Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.01 3	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 40	0.04 44	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.06 84	0.03 21	0.01 3	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 15

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

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.03 56	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.03 15

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over-6	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.06 84	0.09 95	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.06 62	0.05 54	0.05 57

over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.04 40	0.05 63	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.06 62	0.05 54	0.03 15

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 40	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.04 40	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

testmc14	0.03 11	0.03 38	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.03 19	0.02 5	0.03 21	0.06 76	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 38	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.02 5	0.03 21	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.04 40

PointNet	0.04 41	0.03 38	0.04 78	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.02 5	0.05 62	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.04 109	0.05 101	0.05 44	0.06 62	0.03 18	0.04 40

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.04 48	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.04 47	0.06 89	0.03 22	0.05 62	0.03 21	0.04 80	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

NLMM1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 63	0.05 63	0.04 48	0.07 112	0.03 21	0.07 177	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 74	0.06 65	0.04 17	0.04 36	0.04 40

NLSM1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.07 117	0.03 22	0.07 112	0.04 44	0.06 142	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.05 42	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 63	0.04 35	0.03 22	0.04 40	0.04 44	0.05 110	0.02 32	0.03 3	0.03 3	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 44	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.03 15
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.04 48	0.06 84	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.03 40	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 63	0.02 5	0.04 40	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.02 3	0.04 40

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.02 5	0.03 21	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test2	0.04 41	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.04 47	0.03 19	0.05 70	0.03 21	0.05 63	0.02 21	0.03 72	0.05 33	0.05 25	0.08 73	0.04 20	0.06 62	0.04 41	0.07 69	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.05 54	0.03 15

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.04 48	0.02 6	0.04 44	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 56	0.04 20	0.05 42	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.03 29	0.03 19	0.04 48	0.02 6	0.04 44	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 56	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 29	0.02 5	0.03 22	0.03 21	0.01 3	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 40

CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 41	0.03 6	0.06 62	0.02 3	0.04 22	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 44	0.03 3	0.04 36	0.03 15

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.05 63	0.05 63	0.04 48	0.04 40	0.04 44	0.02 21	0.03 72	0.05 33	0.06 53	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 15

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.06 56	0.04 20	0.06 62	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.03 15

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 29	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.05 45	0.04 21	0.03 11	0.06 57	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 65	0.05 34	0.04 36	0.04 40

Occ-G	0.04 41	0.04 68	0.03 40	0.04 68	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.04 47	0.03 19	0.03 22	0.05 62	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.06 56	0.06 65	0.07 70	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.04 109	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.05 57

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MaDis-Stereo	0.07 96	0.04 68	0.05 112	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.03 66	0.06 75	0.06 89	0.04 48	0.06 84	0.10 104	0.05 110	0.02 32	0.07 83	0.08 93	0.10 90	0.09 123	0.07 70	0.05 72	0.10 94	0.10 218	0.01 4	0.05 101	0.11 133	0.18 288	0.13 156	0.16 189

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

RAFT	0.06 74	0.03 38	0.05 112	0.03 40	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.07 89	0.04 35	0.04 48	0.06 84	0.07 83	0.05 110	0.01 4	0.06 60	0.06 53	0.07 66	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.07 113	0.01 4	0.04 74	0.13 156	0.14 204	0.13 156	0.15 173

LACA_dic	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.04 80	0.02 32	0.06 60	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.05 42	0.04 49	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.05 63	0.04 48	0.04 40	0.07 83	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.02 41	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.04 40

TS12	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.04 80	0.02 32	0.06 60	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.05 42	0.04 49	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

LACA3	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.04 48	0.03 21	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.04 14	0.06 65	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.06 94	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.05 57

LACA1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.05 63	0.03 22	0.03 21	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.06 65	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.04 40

DispViT+	0.04 41	0.03 38	0.04 78	0.06 115	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.04 47	0.05 63	0.04 48	0.07 112	0.04 44	0.04 80	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.05 44	0.07 82	0.05 54	0.06 80

MatchStereo	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.06 89	0.02 5	0.06 84	0.02 7	0.04 80	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.04 14	0.05 45	0.04 21	0.05 72	0.05 42	0.05 73	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.03 18	0.04 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.03 22	0.06 84	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

WQFJX	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.06 84	0.03 21	0.06 142	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.04 40

NLMM	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.03 22	0.06 84	0.04 44	0.03 56	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

NLSM3	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.04 47	0.07 117	0.04 48	0.04 40	0.03 21	0.04 80	0.03 72	0.06 60	0.05 25	0.05 41	0.05 45	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.06 65	0.06 62	0.06 79	0.06 80

VIP-Stereo	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 47	0.04 35	0.04 48	0.07 112	0.06 76	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.08 73	0.05 45	0.06 62	0.04 41	0.07 69	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

GEAStereo	0.04 41	0.04 68	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.03 43	0.03 66	0.04 47	0.03 19	0.04 48	0.03 21	0.03 21	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.06 56	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

GSStereo	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.01 3	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.06 53	0.07 66	0.04 20	0.06 62	0.03 11	0.06 57	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

gasm-f	0.04 41	0.04 68	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.03 43	0.03 66	0.04 47	0.03 19	0.04 48	0.03 21	0.03 21	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.06 56	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.06 57	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

AdaDepth	0.04 41	0.04 68	0.02 10	0.03 40	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.04 35	0.03 22	0.04 40	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.06 60	0.06 53	0.06 56	0.05 45	0.05 42	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.03 15

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 63	0.02 5	0.03 21	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.03 18	0.04 40

LG-Stereo_L1	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.08 95	0.09 179	0.21 189	0.05 62	0.05 63	0.03 56	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.10 90	0.06 65	0.07 70	0.04 41	0.14 153	0.05 73	0.01 4	0.03 39	0.06 65	0.06 62	0.05 54	0.05 57

DFGA-Net	0.05 67	0.05 91	0.03 40	0.04 68	0.03 43	0.04 69	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.06 77	0.05 62	0.10 104	0.04 80	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.07 85	0.07 70	0.05 72	0.07 69	0.04 49	0.03 84	0.04 74	0.07 80	0.06 62	0.06 79	0.09 101

LG-Stereo	0.03 11	0.03 38	0.02 10	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 47	0.05 63	0.04 48	0.02 6	0.05 63	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.07 69	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.04 36	0.04 40

DEFOM-Stereo	0.04 41	0.03 38	0.02 10	0.04 68	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 47	0.04 35	0.04 48	0.04 40	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.07 66	0.06 65	0.06 62	0.04 41	0.06 57	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.06 65	0.06 62	0.05 54	0.04 40

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 47	0.04 35	0.04 48	0.03 21	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 49	0.03 84	0.03 39	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.03 15

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.05 42	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

RSM	0.03 11	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 29	0.02 5	0.03 22	0.04 40	0.04 44	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

StereoVision	0.06 74	0.03 38	0.04 78	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.06 75	0.11 227	0.02 5	0.05 62	0.03 21	0.06 142	0.01 4	0.08 113	0.10 142	0.06 56	0.05 45	0.08 85	0.07 109	0.06 57	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.10 118	0.08 90	0.10 118	0.12 140

UniTT-Stereo	0.07 96	0.04 68	0.04 78	0.04 68	0.03 43	0.05 98	0.03 66	0.06 75	0.05 63	0.06 77	0.04 40	0.07 83	0.12 249	0.07 168	0.08 113	0.07 76	0.11 101	0.08 94	0.08 85	0.07 109	0.09 85	0.08 134	0.08 222	0.04 74	0.09 103	0.16 257	0.06 79	0.09 101

AEACV	0.04 41	0.03 38	0.02 10	0.04 68	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 29	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.03 21	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.07 70	0.04 41	0.06 57	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 65	0.06 62	0.04 36	0.03 15

iRaftStereo_RVC	0.05 67	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.05 63	0.04 35	0.06 77	0.05 62	0.05 63	0.03 56	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.10 90	0.07 85	0.07 70	0.05 72	0.09 85	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.07 80	0.06 62	0.05 54	0.05 57

DF_test	0.09 114	0.04 68	0.04 78	0.03 40	0.04 71	0.06 117	0.03 66	0.16 162	0.09 179	0.21 189	0.07 112	0.17 188	0.05 110	0.10 233	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.08 94	0.13 152	0.07 109	0.18 229	0.09 179	0.06 161	0.05 101	0.06 65	0.11 137	0.09 111	0.08 93

LG-Stereo_L2	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.03 40	0.04 71	0.02 9	0.02 26	0.08 95	0.08 145	0.21 189	0.06 84	0.08 88	0.03 56	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.10 90	0.06 65	0.07 70	0.04 41	0.13 133	0.05 73	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.05 57

MLG-Stereo_test3	0.05 67	0.03 38	0.02 10	0.03 40	0.04 71	0.05 98	0.03 66	0.05 63	0.06 89	0.06 77	0.06 84	0.09 95	0.02 21	0.03 72	0.06 60	0.06 53	0.08 73	0.06 65	0.06 62	0.04 41	0.08 80	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.05 44	0.06 62	0.05 54	0.05 57

LGtest1	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.04 68	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.08 95	0.08 145	0.07 86	0.04 40	0.06 76	0.03 56	0.05 115	0.07 83	0.07 76	0.12 111	0.07 85	0.10 112	0.07 109	0.12 114	0.06 94	0.04 109	0.03 39	0.07 80	0.06 62	0.08 96	0.06 80

SGD-Stereo	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.05 92	0.04 71	0.06 117	0.03 66	0.04 47	0.06 89	0.08 90	0.05 62	0.05 63	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.14 129	0.06 65	0.09 101	0.05 72	0.12 114	0.05 73	0.03 84	0.04 74	0.08 92	0.08 90	0.12 142	0.09 101

AIO_rvc	0.06 74	0.06 115	0.03 40	0.05 92	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.08 95	0.06 89	0.10 102	0.04 40	0.08 88	0.02 21	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.06 65	0.07 70	0.05 72	0.12 114	0.05 73	0.02 41	0.03 39	0.06 65	0.06 62	0.05 54	0.05 57

IGEV-Stereo+	0.06 74	0.03 38	0.03 40	0.03 40	0.04 71	0.03 43	0.03 66	0.16 162	0.06 89	0.20 176	0.06 84	0.06 76	0.03 56	0.04 99	0.07 83	0.08 93	0.10 90	0.06 65	0.09 101	0.06 91	0.12 114	0.06 94	0.03 84	0.03 39	0.07 80	0.06 62	0.03 18	0.07 86

RSM++	0.04 41	0.03 38	0.03 40	0.02 11	0.04 71	0.02 9	0.03 66	0.05 63	0.04 35	0.04 48	0.04 40	0.05 63	0.02 21	0.02 32	0.06 60	0.06 53	0.05 41	0.05 45	0.05 42	0.04 41	0.07 69	0.04 49	0.02 41	0.03 39	0.06 65	0.05 34	0.04 36	0.04 40

plain	0.06 74	0.04 68	0.04 78	0.04 68	0.04 71	0.05 98	0.03 66	0.08 95	0.04 35	0.09 94	0.05 62	0.06 76	0.02 21	0.02 32	0.07 83	0.08 93	0.12 111	0.08 94	0.08 85	0.06 91	0.08 80	0.04 49	0.02 41	0.05 101	0.09 103	0.09 99	0.08 96	0.09 101

MIF-Stereo (partial)	0.06 74	0.05 91	0.06 146	0.05 92	0.04 71	0.05 98	0.03 66	0.08 95	0.07 117	0.07 86	0.04 40	0.05 63	0.06 142	0.04 99	0.08 113	0.08 93	0.11 101	0.08 94	0.08 85	0.05 72	0.09 85	0.05 73	0.02 41	0.06 130	0.10 118	0.08 90	0.07 87	0.08 93

anonymousdsp	0.05 67	0.04 68	0.03 40	0.03 40	0.04 71	0.04 69	0.04 108	0.06 75	0.05 63	0.06 77	0.04 40	0.03 21	0.02 21	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.09 85	0.05 73	0.03 84	0.03 39	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

TESTraft	0.09 114	0.06 115	0.06 146	0.04 68	0.04 71	0.05 98	0.06 154	0.09 103	0.08 145	0.09 94	0.08 141	0.12 123	0.13 263	0.03 72	0.09 153	0.10 142	0.11 101	0.09 123	0.08 85	0.07 109	0.13 133	0.12 265	0.02 41	0.05 101	0.14 181	0.12 152	0.14 171	0.20 250

RAFT_CTSACE	0.07 96	0.04 68	0.06 146	0.03 40	0.04 71	0.05 98	0.05 119	0.06 75	0.06 89	0.09 94	0.04 40	0.10 104	0.09 213	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.11 101	0.07 85	0.07 70	0.05 72	0.12 114	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.12 143	0.13 174	0.12 142	0.15 173

test_5	0.08 107	0.05 91	0.07 182	0.04 68	0.04 71	0.04 69	0.04 108	0.09 103	0.05 63	0.05 70	0.07 112	0.12 123	0.12 249	0.02 32	0.07 83	0.09 111	0.07 66	0.07 85	0.08 85	0.06 91	0.10 94	0.09 179	0.02 41	0.07 173	0.10 118	0.13 174	0.13 156	0.18 221

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 107	0.06 115	0.05 112	0.05 92	0.04 71	0.04 69	0.04 108	0.14 147	0.07 117	0.21 189	0.04 40	0.12 123	0.04 80	0.03 72	0.07 83	0.09 111	0.09 86	0.06 65	0.10 112	0.05 72	0.11 100	0.05 73	0.03 84	0.05 101	0.12 143	0.09 99	0.09 111	0.09 101

AFF-stereo	0.06 74	0.05 91	0.05 112	0.05 92	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.11 114	0.06 89	0.16 127	0.04 40	0.08 88	0.03 56	0.02 32	0.06 60	0.08 93	0.08 73	0.05 45	0.09 101	0.04 41	0.09 85	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.10 118	0.08 90	0.07 87	0.07 86

RAFT + AFF	0.05 67	0.04 68	0.03 40	0.05 92	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.06 75	0.08 145	0.09 94	0.05 62	0.09 95	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.09 86	0.06 65	0.06 62	0.04 41	0.07 69	0.05 73	0.02 41	0.04 74	0.07 80	0.05 34	0.05 54	0.05 57

RYNet	0.06 74	0.04 68	0.04 78	0.04 68	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.04 47	0.11 227	0.05 70	0.04 40	0.04 44	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.06 53	0.07 66	0.08 94	0.07 70	0.05 72	0.05 42	0.04 49	0.11 272	0.04 74	0.06 65	0.13 174	0.06 79	0.05 57

TDLM	0.04 41	0.04 68	0.04 78	0.04 68	0.04 71	0.04 69	0.03 66	0.04 47	0.03 19	0.04 48	0.06 84	0.04 44	0.03 56	0.03 72	0.06 60	0.06 53	0.06 56	0.06 65	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.04 49	0.03 84	0.04 74	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 74	0.03 38	0.06 146	0.04 68	0.05 90	0.04 69	0.02 26	0.06 75	0.06 89	0.12 105	0.08 141	0.08 88	0.06 142	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.11 101	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.07 69	0.04 49	0.02 41	0.04 74	0.07 80	0.07 82	0.07 87	0.06 80

small-0shot	0.10 140	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.06 117	0.03 66	0.16 162	0.10 207	0.19 163	0.06 84	0.15 157	0.07 177	0.09 216	0.08 113	0.10 142	0.18 185	0.09 123	0.13 152	0.07 109	0.19 243	0.08 134	0.03 84	0.05 101	0.13 156	0.11 137	0.13 156	0.17 202

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 114	0.04 68	0.06 146	0.04 68	0.05 90	0.05 98	0.03 66	0.15 152	0.09 179	0.19 163	0.09 162	0.16 179	0.05 110	0.06 134	0.09 153	0.09 111	0.15 136	0.08 94	0.11 120	0.07 109	0.16 191	0.08 134	0.04 109	0.05 101	0.16 211	0.11 137	0.14 171	0.16 189

TS	0.06 74	0.04 68	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.04 69	0.03 66	0.06 75	0.05 63	0.04 48	0.08 141	0.06 76	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.06 56	0.07 85	0.07 70	0.06 91	0.09 85	0.08 134	0.02 41	0.04 74	0.08 92	0.08 90	0.08 96	0.09 101

DepthFocus	0.10 140	0.05 91	0.05 112	0.09 174	0.05 90	0.06 117	0.04 108	0.17 175	0.07 117	0.22 200	0.09 162	0.13 139	0.04 80	0.10 233	0.09 153	0.09 111	0.18 185	0.09 123	0.18 238	0.09 164	0.17 215	0.08 134	0.09 246	0.05 101	0.07 80	0.11 137	0.14 171	0.12 140

BridgeDepth_RVC	0.05 67	0.04 68	0.04 78	0.04 68	0.05 90	0.05 98	0.03 66	0.04 47	0.07 117	0.05 70	0.05 62	0.05 63	0.04 80	0.02 32	0.07 83	0.07 76	0.05 41	0.07 85	0.05 42	0.05 72	0.06 57	0.05 73	0.02 41	0.03 39	0.06 65	0.08 90	0.07 87	0.07 86
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-G_1	0.06 74	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.06 117	0.03 66	0.06 75	0.06 89	0.08 90	0.03 21	0.10 104	0.04 80	0.06 134	0.06 60	0.06 53	0.10 90	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.10 94	0.04 49	0.05 139	0.04 74	0.06 65	0.06 62	0.08 96	0.07 86

LG-G	0.06 74	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.06 117	0.03 66	0.06 75	0.06 89	0.08 90	0.03 21	0.10 104	0.04 80	0.06 134	0.06 60	0.06 53	0.10 90	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.10 94	0.04 49	0.05 139	0.04 74	0.06 65	0.06 62	0.08 96	0.07 86

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 96	0.05 91	0.03 40	0.03 40	0.05 90	0.05 98	0.03 66	0.12 119	0.05 63	0.22 200	0.05 62	0.08 88	0.03 56	0.05 115	0.07 83	0.09 111	0.13 115	0.09 123	0.10 112	0.06 91	0.16 191	0.06 94	0.04 109	0.04 74	0.07 80	0.09 99	0.08 96	0.10 117

AIO_test	0.06 74	0.05 91	0.04 78	0.07 139	0.05 90	0.04 69	0.04 108	0.10 110	0.09 179	0.12 105	0.05 62	0.11 116	0.04 80	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.07 66	0.06 65	0.08 85	0.05 72	0.13 133	0.05 73	0.04 109	0.04 74	0.09 103	0.07 82	0.05 54	0.05 57

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 96	0.05 91	0.03 40	0.04 68	0.05 90	0.04 69	0.02 26	0.11 114	0.06 89	0.22 200	0.05 62	0.05 63	0.02 21	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.12 111	0.08 94	0.09 101	0.07 109	0.16 191	0.06 94	0.02 41	0.03 39	0.07 80	0.07 82	0.07 87	0.05 57

MGS-Stereo	0.08 107	0.06 115	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.05 63	0.09 94	0.07 112	0.10 104	0.04 80	0.05 115	0.07 83	0.08 93	0.15 136	0.11 168	0.12 132	0.09 164	0.12 114	0.07 113	0.05 139	0.05 101	0.10 118	0.09 99	0.11 132	0.10 117

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 140	0.07 140	0.06 146	0.08 150	0.05 90	0.07 138	0.03 66	0.11 114	0.15 275	0.20 176	0.15 263	0.11 116	0.07 177	0.08 194	0.08 113	0.09 111	0.16 151	0.11 168	0.12 132	0.08 134	0.12 114	0.11 243	0.06 161	0.07 173	0.12 143	0.14 204	0.12 142	0.16 189

MIM_Stereo	0.06 74	0.04 68	0.03 40	0.05 92	0.05 90	0.05 98	0.03 66	0.06 75	0.04 35	0.14 114	0.06 84	0.04 44	0.02 21	0.03 72	0.07 83	0.08 93	0.13 115	0.07 85	0.09 101	0.06 91	0.11 100	0.06 94	0.02 41	0.04 74	0.08 92	0.07 82	0.07 87	0.05 57

LL-Strereo2	0.07 96	0.03 38	0.03 40	0.04 68	0.05 90	0.04 69	0.03 66	0.06 75	0.07 117	0.14 114	0.07 112	0.08 88	0.05 110	0.04 99	0.07 83	0.08 93	0.14 129	0.07 85	0.10 112	0.06 91	0.10 94	0.06 94	0.03 84	0.04 74	0.08 92	0.09 99	0.08 96	0.05 57

CAS	0.09 114	0.07 140	0.05 112	0.06 115	0.05 90	0.05 98	0.04 108	0.14 147	0.05 63	0.11 103	0.10 190	0.11 116	0.05 110	0.07 168	0.08 113	0.09 111	0.11 101	0.10 149	0.14 167	0.07 109	0.12 114	0.07 113	0.05 139	0.05 101	0.13 156	0.11 137	0.09 111	0.14 159

anonymousdsp2	0.08 107	0.07 140	0.05 112	0.06 115	0.05 90	0.06 117	0.05 119	0.12 119	0.06 89	0.17 137	0.06 84	0.08 88	0.04 80	0.05 115	0.07 83	0.08 93	0.13 115	0.08 94	0.10 112	0.07 109	0.12 114	0.06 94	0.05 139	0.06 130	0.09 103	0.08 90	0.08 96	0.07 86

TestStereo1	0.09 114	0.07 140	0.06 146	0.04 68	0.05 90	0.06 117	0.06 154	0.07 89	0.07 117	0.09 94	0.07 112	0.11 116	0.14 279	0.04 99	0.09 153	0.10 142	0.11 101	0.09 123	0.09 101	0.08 134	0.13 133	0.12 265	0.02 41	0.04 74	0.15 195	0.13 174	0.16 200	0.20 250

RAFT+CT+SA	0.09 114	0.05 91	0.07 182	0.05 92	0.05 90	0.04 69	0.05 119	0.13 137	0.08 145	0.08 90	0.07 112	0.15 157	0.13 263	0.04 99	0.10 211	0.10 142	0.09 86	0.08 94	0.08 85	0.06 91	0.12 114	0.11 243	0.02 41	0.06 130	0.13 156	0.12 152	0.11 132	0.17 202

SA-5K	0.09 114	0.07 140	0.06 146	0.04 68	0.05 90	0.06 117	0.06 154	0.07 89	0.07 117	0.09 94	0.07 112	0.11 116	0.14 279	0.04 99	0.09 153	0.10 142	0.11 101	0.09 123	0.09 101	0.08 134	0.13 133	0.12 265	0.02 41	0.04 74	0.15 195	0.13 174	0.16 200	0.20 250

Sa-1000	0.10 140	0.07 140	0.07 182	0.07 139	0.05 90	0.09 166	0.03 66	0.12 119	0.06 89	0.18 149	0.08 141	0.19 217	0.05 110	0.05 115	0.10 211	0.10 142	0.16 151	0.12 206	0.14 167	0.09 164	0.16 191	0.10 218	0.04 109	0.05 101	0.19 270	0.15 231	0.13 156	0.20 250

SA	0.10 140	0.07 140	0.06 146	0.06 115	0.05 90	0.08 151	0.04 108	0.12 119	0.05 63	0.16 127	0.07 112	0.16 179	0.03 56	0.04 99	0.09 153	0.09 111	0.13 115	0.11 168	0.12 132	0.09 164	0.14 153	0.10 218	0.03 84	0.06 130	0.16 211	0.14 204	0.13 156	0.20 250

GMOStereo	0.11 157	0.07 140	0.09 229	0.06 115	0.05 90	0.06 117	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.07 112	0.17 188	0.09 213	0.05 115	0.10 211	0.11 201	0.17 165	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.19 243	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.18 255	0.16 257	0.14 171	0.17 202

error version	0.11 157	0.07 140	0.09 229	0.06 115	0.05 90	0.06 117	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.07 112	0.17 188	0.09 213	0.05 115	0.10 211	0.11 201	0.17 165	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.19 243	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.18 255	0.16 257	0.14 171	0.17 202

test-v	0.11 157	0.07 140	0.09 229	0.06 115	0.05 90	0.06 117	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.07 112	0.17 188	0.09 213	0.05 115	0.10 211	0.11 201	0.17 165	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.19 243	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.18 255	0.16 257	0.14 171	0.17 202

AnonymousM	0.08 107	0.05 91	0.04 78	0.06 115	0.05 90	0.04 69	0.04 108	0.13 137	0.05 63	0.20 176	0.06 84	0.11 116	0.03 56	0.06 134	0.09 153	0.09 111	0.19 208	0.08 94	0.12 132	0.07 109	0.16 191	0.06 94	0.04 109	0.04 74	0.08 92	0.11 137	0.10 118	0.09 101

test-2	0.11 157	0.07 140	0.09 229	0.06 115	0.05 90	0.06 117	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.07 112	0.17 188	0.09 213	0.05 115	0.10 211	0.11 201	0.17 165	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.19 243	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.18 255	0.16 257	0.14 171	0.17 202

RALAANet	0.09 114	0.08 181	0.06 146	0.07 139	0.05 90	0.08 151	0.05 119	0.10 110	0.07 117	0.12 105	0.09 162	0.10 104	0.06 142	0.03 72	0.08 113	0.09 111	0.13 115	0.11 168	0.15 180	0.08 134	0.12 114	0.07 113	0.04 109	0.06 130	0.11 133	0.10 114	0.11 132	0.11 127

ARAFT	0.07 96	0.04 68	0.04 78	0.05 92	0.05 90	0.05 98	0.02 26	0.09 103	0.06 89	0.12 105	0.06 84	0.12 123	0.03 56	0.03 72	0.07 83	0.07 76	0.12 111	0.09 123	0.09 101	0.05 72	0.11 100	0.07 113	0.03 84	0.04 74	0.09 103	0.09 99	0.09 111	0.09 101

delet	0.05 67	0.05 91	0.04 78	0.06 115	0.05 90	0.05 98	0.05 119	0.04 47	0.04 35	0.06 77	0.05 62	0.10 104	0.05 110	0.03 72	0.07 83	0.06 53	0.07 66	0.06 65	0.05 42	0.06 91	0.06 57	0.04 49	0.03 84	0.04 74	0.06 65	0.06 62	0.04 36	0.04 40

SCION-MonSter(vits)	0.04 41	0.06 115	0.05 112	0.06 115	0.06 120	0.05 98	0.03 66	0.03 29	0.04 35	0.04 48	0.06 84	0.03 21	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 41	0.04 20	0.05 42	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.02 41	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

HUF	0.07 96	0.05 91	0.04 78	0.07 139	0.06 120	0.04 69	0.03 66	0.09 103	0.07 117	0.16 127	0.05 62	0.09 95	0.04 80	0.03 72	0.06 60	0.07 76	0.08 73	0.06 65	0.09 101	0.06 91	0.14 153	0.06 94	0.03 84	0.04 74	0.08 92	0.05 34	0.06 79	0.05 57

4D-IteraStereo	0.09 114	0.06 115	0.05 112	0.06 115	0.06 120	0.06 117	0.04 108	0.15 152	0.10 207	0.22 200	0.08 141	0.14 151	0.06 142	0.03 72	0.08 113	0.10 142	0.17 165	0.09 123	0.11 120	0.07 109	0.15 173	0.05 73	0.03 84	0.05 101	0.10 118	0.10 114	0.08 96	0.08 93

LoS_RVC	0.09 114	0.07 140	0.05 112	0.05 92	0.06 120	0.06 117	0.05 119	0.13 137	0.08 145	0.18 149	0.11 207	0.12 123	0.06 142	0.07 168	0.08 113	0.09 111	0.10 90	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.16 191	0.09 179	0.05 139	0.06 130	0.14 181	0.10 114	0.10 118	0.13 149

tt_ll	0.09 114	0.07 140	0.05 112	0.05 92	0.06 120	0.06 117	0.05 119	0.13 137	0.08 145	0.18 149	0.11 207	0.12 123	0.06 142	0.07 168	0.08 113	0.09 111	0.10 90	0.08 94	0.12 132	0.08 134	0.16 191	0.09 179	0.05 139	0.06 130	0.14 181	0.10 114	0.10 118	0.13 149

iinet-f	0.10 140	0.09 201	0.06 146	0.08 150	0.06 120	0.09 166	0.06 154	0.09 103	0.07 117	0.18 149	0.11 207	0.10 104	0.10 230	0.06 134	0.08 113	0.09 111	0.14 129	0.09 123	0.18 238	0.09 164	0.11 100	0.06 94	0.05 139	0.06 130	0.11 133	0.10 114	0.15 187	0.12 140

raft_robust	0.12 186	0.09 201	0.09 229	0.11 216	0.06 120	0.09 166	0.06 154	0.15 152	0.08 145	0.23 222	0.07 112	0.20 233	0.11 241	0.09 216	0.11 251	0.12 252	0.16 151	0.12 206	0.13 152	0.10 200	0.15 173	0.11 243	0.03 84	0.07 173	0.18 255	0.16 257	0.15 187	0.14 159

test_4	0.09 114	0.05 91	0.07 182	0.05 92	0.06 120	0.03 43	0.02 26	0.11 114	0.09 179	0.17 137	0.06 84	0.09 95	0.06 142	0.03 72	0.09 153	0.09 111	0.15 136	0.08 94	0.10 112	0.07 109	0.16 191	0.08 134	0.02 41	0.07 173	0.09 103	0.15 231	0.12 142	0.18 221

CIPLG	0.09 114	0.06 115	0.05 112	0.06 115	0.06 120	0.09 166	0.06 154	0.18 214	0.06 89	0.20 176	0.08 141	0.12 123	0.06 142	0.06 134	0.08 113	0.10 142	0.17 165	0.11 168	0.11 120	0.09 164	0.13 133	0.06 94	0.04 109	0.06 130	0.10 118	0.09 99	0.10 118	0.10 117

IPLGR_C	0.09 114	0.06 115	0.05 112	0.06 115	0.06 120	0.09 166	0.06 154	0.18 214	0.06 89	0.20 176	0.08 141	0.12 123	0.07 177	0.06 134	0.08 113	0.10 142	0.17 165	0.11 168	0.11 120	0.09 164	0.13 133	0.06 94	0.04 109	0.06 130	0.10 118	0.09 99	0.10 118	0.10 117

ACRE	0.09 114	0.06 115	0.05 112	0.06 115	0.06 120	0.09 166	0.06 154	0.18 214	0.06 89	0.20 176	0.08 141	0.12 123	0.07 177	0.06 134	0.08 113	0.10 142	0.17 165	0.11 168	0.11 120	0.09 164	0.13 133	0.06 94	0.04 109	0.06 130	0.10 118	0.10 114	0.10 118	0.10 117

raft+_RVC	0.08 107	0.06 115	0.04 78	0.06 115	0.06 120	0.07 138	0.04 108	0.10 110	0.08 145	0.17 137	0.08 141	0.09 95	0.04 80	0.04 99	0.08 113	0.07 76	0.13 115	0.09 123	0.11 120	0.06 91	0.13 133	0.05 73	0.03 84	0.05 101	0.10 118	0.09 99	0.09 111	0.08 93

MMNet	0.06 74	0.06 115	0.04 78	0.08 150	0.06 120	0.06 117	0.05 119	0.07 89	0.05 63	0.05 70	0.05 62	0.09 95	0.04 80	0.04 99	0.07 83	0.07 76	0.08 73	0.08 94	0.07 70	0.06 91	0.06 57	0.05 73	0.04 109	0.05 101	0.07 80	0.08 90	0.07 87	0.10 117

CCAANet	0.08 107	0.07 140	0.06 146	0.09 174	0.06 120	0.07 138	0.09 214	0.08 95	0.07 117	0.07 86	0.07 112	0.14 151	0.05 110	0.05 115	0.09 153	0.10 142	0.10 90	0.09 123	0.07 70	0.06 91	0.08 80	0.06 94	0.04 109	0.04 74	0.08 92	0.09 99	0.07 87	0.09 101

DMCA	0.07 96	0.05 91	0.07 182	0.06 115	0.06 120	0.05 98	0.07 174	0.09 103	0.06 89	0.06 77	0.09 162	0.07 83	0.06 142	0.06 134	0.07 83	0.08 93	0.11 101	0.10 149	0.08 85	0.07 109	0.09 85	0.05 73	0.06 161	0.05 101	0.08 92	0.10 114	0.05 54	0.07 86

GANet	0.06 74	0.07 140	0.06 146	0.06 115	0.06 120	0.07 138	0.06 154	0.07 89	0.05 63	0.06 77	0.07 112	0.05 63	0.04 80	0.04 99	0.07 83	0.08 93	0.08 73	0.10 149	0.07 70	0.05 72	0.07 69	0.05 73	0.05 139	0.05 101	0.08 92	0.07 82	0.06 79	0.06 80

CVANet_RVC	0.07 96	0.07 140	0.07 182	0.08 150	0.06 120	0.07 138	0.05 119	0.06 75	0.05 63	0.06 77	0.09 162	0.05 63	0.04 80	0.04 99	0.08 113	0.08 93	0.08 73	0.08 94	0.08 85	0.06 91	0.08 80	0.05 73	0.04 109	0.05 101	0.08 92	0.07 82	0.07 87	0.09 101

AANet_RVC	0.06 74	0.05 91	0.06 146	0.05 92	0.06 120	0.04 69	0.05 119	0.05 63	0.06 89	0.05 70	0.06 84	0.05 63	0.04 80	0.04 99	0.07 83	0.07 76	0.08 73	0.08 94	0.07 70	0.07 109	0.07 69	0.06 94	0.05 139	0.05 101	0.07 80	0.09 99	0.06 79	0.08 93

depth_test_26	0.13 209	0.06 115	0.06 146	0.06 115	0.07 138	0.07 138	0.05 119	0.26 313	0.06 89	0.32 344	0.10 190	0.31 304	0.06 142	0.10 233	0.10 211	0.10 142	0.29 339	0.11 168	0.25 299	0.10 200	0.26 341	0.07 113	0.13 290	0.08 200	0.12 143	0.14 204	0.13 156	0.20 250

LGCAT	0.11 157	0.09 201	0.08 209	0.08 150	0.07 138	0.10 191	0.06 154	0.17 175	0.06 89	0.22 200	0.09 162	0.15 157	0.07 177	0.07 168	0.09 153	0.09 111	0.19 208	0.10 149	0.17 219	0.08 134	0.19 243	0.10 218	0.08 222	0.06 130	0.11 133	0.12 152	0.15 187	0.11 127

HLF11	0.11 157	0.09 201	0.07 182	0.11 216	0.07 138	0.09 166	0.07 174	0.19 245	0.07 117	0.19 163	0.09 162	0.16 179	0.06 142	0.07 168	0.08 113	0.10 142	0.19 208	0.12 206	0.16 198	0.09 164	0.13 133	0.08 134	0.07 190	0.07 173	0.12 143	0.13 174	0.15 187	0.14 159

S2M2_XL	0.11 157	0.07 140	0.08 209	0.07 139	0.07 138	0.10 191	0.08 193	0.18 214	0.06 89	0.21 189	0.09 162	0.22 272	0.05 110	0.06 134	0.08 113	0.10 142	0.20 233	0.09 123	0.17 219	0.09 164	0.20 266	0.08 134	0.08 222	0.06 130	0.11 133	0.09 99	0.14 171	0.16 189
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.11 157	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.07 138	0.10 191	0.07 174	0.17 175	0.10 207	0.25 273	0.09 162	0.20 233	0.06 142	0.07 168	0.09 153	0.11 201	0.19 208	0.10 149	0.15 180	0.09 164	0.15 173	0.08 134	0.07 190	0.07 173	0.13 156	0.13 174	0.18 243	0.17 202

FLISNet	0.11 157	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.07 138	0.10 191	0.07 174	0.17 175	0.10 207	0.25 273	0.09 162	0.20 233	0.06 142	0.07 168	0.09 153	0.11 201	0.19 208	0.10 149	0.15 180	0.09 164	0.15 173	0.08 134	0.07 190	0.07 173	0.13 156	0.13 174	0.18 243	0.17 202

castereo++	0.10 140	0.07 140	0.05 112	0.07 139	0.07 138	0.06 117	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.08 141	0.17 188	0.06 142	0.05 115	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.09 123	0.13 152	0.07 109	0.20 266	0.07 113	0.05 139	0.07 173	0.12 143	0.12 152	0.12 142	0.11 127

castereo	0.10 140	0.07 140	0.06 146	0.06 115	0.07 138	0.08 151	0.05 119	0.16 162	0.11 227	0.24 239	0.10 190	0.15 157	0.04 80	0.05 115	0.08 113	0.10 142	0.20 233	0.09 123	0.14 167	0.07 109	0.19 243	0.07 113	0.04 109	0.07 173	0.13 156	0.12 152	0.12 142	0.12 140

test_for_model	0.09 114	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.07 138	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.08 145	0.24 239	0.05 62	0.15 157	0.05 110	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.18 185	0.10 149	0.12 132	0.08 134	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 101	0.09 103	0.10 114	0.08 96	0.09 101

trnet	0.11 157	0.08 181	0.05 112	0.07 139	0.07 138	0.07 138	0.05 119	0.18 214	0.05 63	0.27 306	0.07 112	0.18 205	0.06 142	0.08 194	0.08 113	0.10 142	0.22 264	0.08 94	0.12 132	0.07 109	0.20 266	0.08 134	0.06 161	0.05 101	0.11 133	0.13 174	0.17 218	0.16 189

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 114	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.07 138	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.08 145	0.24 239	0.05 62	0.15 157	0.05 110	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.18 185	0.10 149	0.12 132	0.08 134	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 101	0.09 103	0.10 114	0.08 96	0.09 101

testlalala	0.09 114	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.07 138	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.08 145	0.24 239	0.05 62	0.15 157	0.05 110	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.18 185	0.10 149	0.12 132	0.08 134	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 101	0.09 103	0.10 114	0.08 96	0.09 101

GCAPDPT-zeroshot	0.09 114	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.07 138	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.08 145	0.24 239	0.05 62	0.15 157	0.05 110	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.18 185	0.10 149	0.12 132	0.08 134	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 101	0.09 103	0.10 114	0.08 96	0.09 101

GCAP-Stereo	0.09 114	0.05 91	0.04 78	0.05 92	0.07 138	0.04 69	0.03 66	0.12 119	0.08 145	0.24 239	0.05 62	0.15 157	0.05 110	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.18 185	0.10 149	0.12 132	0.08 134	0.14 153	0.07 113	0.04 109	0.05 101	0.09 103	0.10 114	0.08 96	0.09 101

IER	0.09 114	0.07 140	0.07 182	0.09 174	0.07 138	0.08 151	0.06 154	0.12 119	0.07 117	0.14 114	0.11 207	0.10 104	0.07 177	0.06 134	0.08 113	0.09 111	0.15 136	0.11 168	0.11 120	0.07 109	0.11 100	0.07 113	0.06 161	0.06 130	0.10 118	0.10 114	0.11 132	0.14 159

IPLG	0.09 114	0.07 140	0.07 182	0.07 139	0.07 138	0.06 117	0.05 119	0.15 152	0.06 89	0.22 200	0.06 84	0.15 157	0.05 110	0.04 99	0.08 113	0.10 142	0.16 151	0.10 149	0.14 167	0.09 164	0.13 133	0.08 134	0.04 109	0.07 173	0.13 156	0.11 137	0.11 132	0.08 93

AASNet	0.06 74	0.06 115	0.04 78	0.09 174	0.07 138	0.08 151	0.05 119	0.08 95	0.04 35	0.07 86	0.07 112	0.07 83	0.04 80	0.04 99	0.06 60	0.07 76	0.10 90	0.08 94	0.08 85	0.06 91	0.07 69	0.06 94	0.04 109	0.06 130	0.08 92	0.07 82	0.06 79	0.06 80

rafts_anoy	0.09 114	0.08 181	0.07 182	0.07 139	0.07 138	0.06 117	0.05 119	0.13 137	0.05 63	0.17 137	0.09 162	0.12 123	0.05 110	0.03 72	0.09 153	0.10 142	0.15 136	0.12 206	0.13 152	0.07 109	0.14 153	0.08 134	0.03 84	0.06 130	0.11 133	0.10 114	0.09 111	0.11 127

raftrobust	0.10 140	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.07 138	0.05 98	0.04 108	0.14 147	0.06 89	0.25 273	0.07 112	0.12 123	0.05 110	0.05 115	0.08 113	0.09 111	0.18 185	0.11 168	0.11 120	0.09 164	0.17 215	0.08 134	0.05 139	0.05 101	0.13 156	0.12 152	0.10 118	0.10 117

RALCasStereoNet	0.09 114	0.08 181	0.06 146	0.09 174	0.07 138	0.06 117	0.05 119	0.12 119	0.05 63	0.18 149	0.07 112	0.12 123	0.05 110	0.04 99	0.09 153	0.10 142	0.18 185	0.12 206	0.13 152	0.08 134	0.15 173	0.08 134	0.05 139	0.06 130	0.12 143	0.09 99	0.10 118	0.08 93

sCroCo_RVC	0.14 237	0.09 201	0.09 229	0.08 150	0.07 138	0.10 191	0.07 174	0.19 245	0.14 267	0.18 149	0.12 223	0.13 139	0.14 279	0.06 134	0.13 287	0.15 312	0.22 264	0.15 279	0.22 278	0.13 267	0.21 292	0.16 309	0.06 161	0.12 279	0.17 230	0.16 257	0.17 218	0.17 202

UPFNet	0.09 114	0.08 181	0.08 209	0.09 174	0.07 138	0.09 166	0.06 154	0.12 119	0.09 179	0.14 114	0.09 162	0.12 123	0.06 142	0.07 168	0.08 113	0.10 142	0.13 115	0.11 168	0.10 112	0.07 109	0.09 85	0.07 113	0.06 161	0.06 130	0.09 103	0.10 114	0.10 118	0.10 117

ADCP+	0.11 157	0.10 219	0.08 209	0.09 174	0.07 138	0.09 166	0.08 193	0.13 137	0.11 227	0.16 127	0.12 223	0.18 205	0.08 200	0.07 168	0.10 211	0.09 111	0.16 151	0.11 168	0.14 167	0.09 164	0.12 114	0.09 179	0.08 222	0.08 200	0.11 133	0.15 231	0.11 132	0.11 127

RASNet	0.11 157	0.10 219	0.09 229	0.10 195	0.07 138	0.08 151	0.08 193	0.19 245	0.09 179	0.17 137	0.10 190	0.13 139	0.08 200	0.06 134	0.08 113	0.10 142	0.15 136	0.09 123	0.12 132	0.06 91	0.15 173	0.09 179	0.05 139	0.10 250	0.13 156	0.11 137	0.17 218	0.17 202

DNSM	0.12 186	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.08 162	0.11 208	0.06 154	0.19 245	0.08 145	0.26 290	0.06 84	0.21 257	0.03 56	0.10 233	0.09 153	0.10 142	0.22 264	0.10 149	0.15 180	0.09 164	0.20 266	0.10 218	0.06 161	0.06 130	0.15 195	0.12 152	0.17 218	0.19 240

anonymous	0.10 140	0.04 68	0.05 112	0.04 68	0.08 162	0.07 138	0.05 119	0.17 175	0.08 145	0.18 149	0.06 84	0.16 179	0.06 142	0.09 216	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.09 123	0.14 167	0.08 134	0.19 243	0.08 134	0.04 109	0.06 130	0.15 195	0.09 99	0.14 171	0.15 173

ManiGeoR	0.12 186	0.10 219	0.08 209	0.13 243	0.08 162	0.10 191	0.07 174	0.20 267	0.10 207	0.20 176	0.11 207	0.20 233	0.06 142	0.06 134	0.09 153	0.10 142	0.18 185	0.11 168	0.16 198	0.09 164	0.13 133	0.07 113	0.06 161	0.08 200	0.16 211	0.14 204	0.16 200	0.14 159

HLf10	0.12 186	0.10 219	0.08 209	0.13 243	0.08 162	0.10 191	0.07 174	0.20 267	0.10 207	0.20 176	0.11 207	0.20 233	0.06 142	0.06 134	0.09 153	0.10 142	0.18 185	0.11 168	0.16 198	0.09 164	0.13 133	0.07 113	0.06 161	0.08 200	0.16 211	0.14 204	0.16 200	0.14 159

TestStereo_HL2	0.12 186	0.09 201	0.07 182	0.10 195	0.08 162	0.10 191	0.08 193	0.18 214	0.10 207	0.22 200	0.11 207	0.20 233	0.09 213	0.08 194	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.11 168	0.17 219	0.09 164	0.14 153	0.07 113	0.07 190	0.08 200	0.17 230	0.14 204	0.17 218	0.18 221

GGDA	0.12 186	0.09 201	0.07 182	0.10 195	0.08 162	0.11 208	0.08 193	0.18 214	0.11 227	0.22 200	0.10 190	0.21 257	0.10 230	0.08 194	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.11 168	0.16 198	0.08 134	0.14 153	0.08 134	0.07 190	0.08 200	0.16 211	0.14 204	0.16 200	0.17 202

DNS	0.12 186	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.08 162	0.11 208	0.06 154	0.18 214	0.07 117	0.26 290	0.06 84	0.26 289	0.04 80	0.10 233	0.09 153	0.10 142	0.21 248	0.10 149	0.15 180	0.09 164	0.20 266	0.09 179	0.05 139	0.06 130	0.14 181	0.13 174	0.18 243	0.18 221

WQFJA1++	0.12 186	0.09 201	0.06 146	0.15 266	0.08 162	0.15 254	0.14 272	0.17 175	0.07 117	0.19 163	0.11 207	0.15 157	0.08 200	0.05 115	0.08 113	0.10 142	0.19 208	0.09 123	0.16 198	0.08 134	0.16 191	0.07 113	0.06 161	0.06 130	0.16 211	0.11 137	0.21 283	0.22 270

zero-FE	0.12 186	0.07 140	0.04 78	0.11 216	0.08 162	0.15 254	0.12 260	0.18 214	0.08 145	0.23 222	0.08 141	0.19 217	0.07 177	0.08 194	0.08 113	0.11 201	0.23 276	0.09 123	0.17 219	0.10 200	0.20 266	0.09 179	0.07 190	0.07 173	0.13 156	0.13 174	0.16 200	0.20 250

coex_refinement	0.10 140	0.10 219	0.07 182	0.09 174	0.08 162	0.09 166	0.06 154	0.17 175	0.10 207	0.20 176	0.11 207	0.11 116	0.07 177	0.07 168	0.11 251	0.14 294	0.15 136	0.11 168	0.12 132	0.06 91	0.12 114	0.08 134	0.06 161	0.07 173	0.12 143	0.12 152	0.11 132	0.13 149

S2M2_L	0.13 209	0.10 219	0.09 229	0.12 230	0.08 162	0.13 233	0.10 232	0.16 162	0.08 145	0.21 189	0.07 112	0.17 188	0.03 56	0.17 306	0.11 251	0.09 111	0.22 264	0.12 206	0.16 198	0.11 227	0.18 229	0.09 179	0.12 283	0.08 200	0.13 156	0.12 152	0.15 187	0.20 250
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.07 96	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.08 162	0.08 151	0.07 174	0.07 89	0.07 117	0.05 70	0.07 112	0.13 139	0.05 110	0.07 168	0.07 83	0.07 76	0.08 73	0.08 94	0.09 101	0.05 72	0.07 69	0.06 94	0.06 161	0.05 101	0.09 103	0.08 90	0.09 111	0.09 101

CES	0.11 157	0.06 115	0.06 146	0.06 115	0.08 162	0.07 138	0.05 119	0.35 341	0.05 63	0.15 121	0.23 329	0.13 139	0.04 80	0.08 194	0.08 113	0.10 142	0.19 208	0.08 94	0.14 167	0.08 134	0.28 349	0.08 134	0.07 190	0.04 74	0.14 181	0.11 137	0.13 156	0.16 189

EGLCR-Stereo	0.11 157	0.06 115	0.04 78	0.08 150	0.08 162	0.07 138	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.27 306	0.06 84	0.19 217	0.06 142	0.08 194	0.08 113	0.10 142	0.20 233	0.10 149	0.16 198	0.07 109	0.17 215	0.07 113	0.04 109	0.06 130	0.10 118	0.12 152	0.18 243	0.18 221

MIPNet	0.11 157	0.09 201	0.06 146	0.07 139	0.08 162	0.07 138	0.05 119	0.17 175	0.06 89	0.23 222	0.07 112	0.15 157	0.08 200	0.05 115	0.09 153	0.10 142	0.17 165	0.11 168	0.20 260	0.12 248	0.13 133	0.10 218	0.05 139	0.07 173	0.15 195	0.13 174	0.11 132	0.13 149

test-3	0.10 140	0.06 115	0.04 78	0.06 115	0.08 162	0.05 98	0.05 119	0.17 175	0.07 117	0.24 239	0.07 112	0.19 217	0.07 177	0.06 134	0.10 211	0.10 142	0.21 248	0.09 123	0.15 180	0.10 200	0.16 191	0.09 179	0.05 139	0.06 130	0.09 103	0.10 114	0.12 142	0.11 127

test_1	0.10 140	0.06 115	0.04 78	0.06 115	0.08 162	0.05 98	0.05 119	0.17 175	0.07 117	0.24 239	0.07 112	0.19 217	0.07 177	0.06 134	0.10 211	0.10 142	0.21 248	0.09 123	0.15 180	0.10 200	0.16 191	0.09 179	0.05 139	0.06 130	0.09 103	0.10 114	0.12 142	0.11 127

test_3	0.11 157	0.07 140	0.07 182	0.06 115	0.08 162	0.05 98	0.05 119	0.17 175	0.09 179	0.24 239	0.09 162	0.21 257	0.11 241	0.06 134	0.13 287	0.13 273	0.20 233	0.09 123	0.14 167	0.10 200	0.18 229	0.08 134	0.04 109	0.08 200	0.13 156	0.15 231	0.13 156	0.14 159

TRStereo	0.13 209	0.07 140	0.05 112	0.09 174	0.08 162	0.17 275	0.13 266	0.18 214	0.07 117	0.25 273	0.09 162	0.20 233	0.04 80	0.10 233	0.09 153	0.10 142	0.22 264	0.11 168	0.22 278	0.13 267	0.19 243	0.09 179	0.09 246	0.07 173	0.16 211	0.15 231	0.24 300	0.20 250

LMCR-Stereo	0.13 209	0.09 201	0.07 182	0.11 216	0.08 162	0.11 208	0.09 214	0.18 214	0.09 179	0.19 163	0.14 250	0.19 217	0.14 279	0.10 233	0.09 153	0.11 201	0.20 233	0.13 240	0.19 254	0.10 200	0.18 229	0.10 218	0.08 222	0.08 200	0.15 195	0.13 174	0.18 243	0.17 202

CREStereo++_RVC	0.11 157	0.07 140	0.05 112	0.08 150	0.08 162	0.08 151	0.07 174	0.16 162	0.09 179	0.26 290	0.09 162	0.17 188	0.13 263	0.08 194	0.08 113	0.10 142	0.20 233	0.08 94	0.13 152	0.07 109	0.19 243	0.08 134	0.06 161	0.06 130	0.14 181	0.11 137	0.16 200	0.15 173
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
TestStereo	0.13 209	0.12 252	0.10 248	0.11 216	0.08 162	0.11 208	0.10 232	0.18 214	0.11 227	0.24 239	0.13 237	0.20 233	0.08 200	0.06 134	0.11 251	0.10 142	0.20 233	0.11 168	0.20 260	0.10 200	0.21 292	0.10 218	0.06 161	0.12 279	0.19 270	0.11 137	0.12 142	0.13 149

XX-Stereo	0.14 237	0.05 91	0.05 112	0.10 195	0.08 162	0.17 275	0.07 174	0.18 214	0.10 207	0.27 306	0.09 162	0.20 233	0.03 56	0.09 216	0.10 211	0.12 252	0.23 276	0.11 168	0.20 260	0.11 227	0.20 266	0.08 134	0.08 222	0.07 173	0.22 306	0.16 257	0.17 218	0.36 325

HCRNet	0.11 157	0.17 302	0.06 146	0.22 302	0.08 162	0.15 254	0.08 193	0.13 137	0.04 35	0.46 366	0.12 223	0.24 284	0.07 177	0.07 168	0.08 113	0.06 53	0.14 129	0.08 94	0.20 260	0.08 134	0.09 85	0.05 73	0.11 272	0.06 130	0.06 65	0.05 34	0.05 54	0.08 93

UNet	0.10 140	0.09 201	0.08 209	0.10 195	0.08 162	0.09 166	0.08 193	0.15 152	0.08 145	0.17 137	0.09 162	0.13 139	0.09 213	0.07 168	0.09 153	0.10 142	0.16 151	0.13 240	0.12 132	0.08 134	0.11 100	0.09 179	0.08 222	0.09 233	0.11 133	0.13 174	0.10 118	0.11 127

CREStereo	0.11 157	0.08 181	0.06 146	0.08 150	0.08 162	0.07 138	0.05 119	0.18 214	0.05 63	0.26 290	0.08 141	0.18 205	0.06 142	0.08 194	0.08 113	0.10 142	0.22 264	0.09 123	0.13 152	0.08 134	0.20 266	0.09 179	0.06 161	0.05 101	0.11 133	0.13 174	0.17 218	0.15 173
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
DSFCA	0.11 157	0.13 265	0.09 229	0.10 195	0.08 162	0.11 208	0.11 246	0.12 119	0.09 179	0.12 105	0.13 237	0.14 151	0.07 177	0.05 115	0.09 153	0.11 201	0.15 136	0.13 240	0.16 198	0.10 200	0.13 133	0.12 265	0.07 190	0.09 233	0.12 143	0.13 174	0.10 118	0.13 149

ADCRef	0.13 209	0.10 219	0.09 229	0.10 195	0.08 162	0.09 166	0.08 193	0.17 175	0.14 267	0.21 189	0.15 263	0.15 157	0.13 263	0.05 115	0.10 211	0.11 201	0.16 151	0.14 265	0.19 254	0.12 248	0.15 173	0.12 265	0.09 246	0.11 263	0.13 156	0.18 288	0.13 156	0.18 221

HITNet	0.09 114	0.07 140	0.06 146	0.08 150	0.08 162	0.08 151	0.05 119	0.11 114	0.07 117	0.19 163	0.08 141	0.12 123	0.06 142	0.07 168	0.08 113	0.08 93	0.13 115	0.11 168	0.10 112	0.06 91	0.10 94	0.09 179	0.06 161	0.06 130	0.12 143	0.11 137	0.16 200	0.13 149
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
iResNet_ROB	0.11 157	0.08 181	0.07 182	0.11 216	0.08 162	0.12 222	0.07 174	0.15 152	0.08 145	0.23 222	0.10 190	0.15 157	0.15 287	0.06 134	0.07 83	0.09 111	0.17 165	0.12 206	0.13 152	0.09 164	0.14 153	0.09 179	0.07 190	0.08 200	0.14 181	0.12 152	0.15 187	0.15 173

PDISCO_ROB	0.12 186	0.13 265	0.13 285	0.10 195	0.08 162	0.09 166	0.09 214	0.09 103	0.08 145	0.11 103	0.10 190	0.06 76	0.05 110	0.05 115	0.09 153	0.11 201	0.14 129	0.16 290	0.09 101	0.10 200	0.14 153	0.12 265	0.04 109	0.08 200	0.16 211	0.21 310	0.32 327	0.19 240

HLf8	0.12 186	0.10 219	0.08 209	0.11 216	0.09 193	0.10 191	0.08 193	0.20 267	0.09 179	0.19 163	0.10 190	0.20 233	0.09 213	0.07 168	0.09 153	0.11 201	0.19 208	0.12 206	0.17 219	0.09 164	0.14 153	0.09 179	0.07 190	0.08 200	0.16 211	0.14 204	0.18 243	0.18 221

TestStereo-Hl	0.14 237	0.11 236	0.08 209	0.10 195	0.09 193	0.15 254	0.11 246	0.19 245	0.13 256	0.24 239	0.12 223	0.28 293	0.12 249	0.07 168	0.09 153	0.11 201	0.19 208	0.12 206	0.18 238	0.10 200	0.15 173	0.09 179	0.07 190	0.10 250	0.16 211	0.15 231	0.24 300	0.29 305

DF	0.12 186	0.07 140	0.05 112	0.10 195	0.09 193	0.09 166	0.07 174	0.19 245	0.07 117	0.27 306	0.09 162	0.20 233	0.05 110	0.10 233	0.09 153	0.11 201	0.22 264	0.11 168	0.16 198	0.09 164	0.21 292	0.10 218	0.07 190	0.07 173	0.15 195	0.12 152	0.17 218	0.23 275

DN	0.14 237	0.08 181	0.08 209	0.19 291	0.09 193	0.22 312	0.11 246	0.18 214	0.10 207	0.21 189	0.12 223	0.35 310	0.06 142	0.14 292	0.09 153	0.11 201	0.24 295	0.12 206	0.16 198	0.08 134	0.18 229	0.11 243	0.06 161	0.08 200	0.24 315	0.14 204	0.15 187	0.18 221

gcap_with_dpt	0.13 209	0.07 140	0.07 182	0.08 150	0.09 193	0.11 208	0.07 174	0.18 214	0.11 227	0.27 306	0.10 190	0.24 284	0.09 213	0.12 270	0.10 211	0.11 201	0.21 248	0.12 206	0.16 198	0.10 200	0.21 292	0.11 243	0.08 222	0.08 200	0.17 230	0.12 152	0.17 218	0.25 286

DDF-Stereo	0.12 186	0.07 140	0.04 78	0.10 195	0.09 193	0.13 233	0.10 232	0.18 214	0.08 145	0.24 239	0.06 84	0.19 217	0.06 142	0.08 194	0.08 113	0.11 201	0.23 276	0.08 94	0.16 198	0.10 200	0.20 266	0.08 134	0.07 190	0.07 173	0.13 156	0.13 174	0.17 218	0.19 240

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 186	0.07 140	0.04 78	0.09 174	0.09 193	0.11 208	0.10 232	0.18 214	0.08 145	0.24 239	0.09 162	0.16 179	0.04 80	0.09 216	0.09 153	0.11 201	0.21 248	0.10 149	0.17 219	0.09 164	0.20 266	0.10 218	0.05 139	0.06 130	0.15 195	0.13 174	0.16 200	0.27 296

G2L-Stereo	0.11 157	0.10 219	0.08 209	0.09 174	0.09 193	0.08 151	0.07 174	0.17 175	0.08 145	0.22 200	0.09 162	0.16 179	0.13 263	0.07 168	0.08 113	0.11 201	0.16 151	0.11 168	0.11 120	0.09 164	0.14 153	0.09 179	0.09 246	0.07 173	0.13 156	0.14 204	0.14 171	0.11 127

GCAP-BAT	0.13 209	0.07 140	0.07 182	0.08 150	0.09 193	0.11 208	0.07 174	0.18 214	0.11 227	0.27 306	0.10 190	0.24 284	0.09 213	0.12 270	0.10 211	0.11 201	0.21 248	0.12 206	0.16 198	0.10 200	0.21 292	0.11 243	0.08 222	0.08 200	0.17 230	0.12 152	0.17 218	0.25 286

MyStereo04	0.14 237	0.12 252	0.10 248	0.08 150	0.09 193	0.10 191	0.08 193	0.22 291	0.19 305	0.24 239	0.16 274	0.23 275	0.11 241	0.04 99	0.10 211	0.11 201	0.17 165	0.12 206	0.21 271	0.12 248	0.16 191	0.11 243	0.06 161	0.11 263	0.21 296	0.12 152	0.16 200	0.15 173

AE-Stereo	0.12 186	0.09 201	0.08 209	0.11 216	0.09 193	0.08 151	0.05 119	0.17 175	0.14 267	0.24 239	0.09 162	0.19 217	0.10 230	0.07 168	0.10 211	0.12 252	0.24 295	0.13 240	0.16 198	0.11 227	0.18 229	0.09 179	0.05 139	0.09 233	0.13 156	0.14 204	0.15 187	0.15 173

DLNR_Zeroshot_test	10.12 394	32.06 404	0.05 112	54.44 404	0.09 193	0.18 283	50.47 404	0.19 245	0.08 145	0.27 306	0.07 112	0.20 233	0.04 80	0.14 292	62.26 404	70.60 404	0.33 348	0.18 314	0.25 299	0.11 227	0.20 266	0.08 134	0.07 190	0.09 233	0.18 255	0.15 231	0.20 269	0.26 292

CASnet	0.10 140	0.06 115	0.05 112	0.08 150	0.09 193	0.11 208	0.05 119	0.18 214	0.10 207	0.23 222	0.11 207	0.13 139	0.06 142	0.07 168	0.09 153	0.10 142	0.16 151	0.08 94	0.18 238	0.07 109	0.14 153	0.06 94	0.06 161	0.06 130	0.12 143	0.10 114	0.14 171	0.10 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.13 209	0.07 140	0.05 112	0.10 195	0.09 193	0.12 222	0.08 193	0.17 175	0.10 207	0.26 290	0.09 162	0.20 233	0.08 200	0.10 233	0.09 153	0.10 142	0.22 264	0.11 168	0.20 260	0.10 200	0.21 292	0.09 179	0.08 222	0.06 130	0.16 211	0.15 231	0.17 218	0.17 202

s12784h	0.12 186	0.09 201	0.06 146	0.11 216	0.09 193	0.08 151	0.06 154	0.18 214	0.07 117	0.27 306	0.11 207	0.19 217	0.08 200	0.07 168	0.08 113	0.09 111	0.21 248	0.08 94	0.15 180	0.07 109	0.20 266	0.08 134	0.05 139	0.07 173	0.16 211	0.14 204	0.18 243	0.21 267

TANstereo	0.11 157	0.06 115	0.06 146	0.10 195	0.09 193	0.09 166	0.06 154	0.12 119	0.08 145	0.22 200	0.08 141	0.13 139	0.07 177	0.08 194	0.10 211	0.13 273	0.20 233	0.13 240	0.18 238	0.08 134	0.18 229	0.09 179	0.06 161	0.06 130	0.10 118	0.10 114	0.15 187	0.14 159

XX-TBD	0.11 157	0.06 115	0.06 146	0.10 195	0.09 193	0.09 166	0.06 154	0.12 119	0.08 145	0.22 200	0.08 141	0.13 139	0.07 177	0.08 194	0.10 211	0.13 273	0.20 233	0.13 240	0.18 238	0.08 134	0.18 229	0.09 179	0.06 161	0.06 130	0.10 118	0.10 114	0.15 187	0.14 159

sAnonymous2	0.14 237	0.09 201	0.10 248	0.10 195	0.09 193	0.09 166	0.11 246	0.22 291	0.11 227	0.23 222	0.16 274	0.15 157	0.10 230	0.06 134	0.12 267	0.13 273	0.18 185	0.15 279	0.21 271	0.14 278	0.16 191	0.14 289	0.04 109	0.10 250	0.17 230	0.17 275	0.17 218	0.16 189

CroCo_RVC	0.14 237	0.09 201	0.10 248	0.10 195	0.09 193	0.09 166	0.11 246	0.22 291	0.11 227	0.23 222	0.16 274	0.15 157	0.10 230	0.06 134	0.12 267	0.13 273	0.18 185	0.15 279	0.21 271	0.14 278	0.16 191	0.14 289	0.04 109	0.10 250	0.17 230	0.17 275	0.17 218	0.16 189

DMCA-RVC	0.10 140	0.08 181	0.11 261	0.08 150	0.09 193	0.08 151	0.08 193	0.12 119	0.09 179	0.13 111	0.13 237	0.13 139	0.07 177	0.06 134	0.13 287	0.12 252	0.14 129	0.13 240	0.11 120	0.10 200	0.12 114	0.09 179	0.07 190	0.09 233	0.10 118	0.10 114	0.10 118	0.11 127

PMTNet	0.11 157	0.10 219	0.06 146	0.12 230	0.09 193	0.07 138	0.06 154	0.18 214	0.06 89	0.28 325	0.06 84	0.18 205	0.04 80	0.07 168	0.09 153	0.11 201	0.19 208	0.09 123	0.14 167	0.08 134	0.17 215	0.09 179	0.07 190	0.05 101	0.13 156	0.12 152	0.17 218	0.15 173

BEATNet_4x	0.11 157	0.10 219	0.08 209	0.09 174	0.09 193	0.09 166	0.08 193	0.12 119	0.08 145	0.21 189	0.09 162	0.15 157	0.09 213	0.07 168	0.10 211	0.09 111	0.13 115	0.13 240	0.11 120	0.08 134	0.13 133	0.11 243	0.08 222	0.07 173	0.13 156	0.13 174	0.18 243	0.18 221

iResNetv2_ROB	0.12 186	0.08 181	0.07 182	0.12 230	0.09 193	0.12 222	0.08 193	0.17 175	0.08 145	0.22 200	0.12 223	0.20 233	0.15 287	0.06 134	0.08 113	0.08 93	0.16 151	0.11 168	0.17 219	0.10 200	0.14 153	0.09 179	0.09 246	0.10 250	0.14 181	0.12 152	0.19 257	0.12 140

DISCO	0.10 140	0.10 219	0.08 209	0.10 195	0.09 193	0.11 208	0.09 214	0.10 110	0.08 145	0.15 121	0.10 190	0.12 123	0.07 177	0.06 134	0.09 153	0.11 201	0.15 136	0.10 149	0.14 167	0.10 200	0.12 114	0.10 218	0.06 161	0.09 233	0.14 181	0.11 137	0.13 156	0.11 127

DN-CSS_ROB	0.11 157	0.09 201	0.11 261	0.08 150	0.09 193	0.08 151	0.08 193	0.16 162	0.10 207	0.23 222	0.17 283	0.18 205	0.14 279	0.05 115	0.08 113	0.09 111	0.13 115	0.10 149	0.18 238	0.09 164	0.11 100	0.08 134	0.07 190	0.08 200	0.13 156	0.10 114	0.12 142	0.10 117

TestStereo_HLe17	0.12 186	0.11 236	0.08 209	0.14 253	0.10 218	0.12 222	0.08 193	0.23 299	0.11 227	0.21 189	0.10 190	0.20 233	0.07 177	0.06 134	0.09 153	0.10 142	0.17 165	0.11 168	0.18 238	0.09 164	0.13 133	0.08 134	0.06 161	0.09 233	0.18 255	0.14 204	0.16 200	0.15 173

TestStereo_HL3	0.14 237	0.11 236	0.08 209	0.12 230	0.10 218	0.12 222	0.11 246	0.20 267	0.13 256	0.24 239	0.11 207	0.30 302	0.13 263	0.08 194	0.09 153	0.11 201	0.23 276	0.12 206	0.16 198	0.10 200	0.16 191	0.10 218	0.08 222	0.08 200	0.17 230	0.13 174	0.23 290	0.27 296

model_zeroshot	0.14 237	0.09 201	0.06 146	0.10 195	0.10 218	0.14 242	0.08 193	0.20 267	0.12 247	0.28 325	0.08 141	0.21 257	0.06 142	0.11 251	0.09 153	0.12 252	0.26 320	0.13 240	0.27 310	0.11 227	0.20 266	0.13 282	0.11 272	0.09 233	0.17 230	0.17 275	0.18 243	0.18 221

gcap-zeroshot	0.13 209	0.08 181	0.05 112	0.08 150	0.10 218	0.11 208	0.09 214	0.18 214	0.09 179	0.28 325	0.08 141	0.20 233	0.06 142	0.10 233	0.09 153	0.12 252	0.23 276	0.11 168	0.27 310	0.12 248	0.20 266	0.11 243	0.07 190	0.08 200	0.12 143	0.17 275	0.17 218	0.18 221

anonymity	0.13 209	0.06 115	0.05 112	0.09 174	0.10 218	0.09 166	0.07 174	0.18 214	0.08 145	0.28 325	0.12 223	0.19 217	0.06 142	0.09 216	0.09 153	0.13 273	0.23 276	0.12 206	0.17 219	0.15 292	0.19 243	0.10 218	0.09 246	0.07 173	0.19 270	0.18 288	0.19 257	0.19 240

dd	0.14 237	0.12 252	0.07 182	0.25 315	0.10 218	0.19 294	0.09 214	0.17 175	0.08 145	0.17 137	0.08 141	0.33 306	0.08 200	0.06 134	0.10 211	0.11 201	0.24 295	0.11 168	0.25 299	0.09 164	0.15 173	0.09 179	0.06 161	0.09 233	0.17 230	0.13 174	0.18 243	0.15 173

IPLGR	0.12 186	0.09 201	0.09 229	0.09 174	0.10 218	0.09 166	0.07 174	0.18 214	0.09 179	0.22 200	0.10 190	0.15 157	0.07 177	0.06 134	0.09 153	0.11 201	0.17 165	0.11 168	0.20 260	0.12 248	0.15 173	0.08 134	0.04 109	0.08 200	0.16 211	0.13 174	0.14 171	0.16 189

cross-raft	0.14 237	0.08 181	0.07 182	0.08 150	0.10 218	0.12 222	0.08 193	0.17 175	0.13 256	0.27 306	0.11 207	0.21 257	0.05 110	0.11 251	0.13 287	0.14 294	0.22 264	0.11 168	0.23 288	0.13 267	0.23 322	0.09 179	0.06 161	0.08 200	0.22 306	0.17 275	0.14 171	0.15 173

test-1	0.14 237	0.06 115	0.07 182	0.11 216	0.10 218	0.18 283	0.14 272	0.19 245	0.13 256	0.28 325	0.10 190	0.19 217	0.11 241	0.12 270	0.12 267	0.13 273	0.22 264	0.12 206	0.22 278	0.10 200	0.24 329	0.08 134	0.09 246	0.08 200	0.21 296	0.18 288	0.15 187	0.17 202

Anonymous3	0.18 286	0.15 286	0.11 261	0.15 266	0.10 218	0.14 242	0.11 246	0.22 291	0.19 305	0.27 306	0.15 263	0.27 291	0.12 249	0.13 286	0.25 343	0.17 327	0.23 276	0.18 314	0.26 305	0.17 309	0.24 329	0.20 334	0.09 246	0.10 250	0.21 296	0.20 305	0.22 288	0.20 250

ADLNet	0.12 186	0.11 236	0.08 209	0.12 230	0.10 218	0.16 266	0.12 260	0.14 147	0.07 117	0.13 111	0.10 190	0.25 287	0.10 230	0.28 337	0.09 153	0.10 142	0.17 165	0.09 123	0.13 152	0.09 164	0.11 100	0.08 134	0.13 290	0.06 130	0.13 156	0.12 152	0.12 142	0.14 159

EAI-Stereo	0.13 209	0.07 140	0.04 78	0.10 195	0.10 218	0.10 191	0.09 214	0.17 175	0.10 207	0.26 290	0.11 207	0.20 233	0.05 110	0.10 233	0.10 211	0.11 201	0.23 276	0.12 206	0.18 238	0.12 248	0.19 243	0.08 134	0.08 222	0.08 200	0.16 211	0.14 204	0.15 187	0.20 250

FINET	0.12 186	0.11 236	0.12 276	0.12 230	0.10 218	0.11 208	0.13 266	0.15 152	0.12 247	0.13 111	0.12 223	0.13 139	0.09 213	0.09 216	0.15 312	0.13 273	0.15 136	0.11 168	0.16 198	0.09 164	0.13 133	0.10 218	0.10 262	0.10 250	0.12 143	0.10 114	0.13 156	0.12 140

HGLStereo	0.11 157	0.10 219	0.08 209	0.09 174	0.10 218	0.09 166	0.06 154	0.14 147	0.08 145	0.18 149	0.15 263	0.09 95	0.06 142	0.08 194	0.09 153	0.10 142	0.17 165	0.13 240	0.14 167	0.10 200	0.11 100	0.09 179	0.08 222	0.08 200	0.13 156	0.12 152	0.10 118	0.11 127

FADNet-RVC-Resample	0.13 209	0.10 219	0.12 276	0.12 230	0.10 218	0.13 233	0.10 232	0.16 162	0.13 256	0.18 149	0.13 237	0.17 188	0.11 241	0.10 233	0.10 211	0.09 111	0.13 115	0.15 279	0.15 180	0.17 309	0.15 173	0.12 265	0.10 262	0.13 289	0.17 230	0.13 174	0.12 142	0.11 127

FADNet	0.16 278	0.15 286	0.10 248	0.20 296	0.10 218	0.19 294	0.13 266	0.20 267	0.13 256	0.22 200	0.24 332	0.17 188	0.14 279	0.12 270	0.17 323	0.16 320	0.16 151	0.14 265	0.23 288	0.20 324	0.16 191	0.12 265	0.11 272	0.11 263	0.21 296	0.18 288	0.16 200	0.15 173

R-Stereo Train	0.13 209	0.07 140	0.07 182	0.09 174	0.10 218	0.15 254	0.05 119	0.16 162	0.12 247	0.28 325	0.12 223	0.20 233	0.08 200	0.11 251	0.09 153	0.11 201	0.24 295	0.12 206	0.16 198	0.11 227	0.21 292	0.11 243	0.08 222	0.07 173	0.15 195	0.15 231	0.16 200	0.15 173

RAFT-Stereo	0.13 209	0.07 140	0.07 182	0.09 174	0.10 218	0.15 254	0.05 119	0.16 162	0.12 247	0.28 325	0.12 223	0.20 233	0.08 200	0.11 251	0.09 153	0.11 201	0.24 295	0.12 206	0.16 198	0.11 227	0.21 292	0.11 243	0.08 222	0.07 173	0.15 195	0.15 231	0.16 200	0.15 173
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DLCB_ROB	0.13 209	0.12 252	0.11 261	0.10 195	0.10 218	0.10 191	0.09 214	0.16 162	0.11 227	0.18 149	0.17 283	0.19 217	0.13 263	0.11 251	0.11 251	0.10 142	0.17 165	0.13 240	0.13 152	0.10 200	0.17 215	0.10 218	0.09 246	0.12 279	0.27 326	0.16 257	0.16 200	0.13 149

MSKI-zero shot	0.13 209	0.08 181	0.05 112	0.09 174	0.11 237	0.09 166	0.07 174	0.19 245	0.09 179	0.28 325	0.10 190	0.19 217	0.06 142	0.11 251	0.10 211	0.11 201	0.24 295	0.11 168	0.17 219	0.11 227	0.21 292	0.10 218	0.07 190	0.08 200	0.14 181	0.17 275	0.18 243	0.18 221

RAFT-Test	0.13 209	0.07 140	0.06 146	0.09 174	0.11 237	0.13 233	0.09 214	0.17 175	0.11 227	0.27 306	0.10 190	0.20 233	0.05 110	0.12 270	0.10 211	0.11 201	0.23 276	0.12 206	0.21 271	0.14 278	0.21 292	0.11 243	0.06 161	0.08 200	0.17 230	0.15 231	0.17 218	0.17 202

HH	0.13 209	0.06 115	0.05 112	0.11 216	0.11 237	0.16 266	0.08 193	0.19 245	0.07 117	0.28 325	0.08 141	0.18 205	0.05 110	0.12 270	0.10 211	0.10 142	0.23 276	0.12 206	0.15 180	0.10 200	0.20 266	0.08 134	0.07 190	0.08 200	0.13 156	0.14 204	0.19 257	0.23 275

HanStereo	0.13 209	0.06 115	0.05 112	0.11 216	0.11 237	0.16 266	0.08 193	0.19 245	0.07 117	0.28 325	0.08 141	0.18 205	0.05 110	0.12 270	0.10 211	0.10 142	0.23 276	0.12 206	0.15 180	0.10 200	0.20 266	0.08 134	0.07 190	0.08 200	0.13 156	0.14 204	0.19 257	0.23 275

LoS	0.15 261	0.10 219	0.08 209	0.10 195	0.11 237	0.09 166	0.07 174	0.50 362	0.05 63	0.32 344	0.36 357	0.36 313	0.06 142	0.09 216	0.09 153	0.10 142	0.20 233	0.09 123	0.14 167	0.11 227	0.21 292	0.09 179	0.07 190	0.07 173	0.17 230	0.11 137	0.20 269	0.21 267
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.13 209	0.11 236	0.12 276	0.12 230	0.11 237	0.10 191	0.10 232	0.19 245	0.07 117	0.25 273	0.13 237	0.12 123	0.07 177	0.07 168	0.08 113	0.12 252	0.24 295	0.11 168	0.17 219	0.09 164	0.27 344	0.15 301	0.07 190	0.07 173	0.15 195	0.09 99	0.20 269	0.12 140

CFNet_pseudo	0.13 209	0.11 236	0.11 261	0.14 253	0.11 237	0.12 222	0.11 246	0.19 245	0.12 247	0.24 239	0.14 250	0.16 179	0.15 287	0.08 194	0.09 153	0.10 142	0.16 151	0.13 240	0.13 152	0.08 134	0.15 173	0.08 134	0.08 222	0.09 233	0.15 195	0.14 204	0.19 257	0.20 250

GES	0.14 237	0.11 236	0.07 182	0.09 174	0.11 237	0.15 254	0.09 214	0.20 267	0.09 179	0.23 222	0.12 223	0.17 188	0.11 241	0.14 292	0.10 211	0.10 142	0.23 276	0.14 265	0.24 294	0.14 278	0.17 215	0.17 313	0.11 272	0.09 233	0.15 195	0.14 204	0.21 283	0.20 250

GMStereo	0.12 186	0.12 252	0.07 182	0.11 216	0.11 237	0.13 233	0.09 214	0.17 175	0.10 207	0.17 137	0.13 237	0.21 257	0.11 241	0.07 168	0.10 211	0.09 111	0.17 165	0.10 149	0.17 219	0.12 248	0.14 153	0.09 179	0.07 190	0.09 233	0.14 181	0.13 174	0.15 187	0.12 140
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC	0.14 237	0.13 265	0.10 248	0.18 284	0.11 237	0.14 242	0.09 214	0.21 282	0.09 179	0.19 163	0.17 283	0.17 188	0.12 249	0.11 251	0.14 302	0.15 312	0.18 185	0.13 240	0.18 238	0.15 292	0.12 114	0.12 265	0.12 283	0.11 263	0.20 283	0.16 257	0.14 171	0.14 159

RTSC	0.14 237	0.11 236	0.10 248	0.12 230	0.11 237	0.12 222	0.10 232	0.16 162	0.13 256	0.18 149	0.13 237	0.15 157	0.13 263	0.08 194	0.11 251	0.13 273	0.20 233	0.13 240	0.21 271	0.12 248	0.16 191	0.12 265	0.07 190	0.10 250	0.16 211	0.16 257	0.21 283	0.32 318

ADCL	0.14 237	0.12 252	0.11 261	0.13 243	0.11 237	0.14 242	0.10 232	0.17 175	0.15 275	0.22 200	0.16 274	0.21 257	0.12 249	0.09 216	0.10 211	0.11 201	0.16 151	0.13 240	0.17 219	0.12 248	0.18 229	0.13 282	0.11 272	0.11 263	0.16 211	0.15 231	0.16 200	0.16 189

CFNet_RVC	0.13 209	0.12 252	0.10 248	0.14 253	0.11 237	0.14 242	0.09 214	0.17 175	0.09 179	0.19 163	0.13 237	0.21 257	0.09 213	0.09 216	0.10 211	0.13 273	0.18 185	0.13 240	0.15 180	0.11 227	0.16 191	0.08 134	0.06 161	0.09 233	0.15 195	0.12 152	0.16 200	0.17 202

DeepPruner_ROB	0.14 237	0.13 265	0.11 261	0.12 230	0.11 237	0.10 191	0.09 214	0.17 175	0.12 247	0.21 189	0.18 298	0.15 157	0.13 263	0.08 194	0.12 267	0.11 201	0.19 208	0.15 279	0.19 254	0.11 227	0.17 215	0.14 289	0.10 262	0.11 263	0.17 230	0.16 257	0.17 218	0.19 240

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 261	0.07 140	0.05 112	0.12 230	0.12 251	0.15 254	0.09 214	0.17 175	0.12 247	0.29 339	0.09 162	0.22 272	0.05 110	0.12 270	0.11 251	0.11 201	0.26 320	0.12 206	0.33 327	0.11 227	0.20 266	0.12 265	0.08 222	0.06 130	0.21 296	0.18 288	0.20 269	0.32 318

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 261	0.07 140	0.05 112	0.14 253	0.12 251	0.15 254	0.10 232	0.18 214	0.08 145	0.26 290	0.08 141	0.19 217	0.08 200	0.11 251	0.10 211	0.12 252	0.26 320	0.13 240	0.26 305	0.11 227	0.20 266	0.10 218	0.08 222	0.07 173	0.20 283	0.18 288	0.19 257	0.31 314

EKT-Stereo	0.15 261	0.10 219	0.07 182	0.13 243	0.12 251	0.16 266	0.17 292	0.18 214	0.11 227	0.26 290	0.17 283	0.17 188	0.07 177	0.11 251	0.09 153	0.11 201	0.24 295	0.15 279	0.23 288	0.12 248	0.24 329	0.10 218	0.07 190	0.08 200	0.20 283	0.15 231	0.17 218	0.18 221

CASS	0.15 261	0.12 252	0.10 248	0.14 253	0.12 251	0.16 266	0.10 232	0.19 245	0.15 275	0.26 290	0.12 223	0.20 233	0.12 249	0.09 216	0.11 251	0.12 252	0.23 276	0.12 206	0.23 288	0.09 164	0.19 243	0.10 218	0.07 190	0.09 233	0.23 313	0.14 204	0.19 257	0.22 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	0.13 209	0.07 140	0.05 112	0.12 230	0.12 251	0.12 222	0.09 214	0.16 162	0.10 207	0.28 325	0.09 162	0.19 217	0.04 80	0.10 233	0.09 153	0.11 201	0.24 295	0.11 168	0.15 180	0.13 267	0.20 266	0.08 134	0.09 246	0.06 130	0.17 230	0.13 174	0.20 269	0.25 286

GANet-ADL	0.15 261	0.12 252	0.09 229	0.14 253	0.12 251	0.16 266	0.12 260	0.20 267	0.10 207	0.25 273	0.15 263	0.22 272	0.12 249	0.21 323	0.09 153	0.11 201	0.25 312	0.14 265	0.20 260	0.14 278	0.19 243	0.09 179	0.08 222	0.10 250	0.17 230	0.15 231	0.20 269	0.17 202

ICVP	0.15 261	0.13 265	0.14 296	0.12 230	0.12 251	0.13 233	0.10 232	0.17 175	0.12 247	0.17 137	0.13 237	0.18 205	0.12 249	0.09 216	0.12 267	0.13 273	0.18 185	0.15 279	0.15 180	0.14 278	0.17 215	0.13 282	0.20 318	0.11 263	0.19 270	0.19 301	0.17 218	0.16 189
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 237	0.13 265	0.10 248	0.11 216	0.12 251	0.12 222	0.11 246	0.18 214	0.13 256	0.24 239	0.16 274	0.18 205	0.10 230	0.06 134	0.12 267	0.11 201	0.20 233	0.17 303	0.23 288	0.13 267	0.15 173	0.13 282	0.07 190	0.11 263	0.20 283	0.14 204	0.13 156	0.19 240

psm_up	0.14 237	0.11 236	0.13 285	0.15 266	0.12 251	0.14 242	0.11 246	0.20 267	0.16 280	0.19 163	0.12 223	0.15 157	0.17 296	0.10 233	0.12 267	0.12 252	0.19 208	0.13 240	0.17 219	0.11 227	0.15 173	0.09 179	0.10 262	0.16 310	0.18 255	0.16 257	0.17 218	0.20 250

MSMDNet	0.13 209	0.08 181	0.06 146	0.09 174	0.12 251	0.10 191	0.08 193	0.17 175	0.11 227	0.27 306	0.09 162	0.20 233	0.06 142	0.12 270	0.10 211	0.11 201	0.24 295	0.12 206	0.19 254	0.16 304	0.21 292	0.11 243	0.07 190	0.08 200	0.17 230	0.14 204	0.17 218	0.18 221

CFNet	0.12 186	0.11 236	0.08 209	0.14 253	0.12 251	0.11 208	0.09 214	0.19 245	0.10 207	0.18 149	0.12 223	0.25 287	0.10 230	0.08 194	0.08 113	0.09 111	0.17 165	0.12 206	0.12 132	0.09 164	0.11 100	0.08 134	0.06 161	0.09 233	0.15 195	0.12 152	0.13 156	0.13 149

MLCV	0.14 237	0.11 236	0.09 229	0.16 271	0.12 251	0.14 242	0.11 246	0.21 282	0.10 207	0.24 239	0.13 237	0.21 257	0.14 279	0.08 194	0.09 153	0.10 142	0.19 208	0.11 168	0.19 254	0.09 164	0.17 215	0.08 134	0.10 262	0.09 233	0.16 211	0.13 174	0.16 200	0.19 240

IGEV-FE	0.14 237	0.07 140	0.05 112	0.13 243	0.13 263	0.10 191	0.11 246	0.17 175	0.09 179	0.28 325	0.09 162	0.23 275	0.05 110	0.12 270	0.09 153	0.11 201	0.23 276	0.11 168	0.16 198	0.12 248	0.20 266	0.09 179	0.09 246	0.06 130	0.19 270	0.14 204	0.23 290	0.27 296

IGEV_Zeroshot_test	0.14 237	0.07 140	0.05 112	0.13 243	0.13 263	0.10 191	0.11 246	0.17 175	0.09 179	0.28 325	0.09 162	0.23 275	0.05 110	0.12 270	0.09 153	0.11 201	0.23 276	0.11 168	0.16 198	0.12 248	0.20 266	0.09 179	0.09 246	0.06 130	0.19 270	0.14 204	0.23 290	0.27 296

SACVNet	0.15 261	0.14 278	0.13 285	0.16 271	0.13 263	0.14 242	0.12 260	0.19 245	0.17 290	0.19 163	0.17 283	0.14 151	0.07 177	0.14 292	0.13 287	0.13 273	0.19 208	0.16 290	0.20 260	0.13 267	0.16 191	0.14 289	0.12 283	0.13 289	0.20 283	0.18 288	0.19 257	0.17 202

AACVNet	0.14 237	0.13 265	0.10 248	0.13 243	0.13 263	0.14 242	0.10 232	0.19 245	0.11 227	0.22 200	0.17 283	0.13 139	0.10 230	0.09 216	0.11 251	0.11 201	0.21 248	0.13 240	0.17 219	0.12 248	0.16 191	0.11 243	0.11 272	0.11 263	0.17 230	0.13 174	0.14 171	0.16 189

DeepPrunerF	0.11 157	0.10 219	0.10 248	0.13 243	0.13 263	0.09 166	0.09 214	0.15 152	0.11 227	0.12 105	0.14 250	0.10 104	0.09 213	0.07 168	0.12 267	0.11 201	0.11 101	0.13 240	0.13 152	0.11 227	0.13 133	0.08 134	0.08 222	0.08 200	0.17 230	0.14 204	0.11 132	0.14 159

HSM-Net_RVC	0.15 261	0.12 252	0.10 248	0.17 279	0.13 263	0.14 242	0.10 232	0.18 214	0.14 267	0.25 273	0.18 298	0.28 293	0.16 292	0.11 251	0.11 251	0.11 201	0.19 208	0.13 240	0.16 198	0.11 227	0.17 215	0.11 243	0.08 222	0.11 263	0.19 270	0.16 257	0.23 290	0.24 280
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.14 237	0.12 252	0.09 229	0.14 253	0.13 263	0.12 222	0.10 232	0.18 214	0.10 207	0.23 222	0.15 263	0.18 205	0.14 279	0.08 194	0.10 211	0.10 142	0.21 248	0.12 206	0.17 219	0.12 248	0.18 229	0.10 218	0.07 190	0.08 200	0.17 230	0.15 231	0.17 218	0.18 221

iResNet	0.16 278	0.11 236	0.09 229	0.15 266	0.13 263	0.17 275	0.12 260	0.21 282	0.14 267	0.25 273	0.13 237	0.35 310	0.32 336	0.08 194	0.10 211	0.11 201	0.20 233	0.12 206	0.25 299	0.14 278	0.18 229	0.11 243	0.12 283	0.13 289	0.18 255	0.14 204	0.20 269	0.18 221

NCCL2	0.17 281	0.17 302	0.16 309	0.13 243	0.13 263	0.13 233	0.12 260	0.21 282	0.17 290	0.22 200	0.15 263	0.23 275	0.13 263	0.09 216	0.15 312	0.16 320	0.18 185	0.17 303	0.19 254	0.17 309	0.21 292	0.17 313	0.11 272	0.16 310	0.25 320	0.26 344	0.20 269	0.24 280

PWCDC_ROB	0.13 209	0.06 115	0.09 229	0.07 139	0.13 263	0.08 151	0.13 266	0.06 75	0.24 326	0.09 94	0.15 263	0.09 95	0.43 351	0.26 331	0.10 211	0.10 142	0.09 86	0.12 206	0.08 85	0.11 227	0.08 80	0.11 243	0.19 315	0.13 289	0.07 80	0.13 174	0.08 96	0.18 221

pmcnn	0.19 292	0.14 278	0.11 261	0.18 284	0.13 263	0.19 294	0.16 283	0.20 267	0.18 296	0.26 290	0.14 250	0.35 310	0.25 316	0.09 216	0.09 153	0.11 201	0.25 312	0.14 265	0.24 294	0.14 278	0.22 311	0.14 289	0.11 272	0.11 263	0.21 296	0.18 288	0.39 343	0.45 344

GwcNet-ADL	0.17 281	0.12 252	0.11 261	0.19 291	0.14 274	0.17 275	0.14 272	0.21 282	0.14 267	0.24 239	0.17 283	0.32 305	0.16 292	0.19 316	0.11 251	0.14 294	0.22 264	0.15 279	0.23 288	0.13 267	0.18 229	0.11 243	0.05 139	0.10 250	0.18 255	0.15 231	0.19 257	0.21 267

PSMNet-ADL	0.18 286	0.13 265	0.13 285	0.16 271	0.14 274	0.17 275	0.16 283	0.20 267	0.21 322	0.27 306	0.19 307	0.29 300	0.25 316	0.18 311	0.14 302	0.14 294	0.23 276	0.14 265	0.22 278	0.14 278	0.19 243	0.11 243	0.10 262	0.11 263	0.20 283	0.15 231	0.23 290	0.19 240

pcwnet_v2	0.15 261	0.12 252	0.12 276	0.16 271	0.14 274	0.17 275	0.14 272	0.20 267	0.13 256	0.22 200	0.14 250	0.19 217	0.18 298	0.12 270	0.10 211	0.12 252	0.18 185	0.13 240	0.17 219	0.12 248	0.16 191	0.11 243	0.09 246	0.10 250	0.19 270	0.20 305	0.19 257	0.27 296

RP	0.15 261	0.14 278	0.15 303	0.17 279	0.14 274	0.17 275	0.16 283	0.19 245	0.17 290	0.14 114	0.16 274	0.16 179	0.15 287	0.11 251	0.13 287	0.12 252	0.15 136	0.12 206	0.15 180	0.12 248	0.12 114	0.12 265	0.10 262	0.12 279	0.17 230	0.15 231	0.20 269	0.18 221

RTS	0.20 300	0.16 294	0.14 296	0.17 279	0.14 274	0.20 300	0.15 278	0.23 299	0.26 336	0.15 121	0.14 250	0.14 151	0.20 303	0.11 251	0.13 287	0.15 312	0.24 295	0.17 303	0.34 330	0.24 338	0.22 311	0.15 301	0.09 246	0.15 302	0.28 333	0.27 348	0.28 318	0.55 354

RTSA	0.20 300	0.16 294	0.14 296	0.17 279	0.14 274	0.20 300	0.15 278	0.23 299	0.26 336	0.15 121	0.14 250	0.14 151	0.20 303	0.11 251	0.13 287	0.15 312	0.24 295	0.17 303	0.34 330	0.24 338	0.22 311	0.15 301	0.09 246	0.15 302	0.28 333	0.27 348	0.28 318	0.55 354

UCFNet_RVC	0.15 261	0.17 302	0.12 276	0.16 271	0.14 274	0.17 275	0.11 246	0.17 175	0.12 247	0.20 176	0.13 237	0.28 293	0.12 249	0.10 233	0.11 251	0.13 273	0.18 185	0.13 240	0.17 219	0.12 248	0.16 191	0.09 179	0.10 262	0.11 263	0.18 255	0.15 231	0.17 218	0.19 240

NVstereo2D	0.15 261	0.11 236	0.11 261	0.19 291	0.14 274	0.21 309	0.24 324	0.13 137	0.11 227	0.16 127	0.14 250	0.10 104	0.07 177	0.39 351	0.11 251	0.11 201	0.21 248	0.14 265	0.15 180	0.10 200	0.12 114	0.08 134	0.24 331	0.08 200	0.14 181	0.12 152	0.14 171	0.12 140

FADNet_RVC	0.18 286	0.14 278	0.13 285	0.20 296	0.15 282	0.14 242	0.13 266	0.24 306	0.14 267	0.24 239	0.17 283	0.27 291	0.21 305	0.14 292	0.14 302	0.12 252	0.19 208	0.17 303	0.31 322	0.15 292	0.19 243	0.14 289	0.11 272	0.14 298	0.20 283	0.21 310	0.18 243	0.22 270

STTStereo	0.13 209	0.14 278	0.17 317	0.13 243	0.15 282	0.13 233	0.20 304	0.13 137	0.13 256	0.15 121	0.15 263	0.17 188	0.10 230	0.11 251	0.12 267	0.12 252	0.15 136	0.14 265	0.13 152	0.11 227	0.12 114	0.10 218	0.07 190	0.09 233	0.15 195	0.13 174	0.12 142	0.16 189

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 209	0.13 265	0.13 285	0.14 253	0.15 282	0.13 233	0.20 304	0.13 137	0.15 275	0.16 127	0.16 274	0.21 257	0.09 213	0.15 301	0.10 211	0.12 252	0.15 136	0.12 206	0.11 120	0.09 164	0.11 100	0.09 179	0.08 222	0.08 200	0.13 156	0.13 174	0.11 132	0.15 173
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	0.18 286	0.14 278	0.11 261	0.26 317	0.16 285	0.18 283	0.16 283	0.25 310	0.17 290	0.25 273	0.17 283	0.33 306	0.24 313	0.16 304	0.11 251	0.11 201	0.21 248	0.15 279	0.22 278	0.10 200	0.19 243	0.11 243	0.15 298	0.11 263	0.22 306	0.15 231	0.20 269	0.23 275

dad	0.18 286	0.16 294	0.11 261	0.36 330	0.16 285	0.24 319	0.21 315	0.24 306	0.09 179	0.22 200	0.11 207	0.38 316	0.11 241	0.08 194	0.12 267	0.10 142	0.27 331	0.12 206	0.29 317	0.10 200	0.19 243	0.12 265	0.08 222	0.13 289	0.18 255	0.14 204	0.31 325	0.22 270

APVNet	0.15 261	0.13 265	0.11 261	0.14 253	0.16 285	0.14 242	0.13 266	0.19 245	0.11 227	0.14 114	0.13 237	0.17 188	0.09 213	0.16 304	0.15 312	0.15 312	0.21 248	0.14 265	0.22 278	0.15 292	0.15 173	0.12 265	0.07 190	0.12 279	0.16 211	0.15 231	0.19 257	0.17 202

SFCPSM	0.20 300	0.15 286	0.12 276	0.22 302	0.16 285	0.20 300	0.18 295	0.22 291	0.20 316	0.26 290	0.24 332	0.34 309	0.33 339	0.14 292	0.12 267	0.12 252	0.24 295	0.16 290	0.32 324	0.19 320	0.19 243	0.13 282	0.14 296	0.12 279	0.21 296	0.17 275	0.20 269	0.25 286

SHD	0.21 306	0.17 302	0.20 330	0.18 284	0.16 285	0.18 283	0.20 304	0.26 313	0.16 280	0.27 306	0.18 298	0.23 275	0.31 333	0.17 306	0.14 302	0.14 294	0.19 208	0.17 303	0.32 324	0.17 309	0.20 266	0.17 313	0.16 302	0.16 310	0.23 313	0.28 351	0.25 307	0.43 340

ccs_rob	0.20 300	0.15 286	0.11 261	0.26 317	0.16 285	0.26 323	0.20 304	0.22 291	0.16 280	0.25 273	0.24 332	0.57 338	0.24 313	0.17 306	0.12 267	0.13 273	0.23 276	0.15 279	0.21 271	0.15 292	0.21 292	0.11 243	0.12 283	0.11 263	0.20 283	0.16 257	0.18 243	0.24 280

XPNet_ROB	0.18 286	0.21 319	0.14 296	0.15 266	0.16 285	0.15 254	0.15 278	0.15 152	0.14 267	0.19 163	0.18 298	0.49 329	0.13 263	0.11 251	0.13 287	0.14 294	0.25 312	0.16 290	0.18 238	0.14 278	0.17 215	0.18 322	0.13 290	0.13 289	0.17 230	0.17 275	0.31 325	0.29 305

ETE_ROB	0.22 311	0.23 326	0.15 303	0.20 296	0.16 285	0.19 294	0.17 292	0.18 214	0.19 305	0.22 200	0.22 324	0.65 342	0.16 292	0.14 292	0.14 302	0.14 294	0.30 343	0.19 319	0.24 294	0.19 320	0.21 292	0.18 322	0.16 302	0.15 302	0.22 306	0.28 351	0.41 348	0.26 292

ACV-stereo	0.25 318	0.15 286	0.13 285	0.22 302	0.17 293	0.28 326	0.24 324	0.21 282	0.20 316	0.24 239	0.21 317	0.28 293	0.36 343	0.18 311	0.13 287	0.12 252	0.34 350	0.20 325	1.12 376	0.25 340	0.26 341	0.17 313	0.29 356	0.18 318	0.19 270	0.16 257	0.25 307	0.29 305

UDGNet	0.15 261	0.13 265	0.09 229	0.18 284	0.17 293	0.16 266	0.19 302	0.15 152	0.11 227	0.16 127	0.14 250	0.15 157	0.05 110	0.45 352	0.09 153	0.10 142	0.17 165	0.12 206	0.14 167	0.09 164	0.17 215	0.09 179	0.28 353	0.07 173	0.17 230	0.15 231	0.12 142	0.13 149

NCC-stereo	0.17 281	0.16 294	0.16 309	0.16 271	0.17 293	0.18 283	0.18 295	0.19 245	0.20 316	0.16 127	0.19 307	0.21 257	0.21 305	0.12 270	0.20 336	0.18 334	0.18 185	0.19 319	0.18 238	0.15 292	0.15 173	0.15 301	0.15 298	0.12 279	0.18 255	0.17 275	0.24 300	0.20 250

Abc-Net	0.17 281	0.16 294	0.16 309	0.16 271	0.17 293	0.18 283	0.18 295	0.19 245	0.20 316	0.16 127	0.19 307	0.21 257	0.21 305	0.12 270	0.20 336	0.18 334	0.18 185	0.19 319	0.18 238	0.15 292	0.15 173	0.15 301	0.15 298	0.12 279	0.18 255	0.17 275	0.24 300	0.20 250
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.20 300	0.16 294	0.15 303	0.17 279	0.17 293	0.19 294	0.16 283	0.25 310	0.22 323	0.25 273	0.23 329	0.23 275	0.18 298	0.14 292	0.19 333	0.18 334	0.28 338	0.22 335	0.29 317	0.18 316	0.27 344	0.21 339	0.16 302	0.17 315	0.22 306	0.20 305	0.21 283	0.23 275

LALA_ROB	0.22 311	0.25 332	0.16 309	0.19 291	0.17 293	0.22 312	0.16 283	0.17 175	0.19 305	0.24 239	0.21 317	0.64 340	0.15 287	0.13 286	0.23 340	0.17 327	0.27 331	0.22 335	0.22 278	0.18 316	0.20 266	0.20 334	0.14 296	0.15 302	0.20 283	0.22 318	0.35 334	0.25 286

PWC_ROB	0.22 311	0.20 314	0.14 296	0.18 284	0.17 293	0.16 266	0.20 304	0.21 282	0.26 336	0.15 121	0.20 312	0.28 293	0.62 363	0.13 286	0.12 267	0.13 273	0.27 331	0.18 314	0.36 334	0.18 316	0.22 311	0.17 313	0.16 302	0.24 336	0.19 270	0.18 288	0.24 300	0.43 340

DDVS	0.19 292	0.15 286	0.13 285	0.18 284	0.18 300	0.19 294	0.20 304	0.20 267	0.16 280	0.25 273	0.21 317	0.39 319	0.27 324	0.13 286	0.12 267	0.14 294	0.26 320	0.19 319	0.28 315	0.15 292	0.18 229	0.16 309	0.10 262	0.14 298	0.19 270	0.15 231	0.22 288	0.25 286

DCVSM-stereo	0.20 300	0.15 286	0.11 261	0.24 312	0.18 300	0.26 323	0.21 315	0.23 299	0.16 280	0.24 239	0.19 307	0.49 329	0.27 324	0.13 286	0.10 211	0.12 252	0.24 295	0.16 290	0.24 294	0.15 292	0.19 243	0.14 289	0.22 322	0.11 263	0.18 255	0.15 231	0.24 300	0.28 303

AF-Net	0.15 261	0.13 265	0.13 285	0.14 253	0.18 300	0.15 254	0.14 272	0.17 175	0.16 280	0.17 137	0.21 317	0.18 205	0.12 249	0.10 233	0.17 323	0.16 320	0.13 115	0.14 265	0.15 180	0.11 227	0.11 100	0.10 218	0.13 290	0.10 250	0.14 181	0.15 231	0.20 269	0.14 159

stereogan	0.16 278	0.15 286	0.15 303	0.16 271	0.18 300	0.18 283	0.16 283	0.20 267	0.19 305	0.14 114	0.16 274	0.20 233	0.18 298	0.13 286	0.14 302	0.13 273	0.16 151	0.14 265	0.17 219	0.14 278	0.14 153	0.12 265	0.13 290	0.13 289	0.16 211	0.16 257	0.23 290	0.18 221

Nwc_Net	0.15 261	0.13 265	0.13 285	0.14 253	0.18 300	0.15 254	0.14 272	0.17 175	0.16 280	0.17 137	0.21 317	0.18 205	0.12 249	0.10 233	0.17 323	0.16 320	0.13 115	0.14 265	0.15 180	0.11 227	0.11 100	0.10 218	0.13 290	0.10 250	0.14 181	0.15 231	0.20 269	0.14 159

PS-NSSS	0.17 281	0.19 311	0.17 317	0.23 306	0.18 300	0.18 283	0.16 283	0.22 291	0.13 256	0.23 222	0.20 312	0.44 322	0.08 200	0.11 251	0.12 267	0.10 142	0.13 115	0.13 240	0.26 305	0.11 227	0.11 100	0.07 113	0.18 310	0.15 302	0.17 230	0.21 310	0.13 156	0.20 250

SGM-Forest	0.19 292	0.18 308	0.16 309	0.23 306	0.18 300	0.20 300	0.18 295	0.23 299	0.17 290	0.20 176	0.15 263	0.23 275	0.18 298	0.22 324	0.17 323	0.18 334	0.19 208	0.17 303	0.18 238	0.15 292	0.17 215	0.18 322	0.25 333	0.18 318	0.22 306	0.18 288	0.25 307	0.24 280
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DAS	0.19 292	0.11 236	0.09 229	0.24 312	0.19 307	0.18 283	0.20 304	0.23 299	0.18 296	0.24 239	0.14 250	0.38 316	0.21 305	0.09 216	0.12 267	0.11 201	0.25 312	0.16 290	0.22 278	0.15 292	0.20 266	0.14 289	0.18 310	0.13 289	0.19 270	0.17 275	0.23 290	0.29 305

SepStereo	0.19 292	0.11 236	0.09 229	0.24 312	0.19 307	0.18 283	0.20 304	0.23 299	0.18 296	0.24 239	0.14 250	0.38 316	0.21 305	0.09 216	0.12 267	0.11 201	0.25 312	0.16 290	0.22 278	0.15 292	0.20 266	0.14 289	0.18 310	0.13 289	0.19 270	0.17 275	0.23 290	0.29 305

ADCMid	0.21 306	0.18 308	0.17 317	0.18 284	0.19 307	0.20 300	0.16 283	0.29 326	0.25 331	0.24 239	0.19 307	0.36 313	0.21 305	0.12 270	0.16 317	0.16 320	0.25 312	0.18 314	0.37 335	0.19 320	0.24 329	0.18 322	0.17 308	0.15 302	0.24 315	0.20 305	0.25 307	0.29 305

ADCPNet	0.22 311	0.17 302	0.16 309	0.20 296	0.19 307	0.20 300	0.18 295	0.27 317	0.23 325	0.26 290	0.22 324	0.26 289	0.28 326	0.15 301	0.16 317	0.17 327	0.24 295	0.17 303	0.32 324	0.23 335	0.24 329	0.19 330	0.17 308	0.21 324	0.25 320	0.22 318	0.27 315	0.33 321

NOSS_ROB	0.21 306	0.14 278	0.15 303	0.20 296	0.19 307	0.20 300	0.22 317	0.29 326	0.18 296	0.25 273	0.15 263	0.21 257	0.13 263	0.27 336	0.13 287	0.14 294	0.26 320	0.21 329	0.22 278	0.17 309	0.23 322	0.22 343	0.26 338	0.24 336	0.26 323	0.22 318	0.24 300	0.26 292

RGC	0.19 292	0.17 302	0.17 317	0.19 291	0.20 312	0.20 300	0.15 278	0.22 291	0.26 336	0.17 137	0.20 312	0.21 257	0.24 313	0.15 301	0.23 340	0.18 334	0.18 185	0.16 290	0.18 238	0.16 304	0.17 215	0.13 282	0.12 283	0.15 302	0.20 283	0.21 310	0.23 290	0.24 280

PA-Net	0.19 292	0.21 319	0.25 342	0.14 253	0.20 312	0.18 283	0.20 304	0.21 282	0.19 305	0.18 149	0.14 250	0.17 188	0.21 305	0.26 331	0.16 317	0.18 334	0.15 136	0.19 319	0.13 152	0.17 309	0.14 153	0.15 301	0.10 262	0.16 310	0.17 230	0.25 337	0.17 218	0.35 323
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 292	0.20 314	0.19 327	0.20 296	0.20 312	0.16 266	0.15 278	0.27 317	0.19 305	0.23 222	0.18 298	0.47 328	0.16 292	0.11 251	0.13 287	0.12 252	0.15 136	0.14 265	0.21 271	0.19 320	0.13 133	0.10 218	0.09 246	0.20 321	0.24 315	0.21 310	0.26 312	0.28 303

G-Net	0.29 333	0.24 329	0.19 327	0.23 306	0.21 315	0.36 340	0.23 321	0.30 329	0.27 341	0.33 349	0.32 355	0.93 365	0.25 316	0.18 311	0.18 330	0.18 334	0.26 320	0.21 329	0.43 341	0.31 354	0.26 341	0.17 313	0.18 310	0.18 318	0.27 326	0.23 325	0.40 347	0.42 337

SANet	0.30 334	0.21 319	0.21 336	0.25 315	0.21 315	0.31 330	0.22 317	0.30 329	0.31 351	0.27 306	0.26 340	1.39 375	0.38 347	0.22 324	0.14 302	0.14 294	0.26 320	0.21 329	0.30 321	0.21 326	0.24 329	0.20 334	0.31 358	0.23 328	0.33 347	0.24 331	0.35 334	0.48 346

CBMV	0.22 311	0.18 308	0.17 317	0.23 306	0.21 315	0.20 300	0.18 295	0.27 317	0.19 305	0.28 325	0.11 207	0.29 300	0.13 263	0.24 326	0.13 287	0.14 294	0.24 295	0.18 314	0.20 260	0.16 304	0.21 292	0.18 322	0.24 331	0.23 328	0.26 323	0.22 318	0.35 334	0.40 334
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.21 306	0.16 294	0.12 276	0.26 317	0.22 318	0.22 312	0.17 292	0.29 326	0.18 296	0.27 306	0.18 298	0.21 257	0.12 249	0.28 337	0.10 211	0.14 294	0.26 320	0.19 319	0.20 260	0.12 248	0.22 311	0.23 346	0.26 338	0.23 328	0.24 315	0.24 331	0.23 290	0.26 292

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 318	0.25 332	0.20 330	0.29 327	0.22 318	0.22 312	0.23 321	0.36 344	0.27 341	0.36 357	0.22 324	0.45 323	0.32 336	0.19 316	0.17 323	0.17 327	0.17 165	0.16 290	0.29 317	0.14 278	0.20 266	0.18 322	0.27 351	0.23 328	0.29 335	0.25 337	0.33 330	0.31 314

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 342	0.16 294	0.12 276	0.26 317	0.22 318	0.22 312	0.27 332	0.24 306	0.15 275	0.24 239	0.16 274	4.24 392	0.22 312	0.19 316	0.13 287	0.13 273	0.34 350	0.22 335	0.31 322	0.20 324	0.23 322	0.18 322	0.22 322	0.14 298	0.20 283	0.19 301	0.21 283	0.24 280

CBMV_ROB	0.21 306	0.14 278	0.15 303	0.26 317	0.22 318	0.21 309	0.22 317	0.28 320	0.17 290	0.26 290	0.17 283	0.28 293	0.17 296	0.26 331	0.11 251	0.12 252	0.26 320	0.17 303	0.18 238	0.16 304	0.21 292	0.19 330	0.26 338	0.20 321	0.24 315	0.25 337	0.25 307	0.33 321

SAMSARA	0.48 351	0.23 326	0.39 360	0.23 306	0.23 322	0.22 312	0.22 317	0.44 360	0.38 361	0.31 343	0.21 317	0.30 302	0.47 354	0.17 306	0.32 354	0.34 360	0.25 312	0.32 356	0.46 344	0.32 357	0.47 374	0.52 382	0.15 298	0.33 356	1.39 394	1.54 392	1.41 391	1.46 390

GANetREF_RVC	0.26 322	0.26 335	0.30 351	0.23 306	0.23 322	0.23 318	0.24 324	0.35 341	0.33 354	0.32 344	0.17 283	0.50 332	0.38 347	0.12 270	0.20 336	0.17 327	0.19 208	0.21 329	0.35 333	0.21 326	0.23 322	0.15 301	0.22 322	0.29 349	0.27 326	0.21 310	0.36 338	0.31 314
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
CSAN	0.26 322	0.31 346	0.30 351	0.26 317	0.23 322	0.21 309	0.18 295	0.28 320	0.36 358	0.35 356	0.24 332	0.51 334	0.26 321	0.14 292	0.18 330	0.17 327	0.19 208	0.20 325	0.26 305	0.25 340	0.22 311	0.20 334	0.18 310	0.27 342	0.30 338	0.23 325	0.38 342	0.38 327

ADCS	0.28 330	0.22 322	0.21 336	0.26 317	0.24 325	0.25 320	0.23 321	0.36 344	0.30 348	0.23 222	0.27 343	0.46 327	0.35 342	0.20 321	0.19 333	0.18 334	0.32 345	0.24 341	0.48 345	0.28 346	0.36 357	0.28 355	0.19 315	0.23 328	0.31 340	0.25 337	0.30 322	0.41 336

SGM-ForestM	0.24 317	0.22 322	0.16 309	0.37 332	0.24 325	0.32 332	0.24 324	0.28 320	0.20 316	0.23 222	0.17 283	0.51 334	0.25 316	0.20 321	0.12 267	0.13 273	0.23 276	0.16 290	0.24 294	0.14 278	0.19 243	0.16 309	0.21 321	0.16 310	0.35 351	0.24 331	0.51 353	0.35 323

MDST_ROB	0.22 311	0.27 339	0.14 296	0.47 346	0.24 325	0.36 340	0.20 304	0.24 306	0.16 280	0.26 290	0.14 250	0.28 293	0.25 316	0.11 251	0.11 251	0.12 252	0.21 248	0.12 206	0.17 219	0.12 248	0.19 243	0.10 218	0.11 272	0.12 279	0.34 350	0.23 325	0.56 359	0.31 314

FSD		0.24 329	0.24 341	0.27 324	0.25 328	0.25 320	0.33 336	0.30 329	0.18 296	0.20 176	0.17 283			0.29 339	0.25 343	0.26 349			0.27 310	0.21 326				0.28 346	0.27 326	0.23 325	0.27 315	0.27 296

DPSNet	0.39 345	0.19 311	0.17 317	0.27 324	0.25 328	0.29 327	0.19 302	0.26 313	0.24 326	0.18 149	0.17 283	2.16 386	0.43 351	0.10 233	0.17 323	0.15 312	0.35 353	0.28 351	2.04 388	0.27 345	0.25 337	0.16 309	0.28 353	0.25 340	0.38 356	0.24 331	0.39 343	0.51 350

FBW_ROB	0.26 322	0.26 335	0.25 342	0.37 332	0.25 328	0.32 332	0.20 304	0.21 282	0.18 296	0.27 306	0.20 312	0.45 323	0.31 333	0.26 331	0.20 336	0.20 344	0.27 331	0.17 303	0.51 348	0.14 278	0.21 292	0.14 289	0.16 302	0.28 346	0.21 296	0.19 301	0.33 330	0.55 354

FCDSN-DC	0.25 318	0.25 332	0.25 342	0.28 326	0.26 331	0.26 323	0.34 337	0.28 320	0.18 296	0.20 176	0.17 283	0.20 233	0.12 249	0.29 339	0.26 345	0.26 349	0.29 339	0.28 351	0.27 310	0.21 326	0.25 337	0.25 349	0.26 338	0.32 354	0.26 323	0.24 331	0.26 312	0.27 296
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AnyNet_C01	0.31 337	0.22 322	0.20 330	0.22 302	0.26 331	0.25 320	0.24 324	0.37 347	0.37 359	0.26 290	0.28 346	0.49 329	0.33 339	0.18 311	0.28 350	0.21 345	0.38 358	0.32 356	0.64 352	0.32 357	0.39 360	0.31 362	0.26 338	0.25 340	0.33 347	0.32 356	0.34 332	0.44 343

SGM_RVC	0.25 318	0.24 329	0.17 317	0.39 340	0.27 333	0.34 338	0.26 330	0.28 320	0.19 305	0.25 273	0.18 298	0.42 320	0.30 330	0.17 306	0.12 267	0.13 273	0.23 276	0.15 279	0.25 299	0.13 267	0.19 243	0.15 301	0.19 315	0.17 315	0.33 347	0.22 318	0.55 358	0.43 340
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	0.27 328	0.28 341	0.27 347	0.37 332	0.28 334	0.32 332	0.38 343	0.33 338	0.19 305	0.22 200	0.18 298	0.23 275	0.13 263	0.29 339	0.26 345	0.26 349	0.29 339	0.27 347	0.29 317	0.21 326	0.25 337	0.25 349	0.26 338	0.31 351	0.31 340	0.26 344	0.30 322	0.30 312

MFN_U_SF_RVC	0.31 337	0.29 344	0.21 336	0.33 328	0.28 334	0.31 330	0.29 334	0.37 347	0.24 326	0.46 366	0.30 351	0.50 332	0.32 336	0.25 328	0.27 348	0.24 346	0.18 185	0.23 338	0.58 350	0.28 346	0.24 329	0.27 354	0.22 322	0.27 342	0.31 340	0.25 337	0.37 339	0.50 349

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 341	0.36 347	0.39 360	0.46 345	0.28 334	0.30 328	0.28 333	0.50 362	0.46 366	0.39 363	0.30 351	0.37 315	0.36 343	0.31 345	0.35 358	0.26 349	0.21 248	0.27 347	0.71 357	0.37 361	0.27 344	0.29 356	0.30 357	0.38 362	0.32 345	0.24 331	0.29 320	0.39 331

XQC	0.28 330	0.30 345	0.26 345	0.37 332	0.28 334	0.37 342	0.37 339	0.40 353	0.30 348	0.32 344	0.20 312	0.45 323	0.28 326	0.31 345	0.14 302	0.14 294	0.20 233	0.21 329	0.33 327	0.23 335	0.22 311	0.20 334	0.23 327	0.24 336	0.32 345	0.25 337	0.44 350	0.32 318

STTRV1_RVC		0.26 335	0.22 339	0.35 329	0.28 334	0.32 332	0.29 334	0.36 344	0.33 354	0.27 306	0.26 340	0.42 320	0.41 350	0.47 353	0.32 354	0.18 334	0.59 374	0.20 325		0.30 351	0.59 382	0.22 343		0.43 364	0.25 320	0.54 377	0.34 332	0.64 363

FC-DCNN	0.27 328	0.28 341	0.26 345	0.36 330	0.28 334	0.32 332	0.37 339	0.32 334	0.19 305	0.22 200	0.18 298	0.23 275	0.13 263	0.29 339	0.26 345	0.26 349	0.29 339	0.27 347	0.28 315	0.21 326	0.25 337	0.25 349	0.26 338	0.31 351	0.30 338	0.25 337	0.29 320	0.30 312

LSM0	3.45 389	0.27 339	0.18 326	0.38 337	0.29 340	0.39 345	0.36 338	0.51 364	0.31 351	0.45 365	0.47 362	0.71 347	0.57 360	0.19 316	23.17 398	59.79 403	0.36 354	0.26 345	1.29 382	0.33 359	0.44 370	0.32 363	0.23 327	0.27 342	0.36 353	0.29 354	0.53 356	0.51 350

DDUNet	0.26 322	0.20 314	0.12 276	0.37 332	0.30 341	0.40 346	0.47 352	0.20 267	0.16 280	0.16 127	0.25 338	0.16 179	0.08 200	1.63 369	0.13 287	0.14 294	0.21 248	0.14 265	0.25 299	0.13 267	0.18 229	0.12 265	0.25 333	0.15 302	0.17 230	0.18 288	0.18 243	0.22 270

UDG	0.26 322	0.20 314	0.13 285	0.38 337	0.31 342	0.38 344	0.51 355	0.19 245	0.16 280	0.19 163	0.23 329	0.17 188	0.09 213	1.45 365	0.14 302	0.13 273	0.27 331	0.16 290	0.26 305	0.13 267	0.21 292	0.13 282	0.25 333	0.12 279	0.20 283	0.20 305	0.20 269	0.19 240

DGSMNet	0.34 340	0.28 341	0.23 340	0.40 341	0.33 343	0.37 342	0.37 339	0.28 320	0.25 331	0.25 273	0.50 366	0.45 323	0.31 333	0.25 328	0.23 340	0.19 343	0.51 368	0.32 356	0.72 359	0.35 360	0.37 358	0.38 371	0.28 353	0.31 351	0.27 326	0.23 325	0.32 327	0.38 327

edge stereo	0.31 337	0.23 326	0.20 330	0.41 342	0.35 344	0.42 349	0.39 346	0.38 349	0.22 323	0.23 222	0.38 358	0.69 346	0.33 339	0.30 343	0.15 312	0.16 320	0.31 344	0.21 329	0.42 339	0.21 326	0.23 322	0.17 313	0.25 333	0.22 326	0.27 326	0.23 325	0.39 343	0.55 354

PVD	0.38 344	0.38 350	0.20 330	0.47 346	0.35 344	0.50 352	0.40 347	0.38 349	0.34 356	0.23 222	0.28 346	0.52 336	0.51 357	0.50 354	0.16 317	0.17 327	0.41 360	0.26 345	0.49 347	0.28 346	0.39 360	0.40 373	0.23 327	0.27 342	0.44 359	0.57 380	0.46 352	0.72 368

FAT-Stereo	0.26 322	0.19 311	0.17 317	0.38 337	0.36 346	0.30 328	0.25 329	0.26 313	0.18 296	0.27 306	0.25 338	0.33 306	0.36 343	0.26 331	0.16 317	0.15 312	0.26 320	0.23 338	0.33 327	0.21 326	0.22 311	0.19 330	0.22 322	0.22 326	0.21 296	0.22 318	0.32 327	0.42 337

MeshStereo	0.30 334	0.26 335	0.20 330	0.49 348	0.36 346	0.35 339	0.26 330	0.32 334	0.28 344	0.30 341	0.27 343	0.61 339	0.47 354	0.18 311	0.12 267	0.14 294	0.26 320	0.17 303	0.27 310	0.17 309	0.27 344	0.21 339	0.25 333	0.20 321	0.36 353	0.28 351	0.54 357	0.49 348
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
S-Stereo	0.30 334	0.22 322	0.17 317	0.41 342	0.39 348	0.41 347	0.37 339	0.25 310	0.25 331	0.26 290	0.44 361	0.54 337	0.36 343	0.24 326	0.16 317	0.14 294	0.27 331	0.27 347	0.34 330	0.28 346	0.23 322	0.22 343	0.53 362	0.23 328	0.22 306	0.19 301	0.27 315	0.38 327

BEATNet-Init1	0.49 353	0.42 352	0.28 348	0.79 361	0.40 349	0.60 356	0.45 350	0.41 356	0.27 341	0.30 341	0.22 324	0.89 363	0.84 372	0.25 328	0.27 348	0.26 349	0.27 331	0.25 344	0.84 364	0.28 346	0.27 344	0.26 352	0.26 338	0.32 354	0.49 361	0.35 362	2.05 394	0.88 378

DispFullNet	0.48 351	0.50 356	0.19 327	1.14 362	0.40 349	0.77 361	1.22 367	0.32 334	0.24 326	0.24 239	0.27 343	0.84 360	0.48 356	1.62 368	0.15 312	0.15 312	0.49 366	0.34 361	1.08 374	0.26 342	0.24 329	0.18 322	0.20 318	0.21 324	0.27 326	0.17 275	0.35 334	0.59 360

LE_ROB	0.40 346	0.20 314	0.16 309	0.41 342	0.43 351	0.33 337	0.44 349	0.34 340	0.29 346	0.32 344	0.21 317	1.25 373	1.40 388	0.11 251	0.10 211	0.11 201	0.21 248	0.13 240	0.20 260	0.13 267	0.22 311	0.12 265	0.12 283	0.14 298	0.36 353	0.31 355	1.39 390	1.32 388

MANE	0.41 347	0.36 347	0.33 356	0.61 354	0.44 352	0.44 350	0.46 351	0.42 357	0.25 331	0.23 222	0.22 324	0.65 342	0.28 326	0.30 343	0.28 350	0.29 359	0.32 345	0.42 368	0.37 335	0.23 335	0.30 351	0.26 352	0.26 338	0.34 358	0.54 366	0.40 366	1.07 386	0.87 376

CC-Net-ROB	0.28 330	0.40 351	0.28 348	0.56 351	0.44 352	0.41 347	0.38 343	0.32 334	0.20 316	0.33 349	0.28 346	0.68 345	0.10 230	0.32 349	0.19 333	0.13 273	0.14 129	0.16 290	0.39 337	0.18 316	0.15 173	0.09 179	0.23 327	0.24 336	0.21 296	0.21 310	0.19 257	0.29 305

ELAS_RVC	0.43 349	0.43 353	0.36 358	0.64 355	0.44 352	0.62 358	0.50 353	0.39 351	0.25 331	0.25 273	0.30 351	1.23 372	0.30 330	0.31 345	0.28 350	0.27 355	0.37 356	0.30 353	0.42 339	0.26 342	0.34 354	0.32 363	0.26 338	0.37 360	0.50 363	0.38 365	0.78 375	0.70 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 348	0.43 353	0.36 358	0.64 355	0.44 352	0.58 355	0.50 353	0.40 353	0.26 336	0.25 273	0.28 346	0.94 366	0.30 330	0.31 345	0.28 350	0.27 355	0.36 354	0.30 353	0.43 341	0.26 342	0.33 352	0.32 363	0.26 338	0.37 360	0.54 366	0.40 366	0.77 374	0.74 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AMNet	0.49 353	0.50 356	0.47 364	0.50 349	0.47 356	0.61 357	0.52 356	0.31 333	0.29 346	0.29 339	0.69 376	0.72 349	0.13 263	0.53 356	0.44 363	0.55 374	0.57 372	0.58 382	0.48 345	0.48 364	0.59 382	0.48 379	0.26 338	0.48 366	0.44 359	0.52 374	0.58 361	0.63 362

STStereo	0.37 343	0.44 355	0.31 354	0.75 359	0.49 357	0.57 353	0.43 348	0.35 341	0.30 348	0.34 353	0.24 332	0.85 362	0.53 359	0.19 316	0.14 302	0.16 320	0.25 312	0.16 290	0.45 343	0.16 304	0.23 322	0.19 330	0.20 318	0.23 328	0.49 361	0.37 364	0.75 371	0.54 353

SQANet	0.45 350	0.54 358	0.14 296	1.41 365	0.51 358	1.23 365	0.83 362	0.30 329	0.24 326	0.34 353	0.24 332	0.64 340	0.19 302	1.12 363	0.17 323	0.14 294	0.24 295	0.20 325	0.40 338	0.22 334	0.16 191	0.14 289	1.58 369	0.17 315	0.20 283	0.16 257	0.26 312	0.39 331

MADNet+	0.55 355	0.36 347	0.63 378	0.56 351	0.52 359	0.45 351	0.38 343	0.63 370	0.52 368	0.53 370	0.41 360	0.81 357	0.67 367	0.33 350	0.57 373	0.49 371	0.56 371	0.50 373	0.82 363	0.52 366	0.47 374	0.43 374	0.51 361	0.47 365	0.82 379	0.70 383	0.58 361	0.72 368

SPS-STEREO	0.59 358	0.57 360	0.52 367	0.55 350	0.54 360	0.65 359	0.52 356	0.39 351	0.66 371	0.37 358	0.78 381	0.78 354	0.64 364	0.53 356	0.55 371	0.57 377	0.68 379	0.64 385	0.74 360	0.72 382	0.77 388	0.66 387	0.26 338	0.53 371	0.53 365	0.56 379	0.70 368	0.65 364
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 356	0.57 360	0.54 369	0.59 353	0.55 361	0.68 360	0.56 358	0.42 357	0.38 361	0.37 358	0.77 380	0.75 353	0.65 365	0.54 358	0.55 371	0.56 375	0.68 379	0.61 384	0.71 357	0.64 377	0.69 385	0.62 385	0.27 351	0.50 368	0.52 364	0.53 376	0.74 369	0.68 365

JetBlue	0.70 363	0.56 359	0.69 382	0.73 358	0.61 362	0.78 362	0.68 360	0.52 365	0.91 379	0.46 366	0.29 350	3.18 389	0.38 347	0.52 355	0.44 363	0.43 366	0.70 383	0.53 377	0.66 354	0.51 365	0.54 379	0.58 383	0.75 363	0.56 374	0.55 368	0.42 368	0.96 383	0.99 380

MFMNet_re	0.66 360	0.73 364	0.65 379	0.77 360	0.62 363	0.82 363	0.70 361	0.52 365	0.54 369	0.54 372	0.65 373	0.80 356	0.51 357	0.59 360	0.66 378	0.67 381	0.82 386	0.69 386	0.74 360	0.62 375	0.70 386	0.64 386	0.45 359	0.56 374	0.59 370	0.63 381	0.74 369	0.87 376

WAO-7	0.66 360	0.75 366	0.65 379	0.72 357	0.78 364	0.57 353	0.66 359	0.97 385	0.96 383	0.63 375	0.78 381	0.79 355	0.83 371	0.55 359	0.83 383	0.71 385	0.42 361	0.35 363	0.94 369	0.66 380	0.43 368	0.34 366	0.16 302	0.83 387	0.56 369	0.64 382	0.57 360	0.70 366

otaku	0.58 356	0.71 362	0.29 350	1.70 377	0.84 365	1.49 371	1.00 363	0.40 353	0.34 356	0.38 360	0.31 354	0.65 342	0.26 321	1.35 364	0.33 357	0.25 347	0.20 233	0.23 338	0.69 355	0.30 351	0.22 311	0.17 313	2.24 372	0.28 346	0.29 335	0.18 288	0.30 322	0.39 331

Ntro	0.63 359	0.72 363	0.30 351	1.78 379	0.84 365	1.55 372	1.09 365	0.48 361	0.37 359	0.38 360	0.38 358	0.72 349	0.26 321	1.51 367	0.35 358	0.27 355	0.22 264	0.24 341	0.69 355	0.31 354	0.22 311	0.17 313	2.49 375	0.30 350	0.31 340	0.22 318	0.37 339	0.42 337

PWCK	0.88 370	1.24 383	0.61 377	1.53 367	0.85 367	1.21 364	1.03 364	1.08 386	0.72 372	0.70 377	0.83 383	1.48 377	0.87 373	0.69 361	0.40 362	0.41 362	0.73 384	0.47 370	3.04 391	0.67 381	0.56 381	0.43 374	0.94 367	0.74 383	0.72 376	0.36 363	0.69 367	0.73 370

TorneroNet-64	1.07 378	1.00 377	0.57 372	1.94 382	0.88 368	1.98 386	2.01 383	0.63 370	0.88 378	0.58 373	0.49 364	1.83 383	1.71 389	2.88 390	0.62 374	0.51 372	0.46 362	0.46 369	1.17 379	0.61 374	0.34 354	0.37 368	3.40 386	0.56 374	0.64 373	0.48 372	0.68 366	1.11 383

PSMNet_ROB	0.78 367	0.97 374	0.60 376	1.62 375	0.90 369	1.47 370	1.19 366	0.56 367	0.73 373	0.74 378	0.62 371	0.84 360	0.82 370	1.49 366	0.53 368	0.42 363	0.52 369	0.40 367	0.84 364	0.62 375	0.40 366	0.30 357	1.85 370	0.48 366	0.67 374	0.32 356	0.76 372	0.46 345

RainbowNet	0.77 366	0.87 369	0.46 363	1.83 380	0.91 370	1.59 375	1.47 371	0.42 357	0.38 361	0.47 369	0.34 356	0.90 364	0.60 361	1.97 374	0.62 374	0.48 369	0.34 350	0.33 359	0.90 366	0.58 370	0.33 352	0.23 346	2.82 382	0.39 363	0.40 357	0.34 359	0.44 350	0.48 346

ACVNet-4b	0.69 362	0.75 366	0.33 356	1.72 378	0.94 371	1.61 377	1.42 370	0.33 338	0.32 353	0.38 360	0.26 340	1.20 371	0.29 329	2.16 379	0.39 361	0.37 361	0.33 348	0.24 341	0.57 349	0.38 362	0.16 191	0.14 289	2.71 378	0.23 328	0.29 335	0.32 356	0.39 343	0.40 334

TorneroNet	1.08 379	1.09 379	0.66 381	1.94 382	0.96 372	2.16 387	2.02 384	0.65 372	0.91 379	0.67 376	0.56 367	1.67 382	1.15 384	2.94 392	0.65 377	0.52 373	0.48 363	0.51 374	1.12 376	0.65 379	0.39 360	0.43 374	3.52 387	0.57 377	0.68 375	0.48 372	0.84 378	1.01 381

ACVNet_1	0.74 364	0.79 368	0.40 362	2.04 385	0.96 372	1.88 383	1.51 372	0.59 369	0.28 344	0.43 364	0.49 364	0.71 347	0.61 362	2.21 381	0.32 354	0.25 347	0.32 345	0.31 355	0.60 351	0.31 354	0.29 350	0.21 339	2.72 379	0.33 356	0.40 357	0.26 344	0.37 339	0.38 327

IMH	0.93 373	0.98 376	0.53 368	1.61 371	0.97 374	1.64 378	1.76 382	0.75 375	0.77 376	0.34 353	0.61 368	0.96 367	1.05 382	2.67 385	0.54 370	0.46 368	0.49 366	0.38 366	0.94 369	0.60 371	0.39 360	0.30 357	3.14 383	0.53 371	0.82 379	0.45 371	0.65 365	0.79 372

IMH-64-1	0.90 371	0.95 371	0.51 365	1.59 369	0.98 375	1.58 373	1.73 380	0.75 375	0.74 374	0.33 349	0.61 368	0.83 358	0.94 374	2.59 383	0.50 365	0.42 363	0.48 363	0.36 364	0.92 367	0.55 368	0.39 360	0.30 357	3.14 383	0.50 368	0.81 377	0.34 359	0.60 363	0.80 373

IMH-64	0.90 371	0.95 371	0.51 365	1.59 369	0.98 375	1.58 373	1.73 380	0.75 375	0.74 374	0.33 349	0.61 368	0.83 358	0.94 374	2.59 383	0.50 365	0.42 363	0.48 363	0.36 364	0.92 367	0.55 368	0.39 360	0.30 357	3.14 383	0.50 368	0.81 377	0.34 359	0.60 363	0.80 373

ACVNet_2	0.83 369	0.92 370	0.56 371	1.99 384	0.99 377	1.84 382	1.55 376	0.68 373	0.40 365	0.53 370	0.47 362	1.02 368	0.67 367	1.93 372	0.51 367	0.45 367	0.38 358	0.33 359	1.01 371	0.42 363	0.34 354	0.24 348	2.58 377	0.53 371	0.60 371	0.26 344	0.52 355	0.55 354

MonStereo1	0.74 364	0.74 365	0.31 354	1.61 371	1.01 378	1.31 369	1.51 372	0.56 367	0.38 361	0.59 374	0.64 372	1.54 378	0.72 369	1.92 371	0.18 330	0.14 294	0.37 356	0.34 361	0.65 353	0.30 351	0.37 358	0.21 339	2.49 375	0.35 359	0.31 340	0.27 348	0.51 353	0.56 359

WAO-6	0.82 368	0.95 371	0.59 374	1.30 364	1.05 379	1.25 366	1.39 369	0.77 378	0.84 377	0.79 379	0.69 376	0.74 352	1.00 378	1.94 373	0.78 382	0.61 379	0.53 370	0.48 371	0.78 362	0.60 371	0.55 380	0.51 380	0.49 360	0.57 377	0.83 381	0.42 368	0.76 372	0.85 375

WAO-8	1.00 375	1.11 380	0.76 384	1.61 371	1.24 380	1.74 380	1.55 376	0.93 382	0.98 384	0.81 381	0.67 374	1.66 379	1.00 378	2.08 376	0.77 380	0.68 382	0.63 376	0.52 375	1.05 372	0.81 385	0.47 374	0.37 368	0.78 364	0.75 384	1.10 389	0.73 384	0.95 381	1.16 385

Venus	1.00 375	1.11 380	0.76 384	1.61 371	1.24 380	1.74 380	1.55 376	0.93 382	0.98 384	0.81 381	0.67 374	1.66 379	1.00 378	2.08 376	0.77 380	0.68 382	0.63 376	0.52 375	1.05 372	0.81 385	0.47 374	0.37 368	0.78 364	0.75 384	1.10 389	0.73 384	0.95 381	1.16 385

Dean	1.06 377	1.03 378	0.79 386	2.27 387	1.31 382	1.96 384	1.56 379	0.92 381	0.94 382	0.88 385	0.76 379	1.19 370	1.17 385	2.09 378	0.64 376	0.60 378	0.60 375	0.56 379	1.23 381	0.73 383	0.45 371	0.36 367	2.73 380	0.71 380	0.95 385	0.55 378	1.05 385	0.62 361

LVE	0.95 374	0.97 374	0.71 383	1.84 381	1.35 383	1.59 375	1.52 374	0.78 379	0.64 370	0.81 381	0.91 384	0.72 349	1.00 378	2.18 380	0.53 368	0.48 369	0.57 372	0.53 377	1.09 375	0.64 377	0.45 371	0.38 371	2.74 381	0.69 379	0.83 381	0.44 370	0.84 378	0.52 352

KSHMR	1.33 383	1.42 387	1.04 390	2.27 387	1.44 384	2.23 388	2.12 385	1.21 387	1.06 387	1.13 390	1.06 387	1.27 374	0.94 374	2.89 391	1.08 388	0.95 389	0.85 387	0.83 388	1.32 383	0.97 388	0.72 387	0.58 383	3.52 387	1.07 392	0.99 386	0.77 387	1.00 384	1.07 382

notaker	1.27 382	1.41 386	0.58 373	2.37 389	1.48 385	2.34 389	2.27 388	0.94 384	1.62 389	0.79 379	1.07 388	1.66 379	1.08 383	3.06 394	0.94 386	0.69 384	0.68 379	0.49 372	1.62 387	0.84 387	0.53 378	0.45 377	3.70 390	0.80 386	0.61 372	0.52 374	0.80 376	0.92 379

JetRed	1.62 386	1.82 391	1.71 392	1.58 368	1.50 386	1.97 385	2.21 387	1.51 392	1.47 388	0.82 384	0.74 378	2.63 388	0.43 351	1.73 370	1.48 391	1.54 390	1.67 390	2.94 393	1.42 385	1.08 390	2.30 391	2.07 391	1.99 371	0.97 390	1.16 392	1.70 393	1.57 392	1.60 392

ktn	1.24 381	1.39 385	0.55 370	1.62 375	1.59 387	1.68 379	2.12 385	0.86 380	1.75 391	0.90 387	1.11 389	1.11 369	0.95 377	2.57 382	0.97 387	0.73 386	0.80 385	0.59 383	1.41 384	0.76 384	0.68 384	0.67 388	3.69 389	0.73 381	0.92 384	0.75 386	1.19 388	1.28 387

DPSimNet_ROB	1.21 380	1.20 382	1.29 391	1.47 366	1.59 387	1.30 368	1.35 368	0.68 373	1.69 390	1.67 391	1.03 386	1.45 376	0.66 366	2.04 375	1.20 389	0.89 388	1.16 389	0.79 387	1.61 386	1.38 391	1.04 390	1.24 390	0.79 366	0.84 388	0.87 383	1.20 391	1.17 387	1.12 384

HanzoNet	1.74 387	1.62 390	0.80 387	2.26 386	1.70 389	2.72 390	2.54 389	1.25 388	1.85 392	0.92 388	1.28 391	4.37 393	3.81 392	3.36 396	0.88 385	0.78 387	1.06 388	0.94 389	2.54 390	1.03 389	0.89 389	0.88 389	3.79 391	0.73 381	1.12 391	1.00 389	1.29 389	1.57 391

MADNet++	1.86 388	1.58 389	1.74 393	1.27 363	1.74 390	1.26 367	1.53 375	1.62 393	2.07 393	1.84 392	2.22 392	2.60 387	2.72 390	0.75 362	1.39 390	1.54 390	2.01 391	1.47 391	2.12 389	2.13 392	3.35 392	3.26 392	1.23 368	2.21 394	1.21 393	2.25 394	1.76 393	1.32 388

UNDER WATER	1.40 384	1.42 387	0.86 388	2.83 390	1.92 391	2.74 391	2.57 390	1.28 389	1.01 386	0.88 385	0.97 385	1.88 384	1.26 386	3.09 395	0.83 383	0.62 380	0.66 378	0.56 379	1.20 380	0.60 371	0.42 367	0.47 378	4.04 393	0.98 391	1.08 388	0.99 388	0.87 380	1.67 394

UNDER WATER-64	1.40 384	1.36 384	0.88 389	2.85 391	1.93 392	2.78 392	2.66 391	1.36 390	0.92 381	1.04 389	1.17 390	1.88 384	1.30 387	3.03 393	0.75 379	0.56 375	0.68 379	0.57 381	1.13 378	0.54 367	0.43 368	0.51 380	4.08 394	0.91 389	1.02 387	1.10 390	0.80 376	1.60 392

PML	8.20 390	7.62 396	3.39 394	9.64 398	5.14 393	9.56 399	5.20 396	6.48 396	18.29 399	6.44 395	3.30 393	16.82 396	29.20 403	5.41 397	6.10 392	3.93 392	7.39 394	2.64 392	20.47 399	4.70 394	3.50 393	3.87 393	3.98 392	4.21 396	6.16 396	4.40 395	16.76 400	6.85 395

DPSMNet_ROB	8.63 391	3.69 393	8.74 396	2.98 392	5.70 394	3.37 393	4.41 394	3.70 394	9.03 394	3.00 393	6.88 395	3.53 390	10.11 394	2.70 386	10.47 393	10.76 393	3.81 392	12.92 396	4.77 393	10.22 395	5.99 395	13.86 396	4.50 398	8.50 397	10.06 399	27.81 399	11.04 398	30.59 399

DGTPSM_ROB	8.63 391	3.68 392	8.73 395	2.98 392	5.70 394	3.37 393	4.41 394	3.70 394	9.03 394	3.00 393	6.85 394	3.53 390	10.07 393	2.70 386	10.47 393	10.76 393	3.81 392	12.91 395	4.74 392	10.22 395	5.98 394	13.86 396	4.49 397	8.50 397	10.06 399	27.81 399	11.04 398	30.59 399

DPSM_ROB	13.01 395	6.29 394	9.52 397	4.44 394	6.37 396	4.34 395	3.59 392	8.20 397	10.79 396	6.64 396	7.87 396	9.69 394	12.99 396	2.80 388	12.81 395	13.68 395	9.16 396	16.58 398	9.87 394	12.33 397	16.73 398	17.95 399	2.26 373	10.56 399	28.34 401	36.91 401	31.06 401	39.57 401

DPSM	13.01 395	6.29 394	9.52 397	4.44 394	6.37 396	4.34 395	3.59 392	8.20 397	10.79 396	6.64 396	7.87 396	9.69 394	12.99 396	2.80 388	12.81 395	13.68 395	9.16 396	16.58 398	9.87 394	12.33 397	16.73 398	17.95 399	2.26 373	10.56 399	28.34 401	36.91 401	31.06 401	39.57 401

FlowAnything	26.21 401	12.44 397	19.19 402	8.91 397	12.70 398	8.63 398	7.25 397	16.56 401	21.86 402	13.65 399	15.98 400	19.56 399	26.21 402	5.60 399	25.80 401	27.50 402	18.26 400	33.39 403	19.71 397	24.80 403	33.87 403	36.07 403	4.44 395	21.31 403	57.14 404	74.69 405	62.48 405	79.62 405

CasAABBNet	26.14 400	12.60 398	19.00 401	8.89 396	12.76 399	8.55 397	7.26 398	16.43 400	21.86 402	13.67 400	15.79 399	19.63 400	26.13 401	5.53 398	25.80 401	27.48 401	18.01 399	33.35 402	20.00 398	24.70 402	33.62 402	35.57 402	4.48 396	21.32 404	57.07 403	74.41 403	62.39 404	79.48 404

fast-reg	27.08 402	14.11 399	18.33 399	12.42 399	13.11 400	14.43 400	12.68 399	16.23 399	21.70 401	13.12 398	16.42 401	19.16 398	26.12 400	13.04 400	25.68 400	27.06 400	18.87 401	33.34 401	20.88 400	24.50 401	33.51 401	35.16 401	6.57 399	21.34 405	57.15 405	74.59 404	62.32 403	79.22 403

HaxPig	16.02 397	19.59 401	18.75 400	21.25 400	20.52 401	21.33 401	22.30 401	17.00 402	14.71 398	19.29 401	17.19 402	17.46 397	12.16 395	22.51 401	17.80 397	14.90 397	17.75 398	9.40 394	18.97 396	15.48 399	9.47 396	7.16 394	23.74 400	15.28 401	4.31 395	12.19 398	6.81 395	15.11 398

LRCNet_RVC	9.85 393	16.31 400	0.59 374	24.99 401	21.12 402	23.54 402	20.75 400	1.45 391	0.48 367	21.31 402	13.10 398	22.63 401	3.34 391	28.36 403	0.38 360	0.27 355	7.74 395	1.15 390	23.52 401	3.99 393	0.46 373	0.30 357	27.02 401	1.72 393	0.35 351	0.21 310	0.42 349	0.37 326

MEDIAN_ROB	20.47 398	25.88 402	24.03 403	26.51 402	25.55 403	25.88 403	26.99 402	21.23 403	19.72 400	28.73 403	22.19 403	24.61 402	16.74 398	26.47 402	23.75 399	18.44 398	22.03 402	14.75 397	26.69 402	23.31 400	15.11 397	11.56 395	27.65 402	18.39 402	7.22 397	9.33 397	8.28 397	11.75 397

AVERAGE_ROB	24.43 399	29.85 403	27.27 404	31.30 403	29.70 404	30.00 404	31.47 403	26.59 404	24.68 404	34.31 404	27.39 404	31.23 403	21.35 399	30.69 404	28.19 403	24.02 399	26.74 403	21.17 400	30.34 403	27.38 404	20.48 400	16.18 398	32.28 403	24.32 406	8.51 398	7.76 396	7.92 396	8.46 396

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 39	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

ASD4																								2.43 395

Low-res two-view benchmark