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

MLG-Stereo_test1	0.09 8	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.05 9	0.05 4	0.05 21	0.08 14	0.08 17	0.13 48	0.06 9	0.11 23	0.04 3	0.03 4	0.12 12	0.13 13	0.18 42	0.12 20	0.17 35	0.08 6	0.15 28	0.09 8	0.04 6	0.05 5	0.11 9	0.09 3	0.13 18	0.11 23

MLG-Stereo	0.09 8	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.06 21	0.04 3	0.04 7	0.08 14	0.08 17	0.12 37	0.06 9	0.11 23	0.04 3	0.03 4	0.12 12	0.13 13	0.17 36	0.12 20	0.15 27	0.08 6	0.14 23	0.10 13	0.04 6	0.04 3	0.11 9	0.09 3	0.13 18	0.11 23

AIO-test2	0.08 5	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.04 4	0.05 4	0.03 3	0.09 25	0.10 26	0.08 10	0.12 36	0.10 18	0.04 3	0.05 23	0.11 4	0.12 7	0.11 6	0.10 10	0.11 6	0.09 16	0.12 13	0.09 8	0.04 6	0.06 13	0.08 3	0.11 11	0.07 3	0.09 10

qqai	0.08 5	0.06 6	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 4	0.05 21	0.06 3	0.08 17	0.07 7	0.09 23	0.09 16	0.04 3	0.03 4	0.11 4	0.13 13	0.10 3	0.09 6	0.12 10	0.08 6	0.11 11	0.06 3	0.05 18	0.05 5	0.10 4	0.11 11	0.11 11	0.09 10

AIO-test1	0.09 8	0.06 6	0.06 9	0.05 4	0.05 9	0.08 28	0.03 3	0.12 42	0.12 42	0.12 37	0.12 36	0.13 38	0.05 14	0.07 47	0.14 26	0.16 30	0.14 19	0.11 12	0.10 3	0.09 16	0.12 13	0.11 18	0.06 27	0.06 13	0.10 4	0.11 11	0.08 4	0.10 14

Pointernet	0.07 3	0.06 6	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 14	0.05 21	0.08 14	0.05 6	0.08 10	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.03 4	0.11 4	0.11 4	0.12 11	0.08 4	0.11 6	0.06 3	0.10 5	0.07 4	0.04 6	0.05 5	0.10 4	0.09 3	0.10 6	0.08 3

CroCo-Stereo	0.08 5	0.06 6	0.05 4	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.08 14	0.03 3	0.07 7	0.02 3	0.08 9	0.04 3	0.02 3	0.15 35	0.16 30	0.14 19	0.12 20	0.14 18	0.08 6	0.15 28	0.09 8	0.03 3	0.04 3	0.15 40	0.14 31	0.15 30	0.10 14
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
quiztm	0.07 3	0.07 10	0.06 9	0.05 4	0.04 4	0.05 4	0.04 7	0.07 6	0.08 17	0.06 4	0.07 15	0.07 4	0.04 3	0.04 14	0.11 4	0.12 7	0.11 6	0.07 3	0.10 3	0.06 3	0.13 19	0.07 4	0.04 6	0.05 5	0.10 4	0.10 7	0.12 14	0.08 3

PointNet	0.11 26	0.07 10	0.09 38	0.07 21	0.06 21	0.08 28	0.06 38	0.13 47	0.11 35	0.13 48	0.12 36	0.11 23	0.09 47	0.05 23	0.12 12	0.12 7	0.11 6	0.09 6	0.11 6	0.08 6	0.14 23	0.11 18	0.06 27	0.08 33	0.16 46	0.16 41	0.19 53	0.14 45

NLCSM	0.09 8	0.07 10	0.06 9	0.07 21	0.05 9	0.08 28	0.05 21	0.14 51	0.12 42	0.08 10	0.16 60	0.10 18	0.21 140	0.05 23	0.09 3	0.10 3	0.10 3	0.08 4	0.10 3	0.06 3	0.08 3	0.10 13	0.05 18	0.07 23	0.11 9	0.11 11	0.08 4	0.08 3

LG-Stereo	0.11 26	0.07 10	0.06 9	0.06 13	0.09 46	0.08 28	0.04 7	0.11 35	0.10 26	0.17 61	0.10 28	0.17 52	0.06 25	0.04 14	0.13 20	0.14 20	0.17 36	0.12 20	0.14 18	0.10 26	0.18 43	0.16 56	0.04 6	0.06 13	0.13 24	0.14 31	0.15 30	0.12 30

MM-Stereo_test3	0.09 8	0.07 10	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 4	0.04 7	0.07 6	0.12 42	0.11 35	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.04 14	0.11 4	0.11 4	0.17 36	0.11 12	0.14 18	0.08 6	0.12 13	0.12 26	0.05 18	0.06 13	0.10 4	0.09 3	0.11 11	0.10 14

U	0.10 19	0.07 10	0.06 9	0.04 3	0.04 4	0.06 14	0.03 3	0.07 6	0.04 4	0.09 18	0.03 4	0.12 33	0.05 14	0.03 4	0.16 42	0.18 50	0.19 46	0.14 32	0.18 39	0.11 34	0.21 53	0.13 31	0.03 3	0.06 13	0.18 55	0.17 52	0.16 36	0.12 30

CroCo-Stereo Lap2	0.10 19	0.07 10	0.06 9	0.06 13	0.06 21	0.06 14	0.04 7	0.06 3	0.05 6	0.14 55	0.05 6	0.11 23	0.05 14	0.03 4	0.14 26	0.17 39	0.16 32	0.14 32	0.19 50	0.09 16	0.18 43	0.10 13	0.03 3	0.06 13	0.16 46	0.18 59	0.15 30	0.11 23

LACA2	0.09 8	0.08 17	0.06 9	0.09 36	0.06 21	0.09 36	0.05 21	0.06 3	0.07 10	0.12 37	0.04 5	0.21 58	0.05 14	0.03 4	0.12 12	0.13 13	0.10 3	0.11 12	0.12 10	0.08 6	0.10 5	0.09 8	0.04 6	0.05 5	0.12 17	0.11 11	0.12 14	0.09 10

MatchStereo	0.11 26	0.08 17	0.09 38	0.05 4	0.08 38	0.05 4	0.05 21	0.08 14	0.15 65	0.06 4	0.10 28	0.08 9	0.10 53	0.07 47	0.15 35	0.17 39	0.14 19	0.16 44	0.13 13	0.15 65	0.15 28	0.19 67	0.05 18	0.09 44	0.16 46	0.17 52	0.14 23	0.13 36
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.10 19	0.08 17	0.06 9	0.07 21	0.05 9	0.06 14	0.04 7	0.12 42	0.15 65	0.08 10	0.18 73	0.08 9	0.23 162	0.05 23	0.11 4	0.11 4	0.12 11	0.09 6	0.11 6	0.08 6	0.09 4	0.12 26	0.07 48	0.08 33	0.12 17	0.12 17	0.10 6	0.10 14

MSCF	0.11 26	0.08 17	0.07 23	0.08 27	0.06 21	0.06 14	0.04 7	0.08 14	0.13 53	0.09 18	0.08 17	0.11 23	0.08 38	0.04 14	0.15 35	0.16 30	0.16 32	0.15 38	0.18 39	0.12 40	0.16 34	0.15 50	0.06 27	0.07 23	0.14 30	0.15 36	0.14 23	0.10 14

111111	0.09 8	0.08 17	0.06 9	0.05 4	0.07 30	0.05 4	0.05 21	0.09 25	0.11 35	0.05 3	0.08 17	0.12 33	0.06 25	0.04 14	0.13 20	0.15 24	0.13 15	0.12 20	0.13 13	0.09 16	0.16 34	0.13 31	0.06 27	0.06 13	0.12 17	0.10 7	0.10 6	0.08 3

MLG-Stereo_test2	0.12 39	0.08 17	0.07 23	0.08 27	0.06 21	0.07 21	0.04 7	0.14 51	0.09 23	0.15 59	0.06 9	0.15 47	0.05 14	0.06 37	0.13 20	0.16 30	0.23 60	0.16 44	0.23 58	0.12 40	0.21 53	0.12 26	0.07 48	0.06 13	0.14 30	0.12 17	0.18 48	0.16 50

MM-Stereo_test1	0.09 8	0.08 17	0.06 9	0.07 21	0.04 4	0.05 4	0.04 7	0.07 6	0.10 26	0.10 25	0.06 9	0.07 4	0.04 3	0.05 23	0.12 12	0.13 13	0.17 36	0.12 20	0.15 27	0.10 26	0.12 13	0.11 18	0.06 27	0.07 23	0.11 9	0.10 7	0.12 14	0.10 14

GREAT-IGEV	0.10 19	0.08 17	0.07 23	0.06 13	0.05 9	0.06 14	0.04 7	0.10 30	0.07 10	0.08 10	0.10 28	0.21 58	0.06 25	0.05 23	0.14 26	0.16 30	0.15 27	0.12 20	0.17 35	0.09 16	0.13 19	0.09 8	0.06 27	0.08 33	0.11 9	0.13 24	0.15 30	0.10 14
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RAFT	0.13 45	0.08 17	0.09 38	0.11 55	0.05 9	0.15 80	0.04 7	0.18 61	0.10 26	0.10 25	0.13 45	0.13 38	0.08 38	0.03 4	0.15 35	0.15 24	0.17 36	0.12 20	0.18 39	0.09 16	0.15 28	0.14 39	0.04 6	0.08 33	0.22 69	0.21 69	0.23 69	0.20 63

WQFJX	0.11 26	0.09 26	0.07 23	0.08 27	0.07 30	0.09 36	0.07 54	0.11 35	0.12 42	0.10 25	0.20 91	0.08 9	0.27 196	0.05 23	0.12 12	0.12 7	0.11 6	0.10 10	0.13 13	0.09 16	0.10 5	0.10 13	0.06 27	0.09 44	0.12 17	0.15 36	0.11 11	0.14 45

NLSM3	0.11 26	0.09 26	0.08 34	0.09 36	0.08 38	0.07 21	0.06 38	0.11 35	0.14 59	0.10 25	0.13 45	0.09 16	0.10 53	0.08 56	0.15 35	0.15 24	0.15 27	0.13 29	0.13 13	0.10 26	0.12 13	0.12 26	0.07 48	0.09 44	0.14 30	0.18 59	0.19 53	0.14 45

NLSM1	0.12 39	0.09 26	0.07 23	0.09 36	0.08 38	0.10 45	0.07 54	0.16 56	0.15 65	0.09 18	0.25 126	0.12 33	0.32 220	0.07 47	0.13 20	0.14 20	0.12 11	0.11 12	0.15 27	0.10 26	0.12 13	0.15 50	0.06 27	0.08 33	0.14 30	0.14 31	0.13 18	0.12 30

BridgeDepth	0.09 8	0.09 26	0.07 23	0.09 36	0.05 9	0.09 36	0.04 7	0.07 6	0.08 17	0.07 7	0.05 6	0.23 63	0.05 14	0.04 14	0.12 12	0.13 13	0.11 6	0.11 12	0.12 10	0.08 6	0.11 11	0.11 18	0.04 6	0.05 5	0.14 30	0.13 24	0.18 48	0.11 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GASTEREO	0.11 26	0.09 26	0.07 23	0.08 27	0.07 30	0.06 14	0.04 7	0.09 25	0.13 53	0.09 18	0.08 17	0.12 33	0.08 38	0.04 14	0.15 35	0.16 30	0.16 32	0.15 38	0.18 39	0.12 40	0.16 34	0.17 59	0.07 48	0.07 23	0.14 30	0.15 36	0.15 30	0.10 14

MM-Stereo_test2	0.10 19	0.09 26	0.07 23	0.08 27	0.07 30	0.05 4	0.04 7	0.09 25	0.09 23	0.13 48	0.07 15	0.08 9	0.05 14	0.06 37	0.14 26	0.15 24	0.18 42	0.15 38	0.15 27	0.12 40	0.17 38	0.16 56	0.07 48	0.07 23	0.11 9	0.12 17	0.12 14	0.11 23

CoSv	0.09 8	0.09 26	0.05 4	0.06 13	0.05 9	0.13 65	0.06 38	0.09 25	0.07 10	0.10 25	0.05 6	0.07 4	0.05 14	0.03 4	0.13 20	0.15 24	0.14 19	0.09 6	0.16 33	0.08 6	0.14 23	0.08 6	0.05 18	0.05 5	0.16 46	0.11 11	0.14 23	0.08 3

ProNet	0.09 8	0.09 26	0.09 38	0.07 21	0.05 9	0.09 36	0.08 65	0.08 14	0.04 4	0.06 4	0.17 66	0.06 3	0.04 3	0.05 23	0.14 26	0.14 20	0.15 27	0.13 29	0.13 13	0.09 16	0.14 23	0.08 6	0.08 66	0.07 23	0.11 9	0.10 7	0.10 6	0.08 3

LACA1	0.11 26	0.10 34	0.09 38	0.08 27	0.08 38	0.09 36	0.05 21	0.07 6	0.12 42	0.11 35	0.08 17	0.14 44	0.10 53	0.06 37	0.14 26	0.14 20	0.14 19	0.17 49	0.14 18	0.10 26	0.13 19	0.14 39	0.05 18	0.07 23	0.15 40	0.16 41	0.17 42	0.15 48

WQFJA1	0.11 26	0.10 34	0.06 9	0.09 36	0.07 30	0.10 45	0.06 38	0.13 47	0.12 42	0.09 18	0.23 107	0.07 4	0.22 153	0.06 37	0.11 4	0.12 7	0.13 15	0.11 12	0.14 18	0.09 16	0.10 5	0.11 18	0.07 48	0.08 33	0.12 17	0.12 17	0.13 18	0.13 36

NLMM	0.11 26	0.10 34	0.06 9	0.09 36	0.07 30	0.10 45	0.06 38	0.13 47	0.12 42	0.09 18	0.23 107	0.07 4	0.22 153	0.06 37	0.11 4	0.12 7	0.13 15	0.11 12	0.14 18	0.09 16	0.10 5	0.11 18	0.07 48	0.08 33	0.12 17	0.12 17	0.13 18	0.13 36

MonStereo	0.11 26	0.10 34	0.10 48	0.09 36	0.10 50	0.07 21	0.06 38	0.10 30	0.10 26	0.10 25	0.12 36	0.12 33	0.08 38	0.06 37	0.14 26	0.16 30	0.16 32	0.12 20	0.15 27	0.10 26	0.14 23	0.11 18	0.05 18	0.05 5	0.17 51	0.13 24	0.16 36	0.16 50

RAStereo	0.13 45	0.10 34	0.08 34	0.06 13	0.05 9	0.07 21	0.05 21	0.11 35	0.07 10	0.28 81	0.08 17	0.17 52	0.07 32	0.04 14	0.17 46	0.17 39	0.21 54	0.18 55	0.22 55	0.11 34	0.22 59	0.11 18	0.04 6	0.07 23	0.19 57	0.17 52	0.16 36	0.16 50

MoCha-V2	0.10 19	0.10 34	0.07 23	0.08 27	0.06 21	0.08 28	0.06 38	0.10 30	0.07 10	0.09 18	0.12 36	0.10 18	0.04 3	0.05 23	0.13 20	0.16 30	0.14 19	0.13 29	0.19 50	0.10 26	0.15 28	0.10 13	0.07 48	0.06 13	0.13 24	0.12 17	0.10 6	0.08 3

StereoVision	0.14 54	0.10 34	0.09 38	0.07 21	0.10 50	0.11 55	0.07 54	0.13 47	0.17 82	0.13 48	0.12 36	0.11 23	0.08 38	0.04 14	0.20 71	0.21 67	0.20 50	0.16 44	0.18 39	0.14 53	0.16 34	0.14 39	0.04 6	0.10 55	0.23 76	0.22 76	0.25 74	0.25 78

LACA3	0.13 45	0.11 41	0.10 48	0.10 47	0.09 46	0.10 45	0.07 54	0.08 14	0.11 35	0.12 37	0.09 23	0.26 75	0.09 47	0.09 64	0.17 46	0.17 39	0.14 19	0.18 55	0.16 33	0.11 34	0.17 38	0.17 59	0.06 27	0.08 33	0.17 51	0.17 52	0.21 58	0.18 57

DispViT+	0.13 45	0.11 41	0.10 48	0.14 71	0.09 46	0.10 45	0.07 54	0.11 35	0.17 82	0.13 48	0.16 60	0.13 38	0.09 47	0.07 47	0.16 42	0.17 39	0.13 15	0.17 49	0.17 35	0.13 50	0.13 19	0.16 56	0.06 27	0.13 76	0.15 40	0.24 83	0.16 36	0.21 66

NLMM1	0.12 39	0.11 41	0.07 23	0.06 13	0.06 21	0.07 21	0.06 38	0.12 42	0.16 76	0.10 25	0.24 111	0.11 23	0.41 254	0.05 23	0.12 12	0.13 13	0.12 11	0.11 12	0.14 18	0.10 26	0.10 5	0.13 31	0.07 48	0.09 44	0.16 46	0.14 31	0.14 23	0.11 23

AdaDepth	0.13 45	0.11 41	0.08 34	0.09 36	0.11 63	0.09 36	0.06 38	0.11 35	0.12 42	0.10 25	0.12 36	0.13 38	0.07 32	0.05 23	0.17 46	0.19 53	0.20 50	0.17 49	0.18 39	0.11 34	0.17 38	0.14 39	0.06 27	0.09 44	0.15 40	0.16 41	0.20 57	0.17 56

MLG-Stereo_test3	0.16 58	0.11 41	0.10 48	0.11 55	0.11 63	0.10 45	0.08 65	0.16 56	0.11 35	0.19 66	0.14 50	0.29 86	0.07 32	0.10 69	0.17 46	0.18 50	0.26 67	0.19 59	0.35 99	0.13 50	0.24 64	0.17 59	0.07 48	0.11 61	0.15 40	0.17 52	0.21 58	0.19 59

GIP-stereo	0.12 39	0.11 41	0.08 34	0.09 36	0.06 21	0.07 21	0.05 21	0.07 6	0.07 10	0.12 37	0.08 17	0.10 18	0.05 14	0.11 77	0.16 42	0.17 39	0.18 42	0.16 44	0.19 50	0.13 50	0.19 49	0.15 50	0.04 6	0.09 44	0.14 30	0.18 59	0.19 53	0.12 30

IGEV-Stereo++	0.11 26	0.11 41	0.07 23	0.10 47	0.10 50	0.07 21	0.05 21	0.11 35	0.11 35	0.10 25	0.10 28	0.11 23	0.08 38	0.05 23	0.14 26	0.15 24	0.15 27	0.14 32	0.14 18	0.11 34	0.15 28	0.18 64	0.06 27	0.06 13	0.13 24	0.14 31	0.14 23	0.13 36

AIO-Stereo	0.10 19	0.11 41	0.09 38	0.10 47	0.08 38	0.10 45	0.05 21	0.08 14	0.06 8	0.08 10	0.10 28	0.10 18	0.06 25	0.06 37	0.14 26	0.16 30	0.14 19	0.14 32	0.15 27	0.12 40	0.17 38	0.14 39	0.05 18	0.08 33	0.11 9	0.12 17	0.14 23	0.09 10

RSM	0.11 26	0.11 41	0.09 38	0.08 27	0.07 30	0.11 55	0.05 21	0.07 6	0.07 10	0.08 10	0.11 34	0.11 23	0.07 32	0.05 23	0.15 35	0.17 39	0.15 27	0.14 32	0.14 18	0.12 40	0.18 43	0.12 26	0.05 18	0.08 33	0.12 17	0.13 24	0.17 42	0.10 14

GSStereo	0.12 39	0.12 50	0.10 48	0.09 36	0.10 50	0.10 45	0.08 65	0.08 14	0.08 17	0.12 37	0.09 23	0.13 38	0.06 25	0.03 4	0.16 42	0.17 39	0.20 50	0.14 32	0.18 39	0.11 34	0.21 53	0.13 31	0.06 27	0.07 23	0.13 24	0.13 24	0.16 36	0.13 36

IGEV-Stereo+	0.19 69	0.12 50	0.11 55	0.11 55	0.11 63	0.09 36	0.06 38	0.28 80	0.17 82	0.47 166	0.18 73	0.25 71	0.10 53	0.12 83	0.18 57	0.23 77	0.30 82	0.24 86	0.32 86	0.18 86	0.31 84	0.33 152	0.08 66	0.10 55	0.22 69	0.16 41	0.22 60	0.19 59

RSM++	0.12 39	0.12 50	0.10 48	0.10 47	0.08 38	0.10 45	0.05 21	0.10 30	0.11 35	0.10 25	0.10 28	0.14 44	0.08 38	0.05 23	0.17 46	0.19 53	0.18 42	0.15 38	0.17 35	0.12 40	0.18 43	0.14 39	0.06 27	0.09 44	0.14 30	0.15 36	0.18 48	0.11 23

VIP-Stereo	0.15 55	0.13 53	0.12 68	0.10 47	0.08 38	0.08 28	0.05 21	0.18 61	0.13 53	0.14 55	0.20 91	0.20 57	0.07 32	0.08 56	0.18 57	0.19 53	0.29 78	0.19 59	0.24 60	0.14 53	0.23 61	0.13 31	0.07 48	0.10 55	0.17 51	0.16 41	0.17 42	0.21 66

GEAStereo	0.13 45	0.13 53	0.11 55	0.13 64	0.10 50	0.11 55	0.07 54	0.12 42	0.10 26	0.12 37	0.09 23	0.16 50	0.05 14	0.06 37	0.17 46	0.17 39	0.19 46	0.15 38	0.18 39	0.12 40	0.21 53	0.14 39	0.06 27	0.10 55	0.14 30	0.16 41	0.17 42	0.12 30

gasm-f	0.13 45	0.13 53	0.11 55	0.13 64	0.10 50	0.11 55	0.07 54	0.12 42	0.10 26	0.12 37	0.09 23	0.16 50	0.05 14	0.06 37	0.17 46	0.17 39	0.19 46	0.15 38	0.18 39	0.12 40	0.21 53	0.14 39	0.06 27	0.10 55	0.14 30	0.16 41	0.17 42	0.12 30

DEFOM-Stereo	0.15 55	0.13 53	0.09 38	0.14 71	0.10 50	0.14 73	0.06 38	0.14 51	0.12 42	0.12 37	0.19 87	0.15 47	0.07 32	0.08 56	0.17 46	0.19 53	0.25 63	0.20 63	0.24 60	0.14 53	0.22 59	0.14 39	0.08 66	0.08 33	0.18 55	0.18 59	0.25 74	0.20 63

BridgeDepth_RVC	0.15 55	0.14 57	0.12 68	0.10 47	0.12 70	0.13 65	0.08 65	0.14 51	0.18 91	0.13 48	0.14 50	0.15 47	0.11 63	0.09 64	0.19 63	0.20 64	0.17 36	0.18 55	0.19 50	0.15 65	0.18 43	0.18 64	0.06 27	0.09 44	0.21 63	0.24 83	0.22 60	0.26 82
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.18 61	0.14 57	0.13 70	0.13 64	0.13 76	0.11 55	0.07 54	0.20 65	0.15 65	0.18 62	0.17 66	0.21 58	0.10 53	0.10 69	0.20 71	0.21 67	0.30 82	0.23 80	0.34 92	0.18 86	0.30 79	0.22 83	0.10 80	0.12 68	0.21 63	0.19 64	0.27 79	0.25 78

Occ-G	0.13 45	0.14 57	0.10 48	0.11 55	0.08 38	0.10 45	0.05 21	0.08 14	0.09 23	0.08 10	0.18 73	0.14 44	0.06 25	0.07 47	0.18 57	0.19 53	0.19 46	0.17 49	0.21 54	0.14 53	0.17 38	0.13 31	0.07 48	0.11 61	0.13 24	0.13 24	0.17 42	0.13 36

MaDis-Stereo	0.19 69	0.14 57	0.13 70	0.08 27	0.07 30	0.08 28	0.07 54	0.17 60	0.12 42	0.26 75	0.13 45	0.28 84	0.09 47	0.06 37	0.20 71	0.24 80	0.31 86	0.26 96	0.32 86	0.15 65	0.31 84	0.19 67	0.07 48	0.12 68	0.28 108	0.31 126	0.31 89	0.37 121

LG-Stereo_L2	0.19 69	0.15 61	0.11 55	0.09 36	0.10 50	0.08 28	0.06 38	0.31 91	0.16 76	0.41 110	0.16 60	0.30 93	0.09 47	0.11 77	0.19 63	0.24 80	0.31 86	0.21 69	0.31 81	0.14 53	0.32 89	0.23 86	0.06 27	0.09 44	0.22 69	0.16 41	0.23 69	0.22 69

SGD-Stereo	0.20 76	0.15 61	0.11 55	0.13 64	0.12 70	0.18 100	0.06 38	0.19 64	0.20 109	0.22 70	0.12 36	0.35 114	0.15 95	0.08 56	0.25 103	0.28 108	0.37 107	0.20 63	0.37 108	0.15 65	0.32 89	0.18 64	0.12 95	0.14 81	0.22 69	0.26 94	0.31 89	0.28 89

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 87	0.15 61	0.13 70	0.17 88	0.13 76	0.14 73	0.06 38	0.38 117	0.19 95	0.47 166	0.17 66	0.24 68	0.11 63	0.12 83	0.20 71	0.27 104	0.37 107	0.26 96	0.35 99	0.19 93	0.37 124	0.34 160	0.10 80	0.10 55	0.24 82	0.21 69	0.31 89	0.22 69

UniTT-Stereo	0.21 82	0.15 61	0.11 55	0.12 61	0.09 46	0.13 65	0.07 54	0.22 68	0.15 65	0.37 99	0.17 66	0.28 84	0.17 111	0.12 83	0.23 88	0.24 80	0.35 96	0.26 96	0.38 113	0.18 86	0.30 79	0.17 59	0.11 88	0.14 81	0.26 93	0.35 150	0.22 60	0.27 86

RAFT_CTSACE	0.21 82	0.15 61	0.13 70	0.11 55	0.11 63	0.19 106	0.13 113	0.27 77	0.15 65	0.48 172	0.13 45	0.33 105	0.25 178	0.12 83	0.21 82	0.22 74	0.29 78	0.20 63	0.27 67	0.14 53	0.30 79	0.31 135	0.07 48	0.13 76	0.25 89	0.26 94	0.31 89	0.21 66

iRaftStereo_RVC	0.18 61	0.15 61	0.11 55	0.10 47	0.10 50	0.12 61	0.06 38	0.26 74	0.11 35	0.27 78	0.25 126	0.24 68	0.11 63	0.09 64	0.18 57	0.20 64	0.29 78	0.22 73	0.26 66	0.15 65	0.30 79	0.23 86	0.08 66	0.12 68	0.21 63	0.21 69	0.27 79	0.19 59

TS12	0.19 69	0.16 67	0.14 79	0.13 64	0.12 70	0.14 73	0.08 65	0.30 87	0.15 65	0.14 55	0.23 107	0.25 71	0.11 63	0.11 77	0.20 71	0.21 67	0.21 54	0.21 69	0.29 71	0.16 76	0.26 69	0.24 92	0.08 66	0.12 68	0.26 93	0.22 76	0.30 87	0.32 108

TS	0.19 69	0.16 67	0.14 79	0.13 64	0.12 70	0.14 73	0.08 65	0.30 87	0.15 65	0.14 55	0.23 107	0.25 71	0.11 63	0.11 77	0.20 71	0.21 67	0.21 54	0.21 69	0.29 71	0.16 76	0.26 69	0.24 92	0.08 66	0.12 68	0.26 93	0.22 76	0.30 87	0.32 108

LG-Stereo_L1	0.19 69	0.16 67	0.11 55	0.10 47	0.10 50	0.09 36	0.06 38	0.31 91	0.16 76	0.42 121	0.16 60	0.29 86	0.09 47	0.11 77	0.19 63	0.24 80	0.31 86	0.22 73	0.30 76	0.14 53	0.32 89	0.23 86	0.06 27	0.09 44	0.22 69	0.16 41	0.26 76	0.25 78

LG-G_1	0.18 61	0.16 67	0.11 55	0.17 88	0.15 85	0.17 94	0.10 89	0.20 65	0.10 26	0.18 62	0.14 50	0.27 77	0.10 53	0.13 89	0.19 63	0.19 53	0.28 72	0.23 80	0.36 104	0.17 80	0.26 69	0.20 73	0.08 66	0.11 61	0.21 63	0.19 64	0.27 79	0.28 89

LG-G	0.18 61	0.16 67	0.11 55	0.17 88	0.15 85	0.17 94	0.10 89	0.20 65	0.10 26	0.18 62	0.14 50	0.27 77	0.10 53	0.13 89	0.19 63	0.19 53	0.28 72	0.23 80	0.36 104	0.17 80	0.26 69	0.20 73	0.08 66	0.11 61	0.21 63	0.19 64	0.27 79	0.28 89

MIF-Stereo (partial)	0.21 82	0.16 67	0.15 92	0.13 64	0.12 70	0.16 91	0.08 65	0.28 80	0.19 95	0.30 85	0.18 73	0.21 58	0.12 74	0.10 69	0.24 92	0.26 96	0.35 96	0.27 105	0.30 76	0.17 80	0.30 79	0.20 73	0.10 80	0.16 98	0.27 99	0.23 80	0.27 79	0.27 86

anonymousdsp	0.18 61	0.16 67	0.13 70	0.12 61	0.10 50	0.13 65	0.09 73	0.24 71	0.13 53	0.28 81	0.16 60	0.23 63	0.08 38	0.11 77	0.19 63	0.23 77	0.24 61	0.20 63	0.30 76	0.15 65	0.34 98	0.21 79	0.09 75	0.11 61	0.19 57	0.15 36	0.24 72	0.16 50

delet	0.17 60	0.16 67	0.16 99	0.20 114	0.14 80	0.19 106	0.12 104	0.15 55	0.13 53	0.19 66	0.17 66	0.19 56	0.11 63	0.15 103	0.20 71	0.19 53	0.22 58	0.20 63	0.18 39	0.18 86	0.21 53	0.14 39	0.11 88	0.13 76	0.20 59	0.20 68	0.18 48	0.22 69

RYNet	0.18 61	0.16 67	0.13 70	0.11 55	0.12 70	0.13 65	0.09 73	0.16 56	0.27 188	0.13 48	0.15 56	0.13 38	0.10 53	0.09 64	0.23 88	0.19 53	0.20 50	0.27 105	0.22 55	0.14 53	0.18 43	0.15 50	0.25 225	0.14 81	0.20 59	0.50 207	0.22 60	0.16 50

plain	0.21 82	0.17 76	0.14 79	0.14 71	0.11 63	0.16 91	0.09 73	0.30 87	0.12 42	0.41 110	0.14 50	0.26 75	0.10 53	0.07 47	0.24 92	0.26 96	0.35 96	0.28 110	0.34 92	0.17 80	0.26 69	0.21 79	0.09 75	0.15 88	0.25 89	0.25 89	0.27 79	0.34 114

MIM_Stereo	0.22 87	0.17 76	0.16 99	0.19 105	0.15 85	0.20 112	0.10 89	0.28 80	0.13 53	0.43 131	0.19 87	0.31 96	0.10 53	0.12 83	0.21 82	0.28 108	0.36 105	0.26 96	0.34 92	0.20 102	0.35 106	0.24 92	0.08 66	0.16 98	0.24 82	0.21 69	0.32 96	0.23 74

AEACV	0.13 45	0.17 76	0.09 38	0.12 61	0.11 63	0.09 36	0.05 21	0.10 30	0.06 8	0.12 37	0.11 34	0.11 23	0.06 25	0.08 56	0.17 46	0.17 39	0.22 58	0.17 49	0.24 60	0.12 40	0.19 49	0.13 31	0.06 27	0.09 44	0.15 40	0.17 52	0.15 30	0.13 36

AIO_rvc	0.18 61	0.18 79	0.11 55	0.15 76	0.14 80	0.12 61	0.09 73	0.27 77	0.16 76	0.26 75	0.12 36	0.23 63	0.08 38	0.13 89	0.17 46	0.19 53	0.25 63	0.17 49	0.28 69	0.14 53	0.32 89	0.26 101	0.07 48	0.11 61	0.20 59	0.17 52	0.19 53	0.16 50

LL-Strereo2	0.24 95	0.18 79	0.14 79	0.17 88	0.15 85	0.13 65	0.09 73	0.36 106	0.21 121	0.51 201	0.18 73	0.33 105	0.17 111	0.10 69	0.25 103	0.28 108	0.39 120	0.27 105	0.45 151	0.22 112	0.33 95	0.20 73	0.12 95	0.14 81	0.24 82	0.27 100	0.33 104	0.26 82

test_5	0.20 76	0.18 79	0.14 79	0.17 88	0.10 50	0.15 80	0.11 98	0.25 72	0.15 65	0.29 84	0.13 45	0.29 86	0.30 210	0.07 47	0.20 71	0.24 80	0.26 67	0.22 73	0.23 58	0.14 53	0.26 69	0.23 86	0.07 48	0.17 110	0.25 89	0.26 94	0.31 89	0.26 82

RAFT + AFF	0.18 61	0.18 79	0.11 55	0.16 84	0.10 50	0.14 73	0.09 73	0.25 72	0.15 65	0.33 87	0.16 60	0.31 96	0.11 63	0.07 47	0.18 57	0.19 53	0.33 90	0.16 44	0.31 81	0.16 76	0.31 84	0.14 39	0.07 48	0.11 61	0.21 63	0.16 41	0.14 23	0.13 36

DepthFocus	0.26 104	0.19 83	0.13 70	0.16 84	0.14 80	0.19 106	0.09 73	0.41 126	0.19 95	0.42 121	0.18 73	0.35 114	0.13 76	0.20 158	0.24 92	0.29 125	0.43 152	0.25 92	0.43 142	0.24 128	0.39 141	0.25 97	0.17 169	0.16 98	0.24 82	0.25 89	0.35 109	0.45 157

AIO_test	0.20 76	0.19 83	0.13 70	0.21 118	0.17 97	0.12 61	0.10 89	0.28 80	0.20 109	0.27 78	0.15 56	0.27 77	0.11 63	0.14 96	0.18 57	0.21 67	0.25 63	0.18 55	0.29 71	0.14 53	0.35 106	0.32 146	0.09 75	0.12 68	0.25 89	0.22 76	0.22 60	0.15 48

CES	0.33 149	0.19 83	0.19 132	0.19 105	0.21 136	0.20 112	0.09 73	0.85 305	0.18 91	0.42 121	0.55 254	0.49 166	0.16 100	0.20 158	0.31 156	0.37 207	0.47 189	0.28 110	0.41 135	0.24 128	0.66 295	0.35 162	0.17 169	0.18 121	0.42 175	0.33 136	0.42 151	0.50 179

test_4	0.25 100	0.19 83	0.17 110	0.14 71	0.15 85	0.11 55	0.07 54	0.38 117	0.20 109	0.53 221	0.18 73	0.34 109	0.16 100	0.15 103	0.24 92	0.27 104	0.35 96	0.25 92	0.31 81	0.21 106	0.38 135	0.31 135	0.10 80	0.17 110	0.31 119	0.33 136	0.34 106	0.36 118

AnonymousM	0.28 110	0.19 83	0.14 79	0.18 102	0.17 97	0.15 80	0.11 98	0.42 129	0.17 82	0.47 166	0.28 135	0.35 114	0.11 63	0.15 103	0.27 123	0.31 155	0.45 173	0.28 110	0.39 118	0.19 93	0.44 187	0.26 101	0.14 123	0.16 98	0.24 82	0.30 121	0.48 168	0.67 232

DMCA	0.23 93	0.19 83	0.21 147	0.18 102	0.19 120	0.17 94	0.18 157	0.29 86	0.23 144	0.23 72	0.28 135	0.29 86	0.17 111	0.19 147	0.25 103	0.25 89	0.30 82	0.29 119	0.27 67	0.20 102	0.31 84	0.20 73	0.19 195	0.18 121	0.24 82	0.27 100	0.22 60	0.27 86

TDLM	0.16 58	0.19 83	0.14 79	0.15 76	0.17 97	0.15 80	0.11 98	0.16 56	0.14 59	0.12 37	0.22 103	0.17 52	0.14 83	0.10 69	0.17 46	0.18 50	0.21 54	0.20 63	0.18 39	0.14 53	0.19 49	0.13 31	0.11 88	0.15 88	0.17 51	0.16 41	0.18 48	0.18 57

AANet_RVC	0.20 76	0.19 83	0.18 121	0.14 71	0.17 97	0.12 61	0.12 104	0.18 61	0.19 95	0.15 59	0.21 98	0.18 55	0.15 95	0.13 89	0.26 113	0.23 77	0.24 61	0.26 96	0.22 55	0.22 112	0.20 52	0.19 67	0.16 154	0.16 98	0.26 93	0.26 94	0.26 76	0.34 114

S2M2_XL	0.27 108	0.20 91	0.20 135	0.15 76	0.16 92	0.19 106	0.18 157	0.48 173	0.21 121	0.43 131	0.21 98	0.43 138	0.14 83	0.17 121	0.26 113	0.26 96	0.47 189	0.23 80	0.35 99	0.21 106	0.40 146	0.24 92	0.16 154	0.18 121	0.29 110	0.25 89	0.33 104	0.38 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DFGA-Net	0.19 69	0.20 91	0.11 55	0.16 84	0.11 63	0.13 65	0.11 98	0.28 80	0.14 59	0.26 75	0.17 66	0.25 71	0.12 74	0.10 69	0.21 82	0.25 89	0.28 72	0.22 73	0.29 71	0.15 65	0.24 64	0.20 73	0.10 80	0.14 81	0.22 69	0.21 69	0.23 69	0.22 69

test_for_model	0.52 242	0.20 91	0.14 79	0.17 88	0.19 120	0.15 80	0.09 73	0.42 129	0.21 121	0.50 186	0.18 73	0.51 174	0.14 83	0.15 103	0.26 113	0.28 108	6.97 361	0.29 119	0.45 151	0.26 145	0.44 187	0.35 162	0.14 123	0.15 88	0.27 99	0.27 100	0.35 109	0.37 121

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 242	0.20 91	0.14 79	0.17 88	0.19 120	0.15 80	0.09 73	0.42 129	0.21 121	0.50 186	0.18 73	0.51 174	0.14 83	0.15 103	0.26 113	0.28 108	6.97 361	0.29 119	0.45 151	0.26 145	0.44 187	0.35 162	0.14 123	0.15 88	0.27 99	0.27 100	0.35 109	0.37 121

testlalala	0.52 242	0.20 91	0.14 79	0.17 88	0.19 120	0.15 80	0.09 73	0.42 129	0.21 121	0.50 186	0.18 73	0.51 174	0.14 83	0.15 103	0.26 113	0.28 108	6.97 361	0.29 119	0.45 151	0.26 145	0.44 187	0.35 162	0.14 123	0.15 88	0.27 99	0.27 100	0.35 109	0.37 121

GCAPDPT-zeroshot	0.52 242	0.20 91	0.14 79	0.17 88	0.19 120	0.15 80	0.09 73	0.42 129	0.21 121	0.50 186	0.18 73	0.51 174	0.14 83	0.15 103	0.26 113	0.28 108	6.97 361	0.29 119	0.45 151	0.26 145	0.44 187	0.35 162	0.14 123	0.15 88	0.27 99	0.27 100	0.35 109	0.37 121

GCAP-Stereo	0.52 242	0.20 91	0.14 79	0.17 88	0.19 120	0.15 80	0.09 73	0.42 129	0.21 121	0.50 186	0.18 73	0.51 174	0.14 83	0.15 103	0.26 113	0.28 108	6.97 361	0.29 119	0.45 151	0.26 145	0.44 187	0.35 162	0.14 123	0.15 88	0.27 99	0.27 100	0.35 109	0.37 121

4D-IteraStereo	0.28 110	0.20 91	0.18 121	0.26 151	0.16 92	0.17 94	0.11 98	0.46 155	0.24 152	0.53 221	0.27 134	0.41 135	0.17 111	0.13 89	0.27 123	0.29 125	0.41 137	0.34 163	0.42 140	0.26 145	0.43 177	0.32 146	0.11 88	0.16 98	0.29 110	0.30 121	0.40 137	0.30 98

RAFT+CT+SA	0.23 93	0.20 91	0.16 99	0.19 105	0.13 76	0.15 80	0.12 104	0.33 98	0.19 95	0.44 140	0.14 50	0.34 109	0.29 204	0.09 64	0.23 88	0.29 125	0.27 70	0.22 73	0.31 81	0.19 93	0.31 84	0.35 162	0.07 48	0.17 110	0.29 110	0.27 100	0.31 89	0.28 89

ARAFT	0.24 95	0.20 91	0.15 92	0.20 114	0.16 92	0.20 112	0.10 89	0.32 94	0.19 95	0.45 145	0.24 111	0.34 109	0.13 76	0.10 69	0.24 92	0.25 89	0.41 137	0.34 163	0.34 92	0.16 76	0.35 106	0.21 79	0.11 88	0.13 76	0.29 110	0.24 83	0.32 96	0.29 93

MMNet	0.20 76	0.20 91	0.17 110	0.21 118	0.17 97	0.20 112	0.14 123	0.23 69	0.16 76	0.19 66	0.20 91	0.27 77	0.11 63	0.22 186	0.21 82	0.21 67	0.27 70	0.24 86	0.29 71	0.18 86	0.23 61	0.15 50	0.12 95	0.15 88	0.23 76	0.23 80	0.22 60	0.25 78

GANet	0.22 87	0.20 91	0.20 135	0.22 124	0.23 151	0.24 136	0.19 163	0.31 91	0.17 82	0.24 73	0.21 98	0.29 86	0.14 83	0.14 96	0.21 82	0.24 80	0.29 78	0.31 141	0.24 60	0.15 65	0.24 64	0.19 67	0.16 154	0.17 110	0.23 76	0.21 69	0.26 76	0.24 76

PWCDC_ROB	0.45 214	0.20 91	0.30 200	0.20 114	0.33 219	0.23 131	0.29 210	0.26 74	0.96 315	0.21 69	0.54 251	0.30 93	2.04 324	0.49 290	0.51 258	0.41 236	0.38 114	0.41 235	0.39 118	0.37 212	0.37 124	0.61 292	0.35 257	0.31 233	0.24 82	0.49 204	0.35 109	0.53 191

YMNet	0.22 87	0.21 104	0.17 110	0.21 118	0.17 97	0.20 112	0.17 148	0.26 74	0.24 152	0.18 62	0.15 56	0.31 96	0.17 111	0.21 174	0.24 92	0.24 80	0.26 67	0.22 73	0.30 76	0.15 65	0.26 69	0.22 83	0.14 123	0.14 81	0.26 93	0.23 80	0.27 79	0.26 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 95	0.21 104	0.13 70	0.15 76	0.14 80	0.13 65	0.08 65	0.38 117	0.17 82	0.48 172	0.20 91	0.29 86	0.13 76	0.13 89	0.25 103	0.25 89	0.38 114	0.26 96	0.36 104	0.19 93	0.37 124	0.26 101	0.10 80	0.13 76	0.23 76	0.24 83	0.32 96	0.41 144

HUF	0.21 82	0.21 104	0.14 79	0.17 88	0.18 111	0.15 80	0.09 73	0.35 103	0.15 65	0.36 94	0.15 56	0.23 63	0.15 95	0.14 96	0.19 63	0.21 67	0.28 72	0.19 59	0.34 92	0.17 80	0.36 115	0.28 114	0.11 88	0.14 81	0.22 69	0.18 59	0.27 79	0.20 63

HH	0.43 205	0.21 104	0.55 281	0.33 186	0.26 174	0.40 213	0.29 210	0.52 216	0.27 188	0.54 231	0.26 129	0.57 210	0.17 111	0.22 186	0.33 172	0.46 253	0.49 208	0.40 227	0.92 254	0.42 237	0.63 284	0.49 250	0.17 169	0.25 195	0.47 194	0.60 241	0.64 245	0.82 261

HanStereo	0.43 205	0.21 104	0.55 281	0.33 186	0.26 174	0.40 213	0.29 210	0.52 216	0.27 188	0.54 231	0.26 129	0.57 210	0.17 111	0.22 186	0.33 172	0.46 253	0.49 208	0.40 227	0.92 254	0.42 237	0.63 284	0.49 250	0.17 169	0.25 195	0.47 194	0.60 241	0.64 245	0.82 261

CAS	0.27 108	0.21 104	0.17 110	0.21 118	0.17 97	0.18 100	0.09 73	0.33 98	0.20 109	0.33 87	0.38 177	0.29 86	0.19 127	0.17 121	0.28 132	0.26 96	0.37 107	0.26 96	0.38 113	0.20 102	0.29 77	0.27 107	0.16 154	0.18 121	0.36 141	0.36 156	0.40 137	0.55 197

TESTraft	0.25 100	0.21 104	0.15 92	0.15 76	0.16 92	0.14 73	0.13 113	0.28 80	0.26 178	0.41 110	0.19 87	0.27 77	0.30 210	0.07 47	0.24 92	0.31 155	0.34 93	0.24 86	0.30 76	0.18 86	0.35 106	0.39 183	0.09 75	0.17 110	0.34 129	0.33 136	0.35 109	0.31 101

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 122	0.22 111	0.21 147	0.23 134	0.18 111	0.19 106	0.12 104	0.44 139	0.35 237	0.43 131	0.40 190	0.40 130	0.21 140	0.18 131	0.32 167	0.29 125	0.42 145	0.31 141	0.37 108	0.27 157	0.35 106	0.33 152	0.13 112	0.18 121	0.37 144	0.51 213	0.31 89	0.47 168

AASNet	0.20 76	0.22 111	0.15 92	0.21 118	0.18 111	0.24 136	0.17 148	0.23 69	0.14 59	0.22 70	0.26 129	0.21 58	0.13 76	0.16 113	0.20 71	0.22 74	0.28 72	0.23 80	0.24 60	0.19 93	0.23 61	0.19 67	0.12 95	0.16 98	0.23 76	0.21 69	0.22 60	0.19 59

raft+_RVC	0.25 100	0.22 111	0.17 110	0.19 105	0.18 111	0.18 100	0.13 113	0.38 117	0.19 95	0.46 158	0.30 140	0.34 109	0.16 100	0.13 89	0.25 103	0.26 96	0.33 90	0.27 105	0.37 108	0.19 93	0.36 115	0.26 101	0.10 80	0.15 88	0.30 115	0.29 117	0.36 125	0.30 98

AFF-stereo	0.22 87	0.22 111	0.18 121	0.15 76	0.13 76	0.20 112	0.09 73	0.38 117	0.19 95	0.42 121	0.20 91	0.30 93	0.11 63	0.08 56	0.19 63	0.24 80	0.28 72	0.19 59	0.35 99	0.15 65	0.29 77	0.19 67	0.09 75	0.12 68	0.27 99	0.28 114	0.32 96	0.24 76

castereo++	0.31 131	0.23 115	0.18 121	0.32 182	0.17 97	0.16 91	0.13 113	0.50 189	0.25 163	0.55 248	0.24 111	0.59 223	0.16 100	0.16 113	0.25 103	0.29 125	0.46 184	0.30 135	0.45 151	0.25 133	0.47 209	0.41 195	0.13 112	0.22 160	0.35 136	0.37 163	0.49 180	0.36 118

castereo	0.32 139	0.23 115	0.18 121	0.26 151	0.20 129	0.22 125	0.14 123	0.48 173	0.25 163	0.54 231	0.30 140	0.52 182	0.16 100	0.15 103	0.27 123	0.31 155	0.48 199	0.29 119	0.52 175	0.26 145	0.48 213	0.39 183	0.14 123	0.18 121	0.40 163	0.39 177	0.38 130	0.44 154

MGS-Stereo	0.24 95	0.23 115	0.16 99	0.16 84	0.14 80	0.14 73	0.10 89	0.34 101	0.14 59	0.28 81	0.20 91	0.24 68	0.13 76	0.17 121	0.25 103	0.26 96	0.40 125	0.34 163	0.39 118	0.25 133	0.36 115	0.25 97	0.14 123	0.17 110	0.26 93	0.24 83	0.35 109	0.34 114

GMOStereo	0.30 122	0.23 115	0.16 99	0.19 105	0.18 111	0.21 119	0.13 113	0.46 155	0.25 163	0.56 258	0.24 111	0.43 138	0.26 183	0.16 113	0.27 123	0.28 108	0.40 125	0.29 119	0.44 146	0.23 119	0.42 164	0.45 222	0.12 95	0.16 98	0.42 175	0.38 166	0.48 168	0.31 101

error version	0.30 122	0.23 115	0.16 99	0.19 105	0.18 111	0.21 119	0.13 113	0.46 155	0.25 163	0.56 258	0.24 111	0.43 138	0.26 183	0.16 113	0.27 123	0.28 108	0.40 125	0.29 119	0.44 146	0.23 119	0.42 164	0.45 222	0.12 95	0.16 98	0.42 175	0.38 166	0.48 168	0.31 101

test-v	0.30 122	0.23 115	0.16 99	0.19 105	0.18 111	0.21 119	0.13 113	0.46 155	0.25 163	0.56 258	0.24 111	0.43 138	0.26 183	0.16 113	0.27 123	0.28 108	0.40 125	0.29 119	0.44 146	0.23 119	0.42 164	0.45 222	0.12 95	0.16 98	0.42 175	0.38 166	0.48 168	0.31 101

test-2	0.30 122	0.23 115	0.16 99	0.19 105	0.18 111	0.21 119	0.13 113	0.46 155	0.25 163	0.56 258	0.24 111	0.43 138	0.26 183	0.16 113	0.27 123	0.28 108	0.40 125	0.29 119	0.44 146	0.23 119	0.42 164	0.45 222	0.12 95	0.16 98	0.42 175	0.38 166	0.48 168	0.31 101

TestStereo1	0.26 104	0.24 122	0.15 92	0.17 88	0.17 97	0.17 94	0.13 113	0.32 94	0.24 152	0.43 131	0.18 73	0.27 77	0.33 224	0.08 56	0.25 103	0.30 139	0.35 96	0.24 86	0.32 86	0.19 93	0.36 115	0.40 190	0.12 95	0.17 110	0.34 129	0.33 136	0.39 134	0.31 101

IER	0.29 114	0.24 122	0.24 174	0.24 137	0.21 136	0.25 145	0.17 148	0.35 103	0.21 121	0.36 94	0.45 218	0.51 174	0.20 132	0.24 212	0.32 167	0.29 125	0.38 114	0.31 141	0.33 90	0.23 119	0.33 95	0.27 107	0.20 206	0.19 137	0.30 115	0.32 130	0.35 109	0.39 139

SA-5K	0.26 104	0.24 122	0.15 92	0.17 88	0.17 97	0.17 94	0.13 113	0.32 94	0.24 152	0.43 131	0.18 73	0.27 77	0.33 224	0.08 56	0.25 103	0.30 139	0.35 96	0.24 86	0.32 86	0.19 93	0.36 115	0.40 190	0.12 95	0.17 110	0.34 129	0.33 136	0.39 134	0.31 101

test-1	0.45 214	0.24 122	0.22 160	0.28 163	0.29 198	0.50 246	0.29 210	0.58 256	0.32 223	0.55 248	0.41 194	0.58 215	0.30 210	0.20 158	0.39 204	0.39 218	0.50 224	0.40 227	1.04 269	0.38 219	0.52 236	0.63 296	0.17 169	0.32 239	0.60 255	0.69 266	0.58 225	0.89 270

XX-Stereo	8.90 358	0.24 122	0.17 110	0.40 221	0.21 136	0.44 230	0.17 148	0.55 237	0.23 144	0.52 211	0.45 218	0.58 215	0.16 100	0.20 158	0.40 209	0.47 260	0.49 208	0.37 196	0.63 211	0.38 219	0.48 213	0.38 182	0.14 123	0.20 145	229.91 377	0.56 228	0.60 234	0.99 278

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 100	0.24 122	0.21 147	0.17 88	0.15 85	0.18 100	0.10 89	0.47 165	0.19 95	0.43 131	0.22 103	0.39 124	0.13 76	0.10 69	0.23 88	0.25 89	0.32 89	0.21 69	0.39 118	0.18 86	0.34 98	0.23 86	0.12 95	0.17 110	0.35 136	0.27 100	0.34 106	0.33 111

WQFJA1++	11.74 362	0.25 128	0.19 132	105.43 376	0.22 145	101.87 376	100.92 376	0.47 165	0.21 121	0.43 131	0.35 157	0.71 253	0.43 258	0.18 131	0.26 113	0.33 175	0.43 152	0.30 135	0.71 221	0.22 112	0.42 164	0.36 173	0.16 154	0.15 88	0.41 169	0.35 150	0.63 243	0.66 231

LoS_RVC	0.29 114	0.25 128	0.22 160	0.15 76	0.19 120	0.18 100	0.12 104	0.37 111	0.21 121	0.42 121	0.38 177	0.32 101	0.20 132	0.18 131	0.31 156	0.27 104	0.34 93	0.28 110	0.43 142	0.21 106	0.42 164	0.33 152	0.15 143	0.23 170	0.48 204	0.34 144	0.41 144	0.46 160

tt_ll	0.29 114	0.25 128	0.22 160	0.15 76	0.19 120	0.18 100	0.12 104	0.37 111	0.21 121	0.42 121	0.38 177	0.32 101	0.20 132	0.18 131	0.31 156	0.27 104	0.34 93	0.28 110	0.43 142	0.21 106	0.42 164	0.33 152	0.15 143	0.23 170	0.48 204	0.34 144	0.41 144	0.46 160

anonymity	1.14 303	0.25 128	0.65 301	0.38 210	0.28 194	0.36 198	0.21 172	0.56 244	0.26 178	0.53 221	18.98 370	0.52 182	0.22 153	0.20 158	0.31 156	0.44 249	0.48 199	0.32 151	0.83 239	0.45 254	0.48 213	0.46 229	0.18 188	0.22 160	0.68 270	0.98 308	0.58 225	0.98 277

test-3	0.33 149	0.25 128	0.20 135	0.25 141	0.25 164	0.24 136	0.15 133	0.50 189	0.21 121	0.51 201	0.24 111	0.63 235	0.24 169	0.17 121	0.34 184	0.29 125	0.45 173	0.31 141	0.84 242	0.30 179	0.41 156	0.42 202	0.12 95	0.20 145	0.31 119	0.27 100	0.41 144	0.38 130

test_1	0.33 149	0.25 128	0.20 135	0.25 141	0.25 164	0.24 136	0.15 133	0.50 189	0.21 121	0.51 201	0.24 111	0.64 237	0.24 169	0.16 113	0.34 184	0.29 125	0.45 173	0.31 141	0.85 244	0.30 179	0.41 156	0.42 202	0.12 95	0.20 145	0.31 119	0.27 100	0.41 144	0.38 130

test_3	0.35 160	0.25 128	0.20 135	0.25 141	0.25 164	0.23 131	0.15 133	0.51 202	0.23 144	0.54 231	0.24 111	0.67 242	0.28 199	0.17 121	0.34 184	0.31 155	0.45 173	0.33 155	0.86 246	0.32 192	0.44 187	0.50 257	0.11 88	0.22 160	0.38 149	0.38 166	0.41 144	0.37 121

CREStereo++_RVC	0.32 139	0.25 128	0.18 121	0.23 134	0.25 164	0.22 125	0.15 133	0.45 146	0.26 178	0.48 172	0.28 135	0.48 162	0.44 259	0.18 131	0.26 113	0.30 139	0.47 189	0.25 92	0.38 113	0.23 119	0.41 156	0.30 126	0.13 112	0.24 182	0.40 163	0.32 130	0.51 195	0.52 187
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.40 180	0.25 128	0.18 121	0.29 167	0.27 182	0.33 180	0.17 148	0.37 111	0.20 109	0.45 145	0.21 98	0.31 96	0.26 183	0.22 186	0.61 280	0.56 293	0.51 230	0.68 314	0.97 262	0.74 307	0.43 177	0.35 162	0.85 322	0.22 160	0.27 99	0.32 130	0.49 180	0.38 130

XX-TBD	0.40 180	0.25 128	0.18 121	0.29 167	0.27 182	0.33 180	0.17 148	0.37 111	0.20 109	0.45 145	0.21 98	0.31 96	0.26 183	0.22 186	0.61 280	0.56 293	0.51 230	0.68 314	0.97 262	0.74 307	0.43 177	0.35 162	0.85 322	0.22 160	0.27 99	0.32 130	0.49 180	0.38 130

raftrobust	0.31 131	0.25 128	0.21 147	0.22 124	0.21 136	0.19 106	0.14 123	0.49 180	0.18 91	0.54 231	0.34 152	0.44 144	0.18 120	0.16 113	0.35 193	0.31 155	0.42 145	0.32 151	0.42 140	0.29 173	0.41 156	0.31 135	0.14 123	0.17 110	0.41 169	0.38 166	0.38 130	0.38 130

UPFNet	0.28 110	0.25 128	0.26 189	0.26 151	0.23 151	0.30 163	0.21 172	0.34 101	0.25 163	0.35 93	0.32 144	0.33 105	0.21 140	0.23 204	0.31 156	0.28 108	0.37 107	0.31 141	0.37 108	0.23 119	0.27 76	0.24 92	0.18 188	0.20 145	0.28 108	0.29 117	0.32 96	0.29 93

DMCA-RVC	0.31 131	0.25 128	0.28 193	0.25 141	0.27 182	0.24 136	0.25 196	0.36 106	0.31 220	0.33 87	0.38 177	0.54 190	0.24 169	0.20 158	0.40 209	0.35 192	0.35 96	0.34 163	0.35 99	0.29 173	0.37 124	0.33 152	0.22 211	0.24 182	0.29 110	0.29 117	0.36 125	0.41 144

CCAANet	0.31 131	0.25 128	0.25 182	0.23 134	0.24 158	0.39 211	0.21 172	0.35 103	0.22 136	0.52 211	0.61 271	0.40 130	0.25 178	0.18 131	0.29 138	0.30 139	0.53 243	0.39 218	0.28 69	0.25 133	0.34 98	0.23 86	0.20 206	0.19 137	0.32 126	0.27 100	0.35 109	0.43 151

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 177	0.26 142	0.16 99	0.37 205	0.51 268	0.62 271	0.37 229	0.49 180	0.20 109	0.61 284	0.24 111	0.67 242	0.16 100	0.18 131	0.24 92	0.31 155	0.47 189	0.34 163	0.53 183	0.26 145	0.44 187	0.41 195	0.12 95	0.19 137	0.43 182	0.34 144	0.57 222	1.07 283

CASnet	0.30 122	0.26 142	0.18 121	0.22 124	0.20 129	0.27 154	0.12 104	0.48 173	0.24 152	0.54 231	0.35 157	0.55 196	0.21 140	0.19 147	0.27 123	0.25 89	0.37 107	0.23 80	0.54 186	0.20 102	0.42 164	0.31 135	0.15 143	0.18 121	0.30 115	0.27 100	0.40 137	0.42 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.34 155	0.26 142	0.24 174	0.24 137	0.18 111	0.35 192	0.16 143	0.33 98	0.21 121	0.42 121	0.73 289	0.44 144	0.35 231	0.18 131	0.30 146	0.34 185	0.43 152	0.28 110	0.86 246	0.33 198	0.40 146	0.26 101	0.17 169	0.18 121	0.39 157	0.29 117	0.46 159	0.39 139

CIPLG	0.29 114	0.26 142	0.17 110	0.22 124	0.17 97	0.24 136	0.14 123	0.50 189	0.17 82	0.46 158	0.37 170	0.45 149	0.22 153	0.25 220	0.30 146	0.30 139	0.43 152	0.29 119	0.39 118	0.28 163	0.40 146	0.28 114	0.13 112	0.18 121	0.31 119	0.25 89	0.32 96	0.29 93

IPLGR_C	0.29 114	0.26 142	0.17 110	0.22 124	0.17 97	0.24 136	0.14 123	0.50 189	0.17 82	0.46 158	0.37 170	0.45 149	0.24 169	0.25 220	0.30 146	0.30 139	0.43 152	0.30 135	0.39 118	0.28 163	0.40 146	0.28 114	0.13 112	0.17 110	0.31 119	0.26 94	0.32 96	0.30 98

ACRE	0.29 114	0.26 142	0.17 110	0.22 124	0.17 97	0.24 136	0.14 123	0.50 189	0.17 82	0.46 158	0.37 170	0.45 149	0.23 162	0.25 220	0.30 146	0.30 139	0.43 152	0.29 119	0.39 118	0.29 173	0.40 146	0.27 107	0.13 112	0.18 121	0.30 115	0.26 94	0.32 96	0.29 93

DNS	3.70 342	0.27 148	0.54 277	0.39 215	0.19 120	20.96 366	0.31 217	0.52 216	0.22 136	0.48 172	1.84 347	54.27 373	0.20 132	0.23 204	0.28 132	0.39 218	0.44 165	0.34 163	13.76 358	0.24 128	0.43 177	0.42 202	0.15 143	0.30 223	0.56 238	0.59 236	0.62 239	0.97 275

DN	3.32 338	0.27 148	0.22 160	0.52 251	0.26 174	50.28 374	0.25 196	0.47 165	0.27 188	0.43 131	0.41 194	29.13 366	0.17 111	0.23 204	0.29 138	0.39 218	0.48 199	0.37 196	0.59 204	0.29 173	0.45 198	0.41 195	0.26 229	0.25 195	0.82 302	0.66 257	0.60 234	0.88 268

zero-FE	3.48 340	0.27 148	0.16 99	17.31 368	0.30 206	65.22 375	0.79 304	0.55 237	0.23 144	0.51 201	0.40 190	1.20 289	0.36 235	0.21 174	0.29 138	0.32 168	0.50 224	0.34 163	1.61 291	0.28 163	0.58 270	0.44 215	0.16 154	0.19 137	0.34 129	0.31 126	0.49 180	0.51 182

Any-RAFT	0.43 205	0.27 148	0.51 271	0.37 205	0.28 194	0.31 169	0.21 172	0.50 189	0.26 178	0.48 172	0.54 251	0.57 210	0.19 127	0.19 147	0.33 172	0.37 207	0.49 208	0.34 163	0.83 239	0.33 198	0.53 242	0.42 202	0.17 169	0.23 170	0.70 274	0.84 287	0.50 189	0.89 270

raft_robust	0.34 155	0.27 148	0.19 132	0.29 167	0.22 145	0.22 125	0.16 143	0.52 216	0.28 200	0.64 293	0.25 126	0.48 162	0.26 183	0.18 131	0.32 167	0.33 175	0.44 165	0.34 163	0.52 175	0.28 163	0.44 187	0.47 239	0.12 95	0.21 156	0.44 185	0.44 191	0.49 180	0.46 160

SA	0.30 122	0.27 148	0.17 110	0.18 102	0.17 97	0.24 136	0.10 89	0.47 165	0.26 178	0.54 231	0.20 91	0.46 156	0.14 83	0.12 83	0.30 146	0.30 139	0.41 137	0.30 135	0.40 128	0.23 119	0.37 124	0.37 176	0.10 80	0.20 145	0.41 169	0.38 166	0.49 180	0.37 121

CREStereo	0.32 139	0.27 148	0.22 160	0.25 141	0.20 129	0.22 125	0.12 104	0.49 180	0.20 109	0.50 186	0.24 111	0.54 190	0.22 153	0.20 158	0.29 138	0.33 175	0.49 208	0.26 96	0.41 135	0.22 112	0.46 203	0.30 126	0.15 143	0.21 156	0.39 157	0.34 144	0.48 168	0.52 187
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HITNet	0.28 110	0.27 148	0.21 147	0.22 124	0.21 136	0.22 125	0.15 133	0.41 126	0.22 136	0.50 186	0.35 157	0.44 144	0.21 140	0.17 121	0.26 113	0.24 80	0.33 90	0.31 141	0.31 81	0.19 93	0.32 89	0.28 114	0.16 154	0.18 121	0.31 119	0.28 114	0.44 157	0.42 148
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
DDF-Stereo	0.57 258	0.28 156	0.16 99	2.12 323	0.35 225	3.65 349	0.55 278	0.55 237	0.22 136	0.52 211	0.33 147	0.84 266	0.31 216	0.21 174	0.28 132	0.32 168	0.49 208	0.33 155	0.73 225	0.28 163	0.53 242	0.44 215	0.16 154	0.19 137	0.35 136	0.31 126	0.48 168	0.49 177

S2M2_L	0.31 131	0.28 156	0.29 196	0.21 118	0.22 145	0.30 163	0.19 163	0.44 139	0.20 109	0.52 211	0.17 66	0.37 119	0.13 76	0.27 232	0.33 172	0.31 155	0.49 208	0.28 110	0.41 135	0.28 163	0.43 177	0.28 114	0.22 211	0.22 160	0.32 126	0.30 121	0.46 159	0.50 179
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.31 131	0.28 156	0.22 160	0.25 141	0.20 129	0.21 119	0.12 104	0.49 180	0.20 109	0.52 211	0.24 111	0.55 196	0.22 153	0.20 158	0.28 132	0.32 168	0.48 199	0.26 96	0.41 135	0.22 112	0.45 198	0.30 126	0.14 123	0.21 156	0.38 149	0.35 150	0.49 180	0.53 191

MSKI-zero shot	0.46 219	0.28 156	0.20 135	0.31 174	0.27 182	0.33 180	0.24 193	0.56 244	0.24 152	0.53 221	0.40 190	0.55 196	0.21 140	0.19 147	0.33 172	0.42 243	0.51 230	0.36 185	1.37 284	0.41 231	0.52 236	0.47 239	0.16 154	0.23 170	0.49 210	1.13 318	0.80 281	0.78 248

anonymousdsp2	0.26 104	0.28 156	0.18 121	0.19 105	0.16 92	0.21 119	0.14 123	0.37 111	0.19 95	0.38 104	0.22 103	0.36 118	0.16 100	0.14 96	0.22 87	0.26 96	0.36 105	0.25 92	0.56 193	0.21 106	0.37 124	0.31 135	0.13 112	0.18 121	0.31 119	0.25 89	0.38 130	0.29 93

EGLCR-Stereo	0.32 139	0.28 156	0.18 121	0.24 137	0.25 164	0.33 180	0.11 98	0.48 173	0.20 109	0.49 181	0.19 87	0.49 166	0.15 95	0.17 121	0.24 92	0.28 108	0.45 173	0.31 141	0.45 151	0.25 133	0.49 218	0.41 195	0.14 123	0.18 121	0.34 129	0.31 126	0.74 273	0.57 205

IPLG	0.30 122	0.28 156	0.24 174	0.22 124	0.20 129	0.25 145	0.15 133	0.45 146	0.19 95	0.45 145	0.28 135	0.45 149	0.18 120	0.23 204	0.33 172	0.29 125	0.43 152	0.35 180	0.40 128	0.28 163	0.35 106	0.44 215	0.12 95	0.20 145	0.35 136	0.36 156	0.37 127	0.37 121

sAnonymous2	0.40 180	0.28 156	0.24 174	0.25 141	0.23 151	0.32 176	0.22 178	0.56 244	0.30 215	0.41 110	0.38 177	0.39 124	0.29 204	0.18 131	0.46 238	0.50 274	0.53 243	0.49 268	0.80 236	0.42 237	0.53 242	0.56 279	0.19 195	0.25 195	0.50 216	0.52 216	0.51 195	0.56 201

CroCo_RVC	0.40 180	0.28 156	0.24 174	0.25 141	0.23 151	0.32 176	0.22 178	0.56 244	0.30 215	0.41 110	0.38 177	0.39 124	0.29 204	0.18 131	0.46 238	0.50 274	0.53 243	0.49 268	0.80 236	0.42 237	0.53 242	0.56 279	0.19 195	0.25 195	0.50 216	0.52 216	0.51 195	0.56 201

UNet	0.32 139	0.28 156	0.27 190	0.29 167	0.27 182	0.31 169	0.21 172	0.41 126	0.26 178	0.41 110	0.37 170	0.39 124	0.28 199	0.25 220	0.31 156	0.30 139	0.43 152	0.35 180	0.39 118	0.26 145	0.33 95	0.32 146	0.19 195	0.26 206	0.34 129	0.37 163	0.37 127	0.41 144

PMTNet	0.33 149	0.28 156	0.20 135	0.26 151	0.22 145	0.20 112	0.19 163	0.45 146	0.21 121	0.50 186	0.24 111	0.52 182	0.15 95	0.18 131	0.31 156	0.33 175	0.47 189	0.28 110	0.55 188	0.25 133	0.46 203	0.27 107	0.16 154	0.16 98	0.46 190	0.37 163	0.48 168	0.64 223

R-Stereo Train	0.40 180	0.28 156	0.29 196	0.33 186	0.27 182	0.37 200	0.14 123	0.51 202	0.25 163	0.54 231	0.42 204	0.56 202	0.26 183	0.21 174	0.34 184	0.41 236	0.52 238	0.38 205	0.70 219	0.37 212	0.51 230	0.48 244	0.17 169	0.28 215	0.54 228	0.65 251	0.46 159	0.62 214

RAFT-Stereo	0.40 180	0.28 156	0.29 196	0.33 186	0.27 182	0.37 200	0.14 123	0.51 202	0.25 163	0.54 231	0.42 204	0.56 202	0.26 183	0.21 174	0.34 184	0.41 236	0.52 238	0.38 205	0.70 219	0.37 212	0.51 230	0.48 244	0.17 169	0.28 215	0.54 228	0.65 251	0.46 159	0.62 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G2L-Stereo	0.32 139	0.29 169	0.21 147	0.25 141	0.27 182	0.27 154	0.18 157	0.43 138	0.25 163	0.44 140	0.45 218	0.40 130	0.30 210	0.21 174	0.29 138	0.31 155	0.42 145	0.32 151	0.34 92	0.24 128	0.35 106	0.30 126	0.21 209	0.20 145	0.37 144	0.41 182	0.42 151	0.39 139

Reg-Stereo(zero)	0.38 169	0.29 169	0.31 210	0.30 172	0.21 136	0.31 169	0.22 178	0.54 229	0.26 178	0.53 221	0.61 271	0.55 196	0.23 162	0.21 174	0.24 92	0.34 185	0.43 152	0.33 155	0.79 232	0.25 133	0.42 164	0.42 202	0.16 154	0.24 182	0.39 157	0.43 188	0.53 208	0.63 219

HI	0.38 169	0.29 169	0.31 210	0.30 172	0.21 136	0.31 169	0.22 178	0.54 229	0.26 178	0.53 221	0.61 271	0.55 196	0.23 162	0.21 174	0.24 92	0.34 185	0.43 152	0.33 155	0.79 232	0.25 133	0.42 164	0.42 202	0.16 154	0.24 182	0.39 157	0.43 188	0.53 208	0.63 219

Sa-1000	0.32 139	0.29 169	0.17 110	0.20 114	0.20 129	0.23 131	0.10 89	0.49 180	0.28 200	0.55 248	0.26 129	0.46 156	0.17 111	0.20 158	0.31 156	0.31 155	0.45 173	0.33 155	0.50 170	0.22 112	0.41 156	0.43 210	0.14 123	0.20 145	0.42 175	0.41 182	0.51 195	0.40 142

BEATNet_4x	0.35 160	0.29 169	0.24 174	0.27 157	0.26 174	0.26 151	0.22 178	0.45 146	0.28 200	0.57 271	0.33 147	0.49 166	0.28 199	0.19 147	0.35 193	0.33 175	0.40 125	0.40 227	0.39 118	0.25 133	0.46 203	0.47 239	0.21 209	0.25 195	0.36 141	0.34 144	0.51 195	0.48 174

DeepPrunerF	0.55 250	0.29 169	0.30 200	0.37 205	0.86 310	0.30 163	0.37 229	0.42 129	0.34 234	0.34 91	0.53 248	0.34 109	0.22 153	0.31 248	0.38 202	0.40 226	0.42 145	0.34 163	0.56 193	0.36 207	0.41 156	0.33 152	0.27 234	0.26 206	4.90 362	0.50 207	0.38 130	0.46 160

CVANet_RVC	0.22 87	0.29 169	0.21 147	0.29 167	0.22 145	0.25 145	0.15 133	0.27 77	0.16 76	0.24 73	0.34 152	0.23 63	0.19 127	0.14 96	0.20 71	0.22 74	0.25 63	0.24 86	0.24 60	0.17 80	0.24 64	0.17 59	0.13 112	0.18 121	0.23 76	0.19 64	0.22 60	0.23 74

DF	0.42 199	0.30 176	0.20 135	0.31 174	0.20 129	0.37 200	0.19 163	0.53 223	0.23 144	0.51 201	0.36 164	0.69 250	0.16 100	0.18 131	0.33 172	0.40 226	0.47 189	0.37 196	1.61 291	0.36 207	0.50 225	0.43 210	0.17 169	0.20 145	0.42 175	0.38 166	0.67 252	0.73 241

gcap_with_dpt	0.40 180	0.30 176	0.20 135	0.55 261	0.29 198	0.35 192	0.19 163	0.53 223	0.28 200	0.56 258	0.36 164	0.80 262	0.29 204	0.25 220	0.29 138	0.35 192	0.49 208	0.38 205	0.52 175	0.31 186	0.50 225	0.46 229	0.17 169	0.26 206	0.46 190	0.36 156	0.55 215	0.74 243

GCAP-BAT	0.40 180	0.30 176	0.20 135	0.55 261	0.29 198	0.35 192	0.19 163	0.53 223	0.28 200	0.56 258	0.36 164	0.80 262	0.29 204	0.25 220	0.29 138	0.35 192	0.49 208	0.38 205	0.52 175	0.31 186	0.50 225	0.46 229	0.17 169	0.26 206	0.46 190	0.36 156	0.55 215	0.74 243

rafts_anoy	0.29 114	0.30 176	0.23 167	0.22 124	0.24 158	0.23 131	0.14 123	0.44 139	0.18 91	0.44 140	0.34 152	0.40 130	0.16 100	0.14 96	0.33 172	0.30 139	0.40 125	0.37 196	0.40 128	0.25 133	0.38 135	0.29 123	0.12 95	0.20 145	0.38 149	0.33 136	0.35 109	0.41 144

sCroCo_RVC	0.40 180	0.30 176	0.24 174	0.24 137	0.22 145	0.29 161	0.18 157	0.50 189	0.32 223	0.44 140	0.33 147	0.37 119	0.37 243	0.17 121	0.45 234	0.60 304	0.55 256	0.47 262	0.64 216	0.39 224	0.68 300	0.62 294	0.22 211	0.31 233	0.48 204	0.44 191	0.58 225	0.48 174

HCRNet	0.24 95	0.30 176	0.15 92	0.34 194	0.15 85	0.25 145	0.15 133	0.30 87	0.14 59	0.69 305	0.32 144	0.39 124	0.14 83	0.17 121	0.20 71	0.20 64	0.30 82	0.22 73	0.33 90	0.15 65	0.24 64	0.15 50	0.16 154	0.12 68	0.20 59	0.24 83	0.24 72	0.22 69

EAI-Stereo	0.43 205	0.30 176	0.21 147	0.36 201	0.30 206	0.44 230	0.39 238	0.57 251	0.28 200	0.51 201	0.34 152	0.58 215	0.18 120	0.19 147	0.48 248	0.47 260	0.49 208	0.36 185	0.97 262	0.46 259	0.47 209	0.46 229	0.14 123	0.23 170	0.55 235	0.44 191	0.65 248	0.71 238

FINET	0.31 131	0.30 176	0.31 210	0.34 194	0.24 158	0.27 154	0.29 210	0.36 106	0.28 200	0.39 106	0.26 129	0.37 119	0.23 162	0.22 186	0.43 227	0.35 192	0.37 107	0.28 110	0.46 161	0.25 133	0.35 106	0.28 114	0.24 222	0.24 182	0.35 136	0.27 100	0.39 134	0.32 108

iResNetv2_ROB	0.37 167	0.30 176	0.23 167	0.34 194	0.29 198	0.38 205	0.22 178	0.46 155	0.25 163	0.46 158	0.56 257	0.56 202	0.41 254	0.22 186	0.30 146	0.29 125	0.40 125	0.34 163	0.66 217	0.31 186	0.40 146	0.32 146	0.23 218	0.30 223	0.44 185	0.36 156	0.50 189	0.46 160

DISCO	0.32 139	0.30 176	0.23 167	0.31 174	0.28 194	0.33 180	0.30 215	0.32 94	0.29 210	0.40 108	0.41 194	0.32 101	0.20 132	0.23 204	0.32 167	0.29 125	0.42 145	0.32 151	0.46 161	0.29 173	0.36 115	0.31 135	0.19 195	0.24 182	0.37 144	0.36 156	0.41 144	0.38 130

iResNet_ROB	0.35 160	0.30 176	0.27 190	0.32 182	0.21 136	0.33 180	0.22 178	0.45 146	0.27 188	0.45 145	0.42 204	0.38 122	0.48 263	0.19 147	0.28 132	0.29 125	0.45 173	0.36 185	0.55 188	0.24 128	0.37 124	0.27 107	0.19 195	0.25 195	0.44 185	0.39 177	0.47 164	0.47 168

coex_refinement	0.33 149	0.31 187	0.23 167	0.26 151	0.25 164	0.31 169	0.17 148	0.45 146	0.34 234	0.41 110	0.42 204	0.39 124	0.20 132	0.21 174	0.34 184	0.34 185	0.39 120	0.34 163	0.38 113	0.22 112	0.34 98	0.30 126	0.19 195	0.23 170	0.38 149	0.38 166	0.43 154	0.64 223

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 248	0.31 187	0.75 309	0.59 267	0.31 210	0.67 281	0.41 242	0.55 237	0.30 215	0.58 274	0.59 265	0.66 239	0.21 140	0.22 186	0.47 243	0.54 289	0.55 256	0.50 273	0.98 266	0.47 263	0.51 230	0.47 239	0.13 112	0.26 206	0.70 274	0.88 293	0.68 254	1.17 286

gcap-zeroshot	0.68 272	0.31 187	0.49 266	0.39 215	0.27 182	0.40 213	0.23 188	0.57 251	0.24 152	0.56 258	0.43 214	0.68 247	0.21 140	0.22 186	0.41 217	0.50 274	0.49 208	0.37 196	7.45 345	0.57 288	0.53 242	0.52 270	0.18 188	0.23 170	0.43 182	0.54 222	0.54 212	0.60 209

RAFT-Test	0.43 205	0.31 187	0.21 147	0.37 205	0.26 174	0.35 192	0.22 178	0.53 223	0.24 152	0.53 221	0.46 224	0.54 190	0.22 153	0.20 158	0.37 199	0.51 281	0.51 230	0.37 196	1.04 269	0.48 266	0.55 254	0.50 257	0.16 154	0.23 170	0.56 238	0.51 213	0.62 239	0.65 228

GLC_STEREO	0.36 165	0.31 187	0.29 196	0.31 174	0.27 182	0.30 163	0.23 188	0.49 180	0.22 136	0.54 231	0.43 214	0.48 162	0.21 140	0.22 186	0.29 138	0.31 155	0.54 253	0.33 155	0.47 165	0.30 179	0.60 278	0.46 229	0.18 188	0.24 182	0.39 157	0.28 114	0.57 222	0.42 148

LMCR-Stereo	0.37 167	0.31 187	0.23 167	0.25 141	0.25 164	0.33 180	0.19 163	0.44 139	0.27 188	0.45 145	0.35 157	0.51 174	0.34 226	0.21 174	0.35 193	0.35 192	0.50 224	0.38 205	0.74 227	0.41 231	0.46 203	0.44 215	0.20 206	0.23 170	0.40 163	0.38 166	0.51 195	0.51 182

RALCasStereoNet	0.30 122	0.31 187	0.21 147	0.28 163	0.23 151	0.22 125	0.15 133	0.45 146	0.19 95	0.48 172	0.30 140	0.44 144	0.19 127	0.14 96	0.33 172	0.30 139	0.44 165	0.38 205	0.39 118	0.25 133	0.41 156	0.26 101	0.13 112	0.21 156	0.40 163	0.33 136	0.35 109	0.38 130

RALAANet	0.29 114	0.31 187	0.23 167	0.22 124	0.21 136	0.23 131	0.16 143	0.38 117	0.19 95	0.33 87	0.38 177	0.35 114	0.18 120	0.15 103	0.33 172	0.29 125	0.38 114	0.37 196	0.48 167	0.27 157	0.36 115	0.29 123	0.15 143	0.20 145	0.34 129	0.30 121	0.35 109	0.35 117

FADNet-RVC-Resample	0.40 180	0.31 187	0.32 217	0.36 201	0.29 198	0.33 180	0.27 202	0.53 223	0.32 223	0.57 271	0.37 170	0.53 187	0.34 226	0.30 242	0.41 217	0.31 155	0.41 137	0.42 241	0.55 188	0.43 243	0.39 141	0.46 229	0.25 225	0.43 273	0.44 185	0.42 184	0.37 127	0.53 191

CFNet	0.34 155	0.31 187	0.25 182	0.38 210	0.32 214	0.30 163	0.23 188	0.46 155	0.26 178	0.41 110	0.36 164	0.58 215	0.30 210	0.24 212	0.28 132	0.26 96	0.39 120	0.34 163	0.37 108	0.26 145	0.35 106	0.22 83	0.17 169	0.24 182	0.47 194	0.39 177	0.46 159	0.51 182

PDISCO_ROB	0.34 155	0.31 187	0.32 217	0.28 163	0.24 158	0.30 163	0.21 172	0.36 106	0.24 152	0.27 78	0.35 157	0.32 101	0.24 169	0.18 131	0.36 197	0.40 226	0.40 125	0.51 278	0.36 104	0.31 186	0.44 187	0.40 190	0.17 169	0.25 195	0.41 169	0.43 188	0.62 239	0.46 160

DN-CSS_ROB	0.36 165	0.31 187	0.30 200	0.31 174	0.30 206	0.25 145	0.17 148	0.51 202	0.25 163	0.51 201	0.56 257	0.56 202	0.36 235	0.18 131	0.31 156	0.28 108	0.41 137	0.31 141	0.81 238	0.27 157	0.37 124	0.25 97	0.22 211	0.32 239	0.37 144	0.32 130	0.41 144	0.38 130

model_zeroshot	0.45 214	0.32 199	0.20 135	0.27 157	0.29 198	0.35 192	0.23 188	0.54 229	0.27 188	0.53 221	0.38 177	0.69 250	0.20 132	0.20 158	0.46 238	0.50 274	0.55 256	0.39 218	1.20 280	0.52 281	0.52 236	0.49 250	0.19 195	0.28 215	0.59 249	0.65 251	0.52 205	0.88 268

AE-Stereo	0.38 169	0.32 199	0.23 167	0.34 194	0.25 164	0.29 161	0.16 143	0.49 180	0.24 152	0.55 248	0.22 103	0.67 242	0.23 162	0.19 147	0.33 172	0.35 192	0.52 238	0.41 235	0.59 204	0.37 212	0.50 225	0.50 257	0.14 123	0.30 223	0.51 219	0.46 196	0.55 215	0.48 174

iRaft-Stereo_20w	0.51 238	0.32 199	0.83 316	0.81 291	0.32 214	0.47 238	0.31 217	0.55 237	0.28 200	0.54 231	0.46 224	0.59 223	0.14 83	0.22 186	0.41 217	0.39 218	0.49 208	0.33 155	0.88 248	0.43 243	0.49 218	0.39 183	0.15 143	0.18 121	0.72 282	0.88 293	1.07 307	1.22 292

MIPNet	0.35 160	0.32 199	0.24 174	0.26 151	0.23 151	0.27 154	0.15 133	0.50 189	0.20 109	0.45 145	0.37 170	0.52 182	0.29 204	0.22 186	0.35 193	0.33 175	0.46 184	0.37 196	0.51 173	0.37 212	0.36 115	0.44 215	0.14 123	0.19 137	0.46 190	0.51 213	0.42 151	0.51 182

cross-raft	0.42 199	0.32 199	0.22 160	0.32 182	0.26 174	0.32 176	0.19 163	0.54 229	0.27 188	0.55 248	0.39 187	0.58 215	0.20 132	0.20 158	0.36 197	0.48 266	0.51 230	0.37 196	1.06 274	0.44 251	0.56 258	0.59 286	0.14 123	0.25 195	0.57 241	0.54 222	0.59 228	0.59 208

CFNet_pseudo	0.38 169	0.32 199	0.34 226	0.41 225	0.33 219	0.38 205	0.28 205	0.51 202	0.29 210	0.54 231	0.52 246	0.46 156	0.42 256	0.24 212	0.41 217	0.33 175	0.39 120	0.36 185	0.46 161	0.25 133	0.38 135	0.31 135	0.19 195	0.26 206	0.43 182	0.46 196	0.52 205	0.55 197

GMStereo	0.32 139	0.32 199	0.20 135	0.27 157	0.25 164	0.31 169	0.24 193	0.48 173	0.25 163	0.37 99	0.30 140	0.54 190	0.27 196	0.19 147	0.30 146	0.30 139	0.45 173	0.29 119	0.56 193	0.32 192	0.39 141	0.25 97	0.18 188	0.22 160	0.39 157	0.30 121	0.47 164	0.33 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.32 139	0.32 199	0.25 182	0.27 157	0.27 182	0.28 159	0.17 148	0.39 123	0.23 144	0.40 108	0.56 257	0.33 105	0.19 127	0.24 212	0.30 146	0.34 185	0.44 165	0.39 218	0.41 135	0.28 163	0.39 141	0.32 146	0.18 188	0.25 195	0.40 163	0.38 166	0.35 109	0.33 111

RASNet	0.31 131	0.32 199	0.30 200	0.27 157	0.24 158	0.26 151	0.20 171	0.46 155	0.26 178	0.41 110	0.33 147	0.40 130	0.25 178	0.20 158	0.25 103	0.28 108	0.38 114	0.30 135	0.34 92	0.21 106	0.40 146	0.29 123	0.14 123	0.30 223	0.33 128	0.34 144	0.49 180	0.47 168

MSMDNet	0.42 199	0.32 199	0.21 147	0.27 157	0.26 174	0.37 200	0.23 188	0.51 202	0.25 163	0.52 211	0.42 204	0.54 190	0.21 140	0.20 158	0.39 204	0.52 285	0.51 230	0.38 205	1.02 268	0.59 290	0.54 250	0.53 273	0.17 169	0.23 170	0.53 225	0.46 196	0.59 228	0.63 219

IGEV-FE	0.50 234	0.33 209	0.81 314	0.76 285	0.36 227	0.38 205	0.47 250	0.58 256	0.27 188	0.54 231	0.54 251	0.61 230	0.18 120	0.22 186	0.34 184	0.47 260	0.50 224	0.34 163	0.91 252	0.43 243	0.56 258	0.49 250	0.15 143	0.24 182	0.80 296	0.68 261	0.69 256	0.77 245

IGEV_Zeroshot_test	0.50 234	0.33 209	0.81 314	0.76 285	0.36 227	0.38 205	0.47 250	0.58 256	0.27 188	0.53 221	0.55 254	0.60 228	0.18 120	0.22 186	0.34 184	0.47 260	0.50 224	0.34 163	0.92 254	0.43 243	0.56 258	0.50 257	0.15 143	0.24 182	0.80 296	0.68 261	0.69 256	0.77 245

LoS	0.41 195	0.33 209	0.21 147	0.28 163	0.31 210	0.27 154	0.16 143	1.20 324	0.22 136	0.76 314	0.69 285	0.57 210	0.27 196	0.20 158	0.31 156	0.39 218	0.46 184	0.29 119	0.52 175	0.26 145	0.52 236	0.37 176	0.17 169	0.18 121	0.59 249	0.47 199	0.48 168	0.58 206
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.35 160	0.33 209	0.28 193	0.33 186	0.23 151	0.34 190	0.22 178	0.54 229	0.24 152	0.64 293	0.28 135	0.53 187	0.21 140	0.18 131	0.30 146	0.25 89	0.44 165	0.27 105	0.58 201	0.27 157	0.52 236	0.32 146	0.18 188	0.26 206	0.41 169	0.33 136	0.50 189	0.43 151

s12784h	0.39 177	0.35 213	0.25 182	0.46 236	0.29 198	0.25 145	0.18 157	0.49 180	0.22 136	0.51 201	0.34 152	0.62 231	0.32 220	0.21 174	0.27 123	0.28 108	0.48 199	0.29 119	0.52 175	0.23 119	0.51 230	0.30 126	0.15 143	0.23 170	0.51 219	0.52 216	0.70 262	1.14 284

ADCP+	0.49 230	0.35 213	0.36 233	0.33 186	0.26 174	0.39 211	0.38 233	0.48 173	0.98 316	0.42 121	0.61 271	0.85 267	0.26 183	0.30 242	0.33 172	0.32 168	0.41 137	0.35 180	0.62 207	0.27 157	0.41 156	0.37 176	0.24 222	0.22 160	0.41 169	1.72 339	0.43 154	1.18 287

pcwnet_v2	0.45 214	0.36 215	0.38 235	0.47 239	0.37 232	0.46 233	0.38 233	0.51 202	0.35 237	0.54 231	0.61 271	0.50 173	0.75 283	0.35 260	0.46 238	0.36 201	0.47 189	0.38 205	0.53 183	0.30 179	0.42 164	0.31 135	0.25 225	0.32 239	0.58 248	0.58 233	0.59 228	0.68 236

AF-Net	0.40 180	0.36 215	0.35 230	0.39 215	0.44 247	0.43 228	0.38 233	0.44 139	0.43 255	0.37 99	0.49 231	0.58 215	0.32 220	0.31 248	0.41 217	0.36 201	0.35 96	0.36 185	0.45 151	0.30 179	0.34 98	0.30 126	0.33 251	0.30 223	0.38 149	0.42 184	0.59 228	0.47 168

Nwc_Net	0.40 180	0.36 215	0.35 230	0.39 215	0.44 247	0.43 228	0.38 233	0.44 139	0.43 255	0.37 99	0.49 231	0.58 215	0.32 220	0.31 248	0.41 217	0.36 201	0.35 96	0.36 185	0.45 151	0.30 179	0.34 98	0.30 126	0.33 251	0.30 223	0.38 149	0.42 184	0.59 228	0.47 168

RTSC	0.47 224	0.36 215	0.33 220	0.36 201	0.38 234	0.41 221	0.35 225	0.50 189	0.48 267	0.44 140	0.60 269	0.42 137	0.38 248	0.29 240	0.64 289	0.45 251	0.62 275	0.41 235	0.83 239	0.36 207	0.54 250	0.49 250	0.23 218	0.38 258	0.47 194	0.50 207	0.60 234	0.91 272

DeepPruner_ROB	0.43 205	0.36 215	0.37 234	0.38 210	0.39 238	0.37 200	0.26 200	0.45 146	0.36 241	0.50 186	0.53 248	0.47 160	0.40 252	0.23 204	0.56 272	0.38 214	0.48 199	0.44 249	0.51 173	0.35 205	0.57 267	0.45 222	0.27 234	0.32 239	0.47 194	0.68 261	0.52 205	0.45 157

DLCB_ROB	0.40 180	0.36 215	0.35 230	0.32 182	0.32 214	0.31 169	0.27 202	0.42 129	0.34 234	0.46 158	0.49 231	0.54 190	0.37 243	0.30 242	0.37 199	0.33 175	0.44 165	0.38 205	0.40 128	0.32 192	0.44 187	0.34 160	0.27 234	0.31 233	0.81 300	0.57 232	0.55 215	0.46 160

CASS	0.48 228	0.37 221	0.33 220	0.45 233	0.38 234	0.47 238	0.33 221	0.60 270	0.38 244	0.62 288	0.50 237	0.56 202	0.38 248	0.22 186	0.43 227	0.37 207	0.64 279	0.39 218	0.94 257	0.39 224	0.57 267	0.51 266	0.27 234	0.26 206	0.63 262	0.56 228	0.68 254	0.81 258
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.41 195	0.37 221	0.33 220	0.41 225	0.45 253	0.42 223	0.28 205	0.48 173	0.32 223	0.50 186	0.51 240	0.47 160	0.24 169	0.26 229	0.41 217	0.36 201	0.47 189	0.42 241	0.52 175	0.42 237	0.42 164	0.39 183	0.26 229	0.32 239	0.47 194	0.50 207	0.50 189	0.62 214

GES	0.40 180	0.37 221	0.25 182	0.31 174	0.30 206	0.41 221	0.26 200	0.46 155	0.28 200	0.49 181	0.40 190	0.43 138	0.26 183	0.30 242	0.45 234	0.40 226	0.53 243	0.43 243	0.97 262	0.42 237	0.50 225	0.41 195	0.23 218	0.30 223	0.38 149	0.35 150	0.47 164	0.49 177

APVNet	0.42 199	0.37 221	0.30 200	0.36 201	0.39 238	0.47 238	0.36 228	0.51 202	0.32 223	0.36 94	0.52 246	0.41 135	0.24 169	0.30 242	0.45 234	0.48 266	0.55 256	0.48 263	0.63 211	0.45 254	0.45 198	0.35 162	0.26 229	0.36 250	0.47 194	0.35 150	0.60 234	0.45 157

FADNet-RVC	0.41 195	0.37 221	0.28 193	0.41 225	0.33 219	0.33 180	0.32 219	0.53 223	0.30 215	0.52 211	0.41 194	0.59 223	0.35 231	0.25 220	0.51 258	0.37 207	0.43 152	0.34 163	0.75 229	0.40 228	0.38 135	0.39 183	0.28 240	0.36 250	0.47 194	0.52 216	0.40 137	0.53 191

ADCRef	0.48 228	0.37 221	0.33 220	0.33 186	0.31 210	0.44 230	0.38 233	0.47 165	0.68 290	0.47 166	0.51 240	0.56 202	0.35 231	0.27 232	0.43 227	0.40 226	0.47 189	0.44 249	0.84 242	0.37 212	0.49 218	0.48 244	0.30 249	0.31 233	0.49 210	0.88 293	0.49 180	1.04 282

HSM-Net_RVC	0.50 234	0.37 221	0.39 240	0.56 264	0.44 247	0.46 233	0.28 205	0.55 237	0.39 248	0.57 271	0.63 280	0.89 271	0.56 274	0.31 248	0.39 204	0.35 192	0.49 208	0.41 235	0.56 193	0.34 201	0.47 209	0.46 229	0.28 240	0.41 266	0.67 266	0.79 285	0.77 277	0.72 239
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.41 195	0.37 221	0.31 210	0.45 233	0.38 234	0.56 262	0.56 280	0.45 146	0.29 210	0.41 110	0.42 204	0.44 144	0.23 162	0.59 306	0.51 258	0.41 236	0.48 199	0.43 243	0.40 128	0.32 192	0.37 124	0.28 114	0.45 289	0.30 223	0.52 222	0.36 156	0.40 137	0.44 154

HSM	0.40 180	0.37 221	0.30 200	0.39 215	0.36 227	0.33 180	0.28 205	0.56 244	0.29 210	0.50 186	0.51 240	0.49 166	0.37 243	0.24 212	0.39 204	0.34 185	0.52 238	0.36 185	0.50 170	0.35 205	0.49 218	0.35 162	0.19 195	0.29 219	0.48 204	0.54 222	0.54 212	0.55 197

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 347	0.38 230	0.80 313	0.54 257	0.45 253	0.81 290	0.59 283	0.59 264	0.42 253	0.58 274	0.56 257	0.66 239	0.21 140	0.23 204	0.50 253	0.67 317	0.55 256	0.44 249	94.83 374	0.38 219	0.53 242	0.44 215	0.16 154	0.22 160	0.72 282	0.85 289	0.71 264	1.22 292

EKT-Stereo	0.47 224	0.38 230	0.27 190	0.50 246	0.33 219	0.49 243	0.51 264	0.51 202	0.23 144	0.50 186	0.41 194	0.56 202	0.24 169	0.22 186	0.43 227	0.51 281	0.54 253	0.52 284	0.89 249	0.40 228	0.65 292	0.56 279	0.17 169	0.25 195	0.72 282	0.63 248	0.64 245	0.56 201

ICVP	0.43 205	0.38 230	0.47 258	0.40 221	0.36 227	0.40 213	0.28 205	0.47 165	0.33 230	0.46 158	0.45 218	0.49 166	0.37 243	0.24 212	0.40 209	0.38 214	0.45 173	0.39 218	0.53 183	0.39 224	0.43 177	0.59 286	0.55 301	0.34 244	0.48 204	0.55 225	0.51 195	0.55 197
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.42 199	0.38 230	0.41 244	0.45 233	0.33 219	0.46 233	0.27 202	0.50 189	0.51 270	0.43 131	0.42 204	0.45 149	0.40 252	0.30 242	0.40 209	0.35 192	0.47 189	0.38 205	0.56 193	0.34 201	0.39 141	0.33 152	0.25 225	0.39 262	0.54 228	0.59 236	0.56 220	0.52 187

FADNet	0.46 219	0.38 230	0.31 210	0.42 229	0.32 214	0.40 213	0.46 249	0.59 264	0.35 237	0.56 258	0.53 248	0.59 223	0.39 251	0.28 236	0.50 253	0.38 214	0.40 125	0.39 218	0.94 257	0.43 243	0.46 203	0.41 195	0.29 246	0.31 233	0.55 235	0.62 245	0.48 168	0.63 219

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 169	0.38 230	0.38 235	0.34 194	0.47 257	0.32 176	0.52 270	0.40 124	0.44 258	0.41 110	0.41 194	0.56 202	0.26 183	0.41 278	0.43 227	0.30 139	0.39 120	0.33 155	0.40 128	0.27 157	0.34 98	0.27 107	0.22 211	0.24 182	0.37 144	0.47 199	0.40 137	0.44 154
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.46 219	0.38 230	0.34 226	0.54 257	0.39 238	0.49 243	0.33 221	0.59 264	0.31 220	0.49 181	0.59 265	0.72 254	0.57 275	0.22 186	0.39 204	0.29 125	0.49 208	0.38 205	1.01 267	0.33 198	0.42 164	0.43 210	0.28 240	0.36 250	0.51 219	0.56 228	0.54 212	0.54 195

MyStereo04	0.43 205	0.39 237	0.40 243	0.34 194	0.31 210	0.26 151	0.22 178	0.51 202	0.37 243	0.50 186	0.37 170	0.55 196	0.28 199	0.17 121	0.50 253	0.39 218	0.44 165	0.39 218	1.11 277	0.40 228	0.48 213	0.44 215	0.17 169	0.31 233	0.53 225	0.61 244	0.65 248	0.51 182

ADLNet	0.34 155	0.39 237	0.25 182	0.33 186	0.29 198	0.36 198	0.32 219	0.42 129	0.25 163	0.37 99	0.38 177	0.60 228	0.28 199	0.50 293	0.31 156	0.30 139	0.40 125	0.31 141	0.38 113	0.28 163	0.34 98	0.28 114	0.28 240	0.19 137	0.36 141	0.40 181	0.35 109	0.36 118

DSFCA	0.33 149	0.39 237	0.32 217	0.31 174	0.27 182	0.35 192	0.25 196	0.36 106	0.29 210	0.32 86	0.42 204	0.38 122	0.22 153	0.19 147	0.32 167	0.31 155	0.38 114	0.36 185	0.46 161	0.26 145	0.37 124	0.37 176	0.23 218	0.24 182	0.38 149	0.35 150	0.34 106	0.43 151

dd	0.38 169	0.40 240	0.21 147	0.82 292	0.25 164	0.53 257	0.24 193	0.46 155	0.19 95	0.47 166	0.24 111	0.66 239	0.21 140	0.20 158	0.38 202	0.34 185	0.57 265	0.30 135	0.75 229	0.28 163	0.40 146	0.31 135	0.17 169	0.24 182	0.44 185	0.32 130	0.51 195	0.40 142

CFNet_RVC	0.38 169	0.40 240	0.33 220	0.38 210	0.35 225	0.38 205	0.25 196	0.44 139	0.28 200	0.45 145	0.49 231	0.46 156	0.26 183	0.24 212	0.40 209	0.33 175	0.43 152	0.36 185	0.44 146	0.31 186	0.43 177	0.31 135	0.19 195	0.26 206	0.49 210	0.49 204	0.50 189	0.52 187

IPLGR	0.38 169	0.41 242	0.25 182	0.35 200	0.32 214	0.28 159	0.18 157	0.50 189	0.27 188	0.48 172	0.48 229	0.52 182	0.25 178	0.22 186	0.37 199	0.31 155	0.42 145	0.39 218	0.63 211	0.38 219	0.40 146	0.48 244	0.14 123	0.22 160	0.48 204	0.47 199	0.48 168	0.46 160

GEStereo_RVC	0.47 224	0.41 242	0.31 210	0.39 215	0.37 232	0.42 223	0.33 221	0.52 216	0.32 223	0.50 186	0.41 194	0.59 223	0.38 248	0.27 232	0.54 266	0.50 274	0.60 269	0.56 295	0.90 250	0.46 259	0.55 254	0.47 239	0.24 222	0.38 258	0.49 210	0.47 199	0.50 189	0.80 255

iResNet	0.59 259	0.41 242	0.43 250	0.52 251	0.48 258	0.66 278	0.40 241	0.65 274	0.43 255	0.50 186	0.55 254	1.10 281	1.23 309	0.24 212	0.57 273	0.40 226	0.53 243	0.45 256	1.70 296	0.45 254	0.45 198	0.43 210	0.33 251	0.52 289	0.55 235	0.60 241	0.67 252	0.67 232

DAS	0.61 262	0.42 245	0.30 200	0.62 269	0.48 258	0.54 258	0.48 258	0.59 264	0.67 288	0.45 145	0.73 289	1.19 285	0.62 277	0.25 220	0.54 266	0.46 253	0.71 295	0.51 278	0.96 259	0.66 300	0.56 258	0.63 296	0.41 281	0.62 304	0.71 279	0.72 269	0.82 283	0.79 250

SepStereo	0.61 262	0.42 245	0.30 200	0.62 269	0.48 258	0.54 258	0.48 258	0.59 264	0.67 288	0.45 145	0.73 289	1.19 285	0.62 277	0.25 220	0.54 266	0.46 253	0.71 295	0.51 278	0.96 259	0.66 300	0.56 258	0.63 296	0.41 281	0.62 304	0.71 279	0.72 269	0.82 283	0.79 250

SACVNet	0.46 219	0.42 245	0.38 235	0.44 232	0.41 242	0.40 213	0.43 245	0.52 216	0.47 265	0.52 211	0.45 218	0.45 149	0.25 178	0.32 253	0.44 232	0.40 226	0.50 224	0.45 256	0.63 211	0.48 266	0.51 230	0.43 210	0.29 246	0.34 244	0.64 264	0.58 233	0.62 239	0.61 212

GANet-ADL	0.47 224	0.42 245	0.33 220	0.43 231	0.42 243	0.48 242	0.35 225	0.51 202	0.33 230	0.54 231	0.50 237	0.63 235	0.34 226	0.35 260	0.47 243	0.39 218	0.53 243	0.38 205	0.79 232	0.51 277	0.48 213	0.41 195	0.30 249	0.30 223	0.52 222	0.59 236	0.63 243	0.72 239

TRStereo	0.46 219	0.42 245	0.77 310	0.38 210	0.24 158	0.79 287	0.37 229	0.50 189	0.23 144	0.51 201	0.33 147	0.67 242	0.14 83	0.19 147	0.34 184	0.41 236	0.48 199	0.35 180	0.55 188	0.36 207	0.51 230	0.46 229	0.13 112	0.19 137	0.57 241	0.62 245	1.22 317	0.79 250

STTStereo	0.39 177	0.42 245	0.43 250	0.37 205	0.43 245	0.34 190	0.49 263	0.37 111	0.33 230	0.38 104	0.43 214	0.51 174	0.30 210	0.38 270	0.47 243	0.32 168	0.41 137	0.40 227	0.40 128	0.29 173	0.36 115	0.28 114	0.22 211	0.28 215	0.40 163	0.45 195	0.40 137	0.62 214

SHD	0.65 267	0.44 251	0.55 281	0.57 266	0.55 282	0.50 246	0.48 258	0.74 294	0.69 292	0.63 292	0.65 282	0.68 247	0.97 297	0.42 280	0.81 311	0.57 299	0.69 292	0.50 273	1.20 280	0.56 287	0.66 295	0.68 303	0.39 271	0.52 289	0.68 270	0.78 284	0.70 262	1.03 281

CBMV_ROB	0.94 292	0.44 251	0.50 269	0.88 296	0.71 298	0.65 276	0.52 270	0.70 287	0.38 244	0.55 248	0.45 218	6.22 349	2.33 327	0.51 295	0.50 253	0.43 245	0.61 273	0.46 260	1.38 286	0.94 323	0.56 258	0.46 229	0.41 281	0.48 281	0.81 300	1.01 312	1.28 318	1.19 288

UDGNet	0.49 230	0.45 253	0.30 200	1.05 307	0.79 304	0.91 298	0.70 295	0.47 165	0.30 215	0.45 145	0.46 224	0.45 149	0.16 100	1.01 329	0.30 146	0.30 139	0.45 173	0.39 218	0.50 170	0.32 192	0.49 218	0.36 173	0.57 303	0.23 170	0.54 228	0.42 184	0.43 154	0.47 168

dad	0.61 262	0.45 253	0.30 200	1.01 306	0.46 256	0.63 272	1.26 321	1.15 322	0.27 188	0.79 318	0.32 144	0.76 259	0.53 271	0.21 174	0.42 225	0.36 201	0.66 283	0.34 163	1.27 282	0.31 186	0.56 258	0.30 126	0.22 211	0.36 250	0.59 249	0.39 177	1.70 333	0.97 275

Anonymous3	0.56 252	0.45 253	0.31 210	0.31 174	0.33 219	0.46 233	0.37 229	0.57 251	0.51 270	0.56 258	0.38 177	1.04 279	0.36 235	0.26 229	0.76 304	0.69 319	0.66 283	0.58 301	1.04 269	0.51 277	0.81 313	0.97 327	0.26 229	0.29 219	0.59 249	0.62 245	0.76 275	0.56 201

RP	0.43 205	0.45 253	0.48 262	0.48 242	0.43 245	0.46 233	0.47 250	0.47 165	0.45 261	0.34 91	0.61 271	0.57 210	0.42 256	0.33 255	0.40 209	0.35 192	0.43 152	0.35 180	0.49 169	0.34 201	0.38 135	0.37 176	0.29 246	0.35 246	0.49 210	0.44 191	0.53 208	0.58 206

RTS	0.77 279	0.45 253	0.41 244	0.46 236	0.44 247	0.77 285	0.53 275	0.66 277	0.73 295	0.42 121	0.51 240	0.86 268	0.50 268	0.35 260	0.68 294	0.57 299	0.82 308	0.51 278	1.59 289	0.64 298	0.63 284	0.60 289	0.36 260	0.50 284	0.80 296	3.82 359	0.83 285	1.23 294

RTSA	0.77 279	0.45 253	0.41 244	0.46 236	0.44 247	0.77 285	0.53 275	0.66 277	0.73 295	0.42 121	0.51 240	0.86 268	0.50 268	0.35 260	0.68 294	0.57 299	0.82 308	0.51 278	1.59 289	0.64 298	0.63 284	0.60 289	0.36 260	0.50 284	0.80 296	3.82 359	0.83 285	1.23 294

FSD		0.47 259	0.47 258	0.48 242	0.48 258	0.47 238	0.51 264	0.65 274	0.35 237	0.69 305	0.39 187			0.51 295	0.53 263	0.55 290			0.57 198	0.47 263				0.48 281	0.59 249	0.52 216	0.59 228	0.60 209

PSMNet-ADL	0.56 252	0.47 259	0.47 258	0.52 251	0.48 258	0.51 252	0.47 250	0.58 256	0.46 264	0.64 293	0.68 284	0.77 260	0.81 287	0.39 273	0.51 258	0.46 253	0.53 243	0.41 235	1.18 278	0.50 273	0.54 250	0.45 222	0.39 271	0.35 246	0.56 238	0.67 260	0.85 290	0.50 179

NCC-stereo	0.51 238	0.47 259	0.43 250	0.49 244	0.51 268	0.50 246	0.51 264	0.51 202	0.57 278	0.36 94	0.59 265	0.62 231	0.55 272	0.36 265	0.53 263	0.41 236	0.46 184	0.50 273	0.58 201	0.41 231	0.43 177	0.40 190	0.43 286	0.36 250	0.57 241	0.72 269	0.73 271	0.65 228

stereogan	0.49 230	0.47 259	0.46 256	0.52 251	0.54 280	0.56 262	0.48 258	0.52 216	0.45 261	0.39 106	0.49 231	0.70 252	0.49 267	0.34 257	0.49 249	0.40 226	0.45 173	0.40 227	0.63 211	0.41 231	0.43 177	0.39 183	0.38 264	0.37 256	0.47 194	0.50 207	0.77 277	0.60 209

Abc-Net	0.51 238	0.47 259	0.43 250	0.49 244	0.51 268	0.50 246	0.51 264	0.51 202	0.57 278	0.36 94	0.59 265	0.62 231	0.55 272	0.36 265	0.53 263	0.41 236	0.46 184	0.50 273	0.58 201	0.41 231	0.43 177	0.40 190	0.43 286	0.36 250	0.57 241	0.72 269	0.73 271	0.65 228
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.85 286	0.47 259	0.49 266	0.50 246	0.51 268	0.63 272	0.58 281	0.74 294	1.45 333	0.60 281	0.80 305	0.74 256	0.50 268	0.49 290	0.82 312	0.68 318	0.75 301	0.68 314	1.18 278	0.54 282	0.98 322	0.88 322	0.48 291	0.61 301	0.74 285	0.98 308	0.71 264	4.30 352

NCCL2	0.49 230	0.47 259	0.48 262	0.40 221	0.38 234	0.38 205	0.33 221	0.55 237	0.44 258	0.58 274	0.47 227	0.53 187	0.36 235	0.28 236	0.57 273	0.47 260	0.49 208	0.45 256	0.57 198	0.44 251	0.56 258	0.54 277	0.34 254	0.45 278	0.70 274	0.72 269	0.61 238	0.81 258

NaN_ROB	0.56 252	0.47 259	0.48 262	0.51 249	0.59 287	0.42 223	0.39 238	0.72 291	0.48 267	0.64 293	0.49 231	1.54 298	0.48 263	0.32 253	0.47 243	0.36 201	0.42 145	0.40 227	0.55 188	0.46 259	0.38 135	0.33 152	0.27 234	0.49 283	0.68 270	0.75 276	0.72 267	1.21 290

FADNet_RVC	0.59 259	0.48 267	0.39 240	0.65 273	0.45 253	0.40 213	0.35 225	0.61 271	0.42 253	0.62 288	0.60 269	0.94 274	0.78 286	0.38 270	0.79 307	0.38 214	0.60 269	0.55 293	1.68 294	0.51 277	0.58 270	0.72 311	0.28 240	0.42 270	0.50 216	0.68 261	0.51 195	0.69 237

NOSS_ROB	0.54 248	0.48 267	0.44 255	0.55 261	0.51 268	0.51 252	0.47 250	0.68 283	0.39 248	0.52 211	0.41 194	0.49 166	0.36 235	0.53 301	0.66 290	0.56 293	0.61 273	0.54 288	0.57 198	0.47 263	0.64 291	0.50 257	0.39 271	0.51 288	0.70 274	0.65 251	0.83 285	0.67 232

SGM-Forest	0.51 238	0.48 267	0.34 226	0.75 284	0.49 263	0.51 252	0.39 238	0.54 229	0.33 230	0.49 181	0.35 157	0.75 258	0.57 275	0.43 282	0.42 225	0.40 226	0.44 165	0.41 235	0.47 165	0.36 207	0.46 203	0.42 202	0.37 262	0.39 262	0.67 266	0.55 225	1.11 308	0.81 258
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.56 252	0.50 270	0.39 240	0.42 229	0.36 227	0.51 252	0.55 278	0.58 256	1.58 338	0.56 258	0.64 281	0.62 231	0.37 243	0.33 255	0.41 217	0.39 218	0.48 199	0.40 227	0.73 225	0.38 219	0.59 274	0.52 270	0.34 254	0.35 246	0.63 262	0.68 261	0.57 222	1.34 298

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 351	0.51 271	0.68 305	0.72 280	0.57 285	0.64 275	0.77 303	0.61 271	0.48 267	0.53 221	1.02 321	115.67 375	1.14 304	0.84 322	0.57 273	0.49 271	0.71 295	0.66 310	2.72 311	0.55 285	0.72 304	0.68 303	0.41 281	0.42 270	0.75 287	0.81 286	0.72 267	1.51 304

DCVSM-stereo	0.70 273	0.52 272	0.49 266	0.70 277	0.52 275	0.91 298	0.58 281	0.66 277	0.60 282	0.65 299	0.77 302	2.08 307	1.09 303	0.37 268	0.45 234	0.49 271	0.54 253	0.44 249	1.42 287	0.68 303	0.53 242	0.52 270	0.68 313	0.44 276	0.57 241	0.66 257	0.65 248	0.83 263

FCDSN-DC	0.52 242	0.52 272	0.51 271	0.53 255	0.50 265	0.50 246	0.52 270	0.56 244	0.36 241	0.61 284	0.36 164	0.48 162	0.34 226	0.47 288	0.63 286	0.57 299	0.65 281	0.62 306	0.54 186	0.48 266	0.59 274	0.50 257	0.38 264	0.62 304	0.53 225	0.55 225	0.51 195	0.54 195
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UCFNet_RVC	0.42 199	0.52 272	0.34 226	0.47 239	0.42 243	0.42 223	0.30 215	0.49 180	0.32 223	0.51 201	0.48 229	0.68 247	0.36 235	0.26 229	0.40 209	0.32 168	0.41 137	0.38 205	0.48 167	0.30 179	0.45 198	0.31 135	0.28 240	0.30 223	0.61 258	0.49 204	0.48 168	0.61 212

PS-NSSS	0.45 214	0.52 272	0.38 235	0.68 275	0.40 241	0.56 262	0.44 248	0.57 251	0.31 220	0.58 274	0.35 157	1.11 282	0.31 216	0.28 236	0.40 209	0.30 139	0.40 125	0.36 185	0.71 221	0.32 192	0.32 89	0.21 79	0.26 229	0.29 219	0.47 194	0.47 199	0.47 164	0.62 214

CBMV	0.71 275	0.52 272	0.47 258	0.62 269	0.52 275	0.56 262	0.41 242	0.70 287	0.63 285	0.61 284	0.39 187	1.30 294	0.47 262	0.46 287	0.72 300	0.62 306	0.62 275	0.54 288	0.79 232	0.48 266	0.67 297	0.50 257	0.40 280	0.71 313	0.79 293	0.75 276	1.53 327	2.47 335
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.88 288	0.53 277	0.62 295	0.51 249	0.50 265	0.58 266	0.47 250	0.74 294	0.56 277	0.55 248	6.30 363	2.69 318	0.86 290	0.34 257	0.63 286	0.63 308	0.56 262	0.49 268	1.04 269	0.67 302	0.55 254	0.56 279	0.35 257	0.41 266	0.54 228	0.56 228	0.74 273	0.86 267

HBP-ISP	0.60 261	0.53 277	0.58 286	0.79 290	0.57 285	0.61 270	0.52 270	0.70 287	0.38 244	0.62 288	0.51 240	0.67 242	0.31 216	0.60 309	0.68 294	0.66 314	0.57 265	0.48 263	0.52 175	0.48 266	0.65 292	0.65 300	0.38 264	0.52 289	0.68 270	0.77 281	1.06 305	0.73 241

RGC	0.56 252	0.53 277	0.64 297	0.54 257	0.54 280	0.59 268	0.43 245	0.58 256	0.60 282	0.45 145	0.70 286	0.65 238	0.69 282	0.44 284	0.60 279	0.46 253	0.49 208	0.44 249	0.62 207	0.44 251	0.47 209	0.42 202	0.39 271	0.42 270	0.62 261	0.77 281	0.72 267	0.79 250

PWC_ROB	0.76 278	0.54 280	0.66 304	0.47 239	0.56 284	0.52 256	0.70 295	0.65 274	1.26 327	0.47 166	0.75 296	0.74 256	2.10 326	0.40 275	0.79 307	0.51 281	0.83 311	0.60 303	1.37 284	0.68 303	0.78 309	0.68 303	0.35 257	0.65 308	0.60 255	0.59 236	0.76 275	1.59 310

ITSA-stereo	0.66 270	0.55 281	0.43 250	0.95 302	0.60 289	0.50 246	0.47 250	0.69 285	0.51 270	0.64 293	0.79 303	1.00 277	1.08 302	0.47 288	0.62 283	0.48 266	0.60 269	0.49 268	0.91 252	0.37 212	0.52 236	0.53 273	0.38 264	0.41 266	0.74 285	0.86 291	0.66 251	1.65 311

GANetREF_RVC	0.61 262	0.56 282	0.58 286	0.56 264	0.52 275	0.55 260	0.52 270	0.85 305	0.63 285	0.78 316	0.44 217	1.00 277	0.63 279	0.34 257	0.62 283	0.44 249	0.53 243	0.51 278	0.85 244	0.51 277	0.63 284	0.48 244	0.48 291	0.59 297	0.71 279	0.65 251	0.81 282	0.79 250
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
pmcnn	0.86 287	0.56 282	0.38 235	0.70 277	0.60 289	0.81 290	0.62 286	0.63 273	0.44 258	0.49 181	0.81 308	1.86 301	2.35 328	0.23 204	0.54 266	0.64 311	0.74 299	0.54 288	2.20 307	0.60 293	0.94 320	0.57 283	0.51 295	0.53 292	0.78 292	0.75 276	1.48 324	2.01 323

GwcNet-ADL	0.56 252	0.57 284	0.48 262	0.72 280	0.51 268	0.55 260	0.42 244	0.58 256	0.38 244	0.54 231	0.73 289	0.89 271	0.48 263	0.39 273	0.46 238	0.46 253	0.56 262	0.43 243	0.90 250	0.48 266	0.49 218	0.51 266	0.38 264	0.35 246	0.61 258	0.75 276	0.53 208	0.85 265

XPNet_ROB	0.55 250	0.57 284	0.42 247	0.41 225	0.44 247	0.49 243	0.43 245	0.40 124	0.47 265	0.48 172	0.57 261	1.88 302	0.36 235	0.31 248	0.52 262	0.43 245	0.65 281	0.43 243	0.60 206	0.39 224	0.53 242	0.66 301	0.34 254	0.38 258	0.49 210	0.53 221	0.96 297	0.64 223

SFCPSM	0.82 282	0.59 286	0.46 256	0.60 268	0.53 278	0.60 269	0.51 264	0.66 277	0.62 284	0.55 248	0.81 308	1.44 297	2.03 323	0.37 268	0.55 271	0.48 266	0.55 256	0.48 263	4.41 325	0.83 315	0.59 274	0.58 285	0.45 289	0.38 258	0.70 274	0.74 275	0.69 256	0.99 278

FAT-Stereo	0.88 288	0.59 286	0.88 320	0.89 297	1.07 322	0.84 293	0.66 290	0.82 303	0.58 280	0.67 303	1.67 345	2.16 309	0.93 294	0.54 302	0.86 318	0.62 306	0.66 283	0.71 317	1.29 283	0.80 313	0.68 300	0.57 283	0.57 303	0.68 311	0.67 266	0.84 287	0.83 285	1.54 305

ADCMid	0.80 281	0.59 286	0.57 285	0.53 255	0.59 287	0.75 283	0.76 301	0.93 309	1.21 324	0.54 231	0.80 305	0.99 275	0.98 298	0.44 284	0.84 315	0.60 304	0.74 299	0.55 293	1.72 297	0.55 285	0.79 311	0.81 319	0.60 306	0.50 284	0.79 293	0.90 299	0.71 264	1.76 316

ADCPNet	0.84 284	0.59 286	0.55 281	0.63 272	0.73 299	0.63 272	0.74 300	0.75 298	0.84 308	0.64 293	0.79 303	0.73 255	1.44 312	0.50 293	0.74 302	0.65 312	0.71 295	0.54 288	1.84 301	0.71 306	0.79 311	0.78 316	0.53 298	0.60 300	0.93 309	1.31 327	0.83 285	2.11 326

PA-Net	0.50 234	0.59 286	0.54 277	0.40 221	0.53 278	0.42 223	0.53 275	0.56 244	0.52 273	0.46 158	0.41 194	0.49 166	0.48 263	0.49 290	0.54 266	0.42 243	0.37 107	0.44 249	0.43 142	0.45 254	0.37 124	0.48 244	0.27 234	0.39 262	0.52 222	0.87 292	0.45 158	0.99 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.82 282	0.59 286	0.42 247	0.73 282	0.49 263	0.73 282	0.68 292	0.58 256	0.39 248	0.56 258	4.12 360	3.54 332	0.96 296	0.43 282	0.62 283	0.51 281	0.53 243	0.48 263	0.78 231	0.54 282	0.58 270	0.53 273	0.39 271	0.37 256	0.54 228	0.58 233	0.55 215	0.78 248

SAMSARA	1.12 300	0.61 292	0.85 318	0.70 277	0.65 293	0.66 278	0.66 290	1.25 327	0.98 316	0.77 315	0.70 286	0.93 273	2.06 325	0.59 306	1.05 330	0.80 327	0.77 303	0.75 320	1.62 293	0.77 312	1.27 338	1.40 351	0.42 285	0.78 320	2.33 344	2.27 351	2.28 344	2.31 329

DPSNet	1.63 315	0.63 293	0.62 295	0.87 295	0.82 307	1.02 306	0.59 283	0.68 283	0.90 311	0.45 145	0.50 237	5.87 346	2.58 330	0.29 240	1.06 331	1.04 342	1.03 317	0.91 331	13.68 357	0.88 320	1.24 336	0.89 323	1.13 329	1.02 336	1.25 327	1.42 331	1.17 311	1.35 299

LALA_ROB	0.65 267	0.64 294	0.51 271	0.50 246	0.50 265	0.65 276	0.51 264	0.54 229	0.65 287	0.55 248	0.75 296	2.33 310	0.45 261	0.38 270	0.71 299	0.47 260	0.67 287	0.57 299	0.66 217	0.49 272	0.60 278	0.62 294	0.38 264	0.43 273	0.54 228	0.71 267	0.95 296	0.80 255

S-Stereo	0.99 293	0.65 295	0.59 289	0.94 300	0.92 314	1.08 308	1.25 320	0.74 294	0.82 305	0.66 301	2.61 354	2.64 316	0.91 292	0.56 304	0.94 324	0.72 321	0.68 291	0.83 329	1.50 288	0.83 315	0.65 292	0.69 306	1.07 328	0.81 323	0.67 266	0.77 281	0.78 279	1.55 306

ETE_ROB	0.66 270	0.65 295	0.42 247	0.54 257	0.51 268	0.66 278	0.47 250	0.51 202	0.58 280	0.52 211	0.75 296	2.41 312	0.44 259	0.40 275	0.61 280	0.48 266	0.70 293	0.50 273	0.72 223	0.50 273	0.62 283	0.61 292	0.39 271	0.44 276	0.60 255	0.72 269	1.17 311	0.85 265

STTRV1_RVC		0.66 297	0.50 269	0.82 292	0.61 291	0.81 290	0.69 294	0.76 299	0.76 298	0.71 307	0.74 293	1.29 293	1.60 315	0.78 319	0.99 327	0.50 274	1.15 323	0.57 299		1.10 331	1.18 333	0.79 317		0.87 326	0.83 303	0.95 303	1.11 308	2.15 327

SANet	1.13 302	0.67 298	0.77 310	0.78 289	0.74 300	0.93 301	0.62 286	1.30 330	1.22 325	0.60 281	0.96 317	5.83 345	2.57 329	0.63 314	0.77 305	0.49 271	0.79 304	0.67 313	1.08 276	0.60 293	0.68 300	0.74 314	0.78 317	0.79 322	1.05 317	1.23 323	1.17 311	2.15 327

FC-DCNN	0.63 266	0.69 299	0.64 297	0.98 304	0.65 293	0.89 295	0.65 288	0.76 299	0.40 251	0.72 310	0.41 194	0.80 262	0.35 231	0.51 295	0.59 277	0.56 293	0.67 287	0.56 295	0.62 207	0.50 273	0.63 284	0.50 257	0.39 271	0.59 297	0.77 290	0.65 251	0.78 279	0.83 263

FC-DCNN v2	0.65 267	0.70 300	0.65 301	1.06 308	0.66 296	0.93 301	0.65 288	0.78 302	0.41 252	0.73 311	0.42 204	0.83 265	0.36 235	0.51 295	0.59 277	0.56 293	0.67 287	0.56 295	0.62 207	0.50 273	0.63 284	0.50 257	0.39 271	0.59 297	0.86 304	0.71 267	0.90 294	0.92 273

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 284	0.70 300	0.52 274	0.96 303	0.67 297	0.87 294	0.76 301	1.02 315	0.93 313	0.78 316	0.62 279	1.32 295	0.98 298	0.64 315	0.78 306	0.52 285	0.51 230	0.45 256	1.73 298	0.46 259	0.67 297	0.70 307	0.61 307	0.56 293	1.11 321	1.24 325	0.99 302	1.46 302

CSAN	0.70 273	0.70 300	0.60 294	0.68 275	0.61 291	0.58 266	0.48 258	0.77 301	0.73 295	0.79 318	0.57 261	1.34 296	1.03 301	0.35 260	0.58 276	0.45 251	0.57 265	0.53 286	0.74 227	0.60 293	0.58 270	0.51 266	0.44 288	0.61 301	0.77 290	1.10 316	0.88 293	1.19 288

ACV-stereo	7.10 357	0.73 303	0.54 277	0.90 298	0.55 282	1.06 307	0.71 297	0.67 282	0.77 299	0.68 304	0.72 288	0.77 260	5.44 345	0.42 280	0.90 323	1.02 341	0.85 314	0.56 295	167.64 375	1.28 340	0.85 315	0.71 310	0.63 309	0.56 293	0.57 241	0.66 257	0.72 267	0.80 255

G-Net	1.20 306	0.75 304	0.97 325	0.67 274	0.65 293	0.92 300	0.60 285	1.00 313	1.35 330	0.74 313	1.47 339	5.51 342	0.92 293	0.44 284	0.83 313	0.84 328	0.76 302	0.66 310	1.97 304	1.52 348	0.85 315	0.87 321	0.54 300	0.70 312	0.86 304	1.24 325	1.82 336	2.89 342

XQC	0.74 277	0.75 304	0.58 286	0.77 288	0.74 300	0.79 287	0.72 298	0.86 307	0.77 299	0.73 311	0.57 261	0.86 268	0.81 287	0.60 309	0.79 307	0.58 303	0.63 277	0.53 286	1.04 269	0.59 290	0.68 300	0.70 307	0.52 296	0.57 296	0.90 306	1.03 314	1.04 303	0.77 245

ADCS	1.05 294	0.75 304	0.64 297	0.73 282	0.75 302	0.80 289	0.68 292	0.98 312	1.58 338	0.62 288	0.89 312	1.13 283	1.68 317	0.59 306	1.06 331	1.18 347	1.01 316	0.82 328	1.89 302	0.93 322	1.30 339	1.26 347	0.59 305	0.77 317	0.99 314	2.08 346	1.04 303	1.74 313

DGSMNet	1.34 307	0.76 307	0.84 317	0.84 294	0.77 303	0.89 295	0.87 309	0.82 303	0.69 292	1.13 342	5.02 361	1.26 292	0.85 289	0.72 318	1.06 331	1.62 357	1.63 337	0.95 335	3.26 314	1.05 329	2.68 358	2.86 360	0.72 314	0.88 327	0.79 293	0.96 304	0.90 294	1.21 290

AnyNet_C01	1.16 304	0.79 308	0.64 297	0.76 285	0.81 306	0.76 284	0.90 312	1.12 319	1.53 335	0.71 307	0.94 316	2.04 305	1.68 317	0.64 315	1.10 336	1.41 353	1.40 332	1.43 352	2.29 308	1.03 328	1.70 351	1.29 350	0.80 319	0.82 324	1.08 319	0.97 307	0.98 300	1.74 313

LSM0	6.82 356	0.81 309	0.59 289	1.23 312	1.02 319	1.29 315	1.18 319	1.65 345	1.45 333	1.18 343	1.52 342	2.65 317	4.03 337	0.51 295	59.80 375	70.35 375	1.18 324	0.77 323	10.00 351	1.47 346	2.50 357	3.56 362	0.65 310	0.90 329	1.33 328	1.41 330	2.40 346	8.70 362

edge stereo	1.12 300	0.82 310	1.07 329	1.15 309	1.06 321	1.25 313	1.10 317	1.12 319	0.83 306	0.65 299	1.43 336	3.44 330	1.41 311	0.68 317	0.74 302	0.69 319	0.81 307	0.62 306	2.86 312	0.74 307	0.73 305	0.75 315	0.74 315	0.66 309	0.95 310	0.88 293	1.16 310	2.01 323

MFN_U_SF_RVC	1.10 299	0.86 311	0.65 301	0.98 304	0.79 304	1.12 310	1.03 314	1.10 318	0.83 306	1.09 337	1.61 344	1.55 299	1.22 308	0.86 324	1.16 341	0.66 314	0.60 269	0.60 303	4.87 329	0.76 311	0.88 319	0.90 324	0.53 298	0.82 324	0.98 312	0.92 300	0.98 300	1.32 297

PVD	1.07 296	0.87 312	0.87 319	0.94 300	0.87 312	1.00 305	0.85 305	1.55 342	1.56 336	0.60 281	0.93 315	1.21 291	1.66 316	0.79 320	0.88 319	0.77 324	1.06 318	0.78 324	1.74 299	0.84 317	1.05 326	1.08 340	0.65 310	0.76 315	1.19 323	1.45 333	1.30 320	1.77 317

CC-Net-ROB	0.71 275	0.91 313	0.59 289	1.38 316	0.85 309	1.25 313	0.86 307	0.69 285	0.45 261	0.71 307	0.47 227	1.95 303	0.34 226	0.62 313	0.49 249	0.33 175	0.52 238	0.48 263	1.06 274	0.43 243	0.40 146	0.27 107	0.85 322	0.41 266	0.65 265	0.64 249	0.56 220	0.93 274

AMNet	0.92 291	0.91 313	0.88 320	0.91 299	0.95 316	0.96 303	0.87 309	0.71 290	0.88 310	0.90 324	0.98 320	0.99 275	0.64 280	0.95 326	0.89 321	1.00 339	1.06 318	0.97 337	0.96 259	0.97 324	1.02 325	0.97 327	0.52 296	0.91 330	0.91 307	0.98 308	1.06 305	1.14 284

MADNet+	1.35 310	0.92 315	1.11 331	1.21 311	1.04 320	0.96 303	1.37 323	1.50 341	1.20 323	1.08 336	1.06 322	1.64 300	1.82 320	0.98 327	1.52 353	1.31 352	1.87 345	1.00 339	1.93 303	1.21 336	1.55 347	1.17 342	0.98 327	1.56 355	1.52 333	1.17 320	1.29 319	2.50 337

FBW_ROB	0.91 290	0.96 316	0.70 306	1.45 318	0.89 313	1.09 309	0.86 307	0.66 277	0.53 274	0.56 258	0.61 271	1.19 285	0.77 285	0.79 320	0.63 286	0.43 245	0.70 293	0.52 284	4.11 324	0.43 243	0.60 278	0.46 229	0.95 325	0.94 332	0.75 287	0.85 289	0.85 290	1.31 296

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 298	1.02 317	0.89 322	1.25 313	0.83 308	0.90 297	1.07 315	1.23 326	1.56 336	1.03 331	0.76 300	1.19 285	0.86 290	0.98 327	0.98 326	0.74 322	0.64 279	0.72 318	3.50 316	0.86 319	0.85 315	0.98 330	0.82 321	0.89 328	1.20 324	0.93 302	0.86 292	1.68 312

MeshStereo	1.81 321	1.02 317	0.72 307	1.89 320	1.26 325	1.43 317	0.87 309	1.14 321	0.79 303	0.66 301	0.89 312	8.39 357	5.02 344	0.40 275	0.89 321	0.65 312	0.66 283	0.54 288	4.56 327	0.61 296	3.32 361	0.80 318	0.65 310	0.75 314	1.97 337	1.46 334	3.34 358	4.12 351
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
SGM_RVC	1.34 307	1.03 319	0.59 289	1.32 315	0.94 315	1.23 312	0.85 305	0.94 310	0.78 302	0.61 284	0.75 296	2.55 314	1.51 314	0.36 265	0.49 249	0.37 207	0.56 262	0.43 243	4.91 330	0.45 254	0.56 258	0.37 176	0.37 262	0.56 293	1.41 329	1.19 322	3.13 356	8.03 361
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	1.17 305	1.06 320	0.95 324	1.17 310	0.98 318	1.44 318	1.14 318	1.07 317	1.32 329	1.00 327	1.12 327	2.07 306	1.16 305	0.84 322	1.04 329	1.01 340	1.30 328	1.05 340	2.06 305	1.00 326	1.19 334	0.98 330	0.96 326	0.97 333	0.98 312	0.92 300	1.30 320	1.42 301

LE_ROB	11.92 364	1.06 320	1.26 336	4.81 359	43.47 374	6.01 361	35.61 371	7.74 367	6.23 363	0.58 274	3.83 359	32.58 369	46.83 371	0.27 232	0.44 232	0.32 168	0.53 243	0.43 243	23.28 363	0.75 310	0.67 297	0.51 266	0.56 302	8.03 368	23.19 369	17.00 369	20.55 370	35.43 373

SPS-STEREO	1.34 307	1.09 322	1.04 327	1.28 314	1.18 323	1.20 311	0.98 313	1.33 333	1.23 326	1.12 341	1.29 334	2.02 304	1.20 306	0.94 325	1.12 337	1.23 349	1.30 328	1.13 346	3.84 321	1.20 335	1.66 348	1.24 346	1.22 331	1.09 341	1.17 322	1.11 317	1.58 329	1.46 302
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.58 313	1.14 323	1.05 328	1.38 316	1.25 324	1.44 318	1.32 322	1.30 330	1.12 321	1.11 339	1.28 333	2.72 320	2.00 322	1.04 330	1.09 335	1.13 344	1.27 327	1.05 340	7.90 347	1.19 333	1.40 346	1.27 349	1.25 332	1.08 340	1.24 326	1.08 315	1.86 338	1.77 317

MDST_ROB	1.62 314	1.46 324	0.53 275	2.47 329	0.96 317	1.72 320	0.73 299	0.72 291	0.54 276	0.59 279	0.42 204	1.08 280	11.90 355	0.28 236	0.49 249	0.37 207	0.51 230	0.36 185	0.72 223	0.41 231	0.54 250	0.36 173	0.38 264	0.47 280	3.20 356	1.82 341	8.20 364	2.54 339

ELAS_RVC	1.92 323	1.47 325	1.24 333	2.08 321	1.53 327	3.37 345	1.51 326	1.46 340	1.11 319	0.91 325	2.26 352	6.93 350	6.00 346	0.61 311	0.85 317	0.63 308	1.07 321	0.81 326	2.14 306	0.85 318	1.19 334	1.19 343	0.81 320	1.04 337	3.02 353	2.05 345	2.69 352	2.88 341
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.75 320	1.50 326	1.58 343	2.10 322	1.51 326	1.41 316	1.46 324	1.80 349	2.17 349	1.51 353	3.52 357	3.39 329	4.26 338	1.05 331	1.44 351	1.11 343	1.19 325	0.94 332	3.26 314	1.24 338	0.99 324	1.06 337	0.61 307	1.41 351	1.44 330	1.56 335	1.47 323	2.35 331

MANE	4.47 349	1.62 327	3.30 362	2.34 326	1.90 331	2.28 324	1.66 327	2.83 357	3.11 356	0.83 321	1.12 327	7.77 355	8.15 351	0.56 304	0.79 307	0.87 329	0.82 308	13.62 365	5.80 334	0.59 290	0.94 320	0.60 289	0.48 291	0.91 330	7.29 363	9.34 365	14.90 368	26.25 370

ELAS	1.96 324	1.69 328	1.23 332	2.25 324	1.75 328	2.41 325	1.49 325	1.55 342	1.80 342	0.89 323	2.14 351	7.05 352	6.02 347	0.61 311	0.88 319	0.63 308	1.06 318	0.78 324	2.32 309	0.80 313	1.15 332	1.19 343	0.79 318	0.98 334	3.21 357	2.53 355	2.67 351	3.05 343
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	1.56 312	1.80 329	0.59 289	1.74 319	0.86 310	1.83 321	1.08 316	1.28 329	0.81 304	0.56 258	0.74 293	5.35 339	3.72 335	0.41 278	0.47 243	0.37 207	0.59 268	0.44 249	5.02 331	0.43 243	0.55 254	0.39 183	0.39 271	0.50 284	2.80 351	1.97 343	4.37 361	3.15 344

STStereo	2.66 335	1.83 330	1.92 349	2.87 336	2.02 332	2.68 328	1.85 328	3.30 360	1.63 340	0.82 320	5.71 362	8.58 358	10.17 353	0.52 300	0.67 292	0.43 245	0.63 277	0.46 260	11.73 353	0.68 303	0.73 305	0.66 301	0.49 294	0.98 334	2.33 344	1.79 340	2.66 349	3.63 348

DDUNet	1.05 294	1.89 331	0.53 275	2.36 327	2.10 337	2.19 323	2.32 329	0.54 229	0.68 290	0.48 172	0.80 305	1.20 289	0.24 169	2.51 337	0.69 298	0.55 290	0.83 311	0.49 268	1.68 294	0.57 288	0.75 308	0.64 299	1.31 334	0.39 262	0.57 241	0.59 236	0.69 256	0.67 232

UDG	1.07 296	1.95 332	0.54 277	2.29 325	2.24 339	2.00 322	2.51 331	0.59 264	0.72 294	0.59 279	0.83 310	1.14 284	0.31 216	2.36 334	0.66 290	0.50 274	0.89 315	0.61 305	1.81 300	0.61 296	0.78 309	0.70 307	1.26 333	0.43 273	0.61 258	0.64 249	0.69 256	0.64 223

WAO-6	1.99 326	2.09 333	1.24 333	2.53 331	2.08 335	2.68 328	2.63 333	1.44 338	1.93 346	1.37 350	1.15 329	3.11 326	4.32 339	2.51 337	1.45 352	1.18 347	1.76 341	1.09 343	2.63 310	1.34 343	1.34 340	1.26 347	2.43 338	1.33 347	2.19 342	1.97 343	1.94 340	2.72 340

SQANet	1.43 311	2.22 334	0.78 312	2.62 333	1.77 329	2.84 331	2.44 330	0.73 293	0.53 274	0.87 322	0.58 264	2.10 308	0.64 280	2.13 333	0.50 253	0.40 226	0.67 287	0.59 302	7.14 344	0.54 282	0.49 218	0.45 222	2.94 342	0.45 278	0.75 287	0.89 298	0.97 298	1.58 307

ACVNet-4b	1.66 316	2.40 335	1.10 330	2.76 335	2.09 336	3.09 335	3.08 344	1.03 316	0.99 318	1.10 338	0.61 271	2.97 324	1.00 300	2.77 344	0.73 301	0.66 314	1.26 326	0.73 319	4.74 328	1.07 330	0.57 267	0.49 250	3.77 345	0.67 310	1.06 318	0.96 304	1.18 315	1.85 320

RainbowNet	1.68 318	2.49 336	1.41 339	2.98 338	2.30 340	3.12 336	2.99 340	1.00 313	0.77 299	1.29 346	0.74 293	2.63 315	1.68 317	2.76 343	1.03 328	0.77 324	1.07 321	0.76 321	2.86 312	1.15 332	0.74 307	0.59 286	3.90 346	0.77 317	1.10 320	1.16 319	1.31 322	2.07 325

MonStereo1	1.99 326	2.52 337	1.31 337	3.28 344	3.09 356	3.04 333	3.01 341	1.26 328	1.37 331	1.05 335	1.17 331	4.09 334	4.58 342	2.73 342	0.84 315	0.55 290	1.44 333	0.95 335	3.71 319	1.27 339	1.05 326	0.90 324	4.38 352	0.76 315	1.01 315	0.76 280	1.69 332	1.86 321

IMH-64-1	2.14 328	2.52 337	1.62 344	3.01 340	2.45 342	3.32 341	3.49 348	1.41 336	1.89 343	1.00 327	1.09 324	3.32 327	4.52 340	3.28 351	1.18 343	0.90 333	1.59 335	0.94 332	3.67 317	1.33 341	1.12 330	1.00 332	4.55 353	1.06 338	2.07 339	1.40 328	1.68 330	2.36 332

IMH-64	2.14 328	2.52 337	1.62 344	3.01 340	2.45 342	3.32 341	3.49 348	1.41 336	1.89 343	1.00 327	1.09 324	3.32 327	4.52 340	3.28 351	1.18 343	0.90 333	1.59 335	0.94 332	3.67 317	1.33 341	1.12 330	1.00 332	4.55 353	1.06 338	2.07 339	1.40 328	1.68 330	2.36 332

PWCK	3.72 343	2.52 337	1.72 348	3.06 343	2.07 333	3.03 332	2.98 338	1.97 352	2.05 348	2.27 361	3.31 356	5.51 342	3.67 334	1.40 332	1.32 348	0.97 337	1.74 340	1.10 345	42.82 371	1.70 351	1.90 354	1.23 345	2.24 337	1.51 354	1.84 336	2.15 349	1.79 334	2.46 334

IMH	2.38 334	2.57 341	1.64 346	3.03 342	2.50 346	3.36 344	3.51 350	1.45 339	1.91 345	1.03 331	1.08 323	3.49 331	8.04 350	3.63 353	1.13 340	0.90 333	1.63 337	0.99 338	4.48 326	1.36 344	1.08 329	0.96 326	4.57 355	1.11 342	2.03 338	1.61 336	1.79 334	3.48 347

otaku	1.67 317	2.58 342	0.90 323	2.93 337	2.07 333	3.14 337	2.73 334	0.88 308	0.84 308	1.00 327	0.66 283	2.38 311	0.95 295	2.39 335	0.67 292	0.52 285	0.79 304	0.62 306	8.04 349	0.90 321	0.59 274	0.53 273	3.56 343	0.62 304	0.95 310	0.96 304	1.19 316	1.74 313

DispFullNet	2.28 331	2.67 343	3.43 363	2.54 332	2.31 341	2.65 327	2.56 332	1.35 334	1.31 328	2.15 360	0.96 317	8.62 359	2.71 331	2.49 336	1.12 337	1.67 358	2.75 352	1.39 351	6.61 340	2.05 356	1.38 345	1.06 337	1.21 330	0.77 317	0.92 308	0.88 293	1.50 325	2.53 338

LVE	2.29 332	2.69 344	1.56 342	4.79 358	2.63 350	3.26 339	3.58 351	1.30 330	1.38 332	1.61 354	1.27 332	2.94 323	3.52 332	2.79 346	1.07 334	0.88 330	1.50 334	1.09 343	6.15 336	1.42 345	1.24 336	1.14 341	3.90 346	1.43 353	2.52 350	1.66 337	2.05 341	2.34 330

Ntro	1.72 319	2.71 345	0.98 326	3.00 339	2.17 338	3.23 338	2.98 338	0.96 311	0.92 312	1.04 334	0.76 300	2.47 313	0.76 284	2.51 337	0.68 294	0.53 288	0.83 311	0.65 309	8.03 348	0.98 325	0.60 278	0.54 277	3.62 344	0.61 301	1.02 316	1.23 323	1.17 311	1.58 307

ACVNet_2	2.32 333	2.71 345	1.69 347	3.41 346	2.53 347	3.05 334	3.01 341	1.38 335	1.11 319	1.11 339	0.96 317	2.71 319	1.91 321	2.55 341	0.95 325	0.76 323	1.77 342	0.76 321	16.37 360	1.21 336	0.87 318	0.72 311	3.93 348	1.11 342	1.70 335	1.17 320	1.50 325	1.83 319

PSMNet_ROB	1.96 324	2.74 347	1.24 333	2.52 330	1.79 330	3.39 346	2.92 337	1.22 325	1.19 322	1.32 348	1.42 335	2.74 321	3.87 336	2.53 340	1.17 342	0.79 326	1.30 328	0.85 330	5.35 332	1.19 333	1.06 328	0.97 327	4.07 350	1.12 344	1.56 334	1.42 331	1.57 328	1.58 307

WAO-8	2.81 336	2.84 348	1.93 350	4.63 355	2.49 344	3.42 347	2.87 335	1.88 350	3.27 358	1.37 350	1.46 337	4.92 337	7.73 348	3.64 354	1.31 346	1.16 345	1.83 343	1.15 347	6.68 341	2.14 357	1.34 340	1.05 335	2.87 340	1.34 348	3.29 358	2.12 347	2.43 347	4.61 354

Venus	2.81 336	2.84 348	1.93 350	4.63 355	2.49 344	3.42 347	2.87 335	1.88 350	3.27 358	1.37 350	1.46 337	4.92 337	7.73 348	3.64 354	1.31 346	1.16 345	1.83 343	1.15 347	6.68 341	2.14 357	1.34 340	1.05 335	2.87 340	1.34 348	3.29 358	2.12 347	2.43 347	4.61 354

ACVNet_1	1.85 322	2.91 350	1.43 341	3.48 347	2.62 349	3.35 343	3.34 346	1.17 323	0.93 313	1.03 331	0.87 311	2.83 322	1.40 310	2.82 347	0.83 313	0.56 293	1.32 331	0.81 326	6.24 337	1.02 327	0.83 314	0.72 311	4.04 349	0.78 320	1.22 325	0.99 311	0.97 298	1.37 300

DPSimNet_ROB	5.25 353	2.91 350	3.05 360	2.71 334	2.70 351	2.74 330	3.01 341	3.28 359	3.44 360	2.70 364	24.36 371	5.90 347	13.71 359	2.93 348	2.87 362	4.00 363	3.18 353	2.34 359	22.47 362	3.37 362	4.40 362	3.75 363	2.59 339	2.84 364	3.39 360	3.00 357	3.30 357	6.87 360

JetBlue	3.47 339	2.94 352	2.19 355	4.01 353	3.28 357	4.39 354	3.86 352	2.36 355	2.38 351	1.19 344	0.90 314	7.02 351	1.50 313	3.19 350	1.37 350	1.50 355	2.33 347	2.09 358	3.87 322	1.73 352	2.93 359	2.27 358	1.98 335	1.67 357	2.33 344	4.93 363	2.98 355	22.60 367

ktn	4.83 350	2.95 353	2.02 353	3.73 349	2.99 353	3.77 350	4.53 354	1.75 347	2.92 355	2.10 359	1.52 342	11.18 362	36.94 368	3.71 356	2.06 359	1.82 359	2.47 349	1.99 357	18.72 361	1.98 354	1.88 353	1.74 356	4.75 356	1.91 359	2.11 341	2.29 352	2.70 353	3.98 349

MADNet++	4.30 348	2.97 354	3.19 361	2.44 328	3.80 360	2.62 326	3.22 345	3.36 361	4.11 361	3.55 365	3.66 358	5.40 340	4.86 343	3.12 349	2.43 361	4.06 364	3.95 356	3.22 361	6.34 338	4.44 363	7.73 365	13.41 366	2.00 336	3.91 365	3.19 355	7.99 364	3.68 359	3.33 346

Dean	2.18 330	3.00 355	1.41 339	3.65 348	3.00 354	3.31 340	3.34 346	1.62 344	1.76 341	1.34 349	1.15 329	3.10 325	3.59 333	2.78 345	1.12 337	0.88 330	1.64 339	1.06 342	3.90 323	1.55 350	0.98 322	0.82 320	4.20 351	1.27 346	2.36 347	1.90 342	2.17 343	1.95 322

KSHMR	5.04 352	3.41 356	2.38 356	4.77 357	3.49 359	4.30 352	4.29 353	2.24 354	1.95 347	1.89 356	1.87 348	3.78 333	56.60 373	4.26 364	1.69 356	1.43 354	2.22 346	1.60 354	9.78 350	1.73 352	1.68 349	1.48 353	6.29 364	1.57 356	2.43 348	2.17 350	2.30 345	4.47 353

TorneroNet	5.35 354	3.54 357	2.08 354	3.85 350	3.06 355	4.35 353	4.55 355	1.78 348	5.81 362	1.30 347	1.48 340	6.10 348	59.26 374	3.90 362	1.29 345	0.98 338	2.50 350	1.23 349	15.91 359	1.53 349	1.34 340	1.07 339	5.16 359	1.38 350	2.49 349	2.34 353	2.12 342	4.10 350

TorneroNet-64	4.00 346	3.59 358	1.93 350	4.36 354	2.95 352	4.26 351	4.58 357	1.71 346	6.44 364	1.23 345	1.09 324	5.61 344	25.81 363	3.97 363	1.34 349	0.95 336	2.58 351	1.26 350	11.84 354	1.51 347	1.36 344	1.04 334	4.94 358	1.42 352	2.25 343	2.47 354	1.83 337	5.55 359

notaker	3.58 341	3.59 358	2.75 359	6.07 360	3.32 358	4.63 355	4.56 356	2.01 353	2.21 350	1.90 357	1.51 341	7.09 353	15.50 361	3.77 359	1.72 358	1.50 355	2.35 348	1.70 356	10.97 352	2.01 355	1.69 350	1.56 354	4.87 357	1.70 358	1.51 332	1.68 338	1.89 339	2.48 336

UNDER WATER	3.87 344	4.07 360	2.45 357	6.40 361	4.68 362	5.32 358	5.36 358	3.27 358	3.11 356	1.70 355	1.81 346	7.54 354	10.28 354	4.28 365	1.61 354	1.24 350	3.62 354	1.58 353	6.48 339	2.35 360	1.91 355	1.64 355	7.43 367	2.14 361	3.08 354	3.53 358	2.66 349	4.95 356

UNDER WATER-64	3.96 345	4.37 361	2.51 358	7.01 362	4.82 363	5.45 359	5.56 359	3.42 362	2.88 354	1.94 358	1.97 349	7.85 356	8.75 352	4.47 367	1.68 355	1.29 351	3.73 355	1.68 355	6.02 335	2.22 359	1.91 355	1.82 357	7.96 368	1.98 360	2.95 352	4.40 362	2.80 354	5.47 357

JetRed	5.83 355	4.38 362	5.23 365	3.30 345	4.12 361	5.85 360	9.23 364	4.20 363	2.78 353	2.31 362	2.00 350	5.46 341	1.20 306	5.68 368	3.38 363	3.88 362	6.46 360	6.52 362	3.80 320	2.98 361	6.60 363	4.97 364	5.41 360	2.73 363	9.22 364	21.91 370	5.29 362	18.57 365

DPSMNet_ROB	11.00 361	5.63 363	16.64 368	3.96 352	7.34 365	4.92 356	7.44 360	4.30 364	11.25 368	4.13 367	8.58 365	4.57 336	14.55 360	3.88 361	12.94 366	13.80 366	6.34 359	15.40 367	7.85 346	11.58 366	8.22 367	20.97 368	5.52 361	10.97 369	11.28 366	29.87 372	12.66 365	32.49 371

DGTPSM_ROB	10.91 360	5.63 363	16.64 368	3.95 351	7.34 365	4.92 356	7.44 360	4.30 364	11.23 367	4.12 366	8.40 364	4.53 335	13.14 356	3.85 360	12.94 366	13.80 366	6.33 358	15.35 366	7.08 343	11.58 366	8.21 366	20.96 367	5.52 361	10.97 369	11.26 365	29.88 373	12.66 365	32.49 371

HanzoNet	10.34 359	6.49 365	3.95 364	14.30 365	6.07 364	19.42 364	21.47 369	6.96 366	10.04 366	2.64 363	2.68 355	30.46 367	52.16 372	23.13 372	2.36 360	2.79 361	5.38 357	2.60 360	25.05 364	5.07 364	3.22 360	2.85 359	8.74 369	2.65 362	4.75 361	4.05 361	4.27 360	5.54 358

DPSM_ROB	17.13 366	15.19 366	21.09 370	8.59 363	8.29 367	12.91 362	8.41 362	9.74 369	14.29 369	8.00 368	8.92 366	10.02 360	13.15 357	3.71 356	17.12 368	17.90 368	17.95 368	19.75 369	13.14 355	14.59 368	24.07 369	27.10 369	6.34 365	14.03 371	30.70 373	38.45 374	35.86 373	43.05 374

DPSM	17.13 366	15.19 366	21.09 370	8.59 363	8.29 367	12.91 362	8.41 362	9.74 369	14.29 369	8.00 368	8.92 366	10.02 360	13.15 357	3.71 356	17.12 368	17.90 368	17.95 368	19.75 369	13.14 355	14.59 368	24.07 369	27.10 369	6.34 365	14.03 371	30.70 373	38.45 374	35.86 373	43.05 374

BEATNet-Init1	11.87 363	15.78 368	1.38 338	34.17 371	2.55 348	31.72 370	9.59 365	2.52 356	2.49 352	0.96 326	2.28 353	18.81 363	32.29 366	0.54 302	1.70 357	0.88 330	0.80 306	0.66 310	61.61 373	16.09 370	1.78 352	1.44 352	0.75 316	1.12 344	14.82 367	2.79 356	37.47 375	23.61 368

PML	26.01 369	16.47 369	5.54 366	20.38 369	13.16 369	20.84 365	9.63 366	9.23 368	69.83 376	17.73 372	139.43 376	91.26 374	98.96 375	9.19 371	8.28 364	7.65 365	13.69 366	6.52 362	31.86 367	6.30 365	10.00 368	7.86 365	5.54 363	5.57 366	24.82 371	10.77 366	31.09 372	10.74 363

LRCNet_RVC	19.16 368	27.96 370	9.75 367	30.25 370	27.88 372	31.68 369	26.10 370	20.49 373	8.68 365	28.66 373	28.73 372	30.64 368	23.65 362	32.48 373	8.43 365	1.88 360	23.05 370	16.90 368	40.24 368	17.44 371	6.93 364	3.35 361	35.23 372	25.28 373	1.49 331	1.01 312	5.96 363	3.25 345

FlowAnything	34.50 371	30.48 371	42.50 376	17.21 366	16.74 371	26.09 368	16.88 368	19.79 372	28.79 372	16.58 370	18.02 368	20.19 365	26.43 365	7.59 370	34.60 371	36.12 371	36.20 372	39.52 371	26.15 365	29.46 373	48.48 375	54.76 375	12.81 371	28.50 375	61.59 375	77.56 377	72.02 377	86.55 377

CasAABBNet	34.41 370	30.51 372	42.45 375	17.22 367	16.57 370	25.84 367	16.81 367	19.09 371	28.74 371	16.65 371	18.06 369	20.17 364	26.39 364	7.50 369	34.38 370	35.87 370	36.10 371	39.70 372	26.18 366	29.35 372	48.14 374	54.75 374	12.73 370	28.31 374	61.71 376	77.35 376	71.94 376	86.51 376

HaxPig	36.95 372	39.38 373	36.02 372	37.94 372	42.14 373	37.82 371	41.49 372	37.89 374	39.02 373	47.01 374	48.90 374	44.27 370	35.80 367	36.82 374	38.89 373	36.75 373	45.48 373	48.70 373	40.83 369	39.66 374	36.10 371	30.92 371	47.77 374	39.68 376	18.58 368	16.85 368	13.59 367	19.32 366

AVERAGE_ROB	39.07 373	42.10 374	39.04 373	43.37 373	44.15 375	43.08 372	43.88 373	43.21 375	40.00 374	47.62 375	48.04 373	44.84 371	39.97 369	43.46 376	38.33 372	36.44 372	46.53 374	49.04 374	41.84 370	40.32 375	39.63 372	34.70 372	46.76 373	39.74 377	24.66 370	16.71 367	19.73 369	17.80 364

MEDIAN_ROB	40.90 374	43.34 375	39.72 374	44.06 374	45.29 376	43.61 373	44.70 374	43.97 376	40.60 375	50.37 376	51.53 375	46.75 372	40.36 370	41.80 375	40.48 374	38.16 374	48.55 375	51.45 375	44.21 372	42.99 376	40.94 373	34.86 373	48.85 375	41.17 378	25.23 372	24.02 371	21.83 371	25.36 369

DLNR_Zeroshot_test	15.27 365	56.75 376	0.73 308	77.82 375	0.28 194	0.40 213	71.42 375	0.57 251	0.22 136	0.55 248	0.36 164	0.58 215	0.18 120	4.39 366	79.54 376	81.74 376	15.51 367	11.63 364	5.39 333	0.34 201	0.61 282	0.49 250	0.15 143	0.29 219	0.59 249	0.50 207	0.69 256	0.64 223

GS-Stereo																							0.06 27	0.07 23	0.13 24	0.13 24	0.16 36	0.13 36

ASD4																								6.32 367

Low-res two-view benchmark