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.

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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

AIO-test2	0.21 3	0.16 3	0.11 4	0.09 3	0.11 5	0.16 11	0.12 40	0.23 20	0.15 17	0.18 29	0.19 49	0.42 64	0.14 17	0.12 9	0.34 4	0.42 10	0.32 22	0.25 12	0.30 14	0.18 5	0.29 8	0.32 21	0.11 7	0.15 33	0.20 3	0.20 3	0.23 3	0.19 6

derf	0.22 4	0.17 4	0.18 29	0.15 13	0.10 3	0.13 5	0.10 23	0.19 6	0.12 5	0.14 12	0.27 71	0.29 22	0.20 62	0.12 9	0.42 14	0.46 18	0.32 22	0.20 4	0.29 9	0.26 40	0.30 12	0.21 3	0.18 39	0.14 24	0.23 6	0.22 8	0.33 6	0.18 4

LACA2	0.22 4	0.19 5	0.17 22	0.23 56	0.16 22	0.18 26	0.11 34	0.17 3	0.15 17	0.16 22	0.07 4	0.32 33	0.15 24	0.12 9	0.38 8	0.44 12	0.27 5	0.31 32	0.32 19	0.17 3	0.30 12	0.39 38	0.12 11	0.12 9	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

over-9	0.23 6	0.24 22	0.18 29	0.19 35	0.15 18	0.19 34	0.11 34	0.24 22	0.16 23	0.17 25	0.11 16	0.30 26	0.16 34	0.14 20	0.38 8	0.45 16	0.27 5	0.28 19	0.26 4	0.20 9	0.28 6	0.28 14	0.12 11	0.15 33	0.31 36	0.28 43	0.41 18	0.33 53

BridgeDepth	0.23 6	0.23 17	0.16 18	0.17 22	0.20 50	0.18 26	0.12 40	0.24 22	0.16 23	0.18 29	0.08 9	0.39 53	0.13 11	0.18 51	0.41 12	0.45 16	0.26 3	0.27 18	0.32 19	0.20 9	0.33 22	0.35 28	0.09 3	0.13 13	0.27 20	0.26 27	0.33 6	0.24 22
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
F8.5	0.24 8	0.21 10	0.17 22	0.19 35	0.17 30	0.16 11	0.09 12	0.28 40	0.15 17	0.12 6	0.07 4	0.41 60	0.12 6	0.14 20	0.51 22	0.49 25	0.27 5	0.29 23	0.31 17	0.21 16	0.32 18	0.37 33	0.13 17	0.11 5	0.28 23	0.27 36	0.42 22	0.27 38

FORCE_9	0.24 8	0.22 12	0.16 18	0.19 35	0.17 30	0.16 11	0.09 12	0.28 40	0.15 17	0.11 4	0.07 4	0.41 60	0.12 6	0.13 17	0.51 22	0.49 25	0.27 5	0.29 23	0.30 14	0.20 9	0.31 15	0.36 30	0.13 17	0.11 5	0.28 23	0.27 36	0.40 14	0.26 34

FORCE_8	0.24 8	0.24 22	0.17 22	0.18 27	0.17 30	0.16 11	0.09 12	0.30 50	0.16 23	0.12 6	0.07 4	0.40 58	0.13 11	0.14 20	0.51 22	0.47 20	0.28 11	0.30 27	0.29 9	0.21 16	0.33 22	0.36 30	0.12 11	0.11 5	0.29 27	0.26 27	0.44 27	0.27 38

over v1	0.24 8	0.20 8	0.20 38	0.20 42	0.16 22	0.18 26	0.12 40	0.25 29	0.16 23	0.17 25	0.11 16	0.33 38	0.15 24	0.15 29	0.38 8	0.48 23	0.28 11	0.29 23	0.27 6	0.21 16	0.30 12	0.30 16	0.11 7	0.15 33	0.29 27	0.34 73	0.41 18	0.26 34

over-8	0.24 8	0.26 30	0.19 34	0.18 27	0.16 22	0.18 26	0.12 40	0.24 22	0.16 23	0.18 29	0.11 16	0.27 14	0.16 34	0.14 20	0.39 11	0.46 18	0.26 3	0.28 19	0.27 6	0.20 9	0.28 6	0.27 10	0.12 11	0.15 33	0.31 36	0.28 43	0.39 13	0.34 57

qqai	0.24 8	0.25 26	0.20 38	0.16 17	0.11 5	0.15 6	0.10 23	0.21 15	0.14 10	0.13 11	0.28 74	0.26 12	0.21 66	0.12 9	0.47 17	0.47 20	0.36 39	0.21 6	0.41 42	0.28 54	0.35 26	0.27 10	0.18 39	0.14 24	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

Pointernet	0.24 8	0.21 10	0.14 7	0.14 12	0.12 8	0.19 34	0.16 84	0.28 40	0.10 3	0.17 25	0.14 31	0.23 10	0.14 17	0.12 9	0.47 17	0.42 10	0.37 43	0.23 9	0.35 23	0.19 6	0.35 26	0.25 8	0.14 21	0.14 24	0.23 6	0.21 6	0.67 79	0.22 13

F7	0.25 15	0.23 17	0.17 22	0.19 35	0.19 44	0.17 20	0.10 23	0.28 40	0.16 23	0.15 18	0.09 12	0.36 44	0.12 6	0.16 37	0.50 21	0.50 29	0.28 11	0.30 27	0.29 9	0.23 26	0.31 15	0.38 36	0.15 24	0.13 13	0.29 27	0.25 17	0.48 40	0.26 34

quiztm	0.25 15	0.25 26	0.22 58	0.18 27	0.12 8	0.15 6	0.11 34	0.29 47	0.13 8	0.12 6	0.16 37	0.38 50	0.15 24	0.15 29	0.54 28	0.44 12	0.33 30	0.20 4	0.30 14	0.23 26	0.36 31	0.29 15	0.16 28	0.15 33	0.22 5	0.21 6	0.56 57	0.23 17

MLG-Stereo	0.25 15	0.25 26	0.14 7	0.11 4	0.20 50	0.12 4	0.07 5	0.21 15	0.12 5	0.19 33	0.11 16	0.29 22	0.10 3	0.21 68	0.61 37	0.65 57	0.36 39	0.35 50	0.44 50	0.23 26	0.35 26	0.32 21	0.11 7	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 40	0.25 31

AIO-test1	0.25 15	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 26	0.15 80	0.33 58	0.16 23	0.25 54	0.24 65	0.35 42	0.14 17	0.19 56	0.56 35	0.59 46	0.35 34	0.30 27	0.35 23	0.27 45	0.33 22	0.31 19	0.13 17	0.13 13	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

MLG-Stereo_test1	0.26 19	0.22 12	0.14 7	0.13 9	0.22 61	0.11 3	0.08 7	0.22 18	0.12 5	0.20 35	0.12 22	0.33 38	0.11 4	0.21 68	0.66 44	0.64 55	0.37 43	0.35 50	0.50 60	0.22 20	0.39 40	0.30 16	0.12 11	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 51	0.27 38

CoSv	0.26 19	0.38 58	0.20 38	0.18 27	0.14 15	0.35 110	0.09 12	0.38 71	0.16 23	0.20 35	0.08 9	0.28 19	0.14 17	0.09 3	0.47 17	0.59 46	0.42 60	0.23 9	0.39 38	0.19 6	0.40 45	0.23 6	0.10 4	0.13 13	0.40 75	0.25 17	0.36 10	0.24 22

over-6	0.27 21	0.36 52	0.22 58	0.24 59	0.17 30	0.17 20	0.12 40	0.27 36	0.28 86	0.21 38	0.18 43	0.46 74	0.15 24	0.15 29	0.45 15	0.49 25	0.29 14	0.30 27	0.33 22	0.22 20	0.36 31	0.32 21	0.15 24	0.16 49	0.31 36	0.30 50	0.42 22	0.34 57

NLSM3	0.27 21	0.23 17	0.16 18	0.18 27	0.16 22	0.21 50	0.14 65	0.35 65	0.20 54	0.18 29	0.33 88	0.23 10	0.21 66	0.21 68	0.55 32	0.44 12	0.39 51	0.31 32	0.35 23	0.19 6	0.32 18	0.30 16	0.22 58	0.15 33	0.26 13	0.33 68	0.40 14	0.27 38

MM-Stereo_test3	0.27 21	0.36 52	0.14 7	0.25 65	0.15 18	0.15 6	0.08 7	0.48 84	0.18 43	0.25 54	0.10 14	0.41 60	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 60	0.26 14	0.37 35	0.25 38	0.33 22	0.25 8	0.24 70	0.12 9	0.29 27	0.20 3	0.77 98	0.23 17

F5.5	0.28 24	0.23 17	0.18 29	0.18 27	0.19 44	0.20 42	0.09 12	0.26 33	0.28 86	0.22 40	0.13 25	0.46 74	0.15 24	0.15 29	0.59 36	0.58 42	0.30 16	0.31 32	0.46 55	0.22 20	0.36 31	0.43 53	0.20 53	0.13 13	0.33 46	0.27 36	0.41 18	0.37 66

FORCE_6	0.28 24	0.24 22	0.18 29	0.20 42	0.18 39	0.18 26	0.10 23	0.36 68	0.26 74	0.12 6	0.09 12	0.42 64	0.18 49	0.15 29	0.65 43	0.53 32	0.31 19	0.33 42	0.36 31	0.23 26	0.32 18	0.39 38	0.13 17	0.13 13	0.32 41	0.26 27	0.62 70	0.29 47

LG-Stereo	0.28 24	0.26 30	0.17 22	0.17 22	0.16 22	0.23 63	0.13 55	0.30 50	0.15 17	0.23 47	0.19 49	0.52 84	0.14 17	0.18 51	0.55 32	0.58 42	0.39 51	0.30 27	0.54 70	0.22 20	0.44 56	0.31 19	0.12 11	0.12 9	0.28 23	0.24 14	0.46 35	0.24 22

FORCE_4.5	0.29 27	0.22 12	0.20 38	0.18 27	0.17 30	0.20 42	0.13 55	0.20 9	0.18 43	0.22 40	0.16 37	0.36 44	0.15 24	0.16 37	0.81 56	0.63 54	0.32 22	0.33 42	0.40 39	0.27 45	0.42 51	0.42 50	0.18 39	0.15 33	0.32 41	0.37 84	0.46 35	0.35 61

FORCE_5	0.29 27	0.30 43	0.21 50	0.17 22	0.18 39	0.17 20	0.10 23	0.20 9	0.16 23	0.19 33	0.15 32	0.59 99	0.12 6	0.18 51	0.76 53	0.53 32	0.30 16	0.32 37	0.47 56	0.23 26	0.35 26	0.36 30	0.16 28	0.15 33	0.29 27	0.30 50	0.45 31	0.34 57

MM-Stereo_test1	0.29 27	0.69 115	0.15 14	0.23 56	0.14 15	0.16 11	0.07 5	0.37 69	0.14 10	0.27 60	0.11 16	0.43 66	0.11 4	0.12 9	0.45 15	0.48 23	0.45 68	0.32 37	0.42 45	0.27 45	0.35 26	0.35 28	0.23 67	0.13 13	0.31 36	0.23 11	0.63 72	0.24 22

FORCE_4.7	0.30 30	0.26 30	0.21 50	0.21 48	0.22 61	0.20 42	0.09 12	0.33 58	0.19 48	0.25 54	0.21 56	0.74 143	0.13 11	0.16 37	0.64 41	0.52 31	0.33 30	0.36 56	0.45 52	0.24 33	0.39 40	0.42 50	0.15 24	0.15 33	0.31 36	0.27 36	0.46 35	0.34 57

FORCE_4.6	0.30 30	0.36 52	0.21 50	0.17 22	0.25 75	0.19 34	0.09 12	0.25 29	0.19 48	0.23 47	0.11 16	0.60 102	0.20 62	0.17 45	0.63 39	0.55 36	0.33 30	0.34 48	0.32 19	0.27 45	0.36 31	0.43 53	0.19 48	0.14 24	0.29 27	0.32 64	0.44 27	0.35 61

LACA1	0.30 30	0.38 58	0.21 50	0.22 52	0.23 66	0.19 34	0.14 65	0.27 36	0.22 66	0.21 38	0.13 25	0.31 28	0.18 49	0.26 84	0.75 52	0.68 62	0.32 22	0.40 73	0.37 35	0.23 26	0.32 18	0.33 25	0.11 7	0.15 33	0.35 56	0.30 50	0.45 31	0.33 53

MonStereo	0.30 30	0.25 26	0.20 38	0.19 35	0.21 56	0.15 6	0.13 55	0.20 9	0.16 23	0.22 40	0.17 40	0.32 33	0.16 34	0.17 45	0.54 28	0.54 34	0.40 56	0.32 37	0.50 60	0.27 45	0.43 53	0.51 65	0.22 58	0.14 24	0.34 49	0.41 97	0.49 43	0.40 73

RSM	0.30 30	0.30 43	0.22 58	0.32 94	0.15 18	0.21 50	0.10 23	0.17 3	0.16 23	0.14 12	0.26 69	0.22 8	0.19 54	0.14 20	0.64 41	0.60 48	0.39 51	0.37 60	0.35 23	0.33 65	0.46 59	0.54 69	0.19 48	0.16 49	0.30 35	0.26 27	0.58 61	0.24 22

MoCha-V2	0.30 30	0.31 49	0.23 67	0.21 48	0.17 30	0.17 20	0.14 65	0.23 20	0.11 4	0.26 59	0.28 74	0.32 33	0.16 34	0.19 56	0.62 38	0.61 50	0.39 51	0.38 65	0.35 23	0.42 92	0.61 77	0.51 65	0.15 24	0.16 49	0.35 56	0.26 27	0.34 8	0.19 6

ProNet	0.30 30	0.27 34	0.31 81	0.26 68	0.15 18	0.27 81	0.27 129	0.38 71	0.13 8	0.15 18	0.49 127	0.29 22	0.13 11	0.16 37	0.73 48	0.49 25	0.43 62	0.32 37	0.35 23	0.27 45	0.38 37	0.22 4	0.38 109	0.22 80	0.32 41	0.20 3	0.38 12	0.27 38

F4.4	0.31 37	0.27 34	0.21 50	0.16 17	0.22 61	0.21 50	0.12 40	0.22 18	0.26 74	0.24 51	0.15 32	0.43 66	0.13 11	0.20 62	0.73 48	0.57 41	0.32 22	0.35 50	0.47 56	0.30 59	0.41 47	0.40 44	0.18 39	0.16 49	0.29 27	0.27 36	0.55 55	0.49 92

111111	0.31 37	0.37 55	0.19 34	0.25 65	0.29 86	0.22 62	0.09 12	0.19 6	0.16 23	0.10 3	0.17 40	0.27 14	0.17 42	0.18 51	0.79 55	0.56 38	0.46 72	0.28 19	0.76 95	0.24 33	0.53 69	0.61 80	0.21 55	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 18	0.19 6

AIO-Stereo	0.31 37	0.33 50	0.22 58	0.35 102	0.16 22	0.20 42	0.10 23	0.17 3	0.14 10	0.14 12	0.20 54	0.21 5	0.16 34	0.14 20	0.55 32	0.55 36	0.41 58	0.39 69	1.18 138	0.36 72	0.39 40	0.43 53	0.17 33	0.16 49	0.32 41	0.24 14	0.61 67	0.19 6

FORCE_4	0.32 40	0.27 34	0.18 29	0.22 52	0.23 66	0.20 42	0.14 65	0.42 77	0.19 48	0.22 40	0.20 54	0.41 60	0.15 24	0.16 37	0.73 48	0.58 42	0.34 33	0.35 50	0.47 56	0.24 33	0.41 47	0.42 50	0.22 58	0.15 33	0.37 67	0.29 47	0.75 91	0.41 78

GREAT-IGEV	0.32 40	0.37 55	0.21 50	0.15 13	0.12 8	0.16 11	0.09 12	0.30 50	0.16 23	0.33 69	0.18 43	0.44 68	0.19 54	0.20 62	0.74 51	0.61 50	0.45 68	0.29 23	0.42 45	0.28 54	0.43 53	0.52 68	0.21 55	0.17 58	0.27 20	0.25 17	0.88 107	0.23 17
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PointNet	0.33 42	0.39 63	0.23 67	0.19 35	0.16 22	0.21 50	0.20 103	0.48 84	0.20 54	0.23 47	0.21 56	0.32 33	0.22 73	0.10 4	0.63 39	0.39 5	0.37 43	0.22 8	0.36 31	0.21 16	0.48 62	0.79 100	0.18 39	0.14 24	0.35 56	0.29 47	0.97 119	0.30 49

GSStereo	0.33 42	0.41 66	0.21 50	0.31 88	0.22 61	0.25 75	0.14 65	0.28 40	0.16 23	0.25 54	0.15 32	0.37 49	0.15 24	0.15 29	0.70 47	0.66 59	0.49 80	0.38 65	0.45 52	0.40 84	0.62 80	0.46 58	0.14 21	0.17 58	0.33 46	0.25 17	0.52 47	0.24 22

RSM++	0.33 42	0.33 50	0.23 67	0.36 110	0.20 50	0.24 70	0.10 23	0.21 15	0.16 23	0.16 22	0.26 69	0.26 12	0.19 54	0.16 37	0.83 58	0.65 57	0.41 58	0.38 65	0.50 60	0.39 79	0.50 64	0.59 77	0.25 73	0.16 49	0.41 78	0.26 27	0.54 52	0.30 49

CroCo-Stereo Lap2	0.33 42	0.22 12	0.15 14	0.11 4	0.12 8	0.16 11	0.08 7	0.35 65	0.15 17	0.47 86	0.10 14	0.31 28	0.14 17	0.14 20	1.26 83	1.00 106	0.36 39	0.36 56	0.44 50	0.20 9	0.53 69	0.55 70	0.17 33	0.13 13	0.39 72	0.35 78	0.40 14	0.27 38

testmc14	0.34 46	0.30 43	0.20 38	0.21 48	0.21 56	0.19 34	0.10 23	0.20 9	0.19 48	0.80 165	0.16 37	0.68 127	0.15 24	0.17 45	0.92 62	0.56 38	0.37 43	0.33 42	0.52 66	0.33 65	0.38 37	0.37 33	0.32 89	0.18 66	0.34 49	0.35 78	0.45 31	0.32 52

LACA3	0.34 46	0.44 71	0.22 58	0.24 59	0.21 56	0.21 50	0.17 91	0.26 33	0.21 63	0.27 60	0.19 49	0.46 74	0.17 42	0.27 87	1.06 72	0.61 50	0.32 22	0.37 60	0.53 67	0.27 45	0.41 47	0.41 46	0.16 28	0.18 66	0.40 75	0.31 56	0.46 35	0.45 85

DispViT+	0.34 46	0.27 34	0.22 58	0.28 73	0.32 95	0.19 34	0.14 65	0.28 40	0.24 70	0.30 65	0.25 68	0.30 26	0.21 66	0.22 73	0.83 58	0.62 53	0.27 5	0.40 73	0.43 48	0.32 62	0.38 37	0.41 46	0.20 53	0.36 118	0.32 41	0.57 131	0.46 35	0.41 78

MatchStereo	0.34 46	0.37 55	0.20 38	0.15 13	0.23 66	0.21 50	0.12 40	0.31 56	0.22 66	0.15 18	0.18 43	0.28 19	0.35 99	0.22 73	1.24 80	0.80 81	0.30 16	0.31 32	0.41 42	0.30 59	0.41 47	0.56 73	0.21 55	0.20 71	0.35 56	0.35 78	0.40 14	0.35 61
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
StereoVision	0.34 46	0.27 34	0.21 50	0.13 9	0.18 39	0.21 50	0.14 65	0.30 50	0.23 68	0.35 72	0.18 43	0.34 41	0.17 42	0.16 37	0.98 67	0.78 79	0.44 64	0.35 50	0.43 48	0.23 26	0.40 45	0.48 59	0.16 28	0.21 76	0.40 75	0.40 92	0.71 85	0.37 66

SCION-MonSter(vits)	0.35 51	0.49 78	0.33 91	0.46 151	0.57 192	0.42 134	0.27 129	0.20 9	0.16 23	0.22 40	0.17 40	0.32 33	0.16 34	0.17 45	0.54 28	0.54 34	0.40 56	0.32 37	0.50 60	0.27 45	0.42 51	0.51 65	0.22 58	0.14 24	0.34 49	0.41 97	0.49 43	0.40 73

LACA_dic	0.35 51	0.50 80	0.22 58	0.31 88	0.19 44	0.21 50	0.14 65	0.27 36	0.20 54	1.18 230	0.13 25	0.31 28	0.17 42	0.27 87	0.93 63	0.68 62	0.35 34	0.36 56	0.35 23	0.26 40	0.36 31	0.39 38	0.10 4	0.15 33	0.34 49	0.32 64	0.43 24	0.40 73

TS12	0.35 51	0.50 80	0.22 58	0.31 88	0.19 44	0.21 50	0.14 65	0.27 36	0.20 54	1.18 230	0.13 25	0.31 28	0.17 42	0.27 87	0.93 63	0.68 62	0.35 34	0.36 56	0.35 23	0.26 40	0.36 31	0.39 38	0.10 4	0.15 33	0.34 49	0.32 64	0.43 24	0.40 73

MM-Stereo_test2	0.35 51	0.78 164	0.22 58	0.30 85	0.21 56	0.18 26	0.11 34	0.33 58	0.16 23	0.36 75	0.15 32	0.39 53	0.15 24	0.17 45	0.69 45	0.66 59	0.43 62	0.39 69	0.41 42	0.37 74	0.50 64	0.85 107	0.24 70	0.16 49	0.35 56	0.25 17	0.54 52	0.25 31

CroCo-Stereo	0.35 51	0.20 8	0.15 14	0.11 4	0.10 3	0.18 26	0.06 3	0.33 58	0.14 10	0.31 68	0.05 3	0.36 44	0.13 11	0.15 29	1.64 102	1.05 113	0.35 34	0.37 60	0.45 52	0.20 9	0.62 80	0.79 100	0.16 28	0.13 13	0.38 68	0.31 56	0.45 31	0.26 34
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
RAFT	0.35 51	0.22 12	0.19 34	0.27 71	0.13 12	0.30 90	0.08 7	0.97 173	0.18 43	0.92 199	0.19 49	0.27 14	0.16 34	0.18 51	0.51 22	0.47 20	0.38 49	0.26 14	0.54 70	0.25 38	0.43 53	0.34 27	0.19 48	0.15 33	0.38 68	0.34 73	0.90 108	0.27 38

GREATEN-IGEV_RVC	0.36 57	0.30 43	0.20 38	0.16 17	0.18 39	0.19 34	0.10 23	0.37 69	0.24 70	0.22 40	0.21 56	0.48 77	0.18 49	0.19 56	1.24 80	0.69 66	0.37 43	0.33 42	0.77 97	0.26 40	0.46 59	0.41 46	0.25 73	0.14 24	0.36 65	0.33 68	0.70 82	0.39 71

IGEV-Stereo++	0.36 57	0.40 64	0.20 38	0.22 52	0.25 75	0.21 50	0.09 12	0.25 29	0.17 40	0.20 35	0.34 91	0.29 22	0.20 62	0.19 56	0.78 54	0.60 48	0.44 64	0.33 42	0.75 92	0.34 69	0.53 69	0.64 84	0.22 58	0.13 13	0.28 23	0.27 36	1.09 130	0.28 45

MSCF	0.37 59	0.41 66	0.20 38	0.34 98	0.19 44	0.23 63	0.14 65	0.30 50	0.20 54	0.67 120	0.13 25	0.27 14	0.17 42	0.14 20	1.02 68	0.77 77	0.37 43	0.34 48	0.36 31	0.28 54	0.45 58	0.50 64	0.22 58	0.20 71	0.35 56	0.90 190	0.70 82	0.25 31

GIP-stereo	0.37 59	0.56 88	0.32 86	0.29 80	0.23 66	0.21 50	0.11 34	0.24 22	0.17 40	0.30 65	0.19 49	0.38 50	0.18 49	0.21 68	1.05 70	0.64 55	0.46 72	0.39 69	0.42 45	0.41 88	0.52 68	0.82 104	0.17 33	0.17 58	0.35 56	0.31 56	0.76 95	0.24 22

GASTEREO	0.38 61	0.42 70	0.20 38	0.34 98	0.18 39	0.24 70	0.14 65	0.30 50	0.19 48	0.73 139	0.12 22	0.28 19	0.17 42	0.13 17	1.05 70	0.74 74	0.38 49	0.33 42	0.37 35	0.30 59	0.44 56	0.56 73	0.23 67	0.20 71	0.35 56	0.87 183	0.73 89	0.24 22

GEAStereo	0.39 62	0.59 93	0.31 81	0.35 102	0.23 66	0.23 63	0.13 55	0.29 47	0.20 54	0.35 72	0.18 43	0.44 68	0.19 54	0.23 77	0.87 60	0.71 70	0.47 74	0.37 60	0.40 39	0.37 74	0.65 86	0.64 84	0.19 48	0.21 76	0.39 72	0.34 73	0.75 91	0.38 68

gasm-f	0.39 62	0.59 93	0.31 81	0.35 102	0.23 66	0.23 63	0.13 55	0.29 47	0.20 54	0.35 72	0.18 43	0.44 68	0.19 54	0.23 77	0.87 60	0.71 70	0.47 74	0.37 60	0.40 39	0.37 74	0.65 86	0.64 84	0.19 48	0.21 76	0.39 72	0.34 73	0.75 91	0.38 68

MLG-Stereo_test2	0.39 62	0.54 84	0.17 22	0.16 17	0.24 72	0.15 6	0.08 7	0.33 58	0.14 10	0.24 51	0.13 25	0.39 53	0.14 17	0.17 45	1.52 94	0.76 76	0.45 68	0.44 81	1.04 124	0.42 92	0.48 62	0.48 59	0.18 39	0.12 9	0.34 49	0.25 17	0.66 77	0.38 68

MCSU-Stereo	0.41 65	0.30 43	0.29 75	0.20 42	0.20 50	0.17 20	0.13 55	0.20 9	0.32 98	1.82 277	0.15 32	0.57 92	0.20 62	0.20 62	0.94 65	0.56 38	0.39 51	0.28 19	0.53 67	0.29 57	0.39 40	0.33 25	0.31 88	0.15 33	0.35 56	0.31 56	0.97 119	0.54 101

AdaDepth	0.41 65	0.41 66	0.20 38	0.24 59	0.28 83	0.23 63	0.16 84	0.32 57	0.20 54	0.23 47	0.29 76	0.27 14	0.21 66	0.23 77	0.97 66	1.09 126	0.49 80	0.41 76	1.08 130	0.34 69	0.54 73	0.59 77	0.18 39	0.21 76	0.29 27	0.28 43	0.75 91	0.43 81

U	0.41 65	0.28 42	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 11	0.06 3	0.45 83	0.14 10	0.49 87	0.07 4	0.36 44	0.16 34	0.20 62	1.71 108	1.14 136	0.44 64	0.41 76	0.59 76	0.32 62	0.66 88	0.92 114	0.17 33	0.17 58	0.50 103	0.36 82	0.49 43	0.35 61

BridgeDepth_RVC	0.42 68	0.54 84	0.27 72	0.35 102	0.28 83	0.26 78	0.14 65	0.55 89	0.32 98	0.38 76	0.22 60	0.44 68	0.23 75	0.28 95	1.45 87	0.77 77	0.35 34	0.41 76	0.53 67	0.33 65	0.39 40	0.38 36	0.22 58	0.20 71	0.41 78	0.49 111	0.52 47	0.56 104
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.43 69	0.38 58	0.42 113	0.28 73	0.24 72	0.27 81	0.12 40	0.40 74	0.24 70	0.29 62	0.38 102	0.65 116	0.21 66	0.20 62	1.20 78	0.97 102	0.54 89	0.50 93	0.59 76	0.42 92	0.64 84	0.43 53	0.27 77	0.31 103	0.42 82	0.33 68	0.48 40	0.51 99

Occ-G	0.43 69	0.59 93	0.29 75	0.34 98	0.31 93	0.26 78	0.12 40	0.38 71	0.18 43	0.16 22	0.32 84	0.33 38	0.24 76	0.16 37	1.16 74	0.84 84	0.45 68	0.39 69	0.71 85	0.32 62	0.87 118	0.78 99	0.22 58	0.19 69	0.36 65	0.26 27	0.94 116	0.31 51

AEACV	0.43 69	0.94 233	0.30 77	0.29 80	0.20 50	0.27 81	0.12 40	0.28 40	0.14 10	0.24 51	0.23 64	0.35 42	0.21 66	0.20 62	1.24 80	0.83 83	0.57 99	0.38 65	0.78 99	0.45 104	0.81 110	0.73 94	0.24 70	0.18 66	0.34 49	0.31 56	0.61 67	0.28 45

DEFOM-Stereo	0.45 72	0.55 86	0.28 74	0.26 68	0.30 88	0.32 96	0.13 55	0.35 65	0.17 40	0.25 54	0.32 84	0.38 50	0.19 54	0.22 73	1.10 73	0.73 72	0.59 105	0.52 100	0.51 65	0.44 101	0.73 99	0.69 89	0.42 126	0.28 91	0.44 84	0.32 64	1.28 145	0.46 87

RAStereo	0.46 73	0.38 58	0.19 34	0.15 13	0.16 22	0.19 34	0.11 34	0.44 81	0.18 43	0.99 210	0.12 22	0.45 72	0.18 49	0.15 29	1.85 129	1.10 129	0.52 85	0.47 86	0.68 83	0.27 45	0.77 103	0.80 103	0.27 77	0.17 58	0.47 96	0.34 73	0.51 46	0.41 78

NoBS	0.48 74	0.23 17	0.23 67	0.13 9	0.19 44	0.17 20	0.10 23	0.42 77	0.19 48	0.55 91	0.08 9	0.53 87	0.24 76	0.40 172	2.30 197	0.91 91	0.44 64	0.44 81	0.85 104	0.40 84	0.96 129	1.03 123	0.27 77	0.19 69	0.45 87	0.38 86	0.43 24	0.49 92

TS	0.49 75	0.45 73	0.37 100	0.30 85	0.35 111	0.34 105	0.18 96	0.57 92	0.26 74	0.22 40	0.39 106	0.50 78	0.34 92	0.27 87	1.60 100	0.87 86	0.47 74	0.44 81	0.83 103	0.39 79	0.69 90	0.49 61	0.34 94	0.29 94	0.63 135	0.44 105	0.63 72	0.63 126

TDLM	0.49 75	0.59 93	0.60 157	0.39 127	0.48 157	0.46 145	0.43 202	0.72 118	0.35 108	0.30 65	0.65 166	0.76 156	0.41 117	0.35 134	0.54 28	0.58 42	0.55 92	0.49 91	0.50 60	0.43 96	0.50 64	0.39 38	0.41 120	0.39 133	0.38 68	0.31 56	0.61 67	0.66 134

anonymousdsp	0.50 77	0.38 58	0.36 96	0.28 73	0.32 95	0.28 85	0.15 80	0.56 91	0.26 74	0.42 80	0.33 88	0.53 87	0.19 54	0.27 87	1.47 89	0.87 86	0.54 89	0.52 100	0.62 79	0.48 110	0.71 94	1.04 125	0.36 103	0.30 96	0.46 90	0.29 47	1.13 135	0.33 53

iRaftStereo_RVC	0.51 78	0.56 88	0.40 106	0.28 73	0.31 93	0.32 96	0.19 99	0.68 112	0.25 73	0.46 85	0.57 149	0.58 95	0.29 83	0.25 82	1.17 77	0.89 89	0.56 96	0.45 84	0.72 86	0.41 88	0.97 130	0.79 100	0.35 98	0.34 111	0.44 84	0.41 97	0.76 95	0.48 89

delet	0.51 78	0.58 91	0.47 127	0.35 102	0.50 169	0.50 161	0.30 144	0.49 86	0.29 91	0.56 94	0.44 119	0.45 72	0.34 92	0.48 224	1.16 74	0.68 62	0.55 92	0.46 85	0.47 56	0.41 88	0.58 74	0.39 38	0.39 111	0.41 142	0.48 99	0.36 82	1.09 130	0.50 95

MLG-Stereo_test3	0.52 80	0.48 77	0.27 72	0.29 80	0.38 122	0.24 70	0.12 40	0.34 64	0.20 54	1.12 224	0.30 79	0.54 89	0.19 54	0.31 111	1.85 129	0.92 92	0.52 85	0.52 100	1.17 136	0.39 79	0.70 92	0.75 96	0.18 39	0.24 85	0.38 68	0.31 56	0.90 108	0.44 83

AIO_rvc	0.53 81	0.71 129	0.38 101	0.34 98	0.22 61	0.34 105	0.16 84	0.57 92	0.28 86	0.38 76	0.22 60	0.56 91	0.24 76	0.27 87	1.96 143	1.04 110	0.48 79	0.40 73	1.28 144	0.47 109	0.79 109	0.95 120	0.39 111	0.22 80	0.46 90	0.28 43	0.72 86	0.33 53

AASNet	0.53 81	0.74 139	0.46 125	0.35 102	0.61 205	0.51 166	0.42 199	0.65 107	0.26 74	0.41 79	0.50 129	0.39 53	0.31 88	0.41 179	1.02 68	0.69 66	0.53 88	0.60 123	0.67 81	0.51 114	0.60 75	0.87 109	0.41 120	0.41 142	0.50 103	0.40 92	0.70 82	0.45 85

LG-G_1	0.54 83	0.70 122	0.32 86	0.36 110	0.39 125	0.32 96	0.16 84	0.41 75	0.21 63	0.29 62	0.34 91	0.50 78	0.35 99	0.32 114	2.09 165	1.07 118	0.51 83	0.58 119	0.75 92	0.59 140	0.78 106	1.24 138	0.17 33	0.22 80	0.46 90	0.39 89	0.60 63	0.48 89

LG-G	0.54 83	0.70 122	0.32 86	0.36 110	0.39 125	0.32 96	0.16 84	0.41 75	0.21 63	0.29 62	0.34 91	0.50 78	0.35 99	0.32 114	2.09 165	1.07 118	0.51 83	0.58 119	0.75 92	0.59 140	0.78 106	1.24 138	0.17 33	0.22 80	0.46 90	0.39 89	0.60 63	0.48 89

AANet_RVC	0.54 83	0.45 73	0.40 106	0.33 97	0.61 205	0.28 85	0.31 148	0.61 98	0.58 195	0.44 82	0.41 111	0.39 53	0.48 133	0.33 121	1.16 74	0.79 80	0.55 92	0.53 109	0.56 74	0.52 118	0.46 59	0.49 61	0.34 94	0.38 125	0.57 122	0.57 131	1.05 127	0.97 195

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.55 86	0.41 66	0.30 77	0.32 94	0.35 111	0.23 63	0.18 96	0.42 77	0.28 86	1.08 221	0.30 79	0.55 90	0.33 91	0.30 103	1.56 97	1.05 113	0.47 74	0.47 86	1.72 173	0.36 72	0.69 90	0.69 89	0.22 58	0.25 87	0.44 84	0.39 89	0.83 103	0.59 115

LGtest1	0.57 87	0.81 176	0.46 125	0.26 68	0.30 88	0.28 85	0.12 40	0.43 80	0.26 74	0.34 71	0.56 145	0.50 78	0.30 87	0.28 95	2.04 156	1.24 154	0.57 99	0.65 149	0.74 89	0.46 108	0.72 96	1.41 148	0.29 83	0.30 96	0.54 113	0.35 78	0.65 74	0.52 100

MaDis-Stereo	0.57 87	0.47 76	0.30 77	0.16 17	0.26 80	0.21 50	0.17 91	0.44 81	0.32 98	1.08 221	0.22 60	0.51 83	0.22 73	0.19 56	1.83 126	1.19 146	0.62 108	0.59 122	1.09 132	0.45 104	0.81 110	0.94 116	0.37 107	0.25 87	0.63 135	0.67 147	0.60 63	0.82 164

LG-Stereo_L2	0.58 89	0.69 115	0.43 117	0.28 73	0.35 111	0.24 70	0.13 55	0.62 103	0.26 74	0.70 126	0.39 106	0.71 137	0.34 92	0.28 95	1.83 126	1.32 166	0.57 99	0.51 98	0.96 115	0.41 88	0.74 101	1.06 127	0.32 89	0.27 89	0.52 109	0.38 86	0.62 70	0.64 128

LG-Stereo_L1	0.58 89	0.69 115	0.41 110	0.24 59	0.35 111	0.25 75	0.12 40	0.62 103	0.27 84	0.72 134	0.32 84	0.69 129	0.34 92	0.29 99	1.82 123	1.36 172	0.57 99	0.52 100	1.14 135	0.42 92	0.70 92	1.11 130	0.29 83	0.30 96	0.51 106	0.33 68	0.66 77	0.65 132

AIO_test	0.59 91	0.77 159	0.45 120	0.44 145	0.25 75	0.35 110	0.20 103	0.61 98	0.27 84	0.43 81	0.30 79	0.57 92	0.28 82	0.29 99	2.01 149	1.46 198	0.49 80	0.42 79	0.86 107	0.49 113	1.02 137	1.01 122	0.40 116	0.24 85	0.47 96	0.49 111	1.00 123	0.35 61

MMNet	0.59 91	0.58 91	0.44 118	0.38 117	0.55 187	0.42 134	0.29 140	0.60 96	0.40 123	0.38 76	0.55 144	0.63 109	0.32 89	0.51 236	1.51 93	0.75 75	0.72 139	0.58 119	0.76 95	0.55 127	0.62 80	0.41 46	0.40 116	0.52 194	0.51 106	0.49 111	1.49 165	0.50 95

IGEV-Stereo+	0.60 93	1.04 277	0.24 71	0.49 155	0.32 95	0.29 88	0.13 55	0.51 87	0.26 74	0.79 161	0.94 230	0.57 92	0.26 79	0.28 95	1.64 102	1.19 146	0.59 105	0.61 129	1.19 139	0.43 96	0.90 125	1.17 133	0.48 158	0.20 71	0.41 78	0.31 56	0.56 57	0.40 73

UniTT-Stereo	0.60 93	0.44 71	0.32 86	0.21 48	0.25 75	0.34 105	0.17 91	0.61 98	0.31 94	0.75 144	0.27 71	0.62 107	0.34 92	0.21 68	1.77 118	1.44 191	0.57 99	0.61 129	1.53 162	0.44 101	0.91 126	1.14 132	0.37 107	0.29 94	0.50 103	0.54 125	0.52 47	0.58 109

CVANet_RVC	0.60 93	0.67 110	0.81 202	0.81 250	0.53 180	0.66 223	0.55 229	1.15 192	0.39 116	0.44 82	0.79 208	0.80 168	0.44 127	0.43 197	0.69 45	0.67 61	0.55 92	0.53 109	0.55 73	0.57 132	0.63 83	0.57 75	0.40 116	0.41 142	0.46 90	0.40 92	0.72 86	0.55 102

DMCA	0.63 96	0.73 136	0.63 163	0.40 128	0.49 160	0.52 169	0.33 164	0.59 95	0.52 168	0.80 165	0.63 162	0.70 133	0.40 113	0.47 218	1.48 90	0.92 92	0.69 127	0.67 155	0.67 81	0.51 114	0.67 89	0.59 77	0.48 158	0.45 159	0.48 99	0.52 122	1.04 126	0.62 122

RAFT_CTSACE	0.64 97	0.94 233	0.31 81	0.37 113	0.34 106	0.33 102	0.23 112	1.23 205	0.26 74	0.64 114	0.29 76	0.71 137	0.57 165	0.34 127	1.57 99	1.07 118	0.52 85	0.43 80	0.72 86	0.33 65	0.85 115	1.72 156	0.42 126	0.30 96	0.46 90	0.41 97	1.58 177	0.39 71

GANet	0.64 97	0.67 110	0.63 163	0.57 181	0.58 193	0.95 272	0.55 229	0.78 132	0.46 144	0.57 98	0.61 156	1.83 284	0.36 104	0.41 179	0.81 56	0.69 66	0.76 153	0.73 177	0.58 75	0.40 84	0.53 69	0.49 61	0.47 153	0.48 177	0.56 121	0.41 97	0.83 103	0.69 137

DFGA-Net	0.65 99	0.64 99	0.36 96	0.51 162	0.33 103	0.43 137	0.29 140	0.88 160	0.34 104	2.05 290	0.38 102	0.52 84	0.29 83	0.22 73	1.35 85	1.07 118	0.76 153	0.49 91	0.96 115	0.35 71	0.71 94	0.71 92	0.36 103	0.41 142	0.57 122	0.38 86	1.81 194	0.43 81

HCRNet	0.66 100	0.78 164	0.41 110	0.54 174	0.27 82	0.41 132	0.39 183	0.63 105	0.31 94	1.62 262	0.59 154	0.67 123	0.29 83	0.41 179	1.99 147	0.73 72	0.60 107	0.47 86	0.65 80	0.43 96	0.78 106	0.62 81	0.36 103	0.34 111	0.42 82	0.43 104	2.14 221	0.50 95

CCAANet	0.66 100	0.57 90	0.62 161	0.37 113	0.36 117	0.38 119	0.45 208	1.41 242	0.45 142	1.16 229	0.43 115	0.89 195	0.57 165	0.37 155	1.31 84	0.81 82	0.63 111	0.47 86	0.61 78	0.61 153	0.60 75	0.55 70	0.51 183	0.35 117	0.55 118	0.50 118	1.59 179	0.72 142

NLCSM	0.67 102	0.24 22	0.10 3	0.19 35	0.11 5	0.20 42	0.14 65	0.24 22	0.34 104	0.11 4	0.41 111	0.19 4	12.63 369	0.11 5	0.31 3	0.32 3	0.27 5	0.18 3	0.22 3	0.17 3	0.22 3	0.22 4	0.18 39	0.13 13	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

plain	0.67 102	0.87 199	0.33 91	0.31 88	0.59 196	0.33 102	0.30 144	0.89 161	0.34 104	0.72 134	0.24 65	0.65 116	0.34 92	0.19 56	1.95 137	1.57 222	0.71 134	0.69 161	0.94 113	0.39 79	1.28 160	1.20 136	0.33 93	0.33 108	0.59 129	0.60 134	0.72 86	0.74 145

MIF-Stereo (partial)	0.69 104	0.76 153	0.33 91	0.27 71	0.37 120	0.35 110	0.31 148	0.53 88	0.40 123	0.62 110	0.32 84	0.50 78	0.39 108	0.23 77	2.08 161	1.51 209	0.68 122	0.71 167	0.77 97	0.43 96	1.10 144	0.94 116	0.39 111	0.32 105	0.57 122	0.71 151	2.25 240	0.87 177

test_5	0.69 104	0.91 218	0.30 77	0.38 117	0.26 80	0.35 110	0.19 99	1.79 292	0.31 94	0.58 102	1.20 257	0.75 152	0.73 219	0.32 114	1.36 86	1.10 129	0.54 89	0.54 113	1.01 122	0.37 74	0.61 77	1.37 147	0.29 83	0.34 111	0.41 78	0.40 92	1.72 186	0.44 83

FINET	0.69 104	0.65 104	0.67 174	0.65 207	0.49 160	0.48 156	0.45 208	0.75 123	0.59 197	0.61 107	0.48 124	0.82 175	0.57 165	0.43 197	1.71 108	1.08 124	0.77 156	0.57 116	1.07 129	0.56 129	0.88 119	0.65 87	0.43 132	0.50 185	0.62 134	0.56 129	0.96 118	0.64 128

raft+_RVC	0.71 107	0.73 136	0.70 179	0.41 132	0.34 106	0.49 158	0.30 144	1.48 250	0.43 134	0.62 110	0.62 158	0.65 116	0.39 108	0.26 84	1.74 113	1.16 139	0.69 127	0.53 109	1.57 168	0.51 114	0.85 115	1.06 127	0.44 135	0.38 125	0.68 148	0.62 136	0.85 105	0.69 137

WQFJX1	0.73 108	0.26 30	0.12 5	0.20 42	0.17 30	0.16 11	0.12 40	0.25 29	0.57 192	0.12 6	0.75 196	0.22 8	12.81 371	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 19	0.21 6	0.26 4	0.20 9	0.26 4	0.32 21	0.29 83	0.14 24	0.25 11	0.27 36	0.55 55	0.16 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 108	0.86 197	0.36 96	0.43 141	0.32 95	0.30 90	0.19 99	0.71 116	0.32 98	0.70 126	0.33 88	0.63 109	0.57 165	0.41 179	2.03 155	1.91 251	0.63 111	0.68 159	1.00 118	0.45 104	1.86 196	1.87 159	0.40 116	0.23 84	0.49 101	0.37 84	1.09 130	0.55 102

GMStereo	0.73 108	0.99 257	0.39 103	0.49 155	0.47 151	0.55 182	0.41 193	0.77 126	0.43 134	0.55 91	0.48 124	0.81 173	0.38 105	0.34 127	1.60 100	0.95 97	0.74 150	0.52 100	1.88 177	0.57 132	1.07 138	0.73 94	0.42 126	0.51 188	0.72 158	0.47 109	1.87 201	0.57 108
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.73 108	0.69 115	0.79 197	0.54 174	0.65 217	0.58 198	0.54 225	0.72 118	0.54 181	0.59 104	0.57 149	0.61 104	0.47 130	0.62 269	1.80 121	0.96 99	0.72 139	0.68 159	0.91 111	0.72 192	0.64 84	0.55 70	0.53 199	0.52 194	0.58 126	0.51 119	2.19 231	0.59 115

AFF-stereo	0.76 112	0.69 115	0.59 154	0.30 85	0.32 95	0.52 169	0.18 96	0.86 153	0.41 127	1.37 247	0.43 115	0.60 102	0.34 92	0.24 81	1.76 117	1.13 134	0.57 99	0.62 134	2.81 222	0.43 96	0.77 103	0.63 82	0.41 120	0.32 105	0.70 152	0.67 147	2.38 257	0.56 104

TestStereo	0.77 113	0.93 230	0.79 197	0.56 178	0.46 147	0.66 223	0.33 164	1.22 202	0.42 133	0.90 193	0.52 136	0.84 179	0.54 151	0.39 168	1.50 92	0.92 92	0.73 145	0.51 98	1.38 151	0.56 129	1.25 157	0.82 104	0.44 135	0.44 155	0.77 170	0.79 162	1.34 149	0.79 156

WQFJA1	0.78 114	0.27 34	0.14 7	0.20 42	0.17 30	0.20 42	0.14 65	0.24 22	0.72 235	0.14 12	1.42 276	0.21 5	12.89 375	0.11 5	0.51 22	0.39 5	0.32 22	0.26 14	0.29 9	0.22 20	0.29 8	0.27 10	0.26 75	0.17 58	0.24 9	0.26 27	0.44 27	0.22 13

WQFJX	0.78 114	0.19 5	0.15 14	0.17 22	0.13 12	0.24 70	0.17 91	0.19 6	0.97 265	0.15 18	1.63 283	0.18 3	12.83 372	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 14	0.25 12	0.27 6	0.26 40	0.27 5	0.24 7	0.27 77	0.16 49	0.26 13	0.25 17	0.54 52	0.22 13

NLMM	0.78 114	0.27 34	0.14 7	0.20 42	0.17 30	0.20 42	0.14 65	0.24 22	0.73 237	0.14 12	1.44 278	0.21 5	12.89 375	0.11 5	0.51 22	0.38 4	0.32 22	0.26 14	0.29 9	0.22 20	0.29 8	0.27 10	0.26 75	0.17 58	0.24 9	0.26 27	0.44 27	0.22 13

MIM_Stereo	0.78 114	0.77 159	0.53 146	0.43 141	0.38 122	0.46 145	0.22 110	1.50 253	0.31 94	0.55 91	0.38 102	0.64 113	0.27 81	0.32 114	1.77 118	1.09 126	0.63 111	0.73 177	3.30 247	0.57 132	1.19 153	0.91 113	0.34 94	0.36 118	0.49 101	0.41 97	1.95 207	0.58 109

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 118	0.75 147	0.48 131	0.38 117	0.33 103	0.25 75	0.16 84	0.68 112	0.30 93	0.72 134	0.42 114	0.77 160	0.35 99	0.30 103	1.81 122	1.08 124	0.65 117	0.56 114	1.71 172	0.48 110	1.60 182	4.30 200	0.49 168	0.39 133	0.60 131	0.49 111	0.95 117	0.65 132

CFNet	0.80 118	0.84 190	0.79 197	0.76 235	0.70 232	0.60 205	0.46 213	0.84 150	0.48 152	0.66 118	0.71 188	0.92 203	0.61 183	0.43 197	1.75 115	0.84 84	0.70 130	0.64 145	0.90 110	0.78 219	0.89 123	0.72 93	0.45 141	0.51 188	0.87 200	0.83 170	1.67 184	1.15 230

G2L-Stereo	0.81 120	0.69 115	0.60 157	0.57 181	0.78 251	0.50 161	0.37 177	0.77 126	0.53 174	0.69 125	0.78 206	0.70 133	0.63 188	0.54 238	2.08 161	0.96 99	0.73 145	0.63 142	1.23 141	0.61 153	1.22 155	0.66 88	0.57 220	0.48 177	0.77 170	0.89 185	1.98 210	0.80 159

HGLStereo	0.83 121	0.64 99	0.75 188	0.52 166	0.67 223	0.56 189	0.45 208	0.66 110	0.50 161	1.72 269	0.96 234	0.64 113	0.56 161	0.54 238	1.65 105	1.18 143	0.80 168	0.76 187	1.05 125	0.66 173	0.99 132	1.36 146	0.49 168	0.54 204	0.71 155	0.76 158	1.59 179	0.82 164

S2M2_XL	0.85 122	0.50 80	0.64 167	0.24 59	0.30 88	0.35 110	0.28 134	0.61 98	0.43 134	0.56 94	0.35 97	0.65 116	0.59 172	0.34 127	2.56 222	1.65 232	0.69 127	0.47 86	0.72 86	0.54 120	4.94 244	2.28 170	0.48 158	0.30 96	0.55 118	0.51 119	0.74 90	0.74 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 122	0.76 153	0.74 185	0.60 191	0.60 200	0.61 209	0.53 223	0.90 162	0.58 195	1.21 233	0.68 176	0.71 137	0.56 161	0.67 278	1.72 112	1.11 132	0.79 164	0.72 175	1.13 134	0.82 234	0.84 113	0.69 89	0.62 245	0.58 217	0.64 138	0.77 159	2.48 268	0.95 192

RASNet	0.85 122	0.72 132	0.89 229	0.61 194	0.62 212	0.66 223	0.41 193	0.98 175	0.61 205	1.21 233	0.64 164	0.74 143	0.67 202	0.40 172	1.23 79	1.31 164	0.72 139	0.66 152	1.00 118	0.70 187	1.09 142	1.43 149	0.43 132	0.75 271	0.68 148	0.79 162	2.17 227	0.93 189

anonymousdsp2	0.86 125	0.84 190	0.84 210	0.43 141	0.44 143	0.56 189	0.32 158	1.17 194	0.36 110	0.66 118	0.67 171	0.69 129	0.40 113	0.49 229	1.46 88	1.36 172	0.67 120	0.62 134	2.12 186	0.60 150	1.36 168	2.66 178	0.36 103	0.44 155	0.71 155	0.51 119	1.86 200	0.64 128

dd	0.86 125	0.80 170	0.51 134	1.05 278	0.44 143	0.85 258	0.44 206	0.85 151	0.39 116	0.83 172	0.40 109	1.23 244	0.39 108	0.47 218	2.21 184	0.98 103	0.97 242	0.71 167	2.00 184	0.61 153	0.84 113	0.77 98	0.49 168	0.64 246	0.70 152	0.53 123	1.73 189	1.47 260

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 125	0.72 132	0.84 210	0.41 132	0.39 125	0.54 178	0.21 108	0.99 176	0.52 168	1.54 257	0.57 149	0.73 141	0.39 108	0.26 84	2.15 171	1.17 141	0.64 115	0.50 93	2.66 215	0.57 132	0.88 119	0.90 111	0.47 153	0.39 133	0.86 195	0.72 153	2.54 280	0.66 134

DMCA-RVC	0.86 125	0.74 139	0.73 182	0.61 194	0.77 247	0.56 189	0.70 250	0.77 126	1.43 307	1.38 249	0.69 179	0.87 185	0.54 151	0.55 244	1.66 107	1.05 113	0.81 177	0.74 182	0.95 114	0.73 198	0.89 123	0.93 115	0.51 183	0.58 217	0.59 129	0.62 136	1.82 197	0.91 185

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 129	0.64 99	0.54 149	0.44 145	0.41 136	0.38 119	0.26 126	1.26 212	0.49 156	0.85 178	0.62 158	0.75 152	0.54 151	0.34 127	1.75 115	1.50 206	0.68 122	0.70 163	1.17 136	0.56 129	1.52 175	3.83 191	0.39 111	0.37 120	0.75 164	1.18 240	0.68 80	0.77 153

RAFT+CT+SA	0.87 129	0.97 248	0.40 106	0.45 148	0.29 86	0.38 119	0.20 103	1.64 280	0.33 102	0.72 134	0.30 79	0.88 190	0.65 196	0.40 172	1.56 97	1.21 150	0.56 96	0.57 116	2.08 185	0.40 84	0.83 112	5.00 215	0.32 89	0.37 120	0.47 96	0.42 103	1.56 170	0.49 92

DSFCA	0.87 129	0.84 190	0.73 182	0.65 207	0.77 247	0.61 209	0.78 255	0.75 123	0.78 243	0.77 152	0.83 218	0.75 152	0.48 133	0.43 197	1.89 134	1.14 136	0.85 186	0.87 232	1.00 118	0.74 201	1.00 136	1.05 126	0.72 281	0.63 243	0.83 186	0.95 199	1.88 202	0.85 173

DF_test	0.88 132	0.66 108	0.63 163	0.28 73	0.34 106	0.26 78	0.15 80	0.71 116	0.38 113	0.67 120	0.30 79	0.74 143	0.38 105	0.29 99	2.77 246	1.72 238	0.72 139	0.61 129	0.74 89	0.76 211	3.84 228	3.64 190	0.47 153	0.40 138	0.45 87	0.44 105	0.68 80	0.61 119

IER	0.88 132	0.82 179	0.55 150	0.49 155	0.51 172	0.56 189	0.45 208	0.80 139	0.49 156	1.15 227	0.77 200	1.03 219	0.50 139	0.79 298	3.66 285	1.04 110	0.73 145	0.64 145	0.87 108	0.78 219	0.73 99	0.82 104	0.60 239	0.53 200	0.63 135	1.00 210	2.05 216	0.74 145

rafts_anoy	0.88 132	0.81 176	0.86 217	0.44 145	0.49 160	0.51 166	0.46 213	1.58 271	0.48 152	0.61 107	0.70 186	0.70 133	0.47 130	0.30 103	2.51 219	1.38 175	0.76 153	0.78 195	2.36 196	0.61 153	1.28 160	0.99 121	0.49 168	0.49 182	0.85 192	0.90 190	0.93 115	1.00 210

ARAFT	0.89 135	0.72 132	0.47 127	0.35 102	0.34 106	0.42 134	0.24 115	0.64 106	0.34 104	2.25 305	0.57 149	0.58 95	0.29 83	0.39 168	2.14 169	1.42 185	0.71 134	0.74 182	2.68 217	0.54 120	1.86 196	1.93 160	0.42 126	0.33 108	0.83 186	0.40 92	1.98 210	0.56 104

HITNet	0.90 136	0.65 104	0.62 161	0.68 216	0.50 169	0.39 123	0.32 158	1.26 212	0.89 255	0.70 126	0.70 186	0.91 198	0.49 136	0.39 168	1.96 143	1.02 107	0.66 119	0.64 145	0.79 100	0.61 153	1.53 176	3.85 192	0.46 143	0.52 194	0.58 126	0.64 140	1.81 194	0.81 161
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
TestStereo1	0.93 137	0.98 251	0.39 103	0.38 117	0.36 117	0.39 123	0.25 119	1.02 178	0.39 116	0.79 161	0.34 91	0.58 95	0.73 219	0.54 238	3.06 262	1.47 201	0.71 134	0.52 100	2.91 225	0.54 120	1.34 163	1.84 157	0.35 98	0.39 133	0.54 113	1.06 217	2.53 278	0.60 117

SA-5K	0.93 137	0.98 251	0.39 103	0.38 117	0.36 117	0.39 123	0.25 119	1.02 178	0.39 116	0.79 161	0.34 91	0.58 95	0.73 219	0.54 238	3.06 262	1.47 201	0.71 134	0.52 100	2.91 225	0.54 120	1.34 163	1.84 157	0.35 98	0.39 133	0.54 113	1.06 217	2.53 278	0.60 117

RALCasStereoNet	0.93 137	0.82 179	0.93 235	0.53 171	0.53 180	0.60 205	0.45 208	1.48 250	0.44 139	1.03 213	0.75 196	0.89 195	0.49 136	0.32 114	2.31 198	1.43 189	0.78 160	0.75 184	1.50 159	0.58 136	1.18 152	2.21 169	0.49 168	0.57 213	0.86 195	1.13 230	0.90 108	1.16 231

CFNet_RVC	0.94 140	0.84 190	0.89 229	0.76 235	0.80 257	0.71 235	0.49 215	0.74 122	0.63 215	0.88 188	0.94 230	0.87 185	0.57 165	0.50 230	1.96 143	1.12 133	0.79 164	0.79 199	1.27 142	0.73 198	1.26 158	1.52 152	0.48 158	0.64 246	0.98 227	1.11 224	1.92 206	1.23 240

DLCB_ROB	0.94 140	0.90 214	0.88 221	0.73 225	0.80 257	0.69 232	0.69 249	0.87 157	0.72 235	0.94 203	0.86 222	1.02 215	0.91 262	0.69 285	1.48 90	1.06 117	0.97 242	0.72 175	0.88 109	0.74 201	1.21 154	1.21 137	0.78 292	0.71 265	1.26 280	1.26 250	1.49 165	0.95 192

AACVNet	0.95 142	0.87 199	0.69 176	0.91 260	0.91 269	0.72 239	0.59 240	0.87 157	0.60 200	0.73 139	0.88 225	0.79 167	0.64 191	0.60 262	1.77 118	1.37 174	0.84 184	0.83 220	1.12 133	0.77 214	1.36 168	1.13 131	0.70 273	0.65 248	0.87 200	1.12 227	1.90 204	1.31 249

DISCO	0.96 143	0.98 251	0.56 152	0.57 181	0.61 205	0.81 254	0.79 258	0.77 126	0.81 244	2.06 293	0.86 222	0.66 120	0.70 208	0.42 192	1.87 132	1.27 158	0.99 246	0.80 204	1.80 175	0.80 227	0.92 127	1.33 143	0.57 220	0.51 188	0.72 158	0.84 176	2.02 214	0.80 159

LGCAT	0.97 144	0.77 159	0.52 141	0.32 94	0.44 143	0.35 110	0.24 115	0.66 110	0.40 123	0.56 94	0.39 106	0.73 141	0.69 205	0.32 114	2.36 200	1.87 248	0.67 120	0.60 123	0.80 101	0.68 178	6.52 273	3.00 181	0.46 143	0.33 108	0.52 109	0.53 123	0.65 74	0.73 144

GLC_STEREO	0.97 144	0.89 210	0.85 214	0.56 178	0.60 200	0.48 156	0.40 189	1.70 284	0.47 146	0.77 152	0.67 171	0.78 165	0.63 188	0.61 264	2.53 220	1.65 232	0.88 201	0.60 123	1.57 168	0.70 187	2.48 209	1.17 133	0.44 135	0.43 151	0.67 142	0.55 127	2.36 253	0.88 182

TESTraft	0.98 146	0.96 246	0.42 113	0.41 132	0.33 103	0.40 127	0.25 119	1.13 189	0.39 116	0.97 209	0.35 97	0.61 104	0.75 228	0.54 238	3.18 272	1.42 185	0.70 130	0.50 93	2.86 224	0.53 119	1.08 140	3.15 184	0.35 98	0.40 138	0.52 109	1.18 240	2.52 274	0.61 119

psm_up	0.99 147	0.86 197	0.99 249	0.78 242	0.89 267	0.75 243	0.58 237	1.33 231	1.03 277	0.88 188	0.69 179	0.99 214	0.72 214	0.76 294	1.89 134	1.10 129	0.91 215	0.81 212	1.93 180	0.81 230	1.08 140	0.90 111	0.49 168	0.85 292	1.01 232	1.06 217	1.62 181	1.10 222

STTStereo	0.99 147	0.95 240	0.82 205	0.77 240	0.77 247	0.69 232	0.87 269	0.86 153	1.53 316	1.27 239	0.79 208	1.13 235	0.69 205	0.93 316	2.19 177	1.03 109	0.72 139	0.70 163	1.05 125	0.63 166	1.15 150	0.86 108	0.58 231	0.56 212	0.73 161	1.21 246	1.74 191	1.41 258

NLMM1	1.00 149	0.30 43	0.13 6	0.18 27	0.21 56	0.23 63	0.09 12	0.26 33	6.95 388	0.17 25	0.54 140	0.36 44	12.87 374	0.13 17	0.41 12	0.44 12	0.31 19	0.31 32	0.36 31	0.24 33	0.29 8	0.40 44	0.27 77	0.15 33	0.26 13	0.30 50	0.65 74	0.19 6

NLSM1	1.01 150	0.27 34	0.17 22	0.23 56	0.24 72	0.31 93	0.12 40	0.33 58	6.19 384	0.14 12	1.49 279	0.31 28	12.63 369	0.14 20	0.47 17	0.51 30	0.36 39	0.23 9	0.31 17	0.24 33	0.31 15	0.45 57	0.29 83	0.16 49	0.27 20	0.30 50	0.56 57	0.23 17

coex_refinement	1.02 151	1.02 270	0.76 189	0.66 212	0.85 261	0.71 235	0.50 219	0.81 141	1.04 278	0.67 120	1.01 243	0.94 204	0.44 127	0.46 213	3.49 281	0.95 97	0.78 160	0.71 167	3.74 258	0.77 214	0.85 115	0.75 96	0.63 250	0.52 194	0.87 200	0.93 194	1.75 192	0.94 191

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 151	0.93 230	0.80 201	0.72 222	0.79 254	0.65 220	1.02 284	1.07 184	2.31 347	2.00 286	0.74 194	0.97 209	0.56 161	0.94 318	1.82 123	0.96 99	0.68 122	0.67 155	1.31 145	0.65 168	0.88 119	0.94 116	0.57 220	0.57 213	0.73 161	1.60 297	1.43 158	1.27 247
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 153	0.80 170	0.40 106	0.50 161	0.48 157	0.37 116	0.30 144	0.55 89	0.44 139	1.13 226	0.77 200	0.64 113	0.95 272	0.31 111	2.68 238	1.79 244	0.96 237	0.82 216	1.08 130	0.61 153	2.91 217	5.06 218	0.44 135	0.30 96	0.81 178	0.92 193	1.18 138	1.16 231

AF-Net	1.05 153	0.83 182	0.94 236	0.76 235	0.91 269	0.98 278	1.68 320	1.52 260	1.06 280	0.57 98	0.96 234	1.34 252	0.64 191	0.74 289	1.71 108	0.99 104	0.80 168	0.60 123	1.64 170	0.72 192	0.72 96	2.35 171	0.63 250	0.62 237	0.89 212	0.82 168	1.57 175	1.25 244

Nwc_Net	1.05 153	0.83 182	0.94 236	0.76 235	0.91 269	0.98 278	1.68 320	1.52 260	1.06 280	0.57 98	0.96 234	1.34 252	0.64 191	0.74 289	1.71 108	0.99 104	0.80 168	0.60 123	1.64 170	0.72 192	0.72 96	2.35 171	0.63 250	0.62 237	0.89 212	0.82 168	1.57 175	1.25 244

LMCR-Stereo	1.06 156	0.83 182	0.84 210	0.53 171	0.62 212	0.64 218	0.33 164	1.12 187	0.60 200	0.83 172	0.79 208	0.91 198	0.49 136	0.41 179	2.53 220	1.54 217	1.03 258	0.75 184	2.16 187	1.42 298	1.68 187	3.87 194	0.49 168	0.65 248	0.75 164	0.83 170	1.10 134	0.88 182

PDISCO_ROB	1.06 156	0.87 199	0.60 157	0.80 247	0.68 227	0.53 174	0.59 240	0.93 168	0.69 227	1.80 274	1.00 242	0.74 143	0.63 188	0.66 276	1.87 132	1.44 191	0.89 204	1.10 295	1.53 162	0.80 227	1.56 179	2.40 174	0.52 193	0.63 243	1.19 265	0.79 162	2.56 281	0.81 161

SA	1.07 158	0.90 214	0.42 113	0.55 176	0.53 180	0.49 158	0.24 115	1.60 272	0.46 144	0.71 133	0.41 111	0.69 129	0.58 171	0.62 269	1.74 113	1.41 182	0.78 160	0.79 199	3.17 236	0.65 168	1.24 156	4.73 206	0.34 94	0.51 188	0.75 164	1.12 227	2.64 288	0.72 142

PS-NSSS	1.07 158	1.44 327	0.69 176	1.20 298	0.91 269	1.16 297	0.93 276	0.80 139	0.55 183	0.74 143	0.49 127	1.98 292	1.03 280	0.91 313	1.54 96	0.92 92	0.83 182	0.73 177	1.45 156	0.62 161	0.94 128	0.63 82	1.68 350	0.50 185	1.00 230	0.95 199	3.21 315	1.11 225

HSM	1.07 158	0.75 147	0.97 244	0.78 242	0.77 247	0.54 178	0.54 225	1.87 301	0.60 200	0.76 148	0.85 221	0.87 185	0.67 202	0.56 245	2.24 187	1.05 113	0.92 221	0.71 167	2.57 204	0.71 189	1.80 194	2.08 167	0.56 215	0.72 269	0.90 216	0.97 203	2.08 219	1.03 213

LL-Strereo2	1.08 161	0.65 104	0.59 154	0.40 128	0.34 106	0.31 93	0.23 112	1.48 250	0.38 113	0.68 124	0.58 153	0.63 109	0.32 89	0.64 273	1.65 105	1.13 134	0.63 111	0.53 109	1.32 147	0.66 173	1.35 166	11.05 336	0.44 135	0.34 111	0.64 138	0.60 134	1.05 127	0.56 104

DepthFocus	1.09 162	0.55 86	0.32 86	0.29 80	0.28 83	0.27 81	0.22 110	0.70 114	0.52 168	0.51 89	0.38 102	0.62 107	0.42 119	0.38 162	2.43 207	2.19 269	0.64 115	0.64 145	0.96 115	0.75 208	7.93 304	4.99 214	0.47 153	0.28 91	0.55 118	0.49 111	0.77 98	0.83 167

raftrobust	1.11 163	0.65 104	0.92 234	0.55 176	0.49 160	0.44 139	0.33 164	1.55 266	0.47 146	0.94 203	0.72 191	0.82 175	0.53 145	0.36 149	2.91 253	1.71 237	0.71 134	0.70 163	4.37 272	0.65 168	1.69 189	3.95 196	0.59 237	0.42 150	0.95 225	0.85 178	0.99 122	0.85 173

UCFNet_RVC	1.11 163	1.26 308	0.85 214	0.88 257	0.93 276	0.77 247	0.58 237	0.78 132	0.67 224	0.93 201	0.80 213	1.25 247	0.93 267	0.48 224	2.17 175	1.09 126	0.78 160	0.82 216	2.60 210	0.80 227	1.32 162	1.66 154	1.31 338	0.67 253	1.05 241	1.11 224	1.44 160	2.13 293

test_4	1.13 165	0.74 139	0.77 193	0.42 138	0.32 95	0.34 105	0.26 126	0.78 132	0.33 102	0.75 144	0.40 109	0.87 185	0.35 99	0.40 172	2.10 167	1.55 218	0.65 117	0.69 161	1.50 159	0.51 114	1.12 147	10.25 310	0.41 120	0.37 120	0.58 126	0.70 150	2.73 293	0.62 122

S2M2_L	1.14 166	0.87 199	1.13 284	0.46 151	0.37 120	0.43 137	0.28 134	0.60 96	0.52 168	1.85 280	0.34 91	0.63 109	0.40 113	0.43 197	2.36 200	1.91 251	0.70 130	0.60 123	1.06 128	0.58 136	4.38 233	4.69 204	0.49 168	0.37 120	0.64 138	0.89 185	3.07 310	0.79 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 166	0.75 147	0.47 127	0.49 155	0.61 205	0.50 161	0.27 129	1.70 284	0.52 168	0.73 139	0.48 124	0.66 120	0.67 202	0.79 298	2.17 175	1.43 189	0.92 221	0.93 253	3.23 237	0.58 136	1.55 178	4.86 209	0.35 98	0.59 224	1.14 260	1.24 247	2.35 251	0.76 151

RALAANet	1.14 166	0.70 122	0.84 210	0.53 171	0.53 180	0.60 205	0.41 193	1.30 221	0.50 161	0.94 203	0.65 166	0.72 140	0.59 172	0.33 121	1.97 146	1.32 166	0.75 152	0.89 242	1.96 181	0.85 239	3.07 219	5.37 230	0.53 199	0.62 237	0.82 183	1.03 215	2.08 219	0.78 155

CASnet	1.15 169	0.91 218	0.49 132	0.40 128	0.43 140	0.38 119	0.20 103	0.91 165	0.49 156	0.77 152	0.56 145	0.88 190	0.53 145	0.35 134	2.15 171	1.24 154	0.72 139	0.50 93	1.34 149	0.54 120	7.12 286	5.37 230	0.41 120	0.38 125	1.21 267	0.49 111	1.45 161	0.79 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 170	0.83 182	0.82 205	0.65 207	0.59 196	0.67 226	0.58 237	2.65 353	0.53 174	1.73 270	0.76 199	0.87 185	0.78 238	0.47 218	3.77 293	1.45 193	0.87 195	0.86 230	2.81 222	0.65 168	1.26 158	0.87 109	0.57 220	0.73 270	0.81 178	0.95 199	2.65 290	1.03 213

WAFT-Stereo (ZS)	1.18 171	0.64 99	0.31 81	0.24 59	0.30 88	0.32 96	0.13 55	0.79 137	0.37 111	0.67 120	0.37 101	0.78 165	0.44 127	0.79 298	2.75 243	3.00 290	0.62 108	0.50 93	0.85 104	0.48 110	7.29 289	6.87 263	0.50 180	0.38 125	0.61 132	0.47 109	0.56 57	0.76 151

RP	1.18 171	1.02 270	1.24 305	0.94 264	1.08 288	0.84 255	1.17 297	1.25 210	1.31 299	0.61 107	1.16 252	1.21 242	0.75 228	0.68 279	3.34 276	1.04 110	0.89 204	0.67 155	1.20 140	0.79 224	0.88 119	2.85 180	0.59 237	0.71 265	0.86 195	0.98 207	2.51 273	1.21 238

trnet	1.20 173	0.91 218	0.94 236	0.52 166	0.42 138	0.47 151	0.25 119	1.41 242	0.61 205	0.88 188	0.75 196	0.97 209	0.72 214	0.37 155	2.66 235	3.31 304	0.86 190	0.61 129	2.41 198	0.60 150	3.93 230	3.14 183	0.50 180	0.47 163	1.03 237	0.86 182	1.72 186	0.99 204

APVNet	1.21 174	1.02 270	0.64 167	0.69 218	0.78 251	0.86 259	0.84 264	0.78 132	0.71 233	0.92 199	0.82 216	0.86 183	0.59 172	0.58 254	2.67 237	1.65 232	1.11 268	0.98 270	3.23 237	0.85 239	1.62 183	4.73 206	0.55 208	0.84 291	0.77 170	0.80 165	1.90 204	0.98 197

iinet-f	1.22 175	1.08 284	0.64 167	0.93 263	0.46 147	0.68 230	0.57 233	0.79 137	0.48 152	2.11 300	1.35 270	0.83 177	0.64 191	0.35 134	3.95 296	1.80 246	0.77 156	0.66 152	2.93 231	1.00 262	1.53 176	3.24 185	0.64 256	0.53 200	1.10 255	0.63 139	2.23 239	0.90 184

PA-Net	1.22 175	0.95 240	1.13 284	0.75 230	1.31 311	0.68 230	0.84 264	0.82 146	1.18 293	0.83 172	0.77 200	0.76 156	0.78 238	0.91 313	3.00 258	1.21 150	0.68 122	0.77 190	1.02 123	0.82 234	1.13 149	4.67 203	0.66 260	0.82 286	1.00 230	2.10 332	1.24 140	2.13 293
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
depth_test_26	1.24 177	0.98 251	0.60 157	0.37 113	0.35 111	0.39 123	0.20 103	0.91 165	0.62 213	0.85 178	0.43 115	1.23 244	0.51 141	0.35 134	2.56 222	2.10 264	0.89 204	0.73 177	1.00 118	0.59 140	8.79 326	5.34 228	0.42 126	0.31 103	0.87 200	0.56 129	0.81 101	0.69 137

NCC-stereo	1.25 178	1.24 302	1.10 276	0.99 271	1.05 282	0.96 273	1.53 314	1.79 292	1.59 319	0.60 105	1.34 267	1.17 239	1.03 280	0.74 289	2.44 208	1.07 118	0.89 204	0.99 273	1.54 164	0.91 248	0.99 132	2.46 175	0.80 300	0.76 273	1.26 280	1.59 294	1.39 154	1.61 270

Abc-Net	1.25 178	1.24 302	1.10 276	0.99 271	1.05 282	0.96 273	1.53 314	1.79 292	1.59 319	0.60 105	1.34 267	1.17 239	1.03 280	0.74 289	2.44 208	1.07 118	0.89 204	0.99 273	1.54 164	0.91 248	0.99 132	2.46 175	0.80 300	0.76 273	1.26 280	1.59 294	1.39 154	1.61 270
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 180	0.77 159	0.56 152	0.45 148	0.56 189	0.51 166	0.21 108	1.50 253	0.70 230	0.78 155	0.80 213	0.84 179	0.90 261	0.33 121	3.45 280	2.96 288	1.14 274	1.04 286	1.32 147	1.08 272	4.63 239	4.87 210	0.63 250	0.38 125	0.85 192	0.83 170	1.02 124	1.16 231

GMOStereo	1.28 181	0.74 139	0.45 120	0.62 199	0.52 174	0.46 145	0.39 183	1.54 262	0.47 146	0.87 182	0.47 120	0.74 143	0.59 172	0.35 134	2.01 149	1.45 193	0.80 168	0.87 232	2.92 227	0.69 180	1.78 190	10.98 332	0.46 143	0.41 142	1.09 249	0.72 153	1.56 170	0.58 109

error version	1.28 181	0.74 139	0.45 120	0.62 199	0.52 174	0.46 145	0.39 183	1.54 262	0.47 146	0.87 182	0.47 120	0.74 143	0.59 172	0.35 134	2.01 149	1.45 193	0.80 168	0.87 232	2.92 227	0.69 180	1.78 190	10.98 332	0.46 143	0.41 142	1.09 249	0.72 153	1.56 170	0.58 109

test-v	1.28 181	0.74 139	0.45 120	0.62 199	0.52 174	0.46 145	0.39 183	1.54 262	0.47 146	0.87 182	0.47 120	0.74 143	0.59 172	0.35 134	2.01 149	1.45 193	0.80 168	0.87 232	2.92 227	0.69 180	1.78 190	10.98 332	0.46 143	0.41 142	1.09 249	0.72 153	1.56 170	0.58 109

test-2	1.28 181	0.74 139	0.45 120	0.62 199	0.52 174	0.46 145	0.39 183	1.54 262	0.47 146	0.87 182	0.47 120	0.74 143	0.59 172	0.35 134	2.01 149	1.45 193	0.80 168	0.87 232	2.92 227	0.69 180	1.78 190	10.98 332	0.46 143	0.41 142	1.09 249	0.72 153	1.56 170	0.58 109

GANetREF_RVC	1.28 181	1.18 295	0.95 241	1.18 297	1.04 280	1.00 283	0.79 258	1.25 210	1.10 285	1.29 241	0.77 200	2.28 307	0.91 262	0.63 271	2.00 148	1.14 136	1.01 251	0.98 270	2.44 200	0.82 234	1.98 202	1.33 143	0.78 292	1.05 307	1.28 286	1.27 251	2.63 287	1.49 262
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
AMNet	1.29 186	1.12 287	1.05 261	1.13 286	1.12 293	1.24 307	1.08 292	1.36 235	1.13 289	1.10 223	1.11 248	1.51 269	1.26 293	1.20 338	1.52 94	1.57 222	1.35 299	1.21 317	1.37 150	1.22 285	1.35 166	1.19 135	1.25 331	1.19 316	1.23 275	1.72 307	1.54 169	1.65 274

raft_robust	1.30 187	0.93 230	0.53 146	0.59 188	0.47 151	0.57 195	0.37 177	2.06 321	0.52 168	1.69 268	0.53 138	0.76 156	0.82 246	0.47 218	2.16 174	1.52 215	0.84 184	0.84 228	5.71 298	0.59 140	2.50 210	5.04 217	0.46 143	0.51 188	0.99 228	1.05 216	1.58 177	0.99 204

IPLGR_C	1.31 188	0.71 129	0.68 175	0.57 181	0.46 147	0.52 169	0.31 148	0.81 141	0.53 174	0.76 148	0.69 179	1.03 219	0.53 145	0.59 258	2.62 228	1.33 169	0.88 201	0.63 142	3.25 243	0.61 153	1.64 186	10.69 323	0.55 208	0.53 200	0.89 212	0.57 131	2.40 259	0.62 122

ACRE	1.31 188	0.70 122	0.66 172	0.58 187	0.47 151	0.52 169	0.32 158	0.81 141	0.53 174	0.76 148	0.69 179	1.04 223	0.52 144	0.59 258	2.66 235	1.32 166	0.89 204	0.63 142	3.25 243	0.61 153	1.62 183	10.69 323	0.55 208	0.52 194	0.92 220	0.55 127	2.40 259	0.62 122

SACVNet	1.31 188	0.94 233	0.95 241	0.90 258	1.10 290	0.87 261	0.92 275	1.50 253	0.81 244	1.23 238	0.71 188	0.94 204	0.69 205	0.68 279	1.83 126	1.40 179	1.12 273	0.83 220	2.20 189	0.94 254	2.13 203	5.87 243	0.65 257	0.82 286	1.04 238	1.06 217	2.02 214	1.30 248

4D-IteraStereo	1.32 191	0.61 98	1.07 269	0.49 155	0.43 140	0.40 127	0.25 119	1.44 248	0.37 111	0.75 144	0.56 145	0.75 152	0.43 120	0.43 197	2.29 196	1.38 175	0.68 122	0.66 152	2.70 218	0.59 140	3.21 221	10.86 331	0.46 143	0.40 138	0.69 150	0.83 170	2.34 249	0.64 128

CIPLG	1.32 191	0.70 122	0.69 176	0.57 181	0.46 147	0.52 169	0.33 164	0.81 141	0.55 183	0.76 148	0.69 179	1.03 219	0.53 145	0.59 258	2.91 253	1.33 169	0.89 204	0.62 134	3.23 237	0.62 161	1.62 183	10.69 323	0.55 208	0.53 200	0.90 216	0.54 125	2.37 256	0.61 119

DN-CSS_ROB	1.32 191	0.83 182	1.03 256	0.87 256	0.86 262	0.47 151	0.36 175	2.00 315	0.57 192	1.56 259	1.81 287	0.96 208	0.77 236	0.38 162	2.15 171	1.40 179	1.03 258	0.93 253	5.27 284	0.66 173	2.56 211	2.82 179	0.54 205	0.86 294	0.79 175	0.81 166	2.07 218	1.33 252

UDGNet	1.34 194	1.00 263	0.76 189	1.64 325	1.38 316	1.69 328	1.25 301	1.22 202	0.69 227	0.63 113	0.84 220	0.83 177	0.41 117	1.62 349	2.02 154	1.19 146	0.81 177	0.87 232	1.98 182	0.92 251	1.68 187	5.69 238	1.26 334	0.47 163	1.21 267	0.95 199	2.15 223	1.03 213

TestStereo_HL2	1.36 195	0.98 251	1.05 261	0.66 212	0.53 180	0.65 220	0.37 177	1.23 205	0.69 227	2.77 324	1.83 289	0.91 198	0.57 165	0.35 134	2.13 168	1.51 209	0.87 195	0.83 220	3.85 259	0.78 219	2.47 208	5.60 235	0.57 220	0.67 253	0.76 169	1.14 234	1.88 202	1.02 212

GGDA	1.36 195	0.95 240	1.04 259	0.59 188	0.55 187	0.67 226	0.38 181	1.22 202	0.64 217	2.70 322	2.12 301	0.91 198	0.55 157	0.35 134	2.14 169	1.51 209	0.87 195	0.80 204	3.54 252	0.77 214	2.60 213	5.57 234	0.56 215	0.66 252	0.81 178	1.18 240	2.16 225	1.03 213

CREStereo	1.37 197	0.91 218	0.94 236	0.52 166	0.42 138	0.47 151	0.26 126	1.43 245	0.66 221	0.87 182	0.83 218	0.95 206	0.73 219	0.36 149	2.98 257	4.38 333	0.85 186	0.56 114	2.41 198	0.62 161	5.52 257	4.71 205	0.53 199	0.47 163	1.02 234	0.87 183	1.73 189	0.98 197
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
FADNet-RVC-Resample	1.37 197	0.87 199	0.99 249	0.72 222	0.81 259	0.63 214	1.02 284	1.06 183	0.91 259	0.99 210	0.99 240	1.69 277	0.73 219	1.02 324	4.06 298	1.41 182	1.02 255	1.62 343	1.55 166	1.04 267	1.37 170	5.03 216	0.57 220	1.14 313	0.88 208	1.99 325	1.45 161	1.54 265

FADNet-RVC	1.38 199	0.71 129	0.88 221	0.77 240	1.09 289	0.58 198	2.16 337	0.92 167	0.57 192	1.03 213	0.72 191	1.48 264	0.64 191	0.61 264	5.02 305	1.56 220	0.85 186	0.90 245	2.24 191	1.52 314	2.20 204	4.08 198	0.51 183	0.77 275	1.48 311	1.14 234	1.43 158	1.35 254

PMTNet	1.39 200	0.94 233	0.99 249	0.48 154	0.49 160	0.47 151	0.32 158	0.83 147	0.66 221	0.83 172	0.62 158	0.88 190	0.50 139	0.35 134	2.72 242	4.30 330	0.91 215	0.57 116	2.40 197	0.54 120	6.12 267	5.45 233	0.57 220	0.38 125	1.99 345	1.00 210	1.09 130	1.19 237

GES	1.40 201	0.73 136	0.79 197	0.78 242	0.71 233	0.80 252	0.59 240	1.37 238	0.97 265	1.66 265	0.94 230	0.74 143	0.65 196	0.63 271	2.40 204	1.55 218	0.98 244	0.89 242	5.45 291	1.14 278	3.99 231	3.85 192	0.65 257	0.83 289	0.75 164	0.81 166	1.52 168	1.72 277

LoS_RVC	1.42 202	1.25 305	0.86 217	0.31 88	0.49 160	0.37 116	0.33 164	0.73 120	0.56 188	2.10 298	0.68 176	0.67 123	0.70 208	0.33 121	3.08 265	3.79 318	0.89 204	2.10 363	3.01 234	0.66 173	4.40 234	6.44 254	0.51 183	0.43 151	0.82 183	0.85 178	0.90 108	0.99 204

tt_ll	1.42 202	1.25 305	0.86 217	0.31 88	0.49 160	0.37 116	0.33 164	0.73 120	0.56 188	2.10 298	0.68 176	0.67 123	0.70 208	0.33 121	3.08 265	3.79 318	0.89 204	2.10 363	3.01 234	0.66 173	4.40 234	6.44 254	0.51 183	0.43 151	0.82 183	0.85 178	0.90 108	0.99 204

sAnonymous2	1.42 202	0.76 153	0.52 141	0.41 132	0.47 151	0.71 235	0.41 193	1.28 218	0.98 269	0.65 115	0.89 226	1.08 228	0.95 272	0.37 155	2.20 179	2.28 271	1.10 264	1.04 286	3.71 254	0.92 251	4.94 244	6.73 260	0.62 245	0.55 210	0.83 186	1.39 265	1.25 141	1.24 242

CroCo_RVC	1.42 202	0.76 153	0.52 141	0.41 132	0.47 151	0.71 235	0.41 193	1.28 218	0.98 269	0.65 115	0.89 226	1.08 228	0.95 272	0.37 155	2.20 179	2.28 271	1.10 264	1.04 286	3.71 254	0.92 251	4.94 244	6.73 260	0.62 245	0.55 210	0.83 186	1.39 265	1.25 141	1.24 242

RGC	1.43 206	1.30 314	1.99 348	1.14 291	1.18 301	1.16 297	1.01 281	1.20 200	1.08 283	0.91 196	1.70 286	1.18 241	1.24 292	0.87 307	3.10 269	1.18 143	0.98 244	0.86 230	1.81 176	1.02 264	1.39 171	3.87 194	0.76 285	0.90 298	1.14 260	1.53 286	2.17 227	1.85 281

YMNet	1.44 207	0.79 168	0.41 110	0.51 162	0.61 205	0.59 201	1.36 308	0.77 126	0.56 188	1.28 240	0.36 99	0.67 123	2.20 313	0.56 245	19.21 337	1.49 204	0.77 156	0.65 149	0.74 89	0.39 79	0.61 77	1.27 141	0.23 67	0.38 125	0.69 150	0.46 107	0.81 101	0.66 134

castereo	1.44 207	0.88 208	0.96 243	0.46 151	0.47 151	0.33 102	0.27 129	0.77 126	0.50 161	0.80 165	0.64 164	1.04 223	0.48 133	0.38 162	2.25 189	2.81 283	1.03 258	0.76 187	2.67 216	0.62 161	7.90 303	7.11 269	0.57 220	0.52 194	1.04 238	1.25 249	1.03 125	1.21 238

FADNet	1.44 207	0.83 182	0.83 209	0.82 252	1.03 279	0.61 209	1.88 331	0.97 173	0.73 237	0.93 201	0.92 229	1.16 238	0.76 233	0.74 289	3.69 289	1.34 171	0.91 215	1.03 283	2.63 211	1.49 307	2.87 216	4.93 211	0.49 168	0.65 248	1.54 320	1.70 306	1.51 167	1.83 280

stereogan	1.44 207	1.33 317	1.05 261	1.11 282	1.28 309	1.11 290	0.97 278	1.26 212	1.05 279	1.22 237	1.10 246	1.62 275	0.89 259	0.66 276	2.34 199	1.31 164	0.94 230	0.81 212	1.72 173	0.95 256	1.10 144	8.04 279	0.71 276	0.77 275	0.83 186	1.06 217	2.36 253	1.38 256

MGS-Stereo	1.48 211	0.99 257	0.47 127	0.40 128	0.35 111	0.40 127	0.36 175	0.65 107	0.26 74	0.52 90	0.43 115	0.52 84	0.38 105	0.43 197	23.31 346	0.93 96	0.73 145	0.79 199	0.93 112	0.65 168	1.10 144	1.25 140	0.44 135	0.48 177	0.72 158	0.49 111	1.29 147	0.77 153

NCCL2	1.48 211	1.28 312	1.10 276	1.11 282	1.43 319	0.78 248	0.90 272	1.05 182	1.14 291	1.86 282	1.27 262	1.02 215	0.81 241	0.80 302	3.43 278	1.42 185	1.14 274	0.87 232	1.31 145	0.89 247	1.94 201	3.37 187	1.48 346	1.02 303	1.50 315	1.35 260	3.80 338	1.85 281

TANstereo	1.49 213	1.06 280	0.88 221	0.67 214	0.73 238	0.87 261	0.33 164	0.86 153	0.61 205	0.70 126	0.69 179	0.59 99	0.59 172	1.02 324	2.75 243	2.89 285	0.94 230	1.13 303	1.43 154	1.28 288	5.13 251	5.06 218	1.35 340	0.46 161	0.54 113	0.89 185	5.92 358	0.74 145

XX-TBD	1.49 213	1.06 280	0.88 221	0.67 214	0.73 238	0.87 261	0.33 164	0.86 153	0.61 205	0.70 126	0.69 179	0.59 99	0.59 172	1.02 324	2.75 243	2.89 285	0.94 230	1.13 303	1.43 154	1.28 288	5.13 251	5.06 218	1.35 340	0.46 161	0.54 113	0.89 185	5.92 358	0.74 145

LoS	1.51 215	0.79 168	0.59 154	0.52 166	0.56 189	0.65 220	0.38 181	2.56 349	0.88 253	1.21 233	0.94 230	0.97 209	0.88 258	0.35 134	3.04 261	3.41 306	1.24 286	0.93 253	2.19 188	0.68 178	5.96 263	7.00 267	0.62 245	0.47 163	1.14 260	0.98 207	1.06 129	0.87 177
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 215	0.74 139	1.07 269	0.75 230	0.75 242	0.84 255	0.54 225	1.10 185	0.86 250	1.37 247	1.15 251	0.88 190	1.08 286	0.53 237	1.90 136	1.91 251	1.22 283	0.99 273	1.56 167	0.96 259	3.89 229	10.50 317	0.68 269	0.77 275	0.91 219	1.19 244	1.42 157	1.14 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 217	0.77 159	0.77 193	0.75 230	0.67 223	0.47 151	0.40 189	1.23 205	1.32 300	0.83 172	0.77 200	0.95 206	0.74 224	0.59 258	5.02 305	2.40 278	1.64 312	1.43 335	1.27 142	0.85 239	4.54 236	8.28 281	0.48 158	0.91 299	0.70 152	0.77 159	1.85 198	0.99 204

iResNetv2_ROB	1.57 218	0.87 199	0.70 179	1.13 286	0.65 217	0.72 239	0.49 215	2.63 352	0.64 217	1.77 273	0.87 224	1.30 251	0.75 228	0.40 172	4.81 304	1.26 157	0.91 215	0.71 167	4.58 277	0.81 230	7.66 296	1.62 153	0.58 231	0.80 279	0.81 178	0.83 170	3.12 314	0.91 185

MyStereo04	1.58 219	0.90 214	0.97 244	0.78 242	0.89 267	0.57 195	0.40 189	1.57 268	0.97 265	2.23 303	0.89 226	1.34 252	0.54 151	0.41 179	2.94 256	2.47 279	0.86 190	0.92 249	5.37 287	1.50 310	4.62 238	3.51 188	0.92 318	0.81 283	1.21 267	1.61 299	2.58 283	0.95 192

AE-Stereo	1.61 220	0.85 194	1.23 304	0.81 250	0.51 172	0.57 195	0.75 254	0.83 147	0.49 156	0.79 161	0.54 140	1.29 248	0.72 214	0.47 218	2.05 159	2.96 288	0.99 246	0.92 249	2.63 211	0.86 242	4.61 237	11.92 354	0.50 180	0.80 279	1.26 280	1.34 259	1.95 207	0.86 175

castereo++	1.62 221	0.76 153	0.78 196	0.59 188	0.41 136	0.34 105	0.25 119	0.85 151	0.43 134	0.81 169	0.62 158	1.02 215	0.51 141	0.38 162	1.86 131	2.57 280	1.01 251	0.73 177	3.23 237	0.62 161	7.09 285	6.35 252	0.63 250	0.58 217	0.99 228	1.01 212	7.61 372	1.63 273

dad	1.63 222	0.97 248	0.65 170	2.18 342	1.19 303	1.01 284	3.99 357	1.66 282	0.55 183	1.21 233	0.50 129	1.12 234	2.01 309	0.58 254	3.09 267	1.16 139	1.11 268	0.76 187	2.70 218	0.77 214	1.34 163	1.48 150	0.71 276	0.88 296	2.48 354	0.71 151	5.52 357	3.80 335

CC-Net-ROB	1.63 222	1.81 342	1.19 297	1.85 331	1.77 336	2.27 341	1.56 316	0.93 168	0.96 264	1.29 241	0.67 171	5.48 354	2.51 319	1.43 347	1.64 102	0.87 86	1.34 296	1.17 308	2.46 201	0.88 244	1.09 142	1.35 145	3.34 366	0.63 243	1.22 272	1.15 237	1.47 163	1.57 268

XPNet_ROB	1.63 222	1.57 334	1.09 275	0.91 260	1.13 296	1.01 284	0.88 270	0.95 172	1.14 291	1.07 220	1.82 288	4.03 339	0.72 214	0.78 295	1.82 123	1.51 209	1.52 309	0.94 256	1.42 152	1.04 267	2.20 204	7.75 276	0.86 314	0.80 279	0.94 221	1.29 254	3.34 323	1.56 267

DeepPruner_ROB	1.64 225	0.75 147	0.91 232	0.85 254	0.88 265	0.75 243	1.75 324	1.26 212	0.91 259	1.49 255	1.65 284	0.85 181	0.81 241	0.56 245	3.12 271	1.49 204	1.02 255	1.02 280	2.33 195	0.75 208	7.42 292	6.70 258	0.81 304	0.69 258	0.88 208	1.45 274	2.17 227	0.87 177

CFNet_pseudo	1.65 226	0.78 164	0.82 205	0.82 252	0.79 254	0.69 232	0.42 199	0.93 168	0.53 174	0.95 206	0.81 215	0.88 190	0.81 241	0.81 303	15.70 332	1.39 177	0.74 150	0.71 167	7.24 337	0.77 214	0.97 130	1.50 151	0.69 272	0.57 213	0.88 208	0.89 185	1.47 163	1.12 227

small-0shot	1.66 227	0.60 97	0.34 94	0.22 52	0.39 125	0.32 96	0.15 80	0.78 132	0.43 134	0.70 126	0.29 76	0.91 198	0.82 246	0.41 179	2.65 232	6.72 357	0.79 164	0.82 216	0.82 102	0.44 101	9.68 334	12.96 385	0.28 82	0.28 91	0.61 132	0.69 149	0.60 63	1.01 211

test_for_model	1.68 228	0.92 224	0.51 134	0.38 117	0.40 130	0.45 140	0.31 148	1.31 224	0.41 127	0.78 155	0.51 131	2.09 294	0.43 120	0.30 103	1.95 137	1.95 256	13.44 391	0.62 134	2.57 204	0.59 140	8.07 310	1.98 161	0.48 158	0.47 163	0.67 142	0.64 140	2.20 233	0.83 167

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 228	0.92 224	0.51 134	0.38 117	0.40 130	0.45 140	0.31 148	1.31 224	0.41 127	0.78 155	0.51 131	2.09 294	0.43 120	0.30 103	1.95 137	1.95 256	13.44 391	0.62 134	2.57 204	0.59 140	8.07 310	1.98 161	0.48 158	0.47 163	0.67 142	0.64 140	2.20 233	0.83 167

testlalala	1.68 228	0.92 224	0.51 134	0.38 117	0.40 130	0.45 140	0.31 148	1.31 224	0.41 127	0.78 155	0.51 131	2.09 294	0.43 120	0.30 103	1.95 137	1.95 256	13.44 391	0.62 134	2.57 204	0.59 140	8.07 310	1.98 161	0.48 158	0.47 163	0.67 142	0.64 140	2.20 233	0.83 167

GCAPDPT-zeroshot	1.68 228	0.92 224	0.51 134	0.38 117	0.40 130	0.45 140	0.31 148	1.31 224	0.41 127	0.78 155	0.51 131	2.09 294	0.43 120	0.30 103	1.95 137	1.95 256	13.44 391	0.62 134	2.57 204	0.59 140	8.07 310	1.98 161	0.48 158	0.47 163	0.67 142	0.64 140	2.20 233	0.83 167

GCAP-Stereo	1.68 228	0.92 224	0.51 134	0.38 117	0.40 130	0.45 140	0.31 148	1.31 224	0.41 127	0.78 155	0.51 131	2.09 294	0.43 120	0.30 103	1.95 137	1.95 256	13.44 391	0.62 134	2.57 204	0.59 140	8.07 310	1.98 161	0.48 158	0.47 163	0.67 142	0.64 140	2.20 233	0.83 167

SGD-Stereo	1.69 233	0.50 80	0.36 96	0.28 73	0.30 88	0.30 90	0.17 91	0.57 92	0.28 86	0.44 82	0.21 56	0.69 129	0.39 108	0.25 82	31.04 350	1.51 209	0.73 145	0.52 100	0.68 83	0.45 104	1.43 174	1.32 142	0.41 120	0.30 96	0.45 87	0.46 107	0.87 106	0.63 126

DNS	1.70 234	1.33 317	0.87 220	0.43 141	0.40 130	0.55 182	0.28 134	1.18 198	0.71 233	0.70 126	0.56 145	1.24 246	1.19 290	0.36 149	2.46 212	3.22 299	1.01 251	1.04 286	4.23 267	0.78 219	8.77 325	7.34 271	0.52 193	0.47 163	1.14 260	0.85 178	3.21 315	0.98 197

gcap_with_dpt	1.70 234	2.27 356	0.76 189	1.42 315	0.71 233	0.78 248	0.32 158	1.43 245	0.59 197	0.90 193	0.67 171	1.69 277	0.85 252	0.41 179	2.22 185	3.04 291	1.11 268	1.60 341	4.27 268	0.74 201	5.79 260	5.97 246	0.52 193	0.44 155	1.05 241	1.02 213	2.42 261	3.01 318

GCAP-BAT	1.70 234	2.27 356	0.76 189	1.42 315	0.71 233	0.78 248	0.32 158	1.43 245	0.59 197	0.90 193	0.67 171	1.69 277	0.85 252	0.41 179	2.22 185	3.04 291	1.11 268	1.60 341	4.27 268	0.74 201	5.79 260	5.97 246	0.52 193	0.44 155	1.05 241	1.02 213	2.42 261	3.01 318

anonymous	1.71 237	0.46 75	0.38 101	0.25 65	0.38 122	0.31 93	0.28 134	0.70 114	0.40 123	0.57 98	0.22 60	0.85 181	0.85 252	0.37 155	2.62 228	6.61 356	0.77 156	1.19 313	1.45 156	0.72 192	10.28 346	12.97 386	0.39 111	0.37 120	0.65 141	0.62 136	0.79 100	0.81 161

DNSM	1.73 238	1.01 265	0.99 249	0.42 138	0.39 125	0.63 214	0.27 129	1.36 235	0.84 248	0.73 139	0.63 162	1.36 256	1.35 299	0.36 149	2.44 208	3.52 311	0.96 237	1.13 303	3.73 257	0.81 230	8.87 328	7.56 273	0.51 183	0.50 185	1.27 285	0.94 197	2.93 305	1.11 225

TestStereo-Hl	1.73 238	0.89 210	1.21 302	0.64 206	0.68 227	0.67 226	0.49 215	1.63 277	0.90 256	2.54 315	2.50 309	0.98 213	0.60 182	0.34 127	2.71 241	1.89 249	0.92 221	0.95 262	5.28 285	0.83 237	4.10 232	9.42 297	0.57 220	0.71 265	0.81 178	1.32 256	2.00 213	1.16 231

test-3	1.73 238	1.00 263	1.08 272	0.63 204	0.60 200	0.55 182	0.43 202	1.99 311	0.39 116	0.86 180	0.54 140	1.45 261	0.53 145	0.41 179	2.20 179	1.41 182	0.81 177	0.79 199	6.57 318	0.69 180	5.20 255	11.52 348	0.46 143	0.54 204	0.86 195	0.97 203	3.11 311	0.98 197

test_1	1.73 238	1.01 265	1.08 272	0.63 204	0.60 200	0.55 182	0.43 202	1.99 311	0.39 116	0.86 180	0.54 140	1.45 261	0.54 151	0.41 179	2.20 179	1.42 185	0.80 168	0.79 199	6.57 318	0.69 180	5.20 255	11.52 348	0.46 143	0.54 204	0.87 200	0.97 203	3.11 311	0.98 197

test_3	1.73 238	1.02 270	1.05 261	0.65 207	0.61 205	0.55 182	0.43 202	1.96 307	0.38 113	0.88 188	0.52 136	1.45 261	0.54 151	0.40 172	2.20 179	1.40 179	0.81 177	0.81 212	6.56 317	0.71 189	5.08 248	11.49 345	0.43 132	0.49 182	0.96 226	1.09 223	3.23 317	0.98 197

CREStereo++_RVC	1.73 238	0.91 218	1.03 256	0.51 162	0.56 189	0.40 127	0.28 134	1.37 238	0.51 166	0.83 172	0.61 156	0.76 156	0.85 252	0.34 127	2.78 247	3.07 295	0.92 221	0.61 129	2.72 220	0.55 127	5.01 247	5.69 238	0.53 199	0.38 125	0.94 221	0.84 176	12.80 388	0.98 197
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
GEStereo_RVC	1.80 244	0.96 246	0.99 249	1.02 274	0.87 263	1.12 292	1.03 287	1.66 282	0.82 246	0.91 196	0.79 208	1.34 252	0.75 228	0.61 264	2.25 189	2.14 267	1.14 274	1.23 321	4.06 264	1.22 285	4.66 240	11.41 344	0.71 276	0.95 301	0.88 208	0.97 203	2.49 271	1.65 274

NaN_ROB	1.84 245	1.11 286	1.04 259	0.95 265	1.77 336	0.86 259	0.91 274	1.32 230	10.70 396	1.00 212	1.38 273	2.45 313	0.89 259	1.12 333	4.34 301	1.29 160	0.92 221	0.88 241	1.49 158	1.14 278	1.42 173	2.02 166	0.76 285	1.03 304	1.30 287	2.01 326	2.38 257	3.27 327

sCroCo_RVC	1.85 246	0.67 110	0.55 150	0.37 113	0.49 160	0.75 243	0.41 193	0.94 171	1.56 318	1.51 256	0.78 206	1.04 223	0.94 270	0.48 224	2.49 214	5.07 341	1.26 289	1.22 318	2.53 203	1.37 293	7.95 306	11.14 337	0.45 141	0.60 229	0.94 221	1.12 227	2.34 249	1.05 217

ETE_ROB	1.85 246	1.93 347	1.18 294	1.04 276	1.33 313	1.26 309	1.12 295	1.11 186	2.30 346	1.36 246	3.26 319	3.18 327	0.94 270	1.14 335	2.62 228	1.51 209	2.14 336	0.99 273	2.50 202	1.15 280	3.67 225	5.74 242	0.86 314	1.03 304	1.21 267	1.36 262	2.30 241	1.68 276

LALA_ROB	1.85 246	2.17 351	1.13 284	1.05 278	1.26 305	1.16 297	1.01 281	1.17 194	1.46 310	2.06 293	2.82 311	3.47 329	0.92 265	0.93 316	3.90 295	1.46 198	1.36 300	1.18 311	2.20 189	1.31 291	2.84 215	5.10 221	0.77 290	1.01 302	1.24 276	1.41 269	3.89 342	1.77 279

MLCV	1.91 249	0.87 199	0.97 244	1.33 308	1.13 296	0.99 280	0.74 253	2.14 324	0.77 241	2.02 287	4.44 332	1.60 272	1.56 302	0.45 208	2.63 231	1.79 244	1.11 268	0.96 266	6.71 324	1.05 269	4.69 242	5.60 235	0.66 260	1.60 328	1.14 260	1.35 260	2.31 243	1.06 219

RAFT + AFF	1.96 250	0.49 78	0.42 113	0.41 132	0.20 50	0.41 132	0.19 99	0.65 107	0.23 68	0.56 94	0.27 71	0.77 160	0.21 66	0.29 99	39.69 354	0.90 90	0.62 108	0.35 50	1.92 179	0.38 78	0.77 103	0.57 75	0.32 89	0.27 89	0.71 155	0.33 68	0.58 61	0.29 47

DDUNet	2.05 251	2.73 360	2.03 349	2.92 355	2.66 361	3.04 355	2.76 344	1.17 194	1.11 287	1.60 260	1.21 260	2.23 304	1.69 305	2.81 362	2.04 156	1.25 156	2.78 343	2.42 376	2.63 211	2.90 357	1.92 198	2.11 168	2.77 364	0.92 300	1.01 232	0.93 194	2.50 272	1.10 222

CASS	2.08 252	1.02 270	1.16 292	1.28 303	0.99 277	0.88 265	3.39 352	1.42 244	1.02 276	1.30 243	2.46 308	1.14 236	0.81 241	0.46 213	2.70 239	2.38 277	3.41 350	1.10 295	3.40 249	1.18 282	8.01 308	8.63 285	0.66 260	0.69 258	1.49 313	1.27 251	2.52 274	1.41 258
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 253	0.70 122	0.53 146	0.35 102	0.25 75	0.29 88	0.16 84	0.81 141	0.29 91	0.49 87	0.24 65	0.61 104	0.43 120	0.27 87	21.42 341	21.17 404	0.56 96	0.52 100	2.25 192	0.54 120	1.58 181	1.03 123	0.42 126	0.34 111	0.51 106	0.30 50	0.76 95	0.47 88

s12784h	2.23 254	1.12 287	1.32 310	1.12 284	0.91 269	0.59 201	0.39 183	1.37 238	0.65 219	1.05 218	0.82 216	1.08 228	0.95 272	0.37 155	2.80 249	4.82 337	0.93 228	0.71 167	3.28 246	0.58 136	7.80 298	8.40 284	0.51 183	0.54 204	1.50 315	1.13 230	11.58 382	3.94 336

R-Stereo Train	2.23 254	1.01 265	1.14 287	0.96 266	0.63 215	0.73 241	0.31 148	1.30 221	1.01 274	1.68 266	4.49 333	1.29 248	0.70 208	0.42 192	2.49 214	3.99 325	1.66 313	1.02 280	6.77 326	1.11 273	7.83 299	12.24 359	0.49 168	0.54 204	1.42 303	1.66 302	1.34 149	1.93 286

RAFT-Stereo	2.23 254	1.01 265	1.14 287	0.96 266	0.63 215	0.73 241	0.31 148	1.30 221	1.01 274	1.68 266	4.49 333	1.29 248	0.70 208	0.42 192	2.49 214	3.99 325	1.66 313	1.02 280	6.77 326	1.11 273	7.83 299	12.24 359	0.49 168	0.54 204	1.42 303	1.66 302	1.34 149	1.93 286
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 257	0.87 199	1.17 293	0.45 148	0.48 157	0.61 209	0.23 112	0.83 147	0.55 183	0.72 134	0.53 138	0.80 168	0.66 199	0.41 179	2.36 200	2.92 287	0.90 214	1.10 295	3.35 248	0.60 150	5.09 249	12.56 373	0.47 153	0.45 159	0.89 212	0.91 192	20.21 397	0.86 175

cross-raft	2.26 257	0.88 208	1.08 272	0.73 225	0.68 227	0.64 218	0.44 206	2.04 319	0.61 205	0.95 206	1.30 264	1.03 219	0.76 233	0.43 197	2.58 225	5.15 342	0.99 246	0.78 195	7.00 333	1.80 327	12.15 355	10.30 314	0.65 257	0.60 229	1.60 325	1.92 319	1.66 183	2.36 303

AnonymousM	2.27 259	0.64 99	0.44 118	0.51 162	0.32 95	0.49 158	0.24 115	1.70 284	0.48 152	0.75 144	2.06 300	0.70 133	0.47 130	0.39 168	2.47 213	3.26 302	0.99 246	1.03 283	1.88 177	2.37 348	4.85 243	6.68 257	0.57 220	0.47 163	0.53 112	0.65 146	11.71 384	14.52 377

TestStereo_HLe17	2.28 260	1.06 280	0.88 221	0.74 228	0.67 223	0.61 209	0.37 177	2.48 346	0.70 230	1.80 274	1.27 262	0.89 195	0.61 183	0.36 149	20.38 340	1.64 231	0.96 237	0.82 216	4.36 271	0.74 201	7.60 294	5.87 243	0.61 242	0.79 278	0.87 200	1.18 240	2.31 243	0.93 189

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 261	1.03 275	0.50 133	1.41 312	2.53 356	3.20 358	1.05 290	1.71 287	0.49 156	4.85 375	3.84 327	4.79 350	0.65 196	0.42 192	2.38 203	3.97 322	0.82 181	0.78 195	2.26 193	0.74 201	7.86 301	8.88 292	0.53 199	0.34 111	0.85 192	1.42 270	1.98 210	2.99 315

Anonymous3	2.32 262	0.85 194	0.88 221	0.56 178	1.10 290	0.89 268	0.70 250	2.45 343	1.12 288	1.05 218	0.98 239	2.57 318	1.14 289	0.56 245	4.14 300	9.30 372	1.50 307	1.47 336	5.33 286	1.49 307	6.83 279	10.10 304	0.71 276	0.67 253	1.08 245	1.38 263	2.32 245	1.35 254

RAFT-Test	2.37 263	0.85 194	1.14 287	1.02 274	0.65 217	0.58 198	0.51 220	2.18 329	0.70 230	1.12 224	5.37 344	0.97 209	0.92 265	0.45 208	2.50 217	5.29 347	0.99 246	0.80 204	6.96 332	1.11 273	10.85 352	10.83 330	0.67 265	0.58 217	1.51 317	1.82 313	1.38 153	2.18 297

RYNet	2.42 264	0.40 64	0.35 95	0.29 80	0.32 95	0.40 127	0.25 119	0.61 98	0.55 183	0.33 69	0.36 99	0.40 58	0.26 79	0.27 87	52.29 397	0.69 66	0.47 74	1.00 278	0.54 70	0.29 57	0.50 64	0.37 33	0.38 109	0.32 105	0.57 122	1.24 247	1.31 148	0.50 95

HLf8	2.46 265	0.94 233	0.89 229	0.73 225	0.62 212	0.54 178	0.35 174	2.78 359	0.73 237	2.24 304	1.41 275	0.81 173	0.59 172	0.35 134	23.74 348	1.60 226	0.94 230	0.80 204	5.76 299	0.76 211	7.40 291	5.69 238	0.66 260	0.69 258	0.80 176	1.14 234	2.33 246	1.06 219

CSAN	2.48 266	1.26 308	1.12 282	1.46 320	1.78 339	1.13 293	0.90 272	1.50 253	10.52 395	2.40 312	3.81 326	4.12 340	2.51 319	0.96 320	3.83 294	1.27 158	1.29 292	1.05 291	3.24 242	1.70 323	3.71 226	4.45 201	0.79 295	1.38 323	1.39 297	3.93 359	2.43 263	2.96 314

ADLNet	2.50 267	0.99 257	0.73 182	0.62 199	0.75 242	0.63 214	0.53 223	1.12 187	0.61 205	0.58 102	0.71 188	1.61 274	0.61 183	0.87 307	46.09 373	1.02 107	0.70 130	0.67 155	0.85 104	0.74 201	0.75 102	1.07 129	0.51 183	0.47 163	0.94 221	0.93 194	1.63 182	0.70 140

Any-RAFT	2.54 268	0.94 233	1.27 308	0.75 230	0.75 242	0.50 161	0.40 189	1.99 311	0.56 188	0.87 182	6.98 376	1.50 266	0.51 141	0.40 172	2.50 217	3.41 306	0.91 215	0.90 245	6.78 328	0.75 208	14.26 388	10.61 321	0.67 265	0.59 224	1.63 326	1.83 314	2.17 227	4.22 338

GwcNet-ADL	2.54 268	1.23 301	1.55 323	1.22 299	1.26 305	0.97 276	0.78 255	1.50 253	0.84 248	3.20 340	6.67 361	1.86 285	1.05 283	0.79 298	4.58 302	4.90 339	1.47 306	0.90 245	5.20 283	1.95 336	6.39 272	10.33 315	0.91 317	1.12 312	1.22 272	1.93 320	2.15 223	2.70 308

Reg-Stereo(zero)	2.60 270	0.80 170	1.38 311	0.70 220	0.75 242	0.56 189	0.62 244	3.07 363	0.68 225	3.56 349	6.85 372	1.50 266	0.84 249	1.38 345	2.08 161	5.28 345	1.28 290	0.83 220	6.55 315	1.51 312	5.18 253	13.34 388	0.60 239	0.60 229	1.08 245	1.44 271	4.02 345	3.66 332

FLISNet	2.60 270	0.80 170	1.38 311	0.70 220	0.75 242	0.56 189	0.62 244	3.07 363	0.68 225	3.56 349	6.85 372	1.50 266	0.84 249	1.38 345	2.08 161	5.28 345	1.28 290	0.83 220	6.55 315	1.51 312	5.18 253	13.34 388	0.60 239	0.60 229	1.08 245	1.44 271	4.02 345	3.66 332

EAI-Stereo	2.60 270	0.90 214	1.57 324	0.90 258	1.31 311	0.84 255	1.31 305	2.22 332	1.34 302	0.81 169	5.69 347	1.37 257	0.83 248	0.50 230	4.76 303	5.32 348	0.91 215	0.94 256	7.45 339	1.11 273	9.07 330	10.78 329	0.62 245	0.85 292	1.45 310	2.06 327	3.36 324	1.90 284

PSMNet-ADL	2.61 273	0.95 240	1.12 282	1.14 291	1.18 301	0.97 276	0.85 267	1.78 291	1.26 295	3.49 348	6.09 353	1.43 260	2.78 326	0.56 245	2.93 255	10.59 376	1.31 293	0.96 266	5.96 305	1.20 284	6.66 275	9.11 295	0.86 314	0.82 286	1.10 255	1.44 271	2.85 298	1.10 222

PWC_ROB	2.61 273	1.20 299	1.48 318	0.96 266	1.05 282	1.21 305	1.79 327	1.24 209	1.94 336	1.81 276	3.61 325	2.12 299	2.96 329	0.91 313	9.88 317	4.30 330	1.97 331	1.95 356	3.72 256	1.62 318	5.58 258	7.59 274	0.81 304	1.98 348	1.35 292	1.27 251	3.11 311	3.07 321

MSMDNet	2.69 275	0.87 199	1.07 269	0.57 181	0.65 217	0.59 201	0.49 215	2.03 317	0.62 213	1.03 213	0.97 238	1.05 226	12.04 367	0.50 230	2.60 226	5.56 350	1.05 261	0.80 204	6.93 331	1.42 298	11.49 354	12.49 370	0.67 265	0.58 217	1.48 311	1.83 314	1.28 145	1.97 289

HH	2.75 276	0.67 110	1.42 314	0.80 247	0.71 233	0.88 265	1.09 293	1.86 299	0.87 251	5.19 389	0.66 169	1.91 287	0.86 256	0.57 250	2.65 232	8.48 370	0.87 195	0.94 256	6.36 310	1.39 296	13.52 375	12.32 362	0.79 295	0.58 217	1.38 294	1.63 300	3.81 339	2.06 291

HanStereo	2.75 276	0.67 110	1.42 314	0.80 247	0.71 233	0.88 265	1.09 293	1.86 299	0.87 251	5.19 389	0.66 169	1.91 287	0.86 256	0.57 250	2.65 232	8.48 370	0.87 195	0.94 256	6.36 310	1.39 296	13.52 375	12.32 362	0.79 295	0.58 217	1.38 294	1.63 300	3.81 339	2.06 291

ManiGeoR	2.76 278	1.04 277	0.88 221	0.61 194	0.53 180	0.53 174	0.29 140	1.57 268	0.61 205	2.08 295	1.18 254	0.77 160	0.55 157	0.35 134	42.65 363	1.50 206	0.86 190	0.80 204	4.55 275	0.72 192	1.92 198	5.24 225	0.73 282	0.59 224	0.78 173	1.13 230	1.27 143	0.87 177

HLf10	2.76 278	1.04 277	0.88 221	0.61 194	0.53 180	0.53 174	0.29 140	1.57 268	0.61 205	2.08 295	1.18 254	0.77 160	0.55 157	0.35 134	42.65 363	1.50 206	0.86 190	0.80 204	4.55 275	0.72 192	1.92 198	5.24 225	0.73 282	0.59 224	0.78 173	1.13 230	1.27 143	0.87 177

MSKI-zero shot	2.77 280	0.80 170	1.10 276	0.74 228	0.59 196	0.67 226	0.54 225	1.87 301	0.97 265	0.88 188	6.73 363	1.60 272	0.72 214	0.43 197	3.38 277	7.92 368	1.20 282	0.87 232	6.85 330	4.65 371	10.45 349	12.15 356	0.55 208	0.71 265	1.49 313	1.96 324	1.85 198	3.12 323

PWCDC_ROB	2.78 281	0.70 122	0.65 170	0.61 194	0.87 263	0.63 214	0.57 233	1.04 181	1.59 319	0.65 115	1.88 290	0.80 168	3.28 334	0.73 287	41.04 358	2.18 268	1.23 285	0.98 270	1.52 161	0.97 260	2.56 211	5.26 227	0.68 269	0.81 283	0.74 163	0.94 197	1.13 135	0.97 195

GANet-ADL	2.79 282	0.89 210	1.20 301	1.00 273	1.00 278	1.20 304	0.80 261	1.20 200	1.00 271	3.59 351	6.59 360	1.06 227	0.76 233	0.48 224	12.27 323	4.90 339	1.57 310	0.92 249	6.59 320	1.66 321	6.93 283	11.51 347	0.68 269	0.80 279	1.09 249	1.40 267	2.47 267	1.85 281

iResNet	2.79 282	0.95 240	0.91 232	1.35 310	1.69 331	1.41 315	1.02 284	1.81 296	1.09 284	2.62 318	5.14 341	1.80 283	2.38 315	0.46 213	10.35 318	7.64 365	1.36 300	1.23 321	6.83 329	1.78 326	10.05 341	4.09 199	0.61 242	2.02 349	1.10 255	1.50 282	2.80 296	1.39 257

NVstereo2D	2.81 284	0.82 179	0.74 185	0.69 218	0.78 251	0.92 270	0.81 262	1.18 198	0.76 240	0.91 196	1.06 244	0.80 168	0.55 157	0.71 286	52.63 399	1.47 201	0.86 190	0.83 220	1.42 152	0.69 180	1.12 147	0.94 116	0.76 285	0.83 289	1.08 245	0.78 161	0.98 121	0.74 145

DCVSM-stereo	2.89 285	0.92 224	1.57 324	1.31 307	1.04 280	1.53 321	0.99 279	2.96 361	1.33 301	3.46 346	6.20 354	6.77 363	2.59 321	0.87 307	2.25 189	4.01 327	1.37 302	1.11 299	7.05 335	4.27 366	6.91 280	6.70 258	1.25 331	2.64 373	1.30 287	1.73 308	3.46 328	2.47 304

MIPNet	2.89 285	0.91 218	0.77 193	0.49 155	0.65 217	0.55 182	0.57 233	1.34 234	0.53 174	2.05 290	0.99 240	0.80 168	0.77 236	0.48 224	40.89 357	1.61 227	1.15 278	0.94 256	3.25 243	1.19 283	1.15 150	9.31 296	0.57 220	0.62 237	1.24 276	1.51 283	2.90 303	0.82 164

DAS	2.93 287	0.99 257	1.06 267	1.13 286	1.05 282	1.03 286	1.04 288	1.74 289	1.81 331	3.32 342	5.70 348	2.61 319	3.08 331	0.50 230	3.19 273	7.47 362	1.83 320	1.23 321	5.90 301	1.83 328	12.92 365	10.26 311	0.76 285	1.94 344	1.32 289	1.51 283	2.60 284	1.31 249

SepStereo	2.93 287	0.99 257	1.06 267	1.13 286	1.05 282	1.03 286	1.04 288	1.74 289	1.81 331	3.32 342	5.70 348	2.61 319	3.08 331	0.50 230	3.19 273	7.47 362	1.83 320	1.23 321	5.90 301	1.83 328	12.92 365	10.26 311	0.76 285	1.94 344	1.32 289	1.51 283	2.60 284	1.31 249

model_zeroshot	2.99 289	0.75 147	1.18 294	1.86 332	0.74 240	0.59 201	0.56 231	1.94 305	0.63 215	3.88 359	6.88 374	1.41 259	0.66 199	0.68 279	5.34 308	4.82 337	1.18 280	0.96 266	7.09 336	1.03 265	12.99 368	9.02 293	0.54 205	0.65 248	5.42 373	1.66 302	2.16 225	6.22 356

IPLG	3.01 290	0.75 147	0.63 163	0.42 138	0.52 174	0.54 178	0.51 220	1.63 277	0.35 108	0.62 110	0.59 154	0.77 160	0.66 199	0.46 213	51.49 391	1.67 236	1.02 255	0.92 249	3.51 251	0.63 166	0.99 132	5.97 246	0.49 168	0.48 177	0.80 176	1.16 238	2.86 299	0.71 141

MFMNet_re	3.01 290	1.41 322	1.48 318	1.53 323	1.87 344	1.96 336	2.01 334	2.67 355	2.16 342	1.60 260	1.98 294	3.57 331	2.65 323	1.02 324	6.96 314	4.19 329	2.67 341	1.96 357	6.48 314	2.40 350	14.04 382	4.97 212	1.86 354	1.97 346	1.38 294	1.33 257	3.31 322	1.94 288

test-1	3.02 292	0.66 108	1.14 287	0.60 191	0.58 193	0.75 243	0.63 246	1.96 307	0.82 246	4.00 361	5.48 345	2.18 302	0.80 240	0.41 179	4.00 297	7.32 361	1.18 280	1.19 313	6.72 325	7.57 385	10.78 350	12.94 383	0.54 205	0.60 229	1.40 300	1.78 310	2.89 302	2.52 305

HLF11	3.03 293	0.98 251	0.85 214	0.52 166	0.50 169	0.53 174	0.28 134	6.58 391	0.60 200	1.90 283	0.77 200	0.68 127	0.40 113	0.33 121	46.35 374	1.29 160	0.88 201	0.81 212	5.49 292	0.71 189	1.07 138	5.35 229	0.70 273	0.51 188	0.87 200	1.08 222	0.92 114	0.92 187

RTSC	3.08 294	0.95 240	1.25 307	0.76 235	0.91 269	0.96 273	1.84 329	1.15 192	1.34 302	2.37 309	2.12 301	1.11 232	0.99 276	1.02 324	41.50 360	1.94 255	1.88 324	1.22 318	4.09 265	1.06 270	2.76 214	4.02 197	0.63 250	1.03 304	0.83 186	0.99 209	2.44 264	1.98 290

pcwnet_v2	3.22 295	0.81 176	0.94 236	0.92 262	1.12 293	0.94 271	0.70 250	1.17 194	0.88 253	2.04 289	1.10 246	1.09 231	1.00 277	1.27 341	47.63 377	1.56 220	0.96 237	0.87 232	6.63 321	0.81 230	2.45 207	3.52 189	1.01 323	0.75 271	1.04 238	1.16 238	2.44 264	2.23 300

IPLGR	3.25 296	0.89 210	0.81 202	0.65 207	0.66 222	0.50 161	0.42 199	1.14 191	0.44 139	2.02 287	1.30 264	0.86 183	0.74 224	0.47 218	50.44 386	1.86 247	1.15 278	1.11 299	3.23 237	1.37 293	1.41 172	7.71 275	0.56 215	0.70 264	1.39 297	1.55 290	3.46 328	0.92 187

IGEV-FE	3.38 297	0.83 182	1.84 338	2.81 352	0.69 230	2.38 347	1.26 303	2.23 333	0.94 262	4.29 366	6.75 364	2.28 307	1.01 278	0.45 208	2.82 250	7.73 367	0.85 186	0.77 190	5.93 303	1.88 331	8.51 323	12.88 381	0.58 231	0.69 258	1.40 300	1.57 291	14.79 394	2.99 315

IGEV_Zeroshot_test	3.38 297	0.83 182	1.84 338	2.82 353	0.69 230	2.37 345	1.26 303	2.23 333	0.94 262	4.40 367	6.76 365	2.28 307	1.01 278	0.45 208	2.83 251	7.72 366	0.87 195	0.77 190	5.93 303	1.87 330	8.49 322	12.88 381	0.58 231	0.69 258	1.40 300	1.57 291	14.84 395	2.99 315

SHD	3.38 297	1.01 265	1.68 330	1.14 291	1.07 287	1.14 294	1.78 326	1.61 275	1.66 322	2.40 312	3.05 315	1.63 276	2.43 317	0.84 305	40.11 355	2.04 262	1.74 315	1.40 333	4.17 266	1.88 331	3.81 227	5.43 232	0.70 273	1.67 331	1.86 341	1.46 275	1.97 209	1.59 269

FADNet_RVC	3.44 300	1.21 300	1.19 297	1.40 311	1.78 339	0.99 280	1.75 324	1.50 253	1.19 294	1.35 245	2.01 298	1.96 290	1.63 303	1.66 351	22.11 342	3.36 305	1.83 320	2.82 386	5.63 296	1.76 325	6.35 271	9.50 298	0.77 290	1.39 325	1.21 267	1.48 276	12.05 385	2.87 312

DF	3.45 301	1.03 275	1.05 261	1.23 300	0.43 140	1.11 290	0.34 173	1.62 276	0.66 221	0.81 169	0.79 208	1.79 282	0.53 145	0.38 162	2.24 187	3.92 321	0.89 204	0.95 262	50.42 399	0.83 237	7.98 307	6.94 265	0.58 231	0.59 224	1.09 249	1.33 257	2.06 217	1.54 265

FC-DCNN	3.48 302	1.59 335	4.19 384	2.76 351	2.30 348	3.10 357	1.73 323	2.57 350	1.72 324	2.88 329	1.36 271	2.15 300	1.21 291	0.68 279	6.32 310	1.61 227	1.31 293	1.03 283	7.90 343	0.95 256	8.85 327	8.73 288	0.82 308	1.69 335	3.19 362	2.50 343	4.67 350	16.15 381

HSM-Net_RVC	3.49 303	1.07 283	1.10 276	1.70 327	1.17 300	0.90 269	0.61 243	2.29 340	1.07 282	2.77 324	5.82 350	41.08 401	1.35 299	0.50 230	2.40 204	1.74 240	1.10 264	0.77 190	1.99 183	1.13 277	6.78 278	6.90 264	0.80 300	2.23 358	1.64 328	1.49 279	2.14 221	1.75 278
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 304	1.15 290	0.98 247	0.97 269	1.26 305	1.33 311	3.31 349	1.33 231	1.50 314	2.37 309	1.20 257	1.75 280	1.12 287	0.88 310	42.78 365	2.37 275	1.94 328	1.33 330	3.94 260	1.62 318	3.62 223	5.21 223	1.02 324	1.09 310	1.83 339	5.05 365	2.33 246	2.13 293

RTSA	3.53 304	1.15 290	0.98 247	0.97 269	1.26 305	1.33 311	3.31 349	1.33 231	1.50 314	2.37 309	1.20 257	1.75 280	1.12 287	0.88 310	42.78 365	2.37 275	1.94 328	1.33 330	3.94 260	1.62 318	3.62 223	5.21 223	1.02 324	1.09 310	1.83 339	5.05 365	2.33 246	2.13 293

XQC	3.58 306	1.29 313	1.21 302	1.28 303	1.43 319	1.29 310	1.93 332	1.60 272	1.45 308	2.47 314	3.06 316	1.48 264	4.17 337	1.23 340	44.68 371	2.35 273	1.60 311	1.18 311	3.95 263	1.43 300	3.22 222	4.97 212	0.84 311	1.24 318	1.43 306	2.09 331	2.30 241	1.52 263

FCDSN-DC	3.63 307	0.94 233	2.84 370	1.29 305	1.30 310	1.03 286	1.00 280	0.90 162	0.91 259	1.04 217	0.74 194	1.21 242	0.74 224	0.58 254	52.59 398	2.04 262	1.24 286	1.13 303	1.05 125	0.79 224	6.62 274	10.01 302	0.78 292	2.18 353	1.20 266	1.67 305	1.20 139	1.05 217
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 308	1.48 329	1.03 256	1.98 337	1.75 335	2.09 339	5.14 364	2.15 325	2.23 343	1.73 270	1.57 281	2.49 315	4.83 340	5.73 382	12.78 324	1.73 239	1.22 283	1.06 292	5.43 289	1.54 315	12.24 358	9.06 294	1.52 347	1.16 314	2.29 347	3.46 355	3.05 309	7.63 361

TestStereo_HL3	3.66 309	6.67 393	1.19 297	0.68 216	0.59 196	1.17 300	0.83 263	2.69 356	1.00 271	3.07 337	4.67 336	4.18 343	1.27 294	0.36 149	11.56 322	9.71 373	13.51 397	0.80 204	5.87 300	0.78 219	8.05 309	12.28 361	0.56 215	0.61 235	1.02 234	1.40 267	2.88 300	1.47 260

NOSS_ROB	3.67 310	1.38 321	0.81 202	1.15 295	1.16 299	1.15 295	0.65 247	2.25 336	1.41 306	4.85 375	6.68 362	6.78 364	1.06 284	0.82 304	11.52 321	14.58 388	1.34 296	1.17 308	2.93 231	0.98 261	14.13 383	12.82 377	0.79 295	1.48 326	1.13 259	1.48 276	3.41 325	1.25 244

FC-DCNN v2	3.76 311	1.64 336	4.17 383	2.93 357	2.32 350	3.38 359	1.67 319	2.65 353	2.92 356	2.86 328	1.36 271	2.62 321	1.33 297	0.68 279	6.35 311	1.65 232	1.31 293	1.00 278	8.25 344	0.94 254	8.74 324	8.73 288	0.82 308	1.68 332	4.68 370	3.34 354	7.40 370	15.96 380

gcap-zeroshot	3.80 312	0.78 164	1.44 316	1.88 333	0.67 223	1.15 295	1.31 305	2.09 323	0.65 219	5.43 395	7.00 377	2.87 324	0.70 208	0.31 111	2.44 208	5.25 344	0.94 230	0.91 248	36.08 384	1.25 287	8.46 321	10.60 320	4.00 371	0.62 237	1.44 307	1.49 279	1.34 149	1.53 264

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 313	1.16 294	2.03 349	1.15 295	0.83 260	1.77 331	1.13 296	2.03 317	3.32 364	2.90 330	7.02 378	2.32 310	2.01 309	0.38 162	3.61 283	9.96 374	1.34 296	1.07 293	6.67 322	6.11 380	8.45 320	12.70 374	0.56 215	1.27 320	1.76 336	1.48 276	16.62 396	5.17 346

UDG	3.91 314	2.76 361	2.09 351	2.92 355	2.64 359	2.99 354	2.71 342	1.31 224	1.13 289	1.65 264	1.96 292	2.20 303	1.68 304	2.77 361	48.81 381	1.57 222	3.02 347	2.26 366	2.65 214	2.91 358	3.00 218	3.09 182	2.64 359	1.05 307	1.02 234	1.19 244	2.36 253	1.16 231

PVD	4.10 315	1.44 327	2.12 353	1.41 312	1.58 326	1.68 327	2.10 336	3.06 362	2.66 352	2.85 327	4.32 330	2.46 314	3.63 336	1.27 341	40.43 356	2.72 282	2.19 337	2.11 365	4.71 278	2.46 352	6.18 268	6.10 250	1.02 324	1.74 336	2.32 350	2.44 341	2.90 303	2.66 307

SAMSARA	4.13 316	1.32 315	1.53 321	1.48 321	1.35 314	1.47 319	2.74 343	2.23 333	1.83 333	2.26 306	3.47 324	2.01 293	8.60 350	1.76 355	38.24 352	2.88 284	1.82 319	1.41 334	4.99 280	1.91 333	5.10 250	5.71 241	0.94 319	1.80 338	3.33 364	3.84 357	4.16 347	3.30 329

iRaft-Stereo_20w	4.16 317	1.13 289	2.10 352	2.66 348	1.55 325	1.55 322	1.17 297	1.96 307	1.27 296	5.53 396	6.77 366	1.52 270	1.34 298	0.43 197	3.03 259	5.32 348	0.95 235	0.77 190	5.49 292	1.46 305	8.20 316	12.75 376	0.61 242	0.60 229	1.63 326	25.36 400	11.64 383	5.58 352

SGM-Forest	4.18 318	1.24 302	0.74 185	2.12 340	1.35 314	1.42 316	0.56 231	1.36 235	0.90 256	4.89 378	0.96 234	2.51 317	12.92 377	0.61 264	16.38 333	3.12 297	0.79 164	0.65 149	7.04 334	0.76 211	6.77 277	10.03 303	0.84 311	0.81 283	1.66 330	1.78 310	4.79 355	25.96 396
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 319	1.10 285	1.53 321	1.14 291	0.92 275	1.19 303	1.05 290	2.86 360	1.27 296	4.20 363	35.77 403	8.95 374	1.29 295	0.73 287	3.10 269	6.47 353	1.50 307	1.17 308	5.98 306	1.44 302	10.44 348	11.78 351	0.74 284	2.24 359	1.07 244	1.30 255	2.65 290	2.20 298

DeepPrunerF	4.30 320	1.53 330	0.72 181	2.93 357	5.08 390	2.43 349	3.38 351	0.87 157	4.11 372	0.80 165	1.17 253	0.66 120	0.56 161	0.61 264	45.12 372	2.02 261	1.01 251	0.78 195	2.32 194	0.88 244	1.56 179	1.70 155	0.84 311	0.67 253	29.00 404	1.78 310	2.48 268	1.17 236

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 321	2.25 355	1.45 317	2.41 345	1.94 346	1.93 334	4.82 363	1.96 307	2.59 350	2.96 333	1.96 292	2.49 315	8.10 348	9.76 390	14.02 327	3.47 309	2.04 335	1.98 358	14.27 362	3.33 362	7.23 288	7.20 270	2.89 365	1.85 342	2.43 353	2.85 348	2.19 231	6.62 358

FAT-Stereo	4.35 322	1.18 295	2.25 355	1.48 321	1.81 342	1.42 316	1.49 313	3.57 372	1.84 334	3.66 354	6.22 355	6.70 362	2.76 325	1.07 332	6.82 313	15.24 394	2.03 334	2.49 377	5.43 289	8.81 394	13.23 371	12.34 366	0.95 320	2.79 381	1.26 280	2.25 336	2.96 307	5.48 349

ITSA-stereo	4.40 323	1.26 308	1.18 294	1.64 325	1.64 328	0.99 280	1.38 310	1.99 311	1.47 312	3.68 356	6.79 367	2.16 301	1.42 301	1.36 344	8.32 315	6.93 358	2.19 337	1.94 355	6.40 312	5.42 375	7.43 293	10.74 328	1.29 335	2.39 365	1.53 319	5.02 364	23.63 400	8.74 363

MFN_U_SF_RVC	4.44 324	1.91 346	1.83 337	2.19 343	1.82 343	2.38 347	4.61 361	2.39 342	1.94 336	4.48 369	11.47 394	3.74 337	2.50 318	4.72 377	20.32 339	3.66 314	1.91 326	1.83 351	11.50 357	3.25 361	7.86 301	6.73 260	1.25 331	3.20 390	1.86 341	3.84 357	2.83 297	3.94 336

RainbowNet	4.65 325	3.75 376	2.70 368	4.56 368	2.98 371	4.16 365	8.75 377	2.05 320	2.01 339	1.90 283	1.12 249	3.61 335	3.00 330	3.60 373	2.70 239	1.89 249	2.97 346	1.54 339	15.27 365	8.73 393	11.07 353	11.30 343	10.70 398	2.22 355	1.73 333	2.30 337	2.76 294	6.13 355

S-Stereo	4.68 326	1.15 290	1.74 334	1.75 328	1.63 327	1.65 325	2.24 339	2.75 358	2.15 341	3.32 342	11.59 395	5.97 355	1.74 306	0.88 310	19.04 336	16.28 396	1.81 318	2.39 374	5.64 297	9.35 399	7.13 287	12.52 371	1.61 349	2.64 373	1.24 276	2.08 330	2.88 300	3.26 326

MADNet+	4.78 327	2.02 350	1.87 342	2.01 338	2.36 352	1.47 319	4.28 359	2.47 345	1.99 338	2.66 319	2.13 303	3.56 330	2.85 328	2.34 358	41.14 359	5.66 351	3.48 352	1.53 338	4.54 274	3.38 363	13.07 370	7.34 271	1.72 351	3.48 392	2.93 358	2.17 334	3.24 319	3.29 328

ADCRef	4.84 328	1.42 325	1.01 254	0.78 242	1.77 336	1.21 305	1.62 318	0.99 176	5.58 381	1.85 280	1.08 245	1.02 215	0.91 262	1.17 337	54.35 403	1.92 254	1.10 264	1.04 286	3.49 250	1.32 292	1.80 194	3.27 186	2.13 357	0.87 295	2.30 348	4.60 361	2.48 268	29.71 401

SQANet	4.87 329	4.55 383	2.13 354	19.76 389	2.63 357	4.99 374	3.29 348	1.63 277	1.45 308	1.20 232	1.40 274	3.22 328	2.40 316	2.76 360	3.09 267	1.20 149	5.19 361	1.07 293	19.89 370	1.28 288	12.48 359	10.73 326	11.37 401	1.49 327	1.57 323	2.32 339	2.66 292	5.86 353

FBW_ROB	4.93 330	2.40 358	2.44 362	2.67 349	2.86 365	2.30 344	4.71 362	1.79 292	1.10 285	2.54 315	2.92 312	4.12 340	5.31 341	6.61 383	50.17 383	1.18 143	1.44 304	0.95 262	8.76 347	1.43 300	8.26 317	5.68 237	4.20 372	1.75 337	1.42 303	1.95 322	1.81 194	2.20 298

ADCP+	5.07 331	1.54 331	1.72 331	1.08 280	1.54 323	1.18 301	2.02 335	1.02 178	2.72 355	4.05 362	2.23 306	2.24 305	0.61 183	0.94 318	54.46 404	1.52 215	0.83 182	0.95 262	3.94 260	0.87 243	2.22 206	2.57 177	0.71 276	0.62 237	2.48 354	11.25 384	7.85 373	23.66 392

CBMV	5.08 332	1.41 322	1.15 291	1.44 319	1.42 318	1.24 307	0.78 255	2.27 338	1.47 312	3.04 335	6.44 358	7.74 367	9.07 353	0.60 262	12.81 325	13.79 385	1.99 332	1.29 327	9.56 349	1.15 280	9.82 336	12.54 372	0.82 308	1.84 341	1.44 307	1.83 314	4.39 349	25.76 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 333	5.20 384	2.27 356	18.45 387	2.89 366	5.73 377	3.63 354	1.44 248	1.46 310	1.31 244	1.42 276	3.59 333	2.63 322	3.22 367	3.07 264	1.30 162	5.55 363	1.14 307	20.28 371	1.49 307	13.81 379	11.25 342	11.85 403	1.91 343	1.56 322	2.06 327	2.52 274	6.49 357

ACVNet_1	5.24 334	3.87 378	3.60 381	13.80 383	3.48 380	6.00 382	10.57 382	1.60 272	1.79 328	1.55 258	1.30 264	4.40 346	2.80 327	5.43 380	2.42 206	1.39 177	11.59 381	1.72 348	20.91 375	1.50 310	14.41 393	8.16 280	7.22 385	2.84 383	1.73 333	2.19 335	2.61 286	2.72 309

Ntro	5.35 335	6.19 389	2.38 360	8.06 378	2.91 368	4.88 372	6.70 370	1.40 241	1.53 316	1.44 254	1.19 256	3.58 332	2.73 324	3.12 366	3.66 285	1.17 141	6.56 371	1.19 313	32.62 381	1.60 317	14.27 390	11.82 352	11.41 402	2.54 370	1.64 328	2.30 337	2.45 266	5.00 343

EKT-Stereo	5.41 336	0.97 248	1.10 276	0.72 222	0.74 240	0.87 261	1.17 297	2.02 316	1.00 271	1.41 252	2.92 312	1.11 232	0.81 241	0.46 213	72.33 413	14.74 389	1.14 274	1.37 332	5.61 295	7.76 386	9.80 335	10.61 321	0.53 199	0.61 235	1.39 297	1.11 224	2.56 281	1.08 221

pmcnn	5.52 337	1.54 331	1.51 320	2.64 347	3.13 373	2.07 337	10.40 381	2.61 351	2.65 351	2.55 317	6.41 357	6.23 359	15.93 386	0.58 254	6.75 312	14.92 391	3.87 355	3.34 389	7.45 339	7.76 386	13.60 378	10.19 307	6.30 383	2.29 362	1.57 323	3.30 353	4.69 351	4.80 340

DPSNet	5.60 338	1.54 331	1.19 297	1.76 329	2.44 355	2.08 338	1.81 328	1.95 306	2.93 357	2.09 297	5.15 342	9.82 377	6.09 343	8.98 387	14.30 328	12.14 382	4.12 359	3.60 390	17.82 367	8.28 390	12.18 356	14.58 392	3.71 369	3.09 387	2.30 348	2.42 340	2.52 274	2.24 301

ADCMid	5.63 339	2.23 353	2.63 365	1.42 315	2.89 366	2.37 345	3.73 355	1.92 303	2.97 358	1.91 285	3.16 317	2.33 311	2.31 314	1.48 348	50.97 390	3.74 316	1.84 323	1.86 353	7.38 338	1.99 340	4.66 240	5.18 222	2.70 361	1.38 323	2.33 351	8.75 380	6.81 368	21.02 388

ADCL	5.69 340	1.88 343	1.63 327	1.29 305	1.40 317	1.59 324	2.22 338	1.23 205	5.20 379	3.04 335	2.01 298	1.14 236	0.84 249	1.04 330	50.40 385	1.63 230	1.45 305	1.79 349	2.94 233	1.38 295	3.19 220	2.35 171	1.23 330	1.07 309	9.47 389	11.74 386	11.34 381	29.10 400

SANet	5.69 340	2.22 352	1.77 335	1.84 330	2.37 353	2.28 342	1.43 311	4.49 382	7.61 390	2.05 290	4.86 339	8.34 373	11.81 366	1.70 352	43.86 369	1.62 229	5.96 365	1.51 337	4.43 273	1.70 323	8.97 329	8.28 281	1.20 328	2.60 371	1.94 344	6.02 373	3.42 327	9.29 366

DDF-Stereo	5.75 342	1.70 338	0.52 141	38.69 402	0.79 254	32.72 404	0.96 277	1.26 212	0.53 174	1.03 213	2.56 310	40.13 400	1.82 308	0.57 250	2.07 160	3.66 314	0.92 221	0.83 220	4.27 268	0.73 198	6.68 276	6.39 253	0.52 193	0.47 163	0.87 200	1.54 288	1.72 186	1.23 240

DN	5.78 343	0.69 115	0.82 205	0.75 230	0.44 143	52.50 412	0.52 222	1.65 281	0.77 241	3.33 345	1.12 249	54.19 406	0.61 183	0.34 127	2.28 194	3.98 324	0.92 221	0.71 167	6.24 309	0.88 244	7.33 290	6.10 250	0.66 260	0.48 177	1.68 331	1.91 318	1.76 193	3.37 330

SPS-STEREO	5.78 343	1.73 341	1.86 340	2.48 346	1.67 330	2.19 340	1.60 317	2.72 357	1.76 326	3.63 353	6.80 369	4.12 340	2.19 312	1.21 339	13.01 326	12.86 383	2.91 345	2.01 359	47.66 397	2.04 342	14.17 385	13.06 387	1.43 343	2.27 361	2.40 352	1.94 321	3.66 335	2.80 310
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 345	3.52 371	2.90 371	21.94 394	3.38 378	4.55 367	8.18 375	1.84 297	1.76 326	1.84 278	1.98 294	3.88 338	3.20 333	3.03 364	2.85 252	1.46 198	12.77 387	1.56 340	33.59 382	1.68 322	10.81 351	7.91 277	6.79 384	2.68 379	3.13 361	2.65 345	3.23 317	3.11 322

edge stereo	5.88 346	1.88 343	3.14 375	2.14 341	1.80 341	2.47 351	2.43 340	4.51 383	3.45 366	3.97 360	4.84 338	6.45 361	17.40 387	1.04 330	5.09 307	14.91 390	1.80 316	1.66 345	37.39 386	6.28 382	5.99 265	12.74 375	1.44 344	2.02 349	2.12 346	2.11 333	3.75 336	5.99 354

Dean	5.89 347	3.71 375	2.59 363	34.77 399	3.99 384	4.60 370	10.86 384	2.26 337	2.39 348	2.16 301	1.55 280	4.68 349	4.76 339	3.30 369	3.03 259	1.76 241	12.09 384	1.65 344	9.86 352	2.04 342	14.16 384	9.89 301	7.35 386	2.66 378	3.36 365	2.91 349	3.53 332	3.13 324

AnyNet_C32	6.05 348	1.43 326	1.39 313	1.26 302	1.64 328	1.36 313	2.92 345	1.55 266	5.28 380	2.67 321	4.61 335	1.90 286	1.29 295	1.29 343	55.18 405	3.43 308	1.96 330	2.08 362	3.65 253	1.91 333	6.94 284	8.77 290	1.20 328	1.68 332	6.02 376	14.92 392	6.12 361	20.86 387

DDVS	6.06 349	1.18 295	1.31 309	1.12 284	1.54 323	1.18 301	1.01 281	2.45 343	1.75 325	3.31 341	80.70 411	6.22 358	1.76 307	1.15 336	3.67 288	6.50 354	2.01 333	1.29 327	5.56 294	4.99 374	10.09 343	12.94 383	0.81 304	1.16 314	1.11 258	1.53 286	4.71 352	2.62 306

G-Net	6.29 350	1.69 337	1.86 340	1.42 315	1.70 333	1.45 318	1.19 300	4.71 384	8.56 391	3.16 338	4.70 337	7.94 368	6.89 345	0.85 306	15.45 331	8.15 369	1.92 327	2.75 382	5.41 288	6.49 383	9.16 332	11.23 341	1.46 345	2.81 382	1.81 337	19.84 396	6.51 366	30.80 402

TRStereo	6.31 351	1.25 305	1.93 343	0.85 254	0.61 205	2.29 343	0.86 268	2.21 331	0.54 181	4.40 367	1.34 267	2.24 305	0.75 228	0.45 208	4.08 299	6.55 355	0.80 168	0.85 229	6.04 307	1.45 304	7.60 294	12.13 355	0.55 208	0.49 182	1.44 307	103.74 418	3.24 319	1.61 270

HBP-ISP	6.40 352	1.33 317	2.30 358	1.91 336	1.51 321	1.65 325	0.79 258	2.50 348	1.29 298	4.91 379	6.80 369	1.37 257	0.74 224	14.59 397	52.98 400	19.59 400	1.24 286	1.10 295	6.08 308	8.03 389	12.73 361	16.75 398	0.79 295	1.19 316	1.81 337	2.06 327	3.90 343	2.87 312

SGM-ForestM	6.44 353	10.17 400	6.98 399	4.69 369	2.91 368	6.90 385	9.70 380	7.26 394	4.59 377	4.81 374	6.31 356	9.50 376	9.35 355	0.78 295	3.65 284	1.30 162	6.50 369	0.89 242	11.21 356	1.44 302	6.08 266	6.02 249	1.58 348	1.68 332	9.47 389	11.34 385	12.07 386	16.58 382

CBMV_ROB	6.60 354	1.41 322	1.59 326	2.38 344	1.74 334	1.90 333	1.86 330	6.44 389	1.69 323	5.02 383	7.03 379	9.95 383	11.26 362	0.65 275	38.55 353	7.04 359	2.78 343	1.12 302	9.67 351	2.45 351	9.46 333	11.60 350	0.80 300	1.37 322	4.92 371	12.01 387	4.73 353	18.79 385

ADCS	6.69 355	1.97 348	1.94 344	1.41 312	2.24 347	1.84 332	3.00 346	2.08 322	3.97 369	2.66 319	3.26 319	3.01 326	11.48 363	2.01 357	53.18 401	11.65 380	2.72 342	2.59 379	5.10 281	2.24 346	10.43 347	8.65 286	1.76 352	1.97 346	2.57 356	10.58 382	7.51 371	18.68 384

anonymity	6.71 356	0.80 170	1.73 333	1.09 281	0.88 265	0.79 251	0.68 248	2.17 327	0.90 256	3.78 358	97.20 412	1.95 289	0.93 267	0.44 207	2.57 224	7.16 360	0.95 235	0.83 220	6.70 323	1.07 271	7.93 304	12.47 369	0.67 265	0.57 213	1.51 317	1.60 297	20.99 399	2.80 310

ADCPNet	7.09 357	1.18 295	3.04 374	1.33 308	3.12 372	1.36 313	8.88 378	2.15 325	3.24 362	4.23 364	7.84 386	1.96 290	15.92 385	1.71 353	49.61 382	3.53 313	1.89 325	1.25 325	19.14 369	3.03 360	5.96 263	4.75 208	4.72 373	1.29 321	3.95 368	5.33 367	3.87 341	27.01 397

IMH-64-1	7.17 358	3.27 366	3.53 378	4.69 369	3.29 375	4.58 368	5.71 366	3.51 369	3.09 359	1.39 250	1.98 294	4.90 351	10.92 358	4.82 378	52.00 392	4.78 335	3.66 353	2.27 367	12.32 358	1.96 337	6.91 280	10.55 318	7.77 391	2.22 355	6.05 377	4.73 362	13.45 390	9.13 364

IMH-64	7.17 358	3.27 366	3.53 378	4.69 369	3.29 375	4.58 368	5.71 366	3.51 369	3.09 359	1.39 250	1.98 294	4.90 351	10.92 358	4.82 378	52.00 392	4.78 335	3.66 353	2.27 367	12.32 358	1.96 337	6.91 280	10.55 318	7.77 391	2.22 355	6.05 377	4.73 362	13.45 390	9.13 364

AnyNet_C01	7.20 360	2.24 354	2.27 356	2.95 359	1.92 345	1.58 323	5.39 365	3.73 377	5.63 382	3.17 339	4.41 331	4.59 348	6.09 343	1.88 356	58.66 407	14.24 386	5.46 362	3.69 391	4.79 279	3.02 359	8.40 319	10.33 315	2.45 358	2.24 359	5.77 374	2.65 345	8.81 377	17.99 383

WAO-6	7.36 361	2.83 363	2.64 366	8.38 380	2.78 363	3.59 362	8.61 376	3.51 369	3.36 365	1.84 278	2.45 307	5.99 356	8.70 352	3.06 365	50.70 387	2.35 273	13.44 391	1.82 350	8.79 348	2.15 345	14.26 388	12.40 368	3.35 367	2.64 373	7.87 383	5.84 370	4.30 348	11.17 373

WAO-7	8.11 362	2.98 364	5.46 393	29.83 397	2.32 350	3.09 356	9.23 379	2.48 346	4.20 373	4.67 373	7.60 382	7.98 369	11.78 365	1.64 350	22.32 343	2.11 266	12.00 383	2.79 385	44.95 394	2.13 344	10.06 342	10.12 305	1.37 342	2.49 369	2.97 360	4.35 360	2.94 306	5.06 345

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 363	1.15 290	1.98 346	1.25 301	1.24 304	1.74 329	1.31 305	2.17 327	7.44 389	3.47 347	7.09 380	2.38 312	2.08 311	0.37 155	3.49 281	11.36 379	1.39 303	0.99 273	136.53 411	6.21 381	8.35 318	12.33 364	0.55 208	0.88 296	1.22 272	1.95 322	2.35 251	4.96 342

SGM_RVC	8.49 364	2.77 362	1.77 335	2.88 354	2.31 349	3.42 360	2.70 341	7.78 399	3.92 368	5.57 397	8.42 387	9.89 379	12.92 377	0.68 279	3.72 290	2.10 264	6.63 372	1.11 299	40.78 388	5.93 379	9.99 339	10.27 313	1.97 355	2.17 352	8.79 388	2.97 350	27.36 402	40.51 408
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 365	1.34 320	1.05 261	1.13 286	1.12 293	1.10 289	0.89 271	1.28 218	1.79 328	2.71 323	5.63 346	4.32 345	7.90 347	1.01 323	5.47 309	5.23 343	1.80 316	1.19 313	162.18 413	4.49 368	7.79 297	9.52 299	0.81 304	1.64 329	1.33 291	1.76 309	3.30 321	3.06 320

ELAS_RVC	9.07 366	3.30 368	5.65 394	4.08 363	3.41 379	7.21 387	4.01 358	7.69 396	3.75 367	4.97 381	7.74 383	9.89 379	11.00 360	3.00 363	47.69 378	4.33 332	6.53 370	9.70 399	9.64 350	2.89 356	13.54 377	15.79 395	2.75 362	4.07 395	18.38 398	23.86 398	4.94 356	5.18 347
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 367	3.31 369	3.55 380	4.46 366	3.30 377	4.60 370	6.29 369	3.48 367	3.12 361	1.42 253	1.88 290	5.38 353	15.63 384	51.61 412	52.03 394	3.06 294	3.92 356	2.32 370	20.77 373	2.01 341	6.25 269	9.58 300	8.07 395	2.21 354	7.69 382	5.96 372	3.77 337	10.35 371

PWCK	9.19 368	3.84 377	2.76 369	4.81 373	3.48 380	7.14 386	7.79 373	3.92 378	4.66 378	4.66 372	5.84 351	24.68 396	8.47 349	3.24 368	10.95 320	3.27 303	9.48 378	2.36 372	72.75 405	4.94 373	14.76 396	6.95 266	3.68 368	2.40 366	8.01 384	7.55 376	6.35 362	9.51 368

MADNet++	9.22 369	4.13 382	6.16 396	4.32 365	5.78 394	3.96 363	8.14 374	7.09 393	6.83 387	5.28 392	7.83 385	7.65 366	8.62 351	12.90 392	19.42 338	21.00 403	7.04 374	6.27 394	10.40 354	7.97 388	14.29 391	18.67 401	3.96 370	5.12 399	5.80 375	22.29 397	9.32 378	8.69 362

MeshStereo	9.30 370	2.68 359	2.31 359	4.19 364	2.81 364	4.05 364	1.96 333	8.24 401	9.28 392	5.13 386	8.64 388	11.19 387	12.84 373	0.78 295	52.26 396	15.80 395	4.59 360	1.92 354	22.33 376	1.58 316	15.40 400	19.41 402	1.06 327	2.12 351	8.69 387	5.55 368	10.68 379	15.59 379
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
MonStereo1	9.81 371	3.92 379	2.43 361	5.31 377	4.70 389	5.34 376	7.44 372	3.39 366	2.25 344	117.09 417	3.30 322	6.44 360	10.28 357	3.91 375	2.28 194	1.78 243	3.22 348	3.17 388	38.45 387	3.58 364	5.84 262	5.88 245	6.18 382	1.83 339	3.46 366	3.13 352	7.10 369	3.19 325

ELAS	10.16 372	3.54 372	5.12 392	4.49 367	4.32 388	5.01 375	4.33 360	6.88 392	4.09 371	4.97 381	7.74 383	9.90 381	11.01 361	3.51 372	52.19 395	4.52 334	7.15 375	9.65 398	8.69 346	2.38 349	13.33 373	14.95 394	2.75 362	3.64 394	17.76 397	27.24 403	13.13 389	21.93 389
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 373	13.11 401	4.84 387	18.55 388	6.95 398	7.98 390	14.39 393	3.69 376	3.28 363	2.90 330	2.15 304	30.28 398	43.63 398	4.40 376	9.01 316	2.66 281	12.71 385	2.73 381	42.35 390	2.87 355	14.87 397	10.21 308	7.77 391	3.03 385	2.66 357	2.98 351	3.46 328	4.84 341

JetBlue	10.90 374	9.40 398	6.23 397	8.34 379	6.82 397	10.07 395	10.58 383	5.04 387	3.97 369	2.95 332	4.09 328	9.83 378	9.32 354	8.12 385	48.65 380	14.50 387	6.76 373	5.08 393	7.66 341	3.76 365	13.23 371	17.58 400	8.19 396	3.58 393	11.41 392	18.49 394	12.08 387	28.49 399

LVE	10.96 375	3.63 374	2.68 367	55.15 409	4.03 387	7.50 388	88.91 414	1.93 304	2.44 349	2.26 306	1.69 285	4.48 347	4.75 338	3.42 371	3.44 279	2.21 270	6.03 367	1.84 352	50.68 401	1.97 339	10.14 344	12.19 358	5.54 374	3.12 388	3.75 367	2.46 342	2.99 308	6.76 360

XX-Stereo	11.10 376	0.72 132	1.24 305	1.04 276	0.52 174	0.80 252	0.84 264	1.13 189	0.51 166	4.53 371	6.79 367	1.54 271	1.06 284	0.42 192	2.78 247	5.82 352	0.96 237	0.94 256	6.43 313	0.91 248	6.26 270	8.36 283	0.58 231	0.43 151	237.38 418	1.38 263	2.64 288	3.61 331

DGSMNet	11.16 377	1.98 349	1.98 346	1.90 335	1.52 322	2.46 350	1.47 312	3.07 363	2.11 340	12.67 404	102.10 413	3.59 333	18.94 390	18.97 402	16.50 334	15.09 392	12.73 386	10.36 400	13.79 361	4.57 369	12.99 368	14.32 391	7.77 391	3.43 391	1.75 335	6.25 374	3.48 331	5.53 350

ACVNet-4b	11.58 378	3.99 380	2.60 364	44.40 405	2.71 362	4.98 373	62.31 409	1.85 298	1.79 328	1.63 263	1.25 261	4.22 344	58.75 406	3.34 370	2.27 192	1.21 150	13.33 390	1.70 347	49.50 398	1.93 335	14.47 395	13.72 390	7.40 387	3.13 389	1.55 321	1.89 317	2.20 233	4.61 339

LSM0	11.61 379	1.70 338	2.94 372	2.71 350	2.41 354	2.76 352	6.88 371	4.22 380	4.26 374	3.67 355	7.57 381	7.41 365	9.43 356	0.98 321	64.90 412	78.60 416	3.43 351	2.37 373	20.39 372	4.80 372	14.29 391	16.21 397	1.30 337	3.06 386	3.29 363	12.44 388	6.06 360	25.31 394

UNDER WATER-64	11.75 380	7.29 396	4.90 388	17.03 386	7.40 399	8.44 391	16.49 396	8.25 402	4.32 375	4.51 370	3.21 318	17.72 390	15.23 382	8.81 386	46.52 376	10.69 377	13.57 398	3.01 387	12.74 360	8.66 392	14.20 386	12.82 377	11.01 399	4.40 396	6.45 380	18.67 395	8.71 376	22.29 390

SGM+DAISY	11.81 381	3.22 365	3.47 376	3.83 362	3.15 374	4.25 366	3.52 353	7.70 397	10.88 398	5.57 397	9.00 392	9.94 382	13.12 379	1.74 354	22.71 345	18.99 399	3.23 349	2.28 369	15.35 366	8.91 395	15.05 398	17.02 399	1.32 339	4.58 397	24.50 402	31.01 406	32.60 408	41.83 411

MDST_ROB	12.03 382	32.81 406	1.72 331	20.74 393	2.64 359	5.90 381	1.72 322	4.06 379	1.35 304	3.76 357	6.53 359	2.75 323	42.83 397	0.54 238	50.83 389	1.22 153	1.08 263	0.75 184	18.95 368	1.00 262	12.75 364	11.49 345	1.29 335	1.26 319	22.72 401	11.17 383	31.24 405	31.81 404

WAO-8	12.07 383	5.33 385	4.83 385	26.48 395	4.01 385	6.22 383	11.73 390	3.65 374	6.39 385	28.97 410	41.01 405	8.08 370	18.91 388	20.68 405	3.75 291	3.24 300	9.46 376	2.01 359	53.81 402	5.76 377	9.83 337	11.16 338	6.04 380	2.43 367	8.05 385	7.74 377	6.36 363	9.95 369

Venus	12.07 383	5.33 385	4.83 385	26.48 395	4.01 385	6.22 383	11.73 390	3.65 374	6.39 385	28.97 410	41.01 405	8.08 370	18.91 388	20.68 405	3.75 291	3.24 300	9.46 376	2.01 359	53.81 402	5.76 377	9.83 337	11.16 338	6.04 380	2.43 367	8.05 385	7.74 377	6.36 363	9.95 369

JetRed	12.50 385	6.96 395	7.76 400	4.77 372	6.78 396	9.35 393	10.92 385	5.31 388	4.54 376	5.85 399	3.28 321	8.17 372	7.48 346	9.74 389	50.80 388	15.21 393	10.30 379	7.93 395	7.83 342	5.44 376	18.10 403	24.48 405	11.12 400	4.60 398	11.97 393	25.85 401	24.78 401	28.17 398

TorneroNet-64	13.24 386	6.25 390	5.07 391	34.05 398	3.72 382	9.38 394	16.75 397	3.49 368	12.26 401	2.27 308	5.98 352	17.67 389	34.24 395	14.37 395	47.92 379	3.76 317	13.18 389	2.40 375	36.34 385	9.15 398	13.85 381	12.35 367	5.65 375	2.64 373	14.28 396	14.51 391	3.41 325	12.48 374

ACV-stereo	13.36 387	1.90 345	1.63 327	2.10 339	1.15 298	2.97 353	1.36 308	1.72 288	1.86 335	2.96 333	4.89 340	3.67 336	43.88 399	1.13 334	54.14 402	17.43 397	2.38 339	1.31 329	170.74 414	4.64 370	12.73 361	14.68 393	0.97 321	1.83 339	1.25 279	1.49 279	3.53 332	2.32 302

MANE	14.22 388	9.62 399	6.93 398	4.94 375	5.72 393	7.88 389	11.48 387	7.38 395	9.90 394	4.92 380	6.89 375	8.98 375	12.13 368	3.67 374	50.37 384	17.85 398	11.82 382	20.17 405	10.46 355	6.55 384	12.22 357	12.86 379	1.77 353	11.33 404	24.83 403	30.99 405	31.42 406	40.73 409

DispFullNet	15.85 389	3.61 373	5.00 390	3.30 360	2.93 370	3.51 361	3.20 347	6.49 390	2.71 354	5.17 387	6.80 369	90.79 410	15.55 383	2.73 359	28.89 349	23.38 405	4.02 357	3.86 392	138.92 412	28.91 406	12.60 360	11.86 353	2.69 360	2.31 363	4.30 369	2.71 347	6.80 367	5.05 344

UNDER WATER	16.39 390	7.86 397	4.99 389	15.68 385	10.73 405	8.76 392	38.30 404	8.07 400	6.02 383	4.25 365	2.98 314	18.63 391	96.18 412	14.44 396	32.70 351	10.29 375	13.91 399	2.75 382	43.73 392	8.62 391	16.83 402	12.33 364	17.08 407	5.55 400	6.06 379	14.49 390	6.37 365	15.05 378

STStereo	16.49 391	3.48 370	5.91 395	44.25 404	5.60 392	39.03 406	13.11 392	7.74 398	10.72 397	5.19 389	8.92 389	24.73 397	30.22 393	1.03 329	59.92 410	11.74 381	2.59 340	1.26 326	40.79 389	2.25 347	10.02 340	8.79 291	2.06 356	11.31 403	22.61 400	16.05 393	20.57 398	35.39 405

PSMNet_ROB	16.63 392	5.59 387	2.97 373	3.47 361	2.63 357	5.86 380	6.18 368	2.20 330	2.29 345	5.39 394	141.45 414	97.59 411	6.02 342	33.78 407	3.23 275	1.58 225	4.09 358	1.69 346	20.81 374	2.75 353	12.93 367	7.08 268	63.80 415	2.60 371	2.95 359	3.67 356	2.77 295	3.66 332

DGTPSM_ROB	17.21 393	6.49 391	18.05 403	4.91 374	8.87 401	5.73 377	11.48 387	5.02 385	12.05 399	5.03 385	9.34 393	12.62 388	56.51 405	15.29 398	43.82 368	20.47 401	19.26 402	16.28 402	24.70 377	20.05 403	13.50 374	22.25 403	6.00 378	12.55 405	12.71 394	32.01 408	14.20 392	35.61 407

KSHMR	20.05 394	6.71 394	4.01 382	99.31 413	5.91 395	17.09 398	71.12 411	3.62 373	9.75 393	3.59 351	3.39 323	6.07 357	84.38 411	17.14 400	22.70 344	3.97 322	6.29 368	2.76 384	90.60 408	2.83 354	12.73 361	10.14 306	9.05 397	2.74 380	21.08 399	5.85 371	8.10 374	10.46 372

DPSM_ROB	21.05 395	17.19 402	22.69 405	10.13 381	9.29 403	13.96 396	14.50 394	11.66 403	15.25 403	9.00 401	8.97 390	10.35 385	13.24 380	19.90 403	59.73 408	26.35 406	18.76 400	21.26 406	14.74 363	15.50 401	28.56 406	27.85 407	7.42 388	16.13 407	34.05 407	39.30 411	37.97 410	44.48 412

DPSM	21.05 395	17.19 402	22.69 405	10.13 381	9.29 403	13.96 396	14.50 394	11.66 403	15.25 403	9.00 401	8.97 390	10.35 385	13.24 380	19.90 403	59.73 408	26.35 406	18.76 400	21.26 406	14.74 363	15.50 401	28.56 406	27.85 407	7.42 388	16.13 407	34.05 407	39.30 411	37.97 410	44.48 412

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 397	1.32 315	1.63 327	1.89 334	1.69 331	1.93 334	3.75 356	2.27 338	2.66 352	5.02 383	29.10 401	216.12 416	51.87 404	5.44 381	3.66 285	4.09 328	5.59 364	13.75 401	28.77 378	1.47 306	14.44 394	12.86 379	0.98 322	2.33 364	1.88 343	7.40 375	145.78 418	5.57 351

DPSMNet_ROB	22.61 398	6.50 392	18.06 404	4.95 376	8.88 402	5.76 379	11.54 389	5.02 385	12.08 400	5.17 387	28.67 400	19.69 392	163.24 416	15.38 399	43.87 370	20.66 402	19.56 403	16.59 403	35.50 383	20.17 404	13.82 380	22.26 404	6.02 379	12.56 406	12.82 395	32.01 408	14.23 393	35.60 406

WQFJA1++	23.09 399	0.99 257	0.51 134	160.58 416	0.58 193	134.26 415	122.57 417	0.75 123	0.45 142	7.60 400	0.65 166	10.26 384	69.62 407	0.32 114	2.04 156	3.20 298	0.93 228	0.70 163	10.18 353	1.03 265	5.65 259	4.52 202	0.51 183	0.40 138	0.75 164	81.69 417	1.41 156	1.33 252

DLNR_Zeroshot_test	23.11 400	81.98 416	1.97 345	102.16 414	0.49 160	0.55 182	81.36 413	2.30 341	0.50 161	4.87 377	2.22 305	2.99 325	0.93 267	12.17 391	96.90 414	144.02 417	34.28 407	19.61 404	8.60 345	4.35 367	8.08 315	6.53 256	0.51 183	0.69 258	1.37 293	1.57 291	1.16 137	1.90 284

zero-FE	23.86 401	1.70 338	0.52 141	141.89 415	8.72 400	147.65 417	77.27 412	1.26 212	0.60 200	1.15 227	4.12 329	136.19 413	11.59 364	0.57 250	2.27 192	3.52 311	1.06 262	2.52 378	5.18 282	0.95 256	81.26 415	7.98 278	0.52 193	0.47 163	0.86 195	1.54 288	1.68 185	1.14 228

TorneroNet	24.73 402	6.18 388	3.52 377	95.34 412	3.93 383	27.05 401	29.02 401	4.44 381	18.13 405	2.20 302	37.99 404	77.85 409	72.31 408	18.15 401	41.78 362	3.07 295	13.11 388	2.35 371	87.85 406	9.06 397	15.44 401	12.17 357	5.94 377	2.64 373	52.32 411	8.18 379	3.59 334	14.11 376

LRCNet_RVC	25.94 403	30.78 405	14.74 402	35.18 401	31.16 410	36.52 405	29.93 403	23.08 408	12.70 402	36.15 412	33.37 402	37.24 399	28.56 392	37.11 408	17.47 335	7.61 364	31.06 405	26.75 409	67.49 404	29.07 407	23.47 405	10.73 326	39.23 410	30.61 411	7.37 381	2.53 344	11.22 380	9.31 367

ktn	26.84 404	3.99 380	95.18 417	14.39 384	5.44 391	18.02 399	17.50 398	19.69 406	67.27 415	2.84 326	5.30 343	171.03 415	80.75 410	7.72 384	10.93 319	3.48 310	20.95 404	2.71 380	90.26 407	29.10 408	15.05 398	10.23 309	7.60 390	2.93 384	5.12 372	5.83 369	4.73 353	6.62 358

LE_ROB	28.97 405	25.29 404	36.16 408	34.90 400	56.86 416	18.61 400	58.99 408	32.08 411	41.72 410	5.37 393	27.57 399	46.00 402	49.67 402	13.72 394	14.83 329	3.84 320	5.96 365	1.22 318	46.43 395	36.35 412	10.19 345	11.19 340	48.45 411	22.49 409	30.18 405	31.59 407	31.60 407	40.87 410

PML	39.07 406	38.06 410	12.06 401	39.32 403	29.04 409	40.62 407	11.06 386	14.14 405	100.08 416	27.87 409	166.26 417	107.74 412	159.39 415	13.53 393	15.41 330	10.75 378	35.75 408	8.64 396	42.84 391	10.61 400	14.22 387	16.14 396	5.89 376	7.21 402	53.08 412	13.95 389	42.26 412	19.02 386

FlowAnything	42.31 407	34.65 409	45.90 411	20.47 392	18.91 408	28.11 403	28.64 400	23.30 410	30.84 408	18.76 407	18.33 397	20.84 394	27.00 391	39.89 410	119.49 416	52.59 414	37.35 409	42.63 413	29.06 379	31.53 411	57.38 413	56.78 416	14.49 404	32.64 414	68.29 414	78.93 414	76.07 414	89.56 417

CasAABBNet	42.72 408	34.60 408	45.66 410	20.17 391	18.55 407	28.05 402	29.13 402	23.25 409	30.69 407	18.73 406	18.11 396	20.72 393	37.90 396	39.93 411	120.54 417	52.80 415	37.72 411	42.56 412	29.30 380	30.56 409	57.58 414	56.66 415	14.58 406	32.34 413	68.46 416	79.09 416	76.31 415	89.48 416

HaxPig	44.53 409	46.75 412	47.32 412	47.72 406	48.79 412	47.60 408	48.40 405	49.50 412	47.10 411	49.76 413	50.31 407	49.00 403	45.26 400	54.49 413	41.50 360	40.24 410	50.15 412	52.05 414	44.74 393	43.04 413	46.61 409	44.38 412	51.78 412	45.43 415	33.92 406	25.30 399	28.66 403	22.43 391

AVERAGE_ROB	46.12 410	48.49 413	48.31 413	49.34 407	50.25 413	48.63 409	49.80 406	50.74 414	48.67 412	51.68 414	52.55 408	50.28 404	47.20 401	55.70 414	43.00 367	40.99 411	52.42 413	54.59 415	47.27 396	45.45 414	48.77 410	44.06 411	52.90 413	46.98 416	35.80 409	26.72 402	30.77 404	23.81 393

HanzoNet	47.37 411	45.54 411	75.64 416	62.53 410	47.97 411	62.03 413	90.57 415	55.02 416	58.34 414	15.60 405	22.00 398	75.72 408	107.47 413	172.14 417	23.65 347	13.02 384	62.42 415	9.26 397	134.39 410	22.45 405	19.74 404	25.78 406	31.84 409	5.57 401	9.72 391	9.49 381	8.54 375	12.61 375

MEDIAN_ROB	49.56 412	51.66 414	50.91 414	52.80 408	53.76 414	52.08 411	53.35 407	54.28 415	52.25 413	54.89 415	55.89 409	53.59 405	50.09 403	58.85 415	46.45 375	44.55 412	55.81 414	57.90 416	50.55 400	48.85 415	52.07 411	46.79 413	56.69 414	50.01 417	39.10 410	30.23 404	33.56 409	31.26 403

BEATNet-Init1	52.60 413	76.96 415	24.06 407	87.02 411	56.48 415	86.86 414	68.77 410	49.65 413	34.71 409	11.93 403	56.24 410	64.63 407	78.72 409	9.65 388	58.40 406	51.35 413	32.72 406	23.00 408	101.24 409	71.98 417	46.49 408	39.72 410	28.67 408	24.23 410	59.12 413	38.23 410	77.99 416	61.49 414

fast-reg	55.71 414	34.57 407	45.49 409	19.85 390	18.29 406	48.74 410	28.35 399	22.84 407	30.63 406	20.23 408	161.03 416	22.06 395	31.01 394	39.88 409	118.72 415	40.05 408	37.58 410	41.68 411	239.62 416	30.58 410	57.21 412	56.61 414	14.57 405	32.05 412	68.35 415	79.01 415	75.70 413	89.35 415

DPSimNet_ROB	111.84 415	179.62 417	74.81 415	195.40 417	165.93 417	136.63 416	98.05 416	126.48 417	138.79 417	82.31 416	148.57 415	159.77 414	157.57 414	78.29 416	64.65 411	40.10 409	142.61 416	34.98 410	195.20 415	69.76 416	154.10 416	32.63 409	82.12 416	98.24 418	71.10 417	51.68 413	117.83 417	122.56 418

GS-Stereo																							0.14 21	0.17 58	0.33 46	0.25 17	0.52 47	0.24 22

FSD		0.76 153	0.66 172	0.60 191	0.60 200	0.60 205	0.57 233	0.90 162	0.50 161	0.95 206	0.73 193			0.64 273	2.19 177	3.05 293			2.80 221	0.79 224				0.67 253	0.90 216	0.83 170	0.90 108	0.99 204

ASD4																								105.89 419

STTRV1_RVC		1.26 308	1.01 254	1.62 324	1.11 292	1.76 330	1.25 301	1.50 253	1.40 305	1.75 272	1.60 282	2.72 322	3.31 335	1.00 322	2.61 227	1.77 242	11.19 380	0.96 266		9.01 396	9.10 331	8.68 287		1.66 330	1.68 331	1.59 294	3.90 343	5.32 348

Low-res two-view benchmark