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

CroCo-Stereo	0.08 6	0.06 7	0.05 4	0.05 4	0.03 3	0.05 5	0.03 3	0.08 18	0.03 3	0.07 8	0.02 3	0.08 9	0.04 3	0.02 3	0.15 41	0.16 35	0.14 24	0.12 23	0.14 22	0.08 7	0.15 35	0.09 9	0.03 3	0.04 3	0.15 45	0.14 32	0.15 32	0.10 15
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
U	0.10 22	0.07 11	0.06 9	0.04 3	0.04 4	0.06 15	0.03 3	0.07 7	0.04 4	0.09 21	0.03 4	0.12 34	0.05 15	0.03 5	0.16 49	0.18 58	0.19 54	0.14 39	0.18 46	0.11 41	0.21 61	0.13 38	0.03 3	0.06 14	0.18 63	0.17 58	0.16 39	0.12 31

LACA2	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.09 40	0.06 24	0.09 43	0.05 25	0.06 3	0.07 10	0.12 45	0.04 5	0.21 62	0.05 15	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.10 5	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.11 12	0.12 15	0.09 11

BridgeDepth	0.09 9	0.09 30	0.07 26	0.09 40	0.05 9	0.09 43	0.04 7	0.07 7	0.08 19	0.07 8	0.05 6	0.23 68	0.05 15	0.04 16	0.12 13	0.13 14	0.11 7	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 23	0.04 6	0.05 5	0.14 31	0.13 25	0.18 55	0.11 24
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CoSv	0.09 9	0.09 30	0.05 4	0.06 13	0.05 9	0.13 74	0.06 45	0.09 29	0.07 10	0.10 32	0.05 6	0.07 4	0.05 15	0.03 5	0.13 23	0.15 29	0.14 24	0.09 7	0.16 40	0.08 7	0.14 30	0.08 7	0.05 21	0.05 5	0.16 53	0.11 12	0.14 24	0.08 3

CroCo-Stereo Lap2	0.10 22	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.06 24	0.06 15	0.04 7	0.06 3	0.05 6	0.14 63	0.05 6	0.11 24	0.05 15	0.03 5	0.14 31	0.17 46	0.16 38	0.14 39	0.19 57	0.09 20	0.18 51	0.10 15	0.03 3	0.06 14	0.16 53	0.18 66	0.15 32	0.11 24

MLG-Stereo_test2	0.12 44	0.08 20	0.07 26	0.08 29	0.06 24	0.07 22	0.04 7	0.14 59	0.09 28	0.15 67	0.06 9	0.15 48	0.05 15	0.06 43	0.13 23	0.16 35	0.23 68	0.16 52	0.23 67	0.12 48	0.21 61	0.12 32	0.07 54	0.06 14	0.14 31	0.12 18	0.18 55	0.16 57

MLG-Stereo_test1	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.05 9	0.05 5	0.05 25	0.08 18	0.08 19	0.13 56	0.06 9	0.11 24	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.18 49	0.12 23	0.17 42	0.08 7	0.15 35	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 24

MLG-Stereo	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.06 24	0.04 3	0.04 7	0.08 18	0.08 19	0.12 45	0.06 9	0.11 24	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.17 42	0.12 23	0.15 33	0.08 7	0.14 30	0.10 15	0.04 6	0.04 3	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 24

MM-Stereo_test3	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.12 47	0.11 42	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.04 16	0.11 4	0.11 4	0.17 42	0.11 13	0.14 22	0.08 7	0.12 16	0.12 32	0.05 21	0.06 14	0.10 5	0.09 3	0.11 11	0.10 15

MM-Stereo_test1	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.07 22	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.10 31	0.10 32	0.06 9	0.07 4	0.04 3	0.05 27	0.12 13	0.13 14	0.17 42	0.12 23	0.15 33	0.10 31	0.12 16	0.11 23	0.06 32	0.07 27	0.11 10	0.10 7	0.12 15	0.10 15

Pointernet	0.07 3	0.06 7	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 15	0.05 25	0.08 18	0.05 6	0.08 12	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.11 4	0.12 13	0.08 4	0.11 7	0.06 3	0.10 5	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.09 3	0.10 6	0.08 3

quiztm	0.07 3	0.07 11	0.06 9	0.05 4	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.08 19	0.06 4	0.07 15	0.07 4	0.04 3	0.04 16	0.11 4	0.12 7	0.11 7	0.07 3	0.10 3	0.06 3	0.13 24	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.10 7	0.12 15	0.08 3

MM-Stereo_test2	0.10 22	0.09 30	0.07 26	0.08 29	0.07 36	0.05 5	0.04 7	0.09 29	0.09 28	0.13 56	0.07 15	0.08 9	0.05 15	0.06 43	0.14 31	0.15 29	0.18 49	0.15 45	0.15 33	0.12 48	0.17 46	0.16 64	0.07 54	0.07 27	0.11 10	0.12 18	0.12 15	0.11 24

over-8	0.09 9	0.07 11	0.07 26	0.10 51	0.05 9	0.08 30	0.04 7	0.07 7	0.07 10	0.08 12	0.08 17	0.15 48	0.06 28	0.04 16	0.12 13	0.14 22	0.12 13	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 14	0.14 31	0.15 37	0.16 39	0.13 37

over-9	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.11 61	0.05 9	0.08 30	0.04 7	0.07 7	0.08 19	0.07 8	0.08 17	0.18 57	0.05 15	0.04 16	0.12 13	0.13 14	0.11 7	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 14	0.14 31	0.15 37	0.15 32	0.13 37

LACA1	0.11 30	0.10 39	0.09 45	0.08 29	0.08 44	0.09 43	0.05 25	0.07 7	0.12 47	0.11 42	0.08 17	0.14 45	0.10 61	0.06 43	0.14 31	0.14 22	0.14 24	0.17 57	0.14 22	0.10 31	0.13 24	0.14 47	0.05 21	0.07 27	0.15 45	0.16 44	0.17 47	0.15 54

GASTEREO	0.11 30	0.09 30	0.07 26	0.08 29	0.07 36	0.06 15	0.04 7	0.09 29	0.13 58	0.09 21	0.08 17	0.12 34	0.08 46	0.04 16	0.15 41	0.16 35	0.16 38	0.15 45	0.18 46	0.12 48	0.16 41	0.17 67	0.07 54	0.07 27	0.14 31	0.15 37	0.15 32	0.10 15

MSCF	0.11 30	0.08 20	0.07 26	0.08 29	0.06 24	0.06 15	0.04 7	0.08 18	0.13 58	0.09 21	0.08 17	0.11 24	0.08 46	0.04 16	0.15 41	0.16 35	0.16 38	0.15 45	0.18 46	0.12 48	0.16 41	0.15 58	0.06 32	0.07 27	0.14 31	0.15 37	0.14 24	0.10 15

111111	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.05 4	0.07 36	0.05 5	0.05 25	0.09 29	0.11 40	0.05 3	0.08 17	0.12 34	0.06 28	0.04 16	0.13 23	0.15 29	0.13 19	0.12 23	0.13 17	0.09 20	0.16 41	0.13 38	0.06 32	0.06 14	0.12 18	0.10 7	0.10 6	0.08 3

GIP-stereo	0.12 44	0.11 46	0.08 38	0.09 40	0.06 24	0.07 22	0.05 25	0.07 7	0.07 10	0.12 45	0.08 17	0.10 19	0.05 15	0.11 86	0.16 49	0.17 46	0.18 49	0.16 52	0.19 57	0.13 58	0.19 57	0.15 58	0.04 6	0.09 52	0.14 31	0.18 66	0.19 60	0.12 31

RAStereo	0.13 53	0.10 39	0.08 38	0.06 13	0.05 9	0.07 22	0.05 25	0.11 42	0.07 10	0.28 90	0.08 17	0.17 54	0.07 38	0.04 16	0.17 54	0.17 46	0.21 62	0.18 63	0.22 64	0.11 41	0.22 67	0.11 23	0.04 6	0.07 27	0.19 65	0.17 58	0.16 39	0.16 57

over v1	0.10 22	0.08 20	0.06 9	0.12 68	0.06 24	0.08 30	0.05 25	0.07 7	0.08 19	0.09 21	0.09 25	0.20 60	0.06 28	0.05 27	0.13 23	0.14 22	0.12 13	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.12 16	0.10 15	0.04 6	0.06 14	0.14 31	0.16 44	0.16 39	0.13 37

testmc14	0.11 30	0.11 46	0.08 38	0.08 29	0.06 24	0.08 30	0.04 7	0.09 29	0.08 19	0.09 21	0.09 25	0.23 68	0.05 15	0.03 5	0.14 31	0.17 46	0.14 24	0.13 33	0.14 22	0.11 41	0.13 24	0.09 9	0.08 73	0.08 40	0.14 31	0.17 58	0.14 24	0.13 37

derf	0.07 3	0.05 3	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.04 3	0.04 7	0.06 3	0.07 10	0.06 4	0.09 25	0.09 16	0.04 3	0.02 3	0.11 4	0.12 7	0.09 3	0.08 4	0.10 3	0.07 6	0.10 5	0.06 3	0.05 21	0.05 5	0.09 4	0.10 7	0.11 11	0.08 3

qqai	0.08 6	0.06 7	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 5	0.05 25	0.06 3	0.08 19	0.07 8	0.09 25	0.09 16	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.13 14	0.10 4	0.09 7	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.06 3	0.05 21	0.05 5	0.10 5	0.11 12	0.11 11	0.09 11

LACA3	0.13 53	0.11 46	0.10 56	0.10 51	0.09 53	0.10 53	0.07 61	0.08 18	0.11 40	0.12 45	0.09 25	0.26 82	0.09 55	0.09 72	0.17 54	0.17 46	0.14 24	0.18 63	0.16 40	0.11 41	0.17 46	0.17 67	0.06 32	0.08 40	0.17 59	0.17 58	0.21 66	0.18 65

GEAStereo	0.13 53	0.13 62	0.11 63	0.13 74	0.10 58	0.11 63	0.07 61	0.12 49	0.10 31	0.12 45	0.09 25	0.16 52	0.05 15	0.06 43	0.17 54	0.17 46	0.19 54	0.15 45	0.18 46	0.12 48	0.21 61	0.14 47	0.06 32	0.10 63	0.14 31	0.16 44	0.17 47	0.12 31

GSStereo	0.12 44	0.12 56	0.10 56	0.09 40	0.10 58	0.10 53	0.08 73	0.08 18	0.08 19	0.12 45	0.09 25	0.13 39	0.06 28	0.03 5	0.16 49	0.17 46	0.20 58	0.14 39	0.18 46	0.11 41	0.21 61	0.13 38	0.06 32	0.07 27	0.13 25	0.13 25	0.16 39	0.13 37

gasm-f	0.13 53	0.13 62	0.11 63	0.13 74	0.10 58	0.11 63	0.07 61	0.12 49	0.10 31	0.12 45	0.09 25	0.16 52	0.05 15	0.06 43	0.17 54	0.17 46	0.19 54	0.15 45	0.18 46	0.12 48	0.21 61	0.14 47	0.06 32	0.10 63	0.14 31	0.16 44	0.17 47	0.12 31

MCSU-Stereo	0.12 44	0.12 56	0.09 45	0.08 29	0.09 53	0.07 22	0.07 61	0.09 29	0.15 71	0.09 21	0.10 33	0.25 77	0.06 28	0.05 27	0.15 41	0.16 35	0.18 49	0.13 33	0.15 33	0.10 31	0.13 24	0.11 23	0.07 54	0.07 27	0.16 53	0.16 44	0.17 47	0.15 54

MatchStereo	0.11 30	0.08 20	0.09 45	0.05 4	0.08 44	0.05 5	0.05 25	0.08 18	0.15 71	0.06 4	0.10 33	0.08 9	0.10 61	0.07 54	0.15 41	0.17 46	0.14 24	0.16 52	0.13 17	0.15 74	0.15 35	0.19 76	0.05 21	0.09 52	0.16 53	0.17 58	0.14 24	0.13 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LG-Stereo	0.11 30	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.09 53	0.08 30	0.04 7	0.11 42	0.10 31	0.17 69	0.10 33	0.17 54	0.06 28	0.04 16	0.13 23	0.14 22	0.17 42	0.12 23	0.14 22	0.10 31	0.18 51	0.16 64	0.04 6	0.06 14	0.13 25	0.14 32	0.15 32	0.12 31

GREAT-IGEV	0.10 22	0.08 20	0.07 26	0.06 13	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.10 37	0.07 10	0.08 12	0.10 33	0.21 62	0.06 28	0.05 27	0.14 31	0.16 35	0.15 33	0.12 23	0.17 42	0.09 20	0.13 24	0.09 9	0.06 32	0.08 40	0.11 10	0.13 25	0.15 32	0.10 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.11 30	0.11 46	0.07 26	0.10 51	0.10 58	0.07 22	0.05 25	0.11 42	0.11 40	0.10 32	0.10 33	0.11 24	0.08 46	0.05 27	0.14 31	0.15 29	0.15 33	0.14 39	0.14 22	0.11 41	0.15 35	0.18 72	0.06 32	0.06 14	0.13 25	0.14 32	0.14 24	0.13 37

AIO-Stereo	0.10 22	0.11 46	0.09 45	0.10 51	0.08 44	0.10 53	0.05 25	0.08 18	0.06 8	0.08 12	0.10 33	0.10 19	0.06 28	0.06 43	0.14 31	0.16 35	0.14 24	0.14 39	0.15 33	0.12 48	0.17 46	0.14 47	0.05 21	0.08 40	0.11 10	0.12 18	0.14 24	0.09 11

RSM++	0.12 44	0.12 56	0.10 56	0.10 51	0.08 44	0.10 53	0.05 25	0.10 37	0.11 40	0.10 32	0.10 33	0.14 45	0.08 46	0.05 27	0.17 54	0.19 61	0.18 49	0.15 45	0.17 42	0.12 48	0.18 51	0.14 47	0.06 32	0.09 52	0.14 31	0.15 37	0.18 55	0.11 24

RSM	0.11 30	0.11 46	0.09 45	0.08 29	0.07 36	0.11 63	0.05 25	0.07 7	0.07 10	0.08 12	0.11 40	0.11 24	0.07 38	0.05 27	0.15 41	0.17 46	0.15 33	0.14 39	0.14 22	0.12 48	0.18 51	0.12 32	0.05 21	0.08 40	0.12 18	0.13 25	0.17 47	0.10 15

AEACV	0.13 53	0.17 87	0.09 45	0.12 68	0.11 71	0.09 43	0.05 25	0.10 37	0.06 8	0.12 45	0.11 40	0.11 24	0.06 28	0.08 64	0.17 54	0.17 46	0.22 66	0.17 57	0.24 69	0.12 48	0.19 57	0.13 38	0.06 32	0.09 52	0.15 45	0.17 58	0.15 32	0.13 37

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 44	0.12 56	0.08 38	0.07 22	0.08 44	0.09 43	0.05 25	0.12 49	0.13 58	0.11 42	0.12 42	0.21 62	0.07 38	0.07 54	0.16 49	0.16 35	0.17 42	0.15 45	0.19 57	0.10 31	0.16 41	0.13 38	0.06 32	0.07 27	0.15 45	0.18 66	0.19 60	0.13 37

PointNet	0.11 30	0.07 11	0.09 45	0.07 22	0.06 24	0.08 30	0.06 45	0.13 55	0.11 40	0.13 56	0.12 42	0.11 24	0.09 55	0.05 27	0.12 13	0.12 7	0.11 7	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.14 30	0.11 23	0.06 32	0.08 40	0.16 53	0.16 44	0.19 60	0.14 51

MonStereo	0.11 30	0.10 39	0.10 56	0.09 40	0.10 58	0.07 22	0.06 45	0.10 37	0.10 31	0.10 32	0.12 42	0.12 34	0.08 46	0.06 43	0.14 31	0.16 35	0.16 38	0.12 23	0.15 33	0.10 31	0.14 30	0.11 23	0.05 21	0.05 5	0.17 59	0.13 25	0.16 39	0.16 57

AdaDepth	0.13 53	0.11 46	0.08 38	0.09 40	0.11 71	0.09 43	0.06 45	0.11 42	0.12 47	0.10 32	0.12 42	0.13 39	0.07 38	0.05 27	0.17 54	0.19 61	0.20 58	0.17 57	0.18 46	0.11 41	0.17 46	0.14 47	0.06 32	0.09 52	0.15 45	0.16 44	0.20 65	0.17 63

SGD-Stereo	0.20 85	0.15 71	0.11 63	0.13 74	0.12 78	0.18 111	0.06 45	0.19 72	0.20 119	0.22 79	0.12 42	0.35 123	0.15 103	0.08 64	0.25 112	0.28 118	0.37 118	0.20 72	0.37 119	0.15 74	0.32 99	0.18 72	0.12 104	0.14 91	0.22 78	0.26 105	0.31 99	0.28 98

AIO_rvc	0.18 69	0.18 90	0.11 63	0.15 87	0.14 88	0.12 70	0.09 82	0.27 87	0.16 84	0.26 84	0.12 42	0.23 68	0.08 46	0.13 98	0.17 54	0.19 61	0.25 71	0.17 57	0.28 78	0.14 61	0.32 99	0.26 110	0.07 54	0.11 69	0.20 67	0.17 58	0.19 60	0.16 57

AIO-test2	0.08 6	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.04 4	0.05 5	0.03 3	0.09 29	0.10 31	0.08 12	0.12 42	0.10 19	0.04 3	0.05 27	0.11 4	0.12 7	0.11 7	0.10 11	0.11 7	0.09 20	0.12 16	0.09 9	0.04 6	0.06 14	0.08 3	0.11 12	0.07 3	0.09 11

AIO-test1	0.09 9	0.06 7	0.06 9	0.05 4	0.05 9	0.08 30	0.03 3	0.12 49	0.12 47	0.12 45	0.12 42	0.13 39	0.05 15	0.07 54	0.14 31	0.16 35	0.14 24	0.11 13	0.10 3	0.09 20	0.12 16	0.11 23	0.06 32	0.06 14	0.10 5	0.11 12	0.08 4	0.10 15

MoCha-V2	0.10 22	0.10 39	0.07 26	0.08 29	0.06 24	0.08 30	0.06 45	0.10 37	0.07 10	0.09 21	0.12 42	0.10 19	0.04 3	0.05 27	0.13 23	0.16 35	0.14 24	0.13 33	0.19 57	0.10 31	0.15 35	0.10 15	0.07 54	0.06 14	0.13 25	0.12 18	0.10 6	0.08 3

StereoVision	0.14 62	0.10 39	0.09 45	0.07 22	0.10 58	0.11 63	0.07 61	0.13 55	0.17 91	0.13 56	0.12 42	0.11 24	0.08 46	0.04 16	0.20 79	0.21 76	0.20 58	0.16 52	0.18 46	0.14 61	0.16 41	0.14 47	0.04 6	0.10 63	0.23 85	0.22 84	0.25 82	0.25 87

NLSM3	0.11 30	0.09 30	0.08 38	0.09 40	0.08 44	0.07 22	0.06 45	0.11 42	0.14 65	0.10 32	0.13 52	0.09 16	0.10 61	0.08 64	0.15 41	0.15 29	0.15 33	0.13 33	0.13 17	0.10 31	0.12 16	0.12 32	0.07 54	0.09 52	0.14 31	0.18 66	0.19 60	0.14 51

MaDis-Stereo	0.19 77	0.14 66	0.13 79	0.08 29	0.07 36	0.08 30	0.07 61	0.17 68	0.12 47	0.26 84	0.13 52	0.28 91	0.09 55	0.06 43	0.20 79	0.24 89	0.31 96	0.26 108	0.32 95	0.15 74	0.31 94	0.19 76	0.07 54	0.12 77	0.28 118	0.31 138	0.31 99	0.37 133

RAFT_CTSACE	0.21 91	0.15 71	0.13 79	0.11 61	0.11 71	0.19 119	0.13 126	0.27 87	0.15 71	0.48 190	0.13 52	0.33 114	0.25 196	0.12 92	0.21 91	0.22 83	0.29 87	0.20 72	0.27 76	0.14 61	0.30 88	0.31 146	0.07 54	0.13 85	0.25 98	0.26 105	0.31 99	0.21 74

test_5	0.20 85	0.18 90	0.14 89	0.17 101	0.10 58	0.15 89	0.11 110	0.25 81	0.15 71	0.29 93	0.13 52	0.29 93	0.30 231	0.07 54	0.20 79	0.24 89	0.26 75	0.22 83	0.23 67	0.14 61	0.26 78	0.23 96	0.07 54	0.17 121	0.25 98	0.26 105	0.31 99	0.26 91

RAFT	0.13 53	0.08 20	0.09 45	0.11 61	0.05 9	0.15 89	0.04 7	0.18 69	0.10 31	0.10 32	0.13 52	0.13 39	0.08 46	0.03 5	0.15 41	0.15 29	0.17 42	0.12 23	0.18 46	0.09 20	0.15 35	0.14 47	0.04 6	0.08 40	0.22 78	0.21 77	0.23 77	0.20 71

over-6	0.12 44	0.09 30	0.08 38	0.14 81	0.06 24	0.08 30	0.05 25	0.09 29	0.15 71	0.09 21	0.14 57	0.30 101	0.07 38	0.06 43	0.13 23	0.14 22	0.13 19	0.13 33	0.14 22	0.09 20	0.12 16	0.12 32	0.05 21	0.07 27	0.15 45	0.16 44	0.17 47	0.17 63

BridgeDepth_RVC	0.15 63	0.14 66	0.12 76	0.10 51	0.12 78	0.13 74	0.08 73	0.14 59	0.18 100	0.13 56	0.14 57	0.15 48	0.11 71	0.09 72	0.19 71	0.20 72	0.17 42	0.18 63	0.19 57	0.15 74	0.18 51	0.18 72	0.06 32	0.09 52	0.21 71	0.24 93	0.22 68	0.26 91
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.16 66	0.11 46	0.10 56	0.11 61	0.11 71	0.10 53	0.08 73	0.16 64	0.11 40	0.19 74	0.14 57	0.29 93	0.07 38	0.10 78	0.17 54	0.18 58	0.26 75	0.19 68	0.35 109	0.13 58	0.24 73	0.17 67	0.07 54	0.11 69	0.15 45	0.17 58	0.21 66	0.19 67

LG-G_1	0.18 69	0.16 78	0.11 63	0.17 101	0.15 94	0.17 104	0.10 100	0.20 73	0.10 31	0.18 70	0.14 57	0.27 84	0.10 61	0.13 98	0.19 71	0.19 61	0.28 80	0.23 90	0.36 114	0.17 89	0.26 78	0.20 83	0.08 73	0.11 69	0.21 71	0.19 72	0.27 88	0.28 98

LG-G	0.18 69	0.16 78	0.11 63	0.17 101	0.15 94	0.17 104	0.10 100	0.20 73	0.10 31	0.18 70	0.14 57	0.27 84	0.10 61	0.13 98	0.19 71	0.19 61	0.28 80	0.23 90	0.36 114	0.17 89	0.26 78	0.20 83	0.08 73	0.11 69	0.21 71	0.19 72	0.27 88	0.28 98

plain	0.21 91	0.17 87	0.14 89	0.14 81	0.11 71	0.16 100	0.09 82	0.30 97	0.12 47	0.41 120	0.14 57	0.26 82	0.10 61	0.07 54	0.24 101	0.26 105	0.35 107	0.28 122	0.34 102	0.17 89	0.26 78	0.21 89	0.09 84	0.15 98	0.25 98	0.25 100	0.27 88	0.34 125

RAFT+CT+SA	0.23 103	0.20 103	0.16 110	0.19 119	0.13 84	0.15 89	0.12 117	0.33 108	0.19 104	0.44 152	0.14 57	0.34 118	0.29 224	0.09 72	0.23 97	0.29 137	0.27 78	0.22 83	0.31 90	0.19 104	0.31 94	0.35 176	0.07 54	0.17 121	0.29 120	0.27 111	0.31 99	0.28 98

YMNet	0.22 96	0.21 117	0.17 123	0.21 133	0.17 108	0.20 126	0.17 163	0.26 83	0.24 164	0.18 70	0.15 64	0.31 105	0.17 121	0.21 193	0.24 101	0.24 89	0.26 75	0.22 83	0.30 84	0.15 74	0.26 78	0.22 93	0.14 133	0.14 91	0.26 103	0.23 88	0.27 88	0.26 91

HUF	0.21 91	0.21 117	0.14 89	0.17 101	0.18 124	0.15 89	0.09 82	0.35 113	0.15 71	0.36 104	0.15 64	0.23 68	0.15 103	0.14 105	0.19 71	0.21 76	0.28 80	0.19 68	0.34 102	0.17 89	0.36 125	0.28 124	0.11 97	0.14 91	0.22 78	0.18 66	0.27 88	0.20 71

AIO_test	0.20 85	0.19 94	0.13 79	0.21 133	0.17 108	0.12 70	0.10 100	0.28 90	0.20 119	0.27 87	0.15 64	0.27 84	0.11 71	0.14 105	0.18 65	0.21 76	0.25 71	0.18 63	0.29 79	0.14 61	0.35 116	0.32 157	0.09 84	0.12 77	0.25 98	0.22 84	0.22 68	0.15 54

RYNet	0.18 69	0.16 78	0.13 79	0.11 61	0.12 78	0.13 74	0.09 82	0.16 64	0.27 201	0.13 56	0.15 64	0.13 39	0.10 61	0.09 72	0.23 97	0.19 61	0.20 58	0.27 117	0.22 64	0.14 61	0.18 51	0.15 58	0.25 248	0.14 91	0.20 67	0.50 225	0.22 68	0.16 57

DispViT+	0.13 53	0.11 46	0.10 56	0.14 81	0.09 53	0.10 53	0.07 61	0.11 42	0.17 91	0.13 56	0.16 68	0.13 39	0.09 55	0.07 54	0.16 49	0.17 46	0.13 19	0.17 57	0.17 42	0.13 58	0.13 24	0.16 64	0.06 32	0.13 85	0.15 45	0.24 93	0.16 39	0.21 74

NLCSM	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.07 22	0.05 9	0.08 30	0.05 25	0.14 59	0.12 47	0.08 12	0.16 68	0.10 19	0.21 158	0.05 27	0.09 3	0.10 3	0.10 4	0.08 4	0.10 3	0.06 3	0.08 3	0.10 15	0.05 21	0.07 27	0.11 10	0.11 12	0.08 4	0.08 3

LG-Stereo_L2	0.19 77	0.15 71	0.11 63	0.09 40	0.10 58	0.08 30	0.06 45	0.31 101	0.16 84	0.41 120	0.16 68	0.30 101	0.09 55	0.11 86	0.19 71	0.24 89	0.31 96	0.21 78	0.31 90	0.14 61	0.32 99	0.23 96	0.06 32	0.09 52	0.22 78	0.16 44	0.23 77	0.22 77

LG-Stereo_L1	0.19 77	0.16 78	0.11 63	0.10 51	0.10 58	0.09 43	0.06 45	0.31 101	0.16 84	0.42 131	0.16 68	0.29 93	0.09 55	0.11 86	0.19 71	0.24 89	0.31 96	0.22 83	0.30 84	0.14 61	0.32 99	0.23 96	0.06 32	0.09 52	0.22 78	0.16 44	0.26 85	0.25 87

anonymousdsp	0.18 69	0.16 78	0.13 79	0.12 68	0.10 58	0.13 74	0.09 82	0.24 80	0.13 58	0.28 90	0.16 68	0.23 68	0.08 46	0.11 86	0.19 71	0.23 86	0.24 69	0.20 72	0.30 84	0.15 74	0.34 108	0.21 89	0.09 84	0.11 69	0.19 65	0.15 37	0.24 80	0.16 57

RAFT + AFF	0.18 69	0.18 90	0.11 63	0.16 97	0.10 58	0.14 82	0.09 82	0.25 81	0.15 71	0.33 97	0.16 68	0.31 105	0.11 71	0.07 54	0.18 65	0.19 61	0.33 100	0.16 52	0.31 90	0.16 85	0.31 94	0.14 47	0.07 54	0.11 69	0.21 71	0.16 44	0.14 24	0.13 37

anonymous	0.27 119	0.19 94	0.14 89	0.12 68	0.18 124	0.17 104	0.10 100	0.40 133	0.19 104	0.47 180	0.17 74	0.44 156	0.20 146	0.18 141	0.28 144	0.30 151	0.40 137	0.31 154	0.42 152	0.22 124	0.38 146	0.36 188	0.14 133	0.20 156	0.37 156	0.24 93	0.42 167	0.42 162

DFGA-Net	0.19 77	0.20 103	0.11 63	0.16 97	0.11 71	0.13 74	0.11 110	0.28 90	0.14 65	0.26 84	0.17 74	0.25 77	0.12 82	0.10 78	0.21 91	0.25 98	0.28 80	0.22 83	0.29 79	0.15 74	0.24 73	0.20 83	0.10 89	0.14 91	0.22 78	0.21 77	0.23 77	0.22 77

LGtest1	0.18 69	0.14 66	0.13 79	0.13 74	0.13 84	0.11 63	0.07 61	0.20 73	0.15 71	0.18 70	0.17 74	0.21 62	0.10 61	0.10 78	0.20 79	0.21 76	0.30 91	0.23 90	0.34 102	0.18 96	0.30 88	0.22 93	0.10 89	0.12 77	0.21 71	0.19 72	0.27 88	0.25 87

S2M2_L	0.31 145	0.28 170	0.29 218	0.21 133	0.22 160	0.30 180	0.19 180	0.44 152	0.20 119	0.52 232	0.17 74	0.37 131	0.13 84	0.27 255	0.33 186	0.31 168	0.49 230	0.28 122	0.41 147	0.28 180	0.43 197	0.28 124	0.22 233	0.22 174	0.32 138	0.30 133	0.46 176	0.50 197
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-BASED-STEREO-	0.22 96	0.15 71	0.13 79	0.17 101	0.13 84	0.14 82	0.06 45	0.38 126	0.19 104	0.47 180	0.17 74	0.24 74	0.11 71	0.12 92	0.20 79	0.27 113	0.37 118	0.26 108	0.35 109	0.19 104	0.37 134	0.34 173	0.10 89	0.10 63	0.24 91	0.21 77	0.31 99	0.22 77

UniTT-Stereo	0.21 91	0.15 71	0.11 63	0.12 68	0.09 53	0.13 74	0.07 61	0.22 77	0.15 71	0.37 109	0.17 74	0.28 91	0.17 121	0.12 92	0.23 97	0.24 89	0.35 107	0.26 108	0.38 125	0.18 96	0.30 88	0.17 67	0.11 97	0.14 91	0.26 103	0.35 164	0.22 68	0.27 95

ProNet	0.09 9	0.09 30	0.09 45	0.07 22	0.05 9	0.09 43	0.08 73	0.08 18	0.04 4	0.06 4	0.17 74	0.06 3	0.04 3	0.05 27	0.14 31	0.14 22	0.15 33	0.13 33	0.13 17	0.09 20	0.14 30	0.08 7	0.08 73	0.07 27	0.11 10	0.10 7	0.10 6	0.08 3

delet	0.17 68	0.16 78	0.16 110	0.20 128	0.14 88	0.19 119	0.12 117	0.15 63	0.13 58	0.19 74	0.17 74	0.19 59	0.11 71	0.15 113	0.20 79	0.19 61	0.22 66	0.20 72	0.18 46	0.18 96	0.21 61	0.14 47	0.11 97	0.13 85	0.20 67	0.20 76	0.18 55	0.22 77

DepthFocus	0.26 114	0.19 94	0.13 79	0.16 97	0.14 88	0.19 119	0.09 82	0.41 136	0.19 104	0.42 131	0.18 82	0.35 123	0.13 84	0.20 174	0.24 101	0.29 137	0.43 167	0.25 103	0.43 155	0.24 142	0.39 155	0.25 106	0.17 181	0.16 108	0.24 91	0.25 100	0.35 121	0.45 173

WQFJX1	0.10 22	0.08 20	0.06 9	0.07 22	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.12 49	0.15 71	0.08 12	0.18 82	0.08 9	0.23 180	0.05 27	0.11 4	0.11 4	0.12 13	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.09 4	0.12 32	0.07 54	0.08 40	0.12 18	0.12 18	0.10 6	0.10 15

Occ-G	0.13 53	0.14 66	0.10 56	0.11 61	0.08 44	0.10 53	0.05 25	0.08 18	0.09 28	0.08 12	0.18 82	0.14 45	0.06 28	0.07 54	0.18 65	0.19 61	0.19 54	0.17 57	0.21 62	0.14 61	0.17 46	0.13 38	0.07 54	0.11 69	0.13 25	0.13 25	0.17 47	0.13 37

IGEV-Stereo+	0.19 77	0.12 56	0.11 63	0.11 61	0.11 71	0.09 43	0.06 45	0.28 90	0.17 91	0.47 180	0.18 82	0.25 77	0.10 61	0.12 92	0.18 65	0.23 86	0.30 91	0.24 96	0.32 95	0.18 96	0.31 94	0.33 163	0.08 73	0.10 63	0.22 78	0.16 44	0.22 68	0.19 67

test_for_model	0.52 265	0.20 103	0.14 89	0.17 101	0.19 135	0.15 89	0.09 82	0.42 140	0.21 131	0.50 206	0.18 82	0.51 188	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 384	0.29 131	0.45 164	0.26 159	0.44 207	0.35 176	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 121	0.37 133

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 265	0.20 103	0.14 89	0.17 101	0.19 135	0.15 89	0.09 82	0.42 140	0.21 131	0.50 206	0.18 82	0.51 188	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 384	0.29 131	0.45 164	0.26 159	0.44 207	0.35 176	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 121	0.37 133

MIF-Stereo (partial)	0.21 91	0.16 78	0.15 103	0.13 74	0.12 78	0.16 100	0.08 73	0.28 90	0.19 104	0.30 94	0.18 82	0.21 62	0.12 82	0.10 78	0.24 101	0.26 105	0.35 107	0.27 117	0.30 84	0.17 89	0.30 88	0.20 83	0.10 89	0.16 108	0.27 109	0.23 88	0.27 88	0.27 95

testlalala	0.52 265	0.20 103	0.14 89	0.17 101	0.19 135	0.15 89	0.09 82	0.42 140	0.21 131	0.50 206	0.18 82	0.51 188	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 384	0.29 131	0.45 164	0.26 159	0.44 207	0.35 176	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 121	0.37 133

GCAPDPT-zeroshot	0.52 265	0.20 103	0.14 89	0.17 101	0.19 135	0.15 89	0.09 82	0.42 140	0.21 131	0.50 206	0.18 82	0.51 188	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 384	0.29 131	0.45 164	0.26 159	0.44 207	0.35 176	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 121	0.37 133

GCAP-Stereo	0.52 265	0.20 103	0.14 89	0.17 101	0.19 135	0.15 89	0.09 82	0.42 140	0.21 131	0.50 206	0.18 82	0.51 188	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 384	0.29 131	0.45 164	0.26 159	0.44 207	0.35 176	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 121	0.37 133

LL-Strereo2	0.24 105	0.18 90	0.14 89	0.17 101	0.15 94	0.13 74	0.09 82	0.36 115	0.21 131	0.51 222	0.18 82	0.33 114	0.17 121	0.10 78	0.25 112	0.28 118	0.39 132	0.27 117	0.45 164	0.22 124	0.33 105	0.20 83	0.12 104	0.14 91	0.24 91	0.27 111	0.33 116	0.26 91

TestStereo1	0.26 114	0.24 135	0.15 103	0.17 101	0.17 108	0.17 104	0.13 126	0.32 104	0.24 164	0.43 141	0.18 82	0.27 84	0.33 246	0.08 64	0.25 112	0.30 151	0.35 107	0.24 96	0.32 95	0.19 104	0.36 125	0.40 210	0.12 104	0.17 121	0.34 140	0.33 150	0.39 148	0.31 110

SA-5K	0.26 114	0.24 135	0.15 103	0.17 101	0.17 108	0.17 104	0.13 126	0.32 104	0.24 164	0.43 141	0.18 82	0.27 84	0.33 246	0.08 64	0.25 112	0.30 151	0.35 107	0.24 96	0.32 95	0.19 104	0.36 125	0.40 210	0.12 104	0.17 121	0.34 140	0.33 150	0.39 148	0.31 110

test_4	0.25 110	0.19 94	0.17 123	0.14 81	0.15 94	0.11 63	0.07 61	0.38 126	0.20 119	0.53 243	0.18 82	0.34 118	0.16 109	0.15 113	0.24 101	0.27 113	0.35 107	0.25 103	0.31 90	0.21 118	0.38 146	0.31 146	0.10 89	0.17 121	0.31 130	0.33 150	0.34 118	0.36 130

small-0shot	0.26 114	0.15 71	0.13 79	0.12 68	0.17 108	0.16 100	0.09 82	0.42 140	0.22 148	0.43 141	0.19 96	0.36 128	0.19 139	0.19 159	0.25 112	0.30 151	0.38 125	0.32 165	0.36 114	0.18 96	0.37 134	0.34 173	0.13 121	0.16 108	0.34 140	0.28 124	0.30 96	0.40 155

depth_test_26	0.32 152	0.24 135	0.18 134	0.15 87	0.16 101	0.18 111	0.11 110	0.58 277	0.21 131	0.66 323	0.19 96	0.86 289	0.16 109	0.19 159	0.26 123	0.32 182	0.59 289	0.30 147	0.54 199	0.22 124	0.57 289	0.30 136	0.18 200	0.17 121	0.29 120	0.32 143	0.35 121	0.35 128

DEFOM-Stereo	0.15 63	0.13 62	0.09 45	0.14 81	0.10 58	0.14 82	0.06 45	0.14 59	0.12 47	0.12 45	0.19 96	0.15 48	0.07 38	0.08 64	0.17 54	0.19 61	0.25 71	0.20 72	0.24 69	0.14 61	0.22 67	0.14 47	0.08 73	0.08 40	0.18 63	0.18 66	0.25 82	0.20 71

MIM_Stereo	0.22 96	0.17 87	0.16 110	0.19 119	0.15 94	0.20 126	0.10 100	0.28 90	0.13 58	0.43 141	0.19 96	0.31 105	0.10 61	0.12 92	0.21 91	0.28 118	0.36 116	0.26 108	0.34 102	0.20 113	0.35 116	0.24 101	0.08 73	0.16 108	0.24 91	0.21 77	0.32 108	0.23 82

EGLCR-Stereo	0.32 152	0.28 170	0.18 134	0.24 151	0.25 179	0.33 200	0.11 110	0.48 186	0.20 119	0.49 200	0.19 96	0.49 180	0.15 103	0.17 131	0.24 101	0.28 118	0.45 190	0.31 154	0.45 164	0.25 148	0.49 240	0.41 215	0.14 133	0.18 133	0.34 140	0.31 138	0.74 296	0.57 224

TESTraft	0.25 110	0.21 117	0.15 103	0.15 87	0.16 101	0.14 82	0.13 126	0.28 90	0.26 191	0.41 120	0.19 96	0.27 84	0.30 231	0.07 54	0.24 101	0.31 168	0.34 103	0.24 96	0.30 84	0.18 96	0.35 116	0.39 202	0.09 84	0.17 121	0.34 140	0.33 150	0.35 121	0.31 110

WQFJX	0.11 30	0.09 30	0.07 26	0.08 29	0.07 36	0.09 43	0.07 61	0.11 42	0.12 47	0.10 32	0.20 102	0.08 9	0.27 215	0.05 27	0.12 13	0.12 7	0.11 7	0.10 11	0.13 17	0.09 20	0.10 5	0.10 15	0.06 32	0.09 52	0.12 18	0.15 37	0.11 11	0.14 51

VIP-Stereo	0.15 63	0.13 62	0.12 76	0.10 51	0.08 44	0.08 30	0.05 25	0.18 69	0.13 58	0.14 63	0.20 102	0.20 60	0.07 38	0.08 64	0.18 65	0.19 61	0.29 87	0.19 68	0.24 69	0.14 61	0.23 69	0.13 38	0.07 54	0.10 63	0.17 59	0.16 44	0.17 47	0.21 74

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 105	0.21 117	0.13 79	0.15 87	0.14 88	0.13 74	0.08 73	0.38 126	0.17 91	0.48 190	0.20 102	0.29 93	0.13 84	0.13 98	0.25 112	0.25 98	0.38 125	0.26 108	0.36 114	0.19 104	0.37 134	0.26 110	0.10 89	0.13 85	0.23 85	0.24 93	0.32 108	0.41 158

MGS-Stereo	0.24 105	0.23 128	0.16 110	0.16 97	0.14 88	0.14 82	0.10 100	0.34 111	0.14 65	0.28 90	0.20 102	0.24 74	0.13 84	0.17 131	0.25 112	0.26 105	0.40 137	0.34 178	0.39 130	0.25 148	0.36 125	0.25 106	0.14 133	0.17 121	0.26 103	0.24 93	0.35 121	0.34 125

SA	0.30 136	0.27 162	0.17 123	0.18 116	0.17 108	0.24 151	0.10 100	0.47 178	0.26 191	0.54 253	0.20 102	0.46 170	0.14 91	0.12 92	0.30 160	0.30 151	0.41 150	0.30 147	0.40 140	0.23 133	0.37 134	0.37 193	0.10 89	0.20 156	0.41 186	0.38 180	0.49 201	0.37 133

AFF-stereo	0.22 96	0.22 124	0.18 134	0.15 87	0.13 84	0.20 126	0.09 82	0.38 126	0.19 104	0.42 131	0.20 102	0.30 101	0.11 71	0.08 64	0.19 71	0.24 89	0.28 80	0.19 68	0.35 109	0.15 74	0.29 86	0.19 76	0.09 84	0.12 77	0.27 109	0.28 124	0.32 108	0.24 85

MMNet	0.20 85	0.20 103	0.17 123	0.21 133	0.17 108	0.20 126	0.14 136	0.23 78	0.16 84	0.19 74	0.20 102	0.27 84	0.11 71	0.22 205	0.21 91	0.21 76	0.27 78	0.24 96	0.29 79	0.18 96	0.23 69	0.15 58	0.12 104	0.15 98	0.23 85	0.23 88	0.22 68	0.25 87

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 77	0.14 66	0.12 76	0.15 87	0.14 88	0.11 63	0.08 73	0.26 83	0.16 84	0.31 95	0.21 109	0.29 93	0.17 121	0.09 72	0.20 79	0.20 72	0.30 91	0.18 63	0.33 99	0.14 61	0.23 69	0.18 72	0.08 73	0.11 69	0.21 71	0.23 88	0.31 99	0.23 82

S2M2_XL	0.27 119	0.20 103	0.20 149	0.15 87	0.16 101	0.19 119	0.18 172	0.48 186	0.21 131	0.43 141	0.21 109	0.43 150	0.14 91	0.17 131	0.26 123	0.26 105	0.47 208	0.23 90	0.35 109	0.21 118	0.40 160	0.24 101	0.16 166	0.18 133	0.29 120	0.25 100	0.33 116	0.38 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TANstereo	0.40 201	0.25 143	0.18 134	0.29 181	0.27 200	0.33 200	0.17 163	0.37 120	0.20 119	0.45 158	0.21 109	0.31 105	0.26 200	0.22 205	0.61 303	0.56 316	0.51 252	0.68 337	0.97 285	0.74 330	0.43 197	0.35 176	0.85 345	0.22 174	0.27 109	0.32 143	0.49 201	0.38 143

XX-TBD	0.40 201	0.25 143	0.18 134	0.29 181	0.27 200	0.33 200	0.17 163	0.37 120	0.20 119	0.45 158	0.21 109	0.31 105	0.26 200	0.22 205	0.61 303	0.56 316	0.51 252	0.68 337	0.97 285	0.74 330	0.43 197	0.35 176	0.85 345	0.22 174	0.27 109	0.32 143	0.49 201	0.38 143

GANet	0.22 96	0.20 103	0.20 149	0.22 139	0.23 167	0.24 151	0.19 180	0.31 101	0.17 91	0.24 82	0.21 109	0.29 93	0.14 91	0.14 105	0.21 91	0.24 89	0.29 87	0.31 154	0.24 69	0.15 74	0.24 73	0.19 76	0.16 166	0.17 121	0.23 85	0.21 77	0.26 85	0.24 85

AANet_RVC	0.20 85	0.19 94	0.18 134	0.14 81	0.17 108	0.12 70	0.12 117	0.18 69	0.19 104	0.15 67	0.21 109	0.18 57	0.15 103	0.13 98	0.26 123	0.23 86	0.24 69	0.26 108	0.22 64	0.22 124	0.20 60	0.19 76	0.16 166	0.16 108	0.26 103	0.26 105	0.26 85	0.34 125

AE-Stereo	0.38 186	0.32 213	0.23 182	0.34 212	0.25 179	0.29 176	0.16 158	0.49 193	0.24 164	0.55 270	0.22 115	0.67 262	0.23 180	0.19 159	0.33 186	0.35 213	0.52 260	0.41 257	0.59 218	0.37 235	0.50 247	0.50 279	0.14 133	0.30 243	0.51 242	0.46 211	0.55 236	0.48 192

anonymousdsp2	0.26 114	0.28 170	0.18 134	0.19 119	0.16 101	0.21 133	0.14 136	0.37 120	0.19 104	0.38 114	0.22 115	0.36 128	0.16 109	0.14 105	0.22 96	0.26 105	0.36 116	0.25 103	0.56 207	0.21 118	0.37 134	0.31 146	0.13 121	0.18 133	0.31 130	0.25 100	0.38 144	0.29 102

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 110	0.24 135	0.21 161	0.17 101	0.15 94	0.18 111	0.10 100	0.47 178	0.19 104	0.43 141	0.22 115	0.39 136	0.13 84	0.10 78	0.23 97	0.25 98	0.32 99	0.21 78	0.39 130	0.18 96	0.34 108	0.23 96	0.12 104	0.17 121	0.35 148	0.27 111	0.34 118	0.33 120

TDLM	0.16 66	0.19 94	0.14 89	0.15 87	0.17 108	0.15 89	0.11 110	0.16 64	0.14 65	0.12 45	0.22 115	0.17 54	0.14 91	0.10 78	0.17 54	0.18 58	0.21 62	0.20 72	0.18 46	0.14 61	0.19 57	0.13 38	0.11 97	0.15 98	0.17 59	0.16 44	0.18 55	0.18 65

LGCAT	0.27 119	0.24 135	0.16 110	0.17 101	0.16 101	0.21 133	0.14 136	0.41 136	0.21 131	0.43 141	0.23 119	0.36 128	0.15 103	0.18 141	0.26 123	0.28 118	0.47 208	0.25 103	0.37 119	0.24 142	0.42 182	0.27 116	0.22 233	0.20 156	0.31 130	0.31 138	0.35 121	0.37 133

TS12	0.19 77	0.16 78	0.14 89	0.13 74	0.12 78	0.14 82	0.08 73	0.30 97	0.15 71	0.14 63	0.23 119	0.25 77	0.11 71	0.11 86	0.20 79	0.21 76	0.21 62	0.21 78	0.29 79	0.16 85	0.26 78	0.24 101	0.08 73	0.12 77	0.26 103	0.22 84	0.30 96	0.32 117

TS	0.19 77	0.16 78	0.14 89	0.13 74	0.12 78	0.14 82	0.08 73	0.30 97	0.15 71	0.14 63	0.23 119	0.25 77	0.11 71	0.11 86	0.20 79	0.21 76	0.21 62	0.21 78	0.29 79	0.16 85	0.26 78	0.24 101	0.08 73	0.12 77	0.26 103	0.22 84	0.30 96	0.32 117

WQFJA1	0.11 30	0.10 39	0.06 9	0.09 40	0.07 36	0.10 53	0.06 45	0.13 55	0.12 47	0.09 21	0.23 119	0.07 4	0.22 171	0.06 43	0.11 4	0.12 7	0.13 19	0.11 13	0.14 22	0.09 20	0.10 5	0.11 23	0.07 54	0.08 40	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 37

NLMM	0.11 30	0.10 39	0.06 9	0.09 40	0.07 36	0.10 53	0.06 45	0.13 55	0.12 47	0.09 21	0.23 119	0.07 4	0.22 171	0.06 43	0.11 4	0.12 7	0.13 19	0.11 13	0.14 22	0.09 20	0.10 5	0.11 23	0.07 54	0.08 40	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 37

CCAANet	0.22 96	0.20 103	0.23 182	0.20 128	0.18 124	0.19 119	0.19 180	0.21 76	0.24 164	0.19 74	0.23 119	0.35 123	0.19 139	0.14 105	0.29 152	0.27 113	0.28 80	0.24 96	0.21 62	0.17 89	0.30 88	0.19 76	0.15 154	0.13 85	0.25 98	0.23 88	0.25 82	0.33 120

NLMM1	0.12 44	0.11 46	0.07 26	0.06 13	0.06 24	0.07 22	0.06 45	0.12 49	0.16 84	0.10 32	0.24 125	0.11 24	0.41 276	0.05 27	0.12 13	0.13 14	0.12 13	0.11 13	0.14 22	0.10 31	0.10 5	0.13 38	0.07 54	0.09 52	0.16 53	0.14 32	0.14 24	0.11 24

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 197	0.26 156	0.16 110	0.37 223	0.51 291	0.62 294	0.37 252	0.49 193	0.20 119	0.61 306	0.24 125	0.67 262	0.16 109	0.18 141	0.24 101	0.31 168	0.47 208	0.34 178	0.53 196	0.26 159	0.44 207	0.41 215	0.12 104	0.19 149	0.43 199	0.34 158	0.57 243	1.07 306

castereo++	0.31 145	0.23 128	0.18 134	0.32 198	0.17 108	0.16 100	0.13 126	0.50 202	0.25 176	0.55 270	0.24 125	0.59 243	0.16 109	0.16 123	0.25 112	0.29 137	0.46 202	0.30 147	0.45 164	0.25 148	0.47 231	0.41 215	0.13 121	0.22 174	0.35 148	0.37 177	0.49 201	0.36 130

trnet	0.31 145	0.28 170	0.22 174	0.25 155	0.20 144	0.21 133	0.12 117	0.49 193	0.20 119	0.52 232	0.24 125	0.55 213	0.22 171	0.20 174	0.28 144	0.32 182	0.48 221	0.26 108	0.41 147	0.22 124	0.45 219	0.30 136	0.14 133	0.21 170	0.38 162	0.35 164	0.49 201	0.53 210

dd	0.38 186	0.40 262	0.21 161	0.82 315	0.25 179	0.53 280	0.24 214	0.46 168	0.19 104	0.47 180	0.24 125	0.66 259	0.21 158	0.20 174	0.38 219	0.34 205	0.57 286	0.30 147	0.75 251	0.28 180	0.40 160	0.31 146	0.17 181	0.24 197	0.44 203	0.32 143	0.51 216	0.40 155

GMOStereo	0.30 136	0.23 128	0.16 110	0.19 119	0.18 124	0.21 133	0.13 126	0.46 168	0.25 176	0.56 280	0.24 125	0.43 150	0.26 200	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 131	0.44 159	0.23 133	0.42 182	0.45 243	0.12 104	0.16 108	0.42 192	0.38 180	0.48 187	0.31 110

error version	0.30 136	0.23 128	0.16 110	0.19 119	0.18 124	0.21 133	0.13 126	0.46 168	0.25 176	0.56 280	0.24 125	0.43 150	0.26 200	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 131	0.44 159	0.23 133	0.42 182	0.45 243	0.12 104	0.16 108	0.42 192	0.38 180	0.48 187	0.31 110

test-v	0.30 136	0.23 128	0.16 110	0.19 119	0.18 124	0.21 133	0.13 126	0.46 168	0.25 176	0.56 280	0.24 125	0.43 150	0.26 200	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 131	0.44 159	0.23 133	0.42 182	0.45 243	0.12 104	0.16 108	0.42 192	0.38 180	0.48 187	0.31 110

test-3	0.33 163	0.25 143	0.20 149	0.25 155	0.25 179	0.24 151	0.15 147	0.50 202	0.21 131	0.51 222	0.24 125	0.63 255	0.24 187	0.17 131	0.34 199	0.29 137	0.45 190	0.31 154	0.84 264	0.30 198	0.41 174	0.42 222	0.12 104	0.20 156	0.31 130	0.27 111	0.41 160	0.38 143

test_1	0.33 163	0.25 143	0.20 149	0.25 155	0.25 179	0.24 151	0.15 147	0.50 202	0.21 131	0.51 222	0.24 125	0.64 257	0.24 187	0.16 123	0.34 199	0.29 137	0.45 190	0.31 154	0.85 266	0.30 198	0.41 174	0.42 222	0.12 104	0.20 156	0.31 130	0.27 111	0.41 160	0.38 143

test_3	0.35 175	0.25 143	0.20 149	0.25 155	0.25 179	0.23 146	0.15 147	0.51 216	0.23 156	0.54 253	0.24 125	0.67 262	0.28 218	0.17 131	0.34 199	0.31 168	0.45 190	0.33 170	0.86 268	0.32 213	0.44 207	0.50 279	0.11 97	0.22 174	0.38 162	0.38 180	0.41 160	0.37 133

test-2	0.30 136	0.23 128	0.16 110	0.19 119	0.18 124	0.21 133	0.13 126	0.46 168	0.25 176	0.56 280	0.24 125	0.43 150	0.26 200	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 131	0.44 159	0.23 133	0.42 182	0.45 243	0.12 104	0.16 108	0.42 192	0.38 180	0.48 187	0.31 110

ARAFT	0.24 105	0.20 103	0.15 103	0.20 128	0.16 101	0.20 126	0.10 100	0.32 104	0.19 104	0.45 158	0.24 125	0.34 118	0.13 84	0.10 78	0.24 101	0.25 98	0.41 150	0.34 178	0.34 102	0.16 85	0.35 116	0.21 89	0.11 97	0.13 85	0.29 120	0.24 93	0.32 108	0.29 102

CREStereo	0.32 152	0.27 162	0.22 174	0.25 155	0.20 144	0.22 140	0.12 117	0.49 193	0.20 119	0.50 206	0.24 125	0.54 207	0.22 171	0.20 174	0.29 152	0.33 192	0.49 230	0.26 108	0.41 147	0.22 124	0.46 225	0.30 136	0.15 154	0.21 170	0.39 171	0.34 158	0.48 187	0.52 206
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	0.33 163	0.28 170	0.20 149	0.26 165	0.22 160	0.20 126	0.19 180	0.45 159	0.21 131	0.50 206	0.24 125	0.52 198	0.15 103	0.18 141	0.31 170	0.33 192	0.47 208	0.28 122	0.55 202	0.25 148	0.46 225	0.27 116	0.16 166	0.16 108	0.46 209	0.37 177	0.48 187	0.64 244

NLSM1	0.12 44	0.09 30	0.07 26	0.09 40	0.08 44	0.10 53	0.07 61	0.16 64	0.15 71	0.09 21	0.25 140	0.12 34	0.32 241	0.07 54	0.13 23	0.14 22	0.12 13	0.11 13	0.15 33	0.10 31	0.12 16	0.15 58	0.06 32	0.08 40	0.14 31	0.14 32	0.13 19	0.12 31

raft_robust	0.34 170	0.27 162	0.19 146	0.29 181	0.22 160	0.22 140	0.16 158	0.52 233	0.28 213	0.64 315	0.25 140	0.48 176	0.26 200	0.18 141	0.32 181	0.33 192	0.44 182	0.34 178	0.52 188	0.28 180	0.44 207	0.47 261	0.12 104	0.21 170	0.44 203	0.44 206	0.49 201	0.46 176

iRaftStereo_RVC	0.18 69	0.15 71	0.11 63	0.10 51	0.10 58	0.12 70	0.06 45	0.26 83	0.11 40	0.27 87	0.25 140	0.24 74	0.11 71	0.09 72	0.18 65	0.20 72	0.29 87	0.22 83	0.26 75	0.15 74	0.30 88	0.23 96	0.08 73	0.12 77	0.21 71	0.21 77	0.27 88	0.19 67

HH	0.43 226	0.21 117	0.55 304	0.33 204	0.26 191	0.40 234	0.29 232	0.52 233	0.27 201	0.54 253	0.26 143	0.57 227	0.17 121	0.22 205	0.33 186	0.46 275	0.49 230	0.40 249	0.92 277	0.42 260	0.63 307	0.49 272	0.17 181	0.25 210	0.47 215	0.60 264	0.64 267	0.82 284

HanStereo	0.43 226	0.21 117	0.55 304	0.33 204	0.26 191	0.40 234	0.29 232	0.52 233	0.27 201	0.54 253	0.26 143	0.57 227	0.17 121	0.22 205	0.33 186	0.46 275	0.49 230	0.40 249	0.92 277	0.42 260	0.63 307	0.49 272	0.17 181	0.25 210	0.47 215	0.60 264	0.64 267	0.82 284

Sa-1000	0.32 152	0.29 183	0.17 123	0.20 128	0.20 144	0.23 146	0.10 100	0.49 193	0.28 213	0.55 270	0.26 143	0.46 170	0.17 121	0.20 174	0.31 170	0.31 168	0.45 190	0.33 170	0.50 183	0.22 124	0.41 174	0.43 230	0.14 133	0.20 156	0.42 192	0.41 197	0.51 216	0.40 155

AASNet	0.20 85	0.22 124	0.15 103	0.21 133	0.18 124	0.24 151	0.17 163	0.23 78	0.14 65	0.22 79	0.26 143	0.21 62	0.13 84	0.16 123	0.20 79	0.22 83	0.28 80	0.23 90	0.24 69	0.19 104	0.23 69	0.19 76	0.12 104	0.16 108	0.23 85	0.21 77	0.22 68	0.19 67

FINET	0.31 145	0.30 190	0.31 232	0.34 212	0.24 174	0.27 169	0.29 232	0.36 115	0.28 213	0.39 116	0.26 143	0.37 131	0.23 180	0.22 205	0.43 249	0.35 213	0.37 118	0.28 122	0.46 174	0.25 148	0.35 116	0.28 124	0.24 245	0.24 197	0.35 148	0.27 111	0.39 148	0.32 117

4D-IteraStereo	0.28 124	0.20 103	0.18 134	0.26 165	0.16 101	0.17 104	0.11 110	0.46 168	0.24 164	0.53 243	0.27 148	0.41 146	0.17 121	0.13 98	0.27 135	0.29 137	0.41 150	0.34 178	0.42 152	0.26 159	0.43 197	0.32 157	0.11 97	0.16 108	0.29 120	0.30 133	0.40 153	0.30 107

IPLG	0.30 136	0.28 170	0.24 191	0.22 139	0.20 144	0.25 160	0.15 147	0.45 159	0.19 104	0.45 158	0.28 149	0.45 163	0.18 131	0.23 226	0.33 186	0.29 137	0.43 167	0.35 195	0.40 140	0.28 180	0.35 116	0.44 236	0.12 104	0.20 156	0.35 148	0.36 170	0.37 140	0.37 133

AnonymousM	0.28 124	0.19 94	0.14 89	0.18 116	0.17 108	0.15 89	0.11 110	0.42 140	0.17 91	0.47 180	0.28 149	0.35 123	0.11 71	0.15 113	0.27 135	0.31 168	0.45 190	0.28 122	0.39 130	0.19 104	0.44 207	0.26 110	0.14 133	0.16 108	0.24 91	0.30 133	0.48 187	0.67 253

CREStereo++_RVC	0.32 152	0.25 143	0.18 134	0.23 149	0.25 179	0.22 140	0.15 147	0.45 159	0.26 191	0.48 190	0.28 149	0.48 176	0.44 281	0.18 141	0.26 123	0.30 151	0.47 208	0.25 103	0.38 125	0.23 133	0.41 174	0.30 136	0.13 121	0.24 197	0.40 180	0.32 143	0.51 216	0.52 206
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
TestStereo	0.35 175	0.33 224	0.28 215	0.33 204	0.23 167	0.34 210	0.22 199	0.54 248	0.24 164	0.64 315	0.28 149	0.53 204	0.21 158	0.18 141	0.30 160	0.25 98	0.44 182	0.27 117	0.58 215	0.27 172	0.52 258	0.32 157	0.18 200	0.26 221	0.41 186	0.33 150	0.50 210	0.43 166

DMCA	0.23 103	0.19 94	0.21 161	0.18 116	0.19 135	0.17 104	0.18 172	0.29 96	0.23 156	0.23 81	0.28 149	0.29 93	0.17 121	0.19 159	0.25 112	0.25 98	0.30 91	0.29 131	0.27 76	0.20 113	0.31 94	0.20 83	0.19 212	0.18 133	0.24 91	0.27 111	0.22 68	0.27 95

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 119	0.12 56	0.16 110	0.10 51	0.17 108	0.18 111	0.09 82	0.43 150	0.28 213	0.47 180	0.30 154	0.42 148	0.18 131	0.23 226	0.28 144	0.28 118	0.34 103	0.21 78	0.30 84	0.20 113	0.44 207	0.33 163	0.21 229	0.20 156	0.39 171	0.29 128	0.31 99	0.33 120

castereo	0.32 152	0.23 128	0.18 134	0.26 165	0.20 144	0.22 140	0.14 136	0.48 186	0.25 176	0.54 253	0.30 154	0.52 198	0.16 109	0.15 113	0.27 135	0.31 168	0.48 221	0.29 131	0.52 188	0.26 159	0.48 235	0.39 202	0.14 133	0.18 133	0.40 180	0.39 191	0.38 144	0.44 170

raft+_RVC	0.25 110	0.22 124	0.17 123	0.19 119	0.18 124	0.18 111	0.13 126	0.38 126	0.19 104	0.46 171	0.30 154	0.34 118	0.16 109	0.13 98	0.25 112	0.26 105	0.33 100	0.27 117	0.37 119	0.19 104	0.36 125	0.26 110	0.10 89	0.15 98	0.30 126	0.29 128	0.36 138	0.30 107

RALCasStereoNet	0.30 136	0.31 201	0.21 161	0.28 177	0.23 167	0.22 140	0.15 147	0.45 159	0.19 104	0.48 190	0.30 154	0.44 156	0.19 139	0.14 105	0.33 186	0.30 151	0.44 182	0.38 228	0.39 130	0.25 148	0.41 174	0.26 110	0.13 121	0.21 170	0.40 180	0.33 150	0.35 121	0.38 143

GMStereo	0.32 152	0.32 213	0.20 149	0.27 171	0.25 179	0.31 188	0.24 214	0.48 186	0.25 176	0.37 109	0.30 154	0.54 207	0.27 215	0.19 159	0.30 160	0.30 151	0.45 190	0.29 131	0.56 207	0.32 213	0.39 155	0.25 106	0.18 200	0.22 174	0.39 171	0.30 133	0.47 182	0.33 120
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
dad	0.61 285	0.45 276	0.30 222	1.01 329	0.46 279	0.63 295	1.26 344	1.15 345	0.27 201	0.79 341	0.32 159	0.76 280	0.53 294	0.21 193	0.42 247	0.36 222	0.66 306	0.34 178	1.27 305	0.31 205	0.56 280	0.30 136	0.22 233	0.36 273	0.59 272	0.39 191	1.70 356	0.97 298

HCRNet	0.24 105	0.30 190	0.15 103	0.34 212	0.15 94	0.25 160	0.15 147	0.30 97	0.14 65	0.69 328	0.32 159	0.39 136	0.14 91	0.17 131	0.20 79	0.20 72	0.30 91	0.22 83	0.33 99	0.15 74	0.24 73	0.15 58	0.16 166	0.12 77	0.20 67	0.24 93	0.24 80	0.22 77

UPFNet	0.28 124	0.25 143	0.26 209	0.26 165	0.23 167	0.30 180	0.21 191	0.34 111	0.25 176	0.35 103	0.32 159	0.33 114	0.21 158	0.23 226	0.31 170	0.28 118	0.37 118	0.31 154	0.37 119	0.23 133	0.27 85	0.24 101	0.18 200	0.20 156	0.28 118	0.29 128	0.32 108	0.29 102

DDF-Stereo	0.57 281	0.28 170	0.16 110	2.12 346	0.35 248	3.65 372	0.55 301	0.55 258	0.22 148	0.52 232	0.33 162	0.84 287	0.31 237	0.21 193	0.28 144	0.32 182	0.49 230	0.33 170	0.73 246	0.28 180	0.53 264	0.44 236	0.16 166	0.19 149	0.35 148	0.31 138	0.48 187	0.49 195

TRStereo	0.46 241	0.42 267	0.77 333	0.38 231	0.24 174	0.79 310	0.37 252	0.50 202	0.23 156	0.51 222	0.33 162	0.67 262	0.14 91	0.19 159	0.34 199	0.41 257	0.48 221	0.35 195	0.55 202	0.36 230	0.51 252	0.46 251	0.13 121	0.19 149	0.57 264	0.62 268	1.22 340	0.79 273

sCroCo_RVC	0.40 201	0.30 190	0.24 191	0.24 151	0.22 160	0.29 176	0.18 172	0.50 202	0.32 238	0.44 152	0.33 162	0.37 131	0.37 265	0.17 131	0.45 257	0.60 327	0.55 277	0.47 285	0.64 233	0.39 247	0.68 323	0.62 317	0.22 233	0.31 254	0.48 226	0.44 206	0.58 246	0.48 192

BEATNet_4x	0.35 175	0.29 183	0.24 191	0.27 171	0.26 191	0.26 166	0.22 199	0.45 159	0.28 213	0.57 293	0.33 162	0.49 180	0.28 218	0.19 159	0.35 208	0.33 192	0.40 137	0.40 249	0.39 130	0.25 148	0.46 225	0.47 261	0.21 229	0.25 210	0.36 153	0.34 158	0.51 216	0.48 192

RASNet	0.31 145	0.32 213	0.30 222	0.27 171	0.24 174	0.26 166	0.20 190	0.46 168	0.26 191	0.41 120	0.33 162	0.40 142	0.25 196	0.20 174	0.25 112	0.28 118	0.38 125	0.30 147	0.34 102	0.21 118	0.40 160	0.29 133	0.14 133	0.30 243	0.33 139	0.34 158	0.49 201	0.47 185

rafts_anoy	0.29 128	0.30 190	0.23 182	0.22 139	0.24 174	0.23 146	0.14 136	0.44 152	0.18 100	0.44 152	0.34 167	0.40 142	0.16 109	0.14 105	0.33 186	0.30 151	0.40 137	0.37 218	0.40 140	0.25 148	0.38 146	0.29 133	0.12 104	0.20 156	0.38 162	0.33 150	0.35 121	0.41 158

s12784h	0.39 197	0.35 232	0.25 202	0.46 259	0.29 218	0.25 160	0.18 172	0.49 193	0.22 148	0.51 222	0.34 167	0.62 251	0.32 241	0.21 193	0.27 135	0.28 118	0.48 221	0.29 131	0.52 188	0.23 133	0.51 252	0.30 136	0.15 154	0.23 184	0.51 242	0.52 234	0.70 285	1.14 307

raftrobust	0.31 145	0.25 143	0.21 161	0.22 139	0.21 151	0.19 119	0.14 136	0.49 193	0.18 100	0.54 253	0.34 167	0.44 156	0.18 131	0.16 123	0.35 208	0.31 168	0.42 158	0.32 165	0.42 152	0.29 191	0.41 174	0.31 146	0.14 133	0.17 121	0.41 186	0.38 180	0.38 144	0.38 143

EAI-Stereo	0.43 226	0.30 190	0.21 161	0.36 219	0.30 228	0.44 252	0.39 261	0.57 272	0.28 213	0.51 222	0.34 167	0.58 233	0.18 131	0.19 159	0.48 271	0.47 282	0.49 230	0.36 201	0.97 285	0.46 282	0.47 231	0.46 251	0.14 133	0.23 184	0.55 258	0.44 206	0.65 270	0.71 260

CVANet_RVC	0.22 96	0.29 183	0.21 161	0.29 181	0.22 160	0.25 160	0.15 147	0.27 87	0.16 84	0.24 82	0.34 167	0.23 68	0.19 139	0.14 105	0.20 79	0.22 83	0.25 71	0.24 96	0.24 69	0.17 89	0.24 73	0.17 67	0.13 121	0.18 133	0.23 85	0.19 72	0.22 68	0.23 82

WQFJA1++	11.74 385	0.25 143	0.19 146	105.43 400	0.22 160	101.87 400	100.92 400	0.47 178	0.21 131	0.43 141	0.35 172	0.71 274	0.43 280	0.18 141	0.26 123	0.33 192	0.43 167	0.30 147	0.71 242	0.22 124	0.42 182	0.36 188	0.16 166	0.15 98	0.41 186	0.35 164	0.63 265	0.66 252

CASnet	0.30 136	0.26 156	0.18 134	0.22 139	0.20 144	0.27 169	0.12 117	0.48 186	0.24 164	0.54 253	0.35 172	0.55 213	0.21 158	0.19 159	0.27 135	0.25 98	0.37 118	0.23 90	0.54 199	0.20 113	0.42 182	0.31 146	0.15 154	0.18 133	0.30 126	0.27 111	0.40 153	0.42 162
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LMCR-Stereo	0.37 184	0.31 201	0.23 182	0.25 155	0.25 179	0.33 200	0.19 180	0.44 152	0.27 201	0.45 158	0.35 172	0.51 188	0.34 248	0.21 193	0.35 208	0.35 213	0.50 246	0.38 228	0.74 248	0.41 254	0.46 225	0.44 236	0.20 225	0.23 184	0.40 180	0.38 180	0.51 216	0.51 201

HITNet	0.28 124	0.27 162	0.21 161	0.22 139	0.21 151	0.22 140	0.15 147	0.41 136	0.22 148	0.50 206	0.35 172	0.44 156	0.21 158	0.17 131	0.26 123	0.24 89	0.33 100	0.31 154	0.31 90	0.19 104	0.32 99	0.28 124	0.16 166	0.18 133	0.31 130	0.28 124	0.44 174	0.42 162
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
PS-NSSS	0.45 236	0.52 295	0.38 258	0.68 298	0.40 264	0.56 285	0.44 271	0.57 272	0.31 235	0.58 296	0.35 172	1.11 304	0.31 237	0.28 259	0.40 230	0.30 151	0.40 137	0.36 201	0.71 242	0.32 213	0.32 99	0.21 89	0.26 252	0.29 239	0.47 215	0.47 214	0.47 182	0.62 235

PDISCO_ROB	0.34 170	0.31 201	0.32 240	0.28 177	0.24 174	0.30 180	0.21 191	0.36 115	0.24 164	0.27 87	0.35 172	0.32 110	0.24 187	0.18 141	0.36 214	0.40 247	0.40 137	0.51 301	0.36 114	0.31 205	0.44 207	0.40 210	0.17 181	0.25 210	0.41 186	0.43 203	0.62 261	0.46 176

SGM-Forest	0.51 261	0.48 290	0.34 249	0.75 307	0.49 286	0.51 275	0.39 261	0.54 248	0.33 248	0.49 200	0.35 172	0.75 279	0.57 298	0.43 305	0.42 247	0.40 247	0.44 182	0.41 257	0.47 178	0.36 230	0.46 225	0.42 222	0.37 285	0.39 285	0.67 289	0.55 246	1.11 331	0.81 281
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DF	0.42 220	0.30 190	0.20 149	0.31 189	0.20 144	0.37 222	0.19 180	0.53 241	0.23 156	0.51 222	0.36 179	0.69 271	0.16 109	0.18 141	0.33 186	0.40 247	0.47 208	0.37 218	1.61 314	0.36 230	0.50 247	0.43 230	0.17 181	0.20 156	0.42 192	0.38 180	0.67 274	0.73 264

gcap_with_dpt	0.40 201	0.30 190	0.20 149	0.55 284	0.29 218	0.35 213	0.19 180	0.53 241	0.28 213	0.56 280	0.36 179	0.80 283	0.29 224	0.25 243	0.29 152	0.35 213	0.49 230	0.38 228	0.52 188	0.31 205	0.50 247	0.46 251	0.17 181	0.26 221	0.46 209	0.36 170	0.55 236	0.74 266

GCAP-BAT	0.40 201	0.30 190	0.20 149	0.55 284	0.29 218	0.35 213	0.19 180	0.53 241	0.28 213	0.56 280	0.36 179	0.80 283	0.29 224	0.25 243	0.29 152	0.35 213	0.49 230	0.38 228	0.52 188	0.31 205	0.50 247	0.46 251	0.17 181	0.26 221	0.46 209	0.36 170	0.55 236	0.74 266

DLNR_Zeroshot_test	15.27 388	56.75 400	0.73 331	77.82 399	0.28 213	0.40 234	71.42 399	0.57 272	0.22 148	0.55 270	0.36 179	0.58 233	0.18 131	4.39 389	79.54 400	81.74 400	15.51 390	11.63 387	5.39 356	0.34 222	0.61 305	0.49 272	0.15 154	0.29 239	0.59 272	0.50 225	0.69 279	0.64 244

FCDSN-DC	0.52 265	0.52 295	0.51 294	0.53 278	0.50 288	0.50 268	0.52 293	0.56 265	0.36 260	0.61 306	0.36 179	0.48 176	0.34 248	0.47 311	0.63 309	0.57 322	0.65 304	0.62 329	0.54 199	0.48 289	0.59 297	0.50 279	0.38 287	0.62 327	0.53 248	0.55 246	0.51 216	0.54 214
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CFNet	0.34 170	0.31 201	0.25 202	0.38 231	0.32 237	0.30 180	0.23 209	0.46 168	0.26 191	0.41 120	0.36 179	0.58 233	0.30 231	0.24 235	0.28 144	0.26 105	0.39 132	0.34 178	0.37 119	0.26 159	0.35 116	0.22 93	0.17 181	0.24 197	0.47 215	0.39 191	0.46 176	0.51 201

HLF11	0.33 163	0.32 213	0.22 174	0.31 189	0.22 160	0.29 176	0.15 147	0.51 216	0.29 224	0.44 152	0.37 185	0.44 156	0.20 146	0.20 174	0.33 186	0.31 168	0.43 167	0.36 201	0.64 233	0.26 159	0.34 108	0.33 163	0.19 212	0.23 184	0.38 162	0.40 195	0.37 140	0.47 185

MyStereo04	0.43 226	0.39 259	0.40 266	0.34 212	0.31 233	0.26 166	0.22 199	0.51 216	0.37 265	0.50 206	0.37 185	0.55 213	0.28 218	0.17 131	0.50 276	0.39 239	0.44 182	0.39 241	1.11 300	0.40 251	0.48 235	0.44 236	0.17 181	0.31 254	0.53 248	0.61 267	0.65 270	0.51 201

CIPLG	0.29 128	0.26 156	0.17 123	0.22 139	0.17 108	0.24 151	0.14 136	0.50 202	0.17 91	0.46 171	0.37 185	0.45 163	0.22 171	0.25 243	0.30 160	0.30 151	0.43 167	0.29 131	0.39 130	0.28 180	0.40 160	0.28 124	0.13 121	0.18 133	0.31 130	0.25 100	0.32 108	0.29 102

IPLGR_C	0.29 128	0.26 156	0.17 123	0.22 139	0.17 108	0.24 151	0.14 136	0.50 202	0.17 91	0.46 171	0.37 185	0.45 163	0.24 187	0.25 243	0.30 160	0.30 151	0.43 167	0.30 147	0.39 130	0.28 180	0.40 160	0.28 124	0.13 121	0.17 121	0.31 130	0.26 105	0.32 108	0.30 107

MIPNet	0.35 175	0.32 213	0.24 191	0.26 165	0.23 167	0.27 169	0.15 147	0.50 202	0.20 119	0.45 158	0.37 185	0.52 198	0.29 224	0.22 205	0.35 208	0.33 192	0.46 202	0.37 218	0.51 186	0.37 235	0.36 125	0.44 236	0.14 133	0.19 149	0.46 209	0.51 231	0.42 167	0.51 201

ACRE	0.29 128	0.26 156	0.17 123	0.22 139	0.17 108	0.24 151	0.14 136	0.50 202	0.17 91	0.46 171	0.37 185	0.45 163	0.23 180	0.25 243	0.30 160	0.30 151	0.43 167	0.29 131	0.39 130	0.29 191	0.40 160	0.27 116	0.13 121	0.18 133	0.30 126	0.26 105	0.32 108	0.29 102

UNet	0.32 152	0.28 170	0.27 211	0.29 181	0.27 200	0.31 188	0.21 191	0.41 136	0.26 191	0.41 120	0.37 185	0.39 136	0.28 218	0.25 243	0.31 170	0.30 151	0.43 167	0.35 195	0.39 130	0.26 159	0.33 105	0.32 157	0.19 212	0.26 221	0.34 140	0.37 177	0.37 140	0.41 158

FADNet-RVC-Resample	0.40 201	0.31 201	0.32 240	0.36 219	0.29 218	0.33 200	0.27 223	0.53 241	0.32 238	0.57 293	0.37 185	0.53 204	0.34 248	0.30 265	0.41 239	0.31 168	0.41 150	0.42 264	0.55 202	0.43 266	0.39 155	0.46 251	0.25 248	0.43 296	0.44 203	0.42 199	0.37 140	0.53 210

model_zeroshot	0.45 236	0.32 213	0.20 149	0.27 171	0.29 218	0.35 213	0.23 209	0.54 248	0.27 201	0.53 243	0.38 193	0.69 271	0.20 146	0.20 174	0.46 261	0.50 296	0.55 277	0.39 241	1.20 303	0.52 304	0.52 258	0.49 272	0.19 212	0.28 233	0.59 272	0.65 274	0.52 226	0.88 291

LoS_RVC	0.29 128	0.25 143	0.22 174	0.15 87	0.19 135	0.18 111	0.12 117	0.37 120	0.21 131	0.42 131	0.38 193	0.32 110	0.20 146	0.18 141	0.31 170	0.27 113	0.34 103	0.28 122	0.43 155	0.21 118	0.42 182	0.33 163	0.15 154	0.23 184	0.48 226	0.34 158	0.41 160	0.46 176

tt_ll	0.29 128	0.25 143	0.22 174	0.15 87	0.19 135	0.18 111	0.12 117	0.37 120	0.21 131	0.42 131	0.38 193	0.32 110	0.20 146	0.18 141	0.31 170	0.27 113	0.34 103	0.28 122	0.43 155	0.21 118	0.42 182	0.33 163	0.15 154	0.23 184	0.48 226	0.34 158	0.41 160	0.46 176

CAS	0.27 119	0.21 117	0.17 123	0.21 133	0.17 108	0.18 111	0.09 82	0.33 108	0.20 119	0.33 97	0.38 193	0.29 93	0.19 139	0.17 131	0.28 144	0.26 105	0.37 118	0.26 108	0.38 125	0.20 113	0.29 86	0.27 116	0.16 166	0.18 133	0.36 153	0.36 170	0.40 153	0.55 216

Anonymous3	0.56 275	0.45 276	0.31 232	0.31 189	0.33 242	0.46 255	0.37 252	0.57 272	0.51 293	0.56 280	0.38 193	1.04 301	0.36 257	0.26 252	0.76 327	0.69 342	0.66 306	0.58 324	1.04 292	0.51 300	0.81 336	0.97 350	0.26 252	0.29 239	0.59 272	0.62 268	0.76 298	0.56 220

sAnonymous2	0.40 201	0.28 170	0.24 191	0.25 155	0.23 167	0.32 196	0.22 199	0.56 265	0.30 230	0.41 120	0.38 193	0.39 136	0.29 224	0.18 141	0.46 261	0.50 296	0.53 265	0.49 291	0.80 258	0.42 260	0.53 264	0.56 301	0.19 212	0.25 210	0.50 239	0.52 234	0.51 216	0.56 220

CroCo_RVC	0.40 201	0.28 170	0.24 191	0.25 155	0.23 167	0.32 196	0.22 199	0.56 265	0.30 230	0.41 120	0.38 193	0.39 136	0.29 224	0.18 141	0.46 261	0.50 296	0.53 265	0.49 291	0.80 258	0.42 260	0.53 264	0.56 301	0.19 212	0.25 210	0.50 239	0.52 234	0.51 216	0.56 220

RALAANet	0.29 128	0.31 201	0.23 182	0.22 139	0.21 151	0.23 146	0.16 158	0.38 126	0.19 104	0.33 97	0.38 193	0.35 123	0.18 131	0.15 113	0.33 186	0.29 137	0.38 125	0.37 218	0.48 180	0.27 172	0.36 125	0.29 133	0.15 154	0.20 156	0.34 140	0.30 133	0.35 121	0.35 128

ADLNet	0.34 170	0.39 259	0.25 202	0.33 204	0.29 218	0.36 219	0.32 241	0.42 140	0.25 176	0.37 109	0.38 193	0.60 248	0.28 218	0.50 316	0.31 170	0.30 151	0.40 137	0.31 154	0.38 125	0.28 180	0.34 108	0.28 124	0.28 263	0.19 149	0.36 153	0.40 195	0.35 121	0.36 130

DMCA-RVC	0.31 145	0.25 143	0.28 215	0.25 155	0.27 200	0.24 151	0.25 217	0.36 115	0.31 235	0.33 97	0.38 193	0.54 207	0.24 187	0.20 174	0.40 230	0.35 213	0.35 107	0.34 178	0.35 109	0.29 191	0.37 134	0.33 163	0.22 233	0.24 197	0.29 120	0.29 128	0.36 138	0.41 158

FSD		0.47 282	0.47 281	0.48 265	0.48 281	0.47 260	0.51 287	0.65 297	0.35 255	0.69 328	0.39 203			0.51 318	0.53 286	0.55 313			0.57 212	0.47 286				0.48 304	0.59 272	0.52 234	0.59 249	0.60 230

cross-raft	0.42 220	0.32 213	0.22 174	0.32 198	0.26 191	0.32 196	0.19 180	0.54 248	0.27 201	0.55 270	0.39 203	0.58 233	0.20 146	0.20 174	0.36 214	0.48 288	0.51 252	0.37 218	1.06 297	0.44 274	0.56 280	0.59 309	0.14 133	0.25 210	0.57 264	0.54 243	0.59 249	0.59 229

CBMV	0.71 298	0.52 295	0.47 281	0.62 292	0.52 298	0.56 285	0.41 265	0.70 310	0.63 308	0.61 306	0.39 203	1.30 316	0.47 284	0.46 310	0.72 323	0.62 329	0.62 298	0.54 311	0.79 254	0.48 289	0.67 320	0.50 279	0.40 303	0.71 336	0.79 316	0.75 299	1.53 350	2.47 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TestStereo_HLe17	0.39 197	0.38 251	0.25 202	0.43 253	0.29 218	0.31 188	0.21 191	0.58 277	0.37 265	0.52 232	0.40 206	0.58 233	0.26 200	0.18 141	0.39 222	0.33 192	0.43 167	0.36 201	0.61 221	0.31 205	0.40 160	0.43 230	0.18 200	0.34 266	0.48 226	0.53 241	0.47 182	0.46 176

zero-FE	3.48 363	0.27 162	0.16 110	17.31 392	0.30 228	65.22 399	0.79 327	0.55 258	0.23 156	0.51 222	0.40 206	1.20 311	0.36 257	0.21 193	0.29 152	0.32 182	0.50 246	0.34 178	1.61 314	0.28 180	0.58 293	0.44 236	0.16 166	0.19 149	0.34 140	0.31 138	0.49 201	0.51 201

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 136	0.22 124	0.21 161	0.23 149	0.18 124	0.19 119	0.12 117	0.44 152	0.35 255	0.43 141	0.40 206	0.40 142	0.21 158	0.18 141	0.32 181	0.29 137	0.42 158	0.31 154	0.37 119	0.27 172	0.35 116	0.33 163	0.13 121	0.18 133	0.37 156	0.51 231	0.31 99	0.47 185

MSKI-zero shot	0.46 241	0.28 170	0.20 149	0.31 189	0.27 200	0.33 200	0.24 214	0.56 265	0.24 164	0.53 243	0.40 206	0.55 213	0.21 158	0.19 159	0.33 186	0.42 264	0.51 252	0.36 201	1.37 307	0.41 254	0.52 258	0.47 261	0.16 166	0.23 184	0.49 233	1.13 341	0.80 304	0.78 271

GES	0.40 201	0.37 242	0.25 202	0.31 189	0.30 228	0.41 243	0.26 221	0.46 168	0.28 213	0.49 200	0.40 206	0.43 150	0.26 200	0.30 265	0.45 257	0.40 247	0.53 265	0.43 266	0.97 285	0.42 260	0.50 247	0.41 215	0.23 241	0.30 243	0.38 162	0.35 164	0.47 182	0.49 195

DN	3.32 361	0.27 162	0.22 174	0.52 274	0.26 191	50.28 398	0.25 217	0.47 178	0.27 201	0.43 141	0.41 211	29.13 390	0.17 121	0.23 226	0.29 152	0.39 239	0.48 221	0.37 218	0.59 218	0.29 191	0.45 219	0.41 215	0.26 252	0.25 210	0.82 325	0.66 280	0.60 255	0.88 291

EKT-Stereo	0.47 246	0.38 251	0.27 211	0.50 269	0.33 242	0.49 265	0.51 287	0.51 216	0.23 156	0.50 206	0.41 211	0.56 219	0.24 187	0.22 205	0.43 249	0.51 303	0.54 274	0.52 307	0.89 272	0.40 251	0.65 315	0.56 301	0.17 181	0.25 210	0.72 305	0.63 271	0.64 267	0.56 220

test-1	0.45 236	0.24 135	0.22 174	0.28 177	0.29 218	0.50 268	0.29 232	0.58 277	0.32 238	0.55 270	0.41 211	0.58 233	0.30 231	0.20 174	0.39 222	0.39 239	0.50 246	0.40 249	1.04 292	0.38 242	0.52 258	0.63 319	0.17 181	0.32 260	0.60 278	0.69 289	0.58 246	0.89 293

GEStereo_RVC	0.47 246	0.41 264	0.31 232	0.39 236	0.37 255	0.42 245	0.33 243	0.52 233	0.32 238	0.50 206	0.41 211	0.59 243	0.38 270	0.27 255	0.54 289	0.50 296	0.60 292	0.56 318	0.90 273	0.46 282	0.55 276	0.47 261	0.24 245	0.38 281	0.49 233	0.47 214	0.50 210	0.80 278

FADNet-RVC	0.41 216	0.37 242	0.28 215	0.41 247	0.33 242	0.33 200	0.32 241	0.53 241	0.30 230	0.52 232	0.41 211	0.59 243	0.35 253	0.25 243	0.51 281	0.37 228	0.43 167	0.34 178	0.75 251	0.40 251	0.38 146	0.39 202	0.28 263	0.36 273	0.47 215	0.52 234	0.40 153	0.53 210

PA-Net	0.50 256	0.59 309	0.54 300	0.40 243	0.53 301	0.42 245	0.53 298	0.56 265	0.52 296	0.46 171	0.41 211	0.49 180	0.48 285	0.49 313	0.54 289	0.42 264	0.37 118	0.44 272	0.43 155	0.45 277	0.37 134	0.48 266	0.27 257	0.39 285	0.52 245	0.87 315	0.45 175	0.99 301
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.38 186	0.38 251	0.38 258	0.34 212	0.47 280	0.32 196	0.52 293	0.40 133	0.44 281	0.41 120	0.41 211	0.56 219	0.26 200	0.41 301	0.43 249	0.30 151	0.39 132	0.33 170	0.40 140	0.27 172	0.34 108	0.27 116	0.22 233	0.24 197	0.37 156	0.47 214	0.40 153	0.44 170
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN	0.63 289	0.69 322	0.64 320	0.98 327	0.65 316	0.89 318	0.65 311	0.76 322	0.40 274	0.72 333	0.41 211	0.80 283	0.35 253	0.51 318	0.59 300	0.56 316	0.67 310	0.56 318	0.62 223	0.50 296	0.63 307	0.50 279	0.39 294	0.59 320	0.77 313	0.65 274	0.78 302	0.83 286

DISCO	0.32 152	0.30 190	0.23 182	0.31 189	0.28 213	0.33 200	0.30 237	0.32 104	0.29 224	0.40 118	0.41 211	0.32 110	0.20 146	0.23 226	0.32 181	0.29 137	0.42 158	0.32 165	0.46 174	0.29 191	0.36 125	0.31 146	0.19 212	0.24 197	0.37 156	0.36 170	0.41 160	0.38 143

NOSS_ROB	0.54 271	0.48 290	0.44 278	0.55 284	0.51 291	0.51 275	0.47 273	0.68 306	0.39 271	0.52 232	0.41 211	0.49 180	0.36 257	0.53 324	0.66 313	0.56 316	0.61 296	0.54 311	0.57 212	0.47 286	0.64 314	0.50 279	0.39 294	0.51 311	0.70 297	0.65 274	0.83 308	0.67 253

coex_refinement	0.33 163	0.31 201	0.23 182	0.26 165	0.25 179	0.31 188	0.17 163	0.45 159	0.34 252	0.41 120	0.42 221	0.39 136	0.20 146	0.21 193	0.34 199	0.34 205	0.39 132	0.34 178	0.38 125	0.22 124	0.34 108	0.30 136	0.19 212	0.23 184	0.38 162	0.38 180	0.43 171	0.64 244

FC-DCNN v2	0.65 290	0.70 323	0.65 324	1.06 331	0.66 319	0.93 324	0.65 311	0.78 325	0.41 275	0.73 334	0.42 221	0.83 286	0.36 257	0.51 318	0.59 300	0.56 316	0.67 310	0.56 318	0.62 223	0.50 296	0.63 307	0.50 279	0.39 294	0.59 320	0.86 327	0.71 290	0.90 317	0.92 296

psm_up	0.42 220	0.38 251	0.41 267	0.45 256	0.33 242	0.46 255	0.27 223	0.50 202	0.51 293	0.43 141	0.42 221	0.45 163	0.40 274	0.30 265	0.40 230	0.35 213	0.47 208	0.38 228	0.56 207	0.34 222	0.39 155	0.33 163	0.25 248	0.39 285	0.54 251	0.59 259	0.56 241	0.52 206

DSFCA	0.33 163	0.39 259	0.32 240	0.31 189	0.27 200	0.35 213	0.25 217	0.36 115	0.29 224	0.32 96	0.42 221	0.38 134	0.22 171	0.19 159	0.32 181	0.31 168	0.38 125	0.36 201	0.46 174	0.26 159	0.37 134	0.37 193	0.23 241	0.24 197	0.38 162	0.35 164	0.34 118	0.43 166

R-Stereo Train	0.40 201	0.28 170	0.29 218	0.33 204	0.27 200	0.37 222	0.14 136	0.51 216	0.25 176	0.54 253	0.42 221	0.56 219	0.26 200	0.21 193	0.34 199	0.41 257	0.52 260	0.38 228	0.70 240	0.37 235	0.51 252	0.48 266	0.17 181	0.28 233	0.54 251	0.65 274	0.46 176	0.62 235

RAFT-Stereo	0.40 201	0.28 170	0.29 218	0.33 204	0.27 200	0.37 222	0.14 136	0.51 216	0.25 176	0.54 253	0.42 221	0.56 219	0.26 200	0.21 193	0.34 199	0.41 257	0.52 260	0.38 228	0.70 240	0.37 235	0.51 252	0.48 266	0.17 181	0.28 233	0.54 251	0.65 274	0.46 176	0.62 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.42 220	0.32 213	0.21 161	0.27 171	0.26 191	0.37 222	0.23 209	0.51 216	0.25 176	0.52 232	0.42 221	0.54 207	0.21 158	0.20 174	0.39 222	0.52 307	0.51 252	0.38 228	1.02 291	0.59 313	0.54 272	0.53 295	0.17 181	0.23 184	0.53 248	0.46 211	0.59 249	0.63 240

NVstereo2D	0.41 216	0.37 242	0.31 232	0.45 256	0.38 257	0.56 285	0.56 303	0.45 159	0.29 224	0.41 120	0.42 221	0.44 156	0.23 180	0.59 329	0.51 281	0.41 257	0.48 221	0.43 266	0.40 140	0.32 213	0.37 134	0.28 124	0.45 312	0.30 243	0.52 245	0.36 170	0.40 153	0.44 170

MDST_ROB	1.62 337	1.46 347	0.53 298	2.47 352	0.96 340	1.72 343	0.73 322	0.72 314	0.54 299	0.59 301	0.42 221	1.08 302	11.90 378	0.28 259	0.49 272	0.37 228	0.51 252	0.36 201	0.72 244	0.41 254	0.54 272	0.36 188	0.38 287	0.47 303	3.20 379	1.82 364	8.20 387	2.54 362

iResNet_ROB	0.35 175	0.30 190	0.27 211	0.32 198	0.21 151	0.33 200	0.22 199	0.45 159	0.27 201	0.45 158	0.42 221	0.38 134	0.48 285	0.19 159	0.28 144	0.29 137	0.45 190	0.36 201	0.55 202	0.24 142	0.37 134	0.27 116	0.19 212	0.25 210	0.44 203	0.39 191	0.47 182	0.47 185

gcap-zeroshot	0.68 295	0.31 201	0.49 289	0.39 236	0.27 200	0.40 234	0.23 209	0.57 272	0.24 164	0.56 280	0.43 231	0.68 267	0.21 158	0.22 205	0.41 239	0.50 296	0.49 230	0.37 218	7.45 368	0.57 311	0.53 264	0.52 292	0.18 200	0.23 184	0.43 199	0.54 243	0.54 233	0.60 230

GLC_STEREO	0.36 180	0.31 201	0.29 218	0.31 189	0.27 200	0.30 180	0.23 209	0.49 193	0.22 148	0.54 253	0.43 231	0.48 176	0.21 158	0.22 205	0.29 152	0.31 168	0.54 274	0.33 170	0.47 178	0.30 198	0.60 301	0.46 251	0.18 200	0.24 197	0.39 171	0.28 124	0.57 243	0.42 162

STTStereo	0.39 197	0.42 267	0.43 273	0.37 223	0.43 268	0.34 210	0.49 286	0.37 120	0.33 248	0.38 114	0.43 231	0.51 188	0.30 231	0.38 293	0.47 266	0.32 182	0.41 150	0.40 249	0.40 140	0.29 191	0.36 125	0.28 124	0.22 233	0.28 233	0.40 180	0.45 210	0.40 153	0.62 235

ManiGeoR	0.36 180	0.34 229	0.24 191	0.37 223	0.25 179	0.30 180	0.18 172	0.51 216	0.36 260	0.47 180	0.44 234	0.51 188	0.20 146	0.19 159	0.35 208	0.32 182	0.42 158	0.36 201	0.67 238	0.27 172	0.40 160	0.37 193	0.18 200	0.28 233	0.39 171	0.47 214	0.39 148	0.43 166

HLf10	0.36 180	0.34 229	0.24 191	0.37 223	0.25 179	0.30 180	0.18 172	0.51 216	0.36 260	0.47 180	0.44 234	0.51 188	0.20 146	0.19 159	0.35 208	0.32 182	0.42 158	0.36 201	0.67 238	0.27 172	0.40 160	0.37 193	0.18 200	0.28 233	0.39 171	0.47 214	0.39 148	0.43 166

GANetREF_RVC	0.61 285	0.56 305	0.58 309	0.56 287	0.52 298	0.55 283	0.52 293	0.85 328	0.63 308	0.78 339	0.44 234	1.00 299	0.63 302	0.34 280	0.62 306	0.44 271	0.53 265	0.51 301	0.85 266	0.51 300	0.63 307	0.48 266	0.48 314	0.59 320	0.71 302	0.65 274	0.81 305	0.79 273
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
G2L-Stereo	0.32 152	0.29 183	0.21 161	0.25 155	0.27 200	0.27 169	0.18 172	0.43 150	0.25 176	0.44 152	0.45 237	0.40 142	0.30 231	0.21 193	0.29 152	0.31 168	0.42 158	0.32 165	0.34 102	0.24 142	0.35 116	0.30 136	0.21 229	0.20 156	0.37 156	0.41 197	0.42 167	0.39 152

IER	0.29 128	0.24 135	0.24 191	0.24 151	0.21 151	0.25 160	0.17 163	0.35 113	0.21 131	0.36 104	0.45 237	0.51 188	0.20 146	0.24 235	0.32 181	0.29 137	0.38 125	0.31 154	0.33 99	0.23 133	0.33 105	0.27 116	0.20 225	0.19 149	0.30 126	0.32 143	0.35 121	0.39 152

SACVNet	0.46 241	0.42 267	0.38 258	0.44 255	0.41 265	0.40 234	0.43 268	0.52 233	0.47 288	0.52 232	0.45 237	0.45 163	0.25 196	0.32 276	0.44 254	0.40 247	0.50 246	0.45 279	0.63 228	0.48 289	0.51 252	0.43 230	0.29 269	0.34 266	0.64 287	0.58 255	0.62 261	0.61 233

ICVP	0.43 226	0.38 251	0.47 281	0.40 243	0.36 250	0.40 234	0.28 227	0.47 178	0.33 248	0.46 171	0.45 237	0.49 180	0.37 265	0.24 235	0.40 230	0.38 235	0.45 190	0.39 241	0.53 196	0.39 247	0.43 197	0.59 309	0.55 324	0.34 266	0.48 226	0.55 246	0.51 216	0.55 216
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	8.90 381	0.24 135	0.17 123	0.40 243	0.21 151	0.44 252	0.17 163	0.55 258	0.23 156	0.52 232	0.45 237	0.58 233	0.16 109	0.20 174	0.40 230	0.47 282	0.49 230	0.37 218	0.63 228	0.38 242	0.48 235	0.38 201	0.14 133	0.20 156	229.91 401	0.56 249	0.60 255	0.99 301

CBMV_ROB	0.94 315	0.44 274	0.50 292	0.88 319	0.71 321	0.65 299	0.52 293	0.70 310	0.38 267	0.55 270	0.45 237	6.22 372	2.33 350	0.51 318	0.50 276	0.43 267	0.61 296	0.46 283	1.38 309	0.94 346	0.56 280	0.46 251	0.41 304	0.48 304	0.81 323	1.01 335	1.28 341	1.19 311

HLf8	0.38 186	0.35 232	0.23 182	0.37 223	0.28 213	0.29 176	0.19 180	0.54 248	0.32 238	0.46 171	0.46 243	0.52 198	0.26 200	0.20 174	0.40 230	0.33 192	0.45 190	0.36 201	0.66 235	0.31 205	0.40 160	0.39 202	0.20 225	0.30 243	0.43 199	0.52 234	0.46 176	0.50 197

RAFT-Test	0.43 226	0.31 201	0.21 161	0.37 223	0.26 191	0.35 213	0.22 199	0.53 241	0.24 164	0.53 243	0.46 243	0.54 207	0.22 171	0.20 174	0.37 216	0.51 303	0.51 252	0.37 218	1.04 292	0.48 289	0.55 276	0.50 279	0.16 166	0.23 184	0.56 261	0.51 231	0.62 261	0.65 249

iRaft-Stereo_20w	0.51 261	0.32 213	0.83 339	0.81 314	0.32 237	0.47 260	0.31 239	0.55 258	0.28 213	0.54 253	0.46 243	0.59 243	0.14 91	0.22 205	0.41 239	0.39 239	0.49 230	0.33 170	0.88 271	0.43 266	0.49 240	0.39 202	0.15 154	0.18 133	0.72 305	0.88 316	1.07 330	1.22 315

UDGNet	0.49 252	0.45 276	0.30 222	1.05 330	0.79 327	0.91 321	0.70 318	0.47 178	0.30 230	0.45 158	0.46 243	0.45 163	0.16 109	1.01 352	0.30 160	0.30 151	0.45 190	0.39 241	0.50 183	0.32 213	0.49 240	0.36 188	0.57 326	0.23 184	0.54 251	0.42 199	0.43 171	0.47 185

CC-Net-ROB	0.71 298	0.91 336	0.59 312	1.38 339	0.85 332	1.25 336	0.86 330	0.69 308	0.45 284	0.71 330	0.47 247	1.95 326	0.34 248	0.62 336	0.49 272	0.33 192	0.52 260	0.48 286	1.06 297	0.43 266	0.40 160	0.27 116	0.85 345	0.41 289	0.65 288	0.64 272	0.56 241	0.93 297

NCCL2	0.49 252	0.47 282	0.48 285	0.40 243	0.38 257	0.38 227	0.33 243	0.55 258	0.44 281	0.58 296	0.47 247	0.53 204	0.36 257	0.28 259	0.57 296	0.47 282	0.49 230	0.45 279	0.57 212	0.44 274	0.56 280	0.54 299	0.34 277	0.45 301	0.70 297	0.72 292	0.61 259	0.81 281

GGDA	0.38 186	0.34 229	0.26 209	0.32 198	0.27 200	0.36 219	0.21 191	0.52 233	0.32 238	0.49 200	0.48 249	0.57 227	0.29 224	0.22 205	0.39 222	0.33 192	0.46 202	0.37 218	0.62 223	0.28 180	0.38 146	0.36 188	0.19 212	0.27 231	0.46 209	0.58 255	0.48 187	0.57 224

IPLGR	0.38 186	0.41 264	0.25 202	0.35 218	0.32 237	0.28 174	0.18 172	0.50 202	0.27 201	0.48 190	0.48 249	0.52 198	0.25 196	0.22 205	0.37 216	0.31 168	0.42 158	0.39 241	0.63 228	0.38 242	0.40 160	0.48 266	0.14 133	0.22 174	0.48 226	0.47 214	0.48 187	0.46 176

UCFNet_RVC	0.42 220	0.52 295	0.34 249	0.47 262	0.42 266	0.42 245	0.30 237	0.49 193	0.32 238	0.51 222	0.48 249	0.68 267	0.36 257	0.26 252	0.40 230	0.32 182	0.41 150	0.38 228	0.48 180	0.30 198	0.45 219	0.31 146	0.28 263	0.30 243	0.61 281	0.49 222	0.48 187	0.61 233

AF-Net	0.40 201	0.36 236	0.35 253	0.39 236	0.44 270	0.43 250	0.38 256	0.44 152	0.43 278	0.37 109	0.49 252	0.58 233	0.32 241	0.31 271	0.41 239	0.36 222	0.35 107	0.36 201	0.45 164	0.30 198	0.34 108	0.30 136	0.33 274	0.30 243	0.38 162	0.42 199	0.59 249	0.47 185

stereogan	0.49 252	0.47 282	0.46 279	0.52 274	0.54 303	0.56 285	0.48 281	0.52 233	0.45 284	0.39 116	0.49 252	0.70 273	0.49 289	0.34 280	0.49 272	0.40 247	0.45 190	0.40 249	0.63 228	0.41 254	0.43 197	0.39 202	0.38 287	0.37 279	0.47 215	0.50 225	0.77 300	0.60 230

Nwc_Net	0.40 201	0.36 236	0.35 253	0.39 236	0.44 270	0.43 250	0.38 256	0.44 152	0.43 278	0.37 109	0.49 252	0.58 233	0.32 241	0.31 271	0.41 239	0.36 222	0.35 107	0.36 201	0.45 164	0.30 198	0.34 108	0.30 136	0.33 274	0.30 243	0.38 162	0.42 199	0.59 249	0.47 185

CFNet_RVC	0.38 186	0.40 262	0.33 243	0.38 231	0.35 248	0.38 227	0.25 217	0.44 152	0.28 213	0.45 158	0.49 252	0.46 170	0.26 200	0.24 235	0.40 230	0.33 192	0.43 167	0.36 201	0.44 159	0.31 205	0.43 197	0.31 146	0.19 212	0.26 221	0.49 233	0.49 222	0.50 210	0.52 206

NaN_ROB	0.56 275	0.47 282	0.48 285	0.51 272	0.59 310	0.42 245	0.39 261	0.72 314	0.48 290	0.64 315	0.49 252	1.54 320	0.48 285	0.32 276	0.47 266	0.36 222	0.42 158	0.40 249	0.55 202	0.46 282	0.38 146	0.33 163	0.27 257	0.49 306	0.68 293	0.75 299	0.72 290	1.21 313

DLCB_ROB	0.40 201	0.36 236	0.35 253	0.32 198	0.32 237	0.31 188	0.27 223	0.42 140	0.34 252	0.46 171	0.49 252	0.54 207	0.37 265	0.30 265	0.37 216	0.33 192	0.44 182	0.38 228	0.40 140	0.32 213	0.44 207	0.34 173	0.27 257	0.31 254	0.81 323	0.57 253	0.55 236	0.46 176

TestStereo_HL2	0.38 186	0.33 224	0.24 191	0.32 198	0.26 191	0.34 210	0.21 191	0.50 202	0.32 238	0.48 190	0.50 258	0.58 233	0.28 218	0.22 205	0.39 222	0.34 205	0.47 208	0.36 201	0.61 221	0.29 191	0.38 146	0.35 176	0.20 225	0.26 221	0.45 208	0.52 234	0.48 187	0.57 224

CASS	0.48 250	0.37 242	0.33 243	0.45 256	0.38 257	0.47 260	0.33 243	0.60 293	0.38 267	0.62 310	0.50 258	0.56 219	0.38 270	0.22 205	0.43 249	0.37 228	0.64 302	0.39 241	0.94 280	0.39 247	0.57 289	0.51 288	0.27 257	0.26 221	0.63 285	0.56 249	0.68 276	0.81 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.47 246	0.42 267	0.33 243	0.43 253	0.42 266	0.48 264	0.35 247	0.51 216	0.33 248	0.54 253	0.50 258	0.63 255	0.34 248	0.35 283	0.47 266	0.39 239	0.53 265	0.38 228	0.79 254	0.51 300	0.48 235	0.41 215	0.30 272	0.30 243	0.52 245	0.59 259	0.63 265	0.72 261

DPSNet	1.63 338	0.63 316	0.62 318	0.87 318	0.82 330	1.02 329	0.59 306	0.68 306	0.90 334	0.45 158	0.50 258	5.87 369	2.58 353	0.29 263	1.06 354	1.04 365	1.03 340	0.91 354	13.68 380	0.88 343	1.24 359	0.89 346	1.13 352	1.02 359	1.25 350	1.42 354	1.17 334	1.35 322

HBP-ISP	0.60 284	0.53 300	0.58 309	0.79 313	0.57 308	0.61 293	0.52 293	0.70 310	0.38 267	0.62 310	0.51 262	0.67 262	0.31 237	0.60 332	0.68 317	0.66 337	0.57 286	0.48 286	0.52 188	0.48 289	0.65 315	0.65 323	0.38 287	0.52 312	0.68 293	0.77 304	1.06 328	0.73 264

AACVNet	0.41 216	0.37 242	0.33 243	0.41 247	0.45 276	0.42 245	0.28 227	0.48 186	0.32 238	0.50 206	0.51 262	0.47 174	0.24 187	0.26 252	0.41 239	0.36 222	0.47 208	0.42 264	0.52 188	0.42 260	0.42 182	0.39 202	0.26 252	0.32 260	0.47 215	0.50 225	0.50 210	0.62 235

RTS	0.77 302	0.45 276	0.41 267	0.46 259	0.44 270	0.77 308	0.53 298	0.66 300	0.73 318	0.42 131	0.51 262	0.86 289	0.50 290	0.35 283	0.68 317	0.57 322	0.82 331	0.51 301	1.59 312	0.64 321	0.63 307	0.60 312	0.36 283	0.50 307	0.80 319	3.82 382	0.83 308	1.23 317

RTSA	0.77 302	0.45 276	0.41 267	0.46 259	0.44 270	0.77 308	0.53 298	0.66 300	0.73 318	0.42 131	0.51 262	0.86 289	0.50 290	0.35 283	0.68 317	0.57 322	0.82 331	0.51 301	1.59 312	0.64 321	0.63 307	0.60 312	0.36 283	0.50 307	0.80 319	3.82 382	0.83 308	1.23 317

ADCRef	0.48 250	0.37 242	0.33 243	0.33 204	0.31 233	0.44 252	0.38 256	0.47 178	0.68 313	0.47 180	0.51 262	0.56 219	0.35 253	0.27 255	0.43 249	0.40 247	0.47 208	0.44 272	0.84 264	0.37 235	0.49 240	0.48 266	0.30 272	0.31 254	0.49 233	0.88 316	0.49 201	1.04 305

HSM	0.40 201	0.37 242	0.30 222	0.39 236	0.36 250	0.33 200	0.28 227	0.56 265	0.29 224	0.50 206	0.51 262	0.49 180	0.37 265	0.24 235	0.39 222	0.34 205	0.52 260	0.36 201	0.50 183	0.35 227	0.49 240	0.35 176	0.19 212	0.29 239	0.48 226	0.54 243	0.54 233	0.55 216

CFNet_pseudo	0.38 186	0.32 213	0.34 249	0.41 247	0.33 242	0.38 227	0.28 227	0.51 216	0.29 224	0.54 253	0.52 268	0.46 170	0.42 278	0.24 235	0.41 239	0.33 192	0.39 132	0.36 201	0.46 174	0.25 148	0.38 146	0.31 146	0.19 212	0.26 221	0.43 199	0.46 211	0.52 226	0.55 216

APVNet	0.42 220	0.37 242	0.30 222	0.36 219	0.39 261	0.47 260	0.36 250	0.51 216	0.32 238	0.36 104	0.52 268	0.41 146	0.24 187	0.30 265	0.45 257	0.48 288	0.55 277	0.48 286	0.63 228	0.45 277	0.45 219	0.35 176	0.26 252	0.36 273	0.47 215	0.35 164	0.60 255	0.45 173

FADNet	0.46 241	0.38 251	0.31 232	0.42 251	0.32 237	0.40 234	0.46 272	0.59 287	0.35 255	0.56 280	0.53 270	0.59 243	0.39 273	0.28 259	0.50 276	0.38 235	0.40 137	0.39 241	0.94 280	0.43 266	0.46 225	0.41 215	0.29 269	0.31 254	0.55 258	0.62 268	0.48 187	0.63 240

DeepPrunerF	0.55 273	0.29 183	0.30 222	0.37 223	0.86 333	0.30 180	0.37 252	0.42 140	0.34 252	0.34 101	0.53 270	0.34 118	0.22 171	0.31 271	0.38 219	0.40 247	0.42 158	0.34 178	0.56 207	0.36 230	0.41 174	0.33 163	0.27 257	0.26 221	4.90 385	0.50 225	0.38 144	0.46 176

DeepPruner_ROB	0.43 226	0.36 236	0.37 257	0.38 231	0.39 261	0.37 222	0.26 221	0.45 159	0.36 260	0.50 206	0.53 270	0.47 174	0.40 274	0.23 226	0.56 295	0.38 235	0.48 221	0.44 272	0.51 186	0.35 227	0.57 289	0.45 243	0.27 257	0.32 260	0.47 215	0.68 284	0.52 226	0.45 173

IGEV-FE	0.50 256	0.33 224	0.81 337	0.76 308	0.36 250	0.38 227	0.47 273	0.58 277	0.27 201	0.54 253	0.54 273	0.61 250	0.18 131	0.22 205	0.34 199	0.47 282	0.50 246	0.34 178	0.91 275	0.43 266	0.56 280	0.49 272	0.15 154	0.24 197	0.80 319	0.68 284	0.69 279	0.77 268

Any-RAFT	0.43 226	0.27 162	0.51 294	0.37 223	0.28 213	0.31 188	0.21 191	0.50 202	0.26 191	0.48 190	0.54 273	0.57 227	0.19 139	0.19 159	0.33 186	0.37 228	0.49 230	0.34 178	0.83 261	0.33 219	0.53 264	0.42 222	0.17 181	0.23 184	0.70 297	0.84 310	0.50 210	0.89 293

PWCDC_ROB	0.45 236	0.20 103	0.30 222	0.20 128	0.33 242	0.23 146	0.29 232	0.26 83	0.96 338	0.21 78	0.54 273	0.30 101	2.04 347	0.49 313	0.51 281	0.41 257	0.38 125	0.41 257	0.39 130	0.37 235	0.37 134	0.61 315	0.35 280	0.31 254	0.24 91	0.49 222	0.35 121	0.53 210

TestStereo-Hl	0.44 235	0.35 232	0.31 232	0.30 186	0.30 228	0.40 234	0.27 223	0.54 248	0.36 260	0.52 232	0.55 276	0.68 267	0.32 241	0.20 174	0.44 254	0.42 264	0.47 208	0.41 257	0.87 270	0.34 222	0.42 182	0.45 243	0.18 200	0.33 265	0.46 209	0.57 253	0.61 259	0.72 261

IGEV_Zeroshot_test	0.50 256	0.33 224	0.81 337	0.76 308	0.36 250	0.38 227	0.47 273	0.58 277	0.27 201	0.53 243	0.55 276	0.60 248	0.18 131	0.22 205	0.34 199	0.47 282	0.50 246	0.34 178	0.92 277	0.43 266	0.56 280	0.50 279	0.15 154	0.24 197	0.80 319	0.68 284	0.69 279	0.77 268

CES	0.33 163	0.19 94	0.19 146	0.19 119	0.21 151	0.20 126	0.09 82	0.85 328	0.18 100	0.42 131	0.55 276	0.49 180	0.16 109	0.20 174	0.31 170	0.37 228	0.47 208	0.28 122	0.41 147	0.24 142	0.66 318	0.35 176	0.17 181	0.18 133	0.42 192	0.33 150	0.42 167	0.50 197

iResNet	0.59 282	0.41 264	0.43 273	0.52 274	0.48 281	0.66 301	0.40 264	0.65 297	0.43 278	0.50 206	0.55 276	1.10 303	1.23 332	0.24 235	0.57 296	0.40 247	0.53 265	0.45 279	1.70 319	0.45 277	0.45 219	0.43 230	0.33 274	0.52 312	0.55 258	0.60 264	0.67 274	0.67 253

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 370	0.38 251	0.80 336	0.54 280	0.45 276	0.81 313	0.59 306	0.59 287	0.42 276	0.58 296	0.56 280	0.66 259	0.21 158	0.23 226	0.50 276	0.67 340	0.55 277	0.44 272	94.83 397	0.38 242	0.53 264	0.44 236	0.16 166	0.22 174	0.72 305	0.85 312	0.71 287	1.22 315

HGLStereo	0.32 152	0.32 213	0.25 202	0.27 171	0.27 200	0.28 174	0.17 163	0.39 132	0.23 156	0.40 118	0.56 280	0.33 114	0.19 139	0.24 235	0.30 160	0.34 205	0.44 182	0.39 241	0.41 147	0.28 180	0.39 155	0.32 157	0.18 200	0.25 210	0.40 180	0.38 180	0.35 121	0.33 120

iResNetv2_ROB	0.37 184	0.30 190	0.23 182	0.34 212	0.29 218	0.38 227	0.22 199	0.46 168	0.25 176	0.46 171	0.56 280	0.56 219	0.41 276	0.22 205	0.30 160	0.29 137	0.40 137	0.34 178	0.66 235	0.31 205	0.40 160	0.32 157	0.23 241	0.30 243	0.44 203	0.36 170	0.50 210	0.46 176

DN-CSS_ROB	0.36 180	0.31 201	0.30 222	0.31 189	0.30 228	0.25 160	0.17 163	0.51 216	0.25 176	0.51 222	0.56 280	0.56 219	0.36 257	0.18 141	0.31 170	0.28 118	0.41 150	0.31 154	0.81 260	0.27 172	0.37 134	0.25 106	0.22 233	0.32 260	0.37 156	0.32 143	0.41 160	0.38 143

XQC	0.74 300	0.75 327	0.58 309	0.77 311	0.74 323	0.79 310	0.72 321	0.86 330	0.77 322	0.73 334	0.57 284	0.86 289	0.81 310	0.60 332	0.79 330	0.58 326	0.63 300	0.53 309	1.04 292	0.59 313	0.68 323	0.70 330	0.52 319	0.57 319	0.90 329	1.03 337	1.04 326	0.77 268

CSAN	0.70 296	0.70 323	0.60 317	0.68 298	0.61 314	0.58 289	0.48 281	0.77 324	0.73 318	0.79 341	0.57 284	1.34 318	1.03 324	0.35 283	0.58 299	0.45 273	0.57 286	0.53 309	0.74 248	0.60 316	0.58 293	0.51 288	0.44 311	0.61 324	0.77 313	1.10 339	0.88 316	1.19 311

XPNet_ROB	0.55 273	0.57 307	0.42 270	0.41 247	0.44 270	0.49 265	0.43 268	0.40 133	0.47 288	0.48 190	0.57 284	1.88 325	0.36 257	0.31 271	0.52 285	0.43 267	0.65 304	0.43 266	0.60 220	0.39 247	0.53 264	0.66 324	0.34 277	0.38 281	0.49 233	0.53 241	0.96 320	0.64 244

SQANet	1.43 334	2.22 357	0.78 335	2.62 356	1.77 352	2.84 354	2.44 353	0.73 316	0.53 297	0.87 345	0.58 287	2.10 331	0.64 303	2.13 356	0.50 276	0.40 247	0.67 310	0.59 325	7.14 367	0.54 305	0.49 240	0.45 243	2.94 365	0.45 301	0.75 310	0.89 321	0.97 321	1.58 330

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 271	0.31 201	0.75 332	0.59 290	0.31 233	0.67 304	0.41 265	0.55 258	0.30 230	0.58 296	0.59 288	0.66 259	0.21 158	0.22 205	0.47 266	0.54 312	0.55 277	0.50 296	0.98 289	0.47 286	0.51 252	0.47 261	0.13 121	0.26 221	0.70 297	0.88 316	0.68 276	1.17 309

NCC-stereo	0.51 261	0.47 282	0.43 273	0.49 267	0.51 291	0.50 268	0.51 287	0.51 216	0.57 301	0.36 104	0.59 288	0.62 251	0.55 295	0.36 288	0.53 286	0.41 257	0.46 202	0.50 296	0.58 215	0.41 254	0.43 197	0.40 210	0.43 309	0.36 273	0.57 264	0.72 292	0.73 294	0.65 249

Abc-Net	0.51 261	0.47 282	0.43 273	0.49 267	0.51 291	0.50 268	0.51 287	0.51 216	0.57 301	0.36 104	0.59 288	0.62 251	0.55 295	0.36 288	0.53 286	0.41 257	0.46 202	0.50 296	0.58 215	0.41 254	0.43 197	0.40 210	0.43 309	0.36 273	0.57 264	0.72 292	0.73 294	0.65 249
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MLCV	0.46 241	0.38 251	0.34 249	0.54 280	0.39 261	0.49 265	0.33 243	0.59 287	0.31 235	0.49 200	0.59 288	0.72 275	0.57 298	0.22 205	0.39 222	0.29 137	0.49 230	0.38 228	1.01 290	0.33 219	0.42 182	0.43 230	0.28 263	0.36 273	0.51 242	0.56 249	0.54 233	0.54 214

FADNet_RVC	0.59 282	0.48 290	0.39 263	0.65 296	0.45 276	0.40 234	0.35 247	0.61 294	0.42 276	0.62 310	0.60 292	0.94 296	0.78 309	0.38 293	0.79 330	0.38 235	0.60 292	0.55 316	1.68 317	0.51 300	0.58 293	0.72 334	0.28 263	0.42 293	0.50 239	0.68 284	0.51 216	0.69 258

RTSC	0.47 246	0.36 236	0.33 243	0.36 219	0.38 257	0.41 243	0.35 247	0.50 202	0.48 290	0.44 152	0.60 292	0.42 148	0.38 270	0.29 263	0.64 312	0.45 273	0.62 298	0.41 257	0.83 261	0.36 230	0.54 272	0.49 272	0.23 241	0.38 281	0.47 215	0.50 225	0.60 255	0.91 295

TestStereo_HL3	0.50 256	0.42 267	0.27 211	0.39 236	0.29 218	0.50 268	0.36 250	0.53 241	0.35 255	0.50 206	0.61 294	1.86 323	0.50 290	0.22 205	0.38 219	0.52 307	0.59 289	0.35 195	0.74 248	0.35 227	0.45 219	0.56 301	0.21 229	0.27 231	0.47 215	0.48 221	0.68 276	0.69 258

Reg-Stereo(zero)	0.38 186	0.29 183	0.31 232	0.30 186	0.21 151	0.31 188	0.22 199	0.54 248	0.26 191	0.53 243	0.61 294	0.55 213	0.23 180	0.21 193	0.24 101	0.34 205	0.43 167	0.33 170	0.79 254	0.25 148	0.42 182	0.42 222	0.16 166	0.24 197	0.39 171	0.43 203	0.53 229	0.63 240

fast-iter	0.38 186	0.29 183	0.31 232	0.30 186	0.21 151	0.31 188	0.22 199	0.54 248	0.26 191	0.53 243	0.61 294	0.55 213	0.23 180	0.21 193	0.24 101	0.34 205	0.43 167	0.33 170	0.79 254	0.25 148	0.42 182	0.42 222	0.16 166	0.24 197	0.39 171	0.43 203	0.53 229	0.63 240

ACVNet-4b	1.66 339	2.40 358	1.10 353	2.76 358	2.09 359	3.09 358	3.08 367	1.03 339	0.99 341	1.10 361	0.61 294	2.97 347	1.00 323	2.77 367	0.73 324	0.66 337	1.26 349	0.73 342	4.74 351	1.07 353	0.57 289	0.49 272	3.77 368	0.67 333	1.06 341	0.96 327	1.18 338	1.85 343

pcwnet_v2	0.45 236	0.36 236	0.38 258	0.47 262	0.37 255	0.46 255	0.38 256	0.51 216	0.35 255	0.54 253	0.61 294	0.50 187	0.75 306	0.35 283	0.46 261	0.36 222	0.47 208	0.38 228	0.53 196	0.30 198	0.42 182	0.31 146	0.25 248	0.32 260	0.58 271	0.58 255	0.59 249	0.68 257

RP	0.43 226	0.45 276	0.48 285	0.48 265	0.43 268	0.46 255	0.47 273	0.47 178	0.45 284	0.34 101	0.61 294	0.57 227	0.42 278	0.33 278	0.40 230	0.35 213	0.43 167	0.35 195	0.49 182	0.34 222	0.38 146	0.37 193	0.29 269	0.35 269	0.49 233	0.44 206	0.53 229	0.58 227

ADCP+	0.49 252	0.35 232	0.36 256	0.33 204	0.26 191	0.39 233	0.38 256	0.48 186	0.98 339	0.42 131	0.61 294	0.85 288	0.26 200	0.30 265	0.33 186	0.32 182	0.41 150	0.35 195	0.62 223	0.27 172	0.41 174	0.37 193	0.24 245	0.22 174	0.41 186	1.72 362	0.43 171	1.18 310

FBW_ROB	0.91 313	0.96 339	0.70 329	1.45 341	0.89 336	1.09 332	0.86 330	0.66 300	0.53 297	0.56 280	0.61 294	1.19 307	0.77 308	0.79 343	0.63 309	0.43 267	0.70 316	0.52 307	4.11 347	0.43 266	0.60 301	0.46 251	0.95 348	0.94 355	0.75 310	0.85 312	0.85 313	1.31 319

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 307	0.70 323	0.52 297	0.96 326	0.67 320	0.87 317	0.76 324	1.02 338	0.93 336	0.78 339	0.62 302	1.32 317	0.98 321	0.64 338	0.78 329	0.52 307	0.51 252	0.45 279	1.73 321	0.46 282	0.67 320	0.70 330	0.61 330	0.56 316	1.11 344	1.24 348	0.99 325	1.46 325

HSM-Net_RVC	0.50 256	0.37 242	0.39 263	0.56 287	0.44 270	0.46 255	0.28 227	0.55 258	0.39 271	0.57 293	0.63 303	0.89 293	0.56 297	0.31 271	0.39 222	0.35 213	0.49 230	0.41 257	0.56 207	0.34 222	0.47 231	0.46 251	0.28 263	0.41 289	0.67 289	0.79 308	0.77 300	0.72 261
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	0.56 275	0.50 293	0.39 263	0.42 251	0.36 250	0.51 275	0.55 301	0.58 277	1.58 361	0.56 280	0.64 304	0.62 251	0.37 265	0.33 278	0.41 239	0.39 239	0.48 221	0.40 249	0.73 246	0.38 242	0.59 297	0.52 292	0.34 277	0.35 269	0.63 285	0.68 284	0.57 243	1.34 321

SHD	0.65 290	0.44 274	0.55 304	0.57 289	0.55 305	0.50 268	0.48 281	0.74 317	0.69 315	0.63 314	0.65 305	0.68 267	0.97 320	0.42 303	0.81 334	0.57 322	0.69 315	0.50 296	1.20 303	0.56 310	0.66 318	0.68 326	0.39 294	0.52 312	0.68 293	0.78 307	0.70 285	1.03 304

otaku	1.67 340	2.58 365	0.90 346	2.93 360	2.07 356	3.14 360	2.73 357	0.88 331	0.84 331	1.00 350	0.66 306	2.38 334	0.95 318	2.39 358	0.67 315	0.52 307	0.79 327	0.62 329	8.04 372	0.90 344	0.59 297	0.53 295	3.56 366	0.62 327	0.95 333	0.96 327	1.19 339	1.74 336

PSMNet-ADL	0.56 275	0.47 282	0.47 281	0.52 274	0.48 281	0.51 275	0.47 273	0.58 277	0.46 287	0.64 315	0.68 307	0.77 281	0.81 310	0.39 296	0.51 281	0.46 275	0.53 265	0.41 257	1.18 301	0.50 296	0.54 272	0.45 243	0.39 294	0.35 269	0.56 261	0.67 283	0.85 313	0.50 197

LoS	0.41 216	0.33 224	0.21 161	0.28 177	0.31 233	0.27 169	0.16 158	1.20 347	0.22 148	0.76 337	0.69 308	0.57 227	0.27 215	0.20 174	0.31 170	0.39 239	0.46 202	0.29 131	0.52 188	0.26 159	0.52 258	0.37 193	0.17 181	0.18 133	0.59 272	0.47 214	0.48 187	0.58 227
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RGC	0.56 275	0.53 300	0.64 320	0.54 280	0.54 303	0.59 291	0.43 268	0.58 277	0.60 305	0.45 158	0.70 309	0.65 258	0.69 305	0.44 307	0.60 302	0.46 275	0.49 230	0.44 272	0.62 223	0.44 274	0.47 231	0.42 222	0.39 294	0.42 293	0.62 284	0.77 304	0.72 290	0.79 273

SAMSARA	1.12 323	0.61 315	0.85 341	0.70 300	0.65 316	0.66 301	0.66 313	1.25 350	0.98 339	0.77 338	0.70 309	0.93 295	2.06 348	0.59 329	1.05 353	0.80 350	0.77 326	0.75 343	1.62 316	0.77 335	1.27 361	1.40 374	0.42 308	0.78 343	2.33 367	2.27 374	2.28 367	2.31 352

ACV-stereo	7.10 380	0.73 326	0.54 300	0.90 321	0.55 305	1.06 330	0.71 320	0.67 305	0.77 322	0.68 327	0.72 311	0.77 281	5.44 368	0.42 303	0.90 346	1.02 364	0.85 337	0.56 318	167.64 399	1.28 363	0.85 338	0.71 333	0.63 332	0.56 316	0.57 264	0.66 280	0.72 290	0.80 278

iinet-f	0.34 170	0.26 156	0.24 191	0.24 151	0.18 124	0.35 213	0.16 158	0.33 108	0.21 131	0.42 131	0.73 312	0.44 156	0.35 253	0.18 141	0.30 160	0.34 205	0.43 167	0.28 122	0.86 268	0.33 219	0.40 160	0.26 110	0.17 181	0.18 133	0.39 171	0.29 128	0.46 176	0.39 152

DAS	0.61 285	0.42 267	0.30 222	0.62 292	0.48 281	0.54 281	0.48 281	0.59 287	0.67 311	0.45 158	0.73 312	1.19 307	0.62 300	0.25 243	0.54 289	0.46 275	0.71 318	0.51 301	0.96 282	0.66 323	0.56 280	0.63 319	0.41 304	0.62 327	0.71 302	0.72 292	0.82 306	0.79 273

SepStereo	0.61 285	0.42 267	0.30 222	0.62 292	0.48 281	0.54 281	0.48 281	0.59 287	0.67 311	0.45 158	0.73 312	1.19 307	0.62 300	0.25 243	0.54 289	0.46 275	0.71 318	0.51 301	0.96 282	0.66 323	0.56 280	0.63 319	0.41 304	0.62 327	0.71 302	0.72 292	0.82 306	0.79 273

GwcNet-ADL	0.56 275	0.57 307	0.48 285	0.72 303	0.51 291	0.55 283	0.42 267	0.58 277	0.38 267	0.54 253	0.73 312	0.89 293	0.48 285	0.39 296	0.46 261	0.46 275	0.56 283	0.43 266	0.90 273	0.48 289	0.49 240	0.51 288	0.38 287	0.35 269	0.61 281	0.75 299	0.53 229	0.85 288

RainbowNet	1.68 341	2.49 359	1.41 362	2.98 361	2.30 363	3.12 359	2.99 363	1.00 336	0.77 322	1.29 369	0.74 316	2.63 338	1.68 340	2.76 366	1.03 351	0.77 347	1.07 344	0.76 344	2.86 335	1.15 355	0.74 330	0.59 309	3.90 369	0.77 340	1.10 343	1.16 342	1.31 345	2.07 348

STTRV1_RVC		0.66 320	0.50 292	0.82 315	0.61 314	0.81 313	0.69 317	0.76 322	0.76 321	0.71 330	0.74 316	1.29 315	1.60 338	0.78 342	0.99 350	0.50 296	1.15 346	0.57 322		1.10 354	1.18 356	0.79 340		0.87 349	0.83 326	0.95 326	1.11 331	2.15 350

SGM-ForestM	1.56 335	1.80 352	0.59 312	1.74 342	0.86 333	1.83 344	1.08 339	1.28 352	0.81 327	0.56 280	0.74 316	5.35 362	3.72 358	0.41 301	0.47 266	0.37 228	0.59 289	0.44 272	5.02 354	0.43 266	0.55 276	0.39 202	0.39 294	0.50 307	2.80 374	1.97 366	4.37 384	3.15 367

ETE_ROB	0.66 293	0.65 318	0.42 270	0.54 280	0.51 291	0.66 301	0.47 273	0.51 216	0.58 303	0.52 232	0.75 319	2.41 335	0.44 281	0.40 298	0.61 303	0.48 288	0.70 316	0.50 296	0.72 244	0.50 296	0.62 306	0.61 315	0.39 294	0.44 299	0.60 278	0.72 292	1.17 334	0.85 288

LALA_ROB	0.65 290	0.64 317	0.51 294	0.50 269	0.50 288	0.65 299	0.51 287	0.54 248	0.65 310	0.55 270	0.75 319	2.33 333	0.45 283	0.38 293	0.71 322	0.47 282	0.67 310	0.57 322	0.66 235	0.49 295	0.60 301	0.62 317	0.38 287	0.43 296	0.54 251	0.71 290	0.95 319	0.80 278

PWC_ROB	0.76 301	0.54 303	0.66 327	0.47 262	0.56 307	0.52 279	0.70 318	0.65 297	1.26 350	0.47 180	0.75 319	0.74 277	2.10 349	0.40 298	0.79 330	0.51 303	0.83 334	0.60 326	1.37 307	0.68 326	0.78 332	0.68 326	0.35 280	0.65 331	0.60 278	0.59 259	0.76 298	1.59 333

SGM_RVC	1.34 330	1.03 342	0.59 312	1.32 338	0.94 338	1.23 335	0.85 328	0.94 333	0.78 325	0.61 306	0.75 319	2.55 337	1.51 337	0.36 288	0.49 272	0.37 228	0.56 283	0.43 266	4.91 353	0.45 277	0.56 280	0.37 193	0.37 285	0.56 316	1.41 352	1.19 345	3.13 379	8.03 384
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	1.72 342	2.71 368	0.98 349	3.00 362	2.17 361	3.23 361	2.98 361	0.96 334	0.92 335	1.04 357	0.76 323	2.47 336	0.76 307	2.51 360	0.68 317	0.53 311	0.83 334	0.65 332	8.03 371	0.98 348	0.60 301	0.54 299	3.62 367	0.61 324	1.02 339	1.23 346	1.17 334	1.58 330

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 321	1.02 340	0.89 345	1.25 336	0.83 331	0.90 320	1.07 338	1.23 349	1.56 359	1.03 354	0.76 323	1.19 307	0.86 313	0.98 350	0.98 349	0.74 345	0.64 302	0.72 341	3.50 339	0.86 342	0.85 338	0.98 353	0.82 344	0.89 351	1.20 347	0.93 325	0.86 315	1.68 335

DCVSM-stereo	0.70 296	0.52 295	0.49 289	0.70 300	0.52 298	0.91 321	0.58 304	0.66 300	0.60 305	0.65 321	0.77 325	2.08 330	1.09 326	0.37 291	0.45 257	0.49 293	0.54 274	0.44 272	1.42 310	0.68 326	0.53 264	0.52 292	0.68 336	0.44 299	0.57 264	0.66 280	0.65 270	0.83 286

ITSA-stereo	0.66 293	0.55 304	0.43 273	0.95 325	0.60 312	0.50 268	0.47 273	0.69 308	0.51 293	0.64 315	0.79 326	1.00 299	1.08 325	0.47 311	0.62 306	0.48 288	0.60 292	0.49 291	0.91 275	0.37 235	0.52 258	0.53 295	0.38 287	0.41 289	0.74 308	0.86 314	0.66 273	1.65 334

ADCPNet	0.84 307	0.59 309	0.55 304	0.63 295	0.73 322	0.63 295	0.74 323	0.75 321	0.84 331	0.64 315	0.79 326	0.73 276	1.44 335	0.50 316	0.74 325	0.65 335	0.71 318	0.54 311	1.84 324	0.71 329	0.79 334	0.78 339	0.53 321	0.60 323	0.93 332	1.31 350	0.83 308	2.11 349

DDUNet	1.05 317	1.89 354	0.53 298	2.36 350	2.10 360	2.19 346	2.32 352	0.54 248	0.68 313	0.48 190	0.80 328	1.20 311	0.24 187	2.51 360	0.69 321	0.55 313	0.83 334	0.49 291	1.68 317	0.57 311	0.75 331	0.64 322	1.31 357	0.39 285	0.57 264	0.59 259	0.69 279	0.67 253

ADCMid	0.80 304	0.59 309	0.57 308	0.53 278	0.59 310	0.75 306	0.76 324	0.93 332	1.21 347	0.54 253	0.80 328	0.99 297	0.98 321	0.44 307	0.84 338	0.60 327	0.74 322	0.55 316	1.72 320	0.55 308	0.79 334	0.81 342	0.60 329	0.50 307	0.79 316	0.90 322	0.71 287	1.76 339

AnyNet_C32	0.85 309	0.47 282	0.49 289	0.50 269	0.51 291	0.63 295	0.58 304	0.74 317	1.45 356	0.60 303	0.80 328	0.74 277	0.50 290	0.49 313	0.82 335	0.68 341	0.75 324	0.68 337	1.18 301	0.54 305	0.98 345	0.88 345	0.48 314	0.61 324	0.74 308	0.98 331	0.71 287	4.30 375

SFCPSM	0.82 305	0.59 309	0.46 279	0.60 291	0.53 301	0.60 292	0.51 287	0.66 300	0.62 307	0.55 270	0.81 331	1.44 319	2.03 346	0.37 291	0.55 294	0.48 288	0.55 277	0.48 286	4.41 348	0.83 338	0.59 297	0.58 308	0.45 312	0.38 281	0.70 297	0.74 298	0.69 279	0.99 301

pmcnn	0.86 310	0.56 305	0.38 258	0.70 300	0.60 312	0.81 313	0.62 309	0.63 296	0.44 281	0.49 200	0.81 331	1.86 323	2.35 351	0.23 226	0.54 289	0.64 334	0.74 322	0.54 311	2.20 330	0.60 316	0.94 343	0.57 306	0.51 318	0.53 315	0.78 315	0.75 299	1.48 347	2.01 346

UDG	1.07 319	1.95 355	0.54 300	2.29 348	2.24 362	2.00 345	2.51 354	0.59 287	0.72 317	0.59 301	0.83 333	1.14 306	0.31 237	2.36 357	0.66 313	0.50 296	0.89 338	0.61 328	1.81 323	0.61 319	0.78 332	0.70 330	1.26 356	0.43 296	0.61 281	0.64 272	0.69 279	0.64 244

ACVNet_1	1.85 345	2.91 373	1.43 364	3.48 370	2.62 372	3.35 366	3.34 369	1.17 346	0.93 336	1.03 354	0.87 334	2.83 345	1.40 333	2.82 370	0.83 336	0.56 316	1.32 354	0.81 349	6.24 360	1.02 350	0.83 337	0.72 334	4.04 372	0.78 343	1.22 348	0.99 334	0.97 321	1.37 323

ADCS	1.05 317	0.75 327	0.64 320	0.73 305	0.75 325	0.80 312	0.68 315	0.98 335	1.58 361	0.62 310	0.89 335	1.13 305	1.68 340	0.59 329	1.06 354	1.18 370	1.01 339	0.82 351	1.89 325	0.93 345	1.30 362	1.26 370	0.59 328	0.77 340	0.99 337	2.08 369	1.04 326	1.74 336

MeshStereo	1.81 344	1.02 340	0.72 330	1.89 343	1.26 348	1.43 340	0.87 332	1.14 344	0.79 326	0.66 323	0.89 335	8.39 380	5.02 367	0.40 298	0.89 344	0.65 335	0.66 306	0.54 311	4.56 350	0.61 319	3.32 384	0.80 341	0.65 333	0.75 337	1.97 360	1.46 357	3.34 381	4.12 374
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
JetBlue	3.47 362	2.94 375	2.19 378	4.01 376	3.28 380	4.39 377	3.86 375	2.36 378	2.38 374	1.19 367	0.90 337	7.02 374	1.50 336	3.19 373	1.37 373	1.50 378	2.33 370	2.09 381	3.87 345	1.73 375	2.93 382	2.27 381	1.98 358	1.67 380	2.33 367	4.93 386	2.98 378	22.60 390

PVD	1.07 319	0.87 335	0.87 342	0.94 323	0.87 335	1.00 328	0.85 328	1.55 365	1.56 359	0.60 303	0.93 338	1.21 313	1.66 339	0.79 343	0.88 342	0.77 347	1.06 341	0.78 347	1.74 322	0.84 340	1.05 349	1.08 363	0.65 333	0.76 338	1.19 346	1.45 356	1.30 343	1.77 340

AnyNet_C01	1.16 327	0.79 331	0.64 320	0.76 308	0.81 329	0.76 307	0.90 335	1.12 342	1.53 358	0.71 330	0.94 339	2.04 328	1.68 340	0.64 338	1.10 359	1.41 376	1.40 355	1.43 375	2.29 331	1.03 351	1.70 374	1.29 373	0.80 342	0.82 347	1.08 342	0.97 330	0.98 323	1.74 336

ACVNet_2	2.32 356	2.71 368	1.69 370	3.41 369	2.53 370	3.05 357	3.01 364	1.38 358	1.11 342	1.11 362	0.96 340	2.71 342	1.91 344	2.55 364	0.95 348	0.76 346	1.77 365	0.76 344	16.37 383	1.21 359	0.87 341	0.72 334	3.93 371	1.11 365	1.70 358	1.17 343	1.50 348	1.83 342

SANet	1.13 325	0.67 321	0.77 333	0.78 312	0.74 323	0.93 324	0.62 309	1.30 353	1.22 348	0.60 303	0.96 340	5.83 368	2.57 352	0.63 337	0.77 328	0.49 293	0.79 327	0.67 336	1.08 299	0.60 316	0.68 323	0.74 337	0.78 340	0.79 345	1.05 340	1.23 346	1.17 334	2.15 350

DispFullNet	2.28 354	2.67 366	3.43 386	2.54 355	2.31 364	2.65 350	2.56 355	1.35 357	1.31 351	2.15 383	0.96 340	8.62 382	2.71 354	2.49 359	1.12 360	1.67 381	2.75 375	1.39 374	6.61 363	2.05 379	1.38 368	1.06 360	1.21 353	0.77 340	0.92 331	0.88 316	1.50 348	2.53 361

AMNet	0.92 314	0.91 336	0.88 343	0.91 322	0.95 339	0.96 326	0.87 332	0.71 313	0.88 333	0.90 347	0.98 343	0.99 297	0.64 303	0.95 349	0.89 344	1.00 362	1.06 341	0.97 360	0.96 282	0.97 347	1.02 348	0.97 350	0.52 319	0.91 353	0.91 330	0.98 331	1.06 328	1.14 307

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 374	0.51 294	0.68 328	0.72 303	0.57 308	0.64 298	0.77 326	0.61 294	0.48 290	0.53 243	1.02 344	115.67 399	1.14 327	0.84 345	0.57 296	0.49 293	0.71 318	0.66 333	2.72 334	0.55 308	0.72 327	0.68 326	0.41 304	0.42 293	0.75 310	0.81 309	0.72 290	1.51 327

MADNet+	1.35 333	0.92 338	1.11 354	1.21 334	1.04 343	0.96 326	1.37 346	1.50 364	1.20 346	1.08 359	1.06 345	1.64 322	1.82 343	0.98 350	1.52 376	1.31 375	1.87 368	1.00 362	1.93 326	1.21 359	1.55 370	1.17 365	0.98 350	1.56 378	1.52 356	1.17 343	1.29 342	2.50 360

IMH	2.38 357	2.57 364	1.64 369	3.03 365	2.50 369	3.36 367	3.51 373	1.45 362	1.91 368	1.03 354	1.08 346	3.49 354	8.04 373	3.63 376	1.13 363	0.90 356	1.63 360	0.99 361	4.48 349	1.36 367	1.08 352	0.96 349	4.57 378	1.11 365	2.03 361	1.61 359	1.79 357	3.48 370

IMH-64-1	2.14 351	2.52 360	1.62 367	3.01 363	2.45 365	3.32 364	3.49 371	1.41 359	1.89 366	1.00 350	1.09 347	3.32 350	4.52 363	3.28 374	1.18 366	0.90 356	1.59 358	0.94 355	3.67 340	1.33 364	1.12 353	1.00 355	4.55 376	1.06 361	2.07 362	1.40 351	1.68 353	2.36 355

IMH-64	2.14 351	2.52 360	1.62 367	3.01 363	2.45 365	3.32 364	3.49 371	1.41 359	1.89 366	1.00 350	1.09 347	3.32 350	4.52 363	3.28 374	1.18 366	0.90 356	1.59 358	0.94 355	3.67 340	1.33 364	1.12 353	1.00 355	4.55 376	1.06 361	2.07 362	1.40 351	1.68 353	2.36 355

TorneroNet-64	4.00 369	3.59 381	1.93 373	4.36 377	2.95 375	4.26 374	4.58 380	1.71 369	6.44 387	1.23 368	1.09 347	5.61 367	25.81 386	3.97 386	1.34 372	0.95 359	2.58 374	1.26 373	11.84 377	1.51 370	1.36 367	1.04 357	4.94 381	1.42 375	2.25 366	2.47 377	1.83 360	5.55 382

MANE	4.47 372	1.62 350	3.30 385	2.34 349	1.90 354	2.28 347	1.66 350	2.83 380	3.11 379	0.83 344	1.12 350	7.77 378	8.15 374	0.56 327	0.79 330	0.87 352	0.82 331	13.62 388	5.80 357	0.59 313	0.94 343	0.60 312	0.48 314	0.91 353	7.29 386	9.34 388	14.90 391	26.25 393

MFMNet_re	1.17 328	1.06 343	0.95 347	1.17 333	0.98 341	1.44 341	1.14 341	1.07 340	1.32 352	1.00 350	1.12 350	2.07 329	1.16 328	0.84 345	1.04 352	1.01 363	1.30 351	1.05 363	2.06 328	1.00 349	1.19 357	0.98 353	0.96 349	0.97 356	0.98 335	0.92 323	1.30 343	1.42 324

WAO-6	1.99 349	2.09 356	1.24 356	2.53 354	2.08 358	2.68 351	2.63 356	1.44 361	1.93 369	1.37 373	1.15 352	3.11 349	4.32 362	2.51 360	1.45 375	1.18 370	1.76 364	1.09 366	2.63 333	1.34 366	1.34 363	1.26 370	2.43 361	1.33 370	2.19 365	1.97 366	1.94 363	2.72 363

Dean	2.18 353	3.00 378	1.41 362	3.65 371	3.00 377	3.31 363	3.34 369	1.62 367	1.76 364	1.34 372	1.15 352	3.10 348	3.59 356	2.78 368	1.12 360	0.88 353	1.64 362	1.06 365	3.90 346	1.55 373	0.98 345	0.82 343	4.20 374	1.27 369	2.36 370	1.90 365	2.17 366	1.95 345

MonStereo1	1.99 349	2.52 360	1.31 360	3.28 367	3.09 379	3.04 356	3.01 364	1.26 351	1.37 354	1.05 358	1.17 354	4.09 357	4.58 365	2.73 365	0.84 338	0.55 313	1.44 356	0.95 358	3.71 342	1.27 362	1.05 349	0.90 347	4.38 375	0.76 338	1.01 338	0.76 303	1.69 355	1.86 344

LVE	2.29 355	2.69 367	1.56 365	4.79 381	2.63 373	3.26 362	3.58 374	1.30 353	1.38 355	1.61 377	1.27 355	2.94 346	3.52 355	2.79 369	1.07 357	0.88 353	1.50 357	1.09 366	6.15 359	1.42 368	1.24 359	1.14 364	3.90 369	1.43 376	2.52 373	1.66 360	2.05 364	2.34 353

SGM+DAISY	1.58 336	1.14 346	1.05 351	1.38 339	1.25 347	1.44 341	1.32 345	1.30 353	1.12 344	1.11 362	1.28 356	2.72 343	2.00 345	1.04 353	1.09 358	1.13 367	1.27 350	1.05 363	7.90 370	1.19 356	1.40 369	1.27 372	1.25 355	1.08 363	1.24 349	1.08 338	1.86 361	1.77 340

SPS-STEREO	1.34 330	1.09 345	1.04 350	1.28 337	1.18 346	1.20 334	0.98 336	1.33 356	1.23 349	1.12 364	1.29 357	2.02 327	1.20 329	0.94 348	1.12 360	1.23 372	1.30 351	1.13 369	3.84 344	1.20 358	1.66 371	1.24 369	1.22 354	1.09 364	1.17 345	1.11 340	1.58 352	1.46 325
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	1.96 347	2.74 370	1.24 356	2.52 353	1.79 353	3.39 369	2.92 360	1.22 348	1.19 345	1.32 371	1.42 358	2.74 344	3.87 359	2.53 363	1.17 365	0.79 349	1.30 351	0.85 353	5.35 355	1.19 356	1.06 351	0.97 350	4.07 373	1.12 367	1.56 357	1.42 354	1.57 351	1.58 330

edge stereo	1.12 323	0.82 333	1.07 352	1.15 332	1.06 344	1.25 336	1.10 340	1.12 342	0.83 329	0.65 321	1.43 359	3.44 353	1.41 334	0.68 340	0.74 325	0.69 342	0.81 330	0.62 329	2.86 335	0.74 330	0.73 328	0.75 338	0.74 338	0.66 332	0.95 333	0.88 316	1.16 333	2.01 346

WAO-8	2.81 359	2.84 371	1.93 373	4.63 378	2.49 367	3.42 370	2.87 358	1.88 373	3.27 381	1.37 373	1.46 360	4.92 360	7.73 371	3.64 377	1.31 369	1.16 368	1.83 366	1.15 370	6.68 364	2.14 380	1.34 363	1.05 358	2.87 363	1.34 371	3.29 381	2.12 370	2.43 370	4.61 377

Venus	2.81 359	2.84 371	1.93 373	4.63 378	2.49 367	3.42 370	2.87 358	1.88 373	3.27 381	1.37 373	1.46 360	4.92 360	7.73 371	3.64 377	1.31 369	1.16 368	1.83 366	1.15 370	6.68 364	2.14 380	1.34 363	1.05 358	2.87 363	1.34 371	3.29 381	2.12 370	2.43 370	4.61 377

G-Net	1.20 329	0.75 327	0.97 348	0.67 297	0.65 316	0.92 323	0.60 308	1.00 336	1.35 353	0.74 336	1.47 362	5.51 365	0.92 316	0.44 307	0.83 336	0.84 351	0.76 325	0.66 333	1.97 327	1.52 371	0.85 338	0.87 344	0.54 323	0.70 335	0.86 327	1.24 348	1.82 359	2.89 365

TorneroNet	5.35 377	3.54 380	2.08 377	3.85 373	3.06 378	4.35 376	4.55 378	1.78 371	5.81 385	1.30 370	1.48 363	6.10 371	59.26 398	3.90 385	1.29 368	0.98 361	2.50 373	1.23 372	15.91 382	1.53 372	1.34 363	1.07 362	5.16 382	1.38 373	2.49 372	2.34 376	2.12 365	4.10 373

notaker	3.58 364	3.59 381	2.75 382	6.07 383	3.32 381	4.63 378	4.56 379	2.01 376	2.21 373	1.90 380	1.51 364	7.09 376	15.50 384	3.77 382	1.72 381	1.50 378	2.35 371	1.70 379	10.97 375	2.01 378	1.69 373	1.56 377	4.87 380	1.70 381	1.51 355	1.68 361	1.89 362	2.48 359

ktn	4.83 373	2.95 376	2.02 376	3.73 372	2.99 376	3.77 373	4.53 377	1.75 370	2.92 378	2.10 382	1.52 365	11.18 385	36.94 392	3.71 379	2.06 382	1.82 382	2.47 372	1.99 380	18.72 384	1.98 377	1.88 376	1.74 379	4.75 379	1.91 382	2.11 364	2.29 375	2.70 376	3.98 372

LSM0	6.82 379	0.81 332	0.59 312	1.23 335	1.02 342	1.29 338	1.18 342	1.65 368	1.45 356	1.18 366	1.52 365	2.65 340	4.03 360	0.51 318	59.80 399	70.35 399	1.18 347	0.77 346	10.00 374	1.47 369	2.50 380	3.56 385	0.65 333	0.90 352	1.33 351	1.41 353	2.40 369	8.70 385

MFN_U_SF_RVC	1.10 322	0.86 334	0.65 324	0.98 327	0.79 327	1.12 333	1.03 337	1.10 341	0.83 329	1.09 360	1.61 367	1.55 321	1.22 331	0.86 347	1.16 364	0.66 337	0.60 292	0.60 326	4.87 352	0.76 334	0.88 342	0.90 347	0.53 321	0.82 347	0.98 335	0.92 323	0.98 323	1.32 320

FAT-Stereo	0.88 311	0.59 309	0.88 343	0.89 320	1.07 345	0.84 316	0.66 313	0.82 326	0.58 303	0.67 326	1.67 368	2.16 332	0.93 317	0.54 325	0.86 341	0.62 329	0.66 306	0.71 340	1.29 306	0.80 336	0.68 323	0.57 306	0.57 326	0.68 334	0.67 289	0.84 310	0.83 308	1.54 328

UNDER WATER	3.87 367	4.07 383	2.45 380	6.40 384	4.68 385	5.32 381	5.36 381	3.27 381	3.11 379	1.70 378	1.81 369	7.54 377	10.28 377	4.28 388	1.61 377	1.24 373	3.62 377	1.58 376	6.48 362	2.35 383	1.91 378	1.64 378	7.43 390	2.14 384	3.08 377	3.53 381	2.66 372	4.95 379

DNS	3.70 365	0.27 162	0.54 300	0.39 236	0.19 135	20.96 389	0.31 239	0.52 233	0.22 148	0.48 190	1.84 370	54.27 397	0.20 146	0.23 226	0.28 144	0.39 239	0.44 182	0.34 178	13.76 381	0.24 142	0.43 197	0.42 222	0.15 154	0.30 243	0.56 261	0.59 259	0.62 261	0.97 298

KSHMR	5.04 375	3.41 379	2.38 379	4.77 380	3.49 382	4.30 375	4.29 376	2.24 377	1.95 370	1.89 379	1.87 371	3.78 356	56.60 397	4.26 387	1.69 379	1.43 377	2.22 369	1.60 377	9.78 373	1.73 375	1.68 372	1.48 376	6.29 387	1.57 379	2.43 371	2.17 373	2.30 368	4.47 376

UNDER WATER-64	3.96 368	4.37 384	2.51 381	7.01 385	4.82 386	5.45 382	5.56 382	3.42 385	2.88 377	1.94 381	1.97 372	7.85 379	8.75 375	4.47 390	1.68 378	1.29 374	3.73 378	1.68 378	6.02 358	2.22 382	1.91 378	1.82 380	7.96 391	1.98 383	2.95 375	4.40 385	2.80 377	5.47 380

JetRed	5.83 378	4.38 385	5.23 388	3.30 368	4.12 384	5.85 383	9.23 387	4.20 386	2.78 376	2.31 385	2.00 373	5.46 364	1.20 329	5.68 391	3.38 386	3.88 385	6.46 383	6.52 385	3.80 343	2.98 384	6.60 386	4.97 387	5.41 383	2.73 386	9.22 387	21.91 393	5.29 385	18.57 388

ELAS	1.96 347	1.69 351	1.23 355	2.25 347	1.75 351	2.41 348	1.49 348	1.55 365	1.80 365	0.89 346	2.14 374	7.05 375	6.02 370	0.61 334	0.88 342	0.63 331	1.06 341	0.78 347	2.32 332	0.80 336	1.15 355	1.19 366	0.79 341	0.98 357	3.21 380	2.53 378	2.67 374	3.05 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.92 346	1.47 348	1.24 356	2.08 344	1.53 350	3.37 368	1.51 349	1.46 363	1.11 342	0.91 348	2.26 375	6.93 373	6.00 369	0.61 334	0.85 340	0.63 331	1.07 344	0.81 349	2.14 329	0.85 341	1.19 357	1.19 366	0.81 343	1.04 360	3.02 376	2.05 368	2.69 375	2.88 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	11.87 386	15.78 391	1.38 361	34.17 395	2.55 371	31.72 394	9.59 388	2.52 379	2.49 375	0.96 349	2.28 376	18.81 386	32.29 390	0.54 325	1.70 380	0.88 353	0.80 329	0.66 333	61.61 396	16.09 393	1.78 375	1.44 375	0.75 339	1.12 367	14.82 390	2.79 379	37.47 398	23.61 391

S-Stereo	0.99 316	0.65 318	0.59 312	0.94 323	0.92 337	1.08 331	1.25 343	0.74 317	0.82 328	0.66 323	2.61 377	2.64 339	0.91 315	0.56 327	0.94 347	0.72 344	0.68 314	0.83 352	1.50 311	0.83 338	0.65 315	0.69 329	1.07 351	0.81 346	0.67 289	0.77 304	0.78 302	1.55 329

HanzoNet	10.34 382	6.49 388	3.95 387	14.30 388	6.07 387	19.42 387	21.47 393	6.96 389	10.04 389	2.64 386	2.68 378	30.46 391	52.16 396	23.13 396	2.36 383	2.79 384	5.38 380	2.60 383	25.05 387	5.07 387	3.22 383	2.85 382	8.74 392	2.65 385	4.75 384	4.05 384	4.27 383	5.54 381

PWCK	3.72 366	2.52 360	1.72 371	3.06 366	2.07 356	3.03 355	2.98 361	1.97 375	2.05 371	2.27 384	3.31 379	5.51 365	3.67 357	1.40 355	1.32 371	0.97 360	1.74 363	1.10 368	42.82 394	1.70 374	1.90 377	1.23 368	2.24 360	1.51 377	1.84 359	2.15 372	1.79 357	2.46 357

WAO-7	1.75 343	1.50 349	1.58 366	2.10 345	1.51 349	1.41 339	1.46 347	1.80 372	2.17 372	1.51 376	3.52 380	3.39 352	4.26 361	1.05 354	1.44 374	1.11 366	1.19 348	0.94 355	3.26 337	1.24 361	0.99 347	1.06 360	0.61 330	1.41 374	1.44 353	1.56 358	1.47 346	2.35 354

MADNet++	4.30 371	2.97 377	3.19 384	2.44 351	3.80 383	2.62 349	3.22 368	3.36 384	4.11 384	3.55 388	3.66 381	5.40 363	4.86 366	3.12 372	2.43 384	4.06 387	3.95 379	3.22 384	6.34 361	4.44 386	7.73 388	13.41 389	2.00 359	3.91 388	3.19 378	7.99 387	3.68 382	3.33 369

LE_ROB	11.92 387	1.06 343	1.26 359	4.81 382	43.47 398	6.01 384	35.61 395	7.74 390	6.23 386	0.58 296	3.83 382	32.58 393	46.83 395	0.27 255	0.44 254	0.32 182	0.53 265	0.43 266	23.28 386	0.75 333	0.67 320	0.51 288	0.56 325	8.03 391	23.19 392	17.00 392	20.55 393	35.43 396

ccs_rob	0.82 305	0.59 309	0.42 270	0.73 305	0.49 286	0.73 305	0.68 315	0.58 277	0.39 271	0.56 280	4.12 383	3.54 355	0.96 319	0.43 305	0.62 306	0.51 303	0.53 265	0.48 286	0.78 253	0.54 305	0.58 293	0.53 295	0.39 294	0.37 279	0.54 251	0.58 255	0.55 236	0.78 271

DGSMNet	1.34 330	0.76 330	0.84 340	0.84 317	0.77 326	0.89 318	0.87 332	0.82 326	0.69 315	1.13 365	5.02 384	1.26 314	0.85 312	0.72 341	1.06 354	1.62 380	1.63 360	0.95 358	3.26 337	1.05 352	2.68 381	2.86 383	0.72 337	0.88 350	0.79 316	0.96 327	0.90 317	1.21 313

STStereo	2.66 358	1.83 353	1.92 372	2.87 359	2.02 355	2.68 351	1.85 351	3.30 383	1.63 363	0.82 343	5.71 385	8.58 381	10.17 376	0.52 323	0.67 315	0.43 267	0.63 300	0.46 283	11.73 376	0.68 326	0.73 328	0.66 324	0.49 317	0.98 357	2.33 367	1.79 363	2.66 372	3.63 371

DDVS	0.88 311	0.53 300	0.62 318	0.51 272	0.50 288	0.58 289	0.47 273	0.74 317	0.56 300	0.55 270	6.30 386	2.69 341	0.86 313	0.34 280	0.63 309	0.63 331	0.56 283	0.49 291	1.04 292	0.67 325	0.55 276	0.56 301	0.35 280	0.41 289	0.54 251	0.56 249	0.74 296	0.86 290

DGTPSM_ROB	10.91 383	5.63 386	16.64 391	3.95 374	7.34 388	4.92 379	7.44 383	4.30 387	11.23 390	4.12 389	8.40 387	4.53 358	13.14 379	3.85 383	12.94 389	13.80 389	6.33 381	15.35 389	7.08 366	11.58 389	8.21 389	20.96 390	5.52 384	10.97 392	11.26 388	29.88 396	12.66 388	32.49 394

DPSMNet_ROB	11.00 384	5.63 386	16.64 391	3.96 375	7.34 388	4.92 379	7.44 383	4.30 387	11.25 391	4.13 390	8.58 388	4.57 359	14.55 383	3.88 384	12.94 389	13.80 389	6.34 382	15.40 390	7.85 369	11.58 389	8.22 390	20.97 391	5.52 384	10.97 392	11.28 389	29.87 395	12.66 388	32.49 394

DPSM_ROB	17.13 389	15.19 389	21.09 393	8.59 386	8.29 390	12.91 385	8.41 385	9.74 392	14.29 392	8.00 391	8.92 389	10.02 383	13.15 380	3.71 379	17.12 391	17.90 391	17.95 391	19.75 392	13.14 378	14.59 391	24.07 392	27.10 392	6.34 388	14.03 394	30.70 396	38.45 397	35.86 396	43.05 397

DPSM	17.13 389	15.19 389	21.09 393	8.59 386	8.29 390	12.91 385	8.41 385	9.74 392	14.29 392	8.00 391	8.92 389	10.02 383	13.15 380	3.71 379	17.12 391	17.90 391	17.95 391	19.75 392	13.14 378	14.59 391	24.07 392	27.10 392	6.34 388	14.03 394	30.70 396	38.45 397	35.86 396	43.05 397

FlowAnything	34.50 394	30.48 394	42.50 400	17.21 389	16.74 395	26.09 391	16.88 391	19.79 396	28.79 396	16.58 393	18.02 391	20.19 388	26.43 388	7.59 393	34.60 395	36.12 395	36.20 396	39.52 395	26.15 388	29.46 397	48.48 399	54.76 399	12.81 394	28.50 399	61.59 398	77.56 401	72.02 401	86.55 401

CasAABBNet	34.41 393	30.51 395	42.45 398	17.22 390	16.57 394	25.84 390	16.81 390	19.09 394	28.74 395	16.65 394	18.06 392	20.17 387	26.39 387	7.50 392	34.38 394	35.87 394	36.10 395	39.70 396	26.18 389	29.35 396	48.14 398	54.75 398	12.73 393	28.31 398	61.71 399	77.35 399	71.94 400	86.51 400

fast-reg	37.41 396	30.51 395	42.48 399	17.26 391	16.52 393	26.53 392	17.34 392	19.26 395	28.72 394	16.69 395	18.16 393	20.32 389	26.93 389	16.14 395	33.82 393	35.07 393	35.63 394	39.29 394	99.87 398	29.15 395	47.79 397	54.63 397	12.99 395	28.17 397	61.76 400	77.37 400	71.67 399	86.04 399

anonymity	1.14 326	0.25 143	0.65 324	0.38 231	0.28 213	0.36 219	0.21 191	0.56 265	0.26 191	0.53 243	18.98 394	0.52 198	0.22 171	0.20 174	0.31 170	0.44 271	0.48 221	0.32 165	0.83 261	0.45 277	0.48 235	0.46 251	0.18 200	0.22 174	0.68 293	0.98 331	0.58 246	0.98 300

DPSimNet_ROB	5.25 376	2.91 373	3.05 383	2.71 357	2.70 374	2.74 353	3.01 364	3.28 382	3.44 383	2.70 387	24.36 395	5.90 370	13.71 382	2.93 371	2.87 385	4.00 386	3.18 376	2.34 382	22.47 385	3.37 385	4.40 385	3.75 386	2.59 362	2.84 387	3.39 383	3.00 380	3.30 380	6.87 383

LRCNet_RVC	19.16 391	27.96 393	9.75 390	30.25 394	27.88 396	31.68 393	26.10 394	20.49 397	8.68 388	28.66 397	28.73 396	30.64 392	23.65 385	32.48 397	8.43 388	1.88 383	23.05 393	16.90 391	40.24 391	17.44 394	6.93 387	3.35 384	35.23 396	25.28 396	1.49 354	1.01 335	5.96 386	3.25 368

AVERAGE_ROB	39.07 397	42.10 398	39.04 396	43.37 397	44.15 399	43.08 396	43.88 397	43.21 399	40.00 398	47.62 399	48.04 397	44.84 395	39.97 393	43.46 400	38.33 396	36.44 396	46.53 398	49.04 398	41.84 393	40.32 399	39.63 395	34.70 395	46.76 397	39.74 401	24.66 393	16.71 390	19.73 392	17.80 387

HaxPig	36.95 395	39.38 397	36.02 395	37.94 396	42.14 397	37.82 395	41.49 396	37.89 398	39.02 397	47.01 398	48.90 398	44.27 394	35.80 391	36.82 398	38.89 397	36.75 397	45.48 397	48.70 397	40.83 392	39.66 398	36.10 394	30.92 394	47.77 398	39.68 400	18.58 391	16.85 391	13.59 390	19.32 389

MEDIAN_ROB	40.90 398	43.34 399	39.72 397	44.06 398	45.29 400	43.61 397	44.70 398	43.97 400	40.60 399	50.37 400	51.53 399	46.75 396	40.36 394	41.80 399	40.48 398	38.16 398	48.55 399	51.45 399	44.21 395	42.99 400	40.94 396	34.86 396	48.85 399	41.17 402	25.23 395	24.02 394	21.83 394	25.36 392

PML	26.01 392	16.47 392	5.54 389	20.38 393	13.16 392	20.84 388	9.63 389	9.23 391	69.83 400	17.73 396	139.43 400	91.26 398	98.96 399	9.19 394	8.28 387	7.65 388	13.69 389	6.52 385	31.86 390	6.30 388	10.00 391	7.86 388	5.54 386	5.57 389	24.82 394	10.77 389	31.09 395	10.74 386

GS-Stereo																							0.06 32	0.07 27	0.13 25	0.13 25	0.16 39	0.13 37

ASD4																								6.32 390

Low-res two-view benchmark