Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 23	0.02 5	0.01 3	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 23	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 23	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 17	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

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 29	0.04 17	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 22	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
F5.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 16	0.03 44	0.02 30	0.03 34	0.03 23	0.04 55	0.02 6	0.03 21	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.03 46	0.04 22	0.05 39	0.04 39	0.03 18

F8.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.02 36	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.02 36	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 25	0.02 6	0.03 21	0.02 25	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 22	0.04 17	0.03 18	0.02 3

F7	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 16	0.03 44	0.01 3	0.03 34	0.02 5	0.04 55	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 17	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.06 69	0.04 39	0.03 18

FORCE_4.5	0.04 49	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.02 9	0.02 30	0.05 73	0.03 23	0.03 25	0.04 49	0.04 54	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.04 23	0.04 21	0.04 49	0.05 48	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 51	0.06 69	0.05 62	0.04 46

FORCE_5	0.03 11	0.02 7	0.03 48	0.03 42	0.02 16	0.03 44	0.02 30	0.02 7	0.03 23	0.04 55	0.03 29	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.05 37	0.05 29	0.05 51	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.05 48	0.03 14	0.02 49	0.02 12	0.05 51	0.04 17	0.04 39	0.03 18

FORCE_6	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 16	0.03 44	0.02 30	0.03 34	0.03 23	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.03 65	0.01 4	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 22	0.04 17	0.04 39	0.04 46

LACA_dic	0.04 49	0.02 7	0.03 48	0.02 11	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.02 7	0.04 46	0.03 25	0.03 29	0.02 7	0.04 92	0.02 36	0.06 71	0.05 29	0.04 17	0.05 55	0.04 21	0.04 49	0.05 48	0.04 60	0.01 4	0.03 46	0.05 51	0.05 39	0.05 62	0.05 68

over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 16	0.03 44	0.02 30	0.02 7	0.03 23	0.03 25	0.04 49	0.05 74	0.03 65	0.02 36	0.04 5	0.04 5	0.04 17	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.03 46	0.04 22	0.06 69	0.05 62	0.03 18

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 16	0.02 9	0.02 30	0.02 7	0.02 5	0.03 25	0.04 49	0.03 21	0.02 25	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 17	0.04 23	0.03 3	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 22	0.05 39	0.04 39	0.03 18

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 16	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.04 49	0.03 21	0.02 25	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 17	0.04 23	0.03 3	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 22	0.05 39	0.04 39	0.03 18

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 22	0.03 3	0.02 3	0.02 3

TS12	0.04 49	0.02 7	0.03 48	0.02 11	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.02 7	0.04 46	0.03 25	0.03 29	0.02 7	0.04 92	0.02 36	0.06 71	0.05 29	0.04 17	0.05 55	0.04 21	0.04 49	0.05 48	0.04 60	0.01 4	0.03 46	0.05 51	0.05 39	0.05 62	0.05 68

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.04 55	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 22	0.03 3	0.03 18	0.02 3

MatchStereo	0.04 49	0.02 7	0.03 48	0.02 11	0.03 53	0.02 9	0.02 30	0.03 34	0.06 101	0.02 5	0.06 96	0.02 7	0.04 92	0.02 36	0.06 71	0.06 64	0.04 17	0.05 55	0.04 21	0.05 83	0.05 48	0.05 84	0.01 4	0.03 46	0.05 51	0.06 69	0.03 18	0.04 46
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.02 9	0.02 30	0.04 55	0.06 101	0.03 25	0.05 73	0.03 21	0.04 92	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 22	0.04 17	0.03 18	0.03 18

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.02 9	0.02 30	0.05 73	0.04 46	0.03 25	0.04 49	0.04 54	0.05 122	0.02 36	0.03 3	0.03 3	0.04 17	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 22	0.04 17	0.02 3	0.03 18

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.02 16	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 54	0.02 25	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 23	0.03 3	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 22	0.05 39	0.05 62	0.03 18
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 48	0.02 11	0.03 53	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 74	0.02 5	0.03 29	0.04 54	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.06 64	0.05 51	0.05 55	0.05 50	0.04 49	0.04 25	0.04 60	0.02 49	0.02 12	0.05 51	0.04 17	0.03 18	0.04 46

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 48	0.03 42	0.02 16	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 74	0.02 5	0.04 49	0.04 54	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.06 64	0.05 51	0.05 55	0.05 50	0.04 49	0.04 25	0.04 60	0.02 49	0.02 12	0.05 51	0.04 17	0.02 3	0.04 46

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 16	0.02 9	0.02 30	0.03 34	0.04 46	0.02 5	0.03 29	0.03 21	0.02 25	0.01 4	0.04 5	0.05 29	0.04 17	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 49	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test2	0.04 49	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.02 9	0.01 3	0.04 55	0.03 23	0.05 80	0.03 29	0.05 74	0.02 25	0.03 81	0.05 37	0.05 29	0.08 84	0.04 23	0.06 73	0.04 49	0.07 80	0.03 14	0.02 49	0.02 12	0.04 22	0.04 17	0.05 62	0.03 18

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 16	0.02 9	0.02 30	0.03 34	0.04 46	0.04 55	0.02 6	0.04 54	0.02 25	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 67	0.04 23	0.05 50	0.03 11	0.05 48	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 18

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 16	0.01 3	0.01 3	0.03 34	0.03 23	0.04 55	0.02 6	0.04 54	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 67	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 48	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 18

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.02 9	0.01 3	0.03 34	0.02 5	0.03 25	0.03 29	0.01 3	0.01 3	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.05 55	0.04 21	0.03 11	0.04 25	0.04 60	0.03 94	0.03 46	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 46

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 23	0.03 25	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 17	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 49	0.03 46	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 25	0.04 49	0.04 54	0.01 3	0.01 4	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 22	0.04 17	0.03 18	0.03 18
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 16	0.03 44	0.02 30	0.03 34	0.03 23	0.03 25	0.02 6	0.02 7	0.02 25	0.01 4	0.04 5	0.05 29	0.05 51	0.03 6	0.06 73	0.02 3	0.04 25	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 51	0.03 3	0.04 39	0.03 18

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 34	0.04 46	0.03 25	0.06 96	0.03 21	0.01 3	0.02 36	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 23	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 18

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 16	0.02 9	0.01 3	0.05 73	0.05 74	0.04 55	0.04 49	0.04 54	0.02 25	0.03 81	0.05 37	0.06 64	0.04 17	0.04 23	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 18

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.02 9	0.02 30	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.06 67	0.04 23	0.06 73	0.03 11	0.05 48	0.03 14	0.01 4	0.03 46	0.04 22	0.05 39	0.03 18	0.03 18

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 42	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.04 55	0.04 46	0.04 55	0.03 29	0.03 21	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.04 23	0.04 21	0.04 49	0.04 25	0.04 60	0.03 94	0.03 46	0.03 5	0.05 39	0.03 18	0.03 18

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.02 9	0.01 3	0.03 34	0.02 5	0.03 25	0.02 6	0.04 54	0.03 65	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.05 51	0.05 55	0.04 21	0.03 11	0.06 67	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 75	0.05 39	0.04 39	0.04 46

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

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 25	0.01 4	0.05 37	0.05 29	0.05 51	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.05 48	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 22	0.04 17	0.02 3	0.03 18

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 25	0.03 29	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 29	0.04 17	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.02 9	0.02 30	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 Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 30	0.02 7	0.02 5	0.03 25	0.02 6	0.02 7	0.03 65	0.01 4	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.05 55	0.04 21	0.04 49	0.04 25	0.04 60	0.01 4	0.02 12	0.05 51	0.05 39	0.05 62	0.03 18

F4.4	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.03 42	0.03 53	0.04 78	0.02 30	0.04 55	0.03 23	0.03 25	0.04 49	0.03 21	0.03 65	0.03 81	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.04 23	0.05 50	0.03 11	0.05 48	0.03 14	0.01 4	0.03 46	0.05 51	0.06 69	0.04 39	0.04 46

FORCE_4.6	0.03 11	0.03 46	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.03 44	0.02 30	0.02 7	0.03 23	0.03 25	0.02 6	0.03 21	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.04 23	0.05 50	0.04 49	0.05 48	0.03 14	0.03 94	0.03 46	0.04 22	0.05 39	0.05 62	0.04 46

FORCE_4	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.04 79	0.02 16	0.04 78	0.02 30	0.04 55	0.03 23	0.06 87	0.05 73	0.03 21	0.02 25	0.03 81	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.05 55	0.05 50	0.04 49	0.06 67	0.03 14	0.02 49	0.03 46	0.06 75	0.07 92	0.06 89	0.04 46

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.02 11	0.03 53	0.02 9	0.02 30	0.03 34	0.05 74	0.04 55	0.04 49	0.07 94	0.02 25	0.01 4	0.05 37	0.05 29	0.05 51	0.05 55	0.05 50	0.04 49	0.04 25	0.04 60	0.02 49	0.02 12	0.04 22	0.05 39	0.04 39	0.04 46

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 85	0.03 46	0.06 158	0.04 79	0.05 102	0.04 78	0.02 30	0.06 86	0.06 101	0.12 117	0.08 153	0.08 99	0.06 154	0.03 81	0.06 71	0.07 87	0.11 112	0.06 76	0.08 96	0.05 83	0.07 80	0.04 60	0.02 49	0.04 85	0.07 91	0.07 92	0.07 99	0.06 91

over-6	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.03 42	0.02 16	0.03 44	0.02 30	0.03 34	0.04 46	0.03 25	0.06 96	0.09 107	0.03 65	0.02 36	0.04 5	0.05 29	0.04 17	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.02 49	0.03 46	0.04 22	0.06 69	0.05 62	0.05 68

testmc14	0.03 11	0.03 46	0.02 10	0.02 11	0.02 16	0.03 44	0.02 30	0.03 34	0.03 23	0.02 5	0.03 29	0.06 87	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 29	0.04 17	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.04 25	0.02 6	0.02 49	0.02 12	0.04 22	0.05 39	0.04 39	0.03 18

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 46	0.02 10	0.03 42	0.02 16	0.02 9	0.02 30	0.03 34	0.04 46	0.02 5	0.03 29	0.04 54	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.05 51	0.04 23	0.04 21	0.03 11	0.04 25	0.02 6	0.02 49	0.02 12	0.04 22	0.05 39	0.05 62	0.04 46

PointNet	0.04 49	0.03 46	0.04 89	0.03 42	0.02 16	0.03 44	0.03 77	0.05 73	0.04 46	0.02 5	0.05 73	0.03 21	0.02 25	0.02 36	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.04 120	0.05 113	0.05 51	0.06 69	0.03 18	0.04 46

LACA3	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.03 42	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.02 7	0.04 46	0.04 55	0.03 29	0.03 21	0.02 25	0.02 36	0.06 71	0.06 64	0.04 17	0.06 76	0.05 50	0.04 49	0.06 67	0.06 105	0.02 49	0.03 46	0.05 51	0.06 69	0.05 62	0.05 68

LACA1	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.02 11	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.02 7	0.05 74	0.03 25	0.03 29	0.04 54	0.03 65	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.06 76	0.04 21	0.04 49	0.04 25	0.04 60	0.03 94	0.03 46	0.05 51	0.06 69	0.05 62	0.04 46

DispViT+	0.04 49	0.03 46	0.04 89	0.06 127	0.03 53	0.04 78	0.03 77	0.04 55	0.05 74	0.04 55	0.07 124	0.04 54	0.04 92	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.05 55	0.05 50	0.04 49	0.04 25	0.05 84	0.02 49	0.04 85	0.05 51	0.07 92	0.05 62	0.06 91

WQFJA1	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.03 42	0.03 53	0.04 78	0.03 77	0.05 73	0.04 46	0.03 25	0.06 96	0.04 54	0.03 65	0.02 36	0.04 5	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 49	0.03 46	0.04 22	0.05 39	0.03 18	0.05 68

WQFJX	0.03 11	0.03 46	0.03 48	0.03 42	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.03 34	0.04 46	0.03 25	0.06 96	0.03 21	0.06 154	0.02 36	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 49	0.03 46	0.03 5	0.05 39	0.03 18	0.04 46

NLMM1	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.02 11	0.02 16	0.02 9	0.02 30	0.05 73	0.05 74	0.04 55	0.07 124	0.03 21	0.07 189	0.02 36	0.04 5	0.05 29	0.03 3	0.04 23	0.04 21	0.04 49	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 85	0.06 75	0.04 17	0.04 39	0.04 46

NLMM	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.03 42	0.03 53	0.04 78	0.03 77	0.05 73	0.04 46	0.03 25	0.06 96	0.04 54	0.03 65	0.02 36	0.04 5	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 49	0.03 46	0.04 22	0.05 39	0.03 18	0.05 68

NLSM3	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.04 79	0.03 53	0.02 9	0.02 30	0.04 55	0.07 129	0.04 55	0.04 49	0.03 21	0.04 92	0.03 81	0.06 71	0.05 29	0.05 51	0.05 55	0.04 21	0.04 49	0.04 25	0.04 60	0.03 94	0.03 46	0.06 75	0.06 69	0.06 89	0.06 91

NLSM1	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.03 42	0.02 16	0.04 78	0.03 77	0.05 73	0.07 129	0.03 25	0.07 124	0.04 54	0.06 154	0.02 36	0.04 5	0.04 5	0.04 17	0.04 23	0.05 50	0.03 11	0.05 48	0.03 14	0.02 49	0.03 46	0.05 51	0.05 39	0.04 39	0.04 46

VIP-Stereo	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.04 79	0.03 53	0.02 9	0.01 3	0.04 55	0.04 46	0.04 55	0.07 124	0.06 87	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.06 64	0.08 84	0.05 55	0.06 73	0.04 49	0.07 80	0.04 60	0.02 49	0.03 46	0.05 51	0.05 39	0.04 39	0.04 46

GSStereo	0.03 11	0.03 46	0.03 48	0.03 42	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.01 3	0.03 23	0.03 25	0.03 29	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 37	0.06 64	0.07 77	0.04 23	0.06 73	0.03 11	0.06 67	0.03 14	0.01 4	0.03 46	0.04 22	0.04 17	0.04 39	0.03 18

MonStereo	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.03 42	0.02 16	0.02 9	0.02 30	0.03 34	0.04 46	0.04 55	0.06 96	0.03 21	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.05 51	0.04 23	0.05 50	0.04 49	0.05 48	0.03 14	0.02 49	0.02 12	0.05 51	0.05 39	0.05 62	0.05 68

MLG-Stereo_test3	0.05 78	0.03 46	0.02 10	0.03 42	0.04 83	0.05 110	0.03 77	0.05 73	0.06 101	0.06 87	0.06 96	0.09 107	0.02 25	0.03 81	0.06 71	0.06 64	0.08 84	0.06 76	0.06 73	0.04 49	0.08 91	0.04 60	0.02 49	0.03 46	0.05 51	0.06 69	0.05 62	0.05 68

LG-Stereo	0.03 11	0.03 46	0.02 10	0.02 11	0.03 53	0.02 9	0.01 3	0.04 55	0.05 74	0.04 55	0.02 6	0.05 74	0.02 25	0.01 4	0.04 5	0.05 29	0.05 51	0.04 23	0.05 50	0.04 49	0.07 80	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 51	0.04 17	0.04 39	0.04 46

DEFOM-Stereo	0.04 49	0.03 46	0.02 10	0.04 79	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.04 55	0.04 46	0.04 55	0.04 49	0.03 21	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.07 77	0.06 76	0.06 73	0.04 49	0.06 67	0.03 14	0.02 49	0.02 12	0.06 75	0.06 69	0.05 62	0.04 46

IGEV-Stereo+	0.06 85	0.03 46	0.03 48	0.03 42	0.04 83	0.03 44	0.03 77	0.16 174	0.06 101	0.20 188	0.06 96	0.06 87	0.03 65	0.04 111	0.07 94	0.08 104	0.10 101	0.06 76	0.09 113	0.06 102	0.12 125	0.06 105	0.03 94	0.03 46	0.07 91	0.06 69	0.03 18	0.07 97

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 46	0.03 48	0.02 11	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.02 7	0.03 23	0.03 25	0.03 29	0.02 7	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.04 17	0.04 23	0.05 50	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.02 49	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

RSM++	0.04 49	0.03 46	0.03 48	0.02 11	0.04 83	0.02 9	0.03 77	0.05 73	0.04 46	0.04 55	0.04 49	0.05 74	0.02 25	0.02 36	0.06 71	0.06 64	0.05 51	0.05 55	0.05 50	0.04 49	0.07 80	0.04 60	0.02 49	0.03 46	0.06 75	0.05 39	0.04 39	0.04 46

RSM	0.03 11	0.03 46	0.03 48	0.02 11	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.03 34	0.02 5	0.03 25	0.04 49	0.04 54	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.06 64	0.05 51	0.04 23	0.05 50	0.04 49	0.05 48	0.03 14	0.01 4	0.03 46	0.04 22	0.04 17	0.03 18	0.03 18

StereoVision	0.06 85	0.03 46	0.04 89	0.03 42	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.06 86	0.11 239	0.02 5	0.05 73	0.03 21	0.06 154	0.01 4	0.08 125	0.10 154	0.06 67	0.05 55	0.08 96	0.07 121	0.06 67	0.05 84	0.02 49	0.04 85	0.10 130	0.08 101	0.10 130	0.12 152

AEACV	0.04 49	0.03 46	0.02 10	0.04 79	0.03 53	0.02 9	0.02 30	0.03 34	0.03 23	0.03 25	0.03 29	0.03 21	0.02 25	0.01 4	0.05 37	0.06 64	0.05 51	0.05 55	0.07 81	0.04 49	0.06 67	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 75	0.06 69	0.04 39	0.03 18

LL-Strereo2	0.07 108	0.03 46	0.03 48	0.04 79	0.05 102	0.04 78	0.03 77	0.06 86	0.07 129	0.14 126	0.07 124	0.08 99	0.05 122	0.04 111	0.07 94	0.08 104	0.14 140	0.07 97	0.10 124	0.06 102	0.10 105	0.06 105	0.03 94	0.04 85	0.08 103	0.09 110	0.08 108	0.05 68

RAFT	0.06 85	0.03 46	0.05 124	0.03 42	0.02 16	0.03 44	0.02 30	0.07 100	0.04 46	0.04 55	0.06 96	0.07 94	0.05 122	0.01 4	0.06 71	0.06 64	0.07 77	0.05 55	0.05 50	0.04 49	0.06 67	0.07 124	0.01 4	0.04 85	0.13 168	0.14 216	0.13 168	0.15 185

iRaftStereo_RVC	0.05 78	0.03 46	0.03 48	0.03 42	0.03 53	0.03 44	0.02 30	0.05 73	0.04 46	0.06 87	0.05 73	0.05 74	0.03 65	0.02 36	0.06 71	0.06 64	0.10 101	0.07 97	0.07 81	0.05 83	0.09 96	0.04 60	0.02 49	0.03 46	0.07 91	0.06 69	0.05 62	0.05 68

NoBS	0.06 85	0.04 79	0.04 89	0.03 42	0.03 53	0.04 78	0.03 77	0.07 100	0.05 74	0.11 114	0.02 6	0.08 99	0.03 65	0.03 81	0.07 94	0.09 122	0.14 140	0.06 76	0.08 96	0.06 102	0.15 184	0.07 124	0.04 120	0.04 85	0.09 114	0.09 110	0.06 89	0.07 97

DF_test	0.09 126	0.04 79	0.04 89	0.03 42	0.04 83	0.06 129	0.03 77	0.16 174	0.09 191	0.21 201	0.07 124	0.17 200	0.05 122	0.10 245	0.09 165	0.10 154	0.19 220	0.08 106	0.13 164	0.07 121	0.18 241	0.09 191	0.06 173	0.05 113	0.06 75	0.11 149	0.09 123	0.08 105

anonymous	0.10 152	0.04 79	0.05 124	0.04 79	0.08 174	0.07 150	0.05 131	0.17 187	0.08 157	0.18 161	0.06 96	0.16 191	0.06 154	0.09 228	0.09 165	0.10 154	0.19 220	0.09 135	0.14 179	0.08 146	0.19 255	0.08 146	0.04 120	0.06 142	0.15 207	0.09 110	0.14 183	0.15 185

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 126	0.04 79	0.06 158	0.04 79	0.05 102	0.05 110	0.03 77	0.15 164	0.09 191	0.19 175	0.09 174	0.16 191	0.05 122	0.06 146	0.09 165	0.09 122	0.15 148	0.08 106	0.11 132	0.07 121	0.16 203	0.08 146	0.04 120	0.05 113	0.16 223	0.11 149	0.14 183	0.16 201

TS	0.06 85	0.04 79	0.04 89	0.05 104	0.05 102	0.04 78	0.03 77	0.06 86	0.05 74	0.04 55	0.08 153	0.06 87	0.03 65	0.03 81	0.07 94	0.08 104	0.06 67	0.07 97	0.07 81	0.06 102	0.09 96	0.08 146	0.02 49	0.04 85	0.08 103	0.08 101	0.08 108	0.09 113

BridgeDepth_RVC	0.05 78	0.04 79	0.04 89	0.04 79	0.05 102	0.05 110	0.03 77	0.04 55	0.07 129	0.05 80	0.05 73	0.05 74	0.04 92	0.02 36	0.07 94	0.07 87	0.05 51	0.07 97	0.05 50	0.05 83	0.06 67	0.05 84	0.02 49	0.03 46	0.06 75	0.08 101	0.07 99	0.07 97
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.04 49	0.04 79	0.03 48	0.04 79	0.03 53	0.03 44	0.03 77	0.04 55	0.03 23	0.04 55	0.03 29	0.03 21	0.01 3	0.02 36	0.05 37	0.06 64	0.06 67	0.05 55	0.05 50	0.04 49	0.06 67	0.04 60	0.02 49	0.03 46	0.04 22	0.05 39	0.04 39	0.03 18

gasm-f	0.04 49	0.04 79	0.03 48	0.04 79	0.03 53	0.03 44	0.03 77	0.04 55	0.03 23	0.04 55	0.03 29	0.03 21	0.01 3	0.02 36	0.05 37	0.06 64	0.06 67	0.05 55	0.05 50	0.04 49	0.06 67	0.04 60	0.02 49	0.03 46	0.04 22	0.05 39	0.04 39	0.03 18

AdaDepth	0.04 49	0.04 79	0.02 10	0.03 42	0.03 53	0.02 9	0.02 30	0.03 34	0.04 46	0.03 25	0.04 49	0.03 21	0.02 25	0.01 4	0.06 71	0.06 64	0.06 67	0.05 55	0.05 50	0.03 11	0.05 48	0.03 14	0.01 4	0.03 46	0.05 51	0.05 39	0.04 39	0.03 18

LG-Stereo_L2	0.06 85	0.04 79	0.03 48	0.03 42	0.04 83	0.02 9	0.02 30	0.08 107	0.08 157	0.21 201	0.06 96	0.08 99	0.03 65	0.03 81	0.06 71	0.07 87	0.10 101	0.06 76	0.07 81	0.04 49	0.13 144	0.05 84	0.02 49	0.03 46	0.05 51	0.06 69	0.05 62	0.05 68

LG-Stereo_L1	0.06 85	0.04 79	0.03 48	0.04 79	0.03 53	0.02 9	0.02 30	0.08 107	0.09 191	0.21 201	0.05 73	0.05 74	0.03 65	0.03 81	0.06 71	0.07 87	0.10 101	0.06 76	0.07 81	0.04 49	0.14 164	0.05 84	0.01 4	0.03 46	0.06 75	0.06 69	0.05 62	0.05 68

LGtest1	0.06 85	0.04 79	0.03 48	0.04 79	0.04 83	0.04 78	0.03 77	0.08 107	0.08 157	0.07 97	0.04 49	0.06 87	0.03 65	0.05 127	0.07 94	0.07 87	0.12 122	0.07 97	0.10 124	0.07 121	0.12 125	0.06 105	0.04 120	0.03 46	0.07 91	0.06 69	0.08 108	0.06 91

SGD-Stereo	0.06 85	0.04 79	0.03 48	0.05 104	0.04 83	0.06 129	0.03 77	0.04 55	0.06 101	0.08 101	0.05 73	0.05 74	0.03 65	0.03 81	0.07 94	0.08 104	0.14 140	0.06 76	0.09 113	0.05 83	0.12 125	0.05 84	0.03 94	0.04 85	0.08 103	0.08 101	0.12 154	0.09 113

Occ-G	0.04 49	0.04 79	0.03 48	0.04 79	0.02 16	0.03 44	0.02 30	0.04 55	0.03 23	0.03 25	0.05 73	0.03 21	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.06 64	0.06 67	0.06 76	0.07 81	0.04 49	0.05 48	0.03 14	0.04 120	0.03 46	0.04 22	0.04 17	0.03 18	0.05 68

plain	0.06 85	0.04 79	0.04 89	0.04 79	0.04 83	0.05 110	0.03 77	0.08 107	0.04 46	0.09 105	0.05 73	0.06 87	0.02 25	0.02 36	0.07 94	0.08 104	0.12 122	0.08 106	0.08 96	0.06 102	0.08 91	0.04 60	0.02 49	0.05 113	0.09 114	0.09 110	0.08 108	0.09 113

MaDis-Stereo	0.07 108	0.04 79	0.05 124	0.03 42	0.02 16	0.03 44	0.03 77	0.06 86	0.06 101	0.04 55	0.06 96	0.10 116	0.05 122	0.02 36	0.07 94	0.08 104	0.10 101	0.09 135	0.07 81	0.05 83	0.10 105	0.10 230	0.01 4	0.05 113	0.11 145	0.18 300	0.13 168	0.16 201

UniTT-Stereo	0.07 108	0.04 79	0.04 89	0.04 79	0.03 53	0.05 110	0.03 77	0.06 86	0.05 74	0.06 87	0.04 49	0.07 94	0.12 261	0.07 180	0.08 125	0.07 87	0.11 112	0.08 106	0.08 96	0.07 121	0.09 96	0.08 146	0.08 234	0.04 85	0.09 114	0.16 269	0.06 89	0.09 113

MIM_Stereo	0.06 85	0.04 79	0.03 48	0.05 104	0.05 102	0.05 110	0.03 77	0.06 86	0.04 46	0.14 126	0.06 96	0.04 54	0.02 25	0.03 81	0.07 94	0.08 104	0.13 126	0.07 97	0.09 113	0.06 102	0.11 111	0.06 105	0.02 49	0.04 85	0.08 103	0.07 92	0.07 99	0.05 68

anonymousdsp	0.05 78	0.04 79	0.03 48	0.03 42	0.04 83	0.04 78	0.04 120	0.06 86	0.05 74	0.06 87	0.04 49	0.03 21	0.02 25	0.03 81	0.06 71	0.07 87	0.08 84	0.06 76	0.08 96	0.05 83	0.09 96	0.05 84	0.03 94	0.03 46	0.05 51	0.05 39	0.05 62	0.05 68

RAFT_CTSACE	0.07 108	0.04 79	0.06 158	0.03 42	0.04 83	0.05 110	0.05 131	0.06 86	0.06 101	0.09 105	0.04 49	0.10 116	0.09 225	0.03 81	0.07 94	0.08 104	0.11 112	0.07 97	0.07 81	0.05 83	0.12 125	0.08 146	0.03 94	0.06 142	0.12 155	0.13 186	0.12 154	0.15 185

ARAFT	0.07 108	0.04 79	0.04 89	0.05 104	0.05 102	0.05 110	0.02 30	0.09 115	0.06 101	0.12 117	0.06 96	0.12 135	0.03 65	0.03 81	0.07 94	0.07 87	0.12 122	0.09 135	0.09 113	0.05 83	0.11 111	0.07 124	0.03 94	0.04 85	0.09 114	0.09 110	0.09 123	0.09 113

RAFT + AFF	0.05 78	0.04 79	0.03 48	0.05 104	0.04 83	0.04 78	0.03 77	0.06 86	0.08 157	0.09 105	0.05 73	0.09 107	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.09 97	0.06 76	0.06 73	0.04 49	0.07 80	0.05 84	0.02 49	0.04 85	0.07 91	0.05 39	0.05 62	0.05 68

RYNet	0.06 85	0.04 79	0.04 89	0.04 79	0.04 83	0.04 78	0.03 77	0.04 55	0.11 239	0.05 80	0.04 49	0.04 54	0.03 65	0.03 81	0.07 94	0.06 64	0.07 77	0.08 106	0.07 81	0.05 83	0.05 48	0.04 60	0.11 284	0.04 85	0.06 75	0.13 186	0.06 89	0.05 68

TDLM	0.04 49	0.04 79	0.04 89	0.04 79	0.04 83	0.04 78	0.03 77	0.04 55	0.03 23	0.04 55	0.06 96	0.04 54	0.03 65	0.03 81	0.06 71	0.06 64	0.06 67	0.06 76	0.05 50	0.04 49	0.05 48	0.04 60	0.03 94	0.04 85	0.05 51	0.05 39	0.05 62	0.05 68

small-0shot	0.10 152	0.05 103	0.04 89	0.05 104	0.05 102	0.06 129	0.03 77	0.16 174	0.10 219	0.19 175	0.06 96	0.15 169	0.07 189	0.09 228	0.08 125	0.10 154	0.18 197	0.09 135	0.13 164	0.07 121	0.19 255	0.08 146	0.03 94	0.05 113	0.13 168	0.11 149	0.13 168	0.17 214

DepthFocus	0.10 152	0.05 103	0.05 124	0.09 186	0.05 102	0.06 129	0.04 120	0.17 187	0.07 129	0.22 212	0.09 174	0.13 151	0.04 92	0.10 245	0.09 165	0.09 122	0.18 197	0.09 135	0.18 250	0.09 176	0.17 227	0.08 146	0.09 258	0.05 113	0.07 91	0.11 149	0.14 183	0.12 152

LG-G_1	0.06 85	0.05 103	0.04 89	0.05 104	0.05 102	0.06 129	0.03 77	0.06 86	0.06 101	0.08 101	0.03 29	0.10 116	0.04 92	0.06 146	0.06 71	0.06 64	0.10 101	0.06 76	0.08 96	0.05 83	0.10 105	0.04 60	0.05 151	0.04 85	0.06 75	0.06 69	0.08 108	0.07 97

LG-G	0.06 85	0.05 103	0.04 89	0.05 104	0.05 102	0.06 129	0.03 77	0.06 86	0.06 101	0.08 101	0.03 29	0.10 116	0.04 92	0.06 146	0.06 71	0.06 64	0.10 101	0.06 76	0.08 96	0.05 83	0.10 105	0.04 60	0.05 151	0.04 85	0.06 75	0.06 69	0.08 108	0.07 97

DFGA-Net	0.05 78	0.05 103	0.03 48	0.04 79	0.03 53	0.04 78	0.03 77	0.05 73	0.04 46	0.06 87	0.05 73	0.10 116	0.04 92	0.03 81	0.06 71	0.07 87	0.08 84	0.07 97	0.07 81	0.05 83	0.07 80	0.04 60	0.03 94	0.04 85	0.07 91	0.06 69	0.06 89	0.09 113

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 108	0.05 103	0.03 48	0.03 42	0.05 102	0.05 110	0.03 77	0.12 131	0.05 74	0.22 212	0.05 73	0.08 99	0.03 65	0.05 127	0.07 94	0.09 122	0.13 126	0.09 135	0.10 124	0.06 102	0.16 203	0.06 105	0.04 120	0.04 85	0.07 91	0.09 110	0.08 108	0.10 129

HUF	0.07 108	0.05 103	0.04 89	0.07 151	0.06 132	0.04 78	0.03 77	0.09 115	0.07 129	0.16 139	0.05 73	0.09 107	0.04 92	0.03 81	0.06 71	0.07 87	0.08 84	0.06 76	0.09 113	0.06 102	0.14 164	0.06 105	0.03 94	0.04 85	0.08 103	0.05 39	0.06 89	0.05 68

AIO_test	0.06 85	0.05 103	0.04 89	0.07 151	0.05 102	0.04 78	0.04 120	0.10 122	0.09 191	0.12 117	0.05 73	0.11 128	0.04 92	0.03 81	0.06 71	0.07 87	0.07 77	0.06 76	0.08 96	0.05 83	0.13 144	0.05 84	0.04 120	0.04 85	0.09 114	0.07 92	0.05 62	0.05 68

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 108	0.05 103	0.03 48	0.04 79	0.05 102	0.04 78	0.02 30	0.11 126	0.06 101	0.22 212	0.05 73	0.05 74	0.02 25	0.03 81	0.07 94	0.08 104	0.12 122	0.08 106	0.09 113	0.07 121	0.16 203	0.06 105	0.02 49	0.03 46	0.07 91	0.07 92	0.07 99	0.05 68

test_for_model	0.09 126	0.05 103	0.04 89	0.05 104	0.07 150	0.04 78	0.03 77	0.12 131	0.08 157	0.24 251	0.05 73	0.15 169	0.05 122	0.06 146	0.07 94	0.09 122	0.18 197	0.10 161	0.12 144	0.08 146	0.14 164	0.07 124	0.04 120	0.05 113	0.09 114	0.10 126	0.08 108	0.09 113

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 126	0.05 103	0.04 89	0.05 104	0.07 150	0.04 78	0.03 77	0.12 131	0.08 157	0.24 251	0.05 73	0.15 169	0.05 122	0.06 146	0.07 94	0.09 122	0.18 197	0.10 161	0.12 144	0.08 146	0.14 164	0.07 124	0.04 120	0.05 113	0.09 114	0.10 126	0.08 108	0.09 113

MIF-Stereo (partial)	0.06 85	0.05 103	0.06 158	0.05 104	0.04 83	0.05 110	0.03 77	0.08 107	0.07 129	0.07 97	0.04 49	0.05 74	0.06 154	0.04 111	0.08 125	0.08 104	0.11 112	0.08 106	0.08 96	0.05 83	0.09 96	0.05 84	0.02 49	0.06 142	0.10 130	0.08 101	0.07 99	0.08 105

testlalala	0.09 126	0.05 103	0.04 89	0.05 104	0.07 150	0.04 78	0.03 77	0.12 131	0.08 157	0.24 251	0.05 73	0.15 169	0.05 122	0.06 146	0.07 94	0.09 122	0.18 197	0.10 161	0.12 144	0.08 146	0.14 164	0.07 124	0.04 120	0.05 113	0.09 114	0.10 126	0.08 108	0.09 113

GCAPDPT-zeroshot	0.09 126	0.05 103	0.04 89	0.05 104	0.07 150	0.04 78	0.03 77	0.12 131	0.08 157	0.24 251	0.05 73	0.15 169	0.05 122	0.06 146	0.07 94	0.09 122	0.18 197	0.10 161	0.12 144	0.08 146	0.14 164	0.07 124	0.04 120	0.05 113	0.09 114	0.10 126	0.08 108	0.09 113

GCAP-Stereo	0.09 126	0.05 103	0.04 89	0.05 104	0.07 150	0.04 78	0.03 77	0.12 131	0.08 157	0.24 251	0.05 73	0.15 169	0.05 122	0.06 146	0.07 94	0.09 122	0.18 197	0.10 161	0.12 144	0.08 146	0.14 164	0.07 124	0.04 120	0.05 113	0.09 114	0.10 126	0.08 108	0.09 113

RAFT+CT+SA	0.09 126	0.05 103	0.07 194	0.05 104	0.05 102	0.04 78	0.05 131	0.13 149	0.08 157	0.08 101	0.07 124	0.15 169	0.13 275	0.04 111	0.10 223	0.10 154	0.09 97	0.08 106	0.08 96	0.06 102	0.12 125	0.11 255	0.02 49	0.06 142	0.13 168	0.12 164	0.11 144	0.17 214

test_5	0.08 119	0.05 103	0.07 194	0.04 79	0.04 83	0.04 78	0.04 120	0.09 115	0.05 74	0.05 80	0.07 124	0.12 135	0.12 261	0.02 36	0.07 94	0.09 122	0.07 77	0.07 97	0.08 96	0.06 102	0.10 105	0.09 191	0.02 49	0.07 185	0.10 130	0.13 186	0.13 168	0.18 233

test_4	0.09 126	0.05 103	0.07 194	0.05 104	0.06 132	0.03 44	0.02 30	0.11 126	0.09 191	0.17 149	0.06 96	0.09 107	0.06 154	0.03 81	0.09 165	0.09 122	0.15 148	0.08 106	0.10 124	0.07 121	0.16 203	0.08 146	0.02 49	0.07 185	0.09 114	0.15 243	0.12 154	0.18 233

AnonymousM	0.08 119	0.05 103	0.04 89	0.06 127	0.05 102	0.04 78	0.04 120	0.13 149	0.05 74	0.20 188	0.06 96	0.11 128	0.03 65	0.06 146	0.09 165	0.09 122	0.19 220	0.08 106	0.12 144	0.07 121	0.16 203	0.06 105	0.04 120	0.04 85	0.08 103	0.11 149	0.10 130	0.09 113

XX-Stereo	0.14 249	0.05 103	0.05 124	0.10 207	0.08 174	0.17 287	0.07 186	0.18 226	0.10 219	0.27 318	0.09 174	0.20 245	0.03 65	0.09 228	0.10 223	0.12 264	0.23 288	0.11 180	0.20 272	0.11 239	0.20 278	0.08 146	0.08 234	0.07 185	0.22 318	0.16 269	0.17 230	0.36 337

AFF-stereo	0.06 85	0.05 103	0.05 124	0.05 104	0.04 83	0.04 78	0.03 77	0.11 126	0.06 101	0.16 139	0.04 49	0.08 99	0.03 65	0.02 36	0.06 71	0.08 104	0.08 84	0.05 55	0.09 113	0.04 49	0.09 96	0.05 84	0.02 49	0.04 85	0.10 130	0.08 101	0.07 99	0.07 97

delet	0.05 78	0.05 103	0.04 89	0.06 127	0.05 102	0.05 110	0.05 131	0.04 55	0.04 46	0.06 87	0.05 73	0.10 116	0.05 122	0.03 81	0.07 94	0.06 64	0.07 77	0.06 76	0.05 50	0.06 102	0.06 67	0.04 60	0.03 94	0.04 85	0.06 75	0.06 69	0.04 39	0.04 46

DMCA	0.07 108	0.05 103	0.07 194	0.06 127	0.06 132	0.05 110	0.07 186	0.09 115	0.06 101	0.06 87	0.09 174	0.07 94	0.06 154	0.06 146	0.07 94	0.08 104	0.11 112	0.10 161	0.08 96	0.07 121	0.09 96	0.05 84	0.06 173	0.05 113	0.08 103	0.10 126	0.05 62	0.07 97

AANet_RVC	0.06 85	0.05 103	0.06 158	0.05 104	0.06 132	0.04 78	0.05 131	0.05 73	0.06 101	0.05 80	0.06 96	0.05 74	0.04 92	0.04 111	0.07 94	0.07 87	0.08 84	0.08 106	0.07 81	0.07 121	0.07 80	0.06 105	0.05 151	0.05 113	0.07 91	0.09 110	0.06 89	0.08 105

SCION-MonSter(vits)	0.04 49	0.06 127	0.05 124	0.06 127	0.06 132	0.05 110	0.03 77	0.03 34	0.04 46	0.04 55	0.06 96	0.03 21	0.02 25	0.02 36	0.05 37	0.05 29	0.05 51	0.04 23	0.05 50	0.04 49	0.05 48	0.03 14	0.02 49	0.02 12	0.05 51	0.05 39	0.05 62	0.05 68

depth_test_26	0.13 221	0.06 127	0.06 158	0.06 127	0.07 150	0.07 150	0.05 131	0.26 325	0.06 101	0.32 356	0.10 202	0.31 316	0.06 154	0.10 245	0.10 223	0.10 154	0.29 351	0.11 180	0.25 311	0.10 212	0.26 353	0.07 124	0.13 302	0.08 212	0.12 155	0.14 216	0.13 168	0.20 262

AIO_rvc	0.06 85	0.06 127	0.03 48	0.05 104	0.04 83	0.04 78	0.03 77	0.08 107	0.06 101	0.10 113	0.04 49	0.08 99	0.02 25	0.03 81	0.06 71	0.07 87	0.08 84	0.06 76	0.07 81	0.05 83	0.12 125	0.05 84	0.02 49	0.03 46	0.06 75	0.06 69	0.05 62	0.05 68

MGS-Stereo	0.08 119	0.06 127	0.04 89	0.05 104	0.05 102	0.04 78	0.03 77	0.12 131	0.05 74	0.09 105	0.07 124	0.10 116	0.04 92	0.05 127	0.07 94	0.08 104	0.15 148	0.11 180	0.12 144	0.09 176	0.12 125	0.07 124	0.05 151	0.05 113	0.10 130	0.09 110	0.11 144	0.10 129

CASnet	0.10 152	0.06 127	0.05 124	0.08 162	0.09 205	0.11 220	0.05 131	0.18 226	0.10 219	0.23 234	0.11 219	0.13 151	0.06 154	0.07 180	0.09 165	0.10 154	0.16 163	0.08 106	0.18 250	0.07 121	0.14 164	0.06 105	0.06 173	0.06 142	0.12 155	0.10 126	0.14 183	0.10 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.13 221	0.06 127	0.05 124	0.11 228	0.11 249	0.16 278	0.08 205	0.19 257	0.07 129	0.28 337	0.08 153	0.18 217	0.05 122	0.12 282	0.10 223	0.10 154	0.23 288	0.12 218	0.15 192	0.10 212	0.20 278	0.08 146	0.07 202	0.08 212	0.13 168	0.14 216	0.19 269	0.23 287

HanStereo	0.13 221	0.06 127	0.05 124	0.11 228	0.11 249	0.16 278	0.08 205	0.19 257	0.07 129	0.28 337	0.08 153	0.18 217	0.05 122	0.12 282	0.10 223	0.10 154	0.23 288	0.12 218	0.15 192	0.10 212	0.20 278	0.08 146	0.07 202	0.08 212	0.13 168	0.14 216	0.19 269	0.23 287

4D-IteraStereo	0.09 126	0.06 127	0.05 124	0.06 127	0.06 132	0.06 129	0.04 120	0.15 164	0.10 219	0.22 212	0.08 153	0.14 163	0.06 154	0.03 81	0.08 125	0.10 154	0.17 177	0.09 135	0.11 132	0.07 121	0.15 184	0.05 84	0.03 94	0.05 113	0.10 130	0.10 126	0.08 108	0.08 105

CES	0.11 169	0.06 127	0.06 158	0.06 127	0.08 174	0.07 150	0.05 131	0.35 353	0.05 74	0.15 133	0.23 341	0.13 151	0.04 92	0.08 206	0.08 125	0.10 154	0.19 220	0.08 106	0.14 179	0.08 146	0.28 361	0.08 146	0.07 202	0.04 85	0.14 193	0.11 149	0.13 168	0.16 201

EGLCR-Stereo	0.11 169	0.06 127	0.04 89	0.08 162	0.08 174	0.07 150	0.05 131	0.17 187	0.09 191	0.27 318	0.06 96	0.19 229	0.06 154	0.08 206	0.08 125	0.10 154	0.20 245	0.10 161	0.16 210	0.07 121	0.17 227	0.07 124	0.04 120	0.06 142	0.10 130	0.12 164	0.18 255	0.18 233

TESTraft	0.09 126	0.06 127	0.06 158	0.04 79	0.04 83	0.05 110	0.06 166	0.09 115	0.08 157	0.09 105	0.08 153	0.12 135	0.13 275	0.03 81	0.09 165	0.10 154	0.11 112	0.09 135	0.08 96	0.07 121	0.13 144	0.12 277	0.02 49	0.05 113	0.14 193	0.12 164	0.14 183	0.20 262

anonymity	0.13 221	0.06 127	0.05 124	0.09 186	0.10 230	0.09 178	0.07 186	0.18 226	0.08 157	0.28 337	0.12 235	0.19 229	0.06 154	0.09 228	0.09 165	0.13 285	0.23 288	0.12 218	0.17 231	0.15 304	0.19 255	0.10 230	0.09 258	0.07 185	0.19 282	0.18 300	0.19 269	0.19 252

CIPLG	0.09 126	0.06 127	0.05 124	0.06 127	0.06 132	0.09 178	0.06 166	0.18 226	0.06 101	0.20 188	0.08 153	0.12 135	0.06 154	0.06 146	0.08 125	0.10 154	0.17 177	0.11 180	0.11 132	0.09 176	0.13 144	0.06 105	0.04 120	0.06 142	0.10 130	0.09 110	0.10 130	0.10 129

IPLGR_C	0.09 126	0.06 127	0.05 124	0.06 127	0.06 132	0.09 178	0.06 166	0.18 226	0.06 101	0.20 188	0.08 153	0.12 135	0.07 189	0.06 146	0.08 125	0.10 154	0.17 177	0.11 180	0.11 132	0.09 176	0.13 144	0.06 105	0.04 120	0.06 142	0.10 130	0.09 110	0.10 130	0.10 129

AASNet	0.06 85	0.06 127	0.04 89	0.09 186	0.07 150	0.08 163	0.05 131	0.08 107	0.04 46	0.07 97	0.07 124	0.07 94	0.04 92	0.04 111	0.06 71	0.07 87	0.10 101	0.08 106	0.08 96	0.06 102	0.07 80	0.06 105	0.04 120	0.06 142	0.08 103	0.07 92	0.06 89	0.06 91

test-3	0.10 152	0.06 127	0.04 89	0.06 127	0.08 174	0.05 110	0.05 131	0.17 187	0.07 129	0.24 251	0.07 124	0.19 229	0.07 189	0.06 146	0.10 223	0.10 154	0.21 260	0.09 135	0.15 192	0.10 212	0.16 203	0.09 191	0.05 151	0.06 142	0.09 114	0.10 126	0.12 154	0.11 139

test_1	0.10 152	0.06 127	0.04 89	0.06 127	0.08 174	0.05 110	0.05 131	0.17 187	0.07 129	0.24 251	0.07 124	0.19 229	0.07 189	0.06 146	0.10 223	0.10 154	0.21 260	0.09 135	0.15 192	0.10 212	0.16 203	0.09 191	0.05 151	0.06 142	0.09 114	0.10 126	0.12 154	0.11 139

ACRE	0.09 126	0.06 127	0.05 124	0.06 127	0.06 132	0.09 178	0.06 166	0.18 226	0.06 101	0.20 188	0.08 153	0.12 135	0.07 189	0.06 146	0.08 125	0.10 154	0.17 177	0.11 180	0.11 132	0.09 176	0.13 144	0.06 105	0.04 120	0.06 142	0.10 130	0.10 126	0.10 130	0.10 129

test-1	0.14 249	0.06 127	0.07 194	0.11 228	0.10 230	0.18 295	0.14 284	0.19 257	0.13 268	0.28 337	0.10 202	0.19 229	0.11 253	0.12 282	0.12 279	0.13 285	0.22 276	0.12 218	0.22 290	0.10 212	0.24 341	0.08 146	0.09 258	0.08 212	0.21 308	0.18 300	0.15 199	0.17 214

raft+_RVC	0.08 119	0.06 127	0.04 89	0.06 127	0.06 132	0.07 150	0.04 120	0.10 122	0.08 157	0.17 149	0.08 153	0.09 107	0.04 92	0.04 111	0.08 125	0.07 87	0.13 126	0.09 135	0.11 132	0.06 102	0.13 144	0.05 84	0.03 94	0.05 113	0.10 130	0.09 110	0.09 123	0.08 105

TANstereo	0.11 169	0.06 127	0.06 158	0.10 207	0.09 205	0.09 178	0.06 166	0.12 131	0.08 157	0.22 212	0.08 153	0.13 151	0.07 189	0.08 206	0.10 223	0.13 285	0.20 245	0.13 252	0.18 250	0.08 146	0.18 241	0.09 191	0.06 173	0.06 142	0.10 130	0.10 126	0.15 199	0.14 171

XX-TBD	0.11 169	0.06 127	0.06 158	0.10 207	0.09 205	0.09 178	0.06 166	0.12 131	0.08 157	0.22 212	0.08 153	0.13 151	0.07 189	0.08 206	0.10 223	0.13 285	0.20 245	0.13 252	0.18 250	0.08 146	0.18 241	0.09 191	0.06 173	0.06 142	0.10 130	0.10 126	0.15 199	0.14 171

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 119	0.06 127	0.05 124	0.05 104	0.04 83	0.04 78	0.04 120	0.14 159	0.07 129	0.21 201	0.04 49	0.12 135	0.04 92	0.03 81	0.07 94	0.09 122	0.09 97	0.06 76	0.10 124	0.05 83	0.11 111	0.05 84	0.03 94	0.05 113	0.12 155	0.09 110	0.09 123	0.09 113

MMNet	0.06 85	0.06 127	0.04 89	0.08 162	0.06 132	0.06 129	0.05 131	0.07 100	0.05 74	0.05 80	0.05 73	0.09 107	0.04 92	0.04 111	0.07 94	0.07 87	0.08 84	0.08 106	0.07 81	0.06 102	0.06 67	0.05 84	0.04 120	0.05 113	0.07 91	0.08 101	0.07 99	0.10 129

PWCDC_ROB	0.13 221	0.06 127	0.09 241	0.07 151	0.13 275	0.08 163	0.13 278	0.06 86	0.24 338	0.09 105	0.15 275	0.09 107	0.43 363	0.26 343	0.10 223	0.10 154	0.09 97	0.12 218	0.08 96	0.11 239	0.08 91	0.11 255	0.19 327	0.13 301	0.07 91	0.13 186	0.08 108	0.18 233

DF	0.12 198	0.07 152	0.05 124	0.10 207	0.09 205	0.09 178	0.07 186	0.19 257	0.07 129	0.27 318	0.09 174	0.20 245	0.05 122	0.10 245	0.09 165	0.11 213	0.22 276	0.11 180	0.16 210	0.09 176	0.21 304	0.10 230	0.07 202	0.07 185	0.15 207	0.12 164	0.17 230	0.23 287

gcap_with_dpt	0.13 221	0.07 152	0.07 194	0.08 162	0.09 205	0.11 220	0.07 186	0.18 226	0.11 239	0.27 318	0.10 202	0.24 296	0.09 225	0.12 282	0.10 223	0.11 213	0.21 260	0.12 218	0.16 210	0.10 212	0.21 304	0.11 255	0.08 234	0.08 212	0.17 242	0.12 164	0.17 230	0.25 298

IGEV-FE	0.14 249	0.07 152	0.05 124	0.13 255	0.13 275	0.10 203	0.11 258	0.17 187	0.09 191	0.28 337	0.09 174	0.23 287	0.05 122	0.12 282	0.09 165	0.11 213	0.23 288	0.11 180	0.16 210	0.12 260	0.20 278	0.09 191	0.09 258	0.06 142	0.19 282	0.14 216	0.23 302	0.27 308

DDF-Stereo	0.12 198	0.07 152	0.04 89	0.10 207	0.09 205	0.13 245	0.10 244	0.18 226	0.08 157	0.24 251	0.06 96	0.19 229	0.06 154	0.08 206	0.08 125	0.11 213	0.23 288	0.08 106	0.16 210	0.10 212	0.20 278	0.08 146	0.07 202	0.07 185	0.13 168	0.13 186	0.17 230	0.19 252

zero-FE	0.12 198	0.07 152	0.04 89	0.11 228	0.08 174	0.15 266	0.12 272	0.18 226	0.08 157	0.23 234	0.08 153	0.19 229	0.07 189	0.08 206	0.08 125	0.11 213	0.23 288	0.09 135	0.17 231	0.10 212	0.20 278	0.09 191	0.07 202	0.07 185	0.13 168	0.13 186	0.16 212	0.20 262

S2M2_XL	0.11 169	0.07 152	0.08 221	0.07 151	0.07 150	0.10 203	0.08 205	0.18 226	0.06 101	0.21 201	0.09 174	0.22 284	0.05 122	0.06 146	0.08 125	0.10 154	0.20 245	0.09 135	0.17 231	0.09 176	0.20 278	0.08 146	0.08 234	0.06 142	0.11 145	0.09 110	0.14 183	0.16 201
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.12 198	0.07 152	0.04 89	0.09 186	0.09 205	0.11 220	0.10 244	0.18 226	0.08 157	0.24 251	0.09 174	0.16 191	0.04 92	0.09 228	0.09 165	0.11 213	0.21 260	0.10 161	0.17 231	0.09 176	0.20 278	0.10 230	0.05 151	0.06 142	0.15 207	0.13 186	0.16 212	0.27 308

castereo++	0.10 152	0.07 152	0.05 124	0.07 151	0.07 150	0.06 129	0.05 131	0.17 187	0.09 191	0.24 251	0.08 153	0.17 200	0.06 154	0.05 127	0.09 165	0.10 154	0.19 220	0.09 135	0.13 164	0.07 121	0.20 278	0.07 124	0.05 151	0.07 185	0.12 155	0.12 164	0.12 154	0.11 139

castereo	0.10 152	0.07 152	0.06 158	0.06 127	0.07 150	0.08 163	0.05 131	0.16 174	0.11 239	0.24 251	0.10 202	0.15 169	0.04 92	0.05 127	0.08 125	0.10 154	0.20 245	0.09 135	0.14 179	0.07 121	0.19 255	0.07 124	0.04 120	0.07 185	0.13 168	0.12 164	0.12 154	0.12 152

GCAP-BAT	0.13 221	0.07 152	0.07 194	0.08 162	0.09 205	0.11 220	0.07 186	0.18 226	0.11 239	0.27 318	0.10 202	0.24 296	0.09 225	0.12 282	0.10 223	0.11 213	0.21 260	0.12 218	0.16 210	0.10 212	0.21 304	0.11 255	0.08 234	0.08 212	0.17 242	0.12 164	0.17 230	0.25 298

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 273	0.07 152	0.05 124	0.12 242	0.12 263	0.15 266	0.09 226	0.17 187	0.12 259	0.29 351	0.09 174	0.22 284	0.05 122	0.12 282	0.11 263	0.11 213	0.26 332	0.12 218	0.33 339	0.11 239	0.20 278	0.12 277	0.08 234	0.06 142	0.21 308	0.18 300	0.20 281	0.32 330

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 273	0.07 152	0.05 124	0.14 265	0.12 263	0.15 266	0.10 244	0.18 226	0.08 157	0.26 302	0.08 153	0.19 229	0.08 212	0.11 263	0.10 223	0.12 264	0.26 332	0.13 252	0.26 317	0.11 239	0.20 278	0.10 230	0.08 234	0.07 185	0.20 295	0.18 300	0.19 269	0.31 326

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 152	0.07 152	0.06 158	0.08 162	0.05 102	0.07 150	0.03 77	0.11 126	0.15 287	0.20 188	0.15 275	0.11 128	0.07 189	0.08 206	0.08 125	0.09 122	0.16 163	0.11 180	0.12 144	0.08 146	0.12 125	0.11 255	0.06 173	0.07 185	0.12 155	0.14 216	0.12 154	0.16 201

IGEV_Zeroshot_test	0.14 249	0.07 152	0.05 124	0.13 255	0.13 275	0.10 203	0.11 258	0.17 187	0.09 191	0.28 337	0.09 174	0.23 287	0.05 122	0.12 282	0.09 165	0.11 213	0.23 288	0.11 180	0.16 210	0.12 260	0.20 278	0.09 191	0.09 258	0.06 142	0.19 282	0.14 216	0.23 302	0.27 308

Any-RAFT	0.13 221	0.07 152	0.05 124	0.10 207	0.09 205	0.12 234	0.08 205	0.17 187	0.10 219	0.26 302	0.09 174	0.20 245	0.08 212	0.10 245	0.09 165	0.10 154	0.22 276	0.11 180	0.20 272	0.10 212	0.21 304	0.09 191	0.08 234	0.06 142	0.16 223	0.15 243	0.17 230	0.17 214

RAFT-Test	0.13 221	0.07 152	0.06 158	0.09 186	0.11 249	0.13 245	0.09 226	0.17 187	0.11 239	0.27 318	0.10 202	0.20 245	0.05 122	0.12 282	0.10 223	0.11 213	0.23 288	0.12 218	0.21 283	0.14 290	0.21 304	0.11 255	0.06 173	0.08 212	0.17 242	0.15 243	0.17 230	0.17 214

LoS_RVC	0.09 126	0.07 152	0.05 124	0.05 104	0.06 132	0.06 129	0.05 131	0.13 149	0.08 157	0.18 161	0.11 219	0.12 135	0.06 154	0.07 180	0.08 125	0.09 122	0.10 101	0.08 106	0.12 144	0.08 146	0.16 203	0.09 191	0.05 151	0.06 142	0.14 193	0.10 126	0.10 130	0.13 161

tt_ll	0.09 126	0.07 152	0.05 124	0.05 104	0.06 132	0.06 129	0.05 131	0.13 149	0.08 157	0.18 161	0.11 219	0.12 135	0.06 154	0.07 180	0.08 125	0.09 122	0.10 101	0.08 106	0.12 144	0.08 146	0.16 203	0.09 191	0.05 151	0.06 142	0.14 193	0.10 126	0.10 130	0.13 161

CAS	0.09 126	0.07 152	0.05 124	0.06 127	0.05 102	0.05 110	0.04 120	0.14 159	0.05 74	0.11 114	0.10 202	0.11 128	0.05 122	0.07 180	0.08 125	0.09 122	0.11 112	0.10 161	0.14 179	0.07 121	0.12 125	0.07 124	0.05 151	0.05 113	0.13 168	0.11 149	0.09 123	0.14 171

anonymousdsp2	0.08 119	0.07 152	0.05 124	0.06 127	0.05 102	0.06 129	0.05 131	0.12 131	0.06 101	0.17 149	0.06 96	0.08 99	0.04 92	0.05 127	0.07 94	0.08 104	0.13 126	0.08 106	0.10 124	0.07 121	0.12 125	0.06 105	0.05 151	0.06 142	0.09 114	0.08 101	0.08 108	0.07 97

TestStereo1	0.09 126	0.07 152	0.06 158	0.04 79	0.05 102	0.06 129	0.06 166	0.07 100	0.07 129	0.09 105	0.07 124	0.11 128	0.14 291	0.04 111	0.09 165	0.10 154	0.11 112	0.09 135	0.09 113	0.08 146	0.13 144	0.12 277	0.02 49	0.04 85	0.15 207	0.13 186	0.16 212	0.20 262

IER	0.09 126	0.07 152	0.07 194	0.09 186	0.07 150	0.08 163	0.06 166	0.12 131	0.07 129	0.14 126	0.11 219	0.10 116	0.07 189	0.06 146	0.08 125	0.09 122	0.15 148	0.11 180	0.11 132	0.07 121	0.11 111	0.07 124	0.06 173	0.06 142	0.10 130	0.10 126	0.11 144	0.14 171

SA-5K	0.09 126	0.07 152	0.06 158	0.04 79	0.05 102	0.06 129	0.06 166	0.07 100	0.07 129	0.09 105	0.07 124	0.11 128	0.14 291	0.04 111	0.09 165	0.10 154	0.11 112	0.09 135	0.09 113	0.08 146	0.13 144	0.12 277	0.02 49	0.04 85	0.15 207	0.13 186	0.16 212	0.20 262

Sa-1000	0.10 152	0.07 152	0.07 194	0.07 151	0.05 102	0.09 178	0.03 77	0.12 131	0.06 101	0.18 161	0.08 153	0.19 229	0.05 122	0.05 127	0.10 223	0.10 154	0.16 163	0.12 218	0.14 179	0.09 176	0.16 203	0.10 230	0.04 120	0.05 113	0.19 282	0.15 243	0.13 168	0.20 262

SA	0.10 152	0.07 152	0.06 158	0.06 127	0.05 102	0.08 163	0.04 120	0.12 131	0.05 74	0.16 139	0.07 124	0.16 191	0.03 65	0.04 111	0.09 165	0.09 122	0.13 126	0.11 180	0.12 144	0.09 176	0.14 164	0.10 230	0.03 94	0.06 142	0.16 223	0.14 216	0.13 168	0.20 262

iRaft-Stereo_20w	0.13 221	0.07 152	0.05 124	0.12 242	0.12 263	0.12 234	0.09 226	0.16 174	0.10 219	0.28 337	0.09 174	0.19 229	0.04 92	0.10 245	0.09 165	0.11 213	0.24 307	0.11 180	0.15 192	0.13 279	0.20 278	0.08 146	0.09 258	0.06 142	0.17 242	0.13 186	0.20 281	0.25 298

IPLG	0.09 126	0.07 152	0.07 194	0.07 151	0.07 150	0.06 129	0.05 131	0.15 164	0.06 101	0.22 212	0.06 96	0.15 169	0.05 122	0.04 111	0.08 125	0.10 154	0.16 163	0.10 161	0.14 179	0.09 176	0.13 144	0.08 146	0.04 120	0.07 185	0.13 168	0.11 149	0.11 144	0.08 105

GMOStereo	0.11 169	0.07 152	0.09 241	0.06 127	0.05 102	0.06 129	0.05 131	0.17 187	0.09 191	0.24 251	0.07 124	0.17 200	0.09 225	0.05 127	0.10 223	0.11 213	0.17 177	0.08 106	0.12 144	0.08 146	0.19 255	0.08 146	0.03 94	0.06 142	0.18 267	0.16 269	0.14 183	0.17 214

error version	0.11 169	0.07 152	0.09 241	0.06 127	0.05 102	0.06 129	0.05 131	0.17 187	0.09 191	0.24 251	0.07 124	0.17 200	0.09 225	0.05 127	0.10 223	0.11 213	0.17 177	0.08 106	0.12 144	0.08 146	0.19 255	0.08 146	0.03 94	0.06 142	0.18 267	0.16 269	0.14 183	0.17 214

test-v	0.11 169	0.07 152	0.09 241	0.06 127	0.05 102	0.06 129	0.05 131	0.17 187	0.09 191	0.24 251	0.07 124	0.17 200	0.09 225	0.05 127	0.10 223	0.11 213	0.17 177	0.08 106	0.12 144	0.08 146	0.19 255	0.08 146	0.03 94	0.06 142	0.18 267	0.16 269	0.14 183	0.17 214

test_3	0.11 169	0.07 152	0.07 194	0.06 127	0.08 174	0.05 110	0.05 131	0.17 187	0.09 191	0.24 251	0.09 174	0.21 269	0.11 253	0.06 146	0.13 299	0.13 285	0.20 245	0.09 135	0.14 179	0.10 212	0.18 241	0.08 146	0.04 120	0.08 212	0.13 168	0.15 243	0.13 168	0.14 171

TRStereo	0.13 221	0.07 152	0.05 124	0.09 186	0.08 174	0.17 287	0.13 278	0.18 226	0.07 129	0.25 285	0.09 174	0.20 245	0.04 92	0.10 245	0.09 165	0.10 154	0.22 276	0.11 180	0.22 290	0.13 279	0.19 255	0.09 191	0.09 258	0.07 185	0.16 223	0.15 243	0.24 312	0.20 262

test-2	0.11 169	0.07 152	0.09 241	0.06 127	0.05 102	0.06 129	0.05 131	0.17 187	0.09 191	0.24 251	0.07 124	0.17 200	0.09 225	0.05 127	0.10 223	0.11 213	0.17 177	0.08 106	0.12 144	0.08 146	0.19 255	0.08 146	0.03 94	0.06 142	0.18 267	0.16 269	0.14 183	0.17 214

CREStereo++_RVC	0.11 169	0.07 152	0.05 124	0.08 162	0.08 174	0.08 163	0.07 186	0.16 174	0.09 191	0.26 302	0.09 174	0.17 200	0.13 275	0.08 206	0.08 125	0.10 154	0.20 245	0.08 106	0.13 164	0.07 121	0.19 255	0.08 146	0.06 173	0.06 142	0.14 193	0.11 149	0.16 212	0.15 185
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
EAI-Stereo	0.13 221	0.07 152	0.04 89	0.10 207	0.10 230	0.10 203	0.09 226	0.17 187	0.10 219	0.26 302	0.11 219	0.20 245	0.05 122	0.10 245	0.10 223	0.11 213	0.23 288	0.12 218	0.18 250	0.12 260	0.19 255	0.08 146	0.08 234	0.08 212	0.16 223	0.14 216	0.15 199	0.20 262

CCAANet	0.08 119	0.07 152	0.06 158	0.09 186	0.06 132	0.07 150	0.09 226	0.08 107	0.07 129	0.07 97	0.07 124	0.14 163	0.05 122	0.05 127	0.09 165	0.10 154	0.10 101	0.09 135	0.07 81	0.06 102	0.08 91	0.06 105	0.04 120	0.04 85	0.08 103	0.09 110	0.07 99	0.09 113

R-Stereo Train	0.13 221	0.07 152	0.07 194	0.09 186	0.10 230	0.15 266	0.05 131	0.16 174	0.12 259	0.28 337	0.12 235	0.20 245	0.08 212	0.11 263	0.09 165	0.11 213	0.24 307	0.12 218	0.16 210	0.11 239	0.21 304	0.11 255	0.08 234	0.07 185	0.15 207	0.15 243	0.16 212	0.15 185

RAFT-Stereo	0.13 221	0.07 152	0.07 194	0.09 186	0.10 230	0.15 266	0.05 131	0.16 174	0.12 259	0.28 337	0.12 235	0.20 245	0.08 212	0.11 263	0.09 165	0.11 213	0.24 307	0.12 218	0.16 210	0.11 239	0.21 304	0.11 255	0.08 234	0.07 185	0.15 207	0.15 243	0.16 212	0.15 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet	0.06 85	0.07 152	0.06 158	0.06 127	0.06 132	0.07 150	0.06 166	0.07 100	0.05 74	0.06 87	0.07 124	0.05 74	0.04 92	0.04 111	0.07 94	0.08 104	0.08 84	0.10 161	0.07 81	0.05 83	0.07 80	0.05 84	0.05 151	0.05 113	0.08 103	0.07 92	0.06 89	0.06 91

CVANet_RVC	0.07 108	0.07 152	0.07 194	0.08 162	0.06 132	0.07 150	0.05 131	0.06 86	0.05 74	0.06 87	0.09 174	0.05 74	0.04 92	0.04 111	0.08 125	0.08 104	0.08 84	0.08 106	0.08 96	0.06 102	0.08 91	0.05 84	0.04 120	0.05 113	0.08 103	0.07 92	0.07 99	0.09 113

HITNet	0.09 126	0.07 152	0.06 158	0.08 162	0.08 174	0.08 163	0.05 131	0.11 126	0.07 129	0.19 175	0.08 153	0.12 135	0.06 154	0.07 180	0.08 125	0.08 104	0.13 126	0.11 180	0.10 124	0.06 102	0.10 105	0.09 191	0.06 173	0.06 142	0.12 155	0.11 149	0.16 212	0.13 161
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DNSM	0.12 198	0.08 193	0.06 158	0.08 162	0.08 174	0.11 220	0.06 166	0.19 257	0.08 157	0.26 302	0.06 96	0.21 269	0.03 65	0.10 245	0.09 165	0.10 154	0.22 276	0.10 161	0.15 192	0.09 176	0.20 278	0.10 230	0.06 173	0.06 142	0.15 207	0.12 164	0.17 230	0.19 252

DNS	0.12 198	0.08 193	0.06 158	0.08 162	0.08 174	0.11 220	0.06 166	0.18 226	0.07 129	0.26 302	0.06 96	0.26 301	0.04 92	0.10 245	0.09 165	0.10 154	0.21 260	0.10 161	0.15 192	0.09 176	0.20 278	0.09 191	0.05 151	0.06 142	0.14 193	0.13 186	0.18 255	0.18 233

DN	0.14 249	0.08 193	0.08 221	0.19 303	0.09 205	0.22 324	0.11 258	0.18 226	0.10 219	0.21 201	0.12 235	0.35 322	0.06 154	0.14 304	0.09 165	0.11 213	0.24 307	0.12 218	0.16 210	0.08 146	0.18 241	0.11 255	0.06 173	0.08 212	0.24 327	0.14 216	0.15 199	0.18 233

YMNet	0.07 108	0.08 193	0.06 158	0.08 162	0.08 174	0.08 163	0.07 186	0.07 100	0.07 129	0.05 80	0.07 124	0.13 151	0.05 122	0.07 180	0.07 94	0.07 87	0.08 84	0.08 106	0.09 113	0.05 83	0.07 80	0.06 105	0.06 173	0.05 113	0.09 114	0.08 101	0.09 123	0.09 113

Reg-Stereo(zero)	0.11 169	0.08 193	0.06 158	0.08 162	0.07 150	0.10 203	0.07 186	0.17 187	0.10 219	0.25 285	0.09 174	0.20 245	0.06 154	0.07 180	0.09 165	0.11 213	0.19 220	0.10 161	0.15 192	0.09 176	0.15 184	0.08 146	0.07 202	0.07 185	0.13 168	0.13 186	0.18 255	0.17 214

FLISNet	0.11 169	0.08 193	0.06 158	0.08 162	0.07 150	0.10 203	0.07 186	0.17 187	0.10 219	0.25 285	0.09 174	0.20 245	0.06 154	0.07 180	0.09 165	0.11 213	0.19 220	0.10 161	0.15 192	0.09 176	0.15 184	0.08 146	0.07 202	0.07 185	0.13 168	0.13 186	0.18 255	0.17 214

gcap-zeroshot	0.13 221	0.08 193	0.05 124	0.08 162	0.10 230	0.11 220	0.09 226	0.18 226	0.09 191	0.28 337	0.08 153	0.20 245	0.06 154	0.10 245	0.09 165	0.12 264	0.23 288	0.11 180	0.27 322	0.12 260	0.20 278	0.11 255	0.07 202	0.08 212	0.12 155	0.17 287	0.17 230	0.18 233

trnet	0.11 169	0.08 193	0.05 124	0.07 151	0.07 150	0.07 150	0.05 131	0.18 226	0.05 74	0.27 318	0.07 124	0.18 217	0.06 154	0.08 206	0.08 125	0.10 154	0.22 276	0.08 106	0.12 144	0.07 121	0.20 278	0.08 146	0.06 173	0.05 113	0.11 145	0.13 186	0.17 230	0.16 201

MSKI-zero shot	0.13 221	0.08 193	0.05 124	0.09 186	0.11 249	0.09 178	0.07 186	0.19 257	0.09 191	0.28 337	0.10 202	0.19 229	0.06 154	0.11 263	0.10 223	0.11 213	0.24 307	0.11 180	0.17 231	0.11 239	0.21 304	0.10 230	0.07 202	0.08 212	0.14 193	0.17 287	0.18 255	0.18 233

cross-raft	0.14 249	0.08 193	0.07 194	0.08 162	0.10 230	0.12 234	0.08 205	0.17 187	0.13 268	0.27 318	0.11 219	0.21 269	0.05 122	0.11 263	0.13 299	0.14 306	0.22 276	0.11 180	0.23 300	0.13 279	0.23 334	0.09 191	0.06 173	0.08 212	0.22 318	0.17 287	0.14 183	0.15 185

rafts_anoy	0.09 126	0.08 193	0.07 194	0.07 151	0.07 150	0.06 129	0.05 131	0.13 149	0.05 74	0.17 149	0.09 174	0.12 135	0.05 122	0.03 81	0.09 165	0.10 154	0.15 148	0.12 218	0.13 164	0.07 121	0.14 164	0.08 146	0.03 94	0.06 142	0.11 145	0.10 126	0.09 123	0.11 139

raftrobust	0.10 152	0.08 193	0.06 158	0.08 162	0.07 150	0.05 110	0.04 120	0.14 159	0.06 101	0.25 285	0.07 124	0.12 135	0.05 122	0.05 127	0.08 125	0.09 122	0.18 197	0.11 180	0.11 132	0.09 176	0.17 227	0.08 146	0.05 151	0.05 113	0.13 168	0.12 164	0.10 130	0.10 129

RALCasStereoNet	0.09 126	0.08 193	0.06 158	0.09 186	0.07 150	0.06 129	0.05 131	0.12 131	0.05 74	0.18 161	0.07 124	0.12 135	0.05 122	0.04 111	0.09 165	0.10 154	0.18 197	0.12 218	0.13 164	0.08 146	0.15 184	0.08 146	0.05 151	0.06 142	0.12 155	0.09 110	0.10 130	0.08 105

RALAANet	0.09 126	0.08 193	0.06 158	0.07 151	0.05 102	0.08 163	0.05 131	0.10 122	0.07 129	0.12 117	0.09 174	0.10 116	0.06 154	0.03 81	0.08 125	0.09 122	0.13 126	0.11 180	0.15 192	0.08 146	0.12 125	0.07 124	0.04 120	0.06 142	0.11 145	0.10 126	0.11 144	0.11 139

UPFNet	0.09 126	0.08 193	0.08 221	0.09 186	0.07 150	0.09 178	0.06 166	0.12 131	0.09 191	0.14 126	0.09 174	0.12 135	0.06 154	0.07 180	0.08 125	0.10 154	0.13 126	0.11 180	0.10 124	0.07 121	0.09 96	0.07 124	0.06 173	0.06 142	0.09 114	0.10 126	0.10 130	0.10 129

CREStereo	0.11 169	0.08 193	0.06 158	0.08 162	0.08 174	0.07 150	0.05 131	0.18 226	0.05 74	0.26 302	0.08 153	0.18 217	0.06 154	0.08 206	0.08 125	0.10 154	0.22 276	0.09 135	0.13 164	0.08 146	0.20 278	0.09 191	0.06 173	0.05 113	0.11 145	0.13 186	0.17 230	0.15 185
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
DMCA-RVC	0.10 152	0.08 193	0.11 273	0.08 162	0.09 205	0.08 163	0.08 205	0.12 131	0.09 191	0.13 123	0.13 249	0.13 151	0.07 189	0.06 146	0.13 299	0.12 264	0.14 140	0.13 252	0.11 132	0.10 212	0.12 125	0.09 191	0.07 202	0.09 245	0.10 130	0.10 126	0.10 130	0.11 139

MSMDNet	0.13 221	0.08 193	0.06 158	0.09 186	0.12 263	0.10 203	0.08 205	0.17 187	0.11 239	0.27 318	0.09 174	0.20 245	0.06 154	0.12 282	0.10 223	0.11 213	0.24 307	0.12 218	0.19 266	0.16 316	0.21 304	0.11 255	0.07 202	0.08 212	0.17 242	0.14 216	0.17 230	0.18 233

iResNetv2_ROB	0.12 198	0.08 193	0.07 194	0.12 242	0.09 205	0.12 234	0.08 205	0.17 187	0.08 157	0.22 212	0.12 235	0.20 245	0.15 299	0.06 146	0.08 125	0.08 104	0.16 163	0.11 180	0.17 231	0.10 212	0.14 164	0.09 191	0.09 258	0.10 262	0.14 193	0.12 164	0.19 269	0.12 152

iResNet_ROB	0.11 169	0.08 193	0.07 194	0.11 228	0.08 174	0.12 234	0.07 186	0.15 164	0.08 157	0.23 234	0.10 202	0.15 169	0.15 299	0.06 146	0.07 94	0.09 122	0.17 177	0.12 218	0.13 164	0.09 176	0.14 164	0.09 191	0.07 202	0.08 212	0.14 193	0.12 164	0.15 199	0.15 185

LGCAT	0.11 169	0.09 213	0.08 221	0.08 162	0.07 150	0.10 203	0.06 166	0.17 187	0.06 101	0.22 212	0.09 174	0.15 169	0.07 189	0.07 180	0.09 165	0.09 122	0.19 220	0.10 161	0.17 231	0.08 146	0.19 255	0.10 230	0.08 234	0.06 142	0.11 145	0.12 164	0.15 199	0.11 139

HLF11	0.11 169	0.09 213	0.07 194	0.11 228	0.07 150	0.09 178	0.07 186	0.19 257	0.07 129	0.19 175	0.09 174	0.16 191	0.06 154	0.07 180	0.08 125	0.10 154	0.19 220	0.12 218	0.16 210	0.09 176	0.13 144	0.08 146	0.07 202	0.07 185	0.12 155	0.13 186	0.15 199	0.14 171

TestStereo_HL2	0.12 198	0.09 213	0.07 194	0.10 207	0.08 174	0.10 203	0.08 205	0.18 226	0.10 219	0.22 212	0.11 219	0.20 245	0.09 225	0.08 206	0.09 165	0.10 154	0.19 220	0.11 180	0.17 231	0.09 176	0.14 164	0.07 124	0.07 202	0.08 212	0.17 242	0.14 216	0.17 230	0.18 233

GGDA	0.12 198	0.09 213	0.07 194	0.10 207	0.08 174	0.11 220	0.08 205	0.18 226	0.11 239	0.22 212	0.10 202	0.21 269	0.10 242	0.08 206	0.09 165	0.10 154	0.19 220	0.11 180	0.16 210	0.08 146	0.14 164	0.08 146	0.07 202	0.08 212	0.16 223	0.14 216	0.16 212	0.17 214

WQFJA1++	0.12 198	0.09 213	0.06 158	0.15 278	0.08 174	0.15 266	0.14 284	0.17 187	0.07 129	0.19 175	0.11 219	0.15 169	0.08 212	0.05 127	0.08 125	0.10 154	0.19 220	0.09 135	0.16 210	0.08 146	0.16 203	0.07 124	0.06 173	0.06 142	0.16 223	0.11 149	0.21 295	0.22 282

model_zeroshot	0.14 249	0.09 213	0.06 158	0.10 207	0.10 230	0.14 254	0.08 205	0.20 279	0.12 259	0.28 337	0.08 153	0.21 269	0.06 154	0.11 263	0.09 165	0.12 264	0.26 332	0.13 252	0.27 322	0.11 239	0.20 278	0.13 294	0.11 284	0.09 245	0.17 242	0.17 287	0.18 255	0.18 233

AE-Stereo	0.12 198	0.09 213	0.08 221	0.11 228	0.09 205	0.08 163	0.05 131	0.17 187	0.14 279	0.24 251	0.09 174	0.19 229	0.10 242	0.07 180	0.10 223	0.12 264	0.24 307	0.13 252	0.16 210	0.11 239	0.18 241	0.09 191	0.05 151	0.09 245	0.13 168	0.14 216	0.15 199	0.15 185

iinet-f	0.10 152	0.09 213	0.06 158	0.08 162	0.06 132	0.09 178	0.06 166	0.09 115	0.07 129	0.18 161	0.11 219	0.10 116	0.10 242	0.06 146	0.08 125	0.09 122	0.14 140	0.09 135	0.18 250	0.09 176	0.11 111	0.06 105	0.05 151	0.06 142	0.11 145	0.10 126	0.15 199	0.12 152

raft_robust	0.12 198	0.09 213	0.09 241	0.11 228	0.06 132	0.09 178	0.06 166	0.15 164	0.08 157	0.23 234	0.07 124	0.20 245	0.11 253	0.09 228	0.11 263	0.12 264	0.16 163	0.12 218	0.13 164	0.10 212	0.15 184	0.11 255	0.03 94	0.07 185	0.18 267	0.16 269	0.15 199	0.14 171

MIPNet	0.11 169	0.09 213	0.06 158	0.07 151	0.08 174	0.07 150	0.05 131	0.17 187	0.06 101	0.23 234	0.07 124	0.15 169	0.08 212	0.05 127	0.09 165	0.10 154	0.17 177	0.11 180	0.20 272	0.12 260	0.13 144	0.10 230	0.05 151	0.07 185	0.15 207	0.13 186	0.11 144	0.13 161

IPLGR	0.12 198	0.09 213	0.09 241	0.09 186	0.10 230	0.09 178	0.07 186	0.18 226	0.09 191	0.22 212	0.10 202	0.15 169	0.07 189	0.06 146	0.09 165	0.11 213	0.17 177	0.11 180	0.20 272	0.12 260	0.15 184	0.08 146	0.04 120	0.08 212	0.16 223	0.13 186	0.14 183	0.16 201

LMCR-Stereo	0.13 221	0.09 213	0.07 194	0.11 228	0.08 174	0.11 220	0.09 226	0.18 226	0.09 191	0.19 175	0.14 262	0.19 229	0.14 291	0.10 245	0.09 165	0.11 213	0.20 245	0.13 252	0.19 266	0.10 212	0.18 241	0.10 230	0.08 234	0.08 212	0.15 207	0.13 186	0.18 255	0.17 214

s12784h	0.12 198	0.09 213	0.06 158	0.11 228	0.09 205	0.08 163	0.06 166	0.18 226	0.07 129	0.27 318	0.11 219	0.19 229	0.08 212	0.07 180	0.08 125	0.09 122	0.21 260	0.08 106	0.15 192	0.07 121	0.20 278	0.08 146	0.05 151	0.07 185	0.16 223	0.14 216	0.18 255	0.21 279

sAnonymous2	0.14 249	0.09 213	0.10 260	0.10 207	0.09 205	0.09 178	0.11 258	0.22 303	0.11 239	0.23 234	0.16 286	0.15 169	0.10 242	0.06 146	0.12 279	0.13 285	0.18 197	0.15 291	0.21 283	0.14 290	0.16 203	0.14 301	0.04 120	0.10 262	0.17 242	0.17 287	0.17 230	0.16 201

CroCo_RVC	0.14 249	0.09 213	0.10 260	0.10 207	0.09 205	0.09 178	0.11 258	0.22 303	0.11 239	0.23 234	0.16 286	0.15 169	0.10 242	0.06 146	0.12 279	0.13 285	0.18 197	0.15 291	0.21 283	0.14 290	0.16 203	0.14 301	0.04 120	0.10 262	0.17 242	0.17 287	0.17 230	0.16 201

sCroCo_RVC	0.14 249	0.09 213	0.09 241	0.08 162	0.07 150	0.10 203	0.07 186	0.19 257	0.14 279	0.18 161	0.12 235	0.13 151	0.14 291	0.06 146	0.13 299	0.15 324	0.22 276	0.15 291	0.22 290	0.13 279	0.21 304	0.16 321	0.06 173	0.12 291	0.17 242	0.16 269	0.17 230	0.17 214

UNet	0.10 152	0.09 213	0.08 221	0.10 207	0.08 174	0.09 178	0.08 205	0.15 164	0.08 157	0.17 149	0.09 174	0.13 151	0.09 225	0.07 180	0.09 165	0.10 154	0.16 163	0.13 252	0.12 144	0.08 146	0.11 111	0.09 191	0.08 234	0.09 245	0.11 145	0.13 186	0.10 130	0.11 139

DN-CSS_ROB	0.11 169	0.09 213	0.11 273	0.08 162	0.09 205	0.08 163	0.08 205	0.16 174	0.10 219	0.23 234	0.17 295	0.18 217	0.14 291	0.05 127	0.08 125	0.09 122	0.13 126	0.10 161	0.18 250	0.09 176	0.11 111	0.08 146	0.07 202	0.08 212	0.13 168	0.10 126	0.12 154	0.10 129

ManiGeoR	0.12 198	0.10 231	0.08 221	0.13 255	0.08 174	0.10 203	0.07 186	0.20 279	0.10 219	0.20 188	0.11 219	0.20 245	0.06 154	0.06 146	0.09 165	0.10 154	0.18 197	0.11 180	0.16 210	0.09 176	0.13 144	0.07 124	0.06 173	0.08 212	0.16 223	0.14 216	0.16 212	0.14 171

HLf10	0.12 198	0.10 231	0.08 221	0.13 255	0.08 174	0.10 203	0.07 186	0.20 279	0.10 219	0.20 188	0.11 219	0.20 245	0.06 154	0.06 146	0.09 165	0.10 154	0.18 197	0.11 180	0.16 210	0.09 176	0.13 144	0.07 124	0.06 173	0.08 212	0.16 223	0.14 216	0.16 212	0.14 171

HLf8	0.12 198	0.10 231	0.08 221	0.11 228	0.09 205	0.10 203	0.08 205	0.20 279	0.09 191	0.19 175	0.10 202	0.20 245	0.09 225	0.07 180	0.09 165	0.11 213	0.19 220	0.12 218	0.17 231	0.09 176	0.14 164	0.09 191	0.07 202	0.08 212	0.16 223	0.14 216	0.18 255	0.18 233

coex_refinement	0.10 152	0.10 231	0.07 194	0.09 186	0.08 174	0.09 178	0.06 166	0.17 187	0.10 219	0.20 188	0.11 219	0.11 128	0.07 189	0.07 180	0.11 263	0.14 306	0.15 148	0.11 180	0.12 144	0.06 102	0.12 125	0.08 146	0.06 173	0.07 185	0.12 155	0.12 164	0.11 144	0.13 161

S2M2_L	0.13 221	0.10 231	0.09 241	0.12 242	0.08 174	0.13 245	0.10 244	0.16 174	0.08 157	0.21 201	0.07 124	0.17 200	0.03 65	0.17 318	0.11 263	0.09 122	0.22 276	0.12 218	0.16 210	0.11 239	0.18 241	0.09 191	0.12 295	0.08 212	0.13 168	0.12 164	0.15 199	0.20 262
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 169	0.10 231	0.08 221	0.09 186	0.09 205	0.08 163	0.07 186	0.17 187	0.08 157	0.22 212	0.09 174	0.16 191	0.13 275	0.07 180	0.08 125	0.11 213	0.16 163	0.11 180	0.11 132	0.09 176	0.14 164	0.09 191	0.09 258	0.07 185	0.13 168	0.14 216	0.14 183	0.11 139

EKT-Stereo	0.15 273	0.10 231	0.07 194	0.13 255	0.12 263	0.16 278	0.17 304	0.18 226	0.11 239	0.26 302	0.17 295	0.17 200	0.07 189	0.11 263	0.09 165	0.11 213	0.24 307	0.15 291	0.23 300	0.12 260	0.24 341	0.10 230	0.07 202	0.08 212	0.20 295	0.15 243	0.17 230	0.18 233

LoS	0.15 273	0.10 231	0.08 221	0.10 207	0.11 249	0.09 178	0.07 186	0.50 374	0.05 74	0.32 356	0.36 369	0.36 325	0.06 154	0.09 228	0.09 165	0.10 154	0.20 245	0.09 135	0.14 179	0.11 239	0.21 304	0.09 191	0.07 202	0.07 185	0.17 242	0.11 149	0.20 281	0.21 279
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.11 169	0.10 231	0.08 221	0.09 186	0.10 230	0.09 178	0.06 166	0.14 159	0.08 157	0.18 161	0.15 275	0.09 107	0.06 154	0.08 206	0.09 165	0.10 154	0.17 177	0.13 252	0.14 179	0.10 212	0.11 111	0.09 191	0.08 234	0.08 212	0.13 168	0.12 164	0.10 130	0.11 139

PMTNet	0.11 169	0.10 231	0.06 158	0.12 242	0.09 205	0.07 150	0.06 166	0.18 226	0.06 101	0.28 337	0.06 96	0.18 217	0.04 92	0.07 180	0.09 165	0.11 213	0.19 220	0.09 135	0.14 179	0.08 146	0.17 227	0.09 191	0.07 202	0.05 113	0.13 168	0.12 164	0.17 230	0.15 185

FADNet-RVC-Resample	0.13 221	0.10 231	0.12 288	0.12 242	0.10 230	0.13 245	0.10 244	0.16 174	0.13 268	0.18 161	0.13 249	0.17 200	0.11 253	0.10 245	0.10 223	0.09 122	0.13 126	0.15 291	0.15 192	0.17 321	0.15 184	0.12 277	0.10 274	0.13 301	0.17 242	0.13 186	0.12 154	0.11 139

BEATNet_4x	0.11 169	0.10 231	0.08 221	0.09 186	0.09 205	0.09 178	0.08 205	0.12 131	0.08 157	0.21 201	0.09 174	0.15 169	0.09 225	0.07 180	0.10 223	0.09 122	0.13 126	0.13 252	0.11 132	0.08 146	0.13 144	0.11 255	0.08 234	0.07 185	0.13 168	0.13 186	0.18 255	0.18 233

ADCRef	0.13 221	0.10 231	0.09 241	0.10 207	0.08 174	0.09 178	0.08 205	0.17 187	0.14 279	0.21 201	0.15 275	0.15 169	0.13 275	0.05 127	0.10 223	0.11 213	0.16 163	0.14 277	0.19 266	0.12 260	0.15 184	0.12 277	0.09 258	0.11 275	0.13 168	0.18 300	0.13 168	0.18 233

DeepPrunerF	0.11 169	0.10 231	0.10 260	0.13 255	0.13 275	0.09 178	0.09 226	0.15 164	0.11 239	0.12 117	0.14 262	0.10 116	0.09 225	0.07 180	0.12 279	0.11 213	0.11 112	0.13 252	0.13 164	0.11 239	0.13 144	0.08 146	0.08 234	0.08 212	0.17 242	0.14 216	0.11 144	0.14 171

ADCP+	0.11 169	0.10 231	0.08 221	0.09 186	0.07 150	0.09 178	0.08 205	0.13 149	0.11 239	0.16 139	0.12 235	0.18 217	0.08 212	0.07 180	0.10 223	0.09 122	0.16 163	0.11 180	0.14 179	0.09 176	0.12 125	0.09 191	0.08 234	0.08 212	0.11 145	0.15 243	0.11 144	0.11 139

RASNet	0.11 169	0.10 231	0.09 241	0.10 207	0.07 150	0.08 163	0.08 205	0.19 257	0.09 191	0.17 149	0.10 202	0.13 151	0.08 212	0.06 146	0.08 125	0.10 154	0.15 148	0.09 135	0.12 144	0.06 102	0.15 184	0.09 191	0.05 151	0.10 262	0.13 168	0.11 149	0.17 230	0.17 214

DISCO	0.10 152	0.10 231	0.08 221	0.10 207	0.09 205	0.11 220	0.09 226	0.10 122	0.08 157	0.15 133	0.10 202	0.12 135	0.07 189	0.06 146	0.09 165	0.11 213	0.15 148	0.10 161	0.14 179	0.10 212	0.12 125	0.10 230	0.06 173	0.09 245	0.14 193	0.11 149	0.13 168	0.11 139

TestStereo_HLe17	0.12 198	0.11 248	0.08 221	0.14 265	0.10 230	0.12 234	0.08 205	0.23 311	0.11 239	0.21 201	0.10 202	0.20 245	0.07 189	0.06 146	0.09 165	0.10 154	0.17 177	0.11 180	0.18 250	0.09 176	0.13 144	0.08 146	0.06 173	0.09 245	0.18 267	0.14 216	0.16 212	0.15 185

TestStereo_HL3	0.14 249	0.11 248	0.08 221	0.12 242	0.10 230	0.12 234	0.11 258	0.20 279	0.13 268	0.24 251	0.11 219	0.30 314	0.13 275	0.08 206	0.09 165	0.11 213	0.23 288	0.12 218	0.16 210	0.10 212	0.16 203	0.10 230	0.08 234	0.08 212	0.17 242	0.13 186	0.23 302	0.27 308

TestStereo-Hl	0.14 249	0.11 248	0.08 221	0.10 207	0.09 205	0.15 266	0.11 258	0.19 257	0.13 268	0.24 251	0.12 235	0.28 305	0.12 261	0.07 180	0.09 165	0.11 213	0.19 220	0.12 218	0.18 250	0.10 212	0.15 184	0.09 191	0.07 202	0.10 262	0.16 223	0.15 243	0.24 312	0.29 317

GLC_STEREO	0.13 221	0.11 248	0.12 288	0.12 242	0.11 249	0.10 203	0.10 244	0.19 257	0.07 129	0.25 285	0.13 249	0.12 135	0.07 189	0.07 180	0.08 125	0.12 264	0.24 307	0.11 180	0.17 231	0.09 176	0.27 356	0.15 313	0.07 202	0.07 185	0.15 207	0.09 110	0.20 281	0.12 152

DAS	0.19 304	0.11 248	0.09 241	0.24 324	0.19 319	0.18 295	0.20 316	0.23 311	0.18 308	0.24 251	0.14 262	0.38 328	0.21 317	0.09 228	0.12 279	0.11 213	0.25 324	0.16 302	0.22 290	0.15 304	0.20 278	0.14 301	0.18 322	0.13 301	0.19 282	0.17 287	0.23 302	0.29 317

SepStereo	0.19 304	0.11 248	0.09 241	0.24 324	0.19 319	0.18 295	0.20 316	0.23 311	0.18 308	0.24 251	0.14 262	0.38 328	0.21 317	0.09 228	0.12 279	0.11 213	0.25 324	0.16 302	0.22 290	0.15 304	0.20 278	0.14 301	0.18 322	0.13 301	0.19 282	0.17 287	0.23 302	0.29 317

CFNet_pseudo	0.13 221	0.11 248	0.11 273	0.14 265	0.11 249	0.12 234	0.11 258	0.19 257	0.12 259	0.24 251	0.14 262	0.16 191	0.15 299	0.08 206	0.09 165	0.10 154	0.16 163	0.13 252	0.13 164	0.08 146	0.15 184	0.08 146	0.08 234	0.09 245	0.15 207	0.14 216	0.19 269	0.20 262

ADLNet	0.12 198	0.11 248	0.08 221	0.12 242	0.10 230	0.16 278	0.12 272	0.14 159	0.07 129	0.13 123	0.10 202	0.25 299	0.10 242	0.28 349	0.09 165	0.10 154	0.17 177	0.09 135	0.13 164	0.09 176	0.11 111	0.08 146	0.13 302	0.06 142	0.13 168	0.12 164	0.12 154	0.14 171

GES	0.14 249	0.11 248	0.07 194	0.09 186	0.11 249	0.15 266	0.09 226	0.20 279	0.09 191	0.23 234	0.12 235	0.17 200	0.11 253	0.14 304	0.10 223	0.10 154	0.23 288	0.14 277	0.24 306	0.14 290	0.17 227	0.17 325	0.11 284	0.09 245	0.15 207	0.14 216	0.21 295	0.20 262

FINET	0.12 198	0.11 248	0.12 288	0.12 242	0.10 230	0.11 220	0.13 278	0.15 164	0.12 259	0.13 123	0.12 235	0.13 151	0.09 225	0.09 228	0.15 324	0.13 285	0.15 148	0.11 180	0.16 210	0.09 176	0.13 144	0.10 230	0.10 274	0.10 262	0.12 155	0.10 126	0.13 168	0.12 152

psm_up	0.14 249	0.11 248	0.13 297	0.15 278	0.12 263	0.14 254	0.11 258	0.20 279	0.16 292	0.19 175	0.12 235	0.15 169	0.17 308	0.10 245	0.12 279	0.12 264	0.19 220	0.13 252	0.17 231	0.11 239	0.15 184	0.09 191	0.10 274	0.16 322	0.18 267	0.16 269	0.17 230	0.20 262

RTSC	0.14 249	0.11 248	0.10 260	0.12 242	0.11 249	0.12 234	0.10 244	0.16 174	0.13 268	0.18 161	0.13 249	0.15 169	0.13 275	0.08 206	0.11 263	0.13 285	0.20 245	0.13 252	0.21 283	0.12 260	0.16 203	0.12 277	0.07 202	0.10 262	0.16 223	0.16 269	0.21 295	0.32 330

CFNet	0.12 198	0.11 248	0.08 221	0.14 265	0.12 263	0.11 220	0.09 226	0.19 257	0.10 219	0.18 161	0.12 235	0.25 299	0.10 242	0.08 206	0.08 125	0.09 122	0.17 177	0.12 218	0.12 144	0.09 176	0.11 111	0.08 146	0.06 173	0.09 245	0.15 207	0.12 164	0.13 168	0.13 161

NVstereo2D	0.15 273	0.11 248	0.11 273	0.19 303	0.14 286	0.21 321	0.24 336	0.13 149	0.11 239	0.16 139	0.14 262	0.10 116	0.07 189	0.39 363	0.11 263	0.11 213	0.21 260	0.14 277	0.15 192	0.10 212	0.12 125	0.08 146	0.24 343	0.08 212	0.14 193	0.12 164	0.14 183	0.12 152

MLCV	0.14 249	0.11 248	0.09 241	0.16 283	0.12 263	0.14 254	0.11 258	0.21 294	0.10 219	0.24 251	0.13 249	0.21 269	0.14 291	0.08 206	0.09 165	0.10 154	0.19 220	0.11 180	0.19 266	0.09 176	0.17 227	0.08 146	0.10 274	0.09 245	0.16 223	0.13 186	0.16 212	0.19 252

iResNet	0.16 290	0.11 248	0.09 241	0.15 278	0.13 275	0.17 287	0.12 272	0.21 294	0.14 279	0.25 285	0.13 249	0.35 322	0.32 348	0.08 206	0.10 223	0.11 213	0.20 245	0.12 218	0.25 311	0.14 290	0.18 241	0.11 255	0.12 295	0.13 301	0.18 267	0.14 216	0.20 281	0.18 233

MyStereo04	0.14 249	0.12 264	0.10 260	0.08 162	0.09 205	0.10 203	0.08 205	0.22 303	0.19 317	0.24 251	0.16 286	0.23 287	0.11 253	0.04 111	0.10 223	0.11 213	0.17 177	0.12 218	0.21 283	0.12 260	0.16 203	0.11 255	0.06 173	0.11 275	0.21 308	0.12 164	0.16 212	0.15 185

CASS	0.15 273	0.12 264	0.10 260	0.14 265	0.12 263	0.16 278	0.10 244	0.19 257	0.15 287	0.26 302	0.12 235	0.20 245	0.12 261	0.09 228	0.11 263	0.12 264	0.23 288	0.12 218	0.23 300	0.09 176	0.19 255	0.10 230	0.07 202	0.09 245	0.23 325	0.14 216	0.19 269	0.22 282
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 249	0.12 264	0.07 194	0.25 327	0.10 230	0.19 306	0.09 226	0.17 187	0.08 157	0.17 149	0.08 153	0.33 318	0.08 212	0.06 146	0.10 223	0.11 213	0.24 307	0.11 180	0.25 311	0.09 176	0.15 184	0.09 191	0.06 173	0.09 245	0.17 242	0.13 186	0.18 255	0.15 185

GwcNet-ADL	0.17 293	0.12 264	0.11 273	0.19 303	0.14 286	0.17 287	0.14 284	0.21 294	0.14 279	0.24 251	0.17 295	0.32 317	0.16 304	0.19 328	0.11 263	0.14 306	0.22 276	0.15 291	0.23 300	0.13 279	0.18 241	0.11 255	0.05 151	0.10 262	0.18 267	0.15 243	0.19 269	0.21 279

GANet-ADL	0.15 273	0.12 264	0.09 241	0.14 265	0.12 263	0.16 278	0.12 272	0.20 279	0.10 219	0.25 285	0.15 275	0.22 284	0.12 261	0.21 335	0.09 165	0.11 213	0.25 324	0.14 277	0.20 272	0.14 290	0.19 255	0.09 191	0.08 234	0.10 262	0.17 242	0.15 243	0.20 281	0.17 214

TestStereo	0.13 221	0.12 264	0.10 260	0.11 228	0.08 174	0.11 220	0.10 244	0.18 226	0.11 239	0.24 251	0.13 249	0.20 245	0.08 212	0.06 146	0.11 263	0.10 154	0.20 245	0.11 180	0.20 272	0.10 212	0.21 304	0.10 230	0.06 173	0.12 291	0.19 282	0.11 149	0.12 154	0.13 161

pcwnet_v2	0.15 273	0.12 264	0.12 288	0.16 283	0.14 286	0.17 287	0.14 284	0.20 279	0.13 268	0.22 212	0.14 262	0.19 229	0.18 310	0.12 282	0.10 223	0.12 264	0.18 197	0.13 252	0.17 231	0.12 260	0.16 203	0.11 255	0.09 258	0.10 262	0.19 282	0.20 317	0.19 269	0.27 308

GMStereo	0.12 198	0.12 264	0.07 194	0.11 228	0.11 249	0.13 245	0.09 226	0.17 187	0.10 219	0.17 149	0.13 249	0.21 269	0.11 253	0.07 180	0.10 223	0.09 122	0.17 177	0.10 161	0.17 231	0.12 260	0.14 164	0.09 191	0.07 202	0.09 245	0.14 193	0.13 186	0.15 199	0.12 152
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.14 249	0.12 264	0.11 273	0.13 255	0.11 249	0.14 254	0.10 244	0.17 187	0.15 287	0.22 212	0.16 286	0.21 269	0.12 261	0.09 228	0.10 223	0.11 213	0.16 163	0.13 252	0.17 231	0.12 260	0.18 241	0.13 294	0.11 284	0.11 275	0.16 223	0.15 243	0.16 212	0.16 201

HSM-Net_RVC	0.15 273	0.12 264	0.10 260	0.17 291	0.13 275	0.14 254	0.10 244	0.18 226	0.14 279	0.25 285	0.18 310	0.28 305	0.16 304	0.11 263	0.11 263	0.11 213	0.19 220	0.13 252	0.16 210	0.11 239	0.17 227	0.11 255	0.08 234	0.11 275	0.19 282	0.16 269	0.23 302	0.24 292
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 221	0.12 264	0.10 260	0.14 265	0.11 249	0.14 254	0.09 226	0.17 187	0.09 191	0.19 175	0.13 249	0.21 269	0.09 225	0.09 228	0.10 223	0.13 285	0.18 197	0.13 252	0.15 192	0.11 239	0.16 203	0.08 146	0.06 173	0.09 245	0.15 207	0.12 164	0.16 212	0.17 214

HSM	0.14 249	0.12 264	0.09 241	0.14 265	0.13 275	0.12 234	0.10 244	0.18 226	0.10 219	0.23 234	0.15 275	0.18 217	0.14 291	0.08 206	0.10 223	0.10 154	0.21 260	0.12 218	0.17 231	0.12 260	0.18 241	0.10 230	0.07 202	0.08 212	0.17 242	0.15 243	0.17 230	0.18 233

DLCB_ROB	0.13 221	0.12 264	0.11 273	0.10 207	0.10 230	0.10 203	0.09 226	0.16 174	0.11 239	0.18 161	0.17 295	0.19 229	0.13 275	0.11 263	0.11 263	0.10 154	0.17 177	0.13 252	0.13 164	0.10 212	0.17 227	0.10 230	0.09 258	0.12 291	0.27 338	0.16 269	0.16 212	0.13 161

UDGNet	0.15 273	0.13 277	0.09 241	0.18 296	0.17 305	0.16 278	0.19 314	0.15 164	0.11 239	0.16 139	0.14 262	0.15 169	0.05 122	0.45 364	0.09 165	0.10 154	0.17 177	0.12 218	0.14 179	0.09 176	0.17 227	0.09 191	0.28 365	0.07 185	0.17 242	0.15 243	0.12 154	0.13 161

AACVNet	0.14 249	0.13 277	0.10 260	0.13 255	0.13 275	0.14 254	0.10 244	0.19 257	0.11 239	0.22 212	0.17 295	0.13 151	0.10 242	0.09 228	0.11 263	0.11 213	0.21 260	0.13 252	0.17 231	0.12 260	0.16 203	0.11 255	0.11 284	0.11 275	0.17 242	0.13 186	0.14 183	0.16 201

PSMNet-ADL	0.18 298	0.13 277	0.13 297	0.16 283	0.14 286	0.17 287	0.16 295	0.20 279	0.21 334	0.27 318	0.19 319	0.29 312	0.25 328	0.18 323	0.14 314	0.14 306	0.23 288	0.14 277	0.22 290	0.14 290	0.19 255	0.11 255	0.10 274	0.11 275	0.20 295	0.15 243	0.23 302	0.19 252

ICVP	0.15 273	0.13 277	0.14 308	0.12 242	0.12 263	0.13 245	0.10 244	0.17 187	0.12 259	0.17 149	0.13 249	0.18 217	0.12 261	0.09 228	0.12 279	0.13 285	0.18 197	0.15 291	0.15 192	0.14 290	0.17 227	0.13 294	0.20 330	0.11 275	0.19 282	0.19 313	0.17 230	0.16 201
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 249	0.13 277	0.10 260	0.11 228	0.12 263	0.12 234	0.11 258	0.18 226	0.13 268	0.24 251	0.16 286	0.18 217	0.10 242	0.06 146	0.12 279	0.11 213	0.20 245	0.17 315	0.23 300	0.13 279	0.15 184	0.13 294	0.07 202	0.11 275	0.20 295	0.14 216	0.13 168	0.19 252

APVNet	0.15 273	0.13 277	0.11 273	0.14 265	0.16 297	0.14 254	0.13 278	0.19 257	0.11 239	0.14 126	0.13 249	0.17 200	0.09 225	0.16 316	0.15 324	0.15 324	0.21 260	0.14 277	0.22 290	0.15 304	0.15 184	0.12 277	0.07 202	0.12 291	0.16 223	0.15 243	0.19 269	0.17 214

DSFCA	0.11 169	0.13 277	0.09 241	0.10 207	0.08 174	0.11 220	0.11 258	0.12 131	0.09 191	0.12 117	0.13 249	0.14 163	0.07 189	0.05 127	0.09 165	0.11 213	0.15 148	0.13 252	0.16 210	0.10 212	0.13 144	0.12 277	0.07 202	0.09 245	0.12 155	0.13 186	0.10 130	0.13 161

FADNet-RVC	0.14 249	0.13 277	0.10 260	0.18 296	0.11 249	0.14 254	0.09 226	0.21 294	0.09 191	0.19 175	0.17 295	0.17 200	0.12 261	0.11 263	0.14 314	0.15 324	0.18 197	0.13 252	0.18 250	0.15 304	0.12 125	0.12 277	0.12 295	0.11 275	0.20 295	0.16 269	0.14 183	0.14 171

AF-Net	0.15 273	0.13 277	0.13 297	0.14 265	0.18 312	0.15 266	0.14 284	0.17 187	0.16 292	0.17 149	0.21 329	0.18 217	0.12 261	0.10 245	0.17 335	0.16 332	0.13 126	0.14 277	0.15 192	0.11 239	0.11 111	0.10 230	0.13 302	0.10 262	0.14 193	0.15 243	0.20 281	0.14 171

Nwc_Net	0.15 273	0.13 277	0.13 297	0.14 265	0.18 312	0.15 266	0.14 284	0.17 187	0.16 292	0.17 149	0.21 329	0.18 217	0.12 261	0.10 245	0.17 335	0.16 332	0.13 126	0.14 277	0.15 192	0.11 239	0.11 111	0.10 230	0.13 302	0.10 262	0.14 193	0.15 243	0.20 281	0.14 171

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 221	0.13 277	0.13 297	0.14 265	0.15 294	0.13 245	0.20 316	0.13 149	0.15 287	0.16 139	0.16 286	0.21 269	0.09 225	0.15 313	0.10 223	0.12 264	0.15 148	0.12 218	0.11 132	0.09 176	0.11 111	0.09 191	0.08 234	0.08 212	0.13 168	0.13 186	0.11 144	0.15 185
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.14 249	0.13 277	0.11 273	0.12 242	0.11 249	0.10 203	0.09 226	0.17 187	0.12 259	0.21 201	0.18 310	0.15 169	0.13 275	0.08 206	0.12 279	0.11 213	0.19 220	0.15 291	0.19 266	0.11 239	0.17 227	0.14 301	0.10 274	0.11 275	0.17 242	0.16 269	0.17 230	0.19 252

PDISCO_ROB	0.12 198	0.13 277	0.13 297	0.10 207	0.08 174	0.09 178	0.09 226	0.09 115	0.08 157	0.11 114	0.10 202	0.06 87	0.05 122	0.05 127	0.09 165	0.11 213	0.14 140	0.16 302	0.09 113	0.10 212	0.14 164	0.12 277	0.04 120	0.08 212	0.16 223	0.21 322	0.32 339	0.19 252

ITSA-stereo	0.18 298	0.14 290	0.11 273	0.26 329	0.16 297	0.18 295	0.16 295	0.25 322	0.17 302	0.25 285	0.17 295	0.33 318	0.24 325	0.16 316	0.11 263	0.11 213	0.21 260	0.15 291	0.22 290	0.10 212	0.19 255	0.11 255	0.15 310	0.11 275	0.22 318	0.15 243	0.20 281	0.23 287

SACVNet	0.15 273	0.14 290	0.13 297	0.16 283	0.13 275	0.14 254	0.12 272	0.19 257	0.17 302	0.19 175	0.17 295	0.14 163	0.07 189	0.14 304	0.13 299	0.13 285	0.19 220	0.16 302	0.20 272	0.13 279	0.16 203	0.14 301	0.12 295	0.13 301	0.20 295	0.18 300	0.19 269	0.17 214

FADNet_RVC	0.18 298	0.14 290	0.13 297	0.20 308	0.15 294	0.14 254	0.13 278	0.24 318	0.14 279	0.24 251	0.17 295	0.27 303	0.21 317	0.14 304	0.14 314	0.12 264	0.19 220	0.17 315	0.31 334	0.15 304	0.19 255	0.14 301	0.11 284	0.14 310	0.20 295	0.21 322	0.18 255	0.22 282

STTStereo	0.13 221	0.14 290	0.17 329	0.13 255	0.15 294	0.13 245	0.20 316	0.13 149	0.13 268	0.15 133	0.15 275	0.17 200	0.10 242	0.11 263	0.12 279	0.12 264	0.15 148	0.14 277	0.13 164	0.11 239	0.12 125	0.10 230	0.07 202	0.09 245	0.15 207	0.13 186	0.12 154	0.16 201

RP	0.15 273	0.14 290	0.15 315	0.17 291	0.14 286	0.17 287	0.16 295	0.19 257	0.17 302	0.14 126	0.16 286	0.16 191	0.15 299	0.11 263	0.13 299	0.12 264	0.15 148	0.12 218	0.15 192	0.12 260	0.12 125	0.12 277	0.10 274	0.12 291	0.17 242	0.15 243	0.20 281	0.18 233

CBMV_ROB	0.21 318	0.14 290	0.15 315	0.26 329	0.22 330	0.21 321	0.22 329	0.28 332	0.17 302	0.26 302	0.17 295	0.28 305	0.17 308	0.26 343	0.11 263	0.12 264	0.26 332	0.17 315	0.18 250	0.16 316	0.21 304	0.19 342	0.26 350	0.20 333	0.24 327	0.25 349	0.25 319	0.33 333

NOSS_ROB	0.21 318	0.14 290	0.15 315	0.20 308	0.19 319	0.20 312	0.22 329	0.29 338	0.18 308	0.25 285	0.15 275	0.21 269	0.13 275	0.27 348	0.13 299	0.14 306	0.26 332	0.21 341	0.22 290	0.17 321	0.23 334	0.22 355	0.26 350	0.24 348	0.26 335	0.22 330	0.24 312	0.26 304

pmcnn	0.19 304	0.14 290	0.11 273	0.18 296	0.13 275	0.19 306	0.16 295	0.20 279	0.18 308	0.26 302	0.14 262	0.35 322	0.25 328	0.09 228	0.09 165	0.11 213	0.25 324	0.14 277	0.24 306	0.14 290	0.22 323	0.14 301	0.11 284	0.11 275	0.21 308	0.18 300	0.39 355	0.45 356

DDVS	0.19 304	0.15 298	0.13 297	0.18 296	0.18 312	0.19 306	0.20 316	0.20 279	0.16 292	0.25 285	0.21 329	0.39 331	0.27 336	0.13 298	0.12 279	0.14 306	0.26 332	0.19 331	0.28 327	0.15 304	0.18 241	0.16 321	0.10 274	0.14 310	0.19 282	0.15 243	0.22 300	0.25 298

DCVSM-stereo	0.20 312	0.15 298	0.11 273	0.24 324	0.18 312	0.26 335	0.21 327	0.23 311	0.16 292	0.24 251	0.19 319	0.49 341	0.27 336	0.13 298	0.10 223	0.12 264	0.24 307	0.16 302	0.24 306	0.15 304	0.19 255	0.14 301	0.22 334	0.11 275	0.18 267	0.15 243	0.24 312	0.28 315

ACV-stereo	0.25 330	0.15 298	0.13 297	0.22 314	0.17 305	0.28 338	0.24 336	0.21 294	0.20 328	0.24 251	0.21 329	0.28 305	0.36 355	0.18 323	0.13 299	0.12 264	0.34 362	0.20 337	1.12 388	0.25 352	0.26 353	0.17 325	0.29 368	0.18 330	0.19 282	0.16 269	0.25 319	0.29 317

Anonymous3	0.18 298	0.15 298	0.11 273	0.15 278	0.10 230	0.14 254	0.11 258	0.22 303	0.19 317	0.27 318	0.15 275	0.27 303	0.12 261	0.13 298	0.25 355	0.17 339	0.23 288	0.18 326	0.26 317	0.17 321	0.24 341	0.20 346	0.09 258	0.10 262	0.21 308	0.20 317	0.22 300	0.20 262

SFCPSM	0.20 312	0.15 298	0.12 288	0.22 314	0.16 297	0.20 312	0.18 307	0.22 303	0.20 328	0.26 302	0.24 344	0.34 321	0.33 351	0.14 304	0.12 279	0.12 264	0.24 307	0.16 302	0.32 336	0.19 332	0.19 255	0.13 294	0.14 308	0.12 291	0.21 308	0.17 287	0.20 281	0.25 298

FADNet	0.16 290	0.15 298	0.10 260	0.20 308	0.10 230	0.19 306	0.13 278	0.20 279	0.13 268	0.22 212	0.24 344	0.17 200	0.14 291	0.12 282	0.17 335	0.16 332	0.16 163	0.14 277	0.23 300	0.20 336	0.16 203	0.12 277	0.11 284	0.11 275	0.21 308	0.18 300	0.16 212	0.15 185

stereogan	0.16 290	0.15 298	0.15 315	0.16 283	0.18 312	0.18 295	0.16 295	0.20 279	0.19 317	0.14 126	0.16 286	0.20 245	0.18 310	0.13 298	0.14 314	0.13 285	0.16 163	0.14 277	0.17 231	0.14 290	0.14 164	0.12 277	0.13 302	0.13 301	0.16 223	0.16 269	0.23 302	0.18 233

ccs_rob	0.20 312	0.15 298	0.11 273	0.26 329	0.16 297	0.26 335	0.20 316	0.22 303	0.16 292	0.25 285	0.24 344	0.57 350	0.24 325	0.17 318	0.12 279	0.13 285	0.23 288	0.15 291	0.21 283	0.15 304	0.21 304	0.11 255	0.12 295	0.11 275	0.20 295	0.16 269	0.18 255	0.24 292

HBP-ISP	0.21 318	0.16 306	0.12 288	0.26 329	0.22 330	0.22 324	0.17 304	0.29 338	0.18 308	0.27 318	0.18 310	0.21 269	0.12 261	0.28 349	0.10 223	0.14 306	0.26 332	0.19 331	0.20 272	0.12 260	0.22 323	0.23 358	0.26 350	0.23 340	0.24 327	0.24 343	0.23 302	0.26 304

dad	0.18 298	0.16 306	0.11 273	0.36 342	0.16 297	0.24 331	0.21 327	0.24 318	0.09 191	0.22 212	0.11 219	0.38 328	0.11 253	0.08 206	0.12 279	0.10 154	0.27 343	0.12 218	0.29 329	0.10 212	0.19 255	0.12 277	0.08 234	0.13 301	0.18 267	0.14 216	0.31 337	0.22 282

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 354	0.16 306	0.12 288	0.26 329	0.22 330	0.22 324	0.27 344	0.24 318	0.15 287	0.24 251	0.16 286	4.24 404	0.22 324	0.19 328	0.13 299	0.13 285	0.34 362	0.22 347	0.31 334	0.20 336	0.23 334	0.18 334	0.22 334	0.14 310	0.20 295	0.19 313	0.21 295	0.24 292

NCC-stereo	0.17 293	0.16 306	0.16 321	0.16 283	0.17 305	0.18 295	0.18 307	0.19 257	0.20 328	0.16 139	0.19 319	0.21 269	0.21 317	0.12 282	0.20 348	0.18 346	0.18 197	0.19 331	0.18 250	0.15 304	0.15 184	0.15 313	0.15 310	0.12 291	0.18 267	0.17 287	0.24 312	0.20 262

Abc-Net	0.17 293	0.16 306	0.16 321	0.16 283	0.17 305	0.18 295	0.18 307	0.19 257	0.20 328	0.16 139	0.19 319	0.21 269	0.21 317	0.12 282	0.20 348	0.18 346	0.18 197	0.19 331	0.18 250	0.15 304	0.15 184	0.15 313	0.15 310	0.12 291	0.18 267	0.17 287	0.24 312	0.20 262
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.20 312	0.16 306	0.14 308	0.17 291	0.14 286	0.20 312	0.15 290	0.23 311	0.26 348	0.15 133	0.14 262	0.14 163	0.20 315	0.11 263	0.13 299	0.15 324	0.24 307	0.17 315	0.34 342	0.24 350	0.22 323	0.15 313	0.09 258	0.15 314	0.28 345	0.27 360	0.28 330	0.55 366

RTSA	0.20 312	0.16 306	0.14 308	0.17 291	0.14 286	0.20 312	0.15 290	0.23 311	0.26 348	0.15 133	0.14 262	0.14 163	0.20 315	0.11 263	0.13 299	0.15 324	0.24 307	0.17 315	0.34 342	0.24 350	0.22 323	0.15 313	0.09 258	0.15 314	0.28 345	0.27 360	0.28 330	0.55 366

AnyNet_C32	0.20 312	0.16 306	0.15 315	0.17 291	0.17 305	0.19 306	0.16 295	0.25 322	0.22 335	0.25 285	0.23 341	0.23 287	0.18 310	0.14 304	0.19 345	0.18 346	0.28 350	0.22 347	0.29 329	0.18 328	0.27 356	0.21 351	0.16 314	0.17 327	0.22 318	0.20 317	0.21 295	0.23 287

HCRNet	0.11 169	0.17 314	0.06 158	0.22 314	0.08 174	0.15 266	0.08 205	0.13 149	0.04 46	0.46 378	0.12 235	0.24 296	0.07 189	0.07 180	0.08 125	0.06 64	0.14 140	0.08 106	0.20 272	0.08 146	0.09 96	0.05 84	0.11 284	0.06 142	0.06 75	0.05 39	0.05 62	0.08 105

RGC	0.19 304	0.17 314	0.17 329	0.19 303	0.20 324	0.20 312	0.15 290	0.22 303	0.26 348	0.17 149	0.20 324	0.21 269	0.24 325	0.15 313	0.23 352	0.18 346	0.18 197	0.16 302	0.18 250	0.16 316	0.17 227	0.13 294	0.12 295	0.15 314	0.20 295	0.21 322	0.23 302	0.24 292

SHD	0.21 318	0.17 314	0.20 342	0.18 296	0.16 297	0.18 295	0.20 316	0.26 325	0.16 292	0.27 318	0.18 310	0.23 287	0.31 345	0.17 318	0.14 314	0.14 306	0.19 220	0.17 315	0.32 336	0.17 321	0.20 278	0.17 325	0.16 314	0.16 322	0.23 325	0.28 363	0.25 319	0.43 352

ADCPNet	0.22 323	0.17 314	0.16 321	0.20 308	0.19 319	0.20 312	0.18 307	0.27 329	0.23 337	0.26 302	0.22 336	0.26 301	0.28 338	0.15 313	0.16 329	0.17 339	0.24 307	0.17 315	0.32 336	0.23 347	0.24 341	0.19 342	0.17 320	0.21 336	0.25 332	0.22 330	0.27 327	0.33 333

UCFNet_RVC	0.15 273	0.17 314	0.12 288	0.16 283	0.14 286	0.17 287	0.11 258	0.17 187	0.12 259	0.20 188	0.13 249	0.28 305	0.12 261	0.10 245	0.11 263	0.13 285	0.18 197	0.13 252	0.17 231	0.12 260	0.16 203	0.09 191	0.10 274	0.11 275	0.18 267	0.15 243	0.17 230	0.19 252

NCCL2	0.17 293	0.17 314	0.16 321	0.13 255	0.13 275	0.13 245	0.12 272	0.21 294	0.17 302	0.22 212	0.15 275	0.23 287	0.13 275	0.09 228	0.15 324	0.16 332	0.18 197	0.17 315	0.19 266	0.17 321	0.21 304	0.17 325	0.11 284	0.16 322	0.25 332	0.26 356	0.20 281	0.24 292

ADCMid	0.21 318	0.18 320	0.17 329	0.18 296	0.19 319	0.20 312	0.16 295	0.29 338	0.25 343	0.24 251	0.19 319	0.36 325	0.21 317	0.12 282	0.16 329	0.16 332	0.25 324	0.18 326	0.37 347	0.19 332	0.24 341	0.18 334	0.17 320	0.15 314	0.24 327	0.20 317	0.25 319	0.29 317

SGM-Forest	0.19 304	0.18 320	0.16 321	0.23 318	0.18 312	0.20 312	0.18 307	0.23 311	0.17 302	0.20 188	0.15 275	0.23 287	0.18 310	0.22 336	0.17 335	0.18 346	0.19 220	0.17 315	0.18 250	0.15 304	0.17 227	0.18 334	0.25 345	0.18 330	0.22 318	0.18 300	0.25 319	0.24 292
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 323	0.18 320	0.17 329	0.23 318	0.21 327	0.20 312	0.18 307	0.27 329	0.19 317	0.28 337	0.11 219	0.29 312	0.13 275	0.24 338	0.13 299	0.14 306	0.24 307	0.18 326	0.20 272	0.16 316	0.21 304	0.18 334	0.24 343	0.23 340	0.26 335	0.22 330	0.35 346	0.40 346
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	0.26 334	0.19 323	0.17 329	0.38 349	0.36 358	0.30 340	0.25 341	0.26 325	0.18 308	0.27 318	0.25 350	0.33 318	0.36 355	0.26 343	0.16 329	0.15 324	0.26 332	0.23 350	0.33 339	0.21 338	0.22 323	0.19 342	0.22 334	0.22 338	0.21 308	0.22 330	0.32 339	0.42 349

PS-NSSS	0.17 293	0.19 323	0.17 329	0.23 318	0.18 312	0.18 295	0.16 295	0.22 303	0.13 268	0.23 234	0.20 324	0.44 334	0.08 212	0.11 263	0.12 279	0.10 154	0.13 126	0.13 252	0.26 317	0.11 239	0.11 111	0.07 124	0.18 322	0.15 314	0.17 242	0.21 322	0.13 168	0.20 262

DPSNet	0.39 357	0.19 323	0.17 329	0.27 336	0.25 340	0.29 339	0.19 314	0.26 325	0.24 338	0.18 161	0.17 295	2.16 398	0.43 363	0.10 245	0.17 335	0.15 324	0.35 365	0.28 363	2.04 400	0.27 357	0.25 349	0.16 321	0.28 365	0.25 352	0.38 368	0.24 343	0.39 355	0.51 362

DDUNet	0.26 334	0.20 326	0.12 288	0.37 344	0.30 353	0.40 358	0.47 364	0.20 279	0.16 292	0.16 139	0.25 350	0.16 191	0.08 212	1.63 381	0.13 299	0.14 306	0.21 260	0.14 277	0.25 311	0.13 279	0.18 241	0.12 277	0.25 345	0.15 314	0.17 242	0.18 300	0.18 255	0.22 282

UDG	0.26 334	0.20 326	0.13 297	0.38 349	0.31 354	0.38 356	0.51 367	0.19 257	0.16 292	0.19 175	0.23 341	0.17 200	0.09 225	1.45 377	0.14 314	0.13 285	0.27 343	0.16 302	0.26 317	0.13 279	0.21 304	0.13 294	0.25 345	0.12 291	0.20 295	0.20 317	0.20 281	0.19 252

NaN_ROB	0.19 304	0.20 326	0.19 339	0.20 308	0.20 324	0.16 278	0.15 290	0.27 329	0.19 317	0.23 234	0.18 310	0.47 340	0.16 304	0.11 263	0.13 299	0.12 264	0.15 148	0.14 277	0.21 283	0.19 332	0.13 144	0.10 230	0.09 258	0.20 333	0.24 327	0.21 322	0.26 324	0.28 315

LE_ROB	0.40 358	0.20 326	0.16 321	0.41 354	0.43 363	0.33 349	0.44 361	0.34 352	0.29 358	0.32 356	0.21 329	1.25 385	1.40 400	0.11 263	0.10 223	0.11 213	0.21 260	0.13 252	0.20 272	0.13 279	0.22 323	0.12 277	0.12 295	0.14 310	0.36 365	0.31 367	1.39 402	1.32 400

PWC_ROB	0.22 323	0.20 326	0.14 308	0.18 296	0.17 305	0.16 278	0.20 316	0.21 294	0.26 348	0.15 133	0.20 324	0.28 305	0.62 375	0.13 298	0.12 279	0.13 285	0.27 343	0.18 326	0.36 346	0.18 328	0.22 323	0.17 325	0.16 314	0.24 348	0.19 282	0.18 300	0.24 312	0.43 352

PA-Net	0.19 304	0.21 331	0.25 354	0.14 265	0.20 324	0.18 295	0.20 316	0.21 294	0.19 317	0.18 161	0.14 262	0.17 200	0.21 317	0.26 343	0.16 329	0.18 346	0.15 148	0.19 331	0.13 164	0.17 321	0.14 164	0.15 313	0.10 274	0.16 322	0.17 242	0.25 349	0.17 230	0.35 335
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	0.30 346	0.21 331	0.21 348	0.25 327	0.21 327	0.31 342	0.22 329	0.30 341	0.31 363	0.27 318	0.26 352	1.39 387	0.38 359	0.22 336	0.14 314	0.14 306	0.26 332	0.21 341	0.30 333	0.21 338	0.24 341	0.20 346	0.31 370	0.23 340	0.33 359	0.24 343	0.35 346	0.48 358

XPNet_ROB	0.18 298	0.21 331	0.14 308	0.15 278	0.16 297	0.15 266	0.15 290	0.15 164	0.14 279	0.19 175	0.18 310	0.49 341	0.13 275	0.11 263	0.13 299	0.14 306	0.25 324	0.16 302	0.18 250	0.14 290	0.17 227	0.18 334	0.13 302	0.13 301	0.17 242	0.17 287	0.31 337	0.29 317

S-Stereo	0.30 346	0.22 334	0.17 329	0.41 354	0.39 360	0.41 359	0.37 351	0.25 322	0.25 343	0.26 302	0.44 373	0.54 349	0.36 355	0.24 338	0.16 329	0.14 306	0.27 343	0.27 359	0.34 342	0.28 358	0.23 334	0.22 355	0.53 374	0.23 340	0.22 318	0.19 313	0.27 327	0.38 339

ADCS	0.28 342	0.22 334	0.21 348	0.26 329	0.24 337	0.25 332	0.23 333	0.36 356	0.30 360	0.23 234	0.27 355	0.46 339	0.35 354	0.20 333	0.19 345	0.18 346	0.32 357	0.24 353	0.48 357	0.28 358	0.36 369	0.28 367	0.19 327	0.23 340	0.31 352	0.25 349	0.30 334	0.41 348

AnyNet_C01	0.31 349	0.22 334	0.20 342	0.22 314	0.26 343	0.25 332	0.24 336	0.37 359	0.37 371	0.26 302	0.28 358	0.49 341	0.33 351	0.18 323	0.28 362	0.21 357	0.38 370	0.32 368	0.64 364	0.32 369	0.39 372	0.31 374	0.26 350	0.25 352	0.33 359	0.32 368	0.34 344	0.44 355

SGM-ForestM	0.24 329	0.22 334	0.16 321	0.37 344	0.24 337	0.32 344	0.24 336	0.28 332	0.20 328	0.23 234	0.17 295	0.51 346	0.25 328	0.20 333	0.12 279	0.13 285	0.23 288	0.16 302	0.24 306	0.14 290	0.19 255	0.16 321	0.21 333	0.16 322	0.35 363	0.24 343	0.51 365	0.35 335

edge stereo	0.31 349	0.23 338	0.20 342	0.41 354	0.35 356	0.42 361	0.39 358	0.38 361	0.22 335	0.23 234	0.38 370	0.69 358	0.33 351	0.30 355	0.15 324	0.16 332	0.31 356	0.21 341	0.42 351	0.21 338	0.23 334	0.17 325	0.25 345	0.22 338	0.27 338	0.23 337	0.39 355	0.55 366

SAMSARA	0.48 363	0.23 338	0.39 372	0.23 318	0.23 334	0.22 324	0.22 329	0.44 372	0.38 373	0.31 355	0.21 329	0.30 314	0.47 366	0.17 318	0.32 366	0.34 372	0.25 324	0.32 368	0.46 356	0.32 369	0.47 386	0.52 394	0.15 310	0.33 368	1.39 406	1.54 404	1.41 403	1.46 402

ETE_ROB	0.22 323	0.23 338	0.15 315	0.20 308	0.16 297	0.19 306	0.17 304	0.18 226	0.19 317	0.22 212	0.22 336	0.65 354	0.16 304	0.14 304	0.14 314	0.14 306	0.30 355	0.19 331	0.24 306	0.19 332	0.21 304	0.18 334	0.16 314	0.15 314	0.22 318	0.28 363	0.41 360	0.26 304

FSD		0.24 341	0.24 353	0.27 336	0.25 340	0.25 332	0.33 348	0.30 341	0.18 308	0.20 188	0.17 295			0.29 351	0.25 355	0.26 361			0.27 322	0.21 338				0.28 358	0.27 338	0.23 337	0.27 327	0.27 308

G-Net	0.29 345	0.24 341	0.19 339	0.23 318	0.21 327	0.36 352	0.23 333	0.30 341	0.27 353	0.33 361	0.32 367	0.93 377	0.25 328	0.18 323	0.18 342	0.18 346	0.26 332	0.21 341	0.43 353	0.31 366	0.26 353	0.17 325	0.18 322	0.18 330	0.27 338	0.23 337	0.40 359	0.42 349

SGM_RVC	0.25 330	0.24 341	0.17 329	0.39 352	0.27 345	0.34 350	0.26 342	0.28 332	0.19 317	0.25 285	0.18 310	0.42 332	0.30 342	0.17 318	0.12 279	0.13 285	0.23 288	0.15 291	0.25 311	0.13 279	0.19 255	0.15 313	0.19 327	0.17 327	0.33 359	0.22 330	0.55 370	0.43 352
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	0.25 330	0.25 344	0.25 354	0.28 338	0.26 343	0.26 335	0.34 349	0.28 332	0.18 308	0.20 188	0.17 295	0.20 245	0.12 261	0.29 351	0.26 357	0.26 361	0.29 351	0.28 363	0.27 322	0.21 338	0.25 349	0.25 361	0.26 350	0.32 366	0.26 335	0.24 343	0.26 324	0.27 308
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 330	0.25 344	0.20 342	0.29 339	0.22 330	0.22 324	0.23 333	0.36 356	0.27 353	0.36 369	0.22 336	0.45 335	0.32 348	0.19 328	0.17 335	0.17 339	0.17 177	0.16 302	0.29 329	0.14 290	0.20 278	0.18 334	0.27 363	0.23 340	0.29 347	0.25 349	0.33 342	0.31 326

LALA_ROB	0.22 323	0.25 344	0.16 321	0.19 303	0.17 305	0.22 324	0.16 295	0.17 187	0.19 317	0.24 251	0.21 329	0.64 352	0.15 299	0.13 298	0.23 352	0.17 339	0.27 343	0.22 347	0.22 290	0.18 328	0.20 278	0.20 346	0.14 308	0.15 314	0.20 295	0.22 330	0.35 346	0.25 298

STTRV1_RVC		0.26 347	0.22 351	0.35 341	0.28 346	0.32 344	0.29 346	0.36 356	0.33 366	0.27 318	0.26 352	0.42 332	0.41 362	0.47 365	0.32 366	0.18 346	0.59 386	0.20 337		0.30 363	0.59 394	0.22 355		0.43 376	0.25 332	0.54 389	0.34 344	0.64 375

GANetREF_RVC	0.26 334	0.26 347	0.30 363	0.23 318	0.23 334	0.23 330	0.24 336	0.35 353	0.33 366	0.32 356	0.17 295	0.50 344	0.38 359	0.12 282	0.20 348	0.17 339	0.19 220	0.21 341	0.35 345	0.21 338	0.23 334	0.15 313	0.22 334	0.29 361	0.27 338	0.21 322	0.36 350	0.31 326
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
FBW_ROB	0.26 334	0.26 347	0.25 354	0.37 344	0.25 340	0.32 344	0.20 316	0.21 294	0.18 308	0.27 318	0.20 324	0.45 335	0.31 345	0.26 343	0.20 348	0.20 356	0.27 343	0.17 315	0.51 360	0.14 290	0.21 304	0.14 301	0.16 314	0.28 358	0.21 308	0.19 313	0.33 342	0.55 366

MeshStereo	0.30 346	0.26 347	0.20 342	0.49 360	0.36 358	0.35 351	0.26 342	0.32 346	0.28 356	0.30 353	0.27 355	0.61 351	0.47 366	0.18 323	0.12 279	0.14 306	0.26 332	0.17 315	0.27 322	0.17 321	0.27 356	0.21 351	0.25 345	0.20 333	0.36 365	0.28 363	0.54 369	0.49 360
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
LSM0	3.45 401	0.27 351	0.18 338	0.38 349	0.29 352	0.39 357	0.36 350	0.51 376	0.31 363	0.45 377	0.47 374	0.71 359	0.57 372	0.19 328	23.17 410	59.79 415	0.36 366	0.26 357	1.29 394	0.33 371	0.44 382	0.32 375	0.23 339	0.27 354	0.36 365	0.29 366	0.53 368	0.51 362

MDST_ROB	0.22 323	0.27 351	0.14 308	0.47 358	0.24 337	0.36 352	0.20 316	0.24 318	0.16 292	0.26 302	0.14 262	0.28 305	0.25 328	0.11 263	0.11 263	0.12 264	0.21 260	0.12 218	0.17 231	0.12 260	0.19 255	0.10 230	0.11 284	0.12 291	0.34 362	0.23 337	0.56 371	0.31 326

FC-DCNN v2	0.27 340	0.28 353	0.27 359	0.37 344	0.28 346	0.32 344	0.38 355	0.33 350	0.19 317	0.22 212	0.18 310	0.23 287	0.13 275	0.29 351	0.26 357	0.26 361	0.29 351	0.27 359	0.29 329	0.21 338	0.25 349	0.25 361	0.26 350	0.31 363	0.31 352	0.26 356	0.30 334	0.30 324

DGSMNet	0.34 352	0.28 353	0.23 352	0.40 353	0.33 355	0.37 354	0.37 351	0.28 332	0.25 343	0.25 285	0.50 378	0.45 335	0.31 345	0.25 340	0.23 352	0.19 355	0.51 380	0.32 368	0.72 371	0.35 372	0.37 370	0.38 383	0.28 365	0.31 363	0.27 338	0.23 337	0.32 339	0.38 339

FC-DCNN	0.27 340	0.28 353	0.26 357	0.36 342	0.28 346	0.32 344	0.37 351	0.32 346	0.19 317	0.22 212	0.18 310	0.23 287	0.13 275	0.29 351	0.26 357	0.26 361	0.29 351	0.27 359	0.28 327	0.21 338	0.25 349	0.25 361	0.26 350	0.31 363	0.30 350	0.25 349	0.29 332	0.30 324

MFN_U_SF_RVC	0.31 349	0.29 356	0.21 348	0.33 340	0.28 346	0.31 342	0.29 346	0.37 359	0.24 338	0.46 378	0.30 363	0.50 344	0.32 348	0.25 340	0.27 360	0.24 358	0.18 197	0.23 350	0.58 362	0.28 358	0.24 341	0.27 366	0.22 334	0.27 354	0.31 352	0.25 349	0.37 351	0.50 361

XQC	0.28 342	0.30 357	0.26 357	0.37 344	0.28 346	0.37 354	0.37 351	0.40 365	0.30 360	0.32 356	0.20 324	0.45 335	0.28 338	0.31 357	0.14 314	0.14 306	0.20 245	0.21 341	0.33 339	0.23 347	0.22 323	0.20 346	0.23 339	0.24 348	0.32 357	0.25 349	0.44 362	0.32 330

CSAN	0.26 334	0.31 358	0.30 363	0.26 329	0.23 334	0.21 321	0.18 307	0.28 332	0.36 370	0.35 368	0.24 344	0.51 346	0.26 333	0.14 304	0.18 342	0.17 339	0.19 220	0.20 337	0.26 317	0.25 352	0.22 323	0.20 346	0.18 322	0.27 354	0.30 350	0.23 337	0.38 354	0.38 339

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 353	0.36 359	0.39 372	0.46 357	0.28 346	0.30 340	0.28 345	0.50 374	0.46 378	0.39 375	0.30 363	0.37 327	0.36 355	0.31 357	0.35 370	0.26 361	0.21 260	0.27 359	0.71 369	0.37 373	0.27 356	0.29 368	0.30 369	0.38 374	0.32 357	0.24 343	0.29 332	0.39 343

MADNet+	0.55 367	0.36 359	0.63 390	0.56 363	0.52 371	0.45 363	0.38 355	0.63 382	0.52 380	0.53 382	0.41 372	0.81 369	0.67 379	0.33 362	0.57 385	0.49 383	0.56 383	0.50 385	0.82 375	0.52 378	0.47 386	0.43 386	0.51 373	0.47 377	0.82 391	0.70 395	0.58 373	0.72 380

MANE	0.41 359	0.36 359	0.33 368	0.61 366	0.44 364	0.44 362	0.46 363	0.42 369	0.25 343	0.23 234	0.22 336	0.65 354	0.28 338	0.30 355	0.28 362	0.29 371	0.32 357	0.42 380	0.37 347	0.23 347	0.30 363	0.26 364	0.26 350	0.34 370	0.54 378	0.40 378	1.07 398	0.87 388

PVD	0.38 356	0.38 362	0.20 342	0.47 358	0.35 356	0.50 364	0.40 359	0.38 361	0.34 368	0.23 234	0.28 358	0.52 348	0.51 369	0.50 366	0.16 329	0.17 339	0.41 372	0.26 357	0.49 359	0.28 358	0.39 372	0.40 385	0.23 339	0.27 354	0.44 371	0.57 392	0.46 364	0.72 380

CC-Net-ROB	0.28 342	0.40 363	0.28 360	0.56 363	0.44 364	0.41 359	0.38 355	0.32 346	0.20 328	0.33 361	0.28 358	0.68 357	0.10 242	0.32 361	0.19 345	0.13 285	0.14 140	0.16 302	0.39 349	0.18 328	0.15 184	0.09 191	0.23 339	0.24 348	0.21 308	0.21 322	0.19 269	0.29 317

BEATNet-Init1	0.49 365	0.42 364	0.28 360	0.79 373	0.40 361	0.60 368	0.45 362	0.41 368	0.27 353	0.30 353	0.22 336	0.89 375	0.84 384	0.25 340	0.27 360	0.26 361	0.27 343	0.25 356	0.84 376	0.28 358	0.27 356	0.26 364	0.26 350	0.32 366	0.49 373	0.35 374	2.05 406	0.88 390

ELAS_RVC	0.43 361	0.43 365	0.36 370	0.64 367	0.44 364	0.62 370	0.50 365	0.39 363	0.25 343	0.25 285	0.30 363	1.23 384	0.30 342	0.31 357	0.28 362	0.27 367	0.37 368	0.30 365	0.42 351	0.26 354	0.34 366	0.32 375	0.26 350	0.37 372	0.50 375	0.38 377	0.78 387	0.70 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 360	0.43 365	0.36 370	0.64 367	0.44 364	0.58 367	0.50 365	0.40 365	0.26 348	0.25 285	0.28 358	0.94 378	0.30 342	0.31 357	0.28 362	0.27 367	0.36 366	0.30 365	0.43 353	0.26 354	0.33 364	0.32 375	0.26 350	0.37 372	0.54 378	0.40 378	0.77 386	0.74 383
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	0.37 355	0.44 367	0.31 366	0.75 371	0.49 369	0.57 365	0.43 360	0.35 353	0.30 360	0.34 365	0.24 344	0.85 374	0.53 371	0.19 328	0.14 314	0.16 332	0.25 324	0.16 302	0.45 355	0.16 316	0.23 334	0.19 342	0.20 330	0.23 340	0.49 373	0.37 376	0.75 383	0.54 365

AMNet	0.49 365	0.50 368	0.47 376	0.50 361	0.47 368	0.61 369	0.52 368	0.31 345	0.29 358	0.29 351	0.69 388	0.72 361	0.13 275	0.53 368	0.44 375	0.55 386	0.57 384	0.58 394	0.48 357	0.48 376	0.59 394	0.48 391	0.26 350	0.48 378	0.44 371	0.52 386	0.58 373	0.63 374

DispFullNet	0.48 363	0.50 368	0.19 339	1.14 374	0.40 361	0.77 373	1.22 379	0.32 346	0.24 338	0.24 251	0.27 355	0.84 372	0.48 368	1.62 380	0.15 324	0.15 324	0.49 378	0.34 373	1.08 386	0.26 354	0.24 341	0.18 334	0.20 330	0.21 336	0.27 338	0.17 287	0.35 346	0.59 372

SQANet	0.45 362	0.54 370	0.14 308	1.41 377	0.51 370	1.23 377	0.83 374	0.30 341	0.24 338	0.34 365	0.24 344	0.64 352	0.19 314	1.12 375	0.17 335	0.14 306	0.24 307	0.20 337	0.40 350	0.22 346	0.16 203	0.14 301	1.58 381	0.17 327	0.20 295	0.16 269	0.26 324	0.39 343

JetBlue	0.70 375	0.56 371	0.69 394	0.73 370	0.61 374	0.78 374	0.68 372	0.52 377	0.91 391	0.46 378	0.29 362	3.18 401	0.38 359	0.52 367	0.44 375	0.43 378	0.70 395	0.53 389	0.66 366	0.51 377	0.54 391	0.58 395	0.75 375	0.56 386	0.55 380	0.42 380	0.96 395	0.99 392

SPS-STEREO	0.59 370	0.57 372	0.52 379	0.55 362	0.54 372	0.65 371	0.52 368	0.39 363	0.66 383	0.37 370	0.78 393	0.78 366	0.64 376	0.53 368	0.55 383	0.57 389	0.68 391	0.64 397	0.74 372	0.72 394	0.77 400	0.66 399	0.26 350	0.53 383	0.53 377	0.56 391	0.70 380	0.65 376
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 368	0.57 372	0.54 381	0.59 365	0.55 373	0.68 372	0.56 370	0.42 369	0.38 373	0.37 370	0.77 392	0.75 365	0.65 377	0.54 370	0.55 383	0.56 387	0.68 391	0.61 396	0.71 369	0.64 389	0.69 397	0.62 397	0.27 363	0.50 380	0.52 376	0.53 388	0.74 381	0.68 377

otaku	0.58 368	0.71 374	0.29 362	1.70 389	0.84 377	1.49 383	1.00 375	0.40 365	0.34 368	0.38 372	0.31 366	0.65 354	0.26 333	1.35 376	0.33 369	0.25 359	0.20 245	0.23 350	0.69 367	0.30 363	0.22 323	0.17 325	2.24 384	0.28 358	0.29 347	0.18 300	0.30 334	0.39 343

Ntro	0.63 371	0.72 375	0.30 363	1.78 391	0.84 377	1.55 384	1.09 377	0.48 373	0.37 371	0.38 372	0.38 370	0.72 361	0.26 333	1.51 379	0.35 370	0.27 367	0.22 276	0.24 353	0.69 367	0.31 366	0.22 323	0.17 325	2.49 387	0.30 362	0.31 352	0.22 330	0.37 351	0.42 349

MFMNet_re	0.66 372	0.73 376	0.65 391	0.77 372	0.62 375	0.82 375	0.70 373	0.52 377	0.54 381	0.54 384	0.65 385	0.80 368	0.51 369	0.59 372	0.66 390	0.67 393	0.82 398	0.69 398	0.74 372	0.62 387	0.70 398	0.64 398	0.45 371	0.56 386	0.59 382	0.63 393	0.74 381	0.87 388

MonStereo1	0.74 376	0.74 377	0.31 366	1.61 383	1.01 390	1.31 381	1.51 384	0.56 379	0.38 373	0.59 386	0.64 384	1.54 390	0.72 381	1.92 383	0.18 342	0.14 306	0.37 368	0.34 373	0.65 365	0.30 363	0.37 370	0.21 351	2.49 387	0.35 371	0.31 352	0.27 360	0.51 365	0.56 371

WAO-7	0.66 372	0.75 378	0.65 391	0.72 369	0.78 376	0.57 365	0.66 371	0.97 397	0.96 395	0.63 387	0.78 393	0.79 367	0.83 383	0.55 371	0.83 395	0.71 397	0.42 373	0.35 375	0.94 381	0.66 392	0.43 380	0.34 378	0.16 314	0.83 399	0.56 381	0.64 394	0.57 372	0.70 378

ACVNet-4b	0.69 374	0.75 378	0.33 368	1.72 390	0.94 383	1.61 389	1.42 382	0.33 350	0.32 365	0.38 372	0.26 352	1.20 383	0.29 341	2.16 391	0.39 373	0.37 373	0.33 360	0.24 353	0.57 361	0.38 374	0.16 203	0.14 301	2.71 390	0.23 340	0.29 347	0.32 368	0.39 355	0.40 346

ACVNet_1	0.74 376	0.79 380	0.40 374	2.04 397	0.96 384	1.88 395	1.51 384	0.59 381	0.28 356	0.43 376	0.49 376	0.71 359	0.61 374	2.21 393	0.32 366	0.25 359	0.32 357	0.31 367	0.60 363	0.31 366	0.29 362	0.21 351	2.72 391	0.33 368	0.40 369	0.26 356	0.37 351	0.38 339

RainbowNet	0.77 378	0.87 381	0.46 375	1.83 392	0.91 382	1.59 387	1.47 383	0.42 369	0.38 373	0.47 381	0.34 368	0.90 376	0.60 373	1.97 386	0.62 386	0.48 381	0.34 362	0.33 371	0.90 378	0.58 382	0.33 364	0.23 358	2.82 394	0.39 375	0.40 369	0.34 371	0.44 362	0.48 358

ACVNet_2	0.83 381	0.92 382	0.56 383	1.99 396	0.99 389	1.84 394	1.55 388	0.68 385	0.40 377	0.53 382	0.47 374	1.02 380	0.67 379	1.93 384	0.51 379	0.45 379	0.38 370	0.33 371	1.01 383	0.42 375	0.34 366	0.24 360	2.58 389	0.53 383	0.60 383	0.26 356	0.52 367	0.55 366

WAO-6	0.82 380	0.95 383	0.59 386	1.30 376	1.05 391	1.25 378	1.39 381	0.77 390	0.84 389	0.79 391	0.69 388	0.74 364	1.00 390	1.94 385	0.78 394	0.61 391	0.53 382	0.48 383	0.78 374	0.60 383	0.55 392	0.51 392	0.49 372	0.57 389	0.83 393	0.42 380	0.76 384	0.85 387

IMH-64-1	0.90 383	0.95 383	0.51 377	1.59 381	0.98 387	1.58 385	1.73 392	0.75 387	0.74 386	0.33 361	0.61 380	0.83 370	0.94 386	2.59 395	0.50 377	0.42 375	0.48 375	0.36 376	0.92 379	0.55 380	0.39 372	0.30 369	3.14 395	0.50 380	0.81 389	0.34 371	0.60 375	0.80 385

IMH-64	0.90 383	0.95 383	0.51 377	1.59 381	0.98 387	1.58 385	1.73 392	0.75 387	0.74 386	0.33 361	0.61 380	0.83 370	0.94 386	2.59 395	0.50 377	0.42 375	0.48 375	0.36 376	0.92 379	0.55 380	0.39 372	0.30 369	3.14 395	0.50 380	0.81 389	0.34 371	0.60 375	0.80 385

LVE	0.95 386	0.97 386	0.71 395	1.84 393	1.35 395	1.59 387	1.52 386	0.78 391	0.64 382	0.81 393	0.91 396	0.72 361	1.00 390	2.18 392	0.53 380	0.48 381	0.57 384	0.53 389	1.09 387	0.64 389	0.45 383	0.38 383	2.74 393	0.69 391	0.83 393	0.44 382	0.84 390	0.52 364

PSMNet_ROB	0.78 379	0.97 386	0.60 388	1.62 387	0.90 381	1.47 382	1.19 378	0.56 379	0.73 385	0.74 390	0.62 383	0.84 372	0.82 382	1.49 378	0.53 380	0.42 375	0.52 381	0.40 379	0.84 376	0.62 387	0.40 378	0.30 369	1.85 382	0.48 378	0.67 386	0.32 368	0.76 384	0.46 357

IMH	0.93 385	0.98 388	0.53 380	1.61 383	0.97 386	1.64 390	1.76 394	0.75 387	0.77 388	0.34 365	0.61 380	0.96 379	1.05 394	2.67 397	0.54 382	0.46 380	0.49 378	0.38 378	0.94 381	0.60 383	0.39 372	0.30 369	3.14 395	0.53 383	0.82 391	0.45 383	0.65 377	0.79 384

TorneroNet-64	1.07 390	1.00 389	0.57 384	1.94 394	0.88 380	1.98 398	2.01 395	0.63 382	0.88 390	0.58 385	0.49 376	1.83 395	1.71 401	2.88 402	0.62 386	0.51 384	0.46 374	0.46 381	1.17 391	0.61 386	0.34 366	0.37 380	3.40 398	0.56 386	0.64 385	0.48 384	0.68 378	1.11 395

Dean	1.06 389	1.03 390	0.79 398	2.27 399	1.31 394	1.96 396	1.56 391	0.92 393	0.94 394	0.88 397	0.76 391	1.19 382	1.17 397	2.09 390	0.64 388	0.60 390	0.60 387	0.56 391	1.23 393	0.73 395	0.45 383	0.36 379	2.73 392	0.71 392	0.95 397	0.55 390	1.05 397	0.62 373

TorneroNet	1.08 391	1.09 391	0.66 393	1.94 394	0.96 384	2.16 399	2.02 396	0.65 384	0.91 391	0.67 388	0.56 379	1.67 394	1.15 396	2.94 404	0.65 389	0.52 385	0.48 375	0.51 386	1.12 388	0.65 391	0.39 372	0.43 386	3.52 399	0.57 389	0.68 387	0.48 384	0.84 390	1.01 393

WAO-8	1.00 387	1.11 392	0.76 396	1.61 383	1.24 392	1.74 392	1.55 388	0.93 394	0.98 396	0.81 393	0.67 386	1.66 391	1.00 390	2.08 388	0.77 392	0.68 394	0.63 388	0.52 387	1.05 384	0.81 397	0.47 386	0.37 380	0.78 376	0.75 396	1.10 401	0.73 396	0.95 393	1.16 397

Venus	1.00 387	1.11 392	0.76 396	1.61 383	1.24 392	1.74 392	1.55 388	0.93 394	0.98 396	0.81 393	0.67 386	1.66 391	1.00 390	2.08 388	0.77 392	0.68 394	0.63 388	0.52 387	1.05 384	0.81 397	0.47 386	0.37 380	0.78 376	0.75 396	1.10 401	0.73 396	0.95 393	1.16 397

DPSimNet_ROB	1.21 392	1.20 394	1.29 403	1.47 378	1.59 399	1.30 380	1.35 380	0.68 385	1.69 402	1.67 403	1.03 398	1.45 388	0.66 378	2.04 387	1.20 401	0.89 400	1.16 401	0.79 399	1.61 398	1.38 403	1.04 402	1.24 402	0.79 378	0.84 400	0.87 395	1.20 403	1.17 399	1.12 396

PWCK	0.88 382	1.24 395	0.61 389	1.53 379	0.85 379	1.21 376	1.03 376	1.08 398	0.72 384	0.70 389	0.83 395	1.48 389	0.87 385	0.69 373	0.40 374	0.41 374	0.73 396	0.47 382	3.04 403	0.67 393	0.56 393	0.43 386	0.94 379	0.74 395	0.72 388	0.36 375	0.69 379	0.73 382

UNDER WATER-64	1.40 396	1.36 396	0.88 401	2.85 403	1.93 404	2.78 404	2.66 403	1.36 402	0.92 393	1.04 401	1.17 402	1.88 396	1.30 399	3.03 405	0.75 391	0.56 387	0.68 391	0.57 393	1.13 390	0.54 379	0.43 380	0.51 392	4.08 406	0.91 401	1.02 399	1.10 402	0.80 388	1.60 404

ktn	1.24 393	1.39 397	0.55 382	1.62 387	1.59 399	1.68 391	2.12 397	0.86 392	1.75 403	0.90 399	1.11 401	1.11 381	0.95 389	2.57 394	0.97 399	0.73 398	0.80 397	0.59 395	1.41 396	0.76 396	0.68 396	0.67 400	3.69 401	0.73 393	0.92 396	0.75 398	1.19 400	1.28 399

notaker	1.27 394	1.41 398	0.58 385	2.37 401	1.48 397	2.34 401	2.27 400	0.94 396	1.62 401	0.79 391	1.07 400	1.66 391	1.08 395	3.06 406	0.94 398	0.69 396	0.68 391	0.49 384	1.62 399	0.84 399	0.53 390	0.45 389	3.70 402	0.80 398	0.61 384	0.52 386	0.80 388	0.92 391

KSHMR	1.33 395	1.42 399	1.04 402	2.27 399	1.44 396	2.23 400	2.12 397	1.21 399	1.06 399	1.13 402	1.06 399	1.27 386	0.94 386	2.89 403	1.08 400	0.95 401	0.85 399	0.83 400	1.32 395	0.97 400	0.72 399	0.58 395	3.52 399	1.07 404	0.99 398	0.77 399	1.00 396	1.07 394

UNDER WATER	1.40 396	1.42 399	0.86 400	2.83 402	1.92 403	2.74 403	2.57 402	1.28 401	1.01 398	0.88 397	0.97 397	1.88 396	1.26 398	3.09 407	0.83 395	0.62 392	0.66 390	0.56 391	1.20 392	0.60 383	0.42 379	0.47 390	4.04 405	0.98 403	1.08 400	0.99 400	0.87 392	1.67 406

MADNet++	1.86 400	1.58 401	1.74 405	1.27 375	1.74 402	1.26 379	1.53 387	1.62 405	2.07 405	1.84 404	2.22 404	2.60 399	2.72 402	0.75 374	1.39 402	1.54 402	2.01 403	1.47 403	2.12 401	2.13 404	3.35 404	3.26 404	1.23 380	2.21 406	1.21 405	2.25 406	1.76 405	1.32 400

HanzoNet	1.74 399	1.62 402	0.80 399	2.26 398	1.70 401	2.72 402	2.54 401	1.25 400	1.85 404	0.92 400	1.28 403	4.37 405	3.81 404	3.36 408	0.88 397	0.78 399	1.06 400	0.94 401	2.54 402	1.03 401	0.89 401	0.88 401	3.79 403	0.73 393	1.12 403	1.00 401	1.29 401	1.57 403

JetRed	1.62 398	1.82 403	1.71 404	1.58 380	1.50 398	1.97 397	2.21 399	1.51 404	1.47 400	0.82 396	0.74 390	2.63 400	0.43 363	1.73 382	1.48 403	1.54 402	1.67 402	2.94 405	1.42 397	1.08 402	2.30 403	2.07 403	1.99 383	0.97 402	1.16 404	1.70 405	1.57 404	1.60 404

DGTPSM_ROB	8.63 403	3.68 404	8.73 407	2.98 404	5.70 406	3.37 405	4.41 406	3.70 406	9.03 406	3.00 405	6.85 406	3.53 402	10.07 405	2.70 398	10.47 405	10.76 405	3.81 404	12.91 407	4.74 404	10.22 407	5.98 406	13.86 408	4.49 409	8.50 409	10.06 411	27.81 411	11.04 410	30.59 411

DPSMNet_ROB	8.63 403	3.69 405	8.74 408	2.98 404	5.70 406	3.37 405	4.41 406	3.70 406	9.03 406	3.00 405	6.88 407	3.53 402	10.11 406	2.70 398	10.47 405	10.76 405	3.81 404	12.92 408	4.77 405	10.22 407	5.99 407	13.86 408	4.50 410	8.50 409	10.06 411	27.81 411	11.04 410	30.59 411

DPSM_ROB	13.01 407	6.29 406	9.52 409	4.44 406	6.37 408	4.34 407	3.59 404	8.20 409	10.79 408	6.64 408	7.87 408	9.69 406	12.99 408	2.80 400	12.81 407	13.68 407	9.16 408	16.58 410	9.87 406	12.33 409	16.73 410	17.95 411	2.26 385	10.56 411	28.34 413	36.91 413	31.06 413	39.57 413

DPSM	13.01 407	6.29 406	9.52 409	4.44 406	6.37 408	4.34 407	3.59 404	8.20 409	10.79 408	6.64 408	7.87 408	9.69 406	12.99 408	2.80 400	12.81 407	13.68 407	9.16 408	16.58 410	9.87 406	12.33 409	16.73 410	17.95 411	2.26 385	10.56 411	28.34 413	36.91 413	31.06 413	39.57 413

PML	8.20 402	7.62 408	3.39 406	9.64 410	5.14 405	9.56 411	5.20 408	6.48 408	18.29 411	6.44 407	3.30 405	16.82 408	29.20 415	5.41 409	6.10 404	3.93 404	7.39 406	2.64 404	20.47 411	4.70 406	3.50 405	3.87 405	3.98 404	4.21 408	6.16 408	4.40 407	16.76 412	6.85 407

FlowAnything	26.21 413	12.44 409	19.19 414	8.91 409	12.70 410	8.63 410	7.25 409	16.56 413	21.86 414	13.65 411	15.98 412	19.56 411	26.21 414	5.60 411	25.80 413	27.50 414	18.26 412	33.39 415	19.71 409	24.80 415	33.87 415	36.07 415	4.44 407	21.31 415	57.14 416	74.69 417	62.48 417	79.62 417

CasAABBNet	26.14 412	12.60 410	19.00 413	8.89 408	12.76 411	8.55 409	7.26 410	16.43 412	21.86 414	13.67 412	15.79 411	19.63 412	26.13 413	5.53 410	25.80 413	27.48 413	18.01 411	33.35 414	20.00 410	24.70 414	33.62 414	35.57 414	4.48 408	21.32 416	57.07 415	74.41 415	62.39 416	79.48 416

fast-reg	27.08 414	14.11 411	18.33 411	12.42 411	13.11 412	14.43 412	12.68 411	16.23 411	21.70 413	13.12 410	16.42 413	19.16 410	26.12 412	13.04 412	25.68 412	27.06 412	18.87 413	33.34 413	20.88 412	24.50 413	33.51 413	35.16 413	6.57 411	21.34 417	57.15 417	74.59 416	62.32 415	79.22 415

LRCNet_RVC	9.85 405	16.31 412	0.59 386	24.99 413	21.12 414	23.54 414	20.75 412	1.45 403	0.48 379	21.31 414	13.10 410	22.63 413	3.34 403	28.36 415	0.38 372	0.27 367	7.74 407	1.15 402	23.52 413	3.99 405	0.46 385	0.30 369	27.02 413	1.72 405	0.35 363	0.21 322	0.42 361	0.37 338

HaxPig	16.02 409	19.59 413	18.75 412	21.25 412	20.52 413	21.33 413	22.30 413	17.00 414	14.71 410	19.29 413	17.19 414	17.46 409	12.16 407	22.51 413	17.80 409	14.90 409	17.75 410	9.40 406	18.97 408	15.48 411	9.47 408	7.16 406	23.74 412	15.28 413	4.31 407	12.19 410	6.81 407	15.11 410

MEDIAN_ROB	20.47 410	25.88 414	24.03 415	26.51 414	25.55 415	25.88 415	26.99 414	21.23 415	19.72 412	28.73 415	22.19 415	24.61 414	16.74 410	26.47 414	23.75 411	18.44 410	22.03 414	14.75 409	26.69 414	23.31 412	15.11 409	11.56 407	27.65 414	18.39 414	7.22 409	9.33 409	8.28 409	11.75 409

AVERAGE_ROB	24.43 411	29.85 415	27.27 416	31.30 415	29.70 416	30.00 416	31.47 415	26.59 416	24.68 416	34.31 416	27.39 416	31.23 415	21.35 411	30.69 416	28.19 415	24.02 411	26.74 415	21.17 412	30.34 415	27.38 416	20.48 412	16.18 410	32.28 415	24.32 418	8.51 410	7.76 408	7.92 408	8.46 408

DLNR_Zeroshot_test	10.12 406	32.06 416	0.05 124	54.44 416	0.09 205	0.18 295	50.47 416	0.19 257	0.08 157	0.27 318	0.07 124	0.20 245	0.04 92	0.14 304	62.26 416	70.60 416	0.33 360	0.18 326	0.25 311	0.11 239	0.20 278	0.08 146	0.07 202	0.09 245	0.18 267	0.15 243	0.20 281	0.26 304

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 46	0.04 22	0.04 17	0.04 39	0.03 18

ASD4																								2.43 407

Low-res two-view benchmark