Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.02 6	0.03 19	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 13	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.04 38	0.05 60	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.06 59	0.05 54	0.03 15

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

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

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.04 46	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.03 3	0.03 18	0.02 3

MatchStereo	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.06 87	0.02 5	0.06 82	0.02 7	0.04 79	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.04 14	0.05 44	0.04 21	0.05 69	0.05 42	0.05 70	0.01 4	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.03 18	0.04 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.04 44	0.06 87	0.03 22	0.05 60	0.03 19	0.04 79	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 60	0.04 35	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.05 106	0.02 32	0.03 3	0.03 3	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 41	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.03 15
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 60	0.02 5	0.03 21	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.02 39	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.03 18	0.04 40

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 60	0.02 5	0.04 38	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.02 39	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.02 3	0.04 40

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.02 5	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test2	0.04 41	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.03 19	0.05 68	0.03 21	0.05 60	0.02 21	0.03 69	0.05 33	0.05 25	0.08 71	0.04 20	0.06 59	0.04 41	0.07 66	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.05 54	0.03 15

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.04 46	0.02 6	0.04 41	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 53	0.04 20	0.05 40	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.03 27	0.03 19	0.04 46	0.02 6	0.04 41	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 53	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.03 21	0.01 3	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 44	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 40

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 39	0.03 6	0.06 59	0.02 3	0.04 22	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 44	0.03 3	0.04 36	0.03 15

AIO-test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.03 19	0.01 3	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 15

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.05 60	0.05 60	0.04 46	0.04 38	0.04 41	0.02 21	0.03 69	0.05 33	0.06 50	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 15

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.06 53	0.04 20	0.06 59	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.03 15

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.03 15

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.05 44	0.04 21	0.03 11	0.06 54	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 62	0.05 34	0.04 36	0.04 40

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

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.03 55	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 44	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.03 15

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.05 60	0.04 46	0.04 38	0.07 81	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.04 40

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 71	0.03 36	0.06 144	0.04 66	0.05 88	0.04 67	0.02 26	0.06 72	0.06 87	0.12 103	0.08 136	0.08 86	0.06 138	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.11 99	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.07 66	0.04 48	0.02 39	0.04 71	0.07 77	0.07 79	0.07 84	0.06 77

over-6	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.09 93	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.06 59	0.05 54	0.05 57

testmc14	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.03 19	0.02 5	0.03 21	0.06 73	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.02 5	0.03 21	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.04 40

PointNet	0.04 41	0.03 36	0.04 76	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.02 5	0.05 60	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.04 107	0.05 99	0.05 44	0.06 59	0.03 18	0.04 40

LACA3	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.04 14	0.06 62	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.06 91	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.05 57

LACA1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.05 60	0.03 22	0.03 21	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.06 62	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.04 40

DispViT+	0.04 41	0.03 36	0.04 76	0.06 114	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.04 44	0.05 60	0.04 46	0.07 107	0.04 41	0.04 79	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.05 44	0.07 79	0.05 54	0.06 77

WQFJA1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

WQFJX	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.03 19	0.06 138	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.04 40

NLMM1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 60	0.05 60	0.04 46	0.07 107	0.03 19	0.07 173	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 71	0.06 62	0.04 17	0.04 36	0.04 40

NLMM	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

NLSM3	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.04 44	0.07 115	0.04 46	0.04 38	0.03 19	0.04 79	0.03 69	0.06 59	0.05 25	0.05 39	0.05 44	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.06 62	0.06 59	0.06 76	0.06 77

NLSM1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.07 115	0.03 22	0.07 107	0.04 41	0.06 138	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.05 40	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

VIP-Stereo	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.07 107	0.06 73	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.08 71	0.05 44	0.06 59	0.04 41	0.07 66	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

GSStereo	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.01 3	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.06 50	0.07 64	0.04 20	0.06 59	0.03 11	0.06 54	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

MonStereo	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.04 46	0.06 82	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.05 40	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

MLG-Stereo_test3	0.05 64	0.03 36	0.02 10	0.03 38	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.05 60	0.06 87	0.06 75	0.06 82	0.09 93	0.02 21	0.03 69	0.06 59	0.06 50	0.08 71	0.06 62	0.06 59	0.04 41	0.08 77	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.05 57

LG-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.05 60	0.04 46	0.02 6	0.05 60	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.05 40	0.04 41	0.07 66	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.04 36	0.04 40

DEFOM-Stereo	0.04 41	0.03 36	0.02 10	0.04 66	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.07 64	0.06 62	0.06 59	0.04 41	0.06 54	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.06 62	0.06 59	0.05 54	0.04 40

IGEV-Stereo+	0.06 71	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.04 69	0.03 43	0.03 64	0.16 160	0.06 87	0.20 174	0.06 82	0.06 73	0.03 55	0.04 97	0.07 80	0.08 90	0.10 88	0.06 62	0.09 99	0.06 88	0.12 112	0.06 91	0.03 82	0.03 38	0.07 77	0.06 59	0.03 18	0.07 83

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.05 40	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

RSM++	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.04 69	0.02 9	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.05 60	0.02 21	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.07 66	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.06 62	0.05 34	0.04 36	0.04 40

RSM	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.04 20	0.05 40	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

StereoVision	0.06 71	0.03 36	0.04 76	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.06 72	0.11 224	0.02 5	0.05 60	0.03 19	0.06 138	0.01 4	0.08 111	0.10 140	0.06 53	0.05 44	0.08 83	0.07 107	0.06 54	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.10 116	0.08 87	0.10 116	0.12 138

AEACV	0.04 41	0.03 36	0.02 10	0.04 66	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.07 67	0.04 41	0.06 54	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 62	0.06 59	0.04 36	0.03 15

LL-Strereo2	0.07 94	0.03 36	0.03 40	0.04 66	0.05 88	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.07 115	0.14 112	0.07 107	0.08 86	0.05 106	0.04 97	0.07 80	0.08 90	0.14 127	0.07 82	0.10 110	0.06 88	0.10 92	0.06 91	0.03 82	0.04 71	0.08 89	0.09 97	0.08 93	0.05 57

RAFT	0.06 71	0.03 36	0.05 111	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.07 87	0.04 35	0.04 46	0.06 82	0.07 81	0.05 106	0.01 4	0.06 59	0.06 50	0.07 64	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.07 111	0.01 4	0.04 71	0.13 154	0.14 200	0.13 154	0.15 171

iRaftStereo_RVC	0.05 64	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.05 60	0.04 35	0.06 75	0.05 60	0.05 60	0.03 55	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.10 88	0.07 82	0.07 67	0.05 69	0.09 82	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.07 77	0.06 59	0.05 54	0.05 57

DF_test	0.09 112	0.04 66	0.04 76	0.03 38	0.04 69	0.06 115	0.03 64	0.16 160	0.09 176	0.21 187	0.07 107	0.17 186	0.05 106	0.10 232	0.09 152	0.10 140	0.19 206	0.08 92	0.13 150	0.07 107	0.18 228	0.09 178	0.06 159	0.05 99	0.06 62	0.11 135	0.09 109	0.08 90

anonymous	0.10 138	0.04 66	0.05 111	0.04 66	0.08 161	0.07 136	0.05 117	0.17 173	0.08 143	0.18 147	0.06 82	0.16 177	0.06 138	0.09 214	0.09 152	0.10 140	0.19 206	0.09 121	0.14 165	0.08 132	0.19 242	0.08 132	0.04 107	0.06 128	0.15 192	0.09 97	0.14 169	0.15 171

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 112	0.04 66	0.06 144	0.04 66	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.15 150	0.09 176	0.19 161	0.09 158	0.16 177	0.05 106	0.06 132	0.09 152	0.09 109	0.15 134	0.08 92	0.11 118	0.07 107	0.16 189	0.08 132	0.04 107	0.05 99	0.16 207	0.11 135	0.14 169	0.16 187

TS12	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.05 60	0.04 46	0.08 136	0.06 73	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.06 53	0.07 82	0.07 67	0.06 88	0.09 82	0.08 132	0.02 39	0.04 71	0.08 89	0.08 87	0.08 93	0.09 98

TS	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.05 60	0.04 46	0.08 136	0.06 73	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.06 53	0.07 82	0.07 67	0.06 88	0.09 82	0.08 132	0.02 39	0.04 71	0.08 89	0.08 87	0.08 93	0.09 98

BridgeDepth_RVC	0.05 64	0.04 66	0.04 76	0.04 66	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.04 44	0.07 115	0.05 68	0.05 60	0.05 60	0.04 79	0.02 32	0.07 80	0.07 73	0.05 39	0.07 82	0.05 40	0.05 69	0.06 54	0.05 70	0.02 39	0.03 38	0.06 62	0.08 87	0.07 84	0.07 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.04 41	0.04 66	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.03 43	0.03 64	0.04 44	0.03 19	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

gasm-f	0.04 41	0.04 66	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.03 43	0.03 64	0.04 44	0.03 19	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

AdaDepth	0.04 41	0.04 66	0.02 10	0.03 38	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.06 59	0.06 50	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.03 15

LG-Stereo_L2	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.03 38	0.04 69	0.02 9	0.02 26	0.08 93	0.08 143	0.21 187	0.06 82	0.08 86	0.03 55	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.10 88	0.06 62	0.07 67	0.04 41	0.13 131	0.05 70	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.05 57

LG-Stereo_L1	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.08 93	0.09 176	0.21 187	0.05 60	0.05 60	0.03 55	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.10 88	0.06 62	0.07 67	0.04 41	0.14 151	0.05 70	0.01 4	0.03 38	0.06 62	0.06 59	0.05 54	0.05 57

LGtest1	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.04 66	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.08 93	0.08 143	0.07 84	0.04 38	0.06 73	0.03 55	0.05 113	0.07 80	0.07 73	0.12 109	0.07 82	0.10 110	0.07 107	0.12 112	0.06 91	0.04 107	0.03 38	0.07 77	0.06 59	0.08 93	0.06 77

SGD-Stereo	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.05 90	0.04 69	0.06 115	0.03 64	0.04 44	0.06 87	0.08 88	0.05 60	0.05 60	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.14 127	0.06 62	0.09 99	0.05 69	0.12 112	0.05 70	0.03 82	0.04 71	0.08 89	0.08 87	0.12 140	0.09 98

Occ-G	0.04 41	0.04 66	0.03 40	0.04 66	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.04 44	0.03 19	0.03 22	0.05 60	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.06 53	0.06 62	0.07 67	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.04 107	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.05 57

plain	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.04 66	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.08 93	0.04 35	0.09 92	0.05 60	0.06 73	0.02 21	0.02 32	0.07 80	0.08 90	0.12 109	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.08 77	0.04 48	0.02 39	0.05 99	0.09 101	0.09 97	0.08 93	0.09 98

MaDis-Stereo	0.07 94	0.04 66	0.05 111	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.03 64	0.06 72	0.06 87	0.04 46	0.06 82	0.10 102	0.05 106	0.02 32	0.07 80	0.08 90	0.10 88	0.09 121	0.07 67	0.05 69	0.10 92	0.10 216	0.01 4	0.05 99	0.11 131	0.18 285	0.13 154	0.16 187

UniTT-Stereo	0.07 94	0.04 66	0.04 76	0.04 66	0.03 43	0.05 97	0.03 64	0.06 72	0.05 60	0.06 75	0.04 38	0.07 81	0.12 246	0.07 166	0.08 111	0.07 73	0.11 99	0.08 92	0.08 83	0.07 107	0.09 82	0.08 132	0.08 219	0.04 71	0.09 101	0.16 253	0.06 76	0.09 98

MIM_Stereo	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.05 90	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.06 72	0.04 35	0.14 112	0.06 82	0.04 41	0.02 21	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.13 113	0.07 82	0.09 99	0.06 88	0.11 98	0.06 91	0.02 39	0.04 71	0.08 89	0.07 79	0.07 84	0.05 57

anonymousdsp	0.05 64	0.04 66	0.03 40	0.03 38	0.04 69	0.04 67	0.04 106	0.06 72	0.05 60	0.06 75	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.09 82	0.05 70	0.03 82	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

RAFT_CTSACE	0.07 94	0.04 66	0.06 144	0.03 38	0.04 69	0.05 97	0.05 117	0.06 72	0.06 87	0.09 92	0.04 38	0.10 102	0.09 210	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.11 99	0.07 82	0.07 67	0.05 69	0.12 112	0.08 132	0.03 82	0.06 128	0.12 141	0.13 171	0.12 140	0.15 171

ARAFT	0.07 94	0.04 66	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.05 97	0.02 26	0.09 101	0.06 87	0.12 103	0.06 82	0.12 121	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.07 73	0.12 109	0.09 121	0.09 99	0.05 69	0.11 98	0.07 111	0.03 82	0.04 71	0.09 101	0.09 97	0.09 109	0.09 98

RAFT + AFF	0.05 64	0.04 66	0.03 40	0.05 90	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.08 143	0.09 92	0.05 60	0.09 93	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.09 84	0.06 62	0.06 59	0.04 41	0.07 66	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.07 77	0.05 34	0.05 54	0.05 57

RYNet	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.04 66	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.04 44	0.11 224	0.05 68	0.04 38	0.04 41	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.06 50	0.07 64	0.08 92	0.07 67	0.05 69	0.05 42	0.04 48	0.11 269	0.04 71	0.06 62	0.13 171	0.06 76	0.05 57

TDLM	0.04 41	0.04 66	0.04 76	0.04 66	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.04 44	0.03 19	0.04 46	0.06 82	0.04 41	0.03 55	0.03 69	0.06 59	0.06 50	0.06 53	0.06 62	0.05 40	0.04 41	0.05 42	0.04 48	0.03 82	0.04 71	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

small-0shot	0.10 138	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.06 115	0.03 64	0.16 160	0.10 204	0.19 161	0.06 82	0.15 155	0.07 173	0.09 214	0.08 111	0.10 140	0.18 183	0.09 121	0.13 150	0.07 107	0.19 242	0.08 132	0.03 82	0.05 99	0.13 154	0.11 135	0.13 154	0.17 200

DepthFocus	0.10 138	0.05 90	0.05 111	0.09 170	0.05 88	0.06 115	0.04 106	0.17 173	0.07 115	0.22 198	0.09 158	0.13 137	0.04 79	0.10 232	0.09 152	0.09 109	0.18 183	0.09 121	0.18 234	0.09 162	0.17 214	0.08 132	0.09 243	0.05 99	0.07 77	0.11 135	0.14 169	0.12 138

LG-G_1	0.06 71	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.06 115	0.03 64	0.06 72	0.06 87	0.08 88	0.03 21	0.10 102	0.04 79	0.06 132	0.06 59	0.06 50	0.10 88	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.10 92	0.04 48	0.05 137	0.04 71	0.06 62	0.06 59	0.08 93	0.07 83

LG-G	0.06 71	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.06 115	0.03 64	0.06 72	0.06 87	0.08 88	0.03 21	0.10 102	0.04 79	0.06 132	0.06 59	0.06 50	0.10 88	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.10 92	0.04 48	0.05 137	0.04 71	0.06 62	0.06 59	0.08 93	0.07 83

DFGA-Net	0.05 64	0.05 90	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.06 75	0.05 60	0.10 102	0.04 79	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.07 82	0.07 67	0.05 69	0.07 66	0.04 48	0.03 82	0.04 71	0.07 77	0.06 59	0.06 76	0.09 98

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 94	0.05 90	0.03 40	0.03 38	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.12 117	0.05 60	0.22 198	0.05 60	0.08 86	0.03 55	0.05 113	0.07 80	0.09 109	0.13 113	0.09 121	0.10 110	0.06 88	0.16 189	0.06 91	0.04 107	0.04 71	0.07 77	0.09 97	0.08 93	0.10 115

HUF	0.07 94	0.05 90	0.04 76	0.07 137	0.06 119	0.04 67	0.03 64	0.09 101	0.07 115	0.16 125	0.05 60	0.09 93	0.04 79	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.06 62	0.09 99	0.06 88	0.14 151	0.06 91	0.03 82	0.04 71	0.08 89	0.05 34	0.06 76	0.05 57

AIO_test	0.06 71	0.05 90	0.04 76	0.07 137	0.05 88	0.04 67	0.04 106	0.10 108	0.09 176	0.12 103	0.05 60	0.11 114	0.04 79	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.07 64	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.13 131	0.05 70	0.04 107	0.04 71	0.09 101	0.07 79	0.05 54	0.05 57

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 94	0.05 90	0.03 40	0.04 66	0.05 88	0.04 67	0.02 26	0.11 112	0.06 87	0.22 198	0.05 60	0.05 60	0.02 21	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.12 109	0.08 92	0.09 99	0.07 107	0.16 189	0.06 91	0.02 39	0.03 38	0.07 77	0.07 79	0.07 84	0.05 57

test_for_model	0.09 112	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.07 136	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 238	0.05 60	0.15 155	0.05 106	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 147	0.12 130	0.08 132	0.14 151	0.07 111	0.04 107	0.05 99	0.09 101	0.10 112	0.08 93	0.09 98

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 112	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.07 136	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 238	0.05 60	0.15 155	0.05 106	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 147	0.12 130	0.08 132	0.14 151	0.07 111	0.04 107	0.05 99	0.09 101	0.10 112	0.08 93	0.09 98

MIF-Stereo (partial)	0.06 71	0.05 90	0.06 144	0.05 90	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.08 93	0.07 115	0.07 84	0.04 38	0.05 60	0.06 138	0.04 97	0.08 111	0.08 90	0.11 99	0.08 92	0.08 83	0.05 69	0.09 82	0.05 70	0.02 39	0.06 128	0.10 116	0.08 87	0.07 84	0.08 90

testlalala	0.09 112	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.07 136	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 238	0.05 60	0.15 155	0.05 106	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 147	0.12 130	0.08 132	0.14 151	0.07 111	0.04 107	0.05 99	0.09 101	0.10 112	0.08 93	0.09 98

GCAPDPT-zeroshot	0.09 112	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.07 136	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 238	0.05 60	0.15 155	0.05 106	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 147	0.12 130	0.08 132	0.14 151	0.07 111	0.04 107	0.05 99	0.09 101	0.10 112	0.08 93	0.09 98

GCAP-Stereo	0.09 112	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.07 136	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 238	0.05 60	0.15 155	0.05 106	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 147	0.12 130	0.08 132	0.14 151	0.07 111	0.04 107	0.05 99	0.09 101	0.10 112	0.08 93	0.09 98

RAFT+CT+SA	0.09 112	0.05 90	0.07 178	0.05 90	0.05 88	0.04 67	0.05 117	0.13 135	0.08 143	0.08 88	0.07 107	0.15 155	0.13 260	0.04 97	0.10 208	0.10 140	0.09 84	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.12 112	0.11 240	0.02 39	0.06 128	0.13 154	0.12 150	0.11 130	0.17 200

test_5	0.08 105	0.05 90	0.07 178	0.04 66	0.04 69	0.04 67	0.04 106	0.09 101	0.05 60	0.05 68	0.07 107	0.12 121	0.12 246	0.02 32	0.07 80	0.09 109	0.07 64	0.07 82	0.08 83	0.06 88	0.10 92	0.09 178	0.02 39	0.07 169	0.10 116	0.13 171	0.13 154	0.18 219

test_4	0.09 112	0.05 90	0.07 178	0.05 90	0.06 119	0.03 43	0.02 26	0.11 112	0.09 176	0.17 135	0.06 82	0.09 93	0.06 138	0.03 69	0.09 152	0.09 109	0.15 134	0.08 92	0.10 110	0.07 107	0.16 189	0.08 132	0.02 39	0.07 169	0.09 101	0.15 227	0.12 140	0.18 219

AnonymousM	0.08 105	0.05 90	0.04 76	0.06 114	0.05 88	0.04 67	0.04 106	0.13 135	0.05 60	0.20 174	0.06 82	0.11 114	0.03 55	0.06 132	0.09 152	0.09 109	0.19 206	0.08 92	0.12 130	0.07 107	0.16 189	0.06 91	0.04 107	0.04 71	0.08 89	0.11 135	0.10 116	0.09 98

XX-Stereo	0.14 233	0.05 90	0.05 111	0.10 191	0.08 161	0.17 271	0.07 170	0.18 212	0.10 204	0.27 303	0.09 158	0.20 231	0.03 55	0.09 214	0.10 208	0.12 249	0.23 273	0.11 164	0.20 257	0.11 224	0.20 265	0.08 132	0.08 219	0.07 169	0.22 303	0.16 253	0.17 216	0.36 322

AFF-stereo	0.06 71	0.05 90	0.05 111	0.05 90	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.11 112	0.06 87	0.16 125	0.04 38	0.08 86	0.03 55	0.02 32	0.06 59	0.08 90	0.08 71	0.05 44	0.09 99	0.04 41	0.09 82	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.10 116	0.08 87	0.07 84	0.07 83

delet	0.05 64	0.05 90	0.04 76	0.06 114	0.05 88	0.05 97	0.05 117	0.04 44	0.04 35	0.06 75	0.05 60	0.10 102	0.05 106	0.03 69	0.07 80	0.06 50	0.07 64	0.06 62	0.05 40	0.06 88	0.06 54	0.04 48	0.03 82	0.04 71	0.06 62	0.06 59	0.04 36	0.04 40

DMCA	0.07 94	0.05 90	0.07 178	0.06 114	0.06 119	0.05 97	0.07 170	0.09 101	0.06 87	0.06 75	0.09 158	0.07 81	0.06 138	0.06 132	0.07 80	0.08 90	0.11 99	0.10 147	0.08 83	0.07 107	0.09 82	0.05 70	0.06 159	0.05 99	0.08 89	0.10 112	0.05 54	0.07 83

AANet_RVC	0.06 71	0.05 90	0.06 144	0.05 90	0.06 119	0.04 67	0.05 117	0.05 60	0.06 87	0.05 68	0.06 82	0.05 60	0.04 79	0.04 97	0.07 80	0.07 73	0.08 71	0.08 92	0.07 67	0.07 107	0.07 66	0.06 91	0.05 137	0.05 99	0.07 77	0.09 97	0.06 76	0.08 90

depth_test_26	0.13 205	0.06 114	0.06 144	0.06 114	0.07 136	0.07 136	0.05 117	0.26 310	0.06 87	0.32 341	0.10 186	0.31 300	0.06 138	0.10 232	0.10 208	0.10 140	0.29 336	0.11 164	0.25 296	0.10 197	0.26 338	0.07 111	0.13 287	0.08 196	0.12 141	0.14 200	0.13 154	0.20 246

AIO_rvc	0.06 71	0.06 114	0.03 40	0.05 90	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.08 93	0.06 87	0.10 100	0.04 38	0.08 86	0.02 21	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.06 62	0.07 67	0.05 69	0.12 112	0.05 70	0.02 39	0.03 38	0.06 62	0.06 59	0.05 54	0.05 57

MGS-Stereo	0.08 105	0.06 114	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.05 60	0.09 92	0.07 107	0.10 102	0.04 79	0.05 113	0.07 80	0.08 90	0.15 134	0.11 164	0.12 130	0.09 162	0.12 112	0.07 111	0.05 137	0.05 99	0.10 116	0.09 97	0.11 130	0.10 115

CASnet	0.10 138	0.06 114	0.05 111	0.08 148	0.09 190	0.11 206	0.05 117	0.18 212	0.10 204	0.23 221	0.11 203	0.13 137	0.06 138	0.07 166	0.09 152	0.10 140	0.16 149	0.08 92	0.18 234	0.07 107	0.14 151	0.06 91	0.06 159	0.06 128	0.12 141	0.10 112	0.14 169	0.10 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.13 205	0.06 114	0.05 111	0.11 212	0.11 234	0.16 262	0.08 189	0.19 242	0.07 115	0.28 322	0.08 136	0.18 203	0.05 106	0.12 267	0.10 208	0.10 140	0.23 273	0.12 203	0.15 178	0.10 197	0.20 265	0.08 132	0.07 187	0.08 196	0.13 154	0.14 200	0.19 254	0.23 272

HanStereo	0.13 205	0.06 114	0.05 111	0.11 212	0.11 234	0.16 262	0.08 189	0.19 242	0.07 115	0.28 322	0.08 136	0.18 203	0.05 106	0.12 267	0.10 208	0.10 140	0.23 273	0.12 203	0.15 178	0.10 197	0.20 265	0.08 132	0.07 187	0.08 196	0.13 154	0.14 200	0.19 254	0.23 272

4D-IteraStereo	0.09 112	0.06 114	0.05 111	0.06 114	0.06 119	0.06 115	0.04 106	0.15 150	0.10 204	0.22 198	0.08 136	0.14 149	0.06 138	0.03 69	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.09 121	0.11 118	0.07 107	0.15 171	0.05 70	0.03 82	0.05 99	0.10 116	0.10 112	0.08 93	0.08 90

CES	0.11 155	0.06 114	0.06 144	0.06 114	0.08 161	0.07 136	0.05 117	0.35 338	0.05 60	0.15 119	0.23 326	0.13 137	0.04 79	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.19 206	0.08 92	0.14 165	0.08 132	0.28 346	0.08 132	0.07 187	0.04 71	0.14 179	0.11 135	0.13 154	0.16 187

EGLCR-Stereo	0.11 155	0.06 114	0.04 76	0.08 148	0.08 161	0.07 136	0.05 117	0.17 173	0.09 176	0.27 303	0.06 82	0.19 215	0.06 138	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.20 231	0.10 147	0.16 194	0.07 107	0.17 214	0.07 111	0.04 107	0.06 128	0.10 116	0.12 150	0.18 241	0.18 219

TESTraft	0.09 112	0.06 114	0.06 144	0.04 66	0.04 69	0.05 97	0.06 152	0.09 101	0.08 143	0.09 92	0.08 136	0.12 121	0.13 260	0.03 69	0.09 152	0.10 140	0.11 99	0.09 121	0.08 83	0.07 107	0.13 131	0.12 262	0.02 39	0.05 99	0.14 179	0.12 150	0.14 169	0.20 246

anonymity	0.13 205	0.06 114	0.05 111	0.09 170	0.10 215	0.09 164	0.07 170	0.18 212	0.08 143	0.28 322	0.12 220	0.19 215	0.06 138	0.09 214	0.09 152	0.13 270	0.23 273	0.12 203	0.17 215	0.15 289	0.19 242	0.10 216	0.09 243	0.07 169	0.19 267	0.18 285	0.19 254	0.19 237

CIPLG	0.09 112	0.06 114	0.05 111	0.06 114	0.06 119	0.09 164	0.06 152	0.18 212	0.06 87	0.20 174	0.08 136	0.12 121	0.06 138	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.11 164	0.11 118	0.09 162	0.13 131	0.06 91	0.04 107	0.06 128	0.10 116	0.09 97	0.10 116	0.10 115

IPLGR_C	0.09 112	0.06 114	0.05 111	0.06 114	0.06 119	0.09 164	0.06 152	0.18 212	0.06 87	0.20 174	0.08 136	0.12 121	0.07 173	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.11 164	0.11 118	0.09 162	0.13 131	0.06 91	0.04 107	0.06 128	0.10 116	0.09 97	0.10 116	0.10 115

AASNet	0.06 71	0.06 114	0.04 76	0.09 170	0.07 136	0.08 149	0.05 117	0.08 93	0.04 35	0.07 84	0.07 107	0.07 81	0.04 79	0.04 97	0.06 59	0.07 73	0.10 88	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.07 66	0.06 91	0.04 107	0.06 128	0.08 89	0.07 79	0.06 76	0.06 77

test-3	0.10 138	0.06 114	0.04 76	0.06 114	0.08 161	0.05 97	0.05 117	0.17 173	0.07 115	0.24 238	0.07 107	0.19 215	0.07 173	0.06 132	0.10 208	0.10 140	0.21 246	0.09 121	0.15 178	0.10 197	0.16 189	0.09 178	0.05 137	0.06 128	0.09 101	0.10 112	0.12 140	0.11 125

test_1	0.10 138	0.06 114	0.04 76	0.06 114	0.08 161	0.05 97	0.05 117	0.17 173	0.07 115	0.24 238	0.07 107	0.19 215	0.07 173	0.06 132	0.10 208	0.10 140	0.21 246	0.09 121	0.15 178	0.10 197	0.16 189	0.09 178	0.05 137	0.06 128	0.09 101	0.10 112	0.12 140	0.11 125

ACRE	0.09 112	0.06 114	0.05 111	0.06 114	0.06 119	0.09 164	0.06 152	0.18 212	0.06 87	0.20 174	0.08 136	0.12 121	0.07 173	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.11 164	0.11 118	0.09 162	0.13 131	0.06 91	0.04 107	0.06 128	0.10 116	0.10 112	0.10 116	0.10 115

test-1	0.14 233	0.06 114	0.07 178	0.11 212	0.10 215	0.18 279	0.14 269	0.19 242	0.13 253	0.28 322	0.10 186	0.19 215	0.11 238	0.12 267	0.12 264	0.13 270	0.22 262	0.12 203	0.22 275	0.10 197	0.24 326	0.08 132	0.09 243	0.08 196	0.21 293	0.18 285	0.15 185	0.17 200

raft+_RVC	0.08 105	0.06 114	0.04 76	0.06 114	0.06 119	0.07 136	0.04 106	0.10 108	0.08 143	0.17 135	0.08 136	0.09 93	0.04 79	0.04 97	0.08 111	0.07 73	0.13 113	0.09 121	0.11 118	0.06 88	0.13 131	0.05 70	0.03 82	0.05 99	0.10 116	0.09 97	0.09 109	0.08 90

TANstereo	0.11 155	0.06 114	0.06 144	0.10 191	0.09 190	0.09 164	0.06 152	0.12 117	0.08 143	0.22 198	0.08 136	0.13 137	0.07 173	0.08 192	0.10 208	0.13 270	0.20 231	0.13 237	0.18 234	0.08 132	0.18 228	0.09 178	0.06 159	0.06 128	0.10 116	0.10 112	0.15 185	0.14 157

XX-TBD	0.11 155	0.06 114	0.06 144	0.10 191	0.09 190	0.09 164	0.06 152	0.12 117	0.08 143	0.22 198	0.08 136	0.13 137	0.07 173	0.08 192	0.10 208	0.13 270	0.20 231	0.13 237	0.18 234	0.08 132	0.18 228	0.09 178	0.06 159	0.06 128	0.10 116	0.10 112	0.15 185	0.14 157

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 105	0.06 114	0.05 111	0.05 90	0.04 69	0.04 67	0.04 106	0.14 145	0.07 115	0.21 187	0.04 38	0.12 121	0.04 79	0.03 69	0.07 80	0.09 109	0.09 84	0.06 62	0.10 110	0.05 69	0.11 98	0.05 70	0.03 82	0.05 99	0.12 141	0.09 97	0.09 109	0.09 98

MMNet	0.06 71	0.06 114	0.04 76	0.08 148	0.06 119	0.06 115	0.05 117	0.07 87	0.05 60	0.05 68	0.05 60	0.09 93	0.04 79	0.04 97	0.07 80	0.07 73	0.08 71	0.08 92	0.07 67	0.06 88	0.06 54	0.05 70	0.04 107	0.05 99	0.07 77	0.08 87	0.07 84	0.10 115

PWCDC_ROB	0.13 205	0.06 114	0.09 226	0.07 137	0.13 260	0.08 149	0.13 263	0.06 72	0.24 323	0.09 92	0.15 260	0.09 93	0.43 348	0.26 328	0.10 208	0.10 140	0.09 84	0.12 203	0.08 83	0.11 224	0.08 77	0.11 240	0.19 312	0.13 286	0.07 77	0.13 171	0.08 93	0.18 219

DF	0.12 184	0.07 138	0.05 111	0.10 191	0.09 190	0.09 164	0.07 170	0.19 242	0.07 115	0.27 303	0.09 158	0.20 231	0.05 106	0.10 232	0.09 152	0.11 198	0.22 262	0.11 164	0.16 194	0.09 162	0.21 289	0.10 216	0.07 187	0.07 169	0.15 192	0.12 150	0.17 216	0.23 272

gcap_with_dpt	0.13 205	0.07 138	0.07 178	0.08 148	0.09 190	0.11 206	0.07 170	0.18 212	0.11 224	0.27 303	0.10 186	0.24 281	0.09 210	0.12 267	0.10 208	0.11 198	0.21 246	0.12 203	0.16 194	0.10 197	0.21 289	0.11 240	0.08 219	0.08 196	0.17 226	0.12 150	0.17 216	0.25 283

IGEV-FE	0.14 233	0.07 138	0.05 111	0.13 240	0.13 260	0.10 189	0.11 243	0.17 173	0.09 176	0.28 322	0.09 158	0.23 272	0.05 106	0.12 267	0.09 152	0.11 198	0.23 273	0.11 164	0.16 194	0.12 245	0.20 265	0.09 178	0.09 243	0.06 128	0.19 267	0.14 200	0.23 287	0.27 293

DDF-Stereo	0.12 184	0.07 138	0.04 76	0.10 191	0.09 190	0.13 229	0.10 229	0.18 212	0.08 143	0.24 238	0.06 82	0.19 215	0.06 138	0.08 192	0.08 111	0.11 198	0.23 273	0.08 92	0.16 194	0.10 197	0.20 265	0.08 132	0.07 187	0.07 169	0.13 154	0.13 171	0.17 216	0.19 237

zero-FE	0.12 184	0.07 138	0.04 76	0.11 212	0.08 161	0.15 250	0.12 257	0.18 212	0.08 143	0.23 221	0.08 136	0.19 215	0.07 173	0.08 192	0.08 111	0.11 198	0.23 273	0.09 121	0.17 215	0.10 197	0.20 265	0.09 178	0.07 187	0.07 169	0.13 154	0.13 171	0.16 198	0.20 246

S2M2_XL	0.11 155	0.07 138	0.08 206	0.07 137	0.07 136	0.10 189	0.08 189	0.18 212	0.06 87	0.21 187	0.09 158	0.22 269	0.05 106	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.20 231	0.09 121	0.17 215	0.09 162	0.20 265	0.08 132	0.08 219	0.06 128	0.11 131	0.09 97	0.14 169	0.16 187
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.12 184	0.07 138	0.04 76	0.09 170	0.09 190	0.11 206	0.10 229	0.18 212	0.08 143	0.24 238	0.09 158	0.16 177	0.04 79	0.09 214	0.09 152	0.11 198	0.21 246	0.10 147	0.17 215	0.09 162	0.20 265	0.10 216	0.05 137	0.06 128	0.15 192	0.13 171	0.16 198	0.27 293

castereo++	0.10 138	0.07 138	0.05 111	0.07 137	0.07 136	0.06 115	0.05 117	0.17 173	0.09 176	0.24 238	0.08 136	0.17 186	0.06 138	0.05 113	0.09 152	0.10 140	0.19 206	0.09 121	0.13 150	0.07 107	0.20 265	0.07 111	0.05 137	0.07 169	0.12 141	0.12 150	0.12 140	0.11 125

castereo	0.10 138	0.07 138	0.06 144	0.06 114	0.07 136	0.08 149	0.05 117	0.16 160	0.11 224	0.24 238	0.10 186	0.15 155	0.04 79	0.05 113	0.08 111	0.10 140	0.20 231	0.09 121	0.14 165	0.07 107	0.19 242	0.07 111	0.04 107	0.07 169	0.13 154	0.12 150	0.12 140	0.12 138

GCAP-BAT	0.13 205	0.07 138	0.07 178	0.08 148	0.09 190	0.11 206	0.07 170	0.18 212	0.11 224	0.27 303	0.10 186	0.24 281	0.09 210	0.12 267	0.10 208	0.11 198	0.21 246	0.12 203	0.16 194	0.10 197	0.21 289	0.11 240	0.08 219	0.08 196	0.17 226	0.12 150	0.17 216	0.25 283

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 257	0.07 138	0.05 111	0.12 226	0.12 248	0.15 250	0.09 210	0.17 173	0.12 244	0.29 336	0.09 158	0.22 269	0.05 106	0.12 267	0.11 248	0.11 198	0.26 317	0.12 203	0.33 324	0.11 224	0.20 265	0.12 262	0.08 219	0.06 128	0.21 293	0.18 285	0.20 266	0.32 315

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 257	0.07 138	0.05 111	0.14 250	0.12 248	0.15 250	0.10 229	0.18 212	0.08 143	0.26 289	0.08 136	0.19 215	0.08 197	0.11 248	0.10 208	0.12 249	0.26 317	0.13 237	0.26 302	0.11 224	0.20 265	0.10 216	0.08 219	0.07 169	0.20 280	0.18 285	0.19 254	0.31 311

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 138	0.07 138	0.06 144	0.08 148	0.05 88	0.07 136	0.03 64	0.11 112	0.15 272	0.20 174	0.15 260	0.11 114	0.07 173	0.08 192	0.08 111	0.09 109	0.16 149	0.11 164	0.12 130	0.08 132	0.12 112	0.11 240	0.06 159	0.07 169	0.12 141	0.14 200	0.12 140	0.16 187

IGEV_Zeroshot_test	0.14 233	0.07 138	0.05 111	0.13 240	0.13 260	0.10 189	0.11 243	0.17 173	0.09 176	0.28 322	0.09 158	0.23 272	0.05 106	0.12 267	0.09 152	0.11 198	0.23 273	0.11 164	0.16 194	0.12 245	0.20 265	0.09 178	0.09 243	0.06 128	0.19 267	0.14 200	0.23 287	0.27 293

Any-RAFT	0.13 205	0.07 138	0.05 111	0.10 191	0.09 190	0.12 218	0.08 189	0.17 173	0.10 204	0.26 289	0.09 158	0.20 231	0.08 197	0.10 232	0.09 152	0.10 140	0.22 262	0.11 164	0.20 257	0.10 197	0.21 289	0.09 178	0.08 219	0.06 128	0.16 207	0.15 227	0.17 216	0.17 200

RAFT-Test	0.13 205	0.07 138	0.06 144	0.09 170	0.11 234	0.13 229	0.09 210	0.17 173	0.11 224	0.27 303	0.10 186	0.20 231	0.05 106	0.12 267	0.10 208	0.11 198	0.23 273	0.12 203	0.21 268	0.14 275	0.21 289	0.11 240	0.06 159	0.08 196	0.17 226	0.15 227	0.17 216	0.17 200

LoS_RVC	0.09 112	0.07 138	0.05 111	0.05 90	0.06 119	0.06 115	0.05 117	0.13 135	0.08 143	0.18 147	0.11 203	0.12 121	0.06 138	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.10 88	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.16 189	0.09 178	0.05 137	0.06 128	0.14 179	0.10 112	0.10 116	0.13 147

tt_ll	0.09 112	0.07 138	0.05 111	0.05 90	0.06 119	0.06 115	0.05 117	0.13 135	0.08 143	0.18 147	0.11 203	0.12 121	0.06 138	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.10 88	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.16 189	0.09 178	0.05 137	0.06 128	0.14 179	0.10 112	0.10 116	0.13 147

CAS	0.09 112	0.07 138	0.05 111	0.06 114	0.05 88	0.05 97	0.04 106	0.14 145	0.05 60	0.11 101	0.10 186	0.11 114	0.05 106	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.11 99	0.10 147	0.14 165	0.07 107	0.12 112	0.07 111	0.05 137	0.05 99	0.13 154	0.11 135	0.09 109	0.14 157

anonymousdsp2	0.08 105	0.07 138	0.05 111	0.06 114	0.05 88	0.06 115	0.05 117	0.12 117	0.06 87	0.17 135	0.06 82	0.08 86	0.04 79	0.05 113	0.07 80	0.08 90	0.13 113	0.08 92	0.10 110	0.07 107	0.12 112	0.06 91	0.05 137	0.06 128	0.09 101	0.08 87	0.08 93	0.07 83

TestStereo1	0.09 112	0.07 138	0.06 144	0.04 66	0.05 88	0.06 115	0.06 152	0.07 87	0.07 115	0.09 92	0.07 107	0.11 114	0.14 276	0.04 97	0.09 152	0.10 140	0.11 99	0.09 121	0.09 99	0.08 132	0.13 131	0.12 262	0.02 39	0.04 71	0.15 192	0.13 171	0.16 198	0.20 246

IER	0.09 112	0.07 138	0.07 178	0.09 170	0.07 136	0.08 149	0.06 152	0.12 117	0.07 115	0.14 112	0.11 203	0.10 102	0.07 173	0.06 132	0.08 111	0.09 109	0.15 134	0.11 164	0.11 118	0.07 107	0.11 98	0.07 111	0.06 159	0.06 128	0.10 116	0.10 112	0.11 130	0.14 157

SA-5K	0.09 112	0.07 138	0.06 144	0.04 66	0.05 88	0.06 115	0.06 152	0.07 87	0.07 115	0.09 92	0.07 107	0.11 114	0.14 276	0.04 97	0.09 152	0.10 140	0.11 99	0.09 121	0.09 99	0.08 132	0.13 131	0.12 262	0.02 39	0.04 71	0.15 192	0.13 171	0.16 198	0.20 246

Sa-1000	0.10 138	0.07 138	0.07 178	0.07 137	0.05 88	0.09 164	0.03 64	0.12 117	0.06 87	0.18 147	0.08 136	0.19 215	0.05 106	0.05 113	0.10 208	0.10 140	0.16 149	0.12 203	0.14 165	0.09 162	0.16 189	0.10 216	0.04 107	0.05 99	0.19 267	0.15 227	0.13 154	0.20 246

SA	0.10 138	0.07 138	0.06 144	0.06 114	0.05 88	0.08 149	0.04 106	0.12 117	0.05 60	0.16 125	0.07 107	0.16 177	0.03 55	0.04 97	0.09 152	0.09 109	0.13 113	0.11 164	0.12 130	0.09 162	0.14 151	0.10 216	0.03 82	0.06 128	0.16 207	0.14 200	0.13 154	0.20 246

iRaft-Stereo_20w	0.13 205	0.07 138	0.05 111	0.12 226	0.12 248	0.12 218	0.09 210	0.16 160	0.10 204	0.28 322	0.09 158	0.19 215	0.04 79	0.10 232	0.09 152	0.11 198	0.24 292	0.11 164	0.15 178	0.13 264	0.20 265	0.08 132	0.09 243	0.06 128	0.17 226	0.13 171	0.20 266	0.25 283

IPLG	0.09 112	0.07 138	0.07 178	0.07 137	0.07 136	0.06 115	0.05 117	0.15 150	0.06 87	0.22 198	0.06 82	0.15 155	0.05 106	0.04 97	0.08 111	0.10 140	0.16 149	0.10 147	0.14 165	0.09 162	0.13 131	0.08 132	0.04 107	0.07 169	0.13 154	0.11 135	0.11 130	0.08 90

GMOStereo	0.11 155	0.07 138	0.09 226	0.06 114	0.05 88	0.06 115	0.05 117	0.17 173	0.09 176	0.24 238	0.07 107	0.17 186	0.09 210	0.05 113	0.10 208	0.11 198	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.19 242	0.08 132	0.03 82	0.06 128	0.18 251	0.16 253	0.14 169	0.17 200

error version	0.11 155	0.07 138	0.09 226	0.06 114	0.05 88	0.06 115	0.05 117	0.17 173	0.09 176	0.24 238	0.07 107	0.17 186	0.09 210	0.05 113	0.10 208	0.11 198	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.19 242	0.08 132	0.03 82	0.06 128	0.18 251	0.16 253	0.14 169	0.17 200

test-v	0.11 155	0.07 138	0.09 226	0.06 114	0.05 88	0.06 115	0.05 117	0.17 173	0.09 176	0.24 238	0.07 107	0.17 186	0.09 210	0.05 113	0.10 208	0.11 198	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.19 242	0.08 132	0.03 82	0.06 128	0.18 251	0.16 253	0.14 169	0.17 200

test_3	0.11 155	0.07 138	0.07 178	0.06 114	0.08 161	0.05 97	0.05 117	0.17 173	0.09 176	0.24 238	0.09 158	0.21 255	0.11 238	0.06 132	0.13 284	0.13 270	0.20 231	0.09 121	0.14 165	0.10 197	0.18 228	0.08 132	0.04 107	0.08 196	0.13 154	0.15 227	0.13 154	0.14 157

TRStereo	0.13 205	0.07 138	0.05 111	0.09 170	0.08 161	0.17 271	0.13 263	0.18 212	0.07 115	0.25 272	0.09 158	0.20 231	0.04 79	0.10 232	0.09 152	0.10 140	0.22 262	0.11 164	0.22 275	0.13 264	0.19 242	0.09 178	0.09 243	0.07 169	0.16 207	0.15 227	0.24 297	0.20 246

test-2	0.11 155	0.07 138	0.09 226	0.06 114	0.05 88	0.06 115	0.05 117	0.17 173	0.09 176	0.24 238	0.07 107	0.17 186	0.09 210	0.05 113	0.10 208	0.11 198	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.19 242	0.08 132	0.03 82	0.06 128	0.18 251	0.16 253	0.14 169	0.17 200

CREStereo++_RVC	0.11 155	0.07 138	0.05 111	0.08 148	0.08 161	0.08 149	0.07 170	0.16 160	0.09 176	0.26 289	0.09 158	0.17 186	0.13 260	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.20 231	0.08 92	0.13 150	0.07 107	0.19 242	0.08 132	0.06 159	0.06 128	0.14 179	0.11 135	0.16 198	0.15 171
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	0.13 205	0.07 138	0.04 76	0.10 191	0.10 215	0.10 189	0.09 210	0.17 173	0.10 204	0.26 289	0.11 203	0.20 231	0.05 106	0.10 232	0.10 208	0.11 198	0.23 273	0.12 203	0.18 234	0.12 245	0.19 242	0.08 132	0.08 219	0.08 196	0.16 207	0.14 200	0.15 185	0.20 246

CCAANet	0.08 105	0.07 138	0.06 144	0.09 170	0.06 119	0.07 136	0.09 210	0.08 93	0.07 115	0.07 84	0.07 107	0.14 149	0.05 106	0.05 113	0.09 152	0.10 140	0.10 88	0.09 121	0.07 67	0.06 88	0.08 77	0.06 91	0.04 107	0.04 71	0.08 89	0.09 97	0.07 84	0.09 98

R-Stereo Train	0.13 205	0.07 138	0.07 178	0.09 170	0.10 215	0.15 250	0.05 117	0.16 160	0.12 244	0.28 322	0.12 220	0.20 231	0.08 197	0.11 248	0.09 152	0.11 198	0.24 292	0.12 203	0.16 194	0.11 224	0.21 289	0.11 240	0.08 219	0.07 169	0.15 192	0.15 227	0.16 198	0.15 171

RAFT-Stereo	0.13 205	0.07 138	0.07 178	0.09 170	0.10 215	0.15 250	0.05 117	0.16 160	0.12 244	0.28 322	0.12 220	0.20 231	0.08 197	0.11 248	0.09 152	0.11 198	0.24 292	0.12 203	0.16 194	0.11 224	0.21 289	0.11 240	0.08 219	0.07 169	0.15 192	0.15 227	0.16 198	0.15 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet	0.06 71	0.07 138	0.06 144	0.06 114	0.06 119	0.07 136	0.06 152	0.07 87	0.05 60	0.06 75	0.07 107	0.05 60	0.04 79	0.04 97	0.07 80	0.08 90	0.08 71	0.10 147	0.07 67	0.05 69	0.07 66	0.05 70	0.05 137	0.05 99	0.08 89	0.07 79	0.06 76	0.06 77

CVANet_RVC	0.07 94	0.07 138	0.07 178	0.08 148	0.06 119	0.07 136	0.05 117	0.06 72	0.05 60	0.06 75	0.09 158	0.05 60	0.04 79	0.04 97	0.08 111	0.08 90	0.08 71	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.08 77	0.05 70	0.04 107	0.05 99	0.08 89	0.07 79	0.07 84	0.09 98

HITNet	0.09 112	0.07 138	0.06 144	0.08 148	0.08 161	0.08 149	0.05 117	0.11 112	0.07 115	0.19 161	0.08 136	0.12 121	0.06 138	0.07 166	0.08 111	0.08 90	0.13 113	0.11 164	0.10 110	0.06 88	0.10 92	0.09 178	0.06 159	0.06 128	0.12 141	0.11 135	0.16 198	0.13 147
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
DNS	0.16 274	0.08 179	0.07 178	0.12 226	0.07 136	0.20 296	0.09 210	0.20 263	0.07 115	0.22 198	0.11 203	1.23 368	0.07 173	0.09 214	0.08 111	0.10 140	0.21 246	0.11 164	0.18 234	0.09 162	0.16 189	0.06 91	0.05 137	0.08 196	0.18 251	0.16 253	0.17 216	0.20 246

DN	0.14 233	0.08 179	0.08 206	0.19 288	0.09 190	0.22 309	0.11 243	0.18 212	0.10 204	0.21 187	0.12 220	0.35 306	0.06 138	0.14 289	0.09 152	0.11 198	0.24 292	0.12 203	0.16 194	0.08 132	0.18 228	0.11 240	0.06 159	0.08 196	0.24 312	0.14 200	0.15 185	0.18 219

YMNet	0.07 94	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.08 161	0.08 149	0.07 170	0.07 87	0.07 115	0.05 68	0.07 107	0.13 137	0.05 106	0.07 166	0.07 80	0.07 73	0.08 71	0.08 92	0.09 99	0.05 69	0.07 66	0.06 91	0.06 159	0.05 99	0.09 101	0.08 87	0.09 109	0.09 98

Reg-Stereo(zero)	0.11 155	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.07 136	0.10 189	0.07 170	0.17 173	0.10 204	0.25 272	0.09 158	0.20 231	0.06 138	0.07 166	0.09 152	0.11 198	0.19 206	0.10 147	0.15 178	0.09 162	0.15 171	0.08 132	0.07 187	0.07 169	0.13 154	0.13 171	0.18 241	0.17 200

FLISNet	0.11 155	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.07 136	0.10 189	0.07 170	0.17 173	0.10 204	0.25 272	0.09 158	0.20 231	0.06 138	0.07 166	0.09 152	0.11 198	0.19 206	0.10 147	0.15 178	0.09 162	0.15 171	0.08 132	0.07 187	0.07 169	0.13 154	0.13 171	0.18 241	0.17 200

gcap-zeroshot	0.13 205	0.08 179	0.05 111	0.08 148	0.10 215	0.11 206	0.09 210	0.18 212	0.09 176	0.28 322	0.08 136	0.20 231	0.06 138	0.10 232	0.09 152	0.12 249	0.23 273	0.11 164	0.27 307	0.12 245	0.20 265	0.11 240	0.07 187	0.08 196	0.12 141	0.17 272	0.17 216	0.18 219

trnet	0.11 155	0.08 179	0.05 111	0.07 137	0.07 136	0.07 136	0.05 117	0.18 212	0.05 60	0.27 303	0.07 107	0.18 203	0.06 138	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.22 262	0.08 92	0.12 130	0.07 107	0.20 265	0.08 132	0.06 159	0.05 99	0.11 131	0.13 171	0.17 216	0.16 187

MSKI-zero shot	0.13 205	0.08 179	0.05 111	0.09 170	0.11 234	0.09 164	0.07 170	0.19 242	0.09 176	0.28 322	0.10 186	0.19 215	0.06 138	0.11 248	0.10 208	0.11 198	0.24 292	0.11 164	0.17 215	0.11 224	0.21 289	0.10 216	0.07 187	0.08 196	0.14 179	0.17 272	0.18 241	0.18 219

cross-raft	0.14 233	0.08 179	0.07 178	0.08 148	0.10 215	0.12 218	0.08 189	0.17 173	0.13 253	0.27 303	0.11 203	0.21 255	0.05 106	0.11 248	0.13 284	0.14 291	0.22 262	0.11 164	0.23 285	0.13 264	0.23 319	0.09 178	0.06 159	0.08 196	0.22 303	0.17 272	0.14 169	0.15 171

rafts_anoy	0.09 112	0.08 179	0.07 178	0.07 137	0.07 136	0.06 115	0.05 117	0.13 135	0.05 60	0.17 135	0.09 158	0.12 121	0.05 106	0.03 69	0.09 152	0.10 140	0.15 134	0.12 203	0.13 150	0.07 107	0.14 151	0.08 132	0.03 82	0.06 128	0.11 131	0.10 112	0.09 109	0.11 125

raftrobust	0.10 138	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.07 136	0.05 97	0.04 106	0.14 145	0.06 87	0.25 272	0.07 107	0.12 121	0.05 106	0.05 113	0.08 111	0.09 109	0.18 183	0.11 164	0.11 118	0.09 162	0.17 214	0.08 132	0.05 137	0.05 99	0.13 154	0.12 150	0.10 116	0.10 115

RALCasStereoNet	0.09 112	0.08 179	0.06 144	0.09 170	0.07 136	0.06 115	0.05 117	0.12 117	0.05 60	0.18 147	0.07 107	0.12 121	0.05 106	0.04 97	0.09 152	0.10 140	0.18 183	0.12 203	0.13 150	0.08 132	0.15 171	0.08 132	0.05 137	0.06 128	0.12 141	0.09 97	0.10 116	0.08 90

RALAANet	0.09 112	0.08 179	0.06 144	0.07 137	0.05 88	0.08 149	0.05 117	0.10 108	0.07 115	0.12 103	0.09 158	0.10 102	0.06 138	0.03 69	0.08 111	0.09 109	0.13 113	0.11 164	0.15 178	0.08 132	0.12 112	0.07 111	0.04 107	0.06 128	0.11 131	0.10 112	0.11 130	0.11 125

UPFNet	0.09 112	0.08 179	0.08 206	0.09 170	0.07 136	0.09 164	0.06 152	0.12 117	0.09 176	0.14 112	0.09 158	0.12 121	0.06 138	0.07 166	0.08 111	0.10 140	0.13 113	0.11 164	0.10 110	0.07 107	0.09 82	0.07 111	0.06 159	0.06 128	0.09 101	0.10 112	0.10 116	0.10 115

CREStereo	0.11 155	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.08 161	0.07 136	0.05 117	0.18 212	0.05 60	0.26 289	0.08 136	0.18 203	0.06 138	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.22 262	0.09 121	0.13 150	0.08 132	0.20 265	0.09 178	0.06 159	0.05 99	0.11 131	0.13 171	0.17 216	0.15 171
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	0.10 138	0.08 179	0.11 258	0.08 148	0.09 190	0.08 149	0.08 189	0.12 117	0.09 176	0.13 109	0.13 234	0.13 137	0.07 173	0.06 132	0.13 284	0.12 249	0.14 127	0.13 237	0.11 118	0.10 197	0.12 112	0.09 178	0.07 187	0.09 230	0.10 116	0.10 112	0.10 116	0.11 125

MSMDNet	0.13 205	0.08 179	0.06 144	0.09 170	0.12 248	0.10 189	0.08 189	0.17 173	0.11 224	0.27 303	0.09 158	0.20 231	0.06 138	0.12 267	0.10 208	0.11 198	0.24 292	0.12 203	0.19 251	0.16 301	0.21 289	0.11 240	0.07 187	0.08 196	0.17 226	0.14 200	0.17 216	0.18 219

iResNetv2_ROB	0.12 184	0.08 179	0.07 178	0.12 226	0.09 190	0.12 218	0.08 189	0.17 173	0.08 143	0.22 198	0.12 220	0.20 231	0.15 284	0.06 132	0.08 111	0.08 90	0.16 149	0.11 164	0.17 215	0.10 197	0.14 151	0.09 178	0.09 243	0.10 247	0.14 179	0.12 150	0.19 254	0.12 138

iResNet_ROB	0.11 155	0.08 179	0.07 178	0.11 212	0.08 161	0.12 218	0.07 170	0.15 150	0.08 143	0.23 221	0.10 186	0.15 155	0.15 284	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.17 163	0.12 203	0.13 150	0.09 162	0.14 151	0.09 178	0.07 187	0.08 196	0.14 179	0.12 150	0.15 185	0.15 171

LGCAT	0.11 155	0.09 198	0.08 206	0.08 148	0.07 136	0.10 189	0.06 152	0.17 173	0.06 87	0.22 198	0.09 158	0.15 155	0.07 173	0.07 166	0.09 152	0.09 109	0.19 206	0.10 147	0.17 215	0.08 132	0.19 242	0.10 216	0.08 219	0.06 128	0.11 131	0.12 150	0.15 185	0.11 125

HLF11	0.11 155	0.09 198	0.07 178	0.11 212	0.07 136	0.09 164	0.07 170	0.19 242	0.07 115	0.19 161	0.09 158	0.16 177	0.06 138	0.07 166	0.08 111	0.10 140	0.19 206	0.12 203	0.16 194	0.09 162	0.13 131	0.08 132	0.07 187	0.07 169	0.12 141	0.13 171	0.15 185	0.14 157

TestStereo_HL2	0.12 184	0.09 198	0.07 178	0.10 191	0.08 161	0.10 189	0.08 189	0.18 212	0.10 204	0.22 198	0.11 203	0.20 231	0.09 210	0.08 192	0.09 152	0.10 140	0.19 206	0.11 164	0.17 215	0.09 162	0.14 151	0.07 111	0.07 187	0.08 196	0.17 226	0.14 200	0.17 216	0.18 219

GGDA	0.12 184	0.09 198	0.07 178	0.10 191	0.08 161	0.11 206	0.08 189	0.18 212	0.11 224	0.22 198	0.10 186	0.21 255	0.10 227	0.08 192	0.09 152	0.10 140	0.19 206	0.11 164	0.16 194	0.08 132	0.14 151	0.08 132	0.07 187	0.08 196	0.16 207	0.14 200	0.16 198	0.17 200

WQFJA1++	0.12 184	0.09 198	0.06 144	0.15 263	0.08 161	0.15 250	0.14 269	0.17 173	0.07 115	0.19 161	0.11 203	0.15 155	0.08 197	0.05 113	0.08 111	0.10 140	0.19 206	0.09 121	0.16 194	0.08 132	0.16 189	0.07 111	0.06 159	0.06 128	0.16 207	0.11 135	0.21 280	0.22 267

model_zeroshot	0.14 233	0.09 198	0.06 144	0.10 191	0.10 215	0.14 238	0.08 189	0.20 263	0.12 244	0.28 322	0.08 136	0.21 255	0.06 138	0.11 248	0.09 152	0.12 249	0.26 317	0.13 237	0.27 307	0.11 224	0.20 265	0.13 279	0.11 269	0.09 230	0.17 226	0.17 272	0.18 241	0.18 219

AE-Stereo	0.12 184	0.09 198	0.08 206	0.11 212	0.09 190	0.08 149	0.05 117	0.17 173	0.14 264	0.24 238	0.09 158	0.19 215	0.10 227	0.07 166	0.10 208	0.12 249	0.24 292	0.13 237	0.16 194	0.11 224	0.18 228	0.09 178	0.05 137	0.09 230	0.13 154	0.14 200	0.15 185	0.15 171

iinet-f	0.10 138	0.09 198	0.06 144	0.08 148	0.06 119	0.09 164	0.06 152	0.09 101	0.07 115	0.18 147	0.11 203	0.10 102	0.10 227	0.06 132	0.08 111	0.09 109	0.14 127	0.09 121	0.18 234	0.09 162	0.11 98	0.06 91	0.05 137	0.06 128	0.11 131	0.10 112	0.15 185	0.12 138

raft_robust	0.12 184	0.09 198	0.09 226	0.11 212	0.06 119	0.09 164	0.06 152	0.15 150	0.08 143	0.23 221	0.07 107	0.20 231	0.11 238	0.09 214	0.11 248	0.12 249	0.16 149	0.12 203	0.13 150	0.10 197	0.15 171	0.11 240	0.03 82	0.07 169	0.18 251	0.16 253	0.15 185	0.14 157

MIPNet	0.11 155	0.09 198	0.06 144	0.07 137	0.08 161	0.07 136	0.05 117	0.17 173	0.06 87	0.23 221	0.07 107	0.15 155	0.08 197	0.05 113	0.09 152	0.10 140	0.17 163	0.11 164	0.20 257	0.12 245	0.13 131	0.10 216	0.05 137	0.07 169	0.15 192	0.13 171	0.11 130	0.13 147

IPLGR	0.12 184	0.09 198	0.09 226	0.09 170	0.10 215	0.09 164	0.07 170	0.18 212	0.09 176	0.22 198	0.10 186	0.15 155	0.07 173	0.06 132	0.09 152	0.11 198	0.17 163	0.11 164	0.20 257	0.12 245	0.15 171	0.08 132	0.04 107	0.08 196	0.16 207	0.13 171	0.14 169	0.16 187

LMCR-Stereo	0.13 205	0.09 198	0.07 178	0.11 212	0.08 161	0.11 206	0.09 210	0.18 212	0.09 176	0.19 161	0.14 247	0.19 215	0.14 276	0.10 232	0.09 152	0.11 198	0.20 231	0.13 237	0.19 251	0.10 197	0.18 228	0.10 216	0.08 219	0.08 196	0.15 192	0.13 171	0.18 241	0.17 200

s12784h	0.12 184	0.09 198	0.06 144	0.11 212	0.09 190	0.08 149	0.06 152	0.18 212	0.07 115	0.27 303	0.11 203	0.19 215	0.08 197	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.21 246	0.08 92	0.15 178	0.07 107	0.20 265	0.08 132	0.05 137	0.07 169	0.16 207	0.14 200	0.18 241	0.21 264

sAnonymous2	0.14 233	0.09 198	0.10 245	0.10 191	0.09 190	0.09 164	0.11 243	0.22 288	0.11 224	0.23 221	0.16 271	0.15 155	0.10 227	0.06 132	0.12 264	0.13 270	0.18 183	0.15 276	0.21 268	0.14 275	0.16 189	0.14 286	0.04 107	0.10 247	0.17 226	0.17 272	0.17 216	0.16 187

CroCo_RVC	0.14 233	0.09 198	0.10 245	0.10 191	0.09 190	0.09 164	0.11 243	0.22 288	0.11 224	0.23 221	0.16 271	0.15 155	0.10 227	0.06 132	0.12 264	0.13 270	0.18 183	0.15 276	0.21 268	0.14 275	0.16 189	0.14 286	0.04 107	0.10 247	0.17 226	0.17 272	0.17 216	0.16 187

sCroCo_RVC	0.14 233	0.09 198	0.09 226	0.08 148	0.07 136	0.10 189	0.07 170	0.19 242	0.14 264	0.18 147	0.12 220	0.13 137	0.14 276	0.06 132	0.13 284	0.15 309	0.22 262	0.15 276	0.22 275	0.13 264	0.21 289	0.16 306	0.06 159	0.12 276	0.17 226	0.16 253	0.17 216	0.17 200

UNet	0.10 138	0.09 198	0.08 206	0.10 191	0.08 161	0.09 164	0.08 189	0.15 150	0.08 143	0.17 135	0.09 158	0.13 137	0.09 210	0.07 166	0.09 152	0.10 140	0.16 149	0.13 237	0.12 130	0.08 132	0.11 98	0.09 178	0.08 219	0.09 230	0.11 131	0.13 171	0.10 116	0.11 125

DN-CSS_ROB	0.11 155	0.09 198	0.11 258	0.08 148	0.09 190	0.08 149	0.08 189	0.16 160	0.10 204	0.23 221	0.17 280	0.18 203	0.14 276	0.05 113	0.08 111	0.09 109	0.13 113	0.10 147	0.18 234	0.09 162	0.11 98	0.08 132	0.07 187	0.08 196	0.13 154	0.10 112	0.12 140	0.10 115

ManiGeoR	0.12 184	0.10 216	0.08 206	0.13 240	0.08 161	0.10 189	0.07 170	0.20 263	0.10 204	0.20 174	0.11 203	0.20 231	0.06 138	0.06 132	0.09 152	0.10 140	0.18 183	0.11 164	0.16 194	0.09 162	0.13 131	0.07 111	0.06 159	0.08 196	0.16 207	0.14 200	0.16 198	0.14 157

HLf10	0.12 184	0.10 216	0.08 206	0.13 240	0.08 161	0.10 189	0.07 170	0.20 263	0.10 204	0.20 174	0.11 203	0.20 231	0.06 138	0.06 132	0.09 152	0.10 140	0.18 183	0.11 164	0.16 194	0.09 162	0.13 131	0.07 111	0.06 159	0.08 196	0.16 207	0.14 200	0.16 198	0.14 157

HLf8	0.12 184	0.10 216	0.08 206	0.11 212	0.09 190	0.10 189	0.08 189	0.20 263	0.09 176	0.19 161	0.10 186	0.20 231	0.09 210	0.07 166	0.09 152	0.11 198	0.19 206	0.12 203	0.17 215	0.09 162	0.14 151	0.09 178	0.07 187	0.08 196	0.16 207	0.14 200	0.18 241	0.18 219

coex_refinement	0.10 138	0.10 216	0.07 178	0.09 170	0.08 161	0.09 164	0.06 152	0.17 173	0.10 204	0.20 174	0.11 203	0.11 114	0.07 173	0.07 166	0.11 248	0.14 291	0.15 134	0.11 164	0.12 130	0.06 88	0.12 112	0.08 132	0.06 159	0.07 169	0.12 141	0.12 150	0.11 130	0.13 147

S2M2_L	0.13 205	0.10 216	0.09 226	0.12 226	0.08 161	0.13 229	0.10 229	0.16 160	0.08 143	0.21 187	0.07 107	0.17 186	0.03 55	0.17 303	0.11 248	0.09 109	0.22 262	0.12 203	0.16 194	0.11 224	0.18 228	0.09 178	0.12 280	0.08 196	0.13 154	0.12 150	0.15 185	0.20 246
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 155	0.10 216	0.08 206	0.09 170	0.09 190	0.08 149	0.07 170	0.17 173	0.08 143	0.22 198	0.09 158	0.16 177	0.13 260	0.07 166	0.08 111	0.11 198	0.16 149	0.11 164	0.11 118	0.09 162	0.14 151	0.09 178	0.09 243	0.07 169	0.13 154	0.14 200	0.14 169	0.11 125

EKT-Stereo	0.15 257	0.10 216	0.07 178	0.13 240	0.12 248	0.16 262	0.17 289	0.18 212	0.11 224	0.26 289	0.17 280	0.17 186	0.07 173	0.11 248	0.09 152	0.11 198	0.24 292	0.15 276	0.23 285	0.12 245	0.24 326	0.10 216	0.07 187	0.08 196	0.20 280	0.15 227	0.17 216	0.18 219

LoS	0.15 257	0.10 216	0.08 206	0.10 191	0.11 234	0.09 164	0.07 170	0.50 359	0.05 60	0.32 341	0.36 354	0.36 309	0.06 138	0.09 214	0.09 152	0.10 140	0.20 231	0.09 121	0.14 165	0.11 224	0.21 289	0.09 178	0.07 187	0.07 169	0.17 226	0.11 135	0.20 266	0.21 264
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.11 155	0.10 216	0.08 206	0.09 170	0.10 215	0.09 164	0.06 152	0.14 145	0.08 143	0.18 147	0.15 260	0.09 93	0.06 138	0.08 192	0.09 152	0.10 140	0.17 163	0.13 237	0.14 165	0.10 197	0.11 98	0.09 178	0.08 219	0.08 196	0.13 154	0.12 150	0.10 116	0.11 125

PMTNet	0.11 155	0.10 216	0.06 144	0.12 226	0.09 190	0.07 136	0.06 152	0.18 212	0.06 87	0.28 322	0.06 82	0.18 203	0.04 79	0.07 166	0.09 152	0.11 198	0.19 206	0.09 121	0.14 165	0.08 132	0.17 214	0.09 178	0.07 187	0.05 99	0.13 154	0.12 150	0.17 216	0.15 171

FADNet-RVC-Resample	0.13 205	0.10 216	0.12 273	0.12 226	0.10 215	0.13 229	0.10 229	0.16 160	0.13 253	0.18 147	0.13 234	0.17 186	0.11 238	0.10 232	0.10 208	0.09 109	0.13 113	0.15 276	0.15 178	0.17 306	0.15 171	0.12 262	0.10 259	0.13 286	0.17 226	0.13 171	0.12 140	0.11 125

BEATNet_4x	0.11 155	0.10 216	0.08 206	0.09 170	0.09 190	0.09 164	0.08 189	0.12 117	0.08 143	0.21 187	0.09 158	0.15 155	0.09 210	0.07 166	0.10 208	0.09 109	0.13 113	0.13 237	0.11 118	0.08 132	0.13 131	0.11 240	0.08 219	0.07 169	0.13 154	0.13 171	0.18 241	0.18 219

ADCRef	0.13 205	0.10 216	0.09 226	0.10 191	0.08 161	0.09 164	0.08 189	0.17 173	0.14 264	0.21 187	0.15 260	0.15 155	0.13 260	0.05 113	0.10 208	0.11 198	0.16 149	0.14 262	0.19 251	0.12 245	0.15 171	0.12 262	0.09 243	0.11 260	0.13 154	0.18 285	0.13 154	0.18 219

DeepPrunerF	0.11 155	0.10 216	0.10 245	0.13 240	0.13 260	0.09 164	0.09 210	0.15 150	0.11 224	0.12 103	0.14 247	0.10 102	0.09 210	0.07 166	0.12 264	0.11 198	0.11 99	0.13 237	0.13 150	0.11 224	0.13 131	0.08 132	0.08 219	0.08 196	0.17 226	0.14 200	0.11 130	0.14 157

ADCP+	0.11 155	0.10 216	0.08 206	0.09 170	0.07 136	0.09 164	0.08 189	0.13 135	0.11 224	0.16 125	0.12 220	0.18 203	0.08 197	0.07 166	0.10 208	0.09 109	0.16 149	0.11 164	0.14 165	0.09 162	0.12 112	0.09 178	0.08 219	0.08 196	0.11 131	0.15 227	0.11 130	0.11 125

RASNet	0.11 155	0.10 216	0.09 226	0.10 191	0.07 136	0.08 149	0.08 189	0.19 242	0.09 176	0.17 135	0.10 186	0.13 137	0.08 197	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.15 134	0.09 121	0.12 130	0.06 88	0.15 171	0.09 178	0.05 137	0.10 247	0.13 154	0.11 135	0.17 216	0.17 200

DISCO	0.10 138	0.10 216	0.08 206	0.10 191	0.09 190	0.11 206	0.09 210	0.10 108	0.08 143	0.15 119	0.10 186	0.12 121	0.07 173	0.06 132	0.09 152	0.11 198	0.15 134	0.10 147	0.14 165	0.10 197	0.12 112	0.10 216	0.06 159	0.09 230	0.14 179	0.11 135	0.13 154	0.11 125

TestStereo_HLe17	0.12 184	0.11 233	0.08 206	0.14 250	0.10 215	0.12 218	0.08 189	0.23 296	0.11 224	0.21 187	0.10 186	0.20 231	0.07 173	0.06 132	0.09 152	0.10 140	0.17 163	0.11 164	0.18 234	0.09 162	0.13 131	0.08 132	0.06 159	0.09 230	0.18 251	0.14 200	0.16 198	0.15 171

TestStereo_HL3	0.14 233	0.11 233	0.08 206	0.12 226	0.10 215	0.12 218	0.11 243	0.20 263	0.13 253	0.24 238	0.11 203	0.30 298	0.13 260	0.08 192	0.09 152	0.11 198	0.23 273	0.12 203	0.16 194	0.10 197	0.16 189	0.10 216	0.08 219	0.08 196	0.17 226	0.13 171	0.23 287	0.27 293

TestStereo-Hl	0.14 233	0.11 233	0.08 206	0.10 191	0.09 190	0.15 250	0.11 243	0.19 242	0.13 253	0.24 238	0.12 220	0.28 289	0.12 246	0.07 166	0.09 152	0.11 198	0.19 206	0.12 203	0.18 234	0.10 197	0.15 171	0.09 178	0.07 187	0.10 247	0.16 207	0.15 227	0.24 297	0.29 302

GLC_STEREO	0.13 205	0.11 233	0.12 273	0.12 226	0.11 234	0.10 189	0.10 229	0.19 242	0.07 115	0.25 272	0.13 234	0.12 121	0.07 173	0.07 166	0.08 111	0.12 249	0.24 292	0.11 164	0.17 215	0.09 162	0.27 341	0.15 298	0.07 187	0.07 169	0.15 192	0.09 97	0.20 266	0.12 138

DAS	0.19 289	0.11 233	0.09 226	0.24 309	0.19 304	0.18 279	0.20 301	0.23 296	0.18 293	0.24 238	0.14 247	0.38 312	0.21 302	0.09 214	0.12 264	0.11 198	0.25 309	0.16 287	0.22 275	0.15 289	0.20 265	0.14 286	0.18 307	0.13 286	0.19 267	0.17 272	0.23 287	0.29 302

SepStereo	0.19 289	0.11 233	0.09 226	0.24 309	0.19 304	0.18 279	0.20 301	0.23 296	0.18 293	0.24 238	0.14 247	0.38 312	0.21 302	0.09 214	0.12 264	0.11 198	0.25 309	0.16 287	0.22 275	0.15 289	0.20 265	0.14 286	0.18 307	0.13 286	0.19 267	0.17 272	0.23 287	0.29 302

CFNet_pseudo	0.13 205	0.11 233	0.11 258	0.14 250	0.11 234	0.12 218	0.11 243	0.19 242	0.12 244	0.24 238	0.14 247	0.16 177	0.15 284	0.08 192	0.09 152	0.10 140	0.16 149	0.13 237	0.13 150	0.08 132	0.15 171	0.08 132	0.08 219	0.09 230	0.15 192	0.14 200	0.19 254	0.20 246

ADLNet	0.12 184	0.11 233	0.08 206	0.12 226	0.10 215	0.16 262	0.12 257	0.14 145	0.07 115	0.13 109	0.10 186	0.25 284	0.10 227	0.28 334	0.09 152	0.10 140	0.17 163	0.09 121	0.13 150	0.09 162	0.11 98	0.08 132	0.13 287	0.06 128	0.13 154	0.12 150	0.12 140	0.14 157

GES	0.14 233	0.11 233	0.07 178	0.09 170	0.11 234	0.15 250	0.09 210	0.20 263	0.09 176	0.23 221	0.12 220	0.17 186	0.11 238	0.14 289	0.10 208	0.10 140	0.23 273	0.14 262	0.24 291	0.14 275	0.17 214	0.17 310	0.11 269	0.09 230	0.15 192	0.14 200	0.21 280	0.20 246

FINET	0.12 184	0.11 233	0.12 273	0.12 226	0.10 215	0.11 206	0.13 263	0.15 150	0.12 244	0.13 109	0.12 220	0.13 137	0.09 210	0.09 214	0.15 309	0.13 270	0.15 134	0.11 164	0.16 194	0.09 162	0.13 131	0.10 216	0.10 259	0.10 247	0.12 141	0.10 112	0.13 154	0.12 138

psm_up	0.14 233	0.11 233	0.13 282	0.15 263	0.12 248	0.14 238	0.11 243	0.20 263	0.16 277	0.19 161	0.12 220	0.15 155	0.17 293	0.10 232	0.12 264	0.12 249	0.19 206	0.13 237	0.17 215	0.11 224	0.15 171	0.09 178	0.10 259	0.16 307	0.18 251	0.16 253	0.17 216	0.20 246

RTSC	0.14 233	0.11 233	0.10 245	0.12 226	0.11 234	0.12 218	0.10 229	0.16 160	0.13 253	0.18 147	0.13 234	0.15 155	0.13 260	0.08 192	0.11 248	0.13 270	0.20 231	0.13 237	0.21 268	0.12 245	0.16 189	0.12 262	0.07 187	0.10 247	0.16 207	0.16 253	0.21 280	0.32 315

CFNet	0.12 184	0.11 233	0.08 206	0.14 250	0.12 248	0.11 206	0.09 210	0.19 242	0.10 204	0.18 147	0.12 220	0.25 284	0.10 227	0.08 192	0.08 111	0.09 109	0.17 163	0.12 203	0.12 130	0.09 162	0.11 98	0.08 132	0.06 159	0.09 230	0.15 192	0.12 150	0.13 154	0.13 147

NVstereo2D	0.15 257	0.11 233	0.11 258	0.19 288	0.14 271	0.21 306	0.24 321	0.13 135	0.11 224	0.16 125	0.14 247	0.10 102	0.07 173	0.39 348	0.11 248	0.11 198	0.21 246	0.14 262	0.15 178	0.10 197	0.12 112	0.08 132	0.24 328	0.08 196	0.14 179	0.12 150	0.14 169	0.12 138

MLCV	0.14 233	0.11 233	0.09 226	0.16 268	0.12 248	0.14 238	0.11 243	0.21 279	0.10 204	0.24 238	0.13 234	0.21 255	0.14 276	0.08 192	0.09 152	0.10 140	0.19 206	0.11 164	0.19 251	0.09 162	0.17 214	0.08 132	0.10 259	0.09 230	0.16 207	0.13 171	0.16 198	0.19 237

iResNet	0.16 274	0.11 233	0.09 226	0.15 263	0.13 260	0.17 271	0.12 257	0.21 279	0.14 264	0.25 272	0.13 234	0.35 306	0.32 333	0.08 192	0.10 208	0.11 198	0.20 231	0.12 203	0.25 296	0.14 275	0.18 228	0.11 240	0.12 280	0.13 286	0.18 251	0.14 200	0.20 266	0.18 219

MyStereo04	0.14 233	0.12 249	0.10 245	0.08 148	0.09 190	0.10 189	0.08 189	0.22 288	0.19 302	0.24 238	0.16 271	0.23 272	0.11 238	0.04 97	0.10 208	0.11 198	0.17 163	0.12 203	0.21 268	0.12 245	0.16 189	0.11 240	0.06 159	0.11 260	0.21 293	0.12 150	0.16 198	0.15 171

CASS	0.15 257	0.12 249	0.10 245	0.14 250	0.12 248	0.16 262	0.10 229	0.19 242	0.15 272	0.26 289	0.12 220	0.20 231	0.12 246	0.09 214	0.11 248	0.12 249	0.23 273	0.12 203	0.23 285	0.09 162	0.19 242	0.10 216	0.07 187	0.09 230	0.23 310	0.14 200	0.19 254	0.22 267
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 233	0.12 249	0.07 178	0.25 312	0.10 215	0.19 290	0.09 210	0.17 173	0.08 143	0.17 135	0.08 136	0.33 302	0.08 197	0.06 132	0.10 208	0.11 198	0.24 292	0.11 164	0.25 296	0.09 162	0.15 171	0.09 178	0.06 159	0.09 230	0.17 226	0.13 171	0.18 241	0.15 171

GwcNet-ADL	0.17 278	0.12 249	0.11 258	0.19 288	0.14 271	0.17 271	0.14 269	0.21 279	0.14 264	0.24 238	0.17 280	0.32 301	0.16 289	0.19 313	0.11 248	0.14 291	0.22 262	0.15 276	0.23 285	0.13 264	0.18 228	0.11 240	0.05 137	0.10 247	0.18 251	0.15 227	0.19 254	0.21 264

GANet-ADL	0.15 257	0.12 249	0.09 226	0.14 250	0.12 248	0.16 262	0.12 257	0.20 263	0.10 204	0.25 272	0.15 260	0.22 269	0.12 246	0.21 320	0.09 152	0.11 198	0.25 309	0.14 262	0.20 257	0.14 275	0.19 242	0.09 178	0.08 219	0.10 247	0.17 226	0.15 227	0.20 266	0.17 200

TestStereo	0.13 205	0.12 249	0.10 245	0.11 212	0.08 161	0.11 206	0.10 229	0.18 212	0.11 224	0.24 238	0.13 234	0.20 231	0.08 197	0.06 132	0.11 248	0.10 140	0.20 231	0.11 164	0.20 257	0.10 197	0.21 289	0.10 216	0.06 159	0.12 276	0.19 267	0.11 135	0.12 140	0.13 147

pcwnet_v2	0.15 257	0.12 249	0.12 273	0.16 268	0.14 271	0.17 271	0.14 269	0.20 263	0.13 253	0.22 198	0.14 247	0.19 215	0.18 295	0.12 267	0.10 208	0.12 249	0.18 183	0.13 237	0.17 215	0.12 245	0.16 189	0.11 240	0.09 243	0.10 247	0.19 267	0.20 302	0.19 254	0.27 293

GMStereo	0.12 184	0.12 249	0.07 178	0.11 212	0.11 234	0.13 229	0.09 210	0.17 173	0.10 204	0.17 135	0.13 234	0.21 255	0.11 238	0.07 166	0.10 208	0.09 109	0.17 163	0.10 147	0.17 215	0.12 245	0.14 151	0.09 178	0.07 187	0.09 230	0.14 179	0.13 171	0.15 185	0.12 138
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.14 233	0.12 249	0.11 258	0.13 240	0.11 234	0.14 238	0.10 229	0.17 173	0.15 272	0.22 198	0.16 271	0.21 255	0.12 246	0.09 214	0.10 208	0.11 198	0.16 149	0.13 237	0.17 215	0.12 245	0.18 228	0.13 279	0.11 269	0.11 260	0.16 207	0.15 227	0.16 198	0.16 187

HSM-Net_RVC	0.15 257	0.12 249	0.10 245	0.17 276	0.13 260	0.14 238	0.10 229	0.18 212	0.14 264	0.25 272	0.18 295	0.28 289	0.16 289	0.11 248	0.11 248	0.11 198	0.19 206	0.13 237	0.16 194	0.11 224	0.17 214	0.11 240	0.08 219	0.11 260	0.19 267	0.16 253	0.23 287	0.24 277
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 205	0.12 249	0.10 245	0.14 250	0.11 234	0.14 238	0.09 210	0.17 173	0.09 176	0.19 161	0.13 234	0.21 255	0.09 210	0.09 214	0.10 208	0.13 270	0.18 183	0.13 237	0.15 178	0.11 224	0.16 189	0.08 132	0.06 159	0.09 230	0.15 192	0.12 150	0.16 198	0.17 200

HSM	0.14 233	0.12 249	0.09 226	0.14 250	0.13 260	0.12 218	0.10 229	0.18 212	0.10 204	0.23 221	0.15 260	0.18 203	0.14 276	0.08 192	0.10 208	0.10 140	0.21 246	0.12 203	0.17 215	0.12 245	0.18 228	0.10 216	0.07 187	0.08 196	0.17 226	0.15 227	0.17 216	0.18 219

DLCB_ROB	0.13 205	0.12 249	0.11 258	0.10 191	0.10 215	0.10 189	0.09 210	0.16 160	0.11 224	0.18 147	0.17 280	0.19 215	0.13 260	0.11 248	0.11 248	0.10 140	0.17 163	0.13 237	0.13 150	0.10 197	0.17 214	0.10 216	0.09 243	0.12 276	0.27 323	0.16 253	0.16 198	0.13 147

UDGNet	0.15 257	0.13 262	0.09 226	0.18 281	0.17 290	0.16 262	0.19 299	0.15 150	0.11 224	0.16 125	0.14 247	0.15 155	0.05 106	0.45 349	0.09 152	0.10 140	0.17 163	0.12 203	0.14 165	0.09 162	0.17 214	0.09 178	0.28 350	0.07 169	0.17 226	0.15 227	0.12 140	0.13 147

AACVNet	0.14 233	0.13 262	0.10 245	0.13 240	0.13 260	0.14 238	0.10 229	0.19 242	0.11 224	0.22 198	0.17 280	0.13 137	0.10 227	0.09 214	0.11 248	0.11 198	0.21 246	0.13 237	0.17 215	0.12 245	0.16 189	0.11 240	0.11 269	0.11 260	0.17 226	0.13 171	0.14 169	0.16 187

PSMNet-ADL	0.18 283	0.13 262	0.13 282	0.16 268	0.14 271	0.17 271	0.16 280	0.20 263	0.21 319	0.27 303	0.19 304	0.29 296	0.25 313	0.18 308	0.14 299	0.14 291	0.23 273	0.14 262	0.22 275	0.14 275	0.19 242	0.11 240	0.10 259	0.11 260	0.20 280	0.15 227	0.23 287	0.19 237

ICVP	0.15 257	0.13 262	0.14 293	0.12 226	0.12 248	0.13 229	0.10 229	0.17 173	0.12 244	0.17 135	0.13 234	0.18 203	0.12 246	0.09 214	0.12 264	0.13 270	0.18 183	0.15 276	0.15 178	0.14 275	0.17 214	0.13 279	0.20 315	0.11 260	0.19 267	0.19 298	0.17 216	0.16 187
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 233	0.13 262	0.10 245	0.11 212	0.12 248	0.12 218	0.11 243	0.18 212	0.13 253	0.24 238	0.16 271	0.18 203	0.10 227	0.06 132	0.12 264	0.11 198	0.20 231	0.17 300	0.23 285	0.13 264	0.15 171	0.13 279	0.07 187	0.11 260	0.20 280	0.14 200	0.13 154	0.19 237

APVNet	0.15 257	0.13 262	0.11 258	0.14 250	0.16 282	0.14 238	0.13 263	0.19 242	0.11 224	0.14 112	0.13 234	0.17 186	0.09 210	0.16 301	0.15 309	0.15 309	0.21 246	0.14 262	0.22 275	0.15 289	0.15 171	0.12 262	0.07 187	0.12 276	0.16 207	0.15 227	0.19 254	0.17 200

DSFCA	0.11 155	0.13 262	0.09 226	0.10 191	0.08 161	0.11 206	0.11 243	0.12 117	0.09 176	0.12 103	0.13 234	0.14 149	0.07 173	0.05 113	0.09 152	0.11 198	0.15 134	0.13 237	0.16 194	0.10 197	0.13 131	0.12 262	0.07 187	0.09 230	0.12 141	0.13 171	0.10 116	0.13 147

FADNet-RVC	0.14 233	0.13 262	0.10 245	0.18 281	0.11 234	0.14 238	0.09 210	0.21 279	0.09 176	0.19 161	0.17 280	0.17 186	0.12 246	0.11 248	0.14 299	0.15 309	0.18 183	0.13 237	0.18 234	0.15 289	0.12 112	0.12 262	0.12 280	0.11 260	0.20 280	0.16 253	0.14 169	0.14 157

AF-Net	0.15 257	0.13 262	0.13 282	0.14 250	0.18 297	0.15 250	0.14 269	0.17 173	0.16 277	0.17 135	0.21 314	0.18 203	0.12 246	0.10 232	0.17 320	0.16 317	0.13 113	0.14 262	0.15 178	0.11 224	0.11 98	0.10 216	0.13 287	0.10 247	0.14 179	0.15 227	0.20 266	0.14 157

Nwc_Net	0.15 257	0.13 262	0.13 282	0.14 250	0.18 297	0.15 250	0.14 269	0.17 173	0.16 277	0.17 135	0.21 314	0.18 203	0.12 246	0.10 232	0.17 320	0.16 317	0.13 113	0.14 262	0.15 178	0.11 224	0.11 98	0.10 216	0.13 287	0.10 247	0.14 179	0.15 227	0.20 266	0.14 157

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 205	0.13 262	0.13 282	0.14 250	0.15 279	0.13 229	0.20 301	0.13 135	0.15 272	0.16 125	0.16 271	0.21 255	0.09 210	0.15 298	0.10 208	0.12 249	0.15 134	0.12 203	0.11 118	0.09 162	0.11 98	0.09 178	0.08 219	0.08 196	0.13 154	0.13 171	0.11 130	0.15 171
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	0.14 233	0.13 262	0.11 258	0.12 226	0.11 234	0.10 189	0.09 210	0.17 173	0.12 244	0.21 187	0.18 295	0.15 155	0.13 260	0.08 192	0.12 264	0.11 198	0.19 206	0.15 276	0.19 251	0.11 224	0.17 214	0.14 286	0.10 259	0.11 260	0.17 226	0.16 253	0.17 216	0.19 237

PDISCO_ROB	0.12 184	0.13 262	0.13 282	0.10 191	0.08 161	0.09 164	0.09 210	0.09 101	0.08 143	0.11 101	0.10 186	0.06 73	0.05 106	0.05 113	0.09 152	0.11 198	0.14 127	0.16 287	0.09 99	0.10 197	0.14 151	0.12 262	0.04 107	0.08 196	0.16 207	0.21 307	0.32 324	0.19 237

ITSA-stereo	0.18 283	0.14 275	0.11 258	0.26 314	0.16 282	0.18 279	0.16 280	0.25 307	0.17 287	0.25 272	0.17 280	0.33 302	0.24 310	0.16 301	0.11 248	0.11 198	0.21 246	0.15 276	0.22 275	0.10 197	0.19 242	0.11 240	0.15 295	0.11 260	0.22 303	0.15 227	0.20 266	0.23 272

SACVNet	0.15 257	0.14 275	0.13 282	0.16 268	0.13 260	0.14 238	0.12 257	0.19 242	0.17 287	0.19 161	0.17 280	0.14 149	0.07 173	0.14 289	0.13 284	0.13 270	0.19 206	0.16 287	0.20 257	0.13 264	0.16 189	0.14 286	0.12 280	0.13 286	0.20 280	0.18 285	0.19 254	0.17 200

FADNet_RVC	0.18 283	0.14 275	0.13 282	0.20 293	0.15 279	0.14 238	0.13 263	0.24 303	0.14 264	0.24 238	0.17 280	0.27 287	0.21 302	0.14 289	0.14 299	0.12 249	0.19 206	0.17 300	0.31 319	0.15 289	0.19 242	0.14 286	0.11 269	0.14 295	0.20 280	0.21 307	0.18 241	0.22 267

STTStereo	0.13 205	0.14 275	0.17 314	0.13 240	0.15 279	0.13 229	0.20 301	0.13 135	0.13 253	0.15 119	0.15 260	0.17 186	0.10 227	0.11 248	0.12 264	0.12 249	0.15 134	0.14 262	0.13 150	0.11 224	0.12 112	0.10 216	0.07 187	0.09 230	0.15 192	0.13 171	0.12 140	0.16 187

RP	0.15 257	0.14 275	0.15 300	0.17 276	0.14 271	0.17 271	0.16 280	0.19 242	0.17 287	0.14 112	0.16 271	0.16 177	0.15 284	0.11 248	0.13 284	0.12 249	0.15 134	0.12 203	0.15 178	0.12 245	0.12 112	0.12 262	0.10 259	0.12 276	0.17 226	0.15 227	0.20 266	0.18 219

CBMV_ROB	0.21 303	0.14 275	0.15 300	0.26 314	0.22 315	0.21 306	0.22 314	0.28 317	0.17 287	0.26 289	0.17 280	0.28 289	0.17 293	0.26 328	0.11 248	0.12 249	0.26 317	0.17 300	0.18 234	0.16 301	0.21 289	0.19 327	0.26 335	0.20 318	0.24 312	0.25 334	0.25 304	0.33 318

NOSS_ROB	0.21 303	0.14 275	0.15 300	0.20 293	0.19 304	0.20 296	0.22 314	0.29 323	0.18 293	0.25 272	0.15 260	0.21 255	0.13 260	0.27 333	0.13 284	0.14 291	0.26 317	0.21 326	0.22 275	0.17 306	0.23 319	0.22 340	0.26 335	0.24 333	0.26 320	0.22 315	0.24 297	0.26 289

pmcnn	0.19 289	0.14 275	0.11 258	0.18 281	0.13 260	0.19 290	0.16 280	0.20 263	0.18 293	0.26 289	0.14 247	0.35 306	0.25 313	0.09 214	0.09 152	0.11 198	0.25 309	0.14 262	0.24 291	0.14 275	0.22 308	0.14 286	0.11 269	0.11 260	0.21 293	0.18 285	0.39 340	0.45 341

DDVS	0.19 289	0.15 283	0.13 282	0.18 281	0.18 297	0.19 290	0.20 301	0.20 263	0.16 277	0.25 272	0.21 314	0.39 315	0.27 321	0.13 283	0.12 264	0.14 291	0.26 317	0.19 316	0.28 312	0.15 289	0.18 228	0.16 306	0.10 259	0.14 295	0.19 267	0.15 227	0.22 285	0.25 283

DCVSM-stereo	0.20 297	0.15 283	0.11 258	0.24 309	0.18 297	0.26 320	0.21 312	0.23 296	0.16 277	0.24 238	0.19 304	0.49 325	0.27 321	0.13 283	0.10 208	0.12 249	0.24 292	0.16 287	0.24 291	0.15 289	0.19 242	0.14 286	0.22 319	0.11 260	0.18 251	0.15 227	0.24 297	0.28 300

ACV-stereo	0.25 315	0.15 283	0.13 282	0.22 299	0.17 290	0.28 323	0.24 321	0.21 279	0.20 313	0.24 238	0.21 314	0.28 289	0.36 340	0.18 308	0.13 284	0.12 249	0.34 347	0.20 322	1.12 373	0.25 337	0.26 338	0.17 310	0.29 353	0.18 315	0.19 267	0.16 253	0.25 304	0.29 302

Anonymous3	0.18 283	0.15 283	0.11 258	0.15 263	0.10 215	0.14 238	0.11 243	0.22 288	0.19 302	0.27 303	0.15 260	0.27 287	0.12 246	0.13 283	0.25 340	0.17 324	0.23 273	0.18 311	0.26 302	0.17 306	0.24 326	0.20 331	0.09 243	0.10 247	0.21 293	0.20 302	0.22 285	0.20 246

SFCPSM	0.20 297	0.15 283	0.12 273	0.22 299	0.16 282	0.20 296	0.18 292	0.22 288	0.20 313	0.26 289	0.24 329	0.34 305	0.33 336	0.14 289	0.12 264	0.12 249	0.24 292	0.16 287	0.32 321	0.19 317	0.19 242	0.13 279	0.14 293	0.12 276	0.21 293	0.17 272	0.20 266	0.25 283

FADNet	0.16 274	0.15 283	0.10 245	0.20 293	0.10 215	0.19 290	0.13 263	0.20 263	0.13 253	0.22 198	0.24 329	0.17 186	0.14 276	0.12 267	0.17 320	0.16 317	0.16 149	0.14 262	0.23 285	0.20 321	0.16 189	0.12 262	0.11 269	0.11 260	0.21 293	0.18 285	0.16 198	0.15 171

stereogan	0.16 274	0.15 283	0.15 300	0.16 268	0.18 297	0.18 279	0.16 280	0.20 263	0.19 302	0.14 112	0.16 271	0.20 231	0.18 295	0.13 283	0.14 299	0.13 270	0.16 149	0.14 262	0.17 215	0.14 275	0.14 151	0.12 262	0.13 287	0.13 286	0.16 207	0.16 253	0.23 287	0.18 219

ccs_rob	0.20 297	0.15 283	0.11 258	0.26 314	0.16 282	0.26 320	0.20 301	0.22 288	0.16 277	0.25 272	0.24 329	0.57 334	0.24 310	0.17 303	0.12 264	0.13 270	0.23 273	0.15 276	0.21 268	0.15 289	0.21 289	0.11 240	0.12 280	0.11 260	0.20 280	0.16 253	0.18 241	0.24 277

HBP-ISP	0.21 303	0.16 291	0.12 273	0.26 314	0.22 315	0.22 309	0.17 289	0.29 323	0.18 293	0.27 303	0.18 295	0.21 255	0.12 246	0.28 334	0.10 208	0.14 291	0.26 317	0.19 316	0.20 257	0.12 245	0.22 308	0.23 343	0.26 335	0.23 325	0.24 312	0.24 328	0.23 287	0.26 289

dad	0.18 283	0.16 291	0.11 258	0.36 327	0.16 282	0.24 316	0.21 312	0.24 303	0.09 176	0.22 198	0.11 203	0.38 312	0.11 238	0.08 192	0.12 264	0.10 140	0.27 328	0.12 203	0.29 314	0.10 197	0.19 242	0.12 262	0.08 219	0.13 286	0.18 251	0.14 200	0.31 322	0.22 267

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 339	0.16 291	0.12 273	0.26 314	0.22 315	0.22 309	0.27 329	0.24 303	0.15 272	0.24 238	0.16 271	4.24 389	0.22 309	0.19 313	0.13 284	0.13 270	0.34 347	0.22 332	0.31 319	0.20 321	0.23 319	0.18 319	0.22 319	0.14 295	0.20 280	0.19 298	0.21 280	0.24 277

NCC-stereo	0.17 278	0.16 291	0.16 306	0.16 268	0.17 290	0.18 279	0.18 292	0.19 242	0.20 313	0.16 125	0.19 304	0.21 255	0.21 302	0.12 267	0.20 333	0.18 331	0.18 183	0.19 316	0.18 234	0.15 289	0.15 171	0.15 298	0.15 295	0.12 276	0.18 251	0.17 272	0.24 297	0.20 246

Abc-Net	0.17 278	0.16 291	0.16 306	0.16 268	0.17 290	0.18 279	0.18 292	0.19 242	0.20 313	0.16 125	0.19 304	0.21 255	0.21 302	0.12 267	0.20 333	0.18 331	0.18 183	0.19 316	0.18 234	0.15 289	0.15 171	0.15 298	0.15 295	0.12 276	0.18 251	0.17 272	0.24 297	0.20 246
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.20 297	0.16 291	0.14 293	0.17 276	0.14 271	0.20 296	0.15 275	0.23 296	0.26 333	0.15 119	0.14 247	0.14 149	0.20 300	0.11 248	0.13 284	0.15 309	0.24 292	0.17 300	0.34 327	0.24 335	0.22 308	0.15 298	0.09 243	0.15 299	0.28 330	0.27 345	0.28 315	0.55 351

RTSA	0.20 297	0.16 291	0.14 293	0.17 276	0.14 271	0.20 296	0.15 275	0.23 296	0.26 333	0.15 119	0.14 247	0.14 149	0.20 300	0.11 248	0.13 284	0.15 309	0.24 292	0.17 300	0.34 327	0.24 335	0.22 308	0.15 298	0.09 243	0.15 299	0.28 330	0.27 345	0.28 315	0.55 351

AnyNet_C32	0.20 297	0.16 291	0.15 300	0.17 276	0.17 290	0.19 290	0.16 280	0.25 307	0.22 320	0.25 272	0.23 326	0.23 272	0.18 295	0.14 289	0.19 330	0.18 331	0.28 335	0.22 332	0.29 314	0.18 313	0.27 341	0.21 336	0.16 299	0.17 312	0.22 303	0.20 302	0.21 280	0.23 272

HCRNet	0.11 155	0.17 299	0.06 144	0.22 299	0.08 161	0.15 250	0.08 189	0.13 135	0.04 35	0.46 363	0.12 220	0.24 281	0.07 173	0.07 166	0.08 111	0.06 50	0.14 127	0.08 92	0.20 257	0.08 132	0.09 82	0.05 70	0.11 269	0.06 128	0.06 62	0.05 34	0.05 54	0.08 90

RGC	0.19 289	0.17 299	0.17 314	0.19 288	0.20 309	0.20 296	0.15 275	0.22 288	0.26 333	0.17 135	0.20 309	0.21 255	0.24 310	0.15 298	0.23 337	0.18 331	0.18 183	0.16 287	0.18 234	0.16 301	0.17 214	0.13 279	0.12 280	0.15 299	0.20 280	0.21 307	0.23 287	0.24 277

SHD	0.21 303	0.17 299	0.20 327	0.18 281	0.16 282	0.18 279	0.20 301	0.26 310	0.16 277	0.27 303	0.18 295	0.23 272	0.31 330	0.17 303	0.14 299	0.14 291	0.19 206	0.17 300	0.32 321	0.17 306	0.20 265	0.17 310	0.16 299	0.16 307	0.23 310	0.28 348	0.25 304	0.43 337

ADCPNet	0.22 308	0.17 299	0.16 306	0.20 293	0.19 304	0.20 296	0.18 292	0.27 314	0.23 322	0.26 289	0.22 321	0.26 286	0.28 323	0.15 298	0.16 314	0.17 324	0.24 292	0.17 300	0.32 321	0.23 332	0.24 326	0.19 327	0.17 305	0.21 321	0.25 317	0.22 315	0.27 312	0.33 318

UCFNet_RVC	0.15 257	0.17 299	0.12 273	0.16 268	0.14 271	0.17 271	0.11 243	0.17 173	0.12 244	0.20 174	0.13 234	0.28 289	0.12 246	0.10 232	0.11 248	0.13 270	0.18 183	0.13 237	0.17 215	0.12 245	0.16 189	0.09 178	0.10 259	0.11 260	0.18 251	0.15 227	0.17 216	0.19 237

NCCL2	0.17 278	0.17 299	0.16 306	0.13 240	0.13 260	0.13 229	0.12 257	0.21 279	0.17 287	0.22 198	0.15 260	0.23 272	0.13 260	0.09 214	0.15 309	0.16 317	0.18 183	0.17 300	0.19 251	0.17 306	0.21 289	0.17 310	0.11 269	0.16 307	0.25 317	0.26 341	0.20 266	0.24 277

ADCMid	0.21 303	0.18 305	0.17 314	0.18 281	0.19 304	0.20 296	0.16 280	0.29 323	0.25 328	0.24 238	0.19 304	0.36 309	0.21 302	0.12 267	0.16 314	0.16 317	0.25 309	0.18 311	0.37 332	0.19 317	0.24 326	0.18 319	0.17 305	0.15 299	0.24 312	0.20 302	0.25 304	0.29 302

SGM-Forest	0.19 289	0.18 305	0.16 306	0.23 303	0.18 297	0.20 296	0.18 292	0.23 296	0.17 287	0.20 174	0.15 260	0.23 272	0.18 295	0.22 321	0.17 320	0.18 331	0.19 206	0.17 300	0.18 234	0.15 289	0.17 214	0.18 319	0.25 330	0.18 315	0.22 303	0.18 285	0.25 304	0.24 277
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 308	0.18 305	0.17 314	0.23 303	0.21 312	0.20 296	0.18 292	0.27 314	0.19 302	0.28 322	0.11 203	0.29 296	0.13 260	0.24 323	0.13 284	0.14 291	0.24 292	0.18 311	0.20 257	0.16 301	0.21 289	0.18 319	0.24 328	0.23 325	0.26 320	0.22 315	0.35 331	0.40 331
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	0.26 319	0.19 308	0.17 314	0.38 334	0.36 343	0.30 325	0.25 326	0.26 310	0.18 293	0.27 303	0.25 335	0.33 302	0.36 340	0.26 328	0.16 314	0.15 309	0.26 317	0.23 335	0.33 324	0.21 323	0.22 308	0.19 327	0.22 319	0.22 323	0.21 293	0.22 315	0.32 324	0.42 334

PS-NSSS	0.17 278	0.19 308	0.17 314	0.23 303	0.18 297	0.18 279	0.16 280	0.22 288	0.13 253	0.23 221	0.20 309	0.44 318	0.08 197	0.11 248	0.12 264	0.10 140	0.13 113	0.13 237	0.26 302	0.11 224	0.11 98	0.07 111	0.18 307	0.15 299	0.17 226	0.21 307	0.13 154	0.20 246

DPSNet	0.39 342	0.19 308	0.17 314	0.27 321	0.25 325	0.29 324	0.19 299	0.26 310	0.24 323	0.18 147	0.17 280	2.16 383	0.43 348	0.10 232	0.17 320	0.15 309	0.35 350	0.28 348	2.04 385	0.27 342	0.25 334	0.16 306	0.28 350	0.25 337	0.38 353	0.24 328	0.39 340	0.51 347

DDUNet	0.26 319	0.20 311	0.12 273	0.37 329	0.30 338	0.40 343	0.47 349	0.20 263	0.16 277	0.16 125	0.25 335	0.16 177	0.08 197	1.63 366	0.13 284	0.14 291	0.21 246	0.14 262	0.25 296	0.13 264	0.18 228	0.12 262	0.25 330	0.15 299	0.17 226	0.18 285	0.18 241	0.22 267

UDG	0.26 319	0.20 311	0.13 282	0.38 334	0.31 339	0.38 341	0.51 352	0.19 242	0.16 277	0.19 161	0.23 326	0.17 186	0.09 210	1.45 362	0.14 299	0.13 270	0.27 328	0.16 287	0.26 302	0.13 264	0.21 289	0.13 279	0.25 330	0.12 276	0.20 280	0.20 302	0.20 266	0.19 237

NaN_ROB	0.19 289	0.20 311	0.19 324	0.20 293	0.20 309	0.16 262	0.15 275	0.27 314	0.19 302	0.23 221	0.18 295	0.47 324	0.16 289	0.11 248	0.13 284	0.12 249	0.15 134	0.14 262	0.21 268	0.19 317	0.13 131	0.10 216	0.09 243	0.20 318	0.24 312	0.21 307	0.26 309	0.28 300

LE_ROB	0.40 343	0.20 311	0.16 306	0.41 339	0.43 348	0.33 334	0.44 346	0.34 337	0.29 343	0.32 341	0.21 314	1.25 370	1.40 385	0.11 248	0.10 208	0.11 198	0.21 246	0.13 237	0.20 257	0.13 264	0.22 308	0.12 262	0.12 280	0.14 295	0.36 350	0.31 352	1.39 387	1.32 385

PWC_ROB	0.22 308	0.20 311	0.14 293	0.18 281	0.17 290	0.16 262	0.20 301	0.21 279	0.26 333	0.15 119	0.20 309	0.28 289	0.62 360	0.13 283	0.12 264	0.13 270	0.27 328	0.18 311	0.36 331	0.18 313	0.22 308	0.17 310	0.16 299	0.24 333	0.19 267	0.18 285	0.24 297	0.43 337

PA-Net	0.19 289	0.21 316	0.25 339	0.14 250	0.20 309	0.18 279	0.20 301	0.21 279	0.19 302	0.18 147	0.14 247	0.17 186	0.21 302	0.26 328	0.16 314	0.18 331	0.15 134	0.19 316	0.13 150	0.17 306	0.14 151	0.15 298	0.10 259	0.16 307	0.17 226	0.25 334	0.17 216	0.35 320
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	0.30 331	0.21 316	0.21 333	0.25 312	0.21 312	0.31 327	0.22 314	0.30 326	0.31 348	0.27 303	0.26 337	1.39 372	0.38 344	0.22 321	0.14 299	0.14 291	0.26 317	0.21 326	0.30 318	0.21 323	0.24 326	0.20 331	0.31 355	0.23 325	0.33 344	0.24 328	0.35 331	0.48 343

XPNet_ROB	0.18 283	0.21 316	0.14 293	0.15 263	0.16 282	0.15 250	0.15 275	0.15 150	0.14 264	0.19 161	0.18 295	0.49 325	0.13 260	0.11 248	0.13 284	0.14 291	0.25 309	0.16 287	0.18 234	0.14 275	0.17 214	0.18 319	0.13 287	0.13 286	0.17 226	0.17 272	0.31 322	0.29 302

S-Stereo	0.30 331	0.22 319	0.17 314	0.41 339	0.39 345	0.41 344	0.37 336	0.25 307	0.25 328	0.26 289	0.44 358	0.54 333	0.36 340	0.24 323	0.16 314	0.14 291	0.27 328	0.27 344	0.34 327	0.28 343	0.23 319	0.22 340	0.53 359	0.23 325	0.22 303	0.19 298	0.27 312	0.38 324

ADCS	0.28 327	0.22 319	0.21 333	0.26 314	0.24 322	0.25 317	0.23 318	0.36 341	0.30 345	0.23 221	0.27 340	0.46 323	0.35 339	0.20 318	0.19 330	0.18 331	0.32 342	0.24 338	0.48 342	0.28 343	0.36 354	0.28 352	0.19 312	0.23 325	0.31 337	0.25 334	0.30 319	0.41 333

AnyNet_C01	0.31 334	0.22 319	0.20 327	0.22 299	0.26 328	0.25 317	0.24 321	0.37 344	0.37 356	0.26 289	0.28 343	0.49 325	0.33 336	0.18 308	0.28 347	0.21 342	0.38 355	0.32 353	0.64 349	0.32 354	0.39 357	0.31 359	0.26 335	0.25 337	0.33 344	0.32 353	0.34 329	0.44 340

SGM-ForestM	0.24 314	0.22 319	0.16 306	0.37 329	0.24 322	0.32 329	0.24 321	0.28 317	0.20 313	0.23 221	0.17 280	0.51 330	0.25 313	0.20 318	0.12 264	0.13 270	0.23 273	0.16 287	0.24 291	0.14 275	0.19 242	0.16 306	0.21 318	0.16 307	0.35 348	0.24 328	0.51 350	0.35 320

edge stereo	0.31 334	0.23 323	0.20 327	0.41 339	0.35 341	0.42 346	0.39 343	0.38 346	0.22 320	0.23 221	0.38 355	0.69 342	0.33 336	0.30 340	0.15 309	0.16 317	0.31 341	0.21 326	0.42 336	0.21 323	0.23 319	0.17 310	0.25 330	0.22 323	0.27 323	0.23 322	0.39 340	0.55 351

SAMSARA	0.48 348	0.23 323	0.39 357	0.23 303	0.23 319	0.22 309	0.22 314	0.44 357	0.38 358	0.31 340	0.21 314	0.30 298	0.47 351	0.17 303	0.32 351	0.34 357	0.25 309	0.32 353	0.46 341	0.32 354	0.47 371	0.52 379	0.15 295	0.33 353	1.39 391	1.54 389	1.41 388	1.46 387

ETE_ROB	0.22 308	0.23 323	0.15 300	0.20 293	0.16 282	0.19 290	0.17 289	0.18 212	0.19 302	0.22 198	0.22 321	0.65 338	0.16 289	0.14 289	0.14 299	0.14 291	0.30 340	0.19 316	0.24 291	0.19 317	0.21 289	0.18 319	0.16 299	0.15 299	0.22 303	0.28 348	0.41 345	0.26 289

FSD		0.24 326	0.24 338	0.27 321	0.25 325	0.25 317	0.33 333	0.30 326	0.18 293	0.20 174	0.17 280			0.29 336	0.25 340	0.26 346			0.27 307	0.21 323				0.28 343	0.27 323	0.23 322	0.27 312	0.27 293

G-Net	0.29 330	0.24 326	0.19 324	0.23 303	0.21 312	0.36 337	0.23 318	0.30 326	0.27 338	0.33 346	0.32 352	0.93 361	0.25 313	0.18 308	0.18 327	0.18 331	0.26 317	0.21 326	0.43 338	0.31 351	0.26 338	0.17 310	0.18 307	0.18 315	0.27 323	0.23 322	0.40 344	0.42 334

SGM_RVC	0.25 315	0.24 326	0.17 314	0.39 337	0.27 330	0.34 335	0.26 327	0.28 317	0.19 302	0.25 272	0.18 295	0.42 316	0.30 327	0.17 303	0.12 264	0.13 270	0.23 273	0.15 276	0.25 296	0.13 264	0.19 242	0.15 298	0.19 312	0.17 312	0.33 344	0.22 315	0.55 355	0.43 337
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	0.25 315	0.25 329	0.25 339	0.28 323	0.26 328	0.26 320	0.34 334	0.28 317	0.18 293	0.20 174	0.17 280	0.20 231	0.12 246	0.29 336	0.26 342	0.26 346	0.29 336	0.28 348	0.27 307	0.21 323	0.25 334	0.25 346	0.26 335	0.32 351	0.26 320	0.24 328	0.26 309	0.27 293
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	0.25 315	0.25 329	0.20 327	0.29 324	0.22 315	0.22 309	0.23 318	0.36 341	0.27 338	0.36 354	0.22 321	0.45 319	0.32 333	0.19 313	0.17 320	0.17 324	0.17 163	0.16 287	0.29 314	0.14 275	0.20 265	0.18 319	0.27 348	0.23 325	0.29 332	0.25 334	0.33 327	0.31 311

LALA_ROB	0.22 308	0.25 329	0.16 306	0.19 288	0.17 290	0.22 309	0.16 280	0.17 173	0.19 302	0.24 238	0.21 314	0.64 336	0.15 284	0.13 283	0.23 337	0.17 324	0.27 328	0.22 332	0.22 275	0.18 313	0.20 265	0.20 331	0.14 293	0.15 299	0.20 280	0.22 315	0.35 331	0.25 283

STTRV1_RVC		0.26 332	0.22 336	0.35 326	0.28 331	0.32 329	0.29 331	0.36 341	0.33 351	0.27 303	0.26 337	0.42 316	0.41 347	0.47 350	0.32 351	0.18 331	0.59 371	0.20 322		0.30 348	0.59 379	0.22 340		0.43 361	0.25 317	0.54 374	0.34 329	0.64 360

GANetREF_RVC	0.26 319	0.26 332	0.30 348	0.23 303	0.23 319	0.23 315	0.24 321	0.35 338	0.33 351	0.32 341	0.17 280	0.50 328	0.38 344	0.12 267	0.20 333	0.17 324	0.19 206	0.21 326	0.35 330	0.21 323	0.23 319	0.15 298	0.22 319	0.29 346	0.27 323	0.21 307	0.36 335	0.31 311
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	0.26 319	0.26 332	0.25 339	0.37 329	0.25 325	0.32 329	0.20 301	0.21 279	0.18 293	0.27 303	0.20 309	0.45 319	0.31 330	0.26 328	0.20 333	0.20 341	0.27 328	0.17 300	0.51 345	0.14 275	0.21 289	0.14 286	0.16 299	0.28 343	0.21 293	0.19 298	0.33 327	0.55 351

MeshStereo	0.30 331	0.26 332	0.20 327	0.49 345	0.36 343	0.35 336	0.26 327	0.32 331	0.28 341	0.30 338	0.27 340	0.61 335	0.47 351	0.18 308	0.12 264	0.14 291	0.26 317	0.17 300	0.27 307	0.17 306	0.27 341	0.21 336	0.25 330	0.20 318	0.36 350	0.28 348	0.54 354	0.49 345
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	3.45 386	0.27 336	0.18 323	0.38 334	0.29 337	0.39 342	0.36 335	0.51 361	0.31 348	0.45 362	0.47 359	0.71 343	0.57 357	0.19 313	23.17 395	59.79 400	0.36 351	0.26 342	1.29 379	0.33 356	0.44 367	0.32 360	0.23 324	0.27 339	0.36 350	0.29 351	0.53 353	0.51 347

MDST_ROB	0.22 308	0.27 336	0.14 293	0.47 343	0.24 322	0.36 337	0.20 301	0.24 303	0.16 277	0.26 289	0.14 247	0.28 289	0.25 313	0.11 248	0.11 248	0.12 249	0.21 246	0.12 203	0.17 215	0.12 245	0.19 242	0.10 216	0.11 269	0.12 276	0.34 347	0.23 322	0.56 356	0.31 311

FC-DCNN v2	0.27 325	0.28 338	0.27 344	0.37 329	0.28 331	0.32 329	0.38 340	0.33 335	0.19 302	0.22 198	0.18 295	0.23 272	0.13 260	0.29 336	0.26 342	0.26 346	0.29 336	0.27 344	0.29 314	0.21 323	0.25 334	0.25 346	0.26 335	0.31 348	0.31 337	0.26 341	0.30 319	0.30 309

DGSMNet	0.34 337	0.28 338	0.23 337	0.40 338	0.33 340	0.37 339	0.37 336	0.28 317	0.25 328	0.25 272	0.50 363	0.45 319	0.31 330	0.25 325	0.23 337	0.19 340	0.51 365	0.32 353	0.72 356	0.35 357	0.37 355	0.38 368	0.28 350	0.31 348	0.27 323	0.23 322	0.32 324	0.38 324

FC-DCNN	0.27 325	0.28 338	0.26 342	0.36 327	0.28 331	0.32 329	0.37 336	0.32 331	0.19 302	0.22 198	0.18 295	0.23 272	0.13 260	0.29 336	0.26 342	0.26 346	0.29 336	0.27 344	0.28 312	0.21 323	0.25 334	0.25 346	0.26 335	0.31 348	0.30 335	0.25 334	0.29 317	0.30 309

MFN_U_SF_RVC	0.31 334	0.29 341	0.21 333	0.33 325	0.28 331	0.31 327	0.29 331	0.37 344	0.24 323	0.46 363	0.30 348	0.50 328	0.32 333	0.25 325	0.27 345	0.24 343	0.18 183	0.23 335	0.58 347	0.28 343	0.24 326	0.27 351	0.22 319	0.27 339	0.31 337	0.25 334	0.37 336	0.50 346

XQC	0.28 327	0.30 342	0.26 342	0.37 329	0.28 331	0.37 339	0.37 336	0.40 350	0.30 345	0.32 341	0.20 309	0.45 319	0.28 323	0.31 342	0.14 299	0.14 291	0.20 231	0.21 326	0.33 324	0.23 332	0.22 308	0.20 331	0.23 324	0.24 333	0.32 342	0.25 334	0.44 347	0.32 315

CSAN	0.26 319	0.31 343	0.30 348	0.26 314	0.23 319	0.21 306	0.18 292	0.28 317	0.36 355	0.35 353	0.24 329	0.51 330	0.26 318	0.14 289	0.18 327	0.17 324	0.19 206	0.20 322	0.26 302	0.25 337	0.22 308	0.20 331	0.18 307	0.27 339	0.30 335	0.23 322	0.38 339	0.38 324

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 338	0.36 344	0.39 357	0.46 342	0.28 331	0.30 325	0.28 330	0.50 359	0.46 363	0.39 360	0.30 348	0.37 311	0.36 340	0.31 342	0.35 355	0.26 346	0.21 246	0.27 344	0.71 354	0.37 358	0.27 341	0.29 353	0.30 354	0.38 359	0.32 342	0.24 328	0.29 317	0.39 328

MADNet+	0.55 352	0.36 344	0.63 375	0.56 348	0.52 356	0.45 348	0.38 340	0.63 367	0.52 365	0.53 367	0.41 357	0.81 353	0.67 364	0.33 347	0.57 370	0.49 368	0.56 368	0.50 370	0.82 360	0.52 363	0.47 371	0.43 371	0.51 358	0.47 362	0.82 376	0.70 380	0.58 358	0.72 365

MANE	0.41 344	0.36 344	0.33 353	0.61 351	0.44 349	0.44 347	0.46 348	0.42 354	0.25 328	0.23 221	0.22 321	0.65 338	0.28 323	0.30 340	0.28 347	0.29 356	0.32 342	0.42 365	0.37 332	0.23 332	0.30 348	0.26 349	0.26 335	0.34 355	0.54 363	0.40 363	1.07 383	0.87 373

PVD	0.38 341	0.38 347	0.20 327	0.47 343	0.35 341	0.50 349	0.40 344	0.38 346	0.34 353	0.23 221	0.28 343	0.52 332	0.51 354	0.50 351	0.16 314	0.17 324	0.41 357	0.26 342	0.49 344	0.28 343	0.39 357	0.40 370	0.23 324	0.27 339	0.44 356	0.57 377	0.46 349	0.72 365

CC-Net-ROB	0.28 327	0.40 348	0.28 345	0.56 348	0.44 349	0.41 344	0.38 340	0.32 331	0.20 313	0.33 346	0.28 343	0.68 341	0.10 227	0.32 346	0.19 330	0.13 270	0.14 127	0.16 287	0.39 334	0.18 313	0.15 171	0.09 178	0.23 324	0.24 333	0.21 293	0.21 307	0.19 254	0.29 302

BEATNet-Init1	0.49 350	0.42 349	0.28 345	0.79 358	0.40 346	0.60 353	0.45 347	0.41 353	0.27 338	0.30 338	0.22 321	0.89 359	0.84 369	0.25 325	0.27 345	0.26 346	0.27 328	0.25 341	0.84 361	0.28 343	0.27 341	0.26 349	0.26 335	0.32 351	0.49 358	0.35 359	2.05 391	0.88 375

ELAS_RVC	0.43 346	0.43 350	0.36 355	0.64 352	0.44 349	0.62 355	0.50 350	0.39 348	0.25 328	0.25 272	0.30 348	1.23 368	0.30 327	0.31 342	0.28 347	0.27 352	0.37 353	0.30 350	0.42 336	0.26 339	0.34 351	0.32 360	0.26 335	0.37 357	0.50 360	0.38 362	0.78 372	0.70 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 345	0.43 350	0.36 355	0.64 352	0.44 349	0.58 352	0.50 350	0.40 350	0.26 333	0.25 272	0.28 343	0.94 362	0.30 327	0.31 342	0.28 347	0.27 352	0.36 351	0.30 350	0.43 338	0.26 339	0.33 349	0.32 360	0.26 335	0.37 357	0.54 363	0.40 363	0.77 371	0.74 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	0.37 340	0.44 352	0.31 351	0.75 356	0.49 354	0.57 350	0.43 345	0.35 338	0.30 345	0.34 350	0.24 329	0.85 358	0.53 356	0.19 313	0.14 299	0.16 317	0.25 309	0.16 287	0.45 340	0.16 301	0.23 319	0.19 327	0.20 315	0.23 325	0.49 358	0.37 361	0.75 368	0.54 350

AMNet	0.49 350	0.50 353	0.47 361	0.50 346	0.47 353	0.61 354	0.52 353	0.31 330	0.29 343	0.29 336	0.69 373	0.72 345	0.13 260	0.53 353	0.44 360	0.55 371	0.57 369	0.58 379	0.48 342	0.48 361	0.59 379	0.48 376	0.26 335	0.48 363	0.44 356	0.52 371	0.58 358	0.63 359

DispFullNet	0.48 348	0.50 353	0.19 324	1.14 359	0.40 346	0.77 358	1.22 364	0.32 331	0.24 323	0.24 238	0.27 340	0.84 356	0.48 353	1.62 365	0.15 309	0.15 309	0.49 363	0.34 358	1.08 371	0.26 339	0.24 326	0.18 319	0.20 315	0.21 321	0.27 323	0.17 272	0.35 331	0.59 357

SQANet	0.45 347	0.54 355	0.14 293	1.41 362	0.51 355	1.23 362	0.83 359	0.30 326	0.24 323	0.34 350	0.24 329	0.64 336	0.19 299	1.12 360	0.17 320	0.14 291	0.24 292	0.20 322	0.40 335	0.22 331	0.16 189	0.14 286	1.58 366	0.17 312	0.20 280	0.16 253	0.26 309	0.39 328

JetBlue	0.70 360	0.56 356	0.69 379	0.73 355	0.61 359	0.78 359	0.68 357	0.52 362	0.91 376	0.46 363	0.29 347	3.18 386	0.38 344	0.52 352	0.44 360	0.43 363	0.70 380	0.53 374	0.66 351	0.51 362	0.54 376	0.58 380	0.75 360	0.56 371	0.55 365	0.42 365	0.96 380	0.99 377

SPS-STEREO	0.59 355	0.57 357	0.52 364	0.55 347	0.54 357	0.65 356	0.52 353	0.39 348	0.66 368	0.37 355	0.78 378	0.78 350	0.64 361	0.53 353	0.55 368	0.57 374	0.68 376	0.64 382	0.74 357	0.72 379	0.77 385	0.66 384	0.26 335	0.53 368	0.53 362	0.56 376	0.70 365	0.65 361
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 353	0.57 357	0.54 366	0.59 350	0.55 358	0.68 357	0.56 355	0.42 354	0.38 358	0.37 355	0.77 377	0.75 349	0.65 362	0.54 355	0.55 368	0.56 372	0.68 376	0.61 381	0.71 354	0.64 374	0.69 382	0.62 382	0.27 348	0.50 365	0.52 361	0.53 373	0.74 366	0.68 362

otaku	0.58 353	0.71 359	0.29 347	1.70 374	0.84 362	1.49 368	1.00 360	0.40 350	0.34 353	0.38 357	0.31 351	0.65 338	0.26 318	1.35 361	0.33 354	0.25 344	0.20 231	0.23 335	0.69 352	0.30 348	0.22 308	0.17 310	2.24 369	0.28 343	0.29 332	0.18 285	0.30 319	0.39 328

Ntro	0.63 356	0.72 360	0.30 348	1.78 376	0.84 362	1.55 369	1.09 362	0.48 358	0.37 356	0.38 357	0.38 355	0.72 345	0.26 318	1.51 364	0.35 355	0.27 352	0.22 262	0.24 338	0.69 352	0.31 351	0.22 308	0.17 310	2.49 372	0.30 347	0.31 337	0.22 315	0.37 336	0.42 334

MFMNet_re	0.66 357	0.73 361	0.65 376	0.77 357	0.62 360	0.82 360	0.70 358	0.52 362	0.54 366	0.54 369	0.65 370	0.80 352	0.51 354	0.59 357	0.66 375	0.67 378	0.82 383	0.69 383	0.74 357	0.62 372	0.70 383	0.64 383	0.45 356	0.56 371	0.59 367	0.63 378	0.74 366	0.87 373

MonStereo1	0.74 361	0.74 362	0.31 351	1.61 368	1.01 375	1.31 366	1.51 369	0.56 364	0.38 358	0.59 371	0.64 369	1.54 375	0.72 366	1.92 368	0.18 327	0.14 291	0.37 353	0.34 358	0.65 350	0.30 348	0.37 355	0.21 336	2.49 372	0.35 356	0.31 337	0.27 345	0.51 350	0.56 356

WAO-7	0.66 357	0.75 363	0.65 376	0.72 354	0.78 361	0.57 350	0.66 356	0.97 382	0.96 380	0.63 372	0.78 378	0.79 351	0.83 368	0.55 356	0.83 380	0.71 382	0.42 358	0.35 360	0.94 366	0.66 377	0.43 365	0.34 363	0.16 299	0.83 384	0.56 366	0.64 379	0.57 357	0.70 363

ACVNet-4b	0.69 359	0.75 363	0.33 353	1.72 375	0.94 368	1.61 374	1.42 367	0.33 335	0.32 350	0.38 357	0.26 337	1.20 367	0.29 326	2.16 376	0.39 358	0.37 358	0.33 345	0.24 338	0.57 346	0.38 359	0.16 189	0.14 286	2.71 375	0.23 325	0.29 332	0.32 353	0.39 340	0.40 331

ACVNet_1	0.74 361	0.79 365	0.40 359	2.04 382	0.96 369	1.88 380	1.51 369	0.59 366	0.28 341	0.43 361	0.49 361	0.71 343	0.61 359	2.21 378	0.32 351	0.25 344	0.32 342	0.31 352	0.60 348	0.31 351	0.29 347	0.21 336	2.72 376	0.33 353	0.40 354	0.26 341	0.37 336	0.38 324

RainbowNet	0.77 363	0.87 366	0.46 360	1.83 377	0.91 367	1.59 372	1.47 368	0.42 354	0.38 358	0.47 366	0.34 353	0.90 360	0.60 358	1.97 371	0.62 371	0.48 366	0.34 347	0.33 356	0.90 363	0.58 367	0.33 349	0.23 343	2.82 379	0.39 360	0.40 354	0.34 356	0.44 347	0.48 343

ACVNet_2	0.83 366	0.92 367	0.56 368	1.99 381	0.99 374	1.84 379	1.55 373	0.68 370	0.40 362	0.53 367	0.47 359	1.02 364	0.67 364	1.93 369	0.51 364	0.45 364	0.38 355	0.33 356	1.01 368	0.42 360	0.34 351	0.24 345	2.58 374	0.53 368	0.60 368	0.26 341	0.52 352	0.55 351

WAO-6	0.82 365	0.95 368	0.59 371	1.30 361	1.05 376	1.25 363	1.39 366	0.77 375	0.84 374	0.79 376	0.69 373	0.74 348	1.00 375	1.94 370	0.78 379	0.61 376	0.53 367	0.48 368	0.78 359	0.60 368	0.55 377	0.51 377	0.49 357	0.57 374	0.83 378	0.42 365	0.76 369	0.85 372

IMH-64-1	0.90 368	0.95 368	0.51 362	1.59 366	0.98 372	1.58 370	1.73 377	0.75 372	0.74 371	0.33 346	0.61 365	0.83 354	0.94 371	2.59 380	0.50 362	0.42 360	0.48 360	0.36 361	0.92 364	0.55 365	0.39 357	0.30 354	3.14 380	0.50 365	0.81 374	0.34 356	0.60 360	0.80 370

IMH-64	0.90 368	0.95 368	0.51 362	1.59 366	0.98 372	1.58 370	1.73 377	0.75 372	0.74 371	0.33 346	0.61 365	0.83 354	0.94 371	2.59 380	0.50 362	0.42 360	0.48 360	0.36 361	0.92 364	0.55 365	0.39 357	0.30 354	3.14 380	0.50 365	0.81 374	0.34 356	0.60 360	0.80 370

LVE	0.95 371	0.97 371	0.71 380	1.84 378	1.35 380	1.59 372	1.52 371	0.78 376	0.64 367	0.81 378	0.91 381	0.72 345	1.00 375	2.18 377	0.53 365	0.48 366	0.57 369	0.53 374	1.09 372	0.64 374	0.45 368	0.38 368	2.74 378	0.69 376	0.83 378	0.44 367	0.84 375	0.52 349

PSMNet_ROB	0.78 364	0.97 371	0.60 373	1.62 372	0.90 366	1.47 367	1.19 363	0.56 364	0.73 370	0.74 375	0.62 368	0.84 356	0.82 367	1.49 363	0.53 365	0.42 360	0.52 366	0.40 364	0.84 361	0.62 372	0.40 363	0.30 354	1.85 367	0.48 363	0.67 371	0.32 353	0.76 369	0.46 342

IMH	0.93 370	0.98 373	0.53 365	1.61 368	0.97 371	1.64 375	1.76 379	0.75 372	0.77 373	0.34 350	0.61 365	0.96 363	1.05 379	2.67 382	0.54 367	0.46 365	0.49 363	0.38 363	0.94 366	0.60 368	0.39 357	0.30 354	3.14 380	0.53 368	0.82 376	0.45 368	0.65 362	0.79 369

TorneroNet-64	1.07 375	1.00 374	0.57 369	1.94 379	0.88 365	1.98 383	2.01 380	0.63 367	0.88 375	0.58 370	0.49 361	1.83 380	1.71 386	2.88 387	0.62 371	0.51 369	0.46 359	0.46 366	1.17 376	0.61 371	0.34 351	0.37 365	3.40 383	0.56 371	0.64 370	0.48 369	0.68 363	1.11 380

Dean	1.06 374	1.03 375	0.79 383	2.27 384	1.31 379	1.96 381	1.56 376	0.92 378	0.94 379	0.88 382	0.76 376	1.19 366	1.17 382	2.09 375	0.64 373	0.60 375	0.60 372	0.56 376	1.23 378	0.73 380	0.45 368	0.36 364	2.73 377	0.71 377	0.95 382	0.55 375	1.05 382	0.62 358

TorneroNet	1.08 376	1.09 376	0.66 378	1.94 379	0.96 369	2.16 384	2.02 381	0.65 369	0.91 376	0.67 373	0.56 364	1.67 379	1.15 381	2.94 389	0.65 374	0.52 370	0.48 360	0.51 371	1.12 373	0.65 376	0.39 357	0.43 371	3.52 384	0.57 374	0.68 372	0.48 369	0.84 375	1.01 378

WAO-8	1.00 372	1.11 377	0.76 381	1.61 368	1.24 377	1.74 377	1.55 373	0.93 379	0.98 381	0.81 378	0.67 371	1.66 376	1.00 375	2.08 373	0.77 377	0.68 379	0.63 373	0.52 372	1.05 369	0.81 382	0.47 371	0.37 365	0.78 361	0.75 381	1.10 386	0.73 381	0.95 378	1.16 382

Venus	1.00 372	1.11 377	0.76 381	1.61 368	1.24 377	1.74 377	1.55 373	0.93 379	0.98 381	0.81 378	0.67 371	1.66 376	1.00 375	2.08 373	0.77 377	0.68 379	0.63 373	0.52 372	1.05 369	0.81 382	0.47 371	0.37 365	0.78 361	0.75 381	1.10 386	0.73 381	0.95 378	1.16 382

DPSimNet_ROB	1.21 377	1.20 379	1.29 388	1.47 363	1.59 384	1.30 365	1.35 365	0.68 370	1.69 387	1.67 388	1.03 383	1.45 373	0.66 363	2.04 372	1.20 386	0.89 385	1.16 386	0.79 384	1.61 383	1.38 388	1.04 387	1.24 387	0.79 363	0.84 385	0.87 380	1.20 388	1.17 384	1.12 381

PWCK	0.88 367	1.24 380	0.61 374	1.53 364	0.85 364	1.21 361	1.03 361	1.08 383	0.72 369	0.70 374	0.83 380	1.48 374	0.87 370	0.69 358	0.40 359	0.41 359	0.73 381	0.47 367	3.04 388	0.67 378	0.56 378	0.43 371	0.94 364	0.74 380	0.72 373	0.36 360	0.69 364	0.73 367

UNDER WATER-64	1.40 381	1.36 381	0.88 386	2.85 388	1.93 389	2.78 389	2.66 388	1.36 387	0.92 378	1.04 386	1.17 387	1.88 381	1.30 384	3.03 390	0.75 376	0.56 372	0.68 376	0.57 378	1.13 375	0.54 364	0.43 365	0.51 377	4.08 391	0.91 386	1.02 384	1.10 387	0.80 373	1.60 389

ktn	1.24 378	1.39 382	0.55 367	1.62 372	1.59 384	1.68 376	2.12 382	0.86 377	1.75 388	0.90 384	1.11 386	1.11 365	0.95 374	2.57 379	0.97 384	0.73 383	0.80 382	0.59 380	1.41 381	0.76 381	0.68 381	0.67 385	3.69 386	0.73 378	0.92 381	0.75 383	1.19 385	1.28 384

notaker	1.27 379	1.41 383	0.58 370	2.37 386	1.48 382	2.34 386	2.27 385	0.94 381	1.62 386	0.79 376	1.07 385	1.66 376	1.08 380	3.06 391	0.94 383	0.69 381	0.68 376	0.49 369	1.62 384	0.84 384	0.53 375	0.45 374	3.70 387	0.80 383	0.61 369	0.52 371	0.80 373	0.92 376

KSHMR	1.33 380	1.42 384	1.04 387	2.27 384	1.44 381	2.23 385	2.12 382	1.21 384	1.06 384	1.13 387	1.06 384	1.27 371	0.94 371	2.89 388	1.08 385	0.95 386	0.85 384	0.83 385	1.32 380	0.97 385	0.72 384	0.58 380	3.52 384	1.07 389	0.99 383	0.77 384	1.00 381	1.07 379

UNDER WATER	1.40 381	1.42 384	0.86 385	2.83 387	1.92 388	2.74 388	2.57 387	1.28 386	1.01 383	0.88 382	0.97 382	1.88 381	1.26 383	3.09 392	0.83 380	0.62 377	0.66 375	0.56 376	1.20 377	0.60 368	0.42 364	0.47 375	4.04 390	0.98 388	1.08 385	0.99 385	0.87 377	1.67 391

MADNet++	1.86 385	1.58 386	1.74 390	1.27 360	1.74 387	1.26 364	1.53 372	1.62 390	2.07 390	1.84 389	2.22 389	2.60 384	2.72 387	0.75 359	1.39 387	1.54 387	2.01 388	1.47 388	2.12 386	2.13 389	3.35 389	3.26 389	1.23 365	2.21 391	1.21 390	2.25 391	1.76 390	1.32 385

HanzoNet	1.74 384	1.62 387	0.80 384	2.26 383	1.70 386	2.72 387	2.54 386	1.25 385	1.85 389	0.92 385	1.28 388	4.37 390	3.81 389	3.36 393	0.88 382	0.78 384	1.06 385	0.94 386	2.54 387	1.03 386	0.89 386	0.88 386	3.79 388	0.73 378	1.12 388	1.00 386	1.29 386	1.57 388

JetRed	1.62 383	1.82 388	1.71 389	1.58 365	1.50 383	1.97 382	2.21 384	1.51 389	1.47 385	0.82 381	0.74 375	2.63 385	0.43 348	1.73 367	1.48 388	1.54 387	1.67 387	2.94 390	1.42 382	1.08 387	2.30 388	2.07 388	1.99 368	0.97 387	1.16 389	1.70 390	1.57 389	1.60 389

DGTPSM_ROB	8.63 388	3.68 389	8.73 392	2.98 389	5.70 391	3.37 390	4.41 391	3.70 391	9.03 391	3.00 390	6.85 391	3.53 387	10.07 390	2.70 383	10.47 390	10.76 390	3.81 389	12.91 392	4.74 389	10.22 392	5.98 391	13.86 393	4.49 394	8.50 394	10.06 396	27.81 396	11.04 395	30.59 396

DPSMNet_ROB	8.63 388	3.69 390	8.74 393	2.98 389	5.70 391	3.37 390	4.41 391	3.70 391	9.03 391	3.00 390	6.88 392	3.53 387	10.11 391	2.70 383	10.47 390	10.76 390	3.81 389	12.92 393	4.77 390	10.22 392	5.99 392	13.86 393	4.50 395	8.50 394	10.06 396	27.81 396	11.04 395	30.59 396

DPSM_ROB	13.01 392	6.29 391	9.52 394	4.44 391	6.37 393	4.34 392	3.59 389	8.20 394	10.79 393	6.64 393	7.87 393	9.69 391	12.99 393	2.80 385	12.81 392	13.68 392	9.16 393	16.58 395	9.87 391	12.33 394	16.73 395	17.95 396	2.26 370	10.56 396	28.34 398	36.91 398	31.06 398	39.57 398

DPSM	13.01 392	6.29 391	9.52 394	4.44 391	6.37 393	4.34 392	3.59 389	8.20 394	10.79 393	6.64 393	7.87 393	9.69 391	12.99 393	2.80 385	12.81 392	13.68 392	9.16 393	16.58 395	9.87 391	12.33 394	16.73 395	17.95 396	2.26 370	10.56 396	28.34 398	36.91 398	31.06 398	39.57 398

PML	8.20 387	7.62 393	3.39 391	9.64 395	5.14 390	9.56 396	5.20 393	6.48 393	18.29 396	6.44 392	3.30 390	16.82 393	29.20 400	5.41 394	6.10 389	3.93 389	7.39 391	2.64 389	20.47 396	4.70 391	3.50 390	3.87 390	3.98 389	4.21 393	6.16 393	4.40 392	16.76 397	6.85 392

FlowAnything	26.21 398	12.44 394	19.19 399	8.91 394	12.70 395	8.63 395	7.25 394	16.56 398	21.86 399	13.65 396	15.98 397	19.56 396	26.21 399	5.60 396	25.80 398	27.50 399	18.26 397	33.39 400	19.71 394	24.80 400	33.87 400	36.07 400	4.44 392	21.31 400	57.14 401	74.69 402	62.48 402	79.62 402

CasAABBNet	26.14 397	12.60 395	19.00 398	8.89 393	12.76 396	8.55 394	7.26 395	16.43 397	21.86 399	13.67 397	15.79 396	19.63 397	26.13 398	5.53 395	25.80 398	27.48 398	18.01 396	33.35 399	20.00 395	24.70 399	33.62 399	35.57 399	4.48 393	21.32 401	57.07 400	74.41 400	62.39 401	79.48 401

fast-reg	27.08 399	14.11 396	18.33 396	12.42 396	13.11 397	14.43 397	12.68 396	16.23 396	21.70 398	13.12 395	16.42 398	19.16 395	26.12 397	13.04 397	25.68 397	27.06 397	18.87 398	33.34 398	20.88 397	24.50 398	33.51 398	35.16 398	6.57 396	21.34 402	57.15 402	74.59 401	62.32 400	79.22 400

LRCNet_RVC	9.85 390	16.31 397	0.59 371	24.99 398	21.12 399	23.54 399	20.75 397	1.45 388	0.48 364	21.31 399	13.10 395	22.63 398	3.34 388	28.36 400	0.38 357	0.27 352	7.74 392	1.15 387	23.52 398	3.99 390	0.46 370	0.30 354	27.02 398	1.72 390	0.35 348	0.21 307	0.42 346	0.37 323

HaxPig	16.02 394	19.59 398	18.75 397	21.25 397	20.52 398	21.33 398	22.30 398	17.00 399	14.71 395	19.29 398	17.19 399	17.46 394	12.16 392	22.51 398	17.80 394	14.90 394	17.75 395	9.40 391	18.97 393	15.48 396	9.47 393	7.16 391	23.74 397	15.28 398	4.31 392	12.19 395	6.81 392	15.11 395

MEDIAN_ROB	20.47 395	25.88 399	24.03 400	26.51 399	25.55 400	25.88 400	26.99 399	21.23 400	19.72 397	28.73 400	22.19 400	24.61 399	16.74 395	26.47 399	23.75 396	18.44 395	22.03 399	14.75 394	26.69 399	23.31 397	15.11 394	11.56 392	27.65 399	18.39 399	7.22 394	9.33 394	8.28 394	11.75 394

AVERAGE_ROB	24.43 396	29.85 400	27.27 401	31.30 400	29.70 401	30.00 401	31.47 400	26.59 401	24.68 401	34.31 401	27.39 401	31.23 400	21.35 396	30.69 401	28.19 400	24.02 396	26.74 400	21.17 397	30.34 400	27.38 401	20.48 397	16.18 395	32.28 400	24.32 403	8.51 395	7.76 393	7.92 393	8.46 393

DLNR_Zeroshot_test	10.12 391	32.06 401	0.05 111	54.44 401	0.09 190	0.18 279	50.47 401	0.19 242	0.08 143	0.27 303	0.07 107	0.20 231	0.04 79	0.14 289	62.26 401	70.60 401	0.33 345	0.18 311	0.25 296	0.11 224	0.20 265	0.08 132	0.07 187	0.09 230	0.18 251	0.15 227	0.20 266	0.26 289

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

ASD4																								2.43 392

Low-res two-view benchmark