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

vfmstereo	0.08 6	0.05 3	0.04 3	0.06 13	0.04 4	0.04 3	0.02 3	0.08 33	0.06 8	0.10 49	0.04 5	0.12 40	0.03 3	0.02 3	0.13 28	0.13 14	0.14 35	0.09 7	0.11 8	0.06 3	0.13 36	0.08 8	0.07 80	0.04 3	0.09 4	0.07 3	0.11 12	0.07 3

derf	0.07 3	0.05 3	0.06 11	0.06 13	0.05 11	0.04 3	0.04 9	0.06 6	0.07 15	0.06 6	0.09 44	0.09 15	0.04 4	0.02 3	0.11 4	0.12 7	0.09 3	0.08 4	0.10 3	0.07 7	0.10 5	0.06 3	0.05 32	0.05 7	0.09 4	0.10 8	0.11 12	0.08 4

quiztm	0.07 3	0.07 14	0.06 11	0.05 4	0.04 4	0.05 6	0.04 9	0.07 14	0.08 31	0.06 6	0.07 32	0.07 4	0.04 4	0.04 19	0.11 4	0.12 7	0.11 9	0.07 3	0.10 3	0.06 3	0.13 36	0.07 5	0.04 6	0.05 7	0.10 7	0.10 8	0.12 17	0.08 4

NLCSM	0.09 11	0.07 14	0.06 11	0.07 25	0.05 11	0.08 43	0.05 38	0.14 90	0.12 73	0.08 21	0.16 108	0.10 18	0.21 224	0.05 41	0.09 3	0.10 3	0.10 4	0.08 4	0.10 3	0.06 3	0.08 3	0.10 17	0.05 32	0.07 43	0.11 12	0.11 14	0.08 4	0.08 4

111111	0.09 11	0.08 29	0.06 11	0.05 4	0.07 56	0.05 6	0.05 38	0.09 52	0.11 64	0.05 3	0.08 35	0.12 40	0.06 43	0.04 19	0.13 28	0.15 45	0.13 28	0.12 26	0.13 26	0.09 34	0.16 67	0.13 59	0.06 51	0.06 22	0.12 21	0.10 8	0.10 6	0.08 4

CoSv	0.09 11	0.09 44	0.05 5	0.06 13	0.05 11	0.13 104	0.06 68	0.09 52	0.07 15	0.10 49	0.05 10	0.07 4	0.05 26	0.03 6	0.13 28	0.15 45	0.14 35	0.09 7	0.16 63	0.08 9	0.14 48	0.08 8	0.05 32	0.05 7	0.16 78	0.11 14	0.14 26	0.08 4

Pointernet	0.07 3	0.06 8	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 17	0.05 38	0.08 33	0.05 6	0.08 21	0.06 14	0.08 9	0.04 4	0.03 6	0.11 4	0.11 4	0.12 21	0.08 4	0.11 8	0.06 3	0.10 5	0.07 5	0.04 6	0.05 7	0.10 7	0.09 4	0.10 6	0.08 4

MoCha-V2	0.10 32	0.10 58	0.07 38	0.08 35	0.06 35	0.08 43	0.06 68	0.10 61	0.07 15	0.09 34	0.12 72	0.10 18	0.04 4	0.05 41	0.13 28	0.16 57	0.14 35	0.13 47	0.19 89	0.10 48	0.15 56	0.10 17	0.07 80	0.06 22	0.13 31	0.12 25	0.10 6	0.08 4

ProNet	0.09 11	0.09 44	0.09 69	0.07 25	0.05 11	0.09 62	0.08 109	0.08 33	0.04 4	0.06 6	0.17 115	0.06 3	0.04 4	0.05 41	0.14 44	0.14 32	0.15 47	0.13 47	0.13 26	0.09 34	0.14 48	0.08 8	0.08 104	0.07 43	0.11 12	0.10 8	0.10 6	0.08 4

onlyftn100k	0.08 6	0.07 14	0.05 5	0.05 4	0.05 11	0.05 6	0.04 9	0.06 6	0.07 15	0.17 101	0.06 14	0.11 27	0.04 4	0.04 19	0.12 13	0.13 14	0.16 61	0.12 26	0.10 3	0.08 9	0.12 22	0.10 17	0.07 80	0.05 7	0.09 4	0.11 14	0.10 6	0.09 12

qqai	0.08 6	0.06 8	0.06 11	0.06 13	0.05 11	0.05 6	0.05 38	0.06 6	0.08 31	0.07 15	0.09 44	0.09 15	0.04 4	0.03 6	0.11 4	0.13 14	0.10 4	0.09 7	0.12 13	0.08 9	0.11 12	0.06 3	0.05 32	0.05 7	0.10 7	0.11 14	0.11 12	0.09 12

LACA2	0.09 11	0.08 29	0.06 11	0.09 52	0.06 35	0.09 62	0.05 38	0.06 6	0.07 15	0.12 71	0.04 5	0.21 79	0.05 26	0.03 6	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.11 16	0.12 13	0.08 9	0.10 5	0.09 11	0.04 6	0.05 7	0.12 21	0.11 14	0.12 17	0.09 12

AIO-test2	0.08 6	0.05 3	0.05 5	0.05 4	0.04 4	0.05 6	0.03 4	0.09 52	0.10 49	0.08 21	0.12 72	0.10 18	0.04 4	0.05 41	0.11 4	0.12 7	0.11 9	0.10 12	0.11 8	0.09 34	0.12 22	0.09 11	0.04 6	0.06 22	0.08 3	0.11 14	0.07 3	0.09 12

AIO-Stereo	0.10 32	0.11 70	0.09 69	0.10 75	0.08 71	0.10 81	0.05 38	0.08 33	0.06 8	0.08 21	0.10 56	0.10 18	0.06 43	0.06 66	0.14 44	0.16 57	0.14 35	0.14 55	0.15 52	0.12 80	0.17 72	0.14 72	0.05 32	0.08 67	0.11 12	0.12 25	0.14 26	0.09 12

test12345	0.11 44	0.08 29	0.07 38	0.07 25	0.05 11	0.05 6	0.03 4	0.07 14	0.06 8	0.14 94	0.06 14	0.21 79	0.04 4	0.04 19	0.17 85	0.17 75	0.20 89	0.14 55	0.16 63	0.08 9	0.19 87	0.11 35	0.09 117	0.06 22	0.13 31	0.11 14	0.16 43	0.10 17

AROF3	0.82 373	2.32 425	0.16 159	3.24 433	0.79 394	2.90 423	1.04 405	0.47 236	0.13 90	1.04 423	0.23 174	1.13 369	0.11 108	1.07 422	0.18 100	0.16 57	1.19 415	0.16 81	3.22 405	0.19 154	0.26 114	0.16 96	1.41 425	0.06 22	0.14 46	0.11 14	0.14 26	0.10 17

TYNG	0.09 11	0.08 29	0.06 11	0.11 90	0.04 4	0.07 26	0.04 9	0.07 14	0.07 15	0.05 3	0.06 14	0.10 18	0.04 4	0.03 6	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.12 26	0.12 13	0.08 9	0.11 12	0.11 35	0.04 6	0.06 22	0.13 31	0.15 54	0.16 43	0.10 17

WQFJX1	0.10 32	0.08 29	0.06 11	0.07 25	0.05 11	0.06 17	0.04 9	0.12 77	0.15 113	0.08 21	0.18 127	0.08 9	0.23 247	0.05 41	0.11 4	0.11 4	0.12 21	0.09 7	0.11 8	0.08 9	0.09 4	0.12 52	0.07 80	0.08 67	0.12 21	0.12 25	0.10 6	0.10 17

GASTEREO	0.11 44	0.09 44	0.07 38	0.08 35	0.07 56	0.06 17	0.04 9	0.09 52	0.13 90	0.09 34	0.08 35	0.12 40	0.08 71	0.04 19	0.15 65	0.16 57	0.16 61	0.15 69	0.18 78	0.12 80	0.16 67	0.17 104	0.07 80	0.07 43	0.14 46	0.15 54	0.15 36	0.10 17

MSCF	0.11 44	0.08 29	0.07 38	0.08 35	0.06 35	0.06 17	0.04 9	0.08 33	0.13 90	0.09 34	0.08 35	0.11 27	0.08 71	0.04 19	0.15 65	0.16 57	0.16 61	0.15 69	0.18 78	0.12 80	0.16 67	0.15 86	0.06 51	0.07 43	0.14 46	0.15 54	0.14 26	0.10 17

MM-Stereo_test3	0.09 11	0.07 14	0.06 11	0.06 13	0.05 11	0.05 6	0.04 9	0.07 14	0.12 73	0.11 65	0.06 14	0.08 9	0.04 4	0.04 19	0.11 4	0.11 4	0.17 69	0.11 16	0.14 35	0.08 9	0.12 22	0.12 52	0.05 32	0.06 22	0.10 7	0.09 4	0.11 12	0.10 17

MM-Stereo_test1	0.09 11	0.08 29	0.06 11	0.07 25	0.04 4	0.05 6	0.04 9	0.07 14	0.10 49	0.10 49	0.06 14	0.07 4	0.04 4	0.05 41	0.12 13	0.13 14	0.17 69	0.12 26	0.15 52	0.10 48	0.12 22	0.11 35	0.06 51	0.07 43	0.11 12	0.10 8	0.12 17	0.10 17

GREAT-IGEV	0.10 32	0.08 29	0.07 38	0.06 13	0.05 11	0.06 17	0.04 9	0.10 61	0.07 15	0.08 21	0.10 56	0.21 79	0.06 43	0.05 41	0.14 44	0.16 57	0.15 47	0.12 26	0.17 72	0.09 34	0.13 36	0.09 11	0.06 51	0.08 67	0.11 12	0.13 32	0.15 36	0.10 17
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.09 11	0.06 8	0.06 11	0.05 4	0.05 11	0.08 43	0.03 4	0.12 77	0.12 73	0.12 71	0.12 72	0.13 47	0.05 26	0.07 83	0.14 44	0.16 57	0.14 35	0.11 16	0.10 3	0.09 34	0.12 22	0.11 35	0.06 51	0.06 22	0.10 7	0.11 14	0.08 4	0.10 17

RSM	0.11 44	0.11 70	0.09 69	0.08 35	0.07 56	0.11 91	0.05 38	0.07 14	0.07 15	0.08 21	0.11 67	0.11 27	0.07 62	0.05 41	0.15 65	0.17 75	0.15 47	0.14 55	0.14 35	0.12 80	0.18 79	0.12 52	0.05 32	0.08 67	0.12 21	0.13 32	0.17 59	0.10 17

CroCo-Stereo	0.08 6	0.06 8	0.05 5	0.05 4	0.03 3	0.05 6	0.03 4	0.08 33	0.03 3	0.07 15	0.02 3	0.08 9	0.04 4	0.02 3	0.15 65	0.16 57	0.14 35	0.12 26	0.14 35	0.08 9	0.15 56	0.09 11	0.03 3	0.04 3	0.15 64	0.14 40	0.15 36	0.10 17
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
vfm_20000	0.09 11	0.06 8	0.06 11	0.06 13	0.05 11	0.06 17	0.04 9	0.07 14	0.07 15	0.11 65	0.06 14	0.14 54	0.04 4	0.03 6	0.14 44	0.15 45	0.15 47	0.10 12	0.13 26	0.07 7	0.14 48	0.07 5	0.08 104	0.04 3	0.11 12	0.10 8	0.14 26	0.11 29

AROF2	0.78 371	2.15 423	0.18 190	3.35 436	0.65 382	2.87 422	0.73 388	0.52 299	0.14 101	0.86 410	0.28 209	1.25 380	0.11 108	0.86 413	0.20 118	0.17 75	0.73 387	0.16 81	3.13 404	0.17 127	0.26 114	0.20 120	1.36 424	0.07 43	0.17 86	0.13 32	0.20 88	0.11 29

valid	0.64 356	0.51 354	0.13 117	1.03 387	0.13 122	0.75 366	0.09 118	2.76 447	0.12 73	3.47 455	0.19 143	2.43 404	0.13 128	0.10 114	0.17 85	0.21 113	0.66 369	0.14 55	2.71 400	0.12 80	0.30 125	0.11 35	0.13 165	0.10 101	0.19 101	0.14 40	0.23 111	0.11 29

tt9	0.09 11	0.08 29	0.06 11	0.12 102	0.05 11	0.07 26	0.05 38	0.07 14	0.07 15	0.06 6	0.06 14	0.11 27	0.04 4	0.04 19	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.12 26	0.12 13	0.08 9	0.11 12	0.11 35	0.04 6	0.06 22	0.13 31	0.16 67	0.16 43	0.11 29

GFORCE	0.09 11	0.07 14	0.06 11	0.09 52	0.05 11	0.08 43	0.04 9	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 90	0.04 4	0.04 19	0.13 28	0.13 14	0.11 9	0.12 26	0.12 13	0.08 9	0.11 12	0.10 17	0.04 6	0.05 7	0.12 21	0.14 40	0.16 43	0.11 29

F8.5	0.09 11	0.07 14	0.06 11	0.09 52	0.05 11	0.07 26	0.04 9	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 90	0.04 4	0.04 19	0.13 28	0.13 14	0.11 9	0.12 26	0.12 13	0.08 9	0.11 12	0.10 17	0.04 6	0.05 7	0.12 21	0.14 40	0.16 43	0.11 29

FORCE_9	0.09 11	0.07 14	0.06 11	0.09 52	0.05 11	0.08 43	0.04 9	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 90	0.04 4	0.04 19	0.13 28	0.13 14	0.11 9	0.12 26	0.12 13	0.08 9	0.11 12	0.10 17	0.04 6	0.05 7	0.12 21	0.14 40	0.16 43	0.11 29

FORCE_8	0.09 11	0.07 14	0.06 11	0.09 52	0.05 11	0.08 43	0.04 9	0.06 6	0.07 15	0.07 15	0.05 10	0.23 94	0.05 26	0.04 19	0.13 28	0.13 14	0.11 9	0.12 26	0.12 13	0.08 9	0.11 12	0.10 17	0.04 6	0.05 7	0.13 31	0.14 40	0.16 43	0.11 29

F7	0.10 32	0.07 14	0.06 11	0.09 52	0.06 35	0.08 43	0.04 9	0.06 6	0.07 15	0.09 34	0.06 14	0.24 103	0.05 26	0.04 19	0.13 28	0.14 32	0.12 21	0.13 47	0.13 26	0.08 9	0.12 22	0.10 17	0.04 6	0.06 22	0.13 31	0.14 40	0.17 59	0.11 29

NLMM1	0.12 65	0.11 70	0.07 38	0.06 13	0.06 35	0.07 26	0.06 68	0.12 77	0.16 127	0.10 49	0.24 181	0.11 27	0.41 344	0.05 41	0.12 13	0.13 14	0.12 21	0.11 16	0.14 35	0.10 48	0.10 5	0.13 59	0.07 80	0.09 87	0.16 78	0.14 40	0.14 26	0.11 29

BridgeDepth	0.09 11	0.09 44	0.07 38	0.09 52	0.05 11	0.09 62	0.04 9	0.07 14	0.08 31	0.07 15	0.05 10	0.23 94	0.05 26	0.04 19	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.11 16	0.12 13	0.08 9	0.11 12	0.11 35	0.04 6	0.05 7	0.14 46	0.13 32	0.18 70	0.11 29
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.09 11	0.05 3	0.05 5	0.05 4	0.05 11	0.05 6	0.05 38	0.08 33	0.08 31	0.13 84	0.06 14	0.11 27	0.04 4	0.03 6	0.12 13	0.13 14	0.18 80	0.12 26	0.17 72	0.08 9	0.15 56	0.09 11	0.04 6	0.05 7	0.11 12	0.09 4	0.13 21	0.11 29

MLG-Stereo	0.09 11	0.05 3	0.05 5	0.05 4	0.06 35	0.04 3	0.04 9	0.08 33	0.08 31	0.12 71	0.06 14	0.11 27	0.04 4	0.03 6	0.12 13	0.13 14	0.17 69	0.12 26	0.15 52	0.08 9	0.14 48	0.10 17	0.04 6	0.04 3	0.11 12	0.09 4	0.13 21	0.11 29

MM-Stereo_test2	0.10 32	0.09 44	0.07 38	0.08 35	0.07 56	0.05 6	0.04 9	0.09 52	0.09 43	0.13 84	0.07 32	0.08 9	0.05 26	0.06 66	0.14 44	0.15 45	0.18 80	0.15 69	0.15 52	0.12 80	0.17 72	0.16 96	0.07 80	0.07 43	0.11 12	0.12 25	0.12 17	0.11 29

RSM++	0.12 65	0.12 85	0.10 86	0.10 75	0.08 71	0.10 81	0.05 38	0.10 61	0.11 64	0.10 49	0.10 56	0.14 54	0.08 71	0.05 41	0.17 85	0.19 96	0.18 80	0.15 69	0.17 72	0.12 80	0.18 79	0.14 72	0.06 51	0.09 87	0.14 46	0.15 54	0.18 70	0.11 29

CroCo-Stereo Lap2	0.10 32	0.07 14	0.06 11	0.06 13	0.06 35	0.06 17	0.04 9	0.06 6	0.05 6	0.14 94	0.05 10	0.11 27	0.05 26	0.03 6	0.14 44	0.17 75	0.16 61	0.14 55	0.19 89	0.09 34	0.18 79	0.10 17	0.03 3	0.06 22	0.16 78	0.18 101	0.15 36	0.11 29

tt8	0.09 11	0.08 29	0.06 11	0.11 90	0.05 11	0.07 26	0.04 9	0.06 6	0.07 15	0.05 3	0.06 14	0.11 27	0.05 26	0.04 19	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.12 26	0.13 26	0.08 9	0.12 22	0.11 35	0.04 6	0.07 43	0.13 31	0.15 54	0.17 59	0.12 45

FORCE_6	0.10 32	0.09 44	0.06 11	0.11 90	0.06 35	0.09 62	0.05 38	0.08 33	0.10 49	0.06 6	0.06 14	0.26 114	0.09 81	0.04 19	0.13 28	0.14 32	0.14 35	0.13 47	0.14 35	0.09 34	0.12 22	0.10 17	0.04 6	0.06 22	0.13 31	0.14 40	0.18 70	0.12 45

NLSM1	0.12 65	0.09 44	0.07 38	0.09 52	0.08 71	0.10 81	0.07 91	0.16 98	0.15 113	0.09 34	0.25 198	0.12 40	0.32 309	0.07 83	0.13 28	0.14 32	0.12 21	0.11 16	0.15 52	0.10 48	0.12 22	0.15 86	0.06 51	0.08 67	0.14 46	0.14 40	0.13 21	0.12 45

GEAStereo	0.13 79	0.13 94	0.11 97	0.13 115	0.10 93	0.11 91	0.07 91	0.12 77	0.10 49	0.12 71	0.09 44	0.16 68	0.05 26	0.06 66	0.17 85	0.17 75	0.19 85	0.15 69	0.18 78	0.12 80	0.21 94	0.14 72	0.06 51	0.10 101	0.14 46	0.16 67	0.17 59	0.12 45

gasm-f	0.13 79	0.13 94	0.11 97	0.13 115	0.10 93	0.11 91	0.07 91	0.12 77	0.10 49	0.12 71	0.09 44	0.16 68	0.05 26	0.06 66	0.17 85	0.17 75	0.19 85	0.15 69	0.18 78	0.12 80	0.21 94	0.14 72	0.06 51	0.10 101	0.14 46	0.16 67	0.17 59	0.12 45

LG-Stereo	0.11 44	0.07 14	0.06 11	0.06 13	0.09 81	0.08 43	0.04 9	0.11 68	0.10 49	0.17 101	0.10 56	0.17 71	0.06 43	0.04 19	0.13 28	0.14 32	0.17 69	0.12 26	0.14 35	0.10 48	0.18 79	0.16 96	0.04 6	0.06 22	0.13 31	0.14 40	0.15 36	0.12 45

GIP-stereo	0.12 65	0.11 70	0.08 55	0.09 52	0.06 35	0.07 26	0.05 38	0.07 14	0.07 15	0.12 71	0.08 35	0.10 18	0.05 26	0.11 123	0.16 78	0.17 75	0.18 80	0.16 81	0.19 89	0.13 92	0.19 87	0.15 86	0.04 6	0.09 87	0.14 46	0.18 101	0.19 80	0.12 45

U	0.10 32	0.07 14	0.06 11	0.04 3	0.04 4	0.06 17	0.03 4	0.07 14	0.04 4	0.09 34	0.03 4	0.12 40	0.05 26	0.03 6	0.16 78	0.18 92	0.19 85	0.14 55	0.18 78	0.11 64	0.21 94	0.13 59	0.03 3	0.06 22	0.18 93	0.17 90	0.16 43	0.12 45

123456	0.10 32	0.06 8	0.07 38	0.07 25	0.06 35	0.06 17	0.04 9	0.08 33	0.08 31	0.11 65	0.10 56	0.16 68	0.04 4	0.04 19	0.14 44	0.16 57	0.17 69	0.12 26	0.15 52	0.08 9	0.18 79	0.10 17	0.09 117	0.07 43	0.13 31	0.11 14	0.14 26	0.13 53

L4000	0.13 79	0.17 122	0.07 38	0.35 272	0.08 71	0.13 104	0.05 38	0.14 90	0.14 101	0.11 65	0.11 67	0.21 79	0.09 81	0.07 83	0.14 44	0.15 45	0.17 69	0.10 12	0.19 89	0.10 48	0.17 72	0.16 96	0.06 51	0.07 43	0.18 93	0.11 14	0.18 70	0.13 53

tt7	0.10 32	0.08 29	0.07 38	0.12 102	0.06 35	0.07 26	0.05 38	0.08 33	0.09 43	0.06 6	0.10 56	0.14 54	0.04 4	0.05 41	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.12 26	0.12 13	0.08 9	0.13 36	0.10 17	0.05 32	0.08 67	0.13 31	0.15 54	0.18 70	0.13 53

F5.5	0.11 44	0.09 44	0.07 38	0.10 75	0.07 56	0.09 62	0.04 9	0.08 33	0.10 49	0.09 34	0.07 32	0.23 94	0.07 62	0.05 41	0.14 44	0.14 32	0.13 28	0.14 55	0.16 63	0.09 34	0.13 36	0.11 35	0.05 32	0.07 43	0.14 46	0.15 54	0.18 70	0.13 53

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 65	0.12 85	0.08 55	0.07 25	0.08 71	0.09 62	0.05 38	0.12 77	0.13 90	0.11 65	0.12 72	0.21 79	0.07 62	0.07 83	0.16 78	0.16 57	0.17 69	0.15 69	0.19 89	0.10 48	0.16 67	0.13 59	0.06 51	0.07 43	0.15 64	0.18 101	0.19 80	0.13 53

over v1	0.10 32	0.08 29	0.06 11	0.12 102	0.06 35	0.08 43	0.05 38	0.07 14	0.08 31	0.09 34	0.09 44	0.20 77	0.06 43	0.05 41	0.13 28	0.14 32	0.12 21	0.12 26	0.12 13	0.08 9	0.12 22	0.10 17	0.04 6	0.06 22	0.14 46	0.16 67	0.16 43	0.13 53

over-8	0.09 11	0.07 14	0.07 38	0.10 75	0.05 11	0.08 43	0.04 9	0.07 14	0.07 15	0.08 21	0.08 35	0.15 63	0.06 43	0.04 19	0.12 13	0.14 32	0.12 21	0.11 16	0.12 13	0.08 9	0.11 12	0.10 17	0.04 6	0.06 22	0.14 46	0.15 54	0.16 43	0.13 53

over-9	0.09 11	0.07 14	0.06 11	0.11 90	0.05 11	0.08 43	0.04 9	0.07 14	0.08 31	0.07 15	0.08 35	0.18 74	0.05 26	0.04 19	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.11 16	0.12 13	0.08 9	0.11 12	0.10 17	0.04 6	0.06 22	0.14 46	0.15 54	0.15 36	0.13 53

testmc14	0.11 44	0.11 70	0.08 55	0.08 35	0.06 35	0.08 43	0.04 9	0.09 52	0.08 31	0.09 34	0.09 44	0.23 94	0.05 26	0.03 6	0.14 44	0.17 75	0.14 35	0.13 47	0.14 35	0.11 64	0.13 36	0.09 11	0.08 104	0.08 67	0.14 46	0.17 90	0.14 26	0.13 53

WQFJA1	0.11 44	0.10 58	0.06 11	0.09 52	0.07 56	0.10 81	0.06 68	0.13 84	0.12 73	0.09 34	0.23 174	0.07 4	0.22 238	0.06 66	0.11 4	0.12 7	0.13 28	0.11 16	0.14 35	0.09 34	0.10 5	0.11 35	0.07 80	0.08 67	0.12 21	0.12 25	0.13 21	0.13 53

NLMM	0.11 44	0.10 58	0.06 11	0.09 52	0.07 56	0.10 81	0.06 68	0.13 84	0.12 73	0.09 34	0.23 174	0.07 4	0.22 238	0.06 66	0.11 4	0.12 7	0.13 28	0.11 16	0.14 35	0.09 34	0.10 5	0.11 35	0.07 80	0.08 67	0.12 21	0.12 25	0.13 21	0.13 53

GSStereo	0.12 65	0.12 85	0.10 86	0.09 52	0.10 93	0.10 81	0.08 109	0.08 33	0.08 31	0.12 71	0.09 44	0.13 47	0.06 43	0.03 6	0.16 78	0.17 75	0.20 89	0.14 55	0.18 78	0.11 64	0.21 94	0.13 59	0.06 51	0.07 43	0.13 31	0.13 32	0.16 43	0.13 53

GS-Stereo																							0.06 51	0.07 43	0.13 31	0.13 32	0.16 43	0.13 53

IGEV-Stereo++	0.11 44	0.11 70	0.07 38	0.10 75	0.10 93	0.07 26	0.05 38	0.11 68	0.11 64	0.10 49	0.10 56	0.11 27	0.08 71	0.05 41	0.14 44	0.15 45	0.15 47	0.14 55	0.14 35	0.11 64	0.15 56	0.18 109	0.06 51	0.06 22	0.13 31	0.14 40	0.14 26	0.13 53

Occ-G	0.13 79	0.14 99	0.10 86	0.11 90	0.08 71	0.10 81	0.05 38	0.08 33	0.09 43	0.08 21	0.18 127	0.14 54	0.06 43	0.07 83	0.18 100	0.19 96	0.19 85	0.17 90	0.21 95	0.14 95	0.17 72	0.13 59	0.07 80	0.11 108	0.13 31	0.13 32	0.17 59	0.13 53

AEACV	0.13 79	0.17 122	0.09 69	0.12 102	0.11 106	0.09 62	0.05 38	0.10 61	0.06 8	0.12 71	0.11 67	0.11 27	0.06 43	0.08 95	0.17 85	0.17 75	0.22 99	0.17 90	0.24 104	0.12 80	0.19 87	0.13 59	0.06 51	0.09 87	0.15 64	0.17 90	0.15 36	0.13 53

RAFT + AFF	0.18 104	0.18 127	0.11 97	0.16 141	0.10 93	0.14 113	0.09 118	0.25 117	0.15 113	0.33 132	0.16 108	0.31 140	0.11 108	0.07 83	0.18 100	0.19 96	0.33 137	0.16 81	0.31 130	0.16 121	0.31 132	0.14 72	0.07 80	0.11 108	0.21 109	0.16 67	0.14 26	0.13 53

tt5	0.11 44	0.11 70	0.09 69	0.10 75	0.07 56	0.09 62	0.06 68	0.10 61	0.12 73	0.08 21	0.08 35	0.10 18	0.06 43	0.07 83	0.14 44	0.15 45	0.16 61	0.15 69	0.13 26	0.11 64	0.12 22	0.15 86	0.06 51	0.08 67	0.17 86	0.17 90	0.19 80	0.14 70

FORCE_4.6	0.11 44	0.09 44	0.08 55	0.08 35	0.06 35	0.09 62	0.05 38	0.07 14	0.08 31	0.10 49	0.06 14	0.24 103	0.09 81	0.07 83	0.14 44	0.15 45	0.16 61	0.15 69	0.13 26	0.10 48	0.13 36	0.12 52	0.06 51	0.07 43	0.14 46	0.16 67	0.23 111	0.14 70

FORCE_5	0.11 44	0.09 44	0.08 55	0.10 75	0.06 35	0.08 43	0.05 38	0.07 14	0.10 49	0.09 34	0.09 44	0.27 117	0.05 26	0.05 41	0.14 44	0.14 32	0.13 28	0.14 55	0.15 52	0.09 34	0.12 22	0.10 17	0.05 32	0.06 22	0.14 46	0.15 54	0.18 70	0.14 70

PointNet	0.11 44	0.07 14	0.09 69	0.07 25	0.06 35	0.08 43	0.06 68	0.13 84	0.11 64	0.13 84	0.12 72	0.11 27	0.09 81	0.05 41	0.12 13	0.12 7	0.11 9	0.09 7	0.11 8	0.08 9	0.14 48	0.11 35	0.06 51	0.08 67	0.16 78	0.16 67	0.19 80	0.14 70

WQFJX	0.11 44	0.09 44	0.07 38	0.08 35	0.07 56	0.09 62	0.07 91	0.11 68	0.12 73	0.10 49	0.20 150	0.08 9	0.27 283	0.05 41	0.12 13	0.12 7	0.11 9	0.10 12	0.13 26	0.09 34	0.10 5	0.10 17	0.06 51	0.09 87	0.12 21	0.15 54	0.11 12	0.14 70

NLSM3	0.11 44	0.09 44	0.08 55	0.09 52	0.08 71	0.07 26	0.06 68	0.11 68	0.14 101	0.10 49	0.13 84	0.09 15	0.10 94	0.08 95	0.15 65	0.15 45	0.15 47	0.13 47	0.13 26	0.10 48	0.12 22	0.12 52	0.07 80	0.09 87	0.14 46	0.18 101	0.19 80	0.14 70

WiStereo	0.11 44	0.11 70	0.09 69	0.09 52	0.06 35	0.14 113	0.05 38	0.07 14	0.10 49	0.08 21	0.06 14	0.10 18	0.06 43	0.05 41	0.14 44	0.16 57	0.15 47	0.14 55	0.14 35	0.11 64	0.13 36	0.13 59	0.06 51	0.07 43	0.16 78	0.16 67	0.19 80	0.15 76

tt6	0.11 44	0.11 70	0.09 69	0.09 52	0.06 35	0.14 113	0.05 38	0.07 14	0.10 49	0.08 21	0.06 14	0.10 18	0.06 43	0.05 41	0.14 44	0.16 57	0.15 47	0.14 55	0.14 35	0.11 64	0.13 36	0.13 59	0.06 51	0.07 43	0.16 78	0.16 67	0.19 80	0.15 76

FORCE_4.7	0.13 79	0.10 58	0.10 86	0.11 90	0.09 81	0.09 62	0.06 68	0.08 33	0.09 43	0.10 49	0.10 56	0.33 149	0.06 43	0.06 66	0.15 65	0.14 32	0.20 89	0.16 81	0.16 63	0.10 48	0.18 79	0.13 59	0.05 32	0.08 67	0.15 64	0.14 40	0.22 99	0.15 76

MCSU-Stereo	0.12 65	0.12 85	0.09 69	0.08 35	0.09 81	0.07 26	0.07 91	0.09 52	0.15 113	0.09 34	0.10 56	0.25 108	0.06 43	0.05 41	0.15 65	0.16 57	0.18 80	0.13 47	0.15 52	0.10 48	0.13 36	0.11 35	0.07 80	0.07 43	0.16 78	0.16 67	0.17 59	0.15 76

LACA1	0.11 44	0.10 58	0.09 69	0.08 35	0.08 71	0.09 62	0.05 38	0.07 14	0.12 73	0.11 65	0.08 35	0.14 54	0.10 94	0.06 66	0.14 44	0.14 32	0.14 35	0.17 90	0.14 35	0.10 48	0.13 36	0.14 72	0.05 32	0.07 43	0.15 64	0.16 67	0.17 59	0.15 76

AIO_test	0.20 121	0.19 134	0.13 117	0.21 179	0.17 162	0.12 100	0.10 137	0.28 127	0.20 175	0.27 122	0.15 100	0.27 117	0.11 108	0.14 144	0.18 100	0.21 113	0.25 105	0.18 99	0.29 118	0.14 95	0.35 158	0.32 210	0.09 117	0.12 117	0.25 141	0.22 125	0.22 99	0.15 76

L400	0.14 93	0.15 105	0.09 69	0.08 35	0.09 81	0.14 113	0.07 91	0.19 106	0.12 73	0.14 94	0.13 84	0.25 108	0.10 94	0.08 95	0.17 85	0.19 96	0.21 95	0.15 69	0.22 98	0.11 64	0.21 94	0.14 72	0.07 80	0.09 87	0.18 93	0.17 90	0.22 99	0.16 82

L500	0.14 93	0.16 113	0.09 69	0.10 75	0.09 81	0.15 126	0.07 91	0.15 96	0.13 90	0.09 34	0.15 100	0.22 90	0.09 81	0.06 66	0.17 85	0.19 96	0.22 99	0.15 69	0.21 95	0.11 64	0.21 94	0.18 109	0.07 80	0.08 67	0.18 93	0.15 54	0.21 94	0.16 82

FORCE_4.5	0.11 44	0.08 29	0.08 55	0.08 35	0.07 56	0.09 62	0.05 38	0.12 77	0.08 31	0.10 49	0.10 56	0.21 79	0.06 43	0.05 41	0.13 28	0.14 32	0.14 35	0.14 55	0.16 63	0.10 48	0.14 48	0.13 59	0.05 32	0.06 22	0.15 64	0.16 67	0.20 88	0.16 82

SCION-MonSter(vits)	0.13 79	0.23 174	0.15 150	0.21 179	0.20 203	0.20 169	0.11 149	0.10 61	0.10 49	0.10 49	0.12 72	0.12 40	0.08 71	0.05 41	0.14 44	0.16 57	0.16 61	0.12 26	0.15 52	0.10 48	0.14 48	0.11 35	0.05 32	0.05 7	0.17 86	0.14 40	0.16 43	0.16 82

MonStereo	0.11 44	0.10 58	0.10 86	0.09 52	0.10 93	0.07 26	0.06 68	0.10 61	0.10 49	0.10 49	0.12 72	0.12 40	0.08 71	0.06 66	0.14 44	0.16 57	0.16 61	0.12 26	0.15 52	0.10 48	0.14 48	0.11 35	0.05 32	0.05 7	0.17 86	0.13 32	0.16 43	0.16 82

MLG-Stereo_test2	0.12 65	0.08 29	0.07 38	0.08 35	0.06 35	0.07 26	0.04 9	0.14 90	0.09 43	0.15 99	0.06 14	0.15 63	0.05 26	0.06 66	0.13 28	0.16 57	0.23 102	0.16 81	0.23 102	0.12 80	0.21 94	0.12 52	0.07 80	0.06 22	0.14 46	0.12 25	0.18 70	0.16 82

AIO_rvc	0.18 104	0.18 127	0.11 97	0.15 130	0.14 130	0.12 100	0.09 118	0.27 124	0.16 127	0.26 119	0.12 72	0.23 94	0.08 71	0.13 135	0.17 85	0.19 96	0.25 105	0.17 90	0.28 117	0.14 95	0.32 137	0.26 155	0.07 80	0.11 108	0.20 105	0.17 90	0.19 80	0.16 82

RAStereo	0.13 79	0.10 58	0.08 55	0.06 13	0.05 11	0.07 26	0.05 38	0.11 68	0.07 15	0.28 125	0.08 35	0.17 71	0.07 62	0.04 19	0.17 85	0.17 75	0.21 95	0.18 99	0.22 98	0.11 64	0.22 102	0.11 35	0.04 6	0.07 43	0.19 101	0.17 90	0.16 43	0.16 82

anonymousdsp	0.18 104	0.16 113	0.13 117	0.12 102	0.10 93	0.13 104	0.09 118	0.24 116	0.13 90	0.28 125	0.16 108	0.23 94	0.08 71	0.11 123	0.19 108	0.23 127	0.24 103	0.20 111	0.30 123	0.15 110	0.34 149	0.21 128	0.09 117	0.11 108	0.19 101	0.15 54	0.24 119	0.16 82

RYNet	0.18 104	0.16 113	0.13 117	0.11 90	0.12 113	0.13 104	0.09 118	0.16 98	0.27 268	0.13 84	0.15 100	0.13 47	0.10 94	0.09 107	0.23 142	0.19 96	0.20 89	0.27 176	0.22 98	0.14 95	0.18 79	0.15 86	0.25 306	0.14 137	0.20 105	0.50 294	0.22 99	0.16 82

CR-Stereo	0.12 65	0.10 58	0.09 69	0.09 52	0.08 71	0.09 62	0.06 68	0.09 52	0.11 64	0.10 49	0.11 67	0.13 47	0.09 81	0.06 66	0.15 65	0.15 45	0.14 35	0.17 90	0.14 35	0.11 64	0.15 56	0.15 86	0.05 32	0.08 67	0.15 64	0.16 67	0.17 59	0.17 92

LACA_dic	0.12 65	0.10 58	0.08 55	0.08 35	0.07 56	0.07 26	0.06 68	0.08 33	0.14 101	0.12 71	0.09 44	0.14 54	0.10 94	0.05 41	0.15 65	0.17 75	0.15 47	0.17 90	0.14 35	0.11 64	0.15 56	0.15 86	0.04 6	0.07 43	0.15 64	0.16 67	0.20 88	0.17 92

over-6	0.12 65	0.09 44	0.08 55	0.14 122	0.06 35	0.08 43	0.05 38	0.09 52	0.15 113	0.09 34	0.14 92	0.30 136	0.07 62	0.06 66	0.13 28	0.14 32	0.13 28	0.13 47	0.14 35	0.09 34	0.12 22	0.12 52	0.05 32	0.07 43	0.15 64	0.16 67	0.17 59	0.17 92

TS12	0.12 65	0.10 58	0.08 55	0.08 35	0.07 56	0.07 26	0.06 68	0.08 33	0.14 101	0.12 71	0.09 44	0.14 54	0.10 94	0.05 41	0.15 65	0.17 75	0.15 47	0.17 90	0.14 35	0.11 64	0.15 56	0.15 86	0.04 6	0.07 43	0.15 64	0.16 67	0.20 88	0.17 92

AdaDepth	0.13 79	0.11 70	0.08 55	0.09 52	0.11 106	0.09 62	0.06 68	0.11 68	0.12 73	0.10 49	0.12 72	0.13 47	0.07 62	0.05 41	0.17 85	0.19 96	0.20 89	0.17 90	0.18 78	0.11 64	0.17 72	0.14 72	0.06 51	0.09 87	0.15 64	0.16 67	0.20 88	0.17 92

tt4	0.14 93	0.12 85	0.09 69	0.19 164	0.09 81	0.14 113	0.08 109	0.11 68	0.12 73	0.13 84	0.11 67	0.23 94	0.06 43	0.06 66	0.15 65	0.16 57	0.15 47	0.16 81	0.15 52	0.12 80	0.15 56	0.14 72	0.08 104	0.09 87	0.19 101	0.20 114	0.23 111	0.18 97

FORCE_4	0.12 65	0.09 44	0.08 55	0.11 90	0.06 35	0.08 43	0.05 38	0.11 68	0.11 64	0.13 84	0.13 84	0.21 79	0.06 43	0.06 66	0.16 78	0.16 57	0.15 47	0.16 81	0.16 63	0.11 64	0.15 56	0.14 72	0.06 51	0.07 43	0.16 78	0.17 90	0.23 111	0.18 97

LACA3	0.13 79	0.11 70	0.10 86	0.10 75	0.09 81	0.10 81	0.07 91	0.08 33	0.11 64	0.12 71	0.09 44	0.26 114	0.09 81	0.09 107	0.17 85	0.17 75	0.14 35	0.18 99	0.16 63	0.11 64	0.17 72	0.17 104	0.06 51	0.08 67	0.17 86	0.17 90	0.21 94	0.18 97

TDLM	0.16 101	0.19 134	0.14 132	0.15 130	0.17 162	0.15 126	0.11 149	0.16 98	0.14 101	0.12 71	0.22 167	0.17 71	0.14 138	0.10 114	0.17 85	0.18 92	0.21 95	0.20 111	0.18 78	0.14 95	0.19 87	0.13 59	0.11 132	0.15 146	0.17 86	0.16 67	0.18 70	0.18 97

GIO	0.18 104	0.17 122	0.14 132	0.09 52	0.12 113	0.11 91	0.07 91	0.25 117	0.19 154	0.18 103	0.20 150	0.14 54	0.09 81	0.15 155	0.19 108	0.22 123	0.29 121	0.24 143	0.24 104	0.16 121	0.24 108	0.20 120	0.11 132	0.13 125	0.21 109	0.19 108	0.27 132	0.19 101

MLG-Stereo_test3	0.16 101	0.11 70	0.10 86	0.11 90	0.11 106	0.10 81	0.08 109	0.16 98	0.11 64	0.19 108	0.14 92	0.29 127	0.07 62	0.10 114	0.17 85	0.18 92	0.26 109	0.19 104	0.35 153	0.13 92	0.24 108	0.17 104	0.07 80	0.11 108	0.15 64	0.17 90	0.21 94	0.19 101

IGEV-Stereo+	0.19 114	0.12 85	0.11 97	0.11 90	0.11 106	0.09 62	0.06 68	0.28 127	0.17 134	0.47 231	0.18 127	0.25 108	0.10 94	0.12 128	0.18 100	0.23 127	0.30 127	0.24 143	0.32 136	0.18 140	0.31 132	0.33 217	0.08 104	0.10 101	0.22 117	0.16 67	0.22 99	0.19 101

AASNet	0.20 121	0.22 169	0.15 150	0.21 179	0.18 180	0.24 199	0.17 216	0.23 113	0.14 101	0.22 114	0.26 202	0.21 79	0.13 128	0.16 169	0.20 118	0.22 123	0.28 114	0.23 133	0.24 104	0.19 154	0.23 104	0.19 114	0.12 143	0.16 160	0.23 125	0.21 117	0.22 99	0.19 101

iRaftStereo_RVC	0.18 104	0.15 105	0.11 97	0.10 75	0.10 93	0.12 100	0.06 68	0.26 120	0.11 64	0.27 122	0.25 198	0.24 103	0.11 108	0.09 107	0.18 100	0.20 109	0.29 121	0.22 124	0.26 113	0.15 110	0.30 125	0.23 138	0.08 104	0.12 117	0.21 109	0.21 117	0.27 132	0.19 101

arf1	0.60 349	1.15 412	0.19 210	2.24 409	0.25 241	1.81 410	0.32 306	0.50 264	0.20 175	0.59 365	0.31 226	1.28 382	0.20 211	0.28 322	0.25 166	0.24 131	0.91 405	0.28 183	2.42 397	0.18 140	0.37 179	0.26 155	0.90 410	0.15 146	0.25 141	0.22 125	0.24 119	0.20 106

GOStereo-base	0.59 345	1.04 407	0.18 190	2.51 418	0.28 278	1.77 409	0.30 302	0.49 254	0.21 188	0.52 294	0.24 181	1.22 379	0.17 178	0.31 335	0.26 181	0.24 131	0.51 313	0.26 164	2.39 396	0.16 121	0.35 158	0.28 172	1.15 417	0.15 146	0.25 141	0.20 114	0.26 125	0.20 106

FETStereo	0.21 127	0.19 134	0.12 111	0.12 102	0.12 113	0.17 143	0.10 137	0.42 190	0.13 90	0.43 179	0.15 100	0.40 182	0.11 108	0.12 128	0.19 108	0.21 113	0.32 135	0.21 117	0.30 123	0.15 110	0.32 137	0.22 134	0.11 132	0.13 125	0.23 125	0.24 136	0.26 125	0.20 106

CR-RVC	0.13 79	0.11 70	0.10 86	0.07 25	0.09 81	0.07 26	0.06 68	0.08 33	0.12 73	0.08 21	0.13 84	0.14 54	0.09 81	0.08 95	0.18 100	0.18 92	0.17 69	0.19 104	0.16 63	0.14 95	0.17 72	0.16 96	0.05 32	0.08 67	0.18 93	0.19 108	0.21 94	0.20 106

F4.4	0.12 65	0.10 58	0.08 55	0.09 52	0.07 56	0.11 91	0.05 38	0.14 90	0.09 43	0.07 15	0.10 56	0.25 108	0.06 43	0.08 95	0.15 65	0.15 45	0.15 47	0.14 55	0.16 63	0.10 48	0.15 56	0.11 35	0.05 32	0.08 67	0.15 64	0.16 67	0.22 99	0.20 106

HUF	0.21 127	0.21 160	0.14 132	0.17 145	0.18 180	0.15 126	0.09 118	0.35 151	0.15 113	0.36 140	0.15 100	0.23 94	0.15 151	0.14 144	0.19 108	0.21 113	0.28 114	0.19 104	0.34 146	0.17 127	0.36 169	0.28 172	0.11 132	0.14 137	0.22 117	0.18 101	0.27 132	0.20 106

DEFOM-Stereo	0.15 98	0.13 94	0.09 69	0.14 122	0.10 93	0.14 113	0.06 68	0.14 90	0.12 73	0.12 71	0.19 143	0.15 63	0.07 62	0.08 95	0.17 85	0.19 96	0.25 105	0.20 111	0.24 104	0.14 95	0.22 102	0.14 72	0.08 104	0.08 67	0.18 93	0.18 101	0.25 122	0.20 106

RAFT	0.13 79	0.08 29	0.09 69	0.11 90	0.05 11	0.15 126	0.04 9	0.18 103	0.10 49	0.10 49	0.13 84	0.13 47	0.08 71	0.03 6	0.15 65	0.15 45	0.17 69	0.12 26	0.18 78	0.09 34	0.15 56	0.14 72	0.04 6	0.08 67	0.22 117	0.21 117	0.23 111	0.20 106

test_c	0.14 93	0.11 70	0.10 86	0.08 35	0.09 81	0.07 26	0.06 68	0.13 84	0.14 101	0.20 112	0.15 100	0.21 79	0.10 94	0.08 95	0.16 78	0.17 75	0.15 47	0.19 104	0.17 72	0.16 121	0.20 92	0.16 96	0.06 51	0.09 87	0.18 93	0.17 90	0.20 88	0.21 114

tt3	0.13 79	0.12 85	0.10 86	0.12 102	0.07 56	0.09 62	0.07 91	0.13 84	0.12 73	0.13 84	0.09 44	0.15 63	0.06 43	0.06 66	0.14 44	0.17 75	0.17 69	0.15 69	0.17 72	0.14 95	0.19 87	0.16 96	0.07 80	0.08 67	0.18 93	0.18 101	0.23 111	0.21 114

DispViT+	0.13 79	0.11 70	0.10 86	0.14 122	0.09 81	0.10 81	0.07 91	0.11 68	0.17 134	0.13 84	0.16 108	0.13 47	0.09 81	0.07 83	0.16 78	0.17 75	0.13 28	0.17 90	0.17 72	0.13 92	0.13 36	0.16 96	0.06 51	0.13 125	0.15 64	0.24 136	0.16 43	0.21 114

VIP-Stereo	0.15 98	0.13 94	0.12 111	0.10 75	0.08 71	0.08 43	0.05 38	0.18 103	0.13 90	0.14 94	0.20 150	0.20 77	0.07 62	0.08 95	0.18 100	0.19 96	0.29 121	0.19 104	0.24 104	0.14 95	0.23 104	0.13 59	0.07 80	0.10 101	0.17 86	0.16 67	0.17 59	0.21 114

RAFT_CTSACE	0.21 127	0.15 105	0.13 117	0.11 90	0.11 106	0.19 160	0.13 173	0.27 124	0.15 113	0.48 248	0.13 84	0.33 149	0.25 264	0.12 128	0.21 132	0.22 123	0.29 121	0.20 111	0.27 114	0.14 95	0.30 125	0.31 199	0.07 80	0.13 125	0.25 141	0.26 156	0.31 149	0.21 114

G2	0.53 333	0.81 394	0.15 150	2.25 411	0.25 241	1.64 406	0.24 276	0.43 204	0.17 134	0.48 248	0.22 167	0.84 348	0.18 193	0.23 288	0.23 142	0.25 142	0.46 259	0.24 143	2.20 392	0.17 127	0.36 169	0.29 184	1.02 414	0.14 137	0.26 149	0.21 117	0.26 125	0.22 119

CGFBStereo	0.22 133	0.21 160	0.13 117	0.14 122	0.13 122	0.20 169	0.11 149	0.44 208	0.14 101	0.43 179	0.18 127	0.41 187	0.11 108	0.13 135	0.20 118	0.21 113	0.34 140	0.21 117	0.32 136	0.17 127	0.33 144	0.23 138	0.11 132	0.13 125	0.24 133	0.27 165	0.29 141	0.22 119

LG-Stereo_L2	0.19 114	0.15 105	0.11 97	0.09 52	0.10 93	0.08 43	0.06 68	0.31 137	0.16 127	0.41 157	0.16 108	0.30 136	0.09 81	0.11 123	0.19 108	0.24 131	0.31 132	0.21 117	0.31 130	0.14 95	0.32 137	0.23 138	0.06 51	0.09 87	0.22 117	0.16 67	0.23 111	0.22 119

DFGA-Net	0.19 114	0.20 145	0.11 97	0.16 141	0.11 106	0.13 104	0.11 149	0.28 127	0.14 101	0.26 119	0.17 115	0.25 108	0.12 123	0.10 114	0.21 132	0.25 142	0.28 114	0.22 124	0.29 118	0.15 110	0.24 108	0.20 120	0.10 124	0.14 137	0.22 117	0.21 117	0.23 111	0.22 119

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 133	0.15 105	0.13 117	0.17 145	0.13 122	0.14 113	0.06 68	0.38 165	0.19 154	0.47 231	0.17 115	0.24 103	0.11 108	0.12 128	0.20 118	0.27 163	0.37 161	0.26 164	0.35 153	0.19 154	0.37 179	0.34 229	0.10 124	0.10 101	0.24 133	0.21 117	0.31 149	0.22 119

HCRNet	0.24 145	0.30 239	0.15 150	0.34 266	0.15 141	0.25 208	0.15 198	0.30 134	0.14 101	0.69 393	0.32 227	0.39 175	0.14 138	0.17 178	0.20 118	0.20 109	0.30 127	0.22 124	0.33 142	0.15 110	0.24 108	0.15 86	0.16 218	0.12 117	0.20 105	0.24 136	0.24 119	0.22 119

delet	0.17 103	0.16 113	0.16 159	0.20 174	0.14 130	0.19 160	0.12 161	0.15 96	0.13 90	0.19 108	0.17 115	0.19 76	0.11 108	0.15 155	0.20 118	0.19 96	0.22 99	0.20 111	0.18 78	0.18 140	0.21 94	0.14 72	0.11 132	0.13 125	0.20 105	0.20 114	0.18 70	0.22 119

CEFStereo	0.22 133	0.23 174	0.12 111	0.15 130	0.13 122	0.22 186	0.12 161	0.44 208	0.15 113	0.43 179	0.15 100	0.41 187	0.12 123	0.14 144	0.21 132	0.21 113	0.34 140	0.21 117	0.32 136	0.18 140	0.33 144	0.24 145	0.11 132	0.13 125	0.22 117	0.27 165	0.26 125	0.23 126

NBS	0.18 104	0.12 85	0.11 97	0.06 13	0.09 81	0.09 62	0.07 91	0.23 113	0.13 90	0.36 140	0.06 14	0.29 127	0.11 108	0.09 107	0.20 118	0.25 142	0.29 121	0.19 104	0.24 104	0.17 127	0.39 209	0.23 138	0.08 104	0.11 108	0.25 141	0.22 125	0.21 94	0.23 126

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 114	0.14 99	0.12 111	0.15 130	0.14 130	0.11 91	0.08 109	0.26 120	0.16 127	0.31 130	0.21 160	0.29 127	0.17 178	0.09 107	0.20 118	0.20 109	0.30 127	0.18 99	0.33 142	0.14 95	0.23 104	0.18 109	0.08 104	0.11 108	0.21 109	0.23 130	0.31 149	0.23 126

MIM_Stereo	0.22 133	0.17 122	0.16 159	0.19 164	0.15 141	0.20 169	0.10 137	0.28 127	0.13 90	0.43 179	0.19 143	0.31 140	0.10 94	0.12 128	0.21 132	0.28 171	0.36 156	0.26 164	0.34 146	0.20 167	0.35 158	0.24 145	0.08 104	0.16 160	0.24 133	0.21 117	0.32 161	0.23 126

CVANet_RVC	0.22 133	0.29 231	0.21 226	0.29 230	0.22 221	0.25 208	0.15 198	0.27 124	0.16 127	0.24 117	0.34 236	0.23 94	0.19 204	0.14 144	0.20 118	0.22 123	0.25 105	0.24 143	0.24 104	0.17 127	0.24 108	0.17 104	0.13 165	0.18 190	0.23 125	0.19 108	0.22 99	0.23 126

arf2	0.49 313	0.58 370	0.16 159	1.79 404	0.22 221	1.13 396	0.27 287	0.47 236	0.21 188	0.49 260	0.29 215	1.10 366	0.18 193	0.24 297	0.24 149	0.27 163	0.69 379	0.25 155	2.16 391	0.18 140	0.38 196	0.30 188	0.47 373	0.16 160	0.28 167	0.25 148	0.29 141	0.24 131

FETCStereo	0.24 145	0.22 169	0.13 117	0.14 122	0.14 130	0.19 160	0.11 149	0.47 236	0.15 113	0.44 195	0.17 115	0.45 207	0.13 128	0.14 144	0.22 138	0.23 127	0.35 146	0.22 124	0.33 142	0.18 140	0.35 158	0.27 163	0.12 143	0.13 125	0.23 125	0.28 185	0.32 161	0.24 131

AFF-stereo	0.22 133	0.22 169	0.18 190	0.15 130	0.13 122	0.20 169	0.09 118	0.38 165	0.19 154	0.42 169	0.20 150	0.30 136	0.11 108	0.08 95	0.19 108	0.24 131	0.28 114	0.19 104	0.35 153	0.15 110	0.29 123	0.19 114	0.09 117	0.12 117	0.27 157	0.28 185	0.32 161	0.24 131

GANet	0.22 133	0.20 145	0.20 214	0.22 186	0.23 229	0.24 199	0.19 239	0.31 137	0.17 134	0.24 117	0.21 160	0.29 127	0.14 138	0.14 144	0.21 132	0.24 131	0.29 121	0.31 221	0.24 104	0.15 110	0.24 108	0.19 114	0.16 218	0.17 176	0.23 125	0.21 117	0.26 125	0.24 131

LG-Stereo_L1	0.19 114	0.16 113	0.11 97	0.10 75	0.10 93	0.09 62	0.06 68	0.31 137	0.16 127	0.42 169	0.16 108	0.29 127	0.09 81	0.11 123	0.19 108	0.24 131	0.31 132	0.22 124	0.30 123	0.14 95	0.32 137	0.23 138	0.06 51	0.09 87	0.22 117	0.16 67	0.26 125	0.25 135

LGtest1	0.18 104	0.14 99	0.13 117	0.13 115	0.13 122	0.11 91	0.07 91	0.20 108	0.15 113	0.18 103	0.17 115	0.21 79	0.10 94	0.10 114	0.20 118	0.21 113	0.30 127	0.23 133	0.34 146	0.18 140	0.30 125	0.22 134	0.10 124	0.12 117	0.21 109	0.19 108	0.27 132	0.25 135

StereoVision	0.14 93	0.10 58	0.09 69	0.07 25	0.10 93	0.11 91	0.07 91	0.13 84	0.17 134	0.13 84	0.12 72	0.11 27	0.08 71	0.04 19	0.20 118	0.21 113	0.20 89	0.16 81	0.18 78	0.14 95	0.16 67	0.14 72	0.04 6	0.10 101	0.23 125	0.22 125	0.25 122	0.25 135

MMNet	0.20 121	0.20 145	0.17 178	0.21 179	0.17 162	0.20 169	0.14 184	0.23 113	0.16 127	0.19 108	0.20 150	0.27 117	0.11 108	0.22 267	0.21 132	0.21 113	0.27 112	0.24 143	0.29 118	0.18 140	0.23 104	0.15 86	0.12 143	0.15 146	0.23 125	0.23 130	0.22 99	0.25 135

AROF-StereoT2	0.38 243	0.42 323	0.16 159	1.04 388	0.16 152	0.51 333	0.19 239	0.34 147	0.18 146	0.46 217	0.22 167	0.76 338	0.17 178	0.19 217	0.25 166	0.27 163	0.36 156	0.24 143	1.62 373	0.17 127	0.37 179	0.33 217	0.50 378	0.15 146	0.32 192	0.24 136	0.34 174	0.26 139

G4	0.41 276	0.46 341	0.14 132	1.35 399	0.19 193	0.88 379	0.17 216	0.37 158	0.19 154	0.41 157	0.21 160	0.77 340	0.17 178	0.17 178	0.22 138	0.26 152	0.36 156	0.23 133	1.99 386	0.17 127	0.34 149	0.28 172	0.61 391	0.13 125	0.26 149	0.23 130	0.29 141	0.26 139

DF_test	0.25 152	0.20 145	0.22 240	0.09 52	0.15 141	0.16 138	0.07 91	0.41 178	0.17 134	0.44 195	0.14 92	0.46 217	0.15 151	0.19 217	0.27 200	0.28 171	0.41 206	0.23 133	0.35 153	0.20 167	0.38 196	0.28 172	0.14 179	0.19 207	0.27 157	0.30 195	0.29 141	0.26 139

BridgeDepth_RVC	0.15 98	0.14 99	0.12 111	0.10 75	0.12 113	0.13 104	0.08 109	0.14 90	0.18 146	0.13 84	0.14 92	0.15 63	0.11 108	0.09 107	0.19 108	0.20 109	0.17 69	0.18 99	0.19 89	0.15 110	0.18 79	0.18 109	0.06 51	0.09 87	0.21 109	0.24 136	0.22 99	0.26 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
YMNet	0.22 133	0.21 160	0.17 178	0.21 179	0.17 162	0.20 169	0.17 216	0.26 120	0.24 229	0.18 103	0.15 100	0.31 140	0.17 178	0.21 255	0.24 149	0.24 131	0.26 109	0.22 124	0.30 123	0.15 110	0.26 114	0.22 134	0.14 179	0.14 137	0.26 149	0.23 130	0.27 132	0.26 139

LL-Strereo2	0.24 145	0.18 127	0.14 132	0.17 145	0.15 141	0.13 104	0.09 118	0.36 153	0.21 188	0.51 284	0.18 127	0.33 149	0.17 178	0.10 114	0.25 166	0.28 171	0.39 178	0.27 176	0.45 213	0.22 183	0.33 144	0.20 120	0.12 143	0.14 137	0.24 133	0.27 165	0.33 171	0.26 139

test_5	0.20 121	0.18 127	0.14 132	0.17 145	0.10 93	0.15 126	0.11 149	0.25 117	0.15 113	0.29 128	0.13 84	0.29 127	0.30 299	0.07 83	0.20 118	0.24 131	0.26 109	0.22 124	0.23 102	0.14 95	0.26 114	0.23 138	0.07 80	0.17 176	0.25 141	0.26 156	0.31 149	0.26 139

MIF-Stereo (partial)	0.21 127	0.16 113	0.15 150	0.13 115	0.12 113	0.16 138	0.08 109	0.28 127	0.19 154	0.30 129	0.18 127	0.21 79	0.12 123	0.10 114	0.24 149	0.26 152	0.35 146	0.27 176	0.30 123	0.17 127	0.30 125	0.20 120	0.10 124	0.16 160	0.27 157	0.23 130	0.27 132	0.27 146

UniTT-Stereo	0.21 127	0.15 105	0.11 97	0.12 102	0.09 81	0.13 104	0.07 91	0.22 112	0.15 113	0.37 146	0.17 115	0.28 125	0.17 178	0.12 128	0.23 142	0.24 131	0.35 146	0.26 164	0.38 173	0.18 140	0.30 125	0.17 104	0.11 132	0.14 137	0.26 149	0.35 231	0.22 99	0.27 146

DMCA	0.23 142	0.19 134	0.21 226	0.18 160	0.19 193	0.17 143	0.18 226	0.29 133	0.23 219	0.23 116	0.28 209	0.29 127	0.17 178	0.19 217	0.25 166	0.25 142	0.30 127	0.29 194	0.27 114	0.20 167	0.31 132	0.20 120	0.19 268	0.18 190	0.24 133	0.27 165	0.22 99	0.27 146

G3	0.59 345	0.98 403	0.21 226	2.24 409	0.26 255	1.67 407	0.26 284	0.52 299	0.24 229	0.53 306	0.24 181	1.02 363	0.23 247	0.33 343	0.25 166	0.26 152	0.46 259	0.28 183	2.51 398	0.19 154	0.38 196	0.33 217	1.22 419	0.17 176	0.31 182	0.24 136	0.30 146	0.28 149

LG-G_1	0.18 104	0.16 113	0.11 97	0.17 145	0.15 141	0.17 143	0.10 137	0.20 108	0.10 49	0.18 103	0.14 92	0.27 117	0.10 94	0.13 135	0.19 108	0.19 96	0.28 114	0.23 133	0.36 161	0.17 127	0.26 114	0.20 120	0.08 104	0.11 108	0.21 109	0.19 108	0.27 132	0.28 149

LG-G	0.18 104	0.16 113	0.11 97	0.17 145	0.15 141	0.17 143	0.10 137	0.20 108	0.10 49	0.18 103	0.14 92	0.27 117	0.10 94	0.13 135	0.19 108	0.19 96	0.28 114	0.23 133	0.36 161	0.17 127	0.26 114	0.20 120	0.08 104	0.11 108	0.21 109	0.19 108	0.27 132	0.28 149

SGD-Stereo	0.20 121	0.15 105	0.11 97	0.13 115	0.12 113	0.18 152	0.06 68	0.19 106	0.20 175	0.22 114	0.12 72	0.35 160	0.15 151	0.08 95	0.25 166	0.28 171	0.37 161	0.20 111	0.37 166	0.15 110	0.32 137	0.18 109	0.12 143	0.14 137	0.22 117	0.26 156	0.31 149	0.28 149

RAFT+CT+SA	0.23 142	0.20 145	0.16 159	0.19 164	0.13 122	0.15 126	0.12 161	0.33 144	0.19 154	0.44 195	0.14 92	0.34 154	0.29 292	0.09 107	0.23 142	0.29 193	0.27 112	0.22 124	0.31 130	0.19 154	0.31 132	0.35 235	0.07 80	0.17 176	0.29 171	0.27 165	0.31 149	0.28 149

arf3	0.40 259	0.36 289	0.16 159	1.14 391	0.17 162	0.61 352	0.19 239	0.41 178	0.23 219	0.46 217	0.29 215	0.80 343	0.17 178	0.19 217	0.22 138	0.28 171	0.40 191	0.24 143	2.04 387	0.19 154	0.37 179	0.37 255	0.26 310	0.16 160	0.29 171	0.25 148	0.33 171	0.29 154

anonymousdsp2	0.26 158	0.28 218	0.18 190	0.19 164	0.16 152	0.21 178	0.14 184	0.37 158	0.19 154	0.38 151	0.22 167	0.36 165	0.16 165	0.14 144	0.22 138	0.26 152	0.36 156	0.25 155	0.56 257	0.21 176	0.37 179	0.31 199	0.13 165	0.18 190	0.31 182	0.25 148	0.38 204	0.29 154

CIPLG	0.29 176	0.26 205	0.17 178	0.22 186	0.17 162	0.24 199	0.14 184	0.50 264	0.17 134	0.46 217	0.37 254	0.45 207	0.22 238	0.25 306	0.30 225	0.30 210	0.43 225	0.29 194	0.39 179	0.28 245	0.40 217	0.28 172	0.13 165	0.18 190	0.31 182	0.25 148	0.32 161	0.29 154

ACRE	0.29 176	0.26 205	0.17 178	0.22 186	0.17 162	0.24 199	0.14 184	0.50 264	0.17 134	0.46 217	0.37 254	0.45 207	0.23 247	0.25 306	0.30 225	0.30 210	0.43 225	0.29 194	0.39 179	0.29 257	0.40 217	0.27 163	0.13 165	0.18 190	0.30 178	0.26 156	0.32 161	0.29 154

ARAFT	0.24 145	0.20 145	0.15 150	0.20 174	0.16 152	0.20 169	0.10 137	0.32 140	0.19 154	0.45 203	0.24 181	0.34 154	0.13 128	0.10 114	0.24 149	0.25 142	0.41 206	0.34 247	0.34 146	0.16 121	0.35 158	0.21 128	0.11 132	0.13 125	0.29 171	0.24 136	0.32 161	0.29 154

UPFNet	0.28 172	0.25 192	0.26 278	0.26 214	0.23 229	0.30 235	0.21 253	0.34 147	0.25 242	0.35 139	0.32 227	0.33 149	0.21 224	0.23 288	0.31 235	0.28 171	0.37 161	0.31 221	0.37 166	0.23 193	0.27 122	0.24 145	0.18 256	0.20 218	0.28 167	0.29 190	0.32 161	0.29 154

4D-IteraStereo	0.28 172	0.20 145	0.18 190	0.26 214	0.16 152	0.17 143	0.11 149	0.46 226	0.24 229	0.53 306	0.27 207	0.41 187	0.17 178	0.13 135	0.27 200	0.29 193	0.41 206	0.34 247	0.42 201	0.26 224	0.43 263	0.32 210	0.11 132	0.16 160	0.29 171	0.30 195	0.40 215	0.30 160

IPLGR_C	0.29 176	0.26 205	0.17 178	0.22 186	0.17 162	0.24 199	0.14 184	0.50 264	0.17 134	0.46 217	0.37 254	0.45 207	0.24 255	0.25 306	0.30 225	0.30 210	0.43 225	0.30 214	0.39 179	0.28 245	0.40 217	0.28 172	0.13 165	0.17 176	0.31 182	0.26 156	0.32 161	0.30 160

raft+_RVC	0.25 152	0.22 169	0.17 178	0.19 164	0.18 180	0.18 152	0.13 173	0.38 165	0.19 154	0.46 217	0.30 217	0.34 154	0.16 165	0.13 135	0.25 166	0.26 152	0.33 137	0.27 176	0.37 166	0.19 154	0.36 169	0.26 155	0.10 124	0.15 146	0.30 178	0.29 190	0.36 195	0.30 160

TestStereo1	0.26 158	0.24 183	0.15 150	0.17 145	0.17 162	0.17 143	0.13 173	0.32 140	0.24 229	0.43 179	0.18 127	0.27 117	0.33 314	0.08 95	0.25 166	0.30 210	0.35 146	0.24 143	0.32 136	0.19 154	0.36 169	0.40 277	0.12 143	0.17 176	0.34 199	0.33 216	0.39 209	0.31 163

TESTraft	0.25 152	0.21 160	0.15 150	0.15 130	0.16 152	0.14 113	0.13 173	0.28 127	0.26 258	0.41 157	0.19 143	0.27 117	0.30 299	0.07 83	0.24 149	0.31 235	0.34 140	0.24 143	0.30 123	0.18 140	0.35 158	0.39 265	0.09 117	0.17 176	0.34 199	0.33 216	0.35 178	0.31 163

SA-5K	0.26 158	0.24 183	0.15 150	0.17 145	0.17 162	0.17 143	0.13 173	0.32 140	0.24 229	0.43 179	0.18 127	0.27 117	0.33 314	0.08 95	0.25 166	0.30 210	0.35 146	0.24 143	0.32 136	0.19 154	0.36 169	0.40 277	0.12 143	0.17 176	0.34 199	0.33 216	0.39 209	0.31 163

GMOStereo	0.30 184	0.23 174	0.16 159	0.19 164	0.18 180	0.21 178	0.13 173	0.46 226	0.25 242	0.56 344	0.24 181	0.43 193	0.26 268	0.16 169	0.27 200	0.28 171	0.40 191	0.29 194	0.44 208	0.23 193	0.42 246	0.45 311	0.12 143	0.16 160	0.42 259	0.38 247	0.48 254	0.31 163

error version	0.30 184	0.23 174	0.16 159	0.19 164	0.18 180	0.21 178	0.13 173	0.46 226	0.25 242	0.56 344	0.24 181	0.43 193	0.26 268	0.16 169	0.27 200	0.28 171	0.40 191	0.29 194	0.44 208	0.23 193	0.42 246	0.45 311	0.12 143	0.16 160	0.42 259	0.38 247	0.48 254	0.31 163

test-v	0.30 184	0.23 174	0.16 159	0.19 164	0.18 180	0.21 178	0.13 173	0.46 226	0.25 242	0.56 344	0.24 181	0.43 193	0.26 268	0.16 169	0.27 200	0.28 171	0.40 191	0.29 194	0.44 208	0.23 193	0.42 246	0.45 311	0.12 143	0.16 160	0.42 259	0.38 247	0.48 254	0.31 163

test-2	0.30 184	0.23 174	0.16 159	0.19 164	0.18 180	0.21 178	0.13 173	0.46 226	0.25 242	0.56 344	0.24 181	0.43 193	0.26 268	0.16 169	0.27 200	0.28 171	0.40 191	0.29 194	0.44 208	0.23 193	0.42 246	0.45 311	0.12 143	0.16 160	0.42 259	0.38 247	0.48 254	0.31 163

TS	0.19 114	0.16 113	0.14 132	0.13 115	0.12 113	0.14 113	0.08 109	0.30 134	0.15 113	0.14 94	0.23 174	0.25 108	0.11 108	0.11 123	0.20 118	0.21 113	0.21 95	0.21 117	0.29 118	0.16 121	0.26 114	0.24 145	0.08 104	0.12 117	0.26 149	0.22 125	0.30 146	0.32 170

MatchAttention (ZS)	0.25 152	0.18 127	0.12 111	0.12 102	0.12 113	0.23 193	0.11 149	0.40 174	0.19 154	0.43 179	0.17 115	0.44 199	0.12 123	0.18 195	0.32 246	0.30 210	0.40 191	0.22 124	0.31 130	0.20 167	0.42 246	0.26 155	0.14 179	0.14 137	0.33 195	0.26 156	0.31 149	0.32 170
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
FINET	0.31 194	0.30 239	0.31 301	0.34 266	0.24 236	0.27 217	0.29 297	0.36 153	0.28 280	0.39 153	0.26 202	0.37 170	0.23 247	0.22 267	0.43 315	0.35 282	0.37 161	0.28 183	0.46 223	0.25 213	0.35 158	0.28 172	0.24 303	0.24 266	0.35 211	0.27 165	0.39 209	0.32 170

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 166	0.12 85	0.16 159	0.10 75	0.17 162	0.18 152	0.09 118	0.43 204	0.28 280	0.47 231	0.30 217	0.42 191	0.18 193	0.23 288	0.28 210	0.28 171	0.34 140	0.21 117	0.30 123	0.20 167	0.44 272	0.33 217	0.21 285	0.20 218	0.39 236	0.29 190	0.31 149	0.33 173

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 152	0.24 183	0.21 226	0.17 145	0.15 141	0.18 152	0.10 137	0.47 236	0.19 154	0.43 179	0.22 167	0.39 175	0.13 128	0.10 114	0.23 142	0.25 142	0.32 135	0.21 117	0.39 179	0.18 140	0.34 149	0.23 138	0.12 143	0.17 176	0.35 211	0.27 165	0.34 174	0.33 173

GMStereo	0.32 201	0.32 266	0.20 214	0.27 220	0.25 241	0.31 243	0.24 276	0.48 247	0.25 242	0.37 146	0.30 217	0.54 261	0.27 283	0.19 217	0.30 225	0.30 210	0.45 247	0.29 194	0.56 257	0.32 279	0.39 209	0.25 150	0.18 256	0.22 242	0.39 236	0.30 195	0.47 248	0.33 173
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.32 201	0.32 266	0.25 271	0.27 220	0.27 265	0.28 223	0.17 216	0.39 173	0.23 219	0.40 155	0.56 349	0.33 149	0.19 204	0.24 297	0.30 225	0.34 274	0.44 240	0.39 309	0.41 196	0.28 245	0.39 209	0.32 210	0.18 256	0.25 279	0.40 247	0.38 247	0.35 178	0.33 173

CCAANet	0.22 133	0.20 145	0.23 250	0.20 174	0.18 180	0.19 160	0.19 239	0.21 111	0.24 229	0.19 108	0.23 174	0.35 160	0.19 204	0.14 144	0.29 217	0.27 163	0.28 114	0.24 143	0.21 95	0.17 127	0.30 125	0.19 114	0.15 206	0.13 125	0.25 141	0.23 130	0.25 122	0.33 173

ACC-I	0.26 158	0.18 127	0.14 132	0.13 115	0.15 141	0.14 113	0.14 184	0.43 204	0.18 146	0.46 217	0.18 127	0.45 207	0.17 178	0.17 178	0.24 149	0.29 193	0.39 178	0.25 155	0.35 153	0.23 193	0.41 236	0.34 229	0.12 143	0.21 232	0.36 216	0.32 207	0.29 141	0.34 178

MGS-Stereo	0.24 145	0.23 174	0.16 159	0.16 141	0.14 130	0.14 113	0.10 137	0.34 147	0.14 101	0.28 125	0.20 150	0.24 103	0.13 128	0.17 178	0.25 166	0.26 152	0.40 191	0.34 247	0.39 179	0.25 213	0.36 169	0.25 150	0.14 179	0.17 176	0.26 149	0.24 136	0.35 178	0.34 178

plain	0.21 127	0.17 122	0.14 132	0.14 122	0.11 106	0.16 138	0.09 118	0.30 134	0.12 73	0.41 157	0.14 92	0.26 114	0.10 94	0.07 83	0.24 149	0.26 152	0.35 146	0.28 183	0.34 146	0.17 127	0.26 114	0.21 128	0.09 117	0.15 146	0.25 141	0.25 148	0.27 132	0.34 178

AANet_RVC	0.20 121	0.19 134	0.18 190	0.14 122	0.17 162	0.12 100	0.12 161	0.18 103	0.19 154	0.15 99	0.21 160	0.18 74	0.15 151	0.13 135	0.26 181	0.23 127	0.24 103	0.26 164	0.22 98	0.22 183	0.20 92	0.19 114	0.16 218	0.16 160	0.26 149	0.26 156	0.26 125	0.34 178

ACC	0.27 166	0.18 127	0.14 132	0.12 102	0.16 152	0.14 113	0.14 184	0.42 190	0.19 154	0.47 231	0.20 150	0.46 217	0.16 165	0.18 195	0.23 142	0.30 210	0.39 178	0.27 176	0.35 153	0.23 193	0.41 236	0.34 229	0.12 143	0.22 242	0.37 220	0.38 247	0.31 149	0.35 182

depth_test_26	0.32 201	0.24 183	0.18 190	0.15 130	0.16 152	0.18 152	0.11 149	0.58 344	0.21 188	0.66 388	0.19 143	0.86 351	0.16 165	0.19 217	0.26 181	0.32 249	0.59 352	0.30 214	0.54 249	0.22 183	0.57 357	0.30 188	0.18 256	0.17 176	0.29 171	0.32 207	0.35 178	0.35 182

RALAANet	0.29 176	0.31 254	0.23 250	0.22 186	0.21 211	0.23 193	0.16 211	0.38 165	0.19 154	0.33 132	0.38 262	0.35 160	0.18 193	0.15 155	0.33 252	0.29 193	0.38 170	0.37 286	0.48 229	0.27 237	0.36 169	0.29 184	0.15 206	0.20 218	0.34 199	0.30 195	0.35 178	0.35 182

arf4	0.40 259	0.36 289	0.18 190	0.81 370	0.18 180	0.45 311	0.19 239	0.41 178	0.25 242	0.48 248	0.32 227	0.68 322	0.20 211	0.17 178	0.24 149	0.29 193	0.37 161	0.26 164	2.09 389	0.19 154	0.42 246	0.42 290	0.23 298	0.19 207	0.33 195	0.26 156	0.38 204	0.36 185

Cross2Single-S	0.26 158	0.19 134	0.13 117	0.12 102	0.16 152	0.14 113	0.12 161	0.41 178	0.15 113	0.46 217	0.17 115	0.45 207	0.13 128	0.15 155	0.24 149	0.28 171	0.41 206	0.25 155	0.37 166	0.20 167	0.39 209	0.35 235	0.14 179	0.21 232	0.39 236	0.25 148	0.36 195	0.36 185

castereo++	0.31 194	0.23 174	0.18 190	0.32 247	0.17 162	0.16 138	0.13 173	0.50 264	0.25 242	0.55 334	0.24 181	0.59 297	0.16 165	0.16 169	0.25 166	0.29 193	0.46 259	0.30 214	0.45 213	0.25 213	0.47 296	0.41 283	0.13 165	0.22 242	0.35 211	0.37 244	0.49 268	0.36 185

test_4	0.25 152	0.19 134	0.17 178	0.14 122	0.15 141	0.11 91	0.07 91	0.38 165	0.20 175	0.53 306	0.18 127	0.34 154	0.16 165	0.15 155	0.24 149	0.27 163	0.35 146	0.25 155	0.31 130	0.21 176	0.38 196	0.31 199	0.10 124	0.17 176	0.31 182	0.33 216	0.34 174	0.36 185

ADLNet	0.34 221	0.39 315	0.25 271	0.33 256	0.29 284	0.36 274	0.32 306	0.42 190	0.25 242	0.37 146	0.38 262	0.60 302	0.28 286	0.50 382	0.31 235	0.30 210	0.40 191	0.31 221	0.38 173	0.28 245	0.34 149	0.28 172	0.28 322	0.19 207	0.36 216	0.40 263	0.35 178	0.36 185

LGCAT	0.27 166	0.24 183	0.16 159	0.17 145	0.16 152	0.21 178	0.14 184	0.41 178	0.21 188	0.43 179	0.23 174	0.36 165	0.15 151	0.18 195	0.26 181	0.28 171	0.47 267	0.25 155	0.37 166	0.24 208	0.42 246	0.27 163	0.22 290	0.20 218	0.31 182	0.31 202	0.35 178	0.37 190

test_for_model	0.52 327	0.20 145	0.14 132	0.17 145	0.19 193	0.15 126	0.09 118	0.42 190	0.21 188	0.50 267	0.18 127	0.51 241	0.14 138	0.15 155	0.26 181	0.28 171	6.97 452	0.29 194	0.45 213	0.26 224	0.44 272	0.35 235	0.14 179	0.15 146	0.27 157	0.27 165	0.35 178	0.37 190

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 327	0.20 145	0.14 132	0.17 145	0.19 193	0.15 126	0.09 118	0.42 190	0.21 188	0.50 267	0.18 127	0.51 241	0.14 138	0.15 155	0.26 181	0.28 171	6.97 452	0.29 194	0.45 213	0.26 224	0.44 272	0.35 235	0.14 179	0.15 146	0.27 157	0.27 165	0.35 178	0.37 190

MaDis-Stereo	0.19 114	0.14 99	0.13 117	0.08 35	0.07 56	0.08 43	0.07 91	0.17 102	0.12 73	0.26 119	0.13 84	0.28 125	0.09 81	0.06 66	0.20 118	0.24 131	0.31 132	0.26 164	0.32 136	0.15 110	0.31 132	0.19 114	0.07 80	0.12 117	0.28 167	0.31 202	0.31 149	0.37 190

testlalala	0.52 327	0.20 145	0.14 132	0.17 145	0.19 193	0.15 126	0.09 118	0.42 190	0.21 188	0.50 267	0.18 127	0.51 241	0.14 138	0.15 155	0.26 181	0.28 171	6.97 452	0.29 194	0.45 213	0.26 224	0.44 272	0.35 235	0.14 179	0.15 146	0.27 157	0.27 165	0.35 178	0.37 190

GCAPDPT-zeroshot	0.52 327	0.20 145	0.14 132	0.17 145	0.19 193	0.15 126	0.09 118	0.42 190	0.21 188	0.50 267	0.18 127	0.51 241	0.14 138	0.15 155	0.26 181	0.28 171	6.97 452	0.29 194	0.45 213	0.26 224	0.44 272	0.35 235	0.14 179	0.15 146	0.27 157	0.27 165	0.35 178	0.37 190

GCAP-Stereo	0.52 327	0.20 145	0.14 132	0.17 145	0.19 193	0.15 126	0.09 118	0.42 190	0.21 188	0.50 267	0.18 127	0.51 241	0.14 138	0.15 155	0.26 181	0.28 171	6.97 452	0.29 194	0.45 213	0.26 224	0.44 272	0.35 235	0.14 179	0.15 146	0.27 157	0.27 165	0.35 178	0.37 190

SA	0.30 184	0.27 211	0.17 178	0.18 160	0.17 162	0.24 199	0.10 137	0.47 236	0.26 258	0.54 317	0.20 150	0.46 217	0.14 138	0.12 128	0.30 225	0.30 210	0.41 206	0.30 214	0.40 189	0.23 193	0.37 179	0.37 255	0.10 124	0.20 218	0.41 253	0.38 247	0.49 268	0.37 190

IPLG	0.30 184	0.28 218	0.24 260	0.22 186	0.20 203	0.25 208	0.15 198	0.45 217	0.19 154	0.45 203	0.28 209	0.45 207	0.18 193	0.23 288	0.33 252	0.29 193	0.43 225	0.35 263	0.40 189	0.28 245	0.35 158	0.44 304	0.12 143	0.20 218	0.35 211	0.36 237	0.37 199	0.37 190

test_3	0.35 230	0.25 192	0.20 214	0.25 203	0.25 241	0.23 193	0.15 198	0.51 281	0.23 219	0.54 317	0.24 181	0.67 317	0.28 286	0.17 178	0.34 265	0.31 235	0.45 247	0.33 239	0.86 319	0.32 279	0.44 272	0.50 347	0.11 132	0.22 242	0.38 227	0.38 247	0.41 226	0.37 190

base_1k_lr1e5	0.33 213	0.30 239	0.17 178	0.48 320	0.13 122	0.27 217	0.18 226	0.38 165	0.19 154	0.47 231	0.25 198	0.62 305	0.14 138	0.16 169	0.25 166	0.30 210	0.37 161	0.26 164	1.41 362	0.22 183	0.37 179	0.34 229	0.21 285	0.16 160	0.32 192	0.24 136	0.37 199	0.38 200

S2M2_XL	0.27 166	0.20 145	0.20 214	0.15 130	0.16 152	0.19 160	0.18 226	0.48 247	0.21 188	0.43 179	0.21 160	0.43 193	0.14 138	0.17 178	0.26 181	0.26 152	0.47 267	0.23 133	0.35 153	0.21 176	0.40 217	0.24 145	0.16 218	0.18 190	0.29 171	0.25 148	0.33 171	0.38 200
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test-3	0.33 213	0.25 192	0.20 214	0.25 203	0.25 241	0.24 199	0.15 198	0.50 264	0.21 188	0.51 284	0.24 181	0.63 310	0.24 255	0.17 178	0.34 265	0.29 193	0.45 247	0.31 221	0.84 315	0.30 264	0.41 236	0.42 290	0.12 143	0.20 218	0.31 182	0.27 165	0.41 226	0.38 200

test_1	0.33 213	0.25 192	0.20 214	0.25 203	0.25 241	0.24 199	0.15 198	0.50 264	0.21 188	0.51 284	0.24 181	0.64 312	0.24 255	0.16 169	0.34 265	0.29 193	0.45 247	0.31 221	0.85 317	0.30 264	0.41 236	0.42 290	0.12 143	0.20 218	0.31 182	0.27 165	0.41 226	0.38 200

TANstereo	0.40 259	0.25 192	0.18 190	0.29 230	0.27 265	0.33 255	0.17 216	0.37 158	0.20 175	0.45 203	0.21 160	0.31 140	0.26 268	0.22 267	0.61 369	0.56 384	0.51 313	0.68 405	0.97 336	0.74 398	0.43 263	0.35 235	0.85 407	0.22 242	0.27 157	0.32 207	0.49 268	0.38 200

XX-TBD	0.40 259	0.25 192	0.18 190	0.29 230	0.27 265	0.33 255	0.17 216	0.37 158	0.20 175	0.45 203	0.21 160	0.31 140	0.26 268	0.22 267	0.61 369	0.56 384	0.51 313	0.68 405	0.97 336	0.74 398	0.43 263	0.35 235	0.85 407	0.22 242	0.27 157	0.32 207	0.49 268	0.38 200

raftrobust	0.31 194	0.25 192	0.21 226	0.22 186	0.21 211	0.19 160	0.14 184	0.49 254	0.18 146	0.54 317	0.34 236	0.44 199	0.18 193	0.16 169	0.35 274	0.31 235	0.42 216	0.32 233	0.42 201	0.29 257	0.41 236	0.31 199	0.14 179	0.17 176	0.41 253	0.38 247	0.38 204	0.38 200

RALCasStereoNet	0.30 184	0.31 254	0.21 226	0.28 226	0.23 229	0.22 186	0.15 198	0.45 217	0.19 154	0.48 248	0.30 217	0.44 199	0.19 204	0.14 144	0.33 252	0.30 210	0.44 240	0.38 296	0.39 179	0.25 213	0.41 236	0.26 155	0.13 165	0.21 232	0.40 247	0.33 216	0.35 178	0.38 200

DISCO	0.32 201	0.30 239	0.23 250	0.31 238	0.28 278	0.33 255	0.30 302	0.32 140	0.29 291	0.40 155	0.41 280	0.32 145	0.20 211	0.23 288	0.32 246	0.29 193	0.42 216	0.32 233	0.46 223	0.29 257	0.36 169	0.31 199	0.19 268	0.24 266	0.37 220	0.36 237	0.41 226	0.38 200

DN-CSS_ROB	0.36 235	0.31 254	0.30 291	0.31 238	0.30 294	0.25 208	0.17 216	0.51 281	0.25 242	0.51 284	0.56 349	0.56 273	0.36 325	0.18 195	0.31 235	0.28 171	0.41 206	0.31 221	0.81 311	0.27 237	0.37 179	0.25 150	0.22 290	0.32 328	0.37 220	0.32 207	0.41 226	0.38 200

HNOStereo	0.26 158	0.21 160	0.16 159	0.18 160	0.17 162	0.19 160	0.12 161	0.50 264	0.18 146	0.46 217	0.20 150	0.47 223	0.15 151	0.15 155	0.23 142	0.25 142	0.36 156	0.24 143	0.38 173	0.21 176	0.38 196	0.32 210	0.12 143	0.15 146	0.26 149	0.30 195	0.31 149	0.39 210

GeoAtt-L-single (ZS)	0.24 145	0.14 99	0.14 132	0.10 75	0.15 141	0.21 178	0.11 149	0.38 165	0.17 134	0.45 203	0.16 108	0.36 165	0.12 123	0.15 155	0.24 149	0.26 152	0.39 178	0.23 133	0.29 118	0.18 140	0.40 217	0.21 128	0.14 179	0.12 117	0.33 195	0.27 165	0.36 195	0.39 210

G2L-Stereo	0.32 201	0.29 231	0.21 226	0.25 203	0.27 265	0.27 217	0.18 226	0.43 204	0.25 242	0.44 195	0.45 306	0.40 182	0.30 299	0.21 255	0.29 217	0.31 235	0.42 216	0.32 233	0.34 146	0.24 208	0.35 158	0.30 188	0.21 285	0.20 218	0.37 220	0.41 265	0.42 233	0.39 210

iinet-f	0.34 221	0.26 205	0.24 260	0.24 198	0.18 180	0.35 268	0.16 211	0.33 144	0.21 188	0.42 169	0.73 381	0.44 199	0.35 321	0.18 195	0.30 225	0.34 274	0.43 225	0.28 183	0.86 319	0.33 287	0.40 217	0.26 155	0.17 237	0.18 190	0.39 236	0.29 190	0.46 242	0.39 210

IER	0.29 176	0.24 183	0.24 260	0.24 198	0.21 211	0.25 208	0.17 216	0.35 151	0.21 188	0.36 140	0.45 306	0.51 241	0.20 211	0.24 297	0.32 246	0.29 193	0.38 170	0.31 221	0.33 142	0.23 193	0.33 144	0.27 163	0.20 281	0.19 207	0.30 178	0.32 207	0.35 178	0.39 210

small-0shot	0.26 158	0.15 105	0.13 117	0.12 102	0.17 162	0.16 138	0.09 118	0.42 190	0.22 211	0.43 179	0.19 143	0.36 165	0.19 204	0.19 217	0.25 166	0.30 210	0.38 170	0.32 233	0.36 161	0.18 140	0.37 179	0.34 229	0.13 165	0.16 160	0.34 199	0.28 185	0.30 146	0.40 215

Sa-1000	0.32 201	0.29 231	0.17 178	0.20 174	0.20 203	0.23 193	0.10 137	0.49 254	0.28 280	0.55 334	0.26 202	0.46 217	0.17 178	0.20 236	0.31 235	0.31 235	0.45 247	0.33 239	0.50 232	0.22 183	0.41 236	0.43 298	0.14 179	0.20 218	0.42 259	0.41 265	0.51 284	0.40 215

dd	0.38 243	0.40 318	0.21 226	0.82 372	0.25 241	0.53 339	0.24 276	0.46 226	0.19 154	0.47 231	0.24 181	0.66 314	0.21 224	0.20 236	0.38 285	0.34 274	0.57 349	0.30 214	0.75 302	0.28 245	0.40 217	0.31 199	0.17 237	0.24 266	0.44 270	0.32 207	0.51 284	0.40 215

Cross2Single Stereo	0.30 184	0.36 289	0.16 159	0.38 286	0.18 180	0.28 223	0.14 184	0.34 147	0.32 305	0.34 136	0.17 115	0.36 165	0.21 224	0.14 144	0.26 181	0.29 193	0.52 322	0.25 155	0.24 104	0.20 167	0.48 300	0.25 150	0.13 165	0.19 207	0.54 319	0.45 278	0.50 277	0.41 218

GeoAtt-L (ZS)	0.23 142	0.13 94	0.13 117	0.09 52	0.12 113	0.17 143	0.10 137	0.42 190	0.19 154	0.43 179	0.12 72	0.34 154	0.10 94	0.18 195	0.24 149	0.27 163	0.39 178	0.23 133	0.27 114	0.18 140	0.37 179	0.21 128	0.14 179	0.09 87	0.28 167	0.24 136	0.32 161	0.41 218

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 145	0.21 160	0.13 117	0.15 130	0.14 130	0.13 104	0.08 109	0.38 165	0.17 134	0.48 248	0.20 150	0.29 127	0.13 128	0.13 135	0.25 166	0.25 142	0.38 170	0.26 164	0.36 161	0.19 154	0.37 179	0.26 155	0.10 124	0.13 125	0.23 125	0.24 136	0.32 161	0.41 218

rafts_anoy	0.29 176	0.30 239	0.23 250	0.22 186	0.24 236	0.23 193	0.14 184	0.44 208	0.18 146	0.44 195	0.34 236	0.40 182	0.16 165	0.14 144	0.33 252	0.30 210	0.40 191	0.37 286	0.40 189	0.25 213	0.38 196	0.29 184	0.12 143	0.20 218	0.38 227	0.33 216	0.35 178	0.41 218

UNet	0.32 201	0.28 218	0.27 280	0.29 230	0.27 265	0.31 243	0.21 253	0.41 178	0.26 258	0.41 157	0.37 254	0.39 175	0.28 286	0.25 306	0.31 235	0.30 210	0.43 225	0.35 263	0.39 179	0.26 224	0.33 144	0.32 210	0.19 268	0.26 290	0.34 199	0.37 244	0.37 199	0.41 218

DMCA-RVC	0.31 194	0.25 192	0.28 284	0.25 203	0.27 265	0.24 199	0.25 280	0.36 153	0.31 302	0.33 132	0.38 262	0.54 261	0.24 255	0.20 236	0.40 296	0.35 282	0.35 146	0.34 247	0.35 153	0.29 257	0.37 179	0.33 217	0.22 290	0.24 266	0.29 171	0.29 190	0.36 195	0.41 218

AROF-Stereo_1	0.34 221	0.29 231	0.18 190	0.33 256	0.14 130	0.29 227	0.18 226	0.41 178	0.21 188	0.47 231	0.30 217	0.51 241	0.15 151	0.17 178	0.26 181	0.30 210	0.39 178	0.29 194	1.57 368	0.23 193	0.40 217	0.39 265	0.16 218	0.21 232	0.34 199	0.27 165	0.40 215	0.42 224

anonymous	0.27 166	0.19 134	0.14 132	0.12 102	0.18 180	0.17 143	0.10 137	0.40 174	0.19 154	0.47 231	0.17 115	0.44 199	0.20 211	0.18 195	0.28 210	0.30 210	0.40 191	0.31 221	0.42 201	0.22 183	0.38 196	0.36 248	0.14 179	0.20 218	0.37 220	0.24 136	0.42 233	0.42 224

CASnet	0.30 184	0.26 205	0.18 190	0.22 186	0.20 203	0.27 217	0.12 161	0.48 247	0.24 229	0.54 317	0.35 241	0.55 267	0.21 224	0.19 217	0.27 200	0.25 142	0.37 161	0.23 133	0.54 249	0.20 167	0.42 246	0.31 199	0.15 206	0.18 190	0.30 178	0.27 165	0.40 215	0.42 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.36 235	0.31 254	0.29 287	0.31 238	0.27 265	0.30 235	0.23 271	0.49 254	0.22 211	0.54 317	0.43 300	0.48 226	0.21 224	0.22 267	0.29 217	0.31 235	0.54 337	0.33 239	0.47 227	0.30 264	0.60 369	0.46 319	0.18 256	0.24 266	0.39 236	0.28 185	0.57 312	0.42 224

HITNet	0.28 172	0.27 211	0.21 226	0.22 186	0.21 211	0.22 186	0.15 198	0.41 178	0.22 211	0.50 267	0.35 241	0.44 199	0.21 224	0.17 178	0.26 181	0.24 131	0.33 137	0.31 221	0.31 130	0.19 154	0.32 137	0.28 172	0.16 218	0.18 190	0.31 182	0.28 185	0.44 240	0.42 224
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
AROF-Stereo	0.34 221	0.30 239	0.18 190	0.32 247	0.14 130	0.29 227	0.18 226	0.41 178	0.21 188	0.47 231	0.30 217	0.50 237	0.15 151	0.17 178	0.26 181	0.30 210	0.39 178	0.29 194	1.56 365	0.23 193	0.40 217	0.39 265	0.16 218	0.21 232	0.34 199	0.27 165	0.40 215	0.43 229

base_500_lr5e5	0.34 221	0.30 239	0.18 190	0.32 247	0.14 130	0.29 227	0.18 226	0.41 178	0.21 188	0.47 231	0.30 217	0.50 237	0.15 151	0.17 178	0.26 181	0.30 210	0.39 178	0.29 194	1.56 365	0.23 193	0.40 217	0.39 265	0.16 218	0.21 232	0.34 199	0.27 165	0.40 215	0.43 229

arf5	0.34 221	0.30 239	0.18 190	0.32 247	0.14 130	0.29 227	0.18 226	0.41 178	0.21 188	0.47 231	0.30 217	0.50 237	0.15 151	0.17 178	0.26 181	0.30 210	0.39 178	0.29 194	1.56 365	0.23 193	0.40 217	0.39 265	0.16 218	0.21 232	0.34 199	0.27 165	0.40 215	0.43 229

ManiGeoR	0.36 235	0.34 282	0.24 260	0.37 278	0.25 241	0.30 235	0.18 226	0.51 281	0.36 328	0.47 231	0.44 303	0.51 241	0.20 211	0.19 217	0.35 274	0.32 249	0.42 216	0.36 269	0.67 289	0.27 237	0.40 217	0.37 255	0.18 256	0.28 302	0.39 236	0.47 283	0.39 209	0.43 229

HLf10	0.36 235	0.34 282	0.24 260	0.37 278	0.25 241	0.30 235	0.18 226	0.51 281	0.36 328	0.47 231	0.44 303	0.51 241	0.20 211	0.19 217	0.35 274	0.32 249	0.42 216	0.36 269	0.67 289	0.27 237	0.40 217	0.37 255	0.18 256	0.28 302	0.39 236	0.47 283	0.39 209	0.43 229

TestStereo	0.35 230	0.33 277	0.28 284	0.33 256	0.23 229	0.34 265	0.22 261	0.54 315	0.24 229	0.64 380	0.28 209	0.53 258	0.21 224	0.18 195	0.30 225	0.25 142	0.44 240	0.27 176	0.58 266	0.27 237	0.52 325	0.32 210	0.18 256	0.26 290	0.41 253	0.33 216	0.50 277	0.43 229

DSFCA	0.33 213	0.39 315	0.32 309	0.31 238	0.27 265	0.35 268	0.25 280	0.36 153	0.29 291	0.32 131	0.42 290	0.38 173	0.22 238	0.19 217	0.32 246	0.31 235	0.38 170	0.36 269	0.46 223	0.26 224	0.37 179	0.37 255	0.23 298	0.24 266	0.38 227	0.35 231	0.34 174	0.43 229

castereo	0.32 201	0.23 174	0.18 190	0.26 214	0.20 203	0.22 186	0.14 184	0.48 247	0.25 242	0.54 317	0.30 217	0.52 252	0.16 165	0.15 155	0.27 200	0.31 235	0.48 280	0.29 194	0.52 237	0.26 224	0.48 300	0.39 265	0.14 179	0.18 190	0.40 247	0.39 259	0.38 204	0.44 236

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 243	0.38 307	0.38 327	0.34 266	0.47 346	0.32 251	0.52 359	0.40 174	0.44 349	0.41 157	0.41 280	0.56 273	0.26 268	0.41 367	0.43 315	0.30 210	0.39 178	0.33 239	0.40 189	0.27 237	0.34 149	0.27 163	0.22 290	0.24 266	0.37 220	0.47 283	0.40 215	0.44 236
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.41 276	0.37 298	0.31 301	0.45 311	0.38 323	0.56 344	0.56 369	0.45 217	0.29 291	0.41 157	0.42 290	0.44 199	0.23 247	0.59 395	0.51 347	0.41 325	0.48 280	0.43 334	0.40 189	0.32 279	0.37 179	0.28 172	0.45 371	0.30 312	0.52 313	0.36 237	0.40 215	0.44 236

DepthFocus	0.26 158	0.19 134	0.13 117	0.16 141	0.14 130	0.19 160	0.09 118	0.41 178	0.19 154	0.42 169	0.18 127	0.35 160	0.13 128	0.20 236	0.24 149	0.29 193	0.43 225	0.25 155	0.43 204	0.24 208	0.39 209	0.25 150	0.17 237	0.16 160	0.24 133	0.25 148	0.35 178	0.45 239

APVNet	0.42 281	0.37 298	0.30 291	0.36 274	0.39 327	0.47 317	0.36 316	0.51 281	0.32 305	0.36 140	0.52 337	0.41 187	0.24 255	0.30 329	0.45 323	0.48 356	0.55 340	0.48 354	0.63 279	0.45 345	0.45 284	0.35 235	0.26 310	0.36 341	0.47 283	0.35 231	0.60 324	0.45 239

DeepPruner_ROB	0.43 287	0.36 289	0.37 326	0.38 286	0.39 327	0.37 277	0.26 284	0.45 217	0.36 328	0.50 267	0.53 339	0.47 223	0.40 342	0.23 288	0.56 361	0.38 304	0.48 280	0.44 340	0.51 235	0.35 295	0.57 357	0.45 311	0.27 316	0.32 328	0.47 283	0.68 352	0.52 294	0.45 239

TestStereo_HLe17	0.39 255	0.38 307	0.25 271	0.43 308	0.29 284	0.31 243	0.21 253	0.58 344	0.37 333	0.52 294	0.40 275	0.58 287	0.26 268	0.18 195	0.39 288	0.33 261	0.43 225	0.36 269	0.61 272	0.31 271	0.40 217	0.43 298	0.18 256	0.34 334	0.48 294	0.53 310	0.47 248	0.46 242

LoS_RVC	0.29 176	0.25 192	0.22 240	0.15 130	0.19 193	0.18 152	0.12 161	0.37 158	0.21 188	0.42 169	0.38 262	0.32 145	0.20 211	0.18 195	0.31 235	0.27 163	0.34 140	0.28 183	0.43 204	0.21 176	0.42 246	0.33 217	0.15 206	0.23 253	0.48 294	0.34 224	0.41 226	0.46 242

tt_ll	0.29 176	0.25 192	0.22 240	0.15 130	0.19 193	0.18 152	0.12 161	0.37 158	0.21 188	0.42 169	0.38 262	0.32 145	0.20 211	0.18 195	0.31 235	0.27 163	0.34 140	0.28 183	0.43 204	0.21 176	0.42 246	0.33 217	0.15 206	0.23 253	0.48 294	0.34 224	0.41 226	0.46 242

raft_robust	0.34 221	0.27 211	0.19 210	0.29 230	0.22 221	0.22 186	0.16 211	0.52 299	0.28 280	0.64 380	0.25 198	0.48 226	0.26 268	0.18 195	0.32 246	0.33 261	0.44 240	0.34 247	0.52 237	0.28 245	0.44 272	0.47 329	0.12 143	0.21 232	0.44 270	0.44 274	0.49 268	0.46 242

IPLGR	0.38 243	0.41 320	0.25 271	0.35 272	0.32 303	0.28 223	0.18 226	0.50 264	0.27 268	0.48 248	0.48 318	0.52 252	0.25 264	0.22 267	0.37 282	0.31 235	0.42 216	0.39 309	0.63 279	0.38 310	0.40 217	0.48 334	0.14 179	0.22 242	0.48 294	0.47 283	0.48 254	0.46 242

DeepPrunerF	0.55 336	0.29 231	0.30 291	0.37 278	0.86 401	0.30 235	0.37 318	0.42 190	0.34 320	0.34 136	0.53 339	0.34 154	0.22 238	0.31 335	0.38 285	0.40 315	0.42 216	0.34 247	0.56 257	0.36 298	0.41 236	0.33 217	0.27 316	0.26 290	4.90 453	0.50 294	0.38 204	0.46 242

iResNetv2_ROB	0.37 240	0.30 239	0.23 250	0.34 266	0.29 284	0.38 282	0.22 261	0.46 226	0.25 242	0.46 217	0.56 349	0.56 273	0.41 344	0.22 267	0.30 225	0.29 193	0.40 191	0.34 247	0.66 286	0.31 271	0.40 217	0.32 210	0.23 298	0.30 312	0.44 270	0.36 237	0.50 277	0.46 242

DLCB_ROB	0.40 259	0.36 289	0.35 322	0.32 247	0.32 303	0.31 243	0.27 287	0.42 190	0.34 320	0.46 217	0.49 321	0.54 261	0.37 333	0.30 329	0.37 282	0.33 261	0.44 240	0.38 296	0.40 189	0.32 279	0.44 272	0.34 229	0.27 316	0.31 322	0.81 391	0.57 322	0.55 305	0.46 242

PDISCO_ROB	0.34 221	0.31 254	0.32 309	0.28 226	0.24 236	0.30 235	0.21 253	0.36 153	0.24 229	0.27 122	0.35 241	0.32 145	0.24 255	0.18 195	0.36 280	0.40 315	0.40 191	0.51 369	0.36 161	0.31 271	0.44 272	0.40 277	0.17 237	0.25 279	0.41 253	0.43 271	0.62 330	0.46 242

HLF11	0.33 213	0.32 266	0.22 240	0.31 238	0.22 221	0.29 227	0.15 198	0.51 281	0.29 291	0.44 195	0.37 254	0.44 199	0.20 211	0.20 236	0.33 252	0.31 235	0.43 225	0.36 269	0.64 284	0.26 224	0.34 149	0.33 217	0.19 268	0.23 253	0.38 227	0.40 263	0.37 199	0.47 251

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 184	0.22 169	0.21 226	0.23 196	0.18 180	0.19 160	0.12 161	0.44 208	0.35 323	0.43 179	0.40 275	0.40 182	0.21 224	0.18 195	0.32 246	0.29 193	0.42 216	0.31 221	0.37 166	0.27 237	0.35 158	0.33 217	0.13 165	0.18 190	0.37 220	0.51 300	0.31 149	0.47 251

UDGNet	0.49 313	0.45 334	0.30 291	1.05 389	0.79 394	0.91 383	0.70 384	0.47 236	0.30 297	0.45 203	0.46 312	0.45 207	0.16 165	1.01 419	0.30 225	0.30 210	0.45 247	0.39 309	0.50 232	0.32 279	0.49 306	0.36 248	0.57 387	0.23 253	0.54 319	0.42 267	0.43 237	0.47 251

AF-Net	0.40 259	0.36 289	0.35 322	0.39 292	0.44 336	0.43 306	0.38 322	0.44 208	0.43 346	0.37 146	0.49 321	0.58 287	0.32 309	0.31 335	0.41 305	0.36 291	0.35 146	0.36 269	0.45 213	0.30 264	0.34 149	0.30 188	0.33 333	0.30 312	0.38 227	0.42 267	0.59 318	0.47 251

Nwc_Net	0.40 259	0.36 289	0.35 322	0.39 292	0.44 336	0.43 306	0.38 322	0.44 208	0.43 346	0.37 146	0.49 321	0.58 287	0.32 309	0.31 335	0.41 305	0.36 291	0.35 146	0.36 269	0.45 213	0.30 264	0.34 149	0.30 188	0.33 333	0.30 312	0.38 227	0.42 267	0.59 318	0.47 251

RASNet	0.31 194	0.32 266	0.30 291	0.27 220	0.24 236	0.26 214	0.20 252	0.46 226	0.26 258	0.41 157	0.33 231	0.40 182	0.25 264	0.20 236	0.25 166	0.28 171	0.38 170	0.30 214	0.34 146	0.21 176	0.40 217	0.29 184	0.14 179	0.30 312	0.33 195	0.34 224	0.49 268	0.47 251

iResNet_ROB	0.35 230	0.30 239	0.27 280	0.32 247	0.21 211	0.33 255	0.22 261	0.45 217	0.27 268	0.45 203	0.42 290	0.38 173	0.48 353	0.19 217	0.28 210	0.29 193	0.45 247	0.36 269	0.55 252	0.24 208	0.37 179	0.27 163	0.19 268	0.25 279	0.44 270	0.39 259	0.47 248	0.47 251

AE-Stereo	0.38 243	0.32 266	0.23 250	0.34 266	0.25 241	0.29 227	0.16 211	0.49 254	0.24 229	0.55 334	0.22 167	0.67 317	0.23 247	0.19 217	0.33 252	0.35 282	0.52 322	0.41 325	0.59 269	0.37 303	0.50 313	0.50 347	0.14 179	0.30 312	0.51 310	0.46 280	0.55 305	0.48 258

sCroCo_RVC	0.40 259	0.30 239	0.24 260	0.24 198	0.22 221	0.29 227	0.18 226	0.50 264	0.32 305	0.44 195	0.33 231	0.37 170	0.37 333	0.17 178	0.45 323	0.60 395	0.55 340	0.47 353	0.64 284	0.39 315	0.68 391	0.62 385	0.22 290	0.31 322	0.48 294	0.44 274	0.58 315	0.48 258

BEATNet_4x	0.35 230	0.29 231	0.24 260	0.27 220	0.26 255	0.26 214	0.22 261	0.45 217	0.28 280	0.57 357	0.33 231	0.49 230	0.28 286	0.19 217	0.35 274	0.33 261	0.40 191	0.40 317	0.39 179	0.25 213	0.46 290	0.47 329	0.21 285	0.25 279	0.36 216	0.34 224	0.51 284	0.48 258

DDF-Stereo	0.57 344	0.28 218	0.16 159	2.12 408	0.35 314	3.65 441	0.55 367	0.55 325	0.22 211	0.52 294	0.33 231	0.84 348	0.31 305	0.21 255	0.28 210	0.32 249	0.49 289	0.33 239	0.73 297	0.28 245	0.53 332	0.44 304	0.16 218	0.19 207	0.35 211	0.31 202	0.48 254	0.49 261

GES	0.40 259	0.37 298	0.25 271	0.31 238	0.30 294	0.41 298	0.26 284	0.46 226	0.28 280	0.49 260	0.40 275	0.43 193	0.26 268	0.30 329	0.45 323	0.40 315	0.53 328	0.43 334	0.97 336	0.42 328	0.50 313	0.41 283	0.23 298	0.30 312	0.38 227	0.35 231	0.47 248	0.49 261

HLf8	0.38 243	0.35 285	0.23 250	0.37 278	0.28 278	0.29 227	0.19 239	0.54 315	0.32 305	0.46 217	0.46 312	0.52 252	0.26 268	0.20 236	0.40 296	0.33 261	0.45 247	0.36 269	0.66 286	0.31 271	0.40 217	0.39 265	0.20 281	0.30 312	0.43 266	0.52 303	0.46 242	0.50 263

S2M2_L	0.31 194	0.28 218	0.29 287	0.21 179	0.22 221	0.30 235	0.19 239	0.44 208	0.20 175	0.52 294	0.17 115	0.37 170	0.13 128	0.27 318	0.33 252	0.31 235	0.49 289	0.28 183	0.41 196	0.28 245	0.43 263	0.28 172	0.22 290	0.22 242	0.32 192	0.30 195	0.46 242	0.50 263
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CES	0.33 213	0.19 134	0.19 210	0.19 164	0.21 211	0.20 169	0.09 118	0.85 395	0.18 146	0.42 169	0.55 345	0.49 230	0.16 165	0.20 236	0.31 235	0.37 297	0.47 267	0.28 183	0.41 196	0.24 208	0.66 386	0.35 235	0.17 237	0.18 190	0.42 259	0.33 216	0.42 233	0.50 263

PSMNet-ADL	0.56 338	0.47 342	0.47 350	0.52 330	0.48 347	0.51 333	0.47 339	0.58 344	0.46 355	0.64 380	0.68 376	0.77 340	0.81 378	0.39 362	0.51 347	0.46 343	0.53 328	0.41 325	1.18 352	0.50 364	0.54 340	0.45 311	0.39 353	0.35 337	0.56 330	0.67 351	0.85 381	0.50 263

DNS	0.36 235	0.43 331	0.22 240	0.24 198	0.19 193	0.42 300	0.15 198	0.50 264	0.22 211	0.47 231	0.22 167	0.71 330	0.15 151	0.18 195	0.76 393	0.32 249	0.49 289	0.31 221	0.52 237	0.32 279	0.51 318	0.36 248	0.15 206	0.17 176	0.39 236	0.32 207	0.47 248	0.51 267

zero-FE	3.48 432	0.27 211	0.16 159	17.31 460	0.30 294	65.22 467	0.79 394	0.55 325	0.23 219	0.51 284	0.40 275	1.20 376	0.36 325	0.21 255	0.29 217	0.32 249	0.50 306	0.34 247	1.61 371	0.28 245	0.58 361	0.44 304	0.16 218	0.19 207	0.34 199	0.31 202	0.49 268	0.51 267

MyStereo04	0.43 287	0.39 315	0.40 335	0.34 266	0.31 299	0.26 214	0.22 261	0.51 281	0.37 333	0.50 267	0.37 254	0.55 267	0.28 286	0.17 178	0.50 342	0.39 308	0.44 240	0.39 309	1.11 351	0.40 319	0.48 300	0.44 304	0.17 237	0.31 322	0.53 316	0.61 335	0.65 338	0.51 267

MIPNet	0.35 230	0.32 266	0.24 260	0.26 214	0.23 229	0.27 217	0.15 198	0.50 264	0.20 175	0.45 203	0.37 254	0.52 252	0.29 292	0.22 267	0.35 274	0.33 261	0.46 259	0.37 286	0.51 235	0.37 303	0.36 169	0.44 304	0.14 179	0.19 207	0.46 277	0.51 300	0.42 233	0.51 267

LMCR-Stereo	0.37 240	0.31 254	0.23 250	0.25 203	0.25 241	0.33 255	0.19 239	0.44 208	0.27 268	0.45 203	0.35 241	0.51 241	0.34 316	0.21 255	0.35 274	0.35 282	0.50 306	0.38 296	0.74 299	0.41 322	0.46 290	0.44 304	0.20 281	0.23 253	0.40 247	0.38 247	0.51 284	0.51 267

CFNet	0.34 221	0.31 254	0.25 271	0.38 286	0.32 303	0.30 235	0.23 271	0.46 226	0.26 258	0.41 157	0.36 248	0.58 287	0.30 299	0.24 297	0.28 210	0.26 152	0.39 178	0.34 247	0.37 166	0.26 224	0.35 158	0.22 134	0.17 237	0.24 266	0.47 283	0.39 259	0.46 242	0.51 267

AROF-Stereo-S	0.32 201	0.24 183	0.18 190	0.33 256	0.15 141	0.28 223	0.13 173	0.42 190	0.18 146	0.50 267	0.27 207	0.39 175	0.18 193	0.13 135	0.26 181	0.30 210	0.38 170	0.27 176	1.19 354	0.28 245	0.39 209	0.40 277	0.12 143	0.18 190	0.31 182	0.26 156	0.39 209	0.52 273

CREStereo++_RVC	0.32 201	0.25 192	0.18 190	0.23 196	0.25 241	0.22 186	0.15 198	0.45 217	0.26 258	0.48 248	0.28 209	0.48 226	0.44 349	0.18 195	0.26 181	0.30 210	0.47 267	0.25 155	0.38 173	0.23 193	0.41 236	0.30 188	0.13 165	0.24 266	0.40 247	0.32 207	0.51 284	0.52 273
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
psm_up	0.42 281	0.38 307	0.41 336	0.45 311	0.33 308	0.46 312	0.27 287	0.50 264	0.51 361	0.43 179	0.42 290	0.45 207	0.40 342	0.30 329	0.40 296	0.35 282	0.47 267	0.38 296	0.56 257	0.34 290	0.39 209	0.33 217	0.25 306	0.39 353	0.54 319	0.59 328	0.56 310	0.52 273

CREStereo	0.32 201	0.27 211	0.22 240	0.25 203	0.20 203	0.22 186	0.12 161	0.49 254	0.20 175	0.50 267	0.24 181	0.54 261	0.22 238	0.20 236	0.29 217	0.33 261	0.49 289	0.26 164	0.41 196	0.22 183	0.46 290	0.30 188	0.15 206	0.21 232	0.39 236	0.34 224	0.48 254	0.52 273
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
CFNet_RVC	0.38 243	0.40 318	0.33 312	0.38 286	0.35 314	0.38 282	0.25 280	0.44 208	0.28 280	0.45 203	0.49 321	0.46 217	0.26 268	0.24 297	0.40 296	0.33 261	0.43 225	0.36 269	0.44 208	0.31 271	0.43 263	0.31 199	0.19 268	0.26 290	0.49 301	0.49 291	0.50 277	0.52 273

trnet	0.31 194	0.28 218	0.22 240	0.25 203	0.20 203	0.21 178	0.12 161	0.49 254	0.20 175	0.52 294	0.24 181	0.55 267	0.22 238	0.20 236	0.28 210	0.32 249	0.48 280	0.26 164	0.41 196	0.22 183	0.45 284	0.30 188	0.14 179	0.21 232	0.38 227	0.35 231	0.49 268	0.53 278

FADNet-RVC-Resample	0.40 259	0.31 254	0.32 309	0.36 274	0.29 284	0.33 255	0.27 287	0.53 308	0.32 305	0.57 357	0.37 254	0.53 258	0.34 316	0.30 329	0.41 305	0.31 235	0.41 206	0.42 332	0.55 252	0.43 334	0.39 209	0.46 319	0.25 306	0.43 364	0.44 270	0.42 267	0.37 199	0.53 278

FADNet-RVC	0.41 276	0.37 298	0.28 284	0.41 302	0.33 308	0.33 255	0.32 306	0.53 308	0.30 297	0.52 294	0.41 280	0.59 297	0.35 321	0.25 306	0.51 347	0.37 297	0.43 225	0.34 247	0.75 302	0.40 319	0.38 196	0.39 265	0.28 322	0.36 341	0.47 283	0.52 303	0.40 215	0.53 278

PWCDC_ROB	0.45 297	0.20 145	0.30 291	0.20 174	0.33 308	0.23 193	0.29 297	0.26 120	0.96 406	0.21 113	0.54 342	0.30 136	2.04 415	0.49 379	0.51 347	0.41 325	0.38 170	0.41 325	0.39 179	0.37 303	0.37 179	0.61 383	0.35 339	0.31 322	0.24 133	0.49 291	0.35 178	0.53 278

FCDSN-DC	0.52 327	0.52 356	0.51 363	0.53 334	0.50 354	0.50 326	0.52 359	0.56 332	0.36 328	0.61 371	0.36 248	0.48 226	0.34 316	0.47 377	0.63 375	0.57 390	0.65 367	0.62 397	0.54 249	0.48 357	0.59 365	0.50 347	0.38 346	0.62 395	0.53 316	0.55 315	0.51 284	0.54 282
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MLCV	0.46 302	0.38 307	0.34 318	0.54 336	0.39 327	0.49 323	0.33 309	0.59 354	0.31 302	0.49 260	0.59 357	0.72 333	0.57 366	0.22 267	0.39 288	0.29 193	0.49 289	0.38 296	1.01 341	0.33 287	0.42 246	0.43 298	0.28 322	0.36 341	0.51 310	0.56 318	0.54 302	0.54 282

CAS	0.27 166	0.21 160	0.17 178	0.21 179	0.17 162	0.18 152	0.09 118	0.33 144	0.20 175	0.33 132	0.38 262	0.29 127	0.19 204	0.17 178	0.28 210	0.26 152	0.37 161	0.26 164	0.38 173	0.20 167	0.29 123	0.27 163	0.16 218	0.18 190	0.36 216	0.36 237	0.40 215	0.55 284

ICVP	0.43 287	0.38 307	0.47 350	0.40 298	0.36 316	0.40 289	0.28 292	0.47 236	0.33 316	0.46 217	0.45 306	0.49 230	0.37 333	0.24 297	0.40 296	0.38 304	0.45 247	0.39 309	0.53 246	0.39 315	0.43 263	0.59 377	0.55 385	0.34 334	0.48 294	0.55 315	0.51 284	0.55 284
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.38 243	0.32 266	0.34 318	0.41 302	0.33 308	0.38 282	0.28 292	0.51 281	0.29 291	0.54 317	0.52 337	0.46 217	0.42 346	0.24 297	0.41 305	0.33 261	0.39 178	0.36 269	0.46 223	0.25 213	0.38 196	0.31 199	0.19 268	0.26 290	0.43 266	0.46 280	0.52 294	0.55 284

HSM	0.40 259	0.37 298	0.30 291	0.39 292	0.36 316	0.33 255	0.28 292	0.56 332	0.29 291	0.50 267	0.51 331	0.49 230	0.37 333	0.24 297	0.39 288	0.34 274	0.52 322	0.36 269	0.50 232	0.35 295	0.49 306	0.35 235	0.19 268	0.29 308	0.48 294	0.54 312	0.54 302	0.55 284

DNSM	0.37 240	0.45 334	0.23 250	0.25 203	0.21 211	0.47 317	0.15 198	0.51 281	0.23 219	0.48 248	0.23 174	0.71 330	0.15 151	0.19 217	0.76 393	0.32 249	0.50 306	0.32 233	0.56 257	0.32 279	0.52 325	0.36 248	0.14 179	0.19 207	0.44 270	0.34 224	0.53 297	0.56 288

EKT-Stereo	0.47 307	0.38 307	0.27 280	0.50 325	0.33 308	0.49 323	0.51 353	0.51 281	0.23 219	0.50 267	0.41 280	0.56 273	0.24 255	0.22 267	0.43 315	0.51 371	0.54 337	0.52 375	0.89 323	0.40 319	0.65 383	0.56 369	0.17 237	0.25 279	0.72 373	0.63 339	0.64 335	0.56 288

Anonymous3	0.56 338	0.45 334	0.31 301	0.31 238	0.33 308	0.46 312	0.37 318	0.57 339	0.51 361	0.56 344	0.38 262	1.04 364	0.36 325	0.26 315	0.76 393	0.69 410	0.66 369	0.58 392	1.04 343	0.51 368	0.81 404	0.97 418	0.26 310	0.29 308	0.59 340	0.62 336	0.76 366	0.56 288

sAnonymous2	0.40 259	0.28 218	0.24 260	0.25 203	0.23 229	0.32 251	0.22 261	0.56 332	0.30 297	0.41 157	0.38 262	0.39 175	0.29 292	0.18 195	0.46 327	0.50 364	0.53 328	0.49 359	0.80 309	0.42 328	0.53 332	0.56 369	0.19 268	0.25 279	0.50 307	0.52 303	0.51 284	0.56 288

CroCo_RVC	0.40 259	0.28 218	0.24 260	0.25 203	0.23 229	0.32 251	0.22 261	0.56 332	0.30 297	0.41 157	0.38 262	0.39 175	0.29 292	0.18 195	0.46 327	0.50 364	0.53 328	0.49 359	0.80 309	0.42 328	0.53 332	0.56 369	0.19 268	0.25 279	0.50 307	0.52 303	0.51 284	0.56 288

TestStereo_HL2	0.38 243	0.33 277	0.24 260	0.32 247	0.26 255	0.34 265	0.21 253	0.50 264	0.32 305	0.48 248	0.50 327	0.58 287	0.28 286	0.22 267	0.39 288	0.34 274	0.47 267	0.36 269	0.61 272	0.29 257	0.38 196	0.35 235	0.20 281	0.26 290	0.45 276	0.52 303	0.48 254	0.57 293

GGDA	0.38 243	0.34 282	0.26 278	0.32 247	0.27 265	0.36 274	0.21 253	0.52 299	0.32 305	0.49 260	0.48 318	0.57 281	0.29 292	0.22 267	0.39 288	0.33 261	0.46 259	0.37 286	0.62 274	0.28 245	0.38 196	0.36 248	0.19 268	0.27 300	0.46 277	0.58 324	0.48 254	0.57 293

EGLCR-Stereo	0.32 201	0.28 218	0.18 190	0.24 198	0.25 241	0.33 255	0.11 149	0.48 247	0.20 175	0.49 260	0.19 143	0.49 230	0.15 151	0.17 178	0.24 149	0.28 171	0.45 247	0.31 221	0.45 213	0.25 213	0.49 306	0.41 283	0.14 179	0.18 190	0.34 199	0.31 202	0.74 364	0.57 293

LoS	0.41 276	0.33 277	0.21 226	0.28 226	0.31 299	0.27 217	0.16 211	1.20 414	0.22 211	0.76 402	0.69 377	0.57 281	0.27 283	0.20 236	0.31 235	0.39 308	0.46 259	0.29 194	0.52 237	0.26 224	0.52 325	0.37 255	0.17 237	0.18 190	0.59 340	0.47 283	0.48 254	0.58 296
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RP	0.43 287	0.45 334	0.48 354	0.48 320	0.43 334	0.46 312	0.47 339	0.47 236	0.45 352	0.34 136	0.61 363	0.57 281	0.42 346	0.33 343	0.40 296	0.35 282	0.43 225	0.35 263	0.49 231	0.34 290	0.38 196	0.37 255	0.29 328	0.35 337	0.49 301	0.44 274	0.53 297	0.58 296

cross-raft	0.42 281	0.32 266	0.22 240	0.32 247	0.26 255	0.32 251	0.19 239	0.54 315	0.27 268	0.55 334	0.39 272	0.58 287	0.20 211	0.20 236	0.36 280	0.48 356	0.51 313	0.37 286	1.06 348	0.44 342	0.56 348	0.59 377	0.14 179	0.25 279	0.57 332	0.54 312	0.59 318	0.59 298

FSD		0.47 342	0.47 350	0.48 320	0.48 347	0.47 317	0.51 353	0.65 364	0.35 323	0.69 393	0.39 272			0.51 384	0.53 352	0.55 381			0.57 263	0.47 354				0.48 372	0.59 340	0.52 303	0.59 318	0.60 299

gcap-zeroshot	0.68 362	0.31 254	0.49 358	0.39 292	0.27 265	0.40 289	0.23 271	0.57 339	0.24 229	0.56 344	0.43 300	0.68 322	0.21 224	0.22 267	0.41 305	0.50 364	0.49 289	0.37 286	7.45 437	0.57 379	0.53 332	0.52 360	0.18 256	0.23 253	0.43 266	0.54 312	0.54 302	0.60 299

stereogan	0.49 313	0.47 342	0.46 348	0.52 330	0.54 369	0.56 344	0.48 347	0.52 299	0.45 352	0.39 153	0.49 321	0.70 329	0.49 357	0.34 346	0.49 338	0.40 315	0.45 247	0.40 317	0.63 279	0.41 322	0.43 263	0.39 265	0.38 346	0.37 347	0.47 283	0.50 294	0.77 368	0.60 299

SACVNet	0.46 302	0.42 323	0.38 327	0.44 310	0.41 331	0.40 289	0.43 334	0.52 299	0.47 356	0.52 294	0.45 306	0.45 207	0.25 264	0.32 341	0.44 320	0.40 315	0.50 306	0.45 347	0.63 279	0.48 357	0.51 318	0.43 298	0.29 328	0.34 334	0.64 355	0.58 324	0.62 330	0.61 302

UCFNet_RVC	0.42 281	0.52 356	0.34 318	0.47 317	0.42 332	0.42 300	0.30 302	0.49 254	0.32 305	0.51 284	0.48 318	0.68 322	0.36 325	0.26 315	0.40 296	0.32 249	0.41 206	0.38 296	0.48 229	0.30 264	0.45 284	0.31 199	0.28 322	0.30 312	0.61 349	0.49 291	0.48 254	0.61 302

AACVNet	0.41 276	0.37 298	0.33 312	0.41 302	0.45 342	0.42 300	0.28 292	0.48 247	0.32 305	0.50 267	0.51 331	0.47 223	0.24 255	0.26 315	0.41 305	0.36 291	0.47 267	0.42 332	0.52 237	0.42 328	0.42 246	0.39 265	0.26 310	0.32 328	0.47 283	0.50 294	0.50 277	0.62 304

STTStereo	0.39 255	0.42 323	0.43 342	0.37 278	0.43 334	0.34 265	0.49 352	0.37 158	0.33 316	0.38 151	0.43 300	0.51 241	0.30 299	0.38 359	0.47 332	0.32 249	0.41 206	0.40 317	0.40 189	0.29 257	0.36 169	0.28 172	0.22 290	0.28 302	0.40 247	0.45 278	0.40 215	0.62 304

R-Stereo Train	0.40 259	0.28 218	0.29 287	0.33 256	0.27 265	0.37 277	0.14 184	0.51 281	0.25 242	0.54 317	0.42 290	0.56 273	0.26 268	0.21 255	0.34 265	0.41 325	0.52 322	0.38 296	0.70 291	0.37 303	0.51 318	0.48 334	0.17 237	0.28 302	0.54 319	0.65 342	0.46 242	0.62 304

RAFT-Stereo	0.40 259	0.28 218	0.29 287	0.33 256	0.27 265	0.37 277	0.14 184	0.51 281	0.25 242	0.54 317	0.42 290	0.56 273	0.26 268	0.21 255	0.34 265	0.41 325	0.52 322	0.38 296	0.70 291	0.37 303	0.51 318	0.48 334	0.17 237	0.28 302	0.54 319	0.65 342	0.46 242	0.62 304
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.45 297	0.52 356	0.38 327	0.68 354	0.40 330	0.56 344	0.44 337	0.57 339	0.31 302	0.58 360	0.35 241	1.11 368	0.31 305	0.28 322	0.40 296	0.30 210	0.40 191	0.36 269	0.71 293	0.32 279	0.32 137	0.21 128	0.26 310	0.29 308	0.47 283	0.47 283	0.47 248	0.62 304

Reg-Stereo(zero)	0.38 243	0.29 231	0.31 301	0.30 235	0.21 211	0.31 243	0.22 261	0.54 315	0.26 258	0.53 306	0.61 363	0.55 267	0.23 247	0.21 255	0.24 149	0.34 274	0.43 225	0.33 239	0.79 305	0.25 213	0.42 246	0.42 290	0.16 218	0.24 266	0.39 236	0.43 271	0.53 297	0.63 309

FLISNet	0.38 243	0.29 231	0.31 301	0.30 235	0.21 211	0.31 243	0.22 261	0.54 315	0.26 258	0.53 306	0.61 363	0.55 267	0.23 247	0.21 255	0.24 149	0.34 274	0.43 225	0.33 239	0.79 305	0.25 213	0.42 246	0.42 290	0.16 218	0.24 266	0.39 236	0.43 271	0.53 297	0.63 309

FADNet	0.46 302	0.38 307	0.31 301	0.42 306	0.32 303	0.40 289	0.46 338	0.59 354	0.35 323	0.56 344	0.53 339	0.59 297	0.39 341	0.28 322	0.50 342	0.38 304	0.40 191	0.39 309	0.94 331	0.43 334	0.46 290	0.41 283	0.29 328	0.31 322	0.55 327	0.62 336	0.48 254	0.63 309

MSMDNet	0.42 281	0.32 266	0.21 226	0.27 220	0.26 255	0.37 277	0.23 271	0.51 281	0.25 242	0.52 294	0.42 290	0.54 261	0.21 224	0.20 236	0.39 288	0.52 375	0.51 313	0.38 296	1.02 342	0.59 381	0.54 340	0.53 363	0.17 237	0.23 253	0.53 316	0.46 280	0.59 318	0.63 309

coex_refinement	0.33 213	0.31 254	0.23 250	0.26 214	0.25 241	0.31 243	0.17 216	0.45 217	0.34 320	0.41 157	0.42 290	0.39 175	0.20 211	0.21 255	0.34 265	0.34 274	0.39 178	0.34 247	0.38 173	0.22 183	0.34 149	0.30 188	0.19 268	0.23 253	0.38 227	0.38 247	0.43 237	0.64 313

DLNR_Zeroshot_test	15.27 456	56.75 468	0.73 399	77.82 467	0.28 278	0.40 289	71.42 467	0.57 339	0.22 211	0.55 334	0.36 248	0.58 287	0.18 193	4.39 457	79.54 468	81.74 468	15.51 458	11.63 455	5.39 425	0.34 290	0.61 373	0.49 340	0.15 206	0.29 308	0.59 340	0.50 294	0.69 347	0.64 313

UDG	1.07 388	1.95 421	0.54 369	2.29 413	2.24 430	2.00 412	2.51 422	0.59 354	0.72 385	0.59 365	0.83 402	1.14 371	0.31 305	2.36 425	0.66 379	0.50 364	0.89 404	0.61 396	1.81 381	0.61 387	0.78 400	0.70 398	1.26 422	0.43 364	0.61 349	0.64 340	0.69 347	0.64 313

PMTNet	0.33 213	0.28 218	0.20 214	0.26 214	0.22 221	0.20 169	0.19 239	0.45 217	0.21 188	0.50 267	0.24 181	0.52 252	0.15 151	0.18 195	0.31 235	0.33 261	0.47 267	0.28 183	0.55 252	0.25 213	0.46 290	0.27 163	0.16 218	0.16 160	0.46 277	0.37 244	0.48 254	0.64 313

XPNet_ROB	0.55 336	0.57 368	0.42 339	0.41 302	0.44 336	0.49 323	0.43 334	0.40 174	0.47 356	0.48 248	0.57 353	1.88 393	0.36 325	0.31 335	0.52 351	0.43 335	0.65 367	0.43 334	0.60 271	0.39 315	0.53 332	0.66 392	0.34 336	0.38 349	0.49 301	0.53 310	0.96 388	0.64 313

RAFT-Test	0.43 287	0.31 254	0.21 226	0.37 278	0.26 255	0.35 268	0.22 261	0.53 308	0.24 229	0.53 306	0.46 312	0.54 261	0.22 238	0.20 236	0.37 282	0.51 371	0.51 313	0.37 286	1.04 343	0.48 357	0.55 344	0.50 347	0.16 218	0.23 253	0.56 330	0.51 300	0.62 330	0.65 318

NCC-stereo	0.51 323	0.47 342	0.43 342	0.49 323	0.51 357	0.50 326	0.51 353	0.51 281	0.57 369	0.36 140	0.59 357	0.62 305	0.55 363	0.36 354	0.53 352	0.41 325	0.46 259	0.50 364	0.58 266	0.41 322	0.43 263	0.40 277	0.43 368	0.36 341	0.57 332	0.72 360	0.73 362	0.65 318

Abc-Net	0.51 323	0.47 342	0.43 342	0.49 323	0.51 357	0.50 326	0.51 353	0.51 281	0.57 369	0.36 140	0.59 357	0.62 305	0.55 363	0.36 354	0.53 352	0.41 325	0.46 259	0.50 364	0.58 266	0.41 322	0.43 263	0.40 277	0.43 368	0.36 341	0.57 332	0.72 360	0.73 362	0.65 318
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WQFJA1++	11.74 453	0.25 192	0.19 210	105.43 468	0.22 221	101.87 468	100.92 468	0.47 236	0.21 188	0.43 179	0.35 241	0.71 330	0.43 348	0.18 195	0.26 181	0.33 261	0.43 225	0.30 214	0.71 293	0.22 183	0.42 246	0.36 248	0.16 218	0.15 146	0.41 253	0.35 231	0.63 333	0.66 321

DDUNet	1.05 386	1.89 420	0.53 367	2.36 415	2.10 428	2.19 413	2.32 420	0.54 315	0.68 381	0.48 248	0.80 397	1.20 376	0.24 255	2.51 428	0.69 387	0.55 381	0.83 400	0.49 359	1.68 375	0.57 379	0.75 399	0.64 390	1.31 423	0.39 353	0.57 332	0.59 328	0.69 347	0.67 322

AnonymousM	0.28 172	0.19 134	0.14 132	0.18 160	0.17 162	0.15 126	0.11 149	0.42 190	0.17 134	0.47 231	0.28 209	0.35 160	0.11 108	0.15 155	0.27 200	0.31 235	0.45 247	0.28 183	0.39 179	0.19 154	0.44 272	0.26 155	0.14 179	0.16 160	0.24 133	0.30 195	0.48 254	0.67 322

iResNet	0.59 345	0.41 320	0.43 342	0.52 330	0.48 347	0.66 361	0.40 330	0.65 364	0.43 346	0.50 267	0.55 345	1.10 366	1.23 400	0.24 297	0.57 362	0.40 315	0.53 328	0.45 347	1.70 377	0.45 345	0.45 284	0.43 298	0.33 333	0.52 380	0.55 327	0.60 332	0.67 342	0.67 322

NOSS_ROB	0.54 334	0.48 350	0.44 347	0.55 340	0.51 357	0.51 333	0.47 339	0.68 373	0.39 339	0.52 294	0.41 280	0.49 230	0.36 325	0.53 390	0.66 379	0.56 384	0.61 359	0.54 379	0.57 263	0.47 354	0.64 382	0.50 347	0.39 353	0.51 379	0.70 365	0.65 342	0.83 376	0.67 322

pcwnet_v2	0.45 297	0.36 289	0.38 327	0.47 317	0.37 321	0.46 312	0.38 322	0.51 281	0.35 323	0.54 317	0.61 363	0.50 237	0.75 374	0.35 349	0.46 327	0.36 291	0.47 267	0.38 296	0.53 246	0.30 264	0.42 246	0.31 199	0.25 306	0.32 328	0.58 339	0.58 324	0.59 318	0.68 326

TestStereo_HL3	0.50 318	0.42 323	0.27 280	0.39 292	0.29 284	0.50 326	0.36 316	0.53 308	0.35 323	0.50 267	0.61 363	1.86 391	0.50 358	0.22 267	0.38 285	0.52 375	0.59 352	0.35 263	0.74 299	0.35 295	0.45 284	0.56 369	0.21 285	0.27 300	0.47 283	0.48 290	0.68 344	0.69 327

FADNet_RVC	0.59 345	0.48 350	0.39 332	0.65 352	0.45 342	0.40 289	0.35 313	0.61 361	0.42 344	0.62 375	0.60 361	0.94 358	0.78 377	0.38 359	0.79 398	0.38 304	0.60 355	0.55 384	1.68 375	0.51 368	0.58 361	0.72 402	0.28 322	0.42 361	0.50 307	0.68 352	0.51 284	0.69 327

EAI-Stereo	0.43 287	0.30 239	0.21 226	0.36 274	0.30 294	0.44 308	0.39 327	0.57 339	0.28 280	0.51 284	0.34 236	0.58 287	0.18 193	0.19 217	0.48 337	0.47 350	0.49 289	0.36 269	0.97 336	0.46 350	0.47 296	0.46 319	0.14 179	0.23 253	0.55 327	0.44 274	0.65 338	0.71 329

TestStereo-Hl	0.44 296	0.35 285	0.31 301	0.30 235	0.30 294	0.40 289	0.27 287	0.54 315	0.36 328	0.52 294	0.55 345	0.68 322	0.32 309	0.20 236	0.44 320	0.42 332	0.47 267	0.41 325	0.87 321	0.34 290	0.42 246	0.45 311	0.18 256	0.33 333	0.46 277	0.57 322	0.61 328	0.72 330

GANet-ADL	0.47 307	0.42 323	0.33 312	0.43 308	0.42 332	0.48 322	0.35 313	0.51 281	0.33 316	0.54 317	0.50 327	0.63 310	0.34 316	0.35 349	0.47 332	0.39 308	0.53 328	0.38 296	0.79 305	0.51 368	0.48 300	0.41 283	0.30 331	0.30 312	0.52 313	0.59 328	0.63 333	0.72 330

HSM-Net_RVC	0.50 318	0.37 298	0.39 332	0.56 343	0.44 336	0.46 312	0.28 292	0.55 325	0.39 339	0.57 357	0.63 372	0.89 355	0.56 365	0.31 335	0.39 288	0.35 282	0.49 289	0.41 325	0.56 257	0.34 290	0.47 296	0.46 319	0.28 322	0.41 357	0.67 357	0.79 376	0.77 368	0.72 330
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DF	0.42 281	0.30 239	0.20 214	0.31 238	0.20 203	0.37 277	0.19 239	0.53 308	0.23 219	0.51 284	0.36 248	0.69 327	0.16 165	0.18 195	0.33 252	0.40 315	0.47 267	0.37 286	1.61 371	0.36 298	0.50 313	0.43 298	0.17 237	0.20 218	0.42 259	0.38 247	0.67 342	0.73 333

HBP-ISP	0.60 349	0.53 361	0.58 377	0.79 369	0.57 374	0.61 352	0.52 359	0.70 377	0.38 335	0.62 375	0.51 331	0.67 317	0.31 305	0.60 398	0.68 383	0.66 405	0.57 349	0.48 354	0.52 237	0.48 357	0.65 383	0.65 391	0.38 346	0.52 380	0.68 361	0.77 372	1.06 396	0.73 333

gcap_with_dpt	0.40 259	0.30 239	0.20 214	0.55 340	0.29 284	0.35 268	0.19 239	0.53 308	0.28 280	0.56 344	0.36 248	0.80 343	0.29 292	0.25 306	0.29 217	0.35 282	0.49 289	0.38 296	0.52 237	0.31 271	0.50 313	0.46 319	0.17 237	0.26 290	0.46 277	0.36 237	0.55 305	0.74 335

GCAP-BAT	0.40 259	0.30 239	0.20 214	0.55 340	0.29 284	0.35 268	0.19 239	0.53 308	0.28 280	0.56 344	0.36 248	0.80 343	0.29 292	0.25 306	0.29 217	0.35 282	0.49 289	0.38 296	0.52 237	0.31 271	0.50 313	0.46 319	0.17 237	0.26 290	0.46 277	0.36 237	0.55 305	0.74 335

IGEV-FE	0.50 318	0.33 277	0.81 405	0.76 364	0.36 316	0.38 282	0.47 339	0.58 344	0.27 268	0.54 317	0.54 342	0.61 304	0.18 193	0.22 267	0.34 265	0.47 350	0.50 306	0.34 247	0.91 326	0.43 334	0.56 348	0.49 340	0.15 206	0.24 266	0.80 387	0.68 352	0.69 347	0.77 337

IGEV_Zeroshot_test	0.50 318	0.33 277	0.81 405	0.76 364	0.36 316	0.38 282	0.47 339	0.58 344	0.27 268	0.53 306	0.55 345	0.60 302	0.18 193	0.22 267	0.34 265	0.47 350	0.50 306	0.34 247	0.92 328	0.43 334	0.56 348	0.50 347	0.15 206	0.24 266	0.80 387	0.68 352	0.69 347	0.77 337

XQC	0.74 367	0.75 389	0.58 377	0.77 367	0.74 390	0.79 371	0.72 387	0.86 397	0.77 390	0.73 399	0.57 353	0.86 351	0.81 378	0.60 398	0.79 398	0.58 394	0.63 363	0.53 377	1.04 343	0.59 381	0.68 391	0.70 398	0.52 380	0.57 387	0.90 397	1.03 405	1.04 394	0.77 337

MSKI-zero shot	0.46 302	0.28 218	0.20 214	0.31 238	0.27 265	0.33 255	0.24 276	0.56 332	0.24 229	0.53 306	0.40 275	0.55 267	0.21 224	0.19 217	0.33 252	0.42 332	0.51 313	0.36 269	1.37 359	0.41 322	0.52 325	0.47 329	0.16 218	0.23 253	0.49 301	1.13 409	0.80 372	0.78 340

ccs_rob	0.82 373	0.59 371	0.42 339	0.73 361	0.49 352	0.73 365	0.68 381	0.58 344	0.39 339	0.56 344	4.12 451	3.54 424	0.96 387	0.43 371	0.62 372	0.51 371	0.53 328	0.48 354	0.78 304	0.54 373	0.58 361	0.53 363	0.39 353	0.37 347	0.54 319	0.58 324	0.55 305	0.78 340

DAS	0.61 351	0.42 323	0.30 291	0.62 348	0.48 347	0.54 340	0.48 347	0.59 354	0.67 379	0.45 203	0.73 381	1.19 372	0.62 368	0.25 306	0.54 355	0.46 343	0.71 383	0.51 369	0.96 333	0.66 391	0.56 348	0.63 387	0.41 363	0.62 395	0.71 370	0.72 360	0.82 374	0.79 342

SepStereo	0.61 351	0.42 323	0.30 291	0.62 348	0.48 347	0.54 340	0.48 347	0.59 354	0.67 379	0.45 203	0.73 381	1.19 372	0.62 368	0.25 306	0.54 355	0.46 343	0.71 383	0.51 369	0.96 333	0.66 391	0.56 348	0.63 387	0.41 363	0.62 395	0.71 370	0.72 360	0.82 374	0.79 342

TRStereo	0.46 302	0.42 323	0.77 401	0.38 286	0.24 236	0.79 371	0.37 318	0.50 264	0.23 219	0.51 284	0.33 231	0.67 317	0.14 138	0.19 217	0.34 265	0.41 325	0.48 280	0.35 263	0.55 252	0.36 298	0.51 318	0.46 319	0.13 165	0.19 207	0.57 332	0.62 336	1.22 408	0.79 342

RGC	0.56 338	0.53 361	0.64 388	0.54 336	0.54 369	0.59 350	0.43 334	0.58 344	0.60 373	0.45 203	0.70 378	0.65 313	0.69 373	0.44 373	0.60 368	0.46 343	0.49 289	0.44 340	0.62 274	0.44 342	0.47 296	0.42 290	0.39 353	0.42 361	0.62 352	0.77 372	0.72 358	0.79 342

GANetREF_RVC	0.61 351	0.56 366	0.58 377	0.56 343	0.52 364	0.55 342	0.52 359	0.85 395	0.63 376	0.78 404	0.44 303	1.00 361	0.63 370	0.34 346	0.62 372	0.44 339	0.53 328	0.51 369	0.85 317	0.51 368	0.63 375	0.48 334	0.48 374	0.59 388	0.71 370	0.65 342	0.81 373	0.79 342
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
ACV-stereo	7.10 448	0.73 388	0.54 369	0.90 378	0.55 371	1.06 392	0.71 386	0.67 372	0.77 390	0.68 392	0.72 380	0.77 340	5.44 436	0.42 369	0.90 414	1.02 432	0.85 403	0.56 386	167.64 467	1.28 431	0.85 406	0.71 401	0.63 394	0.56 384	0.57 332	0.66 348	0.72 358	0.80 347

GEStereo_RVC	0.47 307	0.41 320	0.31 301	0.39 292	0.37 321	0.42 300	0.33 309	0.52 299	0.32 305	0.50 267	0.41 280	0.59 297	0.38 338	0.27 318	0.54 355	0.50 364	0.60 355	0.56 386	0.90 324	0.46 350	0.55 344	0.47 329	0.24 303	0.38 349	0.49 301	0.47 283	0.50 277	0.80 347

LALA_ROB	0.65 357	0.64 379	0.51 363	0.50 325	0.50 354	0.65 359	0.51 353	0.54 315	0.65 378	0.55 334	0.75 388	2.33 401	0.45 351	0.38 359	0.71 388	0.47 350	0.67 374	0.57 390	0.66 286	0.49 363	0.60 369	0.62 385	0.38 346	0.43 364	0.54 319	0.71 358	0.95 387	0.80 347

CASS	0.48 311	0.37 298	0.33 312	0.45 311	0.38 323	0.47 317	0.33 309	0.60 360	0.38 335	0.62 375	0.50 327	0.56 273	0.38 338	0.22 267	0.43 315	0.37 297	0.64 365	0.39 309	0.94 331	0.39 315	0.57 357	0.51 356	0.27 316	0.26 290	0.63 353	0.56 318	0.68 344	0.81 350
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCCL2	0.49 313	0.47 342	0.48 354	0.40 298	0.38 323	0.38 282	0.33 309	0.55 325	0.44 349	0.58 360	0.47 316	0.53 258	0.36 325	0.28 322	0.57 362	0.47 350	0.49 289	0.45 347	0.57 263	0.44 342	0.56 348	0.54 367	0.34 336	0.45 369	0.70 365	0.72 360	0.61 328	0.81 350

SGM-Forest	0.51 323	0.48 350	0.34 318	0.75 363	0.49 352	0.51 333	0.39 327	0.54 315	0.33 316	0.49 260	0.35 241	0.75 337	0.57 366	0.43 371	0.42 313	0.40 315	0.44 240	0.41 325	0.47 227	0.36 298	0.46 290	0.42 290	0.37 344	0.39 353	0.67 357	0.55 315	1.11 399	0.81 350
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HH	0.43 287	0.21 160	0.55 372	0.33 256	0.26 255	0.40 289	0.29 297	0.52 299	0.27 268	0.54 317	0.26 202	0.57 281	0.17 178	0.22 267	0.33 252	0.46 343	0.49 289	0.40 317	0.92 328	0.42 328	0.63 375	0.49 340	0.17 237	0.25 279	0.47 283	0.60 332	0.64 335	0.82 353

HanStereo	0.43 287	0.21 160	0.55 372	0.33 256	0.26 255	0.40 289	0.29 297	0.52 299	0.27 268	0.54 317	0.26 202	0.57 281	0.17 178	0.22 267	0.33 252	0.46 343	0.49 289	0.40 317	0.92 328	0.42 328	0.63 375	0.49 340	0.17 237	0.25 279	0.47 283	0.60 332	0.64 335	0.82 353

DCVSM-stereo	0.70 363	0.52 356	0.49 358	0.70 356	0.52 364	0.91 383	0.58 370	0.66 367	0.60 373	0.65 386	0.77 394	2.08 398	1.09 394	0.37 357	0.45 323	0.49 361	0.54 337	0.44 340	1.42 363	0.68 394	0.53 332	0.52 360	0.68 398	0.44 367	0.57 332	0.66 348	0.65 338	0.83 355

FC-DCNN	0.63 355	0.69 384	0.64 388	0.98 384	0.65 382	0.89 380	0.65 377	0.76 389	0.40 342	0.72 398	0.41 280	0.80 343	0.35 321	0.51 384	0.59 366	0.56 384	0.67 374	0.56 386	0.62 274	0.50 364	0.63 375	0.50 347	0.39 353	0.59 388	0.77 381	0.65 342	0.78 370	0.83 355

GwcNet-ADL	0.56 338	0.57 368	0.48 354	0.72 359	0.51 357	0.55 342	0.42 333	0.58 344	0.38 335	0.54 317	0.73 381	0.89 355	0.48 353	0.39 362	0.46 327	0.46 343	0.56 346	0.43 334	0.90 324	0.48 357	0.49 306	0.51 356	0.38 346	0.35 337	0.61 349	0.75 367	0.53 297	0.85 357

ETE_ROB	0.66 360	0.65 380	0.42 339	0.54 336	0.51 357	0.66 361	0.47 339	0.51 281	0.58 371	0.52 294	0.75 388	2.41 403	0.44 349	0.40 364	0.61 369	0.48 356	0.70 381	0.50 364	0.72 295	0.50 364	0.62 374	0.61 383	0.39 353	0.44 367	0.60 346	0.72 360	1.17 402	0.85 357

DDVS	0.88 380	0.53 361	0.62 386	0.51 328	0.50 354	0.58 348	0.47 339	0.74 384	0.56 368	0.55 334	6.30 454	2.69 410	0.86 381	0.34 346	0.63 375	0.63 399	0.56 346	0.49 359	1.04 343	0.67 393	0.55 344	0.56 369	0.35 339	0.41 357	0.54 319	0.56 318	0.74 364	0.86 359

DN	3.32 430	0.27 211	0.22 240	0.52 330	0.26 255	50.28 466	0.25 280	0.47 236	0.27 268	0.43 179	0.41 280	29.13 459	0.17 178	0.23 288	0.29 217	0.39 308	0.48 280	0.37 286	0.59 269	0.29 257	0.45 284	0.41 283	0.26 310	0.25 279	0.82 393	0.66 348	0.60 324	0.88 360

model_zeroshot	0.45 297	0.32 266	0.20 214	0.27 220	0.29 284	0.35 268	0.23 271	0.54 315	0.27 268	0.53 306	0.38 262	0.69 327	0.20 211	0.20 236	0.46 327	0.50 364	0.55 340	0.39 309	1.20 355	0.52 372	0.52 325	0.49 340	0.19 268	0.28 302	0.59 340	0.65 342	0.52 294	0.88 360

Any-RAFT	0.43 287	0.27 211	0.51 363	0.37 278	0.28 278	0.31 243	0.21 253	0.50 264	0.26 258	0.48 248	0.54 342	0.57 281	0.19 204	0.19 217	0.33 252	0.37 297	0.49 289	0.34 247	0.83 312	0.33 287	0.53 332	0.42 290	0.17 237	0.23 253	0.70 365	0.84 378	0.50 277	0.89 362

test-1	0.45 297	0.24 183	0.22 240	0.28 226	0.29 284	0.50 326	0.29 297	0.58 344	0.32 305	0.55 334	0.41 280	0.58 287	0.30 299	0.20 236	0.39 288	0.39 308	0.50 306	0.40 317	1.04 343	0.38 310	0.52 325	0.63 387	0.17 237	0.32 328	0.60 346	0.69 357	0.58 315	0.89 362

RTSC	0.47 307	0.36 289	0.33 312	0.36 274	0.38 323	0.41 298	0.35 313	0.50 264	0.48 358	0.44 195	0.60 361	0.42 191	0.38 338	0.29 327	0.64 378	0.45 341	0.62 361	0.41 325	0.83 312	0.36 298	0.54 340	0.49 340	0.23 298	0.38 349	0.47 283	0.50 294	0.60 324	0.91 364

FC-DCNN v2	0.65 357	0.70 385	0.65 392	1.06 390	0.66 386	0.93 386	0.65 377	0.78 392	0.41 343	0.73 399	0.42 290	0.83 347	0.36 325	0.51 384	0.59 366	0.56 384	0.67 374	0.56 386	0.62 274	0.50 364	0.63 375	0.50 347	0.39 353	0.59 388	0.86 395	0.71 358	0.90 385	0.92 365

CC-Net-ROB	0.71 365	0.91 399	0.59 380	1.38 400	0.85 400	1.25 399	0.86 397	0.69 375	0.45 352	0.71 395	0.47 316	1.95 394	0.34 316	0.62 402	0.49 338	0.33 261	0.52 322	0.48 354	1.06 348	0.43 334	0.40 217	0.27 163	0.85 407	0.41 357	0.65 356	0.64 340	0.56 310	0.93 366

dad	0.61 351	0.45 334	0.30 291	1.01 386	0.46 345	0.63 355	1.26 412	1.15 412	0.27 268	0.79 406	0.32 227	0.76 338	0.53 362	0.21 255	0.42 313	0.36 291	0.66 369	0.34 247	1.27 357	0.31 271	0.56 348	0.30 188	0.22 290	0.36 341	0.59 340	0.39 259	1.70 424	0.97 367

anonymity	1.14 395	0.25 192	0.65 392	0.38 286	0.28 278	0.36 274	0.21 253	0.56 332	0.26 258	0.53 306	18.98 462	0.52 252	0.22 238	0.20 236	0.31 235	0.44 339	0.48 280	0.32 233	0.83 312	0.45 345	0.48 300	0.46 319	0.18 256	0.22 242	0.68 361	0.98 399	0.58 315	0.98 368

XX-Stereo	8.90 449	0.24 183	0.17 178	0.40 298	0.21 211	0.44 308	0.17 216	0.55 325	0.23 219	0.52 294	0.45 306	0.58 287	0.16 165	0.20 236	0.40 296	0.47 350	0.49 289	0.37 286	0.63 279	0.38 310	0.48 300	0.38 264	0.14 179	0.20 218	229.91 469	0.56 318	0.60 324	0.99 369

SFCPSM	0.82 373	0.59 371	0.46 348	0.60 347	0.53 367	0.60 351	0.51 353	0.66 367	0.62 375	0.55 334	0.81 400	1.44 387	2.03 414	0.37 357	0.55 360	0.48 356	0.55 340	0.48 354	4.41 417	0.83 406	0.59 365	0.58 376	0.45 371	0.38 349	0.70 365	0.74 366	0.69 347	0.99 369

PA-Net	0.50 318	0.59 371	0.54 369	0.40 298	0.53 367	0.42 300	0.53 364	0.56 332	0.52 364	0.46 217	0.41 280	0.49 230	0.48 353	0.49 379	0.54 355	0.42 332	0.37 161	0.44 340	0.43 204	0.45 345	0.37 179	0.48 334	0.27 316	0.39 353	0.52 313	0.87 383	0.45 241	0.99 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SHD	0.65 357	0.44 332	0.55 372	0.57 345	0.55 371	0.50 326	0.48 347	0.74 384	0.69 383	0.63 379	0.65 374	0.68 322	0.97 388	0.42 369	0.81 402	0.57 390	0.69 379	0.50 364	1.20 355	0.56 378	0.66 386	0.68 394	0.39 353	0.52 380	0.68 361	0.78 375	0.70 353	1.03 372

ADCRef	0.48 311	0.37 298	0.33 312	0.33 256	0.31 299	0.44 308	0.38 322	0.47 236	0.68 381	0.47 231	0.51 331	0.56 273	0.35 321	0.27 318	0.43 315	0.40 315	0.47 267	0.44 340	0.84 315	0.37 303	0.49 306	0.48 334	0.30 331	0.31 322	0.49 301	0.88 384	0.49 268	1.04 373

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 255	0.26 205	0.16 159	0.37 278	0.51 357	0.62 354	0.37 318	0.49 254	0.20 175	0.61 371	0.24 181	0.67 317	0.16 165	0.18 195	0.24 149	0.31 235	0.47 267	0.34 247	0.53 246	0.26 224	0.44 272	0.41 283	0.12 143	0.19 207	0.43 266	0.34 224	0.57 312	1.07 374

s12784h	0.39 255	0.35 285	0.25 271	0.46 314	0.29 284	0.25 208	0.18 226	0.49 254	0.22 211	0.51 284	0.34 236	0.62 305	0.32 309	0.21 255	0.27 200	0.28 171	0.48 280	0.29 194	0.52 237	0.23 193	0.51 318	0.30 188	0.15 206	0.23 253	0.51 310	0.52 303	0.70 353	1.14 375

AMNet	0.92 383	0.91 399	0.88 411	0.91 379	0.95 407	0.96 388	0.87 399	0.71 380	0.88 401	0.90 413	0.98 412	0.99 359	0.64 371	0.95 416	0.89 412	1.00 430	1.06 408	0.97 428	0.96 333	0.97 415	1.02 416	0.97 418	0.52 380	0.91 421	0.91 398	0.98 399	1.06 396	1.14 375

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 334	0.31 254	0.75 400	0.59 346	0.31 299	0.67 364	0.41 331	0.55 325	0.30 297	0.58 360	0.59 357	0.66 314	0.21 224	0.22 267	0.47 332	0.54 380	0.55 340	0.50 364	0.98 340	0.47 354	0.51 318	0.47 329	0.13 165	0.26 290	0.70 365	0.88 384	0.68 344	1.17 377

ADCP+	0.49 313	0.35 285	0.36 325	0.33 256	0.26 255	0.39 288	0.38 322	0.48 247	0.98 407	0.42 169	0.61 363	0.85 350	0.26 268	0.30 329	0.33 252	0.32 249	0.41 206	0.35 263	0.62 274	0.27 237	0.41 236	0.37 255	0.24 303	0.22 242	0.41 253	1.72 430	0.43 237	1.18 378

CBMV_ROB	0.94 384	0.44 332	0.50 361	0.88 376	0.71 388	0.65 359	0.52 359	0.70 377	0.38 335	0.55 334	0.45 306	6.22 441	2.33 418	0.51 384	0.50 342	0.43 335	0.61 359	0.46 351	1.38 361	0.94 414	0.56 348	0.46 319	0.41 363	0.48 372	0.81 391	1.01 403	1.28 409	1.19 379

CSAN	0.70 363	0.70 385	0.60 385	0.68 354	0.61 380	0.58 348	0.48 347	0.77 391	0.73 386	0.79 406	0.57 353	1.34 386	1.03 392	0.35 349	0.58 365	0.45 341	0.57 349	0.53 377	0.74 299	0.60 384	0.58 361	0.51 356	0.44 370	0.61 392	0.77 381	1.10 407	0.88 384	1.19 379

DGSMNet	1.34 399	0.76 392	0.84 408	0.84 374	0.77 393	0.89 380	0.87 399	0.82 393	0.69 383	1.13 432	5.02 452	1.26 381	0.85 380	0.72 407	1.06 422	1.62 448	1.63 428	0.95 426	3.26 406	1.05 420	2.68 449	2.86 451	0.72 399	0.88 418	0.79 384	0.96 395	0.90 385	1.21 381

NaN_ROB	0.56 338	0.47 342	0.48 354	0.51 328	0.59 376	0.42 300	0.39 327	0.72 381	0.48 358	0.64 380	0.49 321	1.54 388	0.48 353	0.32 341	0.47 332	0.36 291	0.42 216	0.40 317	0.55 252	0.46 350	0.38 196	0.33 217	0.27 316	0.49 374	0.68 361	0.75 367	0.72 358	1.21 381

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 438	0.38 307	0.80 404	0.54 336	0.45 342	0.81 374	0.59 372	0.59 354	0.42 344	0.58 360	0.56 349	0.66 314	0.21 224	0.23 288	0.50 342	0.67 408	0.55 340	0.44 340	94.83 465	0.38 310	0.53 332	0.44 304	0.16 218	0.22 242	0.72 373	0.85 380	0.71 355	1.22 383

iRaft-Stereo_20w	0.51 323	0.32 266	0.83 407	0.81 370	0.32 303	0.47 317	0.31 305	0.55 325	0.28 280	0.54 317	0.46 312	0.59 297	0.14 138	0.22 267	0.41 305	0.39 308	0.49 289	0.33 239	0.88 322	0.43 334	0.49 306	0.39 265	0.15 206	0.18 190	0.72 373	0.88 384	1.07 398	1.22 383

RTS	0.77 369	0.45 334	0.41 336	0.46 314	0.44 336	0.77 369	0.53 364	0.66 367	0.73 386	0.42 169	0.51 331	0.86 351	0.50 358	0.35 349	0.68 383	0.57 390	0.82 397	0.51 369	1.59 369	0.64 389	0.63 375	0.60 380	0.36 342	0.50 375	0.80 387	3.82 450	0.83 376	1.23 385

RTSA	0.77 369	0.45 334	0.41 336	0.46 314	0.44 336	0.77 369	0.53 364	0.66 367	0.73 386	0.42 169	0.51 331	0.86 351	0.50 358	0.35 349	0.68 383	0.57 390	0.82 397	0.51 369	1.59 369	0.64 389	0.63 375	0.60 380	0.36 342	0.50 375	0.80 387	3.82 450	0.83 376	1.23 385

FBW_ROB	0.91 382	0.96 402	0.70 397	1.45 402	0.89 404	1.09 394	0.86 397	0.66 367	0.53 365	0.56 344	0.61 363	1.19 372	0.77 376	0.79 409	0.63 375	0.43 335	0.70 381	0.52 375	4.11 416	0.43 334	0.60 369	0.46 319	0.95 411	0.94 423	0.75 378	0.85 380	0.85 381	1.31 387

MFN_U_SF_RVC	1.10 391	0.86 397	0.65 392	0.98 384	0.79 394	1.12 395	1.03 404	1.10 408	0.83 397	1.09 427	1.61 436	1.55 389	1.22 399	0.86 413	1.16 432	0.66 405	0.60 355	0.60 394	4.87 421	0.76 402	0.88 410	0.90 415	0.53 382	0.82 415	0.98 403	0.92 391	0.98 391	1.32 388

ADCL	0.56 338	0.50 353	0.39 332	0.42 306	0.36 316	0.51 333	0.55 367	0.58 344	1.58 429	0.56 344	0.64 373	0.62 305	0.37 333	0.33 343	0.41 305	0.39 308	0.48 280	0.40 317	0.73 297	0.38 310	0.59 365	0.52 360	0.34 336	0.35 337	0.63 353	0.68 352	0.57 312	1.34 389

DPSNet	1.63 407	0.63 378	0.62 386	0.87 375	0.82 398	1.02 391	0.59 372	0.68 373	0.90 402	0.45 203	0.50 327	5.87 438	2.58 421	0.29 327	1.06 422	1.04 433	1.03 407	0.91 422	13.68 449	0.88 411	1.24 427	0.89 414	1.13 416	1.02 427	1.25 418	1.42 422	1.17 402	1.35 390

ACVNet_1	1.85 414	2.91 441	1.43 432	3.48 438	2.62 440	3.35 435	3.34 437	1.17 413	0.93 404	1.03 420	0.87 403	2.83 414	1.40 401	2.82 438	0.83 404	0.56 384	1.32 422	0.81 417	6.24 429	1.02 418	0.83 405	0.72 402	4.04 440	0.78 411	1.22 416	0.99 402	0.97 389	1.37 391

MFMNet_re	1.17 397	1.06 408	0.95 415	1.17 393	0.98 409	1.44 404	1.14 409	1.07 407	1.32 420	1.00 416	1.12 419	2.07 397	1.16 396	0.84 411	1.04 420	1.01 431	1.30 419	1.05 431	2.06 388	1.00 417	1.19 425	0.98 421	0.96 412	0.97 424	0.98 403	0.92 391	1.30 411	1.42 392

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 376	0.70 385	0.52 366	0.96 383	0.67 387	0.87 378	0.76 391	1.02 405	0.93 404	0.78 404	0.62 371	1.32 385	0.98 389	0.64 404	0.78 397	0.52 375	0.51 313	0.45 347	1.73 379	0.46 350	0.67 388	0.70 398	0.61 391	0.56 384	1.11 412	1.24 416	0.99 393	1.46 393

SPS-STEREO	1.34 399	1.09 410	1.04 418	1.28 397	1.18 414	1.20 397	0.98 403	1.33 423	1.23 417	1.12 431	1.29 426	2.02 395	1.20 397	0.94 415	1.12 428	1.23 440	1.30 419	1.13 437	3.84 413	1.20 426	1.66 439	1.24 437	1.22 419	1.09 432	1.17 413	1.11 408	1.58 420	1.46 393
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MaskLacGwcNet_RVC	5.03 442	0.51 354	0.68 396	0.72 359	0.57 374	0.64 358	0.77 393	0.61 361	0.48 358	0.53 306	1.02 413	115.67 467	1.14 395	0.84 411	0.57 362	0.49 361	0.71 383	0.66 401	2.72 401	0.55 376	0.72 395	0.68 394	0.41 363	0.42 361	0.75 378	0.81 377	0.72 358	1.51 395

FAT-Stereo	0.88 380	0.59 371	0.88 411	0.89 377	1.07 413	0.84 377	0.66 379	0.82 393	0.58 371	0.67 391	1.67 437	2.16 400	0.93 385	0.54 391	0.86 409	0.62 397	0.66 369	0.71 408	1.29 358	0.80 404	0.68 391	0.57 374	0.57 387	0.68 402	0.67 357	0.84 378	0.83 376	1.54 396

S-Stereo	0.99 385	0.65 380	0.59 380	0.94 380	0.92 405	1.08 393	1.25 411	0.74 384	0.82 396	0.66 388	2.61 445	2.64 408	0.91 383	0.56 393	0.94 415	0.72 412	0.68 378	0.83 420	1.50 364	0.83 406	0.65 383	0.69 397	1.07 415	0.81 414	0.67 357	0.77 372	0.78 370	1.55 397

SQANet	1.43 403	2.22 424	0.78 403	2.62 422	1.77 420	2.84 421	2.44 421	0.73 383	0.53 365	0.87 411	0.58 356	2.10 399	0.64 371	2.13 424	0.50 342	0.40 315	0.67 374	0.59 393	7.14 436	0.54 373	0.49 306	0.45 311	2.94 433	0.45 369	0.75 378	0.89 389	0.97 389	1.58 398

Ntro	1.72 411	2.71 436	0.98 417	3.00 428	2.17 429	3.23 430	2.98 429	0.96 401	0.92 403	1.04 423	0.76 392	2.47 405	0.76 375	2.51 428	0.68 383	0.53 379	0.83 400	0.65 400	8.03 440	0.98 416	0.60 369	0.54 367	3.62 435	0.61 392	1.02 407	1.23 414	1.17 402	1.58 398

PSMNet_ROB	1.96 416	2.74 438	1.24 424	2.52 419	1.79 421	3.39 438	2.92 428	1.22 415	1.19 413	1.32 438	1.42 427	2.74 413	3.87 427	2.53 431	1.17 433	0.79 417	1.30 419	0.85 421	5.35 424	1.19 424	1.06 419	0.97 418	4.07 441	1.12 435	1.56 425	1.42 422	1.57 419	1.58 398

PWC_ROB	0.76 368	0.54 364	0.66 395	0.47 317	0.56 373	0.52 338	0.70 384	0.65 364	1.26 418	0.47 231	0.75 388	0.74 335	2.10 417	0.40 364	0.79 398	0.51 371	0.83 400	0.60 394	1.37 359	0.68 394	0.78 400	0.68 394	0.35 339	0.65 399	0.60 346	0.59 328	0.76 366	1.59 401

ITSA-stereo	0.66 360	0.55 365	0.43 342	0.95 382	0.60 378	0.50 326	0.47 339	0.69 375	0.51 361	0.64 380	0.79 395	1.00 361	1.08 393	0.47 377	0.62 372	0.48 356	0.60 355	0.49 359	0.91 326	0.37 303	0.52 325	0.53 363	0.38 346	0.41 357	0.74 376	0.86 382	0.66 341	1.65 402

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 390	1.02 404	0.89 413	1.25 396	0.83 399	0.90 382	1.07 406	1.23 416	1.56 427	1.03 420	0.76 392	1.19 372	0.86 381	0.98 417	0.98 417	0.74 413	0.64 365	0.72 409	3.50 408	0.86 410	0.85 406	0.98 421	0.82 406	0.89 419	1.20 415	0.93 393	0.86 383	1.68 403

otaku	1.67 409	2.58 433	0.90 414	2.93 426	2.07 424	3.14 429	2.73 425	0.88 398	0.84 399	1.00 416	0.66 375	2.38 402	0.95 386	2.39 426	0.67 381	0.52 375	0.79 393	0.62 397	8.04 441	0.90 412	0.59 365	0.53 363	3.56 434	0.62 395	0.95 401	0.96 395	1.19 407	1.74 404

ADCS	1.05 386	0.75 389	0.64 388	0.73 361	0.75 392	0.80 373	0.68 381	0.98 402	1.58 429	0.62 375	0.89 404	1.13 369	1.68 408	0.59 395	1.06 422	1.18 438	1.01 406	0.82 419	1.89 383	0.93 413	1.30 430	1.26 438	0.59 389	0.77 408	0.99 405	2.08 437	1.04 394	1.74 404

AnyNet_C01	1.16 396	0.79 393	0.64 388	0.76 364	0.81 397	0.76 368	0.90 402	1.12 409	1.53 426	0.71 395	0.94 408	2.04 396	1.68 408	0.64 404	1.10 427	1.41 444	1.40 423	1.43 443	2.29 394	1.03 419	1.70 442	1.29 441	0.80 404	0.82 415	1.08 410	0.97 398	0.98 391	1.74 404

ADCMid	0.80 372	0.59 371	0.57 376	0.53 334	0.59 376	0.75 366	0.76 391	0.93 399	1.21 415	0.54 317	0.80 397	0.99 359	0.98 389	0.44 373	0.84 406	0.60 395	0.74 388	0.55 384	1.72 378	0.55 376	0.79 402	0.81 410	0.60 390	0.50 375	0.79 384	0.90 390	0.71 355	1.76 407

PVD	1.07 388	0.87 398	0.87 410	0.94 380	0.87 403	1.00 390	0.85 395	1.55 432	1.56 427	0.60 368	0.93 407	1.21 378	1.66 407	0.79 409	0.88 410	0.77 415	1.06 408	0.78 415	1.74 380	0.84 408	1.05 417	1.08 431	0.65 395	0.76 406	1.19 414	1.45 424	1.30 411	1.77 408

SGM+DAISY	1.58 405	1.14 411	1.05 419	1.38 400	1.25 415	1.44 404	1.32 413	1.30 420	1.12 412	1.11 429	1.28 425	2.72 412	2.00 413	1.04 420	1.09 426	1.13 435	1.27 418	1.05 431	7.90 439	1.19 424	1.40 437	1.27 440	1.25 421	1.08 431	1.24 417	1.08 406	1.86 429	1.77 408

ACVNet_2	2.32 425	2.71 436	1.69 438	3.41 437	2.53 438	3.05 426	3.01 432	1.38 425	1.11 410	1.11 429	0.96 409	2.71 411	1.91 412	2.55 432	0.95 416	0.76 414	1.77 433	0.76 412	16.37 451	1.21 427	0.87 409	0.72 402	3.93 439	1.11 433	1.70 426	1.17 411	1.50 416	1.83 410

ACVNet-4b	1.66 408	2.40 426	1.10 421	2.76 424	2.09 427	3.09 427	3.08 435	1.03 406	0.99 409	1.10 428	0.61 363	2.97 416	1.00 391	2.77 435	0.73 390	0.66 405	1.26 417	0.73 410	4.74 420	1.07 421	0.57 357	0.49 340	3.77 436	0.67 401	1.06 409	0.96 395	1.18 406	1.85 411

MonStereo1	1.99 418	2.52 428	1.31 428	3.28 434	3.09 447	3.04 425	3.01 432	1.26 418	1.37 422	1.05 425	1.17 423	4.09 426	4.58 433	2.73 433	0.84 406	0.55 381	1.44 424	0.95 426	3.71 411	1.27 430	1.05 417	0.90 415	4.38 443	0.76 406	1.01 406	0.76 371	1.69 423	1.86 412

Dean	2.18 422	3.00 446	1.41 430	3.65 439	3.00 445	3.31 432	3.34 437	1.62 434	1.76 432	1.34 439	1.15 421	3.10 417	3.59 424	2.78 436	1.12 428	0.88 421	1.64 430	1.06 433	3.90 415	1.55 441	0.98 413	0.82 411	4.20 442	1.27 437	2.36 438	1.90 433	2.17 434	1.95 413

edge stereo	1.12 392	0.82 396	1.07 420	1.15 392	1.06 412	1.25 399	1.10 408	1.12 409	0.83 397	0.65 386	1.43 428	3.44 422	1.41 402	0.68 406	0.74 391	0.69 410	0.81 396	0.62 397	2.86 402	0.74 398	0.73 396	0.75 406	0.74 400	0.66 400	0.95 401	0.88 384	1.16 401	2.01 414

pmcnn	0.86 379	0.56 366	0.38 327	0.70 356	0.60 378	0.81 374	0.62 375	0.63 363	0.44 349	0.49 260	0.81 400	1.86 391	2.35 419	0.23 288	0.54 355	0.64 402	0.74 388	0.54 379	2.20 392	0.60 384	0.94 411	0.57 374	0.51 379	0.53 383	0.78 383	0.75 367	1.48 415	2.01 414

RainbowNet	1.68 410	2.49 427	1.41 430	2.98 427	2.30 431	3.12 428	2.99 431	1.00 403	0.77 390	1.29 436	0.74 385	2.63 407	1.68 408	2.76 434	1.03 419	0.77 415	1.07 411	0.76 412	2.86 402	1.15 423	0.74 398	0.59 377	3.90 437	0.77 408	1.10 411	1.16 410	1.31 413	2.07 416

ADCPNet	0.84 376	0.59 371	0.55 372	0.63 351	0.73 389	0.63 355	0.74 390	0.75 388	0.84 399	0.64 380	0.79 395	0.73 334	1.44 403	0.50 382	0.74 391	0.65 403	0.71 383	0.54 379	1.84 382	0.71 397	0.79 402	0.78 407	0.53 382	0.60 391	0.93 400	1.31 418	0.83 376	2.11 417

STTRV1_RVC		0.66 382	0.50 361	0.82 372	0.61 380	0.81 374	0.69 383	0.76 389	0.76 389	0.71 395	0.74 385	1.29 383	1.60 406	0.78 408	0.99 418	0.50 364	1.15 413	0.57 390		1.10 422	1.18 424	0.79 408		0.87 417	0.83 394	0.95 394	1.11 399	2.15 418

SANet	1.13 394	0.67 383	0.77 401	0.78 368	0.74 390	0.93 386	0.62 375	1.30 420	1.22 416	0.60 368	0.96 409	5.83 437	2.57 420	0.63 403	0.77 396	0.49 361	0.79 393	0.67 404	1.08 350	0.60 384	0.68 391	0.74 405	0.78 402	0.79 413	1.05 408	1.23 414	1.17 402	2.15 418

SAMSARA	1.12 392	0.61 377	0.85 409	0.70 356	0.65 382	0.66 361	0.66 379	1.25 417	0.98 407	0.77 403	0.70 378	0.93 357	2.06 416	0.59 395	1.05 421	0.80 418	0.77 392	0.75 411	1.62 373	0.77 403	1.27 429	1.40 442	0.42 367	0.78 411	2.33 435	2.27 442	2.28 435	2.31 420

LVE	2.29 424	2.69 435	1.56 433	4.79 449	2.63 441	3.26 431	3.58 442	1.30 420	1.38 423	1.61 444	1.27 424	2.94 415	3.52 423	2.79 437	1.07 425	0.88 421	1.50 425	1.09 434	6.15 428	1.42 436	1.24 427	1.14 432	3.90 437	1.43 444	2.52 441	1.66 428	2.05 432	2.34 421

WAO-7	1.75 412	1.50 415	1.58 434	2.10 407	1.51 417	1.41 402	1.46 415	1.80 439	2.17 440	1.51 443	3.52 448	3.39 421	4.26 429	1.05 421	1.44 442	1.11 434	1.19 415	0.94 423	3.26 406	1.24 429	0.99 415	1.06 428	0.61 391	1.41 442	1.44 421	1.56 426	1.47 414	2.35 422

IMH-64-1	2.14 420	2.52 428	1.62 435	3.01 429	2.45 433	3.32 433	3.49 439	1.41 426	1.89 434	1.00 416	1.09 416	3.32 419	4.52 431	3.28 442	1.18 434	0.90 424	1.59 426	0.94 423	3.67 409	1.33 432	1.12 421	1.00 423	4.55 444	1.06 429	2.07 430	1.40 419	1.68 421	2.36 423

IMH-64	2.14 420	2.52 428	1.62 435	3.01 429	2.45 433	3.32 433	3.49 439	1.41 426	1.89 434	1.00 416	1.09 416	3.32 419	4.52 431	3.28 442	1.18 434	0.90 424	1.59 426	0.94 423	3.67 409	1.33 432	1.12 421	1.00 423	4.55 444	1.06 429	2.07 430	1.40 419	1.68 421	2.36 423

PWCK	3.72 434	2.52 428	1.72 439	3.06 432	2.07 424	3.03 424	2.98 429	1.97 442	2.05 439	2.27 451	3.31 447	5.51 434	3.67 425	1.40 423	1.32 439	0.97 428	1.74 431	1.10 436	42.82 462	1.70 442	1.90 445	1.23 436	2.24 428	1.51 445	1.84 427	2.15 440	1.79 425	2.46 425

CBMV	0.71 365	0.52 356	0.47 350	0.62 348	0.52 364	0.56 344	0.41 331	0.70 377	0.63 376	0.61 371	0.39 272	1.30 384	0.47 352	0.46 376	0.72 389	0.62 397	0.62 361	0.54 379	0.79 305	0.48 357	0.67 388	0.50 347	0.40 362	0.71 404	0.79 384	0.75 367	1.53 418	2.47 426
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
notaker	3.58 433	3.59 449	2.75 450	6.07 451	3.32 449	4.63 447	4.56 447	2.01 443	2.21 441	1.90 447	1.51 433	7.09 445	15.50 452	3.77 450	1.72 449	1.50 446	2.35 439	1.70 447	10.97 444	2.01 446	1.69 441	1.56 445	4.87 448	1.70 449	1.51 423	1.68 429	1.89 430	2.48 427

MADNet+	1.35 402	0.92 401	1.11 422	1.21 394	1.04 411	0.96 388	1.37 414	1.50 431	1.20 414	1.08 426	1.06 414	1.64 390	1.82 411	0.98 417	1.52 444	1.31 443	1.87 436	1.00 430	1.93 384	1.21 427	1.55 438	1.17 433	0.98 413	1.56 446	1.52 424	1.17 411	1.29 410	2.50 428

DispFullNet	2.28 423	2.67 434	3.43 454	2.54 421	2.31 432	2.65 417	2.56 423	1.35 424	1.31 419	2.15 450	0.96 409	8.62 451	2.71 422	2.49 427	1.12 428	1.67 449	2.75 443	1.39 442	6.61 432	2.05 447	1.38 436	1.06 428	1.21 418	0.77 408	0.92 399	0.88 384	1.50 416	2.53 429

MDST_ROB	1.62 406	1.46 413	0.53 367	2.47 417	0.96 408	1.72 408	0.73 388	0.72 381	0.54 367	0.59 365	0.42 290	1.08 365	11.90 446	0.28 322	0.49 338	0.37 297	0.51 313	0.36 269	0.72 295	0.41 322	0.54 340	0.36 248	0.38 346	0.47 371	3.20 447	1.82 432	8.20 455	2.54 430

WAO-6	1.99 418	2.09 422	1.24 424	2.53 420	2.08 426	2.68 418	2.63 424	1.44 428	1.93 437	1.37 440	1.15 421	3.11 418	4.32 430	2.51 428	1.45 443	1.18 438	1.76 432	1.09 434	2.63 399	1.34 434	1.34 431	1.26 438	2.43 429	1.33 438	2.19 433	1.97 434	1.94 431	2.72 431

ELAS_RVC	1.92 415	1.47 414	1.24 424	2.08 406	1.53 418	3.37 437	1.51 417	1.46 430	1.11 410	0.91 414	2.26 443	6.93 442	6.00 437	0.61 400	0.85 408	0.63 399	1.07 411	0.81 417	2.14 390	0.85 409	1.19 425	1.19 434	0.81 405	1.04 428	3.02 444	2.05 436	2.69 443	2.88 432
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	1.20 398	0.75 389	0.97 416	0.67 353	0.65 382	0.92 385	0.60 374	1.00 403	1.35 421	0.74 401	1.47 431	5.51 434	0.92 384	0.44 373	0.83 404	0.84 419	0.76 391	0.66 401	1.97 385	1.52 439	0.85 406	0.87 412	0.54 384	0.70 403	0.86 395	1.24 416	1.82 427	2.89 433

ELAS	1.96 416	1.69 417	1.23 423	2.25 411	1.75 419	2.41 415	1.49 416	1.55 432	1.80 433	0.89 412	2.14 442	7.05 444	6.02 438	0.61 400	0.88 410	0.63 399	1.06 408	0.78 415	2.32 395	0.80 404	1.15 423	1.19 434	0.79 403	0.98 425	3.21 448	2.53 446	2.67 442	3.05 434
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	1.56 404	1.80 418	0.59 380	1.74 403	0.86 401	1.83 411	1.08 407	1.28 419	0.81 395	0.56 344	0.74 385	5.35 431	3.72 426	0.41 367	0.47 332	0.37 297	0.59 352	0.44 340	5.02 423	0.43 334	0.55 344	0.39 265	0.39 353	0.50 375	2.80 442	1.97 434	4.37 452	3.15 435

LRCNet_RVC	19.16 459	27.96 461	9.75 458	30.25 462	27.88 464	31.68 461	26.10 462	20.49 465	8.68 456	28.66 465	28.73 464	30.64 461	23.65 453	32.48 465	8.43 456	1.88 451	23.05 461	16.90 459	40.24 459	17.44 462	6.93 455	3.35 452	35.23 464	25.28 464	1.49 422	1.01 403	5.96 454	3.25 436

MADNet++	4.30 439	2.97 445	3.19 452	2.44 416	3.80 451	2.62 416	3.22 436	3.36 452	4.11 452	3.55 456	3.66 449	5.40 432	4.86 434	3.12 440	2.43 452	4.06 455	3.95 447	3.22 452	6.34 430	4.44 454	7.73 456	13.41 457	2.00 427	3.91 456	3.19 446	7.99 455	3.68 450	3.33 437

IMH	2.38 426	2.57 432	1.64 437	3.03 431	2.50 437	3.36 436	3.51 441	1.45 429	1.91 436	1.03 420	1.08 415	3.49 423	8.04 441	3.63 444	1.13 431	0.90 424	1.63 428	0.99 429	4.48 418	1.36 435	1.08 420	0.96 417	4.57 446	1.11 433	2.03 429	1.61 427	1.79 425	3.48 438

STStereo	2.66 427	1.83 419	1.92 440	2.87 425	2.02 423	2.68 418	1.85 419	3.30 451	1.63 431	0.82 408	5.71 453	8.58 450	10.17 444	0.52 389	0.67 381	0.43 335	0.63 363	0.46 351	11.73 445	0.68 394	0.73 396	0.66 392	0.49 377	0.98 425	2.33 435	1.79 431	2.66 440	3.63 439

ktn	4.83 441	2.95 444	2.02 444	3.73 440	2.99 444	3.77 442	4.53 445	1.75 437	2.92 446	2.10 449	1.52 434	11.18 454	36.94 460	3.71 447	2.06 450	1.82 450	2.47 440	1.99 448	18.72 452	1.98 445	1.88 444	1.74 447	4.75 447	1.91 450	2.11 432	2.29 443	2.70 444	3.98 440

TorneroNet	5.35 445	3.54 448	2.08 445	3.85 441	3.06 446	4.35 445	4.55 446	1.78 438	5.81 453	1.30 437	1.48 432	6.10 440	59.26 466	3.90 453	1.29 436	0.98 429	2.50 441	1.23 440	15.91 450	1.53 440	1.34 431	1.07 430	5.16 450	1.38 441	2.49 440	2.34 444	2.12 433	4.10 441

MeshStereo	1.81 413	1.02 404	0.72 398	1.89 405	1.26 416	1.43 403	0.87 399	1.14 411	0.79 394	0.66 388	0.89 404	8.39 449	5.02 435	0.40 364	0.89 412	0.65 403	0.66 369	0.54 379	4.56 419	0.61 387	3.32 452	0.80 409	0.65 395	0.75 405	1.97 428	1.46 425	3.34 449	4.12 442
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
AnyNet_C32	0.85 378	0.47 342	0.49 358	0.50 325	0.51 357	0.63 355	0.58 370	0.74 384	1.45 424	0.60 368	0.80 397	0.74 335	0.50 358	0.49 379	0.82 403	0.68 409	0.75 390	0.68 405	1.18 352	0.54 373	0.98 413	0.88 413	0.48 374	0.61 392	0.74 376	0.98 399	0.71 355	4.30 443

KSHMR	5.04 443	3.41 447	2.38 447	4.77 448	3.49 450	4.30 444	4.29 444	2.24 444	1.95 438	1.89 446	1.87 439	3.78 425	56.60 465	4.26 455	1.69 447	1.43 445	2.22 437	1.60 445	9.78 442	1.73 443	1.68 440	1.48 444	6.29 455	1.57 447	2.43 439	2.17 441	2.30 436	4.47 444

WAO-8	2.81 428	2.84 439	1.93 441	4.63 446	2.49 435	3.42 439	2.87 426	1.88 440	3.27 449	1.37 440	1.46 429	4.92 429	7.73 439	3.64 445	1.31 437	1.16 436	1.83 434	1.15 438	6.68 433	2.14 448	1.34 431	1.05 426	2.87 431	1.34 439	3.29 449	2.12 438	2.43 438	4.61 445

Venus	2.81 428	2.84 439	1.93 441	4.63 446	2.49 435	3.42 439	2.87 426	1.88 440	3.27 449	1.37 440	1.46 429	4.92 429	7.73 439	3.64 445	1.31 437	1.16 436	1.83 434	1.15 438	6.68 433	2.14 448	1.34 431	1.05 426	2.87 431	1.34 439	3.29 449	2.12 438	2.43 438	4.61 445

UNDER WATER	3.87 435	4.07 451	2.45 448	6.40 452	4.68 453	5.32 450	5.36 449	3.27 449	3.11 447	1.70 445	1.81 438	7.54 446	10.28 445	4.28 456	1.61 445	1.24 441	3.62 445	1.58 444	6.48 431	2.35 451	1.91 446	1.64 446	7.43 458	2.14 452	3.08 445	3.53 449	2.66 440	4.95 447

UNDER WATER-64	3.96 436	4.37 452	2.51 449	7.01 453	4.82 454	5.45 451	5.56 450	3.42 453	2.88 445	1.94 448	1.97 440	7.85 448	8.75 443	4.47 458	1.68 446	1.29 442	3.73 446	1.68 446	6.02 427	2.22 450	1.91 446	1.82 448	7.96 459	1.98 451	2.95 443	4.40 453	2.80 445	5.47 448

HanzoNet	10.34 450	6.49 456	3.95 455	14.30 456	6.07 455	19.42 456	21.47 461	6.96 457	10.04 457	2.64 453	2.68 446	30.46 460	52.16 464	23.13 464	2.36 451	2.79 452	5.38 448	2.60 451	25.05 455	5.07 455	3.22 451	2.85 450	8.74 460	2.65 453	4.75 452	4.05 452	4.27 451	5.54 449

TorneroNet-64	4.00 437	3.59 449	1.93 441	4.36 445	2.95 443	4.26 443	4.58 448	1.71 436	6.44 455	1.23 435	1.09 416	5.61 436	25.81 454	3.97 454	1.34 440	0.95 427	2.58 442	1.26 441	11.84 446	1.51 438	1.36 435	1.04 425	4.94 449	1.42 443	2.25 434	2.47 445	1.83 428	5.55 450

DPSimNet_ROB	5.25 444	2.91 441	3.05 451	2.71 423	2.70 442	2.74 420	3.01 432	3.28 450	3.44 451	2.70 454	24.36 463	5.90 439	13.71 450	2.93 439	2.87 453	4.00 454	3.18 444	2.34 450	22.47 453	3.37 453	4.40 453	3.75 454	2.59 430	2.84 455	3.39 451	3.00 448	3.30 448	6.87 451

SGM_RVC	1.34 399	1.03 406	0.59 380	1.32 398	0.94 406	1.23 398	0.85 395	0.94 400	0.78 393	0.61 371	0.75 388	2.55 406	1.51 405	0.36 354	0.49 338	0.37 297	0.56 346	0.43 334	4.91 422	0.45 345	0.56 348	0.37 255	0.37 344	0.56 384	1.41 420	1.19 413	3.13 447	8.03 452
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LSM0	6.82 447	0.81 394	0.59 380	1.23 395	1.02 410	1.29 401	1.18 410	1.65 435	1.45 424	1.18 433	1.52 434	2.65 409	4.03 428	0.51 384	59.80 467	70.35 467	1.18 414	0.77 414	10.00 443	1.47 437	2.50 448	3.56 453	0.65 395	0.90 420	1.33 419	1.41 421	2.40 437	8.70 453

PML	26.01 460	16.47 460	5.54 457	20.38 461	13.16 460	20.84 457	9.63 457	9.23 459	69.83 468	17.73 464	139.43 468	91.26 466	98.96 467	9.19 462	8.28 455	7.65 456	13.69 457	6.52 453	31.86 458	6.30 456	10.00 459	7.86 456	5.54 454	5.57 457	24.82 462	10.77 457	31.09 463	10.74 454

AVERAGE_ROB	39.07 465	42.10 466	39.04 464	43.37 465	44.15 467	43.08 464	43.88 465	43.21 467	40.00 466	47.62 467	48.04 465	44.84 464	39.97 461	43.46 468	38.33 464	36.44 464	46.53 466	49.04 466	41.84 461	40.32 467	39.63 463	34.70 463	46.76 465	39.74 469	24.66 461	16.71 458	19.73 460	17.80 455

JetRed	5.83 446	4.38 453	5.23 456	3.30 435	4.12 452	5.85 452	9.23 455	4.20 454	2.78 444	2.31 452	2.00 441	5.46 433	1.20 397	5.68 459	3.38 454	3.88 453	6.46 451	6.52 453	3.80 412	2.98 452	6.60 454	4.97 455	5.41 451	2.73 454	9.22 455	21.91 461	5.29 453	18.57 456

HaxPig	36.95 463	39.38 465	36.02 463	37.94 464	42.14 465	37.82 463	41.49 464	37.89 466	39.02 465	47.01 466	48.90 466	44.27 463	35.80 459	36.82 466	38.89 465	36.75 465	45.48 465	48.70 465	40.83 460	39.66 466	36.10 462	30.92 462	47.77 466	39.68 468	18.58 459	16.85 459	13.59 458	19.32 457

JetBlue	3.47 431	2.94 443	2.19 446	4.01 444	3.28 448	4.39 446	3.86 443	2.36 445	2.38 442	1.19 434	0.90 406	7.02 443	1.50 404	3.19 441	1.37 441	1.50 446	2.33 438	2.09 449	3.87 414	1.73 443	2.93 450	2.27 449	1.98 426	1.67 448	2.33 435	4.93 454	2.98 446	22.60 458

BEATNet-Init1	11.87 454	15.78 459	1.38 429	34.17 463	2.55 439	31.72 462	9.59 456	2.52 446	2.49 443	0.96 415	2.28 444	18.81 455	32.29 458	0.54 391	1.70 448	0.88 421	0.80 395	0.66 401	61.61 464	16.09 461	1.78 443	1.44 443	0.75 401	1.12 435	14.82 458	2.79 447	37.47 466	23.61 459

MEDIAN_ROB	40.90 466	43.34 467	39.72 465	44.06 466	45.29 468	43.61 465	44.70 466	43.97 468	40.60 467	50.37 468	51.53 467	46.75 465	40.36 462	41.80 467	40.48 466	38.16 466	48.55 467	51.45 467	44.21 463	42.99 468	40.94 464	34.86 464	48.85 467	41.17 470	25.23 463	24.02 462	21.83 462	25.36 460

MANE	4.47 440	1.62 416	3.30 453	2.34 414	1.90 422	2.28 414	1.66 418	2.83 448	3.11 447	0.83 409	1.12 419	7.77 447	8.15 442	0.56 393	0.79 398	0.87 420	0.82 397	13.62 456	5.80 426	0.59 381	0.94 411	0.60 380	0.48 374	0.91 421	7.29 454	9.34 456	14.90 459	26.25 461

DPSMNet_ROB	11.00 452	5.63 454	16.64 459	3.96 443	7.34 456	4.92 448	7.44 451	4.30 455	11.25 459	4.13 458	8.58 456	4.57 428	14.55 451	3.88 452	12.94 457	13.80 457	6.34 450	15.40 458	7.85 438	11.58 457	8.22 458	20.97 459	5.52 452	10.97 460	11.28 457	29.87 463	12.66 456	32.49 462

DGTPSM_ROB	10.91 451	5.63 454	16.64 459	3.95 442	7.34 456	4.92 448	7.44 451	4.30 455	11.23 458	4.12 457	8.40 455	4.53 427	13.14 447	3.85 451	12.94 457	13.80 457	6.33 449	15.35 457	7.08 435	11.58 457	8.21 457	20.96 458	5.52 452	10.97 460	11.26 456	29.88 464	12.66 456	32.49 462

LE_ROB	11.92 455	1.06 408	1.26 427	4.81 450	43.47 466	6.01 453	35.61 463	7.74 458	6.23 454	0.58 360	3.83 450	32.58 462	46.83 463	0.27 318	0.44 320	0.32 249	0.53 328	0.43 334	23.28 454	0.75 401	0.67 388	0.51 356	0.56 386	8.03 459	23.19 460	17.00 460	20.55 461	35.43 464

DPSM_ROB	17.13 457	15.19 457	21.09 461	8.59 454	8.29 458	12.91 454	8.41 453	9.74 460	14.29 460	8.00 459	8.92 457	10.02 452	13.15 448	3.71 447	17.12 459	17.90 459	17.95 459	19.75 460	13.14 447	14.59 459	24.07 460	27.10 460	6.34 456	14.03 462	30.70 464	38.45 465	35.86 464	43.05 465

DPSM	17.13 457	15.19 457	21.09 461	8.59 454	8.29 458	12.91 454	8.41 453	9.74 460	14.29 460	8.00 459	8.92 457	10.02 452	13.15 448	3.71 447	17.12 459	17.90 459	17.95 459	19.75 460	13.14 447	14.59 459	24.07 460	27.10 460	6.34 456	14.03 462	30.70 464	38.45 465	35.86 464	43.05 465

fast-reg	37.41 464	30.51 463	42.48 467	17.26 459	16.52 461	26.53 460	17.34 460	19.26 463	28.72 462	16.69 463	18.16 461	20.32 458	26.93 457	16.14 463	33.82 461	35.07 461	35.63 462	39.29 462	99.87 466	29.15 463	47.79 465	54.63 465	12.99 463	28.17 465	61.76 468	77.37 468	71.67 467	86.04 467

CasAABBNet	34.41 461	30.51 463	42.45 466	17.22 458	16.57 462	25.84 458	16.81 458	19.09 462	28.74 463	16.65 462	18.06 460	20.17 456	26.39 455	7.50 460	34.38 462	35.87 462	36.10 463	39.70 464	26.18 457	29.35 464	48.14 466	54.75 466	12.73 461	28.31 466	61.71 467	77.35 467	71.94 468	86.51 468

FlowAnything	34.50 462	30.48 462	42.50 468	17.21 457	16.74 463	26.09 459	16.88 459	19.79 464	28.79 464	16.58 461	18.02 459	20.19 457	26.43 456	7.59 461	34.60 463	36.12 463	36.20 464	39.52 463	26.15 456	29.46 465	48.48 467	54.76 467	12.81 462	28.50 467	61.59 466	77.56 469	72.02 469	86.55 469

ASD4																								6.32 458

Low-res two-view benchmark