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

F8.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

GSStereo	0.03 11	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.01 3	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.06 76	0.07 87	0.04 28	0.06 84	0.03 11	0.06 77	0.03 14	0.01 4	0.03 52	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.03 19

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	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

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 34	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 23	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
WiStereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 85	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 63	0.03 31	0.04 62	0.03 74	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.05 56	0.05 60	0.04 21	0.05 94	0.04 26	0.04 66	0.01 4	0.02 12	0.07 100	0.06 77	0.06 95	0.04 50

tt6	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.04 85	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 63	0.03 31	0.04 62	0.03 74	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.05 56	0.05 60	0.04 21	0.05 94	0.04 26	0.04 66	0.01 4	0.02 12	0.07 100	0.06 77	0.06 95	0.04 50

tt8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.05 41	0.05 65	0.03 19

tt9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.04 39	0.03 19

TYNG	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.04 39	0.03 19

CR-RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.05 86	0.03 29	0.03 31	0.03 20	0.03 74	0.02 40	0.07 106	0.06 76	0.05 56	0.06 86	0.05 58	0.04 54	0.07 91	0.05 96	0.01 4	0.03 52	0.04 23	0.06 77	0.07 109	0.05 75

GFORCE	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_4.6	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 28	0.05 58	0.04 54	0.05 54	0.03 14	0.03 103	0.03 52	0.04 23	0.05 41	0.05 65	0.04 50

FORCE_9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_5	0.03 11	0.02 7	0.03 55	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.04 63	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 56	0.04 28	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 57	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.04 39	0.03 19

LACA_dic	0.04 54	0.02 7	0.03 55	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.04 107	0.02 40	0.06 83	0.05 34	0.04 21	0.05 60	0.04 21	0.04 54	0.05 54	0.04 66	0.01 4	0.03 52	0.05 56	0.05 41	0.05 65	0.05 75

over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.04 57	0.05 86	0.03 74	0.02 40	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 28	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.03 52	0.04 23	0.06 77	0.05 65	0.03 19

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.04 57	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 28	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.04 39	0.03 19

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.04 57	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 28	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.04 39	0.03 19

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 28	0.02 5	0.01 3	0.03 20	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 7	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.03 20	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 7	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 23	0.03 3	0.02 3	0.02 3

TS12	0.04 54	0.02 7	0.03 55	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.04 107	0.02 40	0.06 83	0.05 34	0.04 21	0.05 60	0.04 21	0.04 54	0.05 54	0.04 66	0.01 4	0.03 52	0.05 56	0.05 41	0.05 65	0.05 75

LACA3	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.04 53	0.04 63	0.03 31	0.03 20	0.02 30	0.02 40	0.06 83	0.06 76	0.04 21	0.06 86	0.05 58	0.04 54	0.06 77	0.06 117	0.02 57	0.03 52	0.05 56	0.06 77	0.05 65	0.05 75

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.04 63	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 23	0.03 3	0.03 18	0.02 3

LACA1	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.05 86	0.03 29	0.03 31	0.04 62	0.03 74	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.06 86	0.04 21	0.04 54	0.04 26	0.04 66	0.03 103	0.03 52	0.05 56	0.06 77	0.05 65	0.04 50

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 62	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 28	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.05 65	0.03 19
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 55	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 86	0.02 5	0.03 31	0.04 62	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.06 76	0.05 56	0.05 60	0.05 58	0.04 54	0.04 26	0.04 66	0.02 57	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.03 18	0.04 50

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 55	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 86	0.02 5	0.04 57	0.04 62	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.06 76	0.05 56	0.05 60	0.05 58	0.04 54	0.04 26	0.04 66	0.02 57	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.02 3	0.04 50

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	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_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 28	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 57	0.03 52	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 7	0.02 5	0.03 29	0.04 57	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 28	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.06 76	0.04 28	0.06 84	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 52	0.04 23	0.05 41	0.03 18	0.03 19

Pointernet	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	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 7	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 56	0.04 28	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 23	0.04 17	0.02 3	0.03 19

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.03 55	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.02 7	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 28	0.05 58	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.02 57	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.03 31	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 28	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

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 32	0.02 7	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.02 7	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 60	0.04 21	0.04 54	0.04 26	0.04 66	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.05 41	0.05 65	0.03 19

tt5	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.04 89	0.03 59	0.04 85	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.04 57	0.03 20	0.02 30	0.03 91	0.05 42	0.05 34	0.06 76	0.05 60	0.04 21	0.04 54	0.05 54	0.03 14	0.03 103	0.03 52	0.05 56	0.06 77	0.05 65	0.04 50

CR-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 108	0.03 20	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 60	0.04 21	0.04 54	0.05 54	0.04 66	0.01 4	0.03 52	0.05 56	0.04 17	0.05 65	0.05 75

FORCE_4.7	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.05 119	0.03 59	0.04 85	0.03 86	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.03 31	0.04 62	0.02 30	0.03 91	0.05 42	0.05 34	0.08 95	0.06 86	0.06 84	0.04 54	0.05 54	0.04 66	0.01 4	0.04 96	0.04 23	0.05 41	0.06 95	0.05 75

F5.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.04 63	0.02 6	0.03 20	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 28	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.03 52	0.04 23	0.05 41	0.04 39	0.03 19

F7	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.04 63	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 28	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.06 77	0.04 39	0.03 19

FORCE_6	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.03 74	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 28	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.04 50

SCION-MonSter(vits)	0.04 54	0.06 142	0.05 139	0.06 146	0.06 148	0.05 122	0.03 86	0.03 41	0.04 53	0.04 63	0.06 108	0.03 20	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.05 56	0.04 28	0.05 58	0.04 54	0.05 54	0.03 14	0.02 57	0.02 12	0.05 56	0.05 41	0.05 65	0.05 75

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.05 86	0.04 63	0.04 57	0.07 107	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.05 34	0.05 56	0.05 60	0.05 58	0.04 54	0.04 26	0.04 66	0.02 57	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.04 39	0.04 50

over-6	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 108	0.09 120	0.03 74	0.02 40	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 28	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.02 57	0.03 52	0.04 23	0.06 77	0.05 65	0.05 75

testmc14	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.02 5	0.03 31	0.06 100	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.04 28	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.02 6	0.02 57	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.04 39	0.03 19

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.02 5	0.03 31	0.04 62	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.05 56	0.04 28	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.02 6	0.02 57	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.05 65	0.04 50

WQFJX	0.03 11	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 108	0.03 20	0.06 170	0.02 40	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 57	0.03 52	0.03 5	0.05 41	0.03 18	0.04 50

MonStereo	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.04 63	0.06 108	0.03 20	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.05 56	0.04 28	0.05 58	0.04 54	0.05 54	0.03 14	0.02 57	0.02 12	0.05 56	0.05 41	0.05 65	0.05 75

AdaDepth	0.04 54	0.04 91	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.04 57	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.06 83	0.06 76	0.06 76	0.05 60	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 52	0.05 56	0.05 41	0.04 39	0.03 19

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.02 5	0.03 31	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.04 21	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 57	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.04 53	0.04 63	0.02 6	0.04 62	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 76	0.04 28	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 19

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.03 41	0.03 28	0.04 63	0.02 6	0.04 62	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 76	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 19

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.03 31	0.01 3	0.01 3	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 60	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.04 66	0.03 103	0.03 52	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 50

CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.03 29	0.02 6	0.02 7	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.05 56	0.03 6	0.06 84	0.02 3	0.04 26	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 56	0.03 3	0.04 39	0.03 19

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 41	0.04 53	0.03 29	0.06 108	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 28	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 19

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.02 6	0.04 62	0.03 74	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.05 56	0.05 60	0.04 21	0.03 11	0.06 77	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 83	0.05 41	0.04 39	0.04 50

RSM	0.03 11	0.03 49	0.03 55	0.02 11	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.03 41	0.02 5	0.03 29	0.04 57	0.04 62	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.06 76	0.05 56	0.04 28	0.05 58	0.04 54	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 52	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19

AEACV	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 89	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.03 41	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.05 42	0.06 76	0.05 56	0.05 60	0.07 93	0.04 54	0.06 77	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 83	0.06 77	0.04 39	0.03 19

tt3	0.05 89	0.03 49	0.04 100	0.04 89	0.03 59	0.04 85	0.03 86	0.04 64	0.04 53	0.07 109	0.04 57	0.05 86	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.07 87	0.05 60	0.05 58	0.04 54	0.06 77	0.04 66	0.03 103	0.03 52	0.08 115	0.05 41	0.07 109	0.06 102

tt4	0.04 54	0.04 91	0.03 55	0.05 119	0.04 95	0.05 122	0.04 132	0.04 64	0.04 53	0.04 63	0.06 108	0.03 20	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.05 56	0.05 60	0.05 58	0.04 54	0.05 54	0.04 66	0.04 131	0.03 52	0.07 100	0.07 104	0.06 95	0.05 75

tt7	0.03 11	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 64	0.02 5	0.02 5	0.04 57	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 57	0.03 52	0.05 56	0.05 41	0.04 39	0.04 50

F4.4	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.03 59	0.04 85	0.02 32	0.04 64	0.03 28	0.03 29	0.04 57	0.03 20	0.03 74	0.03 91	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 28	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.03 52	0.05 56	0.06 77	0.04 39	0.04 50

FORCE_4	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.04 89	0.02 17	0.04 85	0.02 32	0.04 64	0.03 28	0.06 99	0.05 85	0.03 20	0.02 30	0.03 91	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 60	0.05 58	0.04 54	0.06 77	0.03 14	0.02 57	0.03 52	0.06 83	0.07 104	0.06 95	0.04 50

DispViT+	0.04 54	0.03 49	0.04 100	0.06 146	0.03 59	0.04 85	0.03 86	0.04 64	0.05 86	0.04 63	0.07 142	0.04 62	0.04 107	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.05 60	0.05 58	0.04 54	0.04 26	0.05 96	0.02 57	0.04 96	0.05 56	0.07 104	0.05 65	0.06 102

BridgeDepth_RVC	0.05 89	0.04 91	0.04 100	0.04 89	0.05 116	0.05 122	0.03 86	0.04 64	0.07 143	0.05 92	0.05 85	0.05 86	0.04 107	0.02 40	0.07 106	0.07 99	0.05 56	0.07 109	0.05 58	0.05 94	0.06 77	0.05 96	0.02 57	0.03 52	0.06 83	0.08 114	0.07 109	0.07 110
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.04 64	0.06 116	0.03 29	0.05 85	0.03 20	0.04 107	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19

NLSM3	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.04 89	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.04 64	0.07 143	0.04 63	0.04 57	0.03 20	0.04 107	0.03 91	0.06 83	0.05 34	0.05 56	0.05 60	0.04 21	0.04 54	0.04 26	0.04 66	0.03 103	0.03 52	0.06 83	0.06 77	0.06 95	0.06 102

VIP-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.04 89	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.04 64	0.04 53	0.04 63	0.07 142	0.06 100	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.06 76	0.08 95	0.05 60	0.06 84	0.04 54	0.07 91	0.04 66	0.02 57	0.03 52	0.05 56	0.05 41	0.04 39	0.04 50

GEAStereo	0.04 54	0.04 91	0.03 55	0.04 89	0.03 59	0.03 44	0.03 86	0.04 64	0.03 28	0.04 63	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.05 42	0.06 76	0.06 76	0.05 60	0.05 58	0.04 54	0.06 77	0.04 66	0.02 57	0.03 52	0.04 23	0.05 41	0.04 39	0.03 19

gasm-f	0.04 54	0.04 91	0.03 55	0.04 89	0.03 59	0.03 44	0.03 86	0.04 64	0.03 28	0.04 63	0.03 31	0.03 20	0.01 3	0.02 40	0.05 42	0.06 76	0.06 76	0.05 60	0.05 58	0.04 54	0.06 77	0.04 66	0.02 57	0.03 52	0.04 23	0.05 41	0.04 39	0.03 19

MLG-Stereo_test2	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.04 64	0.03 28	0.05 92	0.03 31	0.05 86	0.02 30	0.03 91	0.05 42	0.05 34	0.08 95	0.04 28	0.06 84	0.04 54	0.07 91	0.03 14	0.02 57	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.05 65	0.03 19

LG-Stereo	0.03 11	0.03 49	0.02 10	0.02 11	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.04 64	0.05 86	0.04 63	0.02 6	0.05 86	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 34	0.05 56	0.04 28	0.05 58	0.04 54	0.07 91	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.04 17	0.04 39	0.04 50

SGD-Stereo	0.06 98	0.04 91	0.03 55	0.05 119	0.04 95	0.06 142	0.03 86	0.04 64	0.06 116	0.08 114	0.05 85	0.05 86	0.03 74	0.03 91	0.07 106	0.08 117	0.14 153	0.06 86	0.09 126	0.05 94	0.12 138	0.05 96	0.03 103	0.04 96	0.08 115	0.08 114	0.12 169	0.09 126

DEFOM-Stereo	0.04 54	0.03 49	0.02 10	0.04 89	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 64	0.04 53	0.04 63	0.04 57	0.03 20	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.07 87	0.06 86	0.06 84	0.04 54	0.06 77	0.03 14	0.02 57	0.02 12	0.06 83	0.06 77	0.05 65	0.04 50

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.04 64	0.04 53	0.04 63	0.03 31	0.03 20	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 28	0.04 21	0.04 54	0.04 26	0.04 66	0.03 103	0.03 52	0.03 5	0.05 41	0.03 18	0.03 19

Occ-G	0.04 54	0.04 91	0.03 55	0.04 89	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.04 64	0.03 28	0.03 29	0.05 85	0.03 20	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.06 76	0.06 76	0.06 86	0.07 93	0.04 54	0.05 54	0.03 14	0.04 131	0.03 52	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.05 75

delet	0.05 89	0.05 116	0.04 100	0.06 146	0.05 116	0.05 122	0.05 145	0.04 64	0.04 53	0.06 99	0.05 85	0.10 129	0.05 137	0.03 91	0.07 106	0.06 76	0.07 87	0.06 86	0.05 58	0.06 115	0.06 77	0.04 66	0.03 103	0.04 96	0.06 83	0.06 77	0.04 39	0.04 50

RYNet	0.06 98	0.04 91	0.04 100	0.04 89	0.04 95	0.04 85	0.03 86	0.04 64	0.11 258	0.05 92	0.04 57	0.04 62	0.03 74	0.03 91	0.07 106	0.06 76	0.07 87	0.08 120	0.07 93	0.05 94	0.05 54	0.04 66	0.11 304	0.04 96	0.06 83	0.13 203	0.06 95	0.05 75

TDLM	0.04 54	0.04 91	0.04 100	0.04 89	0.04 95	0.04 85	0.03 86	0.04 64	0.03 28	0.04 63	0.06 108	0.04 62	0.03 74	0.03 91	0.06 83	0.06 76	0.06 76	0.06 86	0.05 58	0.04 54	0.05 54	0.04 66	0.03 103	0.04 96	0.05 56	0.05 41	0.05 65	0.05 75

FORCE_4.5	0.04 54	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 85	0.03 28	0.03 29	0.04 57	0.04 62	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.04 21	0.04 28	0.04 21	0.04 54	0.05 54	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 56	0.06 77	0.05 65	0.04 50

PointNet	0.04 54	0.03 49	0.04 100	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 86	0.05 85	0.04 53	0.02 5	0.05 85	0.03 20	0.02 30	0.02 40	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.04 131	0.05 128	0.05 56	0.06 77	0.03 18	0.04 50

WQFJA1	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.03 59	0.04 85	0.03 86	0.05 85	0.04 53	0.03 29	0.06 108	0.04 62	0.03 74	0.02 40	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 57	0.03 52	0.04 23	0.05 41	0.03 18	0.05 75

NLMM1	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 85	0.05 86	0.04 63	0.07 142	0.03 20	0.07 208	0.02 40	0.04 5	0.05 34	0.03 3	0.04 28	0.04 21	0.04 54	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 96	0.06 83	0.04 17	0.04 39	0.04 50

NLMM	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.03 59	0.04 85	0.03 86	0.05 85	0.04 53	0.03 29	0.06 108	0.04 62	0.03 74	0.02 40	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 57	0.03 52	0.04 23	0.05 41	0.03 18	0.05 75

NLSM1	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.02 17	0.04 85	0.03 86	0.05 85	0.07 143	0.03 29	0.07 142	0.04 62	0.06 170	0.02 40	0.04 5	0.04 5	0.04 21	0.04 28	0.05 58	0.03 11	0.05 54	0.03 14	0.02 57	0.03 52	0.05 56	0.05 41	0.04 39	0.04 50

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 32	0.05 85	0.04 53	0.03 29	0.04 57	0.04 62	0.05 137	0.02 40	0.03 3	0.03 3	0.04 21	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.02 3	0.03 19

MLG-Stereo_test3	0.05 89	0.03 49	0.02 10	0.03 44	0.04 95	0.05 122	0.03 86	0.05 85	0.06 116	0.06 99	0.06 108	0.09 120	0.02 30	0.03 91	0.06 83	0.06 76	0.08 95	0.06 86	0.06 84	0.04 54	0.08 104	0.04 66	0.02 57	0.03 52	0.05 56	0.06 77	0.05 65	0.05 75

DFGA-Net	0.05 89	0.05 116	0.03 55	0.04 89	0.03 59	0.04 85	0.03 86	0.05 85	0.04 53	0.06 99	0.05 85	0.10 129	0.04 107	0.03 91	0.06 83	0.07 99	0.08 95	0.07 109	0.07 93	0.05 94	0.07 91	0.04 66	0.03 103	0.04 96	0.07 100	0.06 77	0.06 95	0.09 126

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.05 85	0.05 86	0.04 63	0.04 57	0.04 62	0.02 30	0.03 91	0.05 42	0.06 76	0.04 21	0.04 28	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 19

RSM++	0.04 54	0.03 49	0.03 55	0.02 11	0.04 95	0.02 9	0.03 86	0.05 85	0.04 53	0.04 63	0.04 57	0.05 86	0.02 30	0.02 40	0.06 83	0.06 76	0.05 56	0.05 60	0.05 58	0.04 54	0.07 91	0.04 66	0.02 57	0.03 52	0.06 83	0.05 41	0.04 39	0.04 50

iRaftStereo_RVC	0.05 89	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.05 85	0.04 53	0.06 99	0.05 85	0.05 86	0.03 74	0.02 40	0.06 83	0.06 76	0.10 114	0.07 109	0.07 93	0.05 94	0.09 109	0.04 66	0.02 57	0.03 52	0.07 100	0.06 77	0.05 65	0.05 75

AANet_RVC	0.06 98	0.05 116	0.06 176	0.05 119	0.06 148	0.04 85	0.05 145	0.05 85	0.06 116	0.05 92	0.06 108	0.05 86	0.04 107	0.04 123	0.07 106	0.07 99	0.08 95	0.08 120	0.07 93	0.07 134	0.07 91	0.06 117	0.05 167	0.05 128	0.07 100	0.09 123	0.06 95	0.08 118

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 98	0.03 49	0.06 176	0.04 89	0.05 116	0.04 85	0.02 32	0.06 98	0.06 116	0.12 130	0.08 172	0.08 112	0.06 170	0.03 91	0.06 83	0.07 99	0.11 125	0.06 86	0.08 109	0.05 94	0.07 91	0.04 66	0.02 57	0.04 96	0.07 100	0.07 104	0.07 109	0.06 102

TS	0.06 98	0.04 91	0.04 100	0.05 119	0.05 116	0.04 85	0.03 86	0.06 98	0.05 86	0.04 63	0.08 172	0.06 100	0.03 74	0.03 91	0.07 106	0.08 117	0.06 76	0.07 109	0.07 93	0.06 115	0.09 109	0.08 160	0.02 57	0.04 96	0.08 115	0.08 114	0.08 121	0.09 126

LG-G_1	0.06 98	0.05 116	0.04 100	0.05 119	0.05 116	0.06 142	0.03 86	0.06 98	0.06 116	0.08 114	0.03 31	0.10 129	0.04 107	0.06 159	0.06 83	0.06 76	0.10 114	0.06 86	0.08 109	0.05 94	0.10 118	0.04 66	0.05 167	0.04 96	0.06 83	0.06 77	0.08 121	0.07 110

LG-G	0.06 98	0.05 116	0.04 100	0.05 119	0.05 116	0.06 142	0.03 86	0.06 98	0.06 116	0.08 114	0.03 31	0.10 129	0.04 107	0.06 159	0.06 83	0.06 76	0.10 114	0.06 86	0.08 109	0.05 94	0.10 118	0.04 66	0.05 167	0.04 96	0.06 83	0.06 77	0.08 121	0.07 110

MaDis-Stereo	0.07 121	0.04 91	0.05 139	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.03 86	0.06 98	0.06 116	0.04 63	0.06 108	0.10 129	0.05 137	0.02 40	0.07 106	0.08 117	0.10 114	0.09 153	0.07 93	0.05 94	0.10 118	0.10 248	0.01 4	0.05 128	0.11 158	0.18 320	0.13 183	0.16 218

StereoVision	0.06 98	0.03 49	0.04 100	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.02 32	0.06 98	0.11 258	0.02 5	0.05 85	0.03 20	0.06 170	0.01 4	0.08 138	0.10 171	0.06 76	0.05 60	0.08 109	0.07 134	0.06 77	0.05 96	0.02 57	0.04 96	0.10 143	0.08 114	0.10 143	0.12 166

UniTT-Stereo	0.07 121	0.04 91	0.04 100	0.04 89	0.03 59	0.05 122	0.03 86	0.06 98	0.05 86	0.06 99	0.04 57	0.07 107	0.12 280	0.07 193	0.08 138	0.07 99	0.11 125	0.08 120	0.08 109	0.07 134	0.09 109	0.08 160	0.08 253	0.04 96	0.09 127	0.16 289	0.06 95	0.09 126

MIM_Stereo	0.06 98	0.04 91	0.03 55	0.05 119	0.05 116	0.05 122	0.03 86	0.06 98	0.04 53	0.14 139	0.06 108	0.04 62	0.02 30	0.03 91	0.07 106	0.08 117	0.13 139	0.07 109	0.09 126	0.06 115	0.11 124	0.06 117	0.02 57	0.04 96	0.08 115	0.07 104	0.07 109	0.05 75

LL-Strereo2	0.07 121	0.03 49	0.03 55	0.04 89	0.05 116	0.04 85	0.03 86	0.06 98	0.07 143	0.14 139	0.07 142	0.08 112	0.05 137	0.04 123	0.07 106	0.08 117	0.14 153	0.07 109	0.10 138	0.06 115	0.10 118	0.06 117	0.03 103	0.04 96	0.08 115	0.09 123	0.08 121	0.05 75

anonymousdsp	0.05 89	0.04 91	0.03 55	0.03 44	0.04 95	0.04 85	0.04 132	0.06 98	0.05 86	0.06 99	0.04 57	0.03 20	0.02 30	0.03 91	0.06 83	0.07 99	0.08 95	0.06 86	0.08 109	0.05 94	0.09 109	0.05 96	0.03 103	0.03 52	0.05 56	0.05 41	0.05 65	0.05 75

RAFT_CTSACE	0.07 121	0.04 91	0.06 176	0.03 44	0.04 95	0.05 122	0.05 145	0.06 98	0.06 116	0.09 118	0.04 57	0.10 129	0.09 244	0.03 91	0.07 106	0.08 117	0.11 125	0.07 109	0.07 93	0.05 94	0.12 138	0.08 160	0.03 103	0.06 161	0.12 170	0.13 203	0.12 169	0.15 201

RAFT + AFF	0.05 89	0.04 91	0.03 55	0.05 119	0.04 95	0.04 85	0.03 86	0.06 98	0.08 174	0.09 118	0.05 85	0.09 120	0.02 30	0.02 40	0.05 42	0.05 34	0.09 109	0.06 86	0.06 84	0.04 54	0.07 91	0.05 96	0.02 57	0.04 96	0.07 100	0.05 41	0.05 65	0.05 75

CVANet_RVC	0.07 121	0.07 169	0.07 213	0.08 181	0.06 148	0.07 168	0.05 145	0.06 98	0.05 86	0.06 99	0.09 193	0.05 86	0.04 107	0.04 123	0.08 138	0.08 117	0.08 95	0.08 120	0.08 109	0.06 115	0.08 104	0.05 96	0.04 131	0.05 128	0.08 115	0.07 104	0.07 109	0.09 126

PWCDC_ROB	0.13 241	0.06 142	0.09 261	0.07 170	0.13 295	0.08 182	0.13 298	0.06 98	0.24 358	0.09 118	0.15 295	0.09 120	0.43 383	0.26 363	0.10 242	0.10 171	0.09 109	0.12 238	0.08 109	0.11 259	0.08 104	0.11 273	0.19 347	0.13 321	0.07 100	0.13 203	0.08 121	0.18 251

GIO	0.05 89	0.03 49	0.04 100	0.03 44	0.03 59	0.03 44	0.03 86	0.07 112	0.07 143	0.04 63	0.07 142	0.04 62	0.03 74	0.04 123	0.06 83	0.07 99	0.09 109	0.09 153	0.07 93	0.05 94	0.07 91	0.06 117	0.04 131	0.05 128	0.06 83	0.06 77	0.07 109	0.06 102

NBS	0.06 98	0.04 91	0.04 100	0.03 44	0.03 59	0.04 85	0.03 86	0.07 112	0.05 86	0.11 127	0.02 6	0.08 112	0.03 74	0.03 91	0.07 106	0.09 135	0.14 153	0.06 86	0.08 109	0.06 115	0.15 197	0.07 137	0.04 131	0.04 96	0.09 127	0.09 123	0.06 95	0.07 110

YMNet	0.07 121	0.08 212	0.06 176	0.08 181	0.08 192	0.08 182	0.07 206	0.07 112	0.07 143	0.05 92	0.07 142	0.13 164	0.05 137	0.07 193	0.07 106	0.07 99	0.08 95	0.08 120	0.09 126	0.05 94	0.07 91	0.06 117	0.06 191	0.05 128	0.09 127	0.08 114	0.09 136	0.09 126

TestStereo1	0.09 139	0.07 169	0.06 176	0.04 89	0.05 116	0.06 142	0.06 181	0.07 112	0.07 143	0.09 118	0.07 142	0.11 141	0.14 311	0.04 123	0.09 183	0.10 171	0.11 125	0.09 153	0.09 126	0.08 159	0.13 157	0.12 297	0.02 57	0.04 96	0.15 226	0.13 203	0.16 230	0.20 280

SA-5K	0.09 139	0.07 169	0.06 176	0.04 89	0.05 116	0.06 142	0.06 181	0.07 112	0.07 143	0.09 118	0.07 142	0.11 141	0.14 311	0.04 123	0.09 183	0.10 171	0.11 125	0.09 153	0.09 126	0.08 159	0.13 157	0.12 297	0.02 57	0.04 96	0.15 226	0.13 203	0.16 230	0.20 280

RAFT	0.06 98	0.03 49	0.05 139	0.03 44	0.02 17	0.03 44	0.02 32	0.07 112	0.04 53	0.04 63	0.06 108	0.07 107	0.05 137	0.01 4	0.06 83	0.06 76	0.07 87	0.05 60	0.05 58	0.04 54	0.06 77	0.07 137	0.01 4	0.04 96	0.13 183	0.14 233	0.13 183	0.15 201

MMNet	0.06 98	0.06 142	0.04 100	0.08 181	0.06 148	0.06 142	0.05 145	0.07 112	0.05 86	0.05 92	0.05 85	0.09 120	0.04 107	0.04 123	0.07 106	0.07 99	0.08 95	0.08 120	0.07 93	0.06 115	0.06 77	0.05 96	0.04 131	0.05 128	0.07 100	0.08 114	0.07 109	0.10 143

GANet	0.06 98	0.07 169	0.06 176	0.06 146	0.06 148	0.07 168	0.06 181	0.07 112	0.05 86	0.06 99	0.07 142	0.05 86	0.04 107	0.04 123	0.07 106	0.08 117	0.08 95	0.10 181	0.07 93	0.05 94	0.07 91	0.05 96	0.05 167	0.05 128	0.08 115	0.07 104	0.06 95	0.06 102

LG-Stereo_L2	0.06 98	0.04 91	0.03 55	0.03 44	0.04 95	0.02 9	0.02 32	0.08 120	0.08 174	0.21 218	0.06 108	0.08 112	0.03 74	0.03 91	0.06 83	0.07 99	0.10 114	0.06 86	0.07 93	0.04 54	0.13 157	0.05 96	0.02 57	0.03 52	0.05 56	0.06 77	0.05 65	0.05 75

LG-Stereo_L1	0.06 98	0.04 91	0.03 55	0.04 89	0.03 59	0.02 9	0.02 32	0.08 120	0.09 210	0.21 218	0.05 85	0.05 86	0.03 74	0.03 91	0.06 83	0.07 99	0.10 114	0.06 86	0.07 93	0.04 54	0.14 177	0.05 96	0.01 4	0.03 52	0.06 83	0.06 77	0.05 65	0.05 75

LGtest1	0.06 98	0.04 91	0.03 55	0.04 89	0.04 95	0.04 85	0.03 86	0.08 120	0.08 174	0.07 109	0.04 57	0.06 100	0.03 74	0.05 140	0.07 106	0.07 99	0.12 135	0.07 109	0.10 138	0.07 134	0.12 138	0.06 117	0.04 131	0.03 52	0.07 100	0.06 77	0.08 121	0.06 102

AIO_rvc	0.06 98	0.06 142	0.03 55	0.05 119	0.04 95	0.04 85	0.03 86	0.08 120	0.06 116	0.10 126	0.04 57	0.08 112	0.02 30	0.03 91	0.06 83	0.07 99	0.08 95	0.06 86	0.07 93	0.05 94	0.12 138	0.05 96	0.02 57	0.03 52	0.06 83	0.06 77	0.05 65	0.05 75

plain	0.06 98	0.04 91	0.04 100	0.04 89	0.04 95	0.05 122	0.03 86	0.08 120	0.04 53	0.09 118	0.05 85	0.06 100	0.02 30	0.02 40	0.07 106	0.08 117	0.12 135	0.08 120	0.08 109	0.06 115	0.08 104	0.04 66	0.02 57	0.05 128	0.09 127	0.09 123	0.08 121	0.09 126

MIF-Stereo (partial)	0.06 98	0.05 116	0.06 176	0.05 119	0.04 95	0.05 122	0.03 86	0.08 120	0.07 143	0.07 109	0.04 57	0.05 86	0.06 170	0.04 123	0.08 138	0.08 117	0.11 125	0.08 120	0.08 109	0.05 94	0.09 109	0.05 96	0.02 57	0.06 161	0.10 143	0.08 114	0.07 109	0.08 118

AASNet	0.06 98	0.06 142	0.04 100	0.09 205	0.07 167	0.08 182	0.05 145	0.08 120	0.04 53	0.07 109	0.07 142	0.07 107	0.04 107	0.04 123	0.06 83	0.07 99	0.10 114	0.08 120	0.08 109	0.06 115	0.07 91	0.06 117	0.04 131	0.06 161	0.08 115	0.07 104	0.06 95	0.06 102

CCAANet	0.08 132	0.07 169	0.06 176	0.09 205	0.06 148	0.07 168	0.09 246	0.08 120	0.07 143	0.07 109	0.07 142	0.14 176	0.05 137	0.05 140	0.09 183	0.10 171	0.10 114	0.09 153	0.07 93	0.06 115	0.08 104	0.06 117	0.04 131	0.04 96	0.08 115	0.09 123	0.07 109	0.09 126

HUF	0.07 121	0.05 116	0.04 100	0.07 170	0.06 148	0.04 85	0.03 86	0.09 128	0.07 143	0.16 152	0.05 85	0.09 120	0.04 107	0.03 91	0.06 83	0.07 99	0.08 95	0.06 86	0.09 126	0.06 115	0.14 177	0.06 117	0.03 103	0.04 96	0.08 115	0.05 41	0.06 95	0.05 75

iinet-f	0.10 165	0.09 233	0.06 176	0.08 181	0.06 148	0.09 198	0.06 181	0.09 128	0.07 143	0.18 176	0.11 239	0.10 129	0.10 261	0.06 159	0.08 138	0.09 135	0.14 153	0.09 153	0.18 270	0.09 196	0.11 124	0.06 117	0.05 167	0.06 161	0.11 158	0.10 139	0.15 216	0.12 166

TESTraft	0.09 139	0.06 142	0.06 176	0.04 89	0.04 95	0.05 122	0.06 181	0.09 128	0.08 174	0.09 118	0.08 172	0.12 148	0.13 295	0.03 91	0.09 183	0.10 171	0.11 125	0.09 153	0.08 109	0.07 134	0.13 157	0.12 297	0.02 57	0.05 128	0.14 210	0.12 181	0.14 199	0.20 280

test_5	0.08 132	0.05 116	0.07 213	0.04 89	0.04 95	0.04 85	0.04 132	0.09 128	0.05 86	0.05 92	0.07 142	0.12 148	0.12 280	0.02 40	0.07 106	0.09 135	0.07 87	0.07 109	0.08 109	0.06 115	0.10 118	0.09 207	0.02 57	0.07 205	0.10 143	0.13 203	0.13 183	0.18 251

ARAFT	0.07 121	0.04 91	0.04 100	0.05 119	0.05 116	0.05 122	0.02 32	0.09 128	0.06 116	0.12 130	0.06 108	0.12 148	0.03 74	0.03 91	0.07 106	0.07 99	0.12 135	0.09 153	0.09 126	0.05 94	0.11 124	0.07 137	0.03 103	0.04 96	0.09 127	0.09 123	0.09 136	0.09 126

DMCA	0.07 121	0.05 116	0.07 213	0.06 146	0.06 148	0.05 122	0.07 206	0.09 128	0.06 116	0.06 99	0.09 193	0.07 107	0.06 170	0.06 159	0.07 106	0.08 117	0.11 125	0.10 181	0.08 109	0.07 134	0.09 109	0.05 96	0.06 191	0.05 128	0.08 115	0.10 139	0.05 65	0.07 110

PDISCO_ROB	0.12 218	0.13 297	0.13 317	0.10 226	0.08 192	0.09 198	0.09 246	0.09 128	0.08 174	0.11 127	0.10 221	0.06 100	0.05 137	0.05 140	0.09 183	0.11 232	0.14 153	0.16 322	0.09 126	0.10 232	0.14 177	0.12 297	0.04 131	0.08 232	0.16 242	0.21 342	0.32 359	0.19 270

AIO_test	0.06 98	0.05 116	0.04 100	0.07 170	0.05 116	0.04 85	0.04 132	0.10 135	0.09 210	0.12 130	0.05 85	0.11 141	0.04 107	0.03 91	0.06 83	0.07 99	0.07 87	0.06 86	0.08 109	0.05 94	0.13 157	0.05 96	0.04 131	0.04 96	0.09 127	0.07 104	0.05 65	0.05 75

raft+_RVC	0.08 132	0.06 142	0.04 100	0.06 146	0.06 148	0.07 168	0.04 132	0.10 135	0.08 174	0.17 162	0.08 172	0.09 120	0.04 107	0.04 123	0.08 138	0.07 99	0.13 139	0.09 153	0.11 147	0.06 115	0.13 157	0.05 96	0.03 103	0.05 128	0.10 143	0.09 123	0.09 136	0.08 118

RALAANet	0.09 139	0.08 212	0.06 176	0.07 170	0.05 116	0.08 182	0.05 145	0.10 135	0.07 143	0.12 130	0.09 193	0.10 129	0.06 170	0.03 91	0.08 138	0.09 135	0.13 139	0.11 200	0.15 212	0.08 159	0.12 138	0.07 137	0.04 131	0.06 161	0.11 158	0.10 139	0.11 157	0.11 153

DISCO	0.10 165	0.10 251	0.08 241	0.10 226	0.09 224	0.11 240	0.09 246	0.10 135	0.08 174	0.15 146	0.10 221	0.12 148	0.07 208	0.06 159	0.09 183	0.11 232	0.15 161	0.10 181	0.14 198	0.10 232	0.12 138	0.10 248	0.06 191	0.09 265	0.14 210	0.11 162	0.13 183	0.11 153

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 121	0.05 116	0.03 55	0.04 89	0.05 116	0.04 85	0.02 32	0.11 139	0.06 116	0.22 231	0.05 85	0.05 86	0.02 30	0.03 91	0.07 106	0.08 117	0.12 135	0.08 120	0.09 126	0.07 134	0.16 216	0.06 117	0.02 57	0.03 52	0.07 100	0.07 104	0.07 109	0.05 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 165	0.07 169	0.06 176	0.08 181	0.05 116	0.07 168	0.03 86	0.11 139	0.15 306	0.20 204	0.15 295	0.11 141	0.07 208	0.08 219	0.08 138	0.09 135	0.16 176	0.11 200	0.12 161	0.08 159	0.12 138	0.11 273	0.06 191	0.07 205	0.12 170	0.14 233	0.12 169	0.16 218

test_4	0.09 139	0.05 116	0.07 213	0.05 119	0.06 148	0.03 44	0.02 32	0.11 139	0.09 210	0.17 162	0.06 108	0.09 120	0.06 170	0.03 91	0.09 183	0.09 135	0.15 161	0.08 120	0.10 138	0.07 134	0.16 216	0.08 160	0.02 57	0.07 205	0.09 127	0.15 263	0.12 169	0.18 251

AFF-stereo	0.06 98	0.05 116	0.05 139	0.05 119	0.04 95	0.04 85	0.03 86	0.11 139	0.06 116	0.16 152	0.04 57	0.08 112	0.03 74	0.02 40	0.06 83	0.08 117	0.08 95	0.05 60	0.09 126	0.04 54	0.09 109	0.05 96	0.02 57	0.04 96	0.10 143	0.08 114	0.07 109	0.07 110

HITNet	0.09 139	0.07 169	0.06 176	0.08 181	0.08 192	0.08 182	0.05 145	0.11 139	0.07 143	0.19 190	0.08 172	0.12 148	0.06 170	0.07 193	0.08 138	0.08 117	0.13 139	0.11 200	0.10 138	0.06 115	0.10 118	0.09 207	0.06 191	0.06 161	0.12 170	0.11 162	0.16 230	0.13 175
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.07 121	0.05 116	0.03 55	0.03 44	0.05 116	0.05 122	0.03 86	0.12 144	0.05 86	0.22 231	0.05 85	0.08 112	0.03 74	0.05 140	0.07 106	0.09 135	0.13 139	0.09 153	0.10 138	0.06 115	0.16 216	0.06 117	0.04 131	0.04 96	0.07 100	0.09 123	0.08 121	0.10 143

test_for_model	0.09 139	0.05 116	0.04 100	0.05 119	0.07 167	0.04 85	0.03 86	0.12 144	0.08 174	0.24 270	0.05 85	0.15 183	0.05 137	0.06 159	0.07 106	0.09 135	0.18 212	0.10 181	0.12 161	0.08 159	0.14 177	0.07 137	0.04 131	0.05 128	0.09 127	0.10 139	0.08 121	0.09 126

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 139	0.05 116	0.04 100	0.05 119	0.07 167	0.04 85	0.03 86	0.12 144	0.08 174	0.24 270	0.05 85	0.15 183	0.05 137	0.06 159	0.07 106	0.09 135	0.18 212	0.10 181	0.12 161	0.08 159	0.14 177	0.07 137	0.04 131	0.05 128	0.09 127	0.10 139	0.08 121	0.09 126

MGS-Stereo	0.08 132	0.06 142	0.04 100	0.05 119	0.05 116	0.04 85	0.03 86	0.12 144	0.05 86	0.09 118	0.07 142	0.10 129	0.04 107	0.05 140	0.07 106	0.08 117	0.15 161	0.11 200	0.12 161	0.09 196	0.12 138	0.07 137	0.05 167	0.05 128	0.10 143	0.09 123	0.11 157	0.10 143

testlalala	0.09 139	0.05 116	0.04 100	0.05 119	0.07 167	0.04 85	0.03 86	0.12 144	0.08 174	0.24 270	0.05 85	0.15 183	0.05 137	0.06 159	0.07 106	0.09 135	0.18 212	0.10 181	0.12 161	0.08 159	0.14 177	0.07 137	0.04 131	0.05 128	0.09 127	0.10 139	0.08 121	0.09 126

GCAPDPT-zeroshot	0.09 139	0.05 116	0.04 100	0.05 119	0.07 167	0.04 85	0.03 86	0.12 144	0.08 174	0.24 270	0.05 85	0.15 183	0.05 137	0.06 159	0.07 106	0.09 135	0.18 212	0.10 181	0.12 161	0.08 159	0.14 177	0.07 137	0.04 131	0.05 128	0.09 127	0.10 139	0.08 121	0.09 126

GCAP-Stereo	0.09 139	0.05 116	0.04 100	0.05 119	0.07 167	0.04 85	0.03 86	0.12 144	0.08 174	0.24 270	0.05 85	0.15 183	0.05 137	0.06 159	0.07 106	0.09 135	0.18 212	0.10 181	0.12 161	0.08 159	0.14 177	0.07 137	0.04 131	0.05 128	0.09 127	0.10 139	0.08 121	0.09 126

anonymousdsp2	0.08 132	0.07 169	0.05 139	0.06 146	0.05 116	0.06 142	0.05 145	0.12 144	0.06 116	0.17 162	0.06 108	0.08 112	0.04 107	0.05 140	0.07 106	0.08 117	0.13 139	0.08 120	0.10 138	0.07 134	0.12 138	0.06 117	0.05 167	0.06 161	0.09 127	0.08 114	0.08 121	0.07 110

IER	0.09 139	0.07 169	0.07 213	0.09 205	0.07 167	0.08 182	0.06 181	0.12 144	0.07 143	0.14 139	0.11 239	0.10 129	0.07 208	0.06 159	0.08 138	0.09 135	0.15 161	0.11 200	0.11 147	0.07 134	0.11 124	0.07 137	0.06 191	0.06 161	0.10 143	0.10 139	0.11 157	0.14 186

Sa-1000	0.10 165	0.07 169	0.07 213	0.07 170	0.05 116	0.09 198	0.03 86	0.12 144	0.06 116	0.18 176	0.08 172	0.19 248	0.05 137	0.05 140	0.10 242	0.10 171	0.16 176	0.12 238	0.14 198	0.09 196	0.16 216	0.10 248	0.04 131	0.05 128	0.19 302	0.15 263	0.13 183	0.20 280

SA	0.10 165	0.07 169	0.06 176	0.06 146	0.05 116	0.08 182	0.04 132	0.12 144	0.05 86	0.16 152	0.07 142	0.16 206	0.03 74	0.04 123	0.09 183	0.09 135	0.13 139	0.11 200	0.12 161	0.09 196	0.14 177	0.10 248	0.03 103	0.06 161	0.16 242	0.14 233	0.13 183	0.20 280

TANstereo	0.11 188	0.06 142	0.06 176	0.10 226	0.09 224	0.09 198	0.06 181	0.12 144	0.08 174	0.22 231	0.08 172	0.13 164	0.07 208	0.08 219	0.10 242	0.13 305	0.20 264	0.13 272	0.18 270	0.08 159	0.18 257	0.09 207	0.06 191	0.06 161	0.10 143	0.10 139	0.15 216	0.14 186

XX-TBD	0.11 188	0.06 142	0.06 176	0.10 226	0.09 224	0.09 198	0.06 181	0.12 144	0.08 174	0.22 231	0.08 172	0.13 164	0.07 208	0.08 219	0.10 242	0.13 305	0.20 264	0.13 272	0.18 270	0.08 159	0.18 257	0.09 207	0.06 191	0.06 161	0.10 143	0.10 139	0.15 216	0.14 186

RALCasStereoNet	0.09 139	0.08 212	0.06 176	0.09 205	0.07 167	0.06 142	0.05 145	0.12 144	0.05 86	0.18 176	0.07 142	0.12 148	0.05 137	0.04 123	0.09 183	0.10 171	0.18 212	0.12 238	0.13 181	0.08 159	0.15 197	0.08 160	0.05 167	0.06 161	0.12 170	0.09 123	0.10 143	0.08 118

UPFNet	0.09 139	0.08 212	0.08 241	0.09 205	0.07 167	0.09 198	0.06 181	0.12 144	0.09 210	0.14 139	0.09 193	0.12 148	0.06 170	0.07 193	0.08 138	0.10 171	0.13 139	0.11 200	0.10 138	0.07 134	0.09 109	0.07 137	0.06 191	0.06 161	0.09 127	0.10 139	0.10 143	0.10 143

DSFCA	0.11 188	0.13 297	0.09 261	0.10 226	0.08 192	0.11 240	0.11 278	0.12 144	0.09 210	0.12 130	0.13 269	0.14 176	0.07 208	0.05 140	0.09 183	0.11 232	0.15 161	0.13 272	0.16 230	0.10 232	0.13 157	0.12 297	0.07 221	0.09 265	0.12 170	0.13 203	0.10 143	0.13 175

DMCA-RVC	0.10 165	0.08 212	0.11 293	0.08 181	0.09 224	0.08 182	0.08 225	0.12 144	0.09 210	0.13 136	0.13 269	0.13 164	0.07 208	0.06 159	0.13 319	0.12 284	0.14 153	0.13 272	0.11 147	0.10 232	0.12 138	0.09 207	0.07 221	0.09 265	0.10 143	0.10 139	0.10 143	0.11 153

BEATNet_4x	0.11 188	0.10 251	0.08 241	0.09 205	0.09 224	0.09 198	0.08 225	0.12 144	0.08 174	0.21 218	0.09 193	0.15 183	0.09 244	0.07 193	0.10 242	0.09 135	0.13 139	0.13 272	0.11 147	0.08 159	0.13 157	0.11 273	0.08 253	0.07 205	0.13 183	0.13 203	0.18 274	0.18 251

LoS_RVC	0.09 139	0.07 169	0.05 139	0.05 119	0.06 148	0.06 142	0.05 145	0.13 162	0.08 174	0.18 176	0.11 239	0.12 148	0.06 170	0.07 193	0.08 138	0.09 135	0.10 114	0.08 120	0.12 161	0.08 159	0.16 216	0.09 207	0.05 167	0.06 161	0.14 210	0.10 139	0.10 143	0.13 175

tt_ll	0.09 139	0.07 169	0.05 139	0.05 119	0.06 148	0.06 142	0.05 145	0.13 162	0.08 174	0.18 176	0.11 239	0.12 148	0.06 170	0.07 193	0.08 138	0.09 135	0.10 114	0.08 120	0.12 161	0.08 159	0.16 216	0.09 207	0.05 167	0.06 161	0.14 210	0.10 139	0.10 143	0.13 175

RAFT+CT+SA	0.09 139	0.05 116	0.07 213	0.05 119	0.05 116	0.04 85	0.05 145	0.13 162	0.08 174	0.08 114	0.07 142	0.15 183	0.13 295	0.04 123	0.10 242	0.10 171	0.09 109	0.08 120	0.08 109	0.06 115	0.12 138	0.11 273	0.02 57	0.06 161	0.13 183	0.12 181	0.11 157	0.17 232

AnonymousM	0.08 132	0.05 116	0.04 100	0.06 146	0.05 116	0.04 85	0.04 132	0.13 162	0.05 86	0.20 204	0.06 108	0.11 141	0.03 74	0.06 159	0.09 183	0.09 135	0.19 238	0.08 120	0.12 161	0.07 134	0.16 216	0.06 117	0.04 131	0.04 96	0.08 115	0.11 162	0.10 143	0.09 126

rafts_anoy	0.09 139	0.08 212	0.07 213	0.07 170	0.07 167	0.06 142	0.05 145	0.13 162	0.05 86	0.17 162	0.09 193	0.12 148	0.05 137	0.03 91	0.09 183	0.10 171	0.15 161	0.12 238	0.13 181	0.07 134	0.14 177	0.08 160	0.03 103	0.06 161	0.11 158	0.10 139	0.09 136	0.11 153

HCRNet	0.11 188	0.17 334	0.06 176	0.22 334	0.08 192	0.15 286	0.08 225	0.13 162	0.04 53	0.46 398	0.12 255	0.24 316	0.07 208	0.07 193	0.08 138	0.06 76	0.14 153	0.08 120	0.20 292	0.08 159	0.09 109	0.05 96	0.11 304	0.06 161	0.06 83	0.05 41	0.05 65	0.08 118

STTStereo	0.13 241	0.14 310	0.17 349	0.13 274	0.15 314	0.13 265	0.20 336	0.13 162	0.13 287	0.15 146	0.15 295	0.17 217	0.10 261	0.11 283	0.12 299	0.12 284	0.15 161	0.14 297	0.13 181	0.11 259	0.12 138	0.10 248	0.07 221	0.09 265	0.15 226	0.13 203	0.12 169	0.16 218

ADCP+	0.11 188	0.10 251	0.08 241	0.09 205	0.07 167	0.09 198	0.08 225	0.13 162	0.11 258	0.16 152	0.12 255	0.18 236	0.08 231	0.07 193	0.10 242	0.09 135	0.16 176	0.11 200	0.14 198	0.09 196	0.12 138	0.09 207	0.08 253	0.08 232	0.11 158	0.15 263	0.11 157	0.11 153

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 241	0.13 297	0.13 317	0.14 284	0.15 314	0.13 265	0.20 336	0.13 162	0.15 306	0.16 152	0.16 306	0.21 289	0.09 244	0.15 333	0.10 242	0.12 284	0.15 161	0.12 238	0.11 147	0.09 196	0.11 124	0.09 207	0.08 253	0.08 232	0.13 183	0.13 203	0.11 157	0.15 201
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.15 293	0.11 268	0.11 293	0.19 323	0.14 306	0.21 341	0.24 356	0.13 162	0.11 258	0.16 152	0.14 282	0.10 129	0.07 208	0.39 383	0.11 283	0.11 232	0.21 279	0.14 297	0.15 212	0.10 232	0.12 138	0.08 160	0.24 363	0.08 232	0.14 210	0.12 181	0.14 199	0.12 166

GeoAtt-L (ZS)	0.10 165	0.06 142	0.06 176	0.05 119	0.05 116	0.08 182	0.05 145	0.14 172	0.05 86	0.19 190	0.06 108	0.15 183	0.04 107	0.08 219	0.08 138	0.09 135	0.17 190	0.08 120	0.11 147	0.08 159	0.16 216	0.09 207	0.06 191	0.04 96	0.13 183	0.11 162	0.17 248	0.21 297

CAS	0.09 139	0.07 169	0.05 139	0.06 146	0.05 116	0.05 122	0.04 132	0.14 172	0.05 86	0.11 127	0.10 221	0.11 141	0.05 137	0.07 193	0.08 138	0.09 135	0.11 125	0.10 181	0.14 198	0.07 134	0.12 138	0.07 137	0.05 167	0.05 128	0.13 183	0.11 162	0.09 136	0.14 186

raftrobust	0.10 165	0.08 212	0.06 176	0.08 181	0.07 167	0.05 122	0.04 132	0.14 172	0.06 116	0.25 304	0.07 142	0.12 148	0.05 137	0.05 140	0.08 138	0.09 135	0.18 212	0.11 200	0.11 147	0.09 196	0.17 242	0.08 160	0.05 167	0.05 128	0.13 183	0.12 181	0.10 143	0.10 143

ADLNet	0.12 218	0.11 268	0.08 241	0.12 261	0.10 250	0.16 298	0.12 292	0.14 172	0.07 143	0.13 136	0.10 221	0.25 319	0.10 261	0.28 369	0.09 183	0.10 171	0.17 190	0.09 153	0.13 181	0.09 196	0.11 124	0.08 160	0.13 322	0.06 161	0.13 183	0.12 181	0.12 169	0.14 186

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 132	0.06 142	0.05 139	0.05 119	0.04 95	0.04 85	0.04 132	0.14 172	0.07 143	0.21 218	0.04 57	0.12 148	0.04 107	0.03 91	0.07 106	0.09 135	0.09 109	0.06 86	0.10 138	0.05 94	0.11 124	0.05 96	0.03 103	0.05 128	0.12 170	0.09 123	0.09 136	0.09 126

HGLStereo	0.11 188	0.10 251	0.08 241	0.09 205	0.10 250	0.09 198	0.06 181	0.14 172	0.08 174	0.18 176	0.15 295	0.09 120	0.06 170	0.08 219	0.09 183	0.10 171	0.17 190	0.13 272	0.14 198	0.10 232	0.11 124	0.09 207	0.08 253	0.08 232	0.13 183	0.12 181	0.10 143	0.11 153

Cross2Single Stereo	0.11 188	0.08 212	0.05 139	0.14 284	0.09 224	0.07 168	0.06 181	0.15 178	0.16 311	0.17 162	0.10 221	0.16 206	0.12 280	0.09 244	0.10 242	0.11 232	0.21 279	0.09 153	0.09 126	0.08 159	0.18 257	0.08 160	0.08 253	0.05 128	0.17 261	0.14 233	0.14 199	0.09 126

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 139	0.04 91	0.06 176	0.04 89	0.05 116	0.05 122	0.03 86	0.15 178	0.09 210	0.19 190	0.09 193	0.16 206	0.05 137	0.06 159	0.09 183	0.09 135	0.15 161	0.08 120	0.11 147	0.07 134	0.16 216	0.08 160	0.04 131	0.05 128	0.16 242	0.11 162	0.14 199	0.16 218

4D-IteraStereo	0.09 139	0.06 142	0.05 139	0.06 146	0.06 148	0.06 142	0.04 132	0.15 178	0.10 238	0.22 231	0.08 172	0.14 176	0.06 170	0.03 91	0.08 138	0.10 171	0.17 190	0.09 153	0.11 147	0.07 134	0.15 197	0.05 96	0.03 103	0.05 128	0.10 143	0.10 139	0.08 121	0.08 118

raft_robust	0.12 218	0.09 233	0.09 261	0.11 247	0.06 148	0.09 198	0.06 181	0.15 178	0.08 174	0.23 253	0.07 142	0.20 265	0.11 272	0.09 244	0.11 283	0.12 284	0.16 176	0.12 238	0.13 181	0.10 232	0.15 197	0.11 273	0.03 103	0.07 205	0.18 287	0.16 289	0.15 216	0.14 186

UDGNet	0.15 293	0.13 297	0.09 261	0.18 316	0.17 325	0.16 298	0.19 334	0.15 178	0.11 258	0.16 152	0.14 282	0.15 183	0.05 137	0.45 384	0.09 183	0.10 171	0.17 190	0.12 238	0.14 198	0.09 196	0.17 242	0.09 207	0.28 385	0.07 205	0.17 261	0.15 263	0.12 169	0.13 175

IPLG	0.09 139	0.07 169	0.07 213	0.07 170	0.07 167	0.06 142	0.05 145	0.15 178	0.06 116	0.22 231	0.06 108	0.15 183	0.05 137	0.04 123	0.08 138	0.10 171	0.16 176	0.10 181	0.14 198	0.09 196	0.13 157	0.08 160	0.04 131	0.07 205	0.13 183	0.11 162	0.11 157	0.08 118

FINET	0.12 218	0.11 268	0.12 308	0.12 261	0.10 250	0.11 240	0.13 298	0.15 178	0.12 278	0.13 136	0.12 255	0.13 164	0.09 244	0.09 244	0.15 344	0.13 305	0.15 161	0.11 200	0.16 230	0.09 196	0.13 157	0.10 248	0.10 294	0.10 282	0.12 170	0.10 139	0.13 183	0.12 166

UNet	0.10 165	0.09 233	0.08 241	0.10 226	0.08 192	0.09 198	0.08 225	0.15 178	0.08 174	0.17 162	0.09 193	0.13 164	0.09 244	0.07 193	0.09 183	0.10 171	0.16 176	0.13 272	0.12 161	0.08 159	0.11 124	0.09 207	0.08 253	0.09 265	0.11 158	0.13 203	0.10 143	0.11 153

DeepPrunerF	0.11 188	0.10 251	0.10 280	0.13 274	0.13 295	0.09 198	0.09 246	0.15 178	0.11 258	0.12 130	0.14 282	0.10 129	0.09 244	0.07 193	0.12 299	0.11 232	0.11 125	0.13 272	0.13 181	0.11 259	0.13 157	0.08 160	0.08 253	0.08 232	0.17 261	0.14 233	0.11 157	0.14 186

iResNet_ROB	0.11 188	0.08 212	0.07 213	0.11 247	0.08 192	0.12 254	0.07 206	0.15 178	0.08 174	0.23 253	0.10 221	0.15 183	0.15 319	0.06 159	0.07 106	0.09 135	0.17 190	0.12 238	0.13 181	0.09 196	0.14 177	0.09 207	0.07 221	0.08 232	0.14 210	0.12 181	0.15 216	0.15 201

XPNet_ROB	0.18 318	0.21 351	0.14 328	0.15 298	0.16 317	0.15 286	0.15 310	0.15 178	0.14 298	0.19 190	0.18 330	0.49 361	0.13 295	0.11 283	0.13 319	0.14 326	0.25 344	0.16 322	0.18 270	0.14 310	0.17 242	0.18 354	0.13 322	0.13 321	0.17 261	0.17 307	0.31 357	0.29 337

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.10 165	0.05 116	0.07 213	0.04 89	0.05 116	0.06 142	0.06 181	0.16 189	0.05 86	0.17 162	0.06 108	0.14 176	0.03 74	0.09 244	0.08 138	0.09 135	0.17 190	0.08 120	0.10 138	0.08 159	0.16 216	0.08 160	0.04 131	0.04 96	0.11 158	0.11 162	0.18 274	0.25 317

DF_test	0.09 139	0.04 91	0.04 100	0.03 44	0.04 95	0.06 142	0.03 86	0.16 189	0.09 210	0.21 218	0.07 142	0.17 217	0.05 137	0.10 265	0.09 183	0.10 171	0.19 238	0.08 120	0.13 181	0.07 134	0.18 257	0.09 207	0.06 191	0.05 128	0.06 83	0.11 162	0.09 136	0.08 118

small-0shot	0.10 165	0.05 116	0.04 100	0.05 119	0.05 116	0.06 142	0.03 86	0.16 189	0.10 238	0.19 190	0.06 108	0.15 183	0.07 208	0.09 244	0.08 138	0.10 171	0.18 212	0.09 153	0.13 181	0.07 134	0.19 272	0.08 160	0.03 103	0.05 128	0.13 183	0.11 162	0.13 183	0.17 232

MatchAttention (ZS)	0.10 165	0.05 116	0.04 100	0.05 119	0.04 95	0.06 142	0.04 132	0.16 189	0.08 174	0.25 304	0.04 57	0.19 248	0.05 137	0.08 219	0.08 138	0.09 135	0.18 212	0.08 120	0.11 147	0.08 159	0.17 242	0.07 137	0.05 167	0.04 96	0.11 158	0.11 162	0.15 216	0.15 201
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.13 241	0.10 251	0.09 261	0.12 261	0.08 192	0.13 265	0.10 264	0.16 189	0.08 174	0.21 218	0.07 142	0.17 217	0.03 74	0.17 338	0.11 283	0.09 135	0.22 296	0.12 238	0.16 230	0.11 259	0.18 257	0.09 207	0.12 315	0.08 232	0.13 183	0.12 181	0.15 216	0.20 280
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.10 165	0.07 169	0.06 176	0.06 146	0.07 167	0.08 182	0.05 145	0.16 189	0.11 258	0.24 270	0.10 221	0.15 183	0.04 107	0.05 140	0.08 138	0.10 171	0.20 264	0.09 153	0.14 198	0.07 134	0.19 272	0.07 137	0.04 131	0.07 205	0.13 183	0.12 181	0.12 169	0.12 166

IGEV-Stereo+	0.06 98	0.03 49	0.03 55	0.03 44	0.04 95	0.03 44	0.03 86	0.16 189	0.06 116	0.20 204	0.06 108	0.06 100	0.03 74	0.04 123	0.07 106	0.08 117	0.10 114	0.06 86	0.09 126	0.06 115	0.12 138	0.06 117	0.03 103	0.03 52	0.07 100	0.06 77	0.03 18	0.07 110

iRaft-Stereo_20w	0.13 241	0.07 169	0.05 139	0.12 261	0.12 283	0.12 254	0.09 246	0.16 189	0.10 238	0.28 357	0.09 193	0.19 248	0.04 107	0.10 265	0.09 183	0.11 232	0.24 327	0.11 200	0.15 212	0.13 299	0.20 296	0.08 160	0.09 278	0.06 161	0.17 261	0.13 203	0.20 301	0.25 317

CREStereo++_RVC	0.11 188	0.07 169	0.05 139	0.08 181	0.08 192	0.08 182	0.07 206	0.16 189	0.09 210	0.26 322	0.09 193	0.17 217	0.13 295	0.08 219	0.08 138	0.10 171	0.20 264	0.08 120	0.13 181	0.07 134	0.19 272	0.08 160	0.06 191	0.06 161	0.14 210	0.11 162	0.16 230	0.15 201
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
FADNet-RVC-Resample	0.13 241	0.10 251	0.12 308	0.12 261	0.10 250	0.13 265	0.10 264	0.16 189	0.13 287	0.18 176	0.13 269	0.17 217	0.11 272	0.10 265	0.10 242	0.09 135	0.13 139	0.15 311	0.15 212	0.17 341	0.15 197	0.12 297	0.10 294	0.13 321	0.17 261	0.13 203	0.12 169	0.11 153

R-Stereo Train	0.13 241	0.07 169	0.07 213	0.09 205	0.10 250	0.15 286	0.05 145	0.16 189	0.12 278	0.28 357	0.12 255	0.20 265	0.08 231	0.11 283	0.09 183	0.11 232	0.24 327	0.12 238	0.16 230	0.11 259	0.21 324	0.11 273	0.08 253	0.07 205	0.15 226	0.15 263	0.16 230	0.15 201

RTSC	0.14 269	0.11 268	0.10 280	0.12 261	0.11 269	0.12 254	0.10 264	0.16 189	0.13 287	0.18 176	0.13 269	0.15 183	0.13 295	0.08 219	0.11 283	0.13 305	0.20 264	0.13 272	0.21 303	0.12 280	0.16 216	0.12 297	0.07 221	0.10 282	0.16 242	0.16 289	0.21 315	0.32 350

RAFT-Stereo	0.13 241	0.07 169	0.07 213	0.09 205	0.10 250	0.15 286	0.05 145	0.16 189	0.12 278	0.28 357	0.12 255	0.20 265	0.08 231	0.11 283	0.09 183	0.11 232	0.24 327	0.12 238	0.16 230	0.11 259	0.21 324	0.11 273	0.08 253	0.07 205	0.15 226	0.15 263	0.16 230	0.15 201
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DLCB_ROB	0.13 241	0.12 284	0.11 293	0.10 226	0.10 250	0.10 223	0.09 246	0.16 189	0.11 258	0.18 176	0.17 315	0.19 248	0.13 295	0.11 283	0.11 283	0.10 171	0.17 190	0.13 272	0.13 181	0.10 232	0.17 242	0.10 248	0.09 278	0.12 311	0.27 358	0.16 289	0.16 230	0.13 175

DN-CSS_ROB	0.11 188	0.09 233	0.11 293	0.08 181	0.09 224	0.08 182	0.08 225	0.16 189	0.10 238	0.23 253	0.17 315	0.18 236	0.14 311	0.05 140	0.08 138	0.09 135	0.13 139	0.10 181	0.18 270	0.09 196	0.11 124	0.08 160	0.07 221	0.08 232	0.13 183	0.10 139	0.12 169	0.10 143

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.10 165	0.06 142	0.04 100	0.03 44	0.06 148	0.06 142	0.06 181	0.17 204	0.07 143	0.20 204	0.06 108	0.17 217	0.06 170	0.08 219	0.08 138	0.09 135	0.19 238	0.08 120	0.13 181	0.08 159	0.19 272	0.09 207	0.05 167	0.05 128	0.14 210	0.11 162	0.13 183	0.16 218

anonymous	0.10 165	0.04 91	0.05 139	0.04 89	0.08 192	0.07 168	0.05 145	0.17 204	0.08 174	0.18 176	0.06 108	0.16 206	0.06 170	0.09 244	0.09 183	0.10 171	0.19 238	0.09 153	0.14 198	0.08 159	0.19 272	0.08 160	0.04 131	0.06 161	0.15 226	0.09 123	0.14 199	0.15 201

LGCAT	0.11 188	0.09 233	0.08 241	0.08 181	0.07 167	0.10 223	0.06 181	0.17 204	0.06 116	0.22 231	0.09 193	0.15 183	0.07 208	0.07 193	0.09 183	0.09 135	0.19 238	0.10 181	0.17 251	0.08 159	0.19 272	0.10 248	0.08 253	0.06 161	0.11 158	0.12 181	0.15 216	0.11 153

DepthFocus	0.10 165	0.05 116	0.05 139	0.09 205	0.05 116	0.06 142	0.04 132	0.17 204	0.07 143	0.22 231	0.09 193	0.13 164	0.04 107	0.10 265	0.09 183	0.09 135	0.18 212	0.09 153	0.18 270	0.09 196	0.17 242	0.08 160	0.09 278	0.05 128	0.07 100	0.11 162	0.14 199	0.12 166

WQFJA1++	0.12 218	0.09 233	0.06 176	0.15 298	0.08 192	0.15 286	0.14 304	0.17 204	0.07 143	0.19 190	0.11 239	0.15 183	0.08 231	0.05 140	0.08 138	0.10 171	0.19 238	0.09 153	0.16 230	0.08 159	0.16 216	0.07 137	0.06 191	0.06 161	0.16 242	0.11 162	0.21 315	0.22 301

IGEV-FE	0.14 269	0.07 169	0.05 139	0.13 274	0.13 295	0.10 223	0.11 278	0.17 204	0.09 210	0.28 357	0.09 193	0.23 307	0.05 137	0.12 302	0.09 183	0.11 232	0.23 308	0.11 200	0.16 230	0.12 280	0.20 296	0.09 207	0.09 278	0.06 161	0.19 302	0.14 233	0.23 322	0.27 328

coex_refinement	0.10 165	0.10 251	0.07 213	0.09 205	0.08 192	0.09 198	0.06 181	0.17 204	0.10 238	0.20 204	0.11 239	0.11 141	0.07 208	0.07 193	0.11 283	0.14 326	0.15 161	0.11 200	0.12 161	0.06 115	0.12 138	0.08 160	0.06 191	0.07 205	0.12 170	0.12 181	0.11 157	0.13 175

G2L-Stereo	0.11 188	0.10 251	0.08 241	0.09 205	0.09 224	0.08 182	0.07 206	0.17 204	0.08 174	0.22 231	0.09 193	0.16 206	0.13 295	0.07 193	0.08 138	0.11 232	0.16 176	0.11 200	0.11 147	0.09 196	0.14 177	0.09 207	0.09 278	0.07 205	0.13 183	0.14 233	0.14 199	0.11 153

Reg-Stereo(zero)	0.11 188	0.08 212	0.06 176	0.08 181	0.07 167	0.10 223	0.07 206	0.17 204	0.10 238	0.25 304	0.09 193	0.20 265	0.06 170	0.07 193	0.09 183	0.11 232	0.19 238	0.10 181	0.15 212	0.09 196	0.15 197	0.08 160	0.07 221	0.07 205	0.13 183	0.13 203	0.18 274	0.17 232

FLISNet	0.11 188	0.08 212	0.06 176	0.08 181	0.07 167	0.10 223	0.07 206	0.17 204	0.10 238	0.25 304	0.09 193	0.20 265	0.06 170	0.07 193	0.09 183	0.11 232	0.19 238	0.10 181	0.15 212	0.09 196	0.15 197	0.08 160	0.07 221	0.07 205	0.13 183	0.13 203	0.18 274	0.17 232

castereo++	0.10 165	0.07 169	0.05 139	0.07 170	0.07 167	0.06 142	0.05 145	0.17 204	0.09 210	0.24 270	0.08 172	0.17 217	0.06 170	0.05 140	0.09 183	0.10 171	0.19 238	0.09 153	0.13 181	0.07 134	0.20 296	0.07 137	0.05 167	0.07 205	0.12 170	0.12 181	0.12 169	0.11 153

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 293	0.07 169	0.05 139	0.12 261	0.12 283	0.15 286	0.09 246	0.17 204	0.12 278	0.29 371	0.09 193	0.22 304	0.05 137	0.12 302	0.11 283	0.11 232	0.26 352	0.12 238	0.33 359	0.11 259	0.20 296	0.12 297	0.08 253	0.06 161	0.21 328	0.18 320	0.20 301	0.32 350

AE-Stereo	0.12 218	0.09 233	0.08 241	0.11 247	0.09 224	0.08 182	0.05 145	0.17 204	0.14 298	0.24 270	0.09 193	0.19 248	0.10 261	0.07 193	0.10 242	0.12 284	0.24 327	0.13 272	0.16 230	0.11 259	0.18 257	0.09 207	0.05 167	0.09 265	0.13 183	0.14 233	0.15 216	0.15 201

IGEV_Zeroshot_test	0.14 269	0.07 169	0.05 139	0.13 274	0.13 295	0.10 223	0.11 278	0.17 204	0.09 210	0.28 357	0.09 193	0.23 307	0.05 137	0.12 302	0.09 183	0.11 232	0.23 308	0.11 200	0.16 230	0.12 280	0.20 296	0.09 207	0.09 278	0.06 161	0.19 302	0.14 233	0.23 322	0.27 328

Any-RAFT	0.13 241	0.07 169	0.05 139	0.10 226	0.09 224	0.12 254	0.08 225	0.17 204	0.10 238	0.26 322	0.09 193	0.20 265	0.08 231	0.10 265	0.09 183	0.10 171	0.22 296	0.11 200	0.20 292	0.10 232	0.21 324	0.09 207	0.08 253	0.06 161	0.16 242	0.15 263	0.17 248	0.17 232

RAFT-Test	0.13 241	0.07 169	0.06 176	0.09 205	0.11 269	0.13 265	0.09 246	0.17 204	0.11 258	0.27 338	0.10 221	0.20 265	0.05 137	0.12 302	0.10 242	0.11 232	0.23 308	0.12 238	0.21 303	0.14 310	0.21 324	0.11 273	0.06 191	0.08 232	0.17 261	0.15 263	0.17 248	0.17 232

EGLCR-Stereo	0.11 188	0.06 142	0.04 100	0.08 181	0.08 192	0.07 168	0.05 145	0.17 204	0.09 210	0.27 338	0.06 108	0.19 248	0.06 170	0.08 219	0.08 138	0.10 171	0.20 264	0.10 181	0.16 230	0.07 134	0.17 242	0.07 137	0.04 131	0.06 161	0.10 143	0.12 181	0.18 274	0.18 251

dd	0.14 269	0.12 284	0.07 213	0.25 347	0.10 250	0.19 326	0.09 246	0.17 204	0.08 174	0.17 162	0.08 172	0.33 338	0.08 231	0.06 159	0.10 242	0.11 232	0.24 327	0.11 200	0.25 331	0.09 196	0.15 197	0.09 207	0.06 191	0.09 265	0.17 261	0.13 203	0.18 274	0.15 201

MIPNet	0.11 188	0.09 233	0.06 176	0.07 170	0.08 192	0.07 168	0.05 145	0.17 204	0.06 116	0.23 253	0.07 142	0.15 183	0.08 231	0.05 140	0.09 183	0.10 171	0.17 190	0.11 200	0.20 292	0.12 280	0.13 157	0.10 248	0.05 167	0.07 205	0.15 226	0.13 203	0.11 157	0.13 175

GMOStereo	0.11 188	0.07 169	0.09 261	0.06 146	0.05 116	0.06 142	0.05 145	0.17 204	0.09 210	0.24 270	0.07 142	0.17 217	0.09 244	0.05 140	0.10 242	0.11 232	0.17 190	0.08 120	0.12 161	0.08 159	0.19 272	0.08 160	0.03 103	0.06 161	0.18 287	0.16 289	0.14 199	0.17 232

error version	0.11 188	0.07 169	0.09 261	0.06 146	0.05 116	0.06 142	0.05 145	0.17 204	0.09 210	0.24 270	0.07 142	0.17 217	0.09 244	0.05 140	0.10 242	0.11 232	0.17 190	0.08 120	0.12 161	0.08 159	0.19 272	0.08 160	0.03 103	0.06 161	0.18 287	0.16 289	0.14 199	0.17 232

test-v	0.11 188	0.07 169	0.09 261	0.06 146	0.05 116	0.06 142	0.05 145	0.17 204	0.09 210	0.24 270	0.07 142	0.17 217	0.09 244	0.05 140	0.10 242	0.11 232	0.17 190	0.08 120	0.12 161	0.08 159	0.19 272	0.08 160	0.03 103	0.06 161	0.18 287	0.16 289	0.14 199	0.17 232

test-3	0.10 165	0.06 142	0.04 100	0.06 146	0.08 192	0.05 122	0.05 145	0.17 204	0.07 143	0.24 270	0.07 142	0.19 248	0.07 208	0.06 159	0.10 242	0.10 171	0.21 279	0.09 153	0.15 212	0.10 232	0.16 216	0.09 207	0.05 167	0.06 161	0.09 127	0.10 139	0.12 169	0.11 153

test_1	0.10 165	0.06 142	0.04 100	0.06 146	0.08 192	0.05 122	0.05 145	0.17 204	0.07 143	0.24 270	0.07 142	0.19 248	0.07 208	0.06 159	0.10 242	0.10 171	0.21 279	0.09 153	0.15 212	0.10 232	0.16 216	0.09 207	0.05 167	0.06 161	0.09 127	0.10 139	0.12 169	0.11 153

test_3	0.11 188	0.07 169	0.07 213	0.06 146	0.08 192	0.05 122	0.05 145	0.17 204	0.09 210	0.24 270	0.09 193	0.21 289	0.11 272	0.06 159	0.13 319	0.13 305	0.20 264	0.09 153	0.14 198	0.10 232	0.18 257	0.08 160	0.04 131	0.08 232	0.13 183	0.15 263	0.13 183	0.14 186

test-2	0.11 188	0.07 169	0.09 261	0.06 146	0.05 116	0.06 142	0.05 145	0.17 204	0.09 210	0.24 270	0.07 142	0.17 217	0.09 244	0.05 140	0.10 242	0.11 232	0.17 190	0.08 120	0.12 161	0.08 159	0.19 272	0.08 160	0.03 103	0.06 161	0.18 287	0.16 289	0.14 199	0.17 232

cross-raft	0.14 269	0.08 212	0.07 213	0.08 181	0.10 250	0.12 254	0.08 225	0.17 204	0.13 287	0.27 338	0.11 239	0.21 289	0.05 137	0.11 283	0.13 319	0.14 326	0.22 296	0.11 200	0.23 320	0.13 299	0.23 354	0.09 207	0.06 191	0.08 232	0.22 338	0.17 307	0.14 199	0.15 201

ICVP	0.15 293	0.13 297	0.14 328	0.12 261	0.12 283	0.13 265	0.10 264	0.17 204	0.12 278	0.17 162	0.13 269	0.18 236	0.12 280	0.09 244	0.12 299	0.13 305	0.18 212	0.15 311	0.15 212	0.14 310	0.17 242	0.13 314	0.20 350	0.11 295	0.19 302	0.19 333	0.17 248	0.16 218
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GMStereo	0.12 218	0.12 284	0.07 213	0.11 247	0.11 269	0.13 265	0.09 246	0.17 204	0.10 238	0.17 162	0.13 269	0.21 289	0.11 272	0.07 193	0.10 242	0.09 135	0.17 190	0.10 181	0.17 251	0.12 280	0.14 177	0.09 207	0.07 221	0.09 265	0.14 210	0.13 203	0.15 216	0.12 166
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.13 241	0.07 169	0.04 100	0.10 226	0.10 250	0.10 223	0.09 246	0.17 204	0.10 238	0.26 322	0.11 239	0.20 265	0.05 137	0.10 265	0.10 242	0.11 232	0.23 308	0.12 238	0.18 270	0.12 280	0.19 272	0.08 160	0.08 253	0.08 232	0.16 242	0.14 233	0.15 216	0.20 280

AF-Net	0.15 293	0.13 297	0.13 317	0.14 284	0.18 332	0.15 286	0.14 304	0.17 204	0.16 311	0.17 162	0.21 349	0.18 236	0.12 280	0.10 265	0.17 355	0.16 352	0.13 139	0.14 297	0.15 212	0.11 259	0.11 124	0.10 248	0.13 322	0.10 282	0.14 210	0.15 263	0.20 301	0.14 186

Nwc_Net	0.15 293	0.13 297	0.13 317	0.14 284	0.18 332	0.15 286	0.14 304	0.17 204	0.16 311	0.17 162	0.21 349	0.18 236	0.12 280	0.10 265	0.17 355	0.16 352	0.13 139	0.14 297	0.15 212	0.11 259	0.11 124	0.10 248	0.13 322	0.10 282	0.14 210	0.15 263	0.20 301	0.14 186

ADCL	0.14 269	0.12 284	0.11 293	0.13 274	0.11 269	0.14 274	0.10 264	0.17 204	0.15 306	0.22 231	0.16 306	0.21 289	0.12 280	0.09 244	0.10 242	0.11 232	0.16 176	0.13 272	0.17 251	0.12 280	0.18 257	0.13 314	0.11 304	0.11 295	0.16 242	0.15 263	0.16 230	0.16 218

ADCRef	0.13 241	0.10 251	0.09 261	0.10 226	0.08 192	0.09 198	0.08 225	0.17 204	0.14 298	0.21 218	0.15 295	0.15 183	0.13 295	0.05 140	0.10 242	0.11 232	0.16 176	0.14 297	0.19 286	0.12 280	0.15 197	0.12 297	0.09 278	0.11 295	0.13 183	0.18 320	0.13 183	0.18 251

MSMDNet	0.13 241	0.08 212	0.06 176	0.09 205	0.12 283	0.10 223	0.08 225	0.17 204	0.11 258	0.27 338	0.09 193	0.20 265	0.06 170	0.12 302	0.10 242	0.11 232	0.24 327	0.12 238	0.19 286	0.16 336	0.21 324	0.11 273	0.07 221	0.08 232	0.17 261	0.14 233	0.17 248	0.18 251

CFNet_RVC	0.13 241	0.12 284	0.10 280	0.14 284	0.11 269	0.14 274	0.09 246	0.17 204	0.09 210	0.19 190	0.13 269	0.21 289	0.09 244	0.09 244	0.10 242	0.13 305	0.18 212	0.13 272	0.15 212	0.11 259	0.16 216	0.08 160	0.06 191	0.09 265	0.15 226	0.12 181	0.16 230	0.17 232

UCFNet_RVC	0.15 293	0.17 334	0.12 308	0.16 303	0.14 306	0.17 307	0.11 278	0.17 204	0.12 278	0.20 204	0.13 269	0.28 325	0.12 280	0.10 265	0.11 283	0.13 305	0.18 212	0.13 272	0.17 251	0.12 280	0.16 216	0.09 207	0.10 294	0.11 295	0.18 287	0.15 263	0.17 248	0.19 270

DeepPruner_ROB	0.14 269	0.13 297	0.11 293	0.12 261	0.11 269	0.10 223	0.09 246	0.17 204	0.12 278	0.21 218	0.18 330	0.15 183	0.13 295	0.08 219	0.12 299	0.11 232	0.19 238	0.15 311	0.19 286	0.11 259	0.17 242	0.14 321	0.10 294	0.11 295	0.17 261	0.16 289	0.17 248	0.19 270

iResNetv2_ROB	0.12 218	0.08 212	0.07 213	0.12 261	0.09 224	0.12 254	0.08 225	0.17 204	0.08 174	0.22 231	0.12 255	0.20 265	0.15 319	0.06 159	0.08 138	0.08 117	0.16 176	0.11 200	0.17 251	0.10 232	0.14 177	0.09 207	0.09 278	0.10 282	0.14 210	0.12 181	0.19 289	0.12 166

LALA_ROB	0.22 343	0.25 364	0.16 341	0.19 323	0.17 325	0.22 344	0.16 315	0.17 204	0.19 337	0.24 270	0.21 349	0.64 372	0.15 319	0.13 318	0.23 372	0.17 359	0.27 363	0.22 367	0.22 310	0.18 348	0.20 296	0.20 366	0.14 328	0.15 334	0.20 315	0.22 350	0.35 366	0.25 317

ACC	0.10 165	0.07 169	0.05 139	0.04 89	0.08 192	0.06 142	0.06 181	0.18 244	0.08 174	0.21 218	0.06 108	0.17 217	0.06 170	0.09 244	0.09 183	0.10 171	0.18 212	0.07 109	0.14 198	0.08 159	0.20 296	0.11 273	0.04 131	0.06 161	0.14 210	0.14 233	0.11 157	0.14 186

TestStereo_HL2	0.12 218	0.09 233	0.07 213	0.10 226	0.08 192	0.10 223	0.08 225	0.18 244	0.10 238	0.22 231	0.11 239	0.20 265	0.09 244	0.08 219	0.09 183	0.10 171	0.19 238	0.11 200	0.17 251	0.09 196	0.14 177	0.07 137	0.07 221	0.08 232	0.17 261	0.14 233	0.17 248	0.18 251

GGDA	0.12 218	0.09 233	0.07 213	0.10 226	0.08 192	0.11 240	0.08 225	0.18 244	0.11 258	0.22 231	0.10 221	0.21 289	0.10 261	0.08 219	0.09 183	0.10 171	0.19 238	0.11 200	0.16 230	0.08 159	0.14 177	0.08 160	0.07 221	0.08 232	0.16 242	0.14 233	0.16 230	0.17 232

DNS	0.12 218	0.08 212	0.06 176	0.08 181	0.08 192	0.11 240	0.06 181	0.18 244	0.07 143	0.26 322	0.06 108	0.26 321	0.04 107	0.10 265	0.09 183	0.10 171	0.21 279	0.10 181	0.15 212	0.09 196	0.20 296	0.09 207	0.05 167	0.06 161	0.14 210	0.13 203	0.18 274	0.18 251

DN	0.14 269	0.08 212	0.08 241	0.19 323	0.09 224	0.22 344	0.11 278	0.18 244	0.10 238	0.21 218	0.12 255	0.35 342	0.06 170	0.14 324	0.09 183	0.11 232	0.24 327	0.12 238	0.16 230	0.08 159	0.18 257	0.11 273	0.06 191	0.08 232	0.24 347	0.14 233	0.15 216	0.18 251

gcap_with_dpt	0.13 241	0.07 169	0.07 213	0.08 181	0.09 224	0.11 240	0.07 206	0.18 244	0.11 258	0.27 338	0.10 221	0.24 316	0.09 244	0.12 302	0.10 242	0.11 232	0.21 279	0.12 238	0.16 230	0.10 232	0.21 324	0.11 273	0.08 253	0.08 232	0.17 261	0.12 181	0.17 248	0.25 317

DDF-Stereo	0.12 218	0.07 169	0.04 100	0.10 226	0.09 224	0.13 265	0.10 264	0.18 244	0.08 174	0.24 270	0.06 108	0.19 248	0.06 170	0.08 219	0.08 138	0.11 232	0.23 308	0.08 120	0.16 230	0.10 232	0.20 296	0.08 160	0.07 221	0.07 205	0.13 183	0.13 203	0.17 248	0.19 270

zero-FE	0.12 218	0.07 169	0.04 100	0.11 247	0.08 192	0.15 286	0.12 292	0.18 244	0.08 174	0.23 253	0.08 172	0.19 248	0.07 208	0.08 219	0.08 138	0.11 232	0.23 308	0.09 153	0.17 251	0.10 232	0.20 296	0.09 207	0.07 221	0.07 205	0.13 183	0.13 203	0.16 230	0.20 280

S2M2_XL	0.11 188	0.07 169	0.08 241	0.07 170	0.07 167	0.10 223	0.08 225	0.18 244	0.06 116	0.21 218	0.09 193	0.22 304	0.05 137	0.06 159	0.08 138	0.10 171	0.20 264	0.09 153	0.17 251	0.09 196	0.20 296	0.08 160	0.08 253	0.06 161	0.11 158	0.09 123	0.14 199	0.16 218
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.12 218	0.07 169	0.04 100	0.09 205	0.09 224	0.11 240	0.10 264	0.18 244	0.08 174	0.24 270	0.09 193	0.16 206	0.04 107	0.09 244	0.09 183	0.11 232	0.21 279	0.10 181	0.17 251	0.09 196	0.20 296	0.10 248	0.05 167	0.06 161	0.15 226	0.13 203	0.16 230	0.27 328

GCAP-BAT	0.13 241	0.07 169	0.07 213	0.08 181	0.09 224	0.11 240	0.07 206	0.18 244	0.11 258	0.27 338	0.10 221	0.24 316	0.09 244	0.12 302	0.10 242	0.11 232	0.21 279	0.12 238	0.16 230	0.10 232	0.21 324	0.11 273	0.08 253	0.08 232	0.17 261	0.12 181	0.17 248	0.25 317

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 293	0.07 169	0.05 139	0.14 284	0.12 283	0.15 286	0.10 264	0.18 244	0.08 174	0.26 322	0.08 172	0.19 248	0.08 231	0.11 283	0.10 242	0.12 284	0.26 352	0.13 272	0.26 337	0.11 259	0.20 296	0.10 248	0.08 253	0.07 205	0.20 315	0.18 320	0.19 289	0.31 346

gcap-zeroshot	0.13 241	0.08 212	0.05 139	0.08 181	0.10 250	0.11 240	0.09 246	0.18 244	0.09 210	0.28 357	0.08 172	0.20 265	0.06 170	0.10 265	0.09 183	0.12 284	0.23 308	0.11 200	0.27 342	0.12 280	0.20 296	0.11 273	0.07 221	0.08 232	0.12 170	0.17 307	0.17 248	0.18 251

trnet	0.11 188	0.08 212	0.05 139	0.07 170	0.07 167	0.07 168	0.05 145	0.18 244	0.05 86	0.27 338	0.07 142	0.18 236	0.06 170	0.08 219	0.08 138	0.10 171	0.22 296	0.08 120	0.12 161	0.07 134	0.20 296	0.08 160	0.06 191	0.05 128	0.11 158	0.13 203	0.17 248	0.16 218

EKT-Stereo	0.15 293	0.10 251	0.07 213	0.13 274	0.12 283	0.16 298	0.17 324	0.18 244	0.11 258	0.26 322	0.17 315	0.17 217	0.07 208	0.11 283	0.09 183	0.11 232	0.24 327	0.15 311	0.23 320	0.12 280	0.24 361	0.10 248	0.07 221	0.08 232	0.20 315	0.15 263	0.17 248	0.18 251

CASnet	0.10 165	0.06 142	0.05 139	0.08 181	0.09 224	0.11 240	0.05 145	0.18 244	0.10 238	0.23 253	0.11 239	0.13 164	0.06 170	0.07 193	0.09 183	0.10 171	0.16 176	0.08 120	0.18 270	0.07 134	0.14 177	0.06 117	0.06 191	0.06 161	0.12 170	0.10 139	0.14 199	0.10 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymity	0.13 241	0.06 142	0.05 139	0.09 205	0.10 250	0.09 198	0.07 206	0.18 244	0.08 174	0.28 357	0.12 255	0.19 248	0.06 170	0.09 244	0.09 183	0.13 305	0.23 308	0.12 238	0.17 251	0.15 324	0.19 272	0.10 248	0.09 278	0.07 205	0.19 302	0.18 320	0.19 289	0.19 270

CIPLG	0.09 139	0.06 142	0.05 139	0.06 146	0.06 148	0.09 198	0.06 181	0.18 244	0.06 116	0.20 204	0.08 172	0.12 148	0.06 170	0.06 159	0.08 138	0.10 171	0.17 190	0.11 200	0.11 147	0.09 196	0.13 157	0.06 117	0.04 131	0.06 161	0.10 143	0.09 123	0.10 143	0.10 143

IPLGR_C	0.09 139	0.06 142	0.05 139	0.06 146	0.06 148	0.09 198	0.06 181	0.18 244	0.06 116	0.20 204	0.08 172	0.12 148	0.07 208	0.06 159	0.08 138	0.10 171	0.17 190	0.11 200	0.11 147	0.09 196	0.13 157	0.06 117	0.04 131	0.06 161	0.10 143	0.09 123	0.10 143	0.10 143

IPLGR	0.12 218	0.09 233	0.09 261	0.09 205	0.10 250	0.09 198	0.07 206	0.18 244	0.09 210	0.22 231	0.10 221	0.15 183	0.07 208	0.06 159	0.09 183	0.11 232	0.17 190	0.11 200	0.20 292	0.12 280	0.15 197	0.08 160	0.04 131	0.08 232	0.16 242	0.13 203	0.14 199	0.16 218

ACRE	0.09 139	0.06 142	0.05 139	0.06 146	0.06 148	0.09 198	0.06 181	0.18 244	0.06 116	0.20 204	0.08 172	0.12 148	0.07 208	0.06 159	0.08 138	0.10 171	0.17 190	0.11 200	0.11 147	0.09 196	0.13 157	0.06 117	0.04 131	0.06 161	0.10 143	0.10 139	0.10 143	0.10 143

TRStereo	0.13 241	0.07 169	0.05 139	0.09 205	0.08 192	0.17 307	0.13 298	0.18 244	0.07 143	0.25 304	0.09 193	0.20 265	0.04 107	0.10 265	0.09 183	0.10 171	0.22 296	0.11 200	0.22 310	0.13 299	0.19 272	0.09 207	0.09 278	0.07 205	0.16 242	0.15 263	0.24 332	0.20 280

LMCR-Stereo	0.13 241	0.09 233	0.07 213	0.11 247	0.08 192	0.11 240	0.09 246	0.18 244	0.09 210	0.19 190	0.14 282	0.19 248	0.14 311	0.10 265	0.09 183	0.11 232	0.20 264	0.13 272	0.19 286	0.10 232	0.18 257	0.10 248	0.08 253	0.08 232	0.15 226	0.13 203	0.18 274	0.17 232

GEStereo_RVC	0.14 269	0.13 297	0.10 280	0.11 247	0.12 283	0.12 254	0.11 278	0.18 244	0.13 287	0.24 270	0.16 306	0.18 236	0.10 261	0.06 159	0.12 299	0.11 232	0.20 264	0.17 335	0.23 320	0.13 299	0.15 197	0.13 314	0.07 221	0.11 295	0.20 315	0.14 233	0.13 183	0.19 270

s12784h	0.12 218	0.09 233	0.06 176	0.11 247	0.09 224	0.08 182	0.06 181	0.18 244	0.07 143	0.27 338	0.11 239	0.19 248	0.08 231	0.07 193	0.08 138	0.09 135	0.21 279	0.08 120	0.15 212	0.07 134	0.20 296	0.08 160	0.05 167	0.07 205	0.16 242	0.14 233	0.18 274	0.21 297

TestStereo	0.13 241	0.12 284	0.10 280	0.11 247	0.08 192	0.11 240	0.10 264	0.18 244	0.11 258	0.24 270	0.13 269	0.20 265	0.08 231	0.06 159	0.11 283	0.10 171	0.20 264	0.11 200	0.20 292	0.10 232	0.21 324	0.10 248	0.06 191	0.12 311	0.19 302	0.11 162	0.12 169	0.13 175

XX-Stereo	0.14 269	0.05 116	0.05 139	0.10 226	0.08 192	0.17 307	0.07 206	0.18 244	0.10 238	0.27 338	0.09 193	0.20 265	0.03 74	0.09 244	0.10 242	0.12 284	0.23 308	0.11 200	0.20 292	0.11 259	0.20 296	0.08 160	0.08 253	0.07 205	0.22 338	0.16 289	0.17 248	0.36 357

CREStereo	0.11 188	0.08 212	0.06 176	0.08 181	0.08 192	0.07 168	0.05 145	0.18 244	0.05 86	0.26 322	0.08 172	0.18 236	0.06 170	0.08 219	0.08 138	0.10 171	0.22 296	0.09 153	0.13 181	0.08 159	0.20 296	0.09 207	0.06 191	0.05 128	0.11 158	0.13 203	0.17 248	0.15 201
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
PMTNet	0.11 188	0.10 251	0.06 176	0.12 261	0.09 224	0.07 168	0.06 181	0.18 244	0.06 116	0.28 357	0.06 108	0.18 236	0.04 107	0.07 193	0.09 183	0.11 232	0.19 238	0.09 153	0.14 198	0.08 159	0.17 242	0.09 207	0.07 221	0.05 128	0.13 183	0.12 181	0.17 248	0.15 201

HSM-Net_RVC	0.15 293	0.12 284	0.10 280	0.17 311	0.13 295	0.14 274	0.10 264	0.18 244	0.14 298	0.25 304	0.18 330	0.28 325	0.16 324	0.11 283	0.11 283	0.11 232	0.19 238	0.13 272	0.16 230	0.11 259	0.17 242	0.11 273	0.08 253	0.11 295	0.19 302	0.16 289	0.23 322	0.24 311
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.14 269	0.12 284	0.09 261	0.14 284	0.13 295	0.12 254	0.10 264	0.18 244	0.10 238	0.23 253	0.15 295	0.18 236	0.14 311	0.08 219	0.10 242	0.10 171	0.21 279	0.12 238	0.17 251	0.12 280	0.18 257	0.10 248	0.07 221	0.08 232	0.17 261	0.15 263	0.17 248	0.18 251

ETE_ROB	0.22 343	0.23 358	0.15 335	0.20 328	0.16 317	0.19 326	0.17 324	0.18 244	0.19 337	0.22 231	0.22 356	0.65 374	0.16 324	0.14 324	0.14 334	0.14 326	0.30 375	0.19 351	0.24 326	0.19 352	0.21 324	0.18 354	0.16 334	0.15 334	0.22 338	0.28 383	0.41 380	0.26 324

ACC-I	0.10 165	0.07 169	0.05 139	0.04 89	0.07 167	0.06 142	0.06 181	0.19 276	0.07 143	0.21 218	0.06 108	0.16 206	0.06 170	0.09 244	0.08 138	0.10 171	0.18 212	0.07 109	0.13 181	0.08 159	0.20 296	0.11 273	0.04 131	0.05 128	0.13 183	0.14 233	0.11 157	0.13 175

DNSM	0.12 218	0.08 212	0.06 176	0.08 181	0.08 192	0.11 240	0.06 181	0.19 276	0.08 174	0.26 322	0.06 108	0.21 289	0.03 74	0.10 265	0.09 183	0.10 171	0.22 296	0.10 181	0.15 212	0.09 196	0.20 296	0.10 248	0.06 191	0.06 161	0.15 226	0.12 181	0.17 248	0.19 270

HLF11	0.11 188	0.09 233	0.07 213	0.11 247	0.07 167	0.09 198	0.07 206	0.19 276	0.07 143	0.19 190	0.09 193	0.16 206	0.06 170	0.07 193	0.08 138	0.10 171	0.19 238	0.12 238	0.16 230	0.09 196	0.13 157	0.08 160	0.07 221	0.07 205	0.12 170	0.13 203	0.15 216	0.14 186

TestStereo-Hl	0.14 269	0.11 268	0.08 241	0.10 226	0.09 224	0.15 286	0.11 278	0.19 276	0.13 287	0.24 270	0.12 255	0.28 325	0.12 280	0.07 193	0.09 183	0.11 232	0.19 238	0.12 238	0.18 270	0.10 232	0.15 197	0.09 207	0.07 221	0.10 282	0.16 242	0.15 263	0.24 332	0.29 337

DF	0.12 218	0.07 169	0.05 139	0.10 226	0.09 224	0.09 198	0.07 206	0.19 276	0.07 143	0.27 338	0.09 193	0.20 265	0.05 137	0.10 265	0.09 183	0.11 232	0.22 296	0.11 200	0.16 230	0.09 196	0.21 324	0.10 248	0.07 221	0.07 205	0.15 226	0.12 181	0.17 248	0.23 306

MSKI-zero shot	0.13 241	0.08 212	0.05 139	0.09 205	0.11 269	0.09 198	0.07 206	0.19 276	0.09 210	0.28 357	0.10 221	0.19 248	0.06 170	0.11 283	0.10 242	0.11 232	0.24 327	0.11 200	0.17 251	0.11 259	0.21 324	0.10 248	0.07 221	0.08 232	0.14 210	0.17 307	0.18 274	0.18 251

DLNR_Zeroshot_test	10.12 426	32.06 436	0.05 139	54.44 436	0.09 224	0.18 315	50.47 436	0.19 276	0.08 174	0.27 338	0.07 142	0.20 265	0.04 107	0.14 324	62.26 436	70.60 436	0.33 380	0.18 346	0.25 331	0.11 259	0.20 296	0.08 160	0.07 221	0.09 265	0.18 287	0.15 263	0.20 301	0.26 324

HH	0.13 241	0.06 142	0.05 139	0.11 247	0.11 269	0.16 298	0.08 225	0.19 276	0.07 143	0.28 357	0.08 172	0.18 236	0.05 137	0.12 302	0.10 242	0.10 171	0.23 308	0.12 238	0.15 212	0.10 232	0.20 296	0.08 160	0.07 221	0.08 232	0.13 183	0.14 233	0.19 289	0.23 306

HanStereo	0.13 241	0.06 142	0.05 139	0.11 247	0.11 269	0.16 298	0.08 225	0.19 276	0.07 143	0.28 357	0.08 172	0.18 236	0.05 137	0.12 302	0.10 242	0.10 171	0.23 308	0.12 238	0.15 212	0.10 232	0.20 296	0.08 160	0.07 221	0.08 232	0.13 183	0.14 233	0.19 289	0.23 306

CASS	0.15 293	0.12 284	0.10 280	0.14 284	0.12 283	0.16 298	0.10 264	0.19 276	0.15 306	0.26 322	0.12 255	0.20 265	0.12 280	0.09 244	0.11 283	0.12 284	0.23 308	0.12 238	0.23 320	0.09 196	0.19 272	0.10 248	0.07 221	0.09 265	0.23 345	0.14 233	0.19 289	0.22 301
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDG	0.26 354	0.20 346	0.13 317	0.38 369	0.31 374	0.38 376	0.51 387	0.19 276	0.16 311	0.19 190	0.23 361	0.17 217	0.09 244	1.45 397	0.14 334	0.13 305	0.27 363	0.16 322	0.26 337	0.13 299	0.21 324	0.13 314	0.25 365	0.12 311	0.20 315	0.20 337	0.20 301	0.19 270

GLC_STEREO	0.13 241	0.11 268	0.12 308	0.12 261	0.11 269	0.10 223	0.10 264	0.19 276	0.07 143	0.25 304	0.13 269	0.12 148	0.07 208	0.07 193	0.08 138	0.12 284	0.24 327	0.11 200	0.17 251	0.09 196	0.27 376	0.15 333	0.07 221	0.07 205	0.15 226	0.09 123	0.20 301	0.12 166

SACVNet	0.15 293	0.14 310	0.13 317	0.16 303	0.13 295	0.14 274	0.12 292	0.19 276	0.17 322	0.19 190	0.17 315	0.14 176	0.07 208	0.14 324	0.13 319	0.13 305	0.19 238	0.16 322	0.20 292	0.13 299	0.16 216	0.14 321	0.12 315	0.13 321	0.20 315	0.18 320	0.19 289	0.17 232

AACVNet	0.14 269	0.13 297	0.10 280	0.13 274	0.13 295	0.14 274	0.10 264	0.19 276	0.11 258	0.22 231	0.17 315	0.13 164	0.10 261	0.09 244	0.11 283	0.11 232	0.21 279	0.13 272	0.17 251	0.12 280	0.16 216	0.11 273	0.11 304	0.11 295	0.17 261	0.13 203	0.14 199	0.16 218

test-1	0.14 269	0.06 142	0.07 213	0.11 247	0.10 250	0.18 315	0.14 304	0.19 276	0.13 287	0.28 357	0.10 221	0.19 248	0.11 272	0.12 302	0.12 299	0.13 305	0.22 296	0.12 238	0.22 310	0.10 232	0.24 361	0.08 160	0.09 278	0.08 232	0.21 328	0.18 320	0.15 216	0.17 232

CFNet_pseudo	0.13 241	0.11 268	0.11 293	0.14 284	0.11 269	0.12 254	0.11 278	0.19 276	0.12 278	0.24 270	0.14 282	0.16 206	0.15 319	0.08 219	0.09 183	0.10 171	0.16 176	0.13 272	0.13 181	0.08 159	0.15 197	0.08 160	0.08 253	0.09 265	0.15 226	0.14 233	0.19 289	0.20 280

sCroCo_RVC	0.14 269	0.09 233	0.09 261	0.08 181	0.07 167	0.10 223	0.07 206	0.19 276	0.14 298	0.18 176	0.12 255	0.13 164	0.14 311	0.06 159	0.13 319	0.15 344	0.22 296	0.15 311	0.22 310	0.13 299	0.21 324	0.16 341	0.06 191	0.12 311	0.17 261	0.16 289	0.17 248	0.17 232

APVNet	0.15 293	0.13 297	0.11 293	0.14 284	0.16 317	0.14 274	0.13 298	0.19 276	0.11 258	0.14 139	0.13 269	0.17 217	0.09 244	0.16 336	0.15 344	0.15 344	0.21 279	0.14 297	0.22 310	0.15 324	0.15 197	0.12 297	0.07 221	0.12 311	0.16 242	0.15 263	0.19 289	0.17 232

RP	0.15 293	0.14 310	0.15 335	0.17 311	0.14 306	0.17 307	0.16 315	0.19 276	0.17 322	0.14 139	0.16 306	0.16 206	0.15 319	0.11 283	0.13 319	0.12 284	0.15 161	0.12 238	0.15 212	0.12 280	0.12 138	0.12 297	0.10 294	0.12 311	0.17 261	0.15 263	0.20 301	0.18 251

NCC-stereo	0.17 313	0.16 326	0.16 341	0.16 303	0.17 325	0.18 315	0.18 327	0.19 276	0.20 348	0.16 152	0.19 339	0.21 289	0.21 337	0.12 302	0.20 368	0.18 366	0.18 212	0.19 351	0.18 270	0.15 324	0.15 197	0.15 333	0.15 330	0.12 311	0.18 287	0.17 307	0.24 332	0.20 280

Abc-Net	0.17 313	0.16 326	0.16 341	0.16 303	0.17 325	0.18 315	0.18 327	0.19 276	0.20 348	0.16 152	0.19 339	0.21 289	0.21 337	0.12 302	0.20 368	0.18 366	0.18 212	0.19 351	0.18 270	0.15 324	0.15 197	0.15 333	0.15 330	0.12 311	0.18 287	0.17 307	0.24 332	0.20 280
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RASNet	0.11 188	0.10 251	0.09 261	0.10 226	0.07 167	0.08 182	0.08 225	0.19 276	0.09 210	0.17 162	0.10 221	0.13 164	0.08 231	0.06 159	0.08 138	0.10 171	0.15 161	0.09 153	0.12 161	0.06 115	0.15 197	0.09 207	0.05 167	0.10 282	0.13 183	0.11 162	0.17 248	0.17 232

CFNet	0.12 218	0.11 268	0.08 241	0.14 284	0.12 283	0.11 240	0.09 246	0.19 276	0.10 238	0.18 176	0.12 255	0.25 319	0.10 261	0.08 219	0.08 138	0.09 135	0.17 190	0.12 238	0.12 161	0.09 196	0.11 124	0.08 160	0.06 191	0.09 265	0.15 226	0.12 181	0.13 183	0.13 175

ManiGeoR	0.12 218	0.10 251	0.08 241	0.13 274	0.08 192	0.10 223	0.07 206	0.20 299	0.10 238	0.20 204	0.11 239	0.20 265	0.06 170	0.06 159	0.09 183	0.10 171	0.18 212	0.11 200	0.16 230	0.09 196	0.13 157	0.07 137	0.06 191	0.08 232	0.16 242	0.14 233	0.16 230	0.14 186

HLf10	0.12 218	0.10 251	0.08 241	0.13 274	0.08 192	0.10 223	0.07 206	0.20 299	0.10 238	0.20 204	0.11 239	0.20 265	0.06 170	0.06 159	0.09 183	0.10 171	0.18 212	0.11 200	0.16 230	0.09 196	0.13 157	0.07 137	0.06 191	0.08 232	0.16 242	0.14 233	0.16 230	0.14 186

HLf8	0.12 218	0.10 251	0.08 241	0.11 247	0.09 224	0.10 223	0.08 225	0.20 299	0.09 210	0.19 190	0.10 221	0.20 265	0.09 244	0.07 193	0.09 183	0.11 232	0.19 238	0.12 238	0.17 251	0.09 196	0.14 177	0.09 207	0.07 221	0.08 232	0.16 242	0.14 233	0.18 274	0.18 251

TestStereo_HL3	0.14 269	0.11 268	0.08 241	0.12 261	0.10 250	0.12 254	0.11 278	0.20 299	0.13 287	0.24 270	0.11 239	0.30 334	0.13 295	0.08 219	0.09 183	0.11 232	0.23 308	0.12 238	0.16 230	0.10 232	0.16 216	0.10 248	0.08 253	0.08 232	0.17 261	0.13 203	0.23 322	0.27 328

DDVS	0.19 324	0.15 318	0.13 317	0.18 316	0.18 332	0.19 326	0.20 336	0.20 299	0.16 311	0.25 304	0.21 349	0.39 351	0.27 356	0.13 318	0.12 299	0.14 326	0.26 352	0.19 351	0.28 347	0.15 324	0.18 257	0.16 341	0.10 294	0.14 330	0.19 302	0.15 263	0.22 320	0.25 317

model_zeroshot	0.14 269	0.09 233	0.06 176	0.10 226	0.10 250	0.14 274	0.08 225	0.20 299	0.12 278	0.28 357	0.08 172	0.21 289	0.06 170	0.11 283	0.09 183	0.12 284	0.26 352	0.13 272	0.27 342	0.11 259	0.20 296	0.13 314	0.11 304	0.09 265	0.17 261	0.17 307	0.18 274	0.18 251

DDUNet	0.26 354	0.20 346	0.12 308	0.37 364	0.30 373	0.40 378	0.47 384	0.20 299	0.16 311	0.16 152	0.25 370	0.16 206	0.08 231	1.63 401	0.13 319	0.14 326	0.21 279	0.14 297	0.25 331	0.13 299	0.18 257	0.12 297	0.25 365	0.15 334	0.17 261	0.18 320	0.18 274	0.22 301

PSMNet-ADL	0.18 318	0.13 297	0.13 317	0.16 303	0.14 306	0.17 307	0.16 315	0.20 299	0.21 354	0.27 338	0.19 339	0.29 332	0.25 348	0.18 343	0.14 334	0.14 326	0.23 308	0.14 297	0.22 310	0.14 310	0.19 272	0.11 273	0.10 294	0.11 295	0.20 315	0.15 263	0.23 322	0.19 270

GANet-ADL	0.15 293	0.12 284	0.09 261	0.14 284	0.12 283	0.16 298	0.12 292	0.20 299	0.10 238	0.25 304	0.15 295	0.22 304	0.12 280	0.21 355	0.09 183	0.11 232	0.25 344	0.14 297	0.20 292	0.14 310	0.19 272	0.09 207	0.08 253	0.10 282	0.17 261	0.15 263	0.20 301	0.17 232

pcwnet_v2	0.15 293	0.12 284	0.12 308	0.16 303	0.14 306	0.17 307	0.14 304	0.20 299	0.13 287	0.22 231	0.14 282	0.19 248	0.18 330	0.12 302	0.10 242	0.12 284	0.18 212	0.13 272	0.17 251	0.12 280	0.16 216	0.11 273	0.09 278	0.10 282	0.19 302	0.20 337	0.19 289	0.27 328

GES	0.14 269	0.11 268	0.07 213	0.09 205	0.11 269	0.15 286	0.09 246	0.20 299	0.09 210	0.23 253	0.12 255	0.17 217	0.11 272	0.14 324	0.10 242	0.10 171	0.23 308	0.14 297	0.24 326	0.14 310	0.17 242	0.17 345	0.11 304	0.09 265	0.15 226	0.14 233	0.21 315	0.20 280

psm_up	0.14 269	0.11 268	0.13 317	0.15 298	0.12 283	0.14 274	0.11 278	0.20 299	0.16 311	0.19 190	0.12 255	0.15 183	0.17 328	0.10 265	0.12 299	0.12 284	0.19 238	0.13 272	0.17 251	0.11 259	0.15 197	0.09 207	0.10 294	0.16 342	0.18 287	0.16 289	0.17 248	0.20 280

FADNet	0.16 310	0.15 318	0.10 280	0.20 328	0.10 250	0.19 326	0.13 298	0.20 299	0.13 287	0.22 231	0.24 364	0.17 217	0.14 311	0.12 302	0.17 355	0.16 352	0.16 176	0.14 297	0.23 320	0.20 356	0.16 216	0.12 297	0.11 304	0.11 295	0.21 328	0.18 320	0.16 230	0.15 201

stereogan	0.16 310	0.15 318	0.15 335	0.16 303	0.18 332	0.18 315	0.16 315	0.20 299	0.19 337	0.14 139	0.16 306	0.20 265	0.18 330	0.13 318	0.14 334	0.13 305	0.16 176	0.14 297	0.17 251	0.14 310	0.14 177	0.12 297	0.13 322	0.13 321	0.16 242	0.16 289	0.23 322	0.18 251

pmcnn	0.19 324	0.14 310	0.11 293	0.18 316	0.13 295	0.19 326	0.16 315	0.20 299	0.18 328	0.26 322	0.14 282	0.35 342	0.25 348	0.09 244	0.09 183	0.11 232	0.25 344	0.14 297	0.24 326	0.14 310	0.22 343	0.14 321	0.11 304	0.11 295	0.21 328	0.18 320	0.39 375	0.45 376

ACV-stereo	0.25 350	0.15 318	0.13 317	0.22 334	0.17 325	0.28 358	0.24 356	0.21 314	0.20 348	0.24 270	0.21 349	0.28 325	0.36 375	0.18 343	0.13 319	0.12 284	0.34 382	0.20 357	1.12 408	0.25 372	0.26 373	0.17 345	0.29 388	0.18 350	0.19 302	0.16 289	0.25 339	0.29 337

GwcNet-ADL	0.17 313	0.12 284	0.11 293	0.19 323	0.14 306	0.17 307	0.14 304	0.21 314	0.14 298	0.24 270	0.17 315	0.32 337	0.16 324	0.19 348	0.11 283	0.14 326	0.22 296	0.15 311	0.23 320	0.13 299	0.18 257	0.11 273	0.05 167	0.10 282	0.18 287	0.15 263	0.19 289	0.21 297

FADNet-RVC	0.14 269	0.13 297	0.10 280	0.18 316	0.11 269	0.14 274	0.09 246	0.21 314	0.09 210	0.19 190	0.17 315	0.17 217	0.12 280	0.11 283	0.14 334	0.15 344	0.18 212	0.13 272	0.18 270	0.15 324	0.12 138	0.12 297	0.12 315	0.11 295	0.20 315	0.16 289	0.14 199	0.14 186

PA-Net	0.19 324	0.21 351	0.25 374	0.14 284	0.20 344	0.18 315	0.20 336	0.21 314	0.19 337	0.18 176	0.14 282	0.17 217	0.21 337	0.26 363	0.16 349	0.18 366	0.15 161	0.19 351	0.13 181	0.17 341	0.14 177	0.15 333	0.10 294	0.16 342	0.17 261	0.25 369	0.17 248	0.35 355
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MLCV	0.14 269	0.11 268	0.09 261	0.16 303	0.12 283	0.14 274	0.11 278	0.21 314	0.10 238	0.24 270	0.13 269	0.21 289	0.14 311	0.08 219	0.09 183	0.10 171	0.19 238	0.11 200	0.19 286	0.09 196	0.17 242	0.08 160	0.10 294	0.09 265	0.16 242	0.13 203	0.16 230	0.19 270

iResNet	0.16 310	0.11 268	0.09 261	0.15 298	0.13 295	0.17 307	0.12 292	0.21 314	0.14 298	0.25 304	0.13 269	0.35 342	0.32 368	0.08 219	0.10 242	0.11 232	0.20 264	0.12 238	0.25 331	0.14 310	0.18 257	0.11 273	0.12 315	0.13 321	0.18 287	0.14 233	0.20 301	0.18 251

NCCL2	0.17 313	0.17 334	0.16 341	0.13 274	0.13 295	0.13 265	0.12 292	0.21 314	0.17 322	0.22 231	0.15 295	0.23 307	0.13 295	0.09 244	0.15 344	0.16 352	0.18 212	0.17 335	0.19 286	0.17 341	0.21 324	0.17 345	0.11 304	0.16 342	0.25 352	0.26 376	0.20 301	0.24 311

FBW_ROB	0.26 354	0.26 367	0.25 374	0.37 364	0.25 360	0.32 364	0.20 336	0.21 314	0.18 328	0.27 338	0.20 344	0.45 355	0.31 365	0.26 363	0.20 368	0.20 376	0.27 363	0.17 335	0.51 380	0.14 310	0.21 324	0.14 321	0.16 334	0.28 378	0.21 328	0.19 333	0.33 362	0.55 386

PWC_ROB	0.22 343	0.20 346	0.14 328	0.18 316	0.17 325	0.16 298	0.20 336	0.21 314	0.26 368	0.15 146	0.20 344	0.28 325	0.62 395	0.13 318	0.12 299	0.13 305	0.27 363	0.18 346	0.36 366	0.18 348	0.22 343	0.17 345	0.16 334	0.24 368	0.19 302	0.18 320	0.24 332	0.43 372

MyStereo04	0.14 269	0.12 284	0.10 280	0.08 181	0.09 224	0.10 223	0.08 225	0.22 323	0.19 337	0.24 270	0.16 306	0.23 307	0.11 272	0.04 123	0.10 242	0.11 232	0.17 190	0.12 238	0.21 303	0.12 280	0.16 216	0.11 273	0.06 191	0.11 295	0.21 328	0.12 181	0.16 230	0.15 201

Anonymous3	0.18 318	0.15 318	0.11 293	0.15 298	0.10 250	0.14 274	0.11 278	0.22 323	0.19 337	0.27 338	0.15 295	0.27 323	0.12 280	0.13 318	0.25 375	0.17 359	0.23 308	0.18 346	0.26 337	0.17 341	0.24 361	0.20 366	0.09 278	0.10 282	0.21 328	0.20 337	0.22 320	0.20 280

sAnonymous2	0.14 269	0.09 233	0.10 280	0.10 226	0.09 224	0.09 198	0.11 278	0.22 323	0.11 258	0.23 253	0.16 306	0.15 183	0.10 261	0.06 159	0.12 299	0.13 305	0.18 212	0.15 311	0.21 303	0.14 310	0.16 216	0.14 321	0.04 131	0.10 282	0.17 261	0.17 307	0.17 248	0.16 218

CroCo_RVC	0.14 269	0.09 233	0.10 280	0.10 226	0.09 224	0.09 198	0.11 278	0.22 323	0.11 258	0.23 253	0.16 306	0.15 183	0.10 261	0.06 159	0.12 299	0.13 305	0.18 212	0.15 311	0.21 303	0.14 310	0.16 216	0.14 321	0.04 131	0.10 282	0.17 261	0.17 307	0.17 248	0.16 218

SFCPSM	0.20 332	0.15 318	0.12 308	0.22 334	0.16 317	0.20 332	0.18 327	0.22 323	0.20 348	0.26 322	0.24 364	0.34 341	0.33 371	0.14 324	0.12 299	0.12 284	0.24 327	0.16 322	0.32 356	0.19 352	0.19 272	0.13 314	0.14 328	0.12 311	0.21 328	0.17 307	0.20 301	0.25 317

RGC	0.19 324	0.17 334	0.17 349	0.19 323	0.20 344	0.20 332	0.15 310	0.22 323	0.26 368	0.17 162	0.20 344	0.21 289	0.24 345	0.15 333	0.23 372	0.18 366	0.18 212	0.16 322	0.18 270	0.16 336	0.17 242	0.13 314	0.12 315	0.15 334	0.20 315	0.21 342	0.23 322	0.24 311

ccs_rob	0.20 332	0.15 318	0.11 293	0.26 349	0.16 317	0.26 355	0.20 336	0.22 323	0.16 311	0.25 304	0.24 364	0.57 370	0.24 345	0.17 338	0.12 299	0.13 305	0.23 308	0.15 311	0.21 303	0.15 324	0.21 324	0.11 273	0.12 315	0.11 295	0.20 315	0.16 289	0.18 274	0.24 311

PS-NSSS	0.17 313	0.19 343	0.17 349	0.23 338	0.18 332	0.18 315	0.16 315	0.22 323	0.13 287	0.23 253	0.20 344	0.44 354	0.08 231	0.11 283	0.12 299	0.10 171	0.13 139	0.13 272	0.26 337	0.11 259	0.11 124	0.07 137	0.18 342	0.15 334	0.17 261	0.21 342	0.13 183	0.20 280

TestStereo_HLe17	0.12 218	0.11 268	0.08 241	0.14 284	0.10 250	0.12 254	0.08 225	0.23 331	0.11 258	0.21 218	0.10 221	0.20 265	0.07 208	0.06 159	0.09 183	0.10 171	0.17 190	0.11 200	0.18 270	0.09 196	0.13 157	0.08 160	0.06 191	0.09 265	0.18 287	0.14 233	0.16 230	0.15 201

DCVSM-stereo	0.20 332	0.15 318	0.11 293	0.24 344	0.18 332	0.26 355	0.21 347	0.23 331	0.16 311	0.24 270	0.19 339	0.49 361	0.27 356	0.13 318	0.10 242	0.12 284	0.24 327	0.16 322	0.24 326	0.15 324	0.19 272	0.14 321	0.22 354	0.11 295	0.18 287	0.15 263	0.24 332	0.28 335

DAS	0.19 324	0.11 268	0.09 261	0.24 344	0.19 339	0.18 315	0.20 336	0.23 331	0.18 328	0.24 270	0.14 282	0.38 348	0.21 337	0.09 244	0.12 299	0.11 232	0.25 344	0.16 322	0.22 310	0.15 324	0.20 296	0.14 321	0.18 342	0.13 321	0.19 302	0.17 307	0.23 322	0.29 337

SepStereo	0.19 324	0.11 268	0.09 261	0.24 344	0.19 339	0.18 315	0.20 336	0.23 331	0.18 328	0.24 270	0.14 282	0.38 348	0.21 337	0.09 244	0.12 299	0.11 232	0.25 344	0.16 322	0.22 310	0.15 324	0.20 296	0.14 321	0.18 342	0.13 321	0.19 302	0.17 307	0.23 322	0.29 337

RTS	0.20 332	0.16 326	0.14 328	0.17 311	0.14 306	0.20 332	0.15 310	0.23 331	0.26 368	0.15 146	0.14 282	0.14 176	0.20 335	0.11 283	0.13 319	0.15 344	0.24 327	0.17 335	0.34 362	0.24 370	0.22 343	0.15 333	0.09 278	0.15 334	0.28 365	0.27 380	0.28 350	0.55 386

RTSA	0.20 332	0.16 326	0.14 328	0.17 311	0.14 306	0.20 332	0.15 310	0.23 331	0.26 368	0.15 146	0.14 282	0.14 176	0.20 335	0.11 283	0.13 319	0.15 344	0.24 327	0.17 335	0.34 362	0.24 370	0.22 343	0.15 333	0.09 278	0.15 334	0.28 365	0.27 380	0.28 350	0.55 386

SGM-Forest	0.19 324	0.18 340	0.16 341	0.23 338	0.18 332	0.20 332	0.18 327	0.23 331	0.17 322	0.20 204	0.15 295	0.23 307	0.18 330	0.22 356	0.17 355	0.18 366	0.19 238	0.17 335	0.18 270	0.15 324	0.17 242	0.18 354	0.25 365	0.18 350	0.22 338	0.18 320	0.25 339	0.24 311
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
dad	0.18 318	0.16 326	0.11 293	0.36 362	0.16 317	0.24 351	0.21 347	0.24 338	0.09 210	0.22 231	0.11 239	0.38 348	0.11 272	0.08 219	0.12 299	0.10 171	0.27 363	0.12 238	0.29 349	0.10 232	0.19 272	0.12 297	0.08 253	0.13 321	0.18 287	0.14 233	0.31 357	0.22 301

FADNet_RVC	0.18 318	0.14 310	0.13 317	0.20 328	0.15 314	0.14 274	0.13 298	0.24 338	0.14 298	0.24 270	0.17 315	0.27 323	0.21 337	0.14 324	0.14 334	0.12 284	0.19 238	0.17 335	0.31 354	0.15 324	0.19 272	0.14 321	0.11 304	0.14 330	0.20 315	0.21 342	0.18 274	0.22 301

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 374	0.16 326	0.12 308	0.26 349	0.22 350	0.22 344	0.27 364	0.24 338	0.15 306	0.24 270	0.16 306	4.24 424	0.22 344	0.19 348	0.13 319	0.13 305	0.34 382	0.22 367	0.31 354	0.20 356	0.23 354	0.18 354	0.22 354	0.14 330	0.20 315	0.19 333	0.21 315	0.24 311

MDST_ROB	0.22 343	0.27 371	0.14 328	0.47 378	0.24 357	0.36 372	0.20 336	0.24 338	0.16 311	0.26 322	0.14 282	0.28 325	0.25 348	0.11 283	0.11 283	0.12 284	0.21 279	0.12 238	0.17 251	0.12 280	0.19 272	0.10 248	0.11 304	0.12 311	0.34 382	0.23 357	0.56 391	0.31 346

ITSA-stereo	0.18 318	0.14 310	0.11 293	0.26 349	0.16 317	0.18 315	0.16 315	0.25 342	0.17 322	0.25 304	0.17 315	0.33 338	0.24 345	0.16 336	0.11 283	0.11 232	0.21 279	0.15 311	0.22 310	0.10 232	0.19 272	0.11 273	0.15 330	0.11 295	0.22 338	0.15 263	0.20 301	0.23 306

S-Stereo	0.30 366	0.22 354	0.17 349	0.41 374	0.39 380	0.41 379	0.37 371	0.25 342	0.25 363	0.26 322	0.44 393	0.54 369	0.36 375	0.24 358	0.16 349	0.14 326	0.27 363	0.27 379	0.34 362	0.28 378	0.23 354	0.22 375	0.53 394	0.23 360	0.22 338	0.19 333	0.27 347	0.38 359

AnyNet_C32	0.20 332	0.16 326	0.15 335	0.17 311	0.17 325	0.19 326	0.16 315	0.25 342	0.22 355	0.25 304	0.23 361	0.23 307	0.18 330	0.14 324	0.19 365	0.18 366	0.28 370	0.22 367	0.29 349	0.18 348	0.27 376	0.21 371	0.16 334	0.17 347	0.22 338	0.20 337	0.21 315	0.23 306

depth_test_26	0.13 241	0.06 142	0.06 176	0.06 146	0.07 167	0.07 168	0.05 145	0.26 345	0.06 116	0.32 376	0.10 221	0.31 336	0.06 170	0.10 265	0.10 242	0.10 171	0.29 371	0.11 200	0.25 331	0.10 232	0.26 373	0.07 137	0.13 322	0.08 232	0.12 170	0.14 233	0.13 183	0.20 280

FAT-Stereo	0.26 354	0.19 343	0.17 349	0.38 369	0.36 378	0.30 360	0.25 361	0.26 345	0.18 328	0.27 338	0.25 370	0.33 338	0.36 375	0.26 363	0.16 349	0.15 344	0.26 352	0.23 370	0.33 359	0.21 358	0.22 343	0.19 362	0.22 354	0.22 358	0.21 328	0.22 350	0.32 359	0.42 369

SHD	0.21 338	0.17 334	0.20 362	0.18 316	0.16 317	0.18 315	0.20 336	0.26 345	0.16 311	0.27 338	0.18 330	0.23 307	0.31 365	0.17 338	0.14 334	0.14 326	0.19 238	0.17 335	0.32 356	0.17 341	0.20 296	0.17 345	0.16 334	0.16 342	0.23 345	0.28 383	0.25 339	0.43 372

DPSNet	0.39 377	0.19 343	0.17 349	0.27 356	0.25 360	0.29 359	0.19 334	0.26 345	0.24 358	0.18 176	0.17 315	2.16 418	0.43 383	0.10 265	0.17 355	0.15 344	0.35 385	0.28 383	2.04 420	0.27 377	0.25 369	0.16 341	0.28 385	0.25 372	0.38 388	0.24 363	0.39 375	0.51 382

ADCPNet	0.22 343	0.17 334	0.16 341	0.20 328	0.19 339	0.20 332	0.18 327	0.27 349	0.23 357	0.26 322	0.22 356	0.26 321	0.28 358	0.15 333	0.16 349	0.17 359	0.24 327	0.17 335	0.32 356	0.23 367	0.24 361	0.19 362	0.17 340	0.21 356	0.25 352	0.22 350	0.27 347	0.33 353

NaN_ROB	0.19 324	0.20 346	0.19 359	0.20 328	0.20 344	0.16 298	0.15 310	0.27 349	0.19 337	0.23 253	0.18 330	0.47 360	0.16 324	0.11 283	0.13 319	0.12 284	0.15 161	0.14 297	0.21 303	0.19 352	0.13 157	0.10 248	0.09 278	0.20 353	0.24 347	0.21 342	0.26 344	0.28 335

CBMV	0.22 343	0.18 340	0.17 349	0.23 338	0.21 347	0.20 332	0.18 327	0.27 349	0.19 337	0.28 357	0.11 239	0.29 332	0.13 295	0.24 358	0.13 319	0.14 326	0.24 327	0.18 346	0.20 292	0.16 336	0.21 324	0.18 354	0.24 363	0.23 360	0.26 355	0.22 350	0.35 366	0.40 366
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	0.34 372	0.28 373	0.23 372	0.40 373	0.33 375	0.37 374	0.37 371	0.28 352	0.25 363	0.25 304	0.50 398	0.45 355	0.31 365	0.25 360	0.23 372	0.19 375	0.51 400	0.32 388	0.72 391	0.35 392	0.37 390	0.38 403	0.28 385	0.31 383	0.27 358	0.23 357	0.32 359	0.38 359

FCDSN-DC	0.25 350	0.25 364	0.25 374	0.28 358	0.26 363	0.26 355	0.34 369	0.28 352	0.18 328	0.20 204	0.17 315	0.20 265	0.12 280	0.29 371	0.26 377	0.26 381	0.29 371	0.28 383	0.27 342	0.21 358	0.25 369	0.25 381	0.26 370	0.32 386	0.26 355	0.24 363	0.26 344	0.27 328
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM-ForestM	0.24 349	0.22 354	0.16 341	0.37 364	0.24 357	0.32 364	0.24 356	0.28 352	0.20 348	0.23 253	0.17 315	0.51 366	0.25 348	0.20 353	0.12 299	0.13 305	0.23 308	0.16 322	0.24 326	0.14 310	0.19 272	0.16 341	0.21 353	0.16 342	0.35 383	0.24 363	0.51 385	0.35 355

CBMV_ROB	0.21 338	0.14 310	0.15 335	0.26 349	0.22 350	0.21 341	0.22 349	0.28 352	0.17 322	0.26 322	0.17 315	0.28 325	0.17 328	0.26 363	0.11 283	0.12 284	0.26 352	0.17 335	0.18 270	0.16 336	0.21 324	0.19 362	0.26 370	0.20 353	0.24 347	0.25 369	0.25 339	0.33 353

CSAN	0.26 354	0.31 378	0.30 383	0.26 349	0.23 354	0.21 341	0.18 327	0.28 352	0.36 390	0.35 388	0.24 364	0.51 366	0.26 353	0.14 324	0.18 362	0.17 359	0.19 238	0.20 357	0.26 337	0.25 372	0.22 343	0.20 366	0.18 342	0.27 374	0.30 370	0.23 357	0.38 374	0.38 359

SGM_RVC	0.25 350	0.24 361	0.17 349	0.39 372	0.27 365	0.34 370	0.26 362	0.28 352	0.19 337	0.25 304	0.18 330	0.42 352	0.30 362	0.17 338	0.12 299	0.13 305	0.23 308	0.15 311	0.25 331	0.13 299	0.19 272	0.15 333	0.19 347	0.17 347	0.33 379	0.22 350	0.55 390	0.43 372
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HBP-ISP	0.21 338	0.16 326	0.12 308	0.26 349	0.22 350	0.22 344	0.17 324	0.29 358	0.18 328	0.27 338	0.18 330	0.21 289	0.12 280	0.28 369	0.10 242	0.14 326	0.26 352	0.19 351	0.20 292	0.12 280	0.22 343	0.23 378	0.26 370	0.23 360	0.24 347	0.24 363	0.23 322	0.26 324

ADCMid	0.21 338	0.18 340	0.17 349	0.18 316	0.19 339	0.20 332	0.16 315	0.29 358	0.25 363	0.24 270	0.19 339	0.36 345	0.21 337	0.12 302	0.16 349	0.16 352	0.25 344	0.18 346	0.37 367	0.19 352	0.24 361	0.18 354	0.17 340	0.15 334	0.24 347	0.20 337	0.25 339	0.29 337

NOSS_ROB	0.21 338	0.14 310	0.15 335	0.20 328	0.19 339	0.20 332	0.22 349	0.29 358	0.18 328	0.25 304	0.15 295	0.21 289	0.13 295	0.27 368	0.13 319	0.14 326	0.26 352	0.21 361	0.22 310	0.17 341	0.23 354	0.22 375	0.26 370	0.24 368	0.26 355	0.22 350	0.24 332	0.26 324

FSD		0.24 361	0.24 373	0.27 356	0.25 360	0.25 352	0.33 368	0.30 361	0.18 328	0.20 204	0.17 315			0.29 371	0.25 375	0.26 381			0.27 342	0.21 358				0.28 378	0.27 358	0.23 357	0.27 347	0.27 328

SQANet	0.45 382	0.54 390	0.14 328	1.41 397	0.51 390	1.23 397	0.83 394	0.30 361	0.24 358	0.34 385	0.24 364	0.64 372	0.19 334	1.12 395	0.17 355	0.14 326	0.24 327	0.20 357	0.40 370	0.22 366	0.16 216	0.14 321	1.58 401	0.17 347	0.20 315	0.16 289	0.26 344	0.39 363

G-Net	0.29 365	0.24 361	0.19 359	0.23 338	0.21 347	0.36 372	0.23 353	0.30 361	0.27 373	0.33 381	0.32 387	0.93 397	0.25 348	0.18 343	0.18 362	0.18 366	0.26 352	0.21 361	0.43 373	0.31 386	0.26 373	0.17 345	0.18 342	0.18 350	0.27 358	0.23 357	0.40 379	0.42 369

SANet	0.30 366	0.21 351	0.21 368	0.25 347	0.21 347	0.31 362	0.22 349	0.30 361	0.31 383	0.27 338	0.26 372	1.39 407	0.38 379	0.22 356	0.14 334	0.14 326	0.26 352	0.21 361	0.30 353	0.21 358	0.24 361	0.20 366	0.31 390	0.23 360	0.33 379	0.24 363	0.35 366	0.48 378

AMNet	0.49 385	0.50 388	0.47 396	0.50 381	0.47 388	0.61 389	0.52 388	0.31 365	0.29 378	0.29 371	0.69 408	0.72 381	0.13 295	0.53 388	0.44 395	0.55 406	0.57 404	0.58 414	0.48 377	0.48 396	0.59 414	0.48 411	0.26 370	0.48 398	0.44 391	0.52 406	0.58 393	0.63 394

CC-Net-ROB	0.28 362	0.40 383	0.28 380	0.56 383	0.44 384	0.41 379	0.38 375	0.32 366	0.20 348	0.33 381	0.28 378	0.68 377	0.10 261	0.32 381	0.19 365	0.13 305	0.14 153	0.16 322	0.39 369	0.18 348	0.15 197	0.09 207	0.23 359	0.24 368	0.21 328	0.21 342	0.19 289	0.29 337

FC-DCNN	0.27 360	0.28 373	0.26 377	0.36 362	0.28 366	0.32 364	0.37 371	0.32 366	0.19 337	0.22 231	0.18 330	0.23 307	0.13 295	0.29 371	0.26 377	0.26 381	0.29 371	0.27 379	0.28 347	0.21 358	0.25 369	0.25 381	0.26 370	0.31 383	0.30 370	0.25 369	0.29 352	0.30 344

DispFullNet	0.48 383	0.50 388	0.19 359	1.14 394	0.40 381	0.77 393	1.22 399	0.32 366	0.24 358	0.24 270	0.27 375	0.84 392	0.48 388	1.62 400	0.15 344	0.15 344	0.49 398	0.34 393	1.08 406	0.26 374	0.24 361	0.18 354	0.20 350	0.21 356	0.27 358	0.17 307	0.35 366	0.59 392

MeshStereo	0.30 366	0.26 367	0.20 362	0.49 380	0.36 378	0.35 371	0.26 362	0.32 366	0.28 376	0.30 373	0.27 375	0.61 371	0.47 386	0.18 343	0.12 299	0.14 326	0.26 352	0.17 335	0.27 342	0.17 341	0.27 376	0.21 371	0.25 365	0.20 353	0.36 385	0.28 383	0.54 389	0.49 380
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
FC-DCNN v2	0.27 360	0.28 373	0.27 379	0.37 364	0.28 366	0.32 364	0.38 375	0.33 370	0.19 337	0.22 231	0.18 330	0.23 307	0.13 295	0.29 371	0.26 377	0.26 381	0.29 371	0.27 379	0.29 349	0.21 358	0.25 369	0.25 381	0.26 370	0.31 383	0.31 372	0.26 376	0.30 354	0.30 344

ACVNet-4b	0.69 394	0.75 398	0.33 388	1.72 410	0.94 403	1.61 409	1.42 402	0.33 370	0.32 385	0.38 392	0.26 372	1.20 403	0.29 361	2.16 411	0.39 393	0.37 393	0.33 380	0.24 373	0.57 381	0.38 394	0.16 216	0.14 321	2.71 410	0.23 360	0.29 367	0.32 388	0.39 375	0.40 366

LE_ROB	0.40 378	0.20 346	0.16 341	0.41 374	0.43 383	0.33 369	0.44 381	0.34 372	0.29 378	0.32 376	0.21 349	1.25 405	1.40 420	0.11 283	0.10 242	0.11 232	0.21 279	0.13 272	0.20 292	0.13 299	0.22 343	0.12 297	0.12 315	0.14 330	0.36 385	0.31 387	1.39 422	1.32 420

CES	0.11 188	0.06 142	0.06 176	0.06 146	0.08 192	0.07 168	0.05 145	0.35 373	0.05 86	0.15 146	0.23 361	0.13 164	0.04 107	0.08 219	0.08 138	0.10 171	0.19 238	0.08 120	0.14 198	0.08 159	0.28 381	0.08 160	0.07 221	0.04 96	0.14 210	0.11 162	0.13 183	0.16 218

GANetREF_RVC	0.26 354	0.26 367	0.30 383	0.23 338	0.23 354	0.23 350	0.24 356	0.35 373	0.33 386	0.32 376	0.17 315	0.50 364	0.38 379	0.12 302	0.20 368	0.17 359	0.19 238	0.21 361	0.35 365	0.21 358	0.23 354	0.15 333	0.22 354	0.29 381	0.27 358	0.21 342	0.36 370	0.31 346
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
STStereo	0.37 375	0.44 387	0.31 386	0.75 391	0.49 389	0.57 385	0.43 380	0.35 373	0.30 380	0.34 385	0.24 364	0.85 394	0.53 391	0.19 348	0.14 334	0.16 352	0.25 344	0.16 322	0.45 375	0.16 336	0.23 354	0.19 362	0.20 350	0.23 360	0.49 393	0.37 396	0.75 403	0.54 385

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 350	0.25 364	0.20 362	0.29 359	0.22 350	0.22 344	0.23 353	0.36 376	0.27 373	0.36 389	0.22 356	0.45 355	0.32 368	0.19 348	0.17 355	0.17 359	0.17 190	0.16 322	0.29 349	0.14 310	0.20 296	0.18 354	0.27 383	0.23 360	0.29 367	0.25 369	0.33 362	0.31 346

ADCS	0.28 362	0.22 354	0.21 368	0.26 349	0.24 357	0.25 352	0.23 353	0.36 376	0.30 380	0.23 253	0.27 375	0.46 359	0.35 374	0.20 353	0.19 365	0.18 366	0.32 377	0.24 373	0.48 377	0.28 378	0.36 389	0.28 387	0.19 347	0.23 360	0.31 372	0.25 369	0.30 354	0.41 368

STTRV1_RVC		0.26 367	0.22 371	0.35 361	0.28 366	0.32 364	0.29 366	0.36 376	0.33 386	0.27 338	0.26 372	0.42 352	0.41 382	0.47 385	0.32 386	0.18 366	0.59 406	0.20 357		0.30 383	0.59 414	0.22 375		0.43 396	0.25 352	0.54 409	0.34 364	0.64 395

MFN_U_SF_RVC	0.31 369	0.29 376	0.21 368	0.33 360	0.28 366	0.31 362	0.29 366	0.37 379	0.24 358	0.46 398	0.30 383	0.50 364	0.32 368	0.25 360	0.27 380	0.24 378	0.18 212	0.23 370	0.58 382	0.28 378	0.24 361	0.27 386	0.22 354	0.27 374	0.31 372	0.25 369	0.37 371	0.50 381

AnyNet_C01	0.31 369	0.22 354	0.20 362	0.22 334	0.26 363	0.25 352	0.24 356	0.37 379	0.37 391	0.26 322	0.28 378	0.49 361	0.33 371	0.18 343	0.28 382	0.21 377	0.38 390	0.32 388	0.64 384	0.32 389	0.39 392	0.31 394	0.26 370	0.25 372	0.33 379	0.32 388	0.34 364	0.44 375

edge stereo	0.31 369	0.23 358	0.20 362	0.41 374	0.35 376	0.42 381	0.39 378	0.38 381	0.22 355	0.23 253	0.38 390	0.69 378	0.33 371	0.30 375	0.15 344	0.16 352	0.31 376	0.21 361	0.42 371	0.21 358	0.23 354	0.17 345	0.25 365	0.22 358	0.27 358	0.23 357	0.39 375	0.55 386

PVD	0.38 376	0.38 382	0.20 362	0.47 378	0.35 376	0.50 384	0.40 379	0.38 381	0.34 388	0.23 253	0.28 378	0.52 368	0.51 389	0.50 386	0.16 349	0.17 359	0.41 392	0.26 377	0.49 379	0.28 378	0.39 392	0.40 405	0.23 359	0.27 374	0.44 391	0.57 412	0.46 384	0.72 400

ELAS_RVC	0.43 381	0.43 385	0.36 390	0.64 387	0.44 384	0.62 390	0.50 385	0.39 383	0.25 363	0.25 304	0.30 383	1.23 404	0.30 362	0.31 377	0.28 382	0.27 387	0.37 388	0.30 385	0.42 371	0.26 374	0.34 386	0.32 395	0.26 370	0.37 392	0.50 395	0.38 397	0.78 407	0.70 398
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.59 390	0.57 392	0.52 399	0.55 382	0.54 392	0.65 391	0.52 388	0.39 383	0.66 403	0.37 390	0.78 413	0.78 386	0.64 396	0.53 388	0.55 403	0.57 409	0.68 411	0.64 417	0.74 392	0.72 414	0.77 420	0.66 419	0.26 370	0.53 403	0.53 397	0.56 411	0.70 400	0.65 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.58 388	0.71 394	0.29 382	1.70 409	0.84 397	1.49 403	1.00 395	0.40 385	0.34 388	0.38 392	0.31 386	0.65 374	0.26 353	1.35 396	0.33 389	0.25 379	0.20 264	0.23 370	0.69 387	0.30 383	0.22 343	0.17 345	2.24 404	0.28 378	0.29 367	0.18 320	0.30 354	0.39 363

XQC	0.28 362	0.30 377	0.26 377	0.37 364	0.28 366	0.37 374	0.37 371	0.40 385	0.30 380	0.32 376	0.20 344	0.45 355	0.28 358	0.31 377	0.14 334	0.14 326	0.20 264	0.21 361	0.33 359	0.23 367	0.22 343	0.20 366	0.23 359	0.24 368	0.32 377	0.25 369	0.44 382	0.32 350

ELAS	0.42 380	0.43 385	0.36 390	0.64 387	0.44 384	0.58 387	0.50 385	0.40 385	0.26 368	0.25 304	0.28 378	0.94 398	0.30 362	0.31 377	0.28 382	0.27 387	0.36 386	0.30 385	0.43 373	0.26 374	0.33 384	0.32 395	0.26 370	0.37 392	0.54 398	0.40 398	0.77 406	0.74 403
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	0.49 385	0.42 384	0.28 380	0.79 393	0.40 381	0.60 388	0.45 382	0.41 388	0.27 373	0.30 373	0.22 356	0.89 395	0.84 404	0.25 360	0.27 380	0.26 381	0.27 363	0.25 376	0.84 396	0.28 378	0.27 376	0.26 384	0.26 370	0.32 386	0.49 393	0.35 394	2.05 426	0.88 410

RainbowNet	0.77 398	0.87 401	0.46 395	1.83 412	0.91 402	1.59 407	1.47 403	0.42 389	0.38 393	0.47 401	0.34 388	0.90 396	0.60 393	1.97 406	0.62 406	0.48 401	0.34 382	0.33 391	0.90 398	0.58 402	0.33 384	0.23 378	2.82 414	0.39 395	0.40 389	0.34 391	0.44 382	0.48 378

MANE	0.41 379	0.36 379	0.33 388	0.61 386	0.44 384	0.44 382	0.46 383	0.42 389	0.25 363	0.23 253	0.22 356	0.65 374	0.28 358	0.30 375	0.28 382	0.29 391	0.32 377	0.42 400	0.37 367	0.23 367	0.30 383	0.26 384	0.26 370	0.34 390	0.54 398	0.40 398	1.07 418	0.87 408

SGM+DAISY	0.58 388	0.57 392	0.54 401	0.59 385	0.55 393	0.68 392	0.56 390	0.42 389	0.38 393	0.37 390	0.77 412	0.75 385	0.65 397	0.54 390	0.55 403	0.56 407	0.68 411	0.61 416	0.71 389	0.64 409	0.69 417	0.62 417	0.27 383	0.50 400	0.52 396	0.53 408	0.74 401	0.68 397

SAMSARA	0.48 383	0.23 358	0.39 392	0.23 338	0.23 354	0.22 344	0.22 349	0.44 392	0.38 393	0.31 375	0.21 349	0.30 334	0.47 386	0.17 338	0.32 386	0.34 392	0.25 344	0.32 388	0.46 376	0.32 389	0.47 406	0.52 414	0.15 330	0.33 388	1.39 426	1.54 424	1.41 423	1.46 422

Ntro	0.63 391	0.72 395	0.30 383	1.78 411	0.84 397	1.55 404	1.09 397	0.48 393	0.37 391	0.38 392	0.38 390	0.72 381	0.26 353	1.51 399	0.35 390	0.27 387	0.22 296	0.24 373	0.69 387	0.31 386	0.22 343	0.17 345	2.49 407	0.30 382	0.31 372	0.22 350	0.37 371	0.42 369

LoS	0.15 293	0.10 251	0.08 241	0.10 226	0.11 269	0.09 198	0.07 206	0.50 394	0.05 86	0.32 376	0.36 389	0.36 345	0.06 170	0.09 244	0.09 183	0.10 171	0.20 264	0.09 153	0.14 198	0.11 259	0.21 324	0.09 207	0.07 221	0.07 205	0.17 261	0.11 162	0.20 301	0.21 297
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 373	0.36 379	0.39 392	0.46 377	0.28 366	0.30 360	0.28 365	0.50 394	0.46 398	0.39 395	0.30 383	0.37 347	0.36 375	0.31 377	0.35 390	0.26 381	0.21 279	0.27 379	0.71 389	0.37 393	0.27 376	0.29 388	0.30 389	0.38 394	0.32 377	0.24 363	0.29 352	0.39 363

LSM0	3.45 421	0.27 371	0.18 358	0.38 369	0.29 372	0.39 377	0.36 370	0.51 396	0.31 383	0.45 397	0.47 394	0.71 379	0.57 392	0.19 348	23.17 430	59.79 435	0.36 386	0.26 377	1.29 414	0.33 391	0.44 402	0.32 395	0.23 359	0.27 374	0.36 385	0.29 386	0.53 388	0.51 382

JetBlue	0.70 395	0.56 391	0.69 414	0.73 390	0.61 394	0.78 394	0.68 392	0.52 397	0.91 411	0.46 398	0.29 382	3.18 421	0.38 379	0.52 387	0.44 395	0.43 398	0.70 415	0.53 409	0.66 386	0.51 397	0.54 411	0.58 415	0.75 395	0.56 406	0.55 400	0.42 400	0.96 415	0.99 412

MFMNet_re	0.66 392	0.73 396	0.65 411	0.77 392	0.62 395	0.82 395	0.70 393	0.52 397	0.54 401	0.54 404	0.65 405	0.80 388	0.51 389	0.59 392	0.66 410	0.67 413	0.82 418	0.69 418	0.74 392	0.62 407	0.70 418	0.64 418	0.45 391	0.56 406	0.59 402	0.63 413	0.74 401	0.87 408

MonStereo1	0.74 396	0.74 397	0.31 386	1.61 403	1.01 410	1.31 401	1.51 404	0.56 399	0.38 393	0.59 406	0.64 404	1.54 410	0.72 401	1.92 403	0.18 362	0.14 326	0.37 388	0.34 393	0.65 385	0.30 383	0.37 390	0.21 371	2.49 407	0.35 391	0.31 372	0.27 380	0.51 385	0.56 391

PSMNet_ROB	0.78 399	0.97 406	0.60 408	1.62 407	0.90 401	1.47 402	1.19 398	0.56 399	0.73 405	0.74 410	0.62 403	0.84 392	0.82 402	1.49 398	0.53 400	0.42 395	0.52 401	0.40 399	0.84 396	0.62 407	0.40 398	0.30 389	1.85 402	0.48 398	0.67 406	0.32 388	0.76 404	0.46 377

ACVNet_1	0.74 396	0.79 400	0.40 394	2.04 417	0.96 404	1.88 415	1.51 404	0.59 401	0.28 376	0.43 396	0.49 396	0.71 379	0.61 394	2.21 413	0.32 386	0.25 379	0.32 377	0.31 387	0.60 383	0.31 386	0.29 382	0.21 371	2.72 411	0.33 388	0.40 389	0.26 376	0.37 371	0.38 359

TorneroNet-64	1.07 410	1.00 409	0.57 404	1.94 414	0.88 400	1.98 418	2.01 415	0.63 402	0.88 410	0.58 405	0.49 396	1.83 415	1.71 421	2.88 422	0.62 406	0.51 404	0.46 394	0.46 401	1.17 411	0.61 406	0.34 386	0.37 400	3.40 418	0.56 406	0.64 405	0.48 404	0.68 398	1.11 415

MADNet+	0.55 387	0.36 379	0.63 410	0.56 383	0.52 391	0.45 383	0.38 375	0.63 402	0.52 400	0.53 402	0.41 392	0.81 389	0.67 399	0.33 382	0.57 405	0.49 403	0.56 403	0.50 405	0.82 395	0.52 398	0.47 406	0.43 406	0.51 393	0.47 397	0.82 411	0.70 415	0.58 393	0.72 400

TorneroNet	1.08 411	1.09 411	0.66 413	1.94 414	0.96 404	2.16 419	2.02 416	0.65 404	0.91 411	0.67 408	0.56 399	1.67 414	1.15 416	2.94 424	0.65 409	0.52 405	0.48 395	0.51 406	1.12 408	0.65 411	0.39 392	0.43 406	3.52 419	0.57 409	0.68 407	0.48 404	0.84 410	1.01 413

ACVNet_2	0.83 401	0.92 402	0.56 403	1.99 416	0.99 409	1.84 414	1.55 408	0.68 405	0.40 397	0.53 402	0.47 394	1.02 400	0.67 399	1.93 404	0.51 399	0.45 399	0.38 390	0.33 391	1.01 403	0.42 395	0.34 386	0.24 380	2.58 409	0.53 403	0.60 403	0.26 376	0.52 387	0.55 386

DPSimNet_ROB	1.21 412	1.20 414	1.29 423	1.47 398	1.59 419	1.30 400	1.35 400	0.68 405	1.69 422	1.67 423	1.03 418	1.45 408	0.66 398	2.04 407	1.20 421	0.89 420	1.16 421	0.79 419	1.61 418	1.38 423	1.04 422	1.24 422	0.79 398	0.84 420	0.87 415	1.20 423	1.17 419	1.12 416

IMH-64-1	0.90 403	0.95 403	0.51 397	1.59 401	0.98 407	1.58 405	1.73 412	0.75 407	0.74 406	0.33 381	0.61 400	0.83 390	0.94 406	2.59 415	0.50 397	0.42 395	0.48 395	0.36 396	0.92 399	0.55 400	0.39 392	0.30 389	3.14 415	0.50 400	0.81 409	0.34 391	0.60 395	0.80 405

IMH-64	0.90 403	0.95 403	0.51 397	1.59 401	0.98 407	1.58 405	1.73 412	0.75 407	0.74 406	0.33 381	0.61 400	0.83 390	0.94 406	2.59 415	0.50 397	0.42 395	0.48 395	0.36 396	0.92 399	0.55 400	0.39 392	0.30 389	3.14 415	0.50 400	0.81 409	0.34 391	0.60 395	0.80 405

IMH	0.93 405	0.98 408	0.53 400	1.61 403	0.97 406	1.64 410	1.76 414	0.75 407	0.77 408	0.34 385	0.61 400	0.96 399	1.05 414	2.67 417	0.54 402	0.46 400	0.49 398	0.38 398	0.94 401	0.60 403	0.39 392	0.30 389	3.14 415	0.53 403	0.82 411	0.45 403	0.65 397	0.79 404

WAO-6	0.82 400	0.95 403	0.59 406	1.30 396	1.05 411	1.25 398	1.39 401	0.77 410	0.84 409	0.79 411	0.69 408	0.74 384	1.00 410	1.94 405	0.78 414	0.61 411	0.53 402	0.48 403	0.78 394	0.60 403	0.55 412	0.51 412	0.49 392	0.57 409	0.83 413	0.42 400	0.76 404	0.85 407

LVE	0.95 406	0.97 406	0.71 415	1.84 413	1.35 415	1.59 407	1.52 406	0.78 411	0.64 402	0.81 413	0.91 416	0.72 381	1.00 410	2.18 412	0.53 400	0.48 401	0.57 404	0.53 409	1.09 407	0.64 409	0.45 403	0.38 403	2.74 413	0.69 411	0.83 413	0.44 402	0.84 410	0.52 384

ktn	1.24 413	1.39 417	0.55 402	1.62 407	1.59 419	1.68 411	2.12 417	0.86 412	1.75 423	0.90 419	1.11 421	1.11 401	0.95 409	2.57 414	0.97 419	0.73 418	0.80 417	0.59 415	1.41 416	0.76 416	0.68 416	0.67 420	3.69 421	0.73 413	0.92 416	0.75 418	1.19 420	1.28 419

Dean	1.06 409	1.03 410	0.79 418	2.27 419	1.31 414	1.96 416	1.56 411	0.92 413	0.94 414	0.88 417	0.76 411	1.19 402	1.17 417	2.09 410	0.64 408	0.60 410	0.60 407	0.56 411	1.23 413	0.73 415	0.45 403	0.36 399	2.73 412	0.71 412	0.95 417	0.55 410	1.05 417	0.62 393

WAO-8	1.00 407	1.11 412	0.76 416	1.61 403	1.24 412	1.74 412	1.55 408	0.93 414	0.98 416	0.81 413	0.67 406	1.66 411	1.00 410	2.08 408	0.77 412	0.68 414	0.63 408	0.52 407	1.05 404	0.81 417	0.47 406	0.37 400	0.78 396	0.75 416	1.10 421	0.73 416	0.95 413	1.16 417

Venus	1.00 407	1.11 412	0.76 416	1.61 403	1.24 412	1.74 412	1.55 408	0.93 414	0.98 416	0.81 413	0.67 406	1.66 411	1.00 410	2.08 408	0.77 412	0.68 414	0.63 408	0.52 407	1.05 404	0.81 417	0.47 406	0.37 400	0.78 396	0.75 416	1.10 421	0.73 416	0.95 413	1.16 417

notaker	1.27 414	1.41 418	0.58 405	2.37 421	1.48 417	2.34 421	2.27 420	0.94 416	1.62 421	0.79 411	1.07 420	1.66 411	1.08 415	3.06 426	0.94 418	0.69 416	0.68 411	0.49 404	1.62 419	0.84 419	0.53 410	0.45 409	3.70 422	0.80 418	0.61 404	0.52 406	0.80 408	0.92 411

WAO-7	0.66 392	0.75 398	0.65 411	0.72 389	0.78 396	0.57 385	0.66 391	0.97 417	0.96 415	0.63 407	0.78 413	0.79 387	0.83 403	0.55 391	0.83 415	0.71 417	0.42 393	0.35 395	0.94 401	0.66 412	0.43 400	0.34 398	0.16 334	0.83 419	0.56 401	0.64 414	0.57 392	0.70 398

PWCK	0.88 402	1.24 415	0.61 409	1.53 399	0.85 399	1.21 396	1.03 396	1.08 418	0.72 404	0.70 409	0.83 415	1.48 409	0.87 405	0.69 393	0.40 394	0.41 394	0.73 416	0.47 402	3.04 423	0.67 413	0.56 413	0.43 406	0.94 399	0.74 415	0.72 408	0.36 395	0.69 399	0.73 402

KSHMR	1.33 415	1.42 419	1.04 422	2.27 419	1.44 416	2.23 420	2.12 417	1.21 419	1.06 419	1.13 422	1.06 419	1.27 406	0.94 406	2.89 423	1.08 420	0.95 421	0.85 419	0.83 420	1.32 415	0.97 420	0.72 419	0.58 415	3.52 419	1.07 424	0.99 418	0.77 419	1.00 416	1.07 414

HanzoNet	1.74 419	1.62 422	0.80 419	2.26 418	1.70 421	2.72 422	2.54 421	1.25 420	1.85 424	0.92 420	1.28 423	4.37 425	3.81 424	3.36 428	0.88 417	0.78 419	1.06 420	0.94 421	2.54 422	1.03 421	0.89 421	0.88 421	3.79 423	0.73 413	1.12 423	1.00 421	1.29 421	1.57 423

UNDER WATER	1.40 416	1.42 419	0.86 420	2.83 422	1.92 423	2.74 423	2.57 422	1.28 421	1.01 418	0.88 417	0.97 417	1.88 416	1.26 418	3.09 427	0.83 415	0.62 412	0.66 410	0.56 411	1.20 412	0.60 403	0.42 399	0.47 410	4.04 425	0.98 423	1.08 420	0.99 420	0.87 412	1.67 426

UNDER WATER-64	1.40 416	1.36 416	0.88 421	2.85 423	1.93 424	2.78 424	2.66 423	1.36 422	0.92 413	1.04 421	1.17 422	1.88 416	1.30 419	3.03 425	0.75 411	0.56 407	0.68 411	0.57 413	1.13 410	0.54 399	0.43 400	0.51 412	4.08 426	0.91 421	1.02 419	1.10 422	0.80 408	1.60 424

LRCNet_RVC	9.85 425	16.31 432	0.59 406	24.99 433	21.12 434	23.54 434	20.75 432	1.45 423	0.48 399	21.31 434	13.10 430	22.63 433	3.34 423	28.36 435	0.38 392	0.27 387	7.74 427	1.15 422	23.52 433	3.99 425	0.46 405	0.30 389	27.02 433	1.72 425	0.35 383	0.21 342	0.42 381	0.37 358

JetRed	1.62 418	1.82 423	1.71 424	1.58 400	1.50 418	1.97 417	2.21 419	1.51 424	1.47 420	0.82 416	0.74 410	2.63 420	0.43 383	1.73 402	1.48 423	1.54 422	1.67 422	2.94 425	1.42 417	1.08 422	2.30 423	2.07 423	1.99 403	0.97 422	1.16 424	1.70 425	1.57 424	1.60 424

MADNet++	1.86 420	1.58 421	1.74 425	1.27 395	1.74 422	1.26 399	1.53 407	1.62 425	2.07 425	1.84 424	2.22 424	2.60 419	2.72 422	0.75 394	1.39 422	1.54 422	2.01 423	1.47 423	2.12 421	2.13 424	3.35 424	3.26 424	1.23 400	2.21 426	1.21 425	2.25 426	1.76 425	1.32 420

DPSMNet_ROB	8.63 423	3.69 425	8.74 428	2.98 424	5.70 426	3.37 425	4.41 426	3.70 426	9.03 426	3.00 425	6.88 427	3.53 422	10.11 426	2.70 418	10.47 425	10.76 425	3.81 424	12.92 428	4.77 425	10.22 427	5.99 427	13.86 428	4.50 430	8.50 429	10.06 431	27.81 431	11.04 430	30.59 431

DGTPSM_ROB	8.63 423	3.68 424	8.73 427	2.98 424	5.70 426	3.37 425	4.41 426	3.70 426	9.03 426	3.00 425	6.85 426	3.53 422	10.07 425	2.70 418	10.47 425	10.76 425	3.81 424	12.91 427	4.74 424	10.22 427	5.98 426	13.86 428	4.49 429	8.50 429	10.06 431	27.81 431	11.04 430	30.59 431

PML	8.20 422	7.62 428	3.39 426	9.64 430	5.14 425	9.56 431	5.20 428	6.48 428	18.29 431	6.44 427	3.30 425	16.82 428	29.20 435	5.41 429	6.10 424	3.93 424	7.39 426	2.64 424	20.47 431	4.70 426	3.50 425	3.87 425	3.98 424	4.21 428	6.16 428	4.40 427	16.76 432	6.85 427

DPSM_ROB	13.01 427	6.29 426	9.52 429	4.44 426	6.37 428	4.34 427	3.59 424	8.20 429	10.79 428	6.64 428	7.87 428	9.69 426	12.99 428	2.80 420	12.81 427	13.68 427	9.16 428	16.58 430	9.87 426	12.33 429	16.73 430	17.95 431	2.26 405	10.56 431	28.34 433	36.91 433	31.06 433	39.57 433

DPSM	13.01 427	6.29 426	9.52 429	4.44 426	6.37 428	4.34 427	3.59 424	8.20 429	10.79 428	6.64 428	7.87 428	9.69 426	12.99 428	2.80 420	12.81 427	13.68 427	9.16 428	16.58 430	9.87 426	12.33 429	16.73 430	17.95 431	2.26 405	10.56 431	28.34 433	36.91 433	31.06 433	39.57 433

fast-reg	27.08 434	14.11 431	18.33 431	12.42 431	13.11 432	14.43 432	12.68 431	16.23 431	21.70 433	13.12 430	16.42 433	19.16 430	26.12 432	13.04 432	25.68 432	27.06 432	18.87 433	33.34 433	20.88 432	24.50 433	33.51 433	35.16 433	6.57 431	21.34 437	57.15 437	74.59 436	62.32 435	79.22 435

CasAABBNet	26.14 432	12.60 430	19.00 433	8.89 428	12.76 431	8.55 429	7.26 430	16.43 432	21.86 434	13.67 432	15.79 431	19.63 432	26.13 433	5.53 430	25.80 433	27.48 433	18.01 431	33.35 434	20.00 430	24.70 434	33.62 434	35.57 434	4.48 428	21.32 436	57.07 435	74.41 435	62.39 436	79.48 436

FlowAnything	26.21 433	12.44 429	19.19 434	8.91 429	12.70 430	8.63 430	7.25 429	16.56 433	21.86 434	13.65 431	15.98 432	19.56 431	26.21 434	5.60 431	25.80 433	27.50 434	18.26 432	33.39 435	19.71 429	24.80 435	33.87 435	36.07 435	4.44 427	21.31 435	57.14 436	74.69 437	62.48 437	79.62 437

HaxPig	16.02 429	19.59 433	18.75 432	21.25 432	20.52 433	21.33 433	22.30 433	17.00 434	14.71 430	19.29 433	17.19 434	17.46 429	12.16 427	22.51 433	17.80 429	14.90 429	17.75 430	9.40 426	18.97 428	15.48 431	9.47 428	7.16 426	23.74 432	15.28 433	4.31 427	12.19 430	6.81 427	15.11 430

MEDIAN_ROB	20.47 430	25.88 434	24.03 435	26.51 434	25.55 435	25.88 435	26.99 434	21.23 435	19.72 432	28.73 435	22.19 435	24.61 434	16.74 430	26.47 434	23.75 431	18.44 430	22.03 434	14.75 429	26.69 434	23.31 432	15.11 429	11.56 427	27.65 434	18.39 434	7.22 429	9.33 429	8.28 429	11.75 429

AVERAGE_ROB	24.43 431	29.85 435	27.27 436	31.30 435	29.70 436	30.00 436	31.47 435	26.59 436	24.68 436	34.31 436	27.39 436	31.23 435	21.35 431	30.69 436	28.19 435	24.02 431	26.74 435	21.17 432	30.34 435	27.38 436	20.48 432	16.18 430	32.28 435	24.32 438	8.51 430	7.76 428	7.92 428	8.46 428

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 52	0.04 23	0.04 17	0.04 39	0.03 19

ASD4																								2.43 427

Low-res two-view benchmark