Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 6	0.05 37	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 25	0.03 4	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
vfm_20000	0.03 13	0.02 8	0.01 3	0.03 47	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.04 67	0.03 34	0.04 64	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.04 23	0.02 3	0.04 27	0.02 6	0.02 59	0.01 3	0.04 25	0.03 4	0.06 102	0.04 57

onlyftn100k	0.02 3	0.02 8	0.01 3	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.03 13	0.03 4	0.02 6	0.03 110	0.02 14	0.03 5	0.03 4	0.03 18	0.02 3

123456	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.05 99	0.03 34	0.04 64	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.05 37	0.04 22	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.06 82	0.03 17	0.02 59	0.02 14	0.04 25	0.04 20	0.05 68	0.03 20

test12345	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.03 44	0.02 7	0.04 67	0.03 34	0.05 91	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.05 37	0.04 22	0.03 7	0.05 62	0.03 13	0.07 99	0.03 17	0.03 110	0.02 14	0.04 25	0.04 20	0.06 102	0.03 20

vfmstereo	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.01 3	0.03 30	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.03 3	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.04 27	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.02 3	0.04 40	0.03 20

L4000	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.04 97	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.06 104	0.05 96	0.03 30	0.02 6	0.08 120	0.04 118	0.01 4	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.03 7	0.05 62	0.03 13	0.05 57	0.03 17	0.02 59	0.02 14	0.05 61	0.04 20	0.04 40	0.04 57

tt8	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.05 61	0.05 49	0.05 68	0.03 20

tt9	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.03 34	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.04 25	0.05 49	0.04 40	0.03 20

TYNG	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.03 34	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.04 25	0.05 49	0.04 40	0.03 20

CR-Stereo	0.04 59	0.03 54	0.02 13	0.03 47	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.03 44	0.04 58	0.03 30	0.06 122	0.03 21	0.03 80	0.01 4	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.05 69	0.04 23	0.04 61	0.05 57	0.04 76	0.01 4	0.03 59	0.05 61	0.04 20	0.05 68	0.05 85

FORCE_8	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.01 3	0.03 49	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.03 30	0.02 6	0.03 21	0.02 35	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.04 25	0.04 20	0.03 18	0.02 3

F7	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.01 3	0.03 44	0.02 7	0.04 67	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.03 5	0.06 87	0.04 40	0.03 20

FORCE_5	0.03 13	0.02 8	0.03 61	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.03 33	0.04 67	0.03 34	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.05 47	0.05 37	0.05 62	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.05 57	0.03 17	0.02 59	0.02 14	0.05 61	0.04 20	0.04 40	0.03 20

FORCE_6	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.03 44	0.03 33	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.03 80	0.01 4	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.04 25	0.04 20	0.04 40	0.04 57

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.02 11	0.03 64	0.02 9	0.02 35	0.03 44	0.05 96	0.04 67	0.04 63	0.07 114	0.02 35	0.01 4	0.05 47	0.05 37	0.05 62	0.05 69	0.05 62	0.04 61	0.04 27	0.04 76	0.02 59	0.02 14	0.04 25	0.05 49	0.04 40	0.04 57

over-8	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.03 30	0.04 63	0.03 21	0.02 35	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 34	0.03 3	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.04 25	0.05 49	0.04 40	0.03 20

over-9	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.04 63	0.03 21	0.02 35	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 34	0.03 3	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.04 25	0.05 49	0.04 40	0.03 20

testmc14	0.03 13	0.03 54	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.03 44	0.03 33	0.02 5	0.03 34	0.06 106	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.05 37	0.04 22	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.02 6	0.02 59	0.02 14	0.04 25	0.05 49	0.04 40	0.03 20

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 33	0.02 5	0.01 3	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 33	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 8	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 25	0.03 4	0.02 3	0.02 3

LACA2	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.03 49	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.04 67	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.04 25	0.03 4	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.04 70	0.06 131	0.03 30	0.05 94	0.03 21	0.04 118	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.04 25	0.04 20	0.03 18	0.03 20

BridgeDepth	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 6	0.04 64	0.02 35	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.04 34	0.03 3	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.04 25	0.05 49	0.05 68	0.03 20
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 13	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.01 3	0.03 33	0.03 30	0.03 34	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 47	0.06 83	0.07 96	0.04 34	0.06 91	0.03 13	0.06 82	0.03 17	0.01 4	0.03 59	0.04 25	0.04 20	0.04 40	0.03 20

AdaDepth	0.04 59	0.04 98	0.02 13	0.03 47	0.03 64	0.02 9	0.02 35	0.03 44	0.04 58	0.03 30	0.04 63	0.03 21	0.02 35	0.01 4	0.06 92	0.06 83	0.06 84	0.05 69	0.05 62	0.03 13	0.05 57	0.03 17	0.01 4	0.03 59	0.05 61	0.05 49	0.04 40	0.03 20

111111	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.01 3	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.03 44	0.04 58	0.02 5	0.03 34	0.03 21	0.02 35	0.01 4	0.04 6	0.05 37	0.04 22	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.02 59	0.02 14	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 13	0.02 8	0.01 3	0.01 3	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.03 44	0.04 58	0.04 67	0.02 6	0.04 64	0.02 35	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.06 84	0.04 34	0.05 62	0.03 13	0.05 57	0.03 17	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.03 18	0.03 20

MLG-Stereo	0.03 13	0.02 8	0.01 3	0.02 11	0.02 19	0.01 3	0.01 3	0.03 44	0.03 33	0.04 67	0.02 6	0.04 64	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.06 84	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.05 57	0.03 17	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.03 18	0.03 20

LG-Stereo	0.03 13	0.03 54	0.02 13	0.02 11	0.03 64	0.02 9	0.01 3	0.04 70	0.05 96	0.04 67	0.02 6	0.05 91	0.02 35	0.01 4	0.04 6	0.05 37	0.05 62	0.04 34	0.05 62	0.04 61	0.07 99	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.05 61	0.04 20	0.04 40	0.04 57

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 33	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.03 13	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 14	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 33	0.03 30	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.02 59	0.03 59	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

GREAT-IGEV	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.03 30	0.04 63	0.04 64	0.01 3	0.01 4	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.04 25	0.04 20	0.03 18	0.03 20
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 13	0.02 8	0.01 3	0.02 11	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.03 44	0.03 33	0.03 30	0.02 6	0.02 7	0.02 35	0.01 4	0.04 6	0.05 37	0.05 62	0.03 7	0.06 91	0.02 3	0.04 27	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 61	0.03 4	0.04 40	0.03 20

Pointernet	0.02 3	0.02 8	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.03 3	0.03 3	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

U	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 35	0.01 4	0.05 47	0.05 37	0.05 62	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.05 57	0.03 17	0.01 4	0.01 3	0.04 25	0.04 20	0.02 3	0.03 20

MoCha-V2	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.03 30	0.03 34	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.05 37	0.04 22	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 14	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

StereoVision	0.06 107	0.03 54	0.04 110	0.03 47	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.06 104	0.11 288	0.02 5	0.05 94	0.03 21	0.06 196	0.01 4	0.08 155	0.10 197	0.06 84	0.05 69	0.08 118	0.07 158	0.06 82	0.05 107	0.02 59	0.04 111	0.10 163	0.08 129	0.10 167	0.12 197

AEACV	0.04 59	0.03 54	0.02 13	0.04 97	0.03 64	0.02 9	0.02 35	0.03 44	0.03 33	0.03 30	0.03 34	0.03 21	0.02 35	0.01 4	0.05 47	0.06 83	0.05 62	0.05 69	0.07 101	0.04 61	0.06 82	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.06 91	0.06 87	0.04 40	0.03 20

ProNet	0.02 3	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 14	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.03 30	0.02 6	0.02 7	0.03 80	0.01 4	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.05 69	0.04 23	0.04 61	0.04 27	0.04 76	0.01 4	0.02 14	0.05 61	0.05 49	0.05 68	0.03 20

RAFT	0.06 107	0.03 54	0.05 155	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.07 120	0.04 58	0.04 67	0.06 122	0.07 114	0.05 154	0.01 4	0.06 92	0.06 83	0.07 96	0.05 69	0.05 62	0.04 61	0.06 82	0.07 161	0.01 4	0.04 111	0.13 208	0.14 265	0.13 215	0.15 233

test_c	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.04 103	0.03 49	0.03 94	0.03 44	0.05 96	0.04 67	0.05 94	0.06 106	0.04 118	0.02 46	0.06 92	0.06 83	0.05 62	0.06 97	0.05 62	0.05 105	0.07 99	0.05 107	0.02 59	0.03 59	0.05 61	0.06 87	0.06 102	0.06 114

L400	0.05 97	0.04 98	0.03 61	0.03 47	0.03 64	0.04 92	0.02 35	0.08 128	0.05 96	0.05 99	0.04 63	0.07 114	0.04 118	0.02 46	0.05 47	0.06 83	0.06 84	0.04 34	0.07 101	0.04 61	0.07 99	0.03 17	0.02 59	0.03 59	0.07 109	0.06 87	0.05 68	0.04 57

L500	0.04 59	0.04 98	0.02 13	0.03 47	0.03 64	0.04 92	0.02 35	0.06 104	0.06 131	0.03 30	0.04 63	0.04 64	0.04 118	0.02 46	0.05 47	0.06 83	0.05 62	0.04 34	0.06 91	0.04 61	0.07 99	0.03 17	0.01 4	0.03 59	0.07 109	0.05 49	0.05 68	0.05 85

WiStereo	0.04 59	0.03 54	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.04 92	0.02 35	0.02 7	0.03 33	0.04 67	0.03 34	0.04 64	0.03 80	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.05 62	0.05 69	0.04 23	0.05 105	0.04 27	0.04 76	0.01 4	0.02 14	0.07 109	0.06 87	0.06 102	0.04 57

tt3	0.05 97	0.03 54	0.04 110	0.04 97	0.03 64	0.04 92	0.03 94	0.04 70	0.04 58	0.07 118	0.04 63	0.05 91	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.07 96	0.05 69	0.05 62	0.04 61	0.06 82	0.04 76	0.03 110	0.03 59	0.08 128	0.05 49	0.07 122	0.06 114

tt4	0.04 59	0.04 98	0.03 61	0.05 130	0.04 103	0.05 133	0.04 144	0.04 70	0.04 58	0.04 67	0.06 122	0.03 21	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.05 62	0.05 69	0.05 62	0.04 61	0.05 57	0.04 76	0.04 140	0.03 59	0.07 109	0.07 116	0.06 102	0.05 85

tt6	0.04 59	0.03 54	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.04 92	0.02 35	0.02 7	0.03 33	0.04 67	0.03 34	0.04 64	0.03 80	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.05 62	0.05 69	0.04 23	0.05 105	0.04 27	0.04 76	0.01 4	0.02 14	0.07 109	0.06 87	0.06 102	0.04 57

tt7	0.03 13	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.04 70	0.02 7	0.02 5	0.04 63	0.03 21	0.01 3	0.02 46	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.05 57	0.03 17	0.02 59	0.03 59	0.05 61	0.05 49	0.04 40	0.04 57

CR-RVC	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.02 11	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.05 96	0.03 30	0.03 34	0.03 21	0.03 80	0.02 46	0.07 119	0.06 83	0.05 62	0.06 97	0.05 62	0.04 61	0.07 99	0.05 107	0.01 4	0.03 59	0.04 25	0.06 87	0.07 122	0.05 85

GFORCE	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.01 3	0.03 49	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.02 46	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.03 5	0.04 20	0.03 18	0.02 3

FORCE_4.6	0.03 13	0.03 54	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.03 33	0.03 30	0.02 6	0.03 21	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.04 34	0.05 62	0.04 61	0.05 57	0.03 17	0.03 110	0.03 59	0.04 25	0.05 49	0.05 68	0.04 57

F5.5	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.03 44	0.03 33	0.04 67	0.02 6	0.03 21	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.01 4	0.03 59	0.04 25	0.05 49	0.04 40	0.03 20

F8.5	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.01 3	0.03 49	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.02 46	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.03 5	0.04 20	0.03 18	0.02 3

FORCE_9	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.01 3	0.03 49	0.01 3	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.02 46	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.03 5	0.04 20	0.03 18	0.02 3

FORCE_4.5	0.04 59	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.05 91	0.03 33	0.03 30	0.04 63	0.04 64	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.04 34	0.04 23	0.04 61	0.05 57	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.05 61	0.06 87	0.05 68	0.04 57

SCION-MonSter(vits)	0.04 59	0.06 156	0.05 155	0.06 160	0.06 169	0.05 133	0.03 94	0.03 44	0.04 58	0.04 67	0.06 122	0.03 21	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.05 62	0.04 34	0.05 62	0.04 61	0.05 57	0.03 17	0.02 59	0.02 14	0.05 61	0.05 49	0.05 68	0.05 85

LACA_dic	0.04 59	0.02 8	0.03 61	0.02 11	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.04 58	0.03 30	0.03 34	0.02 7	0.04 118	0.02 46	0.06 92	0.05 37	0.04 22	0.05 69	0.04 23	0.04 61	0.05 57	0.04 76	0.01 4	0.03 59	0.05 61	0.05 49	0.05 68	0.05 85

over-6	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.03 44	0.04 58	0.03 30	0.06 122	0.09 129	0.03 80	0.02 46	0.04 6	0.05 37	0.04 22	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.02 59	0.03 59	0.04 25	0.06 87	0.05 68	0.05 85

over v1	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.03 33	0.03 30	0.04 63	0.05 91	0.03 80	0.02 46	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.01 4	0.03 59	0.04 25	0.06 87	0.05 68	0.03 20

MCSU-Stereo	0.03 13	0.03 54	0.02 13	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.03 44	0.04 58	0.02 5	0.03 34	0.04 64	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.05 62	0.04 34	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.02 6	0.02 59	0.02 14	0.04 25	0.05 49	0.05 68	0.04 57

PointNet	0.04 59	0.03 54	0.04 110	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.03 94	0.05 91	0.04 58	0.02 5	0.05 94	0.03 21	0.02 35	0.02 46	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.04 140	0.05 144	0.05 61	0.06 87	0.03 18	0.04 57

TS12	0.04 59	0.02 8	0.03 61	0.02 11	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.04 58	0.03 30	0.03 34	0.02 7	0.04 118	0.02 46	0.06 92	0.05 37	0.04 22	0.05 69	0.04 23	0.04 61	0.05 57	0.04 76	0.01 4	0.03 59	0.05 61	0.05 49	0.05 68	0.05 85

LACA3	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.04 58	0.04 67	0.03 34	0.03 21	0.02 35	0.02 46	0.06 92	0.06 83	0.04 22	0.06 97	0.05 62	0.04 61	0.06 82	0.06 133	0.02 59	0.03 59	0.05 61	0.06 87	0.05 68	0.05 85

LACA1	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.02 11	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.05 96	0.03 30	0.03 34	0.04 64	0.03 80	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.06 97	0.04 23	0.04 61	0.04 27	0.04 76	0.03 110	0.03 59	0.05 61	0.06 87	0.05 68	0.04 57

DispViT+	0.04 59	0.03 54	0.04 110	0.06 160	0.03 64	0.04 92	0.03 94	0.04 70	0.05 96	0.04 67	0.07 158	0.04 64	0.04 118	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.05 69	0.05 62	0.04 61	0.04 27	0.05 107	0.02 59	0.04 111	0.05 61	0.07 116	0.05 68	0.06 114

BridgeDepth_RVC	0.05 97	0.04 98	0.04 110	0.04 97	0.05 129	0.05 133	0.03 94	0.04 70	0.07 163	0.05 99	0.05 94	0.05 91	0.04 118	0.02 46	0.07 119	0.07 111	0.05 62	0.07 121	0.05 62	0.05 105	0.06 82	0.05 107	0.02 59	0.03 59	0.06 91	0.08 129	0.07 122	0.07 127
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 64	0.04 92	0.03 94	0.05 91	0.04 58	0.03 30	0.06 122	0.04 64	0.03 80	0.02 46	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.02 59	0.03 59	0.04 25	0.05 49	0.03 18	0.05 85

WQFJX	0.03 13	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.03 44	0.04 58	0.03 30	0.06 122	0.03 21	0.06 196	0.02 46	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.02 59	0.03 59	0.03 5	0.05 49	0.03 18	0.04 57

NLMM1	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.05 91	0.05 96	0.04 67	0.07 158	0.03 21	0.07 238	0.02 46	0.04 6	0.05 37	0.03 3	0.04 34	0.04 23	0.04 61	0.03 4	0.03 17	0.01 4	0.04 111	0.06 91	0.04 20	0.04 40	0.04 57

NLMM	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 64	0.04 92	0.03 94	0.05 91	0.04 58	0.03 30	0.06 122	0.04 64	0.03 80	0.02 46	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.02 59	0.03 59	0.04 25	0.05 49	0.03 18	0.05 85

NLSM1	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.02 19	0.04 92	0.03 94	0.05 91	0.07 163	0.03 30	0.07 158	0.04 64	0.06 196	0.02 46	0.04 6	0.04 5	0.04 22	0.04 34	0.05 62	0.03 13	0.05 57	0.03 17	0.02 59	0.03 59	0.05 61	0.05 49	0.04 40	0.04 57

NLCSM	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.05 91	0.04 58	0.03 30	0.04 63	0.04 64	0.05 154	0.02 46	0.03 3	0.03 3	0.04 22	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.04 25	0.04 20	0.02 3	0.03 20

VIP-Stereo	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.04 97	0.03 64	0.02 9	0.01 3	0.04 70	0.04 58	0.04 67	0.07 158	0.06 106	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.06 83	0.08 104	0.05 69	0.06 91	0.04 61	0.07 99	0.04 76	0.02 59	0.03 59	0.05 61	0.05 49	0.04 40	0.04 57

GEAStereo	0.04 59	0.04 98	0.03 61	0.04 97	0.03 64	0.03 49	0.03 94	0.04 70	0.03 33	0.04 67	0.03 34	0.03 21	0.01 3	0.02 46	0.05 47	0.06 83	0.06 84	0.05 69	0.05 62	0.04 61	0.06 82	0.04 76	0.02 59	0.03 59	0.04 25	0.05 49	0.04 40	0.03 20

gasm-f	0.04 59	0.04 98	0.03 61	0.04 97	0.03 64	0.03 49	0.03 94	0.04 70	0.03 33	0.04 67	0.03 34	0.03 21	0.01 3	0.02 46	0.05 47	0.06 83	0.06 84	0.05 69	0.05 62	0.04 61	0.06 82	0.04 76	0.02 59	0.03 59	0.04 25	0.05 49	0.04 40	0.03 20

MonStereo	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.03 44	0.04 58	0.04 67	0.06 122	0.03 21	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.05 62	0.04 34	0.05 62	0.04 61	0.05 57	0.03 17	0.02 59	0.02 14	0.05 61	0.05 49	0.05 68	0.05 85

GASTEREO	0.03 13	0.02 8	0.03 61	0.02 11	0.03 64	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 96	0.02 5	0.03 34	0.04 64	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.06 83	0.05 62	0.05 69	0.05 62	0.04 61	0.04 27	0.04 76	0.02 59	0.02 14	0.05 61	0.04 20	0.03 18	0.04 57

MSCF	0.03 13	0.02 8	0.03 61	0.03 47	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 96	0.02 5	0.04 63	0.04 64	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.06 83	0.05 62	0.05 69	0.05 62	0.04 61	0.04 27	0.04 76	0.02 59	0.02 14	0.05 61	0.04 20	0.02 3	0.04 57

MM-Stereo_test2	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.03 44	0.02 7	0.03 30	0.03 34	0.01 3	0.01 3	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.05 69	0.04 23	0.03 13	0.04 27	0.04 76	0.03 110	0.03 59	0.03 5	0.04 20	0.03 18	0.04 57

AIO-test2	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 44	0.04 58	0.03 30	0.06 122	0.03 21	0.01 3	0.02 46	0.04 6	0.04 5	0.03 3	0.04 34	0.03 3	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.02 3	0.04 20	0.02 3	0.03 20

GIP-stereo	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.02 35	0.02 7	0.02 7	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.06 84	0.04 34	0.06 91	0.03 13	0.05 57	0.03 17	0.01 4	0.03 59	0.04 25	0.05 49	0.03 18	0.03 20

DEFOM-Stereo	0.04 59	0.03 54	0.02 13	0.04 97	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.04 70	0.04 58	0.04 67	0.04 63	0.03 21	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.07 96	0.06 97	0.06 91	0.04 61	0.06 82	0.03 17	0.02 59	0.02 14	0.06 91	0.06 87	0.05 68	0.04 57

IGEV-Stereo++	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.03 47	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.04 70	0.04 58	0.04 67	0.03 34	0.03 21	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.04 34	0.04 23	0.04 61	0.04 27	0.04 76	0.03 110	0.03 59	0.03 5	0.05 49	0.03 18	0.03 20

RAStereo	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.03 44	0.02 7	0.03 30	0.02 6	0.04 64	0.03 80	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.05 62	0.05 69	0.04 23	0.03 13	0.06 82	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.06 91	0.05 49	0.04 40	0.04 57

Occ-G	0.04 59	0.04 98	0.03 61	0.04 97	0.02 19	0.03 49	0.02 35	0.04 70	0.03 33	0.03 30	0.05 94	0.03 21	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.06 83	0.06 84	0.06 97	0.07 101	0.04 61	0.05 57	0.03 17	0.04 140	0.03 59	0.04 25	0.04 20	0.03 18	0.05 85

AIO-Stereo	0.03 13	0.03 54	0.03 61	0.02 11	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.02 7	0.03 33	0.03 30	0.03 34	0.02 7	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.04 34	0.05 62	0.03 13	0.04 27	0.03 17	0.02 59	0.02 14	0.03 5	0.04 20	0.03 18	0.02 3

RSM++	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.02 11	0.04 103	0.02 9	0.03 94	0.05 91	0.04 58	0.04 67	0.04 63	0.05 91	0.02 35	0.02 46	0.06 92	0.06 83	0.05 62	0.05 69	0.05 62	0.04 61	0.07 99	0.04 76	0.02 59	0.03 59	0.06 91	0.05 49	0.04 40	0.04 57

RSM	0.03 13	0.03 54	0.03 61	0.02 11	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.03 44	0.02 7	0.03 30	0.04 63	0.04 64	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.06 83	0.05 62	0.04 34	0.05 62	0.04 61	0.05 57	0.03 17	0.01 4	0.03 59	0.04 25	0.04 20	0.03 18	0.03 20

plain	0.06 107	0.04 98	0.04 110	0.04 97	0.04 103	0.05 133	0.03 94	0.08 128	0.04 58	0.09 127	0.05 94	0.06 106	0.02 35	0.02 46	0.07 119	0.08 129	0.12 145	0.08 136	0.08 118	0.06 131	0.08 116	0.04 76	0.02 59	0.05 144	0.09 146	0.09 143	0.08 135	0.09 151

MaDis-Stereo	0.07 130	0.04 98	0.05 155	0.03 47	0.02 19	0.03 49	0.03 94	0.06 104	0.06 131	0.04 67	0.06 122	0.10 138	0.05 154	0.02 46	0.07 119	0.08 129	0.10 123	0.09 173	0.07 101	0.05 105	0.10 131	0.10 280	0.01 4	0.05 144	0.11 182	0.18 352	0.13 215	0.16 250

test_5	0.08 144	0.05 125	0.07 244	0.04 97	0.04 103	0.04 92	0.04 144	0.09 137	0.05 96	0.05 99	0.07 158	0.12 160	0.12 312	0.02 46	0.07 119	0.09 156	0.07 96	0.07 121	0.08 118	0.06 131	0.10 131	0.09 238	0.02 59	0.07 231	0.10 163	0.13 235	0.13 215	0.18 283

iRaftStereo_RVC	0.05 97	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 64	0.03 49	0.02 35	0.05 91	0.04 58	0.06 108	0.05 94	0.05 91	0.03 80	0.02 46	0.06 92	0.06 83	0.10 123	0.07 121	0.07 101	0.05 105	0.09 121	0.04 76	0.02 59	0.03 59	0.07 109	0.06 87	0.05 68	0.05 85

AFF-stereo	0.06 107	0.05 125	0.05 155	0.05 130	0.04 103	0.04 92	0.03 94	0.11 148	0.06 131	0.16 164	0.04 63	0.08 120	0.03 80	0.02 46	0.06 92	0.08 129	0.08 104	0.05 69	0.09 135	0.04 61	0.09 121	0.05 107	0.02 59	0.04 111	0.10 163	0.08 129	0.07 122	0.07 127

RAFT + AFF	0.05 97	0.04 98	0.03 61	0.05 130	0.04 103	0.04 92	0.03 94	0.06 104	0.08 196	0.09 127	0.05 94	0.09 129	0.02 35	0.02 46	0.05 47	0.05 37	0.09 118	0.06 97	0.06 91	0.04 61	0.07 99	0.05 107	0.02 59	0.04 111	0.07 109	0.05 49	0.05 68	0.05 85

FETCStereo	0.08 144	0.05 125	0.04 110	0.05 130	0.04 103	0.05 133	0.03 94	0.14 188	0.04 58	0.22 255	0.05 94	0.12 160	0.03 80	0.03 100	0.07 119	0.09 156	0.14 169	0.07 121	0.12 174	0.06 131	0.14 200	0.05 107	0.04 140	0.03 59	0.08 128	0.09 143	0.09 151	0.08 139

FETStereo	0.07 130	0.05 125	0.04 110	0.05 130	0.04 103	0.04 92	0.03 94	0.12 154	0.04 58	0.20 225	0.04 63	0.10 138	0.03 80	0.03 100	0.06 92	0.08 129	0.12 145	0.07 121	0.10 147	0.05 105	0.12 156	0.05 107	0.04 140	0.03 59	0.08 128	0.08 129	0.06 102	0.05 85

CEFStereo	0.07 130	0.05 125	0.04 110	0.04 97	0.04 103	0.05 133	0.04 144	0.14 188	0.04 58	0.21 240	0.05 94	0.11 151	0.03 80	0.03 100	0.07 119	0.08 129	0.13 151	0.07 121	0.10 147	0.06 131	0.12 156	0.05 107	0.04 140	0.03 59	0.08 128	0.09 143	0.07 122	0.07 127

CGFBStereo	0.07 130	0.05 125	0.04 110	0.04 97	0.04 103	0.04 92	0.04 144	0.13 175	0.04 58	0.21 240	0.05 94	0.11 151	0.03 80	0.03 100	0.07 119	0.08 129	0.13 151	0.07 121	0.10 147	0.05 105	0.13 178	0.05 107	0.04 140	0.03 59	0.08 128	0.09 143	0.08 135	0.06 114

tt5	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.04 97	0.03 64	0.04 92	0.02 35	0.03 44	0.04 58	0.03 30	0.04 63	0.03 21	0.02 35	0.03 100	0.05 47	0.05 37	0.06 84	0.05 69	0.04 23	0.04 61	0.05 57	0.03 17	0.03 110	0.03 59	0.05 61	0.06 87	0.05 68	0.04 57

FORCE_4.7	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.05 130	0.03 64	0.04 92	0.03 94	0.03 44	0.04 58	0.03 30	0.03 34	0.04 64	0.02 35	0.03 100	0.05 47	0.05 37	0.08 104	0.06 97	0.06 91	0.04 61	0.05 57	0.04 76	0.01 4	0.04 111	0.04 25	0.05 49	0.06 102	0.05 85

F4.4	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.03 64	0.04 92	0.02 35	0.04 70	0.03 33	0.03 30	0.04 63	0.03 21	0.03 80	0.03 100	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.04 34	0.05 62	0.03 13	0.05 57	0.03 17	0.01 4	0.03 59	0.05 61	0.06 87	0.04 40	0.04 57

FORCE_4	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.04 97	0.02 19	0.04 92	0.02 35	0.04 70	0.03 33	0.06 108	0.05 94	0.03 21	0.02 35	0.03 100	0.05 47	0.05 37	0.04 22	0.05 69	0.05 62	0.04 61	0.06 82	0.03 17	0.02 59	0.03 59	0.06 91	0.07 116	0.06 102	0.04 57

NBS	0.06 107	0.04 98	0.04 110	0.03 47	0.03 64	0.04 92	0.03 94	0.07 120	0.05 96	0.11 136	0.02 6	0.08 120	0.03 80	0.03 100	0.07 119	0.09 156	0.14 169	0.06 97	0.08 118	0.06 131	0.15 222	0.07 161	0.04 140	0.04 111	0.09 146	0.09 143	0.06 102	0.07 127

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 107	0.03 54	0.06 196	0.04 97	0.05 129	0.04 92	0.02 35	0.06 104	0.06 131	0.12 139	0.08 188	0.08 120	0.06 196	0.03 100	0.06 92	0.07 111	0.11 134	0.06 97	0.08 118	0.05 105	0.07 99	0.04 76	0.02 59	0.04 111	0.07 109	0.07 116	0.07 122	0.06 114

TS	0.06 107	0.04 98	0.04 110	0.05 130	0.05 129	0.04 92	0.03 94	0.06 104	0.05 96	0.04 67	0.08 188	0.06 106	0.03 80	0.03 100	0.07 119	0.08 129	0.06 84	0.07 121	0.07 101	0.06 131	0.09 121	0.08 190	0.02 59	0.04 111	0.08 128	0.08 129	0.08 135	0.09 151

NLSM3	0.04 59	0.03 54	0.03 61	0.04 97	0.03 64	0.02 9	0.02 35	0.04 70	0.07 163	0.04 67	0.04 63	0.03 21	0.04 118	0.03 100	0.06 92	0.05 37	0.05 62	0.05 69	0.04 23	0.04 61	0.04 27	0.04 76	0.03 110	0.03 59	0.06 91	0.06 87	0.06 102	0.06 114

LG-Stereo_L2	0.06 107	0.04 98	0.03 61	0.03 47	0.04 103	0.02 9	0.02 35	0.08 128	0.08 196	0.21 240	0.06 122	0.08 120	0.03 80	0.03 100	0.06 92	0.07 111	0.10 123	0.06 97	0.07 101	0.04 61	0.13 178	0.05 107	0.02 59	0.03 59	0.05 61	0.06 87	0.05 68	0.05 85

LG-Stereo_L1	0.06 107	0.04 98	0.03 61	0.04 97	0.03 64	0.02 9	0.02 35	0.08 128	0.09 240	0.21 240	0.05 94	0.05 91	0.03 80	0.03 100	0.06 92	0.07 111	0.10 123	0.06 97	0.07 101	0.04 61	0.14 200	0.05 107	0.01 4	0.03 59	0.06 91	0.06 87	0.05 68	0.05 85

MLG-Stereo_test3	0.05 97	0.03 54	0.02 13	0.03 47	0.04 103	0.05 133	0.03 94	0.05 91	0.06 131	0.06 108	0.06 122	0.09 129	0.02 35	0.03 100	0.06 92	0.06 83	0.08 104	0.06 97	0.06 91	0.04 61	0.08 116	0.04 76	0.02 59	0.03 59	0.05 61	0.06 87	0.05 68	0.05 85

MLG-Stereo_test2	0.04 59	0.02 8	0.02 13	0.02 11	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.04 70	0.03 33	0.05 99	0.03 34	0.05 91	0.02 35	0.03 100	0.05 47	0.05 37	0.08 104	0.04 34	0.06 91	0.04 61	0.07 99	0.03 17	0.02 59	0.02 14	0.04 25	0.04 20	0.05 68	0.03 20

DFGA-Net	0.05 97	0.05 125	0.03 61	0.04 97	0.03 64	0.04 92	0.03 94	0.05 91	0.04 58	0.06 108	0.05 94	0.10 138	0.04 118	0.03 100	0.06 92	0.07 111	0.08 104	0.07 121	0.07 101	0.05 105	0.07 99	0.04 76	0.03 110	0.04 111	0.07 109	0.06 87	0.06 102	0.09 151

SGD-Stereo	0.06 107	0.04 98	0.03 61	0.05 130	0.04 103	0.06 156	0.03 94	0.04 70	0.06 131	0.08 123	0.05 94	0.05 91	0.03 80	0.03 100	0.07 119	0.08 129	0.14 169	0.06 97	0.09 135	0.05 105	0.12 156	0.05 107	0.03 110	0.04 111	0.08 128	0.08 129	0.12 196	0.09 151

AIO_rvc	0.06 107	0.06 156	0.03 61	0.05 130	0.04 103	0.04 92	0.03 94	0.08 128	0.06 131	0.10 135	0.04 63	0.08 120	0.02 35	0.03 100	0.06 92	0.07 111	0.08 104	0.06 97	0.07 101	0.05 105	0.12 156	0.05 107	0.02 59	0.03 59	0.06 91	0.06 87	0.05 68	0.05 85

HUF	0.07 130	0.05 125	0.04 110	0.07 184	0.06 169	0.04 92	0.03 94	0.09 137	0.07 163	0.16 164	0.05 94	0.09 129	0.04 118	0.03 100	0.06 92	0.07 111	0.08 104	0.06 97	0.09 135	0.06 131	0.14 200	0.06 133	0.03 110	0.04 111	0.08 128	0.05 49	0.06 102	0.05 85

AIO_test	0.06 107	0.05 125	0.04 110	0.07 184	0.05 129	0.04 92	0.04 144	0.10 144	0.09 240	0.12 139	0.05 94	0.11 151	0.04 118	0.03 100	0.06 92	0.07 111	0.07 96	0.06 97	0.08 118	0.05 105	0.13 178	0.05 107	0.04 140	0.04 111	0.09 146	0.07 116	0.05 68	0.05 85

AIO-test1	0.03 13	0.02 8	0.02 13	0.01 3	0.02 19	0.02 9	0.01 3	0.05 91	0.05 96	0.04 67	0.04 63	0.04 64	0.02 35	0.03 100	0.05 47	0.06 83	0.04 22	0.04 34	0.03 3	0.03 13	0.03 4	0.03 17	0.01 4	0.02 14	0.03 5	0.04 20	0.02 3	0.03 20

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 130	0.05 125	0.03 61	0.04 97	0.05 129	0.04 92	0.02 35	0.11 148	0.06 131	0.22 255	0.05 94	0.05 91	0.02 35	0.03 100	0.07 119	0.08 129	0.12 145	0.08 136	0.09 135	0.07 158	0.16 243	0.06 133	0.02 59	0.03 59	0.07 109	0.07 116	0.07 122	0.05 85

MIM_Stereo	0.06 107	0.04 98	0.03 61	0.05 130	0.05 129	0.05 133	0.03 94	0.06 104	0.04 58	0.14 148	0.06 122	0.04 64	0.02 35	0.03 100	0.07 119	0.08 129	0.13 151	0.07 121	0.09 135	0.06 131	0.11 140	0.06 133	0.02 59	0.04 111	0.08 128	0.07 116	0.07 122	0.05 85

4D-IteraStereo	0.09 153	0.06 156	0.05 155	0.06 160	0.06 169	0.06 156	0.04 144	0.15 198	0.10 268	0.22 255	0.08 188	0.14 190	0.06 196	0.03 100	0.08 155	0.10 197	0.17 220	0.09 173	0.11 159	0.07 158	0.15 222	0.05 107	0.03 110	0.05 144	0.10 163	0.10 166	0.08 135	0.08 139

anonymousdsp	0.05 97	0.04 98	0.03 61	0.03 47	0.04 103	0.04 92	0.04 144	0.06 104	0.05 96	0.06 108	0.04 63	0.03 21	0.02 35	0.03 100	0.06 92	0.07 111	0.08 104	0.06 97	0.08 118	0.05 105	0.09 121	0.05 107	0.03 110	0.03 59	0.05 61	0.05 49	0.05 68	0.05 85

TESTraft	0.09 153	0.06 156	0.06 196	0.04 97	0.04 103	0.05 133	0.06 197	0.09 137	0.08 196	0.09 127	0.08 188	0.12 160	0.13 327	0.03 100	0.09 211	0.10 197	0.11 134	0.09 173	0.08 118	0.07 158	0.13 178	0.12 329	0.02 59	0.05 144	0.14 236	0.12 213	0.14 231	0.20 312

RAFT_CTSACE	0.07 130	0.04 98	0.06 196	0.03 47	0.04 103	0.05 133	0.05 161	0.06 104	0.06 131	0.09 127	0.04 63	0.10 138	0.09 275	0.03 100	0.07 119	0.08 129	0.11 134	0.07 121	0.07 101	0.05 105	0.12 156	0.08 190	0.03 110	0.06 182	0.12 195	0.13 235	0.12 196	0.15 233

test_4	0.09 153	0.05 125	0.07 244	0.05 130	0.06 169	0.03 49	0.02 35	0.11 148	0.09 240	0.17 175	0.06 122	0.09 129	0.06 196	0.03 100	0.09 211	0.09 156	0.15 180	0.08 136	0.10 147	0.07 158	0.16 243	0.08 190	0.02 59	0.07 231	0.09 146	0.15 295	0.12 196	0.18 283

rafts_anoy	0.09 153	0.08 227	0.07 244	0.07 184	0.07 189	0.06 156	0.05 161	0.13 175	0.05 96	0.17 175	0.09 211	0.12 160	0.05 154	0.03 100	0.09 211	0.10 197	0.15 180	0.12 269	0.13 195	0.07 158	0.14 200	0.08 190	0.03 110	0.06 182	0.11 182	0.10 166	0.09 151	0.11 179

RALAANet	0.09 153	0.08 227	0.06 196	0.07 184	0.05 129	0.08 197	0.05 161	0.10 144	0.07 163	0.12 139	0.09 211	0.10 138	0.06 196	0.03 100	0.08 155	0.09 156	0.13 151	0.11 229	0.15 229	0.08 186	0.12 156	0.07 161	0.04 140	0.06 182	0.11 182	0.10 166	0.11 181	0.11 179

ARAFT	0.07 130	0.04 98	0.04 110	0.05 130	0.05 129	0.05 133	0.02 35	0.09 137	0.06 131	0.12 139	0.06 122	0.12 160	0.03 80	0.03 100	0.07 119	0.07 111	0.12 145	0.09 173	0.09 135	0.05 105	0.11 140	0.07 161	0.03 110	0.04 111	0.09 146	0.09 143	0.09 151	0.09 151

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 144	0.06 156	0.05 155	0.05 130	0.04 103	0.04 92	0.04 144	0.14 188	0.07 163	0.21 240	0.04 63	0.12 160	0.04 118	0.03 100	0.07 119	0.09 156	0.09 118	0.06 97	0.10 147	0.05 105	0.11 140	0.05 107	0.03 110	0.05 144	0.12 195	0.09 143	0.09 151	0.09 151

delet	0.05 97	0.05 125	0.04 110	0.06 160	0.05 129	0.05 133	0.05 161	0.04 70	0.04 58	0.06 108	0.05 94	0.10 138	0.05 154	0.03 100	0.07 119	0.06 83	0.07 96	0.06 97	0.05 62	0.06 131	0.06 82	0.04 76	0.03 110	0.04 111	0.06 91	0.06 87	0.04 40	0.04 57

RYNet	0.06 107	0.04 98	0.04 110	0.04 97	0.04 103	0.04 92	0.03 94	0.04 70	0.11 288	0.05 99	0.04 63	0.04 64	0.03 80	0.03 100	0.07 119	0.06 83	0.07 96	0.08 136	0.07 101	0.05 105	0.05 57	0.04 76	0.11 328	0.04 111	0.06 91	0.13 235	0.06 102	0.05 85

TDLM	0.04 59	0.04 98	0.04 110	0.04 97	0.04 103	0.04 92	0.03 94	0.04 70	0.03 33	0.04 67	0.06 122	0.04 64	0.03 80	0.03 100	0.06 92	0.06 83	0.06 84	0.06 97	0.05 62	0.04 61	0.05 57	0.04 76	0.03 110	0.04 111	0.05 61	0.05 49	0.05 68	0.05 85

AROF-Stereo-S	0.09 153	0.07 183	0.06 196	0.10 244	0.06 169	0.10 242	0.04 144	0.12 154	0.05 96	0.17 175	0.09 211	0.16 221	0.06 196	0.04 136	0.08 155	0.10 197	0.16 199	0.09 173	0.14 213	0.09 227	0.14 200	0.09 238	0.04 140	0.06 182	0.10 163	0.09 143	0.12 196	0.13 206

valid	0.16 336	0.11 290	0.03 61	0.44 403	0.05 129	0.22 365	0.04 144	1.25 451	0.04 58	0.81 444	0.06 122	0.24 341	0.04 118	0.04 136	0.06 92	0.06 83	0.14 169	0.05 69	0.28 378	0.04 61	0.06 82	0.03 17	0.05 182	0.04 111	0.07 109	0.05 49	0.06 102	0.03 20

HNOStereo	0.08 144	0.05 125	0.05 155	0.05 130	0.05 129	0.05 133	0.03 94	0.15 198	0.06 131	0.24 296	0.05 94	0.13 177	0.05 154	0.04 136	0.08 155	0.10 197	0.15 180	0.08 136	0.14 213	0.07 158	0.16 243	0.06 133	0.04 140	0.05 144	0.07 109	0.09 143	0.09 151	0.11 179

GIO	0.05 97	0.03 54	0.04 110	0.03 47	0.03 64	0.03 49	0.03 94	0.07 120	0.07 163	0.04 67	0.07 158	0.04 64	0.03 80	0.04 136	0.06 92	0.07 111	0.09 118	0.09 173	0.07 101	0.05 105	0.07 99	0.06 133	0.04 140	0.05 144	0.06 91	0.06 87	0.07 122	0.06 114

IGEV-Stereo+	0.06 107	0.03 54	0.03 61	0.03 47	0.04 103	0.03 49	0.03 94	0.16 214	0.06 131	0.20 225	0.06 122	0.06 106	0.03 80	0.04 136	0.07 119	0.08 129	0.10 123	0.06 97	0.09 135	0.06 131	0.12 156	0.06 133	0.03 110	0.03 59	0.07 109	0.06 87	0.03 18	0.07 127

MyStereo04	0.14 294	0.12 307	0.10 312	0.08 195	0.09 252	0.10 242	0.08 246	0.22 353	0.19 369	0.24 296	0.16 338	0.23 332	0.11 304	0.04 136	0.10 273	0.11 264	0.17 220	0.12 269	0.21 331	0.12 312	0.16 243	0.11 305	0.06 211	0.11 327	0.21 360	0.12 213	0.16 262	0.15 233

MIF-Stereo (partial)	0.06 107	0.05 125	0.06 196	0.05 130	0.04 103	0.05 133	0.03 94	0.08 128	0.07 163	0.07 118	0.04 63	0.05 91	0.06 196	0.04 136	0.08 155	0.08 129	0.11 134	0.08 136	0.08 118	0.05 105	0.09 121	0.05 107	0.02 59	0.06 182	0.10 163	0.08 129	0.07 122	0.08 139

LL-Strereo2	0.07 130	0.03 54	0.03 61	0.04 97	0.05 129	0.04 92	0.03 94	0.06 104	0.07 163	0.14 148	0.07 158	0.08 120	0.05 154	0.04 136	0.07 119	0.08 129	0.14 169	0.07 121	0.10 147	0.06 131	0.10 131	0.06 133	0.03 110	0.04 111	0.08 128	0.09 143	0.08 135	0.05 85

TestStereo1	0.09 153	0.07 183	0.06 196	0.04 97	0.05 129	0.06 156	0.06 197	0.07 120	0.07 163	0.09 127	0.07 158	0.11 151	0.14 343	0.04 136	0.09 211	0.10 197	0.11 134	0.09 173	0.09 135	0.08 186	0.13 178	0.12 329	0.02 59	0.04 111	0.15 258	0.13 235	0.16 262	0.20 312

RAFT+CT+SA	0.09 153	0.05 125	0.07 244	0.05 130	0.05 129	0.04 92	0.05 161	0.13 175	0.08 196	0.08 123	0.07 158	0.15 197	0.13 327	0.04 136	0.10 273	0.10 197	0.09 118	0.08 136	0.08 118	0.06 131	0.12 156	0.11 305	0.02 59	0.06 182	0.13 208	0.12 213	0.11 181	0.17 264

SA-5K	0.09 153	0.07 183	0.06 196	0.04 97	0.05 129	0.06 156	0.06 197	0.07 120	0.07 163	0.09 127	0.07 158	0.11 151	0.14 343	0.04 136	0.09 211	0.10 197	0.11 134	0.09 173	0.09 135	0.08 186	0.13 178	0.12 329	0.02 59	0.04 111	0.15 258	0.13 235	0.16 262	0.20 312

SA	0.10 181	0.07 183	0.06 196	0.06 160	0.05 129	0.08 197	0.04 144	0.12 154	0.05 96	0.16 164	0.07 158	0.16 221	0.03 80	0.04 136	0.09 211	0.09 156	0.13 151	0.11 229	0.12 174	0.09 227	0.14 200	0.10 280	0.03 110	0.06 182	0.16 274	0.14 265	0.13 215	0.20 312

IPLG	0.09 153	0.07 183	0.07 244	0.07 184	0.07 189	0.06 156	0.05 161	0.15 198	0.06 131	0.22 255	0.06 122	0.15 197	0.05 154	0.04 136	0.08 155	0.10 197	0.16 199	0.10 209	0.14 213	0.09 227	0.13 178	0.08 190	0.04 140	0.07 231	0.13 208	0.11 189	0.11 181	0.08 139

AASNet	0.06 107	0.06 156	0.04 110	0.09 219	0.07 189	0.08 197	0.05 161	0.08 128	0.04 58	0.07 118	0.07 158	0.07 114	0.04 118	0.04 136	0.06 92	0.07 111	0.10 123	0.08 136	0.08 118	0.06 131	0.07 99	0.06 133	0.04 140	0.06 182	0.08 128	0.07 116	0.06 102	0.06 114

raft+_RVC	0.08 144	0.06 156	0.04 110	0.06 160	0.06 169	0.07 182	0.04 144	0.10 144	0.08 196	0.17 175	0.08 188	0.09 129	0.04 118	0.04 136	0.08 155	0.07 111	0.13 151	0.09 173	0.11 159	0.06 131	0.13 178	0.05 107	0.03 110	0.05 144	0.10 163	0.09 143	0.09 151	0.08 139

RALCasStereoNet	0.09 153	0.08 227	0.06 196	0.09 219	0.07 189	0.06 156	0.05 161	0.12 154	0.05 96	0.18 193	0.07 158	0.12 160	0.05 154	0.04 136	0.09 211	0.10 197	0.18 243	0.12 269	0.13 195	0.08 186	0.15 222	0.08 190	0.05 182	0.06 182	0.12 195	0.09 143	0.10 167	0.08 139

MMNet	0.06 107	0.06 156	0.04 110	0.08 195	0.06 169	0.06 156	0.05 161	0.07 120	0.05 96	0.05 99	0.05 94	0.09 129	0.04 118	0.04 136	0.07 119	0.07 111	0.08 104	0.08 136	0.07 101	0.06 131	0.06 82	0.05 107	0.04 140	0.05 144	0.07 109	0.08 129	0.07 122	0.10 169

GANet	0.06 107	0.07 183	0.06 196	0.06 160	0.06 169	0.07 182	0.06 197	0.07 120	0.05 96	0.06 108	0.07 158	0.05 91	0.04 118	0.04 136	0.07 119	0.08 129	0.08 104	0.10 209	0.07 101	0.05 105	0.07 99	0.05 107	0.05 182	0.05 144	0.08 128	0.07 116	0.06 102	0.06 114

CVANet_RVC	0.07 130	0.07 183	0.07 244	0.08 195	0.06 169	0.07 182	0.05 161	0.06 104	0.05 96	0.06 108	0.09 211	0.05 91	0.04 118	0.04 136	0.08 155	0.08 129	0.08 104	0.08 136	0.08 118	0.06 131	0.08 116	0.05 107	0.04 140	0.05 144	0.08 128	0.07 116	0.07 122	0.09 151

AANet_RVC	0.06 107	0.05 125	0.06 196	0.05 130	0.06 169	0.04 92	0.05 161	0.05 91	0.06 131	0.05 99	0.06 122	0.05 91	0.04 118	0.04 136	0.07 119	0.07 111	0.08 104	0.08 136	0.07 101	0.07 158	0.07 99	0.06 133	0.05 182	0.05 144	0.07 109	0.09 143	0.06 102	0.08 139

AROF-Stereo_1	0.10 181	0.09 248	0.06 196	0.09 219	0.05 129	0.08 197	0.06 197	0.15 198	0.08 196	0.18 193	0.10 243	0.17 234	0.05 154	0.05 156	0.08 155	0.10 197	0.16 199	0.09 173	0.17 270	0.08 186	0.16 243	0.07 161	0.05 182	0.05 144	0.14 236	0.11 189	0.12 196	0.11 179

AROF-Stereo	0.10 181	0.09 248	0.06 196	0.09 219	0.05 129	0.08 197	0.06 197	0.15 198	0.08 196	0.18 193	0.10 243	0.17 234	0.05 154	0.05 156	0.08 155	0.10 197	0.16 199	0.09 173	0.17 270	0.08 186	0.16 243	0.07 161	0.05 182	0.05 144	0.14 236	0.11 189	0.12 196	0.11 179

base_500_lr5e5	0.10 181	0.09 248	0.06 196	0.09 219	0.05 129	0.08 197	0.06 197	0.15 198	0.08 196	0.18 193	0.10 243	0.17 234	0.05 154	0.05 156	0.08 155	0.10 197	0.16 199	0.09 173	0.17 270	0.08 186	0.16 243	0.07 161	0.05 182	0.05 144	0.14 236	0.11 189	0.12 196	0.11 179

base_1k_lr1e5	0.09 153	0.09 248	0.06 196	0.11 266	0.05 129	0.07 182	0.06 197	0.14 188	0.06 131	0.17 175	0.09 211	0.18 258	0.05 154	0.05 156	0.08 155	0.09 156	0.15 180	0.09 173	0.16 247	0.07 158	0.15 222	0.07 161	0.06 211	0.06 182	0.14 236	0.09 143	0.11 181	0.07 127

arf5	0.10 181	0.09 248	0.06 196	0.09 219	0.05 129	0.08 197	0.06 197	0.15 198	0.08 196	0.18 193	0.10 243	0.17 234	0.05 154	0.05 156	0.08 155	0.10 197	0.16 199	0.09 173	0.17 270	0.08 186	0.16 243	0.07 161	0.05 182	0.05 144	0.14 236	0.11 189	0.12 196	0.11 179

WQFJA1++	0.12 242	0.09 248	0.06 196	0.15 318	0.08 219	0.15 306	0.14 332	0.17 231	0.07 163	0.19 211	0.11 268	0.15 197	0.08 262	0.05 156	0.08 155	0.10 197	0.19 269	0.09 173	0.16 247	0.08 186	0.16 243	0.07 161	0.06 211	0.06 182	0.16 274	0.11 189	0.21 347	0.22 333

LGtest1	0.06 107	0.04 98	0.03 61	0.04 97	0.04 103	0.04 92	0.03 94	0.08 128	0.08 196	0.07 118	0.04 63	0.06 106	0.03 80	0.05 156	0.07 119	0.07 111	0.12 145	0.07 121	0.10 147	0.07 158	0.12 156	0.06 133	0.04 140	0.03 59	0.07 109	0.06 87	0.08 135	0.06 114

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 130	0.05 125	0.03 61	0.03 47	0.05 129	0.05 133	0.03 94	0.12 154	0.05 96	0.22 255	0.05 94	0.08 120	0.03 80	0.05 156	0.07 119	0.09 156	0.13 151	0.09 173	0.10 147	0.06 131	0.16 243	0.06 133	0.04 140	0.04 111	0.07 109	0.09 143	0.08 135	0.10 169

castereo++	0.10 181	0.07 183	0.05 155	0.07 184	0.07 189	0.06 156	0.05 161	0.17 231	0.09 240	0.24 296	0.08 188	0.17 234	0.06 196	0.05 156	0.09 211	0.10 197	0.19 269	0.09 173	0.13 195	0.07 158	0.20 328	0.07 161	0.05 182	0.07 231	0.12 195	0.12 213	0.12 196	0.11 179

castereo	0.10 181	0.07 183	0.06 196	0.06 160	0.07 189	0.08 197	0.05 161	0.16 214	0.11 288	0.24 296	0.10 243	0.15 197	0.04 118	0.05 156	0.08 155	0.10 197	0.20 295	0.09 173	0.14 213	0.07 158	0.19 304	0.07 161	0.04 140	0.07 231	0.13 208	0.12 213	0.12 196	0.12 197

MGS-Stereo	0.08 144	0.06 156	0.04 110	0.05 130	0.05 129	0.04 92	0.03 94	0.12 154	0.05 96	0.09 127	0.07 158	0.10 138	0.04 118	0.05 156	0.07 119	0.08 129	0.15 180	0.11 229	0.12 174	0.09 227	0.12 156	0.07 161	0.05 182	0.05 144	0.10 163	0.09 143	0.11 181	0.10 169

anonymousdsp2	0.08 144	0.07 183	0.05 155	0.06 160	0.05 129	0.06 156	0.05 161	0.12 154	0.06 131	0.17 175	0.06 122	0.08 120	0.04 118	0.05 156	0.07 119	0.08 129	0.13 151	0.08 136	0.10 147	0.07 158	0.12 156	0.06 133	0.05 182	0.06 182	0.09 146	0.08 129	0.08 135	0.07 127

Sa-1000	0.10 181	0.07 183	0.07 244	0.07 184	0.05 129	0.09 217	0.03 94	0.12 154	0.06 131	0.18 193	0.08 188	0.19 271	0.05 154	0.05 156	0.10 273	0.10 197	0.16 199	0.12 269	0.14 213	0.09 227	0.16 243	0.10 280	0.04 140	0.05 144	0.19 334	0.15 295	0.13 215	0.20 312

MIPNet	0.11 209	0.09 248	0.06 196	0.07 184	0.08 219	0.07 182	0.05 161	0.17 231	0.06 131	0.23 279	0.07 158	0.15 197	0.08 262	0.05 156	0.09 211	0.10 197	0.17 220	0.11 229	0.20 319	0.12 312	0.13 178	0.10 280	0.05 182	0.07 231	0.15 258	0.13 235	0.11 181	0.13 206

GMOStereo	0.11 209	0.07 183	0.09 292	0.06 160	0.05 129	0.06 156	0.05 161	0.17 231	0.09 240	0.24 296	0.07 158	0.17 234	0.09 275	0.05 156	0.10 273	0.11 264	0.17 220	0.08 136	0.12 174	0.08 186	0.19 304	0.08 190	0.03 110	0.06 182	0.18 319	0.16 321	0.14 231	0.17 264

error version	0.11 209	0.07 183	0.09 292	0.06 160	0.05 129	0.06 156	0.05 161	0.17 231	0.09 240	0.24 296	0.07 158	0.17 234	0.09 275	0.05 156	0.10 273	0.11 264	0.17 220	0.08 136	0.12 174	0.08 186	0.19 304	0.08 190	0.03 110	0.06 182	0.18 319	0.16 321	0.14 231	0.17 264

test-v	0.11 209	0.07 183	0.09 292	0.06 160	0.05 129	0.06 156	0.05 161	0.17 231	0.09 240	0.24 296	0.07 158	0.17 234	0.09 275	0.05 156	0.10 273	0.11 264	0.17 220	0.08 136	0.12 174	0.08 186	0.19 304	0.08 190	0.03 110	0.06 182	0.18 319	0.16 321	0.14 231	0.17 264

test-2	0.11 209	0.07 183	0.09 292	0.06 160	0.05 129	0.06 156	0.05 161	0.17 231	0.09 240	0.24 296	0.07 158	0.17 234	0.09 275	0.05 156	0.10 273	0.11 264	0.17 220	0.08 136	0.12 174	0.08 186	0.19 304	0.08 190	0.03 110	0.06 182	0.18 319	0.16 321	0.14 231	0.17 264

raftrobust	0.10 181	0.08 227	0.06 196	0.08 195	0.07 189	0.05 133	0.04 144	0.14 188	0.06 131	0.25 333	0.07 158	0.12 160	0.05 154	0.05 156	0.08 155	0.09 156	0.18 243	0.11 229	0.11 159	0.09 227	0.17 274	0.08 190	0.05 182	0.05 144	0.13 208	0.12 213	0.10 167	0.10 169

DSFCA	0.11 209	0.13 322	0.09 292	0.10 244	0.08 219	0.11 260	0.11 303	0.12 154	0.09 240	0.12 139	0.13 300	0.14 190	0.07 238	0.05 156	0.09 211	0.11 264	0.15 180	0.13 303	0.16 247	0.10 264	0.13 178	0.12 329	0.07 243	0.09 295	0.12 195	0.13 235	0.10 167	0.13 206

CCAANet	0.08 144	0.07 183	0.06 196	0.09 219	0.06 169	0.07 182	0.09 270	0.08 128	0.07 163	0.07 118	0.07 158	0.14 190	0.05 154	0.05 156	0.09 211	0.10 197	0.10 123	0.09 173	0.07 101	0.06 131	0.08 116	0.06 133	0.04 140	0.04 111	0.08 128	0.09 143	0.07 122	0.09 151

ADCRef	0.13 265	0.10 272	0.09 292	0.10 244	0.08 219	0.09 217	0.08 246	0.17 231	0.14 330	0.21 240	0.15 327	0.15 197	0.13 327	0.05 156	0.10 273	0.11 264	0.16 199	0.14 329	0.19 313	0.12 312	0.15 222	0.12 329	0.09 302	0.11 327	0.13 208	0.18 352	0.13 215	0.18 283

PDISCO_ROB	0.12 242	0.13 322	0.13 349	0.10 244	0.08 219	0.09 217	0.09 270	0.09 137	0.08 196	0.11 136	0.10 243	0.06 106	0.05 154	0.05 156	0.09 211	0.11 264	0.14 169	0.16 354	0.09 135	0.10 264	0.14 200	0.12 329	0.04 140	0.08 259	0.16 274	0.21 374	0.32 391	0.19 302

DN-CSS_ROB	0.11 209	0.09 248	0.11 325	0.08 195	0.09 252	0.08 197	0.08 246	0.16 214	0.10 268	0.23 279	0.17 347	0.18 258	0.14 343	0.05 156	0.08 155	0.09 156	0.13 151	0.10 209	0.18 294	0.09 227	0.11 140	0.08 190	0.07 243	0.08 259	0.13 208	0.10 166	0.12 196	0.10 169

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 153	0.04 98	0.06 196	0.04 97	0.05 129	0.05 133	0.03 94	0.15 198	0.09 240	0.19 211	0.09 211	0.16 221	0.05 154	0.06 180	0.09 211	0.09 156	0.15 180	0.08 136	0.11 159	0.07 158	0.16 243	0.08 190	0.04 140	0.05 144	0.16 274	0.11 189	0.14 231	0.16 250

ManiGeoR	0.12 242	0.10 272	0.08 272	0.13 294	0.08 219	0.10 242	0.07 227	0.20 329	0.10 268	0.20 225	0.11 268	0.20 288	0.06 196	0.06 180	0.09 211	0.10 197	0.18 243	0.11 229	0.16 247	0.09 227	0.13 178	0.07 161	0.06 211	0.08 259	0.16 274	0.14 265	0.16 262	0.14 218

HLf10	0.12 242	0.10 272	0.08 272	0.13 294	0.08 219	0.10 242	0.07 227	0.20 329	0.10 268	0.20 225	0.11 268	0.20 288	0.06 196	0.06 180	0.09 211	0.10 197	0.18 243	0.11 229	0.16 247	0.09 227	0.13 178	0.07 161	0.06 211	0.08 259	0.16 274	0.14 265	0.16 262	0.14 218

TestStereo_HLe17	0.12 242	0.11 290	0.08 272	0.14 304	0.10 278	0.12 274	0.08 246	0.23 361	0.11 288	0.21 240	0.10 243	0.20 288	0.07 238	0.06 180	0.09 211	0.10 197	0.17 220	0.11 229	0.18 294	0.09 227	0.13 178	0.08 190	0.06 211	0.09 295	0.18 319	0.14 265	0.16 262	0.15 233

S2M2_XL	0.11 209	0.07 183	0.08 272	0.07 184	0.07 189	0.10 242	0.08 246	0.18 271	0.06 131	0.21 240	0.09 211	0.22 328	0.05 154	0.06 180	0.08 155	0.10 197	0.20 295	0.09 173	0.17 270	0.09 227	0.20 328	0.08 190	0.08 276	0.06 182	0.11 182	0.09 143	0.14 231	0.16 250
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.06 107	0.05 125	0.04 110	0.05 130	0.05 129	0.06 156	0.03 94	0.06 104	0.06 131	0.08 123	0.03 34	0.10 138	0.04 118	0.06 180	0.06 92	0.06 83	0.10 123	0.06 97	0.08 118	0.05 105	0.10 131	0.04 76	0.05 182	0.04 111	0.06 91	0.06 87	0.08 135	0.07 127

LG-G	0.06 107	0.05 125	0.04 110	0.05 130	0.05 129	0.06 156	0.03 94	0.06 104	0.06 131	0.08 123	0.03 34	0.10 138	0.04 118	0.06 180	0.06 92	0.06 83	0.10 123	0.06 97	0.08 118	0.05 105	0.10 131	0.04 76	0.05 182	0.04 111	0.06 91	0.06 87	0.08 135	0.07 127

test_for_model	0.09 153	0.05 125	0.04 110	0.05 130	0.07 189	0.04 92	0.03 94	0.12 154	0.08 196	0.24 296	0.05 94	0.15 197	0.05 154	0.06 180	0.07 119	0.09 156	0.18 243	0.10 209	0.12 174	0.08 186	0.14 200	0.07 161	0.04 140	0.05 144	0.09 146	0.10 166	0.08 135	0.09 151

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 153	0.05 125	0.04 110	0.05 130	0.07 189	0.04 92	0.03 94	0.12 154	0.08 196	0.24 296	0.05 94	0.15 197	0.05 154	0.06 180	0.07 119	0.09 156	0.18 243	0.10 209	0.12 174	0.08 186	0.14 200	0.07 161	0.04 140	0.05 144	0.09 146	0.10 166	0.08 135	0.09 151

testlalala	0.09 153	0.05 125	0.04 110	0.05 130	0.07 189	0.04 92	0.03 94	0.12 154	0.08 196	0.24 296	0.05 94	0.15 197	0.05 154	0.06 180	0.07 119	0.09 156	0.18 243	0.10 209	0.12 174	0.08 186	0.14 200	0.07 161	0.04 140	0.05 144	0.09 146	0.10 166	0.08 135	0.09 151

GCAPDPT-zeroshot	0.09 153	0.05 125	0.04 110	0.05 130	0.07 189	0.04 92	0.03 94	0.12 154	0.08 196	0.24 296	0.05 94	0.15 197	0.05 154	0.06 180	0.07 119	0.09 156	0.18 243	0.10 209	0.12 174	0.08 186	0.14 200	0.07 161	0.04 140	0.05 144	0.09 146	0.10 166	0.08 135	0.09 151

GCAP-Stereo	0.09 153	0.05 125	0.04 110	0.05 130	0.07 189	0.04 92	0.03 94	0.12 154	0.08 196	0.24 296	0.05 94	0.15 197	0.05 154	0.06 180	0.07 119	0.09 156	0.18 243	0.10 209	0.12 174	0.08 186	0.14 200	0.07 161	0.04 140	0.05 144	0.09 146	0.10 166	0.08 135	0.09 151

iinet-f	0.10 181	0.09 248	0.06 196	0.08 195	0.06 169	0.09 217	0.06 197	0.09 137	0.07 163	0.18 193	0.11 268	0.10 138	0.10 293	0.06 180	0.08 155	0.09 156	0.14 169	0.09 173	0.18 294	0.09 227	0.11 140	0.06 133	0.05 182	0.06 182	0.11 182	0.10 166	0.15 248	0.12 197

IER	0.09 153	0.07 183	0.07 244	0.09 219	0.07 189	0.08 197	0.06 197	0.12 154	0.07 163	0.14 148	0.11 268	0.10 138	0.07 238	0.06 180	0.08 155	0.09 156	0.15 180	0.11 229	0.11 159	0.07 158	0.11 140	0.07 161	0.06 211	0.06 182	0.10 163	0.10 166	0.11 181	0.14 218

CIPLG	0.09 153	0.06 156	0.05 155	0.06 160	0.06 169	0.09 217	0.06 197	0.18 271	0.06 131	0.20 225	0.08 188	0.12 160	0.06 196	0.06 180	0.08 155	0.10 197	0.17 220	0.11 229	0.11 159	0.09 227	0.13 178	0.06 133	0.04 140	0.06 182	0.10 163	0.09 143	0.10 167	0.10 169

dd	0.14 294	0.12 307	0.07 244	0.25 370	0.10 278	0.19 347	0.09 270	0.17 231	0.08 196	0.17 175	0.08 188	0.33 369	0.08 262	0.06 180	0.10 273	0.11 264	0.24 359	0.11 229	0.25 362	0.09 227	0.15 222	0.09 238	0.06 211	0.09 295	0.17 293	0.13 235	0.18 306	0.15 233

IPLGR_C	0.09 153	0.06 156	0.05 155	0.06 160	0.06 169	0.09 217	0.06 197	0.18 271	0.06 131	0.20 225	0.08 188	0.12 160	0.07 238	0.06 180	0.08 155	0.10 197	0.17 220	0.11 229	0.11 159	0.09 227	0.13 178	0.06 133	0.04 140	0.06 182	0.10 163	0.09 143	0.10 167	0.10 169

IPLGR	0.12 242	0.09 248	0.09 292	0.09 219	0.10 278	0.09 217	0.07 227	0.18 271	0.09 240	0.22 255	0.10 243	0.15 197	0.07 238	0.06 180	0.09 211	0.11 264	0.17 220	0.11 229	0.20 319	0.12 312	0.15 222	0.08 190	0.04 140	0.08 259	0.16 274	0.13 235	0.14 231	0.16 250

test-3	0.10 181	0.06 156	0.04 110	0.06 160	0.08 219	0.05 133	0.05 161	0.17 231	0.07 163	0.24 296	0.07 158	0.19 271	0.07 238	0.06 180	0.10 273	0.10 197	0.21 310	0.09 173	0.15 229	0.10 264	0.16 243	0.09 238	0.05 182	0.06 182	0.09 146	0.10 166	0.12 196	0.11 179

test_1	0.10 181	0.06 156	0.04 110	0.06 160	0.08 219	0.05 133	0.05 161	0.17 231	0.07 163	0.24 296	0.07 158	0.19 271	0.07 238	0.06 180	0.10 273	0.10 197	0.21 310	0.09 173	0.15 229	0.10 264	0.16 243	0.09 238	0.05 182	0.06 182	0.09 146	0.10 166	0.12 196	0.11 179

ACRE	0.09 153	0.06 156	0.05 155	0.06 160	0.06 169	0.09 217	0.06 197	0.18 271	0.06 131	0.20 225	0.08 188	0.12 160	0.07 238	0.06 180	0.08 155	0.10 197	0.17 220	0.11 229	0.11 159	0.09 227	0.13 178	0.06 133	0.04 140	0.06 182	0.10 163	0.10 166	0.10 167	0.10 169

test_3	0.11 209	0.07 183	0.07 244	0.06 160	0.08 219	0.05 133	0.05 161	0.17 231	0.09 240	0.24 296	0.09 211	0.21 313	0.11 304	0.06 180	0.13 351	0.13 337	0.20 295	0.09 173	0.14 213	0.10 264	0.18 289	0.08 190	0.04 140	0.08 259	0.13 208	0.15 295	0.13 215	0.14 218

AnonymousM	0.08 144	0.05 125	0.04 110	0.06 160	0.05 129	0.04 92	0.04 144	0.13 175	0.05 96	0.20 225	0.06 122	0.11 151	0.03 80	0.06 180	0.09 211	0.09 156	0.19 269	0.08 136	0.12 174	0.07 158	0.16 243	0.06 133	0.04 140	0.04 111	0.08 128	0.11 189	0.10 167	0.09 151

GEStereo_RVC	0.14 294	0.13 322	0.10 312	0.11 266	0.12 313	0.12 274	0.11 303	0.18 271	0.13 318	0.24 296	0.16 338	0.18 258	0.10 293	0.06 180	0.12 331	0.11 264	0.20 295	0.17 367	0.23 350	0.13 331	0.15 222	0.13 346	0.07 243	0.11 327	0.20 347	0.14 265	0.13 215	0.19 302

TestStereo	0.13 265	0.12 307	0.10 312	0.11 266	0.08 219	0.11 260	0.10 289	0.18 271	0.11 288	0.24 296	0.13 300	0.20 288	0.08 262	0.06 180	0.11 315	0.10 197	0.20 295	0.11 229	0.20 319	0.10 264	0.21 356	0.10 280	0.06 211	0.12 343	0.19 334	0.11 189	0.12 196	0.13 206

sAnonymous2	0.14 294	0.09 248	0.10 312	0.10 244	0.09 252	0.09 217	0.11 303	0.22 353	0.11 288	0.23 279	0.16 338	0.15 197	0.10 293	0.06 180	0.12 331	0.13 337	0.18 243	0.15 343	0.21 331	0.14 342	0.16 243	0.14 353	0.04 140	0.10 314	0.17 293	0.17 339	0.17 280	0.16 250

CroCo_RVC	0.14 294	0.09 248	0.10 312	0.10 244	0.09 252	0.09 217	0.11 303	0.22 353	0.11 288	0.23 279	0.16 338	0.15 197	0.10 293	0.06 180	0.12 331	0.13 337	0.18 243	0.15 343	0.21 331	0.14 342	0.16 243	0.14 353	0.04 140	0.10 314	0.17 293	0.17 339	0.17 280	0.16 250

sCroCo_RVC	0.14 294	0.09 248	0.09 292	0.08 195	0.07 189	0.10 242	0.07 227	0.19 303	0.14 330	0.18 193	0.12 286	0.13 177	0.14 343	0.06 180	0.13 351	0.15 376	0.22 327	0.15 343	0.22 339	0.13 331	0.21 356	0.16 373	0.06 211	0.12 343	0.17 293	0.16 321	0.17 280	0.17 264

DMCA-RVC	0.10 181	0.08 227	0.11 325	0.08 195	0.09 252	0.08 197	0.08 246	0.12 154	0.09 240	0.13 145	0.13 300	0.13 177	0.07 238	0.06 180	0.13 351	0.12 316	0.14 169	0.13 303	0.11 159	0.10 264	0.12 156	0.09 238	0.07 243	0.09 295	0.10 163	0.10 166	0.10 167	0.11 179

DMCA	0.07 130	0.05 125	0.07 244	0.06 160	0.06 169	0.05 133	0.07 227	0.09 137	0.06 131	0.06 108	0.09 211	0.07 114	0.06 196	0.06 180	0.07 119	0.08 129	0.11 134	0.10 209	0.08 118	0.07 158	0.09 121	0.05 107	0.06 211	0.05 144	0.08 128	0.10 166	0.05 68	0.07 127

RASNet	0.11 209	0.10 272	0.09 292	0.10 244	0.07 189	0.08 197	0.08 246	0.19 303	0.09 240	0.17 175	0.10 243	0.13 177	0.08 262	0.06 180	0.08 155	0.10 197	0.15 180	0.09 173	0.12 174	0.06 131	0.15 222	0.09 238	0.05 182	0.10 314	0.13 208	0.11 189	0.17 280	0.17 264

iResNetv2_ROB	0.12 242	0.08 227	0.07 244	0.12 281	0.09 252	0.12 274	0.08 246	0.17 231	0.08 196	0.22 255	0.12 286	0.20 288	0.15 351	0.06 180	0.08 155	0.08 129	0.16 199	0.11 229	0.17 270	0.10 264	0.14 200	0.09 238	0.09 302	0.10 314	0.14 236	0.12 213	0.19 321	0.12 197

DISCO	0.10 181	0.10 272	0.08 272	0.10 244	0.09 252	0.11 260	0.09 270	0.10 144	0.08 196	0.15 157	0.10 243	0.12 160	0.07 238	0.06 180	0.09 211	0.11 264	0.15 180	0.10 209	0.14 213	0.10 264	0.12 156	0.10 280	0.06 211	0.09 295	0.14 236	0.11 189	0.13 215	0.11 179

iResNet_ROB	0.11 209	0.08 227	0.07 244	0.11 266	0.08 219	0.12 274	0.07 227	0.15 198	0.08 196	0.23 279	0.10 243	0.15 197	0.15 351	0.06 180	0.07 119	0.09 156	0.17 220	0.12 269	0.13 195	0.09 227	0.14 200	0.09 238	0.07 243	0.08 259	0.14 236	0.12 213	0.15 248	0.15 233

arf4	0.11 209	0.09 248	0.06 196	0.18 336	0.07 189	0.17 327	0.08 246	0.14 188	0.08 196	0.16 164	0.11 268	0.20 288	0.07 238	0.07 214	0.08 155	0.09 156	0.15 180	0.09 173	0.18 294	0.06 131	0.15 222	0.07 161	0.06 211	0.09 295	0.13 208	0.11 189	0.11 181	0.08 139

arf3	0.11 209	0.10 272	0.05 155	0.26 372	0.07 189	0.25 375	0.08 246	0.13 175	0.07 163	0.15 157	0.10 243	0.22 328	0.05 154	0.07 214	0.07 119	0.08 129	0.14 169	0.08 136	0.18 294	0.06 131	0.13 178	0.06 133	0.07 243	0.08 259	0.10 163	0.08 129	0.09 151	0.08 139

G4	0.10 181	0.12 307	0.05 155	0.24 366	0.07 189	0.31 386	0.09 270	0.11 148	0.08 196	0.14 148	0.08 188	0.15 197	0.06 196	0.07 214	0.08 155	0.08 129	0.11 134	0.08 136	0.17 270	0.06 131	0.10 131	0.06 133	0.08 276	0.06 182	0.09 146	0.08 129	0.09 151	0.07 127

LGCAT	0.11 209	0.09 248	0.08 272	0.08 195	0.07 189	0.10 242	0.06 197	0.17 231	0.06 131	0.22 255	0.09 211	0.15 197	0.07 238	0.07 214	0.09 211	0.09 156	0.19 269	0.10 209	0.17 270	0.08 186	0.19 304	0.10 280	0.08 276	0.06 182	0.11 182	0.12 213	0.15 248	0.11 179

HLF11	0.11 209	0.09 248	0.07 244	0.11 266	0.07 189	0.09 217	0.07 227	0.19 303	0.07 163	0.19 211	0.09 211	0.16 221	0.06 196	0.07 214	0.08 155	0.10 197	0.19 269	0.12 269	0.16 247	0.09 227	0.13 178	0.08 190	0.07 243	0.07 231	0.12 195	0.13 235	0.15 248	0.14 218

HLf8	0.12 242	0.10 272	0.08 272	0.11 266	0.09 252	0.10 242	0.08 246	0.20 329	0.09 240	0.19 211	0.10 243	0.20 288	0.09 275	0.07 214	0.09 211	0.11 264	0.19 269	0.12 269	0.17 270	0.09 227	0.14 200	0.09 238	0.07 243	0.08 259	0.16 274	0.14 265	0.18 306	0.18 283

TestStereo-Hl	0.14 294	0.11 290	0.08 272	0.10 244	0.09 252	0.15 306	0.11 303	0.19 303	0.13 318	0.24 296	0.12 286	0.28 354	0.12 312	0.07 214	0.09 211	0.11 264	0.19 269	0.12 269	0.18 294	0.10 264	0.15 222	0.09 238	0.07 243	0.10 314	0.16 274	0.15 295	0.24 364	0.29 369

coex_refinement	0.10 181	0.10 272	0.07 244	0.09 219	0.08 219	0.09 217	0.06 197	0.17 231	0.10 268	0.20 225	0.11 268	0.11 151	0.07 238	0.07 214	0.11 315	0.14 358	0.15 180	0.11 229	0.12 174	0.06 131	0.12 156	0.08 190	0.06 211	0.07 231	0.12 195	0.12 213	0.11 181	0.13 206

G2L-Stereo	0.11 209	0.10 272	0.08 272	0.09 219	0.09 252	0.08 197	0.07 227	0.17 231	0.08 196	0.22 255	0.09 211	0.16 221	0.13 327	0.07 214	0.08 155	0.11 264	0.16 199	0.11 229	0.11 159	0.09 227	0.14 200	0.09 238	0.09 302	0.07 231	0.13 208	0.14 265	0.14 231	0.11 179

YMNet	0.07 130	0.08 227	0.06 196	0.08 195	0.08 219	0.08 197	0.07 227	0.07 120	0.07 163	0.05 99	0.07 158	0.13 177	0.05 154	0.07 214	0.07 119	0.07 111	0.08 104	0.08 136	0.09 135	0.05 105	0.07 99	0.06 133	0.06 211	0.05 144	0.09 146	0.08 129	0.09 151	0.09 151

Reg-Stereo(zero)	0.11 209	0.08 227	0.06 196	0.08 195	0.07 189	0.10 242	0.07 227	0.17 231	0.10 268	0.25 333	0.09 211	0.20 288	0.06 196	0.07 214	0.09 211	0.11 264	0.19 269	0.10 209	0.15 229	0.09 227	0.15 222	0.08 190	0.07 243	0.07 231	0.13 208	0.13 235	0.18 306	0.17 264

FLISNet	0.11 209	0.08 227	0.06 196	0.08 195	0.07 189	0.10 242	0.07 227	0.17 231	0.10 268	0.25 333	0.09 211	0.20 288	0.06 196	0.07 214	0.09 211	0.11 264	0.19 269	0.10 209	0.15 229	0.09 227	0.15 222	0.08 190	0.07 243	0.07 231	0.13 208	0.13 235	0.18 306	0.17 264

AE-Stereo	0.12 242	0.09 248	0.08 272	0.11 266	0.09 252	0.08 197	0.05 161	0.17 231	0.14 330	0.24 296	0.09 211	0.19 271	0.10 293	0.07 214	0.10 273	0.12 316	0.24 359	0.13 303	0.16 247	0.11 291	0.18 289	0.09 238	0.05 182	0.09 295	0.13 208	0.14 265	0.15 248	0.15 233

UniTT-Stereo	0.07 130	0.04 98	0.04 110	0.04 97	0.03 64	0.05 133	0.03 94	0.06 104	0.05 96	0.06 108	0.04 63	0.07 114	0.12 312	0.07 214	0.08 155	0.07 111	0.11 134	0.08 136	0.08 118	0.07 158	0.09 121	0.08 190	0.08 276	0.04 111	0.09 146	0.16 321	0.06 102	0.09 151

CASnet	0.10 181	0.06 156	0.05 155	0.08 195	0.09 252	0.11 260	0.05 161	0.18 271	0.10 268	0.23 279	0.11 268	0.13 177	0.06 196	0.07 214	0.09 211	0.10 197	0.16 199	0.08 136	0.18 294	0.07 158	0.14 200	0.06 133	0.06 211	0.06 182	0.12 195	0.10 166	0.14 231	0.10 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.09 153	0.07 183	0.05 155	0.05 130	0.06 169	0.06 156	0.05 161	0.13 175	0.08 196	0.18 193	0.11 268	0.12 160	0.06 196	0.07 214	0.08 155	0.09 156	0.10 123	0.08 136	0.12 174	0.08 186	0.16 243	0.09 238	0.05 182	0.06 182	0.14 236	0.10 166	0.10 167	0.13 206

tt_ll	0.09 153	0.07 183	0.05 155	0.05 130	0.06 169	0.06 156	0.05 161	0.13 175	0.08 196	0.18 193	0.11 268	0.12 160	0.06 196	0.07 214	0.08 155	0.09 156	0.10 123	0.08 136	0.12 174	0.08 186	0.16 243	0.09 238	0.05 182	0.06 182	0.14 236	0.10 166	0.10 167	0.13 206

CAS	0.09 153	0.07 183	0.05 155	0.06 160	0.05 129	0.05 133	0.04 144	0.14 188	0.05 96	0.11 136	0.10 243	0.11 151	0.05 154	0.07 214	0.08 155	0.09 156	0.11 134	0.10 209	0.14 213	0.07 158	0.12 156	0.07 161	0.05 182	0.05 144	0.13 208	0.11 189	0.09 151	0.14 218

GLC_STEREO	0.13 265	0.11 290	0.12 340	0.12 281	0.11 299	0.10 242	0.10 289	0.19 303	0.07 163	0.25 333	0.13 300	0.12 160	0.07 238	0.07 214	0.08 155	0.12 316	0.24 359	0.11 229	0.17 270	0.09 227	0.27 408	0.15 365	0.07 243	0.07 231	0.15 258	0.09 143	0.20 333	0.12 197

s12784h	0.12 242	0.09 248	0.06 196	0.11 266	0.09 252	0.08 197	0.06 197	0.18 271	0.07 163	0.27 367	0.11 268	0.19 271	0.08 262	0.07 214	0.08 155	0.09 156	0.21 310	0.08 136	0.15 229	0.07 158	0.20 328	0.08 190	0.05 182	0.07 231	0.16 274	0.14 265	0.18 306	0.21 329

HCRNet	0.11 209	0.17 361	0.06 196	0.22 356	0.08 219	0.15 306	0.08 246	0.13 175	0.04 58	0.46 429	0.12 286	0.24 341	0.07 238	0.07 214	0.08 155	0.06 83	0.14 169	0.08 136	0.20 319	0.08 186	0.09 121	0.05 107	0.11 328	0.06 182	0.06 91	0.05 49	0.05 68	0.08 139

GMStereo	0.12 242	0.12 307	0.07 244	0.11 266	0.11 299	0.13 285	0.09 270	0.17 231	0.10 268	0.17 175	0.13 300	0.21 313	0.11 304	0.07 214	0.10 273	0.09 156	0.17 220	0.10 209	0.17 270	0.12 312	0.14 200	0.09 238	0.07 243	0.09 295	0.14 236	0.13 235	0.15 248	0.12 197
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.10 181	0.09 248	0.08 272	0.10 244	0.08 219	0.09 217	0.08 246	0.15 198	0.08 196	0.17 175	0.09 211	0.13 177	0.09 275	0.07 214	0.09 211	0.10 197	0.16 199	0.13 303	0.12 174	0.08 186	0.11 140	0.09 238	0.08 276	0.09 295	0.11 182	0.13 235	0.10 167	0.11 179

UPFNet	0.09 153	0.08 227	0.08 272	0.09 219	0.07 189	0.09 217	0.06 197	0.12 154	0.09 240	0.14 148	0.09 211	0.12 160	0.06 196	0.07 214	0.08 155	0.10 197	0.13 151	0.11 229	0.10 147	0.07 158	0.09 121	0.07 161	0.06 211	0.06 182	0.09 146	0.10 166	0.10 167	0.10 169

PMTNet	0.11 209	0.10 272	0.06 196	0.12 281	0.09 252	0.07 182	0.06 197	0.18 271	0.06 131	0.28 386	0.06 122	0.18 258	0.04 118	0.07 214	0.09 211	0.11 264	0.19 269	0.09 173	0.14 213	0.08 186	0.17 274	0.09 238	0.07 243	0.05 144	0.13 208	0.12 213	0.17 280	0.15 233

BEATNet_4x	0.11 209	0.10 272	0.08 272	0.09 219	0.09 252	0.09 217	0.08 246	0.12 154	0.08 196	0.21 240	0.09 211	0.15 197	0.09 275	0.07 214	0.10 273	0.09 156	0.13 151	0.13 303	0.11 159	0.08 186	0.13 178	0.11 305	0.08 276	0.07 231	0.13 208	0.13 235	0.18 306	0.18 283

DeepPrunerF	0.11 209	0.10 272	0.10 312	0.13 294	0.13 326	0.09 217	0.09 270	0.15 198	0.11 288	0.12 139	0.14 314	0.10 138	0.09 275	0.07 214	0.12 331	0.11 264	0.11 134	0.13 303	0.13 195	0.11 291	0.13 178	0.08 190	0.08 276	0.08 259	0.17 293	0.14 265	0.11 181	0.14 218

ADCP+	0.11 209	0.10 272	0.08 272	0.09 219	0.07 189	0.09 217	0.08 246	0.13 175	0.11 288	0.16 164	0.12 286	0.18 258	0.08 262	0.07 214	0.10 273	0.09 156	0.16 199	0.11 229	0.14 213	0.09 227	0.12 156	0.09 238	0.08 276	0.08 259	0.11 182	0.15 295	0.11 181	0.11 179

HITNet	0.09 153	0.07 183	0.06 196	0.08 195	0.08 219	0.08 197	0.05 161	0.11 148	0.07 163	0.19 211	0.08 188	0.12 160	0.06 196	0.07 214	0.08 155	0.08 129	0.13 151	0.11 229	0.10 147	0.06 131	0.10 131	0.09 238	0.06 211	0.06 182	0.12 195	0.11 189	0.16 262	0.13 206
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
GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 181	0.06 156	0.06 196	0.05 130	0.05 129	0.08 197	0.05 161	0.14 188	0.05 96	0.19 211	0.06 122	0.15 197	0.04 118	0.08 243	0.08 155	0.09 156	0.17 220	0.08 136	0.11 159	0.08 186	0.16 243	0.09 238	0.06 211	0.04 111	0.13 208	0.11 189	0.17 280	0.21 329

Cross2Single-S	0.10 181	0.06 156	0.04 110	0.03 47	0.06 169	0.06 156	0.06 197	0.17 231	0.07 163	0.20 225	0.06 122	0.17 234	0.06 196	0.08 243	0.08 155	0.09 156	0.19 269	0.08 136	0.13 195	0.08 186	0.19 304	0.09 238	0.05 182	0.05 144	0.14 236	0.11 189	0.13 215	0.16 250

TestStereo_HL3	0.14 294	0.11 290	0.08 272	0.12 281	0.10 278	0.12 274	0.11 303	0.20 329	0.13 318	0.24 296	0.11 268	0.30 364	0.13 327	0.08 243	0.09 211	0.11 264	0.23 340	0.12 269	0.16 247	0.10 264	0.16 243	0.10 280	0.08 276	0.08 259	0.17 293	0.13 235	0.23 354	0.27 360

TestStereo_HL2	0.12 242	0.09 248	0.07 244	0.10 244	0.08 219	0.10 242	0.08 246	0.18 271	0.10 268	0.22 255	0.11 268	0.20 288	0.09 275	0.08 243	0.09 211	0.10 197	0.19 269	0.11 229	0.17 270	0.09 227	0.14 200	0.07 161	0.07 243	0.08 259	0.17 293	0.14 265	0.17 280	0.18 283

GGDA	0.12 242	0.09 248	0.07 244	0.10 244	0.08 219	0.11 260	0.08 246	0.18 271	0.11 288	0.22 255	0.10 243	0.21 313	0.10 293	0.08 243	0.09 211	0.10 197	0.19 269	0.11 229	0.16 247	0.08 186	0.14 200	0.08 190	0.07 243	0.08 259	0.16 274	0.14 265	0.16 262	0.17 264

MatchAttention (ZS)	0.10 181	0.05 125	0.04 110	0.05 130	0.04 103	0.06 156	0.04 144	0.16 214	0.08 196	0.25 333	0.04 63	0.19 271	0.05 154	0.08 243	0.08 155	0.09 156	0.18 243	0.08 136	0.11 159	0.08 186	0.17 274	0.07 161	0.05 182	0.04 111	0.11 182	0.11 189	0.15 248	0.15 233
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.12 242	0.07 183	0.04 110	0.10 244	0.09 252	0.13 285	0.10 289	0.18 271	0.08 196	0.24 296	0.06 122	0.19 271	0.06 196	0.08 243	0.08 155	0.11 264	0.23 340	0.08 136	0.16 247	0.10 264	0.20 328	0.08 190	0.07 243	0.07 231	0.13 208	0.13 235	0.17 280	0.19 302

zero-FE	0.12 242	0.07 183	0.04 110	0.11 266	0.08 219	0.15 306	0.12 318	0.18 271	0.08 196	0.23 279	0.08 188	0.19 271	0.07 238	0.08 243	0.08 155	0.11 264	0.23 340	0.09 173	0.17 270	0.10 264	0.20 328	0.09 238	0.07 243	0.07 231	0.13 208	0.13 235	0.16 262	0.20 312

trnet	0.11 209	0.08 227	0.05 155	0.07 184	0.07 189	0.07 182	0.05 161	0.18 271	0.05 96	0.27 367	0.07 158	0.18 258	0.06 196	0.08 243	0.08 155	0.10 197	0.22 327	0.08 136	0.12 174	0.07 158	0.20 328	0.08 190	0.06 211	0.05 144	0.11 182	0.13 235	0.17 280	0.16 250

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 181	0.07 183	0.06 196	0.08 195	0.05 129	0.07 182	0.03 94	0.11 148	0.15 338	0.20 225	0.15 327	0.11 151	0.07 238	0.08 243	0.08 155	0.09 156	0.16 199	0.11 229	0.12 174	0.08 186	0.12 156	0.11 305	0.06 211	0.07 231	0.12 195	0.14 265	0.12 196	0.16 250

CES	0.11 209	0.06 156	0.06 196	0.06 160	0.08 219	0.07 182	0.05 161	0.35 404	0.05 96	0.15 157	0.23 393	0.13 177	0.04 118	0.08 243	0.08 155	0.10 197	0.19 269	0.08 136	0.14 213	0.08 186	0.28 413	0.08 190	0.07 243	0.04 111	0.14 236	0.11 189	0.13 215	0.16 250

EGLCR-Stereo	0.11 209	0.06 156	0.04 110	0.08 195	0.08 219	0.07 182	0.05 161	0.17 231	0.09 240	0.27 367	0.06 122	0.19 271	0.06 196	0.08 243	0.08 155	0.10 197	0.20 295	0.10 209	0.16 247	0.07 158	0.17 274	0.07 161	0.04 140	0.06 182	0.10 163	0.12 213	0.18 306	0.18 283

dad	0.18 348	0.16 353	0.11 325	0.36 386	0.16 349	0.24 374	0.21 379	0.24 368	0.09 240	0.22 255	0.11 268	0.38 380	0.11 304	0.08 243	0.12 331	0.10 197	0.27 395	0.12 269	0.29 381	0.10 264	0.19 304	0.12 329	0.08 276	0.13 353	0.18 319	0.14 265	0.31 389	0.22 333

CREStereo++_RVC	0.11 209	0.07 183	0.05 155	0.08 195	0.08 219	0.08 197	0.07 227	0.16 214	0.09 240	0.26 351	0.09 211	0.17 234	0.13 327	0.08 243	0.08 155	0.10 197	0.20 295	0.08 136	0.13 195	0.07 158	0.19 304	0.08 190	0.06 211	0.06 182	0.14 236	0.11 189	0.16 262	0.15 233
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.11 209	0.06 156	0.06 196	0.10 244	0.09 252	0.09 217	0.06 197	0.12 154	0.08 196	0.22 255	0.08 188	0.13 177	0.07 238	0.08 243	0.10 273	0.13 337	0.20 295	0.13 303	0.18 294	0.08 186	0.18 289	0.09 238	0.06 211	0.06 182	0.10 163	0.10 166	0.15 248	0.14 218

XX-TBD	0.11 209	0.06 156	0.06 196	0.10 244	0.09 252	0.09 217	0.06 197	0.12 154	0.08 196	0.22 255	0.08 188	0.13 177	0.07 238	0.08 243	0.10 273	0.13 337	0.20 295	0.13 303	0.18 294	0.08 186	0.18 289	0.09 238	0.06 211	0.06 182	0.10 163	0.10 166	0.15 248	0.14 218

CFNet_pseudo	0.13 265	0.11 290	0.11 325	0.14 304	0.11 299	0.12 274	0.11 303	0.19 303	0.12 308	0.24 296	0.14 314	0.16 221	0.15 351	0.08 243	0.09 211	0.10 197	0.16 199	0.13 303	0.13 195	0.08 186	0.15 222	0.08 190	0.08 276	0.09 295	0.15 258	0.14 265	0.19 321	0.20 312

CREStereo	0.11 209	0.08 227	0.06 196	0.08 195	0.08 219	0.07 182	0.05 161	0.18 271	0.05 96	0.26 351	0.08 188	0.18 258	0.06 196	0.08 243	0.08 155	0.10 197	0.22 327	0.09 173	0.13 195	0.08 186	0.20 328	0.09 238	0.06 211	0.05 144	0.11 182	0.13 235	0.17 280	0.15 233
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.11 209	0.10 272	0.08 272	0.09 219	0.10 278	0.09 217	0.06 197	0.14 188	0.08 196	0.18 193	0.15 327	0.09 129	0.06 196	0.08 243	0.09 211	0.10 197	0.17 220	0.13 303	0.14 213	0.10 264	0.11 140	0.09 238	0.08 276	0.08 259	0.13 208	0.12 213	0.10 167	0.11 179

RTSC	0.14 294	0.11 290	0.10 312	0.12 281	0.11 299	0.12 274	0.10 289	0.16 214	0.13 318	0.18 193	0.13 300	0.15 197	0.13 327	0.08 243	0.11 315	0.13 337	0.20 295	0.13 303	0.21 331	0.12 312	0.16 243	0.12 329	0.07 243	0.10 314	0.16 274	0.16 321	0.21 347	0.32 382

CFNet	0.12 242	0.11 290	0.08 272	0.14 304	0.12 313	0.11 260	0.09 270	0.19 303	0.10 268	0.18 193	0.12 286	0.25 345	0.10 293	0.08 243	0.08 155	0.09 156	0.17 220	0.12 269	0.12 174	0.09 227	0.11 140	0.08 190	0.06 211	0.09 295	0.15 258	0.12 213	0.13 215	0.13 206

DeepPruner_ROB	0.14 294	0.13 322	0.11 325	0.12 281	0.11 299	0.10 242	0.09 270	0.17 231	0.12 308	0.21 240	0.18 362	0.15 197	0.13 327	0.08 243	0.12 331	0.11 264	0.19 269	0.15 343	0.19 313	0.11 291	0.17 274	0.14 353	0.10 318	0.11 327	0.17 293	0.16 321	0.17 280	0.19 302

MLCV	0.14 294	0.11 290	0.09 292	0.16 323	0.12 313	0.14 294	0.11 303	0.21 344	0.10 268	0.24 296	0.13 300	0.21 313	0.14 343	0.08 243	0.09 211	0.10 197	0.19 269	0.11 229	0.19 313	0.09 227	0.17 274	0.08 190	0.10 318	0.09 295	0.16 274	0.13 235	0.16 262	0.19 302

HSM	0.14 294	0.12 307	0.09 292	0.14 304	0.13 326	0.12 274	0.10 289	0.18 271	0.10 268	0.23 279	0.15 327	0.18 258	0.14 343	0.08 243	0.10 273	0.10 197	0.21 310	0.12 269	0.17 270	0.12 312	0.18 289	0.10 280	0.07 243	0.08 259	0.17 293	0.15 295	0.17 280	0.18 283

iResNet	0.16 336	0.11 290	0.09 292	0.15 318	0.13 326	0.17 327	0.12 318	0.21 344	0.14 330	0.25 333	0.13 300	0.35 374	0.32 400	0.08 243	0.10 273	0.11 264	0.20 295	0.12 269	0.25 362	0.14 342	0.18 289	0.11 305	0.12 341	0.13 353	0.18 319	0.14 265	0.20 333	0.18 283

AROF-StereoT2	0.11 209	0.12 307	0.06 196	0.19 344	0.07 189	0.22 365	0.08 246	0.12 154	0.08 196	0.14 148	0.09 211	0.17 234	0.06 196	0.09 268	0.08 155	0.09 156	0.13 151	0.08 136	0.16 247	0.06 131	0.12 156	0.06 133	0.11 328	0.07 231	0.14 236	0.08 129	0.11 181	0.06 114

Cross2Single Stereo	0.11 209	0.08 227	0.05 155	0.14 304	0.09 252	0.07 182	0.06 197	0.15 198	0.16 343	0.17 175	0.10 243	0.16 221	0.12 312	0.09 268	0.10 273	0.11 264	0.21 310	0.09 173	0.09 135	0.08 186	0.18 289	0.08 190	0.08 276	0.05 144	0.17 293	0.14 265	0.14 231	0.09 151

ACC-I	0.10 181	0.07 183	0.05 155	0.04 97	0.07 189	0.06 156	0.06 197	0.19 303	0.07 163	0.21 240	0.06 122	0.16 221	0.06 196	0.09 268	0.08 155	0.10 197	0.18 243	0.07 121	0.13 195	0.08 186	0.20 328	0.11 305	0.04 140	0.05 144	0.13 208	0.14 265	0.11 181	0.13 206

ACC	0.10 181	0.07 183	0.05 155	0.04 97	0.08 219	0.06 156	0.06 197	0.18 271	0.08 196	0.21 240	0.06 122	0.17 234	0.06 196	0.09 268	0.09 211	0.10 197	0.18 243	0.07 121	0.14 213	0.08 186	0.20 328	0.11 305	0.04 140	0.06 182	0.14 236	0.14 265	0.11 181	0.14 218

GeoAtt-L (ZS)	0.10 181	0.05 125	0.07 244	0.04 97	0.05 129	0.06 156	0.06 197	0.16 214	0.05 96	0.17 175	0.06 122	0.14 190	0.03 80	0.09 268	0.08 155	0.09 156	0.17 220	0.08 136	0.10 147	0.08 186	0.16 243	0.08 190	0.04 140	0.04 111	0.11 182	0.11 189	0.18 306	0.25 349

small-0shot	0.10 181	0.05 125	0.04 110	0.05 130	0.05 129	0.06 156	0.03 94	0.16 214	0.10 268	0.19 211	0.06 122	0.15 197	0.07 238	0.09 268	0.08 155	0.10 197	0.18 243	0.09 173	0.13 195	0.07 158	0.19 304	0.08 190	0.03 110	0.05 144	0.13 208	0.11 189	0.13 215	0.17 264

anonymous	0.10 181	0.04 98	0.05 155	0.04 97	0.08 219	0.07 182	0.05 161	0.17 231	0.08 196	0.18 193	0.06 122	0.16 221	0.06 196	0.09 268	0.09 211	0.10 197	0.19 269	0.09 173	0.14 213	0.08 186	0.19 304	0.08 190	0.04 140	0.06 182	0.15 258	0.09 143	0.14 231	0.15 233

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 242	0.07 183	0.04 110	0.09 219	0.09 252	0.11 260	0.10 289	0.18 271	0.08 196	0.24 296	0.09 211	0.16 221	0.04 118	0.09 268	0.09 211	0.11 264	0.21 310	0.10 209	0.17 270	0.09 227	0.20 328	0.10 280	0.05 182	0.06 182	0.15 258	0.13 235	0.16 262	0.27 360

LoS	0.15 319	0.10 272	0.08 272	0.10 244	0.11 299	0.09 217	0.07 227	0.50 425	0.05 96	0.32 405	0.36 421	0.36 377	0.06 196	0.09 268	0.09 211	0.10 197	0.20 295	0.09 173	0.14 213	0.11 291	0.21 356	0.09 238	0.07 243	0.07 231	0.17 293	0.11 189	0.20 333	0.21 329
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 319	0.12 307	0.10 312	0.14 304	0.12 313	0.16 318	0.10 289	0.19 303	0.15 338	0.26 351	0.12 286	0.20 288	0.12 312	0.09 268	0.11 315	0.12 316	0.23 340	0.12 269	0.23 350	0.09 227	0.19 304	0.10 280	0.07 243	0.09 295	0.23 377	0.14 265	0.19 321	0.22 333
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.13 265	0.06 156	0.05 155	0.09 219	0.10 278	0.09 217	0.07 227	0.18 271	0.08 196	0.28 386	0.12 286	0.19 271	0.06 196	0.09 268	0.09 211	0.13 337	0.23 340	0.12 269	0.17 270	0.15 356	0.19 304	0.10 280	0.09 302	0.07 231	0.19 334	0.18 352	0.19 321	0.19 302

raft_robust	0.12 242	0.09 248	0.09 292	0.11 266	0.06 169	0.09 217	0.06 197	0.15 198	0.08 196	0.23 279	0.07 158	0.20 288	0.11 304	0.09 268	0.11 315	0.12 316	0.16 199	0.12 269	0.13 195	0.10 264	0.15 222	0.11 305	0.03 110	0.07 231	0.18 319	0.16 321	0.15 248	0.14 218

DAS	0.19 354	0.11 290	0.09 292	0.24 366	0.19 371	0.18 336	0.20 368	0.23 361	0.18 360	0.24 296	0.14 314	0.38 380	0.21 369	0.09 268	0.12 331	0.11 264	0.25 376	0.16 354	0.22 339	0.15 356	0.20 328	0.14 353	0.18 370	0.13 353	0.19 334	0.17 339	0.23 354	0.29 369

SepStereo	0.19 354	0.11 290	0.09 292	0.24 366	0.19 371	0.18 336	0.20 368	0.23 361	0.18 360	0.24 296	0.14 314	0.38 380	0.21 369	0.09 268	0.12 331	0.11 264	0.25 376	0.16 354	0.22 339	0.15 356	0.20 328	0.14 353	0.18 370	0.13 353	0.19 334	0.17 339	0.23 354	0.29 369

AACVNet	0.14 294	0.13 322	0.10 312	0.13 294	0.13 326	0.14 294	0.10 289	0.19 303	0.11 288	0.22 255	0.17 347	0.13 177	0.10 293	0.09 268	0.11 315	0.11 264	0.21 310	0.13 303	0.17 270	0.12 312	0.16 243	0.11 305	0.11 328	0.11 327	0.17 293	0.13 235	0.14 231	0.16 250

ICVP	0.15 319	0.13 322	0.14 360	0.12 281	0.12 313	0.13 285	0.10 289	0.17 231	0.12 308	0.17 175	0.13 300	0.18 258	0.12 312	0.09 268	0.12 331	0.13 337	0.18 243	0.15 343	0.15 229	0.14 342	0.17 274	0.13 346	0.20 378	0.11 327	0.19 334	0.19 365	0.17 280	0.16 250
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.14 294	0.05 125	0.05 155	0.10 244	0.08 219	0.17 327	0.07 227	0.18 271	0.10 268	0.27 367	0.09 211	0.20 288	0.03 80	0.09 268	0.10 273	0.12 316	0.23 340	0.11 229	0.20 319	0.11 291	0.20 328	0.08 190	0.08 276	0.07 231	0.22 370	0.16 321	0.17 280	0.36 389

FINET	0.12 242	0.11 290	0.12 340	0.12 281	0.10 278	0.11 260	0.13 325	0.15 198	0.12 308	0.13 145	0.12 286	0.13 177	0.09 275	0.09 268	0.15 376	0.13 337	0.15 180	0.11 229	0.16 247	0.09 227	0.13 178	0.10 280	0.10 318	0.10 314	0.12 195	0.10 166	0.13 215	0.12 197

ADCL	0.14 294	0.12 307	0.11 325	0.13 294	0.11 299	0.14 294	0.10 289	0.17 231	0.15 338	0.22 255	0.16 338	0.21 313	0.12 312	0.09 268	0.10 273	0.11 264	0.16 199	0.13 303	0.17 270	0.12 312	0.18 289	0.13 346	0.11 328	0.11 327	0.16 274	0.15 295	0.16 262	0.16 250

CFNet_RVC	0.13 265	0.12 307	0.10 312	0.14 304	0.11 299	0.14 294	0.09 270	0.17 231	0.09 240	0.19 211	0.13 300	0.21 313	0.09 275	0.09 268	0.10 273	0.13 337	0.18 243	0.13 303	0.15 229	0.11 291	0.16 243	0.08 190	0.06 211	0.09 295	0.15 258	0.12 213	0.16 262	0.17 264

NCCL2	0.17 342	0.17 361	0.16 373	0.13 294	0.13 326	0.13 285	0.12 318	0.21 344	0.17 354	0.22 255	0.15 327	0.23 332	0.13 327	0.09 268	0.15 376	0.16 384	0.18 243	0.17 367	0.19 313	0.17 373	0.21 356	0.17 377	0.11 328	0.16 374	0.25 384	0.26 408	0.20 333	0.24 343

pmcnn	0.19 354	0.14 335	0.11 325	0.18 336	0.13 326	0.19 347	0.16 346	0.20 329	0.18 360	0.26 351	0.14 314	0.35 374	0.25 380	0.09 268	0.09 211	0.11 264	0.25 376	0.14 329	0.24 357	0.14 342	0.22 375	0.14 353	0.11 328	0.11 327	0.21 360	0.18 352	0.39 407	0.45 408

G2	0.13 265	0.14 335	0.05 155	0.42 401	0.07 189	0.54 410	0.11 303	0.13 175	0.06 131	0.17 175	0.09 211	0.16 221	0.04 118	0.10 290	0.08 155	0.08 129	0.13 151	0.09 173	0.18 294	0.06 131	0.10 131	0.06 133	0.14 354	0.06 182	0.08 128	0.08 129	0.09 151	0.08 139

DNSM	0.12 242	0.08 227	0.06 196	0.08 195	0.08 219	0.11 260	0.06 197	0.19 303	0.08 196	0.26 351	0.06 122	0.21 313	0.03 80	0.10 290	0.09 211	0.10 197	0.22 327	0.10 209	0.15 229	0.09 227	0.20 328	0.10 280	0.06 211	0.06 182	0.15 258	0.12 213	0.17 280	0.19 302

DF_test	0.09 153	0.04 98	0.04 110	0.03 47	0.04 103	0.06 156	0.03 94	0.16 214	0.09 240	0.21 240	0.07 158	0.17 234	0.05 154	0.10 290	0.09 211	0.10 197	0.19 269	0.08 136	0.13 195	0.07 158	0.18 289	0.09 238	0.06 211	0.05 144	0.06 91	0.11 189	0.09 151	0.08 139

depth_test_26	0.13 265	0.06 156	0.06 196	0.06 160	0.07 189	0.07 182	0.05 161	0.26 376	0.06 131	0.32 405	0.10 243	0.31 367	0.06 196	0.10 290	0.10 273	0.10 197	0.29 403	0.11 229	0.25 362	0.10 264	0.26 405	0.07 161	0.13 348	0.08 259	0.12 195	0.14 265	0.13 215	0.20 312

DNS	0.12 242	0.08 227	0.06 196	0.08 195	0.08 219	0.11 260	0.06 197	0.18 271	0.07 163	0.26 351	0.06 122	0.26 347	0.04 118	0.10 290	0.09 211	0.10 197	0.21 310	0.10 209	0.15 229	0.09 227	0.20 328	0.09 238	0.05 182	0.06 182	0.14 236	0.13 235	0.18 306	0.18 283

DF	0.12 242	0.07 183	0.05 155	0.10 244	0.09 252	0.09 217	0.07 227	0.19 303	0.07 163	0.27 367	0.09 211	0.20 288	0.05 154	0.10 290	0.09 211	0.11 264	0.22 327	0.11 229	0.16 247	0.09 227	0.21 356	0.10 280	0.07 243	0.07 231	0.15 258	0.12 213	0.17 280	0.23 338

DepthFocus	0.10 181	0.05 125	0.05 155	0.09 219	0.05 129	0.06 156	0.04 144	0.17 231	0.07 163	0.22 255	0.09 211	0.13 177	0.04 118	0.10 290	0.09 211	0.09 156	0.18 243	0.09 173	0.18 294	0.09 227	0.17 274	0.08 190	0.09 302	0.05 144	0.07 109	0.11 189	0.14 231	0.12 197

gcap-zeroshot	0.13 265	0.08 227	0.05 155	0.08 195	0.10 278	0.11 260	0.09 270	0.18 271	0.09 240	0.28 386	0.08 188	0.20 288	0.06 196	0.10 290	0.09 211	0.12 316	0.23 340	0.11 229	0.27 373	0.12 312	0.20 328	0.11 305	0.07 243	0.08 259	0.12 195	0.17 339	0.17 280	0.18 283

Any-RAFT	0.13 265	0.07 183	0.05 155	0.10 244	0.09 252	0.12 274	0.08 246	0.17 231	0.10 268	0.26 351	0.09 211	0.20 288	0.08 262	0.10 290	0.09 211	0.10 197	0.22 327	0.11 229	0.20 319	0.10 264	0.21 356	0.09 238	0.08 276	0.06 182	0.16 274	0.15 295	0.17 280	0.17 264

iRaft-Stereo_20w	0.13 265	0.07 183	0.05 155	0.12 281	0.12 313	0.12 274	0.09 270	0.16 214	0.10 268	0.28 386	0.09 211	0.19 271	0.04 118	0.10 290	0.09 211	0.11 264	0.24 359	0.11 229	0.15 229	0.13 331	0.20 328	0.08 190	0.09 302	0.06 182	0.17 293	0.13 235	0.20 333	0.25 349

TRStereo	0.13 265	0.07 183	0.05 155	0.09 219	0.08 219	0.17 327	0.13 325	0.18 271	0.07 163	0.25 333	0.09 211	0.20 288	0.04 118	0.10 290	0.09 211	0.10 197	0.22 327	0.11 229	0.22 339	0.13 331	0.19 304	0.09 238	0.09 302	0.07 231	0.16 274	0.15 295	0.24 364	0.20 312

LMCR-Stereo	0.13 265	0.09 248	0.07 244	0.11 266	0.08 219	0.11 260	0.09 270	0.18 271	0.09 240	0.19 211	0.14 314	0.19 271	0.14 343	0.10 290	0.09 211	0.11 264	0.20 295	0.13 303	0.19 313	0.10 264	0.18 289	0.10 280	0.08 276	0.08 259	0.15 258	0.13 235	0.18 306	0.17 264

EAI-Stereo	0.13 265	0.07 183	0.04 110	0.10 244	0.10 278	0.10 242	0.09 270	0.17 231	0.10 268	0.26 351	0.11 268	0.20 288	0.05 154	0.10 290	0.10 273	0.11 264	0.23 340	0.12 269	0.18 294	0.12 312	0.19 304	0.08 190	0.08 276	0.08 259	0.16 274	0.14 265	0.15 248	0.20 312

psm_up	0.14 294	0.11 290	0.13 349	0.15 318	0.12 313	0.14 294	0.11 303	0.20 329	0.16 343	0.19 211	0.12 286	0.15 197	0.17 360	0.10 290	0.12 331	0.12 316	0.19 269	0.13 303	0.17 270	0.11 291	0.15 222	0.09 238	0.10 318	0.16 374	0.18 319	0.16 321	0.17 280	0.20 312

FADNet-RVC-Resample	0.13 265	0.10 272	0.12 340	0.12 281	0.10 278	0.13 285	0.10 289	0.16 214	0.13 318	0.18 193	0.13 300	0.17 234	0.11 304	0.10 290	0.10 273	0.09 156	0.13 151	0.15 343	0.15 229	0.17 373	0.15 222	0.12 329	0.10 318	0.13 353	0.17 293	0.13 235	0.12 196	0.11 179

AF-Net	0.15 319	0.13 322	0.13 349	0.14 304	0.18 364	0.15 306	0.14 332	0.17 231	0.16 343	0.17 175	0.21 381	0.18 258	0.12 312	0.10 290	0.17 387	0.16 384	0.13 151	0.14 329	0.15 229	0.11 291	0.11 140	0.10 280	0.13 348	0.10 314	0.14 236	0.15 295	0.20 333	0.14 218

Nwc_Net	0.15 319	0.13 322	0.13 349	0.14 304	0.18 364	0.15 306	0.14 332	0.17 231	0.16 343	0.17 175	0.21 381	0.18 258	0.12 312	0.10 290	0.17 387	0.16 384	0.13 151	0.14 329	0.15 229	0.11 291	0.11 140	0.10 280	0.13 348	0.10 314	0.14 236	0.15 295	0.20 333	0.14 218

UCFNet_RVC	0.15 319	0.17 361	0.12 340	0.16 323	0.14 338	0.17 327	0.11 303	0.17 231	0.12 308	0.20 225	0.13 300	0.28 354	0.12 312	0.10 290	0.11 315	0.13 337	0.18 243	0.13 303	0.17 270	0.12 312	0.16 243	0.09 238	0.10 318	0.11 327	0.18 319	0.15 295	0.17 280	0.19 302

DPSNet	0.39 409	0.19 370	0.17 381	0.27 380	0.25 392	0.29 383	0.19 366	0.26 376	0.24 390	0.18 193	0.17 347	2.16 450	0.43 415	0.10 290	0.17 387	0.15 376	0.35 417	0.28 415	2.04 452	0.27 409	0.25 401	0.16 373	0.28 415	0.25 404	0.38 420	0.24 395	0.39 407	0.51 414

arf2	0.14 294	0.15 344	0.06 196	0.43 402	0.10 278	0.55 411	0.13 325	0.16 214	0.07 163	0.17 175	0.11 268	0.28 354	0.06 196	0.11 309	0.09 211	0.08 129	0.16 199	0.10 209	0.21 331	0.06 131	0.11 140	0.06 133	0.11 328	0.08 259	0.10 163	0.07 116	0.09 151	0.07 127

model_zeroshot	0.14 294	0.09 248	0.06 196	0.10 244	0.10 278	0.14 294	0.08 246	0.20 329	0.12 308	0.28 386	0.08 188	0.21 313	0.06 196	0.11 309	0.09 211	0.12 316	0.26 384	0.13 303	0.27 373	0.11 291	0.20 328	0.13 346	0.11 328	0.09 295	0.17 293	0.17 339	0.18 306	0.18 283

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 319	0.07 183	0.05 155	0.14 304	0.12 313	0.15 306	0.10 289	0.18 271	0.08 196	0.26 351	0.08 188	0.19 271	0.08 262	0.11 309	0.10 273	0.12 316	0.26 384	0.13 303	0.26 368	0.11 291	0.20 328	0.10 280	0.08 276	0.07 231	0.20 347	0.18 352	0.19 321	0.31 378

MSKI-zero shot	0.13 265	0.08 227	0.05 155	0.09 219	0.11 299	0.09 217	0.07 227	0.19 303	0.09 240	0.28 386	0.10 243	0.19 271	0.06 196	0.11 309	0.10 273	0.11 264	0.24 359	0.11 229	0.17 270	0.11 291	0.21 356	0.10 280	0.07 243	0.08 259	0.14 236	0.17 339	0.18 306	0.18 283

EKT-Stereo	0.15 319	0.10 272	0.07 244	0.13 294	0.12 313	0.16 318	0.17 356	0.18 271	0.11 288	0.26 351	0.17 347	0.17 234	0.07 238	0.11 309	0.09 211	0.11 264	0.24 359	0.15 343	0.23 350	0.12 312	0.24 393	0.10 280	0.07 243	0.08 259	0.20 347	0.15 295	0.17 280	0.18 283

cross-raft	0.14 294	0.08 227	0.07 244	0.08 195	0.10 278	0.12 274	0.08 246	0.17 231	0.13 318	0.27 367	0.11 268	0.21 313	0.05 154	0.11 309	0.13 351	0.14 358	0.22 327	0.11 229	0.23 350	0.13 331	0.23 386	0.09 238	0.06 211	0.08 259	0.22 370	0.17 339	0.14 231	0.15 233

FADNet-RVC	0.14 294	0.13 322	0.10 312	0.18 336	0.11 299	0.14 294	0.09 270	0.21 344	0.09 240	0.19 211	0.17 347	0.17 234	0.12 312	0.11 309	0.14 366	0.15 376	0.18 243	0.13 303	0.18 294	0.15 356	0.12 156	0.12 329	0.12 341	0.11 327	0.20 347	0.16 321	0.14 231	0.14 218

STTStereo	0.13 265	0.14 335	0.17 381	0.13 294	0.15 346	0.13 285	0.20 368	0.13 175	0.13 318	0.15 157	0.15 327	0.17 234	0.10 293	0.11 309	0.12 331	0.12 316	0.15 180	0.14 329	0.13 195	0.11 291	0.12 156	0.10 280	0.07 243	0.09 295	0.15 258	0.13 235	0.12 196	0.16 250

RP	0.15 319	0.14 335	0.15 367	0.17 331	0.14 338	0.17 327	0.16 346	0.19 303	0.17 354	0.14 148	0.16 338	0.16 221	0.15 351	0.11 309	0.13 351	0.12 316	0.15 180	0.12 269	0.15 229	0.12 312	0.12 156	0.12 329	0.10 318	0.12 343	0.17 293	0.15 295	0.20 333	0.18 283

R-Stereo Train	0.13 265	0.07 183	0.07 244	0.09 219	0.10 278	0.15 306	0.05 161	0.16 214	0.12 308	0.28 386	0.12 286	0.20 288	0.08 262	0.11 309	0.09 211	0.11 264	0.24 359	0.12 269	0.16 247	0.11 291	0.21 356	0.11 305	0.08 276	0.07 231	0.15 258	0.15 295	0.16 262	0.15 233

RTS	0.20 362	0.16 353	0.14 360	0.17 331	0.14 338	0.20 353	0.15 340	0.23 361	0.26 400	0.15 157	0.14 314	0.14 190	0.20 367	0.11 309	0.13 351	0.15 376	0.24 359	0.17 367	0.34 394	0.24 402	0.22 375	0.15 365	0.09 302	0.15 366	0.28 397	0.27 412	0.28 382	0.55 418

RTSA	0.20 362	0.16 353	0.14 360	0.17 331	0.14 338	0.20 353	0.15 340	0.23 361	0.26 400	0.15 157	0.14 314	0.14 190	0.20 367	0.11 309	0.13 351	0.15 376	0.24 359	0.17 367	0.34 394	0.24 402	0.22 375	0.15 365	0.09 302	0.15 366	0.28 397	0.27 412	0.28 382	0.55 418

RAFT-Stereo	0.13 265	0.07 183	0.07 244	0.09 219	0.10 278	0.15 306	0.05 161	0.16 214	0.12 308	0.28 386	0.12 286	0.20 288	0.08 262	0.11 309	0.09 211	0.11 264	0.24 359	0.12 269	0.16 247	0.11 291	0.21 356	0.11 305	0.08 276	0.07 231	0.15 258	0.15 295	0.16 262	0.15 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.15 319	0.12 307	0.10 312	0.17 331	0.13 326	0.14 294	0.10 289	0.18 271	0.14 330	0.25 333	0.18 362	0.28 354	0.16 356	0.11 309	0.11 315	0.11 264	0.19 269	0.13 303	0.16 247	0.11 291	0.17 274	0.11 305	0.08 276	0.11 327	0.19 334	0.16 321	0.23 354	0.24 343
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PS-NSSS	0.17 342	0.19 370	0.17 381	0.23 360	0.18 364	0.18 336	0.16 346	0.22 353	0.13 318	0.23 279	0.20 376	0.44 386	0.08 262	0.11 309	0.12 331	0.10 197	0.13 151	0.13 303	0.26 368	0.11 291	0.11 140	0.07 161	0.18 370	0.15 366	0.17 293	0.21 374	0.13 215	0.20 312

NaN_ROB	0.19 354	0.20 373	0.19 391	0.20 350	0.20 376	0.16 318	0.15 340	0.27 380	0.19 369	0.23 279	0.18 362	0.47 392	0.16 356	0.11 309	0.13 351	0.12 316	0.15 180	0.14 329	0.21 331	0.19 384	0.13 178	0.10 280	0.09 302	0.20 385	0.24 379	0.21 374	0.26 376	0.28 367

MDST_ROB	0.22 373	0.27 401	0.14 360	0.47 405	0.24 389	0.36 397	0.20 368	0.24 368	0.16 343	0.26 351	0.14 314	0.28 354	0.25 380	0.11 309	0.11 315	0.12 316	0.21 310	0.12 269	0.17 270	0.12 312	0.19 304	0.10 280	0.11 328	0.12 343	0.34 414	0.23 389	0.56 423	0.31 378

DLCB_ROB	0.13 265	0.12 307	0.11 325	0.10 244	0.10 278	0.10 242	0.09 270	0.16 214	0.11 288	0.18 193	0.17 347	0.19 271	0.13 327	0.11 309	0.11 315	0.10 197	0.17 220	0.13 303	0.13 195	0.10 264	0.17 274	0.10 280	0.09 302	0.12 343	0.27 390	0.16 321	0.16 262	0.13 206

LE_ROB	0.40 410	0.20 373	0.16 373	0.41 398	0.43 415	0.33 394	0.44 413	0.34 403	0.29 410	0.32 405	0.21 381	1.25 437	1.40 452	0.11 309	0.10 273	0.11 264	0.21 310	0.13 303	0.20 319	0.13 331	0.22 375	0.12 329	0.12 341	0.14 362	0.36 417	0.31 419	1.39 454	1.32 452

XPNet_ROB	0.18 348	0.21 378	0.14 360	0.15 318	0.16 349	0.15 306	0.15 340	0.15 198	0.14 330	0.19 211	0.18 362	0.49 393	0.13 327	0.11 309	0.13 351	0.14 358	0.25 376	0.16 354	0.18 294	0.14 342	0.17 274	0.18 386	0.13 348	0.13 353	0.17 293	0.17 339	0.31 389	0.29 369

gcap_with_dpt	0.13 265	0.07 183	0.07 244	0.08 195	0.09 252	0.11 260	0.07 227	0.18 271	0.11 288	0.27 367	0.10 243	0.24 341	0.09 275	0.12 329	0.10 273	0.11 264	0.21 310	0.12 269	0.16 247	0.10 264	0.21 356	0.11 305	0.08 276	0.08 259	0.17 293	0.12 213	0.17 280	0.25 349

IGEV-FE	0.14 294	0.07 183	0.05 155	0.13 294	0.13 326	0.10 242	0.11 303	0.17 231	0.09 240	0.28 386	0.09 211	0.23 332	0.05 154	0.12 329	0.09 211	0.11 264	0.23 340	0.11 229	0.16 247	0.12 312	0.20 328	0.09 238	0.09 302	0.06 182	0.19 334	0.14 265	0.23 354	0.27 360

GCAP-BAT	0.13 265	0.07 183	0.07 244	0.08 195	0.09 252	0.11 260	0.07 227	0.18 271	0.11 288	0.27 367	0.10 243	0.24 341	0.09 275	0.12 329	0.10 273	0.11 264	0.21 310	0.12 269	0.16 247	0.10 264	0.21 356	0.11 305	0.08 276	0.08 259	0.17 293	0.12 213	0.17 280	0.25 349

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 319	0.07 183	0.05 155	0.12 281	0.12 313	0.15 306	0.09 270	0.17 231	0.12 308	0.29 400	0.09 211	0.22 328	0.05 154	0.12 329	0.11 315	0.11 264	0.26 384	0.12 269	0.33 391	0.11 291	0.20 328	0.12 329	0.08 276	0.06 182	0.21 360	0.18 352	0.20 333	0.32 382

IGEV_Zeroshot_test	0.14 294	0.07 183	0.05 155	0.13 294	0.13 326	0.10 242	0.11 303	0.17 231	0.09 240	0.28 386	0.09 211	0.23 332	0.05 154	0.12 329	0.09 211	0.11 264	0.23 340	0.11 229	0.16 247	0.12 312	0.20 328	0.09 238	0.09 302	0.06 182	0.19 334	0.14 265	0.23 354	0.27 360

RAFT-Test	0.13 265	0.07 183	0.06 196	0.09 219	0.11 299	0.13 285	0.09 270	0.17 231	0.11 288	0.27 367	0.10 243	0.20 288	0.05 154	0.12 329	0.10 273	0.11 264	0.23 340	0.12 269	0.21 331	0.14 342	0.21 356	0.11 305	0.06 211	0.08 259	0.17 293	0.15 295	0.17 280	0.17 264

HH	0.13 265	0.06 156	0.05 155	0.11 266	0.11 299	0.16 318	0.08 246	0.19 303	0.07 163	0.28 386	0.08 188	0.18 258	0.05 154	0.12 329	0.10 273	0.10 197	0.23 340	0.12 269	0.15 229	0.10 264	0.20 328	0.08 190	0.07 243	0.08 259	0.13 208	0.14 265	0.19 321	0.23 338

HanStereo	0.13 265	0.06 156	0.05 155	0.11 266	0.11 299	0.16 318	0.08 246	0.19 303	0.07 163	0.28 386	0.08 188	0.18 258	0.05 154	0.12 329	0.10 273	0.10 197	0.23 340	0.12 269	0.15 229	0.10 264	0.20 328	0.08 190	0.07 243	0.08 259	0.13 208	0.14 265	0.19 321	0.23 338

test-1	0.14 294	0.06 156	0.07 244	0.11 266	0.10 278	0.18 336	0.14 332	0.19 303	0.13 318	0.28 386	0.10 243	0.19 271	0.11 304	0.12 329	0.12 331	0.13 337	0.22 327	0.12 269	0.22 339	0.10 264	0.24 393	0.08 190	0.09 302	0.08 259	0.21 360	0.18 352	0.15 248	0.17 264

pcwnet_v2	0.15 319	0.12 307	0.12 340	0.16 323	0.14 338	0.17 327	0.14 332	0.20 329	0.13 318	0.22 255	0.14 314	0.19 271	0.18 362	0.12 329	0.10 273	0.12 316	0.18 243	0.13 303	0.17 270	0.12 312	0.16 243	0.11 305	0.09 302	0.10 314	0.19 334	0.20 369	0.19 321	0.27 360

FADNet	0.16 336	0.15 344	0.10 312	0.20 350	0.10 278	0.19 347	0.13 325	0.20 329	0.13 318	0.22 255	0.24 396	0.17 234	0.14 343	0.12 329	0.17 387	0.16 384	0.16 199	0.14 329	0.23 350	0.20 388	0.16 243	0.12 329	0.11 328	0.11 327	0.21 360	0.18 352	0.16 262	0.15 233

NCC-stereo	0.17 342	0.16 353	0.16 373	0.16 323	0.17 357	0.18 336	0.18 359	0.19 303	0.20 380	0.16 164	0.19 371	0.21 313	0.21 369	0.12 329	0.20 400	0.18 398	0.18 243	0.19 383	0.18 294	0.15 356	0.15 222	0.15 365	0.15 357	0.12 343	0.18 319	0.17 339	0.24 364	0.20 312

Abc-Net	0.17 342	0.16 353	0.16 373	0.16 323	0.17 357	0.18 336	0.18 359	0.19 303	0.20 380	0.16 164	0.19 371	0.21 313	0.21 369	0.12 329	0.20 400	0.18 398	0.18 243	0.19 383	0.18 294	0.15 356	0.15 222	0.15 365	0.15 357	0.12 343	0.18 319	0.17 339	0.24 364	0.20 312
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	0.21 368	0.18 367	0.17 381	0.18 336	0.19 371	0.20 353	0.16 346	0.29 389	0.25 395	0.24 296	0.19 371	0.36 377	0.21 369	0.12 329	0.16 381	0.16 384	0.25 376	0.18 378	0.37 399	0.19 384	0.24 393	0.18 386	0.17 367	0.15 366	0.24 379	0.20 369	0.25 371	0.29 369

MSMDNet	0.13 265	0.08 227	0.06 196	0.09 219	0.12 313	0.10 242	0.08 246	0.17 231	0.11 288	0.27 367	0.09 211	0.20 288	0.06 196	0.12 329	0.10 273	0.11 264	0.24 359	0.12 269	0.19 313	0.16 368	0.21 356	0.11 305	0.07 243	0.08 259	0.17 293	0.14 265	0.17 280	0.18 283

GANetREF_RVC	0.26 386	0.26 397	0.30 415	0.23 360	0.23 386	0.23 373	0.24 388	0.35 404	0.33 418	0.32 405	0.17 347	0.50 396	0.38 411	0.12 329	0.20 400	0.17 391	0.19 269	0.21 393	0.35 397	0.21 390	0.23 386	0.15 365	0.22 383	0.29 413	0.27 390	0.21 374	0.36 402	0.31 378
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
arf1	0.17 342	0.23 386	0.06 196	0.67 418	0.10 278	0.93 425	0.15 340	0.16 214	0.08 196	0.24 296	0.13 300	0.26 347	0.05 154	0.13 345	0.10 273	0.08 129	0.22 327	0.13 303	0.23 350	0.05 105	0.09 121	0.06 133	0.17 367	0.08 259	0.08 128	0.07 116	0.09 151	0.06 114

G3	0.16 336	0.22 381	0.09 292	0.48 407	0.13 326	0.61 416	0.14 332	0.19 303	0.12 308	0.24 296	0.10 243	0.30 364	0.09 275	0.13 345	0.09 211	0.09 156	0.12 145	0.11 229	0.20 319	0.07 158	0.11 140	0.08 190	0.25 394	0.09 295	0.11 182	0.09 143	0.09 151	0.09 151

DDVS	0.19 354	0.15 344	0.13 349	0.18 336	0.18 364	0.19 347	0.20 368	0.20 329	0.16 343	0.25 333	0.21 381	0.39 383	0.27 388	0.13 345	0.12 331	0.14 358	0.26 384	0.19 383	0.28 378	0.15 356	0.18 289	0.16 373	0.10 318	0.14 362	0.19 334	0.15 295	0.22 352	0.25 349

DCVSM-stereo	0.20 362	0.15 344	0.11 325	0.24 366	0.18 364	0.26 379	0.21 379	0.23 361	0.16 343	0.24 296	0.19 371	0.49 393	0.27 388	0.13 345	0.10 273	0.12 316	0.24 359	0.16 354	0.24 357	0.15 356	0.19 304	0.14 353	0.22 383	0.11 327	0.18 319	0.15 295	0.24 364	0.28 367

Anonymous3	0.18 348	0.15 344	0.11 325	0.15 318	0.10 278	0.14 294	0.11 303	0.22 353	0.19 369	0.27 367	0.15 327	0.27 351	0.12 312	0.13 345	0.25 407	0.17 391	0.23 340	0.18 378	0.26 368	0.17 373	0.24 393	0.20 398	0.09 302	0.10 314	0.21 360	0.20 369	0.22 352	0.20 312

stereogan	0.16 336	0.15 344	0.15 367	0.16 323	0.18 364	0.18 336	0.16 346	0.20 329	0.19 369	0.14 148	0.16 338	0.20 288	0.18 362	0.13 345	0.14 366	0.13 337	0.16 199	0.14 329	0.17 270	0.14 342	0.14 200	0.12 329	0.13 348	0.13 353	0.16 274	0.16 321	0.23 354	0.18 283

LALA_ROB	0.22 373	0.25 394	0.16 373	0.19 344	0.17 357	0.22 365	0.16 346	0.17 231	0.19 369	0.24 296	0.21 381	0.64 404	0.15 351	0.13 345	0.23 404	0.17 391	0.27 395	0.22 399	0.22 339	0.18 380	0.20 328	0.20 398	0.14 354	0.15 366	0.20 347	0.22 382	0.35 398	0.25 349

PWC_ROB	0.22 373	0.20 373	0.14 360	0.18 336	0.17 357	0.16 318	0.20 368	0.21 344	0.26 400	0.15 157	0.20 376	0.28 354	0.62 427	0.13 345	0.12 331	0.13 337	0.27 395	0.18 378	0.36 398	0.18 380	0.22 375	0.17 377	0.16 361	0.24 400	0.19 334	0.18 352	0.24 364	0.43 404

DN	0.14 294	0.08 227	0.08 272	0.19 344	0.09 252	0.22 365	0.11 303	0.18 271	0.10 268	0.21 240	0.12 286	0.35 374	0.06 196	0.14 353	0.09 211	0.11 264	0.24 359	0.12 269	0.16 247	0.08 186	0.18 289	0.11 305	0.06 211	0.08 259	0.24 379	0.14 265	0.15 248	0.18 283

DLNR_Zeroshot_test	10.12 458	32.06 468	0.05 155	54.44 468	0.09 252	0.18 336	50.47 468	0.19 303	0.08 196	0.27 367	0.07 158	0.20 288	0.04 118	0.14 353	62.26 468	70.60 468	0.33 412	0.18 378	0.25 362	0.11 291	0.20 328	0.08 190	0.07 243	0.09 295	0.18 319	0.15 295	0.20 333	0.26 356

SACVNet	0.15 319	0.14 335	0.13 349	0.16 323	0.13 326	0.14 294	0.12 318	0.19 303	0.17 354	0.19 211	0.17 347	0.14 190	0.07 238	0.14 353	0.13 351	0.13 337	0.19 269	0.16 354	0.20 319	0.13 331	0.16 243	0.14 353	0.12 341	0.13 353	0.20 347	0.18 352	0.19 321	0.17 264

GES	0.14 294	0.11 290	0.07 244	0.09 219	0.11 299	0.15 306	0.09 270	0.20 329	0.09 240	0.23 279	0.12 286	0.17 234	0.11 304	0.14 353	0.10 273	0.10 197	0.23 340	0.14 329	0.24 357	0.14 342	0.17 274	0.17 377	0.11 328	0.09 295	0.15 258	0.14 265	0.21 347	0.20 312

SFCPSM	0.20 362	0.15 344	0.12 340	0.22 356	0.16 349	0.20 353	0.18 359	0.22 353	0.20 380	0.26 351	0.24 396	0.34 372	0.33 403	0.14 353	0.12 331	0.12 316	0.24 359	0.16 354	0.32 388	0.19 384	0.19 304	0.13 346	0.14 354	0.12 343	0.21 360	0.17 339	0.20 333	0.25 349

FADNet_RVC	0.18 348	0.14 335	0.13 349	0.20 350	0.15 346	0.14 294	0.13 325	0.24 368	0.14 330	0.24 296	0.17 347	0.27 351	0.21 369	0.14 353	0.14 366	0.12 316	0.19 269	0.17 367	0.31 386	0.15 356	0.19 304	0.14 353	0.11 328	0.14 362	0.20 347	0.21 374	0.18 306	0.22 333

AnyNet_C32	0.20 362	0.16 353	0.15 367	0.17 331	0.17 357	0.19 347	0.16 346	0.25 372	0.22 387	0.25 333	0.23 393	0.23 332	0.18 362	0.14 353	0.19 397	0.18 398	0.28 402	0.22 399	0.29 381	0.18 380	0.27 408	0.21 403	0.16 361	0.17 379	0.22 370	0.20 369	0.21 347	0.23 338

CSAN	0.26 386	0.31 409	0.30 415	0.26 372	0.23 386	0.21 362	0.18 359	0.28 383	0.36 422	0.35 417	0.24 396	0.51 398	0.26 385	0.14 353	0.18 394	0.17 391	0.19 269	0.20 389	0.26 368	0.25 404	0.22 375	0.20 398	0.18 370	0.27 406	0.30 402	0.23 389	0.38 406	0.38 391

ETE_ROB	0.22 373	0.23 386	0.15 367	0.20 350	0.16 349	0.19 347	0.17 356	0.18 271	0.19 369	0.22 255	0.22 388	0.65 406	0.16 356	0.14 353	0.14 366	0.14 358	0.30 407	0.19 383	0.24 357	0.19 384	0.21 356	0.18 386	0.16 361	0.15 366	0.22 370	0.28 415	0.41 412	0.26 356

GOStereo-base	0.16 336	0.23 386	0.06 196	0.57 413	0.12 313	0.74 421	0.16 346	0.19 303	0.13 318	0.22 255	0.10 243	0.26 347	0.05 154	0.15 362	0.09 211	0.08 129	0.15 180	0.11 229	0.22 339	0.05 105	0.10 131	0.06 133	0.20 378	0.06 182	0.10 163	0.07 116	0.09 151	0.06 114

RGC	0.19 354	0.17 361	0.17 381	0.19 344	0.20 376	0.20 353	0.15 340	0.22 353	0.26 400	0.17 175	0.20 376	0.21 313	0.24 377	0.15 362	0.23 404	0.18 398	0.18 243	0.16 354	0.18 294	0.16 368	0.17 274	0.13 346	0.12 341	0.15 366	0.20 347	0.21 374	0.23 354	0.24 343

ADCPNet	0.22 373	0.17 361	0.16 373	0.20 350	0.19 371	0.20 353	0.18 359	0.27 380	0.23 389	0.26 351	0.22 388	0.26 347	0.28 390	0.15 362	0.16 381	0.17 391	0.24 359	0.17 367	0.32 388	0.23 399	0.24 393	0.19 394	0.17 367	0.21 388	0.25 384	0.22 382	0.27 379	0.33 385

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 265	0.13 322	0.13 349	0.14 304	0.15 346	0.13 285	0.20 368	0.13 175	0.15 338	0.16 164	0.16 338	0.21 313	0.09 275	0.15 362	0.10 273	0.12 316	0.15 180	0.12 269	0.11 159	0.09 227	0.11 140	0.09 238	0.08 276	0.08 259	0.13 208	0.13 235	0.11 181	0.15 233
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ITSA-stereo	0.18 348	0.14 335	0.11 325	0.26 372	0.16 349	0.18 336	0.16 346	0.25 372	0.17 354	0.25 333	0.17 347	0.33 369	0.24 377	0.16 366	0.11 315	0.11 264	0.21 310	0.15 343	0.22 339	0.10 264	0.19 304	0.11 305	0.15 357	0.11 327	0.22 370	0.15 295	0.20 333	0.23 338

APVNet	0.15 319	0.13 322	0.11 325	0.14 304	0.16 349	0.14 294	0.13 325	0.19 303	0.11 288	0.14 148	0.13 300	0.17 234	0.09 275	0.16 366	0.15 376	0.15 376	0.21 310	0.14 329	0.22 339	0.15 356	0.15 222	0.12 329	0.07 243	0.12 343	0.16 274	0.15 295	0.19 321	0.17 264

S2M2_L	0.13 265	0.10 272	0.09 292	0.12 281	0.08 219	0.13 285	0.10 289	0.16 214	0.08 196	0.21 240	0.07 158	0.17 234	0.03 80	0.17 368	0.11 315	0.09 156	0.22 327	0.12 269	0.16 247	0.11 291	0.18 289	0.09 238	0.12 341	0.08 259	0.13 208	0.12 213	0.15 248	0.20 312
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SHD	0.21 368	0.17 361	0.20 394	0.18 336	0.16 349	0.18 336	0.20 368	0.26 376	0.16 343	0.27 367	0.18 362	0.23 332	0.31 397	0.17 368	0.14 366	0.14 358	0.19 269	0.17 367	0.32 388	0.17 373	0.20 328	0.17 377	0.16 361	0.16 374	0.23 377	0.28 415	0.25 371	0.43 404

SAMSARA	0.48 415	0.23 386	0.39 424	0.23 360	0.23 386	0.22 365	0.22 381	0.44 423	0.38 425	0.31 404	0.21 381	0.30 364	0.47 418	0.17 368	0.32 418	0.34 424	0.25 376	0.32 420	0.46 408	0.32 421	0.47 438	0.52 446	0.15 357	0.33 420	1.39 458	1.54 456	1.41 455	1.46 454

ccs_rob	0.20 362	0.15 344	0.11 325	0.26 372	0.16 349	0.26 379	0.20 368	0.22 353	0.16 343	0.25 333	0.24 396	0.57 402	0.24 377	0.17 368	0.12 331	0.13 337	0.23 340	0.15 343	0.21 331	0.15 356	0.21 356	0.11 305	0.12 341	0.11 327	0.20 347	0.16 321	0.18 306	0.24 343

SGM_RVC	0.25 382	0.24 391	0.17 381	0.39 396	0.27 397	0.34 395	0.26 394	0.28 383	0.19 369	0.25 333	0.18 362	0.42 384	0.30 394	0.17 368	0.12 331	0.13 337	0.23 340	0.15 343	0.25 362	0.13 331	0.19 304	0.15 365	0.19 375	0.17 379	0.33 411	0.22 382	0.55 422	0.43 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACV-stereo	0.25 382	0.15 344	0.13 349	0.22 356	0.17 357	0.28 382	0.24 388	0.21 344	0.20 380	0.24 296	0.21 381	0.28 354	0.36 407	0.18 373	0.13 351	0.12 316	0.34 414	0.20 389	1.12 440	0.25 404	0.26 405	0.17 377	0.29 418	0.18 382	0.19 334	0.16 321	0.25 371	0.29 369

PSMNet-ADL	0.18 348	0.13 322	0.13 349	0.16 323	0.14 338	0.17 327	0.16 346	0.20 329	0.21 386	0.27 367	0.19 371	0.29 362	0.25 380	0.18 373	0.14 366	0.14 358	0.23 340	0.14 329	0.22 339	0.14 342	0.19 304	0.11 305	0.10 318	0.11 327	0.20 347	0.15 295	0.23 354	0.19 302

G-Net	0.29 397	0.24 391	0.19 391	0.23 360	0.21 379	0.36 397	0.23 385	0.30 392	0.27 405	0.33 410	0.32 419	0.93 429	0.25 380	0.18 373	0.18 394	0.18 398	0.26 384	0.21 393	0.43 405	0.31 418	0.26 405	0.17 377	0.18 370	0.18 382	0.27 390	0.23 389	0.40 411	0.42 401

AnyNet_C01	0.31 401	0.22 381	0.20 394	0.22 356	0.26 395	0.25 375	0.24 388	0.37 410	0.37 423	0.26 351	0.28 410	0.49 393	0.33 403	0.18 373	0.28 414	0.21 409	0.38 422	0.32 420	0.64 416	0.32 421	0.39 424	0.31 426	0.26 400	0.25 404	0.33 411	0.32 420	0.34 396	0.44 407

MeshStereo	0.30 398	0.26 397	0.20 394	0.49 408	0.36 410	0.35 396	0.26 394	0.32 397	0.28 408	0.30 402	0.27 407	0.61 403	0.47 418	0.18 373	0.12 331	0.14 358	0.26 384	0.17 367	0.27 373	0.17 373	0.27 408	0.21 403	0.25 394	0.20 385	0.36 417	0.28 415	0.54 421	0.49 412
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
GwcNet-ADL	0.17 342	0.12 307	0.11 325	0.19 344	0.14 338	0.17 327	0.14 332	0.21 344	0.14 330	0.24 296	0.17 347	0.32 368	0.16 356	0.19 378	0.11 315	0.14 358	0.22 327	0.15 343	0.23 350	0.13 331	0.18 289	0.11 305	0.05 182	0.10 314	0.18 319	0.15 295	0.19 321	0.21 329

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 382	0.25 394	0.20 394	0.29 383	0.22 382	0.22 365	0.23 385	0.36 407	0.27 405	0.36 418	0.22 388	0.45 387	0.32 400	0.19 378	0.17 387	0.17 391	0.17 220	0.16 354	0.29 381	0.14 342	0.20 328	0.18 386	0.27 413	0.23 392	0.29 399	0.25 401	0.33 394	0.31 378

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 406	0.16 353	0.12 340	0.26 372	0.22 382	0.22 365	0.27 396	0.24 368	0.15 338	0.24 296	0.16 338	4.24 456	0.22 376	0.19 378	0.13 351	0.13 337	0.34 414	0.22 399	0.31 386	0.20 388	0.23 386	0.18 386	0.22 383	0.14 362	0.20 347	0.19 365	0.21 347	0.24 343

STStereo	0.37 407	0.44 419	0.31 418	0.75 421	0.49 421	0.57 412	0.43 412	0.35 404	0.30 412	0.34 414	0.24 396	0.85 426	0.53 423	0.19 378	0.14 366	0.16 384	0.25 376	0.16 354	0.45 407	0.16 368	0.23 386	0.19 394	0.20 378	0.23 392	0.49 425	0.37 428	0.75 435	0.54 417

LSM0	3.45 453	0.27 401	0.18 390	0.38 393	0.29 404	0.39 402	0.36 402	0.51 427	0.31 415	0.45 428	0.47 426	0.71 411	0.57 424	0.19 378	23.17 462	59.79 467	0.36 418	0.26 409	1.29 446	0.33 423	0.44 434	0.32 427	0.23 388	0.27 406	0.36 417	0.29 418	0.53 420	0.51 414

ADCS	0.28 394	0.22 381	0.21 400	0.26 372	0.24 389	0.25 375	0.23 385	0.36 407	0.30 412	0.23 279	0.27 407	0.46 391	0.35 406	0.20 383	0.19 397	0.18 398	0.32 409	0.24 405	0.48 409	0.28 410	0.36 421	0.28 419	0.19 375	0.23 392	0.31 404	0.25 401	0.30 386	0.41 400

SGM-ForestM	0.24 381	0.22 381	0.16 373	0.37 388	0.24 389	0.32 389	0.24 388	0.28 383	0.20 380	0.23 279	0.17 347	0.51 398	0.25 380	0.20 383	0.12 331	0.13 337	0.23 340	0.16 354	0.24 357	0.14 342	0.19 304	0.16 373	0.21 382	0.16 374	0.35 415	0.24 395	0.51 417	0.35 387

GANet-ADL	0.15 319	0.12 307	0.09 292	0.14 304	0.12 313	0.16 318	0.12 318	0.20 329	0.10 268	0.25 333	0.15 327	0.22 328	0.12 312	0.21 385	0.09 211	0.11 264	0.25 376	0.14 329	0.20 319	0.14 342	0.19 304	0.09 238	0.08 276	0.10 314	0.17 293	0.15 295	0.20 333	0.17 264

SANet	0.30 398	0.21 378	0.21 400	0.25 370	0.21 379	0.31 386	0.22 381	0.30 392	0.31 415	0.27 367	0.26 404	1.39 439	0.38 411	0.22 386	0.14 366	0.14 358	0.26 384	0.21 393	0.30 385	0.21 390	0.24 393	0.20 398	0.31 421	0.23 392	0.33 411	0.24 395	0.35 398	0.48 410

SGM-Forest	0.19 354	0.18 367	0.16 373	0.23 360	0.18 364	0.20 353	0.18 359	0.23 361	0.17 354	0.20 225	0.15 327	0.23 332	0.18 362	0.22 386	0.17 387	0.18 398	0.19 269	0.17 367	0.18 294	0.15 356	0.17 274	0.18 386	0.25 394	0.18 382	0.22 370	0.18 352	0.25 371	0.24 343
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
S-Stereo	0.30 398	0.22 381	0.17 381	0.41 398	0.39 412	0.41 404	0.37 403	0.25 372	0.25 395	0.26 351	0.44 425	0.54 401	0.36 407	0.24 388	0.16 381	0.14 358	0.27 395	0.27 411	0.34 394	0.28 410	0.23 386	0.22 407	0.53 426	0.23 392	0.22 370	0.19 365	0.27 379	0.38 391

CBMV	0.22 373	0.18 367	0.17 381	0.23 360	0.21 379	0.20 353	0.18 359	0.27 380	0.19 369	0.28 386	0.11 268	0.29 362	0.13 327	0.24 388	0.13 351	0.14 358	0.24 359	0.18 378	0.20 319	0.16 368	0.21 356	0.18 386	0.24 392	0.23 392	0.26 387	0.22 382	0.35 398	0.40 398
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	0.34 404	0.28 403	0.23 404	0.40 397	0.33 407	0.37 399	0.37 403	0.28 383	0.25 395	0.25 333	0.50 430	0.45 387	0.31 397	0.25 390	0.23 404	0.19 407	0.51 432	0.32 420	0.72 423	0.35 424	0.37 422	0.38 435	0.28 415	0.31 415	0.27 390	0.23 389	0.32 391	0.38 391

MFN_U_SF_RVC	0.31 401	0.29 406	0.21 400	0.33 384	0.28 398	0.31 386	0.29 398	0.37 410	0.24 390	0.46 429	0.30 415	0.50 396	0.32 400	0.25 390	0.27 412	0.24 410	0.18 243	0.23 402	0.58 414	0.28 410	0.24 393	0.27 418	0.22 383	0.27 406	0.31 404	0.25 401	0.37 403	0.50 413

BEATNet-Init1	0.49 417	0.42 416	0.28 412	0.79 423	0.40 413	0.60 415	0.45 414	0.41 419	0.27 405	0.30 402	0.22 388	0.89 427	0.84 436	0.25 390	0.27 412	0.26 413	0.27 395	0.25 408	0.84 428	0.28 410	0.27 408	0.26 416	0.26 400	0.32 418	0.49 425	0.35 426	2.05 458	0.88 442

FAT-Stereo	0.26 386	0.19 370	0.17 381	0.38 393	0.36 410	0.30 384	0.25 393	0.26 376	0.18 360	0.27 367	0.25 402	0.33 369	0.36 407	0.26 393	0.16 381	0.15 376	0.26 384	0.23 402	0.33 391	0.21 390	0.22 375	0.19 394	0.22 383	0.22 390	0.21 360	0.22 382	0.32 391	0.42 401

PA-Net	0.19 354	0.21 378	0.25 406	0.14 304	0.20 376	0.18 336	0.20 368	0.21 344	0.19 369	0.18 193	0.14 314	0.17 234	0.21 369	0.26 393	0.16 381	0.18 398	0.15 180	0.19 383	0.13 195	0.17 373	0.14 200	0.15 365	0.10 318	0.16 374	0.17 293	0.25 401	0.17 280	0.35 387
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV_ROB	0.21 368	0.14 335	0.15 367	0.26 372	0.22 382	0.21 362	0.22 381	0.28 383	0.17 354	0.26 351	0.17 347	0.28 354	0.17 360	0.26 393	0.11 315	0.12 316	0.26 384	0.17 367	0.18 294	0.16 368	0.21 356	0.19 394	0.26 400	0.20 385	0.24 379	0.25 401	0.25 371	0.33 385

FBW_ROB	0.26 386	0.26 397	0.25 406	0.37 388	0.25 392	0.32 389	0.20 368	0.21 344	0.18 360	0.27 367	0.20 376	0.45 387	0.31 397	0.26 393	0.20 400	0.20 408	0.27 395	0.17 367	0.51 412	0.14 342	0.21 356	0.14 353	0.16 361	0.28 410	0.21 360	0.19 365	0.33 394	0.55 418

PWCDC_ROB	0.13 265	0.06 156	0.09 292	0.07 184	0.13 326	0.08 197	0.13 325	0.06 104	0.24 390	0.09 127	0.15 327	0.09 129	0.43 415	0.26 393	0.10 273	0.10 197	0.09 118	0.12 269	0.08 118	0.11 291	0.08 116	0.11 305	0.19 375	0.13 353	0.07 109	0.13 235	0.08 135	0.18 283

NOSS_ROB	0.21 368	0.14 335	0.15 367	0.20 350	0.19 371	0.20 353	0.22 381	0.29 389	0.18 360	0.25 333	0.15 327	0.21 313	0.13 327	0.27 398	0.13 351	0.14 358	0.26 384	0.21 393	0.22 339	0.17 373	0.23 386	0.22 407	0.26 400	0.24 400	0.26 387	0.22 382	0.24 364	0.26 356

HBP-ISP	0.21 368	0.16 353	0.12 340	0.26 372	0.22 382	0.22 365	0.17 356	0.29 389	0.18 360	0.27 367	0.18 362	0.21 313	0.12 312	0.28 399	0.10 273	0.14 358	0.26 384	0.19 383	0.20 319	0.12 312	0.22 375	0.23 410	0.26 400	0.23 392	0.24 379	0.24 395	0.23 354	0.26 356

ADLNet	0.12 242	0.11 290	0.08 272	0.12 281	0.10 278	0.16 318	0.12 318	0.14 188	0.07 163	0.13 145	0.10 243	0.25 345	0.10 293	0.28 399	0.09 211	0.10 197	0.17 220	0.09 173	0.13 195	0.09 227	0.11 140	0.08 190	0.13 348	0.06 182	0.13 208	0.12 213	0.12 196	0.14 218

FSD		0.24 391	0.24 405	0.27 380	0.25 392	0.25 375	0.33 400	0.30 392	0.18 360	0.20 225	0.17 347			0.29 401	0.25 407	0.26 413			0.27 373	0.21 390				0.28 410	0.27 390	0.23 389	0.27 379	0.27 360

FC-DCNN v2	0.27 392	0.28 403	0.27 411	0.37 388	0.28 398	0.32 389	0.38 407	0.33 401	0.19 369	0.22 255	0.18 362	0.23 332	0.13 327	0.29 401	0.26 409	0.26 413	0.29 403	0.27 411	0.29 381	0.21 390	0.25 401	0.25 413	0.26 400	0.31 415	0.31 404	0.26 408	0.30 386	0.30 376

FCDSN-DC	0.25 382	0.25 394	0.25 406	0.28 382	0.26 395	0.26 379	0.34 401	0.28 383	0.18 360	0.20 225	0.17 347	0.20 288	0.12 312	0.29 401	0.26 409	0.26 413	0.29 403	0.28 415	0.27 373	0.21 390	0.25 401	0.25 413	0.26 400	0.32 418	0.26 387	0.24 395	0.26 376	0.27 360
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.27 392	0.28 403	0.26 409	0.36 386	0.28 398	0.32 389	0.37 403	0.32 397	0.19 369	0.22 255	0.18 362	0.23 332	0.13 327	0.29 401	0.26 409	0.26 413	0.29 403	0.27 411	0.28 378	0.21 390	0.25 401	0.25 413	0.26 400	0.31 415	0.30 402	0.25 401	0.29 384	0.30 376

edge stereo	0.31 401	0.23 386	0.20 394	0.41 398	0.35 408	0.42 406	0.39 410	0.38 412	0.22 387	0.23 279	0.38 422	0.69 410	0.33 403	0.30 405	0.15 376	0.16 384	0.31 408	0.21 393	0.42 403	0.21 390	0.23 386	0.17 377	0.25 394	0.22 390	0.27 390	0.23 389	0.39 407	0.55 418

MANE	0.41 411	0.36 411	0.33 420	0.61 415	0.44 416	0.44 407	0.46 415	0.42 420	0.25 395	0.23 279	0.22 388	0.65 406	0.28 390	0.30 405	0.28 414	0.29 423	0.32 409	0.42 432	0.37 399	0.23 399	0.30 415	0.26 416	0.26 400	0.34 422	0.54 430	0.40 430	1.07 450	0.87 440

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 405	0.36 411	0.39 424	0.46 404	0.28 398	0.30 384	0.28 397	0.50 425	0.46 430	0.39 424	0.30 415	0.37 379	0.36 407	0.31 407	0.35 422	0.26 413	0.21 310	0.27 411	0.71 421	0.37 425	0.27 408	0.29 420	0.30 419	0.38 426	0.32 409	0.24 395	0.29 384	0.39 395

XQC	0.28 394	0.30 407	0.26 409	0.37 388	0.28 398	0.37 399	0.37 403	0.40 416	0.30 412	0.32 405	0.20 376	0.45 387	0.28 390	0.31 407	0.14 366	0.14 358	0.20 295	0.21 393	0.33 391	0.23 399	0.22 375	0.20 398	0.23 388	0.24 400	0.32 409	0.25 401	0.44 414	0.32 382

ELAS_RVC	0.43 413	0.43 417	0.36 422	0.64 416	0.44 416	0.62 418	0.50 417	0.39 414	0.25 395	0.25 333	0.30 415	1.23 436	0.30 394	0.31 407	0.28 414	0.27 419	0.37 420	0.30 417	0.42 403	0.26 406	0.34 418	0.32 427	0.26 400	0.37 424	0.50 427	0.38 429	0.78 439	0.70 430
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 412	0.43 417	0.36 422	0.64 416	0.44 416	0.58 414	0.50 417	0.40 416	0.26 400	0.25 333	0.28 410	0.94 430	0.30 394	0.31 407	0.28 414	0.27 419	0.36 418	0.30 417	0.43 405	0.26 406	0.33 416	0.32 427	0.26 400	0.37 424	0.54 430	0.40 430	0.77 438	0.74 435
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.28 394	0.40 415	0.28 412	0.56 411	0.44 416	0.41 404	0.38 407	0.32 397	0.20 380	0.33 410	0.28 410	0.68 409	0.10 293	0.32 411	0.19 397	0.13 337	0.14 169	0.16 354	0.39 401	0.18 380	0.15 222	0.09 238	0.23 388	0.24 400	0.21 360	0.21 374	0.19 321	0.29 369

MADNet+	0.55 419	0.36 411	0.63 442	0.56 411	0.52 423	0.45 408	0.38 407	0.63 433	0.52 432	0.53 433	0.41 424	0.81 421	0.67 431	0.33 412	0.57 437	0.49 435	0.56 435	0.50 437	0.82 427	0.52 430	0.47 438	0.43 438	0.51 425	0.47 429	0.82 443	0.70 447	0.58 425	0.72 432

NVstereo2D	0.15 319	0.11 290	0.11 325	0.19 344	0.14 338	0.21 362	0.24 388	0.13 175	0.11 288	0.16 164	0.14 314	0.10 138	0.07 238	0.39 413	0.11 315	0.11 264	0.21 310	0.14 329	0.15 229	0.10 264	0.12 156	0.08 190	0.24 392	0.08 259	0.14 236	0.12 213	0.14 231	0.12 197

UDGNet	0.15 319	0.13 322	0.09 292	0.18 336	0.17 357	0.16 318	0.19 366	0.15 198	0.11 288	0.16 164	0.14 314	0.15 197	0.05 154	0.45 414	0.09 211	0.10 197	0.17 220	0.12 269	0.14 213	0.09 227	0.17 274	0.09 238	0.28 415	0.07 231	0.17 293	0.15 295	0.12 196	0.13 206

STTRV1_RVC		0.26 397	0.22 403	0.35 385	0.28 398	0.32 389	0.29 398	0.36 407	0.33 418	0.27 367	0.26 404	0.42 384	0.41 414	0.47 415	0.32 418	0.18 398	0.59 438	0.20 389		0.30 415	0.59 446	0.22 407		0.43 428	0.25 384	0.54 441	0.34 396	0.64 427

PVD	0.38 408	0.38 414	0.20 394	0.47 405	0.35 408	0.50 409	0.40 411	0.38 412	0.34 420	0.23 279	0.28 410	0.52 400	0.51 421	0.50 416	0.16 381	0.17 391	0.41 424	0.26 409	0.49 411	0.28 410	0.39 424	0.40 437	0.23 388	0.27 406	0.44 423	0.57 444	0.46 416	0.72 432

JetBlue	0.70 427	0.56 423	0.69 446	0.73 420	0.61 426	0.78 423	0.68 424	0.52 428	0.91 443	0.46 429	0.29 414	3.18 453	0.38 411	0.52 417	0.44 427	0.43 430	0.70 447	0.53 441	0.66 418	0.51 429	0.54 443	0.58 447	0.75 427	0.56 438	0.55 432	0.42 432	0.96 447	0.99 444

AMNet	0.49 417	0.50 420	0.47 428	0.50 409	0.47 420	0.61 416	0.52 420	0.31 396	0.29 410	0.29 400	0.69 440	0.72 413	0.13 327	0.53 418	0.44 427	0.55 438	0.57 436	0.58 446	0.48 409	0.48 428	0.59 446	0.48 443	0.26 400	0.48 430	0.44 423	0.52 438	0.58 425	0.63 426

SPS-STEREO	0.59 422	0.57 424	0.52 431	0.55 410	0.54 424	0.65 419	0.52 420	0.39 414	0.66 435	0.37 419	0.78 445	0.78 418	0.64 428	0.53 418	0.55 435	0.57 441	0.68 443	0.64 449	0.74 424	0.72 446	0.77 452	0.66 451	0.26 400	0.53 435	0.53 429	0.56 443	0.70 432	0.65 428
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 420	0.57 424	0.54 433	0.59 414	0.55 425	0.68 420	0.56 422	0.42 420	0.38 425	0.37 419	0.77 444	0.75 417	0.65 429	0.54 420	0.55 435	0.56 439	0.68 443	0.61 448	0.71 421	0.64 441	0.69 449	0.62 449	0.27 413	0.50 432	0.52 428	0.53 440	0.74 433	0.68 429

WAO-7	0.66 424	0.75 430	0.65 443	0.72 419	0.78 428	0.57 412	0.66 423	0.97 448	0.96 447	0.63 438	0.78 445	0.79 419	0.83 435	0.55 421	0.83 447	0.71 449	0.42 425	0.35 427	0.94 433	0.66 444	0.43 432	0.34 430	0.16 361	0.83 451	0.56 433	0.64 446	0.57 424	0.70 430

AROF2	0.23 380	0.35 410	0.04 110	1.46 429	0.08 219	1.32 433	0.14 332	0.25 372	0.06 131	0.42 425	0.08 188	0.34 372	0.03 80	0.59 422	0.06 92	0.06 83	0.17 220	0.05 69	0.13 195	0.04 61	0.06 82	0.04 76	0.30 419	0.03 59	0.06 91	0.04 20	0.06 102	0.03 20

MFMNet_re	0.66 424	0.73 428	0.65 443	0.77 422	0.62 427	0.82 424	0.70 425	0.52 428	0.54 433	0.54 435	0.65 437	0.80 420	0.51 421	0.59 422	0.66 442	0.67 445	0.82 450	0.69 450	0.74 424	0.62 439	0.70 450	0.64 450	0.45 422	0.56 438	0.59 434	0.63 445	0.74 433	0.87 440

PWCK	0.88 434	1.24 447	0.61 441	1.53 431	0.85 431	1.21 427	1.03 428	1.08 449	0.72 436	0.70 440	0.83 447	1.48 441	0.87 437	0.69 424	0.40 426	0.41 426	0.73 448	0.47 434	3.04 455	0.67 445	0.56 445	0.43 438	0.94 431	0.74 447	0.72 440	0.36 427	0.69 431	0.73 434

MADNet++	1.86 452	1.58 453	1.74 457	1.27 425	1.74 454	1.26 430	1.53 439	1.62 457	2.07 457	1.84 456	2.22 456	2.60 451	2.72 454	0.75 425	1.39 454	1.54 454	2.01 455	1.47 455	2.12 453	2.13 456	3.35 456	3.26 456	1.23 432	2.21 458	1.21 457	2.25 458	1.76 457	1.32 452

AROF3	0.22 373	0.30 407	0.04 110	1.45 428	0.05 129	1.16 426	0.12 318	0.19 303	0.05 96	0.42 425	0.06 122	0.27 351	0.02 35	0.80 426	0.05 47	0.05 37	0.16 199	0.04 34	0.11 159	0.03 13	0.05 57	0.03 17	0.45 422	0.02 14	0.05 61	0.04 20	0.05 68	0.03 20

SQANet	0.45 414	0.54 422	0.14 360	1.41 427	0.51 422	1.23 428	0.83 426	0.30 392	0.24 390	0.34 414	0.24 396	0.64 404	0.19 366	1.12 427	0.17 387	0.14 358	0.24 359	0.20 389	0.40 402	0.22 398	0.16 243	0.14 353	1.58 433	0.17 379	0.20 347	0.16 321	0.26 376	0.39 395

otaku	0.58 420	0.71 426	0.29 414	1.70 441	0.84 429	1.49 435	1.00 427	0.40 416	0.34 420	0.38 421	0.31 418	0.65 406	0.26 385	1.35 428	0.33 421	0.25 411	0.20 295	0.23 402	0.69 419	0.30 415	0.22 375	0.17 377	2.24 436	0.28 410	0.29 399	0.18 352	0.30 386	0.39 395

UDG	0.26 386	0.20 373	0.13 349	0.38 393	0.31 406	0.38 401	0.51 419	0.19 303	0.16 343	0.19 211	0.23 393	0.17 234	0.09 275	1.45 429	0.14 366	0.13 337	0.27 395	0.16 354	0.26 368	0.13 331	0.21 356	0.13 346	0.25 394	0.12 343	0.20 347	0.20 369	0.20 333	0.19 302

PSMNet_ROB	0.78 431	0.97 438	0.60 440	1.62 439	0.90 433	1.47 434	1.19 430	0.56 430	0.73 437	0.74 441	0.62 435	0.84 424	0.82 434	1.49 430	0.53 432	0.42 427	0.52 433	0.40 431	0.84 428	0.62 439	0.40 430	0.30 421	1.85 434	0.48 430	0.67 438	0.32 420	0.76 436	0.46 409

Ntro	0.63 423	0.72 427	0.30 415	1.78 443	0.84 429	1.55 436	1.09 429	0.48 424	0.37 423	0.38 421	0.38 422	0.72 413	0.26 385	1.51 431	0.35 422	0.27 419	0.22 327	0.24 405	0.69 419	0.31 418	0.22 375	0.17 377	2.49 439	0.30 414	0.31 404	0.22 382	0.37 403	0.42 401

DispFullNet	0.48 415	0.50 420	0.19 391	1.14 424	0.40 413	0.77 422	1.22 431	0.32 397	0.24 390	0.24 296	0.27 407	0.84 424	0.48 420	1.62 432	0.15 376	0.15 376	0.49 430	0.34 425	1.08 438	0.26 406	0.24 393	0.18 386	0.20 378	0.21 388	0.27 390	0.17 339	0.35 398	0.59 424

DDUNet	0.26 386	0.20 373	0.12 340	0.37 388	0.30 405	0.40 403	0.47 416	0.20 329	0.16 343	0.16 164	0.25 402	0.16 221	0.08 262	1.63 433	0.13 351	0.14 358	0.21 310	0.14 329	0.25 362	0.13 331	0.18 289	0.12 329	0.25 394	0.15 366	0.17 293	0.18 352	0.18 306	0.22 333

JetRed	1.62 450	1.82 455	1.71 456	1.58 432	1.50 450	1.97 449	2.21 451	1.51 456	1.47 452	0.82 448	0.74 442	2.63 452	0.43 415	1.73 434	1.48 455	1.54 454	1.67 454	2.94 457	1.42 449	1.08 454	2.30 455	2.07 455	1.99 435	0.97 454	1.16 456	1.70 457	1.57 456	1.60 456

MonStereo1	0.74 428	0.74 429	0.31 418	1.61 435	1.01 442	1.31 432	1.51 436	0.56 430	0.38 425	0.59 437	0.64 436	1.54 442	0.72 433	1.92 435	0.18 394	0.14 358	0.37 420	0.34 425	0.65 417	0.30 415	0.37 422	0.21 403	2.49 439	0.35 423	0.31 404	0.27 412	0.51 417	0.56 423

ACVNet_2	0.83 433	0.92 434	0.56 435	1.99 448	0.99 441	1.84 446	1.55 440	0.68 436	0.40 429	0.53 433	0.47 426	1.02 432	0.67 431	1.93 436	0.51 431	0.45 431	0.38 422	0.33 423	1.01 435	0.42 427	0.34 418	0.24 412	2.58 441	0.53 435	0.60 435	0.26 408	0.52 419	0.55 418

WAO-6	0.82 432	0.95 435	0.59 438	1.30 426	1.05 443	1.25 429	1.39 433	0.77 441	0.84 441	0.79 442	0.69 440	0.74 416	1.00 442	1.94 437	0.78 446	0.61 443	0.53 434	0.48 435	0.78 426	0.60 435	0.55 444	0.51 444	0.49 424	0.57 441	0.83 445	0.42 432	0.76 436	0.85 439

RainbowNet	0.77 430	0.87 433	0.46 427	1.83 444	0.91 434	1.59 439	1.47 435	0.42 420	0.38 425	0.47 432	0.34 420	0.90 428	0.60 425	1.97 438	0.62 438	0.48 433	0.34 414	0.33 423	0.90 430	0.58 434	0.33 416	0.23 410	2.82 446	0.39 427	0.40 421	0.34 423	0.44 414	0.48 410

DPSimNet_ROB	1.21 444	1.20 446	1.29 455	1.47 430	1.59 451	1.30 431	1.35 432	0.68 436	1.69 454	1.67 455	1.03 450	1.45 440	0.66 430	2.04 439	1.20 453	0.89 452	1.16 453	0.79 451	1.61 450	1.38 455	1.04 454	1.24 454	0.79 430	0.84 452	0.87 447	1.20 455	1.17 451	1.12 448

WAO-8	1.00 439	1.11 444	0.76 448	1.61 435	1.24 444	1.74 444	1.55 440	0.93 445	0.98 448	0.81 444	0.67 438	1.66 443	1.00 442	2.08 440	0.77 444	0.68 446	0.63 440	0.52 439	1.05 436	0.81 449	0.47 438	0.37 432	0.78 428	0.75 448	1.10 453	0.73 448	0.95 445	1.16 449

Venus	1.00 439	1.11 444	0.76 448	1.61 435	1.24 444	1.74 444	1.55 440	0.93 445	0.98 448	0.81 444	0.67 438	1.66 443	1.00 442	2.08 440	0.77 444	0.68 446	0.63 440	0.52 439	1.05 436	0.81 449	0.47 438	0.37 432	0.78 428	0.75 448	1.10 453	0.73 448	0.95 445	1.16 449

Dean	1.06 441	1.03 442	0.79 450	2.27 451	1.31 446	1.96 448	1.56 443	0.92 444	0.94 446	0.88 449	0.76 443	1.19 434	1.17 449	2.09 442	0.64 440	0.60 442	0.60 439	0.56 443	1.23 445	0.73 447	0.45 435	0.36 431	2.73 444	0.71 444	0.95 449	0.55 442	1.05 449	0.62 425

ACVNet-4b	0.69 426	0.75 430	0.33 420	1.72 442	0.94 435	1.61 441	1.42 434	0.33 401	0.32 417	0.38 421	0.26 404	1.20 435	0.29 393	2.16 443	0.39 425	0.37 425	0.33 412	0.24 405	0.57 413	0.38 426	0.16 243	0.14 353	2.71 442	0.23 392	0.29 399	0.32 420	0.39 407	0.40 398

LVE	0.95 438	0.97 438	0.71 447	1.84 445	1.35 447	1.59 439	1.52 438	0.78 442	0.64 434	0.81 444	0.91 448	0.72 413	1.00 442	2.18 444	0.53 432	0.48 433	0.57 436	0.53 441	1.09 439	0.64 441	0.45 435	0.38 435	2.74 445	0.69 443	0.83 445	0.44 434	0.84 442	0.52 416

ACVNet_1	0.74 428	0.79 432	0.40 426	2.04 449	0.96 436	1.88 447	1.51 436	0.59 432	0.28 408	0.43 427	0.49 428	0.71 411	0.61 426	2.21 445	0.32 418	0.25 411	0.32 409	0.31 419	0.60 415	0.31 418	0.29 414	0.21 403	2.72 443	0.33 420	0.40 421	0.26 408	0.37 403	0.38 391

ktn	1.24 445	1.39 449	0.55 434	1.62 439	1.59 451	1.68 443	2.12 449	0.86 443	1.75 455	0.90 451	1.11 453	1.11 433	0.95 441	2.57 446	0.97 451	0.73 450	0.80 449	0.59 447	1.41 448	0.76 448	0.68 448	0.67 452	3.69 453	0.73 445	0.92 448	0.75 450	1.19 452	1.28 451

IMH-64-1	0.90 435	0.95 435	0.51 429	1.59 433	0.98 439	1.58 437	1.73 444	0.75 438	0.74 438	0.33 410	0.61 432	0.83 422	0.94 438	2.59 447	0.50 429	0.42 427	0.48 427	0.36 428	0.92 431	0.55 432	0.39 424	0.30 421	3.14 447	0.50 432	0.81 441	0.34 423	0.60 427	0.80 437

IMH-64	0.90 435	0.95 435	0.51 429	1.59 433	0.98 439	1.58 437	1.73 444	0.75 438	0.74 438	0.33 410	0.61 432	0.83 422	0.94 438	2.59 447	0.50 429	0.42 427	0.48 427	0.36 428	0.92 431	0.55 432	0.39 424	0.30 421	3.14 447	0.50 432	0.81 441	0.34 423	0.60 427	0.80 437

IMH	0.93 437	0.98 440	0.53 432	1.61 435	0.97 438	1.64 442	1.76 446	0.75 438	0.77 440	0.34 414	0.61 432	0.96 431	1.05 446	2.67 449	0.54 434	0.46 432	0.49 430	0.38 430	0.94 433	0.60 435	0.39 424	0.30 421	3.14 447	0.53 435	0.82 443	0.45 435	0.65 429	0.79 436

DPSMNet_ROB	8.63 455	3.69 457	8.74 460	2.98 456	5.70 458	3.37 457	4.41 458	3.70 458	9.03 458	3.00 457	6.88 459	3.53 454	10.11 458	2.70 450	10.47 457	10.76 457	3.81 456	12.92 460	4.77 457	10.22 459	5.99 459	13.86 460	4.50 462	8.50 461	10.06 463	27.81 463	11.04 462	30.59 463

DGTPSM_ROB	8.63 455	3.68 456	8.73 459	2.98 456	5.70 458	3.37 457	4.41 458	3.70 458	9.03 458	3.00 457	6.85 458	3.53 454	10.07 457	2.70 450	10.47 457	10.76 457	3.81 456	12.91 459	4.74 456	10.22 459	5.98 458	13.86 460	4.49 461	8.50 461	10.06 463	27.81 463	11.04 462	30.59 463

DPSM_ROB	13.01 459	6.29 458	9.52 461	4.44 458	6.37 460	4.34 459	3.59 456	8.20 461	10.79 460	6.64 460	7.87 460	9.69 458	12.99 460	2.80 452	12.81 459	13.68 459	9.16 460	16.58 462	9.87 458	12.33 461	16.73 462	17.95 463	2.26 437	10.56 463	28.34 465	36.91 465	31.06 465	39.57 465

DPSM	13.01 459	6.29 458	9.52 461	4.44 458	6.37 460	4.34 459	3.59 456	8.20 461	10.79 460	6.64 460	7.87 460	9.69 458	12.99 460	2.80 452	12.81 459	13.68 459	9.16 460	16.58 462	9.87 458	12.33 461	16.73 462	17.95 463	2.26 437	10.56 463	28.34 465	36.91 465	31.06 465	39.57 465

TorneroNet-64	1.07 442	1.00 441	0.57 436	1.94 446	0.88 432	1.98 450	2.01 447	0.63 433	0.88 442	0.58 436	0.49 428	1.83 447	1.71 453	2.88 454	0.62 438	0.51 436	0.46 426	0.46 433	1.17 443	0.61 438	0.34 418	0.37 432	3.40 450	0.56 438	0.64 437	0.48 436	0.68 430	1.11 447

KSHMR	1.33 447	1.42 451	1.04 454	2.27 451	1.44 448	2.23 452	2.12 449	1.21 450	1.06 451	1.13 454	1.06 451	1.27 438	0.94 438	2.89 455	1.08 452	0.95 453	0.85 451	0.83 452	1.32 447	0.97 452	0.72 451	0.58 447	3.52 451	1.07 456	0.99 450	0.77 451	1.00 448	1.07 446

TorneroNet	1.08 443	1.09 443	0.66 445	1.94 446	0.96 436	2.16 451	2.02 448	0.65 435	0.91 443	0.67 439	0.56 431	1.67 446	1.15 448	2.94 456	0.65 441	0.52 437	0.48 427	0.51 438	1.12 440	0.65 443	0.39 424	0.43 438	3.52 451	0.57 441	0.68 439	0.48 436	0.84 442	1.01 445

UNDER WATER-64	1.40 448	1.36 448	0.88 453	2.85 455	1.93 456	2.78 456	2.66 455	1.36 454	0.92 445	1.04 453	1.17 454	1.88 448	1.30 451	3.03 457	0.75 443	0.56 439	0.68 443	0.57 445	1.13 442	0.54 431	0.43 432	0.51 444	4.08 458	0.91 453	1.02 451	1.10 454	0.80 440	1.60 456

notaker	1.27 446	1.41 450	0.58 437	2.37 453	1.48 449	2.34 453	2.27 452	0.94 447	1.62 453	0.79 442	1.07 452	1.66 443	1.08 447	3.06 458	0.94 450	0.69 448	0.68 443	0.49 436	1.62 451	0.84 451	0.53 442	0.45 441	3.70 454	0.80 450	0.61 436	0.52 438	0.80 440	0.92 443

UNDER WATER	1.40 448	1.42 451	0.86 452	2.83 454	1.92 455	2.74 455	2.57 454	1.28 453	1.01 450	0.88 449	0.97 449	1.88 448	1.26 450	3.09 459	0.83 447	0.62 444	0.66 442	0.56 443	1.20 444	0.60 435	0.42 431	0.47 442	4.04 457	0.98 455	1.08 452	0.99 452	0.87 444	1.67 458

HanzoNet	1.74 451	1.62 454	0.80 451	2.26 450	1.70 453	2.72 454	2.54 453	1.25 451	1.85 456	0.92 452	1.28 455	4.37 457	3.81 456	3.36 460	0.88 449	0.78 451	1.06 452	0.94 453	2.54 454	1.03 453	0.89 453	0.88 453	3.79 455	0.73 445	1.12 455	1.00 453	1.29 453	1.57 455

PML	8.20 454	7.62 460	3.39 458	9.64 462	5.14 457	9.56 463	5.20 460	6.48 460	18.29 463	6.44 459	3.30 457	16.82 460	29.20 467	5.41 461	6.10 456	3.93 456	7.39 458	2.64 456	20.47 463	4.70 458	3.50 457	3.87 457	3.98 456	4.21 460	6.16 460	4.40 459	16.76 464	6.85 459

CasAABBNet	26.14 464	12.60 462	19.00 465	8.89 460	12.76 463	8.55 461	7.26 462	16.43 464	21.86 466	13.67 464	15.79 463	19.63 464	26.13 465	5.53 462	25.80 465	27.48 465	18.01 463	33.35 466	20.00 462	24.70 466	33.62 466	35.57 466	4.48 460	21.32 468	57.07 467	74.41 467	62.39 468	79.48 468

FlowAnything	26.21 465	12.44 461	19.19 466	8.91 461	12.70 462	8.63 462	7.25 461	16.56 465	21.86 466	13.65 463	15.98 464	19.56 463	26.21 466	5.60 463	25.80 465	27.50 466	18.26 464	33.39 467	19.71 461	24.80 467	33.87 467	36.07 467	4.44 459	21.31 467	57.14 468	74.69 469	62.48 469	79.62 469

fast-reg	27.08 466	14.11 463	18.33 463	12.42 463	13.11 464	14.43 464	12.68 463	16.23 463	21.70 465	13.12 462	16.42 465	19.16 462	26.12 464	13.04 464	25.68 464	27.06 464	18.87 465	33.34 465	20.88 464	24.50 465	33.51 465	35.16 465	6.57 463	21.34 469	57.15 469	74.59 468	62.32 467	79.22 467

HaxPig	16.02 461	19.59 465	18.75 464	21.25 464	20.52 465	21.33 465	22.30 465	17.00 466	14.71 462	19.29 465	17.19 466	17.46 461	12.16 459	22.51 465	17.80 461	14.90 461	17.75 462	9.40 458	18.97 460	15.48 463	9.47 460	7.16 458	23.74 464	15.28 465	4.31 459	12.19 462	6.81 459	15.11 462

MEDIAN_ROB	20.47 462	25.88 466	24.03 467	26.51 466	25.55 467	25.88 467	26.99 466	21.23 467	19.72 464	28.73 467	22.19 467	24.61 466	16.74 462	26.47 466	23.75 463	18.44 462	22.03 466	14.75 461	26.69 466	23.31 464	15.11 461	11.56 459	27.65 466	18.39 466	7.22 461	9.33 461	8.28 461	11.75 461

LRCNet_RVC	9.85 457	16.31 464	0.59 438	24.99 465	21.12 466	23.54 466	20.75 464	1.45 455	0.48 431	21.31 466	13.10 462	22.63 465	3.34 455	28.36 467	0.38 424	0.27 419	7.74 459	1.15 454	23.52 465	3.99 457	0.46 437	0.30 421	27.02 465	1.72 457	0.35 415	0.21 374	0.42 413	0.37 390

AVERAGE_ROB	24.43 463	29.85 467	27.27 468	31.30 467	29.70 468	30.00 468	31.47 467	26.59 468	24.68 468	34.31 468	27.39 468	31.23 467	21.35 463	30.69 468	28.19 467	24.02 463	26.74 467	21.17 464	30.34 467	27.38 468	20.48 464	16.18 462	32.28 467	24.32 470	8.51 462	7.76 460	7.92 460	8.46 460

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 59	0.04 25	0.04 20	0.04 40	0.03 20

ASD4																								2.43 459

Low-res two-view benchmark