0.40 194	0.39 222	0.45 211	0.21 154	0.52 125	0.30 160	0.54 166	0.37 146	0.38 93	0.38 228	0.41 265	0.84 242	0.73 276	0.66 259	0.78 325	1.10 230	0.89 323	0.62 204	0.54 189	0.93 338	0.32 196	0.34 105	0.45 154	0.99 269	0.53 152

NVstereo2D	0.55 193	0.47 189	0.40 205	0.52 239	0.48 252	0.66 276	0.64 286	0.60 168	0.38 228	0.48 122	0.61 232	0.53 152	0.30 162	0.63 321	1.53 322	0.61 240	0.58 201	0.55 261	0.53 124	0.41 198	0.50 139	0.38 109	0.54 308	0.43 256	0.64 232	0.48 169	0.56 133	0.53 152

HLf8	0.56 202	0.51 227	0.36 178	0.47 223	0.36 200	0.38 179	0.24 179	0.89 307	0.39 231	0.53 162	0.69 260	0.63 194	0.33 191	0.24 166	0.88 256	0.51 192	0.58 201	0.49 216	1.83 277	0.45 215	0.54 171	0.61 207	0.29 233	0.40 246	0.54 186	0.78 243	0.68 179	0.62 187

GGDA	0.56 202	0.55 250	0.46 237	0.41 199	0.36 200	0.45 211	0.26 189	0.62 183	0.40 234	0.59 206	0.74 273	0.69 209	0.36 219	0.28 212	0.82 234	0.52 200	0.59 216	0.51 234	1.43 253	0.43 210	0.51 146	0.53 186	0.26 214	0.39 242	0.59 208	0.77 241	0.76 205	0.72 221

test_3	0.56 202	0.38 127	0.36 178	0.34 164	0.33 182	0.33 155	0.21 154	0.68 228	0.29 149	0.65 247	0.33 127	0.92 256	0.35 212	0.21 125	0.60 165	0.44 133	0.56 185	0.45 179	2.68 312	0.39 189	0.55 176	1.35 302	0.15 94	0.32 196	0.51 173	0.47 164	0.67 177	0.50 143

APVNet	0.56 202	0.47 189	0.38 198	0.46 221	0.50 257	0.57 253	0.53 258	0.60 168	0.42 248	0.46 112	0.65 246	0.50 141	0.30 162	0.36 252	0.74 217	0.71 270	0.71 282	0.64 290	0.95 220	0.53 240	0.57 191	0.77 252	0.34 254	0.46 270	0.59 208	0.46 162	0.82 222	0.58 171

psm_up	0.56 202	0.51 227	0.53 259	0.56 251	0.45 242	0.58 256	0.35 223	0.71 248	0.66 292	0.55 173	0.53 204	0.59 177	0.50 262	0.40 262	0.63 181	0.50 185	0.59 216	0.49 216	0.84 208	0.46 221	0.51 146	0.45 147	0.31 244	0.51 282	0.70 244	0.78 243	0.80 216	0.67 203

UCFNet_RVC	0.56 202	0.78 303	0.45 235	0.59 258	0.55 269	0.52 237	0.39 235	0.58 155	0.40 234	0.59 206	0.60 223	0.82 240	0.45 250	0.32 239	0.70 207	0.42 118	0.50 139	0.50 225	0.67 173	0.45 215	0.56 181	0.47 158	0.38 266	0.41 250	0.77 269	0.71 220	0.65 169	0.86 243

IPLGR	0.57 208	0.55 250	0.37 189	0.43 209	0.38 217	0.36 171	0.23 176	0.62 183	0.30 160	0.56 182	0.68 259	0.61 184	0.32 185	0.29 220	1.73 335	0.47 165	0.56 185	0.56 263	1.09 228	0.54 246	0.53 167	0.81 260	0.20 152	0.32 196	0.71 247	0.97 284	0.73 197	0.57 166

FADNet-RVC-Resample	0.57 208	0.52 239	0.42 217	0.46 221	0.39 222	0.41 192	0.40 237	0.72 258	0.42 248	0.68 271	0.51 196	1.04 275	0.43 244	0.43 278	0.96 277	0.48 174	0.56 185	0.61 284	0.85 209	0.55 251	0.52 158	0.63 211	0.34 254	0.60 298	0.58 201	0.71 220	0.55 130	0.77 231

DNS	0.58 210	0.66 286	0.33 159	0.30 146	0.24 122	0.49 225	0.19 143	0.62 183	0.29 149	0.56 182	0.34 131	0.96 262	0.27 138	0.20 118	1.78 340	0.58 228	0.63 247	0.40 142	1.63 268	0.46 221	1.03 286	0.68 231	0.20 152	0.23 127	0.61 215	0.49 174	0.77 208	0.63 192

ICVP	0.58 210	0.49 207	0.67 294	0.50 230	0.48 252	0.52 237	0.36 227	0.60 168	0.45 253	0.61 218	0.58 218	0.61 184	0.56 275	0.30 225	0.67 197	0.64 249	0.58 201	0.51 234	0.72 187	0.51 236	0.58 196	0.74 245	0.59 315	0.47 273	0.60 213	0.75 233	0.74 199	0.72 221
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 210	0.41 145	0.31 153	0.29 138	0.29 160	0.45 211	0.29 206	0.71 248	0.41 241	0.48 122	0.53 204	0.51 146	0.43 244	0.23 148	0.86 248	0.84 292	0.70 276	0.67 298	1.34 248	0.60 273	0.83 254	0.98 275	0.30 237	0.35 223	0.62 221	0.72 224	0.72 194	0.73 225

CroCo_RVC	0.58 210	0.41 145	0.31 153	0.29 138	0.29 160	0.45 211	0.29 206	0.71 248	0.41 241	0.48 122	0.53 204	0.51 146	0.43 244	0.23 148	0.86 248	0.84 292	0.70 276	0.67 298	1.34 248	0.60 273	0.83 254	0.98 275	0.30 237	0.35 223	0.62 221	0.72 224	0.72 194	0.73 225

sCroCo_RVC	0.58 210	0.42 152	0.29 143	0.28 133	0.29 160	0.39 184	0.22 162	0.60 168	0.41 241	0.53 162	0.43 164	0.48 130	0.50 262	0.24 166	0.75 218	0.99 319	0.75 288	0.63 286	1.02 225	0.56 256	1.10 296	1.36 303	0.28 226	0.39 242	0.63 229	0.63 206	0.93 255	0.64 195

FADNet-RVC	0.58 210	0.50 222	0.37 189	0.51 236	0.42 236	0.39 184	0.56 266	0.68 228	0.36 212	0.64 241	0.50 190	1.13 287	0.45 250	0.34 244	0.91 262	0.53 204	0.54 166	0.45 179	1.20 241	0.51 236	0.54 171	0.52 183	0.33 252	0.51 282	0.57 196	0.75 233	0.64 165	0.81 237

RP	0.58 210	0.57 263	0.72 299	0.62 266	0.56 270	0.57 253	0.64 286	0.63 198	0.61 285	0.42 97	0.81 284	0.78 234	0.53 270	0.43 278	0.68 200	0.48 174	0.53 163	0.44 169	0.64 163	0.45 215	0.51 146	0.54 189	0.37 264	0.44 262	0.62 221	0.59 200	0.83 229	0.77 231

DNSM	0.59 217	0.63 279	0.36 178	0.32 155	0.26 137	0.55 248	0.19 143	0.63 198	0.30 160	0.57 187	0.34 131	1.04 275	0.26 129	0.21 125	1.71 331	0.61 240	0.64 251	0.42 158	1.47 256	0.47 227	0.99 283	0.73 243	0.20 152	0.26 157	0.64 232	0.52 185	0.90 246	0.65 197

GES	0.59 217	0.52 239	0.37 189	0.39 186	0.40 227	0.53 241	0.37 229	0.59 162	0.40 234	0.56 182	0.60 223	0.50 141	0.30 162	0.41 265	0.98 280	0.63 243	0.67 265	0.55 261	2.28 294	0.56 256	0.70 234	0.56 195	0.31 244	0.42 253	0.48 155	0.48 169	0.65 169	0.68 208

DeepPruner_ROB	0.59 217	0.44 163	0.54 263	0.52 239	0.54 266	0.49 225	0.37 229	0.61 176	0.46 257	0.60 213	0.70 261	0.61 184	0.51 266	0.32 239	1.06 291	0.58 228	0.62 241	0.59 279	0.66 169	0.47 227	0.97 281	0.72 241	0.36 259	0.44 262	0.61 215	1.00 289	0.72 194	0.58 171

gcap_with_dpt	0.60 220	0.57 263	0.35 169	0.89 299	0.38 217	0.47 219	0.22 162	0.71 248	0.33 195	0.69 279	0.49 181	1.11 283	0.45 250	0.29 220	0.54 143	0.69 263	0.61 233	0.54 253	1.17 236	0.41 198	0.86 261	0.79 257	0.24 199	0.34 215	0.62 221	0.50 179	0.91 248	1.03 264

GCAP-BAT	0.60 220	0.57 263	0.35 169	0.89 299	0.38 217	0.47 219	0.22 162	0.71 248	0.33 195	0.69 279	0.49 181	1.11 283	0.45 250	0.29 220	0.54 143	0.69 263	0.61 233	0.54 253	1.17 236	0.41 198	0.86 261	0.79 257	0.24 199	0.34 215	0.62 221	0.50 179	0.91 248	1.03 264

PS-NSSS	0.60 220	0.81 309	0.44 231	0.89 299	0.54 266	0.71 285	0.63 284	0.64 206	0.38 228	0.64 241	0.41 161	1.52 305	0.47 257	0.41 265	0.59 159	0.42 118	0.52 154	0.45 179	0.94 219	0.42 206	0.44 104	0.29 83	0.36 259	0.34 215	0.63 229	0.69 215	0.70 189	0.80 235

SACVNet	0.62 223	0.53 246	0.51 256	0.55 250	0.57 273	0.52 237	0.60 275	0.69 236	0.56 279	0.67 268	0.54 210	0.59 177	0.37 225	0.41 265	0.71 211	0.60 235	0.64 251	0.57 269	0.95 220	0.64 292	0.67 222	0.78 255	0.36 259	0.47 273	0.75 262	0.77 241	0.84 231	0.84 240

s12784h	0.62 223	0.68 291	0.47 242	0.65 273	0.44 241	0.34 162	0.24 179	0.61 176	0.31 180	0.60 213	0.44 167	0.81 238	0.55 273	0.25 184	0.62 177	0.50 185	0.62 241	0.38 129	0.74 194	0.36 162	1.26 305	0.47 158	0.18 125	0.30 182	0.70 244	0.74 229	1.39 321	2.07 317

pcwnet_v2	0.62 223	0.46 182	0.50 251	0.62 266	0.49 256	0.61 263	0.46 246	0.66 218	0.45 253	0.65 247	0.79 279	0.64 195	0.86 302	0.53 302	1.15 301	0.55 216	0.59 216	0.51 234	0.83 205	0.41 198	0.55 176	0.47 158	0.34 254	0.43 256	0.75 262	0.76 236	0.85 233	0.95 253

PA-Net	0.64 226	0.67 289	0.66 291	0.50 230	0.66 292	0.50 231	0.64 286	0.65 214	0.73 296	0.54 166	0.52 200	0.58 172	0.58 281	0.59 318	0.93 267	0.57 223	0.46 113	0.54 253	0.61 160	0.54 246	0.49 135	0.66 220	0.36 259	0.52 284	0.64 232	1.24 318	0.64 165	1.32 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 227	0.55 250	0.41 214	0.53 244	0.42 236	0.49 225	0.65 291	0.74 267	0.42 248	0.66 259	0.64 241	0.81 238	0.50 262	0.36 252	1.17 303	0.51 192	0.51 150	0.53 247	1.61 267	0.53 240	0.69 229	0.59 198	0.35 258	0.41 250	0.72 250	0.88 263	0.78 214	1.06 268

TestStereo-Hl	0.66 228	0.55 250	0.55 266	0.39 186	0.38 217	0.49 225	0.33 219	0.70 244	0.50 265	0.64 241	0.87 291	0.78 234	0.39 231	0.25 184	0.90 260	0.75 278	0.62 241	0.56 263	1.93 283	0.51 236	0.67 222	1.38 306	0.26 214	0.45 267	0.59 208	0.76 236	0.89 244	0.88 248

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 228	0.37 118	0.23 122	0.51 236	0.74 308	0.89 304	0.49 252	0.62 183	0.26 128	1.60 371	0.31 118	2.57 323	0.26 129	0.22 134	0.46 125	0.48 174	0.58 201	0.45 179	0.93 216	0.37 168	0.63 207	0.71 237	0.19 135	0.23 127	0.58 201	0.49 174	0.89 244	1.91 315

R-Stereo Train	0.66 228	0.55 250	0.43 222	0.48 225	0.36 200	0.50 231	0.18 132	0.62 183	0.31 180	0.68 271	0.62 237	0.72 216	0.34 204	0.25 184	0.69 202	0.89 297	0.66 259	0.51 234	2.12 289	0.46 221	0.94 274	1.49 314	0.22 179	0.36 230	0.71 247	0.96 279	0.77 208	1.10 274

RAFT-Stereo	0.66 228	0.55 250	0.43 222	0.48 225	0.36 200	0.50 231	0.18 132	0.62 183	0.31 180	0.68 271	0.62 237	0.72 216	0.34 204	0.25 184	0.69 202	0.89 297	0.66 259	0.51 234	2.12 289	0.46 221	0.94 274	1.49 314	0.22 179	0.36 230	0.71 247	0.96 279	0.77 208	1.10 274
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 232	0.66 286	0.42 217	1.35 330	1.02 327	1.21 325	0.91 315	0.60 168	0.41 241	0.52 150	0.60 223	0.56 165	0.23 114	1.19 349	0.66 191	0.45 144	0.56 185	0.51 234	0.73 188	0.53 240	0.64 214	0.67 226	0.79 327	0.29 174	0.72 250	0.55 194	0.63 161	0.66 199

NCC-stereo	0.67 232	0.63 279	0.59 273	0.64 270	0.65 287	0.63 269	0.69 297	0.67 221	0.74 299	0.43 99	0.81 284	0.82 240	0.70 292	0.47 286	0.82 234	0.53 204	0.58 201	0.64 290	0.80 202	0.54 246	0.56 181	0.60 202	0.53 304	0.45 267	0.75 262	0.96 279	0.92 253	0.98 258

stereogan	0.67 232	0.67 289	0.62 281	0.68 279	0.73 304	0.75 292	0.64 286	0.70 244	0.57 280	0.51 141	0.64 241	1.08 278	0.62 284	0.44 281	0.83 237	0.55 216	0.56 185	0.51 234	0.91 214	0.59 268	0.59 200	0.69 232	0.47 282	0.46 270	0.59 208	0.67 213	1.16 294	0.87 246

Abc-Net	0.67 232	0.63 279	0.59 273	0.64 270	0.65 287	0.63 269	0.69 297	0.67 221	0.74 299	0.43 99	0.81 284	0.82 240	0.70 292	0.47 286	0.82 234	0.53 204	0.58 201	0.64 290	0.80 202	0.54 246	0.56 181	0.60 202	0.53 304	0.45 267	0.75 262	0.96 279	0.92 253	0.98 258
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	0.67 232	0.35 112	0.39 200	0.29 138	0.43 239	0.34 162	0.36 227	0.43 98	1.25 335	0.27 78	0.72 267	0.44 117	2.38 341	0.57 313	1.11 297	0.76 280	0.56 185	0.56 263	0.64 163	0.55 251	0.63 207	2.08 334	0.46 281	0.40 246	0.36 118	0.63 206	0.51 111	0.67 203

MyStereo04	0.68 237	0.52 239	0.57 270	0.44 216	0.37 209	0.35 168	0.26 189	0.68 228	0.45 253	0.62 228	0.45 170	0.68 203	0.34 204	0.25 184	1.00 284	0.68 262	0.56 185	0.53 247	3.39 326	0.56 256	0.92 268	0.64 215	0.27 221	0.41 250	0.77 269	0.92 270	0.96 262	0.66 199

Any-RAFT	0.69 238	0.47 189	0.85 311	0.53 244	0.40 227	0.38 179	0.27 194	0.64 206	0.32 189	0.57 187	0.76 275	0.86 251	0.24 122	0.22 134	0.57 151	0.76 280	0.60 225	0.45 179	2.19 291	0.45 215	1.20 301	0.71 237	0.22 179	0.31 191	0.99 310	1.24 318	0.73 197	1.65 306

FCDSN-DC	0.69 238	0.61 275	0.62 281	0.66 275	0.61 279	0.59 257	0.60 275	0.68 228	0.42 248	0.75 299	0.42 163	0.57 167	0.36 219	0.50 293	2.43 369	0.67 259	0.80 296	0.76 321	0.64 163	0.56 256	0.70 234	0.60 202	0.47 282	0.83 326	0.66 236	0.74 229	0.61 155	0.67 203
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 238	0.73 299	0.66 291	0.57 253	0.56 270	0.51 234	0.45 244	0.70 244	0.57 280	0.68 271	0.71 262	0.66 199	0.48 260	0.39 259	0.93 267	0.72 272	0.65 256	0.57 269	0.76 198	0.57 261	0.74 242	0.88 267	0.49 289	0.60 298	0.98 307	0.95 276	0.85 233	1.16 281

GANet-ADL	0.70 241	0.59 268	0.52 257	0.60 261	0.57 273	0.61 263	0.46 246	0.68 228	0.52 269	0.65 247	0.67 256	0.76 230	0.43 244	0.39 259	1.08 294	0.79 289	0.68 268	0.52 243	1.84 280	0.64 292	0.66 218	0.86 265	0.42 276	0.43 256	0.70 244	0.87 261	0.97 265	0.89 249

MLCV	0.70 241	0.49 207	0.53 259	0.73 285	0.50 257	0.65 273	0.43 242	0.81 292	0.41 241	0.71 287	0.88 292	1.01 269	0.81 299	0.28 212	0.92 265	0.43 127	0.65 256	0.52 243	2.47 304	0.45 215	0.55 176	0.72 241	0.39 270	0.54 288	0.69 241	0.80 250	0.83 229	0.72 221

GEStereo_RVC	0.71 243	0.59 268	0.40 205	0.54 247	0.50 257	0.61 263	0.51 255	0.71 248	0.41 241	0.59 206	0.51 196	0.76 230	0.46 255	0.39 259	0.96 277	0.92 302	0.78 291	0.75 318	1.94 284	0.62 286	0.80 249	1.37 304	0.31 244	0.52 284	0.61 215	0.63 206	0.86 238	1.12 277

RAFT-Test	0.72 244	0.50 222	0.46 237	0.52 239	0.34 191	0.41 192	0.29 206	0.73 262	0.30 160	0.62 228	0.72 267	0.68 203	0.31 176	0.22 134	0.71 211	1.03 324	0.62 241	0.50 225	2.89 318	0.66 295	1.72 323	1.14 290	0.23 190	0.29 174	0.80 278	0.96 279	0.95 259	0.91 250

DF	0.73 245	0.48 203	0.50 251	0.43 209	0.25 127	0.54 245	0.22 162	0.71 248	0.30 160	0.60 213	0.49 181	1.11 283	0.24 122	0.21 125	0.60 165	0.78 285	0.57 194	0.50 225	5.31 337	0.49 231	0.83 254	0.76 249	0.23 190	0.27 161	0.62 221	0.68 214	1.14 289	0.96 254

cross-raft	0.73 245	0.56 257	0.46 237	0.43 209	0.33 182	0.40 190	0.27 194	0.73 262	0.33 195	0.65 247	0.60 223	0.74 222	0.30 162	0.23 148	0.76 219	0.96 310	0.63 247	0.48 206	2.91 319	0.59 268	1.81 329	1.31 301	0.22 179	0.32 196	0.82 282	0.94 274	0.93 255	1.01 262

RTSC	0.73 245	0.49 207	0.46 237	0.47 223	0.51 260	0.55 248	0.56 266	0.67 221	0.68 293	0.54 166	0.79 279	0.57 167	0.57 279	0.41 265	1.92 344	0.77 282	0.96 320	0.58 274	1.36 251	0.56 256	0.85 260	1.11 285	0.31 244	0.53 287	0.58 201	0.65 211	0.95 259	1.26 288

MSMDNet	0.73 245	0.52 239	0.48 245	0.35 174	0.34 191	0.45 211	0.33 219	0.69 236	0.30 160	0.63 234	0.60 223	0.71 213	0.35 212	0.23 148	0.78 222	1.05 326	0.63 247	0.50 225	2.88 317	0.81 317	1.59 318	1.80 329	0.23 190	0.29 174	0.74 257	0.89 265	0.85 233	0.76 230

NaN_ROB	0.73 245	0.59 268	0.61 280	0.64 270	0.78 312	0.53 241	0.48 249	0.87 303	0.63 288	0.73 293	0.61 232	1.96 316	0.62 284	0.45 283	0.84 242	0.55 216	0.56 185	0.54 253	0.73 188	0.55 251	0.52 158	0.51 177	0.38 266	0.64 304	0.83 284	1.11 307	0.94 257	1.64 305

SGM-Forest	0.73 245	0.71 295	0.40 205	1.13 317	0.64 286	0.74 291	0.45 244	0.68 228	0.39 231	0.61 218	0.44 167	1.16 288	1.06 306	0.49 289	0.86 248	0.61 240	0.55 177	0.46 192	0.68 175	0.44 213	0.61 202	0.49 165	0.45 279	0.44 262	0.90 294	0.86 258	1.95 347	1.47 295
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 251	0.77 301	0.57 270	0.54 247	0.61 279	0.63 269	0.61 280	0.53 129	0.65 290	0.58 199	0.81 284	2.35 321	0.46 255	0.43 278	0.79 226	0.63 243	0.85 303	0.57 269	0.83 205	0.55 251	0.72 237	1.09 284	0.45 279	0.49 280	0.63 229	0.74 229	1.39 321	0.86 243

EKT-Stereo	0.75 252	0.64 282	0.54 263	0.59 258	0.47 249	0.60 259	0.73 300	0.71 248	0.29 149	0.63 234	0.66 249	0.73 219	0.30 162	0.26 196	0.86 248	1.22 347	0.68 268	0.76 321	1.46 255	0.60 273	1.75 326	1.74 327	0.21 165	0.32 196	0.93 298	0.81 252	1.06 279	0.72 221

TRStereo	0.75 252	0.83 314	1.19 337	0.56 251	0.34 191	1.42 334	0.48 249	0.68 228	0.28 142	0.65 247	0.46 174	1.10 281	0.27 138	0.22 134	0.70 207	0.85 294	0.57 194	0.48 206	1.85 281	0.50 233	0.73 240	0.87 266	0.18 125	0.27 161	0.78 271	1.22 317	1.78 343	1.09 270

EAI-Stereo	0.75 252	0.49 207	0.50 251	0.51 236	0.46 245	0.56 252	0.60 275	0.73 262	0.32 189	0.63 234	0.72 267	0.82 240	0.26 129	0.24 166	1.05 289	0.96 310	0.60 225	0.49 216	3.00 320	0.62 286	0.82 252	1.13 288	0.19 135	0.31 191	0.78 271	0.70 219	1.55 333	1.17 282

HSM-Net_RVC	0.75 252	0.53 246	0.60 278	0.77 290	0.62 285	0.61 263	0.37 229	0.76 275	0.49 264	0.74 295	1.71 338	1.32 296	0.80 298	0.36 252	0.72 214	0.55 216	0.64 251	0.53 247	0.78 200	0.53 240	0.67 222	0.89 269	0.43 277	0.64 304	0.94 301	1.09 304	1.07 280	1.04 267
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 256	0.45 171	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 187	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 126	0.51 192	10.38 382	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 269	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 256	0.45 171	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 187	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 126	0.51 192	10.38 382	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 269	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

testlalala	0.76 256	0.45 171	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 187	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 126	0.51 192	10.38 382	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 269	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

GCAPDPT-zeroshot	0.76 256	0.45 171	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 187	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 126	0.51 192	10.38 382	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 269	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

GCAP-Stereo	0.76 256	0.45 171	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 187	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 126	0.51 192	10.38 382	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 269	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

RGC	0.76 256	0.72 296	0.99 322	0.70 280	0.71 302	0.76 295	0.57 269	0.74 267	0.74 299	0.56 182	0.96 300	0.83 244	0.85 301	0.56 308	0.93 267	0.60 235	0.62 241	0.56 263	0.93 216	0.61 282	0.66 218	0.71 237	0.51 301	0.56 291	0.81 279	1.01 292	0.99 269	1.19 284

NOSS_ROB	0.76 256	0.84 318	0.50 251	0.72 283	0.61 279	0.75 292	0.52 257	0.80 287	0.54 273	0.70 284	0.62 237	0.62 192	0.86 302	0.62 319	1.14 300	1.10 332	0.78 291	0.69 307	0.73 188	0.60 273	0.88 263	0.67 226	0.50 293	0.71 310	0.86 291	0.95 276	1.38 320	0.85 241

GANetREF_RVC	0.77 263	0.74 300	0.68 296	0.76 289	0.65 287	0.69 281	0.60 275	0.99 318	0.73 296	0.93 329	0.52 200	1.33 297	0.72 294	0.44 281	0.85 246	0.57 223	0.67 265	0.63 286	1.13 234	0.61 282	0.77 245	0.63 211	0.59 315	0.71 310	0.89 293	0.90 267	1.15 290	0.99 260
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)	0.78 264	0.47 189	0.56 268	0.39 186	0.28 153	0.41 192	0.35 223	0.75 271	0.36 212	0.62 228	6.09 374	0.78 234	0.32 185	0.27 207	0.41 108	0.63 243	0.58 201	0.45 179	1.51 257	0.42 206	0.65 215	0.62 209	0.21 165	0.32 196	0.55 191	0.78 243	1.26 308	1.09 270

FLISNet	0.78 264	0.47 189	0.56 268	0.39 186	0.28 153	0.41 192	0.35 223	0.75 271	0.36 212	0.62 228	6.09 374	0.78 234	0.32 185	0.27 207	0.41 108	0.63 243	0.58 201	0.45 179	1.51 257	0.42 206	0.65 215	0.62 209	0.21 165	0.32 196	0.55 191	0.78 243	1.26 308	1.09 270

CASS	0.79 266	0.55 250	0.53 259	0.65 273	0.54 266	0.59 257	0.53 258	0.78 284	0.52 269	0.71 287	0.75 274	0.67 201	0.47 257	0.28 212	0.83 237	0.67 259	0.98 321	0.56 263	1.60 266	0.58 264	2.74 344	1.44 308	0.38 266	0.35 223	0.84 288	0.81 252	0.90 246	1.02 263
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 266	0.34 102	0.20 94	0.24 114	0.22 107	0.21 88	0.15 114	0.58 155	0.21 86	0.57 187	0.39 156	0.45 121	0.15 70	0.19 107	0.56 148	0.54 214	0.54 166	0.40 142	0.53 124	0.30 121	0.65 215	0.54 189	0.20 152	0.22 115	0.30 83	0.39 134	1.31 313	11.04 379

Anonymous3	0.79 266	0.59 268	0.42 217	0.37 180	0.42 236	0.57 253	0.50 253	0.80 287	0.64 289	0.68 271	0.49 181	1.48 301	0.54 271	0.31 232	1.53 322	1.42 361	0.88 309	0.82 330	1.45 254	0.69 304	1.31 308	1.30 300	0.40 271	0.40 246	0.74 257	0.86 258	1.03 278	0.71 219

model_zeroshot	0.80 269	0.46 182	0.42 217	0.42 204	0.39 222	0.43 201	0.27 194	0.72 258	0.36 212	0.64 241	0.66 249	0.97 263	0.29 151	0.24 166	1.05 289	0.92 302	0.69 274	0.54 253	3.03 321	0.73 308	1.21 302	1.20 295	0.22 179	0.38 240	0.84 288	1.14 310	1.08 281	2.21 323

MSKI-zero shot	0.84 270	0.49 207	0.43 222	0.41 199	0.35 195	0.46 218	0.32 215	0.76 275	0.30 160	0.65 247	0.92 296	0.83 244	0.32 185	0.22 134	0.62 177	1.08 329	0.64 251	0.47 200	3.14 324	0.61 282	2.23 336	1.58 319	0.20 152	0.38 240	0.96 305	1.47 336	1.24 306	1.60 302

HH	0.84 270	0.34 102	0.99 322	0.42 204	0.36 200	0.51 234	0.42 240	0.69 236	0.34 202	0.65 247	0.38 149	1.03 271	0.26 129	0.28 212	0.66 191	1.37 355	0.61 233	0.53 247	2.39 300	0.60 273	3.55 363	1.64 321	0.25 204	0.33 211	0.83 284	1.05 300	1.09 283	1.12 277

HanStereo	0.84 270	0.34 102	0.99 322	0.42 204	0.36 200	0.51 234	0.42 240	0.69 236	0.34 202	0.65 247	0.38 149	1.03 271	0.26 129	0.28 212	0.66 191	1.37 355	0.61 233	0.53 247	2.39 300	0.60 273	3.55 363	1.64 321	0.25 204	0.33 211	0.83 284	1.05 300	1.09 283	1.12 277

test-1	0.84 270	0.34 102	0.50 251	0.37 180	0.40 227	0.60 259	0.37 229	0.73 262	0.38 228	0.68 271	0.71 262	1.08 278	0.40 235	0.25 184	0.79 226	0.91 301	0.63 247	0.58 274	2.22 293	0.58 264	1.17 300	3.78 359	0.22 179	0.36 230	0.81 279	1.15 311	1.10 286	1.59 301

LALA_ROB	0.86 274	0.97 328	0.67 294	0.63 268	0.69 295	0.83 298	0.67 294	0.70 244	0.80 304	0.68 271	1.10 311	2.61 325	0.58 281	0.51 295	1.11 297	0.67 259	0.86 304	0.72 311	0.89 212	0.67 299	0.80 249	1.00 278	0.49 289	0.59 296	0.73 255	0.92 270	1.16 294	1.10 274

ETE_ROB	0.87 275	0.90 321	0.58 272	0.67 276	0.69 295	0.85 299	0.60 275	0.66 218	0.89 315	0.64 241	1.09 309	2.63 326	0.54 271	0.54 303	1.00 284	0.72 272	0.91 313	0.63 286	0.99 224	0.66 295	0.88 263	1.08 283	0.50 293	0.59 296	0.78 271	0.92 270	1.48 331	1.17 282

FC-DCNN	0.88 276	0.96 326	1.23 341	1.36 332	0.93 320	1.26 329	0.82 306	0.91 309	0.78 302	0.87 325	0.63 240	1.08 278	0.42 239	0.56 308	0.88 256	0.69 263	0.81 299	0.68 304	0.81 204	0.59 268	0.78 246	0.59 198	0.50 293	0.77 322	1.11 324	0.99 287	1.21 301	1.57 300

dad	0.89 277	0.57 263	0.37 189	1.42 333	0.65 287	0.75 292	2.23 348	1.43 344	0.36 212	0.93 329	0.38 149	0.85 247	0.76 297	0.32 239	0.97 279	0.52 200	0.78 291	0.45 179	1.87 282	0.41 198	0.74 242	0.41 122	0.30 237	0.47 273	1.15 328	0.47 164	2.64 365	1.96 316

FADNet_RVC	0.92 278	0.69 292	0.55 266	0.88 298	0.75 310	0.54 245	0.51 255	0.77 280	0.54 273	0.70 284	0.96 300	1.36 298	1.06 306	0.54 303	1.85 342	0.64 249	0.80 296	0.90 334	3.34 325	0.76 309	1.00 284	1.13 288	0.37 264	0.60 298	0.66 236	0.87 261	0.97 265	1.14 280

ADCP+	0.92 278	0.59 268	0.62 281	0.44 216	0.45 242	0.55 248	0.85 309	0.65 214	1.81 353	0.48 122	1.10 311	1.62 309	0.33 191	0.42 275	1.03 288	0.52 200	0.52 154	0.48 206	1.19 239	0.38 173	0.58 196	0.60 202	0.32 249	0.30 182	0.66 236	3.45 376	0.77 208	4.14 356

iResNet	0.92 278	0.56 257	0.62 281	0.72 283	0.68 293	0.96 307	0.55 264	0.95 311	0.57 280	0.67 268	0.82 289	1.41 300	1.51 324	0.31 232	1.49 321	0.66 258	0.75 288	0.67 298	4.08 332	0.68 301	0.72 237	0.63 211	0.41 273	0.83 326	0.72 250	0.91 269	1.02 276	0.87 246

CSAN	0.93 281	0.83 314	0.75 302	0.86 296	0.82 313	0.73 287	0.61 280	0.97 317	0.94 322	0.94 333	0.73 272	1.96 316	1.56 326	0.49 289	0.98 280	0.63 243	0.74 286	0.66 296	1.09 228	0.71 306	0.78 246	0.63 211	0.53 304	0.76 319	0.98 307	1.49 340	1.21 301	1.63 304

IGEV-FE	0.94 282	0.47 189	1.24 342	1.15 319	0.46 245	0.60 259	0.65 291	0.81 292	0.36 212	0.67 268	1.75 339	0.94 257	0.30 162	0.26 196	0.66 191	1.14 336	0.60 225	0.48 206	2.55 306	0.63 290	2.19 334	2.33 339	0.21 165	0.37 237	1.00 313	1.03 297	1.17 296	1.48 297

FC-DCNN v2	0.94 282	0.98 329	1.28 347	1.47 336	0.95 322	1.33 331	0.82 306	1.05 325	0.80 304	0.87 325	0.66 249	1.11 283	0.67 291	0.56 308	0.91 262	0.69 263	0.81 299	0.68 304	0.83 205	0.59 268	0.78 246	0.59 198	0.50 293	0.78 324	1.25 336	1.09 304	1.35 317	1.89 312

TestStereo_HL3	0.95 284	0.72 296	0.43 222	0.52 239	0.37 209	0.70 282	0.50 253	0.77 280	0.46 257	0.65 247	1.31 320	2.45 322	0.74 295	0.26 196	0.95 273	1.18 342	1.44 342	0.48 206	1.76 273	0.46 221	1.07 294	4.07 361	0.30 237	0.36 230	0.60 213	0.94 274	1.15 290	0.86 243

IGEV_Zeroshot_test	0.95 284	0.47 189	1.24 342	1.15 319	0.46 245	0.60 259	0.65 291	0.81 292	0.36 212	0.66 259	1.86 343	0.94 257	0.30 162	0.26 196	0.66 191	1.14 336	0.60 225	0.48 206	2.56 307	0.63 290	2.23 336	2.36 340	0.21 165	0.37 237	1.00 313	1.03 297	1.17 296	1.48 297

DAS	0.95 284	0.61 275	0.48 245	0.78 292	0.61 279	0.68 279	0.59 271	0.84 299	0.93 319	0.65 247	1.58 332	1.66 310	1.06 306	0.34 244	0.95 273	0.92 302	0.92 315	0.73 314	1.77 274	1.03 334	1.73 324	1.11 285	0.47 282	0.92 332	0.93 298	1.00 289	1.39 321	0.96 254

SepStereo	0.95 284	0.61 275	0.48 245	0.78 292	0.61 279	0.68 279	0.59 271	0.84 299	0.93 319	0.65 247	1.58 332	1.66 310	1.06 306	0.34 244	0.95 273	0.92 302	0.92 315	0.73 314	1.77 274	1.03 334	1.73 324	1.11 285	0.47 282	0.92 332	0.93 298	1.00 289	1.39 321	0.96 254

PSMNet-ADL	0.96 288	0.62 278	0.66 291	0.67 276	0.70 301	0.66 276	0.58 270	0.74 267	0.60 284	0.85 323	5.03 367	0.95 261	1.26 317	0.45 283	0.89 258	1.03 324	0.68 268	0.54 253	2.03 287	0.68 301	0.84 258	0.79 257	0.54 308	0.47 273	0.73 255	0.95 276	1.32 314	0.63 192

CC-Net-ROB	0.96 288	1.18 339	0.70 297	1.56 337	1.06 329	1.63 340	1.20 331	0.79 285	0.61 285	0.81 315	0.56 213	3.07 334	0.57 279	0.85 339	0.68 200	0.44 133	0.71 282	0.63 286	1.40 252	0.57 261	0.58 196	0.43 136	1.91 357	0.46 270	0.83 284	0.83 256	0.77 208	1.20 285

GwcNet-ADL	0.97 290	0.83 314	0.81 307	0.91 304	0.68 293	0.70 282	0.53 258	0.77 280	0.50 265	0.72 290	5.46 370	1.20 291	0.65 289	0.46 285	0.81 231	0.95 307	0.72 284	0.56 263	1.26 244	0.71 306	0.67 222	0.78 255	0.59 315	0.56 291	0.79 274	0.98 285	0.85 233	1.75 310

SHD	0.97 290	0.56 257	0.73 300	0.75 286	0.69 295	0.66 276	0.61 280	0.99 318	0.94 322	0.77 304	1.00 303	0.94 257	1.29 319	0.54 303	2.21 357	0.98 315	0.95 318	0.70 308	2.01 286	0.80 313	1.12 297	1.71 325	0.47 282	0.77 322	0.91 295	1.01 292	0.91 248	1.22 287

ADCRef	1.01 292	0.65 283	0.48 245	0.39 186	0.47 249	0.65 273	0.68 296	0.61 176	1.08 328	0.52 150	0.64 241	0.75 223	0.43 244	0.38 258	1.56 324	0.72 272	0.61 233	0.59 279	1.53 260	0.58 264	0.66 218	0.71 237	0.50 293	0.43 256	0.75 262	1.25 321	0.82 222	8.96 377

AMNet	1.02 293	0.98 329	0.95 318	0.98 310	1.01 324	1.03 312	0.96 321	0.87 303	0.93 319	0.97 335	1.02 305	1.10 281	0.74 295	1.06 347	0.99 283	1.09 331	1.17 330	1.04 346	1.08 227	1.05 336	1.13 298	1.04 281	0.82 331	0.98 338	1.01 316	1.07 302	1.20 300	1.27 289

XQC	1.03 294	0.90 321	0.71 298	0.91 304	0.92 319	0.92 306	0.86 311	1.06 328	0.90 316	0.84 321	1.11 314	1.03 271	1.30 321	0.71 330	2.04 347	0.95 307	0.87 305	0.67 298	1.64 269	0.78 311	1.00 284	1.67 324	0.62 318	0.73 314	1.09 323	1.47 336	1.26 308	0.97 257

iRaft-Stereo_20w	1.06 295	0.49 207	1.34 350	1.18 322	0.46 245	0.78 296	0.46 246	0.76 275	0.37 223	0.74 295	6.16 377	0.84 246	0.29 151	0.26 196	0.81 231	0.97 312	0.59 216	0.44 169	1.72 271	0.61 282	1.04 288	1.56 318	0.21 165	0.25 150	0.92 297	1.31 327	1.45 329	2.71 335

RTS	1.09 296	0.59 268	0.59 273	0.60 261	0.58 276	0.96 307	0.90 313	0.80 287	0.88 312	0.59 206	0.71 262	1.28 294	0.62 284	0.51 295	2.04 347	0.98 315	1.19 331	0.77 323	2.33 297	0.85 320	0.96 278	1.16 291	0.49 289	0.65 306	1.23 331	4.43 379	1.15 290	1.45 293

RTSA	1.09 296	0.59 268	0.59 273	0.60 261	0.58 276	0.96 307	0.90 313	0.80 287	0.88 312	0.59 206	0.71 262	1.28 294	0.62 284	0.51 295	2.04 347	0.98 315	1.19 331	0.77 323	2.33 297	0.85 320	0.96 278	1.16 291	0.49 289	0.65 306	1.23 331	4.43 379	1.15 290	1.45 293

ITSA-stereo	1.12 298	0.72 296	0.59 273	1.20 324	0.84 315	0.64 272	0.64 286	0.95 311	0.78 302	0.84 321	2.54 350	1.39 299	1.23 315	0.81 336	1.20 304	1.01 321	0.83 301	0.67 298	1.56 262	0.62 286	1.08 295	1.46 311	0.56 312	0.71 310	0.95 303	1.27 323	0.99 269	4.08 355

DCVSM-stereo	1.13 299	0.66 286	0.79 305	0.89 299	0.65 287	1.15 321	0.73 300	0.95 311	0.82 308	1.04 339	4.18 361	3.75 345	1.45 322	0.49 289	0.83 237	0.86 295	0.69 274	0.60 282	2.08 288	0.87 322	1.06 292	0.77 252	0.84 332	0.72 313	0.74 257	0.89 265	0.98 268	1.09 270

CBMV	1.15 300	0.84 318	0.60 278	0.85 295	0.76 311	0.73 287	0.48 249	0.87 303	0.80 304	0.81 315	0.61 232	2.86 329	0.81 299	0.52 299	1.31 310	1.17 341	0.91 313	0.74 316	2.40 302	0.66 295	1.57 317	0.76 249	0.48 287	1.06 343	0.99 310	1.09 304	2.25 351	4.25 357
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 301	0.70 293	1.06 330	0.60 261	0.71 302	0.70 282	0.98 322	0.83 296	1.55 348	0.76 302	1.40 327	1.00 265	2.46 343	0.57 313	2.17 355	0.99 319	1.15 329	0.90 334	2.37 299	0.95 326	1.63 320	2.05 333	0.44 278	0.98 338	0.81 279	0.80 250	1.24 306	2.15 320

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 302	0.49 207	1.28 347	0.75 286	0.41 233	1.04 314	0.67 294	0.77 280	0.52 269	0.78 308	5.67 373	1.03 271	0.35 212	0.26 196	0.86 248	1.39 359	0.68 268	0.70 308	2.61 311	0.64 292	2.89 348	2.21 336	0.19 135	0.43 256	1.03 319	1.15 311	1.35 317	2.41 329

DeepPrunerF	1.22 303	0.49 207	0.39 200	0.58 254	2.86 368	0.49 225	0.55 264	0.52 125	0.58 283	0.43 99	0.67 256	0.43 113	0.32 185	0.42 275	1.64 328	0.75 278	0.58 201	0.46 192	0.93 216	0.46 221	0.61 202	0.53 186	0.40 271	0.35 223	15.32 391	0.82 255	0.65 169	0.62 187

ccs_rob	1.25 304	0.79 305	0.64 287	0.86 296	0.60 278	0.89 304	0.83 308	0.99 318	0.51 268	0.77 304	6.27 379	5.90 358	1.10 310	0.51 295	1.08 294	1.10 332	0.68 268	0.66 296	1.15 235	0.70 305	1.56 316	1.66 323	0.50 293	0.54 288	0.69 241	0.78 243	0.86 238	1.20 285

ADCL	1.27 305	0.82 312	0.64 287	0.60 261	0.53 262	0.73 287	0.91 315	0.75 271	2.78 372	0.68 271	1.01 304	0.86 251	0.50 262	0.50 293	1.27 307	0.64 249	0.66 259	0.57 269	1.20 241	0.60 273	0.98 282	0.88 267	0.50 293	0.47 273	1.60 350	1.50 341	0.88 242	11.30 380

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 306	0.90 321	0.63 285	1.27 327	0.90 318	1.21 325	2.21 346	1.27 333	1.18 333	1.00 337	0.91 295	1.80 315	1.16 313	1.07 348	1.48 320	0.77 282	0.70 276	0.58 274	2.75 315	0.67 299	1.39 312	2.93 348	0.85 334	0.73 314	1.47 345	1.68 346	1.33 315	2.96 340

FBW_ROB	1.34 307	1.42 345	1.08 333	2.01 343	1.42 345	1.37 333	1.63 339	0.99 318	0.70 294	0.72 290	1.02 305	2.05 319	0.91 304	1.47 354	1.24 306	0.60 235	0.88 309	0.65 294	6.08 346	0.59 268	1.06 292	0.81 260	1.48 354	1.12 349	0.99 310	1.20 314	0.99 269	1.66 307

UDG	1.35 308	2.24 353	0.81 307	2.58 344	2.45 359	2.48 346	2.57 350	0.76 275	0.86 310	0.77 304	1.08 308	1.51 303	0.56 275	2.59 359	1.06 291	0.69 263	1.89 353	0.80 329	2.31 295	0.97 329	1.24 304	0.98 275	1.43 353	0.62 301	0.74 257	0.81 252	0.95 259	0.81 237

DDUNet	1.38 309	2.18 351	0.79 305	2.67 347	2.43 358	2.57 347	2.52 349	0.80 287	0.84 309	0.63 234	0.94 297	1.57 308	0.45 250	2.65 363	0.94 271	0.78 285	1.99 355	0.75 318	2.31 295	0.91 325	1.16 299	0.97 274	2.71 361	0.56 291	0.72 250	0.71 220	0.97 265	0.85 241

PVD	1.47 310	1.04 333	1.44 352	1.10 315	1.09 333	1.19 323	1.07 325	1.91 364	2.05 358	0.79 311	1.49 330	1.54 306	1.91 333	0.89 342	2.26 361	1.35 352	1.39 338	1.09 351	2.41 303	1.14 342	1.51 315	1.98 332	0.79 327	1.08 346	1.49 347	1.82 349	1.67 338	2.10 318

SAMSARA	1.50 311	0.79 305	1.00 326	0.93 307	0.88 317	0.86 302	0.93 317	1.57 351	1.25 335	0.96 334	1.09 309	1.27 292	2.59 344	0.83 337	2.58 371	1.19 345	1.04 324	0.91 337	2.56 307	0.99 332	1.77 328	2.23 337	0.56 312	0.98 338	2.63 361	2.81 366	2.62 364	2.56 333

MFMNet_re	1.51 312	1.18 339	1.12 336	1.29 328	1.16 335	1.63 340	1.32 334	1.30 338	1.63 349	1.14 345	1.38 326	2.64 327	1.63 329	0.90 343	2.27 362	1.35 352	1.58 344	1.32 366	3.69 327	1.24 349	2.10 332	1.26 299	1.16 343	1.24 355	1.11 324	1.02 296	1.59 335	1.60 302

S-Stereo	1.54 313	0.81 309	0.83 310	1.15 319	1.16 335	1.29 330	1.56 337	1.02 323	1.09 329	1.25 352	4.20 362	4.10 350	1.10 310	0.66 324	2.16 354	1.63 366	0.90 312	1.05 347	2.20 292	1.10 339	1.26 305	3.12 351	1.31 352	1.17 353	0.84 288	1.18 313	1.21 301	2.18 321

ADCMid	1.56 314	0.92 325	0.99 322	0.70 280	0.86 316	1.05 315	1.37 335	1.29 336	1.77 352	0.75 299	1.75 339	1.27 292	1.48 323	0.69 328	2.18 356	1.07 328	0.98 321	0.79 327	2.74 314	0.80 313	1.31 308	1.74 327	1.06 342	0.70 309	1.01 316	1.53 342	1.02 276	10.33 378

FAT-Stereo	1.57 315	0.78 303	1.44 352	1.10 315	1.32 342	1.05 315	0.87 312	1.28 335	0.86 310	1.21 349	5.46 370	3.07 334	1.28 318	0.66 324	1.73 335	1.34 349	0.89 311	0.94 340	1.83 277	1.08 337	2.02 331	3.90 360	0.71 321	0.98 338	0.86 291	1.21 316	1.42 327	3.03 342

HBP-ISP	1.60 316	0.86 320	0.90 316	0.98 310	0.69 295	0.85 299	0.56 266	0.89 307	0.48 263	0.82 318	0.79 279	0.97 263	0.36 219	0.69 328	11.97 388	5.83 384	0.70 276	0.67 298	0.70 183	0.62 286	1.05 290	5.90 376	0.50 293	0.62 301	0.82 282	1.01 292	2.01 349	1.06 268

SANet	1.61 317	0.91 324	1.10 335	1.04 313	1.05 328	1.25 328	0.77 303	1.76 360	1.81 353	0.77 304	1.24 315	6.63 362	5.08 356	0.83 337	1.56 324	0.77 282	1.24 335	0.90 334	1.58 263	0.82 318	1.05 290	1.00 278	0.90 335	1.27 356	1.32 339	1.93 351	1.88 345	3.10 344

AnyNet_C32	1.64 318	0.65 283	0.74 301	0.67 276	0.73 304	0.86 302	1.14 326	0.95 311	3.12 375	0.75 299	1.53 331	0.94 257	0.64 288	0.67 326	1.83 341	1.11 334	1.06 328	0.95 341	1.78 276	0.76 309	1.76 327	1.71 325	0.66 320	0.85 329	1.13 326	2.68 365	1.17 296	13.55 382

pmcnn	1.66 319	0.80 308	0.52 257	1.19 323	1.01 324	1.21 325	0.93 317	0.96 316	0.54 273	0.74 295	2.66 352	3.98 349	5.06 355	0.31 232	1.65 330	1.40 360	1.20 333	0.91 337	3.99 330	0.95 326	4.45 373	1.02 280	0.90 335	0.90 331	1.07 321	1.01 292	2.43 358	3.03 342

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 320	1.25 342	1.05 328	1.56 337	1.08 331	1.20 324	3.18 358	1.50 347	2.10 360	1.30 356	0.98 302	1.50 302	1.04 305	1.66 355	1.71 331	1.18 342	0.84 302	1.01 343	6.24 347	1.15 345	1.43 313	3.23 353	1.19 344	1.14 350	1.52 348	1.29 325	1.09 283	2.78 337

MFN_U_SF_RVC	1.68 321	1.06 334	0.88 314	1.25 326	1.01 324	1.53 337	2.07 344	1.38 343	1.17 332	1.51 365	2.95 354	2.00 318	1.57 327	2.05 357	2.38 367	0.98 315	0.87 305	0.82 330	6.78 350	1.11 341	2.21 335	2.38 341	0.65 319	1.11 348	1.23 331	1.33 330	1.28 311	1.69 309

CBMV_ROB	1.71 322	0.79 305	0.65 290	1.35 330	1.07 330	1.01 310	0.74 302	1.01 322	0.54 273	0.72 290	0.81 284	9.80 377	5.90 362	0.57 313	1.42 315	0.69 263	0.80 296	0.58 274	5.38 339	1.22 347	0.95 277	0.55 193	0.53 304	0.62 301	1.22 330	1.45 335	2.72 367	2.94 339

gcap-zeroshot	1.75 323	0.44 163	0.89 315	0.59 258	0.36 200	0.55 248	0.29 206	0.74 267	0.29 149	0.74 295	0.76 275	1.18 290	0.33 191	0.24 166	0.78 222	0.97 312	0.61 233	0.53 247	29.80 384	0.80 313	1.04 288	1.45 310	0.23 190	0.34 215	0.75 262	0.99 287	0.96 262	0.75 228

edge stereo	1.82 324	1.16 338	2.22 365	1.46 335	1.28 339	1.58 338	1.38 336	1.67 357	1.30 337	1.20 348	3.42 358	4.33 352	2.26 339	0.80 335	1.41 314	1.46 362	1.05 326	0.83 333	5.42 340	0.97 329	1.34 310	3.76 357	0.95 340	0.88 330	1.26 337	1.20 314	1.70 340	2.91 338

G-Net	1.86 325	1.00 331	1.28 347	0.89 299	0.93 320	1.10 318	0.77 303	1.63 353	2.07 359	0.99 336	2.89 353	7.30 368	1.67 330	0.55 306	1.45 316	1.75 369	1.04 324	0.93 339	2.87 316	2.72 380	1.89 330	1.47 312	0.80 329	1.02 342	1.06 320	1.71 347	2.82 368	5.60 364

ADCS	1.88 326	1.06 334	0.98 321	0.93 307	1.10 334	1.09 317	1.14 326	1.27 333	2.49 366	0.89 327	1.36 325	1.51 303	2.92 348	0.86 340	3.30 374	2.26 375	1.46 343	1.26 360	3.10 323	1.29 351	2.48 340	2.88 346	0.80 329	1.10 347	1.33 341	4.48 381	1.41 326	6.08 367

SQANet	1.90 327	2.70 358	1.03 327	3.09 354	2.17 353	3.29 352	2.70 352	0.95 311	0.65 290	1.00 337	0.71 262	2.69 328	1.10 310	2.30 358	0.78 222	0.55 216	1.02 323	0.72 311	9.92 363	0.68 301	2.11 333	1.25 297	3.28 362	0.58 295	0.98 307	1.31 327	1.33 315	2.34 325

SPS-STEREO	1.93 328	1.27 343	1.21 339	1.60 339	1.34 343	1.44 335	1.17 329	1.66 354	1.36 342	1.38 359	3.67 359	3.02 333	1.29 319	1.05 346	1.85 342	1.83 371	1.58 344	1.37 368	8.86 359	1.34 352	3.07 354	1.47 312	1.27 349	1.37 358	1.42 344	1.28 324	2.02 350	1.89 312
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 329	1.18 339	1.26 345	1.45 334	1.28 339	1.10 318	2.21 346	1.88 362	1.41 343	1.33 357	1.32 322	2.29 320	2.23 336	1.25 352	4.58 379	1.87 372	2.55 365	1.13 355	2.73 313	1.63 364	3.69 366	3.33 354	1.26 345	2.09 380	1.93 355	1.47 336	1.59 335	2.77 336

AnyNet_C01	2.06 330	1.08 336	1.06 330	1.14 318	1.08 331	1.01 310	2.69 351	1.69 358	2.66 369	1.21 349	1.67 336	2.90 331	2.60 345	0.95 345	3.65 375	4.02 382	2.09 357	2.21 382	3.08 322	1.56 361	3.30 360	2.89 347	1.26 345	1.15 351	1.80 353	1.43 334	1.51 332	3.90 353

DDF-Stereo	2.07 331	0.43 157	0.28 138	10.45 381	0.48 252	14.62 389	0.70 299	0.72 258	0.29 149	0.66 259	0.48 176	17.48 385	0.59 283	0.26 196	0.55 145	0.56 222	0.60 225	0.45 179	1.27 245	0.38 173	0.83 254	0.77 252	0.25 204	0.24 138	0.45 145	0.45 154	0.91 248	0.67 203

ADCPNet	2.08 332	0.77 301	0.87 313	0.83 294	1.21 337	0.85 299	1.59 338	1.02 323	1.35 340	0.83 320	1.97 344	1.01 269	7.76 368	0.75 333	2.35 366	1.16 340	0.95 318	0.71 310	4.05 331	0.97 329	1.30 307	1.61 320	0.72 322	0.76 319	1.52 348	1.96 354	1.21 301	16.04 385

DDVS	2.32 333	0.70 293	0.82 309	0.70 280	0.74 308	0.73 287	0.59 271	1.09 330	0.88 312	0.80 312	34.26 396	3.93 347	1.16 313	0.52 299	1.09 296	1.35 352	0.73 285	0.65 294	1.95 285	0.95 326	1.67 322	2.27 338	0.48 287	0.56 291	0.69 241	0.84 257	1.21 301	1.35 291

Ntro	2.32 333	3.40 376	1.53 354	3.55 362	2.52 361	3.71 363	3.36 359	1.11 331	1.05 327	1.16 346	0.90 294	2.93 332	1.24 316	2.72 365	1.00 284	0.64 249	1.40 339	0.82 330	10.96 366	1.14 342	2.72 343	3.19 352	4.26 368	0.73 314	1.24 334	1.59 344	1.56 334	2.31 324

RainbowNet	2.32 333	2.93 364	1.87 361	3.34 360	2.57 362	3.50 354	3.49 362	1.29 336	0.92 317	1.53 368	0.89 293	3.18 336	2.31 340	2.94 366	1.30 309	0.90 299	1.61 347	1.00 342	5.61 341	1.51 356	2.82 347	4.18 363	4.25 367	0.97 336	1.32 339	1.58 343	1.71 341	3.00 341

otaku	2.33 336	3.05 368	1.19 337	3.36 361	2.37 356	3.56 357	3.08 357	1.05 325	0.98 325	1.13 342	0.80 283	2.88 330	1.62 328	2.59 359	0.95 273	0.64 249	1.23 334	0.75 318	13.16 371	1.09 338	2.47 339	2.63 343	4.75 372	0.75 318	1.13 326	1.38 333	1.69 339	2.52 332

ACVNet-4b	2.35 337	2.75 361	1.60 356	3.13 355	2.29 355	3.52 356	3.67 365	1.35 340	1.35 340	1.27 353	0.72 267	3.26 338	2.62 346	3.04 369	0.98 280	0.78 285	2.13 358	1.02 344	9.04 360	1.23 348	2.74 344	3.39 356	4.08 365	0.92 332	1.24 334	1.29 325	1.46 330	2.48 331

ACVNet_1	2.47 338	3.23 371	2.35 367	4.40 369	2.93 372	3.77 365	3.96 368	1.34 339	1.18 333	1.21 349	1.02 305	3.31 340	2.07 334	3.09 371	1.31 310	0.70 269	2.26 362	1.10 352	9.52 361	1.14 342	3.45 362	1.18 294	4.50 371	1.07 344	1.39 343	1.75 348	1.36 319	2.10 318

MonStereo1	2.61 339	2.91 363	1.70 357	3.94 366	3.77 379	3.57 358	3.72 367	1.55 349	1.64 350	1.43 361	1.63 335	4.85 355	5.63 360	2.99 368	1.35 312	0.90 299	1.99 355	1.31 363	5.93 342	1.75 368	2.96 350	1.93 331	4.83 375	0.93 335	1.31 338	1.08 303	2.49 361	2.38 327

SGM-ForestM	2.61 339	4.20 380	0.93 317	2.78 349	1.37 344	3.57 358	2.93 355	2.59 373	1.51 347	0.70 284	1.32 322	7.25 366	5.36 359	0.47 286	0.89 258	0.53 204	0.79 295	0.54 253	7.58 352	0.60 273	0.82 252	0.47 158	0.51 301	0.80 325	4.97 378	3.66 377	7.05 386	6.30 368

DPSNet	2.61 339	0.83 314	0.77 304	1.21 325	1.24 338	1.34 332	0.93 317	1.08 329	1.49 346	0.78 308	0.86 290	6.91 364	3.85 350	0.58 316	4.58 379	2.54 376	1.43 341	1.24 358	14.95 375	1.34 352	4.83 377	8.01 382	1.75 356	1.40 361	1.47 345	1.95 353	1.60 337	1.66 307

DGSMNet	2.66 342	0.96 326	1.36 351	1.03 312	0.99 323	1.12 320	1.05 324	1.36 341	0.94 322	2.15 380	13.54 391	1.71 313	1.85 331	0.93 344	2.50 370	3.85 381	5.34 374	1.61 373	5.07 336	1.68 366	7.04 382	8.02 383	0.96 341	1.19 354	1.01 316	1.33 330	1.40 325	1.88 311

WAO-6	2.71 343	2.26 354	1.57 355	3.00 353	2.25 354	3.01 350	3.02 356	1.77 361	2.35 361	1.52 367	1.62 334	3.94 348	5.12 357	2.64 362	2.22 358	1.38 357	2.65 366	1.36 367	4.86 335	1.54 360	2.76 346	4.79 367	2.70 360	1.73 373	2.71 363	2.59 364	2.68 366	5.02 361

PSMNet_ROB	2.71 343	3.39 375	1.92 362	2.87 351	2.04 351	4.01 368	3.50 363	1.46 345	1.41 343	1.59 370	3.34 355	3.52 341	4.97 354	4.50 378	1.61 327	0.95 307	1.87 352	1.06 348	8.62 356	1.63 364	2.32 338	1.51 316	5.43 382	1.37 358	1.98 359	1.94 352	1.91 346	2.39 328

WAO-7	2.72 345	1.83 349	2.89 376	7.39 375	1.73 350	1.76 343	1.82 341	2.07 365	2.65 368	2.21 381	5.39 369	4.58 354	5.72 361	1.23 351	2.07 351	1.27 348	1.69 348	1.22 357	7.70 353	1.51 356	1.64 321	3.07 350	0.84 332	1.65 371	1.83 354	2.48 363	1.97 348	3.27 346

SGM_RVC	2.81 346	1.46 346	0.85 311	1.76 341	1.28 339	1.68 342	1.19 330	1.56 350	1.14 331	0.82 318	1.70 337	7.09 365	2.67 347	0.42 275	0.92 265	0.57 223	0.75 288	0.57 269	11.20 368	0.66 295	0.94 274	0.46 152	0.51 301	0.84 328	1.97 358	1.64 345	5.04 382	26.13 390
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 347	3.23 371	1.81 359	6.04 373	3.38 378	3.63 360	3.67 365	1.88 362	1.97 357	1.47 362	1.30 319	3.69 344	4.10 352	2.97 367	1.45 316	0.97 312	2.41 363	1.29 361	5.94 343	1.74 367	3.20 356	4.23 364	4.79 374	1.55 366	2.65 362	2.27 360	2.56 362	2.64 334

IMH-64-1	2.92 348	2.70 358	2.36 368	3.23 356	2.71 364	3.70 361	4.05 369	1.66 354	2.48 364	1.13 342	1.26 317	3.60 342	6.29 364	3.59 372	2.28 363	1.15 338	2.20 359	1.31 363	6.02 344	1.52 358	3.03 352	5.48 370	4.83 375	1.40 361	2.83 365	2.02 355	2.34 354	3.64 349

IMH-64	2.92 348	2.70 358	2.36 368	3.23 356	2.71 364	3.70 361	4.05 369	1.66 354	2.48 364	1.13 342	1.26 317	3.60 342	6.29 364	3.59 372	2.28 363	1.15 338	2.20 359	1.31 363	6.02 344	1.52 358	3.03 352	5.48 370	4.83 375	1.40 361	2.83 365	2.02 355	2.34 354	3.64 349

SFCPSM	3.03 350	0.82 312	0.63 285	0.77 290	0.69 295	0.72 286	0.63 284	0.83 296	0.98 325	0.71 287	2.00 345	2.57 323	3.49 349	0.56 308	1.16 302	0.93 306	0.74 286	0.64 290	54.48 396	1.19 346	0.88 263	0.91 270	0.55 310	0.55 290	0.94 301	0.93 273	1.11 287	1.39 292

ACVNet_2	3.17 351	2.98 365	2.25 366	4.72 370	2.88 369	3.50 354	3.48 361	1.58 352	1.33 338	1.29 355	1.10 311	3.22 337	2.45 342	2.67 364	1.29 308	0.86 295	7.26 378	1.02 344	22.14 379	1.37 354	3.22 357	1.25 297	4.24 366	1.37 358	1.93 355	1.92 350	1.83 344	2.36 326

ELAS_RVC	3.22 352	2.01 350	1.85 360	2.66 346	2.07 352	5.08 376	2.06 343	2.41 371	1.89 355	1.74 375	4.78 364	8.00 369	8.02 369	0.74 332	2.38 367	0.81 290	1.75 350	1.14 356	3.97 329	1.27 350	4.64 376	7.61 380	1.26 345	1.74 374	6.58 383	3.21 372	3.39 372	3.80 352
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 353	2.76 362	2.37 370	3.26 358	2.74 366	3.73 364	4.10 371	1.72 359	2.58 367	1.17 347	1.24 315	3.92 346	10.58 371	6.80 387	1.57 326	1.11 334	2.25 361	1.30 362	6.28 348	1.56 361	2.97 351	4.14 362	4.90 378	1.45 365	3.01 369	2.36 361	2.47 360	5.19 363

anonymity	3.27 354	0.41 145	1.09 334	0.58 254	0.41 233	0.47 219	0.30 213	0.79 285	0.33 195	0.61 218	69.49 400	0.85 247	0.30 162	0.24 166	0.59 159	1.02 323	0.60 225	0.43 164	1.35 250	0.60 273	0.73 240	1.82 330	0.24 199	0.29 174	1.00 313	1.24 318	1.08 281	1.47 295

MDST_ROB	3.33 355	2.32 355	0.75 302	3.90 365	1.47 347	2.61 348	1.00 323	1.12 332	0.72 295	0.78 308	0.67 256	1.54 306	25.37 384	0.34 244	2.11 353	0.53 204	0.65 256	0.48 206	3.69 327	0.58 264	0.88 263	0.59 198	0.58 314	0.68 308	7.85 386	3.03 370	17.15 391	8.63 376

ELAS	3.38 356	2.19 352	1.79 358	2.99 352	2.37 356	3.32 353	2.09 345	2.60 374	2.85 373	1.28 354	4.85 366	8.61 371	8.02 369	0.76 334	2.90 372	0.81 290	1.80 351	1.10 352	4.19 333	1.10 339	4.53 374	7.86 381	1.26 345	1.63 369	7.08 384	4.79 382	3.66 377	4.87 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 357	1.54 347	1.05 328	2.64 345	1.72 349	2.05 345	1.15 328	2.40 370	1.41 343	0.90 328	6.48 380	9.56 375	7.42 367	0.49 289	11.75 386	1.94 373	0.87 305	0.74 316	8.79 357	0.80 313	8.36 383	8.07 384	0.73 324	1.07 344	3.39 371	2.15 359	5.22 383	4.99 360
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	3.81 358	1.38 344	1.26 345	1.80 342	1.47 347	1.93 344	1.71 340	1.47 346	1.33 338	1.34 358	6.67 382	9.59 376	12.99 376	1.20 350	1.73 335	1.47 363	1.42 340	1.24 358	11.11 367	1.37 354	3.07 354	2.13 335	1.27 349	1.42 364	1.69 351	1.26 322	2.90 369	26.50 391

DN	3.88 359	0.39 133	0.36 178	0.58 254	0.32 178	51.06 399	0.32 215	0.64 206	0.32 189	0.50 135	0.56 213	38.15 392	0.23 114	0.26 196	0.60 165	0.71 270	0.57 194	0.46 192	1.59 265	0.40 194	0.69 229	0.66 220	0.32 249	0.32 196	1.15 328	1.04 299	0.86 238	1.56 299

DispFullNet	4.17 360	3.20 370	4.34 384	2.72 348	2.46 360	2.92 349	2.70 352	2.79 379	1.90 356	4.51 390	6.62 381	8.91 373	4.83 353	2.59 359	2.00 346	8.18 387	3.24 370	1.98 376	24.96 381	2.93 382	3.99 368	3.36 355	1.71 355	1.15 351	1.36 342	1.32 329	2.36 357	3.65 351

WAO-8	4.25 361	3.34 373	2.80 373	10.32 379	2.92 370	4.17 369	5.89 374	2.66 377	4.45 379	1.69 373	3.41 356	5.94 359	11.31 373	5.29 382	1.71 331	1.34 349	2.69 367	1.51 371	10.78 364	2.48 377	2.63 341	4.50 365	3.44 363	1.58 367	5.12 379	3.31 374	3.60 374	5.76 365

Venus	4.25 361	3.34 373	2.80 373	10.32 379	2.92 370	4.17 369	5.89 374	2.66 377	4.45 379	1.69 373	3.41 356	5.94 359	11.31 373	5.29 382	1.71 331	1.34 349	2.69 367	1.51 371	10.78 364	2.48 377	2.63 341	4.50 365	3.44 363	1.58 367	5.12 379	3.31 374	3.60 374	5.76 365

LVE	4.33 363	3.03 366	2.00 363	27.23 391	3.06 373	3.83 366	12.07 389	1.53 348	1.64 350	1.85 377	1.48 329	3.30 339	3.91 351	3.06 370	1.45 316	1.05 326	1.95 354	1.38 369	15.68 376	1.62 363	3.25 359	5.86 373	4.42 370	1.76 375	2.87 367	2.06 357	2.34 354	3.25 345

PWCK	5.04 364	3.03 366	2.21 364	3.61 363	2.60 363	4.41 372	5.09 372	2.45 372	2.76 371	3.31 386	4.34 363	10.15 380	5.13 358	1.74 356	1.99 345	1.38 357	2.41 363	1.45 370	51.59 395	2.35 375	3.70 367	2.69 345	2.65 359	1.78 377	2.97 368	3.21 372	2.43 358	4.77 358

STStereo	5.29 365	2.47 356	5.20 386	5.20 371	2.80 367	4.72 373	3.42 360	6.23 388	6.52 382	1.51 365	7.61 384	9.53 374	14.86 379	0.63 321	4.09 378	0.64 249	0.87 305	0.62 285	36.67 388	1.02 333	1.23 303	1.05 282	0.78 326	1.63 369	3.46 372	2.43 362	3.53 373	14.15 383

notaker	5.52 366	5.55 386	3.76 382	13.97 385	5.34 384	5.44 380	7.16 377	2.36 369	2.68 370	2.06 379	1.80 341	12.90 384	23.86 383	3.98 375	2.04 347	1.73 368	3.45 372	2.12 379	17.08 377	2.15 372	6.10 381	5.87 374	6.15 386	2.12 381	1.79 352	2.08 358	2.31 353	3.29 347

MADNet++	5.64 367	3.51 377	3.77 383	2.84 350	4.62 382	3.02 351	3.65 364	4.36 382	5.03 381	4.18 389	5.07 368	6.45 361	5.92 363	6.18 386	7.04 382	6.82 385	4.71 373	4.00 386	8.03 354	5.83 386	9.92 387	16.38 391	2.32 358	4.34 389	3.95 377	11.38 388	4.93 381	4.01 354

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 368	0.56 257	1.25 344	0.75 286	0.69 295	1.17 322	0.81 305	0.82 295	0.80 304	0.81 315	4.78 364	1.00 265	0.37 225	0.27 207	1.13 299	1.54 364	0.70 276	0.60 282	124.50 399	0.54 246	1.43 313	2.64 344	0.22 179	0.36 230	0.91 295	1.13 309	1.13 288	2.18 321

TorneroNet-64	6.02 369	4.60 382	2.53 371	15.58 386	3.29 376	4.87 374	7.75 378	2.23 367	10.02 385	1.42 360	1.31 320	7.26 367	29.23 389	4.36 377	2.09 352	1.21 346	8.22 379	1.70 375	17.35 378	2.62 379	4.31 371	5.68 372	5.20 380	1.76 375	3.58 373	3.76 378	2.29 352	8.34 375

JetBlue	6.09 370	3.85 378	3.31 381	5.99 372	4.13 381	6.22 382	7.94 379	3.42 380	2.89 374	1.47 362	1.46 328	8.10 370	1.90 332	5.39 384	11.86 387	3.22 378	3.30 371	2.99 383	5.32 338	2.40 376	9.74 386	10.03 389	4.93 379	2.18 382	7.39 385	17.16 390	3.72 379	24.15 388

UNDER WATER-64	6.11 371	5.20 384	3.13 379	12.20 383	5.77 385	6.55 384	8.53 383	4.74 386	3.45 377	2.30 384	2.36 348	12.04 383	12.47 375	5.08 380	3.02 373	1.81 370	12.11 387	2.17 380	8.81 358	4.17 385	5.75 380	7.27 379	8.74 391	2.61 385	3.86 376	8.63 385	4.32 380	7.86 374

MANE	7.31 372	2.64 357	4.48 385	3.30 359	3.10 374	3.94 367	2.83 354	5.37 387	6.88 383	1.11 341	5.64 372	8.81 372	11.02 372	0.67 326	3.83 376	3.83 380	1.32 336	18.03 392	8.61 355	0.84 319	4.22 369	1.16 291	0.74 325	1.79 378	13.65 390	18.61 391	22.89 393	38.18 398

UNDER WATER	7.55 373	4.74 383	3.06 378	10.46 382	5.92 386	6.35 383	8.05 380	4.32 381	3.69 378	1.97 378	2.14 346	10.53 381	62.60 398	4.83 379	2.25 360	1.59 365	12.22 388	2.08 378	9.67 362	3.97 383	5.27 379	6.65 377	8.86 392	2.65 386	3.82 375	5.62 383	3.62 376	7.03 372

JetRed	7.85 374	5.29 385	6.07 388	3.75 364	5.00 383	6.95 385	10.20 386	4.64 385	3.42 376	2.92 385	2.39 349	6.71 363	2.25 338	7.15 388	10.26 384	7.34 386	8.59 380	7.11 387	4.82 334	4.08 384	10.76 390	9.27 385	7.85 390	3.34 387	10.96 387	24.25 394	11.90 388	24.57 389

TorneroNet	8.11 375	4.28 381	2.58 372	27.50 392	3.31 377	5.00 375	6.00 376	2.62 375	10.13 387	1.49 364	2.57 351	11.07 382	68.61 399	4.25 376	1.77 339	1.18 342	5.78 375	1.62 374	23.67 380	2.83 381	4.30 370	5.47 369	5.37 381	1.65 371	3.72 374	3.14 371	2.59 363	6.36 369

KSHMR	8.16 376	4.16 379	2.96 377	25.39 390	3.92 380	5.08 376	5.53 373	2.62 375	2.40 363	2.23 382	2.26 347	4.37 353	77.17 400	5.23 381	2.24 359	1.71 367	2.79 369	1.98 376	31.04 385	2.02 371	4.59 375	5.35 368	7.54 389	1.89 379	3.30 370	2.91 368	3.01 370	6.51 370

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 377	0.65 283	1.07 332	0.94 309	0.83 314	0.81 297	1.27 333	0.85 301	0.73 296	0.93 329	6.13 376	180.62 401	2.17 335	1.33 353	1.22 305	1.01 321	0.93 317	1.06 348	6.32 349	0.79 312	3.32 361	3.77 358	0.55 310	0.76 319	0.95 303	1.34 332	1.19 299	2.42 330

LSM0	8.30 378	1.08 336	0.95 318	1.66 340	1.42 345	1.59 339	1.96 342	2.27 368	2.36 362	1.66 372	3.94 360	4.10 350	6.30 366	0.63 321	62.38 401	74.74 401	1.69 348	1.06 348	12.18 369	2.23 373	4.96 378	9.29 386	0.92 337	1.29 357	1.95 357	2.97 369	3.66 377	14.83 384

ACV-stereo	8.39 379	1.01 332	0.97 320	1.29 328	0.73 304	1.48 336	0.95 320	0.88 306	1.10 330	1.07 340	1.33 324	1.06 277	23.12 382	0.52 299	4.00 377	3.78 379	1.05 326	0.79 327	168.94 400	1.91 369	3.64 365	1.44 308	0.72 322	0.74 317	0.74 257	0.90 267	1.43 328	1.03 264

ktn	8.45 380	3.18 369	2.84 375	6.37 374	3.26 375	4.31 371	10.28 387	2.15 366	10.13 387	2.27 383	1.83 342	42.17 395	55.84 396	3.93 374	2.34 365	2.09 374	9.85 381	2.17 380	33.98 386	2.24 374	3.24 358	3.03 349	4.78 373	2.25 383	2.59 360	2.81 366	3.18 371	5.04 362

zero-FE	9.08 381	0.42 152	0.28 138	61.19 400	0.56 270	106.36 401	1.24 332	0.72 258	0.30 160	0.66 259	0.56 213	61.54 399	0.66 290	0.25 184	0.59 159	0.53 204	0.60 225	0.47 200	2.54 305	0.38 173	1.35 311	0.96 273	0.25 204	0.24 138	0.45 145	0.44 148	0.91 248	0.66 199

XX-Stereo	9.49 382	0.38 127	0.36 178	0.63 268	0.28 153	0.54 245	0.28 199	0.69 236	0.28 142	0.69 279	6.24 378	1.00 265	0.29 151	0.23 148	0.70 207	1.08 329	0.60 225	0.52 243	1.58 263	0.53 240	0.76 244	0.65 217	0.18 125	0.26 157	233.61 403	0.88 263	1.01 275	1.90 314

DGTPSM_ROB	12.12 383	5.96 387	17.45 393	4.20 367	7.86 387	5.15 378	8.18 381	4.56 383	11.64 389	4.52 391	8.72 386	5.01 356	17.08 380	12.98 391	14.91 390	14.58 391	6.85 376	15.76 390	12.78 370	12.05 391	9.07 384	21.74 392	5.67 383	11.54 393	11.84 388	31.02 397	12.98 389	33.06 394

DPSMNet_ROB	12.40 384	5.97 388	17.46 394	4.21 368	7.87 388	5.15 378	8.18 381	4.56 383	11.65 390	4.54 392	8.87 387	5.17 357	22.69 381	13.00 392	14.98 391	14.62 392	6.90 377	15.82 391	14.07 374	12.05 391	9.09 385	21.75 393	5.68 384	11.54 393	11.87 389	31.03 398	12.99 390	33.06 394

WQFJA1++	13.32 385	0.37 118	0.25 130	123.26 402	0.29 160	112.03 402	109.42 402	0.56 148	0.25 117	0.65 247	0.49 181	1.70 312	1.51 324	0.23 148	0.43 119	0.60 235	0.53 163	0.41 149	1.83 277	0.31 126	0.53 167	0.51 177	0.22 179	0.20 98	0.52 178	0.76 236	0.88 242	0.91 250

LE_ROB	17.44 386	1.82 348	6.12 389	9.40 376	53.85 402	8.01 386	46.26 397	11.27 393	28.12 394	1.80 376	7.03 383	38.62 393	49.53 395	0.34 244	1.76 338	0.55 216	0.78 291	0.59 279	36.68 389	6.72 387	2.92 349	0.85 263	29.06 397	12.10 395	26.35 392	25.49 395	27.84 396	37.03 397

DLNR_Zeroshot_test	17.86 387	67.45 402	1.21 339	81.91 401	0.35 195	0.45 211	74.74 401	0.76 275	0.27 135	0.69 279	0.60 223	1.16 288	0.29 151	8.20 389	84.48 402	102.07 402	23.88 393	15.14 389	7.31 351	0.50 233	4.38 372	2.51 342	0.18 125	0.43 256	0.76 268	0.86 258	0.80 216	0.80 235

DPSM_ROB	18.32 388	16.26 390	21.94 395	9.42 377	8.75 389	13.61 387	9.11 384	10.90 391	15.09 391	8.45 393	8.95 388	10.12 378	13.19 377	16.42 393	19.79 393	19.11 393	18.35 391	20.45 393	13.82 372	14.88 393	26.56 394	27.45 394	6.49 387	14.39 396	31.57 397	38.83 399	36.85 398	43.86 399

DPSM	18.32 388	16.26 390	21.94 395	9.42 377	8.75 389	13.61 387	9.11 384	10.90 391	15.09 391	8.45 393	8.95 388	10.12 378	13.19 377	16.42 393	19.79 393	19.11 393	18.35 391	20.45 393	13.82 372	14.88 393	26.56 394	27.45 394	6.49 387	14.39 396	31.57 397	38.83 399	36.85 398	43.86 399

DPSimNet_ROB	18.93 390	32.01 394	5.97 387	12.40 384	11.35 392	6.13 381	28.07 394	15.03 394	35.64 398	3.96 388	78.33 401	18.15 386	35.00 390	5.44 385	12.19 389	10.36 389	13.57 389	3.64 385	87.52 398	6.87 388	14.36 393	9.97 387	4.40 369	7.14 391	5.17 381	9.85 386	5.93 385	32.56 393

HanzoNet	19.12 391	15.23 389	6.99 390	35.06 395	14.35 393	40.77 395	42.46 396	17.81 395	22.51 393	3.55 387	8.29 385	41.30 394	56.30 397	43.04 400	5.72 381	4.37 383	37.83 398	3.30 384	49.59 394	8.93 390	10.30 389	6.85 378	14.15 396	3.46 388	5.94 382	5.80 384	5.29 384	7.13 373

LRCNet_RVC	21.34 392	28.92 393	11.37 392	31.78 394	29.09 398	34.25 394	27.43 393	21.71 398	10.07 386	29.63 399	30.60 395	32.06 390	25.81 385	33.87 398	11.15 385	2.97 377	25.27 394	21.35 395	44.05 392	20.83 395	14.27 392	5.87 374	36.69 398	27.43 398	2.76 364	1.47 336	8.68 387	6.79 371

BEATNet-Init1	22.01 393	36.32 398	3.23 380	54.74 399	11.23 391	52.95 400	28.72 395	9.47 389	8.51 384	1.57 369	10.45 390	33.05 391	48.98 394	0.71 330	16.97 392	11.50 390	1.60 346	1.11 354	77.80 397	35.27 399	9.94 388	9.98 388	1.27 349	2.30 384	27.41 393	11.09 387	52.85 400	35.36 396

PML	30.82 394	20.91 392	7.15 391	29.65 393	20.81 397	29.11 393	10.50 388	10.87 390	88.32 402	20.03 398	154.19 402	98.60 400	119.55 401	10.53 390	9.19 383	8.69 388	16.72 390	7.27 388	34.57 387	7.35 389	12.77 391	10.86 390	5.72 385	6.17 390	33.11 399	12.83 389	34.30 397	12.33 381

CasAABBNet	36.73 395	32.73 397	44.18 400	18.81 388	17.45 395	27.29 391	18.12 390	21.69 397	30.40 396	17.52 395	18.08 392	20.27 387	26.53 386	32.96 396	38.28 397	37.42 396	36.82 396	41.12 398	27.47 383	29.86 397	53.56 401	55.70 400	12.93 393	28.91 399	63.44 401	78.07 401	73.93 402	88.05 402

FlowAnything	36.80 396	32.68 395	44.29 402	18.93 389	17.69 396	27.11 390	18.38 392	21.83 399	30.48 397	17.53 396	18.21 393	20.29 388	26.54 387	33.31 397	37.97 396	37.86 397	36.82 396	40.93 397	27.35 382	30.03 398	53.34 400	55.72 401	12.99 394	29.50 401	63.36 400	78.25 403	73.99 403	88.17 403

HaxPig	41.43 397	43.85 399	40.81 397	44.90 396	47.49 400	44.66 396	46.30 398	46.31 400	45.63 400	49.00 400	49.30 397	47.24 396	43.73 392	42.64 399	40.44 399	39.13 399	48.37 399	51.07 399	43.33 390	42.25 400	42.88 396	36.52 396	50.75 400	43.02 403	27.54 394	19.97 392	20.68 392	20.75 387

AVERAGE_ROB	41.98 398	44.82 400	42.27 398	45.98 397	46.88 399	45.60 397	46.56 399	47.04 401	43.89 399	49.19 401	49.91 398	47.25 397	43.00 391	49.19 401	40.14 398	38.38 398	49.01 400	51.31 400	43.98 391	42.43 401	43.31 397	38.64 397	49.42 399	42.83 402	28.65 395	20.44 393	23.41 394	19.88 386

fast-reg	43.29 399	32.71 396	44.22 401	18.25 387	17.13 394	27.54 392	18.28 391	21.56 396	30.10 395	17.75 397	25.35 394	20.57 389	27.48 388	32.87 395	35.47 395	36.04 395	36.53 395	40.33 396	202.92 401	29.77 396	52.97 399	55.53 399	13.28 395	29.25 400	63.58 402	78.09 402	73.47 401	87.68 401

MEDIAN_ROB	44.95 400	47.36 401	44.12 399	48.52 398	49.78 401	48.21 398	49.25 400	49.72 402	46.35 401	52.53 402	53.59 399	50.59 398	45.49 393	49.36 402	43.27 400	41.36 400	51.85 401	54.40 401	47.03 393	45.93 402	45.78 398	40.06 398	52.67 401	45.67 404	31.00 396	26.54 396	25.33 395	27.95 392

GS-Stereo																							0.08 24	0.10 35	0.18 27	0.16 18	0.25 37	0.16 30

FSD		0.53 246	0.53 259	0.53 244	0.53 262	0.52 237	0.53 258	0.75 271	0.40 234	0.80 312	0.59 219			0.55 306	0.62 177	0.64 249			0.66 169	0.55 251				0.52 284	0.68 240	0.62 205	0.69 183	0.70 217

ASD4																								8.34 392

STTRV1_RVC		0.81 309	0.64 287	1.04 313	0.73 304	1.03 312	0.85 309	0.91 309	0.92 317	0.93 329	0.95 299	1.72 314	2.23 336	0.86 340	1.46 319	0.78 285	1.37 337	0.72 311		1.97 370	1.59 318	1.23 296		0.97 336	1.07 321	1.11 307	1.75 342	3.40 348

Low-res two-view benchmark