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

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 24	0.02 5	0.03 20	0.03 21	0.01 3	0.01 3	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.05 39	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 37

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.03 17	0.03 20	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

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

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 22	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MCSU-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 24	0.03 17	0.02 5	0.04 36	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 36	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.03 15

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

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 40	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.04 41	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 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.03 3	0.03 18	0.02 3

MatchStereo	0.04 37	0.02 7	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.06 81	0.02 5	0.06 77	0.02 7	0.04 73	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.04 14	0.05 39	0.04 19	0.05 63	0.05 36	0.05 63	0.01 4	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.03 18	0.04 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.03 11	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.01 3	0.03 17	0.03 20	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 29	0.06 44	0.07 58	0.04 20	0.06 53	0.03 11	0.06 48	0.03 13	0.01 4	0.03 34	0.04 19	0.04 17	0.04 37	0.03 15

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 17	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.03 40	0.02 26	0.03 24	0.03 17	0.03 20	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.05 34	0.03 6	0.06 53	0.02 3	0.04 22	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 38	0.03 3	0.04 37	0.03 15

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.06 47	0.04 20	0.06 53	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.03 15

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

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.05 29	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.02 6	0.03 17	0.03 20	0.03 21	0.02 7	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.05 35	0.03 11	0.04 22	0.03 13	0.02 36	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 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 20	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.04 19	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 26	0.02 6	0.02 5	0.03 20	0.02 6	0.02 7	0.03 51	0.01 4	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.05 39	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.01 4	0.02 12	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.03 15

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 17	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 6	0.03 17	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

PointNet	0.04 37	0.03 34	0.04 70	0.03 37	0.02 13	0.03 40	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.02 5	0.05 55	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.03 13	0.04 99	0.05 92	0.05 38	0.06 55	0.03 18	0.04 37

LACA3	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.02 6	0.04 32	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.04 14	0.06 56	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.06 84	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.05 52

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.04 38	0.06 81	0.03 20	0.05 55	0.03 20	0.04 73	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

WQFJX	0.03 11	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.03 20	0.06 130	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.04 37

NLMM1	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 54	0.05 55	0.04 41	0.07 99	0.03 20	0.07 163	0.02 29	0.04 5	0.05 22	0.03 3	0.04 20	0.04 19	0.04 36	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.04 65	0.06 56	0.04 17	0.04 37	0.04 37

NLSM3	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.04 38	0.07 108	0.04 41	0.04 36	0.03 20	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.05 22	0.05 34	0.05 39	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	0.06 56	0.06 55	0.06 70	0.06 71

GEAStereo	0.04 37	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.03 40	0.03 57	0.04 38	0.03 17	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.01 3	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.06 47	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.04 37	0.03 15

gasm-f	0.04 37	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.03 40	0.03 57	0.04 38	0.03 17	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.01 3	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.06 47	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.04 37	0.03 15

MonStereo	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.04 41	0.06 77	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.05 35	0.04 36	0.05 36	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.05 52

AdaDepth	0.04 37	0.04 59	0.02 10	0.03 37	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.03 20	0.04 36	0.03 20	0.02 21	0.01 4	0.06 53	0.06 44	0.06 47	0.05 39	0.05 35	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.04 37	0.03 15

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.02 5	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.04 14	0.03 6	0.04 19	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

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 24	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.03 20	0.01 3	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 15

DEFOM-Stereo	0.04 37	0.03 34	0.02 10	0.04 59	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.04 38	0.04 32	0.04 41	0.04 36	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.07 58	0.06 56	0.06 53	0.04 36	0.06 48	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.06 56	0.06 55	0.05 51	0.04 37

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.04 38	0.04 32	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.03 15

Occ-G	0.04 37	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.02 13	0.03 40	0.02 26	0.04 38	0.03 17	0.03 20	0.05 55	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.06 47	0.06 56	0.07 61	0.04 36	0.05 36	0.03 13	0.04 99	0.03 34	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.05 52

StereoVision	0.06 65	0.03 34	0.04 70	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.06 66	0.11 213	0.02 5	0.05 55	0.03 20	0.06 130	0.01 4	0.08 104	0.10 132	0.06 47	0.05 39	0.08 77	0.07 100	0.06 48	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.10 108	0.08 80	0.10 108	0.12 130

AEACV	0.04 37	0.03 34	0.02 10	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.03 17	0.03 20	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.01 4	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.07 61	0.04 36	0.06 48	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.06 56	0.06 55	0.04 37	0.03 15

anonymousdsp	0.05 58	0.04 59	0.03 36	0.03 37	0.04 63	0.04 61	0.04 96	0.06 66	0.05 55	0.06 69	0.04 36	0.03 20	0.02 21	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.09 75	0.05 63	0.03 75	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.05 52

LACA1	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.02 6	0.05 55	0.03 20	0.03 21	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.06 56	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.04 37

DispViT+	0.04 37	0.03 34	0.04 70	0.06 103	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.04 38	0.05 55	0.04 41	0.07 99	0.04 40	0.04 73	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.04 22	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.05 38	0.07 73	0.05 51	0.06 71

WQFJA1	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 52

NLMM	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 52

NLSM1	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.02 13	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.07 108	0.03 20	0.07 99	0.04 40	0.06 130	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.05 35	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.04 37	0.04 37

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 54	0.04 32	0.03 20	0.04 36	0.04 40	0.05 100	0.02 29	0.03 3	0.03 3	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 37	0.02 13	0.03 40	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 40	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 51	0.03 15
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 36	0.02 11	0.03 38	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 55	0.02 5	0.03 21	0.04 40	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.02 36	0.02 12	0.05 38	0.04 17	0.03 18	0.04 37

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 36	0.03 37	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 55	0.02 5	0.04 36	0.04 40	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.02 36	0.02 12	0.05 38	0.04 17	0.02 3	0.04 37

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.04 41	0.02 6	0.04 40	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 47	0.04 20	0.05 35	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.03 24	0.03 17	0.04 41	0.02 6	0.04 40	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 47	0.03 6	0.04 19	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 20	0.04 36	0.04 40	0.01 3	0.01 4	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.05 54	0.05 55	0.04 41	0.04 36	0.04 40	0.02 21	0.03 63	0.05 29	0.06 44	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 15

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 24	0.02 5	0.03 20	0.02 6	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.05 34	0.05 39	0.04 19	0.03 11	0.06 48	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.06 56	0.05 34	0.04 37	0.04 37

RSM	0.03 11	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.03 24	0.02 5	0.03 20	0.04 36	0.04 40	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.04 20	0.05 35	0.04 36	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.03 34	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

MIM_Stereo	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.05 80	0.05 81	0.05 90	0.03 57	0.06 66	0.04 32	0.14 105	0.06 77	0.04 40	0.02 21	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.13 106	0.07 75	0.09 92	0.06 81	0.11 91	0.06 84	0.02 36	0.04 65	0.08 81	0.07 73	0.07 78	0.05 52

RYNet	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.04 38	0.11 213	0.05 62	0.04 36	0.04 40	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.06 44	0.07 58	0.08 85	0.07 61	0.05 63	0.05 36	0.04 43	0.11 258	0.04 65	0.06 56	0.13 160	0.06 70	0.05 52

TDLM	0.04 37	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.04 38	0.03 17	0.04 41	0.06 77	0.04 40	0.03 51	0.03 63	0.06 53	0.06 44	0.06 47	0.06 56	0.05 35	0.04 36	0.05 36	0.04 43	0.03 75	0.04 65	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.05 52

BridgeDepth_RVC	0.05 58	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.05 81	0.05 90	0.03 57	0.04 38	0.07 108	0.05 62	0.05 55	0.05 58	0.04 73	0.02 29	0.07 73	0.07 67	0.05 34	0.07 75	0.05 35	0.05 63	0.06 48	0.05 63	0.02 36	0.03 34	0.06 56	0.08 80	0.07 78	0.07 76
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L1	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.08 86	0.09 168	0.21 177	0.05 55	0.05 58	0.03 51	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.10 82	0.06 56	0.07 61	0.04 36	0.14 144	0.05 63	0.01 4	0.03 34	0.06 56	0.06 55	0.05 51	0.05 52

MLG-Stereo_test2	0.04 37	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.04 38	0.03 17	0.05 62	0.03 21	0.05 58	0.02 21	0.03 63	0.05 29	0.05 22	0.08 65	0.04 20	0.06 53	0.04 36	0.07 60	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.05 51	0.03 15

LG-Stereo	0.03 11	0.03 34	0.02 10	0.02 11	0.03 38	0.02 9	0.01 3	0.04 38	0.05 55	0.04 41	0.02 6	0.05 58	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.05 35	0.04 36	0.07 60	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.05 38	0.04 17	0.04 37	0.04 37

SGD-Stereo	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.05 80	0.04 63	0.06 107	0.03 57	0.04 38	0.06 81	0.08 82	0.05 55	0.05 58	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.14 120	0.06 56	0.09 92	0.05 63	0.12 105	0.05 63	0.03 75	0.04 65	0.08 81	0.08 80	0.12 132	0.09 90

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 87	0.05 80	0.03 36	0.04 59	0.05 81	0.04 61	0.02 26	0.11 105	0.06 81	0.22 187	0.05 55	0.05 58	0.02 21	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.12 102	0.08 85	0.09 92	0.07 100	0.16 182	0.06 84	0.02 36	0.03 34	0.07 70	0.07 73	0.07 78	0.05 52

RSM++	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.04 63	0.02 9	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.04 41	0.04 36	0.05 58	0.02 21	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.07 60	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.06 56	0.05 34	0.04 37	0.04 37

MIF-Stereo (partial)	0.06 65	0.05 80	0.06 135	0.05 80	0.04 63	0.05 90	0.03 57	0.08 86	0.07 108	0.07 78	0.04 36	0.05 58	0.06 130	0.04 90	0.08 104	0.08 83	0.11 93	0.08 85	0.08 77	0.05 63	0.09 75	0.05 63	0.02 36	0.06 118	0.10 108	0.08 80	0.07 78	0.08 83

iRaftStereo_RVC	0.05 58	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.05 54	0.04 32	0.06 69	0.05 55	0.05 58	0.03 51	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.10 82	0.07 75	0.07 61	0.05 63	0.09 75	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.07 70	0.06 55	0.05 51	0.05 52

GANet	0.06 65	0.07 127	0.06 135	0.06 103	0.06 109	0.07 126	0.06 141	0.07 80	0.05 55	0.06 69	0.07 99	0.05 58	0.04 73	0.04 90	0.07 73	0.08 83	0.08 65	0.10 136	0.07 61	0.05 63	0.07 60	0.05 63	0.05 127	0.05 92	0.08 81	0.07 73	0.06 70	0.06 71

CVANet_RVC	0.07 87	0.07 127	0.07 167	0.08 137	0.06 109	0.07 126	0.05 107	0.06 66	0.05 55	0.06 69	0.09 148	0.05 58	0.04 73	0.04 90	0.08 104	0.08 83	0.08 65	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.08 70	0.05 63	0.04 99	0.05 92	0.08 81	0.07 73	0.07 78	0.09 90

AANet_RVC	0.06 65	0.05 80	0.06 135	0.05 80	0.06 109	0.04 61	0.05 107	0.05 54	0.06 81	0.05 62	0.06 77	0.05 58	0.04 73	0.04 90	0.07 73	0.07 67	0.08 65	0.08 85	0.07 61	0.07 100	0.07 60	0.06 84	0.05 127	0.05 92	0.07 70	0.09 90	0.06 70	0.08 83

TS12	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.05 55	0.04 41	0.08 127	0.06 70	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.06 47	0.07 75	0.07 61	0.06 81	0.09 75	0.08 125	0.02 36	0.04 65	0.08 81	0.08 80	0.08 86	0.09 90

TS	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.05 55	0.04 41	0.08 127	0.06 70	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.06 47	0.07 75	0.07 61	0.06 81	0.09 75	0.08 125	0.02 36	0.04 65	0.08 81	0.08 80	0.08 86	0.09 90

VIP-Stereo	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.01 3	0.04 38	0.04 32	0.04 41	0.07 99	0.06 70	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.08 65	0.05 39	0.06 53	0.04 36	0.07 60	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.04 37	0.04 37

LGtest1	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.08 86	0.08 136	0.07 78	0.04 36	0.06 70	0.03 51	0.05 106	0.07 73	0.07 67	0.12 102	0.07 75	0.10 103	0.07 100	0.12 105	0.06 84	0.04 99	0.03 34	0.07 70	0.06 55	0.08 86	0.06 71

IGEV-Stereo+	0.06 65	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.04 63	0.03 40	0.03 57	0.16 152	0.06 81	0.20 164	0.06 77	0.06 70	0.03 51	0.04 90	0.07 73	0.08 83	0.10 82	0.06 56	0.09 92	0.06 81	0.12 105	0.06 84	0.03 75	0.03 34	0.07 70	0.06 55	0.03 18	0.07 76

plain	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.04 63	0.05 90	0.03 57	0.08 86	0.04 32	0.09 86	0.05 55	0.06 70	0.02 21	0.02 29	0.07 73	0.08 83	0.12 102	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.08 70	0.04 43	0.02 36	0.05 92	0.09 93	0.09 90	0.08 86	0.09 90

PDISCO_ROB	0.12 173	0.13 251	0.13 271	0.10 180	0.08 151	0.09 153	0.09 199	0.09 94	0.08 136	0.11 95	0.10 175	0.06 70	0.05 100	0.05 106	0.09 144	0.11 187	0.14 120	0.16 276	0.09 92	0.10 186	0.14 144	0.12 251	0.04 99	0.08 185	0.16 197	0.21 296	0.32 313	0.19 226

UniTT-Stereo	0.07 87	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.03 38	0.05 90	0.03 57	0.06 66	0.05 55	0.06 69	0.04 36	0.07 77	0.12 235	0.07 158	0.08 104	0.07 67	0.11 93	0.08 85	0.08 77	0.07 100	0.09 75	0.08 125	0.08 208	0.04 65	0.09 93	0.16 242	0.06 70	0.09 90

AASNet	0.06 65	0.06 103	0.04 70	0.09 159	0.07 126	0.08 138	0.05 107	0.08 86	0.04 32	0.07 78	0.07 99	0.07 77	0.04 73	0.04 90	0.06 53	0.07 67	0.10 82	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.07 60	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.08 81	0.07 73	0.06 70	0.06 71

RAFT	0.06 65	0.03 34	0.05 103	0.03 37	0.02 13	0.03 40	0.02 26	0.07 80	0.04 32	0.04 41	0.06 77	0.07 77	0.05 100	0.01 4	0.06 53	0.06 44	0.07 58	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.07 104	0.01 4	0.04 65	0.13 146	0.14 189	0.13 146	0.15 163

DMCA	0.07 87	0.05 80	0.07 167	0.06 103	0.06 109	0.05 90	0.07 159	0.09 94	0.06 81	0.06 69	0.09 148	0.07 77	0.06 130	0.06 125	0.07 73	0.08 83	0.11 93	0.10 136	0.08 77	0.07 100	0.09 75	0.05 63	0.06 149	0.05 92	0.08 81	0.10 104	0.05 51	0.07 76

LG-Stereo_L2	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.03 37	0.04 63	0.02 9	0.02 26	0.08 86	0.08 136	0.21 177	0.06 77	0.08 81	0.03 51	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.10 82	0.06 56	0.07 61	0.04 36	0.13 124	0.05 63	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.05 52

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 87	0.05 80	0.03 36	0.03 37	0.05 81	0.05 90	0.03 57	0.12 110	0.05 55	0.22 187	0.05 55	0.08 81	0.03 51	0.05 106	0.07 73	0.09 102	0.13 106	0.09 112	0.10 103	0.06 81	0.16 182	0.06 84	0.04 99	0.04 65	0.07 70	0.09 90	0.08 86	0.10 107

AIO_rvc	0.06 65	0.06 103	0.03 36	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.08 86	0.06 81	0.10 94	0.04 36	0.08 81	0.02 21	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.06 56	0.07 61	0.05 63	0.12 105	0.05 63	0.02 36	0.03 34	0.06 56	0.06 55	0.05 51	0.05 52

LL-Strereo2	0.07 87	0.03 34	0.03 36	0.04 59	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.07 108	0.14 105	0.07 99	0.08 81	0.05 100	0.04 90	0.07 73	0.08 83	0.14 120	0.07 75	0.10 103	0.06 81	0.10 85	0.06 84	0.03 75	0.04 65	0.08 81	0.09 90	0.08 86	0.05 52

anonymousdsp2	0.08 98	0.07 127	0.05 103	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.12 110	0.06 81	0.17 128	0.06 77	0.08 81	0.04 73	0.05 106	0.07 73	0.08 83	0.13 106	0.08 85	0.10 103	0.07 100	0.12 105	0.06 84	0.05 127	0.06 118	0.09 93	0.08 80	0.08 86	0.07 76

AFF-stereo	0.06 65	0.05 80	0.05 103	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.11 105	0.06 81	0.16 118	0.04 36	0.08 81	0.03 51	0.02 29	0.06 53	0.08 83	0.08 65	0.05 39	0.09 92	0.04 36	0.09 75	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.10 108	0.08 80	0.07 78	0.07 76

MLG-Stereo_test3	0.05 58	0.03 34	0.02 10	0.03 37	0.04 63	0.05 90	0.03 57	0.05 54	0.06 81	0.06 69	0.06 77	0.09 87	0.02 21	0.03 63	0.06 53	0.06 44	0.08 65	0.06 56	0.06 53	0.04 36	0.08 70	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.05 52

HUF	0.07 87	0.05 80	0.04 70	0.07 126	0.06 109	0.04 61	0.03 57	0.09 94	0.07 108	0.16 118	0.05 55	0.09 87	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.06 56	0.09 92	0.06 81	0.14 144	0.06 84	0.03 75	0.04 65	0.08 81	0.05 34	0.06 70	0.05 52

test_4	0.09 105	0.05 80	0.07 167	0.05 80	0.06 109	0.03 40	0.02 26	0.11 105	0.09 168	0.17 128	0.06 77	0.09 87	0.06 130	0.03 63	0.09 144	0.09 102	0.15 127	0.08 85	0.10 103	0.07 100	0.16 182	0.08 125	0.02 36	0.07 158	0.09 93	0.15 216	0.12 132	0.18 208

raft+_RVC	0.08 98	0.06 103	0.04 70	0.06 103	0.06 109	0.07 126	0.04 96	0.10 101	0.08 136	0.17 128	0.08 127	0.09 87	0.04 73	0.04 90	0.08 104	0.07 67	0.13 106	0.09 112	0.11 111	0.06 81	0.13 124	0.05 63	0.03 75	0.05 92	0.10 108	0.09 90	0.09 102	0.08 83

RAFT + AFF	0.05 58	0.04 59	0.03 36	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.08 136	0.09 86	0.05 55	0.09 87	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.09 78	0.06 56	0.06 53	0.04 36	0.07 60	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.07 70	0.05 34	0.05 51	0.05 52

MMNet	0.06 65	0.06 103	0.04 70	0.08 137	0.06 109	0.06 107	0.05 107	0.07 80	0.05 55	0.05 62	0.05 55	0.09 87	0.04 73	0.04 90	0.07 73	0.07 67	0.08 65	0.08 85	0.07 61	0.06 81	0.06 48	0.05 63	0.04 99	0.05 92	0.07 70	0.08 80	0.07 78	0.10 107

HGLStereo	0.11 144	0.10 205	0.08 195	0.09 159	0.10 204	0.09 153	0.06 141	0.14 138	0.08 136	0.18 140	0.15 249	0.09 87	0.06 130	0.08 184	0.09 144	0.10 132	0.17 155	0.13 226	0.14 155	0.10 186	0.11 91	0.09 168	0.08 208	0.08 185	0.13 146	0.12 139	0.10 108	0.11 117

PWCDC_ROB	0.13 194	0.06 103	0.09 215	0.07 126	0.13 249	0.08 138	0.13 252	0.06 66	0.24 312	0.09 86	0.15 249	0.09 87	0.43 337	0.26 317	0.10 197	0.10 132	0.09 78	0.12 192	0.08 77	0.11 213	0.08 70	0.11 229	0.19 301	0.13 275	0.07 70	0.13 160	0.08 86	0.18 208

LG-G_1	0.06 65	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.06 107	0.03 57	0.06 66	0.06 81	0.08 82	0.03 21	0.10 95	0.04 73	0.06 125	0.06 53	0.06 44	0.10 82	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.10 85	0.04 43	0.05 127	0.04 65	0.06 56	0.06 55	0.08 86	0.07 76

LG-G	0.06 65	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.06 107	0.03 57	0.06 66	0.06 81	0.08 82	0.03 21	0.10 95	0.04 73	0.06 125	0.06 53	0.06 44	0.10 82	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.10 85	0.04 43	0.05 127	0.04 65	0.06 56	0.06 55	0.08 86	0.07 76

DFGA-Net	0.05 58	0.05 80	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.06 69	0.05 55	0.10 95	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.07 75	0.07 61	0.05 63	0.07 60	0.04 43	0.03 75	0.04 65	0.07 70	0.06 55	0.06 70	0.09 90

MGS-Stereo	0.08 98	0.06 103	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.05 55	0.09 86	0.07 99	0.10 95	0.04 73	0.05 106	0.07 73	0.08 83	0.15 127	0.11 153	0.12 122	0.09 151	0.12 105	0.07 104	0.05 127	0.05 92	0.10 108	0.09 90	0.11 122	0.10 107

MaDis-Stereo	0.07 87	0.04 59	0.05 103	0.03 37	0.02 13	0.03 40	0.03 57	0.06 66	0.06 81	0.04 41	0.06 77	0.10 95	0.05 100	0.02 29	0.07 73	0.08 83	0.10 82	0.09 112	0.07 61	0.05 63	0.10 85	0.10 205	0.01 4	0.05 92	0.11 123	0.18 274	0.13 146	0.16 178

iinet-f	0.10 129	0.09 187	0.06 135	0.08 137	0.06 109	0.09 153	0.06 141	0.09 94	0.07 108	0.18 140	0.11 192	0.10 95	0.10 216	0.06 125	0.08 104	0.09 102	0.14 120	0.09 112	0.18 223	0.09 151	0.11 91	0.06 84	0.05 127	0.06 118	0.11 123	0.10 104	0.15 174	0.12 130

IER	0.09 105	0.07 127	0.07 167	0.09 159	0.07 126	0.08 138	0.06 141	0.12 110	0.07 108	0.14 105	0.11 192	0.10 95	0.07 163	0.06 125	0.08 104	0.09 102	0.15 127	0.11 153	0.11 111	0.07 100	0.11 91	0.07 104	0.06 149	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.11 122	0.14 149

RAFT_CTSACE	0.07 87	0.04 59	0.06 135	0.03 37	0.04 63	0.05 90	0.05 107	0.06 66	0.06 81	0.09 86	0.04 36	0.10 95	0.09 199	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.11 93	0.07 75	0.07 61	0.05 63	0.12 105	0.08 125	0.03 75	0.06 118	0.12 133	0.13 160	0.12 132	0.15 163

RALAANet	0.09 105	0.08 168	0.06 135	0.07 126	0.05 81	0.08 138	0.05 107	0.10 101	0.07 108	0.12 97	0.09 148	0.10 95	0.06 130	0.03 63	0.08 104	0.09 102	0.13 106	0.11 153	0.15 167	0.08 122	0.12 105	0.07 104	0.04 99	0.06 118	0.11 123	0.10 104	0.11 122	0.11 117

delet	0.05 58	0.05 80	0.04 70	0.06 103	0.05 81	0.05 90	0.05 107	0.04 38	0.04 32	0.06 69	0.05 55	0.10 95	0.05 100	0.03 63	0.07 73	0.06 44	0.07 58	0.06 56	0.05 35	0.06 81	0.06 48	0.04 43	0.03 75	0.04 65	0.06 56	0.06 55	0.04 37	0.04 37

DeepPrunerF	0.11 144	0.10 205	0.10 234	0.13 229	0.13 249	0.09 153	0.09 199	0.15 143	0.11 213	0.12 97	0.14 236	0.10 95	0.09 199	0.07 158	0.12 253	0.11 187	0.11 93	0.13 226	0.13 142	0.11 213	0.13 124	0.08 125	0.08 208	0.08 185	0.17 215	0.14 189	0.11 122	0.14 149

NVstereo2D	0.15 246	0.11 222	0.11 247	0.19 277	0.14 260	0.21 295	0.24 310	0.13 128	0.11 213	0.16 118	0.14 236	0.10 95	0.07 163	0.39 337	0.11 237	0.11 187	0.21 235	0.14 251	0.15 167	0.10 186	0.12 105	0.08 125	0.24 317	0.08 185	0.14 170	0.12 139	0.14 160	0.12 130

coex_refinement	0.10 129	0.10 205	0.07 167	0.09 159	0.08 151	0.09 153	0.06 141	0.17 163	0.10 194	0.20 164	0.11 192	0.11 107	0.07 163	0.07 158	0.11 237	0.14 280	0.15 127	0.11 153	0.12 122	0.06 81	0.12 105	0.08 125	0.06 149	0.07 158	0.12 133	0.12 139	0.11 122	0.13 139

AIO_test	0.06 65	0.05 80	0.04 70	0.07 126	0.05 81	0.04 61	0.04 96	0.10 101	0.09 168	0.12 97	0.05 55	0.11 107	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.07 58	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.13 124	0.05 63	0.04 99	0.04 65	0.09 93	0.07 73	0.05 51	0.05 52

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 129	0.07 127	0.06 135	0.08 137	0.05 81	0.07 126	0.03 57	0.11 105	0.15 261	0.20 164	0.15 249	0.11 107	0.07 163	0.08 184	0.08 104	0.09 102	0.16 141	0.11 153	0.12 122	0.08 122	0.12 105	0.11 229	0.06 149	0.07 158	0.12 133	0.14 189	0.12 132	0.16 178

CAS	0.09 105	0.07 127	0.05 103	0.06 103	0.05 81	0.05 90	0.04 96	0.14 138	0.05 55	0.11 95	0.10 175	0.11 107	0.05 100	0.07 158	0.08 104	0.09 102	0.11 93	0.10 136	0.14 155	0.07 100	0.12 105	0.07 104	0.05 127	0.05 92	0.13 146	0.11 127	0.09 102	0.14 149

TestStereo1	0.09 105	0.07 127	0.06 135	0.04 59	0.05 81	0.06 107	0.06 141	0.07 80	0.07 108	0.09 86	0.07 99	0.11 107	0.14 265	0.04 90	0.09 144	0.10 132	0.11 93	0.09 112	0.09 92	0.08 122	0.13 124	0.12 251	0.02 36	0.04 65	0.15 183	0.13 160	0.16 187	0.20 235

SA-5K	0.09 105	0.07 127	0.06 135	0.04 59	0.05 81	0.06 107	0.06 141	0.07 80	0.07 108	0.09 86	0.07 99	0.11 107	0.14 265	0.04 90	0.09 144	0.10 132	0.11 93	0.09 112	0.09 92	0.08 122	0.13 124	0.12 251	0.02 36	0.04 65	0.15 183	0.13 160	0.16 187	0.20 235

AnonymousM	0.08 98	0.05 80	0.04 70	0.06 103	0.05 81	0.04 61	0.04 96	0.13 128	0.05 55	0.20 164	0.06 77	0.11 107	0.03 51	0.06 125	0.09 144	0.09 102	0.19 197	0.08 85	0.12 122	0.07 100	0.16 182	0.06 84	0.04 99	0.04 65	0.08 81	0.11 127	0.10 108	0.09 90

LoS_RVC	0.09 105	0.07 127	0.05 103	0.05 80	0.06 109	0.06 107	0.05 107	0.13 128	0.08 136	0.18 140	0.11 192	0.12 114	0.06 130	0.07 158	0.08 104	0.09 102	0.10 82	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.16 182	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.14 170	0.10 104	0.10 108	0.13 139

tt_ll	0.09 105	0.07 127	0.05 103	0.05 80	0.06 109	0.06 107	0.05 107	0.13 128	0.08 136	0.18 140	0.11 192	0.12 114	0.06 130	0.07 158	0.08 104	0.09 102	0.10 82	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.16 182	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.14 170	0.10 104	0.10 108	0.13 139

TESTraft	0.09 105	0.06 103	0.06 135	0.04 59	0.04 63	0.05 90	0.06 141	0.09 94	0.08 136	0.09 86	0.08 127	0.12 114	0.13 249	0.03 63	0.09 144	0.10 132	0.11 93	0.09 112	0.08 77	0.07 100	0.13 124	0.12 251	0.02 36	0.05 92	0.14 170	0.12 139	0.14 160	0.20 235

test_5	0.08 98	0.05 80	0.07 167	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.04 96	0.09 94	0.05 55	0.05 62	0.07 99	0.12 114	0.12 235	0.02 29	0.07 73	0.09 102	0.07 58	0.07 75	0.08 77	0.06 81	0.10 85	0.09 168	0.02 36	0.07 158	0.10 108	0.13 160	0.13 146	0.18 208

CIPLG	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.09 153	0.06 141	0.18 201	0.06 81	0.20 164	0.08 127	0.12 114	0.06 130	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.11 111	0.09 151	0.13 124	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.09 90	0.10 108	0.10 107

GLC_STEREO	0.13 194	0.11 222	0.12 262	0.12 215	0.11 223	0.10 178	0.10 218	0.19 231	0.07 108	0.25 261	0.13 223	0.12 114	0.07 163	0.07 158	0.08 104	0.12 238	0.24 281	0.11 153	0.17 204	0.09 151	0.27 330	0.15 287	0.07 176	0.07 158	0.15 183	0.09 90	0.20 255	0.12 130

IPLGR_C	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.09 153	0.06 141	0.18 201	0.06 81	0.20 164	0.08 127	0.12 114	0.07 163	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.11 111	0.09 151	0.13 124	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.09 90	0.10 108	0.10 107

ACRE	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.09 153	0.06 141	0.18 201	0.06 81	0.20 164	0.08 127	0.12 114	0.07 163	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.11 111	0.09 151	0.13 124	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.10 108	0.10 107

rafts_anoy	0.09 105	0.08 168	0.07 167	0.07 126	0.07 126	0.06 107	0.05 107	0.13 128	0.05 55	0.17 128	0.09 148	0.12 114	0.05 100	0.03 63	0.09 144	0.10 132	0.15 127	0.12 192	0.13 142	0.07 100	0.14 144	0.08 125	0.03 75	0.06 118	0.11 123	0.10 104	0.09 102	0.11 117

raftrobust	0.10 129	0.08 168	0.06 135	0.08 137	0.07 126	0.05 90	0.04 96	0.14 138	0.06 81	0.25 261	0.07 99	0.12 114	0.05 100	0.05 106	0.08 104	0.09 102	0.18 175	0.11 153	0.11 111	0.09 151	0.17 206	0.08 125	0.05 127	0.05 92	0.13 146	0.12 139	0.10 108	0.10 107

RALCasStereoNet	0.09 105	0.08 168	0.06 135	0.09 159	0.07 126	0.06 107	0.05 107	0.12 110	0.05 55	0.18 140	0.07 99	0.12 114	0.05 100	0.04 90	0.09 144	0.10 132	0.18 175	0.12 192	0.13 142	0.08 122	0.15 164	0.08 125	0.05 127	0.06 118	0.12 133	0.09 90	0.10 108	0.08 83

ARAFT	0.07 87	0.04 59	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.05 90	0.02 26	0.09 94	0.06 81	0.12 97	0.06 77	0.12 114	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.07 67	0.12 102	0.09 112	0.09 92	0.05 63	0.11 91	0.07 104	0.03 75	0.04 65	0.09 93	0.09 90	0.09 102	0.09 90

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 98	0.06 103	0.05 103	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.04 96	0.14 138	0.07 108	0.21 177	0.04 36	0.12 114	0.04 73	0.03 63	0.07 73	0.09 102	0.09 78	0.06 56	0.10 103	0.05 63	0.11 91	0.05 63	0.03 75	0.05 92	0.12 133	0.09 90	0.09 102	0.09 90

UPFNet	0.09 105	0.08 168	0.08 195	0.09 159	0.07 126	0.09 153	0.06 141	0.12 110	0.09 168	0.14 105	0.09 148	0.12 114	0.06 130	0.07 158	0.08 104	0.10 132	0.13 106	0.11 153	0.10 103	0.07 100	0.09 75	0.07 104	0.06 149	0.06 118	0.09 93	0.10 104	0.10 108	0.10 107

HITNet	0.09 105	0.07 127	0.06 135	0.08 137	0.08 151	0.08 138	0.05 107	0.11 105	0.07 108	0.19 153	0.08 127	0.12 114	0.06 130	0.07 158	0.08 104	0.08 83	0.13 106	0.11 153	0.10 103	0.06 81	0.10 85	0.09 168	0.06 149	0.06 118	0.12 133	0.11 127	0.16 187	0.13 139
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
DISCO	0.10 129	0.10 205	0.08 195	0.10 180	0.09 179	0.11 195	0.09 199	0.10 101	0.08 136	0.15 112	0.10 175	0.12 114	0.07 163	0.06 125	0.09 144	0.11 187	0.15 127	0.10 136	0.14 155	0.10 186	0.12 105	0.10 205	0.06 149	0.09 219	0.14 170	0.11 127	0.13 146	0.11 117

DepthFocus	0.10 129	0.05 80	0.05 103	0.09 159	0.05 81	0.06 107	0.04 96	0.17 163	0.07 108	0.22 187	0.09 148	0.13 130	0.04 73	0.10 222	0.09 144	0.09 102	0.18 175	0.09 112	0.18 223	0.09 151	0.17 206	0.08 125	0.09 232	0.05 92	0.07 70	0.11 127	0.14 160	0.12 130

YMNet	0.07 87	0.08 168	0.06 135	0.08 137	0.08 151	0.08 138	0.07 159	0.07 80	0.07 108	0.05 62	0.07 99	0.13 130	0.05 100	0.07 158	0.07 73	0.07 67	0.08 65	0.08 85	0.09 92	0.05 63	0.07 60	0.06 84	0.06 149	0.05 92	0.09 93	0.08 80	0.09 102	0.09 90

CASnet	0.10 129	0.06 103	0.05 103	0.08 137	0.09 179	0.11 195	0.05 107	0.18 201	0.10 194	0.23 210	0.11 192	0.13 130	0.06 130	0.07 158	0.09 144	0.10 132	0.16 141	0.08 85	0.18 223	0.07 100	0.14 144	0.06 84	0.06 149	0.06 118	0.12 133	0.10 104	0.14 160	0.10 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.11 144	0.06 103	0.06 135	0.06 103	0.08 151	0.07 126	0.05 107	0.35 327	0.05 55	0.15 112	0.23 315	0.13 130	0.04 73	0.08 184	0.08 104	0.10 132	0.19 197	0.08 85	0.14 155	0.08 122	0.28 335	0.08 125	0.07 176	0.04 65	0.14 170	0.11 127	0.13 146	0.16 178

AACVNet	0.14 222	0.13 251	0.10 234	0.13 229	0.13 249	0.14 227	0.10 218	0.19 231	0.11 213	0.22 187	0.17 269	0.13 130	0.10 216	0.09 206	0.11 237	0.11 187	0.21 235	0.13 226	0.17 204	0.12 234	0.16 182	0.11 229	0.11 258	0.11 249	0.17 215	0.13 160	0.14 160	0.16 178

TANstereo	0.11 144	0.06 103	0.06 135	0.10 180	0.09 179	0.09 153	0.06 141	0.12 110	0.08 136	0.22 187	0.08 127	0.13 130	0.07 163	0.08 184	0.10 197	0.13 259	0.20 220	0.13 226	0.18 223	0.08 122	0.18 220	0.09 168	0.06 149	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.15 174	0.14 149

XX-TBD	0.11 144	0.06 103	0.06 135	0.10 180	0.09 179	0.09 153	0.06 141	0.12 110	0.08 136	0.22 187	0.08 127	0.13 130	0.07 163	0.08 184	0.10 197	0.13 259	0.20 220	0.13 226	0.18 223	0.08 122	0.18 220	0.09 168	0.06 149	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.15 174	0.14 149

sCroCo_RVC	0.14 222	0.09 187	0.09 215	0.08 137	0.07 126	0.10 178	0.07 159	0.19 231	0.14 253	0.18 140	0.12 209	0.13 130	0.14 265	0.06 125	0.13 273	0.15 298	0.22 251	0.15 265	0.22 264	0.13 253	0.21 278	0.16 295	0.06 149	0.12 265	0.17 215	0.16 242	0.17 205	0.17 190

FINET	0.12 173	0.11 222	0.12 262	0.12 215	0.10 204	0.11 195	0.13 252	0.15 143	0.12 233	0.13 102	0.12 209	0.13 130	0.09 199	0.09 206	0.15 298	0.13 259	0.15 127	0.11 153	0.16 183	0.09 151	0.13 124	0.10 205	0.10 248	0.10 236	0.12 133	0.10 104	0.13 146	0.12 130

UNet	0.10 129	0.09 187	0.08 195	0.10 180	0.08 151	0.09 153	0.08 178	0.15 143	0.08 136	0.17 128	0.09 148	0.13 130	0.09 199	0.07 158	0.09 144	0.10 132	0.16 141	0.13 226	0.12 122	0.08 122	0.11 91	0.09 168	0.08 208	0.09 219	0.11 123	0.13 160	0.10 108	0.11 117

DMCA-RVC	0.10 129	0.08 168	0.11 247	0.08 137	0.09 179	0.08 138	0.08 178	0.12 110	0.09 168	0.13 102	0.13 223	0.13 130	0.07 163	0.06 125	0.13 273	0.12 238	0.14 120	0.13 226	0.11 111	0.10 186	0.12 105	0.09 168	0.07 176	0.09 219	0.10 108	0.10 104	0.10 108	0.11 117

RASNet	0.11 144	0.10 205	0.09 215	0.10 180	0.07 126	0.08 138	0.08 178	0.19 231	0.09 168	0.17 128	0.10 175	0.13 130	0.08 186	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.15 127	0.09 112	0.12 122	0.06 81	0.15 164	0.09 168	0.05 127	0.10 236	0.13 146	0.11 127	0.17 205	0.17 190

4D-IteraStereo	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.06 107	0.04 96	0.15 143	0.10 194	0.22 187	0.08 127	0.14 142	0.06 130	0.03 63	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.09 112	0.11 111	0.07 100	0.15 164	0.05 63	0.03 75	0.05 92	0.10 108	0.10 104	0.08 86	0.08 83

SACVNet	0.15 246	0.14 264	0.13 271	0.16 257	0.13 249	0.14 227	0.12 246	0.19 231	0.17 276	0.19 153	0.17 269	0.14 142	0.07 163	0.14 278	0.13 273	0.13 259	0.19 197	0.16 276	0.20 246	0.13 253	0.16 182	0.14 275	0.12 269	0.13 275	0.20 269	0.18 274	0.19 243	0.17 190

DSFCA	0.11 144	0.13 251	0.09 215	0.10 180	0.08 151	0.11 195	0.11 232	0.12 110	0.09 168	0.12 97	0.13 223	0.14 142	0.07 163	0.05 106	0.09 144	0.11 187	0.15 127	0.13 226	0.16 183	0.10 186	0.13 124	0.12 251	0.07 176	0.09 219	0.12 133	0.13 160	0.10 108	0.13 139

CCAANet	0.08 98	0.07 127	0.06 135	0.09 159	0.06 109	0.07 126	0.09 199	0.08 86	0.07 108	0.07 78	0.07 99	0.14 142	0.05 100	0.05 106	0.09 144	0.10 132	0.10 82	0.09 112	0.07 61	0.06 81	0.08 70	0.06 84	0.04 99	0.04 65	0.08 81	0.09 90	0.07 78	0.09 90

RTS	0.20 286	0.16 280	0.14 282	0.17 265	0.14 260	0.20 285	0.15 264	0.23 285	0.26 322	0.15 112	0.14 236	0.14 142	0.20 289	0.11 237	0.13 273	0.15 298	0.24 281	0.17 289	0.34 316	0.24 324	0.22 297	0.15 287	0.09 232	0.15 288	0.28 319	0.27 334	0.28 304	0.55 340

RTSA	0.20 286	0.16 280	0.14 282	0.17 265	0.14 260	0.20 285	0.15 264	0.23 285	0.26 322	0.15 112	0.14 236	0.14 142	0.20 289	0.11 237	0.13 273	0.15 298	0.24 281	0.17 289	0.34 316	0.24 324	0.22 297	0.15 287	0.09 232	0.15 288	0.28 319	0.27 334	0.28 304	0.55 340

LGCAT	0.11 144	0.09 187	0.08 195	0.08 137	0.07 126	0.10 178	0.06 141	0.17 163	0.06 81	0.22 187	0.09 148	0.15 148	0.07 163	0.07 158	0.09 144	0.09 102	0.19 197	0.10 136	0.17 204	0.08 122	0.19 233	0.10 205	0.08 208	0.06 118	0.11 123	0.12 139	0.15 174	0.11 117

WQFJA1++	0.12 173	0.09 187	0.06 135	0.15 252	0.08 151	0.15 239	0.14 258	0.17 163	0.07 108	0.19 153	0.11 192	0.15 148	0.08 186	0.05 106	0.08 104	0.10 132	0.19 197	0.09 112	0.16 183	0.08 122	0.16 182	0.07 104	0.06 149	0.06 118	0.16 197	0.11 127	0.21 269	0.22 256

castereo	0.10 129	0.07 127	0.06 135	0.06 103	0.07 126	0.08 138	0.05 107	0.16 152	0.11 213	0.24 227	0.10 175	0.15 148	0.04 73	0.05 106	0.08 104	0.10 132	0.20 220	0.09 112	0.14 155	0.07 100	0.19 233	0.07 104	0.04 99	0.07 158	0.13 146	0.12 139	0.12 132	0.12 130

test_for_model	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 126	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 136	0.24 227	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 144	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 126	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 136	0.24 227	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 144	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

testlalala	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 126	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 136	0.24 227	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 144	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

GCAPDPT-zeroshot	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 126	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 136	0.24 227	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 144	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

GCAP-Stereo	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 126	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 136	0.24 227	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 144	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

RAFT+CT+SA	0.09 105	0.05 80	0.07 167	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.05 107	0.13 128	0.08 136	0.08 82	0.07 99	0.15 148	0.13 249	0.04 90	0.10 197	0.10 132	0.09 78	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.12 105	0.11 229	0.02 36	0.06 118	0.13 146	0.12 139	0.11 122	0.17 190

UDGNet	0.15 246	0.13 251	0.09 215	0.18 270	0.17 279	0.16 251	0.19 288	0.15 143	0.11 213	0.16 118	0.14 236	0.15 148	0.05 100	0.45 338	0.09 144	0.10 132	0.17 155	0.12 192	0.14 155	0.09 151	0.17 206	0.09 168	0.28 339	0.07 158	0.17 215	0.15 216	0.12 132	0.13 139

IPLG	0.09 105	0.07 127	0.07 167	0.07 126	0.07 126	0.06 107	0.05 107	0.15 143	0.06 81	0.22 187	0.06 77	0.15 148	0.05 100	0.04 90	0.08 104	0.10 132	0.16 141	0.10 136	0.14 155	0.09 151	0.13 124	0.08 125	0.04 99	0.07 158	0.13 146	0.11 127	0.11 122	0.08 83

MIPNet	0.11 144	0.09 187	0.06 135	0.07 126	0.08 151	0.07 126	0.05 107	0.17 163	0.06 81	0.23 210	0.07 99	0.15 148	0.08 186	0.05 106	0.09 144	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.20 246	0.12 234	0.13 124	0.10 205	0.05 127	0.07 158	0.15 183	0.13 160	0.11 122	0.13 139

IPLGR	0.12 173	0.09 187	0.09 215	0.09 159	0.10 204	0.09 153	0.07 159	0.18 201	0.09 168	0.22 187	0.10 175	0.15 148	0.07 163	0.06 125	0.09 144	0.11 187	0.17 155	0.11 153	0.20 246	0.12 234	0.15 164	0.08 125	0.04 99	0.08 185	0.16 197	0.13 160	0.14 160	0.16 178

sAnonymous2	0.14 222	0.09 187	0.10 234	0.10 180	0.09 179	0.09 153	0.11 232	0.22 277	0.11 213	0.23 210	0.16 260	0.15 148	0.10 216	0.06 125	0.12 253	0.13 259	0.18 175	0.15 265	0.21 257	0.14 264	0.16 182	0.14 275	0.04 99	0.10 236	0.17 215	0.17 261	0.17 205	0.16 178

CroCo_RVC	0.14 222	0.09 187	0.10 234	0.10 180	0.09 179	0.09 153	0.11 232	0.22 277	0.11 213	0.23 210	0.16 260	0.15 148	0.10 216	0.06 125	0.12 253	0.13 259	0.18 175	0.15 265	0.21 257	0.14 264	0.16 182	0.14 275	0.04 99	0.10 236	0.17 215	0.17 261	0.17 205	0.16 178

psm_up	0.14 222	0.11 222	0.13 271	0.15 252	0.12 237	0.14 227	0.11 232	0.20 252	0.16 266	0.19 153	0.12 209	0.15 148	0.17 282	0.10 222	0.12 253	0.12 238	0.19 197	0.13 226	0.17 204	0.11 213	0.15 164	0.09 168	0.10 248	0.16 296	0.18 240	0.16 242	0.17 205	0.20 235

BEATNet_4x	0.11 144	0.10 205	0.08 195	0.09 159	0.09 179	0.09 153	0.08 178	0.12 110	0.08 136	0.21 177	0.09 148	0.15 148	0.09 199	0.07 158	0.10 197	0.09 102	0.13 106	0.13 226	0.11 111	0.08 122	0.13 124	0.11 229	0.08 208	0.07 158	0.13 146	0.13 160	0.18 230	0.18 208

RTSC	0.14 222	0.11 222	0.10 234	0.12 215	0.11 223	0.12 207	0.10 218	0.16 152	0.13 242	0.18 140	0.13 223	0.15 148	0.13 249	0.08 184	0.11 237	0.13 259	0.20 220	0.13 226	0.21 257	0.12 234	0.16 182	0.12 251	0.07 176	0.10 236	0.16 197	0.16 242	0.21 269	0.32 304

ADCRef	0.13 194	0.10 205	0.09 215	0.10 180	0.08 151	0.09 153	0.08 178	0.17 163	0.14 253	0.21 177	0.15 249	0.15 148	0.13 249	0.05 106	0.10 197	0.11 187	0.16 141	0.14 251	0.19 240	0.12 234	0.15 164	0.12 251	0.09 232	0.11 249	0.13 146	0.18 274	0.13 146	0.18 208

DeepPruner_ROB	0.14 222	0.13 251	0.11 247	0.12 215	0.11 223	0.10 178	0.09 199	0.17 163	0.12 233	0.21 177	0.18 284	0.15 148	0.13 249	0.08 184	0.12 253	0.11 187	0.19 197	0.15 265	0.19 240	0.11 213	0.17 206	0.14 275	0.10 248	0.11 249	0.17 215	0.16 242	0.17 205	0.19 226

iResNet_ROB	0.11 144	0.08 168	0.07 167	0.11 201	0.08 151	0.12 207	0.07 159	0.15 143	0.08 136	0.23 210	0.10 175	0.15 148	0.15 273	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.17 155	0.12 192	0.13 142	0.09 151	0.14 144	0.09 168	0.07 176	0.08 185	0.14 170	0.12 139	0.15 174	0.15 163

HLF11	0.11 144	0.09 187	0.07 167	0.11 201	0.07 126	0.09 153	0.07 159	0.19 231	0.07 108	0.19 153	0.09 148	0.16 169	0.06 130	0.07 158	0.08 104	0.10 132	0.19 197	0.12 192	0.16 183	0.09 151	0.13 124	0.08 125	0.07 176	0.07 158	0.12 133	0.13 160	0.15 174	0.14 149

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 173	0.07 127	0.04 70	0.09 159	0.09 179	0.11 195	0.10 218	0.18 201	0.08 136	0.24 227	0.09 148	0.16 169	0.04 73	0.09 206	0.09 144	0.11 187	0.21 235	0.10 136	0.17 204	0.09 151	0.20 254	0.10 205	0.05 127	0.06 118	0.15 183	0.13 160	0.16 187	0.27 282

G2L-Stereo	0.11 144	0.10 205	0.08 195	0.09 159	0.09 179	0.08 138	0.07 159	0.17 163	0.08 136	0.22 187	0.09 148	0.16 169	0.13 249	0.07 158	0.08 104	0.11 187	0.16 141	0.11 153	0.11 111	0.09 151	0.14 144	0.09 168	0.09 232	0.07 158	0.13 146	0.14 189	0.14 160	0.11 117

SA	0.10 129	0.07 127	0.06 135	0.06 103	0.05 81	0.08 138	0.04 96	0.12 110	0.05 55	0.16 118	0.07 99	0.16 169	0.03 51	0.04 90	0.09 144	0.09 102	0.13 106	0.11 153	0.12 122	0.09 151	0.14 144	0.10 205	0.03 75	0.06 118	0.16 197	0.14 189	0.13 146	0.20 235

DDUNet	0.26 308	0.20 300	0.12 262	0.37 318	0.30 327	0.40 332	0.47 338	0.20 252	0.16 266	0.16 118	0.25 324	0.16 169	0.08 186	1.63 355	0.13 273	0.14 280	0.21 235	0.14 251	0.25 285	0.13 253	0.18 220	0.12 251	0.25 319	0.15 288	0.17 215	0.18 274	0.18 230	0.22 256

CFNet_pseudo	0.13 194	0.11 222	0.11 247	0.14 239	0.11 223	0.12 207	0.11 232	0.19 231	0.12 233	0.24 227	0.14 236	0.16 169	0.15 273	0.08 184	0.09 144	0.10 132	0.16 141	0.13 226	0.13 142	0.08 122	0.15 164	0.08 125	0.08 208	0.09 219	0.15 183	0.14 189	0.19 243	0.20 235

RP	0.15 246	0.14 264	0.15 289	0.17 265	0.14 260	0.17 260	0.16 269	0.19 231	0.17 276	0.14 105	0.16 260	0.16 169	0.15 273	0.11 237	0.13 273	0.12 238	0.15 127	0.12 192	0.15 167	0.12 234	0.12 105	0.12 251	0.10 248	0.12 265	0.17 215	0.15 216	0.20 255	0.18 208

S2M2_L	0.13 194	0.10 205	0.09 215	0.12 215	0.08 151	0.13 218	0.10 218	0.16 152	0.08 136	0.21 177	0.07 99	0.17 176	0.03 51	0.17 292	0.11 237	0.09 102	0.22 251	0.12 192	0.16 183	0.11 213	0.18 220	0.09 168	0.12 269	0.08 185	0.13 146	0.12 139	0.15 174	0.20 235
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.10 129	0.07 127	0.05 103	0.07 126	0.07 126	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 168	0.24 227	0.08 127	0.17 176	0.06 130	0.05 106	0.09 144	0.10 132	0.19 197	0.09 112	0.13 142	0.07 100	0.20 254	0.07 104	0.05 127	0.07 158	0.12 133	0.12 139	0.12 132	0.11 117

EKT-Stereo	0.15 246	0.10 205	0.07 167	0.13 229	0.12 237	0.16 251	0.17 278	0.18 201	0.11 213	0.26 278	0.17 269	0.17 176	0.07 163	0.11 237	0.09 144	0.11 187	0.24 281	0.15 265	0.23 274	0.12 234	0.24 315	0.10 205	0.07 176	0.08 185	0.20 269	0.15 216	0.17 205	0.18 208

UDG	0.26 308	0.20 300	0.13 271	0.38 323	0.31 328	0.38 330	0.51 341	0.19 231	0.16 266	0.19 153	0.23 315	0.17 176	0.09 199	1.45 351	0.14 288	0.13 259	0.27 317	0.16 276	0.26 291	0.13 253	0.21 278	0.13 268	0.25 319	0.12 265	0.20 269	0.20 291	0.20 255	0.19 226

GMOStereo	0.11 144	0.07 127	0.09 215	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 168	0.24 227	0.07 99	0.17 176	0.09 199	0.05 106	0.10 197	0.11 187	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 125	0.03 75	0.06 118	0.18 240	0.16 242	0.14 160	0.17 190

error version	0.11 144	0.07 127	0.09 215	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 168	0.24 227	0.07 99	0.17 176	0.09 199	0.05 106	0.10 197	0.11 187	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 125	0.03 75	0.06 118	0.18 240	0.16 242	0.14 160	0.17 190

test-v	0.11 144	0.07 127	0.09 215	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 168	0.24 227	0.07 99	0.17 176	0.09 199	0.05 106	0.10 197	0.11 187	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 125	0.03 75	0.06 118	0.18 240	0.16 242	0.14 160	0.17 190

test-2	0.11 144	0.07 127	0.09 215	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 168	0.24 227	0.07 99	0.17 176	0.09 199	0.05 106	0.10 197	0.11 187	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 125	0.03 75	0.06 118	0.18 240	0.16 242	0.14 160	0.17 190

CREStereo++_RVC	0.11 144	0.07 127	0.05 103	0.08 137	0.08 151	0.08 138	0.07 159	0.16 152	0.09 168	0.26 278	0.09 148	0.17 176	0.13 249	0.08 184	0.08 104	0.10 132	0.20 220	0.08 85	0.13 142	0.07 100	0.19 233	0.08 125	0.06 149	0.06 118	0.14 170	0.11 127	0.16 187	0.15 163
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
GES	0.14 222	0.11 222	0.07 167	0.09 159	0.11 223	0.15 239	0.09 199	0.20 252	0.09 168	0.23 210	0.12 209	0.17 176	0.11 227	0.14 278	0.10 197	0.10 132	0.23 262	0.14 251	0.24 280	0.14 264	0.17 206	0.17 299	0.11 258	0.09 219	0.15 183	0.14 189	0.21 269	0.20 235

APVNet	0.15 246	0.13 251	0.11 247	0.14 239	0.16 271	0.14 227	0.13 252	0.19 231	0.11 213	0.14 105	0.13 223	0.17 176	0.09 199	0.16 290	0.15 298	0.15 298	0.21 235	0.14 251	0.22 264	0.15 278	0.15 164	0.12 251	0.07 176	0.12 265	0.16 197	0.15 216	0.19 243	0.17 190

FADNet-RVC-Resample	0.13 194	0.10 205	0.12 262	0.12 215	0.10 204	0.13 218	0.10 218	0.16 152	0.13 242	0.18 140	0.13 223	0.17 176	0.11 227	0.10 222	0.10 197	0.09 102	0.13 106	0.15 265	0.15 167	0.17 295	0.15 164	0.12 251	0.10 248	0.13 275	0.17 215	0.13 160	0.12 132	0.11 117

FADNet-RVC	0.14 222	0.13 251	0.10 234	0.18 270	0.11 223	0.14 227	0.09 199	0.21 268	0.09 168	0.19 153	0.17 269	0.17 176	0.12 235	0.11 237	0.14 288	0.15 298	0.18 175	0.13 226	0.18 223	0.15 278	0.12 105	0.12 251	0.12 269	0.11 249	0.20 269	0.16 242	0.14 160	0.14 149

FADNet	0.16 263	0.15 272	0.10 234	0.20 282	0.10 204	0.19 279	0.13 252	0.20 252	0.13 242	0.22 187	0.24 318	0.17 176	0.14 265	0.12 256	0.17 309	0.16 306	0.16 141	0.14 251	0.23 274	0.20 310	0.16 182	0.12 251	0.11 258	0.11 249	0.21 282	0.18 274	0.16 187	0.15 163

STTStereo	0.13 194	0.14 264	0.17 303	0.13 229	0.15 268	0.13 218	0.20 290	0.13 128	0.13 242	0.15 112	0.15 249	0.17 176	0.10 216	0.11 237	0.12 253	0.12 238	0.15 127	0.14 251	0.13 142	0.11 213	0.12 105	0.10 205	0.07 176	0.09 219	0.15 183	0.13 160	0.12 132	0.16 178

PA-Net	0.19 278	0.21 305	0.25 328	0.14 239	0.20 298	0.18 268	0.20 290	0.21 268	0.19 291	0.18 140	0.14 236	0.17 176	0.21 291	0.26 317	0.16 303	0.18 320	0.15 127	0.19 305	0.13 142	0.17 295	0.14 144	0.15 287	0.10 248	0.16 296	0.17 215	0.25 323	0.17 205	0.35 309
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
trnet	0.11 144	0.08 168	0.05 103	0.07 126	0.07 126	0.07 126	0.05 107	0.18 201	0.05 55	0.27 292	0.07 99	0.18 192	0.06 130	0.08 184	0.08 104	0.10 132	0.22 251	0.08 85	0.12 122	0.07 100	0.20 254	0.08 125	0.06 149	0.05 92	0.11 123	0.13 160	0.17 205	0.16 178

HH	0.13 194	0.06 103	0.05 103	0.11 201	0.11 223	0.16 251	0.08 178	0.19 231	0.07 108	0.28 311	0.08 127	0.18 192	0.05 100	0.12 256	0.10 197	0.10 132	0.23 262	0.12 192	0.15 167	0.10 186	0.20 254	0.08 125	0.07 176	0.08 185	0.13 146	0.14 189	0.19 243	0.23 261

HanStereo	0.13 194	0.06 103	0.05 103	0.11 201	0.11 223	0.16 251	0.08 178	0.19 231	0.07 108	0.28 311	0.08 127	0.18 192	0.05 100	0.12 256	0.10 197	0.10 132	0.23 262	0.12 192	0.15 167	0.10 186	0.20 254	0.08 125	0.07 176	0.08 185	0.13 146	0.14 189	0.19 243	0.23 261

ICVP	0.15 246	0.13 251	0.14 282	0.12 215	0.12 237	0.13 218	0.10 218	0.17 163	0.12 233	0.17 128	0.13 223	0.18 192	0.12 235	0.09 206	0.12 253	0.13 259	0.18 175	0.15 265	0.15 167	0.14 264	0.17 206	0.13 268	0.20 304	0.11 249	0.19 256	0.19 287	0.17 205	0.16 178
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 222	0.13 251	0.10 234	0.11 201	0.12 237	0.12 207	0.11 232	0.18 201	0.13 242	0.24 227	0.16 260	0.18 192	0.10 216	0.06 125	0.12 253	0.11 187	0.20 220	0.17 289	0.23 274	0.13 253	0.15 164	0.13 268	0.07 176	0.11 249	0.20 269	0.14 189	0.13 146	0.19 226

CREStereo	0.11 144	0.08 168	0.06 135	0.08 137	0.08 151	0.07 126	0.05 107	0.18 201	0.05 55	0.26 278	0.08 127	0.18 192	0.06 130	0.08 184	0.08 104	0.10 132	0.22 251	0.09 112	0.13 142	0.08 122	0.20 254	0.09 168	0.06 149	0.05 92	0.11 123	0.13 160	0.17 205	0.15 163
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	0.11 144	0.10 205	0.06 135	0.12 215	0.09 179	0.07 126	0.06 141	0.18 201	0.06 81	0.28 311	0.06 77	0.18 192	0.04 73	0.07 158	0.09 144	0.11 187	0.19 197	0.09 112	0.14 155	0.08 122	0.17 206	0.09 168	0.07 176	0.05 92	0.13 146	0.12 139	0.17 205	0.15 163

AF-Net	0.15 246	0.13 251	0.13 271	0.14 239	0.18 286	0.15 239	0.14 258	0.17 163	0.16 266	0.17 128	0.21 303	0.18 192	0.12 235	0.10 222	0.17 309	0.16 306	0.13 106	0.14 251	0.15 167	0.11 213	0.11 91	0.10 205	0.13 276	0.10 236	0.14 170	0.15 216	0.20 255	0.14 149

Nwc_Net	0.15 246	0.13 251	0.13 271	0.14 239	0.18 286	0.15 239	0.14 258	0.17 163	0.16 266	0.17 128	0.21 303	0.18 192	0.12 235	0.10 222	0.17 309	0.16 306	0.13 106	0.14 251	0.15 167	0.11 213	0.11 91	0.10 205	0.13 276	0.10 236	0.14 170	0.15 216	0.20 255	0.14 149

ADCP+	0.11 144	0.10 205	0.08 195	0.09 159	0.07 126	0.09 153	0.08 178	0.13 128	0.11 213	0.16 118	0.12 209	0.18 192	0.08 186	0.07 158	0.10 197	0.09 102	0.16 141	0.11 153	0.14 155	0.09 151	0.12 105	0.09 168	0.08 208	0.08 185	0.11 123	0.15 216	0.11 122	0.11 117

HSM	0.14 222	0.12 238	0.09 215	0.14 239	0.13 249	0.12 207	0.10 218	0.18 201	0.10 194	0.23 210	0.15 249	0.18 192	0.14 265	0.08 184	0.10 197	0.10 132	0.21 235	0.12 192	0.17 204	0.12 234	0.18 220	0.10 205	0.07 176	0.08 185	0.17 215	0.15 216	0.17 205	0.18 208

DN-CSS_ROB	0.11 144	0.09 187	0.11 247	0.08 137	0.09 179	0.08 138	0.08 178	0.16 152	0.10 194	0.23 210	0.17 269	0.18 192	0.14 265	0.05 106	0.08 104	0.09 102	0.13 106	0.10 136	0.18 223	0.09 151	0.11 91	0.08 125	0.07 176	0.08 185	0.13 146	0.10 104	0.12 132	0.10 107

DDF-Stereo	0.12 173	0.07 127	0.04 70	0.10 180	0.09 179	0.13 218	0.10 218	0.18 201	0.08 136	0.24 227	0.06 77	0.19 204	0.06 130	0.08 184	0.08 104	0.11 187	0.23 262	0.08 85	0.16 183	0.10 186	0.20 254	0.08 125	0.07 176	0.07 158	0.13 146	0.13 160	0.17 205	0.19 226

zero-FE	0.12 173	0.07 127	0.04 70	0.11 201	0.08 151	0.15 239	0.12 246	0.18 201	0.08 136	0.23 210	0.08 127	0.19 204	0.07 163	0.08 184	0.08 104	0.11 187	0.23 262	0.09 112	0.17 204	0.10 186	0.20 254	0.09 168	0.07 176	0.07 158	0.13 146	0.13 160	0.16 187	0.20 235

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 246	0.07 127	0.05 103	0.14 239	0.12 237	0.15 239	0.10 218	0.18 201	0.08 136	0.26 278	0.08 127	0.19 204	0.08 186	0.11 237	0.10 197	0.12 238	0.26 306	0.13 226	0.26 291	0.11 213	0.20 254	0.10 205	0.08 208	0.07 158	0.20 269	0.18 274	0.19 243	0.31 300

AE-Stereo	0.12 173	0.09 187	0.08 195	0.11 201	0.09 179	0.08 138	0.05 107	0.17 163	0.14 253	0.24 227	0.09 148	0.19 204	0.10 216	0.07 158	0.10 197	0.12 238	0.24 281	0.13 226	0.16 183	0.11 213	0.18 220	0.09 168	0.05 127	0.09 219	0.13 146	0.14 189	0.15 174	0.15 163

MSKI-zero shot	0.13 194	0.08 168	0.05 103	0.09 159	0.11 223	0.09 153	0.07 159	0.19 231	0.09 168	0.28 311	0.10 175	0.19 204	0.06 130	0.11 237	0.10 197	0.11 187	0.24 281	0.11 153	0.17 204	0.11 213	0.21 278	0.10 205	0.07 176	0.08 185	0.14 170	0.17 261	0.18 230	0.18 208

EGLCR-Stereo	0.11 144	0.06 103	0.04 70	0.08 137	0.08 151	0.07 126	0.05 107	0.17 163	0.09 168	0.27 292	0.06 77	0.19 204	0.06 130	0.08 184	0.08 104	0.10 132	0.20 220	0.10 136	0.16 183	0.07 100	0.17 206	0.07 104	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.12 139	0.18 230	0.18 208

anonymity	0.13 194	0.06 103	0.05 103	0.09 159	0.10 204	0.09 153	0.07 159	0.18 201	0.08 136	0.28 311	0.12 209	0.19 204	0.06 130	0.09 206	0.09 144	0.13 259	0.23 262	0.12 192	0.17 204	0.15 278	0.19 233	0.10 205	0.09 232	0.07 158	0.19 256	0.18 274	0.19 243	0.19 226

Sa-1000	0.10 129	0.07 127	0.07 167	0.07 126	0.05 81	0.09 153	0.03 57	0.12 110	0.06 81	0.18 140	0.08 127	0.19 204	0.05 100	0.05 106	0.10 197	0.10 132	0.16 141	0.12 192	0.14 155	0.09 151	0.16 182	0.10 205	0.04 99	0.05 92	0.19 256	0.15 216	0.13 146	0.20 235

iRaft-Stereo_20w	0.13 194	0.07 127	0.05 103	0.12 215	0.12 237	0.12 207	0.09 199	0.16 152	0.10 194	0.28 311	0.09 148	0.19 204	0.04 73	0.10 222	0.09 144	0.11 187	0.24 281	0.11 153	0.15 167	0.13 253	0.20 254	0.08 125	0.09 232	0.06 118	0.17 215	0.13 160	0.20 255	0.25 272

test-3	0.10 129	0.06 103	0.04 70	0.06 103	0.08 151	0.05 90	0.05 107	0.17 163	0.07 108	0.24 227	0.07 99	0.19 204	0.07 163	0.06 125	0.10 197	0.10 132	0.21 235	0.09 112	0.15 167	0.10 186	0.16 182	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.09 93	0.10 104	0.12 132	0.11 117

test_1	0.10 129	0.06 103	0.04 70	0.06 103	0.08 151	0.05 90	0.05 107	0.17 163	0.07 108	0.24 227	0.07 99	0.19 204	0.07 163	0.06 125	0.10 197	0.10 132	0.21 235	0.09 112	0.15 167	0.10 186	0.16 182	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.09 93	0.10 104	0.12 132	0.11 117

test-1	0.14 222	0.06 103	0.07 167	0.11 201	0.10 204	0.18 268	0.14 258	0.19 231	0.13 242	0.28 311	0.10 175	0.19 204	0.11 227	0.12 256	0.12 253	0.13 259	0.22 251	0.12 192	0.22 264	0.10 186	0.24 315	0.08 125	0.09 232	0.08 185	0.21 282	0.18 274	0.15 174	0.17 190

LMCR-Stereo	0.13 194	0.09 187	0.07 167	0.11 201	0.08 151	0.11 195	0.09 199	0.18 201	0.09 168	0.19 153	0.14 236	0.19 204	0.14 265	0.10 222	0.09 144	0.11 187	0.20 220	0.13 226	0.19 240	0.10 186	0.18 220	0.10 205	0.08 208	0.08 185	0.15 183	0.13 160	0.18 230	0.17 190

s12784h	0.12 173	0.09 187	0.06 135	0.11 201	0.09 179	0.08 138	0.06 141	0.18 201	0.07 108	0.27 292	0.11 192	0.19 204	0.08 186	0.07 158	0.08 104	0.09 102	0.21 235	0.08 85	0.15 167	0.07 100	0.20 254	0.08 125	0.05 127	0.07 158	0.16 197	0.14 189	0.18 230	0.21 253

pcwnet_v2	0.15 246	0.12 238	0.12 262	0.16 257	0.14 260	0.17 260	0.14 258	0.20 252	0.13 242	0.22 187	0.14 236	0.19 204	0.18 284	0.12 256	0.10 197	0.12 238	0.18 175	0.13 226	0.17 204	0.12 234	0.16 182	0.11 229	0.09 232	0.10 236	0.19 256	0.20 291	0.19 243	0.27 282

DLCB_ROB	0.13 194	0.12 238	0.11 247	0.10 180	0.10 204	0.10 178	0.09 199	0.16 152	0.11 213	0.18 140	0.17 269	0.19 204	0.13 249	0.11 237	0.11 237	0.10 132	0.17 155	0.13 226	0.13 142	0.10 186	0.17 206	0.10 205	0.09 232	0.12 265	0.27 312	0.16 242	0.16 187	0.13 139

ManiGeoR	0.12 173	0.10 205	0.08 195	0.13 229	0.08 151	0.10 178	0.07 159	0.20 252	0.10 194	0.20 164	0.11 192	0.20 220	0.06 130	0.06 125	0.09 144	0.10 132	0.18 175	0.11 153	0.16 183	0.09 151	0.13 124	0.07 104	0.06 149	0.08 185	0.16 197	0.14 189	0.16 187	0.14 149

HLf10	0.12 173	0.10 205	0.08 195	0.13 229	0.08 151	0.10 178	0.07 159	0.20 252	0.10 194	0.20 164	0.11 192	0.20 220	0.06 130	0.06 125	0.09 144	0.10 132	0.18 175	0.11 153	0.16 183	0.09 151	0.13 124	0.07 104	0.06 149	0.08 185	0.16 197	0.14 189	0.16 187	0.14 149

HLf8	0.12 173	0.10 205	0.08 195	0.11 201	0.09 179	0.10 178	0.08 178	0.20 252	0.09 168	0.19 153	0.10 175	0.20 220	0.09 199	0.07 158	0.09 144	0.11 187	0.19 197	0.12 192	0.17 204	0.09 151	0.14 144	0.09 168	0.07 176	0.08 185	0.16 197	0.14 189	0.18 230	0.18 208

TestStereo_HLe17	0.12 173	0.11 222	0.08 195	0.14 239	0.10 204	0.12 207	0.08 178	0.23 285	0.11 213	0.21 177	0.10 175	0.20 220	0.07 163	0.06 125	0.09 144	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.18 223	0.09 151	0.13 124	0.08 125	0.06 149	0.09 219	0.18 240	0.14 189	0.16 187	0.15 163

TestStereo_HL2	0.12 173	0.09 187	0.07 167	0.10 180	0.08 151	0.10 178	0.08 178	0.18 201	0.10 194	0.22 187	0.11 192	0.20 220	0.09 199	0.08 184	0.09 144	0.10 132	0.19 197	0.11 153	0.17 204	0.09 151	0.14 144	0.07 104	0.07 176	0.08 185	0.17 215	0.14 189	0.17 205	0.18 208

DF	0.12 173	0.07 127	0.05 103	0.10 180	0.09 179	0.09 153	0.07 159	0.19 231	0.07 108	0.27 292	0.09 148	0.20 220	0.05 100	0.10 222	0.09 144	0.11 187	0.22 251	0.11 153	0.16 183	0.09 151	0.21 278	0.10 205	0.07 176	0.07 158	0.15 183	0.12 139	0.17 205	0.23 261

Reg-Stereo(zero)	0.11 144	0.08 168	0.06 135	0.08 137	0.07 126	0.10 178	0.07 159	0.17 163	0.10 194	0.25 261	0.09 148	0.20 220	0.06 130	0.07 158	0.09 144	0.11 187	0.19 197	0.10 136	0.15 167	0.09 151	0.15 164	0.08 125	0.07 176	0.07 158	0.13 146	0.13 160	0.18 230	0.17 190

fast-iter	0.11 144	0.08 168	0.06 135	0.08 137	0.07 126	0.10 178	0.07 159	0.17 163	0.10 194	0.25 261	0.09 148	0.20 220	0.06 130	0.07 158	0.09 144	0.11 187	0.19 197	0.10 136	0.15 167	0.09 151	0.15 164	0.08 125	0.07 176	0.07 158	0.13 146	0.13 160	0.18 230	0.17 190

gcap-zeroshot	0.13 194	0.08 168	0.05 103	0.08 137	0.10 204	0.11 195	0.09 199	0.18 201	0.09 168	0.28 311	0.08 127	0.20 220	0.06 130	0.10 222	0.09 144	0.12 238	0.23 262	0.11 153	0.27 296	0.12 234	0.20 254	0.11 229	0.07 176	0.08 185	0.12 133	0.17 261	0.17 205	0.18 208

DLNR_Zeroshot_test	10.12 380	32.06 390	0.05 103	54.44 390	0.09 179	0.18 268	50.47 390	0.19 231	0.08 136	0.27 292	0.07 99	0.20 220	0.04 73	0.14 278	62.26 390	70.60 390	0.33 334	0.18 300	0.25 285	0.11 213	0.20 254	0.08 125	0.07 176	0.09 219	0.18 240	0.15 216	0.20 255	0.26 278

Any-RAFT	0.13 194	0.07 127	0.05 103	0.10 180	0.09 179	0.12 207	0.08 178	0.17 163	0.10 194	0.26 278	0.09 148	0.20 220	0.08 186	0.10 222	0.09 144	0.10 132	0.22 251	0.11 153	0.20 246	0.10 186	0.21 278	0.09 168	0.08 208	0.06 118	0.16 197	0.15 216	0.17 205	0.17 190

RAFT-Test	0.13 194	0.07 127	0.06 135	0.09 159	0.11 223	0.13 218	0.09 199	0.17 163	0.11 213	0.27 292	0.10 175	0.20 220	0.05 100	0.12 256	0.10 197	0.11 187	0.23 262	0.12 192	0.21 257	0.14 264	0.21 278	0.11 229	0.06 149	0.08 185	0.17 215	0.15 216	0.17 205	0.17 190

CASS	0.15 246	0.12 238	0.10 234	0.14 239	0.12 237	0.16 251	0.10 218	0.19 231	0.15 261	0.26 278	0.12 209	0.20 220	0.12 235	0.09 206	0.11 237	0.12 238	0.23 262	0.12 192	0.23 274	0.09 151	0.19 233	0.10 205	0.07 176	0.09 219	0.23 299	0.14 189	0.19 243	0.22 256
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
raft_robust	0.12 173	0.09 187	0.09 215	0.11 201	0.06 109	0.09 153	0.06 141	0.15 143	0.08 136	0.23 210	0.07 99	0.20 220	0.11 227	0.09 206	0.11 237	0.12 238	0.16 141	0.12 192	0.13 142	0.10 186	0.15 164	0.11 229	0.03 75	0.07 158	0.18 240	0.16 242	0.15 174	0.14 149

TRStereo	0.13 194	0.07 127	0.05 103	0.09 159	0.08 151	0.17 260	0.13 252	0.18 201	0.07 108	0.25 261	0.09 148	0.20 220	0.04 73	0.10 222	0.09 144	0.10 132	0.22 251	0.11 153	0.22 264	0.13 253	0.19 233	0.09 168	0.09 232	0.07 158	0.16 197	0.15 216	0.24 286	0.20 235

TestStereo	0.13 194	0.12 238	0.10 234	0.11 201	0.08 151	0.11 195	0.10 218	0.18 201	0.11 213	0.24 227	0.13 223	0.20 220	0.08 186	0.06 125	0.11 237	0.10 132	0.20 220	0.11 153	0.20 246	0.10 186	0.21 278	0.10 205	0.06 149	0.12 265	0.19 256	0.11 127	0.12 132	0.13 139

XX-Stereo	0.14 222	0.05 80	0.05 103	0.10 180	0.08 151	0.17 260	0.07 159	0.18 201	0.10 194	0.27 292	0.09 148	0.20 220	0.03 51	0.09 206	0.10 197	0.12 238	0.23 262	0.11 153	0.20 246	0.11 213	0.20 254	0.08 125	0.08 208	0.07 158	0.22 292	0.16 242	0.17 205	0.36 311

EAI-Stereo	0.13 194	0.07 127	0.04 70	0.10 180	0.10 204	0.10 178	0.09 199	0.17 163	0.10 194	0.26 278	0.11 192	0.20 220	0.05 100	0.10 222	0.10 197	0.11 187	0.23 262	0.12 192	0.18 223	0.12 234	0.19 233	0.08 125	0.08 208	0.08 185	0.16 197	0.14 189	0.15 174	0.20 235

FCDSN-DC	0.25 304	0.25 318	0.25 328	0.28 312	0.26 317	0.26 309	0.34 323	0.28 306	0.18 282	0.20 164	0.17 269	0.20 220	0.12 235	0.29 325	0.26 331	0.26 335	0.29 325	0.28 337	0.27 296	0.21 312	0.25 323	0.25 335	0.26 324	0.32 340	0.26 309	0.24 317	0.26 298	0.27 282
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
stereogan	0.16 263	0.15 272	0.15 289	0.16 257	0.18 286	0.18 268	0.16 269	0.20 252	0.19 291	0.14 105	0.16 260	0.20 220	0.18 284	0.13 272	0.14 288	0.13 259	0.16 141	0.14 251	0.17 204	0.14 264	0.14 144	0.12 251	0.13 276	0.13 275	0.16 197	0.16 242	0.23 276	0.18 208

R-Stereo Train	0.13 194	0.07 127	0.07 167	0.09 159	0.10 204	0.15 239	0.05 107	0.16 152	0.12 233	0.28 311	0.12 209	0.20 220	0.08 186	0.11 237	0.09 144	0.11 187	0.24 281	0.12 192	0.16 183	0.11 213	0.21 278	0.11 229	0.08 208	0.07 158	0.15 183	0.15 216	0.16 187	0.15 163

RAFT-Stereo	0.13 194	0.07 127	0.07 167	0.09 159	0.10 204	0.15 239	0.05 107	0.16 152	0.12 233	0.28 311	0.12 209	0.20 220	0.08 186	0.11 237	0.09 144	0.11 187	0.24 281	0.12 192	0.16 183	0.11 213	0.21 278	0.11 229	0.08 208	0.07 158	0.15 183	0.15 216	0.16 187	0.15 163
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 194	0.08 168	0.06 135	0.09 159	0.12 237	0.10 178	0.08 178	0.17 163	0.11 213	0.27 292	0.09 148	0.20 220	0.06 130	0.12 256	0.10 197	0.11 187	0.24 281	0.12 192	0.19 240	0.16 290	0.21 278	0.11 229	0.07 176	0.08 185	0.17 215	0.14 189	0.17 205	0.18 208

iResNetv2_ROB	0.12 173	0.08 168	0.07 167	0.12 215	0.09 179	0.12 207	0.08 178	0.17 163	0.08 136	0.22 187	0.12 209	0.20 220	0.15 273	0.06 125	0.08 104	0.08 83	0.16 141	0.11 153	0.17 204	0.10 186	0.14 144	0.09 168	0.09 232	0.10 236	0.14 170	0.12 139	0.19 243	0.12 130

GGDA	0.12 173	0.09 187	0.07 167	0.10 180	0.08 151	0.11 195	0.08 178	0.18 201	0.11 213	0.22 187	0.10 175	0.21 244	0.10 216	0.08 184	0.09 144	0.10 132	0.19 197	0.11 153	0.16 183	0.08 122	0.14 144	0.08 125	0.07 176	0.08 185	0.16 197	0.14 189	0.16 187	0.17 190

model_zeroshot	0.14 222	0.09 187	0.06 135	0.10 180	0.10 204	0.14 227	0.08 178	0.20 252	0.12 233	0.28 311	0.08 127	0.21 244	0.06 130	0.11 237	0.09 144	0.12 238	0.26 306	0.13 226	0.27 296	0.11 213	0.20 254	0.13 268	0.11 258	0.09 219	0.17 215	0.17 261	0.18 230	0.18 208

HBP-ISP	0.21 292	0.16 280	0.12 262	0.26 303	0.22 304	0.22 298	0.17 278	0.29 312	0.18 282	0.27 292	0.18 284	0.21 244	0.12 235	0.28 323	0.10 197	0.14 280	0.26 306	0.19 305	0.20 246	0.12 234	0.22 297	0.23 332	0.26 324	0.23 314	0.24 301	0.24 317	0.23 276	0.26 278

test_3	0.11 144	0.07 127	0.07 167	0.06 103	0.08 151	0.05 90	0.05 107	0.17 163	0.09 168	0.24 227	0.09 148	0.21 244	0.11 227	0.06 125	0.13 273	0.13 259	0.20 220	0.09 112	0.14 155	0.10 186	0.18 220	0.08 125	0.04 99	0.08 185	0.13 146	0.15 216	0.13 146	0.14 149

cross-raft	0.14 222	0.08 168	0.07 167	0.08 137	0.10 204	0.12 207	0.08 178	0.17 163	0.13 242	0.27 292	0.11 192	0.21 244	0.05 100	0.11 237	0.13 273	0.14 280	0.22 251	0.11 153	0.23 274	0.13 253	0.23 308	0.09 168	0.06 149	0.08 185	0.22 292	0.17 261	0.14 160	0.15 163

GMStereo	0.12 173	0.12 238	0.07 167	0.11 201	0.11 223	0.13 218	0.09 199	0.17 163	0.10 194	0.17 128	0.13 223	0.21 244	0.11 227	0.07 158	0.10 197	0.09 102	0.17 155	0.10 136	0.17 204	0.12 234	0.14 144	0.09 168	0.07 176	0.09 219	0.14 170	0.13 160	0.15 174	0.12 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RGC	0.19 278	0.17 288	0.17 303	0.19 277	0.20 298	0.20 285	0.15 264	0.22 277	0.26 322	0.17 128	0.20 298	0.21 244	0.24 299	0.15 287	0.23 326	0.18 320	0.18 175	0.16 276	0.18 223	0.16 290	0.17 206	0.13 268	0.12 269	0.15 288	0.20 269	0.21 296	0.23 276	0.24 266

NCC-stereo	0.17 267	0.16 280	0.16 295	0.16 257	0.17 279	0.18 268	0.18 281	0.19 231	0.20 302	0.16 118	0.19 293	0.21 244	0.21 291	0.12 256	0.20 322	0.18 320	0.18 175	0.19 305	0.18 223	0.15 278	0.15 164	0.15 287	0.15 284	0.12 265	0.18 240	0.17 261	0.24 286	0.20 235

Abc-Net	0.17 267	0.16 280	0.16 295	0.16 257	0.17 279	0.18 268	0.18 281	0.19 231	0.20 302	0.16 118	0.19 293	0.21 244	0.21 291	0.12 256	0.20 322	0.18 320	0.18 175	0.19 305	0.18 223	0.15 278	0.15 164	0.15 287	0.15 284	0.12 265	0.18 240	0.17 261	0.24 286	0.20 235
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.14 222	0.12 238	0.11 247	0.13 229	0.11 223	0.14 227	0.10 218	0.17 163	0.15 261	0.22 187	0.16 260	0.21 244	0.12 235	0.09 206	0.10 197	0.11 187	0.16 141	0.13 226	0.17 204	0.12 234	0.18 220	0.13 268	0.11 258	0.11 249	0.16 197	0.15 216	0.16 187	0.16 178

CFNet_RVC	0.13 194	0.12 238	0.10 234	0.14 239	0.11 223	0.14 227	0.09 199	0.17 163	0.09 168	0.19 153	0.13 223	0.21 244	0.09 199	0.09 206	0.10 197	0.13 259	0.18 175	0.13 226	0.15 167	0.11 213	0.16 182	0.08 125	0.06 149	0.09 219	0.15 183	0.12 139	0.16 187	0.17 190

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 194	0.13 251	0.13 271	0.14 239	0.15 268	0.13 218	0.20 290	0.13 128	0.15 261	0.16 118	0.16 260	0.21 244	0.09 199	0.15 287	0.10 197	0.12 238	0.15 127	0.12 192	0.11 111	0.09 151	0.11 91	0.09 168	0.08 208	0.08 185	0.13 146	0.13 160	0.11 122	0.15 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.14 222	0.11 222	0.09 215	0.16 257	0.12 237	0.14 227	0.11 232	0.21 268	0.10 194	0.24 227	0.13 223	0.21 244	0.14 265	0.08 184	0.09 144	0.10 132	0.19 197	0.11 153	0.19 240	0.09 151	0.17 206	0.08 125	0.10 248	0.09 219	0.16 197	0.13 160	0.16 187	0.19 226

NOSS_ROB	0.21 292	0.14 264	0.15 289	0.20 282	0.19 293	0.20 285	0.22 303	0.29 312	0.18 282	0.25 261	0.15 249	0.21 244	0.13 249	0.27 322	0.13 273	0.14 280	0.26 306	0.21 315	0.22 264	0.17 295	0.23 308	0.22 329	0.26 324	0.24 322	0.26 309	0.22 304	0.24 286	0.26 278

S2M2_XL	0.11 144	0.07 127	0.08 195	0.07 126	0.07 126	0.10 178	0.08 178	0.18 201	0.06 81	0.21 177	0.09 148	0.22 258	0.05 100	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.20 220	0.09 112	0.17 204	0.09 151	0.20 254	0.08 125	0.08 208	0.06 118	0.11 123	0.09 90	0.14 160	0.16 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 246	0.07 127	0.05 103	0.12 215	0.12 237	0.15 239	0.09 199	0.17 163	0.12 233	0.29 325	0.09 148	0.22 258	0.05 100	0.12 256	0.11 237	0.11 187	0.26 306	0.12 192	0.33 313	0.11 213	0.20 254	0.12 251	0.08 208	0.06 118	0.21 282	0.18 274	0.20 255	0.32 304

GANet-ADL	0.15 246	0.12 238	0.09 215	0.14 239	0.12 237	0.16 251	0.12 246	0.20 252	0.10 194	0.25 261	0.15 249	0.22 258	0.12 235	0.21 309	0.09 144	0.11 187	0.25 298	0.14 251	0.20 246	0.14 264	0.19 233	0.09 168	0.08 208	0.10 236	0.17 215	0.15 216	0.20 255	0.17 190

IGEV-FE	0.14 222	0.07 127	0.05 103	0.13 229	0.13 249	0.10 178	0.11 232	0.17 163	0.09 168	0.28 311	0.09 148	0.23 261	0.05 100	0.12 256	0.09 144	0.11 187	0.23 262	0.11 153	0.16 183	0.12 234	0.20 254	0.09 168	0.09 232	0.06 118	0.19 256	0.14 189	0.23 276	0.27 282

FC-DCNN v2	0.27 314	0.28 327	0.27 333	0.37 318	0.28 320	0.32 318	0.38 329	0.33 324	0.19 291	0.22 187	0.18 284	0.23 261	0.13 249	0.29 325	0.26 331	0.26 335	0.29 325	0.27 333	0.29 303	0.21 312	0.25 323	0.25 335	0.26 324	0.31 337	0.31 326	0.26 330	0.30 308	0.30 298

MyStereo04	0.14 222	0.12 238	0.10 234	0.08 137	0.09 179	0.10 178	0.08 178	0.22 277	0.19 291	0.24 227	0.16 260	0.23 261	0.11 227	0.04 90	0.10 197	0.11 187	0.17 155	0.12 192	0.21 257	0.12 234	0.16 182	0.11 229	0.06 149	0.11 249	0.21 282	0.12 139	0.16 187	0.15 163

IGEV_Zeroshot_test	0.14 222	0.07 127	0.05 103	0.13 229	0.13 249	0.10 178	0.11 232	0.17 163	0.09 168	0.28 311	0.09 148	0.23 261	0.05 100	0.12 256	0.09 144	0.11 187	0.23 262	0.11 153	0.16 183	0.12 234	0.20 254	0.09 168	0.09 232	0.06 118	0.19 256	0.14 189	0.23 276	0.27 282

SHD	0.21 292	0.17 288	0.20 316	0.18 270	0.16 271	0.18 268	0.20 290	0.26 299	0.16 266	0.27 292	0.18 284	0.23 261	0.31 319	0.17 292	0.14 288	0.14 280	0.19 197	0.17 289	0.32 310	0.17 295	0.20 254	0.17 299	0.16 288	0.16 296	0.23 299	0.28 337	0.25 293	0.43 326

AnyNet_C32	0.20 286	0.16 280	0.15 289	0.17 265	0.17 279	0.19 279	0.16 269	0.25 296	0.22 309	0.25 261	0.23 315	0.23 261	0.18 284	0.14 278	0.19 319	0.18 320	0.28 324	0.22 321	0.29 303	0.18 302	0.27 330	0.21 325	0.16 288	0.17 301	0.22 292	0.20 291	0.21 269	0.23 261

FC-DCNN	0.27 314	0.28 327	0.26 331	0.36 316	0.28 320	0.32 318	0.37 325	0.32 320	0.19 291	0.22 187	0.18 284	0.23 261	0.13 249	0.29 325	0.26 331	0.26 335	0.29 325	0.27 333	0.28 301	0.21 312	0.25 323	0.25 335	0.26 324	0.31 337	0.30 324	0.25 323	0.29 306	0.30 298

NCCL2	0.17 267	0.17 288	0.16 295	0.13 229	0.13 249	0.13 218	0.12 246	0.21 268	0.17 276	0.22 187	0.15 249	0.23 261	0.13 249	0.09 206	0.15 298	0.16 306	0.18 175	0.17 289	0.19 240	0.17 295	0.21 278	0.17 299	0.11 258	0.16 296	0.25 306	0.26 330	0.20 255	0.24 266

SGM-Forest	0.19 278	0.18 294	0.16 295	0.23 292	0.18 286	0.20 285	0.18 281	0.23 285	0.17 276	0.20 164	0.15 249	0.23 261	0.18 284	0.22 310	0.17 309	0.18 320	0.19 197	0.17 289	0.18 223	0.15 278	0.17 206	0.18 308	0.25 319	0.18 304	0.22 292	0.18 274	0.25 293	0.24 266
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
gcap_with_dpt	0.13 194	0.07 127	0.07 167	0.08 137	0.09 179	0.11 195	0.07 159	0.18 201	0.11 213	0.27 292	0.10 175	0.24 270	0.09 199	0.12 256	0.10 197	0.11 187	0.21 235	0.12 192	0.16 183	0.10 186	0.21 278	0.11 229	0.08 208	0.08 185	0.17 215	0.12 139	0.17 205	0.25 272

GCAP-BAT	0.13 194	0.07 127	0.07 167	0.08 137	0.09 179	0.11 195	0.07 159	0.18 201	0.11 213	0.27 292	0.10 175	0.24 270	0.09 199	0.12 256	0.10 197	0.11 187	0.21 235	0.12 192	0.16 183	0.10 186	0.21 278	0.11 229	0.08 208	0.08 185	0.17 215	0.12 139	0.17 205	0.25 272

HCRNet	0.11 144	0.17 288	0.06 135	0.22 288	0.08 151	0.15 239	0.08 178	0.13 128	0.04 32	0.46 352	0.12 209	0.24 270	0.07 163	0.07 158	0.08 104	0.06 44	0.14 120	0.08 85	0.20 246	0.08 122	0.09 75	0.05 63	0.11 258	0.06 118	0.06 56	0.05 34	0.05 51	0.08 83

ADLNet	0.12 173	0.11 222	0.08 195	0.12 215	0.10 204	0.16 251	0.12 246	0.14 138	0.07 108	0.13 102	0.10 175	0.25 273	0.10 216	0.28 323	0.09 144	0.10 132	0.17 155	0.09 112	0.13 142	0.09 151	0.11 91	0.08 125	0.13 276	0.06 118	0.13 146	0.12 139	0.12 132	0.14 149

CFNet	0.12 173	0.11 222	0.08 195	0.14 239	0.12 237	0.11 195	0.09 199	0.19 231	0.10 194	0.18 140	0.12 209	0.25 273	0.10 216	0.08 184	0.08 104	0.09 102	0.17 155	0.12 192	0.12 122	0.09 151	0.11 91	0.08 125	0.06 149	0.09 219	0.15 183	0.12 139	0.13 146	0.13 139

ADCPNet	0.22 297	0.17 288	0.16 295	0.20 282	0.19 293	0.20 285	0.18 281	0.27 303	0.23 311	0.26 278	0.22 310	0.26 275	0.28 312	0.15 287	0.16 303	0.17 313	0.24 281	0.17 289	0.32 310	0.23 321	0.24 315	0.19 316	0.17 294	0.21 310	0.25 306	0.22 304	0.27 301	0.33 307

Anonymous3	0.18 272	0.15 272	0.11 247	0.15 252	0.10 204	0.14 227	0.11 232	0.22 277	0.19 291	0.27 292	0.15 249	0.27 276	0.12 235	0.13 272	0.25 329	0.17 313	0.23 262	0.18 300	0.26 291	0.17 295	0.24 315	0.20 320	0.09 232	0.10 236	0.21 282	0.20 291	0.22 274	0.20 235

FADNet_RVC	0.18 272	0.14 264	0.13 271	0.20 282	0.15 268	0.14 227	0.13 252	0.24 292	0.14 253	0.24 227	0.17 269	0.27 276	0.21 291	0.14 278	0.14 288	0.12 238	0.19 197	0.17 289	0.31 308	0.15 278	0.19 233	0.14 275	0.11 258	0.14 284	0.20 269	0.21 296	0.18 230	0.22 256

TestStereo-Hl	0.14 222	0.11 222	0.08 195	0.10 180	0.09 179	0.15 239	0.11 232	0.19 231	0.13 242	0.24 227	0.12 209	0.28 278	0.12 235	0.07 158	0.09 144	0.11 187	0.19 197	0.12 192	0.18 223	0.10 186	0.15 164	0.09 168	0.07 176	0.10 236	0.16 197	0.15 216	0.24 286	0.29 291

ACV-stereo	0.25 304	0.15 272	0.13 271	0.22 288	0.17 279	0.28 312	0.24 310	0.21 268	0.20 302	0.24 227	0.21 303	0.28 278	0.36 329	0.18 297	0.13 273	0.12 238	0.34 336	0.20 311	1.12 362	0.25 326	0.26 327	0.17 299	0.29 342	0.18 304	0.19 256	0.16 242	0.25 293	0.29 291

HSM-Net_RVC	0.15 246	0.12 238	0.10 234	0.17 265	0.13 249	0.14 227	0.10 218	0.18 201	0.14 253	0.25 261	0.18 284	0.28 278	0.16 278	0.11 237	0.11 237	0.11 187	0.19 197	0.13 226	0.16 183	0.11 213	0.17 206	0.11 229	0.08 208	0.11 249	0.19 256	0.16 242	0.23 276	0.24 266
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 246	0.17 288	0.12 262	0.16 257	0.14 260	0.17 260	0.11 232	0.17 163	0.12 233	0.20 164	0.13 223	0.28 278	0.12 235	0.10 222	0.11 237	0.13 259	0.18 175	0.13 226	0.17 204	0.12 234	0.16 182	0.09 168	0.10 248	0.11 249	0.18 240	0.15 216	0.17 205	0.19 226

MDST_ROB	0.22 297	0.27 325	0.14 282	0.47 332	0.24 311	0.36 326	0.20 290	0.24 292	0.16 266	0.26 278	0.14 236	0.28 278	0.25 302	0.11 237	0.11 237	0.12 238	0.21 235	0.12 192	0.17 204	0.12 234	0.19 233	0.10 205	0.11 258	0.12 265	0.34 336	0.23 311	0.56 345	0.31 300

CBMV_ROB	0.21 292	0.14 264	0.15 289	0.26 303	0.22 304	0.21 295	0.22 303	0.28 306	0.17 276	0.26 278	0.17 269	0.28 278	0.17 282	0.26 317	0.11 237	0.12 238	0.26 306	0.17 289	0.18 223	0.16 290	0.21 278	0.19 316	0.26 324	0.20 307	0.24 301	0.25 323	0.25 293	0.33 307

PWC_ROB	0.22 297	0.20 300	0.14 282	0.18 270	0.17 279	0.16 251	0.20 290	0.21 268	0.26 322	0.15 112	0.20 298	0.28 278	0.62 349	0.13 272	0.12 253	0.13 259	0.27 317	0.18 300	0.36 320	0.18 302	0.22 297	0.17 299	0.16 288	0.24 322	0.19 256	0.18 274	0.24 286	0.43 326

PSMNet-ADL	0.18 272	0.13 251	0.13 271	0.16 257	0.14 260	0.17 260	0.16 269	0.20 252	0.21 308	0.27 292	0.19 293	0.29 285	0.25 302	0.18 297	0.14 288	0.14 280	0.23 262	0.14 251	0.22 264	0.14 264	0.19 233	0.11 229	0.10 248	0.11 249	0.20 269	0.15 216	0.23 276	0.19 226

CBMV	0.22 297	0.18 294	0.17 303	0.23 292	0.21 301	0.20 285	0.18 281	0.27 303	0.19 291	0.28 311	0.11 192	0.29 285	0.13 249	0.24 312	0.13 273	0.14 280	0.24 281	0.18 300	0.20 246	0.16 290	0.21 278	0.18 308	0.24 317	0.23 314	0.26 309	0.22 304	0.35 320	0.40 320
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TestStereo_HL3	0.14 222	0.11 222	0.08 195	0.12 215	0.10 204	0.12 207	0.11 232	0.20 252	0.13 242	0.24 227	0.11 192	0.30 287	0.13 249	0.08 184	0.09 144	0.11 187	0.23 262	0.12 192	0.16 183	0.10 186	0.16 182	0.10 205	0.08 208	0.08 185	0.17 215	0.13 160	0.23 276	0.27 282

SAMSARA	0.48 337	0.23 312	0.39 346	0.23 292	0.23 308	0.22 298	0.22 303	0.44 346	0.38 347	0.31 329	0.21 303	0.30 287	0.47 340	0.17 292	0.32 340	0.34 346	0.25 298	0.32 342	0.46 330	0.32 343	0.47 360	0.52 368	0.15 284	0.33 342	1.39 380	1.54 378	1.41 377	1.46 376

depth_test_26	0.13 194	0.06 103	0.06 135	0.06 103	0.07 126	0.07 126	0.05 107	0.26 299	0.06 81	0.32 330	0.10 175	0.31 289	0.06 130	0.10 222	0.10 197	0.10 132	0.29 325	0.11 153	0.25 285	0.10 186	0.26 327	0.07 104	0.13 276	0.08 185	0.12 133	0.14 189	0.13 146	0.20 235

GwcNet-ADL	0.17 267	0.12 238	0.11 247	0.19 277	0.14 260	0.17 260	0.14 258	0.21 268	0.14 253	0.24 227	0.17 269	0.32 290	0.16 278	0.19 302	0.11 237	0.14 280	0.22 251	0.15 265	0.23 274	0.13 253	0.18 220	0.11 229	0.05 127	0.10 236	0.18 240	0.15 216	0.19 243	0.21 253

ITSA-stereo	0.18 272	0.14 264	0.11 247	0.26 303	0.16 271	0.18 268	0.16 269	0.25 296	0.17 276	0.25 261	0.17 269	0.33 291	0.24 299	0.16 290	0.11 237	0.11 187	0.21 235	0.15 265	0.22 264	0.10 186	0.19 233	0.11 229	0.15 284	0.11 249	0.22 292	0.15 216	0.20 255	0.23 261

dd	0.14 222	0.12 238	0.07 167	0.25 301	0.10 204	0.19 279	0.09 199	0.17 163	0.08 136	0.17 128	0.08 127	0.33 291	0.08 186	0.06 125	0.10 197	0.11 187	0.24 281	0.11 153	0.25 285	0.09 151	0.15 164	0.09 168	0.06 149	0.09 219	0.17 215	0.13 160	0.18 230	0.15 163

FAT-Stereo	0.26 308	0.19 297	0.17 303	0.38 323	0.36 332	0.30 314	0.25 315	0.26 299	0.18 282	0.27 292	0.25 324	0.33 291	0.36 329	0.26 317	0.16 303	0.15 298	0.26 306	0.23 324	0.33 313	0.21 312	0.22 297	0.19 316	0.22 308	0.22 312	0.21 282	0.22 304	0.32 313	0.42 323

SFCPSM	0.20 286	0.15 272	0.12 262	0.22 288	0.16 271	0.20 285	0.18 281	0.22 277	0.20 302	0.26 278	0.24 318	0.34 294	0.33 325	0.14 278	0.12 253	0.12 238	0.24 281	0.16 276	0.32 310	0.19 306	0.19 233	0.13 268	0.14 282	0.12 265	0.21 282	0.17 261	0.20 255	0.25 272

DN	0.14 222	0.08 168	0.08 195	0.19 277	0.09 179	0.22 298	0.11 232	0.18 201	0.10 194	0.21 177	0.12 209	0.35 295	0.06 130	0.14 278	0.09 144	0.11 187	0.24 281	0.12 192	0.16 183	0.08 122	0.18 220	0.11 229	0.06 149	0.08 185	0.24 301	0.14 189	0.15 174	0.18 208

iResNet	0.16 263	0.11 222	0.09 215	0.15 252	0.13 249	0.17 260	0.12 246	0.21 268	0.14 253	0.25 261	0.13 223	0.35 295	0.32 322	0.08 184	0.10 197	0.11 187	0.20 220	0.12 192	0.25 285	0.14 264	0.18 220	0.11 229	0.12 269	0.13 275	0.18 240	0.14 189	0.20 255	0.18 208

pmcnn	0.19 278	0.14 264	0.11 247	0.18 270	0.13 249	0.19 279	0.16 269	0.20 252	0.18 282	0.26 278	0.14 236	0.35 295	0.25 302	0.09 206	0.09 144	0.11 187	0.25 298	0.14 251	0.24 280	0.14 264	0.22 297	0.14 275	0.11 258	0.11 249	0.21 282	0.18 274	0.39 329	0.45 330

LoS	0.15 246	0.10 205	0.08 195	0.10 180	0.11 223	0.09 153	0.07 159	0.50 348	0.05 55	0.32 330	0.36 343	0.36 298	0.06 130	0.09 206	0.09 144	0.10 132	0.20 220	0.09 112	0.14 155	0.11 213	0.21 278	0.09 168	0.07 176	0.07 158	0.17 215	0.11 127	0.20 255	0.21 253
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADCMid	0.21 292	0.18 294	0.17 303	0.18 270	0.19 293	0.20 285	0.16 269	0.29 312	0.25 317	0.24 227	0.19 293	0.36 298	0.21 291	0.12 256	0.16 303	0.16 306	0.25 298	0.18 300	0.37 321	0.19 306	0.24 315	0.18 308	0.17 294	0.15 288	0.24 301	0.20 291	0.25 293	0.29 291

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 327	0.36 333	0.39 346	0.46 331	0.28 320	0.30 314	0.28 319	0.50 348	0.46 352	0.39 349	0.30 337	0.37 300	0.36 329	0.31 331	0.35 344	0.26 335	0.21 235	0.27 333	0.71 343	0.37 347	0.27 330	0.29 342	0.30 343	0.38 348	0.32 331	0.24 317	0.29 306	0.39 317

dad	0.18 272	0.16 280	0.11 247	0.36 316	0.16 271	0.24 305	0.21 301	0.24 292	0.09 168	0.22 187	0.11 192	0.38 301	0.11 227	0.08 184	0.12 253	0.10 132	0.27 317	0.12 192	0.29 303	0.10 186	0.19 233	0.12 251	0.08 208	0.13 275	0.18 240	0.14 189	0.31 311	0.22 256

DAS	0.19 278	0.11 222	0.09 215	0.24 298	0.19 293	0.18 268	0.20 290	0.23 285	0.18 282	0.24 227	0.14 236	0.38 301	0.21 291	0.09 206	0.12 253	0.11 187	0.25 298	0.16 276	0.22 264	0.15 278	0.20 254	0.14 275	0.18 296	0.13 275	0.19 256	0.17 261	0.23 276	0.29 291

SepStereo	0.19 278	0.11 222	0.09 215	0.24 298	0.19 293	0.18 268	0.20 290	0.23 285	0.18 282	0.24 227	0.14 236	0.38 301	0.21 291	0.09 206	0.12 253	0.11 187	0.25 298	0.16 276	0.22 264	0.15 278	0.20 254	0.14 275	0.18 296	0.13 275	0.19 256	0.17 261	0.23 276	0.29 291

DDVS	0.19 278	0.15 272	0.13 271	0.18 270	0.18 286	0.19 279	0.20 290	0.20 252	0.16 266	0.25 261	0.21 303	0.39 304	0.27 310	0.13 272	0.12 253	0.14 280	0.26 306	0.19 305	0.28 301	0.15 278	0.18 220	0.16 295	0.10 248	0.14 284	0.19 256	0.15 216	0.22 274	0.25 272

STTRV1_RVC		0.26 321	0.22 325	0.35 315	0.28 320	0.32 318	0.29 320	0.36 330	0.33 340	0.27 292	0.26 326	0.42 305	0.41 336	0.47 339	0.32 340	0.18 320	0.59 360	0.20 311		0.30 337	0.59 368	0.22 329		0.43 350	0.25 306	0.54 363	0.34 318	0.64 349

SGM_RVC	0.25 304	0.24 315	0.17 303	0.39 326	0.27 319	0.34 324	0.26 316	0.28 306	0.19 291	0.25 261	0.18 284	0.42 305	0.30 316	0.17 292	0.12 253	0.13 259	0.23 262	0.15 265	0.25 285	0.13 253	0.19 233	0.15 287	0.19 301	0.17 301	0.33 333	0.22 304	0.55 344	0.43 326
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PS-NSSS	0.17 267	0.19 297	0.17 303	0.23 292	0.18 286	0.18 268	0.16 269	0.22 277	0.13 242	0.23 210	0.20 298	0.44 307	0.08 186	0.11 237	0.12 253	0.10 132	0.13 106	0.13 226	0.26 291	0.11 213	0.11 91	0.07 104	0.18 296	0.15 288	0.17 215	0.21 296	0.13 146	0.20 235

DGSMNet	0.34 326	0.28 327	0.23 326	0.40 327	0.33 329	0.37 328	0.37 325	0.28 306	0.25 317	0.25 261	0.50 352	0.45 308	0.31 319	0.25 314	0.23 326	0.19 329	0.51 354	0.32 342	0.72 345	0.35 346	0.37 344	0.38 357	0.28 339	0.31 337	0.27 312	0.23 311	0.32 313	0.38 313

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 304	0.25 318	0.20 316	0.29 313	0.22 304	0.22 298	0.23 307	0.36 330	0.27 327	0.36 343	0.22 310	0.45 308	0.32 322	0.19 302	0.17 309	0.17 313	0.17 155	0.16 276	0.29 303	0.14 264	0.20 254	0.18 308	0.27 337	0.23 314	0.29 321	0.25 323	0.33 316	0.31 300

XQC	0.28 316	0.30 331	0.26 331	0.37 318	0.28 320	0.37 328	0.37 325	0.40 339	0.30 334	0.32 330	0.20 298	0.45 308	0.28 312	0.31 331	0.14 288	0.14 280	0.20 220	0.21 315	0.33 313	0.23 321	0.22 297	0.20 320	0.23 313	0.24 322	0.32 331	0.25 323	0.44 336	0.32 304

FBW_ROB	0.26 308	0.26 321	0.25 328	0.37 318	0.25 314	0.32 318	0.20 290	0.21 268	0.18 282	0.27 292	0.20 298	0.45 308	0.31 319	0.26 317	0.20 322	0.20 330	0.27 317	0.17 289	0.51 334	0.14 264	0.21 278	0.14 275	0.16 288	0.28 332	0.21 282	0.19 287	0.33 316	0.55 340

ADCS	0.28 316	0.22 308	0.21 322	0.26 303	0.24 311	0.25 306	0.23 307	0.36 330	0.30 334	0.23 210	0.27 329	0.46 312	0.35 328	0.20 307	0.19 319	0.18 320	0.32 331	0.24 327	0.48 331	0.28 332	0.36 343	0.28 341	0.19 301	0.23 314	0.31 326	0.25 323	0.30 308	0.41 322

NaN_ROB	0.19 278	0.20 300	0.19 313	0.20 282	0.20 298	0.16 251	0.15 264	0.27 303	0.19 291	0.23 210	0.18 284	0.47 313	0.16 278	0.11 237	0.13 273	0.12 238	0.15 127	0.14 251	0.21 257	0.19 306	0.13 124	0.10 205	0.09 232	0.20 307	0.24 301	0.21 296	0.26 298	0.28 289

DCVSM-stereo	0.20 286	0.15 272	0.11 247	0.24 298	0.18 286	0.26 309	0.21 301	0.23 285	0.16 266	0.24 227	0.19 293	0.49 314	0.27 310	0.13 272	0.10 197	0.12 238	0.24 281	0.16 276	0.24 280	0.15 278	0.19 233	0.14 275	0.22 308	0.11 249	0.18 240	0.15 216	0.24 286	0.28 289

AnyNet_C01	0.31 323	0.22 308	0.20 316	0.22 288	0.26 317	0.25 306	0.24 310	0.37 333	0.37 345	0.26 278	0.28 332	0.49 314	0.33 325	0.18 297	0.28 336	0.21 331	0.38 344	0.32 342	0.64 338	0.32 343	0.39 346	0.31 348	0.26 324	0.25 326	0.33 333	0.32 342	0.34 318	0.44 329

XPNet_ROB	0.18 272	0.21 305	0.14 282	0.15 252	0.16 271	0.15 239	0.15 264	0.15 143	0.14 253	0.19 153	0.18 284	0.49 314	0.13 249	0.11 237	0.13 273	0.14 280	0.25 298	0.16 276	0.18 223	0.14 264	0.17 206	0.18 308	0.13 276	0.13 275	0.17 215	0.17 261	0.31 311	0.29 291

MFN_U_SF_RVC	0.31 323	0.29 330	0.21 322	0.33 314	0.28 320	0.31 316	0.29 320	0.37 333	0.24 312	0.46 352	0.30 337	0.50 317	0.32 322	0.25 314	0.27 334	0.24 332	0.18 175	0.23 324	0.58 336	0.28 332	0.24 315	0.27 340	0.22 308	0.27 328	0.31 326	0.25 323	0.37 325	0.50 335

GANetREF_RVC	0.26 308	0.26 321	0.30 337	0.23 292	0.23 308	0.23 304	0.24 310	0.35 327	0.33 340	0.32 330	0.17 269	0.50 317	0.38 333	0.12 256	0.20 322	0.17 313	0.19 197	0.21 315	0.35 319	0.21 312	0.23 308	0.15 287	0.22 308	0.29 335	0.27 312	0.21 296	0.36 324	0.31 300
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
SGM-ForestM	0.24 303	0.22 308	0.16 295	0.37 318	0.24 311	0.32 318	0.24 310	0.28 306	0.20 302	0.23 210	0.17 269	0.51 319	0.25 302	0.20 307	0.12 253	0.13 259	0.23 262	0.16 276	0.24 280	0.14 264	0.19 233	0.16 295	0.21 307	0.16 296	0.35 337	0.24 317	0.51 339	0.35 309

CSAN	0.26 308	0.31 332	0.30 337	0.26 303	0.23 308	0.21 295	0.18 281	0.28 306	0.36 344	0.35 342	0.24 318	0.51 319	0.26 307	0.14 278	0.18 316	0.17 313	0.19 197	0.20 311	0.26 291	0.25 326	0.22 297	0.20 320	0.18 296	0.27 328	0.30 324	0.23 311	0.38 328	0.38 313

PVD	0.38 330	0.38 336	0.20 316	0.47 332	0.35 330	0.50 338	0.40 333	0.38 335	0.34 342	0.23 210	0.28 332	0.52 321	0.51 343	0.50 340	0.16 303	0.17 313	0.41 346	0.26 331	0.49 333	0.28 332	0.39 346	0.40 359	0.23 313	0.27 328	0.44 345	0.57 366	0.46 338	0.72 354

S-Stereo	0.30 320	0.22 308	0.17 303	0.41 328	0.39 334	0.41 333	0.37 325	0.25 296	0.25 317	0.26 278	0.44 347	0.54 322	0.36 329	0.24 312	0.16 303	0.14 280	0.27 317	0.27 333	0.34 316	0.28 332	0.23 308	0.22 329	0.53 348	0.23 314	0.22 292	0.19 287	0.27 301	0.38 313

ccs_rob	0.20 286	0.15 272	0.11 247	0.26 303	0.16 271	0.26 309	0.20 290	0.22 277	0.16 266	0.25 261	0.24 318	0.57 323	0.24 299	0.17 292	0.12 253	0.13 259	0.23 262	0.15 265	0.21 257	0.15 278	0.21 278	0.11 229	0.12 269	0.11 249	0.20 269	0.16 242	0.18 230	0.24 266

MeshStereo	0.30 320	0.26 321	0.20 316	0.49 334	0.36 332	0.35 325	0.26 316	0.32 320	0.28 330	0.30 327	0.27 329	0.61 324	0.47 340	0.18 297	0.12 253	0.14 280	0.26 306	0.17 289	0.27 296	0.17 295	0.27 330	0.21 325	0.25 319	0.20 307	0.36 339	0.28 337	0.54 343	0.49 334
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
SQANet	0.45 336	0.54 344	0.14 282	1.41 351	0.51 344	1.23 351	0.83 348	0.30 315	0.24 312	0.34 339	0.24 318	0.64 325	0.19 288	1.12 349	0.17 309	0.14 280	0.24 281	0.20 311	0.40 324	0.22 320	0.16 182	0.14 275	1.58 355	0.17 301	0.20 269	0.16 242	0.26 298	0.39 317

LALA_ROB	0.22 297	0.25 318	0.16 295	0.19 277	0.17 279	0.22 298	0.16 269	0.17 163	0.19 291	0.24 227	0.21 303	0.64 325	0.15 273	0.13 272	0.23 326	0.17 313	0.27 317	0.22 321	0.22 264	0.18 302	0.20 254	0.20 320	0.14 282	0.15 288	0.20 269	0.22 304	0.35 320	0.25 272

otaku	0.58 342	0.71 348	0.29 336	1.70 363	0.84 351	1.49 357	1.00 349	0.40 339	0.34 342	0.38 346	0.31 340	0.65 327	0.26 307	1.35 350	0.33 343	0.25 333	0.20 220	0.23 324	0.69 341	0.30 337	0.22 297	0.17 299	2.24 358	0.28 332	0.29 321	0.18 274	0.30 308	0.39 317

MANE	0.41 333	0.36 333	0.33 342	0.61 340	0.44 338	0.44 336	0.46 337	0.42 343	0.25 317	0.23 210	0.22 310	0.65 327	0.28 312	0.30 329	0.28 336	0.29 345	0.32 331	0.42 354	0.37 321	0.23 321	0.30 337	0.26 338	0.26 324	0.34 344	0.54 352	0.40 352	1.07 372	0.87 362

ETE_ROB	0.22 297	0.23 312	0.15 289	0.20 282	0.16 271	0.19 279	0.17 278	0.18 201	0.19 291	0.22 187	0.22 310	0.65 327	0.16 278	0.14 278	0.14 288	0.14 280	0.30 329	0.19 305	0.24 280	0.19 306	0.21 278	0.18 308	0.16 288	0.15 288	0.22 292	0.28 337	0.41 334	0.26 278

CC-Net-ROB	0.28 316	0.40 337	0.28 334	0.56 337	0.44 338	0.41 333	0.38 329	0.32 320	0.20 302	0.33 335	0.28 332	0.68 330	0.10 216	0.32 335	0.19 319	0.13 259	0.14 120	0.16 276	0.39 323	0.18 302	0.15 164	0.09 168	0.23 313	0.24 322	0.21 282	0.21 296	0.19 243	0.29 291

edge stereo	0.31 323	0.23 312	0.20 316	0.41 328	0.35 330	0.42 335	0.39 332	0.38 335	0.22 309	0.23 210	0.38 344	0.69 331	0.33 325	0.30 329	0.15 298	0.16 306	0.31 330	0.21 315	0.42 325	0.21 312	0.23 308	0.17 299	0.25 319	0.22 312	0.27 312	0.23 311	0.39 329	0.55 340

ACVNet_1	0.74 350	0.79 354	0.40 348	2.04 371	0.96 358	1.88 369	1.51 358	0.59 355	0.28 330	0.43 350	0.49 350	0.71 332	0.61 348	2.21 367	0.32 340	0.25 333	0.32 331	0.31 341	0.60 337	0.31 340	0.29 336	0.21 325	2.72 365	0.33 342	0.40 343	0.26 330	0.37 325	0.38 313

LSM0	3.45 375	0.27 325	0.18 312	0.38 323	0.29 326	0.39 331	0.36 324	0.51 350	0.31 337	0.45 351	0.47 348	0.71 332	0.57 346	0.19 302	23.17 384	59.79 389	0.36 340	0.26 331	1.29 368	0.33 345	0.44 356	0.32 349	0.23 313	0.27 328	0.36 339	0.29 340	0.53 342	0.51 336

Ntro	0.63 345	0.72 349	0.30 337	1.78 365	0.84 351	1.55 358	1.09 351	0.48 347	0.37 345	0.38 346	0.38 344	0.72 334	0.26 307	1.51 353	0.35 344	0.27 341	0.22 251	0.24 327	0.69 341	0.31 340	0.22 297	0.17 299	2.49 361	0.30 336	0.31 326	0.22 304	0.37 325	0.42 323

LVE	0.95 360	0.97 360	0.71 369	1.84 367	1.35 369	1.59 361	1.52 360	0.78 365	0.64 356	0.81 367	0.91 370	0.72 334	1.00 364	2.18 366	0.53 354	0.48 355	0.57 358	0.53 363	1.09 361	0.64 363	0.45 357	0.38 357	2.74 367	0.69 365	0.83 367	0.44 356	0.84 364	0.52 338

AMNet	0.49 339	0.50 342	0.47 350	0.50 335	0.47 342	0.61 343	0.52 342	0.31 319	0.29 332	0.29 325	0.69 362	0.72 334	0.13 249	0.53 342	0.44 349	0.55 360	0.57 358	0.58 368	0.48 331	0.48 350	0.59 368	0.48 365	0.26 324	0.48 352	0.44 345	0.52 360	0.58 347	0.63 348

WAO-6	0.82 354	0.95 357	0.59 360	1.30 350	1.05 365	1.25 352	1.39 355	0.77 364	0.84 363	0.79 365	0.69 362	0.74 337	1.00 364	1.94 359	0.78 368	0.61 365	0.53 356	0.48 357	0.78 348	0.60 357	0.55 366	0.51 366	0.49 346	0.57 363	0.83 367	0.42 354	0.76 358	0.85 361

SGM+DAISY	0.58 342	0.57 346	0.54 355	0.59 339	0.55 347	0.68 346	0.56 344	0.42 343	0.38 347	0.37 344	0.77 366	0.75 338	0.65 351	0.54 344	0.55 357	0.56 361	0.68 365	0.61 370	0.71 343	0.64 363	0.69 371	0.62 371	0.27 337	0.50 354	0.52 350	0.53 362	0.74 355	0.68 351

SPS-STEREO	0.59 344	0.57 346	0.52 353	0.55 336	0.54 346	0.65 345	0.52 342	0.39 337	0.66 357	0.37 344	0.78 367	0.78 339	0.64 350	0.53 342	0.55 357	0.57 363	0.68 365	0.64 371	0.74 346	0.72 368	0.77 374	0.66 373	0.26 324	0.53 357	0.53 351	0.56 365	0.70 354	0.65 350
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	0.66 346	0.75 352	0.65 365	0.72 343	0.78 350	0.57 339	0.66 345	0.97 371	0.96 369	0.63 361	0.78 367	0.79 340	0.83 357	0.55 345	0.83 369	0.71 371	0.42 347	0.35 349	0.94 355	0.66 366	0.43 354	0.34 352	0.16 288	0.83 373	0.56 355	0.64 368	0.57 346	0.70 352

MFMNet_re	0.66 346	0.73 350	0.65 365	0.77 346	0.62 349	0.82 349	0.70 347	0.52 351	0.54 355	0.54 358	0.65 359	0.80 341	0.51 343	0.59 346	0.66 364	0.67 367	0.82 372	0.69 372	0.74 346	0.62 361	0.70 372	0.64 372	0.45 345	0.56 360	0.59 356	0.63 367	0.74 355	0.87 362

MADNet+	0.55 341	0.36 333	0.63 364	0.56 337	0.52 345	0.45 337	0.38 329	0.63 356	0.52 354	0.53 356	0.41 346	0.81 342	0.67 353	0.33 336	0.57 359	0.49 357	0.56 357	0.50 359	0.82 349	0.52 352	0.47 360	0.43 360	0.51 347	0.47 351	0.82 365	0.70 369	0.58 347	0.72 354

IMH-64-1	0.90 357	0.95 357	0.51 351	1.59 355	0.98 361	1.58 359	1.73 366	0.75 361	0.74 360	0.33 335	0.61 354	0.83 343	0.94 360	2.59 369	0.50 351	0.42 349	0.48 349	0.36 350	0.92 353	0.55 354	0.39 346	0.30 343	3.14 369	0.50 354	0.81 363	0.34 345	0.60 349	0.80 359

IMH-64	0.90 357	0.95 357	0.51 351	1.59 355	0.98 361	1.58 359	1.73 366	0.75 361	0.74 360	0.33 335	0.61 354	0.83 343	0.94 360	2.59 369	0.50 351	0.42 349	0.48 349	0.36 350	0.92 353	0.55 354	0.39 346	0.30 343	3.14 369	0.50 354	0.81 363	0.34 345	0.60 349	0.80 359

DispFullNet	0.48 337	0.50 342	0.19 313	1.14 348	0.40 335	0.77 347	1.22 353	0.32 320	0.24 312	0.24 227	0.27 329	0.84 345	0.48 342	1.62 354	0.15 298	0.15 298	0.49 352	0.34 347	1.08 360	0.26 328	0.24 315	0.18 308	0.20 304	0.21 310	0.27 312	0.17 261	0.35 320	0.59 346

PSMNet_ROB	0.78 353	0.97 360	0.60 362	1.62 361	0.90 355	1.47 356	1.19 352	0.56 353	0.73 359	0.74 364	0.62 357	0.84 345	0.82 356	1.49 352	0.53 354	0.42 349	0.52 355	0.40 353	0.84 350	0.62 361	0.40 352	0.30 343	1.85 356	0.48 352	0.67 360	0.32 342	0.76 358	0.46 331

STStereo	0.37 329	0.44 341	0.31 340	0.75 345	0.49 343	0.57 339	0.43 334	0.35 327	0.30 334	0.34 339	0.24 318	0.85 347	0.53 345	0.19 302	0.14 288	0.16 306	0.25 298	0.16 276	0.45 329	0.16 290	0.23 308	0.19 316	0.20 304	0.23 314	0.49 347	0.37 350	0.75 357	0.54 339

BEATNet-Init1	0.49 339	0.42 338	0.28 334	0.79 347	0.40 335	0.60 342	0.45 336	0.41 342	0.27 327	0.30 327	0.22 310	0.89 348	0.84 358	0.25 314	0.27 334	0.26 335	0.27 317	0.25 330	0.84 350	0.28 332	0.27 330	0.26 338	0.26 324	0.32 340	0.49 347	0.35 348	2.05 380	0.88 364

RainbowNet	0.77 352	0.87 355	0.46 349	1.83 366	0.91 356	1.59 361	1.47 357	0.42 343	0.38 347	0.47 355	0.34 342	0.90 349	0.60 347	1.97 360	0.62 360	0.48 355	0.34 336	0.33 345	0.90 352	0.58 356	0.33 338	0.23 332	2.82 368	0.39 349	0.40 343	0.34 345	0.44 336	0.48 332

G-Net	0.29 319	0.24 315	0.19 313	0.23 292	0.21 301	0.36 326	0.23 307	0.30 315	0.27 327	0.33 335	0.32 341	0.93 350	0.25 302	0.18 297	0.18 316	0.18 320	0.26 306	0.21 315	0.43 327	0.31 340	0.26 327	0.17 299	0.18 296	0.18 304	0.27 312	0.23 311	0.40 333	0.42 323

ELAS	0.42 334	0.43 339	0.36 344	0.64 341	0.44 338	0.58 341	0.50 339	0.40 339	0.26 322	0.25 261	0.28 332	0.94 351	0.30 316	0.31 331	0.28 336	0.27 341	0.36 340	0.30 339	0.43 327	0.26 328	0.33 338	0.32 349	0.26 324	0.37 346	0.54 352	0.40 352	0.77 360	0.74 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	0.93 359	0.98 362	0.53 354	1.61 357	0.97 360	1.64 364	1.76 368	0.75 361	0.77 362	0.34 339	0.61 354	0.96 352	1.05 368	2.67 371	0.54 356	0.46 354	0.49 352	0.38 352	0.94 355	0.60 357	0.39 346	0.30 343	3.14 369	0.53 357	0.82 365	0.45 357	0.65 351	0.79 358

ACVNet_2	0.83 355	0.92 356	0.56 357	1.99 370	0.99 363	1.84 368	1.55 362	0.68 359	0.40 351	0.53 356	0.47 348	1.02 353	0.67 353	1.93 358	0.51 353	0.45 353	0.38 344	0.33 345	1.01 357	0.42 349	0.34 340	0.24 334	2.58 363	0.53 357	0.60 357	0.26 330	0.52 341	0.55 340

ktn	1.24 367	1.39 371	0.55 356	1.62 361	1.59 373	1.68 365	2.12 371	0.86 366	1.75 377	0.90 373	1.11 375	1.11 354	0.95 363	2.57 368	0.97 373	0.73 372	0.80 371	0.59 369	1.41 370	0.76 370	0.68 370	0.67 374	3.69 375	0.73 367	0.92 370	0.75 372	1.19 374	1.28 373

Dean	1.06 363	1.03 364	0.79 372	2.27 373	1.31 368	1.96 370	1.56 365	0.92 367	0.94 368	0.88 371	0.76 365	1.19 355	1.17 371	2.09 364	0.64 362	0.60 364	0.60 361	0.56 365	1.23 367	0.73 369	0.45 357	0.36 353	2.73 366	0.71 366	0.95 371	0.55 364	1.05 371	0.62 347

ACVNet-4b	0.69 348	0.75 352	0.33 342	1.72 364	0.94 357	1.61 363	1.42 356	0.33 324	0.32 339	0.38 346	0.26 326	1.20 356	0.29 315	2.16 365	0.39 347	0.37 347	0.33 334	0.24 327	0.57 335	0.38 348	0.16 182	0.14 275	2.71 364	0.23 314	0.29 321	0.32 342	0.39 329	0.40 320

DNS	0.16 263	0.08 168	0.07 167	0.12 215	0.07 126	0.20 285	0.09 199	0.20 252	0.07 108	0.22 187	0.11 192	1.23 357	0.07 163	0.09 206	0.08 104	0.10 132	0.21 235	0.11 153	0.18 223	0.09 151	0.16 182	0.06 84	0.05 127	0.08 185	0.18 240	0.16 242	0.17 205	0.20 235

ELAS_RVC	0.43 335	0.43 339	0.36 344	0.64 341	0.44 338	0.62 344	0.50 339	0.39 337	0.25 317	0.25 261	0.30 337	1.23 357	0.30 316	0.31 331	0.28 336	0.27 341	0.37 342	0.30 339	0.42 325	0.26 328	0.34 340	0.32 349	0.26 324	0.37 346	0.50 349	0.38 351	0.78 361	0.70 352
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	0.40 332	0.20 300	0.16 295	0.41 328	0.43 337	0.33 323	0.44 335	0.34 326	0.29 332	0.32 330	0.21 303	1.25 359	1.40 374	0.11 237	0.10 197	0.11 187	0.21 235	0.13 226	0.20 246	0.13 253	0.22 297	0.12 251	0.12 269	0.14 284	0.36 339	0.31 341	1.39 376	1.32 374

KSHMR	1.33 369	1.42 373	1.04 376	2.27 373	1.44 370	2.23 374	2.12 371	1.21 373	1.06 373	1.13 376	1.06 373	1.27 360	0.94 360	2.89 377	1.08 374	0.95 375	0.85 373	0.83 374	1.32 369	0.97 374	0.72 373	0.58 369	3.52 373	1.07 378	0.99 372	0.77 373	1.00 370	1.07 368

SANet	0.30 320	0.21 305	0.21 322	0.25 301	0.21 301	0.31 316	0.22 303	0.30 315	0.31 337	0.27 292	0.26 326	1.39 361	0.38 333	0.22 310	0.14 288	0.14 280	0.26 306	0.21 315	0.30 307	0.21 312	0.24 315	0.20 320	0.31 344	0.23 314	0.33 333	0.24 317	0.35 320	0.48 332

DPSimNet_ROB	1.21 366	1.20 368	1.29 377	1.47 352	1.59 373	1.30 354	1.35 354	0.68 359	1.69 376	1.67 377	1.03 372	1.45 362	0.66 352	2.04 361	1.20 375	0.89 374	1.16 375	0.79 373	1.61 372	1.38 377	1.04 376	1.24 376	0.79 352	0.84 374	0.87 369	1.20 377	1.17 373	1.12 370

PWCK	0.88 356	1.24 369	0.61 363	1.53 353	0.85 353	1.21 350	1.03 350	1.08 372	0.72 358	0.70 363	0.83 369	1.48 363	0.87 359	0.69 347	0.40 348	0.41 348	0.73 370	0.47 356	3.04 377	0.67 367	0.56 367	0.43 360	0.94 353	0.74 369	0.72 362	0.36 349	0.69 353	0.73 356

MonStereo1	0.74 350	0.74 351	0.31 340	1.61 357	1.01 364	1.31 355	1.51 358	0.56 353	0.38 347	0.59 360	0.64 358	1.54 364	0.72 355	1.92 357	0.18 316	0.14 280	0.37 342	0.34 347	0.65 339	0.30 337	0.37 344	0.21 325	2.49 361	0.35 345	0.31 326	0.27 334	0.51 339	0.56 345

WAO-8	1.00 361	1.11 366	0.76 370	1.61 357	1.24 366	1.74 366	1.55 362	0.93 368	0.98 370	0.81 367	0.67 360	1.66 365	1.00 364	2.08 362	0.77 366	0.68 368	0.63 362	0.52 361	1.05 358	0.81 371	0.47 360	0.37 354	0.78 350	0.75 370	1.10 375	0.73 370	0.95 367	1.16 371

Venus	1.00 361	1.11 366	0.76 370	1.61 357	1.24 366	1.74 366	1.55 362	0.93 368	0.98 370	0.81 367	0.67 360	1.66 365	1.00 364	2.08 362	0.77 366	0.68 368	0.63 362	0.52 361	1.05 358	0.81 371	0.47 360	0.37 354	0.78 350	0.75 370	1.10 375	0.73 370	0.95 367	1.16 371

notaker	1.27 368	1.41 372	0.58 359	2.37 375	1.48 371	2.34 375	2.27 374	0.94 370	1.62 375	0.79 365	1.07 374	1.66 365	1.08 369	3.06 380	0.94 372	0.69 370	0.68 365	0.49 358	1.62 373	0.84 373	0.53 364	0.45 363	3.70 376	0.80 372	0.61 358	0.52 360	0.80 362	0.92 365

TorneroNet	1.08 365	1.09 365	0.66 367	1.94 368	0.96 358	2.16 373	2.02 370	0.65 358	0.91 365	0.67 362	0.56 353	1.67 368	1.15 370	2.94 378	0.65 363	0.52 359	0.48 349	0.51 360	1.12 362	0.65 365	0.39 346	0.43 360	3.52 373	0.57 363	0.68 361	0.48 358	0.84 364	1.01 367

TorneroNet-64	1.07 364	1.00 363	0.57 358	1.94 368	0.88 354	1.98 372	2.01 369	0.63 356	0.88 364	0.58 359	0.49 350	1.83 369	1.71 375	2.88 376	0.62 360	0.51 358	0.46 348	0.46 355	1.17 365	0.61 360	0.34 340	0.37 354	3.40 372	0.56 360	0.64 359	0.48 358	0.68 352	1.11 369

UNDER WATER-64	1.40 370	1.36 370	0.88 375	2.85 377	1.93 378	2.78 378	2.66 377	1.36 376	0.92 367	1.04 375	1.17 376	1.88 370	1.30 373	3.03 379	0.75 365	0.56 361	0.68 365	0.57 367	1.13 364	0.54 353	0.43 354	0.51 366	4.08 380	0.91 375	1.02 373	1.10 376	0.80 362	1.60 378

UNDER WATER	1.40 370	1.42 373	0.86 374	2.83 376	1.92 377	2.74 377	2.57 376	1.28 375	1.01 372	0.88 371	0.97 371	1.88 370	1.26 372	3.09 381	0.83 369	0.62 366	0.66 364	0.56 365	1.20 366	0.60 357	0.42 353	0.47 364	4.04 379	0.98 377	1.08 374	0.99 374	0.87 366	1.67 380

DPSNet	0.39 331	0.19 297	0.17 303	0.27 310	0.25 314	0.29 313	0.19 288	0.26 299	0.24 312	0.18 140	0.17 269	2.16 372	0.43 337	0.10 222	0.17 309	0.15 298	0.35 339	0.28 337	2.04 374	0.27 331	0.25 323	0.16 295	0.28 339	0.25 326	0.38 342	0.24 317	0.39 329	0.51 336

MADNet++	1.86 374	1.58 375	1.74 379	1.27 349	1.74 376	1.26 353	1.53 361	1.62 379	2.07 379	1.84 378	2.22 378	2.60 373	2.72 376	0.75 348	1.39 376	1.54 376	2.01 377	1.47 377	2.12 375	2.13 378	3.35 378	3.26 378	1.23 354	2.21 380	1.21 379	2.25 380	1.76 379	1.32 374

JetRed	1.62 372	1.82 377	1.71 378	1.58 354	1.50 372	1.97 371	2.21 373	1.51 378	1.47 374	0.82 370	0.74 364	2.63 374	0.43 337	1.73 356	1.48 377	1.54 376	1.67 376	2.94 379	1.42 371	1.08 376	2.30 377	2.07 377	1.99 357	0.97 376	1.16 378	1.70 379	1.57 378	1.60 378

JetBlue	0.70 349	0.56 345	0.69 368	0.73 344	0.61 348	0.78 348	0.68 346	0.52 351	0.91 365	0.46 352	0.29 336	3.18 375	0.38 333	0.52 341	0.44 349	0.43 352	0.70 369	0.53 363	0.66 340	0.51 351	0.54 365	0.58 369	0.75 349	0.56 360	0.55 354	0.42 354	0.96 369	0.99 366

DPSMNet_ROB	8.63 377	3.69 379	8.74 382	2.98 378	5.70 380	3.37 379	4.41 380	3.70 380	9.03 380	3.00 379	6.88 381	3.53 376	10.11 380	2.70 372	10.47 379	10.76 379	3.81 378	12.92 382	4.77 379	10.22 381	5.99 381	13.86 382	4.50 384	8.50 383	10.06 385	27.81 385	11.04 384	30.59 385

DGTPSM_ROB	8.63 377	3.68 378	8.73 381	2.98 378	5.70 380	3.37 379	4.41 380	3.70 380	9.03 380	3.00 379	6.85 380	3.53 376	10.07 379	2.70 372	10.47 379	10.76 379	3.81 378	12.91 381	4.74 378	10.22 381	5.98 380	13.86 382	4.49 383	8.50 383	10.06 385	27.81 385	11.04 384	30.59 385

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 328	0.16 280	0.12 262	0.26 303	0.22 304	0.22 298	0.27 318	0.24 292	0.15 261	0.24 227	0.16 260	4.24 378	0.22 298	0.19 302	0.13 273	0.13 259	0.34 336	0.22 321	0.31 308	0.20 310	0.23 308	0.18 308	0.22 308	0.14 284	0.20 269	0.19 287	0.21 269	0.24 266

HanzoNet	1.74 373	1.62 376	0.80 373	2.26 372	1.70 375	2.72 376	2.54 375	1.25 374	1.85 378	0.92 374	1.28 377	4.37 379	3.81 378	3.36 382	0.88 371	0.78 373	1.06 374	0.94 375	2.54 376	1.03 375	0.89 375	0.88 375	3.79 377	0.73 367	1.12 377	1.00 375	1.29 375	1.57 377

DPSM_ROB	13.01 381	6.29 380	9.52 383	4.44 380	6.37 382	4.34 381	3.59 378	8.20 383	10.79 382	6.64 382	7.87 382	9.69 380	12.99 382	2.80 374	12.81 381	13.68 381	9.16 382	16.58 384	9.87 380	12.33 383	16.73 384	17.95 385	2.26 359	10.56 385	28.34 387	36.91 387	31.06 387	39.57 387

DPSM	13.01 381	6.29 380	9.52 383	4.44 380	6.37 382	4.34 381	3.59 378	8.20 383	10.79 382	6.64 382	7.87 382	9.69 380	12.99 382	2.80 374	12.81 381	13.68 381	9.16 382	16.58 384	9.87 380	12.33 383	16.73 384	17.95 385	2.26 359	10.56 385	28.34 387	36.91 387	31.06 387	39.57 387

PML	8.20 376	7.62 382	3.39 380	9.64 384	5.14 379	9.56 385	5.20 382	6.48 382	18.29 385	6.44 381	3.30 379	16.82 382	29.20 389	5.41 383	6.10 378	3.93 378	7.39 380	2.64 378	20.47 385	4.70 380	3.50 379	3.87 379	3.98 378	4.21 382	6.16 382	4.40 381	16.76 386	6.85 381

HaxPig	16.02 383	19.59 387	18.75 386	21.25 386	20.52 387	21.33 387	22.30 387	17.00 388	14.71 384	19.29 387	17.19 388	17.46 383	12.16 381	22.51 387	17.80 383	14.90 383	17.75 384	9.40 380	18.97 382	15.48 385	9.47 382	7.16 380	23.74 386	15.28 387	4.31 381	12.19 384	6.81 381	15.11 384

fast-reg	27.08 388	14.11 385	18.33 385	12.42 385	13.11 386	14.43 386	12.68 385	16.23 385	21.70 387	13.12 384	16.42 387	19.16 384	26.12 386	13.04 386	25.68 386	27.06 386	18.87 387	33.34 387	20.88 386	24.50 387	33.51 387	35.16 387	6.57 385	21.34 391	57.15 391	74.59 390	62.32 389	79.22 389

FlowAnything	26.21 387	12.44 383	19.19 388	8.91 383	12.70 384	8.63 384	7.25 383	16.56 387	21.86 388	13.65 385	15.98 386	19.56 385	26.21 388	5.60 385	25.80 387	27.50 388	18.26 386	33.39 389	19.71 383	24.80 389	33.87 389	36.07 389	4.44 381	21.31 389	57.14 390	74.69 391	62.48 391	79.62 391

CasAABBNet	26.14 386	12.60 384	19.00 387	8.89 382	12.76 385	8.55 383	7.26 384	16.43 386	21.86 388	13.67 386	15.79 385	19.63 386	26.13 387	5.53 384	25.80 387	27.48 387	18.01 385	33.35 388	20.00 384	24.70 388	33.62 388	35.57 388	4.48 382	21.32 390	57.07 389	74.41 389	62.39 390	79.48 390

LRCNet_RVC	9.85 379	16.31 386	0.59 360	24.99 387	21.12 388	23.54 388	20.75 386	1.45 377	0.48 353	21.31 388	13.10 384	22.63 387	3.34 377	28.36 389	0.38 346	0.27 341	7.74 381	1.15 376	23.52 387	3.99 379	0.46 359	0.30 343	27.02 387	1.72 379	0.35 337	0.21 296	0.42 335	0.37 312

MEDIAN_ROB	20.47 384	25.88 388	24.03 389	26.51 388	25.55 389	25.88 389	26.99 388	21.23 389	19.72 386	28.73 389	22.19 389	24.61 388	16.74 384	26.47 388	23.75 385	18.44 384	22.03 388	14.75 383	26.69 388	23.31 386	15.11 383	11.56 381	27.65 388	18.39 388	7.22 383	9.33 383	8.28 383	11.75 383

AVERAGE_ROB	24.43 385	29.85 389	27.27 390	31.30 389	29.70 390	30.00 390	31.47 389	26.59 390	24.68 390	34.31 390	27.39 390	31.23 389	21.35 385	30.69 390	28.19 389	24.02 385	26.74 389	21.17 386	30.34 389	27.38 390	20.48 386	16.18 384	32.28 389	24.32 392	8.51 384	7.76 382	7.92 382	8.46 382

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 34	0.04 19	0.04 17	0.04 37	0.03 15

FSD		0.24 315	0.24 327	0.27 310	0.25 314	0.25 306	0.33 322	0.30 315	0.18 282	0.20 164	0.17 269			0.29 325	0.25 329	0.26 335			0.27 296	0.21 312				0.28 332	0.27 312	0.23 311	0.27 301	0.27 282

ASD4																								2.43 381

Low-res two-view benchmark