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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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
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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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