Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.07 3	0.05 3	0.06 9	0.06 12	0.05 10	0.04 3	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.06 6	0.09 40	0.09 15	0.04 3	0.02 3	0.11 4	0.12 7	0.09 3	0.08 4	0.10 3	0.07 6	0.10 5	0.06 3	0.05 32	0.05 5	0.09 4	0.10 7	0.11 11	0.08 3

MLG-Stereo_test1	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.05 10	0.05 5	0.05 33	0.08 30	0.08 27	0.13 81	0.06 13	0.11 27	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.18 75	0.12 24	0.17 67	0.08 7	0.15 53	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 25

MLG-Stereo	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.06 31	0.04 3	0.04 7	0.08 30	0.08 27	0.12 68	0.06 13	0.11 27	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.17 65	0.12 24	0.15 49	0.08 7	0.14 46	0.10 15	0.04 6	0.04 3	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 25

AIO-test2	0.08 6	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.04 4	0.05 5	0.03 3	0.09 47	0.10 44	0.08 21	0.12 67	0.10 18	0.04 3	0.05 36	0.11 4	0.12 7	0.11 9	0.10 11	0.11 7	0.09 29	0.12 22	0.09 9	0.04 6	0.06 19	0.08 3	0.11 12	0.07 3	0.09 11

qqai	0.08 6	0.06 7	0.06 9	0.06 12	0.05 10	0.05 5	0.05 33	0.06 6	0.08 27	0.07 15	0.09 40	0.09 15	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.13 14	0.10 4	0.09 7	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.06 3	0.05 32	0.05 5	0.10 5	0.11 12	0.11 11	0.09 11

AIO-test1	0.09 9	0.06 7	0.06 9	0.05 4	0.05 10	0.08 37	0.03 3	0.12 72	0.12 68	0.12 68	0.12 67	0.13 45	0.05 21	0.07 78	0.14 42	0.16 54	0.14 35	0.11 14	0.10 3	0.09 29	0.12 22	0.11 31	0.06 51	0.06 19	0.10 5	0.11 12	0.08 4	0.10 15

Pointernet	0.07 3	0.06 7	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 14	0.05 33	0.08 30	0.05 6	0.08 21	0.06 13	0.08 9	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.11 4	0.12 21	0.08 4	0.11 7	0.06 3	0.10 5	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.09 3	0.10 6	0.08 3

CroCo-Stereo	0.08 6	0.06 7	0.05 4	0.05 4	0.03 3	0.05 5	0.03 3	0.08 30	0.03 3	0.07 15	0.02 3	0.08 9	0.04 3	0.02 3	0.15 61	0.16 54	0.14 35	0.12 24	0.14 32	0.08 7	0.15 53	0.09 9	0.03 3	0.04 3	0.15 58	0.14 33	0.15 31	0.10 15
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GFORCE	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 46	0.05 10	0.08 37	0.04 7	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 84	0.04 3	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.14 33	0.16 38	0.11 25

F8.5	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 46	0.05 10	0.07 21	0.04 7	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 84	0.04 3	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.14 33	0.16 38	0.11 25

FORCE_9	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 46	0.05 10	0.08 37	0.04 7	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 84	0.04 3	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.14 33	0.16 38	0.11 25

FORCE_8	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 46	0.05 10	0.08 37	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.07 15	0.05 9	0.23 88	0.05 21	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.13 28	0.14 33	0.16 38	0.11 25

F7	0.10 29	0.07 11	0.06 9	0.09 46	0.06 31	0.08 37	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.09 34	0.06 13	0.24 97	0.05 21	0.04 17	0.13 27	0.14 30	0.12 21	0.13 43	0.13 24	0.08 7	0.12 22	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.14 33	0.17 53	0.11 25

over-8	0.09 9	0.07 11	0.07 35	0.10 69	0.05 10	0.08 37	0.04 7	0.07 13	0.07 13	0.08 21	0.08 31	0.15 60	0.06 38	0.04 17	0.12 13	0.14 30	0.12 21	0.11 14	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.14 41	0.15 46	0.16 38	0.13 46

over-9	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.11 84	0.05 10	0.08 37	0.04 7	0.07 13	0.08 27	0.07 15	0.08 31	0.18 70	0.05 21	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.11 14	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.14 41	0.15 46	0.15 31	0.13 46

quiztm	0.07 3	0.07 11	0.06 9	0.05 4	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 13	0.08 27	0.06 6	0.07 28	0.07 4	0.04 3	0.04 17	0.11 4	0.12 7	0.11 9	0.07 3	0.10 3	0.06 3	0.13 35	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.10 7	0.12 15	0.08 3

PointNet	0.11 40	0.07 11	0.09 64	0.07 22	0.06 31	0.08 37	0.06 63	0.13 79	0.11 59	0.13 81	0.12 67	0.11 27	0.09 76	0.05 36	0.12 13	0.12 7	0.11 9	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.14 46	0.11 31	0.06 51	0.08 60	0.16 72	0.16 59	0.19 74	0.14 62

NLCSM	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.07 22	0.05 10	0.08 37	0.05 33	0.14 84	0.12 68	0.08 21	0.16 102	0.10 18	0.21 204	0.05 36	0.09 3	0.10 3	0.10 4	0.08 4	0.10 3	0.06 3	0.08 3	0.10 15	0.05 32	0.07 38	0.11 10	0.11 12	0.08 4	0.08 3

LG-Stereo	0.11 40	0.07 11	0.06 9	0.06 12	0.09 76	0.08 37	0.04 7	0.11 63	0.10 44	0.17 97	0.10 52	0.17 67	0.06 38	0.04 17	0.13 27	0.14 30	0.17 65	0.12 24	0.14 32	0.10 43	0.18 76	0.16 90	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.14 33	0.15 31	0.12 38

MM-Stereo_test3	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.06 12	0.05 10	0.05 5	0.04 7	0.07 13	0.12 68	0.11 64	0.06 13	0.08 9	0.04 3	0.04 17	0.11 4	0.11 4	0.17 65	0.11 14	0.14 32	0.08 7	0.12 22	0.12 46	0.05 32	0.06 19	0.10 5	0.09 3	0.11 11	0.10 15

U	0.10 29	0.07 11	0.06 9	0.04 3	0.04 4	0.06 14	0.03 3	0.07 13	0.04 4	0.09 34	0.03 4	0.12 39	0.05 21	0.03 5	0.16 74	0.18 84	0.19 80	0.14 51	0.18 72	0.11 59	0.21 88	0.13 53	0.03 3	0.06 19	0.18 86	0.17 82	0.16 38	0.12 38

CroCo-Stereo Lap2	0.10 29	0.07 11	0.06 9	0.06 12	0.06 31	0.06 14	0.04 7	0.06 6	0.05 6	0.14 91	0.05 9	0.11 27	0.05 21	0.03 5	0.14 42	0.17 70	0.16 58	0.14 51	0.19 83	0.09 29	0.18 76	0.10 15	0.03 3	0.06 19	0.16 72	0.18 92	0.15 31	0.11 25

tt7	0.10 29	0.08 25	0.07 35	0.12 96	0.06 31	0.07 21	0.05 33	0.08 30	0.09 38	0.06 6	0.10 52	0.14 52	0.04 3	0.05 36	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.13 35	0.10 15	0.05 32	0.08 60	0.13 28	0.15 46	0.18 64	0.13 46

tt8	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.11 84	0.05 10	0.07 21	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.05 3	0.06 13	0.11 27	0.05 21	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.13 24	0.08 7	0.12 22	0.11 31	0.04 6	0.07 38	0.13 28	0.15 46	0.17 53	0.12 38

tt9	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.12 96	0.05 10	0.07 21	0.05 33	0.07 13	0.07 13	0.06 6	0.06 13	0.11 27	0.04 3	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 31	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.16 59	0.16 38	0.11 25

TYNG	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.11 84	0.04 4	0.07 21	0.04 7	0.07 13	0.07 13	0.05 3	0.06 13	0.10 18	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 31	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.15 46	0.16 38	0.10 15

FORCE_4.5	0.11 40	0.08 25	0.08 50	0.08 30	0.07 51	0.09 56	0.05 33	0.12 72	0.08 27	0.10 49	0.10 52	0.21 75	0.06 38	0.05 36	0.13 27	0.14 30	0.14 35	0.14 51	0.16 59	0.10 43	0.14 46	0.13 53	0.05 32	0.06 19	0.15 58	0.16 59	0.20 82	0.16 74

over v1	0.10 29	0.08 25	0.06 9	0.12 96	0.06 31	0.08 37	0.05 33	0.07 13	0.08 27	0.09 34	0.09 40	0.20 73	0.06 38	0.05 36	0.13 27	0.14 30	0.12 21	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.12 22	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.14 41	0.16 59	0.16 38	0.13 46

LACA2	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.09 46	0.06 31	0.09 56	0.05 33	0.06 6	0.07 13	0.12 68	0.04 5	0.21 75	0.05 21	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.11 14	0.12 11	0.08 7	0.10 5	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.11 12	0.12 15	0.09 11

WQFJX1	0.10 29	0.08 25	0.06 9	0.07 22	0.05 10	0.06 14	0.04 7	0.12 72	0.15 104	0.08 21	0.18 121	0.08 9	0.23 227	0.05 36	0.11 4	0.11 4	0.12 21	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.09 4	0.12 46	0.07 79	0.08 60	0.12 18	0.12 19	0.10 6	0.10 15

MSCF	0.11 40	0.08 25	0.07 35	0.08 30	0.06 31	0.06 14	0.04 7	0.08 30	0.13 84	0.09 34	0.08 31	0.11 27	0.08 66	0.04 17	0.15 61	0.16 54	0.16 58	0.15 63	0.18 72	0.12 75	0.16 64	0.15 80	0.06 51	0.07 38	0.14 41	0.15 46	0.14 24	0.10 15

111111	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.05 4	0.07 51	0.05 5	0.05 33	0.09 47	0.11 59	0.05 3	0.08 31	0.12 39	0.06 38	0.04 17	0.13 27	0.15 43	0.13 28	0.12 24	0.13 24	0.09 29	0.16 64	0.13 53	0.06 51	0.06 19	0.12 18	0.10 7	0.10 6	0.08 3

MLG-Stereo_test2	0.12 60	0.08 25	0.07 35	0.08 30	0.06 31	0.07 21	0.04 7	0.14 84	0.09 38	0.15 95	0.06 13	0.15 60	0.05 21	0.06 61	0.13 27	0.16 54	0.23 96	0.16 75	0.23 96	0.12 75	0.21 88	0.12 46	0.07 79	0.06 19	0.14 41	0.12 19	0.18 64	0.16 74

MM-Stereo_test1	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.07 22	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 13	0.10 44	0.10 49	0.06 13	0.07 4	0.04 3	0.05 36	0.12 13	0.13 14	0.17 65	0.12 24	0.15 49	0.10 43	0.12 22	0.11 31	0.06 51	0.07 38	0.11 10	0.10 7	0.12 15	0.10 15

GREAT-IGEV	0.10 29	0.08 25	0.07 35	0.06 12	0.05 10	0.06 14	0.04 7	0.10 56	0.07 13	0.08 21	0.10 52	0.21 75	0.06 38	0.05 36	0.14 42	0.16 54	0.15 46	0.12 24	0.17 67	0.09 29	0.13 35	0.09 9	0.06 51	0.08 60	0.11 10	0.13 26	0.15 31	0.10 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RAFT	0.13 74	0.08 25	0.09 64	0.11 84	0.05 10	0.15 120	0.04 7	0.18 97	0.10 44	0.10 49	0.13 79	0.13 45	0.08 66	0.03 5	0.15 61	0.15 43	0.17 65	0.12 24	0.18 72	0.09 29	0.15 53	0.14 66	0.04 6	0.08 60	0.22 108	0.21 108	0.23 103	0.20 98

FORCE_4.6	0.11 40	0.09 39	0.08 50	0.08 30	0.06 31	0.09 56	0.05 33	0.07 13	0.08 27	0.10 49	0.06 13	0.24 97	0.09 76	0.07 78	0.14 42	0.15 43	0.16 58	0.15 63	0.13 24	0.10 43	0.13 35	0.12 46	0.06 51	0.07 38	0.14 41	0.16 59	0.23 103	0.14 62

F5.5	0.11 40	0.09 39	0.07 35	0.10 69	0.07 51	0.09 56	0.04 7	0.08 30	0.10 44	0.09 34	0.07 28	0.23 88	0.07 57	0.05 36	0.14 42	0.14 30	0.13 28	0.14 51	0.16 59	0.09 29	0.13 35	0.11 31	0.05 32	0.07 38	0.14 41	0.15 46	0.18 64	0.13 46

FORCE_4	0.12 60	0.09 39	0.08 50	0.11 84	0.06 31	0.08 37	0.05 33	0.11 63	0.11 59	0.13 81	0.13 79	0.21 75	0.06 38	0.06 61	0.16 74	0.16 54	0.15 46	0.16 75	0.16 59	0.11 59	0.15 53	0.14 66	0.06 51	0.07 38	0.16 72	0.17 82	0.23 103	0.18 89

FORCE_5	0.11 40	0.09 39	0.08 50	0.10 69	0.06 31	0.08 37	0.05 33	0.07 13	0.10 44	0.09 34	0.09 40	0.27 111	0.05 21	0.05 36	0.14 42	0.14 30	0.13 28	0.14 51	0.15 49	0.09 29	0.12 22	0.10 15	0.05 32	0.06 19	0.14 41	0.15 46	0.18 64	0.14 62

FORCE_6	0.10 29	0.09 39	0.06 9	0.11 84	0.06 31	0.09 56	0.05 33	0.08 30	0.10 44	0.06 6	0.06 13	0.26 108	0.09 76	0.04 17	0.13 27	0.14 30	0.14 35	0.13 43	0.14 32	0.09 29	0.12 22	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.14 33	0.18 64	0.12 38

over-6	0.12 60	0.09 39	0.08 50	0.14 116	0.06 31	0.08 37	0.05 33	0.09 47	0.15 104	0.09 34	0.14 87	0.30 130	0.07 57	0.06 61	0.13 27	0.14 30	0.13 28	0.13 43	0.14 32	0.09 29	0.12 22	0.12 46	0.05 32	0.07 38	0.15 58	0.16 59	0.17 53	0.17 84

WQFJX	0.11 40	0.09 39	0.07 35	0.08 30	0.07 51	0.09 56	0.07 85	0.11 63	0.12 68	0.10 49	0.20 143	0.08 9	0.27 263	0.05 36	0.12 13	0.12 7	0.11 9	0.10 11	0.13 24	0.09 29	0.10 5	0.10 15	0.06 51	0.09 80	0.12 18	0.15 46	0.11 11	0.14 62

NLSM3	0.11 40	0.09 39	0.08 50	0.09 46	0.08 66	0.07 21	0.06 63	0.11 63	0.14 94	0.10 49	0.13 79	0.09 15	0.10 89	0.08 90	0.15 61	0.15 43	0.15 46	0.13 43	0.13 24	0.10 43	0.12 22	0.12 46	0.07 79	0.09 80	0.14 41	0.18 92	0.19 74	0.14 62

NLSM1	0.12 60	0.09 39	0.07 35	0.09 46	0.08 66	0.10 75	0.07 85	0.16 92	0.15 104	0.09 34	0.25 189	0.12 39	0.32 289	0.07 78	0.13 27	0.14 30	0.12 21	0.11 14	0.15 49	0.10 43	0.12 22	0.15 80	0.06 51	0.08 60	0.14 41	0.14 33	0.13 19	0.12 38

BridgeDepth	0.09 9	0.09 39	0.07 35	0.09 46	0.05 10	0.09 56	0.04 7	0.07 13	0.08 27	0.07 15	0.05 9	0.23 88	0.05 21	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.11 14	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 31	0.04 6	0.05 5	0.14 41	0.13 26	0.18 64	0.11 25
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GASTEREO	0.11 40	0.09 39	0.07 35	0.08 30	0.07 51	0.06 14	0.04 7	0.09 47	0.13 84	0.09 34	0.08 31	0.12 39	0.08 66	0.04 17	0.15 61	0.16 54	0.16 58	0.15 63	0.18 72	0.12 75	0.16 64	0.17 96	0.07 79	0.07 38	0.14 41	0.15 46	0.15 31	0.10 15

MM-Stereo_test2	0.10 29	0.09 39	0.07 35	0.08 30	0.07 51	0.05 5	0.04 7	0.09 47	0.09 38	0.13 81	0.07 28	0.08 9	0.05 21	0.06 61	0.14 42	0.15 43	0.18 75	0.15 63	0.15 49	0.12 75	0.17 69	0.16 90	0.07 79	0.07 38	0.11 10	0.12 19	0.12 15	0.11 25

CoSv	0.09 9	0.09 39	0.05 4	0.06 12	0.05 10	0.13 98	0.06 63	0.09 47	0.07 13	0.10 49	0.05 9	0.07 4	0.05 21	0.03 5	0.13 27	0.15 43	0.14 35	0.09 7	0.16 59	0.08 7	0.14 46	0.08 7	0.05 32	0.05 5	0.16 72	0.11 12	0.14 24	0.08 3

ProNet	0.09 9	0.09 39	0.09 64	0.07 22	0.05 10	0.09 56	0.08 103	0.08 30	0.04 4	0.06 6	0.17 109	0.06 3	0.04 3	0.05 36	0.14 42	0.14 30	0.15 46	0.13 43	0.13 24	0.09 29	0.14 46	0.08 7	0.08 101	0.07 38	0.11 10	0.10 7	0.10 6	0.08 3

CR-Stereo	0.12 60	0.10 53	0.09 64	0.09 46	0.08 66	0.09 56	0.06 63	0.09 47	0.11 59	0.10 49	0.11 62	0.13 45	0.09 76	0.06 61	0.15 61	0.15 43	0.14 35	0.17 82	0.14 32	0.11 59	0.15 53	0.15 80	0.05 32	0.08 60	0.15 58	0.16 59	0.17 53	0.17 84

FORCE_4.7	0.13 74	0.10 53	0.10 81	0.11 84	0.09 76	0.09 56	0.06 63	0.08 30	0.09 38	0.10 49	0.10 52	0.33 143	0.06 38	0.06 61	0.15 61	0.14 30	0.20 84	0.16 75	0.16 59	0.10 43	0.18 76	0.13 53	0.05 32	0.08 60	0.15 58	0.14 33	0.22 91	0.15 68

F4.4	0.12 60	0.10 53	0.08 50	0.09 46	0.07 51	0.11 85	0.05 33	0.14 84	0.09 38	0.07 15	0.10 52	0.25 102	0.06 38	0.08 90	0.15 61	0.15 43	0.15 46	0.14 51	0.16 59	0.10 43	0.15 53	0.11 31	0.05 32	0.08 60	0.15 58	0.16 59	0.22 91	0.20 98

LACA_dic	0.12 60	0.10 53	0.08 50	0.08 30	0.07 51	0.07 21	0.06 63	0.08 30	0.14 94	0.12 68	0.09 40	0.14 52	0.10 89	0.05 36	0.15 61	0.17 70	0.15 46	0.17 82	0.14 32	0.11 59	0.15 53	0.15 80	0.04 6	0.07 38	0.15 58	0.16 59	0.20 82	0.17 84

TS12	0.12 60	0.10 53	0.08 50	0.08 30	0.07 51	0.07 21	0.06 63	0.08 30	0.14 94	0.12 68	0.09 40	0.14 52	0.10 89	0.05 36	0.15 61	0.17 70	0.15 46	0.17 82	0.14 32	0.11 59	0.15 53	0.15 80	0.04 6	0.07 38	0.15 58	0.16 59	0.20 82	0.17 84

LACA1	0.11 40	0.10 53	0.09 64	0.08 30	0.08 66	0.09 56	0.05 33	0.07 13	0.12 68	0.11 64	0.08 31	0.14 52	0.10 89	0.06 61	0.14 42	0.14 30	0.14 35	0.17 82	0.14 32	0.10 43	0.13 35	0.14 66	0.05 32	0.07 38	0.15 58	0.16 59	0.17 53	0.15 68

WQFJA1	0.11 40	0.10 53	0.06 9	0.09 46	0.07 51	0.10 75	0.06 63	0.13 79	0.12 68	0.09 34	0.23 166	0.07 4	0.22 218	0.06 61	0.11 4	0.12 7	0.13 28	0.11 14	0.14 32	0.09 29	0.10 5	0.11 31	0.07 79	0.08 60	0.12 18	0.12 19	0.13 19	0.13 46

NLMM	0.11 40	0.10 53	0.06 9	0.09 46	0.07 51	0.10 75	0.06 63	0.13 79	0.12 68	0.09 34	0.23 166	0.07 4	0.22 218	0.06 61	0.11 4	0.12 7	0.13 28	0.11 14	0.14 32	0.09 29	0.10 5	0.11 31	0.07 79	0.08 60	0.12 18	0.12 19	0.13 19	0.13 46

MonStereo	0.11 40	0.10 53	0.10 81	0.09 46	0.10 87	0.07 21	0.06 63	0.10 56	0.10 44	0.10 49	0.12 67	0.12 39	0.08 66	0.06 61	0.14 42	0.16 54	0.16 58	0.12 24	0.15 49	0.10 43	0.14 46	0.11 31	0.05 32	0.05 5	0.17 80	0.13 26	0.16 38	0.16 74

RAStereo	0.13 74	0.10 53	0.08 50	0.06 12	0.05 10	0.07 21	0.05 33	0.11 63	0.07 13	0.28 119	0.08 31	0.17 67	0.07 57	0.04 17	0.17 80	0.17 70	0.21 89	0.18 91	0.22 92	0.11 59	0.22 96	0.11 31	0.04 6	0.07 38	0.19 93	0.17 82	0.16 38	0.16 74

MoCha-V2	0.10 29	0.10 53	0.07 35	0.08 30	0.06 31	0.08 37	0.06 63	0.10 56	0.07 13	0.09 34	0.12 67	0.10 18	0.04 3	0.05 36	0.13 27	0.16 54	0.14 35	0.13 43	0.19 83	0.10 43	0.15 53	0.10 15	0.07 79	0.06 19	0.13 28	0.12 19	0.10 6	0.08 3

StereoVision	0.14 88	0.10 53	0.09 64	0.07 22	0.10 87	0.11 85	0.07 85	0.13 79	0.17 125	0.13 81	0.12 67	0.11 27	0.08 66	0.04 17	0.20 110	0.21 105	0.20 84	0.16 75	0.18 72	0.14 89	0.16 64	0.14 66	0.04 6	0.10 93	0.23 116	0.22 116	0.25 112	0.25 124

WiStereo	0.11 40	0.11 65	0.09 64	0.09 46	0.06 31	0.14 107	0.05 33	0.07 13	0.10 44	0.08 21	0.06 13	0.10 18	0.06 38	0.05 36	0.14 42	0.16 54	0.15 46	0.14 51	0.14 32	0.11 59	0.13 35	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.16 72	0.16 59	0.19 74	0.15 68

tt5	0.11 40	0.11 65	0.09 64	0.10 69	0.07 51	0.09 56	0.06 63	0.10 56	0.12 68	0.08 21	0.08 31	0.10 18	0.06 38	0.07 78	0.14 42	0.15 43	0.16 58	0.15 63	0.13 24	0.11 59	0.12 22	0.15 80	0.06 51	0.08 60	0.17 80	0.17 82	0.19 74	0.14 62

tt6	0.11 40	0.11 65	0.09 64	0.09 46	0.06 31	0.14 107	0.05 33	0.07 13	0.10 44	0.08 21	0.06 13	0.10 18	0.06 38	0.05 36	0.14 42	0.16 54	0.15 46	0.14 51	0.14 32	0.11 59	0.13 35	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.16 72	0.16 59	0.19 74	0.15 68

CR-RVC	0.13 74	0.11 65	0.10 81	0.07 22	0.09 76	0.07 21	0.06 63	0.08 30	0.12 68	0.08 21	0.13 79	0.14 52	0.09 76	0.08 90	0.18 93	0.18 84	0.17 65	0.19 96	0.16 59	0.14 89	0.17 69	0.16 90	0.05 32	0.08 60	0.18 86	0.19 99	0.21 86	0.20 98

testmc14	0.11 40	0.11 65	0.08 50	0.08 30	0.06 31	0.08 37	0.04 7	0.09 47	0.08 27	0.09 34	0.09 40	0.23 88	0.05 21	0.03 5	0.14 42	0.17 70	0.14 35	0.13 43	0.14 32	0.11 59	0.13 35	0.09 9	0.08 101	0.08 60	0.14 41	0.17 82	0.14 24	0.13 46

LACA3	0.13 74	0.11 65	0.10 81	0.10 69	0.09 76	0.10 75	0.07 85	0.08 30	0.11 59	0.12 68	0.09 40	0.26 108	0.09 76	0.09 101	0.17 80	0.17 70	0.14 35	0.18 91	0.16 59	0.11 59	0.17 69	0.17 96	0.06 51	0.08 60	0.17 80	0.17 82	0.21 86	0.18 89

DispViT+	0.13 74	0.11 65	0.10 81	0.14 116	0.09 76	0.10 75	0.07 85	0.11 63	0.17 125	0.13 81	0.16 102	0.13 45	0.09 76	0.07 78	0.16 74	0.17 70	0.13 28	0.17 82	0.17 67	0.13 86	0.13 35	0.16 90	0.06 51	0.13 116	0.15 58	0.24 126	0.16 38	0.21 105

NLMM1	0.12 60	0.11 65	0.07 35	0.06 12	0.06 31	0.07 21	0.06 63	0.12 72	0.16 118	0.10 49	0.24 172	0.11 27	0.41 324	0.05 36	0.12 13	0.13 14	0.12 21	0.11 14	0.14 32	0.10 43	0.10 5	0.13 53	0.07 79	0.09 80	0.16 72	0.14 33	0.14 24	0.11 25

AdaDepth	0.13 74	0.11 65	0.08 50	0.09 46	0.11 100	0.09 56	0.06 63	0.11 63	0.12 68	0.10 49	0.12 67	0.13 45	0.07 57	0.05 36	0.17 80	0.19 88	0.20 84	0.17 82	0.18 72	0.11 59	0.17 69	0.14 66	0.06 51	0.09 80	0.15 58	0.16 59	0.20 82	0.17 84

MLG-Stereo_test3	0.16 95	0.11 65	0.10 81	0.11 84	0.11 100	0.10 75	0.08 103	0.16 92	0.11 59	0.19 103	0.14 87	0.29 121	0.07 57	0.10 108	0.17 80	0.18 84	0.26 103	0.19 96	0.35 147	0.13 86	0.24 102	0.17 96	0.07 79	0.11 99	0.15 58	0.17 82	0.21 86	0.19 93

GIP-stereo	0.12 60	0.11 65	0.08 50	0.09 46	0.06 31	0.07 21	0.05 33	0.07 13	0.07 13	0.12 68	0.08 31	0.10 18	0.05 21	0.11 116	0.16 74	0.17 70	0.18 75	0.16 75	0.19 83	0.13 86	0.19 83	0.15 80	0.04 6	0.09 80	0.14 41	0.18 92	0.19 74	0.12 38

IGEV-Stereo++	0.11 40	0.11 65	0.07 35	0.10 69	0.10 87	0.07 21	0.05 33	0.11 63	0.11 59	0.10 49	0.10 52	0.11 27	0.08 66	0.05 36	0.14 42	0.15 43	0.15 46	0.14 51	0.14 32	0.11 59	0.15 53	0.18 101	0.06 51	0.06 19	0.13 28	0.14 33	0.14 24	0.13 46

AIO-Stereo	0.10 29	0.11 65	0.09 64	0.10 69	0.08 66	0.10 75	0.05 33	0.08 30	0.06 8	0.08 21	0.10 52	0.10 18	0.06 38	0.06 61	0.14 42	0.16 54	0.14 35	0.14 51	0.15 49	0.12 75	0.17 69	0.14 66	0.05 32	0.08 60	0.11 10	0.12 19	0.14 24	0.09 11

RSM	0.11 40	0.11 65	0.09 64	0.08 30	0.07 51	0.11 85	0.05 33	0.07 13	0.07 13	0.08 21	0.11 62	0.11 27	0.07 57	0.05 36	0.15 61	0.17 70	0.15 46	0.14 51	0.14 32	0.12 75	0.18 76	0.12 46	0.05 32	0.08 60	0.12 18	0.13 26	0.17 53	0.10 15

tt3	0.13 74	0.12 79	0.10 81	0.12 96	0.07 51	0.09 56	0.07 85	0.13 79	0.12 68	0.13 81	0.09 40	0.15 60	0.06 38	0.06 61	0.14 42	0.17 70	0.17 65	0.15 63	0.17 67	0.14 89	0.19 83	0.16 90	0.07 79	0.08 60	0.18 86	0.18 92	0.23 103	0.21 105

tt4	0.14 88	0.12 79	0.09 64	0.19 158	0.09 76	0.14 107	0.08 103	0.11 63	0.12 68	0.13 81	0.11 62	0.23 88	0.06 38	0.06 61	0.15 61	0.16 54	0.15 46	0.16 75	0.15 49	0.12 75	0.15 53	0.14 66	0.08 101	0.09 80	0.19 93	0.20 105	0.23 103	0.18 89

NBS	0.18 98	0.12 79	0.11 91	0.06 12	0.09 76	0.09 56	0.07 85	0.23 107	0.13 84	0.36 134	0.06 13	0.29 121	0.11 102	0.09 101	0.20 110	0.25 132	0.29 115	0.19 96	0.24 98	0.17 120	0.39 195	0.23 129	0.08 101	0.11 99	0.25 132	0.22 116	0.21 86	0.23 116

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 60	0.12 79	0.08 50	0.07 22	0.08 66	0.09 56	0.05 33	0.12 72	0.13 84	0.11 64	0.12 67	0.21 75	0.07 57	0.07 78	0.16 74	0.16 54	0.17 65	0.15 63	0.19 83	0.10 43	0.16 64	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.15 58	0.18 92	0.19 74	0.13 46

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 160	0.12 79	0.16 152	0.10 69	0.17 148	0.18 146	0.09 112	0.43 189	0.28 260	0.47 223	0.30 203	0.42 184	0.18 177	0.23 272	0.28 190	0.28 159	0.34 134	0.21 108	0.30 117	0.20 153	0.44 252	0.33 206	0.21 273	0.20 202	0.39 216	0.29 170	0.31 138	0.33 160

MCSU-Stereo	0.12 60	0.12 79	0.09 64	0.08 30	0.09 76	0.07 21	0.07 85	0.09 47	0.15 104	0.09 34	0.10 52	0.25 102	0.06 38	0.05 36	0.15 61	0.16 54	0.18 75	0.13 43	0.15 49	0.10 43	0.13 35	0.11 31	0.07 79	0.07 38	0.16 72	0.16 59	0.17 53	0.15 68

GSStereo	0.12 60	0.12 79	0.10 81	0.09 46	0.10 87	0.10 75	0.08 103	0.08 30	0.08 27	0.12 68	0.09 40	0.13 45	0.06 38	0.03 5	0.16 74	0.17 70	0.20 84	0.14 51	0.18 72	0.11 59	0.21 88	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.13 28	0.13 26	0.16 38	0.13 46

IGEV-Stereo+	0.19 108	0.12 79	0.11 91	0.11 84	0.11 100	0.09 56	0.06 63	0.28 121	0.17 125	0.47 223	0.18 121	0.25 102	0.10 89	0.12 121	0.18 93	0.23 118	0.30 121	0.24 134	0.32 130	0.18 131	0.31 123	0.33 206	0.08 101	0.10 93	0.22 108	0.16 59	0.22 91	0.19 93

RSM++	0.12 60	0.12 79	0.10 81	0.10 69	0.08 66	0.10 75	0.05 33	0.10 56	0.11 59	0.10 49	0.10 52	0.14 52	0.08 66	0.05 36	0.17 80	0.19 88	0.18 75	0.15 63	0.17 67	0.12 75	0.18 76	0.14 66	0.06 51	0.09 80	0.14 41	0.15 46	0.18 64	0.11 25

GeoAtt-L (ZS)	0.23 136	0.13 88	0.13 111	0.09 46	0.12 107	0.17 137	0.10 130	0.42 176	0.19 143	0.43 173	0.12 67	0.34 148	0.10 89	0.18 181	0.24 139	0.27 153	0.39 168	0.23 124	0.27 108	0.18 131	0.37 170	0.21 119	0.14 171	0.09 80	0.28 157	0.24 126	0.32 150	0.41 203

VIP-Stereo	0.15 92	0.13 88	0.12 105	0.10 69	0.08 66	0.08 37	0.05 33	0.18 97	0.13 84	0.14 91	0.20 143	0.20 73	0.07 57	0.08 90	0.18 93	0.19 88	0.29 115	0.19 96	0.24 98	0.14 89	0.23 98	0.13 53	0.07 79	0.10 93	0.17 80	0.16 59	0.17 53	0.21 105

GEAStereo	0.13 74	0.13 88	0.11 91	0.13 109	0.10 87	0.11 85	0.07 85	0.12 72	0.10 44	0.12 68	0.09 40	0.16 65	0.05 21	0.06 61	0.17 80	0.17 70	0.19 80	0.15 63	0.18 72	0.12 75	0.21 88	0.14 66	0.06 51	0.10 93	0.14 41	0.16 59	0.17 53	0.12 38

gasm-f	0.13 74	0.13 88	0.11 91	0.13 109	0.10 87	0.11 85	0.07 85	0.12 72	0.10 44	0.12 68	0.09 40	0.16 65	0.05 21	0.06 61	0.17 80	0.17 70	0.19 80	0.15 63	0.18 72	0.12 75	0.21 88	0.14 66	0.06 51	0.10 93	0.14 41	0.16 59	0.17 53	0.12 38

DEFOM-Stereo	0.15 92	0.13 88	0.09 64	0.14 116	0.10 87	0.14 107	0.06 63	0.14 84	0.12 68	0.12 68	0.19 137	0.15 60	0.07 57	0.08 90	0.17 80	0.19 88	0.25 99	0.20 102	0.24 98	0.14 89	0.22 96	0.14 66	0.08 101	0.08 60	0.18 86	0.18 92	0.25 112	0.20 98

GeoAtt-L-single (ZS)	0.24 139	0.14 93	0.14 125	0.10 69	0.15 129	0.21 172	0.11 142	0.38 158	0.17 125	0.45 197	0.16 102	0.36 159	0.12 115	0.15 147	0.24 139	0.26 142	0.39 168	0.23 124	0.29 112	0.18 131	0.40 202	0.21 119	0.14 171	0.12 108	0.33 180	0.27 149	0.36 182	0.39 195

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 108	0.14 93	0.12 105	0.15 124	0.14 122	0.11 85	0.08 103	0.26 114	0.16 118	0.31 124	0.21 153	0.29 121	0.17 164	0.09 101	0.20 110	0.20 101	0.30 121	0.18 91	0.33 136	0.14 89	0.23 98	0.18 101	0.08 101	0.11 99	0.21 100	0.23 120	0.31 138	0.23 116

BridgeDepth_RVC	0.15 92	0.14 93	0.12 105	0.10 69	0.12 107	0.13 98	0.08 103	0.14 84	0.18 137	0.13 81	0.14 87	0.15 60	0.11 102	0.09 101	0.19 100	0.20 101	0.17 65	0.18 91	0.19 83	0.15 104	0.18 76	0.18 101	0.06 51	0.09 80	0.21 100	0.24 126	0.22 91	0.26 128
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.18 98	0.14 93	0.13 111	0.13 109	0.13 116	0.11 85	0.07 85	0.20 102	0.15 104	0.18 98	0.17 109	0.21 75	0.10 89	0.10 108	0.20 110	0.21 105	0.30 121	0.23 124	0.34 140	0.18 131	0.30 117	0.22 125	0.10 118	0.12 108	0.21 100	0.19 99	0.27 122	0.25 124

Occ-G	0.13 74	0.14 93	0.10 81	0.11 84	0.08 66	0.10 75	0.05 33	0.08 30	0.09 38	0.08 21	0.18 121	0.14 52	0.06 38	0.07 78	0.18 93	0.19 88	0.19 80	0.17 82	0.21 89	0.14 89	0.17 69	0.13 53	0.07 79	0.11 99	0.13 28	0.13 26	0.17 53	0.13 46

MaDis-Stereo	0.19 108	0.14 93	0.13 111	0.08 30	0.07 51	0.08 37	0.07 85	0.17 96	0.12 68	0.26 113	0.13 79	0.28 119	0.09 76	0.06 61	0.20 110	0.24 122	0.31 126	0.26 152	0.32 130	0.15 104	0.31 123	0.19 106	0.07 79	0.12 108	0.28 157	0.31 182	0.31 138	0.37 176

L400	0.14 88	0.15 99	0.09 64	0.08 30	0.09 76	0.14 107	0.07 85	0.19 100	0.12 68	0.14 91	0.13 79	0.25 102	0.10 89	0.08 90	0.17 80	0.19 88	0.21 89	0.15 63	0.22 92	0.11 59	0.21 88	0.14 66	0.07 79	0.09 80	0.18 86	0.17 82	0.22 91	0.16 74

small-0shot	0.26 152	0.15 99	0.13 111	0.12 96	0.17 148	0.16 132	0.09 112	0.42 176	0.22 193	0.43 173	0.19 137	0.36 159	0.19 186	0.19 203	0.25 154	0.30 196	0.38 161	0.32 213	0.36 155	0.18 131	0.37 170	0.34 217	0.13 158	0.16 149	0.34 183	0.28 165	0.30 135	0.40 200

LG-Stereo_L2	0.19 108	0.15 99	0.11 91	0.09 46	0.10 87	0.08 37	0.06 63	0.31 131	0.16 118	0.41 151	0.16 102	0.30 130	0.09 76	0.11 116	0.19 100	0.24 122	0.31 126	0.21 108	0.31 124	0.14 89	0.32 128	0.23 129	0.06 51	0.09 80	0.22 108	0.16 59	0.23 103	0.22 109

SGD-Stereo	0.20 115	0.15 99	0.11 91	0.13 109	0.12 107	0.18 146	0.06 63	0.19 100	0.20 163	0.22 108	0.12 67	0.35 154	0.15 141	0.08 90	0.25 154	0.28 159	0.37 154	0.20 102	0.37 160	0.15 104	0.32 128	0.18 101	0.12 137	0.14 128	0.22 108	0.26 142	0.31 138	0.28 137

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 127	0.15 99	0.13 111	0.17 139	0.13 116	0.14 107	0.06 63	0.38 158	0.19 143	0.47 223	0.17 109	0.24 97	0.11 102	0.12 121	0.20 110	0.27 153	0.37 154	0.26 152	0.35 147	0.19 143	0.37 170	0.34 217	0.10 118	0.10 93	0.24 124	0.21 108	0.31 138	0.22 109

UniTT-Stereo	0.21 121	0.15 99	0.11 91	0.12 96	0.09 76	0.13 98	0.07 85	0.22 106	0.15 104	0.37 140	0.17 109	0.28 119	0.17 164	0.12 121	0.23 132	0.24 122	0.35 140	0.26 152	0.38 167	0.18 131	0.30 117	0.17 96	0.11 126	0.14 128	0.26 139	0.35 211	0.22 91	0.27 134

RAFT_CTSACE	0.21 121	0.15 99	0.13 111	0.11 84	0.11 100	0.19 154	0.13 166	0.27 118	0.15 104	0.48 235	0.13 79	0.33 143	0.25 244	0.12 121	0.21 123	0.22 114	0.29 115	0.20 102	0.27 108	0.14 89	0.30 117	0.31 188	0.07 79	0.13 116	0.25 132	0.26 142	0.31 138	0.21 105

iRaftStereo_RVC	0.18 98	0.15 99	0.11 91	0.10 69	0.10 87	0.12 94	0.06 63	0.26 114	0.11 59	0.27 116	0.25 189	0.24 97	0.11 102	0.09 101	0.18 93	0.20 101	0.29 115	0.22 115	0.26 107	0.15 104	0.30 117	0.23 129	0.08 101	0.12 108	0.21 100	0.21 108	0.27 122	0.19 93

L500	0.14 88	0.16 107	0.09 64	0.10 69	0.09 76	0.15 120	0.07 85	0.15 90	0.13 84	0.09 34	0.15 95	0.22 84	0.09 76	0.06 61	0.17 80	0.19 88	0.22 93	0.15 63	0.21 89	0.11 59	0.21 88	0.18 101	0.07 79	0.08 60	0.18 86	0.15 46	0.21 86	0.16 74

TS	0.19 108	0.16 107	0.14 125	0.13 109	0.12 107	0.14 107	0.08 103	0.30 128	0.15 104	0.14 91	0.23 166	0.25 102	0.11 102	0.11 116	0.20 110	0.21 105	0.21 89	0.21 108	0.29 112	0.16 115	0.26 108	0.24 136	0.08 101	0.12 108	0.26 139	0.22 116	0.30 135	0.32 157

LG-Stereo_L1	0.19 108	0.16 107	0.11 91	0.10 69	0.10 87	0.09 56	0.06 63	0.31 131	0.16 118	0.42 163	0.16 102	0.29 121	0.09 76	0.11 116	0.19 100	0.24 122	0.31 126	0.22 115	0.30 117	0.14 89	0.32 128	0.23 129	0.06 51	0.09 80	0.22 108	0.16 59	0.26 115	0.25 124

LG-G_1	0.18 98	0.16 107	0.11 91	0.17 139	0.15 129	0.17 137	0.10 130	0.20 102	0.10 44	0.18 98	0.14 87	0.27 111	0.10 89	0.13 128	0.19 100	0.19 88	0.28 108	0.23 124	0.36 155	0.17 120	0.26 108	0.20 112	0.08 101	0.11 99	0.21 100	0.19 99	0.27 122	0.28 137

LG-G	0.18 98	0.16 107	0.11 91	0.17 139	0.15 129	0.17 137	0.10 130	0.20 102	0.10 44	0.18 98	0.14 87	0.27 111	0.10 89	0.13 128	0.19 100	0.19 88	0.28 108	0.23 124	0.36 155	0.17 120	0.26 108	0.20 112	0.08 101	0.11 99	0.21 100	0.19 99	0.27 122	0.28 137

MIF-Stereo (partial)	0.21 121	0.16 107	0.15 143	0.13 109	0.12 107	0.16 132	0.08 103	0.28 121	0.19 143	0.30 123	0.18 121	0.21 75	0.12 115	0.10 108	0.24 139	0.26 142	0.35 140	0.27 162	0.30 117	0.17 120	0.30 117	0.20 112	0.10 118	0.16 149	0.27 147	0.23 120	0.27 122	0.27 134

anonymousdsp	0.18 98	0.16 107	0.13 111	0.12 96	0.10 87	0.13 98	0.09 112	0.24 110	0.13 84	0.28 119	0.16 102	0.23 88	0.08 66	0.11 116	0.19 100	0.23 118	0.24 97	0.20 102	0.30 117	0.15 104	0.34 140	0.21 119	0.09 113	0.11 99	0.19 93	0.15 46	0.24 110	0.16 74

delet	0.17 97	0.16 107	0.16 152	0.20 168	0.14 122	0.19 154	0.12 154	0.15 90	0.13 84	0.19 103	0.17 109	0.19 72	0.11 102	0.15 147	0.20 110	0.19 88	0.22 93	0.20 102	0.18 72	0.18 131	0.21 88	0.14 66	0.11 126	0.13 116	0.20 96	0.20 105	0.18 64	0.22 109

RYNet	0.18 98	0.16 107	0.13 111	0.11 84	0.12 107	0.13 98	0.09 112	0.16 92	0.27 248	0.13 81	0.15 95	0.13 45	0.10 89	0.09 101	0.23 132	0.19 88	0.20 84	0.27 162	0.22 92	0.14 89	0.18 76	0.15 80	0.25 292	0.14 128	0.20 96	0.50 274	0.22 91	0.16 74

L4000	0.13 74	0.17 116	0.07 35	0.35 261	0.08 66	0.13 98	0.05 33	0.14 84	0.14 94	0.11 64	0.11 62	0.21 75	0.09 76	0.07 78	0.14 42	0.15 43	0.17 65	0.10 11	0.19 83	0.10 43	0.17 69	0.16 90	0.06 51	0.07 38	0.18 86	0.11 12	0.18 64	0.13 46

GIO	0.18 98	0.17 116	0.14 125	0.09 46	0.12 107	0.11 85	0.07 85	0.25 111	0.19 143	0.18 98	0.20 143	0.14 52	0.09 76	0.15 147	0.19 100	0.22 114	0.29 115	0.24 134	0.24 98	0.16 115	0.24 102	0.20 112	0.11 126	0.13 116	0.21 100	0.19 99	0.27 122	0.19 93

plain	0.21 121	0.17 116	0.14 125	0.14 116	0.11 100	0.16 132	0.09 112	0.30 128	0.12 68	0.41 151	0.14 87	0.26 108	0.10 89	0.07 78	0.24 139	0.26 142	0.35 140	0.28 168	0.34 140	0.17 120	0.26 108	0.21 119	0.09 113	0.15 137	0.25 132	0.25 136	0.27 122	0.34 165

MIM_Stereo	0.22 127	0.17 116	0.16 152	0.19 158	0.15 129	0.20 163	0.10 130	0.28 121	0.13 84	0.43 173	0.19 137	0.31 134	0.10 89	0.12 121	0.21 123	0.28 159	0.36 150	0.26 152	0.34 140	0.20 153	0.35 149	0.24 136	0.08 101	0.16 149	0.24 124	0.21 108	0.32 150	0.23 116

AEACV	0.13 74	0.17 116	0.09 64	0.12 96	0.11 100	0.09 56	0.05 33	0.10 56	0.06 8	0.12 68	0.11 62	0.11 27	0.06 38	0.08 90	0.17 80	0.17 70	0.22 93	0.17 82	0.24 98	0.12 75	0.19 83	0.13 53	0.06 51	0.09 80	0.15 58	0.17 82	0.15 31	0.13 46

ACC-I	0.26 152	0.18 121	0.14 125	0.13 109	0.15 129	0.14 107	0.14 176	0.43 189	0.18 137	0.46 211	0.18 121	0.45 200	0.17 164	0.17 169	0.24 139	0.29 180	0.39 168	0.25 144	0.35 147	0.23 178	0.41 217	0.34 217	0.12 137	0.21 216	0.36 196	0.32 187	0.29 131	0.34 165

ACC	0.27 160	0.18 121	0.14 125	0.12 96	0.16 139	0.14 107	0.14 176	0.42 176	0.19 143	0.47 223	0.20 143	0.46 210	0.16 151	0.18 181	0.23 132	0.30 196	0.39 168	0.27 162	0.35 147	0.23 178	0.41 217	0.34 217	0.12 137	0.22 222	0.37 200	0.38 227	0.31 138	0.35 169

MatchAttention (ZS)	0.25 146	0.18 121	0.12 105	0.12 96	0.12 107	0.23 187	0.11 142	0.40 166	0.19 143	0.43 173	0.17 109	0.44 192	0.12 115	0.18 181	0.32 226	0.30 196	0.40 177	0.22 115	0.31 124	0.20 153	0.42 227	0.26 146	0.14 171	0.14 128	0.33 180	0.26 142	0.31 138	0.32 157
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
AIO_rvc	0.18 98	0.18 121	0.11 91	0.15 124	0.14 122	0.12 94	0.09 112	0.27 118	0.16 118	0.26 113	0.12 67	0.23 88	0.08 66	0.13 128	0.17 80	0.19 88	0.25 99	0.17 82	0.28 111	0.14 89	0.32 128	0.26 146	0.07 79	0.11 99	0.20 96	0.17 82	0.19 74	0.16 74

LL-Strereo2	0.24 139	0.18 121	0.14 125	0.17 139	0.15 129	0.13 98	0.09 112	0.36 146	0.21 175	0.51 268	0.18 121	0.33 143	0.17 164	0.10 108	0.25 154	0.28 159	0.39 168	0.27 162	0.45 207	0.22 169	0.33 135	0.20 112	0.12 137	0.14 128	0.24 124	0.27 149	0.33 160	0.26 128

test_5	0.20 115	0.18 121	0.14 125	0.17 139	0.10 87	0.15 120	0.11 142	0.25 111	0.15 104	0.29 122	0.13 79	0.29 121	0.30 279	0.07 78	0.20 110	0.24 122	0.26 103	0.22 115	0.23 96	0.14 89	0.26 108	0.23 129	0.07 79	0.17 162	0.25 132	0.26 142	0.31 138	0.26 128

RAFT + AFF	0.18 98	0.18 121	0.11 91	0.16 135	0.10 87	0.14 107	0.09 112	0.25 111	0.15 104	0.33 126	0.16 102	0.31 134	0.11 102	0.07 78	0.18 93	0.19 88	0.33 131	0.16 75	0.31 124	0.16 115	0.31 123	0.14 66	0.07 79	0.11 99	0.21 100	0.16 59	0.14 24	0.13 46

FETStereo	0.21 121	0.19 128	0.12 105	0.12 96	0.12 107	0.17 137	0.10 130	0.42 176	0.13 84	0.43 173	0.15 95	0.40 175	0.11 102	0.12 121	0.19 100	0.21 105	0.32 129	0.21 108	0.30 117	0.15 104	0.32 128	0.22 125	0.11 126	0.13 116	0.23 116	0.24 126	0.26 115	0.20 98

Cross2Single-S	0.26 152	0.19 128	0.13 111	0.12 96	0.16 139	0.14 107	0.12 154	0.41 170	0.15 104	0.46 211	0.17 109	0.45 200	0.13 120	0.15 147	0.24 139	0.28 159	0.41 191	0.25 144	0.37 160	0.20 153	0.39 195	0.35 222	0.14 171	0.21 216	0.39 216	0.25 136	0.36 182	0.36 172

anonymous	0.27 160	0.19 128	0.14 125	0.12 96	0.18 165	0.17 137	0.10 130	0.40 166	0.19 143	0.47 223	0.17 109	0.44 192	0.20 193	0.18 181	0.28 190	0.30 196	0.40 177	0.31 201	0.42 195	0.22 169	0.38 183	0.36 235	0.14 171	0.20 202	0.37 200	0.24 126	0.42 213	0.42 209

DepthFocus	0.26 152	0.19 128	0.13 111	0.16 135	0.14 122	0.19 154	0.09 112	0.41 170	0.19 143	0.42 163	0.18 121	0.35 154	0.13 120	0.20 220	0.24 139	0.29 180	0.43 210	0.25 144	0.43 198	0.24 189	0.39 195	0.25 141	0.17 225	0.16 149	0.24 124	0.25 136	0.35 165	0.45 220

AIO_test	0.20 115	0.19 128	0.13 111	0.21 173	0.17 148	0.12 94	0.10 130	0.28 121	0.20 163	0.27 116	0.15 95	0.27 111	0.11 102	0.14 136	0.18 93	0.21 105	0.25 99	0.18 91	0.29 112	0.14 89	0.35 149	0.32 199	0.09 113	0.12 108	0.25 132	0.22 116	0.22 91	0.15 68

CES	0.33 206	0.19 128	0.19 191	0.19 158	0.21 195	0.20 163	0.09 112	0.85 376	0.18 137	0.42 163	0.55 325	0.49 223	0.16 151	0.20 220	0.31 215	0.37 277	0.47 252	0.28 168	0.41 190	0.24 189	0.66 366	0.35 222	0.17 225	0.18 176	0.42 239	0.33 196	0.42 213	0.50 244

test_4	0.25 146	0.19 128	0.17 167	0.14 116	0.15 129	0.11 85	0.07 85	0.38 158	0.20 163	0.53 290	0.18 121	0.34 148	0.16 151	0.15 147	0.24 139	0.27 153	0.35 140	0.25 144	0.31 124	0.21 162	0.38 183	0.31 188	0.10 118	0.17 162	0.31 170	0.33 196	0.34 162	0.36 172

AnonymousM	0.28 166	0.19 128	0.14 125	0.18 154	0.17 148	0.15 120	0.11 142	0.42 176	0.17 125	0.47 223	0.28 198	0.35 154	0.11 102	0.15 147	0.27 180	0.31 215	0.45 232	0.28 168	0.39 173	0.19 143	0.44 252	0.26 146	0.14 171	0.16 149	0.24 124	0.30 175	0.48 234	0.67 302

DMCA	0.23 136	0.19 128	0.21 206	0.18 154	0.19 177	0.17 137	0.18 218	0.29 127	0.23 201	0.23 110	0.28 198	0.29 121	0.17 164	0.19 203	0.25 154	0.25 132	0.30 121	0.29 178	0.27 108	0.20 153	0.31 123	0.20 112	0.19 256	0.18 176	0.24 124	0.27 149	0.22 91	0.27 134

TDLM	0.16 95	0.19 128	0.14 125	0.15 124	0.17 148	0.15 120	0.11 142	0.16 92	0.14 94	0.12 68	0.22 160	0.17 67	0.14 129	0.10 108	0.17 80	0.18 84	0.21 89	0.20 102	0.18 72	0.14 89	0.19 83	0.13 53	0.11 126	0.15 137	0.17 80	0.16 59	0.18 64	0.18 89

AANet_RVC	0.20 115	0.19 128	0.18 178	0.14 116	0.17 148	0.12 94	0.12 154	0.18 97	0.19 143	0.15 95	0.21 153	0.18 70	0.15 141	0.13 128	0.26 166	0.23 118	0.24 97	0.26 152	0.22 92	0.22 169	0.20 87	0.19 106	0.16 210	0.16 149	0.26 139	0.26 142	0.26 115	0.34 165

DF_test	0.25 146	0.20 139	0.22 220	0.09 46	0.15 129	0.16 132	0.07 85	0.41 170	0.17 125	0.44 189	0.14 87	0.46 210	0.15 141	0.19 203	0.27 180	0.28 159	0.41 191	0.23 124	0.35 147	0.20 153	0.38 183	0.28 162	0.14 171	0.19 192	0.27 147	0.30 175	0.29 131	0.26 128

S2M2_XL	0.27 160	0.20 139	0.20 194	0.15 124	0.16 139	0.19 154	0.18 218	0.48 230	0.21 175	0.43 173	0.21 153	0.43 186	0.14 129	0.17 169	0.26 166	0.26 142	0.47 252	0.23 124	0.35 147	0.21 162	0.40 202	0.24 136	0.16 210	0.18 176	0.29 160	0.25 136	0.33 160	0.38 186
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DFGA-Net	0.19 108	0.20 139	0.11 91	0.16 135	0.11 100	0.13 98	0.11 142	0.28 121	0.14 94	0.26 113	0.17 109	0.25 102	0.12 115	0.10 108	0.21 123	0.25 132	0.28 108	0.22 115	0.29 112	0.15 104	0.24 102	0.20 112	0.10 118	0.14 128	0.22 108	0.21 108	0.23 103	0.22 109

test_for_model	0.52 311	0.20 139	0.14 125	0.17 139	0.19 177	0.15 120	0.09 112	0.42 176	0.21 175	0.50 252	0.18 121	0.51 231	0.14 129	0.15 147	0.26 166	0.28 159	6.97 432	0.29 178	0.45 207	0.26 205	0.44 252	0.35 222	0.14 171	0.15 137	0.27 147	0.27 149	0.35 165	0.37 176

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 311	0.20 139	0.14 125	0.17 139	0.19 177	0.15 120	0.09 112	0.42 176	0.21 175	0.50 252	0.18 121	0.51 231	0.14 129	0.15 147	0.26 166	0.28 159	6.97 432	0.29 178	0.45 207	0.26 205	0.44 252	0.35 222	0.14 171	0.15 137	0.27 147	0.27 149	0.35 165	0.37 176

testlalala	0.52 311	0.20 139	0.14 125	0.17 139	0.19 177	0.15 120	0.09 112	0.42 176	0.21 175	0.50 252	0.18 121	0.51 231	0.14 129	0.15 147	0.26 166	0.28 159	6.97 432	0.29 178	0.45 207	0.26 205	0.44 252	0.35 222	0.14 171	0.15 137	0.27 147	0.27 149	0.35 165	0.37 176

GCAPDPT-zeroshot	0.52 311	0.20 139	0.14 125	0.17 139	0.19 177	0.15 120	0.09 112	0.42 176	0.21 175	0.50 252	0.18 121	0.51 231	0.14 129	0.15 147	0.26 166	0.28 159	6.97 432	0.29 178	0.45 207	0.26 205	0.44 252	0.35 222	0.14 171	0.15 137	0.27 147	0.27 149	0.35 165	0.37 176

GCAP-Stereo	0.52 311	0.20 139	0.14 125	0.17 139	0.19 177	0.15 120	0.09 112	0.42 176	0.21 175	0.50 252	0.18 121	0.51 231	0.14 129	0.15 147	0.26 166	0.28 159	6.97 432	0.29 178	0.45 207	0.26 205	0.44 252	0.35 222	0.14 171	0.15 137	0.27 147	0.27 149	0.35 165	0.37 176

4D-IteraStereo	0.28 166	0.20 139	0.18 178	0.26 208	0.16 139	0.17 137	0.11 142	0.46 211	0.24 210	0.53 290	0.27 197	0.41 180	0.17 164	0.13 128	0.27 180	0.29 180	0.41 191	0.34 227	0.42 195	0.26 205	0.43 243	0.32 199	0.11 126	0.16 149	0.29 160	0.30 175	0.40 199	0.30 147

RAFT+CT+SA	0.23 136	0.20 139	0.16 152	0.19 158	0.13 116	0.15 120	0.12 154	0.33 138	0.19 143	0.44 189	0.14 87	0.34 148	0.29 272	0.09 101	0.23 132	0.29 180	0.27 106	0.22 115	0.31 124	0.19 143	0.31 123	0.35 222	0.07 79	0.17 162	0.29 160	0.27 149	0.31 138	0.28 137

ARAFT	0.24 139	0.20 139	0.15 143	0.20 168	0.16 139	0.20 163	0.10 130	0.32 134	0.19 143	0.45 197	0.24 172	0.34 148	0.13 120	0.10 108	0.24 139	0.25 132	0.41 191	0.34 227	0.34 140	0.16 115	0.35 149	0.21 119	0.11 126	0.13 116	0.29 160	0.24 126	0.32 150	0.29 142

MMNet	0.20 115	0.20 139	0.17 167	0.21 173	0.17 148	0.20 163	0.14 176	0.23 107	0.16 118	0.19 103	0.20 143	0.27 111	0.11 102	0.22 251	0.21 123	0.21 105	0.27 106	0.24 134	0.29 112	0.18 131	0.23 98	0.15 80	0.12 137	0.15 137	0.23 116	0.23 120	0.22 91	0.25 124

CCAANet	0.22 127	0.20 139	0.23 230	0.20 168	0.18 165	0.19 154	0.19 226	0.21 105	0.24 210	0.19 103	0.23 166	0.35 154	0.19 186	0.14 136	0.29 197	0.27 153	0.28 108	0.24 134	0.21 89	0.17 120	0.30 117	0.19 106	0.15 198	0.13 116	0.25 132	0.23 120	0.25 112	0.33 160

GANet	0.22 127	0.20 139	0.20 194	0.22 180	0.23 212	0.24 193	0.19 226	0.31 131	0.17 125	0.24 111	0.21 153	0.29 121	0.14 129	0.14 136	0.21 123	0.24 122	0.29 115	0.31 201	0.24 98	0.15 104	0.24 102	0.19 106	0.16 210	0.17 162	0.23 116	0.21 108	0.26 115	0.24 121

PWCDC_ROB	0.45 282	0.20 139	0.30 271	0.20 168	0.33 290	0.23 187	0.29 280	0.26 114	0.96 386	0.21 107	0.54 322	0.30 130	2.04 395	0.49 361	0.51 327	0.41 305	0.38 161	0.41 305	0.39 173	0.37 283	0.37 170	0.61 363	0.35 324	0.31 302	0.24 124	0.49 271	0.35 165	0.53 258

HNOStereo	0.26 152	0.21 154	0.16 152	0.18 154	0.17 148	0.19 154	0.12 154	0.50 247	0.18 137	0.46 211	0.20 143	0.47 216	0.15 141	0.15 147	0.23 132	0.25 132	0.36 150	0.24 134	0.38 167	0.21 162	0.38 183	0.32 199	0.12 137	0.15 137	0.26 139	0.30 175	0.31 138	0.39 195

CGFBStereo	0.22 127	0.21 154	0.13 111	0.14 116	0.13 116	0.20 163	0.11 142	0.44 193	0.14 94	0.43 173	0.18 121	0.41 180	0.11 102	0.13 128	0.20 110	0.21 105	0.34 134	0.21 108	0.32 130	0.17 120	0.33 135	0.23 129	0.11 126	0.13 116	0.24 124	0.27 149	0.29 131	0.22 109

YMNet	0.22 127	0.21 154	0.17 167	0.21 173	0.17 148	0.20 163	0.17 208	0.26 114	0.24 210	0.18 98	0.15 95	0.31 134	0.17 164	0.21 239	0.24 139	0.24 122	0.26 103	0.22 115	0.30 117	0.15 104	0.26 108	0.22 125	0.14 171	0.14 128	0.26 139	0.23 120	0.27 122	0.26 128

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 139	0.21 154	0.13 111	0.15 124	0.14 122	0.13 98	0.08 103	0.38 158	0.17 125	0.48 235	0.20 143	0.29 121	0.13 120	0.13 128	0.25 154	0.25 132	0.38 161	0.26 152	0.36 155	0.19 143	0.37 170	0.26 146	0.10 118	0.13 116	0.23 116	0.24 126	0.32 150	0.41 203

HUF	0.21 121	0.21 154	0.14 125	0.17 139	0.18 165	0.15 120	0.09 112	0.35 144	0.15 104	0.36 134	0.15 95	0.23 88	0.15 141	0.14 136	0.19 100	0.21 105	0.28 108	0.19 96	0.34 140	0.17 120	0.36 160	0.28 162	0.11 126	0.14 128	0.22 108	0.18 92	0.27 122	0.20 98

HH	0.43 272	0.21 154	0.55 352	0.33 247	0.26 237	0.40 277	0.29 280	0.52 281	0.27 248	0.54 301	0.26 192	0.57 270	0.17 164	0.22 251	0.33 232	0.46 323	0.49 274	0.40 297	0.92 322	0.42 308	0.63 355	0.49 320	0.17 225	0.25 259	0.47 263	0.60 312	0.64 315	0.82 333

HanStereo	0.43 272	0.21 154	0.55 352	0.33 247	0.26 237	0.40 277	0.29 280	0.52 281	0.27 248	0.54 301	0.26 192	0.57 270	0.17 164	0.22 251	0.33 232	0.46 323	0.49 274	0.40 297	0.92 322	0.42 308	0.63 355	0.49 320	0.17 225	0.25 259	0.47 263	0.60 312	0.64 315	0.82 333

CAS	0.27 160	0.21 154	0.17 167	0.21 173	0.17 148	0.18 146	0.09 112	0.33 138	0.20 163	0.33 126	0.38 242	0.29 121	0.19 186	0.17 169	0.28 190	0.26 142	0.37 154	0.26 152	0.38 167	0.20 153	0.29 115	0.27 153	0.16 210	0.18 176	0.36 196	0.36 217	0.40 199	0.55 264

TESTraft	0.25 146	0.21 154	0.15 143	0.15 124	0.16 139	0.14 107	0.13 166	0.28 121	0.26 238	0.41 151	0.19 137	0.27 111	0.30 279	0.07 78	0.24 139	0.31 215	0.34 134	0.24 134	0.30 117	0.18 131	0.35 149	0.39 251	0.09 113	0.17 162	0.34 183	0.33 196	0.35 165	0.31 150

FETCStereo	0.24 139	0.22 163	0.13 111	0.14 116	0.14 122	0.19 154	0.11 142	0.47 221	0.15 104	0.44 189	0.17 109	0.45 200	0.13 120	0.14 136	0.22 129	0.23 118	0.35 140	0.22 115	0.33 136	0.18 131	0.35 149	0.27 153	0.12 137	0.13 116	0.23 116	0.28 165	0.32 150	0.24 121

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 178	0.22 163	0.21 206	0.23 190	0.18 165	0.19 154	0.12 154	0.44 193	0.35 303	0.43 173	0.40 255	0.40 175	0.21 204	0.18 181	0.32 226	0.29 180	0.42 201	0.31 201	0.37 160	0.27 218	0.35 149	0.33 206	0.13 158	0.18 176	0.37 200	0.51 280	0.31 138	0.47 232

AASNet	0.20 115	0.22 163	0.15 143	0.21 173	0.18 165	0.24 193	0.17 208	0.23 107	0.14 94	0.22 108	0.26 192	0.21 75	0.13 120	0.16 161	0.20 110	0.22 114	0.28 108	0.23 124	0.24 98	0.19 143	0.23 98	0.19 106	0.12 137	0.16 149	0.23 116	0.21 108	0.22 91	0.19 93

raft+_RVC	0.25 146	0.22 163	0.17 167	0.19 158	0.18 165	0.18 146	0.13 166	0.38 158	0.19 143	0.46 211	0.30 203	0.34 148	0.16 151	0.13 128	0.25 154	0.26 142	0.33 131	0.27 162	0.37 160	0.19 143	0.36 160	0.26 146	0.10 118	0.15 137	0.30 166	0.29 170	0.36 182	0.30 147

AFF-stereo	0.22 127	0.22 163	0.18 178	0.15 124	0.13 116	0.20 163	0.09 112	0.38 158	0.19 143	0.42 163	0.20 143	0.30 130	0.11 102	0.08 90	0.19 100	0.24 122	0.28 108	0.19 96	0.35 147	0.15 104	0.29 115	0.19 106	0.09 113	0.12 108	0.27 147	0.28 165	0.32 150	0.24 121

CEFStereo	0.22 127	0.23 168	0.12 105	0.15 124	0.13 116	0.22 180	0.12 154	0.44 193	0.15 104	0.43 173	0.15 95	0.41 180	0.12 115	0.14 136	0.21 123	0.21 105	0.34 134	0.21 108	0.32 130	0.18 131	0.33 135	0.24 136	0.11 126	0.13 116	0.22 108	0.27 149	0.26 115	0.23 116

SCION-MonSter(vits)	0.13 74	0.23 168	0.15 143	0.21 173	0.20 187	0.20 163	0.11 142	0.10 56	0.10 44	0.10 49	0.12 67	0.12 39	0.08 66	0.05 36	0.14 42	0.16 54	0.16 58	0.12 24	0.15 49	0.10 43	0.14 46	0.11 31	0.05 32	0.05 5	0.17 80	0.14 33	0.16 38	0.16 74

castereo++	0.31 188	0.23 168	0.18 178	0.32 241	0.17 148	0.16 132	0.13 166	0.50 247	0.25 223	0.55 318	0.24 172	0.59 286	0.16 151	0.16 161	0.25 154	0.29 180	0.46 244	0.30 194	0.45 207	0.25 194	0.47 276	0.41 264	0.13 158	0.22 222	0.35 191	0.37 224	0.49 248	0.36 172

castereo	0.32 195	0.23 168	0.18 178	0.26 208	0.20 187	0.22 180	0.14 176	0.48 230	0.25 223	0.54 301	0.30 203	0.52 241	0.16 151	0.15 147	0.27 180	0.31 215	0.48 265	0.29 178	0.52 231	0.26 205	0.48 280	0.39 251	0.14 171	0.18 176	0.40 227	0.39 239	0.38 190	0.44 217

MGS-Stereo	0.24 139	0.23 168	0.16 152	0.16 135	0.14 122	0.14 107	0.10 130	0.34 141	0.14 94	0.28 119	0.20 143	0.24 97	0.13 120	0.17 169	0.25 154	0.26 142	0.40 177	0.34 227	0.39 173	0.25 194	0.36 160	0.25 141	0.14 171	0.17 162	0.26 139	0.24 126	0.35 165	0.34 165

GMOStereo	0.30 178	0.23 168	0.16 152	0.19 158	0.18 165	0.21 172	0.13 166	0.46 211	0.25 223	0.56 328	0.24 172	0.43 186	0.26 248	0.16 161	0.27 180	0.28 159	0.40 177	0.29 178	0.44 202	0.23 178	0.42 227	0.45 291	0.12 137	0.16 149	0.42 239	0.38 227	0.48 234	0.31 150

error version	0.30 178	0.23 168	0.16 152	0.19 158	0.18 165	0.21 172	0.13 166	0.46 211	0.25 223	0.56 328	0.24 172	0.43 186	0.26 248	0.16 161	0.27 180	0.28 159	0.40 177	0.29 178	0.44 202	0.23 178	0.42 227	0.45 291	0.12 137	0.16 149	0.42 239	0.38 227	0.48 234	0.31 150

test-v	0.30 178	0.23 168	0.16 152	0.19 158	0.18 165	0.21 172	0.13 166	0.46 211	0.25 223	0.56 328	0.24 172	0.43 186	0.26 248	0.16 161	0.27 180	0.28 159	0.40 177	0.29 178	0.44 202	0.23 178	0.42 227	0.45 291	0.12 137	0.16 149	0.42 239	0.38 227	0.48 234	0.31 150

test-2	0.30 178	0.23 168	0.16 152	0.19 158	0.18 165	0.21 172	0.13 166	0.46 211	0.25 223	0.56 328	0.24 172	0.43 186	0.26 248	0.16 161	0.27 180	0.28 159	0.40 177	0.29 178	0.44 202	0.23 178	0.42 227	0.45 291	0.12 137	0.16 149	0.42 239	0.38 227	0.48 234	0.31 150

depth_test_26	0.32 195	0.24 177	0.18 178	0.15 124	0.16 139	0.18 146	0.11 142	0.58 325	0.21 175	0.66 371	0.19 137	0.86 336	0.16 151	0.19 203	0.26 166	0.32 229	0.59 337	0.30 194	0.54 243	0.22 169	0.57 337	0.30 178	0.18 244	0.17 162	0.29 160	0.32 187	0.35 165	0.35 169

LGCAT	0.27 160	0.24 177	0.16 152	0.17 139	0.16 139	0.21 172	0.14 176	0.41 170	0.21 175	0.43 173	0.23 166	0.36 159	0.15 141	0.18 181	0.26 166	0.28 159	0.47 252	0.25 144	0.37 160	0.24 189	0.42 227	0.27 153	0.22 277	0.20 202	0.31 170	0.31 182	0.35 165	0.37 176

TestStereo1	0.26 152	0.24 177	0.15 143	0.17 139	0.17 148	0.17 137	0.13 166	0.32 134	0.24 210	0.43 173	0.18 121	0.27 111	0.33 294	0.08 90	0.25 154	0.30 196	0.35 140	0.24 134	0.32 130	0.19 143	0.36 160	0.40 259	0.12 137	0.17 162	0.34 183	0.33 196	0.39 194	0.31 150

IER	0.29 170	0.24 177	0.24 240	0.24 192	0.21 195	0.25 202	0.17 208	0.35 144	0.21 175	0.36 134	0.45 286	0.51 231	0.20 193	0.24 281	0.32 226	0.29 180	0.38 161	0.31 201	0.33 136	0.23 178	0.33 135	0.27 153	0.20 269	0.19 192	0.30 166	0.32 187	0.35 165	0.39 195

SA-5K	0.26 152	0.24 177	0.15 143	0.17 139	0.17 148	0.17 137	0.13 166	0.32 134	0.24 210	0.43 173	0.18 121	0.27 111	0.33 294	0.08 90	0.25 154	0.30 196	0.35 140	0.24 134	0.32 130	0.19 143	0.36 160	0.40 259	0.12 137	0.17 162	0.34 183	0.33 196	0.39 194	0.31 150

test-1	0.45 282	0.24 177	0.22 220	0.28 220	0.29 266	0.50 313	0.29 280	0.58 325	0.32 285	0.55 318	0.41 260	0.58 276	0.30 279	0.20 220	0.39 268	0.39 288	0.50 291	0.40 297	1.04 337	0.38 290	0.52 305	0.63 367	0.17 225	0.32 308	0.60 326	0.69 337	0.58 295	0.89 342

XX-Stereo	8.90 429	0.24 177	0.17 167	0.40 287	0.21 195	0.44 296	0.17 208	0.55 306	0.23 201	0.52 278	0.45 286	0.58 276	0.16 151	0.20 220	0.40 276	0.47 330	0.49 274	0.37 266	0.63 273	0.38 290	0.48 280	0.38 250	0.14 171	0.20 202	229.91 449	0.56 298	0.60 304	0.99 349

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 146	0.24 177	0.21 206	0.17 139	0.15 129	0.18 146	0.10 130	0.47 221	0.19 143	0.43 173	0.22 160	0.39 169	0.13 120	0.10 108	0.23 132	0.25 132	0.32 129	0.21 108	0.39 173	0.18 131	0.34 140	0.23 129	0.12 137	0.17 162	0.35 191	0.27 149	0.34 162	0.33 160

WQFJA1++	11.74 433	0.25 185	0.19 191	105.43 448	0.22 205	101.87 448	100.92 448	0.47 221	0.21 175	0.43 173	0.35 221	0.71 317	0.43 328	0.18 181	0.26 166	0.33 241	0.43 210	0.30 194	0.71 287	0.22 169	0.42 227	0.36 235	0.16 210	0.15 137	0.41 233	0.35 211	0.63 313	0.66 301

LoS_RVC	0.29 170	0.25 185	0.22 220	0.15 124	0.19 177	0.18 146	0.12 154	0.37 151	0.21 175	0.42 163	0.38 242	0.32 139	0.20 193	0.18 181	0.31 215	0.27 153	0.34 134	0.28 168	0.43 198	0.21 162	0.42 227	0.33 206	0.15 198	0.23 233	0.48 274	0.34 204	0.41 206	0.46 223

tt_ll	0.29 170	0.25 185	0.22 220	0.15 124	0.19 177	0.18 146	0.12 154	0.37 151	0.21 175	0.42 163	0.38 242	0.32 139	0.20 193	0.18 181	0.31 215	0.27 153	0.34 134	0.28 168	0.43 198	0.21 162	0.42 227	0.33 206	0.15 198	0.23 233	0.48 274	0.34 204	0.41 206	0.46 223

anonymity	1.14 375	0.25 185	0.65 372	0.38 275	0.28 260	0.36 262	0.21 237	0.56 313	0.26 238	0.53 290	18.98 442	0.52 241	0.22 218	0.20 220	0.31 215	0.44 319	0.48 265	0.32 213	0.83 306	0.45 325	0.48 280	0.46 299	0.18 244	0.22 222	0.68 341	0.98 379	0.58 295	0.98 348

test-3	0.33 206	0.25 185	0.20 194	0.25 197	0.25 224	0.24 193	0.15 190	0.50 247	0.21 175	0.51 268	0.24 172	0.63 298	0.24 235	0.17 169	0.34 245	0.29 180	0.45 232	0.31 201	0.84 309	0.30 244	0.41 217	0.42 271	0.12 137	0.20 202	0.31 170	0.27 149	0.41 206	0.38 186

test_1	0.33 206	0.25 185	0.20 194	0.25 197	0.25 224	0.24 193	0.15 190	0.50 247	0.21 175	0.51 268	0.24 172	0.64 300	0.24 235	0.16 161	0.34 245	0.29 180	0.45 232	0.31 201	0.85 311	0.30 244	0.41 217	0.42 271	0.12 137	0.20 202	0.31 170	0.27 149	0.41 206	0.38 186

test_3	0.35 218	0.25 185	0.20 194	0.25 197	0.25 224	0.23 187	0.15 190	0.51 263	0.23 201	0.54 301	0.24 172	0.67 305	0.28 266	0.17 169	0.34 245	0.31 215	0.45 232	0.33 219	0.86 313	0.32 259	0.44 252	0.50 327	0.11 126	0.22 222	0.38 207	0.38 227	0.41 206	0.37 176

CREStereo++_RVC	0.32 195	0.25 185	0.18 178	0.23 190	0.25 224	0.22 180	0.15 190	0.45 202	0.26 238	0.48 235	0.28 198	0.48 219	0.44 329	0.18 181	0.26 166	0.30 196	0.47 252	0.25 144	0.38 167	0.23 178	0.41 217	0.30 178	0.13 158	0.24 246	0.40 227	0.32 187	0.51 264	0.52 254
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	0.40 246	0.25 185	0.18 178	0.29 224	0.27 247	0.33 243	0.17 208	0.37 151	0.20 163	0.45 197	0.21 153	0.31 134	0.26 248	0.22 251	0.61 349	0.56 364	0.51 298	0.68 385	0.97 330	0.74 378	0.43 243	0.35 222	0.85 390	0.22 222	0.27 147	0.32 187	0.49 248	0.38 186

XX-TBD	0.40 246	0.25 185	0.18 178	0.29 224	0.27 247	0.33 243	0.17 208	0.37 151	0.20 163	0.45 197	0.21 153	0.31 134	0.26 248	0.22 251	0.61 349	0.56 364	0.51 298	0.68 385	0.97 330	0.74 378	0.43 243	0.35 222	0.85 390	0.22 222	0.27 147	0.32 187	0.49 248	0.38 186

raftrobust	0.31 188	0.25 185	0.21 206	0.22 180	0.21 195	0.19 154	0.14 176	0.49 237	0.18 137	0.54 301	0.34 216	0.44 192	0.18 177	0.16 161	0.35 254	0.31 215	0.42 201	0.32 213	0.42 195	0.29 237	0.41 217	0.31 188	0.14 171	0.17 162	0.41 233	0.38 227	0.38 190	0.38 186

UPFNet	0.28 166	0.25 185	0.26 258	0.26 208	0.23 212	0.30 223	0.21 237	0.34 141	0.25 223	0.35 133	0.32 208	0.33 143	0.21 204	0.23 272	0.31 215	0.28 159	0.37 154	0.31 201	0.37 160	0.23 178	0.27 114	0.24 136	0.18 244	0.20 202	0.28 157	0.29 170	0.32 150	0.29 142

DMCA-RVC	0.31 188	0.25 185	0.28 264	0.25 197	0.27 247	0.24 193	0.25 264	0.36 146	0.31 282	0.33 126	0.38 242	0.54 250	0.24 235	0.20 220	0.40 276	0.35 262	0.35 140	0.34 227	0.35 147	0.29 237	0.37 170	0.33 206	0.22 277	0.24 246	0.29 160	0.29 170	0.36 182	0.41 203

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 242	0.26 198	0.16 152	0.37 267	0.51 339	0.62 339	0.37 300	0.49 237	0.20 163	0.61 354	0.24 172	0.67 305	0.16 151	0.18 181	0.24 139	0.31 215	0.47 252	0.34 227	0.53 240	0.26 205	0.44 252	0.41 264	0.12 137	0.19 192	0.43 246	0.34 204	0.57 292	1.07 354

CASnet	0.30 178	0.26 198	0.18 178	0.22 180	0.20 187	0.27 211	0.12 154	0.48 230	0.24 210	0.54 301	0.35 221	0.55 256	0.21 204	0.19 203	0.27 180	0.25 132	0.37 154	0.23 124	0.54 243	0.20 153	0.42 227	0.31 188	0.15 198	0.18 176	0.30 166	0.27 149	0.40 199	0.42 209
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.34 213	0.26 198	0.24 240	0.24 192	0.18 165	0.35 256	0.16 203	0.33 138	0.21 175	0.42 163	0.73 361	0.44 192	0.35 301	0.18 181	0.30 205	0.34 254	0.43 210	0.28 168	0.86 313	0.33 267	0.40 202	0.26 146	0.17 225	0.18 176	0.39 216	0.29 170	0.46 222	0.39 195

CIPLG	0.29 170	0.26 198	0.17 167	0.22 180	0.17 148	0.24 193	0.14 176	0.50 247	0.17 125	0.46 211	0.37 234	0.45 200	0.22 218	0.25 289	0.30 205	0.30 196	0.43 210	0.29 178	0.39 173	0.28 226	0.40 202	0.28 162	0.13 158	0.18 176	0.31 170	0.25 136	0.32 150	0.29 142

IPLGR_C	0.29 170	0.26 198	0.17 167	0.22 180	0.17 148	0.24 193	0.14 176	0.50 247	0.17 125	0.46 211	0.37 234	0.45 200	0.24 235	0.25 289	0.30 205	0.30 196	0.43 210	0.30 194	0.39 173	0.28 226	0.40 202	0.28 162	0.13 158	0.17 162	0.31 170	0.26 142	0.32 150	0.30 147

ACRE	0.29 170	0.26 198	0.17 167	0.22 180	0.17 148	0.24 193	0.14 176	0.50 247	0.17 125	0.46 211	0.37 234	0.45 200	0.23 227	0.25 289	0.30 205	0.30 196	0.43 210	0.29 178	0.39 173	0.29 237	0.40 202	0.27 153	0.13 158	0.18 176	0.30 166	0.26 142	0.32 150	0.29 142

DN	3.32 410	0.27 204	0.22 220	0.52 318	0.26 237	50.28 446	0.25 264	0.47 221	0.27 248	0.43 173	0.41 260	29.13 439	0.17 164	0.23 272	0.29 197	0.39 288	0.48 265	0.37 266	0.59 263	0.29 237	0.45 264	0.41 264	0.26 296	0.25 259	0.82 373	0.66 328	0.60 304	0.88 340

zero-FE	3.48 412	0.27 204	0.16 152	17.31 440	0.30 276	65.22 447	0.79 375	0.55 306	0.23 201	0.51 268	0.40 255	1.20 359	0.36 305	0.21 239	0.29 197	0.32 229	0.50 291	0.34 227	1.61 359	0.28 226	0.58 341	0.44 284	0.16 210	0.19 192	0.34 183	0.31 182	0.49 248	0.51 248

Any-RAFT	0.43 272	0.27 204	0.51 343	0.37 267	0.28 260	0.31 231	0.21 237	0.50 247	0.26 238	0.48 235	0.54 322	0.57 270	0.19 186	0.19 203	0.33 232	0.37 277	0.49 274	0.34 227	0.83 306	0.33 267	0.53 312	0.42 271	0.17 225	0.23 233	0.70 345	0.84 358	0.50 257	0.89 342

raft_robust	0.34 213	0.27 204	0.19 191	0.29 224	0.22 205	0.22 180	0.16 203	0.52 281	0.28 260	0.64 363	0.25 189	0.48 219	0.26 248	0.18 181	0.32 226	0.33 241	0.44 225	0.34 227	0.52 231	0.28 226	0.44 252	0.47 309	0.12 137	0.21 216	0.44 250	0.44 254	0.49 248	0.46 223

SA	0.30 178	0.27 204	0.17 167	0.18 154	0.17 148	0.24 193	0.10 130	0.47 221	0.26 238	0.54 301	0.20 143	0.46 210	0.14 129	0.12 121	0.30 205	0.30 196	0.41 191	0.30 194	0.40 183	0.23 178	0.37 170	0.37 242	0.10 118	0.20 202	0.41 233	0.38 227	0.49 248	0.37 176

CREStereo	0.32 195	0.27 204	0.22 220	0.25 197	0.20 187	0.22 180	0.12 154	0.49 237	0.20 163	0.50 252	0.24 172	0.54 250	0.22 218	0.20 220	0.29 197	0.33 241	0.49 274	0.26 152	0.41 190	0.22 169	0.46 270	0.30 178	0.15 198	0.21 216	0.39 216	0.34 204	0.48 234	0.52 254
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	0.28 166	0.27 204	0.21 206	0.22 180	0.21 195	0.22 180	0.15 190	0.41 170	0.22 193	0.50 252	0.35 221	0.44 192	0.21 204	0.17 169	0.26 166	0.24 122	0.33 131	0.31 201	0.31 124	0.19 143	0.32 128	0.28 162	0.16 210	0.18 176	0.31 170	0.28 165	0.44 220	0.42 209
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	0.57 328	0.28 211	0.16 152	2.12 391	0.35 296	3.65 421	0.55 349	0.55 306	0.22 193	0.52 278	0.33 211	0.84 333	0.31 285	0.21 239	0.28 190	0.32 229	0.49 274	0.33 219	0.73 291	0.28 226	0.53 312	0.44 284	0.16 210	0.19 192	0.35 191	0.31 182	0.48 234	0.49 242

S2M2_L	0.31 188	0.28 211	0.29 267	0.21 173	0.22 205	0.30 223	0.19 226	0.44 193	0.20 163	0.52 278	0.17 109	0.37 164	0.13 120	0.27 301	0.33 232	0.31 215	0.49 274	0.28 168	0.41 190	0.28 226	0.43 243	0.28 162	0.22 277	0.22 222	0.32 179	0.30 175	0.46 222	0.50 244
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.31 188	0.28 211	0.22 220	0.25 197	0.20 187	0.21 172	0.12 154	0.49 237	0.20 163	0.52 278	0.24 172	0.55 256	0.22 218	0.20 220	0.28 190	0.32 229	0.48 265	0.26 152	0.41 190	0.22 169	0.45 264	0.30 178	0.14 171	0.21 216	0.38 207	0.35 211	0.49 248	0.53 258

MSKI-zero shot	0.46 287	0.28 211	0.20 194	0.31 232	0.27 247	0.33 243	0.24 260	0.56 313	0.24 210	0.53 290	0.40 255	0.55 256	0.21 204	0.19 203	0.33 232	0.42 312	0.51 298	0.36 249	1.37 352	0.41 302	0.52 305	0.47 309	0.16 210	0.23 233	0.49 281	1.13 389	0.80 352	0.78 320

anonymousdsp2	0.26 152	0.28 211	0.18 178	0.19 158	0.16 139	0.21 172	0.14 176	0.37 151	0.19 143	0.38 145	0.22 160	0.36 159	0.16 151	0.14 136	0.22 129	0.26 142	0.36 150	0.25 144	0.56 251	0.21 162	0.37 170	0.31 188	0.13 158	0.18 176	0.31 170	0.25 136	0.38 190	0.29 142

EGLCR-Stereo	0.32 195	0.28 211	0.18 178	0.24 192	0.25 224	0.33 243	0.11 142	0.48 230	0.20 163	0.49 246	0.19 137	0.49 223	0.15 141	0.17 169	0.24 139	0.28 159	0.45 232	0.31 201	0.45 207	0.25 194	0.49 286	0.41 264	0.14 171	0.18 176	0.34 183	0.31 182	0.74 344	0.57 273

IPLG	0.30 178	0.28 211	0.24 240	0.22 180	0.20 187	0.25 202	0.15 190	0.45 202	0.19 143	0.45 197	0.28 198	0.45 200	0.18 177	0.23 272	0.33 232	0.29 180	0.43 210	0.35 243	0.40 183	0.28 226	0.35 149	0.44 284	0.12 137	0.20 202	0.35 191	0.36 217	0.37 186	0.37 176

sAnonymous2	0.40 246	0.28 211	0.24 240	0.25 197	0.23 212	0.32 239	0.22 245	0.56 313	0.30 277	0.41 151	0.38 242	0.39 169	0.29 272	0.18 181	0.46 307	0.50 344	0.53 313	0.49 339	0.80 303	0.42 308	0.53 312	0.56 349	0.19 256	0.25 259	0.50 287	0.52 283	0.51 264	0.56 268

CroCo_RVC	0.40 246	0.28 211	0.24 240	0.25 197	0.23 212	0.32 239	0.22 245	0.56 313	0.30 277	0.41 151	0.38 242	0.39 169	0.29 272	0.18 181	0.46 307	0.50 344	0.53 313	0.49 339	0.80 303	0.42 308	0.53 312	0.56 349	0.19 256	0.25 259	0.50 287	0.52 283	0.51 264	0.56 268

UNet	0.32 195	0.28 211	0.27 260	0.29 224	0.27 247	0.31 231	0.21 237	0.41 170	0.26 238	0.41 151	0.37 234	0.39 169	0.28 266	0.25 289	0.31 215	0.30 196	0.43 210	0.35 243	0.39 173	0.26 205	0.33 135	0.32 199	0.19 256	0.26 270	0.34 183	0.37 224	0.37 186	0.41 203

PMTNet	0.33 206	0.28 211	0.20 194	0.26 208	0.22 205	0.20 163	0.19 226	0.45 202	0.21 175	0.50 252	0.24 172	0.52 241	0.15 141	0.18 181	0.31 215	0.33 241	0.47 252	0.28 168	0.55 246	0.25 194	0.46 270	0.27 153	0.16 210	0.16 149	0.46 257	0.37 224	0.48 234	0.64 293

R-Stereo Train	0.40 246	0.28 211	0.29 267	0.33 247	0.27 247	0.37 265	0.14 176	0.51 263	0.25 223	0.54 301	0.42 270	0.56 262	0.26 248	0.21 239	0.34 245	0.41 305	0.52 307	0.38 276	0.70 285	0.37 283	0.51 298	0.48 314	0.17 225	0.28 282	0.54 299	0.65 322	0.46 222	0.62 284

RAFT-Stereo	0.40 246	0.28 211	0.29 267	0.33 247	0.27 247	0.37 265	0.14 176	0.51 263	0.25 223	0.54 301	0.42 270	0.56 262	0.26 248	0.21 239	0.34 245	0.41 305	0.52 307	0.38 276	0.70 285	0.37 283	0.51 298	0.48 314	0.17 225	0.28 282	0.54 299	0.65 322	0.46 222	0.62 284
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G2L-Stereo	0.32 195	0.29 224	0.21 206	0.25 197	0.27 247	0.27 211	0.18 218	0.43 189	0.25 223	0.44 189	0.45 286	0.40 175	0.30 279	0.21 239	0.29 197	0.31 215	0.42 201	0.32 213	0.34 140	0.24 189	0.35 149	0.30 178	0.21 273	0.20 202	0.37 200	0.41 245	0.42 213	0.39 195

Reg-Stereo(zero)	0.38 231	0.29 224	0.31 281	0.30 229	0.21 195	0.31 231	0.22 245	0.54 296	0.26 238	0.53 290	0.61 343	0.55 256	0.23 227	0.21 239	0.24 139	0.34 254	0.43 210	0.33 219	0.79 299	0.25 194	0.42 227	0.42 271	0.16 210	0.24 246	0.39 216	0.43 251	0.53 277	0.63 289

FLISNet	0.38 231	0.29 224	0.31 281	0.30 229	0.21 195	0.31 231	0.22 245	0.54 296	0.26 238	0.53 290	0.61 343	0.55 256	0.23 227	0.21 239	0.24 139	0.34 254	0.43 210	0.33 219	0.79 299	0.25 194	0.42 227	0.42 271	0.16 210	0.24 246	0.39 216	0.43 251	0.53 277	0.63 289

Sa-1000	0.32 195	0.29 224	0.17 167	0.20 168	0.20 187	0.23 187	0.10 130	0.49 237	0.28 260	0.55 318	0.26 192	0.46 210	0.17 164	0.20 220	0.31 215	0.31 215	0.45 232	0.33 219	0.50 226	0.22 169	0.41 217	0.43 278	0.14 171	0.20 202	0.42 239	0.41 245	0.51 264	0.40 200

BEATNet_4x	0.35 218	0.29 224	0.24 240	0.27 214	0.26 237	0.26 208	0.22 245	0.45 202	0.28 260	0.57 341	0.33 211	0.49 223	0.28 266	0.19 203	0.35 254	0.33 241	0.40 177	0.40 297	0.39 173	0.25 194	0.46 270	0.47 309	0.21 273	0.25 259	0.36 196	0.34 204	0.51 264	0.48 239

DeepPrunerF	0.55 320	0.29 224	0.30 271	0.37 267	0.86 381	0.30 223	0.37 300	0.42 176	0.34 300	0.34 130	0.53 319	0.34 148	0.22 218	0.31 317	0.38 265	0.40 295	0.42 201	0.34 227	0.56 251	0.36 278	0.41 217	0.33 206	0.27 301	0.26 270	4.90 433	0.50 274	0.38 190	0.46 223

CVANet_RVC	0.22 127	0.29 224	0.21 206	0.29 224	0.22 205	0.25 202	0.15 190	0.27 118	0.16 118	0.24 111	0.34 216	0.23 88	0.19 186	0.14 136	0.20 110	0.22 114	0.25 99	0.24 134	0.24 98	0.17 120	0.24 102	0.17 96	0.13 158	0.18 176	0.23 116	0.19 99	0.22 91	0.23 116

DF	0.42 266	0.30 231	0.20 194	0.31 232	0.20 187	0.37 265	0.19 226	0.53 289	0.23 201	0.51 268	0.36 228	0.69 314	0.16 151	0.18 181	0.33 232	0.40 295	0.47 252	0.37 266	1.61 359	0.36 278	0.50 293	0.43 278	0.17 225	0.20 202	0.42 239	0.38 227	0.67 322	0.73 313

gcap_with_dpt	0.40 246	0.30 231	0.20 194	0.55 328	0.29 266	0.35 256	0.19 226	0.53 289	0.28 260	0.56 328	0.36 228	0.80 329	0.29 272	0.25 289	0.29 197	0.35 262	0.49 274	0.38 276	0.52 231	0.31 251	0.50 293	0.46 299	0.17 225	0.26 270	0.46 257	0.36 217	0.55 285	0.74 315

GCAP-BAT	0.40 246	0.30 231	0.20 194	0.55 328	0.29 266	0.35 256	0.19 226	0.53 289	0.28 260	0.56 328	0.36 228	0.80 329	0.29 272	0.25 289	0.29 197	0.35 262	0.49 274	0.38 276	0.52 231	0.31 251	0.50 293	0.46 299	0.17 225	0.26 270	0.46 257	0.36 217	0.55 285	0.74 315

rafts_anoy	0.29 170	0.30 231	0.23 230	0.22 180	0.24 219	0.23 187	0.14 176	0.44 193	0.18 137	0.44 189	0.34 216	0.40 175	0.16 151	0.14 136	0.33 232	0.30 196	0.40 177	0.37 266	0.40 183	0.25 194	0.38 183	0.29 174	0.12 137	0.20 202	0.38 207	0.33 196	0.35 165	0.41 203

sCroCo_RVC	0.40 246	0.30 231	0.24 240	0.24 192	0.22 205	0.29 219	0.18 218	0.50 247	0.32 285	0.44 189	0.33 211	0.37 164	0.37 313	0.17 169	0.45 303	0.60 375	0.55 325	0.47 333	0.64 278	0.39 295	0.68 371	0.62 365	0.22 277	0.31 302	0.48 274	0.44 254	0.58 295	0.48 239

HCRNet	0.24 139	0.30 231	0.15 143	0.34 255	0.15 129	0.25 202	0.15 190	0.30 128	0.14 94	0.69 376	0.32 208	0.39 169	0.14 129	0.17 169	0.20 110	0.20 101	0.30 121	0.22 115	0.33 136	0.15 104	0.24 102	0.15 80	0.16 210	0.12 108	0.20 96	0.24 126	0.24 110	0.22 109

EAI-Stereo	0.43 272	0.30 231	0.21 206	0.36 263	0.30 276	0.44 296	0.39 309	0.57 320	0.28 260	0.51 268	0.34 216	0.58 276	0.18 177	0.19 203	0.48 317	0.47 330	0.49 274	0.36 249	0.97 330	0.46 330	0.47 276	0.46 299	0.14 171	0.23 233	0.55 307	0.44 254	0.65 318	0.71 309

FINET	0.31 188	0.30 231	0.31 281	0.34 255	0.24 219	0.27 211	0.29 280	0.36 146	0.28 260	0.39 147	0.26 192	0.37 164	0.23 227	0.22 251	0.43 295	0.35 262	0.37 154	0.28 168	0.46 217	0.25 194	0.35 149	0.28 162	0.24 289	0.24 246	0.35 191	0.27 149	0.39 194	0.32 157

iResNetv2_ROB	0.37 228	0.30 231	0.23 230	0.34 255	0.29 266	0.38 270	0.22 245	0.46 211	0.25 223	0.46 211	0.56 329	0.56 262	0.41 324	0.22 251	0.30 205	0.29 180	0.40 177	0.34 227	0.66 280	0.31 251	0.40 202	0.32 199	0.23 285	0.30 292	0.44 250	0.36 217	0.50 257	0.46 223

DISCO	0.32 195	0.30 231	0.23 230	0.31 232	0.28 260	0.33 243	0.30 285	0.32 134	0.29 271	0.40 149	0.41 260	0.32 139	0.20 193	0.23 272	0.32 226	0.29 180	0.42 201	0.32 213	0.46 217	0.29 237	0.36 160	0.31 188	0.19 256	0.24 246	0.37 200	0.36 217	0.41 206	0.38 186

iResNet_ROB	0.35 218	0.30 231	0.27 260	0.32 241	0.21 195	0.33 243	0.22 245	0.45 202	0.27 248	0.45 197	0.42 270	0.38 167	0.48 333	0.19 203	0.28 190	0.29 180	0.45 232	0.36 249	0.55 246	0.24 189	0.37 170	0.27 153	0.19 256	0.25 259	0.44 250	0.39 239	0.47 228	0.47 232

coex_refinement	0.33 206	0.31 242	0.23 230	0.26 208	0.25 224	0.31 231	0.17 208	0.45 202	0.34 300	0.41 151	0.42 270	0.39 169	0.20 193	0.21 239	0.34 245	0.34 254	0.39 168	0.34 227	0.38 167	0.22 169	0.34 140	0.30 178	0.19 256	0.23 233	0.38 207	0.38 227	0.43 217	0.64 293

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 318	0.31 242	0.75 380	0.59 334	0.31 281	0.67 349	0.41 313	0.55 306	0.30 277	0.58 344	0.59 337	0.66 302	0.21 204	0.22 251	0.47 312	0.54 360	0.55 325	0.50 344	0.98 334	0.47 334	0.51 298	0.47 309	0.13 158	0.26 270	0.70 345	0.88 364	0.68 324	1.17 357

gcap-zeroshot	0.68 344	0.31 242	0.49 338	0.39 281	0.27 247	0.40 277	0.23 255	0.57 320	0.24 210	0.56 328	0.43 280	0.68 310	0.21 204	0.22 251	0.41 285	0.50 344	0.49 274	0.37 266	7.45 417	0.57 359	0.53 312	0.52 340	0.18 244	0.23 233	0.43 246	0.54 292	0.54 282	0.60 279

RAFT-Test	0.43 272	0.31 242	0.21 206	0.37 267	0.26 237	0.35 256	0.22 245	0.53 289	0.24 210	0.53 290	0.46 292	0.54 250	0.22 218	0.20 220	0.37 262	0.51 351	0.51 298	0.37 266	1.04 337	0.48 337	0.55 324	0.50 327	0.16 210	0.23 233	0.56 310	0.51 280	0.62 310	0.65 298

GLC_STEREO	0.36 223	0.31 242	0.29 267	0.31 232	0.27 247	0.30 223	0.23 255	0.49 237	0.22 193	0.54 301	0.43 280	0.48 219	0.21 204	0.22 251	0.29 197	0.31 215	0.54 322	0.33 219	0.47 221	0.30 244	0.60 349	0.46 299	0.18 244	0.24 246	0.39 216	0.28 165	0.57 292	0.42 209

LMCR-Stereo	0.37 228	0.31 242	0.23 230	0.25 197	0.25 224	0.33 243	0.19 226	0.44 193	0.27 248	0.45 197	0.35 221	0.51 231	0.34 296	0.21 239	0.35 254	0.35 262	0.50 291	0.38 276	0.74 293	0.41 302	0.46 270	0.44 284	0.20 269	0.23 233	0.40 227	0.38 227	0.51 264	0.51 248

RALCasStereoNet	0.30 178	0.31 242	0.21 206	0.28 220	0.23 212	0.22 180	0.15 190	0.45 202	0.19 143	0.48 235	0.30 203	0.44 192	0.19 186	0.14 136	0.33 232	0.30 196	0.44 225	0.38 276	0.39 173	0.25 194	0.41 217	0.26 146	0.13 158	0.21 216	0.40 227	0.33 196	0.35 165	0.38 186

RALAANet	0.29 170	0.31 242	0.23 230	0.22 180	0.21 195	0.23 187	0.16 203	0.38 158	0.19 143	0.33 126	0.38 242	0.35 154	0.18 177	0.15 147	0.33 232	0.29 180	0.38 161	0.37 266	0.48 223	0.27 218	0.36 160	0.29 174	0.15 198	0.20 202	0.34 183	0.30 175	0.35 165	0.35 169

FADNet-RVC-Resample	0.40 246	0.31 242	0.32 289	0.36 263	0.29 266	0.33 243	0.27 271	0.53 289	0.32 285	0.57 341	0.37 234	0.53 247	0.34 296	0.30 311	0.41 285	0.31 215	0.41 191	0.42 312	0.55 246	0.43 314	0.39 195	0.46 299	0.25 292	0.43 344	0.44 250	0.42 247	0.37 186	0.53 258

CFNet	0.34 213	0.31 242	0.25 251	0.38 275	0.32 285	0.30 223	0.23 255	0.46 211	0.26 238	0.41 151	0.36 228	0.58 276	0.30 279	0.24 281	0.28 190	0.26 142	0.39 168	0.34 227	0.37 160	0.26 205	0.35 149	0.22 125	0.17 225	0.24 246	0.47 263	0.39 239	0.46 222	0.51 248

PDISCO_ROB	0.34 213	0.31 242	0.32 289	0.28 220	0.24 219	0.30 223	0.21 237	0.36 146	0.24 210	0.27 116	0.35 221	0.32 139	0.24 235	0.18 181	0.36 260	0.40 295	0.40 177	0.51 349	0.36 155	0.31 251	0.44 252	0.40 259	0.17 225	0.25 259	0.41 233	0.43 251	0.62 310	0.46 223

DN-CSS_ROB	0.36 223	0.31 242	0.30 271	0.31 232	0.30 276	0.25 202	0.17 208	0.51 263	0.25 223	0.51 268	0.56 329	0.56 262	0.36 305	0.18 181	0.31 215	0.28 159	0.41 191	0.31 201	0.81 305	0.27 218	0.37 170	0.25 141	0.22 277	0.32 308	0.37 200	0.32 187	0.41 206	0.38 186

HLF11	0.33 206	0.32 254	0.22 220	0.31 232	0.22 205	0.29 219	0.15 190	0.51 263	0.29 271	0.44 189	0.37 234	0.44 192	0.20 193	0.20 220	0.33 232	0.31 215	0.43 210	0.36 249	0.64 278	0.26 205	0.34 140	0.33 206	0.19 256	0.23 233	0.38 207	0.40 243	0.37 186	0.47 232

model_zeroshot	0.45 282	0.32 254	0.20 194	0.27 214	0.29 266	0.35 256	0.23 255	0.54 296	0.27 248	0.53 290	0.38 242	0.69 314	0.20 193	0.20 220	0.46 307	0.50 344	0.55 325	0.39 289	1.20 348	0.52 352	0.52 305	0.49 320	0.19 256	0.28 282	0.59 320	0.65 322	0.52 274	0.88 340

AE-Stereo	0.38 231	0.32 254	0.23 230	0.34 255	0.25 224	0.29 219	0.16 203	0.49 237	0.24 210	0.55 318	0.22 160	0.67 305	0.23 227	0.19 203	0.33 232	0.35 262	0.52 307	0.41 305	0.59 263	0.37 283	0.50 293	0.50 327	0.14 171	0.30 292	0.51 290	0.46 260	0.55 285	0.48 239

iRaft-Stereo_20w	0.51 307	0.32 254	0.83 387	0.81 358	0.32 285	0.47 304	0.31 288	0.55 306	0.28 260	0.54 301	0.46 292	0.59 286	0.14 129	0.22 251	0.41 285	0.39 288	0.49 274	0.33 219	0.88 316	0.43 314	0.49 286	0.39 251	0.15 198	0.18 176	0.72 353	0.88 364	1.07 378	1.22 363

MIPNet	0.35 218	0.32 254	0.24 240	0.26 208	0.23 212	0.27 211	0.15 190	0.50 247	0.20 163	0.45 197	0.37 234	0.52 241	0.29 272	0.22 251	0.35 254	0.33 241	0.46 244	0.37 266	0.51 229	0.37 283	0.36 160	0.44 284	0.14 171	0.19 192	0.46 257	0.51 280	0.42 213	0.51 248

cross-raft	0.42 266	0.32 254	0.22 220	0.32 241	0.26 237	0.32 239	0.19 226	0.54 296	0.27 248	0.55 318	0.39 252	0.58 276	0.20 193	0.20 220	0.36 260	0.48 336	0.51 298	0.37 266	1.06 342	0.44 322	0.56 328	0.59 357	0.14 171	0.25 259	0.57 312	0.54 292	0.59 298	0.59 278

CFNet_pseudo	0.38 231	0.32 254	0.34 298	0.41 291	0.33 290	0.38 270	0.28 275	0.51 263	0.29 271	0.54 301	0.52 317	0.46 210	0.42 326	0.24 281	0.41 285	0.33 241	0.39 168	0.36 249	0.46 217	0.25 194	0.38 183	0.31 188	0.19 256	0.26 270	0.43 246	0.46 260	0.52 274	0.55 264

GMStereo	0.32 195	0.32 254	0.20 194	0.27 214	0.25 224	0.31 231	0.24 260	0.48 230	0.25 223	0.37 140	0.30 203	0.54 250	0.27 263	0.19 203	0.30 205	0.30 196	0.45 232	0.29 178	0.56 251	0.32 259	0.39 195	0.25 141	0.18 244	0.22 222	0.39 216	0.30 175	0.47 228	0.33 160
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.32 195	0.32 254	0.25 251	0.27 214	0.27 247	0.28 216	0.17 208	0.39 165	0.23 201	0.40 149	0.56 329	0.33 143	0.19 186	0.24 281	0.30 205	0.34 254	0.44 225	0.39 289	0.41 190	0.28 226	0.39 195	0.32 199	0.18 244	0.25 259	0.40 227	0.38 227	0.35 165	0.33 160

RASNet	0.31 188	0.32 254	0.30 271	0.27 214	0.24 219	0.26 208	0.20 236	0.46 211	0.26 238	0.41 151	0.33 211	0.40 175	0.25 244	0.20 220	0.25 154	0.28 159	0.38 161	0.30 194	0.34 140	0.21 162	0.40 202	0.29 174	0.14 171	0.30 292	0.33 180	0.34 204	0.49 248	0.47 232

MSMDNet	0.42 266	0.32 254	0.21 206	0.27 214	0.26 237	0.37 265	0.23 255	0.51 263	0.25 223	0.52 278	0.42 270	0.54 250	0.21 204	0.20 220	0.39 268	0.52 355	0.51 298	0.38 276	1.02 336	0.59 361	0.54 320	0.53 343	0.17 225	0.23 233	0.53 296	0.46 260	0.59 298	0.63 289

TestStereo_HL2	0.38 231	0.33 265	0.24 240	0.32 241	0.26 237	0.34 253	0.21 237	0.50 247	0.32 285	0.48 235	0.50 307	0.58 276	0.28 266	0.22 251	0.39 268	0.34 254	0.47 252	0.36 249	0.61 266	0.29 237	0.38 183	0.35 222	0.20 269	0.26 270	0.45 256	0.52 283	0.48 234	0.57 273

IGEV-FE	0.50 302	0.33 265	0.81 385	0.76 352	0.36 298	0.38 270	0.47 321	0.58 325	0.27 248	0.54 301	0.54 322	0.61 293	0.18 177	0.22 251	0.34 245	0.47 330	0.50 291	0.34 227	0.91 320	0.43 314	0.56 328	0.49 320	0.15 198	0.24 246	0.80 367	0.68 332	0.69 327	0.77 317

IGEV_Zeroshot_test	0.50 302	0.33 265	0.81 385	0.76 352	0.36 298	0.38 270	0.47 321	0.58 325	0.27 248	0.53 290	0.55 325	0.60 291	0.18 177	0.22 251	0.34 245	0.47 330	0.50 291	0.34 227	0.92 322	0.43 314	0.56 328	0.50 327	0.15 198	0.24 246	0.80 367	0.68 332	0.69 327	0.77 317

LoS	0.41 261	0.33 265	0.21 206	0.28 220	0.31 281	0.27 211	0.16 203	1.20 395	0.22 193	0.76 385	0.69 357	0.57 270	0.27 263	0.20 220	0.31 215	0.39 288	0.46 244	0.29 178	0.52 231	0.26 205	0.52 305	0.37 242	0.17 225	0.18 176	0.59 320	0.47 263	0.48 234	0.58 276
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.35 218	0.33 265	0.28 264	0.33 247	0.23 212	0.34 253	0.22 245	0.54 296	0.24 210	0.64 363	0.28 198	0.53 247	0.21 204	0.18 181	0.30 205	0.25 132	0.44 225	0.27 162	0.58 260	0.27 218	0.52 305	0.32 199	0.18 244	0.26 270	0.41 233	0.33 196	0.50 257	0.43 213

ManiGeoR	0.36 223	0.34 270	0.24 240	0.37 267	0.25 224	0.30 223	0.18 218	0.51 263	0.36 308	0.47 223	0.44 283	0.51 231	0.20 193	0.19 203	0.35 254	0.32 229	0.42 201	0.36 249	0.67 283	0.27 218	0.40 202	0.37 242	0.18 244	0.28 282	0.39 216	0.47 263	0.39 194	0.43 213

HLf10	0.36 223	0.34 270	0.24 240	0.37 267	0.25 224	0.30 223	0.18 218	0.51 263	0.36 308	0.47 223	0.44 283	0.51 231	0.20 193	0.19 203	0.35 254	0.32 229	0.42 201	0.36 249	0.67 283	0.27 218	0.40 202	0.37 242	0.18 244	0.28 282	0.39 216	0.47 263	0.39 194	0.43 213

GGDA	0.38 231	0.34 270	0.26 258	0.32 241	0.27 247	0.36 262	0.21 237	0.52 281	0.32 285	0.49 246	0.48 298	0.57 270	0.29 272	0.22 251	0.39 268	0.33 241	0.46 244	0.37 266	0.62 268	0.28 226	0.38 183	0.36 235	0.19 256	0.27 280	0.46 257	0.58 304	0.48 234	0.57 273

HLf8	0.38 231	0.35 273	0.23 230	0.37 267	0.28 260	0.29 219	0.19 226	0.54 296	0.32 285	0.46 211	0.46 292	0.52 241	0.26 248	0.20 220	0.40 276	0.33 241	0.45 232	0.36 249	0.66 280	0.31 251	0.40 202	0.39 251	0.20 269	0.30 292	0.43 246	0.52 283	0.46 222	0.50 244

TestStereo-Hl	0.44 281	0.35 273	0.31 281	0.30 229	0.30 276	0.40 277	0.27 271	0.54 296	0.36 308	0.52 278	0.55 325	0.68 310	0.32 289	0.20 220	0.44 300	0.42 312	0.47 252	0.41 305	0.87 315	0.34 270	0.42 227	0.45 291	0.18 244	0.33 313	0.46 257	0.57 302	0.61 308	0.72 310

s12784h	0.39 242	0.35 273	0.25 251	0.46 303	0.29 266	0.25 202	0.18 218	0.49 237	0.22 193	0.51 268	0.34 216	0.62 294	0.32 289	0.21 239	0.27 180	0.28 159	0.48 265	0.29 178	0.52 231	0.23 178	0.51 298	0.30 178	0.15 198	0.23 233	0.51 290	0.52 283	0.70 333	1.14 355

ADCP+	0.49 298	0.35 273	0.36 305	0.33 247	0.26 237	0.39 276	0.38 304	0.48 230	0.98 387	0.42 163	0.61 343	0.85 335	0.26 248	0.30 311	0.33 232	0.32 229	0.41 191	0.35 243	0.62 268	0.27 218	0.41 217	0.37 242	0.24 289	0.22 222	0.41 233	1.72 410	0.43 217	1.18 358

Cross2Single Stereo	0.30 178	0.36 277	0.16 152	0.38 275	0.18 165	0.28 216	0.14 176	0.34 141	0.32 285	0.34 130	0.17 109	0.36 159	0.21 204	0.14 136	0.26 166	0.29 180	0.52 307	0.25 144	0.24 98	0.20 153	0.48 280	0.25 141	0.13 158	0.19 192	0.54 299	0.45 258	0.50 257	0.41 203

pcwnet_v2	0.45 282	0.36 277	0.38 307	0.47 306	0.37 303	0.46 299	0.38 304	0.51 263	0.35 303	0.54 301	0.61 343	0.50 230	0.75 354	0.35 331	0.46 307	0.36 271	0.47 252	0.38 276	0.53 240	0.30 244	0.42 227	0.31 188	0.25 292	0.32 308	0.58 319	0.58 304	0.59 298	0.68 306

AF-Net	0.40 246	0.36 277	0.35 302	0.39 281	0.44 318	0.43 294	0.38 304	0.44 193	0.43 326	0.37 140	0.49 301	0.58 276	0.32 289	0.31 317	0.41 285	0.36 271	0.35 140	0.36 249	0.45 207	0.30 244	0.34 140	0.30 178	0.33 318	0.30 292	0.38 207	0.42 247	0.59 298	0.47 232

Nwc_Net	0.40 246	0.36 277	0.35 302	0.39 281	0.44 318	0.43 294	0.38 304	0.44 193	0.43 326	0.37 140	0.49 301	0.58 276	0.32 289	0.31 317	0.41 285	0.36 271	0.35 140	0.36 249	0.45 207	0.30 244	0.34 140	0.30 178	0.33 318	0.30 292	0.38 207	0.42 247	0.59 298	0.47 232

RTSC	0.47 292	0.36 277	0.33 292	0.36 263	0.38 305	0.41 286	0.35 295	0.50 247	0.48 338	0.44 189	0.60 341	0.42 184	0.38 318	0.29 309	0.64 358	0.45 321	0.62 346	0.41 305	0.83 306	0.36 278	0.54 320	0.49 320	0.23 285	0.38 329	0.47 263	0.50 274	0.60 304	0.91 344

DeepPruner_ROB	0.43 272	0.36 277	0.37 306	0.38 275	0.39 309	0.37 265	0.26 268	0.45 202	0.36 308	0.50 252	0.53 319	0.47 216	0.40 322	0.23 272	0.56 341	0.38 284	0.48 265	0.44 320	0.51 229	0.35 275	0.57 337	0.45 291	0.27 301	0.32 308	0.47 263	0.68 332	0.52 274	0.45 220

DLCB_ROB	0.40 246	0.36 277	0.35 302	0.32 241	0.32 285	0.31 231	0.27 271	0.42 176	0.34 300	0.46 211	0.49 301	0.54 250	0.37 313	0.30 311	0.37 262	0.33 241	0.44 225	0.38 276	0.40 183	0.32 259	0.44 252	0.34 217	0.27 301	0.31 302	0.81 371	0.57 302	0.55 285	0.46 223

CASS	0.48 296	0.37 284	0.33 292	0.45 300	0.38 305	0.47 304	0.33 291	0.60 341	0.38 315	0.62 358	0.50 307	0.56 262	0.38 318	0.22 251	0.43 295	0.37 277	0.64 350	0.39 289	0.94 325	0.39 295	0.57 337	0.51 336	0.27 301	0.26 270	0.63 333	0.56 298	0.68 324	0.81 330
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.41 261	0.37 284	0.33 292	0.41 291	0.45 324	0.42 288	0.28 275	0.48 230	0.32 285	0.50 252	0.51 311	0.47 216	0.24 235	0.26 298	0.41 285	0.36 271	0.47 252	0.42 312	0.52 231	0.42 308	0.42 227	0.39 251	0.26 296	0.32 308	0.47 263	0.50 274	0.50 257	0.62 284

GES	0.40 246	0.37 284	0.25 251	0.31 232	0.30 276	0.41 286	0.26 268	0.46 211	0.28 260	0.49 246	0.40 255	0.43 186	0.26 248	0.30 311	0.45 303	0.40 295	0.53 313	0.43 314	0.97 330	0.42 308	0.50 293	0.41 264	0.23 285	0.30 292	0.38 207	0.35 211	0.47 228	0.49 242

APVNet	0.42 266	0.37 284	0.30 271	0.36 263	0.39 309	0.47 304	0.36 298	0.51 263	0.32 285	0.36 134	0.52 317	0.41 180	0.24 235	0.30 311	0.45 303	0.48 336	0.55 325	0.48 334	0.63 273	0.45 325	0.45 264	0.35 222	0.26 296	0.36 321	0.47 263	0.35 211	0.60 304	0.45 220

FADNet-RVC	0.41 261	0.37 284	0.28 264	0.41 291	0.33 290	0.33 243	0.32 289	0.53 289	0.30 277	0.52 278	0.41 260	0.59 286	0.35 301	0.25 289	0.51 327	0.37 277	0.43 210	0.34 227	0.75 296	0.40 299	0.38 183	0.39 251	0.28 307	0.36 321	0.47 263	0.52 283	0.40 199	0.53 258

ADCRef	0.48 296	0.37 284	0.33 292	0.33 247	0.31 281	0.44 296	0.38 304	0.47 221	0.68 361	0.47 223	0.51 311	0.56 262	0.35 301	0.27 301	0.43 295	0.40 295	0.47 252	0.44 320	0.84 309	0.37 283	0.49 286	0.48 314	0.30 316	0.31 302	0.49 281	0.88 364	0.49 248	1.04 353

HSM-Net_RVC	0.50 302	0.37 284	0.39 312	0.56 331	0.44 318	0.46 299	0.28 275	0.55 306	0.39 319	0.57 341	0.63 352	0.89 340	0.56 345	0.31 317	0.39 268	0.35 262	0.49 274	0.41 305	0.56 251	0.34 270	0.47 276	0.46 299	0.28 307	0.41 337	0.67 337	0.79 356	0.77 348	0.72 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.41 261	0.37 284	0.31 281	0.45 300	0.38 305	0.56 330	0.56 351	0.45 202	0.29 271	0.41 151	0.42 270	0.44 192	0.23 227	0.59 377	0.51 327	0.41 305	0.48 265	0.43 314	0.40 183	0.32 259	0.37 170	0.28 162	0.45 356	0.30 292	0.52 293	0.36 217	0.40 199	0.44 217

HSM	0.40 246	0.37 284	0.30 271	0.39 281	0.36 298	0.33 243	0.28 275	0.56 313	0.29 271	0.50 252	0.51 311	0.49 223	0.37 313	0.24 281	0.39 268	0.34 254	0.52 307	0.36 249	0.50 226	0.35 275	0.49 286	0.35 222	0.19 256	0.29 288	0.48 274	0.54 292	0.54 282	0.55 264

TestStereo_HLe17	0.39 242	0.38 293	0.25 251	0.43 297	0.29 266	0.31 231	0.21 237	0.58 325	0.37 313	0.52 278	0.40 255	0.58 276	0.26 248	0.18 181	0.39 268	0.33 241	0.43 210	0.36 249	0.61 266	0.31 251	0.40 202	0.43 278	0.18 244	0.34 314	0.48 274	0.53 290	0.47 228	0.46 223

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 418	0.38 293	0.80 384	0.54 324	0.45 324	0.81 358	0.59 354	0.59 335	0.42 324	0.58 344	0.56 329	0.66 302	0.21 204	0.23 272	0.50 322	0.67 388	0.55 325	0.44 320	94.83 445	0.38 290	0.53 312	0.44 284	0.16 210	0.22 222	0.72 353	0.85 360	0.71 335	1.22 363

EKT-Stereo	0.47 292	0.38 293	0.27 260	0.50 313	0.33 290	0.49 310	0.51 335	0.51 263	0.23 201	0.50 252	0.41 260	0.56 262	0.24 235	0.22 251	0.43 295	0.51 351	0.54 322	0.52 355	0.89 317	0.40 299	0.65 363	0.56 349	0.17 225	0.25 259	0.72 353	0.63 319	0.64 315	0.56 268

ICVP	0.43 272	0.38 293	0.47 330	0.40 287	0.36 298	0.40 277	0.28 275	0.47 221	0.33 296	0.46 211	0.45 286	0.49 223	0.37 313	0.24 281	0.40 276	0.38 284	0.45 232	0.39 289	0.53 240	0.39 295	0.43 243	0.59 357	0.55 368	0.34 314	0.48 274	0.55 295	0.51 264	0.55 264
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.42 266	0.38 293	0.41 316	0.45 300	0.33 290	0.46 299	0.27 271	0.50 247	0.51 341	0.43 173	0.42 270	0.45 200	0.40 322	0.30 311	0.40 276	0.35 262	0.47 252	0.38 276	0.56 251	0.34 270	0.39 195	0.33 206	0.25 292	0.39 333	0.54 299	0.59 308	0.56 290	0.52 254

FADNet	0.46 287	0.38 293	0.31 281	0.42 295	0.32 285	0.40 277	0.46 320	0.59 335	0.35 303	0.56 328	0.53 319	0.59 286	0.39 321	0.28 305	0.50 322	0.38 284	0.40 177	0.39 289	0.94 325	0.43 314	0.46 270	0.41 264	0.29 313	0.31 302	0.55 307	0.62 316	0.48 234	0.63 289

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 231	0.38 293	0.38 307	0.34 255	0.47 328	0.32 239	0.52 341	0.40 166	0.44 329	0.41 151	0.41 260	0.56 262	0.26 248	0.41 349	0.43 295	0.30 196	0.39 168	0.33 219	0.40 183	0.27 218	0.34 140	0.27 153	0.22 277	0.24 246	0.37 200	0.47 263	0.40 199	0.44 217
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	0.46 287	0.38 293	0.34 298	0.54 324	0.39 309	0.49 310	0.33 291	0.59 335	0.31 282	0.49 246	0.59 337	0.72 320	0.57 346	0.22 251	0.39 268	0.29 180	0.49 274	0.38 276	1.01 335	0.33 267	0.42 227	0.43 278	0.28 307	0.36 321	0.51 290	0.56 298	0.54 282	0.54 262

MyStereo04	0.43 272	0.39 301	0.40 315	0.34 255	0.31 281	0.26 208	0.22 245	0.51 263	0.37 313	0.50 252	0.37 234	0.55 256	0.28 266	0.17 169	0.50 322	0.39 288	0.44 225	0.39 289	1.11 345	0.40 299	0.48 280	0.44 284	0.17 225	0.31 302	0.53 296	0.61 315	0.65 318	0.51 248

ADLNet	0.34 213	0.39 301	0.25 251	0.33 247	0.29 266	0.36 262	0.32 289	0.42 176	0.25 223	0.37 140	0.38 242	0.60 291	0.28 266	0.50 364	0.31 215	0.30 196	0.40 177	0.31 201	0.38 167	0.28 226	0.34 140	0.28 162	0.28 307	0.19 192	0.36 196	0.40 243	0.35 165	0.36 172

DSFCA	0.33 206	0.39 301	0.32 289	0.31 232	0.27 247	0.35 256	0.25 264	0.36 146	0.29 271	0.32 125	0.42 270	0.38 167	0.22 218	0.19 203	0.32 226	0.31 215	0.38 161	0.36 249	0.46 217	0.26 205	0.37 170	0.37 242	0.23 285	0.24 246	0.38 207	0.35 211	0.34 162	0.43 213

dd	0.38 231	0.40 304	0.21 206	0.82 359	0.25 224	0.53 325	0.24 260	0.46 211	0.19 143	0.47 223	0.24 172	0.66 302	0.21 204	0.20 220	0.38 265	0.34 254	0.57 334	0.30 194	0.75 296	0.28 226	0.40 202	0.31 188	0.17 225	0.24 246	0.44 250	0.32 187	0.51 264	0.40 200

CFNet_RVC	0.38 231	0.40 304	0.33 292	0.38 275	0.35 296	0.38 270	0.25 264	0.44 193	0.28 260	0.45 197	0.49 301	0.46 210	0.26 248	0.24 281	0.40 276	0.33 241	0.43 210	0.36 249	0.44 202	0.31 251	0.43 243	0.31 188	0.19 256	0.26 270	0.49 281	0.49 271	0.50 257	0.52 254

IPLGR	0.38 231	0.41 306	0.25 251	0.35 261	0.32 285	0.28 216	0.18 218	0.50 247	0.27 248	0.48 235	0.48 298	0.52 241	0.25 244	0.22 251	0.37 262	0.31 215	0.42 201	0.39 289	0.63 273	0.38 290	0.40 202	0.48 314	0.14 171	0.22 222	0.48 274	0.47 263	0.48 234	0.46 223

GEStereo_RVC	0.47 292	0.41 306	0.31 281	0.39 281	0.37 303	0.42 288	0.33 291	0.52 281	0.32 285	0.50 252	0.41 260	0.59 286	0.38 318	0.27 301	0.54 335	0.50 344	0.60 340	0.56 366	0.90 318	0.46 330	0.55 324	0.47 309	0.24 289	0.38 329	0.49 281	0.47 263	0.50 257	0.80 327

iResNet	0.59 329	0.41 306	0.43 322	0.52 318	0.48 329	0.66 346	0.40 312	0.65 345	0.43 326	0.50 252	0.55 325	1.10 351	1.23 380	0.24 281	0.57 342	0.40 295	0.53 313	0.45 327	1.70 364	0.45 325	0.45 264	0.43 278	0.33 318	0.52 360	0.55 307	0.60 312	0.67 322	0.67 302

TestStereo_HL3	0.50 302	0.42 309	0.27 260	0.39 281	0.29 266	0.50 313	0.36 298	0.53 289	0.35 303	0.50 252	0.61 343	1.86 372	0.50 338	0.22 251	0.38 265	0.52 355	0.59 337	0.35 243	0.74 293	0.35 275	0.45 264	0.56 349	0.21 273	0.27 280	0.47 263	0.48 270	0.68 324	0.69 307

DAS	0.61 334	0.42 309	0.30 271	0.62 336	0.48 329	0.54 326	0.48 329	0.59 335	0.67 359	0.45 197	0.73 361	1.19 355	0.62 348	0.25 289	0.54 335	0.46 323	0.71 366	0.51 349	0.96 327	0.66 371	0.56 328	0.63 367	0.41 348	0.62 375	0.71 350	0.72 340	0.82 354	0.79 322

SepStereo	0.61 334	0.42 309	0.30 271	0.62 336	0.48 329	0.54 326	0.48 329	0.59 335	0.67 359	0.45 197	0.73 361	1.19 355	0.62 348	0.25 289	0.54 335	0.46 323	0.71 366	0.51 349	0.96 327	0.66 371	0.56 328	0.63 367	0.41 348	0.62 375	0.71 350	0.72 340	0.82 354	0.79 322

SACVNet	0.46 287	0.42 309	0.38 307	0.44 299	0.41 313	0.40 277	0.43 316	0.52 281	0.47 336	0.52 278	0.45 286	0.45 200	0.25 244	0.32 323	0.44 300	0.40 295	0.50 291	0.45 327	0.63 273	0.48 337	0.51 298	0.43 278	0.29 313	0.34 314	0.64 335	0.58 304	0.62 310	0.61 282

GANet-ADL	0.47 292	0.42 309	0.33 292	0.43 297	0.42 314	0.48 309	0.35 295	0.51 263	0.33 296	0.54 301	0.50 307	0.63 298	0.34 296	0.35 331	0.47 312	0.39 288	0.53 313	0.38 276	0.79 299	0.51 348	0.48 280	0.41 264	0.30 316	0.30 292	0.52 293	0.59 308	0.63 313	0.72 310

TRStereo	0.46 287	0.42 309	0.77 381	0.38 275	0.24 219	0.79 355	0.37 300	0.50 247	0.23 201	0.51 268	0.33 211	0.67 305	0.14 129	0.19 203	0.34 245	0.41 305	0.48 265	0.35 243	0.55 246	0.36 278	0.51 298	0.46 299	0.13 158	0.19 192	0.57 312	0.62 316	1.22 388	0.79 322

STTStereo	0.39 242	0.42 309	0.43 322	0.37 267	0.43 316	0.34 253	0.49 334	0.37 151	0.33 296	0.38 145	0.43 280	0.51 231	0.30 279	0.38 341	0.47 312	0.32 229	0.41 191	0.40 297	0.40 183	0.29 237	0.36 160	0.28 162	0.22 277	0.28 282	0.40 227	0.45 258	0.40 199	0.62 284

DNS	0.36 223	0.43 316	0.22 220	0.24 192	0.19 177	0.42 288	0.15 190	0.50 247	0.22 193	0.47 223	0.22 160	0.71 317	0.15 141	0.18 181	0.76 373	0.32 229	0.49 274	0.31 201	0.52 231	0.32 259	0.51 298	0.36 235	0.15 198	0.17 162	0.39 216	0.32 187	0.47 228	0.51 248

SHD	0.65 339	0.44 317	0.55 352	0.57 333	0.55 353	0.50 313	0.48 329	0.74 365	0.69 363	0.63 362	0.65 354	0.68 310	0.97 368	0.42 351	0.81 382	0.57 370	0.69 363	0.50 344	1.20 348	0.56 358	0.66 366	0.68 374	0.39 338	0.52 360	0.68 341	0.78 355	0.70 333	1.03 352

CBMV_ROB	0.94 364	0.44 317	0.50 341	0.88 363	0.71 369	0.65 344	0.52 341	0.70 358	0.38 315	0.55 318	0.45 286	6.22 421	2.33 398	0.51 366	0.50 322	0.43 315	0.61 344	0.46 331	1.38 354	0.94 394	0.56 328	0.46 299	0.41 348	0.48 352	0.81 371	1.01 383	1.28 389	1.19 359

DNSM	0.37 228	0.45 319	0.23 230	0.25 197	0.21 195	0.47 304	0.15 190	0.51 263	0.23 201	0.48 235	0.23 166	0.71 317	0.15 141	0.19 203	0.76 373	0.32 229	0.50 291	0.32 213	0.56 251	0.32 259	0.52 305	0.36 235	0.14 171	0.19 192	0.44 250	0.34 204	0.53 277	0.56 268

UDGNet	0.49 298	0.45 319	0.30 271	1.05 374	0.79 375	0.91 367	0.70 366	0.47 221	0.30 277	0.45 197	0.46 292	0.45 200	0.16 151	1.01 400	0.30 205	0.30 196	0.45 232	0.39 289	0.50 226	0.32 259	0.49 286	0.36 235	0.57 370	0.23 233	0.54 299	0.42 247	0.43 217	0.47 232

dad	0.61 334	0.45 319	0.30 271	1.01 373	0.46 327	0.63 340	1.26 392	1.15 393	0.27 248	0.79 389	0.32 208	0.76 325	0.53 342	0.21 239	0.42 293	0.36 271	0.66 354	0.34 227	1.27 350	0.31 251	0.56 328	0.30 178	0.22 277	0.36 321	0.59 320	0.39 239	1.70 404	0.97 347

Anonymous3	0.56 322	0.45 319	0.31 281	0.31 232	0.33 290	0.46 299	0.37 300	0.57 320	0.51 341	0.56 328	0.38 242	1.04 349	0.36 305	0.26 298	0.76 373	0.69 390	0.66 354	0.58 372	1.04 337	0.51 348	0.81 384	0.97 398	0.26 296	0.29 288	0.59 320	0.62 316	0.76 346	0.56 268

RP	0.43 272	0.45 319	0.48 334	0.48 309	0.43 316	0.46 299	0.47 321	0.47 221	0.45 332	0.34 130	0.61 343	0.57 270	0.42 326	0.33 325	0.40 276	0.35 262	0.43 210	0.35 243	0.49 225	0.34 270	0.38 183	0.37 242	0.29 313	0.35 317	0.49 281	0.44 254	0.53 277	0.58 276

RTS	0.77 351	0.45 319	0.41 316	0.46 303	0.44 318	0.77 353	0.53 346	0.66 348	0.73 366	0.42 163	0.51 311	0.86 336	0.50 338	0.35 331	0.68 363	0.57 370	0.82 379	0.51 349	1.59 357	0.64 369	0.63 355	0.60 360	0.36 327	0.50 355	0.80 367	3.82 430	0.83 356	1.23 365

RTSA	0.77 351	0.45 319	0.41 316	0.46 303	0.44 318	0.77 353	0.53 346	0.66 348	0.73 366	0.42 163	0.51 311	0.86 336	0.50 338	0.35 331	0.68 363	0.57 370	0.82 379	0.51 349	1.59 357	0.64 369	0.63 355	0.60 360	0.36 327	0.50 355	0.80 367	3.82 430	0.83 356	1.23 365

G4	0.41 261	0.46 326	0.14 125	1.35 383	0.19 177	0.88 363	0.17 208	0.37 151	0.19 143	0.41 151	0.21 153	0.77 326	0.17 164	0.17 169	0.22 129	0.26 142	0.36 150	0.23 124	1.99 373	0.17 120	0.34 140	0.28 162	0.61 374	0.13 116	0.26 139	0.23 120	0.29 131	0.26 128

FSD		0.47 327	0.47 330	0.48 309	0.48 329	0.47 304	0.51 335	0.65 345	0.35 303	0.69 376	0.39 252			0.51 366	0.53 332	0.55 361			0.57 257	0.47 334				0.48 352	0.59 320	0.52 283	0.59 298	0.60 279

PSMNet-ADL	0.56 322	0.47 327	0.47 330	0.52 318	0.48 329	0.51 320	0.47 321	0.58 325	0.46 335	0.64 363	0.68 356	0.77 326	0.81 358	0.39 344	0.51 327	0.46 323	0.53 313	0.41 305	1.18 346	0.50 344	0.54 320	0.45 291	0.39 338	0.35 317	0.56 310	0.67 331	0.85 361	0.50 244

NCC-stereo	0.51 307	0.47 327	0.43 322	0.49 311	0.51 339	0.50 313	0.51 335	0.51 263	0.57 349	0.36 134	0.59 337	0.62 294	0.55 343	0.36 336	0.53 332	0.41 305	0.46 244	0.50 344	0.58 260	0.41 302	0.43 243	0.40 259	0.43 353	0.36 321	0.57 312	0.72 340	0.73 342	0.65 298

stereogan	0.49 298	0.47 327	0.46 328	0.52 318	0.54 351	0.56 330	0.48 329	0.52 281	0.45 332	0.39 147	0.49 301	0.70 316	0.49 337	0.34 328	0.49 318	0.40 295	0.45 232	0.40 297	0.63 273	0.41 302	0.43 243	0.39 251	0.38 331	0.37 327	0.47 263	0.50 274	0.77 348	0.60 279

Abc-Net	0.51 307	0.47 327	0.43 322	0.49 311	0.51 339	0.50 313	0.51 335	0.51 263	0.57 349	0.36 134	0.59 337	0.62 294	0.55 343	0.36 336	0.53 332	0.41 305	0.46 244	0.50 344	0.58 260	0.41 302	0.43 243	0.40 259	0.43 353	0.36 321	0.57 312	0.72 340	0.73 342	0.65 298
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	0.85 358	0.47 327	0.49 338	0.50 313	0.51 339	0.63 340	0.58 352	0.74 365	1.45 404	0.60 351	0.80 377	0.74 322	0.50 338	0.49 361	0.82 383	0.68 389	0.75 372	0.68 385	1.18 346	0.54 353	0.98 393	0.88 393	0.48 358	0.61 372	0.74 356	0.98 379	0.71 335	4.30 423

NCCL2	0.49 298	0.47 327	0.48 334	0.40 287	0.38 305	0.38 270	0.33 291	0.55 306	0.44 329	0.58 344	0.47 296	0.53 247	0.36 305	0.28 305	0.57 342	0.47 330	0.49 274	0.45 327	0.57 257	0.44 322	0.56 328	0.54 347	0.34 321	0.45 349	0.70 345	0.72 340	0.61 308	0.81 330

NaN_ROB	0.56 322	0.47 327	0.48 334	0.51 316	0.59 358	0.42 288	0.39 309	0.72 362	0.48 338	0.64 363	0.49 301	1.54 369	0.48 333	0.32 323	0.47 312	0.36 271	0.42 201	0.40 297	0.55 246	0.46 330	0.38 183	0.33 206	0.27 301	0.49 354	0.68 341	0.75 347	0.72 338	1.21 361

FADNet_RVC	0.59 329	0.48 335	0.39 312	0.65 340	0.45 324	0.40 277	0.35 295	0.61 342	0.42 324	0.62 358	0.60 341	0.94 343	0.78 357	0.38 341	0.79 378	0.38 284	0.60 340	0.55 364	1.68 362	0.51 348	0.58 341	0.72 382	0.28 307	0.42 341	0.50 287	0.68 332	0.51 264	0.69 307

NOSS_ROB	0.54 318	0.48 335	0.44 327	0.55 328	0.51 339	0.51 320	0.47 321	0.68 354	0.39 319	0.52 278	0.41 260	0.49 223	0.36 305	0.53 372	0.66 359	0.56 364	0.61 344	0.54 359	0.57 257	0.47 334	0.64 362	0.50 327	0.39 338	0.51 359	0.70 345	0.65 322	0.83 356	0.67 302

SGM-Forest	0.51 307	0.48 335	0.34 298	0.75 351	0.49 334	0.51 320	0.39 309	0.54 296	0.33 296	0.49 246	0.35 221	0.75 324	0.57 346	0.43 353	0.42 293	0.40 295	0.44 225	0.41 305	0.47 221	0.36 278	0.46 270	0.42 271	0.37 329	0.39 333	0.67 337	0.55 295	1.11 379	0.81 330
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.56 322	0.50 338	0.39 312	0.42 295	0.36 298	0.51 320	0.55 349	0.58 325	1.58 409	0.56 328	0.64 353	0.62 294	0.37 313	0.33 325	0.41 285	0.39 288	0.48 265	0.40 297	0.73 291	0.38 290	0.59 345	0.52 340	0.34 321	0.35 317	0.63 333	0.68 332	0.57 292	1.34 369

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 422	0.51 339	0.68 376	0.72 347	0.57 356	0.64 343	0.77 374	0.61 342	0.48 338	0.53 290	1.02 393	115.67 447	1.14 375	0.84 393	0.57 342	0.49 341	0.71 366	0.66 381	2.72 383	0.55 356	0.72 375	0.68 374	0.41 348	0.42 341	0.75 358	0.81 357	0.72 338	1.51 375

DCVSM-stereo	0.70 345	0.52 340	0.49 338	0.70 344	0.52 346	0.91 367	0.58 352	0.66 348	0.60 353	0.65 369	0.77 374	2.08 379	1.09 374	0.37 339	0.45 303	0.49 341	0.54 322	0.44 320	1.42 355	0.68 374	0.53 312	0.52 340	0.68 381	0.44 347	0.57 312	0.66 328	0.65 318	0.83 335

FCDSN-DC	0.52 311	0.52 340	0.51 343	0.53 322	0.50 336	0.50 313	0.52 341	0.56 313	0.36 308	0.61 354	0.36 228	0.48 219	0.34 296	0.47 359	0.63 355	0.57 370	0.65 352	0.62 377	0.54 243	0.48 337	0.59 345	0.50 327	0.38 331	0.62 375	0.53 296	0.55 295	0.51 264	0.54 262
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UCFNet_RVC	0.42 266	0.52 340	0.34 298	0.47 306	0.42 314	0.42 288	0.30 285	0.49 237	0.32 285	0.51 268	0.48 298	0.68 310	0.36 305	0.26 298	0.40 276	0.32 229	0.41 191	0.38 276	0.48 223	0.30 244	0.45 264	0.31 188	0.28 307	0.30 292	0.61 329	0.49 271	0.48 234	0.61 282

PS-NSSS	0.45 282	0.52 340	0.38 307	0.68 342	0.40 312	0.56 330	0.44 319	0.57 320	0.31 282	0.58 344	0.35 221	1.11 352	0.31 285	0.28 305	0.40 276	0.30 196	0.40 177	0.36 249	0.71 287	0.32 259	0.32 128	0.21 119	0.26 296	0.29 288	0.47 263	0.47 263	0.47 228	0.62 284

CBMV	0.71 347	0.52 340	0.47 330	0.62 336	0.52 346	0.56 330	0.41 313	0.70 358	0.63 356	0.61 354	0.39 252	1.30 365	0.47 332	0.46 358	0.72 369	0.62 377	0.62 346	0.54 359	0.79 299	0.48 337	0.67 368	0.50 327	0.40 347	0.71 384	0.79 364	0.75 347	1.53 398	2.47 406
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.88 360	0.53 345	0.62 366	0.51 316	0.50 336	0.58 334	0.47 321	0.74 365	0.56 348	0.55 318	6.30 434	2.69 390	0.86 361	0.34 328	0.63 355	0.63 379	0.56 331	0.49 339	1.04 337	0.67 373	0.55 324	0.56 349	0.35 324	0.41 337	0.54 299	0.56 298	0.74 344	0.86 339

HBP-ISP	0.60 333	0.53 345	0.58 357	0.79 357	0.57 356	0.61 338	0.52 341	0.70 358	0.38 315	0.62 358	0.51 311	0.67 305	0.31 285	0.60 380	0.68 363	0.66 385	0.57 334	0.48 334	0.52 231	0.48 337	0.65 363	0.65 371	0.38 331	0.52 360	0.68 341	0.77 352	1.06 376	0.73 313

RGC	0.56 322	0.53 345	0.64 368	0.54 324	0.54 351	0.59 336	0.43 316	0.58 325	0.60 353	0.45 197	0.70 358	0.65 301	0.69 353	0.44 355	0.60 348	0.46 323	0.49 274	0.44 320	0.62 268	0.44 322	0.47 276	0.42 271	0.39 338	0.42 341	0.62 332	0.77 352	0.72 338	0.79 322

PWC_ROB	0.76 350	0.54 348	0.66 375	0.47 306	0.56 355	0.52 324	0.70 366	0.65 345	1.26 398	0.47 223	0.75 368	0.74 322	2.10 397	0.40 346	0.79 378	0.51 351	0.83 382	0.60 374	1.37 352	0.68 374	0.78 380	0.68 374	0.35 324	0.65 379	0.60 326	0.59 308	0.76 346	1.59 381

ITSA-stereo	0.66 342	0.55 349	0.43 322	0.95 369	0.60 360	0.50 313	0.47 321	0.69 356	0.51 341	0.64 363	0.79 375	1.00 346	1.08 373	0.47 359	0.62 352	0.48 336	0.60 340	0.49 339	0.91 320	0.37 283	0.52 305	0.53 343	0.38 331	0.41 337	0.74 356	0.86 362	0.66 321	1.65 382

GANetREF_RVC	0.61 334	0.56 350	0.58 357	0.56 331	0.52 346	0.55 328	0.52 341	0.85 376	0.63 356	0.78 387	0.44 283	1.00 346	0.63 350	0.34 328	0.62 352	0.44 319	0.53 313	0.51 349	0.85 311	0.51 348	0.63 355	0.48 314	0.48 358	0.59 368	0.71 350	0.65 322	0.81 353	0.79 322
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	0.86 359	0.56 350	0.38 307	0.70 344	0.60 360	0.81 358	0.62 357	0.63 344	0.44 329	0.49 246	0.81 380	1.86 372	2.35 399	0.23 272	0.54 335	0.64 382	0.74 370	0.54 359	2.20 376	0.60 364	0.94 391	0.57 354	0.51 362	0.53 363	0.78 363	0.75 347	1.48 395	2.01 394

GwcNet-ADL	0.56 322	0.57 352	0.48 334	0.72 347	0.51 339	0.55 328	0.42 315	0.58 325	0.38 315	0.54 301	0.73 361	0.89 340	0.48 333	0.39 344	0.46 307	0.46 323	0.56 331	0.43 314	0.90 318	0.48 337	0.49 286	0.51 336	0.38 331	0.35 317	0.61 329	0.75 347	0.53 277	0.85 337

XPNet_ROB	0.55 320	0.57 352	0.42 319	0.41 291	0.44 318	0.49 310	0.43 316	0.40 166	0.47 336	0.48 235	0.57 333	1.88 374	0.36 305	0.31 317	0.52 331	0.43 315	0.65 352	0.43 314	0.60 265	0.39 295	0.53 312	0.66 372	0.34 321	0.38 329	0.49 281	0.53 290	0.96 368	0.64 293

SFCPSM	0.82 354	0.59 354	0.46 328	0.60 335	0.53 349	0.60 337	0.51 335	0.66 348	0.62 355	0.55 318	0.81 380	1.44 368	2.03 394	0.37 339	0.55 340	0.48 336	0.55 325	0.48 334	4.41 397	0.83 386	0.59 345	0.58 356	0.45 356	0.38 329	0.70 345	0.74 346	0.69 327	0.99 349

FAT-Stereo	0.88 360	0.59 354	0.88 391	0.89 364	1.07 393	0.84 361	0.66 361	0.82 374	0.58 351	0.67 374	1.67 417	2.16 381	0.93 365	0.54 373	0.86 389	0.62 377	0.66 354	0.71 388	1.29 351	0.80 384	0.68 371	0.57 354	0.57 370	0.68 382	0.67 337	0.84 358	0.83 356	1.54 376

ADCMid	0.80 353	0.59 354	0.57 356	0.53 322	0.59 358	0.75 351	0.76 372	0.93 380	1.21 395	0.54 301	0.80 377	0.99 344	0.98 369	0.44 355	0.84 386	0.60 375	0.74 370	0.55 364	1.72 365	0.55 356	0.79 382	0.81 390	0.60 373	0.50 355	0.79 364	0.90 370	0.71 335	1.76 387

ADCPNet	0.84 356	0.59 354	0.55 352	0.63 339	0.73 370	0.63 340	0.74 371	0.75 369	0.84 379	0.64 363	0.79 375	0.73 321	1.44 383	0.50 364	0.74 371	0.65 383	0.71 366	0.54 359	1.84 369	0.71 377	0.79 382	0.78 387	0.53 365	0.60 371	0.93 380	1.31 398	0.83 356	2.11 397

PA-Net	0.50 302	0.59 354	0.54 349	0.40 287	0.53 349	0.42 288	0.53 346	0.56 313	0.52 344	0.46 211	0.41 260	0.49 223	0.48 333	0.49 361	0.54 335	0.42 312	0.37 154	0.44 320	0.43 198	0.45 325	0.37 170	0.48 314	0.27 301	0.39 333	0.52 293	0.87 363	0.45 221	0.99 349
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.82 354	0.59 354	0.42 319	0.73 349	0.49 334	0.73 350	0.68 363	0.58 325	0.39 319	0.56 328	4.12 431	3.54 404	0.96 367	0.43 353	0.62 352	0.51 351	0.53 313	0.48 334	0.78 298	0.54 353	0.58 341	0.53 343	0.39 338	0.37 327	0.54 299	0.58 304	0.55 285	0.78 320

SAMSARA	1.12 372	0.61 360	0.85 389	0.70 344	0.65 364	0.66 346	0.66 361	1.25 398	0.98 387	0.77 386	0.70 358	0.93 342	2.06 396	0.59 377	1.05 401	0.80 398	0.77 374	0.75 391	1.62 361	0.77 383	1.27 409	1.40 422	0.42 352	0.78 391	2.33 415	2.27 422	2.28 415	2.31 400

DPSNet	1.63 387	0.63 361	0.62 366	0.87 362	0.82 378	1.02 375	0.59 354	0.68 354	0.90 382	0.45 197	0.50 307	5.87 418	2.58 401	0.29 309	1.06 402	1.04 413	1.03 388	0.91 402	13.68 429	0.88 391	1.24 407	0.89 394	1.13 398	1.02 407	1.25 398	1.42 402	1.17 382	1.35 370

LALA_ROB	0.65 339	0.64 362	0.51 343	0.50 313	0.50 336	0.65 344	0.51 335	0.54 296	0.65 358	0.55 318	0.75 368	2.33 382	0.45 331	0.38 341	0.71 368	0.47 330	0.67 358	0.57 370	0.66 280	0.49 343	0.60 349	0.62 365	0.38 331	0.43 344	0.54 299	0.71 338	0.95 367	0.80 327

S-Stereo	0.99 365	0.65 363	0.59 360	0.94 367	0.92 385	1.08 377	1.25 391	0.74 365	0.82 376	0.66 371	2.61 425	2.64 388	0.91 363	0.56 375	0.94 395	0.72 392	0.68 362	0.83 400	1.50 356	0.83 386	0.65 363	0.69 377	1.07 397	0.81 394	0.67 337	0.77 352	0.78 350	1.55 377

ETE_ROB	0.66 342	0.65 363	0.42 319	0.54 324	0.51 339	0.66 346	0.47 321	0.51 263	0.58 351	0.52 278	0.75 368	2.41 384	0.44 329	0.40 346	0.61 349	0.48 336	0.70 364	0.50 344	0.72 289	0.50 344	0.62 354	0.61 363	0.39 338	0.44 347	0.60 326	0.72 340	1.17 382	0.85 337

STTRV1_RVC		0.66 365	0.50 341	0.82 359	0.61 362	0.81 358	0.69 365	0.76 370	0.76 369	0.71 378	0.74 365	1.29 364	1.60 386	0.78 390	0.99 398	0.50 344	1.15 394	0.57 370		1.10 402	1.18 404	0.79 388		0.87 397	0.83 374	0.95 374	1.11 379	2.15 398

SANet	1.13 374	0.67 366	0.77 381	0.78 356	0.74 371	0.93 370	0.62 357	1.30 401	1.22 396	0.60 351	0.96 389	5.83 417	2.57 400	0.63 385	0.77 376	0.49 341	0.79 375	0.67 384	1.08 344	0.60 364	0.68 371	0.74 385	0.78 385	0.79 393	1.05 388	1.23 394	1.17 382	2.15 398

FC-DCNN	0.63 338	0.69 367	0.64 368	0.98 371	0.65 364	0.89 364	0.65 359	0.76 370	0.40 322	0.72 381	0.41 260	0.80 329	0.35 301	0.51 366	0.59 346	0.56 364	0.67 358	0.56 366	0.62 268	0.50 344	0.63 355	0.50 327	0.39 338	0.59 368	0.77 361	0.65 322	0.78 350	0.83 335

FC-DCNN v2	0.65 339	0.70 368	0.65 372	1.06 375	0.66 367	0.93 370	0.65 359	0.78 373	0.41 323	0.73 382	0.42 270	0.83 332	0.36 305	0.51 366	0.59 346	0.56 364	0.67 358	0.56 366	0.62 268	0.50 344	0.63 355	0.50 327	0.39 338	0.59 368	0.86 375	0.71 338	0.90 365	0.92 345

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 356	0.70 368	0.52 346	0.96 370	0.67 368	0.87 362	0.76 372	1.02 386	0.93 384	0.78 387	0.62 351	1.32 366	0.98 369	0.64 386	0.78 377	0.52 355	0.51 298	0.45 327	1.73 366	0.46 330	0.67 368	0.70 378	0.61 374	0.56 364	1.11 392	1.24 396	0.99 373	1.46 373

CSAN	0.70 345	0.70 368	0.60 365	0.68 342	0.61 362	0.58 334	0.48 329	0.77 372	0.73 366	0.79 389	0.57 333	1.34 367	1.03 372	0.35 331	0.58 345	0.45 321	0.57 334	0.53 357	0.74 293	0.60 364	0.58 341	0.51 336	0.44 355	0.61 372	0.77 361	1.10 387	0.88 364	1.19 359

ACV-stereo	7.10 428	0.73 371	0.54 349	0.90 365	0.55 353	1.06 376	0.71 368	0.67 353	0.77 370	0.68 375	0.72 360	0.77 326	5.44 416	0.42 351	0.90 394	1.02 412	0.85 385	0.56 366	167.64 447	1.28 411	0.85 386	0.71 381	0.63 377	0.56 364	0.57 312	0.66 328	0.72 338	0.80 327

G-Net	1.20 378	0.75 372	0.97 396	0.67 341	0.65 364	0.92 369	0.60 356	1.00 384	1.35 401	0.74 384	1.47 411	5.51 414	0.92 364	0.44 355	0.83 384	0.84 399	0.76 373	0.66 381	1.97 372	1.52 419	0.85 386	0.87 392	0.54 367	0.70 383	0.86 375	1.24 396	1.82 407	2.89 413

XQC	0.74 349	0.75 372	0.58 357	0.77 355	0.74 371	0.79 355	0.72 369	0.86 378	0.77 370	0.73 382	0.57 333	0.86 336	0.81 358	0.60 380	0.79 378	0.58 374	0.63 348	0.53 357	1.04 337	0.59 361	0.68 371	0.70 378	0.52 363	0.57 367	0.90 377	1.03 385	1.04 374	0.77 317

ADCS	1.05 366	0.75 372	0.64 368	0.73 349	0.75 373	0.80 357	0.68 363	0.98 383	1.58 409	0.62 358	0.89 384	1.13 353	1.68 388	0.59 377	1.06 402	1.18 418	1.01 387	0.82 399	1.89 370	0.93 393	1.30 410	1.26 418	0.59 372	0.77 388	0.99 385	2.08 417	1.04 374	1.74 384

DGSMNet	1.34 379	0.76 375	0.84 388	0.84 361	0.77 374	0.89 364	0.87 380	0.82 374	0.69 363	1.13 413	5.02 432	1.26 363	0.85 360	0.72 389	1.06 402	1.62 428	1.63 408	0.95 406	3.26 386	1.05 400	2.68 429	2.86 431	0.72 382	0.88 398	0.79 364	0.96 375	0.90 365	1.21 361

AnyNet_C01	1.16 376	0.79 376	0.64 368	0.76 352	0.81 377	0.76 352	0.90 383	1.12 390	1.53 406	0.71 378	0.94 388	2.04 377	1.68 388	0.64 386	1.10 407	1.41 424	1.40 403	1.43 423	2.29 378	1.03 399	1.70 422	1.29 421	0.80 387	0.82 395	1.08 390	0.97 378	0.98 371	1.74 384

G2	0.53 317	0.81 377	0.15 143	2.25 393	0.25 224	1.64 389	0.24 260	0.43 189	0.17 125	0.48 235	0.22 160	0.84 333	0.18 177	0.23 272	0.23 132	0.25 132	0.46 244	0.24 134	2.20 376	0.17 120	0.36 160	0.29 174	1.02 396	0.14 128	0.26 139	0.21 108	0.26 115	0.22 109

LSM0	6.82 427	0.81 377	0.59 360	1.23 379	1.02 390	1.29 384	1.18 390	1.65 416	1.45 404	1.18 414	1.52 414	2.65 389	4.03 408	0.51 366	59.80 447	70.35 447	1.18 395	0.77 394	10.00 423	1.47 417	2.50 428	3.56 433	0.65 378	0.90 400	1.33 399	1.41 401	2.40 417	8.70 433

edge stereo	1.12 372	0.82 379	1.07 400	1.15 376	1.06 392	1.25 382	1.10 388	1.12 390	0.83 377	0.65 369	1.43 408	3.44 402	1.41 382	0.68 388	0.74 371	0.69 390	0.81 378	0.62 377	2.86 384	0.74 378	0.73 376	0.75 386	0.74 383	0.66 380	0.95 381	0.88 364	1.16 381	2.01 394

MFN_U_SF_RVC	1.10 371	0.86 380	0.65 372	0.98 371	0.79 375	1.12 379	1.03 385	1.10 389	0.83 377	1.09 408	1.61 416	1.55 370	1.22 379	0.86 395	1.16 412	0.66 385	0.60 340	0.60 374	4.87 401	0.76 382	0.88 390	0.90 395	0.53 365	0.82 395	0.98 383	0.92 371	0.98 371	1.32 368

PVD	1.07 368	0.87 381	0.87 390	0.94 367	0.87 383	1.00 374	0.85 376	1.55 413	1.56 407	0.60 351	0.93 387	1.21 361	1.66 387	0.79 391	0.88 390	0.77 395	1.06 389	0.78 395	1.74 367	0.84 388	1.05 397	1.08 411	0.65 378	0.76 386	1.19 394	1.45 404	1.30 391	1.77 388

CC-Net-ROB	0.71 347	0.91 382	0.59 360	1.38 384	0.85 380	1.25 382	0.86 378	0.69 356	0.45 332	0.71 378	0.47 296	1.95 375	0.34 296	0.62 384	0.49 318	0.33 241	0.52 307	0.48 334	1.06 342	0.43 314	0.40 202	0.27 153	0.85 390	0.41 337	0.65 336	0.64 320	0.56 290	0.93 346

AMNet	0.92 363	0.91 382	0.88 391	0.91 366	0.95 387	0.96 372	0.87 380	0.71 361	0.88 381	0.90 395	0.98 392	0.99 344	0.64 351	0.95 397	0.89 392	1.00 410	1.06 389	0.97 408	0.96 327	0.97 395	1.02 396	0.97 398	0.52 363	0.91 401	0.91 378	0.98 379	1.06 376	1.14 355

MADNet+	1.35 382	0.92 384	1.11 402	1.21 378	1.04 391	0.96 372	1.37 394	1.50 412	1.20 394	1.08 407	1.06 394	1.64 371	1.82 391	0.98 398	1.52 424	1.31 423	1.87 416	1.00 410	1.93 371	1.21 407	1.55 418	1.17 413	0.98 395	1.56 426	1.52 404	1.17 391	1.29 390	2.50 408

FBW_ROB	0.91 362	0.96 385	0.70 377	1.45 386	0.89 384	1.09 378	0.86 378	0.66 348	0.53 345	0.56 328	0.61 343	1.19 355	0.77 356	0.79 391	0.63 355	0.43 315	0.70 364	0.52 355	4.11 396	0.43 314	0.60 349	0.46 299	0.95 393	0.94 403	0.75 358	0.85 360	0.85 361	1.31 367

G3	0.59 329	0.98 386	0.21 206	2.24 392	0.26 237	1.67 390	0.26 268	0.52 281	0.24 210	0.53 290	0.24 172	1.02 348	0.23 227	0.33 325	0.25 154	0.26 142	0.46 244	0.28 168	2.51 381	0.19 143	0.38 183	0.33 206	1.22 401	0.17 162	0.31 170	0.24 126	0.30 135	0.28 137

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 370	1.02 387	0.89 393	1.25 380	0.83 379	0.90 366	1.07 386	1.23 397	1.56 407	1.03 402	0.76 372	1.19 355	0.86 361	0.98 398	0.98 397	0.74 393	0.64 350	0.72 389	3.50 388	0.86 390	0.85 386	0.98 401	0.82 389	0.89 399	1.20 395	0.93 373	0.86 363	1.68 383

MeshStereo	1.81 393	1.02 387	0.72 378	1.89 388	1.26 396	1.43 386	0.87 380	1.14 392	0.79 374	0.66 371	0.89 384	8.39 429	5.02 415	0.40 346	0.89 392	0.65 383	0.66 354	0.54 359	4.56 399	0.61 367	3.32 432	0.80 389	0.65 378	0.75 385	1.97 408	1.46 405	3.34 429	4.12 422
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	1.34 379	1.03 389	0.59 360	1.32 382	0.94 386	1.23 381	0.85 376	0.94 381	0.78 373	0.61 354	0.75 368	2.55 386	1.51 385	0.36 336	0.49 318	0.37 277	0.56 331	0.43 314	4.91 402	0.45 325	0.56 328	0.37 242	0.37 329	0.56 364	1.41 400	1.19 393	3.13 427	8.03 432
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GOStereo-base	0.59 329	1.04 390	0.18 178	2.51 400	0.28 260	1.77 392	0.30 285	0.49 237	0.21 175	0.52 278	0.24 172	1.22 362	0.17 164	0.31 317	0.26 166	0.24 122	0.51 298	0.26 152	2.39 380	0.16 115	0.35 149	0.28 162	1.15 399	0.15 137	0.25 132	0.20 105	0.26 115	0.20 98

MFMNet_re	1.17 377	1.06 391	0.95 395	1.17 377	0.98 389	1.44 387	1.14 389	1.07 388	1.32 400	1.00 398	1.12 399	2.07 378	1.16 376	0.84 393	1.04 400	1.01 411	1.30 399	1.05 411	2.06 374	1.00 397	1.19 405	0.98 401	0.96 394	0.97 404	0.98 383	0.92 371	1.30 391	1.42 372

LE_ROB	11.92 435	1.06 391	1.26 407	4.81 430	43.47 446	6.01 433	35.61 443	7.74 438	6.23 434	0.58 344	3.83 430	32.58 442	46.83 443	0.27 301	0.44 300	0.32 229	0.53 313	0.43 314	23.28 434	0.75 381	0.67 368	0.51 336	0.56 369	8.03 439	23.19 440	17.00 440	20.55 441	35.43 444

SPS-STEREO	1.34 379	1.09 393	1.04 398	1.28 381	1.18 394	1.20 380	0.98 384	1.33 404	1.23 397	1.12 412	1.29 406	2.02 376	1.20 377	0.94 396	1.12 408	1.23 420	1.30 399	1.13 417	3.84 393	1.20 406	1.66 419	1.24 417	1.22 401	1.09 412	1.17 393	1.11 388	1.58 400	1.46 373
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.58 385	1.14 394	1.05 399	1.38 384	1.25 395	1.44 387	1.32 393	1.30 401	1.12 392	1.11 410	1.28 405	2.72 392	2.00 393	1.04 401	1.09 406	1.13 415	1.27 398	1.05 411	7.90 419	1.19 404	1.40 417	1.27 420	1.25 403	1.08 411	1.24 397	1.08 386	1.86 409	1.77 388

MDST_ROB	1.62 386	1.46 395	0.53 347	2.47 399	0.96 388	1.72 391	0.73 370	0.72 362	0.54 347	0.59 349	0.42 270	1.08 350	11.90 426	0.28 305	0.49 318	0.37 277	0.51 298	0.36 249	0.72 289	0.41 302	0.54 320	0.36 235	0.38 331	0.47 351	3.20 427	1.82 412	8.20 435	2.54 410

ELAS_RVC	1.92 395	1.47 396	1.24 404	2.08 389	1.53 398	3.37 417	1.51 397	1.46 411	1.11 390	0.91 396	2.26 423	6.93 422	6.00 417	0.61 382	0.85 388	0.63 379	1.07 392	0.81 397	2.14 375	0.85 389	1.19 405	1.19 414	0.81 388	1.04 408	3.02 424	2.05 416	2.69 423	2.88 412
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.75 392	1.50 397	1.58 414	2.10 390	1.51 397	1.41 385	1.46 395	1.80 420	2.17 420	1.51 424	3.52 428	3.39 401	4.26 409	1.05 402	1.44 422	1.11 414	1.19 396	0.94 403	3.26 386	1.24 409	0.99 395	1.06 408	0.61 374	1.41 422	1.44 401	1.56 406	1.47 394	2.35 402

MANE	4.47 420	1.62 398	3.30 433	2.34 396	1.90 402	2.28 396	1.66 398	2.83 428	3.11 427	0.83 392	1.12 399	7.77 427	8.15 422	0.56 375	0.79 378	0.87 400	0.82 379	13.62 436	5.80 406	0.59 361	0.94 391	0.60 360	0.48 358	0.91 401	7.29 434	9.34 436	14.90 439	26.25 441

ELAS	1.96 396	1.69 399	1.23 403	2.25 393	1.75 399	2.41 397	1.49 396	1.55 413	1.80 413	0.89 394	2.14 422	7.05 424	6.02 418	0.61 382	0.88 390	0.63 379	1.06 389	0.78 395	2.32 379	0.80 384	1.15 403	1.19 414	0.79 386	0.98 405	3.21 428	2.53 426	2.67 422	3.05 414
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	1.56 384	1.80 400	0.59 360	1.74 387	0.86 381	1.83 393	1.08 387	1.28 400	0.81 375	0.56 328	0.74 365	5.35 411	3.72 406	0.41 349	0.47 312	0.37 277	0.59 337	0.44 320	5.02 403	0.43 314	0.55 324	0.39 251	0.39 338	0.50 355	2.80 422	1.97 414	4.37 432	3.15 415

STStereo	2.66 407	1.83 401	1.92 420	2.87 407	2.02 403	2.68 400	1.85 399	3.30 431	1.63 411	0.82 391	5.71 433	8.58 430	10.17 424	0.52 371	0.67 361	0.43 315	0.63 348	0.46 331	11.73 425	0.68 374	0.73 376	0.66 372	0.49 361	0.98 405	2.33 415	1.79 411	2.66 420	3.63 419

DDUNet	1.05 366	1.89 402	0.53 347	2.36 397	2.10 408	2.19 395	2.32 400	0.54 296	0.68 361	0.48 235	0.80 377	1.20 359	0.24 235	2.51 408	0.69 367	0.55 361	0.83 382	0.49 339	1.68 362	0.57 359	0.75 379	0.64 370	1.31 405	0.39 333	0.57 312	0.59 308	0.69 327	0.67 302

UDG	1.07 368	1.95 403	0.54 349	2.29 395	2.24 410	2.00 394	2.51 402	0.59 335	0.72 365	0.59 349	0.83 382	1.14 354	0.31 285	2.36 405	0.66 359	0.50 344	0.89 386	0.61 376	1.81 368	0.61 367	0.78 380	0.70 378	1.26 404	0.43 344	0.61 329	0.64 320	0.69 327	0.64 293

WAO-6	1.99 398	2.09 404	1.24 404	2.53 402	2.08 406	2.68 400	2.63 404	1.44 409	1.93 417	1.37 421	1.15 401	3.11 398	4.32 410	2.51 408	1.45 423	1.18 418	1.76 412	1.09 414	2.63 382	1.34 414	1.34 411	1.26 418	2.43 409	1.33 418	2.19 413	1.97 414	1.94 411	2.72 411

SQANet	1.43 383	2.22 405	0.78 383	2.62 404	1.77 400	2.84 403	2.44 401	0.73 364	0.53 345	0.87 393	0.58 336	2.10 380	0.64 351	2.13 404	0.50 322	0.40 295	0.67 358	0.59 373	7.14 416	0.54 353	0.49 286	0.45 291	2.94 413	0.45 349	0.75 358	0.89 369	0.97 369	1.58 378

ACVNet-4b	1.66 388	2.40 406	1.10 401	2.76 406	2.09 407	3.09 407	3.08 415	1.03 387	0.99 389	1.10 409	0.61 343	2.97 396	1.00 371	2.77 415	0.73 370	0.66 385	1.26 397	0.73 390	4.74 400	1.07 401	0.57 337	0.49 320	3.77 416	0.67 381	1.06 389	0.96 375	1.18 386	1.85 391

RainbowNet	1.68 390	2.49 407	1.41 410	2.98 409	2.30 411	3.12 408	2.99 411	1.00 384	0.77 370	1.29 417	0.74 365	2.63 387	1.68 388	2.76 414	1.03 399	0.77 395	1.07 392	0.76 392	2.86 384	1.15 403	0.74 378	0.59 357	3.90 417	0.77 388	1.10 391	1.16 390	1.31 393	2.07 396

MonStereo1	1.99 398	2.52 408	1.31 408	3.28 415	3.09 427	3.04 405	3.01 412	1.26 399	1.37 402	1.05 406	1.17 403	4.09 406	4.58 413	2.73 413	0.84 386	0.55 361	1.44 404	0.95 406	3.71 391	1.27 410	1.05 397	0.90 395	4.38 423	0.76 386	1.01 386	0.76 351	1.69 403	1.86 392

IMH-64-1	2.14 400	2.52 408	1.62 415	3.01 411	2.45 413	3.32 413	3.49 419	1.41 407	1.89 414	1.00 398	1.09 396	3.32 399	4.52 411	3.28 422	1.18 414	0.90 404	1.59 406	0.94 403	3.67 389	1.33 412	1.12 401	1.00 403	4.55 424	1.06 409	2.07 410	1.40 399	1.68 401	2.36 403

IMH-64	2.14 400	2.52 408	1.62 415	3.01 411	2.45 413	3.32 413	3.49 419	1.41 407	1.89 414	1.00 398	1.09 396	3.32 399	4.52 411	3.28 422	1.18 414	0.90 404	1.59 406	0.94 403	3.67 389	1.33 412	1.12 401	1.00 403	4.55 424	1.06 409	2.07 410	1.40 399	1.68 401	2.36 403

PWCK	3.72 414	2.52 408	1.72 419	3.06 414	2.07 404	3.03 404	2.98 409	1.97 423	2.05 419	2.27 432	3.31 427	5.51 414	3.67 405	1.40 403	1.32 419	0.97 408	1.74 411	1.10 416	42.82 442	1.70 422	1.90 425	1.23 416	2.24 408	1.51 425	1.84 407	2.15 420	1.79 405	2.46 405

IMH	2.38 406	2.57 412	1.64 417	3.03 413	2.50 417	3.36 416	3.51 421	1.45 410	1.91 416	1.03 402	1.08 395	3.49 403	8.04 421	3.63 424	1.13 411	0.90 404	1.63 408	0.99 409	4.48 398	1.36 415	1.08 400	0.96 397	4.57 426	1.11 413	2.03 409	1.61 407	1.79 405	3.48 418

otaku	1.67 389	2.58 413	0.90 394	2.93 408	2.07 404	3.14 409	2.73 405	0.88 379	0.84 379	1.00 398	0.66 355	2.38 383	0.95 366	2.39 406	0.67 361	0.52 355	0.79 375	0.62 377	8.04 421	0.90 392	0.59 345	0.53 343	3.56 414	0.62 375	0.95 381	0.96 375	1.19 387	1.74 384

DispFullNet	2.28 403	2.67 414	3.43 434	2.54 403	2.31 412	2.65 399	2.56 403	1.35 405	1.31 399	2.15 431	0.96 389	8.62 431	2.71 402	2.49 407	1.12 408	1.67 429	2.75 423	1.39 422	6.61 412	2.05 427	1.38 416	1.06 408	1.21 400	0.77 388	0.92 379	0.88 364	1.50 396	2.53 409

LVE	2.29 404	2.69 415	1.56 413	4.79 429	2.63 421	3.26 411	3.58 422	1.30 401	1.38 403	1.61 425	1.27 404	2.94 395	3.52 403	2.79 417	1.07 405	0.88 401	1.50 405	1.09 414	6.15 408	1.42 416	1.24 407	1.14 412	3.90 417	1.43 424	2.52 421	1.66 408	2.05 412	2.34 401

Ntro	1.72 391	2.71 416	0.98 397	3.00 410	2.17 409	3.23 410	2.98 409	0.96 382	0.92 383	1.04 405	0.76 372	2.47 385	0.76 355	2.51 408	0.68 363	0.53 359	0.83 382	0.65 380	8.03 420	0.98 396	0.60 349	0.54 347	3.62 415	0.61 372	1.02 387	1.23 394	1.17 382	1.58 378

ACVNet_2	2.32 405	2.71 416	1.69 418	3.41 417	2.53 418	3.05 406	3.01 412	1.38 406	1.11 390	1.11 410	0.96 389	2.71 391	1.91 392	2.55 412	0.95 396	0.76 394	1.77 413	0.76 392	16.37 431	1.21 407	0.87 389	0.72 382	3.93 419	1.11 413	1.70 406	1.17 391	1.50 396	1.83 390

PSMNet_ROB	1.96 396	2.74 418	1.24 404	2.52 401	1.79 401	3.39 418	2.92 408	1.22 396	1.19 393	1.32 419	1.42 407	2.74 393	3.87 407	2.53 411	1.17 413	0.79 397	1.30 399	0.85 401	5.35 404	1.19 404	1.06 399	0.97 398	4.07 421	1.12 415	1.56 405	1.42 402	1.57 399	1.58 378

WAO-8	2.81 408	2.84 419	1.93 421	4.63 426	2.49 415	3.42 419	2.87 406	1.88 421	3.27 429	1.37 421	1.46 409	4.92 409	7.73 419	3.64 425	1.31 417	1.16 416	1.83 414	1.15 418	6.68 413	2.14 428	1.34 411	1.05 406	2.87 411	1.34 419	3.29 429	2.12 418	2.43 418	4.61 425

Venus	2.81 408	2.84 419	1.93 421	4.63 426	2.49 415	3.42 419	2.87 406	1.88 421	3.27 429	1.37 421	1.46 409	4.92 409	7.73 419	3.64 425	1.31 417	1.16 416	1.83 414	1.15 418	6.68 413	2.14 428	1.34 411	1.05 406	2.87 411	1.34 419	3.29 429	2.12 418	2.43 418	4.61 425

ACVNet_1	1.85 394	2.91 421	1.43 412	3.48 418	2.62 420	3.35 415	3.34 417	1.17 394	0.93 384	1.03 402	0.87 383	2.83 394	1.40 381	2.82 418	0.83 384	0.56 364	1.32 402	0.81 397	6.24 409	1.02 398	0.83 385	0.72 382	4.04 420	0.78 391	1.22 396	0.99 382	0.97 369	1.37 371

DPSimNet_ROB	5.25 424	2.91 421	3.05 431	2.71 405	2.70 422	2.74 402	3.01 412	3.28 430	3.44 431	2.70 435	24.36 443	5.90 419	13.71 430	2.93 419	2.87 433	4.00 434	3.18 424	2.34 430	22.47 433	3.37 433	4.40 433	3.75 434	2.59 410	2.84 435	3.39 431	3.00 428	3.30 428	6.87 431

JetBlue	3.47 411	2.94 423	2.19 426	4.01 424	3.28 428	4.39 426	3.86 423	2.36 426	2.38 422	1.19 415	0.90 386	7.02 423	1.50 384	3.19 421	1.37 421	1.50 426	2.33 418	2.09 429	3.87 394	1.73 423	2.93 430	2.27 429	1.98 406	1.67 428	2.33 415	4.93 434	2.98 426	22.60 438

ktn	4.83 421	2.95 424	2.02 424	3.73 420	2.99 424	3.77 422	4.53 425	1.75 418	2.92 426	2.10 430	1.52 414	11.18 434	36.94 440	3.71 427	2.06 430	1.82 430	2.47 420	1.99 428	18.72 432	1.98 425	1.88 424	1.74 427	4.75 427	1.91 430	2.11 412	2.29 423	2.70 424	3.98 420

MADNet++	4.30 419	2.97 425	3.19 432	2.44 398	3.80 431	2.62 398	3.22 416	3.36 432	4.11 432	3.55 436	3.66 429	5.40 412	4.86 414	3.12 420	2.43 432	4.06 435	3.95 427	3.22 432	6.34 410	4.44 434	7.73 436	13.41 437	2.00 407	3.91 436	3.19 426	7.99 435	3.68 430	3.33 417

Dean	2.18 402	3.00 426	1.41 410	3.65 419	3.00 425	3.31 412	3.34 417	1.62 415	1.76 412	1.34 420	1.15 401	3.10 397	3.59 404	2.78 416	1.12 408	0.88 401	1.64 410	1.06 413	3.90 395	1.55 421	0.98 393	0.82 391	4.20 422	1.27 417	2.36 418	1.90 413	2.17 414	1.95 393

KSHMR	5.04 423	3.41 427	2.38 427	4.77 428	3.49 430	4.30 424	4.29 424	2.24 425	1.95 418	1.89 427	1.87 419	3.78 405	56.60 445	4.26 435	1.69 427	1.43 425	2.22 417	1.60 425	9.78 422	1.73 423	1.68 420	1.48 424	6.29 435	1.57 427	2.43 419	2.17 421	2.30 416	4.47 424

TorneroNet	5.35 425	3.54 428	2.08 425	3.85 421	3.06 426	4.35 425	4.55 426	1.78 419	5.81 433	1.30 418	1.48 412	6.10 420	59.26 446	3.90 433	1.29 416	0.98 409	2.50 421	1.23 420	15.91 430	1.53 420	1.34 411	1.07 410	5.16 430	1.38 421	2.49 420	2.34 424	2.12 413	4.10 421

TorneroNet-64	4.00 417	3.59 429	1.93 421	4.36 425	2.95 423	4.26 423	4.58 428	1.71 417	6.44 435	1.23 416	1.09 396	5.61 416	25.81 434	3.97 434	1.34 420	0.95 407	2.58 422	1.26 421	11.84 426	1.51 418	1.36 415	1.04 405	4.94 429	1.42 423	2.25 414	2.47 425	1.83 408	5.55 430

notaker	3.58 413	3.59 429	2.75 430	6.07 431	3.32 429	4.63 427	4.56 427	2.01 424	2.21 421	1.90 428	1.51 413	7.09 425	15.50 432	3.77 430	1.72 429	1.50 426	2.35 419	1.70 427	10.97 424	2.01 426	1.69 421	1.56 425	4.87 428	1.70 429	1.51 403	1.68 409	1.89 410	2.48 407

UNDER WATER	3.87 415	4.07 431	2.45 428	6.40 432	4.68 433	5.32 430	5.36 429	3.27 429	3.11 427	1.70 426	1.81 418	7.54 426	10.28 425	4.28 436	1.61 425	1.24 421	3.62 425	1.58 424	6.48 411	2.35 431	1.91 426	1.64 426	7.43 438	2.14 432	3.08 425	3.53 429	2.66 420	4.95 427

UNDER WATER-64	3.96 416	4.37 432	2.51 429	7.01 433	4.82 434	5.45 431	5.56 430	3.42 433	2.88 425	1.94 429	1.97 420	7.85 428	8.75 423	4.47 438	1.68 426	1.29 422	3.73 426	1.68 426	6.02 407	2.22 430	1.91 426	1.82 428	7.96 439	1.98 431	2.95 423	4.40 433	2.80 425	5.47 428

JetRed	5.83 426	4.38 433	5.23 436	3.30 416	4.12 432	5.85 432	9.23 435	4.20 434	2.78 424	2.31 433	2.00 421	5.46 413	1.20 377	5.68 439	3.38 434	3.88 433	6.46 431	6.52 433	3.80 392	2.98 432	6.60 434	4.97 435	5.41 431	2.73 434	9.22 435	21.91 441	5.29 433	18.57 436

DPSMNet_ROB	11.00 432	5.63 434	16.64 439	3.96 423	7.34 436	4.92 428	7.44 431	4.30 435	11.25 439	4.13 438	8.58 436	4.57 408	14.55 431	3.88 432	12.94 437	13.80 437	6.34 430	15.40 438	7.85 418	11.58 437	8.22 438	20.97 439	5.52 432	10.97 440	11.28 437	29.87 443	12.66 436	32.49 442

DGTPSM_ROB	10.91 431	5.63 434	16.64 439	3.95 422	7.34 436	4.92 428	7.44 431	4.30 435	11.23 438	4.12 437	8.40 435	4.53 407	13.14 427	3.85 431	12.94 437	13.80 437	6.33 429	15.35 437	7.08 415	11.58 437	8.21 437	20.96 438	5.52 432	10.97 440	11.26 436	29.88 444	12.66 436	32.49 442

HanzoNet	10.34 430	6.49 436	3.95 435	14.30 436	6.07 435	19.42 436	21.47 441	6.96 437	10.04 437	2.64 434	2.68 426	30.46 440	52.16 444	23.13 444	2.36 431	2.79 432	5.38 428	2.60 431	25.05 435	5.07 435	3.22 431	2.85 430	8.74 440	2.65 433	4.75 432	4.05 432	4.27 431	5.54 429

DPSM_ROB	17.13 437	15.19 437	21.09 441	8.59 434	8.29 438	12.91 434	8.41 433	9.74 440	14.29 440	8.00 439	8.92 437	10.02 432	13.15 428	3.71 427	17.12 439	17.90 439	17.95 439	19.75 440	13.14 427	14.59 439	24.07 440	27.10 440	6.34 436	14.03 442	30.70 444	38.45 445	35.86 444	43.05 445

DPSM	17.13 437	15.19 437	21.09 441	8.59 434	8.29 438	12.91 434	8.41 433	9.74 440	14.29 440	8.00 439	8.92 437	10.02 432	13.15 428	3.71 427	17.12 439	17.90 439	17.95 439	19.75 440	13.14 427	14.59 439	24.07 440	27.10 440	6.34 436	14.03 442	30.70 444	38.45 445	35.86 444	43.05 445

BEATNet-Init1	11.87 434	15.78 439	1.38 409	34.17 443	2.55 419	31.72 442	9.59 436	2.52 427	2.49 423	0.96 397	2.28 424	18.81 435	32.29 438	0.54 373	1.70 428	0.88 401	0.80 377	0.66 381	61.61 444	16.09 441	1.78 423	1.44 423	0.75 384	1.12 415	14.82 438	2.79 427	37.47 446	23.61 439

PML	26.01 440	16.47 440	5.54 437	20.38 441	13.16 440	20.84 437	9.63 437	9.23 439	69.83 448	17.73 444	139.43 448	91.26 446	98.96 447	9.19 442	8.28 435	7.65 436	13.69 437	6.52 433	31.86 438	6.30 436	10.00 439	7.86 436	5.54 434	5.57 437	24.82 442	10.77 437	31.09 443	10.74 434

LRCNet_RVC	19.16 439	27.96 441	9.75 438	30.25 442	27.88 444	31.68 441	26.10 442	20.49 445	8.68 436	28.66 445	28.73 444	30.64 441	23.65 433	32.48 445	8.43 436	1.88 431	23.05 441	16.90 439	40.24 439	17.44 442	6.93 435	3.35 432	35.23 444	25.28 444	1.49 402	1.01 383	5.96 434	3.25 416

FlowAnything	34.50 442	30.48 442	42.50 448	17.21 437	16.74 443	26.09 439	16.88 439	19.79 444	28.79 444	16.58 441	18.02 439	20.19 437	26.43 436	7.59 441	34.60 443	36.12 443	36.20 444	39.52 443	26.15 436	29.46 445	48.48 447	54.76 447	12.81 442	28.50 447	61.59 446	77.56 449	72.02 449	86.55 449

fast-reg	37.41 444	30.51 443	42.48 447	17.26 439	16.52 441	26.53 440	17.34 440	19.26 443	28.72 442	16.69 443	18.16 441	20.32 438	26.93 437	16.14 443	33.82 441	35.07 441	35.63 442	39.29 442	99.87 446	29.15 443	47.79 445	54.63 445	12.99 443	28.17 445	61.76 448	77.37 448	71.67 447	86.04 447

CasAABBNet	34.41 441	30.51 443	42.45 446	17.22 438	16.57 442	25.84 438	16.81 438	19.09 442	28.74 443	16.65 442	18.06 440	20.17 436	26.39 435	7.50 440	34.38 442	35.87 442	36.10 443	39.70 444	26.18 437	29.35 444	48.14 446	54.75 446	12.73 441	28.31 446	61.71 447	77.35 447	71.94 448	86.51 448

HaxPig	36.95 443	39.38 445	36.02 443	37.94 444	42.14 445	37.82 443	41.49 444	37.89 446	39.02 445	47.01 446	48.90 446	44.27 443	35.80 439	36.82 446	38.89 445	36.75 445	45.48 445	48.70 445	40.83 440	39.66 446	36.10 442	30.92 442	47.77 446	39.68 448	18.58 439	16.85 439	13.59 438	19.32 437

AVERAGE_ROB	39.07 445	42.10 446	39.04 444	43.37 445	44.15 447	43.08 444	43.88 445	43.21 447	40.00 446	47.62 447	48.04 445	44.84 444	39.97 441	43.46 448	38.33 444	36.44 444	46.53 446	49.04 446	41.84 441	40.32 447	39.63 443	34.70 443	46.76 445	39.74 449	24.66 441	16.71 438	19.73 440	17.80 435

MEDIAN_ROB	40.90 446	43.34 447	39.72 445	44.06 446	45.29 448	43.61 445	44.70 446	43.97 448	40.60 447	50.37 448	51.53 447	46.75 445	40.36 442	41.80 447	40.48 446	38.16 446	48.55 447	51.45 447	44.21 443	42.99 448	40.94 444	34.86 444	48.85 447	41.17 450	25.23 443	24.02 442	21.83 442	25.36 440

DLNR_Zeroshot_test	15.27 436	56.75 448	0.73 379	77.82 447	0.28 260	0.40 277	71.42 447	0.57 320	0.22 193	0.55 318	0.36 228	0.58 276	0.18 177	4.39 437	79.54 448	81.74 448	15.51 438	11.63 435	5.39 405	0.34 270	0.61 353	0.49 320	0.15 198	0.29 288	0.59 320	0.50 274	0.69 327	0.64 293

GS-Stereo																							0.06 51	0.07 38	0.13 28	0.13 26	0.16 38	0.13 46

ASD4																								6.32 438

Low-res two-view benchmark