Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 24	0.02 5	0.01 3	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 24	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 23	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.03 36	0.04 47	0.04 59	0.02 6	0.04 57	0.02 26	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 70	0.04 24	0.05 52	0.03 11	0.05 49	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 19

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.03 36	0.03 24	0.04 59	0.02 6	0.04 57	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 70	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 49	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 19

CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 36	0.03 24	0.03 26	0.02 6	0.02 7	0.02 26	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.05 53	0.03 6	0.06 76	0.02 3	0.04 26	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 54	0.03 3	0.04 40	0.03 19

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

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 26	0.01 4	0.05 38	0.05 30	0.05 53	0.04 24	0.04 21	0.03 11	0.05 49	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 23	0.04 17	0.02 3	0.03 19

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 30	0.04 18	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 23	0.03 3	0.02 3	0.02 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GFORCE	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.02 37	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

F8.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.02 37	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.02 37	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.01 3	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 26	0.02 6	0.03 21	0.02 26	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.02 3

F7	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.03 36	0.02 5	0.04 59	0.02 6	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 18	0.04 24	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.06 72	0.04 40	0.03 19

FORCE_4.5	0.04 50	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.05 77	0.03 24	0.03 26	0.04 52	0.04 57	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.04 24	0.04 21	0.04 50	0.05 49	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 54	0.06 72	0.05 63	0.04 47

FORCE_5	0.03 11	0.02 7	0.03 50	0.03 43	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.03 24	0.04 59	0.03 30	0.03 21	0.01 3	0.01 4	0.05 38	0.05 30	0.05 53	0.04 24	0.04 21	0.03 11	0.05 49	0.03 14	0.02 53	0.02 12	0.05 54	0.04 17	0.04 40	0.03 19

FORCE_6	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 36	0.03 24	0.02 5	0.02 6	0.03 21	0.03 67	0.01 4	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.04 24	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.04 40	0.04 47

SCION-MonSter(vits)	0.04 50	0.06 131	0.05 128	0.06 131	0.06 136	0.05 114	0.03 80	0.03 36	0.04 47	0.04 59	0.06 99	0.03 21	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.05 53	0.04 24	0.05 52	0.04 50	0.05 49	0.03 14	0.02 53	0.02 12	0.05 54	0.05 41	0.05 63	0.05 69

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.02 11	0.03 54	0.02 9	0.02 31	0.03 36	0.05 77	0.04 59	0.04 52	0.07 98	0.02 26	0.01 4	0.05 38	0.05 30	0.05 53	0.05 56	0.05 52	0.04 50	0.04 26	0.04 61	0.02 53	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.04 40	0.04 47

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.02 7	0.02 5	0.03 26	0.04 52	0.03 21	0.02 26	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 18	0.04 24	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.04 40	0.03 19

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.04 52	0.03 21	0.02 26	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 18	0.04 24	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.04 40	0.03 19

testmc14	0.03 11	0.03 47	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 36	0.03 24	0.02 5	0.03 30	0.06 91	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.04 18	0.04 24	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.02 6	0.02 53	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.04 40	0.03 19

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 47	0.02 10	0.03 43	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.03 36	0.04 47	0.02 5	0.03 30	0.04 57	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.05 53	0.04 24	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.02 6	0.02 53	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.05 63	0.04 47

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.04 59	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.04 59	0.06 105	0.03 26	0.05 76	0.03 21	0.04 96	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 18	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.05 77	0.04 47	0.03 26	0.04 52	0.04 57	0.05 126	0.02 37	0.03 3	0.03 3	0.04 18	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.02 3	0.03 19

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.02 17	0.03 44	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 57	0.02 26	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 24	0.03 3	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.05 41	0.05 63	0.03 19
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.03 43	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.03 36	0.04 47	0.04 59	0.06 99	0.03 21	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.05 53	0.04 24	0.05 52	0.04 50	0.05 49	0.03 14	0.02 53	0.02 12	0.05 54	0.05 41	0.05 63	0.05 69

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 50	0.02 11	0.03 54	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 77	0.02 5	0.03 30	0.04 57	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.06 67	0.05 53	0.05 56	0.05 52	0.04 50	0.04 26	0.04 61	0.02 53	0.02 12	0.05 54	0.04 17	0.03 18	0.04 47

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 50	0.03 43	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 77	0.02 5	0.04 52	0.04 57	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.06 67	0.05 53	0.05 56	0.05 52	0.04 50	0.04 26	0.04 61	0.02 53	0.02 12	0.05 54	0.04 17	0.02 3	0.04 47

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.03 36	0.04 47	0.02 5	0.03 30	0.03 21	0.02 26	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.04 18	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 53	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test2	0.04 50	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.04 59	0.03 24	0.05 84	0.03 30	0.05 78	0.02 26	0.03 84	0.05 38	0.05 30	0.08 87	0.04 24	0.06 76	0.04 50	0.07 83	0.03 14	0.02 53	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.05 63	0.03 19

LG-Stereo	0.03 11	0.03 47	0.02 10	0.02 11	0.03 54	0.02 9	0.01 3	0.04 59	0.05 77	0.04 59	0.02 6	0.05 78	0.02 26	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.05 53	0.04 24	0.05 52	0.04 50	0.07 83	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 54	0.04 17	0.04 40	0.04 47

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 24	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 18	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

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 26	0.04 52	0.04 57	0.01 3	0.01 4	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.04 24	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
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 36	0.04 47	0.03 26	0.06 99	0.03 21	0.01 3	0.02 37	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 24	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 19

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.05 77	0.05 77	0.04 59	0.04 52	0.04 57	0.02 26	0.03 84	0.05 38	0.06 67	0.04 18	0.04 24	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 19

DEFOM-Stereo	0.04 50	0.03 47	0.02 10	0.04 82	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.04 59	0.04 47	0.04 59	0.04 52	0.03 21	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.07 80	0.06 78	0.06 76	0.04 50	0.06 70	0.03 14	0.02 53	0.02 12	0.06 79	0.06 72	0.05 63	0.04 47

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 36	0.02 5	0.03 26	0.02 6	0.04 57	0.03 67	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.05 53	0.05 56	0.04 21	0.03 11	0.06 70	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 79	0.05 41	0.04 40	0.04 47

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 47	0.03 50	0.02 11	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.03 24	0.03 26	0.03 30	0.02 7	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.04 24	0.05 52	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.02 53	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 5	0.03 26	0.03 30	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 30	0.04 18	0.04 24	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

AEACV	0.04 50	0.03 47	0.02 10	0.04 82	0.03 54	0.02 9	0.02 31	0.03 36	0.03 24	0.03 26	0.03 30	0.03 21	0.02 26	0.01 4	0.05 38	0.06 67	0.05 53	0.05 56	0.07 85	0.04 50	0.06 70	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 79	0.06 72	0.04 40	0.03 19

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 31	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 31	0.02 7	0.02 5	0.03 26	0.02 6	0.02 7	0.03 67	0.01 4	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.05 56	0.04 21	0.04 50	0.04 26	0.04 61	0.01 4	0.02 12	0.05 54	0.05 41	0.05 63	0.03 19

CR-Stereo	0.04 50	0.03 47	0.02 10	0.03 43	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.03 36	0.04 47	0.03 26	0.06 99	0.03 21	0.03 67	0.01 4	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.05 56	0.04 21	0.04 50	0.05 49	0.04 61	0.01 4	0.03 47	0.05 54	0.04 17	0.05 63	0.05 69

CR-RVC	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.02 11	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.05 77	0.03 26	0.03 30	0.03 21	0.03 67	0.02 37	0.07 97	0.06 67	0.05 53	0.06 78	0.05 52	0.04 50	0.07 83	0.05 87	0.01 4	0.03 47	0.04 23	0.06 72	0.07 102	0.05 69

F4.4	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.03 43	0.03 54	0.04 81	0.02 31	0.04 59	0.03 24	0.03 26	0.04 52	0.03 21	0.03 67	0.03 84	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.04 24	0.05 52	0.03 11	0.05 49	0.03 14	0.01 4	0.03 47	0.05 54	0.06 72	0.04 40	0.04 47

FORCE_4.6	0.03 11	0.03 47	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.03 24	0.03 26	0.02 6	0.03 21	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.04 24	0.05 52	0.04 50	0.05 49	0.03 14	0.03 98	0.03 47	0.04 23	0.05 41	0.05 63	0.04 47

F5.5	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 36	0.03 24	0.04 59	0.02 6	0.03 21	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.04 24	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.03 47	0.04 23	0.05 41	0.04 40	0.03 19

FORCE_4	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.04 82	0.02 17	0.04 81	0.02 31	0.04 59	0.03 24	0.06 91	0.05 76	0.03 21	0.02 26	0.03 84	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.05 56	0.05 52	0.04 50	0.06 70	0.03 14	0.02 53	0.03 47	0.06 79	0.07 96	0.06 91	0.04 47

LACA_dic	0.04 50	0.02 7	0.03 50	0.02 11	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.04 47	0.03 26	0.03 30	0.02 7	0.04 96	0.02 37	0.06 74	0.05 30	0.04 18	0.05 56	0.04 21	0.04 50	0.05 49	0.04 61	0.01 4	0.03 47	0.05 54	0.05 41	0.05 63	0.05 69

over-6	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.03 43	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.03 36	0.04 47	0.03 26	0.06 99	0.09 111	0.03 67	0.02 37	0.04 5	0.05 30	0.04 18	0.04 24	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.02 53	0.03 47	0.04 23	0.06 72	0.05 63	0.05 69

over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.03 24	0.03 26	0.04 52	0.05 78	0.03 67	0.02 37	0.04 5	0.04 5	0.04 18	0.04 24	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.01 4	0.03 47	0.04 23	0.06 72	0.05 63	0.03 19

TS12	0.04 50	0.02 7	0.03 50	0.02 11	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.04 47	0.03 26	0.03 30	0.02 7	0.04 96	0.02 37	0.06 74	0.05 30	0.04 18	0.05 56	0.04 21	0.04 50	0.05 49	0.04 61	0.01 4	0.03 47	0.05 54	0.05 41	0.05 63	0.05 69

LACA3	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.03 43	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.04 47	0.04 59	0.03 30	0.03 21	0.02 26	0.02 37	0.06 74	0.06 67	0.04 18	0.06 78	0.05 52	0.04 50	0.06 70	0.06 109	0.02 53	0.03 47	0.05 54	0.06 72	0.05 63	0.05 69

LACA1	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.02 11	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.02 7	0.05 77	0.03 26	0.03 30	0.04 57	0.03 67	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.06 78	0.04 21	0.04 50	0.04 26	0.04 61	0.03 98	0.03 47	0.05 54	0.06 72	0.05 63	0.04 47

MatchStereo	0.04 50	0.02 7	0.03 50	0.02 11	0.03 54	0.02 9	0.02 31	0.03 36	0.06 105	0.02 5	0.06 99	0.02 7	0.04 96	0.02 37	0.06 74	0.06 67	0.04 18	0.05 56	0.04 21	0.05 87	0.05 49	0.05 87	0.01 4	0.03 47	0.05 54	0.06 72	0.03 18	0.04 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.05 82	0.04 83	0.04 93	0.04 82	0.05 106	0.05 114	0.03 80	0.04 59	0.07 133	0.05 84	0.05 76	0.05 78	0.04 96	0.02 37	0.07 97	0.07 91	0.05 53	0.07 101	0.05 52	0.05 87	0.06 70	0.05 87	0.02 53	0.03 47	0.06 79	0.08 105	0.07 102	0.07 101
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.03 43	0.03 54	0.04 81	0.03 80	0.05 77	0.04 47	0.03 26	0.06 99	0.04 57	0.03 67	0.02 37	0.04 5	0.04 5	0.04 18	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 53	0.03 47	0.04 23	0.05 41	0.03 18	0.05 69

WQFJX	0.03 11	0.03 47	0.03 50	0.03 43	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.03 36	0.04 47	0.03 26	0.06 99	0.03 21	0.06 158	0.02 37	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 53	0.03 47	0.03 5	0.05 41	0.03 18	0.04 47

NLMM	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.03 43	0.03 54	0.04 81	0.03 80	0.05 77	0.04 47	0.03 26	0.06 99	0.04 57	0.03 67	0.02 37	0.04 5	0.04 5	0.04 18	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 53	0.03 47	0.04 23	0.05 41	0.03 18	0.05 69

NLSM3	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.04 82	0.03 54	0.02 9	0.02 31	0.04 59	0.07 133	0.04 59	0.04 52	0.03 21	0.04 96	0.03 84	0.06 74	0.05 30	0.05 53	0.05 56	0.04 21	0.04 50	0.04 26	0.04 61	0.03 98	0.03 47	0.06 79	0.06 72	0.06 91	0.06 95

NLSM1	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.03 43	0.02 17	0.04 81	0.03 80	0.05 77	0.07 133	0.03 26	0.07 128	0.04 57	0.06 158	0.02 37	0.04 5	0.04 5	0.04 18	0.04 24	0.05 52	0.03 11	0.05 49	0.03 14	0.02 53	0.03 47	0.05 54	0.05 41	0.04 40	0.04 47

VIP-Stereo	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.04 82	0.03 54	0.02 9	0.01 3	0.04 59	0.04 47	0.04 59	0.07 128	0.06 91	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.06 67	0.08 87	0.05 56	0.06 76	0.04 50	0.07 83	0.04 61	0.02 53	0.03 47	0.05 54	0.05 41	0.04 40	0.04 47

GEAStereo	0.04 50	0.04 83	0.03 50	0.04 82	0.03 54	0.03 44	0.03 80	0.04 59	0.03 24	0.04 59	0.03 30	0.03 21	0.01 3	0.02 37	0.05 38	0.06 67	0.06 70	0.05 56	0.05 52	0.04 50	0.06 70	0.04 61	0.02 53	0.03 47	0.04 23	0.05 41	0.04 40	0.03 19

GSStereo	0.03 11	0.03 47	0.03 50	0.03 43	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.01 3	0.03 24	0.03 26	0.03 30	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 38	0.06 67	0.07 80	0.04 24	0.06 76	0.03 11	0.06 70	0.03 14	0.01 4	0.03 47	0.04 23	0.04 17	0.04 40	0.03 19

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 47	0.04 23	0.04 17	0.04 40	0.03 19

gasm-f	0.04 50	0.04 83	0.03 50	0.04 82	0.03 54	0.03 44	0.03 80	0.04 59	0.03 24	0.04 59	0.03 30	0.03 21	0.01 3	0.02 37	0.05 38	0.06 67	0.06 70	0.05 56	0.05 52	0.04 50	0.06 70	0.04 61	0.02 53	0.03 47	0.04 23	0.05 41	0.04 40	0.03 19

AdaDepth	0.04 50	0.04 83	0.02 10	0.03 43	0.03 54	0.02 9	0.02 31	0.03 36	0.04 47	0.03 26	0.04 52	0.03 21	0.02 26	0.01 4	0.06 74	0.06 67	0.06 70	0.05 56	0.05 52	0.03 11	0.05 49	0.03 14	0.01 4	0.03 47	0.05 54	0.05 41	0.04 40	0.03 19

LG-Stereo_L2	0.06 89	0.04 83	0.03 50	0.03 43	0.04 87	0.02 9	0.02 31	0.08 111	0.08 161	0.21 205	0.06 99	0.08 103	0.03 67	0.03 84	0.06 74	0.07 91	0.10 105	0.06 78	0.07 85	0.04 50	0.13 148	0.05 87	0.02 53	0.03 47	0.05 54	0.06 72	0.05 63	0.05 69

LG-Stereo_L1	0.06 89	0.04 83	0.03 50	0.04 82	0.03 54	0.02 9	0.02 31	0.08 111	0.09 195	0.21 205	0.05 76	0.05 78	0.03 67	0.03 84	0.06 74	0.07 91	0.10 105	0.06 78	0.07 85	0.04 50	0.14 168	0.05 87	0.01 4	0.03 47	0.06 79	0.06 72	0.05 63	0.05 69

MLG-Stereo_test3	0.05 82	0.03 47	0.02 10	0.03 43	0.04 87	0.05 114	0.03 80	0.05 77	0.06 105	0.06 91	0.06 99	0.09 111	0.02 26	0.03 84	0.06 74	0.06 67	0.08 87	0.06 78	0.06 76	0.04 50	0.08 95	0.04 61	0.02 53	0.03 47	0.05 54	0.06 72	0.05 63	0.05 69

LGtest1	0.06 89	0.04 83	0.03 50	0.04 82	0.04 87	0.04 81	0.03 80	0.08 111	0.08 161	0.07 101	0.04 52	0.06 91	0.03 67	0.05 131	0.07 97	0.07 91	0.12 126	0.07 101	0.10 128	0.07 125	0.12 129	0.06 109	0.04 124	0.03 47	0.07 95	0.06 72	0.08 112	0.06 95

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.01 3	0.03 36	0.02 5	0.03 26	0.03 30	0.01 3	0.01 3	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.05 56	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.04 61	0.03 98	0.03 47	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 47

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 24	0.03 26	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 18	0.04 24	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 53	0.03 47	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

AIO_rvc	0.06 89	0.06 131	0.03 50	0.05 107	0.04 87	0.04 81	0.03 80	0.08 111	0.06 105	0.10 117	0.04 52	0.08 103	0.02 26	0.03 84	0.06 74	0.07 91	0.08 87	0.06 78	0.07 85	0.05 87	0.12 129	0.05 87	0.02 53	0.03 47	0.06 79	0.06 72	0.05 63	0.05 69

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.02 7	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.06 70	0.04 24	0.06 76	0.03 11	0.05 49	0.03 14	0.01 4	0.03 47	0.04 23	0.05 41	0.03 18	0.03 19

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 43	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.04 59	0.04 47	0.04 59	0.03 30	0.03 21	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.04 24	0.04 21	0.04 50	0.04 26	0.04 61	0.03 98	0.03 47	0.03 5	0.05 41	0.03 18	0.03 19

Occ-G	0.04 50	0.04 83	0.03 50	0.04 82	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.04 59	0.03 24	0.03 26	0.05 76	0.03 21	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.06 67	0.06 70	0.06 78	0.07 85	0.04 50	0.05 49	0.03 14	0.04 124	0.03 47	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.05 69

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 112	0.05 107	0.03 50	0.04 82	0.05 106	0.04 81	0.02 31	0.11 130	0.06 105	0.22 216	0.05 76	0.05 78	0.02 26	0.03 84	0.07 97	0.08 108	0.12 126	0.08 110	0.09 117	0.07 125	0.16 207	0.06 109	0.02 53	0.03 47	0.07 95	0.07 96	0.07 102	0.05 69

IGEV-Stereo+	0.06 89	0.03 47	0.03 50	0.03 43	0.04 87	0.03 44	0.03 80	0.16 178	0.06 105	0.20 192	0.06 99	0.06 91	0.03 67	0.04 115	0.07 97	0.08 108	0.10 105	0.06 78	0.09 117	0.06 106	0.12 129	0.06 109	0.03 98	0.03 47	0.07 95	0.06 72	0.03 18	0.07 101

RSM++	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.02 11	0.04 87	0.02 9	0.03 80	0.05 77	0.04 47	0.04 59	0.04 52	0.05 78	0.02 26	0.02 37	0.06 74	0.06 67	0.05 53	0.05 56	0.05 52	0.04 50	0.07 83	0.04 61	0.02 53	0.03 47	0.06 79	0.05 41	0.04 40	0.04 47

RSM	0.03 11	0.03 47	0.03 50	0.02 11	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.03 36	0.02 5	0.03 26	0.04 52	0.04 57	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.06 67	0.05 53	0.04 24	0.05 52	0.04 50	0.05 49	0.03 14	0.01 4	0.03 47	0.04 23	0.04 17	0.03 18	0.03 19

anonymousdsp	0.05 82	0.04 83	0.03 50	0.03 43	0.04 87	0.04 81	0.04 124	0.06 90	0.05 77	0.06 91	0.04 52	0.03 21	0.02 26	0.03 84	0.06 74	0.07 91	0.08 87	0.06 78	0.08 100	0.05 87	0.09 100	0.05 87	0.03 98	0.03 47	0.05 54	0.05 41	0.05 63	0.05 69

iRaftStereo_RVC	0.05 82	0.03 47	0.03 50	0.03 43	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.05 77	0.04 47	0.06 91	0.05 76	0.05 78	0.03 67	0.02 37	0.06 74	0.06 67	0.10 105	0.07 101	0.07 85	0.05 87	0.09 100	0.04 61	0.02 53	0.03 47	0.07 95	0.06 72	0.05 63	0.05 69

FORCE_4.7	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.05 107	0.03 54	0.04 81	0.03 80	0.03 36	0.04 47	0.03 26	0.03 30	0.04 57	0.02 26	0.03 84	0.05 38	0.05 30	0.08 87	0.06 78	0.06 76	0.04 50	0.05 49	0.04 61	0.01 4	0.04 88	0.04 23	0.05 41	0.06 91	0.05 69

NBS	0.06 89	0.04 83	0.04 93	0.03 43	0.03 54	0.04 81	0.03 80	0.07 104	0.05 77	0.11 118	0.02 6	0.08 103	0.03 67	0.03 84	0.07 97	0.09 126	0.14 144	0.06 78	0.08 100	0.06 106	0.15 188	0.07 128	0.04 124	0.04 88	0.09 118	0.09 114	0.06 91	0.07 101

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 89	0.03 47	0.06 162	0.04 82	0.05 106	0.04 81	0.02 31	0.06 90	0.06 105	0.12 121	0.08 157	0.08 103	0.06 158	0.03 84	0.06 74	0.07 91	0.11 116	0.06 78	0.08 100	0.05 87	0.07 83	0.04 61	0.02 53	0.04 88	0.07 95	0.07 96	0.07 102	0.06 95

TS	0.06 89	0.04 83	0.04 93	0.05 107	0.05 106	0.04 81	0.03 80	0.06 90	0.05 77	0.04 59	0.08 157	0.06 91	0.03 67	0.03 84	0.07 97	0.08 108	0.06 70	0.07 101	0.07 85	0.06 106	0.09 100	0.08 150	0.02 53	0.04 88	0.08 107	0.08 105	0.08 112	0.09 117

DispViT+	0.04 50	0.03 47	0.04 93	0.06 131	0.03 54	0.04 81	0.03 80	0.04 59	0.05 77	0.04 59	0.07 128	0.04 57	0.04 96	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.04 18	0.05 56	0.05 52	0.04 50	0.04 26	0.05 87	0.02 53	0.04 88	0.05 54	0.07 96	0.05 63	0.06 95

NLMM1	0.04 50	0.03 47	0.03 50	0.02 11	0.02 17	0.02 9	0.02 31	0.05 77	0.05 77	0.04 59	0.07 128	0.03 21	0.07 193	0.02 37	0.04 5	0.05 30	0.03 3	0.04 24	0.04 21	0.04 50	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 88	0.06 79	0.04 17	0.04 40	0.04 47

LG-G_1	0.06 89	0.05 107	0.04 93	0.05 107	0.05 106	0.06 133	0.03 80	0.06 90	0.06 105	0.08 105	0.03 30	0.10 120	0.04 96	0.06 150	0.06 74	0.06 67	0.10 105	0.06 78	0.08 100	0.05 87	0.10 109	0.04 61	0.05 155	0.04 88	0.06 79	0.06 72	0.08 112	0.07 101

LG-G	0.06 89	0.05 107	0.04 93	0.05 107	0.05 106	0.06 133	0.03 80	0.06 90	0.06 105	0.08 105	0.03 30	0.10 120	0.04 96	0.06 150	0.06 74	0.06 67	0.10 105	0.06 78	0.08 100	0.05 87	0.10 109	0.04 61	0.05 155	0.04 88	0.06 79	0.06 72	0.08 112	0.07 101

DFGA-Net	0.05 82	0.05 107	0.03 50	0.04 82	0.03 54	0.04 81	0.03 80	0.05 77	0.04 47	0.06 91	0.05 76	0.10 120	0.04 96	0.03 84	0.06 74	0.07 91	0.08 87	0.07 101	0.07 85	0.05 87	0.07 83	0.04 61	0.03 98	0.04 88	0.07 95	0.06 72	0.06 91	0.09 117

SGD-Stereo	0.06 89	0.04 83	0.03 50	0.05 107	0.04 87	0.06 133	0.03 80	0.04 59	0.06 105	0.08 105	0.05 76	0.05 78	0.03 67	0.03 84	0.07 97	0.08 108	0.14 144	0.06 78	0.09 117	0.05 87	0.12 129	0.05 87	0.03 98	0.04 88	0.08 107	0.08 105	0.12 158	0.09 117

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 112	0.05 107	0.03 50	0.03 43	0.05 106	0.05 114	0.03 80	0.12 135	0.05 77	0.22 216	0.05 76	0.08 103	0.03 67	0.05 131	0.07 97	0.09 126	0.13 130	0.09 139	0.10 128	0.06 106	0.16 207	0.06 109	0.04 124	0.04 88	0.07 95	0.09 114	0.08 112	0.10 133

HUF	0.07 112	0.05 107	0.04 93	0.07 155	0.06 136	0.04 81	0.03 80	0.09 119	0.07 133	0.16 143	0.05 76	0.09 111	0.04 96	0.03 84	0.06 74	0.07 91	0.08 87	0.06 78	0.09 117	0.06 106	0.14 168	0.06 109	0.03 98	0.04 88	0.08 107	0.05 41	0.06 91	0.05 69

AIO_test	0.06 89	0.05 107	0.04 93	0.07 155	0.05 106	0.04 81	0.04 124	0.10 126	0.09 195	0.12 121	0.05 76	0.11 132	0.04 96	0.03 84	0.06 74	0.07 91	0.07 80	0.06 78	0.08 100	0.05 87	0.13 148	0.05 87	0.04 124	0.04 88	0.09 118	0.07 96	0.05 63	0.05 69

StereoVision	0.06 89	0.03 47	0.04 93	0.03 43	0.03 54	0.03 44	0.02 31	0.06 90	0.11 243	0.02 5	0.05 76	0.03 21	0.06 158	0.01 4	0.08 129	0.10 158	0.06 70	0.05 56	0.08 100	0.07 125	0.06 70	0.05 87	0.02 53	0.04 88	0.10 134	0.08 105	0.10 134	0.12 156

UniTT-Stereo	0.07 112	0.04 83	0.04 93	0.04 82	0.03 54	0.05 114	0.03 80	0.06 90	0.05 77	0.06 91	0.04 52	0.07 98	0.12 265	0.07 184	0.08 129	0.07 91	0.11 116	0.08 110	0.08 100	0.07 125	0.09 100	0.08 150	0.08 238	0.04 88	0.09 118	0.16 273	0.06 91	0.09 117

MIM_Stereo	0.06 89	0.04 83	0.03 50	0.05 107	0.05 106	0.05 114	0.03 80	0.06 90	0.04 47	0.14 130	0.06 99	0.04 57	0.02 26	0.03 84	0.07 97	0.08 108	0.13 130	0.07 101	0.09 117	0.06 106	0.11 115	0.06 109	0.02 53	0.04 88	0.08 107	0.07 96	0.07 102	0.05 69

LL-Strereo2	0.07 112	0.03 47	0.03 50	0.04 82	0.05 106	0.04 81	0.03 80	0.06 90	0.07 133	0.14 130	0.07 128	0.08 103	0.05 126	0.04 115	0.07 97	0.08 108	0.14 144	0.07 101	0.10 128	0.06 106	0.10 109	0.06 109	0.03 98	0.04 88	0.08 107	0.09 114	0.08 112	0.05 69

CES	0.11 173	0.06 131	0.06 162	0.06 131	0.08 178	0.07 154	0.05 135	0.35 357	0.05 77	0.15 137	0.23 345	0.13 155	0.04 96	0.08 210	0.08 129	0.10 158	0.19 224	0.08 110	0.14 183	0.08 150	0.28 365	0.08 150	0.07 206	0.04 88	0.14 197	0.11 153	0.13 172	0.16 205

TestStereo1	0.09 130	0.07 156	0.06 162	0.04 82	0.05 106	0.06 133	0.06 170	0.07 104	0.07 133	0.09 109	0.07 128	0.11 132	0.14 295	0.04 115	0.09 169	0.10 158	0.11 116	0.09 139	0.09 117	0.08 150	0.13 148	0.12 281	0.02 53	0.04 88	0.15 211	0.13 190	0.16 216	0.20 266

SA-5K	0.09 130	0.07 156	0.06 162	0.04 82	0.05 106	0.06 133	0.06 170	0.07 104	0.07 133	0.09 109	0.07 128	0.11 132	0.14 295	0.04 115	0.09 169	0.10 158	0.11 116	0.09 139	0.09 117	0.08 150	0.13 148	0.12 281	0.02 53	0.04 88	0.15 211	0.13 190	0.16 216	0.20 266

AnonymousM	0.08 123	0.05 107	0.04 93	0.06 131	0.05 106	0.04 81	0.04 124	0.13 153	0.05 77	0.20 192	0.06 99	0.11 132	0.03 67	0.06 150	0.09 169	0.09 126	0.19 224	0.08 110	0.12 148	0.07 125	0.16 207	0.06 109	0.04 124	0.04 88	0.08 107	0.11 153	0.10 134	0.09 117

RAFT	0.06 89	0.03 47	0.05 128	0.03 43	0.02 17	0.03 44	0.02 31	0.07 104	0.04 47	0.04 59	0.06 99	0.07 98	0.05 126	0.01 4	0.06 74	0.06 67	0.07 80	0.05 56	0.05 52	0.04 50	0.06 70	0.07 128	0.01 4	0.04 88	0.13 172	0.14 220	0.13 172	0.15 189

ARAFT	0.07 112	0.04 83	0.04 93	0.05 107	0.05 106	0.05 114	0.02 31	0.09 119	0.06 105	0.12 121	0.06 99	0.12 139	0.03 67	0.03 84	0.07 97	0.07 91	0.12 126	0.09 139	0.09 117	0.05 87	0.11 115	0.07 128	0.03 98	0.04 88	0.09 118	0.09 114	0.09 127	0.09 117

AFF-stereo	0.06 89	0.05 107	0.05 128	0.05 107	0.04 87	0.04 81	0.03 80	0.11 130	0.06 105	0.16 143	0.04 52	0.08 103	0.03 67	0.02 37	0.06 74	0.08 108	0.08 87	0.05 56	0.09 117	0.04 50	0.09 100	0.05 87	0.02 53	0.04 88	0.10 134	0.08 105	0.07 102	0.07 101

RAFT + AFF	0.05 82	0.04 83	0.03 50	0.05 107	0.04 87	0.04 81	0.03 80	0.06 90	0.08 161	0.09 109	0.05 76	0.09 111	0.02 26	0.02 37	0.05 38	0.05 30	0.09 101	0.06 78	0.06 76	0.04 50	0.07 83	0.05 87	0.02 53	0.04 88	0.07 95	0.05 41	0.05 63	0.05 69

delet	0.05 82	0.05 107	0.04 93	0.06 131	0.05 106	0.05 114	0.05 135	0.04 59	0.04 47	0.06 91	0.05 76	0.10 120	0.05 126	0.03 84	0.07 97	0.06 67	0.07 80	0.06 78	0.05 52	0.06 106	0.06 70	0.04 61	0.03 98	0.04 88	0.06 79	0.06 72	0.04 40	0.04 47

CCAANet	0.08 123	0.07 156	0.06 162	0.09 190	0.06 136	0.07 154	0.09 230	0.08 111	0.07 133	0.07 101	0.07 128	0.14 167	0.05 126	0.05 131	0.09 169	0.10 158	0.10 105	0.09 139	0.07 85	0.06 106	0.08 95	0.06 109	0.04 124	0.04 88	0.08 107	0.09 114	0.07 102	0.09 117

RYNet	0.06 89	0.04 83	0.04 93	0.04 82	0.04 87	0.04 81	0.03 80	0.04 59	0.11 243	0.05 84	0.04 52	0.04 57	0.03 67	0.03 84	0.07 97	0.06 67	0.07 80	0.08 110	0.07 85	0.05 87	0.05 49	0.04 61	0.11 288	0.04 88	0.06 79	0.13 190	0.06 91	0.05 69

TDLM	0.04 50	0.04 83	0.04 93	0.04 82	0.04 87	0.04 81	0.03 80	0.04 59	0.03 24	0.04 59	0.06 99	0.04 57	0.03 67	0.03 84	0.06 74	0.06 67	0.06 70	0.06 78	0.05 52	0.04 50	0.05 49	0.04 61	0.03 98	0.04 88	0.05 54	0.05 41	0.05 63	0.05 69

DF_test	0.09 130	0.04 83	0.04 93	0.03 43	0.04 87	0.06 133	0.03 80	0.16 178	0.09 195	0.21 205	0.07 128	0.17 204	0.05 126	0.10 249	0.09 169	0.10 158	0.19 224	0.08 110	0.13 168	0.07 125	0.18 245	0.09 195	0.06 177	0.05 117	0.06 79	0.11 153	0.09 127	0.08 109

small-0shot	0.10 156	0.05 107	0.04 93	0.05 107	0.05 106	0.06 133	0.03 80	0.16 178	0.10 223	0.19 179	0.06 99	0.15 173	0.07 193	0.09 232	0.08 129	0.10 158	0.18 201	0.09 139	0.13 168	0.07 125	0.19 259	0.08 150	0.03 98	0.05 117	0.13 172	0.11 153	0.13 172	0.17 218

WAFT-Stereo (ZS)	0.09 130	0.04 83	0.06 162	0.04 82	0.05 106	0.05 114	0.03 80	0.15 168	0.09 195	0.19 179	0.09 178	0.16 195	0.05 126	0.06 150	0.09 169	0.09 126	0.15 152	0.08 110	0.11 136	0.07 125	0.16 207	0.08 150	0.04 124	0.05 117	0.16 227	0.11 153	0.14 187	0.16 205

PointNet	0.04 50	0.03 47	0.04 93	0.03 43	0.02 17	0.03 44	0.03 80	0.05 77	0.04 47	0.02 5	0.05 76	0.03 21	0.02 26	0.02 37	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 26	0.03 14	0.04 124	0.05 117	0.05 54	0.06 72	0.03 18	0.04 47

DepthFocus	0.10 156	0.05 107	0.05 128	0.09 190	0.05 106	0.06 133	0.04 124	0.17 191	0.07 133	0.22 216	0.09 178	0.13 155	0.04 96	0.10 249	0.09 169	0.09 126	0.18 201	0.09 139	0.18 254	0.09 180	0.17 231	0.08 150	0.09 262	0.05 117	0.07 95	0.11 153	0.14 187	0.12 156

YMNet	0.07 112	0.08 197	0.06 162	0.08 166	0.08 178	0.08 167	0.07 190	0.07 104	0.07 133	0.05 84	0.07 128	0.13 155	0.05 126	0.07 184	0.07 97	0.07 91	0.08 87	0.08 110	0.09 117	0.05 87	0.07 83	0.06 109	0.06 177	0.05 117	0.09 118	0.08 105	0.09 127	0.09 117

test_for_model	0.09 130	0.05 107	0.04 93	0.05 107	0.07 154	0.04 81	0.03 80	0.12 135	0.08 161	0.24 255	0.05 76	0.15 173	0.05 126	0.06 150	0.07 97	0.09 126	0.18 201	0.10 165	0.12 148	0.08 150	0.14 168	0.07 128	0.04 124	0.05 117	0.09 118	0.10 130	0.08 112	0.09 117

trnet	0.11 173	0.08 197	0.05 128	0.07 155	0.07 154	0.07 154	0.05 135	0.18 230	0.05 77	0.27 322	0.07 128	0.18 221	0.06 158	0.08 210	0.08 129	0.10 158	0.22 280	0.08 110	0.12 148	0.07 125	0.20 282	0.08 150	0.06 177	0.05 117	0.11 149	0.13 190	0.17 234	0.16 205

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 130	0.05 107	0.04 93	0.05 107	0.07 154	0.04 81	0.03 80	0.12 135	0.08 161	0.24 255	0.05 76	0.15 173	0.05 126	0.06 150	0.07 97	0.09 126	0.18 201	0.10 165	0.12 148	0.08 150	0.14 168	0.07 128	0.04 124	0.05 117	0.09 118	0.10 130	0.08 112	0.09 117

MGS-Stereo	0.08 123	0.06 131	0.04 93	0.05 107	0.05 106	0.04 81	0.03 80	0.12 135	0.05 77	0.09 109	0.07 128	0.10 120	0.04 96	0.05 131	0.07 97	0.08 108	0.15 152	0.11 184	0.12 148	0.09 180	0.12 129	0.07 128	0.05 155	0.05 117	0.10 134	0.09 114	0.11 148	0.10 133

plain	0.06 89	0.04 83	0.04 93	0.04 82	0.04 87	0.05 114	0.03 80	0.08 111	0.04 47	0.09 109	0.05 76	0.06 91	0.02 26	0.02 37	0.07 97	0.08 108	0.12 126	0.08 110	0.08 100	0.06 106	0.08 95	0.04 61	0.02 53	0.05 117	0.09 118	0.09 114	0.08 112	0.09 117

MaDis-Stereo	0.07 112	0.04 83	0.05 128	0.03 43	0.02 17	0.03 44	0.03 80	0.06 90	0.06 105	0.04 59	0.06 99	0.10 120	0.05 126	0.02 37	0.07 97	0.08 108	0.10 105	0.09 139	0.07 85	0.05 87	0.10 109	0.10 234	0.01 4	0.05 117	0.11 149	0.18 304	0.13 172	0.16 205

testlalala	0.09 130	0.05 107	0.04 93	0.05 107	0.07 154	0.04 81	0.03 80	0.12 135	0.08 161	0.24 255	0.05 76	0.15 173	0.05 126	0.06 150	0.07 97	0.09 126	0.18 201	0.10 165	0.12 148	0.08 150	0.14 168	0.07 128	0.04 124	0.05 117	0.09 118	0.10 130	0.08 112	0.09 117

GCAPDPT-zeroshot	0.09 130	0.05 107	0.04 93	0.05 107	0.07 154	0.04 81	0.03 80	0.12 135	0.08 161	0.24 255	0.05 76	0.15 173	0.05 126	0.06 150	0.07 97	0.09 126	0.18 201	0.10 165	0.12 148	0.08 150	0.14 168	0.07 128	0.04 124	0.05 117	0.09 118	0.10 130	0.08 112	0.09 117

GCAP-Stereo	0.09 130	0.05 107	0.04 93	0.05 107	0.07 154	0.04 81	0.03 80	0.12 135	0.08 161	0.24 255	0.05 76	0.15 173	0.05 126	0.06 150	0.07 97	0.09 126	0.18 201	0.10 165	0.12 148	0.08 150	0.14 168	0.07 128	0.04 124	0.05 117	0.09 118	0.10 130	0.08 112	0.09 117

4D-IteraStereo	0.09 130	0.06 131	0.05 128	0.06 131	0.06 136	0.06 133	0.04 124	0.15 168	0.10 223	0.22 216	0.08 157	0.14 167	0.06 158	0.03 84	0.08 129	0.10 158	0.17 181	0.09 139	0.11 136	0.07 125	0.15 188	0.05 87	0.03 98	0.05 117	0.10 134	0.10 130	0.08 112	0.08 109

CAS	0.09 130	0.07 156	0.05 128	0.06 131	0.05 106	0.05 114	0.04 124	0.14 163	0.05 77	0.11 118	0.10 206	0.11 132	0.05 126	0.07 184	0.08 129	0.09 126	0.11 116	0.10 165	0.14 183	0.07 125	0.12 129	0.07 128	0.05 155	0.05 117	0.13 172	0.11 153	0.09 127	0.14 175

TESTraft	0.09 130	0.06 131	0.06 162	0.04 82	0.04 87	0.05 114	0.06 170	0.09 119	0.08 161	0.09 109	0.08 157	0.12 139	0.13 279	0.03 84	0.09 169	0.10 158	0.11 116	0.09 139	0.08 100	0.07 125	0.13 148	0.12 281	0.02 53	0.05 117	0.14 197	0.12 168	0.14 187	0.20 266

Sa-1000	0.10 156	0.07 156	0.07 198	0.07 155	0.05 106	0.09 182	0.03 80	0.12 135	0.06 105	0.18 165	0.08 157	0.19 233	0.05 126	0.05 131	0.10 227	0.10 158	0.16 167	0.12 222	0.14 183	0.09 180	0.16 207	0.10 234	0.04 124	0.05 117	0.19 286	0.15 247	0.13 172	0.20 266

raft+_RVC	0.08 123	0.06 131	0.04 93	0.06 131	0.06 136	0.07 154	0.04 124	0.10 126	0.08 161	0.17 153	0.08 157	0.09 111	0.04 96	0.04 115	0.08 129	0.07 91	0.13 130	0.09 139	0.11 136	0.06 106	0.13 148	0.05 87	0.03 98	0.05 117	0.10 134	0.09 114	0.09 127	0.08 109

raftrobust	0.10 156	0.08 197	0.06 162	0.08 166	0.07 154	0.05 114	0.04 124	0.14 163	0.06 105	0.25 289	0.07 128	0.12 139	0.05 126	0.05 131	0.08 129	0.09 126	0.18 201	0.11 184	0.11 136	0.09 180	0.17 231	0.08 150	0.05 155	0.05 117	0.13 172	0.12 168	0.10 134	0.10 133

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 123	0.06 131	0.05 128	0.05 107	0.04 87	0.04 81	0.04 124	0.14 163	0.07 133	0.21 205	0.04 52	0.12 139	0.04 96	0.03 84	0.07 97	0.09 126	0.09 101	0.06 78	0.10 128	0.05 87	0.11 115	0.05 87	0.03 98	0.05 117	0.12 159	0.09 114	0.09 127	0.09 117

MMNet	0.06 89	0.06 131	0.04 93	0.08 166	0.06 136	0.06 133	0.05 135	0.07 104	0.05 77	0.05 84	0.05 76	0.09 111	0.04 96	0.04 115	0.07 97	0.07 91	0.08 87	0.08 110	0.07 85	0.06 106	0.06 70	0.05 87	0.04 124	0.05 117	0.07 95	0.08 105	0.07 102	0.10 133

CREStereo	0.11 173	0.08 197	0.06 162	0.08 166	0.08 178	0.07 154	0.05 135	0.18 230	0.05 77	0.26 306	0.08 157	0.18 221	0.06 158	0.08 210	0.08 129	0.10 158	0.22 280	0.09 139	0.13 168	0.08 150	0.20 282	0.09 195	0.06 177	0.05 117	0.11 149	0.13 190	0.17 234	0.15 189
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.11 173	0.10 235	0.06 162	0.12 246	0.09 209	0.07 154	0.06 170	0.18 230	0.06 105	0.28 341	0.06 99	0.18 221	0.04 96	0.07 184	0.09 169	0.11 217	0.19 224	0.09 139	0.14 183	0.08 150	0.17 231	0.09 195	0.07 206	0.05 117	0.13 172	0.12 168	0.17 234	0.15 189

DMCA	0.07 112	0.05 107	0.07 198	0.06 131	0.06 136	0.05 114	0.07 190	0.09 119	0.06 105	0.06 91	0.09 178	0.07 98	0.06 158	0.06 150	0.07 97	0.08 108	0.11 116	0.10 165	0.08 100	0.07 125	0.09 100	0.05 87	0.06 177	0.05 117	0.08 107	0.10 130	0.05 63	0.07 101

GANet	0.06 89	0.07 156	0.06 162	0.06 131	0.06 136	0.07 154	0.06 170	0.07 104	0.05 77	0.06 91	0.07 128	0.05 78	0.04 96	0.04 115	0.07 97	0.08 108	0.08 87	0.10 165	0.07 85	0.05 87	0.07 83	0.05 87	0.05 155	0.05 117	0.08 107	0.07 96	0.06 91	0.06 95

CVANet_RVC	0.07 112	0.07 156	0.07 198	0.08 166	0.06 136	0.07 154	0.05 135	0.06 90	0.05 77	0.06 91	0.09 178	0.05 78	0.04 96	0.04 115	0.08 129	0.08 108	0.08 87	0.08 110	0.08 100	0.06 106	0.08 95	0.05 87	0.04 124	0.05 117	0.08 107	0.07 96	0.07 102	0.09 117

AANet_RVC	0.06 89	0.05 107	0.06 162	0.05 107	0.06 136	0.04 81	0.05 135	0.05 77	0.06 105	0.05 84	0.06 99	0.05 78	0.04 96	0.04 115	0.07 97	0.07 91	0.08 87	0.08 110	0.07 85	0.07 125	0.07 83	0.06 109	0.05 155	0.05 117	0.07 95	0.09 114	0.06 91	0.08 109

DNSM	0.12 202	0.08 197	0.06 162	0.08 166	0.08 178	0.11 224	0.06 170	0.19 261	0.08 161	0.26 306	0.06 99	0.21 273	0.03 67	0.10 249	0.09 169	0.10 158	0.22 280	0.10 165	0.15 196	0.09 180	0.20 282	0.10 234	0.06 177	0.06 146	0.15 211	0.12 168	0.17 234	0.19 256

anonymous	0.10 156	0.04 83	0.05 128	0.04 82	0.08 178	0.07 154	0.05 135	0.17 191	0.08 161	0.18 165	0.06 99	0.16 195	0.06 158	0.09 232	0.09 169	0.10 158	0.19 224	0.09 139	0.14 183	0.08 150	0.19 259	0.08 150	0.04 124	0.06 146	0.15 211	0.09 114	0.14 187	0.15 189

LGCAT	0.11 173	0.09 217	0.08 225	0.08 166	0.07 154	0.10 207	0.06 170	0.17 191	0.06 105	0.22 216	0.09 178	0.15 173	0.07 193	0.07 184	0.09 169	0.09 126	0.19 224	0.10 165	0.17 235	0.08 150	0.19 259	0.10 234	0.08 238	0.06 146	0.11 149	0.12 168	0.15 203	0.11 143

DNS	0.12 202	0.08 197	0.06 162	0.08 166	0.08 178	0.11 224	0.06 170	0.18 230	0.07 133	0.26 306	0.06 99	0.26 305	0.04 96	0.10 249	0.09 169	0.10 158	0.21 264	0.10 165	0.15 196	0.09 180	0.20 282	0.09 195	0.05 155	0.06 146	0.14 197	0.13 190	0.18 259	0.18 237

WQFJA1++	0.12 202	0.09 217	0.06 162	0.15 282	0.08 178	0.15 270	0.14 288	0.17 191	0.07 133	0.19 179	0.11 223	0.15 173	0.08 216	0.05 131	0.08 129	0.10 158	0.19 224	0.09 139	0.16 214	0.08 150	0.16 207	0.07 128	0.06 177	0.06 146	0.16 227	0.11 153	0.21 299	0.22 286

IGEV-FE	0.14 253	0.07 156	0.05 128	0.13 259	0.13 279	0.10 207	0.11 262	0.17 191	0.09 195	0.28 341	0.09 178	0.23 291	0.05 126	0.12 286	0.09 169	0.11 217	0.23 292	0.11 184	0.16 214	0.12 264	0.20 282	0.09 195	0.09 262	0.06 146	0.19 286	0.14 220	0.23 306	0.27 312

S2M2_XL	0.11 173	0.07 156	0.08 225	0.07 155	0.07 154	0.10 207	0.08 209	0.18 230	0.06 105	0.21 205	0.09 178	0.22 288	0.05 126	0.06 150	0.08 129	0.10 158	0.20 249	0.09 139	0.17 235	0.09 180	0.20 282	0.08 150	0.08 238	0.06 146	0.11 149	0.09 114	0.14 187	0.16 205
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.12 202	0.07 156	0.04 93	0.09 190	0.09 209	0.11 224	0.10 248	0.18 230	0.08 161	0.24 255	0.09 178	0.16 195	0.04 96	0.09 232	0.09 169	0.11 217	0.21 264	0.10 165	0.17 235	0.09 180	0.20 282	0.10 234	0.05 155	0.06 146	0.15 211	0.13 190	0.16 216	0.27 312

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 277	0.07 156	0.05 128	0.12 246	0.12 267	0.15 270	0.09 230	0.17 191	0.12 263	0.29 355	0.09 178	0.22 288	0.05 126	0.12 286	0.11 267	0.11 217	0.26 336	0.12 222	0.33 343	0.11 243	0.20 282	0.12 281	0.08 238	0.06 146	0.21 312	0.18 304	0.20 285	0.32 334

IGEV_Zeroshot_test	0.14 253	0.07 156	0.05 128	0.13 259	0.13 279	0.10 207	0.11 262	0.17 191	0.09 195	0.28 341	0.09 178	0.23 291	0.05 126	0.12 286	0.09 169	0.11 217	0.23 292	0.11 184	0.16 214	0.12 264	0.20 282	0.09 195	0.09 262	0.06 146	0.19 286	0.14 220	0.23 306	0.27 312

MIF-Stereo (partial)	0.06 89	0.05 107	0.06 162	0.05 107	0.04 87	0.05 114	0.03 80	0.08 111	0.07 133	0.07 101	0.04 52	0.05 78	0.06 158	0.04 115	0.08 129	0.08 108	0.11 116	0.08 110	0.08 100	0.05 87	0.09 100	0.05 87	0.02 53	0.06 146	0.10 134	0.08 105	0.07 102	0.08 109

CASnet	0.10 156	0.06 131	0.05 128	0.08 166	0.09 209	0.11 224	0.05 135	0.18 230	0.10 223	0.23 238	0.11 223	0.13 155	0.06 158	0.07 184	0.09 169	0.10 158	0.16 167	0.08 110	0.18 254	0.07 125	0.14 168	0.06 109	0.06 177	0.06 146	0.12 159	0.10 130	0.14 187	0.10 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.13 225	0.07 156	0.05 128	0.10 211	0.09 209	0.12 238	0.08 209	0.17 191	0.10 223	0.26 306	0.09 178	0.20 249	0.08 216	0.10 249	0.09 169	0.10 158	0.22 280	0.11 184	0.20 276	0.10 216	0.21 308	0.09 195	0.08 238	0.06 146	0.16 227	0.15 247	0.17 234	0.17 218

LoS_RVC	0.09 130	0.07 156	0.05 128	0.05 107	0.06 136	0.06 133	0.05 135	0.13 153	0.08 161	0.18 165	0.11 223	0.12 139	0.06 158	0.07 184	0.08 129	0.09 126	0.10 105	0.08 110	0.12 148	0.08 150	0.16 207	0.09 195	0.05 155	0.06 146	0.14 197	0.10 130	0.10 134	0.13 165

tt_ll	0.09 130	0.07 156	0.05 128	0.05 107	0.06 136	0.06 133	0.05 135	0.13 153	0.08 161	0.18 165	0.11 223	0.12 139	0.06 158	0.07 184	0.08 129	0.09 126	0.10 105	0.08 110	0.12 148	0.08 150	0.16 207	0.09 195	0.05 155	0.06 146	0.14 197	0.10 130	0.10 134	0.13 165

anonymousdsp2	0.08 123	0.07 156	0.05 128	0.06 131	0.05 106	0.06 133	0.05 135	0.12 135	0.06 105	0.17 153	0.06 99	0.08 103	0.04 96	0.05 131	0.07 97	0.08 108	0.13 130	0.08 110	0.10 128	0.07 125	0.12 129	0.06 109	0.05 155	0.06 146	0.09 118	0.08 105	0.08 112	0.07 101

iinet-f	0.10 156	0.09 217	0.06 162	0.08 166	0.06 136	0.09 182	0.06 170	0.09 119	0.07 133	0.18 165	0.11 223	0.10 120	0.10 246	0.06 150	0.08 129	0.09 126	0.14 144	0.09 139	0.18 254	0.09 180	0.11 115	0.06 109	0.05 155	0.06 146	0.11 149	0.10 130	0.15 203	0.12 156

EGLCR-Stereo	0.11 173	0.06 131	0.04 93	0.08 166	0.08 178	0.07 154	0.05 135	0.17 191	0.09 195	0.27 322	0.06 99	0.19 233	0.06 158	0.08 210	0.08 129	0.10 158	0.20 249	0.10 165	0.16 214	0.07 125	0.17 231	0.07 128	0.04 124	0.06 146	0.10 134	0.12 168	0.18 259	0.18 237

IER	0.09 130	0.07 156	0.07 198	0.09 190	0.07 154	0.08 167	0.06 170	0.12 135	0.07 133	0.14 130	0.11 223	0.10 120	0.07 193	0.06 150	0.08 129	0.09 126	0.15 152	0.11 184	0.11 136	0.07 125	0.11 115	0.07 128	0.06 177	0.06 146	0.10 134	0.10 130	0.11 148	0.14 175

RAFT_CTSACE	0.07 112	0.04 83	0.06 162	0.03 43	0.04 87	0.05 114	0.05 135	0.06 90	0.06 105	0.09 109	0.04 52	0.10 120	0.09 229	0.03 84	0.07 97	0.08 108	0.11 116	0.07 101	0.07 85	0.05 87	0.12 129	0.08 150	0.03 98	0.06 146	0.12 159	0.13 190	0.12 158	0.15 189

RAFT+CT+SA	0.09 130	0.05 107	0.07 198	0.05 107	0.05 106	0.04 81	0.05 135	0.13 153	0.08 161	0.08 105	0.07 128	0.15 173	0.13 279	0.04 115	0.10 227	0.10 158	0.09 101	0.08 110	0.08 100	0.06 106	0.12 129	0.11 259	0.02 53	0.06 146	0.13 172	0.12 168	0.11 148	0.17 218

SA	0.10 156	0.07 156	0.06 162	0.06 131	0.05 106	0.08 167	0.04 124	0.12 135	0.05 77	0.16 143	0.07 128	0.16 195	0.03 67	0.04 115	0.09 169	0.09 126	0.13 130	0.11 184	0.12 148	0.09 180	0.14 168	0.10 234	0.03 98	0.06 146	0.16 227	0.14 220	0.13 172	0.20 266

CIPLG	0.09 130	0.06 131	0.05 128	0.06 131	0.06 136	0.09 182	0.06 170	0.18 230	0.06 105	0.20 192	0.08 157	0.12 139	0.06 158	0.06 150	0.08 129	0.10 158	0.17 181	0.11 184	0.11 136	0.09 180	0.13 148	0.06 109	0.04 124	0.06 146	0.10 134	0.09 114	0.10 134	0.10 133

iRaft-Stereo_20w	0.13 225	0.07 156	0.05 128	0.12 246	0.12 267	0.12 238	0.09 230	0.16 178	0.10 223	0.28 341	0.09 178	0.19 233	0.04 96	0.10 249	0.09 169	0.11 217	0.24 311	0.11 184	0.15 196	0.13 283	0.20 282	0.08 150	0.09 262	0.06 146	0.17 246	0.13 190	0.20 285	0.25 302

IPLGR_C	0.09 130	0.06 131	0.05 128	0.06 131	0.06 136	0.09 182	0.06 170	0.18 230	0.06 105	0.20 192	0.08 157	0.12 139	0.07 193	0.06 150	0.08 129	0.10 158	0.17 181	0.11 184	0.11 136	0.09 180	0.13 148	0.06 109	0.04 124	0.06 146	0.10 134	0.09 114	0.10 134	0.10 133

AASNet	0.06 89	0.06 131	0.04 93	0.09 190	0.07 154	0.08 167	0.05 135	0.08 111	0.04 47	0.07 101	0.07 128	0.07 98	0.04 96	0.04 115	0.06 74	0.07 91	0.10 105	0.08 110	0.08 100	0.06 106	0.07 83	0.06 109	0.04 124	0.06 146	0.08 107	0.07 96	0.06 91	0.06 95

GMOStereo	0.11 173	0.07 156	0.09 245	0.06 131	0.05 106	0.06 133	0.05 135	0.17 191	0.09 195	0.24 255	0.07 128	0.17 204	0.09 229	0.05 131	0.10 227	0.11 217	0.17 181	0.08 110	0.12 148	0.08 150	0.19 259	0.08 150	0.03 98	0.06 146	0.18 271	0.16 273	0.14 187	0.17 218

error version	0.11 173	0.07 156	0.09 245	0.06 131	0.05 106	0.06 133	0.05 135	0.17 191	0.09 195	0.24 255	0.07 128	0.17 204	0.09 229	0.05 131	0.10 227	0.11 217	0.17 181	0.08 110	0.12 148	0.08 150	0.19 259	0.08 150	0.03 98	0.06 146	0.18 271	0.16 273	0.14 187	0.17 218

test-v	0.11 173	0.07 156	0.09 245	0.06 131	0.05 106	0.06 133	0.05 135	0.17 191	0.09 195	0.24 255	0.07 128	0.17 204	0.09 229	0.05 131	0.10 227	0.11 217	0.17 181	0.08 110	0.12 148	0.08 150	0.19 259	0.08 150	0.03 98	0.06 146	0.18 271	0.16 273	0.14 187	0.17 218

test-3	0.10 156	0.06 131	0.04 93	0.06 131	0.08 178	0.05 114	0.05 135	0.17 191	0.07 133	0.24 255	0.07 128	0.19 233	0.07 193	0.06 150	0.10 227	0.10 158	0.21 264	0.09 139	0.15 196	0.10 216	0.16 207	0.09 195	0.05 155	0.06 146	0.09 118	0.10 130	0.12 158	0.11 143

test_1	0.10 156	0.06 131	0.04 93	0.06 131	0.08 178	0.05 114	0.05 135	0.17 191	0.07 133	0.24 255	0.07 128	0.19 233	0.07 193	0.06 150	0.10 227	0.10 158	0.21 264	0.09 139	0.15 196	0.10 216	0.16 207	0.09 195	0.05 155	0.06 146	0.09 118	0.10 130	0.12 158	0.11 143

ACRE	0.09 130	0.06 131	0.05 128	0.06 131	0.06 136	0.09 182	0.06 170	0.18 230	0.06 105	0.20 192	0.08 157	0.12 139	0.07 193	0.06 150	0.08 129	0.10 158	0.17 181	0.11 184	0.11 136	0.09 180	0.13 148	0.06 109	0.04 124	0.06 146	0.10 134	0.10 130	0.10 134	0.10 133

test-2	0.11 173	0.07 156	0.09 245	0.06 131	0.05 106	0.06 133	0.05 135	0.17 191	0.09 195	0.24 255	0.07 128	0.17 204	0.09 229	0.05 131	0.10 227	0.11 217	0.17 181	0.08 110	0.12 148	0.08 150	0.19 259	0.08 150	0.03 98	0.06 146	0.18 271	0.16 273	0.14 187	0.17 218

rafts_anoy	0.09 130	0.08 197	0.07 198	0.07 155	0.07 154	0.06 133	0.05 135	0.13 153	0.05 77	0.17 153	0.09 178	0.12 139	0.05 126	0.03 84	0.09 169	0.10 158	0.15 152	0.12 222	0.13 168	0.07 125	0.14 168	0.08 150	0.03 98	0.06 146	0.11 149	0.10 130	0.09 127	0.11 143

CREStereo++_RVC	0.11 173	0.07 156	0.05 128	0.08 166	0.08 178	0.08 167	0.07 190	0.16 178	0.09 195	0.26 306	0.09 178	0.17 204	0.13 279	0.08 210	0.08 129	0.10 158	0.20 249	0.08 110	0.13 168	0.07 125	0.19 259	0.08 150	0.06 177	0.06 146	0.14 197	0.11 153	0.16 216	0.15 189
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
TANstereo	0.11 173	0.06 131	0.06 162	0.10 211	0.09 209	0.09 182	0.06 170	0.12 135	0.08 161	0.22 216	0.08 157	0.13 155	0.07 193	0.08 210	0.10 227	0.13 289	0.20 249	0.13 256	0.18 254	0.08 150	0.18 245	0.09 195	0.06 177	0.06 146	0.10 134	0.10 130	0.15 203	0.14 175

XX-TBD	0.11 173	0.06 131	0.06 162	0.10 211	0.09 209	0.09 182	0.06 170	0.12 135	0.08 161	0.22 216	0.08 157	0.13 155	0.07 193	0.08 210	0.10 227	0.13 289	0.20 249	0.13 256	0.18 254	0.08 150	0.18 245	0.09 195	0.06 177	0.06 146	0.10 134	0.10 130	0.15 203	0.14 175

RALCasStereoNet	0.09 130	0.08 197	0.06 162	0.09 190	0.07 154	0.06 133	0.05 135	0.12 135	0.05 77	0.18 165	0.07 128	0.12 139	0.05 126	0.04 115	0.09 169	0.10 158	0.18 201	0.12 222	0.13 168	0.08 150	0.15 188	0.08 150	0.05 155	0.06 146	0.12 159	0.09 114	0.10 134	0.08 109

RALAANet	0.09 130	0.08 197	0.06 162	0.07 155	0.05 106	0.08 167	0.05 135	0.10 126	0.07 133	0.12 121	0.09 178	0.10 120	0.06 158	0.03 84	0.08 129	0.09 126	0.13 130	0.11 184	0.15 196	0.08 150	0.12 129	0.07 128	0.04 124	0.06 146	0.11 149	0.10 130	0.11 148	0.11 143

ADLNet	0.12 202	0.11 252	0.08 225	0.12 246	0.10 234	0.16 282	0.12 276	0.14 163	0.07 133	0.13 127	0.10 206	0.25 303	0.10 246	0.28 353	0.09 169	0.10 158	0.17 181	0.09 139	0.13 168	0.09 180	0.11 115	0.08 150	0.13 306	0.06 146	0.13 172	0.12 168	0.12 158	0.14 175

HCRNet	0.11 173	0.17 318	0.06 162	0.22 318	0.08 178	0.15 270	0.08 209	0.13 153	0.04 47	0.46 382	0.12 239	0.24 300	0.07 193	0.07 184	0.08 129	0.06 67	0.14 144	0.08 110	0.20 276	0.08 150	0.09 100	0.05 87	0.11 288	0.06 146	0.06 79	0.05 41	0.05 63	0.08 109

UPFNet	0.09 130	0.08 197	0.08 225	0.09 190	0.07 154	0.09 182	0.06 170	0.12 135	0.09 195	0.14 130	0.09 178	0.12 139	0.06 158	0.07 184	0.08 129	0.10 158	0.13 130	0.11 184	0.10 128	0.07 125	0.09 100	0.07 128	0.06 177	0.06 146	0.09 118	0.10 130	0.10 134	0.10 133

HITNet	0.09 130	0.07 156	0.06 162	0.08 166	0.08 178	0.08 167	0.05 135	0.11 130	0.07 133	0.19 179	0.08 157	0.12 139	0.06 158	0.07 184	0.08 129	0.08 108	0.13 130	0.11 184	0.10 128	0.06 106	0.10 109	0.09 195	0.06 177	0.06 146	0.12 159	0.11 153	0.16 216	0.13 165
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
HLF11	0.11 173	0.09 217	0.07 198	0.11 232	0.07 154	0.09 182	0.07 190	0.19 261	0.07 133	0.19 179	0.09 178	0.16 195	0.06 158	0.07 184	0.08 129	0.10 158	0.19 224	0.12 222	0.16 214	0.09 180	0.13 148	0.08 150	0.07 206	0.07 189	0.12 159	0.13 190	0.15 203	0.14 175

DF	0.12 202	0.07 156	0.05 128	0.10 211	0.09 209	0.09 182	0.07 190	0.19 261	0.07 133	0.27 322	0.09 178	0.20 249	0.05 126	0.10 249	0.09 169	0.11 217	0.22 280	0.11 184	0.16 214	0.09 180	0.21 308	0.10 234	0.07 206	0.07 189	0.15 211	0.12 168	0.17 234	0.23 291

DDF-Stereo	0.12 202	0.07 156	0.04 93	0.10 211	0.09 209	0.13 249	0.10 248	0.18 230	0.08 161	0.24 255	0.06 99	0.19 233	0.06 158	0.08 210	0.08 129	0.11 217	0.23 292	0.08 110	0.16 214	0.10 216	0.20 282	0.08 150	0.07 206	0.07 189	0.13 172	0.13 190	0.17 234	0.19 256

zero-FE	0.12 202	0.07 156	0.04 93	0.11 232	0.08 178	0.15 270	0.12 276	0.18 230	0.08 161	0.23 238	0.08 157	0.19 233	0.07 193	0.08 210	0.08 129	0.11 217	0.23 292	0.09 139	0.17 235	0.10 216	0.20 282	0.09 195	0.07 206	0.07 189	0.13 172	0.13 190	0.16 216	0.20 266

coex_refinement	0.10 156	0.10 235	0.07 198	0.09 190	0.08 178	0.09 182	0.06 170	0.17 191	0.10 223	0.20 192	0.11 223	0.11 132	0.07 193	0.07 184	0.11 267	0.14 310	0.15 152	0.11 184	0.12 148	0.06 106	0.12 129	0.08 150	0.06 177	0.07 189	0.12 159	0.12 168	0.11 148	0.13 165

G2L-Stereo	0.11 173	0.10 235	0.08 225	0.09 190	0.09 209	0.08 167	0.07 190	0.17 191	0.08 161	0.22 216	0.09 178	0.16 195	0.13 279	0.07 184	0.08 129	0.11 217	0.16 167	0.11 184	0.11 136	0.09 180	0.14 168	0.09 195	0.09 262	0.07 189	0.13 172	0.14 220	0.14 187	0.11 143

Reg-Stereo(zero)	0.11 173	0.08 197	0.06 162	0.08 166	0.07 154	0.10 207	0.07 190	0.17 191	0.10 223	0.25 289	0.09 178	0.20 249	0.06 158	0.07 184	0.09 169	0.11 217	0.19 224	0.10 165	0.15 196	0.09 180	0.15 188	0.08 150	0.07 206	0.07 189	0.13 172	0.13 190	0.18 259	0.17 218

FLISNet	0.11 173	0.08 197	0.06 162	0.08 166	0.07 154	0.10 207	0.07 190	0.17 191	0.10 223	0.25 289	0.09 178	0.20 249	0.06 158	0.07 184	0.09 169	0.11 217	0.19 224	0.10 165	0.15 196	0.09 180	0.15 188	0.08 150	0.07 206	0.07 189	0.13 172	0.13 190	0.18 259	0.17 218

castereo++	0.10 156	0.07 156	0.05 128	0.07 155	0.07 154	0.06 133	0.05 135	0.17 191	0.09 195	0.24 255	0.08 157	0.17 204	0.06 158	0.05 131	0.09 169	0.10 158	0.19 224	0.09 139	0.13 168	0.07 125	0.20 282	0.07 128	0.05 155	0.07 189	0.12 159	0.12 168	0.12 158	0.11 143

castereo	0.10 156	0.07 156	0.06 162	0.06 131	0.07 154	0.08 167	0.05 135	0.16 178	0.11 243	0.24 255	0.10 206	0.15 173	0.04 96	0.05 131	0.08 129	0.10 158	0.20 249	0.09 139	0.14 183	0.07 125	0.19 259	0.07 128	0.04 124	0.07 189	0.13 172	0.12 168	0.12 158	0.12 156

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 277	0.07 156	0.05 128	0.14 269	0.12 267	0.15 270	0.10 248	0.18 230	0.08 161	0.26 306	0.08 157	0.19 233	0.08 216	0.11 267	0.10 227	0.12 268	0.26 336	0.13 256	0.26 321	0.11 243	0.20 282	0.10 234	0.08 238	0.07 189	0.20 299	0.18 304	0.19 273	0.31 330

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 156	0.07 156	0.06 162	0.08 166	0.05 106	0.07 154	0.03 80	0.11 130	0.15 291	0.20 192	0.15 279	0.11 132	0.07 193	0.08 210	0.08 129	0.09 126	0.16 167	0.11 184	0.12 148	0.08 150	0.12 129	0.11 259	0.06 177	0.07 189	0.12 159	0.14 220	0.12 158	0.16 205

LoS	0.15 277	0.10 235	0.08 225	0.10 211	0.11 253	0.09 182	0.07 190	0.50 378	0.05 77	0.32 360	0.36 373	0.36 329	0.06 158	0.09 232	0.09 169	0.10 158	0.20 249	0.09 139	0.14 183	0.11 243	0.21 308	0.09 195	0.07 206	0.07 189	0.17 246	0.11 153	0.20 285	0.21 283
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymity	0.13 225	0.06 131	0.05 128	0.09 190	0.10 234	0.09 182	0.07 190	0.18 230	0.08 161	0.28 341	0.12 239	0.19 233	0.06 158	0.09 232	0.09 169	0.13 289	0.23 292	0.12 222	0.17 235	0.15 308	0.19 259	0.10 234	0.09 262	0.07 189	0.19 286	0.18 304	0.19 273	0.19 256

raft_robust	0.12 202	0.09 217	0.09 245	0.11 232	0.06 136	0.09 182	0.06 170	0.15 168	0.08 161	0.23 238	0.07 128	0.20 249	0.11 257	0.09 232	0.11 267	0.12 268	0.16 167	0.12 222	0.13 168	0.10 216	0.15 188	0.11 259	0.03 98	0.07 189	0.18 271	0.16 273	0.15 203	0.14 175

test_5	0.08 123	0.05 107	0.07 198	0.04 82	0.04 87	0.04 81	0.04 124	0.09 119	0.05 77	0.05 84	0.07 128	0.12 139	0.12 265	0.02 37	0.07 97	0.09 126	0.07 80	0.07 101	0.08 100	0.06 106	0.10 109	0.09 195	0.02 53	0.07 189	0.10 134	0.13 190	0.13 172	0.18 237

test_4	0.09 130	0.05 107	0.07 198	0.05 107	0.06 136	0.03 44	0.02 31	0.11 130	0.09 195	0.17 153	0.06 99	0.09 111	0.06 158	0.03 84	0.09 169	0.09 126	0.15 152	0.08 110	0.10 128	0.07 125	0.16 207	0.08 150	0.02 53	0.07 189	0.09 118	0.15 247	0.12 158	0.18 237

UDGNet	0.15 277	0.13 281	0.09 245	0.18 300	0.17 309	0.16 282	0.19 318	0.15 168	0.11 243	0.16 143	0.14 266	0.15 173	0.05 126	0.45 368	0.09 169	0.10 158	0.17 181	0.12 222	0.14 183	0.09 180	0.17 231	0.09 195	0.28 369	0.07 189	0.17 246	0.15 247	0.12 158	0.13 165

GLC_STEREO	0.13 225	0.11 252	0.12 292	0.12 246	0.11 253	0.10 207	0.10 248	0.19 261	0.07 133	0.25 289	0.13 253	0.12 139	0.07 193	0.07 184	0.08 129	0.12 268	0.24 311	0.11 184	0.17 235	0.09 180	0.27 360	0.15 317	0.07 206	0.07 189	0.15 211	0.09 114	0.20 285	0.12 156

IPLG	0.09 130	0.07 156	0.07 198	0.07 155	0.07 154	0.06 133	0.05 135	0.15 168	0.06 105	0.22 216	0.06 99	0.15 173	0.05 126	0.04 115	0.08 129	0.10 158	0.16 167	0.10 165	0.14 183	0.09 180	0.13 148	0.08 150	0.04 124	0.07 189	0.13 172	0.11 153	0.11 148	0.08 109

MIPNet	0.11 173	0.09 217	0.06 162	0.07 155	0.08 178	0.07 154	0.05 135	0.17 191	0.06 105	0.23 238	0.07 128	0.15 173	0.08 216	0.05 131	0.09 169	0.10 158	0.17 181	0.11 184	0.20 276	0.12 264	0.13 148	0.10 234	0.05 155	0.07 189	0.15 211	0.13 190	0.11 148	0.13 165

TRStereo	0.13 225	0.07 156	0.05 128	0.09 190	0.08 178	0.17 291	0.13 282	0.18 230	0.07 133	0.25 289	0.09 178	0.20 249	0.04 96	0.10 249	0.09 169	0.10 158	0.22 280	0.11 184	0.22 294	0.13 283	0.19 259	0.09 195	0.09 262	0.07 189	0.16 227	0.15 247	0.24 316	0.20 266

s12784h	0.12 202	0.09 217	0.06 162	0.11 232	0.09 209	0.08 167	0.06 170	0.18 230	0.07 133	0.27 322	0.11 223	0.19 233	0.08 216	0.07 184	0.08 129	0.09 126	0.21 264	0.08 110	0.15 196	0.07 125	0.20 282	0.08 150	0.05 155	0.07 189	0.16 227	0.14 220	0.18 259	0.21 283

XX-Stereo	0.14 253	0.05 107	0.05 128	0.10 211	0.08 178	0.17 291	0.07 190	0.18 230	0.10 223	0.27 322	0.09 178	0.20 249	0.03 67	0.09 232	0.10 227	0.12 268	0.23 292	0.11 184	0.20 276	0.11 243	0.20 282	0.08 150	0.08 238	0.07 189	0.22 322	0.16 273	0.17 234	0.36 341

BEATNet_4x	0.11 173	0.10 235	0.08 225	0.09 190	0.09 209	0.09 182	0.08 209	0.12 135	0.08 161	0.21 205	0.09 178	0.15 173	0.09 229	0.07 184	0.10 227	0.09 126	0.13 130	0.13 256	0.11 136	0.08 150	0.13 148	0.11 259	0.08 238	0.07 189	0.13 172	0.13 190	0.18 259	0.18 237

R-Stereo Train	0.13 225	0.07 156	0.07 198	0.09 190	0.10 234	0.15 270	0.05 135	0.16 178	0.12 263	0.28 341	0.12 239	0.20 249	0.08 216	0.11 267	0.09 169	0.11 217	0.24 311	0.12 222	0.16 214	0.11 243	0.21 308	0.11 259	0.08 238	0.07 189	0.15 211	0.15 247	0.16 216	0.15 189

RAFT-Stereo	0.13 225	0.07 156	0.07 198	0.09 190	0.10 234	0.15 270	0.05 135	0.16 178	0.12 263	0.28 341	0.12 239	0.20 249	0.08 216	0.11 267	0.09 169	0.11 217	0.24 311	0.12 222	0.16 214	0.11 243	0.21 308	0.11 259	0.08 238	0.07 189	0.15 211	0.15 247	0.16 216	0.15 189
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
depth_test_26	0.13 225	0.06 131	0.06 162	0.06 131	0.07 154	0.07 154	0.05 135	0.26 329	0.06 105	0.32 360	0.10 206	0.31 320	0.06 158	0.10 249	0.10 227	0.10 158	0.29 355	0.11 184	0.25 315	0.10 216	0.26 357	0.07 128	0.13 306	0.08 216	0.12 159	0.14 220	0.13 172	0.20 266

ManiGeoR	0.12 202	0.10 235	0.08 225	0.13 259	0.08 178	0.10 207	0.07 190	0.20 283	0.10 223	0.20 192	0.11 223	0.20 249	0.06 158	0.06 150	0.09 169	0.10 158	0.18 201	0.11 184	0.16 214	0.09 180	0.13 148	0.07 128	0.06 177	0.08 216	0.16 227	0.14 220	0.16 216	0.14 175

HLf10	0.12 202	0.10 235	0.08 225	0.13 259	0.08 178	0.10 207	0.07 190	0.20 283	0.10 223	0.20 192	0.11 223	0.20 249	0.06 158	0.06 150	0.09 169	0.10 158	0.18 201	0.11 184	0.16 214	0.09 180	0.13 148	0.07 128	0.06 177	0.08 216	0.16 227	0.14 220	0.16 216	0.14 175

HLf8	0.12 202	0.10 235	0.08 225	0.11 232	0.09 209	0.10 207	0.08 209	0.20 283	0.09 195	0.19 179	0.10 206	0.20 249	0.09 229	0.07 184	0.09 169	0.11 217	0.19 224	0.12 222	0.17 235	0.09 180	0.14 168	0.09 195	0.07 206	0.08 216	0.16 227	0.14 220	0.18 259	0.18 237

TestStereo_HL3	0.14 253	0.11 252	0.08 225	0.12 246	0.10 234	0.12 238	0.11 262	0.20 283	0.13 272	0.24 255	0.11 223	0.30 318	0.13 279	0.08 210	0.09 169	0.11 217	0.23 292	0.12 222	0.16 214	0.10 216	0.16 207	0.10 234	0.08 238	0.08 216	0.17 246	0.13 190	0.23 306	0.27 312

TestStereo_HL2	0.12 202	0.09 217	0.07 198	0.10 211	0.08 178	0.10 207	0.08 209	0.18 230	0.10 223	0.22 216	0.11 223	0.20 249	0.09 229	0.08 210	0.09 169	0.10 158	0.19 224	0.11 184	0.17 235	0.09 180	0.14 168	0.07 128	0.07 206	0.08 216	0.17 246	0.14 220	0.17 234	0.18 237

GGDA	0.12 202	0.09 217	0.07 198	0.10 211	0.08 178	0.11 224	0.08 209	0.18 230	0.11 243	0.22 216	0.10 206	0.21 273	0.10 246	0.08 210	0.09 169	0.10 158	0.19 224	0.11 184	0.16 214	0.08 150	0.14 168	0.08 150	0.07 206	0.08 216	0.16 227	0.14 220	0.16 216	0.17 218

DN	0.14 253	0.08 197	0.08 225	0.19 307	0.09 209	0.22 328	0.11 262	0.18 230	0.10 223	0.21 205	0.12 239	0.35 326	0.06 158	0.14 308	0.09 169	0.11 217	0.24 311	0.12 222	0.16 214	0.08 150	0.18 245	0.11 259	0.06 177	0.08 216	0.24 331	0.14 220	0.15 203	0.18 237

gcap_with_dpt	0.13 225	0.07 156	0.07 198	0.08 166	0.09 209	0.11 224	0.07 190	0.18 230	0.11 243	0.27 322	0.10 206	0.24 300	0.09 229	0.12 286	0.10 227	0.11 217	0.21 264	0.12 222	0.16 214	0.10 216	0.21 308	0.11 259	0.08 238	0.08 216	0.17 246	0.12 168	0.17 234	0.25 302

S2M2_L	0.13 225	0.10 235	0.09 245	0.12 246	0.08 178	0.13 249	0.10 248	0.16 178	0.08 161	0.21 205	0.07 128	0.17 204	0.03 67	0.17 322	0.11 267	0.09 126	0.22 280	0.12 222	0.16 214	0.11 243	0.18 245	0.09 195	0.12 299	0.08 216	0.13 172	0.12 168	0.15 203	0.20 266
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 225	0.07 156	0.07 198	0.08 166	0.09 209	0.11 224	0.07 190	0.18 230	0.11 243	0.27 322	0.10 206	0.24 300	0.09 229	0.12 286	0.10 227	0.11 217	0.21 264	0.12 222	0.16 214	0.10 216	0.21 308	0.11 259	0.08 238	0.08 216	0.17 246	0.12 168	0.17 234	0.25 302

gcap-zeroshot	0.13 225	0.08 197	0.05 128	0.08 166	0.10 234	0.11 224	0.09 230	0.18 230	0.09 195	0.28 341	0.08 157	0.20 249	0.06 158	0.10 249	0.09 169	0.12 268	0.23 292	0.11 184	0.27 326	0.12 264	0.20 282	0.11 259	0.07 206	0.08 216	0.12 159	0.17 291	0.17 234	0.18 237

MSKI-zero shot	0.13 225	0.08 197	0.05 128	0.09 190	0.11 253	0.09 182	0.07 190	0.19 261	0.09 195	0.28 341	0.10 206	0.19 233	0.06 158	0.11 267	0.10 227	0.11 217	0.24 311	0.11 184	0.17 235	0.11 243	0.21 308	0.10 234	0.07 206	0.08 216	0.14 197	0.17 291	0.18 259	0.18 237

EKT-Stereo	0.15 277	0.10 235	0.07 198	0.13 259	0.12 267	0.16 282	0.17 308	0.18 230	0.11 243	0.26 306	0.17 299	0.17 204	0.07 193	0.11 267	0.09 169	0.11 217	0.24 311	0.15 295	0.23 304	0.12 264	0.24 345	0.10 234	0.07 206	0.08 216	0.20 299	0.15 247	0.17 234	0.18 237

RAFT-Test	0.13 225	0.07 156	0.06 162	0.09 190	0.11 253	0.13 249	0.09 230	0.17 191	0.11 243	0.27 322	0.10 206	0.20 249	0.05 126	0.12 286	0.10 227	0.11 217	0.23 292	0.12 222	0.21 287	0.14 294	0.21 308	0.11 259	0.06 177	0.08 216	0.17 246	0.15 247	0.17 234	0.17 218

HH	0.13 225	0.06 131	0.05 128	0.11 232	0.11 253	0.16 282	0.08 209	0.19 261	0.07 133	0.28 341	0.08 157	0.18 221	0.05 126	0.12 286	0.10 227	0.10 158	0.23 292	0.12 222	0.15 196	0.10 216	0.20 282	0.08 150	0.07 206	0.08 216	0.13 172	0.14 220	0.19 273	0.23 291

HanStereo	0.13 225	0.06 131	0.05 128	0.11 232	0.11 253	0.16 282	0.08 209	0.19 261	0.07 133	0.28 341	0.08 157	0.18 221	0.05 126	0.12 286	0.10 227	0.10 158	0.23 292	0.12 222	0.15 196	0.10 216	0.20 282	0.08 150	0.07 206	0.08 216	0.13 172	0.14 220	0.19 273	0.23 291

IPLGR	0.12 202	0.09 217	0.09 245	0.09 190	0.10 234	0.09 182	0.07 190	0.18 230	0.09 195	0.22 216	0.10 206	0.15 173	0.07 193	0.06 150	0.09 169	0.11 217	0.17 181	0.11 184	0.20 276	0.12 264	0.15 188	0.08 150	0.04 124	0.08 216	0.16 227	0.13 190	0.14 187	0.16 205

test_3	0.11 173	0.07 156	0.07 198	0.06 131	0.08 178	0.05 114	0.05 135	0.17 191	0.09 195	0.24 255	0.09 178	0.21 273	0.11 257	0.06 150	0.13 303	0.13 289	0.20 249	0.09 139	0.14 183	0.10 216	0.18 245	0.08 150	0.04 124	0.08 216	0.13 172	0.15 247	0.13 172	0.14 175

cross-raft	0.14 253	0.08 197	0.07 198	0.08 166	0.10 234	0.12 238	0.08 209	0.17 191	0.13 272	0.27 322	0.11 223	0.21 273	0.05 126	0.11 267	0.13 303	0.14 310	0.22 280	0.11 184	0.23 304	0.13 283	0.23 338	0.09 195	0.06 177	0.08 216	0.22 322	0.17 291	0.14 187	0.15 189

test-1	0.14 253	0.06 131	0.07 198	0.11 232	0.10 234	0.18 299	0.14 288	0.19 261	0.13 272	0.28 341	0.10 206	0.19 233	0.11 257	0.12 286	0.12 283	0.13 289	0.22 280	0.12 222	0.22 294	0.10 216	0.24 345	0.08 150	0.09 262	0.08 216	0.21 312	0.18 304	0.15 203	0.17 218

LMCR-Stereo	0.13 225	0.09 217	0.07 198	0.11 232	0.08 178	0.11 224	0.09 230	0.18 230	0.09 195	0.19 179	0.14 266	0.19 233	0.14 295	0.10 249	0.09 169	0.11 217	0.20 249	0.13 256	0.19 270	0.10 216	0.18 245	0.10 234	0.08 238	0.08 216	0.15 211	0.13 190	0.18 259	0.17 218

EAI-Stereo	0.13 225	0.07 156	0.04 93	0.10 211	0.10 234	0.10 207	0.09 230	0.17 191	0.10 223	0.26 306	0.11 223	0.20 249	0.05 126	0.10 249	0.10 227	0.11 217	0.23 292	0.12 222	0.18 254	0.12 264	0.19 259	0.08 150	0.08 238	0.08 216	0.16 227	0.14 220	0.15 203	0.20 266

HGLStereo	0.11 173	0.10 235	0.08 225	0.09 190	0.10 234	0.09 182	0.06 170	0.14 163	0.08 161	0.18 165	0.15 279	0.09 111	0.06 158	0.08 210	0.09 169	0.10 158	0.17 181	0.13 256	0.14 183	0.10 216	0.11 115	0.09 195	0.08 238	0.08 216	0.13 172	0.12 168	0.10 134	0.11 143

DeepPrunerF	0.11 173	0.10 235	0.10 264	0.13 259	0.13 279	0.09 182	0.09 230	0.15 168	0.11 243	0.12 121	0.14 266	0.10 120	0.09 229	0.07 184	0.12 283	0.11 217	0.11 116	0.13 256	0.13 168	0.11 243	0.13 148	0.08 150	0.08 238	0.08 216	0.17 246	0.14 220	0.11 148	0.14 175

ADCP+	0.11 173	0.10 235	0.08 225	0.09 190	0.07 154	0.09 182	0.08 209	0.13 153	0.11 243	0.16 143	0.12 239	0.18 221	0.08 216	0.07 184	0.10 227	0.09 126	0.16 167	0.11 184	0.14 183	0.09 180	0.12 129	0.09 195	0.08 238	0.08 216	0.11 149	0.15 247	0.11 148	0.11 143

MSMDNet	0.13 225	0.08 197	0.06 162	0.09 190	0.12 267	0.10 207	0.08 209	0.17 191	0.11 243	0.27 322	0.09 178	0.20 249	0.06 158	0.12 286	0.10 227	0.11 217	0.24 311	0.12 222	0.19 270	0.16 320	0.21 308	0.11 259	0.07 206	0.08 216	0.17 246	0.14 220	0.17 234	0.18 237

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 225	0.13 281	0.13 301	0.14 269	0.15 298	0.13 249	0.20 320	0.13 153	0.15 291	0.16 143	0.16 290	0.21 273	0.09 229	0.15 317	0.10 227	0.12 268	0.15 152	0.12 222	0.11 136	0.09 180	0.11 115	0.09 195	0.08 238	0.08 216	0.13 172	0.13 190	0.11 148	0.15 189
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.15 277	0.11 252	0.11 277	0.19 307	0.14 290	0.21 325	0.24 340	0.13 153	0.11 243	0.16 143	0.14 266	0.10 120	0.07 193	0.39 367	0.11 267	0.11 217	0.21 264	0.14 281	0.15 196	0.10 216	0.12 129	0.08 150	0.24 347	0.08 216	0.14 197	0.12 168	0.14 187	0.12 156

HSM	0.14 253	0.12 268	0.09 245	0.14 269	0.13 279	0.12 238	0.10 248	0.18 230	0.10 223	0.23 238	0.15 279	0.18 221	0.14 295	0.08 210	0.10 227	0.10 158	0.21 264	0.12 222	0.17 235	0.12 264	0.18 245	0.10 234	0.07 206	0.08 216	0.17 246	0.15 247	0.17 234	0.18 237

iResNet_ROB	0.11 173	0.08 197	0.07 198	0.11 232	0.08 178	0.12 238	0.07 190	0.15 168	0.08 161	0.23 238	0.10 206	0.15 173	0.15 303	0.06 150	0.07 97	0.09 126	0.17 181	0.12 222	0.13 168	0.09 180	0.14 168	0.09 195	0.07 206	0.08 216	0.14 197	0.12 168	0.15 203	0.15 189

PDISCO_ROB	0.12 202	0.13 281	0.13 301	0.10 211	0.08 178	0.09 182	0.09 230	0.09 119	0.08 161	0.11 118	0.10 206	0.06 91	0.05 126	0.05 131	0.09 169	0.11 217	0.14 144	0.16 306	0.09 117	0.10 216	0.14 168	0.12 281	0.04 124	0.08 216	0.16 227	0.21 326	0.32 343	0.19 256

DN-CSS_ROB	0.11 173	0.09 217	0.11 277	0.08 166	0.09 209	0.08 167	0.08 209	0.16 178	0.10 223	0.23 238	0.17 299	0.18 221	0.14 295	0.05 131	0.08 129	0.09 126	0.13 130	0.10 165	0.18 254	0.09 180	0.11 115	0.08 150	0.07 206	0.08 216	0.13 172	0.10 130	0.12 158	0.10 133

TestStereo_HLe17	0.12 202	0.11 252	0.08 225	0.14 269	0.10 234	0.12 238	0.08 209	0.23 315	0.11 243	0.21 205	0.10 206	0.20 249	0.07 193	0.06 150	0.09 169	0.10 158	0.17 181	0.11 184	0.18 254	0.09 180	0.13 148	0.08 150	0.06 177	0.09 249	0.18 271	0.14 220	0.16 216	0.15 189

model_zeroshot	0.14 253	0.09 217	0.06 162	0.10 211	0.10 234	0.14 258	0.08 209	0.20 283	0.12 263	0.28 341	0.08 157	0.21 273	0.06 158	0.11 267	0.09 169	0.12 268	0.26 336	0.13 256	0.27 326	0.11 243	0.20 282	0.13 298	0.11 288	0.09 249	0.17 246	0.17 291	0.18 259	0.18 237

AE-Stereo	0.12 202	0.09 217	0.08 225	0.11 232	0.09 209	0.08 167	0.05 135	0.17 191	0.14 283	0.24 255	0.09 178	0.19 233	0.10 246	0.07 184	0.10 227	0.12 268	0.24 311	0.13 256	0.16 214	0.11 243	0.18 245	0.09 195	0.05 155	0.09 249	0.13 172	0.14 220	0.15 203	0.15 189

DLNR_Zeroshot_test	10.12 410	32.06 420	0.05 128	54.44 420	0.09 209	0.18 299	50.47 420	0.19 261	0.08 161	0.27 322	0.07 128	0.20 249	0.04 96	0.14 308	62.26 420	70.60 420	0.33 364	0.18 330	0.25 315	0.11 243	0.20 282	0.08 150	0.07 206	0.09 249	0.18 271	0.15 247	0.20 285	0.26 308

CASS	0.15 277	0.12 268	0.10 264	0.14 269	0.12 267	0.16 282	0.10 248	0.19 261	0.15 291	0.26 306	0.12 239	0.20 249	0.12 265	0.09 232	0.11 267	0.12 268	0.23 292	0.12 222	0.23 304	0.09 180	0.19 259	0.10 234	0.07 206	0.09 249	0.23 329	0.14 220	0.19 273	0.22 286
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 253	0.12 268	0.07 198	0.25 331	0.10 234	0.19 310	0.09 230	0.17 191	0.08 161	0.17 153	0.08 157	0.33 322	0.08 216	0.06 150	0.10 227	0.11 217	0.24 311	0.11 184	0.25 315	0.09 180	0.15 188	0.09 195	0.06 177	0.09 249	0.17 246	0.13 190	0.18 259	0.15 189

CFNet_pseudo	0.13 225	0.11 252	0.11 277	0.14 269	0.11 253	0.12 238	0.11 262	0.19 261	0.12 263	0.24 255	0.14 266	0.16 195	0.15 303	0.08 210	0.09 169	0.10 158	0.16 167	0.13 256	0.13 168	0.08 150	0.15 188	0.08 150	0.08 238	0.09 249	0.15 211	0.14 220	0.19 273	0.20 266

GES	0.14 253	0.11 252	0.07 198	0.09 190	0.11 253	0.15 270	0.09 230	0.20 283	0.09 195	0.23 238	0.12 239	0.17 204	0.11 257	0.14 308	0.10 227	0.10 158	0.23 292	0.14 281	0.24 310	0.14 294	0.17 231	0.17 329	0.11 288	0.09 249	0.15 211	0.14 220	0.21 299	0.20 266

GMStereo	0.12 202	0.12 268	0.07 198	0.11 232	0.11 253	0.13 249	0.09 230	0.17 191	0.10 223	0.17 153	0.13 253	0.21 273	0.11 257	0.07 184	0.10 227	0.09 126	0.17 181	0.10 165	0.17 235	0.12 264	0.14 168	0.09 195	0.07 206	0.09 249	0.14 197	0.13 190	0.15 203	0.12 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.10 156	0.09 217	0.08 225	0.10 211	0.08 178	0.09 182	0.08 209	0.15 168	0.08 161	0.17 153	0.09 178	0.13 155	0.09 229	0.07 184	0.09 169	0.10 158	0.16 167	0.13 256	0.12 148	0.08 150	0.11 115	0.09 195	0.08 238	0.09 249	0.11 149	0.13 190	0.10 134	0.11 143

DSFCA	0.11 173	0.13 281	0.09 245	0.10 211	0.08 178	0.11 224	0.11 262	0.12 135	0.09 195	0.12 121	0.13 253	0.14 167	0.07 193	0.05 131	0.09 169	0.11 217	0.15 152	0.13 256	0.16 214	0.10 216	0.13 148	0.12 281	0.07 206	0.09 249	0.12 159	0.13 190	0.10 134	0.13 165

DMCA-RVC	0.10 156	0.08 197	0.11 277	0.08 166	0.09 209	0.08 167	0.08 209	0.12 135	0.09 195	0.13 127	0.13 253	0.13 155	0.07 193	0.06 150	0.13 303	0.12 268	0.14 144	0.13 256	0.11 136	0.10 216	0.12 129	0.09 195	0.07 206	0.09 249	0.10 134	0.10 130	0.10 134	0.11 143

STTStereo	0.13 225	0.14 294	0.17 333	0.13 259	0.15 298	0.13 249	0.20 320	0.13 153	0.13 272	0.15 137	0.15 279	0.17 204	0.10 246	0.11 267	0.12 283	0.12 268	0.15 152	0.14 281	0.13 168	0.11 243	0.12 129	0.10 234	0.07 206	0.09 249	0.15 211	0.13 190	0.12 158	0.16 205

CFNet	0.12 202	0.11 252	0.08 225	0.14 269	0.12 267	0.11 224	0.09 230	0.19 261	0.10 223	0.18 165	0.12 239	0.25 303	0.10 246	0.08 210	0.08 129	0.09 126	0.17 181	0.12 222	0.12 148	0.09 180	0.11 115	0.08 150	0.06 177	0.09 249	0.15 211	0.12 168	0.13 172	0.13 165

CFNet_RVC	0.13 225	0.12 268	0.10 264	0.14 269	0.11 253	0.14 258	0.09 230	0.17 191	0.09 195	0.19 179	0.13 253	0.21 273	0.09 229	0.09 232	0.10 227	0.13 289	0.18 201	0.13 256	0.15 196	0.11 243	0.16 207	0.08 150	0.06 177	0.09 249	0.15 211	0.12 168	0.16 216	0.17 218

MLCV	0.14 253	0.11 252	0.09 245	0.16 287	0.12 267	0.14 258	0.11 262	0.21 298	0.10 223	0.24 255	0.13 253	0.21 273	0.14 295	0.08 210	0.09 169	0.10 158	0.19 224	0.11 184	0.19 270	0.09 180	0.17 231	0.08 150	0.10 278	0.09 249	0.16 227	0.13 190	0.16 216	0.19 256

DISCO	0.10 156	0.10 235	0.08 225	0.10 211	0.09 209	0.11 224	0.09 230	0.10 126	0.08 161	0.15 137	0.10 206	0.12 139	0.07 193	0.06 150	0.09 169	0.11 217	0.15 152	0.10 165	0.14 183	0.10 216	0.12 129	0.10 234	0.06 177	0.09 249	0.14 197	0.11 153	0.13 172	0.11 143

TestStereo-Hl	0.14 253	0.11 252	0.08 225	0.10 211	0.09 209	0.15 270	0.11 262	0.19 261	0.13 272	0.24 255	0.12 239	0.28 309	0.12 265	0.07 184	0.09 169	0.11 217	0.19 224	0.12 222	0.18 254	0.10 216	0.15 188	0.09 195	0.07 206	0.10 266	0.16 227	0.15 247	0.24 316	0.29 321

GwcNet-ADL	0.17 297	0.12 268	0.11 277	0.19 307	0.14 290	0.17 291	0.14 288	0.21 298	0.14 283	0.24 255	0.17 299	0.32 321	0.16 308	0.19 332	0.11 267	0.14 310	0.22 280	0.15 295	0.23 304	0.13 283	0.18 245	0.11 259	0.05 155	0.10 266	0.18 271	0.15 247	0.19 273	0.21 283

GANet-ADL	0.15 277	0.12 268	0.09 245	0.14 269	0.12 267	0.16 282	0.12 276	0.20 283	0.10 223	0.25 289	0.15 279	0.22 288	0.12 265	0.21 339	0.09 169	0.11 217	0.25 328	0.14 281	0.20 276	0.14 294	0.19 259	0.09 195	0.08 238	0.10 266	0.17 246	0.15 247	0.20 285	0.17 218

Anonymous3	0.18 302	0.15 302	0.11 277	0.15 282	0.10 234	0.14 258	0.11 262	0.22 307	0.19 321	0.27 322	0.15 279	0.27 307	0.12 265	0.13 302	0.25 359	0.17 343	0.23 292	0.18 330	0.26 321	0.17 325	0.24 345	0.20 350	0.09 262	0.10 266	0.21 312	0.20 321	0.22 304	0.20 266

sAnonymous2	0.14 253	0.09 217	0.10 264	0.10 211	0.09 209	0.09 182	0.11 262	0.22 307	0.11 243	0.23 238	0.16 290	0.15 173	0.10 246	0.06 150	0.12 283	0.13 289	0.18 201	0.15 295	0.21 287	0.14 294	0.16 207	0.14 305	0.04 124	0.10 266	0.17 246	0.17 291	0.17 234	0.16 205

CroCo_RVC	0.14 253	0.09 217	0.10 264	0.10 211	0.09 209	0.09 182	0.11 262	0.22 307	0.11 243	0.23 238	0.16 290	0.15 173	0.10 246	0.06 150	0.12 283	0.13 289	0.18 201	0.15 295	0.21 287	0.14 294	0.16 207	0.14 305	0.04 124	0.10 266	0.17 246	0.17 291	0.17 234	0.16 205

pcwnet_v2	0.15 277	0.12 268	0.12 292	0.16 287	0.14 290	0.17 291	0.14 288	0.20 283	0.13 272	0.22 216	0.14 266	0.19 233	0.18 314	0.12 286	0.10 227	0.12 268	0.18 201	0.13 256	0.17 235	0.12 264	0.16 207	0.11 259	0.09 262	0.10 266	0.19 286	0.20 321	0.19 273	0.27 312

FINET	0.12 202	0.11 252	0.12 292	0.12 246	0.10 234	0.11 224	0.13 282	0.15 168	0.12 263	0.13 127	0.12 239	0.13 155	0.09 229	0.09 232	0.15 328	0.13 289	0.15 152	0.11 184	0.16 214	0.09 180	0.13 148	0.10 234	0.10 278	0.10 266	0.12 159	0.10 130	0.13 172	0.12 156

AF-Net	0.15 277	0.13 281	0.13 301	0.14 269	0.18 316	0.15 270	0.14 288	0.17 191	0.16 296	0.17 153	0.21 333	0.18 221	0.12 265	0.10 249	0.17 339	0.16 336	0.13 130	0.14 281	0.15 196	0.11 243	0.11 115	0.10 234	0.13 306	0.10 266	0.14 197	0.15 247	0.20 285	0.14 175

Nwc_Net	0.15 277	0.13 281	0.13 301	0.14 269	0.18 316	0.15 270	0.14 288	0.17 191	0.16 296	0.17 153	0.21 333	0.18 221	0.12 265	0.10 249	0.17 339	0.16 336	0.13 130	0.14 281	0.15 196	0.11 243	0.11 115	0.10 234	0.13 306	0.10 266	0.14 197	0.15 247	0.20 285	0.14 175

RTSC	0.14 253	0.11 252	0.10 264	0.12 246	0.11 253	0.12 238	0.10 248	0.16 178	0.13 272	0.18 165	0.13 253	0.15 173	0.13 279	0.08 210	0.11 267	0.13 289	0.20 249	0.13 256	0.21 287	0.12 264	0.16 207	0.12 281	0.07 206	0.10 266	0.16 227	0.16 273	0.21 299	0.32 334

RASNet	0.11 173	0.10 235	0.09 245	0.10 211	0.07 154	0.08 167	0.08 209	0.19 261	0.09 195	0.17 153	0.10 206	0.13 155	0.08 216	0.06 150	0.08 129	0.10 158	0.15 152	0.09 139	0.12 148	0.06 106	0.15 188	0.09 195	0.05 155	0.10 266	0.13 172	0.11 153	0.17 234	0.17 218

iResNetv2_ROB	0.12 202	0.08 197	0.07 198	0.12 246	0.09 209	0.12 238	0.08 209	0.17 191	0.08 161	0.22 216	0.12 239	0.20 249	0.15 303	0.06 150	0.08 129	0.08 108	0.16 167	0.11 184	0.17 235	0.10 216	0.14 168	0.09 195	0.09 262	0.10 266	0.14 197	0.12 168	0.19 273	0.12 156

DCVSM-stereo	0.20 316	0.15 302	0.11 277	0.24 328	0.18 316	0.26 339	0.21 331	0.23 315	0.16 296	0.24 255	0.19 323	0.49 345	0.27 340	0.13 302	0.10 227	0.12 268	0.24 311	0.16 306	0.24 310	0.15 308	0.19 259	0.14 305	0.22 338	0.11 279	0.18 271	0.15 247	0.24 316	0.28 319

ITSA-stereo	0.18 302	0.14 294	0.11 277	0.26 333	0.16 301	0.18 299	0.16 299	0.25 326	0.17 306	0.25 289	0.17 299	0.33 322	0.24 329	0.16 320	0.11 267	0.11 217	0.21 264	0.15 295	0.22 294	0.10 216	0.19 259	0.11 259	0.15 314	0.11 279	0.22 322	0.15 247	0.20 285	0.23 291

MyStereo04	0.14 253	0.12 268	0.10 264	0.08 166	0.09 209	0.10 207	0.08 209	0.22 307	0.19 321	0.24 255	0.16 290	0.23 291	0.11 257	0.04 115	0.10 227	0.11 217	0.17 181	0.12 222	0.21 287	0.12 264	0.16 207	0.11 259	0.06 177	0.11 279	0.21 312	0.12 168	0.16 216	0.15 189

AACVNet	0.14 253	0.13 281	0.10 264	0.13 259	0.13 279	0.14 258	0.10 248	0.19 261	0.11 243	0.22 216	0.17 299	0.13 155	0.10 246	0.09 232	0.11 267	0.11 217	0.21 264	0.13 256	0.17 235	0.12 264	0.16 207	0.11 259	0.11 288	0.11 279	0.17 246	0.13 190	0.14 187	0.16 205

PSMNet-ADL	0.18 302	0.13 281	0.13 301	0.16 287	0.14 290	0.17 291	0.16 299	0.20 283	0.21 338	0.27 322	0.19 323	0.29 316	0.25 332	0.18 327	0.14 318	0.14 310	0.23 292	0.14 281	0.22 294	0.14 294	0.19 259	0.11 259	0.10 278	0.11 279	0.20 299	0.15 247	0.23 306	0.19 256

ICVP	0.15 277	0.13 281	0.14 312	0.12 246	0.12 267	0.13 249	0.10 248	0.17 191	0.12 263	0.17 153	0.13 253	0.18 221	0.12 265	0.09 232	0.12 283	0.13 289	0.18 201	0.15 295	0.15 196	0.14 294	0.17 231	0.13 298	0.20 334	0.11 279	0.19 286	0.19 317	0.17 234	0.16 205
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 253	0.13 281	0.10 264	0.11 232	0.12 267	0.12 238	0.11 262	0.18 230	0.13 272	0.24 255	0.16 290	0.18 221	0.10 246	0.06 150	0.12 283	0.11 217	0.20 249	0.17 319	0.23 304	0.13 283	0.15 188	0.13 298	0.07 206	0.11 279	0.20 299	0.14 220	0.13 172	0.19 256

FADNet-RVC	0.14 253	0.13 281	0.10 264	0.18 300	0.11 253	0.14 258	0.09 230	0.21 298	0.09 195	0.19 179	0.17 299	0.17 204	0.12 265	0.11 267	0.14 318	0.15 328	0.18 201	0.13 256	0.18 254	0.15 308	0.12 129	0.12 281	0.12 299	0.11 279	0.20 299	0.16 273	0.14 187	0.14 175

FADNet	0.16 294	0.15 302	0.10 264	0.20 312	0.10 234	0.19 310	0.13 282	0.20 283	0.13 272	0.22 216	0.24 348	0.17 204	0.14 295	0.12 286	0.17 339	0.16 336	0.16 167	0.14 281	0.23 304	0.20 340	0.16 207	0.12 281	0.11 288	0.11 279	0.21 312	0.18 304	0.16 216	0.15 189

ADCL	0.14 253	0.12 268	0.11 277	0.13 259	0.11 253	0.14 258	0.10 248	0.17 191	0.15 291	0.22 216	0.16 290	0.21 273	0.12 265	0.09 232	0.10 227	0.11 217	0.16 167	0.13 256	0.17 235	0.12 264	0.18 245	0.13 298	0.11 288	0.11 279	0.16 227	0.15 247	0.16 216	0.16 205

ADCRef	0.13 225	0.10 235	0.09 245	0.10 211	0.08 178	0.09 182	0.08 209	0.17 191	0.14 283	0.21 205	0.15 279	0.15 173	0.13 279	0.05 131	0.10 227	0.11 217	0.16 167	0.14 281	0.19 270	0.12 264	0.15 188	0.12 281	0.09 262	0.11 279	0.13 172	0.18 304	0.13 172	0.18 237

HSM-Net_RVC	0.15 277	0.12 268	0.10 264	0.17 295	0.13 279	0.14 258	0.10 248	0.18 230	0.14 283	0.25 289	0.18 314	0.28 309	0.16 308	0.11 267	0.11 267	0.11 217	0.19 224	0.13 256	0.16 214	0.11 243	0.17 231	0.11 259	0.08 238	0.11 279	0.19 286	0.16 273	0.23 306	0.24 296
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.20 316	0.15 302	0.11 277	0.26 333	0.16 301	0.26 339	0.20 320	0.22 307	0.16 296	0.25 289	0.24 348	0.57 354	0.24 329	0.17 322	0.12 283	0.13 289	0.23 292	0.15 295	0.21 287	0.15 308	0.21 308	0.11 259	0.12 299	0.11 279	0.20 299	0.16 273	0.18 259	0.24 296

UCFNet_RVC	0.15 277	0.17 318	0.12 292	0.16 287	0.14 290	0.17 291	0.11 262	0.17 191	0.12 263	0.20 192	0.13 253	0.28 309	0.12 265	0.10 249	0.11 267	0.13 289	0.18 201	0.13 256	0.17 235	0.12 264	0.16 207	0.09 195	0.10 278	0.11 279	0.18 271	0.15 247	0.17 234	0.19 256

DeepPruner_ROB	0.14 253	0.13 281	0.11 277	0.12 246	0.11 253	0.10 207	0.09 230	0.17 191	0.12 263	0.21 205	0.18 314	0.15 173	0.13 279	0.08 210	0.12 283	0.11 217	0.19 224	0.15 295	0.19 270	0.11 243	0.17 231	0.14 305	0.10 278	0.11 279	0.17 246	0.16 273	0.17 234	0.19 256

pmcnn	0.19 308	0.14 294	0.11 277	0.18 300	0.13 279	0.19 310	0.16 299	0.20 283	0.18 312	0.26 306	0.14 266	0.35 326	0.25 332	0.09 232	0.09 169	0.11 217	0.25 328	0.14 281	0.24 310	0.14 294	0.22 327	0.14 305	0.11 288	0.11 279	0.21 312	0.18 304	0.39 359	0.45 360

UDG	0.26 338	0.20 330	0.13 301	0.38 353	0.31 358	0.38 360	0.51 371	0.19 261	0.16 296	0.19 179	0.23 345	0.17 204	0.09 229	1.45 381	0.14 318	0.13 289	0.27 347	0.16 306	0.26 321	0.13 283	0.21 308	0.13 298	0.25 349	0.12 295	0.20 299	0.20 321	0.20 285	0.19 256

TestStereo	0.13 225	0.12 268	0.10 264	0.11 232	0.08 178	0.11 224	0.10 248	0.18 230	0.11 243	0.24 255	0.13 253	0.20 249	0.08 216	0.06 150	0.11 267	0.10 158	0.20 249	0.11 184	0.20 276	0.10 216	0.21 308	0.10 234	0.06 177	0.12 295	0.19 286	0.11 153	0.12 158	0.13 165

sCroCo_RVC	0.14 253	0.09 217	0.09 245	0.08 166	0.07 154	0.10 207	0.07 190	0.19 261	0.14 283	0.18 165	0.12 239	0.13 155	0.14 295	0.06 150	0.13 303	0.15 328	0.22 280	0.15 295	0.22 294	0.13 283	0.21 308	0.16 325	0.06 177	0.12 295	0.17 246	0.16 273	0.17 234	0.17 218

APVNet	0.15 277	0.13 281	0.11 277	0.14 269	0.16 301	0.14 258	0.13 282	0.19 261	0.11 243	0.14 130	0.13 253	0.17 204	0.09 229	0.16 320	0.15 328	0.15 328	0.21 264	0.14 281	0.22 294	0.15 308	0.15 188	0.12 281	0.07 206	0.12 295	0.16 227	0.15 247	0.19 273	0.17 218

SFCPSM	0.20 316	0.15 302	0.12 292	0.22 318	0.16 301	0.20 316	0.18 311	0.22 307	0.20 332	0.26 306	0.24 348	0.34 325	0.33 355	0.14 308	0.12 283	0.12 268	0.24 311	0.16 306	0.32 340	0.19 336	0.19 259	0.13 298	0.14 312	0.12 295	0.21 312	0.17 291	0.20 285	0.25 302

RP	0.15 277	0.14 294	0.15 319	0.17 295	0.14 290	0.17 291	0.16 299	0.19 261	0.17 306	0.14 130	0.16 290	0.16 195	0.15 303	0.11 267	0.13 303	0.12 268	0.15 152	0.12 222	0.15 196	0.12 264	0.12 129	0.12 281	0.10 278	0.12 295	0.17 246	0.15 247	0.20 285	0.18 237

NCC-stereo	0.17 297	0.16 310	0.16 325	0.16 287	0.17 309	0.18 299	0.18 311	0.19 261	0.20 332	0.16 143	0.19 323	0.21 273	0.21 321	0.12 286	0.20 352	0.18 350	0.18 201	0.19 335	0.18 254	0.15 308	0.15 188	0.15 317	0.15 314	0.12 295	0.18 271	0.17 291	0.24 316	0.20 266

Abc-Net	0.17 297	0.16 310	0.16 325	0.16 287	0.17 309	0.18 299	0.18 311	0.19 261	0.20 332	0.16 143	0.19 323	0.21 273	0.21 321	0.12 286	0.20 352	0.18 350	0.18 201	0.19 335	0.18 254	0.15 308	0.15 188	0.15 317	0.15 314	0.12 295	0.18 271	0.17 291	0.24 316	0.20 266
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MDST_ROB	0.22 327	0.27 355	0.14 312	0.47 362	0.24 341	0.36 356	0.20 320	0.24 322	0.16 296	0.26 306	0.14 266	0.28 309	0.25 332	0.11 267	0.11 267	0.12 268	0.21 264	0.12 222	0.17 235	0.12 264	0.19 259	0.10 234	0.11 288	0.12 295	0.34 366	0.23 341	0.56 375	0.31 330

DLCB_ROB	0.13 225	0.12 268	0.11 277	0.10 211	0.10 234	0.10 207	0.09 230	0.16 178	0.11 243	0.18 165	0.17 299	0.19 233	0.13 279	0.11 267	0.11 267	0.10 158	0.17 181	0.13 256	0.13 168	0.10 216	0.17 231	0.10 234	0.09 262	0.12 295	0.27 342	0.16 273	0.16 216	0.13 165

dad	0.18 302	0.16 310	0.11 277	0.36 346	0.16 301	0.24 335	0.21 331	0.24 322	0.09 195	0.22 216	0.11 223	0.38 332	0.11 257	0.08 210	0.12 283	0.10 158	0.27 347	0.12 222	0.29 333	0.10 216	0.19 259	0.12 281	0.08 238	0.13 305	0.18 271	0.14 220	0.31 341	0.22 286

DAS	0.19 308	0.11 252	0.09 245	0.24 328	0.19 323	0.18 299	0.20 320	0.23 315	0.18 312	0.24 255	0.14 266	0.38 332	0.21 321	0.09 232	0.12 283	0.11 217	0.25 328	0.16 306	0.22 294	0.15 308	0.20 282	0.14 305	0.18 326	0.13 305	0.19 286	0.17 291	0.23 306	0.29 321

SepStereo	0.19 308	0.11 252	0.09 245	0.24 328	0.19 323	0.18 299	0.20 320	0.23 315	0.18 312	0.24 255	0.14 266	0.38 332	0.21 321	0.09 232	0.12 283	0.11 217	0.25 328	0.16 306	0.22 294	0.15 308	0.20 282	0.14 305	0.18 326	0.13 305	0.19 286	0.17 291	0.23 306	0.29 321

SACVNet	0.15 277	0.14 294	0.13 301	0.16 287	0.13 279	0.14 258	0.12 276	0.19 261	0.17 306	0.19 179	0.17 299	0.14 167	0.07 193	0.14 308	0.13 303	0.13 289	0.19 224	0.16 306	0.20 276	0.13 283	0.16 207	0.14 305	0.12 299	0.13 305	0.20 299	0.18 304	0.19 273	0.17 218

FADNet-RVC-Resample	0.13 225	0.10 235	0.12 292	0.12 246	0.10 234	0.13 249	0.10 248	0.16 178	0.13 272	0.18 165	0.13 253	0.17 204	0.11 257	0.10 249	0.10 227	0.09 126	0.13 130	0.15 295	0.15 196	0.17 325	0.15 188	0.12 281	0.10 278	0.13 305	0.17 246	0.13 190	0.12 158	0.11 143

stereogan	0.16 294	0.15 302	0.15 319	0.16 287	0.18 316	0.18 299	0.16 299	0.20 283	0.19 321	0.14 130	0.16 290	0.20 249	0.18 314	0.13 302	0.14 318	0.13 289	0.16 167	0.14 281	0.17 235	0.14 294	0.14 168	0.12 281	0.13 306	0.13 305	0.16 227	0.16 273	0.23 306	0.18 237

iResNet	0.16 294	0.11 252	0.09 245	0.15 282	0.13 279	0.17 291	0.12 276	0.21 298	0.14 283	0.25 289	0.13 253	0.35 326	0.32 352	0.08 210	0.10 227	0.11 217	0.20 249	0.12 222	0.25 315	0.14 294	0.18 245	0.11 259	0.12 299	0.13 305	0.18 271	0.14 220	0.20 285	0.18 237

XPNet_ROB	0.18 302	0.21 335	0.14 312	0.15 282	0.16 301	0.15 270	0.15 294	0.15 168	0.14 283	0.19 179	0.18 314	0.49 345	0.13 279	0.11 267	0.13 303	0.14 310	0.25 328	0.16 306	0.18 254	0.14 294	0.17 231	0.18 338	0.13 306	0.13 305	0.17 246	0.17 291	0.31 341	0.29 321

PWCDC_ROB	0.13 225	0.06 131	0.09 245	0.07 155	0.13 279	0.08 167	0.13 282	0.06 90	0.24 342	0.09 109	0.15 279	0.09 111	0.43 367	0.26 347	0.10 227	0.10 158	0.09 101	0.12 222	0.08 100	0.11 243	0.08 95	0.11 259	0.19 331	0.13 305	0.07 95	0.13 190	0.08 112	0.18 237

DDVS	0.19 308	0.15 302	0.13 301	0.18 300	0.18 316	0.19 310	0.20 320	0.20 283	0.16 296	0.25 289	0.21 333	0.39 335	0.27 340	0.13 302	0.12 283	0.14 310	0.26 336	0.19 335	0.28 331	0.15 308	0.18 245	0.16 325	0.10 278	0.14 314	0.19 286	0.15 247	0.22 304	0.25 302

FADNet_RVC	0.18 302	0.14 294	0.13 301	0.20 312	0.15 298	0.14 258	0.13 282	0.24 322	0.14 283	0.24 255	0.17 299	0.27 307	0.21 321	0.14 308	0.14 318	0.12 268	0.19 224	0.17 319	0.31 338	0.15 308	0.19 259	0.14 305	0.11 288	0.14 314	0.20 299	0.21 326	0.18 259	0.22 286

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 358	0.16 310	0.12 292	0.26 333	0.22 334	0.22 328	0.27 348	0.24 322	0.15 291	0.24 255	0.16 290	4.24 408	0.22 328	0.19 332	0.13 303	0.13 289	0.34 366	0.22 351	0.31 338	0.20 340	0.23 338	0.18 338	0.22 338	0.14 314	0.20 299	0.19 317	0.21 299	0.24 296

LE_ROB	0.40 362	0.20 330	0.16 325	0.41 358	0.43 367	0.33 353	0.44 365	0.34 356	0.29 362	0.32 360	0.21 333	1.25 389	1.40 404	0.11 267	0.10 227	0.11 217	0.21 264	0.13 256	0.20 276	0.13 283	0.22 327	0.12 281	0.12 299	0.14 314	0.36 369	0.31 371	1.39 406	1.32 404

DDUNet	0.26 338	0.20 330	0.12 292	0.37 348	0.30 357	0.40 362	0.47 368	0.20 283	0.16 296	0.16 143	0.25 354	0.16 195	0.08 216	1.63 385	0.13 303	0.14 310	0.21 264	0.14 281	0.25 315	0.13 283	0.18 245	0.12 281	0.25 349	0.15 318	0.17 246	0.18 304	0.18 259	0.22 286

RGC	0.19 308	0.17 318	0.17 333	0.19 307	0.20 328	0.20 316	0.15 294	0.22 307	0.26 352	0.17 153	0.20 328	0.21 273	0.24 329	0.15 317	0.23 356	0.18 350	0.18 201	0.16 306	0.18 254	0.16 320	0.17 231	0.13 298	0.12 299	0.15 318	0.20 299	0.21 326	0.23 306	0.24 296

RTS	0.20 316	0.16 310	0.14 312	0.17 295	0.14 290	0.20 316	0.15 294	0.23 315	0.26 352	0.15 137	0.14 266	0.14 167	0.20 319	0.11 267	0.13 303	0.15 328	0.24 311	0.17 319	0.34 346	0.24 354	0.22 327	0.15 317	0.09 262	0.15 318	0.28 349	0.27 364	0.28 334	0.55 370

RTSA	0.20 316	0.16 310	0.14 312	0.17 295	0.14 290	0.20 316	0.15 294	0.23 315	0.26 352	0.15 137	0.14 266	0.14 167	0.20 319	0.11 267	0.13 303	0.15 328	0.24 311	0.17 319	0.34 346	0.24 354	0.22 327	0.15 317	0.09 262	0.15 318	0.28 349	0.27 364	0.28 334	0.55 370

ADCMid	0.21 322	0.18 324	0.17 333	0.18 300	0.19 323	0.20 316	0.16 299	0.29 342	0.25 347	0.24 255	0.19 323	0.36 329	0.21 321	0.12 286	0.16 333	0.16 336	0.25 328	0.18 330	0.37 351	0.19 336	0.24 345	0.18 338	0.17 324	0.15 318	0.24 331	0.20 321	0.25 323	0.29 321

PS-NSSS	0.17 297	0.19 327	0.17 333	0.23 322	0.18 316	0.18 299	0.16 299	0.22 307	0.13 272	0.23 238	0.20 328	0.44 338	0.08 216	0.11 267	0.12 283	0.10 158	0.13 130	0.13 256	0.26 321	0.11 243	0.11 115	0.07 128	0.18 326	0.15 318	0.17 246	0.21 326	0.13 172	0.20 266

ETE_ROB	0.22 327	0.23 342	0.15 319	0.20 312	0.16 301	0.19 310	0.17 308	0.18 230	0.19 321	0.22 216	0.22 340	0.65 358	0.16 308	0.14 308	0.14 318	0.14 310	0.30 359	0.19 335	0.24 310	0.19 336	0.21 308	0.18 338	0.16 318	0.15 318	0.22 322	0.28 367	0.41 364	0.26 308

LALA_ROB	0.22 327	0.25 348	0.16 325	0.19 307	0.17 309	0.22 328	0.16 299	0.17 191	0.19 321	0.24 255	0.21 333	0.64 356	0.15 303	0.13 302	0.23 356	0.17 343	0.27 347	0.22 351	0.22 294	0.18 332	0.20 282	0.20 350	0.14 312	0.15 318	0.20 299	0.22 334	0.35 350	0.25 302

psm_up	0.14 253	0.11 252	0.13 301	0.15 282	0.12 267	0.14 258	0.11 262	0.20 283	0.16 296	0.19 179	0.12 239	0.15 173	0.17 312	0.10 249	0.12 283	0.12 268	0.19 224	0.13 256	0.17 235	0.11 243	0.15 188	0.09 195	0.10 278	0.16 326	0.18 271	0.16 273	0.17 234	0.20 266

SHD	0.21 322	0.17 318	0.20 346	0.18 300	0.16 301	0.18 299	0.20 320	0.26 329	0.16 296	0.27 322	0.18 314	0.23 291	0.31 349	0.17 322	0.14 318	0.14 310	0.19 224	0.17 319	0.32 340	0.17 325	0.20 282	0.17 329	0.16 318	0.16 326	0.23 329	0.28 367	0.25 323	0.43 356

PA-Net	0.19 308	0.21 335	0.25 358	0.14 269	0.20 328	0.18 299	0.20 320	0.21 298	0.19 321	0.18 165	0.14 266	0.17 204	0.21 321	0.26 347	0.16 333	0.18 350	0.15 152	0.19 335	0.13 168	0.17 325	0.14 168	0.15 317	0.10 278	0.16 326	0.17 246	0.25 353	0.17 234	0.35 339
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	0.24 333	0.22 338	0.16 325	0.37 348	0.24 341	0.32 348	0.24 340	0.28 336	0.20 332	0.23 238	0.17 299	0.51 350	0.25 332	0.20 337	0.12 283	0.13 289	0.23 292	0.16 306	0.24 310	0.14 294	0.19 259	0.16 325	0.21 337	0.16 326	0.35 367	0.24 347	0.51 369	0.35 339

NCCL2	0.17 297	0.17 318	0.16 325	0.13 259	0.13 279	0.13 249	0.12 276	0.21 298	0.17 306	0.22 216	0.15 279	0.23 291	0.13 279	0.09 232	0.15 328	0.16 336	0.18 201	0.17 319	0.19 270	0.17 325	0.21 308	0.17 329	0.11 288	0.16 326	0.25 336	0.26 360	0.20 285	0.24 296

SQANet	0.45 366	0.54 374	0.14 312	1.41 381	0.51 374	1.23 381	0.83 378	0.30 345	0.24 342	0.34 369	0.24 348	0.64 356	0.19 318	1.12 379	0.17 339	0.14 310	0.24 311	0.20 341	0.40 354	0.22 350	0.16 207	0.14 305	1.58 385	0.17 331	0.20 299	0.16 273	0.26 328	0.39 347

AnyNet_C32	0.20 316	0.16 310	0.15 319	0.17 295	0.17 309	0.19 310	0.16 299	0.25 326	0.22 339	0.25 289	0.23 345	0.23 291	0.18 314	0.14 308	0.19 349	0.18 350	0.28 354	0.22 351	0.29 333	0.18 332	0.27 360	0.21 355	0.16 318	0.17 331	0.22 322	0.20 321	0.21 299	0.23 291

SGM_RVC	0.25 334	0.24 345	0.17 333	0.39 356	0.27 349	0.34 354	0.26 346	0.28 336	0.19 321	0.25 289	0.18 314	0.42 336	0.30 346	0.17 322	0.12 283	0.13 289	0.23 292	0.15 295	0.25 315	0.13 283	0.19 259	0.15 317	0.19 331	0.17 331	0.33 363	0.22 334	0.55 374	0.43 356
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACV-stereo	0.25 334	0.15 302	0.13 301	0.22 318	0.17 309	0.28 342	0.24 340	0.21 298	0.20 332	0.24 255	0.21 333	0.28 309	0.36 359	0.18 327	0.13 303	0.12 268	0.34 366	0.20 341	1.12 392	0.25 356	0.26 357	0.17 329	0.29 372	0.18 334	0.19 286	0.16 273	0.25 323	0.29 321

G-Net	0.29 349	0.24 345	0.19 343	0.23 322	0.21 331	0.36 356	0.23 337	0.30 345	0.27 357	0.33 365	0.32 371	0.93 381	0.25 332	0.18 327	0.18 346	0.18 350	0.26 336	0.21 345	0.43 357	0.31 370	0.26 357	0.17 329	0.18 326	0.18 334	0.27 342	0.23 341	0.40 363	0.42 353

SGM-Forest	0.19 308	0.18 324	0.16 325	0.23 322	0.18 316	0.20 316	0.18 311	0.23 315	0.17 306	0.20 192	0.15 279	0.23 291	0.18 314	0.22 340	0.17 339	0.18 350	0.19 224	0.17 319	0.18 254	0.15 308	0.17 231	0.18 338	0.25 349	0.18 334	0.22 322	0.18 304	0.25 323	0.24 296
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NaN_ROB	0.19 308	0.20 330	0.19 343	0.20 312	0.20 328	0.16 282	0.15 294	0.27 333	0.19 321	0.23 238	0.18 314	0.47 344	0.16 308	0.11 267	0.13 303	0.12 268	0.15 152	0.14 281	0.21 287	0.19 336	0.13 148	0.10 234	0.09 262	0.20 337	0.24 331	0.21 326	0.26 328	0.28 319

CBMV_ROB	0.21 322	0.14 294	0.15 319	0.26 333	0.22 334	0.21 325	0.22 333	0.28 336	0.17 306	0.26 306	0.17 299	0.28 309	0.17 312	0.26 347	0.11 267	0.12 268	0.26 336	0.17 319	0.18 254	0.16 320	0.21 308	0.19 346	0.26 354	0.20 337	0.24 331	0.25 353	0.25 323	0.33 337

MeshStereo	0.30 350	0.26 351	0.20 346	0.49 364	0.36 362	0.35 355	0.26 346	0.32 350	0.28 360	0.30 357	0.27 359	0.61 355	0.47 370	0.18 327	0.12 283	0.14 310	0.26 336	0.17 319	0.27 326	0.17 325	0.27 360	0.21 355	0.25 349	0.20 337	0.36 369	0.28 367	0.54 373	0.49 364
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
ADCPNet	0.22 327	0.17 318	0.16 325	0.20 312	0.19 323	0.20 316	0.18 311	0.27 333	0.23 341	0.26 306	0.22 340	0.26 305	0.28 342	0.15 317	0.16 333	0.17 343	0.24 311	0.17 319	0.32 340	0.23 351	0.24 345	0.19 346	0.17 324	0.21 340	0.25 336	0.22 334	0.27 331	0.33 337

DispFullNet	0.48 367	0.50 372	0.19 343	1.14 378	0.40 365	0.77 377	1.22 383	0.32 350	0.24 342	0.24 255	0.27 359	0.84 376	0.48 372	1.62 384	0.15 328	0.15 328	0.49 382	0.34 377	1.08 390	0.26 358	0.24 345	0.18 338	0.20 334	0.21 340	0.27 342	0.17 291	0.35 350	0.59 376

FAT-Stereo	0.26 338	0.19 327	0.17 333	0.38 353	0.36 362	0.30 344	0.25 345	0.26 329	0.18 312	0.27 322	0.25 354	0.33 322	0.36 359	0.26 347	0.16 333	0.15 328	0.26 336	0.23 354	0.33 343	0.21 342	0.22 327	0.19 346	0.22 338	0.22 342	0.21 312	0.22 334	0.32 343	0.42 353

edge stereo	0.31 353	0.23 342	0.20 346	0.41 358	0.35 360	0.42 365	0.39 362	0.38 365	0.22 339	0.23 238	0.38 374	0.69 362	0.33 355	0.30 359	0.15 328	0.16 336	0.31 360	0.21 345	0.42 355	0.21 342	0.23 338	0.17 329	0.25 349	0.22 342	0.27 342	0.23 341	0.39 359	0.55 370

ACVNet-4b	0.69 378	0.75 382	0.33 372	1.72 394	0.94 387	1.61 393	1.42 386	0.33 354	0.32 369	0.38 376	0.26 356	1.20 387	0.29 345	2.16 395	0.39 377	0.37 377	0.33 364	0.24 357	0.57 365	0.38 378	0.16 207	0.14 305	2.71 394	0.23 344	0.29 351	0.32 372	0.39 359	0.40 350

HBP-ISP	0.21 322	0.16 310	0.12 292	0.26 333	0.22 334	0.22 328	0.17 308	0.29 342	0.18 312	0.27 322	0.18 314	0.21 273	0.12 265	0.28 353	0.10 227	0.14 310	0.26 336	0.19 335	0.20 276	0.12 264	0.22 327	0.23 362	0.26 354	0.23 344	0.24 331	0.24 347	0.23 306	0.26 308

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 334	0.25 348	0.20 346	0.29 343	0.22 334	0.22 328	0.23 337	0.36 360	0.27 357	0.36 373	0.22 340	0.45 339	0.32 352	0.19 332	0.17 339	0.17 343	0.17 181	0.16 306	0.29 333	0.14 294	0.20 282	0.18 338	0.27 367	0.23 344	0.29 351	0.25 353	0.33 346	0.31 330

S-Stereo	0.30 350	0.22 338	0.17 333	0.41 358	0.39 364	0.41 363	0.37 355	0.25 326	0.25 347	0.26 306	0.44 377	0.54 353	0.36 359	0.24 342	0.16 333	0.14 310	0.27 347	0.27 363	0.34 346	0.28 362	0.23 338	0.22 359	0.53 378	0.23 344	0.22 322	0.19 317	0.27 331	0.38 343

ADCS	0.28 346	0.22 338	0.21 352	0.26 333	0.24 341	0.25 336	0.23 337	0.36 360	0.30 364	0.23 238	0.27 359	0.46 343	0.35 358	0.20 337	0.19 349	0.18 350	0.32 361	0.24 357	0.48 361	0.28 362	0.36 373	0.28 371	0.19 331	0.23 344	0.31 356	0.25 353	0.30 338	0.41 352

STStereo	0.37 359	0.44 371	0.31 370	0.75 375	0.49 373	0.57 369	0.43 364	0.35 357	0.30 364	0.34 369	0.24 348	0.85 378	0.53 375	0.19 332	0.14 318	0.16 336	0.25 328	0.16 306	0.45 359	0.16 320	0.23 338	0.19 346	0.20 334	0.23 344	0.49 377	0.37 380	0.75 387	0.54 369

SANet	0.30 350	0.21 335	0.21 352	0.25 331	0.21 331	0.31 346	0.22 333	0.30 345	0.31 367	0.27 322	0.26 356	1.39 391	0.38 363	0.22 340	0.14 318	0.14 310	0.26 336	0.21 345	0.30 337	0.21 342	0.24 345	0.20 350	0.31 374	0.23 344	0.33 363	0.24 347	0.35 350	0.48 362

CBMV	0.22 327	0.18 324	0.17 333	0.23 322	0.21 331	0.20 316	0.18 311	0.27 333	0.19 321	0.28 341	0.11 223	0.29 316	0.13 279	0.24 342	0.13 303	0.14 310	0.24 311	0.18 330	0.20 276	0.16 320	0.21 308	0.18 338	0.24 347	0.23 344	0.26 339	0.22 334	0.35 350	0.40 350
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
XQC	0.28 346	0.30 361	0.26 361	0.37 348	0.28 350	0.37 358	0.37 355	0.40 369	0.30 364	0.32 360	0.20 328	0.45 339	0.28 342	0.31 361	0.14 318	0.14 310	0.20 249	0.21 345	0.33 343	0.23 351	0.22 327	0.20 350	0.23 343	0.24 352	0.32 361	0.25 353	0.44 366	0.32 334

CC-Net-ROB	0.28 346	0.40 367	0.28 364	0.56 367	0.44 368	0.41 363	0.38 359	0.32 350	0.20 332	0.33 365	0.28 362	0.68 361	0.10 246	0.32 365	0.19 349	0.13 289	0.14 144	0.16 306	0.39 353	0.18 332	0.15 188	0.09 195	0.23 343	0.24 352	0.21 312	0.21 326	0.19 273	0.29 321

NOSS_ROB	0.21 322	0.14 294	0.15 319	0.20 312	0.19 323	0.20 316	0.22 333	0.29 342	0.18 312	0.25 289	0.15 279	0.21 273	0.13 279	0.27 352	0.13 303	0.14 310	0.26 336	0.21 345	0.22 294	0.17 325	0.23 338	0.22 359	0.26 354	0.24 352	0.26 339	0.22 334	0.24 316	0.26 308

PWC_ROB	0.22 327	0.20 330	0.14 312	0.18 300	0.17 309	0.16 282	0.20 320	0.21 298	0.26 352	0.15 137	0.20 328	0.28 309	0.62 379	0.13 302	0.12 283	0.13 289	0.27 347	0.18 330	0.36 350	0.18 332	0.22 327	0.17 329	0.16 318	0.24 352	0.19 286	0.18 304	0.24 316	0.43 356

AnyNet_C01	0.31 353	0.22 338	0.20 346	0.22 318	0.26 347	0.25 336	0.24 340	0.37 363	0.37 375	0.26 306	0.28 362	0.49 345	0.33 355	0.18 327	0.28 366	0.21 361	0.38 374	0.32 372	0.64 368	0.32 373	0.39 376	0.31 378	0.26 354	0.25 356	0.33 363	0.32 372	0.34 348	0.44 359

DPSNet	0.39 361	0.19 327	0.17 333	0.27 340	0.25 344	0.29 343	0.19 318	0.26 329	0.24 342	0.18 165	0.17 299	2.16 402	0.43 367	0.10 249	0.17 339	0.15 328	0.35 369	0.28 367	2.04 404	0.27 361	0.25 353	0.16 325	0.28 369	0.25 356	0.38 372	0.24 347	0.39 359	0.51 366

MFN_U_SF_RVC	0.31 353	0.29 360	0.21 352	0.33 344	0.28 350	0.31 346	0.29 350	0.37 363	0.24 342	0.46 382	0.30 367	0.50 348	0.32 352	0.25 344	0.27 364	0.24 362	0.18 201	0.23 354	0.58 366	0.28 362	0.24 345	0.27 370	0.22 338	0.27 358	0.31 356	0.25 353	0.37 355	0.50 365

PVD	0.38 360	0.38 366	0.20 346	0.47 362	0.35 360	0.50 368	0.40 363	0.38 365	0.34 372	0.23 238	0.28 362	0.52 352	0.51 373	0.50 370	0.16 333	0.17 343	0.41 376	0.26 361	0.49 363	0.28 362	0.39 376	0.40 389	0.23 343	0.27 358	0.44 375	0.57 396	0.46 368	0.72 384

LSM0	3.45 405	0.27 355	0.18 342	0.38 353	0.29 356	0.39 361	0.36 354	0.51 380	0.31 367	0.45 381	0.47 378	0.71 363	0.57 376	0.19 332	23.17 414	59.79 419	0.36 370	0.26 361	1.29 398	0.33 375	0.44 386	0.32 379	0.23 343	0.27 358	0.36 369	0.29 370	0.53 372	0.51 366

CSAN	0.26 338	0.31 362	0.30 367	0.26 333	0.23 338	0.21 325	0.18 311	0.28 336	0.36 374	0.35 372	0.24 348	0.51 350	0.26 337	0.14 308	0.18 346	0.17 343	0.19 224	0.20 341	0.26 321	0.25 356	0.22 327	0.20 350	0.18 326	0.27 358	0.30 354	0.23 341	0.38 358	0.38 343

FSD		0.24 345	0.24 357	0.27 340	0.25 344	0.25 336	0.33 352	0.30 345	0.18 312	0.20 192	0.17 299			0.29 355	0.25 359	0.26 365			0.27 326	0.21 342				0.28 362	0.27 342	0.23 341	0.27 331	0.27 312

otaku	0.58 372	0.71 378	0.29 366	1.70 393	0.84 381	1.49 387	1.00 379	0.40 369	0.34 372	0.38 376	0.31 370	0.65 358	0.26 337	1.35 380	0.33 373	0.25 363	0.20 249	0.23 354	0.69 371	0.30 367	0.22 327	0.17 329	2.24 388	0.28 362	0.29 351	0.18 304	0.30 338	0.39 347

FBW_ROB	0.26 338	0.26 351	0.25 358	0.37 348	0.25 344	0.32 348	0.20 320	0.21 298	0.18 312	0.27 322	0.20 328	0.45 339	0.31 349	0.26 347	0.20 352	0.20 360	0.27 347	0.17 319	0.51 364	0.14 294	0.21 308	0.14 305	0.16 318	0.28 362	0.21 312	0.19 317	0.33 346	0.55 370

GANetREF_RVC	0.26 338	0.26 351	0.30 367	0.23 322	0.23 338	0.23 334	0.24 340	0.35 357	0.33 370	0.32 360	0.17 299	0.50 348	0.38 363	0.12 286	0.20 352	0.17 343	0.19 224	0.21 345	0.35 349	0.21 342	0.23 338	0.15 317	0.22 338	0.29 365	0.27 342	0.21 326	0.36 354	0.31 330
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
Ntro	0.63 375	0.72 379	0.30 367	1.78 395	0.84 381	1.55 388	1.09 381	0.48 377	0.37 375	0.38 376	0.38 374	0.72 365	0.26 337	1.51 383	0.35 374	0.27 371	0.22 280	0.24 357	0.69 371	0.31 370	0.22 327	0.17 329	2.49 391	0.30 366	0.31 356	0.22 334	0.37 355	0.42 353

FC-DCNN v2	0.27 344	0.28 357	0.27 363	0.37 348	0.28 350	0.32 348	0.38 359	0.33 354	0.19 321	0.22 216	0.18 314	0.23 291	0.13 279	0.29 355	0.26 361	0.26 365	0.29 355	0.27 363	0.29 333	0.21 342	0.25 353	0.25 365	0.26 354	0.31 367	0.31 356	0.26 360	0.30 338	0.30 328

DGSMNet	0.34 356	0.28 357	0.23 356	0.40 357	0.33 359	0.37 358	0.37 355	0.28 336	0.25 347	0.25 289	0.50 382	0.45 339	0.31 349	0.25 344	0.23 356	0.19 359	0.51 384	0.32 372	0.72 375	0.35 376	0.37 374	0.38 387	0.28 369	0.31 367	0.27 342	0.23 341	0.32 343	0.38 343

FC-DCNN	0.27 344	0.28 357	0.26 361	0.36 346	0.28 350	0.32 348	0.37 355	0.32 350	0.19 321	0.22 216	0.18 314	0.23 291	0.13 279	0.29 355	0.26 361	0.26 365	0.29 355	0.27 363	0.28 331	0.21 342	0.25 353	0.25 365	0.26 354	0.31 367	0.30 354	0.25 353	0.29 336	0.30 328

FCDSN-DC	0.25 334	0.25 348	0.25 358	0.28 342	0.26 347	0.26 339	0.34 353	0.28 336	0.18 312	0.20 192	0.17 299	0.20 249	0.12 265	0.29 355	0.26 361	0.26 365	0.29 355	0.28 367	0.27 326	0.21 342	0.25 353	0.25 365	0.26 354	0.32 370	0.26 339	0.24 347	0.26 328	0.27 312
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	0.49 369	0.42 368	0.28 364	0.79 377	0.40 365	0.60 372	0.45 366	0.41 372	0.27 357	0.30 357	0.22 340	0.89 379	0.84 388	0.25 344	0.27 364	0.26 365	0.27 347	0.25 360	0.84 380	0.28 362	0.27 360	0.26 368	0.26 354	0.32 370	0.49 377	0.35 378	2.05 410	0.88 394

ACVNet_1	0.74 380	0.79 384	0.40 378	2.04 401	0.96 388	1.88 399	1.51 388	0.59 385	0.28 360	0.43 380	0.49 380	0.71 363	0.61 378	2.21 397	0.32 370	0.25 363	0.32 361	0.31 371	0.60 367	0.31 370	0.29 366	0.21 355	2.72 395	0.33 372	0.40 373	0.26 360	0.37 355	0.38 343

SAMSARA	0.48 367	0.23 342	0.39 376	0.23 322	0.23 338	0.22 328	0.22 333	0.44 376	0.38 377	0.31 359	0.21 333	0.30 318	0.47 370	0.17 322	0.32 370	0.34 376	0.25 328	0.32 372	0.46 360	0.32 373	0.47 390	0.52 398	0.15 314	0.33 372	1.39 410	1.54 408	1.41 407	1.46 406

MANE	0.41 363	0.36 363	0.33 372	0.61 370	0.44 368	0.44 366	0.46 367	0.42 373	0.25 347	0.23 238	0.22 340	0.65 358	0.28 342	0.30 359	0.28 366	0.29 375	0.32 361	0.42 384	0.37 351	0.23 351	0.30 367	0.26 368	0.26 354	0.34 374	0.54 382	0.40 382	1.07 402	0.87 392

MonStereo1	0.74 380	0.74 381	0.31 370	1.61 387	1.01 394	1.31 385	1.51 388	0.56 383	0.38 377	0.59 390	0.64 388	1.54 394	0.72 385	1.92 387	0.18 346	0.14 310	0.37 372	0.34 377	0.65 369	0.30 367	0.37 374	0.21 355	2.49 391	0.35 375	0.31 356	0.27 364	0.51 369	0.56 375

ELAS_RVC	0.43 365	0.43 369	0.36 374	0.64 371	0.44 368	0.62 374	0.50 369	0.39 367	0.25 347	0.25 289	0.30 367	1.23 388	0.30 346	0.31 361	0.28 366	0.27 371	0.37 372	0.30 369	0.42 355	0.26 358	0.34 370	0.32 379	0.26 354	0.37 376	0.50 379	0.38 381	0.78 391	0.70 382
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 364	0.43 369	0.36 374	0.64 371	0.44 368	0.58 371	0.50 369	0.40 369	0.26 352	0.25 289	0.28 362	0.94 382	0.30 346	0.31 361	0.28 366	0.27 371	0.36 370	0.30 369	0.43 357	0.26 358	0.33 368	0.32 379	0.26 354	0.37 376	0.54 382	0.40 382	0.77 390	0.74 387
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 357	0.36 363	0.39 376	0.46 361	0.28 350	0.30 344	0.28 349	0.50 378	0.46 382	0.39 379	0.30 367	0.37 331	0.36 359	0.31 361	0.35 374	0.26 365	0.21 264	0.27 363	0.71 373	0.37 377	0.27 360	0.29 372	0.30 373	0.38 378	0.32 361	0.24 347	0.29 336	0.39 347

RainbowNet	0.77 382	0.87 385	0.46 379	1.83 396	0.91 386	1.59 391	1.47 387	0.42 373	0.38 377	0.47 385	0.34 372	0.90 380	0.60 377	1.97 390	0.62 390	0.48 385	0.34 366	0.33 375	0.90 382	0.58 386	0.33 368	0.23 362	2.82 398	0.39 379	0.40 373	0.34 375	0.44 366	0.48 362

STTRV1_RVC		0.26 351	0.22 355	0.35 345	0.28 350	0.32 348	0.29 350	0.36 360	0.33 370	0.27 322	0.26 356	0.42 336	0.41 366	0.47 369	0.32 370	0.18 350	0.59 390	0.20 341		0.30 367	0.59 398	0.22 359		0.43 380	0.25 336	0.54 393	0.34 348	0.64 379

MADNet+	0.55 371	0.36 363	0.63 394	0.56 367	0.52 375	0.45 367	0.38 359	0.63 386	0.52 384	0.53 386	0.41 376	0.81 373	0.67 383	0.33 366	0.57 389	0.49 387	0.56 387	0.50 389	0.82 379	0.52 382	0.47 390	0.43 390	0.51 377	0.47 381	0.82 395	0.70 399	0.58 377	0.72 384

AMNet	0.49 369	0.50 372	0.47 380	0.50 365	0.47 372	0.61 373	0.52 372	0.31 349	0.29 362	0.29 355	0.69 392	0.72 365	0.13 279	0.53 372	0.44 379	0.55 390	0.57 388	0.58 398	0.48 361	0.48 380	0.59 398	0.48 395	0.26 354	0.48 382	0.44 375	0.52 390	0.58 377	0.63 378

PSMNet_ROB	0.78 383	0.97 390	0.60 392	1.62 391	0.90 385	1.47 386	1.19 382	0.56 383	0.73 389	0.74 394	0.62 387	0.84 376	0.82 386	1.49 382	0.53 384	0.42 379	0.52 385	0.40 383	0.84 380	0.62 391	0.40 382	0.30 373	1.85 386	0.48 382	0.67 390	0.32 372	0.76 388	0.46 361

IMH-64-1	0.90 387	0.95 387	0.51 381	1.59 385	0.98 391	1.58 389	1.73 396	0.75 391	0.74 390	0.33 365	0.61 384	0.83 374	0.94 390	2.59 399	0.50 381	0.42 379	0.48 379	0.36 380	0.92 383	0.55 384	0.39 376	0.30 373	3.14 399	0.50 384	0.81 393	0.34 375	0.60 379	0.80 389

IMH-64	0.90 387	0.95 387	0.51 381	1.59 385	0.98 391	1.58 389	1.73 396	0.75 391	0.74 390	0.33 365	0.61 384	0.83 374	0.94 390	2.59 399	0.50 381	0.42 379	0.48 379	0.36 380	0.92 383	0.55 384	0.39 376	0.30 373	3.14 399	0.50 384	0.81 393	0.34 375	0.60 379	0.80 389

SGM+DAISY	0.58 372	0.57 376	0.54 385	0.59 369	0.55 377	0.68 376	0.56 374	0.42 373	0.38 377	0.37 374	0.77 396	0.75 369	0.65 381	0.54 374	0.55 387	0.56 391	0.68 395	0.61 400	0.71 373	0.64 393	0.69 401	0.62 401	0.27 367	0.50 384	0.52 380	0.53 392	0.74 385	0.68 381

IMH	0.93 389	0.98 392	0.53 384	1.61 387	0.97 390	1.64 394	1.76 398	0.75 391	0.77 392	0.34 369	0.61 384	0.96 383	1.05 398	2.67 401	0.54 386	0.46 384	0.49 382	0.38 382	0.94 385	0.60 387	0.39 376	0.30 373	3.14 399	0.53 387	0.82 395	0.45 387	0.65 381	0.79 388

ACVNet_2	0.83 385	0.92 386	0.56 387	1.99 400	0.99 393	1.84 398	1.55 392	0.68 389	0.40 381	0.53 386	0.47 378	1.02 384	0.67 383	1.93 388	0.51 383	0.45 383	0.38 374	0.33 375	1.01 387	0.42 379	0.34 370	0.24 364	2.58 393	0.53 387	0.60 387	0.26 360	0.52 371	0.55 370

SPS-STEREO	0.59 374	0.57 376	0.52 383	0.55 366	0.54 376	0.65 375	0.52 372	0.39 367	0.66 387	0.37 374	0.78 397	0.78 370	0.64 380	0.53 372	0.55 387	0.57 393	0.68 395	0.64 401	0.74 376	0.72 398	0.77 404	0.66 403	0.26 354	0.53 387	0.53 381	0.56 395	0.70 384	0.65 380
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.70 379	0.56 375	0.69 398	0.73 374	0.61 378	0.78 378	0.68 376	0.52 381	0.91 395	0.46 382	0.29 366	3.18 405	0.38 363	0.52 371	0.44 379	0.43 382	0.70 399	0.53 393	0.66 370	0.51 381	0.54 395	0.58 399	0.75 379	0.56 390	0.55 384	0.42 384	0.96 399	0.99 396

TorneroNet-64	1.07 394	1.00 393	0.57 388	1.94 398	0.88 384	1.98 402	2.01 399	0.63 386	0.88 394	0.58 389	0.49 380	1.83 399	1.71 405	2.88 406	0.62 390	0.51 388	0.46 378	0.46 385	1.17 395	0.61 390	0.34 370	0.37 384	3.40 402	0.56 390	0.64 389	0.48 388	0.68 382	1.11 399

MFMNet_re	0.66 376	0.73 380	0.65 395	0.77 376	0.62 379	0.82 379	0.70 377	0.52 381	0.54 385	0.54 388	0.65 389	0.80 372	0.51 373	0.59 376	0.66 394	0.67 397	0.82 402	0.69 402	0.74 376	0.62 391	0.70 402	0.64 402	0.45 375	0.56 390	0.59 386	0.63 397	0.74 385	0.87 392

WAO-6	0.82 384	0.95 387	0.59 390	1.30 380	1.05 395	1.25 382	1.39 385	0.77 394	0.84 393	0.79 395	0.69 392	0.74 368	1.00 394	1.94 389	0.78 398	0.61 395	0.53 386	0.48 387	0.78 378	0.60 387	0.55 396	0.51 396	0.49 376	0.57 393	0.83 397	0.42 384	0.76 388	0.85 391

TorneroNet	1.08 395	1.09 395	0.66 397	1.94 398	0.96 388	2.16 403	2.02 400	0.65 388	0.91 395	0.67 392	0.56 383	1.67 398	1.15 400	2.94 408	0.65 393	0.52 389	0.48 379	0.51 390	1.12 392	0.65 395	0.39 376	0.43 390	3.52 403	0.57 393	0.68 391	0.48 388	0.84 394	1.01 397

LVE	0.95 390	0.97 390	0.71 399	1.84 397	1.35 399	1.59 391	1.52 390	0.78 395	0.64 386	0.81 397	0.91 400	0.72 365	1.00 394	2.18 396	0.53 384	0.48 385	0.57 388	0.53 393	1.09 391	0.64 393	0.45 387	0.38 387	2.74 397	0.69 395	0.83 397	0.44 386	0.84 394	0.52 368

Dean	1.06 393	1.03 394	0.79 402	2.27 403	1.31 398	1.96 400	1.56 395	0.92 397	0.94 398	0.88 401	0.76 395	1.19 386	1.17 401	2.09 394	0.64 392	0.60 394	0.60 391	0.56 395	1.23 397	0.73 399	0.45 387	0.36 383	2.73 396	0.71 396	0.95 401	0.55 394	1.05 401	0.62 377

ktn	1.24 397	1.39 401	0.55 386	1.62 391	1.59 403	1.68 395	2.12 401	0.86 396	1.75 407	0.90 403	1.11 405	1.11 385	0.95 393	2.57 398	0.97 403	0.73 402	0.80 401	0.59 399	1.41 400	0.76 400	0.68 400	0.67 404	3.69 405	0.73 397	0.92 400	0.75 402	1.19 404	1.28 403

HanzoNet	1.74 403	1.62 406	0.80 403	2.26 402	1.70 405	2.72 406	2.54 405	1.25 404	1.85 408	0.92 404	1.28 407	4.37 409	3.81 408	3.36 412	0.88 401	0.78 403	1.06 404	0.94 405	2.54 406	1.03 405	0.89 405	0.88 405	3.79 407	0.73 397	1.12 407	1.00 405	1.29 405	1.57 407

PWCK	0.88 386	1.24 399	0.61 393	1.53 383	0.85 383	1.21 380	1.03 380	1.08 402	0.72 388	0.70 393	0.83 399	1.48 393	0.87 389	0.69 377	0.40 378	0.41 378	0.73 400	0.47 386	3.04 407	0.67 397	0.56 397	0.43 390	0.94 383	0.74 399	0.72 392	0.36 379	0.69 383	0.73 386

WAO-8	1.00 391	1.11 396	0.76 400	1.61 387	1.24 396	1.74 396	1.55 392	0.93 398	0.98 400	0.81 397	0.67 390	1.66 395	1.00 394	2.08 392	0.77 396	0.68 398	0.63 392	0.52 391	1.05 388	0.81 401	0.47 390	0.37 384	0.78 380	0.75 400	1.10 405	0.73 400	0.95 397	1.16 401

Venus	1.00 391	1.11 396	0.76 400	1.61 387	1.24 396	1.74 396	1.55 392	0.93 398	0.98 400	0.81 397	0.67 390	1.66 395	1.00 394	2.08 392	0.77 396	0.68 398	0.63 392	0.52 391	1.05 388	0.81 401	0.47 390	0.37 384	0.78 380	0.75 400	1.10 405	0.73 400	0.95 397	1.16 401

notaker	1.27 398	1.41 402	0.58 389	2.37 405	1.48 401	2.34 405	2.27 404	0.94 400	1.62 405	0.79 395	1.07 404	1.66 395	1.08 399	3.06 410	0.94 402	0.69 400	0.68 395	0.49 388	1.62 403	0.84 403	0.53 394	0.45 393	3.70 406	0.80 402	0.61 388	0.52 390	0.80 392	0.92 395

WAO-7	0.66 376	0.75 382	0.65 395	0.72 373	0.78 380	0.57 369	0.66 375	0.97 401	0.96 399	0.63 391	0.78 397	0.79 371	0.83 387	0.55 375	0.83 399	0.71 401	0.42 377	0.35 379	0.94 385	0.66 396	0.43 384	0.34 382	0.16 318	0.83 403	0.56 385	0.64 398	0.57 376	0.70 382

DPSimNet_ROB	1.21 396	1.20 398	1.29 407	1.47 382	1.59 403	1.30 384	1.35 384	0.68 389	1.69 406	1.67 407	1.03 402	1.45 392	0.66 382	2.04 391	1.20 405	0.89 404	1.16 405	0.79 403	1.61 402	1.38 407	1.04 406	1.24 406	0.79 382	0.84 404	0.87 399	1.20 407	1.17 403	1.12 400

UNDER WATER-64	1.40 400	1.36 400	0.88 405	2.85 407	1.93 408	2.78 408	2.66 407	1.36 406	0.92 397	1.04 405	1.17 406	1.88 400	1.30 403	3.03 409	0.75 395	0.56 391	0.68 395	0.57 397	1.13 394	0.54 383	0.43 384	0.51 396	4.08 410	0.91 405	1.02 403	1.10 406	0.80 392	1.60 408

JetRed	1.62 402	1.82 407	1.71 408	1.58 384	1.50 402	1.97 401	2.21 403	1.51 408	1.47 404	0.82 400	0.74 394	2.63 404	0.43 367	1.73 386	1.48 407	1.54 406	1.67 406	2.94 409	1.42 401	1.08 406	2.30 407	2.07 407	1.99 387	0.97 406	1.16 408	1.70 409	1.57 408	1.60 408

UNDER WATER	1.40 400	1.42 403	0.86 404	2.83 406	1.92 407	2.74 407	2.57 406	1.28 405	1.01 402	0.88 401	0.97 401	1.88 400	1.26 402	3.09 411	0.83 399	0.62 396	0.66 394	0.56 395	1.20 396	0.60 387	0.42 383	0.47 394	4.04 409	0.98 407	1.08 404	0.99 404	0.87 396	1.67 410

KSHMR	1.33 399	1.42 403	1.04 406	2.27 403	1.44 400	2.23 404	2.12 401	1.21 403	1.06 403	1.13 406	1.06 403	1.27 390	0.94 390	2.89 407	1.08 404	0.95 405	0.85 403	0.83 404	1.32 399	0.97 404	0.72 403	0.58 399	3.52 403	1.07 408	0.99 402	0.77 403	1.00 400	1.07 398

LRCNet_RVC	9.85 409	16.31 416	0.59 390	24.99 417	21.12 418	23.54 418	20.75 416	1.45 407	0.48 383	21.31 418	13.10 414	22.63 417	3.34 407	28.36 419	0.38 376	0.27 371	7.74 411	1.15 406	23.52 417	3.99 409	0.46 389	0.30 373	27.02 417	1.72 409	0.35 367	0.21 326	0.42 365	0.37 342

MADNet++	1.86 404	1.58 405	1.74 409	1.27 379	1.74 406	1.26 383	1.53 391	1.62 409	2.07 409	1.84 408	2.22 408	2.60 403	2.72 406	0.75 378	1.39 406	1.54 406	2.01 407	1.47 407	2.12 405	2.13 408	3.35 408	3.26 408	1.23 384	2.21 410	1.21 409	2.25 410	1.76 409	1.32 404

ASD4																								2.43 411

PML	8.20 406	7.62 412	3.39 410	9.64 414	5.14 409	9.56 415	5.20 412	6.48 412	18.29 415	6.44 411	3.30 409	16.82 412	29.20 419	5.41 413	6.10 408	3.93 408	7.39 410	2.64 408	20.47 415	4.70 410	3.50 409	3.87 409	3.98 408	4.21 412	6.16 412	4.40 411	16.76 416	6.85 411

DPSMNet_ROB	8.63 407	3.69 409	8.74 412	2.98 408	5.70 410	3.37 409	4.41 410	3.70 410	9.03 410	3.00 409	6.88 411	3.53 406	10.11 410	2.70 402	10.47 409	10.76 409	3.81 408	12.92 412	4.77 409	10.22 411	5.99 411	13.86 412	4.50 414	8.50 413	10.06 415	27.81 415	11.04 414	30.59 415

DGTPSM_ROB	8.63 407	3.68 408	8.73 411	2.98 408	5.70 410	3.37 409	4.41 410	3.70 410	9.03 410	3.00 409	6.85 410	3.53 406	10.07 409	2.70 402	10.47 409	10.76 409	3.81 408	12.91 411	4.74 408	10.22 411	5.98 410	13.86 412	4.49 413	8.50 413	10.06 415	27.81 415	11.04 414	30.59 415

DPSM_ROB	13.01 411	6.29 410	9.52 413	4.44 410	6.37 412	4.34 411	3.59 408	8.20 413	10.79 412	6.64 412	7.87 412	9.69 410	12.99 412	2.80 404	12.81 411	13.68 411	9.16 412	16.58 414	9.87 410	12.33 413	16.73 414	17.95 415	2.26 389	10.56 415	28.34 417	36.91 417	31.06 417	39.57 417

DPSM	13.01 411	6.29 410	9.52 413	4.44 410	6.37 412	4.34 411	3.59 408	8.20 413	10.79 412	6.64 412	7.87 412	9.69 410	12.99 412	2.80 404	12.81 411	13.68 411	9.16 412	16.58 414	9.87 410	12.33 413	16.73 414	17.95 415	2.26 389	10.56 415	28.34 417	36.91 417	31.06 417	39.57 417

HaxPig	16.02 413	19.59 417	18.75 416	21.25 416	20.52 417	21.33 417	22.30 417	17.00 418	14.71 414	19.29 417	17.19 418	17.46 413	12.16 411	22.51 417	17.80 413	14.90 413	17.75 414	9.40 410	18.97 412	15.48 415	9.47 412	7.16 410	23.74 416	15.28 417	4.31 411	12.19 414	6.81 411	15.11 414

MEDIAN_ROB	20.47 414	25.88 418	24.03 419	26.51 418	25.55 419	25.88 419	26.99 418	21.23 419	19.72 416	28.73 419	22.19 419	24.61 418	16.74 414	26.47 418	23.75 415	18.44 414	22.03 418	14.75 413	26.69 418	23.31 416	15.11 413	11.56 411	27.65 418	18.39 418	7.22 413	9.33 413	8.28 413	11.75 413

FlowAnything	26.21 417	12.44 413	19.19 418	8.91 413	12.70 414	8.63 414	7.25 413	16.56 417	21.86 418	13.65 415	15.98 416	19.56 415	26.21 418	5.60 415	25.80 417	27.50 418	18.26 416	33.39 419	19.71 413	24.80 419	33.87 419	36.07 419	4.44 411	21.31 419	57.14 420	74.69 421	62.48 421	79.62 421

CasAABBNet	26.14 416	12.60 414	19.00 417	8.89 412	12.76 415	8.55 413	7.26 414	16.43 416	21.86 418	13.67 416	15.79 415	19.63 416	26.13 417	5.53 414	25.80 417	27.48 417	18.01 415	33.35 418	20.00 414	24.70 418	33.62 418	35.57 418	4.48 412	21.32 420	57.07 419	74.41 419	62.39 420	79.48 420

fast-reg	27.08 418	14.11 415	18.33 415	12.42 415	13.11 416	14.43 416	12.68 415	16.23 415	21.70 417	13.12 414	16.42 417	19.16 414	26.12 416	13.04 416	25.68 416	27.06 416	18.87 417	33.34 417	20.88 416	24.50 417	33.51 417	35.16 417	6.57 415	21.34 421	57.15 421	74.59 420	62.32 419	79.22 419

AVERAGE_ROB	24.43 415	29.85 419	27.27 420	31.30 419	29.70 420	30.00 420	31.47 419	26.59 420	24.68 420	34.31 420	27.39 420	31.23 419	21.35 415	30.69 420	28.19 419	24.02 415	26.74 419	21.17 416	30.34 419	27.38 420	20.48 416	16.18 414	32.28 419	24.32 422	8.51 414	7.76 412	7.92 412	8.46 412

Low-res two-view benchmark