Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.07 3	0.05 3	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.04 3	0.04 7	0.06 3	0.07 10	0.06 4	0.09 26	0.09 16	0.04 3	0.02 3	0.11 4	0.12 7	0.09 3	0.08 4	0.10 3	0.07 6	0.10 5	0.06 3	0.05 23	0.05 5	0.09 4	0.10 7	0.11 11	0.08 3

MLG-Stereo	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.06 24	0.04 3	0.04 7	0.08 18	0.08 19	0.12 46	0.06 9	0.11 24	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.17 45	0.12 23	0.15 35	0.08 7	0.14 30	0.10 15	0.04 6	0.04 3	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 24

qqai	0.08 6	0.06 7	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 5	0.05 25	0.06 3	0.08 19	0.07 8	0.09 26	0.09 16	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.13 14	0.10 4	0.09 7	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.06 3	0.05 23	0.05 5	0.10 5	0.11 12	0.11 11	0.09 11

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

MatchStereo	0.11 30	0.08 20	0.09 47	0.05 4	0.08 46	0.05 5	0.05 25	0.08 18	0.15 75	0.06 4	0.10 36	0.08 9	0.10 62	0.07 57	0.15 42	0.17 47	0.14 24	0.16 53	0.13 17	0.15 77	0.15 36	0.19 79	0.05 23	0.09 55	0.16 55	0.17 61	0.14 24	0.13 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
111111	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.05 4	0.07 36	0.05 5	0.05 25	0.09 31	0.11 41	0.05 3	0.08 18	0.12 34	0.06 28	0.04 16	0.13 23	0.15 29	0.13 19	0.12 23	0.13 17	0.09 20	0.16 44	0.13 39	0.06 35	0.06 15	0.12 18	0.10 7	0.10 6	0.08 3

MLG-Stereo_test1	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.05 9	0.05 5	0.05 25	0.08 18	0.08 19	0.13 59	0.06 9	0.11 24	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.18 52	0.12 23	0.17 45	0.08 7	0.15 36	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 24

MM-Stereo_test3	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.12 48	0.11 43	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.04 16	0.11 4	0.11 4	0.17 45	0.11 13	0.14 22	0.08 7	0.12 16	0.12 33	0.05 23	0.06 15	0.10 5	0.09 3	0.11 11	0.10 15

MM-Stereo_test2	0.10 22	0.09 30	0.07 26	0.08 30	0.07 36	0.05 5	0.04 7	0.09 31	0.09 28	0.13 59	0.07 16	0.08 9	0.05 15	0.06 46	0.14 31	0.15 29	0.18 52	0.15 46	0.15 35	0.12 51	0.17 49	0.16 67	0.07 57	0.07 28	0.11 10	0.12 18	0.12 15	0.11 24

MM-Stereo_test1	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.07 23	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.10 31	0.10 32	0.06 9	0.07 4	0.04 3	0.05 27	0.12 13	0.13 14	0.17 45	0.12 23	0.15 35	0.10 31	0.12 16	0.11 23	0.06 35	0.07 28	0.11 10	0.10 7	0.12 15	0.10 15

AIO-test2	0.08 6	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.04 4	0.05 5	0.03 3	0.09 31	0.10 31	0.08 12	0.12 45	0.10 19	0.04 3	0.05 27	0.11 4	0.12 7	0.11 7	0.10 11	0.11 7	0.09 20	0.12 16	0.09 9	0.04 6	0.06 15	0.08 3	0.11 12	0.07 3	0.09 11

CroCo-Stereo	0.08 6	0.06 7	0.05 4	0.05 4	0.03 3	0.05 5	0.03 3	0.08 18	0.03 3	0.07 8	0.02 3	0.08 9	0.04 3	0.02 3	0.15 42	0.16 35	0.14 24	0.12 23	0.14 22	0.08 7	0.15 36	0.09 9	0.03 3	0.04 3	0.15 45	0.14 32	0.15 32	0.10 15
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
WQFJX1	0.10 22	0.08 20	0.06 9	0.07 23	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.12 52	0.15 75	0.08 12	0.18 87	0.08 9	0.23 185	0.05 27	0.11 4	0.11 4	0.12 13	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.09 4	0.12 33	0.07 57	0.08 43	0.12 18	0.12 18	0.10 6	0.10 15

GASTEREO	0.11 30	0.09 30	0.07 26	0.08 30	0.07 36	0.06 15	0.04 7	0.09 31	0.13 59	0.09 21	0.08 18	0.12 34	0.08 46	0.04 16	0.15 42	0.16 35	0.16 40	0.15 46	0.18 49	0.12 51	0.16 44	0.17 70	0.07 57	0.07 28	0.14 31	0.15 38	0.15 32	0.10 15

MSCF	0.11 30	0.08 20	0.07 26	0.08 30	0.06 24	0.06 15	0.04 7	0.08 18	0.13 59	0.09 21	0.08 18	0.11 24	0.08 46	0.04 16	0.15 42	0.16 35	0.16 40	0.15 46	0.18 49	0.12 51	0.16 44	0.15 59	0.06 35	0.07 28	0.14 31	0.15 38	0.14 24	0.10 15

GREAT-IGEV	0.10 22	0.08 20	0.07 26	0.06 13	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.10 39	0.07 10	0.08 12	0.10 36	0.21 65	0.06 28	0.05 27	0.14 31	0.16 35	0.15 33	0.12 23	0.17 45	0.09 20	0.13 24	0.09 9	0.06 35	0.08 43	0.11 10	0.13 25	0.15 32	0.10 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Pointernet	0.07 3	0.06 7	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 15	0.05 25	0.08 18	0.05 6	0.08 12	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.11 4	0.12 13	0.08 4	0.11 7	0.06 3	0.10 5	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.09 3	0.10 6	0.08 3

U	0.10 22	0.07 11	0.06 9	0.04 3	0.04 4	0.06 15	0.03 3	0.07 7	0.04 4	0.09 21	0.03 4	0.12 34	0.05 15	0.03 5	0.16 52	0.18 61	0.19 57	0.14 40	0.18 49	0.11 42	0.21 64	0.13 39	0.03 3	0.06 15	0.18 66	0.17 61	0.16 39	0.12 31

CroCo-Stereo Lap2	0.10 22	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.06 24	0.06 15	0.04 7	0.06 3	0.05 6	0.14 66	0.05 6	0.11 24	0.05 15	0.03 5	0.14 31	0.17 47	0.16 40	0.14 40	0.19 60	0.09 20	0.18 54	0.10 15	0.03 3	0.06 15	0.16 55	0.18 69	0.15 32	0.11 24

LACA_dic	0.12 44	0.10 39	0.08 38	0.08 30	0.07 36	0.07 22	0.06 45	0.08 18	0.14 67	0.12 46	0.09 26	0.14 46	0.10 62	0.05 27	0.15 42	0.17 47	0.15 33	0.17 58	0.14 22	0.11 42	0.15 36	0.15 59	0.04 6	0.07 28	0.15 45	0.16 45	0.20 66	0.17 64

MCSU-Stereo	0.12 44	0.12 58	0.09 47	0.08 30	0.09 55	0.07 22	0.07 63	0.09 31	0.15 75	0.09 21	0.10 36	0.25 80	0.06 28	0.05 27	0.15 42	0.16 35	0.18 52	0.13 34	0.15 35	0.10 31	0.13 24	0.11 23	0.07 57	0.07 28	0.16 55	0.16 45	0.17 48	0.15 54

TS12	0.12 44	0.10 39	0.08 38	0.08 30	0.07 36	0.07 22	0.06 45	0.08 18	0.14 67	0.12 46	0.09 26	0.14 46	0.10 62	0.05 27	0.15 42	0.17 47	0.15 33	0.17 58	0.14 22	0.11 42	0.15 36	0.15 59	0.04 6	0.07 28	0.15 45	0.16 45	0.20 66	0.17 64

NLMM1	0.12 44	0.11 48	0.07 26	0.06 13	0.06 24	0.07 22	0.06 45	0.12 52	0.16 87	0.10 32	0.24 131	0.11 24	0.41 281	0.05 27	0.12 13	0.13 14	0.12 13	0.11 13	0.14 22	0.10 31	0.10 5	0.13 39	0.07 57	0.09 55	0.16 55	0.14 32	0.14 24	0.11 24

NLSM3	0.11 30	0.09 30	0.08 38	0.09 43	0.08 46	0.07 22	0.06 45	0.11 45	0.14 67	0.10 32	0.13 56	0.09 16	0.10 62	0.08 67	0.15 42	0.15 29	0.15 33	0.13 34	0.13 17	0.10 31	0.12 16	0.12 33	0.07 57	0.09 55	0.14 31	0.18 69	0.19 61	0.14 51

MonStereo	0.11 30	0.10 39	0.10 58	0.09 43	0.10 61	0.07 22	0.06 45	0.10 39	0.10 31	0.10 32	0.12 45	0.12 34	0.08 46	0.06 46	0.14 31	0.16 35	0.16 40	0.12 23	0.15 35	0.10 31	0.14 30	0.11 23	0.05 23	0.05 5	0.17 61	0.13 25	0.16 39	0.16 57

MLG-Stereo_test2	0.12 44	0.08 20	0.07 26	0.08 30	0.06 24	0.07 22	0.04 7	0.14 62	0.09 28	0.15 69	0.06 9	0.15 51	0.05 15	0.06 46	0.13 23	0.16 35	0.23 70	0.16 53	0.23 70	0.12 51	0.21 64	0.12 33	0.07 57	0.06 15	0.14 31	0.12 18	0.18 56	0.16 57

GIP-stereo	0.12 44	0.11 48	0.08 38	0.09 43	0.06 24	0.07 22	0.05 25	0.07 7	0.07 10	0.12 46	0.08 18	0.10 19	0.05 15	0.11 90	0.16 52	0.17 47	0.18 52	0.16 53	0.19 60	0.13 61	0.19 60	0.15 59	0.04 6	0.09 55	0.14 31	0.18 69	0.19 61	0.12 31

IGEV-Stereo++	0.11 30	0.11 48	0.07 26	0.10 55	0.10 61	0.07 22	0.05 25	0.11 45	0.11 41	0.10 32	0.10 36	0.11 24	0.08 46	0.05 27	0.14 31	0.15 29	0.15 33	0.14 40	0.14 22	0.11 42	0.15 36	0.18 75	0.06 35	0.06 15	0.13 25	0.14 32	0.14 24	0.13 37

RAStereo	0.13 55	0.10 39	0.08 38	0.06 13	0.05 9	0.07 22	0.05 25	0.11 45	0.07 10	0.28 92	0.08 18	0.17 57	0.07 38	0.04 16	0.17 57	0.17 47	0.21 65	0.18 66	0.22 67	0.11 42	0.22 70	0.11 23	0.04 6	0.07 28	0.19 68	0.17 61	0.16 39	0.16 57

over-6	0.12 44	0.09 30	0.08 38	0.14 84	0.06 24	0.08 32	0.05 25	0.09 31	0.15 75	0.09 21	0.14 61	0.30 104	0.07 38	0.06 46	0.13 23	0.14 22	0.13 19	0.13 34	0.14 22	0.09 20	0.12 16	0.12 33	0.05 23	0.07 28	0.15 45	0.16 45	0.17 48	0.17 64

over v1	0.10 22	0.08 20	0.06 9	0.12 72	0.06 24	0.08 32	0.05 25	0.07 7	0.08 19	0.09 21	0.09 26	0.20 63	0.06 28	0.05 27	0.13 23	0.14 22	0.12 13	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.12 16	0.10 15	0.04 6	0.06 15	0.14 31	0.16 45	0.16 39	0.13 37

over-8	0.09 9	0.07 11	0.07 26	0.10 55	0.05 9	0.08 32	0.04 7	0.07 7	0.07 10	0.08 12	0.08 18	0.15 51	0.06 28	0.04 16	0.12 13	0.14 22	0.12 13	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 15	0.14 31	0.15 38	0.16 39	0.13 37

over-9	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.11 65	0.05 9	0.08 32	0.04 7	0.07 7	0.08 19	0.07 8	0.08 18	0.18 60	0.05 15	0.04 16	0.12 13	0.13 14	0.11 7	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 15	0.14 31	0.15 38	0.15 32	0.13 37

testmc14	0.11 30	0.11 48	0.08 38	0.08 30	0.06 24	0.08 32	0.04 7	0.09 31	0.08 19	0.09 21	0.09 26	0.23 71	0.05 15	0.03 5	0.14 31	0.17 47	0.14 24	0.13 34	0.14 22	0.11 42	0.13 24	0.09 9	0.08 76	0.08 43	0.14 31	0.17 61	0.14 24	0.13 37

PointNet	0.11 30	0.07 11	0.09 47	0.07 23	0.06 24	0.08 32	0.06 45	0.13 58	0.11 41	0.13 59	0.12 45	0.11 24	0.09 56	0.05 27	0.12 13	0.12 7	0.11 7	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.14 30	0.11 23	0.06 35	0.08 43	0.16 55	0.16 45	0.19 61	0.14 51

NLCSM	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.07 23	0.05 9	0.08 32	0.05 25	0.14 62	0.12 48	0.08 12	0.16 73	0.10 19	0.21 163	0.05 27	0.09 3	0.10 3	0.10 4	0.08 4	0.10 3	0.06 3	0.08 3	0.10 15	0.05 23	0.07 28	0.11 10	0.11 12	0.08 4	0.08 3

VIP-Stereo	0.15 66	0.13 65	0.12 79	0.10 55	0.08 46	0.08 32	0.05 25	0.18 72	0.13 59	0.14 66	0.20 107	0.20 63	0.07 38	0.08 67	0.18 68	0.19 64	0.29 89	0.19 71	0.24 72	0.14 64	0.23 72	0.13 39	0.07 57	0.10 66	0.17 61	0.16 45	0.17 48	0.21 77

LG-Stereo_L2	0.19 81	0.15 74	0.11 65	0.09 43	0.10 61	0.08 32	0.06 45	0.31 104	0.16 87	0.41 123	0.16 73	0.30 104	0.09 56	0.11 90	0.19 74	0.24 91	0.31 99	0.21 82	0.31 93	0.14 64	0.32 101	0.23 99	0.06 35	0.09 55	0.22 81	0.16 45	0.23 81	0.22 80

LG-Stereo	0.11 30	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.09 55	0.08 32	0.04 7	0.11 45	0.10 31	0.17 71	0.10 36	0.17 57	0.06 28	0.04 16	0.13 23	0.14 22	0.17 45	0.12 23	0.14 22	0.10 31	0.18 54	0.16 67	0.04 6	0.06 15	0.13 25	0.14 32	0.15 32	0.12 31

AIO-test1	0.09 9	0.06 7	0.06 9	0.05 4	0.05 9	0.08 32	0.03 3	0.12 52	0.12 48	0.12 46	0.12 45	0.13 40	0.05 15	0.07 57	0.14 31	0.16 35	0.14 24	0.11 13	0.10 3	0.09 20	0.12 16	0.11 23	0.06 35	0.06 15	0.10 5	0.11 12	0.08 4	0.10 15

MoCha-V2	0.10 22	0.10 39	0.07 26	0.08 30	0.06 24	0.08 32	0.06 45	0.10 39	0.07 10	0.09 21	0.12 45	0.10 19	0.04 3	0.05 27	0.13 23	0.16 35	0.14 24	0.13 34	0.19 60	0.10 31	0.15 36	0.10 15	0.07 57	0.06 15	0.13 25	0.12 18	0.10 6	0.08 3

MaDis-Stereo	0.19 81	0.14 69	0.13 82	0.08 30	0.07 36	0.08 32	0.07 63	0.17 71	0.12 48	0.26 86	0.13 56	0.28 93	0.09 56	0.06 46	0.20 82	0.24 91	0.31 99	0.26 112	0.32 98	0.15 77	0.31 96	0.19 79	0.07 57	0.12 81	0.28 122	0.31 142	0.31 103	0.37 137

NoBS	0.18 72	0.12 58	0.11 65	0.06 13	0.09 55	0.09 45	0.07 63	0.23 81	0.13 59	0.36 106	0.06 9	0.29 95	0.11 74	0.09 75	0.20 82	0.25 100	0.29 89	0.19 71	0.24 72	0.17 91	0.39 158	0.23 99	0.08 76	0.11 72	0.25 101	0.22 87	0.21 69	0.23 85

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 44	0.12 58	0.08 38	0.07 23	0.08 46	0.09 45	0.05 25	0.12 52	0.13 59	0.11 43	0.12 45	0.21 65	0.07 38	0.07 57	0.16 52	0.16 35	0.17 45	0.15 46	0.19 60	0.10 31	0.16 44	0.13 39	0.06 35	0.07 28	0.15 45	0.18 69	0.19 61	0.13 37

LACA2	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.09 43	0.06 24	0.09 45	0.05 25	0.06 3	0.07 10	0.12 46	0.04 5	0.21 65	0.05 15	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.10 5	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.11 12	0.12 15	0.09 11

LACA1	0.11 30	0.10 39	0.09 47	0.08 30	0.08 46	0.09 45	0.05 25	0.07 7	0.12 48	0.11 43	0.08 18	0.14 46	0.10 62	0.06 46	0.14 31	0.14 22	0.14 24	0.17 58	0.14 22	0.10 31	0.13 24	0.14 48	0.05 23	0.07 28	0.15 45	0.16 45	0.17 48	0.15 54

WQFJX	0.11 30	0.09 30	0.07 26	0.08 30	0.07 36	0.09 45	0.07 63	0.11 45	0.12 48	0.10 32	0.20 107	0.08 9	0.27 220	0.05 27	0.12 13	0.12 7	0.11 7	0.10 11	0.13 17	0.09 20	0.10 5	0.10 15	0.06 35	0.09 55	0.12 18	0.15 38	0.11 11	0.14 51

BridgeDepth	0.09 9	0.09 30	0.07 26	0.09 43	0.05 9	0.09 45	0.04 7	0.07 7	0.08 19	0.07 8	0.05 6	0.23 71	0.05 15	0.04 16	0.12 13	0.13 14	0.11 7	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 23	0.04 6	0.05 5	0.14 31	0.13 25	0.18 56	0.11 24
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.13 55	0.11 48	0.08 38	0.09 43	0.11 74	0.09 45	0.06 45	0.11 45	0.12 48	0.10 32	0.12 45	0.13 40	0.07 38	0.05 27	0.17 57	0.19 64	0.20 61	0.17 58	0.18 49	0.11 42	0.17 49	0.14 48	0.06 35	0.09 55	0.15 45	0.16 45	0.20 66	0.17 64

LG-Stereo_L1	0.19 81	0.16 81	0.11 65	0.10 55	0.10 61	0.09 45	0.06 45	0.31 104	0.16 87	0.42 134	0.16 73	0.29 95	0.09 56	0.11 90	0.19 74	0.24 91	0.31 99	0.22 86	0.30 87	0.14 64	0.32 101	0.23 99	0.06 35	0.09 55	0.22 81	0.16 45	0.26 89	0.25 91

IGEV-Stereo+	0.19 81	0.12 58	0.11 65	0.11 65	0.11 74	0.09 45	0.06 45	0.28 94	0.17 94	0.47 184	0.18 87	0.25 80	0.10 62	0.12 95	0.18 68	0.23 88	0.30 94	0.24 100	0.32 98	0.18 99	0.31 96	0.33 167	0.08 76	0.10 66	0.22 81	0.16 45	0.22 72	0.19 70

AEACV	0.13 55	0.17 89	0.09 47	0.12 72	0.11 74	0.09 45	0.05 25	0.10 39	0.06 8	0.12 46	0.11 43	0.11 24	0.06 28	0.08 67	0.17 57	0.17 47	0.22 68	0.17 58	0.24 72	0.12 51	0.19 60	0.13 39	0.06 35	0.09 55	0.15 45	0.17 61	0.15 32	0.13 37

ProNet	0.09 9	0.09 30	0.09 47	0.07 23	0.05 9	0.09 45	0.08 77	0.08 18	0.04 4	0.06 4	0.17 79	0.06 3	0.04 3	0.05 27	0.14 31	0.14 22	0.15 33	0.13 34	0.13 17	0.09 20	0.14 30	0.08 7	0.08 76	0.07 28	0.11 10	0.10 7	0.10 6	0.08 3

LACA3	0.13 55	0.11 48	0.10 58	0.10 55	0.09 55	0.10 56	0.07 63	0.08 18	0.11 41	0.12 46	0.09 26	0.26 84	0.09 56	0.09 75	0.17 57	0.17 47	0.14 24	0.18 66	0.16 43	0.11 42	0.17 49	0.17 70	0.06 35	0.08 43	0.17 61	0.17 61	0.21 69	0.18 68

DispViT+	0.13 55	0.11 48	0.10 58	0.14 84	0.09 55	0.10 56	0.07 63	0.11 45	0.17 94	0.13 59	0.16 73	0.13 40	0.09 56	0.07 57	0.16 52	0.17 47	0.13 19	0.17 58	0.17 45	0.13 61	0.13 24	0.16 67	0.06 35	0.13 88	0.15 45	0.24 96	0.16 39	0.21 77

WQFJA1	0.11 30	0.10 39	0.06 9	0.09 43	0.07 36	0.10 56	0.06 45	0.13 58	0.12 48	0.09 21	0.23 125	0.07 4	0.22 176	0.06 46	0.11 4	0.12 7	0.13 19	0.11 13	0.14 22	0.09 20	0.10 5	0.11 23	0.07 57	0.08 43	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 37

NLMM	0.11 30	0.10 39	0.06 9	0.09 43	0.07 36	0.10 56	0.06 45	0.13 58	0.12 48	0.09 21	0.23 125	0.07 4	0.22 176	0.06 46	0.11 4	0.12 7	0.13 19	0.11 13	0.14 22	0.09 20	0.10 5	0.11 23	0.07 57	0.08 43	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 37

NLSM1	0.12 44	0.09 30	0.07 26	0.09 43	0.08 46	0.10 56	0.07 63	0.16 67	0.15 75	0.09 21	0.25 146	0.12 34	0.32 246	0.07 57	0.13 23	0.14 22	0.12 13	0.11 13	0.15 35	0.10 31	0.12 16	0.15 59	0.06 35	0.08 43	0.14 31	0.14 32	0.13 19	0.12 31

GSStereo	0.12 44	0.12 58	0.10 58	0.09 43	0.10 61	0.10 56	0.08 77	0.08 18	0.08 19	0.12 46	0.09 26	0.13 40	0.06 28	0.03 5	0.16 52	0.17 47	0.20 61	0.14 40	0.18 49	0.11 42	0.21 64	0.13 39	0.06 35	0.07 28	0.13 25	0.13 25	0.16 39	0.13 37

MLG-Stereo_test3	0.16 69	0.11 48	0.10 58	0.11 65	0.11 74	0.10 56	0.08 77	0.16 67	0.11 41	0.19 76	0.14 61	0.29 95	0.07 38	0.10 82	0.17 57	0.18 61	0.26 77	0.19 71	0.35 112	0.13 61	0.24 76	0.17 70	0.07 57	0.11 72	0.15 45	0.17 61	0.21 69	0.19 70

Occ-G	0.13 55	0.14 69	0.10 58	0.11 65	0.08 46	0.10 56	0.05 25	0.08 18	0.09 28	0.08 12	0.18 87	0.14 46	0.06 28	0.07 57	0.18 68	0.19 64	0.19 57	0.17 58	0.21 65	0.14 64	0.17 49	0.13 39	0.07 57	0.11 72	0.13 25	0.13 25	0.17 48	0.13 37

AIO-Stereo	0.10 22	0.11 48	0.09 47	0.10 55	0.08 46	0.10 56	0.05 25	0.08 18	0.06 8	0.08 12	0.10 36	0.10 19	0.06 28	0.06 46	0.14 31	0.16 35	0.14 24	0.14 40	0.15 35	0.12 51	0.17 49	0.14 48	0.05 23	0.08 43	0.11 10	0.12 18	0.14 24	0.09 11

RSM++	0.12 44	0.12 58	0.10 58	0.10 55	0.08 46	0.10 56	0.05 25	0.10 39	0.11 41	0.10 32	0.10 36	0.14 46	0.08 46	0.05 27	0.17 57	0.19 64	0.18 52	0.15 46	0.17 45	0.12 51	0.18 54	0.14 48	0.06 35	0.09 55	0.14 31	0.15 38	0.18 56	0.11 24

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 81	0.14 69	0.12 79	0.15 90	0.14 90	0.11 66	0.08 77	0.26 87	0.16 87	0.31 97	0.21 114	0.29 95	0.17 127	0.09 75	0.20 82	0.20 75	0.30 94	0.18 66	0.33 102	0.14 64	0.23 72	0.18 75	0.08 76	0.11 72	0.21 74	0.23 91	0.31 103	0.23 85

GEAStereo	0.13 55	0.13 65	0.11 65	0.13 78	0.10 61	0.11 66	0.07 63	0.12 52	0.10 31	0.12 46	0.09 26	0.16 55	0.05 15	0.06 46	0.17 57	0.17 47	0.19 57	0.15 46	0.18 49	0.12 51	0.21 64	0.14 48	0.06 35	0.10 66	0.14 31	0.16 45	0.17 48	0.12 31

gasm-f	0.13 55	0.13 65	0.11 65	0.13 78	0.10 61	0.11 66	0.07 63	0.12 52	0.10 31	0.12 46	0.09 26	0.16 55	0.05 15	0.06 46	0.17 57	0.17 47	0.19 57	0.15 46	0.18 49	0.12 51	0.21 64	0.14 48	0.06 35	0.10 66	0.14 31	0.16 45	0.17 48	0.12 31

LGtest1	0.18 72	0.14 69	0.13 82	0.13 78	0.13 86	0.11 66	0.07 63	0.20 76	0.15 75	0.18 72	0.17 79	0.21 65	0.10 62	0.10 82	0.20 82	0.21 79	0.30 94	0.23 93	0.34 105	0.18 99	0.30 90	0.22 96	0.10 92	0.12 81	0.21 74	0.19 75	0.27 92	0.25 91

RSM	0.11 30	0.11 48	0.09 47	0.08 30	0.07 36	0.11 66	0.05 25	0.07 7	0.07 10	0.08 12	0.11 43	0.11 24	0.07 38	0.05 27	0.15 42	0.17 47	0.15 33	0.14 40	0.14 22	0.12 51	0.18 54	0.12 33	0.05 23	0.08 43	0.12 18	0.13 25	0.17 48	0.10 15

StereoVision	0.14 65	0.10 39	0.09 47	0.07 23	0.10 61	0.11 66	0.07 63	0.13 58	0.17 94	0.13 59	0.12 45	0.11 24	0.08 46	0.04 16	0.20 82	0.21 79	0.20 61	0.16 53	0.18 49	0.14 64	0.16 44	0.14 48	0.04 6	0.10 66	0.23 88	0.22 87	0.25 86	0.25 91

test_4	0.25 113	0.19 96	0.17 126	0.14 84	0.15 96	0.11 66	0.07 63	0.38 129	0.20 123	0.53 248	0.18 87	0.34 121	0.16 115	0.15 116	0.24 104	0.27 116	0.35 110	0.25 107	0.31 93	0.21 122	0.38 148	0.31 150	0.10 92	0.17 124	0.31 134	0.33 155	0.34 122	0.36 134

AIO_rvc	0.18 72	0.18 92	0.11 65	0.15 90	0.14 90	0.12 73	0.09 85	0.27 91	0.16 87	0.26 86	0.12 45	0.23 71	0.08 46	0.13 101	0.17 57	0.19 64	0.25 73	0.17 58	0.28 82	0.14 64	0.32 101	0.26 113	0.07 57	0.11 72	0.20 70	0.17 61	0.19 61	0.16 57

AIO_test	0.20 88	0.19 96	0.13 82	0.21 136	0.17 111	0.12 73	0.10 103	0.28 94	0.20 123	0.27 89	0.15 69	0.27 86	0.11 74	0.14 108	0.18 68	0.21 79	0.25 73	0.18 66	0.29 83	0.14 64	0.35 118	0.32 161	0.09 87	0.12 81	0.25 101	0.22 87	0.22 72	0.15 54

iRaftStereo_RVC	0.18 72	0.15 74	0.11 65	0.10 55	0.10 61	0.12 73	0.06 45	0.26 87	0.11 41	0.27 89	0.25 146	0.24 77	0.11 74	0.09 75	0.18 68	0.20 75	0.29 89	0.22 86	0.26 79	0.15 77	0.30 90	0.23 99	0.08 76	0.12 81	0.21 74	0.21 80	0.27 92	0.19 70

AANet_RVC	0.20 88	0.19 96	0.18 137	0.14 84	0.17 111	0.12 73	0.12 121	0.18 72	0.19 108	0.15 69	0.21 114	0.18 60	0.15 106	0.13 101	0.26 126	0.23 88	0.24 71	0.26 112	0.22 67	0.22 128	0.20 63	0.19 79	0.16 171	0.16 111	0.26 107	0.26 108	0.26 89	0.34 129

BridgeDepth_RVC	0.15 66	0.14 69	0.12 79	0.10 55	0.12 81	0.13 77	0.08 77	0.14 62	0.18 104	0.13 59	0.14 61	0.15 51	0.11 74	0.09 75	0.19 74	0.20 75	0.17 45	0.18 66	0.19 60	0.15 77	0.18 54	0.18 75	0.06 35	0.09 55	0.21 74	0.24 96	0.22 72	0.26 95
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DFGA-Net	0.19 81	0.20 105	0.11 65	0.16 100	0.11 74	0.13 77	0.11 113	0.28 94	0.14 67	0.26 86	0.17 79	0.25 80	0.12 85	0.10 82	0.21 94	0.25 100	0.28 82	0.22 86	0.29 83	0.15 77	0.24 76	0.20 86	0.10 92	0.14 94	0.22 81	0.21 80	0.23 81	0.22 80

CoSv	0.09 9	0.09 30	0.05 4	0.06 13	0.05 9	0.13 77	0.06 45	0.09 31	0.07 10	0.10 32	0.05 6	0.07 4	0.05 15	0.03 5	0.13 23	0.15 29	0.14 24	0.09 7	0.16 43	0.08 7	0.14 30	0.08 7	0.05 23	0.05 5	0.16 55	0.11 12	0.14 24	0.08 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 108	0.21 120	0.13 82	0.15 90	0.14 90	0.13 77	0.08 77	0.38 129	0.17 94	0.48 195	0.20 107	0.29 95	0.13 87	0.13 101	0.25 115	0.25 100	0.38 128	0.26 112	0.36 118	0.19 107	0.37 136	0.26 113	0.10 92	0.13 88	0.23 88	0.24 96	0.32 112	0.41 162

UniTT-Stereo	0.21 94	0.15 74	0.11 65	0.12 72	0.09 55	0.13 77	0.07 63	0.22 80	0.15 75	0.37 112	0.17 79	0.28 93	0.17 127	0.12 95	0.23 100	0.24 91	0.35 110	0.26 112	0.38 129	0.18 99	0.30 90	0.17 70	0.11 100	0.14 94	0.26 107	0.35 170	0.22 72	0.27 100

LL-Strereo2	0.24 108	0.18 92	0.14 92	0.17 104	0.15 96	0.13 77	0.09 85	0.36 118	0.21 135	0.51 227	0.18 87	0.33 117	0.17 127	0.10 82	0.25 115	0.28 121	0.39 135	0.27 121	0.45 168	0.22 128	0.33 107	0.20 86	0.12 107	0.14 94	0.24 94	0.27 114	0.33 120	0.26 95

anonymousdsp	0.18 72	0.16 81	0.13 82	0.12 72	0.10 61	0.13 77	0.09 85	0.24 84	0.13 59	0.28 92	0.16 73	0.23 71	0.08 46	0.11 90	0.19 74	0.23 88	0.24 71	0.20 76	0.30 87	0.15 77	0.34 110	0.21 92	0.09 87	0.11 72	0.19 68	0.15 38	0.24 84	0.16 57

RYNet	0.18 72	0.16 81	0.13 82	0.11 65	0.12 81	0.13 77	0.09 85	0.16 67	0.27 206	0.13 59	0.15 69	0.13 40	0.10 62	0.09 75	0.23 100	0.19 64	0.20 61	0.27 121	0.22 67	0.14 64	0.18 54	0.15 59	0.25 253	0.14 94	0.20 70	0.50 231	0.22 72	0.16 57

TS	0.19 81	0.16 81	0.14 92	0.13 78	0.12 81	0.14 85	0.08 77	0.30 101	0.15 75	0.14 66	0.23 125	0.25 80	0.11 74	0.11 90	0.20 82	0.21 79	0.21 65	0.21 82	0.29 83	0.16 88	0.26 81	0.24 105	0.08 76	0.12 81	0.26 107	0.22 87	0.30 101	0.32 122

DEFOM-Stereo	0.15 66	0.13 65	0.09 47	0.14 84	0.10 61	0.14 85	0.06 45	0.14 62	0.12 48	0.12 46	0.19 101	0.15 51	0.07 38	0.08 67	0.17 57	0.19 64	0.25 73	0.20 76	0.24 72	0.14 64	0.22 70	0.14 48	0.08 76	0.08 43	0.18 66	0.18 69	0.25 86	0.20 74

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 99	0.15 74	0.13 82	0.17 104	0.13 86	0.14 85	0.06 45	0.38 129	0.19 108	0.47 184	0.17 79	0.24 77	0.11 74	0.12 95	0.20 82	0.27 116	0.37 121	0.26 112	0.35 112	0.19 107	0.37 136	0.34 177	0.10 92	0.10 66	0.24 94	0.21 80	0.31 103	0.22 80

MGS-Stereo	0.24 108	0.23 131	0.16 113	0.16 100	0.14 90	0.14 85	0.10 103	0.34 114	0.14 67	0.28 92	0.20 107	0.24 77	0.13 87	0.17 134	0.25 115	0.26 108	0.40 140	0.34 184	0.39 134	0.25 151	0.36 127	0.25 109	0.14 136	0.17 124	0.26 107	0.24 96	0.35 125	0.34 129

TESTraft	0.25 113	0.21 120	0.15 105	0.15 90	0.16 104	0.14 85	0.13 130	0.28 94	0.26 196	0.41 123	0.19 101	0.27 86	0.30 236	0.07 57	0.24 104	0.31 172	0.34 106	0.24 100	0.30 87	0.18 99	0.35 118	0.39 208	0.09 87	0.17 124	0.34 144	0.33 155	0.35 125	0.31 115

RAFT + AFF	0.18 72	0.18 92	0.11 65	0.16 100	0.10 61	0.14 85	0.09 85	0.25 85	0.15 75	0.33 99	0.16 73	0.31 108	0.11 74	0.07 57	0.18 68	0.19 64	0.33 103	0.16 53	0.31 93	0.16 88	0.31 96	0.14 48	0.07 57	0.11 72	0.21 74	0.16 45	0.14 24	0.13 37

HUF	0.21 94	0.21 120	0.14 92	0.17 104	0.18 127	0.15 91	0.09 85	0.35 116	0.15 75	0.36 106	0.15 69	0.23 71	0.15 106	0.14 108	0.19 74	0.21 79	0.28 82	0.19 71	0.34 105	0.17 91	0.36 127	0.28 127	0.11 100	0.14 94	0.22 81	0.18 69	0.27 92	0.20 74

test_for_model	0.52 271	0.20 105	0.14 92	0.17 104	0.19 138	0.15 91	0.09 85	0.42 144	0.21 135	0.50 211	0.18 87	0.51 192	0.14 94	0.15 116	0.26 126	0.28 121	6.97 389	0.29 135	0.45 168	0.26 162	0.44 210	0.35 180	0.14 136	0.15 101	0.27 112	0.27 114	0.35 125	0.37 137

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 271	0.20 105	0.14 92	0.17 104	0.19 138	0.15 91	0.09 85	0.42 144	0.21 135	0.50 211	0.18 87	0.51 192	0.14 94	0.15 116	0.26 126	0.28 121	6.97 389	0.29 135	0.45 168	0.26 162	0.44 210	0.35 180	0.14 136	0.15 101	0.27 112	0.27 114	0.35 125	0.37 137

testlalala	0.52 271	0.20 105	0.14 92	0.17 104	0.19 138	0.15 91	0.09 85	0.42 144	0.21 135	0.50 211	0.18 87	0.51 192	0.14 94	0.15 116	0.26 126	0.28 121	6.97 389	0.29 135	0.45 168	0.26 162	0.44 210	0.35 180	0.14 136	0.15 101	0.27 112	0.27 114	0.35 125	0.37 137

GCAPDPT-zeroshot	0.52 271	0.20 105	0.14 92	0.17 104	0.19 138	0.15 91	0.09 85	0.42 144	0.21 135	0.50 211	0.18 87	0.51 192	0.14 94	0.15 116	0.26 126	0.28 121	6.97 389	0.29 135	0.45 168	0.26 162	0.44 210	0.35 180	0.14 136	0.15 101	0.27 112	0.27 114	0.35 125	0.37 137

GCAP-Stereo	0.52 271	0.20 105	0.14 92	0.17 104	0.19 138	0.15 91	0.09 85	0.42 144	0.21 135	0.50 211	0.18 87	0.51 192	0.14 94	0.15 116	0.26 126	0.28 121	6.97 389	0.29 135	0.45 168	0.26 162	0.44 210	0.35 180	0.14 136	0.15 101	0.27 112	0.27 114	0.35 125	0.37 137

RAFT+CT+SA	0.23 106	0.20 105	0.16 113	0.19 122	0.13 86	0.15 91	0.12 121	0.33 111	0.19 108	0.44 155	0.14 61	0.34 121	0.29 229	0.09 75	0.23 100	0.29 141	0.27 80	0.22 86	0.31 93	0.19 107	0.31 96	0.35 180	0.07 57	0.17 124	0.29 124	0.27 114	0.31 103	0.28 103

test_5	0.20 88	0.18 92	0.14 92	0.17 104	0.10 61	0.15 91	0.11 113	0.25 85	0.15 75	0.29 95	0.13 56	0.29 95	0.30 236	0.07 57	0.20 82	0.24 91	0.26 77	0.22 86	0.23 70	0.14 64	0.26 81	0.23 99	0.07 57	0.17 124	0.25 101	0.26 108	0.31 103	0.26 95

AnonymousM	0.28 128	0.19 96	0.14 92	0.18 119	0.17 111	0.15 91	0.11 113	0.42 144	0.17 94	0.47 184	0.28 155	0.35 126	0.11 74	0.15 116	0.27 138	0.31 172	0.45 193	0.28 126	0.39 134	0.19 107	0.44 210	0.26 113	0.14 136	0.16 111	0.24 94	0.30 136	0.48 192	0.67 259

RAFT	0.13 55	0.08 20	0.09 47	0.11 65	0.05 9	0.15 91	0.04 7	0.18 72	0.10 31	0.10 32	0.13 56	0.13 40	0.08 46	0.03 5	0.15 42	0.15 29	0.17 45	0.12 23	0.18 49	0.09 20	0.15 36	0.14 48	0.04 6	0.08 43	0.22 81	0.21 80	0.23 81	0.20 74

TDLM	0.16 69	0.19 96	0.14 92	0.15 90	0.17 111	0.15 91	0.11 113	0.16 67	0.14 67	0.12 46	0.22 120	0.17 57	0.14 94	0.10 82	0.17 57	0.18 61	0.21 65	0.20 76	0.18 49	0.14 64	0.19 60	0.13 39	0.11 100	0.15 101	0.17 61	0.16 45	0.18 56	0.18 68

DF_test	0.25 113	0.20 105	0.22 177	0.09 43	0.15 96	0.16 102	0.07 63	0.41 139	0.17 94	0.44 155	0.14 61	0.46 173	0.15 106	0.19 163	0.27 138	0.28 121	0.41 153	0.23 93	0.35 112	0.20 116	0.38 148	0.28 127	0.14 136	0.19 153	0.27 112	0.30 136	0.29 100	0.26 95

small-0shot	0.26 118	0.15 74	0.13 82	0.12 72	0.17 111	0.16 102	0.09 85	0.42 144	0.22 152	0.43 144	0.19 101	0.36 131	0.19 145	0.19 163	0.25 115	0.30 155	0.38 128	0.32 170	0.36 118	0.18 99	0.37 136	0.34 177	0.13 124	0.16 111	0.34 144	0.28 127	0.30 101	0.40 159

castereo++	0.31 149	0.23 131	0.18 137	0.32 204	0.17 111	0.16 102	0.13 130	0.50 206	0.25 181	0.55 275	0.24 131	0.59 247	0.16 115	0.16 126	0.25 115	0.29 141	0.46 205	0.30 151	0.45 168	0.25 151	0.47 234	0.41 221	0.13 124	0.22 180	0.35 152	0.37 183	0.49 206	0.36 134

plain	0.21 94	0.17 89	0.14 92	0.14 84	0.11 74	0.16 102	0.09 85	0.30 101	0.12 48	0.41 123	0.14 61	0.26 84	0.10 62	0.07 57	0.24 104	0.26 108	0.35 110	0.28 126	0.34 105	0.17 91	0.26 81	0.21 92	0.09 87	0.15 101	0.25 101	0.25 103	0.27 92	0.34 129

MIF-Stereo (partial)	0.21 94	0.16 81	0.15 105	0.13 78	0.12 81	0.16 102	0.08 77	0.28 94	0.19 108	0.30 96	0.18 87	0.21 65	0.12 85	0.10 82	0.24 104	0.26 108	0.35 110	0.27 121	0.30 87	0.17 91	0.30 90	0.20 86	0.10 92	0.16 111	0.27 112	0.23 91	0.27 92	0.27 100

anonymous	0.27 123	0.19 96	0.14 92	0.12 72	0.18 127	0.17 107	0.10 103	0.40 136	0.19 108	0.47 184	0.17 79	0.44 159	0.20 152	0.18 144	0.28 148	0.30 155	0.40 140	0.31 158	0.42 156	0.22 128	0.38 148	0.36 192	0.14 136	0.20 162	0.37 160	0.24 96	0.42 171	0.42 166

LG-G_1	0.18 72	0.16 81	0.11 65	0.17 104	0.15 96	0.17 107	0.10 103	0.20 76	0.10 31	0.18 72	0.14 61	0.27 86	0.10 62	0.13 101	0.19 74	0.19 64	0.28 82	0.23 93	0.36 118	0.17 91	0.26 81	0.20 86	0.08 76	0.11 72	0.21 74	0.19 75	0.27 92	0.28 103

LG-G	0.18 72	0.16 81	0.11 65	0.17 104	0.15 96	0.17 107	0.10 103	0.20 76	0.10 31	0.18 72	0.14 61	0.27 86	0.10 62	0.13 101	0.19 74	0.19 64	0.28 82	0.23 93	0.36 118	0.17 91	0.26 81	0.20 86	0.08 76	0.11 72	0.21 74	0.19 75	0.27 92	0.28 103

4D-IteraStereo	0.28 128	0.20 105	0.18 137	0.26 171	0.16 104	0.17 107	0.11 113	0.46 172	0.24 169	0.53 248	0.27 154	0.41 149	0.17 127	0.13 101	0.27 138	0.29 141	0.41 153	0.34 184	0.42 156	0.26 162	0.43 201	0.32 161	0.11 100	0.16 111	0.29 124	0.30 136	0.40 157	0.30 112

TestStereo1	0.26 118	0.24 139	0.15 105	0.17 104	0.17 111	0.17 107	0.13 130	0.32 107	0.24 169	0.43 144	0.18 87	0.27 86	0.33 251	0.08 67	0.25 115	0.30 155	0.35 110	0.24 100	0.32 98	0.19 107	0.36 127	0.40 216	0.12 107	0.17 124	0.34 144	0.33 155	0.39 152	0.31 115

SA-5K	0.26 118	0.24 139	0.15 105	0.17 104	0.17 111	0.17 107	0.13 130	0.32 107	0.24 169	0.43 144	0.18 87	0.27 86	0.33 251	0.08 67	0.25 115	0.30 155	0.35 110	0.24 100	0.32 98	0.19 107	0.36 127	0.40 216	0.12 107	0.17 124	0.34 144	0.33 155	0.39 152	0.31 115

DMCA	0.23 106	0.19 96	0.21 164	0.18 119	0.19 138	0.17 107	0.18 178	0.29 100	0.23 160	0.23 83	0.28 155	0.29 95	0.17 127	0.19 163	0.25 115	0.25 100	0.30 94	0.29 135	0.27 80	0.20 116	0.31 96	0.20 86	0.19 217	0.18 137	0.24 94	0.27 114	0.22 72	0.27 100

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 123	0.12 58	0.16 113	0.10 55	0.17 111	0.18 114	0.09 85	0.43 154	0.28 218	0.47 184	0.30 160	0.42 151	0.18 137	0.23 232	0.28 148	0.28 121	0.34 106	0.21 82	0.30 87	0.20 116	0.44 210	0.33 167	0.21 234	0.20 162	0.39 175	0.29 131	0.31 103	0.33 124

depth_test_26	0.32 156	0.24 139	0.18 137	0.15 90	0.16 104	0.18 114	0.11 113	0.58 282	0.21 135	0.66 328	0.19 101	0.86 295	0.16 115	0.19 163	0.26 126	0.32 186	0.59 294	0.30 151	0.54 204	0.22 128	0.57 294	0.30 140	0.18 205	0.17 124	0.29 124	0.32 147	0.35 125	0.35 132

SGD-Stereo	0.20 88	0.15 74	0.11 65	0.13 78	0.12 81	0.18 114	0.06 45	0.19 75	0.20 123	0.22 81	0.12 45	0.35 126	0.15 106	0.08 67	0.25 115	0.28 121	0.37 121	0.20 76	0.37 123	0.15 77	0.32 101	0.18 75	0.12 107	0.14 94	0.22 81	0.26 108	0.31 103	0.28 103

LoS_RVC	0.29 132	0.25 147	0.22 177	0.15 90	0.19 138	0.18 114	0.12 121	0.37 123	0.21 135	0.42 134	0.38 199	0.32 113	0.20 152	0.18 144	0.31 173	0.27 116	0.34 106	0.28 126	0.43 159	0.21 122	0.42 186	0.33 167	0.15 159	0.23 190	0.48 232	0.34 163	0.41 164	0.46 180

tt_ll	0.29 132	0.25 147	0.22 177	0.15 90	0.19 138	0.18 114	0.12 121	0.37 123	0.21 135	0.42 134	0.38 199	0.32 113	0.20 152	0.18 144	0.31 173	0.27 116	0.34 106	0.28 126	0.43 159	0.21 122	0.42 186	0.33 167	0.15 159	0.23 190	0.48 232	0.34 163	0.41 164	0.46 180

CAS	0.27 123	0.21 120	0.17 126	0.21 136	0.17 111	0.18 114	0.09 85	0.33 111	0.20 123	0.33 99	0.38 199	0.29 95	0.19 145	0.17 134	0.28 148	0.26 108	0.37 121	0.26 112	0.38 129	0.20 116	0.29 88	0.27 119	0.16 171	0.18 137	0.36 157	0.36 176	0.40 157	0.55 221

raft+_RVC	0.25 113	0.22 127	0.17 126	0.19 122	0.18 127	0.18 114	0.13 130	0.38 129	0.19 108	0.46 175	0.30 160	0.34 121	0.16 115	0.13 101	0.25 115	0.26 108	0.33 103	0.27 121	0.37 123	0.19 107	0.36 127	0.26 113	0.10 92	0.15 101	0.30 130	0.29 131	0.36 142	0.30 112

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 113	0.24 139	0.21 164	0.17 104	0.15 96	0.18 114	0.10 103	0.47 182	0.19 108	0.43 144	0.22 120	0.39 139	0.13 87	0.10 82	0.23 100	0.25 100	0.32 102	0.21 82	0.39 134	0.18 99	0.34 110	0.23 99	0.12 107	0.17 124	0.35 152	0.27 114	0.34 122	0.33 124

DepthFocus	0.26 118	0.19 96	0.13 82	0.16 100	0.14 90	0.19 122	0.09 85	0.41 139	0.19 108	0.42 134	0.18 87	0.35 126	0.13 87	0.20 180	0.24 104	0.29 141	0.43 171	0.25 107	0.43 159	0.24 146	0.39 158	0.25 109	0.17 186	0.16 111	0.24 94	0.25 103	0.35 125	0.45 177

S2M2_XL	0.27 123	0.20 105	0.20 152	0.15 90	0.16 104	0.19 122	0.18 178	0.48 190	0.21 135	0.43 144	0.21 114	0.43 153	0.14 94	0.17 134	0.26 126	0.26 108	0.47 211	0.23 93	0.35 112	0.21 122	0.40 164	0.24 105	0.16 171	0.18 137	0.29 124	0.25 103	0.33 120	0.38 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 140	0.22 127	0.21 164	0.23 153	0.18 127	0.19 122	0.12 121	0.44 156	0.35 260	0.43 144	0.40 212	0.40 145	0.21 163	0.18 144	0.32 184	0.29 141	0.42 162	0.31 158	0.37 123	0.27 175	0.35 118	0.33 167	0.13 124	0.18 137	0.37 160	0.51 237	0.31 103	0.47 189

RAFT_CTSACE	0.21 94	0.15 74	0.13 82	0.11 65	0.11 74	0.19 122	0.13 130	0.27 91	0.15 75	0.48 195	0.13 56	0.33 117	0.25 201	0.12 95	0.21 94	0.22 85	0.29 89	0.20 76	0.27 80	0.14 64	0.30 90	0.31 150	0.07 57	0.13 88	0.25 101	0.26 108	0.31 103	0.21 77

raftrobust	0.31 149	0.25 147	0.21 164	0.22 143	0.21 155	0.19 122	0.14 140	0.49 197	0.18 104	0.54 258	0.34 173	0.44 159	0.18 137	0.16 126	0.35 211	0.31 172	0.42 162	0.32 170	0.42 156	0.29 194	0.41 178	0.31 150	0.14 136	0.17 124	0.41 191	0.38 186	0.38 148	0.38 147

delet	0.17 71	0.16 81	0.16 113	0.20 131	0.14 90	0.19 122	0.12 121	0.15 66	0.13 59	0.19 76	0.17 79	0.19 62	0.11 74	0.15 116	0.20 82	0.19 64	0.22 68	0.20 76	0.18 49	0.18 99	0.21 64	0.14 48	0.11 100	0.13 88	0.20 70	0.20 79	0.18 56	0.22 80

CCAANet	0.22 99	0.20 105	0.23 187	0.20 131	0.18 127	0.19 122	0.19 186	0.21 79	0.24 169	0.19 76	0.23 125	0.35 126	0.19 145	0.14 108	0.29 155	0.27 116	0.28 82	0.24 100	0.21 65	0.17 91	0.30 90	0.19 79	0.15 159	0.13 88	0.25 101	0.23 91	0.25 86	0.33 124

SCION-MonSter(vits)	0.13 55	0.23 131	0.15 105	0.21 136	0.20 147	0.20 129	0.11 113	0.10 39	0.10 31	0.10 32	0.12 45	0.12 34	0.08 46	0.05 27	0.14 31	0.16 35	0.16 40	0.12 23	0.15 35	0.10 31	0.14 30	0.11 23	0.05 23	0.05 5	0.17 61	0.14 32	0.16 39	0.16 57

YMNet	0.22 99	0.21 120	0.17 126	0.21 136	0.17 111	0.20 129	0.17 169	0.26 87	0.24 169	0.18 72	0.15 69	0.31 108	0.17 127	0.21 199	0.24 104	0.24 91	0.26 77	0.22 86	0.30 87	0.15 77	0.26 81	0.22 96	0.14 136	0.14 94	0.26 107	0.23 91	0.27 92	0.26 95

MIM_Stereo	0.22 99	0.17 89	0.16 113	0.19 122	0.15 96	0.20 129	0.10 103	0.28 94	0.13 59	0.43 144	0.19 101	0.31 108	0.10 62	0.12 95	0.21 94	0.28 121	0.36 119	0.26 112	0.34 105	0.20 116	0.35 118	0.24 105	0.08 76	0.16 111	0.24 94	0.21 80	0.32 112	0.23 85

CES	0.33 167	0.19 96	0.19 149	0.19 122	0.21 155	0.20 129	0.09 85	0.85 333	0.18 104	0.42 134	0.55 282	0.49 184	0.16 115	0.20 180	0.31 173	0.37 234	0.47 211	0.28 126	0.41 151	0.24 146	0.66 323	0.35 180	0.17 186	0.18 137	0.42 197	0.33 155	0.42 171	0.50 201

ARAFT	0.24 108	0.20 105	0.15 105	0.20 131	0.16 104	0.20 129	0.10 103	0.32 107	0.19 108	0.45 162	0.24 131	0.34 121	0.13 87	0.10 82	0.24 104	0.25 100	0.41 153	0.34 184	0.34 105	0.16 88	0.35 118	0.21 92	0.11 100	0.13 88	0.29 124	0.24 96	0.32 112	0.29 107

AFF-stereo	0.22 99	0.22 127	0.18 137	0.15 90	0.13 86	0.20 129	0.09 85	0.38 129	0.19 108	0.42 134	0.20 107	0.30 104	0.11 74	0.08 67	0.19 74	0.24 91	0.28 82	0.19 71	0.35 112	0.15 77	0.29 88	0.19 79	0.09 87	0.12 81	0.27 112	0.28 127	0.32 112	0.24 89

MMNet	0.20 88	0.20 105	0.17 126	0.21 136	0.17 111	0.20 129	0.14 140	0.23 81	0.16 87	0.19 76	0.20 107	0.27 86	0.11 74	0.22 211	0.21 94	0.21 79	0.27 80	0.24 100	0.29 83	0.18 99	0.23 72	0.15 59	0.12 107	0.15 101	0.23 88	0.23 91	0.22 72	0.25 91

PMTNet	0.33 167	0.28 173	0.20 152	0.26 171	0.22 165	0.20 129	0.19 186	0.45 163	0.21 135	0.50 211	0.24 131	0.52 202	0.15 106	0.18 144	0.31 173	0.33 198	0.47 211	0.28 126	0.55 207	0.25 151	0.46 228	0.27 119	0.16 171	0.16 111	0.46 215	0.37 183	0.48 192	0.64 250

LGCAT	0.27 123	0.24 139	0.16 113	0.17 104	0.16 104	0.21 137	0.14 140	0.41 139	0.21 135	0.43 144	0.23 125	0.36 131	0.15 106	0.18 144	0.26 126	0.28 121	0.47 211	0.25 107	0.37 123	0.24 146	0.42 186	0.27 119	0.22 238	0.20 162	0.31 134	0.31 142	0.35 125	0.37 137

trnet	0.31 149	0.28 173	0.22 177	0.25 160	0.20 147	0.21 137	0.12 121	0.49 197	0.20 123	0.52 237	0.24 131	0.55 217	0.22 176	0.20 180	0.28 148	0.32 186	0.48 224	0.26 112	0.41 151	0.22 128	0.45 222	0.30 140	0.14 136	0.21 176	0.38 166	0.35 170	0.49 206	0.53 215

anonymousdsp2	0.26 118	0.28 173	0.18 137	0.19 122	0.16 104	0.21 137	0.14 140	0.37 123	0.19 108	0.38 117	0.22 120	0.36 131	0.16 115	0.14 108	0.22 99	0.26 108	0.36 119	0.25 107	0.56 212	0.21 122	0.37 136	0.31 150	0.13 124	0.18 137	0.31 134	0.25 103	0.38 148	0.29 107

GMOStereo	0.30 140	0.23 131	0.16 113	0.19 122	0.18 127	0.21 137	0.13 130	0.46 172	0.25 181	0.56 285	0.24 131	0.43 153	0.26 205	0.16 126	0.27 138	0.28 121	0.40 140	0.29 135	0.44 163	0.23 137	0.42 186	0.45 248	0.12 107	0.16 111	0.42 197	0.38 186	0.48 192	0.31 115

error version	0.30 140	0.23 131	0.16 113	0.19 122	0.18 127	0.21 137	0.13 130	0.46 172	0.25 181	0.56 285	0.24 131	0.43 153	0.26 205	0.16 126	0.27 138	0.28 121	0.40 140	0.29 135	0.44 163	0.23 137	0.42 186	0.45 248	0.12 107	0.16 111	0.42 197	0.38 186	0.48 192	0.31 115

test-v	0.30 140	0.23 131	0.16 113	0.19 122	0.18 127	0.21 137	0.13 130	0.46 172	0.25 181	0.56 285	0.24 131	0.43 153	0.26 205	0.16 126	0.27 138	0.28 121	0.40 140	0.29 135	0.44 163	0.23 137	0.42 186	0.45 248	0.12 107	0.16 111	0.42 197	0.38 186	0.48 192	0.31 115

test-2	0.30 140	0.23 131	0.16 113	0.19 122	0.18 127	0.21 137	0.13 130	0.46 172	0.25 181	0.56 285	0.24 131	0.43 153	0.26 205	0.16 126	0.27 138	0.28 121	0.40 140	0.29 135	0.44 163	0.23 137	0.42 186	0.45 248	0.12 107	0.16 111	0.42 197	0.38 186	0.48 192	0.31 115

castereo	0.32 156	0.23 131	0.18 137	0.26 171	0.20 147	0.22 144	0.14 140	0.48 190	0.25 181	0.54 258	0.30 160	0.52 202	0.16 115	0.15 116	0.27 138	0.31 172	0.48 224	0.29 135	0.52 192	0.26 162	0.48 238	0.39 208	0.14 136	0.18 137	0.40 185	0.39 197	0.38 148	0.44 174

raft_robust	0.34 174	0.27 166	0.19 149	0.29 187	0.22 165	0.22 144	0.16 164	0.52 239	0.28 218	0.64 320	0.25 146	0.48 180	0.26 205	0.18 144	0.32 184	0.33 198	0.44 186	0.34 184	0.52 192	0.28 183	0.44 210	0.47 266	0.12 107	0.21 176	0.44 208	0.44 212	0.49 206	0.46 180

CREStereo++_RVC	0.32 156	0.25 147	0.18 137	0.23 153	0.25 184	0.22 144	0.15 151	0.45 163	0.26 196	0.48 195	0.28 155	0.48 180	0.44 286	0.18 144	0.26 126	0.30 155	0.47 211	0.25 107	0.38 129	0.23 137	0.41 178	0.30 140	0.13 124	0.24 203	0.40 185	0.32 147	0.51 221	0.52 211
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
RALCasStereoNet	0.30 140	0.31 204	0.21 164	0.28 183	0.23 172	0.22 144	0.15 151	0.45 163	0.19 108	0.48 195	0.30 160	0.44 159	0.19 145	0.14 108	0.33 189	0.30 155	0.44 186	0.38 233	0.39 134	0.25 151	0.41 178	0.26 113	0.13 124	0.21 176	0.40 185	0.33 155	0.35 125	0.38 147

CREStereo	0.32 156	0.27 166	0.22 177	0.25 160	0.20 147	0.22 144	0.12 121	0.49 197	0.20 123	0.50 211	0.24 131	0.54 211	0.22 176	0.20 180	0.29 155	0.33 198	0.49 233	0.26 112	0.41 151	0.22 128	0.46 228	0.30 140	0.15 159	0.21 176	0.39 175	0.34 163	0.48 192	0.52 211
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
HITNet	0.28 128	0.27 166	0.21 164	0.22 143	0.21 155	0.22 144	0.15 151	0.41 139	0.22 152	0.50 211	0.35 178	0.44 159	0.21 163	0.17 134	0.26 126	0.24 91	0.33 103	0.31 158	0.31 93	0.19 107	0.32 101	0.28 127	0.16 171	0.18 137	0.31 134	0.28 127	0.44 178	0.42 166
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
Sa-1000	0.32 156	0.29 186	0.17 126	0.20 131	0.20 147	0.23 150	0.10 103	0.49 197	0.28 218	0.55 275	0.26 149	0.46 173	0.17 127	0.20 180	0.31 173	0.31 172	0.45 193	0.33 176	0.50 187	0.22 128	0.41 178	0.43 235	0.14 136	0.20 162	0.42 197	0.41 203	0.51 221	0.40 159

test_3	0.35 179	0.25 147	0.20 152	0.25 160	0.25 184	0.23 150	0.15 151	0.51 221	0.23 160	0.54 258	0.24 131	0.67 266	0.28 223	0.17 134	0.34 202	0.31 172	0.45 193	0.33 176	0.86 274	0.32 216	0.44 210	0.50 284	0.11 100	0.22 180	0.38 166	0.38 186	0.41 164	0.37 137

rafts_anoy	0.29 132	0.30 193	0.23 187	0.22 143	0.24 179	0.23 150	0.14 140	0.44 156	0.18 104	0.44 155	0.34 173	0.40 145	0.16 115	0.14 108	0.33 189	0.30 155	0.40 140	0.37 223	0.40 144	0.25 151	0.38 148	0.29 137	0.12 107	0.20 162	0.38 166	0.33 155	0.35 125	0.41 162

RALAANet	0.29 132	0.31 204	0.23 187	0.22 143	0.21 155	0.23 150	0.16 164	0.38 129	0.19 108	0.33 99	0.38 199	0.35 126	0.18 137	0.15 116	0.33 189	0.29 141	0.38 128	0.37 223	0.48 184	0.27 175	0.36 127	0.29 137	0.15 159	0.20 162	0.34 144	0.30 136	0.35 125	0.35 132

PWCDC_ROB	0.45 242	0.20 105	0.30 228	0.20 131	0.33 247	0.23 150	0.29 238	0.26 87	0.96 343	0.21 80	0.54 279	0.30 104	2.04 352	0.49 318	0.51 284	0.41 262	0.38 128	0.41 262	0.39 134	0.37 240	0.37 136	0.61 320	0.35 285	0.31 259	0.24 94	0.49 228	0.35 125	0.53 215

SA	0.30 140	0.27 166	0.17 126	0.18 119	0.17 111	0.24 155	0.10 103	0.47 182	0.26 196	0.54 258	0.20 107	0.46 173	0.14 94	0.12 95	0.30 163	0.30 155	0.41 153	0.30 151	0.40 144	0.23 137	0.37 136	0.37 199	0.10 92	0.20 162	0.41 191	0.38 186	0.49 206	0.37 137

CIPLG	0.29 132	0.26 160	0.17 126	0.22 143	0.17 111	0.24 155	0.14 140	0.50 206	0.17 94	0.46 175	0.37 191	0.45 166	0.22 176	0.25 248	0.30 163	0.30 155	0.43 171	0.29 135	0.39 134	0.28 183	0.40 164	0.28 127	0.13 124	0.18 137	0.31 134	0.25 103	0.32 112	0.29 107

IPLGR_C	0.29 132	0.26 160	0.17 126	0.22 143	0.17 111	0.24 155	0.14 140	0.50 206	0.17 94	0.46 175	0.37 191	0.45 166	0.24 192	0.25 248	0.30 163	0.30 155	0.43 171	0.30 151	0.39 134	0.28 183	0.40 164	0.28 127	0.13 124	0.17 124	0.31 134	0.26 108	0.32 112	0.30 112

AASNet	0.20 88	0.22 127	0.15 105	0.21 136	0.18 127	0.24 155	0.17 169	0.23 81	0.14 67	0.22 81	0.26 149	0.21 65	0.13 87	0.16 126	0.20 82	0.22 85	0.28 82	0.23 93	0.24 72	0.19 107	0.23 72	0.19 79	0.12 107	0.16 111	0.23 88	0.21 80	0.22 72	0.19 70

test-3	0.33 167	0.25 147	0.20 152	0.25 160	0.25 184	0.24 155	0.15 151	0.50 206	0.21 135	0.51 227	0.24 131	0.63 259	0.24 192	0.17 134	0.34 202	0.29 141	0.45 193	0.31 158	0.84 270	0.30 201	0.41 178	0.42 228	0.12 107	0.20 162	0.31 134	0.27 114	0.41 164	0.38 147

test_1	0.33 167	0.25 147	0.20 152	0.25 160	0.25 184	0.24 155	0.15 151	0.50 206	0.21 135	0.51 227	0.24 131	0.64 261	0.24 192	0.16 126	0.34 202	0.29 141	0.45 193	0.31 158	0.85 272	0.30 201	0.41 178	0.42 228	0.12 107	0.20 162	0.31 134	0.27 114	0.41 164	0.38 147

ACRE	0.29 132	0.26 160	0.17 126	0.22 143	0.17 111	0.24 155	0.14 140	0.50 206	0.17 94	0.46 175	0.37 191	0.45 166	0.23 185	0.25 248	0.30 163	0.30 155	0.43 171	0.29 135	0.39 134	0.29 194	0.40 164	0.27 119	0.13 124	0.18 137	0.30 130	0.26 108	0.32 112	0.29 107

DMCA-RVC	0.31 149	0.25 147	0.28 221	0.25 160	0.27 205	0.24 155	0.25 223	0.36 118	0.31 240	0.33 99	0.38 199	0.54 211	0.24 192	0.20 180	0.40 233	0.35 219	0.35 110	0.34 184	0.35 112	0.29 194	0.37 136	0.33 167	0.22 238	0.24 203	0.29 124	0.29 131	0.36 142	0.41 162

GANet	0.22 99	0.20 105	0.20 152	0.22 143	0.23 172	0.24 155	0.19 186	0.31 104	0.17 94	0.24 84	0.21 114	0.29 95	0.14 94	0.14 108	0.21 94	0.24 91	0.29 89	0.31 158	0.24 72	0.15 77	0.24 76	0.19 79	0.16 171	0.17 124	0.23 88	0.21 80	0.26 89	0.24 89

IER	0.29 132	0.24 139	0.24 197	0.24 155	0.21 155	0.25 164	0.17 169	0.35 116	0.21 135	0.36 106	0.45 243	0.51 192	0.20 152	0.24 240	0.32 184	0.29 141	0.38 128	0.31 158	0.33 102	0.23 137	0.33 107	0.27 119	0.20 230	0.19 153	0.30 130	0.32 147	0.35 125	0.39 156

IPLG	0.30 140	0.28 173	0.24 197	0.22 143	0.20 147	0.25 164	0.15 151	0.45 163	0.19 108	0.45 162	0.28 155	0.45 166	0.18 137	0.23 232	0.33 189	0.29 141	0.43 171	0.35 200	0.40 144	0.28 183	0.35 118	0.44 241	0.12 107	0.20 162	0.35 152	0.36 176	0.37 144	0.37 137

s12784h	0.39 203	0.35 235	0.25 208	0.46 264	0.29 223	0.25 164	0.18 178	0.49 197	0.22 152	0.51 227	0.34 173	0.62 255	0.32 246	0.21 199	0.27 138	0.28 121	0.48 224	0.29 135	0.52 192	0.23 137	0.51 255	0.30 140	0.15 159	0.23 190	0.51 248	0.52 240	0.70 290	1.14 312

HCRNet	0.24 108	0.30 193	0.15 105	0.34 218	0.15 96	0.25 164	0.15 151	0.30 101	0.14 67	0.69 333	0.32 165	0.39 139	0.14 94	0.17 134	0.20 82	0.20 75	0.30 94	0.22 86	0.33 102	0.15 77	0.24 76	0.15 59	0.16 171	0.12 81	0.20 70	0.24 96	0.24 84	0.22 80

CVANet_RVC	0.22 99	0.29 186	0.21 164	0.29 187	0.22 165	0.25 164	0.15 151	0.27 91	0.16 87	0.24 84	0.34 173	0.23 71	0.19 145	0.14 108	0.20 82	0.22 85	0.25 73	0.24 100	0.24 72	0.17 91	0.24 76	0.17 70	0.13 124	0.18 137	0.23 88	0.19 75	0.22 72	0.23 85

DN-CSS_ROB	0.36 184	0.31 204	0.30 228	0.31 195	0.30 233	0.25 164	0.17 169	0.51 221	0.25 181	0.51 227	0.56 286	0.56 223	0.36 262	0.18 144	0.31 173	0.28 121	0.41 153	0.31 158	0.81 266	0.27 175	0.37 136	0.25 109	0.22 238	0.32 265	0.37 160	0.32 147	0.41 164	0.38 147

MyStereo04	0.43 232	0.39 262	0.40 272	0.34 218	0.31 238	0.26 170	0.22 205	0.51 221	0.37 270	0.50 211	0.37 191	0.55 217	0.28 223	0.17 134	0.50 279	0.39 245	0.44 186	0.39 246	1.11 306	0.40 256	0.48 238	0.44 241	0.17 186	0.31 259	0.53 254	0.61 272	0.65 275	0.51 205

BEATNet_4x	0.35 179	0.29 186	0.24 197	0.27 177	0.26 196	0.26 170	0.22 205	0.45 163	0.28 218	0.57 298	0.33 168	0.49 184	0.28 223	0.19 163	0.35 211	0.33 198	0.40 140	0.40 254	0.39 134	0.25 151	0.46 228	0.47 266	0.21 234	0.25 216	0.36 157	0.34 163	0.51 221	0.48 196

RASNet	0.31 149	0.32 216	0.30 228	0.27 177	0.24 179	0.26 170	0.20 196	0.46 172	0.26 196	0.41 123	0.33 168	0.40 145	0.25 201	0.20 180	0.25 115	0.28 121	0.38 128	0.30 151	0.34 105	0.21 122	0.40 164	0.29 137	0.14 136	0.30 249	0.33 143	0.34 163	0.49 206	0.47 189

G2L-Stereo	0.32 156	0.29 186	0.21 164	0.25 160	0.27 205	0.27 173	0.18 178	0.43 154	0.25 181	0.44 155	0.45 243	0.40 145	0.30 236	0.21 199	0.29 155	0.31 172	0.42 162	0.32 170	0.34 105	0.24 146	0.35 118	0.30 140	0.21 234	0.20 162	0.37 160	0.41 203	0.42 171	0.39 156

CASnet	0.30 140	0.26 160	0.18 137	0.22 143	0.20 147	0.27 173	0.12 121	0.48 190	0.24 169	0.54 258	0.35 178	0.55 217	0.21 163	0.19 163	0.27 138	0.25 100	0.37 121	0.23 93	0.54 204	0.20 116	0.42 186	0.31 150	0.15 159	0.18 137	0.30 130	0.27 114	0.40 157	0.42 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.41 222	0.33 227	0.21 164	0.28 183	0.31 238	0.27 173	0.16 164	1.20 352	0.22 152	0.76 342	0.69 314	0.57 231	0.27 220	0.20 180	0.31 173	0.39 245	0.46 205	0.29 135	0.52 192	0.26 162	0.52 262	0.37 199	0.17 186	0.18 137	0.59 277	0.47 220	0.48 192	0.58 233
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MIPNet	0.35 179	0.32 216	0.24 197	0.26 171	0.23 172	0.27 173	0.15 151	0.50 206	0.20 123	0.45 162	0.37 191	0.52 202	0.29 229	0.22 211	0.35 211	0.33 198	0.46 205	0.37 223	0.51 190	0.37 240	0.36 127	0.44 241	0.14 136	0.19 153	0.46 215	0.51 237	0.42 171	0.51 205

FINET	0.31 149	0.30 193	0.31 238	0.34 218	0.24 179	0.27 173	0.29 238	0.36 118	0.28 218	0.39 119	0.26 149	0.37 134	0.23 185	0.22 211	0.43 252	0.35 219	0.37 121	0.28 126	0.46 178	0.25 151	0.35 118	0.28 127	0.24 250	0.24 203	0.35 152	0.27 114	0.39 152	0.32 122

IPLGR	0.38 192	0.41 267	0.25 208	0.35 224	0.32 242	0.28 178	0.18 178	0.50 206	0.27 206	0.48 195	0.48 255	0.52 202	0.25 201	0.22 211	0.37 219	0.31 172	0.42 162	0.39 246	0.63 234	0.38 247	0.40 164	0.48 271	0.14 136	0.22 180	0.48 232	0.47 220	0.48 192	0.46 180

HGLStereo	0.32 156	0.32 216	0.25 208	0.27 177	0.27 205	0.28 178	0.17 169	0.39 135	0.23 160	0.40 121	0.56 286	0.33 117	0.19 145	0.24 240	0.30 163	0.34 211	0.44 186	0.39 246	0.41 151	0.28 183	0.39 158	0.32 161	0.18 205	0.25 216	0.40 185	0.38 186	0.35 125	0.33 124

HLF11	0.33 167	0.32 216	0.22 177	0.31 195	0.22 165	0.29 180	0.15 151	0.51 221	0.29 229	0.44 155	0.37 191	0.44 159	0.20 152	0.20 180	0.33 189	0.31 172	0.43 171	0.36 206	0.64 239	0.26 162	0.34 110	0.33 167	0.19 217	0.23 190	0.38 166	0.40 201	0.37 144	0.47 189

HLf8	0.38 192	0.35 235	0.23 187	0.37 229	0.28 218	0.29 180	0.19 186	0.54 253	0.32 243	0.46 175	0.46 249	0.52 202	0.26 205	0.20 180	0.40 233	0.33 198	0.45 193	0.36 206	0.66 241	0.31 208	0.40 164	0.39 208	0.20 230	0.30 249	0.43 204	0.52 240	0.46 180	0.50 201

AE-Stereo	0.38 192	0.32 216	0.23 187	0.34 218	0.25 184	0.29 180	0.16 164	0.49 197	0.24 169	0.55 275	0.22 120	0.67 266	0.23 185	0.19 163	0.33 189	0.35 219	0.52 265	0.41 262	0.59 224	0.37 240	0.50 250	0.50 284	0.14 136	0.30 249	0.51 248	0.46 217	0.55 242	0.48 196

sCroCo_RVC	0.40 207	0.30 193	0.24 197	0.24 155	0.22 165	0.29 180	0.18 178	0.50 206	0.32 243	0.44 155	0.33 168	0.37 134	0.37 270	0.17 134	0.45 260	0.60 332	0.55 282	0.47 290	0.64 239	0.39 252	0.68 328	0.62 322	0.22 238	0.31 259	0.48 232	0.44 212	0.58 252	0.48 196

ManiGeoR	0.36 184	0.34 232	0.24 197	0.37 229	0.25 184	0.30 184	0.18 178	0.51 221	0.36 265	0.47 184	0.44 240	0.51 192	0.20 152	0.19 163	0.35 211	0.32 186	0.42 162	0.36 206	0.67 244	0.27 175	0.40 164	0.37 199	0.18 205	0.28 239	0.39 175	0.47 220	0.39 152	0.43 170

HLf10	0.36 184	0.34 232	0.24 197	0.37 229	0.25 184	0.30 184	0.18 178	0.51 221	0.36 265	0.47 184	0.44 240	0.51 192	0.20 152	0.19 163	0.35 211	0.32 186	0.42 162	0.36 206	0.67 244	0.27 175	0.40 164	0.37 199	0.18 205	0.28 239	0.39 175	0.47 220	0.39 152	0.43 170

S2M2_L	0.31 149	0.28 173	0.29 224	0.21 136	0.22 165	0.30 184	0.19 186	0.44 156	0.20 123	0.52 237	0.17 79	0.37 134	0.13 87	0.27 260	0.33 189	0.31 172	0.49 233	0.28 126	0.41 151	0.28 183	0.43 201	0.28 127	0.22 238	0.22 180	0.32 142	0.30 136	0.46 180	0.50 201
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GLC_STEREO	0.36 184	0.31 204	0.29 224	0.31 195	0.27 205	0.30 184	0.23 215	0.49 197	0.22 152	0.54 258	0.43 237	0.48 180	0.21 163	0.22 211	0.29 155	0.31 172	0.54 279	0.33 176	0.47 182	0.30 201	0.60 306	0.46 256	0.18 205	0.24 203	0.39 175	0.28 127	0.57 249	0.42 166

UPFNet	0.28 128	0.25 147	0.26 215	0.26 171	0.23 172	0.30 184	0.21 197	0.34 114	0.25 181	0.35 105	0.32 165	0.33 117	0.21 163	0.23 232	0.31 173	0.28 121	0.37 121	0.31 158	0.37 123	0.23 137	0.27 87	0.24 105	0.18 205	0.20 162	0.28 122	0.29 131	0.32 112	0.29 107

DeepPrunerF	0.55 279	0.29 186	0.30 228	0.37 229	0.86 338	0.30 184	0.37 257	0.42 144	0.34 257	0.34 103	0.53 276	0.34 121	0.22 176	0.31 276	0.38 222	0.40 252	0.42 162	0.34 184	0.56 212	0.36 235	0.41 178	0.33 167	0.27 262	0.26 227	4.90 390	0.50 231	0.38 148	0.46 180

CFNet	0.34 174	0.31 204	0.25 208	0.38 237	0.32 242	0.30 184	0.23 215	0.46 172	0.26 196	0.41 123	0.36 185	0.58 237	0.30 236	0.24 240	0.28 148	0.26 108	0.39 135	0.34 184	0.37 123	0.26 162	0.35 118	0.22 96	0.17 186	0.24 203	0.47 221	0.39 197	0.46 180	0.51 205

PDISCO_ROB	0.34 174	0.31 204	0.32 246	0.28 183	0.24 179	0.30 184	0.21 197	0.36 118	0.24 169	0.27 89	0.35 178	0.32 113	0.24 192	0.18 144	0.36 217	0.40 252	0.40 140	0.51 306	0.36 118	0.31 208	0.44 210	0.40 216	0.17 186	0.25 216	0.41 191	0.43 209	0.62 267	0.46 180

TestStereo_HLe17	0.39 203	0.38 254	0.25 208	0.43 258	0.29 223	0.31 192	0.21 197	0.58 282	0.37 270	0.52 237	0.40 212	0.58 237	0.26 205	0.18 144	0.39 225	0.33 198	0.43 171	0.36 206	0.61 227	0.31 208	0.40 164	0.43 235	0.18 205	0.34 271	0.48 232	0.53 247	0.47 186	0.46 180

coex_refinement	0.33 167	0.31 204	0.23 187	0.26 171	0.25 184	0.31 192	0.17 169	0.45 163	0.34 257	0.41 123	0.42 227	0.39 139	0.20 152	0.21 199	0.34 202	0.34 211	0.39 135	0.34 184	0.38 129	0.22 128	0.34 110	0.30 140	0.19 217	0.23 190	0.38 166	0.38 186	0.43 175	0.64 250

Reg-Stereo(zero)	0.38 192	0.29 186	0.31 238	0.30 192	0.21 155	0.31 192	0.22 205	0.54 253	0.26 196	0.53 248	0.61 300	0.55 217	0.23 185	0.21 199	0.24 104	0.34 211	0.43 171	0.33 176	0.79 260	0.25 151	0.42 186	0.42 228	0.16 171	0.24 203	0.39 175	0.43 209	0.53 234	0.63 246

FLISNet	0.38 192	0.29 186	0.31 238	0.30 192	0.21 155	0.31 192	0.22 205	0.54 253	0.26 196	0.53 248	0.61 300	0.55 217	0.23 185	0.21 199	0.24 104	0.34 211	0.43 171	0.33 176	0.79 260	0.25 151	0.42 186	0.42 228	0.16 171	0.24 203	0.39 175	0.43 209	0.53 234	0.63 246

Any-RAFT	0.43 232	0.27 166	0.51 300	0.37 229	0.28 218	0.31 192	0.21 197	0.50 206	0.26 196	0.48 195	0.54 279	0.57 231	0.19 145	0.19 163	0.33 189	0.37 234	0.49 233	0.34 184	0.83 267	0.33 224	0.53 269	0.42 228	0.17 186	0.23 190	0.70 302	0.84 315	0.50 215	0.89 299

GMStereo	0.32 156	0.32 216	0.20 152	0.27 177	0.25 184	0.31 192	0.24 220	0.48 190	0.25 181	0.37 112	0.30 160	0.54 211	0.27 220	0.19 163	0.30 163	0.30 155	0.45 193	0.29 135	0.56 212	0.32 216	0.39 158	0.25 109	0.18 205	0.22 180	0.39 175	0.30 136	0.47 186	0.33 124
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.32 156	0.28 173	0.27 217	0.29 187	0.27 205	0.31 192	0.21 197	0.41 139	0.26 196	0.41 123	0.37 191	0.39 139	0.28 223	0.25 248	0.31 173	0.30 155	0.43 171	0.35 200	0.39 134	0.26 162	0.33 107	0.32 161	0.19 217	0.26 227	0.34 144	0.37 183	0.37 144	0.41 162

DLCB_ROB	0.40 207	0.36 239	0.35 259	0.32 204	0.32 242	0.31 192	0.27 229	0.42 144	0.34 257	0.46 175	0.49 258	0.54 211	0.37 270	0.30 270	0.37 219	0.33 198	0.44 186	0.38 233	0.40 144	0.32 216	0.44 210	0.34 177	0.27 262	0.31 259	0.81 328	0.57 259	0.55 242	0.46 180

cross-raft	0.42 226	0.32 216	0.22 177	0.32 204	0.26 196	0.32 200	0.19 186	0.54 253	0.27 206	0.55 275	0.39 209	0.58 237	0.20 152	0.20 180	0.36 217	0.48 293	0.51 257	0.37 223	1.06 303	0.44 279	0.56 285	0.59 314	0.14 136	0.25 216	0.57 269	0.54 249	0.59 255	0.59 235

sAnonymous2	0.40 207	0.28 173	0.24 197	0.25 160	0.23 172	0.32 200	0.22 205	0.56 270	0.30 235	0.41 123	0.38 199	0.39 139	0.29 229	0.18 144	0.46 264	0.50 301	0.53 270	0.49 296	0.80 264	0.42 265	0.53 269	0.56 306	0.19 217	0.25 216	0.50 245	0.52 240	0.51 221	0.56 225

CroCo_RVC	0.40 207	0.28 173	0.24 197	0.25 160	0.23 172	0.32 200	0.22 205	0.56 270	0.30 235	0.41 123	0.38 199	0.39 139	0.29 229	0.18 144	0.46 264	0.50 301	0.53 270	0.49 296	0.80 264	0.42 265	0.53 269	0.56 306	0.19 217	0.25 216	0.50 245	0.52 240	0.51 221	0.56 225

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 192	0.38 254	0.38 264	0.34 218	0.47 285	0.32 200	0.52 298	0.40 136	0.44 286	0.41 123	0.41 217	0.56 223	0.26 205	0.41 306	0.43 252	0.30 155	0.39 135	0.33 176	0.40 144	0.27 175	0.34 110	0.27 119	0.22 238	0.24 203	0.37 160	0.47 220	0.40 157	0.44 174
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSKI-zero shot	0.46 247	0.28 173	0.20 152	0.31 195	0.27 205	0.33 204	0.24 220	0.56 270	0.24 169	0.53 248	0.40 212	0.55 217	0.21 163	0.19 163	0.33 189	0.42 269	0.51 257	0.36 206	1.37 313	0.41 259	0.52 262	0.47 266	0.16 171	0.23 190	0.49 239	1.13 346	0.80 309	0.78 277

EGLCR-Stereo	0.32 156	0.28 173	0.18 137	0.24 155	0.25 184	0.33 204	0.11 113	0.48 190	0.20 123	0.49 205	0.19 101	0.49 184	0.15 106	0.17 134	0.24 104	0.28 121	0.45 193	0.31 158	0.45 168	0.25 151	0.49 243	0.41 221	0.14 136	0.18 137	0.34 144	0.31 142	0.74 301	0.57 230

LMCR-Stereo	0.37 189	0.31 204	0.23 187	0.25 160	0.25 184	0.33 204	0.19 186	0.44 156	0.27 206	0.45 162	0.35 178	0.51 192	0.34 253	0.21 199	0.35 211	0.35 219	0.50 250	0.38 233	0.74 254	0.41 259	0.46 228	0.44 241	0.20 230	0.23 190	0.40 185	0.38 186	0.51 221	0.51 205

TANstereo	0.40 207	0.25 147	0.18 137	0.29 187	0.27 205	0.33 204	0.17 169	0.37 123	0.20 123	0.45 162	0.21 114	0.31 108	0.26 205	0.22 211	0.61 306	0.56 321	0.51 257	0.68 342	0.97 291	0.74 335	0.43 201	0.35 180	0.85 350	0.22 180	0.27 112	0.32 147	0.49 206	0.38 147

XX-TBD	0.40 207	0.25 147	0.18 137	0.29 187	0.27 205	0.33 204	0.17 169	0.37 123	0.20 123	0.45 162	0.21 114	0.31 108	0.26 205	0.22 211	0.61 306	0.56 321	0.51 257	0.68 342	0.97 291	0.74 335	0.43 201	0.35 180	0.85 350	0.22 180	0.27 112	0.32 147	0.49 206	0.38 147

FADNet-RVC-Resample	0.40 207	0.31 204	0.32 246	0.36 225	0.29 223	0.33 204	0.27 229	0.53 246	0.32 243	0.57 298	0.37 191	0.53 208	0.34 253	0.30 270	0.41 242	0.31 172	0.41 153	0.42 269	0.55 207	0.43 271	0.39 158	0.46 256	0.25 253	0.43 301	0.44 208	0.42 205	0.37 144	0.53 215

FADNet-RVC	0.41 222	0.37 245	0.28 221	0.41 252	0.33 247	0.33 204	0.32 246	0.53 246	0.30 235	0.52 237	0.41 217	0.59 247	0.35 258	0.25 248	0.51 284	0.37 234	0.43 171	0.34 184	0.75 257	0.40 256	0.38 148	0.39 208	0.28 268	0.36 278	0.47 221	0.52 240	0.40 157	0.53 215

HSM	0.40 207	0.37 245	0.30 228	0.39 242	0.36 255	0.33 204	0.28 233	0.56 270	0.29 229	0.50 211	0.51 268	0.49 184	0.37 270	0.24 240	0.39 225	0.34 211	0.52 265	0.36 206	0.50 187	0.35 232	0.49 243	0.35 180	0.19 217	0.29 245	0.48 232	0.54 249	0.54 239	0.55 221

DISCO	0.32 156	0.30 193	0.23 187	0.31 195	0.28 218	0.33 204	0.30 243	0.32 107	0.29 229	0.40 121	0.41 217	0.32 113	0.20 152	0.23 232	0.32 184	0.29 141	0.42 162	0.32 170	0.46 178	0.29 194	0.36 127	0.31 150	0.19 217	0.24 203	0.37 160	0.36 176	0.41 164	0.38 147

iResNet_ROB	0.35 179	0.30 193	0.27 217	0.32 204	0.21 155	0.33 204	0.22 205	0.45 163	0.27 206	0.45 162	0.42 227	0.38 137	0.48 290	0.19 163	0.28 148	0.29 141	0.45 193	0.36 206	0.55 207	0.24 146	0.37 136	0.27 119	0.19 217	0.25 216	0.44 208	0.39 197	0.47 186	0.47 189

TestStereo_HL2	0.38 192	0.33 227	0.24 197	0.32 204	0.26 196	0.34 214	0.21 197	0.50 206	0.32 243	0.48 195	0.50 264	0.58 237	0.28 223	0.22 211	0.39 225	0.34 211	0.47 211	0.36 206	0.61 227	0.29 194	0.38 148	0.35 180	0.20 230	0.26 227	0.45 214	0.52 240	0.48 192	0.57 230

TestStereo	0.35 179	0.33 227	0.28 221	0.33 210	0.23 172	0.34 214	0.22 205	0.54 253	0.24 169	0.64 320	0.28 155	0.53 208	0.21 163	0.18 144	0.30 163	0.25 100	0.44 186	0.27 121	0.58 221	0.27 175	0.52 262	0.32 161	0.18 205	0.26 227	0.41 191	0.33 155	0.50 215	0.43 170

STTStereo	0.39 203	0.42 270	0.43 279	0.37 229	0.43 273	0.34 214	0.49 291	0.37 123	0.33 253	0.38 117	0.43 237	0.51 192	0.30 236	0.38 298	0.47 269	0.32 186	0.41 153	0.40 254	0.40 144	0.29 194	0.36 127	0.28 127	0.22 238	0.28 239	0.40 185	0.45 216	0.40 157	0.62 241

gcap_with_dpt	0.40 207	0.30 193	0.20 152	0.55 289	0.29 223	0.35 217	0.19 186	0.53 246	0.28 218	0.56 285	0.36 185	0.80 289	0.29 229	0.25 248	0.29 155	0.35 219	0.49 233	0.38 233	0.52 192	0.31 208	0.50 250	0.46 256	0.17 186	0.26 227	0.46 215	0.36 176	0.55 242	0.74 272

model_zeroshot	0.45 242	0.32 216	0.20 152	0.27 177	0.29 223	0.35 217	0.23 215	0.54 253	0.27 206	0.53 248	0.38 199	0.69 275	0.20 152	0.20 180	0.46 264	0.50 301	0.55 282	0.39 246	1.20 309	0.52 309	0.52 262	0.49 277	0.19 217	0.28 239	0.59 277	0.65 279	0.52 231	0.88 297

GCAP-BAT	0.40 207	0.30 193	0.20 152	0.55 289	0.29 223	0.35 217	0.19 186	0.53 246	0.28 218	0.56 285	0.36 185	0.80 289	0.29 229	0.25 248	0.29 155	0.35 219	0.49 233	0.38 233	0.52 192	0.31 208	0.50 250	0.46 256	0.17 186	0.26 227	0.46 215	0.36 176	0.55 242	0.74 272

RAFT-Test	0.43 232	0.31 204	0.21 164	0.37 229	0.26 196	0.35 217	0.22 205	0.53 246	0.24 169	0.53 248	0.46 249	0.54 211	0.22 176	0.20 180	0.37 219	0.51 308	0.51 257	0.37 223	1.04 298	0.48 294	0.55 281	0.50 284	0.16 171	0.23 190	0.56 267	0.51 237	0.62 267	0.65 255

iinet-f	0.34 174	0.26 160	0.24 197	0.24 155	0.18 127	0.35 217	0.16 164	0.33 111	0.21 135	0.42 134	0.73 318	0.44 159	0.35 258	0.18 144	0.30 163	0.34 211	0.43 171	0.28 126	0.86 274	0.33 224	0.40 164	0.26 113	0.17 186	0.18 137	0.39 175	0.29 131	0.46 180	0.39 156

DSFCA	0.33 167	0.39 262	0.32 246	0.31 195	0.27 205	0.35 217	0.25 223	0.36 118	0.29 229	0.32 98	0.42 227	0.38 137	0.22 176	0.19 163	0.32 184	0.31 172	0.38 128	0.36 206	0.46 178	0.26 162	0.37 136	0.37 199	0.23 246	0.24 203	0.38 166	0.35 170	0.34 122	0.43 170

GGDA	0.38 192	0.34 232	0.26 215	0.32 204	0.27 205	0.36 223	0.21 197	0.52 239	0.32 243	0.49 205	0.48 255	0.57 231	0.29 229	0.22 211	0.39 225	0.33 198	0.46 205	0.37 223	0.62 229	0.28 183	0.38 148	0.36 192	0.19 217	0.27 237	0.46 215	0.58 261	0.48 192	0.57 230

anonymity	1.14 332	0.25 147	0.65 329	0.38 237	0.28 218	0.36 223	0.21 197	0.56 270	0.26 196	0.53 248	18.98 399	0.52 202	0.22 176	0.20 180	0.31 173	0.44 276	0.48 224	0.32 170	0.83 267	0.45 282	0.48 238	0.46 256	0.18 205	0.22 180	0.68 298	0.98 336	0.58 252	0.98 305

ADLNet	0.34 174	0.39 262	0.25 208	0.33 210	0.29 223	0.36 223	0.32 246	0.42 144	0.25 181	0.37 112	0.38 199	0.60 252	0.28 223	0.50 321	0.31 173	0.30 155	0.40 140	0.31 158	0.38 129	0.28 183	0.34 110	0.28 127	0.28 268	0.19 153	0.36 157	0.40 201	0.35 125	0.36 134

DF	0.42 226	0.30 193	0.20 152	0.31 195	0.20 147	0.37 226	0.19 186	0.53 246	0.23 160	0.51 227	0.36 185	0.69 275	0.16 115	0.18 144	0.33 189	0.40 252	0.47 211	0.37 223	1.61 320	0.36 235	0.50 250	0.43 235	0.17 186	0.20 162	0.42 197	0.38 186	0.67 279	0.73 270

R-Stereo Train	0.40 207	0.28 173	0.29 224	0.33 210	0.27 205	0.37 226	0.14 140	0.51 221	0.25 181	0.54 258	0.42 227	0.56 223	0.26 205	0.21 199	0.34 202	0.41 262	0.52 265	0.38 233	0.70 246	0.37 240	0.51 255	0.48 271	0.17 186	0.28 239	0.54 257	0.65 279	0.46 180	0.62 241

RAFT-Stereo	0.40 207	0.28 173	0.29 224	0.33 210	0.27 205	0.37 226	0.14 140	0.51 221	0.25 181	0.54 258	0.42 227	0.56 223	0.26 205	0.21 199	0.34 202	0.41 262	0.52 265	0.38 233	0.70 246	0.37 240	0.51 255	0.48 271	0.17 186	0.28 239	0.54 257	0.65 279	0.46 180	0.62 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.42 226	0.32 216	0.21 164	0.27 177	0.26 196	0.37 226	0.23 215	0.51 221	0.25 181	0.52 237	0.42 227	0.54 211	0.21 163	0.20 180	0.39 225	0.52 312	0.51 257	0.38 233	1.02 297	0.59 318	0.54 277	0.53 300	0.17 186	0.23 190	0.53 254	0.46 217	0.59 255	0.63 246

DeepPruner_ROB	0.43 232	0.36 239	0.37 263	0.38 237	0.39 266	0.37 226	0.26 227	0.45 163	0.36 265	0.50 211	0.53 276	0.47 178	0.40 279	0.23 232	0.56 298	0.38 241	0.48 224	0.44 277	0.51 190	0.35 232	0.57 294	0.45 248	0.27 262	0.32 265	0.47 221	0.68 289	0.52 231	0.45 177

IGEV-FE	0.50 262	0.33 227	0.81 342	0.76 313	0.36 255	0.38 231	0.47 278	0.58 282	0.27 206	0.54 258	0.54 279	0.61 254	0.18 137	0.22 211	0.34 202	0.47 287	0.50 250	0.34 184	0.91 281	0.43 271	0.56 285	0.49 277	0.15 159	0.24 203	0.80 324	0.68 289	0.69 284	0.77 274

IGEV_Zeroshot_test	0.50 262	0.33 227	0.81 342	0.76 313	0.36 255	0.38 231	0.47 278	0.58 282	0.27 206	0.53 248	0.55 282	0.60 252	0.18 137	0.22 211	0.34 202	0.47 287	0.50 250	0.34 184	0.92 283	0.43 271	0.56 285	0.50 284	0.15 159	0.24 203	0.80 324	0.68 289	0.69 284	0.77 274

CFNet_pseudo	0.38 192	0.32 216	0.34 255	0.41 252	0.33 247	0.38 231	0.28 233	0.51 221	0.29 229	0.54 258	0.52 274	0.46 173	0.42 283	0.24 240	0.41 242	0.33 198	0.39 135	0.36 206	0.46 178	0.25 151	0.38 148	0.31 150	0.19 217	0.26 227	0.43 204	0.46 217	0.52 231	0.55 221

CFNet_RVC	0.38 192	0.40 265	0.33 249	0.38 237	0.35 253	0.38 231	0.25 223	0.44 156	0.28 218	0.45 162	0.49 258	0.46 173	0.26 205	0.24 240	0.40 233	0.33 198	0.43 171	0.36 206	0.44 163	0.31 208	0.43 201	0.31 150	0.19 217	0.26 227	0.49 239	0.49 228	0.50 215	0.52 211

iResNetv2_ROB	0.37 189	0.30 193	0.23 187	0.34 218	0.29 223	0.38 231	0.22 205	0.46 172	0.25 181	0.46 175	0.56 286	0.56 223	0.41 281	0.22 211	0.30 163	0.29 141	0.40 140	0.34 184	0.66 241	0.31 208	0.40 164	0.32 161	0.23 246	0.30 249	0.44 208	0.36 176	0.50 215	0.46 180

NCCL2	0.49 258	0.47 287	0.48 291	0.40 248	0.38 262	0.38 231	0.33 248	0.55 263	0.44 286	0.58 301	0.47 253	0.53 208	0.36 262	0.28 264	0.57 299	0.47 287	0.49 233	0.45 284	0.57 218	0.44 279	0.56 285	0.54 304	0.34 282	0.45 306	0.70 302	0.72 297	0.61 265	0.81 287

ADCP+	0.49 258	0.35 235	0.36 262	0.33 210	0.26 196	0.39 237	0.38 261	0.48 190	0.98 344	0.42 134	0.61 300	0.85 294	0.26 205	0.30 270	0.33 189	0.32 186	0.41 153	0.35 200	0.62 229	0.27 175	0.41 178	0.37 199	0.24 250	0.22 180	0.41 191	1.72 367	0.43 175	1.18 315

TestStereo-Hl	0.44 241	0.35 235	0.31 238	0.30 192	0.30 233	0.40 238	0.27 229	0.54 253	0.36 265	0.52 237	0.55 282	0.68 271	0.32 246	0.20 180	0.44 257	0.42 269	0.47 211	0.41 262	0.87 276	0.34 227	0.42 186	0.45 248	0.18 205	0.33 270	0.46 215	0.57 259	0.61 265	0.72 267

gcap-zeroshot	0.68 301	0.31 204	0.49 295	0.39 242	0.27 205	0.40 238	0.23 215	0.57 277	0.24 169	0.56 285	0.43 237	0.68 271	0.21 163	0.22 211	0.41 242	0.50 301	0.49 233	0.37 223	7.45 374	0.57 316	0.53 269	0.52 297	0.18 205	0.23 190	0.43 204	0.54 249	0.54 239	0.60 236

DLNR_Zeroshot_test	15.27 393	56.75 405	0.73 336	77.82 404	0.28 218	0.40 238	71.42 404	0.57 277	0.22 152	0.55 275	0.36 185	0.58 237	0.18 137	4.39 394	79.54 405	81.74 405	15.51 395	11.63 392	5.39 362	0.34 227	0.61 310	0.49 277	0.15 159	0.29 245	0.59 277	0.50 231	0.69 284	0.64 250

HH	0.43 232	0.21 120	0.55 309	0.33 210	0.26 196	0.40 238	0.29 238	0.52 239	0.27 206	0.54 258	0.26 149	0.57 231	0.17 127	0.22 211	0.33 189	0.46 280	0.49 233	0.40 254	0.92 283	0.42 265	0.63 312	0.49 277	0.17 186	0.25 216	0.47 221	0.60 269	0.64 272	0.82 290

HanStereo	0.43 232	0.21 120	0.55 309	0.33 210	0.26 196	0.40 238	0.29 238	0.52 239	0.27 206	0.54 258	0.26 149	0.57 231	0.17 127	0.22 211	0.33 189	0.46 280	0.49 233	0.40 254	0.92 283	0.42 265	0.63 312	0.49 277	0.17 186	0.25 216	0.47 221	0.60 269	0.64 272	0.82 290

SACVNet	0.46 247	0.42 270	0.38 264	0.44 260	0.41 270	0.40 238	0.43 273	0.52 239	0.47 293	0.52 237	0.45 243	0.45 166	0.25 201	0.32 281	0.44 257	0.40 252	0.50 250	0.45 284	0.63 234	0.48 294	0.51 255	0.43 235	0.29 274	0.34 271	0.64 292	0.58 261	0.62 267	0.61 239

ICVP	0.43 232	0.38 254	0.47 287	0.40 248	0.36 255	0.40 238	0.28 233	0.47 182	0.33 253	0.46 175	0.45 243	0.49 184	0.37 270	0.24 240	0.40 233	0.38 241	0.45 193	0.39 246	0.53 201	0.39 252	0.43 201	0.59 314	0.55 329	0.34 271	0.48 232	0.55 252	0.51 221	0.55 221
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet_RVC	0.59 288	0.48 295	0.39 269	0.65 301	0.45 281	0.40 238	0.35 252	0.61 299	0.42 281	0.62 315	0.60 298	0.94 302	0.78 314	0.38 298	0.79 335	0.38 241	0.60 297	0.55 321	1.68 323	0.51 305	0.58 298	0.72 339	0.28 268	0.42 298	0.50 245	0.68 289	0.51 221	0.69 264

FADNet	0.46 247	0.38 254	0.31 238	0.42 256	0.32 242	0.40 238	0.46 277	0.59 292	0.35 260	0.56 285	0.53 276	0.59 247	0.39 278	0.28 264	0.50 279	0.38 241	0.40 140	0.39 246	0.94 286	0.43 271	0.46 228	0.41 221	0.29 274	0.31 259	0.55 264	0.62 273	0.48 192	0.63 246

GES	0.40 207	0.37 245	0.25 208	0.31 195	0.30 233	0.41 247	0.26 227	0.46 172	0.28 218	0.49 205	0.40 212	0.43 153	0.26 205	0.30 270	0.45 260	0.40 252	0.53 270	0.43 271	0.97 291	0.42 265	0.50 250	0.41 221	0.23 246	0.30 249	0.38 166	0.35 170	0.47 186	0.49 199

RTSC	0.47 252	0.36 239	0.33 249	0.36 225	0.38 262	0.41 247	0.35 252	0.50 206	0.48 295	0.44 155	0.60 298	0.42 151	0.38 275	0.29 268	0.64 315	0.45 278	0.62 303	0.41 262	0.83 267	0.36 235	0.54 277	0.49 277	0.23 246	0.38 286	0.47 221	0.50 231	0.60 261	0.91 301

DNS	0.36 184	0.43 277	0.22 177	0.24 155	0.19 138	0.42 249	0.15 151	0.50 206	0.22 152	0.47 184	0.22 120	0.71 278	0.15 106	0.18 144	0.76 330	0.32 186	0.49 233	0.31 158	0.52 192	0.32 216	0.51 255	0.36 192	0.15 159	0.17 124	0.39 175	0.32 147	0.47 186	0.51 205

AACVNet	0.41 222	0.37 245	0.33 249	0.41 252	0.45 281	0.42 249	0.28 233	0.48 190	0.32 243	0.50 211	0.51 268	0.47 178	0.24 192	0.26 257	0.41 242	0.36 228	0.47 211	0.42 269	0.52 192	0.42 265	0.42 186	0.39 208	0.26 257	0.32 265	0.47 221	0.50 231	0.50 215	0.62 241

GEStereo_RVC	0.47 252	0.41 267	0.31 238	0.39 242	0.37 260	0.42 249	0.33 248	0.52 239	0.32 243	0.50 211	0.41 217	0.59 247	0.38 275	0.27 260	0.54 292	0.50 301	0.60 297	0.56 323	0.90 279	0.46 287	0.55 281	0.47 266	0.24 250	0.38 286	0.49 239	0.47 220	0.50 215	0.80 284

PA-Net	0.50 262	0.59 314	0.54 306	0.40 248	0.53 306	0.42 249	0.53 303	0.56 270	0.52 301	0.46 175	0.41 217	0.49 184	0.48 290	0.49 318	0.54 292	0.42 269	0.37 121	0.44 277	0.43 159	0.45 282	0.37 136	0.48 271	0.27 262	0.39 290	0.52 251	0.87 320	0.45 179	0.99 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.42 226	0.52 300	0.34 255	0.47 267	0.42 271	0.42 249	0.30 243	0.49 197	0.32 243	0.51 227	0.48 255	0.68 271	0.36 262	0.26 257	0.40 233	0.32 186	0.41 153	0.38 233	0.48 184	0.30 201	0.45 222	0.31 150	0.28 268	0.30 249	0.61 286	0.49 228	0.48 192	0.61 239

NaN_ROB	0.56 281	0.47 287	0.48 291	0.51 277	0.59 315	0.42 249	0.39 266	0.72 319	0.48 295	0.64 320	0.49 258	1.54 326	0.48 290	0.32 281	0.47 269	0.36 228	0.42 162	0.40 254	0.55 207	0.46 287	0.38 148	0.33 167	0.27 262	0.49 311	0.68 298	0.75 304	0.72 295	1.21 318

AF-Net	0.40 207	0.36 239	0.35 259	0.39 242	0.44 275	0.43 255	0.38 261	0.44 156	0.43 283	0.37 112	0.49 258	0.58 237	0.32 246	0.31 276	0.41 242	0.36 228	0.35 110	0.36 206	0.45 168	0.30 201	0.34 110	0.30 140	0.33 279	0.30 249	0.38 166	0.42 205	0.59 255	0.47 189

Nwc_Net	0.40 207	0.36 239	0.35 259	0.39 242	0.44 275	0.43 255	0.38 261	0.44 156	0.43 283	0.37 112	0.49 258	0.58 237	0.32 246	0.31 276	0.41 242	0.36 228	0.35 110	0.36 206	0.45 168	0.30 201	0.34 110	0.30 140	0.33 279	0.30 249	0.38 166	0.42 205	0.59 255	0.47 189

XX-Stereo	8.90 386	0.24 139	0.17 126	0.40 248	0.21 155	0.44 257	0.17 169	0.55 263	0.23 160	0.52 237	0.45 243	0.58 237	0.16 115	0.20 180	0.40 233	0.47 287	0.49 233	0.37 223	0.63 234	0.38 247	0.48 238	0.38 207	0.14 136	0.20 162	229.91 406	0.56 255	0.60 261	0.99 306

EAI-Stereo	0.43 232	0.30 193	0.21 164	0.36 225	0.30 233	0.44 257	0.39 266	0.57 277	0.28 218	0.51 227	0.34 173	0.58 237	0.18 137	0.19 163	0.48 274	0.47 287	0.49 233	0.36 206	0.97 291	0.46 287	0.47 234	0.46 256	0.14 136	0.23 190	0.55 264	0.44 212	0.65 275	0.71 266

ADCRef	0.48 256	0.37 245	0.33 249	0.33 210	0.31 238	0.44 257	0.38 261	0.47 182	0.68 318	0.47 184	0.51 268	0.56 223	0.35 258	0.27 260	0.43 252	0.40 252	0.47 211	0.44 277	0.84 270	0.37 240	0.49 243	0.48 271	0.30 277	0.31 259	0.49 239	0.88 321	0.49 206	1.04 310

Anonymous3	0.56 281	0.45 280	0.31 238	0.31 195	0.33 247	0.46 260	0.37 257	0.57 277	0.51 298	0.56 285	0.38 199	1.04 307	0.36 262	0.26 257	0.76 330	0.69 347	0.66 311	0.58 329	1.04 298	0.51 305	0.81 341	0.97 355	0.26 257	0.29 245	0.59 277	0.62 273	0.76 303	0.56 225

pcwnet_v2	0.45 242	0.36 239	0.38 264	0.47 267	0.37 260	0.46 260	0.38 261	0.51 221	0.35 260	0.54 258	0.61 300	0.50 191	0.75 311	0.35 288	0.46 264	0.36 228	0.47 211	0.38 233	0.53 201	0.30 201	0.42 186	0.31 150	0.25 253	0.32 265	0.58 276	0.58 261	0.59 255	0.68 263

psm_up	0.42 226	0.38 254	0.41 273	0.45 261	0.33 247	0.46 260	0.27 229	0.50 206	0.51 298	0.43 144	0.42 227	0.45 166	0.40 279	0.30 270	0.40 233	0.35 219	0.47 211	0.38 233	0.56 212	0.34 227	0.39 158	0.33 167	0.25 253	0.39 290	0.54 257	0.59 265	0.56 247	0.52 211

RP	0.43 232	0.45 280	0.48 291	0.48 270	0.43 273	0.46 260	0.47 278	0.47 182	0.45 289	0.34 103	0.61 300	0.57 231	0.42 283	0.33 283	0.40 233	0.35 219	0.43 171	0.35 200	0.49 186	0.34 227	0.38 148	0.37 199	0.29 274	0.35 274	0.49 239	0.44 212	0.53 234	0.58 233

HSM-Net_RVC	0.50 262	0.37 245	0.39 269	0.56 292	0.44 275	0.46 260	0.28 233	0.55 263	0.39 276	0.57 298	0.63 309	0.89 299	0.56 302	0.31 276	0.39 225	0.35 219	0.49 233	0.41 262	0.56 212	0.34 227	0.47 234	0.46 256	0.28 268	0.41 294	0.67 294	0.79 313	0.77 305	0.72 267
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DNSM	0.37 189	0.45 280	0.23 187	0.25 160	0.21 155	0.47 265	0.15 151	0.51 221	0.23 160	0.48 195	0.23 125	0.71 278	0.15 106	0.19 163	0.76 330	0.32 186	0.50 250	0.32 170	0.56 212	0.32 216	0.52 262	0.36 192	0.14 136	0.19 153	0.44 208	0.34 163	0.53 234	0.56 225

FSD		0.47 287	0.47 287	0.48 270	0.48 286	0.47 265	0.51 292	0.65 302	0.35 260	0.69 333	0.39 209			0.51 323	0.53 289	0.55 318			0.57 218	0.47 291				0.48 309	0.59 277	0.52 240	0.59 255	0.60 236

CASS	0.48 256	0.37 245	0.33 249	0.45 261	0.38 262	0.47 265	0.33 248	0.60 298	0.38 272	0.62 315	0.50 264	0.56 223	0.38 275	0.22 211	0.43 252	0.37 234	0.64 307	0.39 246	0.94 286	0.39 252	0.57 294	0.51 293	0.27 262	0.26 227	0.63 290	0.56 255	0.68 281	0.81 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	0.51 267	0.32 216	0.83 344	0.81 319	0.32 242	0.47 265	0.31 245	0.55 263	0.28 218	0.54 258	0.46 249	0.59 247	0.14 94	0.22 211	0.41 242	0.39 245	0.49 233	0.33 176	0.88 277	0.43 271	0.49 243	0.39 208	0.15 159	0.18 137	0.72 310	0.88 321	1.07 335	1.22 320

APVNet	0.42 226	0.37 245	0.30 228	0.36 225	0.39 266	0.47 265	0.36 255	0.51 221	0.32 243	0.36 106	0.52 274	0.41 149	0.24 192	0.30 270	0.45 260	0.48 293	0.55 282	0.48 291	0.63 234	0.45 282	0.45 222	0.35 180	0.26 257	0.36 278	0.47 221	0.35 170	0.60 261	0.45 177

GANet-ADL	0.47 252	0.42 270	0.33 249	0.43 258	0.42 271	0.48 270	0.35 252	0.51 221	0.33 253	0.54 258	0.50 264	0.63 259	0.34 253	0.35 288	0.47 269	0.39 245	0.53 270	0.38 233	0.79 260	0.51 305	0.48 238	0.41 221	0.30 277	0.30 249	0.52 251	0.59 265	0.63 270	0.72 267

EKT-Stereo	0.47 252	0.38 254	0.27 217	0.50 274	0.33 247	0.49 271	0.51 292	0.51 221	0.23 160	0.50 211	0.41 217	0.56 223	0.24 192	0.22 211	0.43 252	0.51 308	0.54 279	0.52 312	0.89 278	0.40 256	0.65 320	0.56 306	0.17 186	0.25 216	0.72 310	0.63 276	0.64 272	0.56 225

MLCV	0.46 247	0.38 254	0.34 255	0.54 285	0.39 266	0.49 271	0.33 248	0.59 292	0.31 240	0.49 205	0.59 294	0.72 281	0.57 303	0.22 211	0.39 225	0.29 141	0.49 233	0.38 233	1.01 296	0.33 224	0.42 186	0.43 235	0.28 268	0.36 278	0.51 248	0.56 255	0.54 239	0.54 219

XPNet_ROB	0.55 279	0.57 312	0.42 276	0.41 252	0.44 275	0.49 271	0.43 273	0.40 136	0.47 293	0.48 195	0.57 290	1.88 331	0.36 262	0.31 276	0.52 288	0.43 272	0.65 309	0.43 271	0.60 226	0.39 252	0.53 269	0.66 329	0.34 282	0.38 286	0.49 239	0.53 247	0.96 325	0.64 250

TestStereo_HL3	0.50 262	0.42 270	0.27 217	0.39 242	0.29 223	0.50 274	0.36 255	0.53 246	0.35 260	0.50 211	0.61 300	1.86 329	0.50 295	0.22 211	0.38 222	0.52 312	0.59 294	0.35 200	0.74 254	0.35 232	0.45 222	0.56 306	0.21 234	0.27 237	0.47 221	0.48 227	0.68 281	0.69 264

ITSA-stereo	0.66 299	0.55 309	0.43 279	0.95 330	0.60 317	0.50 274	0.47 278	0.69 313	0.51 298	0.64 320	0.79 332	1.00 305	1.08 330	0.47 316	0.62 309	0.48 293	0.60 297	0.49 296	0.91 281	0.37 240	0.52 262	0.53 300	0.38 292	0.41 294	0.74 313	0.86 319	0.66 278	1.65 339

test-1	0.45 242	0.24 139	0.22 177	0.28 183	0.29 223	0.50 274	0.29 238	0.58 282	0.32 243	0.55 275	0.41 217	0.58 237	0.30 236	0.20 180	0.39 225	0.39 245	0.50 250	0.40 254	1.04 298	0.38 247	0.52 262	0.63 324	0.17 186	0.32 265	0.60 283	0.69 294	0.58 252	0.89 299

FCDSN-DC	0.52 271	0.52 300	0.51 300	0.53 283	0.50 293	0.50 274	0.52 298	0.56 270	0.36 265	0.61 311	0.36 185	0.48 180	0.34 253	0.47 316	0.63 312	0.57 327	0.65 309	0.62 334	0.54 204	0.48 294	0.59 302	0.50 284	0.38 292	0.62 332	0.53 254	0.55 252	0.51 221	0.54 219
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCC-stereo	0.51 267	0.47 287	0.43 279	0.49 272	0.51 296	0.50 274	0.51 292	0.51 221	0.57 306	0.36 106	0.59 294	0.62 255	0.55 300	0.36 293	0.53 289	0.41 262	0.46 205	0.50 301	0.58 221	0.41 259	0.43 201	0.40 216	0.43 314	0.36 278	0.57 269	0.72 297	0.73 299	0.65 255

Abc-Net	0.51 267	0.47 287	0.43 279	0.49 272	0.51 296	0.50 274	0.51 292	0.51 221	0.57 306	0.36 106	0.59 294	0.62 255	0.55 300	0.36 293	0.53 289	0.41 262	0.46 205	0.50 301	0.58 221	0.41 259	0.43 201	0.40 216	0.43 314	0.36 278	0.57 269	0.72 297	0.73 299	0.65 255
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.65 296	0.44 278	0.55 309	0.57 294	0.55 310	0.50 274	0.48 286	0.74 322	0.69 320	0.63 319	0.65 311	0.68 271	0.97 325	0.42 308	0.81 339	0.57 327	0.69 320	0.50 301	1.20 309	0.56 315	0.66 323	0.68 331	0.39 299	0.52 317	0.68 298	0.78 312	0.70 290	1.03 309

PSMNet-ADL	0.56 281	0.47 287	0.47 287	0.52 279	0.48 286	0.51 281	0.47 278	0.58 282	0.46 292	0.64 320	0.68 313	0.77 287	0.81 315	0.39 301	0.51 284	0.46 280	0.53 270	0.41 262	1.18 307	0.50 301	0.54 277	0.45 248	0.39 299	0.35 274	0.56 267	0.67 288	0.85 318	0.50 201

ADCL	0.56 281	0.50 298	0.39 269	0.42 256	0.36 255	0.51 281	0.55 306	0.58 282	1.58 366	0.56 285	0.64 310	0.62 255	0.37 270	0.33 283	0.41 242	0.39 245	0.48 224	0.40 254	0.73 252	0.38 247	0.59 302	0.52 297	0.34 282	0.35 274	0.63 290	0.68 289	0.57 249	1.34 326

NOSS_ROB	0.54 277	0.48 295	0.44 284	0.55 289	0.51 296	0.51 281	0.47 278	0.68 311	0.39 276	0.52 237	0.41 217	0.49 184	0.36 262	0.53 329	0.66 316	0.56 321	0.61 301	0.54 316	0.57 218	0.47 291	0.64 319	0.50 284	0.39 299	0.51 316	0.70 302	0.65 279	0.83 313	0.67 259

SGM-Forest	0.51 267	0.48 295	0.34 255	0.75 312	0.49 291	0.51 281	0.39 266	0.54 253	0.33 253	0.49 205	0.35 178	0.75 285	0.57 303	0.43 310	0.42 250	0.40 252	0.44 186	0.41 262	0.47 182	0.36 235	0.46 228	0.42 228	0.37 290	0.39 290	0.67 294	0.55 252	1.11 336	0.81 287
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWC_ROB	0.76 307	0.54 308	0.66 332	0.47 267	0.56 312	0.52 285	0.70 323	0.65 302	1.26 355	0.47 184	0.75 325	0.74 283	2.10 354	0.40 303	0.79 335	0.51 308	0.83 339	0.60 331	1.37 313	0.68 331	0.78 337	0.68 331	0.35 285	0.65 336	0.60 283	0.59 265	0.76 303	1.59 338

dd	0.38 192	0.40 265	0.21 164	0.82 320	0.25 184	0.53 286	0.24 220	0.46 172	0.19 108	0.47 184	0.24 131	0.66 263	0.21 163	0.20 180	0.38 222	0.34 211	0.57 291	0.30 151	0.75 257	0.28 183	0.40 164	0.31 150	0.17 186	0.24 203	0.44 208	0.32 147	0.51 221	0.40 159

DAS	0.61 291	0.42 270	0.30 228	0.62 297	0.48 286	0.54 287	0.48 286	0.59 292	0.67 316	0.45 162	0.73 318	1.19 313	0.62 305	0.25 248	0.54 292	0.46 280	0.71 323	0.51 306	0.96 288	0.66 328	0.56 285	0.63 324	0.41 309	0.62 332	0.71 307	0.72 297	0.82 311	0.79 279

SepStereo	0.61 291	0.42 270	0.30 228	0.62 297	0.48 286	0.54 287	0.48 286	0.59 292	0.67 316	0.45 162	0.73 318	1.19 313	0.62 305	0.25 248	0.54 292	0.46 280	0.71 323	0.51 306	0.96 288	0.66 328	0.56 285	0.63 324	0.41 309	0.62 332	0.71 307	0.72 297	0.82 311	0.79 279

GwcNet-ADL	0.56 281	0.57 312	0.48 291	0.72 308	0.51 296	0.55 289	0.42 272	0.58 282	0.38 272	0.54 258	0.73 318	0.89 299	0.48 290	0.39 301	0.46 264	0.46 280	0.56 288	0.43 271	0.90 279	0.48 294	0.49 243	0.51 293	0.38 292	0.35 274	0.61 286	0.75 304	0.53 234	0.85 294

GANetREF_RVC	0.61 291	0.56 310	0.58 314	0.56 292	0.52 303	0.55 289	0.52 298	0.85 333	0.63 313	0.78 344	0.44 240	1.00 305	0.63 307	0.34 285	0.62 309	0.44 276	0.53 270	0.51 306	0.85 272	0.51 305	0.63 312	0.48 271	0.48 319	0.59 325	0.71 307	0.65 279	0.81 310	0.79 279
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
stereogan	0.49 258	0.47 287	0.46 285	0.52 279	0.54 308	0.56 291	0.48 286	0.52 239	0.45 289	0.39 119	0.49 258	0.70 277	0.49 294	0.34 285	0.49 275	0.40 252	0.45 193	0.40 254	0.63 234	0.41 259	0.43 201	0.39 208	0.38 292	0.37 284	0.47 221	0.50 231	0.77 305	0.60 236

NVstereo2D	0.41 222	0.37 245	0.31 238	0.45 261	0.38 262	0.56 291	0.56 308	0.45 163	0.29 229	0.41 123	0.42 227	0.44 159	0.23 185	0.59 334	0.51 284	0.41 262	0.48 224	0.43 271	0.40 144	0.32 216	0.37 136	0.28 127	0.45 317	0.30 249	0.52 251	0.36 176	0.40 157	0.44 174

PS-NSSS	0.45 242	0.52 300	0.38 264	0.68 303	0.40 269	0.56 291	0.44 276	0.57 277	0.31 240	0.58 301	0.35 178	1.11 310	0.31 242	0.28 264	0.40 233	0.30 155	0.40 140	0.36 206	0.71 248	0.32 216	0.32 101	0.21 92	0.26 257	0.29 245	0.47 221	0.47 220	0.47 186	0.62 241

CBMV	0.71 304	0.52 300	0.47 287	0.62 297	0.52 303	0.56 291	0.41 270	0.70 315	0.63 313	0.61 311	0.39 209	1.30 322	0.47 289	0.46 315	0.72 326	0.62 334	0.62 303	0.54 316	0.79 260	0.48 294	0.67 325	0.50 284	0.40 308	0.71 341	0.79 321	0.75 304	1.53 355	2.47 363
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.88 317	0.53 305	0.62 323	0.51 277	0.50 293	0.58 295	0.47 278	0.74 322	0.56 305	0.55 275	6.30 391	2.69 347	0.86 318	0.34 285	0.63 312	0.63 336	0.56 288	0.49 296	1.04 298	0.67 330	0.55 281	0.56 306	0.35 285	0.41 294	0.54 257	0.56 255	0.74 301	0.86 296

CSAN	0.70 302	0.70 328	0.60 322	0.68 303	0.61 319	0.58 295	0.48 286	0.77 329	0.73 323	0.79 346	0.57 290	1.34 324	1.03 329	0.35 288	0.58 302	0.45 278	0.57 291	0.53 314	0.74 254	0.60 321	0.58 298	0.51 293	0.44 316	0.61 329	0.77 318	1.10 344	0.88 321	1.19 316

RGC	0.56 281	0.53 305	0.64 325	0.54 285	0.54 308	0.59 297	0.43 273	0.58 282	0.60 310	0.45 162	0.70 315	0.65 262	0.69 310	0.44 312	0.60 305	0.46 280	0.49 233	0.44 277	0.62 229	0.44 279	0.47 234	0.42 228	0.39 299	0.42 298	0.62 289	0.77 309	0.72 295	0.79 279

SFCPSM	0.82 311	0.59 314	0.46 285	0.60 296	0.53 306	0.60 298	0.51 292	0.66 305	0.62 312	0.55 275	0.81 337	1.44 325	2.03 351	0.37 296	0.55 297	0.48 293	0.55 282	0.48 291	4.41 354	0.83 343	0.59 302	0.58 313	0.45 317	0.38 286	0.70 302	0.74 303	0.69 284	0.99 306

HBP-ISP	0.60 290	0.53 305	0.58 314	0.79 318	0.57 313	0.61 299	0.52 298	0.70 315	0.38 272	0.62 315	0.51 268	0.67 266	0.31 242	0.60 337	0.68 320	0.66 342	0.57 291	0.48 291	0.52 192	0.48 294	0.65 320	0.65 328	0.38 292	0.52 317	0.68 298	0.77 309	1.06 333	0.73 270

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 203	0.26 160	0.16 113	0.37 229	0.51 296	0.62 300	0.37 257	0.49 197	0.20 123	0.61 311	0.24 131	0.67 266	0.16 115	0.18 144	0.24 104	0.31 172	0.47 211	0.34 184	0.53 201	0.26 162	0.44 210	0.41 221	0.12 107	0.19 153	0.43 204	0.34 163	0.57 249	1.07 311

dad	0.61 291	0.45 280	0.30 228	1.01 334	0.46 284	0.63 301	1.26 349	1.15 350	0.27 206	0.79 346	0.32 165	0.76 286	0.53 299	0.21 199	0.42 250	0.36 228	0.66 311	0.34 184	1.27 311	0.31 208	0.56 285	0.30 140	0.22 238	0.36 278	0.59 277	0.39 197	1.70 361	0.97 304

AnyNet_C32	0.85 315	0.47 287	0.49 295	0.50 274	0.51 296	0.63 301	0.58 309	0.74 322	1.45 361	0.60 308	0.80 334	0.74 283	0.50 295	0.49 318	0.82 340	0.68 346	0.75 329	0.68 342	1.18 307	0.54 310	0.98 350	0.88 350	0.48 319	0.61 329	0.74 313	0.98 336	0.71 292	4.30 380

ADCPNet	0.84 313	0.59 314	0.55 309	0.63 300	0.73 327	0.63 301	0.74 328	0.75 326	0.84 336	0.64 320	0.79 332	0.73 282	1.44 340	0.50 321	0.74 328	0.65 340	0.71 323	0.54 316	1.84 330	0.71 334	0.79 339	0.78 344	0.53 326	0.60 328	0.93 337	1.31 355	0.83 313	2.11 354

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 379	0.51 299	0.68 333	0.72 308	0.57 313	0.64 304	0.77 331	0.61 299	0.48 295	0.53 248	1.02 350	115.67 404	1.14 332	0.84 350	0.57 299	0.49 298	0.71 323	0.66 338	2.72 340	0.55 313	0.72 332	0.68 331	0.41 309	0.42 298	0.75 315	0.81 314	0.72 295	1.51 332

CBMV_ROB	0.94 321	0.44 278	0.50 298	0.88 324	0.71 326	0.65 305	0.52 298	0.70 315	0.38 272	0.55 275	0.45 243	6.22 378	2.33 355	0.51 323	0.50 279	0.43 272	0.61 301	0.46 288	1.38 315	0.94 351	0.56 285	0.46 256	0.41 309	0.48 309	0.81 328	1.01 340	1.28 346	1.19 316

LALA_ROB	0.65 296	0.64 322	0.51 300	0.50 274	0.50 293	0.65 305	0.51 292	0.54 253	0.65 315	0.55 275	0.75 325	2.33 339	0.45 288	0.38 298	0.71 325	0.47 287	0.67 315	0.57 327	0.66 241	0.49 300	0.60 306	0.62 322	0.38 292	0.43 301	0.54 257	0.71 295	0.95 324	0.80 284

SAMSARA	1.12 329	0.61 320	0.85 346	0.70 305	0.65 321	0.66 307	0.66 318	1.25 355	0.98 344	0.77 343	0.70 315	0.93 301	2.06 353	0.59 334	1.05 358	0.80 355	0.77 331	0.75 348	1.62 322	0.77 340	1.27 366	1.40 379	0.42 313	0.78 348	2.33 372	2.27 379	2.28 372	2.31 357

iResNet	0.59 288	0.41 267	0.43 279	0.52 279	0.48 286	0.66 307	0.40 269	0.65 302	0.43 283	0.50 211	0.55 282	1.10 309	1.23 337	0.24 240	0.57 299	0.40 252	0.53 270	0.45 284	1.70 325	0.45 282	0.45 222	0.43 235	0.33 279	0.52 317	0.55 264	0.60 269	0.67 279	0.67 259

ETE_ROB	0.66 299	0.65 323	0.42 276	0.54 285	0.51 296	0.66 307	0.47 278	0.51 221	0.58 308	0.52 237	0.75 325	2.41 341	0.44 286	0.40 303	0.61 306	0.48 293	0.70 321	0.50 301	0.72 250	0.50 301	0.62 311	0.61 320	0.39 299	0.44 304	0.60 283	0.72 297	1.17 339	0.85 294

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 277	0.31 204	0.75 337	0.59 295	0.31 238	0.67 310	0.41 270	0.55 263	0.30 235	0.58 301	0.59 294	0.66 263	0.21 163	0.22 211	0.47 269	0.54 317	0.55 282	0.50 301	0.98 295	0.47 291	0.51 255	0.47 266	0.13 124	0.26 227	0.70 302	0.88 321	0.68 281	1.17 314

ccs_rob	0.82 311	0.59 314	0.42 276	0.73 310	0.49 291	0.73 311	0.68 320	0.58 282	0.39 276	0.56 285	4.12 388	3.54 361	0.96 324	0.43 310	0.62 309	0.51 308	0.53 270	0.48 291	0.78 259	0.54 310	0.58 298	0.53 300	0.39 299	0.37 284	0.54 257	0.58 261	0.55 242	0.78 277

ADCMid	0.80 310	0.59 314	0.57 313	0.53 283	0.59 315	0.75 312	0.76 329	0.93 337	1.21 352	0.54 258	0.80 334	0.99 303	0.98 326	0.44 312	0.84 343	0.60 332	0.74 327	0.55 321	1.72 326	0.55 313	0.79 339	0.81 347	0.60 334	0.50 312	0.79 321	0.90 327	0.71 292	1.76 344

AnyNet_C01	1.16 333	0.79 336	0.64 325	0.76 313	0.81 334	0.76 313	0.90 340	1.12 347	1.53 363	0.71 335	0.94 345	2.04 334	1.68 345	0.64 343	1.10 364	1.41 381	1.40 360	1.43 380	2.29 337	1.03 356	1.70 379	1.29 378	0.80 347	0.82 352	1.08 347	0.97 335	0.98 328	1.74 341

RTS	0.77 308	0.45 280	0.41 273	0.46 264	0.44 275	0.77 314	0.53 303	0.66 305	0.73 323	0.42 134	0.51 268	0.86 295	0.50 295	0.35 288	0.68 320	0.57 327	0.82 336	0.51 306	1.59 318	0.64 326	0.63 312	0.60 317	0.36 288	0.50 312	0.80 324	3.82 387	0.83 313	1.23 322

RTSA	0.77 308	0.45 280	0.41 273	0.46 264	0.44 275	0.77 314	0.53 303	0.66 305	0.73 323	0.42 134	0.51 268	0.86 295	0.50 295	0.35 288	0.68 320	0.57 327	0.82 336	0.51 306	1.59 318	0.64 326	0.63 312	0.60 317	0.36 288	0.50 312	0.80 324	3.82 387	0.83 313	1.23 322

TRStereo	0.46 247	0.42 270	0.77 338	0.38 237	0.24 179	0.79 316	0.37 257	0.50 206	0.23 160	0.51 227	0.33 168	0.67 266	0.14 94	0.19 163	0.34 202	0.41 262	0.48 224	0.35 200	0.55 207	0.36 235	0.51 255	0.46 256	0.13 124	0.19 153	0.57 269	0.62 273	1.22 345	0.79 279

XQC	0.74 306	0.75 332	0.58 314	0.77 316	0.74 328	0.79 316	0.72 326	0.86 335	0.77 327	0.73 339	0.57 290	0.86 295	0.81 315	0.60 337	0.79 335	0.58 331	0.63 305	0.53 314	1.04 298	0.59 318	0.68 328	0.70 335	0.52 324	0.57 324	0.90 334	1.03 342	1.04 331	0.77 274

ADCS	1.05 323	0.75 332	0.64 325	0.73 310	0.75 330	0.80 318	0.68 320	0.98 340	1.58 366	0.62 315	0.89 341	1.13 311	1.68 345	0.59 334	1.06 359	1.18 375	1.01 344	0.82 356	1.89 331	0.93 350	1.30 367	1.26 375	0.59 333	0.77 345	0.99 342	2.08 374	1.04 331	1.74 341

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 375	0.38 254	0.80 341	0.54 285	0.45 281	0.81 319	0.59 311	0.59 292	0.42 281	0.58 301	0.56 286	0.66 263	0.21 163	0.23 232	0.50 279	0.67 345	0.55 282	0.44 277	94.83 402	0.38 247	0.53 269	0.44 241	0.16 171	0.22 180	0.72 310	0.85 317	0.71 292	1.22 320

STTRV1_RVC		0.66 325	0.50 298	0.82 320	0.61 319	0.81 319	0.69 322	0.76 327	0.76 326	0.71 335	0.74 322	1.29 321	1.60 343	0.78 347	0.99 355	0.50 301	1.15 351	0.57 327		1.10 359	1.18 361	0.79 345		0.87 354	0.83 331	0.95 331	1.11 336	2.15 355

pmcnn	0.86 316	0.56 310	0.38 264	0.70 305	0.60 317	0.81 319	0.62 314	0.63 301	0.44 286	0.49 205	0.81 337	1.86 329	2.35 356	0.23 232	0.54 292	0.64 339	0.74 327	0.54 316	2.20 336	0.60 321	0.94 348	0.57 311	0.51 323	0.53 320	0.78 320	0.75 304	1.48 352	2.01 351

FAT-Stereo	0.88 317	0.59 314	0.88 348	0.89 325	1.07 350	0.84 322	0.66 318	0.82 331	0.58 308	0.67 331	1.67 374	2.16 338	0.93 322	0.54 330	0.86 346	0.62 334	0.66 311	0.71 345	1.29 312	0.80 341	0.68 328	0.57 311	0.57 331	0.68 339	0.67 294	0.84 315	0.83 313	1.54 333

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 313	0.70 328	0.52 303	0.96 331	0.67 325	0.87 323	0.76 329	1.02 343	0.93 341	0.78 344	0.62 308	1.32 323	0.98 326	0.64 343	0.78 334	0.52 312	0.51 257	0.45 284	1.73 327	0.46 287	0.67 325	0.70 335	0.61 335	0.56 321	1.11 349	1.24 353	0.99 330	1.46 330

DGSMNet	1.34 336	0.76 335	0.84 345	0.84 322	0.77 331	0.89 324	0.87 337	0.82 331	0.69 320	1.13 370	5.02 389	1.26 320	0.85 317	0.72 346	1.06 359	1.62 385	1.63 365	0.95 363	3.26 343	1.05 357	2.68 386	2.86 388	0.72 342	0.88 355	0.79 321	0.96 332	0.90 322	1.21 318

FC-DCNN	0.63 295	0.69 327	0.64 325	0.98 332	0.65 321	0.89 324	0.65 316	0.76 327	0.40 279	0.72 338	0.41 217	0.80 289	0.35 258	0.51 323	0.59 303	0.56 321	0.67 315	0.56 323	0.62 229	0.50 301	0.63 312	0.50 284	0.39 299	0.59 325	0.77 318	0.65 279	0.78 307	0.83 292

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 327	1.02 345	0.89 350	1.25 341	0.83 336	0.90 326	1.07 343	1.23 354	1.56 364	1.03 359	0.76 329	1.19 313	0.86 318	0.98 355	0.98 354	0.74 350	0.64 307	0.72 346	3.50 345	0.86 347	0.85 343	0.98 358	0.82 349	0.89 356	1.20 352	0.93 330	0.86 320	1.68 340

DCVSM-stereo	0.70 302	0.52 300	0.49 295	0.70 305	0.52 303	0.91 327	0.58 309	0.66 305	0.60 310	0.65 326	0.77 331	2.08 336	1.09 331	0.37 296	0.45 260	0.49 298	0.54 279	0.44 277	1.42 316	0.68 331	0.53 269	0.52 297	0.68 341	0.44 304	0.57 269	0.66 285	0.65 275	0.83 292

UDGNet	0.49 258	0.45 280	0.30 228	1.05 335	0.79 332	0.91 327	0.70 323	0.47 182	0.30 235	0.45 162	0.46 249	0.45 166	0.16 115	1.01 357	0.30 163	0.30 155	0.45 193	0.39 246	0.50 187	0.32 216	0.49 243	0.36 192	0.57 331	0.23 190	0.54 257	0.42 205	0.43 175	0.47 189

G-Net	1.20 335	0.75 332	0.97 353	0.67 302	0.65 321	0.92 329	0.60 313	1.00 341	1.35 358	0.74 341	1.47 368	5.51 371	0.92 321	0.44 312	0.83 341	0.84 356	0.76 330	0.66 338	1.97 333	1.52 376	0.85 343	0.87 349	0.54 328	0.70 340	0.86 332	1.24 353	1.82 364	2.89 370

FC-DCNN v2	0.65 296	0.70 328	0.65 329	1.06 336	0.66 324	0.93 330	0.65 316	0.78 330	0.41 280	0.73 339	0.42 227	0.83 292	0.36 262	0.51 323	0.59 303	0.56 321	0.67 315	0.56 323	0.62 229	0.50 301	0.63 312	0.50 284	0.39 299	0.59 325	0.86 332	0.71 295	0.90 322	0.92 302

SANet	1.13 331	0.67 326	0.77 338	0.78 317	0.74 328	0.93 330	0.62 314	1.30 358	1.22 353	0.60 308	0.96 346	5.83 374	2.57 357	0.63 342	0.77 333	0.49 298	0.79 332	0.67 341	1.08 305	0.60 321	0.68 328	0.74 342	0.78 345	0.79 350	1.05 345	1.23 351	1.17 339	2.15 355

MADNet+	1.35 339	0.92 343	1.11 359	1.21 339	1.04 348	0.96 332	1.37 351	1.50 369	1.20 351	1.08 364	1.06 351	1.64 328	1.82 348	0.98 355	1.52 381	1.31 380	1.87 373	1.00 367	1.93 332	1.21 364	1.55 375	1.17 370	0.98 355	1.56 383	1.52 361	1.17 348	1.29 347	2.50 365

AMNet	0.92 320	0.91 341	0.88 348	0.91 327	0.95 344	0.96 332	0.87 337	0.71 318	0.88 338	0.90 352	0.98 349	0.99 303	0.64 308	0.95 354	0.89 349	1.00 367	1.06 346	0.97 365	0.96 288	0.97 352	1.02 353	0.97 355	0.52 324	0.91 358	0.91 335	0.98 336	1.06 333	1.14 312

PVD	1.07 325	0.87 340	0.87 347	0.94 328	0.87 340	1.00 334	0.85 333	1.55 370	1.56 364	0.60 308	0.93 344	1.21 319	1.66 344	0.79 348	0.88 347	0.77 352	1.06 346	0.78 352	1.74 328	0.84 345	1.05 354	1.08 368	0.65 338	0.76 343	1.19 351	1.45 361	1.30 348	1.77 345

DPSNet	1.63 344	0.63 321	0.62 323	0.87 323	0.82 335	1.02 335	0.59 311	0.68 311	0.90 339	0.45 162	0.50 264	5.87 375	2.58 358	0.29 268	1.06 359	1.04 370	1.03 345	0.91 359	13.68 386	0.88 348	1.24 364	0.89 351	1.13 357	1.02 364	1.25 355	1.42 359	1.17 339	1.35 327

ACV-stereo	7.10 385	0.73 331	0.54 306	0.90 326	0.55 310	1.06 336	0.71 325	0.67 310	0.77 327	0.68 332	0.72 317	0.77 287	5.44 373	0.42 308	0.90 351	1.02 369	0.85 342	0.56 323	167.64 404	1.28 368	0.85 343	0.71 338	0.63 337	0.56 321	0.57 269	0.66 285	0.72 295	0.80 284

S-Stereo	0.99 322	0.65 323	0.59 317	0.94 328	0.92 342	1.08 337	1.25 348	0.74 322	0.82 333	0.66 328	2.61 382	2.64 345	0.91 320	0.56 332	0.94 352	0.72 349	0.68 319	0.83 357	1.50 317	0.83 343	0.65 320	0.69 334	1.07 356	0.81 351	0.67 294	0.77 309	0.78 307	1.55 334

FBW_ROB	0.91 319	0.96 344	0.70 334	1.45 346	0.89 341	1.09 338	0.86 335	0.66 305	0.53 302	0.56 285	0.61 300	1.19 313	0.77 313	0.79 348	0.63 312	0.43 272	0.70 321	0.52 312	4.11 353	0.43 271	0.60 306	0.46 256	0.95 353	0.94 360	0.75 315	0.85 317	0.85 318	1.31 324

MFN_U_SF_RVC	1.10 328	0.86 339	0.65 329	0.98 332	0.79 332	1.12 339	1.03 342	1.10 346	0.83 334	1.09 365	1.61 373	1.55 327	1.22 336	0.86 352	1.16 369	0.66 342	0.60 297	0.60 331	4.87 358	0.76 339	0.88 347	0.90 352	0.53 326	0.82 352	0.98 340	0.92 328	0.98 328	1.32 325

SPS-STEREO	1.34 336	1.09 350	1.04 355	1.28 342	1.18 351	1.20 340	0.98 341	1.33 361	1.23 354	1.12 369	1.29 363	2.02 333	1.20 334	0.94 353	1.12 365	1.23 377	1.30 356	1.13 374	3.84 350	1.20 363	1.66 376	1.24 374	1.22 359	1.09 369	1.17 350	1.11 345	1.58 357	1.46 330
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.34 336	1.03 347	0.59 317	1.32 343	0.94 343	1.23 341	0.85 333	0.94 338	0.78 330	0.61 311	0.75 325	2.55 343	1.51 342	0.36 293	0.49 275	0.37 234	0.56 288	0.43 271	4.91 359	0.45 282	0.56 285	0.37 199	0.37 290	0.56 321	1.41 357	1.19 350	3.13 384	8.03 389
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
edge stereo	1.12 329	0.82 338	1.07 357	1.15 337	1.06 349	1.25 342	1.10 345	1.12 347	0.83 334	0.65 326	1.43 365	3.44 359	1.41 339	0.68 345	0.74 328	0.69 347	0.81 335	0.62 334	2.86 341	0.74 335	0.73 333	0.75 343	0.74 343	0.66 337	0.95 338	0.88 321	1.16 338	2.01 351

CC-Net-ROB	0.71 304	0.91 341	0.59 317	1.38 344	0.85 337	1.25 342	0.86 335	0.69 313	0.45 289	0.71 335	0.47 253	1.95 332	0.34 253	0.62 341	0.49 275	0.33 198	0.52 265	0.48 291	1.06 303	0.43 271	0.40 164	0.27 119	0.85 350	0.41 294	0.65 293	0.64 277	0.56 247	0.93 303

LSM0	6.82 384	0.81 337	0.59 317	1.23 340	1.02 347	1.29 344	1.18 347	1.65 373	1.45 361	1.18 371	1.52 371	2.65 346	4.03 365	0.51 323	59.80 404	70.35 404	1.18 352	0.77 351	10.00 380	1.47 374	2.50 385	3.56 390	0.65 338	0.90 357	1.33 356	1.41 358	2.40 374	8.70 390

WAO-7	1.75 349	1.50 354	1.58 371	2.10 350	1.51 354	1.41 345	1.46 352	1.80 377	2.17 377	1.51 381	3.52 385	3.39 358	4.26 366	1.05 359	1.44 379	1.11 371	1.19 353	0.94 360	3.26 343	1.24 366	0.99 352	1.06 365	0.61 335	1.41 379	1.44 358	1.56 363	1.47 351	2.35 359

MeshStereo	1.81 350	1.02 345	0.72 335	1.89 348	1.26 353	1.43 346	0.87 337	1.14 349	0.79 331	0.66 328	0.89 341	8.39 386	5.02 372	0.40 303	0.89 349	0.65 340	0.66 311	0.54 316	4.56 356	0.61 324	3.32 389	0.80 346	0.65 338	0.75 342	1.97 365	1.46 362	3.34 386	4.12 379
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
MFMNet_re	1.17 334	1.06 348	0.95 352	1.17 338	0.98 346	1.44 347	1.14 346	1.07 345	1.32 357	1.00 355	1.12 356	2.07 335	1.16 333	0.84 350	1.04 357	1.01 368	1.30 356	1.05 368	2.06 334	1.00 354	1.19 362	0.98 358	0.96 354	0.97 361	0.98 340	0.92 328	1.30 348	1.42 329

SGM+DAISY	1.58 342	1.14 351	1.05 356	1.38 344	1.25 352	1.44 347	1.32 350	1.30 358	1.12 349	1.11 367	1.28 362	2.72 349	2.00 350	1.04 358	1.09 363	1.13 372	1.27 355	1.05 368	7.90 376	1.19 361	1.40 374	1.27 377	1.25 360	1.08 368	1.24 354	1.08 343	1.86 366	1.77 345

MDST_ROB	1.62 343	1.46 352	0.53 304	2.47 357	0.96 345	1.72 349	0.73 327	0.72 319	0.54 304	0.59 306	0.42 227	1.08 308	11.90 383	0.28 264	0.49 275	0.37 234	0.51 257	0.36 206	0.72 250	0.41 259	0.54 277	0.36 192	0.38 292	0.47 308	3.20 384	1.82 369	8.20 392	2.54 367

SGM-ForestM	1.56 341	1.80 357	0.59 317	1.74 347	0.86 338	1.83 350	1.08 344	1.28 357	0.81 332	0.56 285	0.74 322	5.35 368	3.72 363	0.41 306	0.47 269	0.37 234	0.59 294	0.44 277	5.02 360	0.43 271	0.55 281	0.39 208	0.39 299	0.50 312	2.80 379	1.97 371	4.37 389	3.15 372

UDG	1.07 325	1.95 360	0.54 306	2.29 353	2.24 367	2.00 351	2.51 359	0.59 292	0.72 322	0.59 306	0.83 339	1.14 312	0.31 242	2.36 362	0.66 316	0.50 301	0.89 343	0.61 333	1.81 329	0.61 324	0.78 337	0.70 335	1.26 361	0.43 301	0.61 286	0.64 277	0.69 284	0.64 250

DDUNet	1.05 323	1.89 359	0.53 304	2.36 355	2.10 365	2.19 352	2.32 357	0.54 253	0.68 318	0.48 195	0.80 334	1.20 317	0.24 192	2.51 365	0.69 324	0.55 318	0.83 339	0.49 296	1.68 323	0.57 316	0.75 336	0.64 327	1.31 362	0.39 290	0.57 269	0.59 265	0.69 284	0.67 259

MANE	4.47 377	1.62 355	3.30 390	2.34 354	1.90 359	2.28 353	1.66 355	2.83 385	3.11 384	0.83 349	1.12 356	7.77 384	8.15 379	0.56 332	0.79 335	0.87 357	0.82 336	13.62 393	5.80 363	0.59 318	0.94 348	0.60 317	0.48 319	0.91 358	7.29 391	9.34 393	14.90 396	26.25 398

ELAS	1.96 353	1.69 356	1.23 360	2.25 352	1.75 356	2.41 354	1.49 353	1.55 370	1.80 370	0.89 351	2.14 379	7.05 381	6.02 375	0.61 339	0.88 347	0.63 336	1.06 346	0.78 352	2.32 338	0.80 341	1.15 360	1.19 371	0.79 346	0.98 362	3.21 385	2.53 383	2.67 379	3.05 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	4.30 376	2.97 382	3.19 389	2.44 356	3.80 388	2.62 355	3.22 373	3.36 389	4.11 389	3.55 393	3.66 386	5.40 369	4.86 371	3.12 377	2.43 389	4.06 392	3.95 384	3.22 389	6.34 367	4.44 391	7.73 393	13.41 394	2.00 364	3.91 393	3.19 383	7.99 392	3.68 387	3.33 374

DispFullNet	2.28 360	2.67 371	3.43 391	2.54 360	2.31 369	2.65 356	2.56 360	1.35 362	1.31 356	2.15 388	0.96 346	8.62 388	2.71 359	2.49 364	1.12 365	1.67 386	2.75 380	1.39 379	6.61 369	2.05 384	1.38 373	1.06 365	1.21 358	0.77 345	0.92 336	0.88 321	1.50 353	2.53 366

WAO-6	1.99 355	2.09 361	1.24 361	2.53 359	2.08 363	2.68 357	2.63 361	1.44 366	1.93 374	1.37 378	1.15 358	3.11 355	4.32 367	2.51 365	1.45 380	1.18 375	1.76 369	1.09 371	2.63 339	1.34 371	1.34 368	1.26 375	2.43 366	1.33 375	2.19 370	1.97 371	1.94 368	2.72 368

STStereo	2.66 364	1.83 358	1.92 377	2.87 364	2.02 360	2.68 357	1.85 356	3.30 388	1.63 368	0.82 348	5.71 390	8.58 387	10.17 381	0.52 328	0.67 318	0.43 272	0.63 305	0.46 288	11.73 382	0.68 331	0.73 333	0.66 329	0.49 322	0.98 362	2.33 372	1.79 368	2.66 377	3.63 376

DPSimNet_ROB	5.25 381	2.91 378	3.05 388	2.71 362	2.70 379	2.74 359	3.01 369	3.28 387	3.44 388	2.70 392	24.36 400	5.90 376	13.71 387	2.93 376	2.87 390	4.00 391	3.18 381	2.34 387	22.47 390	3.37 390	4.40 390	3.75 391	2.59 367	2.84 392	3.39 388	3.00 385	3.30 385	6.87 388

SQANet	1.43 340	2.22 362	0.78 340	2.62 361	1.77 357	2.84 360	2.44 358	0.73 321	0.53 302	0.87 350	0.58 293	2.10 337	0.64 308	2.13 361	0.50 279	0.40 252	0.67 315	0.59 330	7.14 373	0.54 310	0.49 243	0.45 248	2.94 370	0.45 306	0.75 315	0.89 326	0.97 326	1.58 335

PWCK	3.72 371	2.52 365	1.72 376	3.06 371	2.07 361	3.03 361	2.98 366	1.97 380	2.05 376	2.27 389	3.31 384	5.51 371	3.67 362	1.40 360	1.32 376	0.97 365	1.74 368	1.10 373	42.82 399	1.70 379	1.90 382	1.23 373	2.24 365	1.51 382	1.84 364	2.15 377	1.79 362	2.46 362

MonStereo1	1.99 355	2.52 365	1.31 365	3.28 372	3.09 384	3.04 362	3.01 369	1.26 356	1.37 359	1.05 363	1.17 360	4.09 363	4.58 370	2.73 370	0.84 343	0.55 318	1.44 361	0.95 363	3.71 348	1.27 367	1.05 354	0.90 352	4.38 380	0.76 343	1.01 343	0.76 308	1.69 360	1.86 349

ACVNet_2	2.32 362	2.71 373	1.69 375	3.41 374	2.53 375	3.05 363	3.01 369	1.38 363	1.11 347	1.11 367	0.96 346	2.71 348	1.91 349	2.55 369	0.95 353	0.76 351	1.77 370	0.76 349	16.37 388	1.21 364	0.87 346	0.72 339	3.93 376	1.11 370	1.70 363	1.17 348	1.50 353	1.83 347

ACVNet-4b	1.66 345	2.40 363	1.10 358	2.76 363	2.09 364	3.09 364	3.08 372	1.03 344	0.99 346	1.10 366	0.61 300	2.97 353	1.00 328	2.77 372	0.73 327	0.66 342	1.26 354	0.73 347	4.74 357	1.07 358	0.57 294	0.49 277	3.77 373	0.67 338	1.06 346	0.96 332	1.18 343	1.85 348

RainbowNet	1.68 347	2.49 364	1.41 367	2.98 366	2.30 368	3.12 365	2.99 368	1.00 341	0.77 327	1.29 374	0.74 322	2.63 344	1.68 345	2.76 371	1.03 356	0.77 352	1.07 349	0.76 349	2.86 341	1.15 360	0.74 335	0.59 314	3.90 374	0.77 345	1.10 348	1.16 347	1.31 350	2.07 353

otaku	1.67 346	2.58 370	0.90 351	2.93 365	2.07 361	3.14 366	2.73 362	0.88 336	0.84 336	1.00 355	0.66 312	2.38 340	0.95 323	2.39 363	0.67 318	0.52 312	0.79 332	0.62 334	8.04 378	0.90 349	0.59 302	0.53 300	3.56 371	0.62 332	0.95 338	0.96 332	1.19 344	1.74 341

Ntro	1.72 348	2.71 373	0.98 354	3.00 367	2.17 366	3.23 367	2.98 366	0.96 339	0.92 340	1.04 362	0.76 329	2.47 342	0.76 312	2.51 365	0.68 320	0.53 316	0.83 339	0.65 337	8.03 377	0.98 353	0.60 306	0.54 304	3.62 372	0.61 329	1.02 344	1.23 351	1.17 339	1.58 335

LVE	2.29 361	2.69 372	1.56 370	4.79 386	2.63 378	3.26 368	3.58 379	1.30 358	1.38 360	1.61 382	1.27 361	2.94 352	3.52 360	2.79 374	1.07 362	0.88 358	1.50 362	1.09 371	6.15 365	1.42 373	1.24 364	1.14 369	3.90 374	1.43 381	2.52 378	1.66 365	2.05 369	2.34 358

Dean	2.18 359	3.00 383	1.41 367	3.65 376	3.00 382	3.31 369	3.34 374	1.62 372	1.76 369	1.34 377	1.15 358	3.10 354	3.59 361	2.78 373	1.12 365	0.88 358	1.64 367	1.06 370	3.90 352	1.55 378	0.98 350	0.82 348	4.20 379	1.27 374	2.36 375	1.90 370	2.17 371	1.95 350

IMH-64-1	2.14 357	2.52 365	1.62 372	3.01 368	2.45 370	3.32 370	3.49 376	1.41 364	1.89 371	1.00 355	1.09 353	3.32 356	4.52 368	3.28 379	1.18 371	0.90 361	1.59 363	0.94 360	3.67 346	1.33 369	1.12 358	1.00 360	4.55 381	1.06 366	2.07 367	1.40 356	1.68 358	2.36 360

IMH-64	2.14 357	2.52 365	1.62 372	3.01 368	2.45 370	3.32 370	3.49 376	1.41 364	1.89 371	1.00 355	1.09 353	3.32 356	4.52 368	3.28 379	1.18 371	0.90 361	1.59 363	0.94 360	3.67 346	1.33 369	1.12 358	1.00 360	4.55 381	1.06 366	2.07 367	1.40 356	1.68 358	2.36 360

ACVNet_1	1.85 351	2.91 378	1.43 369	3.48 375	2.62 377	3.35 372	3.34 374	1.17 351	0.93 341	1.03 359	0.87 340	2.83 351	1.40 338	2.82 375	0.83 341	0.56 321	1.32 359	0.81 354	6.24 366	1.02 355	0.83 342	0.72 339	4.04 377	0.78 348	1.22 353	0.99 339	0.97 326	1.37 328

IMH	2.38 363	2.57 369	1.64 374	3.03 370	2.50 374	3.36 373	3.51 378	1.45 367	1.91 373	1.03 359	1.08 352	3.49 360	8.04 378	3.63 381	1.13 368	0.90 361	1.63 365	0.99 366	4.48 355	1.36 372	1.08 357	0.96 354	4.57 383	1.11 370	2.03 366	1.61 364	1.79 362	3.48 375

ELAS_RVC	1.92 352	1.47 353	1.24 361	2.08 349	1.53 355	3.37 374	1.51 354	1.46 368	1.11 347	0.91 353	2.26 380	6.93 379	6.00 374	0.61 339	0.85 345	0.63 336	1.07 349	0.81 354	2.14 335	0.85 346	1.19 362	1.19 371	0.81 348	1.04 365	3.02 381	2.05 373	2.69 380	2.88 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet_ROB	1.96 353	2.74 375	1.24 361	2.52 358	1.79 358	3.39 375	2.92 365	1.22 353	1.19 350	1.32 376	1.42 364	2.74 350	3.87 364	2.53 368	1.17 370	0.79 354	1.30 356	0.85 358	5.35 361	1.19 361	1.06 356	0.97 355	4.07 378	1.12 372	1.56 362	1.42 359	1.57 356	1.58 335

WAO-8	2.81 365	2.84 376	1.93 378	4.63 383	2.49 372	3.42 376	2.87 363	1.88 378	3.27 386	1.37 378	1.46 366	4.92 366	7.73 376	3.64 382	1.31 374	1.16 373	1.83 371	1.15 375	6.68 370	2.14 385	1.34 368	1.05 363	2.87 368	1.34 376	3.29 386	2.12 375	2.43 375	4.61 382

Venus	2.81 365	2.84 376	1.93 378	4.63 383	2.49 372	3.42 376	2.87 363	1.88 378	3.27 386	1.37 378	1.46 366	4.92 366	7.73 376	3.64 382	1.31 374	1.16 373	1.83 371	1.15 375	6.68 370	2.14 385	1.34 368	1.05 363	2.87 368	1.34 376	3.29 386	2.12 375	2.43 375	4.61 382

DDF-Stereo	0.57 287	0.28 173	0.16 113	2.12 351	0.35 253	3.65 378	0.55 306	0.55 263	0.22 152	0.52 237	0.33 168	0.84 293	0.31 242	0.21 199	0.28 148	0.32 186	0.49 233	0.33 176	0.73 252	0.28 183	0.53 269	0.44 241	0.16 171	0.19 153	0.35 152	0.31 142	0.48 192	0.49 199

ktn	4.83 378	2.95 381	2.02 381	3.73 377	2.99 381	3.77 379	4.53 382	1.75 375	2.92 383	2.10 387	1.52 371	11.18 391	36.94 397	3.71 384	2.06 387	1.82 387	2.47 377	1.99 385	18.72 389	1.98 382	1.88 381	1.74 384	4.75 384	1.91 387	2.11 369	2.29 380	2.70 381	3.98 377

TorneroNet-64	4.00 374	3.59 386	1.93 378	4.36 382	2.95 380	4.26 380	4.58 385	1.71 374	6.44 392	1.23 373	1.09 353	5.61 373	25.81 391	3.97 391	1.34 377	0.95 364	2.58 379	1.26 378	11.84 383	1.51 375	1.36 372	1.04 362	4.94 386	1.42 380	2.25 371	2.47 382	1.83 365	5.55 387

KSHMR	5.04 380	3.41 384	2.38 384	4.77 385	3.49 387	4.30 381	4.29 381	2.24 382	1.95 375	1.89 384	1.87 376	3.78 362	56.60 402	4.26 392	1.69 384	1.43 382	2.22 374	1.60 382	9.78 379	1.73 380	1.68 377	1.48 381	6.29 392	1.57 384	2.43 376	2.17 378	2.30 373	4.47 381

TorneroNet	5.35 382	3.54 385	2.08 382	3.85 378	3.06 383	4.35 382	4.55 383	1.78 376	5.81 390	1.30 375	1.48 369	6.10 377	59.26 403	3.90 390	1.29 373	0.98 366	2.50 378	1.23 377	15.91 387	1.53 377	1.34 368	1.07 367	5.16 387	1.38 378	2.49 377	2.34 381	2.12 370	4.10 378

JetBlue	3.47 368	2.94 380	2.19 383	4.01 381	3.28 385	4.39 383	3.86 380	2.36 383	2.38 379	1.19 372	0.90 343	7.02 380	1.50 341	3.19 378	1.37 378	1.50 383	2.33 375	2.09 386	3.87 351	1.73 380	2.93 387	2.27 386	1.98 363	1.67 385	2.33 372	4.93 391	2.98 383	22.60 395

notaker	3.58 370	3.59 386	2.75 387	6.07 388	3.32 386	4.63 384	4.56 384	2.01 381	2.21 378	1.90 385	1.51 370	7.09 382	15.50 389	3.77 387	1.72 386	1.50 383	2.35 376	1.70 384	10.97 381	2.01 383	1.69 378	1.56 382	4.87 385	1.70 386	1.51 360	1.68 366	1.89 367	2.48 364

DPSMNet_ROB	11.00 389	5.63 391	16.64 396	3.96 380	7.34 393	4.92 385	7.44 388	4.30 392	11.25 396	4.13 395	8.58 393	4.57 365	14.55 388	3.88 389	12.94 394	13.80 394	6.34 387	15.40 395	7.85 375	11.58 394	8.22 395	20.97 396	5.52 389	10.97 397	11.28 394	29.87 400	12.66 393	32.49 399

DGTPSM_ROB	10.91 388	5.63 391	16.64 396	3.95 379	7.34 393	4.92 385	7.44 388	4.30 392	11.23 395	4.12 394	8.40 392	4.53 364	13.14 384	3.85 388	12.94 394	13.80 394	6.33 386	15.35 394	7.08 372	11.58 394	8.21 394	20.96 395	5.52 389	10.97 397	11.26 393	29.88 401	12.66 393	32.49 399

UNDER WATER	3.87 372	4.07 388	2.45 385	6.40 389	4.68 390	5.32 387	5.36 386	3.27 386	3.11 384	1.70 383	1.81 375	7.54 383	10.28 382	4.28 393	1.61 382	1.24 378	3.62 382	1.58 381	6.48 368	2.35 388	1.91 383	1.64 383	7.43 395	2.14 389	3.08 382	3.53 386	2.66 377	4.95 384

UNDER WATER-64	3.96 373	4.37 389	2.51 386	7.01 390	4.82 391	5.45 388	5.56 387	3.42 390	2.88 382	1.94 386	1.97 377	7.85 385	8.75 380	4.47 395	1.68 383	1.29 379	3.73 383	1.68 383	6.02 364	2.22 387	1.91 383	1.82 385	7.96 396	1.98 388	2.95 380	4.40 390	2.80 382	5.47 385

JetRed	5.83 383	4.38 390	5.23 393	3.30 373	4.12 389	5.85 389	9.23 392	4.20 391	2.78 381	2.31 390	2.00 378	5.46 370	1.20 334	5.68 396	3.38 391	3.88 390	6.46 388	6.52 390	3.80 349	2.98 389	6.60 391	4.97 392	5.41 388	2.73 391	9.22 392	21.91 398	5.29 390	18.57 393

LE_ROB	11.92 392	1.06 348	1.26 364	4.81 387	43.47 403	6.01 390	35.61 400	7.74 395	6.23 391	0.58 301	3.83 387	32.58 399	46.83 400	0.27 260	0.44 257	0.32 186	0.53 270	0.43 271	23.28 391	0.75 338	0.67 325	0.51 293	0.56 330	8.03 396	23.19 397	17.00 397	20.55 398	35.43 401

DPSM_ROB	17.13 394	15.19 394	21.09 398	8.59 391	8.29 395	12.91 391	8.41 390	9.74 397	14.29 397	8.00 396	8.92 394	10.02 389	13.15 385	3.71 384	17.12 396	17.90 396	17.95 396	19.75 397	13.14 384	14.59 396	24.07 397	27.10 397	6.34 393	14.03 399	30.70 401	38.45 402	35.86 401	43.05 402

DPSM	17.13 394	15.19 394	21.09 398	8.59 391	8.29 395	12.91 391	8.41 390	9.74 397	14.29 397	8.00 396	8.92 394	10.02 389	13.15 385	3.71 384	17.12 396	17.90 396	17.95 396	19.75 397	13.14 384	14.59 396	24.07 397	27.10 397	6.34 393	14.03 399	30.70 401	38.45 402	35.86 401	43.05 402

HanzoNet	10.34 387	6.49 393	3.95 392	14.30 393	6.07 392	19.42 393	21.47 398	6.96 394	10.04 394	2.64 391	2.68 383	30.46 397	52.16 401	23.13 401	2.36 388	2.79 389	5.38 385	2.60 388	25.05 392	5.07 392	3.22 388	2.85 387	8.74 397	2.65 390	4.75 389	4.05 389	4.27 388	5.54 386

PML	26.01 397	16.47 397	5.54 394	20.38 398	13.16 397	20.84 394	9.63 394	9.23 396	69.83 405	17.73 401	139.43 405	91.26 403	98.96 404	9.19 399	8.28 392	7.65 393	13.69 394	6.52 390	31.86 395	6.30 393	10.00 396	7.86 393	5.54 391	5.57 394	24.82 399	10.77 394	31.09 400	10.74 391

CasAABBNet	34.41 398	30.51 400	42.45 403	17.22 395	16.57 399	25.84 395	16.81 395	19.09 399	28.74 400	16.65 399	18.06 397	20.17 393	26.39 392	7.50 397	34.38 399	35.87 399	36.10 400	39.70 401	26.18 394	29.35 401	48.14 403	54.75 403	12.73 398	28.31 403	61.71 404	77.35 404	71.94 405	86.51 405

FlowAnything	34.50 399	30.48 399	42.50 405	17.21 394	16.74 400	26.09 396	16.88 396	19.79 401	28.79 401	16.58 398	18.02 396	20.19 394	26.43 393	7.59 398	34.60 400	36.12 400	36.20 401	39.52 400	26.15 393	29.46 402	48.48 404	54.76 404	12.81 399	28.50 404	61.59 403	77.56 406	72.02 406	86.55 406

fast-reg	37.41 401	30.51 400	42.48 404	17.26 396	16.52 398	26.53 397	17.34 397	19.26 400	28.72 399	16.69 400	18.16 398	20.32 395	26.93 394	16.14 400	33.82 398	35.07 398	35.63 399	39.29 399	99.87 403	29.15 400	47.79 402	54.63 402	12.99 400	28.17 402	61.76 405	77.37 405	71.67 404	86.04 404

LRCNet_RVC	19.16 396	27.96 398	9.75 395	30.25 399	27.88 401	31.68 398	26.10 399	20.49 402	8.68 393	28.66 402	28.73 401	30.64 398	23.65 390	32.48 402	8.43 393	1.88 388	23.05 398	16.90 396	40.24 396	17.44 399	6.93 392	3.35 389	35.23 401	25.28 401	1.49 359	1.01 340	5.96 391	3.25 373

BEATNet-Init1	11.87 391	15.78 396	1.38 366	34.17 400	2.55 376	31.72 399	9.59 393	2.52 384	2.49 380	0.96 354	2.28 381	18.81 392	32.29 395	0.54 330	1.70 385	0.88 358	0.80 334	0.66 338	61.61 401	16.09 398	1.78 380	1.44 380	0.75 344	1.12 372	14.82 395	2.79 384	37.47 403	23.61 396

HaxPig	36.95 400	39.38 402	36.02 400	37.94 401	42.14 402	37.82 400	41.49 401	37.89 403	39.02 402	47.01 403	48.90 403	44.27 400	35.80 396	36.82 403	38.89 402	36.75 402	45.48 402	48.70 402	40.83 397	39.66 403	36.10 399	30.92 399	47.77 403	39.68 405	18.58 396	16.85 396	13.59 395	19.32 394

AVERAGE_ROB	39.07 402	42.10 403	39.04 401	43.37 402	44.15 404	43.08 401	43.88 402	43.21 404	40.00 403	47.62 404	48.04 402	44.84 401	39.97 398	43.46 405	38.33 401	36.44 401	46.53 403	49.04 403	41.84 398	40.32 404	39.63 400	34.70 400	46.76 402	39.74 406	24.66 398	16.71 395	19.73 397	17.80 392

MEDIAN_ROB	40.90 403	43.34 404	39.72 402	44.06 403	45.29 405	43.61 402	44.70 403	43.97 405	40.60 404	50.37 405	51.53 404	46.75 402	40.36 399	41.80 404	40.48 403	38.16 403	48.55 404	51.45 404	44.21 400	42.99 405	40.94 401	34.86 401	48.85 404	41.17 407	25.23 400	24.02 399	21.83 399	25.36 397

DN	3.32 367	0.27 166	0.22 177	0.52 279	0.26 196	50.28 403	0.25 223	0.47 182	0.27 206	0.43 144	0.41 217	29.13 396	0.17 127	0.23 232	0.29 155	0.39 245	0.48 224	0.37 223	0.59 224	0.29 194	0.45 222	0.41 221	0.26 257	0.25 216	0.82 330	0.66 285	0.60 261	0.88 297

zero-FE	3.48 369	0.27 166	0.16 113	17.31 397	0.30 233	65.22 404	0.79 332	0.55 263	0.23 160	0.51 227	0.40 212	1.20 317	0.36 262	0.21 199	0.29 155	0.32 186	0.50 250	0.34 184	1.61 320	0.28 183	0.58 298	0.44 241	0.16 171	0.19 153	0.34 144	0.31 142	0.49 206	0.51 205

WQFJA1++	11.74 390	0.25 147	0.19 149	105.43 405	0.22 165	101.87 405	100.92 405	0.47 182	0.21 135	0.43 144	0.35 178	0.71 278	0.43 285	0.18 144	0.26 126	0.33 198	0.43 171	0.30 151	0.71 248	0.22 128	0.42 186	0.36 192	0.16 171	0.15 101	0.41 191	0.35 170	0.63 270	0.66 258

GS-Stereo																							0.06 35	0.07 28	0.13 25	0.13 25	0.16 39	0.13 37

ASD4																								6.32 395

Low-res two-view benchmark