Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.07 3	0.05 3	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.04 3	0.04 7	0.06 3	0.07 10	0.06 4	0.09 25	0.09 16	0.04 3	0.02 3	0.11 4	0.12 7	0.09 3	0.08 4	0.10 3	0.07 6	0.10 5	0.06 3	0.05 21	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 9	0.05 5	0.05 25	0.08 18	0.08 19	0.13 56	0.06 9	0.11 24	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.18 49	0.12 23	0.17 42	0.08 7	0.15 35	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 24

MLG-Stereo	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.06 24	0.04 3	0.04 7	0.08 18	0.08 19	0.12 45	0.06 9	0.11 24	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.17 42	0.12 23	0.15 33	0.08 7	0.14 30	0.10 15	0.04 6	0.04 3	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 24

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 29	0.10 31	0.08 12	0.12 42	0.10 19	0.04 3	0.05 27	0.11 4	0.12 7	0.11 7	0.10 11	0.11 7	0.09 20	0.12 16	0.09 9	0.04 6	0.06 14	0.08 3	0.11 12	0.07 3	0.09 11

qqai	0.08 6	0.06 7	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 5	0.05 25	0.06 3	0.08 19	0.07 8	0.09 25	0.09 16	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.13 14	0.10 4	0.09 7	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.06 3	0.05 21	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 9	0.08 30	0.03 3	0.12 49	0.12 47	0.12 45	0.12 42	0.13 39	0.05 15	0.07 54	0.14 31	0.16 35	0.14 24	0.11 13	0.10 3	0.09 20	0.12 16	0.11 23	0.06 32	0.06 14	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 15	0.05 25	0.08 18	0.05 6	0.08 12	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.11 4	0.12 13	0.08 4	0.11 7	0.06 3	0.10 5	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.09 3	0.10 6	0.08 3

CroCo-Stereo	0.08 6	0.06 7	0.05 4	0.05 4	0.03 3	0.05 5	0.03 3	0.08 18	0.03 3	0.07 8	0.02 3	0.08 9	0.04 3	0.02 3	0.15 41	0.16 35	0.14 24	0.12 23	0.14 22	0.08 7	0.15 35	0.09 9	0.03 3	0.04 3	0.15 45	0.14 32	0.15 32	0.10 15
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over-8	0.09 9	0.07 11	0.07 26	0.10 52	0.05 9	0.08 30	0.04 7	0.07 7	0.07 10	0.08 12	0.08 17	0.15 48	0.06 28	0.04 16	0.12 13	0.14 22	0.12 13	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 14	0.14 31	0.15 37	0.16 39	0.13 37

over-9	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.11 62	0.05 9	0.08 30	0.04 7	0.07 7	0.08 19	0.07 8	0.08 17	0.18 57	0.05 15	0.04 16	0.12 13	0.13 14	0.11 7	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 14	0.14 31	0.15 37	0.15 32	0.13 37

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

PointNet	0.11 30	0.07 11	0.09 45	0.07 22	0.06 24	0.08 30	0.06 45	0.13 55	0.11 40	0.13 56	0.12 42	0.11 24	0.09 55	0.05 27	0.12 13	0.12 7	0.11 7	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.14 30	0.11 23	0.06 32	0.08 40	0.16 53	0.16 44	0.19 60	0.14 51

NLCSM	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.07 22	0.05 9	0.08 30	0.05 25	0.14 59	0.12 47	0.08 12	0.16 69	0.10 19	0.21 160	0.05 27	0.09 3	0.10 3	0.10 4	0.08 4	0.10 3	0.06 3	0.08 3	0.10 15	0.05 21	0.07 27	0.11 10	0.11 12	0.08 4	0.08 3

LG-Stereo	0.11 30	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.09 53	0.08 30	0.04 7	0.11 42	0.10 31	0.17 69	0.10 33	0.17 54	0.06 28	0.04 16	0.13 23	0.14 22	0.17 42	0.12 23	0.14 22	0.10 31	0.18 51	0.16 64	0.04 6	0.06 14	0.13 25	0.14 32	0.15 32	0.12 31

MM-Stereo_test3	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.12 47	0.11 42	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.04 16	0.11 4	0.11 4	0.17 42	0.11 13	0.14 22	0.08 7	0.12 16	0.12 32	0.05 21	0.06 14	0.10 5	0.09 3	0.11 11	0.10 15

U	0.10 22	0.07 11	0.06 9	0.04 3	0.04 4	0.06 15	0.03 3	0.07 7	0.04 4	0.09 21	0.03 4	0.12 34	0.05 15	0.03 5	0.16 49	0.18 58	0.19 54	0.14 39	0.18 46	0.11 41	0.21 61	0.13 38	0.03 3	0.06 14	0.18 63	0.17 58	0.16 39	0.12 31

CroCo-Stereo Lap2	0.10 22	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.06 24	0.06 15	0.04 7	0.06 3	0.05 6	0.14 63	0.05 6	0.11 24	0.05 15	0.03 5	0.14 31	0.17 46	0.16 38	0.14 39	0.19 57	0.09 20	0.18 51	0.10 15	0.03 3	0.06 14	0.16 53	0.18 66	0.15 32	0.11 24

over v1	0.10 22	0.08 20	0.06 9	0.12 69	0.06 24	0.08 30	0.05 25	0.07 7	0.08 19	0.09 21	0.09 25	0.20 60	0.06 28	0.05 27	0.13 23	0.14 22	0.12 13	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.12 16	0.10 15	0.04 6	0.06 14	0.14 31	0.16 44	0.16 39	0.13 37

LACA2	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.09 40	0.06 24	0.09 43	0.05 25	0.06 3	0.07 10	0.12 45	0.04 5	0.21 62	0.05 15	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.10 5	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.11 12	0.12 15	0.09 11

MatchStereo	0.11 30	0.08 20	0.09 45	0.05 4	0.08 44	0.05 5	0.05 25	0.08 18	0.15 71	0.06 4	0.10 33	0.08 9	0.10 61	0.07 54	0.15 41	0.17 46	0.14 24	0.16 52	0.13 17	0.15 74	0.15 35	0.19 76	0.05 21	0.09 52	0.16 53	0.17 58	0.14 24	0.13 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.10 22	0.08 20	0.06 9	0.07 22	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.12 49	0.15 71	0.08 12	0.18 83	0.08 9	0.23 182	0.05 27	0.11 4	0.11 4	0.12 13	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.09 4	0.12 32	0.07 54	0.08 40	0.12 18	0.12 18	0.10 6	0.10 15

MSCF	0.11 30	0.08 20	0.07 26	0.08 29	0.06 24	0.06 15	0.04 7	0.08 18	0.13 58	0.09 21	0.08 17	0.11 24	0.08 46	0.04 16	0.15 41	0.16 35	0.16 38	0.15 45	0.18 46	0.12 48	0.16 41	0.15 58	0.06 32	0.07 27	0.14 31	0.15 37	0.14 24	0.10 15

111111	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.05 4	0.07 36	0.05 5	0.05 25	0.09 29	0.11 40	0.05 3	0.08 17	0.12 34	0.06 28	0.04 16	0.13 23	0.15 29	0.13 19	0.12 23	0.13 17	0.09 20	0.16 41	0.13 38	0.06 32	0.06 14	0.12 18	0.10 7	0.10 6	0.08 3

MLG-Stereo_test2	0.12 44	0.08 20	0.07 26	0.08 29	0.06 24	0.07 22	0.04 7	0.14 59	0.09 28	0.15 67	0.06 9	0.15 48	0.05 15	0.06 43	0.13 23	0.16 35	0.23 68	0.16 52	0.23 67	0.12 48	0.21 61	0.12 32	0.07 54	0.06 14	0.14 31	0.12 18	0.18 55	0.16 57

MM-Stereo_test1	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.07 22	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.10 31	0.10 32	0.06 9	0.07 4	0.04 3	0.05 27	0.12 13	0.13 14	0.17 42	0.12 23	0.15 33	0.10 31	0.12 16	0.11 23	0.06 32	0.07 27	0.11 10	0.10 7	0.12 15	0.10 15

GREAT-IGEV	0.10 22	0.08 20	0.07 26	0.06 13	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.10 37	0.07 10	0.08 12	0.10 33	0.21 62	0.06 28	0.05 27	0.14 31	0.16 35	0.15 33	0.12 23	0.17 42	0.09 20	0.13 24	0.09 9	0.06 32	0.08 40	0.11 10	0.13 25	0.15 32	0.10 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RAFT	0.13 53	0.08 20	0.09 45	0.11 62	0.05 9	0.15 89	0.04 7	0.18 69	0.10 31	0.10 32	0.13 52	0.13 39	0.08 46	0.03 5	0.15 41	0.15 29	0.17 42	0.12 23	0.18 46	0.09 20	0.15 35	0.14 47	0.04 6	0.08 40	0.22 78	0.21 77	0.23 77	0.20 71

over-6	0.12 44	0.09 30	0.08 38	0.14 82	0.06 24	0.08 30	0.05 25	0.09 29	0.15 71	0.09 21	0.14 57	0.30 101	0.07 38	0.06 43	0.13 23	0.14 22	0.13 19	0.13 33	0.14 22	0.09 20	0.12 16	0.12 32	0.05 21	0.07 27	0.15 45	0.16 44	0.17 47	0.17 63

WQFJX	0.11 30	0.09 30	0.07 26	0.08 29	0.07 36	0.09 43	0.07 61	0.11 42	0.12 47	0.10 32	0.20 103	0.08 9	0.27 217	0.05 27	0.12 13	0.12 7	0.11 7	0.10 11	0.13 17	0.09 20	0.10 5	0.10 15	0.06 32	0.09 52	0.12 18	0.15 37	0.11 11	0.14 51

NLSM3	0.11 30	0.09 30	0.08 38	0.09 40	0.08 44	0.07 22	0.06 45	0.11 42	0.14 65	0.10 32	0.13 52	0.09 16	0.10 61	0.08 64	0.15 41	0.15 29	0.15 33	0.13 33	0.13 17	0.10 31	0.12 16	0.12 32	0.07 54	0.09 52	0.14 31	0.18 66	0.19 60	0.14 51

NLSM1	0.12 44	0.09 30	0.07 26	0.09 40	0.08 44	0.10 53	0.07 61	0.16 64	0.15 71	0.09 21	0.25 143	0.12 34	0.32 243	0.07 54	0.13 23	0.14 22	0.12 13	0.11 13	0.15 33	0.10 31	0.12 16	0.15 58	0.06 32	0.08 40	0.14 31	0.14 32	0.13 19	0.12 31

BridgeDepth	0.09 9	0.09 30	0.07 26	0.09 40	0.05 9	0.09 43	0.04 7	0.07 7	0.08 19	0.07 8	0.05 6	0.23 68	0.05 15	0.04 16	0.12 13	0.13 14	0.11 7	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 23	0.04 6	0.05 5	0.14 31	0.13 25	0.18 55	0.11 24
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GASTEREO	0.11 30	0.09 30	0.07 26	0.08 29	0.07 36	0.06 15	0.04 7	0.09 29	0.13 58	0.09 21	0.08 17	0.12 34	0.08 46	0.04 16	0.15 41	0.16 35	0.16 38	0.15 45	0.18 46	0.12 48	0.16 41	0.17 67	0.07 54	0.07 27	0.14 31	0.15 37	0.15 32	0.10 15

MM-Stereo_test2	0.10 22	0.09 30	0.07 26	0.08 29	0.07 36	0.05 5	0.04 7	0.09 29	0.09 28	0.13 56	0.07 15	0.08 9	0.05 15	0.06 43	0.14 31	0.15 29	0.18 49	0.15 45	0.15 33	0.12 48	0.17 46	0.16 64	0.07 54	0.07 27	0.11 10	0.12 18	0.12 15	0.11 24

CoSv	0.09 9	0.09 30	0.05 4	0.06 13	0.05 9	0.13 74	0.06 45	0.09 29	0.07 10	0.10 32	0.05 6	0.07 4	0.05 15	0.03 5	0.13 23	0.15 29	0.14 24	0.09 7	0.16 40	0.08 7	0.14 30	0.08 7	0.05 21	0.05 5	0.16 53	0.11 12	0.14 24	0.08 3

ProNet	0.09 9	0.09 30	0.09 45	0.07 22	0.05 9	0.09 43	0.08 74	0.08 18	0.04 4	0.06 4	0.17 75	0.06 3	0.04 3	0.05 27	0.14 31	0.14 22	0.15 33	0.13 33	0.13 17	0.09 20	0.14 30	0.08 7	0.08 73	0.07 27	0.11 10	0.10 7	0.10 6	0.08 3

LACA1	0.11 30	0.10 39	0.09 45	0.08 29	0.08 44	0.09 43	0.05 25	0.07 7	0.12 47	0.11 42	0.08 17	0.14 45	0.10 61	0.06 43	0.14 31	0.14 22	0.14 24	0.17 57	0.14 22	0.10 31	0.13 24	0.14 47	0.05 21	0.07 27	0.15 45	0.16 44	0.17 47	0.15 54

WQFJA1	0.11 30	0.10 39	0.06 9	0.09 40	0.07 36	0.10 53	0.06 45	0.13 55	0.12 47	0.09 21	0.23 121	0.07 4	0.22 173	0.06 43	0.11 4	0.12 7	0.13 19	0.11 13	0.14 22	0.09 20	0.10 5	0.11 23	0.07 54	0.08 40	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 37

NLMM	0.11 30	0.10 39	0.06 9	0.09 40	0.07 36	0.10 53	0.06 45	0.13 55	0.12 47	0.09 21	0.23 121	0.07 4	0.22 173	0.06 43	0.11 4	0.12 7	0.13 19	0.11 13	0.14 22	0.09 20	0.10 5	0.11 23	0.07 54	0.08 40	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 37

MonStereo	0.11 30	0.10 39	0.10 56	0.09 40	0.10 58	0.07 22	0.06 45	0.10 37	0.10 31	0.10 32	0.12 42	0.12 34	0.08 46	0.06 43	0.14 31	0.16 35	0.16 38	0.12 23	0.15 33	0.10 31	0.14 30	0.11 23	0.05 21	0.05 5	0.17 59	0.13 25	0.16 39	0.16 57

RAStereo	0.13 53	0.10 39	0.08 38	0.06 13	0.05 9	0.07 22	0.05 25	0.11 42	0.07 10	0.28 90	0.08 17	0.17 54	0.07 38	0.04 16	0.17 54	0.17 46	0.21 62	0.18 63	0.22 64	0.11 41	0.22 67	0.11 23	0.04 6	0.07 27	0.19 65	0.17 58	0.16 39	0.16 57

MoCha-V2	0.10 22	0.10 39	0.07 26	0.08 29	0.06 24	0.08 30	0.06 45	0.10 37	0.07 10	0.09 21	0.12 42	0.10 19	0.04 3	0.05 27	0.13 23	0.16 35	0.14 24	0.13 33	0.19 57	0.10 31	0.15 35	0.10 15	0.07 54	0.06 14	0.13 25	0.12 18	0.10 6	0.08 3

StereoVision	0.14 62	0.10 39	0.09 45	0.07 22	0.10 58	0.11 63	0.07 61	0.13 55	0.17 91	0.13 56	0.12 42	0.11 24	0.08 46	0.04 16	0.20 79	0.21 76	0.20 58	0.16 52	0.18 46	0.14 61	0.16 41	0.14 47	0.04 6	0.10 63	0.23 85	0.22 84	0.25 82	0.25 87

testmc14	0.11 30	0.11 46	0.08 38	0.08 29	0.06 24	0.08 30	0.04 7	0.09 29	0.08 19	0.09 21	0.09 25	0.23 68	0.05 15	0.03 5	0.14 31	0.17 46	0.14 24	0.13 33	0.14 22	0.11 41	0.13 24	0.09 9	0.08 73	0.08 40	0.14 31	0.17 58	0.14 24	0.13 37

LACA3	0.13 53	0.11 46	0.10 56	0.10 52	0.09 53	0.10 53	0.07 61	0.08 18	0.11 40	0.12 45	0.09 25	0.26 82	0.09 55	0.09 72	0.17 54	0.17 46	0.14 24	0.18 63	0.16 40	0.11 41	0.17 46	0.17 67	0.06 32	0.08 40	0.17 59	0.17 58	0.21 66	0.18 65

DispViT+	0.13 53	0.11 46	0.10 56	0.14 82	0.09 53	0.10 53	0.07 61	0.11 42	0.17 91	0.13 56	0.16 69	0.13 39	0.09 55	0.07 54	0.16 49	0.17 46	0.13 19	0.17 57	0.17 42	0.13 58	0.13 24	0.16 64	0.06 32	0.13 85	0.15 45	0.24 93	0.16 39	0.21 74

NLMM1	0.12 44	0.11 46	0.07 26	0.06 13	0.06 24	0.07 22	0.06 45	0.12 49	0.16 84	0.10 32	0.24 128	0.11 24	0.41 278	0.05 27	0.12 13	0.13 14	0.12 13	0.11 13	0.14 22	0.10 31	0.10 5	0.13 38	0.07 54	0.09 52	0.16 53	0.14 32	0.14 24	0.11 24

AdaDepth	0.13 53	0.11 46	0.08 38	0.09 40	0.11 71	0.09 43	0.06 45	0.11 42	0.12 47	0.10 32	0.12 42	0.13 39	0.07 38	0.05 27	0.17 54	0.19 61	0.20 58	0.17 57	0.18 46	0.11 41	0.17 46	0.14 47	0.06 32	0.09 52	0.15 45	0.16 44	0.20 65	0.17 63

MLG-Stereo_test3	0.16 66	0.11 46	0.10 56	0.11 62	0.11 71	0.10 53	0.08 74	0.16 64	0.11 40	0.19 74	0.14 57	0.29 93	0.07 38	0.10 78	0.17 54	0.18 58	0.26 75	0.19 68	0.35 109	0.13 58	0.24 73	0.17 67	0.07 54	0.11 69	0.15 45	0.17 58	0.21 66	0.19 67

GIP-stereo	0.12 44	0.11 46	0.08 38	0.09 40	0.06 24	0.07 22	0.05 25	0.07 7	0.07 10	0.12 45	0.08 17	0.10 19	0.05 15	0.11 86	0.16 49	0.17 46	0.18 49	0.16 52	0.19 57	0.13 58	0.19 57	0.15 58	0.04 6	0.09 52	0.14 31	0.18 66	0.19 60	0.12 31

IGEV-Stereo++	0.11 30	0.11 46	0.07 26	0.10 52	0.10 58	0.07 22	0.05 25	0.11 42	0.11 40	0.10 32	0.10 33	0.11 24	0.08 46	0.05 27	0.14 31	0.15 29	0.15 33	0.14 39	0.14 22	0.11 41	0.15 35	0.18 72	0.06 32	0.06 14	0.13 25	0.14 32	0.14 24	0.13 37

AIO-Stereo	0.10 22	0.11 46	0.09 45	0.10 52	0.08 44	0.10 53	0.05 25	0.08 18	0.06 8	0.08 12	0.10 33	0.10 19	0.06 28	0.06 43	0.14 31	0.16 35	0.14 24	0.14 39	0.15 33	0.12 48	0.17 46	0.14 47	0.05 21	0.08 40	0.11 10	0.12 18	0.14 24	0.09 11

RSM	0.11 30	0.11 46	0.09 45	0.08 29	0.07 36	0.11 63	0.05 25	0.07 7	0.07 10	0.08 12	0.11 40	0.11 24	0.07 38	0.05 27	0.15 41	0.17 46	0.15 33	0.14 39	0.14 22	0.12 48	0.18 51	0.12 32	0.05 21	0.08 40	0.12 18	0.13 25	0.17 47	0.10 15

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 44	0.12 56	0.08 38	0.07 22	0.08 44	0.09 43	0.05 25	0.12 49	0.13 58	0.11 42	0.12 42	0.21 62	0.07 38	0.07 54	0.16 49	0.16 35	0.17 42	0.15 45	0.19 57	0.10 31	0.16 41	0.13 38	0.06 32	0.07 27	0.15 45	0.18 66	0.19 60	0.13 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 120	0.12 56	0.16 110	0.10 52	0.17 109	0.18 112	0.09 83	0.43 151	0.28 215	0.47 181	0.30 157	0.42 148	0.18 134	0.23 229	0.28 145	0.28 118	0.34 103	0.21 78	0.30 84	0.20 113	0.44 207	0.33 164	0.21 231	0.20 159	0.39 172	0.29 128	0.31 100	0.33 121

MCSU-Stereo	0.12 44	0.12 56	0.09 45	0.08 29	0.09 53	0.07 22	0.07 61	0.09 29	0.15 71	0.09 21	0.10 33	0.25 77	0.06 28	0.05 27	0.15 41	0.16 35	0.18 49	0.13 33	0.15 33	0.10 31	0.13 24	0.11 23	0.07 54	0.07 27	0.16 53	0.16 44	0.17 47	0.15 54

GSStereo	0.12 44	0.12 56	0.10 56	0.09 40	0.10 58	0.10 53	0.08 74	0.08 18	0.08 19	0.12 45	0.09 25	0.13 39	0.06 28	0.03 5	0.16 49	0.17 46	0.20 58	0.14 39	0.18 46	0.11 41	0.21 61	0.13 38	0.06 32	0.07 27	0.13 25	0.13 25	0.16 39	0.13 37

IGEV-Stereo+	0.19 77	0.12 56	0.11 63	0.11 62	0.11 71	0.09 43	0.06 45	0.28 90	0.17 91	0.47 181	0.18 83	0.25 77	0.10 61	0.12 92	0.18 65	0.23 86	0.30 91	0.24 97	0.32 95	0.18 96	0.31 94	0.33 164	0.08 73	0.10 63	0.22 78	0.16 44	0.22 68	0.19 67

RSM++	0.12 44	0.12 56	0.10 56	0.10 52	0.08 44	0.10 53	0.05 25	0.10 37	0.11 40	0.10 32	0.10 33	0.14 45	0.08 46	0.05 27	0.17 54	0.19 61	0.18 49	0.15 45	0.17 42	0.12 48	0.18 51	0.14 47	0.06 32	0.09 52	0.14 31	0.15 37	0.18 55	0.11 24

VIP-Stereo	0.15 63	0.13 62	0.12 76	0.10 52	0.08 44	0.08 30	0.05 25	0.18 69	0.13 58	0.14 63	0.20 103	0.20 60	0.07 38	0.08 64	0.18 65	0.19 61	0.29 87	0.19 68	0.24 69	0.14 61	0.23 69	0.13 38	0.07 54	0.10 63	0.17 59	0.16 44	0.17 47	0.21 74

GEAStereo	0.13 53	0.13 62	0.11 63	0.13 75	0.10 58	0.11 63	0.07 61	0.12 49	0.10 31	0.12 45	0.09 25	0.16 52	0.05 15	0.06 43	0.17 54	0.17 46	0.19 54	0.15 45	0.18 46	0.12 48	0.21 61	0.14 47	0.06 32	0.10 63	0.14 31	0.16 44	0.17 47	0.12 31

gasm-f	0.13 53	0.13 62	0.11 63	0.13 75	0.10 58	0.11 63	0.07 61	0.12 49	0.10 31	0.12 45	0.09 25	0.16 52	0.05 15	0.06 43	0.17 54	0.17 46	0.19 54	0.15 45	0.18 46	0.12 48	0.21 61	0.14 47	0.06 32	0.10 63	0.14 31	0.16 44	0.17 47	0.12 31

DEFOM-Stereo	0.15 63	0.13 62	0.09 45	0.14 82	0.10 58	0.14 82	0.06 45	0.14 59	0.12 47	0.12 45	0.19 97	0.15 48	0.07 38	0.08 64	0.17 54	0.19 61	0.25 71	0.20 72	0.24 69	0.14 61	0.22 67	0.14 47	0.08 73	0.08 40	0.18 63	0.18 66	0.25 82	0.20 71

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 77	0.14 66	0.12 76	0.15 88	0.14 88	0.11 63	0.08 74	0.26 83	0.16 84	0.31 95	0.21 110	0.29 93	0.17 124	0.09 72	0.20 79	0.20 72	0.30 91	0.18 63	0.33 99	0.14 61	0.23 69	0.18 72	0.08 73	0.11 69	0.21 71	0.23 88	0.31 100	0.23 82

BridgeDepth_RVC	0.15 63	0.14 66	0.12 76	0.10 52	0.12 78	0.13 74	0.08 74	0.14 59	0.18 101	0.13 56	0.14 57	0.15 48	0.11 71	0.09 72	0.19 71	0.20 72	0.17 42	0.18 63	0.19 57	0.15 74	0.18 51	0.18 72	0.06 32	0.09 52	0.21 71	0.24 93	0.22 68	0.26 91
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.18 69	0.14 66	0.13 79	0.13 75	0.13 84	0.11 63	0.07 61	0.20 73	0.15 71	0.18 70	0.17 75	0.21 62	0.10 61	0.10 78	0.20 79	0.21 76	0.30 91	0.23 90	0.34 102	0.18 96	0.30 88	0.22 93	0.10 89	0.12 77	0.21 71	0.19 72	0.27 88	0.25 87

Occ-G	0.13 53	0.14 66	0.10 56	0.11 62	0.08 44	0.10 53	0.05 25	0.08 18	0.09 28	0.08 12	0.18 83	0.14 45	0.06 28	0.07 54	0.18 65	0.19 61	0.19 54	0.17 57	0.21 62	0.14 61	0.17 46	0.13 38	0.07 54	0.11 69	0.13 25	0.13 25	0.17 47	0.13 37

MaDis-Stereo	0.19 77	0.14 66	0.13 79	0.08 29	0.07 36	0.08 30	0.07 61	0.17 68	0.12 47	0.26 84	0.13 52	0.28 91	0.09 55	0.06 43	0.20 79	0.24 89	0.31 96	0.26 109	0.32 95	0.15 74	0.31 94	0.19 76	0.07 54	0.12 77	0.28 119	0.31 139	0.31 100	0.37 134

small-0shot	0.26 115	0.15 71	0.13 79	0.12 69	0.17 109	0.16 100	0.09 83	0.42 141	0.22 149	0.43 141	0.19 97	0.36 128	0.19 142	0.19 160	0.25 112	0.30 152	0.38 125	0.32 167	0.36 115	0.18 96	0.37 134	0.34 174	0.13 121	0.16 108	0.34 141	0.28 124	0.30 97	0.40 156

LG-Stereo_L2	0.19 77	0.15 71	0.11 63	0.09 40	0.10 58	0.08 30	0.06 45	0.31 101	0.16 84	0.41 120	0.16 69	0.30 101	0.09 55	0.11 86	0.19 71	0.24 89	0.31 96	0.21 78	0.31 90	0.14 61	0.32 99	0.23 96	0.06 32	0.09 52	0.22 78	0.16 44	0.23 77	0.22 77

SGD-Stereo	0.20 85	0.15 71	0.11 63	0.13 75	0.12 78	0.18 112	0.06 45	0.19 72	0.20 120	0.22 79	0.12 42	0.35 123	0.15 103	0.08 64	0.25 112	0.28 118	0.37 118	0.20 72	0.37 120	0.15 74	0.32 99	0.18 72	0.12 104	0.14 91	0.22 78	0.26 105	0.31 100	0.28 99

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 96	0.15 71	0.13 79	0.17 102	0.13 84	0.14 82	0.06 45	0.38 126	0.19 105	0.47 181	0.17 75	0.24 74	0.11 71	0.12 92	0.20 79	0.27 113	0.37 118	0.26 109	0.35 109	0.19 104	0.37 134	0.34 174	0.10 89	0.10 63	0.24 91	0.21 77	0.31 100	0.22 77

UniTT-Stereo	0.21 91	0.15 71	0.11 63	0.12 69	0.09 53	0.13 74	0.07 61	0.22 77	0.15 71	0.37 109	0.17 75	0.28 91	0.17 124	0.12 92	0.23 97	0.24 89	0.35 107	0.26 109	0.38 126	0.18 96	0.30 88	0.17 67	0.11 97	0.14 91	0.26 103	0.35 167	0.22 68	0.27 96

RAFT_CTSACE	0.21 91	0.15 71	0.13 79	0.11 62	0.11 71	0.19 120	0.13 127	0.27 87	0.15 71	0.48 192	0.13 52	0.33 114	0.25 198	0.12 92	0.21 91	0.22 83	0.29 87	0.20 72	0.27 76	0.14 61	0.30 88	0.31 147	0.07 54	0.13 85	0.25 98	0.26 105	0.31 100	0.21 74

iRaftStereo_RVC	0.18 69	0.15 71	0.11 63	0.10 52	0.10 58	0.12 70	0.06 45	0.26 83	0.11 40	0.27 87	0.25 143	0.24 74	0.11 71	0.09 72	0.18 65	0.20 72	0.29 87	0.22 83	0.26 75	0.15 74	0.30 88	0.23 96	0.08 73	0.12 77	0.21 71	0.21 77	0.27 88	0.19 67

TS12	0.19 77	0.16 78	0.14 89	0.13 75	0.12 78	0.14 82	0.08 74	0.30 97	0.15 71	0.14 63	0.23 121	0.25 77	0.11 71	0.11 86	0.20 79	0.21 76	0.21 62	0.21 78	0.29 79	0.16 85	0.26 78	0.24 101	0.08 73	0.12 77	0.26 103	0.22 84	0.30 97	0.32 118

TS	0.19 77	0.16 78	0.14 89	0.13 75	0.12 78	0.14 82	0.08 74	0.30 97	0.15 71	0.14 63	0.23 121	0.25 77	0.11 71	0.11 86	0.20 79	0.21 76	0.21 62	0.21 78	0.29 79	0.16 85	0.26 78	0.24 101	0.08 73	0.12 77	0.26 103	0.22 84	0.30 97	0.32 118

LG-Stereo_L1	0.19 77	0.16 78	0.11 63	0.10 52	0.10 58	0.09 43	0.06 45	0.31 101	0.16 84	0.42 131	0.16 69	0.29 93	0.09 55	0.11 86	0.19 71	0.24 89	0.31 96	0.22 83	0.30 84	0.14 61	0.32 99	0.23 96	0.06 32	0.09 52	0.22 78	0.16 44	0.26 85	0.25 87

LG-G_1	0.18 69	0.16 78	0.11 63	0.17 102	0.15 94	0.17 105	0.10 101	0.20 73	0.10 31	0.18 70	0.14 57	0.27 84	0.10 61	0.13 98	0.19 71	0.19 61	0.28 80	0.23 90	0.36 115	0.17 89	0.26 78	0.20 83	0.08 73	0.11 69	0.21 71	0.19 72	0.27 88	0.28 99

LG-G	0.18 69	0.16 78	0.11 63	0.17 102	0.15 94	0.17 105	0.10 101	0.20 73	0.10 31	0.18 70	0.14 57	0.27 84	0.10 61	0.13 98	0.19 71	0.19 61	0.28 80	0.23 90	0.36 115	0.17 89	0.26 78	0.20 83	0.08 73	0.11 69	0.21 71	0.19 72	0.27 88	0.28 99

MIF-Stereo (partial)	0.21 91	0.16 78	0.15 103	0.13 75	0.12 78	0.16 100	0.08 74	0.28 90	0.19 105	0.30 94	0.18 83	0.21 62	0.12 82	0.10 78	0.24 101	0.26 105	0.35 107	0.27 118	0.30 84	0.17 89	0.30 88	0.20 83	0.10 89	0.16 108	0.27 109	0.23 88	0.27 88	0.27 96

anonymousdsp	0.18 69	0.16 78	0.13 79	0.12 69	0.10 58	0.13 74	0.09 83	0.24 80	0.13 58	0.28 90	0.16 69	0.23 68	0.08 46	0.11 86	0.19 71	0.23 86	0.24 69	0.20 72	0.30 84	0.15 74	0.34 108	0.21 89	0.09 84	0.11 69	0.19 65	0.15 37	0.24 80	0.16 57

delet	0.17 68	0.16 78	0.16 110	0.20 129	0.14 88	0.19 120	0.12 118	0.15 63	0.13 58	0.19 74	0.17 75	0.19 59	0.11 71	0.15 113	0.20 79	0.19 61	0.22 66	0.20 72	0.18 46	0.18 96	0.21 61	0.14 47	0.11 97	0.13 85	0.20 67	0.20 76	0.18 55	0.22 77

RYNet	0.18 69	0.16 78	0.13 79	0.11 62	0.12 78	0.13 74	0.09 83	0.16 64	0.27 203	0.13 56	0.15 65	0.13 39	0.10 61	0.09 72	0.23 97	0.19 61	0.20 58	0.27 118	0.22 64	0.14 61	0.18 51	0.15 58	0.25 250	0.14 91	0.20 67	0.50 228	0.22 68	0.16 57

plain	0.21 91	0.17 87	0.14 89	0.14 82	0.11 71	0.16 100	0.09 83	0.30 97	0.12 47	0.41 120	0.14 57	0.26 82	0.10 61	0.07 54	0.24 101	0.26 105	0.35 107	0.28 123	0.34 102	0.17 89	0.26 78	0.21 89	0.09 84	0.15 98	0.25 98	0.25 100	0.27 88	0.34 126

MIM_Stereo	0.22 96	0.17 87	0.16 110	0.19 120	0.15 94	0.20 127	0.10 101	0.28 90	0.13 58	0.43 141	0.19 97	0.31 105	0.10 61	0.12 92	0.21 91	0.28 118	0.36 116	0.26 109	0.34 102	0.20 113	0.35 116	0.24 101	0.08 73	0.16 108	0.24 91	0.21 77	0.32 109	0.23 82

AEACV	0.13 53	0.17 87	0.09 45	0.12 69	0.11 71	0.09 43	0.05 25	0.10 37	0.06 8	0.12 45	0.11 40	0.11 24	0.06 28	0.08 64	0.17 54	0.17 46	0.22 66	0.17 57	0.24 69	0.12 48	0.19 57	0.13 38	0.06 32	0.09 52	0.15 45	0.17 58	0.15 32	0.13 37

AIO_rvc	0.18 69	0.18 90	0.11 63	0.15 88	0.14 88	0.12 70	0.09 83	0.27 87	0.16 84	0.26 84	0.12 42	0.23 68	0.08 46	0.13 98	0.17 54	0.19 61	0.25 71	0.17 57	0.28 78	0.14 61	0.32 99	0.26 110	0.07 54	0.11 69	0.20 67	0.17 58	0.19 60	0.16 57

LL-Strereo2	0.24 105	0.18 90	0.14 89	0.17 102	0.15 94	0.13 74	0.09 83	0.36 115	0.21 132	0.51 224	0.18 83	0.33 114	0.17 124	0.10 78	0.25 112	0.28 118	0.39 132	0.27 118	0.45 165	0.22 125	0.33 105	0.20 83	0.12 104	0.14 91	0.24 91	0.27 111	0.33 117	0.26 91

test_5	0.20 85	0.18 90	0.14 89	0.17 102	0.10 58	0.15 89	0.11 111	0.25 81	0.15 71	0.29 93	0.13 52	0.29 93	0.30 233	0.07 54	0.20 79	0.24 89	0.26 75	0.22 83	0.23 67	0.14 61	0.26 78	0.23 96	0.07 54	0.17 121	0.25 98	0.26 105	0.31 100	0.26 91

RAFT + AFF	0.18 69	0.18 90	0.11 63	0.16 98	0.10 58	0.14 82	0.09 83	0.25 81	0.15 71	0.33 97	0.16 69	0.31 105	0.11 71	0.07 54	0.18 65	0.19 61	0.33 100	0.16 52	0.31 90	0.16 85	0.31 94	0.14 47	0.07 54	0.11 69	0.21 71	0.16 44	0.14 24	0.13 37

anonymous	0.27 120	0.19 94	0.14 89	0.12 69	0.18 125	0.17 105	0.10 101	0.40 133	0.19 105	0.47 181	0.17 75	0.44 156	0.20 149	0.18 141	0.28 145	0.30 152	0.40 137	0.31 155	0.42 153	0.22 125	0.38 146	0.36 189	0.14 133	0.20 159	0.37 157	0.24 93	0.42 168	0.42 163

DepthFocus	0.26 115	0.19 94	0.13 79	0.16 98	0.14 88	0.19 120	0.09 83	0.41 136	0.19 105	0.42 131	0.18 83	0.35 123	0.13 84	0.20 177	0.24 101	0.29 138	0.43 168	0.25 104	0.43 156	0.24 143	0.39 156	0.25 106	0.17 183	0.16 108	0.24 91	0.25 100	0.35 122	0.45 174

AIO_test	0.20 85	0.19 94	0.13 79	0.21 134	0.17 109	0.12 70	0.10 101	0.28 90	0.20 120	0.27 87	0.15 65	0.27 84	0.11 71	0.14 105	0.18 65	0.21 76	0.25 71	0.18 63	0.29 79	0.14 61	0.35 116	0.32 158	0.09 84	0.12 77	0.25 98	0.22 84	0.22 68	0.15 54

CES	0.33 164	0.19 94	0.19 146	0.19 120	0.21 152	0.20 127	0.09 83	0.85 330	0.18 101	0.42 131	0.55 279	0.49 181	0.16 112	0.20 177	0.31 170	0.37 231	0.47 208	0.28 123	0.41 148	0.24 143	0.66 320	0.35 177	0.17 183	0.18 134	0.42 194	0.33 152	0.42 168	0.50 198

test_4	0.25 110	0.19 94	0.17 123	0.14 82	0.15 94	0.11 63	0.07 61	0.38 126	0.20 120	0.53 245	0.18 83	0.34 118	0.16 112	0.15 113	0.24 101	0.27 113	0.35 107	0.25 104	0.31 90	0.21 119	0.38 146	0.31 147	0.10 89	0.17 121	0.31 131	0.33 152	0.34 119	0.36 131

AnonymousM	0.28 125	0.19 94	0.14 89	0.18 117	0.17 109	0.15 89	0.11 111	0.42 141	0.17 91	0.47 181	0.28 152	0.35 123	0.11 71	0.15 113	0.27 135	0.31 169	0.45 190	0.28 123	0.39 131	0.19 104	0.44 207	0.26 110	0.14 133	0.16 108	0.24 91	0.30 133	0.48 189	0.67 256

DMCA	0.23 103	0.19 94	0.21 161	0.18 117	0.19 136	0.17 105	0.18 175	0.29 96	0.23 157	0.23 81	0.28 152	0.29 93	0.17 124	0.19 160	0.25 112	0.25 98	0.30 91	0.29 132	0.27 76	0.20 113	0.31 94	0.20 83	0.19 214	0.18 134	0.24 91	0.27 111	0.22 68	0.27 96

TDLM	0.16 66	0.19 94	0.14 89	0.15 88	0.17 109	0.15 89	0.11 111	0.16 64	0.14 65	0.12 45	0.22 116	0.17 54	0.14 91	0.10 78	0.17 54	0.18 58	0.21 62	0.20 72	0.18 46	0.14 61	0.19 57	0.13 38	0.11 97	0.15 98	0.17 59	0.16 44	0.18 55	0.18 65

AANet_RVC	0.20 85	0.19 94	0.18 134	0.14 82	0.17 109	0.12 70	0.12 118	0.18 69	0.19 105	0.15 67	0.21 110	0.18 57	0.15 103	0.13 98	0.26 123	0.23 86	0.24 69	0.26 109	0.22 64	0.22 125	0.20 60	0.19 76	0.16 168	0.16 108	0.26 103	0.26 105	0.26 85	0.34 126

DF_test	0.25 110	0.20 103	0.22 174	0.09 40	0.15 94	0.16 100	0.07 61	0.41 136	0.17 91	0.44 152	0.14 57	0.46 170	0.15 103	0.19 160	0.27 135	0.28 118	0.41 150	0.23 90	0.35 109	0.20 113	0.38 146	0.28 124	0.14 133	0.19 150	0.27 109	0.30 133	0.29 96	0.26 91

S2M2_XL	0.27 120	0.20 103	0.20 149	0.15 88	0.16 102	0.19 120	0.18 175	0.48 187	0.21 132	0.43 141	0.21 110	0.43 150	0.14 91	0.17 131	0.26 123	0.26 105	0.47 208	0.23 90	0.35 109	0.21 119	0.40 161	0.24 101	0.16 168	0.18 134	0.29 121	0.25 100	0.33 117	0.38 144
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 77	0.20 103	0.11 63	0.16 98	0.11 71	0.13 74	0.11 111	0.28 90	0.14 65	0.26 84	0.17 75	0.25 77	0.12 82	0.10 78	0.21 91	0.25 98	0.28 80	0.22 83	0.29 79	0.15 74	0.24 73	0.20 83	0.10 89	0.14 91	0.22 78	0.21 77	0.23 77	0.22 77

test_for_model	0.52 268	0.20 103	0.14 89	0.17 102	0.19 136	0.15 89	0.09 83	0.42 141	0.21 132	0.50 208	0.18 83	0.51 189	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 386	0.29 132	0.45 165	0.26 159	0.44 207	0.35 177	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 122	0.37 134

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 268	0.20 103	0.14 89	0.17 102	0.19 136	0.15 89	0.09 83	0.42 141	0.21 132	0.50 208	0.18 83	0.51 189	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 386	0.29 132	0.45 165	0.26 159	0.44 207	0.35 177	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 122	0.37 134

testlalala	0.52 268	0.20 103	0.14 89	0.17 102	0.19 136	0.15 89	0.09 83	0.42 141	0.21 132	0.50 208	0.18 83	0.51 189	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 386	0.29 132	0.45 165	0.26 159	0.44 207	0.35 177	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 122	0.37 134

GCAPDPT-zeroshot	0.52 268	0.20 103	0.14 89	0.17 102	0.19 136	0.15 89	0.09 83	0.42 141	0.21 132	0.50 208	0.18 83	0.51 189	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 386	0.29 132	0.45 165	0.26 159	0.44 207	0.35 177	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 122	0.37 134

GCAP-Stereo	0.52 268	0.20 103	0.14 89	0.17 102	0.19 136	0.15 89	0.09 83	0.42 141	0.21 132	0.50 208	0.18 83	0.51 189	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 386	0.29 132	0.45 165	0.26 159	0.44 207	0.35 177	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 122	0.37 134

4D-IteraStereo	0.28 125	0.20 103	0.18 134	0.26 168	0.16 102	0.17 105	0.11 111	0.46 169	0.24 166	0.53 245	0.27 151	0.41 146	0.17 124	0.13 98	0.27 135	0.29 138	0.41 150	0.34 181	0.42 153	0.26 159	0.43 198	0.32 158	0.11 97	0.16 108	0.29 121	0.30 133	0.40 154	0.30 108

RAFT+CT+SA	0.23 103	0.20 103	0.16 110	0.19 120	0.13 84	0.15 89	0.12 118	0.33 108	0.19 105	0.44 152	0.14 57	0.34 118	0.29 226	0.09 72	0.23 97	0.29 138	0.27 78	0.22 83	0.31 90	0.19 104	0.31 94	0.35 177	0.07 54	0.17 121	0.29 121	0.27 111	0.31 100	0.28 99

ARAFT	0.24 105	0.20 103	0.15 103	0.20 129	0.16 102	0.20 127	0.10 101	0.32 104	0.19 105	0.45 159	0.24 128	0.34 118	0.13 84	0.10 78	0.24 101	0.25 98	0.41 150	0.34 181	0.34 102	0.16 85	0.35 116	0.21 89	0.11 97	0.13 85	0.29 121	0.24 93	0.32 109	0.29 103

MMNet	0.20 85	0.20 103	0.17 123	0.21 134	0.17 109	0.20 127	0.14 137	0.23 78	0.16 84	0.19 74	0.20 103	0.27 84	0.11 71	0.22 208	0.21 91	0.21 76	0.27 78	0.24 97	0.29 79	0.18 96	0.23 69	0.15 58	0.12 104	0.15 98	0.23 85	0.23 88	0.22 68	0.25 87

CCAANet	0.22 96	0.20 103	0.23 184	0.20 129	0.18 125	0.19 120	0.19 183	0.21 76	0.24 166	0.19 74	0.23 121	0.35 123	0.19 142	0.14 105	0.29 152	0.27 113	0.28 80	0.24 97	0.21 62	0.17 89	0.30 88	0.19 76	0.15 156	0.13 85	0.25 98	0.23 88	0.25 82	0.33 121

GANet	0.22 96	0.20 103	0.20 149	0.22 140	0.23 169	0.24 152	0.19 183	0.31 101	0.17 91	0.24 82	0.21 110	0.29 93	0.14 91	0.14 105	0.21 91	0.24 89	0.29 87	0.31 155	0.24 69	0.15 74	0.24 73	0.19 76	0.16 168	0.17 121	0.23 85	0.21 77	0.26 85	0.24 85

PWCDC_ROB	0.45 239	0.20 103	0.30 225	0.20 129	0.33 244	0.23 147	0.29 235	0.26 83	0.96 340	0.21 78	0.54 276	0.30 101	2.04 349	0.49 315	0.51 281	0.41 259	0.38 125	0.41 259	0.39 131	0.37 237	0.37 134	0.61 317	0.35 282	0.31 256	0.24 91	0.49 225	0.35 122	0.53 212

YMNet	0.22 96	0.21 118	0.17 123	0.21 134	0.17 109	0.20 127	0.17 166	0.26 83	0.24 166	0.18 70	0.15 65	0.31 105	0.17 124	0.21 196	0.24 101	0.24 89	0.26 75	0.22 83	0.30 84	0.15 74	0.26 78	0.22 93	0.14 133	0.14 91	0.26 103	0.23 88	0.27 88	0.26 91

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 105	0.21 118	0.13 79	0.15 88	0.14 88	0.13 74	0.08 74	0.38 126	0.17 91	0.48 192	0.20 103	0.29 93	0.13 84	0.13 98	0.25 112	0.25 98	0.38 125	0.26 109	0.36 115	0.19 104	0.37 134	0.26 110	0.10 89	0.13 85	0.23 85	0.24 93	0.32 109	0.41 159

HUF	0.21 91	0.21 118	0.14 89	0.17 102	0.18 125	0.15 89	0.09 83	0.35 113	0.15 71	0.36 104	0.15 65	0.23 68	0.15 103	0.14 105	0.19 71	0.21 76	0.28 80	0.19 68	0.34 102	0.17 89	0.36 125	0.28 124	0.11 97	0.14 91	0.22 78	0.18 66	0.27 88	0.20 71

HH	0.43 229	0.21 118	0.55 306	0.33 207	0.26 193	0.40 235	0.29 235	0.52 236	0.27 203	0.54 255	0.26 146	0.57 228	0.17 124	0.22 208	0.33 186	0.46 277	0.49 230	0.40 251	0.92 280	0.42 262	0.63 309	0.49 274	0.17 183	0.25 213	0.47 218	0.60 266	0.64 269	0.82 287

HanStereo	0.43 229	0.21 118	0.55 306	0.33 207	0.26 193	0.40 235	0.29 235	0.52 236	0.27 203	0.54 255	0.26 146	0.57 228	0.17 124	0.22 208	0.33 186	0.46 277	0.49 230	0.40 251	0.92 280	0.42 262	0.63 309	0.49 274	0.17 183	0.25 213	0.47 218	0.60 266	0.64 269	0.82 287

CAS	0.27 120	0.21 118	0.17 123	0.21 134	0.17 109	0.18 112	0.09 83	0.33 108	0.20 120	0.33 97	0.38 196	0.29 93	0.19 142	0.17 131	0.28 145	0.26 105	0.37 118	0.26 109	0.38 126	0.20 113	0.29 86	0.27 116	0.16 168	0.18 134	0.36 154	0.36 173	0.40 154	0.55 218

TESTraft	0.25 110	0.21 118	0.15 103	0.15 88	0.16 102	0.14 82	0.13 127	0.28 90	0.26 193	0.41 120	0.19 97	0.27 84	0.30 233	0.07 54	0.24 101	0.31 169	0.34 103	0.24 97	0.30 84	0.18 96	0.35 116	0.39 205	0.09 84	0.17 121	0.34 141	0.33 152	0.35 122	0.31 111

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 137	0.22 125	0.21 161	0.23 150	0.18 125	0.19 120	0.12 118	0.44 153	0.35 257	0.43 141	0.40 209	0.40 142	0.21 160	0.18 141	0.32 181	0.29 138	0.42 159	0.31 155	0.37 120	0.27 172	0.35 116	0.33 164	0.13 121	0.18 134	0.37 157	0.51 234	0.31 100	0.47 186

AASNet	0.20 85	0.22 125	0.15 103	0.21 134	0.18 125	0.24 152	0.17 166	0.23 78	0.14 65	0.22 79	0.26 146	0.21 62	0.13 84	0.16 123	0.20 79	0.22 83	0.28 80	0.23 90	0.24 69	0.19 104	0.23 69	0.19 76	0.12 104	0.16 108	0.23 85	0.21 77	0.22 68	0.19 67

raft+_RVC	0.25 110	0.22 125	0.17 123	0.19 120	0.18 125	0.18 112	0.13 127	0.38 126	0.19 105	0.46 172	0.30 157	0.34 118	0.16 112	0.13 98	0.25 112	0.26 105	0.33 100	0.27 118	0.37 120	0.19 104	0.36 125	0.26 110	0.10 89	0.15 98	0.30 127	0.29 128	0.36 139	0.30 108

AFF-stereo	0.22 96	0.22 125	0.18 134	0.15 88	0.13 84	0.20 127	0.09 83	0.38 126	0.19 105	0.42 131	0.20 103	0.30 101	0.11 71	0.08 64	0.19 71	0.24 89	0.28 80	0.19 68	0.35 109	0.15 74	0.29 86	0.19 76	0.09 84	0.12 77	0.27 109	0.28 124	0.32 109	0.24 85

castereo++	0.31 146	0.23 129	0.18 134	0.32 201	0.17 109	0.16 100	0.13 127	0.50 203	0.25 178	0.55 272	0.24 128	0.59 244	0.16 112	0.16 123	0.25 112	0.29 138	0.46 202	0.30 148	0.45 165	0.25 148	0.47 231	0.41 218	0.13 121	0.22 177	0.35 149	0.37 180	0.49 203	0.36 131

castereo	0.32 153	0.23 129	0.18 134	0.26 168	0.20 145	0.22 141	0.14 137	0.48 187	0.25 178	0.54 255	0.30 157	0.52 199	0.16 112	0.15 113	0.27 135	0.31 169	0.48 221	0.29 132	0.52 189	0.26 159	0.48 235	0.39 205	0.14 133	0.18 134	0.40 182	0.39 194	0.38 145	0.44 171

MGS-Stereo	0.24 105	0.23 129	0.16 110	0.16 98	0.14 88	0.14 82	0.10 101	0.34 111	0.14 65	0.28 90	0.20 103	0.24 74	0.13 84	0.17 131	0.25 112	0.26 105	0.40 137	0.34 181	0.39 131	0.25 148	0.36 125	0.25 106	0.14 133	0.17 121	0.26 103	0.24 93	0.35 122	0.34 126

GMOStereo	0.30 137	0.23 129	0.16 110	0.19 120	0.18 125	0.21 134	0.13 127	0.46 169	0.25 178	0.56 282	0.24 128	0.43 150	0.26 202	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 132	0.44 160	0.23 134	0.42 183	0.45 245	0.12 104	0.16 108	0.42 194	0.38 183	0.48 189	0.31 111

error version	0.30 137	0.23 129	0.16 110	0.19 120	0.18 125	0.21 134	0.13 127	0.46 169	0.25 178	0.56 282	0.24 128	0.43 150	0.26 202	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 132	0.44 160	0.23 134	0.42 183	0.45 245	0.12 104	0.16 108	0.42 194	0.38 183	0.48 189	0.31 111

test-v	0.30 137	0.23 129	0.16 110	0.19 120	0.18 125	0.21 134	0.13 127	0.46 169	0.25 178	0.56 282	0.24 128	0.43 150	0.26 202	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 132	0.44 160	0.23 134	0.42 183	0.45 245	0.12 104	0.16 108	0.42 194	0.38 183	0.48 189	0.31 111

test-2	0.30 137	0.23 129	0.16 110	0.19 120	0.18 125	0.21 134	0.13 127	0.46 169	0.25 178	0.56 282	0.24 128	0.43 150	0.26 202	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 132	0.44 160	0.23 134	0.42 183	0.45 245	0.12 104	0.16 108	0.42 194	0.38 183	0.48 189	0.31 111

depth_test_26	0.32 153	0.24 136	0.18 134	0.15 88	0.16 102	0.18 112	0.11 111	0.58 279	0.21 132	0.66 325	0.19 97	0.86 292	0.16 112	0.19 160	0.26 123	0.32 183	0.59 291	0.30 148	0.54 201	0.22 125	0.57 291	0.30 137	0.18 202	0.17 121	0.29 121	0.32 144	0.35 122	0.35 129

LGCAT	0.27 120	0.24 136	0.16 110	0.17 102	0.16 102	0.21 134	0.14 137	0.41 136	0.21 132	0.43 141	0.23 121	0.36 128	0.15 103	0.18 141	0.26 123	0.28 118	0.47 208	0.25 104	0.37 120	0.24 143	0.42 183	0.27 116	0.22 235	0.20 159	0.31 131	0.31 139	0.35 122	0.37 134

TestStereo1	0.26 115	0.24 136	0.15 103	0.17 102	0.17 109	0.17 105	0.13 127	0.32 104	0.24 166	0.43 141	0.18 83	0.27 84	0.33 248	0.08 64	0.25 112	0.30 152	0.35 107	0.24 97	0.32 95	0.19 104	0.36 125	0.40 213	0.12 104	0.17 121	0.34 141	0.33 152	0.39 149	0.31 111

IER	0.29 129	0.24 136	0.24 194	0.24 152	0.21 152	0.25 161	0.17 166	0.35 113	0.21 132	0.36 104	0.45 240	0.51 189	0.20 149	0.24 237	0.32 181	0.29 138	0.38 125	0.31 155	0.33 99	0.23 134	0.33 105	0.27 116	0.20 227	0.19 150	0.30 127	0.32 144	0.35 122	0.39 153

SA-5K	0.26 115	0.24 136	0.15 103	0.17 102	0.17 109	0.17 105	0.13 127	0.32 104	0.24 166	0.43 141	0.18 83	0.27 84	0.33 248	0.08 64	0.25 112	0.30 152	0.35 107	0.24 97	0.32 95	0.19 104	0.36 125	0.40 213	0.12 104	0.17 121	0.34 141	0.33 152	0.39 149	0.31 111

test-1	0.45 239	0.24 136	0.22 174	0.28 180	0.29 220	0.50 271	0.29 235	0.58 279	0.32 240	0.55 272	0.41 214	0.58 234	0.30 233	0.20 177	0.39 222	0.39 242	0.50 247	0.40 251	1.04 295	0.38 244	0.52 259	0.63 321	0.17 183	0.32 262	0.60 280	0.69 291	0.58 249	0.89 296

XX-Stereo	8.90 383	0.24 136	0.17 123	0.40 245	0.21 152	0.44 254	0.17 166	0.55 260	0.23 157	0.52 234	0.45 240	0.58 234	0.16 112	0.20 177	0.40 230	0.47 284	0.49 230	0.37 220	0.63 231	0.38 244	0.48 235	0.38 204	0.14 133	0.20 159	229.91 403	0.56 252	0.60 258	0.99 303

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 110	0.24 136	0.21 161	0.17 102	0.15 94	0.18 112	0.10 101	0.47 179	0.19 105	0.43 141	0.22 116	0.39 136	0.13 84	0.10 78	0.23 97	0.25 98	0.32 99	0.21 78	0.39 131	0.18 96	0.34 108	0.23 96	0.12 104	0.17 121	0.35 149	0.27 111	0.34 119	0.33 121

WQFJA1++	11.74 387	0.25 144	0.19 146	105.43 402	0.22 162	101.87 402	100.92 402	0.47 179	0.21 132	0.43 141	0.35 175	0.71 275	0.43 282	0.18 141	0.26 123	0.33 195	0.43 168	0.30 148	0.71 245	0.22 125	0.42 183	0.36 189	0.16 168	0.15 98	0.41 188	0.35 167	0.63 267	0.66 255

LoS_RVC	0.29 129	0.25 144	0.22 174	0.15 88	0.19 136	0.18 112	0.12 118	0.37 120	0.21 132	0.42 131	0.38 196	0.32 110	0.20 149	0.18 141	0.31 170	0.27 113	0.34 103	0.28 123	0.43 156	0.21 119	0.42 183	0.33 164	0.15 156	0.23 187	0.48 229	0.34 160	0.41 161	0.46 177

tt_ll	0.29 129	0.25 144	0.22 174	0.15 88	0.19 136	0.18 112	0.12 118	0.37 120	0.21 132	0.42 131	0.38 196	0.32 110	0.20 149	0.18 141	0.31 170	0.27 113	0.34 103	0.28 123	0.43 156	0.21 119	0.42 183	0.33 164	0.15 156	0.23 187	0.48 229	0.34 160	0.41 161	0.46 177

anonymity	1.14 329	0.25 144	0.65 326	0.38 234	0.28 215	0.36 220	0.21 194	0.56 267	0.26 193	0.53 245	18.98 396	0.52 199	0.22 173	0.20 177	0.31 170	0.44 273	0.48 221	0.32 167	0.83 264	0.45 279	0.48 235	0.46 253	0.18 202	0.22 177	0.68 295	0.98 333	0.58 249	0.98 302

test-3	0.33 164	0.25 144	0.20 149	0.25 157	0.25 181	0.24 152	0.15 148	0.50 203	0.21 132	0.51 224	0.24 128	0.63 256	0.24 189	0.17 131	0.34 199	0.29 138	0.45 190	0.31 155	0.84 267	0.30 198	0.41 175	0.42 225	0.12 104	0.20 159	0.31 131	0.27 111	0.41 161	0.38 144

test_1	0.33 164	0.25 144	0.20 149	0.25 157	0.25 181	0.24 152	0.15 148	0.50 203	0.21 132	0.51 224	0.24 128	0.64 258	0.24 189	0.16 123	0.34 199	0.29 138	0.45 190	0.31 155	0.85 269	0.30 198	0.41 175	0.42 225	0.12 104	0.20 159	0.31 131	0.27 111	0.41 161	0.38 144

test_3	0.35 176	0.25 144	0.20 149	0.25 157	0.25 181	0.23 147	0.15 148	0.51 218	0.23 157	0.54 255	0.24 128	0.67 263	0.28 220	0.17 131	0.34 199	0.31 169	0.45 190	0.33 173	0.86 271	0.32 213	0.44 207	0.50 281	0.11 97	0.22 177	0.38 163	0.38 183	0.41 161	0.37 134

CREStereo++_RVC	0.32 153	0.25 144	0.18 134	0.23 150	0.25 181	0.22 141	0.15 148	0.45 160	0.26 193	0.48 192	0.28 152	0.48 177	0.44 283	0.18 141	0.26 123	0.30 152	0.47 208	0.25 104	0.38 126	0.23 134	0.41 175	0.30 137	0.13 121	0.24 200	0.40 182	0.32 144	0.51 218	0.52 208
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	0.40 204	0.25 144	0.18 134	0.29 184	0.27 202	0.33 201	0.17 166	0.37 120	0.20 120	0.45 159	0.21 110	0.31 105	0.26 202	0.22 208	0.61 303	0.56 318	0.51 254	0.68 339	0.97 288	0.74 332	0.43 198	0.35 177	0.85 347	0.22 177	0.27 109	0.32 144	0.49 203	0.38 144

XX-TBD	0.40 204	0.25 144	0.18 134	0.29 184	0.27 202	0.33 201	0.17 166	0.37 120	0.20 120	0.45 159	0.21 110	0.31 105	0.26 202	0.22 208	0.61 303	0.56 318	0.51 254	0.68 339	0.97 288	0.74 332	0.43 198	0.35 177	0.85 347	0.22 177	0.27 109	0.32 144	0.49 203	0.38 144

raftrobust	0.31 146	0.25 144	0.21 161	0.22 140	0.21 152	0.19 120	0.14 137	0.49 194	0.18 101	0.54 255	0.34 170	0.44 156	0.18 134	0.16 123	0.35 208	0.31 169	0.42 159	0.32 167	0.42 153	0.29 191	0.41 175	0.31 147	0.14 133	0.17 121	0.41 188	0.38 183	0.38 145	0.38 144

UPFNet	0.28 125	0.25 144	0.26 212	0.26 168	0.23 169	0.30 181	0.21 194	0.34 111	0.25 178	0.35 103	0.32 162	0.33 114	0.21 160	0.23 229	0.31 170	0.28 118	0.37 118	0.31 155	0.37 120	0.23 134	0.27 85	0.24 101	0.18 202	0.20 159	0.28 119	0.29 128	0.32 109	0.29 103

DMCA-RVC	0.31 146	0.25 144	0.28 218	0.25 157	0.27 202	0.24 152	0.25 220	0.36 115	0.31 237	0.33 97	0.38 196	0.54 208	0.24 189	0.20 177	0.40 230	0.35 216	0.35 107	0.34 181	0.35 109	0.29 191	0.37 134	0.33 164	0.22 235	0.24 200	0.29 121	0.29 128	0.36 139	0.41 159

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 200	0.26 157	0.16 110	0.37 226	0.51 293	0.62 297	0.37 254	0.49 194	0.20 120	0.61 308	0.24 128	0.67 263	0.16 112	0.18 141	0.24 101	0.31 169	0.47 208	0.34 181	0.53 198	0.26 159	0.44 207	0.41 218	0.12 104	0.19 150	0.43 201	0.34 160	0.57 246	1.07 308

CASnet	0.30 137	0.26 157	0.18 134	0.22 140	0.20 145	0.27 170	0.12 118	0.48 187	0.24 166	0.54 255	0.35 175	0.55 214	0.21 160	0.19 160	0.27 135	0.25 98	0.37 118	0.23 90	0.54 201	0.20 113	0.42 183	0.31 147	0.15 156	0.18 134	0.30 127	0.27 111	0.40 154	0.42 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.34 171	0.26 157	0.24 194	0.24 152	0.18 125	0.35 214	0.16 161	0.33 108	0.21 132	0.42 131	0.73 315	0.44 156	0.35 255	0.18 141	0.30 160	0.34 208	0.43 168	0.28 123	0.86 271	0.33 221	0.40 161	0.26 110	0.17 183	0.18 134	0.39 172	0.29 128	0.46 177	0.39 153

CIPLG	0.29 129	0.26 157	0.17 123	0.22 140	0.17 109	0.24 152	0.14 137	0.50 203	0.17 91	0.46 172	0.37 188	0.45 163	0.22 173	0.25 245	0.30 160	0.30 152	0.43 168	0.29 132	0.39 131	0.28 180	0.40 161	0.28 124	0.13 121	0.18 134	0.31 131	0.25 100	0.32 109	0.29 103

IPLGR_C	0.29 129	0.26 157	0.17 123	0.22 140	0.17 109	0.24 152	0.14 137	0.50 203	0.17 91	0.46 172	0.37 188	0.45 163	0.24 189	0.25 245	0.30 160	0.30 152	0.43 168	0.30 148	0.39 131	0.28 180	0.40 161	0.28 124	0.13 121	0.17 121	0.31 131	0.26 105	0.32 109	0.30 108

ACRE	0.29 129	0.26 157	0.17 123	0.22 140	0.17 109	0.24 152	0.14 137	0.50 203	0.17 91	0.46 172	0.37 188	0.45 163	0.23 182	0.25 245	0.30 160	0.30 152	0.43 168	0.29 132	0.39 131	0.29 191	0.40 161	0.27 116	0.13 121	0.18 134	0.30 127	0.26 105	0.32 109	0.29 103

DN	3.32 364	0.27 163	0.22 174	0.52 276	0.26 193	50.28 400	0.25 220	0.47 179	0.27 203	0.43 141	0.41 214	29.13 393	0.17 124	0.23 229	0.29 152	0.39 242	0.48 221	0.37 220	0.59 221	0.29 191	0.45 219	0.41 218	0.26 254	0.25 213	0.82 327	0.66 282	0.60 258	0.88 294

zero-FE	3.48 366	0.27 163	0.16 110	17.31 394	0.30 230	65.22 401	0.79 329	0.55 260	0.23 157	0.51 224	0.40 209	1.20 314	0.36 259	0.21 196	0.29 152	0.32 183	0.50 247	0.34 181	1.61 317	0.28 180	0.58 295	0.44 238	0.16 168	0.19 150	0.34 141	0.31 139	0.49 203	0.51 202

Any-RAFT	0.43 229	0.27 163	0.51 297	0.37 226	0.28 215	0.31 189	0.21 194	0.50 203	0.26 193	0.48 192	0.54 276	0.57 228	0.19 142	0.19 160	0.33 186	0.37 231	0.49 230	0.34 181	0.83 264	0.33 221	0.53 266	0.42 225	0.17 183	0.23 187	0.70 299	0.84 312	0.50 212	0.89 296

raft_robust	0.34 171	0.27 163	0.19 146	0.29 184	0.22 162	0.22 141	0.16 161	0.52 236	0.28 215	0.64 317	0.25 143	0.48 177	0.26 202	0.18 141	0.32 181	0.33 195	0.44 183	0.34 181	0.52 189	0.28 180	0.44 207	0.47 263	0.12 104	0.21 173	0.44 205	0.44 209	0.49 203	0.46 177

SA	0.30 137	0.27 163	0.17 123	0.18 117	0.17 109	0.24 152	0.10 101	0.47 179	0.26 193	0.54 255	0.20 103	0.46 170	0.14 91	0.12 92	0.30 160	0.30 152	0.41 150	0.30 148	0.40 141	0.23 134	0.37 134	0.37 196	0.10 89	0.20 159	0.41 188	0.38 183	0.49 203	0.37 134

CREStereo	0.32 153	0.27 163	0.22 174	0.25 157	0.20 145	0.22 141	0.12 118	0.49 194	0.20 120	0.50 208	0.24 128	0.54 208	0.22 173	0.20 177	0.29 152	0.33 195	0.49 230	0.26 109	0.41 148	0.22 125	0.46 225	0.30 137	0.15 156	0.21 173	0.39 172	0.34 160	0.48 189	0.52 208
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	0.28 125	0.27 163	0.21 161	0.22 140	0.21 152	0.22 141	0.15 148	0.41 136	0.22 149	0.50 208	0.35 175	0.44 156	0.21 160	0.17 131	0.26 123	0.24 89	0.33 100	0.31 155	0.31 90	0.19 104	0.32 99	0.28 124	0.16 168	0.18 134	0.31 131	0.28 124	0.44 175	0.42 163
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	0.57 284	0.28 170	0.16 110	2.12 348	0.35 250	3.65 375	0.55 303	0.55 260	0.22 149	0.52 234	0.33 165	0.84 290	0.31 239	0.21 196	0.28 145	0.32 183	0.49 230	0.33 173	0.73 249	0.28 180	0.53 266	0.44 238	0.16 168	0.19 150	0.35 149	0.31 139	0.48 189	0.49 196

S2M2_L	0.31 146	0.28 170	0.29 221	0.21 134	0.22 162	0.30 181	0.19 183	0.44 153	0.20 120	0.52 234	0.17 75	0.37 131	0.13 84	0.27 257	0.33 186	0.31 169	0.49 230	0.28 123	0.41 148	0.28 180	0.43 198	0.28 124	0.22 235	0.22 177	0.32 139	0.30 133	0.46 177	0.50 198
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.31 146	0.28 170	0.22 174	0.25 157	0.20 145	0.21 134	0.12 118	0.49 194	0.20 120	0.52 234	0.24 128	0.55 214	0.22 173	0.20 177	0.28 145	0.32 183	0.48 221	0.26 109	0.41 148	0.22 125	0.45 219	0.30 137	0.14 133	0.21 173	0.38 163	0.35 167	0.49 203	0.53 212

MSKI-zero shot	0.46 244	0.28 170	0.20 149	0.31 192	0.27 202	0.33 201	0.24 217	0.56 267	0.24 166	0.53 245	0.40 209	0.55 214	0.21 160	0.19 160	0.33 186	0.42 266	0.51 254	0.36 203	1.37 310	0.41 256	0.52 259	0.47 263	0.16 168	0.23 187	0.49 236	1.13 343	0.80 306	0.78 274

anonymousdsp2	0.26 115	0.28 170	0.18 134	0.19 120	0.16 102	0.21 134	0.14 137	0.37 120	0.19 105	0.38 114	0.22 116	0.36 128	0.16 112	0.14 105	0.22 96	0.26 105	0.36 116	0.25 104	0.56 209	0.21 119	0.37 134	0.31 147	0.13 121	0.18 134	0.31 131	0.25 100	0.38 145	0.29 103

EGLCR-Stereo	0.32 153	0.28 170	0.18 134	0.24 152	0.25 181	0.33 201	0.11 111	0.48 187	0.20 120	0.49 202	0.19 97	0.49 181	0.15 103	0.17 131	0.24 101	0.28 118	0.45 190	0.31 155	0.45 165	0.25 148	0.49 240	0.41 218	0.14 133	0.18 134	0.34 141	0.31 139	0.74 298	0.57 227

IPLG	0.30 137	0.28 170	0.24 194	0.22 140	0.20 145	0.25 161	0.15 148	0.45 160	0.19 105	0.45 159	0.28 152	0.45 163	0.18 134	0.23 229	0.33 186	0.29 138	0.43 168	0.35 197	0.40 141	0.28 180	0.35 116	0.44 238	0.12 104	0.20 159	0.35 149	0.36 173	0.37 141	0.37 134

sAnonymous2	0.40 204	0.28 170	0.24 194	0.25 157	0.23 169	0.32 197	0.22 202	0.56 267	0.30 232	0.41 120	0.38 196	0.39 136	0.29 226	0.18 141	0.46 261	0.50 298	0.53 267	0.49 293	0.80 261	0.42 262	0.53 266	0.56 303	0.19 214	0.25 213	0.50 242	0.52 237	0.51 218	0.56 222

CroCo_RVC	0.40 204	0.28 170	0.24 194	0.25 157	0.23 169	0.32 197	0.22 202	0.56 267	0.30 232	0.41 120	0.38 196	0.39 136	0.29 226	0.18 141	0.46 261	0.50 298	0.53 267	0.49 293	0.80 261	0.42 262	0.53 266	0.56 303	0.19 214	0.25 213	0.50 242	0.52 237	0.51 218	0.56 222

UNet	0.32 153	0.28 170	0.27 214	0.29 184	0.27 202	0.31 189	0.21 194	0.41 136	0.26 193	0.41 120	0.37 188	0.39 136	0.28 220	0.25 245	0.31 170	0.30 152	0.43 168	0.35 197	0.39 131	0.26 159	0.33 105	0.32 158	0.19 214	0.26 224	0.34 141	0.37 180	0.37 141	0.41 159

PMTNet	0.33 164	0.28 170	0.20 149	0.26 168	0.22 162	0.20 127	0.19 183	0.45 160	0.21 132	0.50 208	0.24 128	0.52 199	0.15 103	0.18 141	0.31 170	0.33 195	0.47 208	0.28 123	0.55 204	0.25 148	0.46 225	0.27 116	0.16 168	0.16 108	0.46 212	0.37 180	0.48 189	0.64 247

R-Stereo Train	0.40 204	0.28 170	0.29 221	0.33 207	0.27 202	0.37 223	0.14 137	0.51 218	0.25 178	0.54 255	0.42 224	0.56 220	0.26 202	0.21 196	0.34 199	0.41 259	0.52 262	0.38 230	0.70 243	0.37 237	0.51 252	0.48 268	0.17 183	0.28 236	0.54 254	0.65 276	0.46 177	0.62 238

RAFT-Stereo	0.40 204	0.28 170	0.29 221	0.33 207	0.27 202	0.37 223	0.14 137	0.51 218	0.25 178	0.54 255	0.42 224	0.56 220	0.26 202	0.21 196	0.34 199	0.41 259	0.52 262	0.38 230	0.70 243	0.37 237	0.51 252	0.48 268	0.17 183	0.28 236	0.54 254	0.65 276	0.46 177	0.62 238
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G2L-Stereo	0.32 153	0.29 183	0.21 161	0.25 157	0.27 202	0.27 170	0.18 175	0.43 151	0.25 178	0.44 152	0.45 240	0.40 142	0.30 233	0.21 196	0.29 152	0.31 169	0.42 159	0.32 167	0.34 102	0.24 143	0.35 116	0.30 137	0.21 231	0.20 159	0.37 157	0.41 200	0.42 168	0.39 153

Reg-Stereo(zero)	0.38 189	0.29 183	0.31 235	0.30 189	0.21 152	0.31 189	0.22 202	0.54 250	0.26 193	0.53 245	0.61 297	0.55 214	0.23 182	0.21 196	0.24 101	0.34 208	0.43 168	0.33 173	0.79 257	0.25 148	0.42 183	0.42 225	0.16 168	0.24 200	0.39 172	0.43 206	0.53 231	0.63 243

FLISNet	0.38 189	0.29 183	0.31 235	0.30 189	0.21 152	0.31 189	0.22 202	0.54 250	0.26 193	0.53 245	0.61 297	0.55 214	0.23 182	0.21 196	0.24 101	0.34 208	0.43 168	0.33 173	0.79 257	0.25 148	0.42 183	0.42 225	0.16 168	0.24 200	0.39 172	0.43 206	0.53 231	0.63 243

Sa-1000	0.32 153	0.29 183	0.17 123	0.20 129	0.20 145	0.23 147	0.10 101	0.49 194	0.28 215	0.55 272	0.26 146	0.46 170	0.17 124	0.20 177	0.31 170	0.31 169	0.45 190	0.33 173	0.50 184	0.22 125	0.41 175	0.43 232	0.14 133	0.20 159	0.42 194	0.41 200	0.51 218	0.40 156

BEATNet_4x	0.35 176	0.29 183	0.24 194	0.27 174	0.26 193	0.26 167	0.22 202	0.45 160	0.28 215	0.57 295	0.33 165	0.49 181	0.28 220	0.19 160	0.35 208	0.33 195	0.40 137	0.40 251	0.39 131	0.25 148	0.46 225	0.47 263	0.21 231	0.25 213	0.36 154	0.34 160	0.51 218	0.48 193

DeepPrunerF	0.55 276	0.29 183	0.30 225	0.37 226	0.86 335	0.30 181	0.37 254	0.42 141	0.34 254	0.34 101	0.53 273	0.34 118	0.22 173	0.31 273	0.38 219	0.40 249	0.42 159	0.34 181	0.56 209	0.36 232	0.41 175	0.33 164	0.27 259	0.26 224	4.90 387	0.50 228	0.38 145	0.46 177

CVANet_RVC	0.22 96	0.29 183	0.21 161	0.29 184	0.22 162	0.25 161	0.15 148	0.27 87	0.16 84	0.24 82	0.34 170	0.23 68	0.19 142	0.14 105	0.20 79	0.22 83	0.25 71	0.24 97	0.24 69	0.17 89	0.24 73	0.17 67	0.13 121	0.18 134	0.23 85	0.19 72	0.22 68	0.23 82

DF	0.42 223	0.30 190	0.20 149	0.31 192	0.20 145	0.37 223	0.19 183	0.53 243	0.23 157	0.51 224	0.36 182	0.69 272	0.16 112	0.18 141	0.33 186	0.40 249	0.47 208	0.37 220	1.61 317	0.36 232	0.50 247	0.43 232	0.17 183	0.20 159	0.42 194	0.38 183	0.67 276	0.73 267

gcap_with_dpt	0.40 204	0.30 190	0.20 149	0.55 286	0.29 220	0.35 214	0.19 183	0.53 243	0.28 215	0.56 282	0.36 182	0.80 286	0.29 226	0.25 245	0.29 152	0.35 216	0.49 230	0.38 230	0.52 189	0.31 205	0.50 247	0.46 253	0.17 183	0.26 224	0.46 212	0.36 173	0.55 239	0.74 269

GCAP-BAT	0.40 204	0.30 190	0.20 149	0.55 286	0.29 220	0.35 214	0.19 183	0.53 243	0.28 215	0.56 282	0.36 182	0.80 286	0.29 226	0.25 245	0.29 152	0.35 216	0.49 230	0.38 230	0.52 189	0.31 205	0.50 247	0.46 253	0.17 183	0.26 224	0.46 212	0.36 173	0.55 239	0.74 269

rafts_anoy	0.29 129	0.30 190	0.23 184	0.22 140	0.24 176	0.23 147	0.14 137	0.44 153	0.18 101	0.44 152	0.34 170	0.40 142	0.16 112	0.14 105	0.33 186	0.30 152	0.40 137	0.37 220	0.40 141	0.25 148	0.38 146	0.29 134	0.12 104	0.20 159	0.38 163	0.33 152	0.35 122	0.41 159

sCroCo_RVC	0.40 204	0.30 190	0.24 194	0.24 152	0.22 162	0.29 177	0.18 175	0.50 203	0.32 240	0.44 152	0.33 165	0.37 131	0.37 267	0.17 131	0.45 257	0.60 329	0.55 279	0.47 287	0.64 236	0.39 249	0.68 325	0.62 319	0.22 235	0.31 256	0.48 229	0.44 209	0.58 249	0.48 193

HCRNet	0.24 105	0.30 190	0.15 103	0.34 215	0.15 94	0.25 161	0.15 148	0.30 97	0.14 65	0.69 330	0.32 162	0.39 136	0.14 91	0.17 131	0.20 79	0.20 72	0.30 91	0.22 83	0.33 99	0.15 74	0.24 73	0.15 58	0.16 168	0.12 77	0.20 67	0.24 93	0.24 80	0.22 77

EAI-Stereo	0.43 229	0.30 190	0.21 161	0.36 222	0.30 230	0.44 254	0.39 263	0.57 274	0.28 215	0.51 224	0.34 170	0.58 234	0.18 134	0.19 160	0.48 271	0.47 284	0.49 230	0.36 203	0.97 288	0.46 284	0.47 231	0.46 253	0.14 133	0.23 187	0.55 261	0.44 209	0.65 272	0.71 263

FINET	0.31 146	0.30 190	0.31 235	0.34 215	0.24 176	0.27 170	0.29 235	0.36 115	0.28 215	0.39 116	0.26 146	0.37 131	0.23 182	0.22 208	0.43 249	0.35 216	0.37 118	0.28 123	0.46 175	0.25 148	0.35 116	0.28 124	0.24 247	0.24 200	0.35 149	0.27 111	0.39 149	0.32 118

iResNetv2_ROB	0.37 186	0.30 190	0.23 184	0.34 215	0.29 220	0.38 228	0.22 202	0.46 169	0.25 178	0.46 172	0.56 283	0.56 220	0.41 278	0.22 208	0.30 160	0.29 138	0.40 137	0.34 181	0.66 238	0.31 205	0.40 161	0.32 158	0.23 243	0.30 246	0.44 205	0.36 173	0.50 212	0.46 177

DISCO	0.32 153	0.30 190	0.23 184	0.31 192	0.28 215	0.33 201	0.30 240	0.32 104	0.29 226	0.40 118	0.41 214	0.32 110	0.20 149	0.23 229	0.32 181	0.29 138	0.42 159	0.32 167	0.46 175	0.29 191	0.36 125	0.31 147	0.19 214	0.24 200	0.37 157	0.36 173	0.41 161	0.38 144

iResNet_ROB	0.35 176	0.30 190	0.27 214	0.32 201	0.21 152	0.33 201	0.22 202	0.45 160	0.27 203	0.45 159	0.42 224	0.38 134	0.48 287	0.19 160	0.28 145	0.29 138	0.45 190	0.36 203	0.55 204	0.24 143	0.37 134	0.27 116	0.19 214	0.25 213	0.44 205	0.39 194	0.47 183	0.47 186

coex_refinement	0.33 164	0.31 201	0.23 184	0.26 168	0.25 181	0.31 189	0.17 166	0.45 160	0.34 254	0.41 120	0.42 224	0.39 136	0.20 149	0.21 196	0.34 199	0.34 208	0.39 132	0.34 181	0.38 126	0.22 125	0.34 108	0.30 137	0.19 214	0.23 187	0.38 163	0.38 183	0.43 172	0.64 247

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 274	0.31 201	0.75 334	0.59 292	0.31 235	0.67 307	0.41 267	0.55 260	0.30 232	0.58 298	0.59 291	0.66 260	0.21 160	0.22 208	0.47 266	0.54 314	0.55 279	0.50 298	0.98 292	0.47 288	0.51 252	0.47 263	0.13 121	0.26 224	0.70 299	0.88 318	0.68 278	1.17 311

gcap-zeroshot	0.68 298	0.31 201	0.49 292	0.39 239	0.27 202	0.40 235	0.23 212	0.57 274	0.24 166	0.56 282	0.43 234	0.68 268	0.21 160	0.22 208	0.41 239	0.50 298	0.49 230	0.37 220	7.45 371	0.57 313	0.53 266	0.52 294	0.18 202	0.23 187	0.43 201	0.54 246	0.54 236	0.60 233

RAFT-Test	0.43 229	0.31 201	0.21 161	0.37 226	0.26 193	0.35 214	0.22 202	0.53 243	0.24 166	0.53 245	0.46 246	0.54 208	0.22 173	0.20 177	0.37 216	0.51 305	0.51 254	0.37 220	1.04 295	0.48 291	0.55 278	0.50 281	0.16 168	0.23 187	0.56 264	0.51 234	0.62 264	0.65 252

GLC_STEREO	0.36 181	0.31 201	0.29 221	0.31 192	0.27 202	0.30 181	0.23 212	0.49 194	0.22 149	0.54 255	0.43 234	0.48 177	0.21 160	0.22 208	0.29 152	0.31 169	0.54 276	0.33 173	0.47 179	0.30 198	0.60 303	0.46 253	0.18 202	0.24 200	0.39 172	0.28 124	0.57 246	0.42 163

LMCR-Stereo	0.37 186	0.31 201	0.23 184	0.25 157	0.25 181	0.33 201	0.19 183	0.44 153	0.27 203	0.45 159	0.35 175	0.51 189	0.34 250	0.21 196	0.35 208	0.35 216	0.50 247	0.38 230	0.74 251	0.41 256	0.46 225	0.44 238	0.20 227	0.23 187	0.40 182	0.38 183	0.51 218	0.51 202

RALCasStereoNet	0.30 137	0.31 201	0.21 161	0.28 180	0.23 169	0.22 141	0.15 148	0.45 160	0.19 105	0.48 192	0.30 157	0.44 156	0.19 142	0.14 105	0.33 186	0.30 152	0.44 183	0.38 230	0.39 131	0.25 148	0.41 175	0.26 110	0.13 121	0.21 173	0.40 182	0.33 152	0.35 122	0.38 144

RALAANet	0.29 129	0.31 201	0.23 184	0.22 140	0.21 152	0.23 147	0.16 161	0.38 126	0.19 105	0.33 97	0.38 196	0.35 123	0.18 134	0.15 113	0.33 186	0.29 138	0.38 125	0.37 220	0.48 181	0.27 172	0.36 125	0.29 134	0.15 156	0.20 159	0.34 141	0.30 133	0.35 122	0.35 129

FADNet-RVC-Resample	0.40 204	0.31 201	0.32 243	0.36 222	0.29 220	0.33 201	0.27 226	0.53 243	0.32 240	0.57 295	0.37 188	0.53 205	0.34 250	0.30 267	0.41 239	0.31 169	0.41 150	0.42 266	0.55 204	0.43 268	0.39 156	0.46 253	0.25 250	0.43 298	0.44 205	0.42 202	0.37 141	0.53 212

CFNet	0.34 171	0.31 201	0.25 205	0.38 234	0.32 239	0.30 181	0.23 212	0.46 169	0.26 193	0.41 120	0.36 182	0.58 234	0.30 233	0.24 237	0.28 145	0.26 105	0.39 132	0.34 181	0.37 120	0.26 159	0.35 116	0.22 93	0.17 183	0.24 200	0.47 218	0.39 194	0.46 177	0.51 202

PDISCO_ROB	0.34 171	0.31 201	0.32 243	0.28 180	0.24 176	0.30 181	0.21 194	0.36 115	0.24 166	0.27 87	0.35 175	0.32 110	0.24 189	0.18 141	0.36 214	0.40 249	0.40 137	0.51 303	0.36 115	0.31 205	0.44 207	0.40 213	0.17 183	0.25 213	0.41 188	0.43 206	0.62 264	0.46 177

DN-CSS_ROB	0.36 181	0.31 201	0.30 225	0.31 192	0.30 230	0.25 161	0.17 166	0.51 218	0.25 178	0.51 224	0.56 283	0.56 220	0.36 259	0.18 141	0.31 170	0.28 118	0.41 150	0.31 155	0.81 263	0.27 172	0.37 134	0.25 106	0.22 235	0.32 262	0.37 157	0.32 144	0.41 161	0.38 144

HLF11	0.33 164	0.32 213	0.22 174	0.31 192	0.22 162	0.29 177	0.15 148	0.51 218	0.29 226	0.44 152	0.37 188	0.44 156	0.20 149	0.20 177	0.33 186	0.31 169	0.43 168	0.36 203	0.64 236	0.26 159	0.34 108	0.33 164	0.19 214	0.23 187	0.38 163	0.40 198	0.37 141	0.47 186

model_zeroshot	0.45 239	0.32 213	0.20 149	0.27 174	0.29 220	0.35 214	0.23 212	0.54 250	0.27 203	0.53 245	0.38 196	0.69 272	0.20 149	0.20 177	0.46 261	0.50 298	0.55 279	0.39 243	1.20 306	0.52 306	0.52 259	0.49 274	0.19 214	0.28 236	0.59 274	0.65 276	0.52 228	0.88 294

AE-Stereo	0.38 189	0.32 213	0.23 184	0.34 215	0.25 181	0.29 177	0.16 161	0.49 194	0.24 166	0.55 272	0.22 116	0.67 263	0.23 182	0.19 160	0.33 186	0.35 216	0.52 262	0.41 259	0.59 221	0.37 237	0.50 247	0.50 281	0.14 133	0.30 246	0.51 245	0.46 214	0.55 239	0.48 193

iRaft-Stereo_20w	0.51 264	0.32 213	0.83 341	0.81 316	0.32 239	0.47 262	0.31 242	0.55 260	0.28 215	0.54 255	0.46 246	0.59 244	0.14 91	0.22 208	0.41 239	0.39 242	0.49 230	0.33 173	0.88 274	0.43 268	0.49 240	0.39 205	0.15 156	0.18 134	0.72 307	0.88 318	1.07 332	1.22 317

MIPNet	0.35 176	0.32 213	0.24 194	0.26 168	0.23 169	0.27 170	0.15 148	0.50 203	0.20 120	0.45 159	0.37 188	0.52 199	0.29 226	0.22 208	0.35 208	0.33 195	0.46 202	0.37 220	0.51 187	0.37 237	0.36 125	0.44 238	0.14 133	0.19 150	0.46 212	0.51 234	0.42 168	0.51 202

cross-raft	0.42 223	0.32 213	0.22 174	0.32 201	0.26 193	0.32 197	0.19 183	0.54 250	0.27 203	0.55 272	0.39 206	0.58 234	0.20 149	0.20 177	0.36 214	0.48 290	0.51 254	0.37 220	1.06 300	0.44 276	0.56 282	0.59 311	0.14 133	0.25 213	0.57 266	0.54 246	0.59 252	0.59 232

CFNet_pseudo	0.38 189	0.32 213	0.34 252	0.41 249	0.33 244	0.38 228	0.28 230	0.51 218	0.29 226	0.54 255	0.52 271	0.46 170	0.42 280	0.24 237	0.41 239	0.33 195	0.39 132	0.36 203	0.46 175	0.25 148	0.38 146	0.31 147	0.19 214	0.26 224	0.43 201	0.46 214	0.52 228	0.55 218

GMStereo	0.32 153	0.32 213	0.20 149	0.27 174	0.25 181	0.31 189	0.24 217	0.48 187	0.25 178	0.37 109	0.30 157	0.54 208	0.27 217	0.19 160	0.30 160	0.30 152	0.45 190	0.29 132	0.56 209	0.32 213	0.39 156	0.25 106	0.18 202	0.22 177	0.39 172	0.30 133	0.47 183	0.33 121
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.32 153	0.32 213	0.25 205	0.27 174	0.27 202	0.28 175	0.17 166	0.39 132	0.23 157	0.40 118	0.56 283	0.33 114	0.19 142	0.24 237	0.30 160	0.34 208	0.44 183	0.39 243	0.41 148	0.28 180	0.39 156	0.32 158	0.18 202	0.25 213	0.40 182	0.38 183	0.35 122	0.33 121

RASNet	0.31 146	0.32 213	0.30 225	0.27 174	0.24 176	0.26 167	0.20 193	0.46 169	0.26 193	0.41 120	0.33 165	0.40 142	0.25 198	0.20 177	0.25 112	0.28 118	0.38 125	0.30 148	0.34 102	0.21 119	0.40 161	0.29 134	0.14 133	0.30 246	0.33 140	0.34 160	0.49 203	0.47 186

MSMDNet	0.42 223	0.32 213	0.21 161	0.27 174	0.26 193	0.37 223	0.23 212	0.51 218	0.25 178	0.52 234	0.42 224	0.54 208	0.21 160	0.20 177	0.39 222	0.52 309	0.51 254	0.38 230	1.02 294	0.59 315	0.54 274	0.53 297	0.17 183	0.23 187	0.53 251	0.46 214	0.59 252	0.63 243

TestStereo_HL2	0.38 189	0.33 224	0.24 194	0.32 201	0.26 193	0.34 211	0.21 194	0.50 203	0.32 240	0.48 192	0.50 261	0.58 234	0.28 220	0.22 208	0.39 222	0.34 208	0.47 208	0.36 203	0.61 224	0.29 191	0.38 146	0.35 177	0.20 227	0.26 224	0.45 211	0.52 237	0.48 189	0.57 227

IGEV-FE	0.50 259	0.33 224	0.81 339	0.76 310	0.36 252	0.38 228	0.47 275	0.58 279	0.27 203	0.54 255	0.54 276	0.61 251	0.18 134	0.22 208	0.34 199	0.47 284	0.50 247	0.34 181	0.91 278	0.43 268	0.56 282	0.49 274	0.15 156	0.24 200	0.80 321	0.68 286	0.69 281	0.77 271

IGEV_Zeroshot_test	0.50 259	0.33 224	0.81 339	0.76 310	0.36 252	0.38 228	0.47 275	0.58 279	0.27 203	0.53 245	0.55 279	0.60 249	0.18 134	0.22 208	0.34 199	0.47 284	0.50 247	0.34 181	0.92 280	0.43 268	0.56 282	0.50 281	0.15 156	0.24 200	0.80 321	0.68 286	0.69 281	0.77 271

LoS	0.41 219	0.33 224	0.21 161	0.28 180	0.31 235	0.27 170	0.16 161	1.20 349	0.22 149	0.76 339	0.69 311	0.57 228	0.27 217	0.20 177	0.31 170	0.39 242	0.46 202	0.29 132	0.52 189	0.26 159	0.52 259	0.37 196	0.17 183	0.18 134	0.59 274	0.47 217	0.48 189	0.58 230
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.35 176	0.33 224	0.28 218	0.33 207	0.23 169	0.34 211	0.22 202	0.54 250	0.24 166	0.64 317	0.28 152	0.53 205	0.21 160	0.18 141	0.30 160	0.25 98	0.44 183	0.27 118	0.58 218	0.27 172	0.52 259	0.32 158	0.18 202	0.26 224	0.41 188	0.33 152	0.50 212	0.43 167

ManiGeoR	0.36 181	0.34 229	0.24 194	0.37 226	0.25 181	0.30 181	0.18 175	0.51 218	0.36 262	0.47 181	0.44 237	0.51 189	0.20 149	0.19 160	0.35 208	0.32 183	0.42 159	0.36 203	0.67 241	0.27 172	0.40 161	0.37 196	0.18 202	0.28 236	0.39 172	0.47 217	0.39 149	0.43 167

HLf10	0.36 181	0.34 229	0.24 194	0.37 226	0.25 181	0.30 181	0.18 175	0.51 218	0.36 262	0.47 181	0.44 237	0.51 189	0.20 149	0.19 160	0.35 208	0.32 183	0.42 159	0.36 203	0.67 241	0.27 172	0.40 161	0.37 196	0.18 202	0.28 236	0.39 172	0.47 217	0.39 149	0.43 167

GGDA	0.38 189	0.34 229	0.26 212	0.32 201	0.27 202	0.36 220	0.21 194	0.52 236	0.32 240	0.49 202	0.48 252	0.57 228	0.29 226	0.22 208	0.39 222	0.33 195	0.46 202	0.37 220	0.62 226	0.28 180	0.38 146	0.36 189	0.19 214	0.27 234	0.46 212	0.58 258	0.48 189	0.57 227

HLf8	0.38 189	0.35 232	0.23 184	0.37 226	0.28 215	0.29 177	0.19 183	0.54 250	0.32 240	0.46 172	0.46 246	0.52 199	0.26 202	0.20 177	0.40 230	0.33 195	0.45 190	0.36 203	0.66 238	0.31 205	0.40 161	0.39 205	0.20 227	0.30 246	0.43 201	0.52 237	0.46 177	0.50 198

TestStereo-Hl	0.44 238	0.35 232	0.31 235	0.30 189	0.30 230	0.40 235	0.27 226	0.54 250	0.36 262	0.52 234	0.55 279	0.68 268	0.32 243	0.20 177	0.44 254	0.42 266	0.47 208	0.41 259	0.87 273	0.34 224	0.42 183	0.45 245	0.18 202	0.33 267	0.46 212	0.57 256	0.61 262	0.72 264

s12784h	0.39 200	0.35 232	0.25 205	0.46 261	0.29 220	0.25 161	0.18 175	0.49 194	0.22 149	0.51 224	0.34 170	0.62 252	0.32 243	0.21 196	0.27 135	0.28 118	0.48 221	0.29 132	0.52 189	0.23 134	0.51 252	0.30 137	0.15 156	0.23 187	0.51 245	0.52 237	0.70 287	1.14 309

ADCP+	0.49 255	0.35 232	0.36 259	0.33 207	0.26 193	0.39 234	0.38 258	0.48 187	0.98 341	0.42 131	0.61 297	0.85 291	0.26 202	0.30 267	0.33 186	0.32 183	0.41 150	0.35 197	0.62 226	0.27 172	0.41 175	0.37 196	0.24 247	0.22 177	0.41 188	1.72 364	0.43 172	1.18 312

pcwnet_v2	0.45 239	0.36 236	0.38 261	0.47 264	0.37 257	0.46 257	0.38 258	0.51 218	0.35 257	0.54 255	0.61 297	0.50 188	0.75 308	0.35 285	0.46 261	0.36 225	0.47 208	0.38 230	0.53 198	0.30 198	0.42 183	0.31 147	0.25 250	0.32 262	0.58 273	0.58 258	0.59 252	0.68 260

AF-Net	0.40 204	0.36 236	0.35 256	0.39 239	0.44 272	0.43 252	0.38 258	0.44 153	0.43 280	0.37 109	0.49 255	0.58 234	0.32 243	0.31 273	0.41 239	0.36 225	0.35 107	0.36 203	0.45 165	0.30 198	0.34 108	0.30 137	0.33 276	0.30 246	0.38 163	0.42 202	0.59 252	0.47 186

Nwc_Net	0.40 204	0.36 236	0.35 256	0.39 239	0.44 272	0.43 252	0.38 258	0.44 153	0.43 280	0.37 109	0.49 255	0.58 234	0.32 243	0.31 273	0.41 239	0.36 225	0.35 107	0.36 203	0.45 165	0.30 198	0.34 108	0.30 137	0.33 276	0.30 246	0.38 163	0.42 202	0.59 252	0.47 186

RTSC	0.47 249	0.36 236	0.33 246	0.36 222	0.38 259	0.41 244	0.35 249	0.50 203	0.48 292	0.44 152	0.60 295	0.42 148	0.38 272	0.29 265	0.64 312	0.45 275	0.62 300	0.41 259	0.83 264	0.36 232	0.54 274	0.49 274	0.23 243	0.38 283	0.47 218	0.50 228	0.60 258	0.91 298

DeepPruner_ROB	0.43 229	0.36 236	0.37 260	0.38 234	0.39 263	0.37 223	0.26 224	0.45 160	0.36 262	0.50 208	0.53 273	0.47 175	0.40 276	0.23 229	0.56 295	0.38 238	0.48 221	0.44 274	0.51 187	0.35 229	0.57 291	0.45 245	0.27 259	0.32 262	0.47 218	0.68 286	0.52 228	0.45 174

DLCB_ROB	0.40 204	0.36 236	0.35 256	0.32 201	0.32 239	0.31 189	0.27 226	0.42 141	0.34 254	0.46 172	0.49 255	0.54 208	0.37 267	0.30 267	0.37 216	0.33 195	0.44 183	0.38 230	0.40 141	0.32 213	0.44 207	0.34 174	0.27 259	0.31 256	0.81 325	0.57 256	0.55 239	0.46 177

CASS	0.48 253	0.37 242	0.33 246	0.45 258	0.38 259	0.47 262	0.33 245	0.60 295	0.38 269	0.62 312	0.50 261	0.56 220	0.38 272	0.22 208	0.43 249	0.37 231	0.64 304	0.39 243	0.94 283	0.39 249	0.57 291	0.51 290	0.27 259	0.26 224	0.63 287	0.56 252	0.68 278	0.81 284
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.41 219	0.37 242	0.33 246	0.41 249	0.45 278	0.42 246	0.28 230	0.48 187	0.32 240	0.50 208	0.51 265	0.47 175	0.24 189	0.26 254	0.41 239	0.36 225	0.47 208	0.42 266	0.52 189	0.42 262	0.42 183	0.39 205	0.26 254	0.32 262	0.47 218	0.50 228	0.50 212	0.62 238

GES	0.40 204	0.37 242	0.25 205	0.31 192	0.30 230	0.41 244	0.26 224	0.46 169	0.28 215	0.49 202	0.40 209	0.43 150	0.26 202	0.30 267	0.45 257	0.40 249	0.53 267	0.43 268	0.97 288	0.42 262	0.50 247	0.41 218	0.23 243	0.30 246	0.38 163	0.35 167	0.47 183	0.49 196

APVNet	0.42 223	0.37 242	0.30 225	0.36 222	0.39 263	0.47 262	0.36 252	0.51 218	0.32 240	0.36 104	0.52 271	0.41 146	0.24 189	0.30 267	0.45 257	0.48 290	0.55 279	0.48 288	0.63 231	0.45 279	0.45 219	0.35 177	0.26 254	0.36 275	0.47 218	0.35 167	0.60 258	0.45 174

FADNet-RVC	0.41 219	0.37 242	0.28 218	0.41 249	0.33 244	0.33 201	0.32 243	0.53 243	0.30 232	0.52 234	0.41 214	0.59 244	0.35 255	0.25 245	0.51 281	0.37 231	0.43 168	0.34 181	0.75 254	0.40 253	0.38 146	0.39 205	0.28 265	0.36 275	0.47 218	0.52 237	0.40 154	0.53 212

ADCRef	0.48 253	0.37 242	0.33 246	0.33 207	0.31 235	0.44 254	0.38 258	0.47 179	0.68 315	0.47 181	0.51 265	0.56 220	0.35 255	0.27 257	0.43 249	0.40 249	0.47 208	0.44 274	0.84 267	0.37 237	0.49 240	0.48 268	0.30 274	0.31 256	0.49 236	0.88 318	0.49 203	1.04 307

HSM-Net_RVC	0.50 259	0.37 242	0.39 266	0.56 289	0.44 272	0.46 257	0.28 230	0.55 260	0.39 273	0.57 295	0.63 306	0.89 296	0.56 299	0.31 273	0.39 222	0.35 216	0.49 230	0.41 259	0.56 209	0.34 224	0.47 231	0.46 253	0.28 265	0.41 291	0.67 291	0.79 310	0.77 302	0.72 264
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.41 219	0.37 242	0.31 235	0.45 258	0.38 259	0.56 288	0.56 305	0.45 160	0.29 226	0.41 120	0.42 224	0.44 156	0.23 182	0.59 331	0.51 281	0.41 259	0.48 221	0.43 268	0.40 141	0.32 213	0.37 134	0.28 124	0.45 314	0.30 246	0.52 248	0.36 173	0.40 154	0.44 171

HSM	0.40 204	0.37 242	0.30 225	0.39 239	0.36 252	0.33 201	0.28 230	0.56 267	0.29 226	0.50 208	0.51 265	0.49 181	0.37 267	0.24 237	0.39 222	0.34 208	0.52 262	0.36 203	0.50 184	0.35 229	0.49 240	0.35 177	0.19 214	0.29 242	0.48 229	0.54 246	0.54 236	0.55 218

TestStereo_HLe17	0.39 200	0.38 251	0.25 205	0.43 255	0.29 220	0.31 189	0.21 194	0.58 279	0.37 267	0.52 234	0.40 209	0.58 234	0.26 202	0.18 141	0.39 222	0.33 195	0.43 168	0.36 203	0.61 224	0.31 205	0.40 161	0.43 232	0.18 202	0.34 268	0.48 229	0.53 244	0.47 183	0.46 177

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 372	0.38 251	0.80 338	0.54 282	0.45 278	0.81 316	0.59 308	0.59 289	0.42 278	0.58 298	0.56 283	0.66 260	0.21 160	0.23 229	0.50 276	0.67 342	0.55 279	0.44 274	94.83 399	0.38 244	0.53 266	0.44 238	0.16 168	0.22 177	0.72 307	0.85 314	0.71 289	1.22 317

EKT-Stereo	0.47 249	0.38 251	0.27 214	0.50 271	0.33 244	0.49 268	0.51 289	0.51 218	0.23 157	0.50 208	0.41 214	0.56 220	0.24 189	0.22 208	0.43 249	0.51 305	0.54 276	0.52 309	0.89 275	0.40 253	0.65 317	0.56 303	0.17 183	0.25 213	0.72 307	0.63 273	0.64 269	0.56 222

ICVP	0.43 229	0.38 251	0.47 284	0.40 245	0.36 252	0.40 235	0.28 230	0.47 179	0.33 250	0.46 172	0.45 240	0.49 181	0.37 267	0.24 237	0.40 230	0.38 238	0.45 190	0.39 243	0.53 198	0.39 249	0.43 198	0.59 311	0.55 326	0.34 268	0.48 229	0.55 249	0.51 218	0.55 218
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.42 223	0.38 251	0.41 270	0.45 258	0.33 244	0.46 257	0.27 226	0.50 203	0.51 295	0.43 141	0.42 224	0.45 163	0.40 276	0.30 267	0.40 230	0.35 216	0.47 208	0.38 230	0.56 209	0.34 224	0.39 156	0.33 164	0.25 250	0.39 287	0.54 254	0.59 262	0.56 244	0.52 208

FADNet	0.46 244	0.38 251	0.31 235	0.42 253	0.32 239	0.40 235	0.46 274	0.59 289	0.35 257	0.56 282	0.53 273	0.59 244	0.39 275	0.28 261	0.50 276	0.38 238	0.40 137	0.39 243	0.94 283	0.43 268	0.46 225	0.41 218	0.29 271	0.31 256	0.55 261	0.62 270	0.48 189	0.63 243

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 189	0.38 251	0.38 261	0.34 215	0.47 282	0.32 197	0.52 295	0.40 133	0.44 283	0.41 120	0.41 214	0.56 220	0.26 202	0.41 303	0.43 249	0.30 152	0.39 132	0.33 173	0.40 141	0.27 172	0.34 108	0.27 116	0.22 235	0.24 200	0.37 157	0.47 217	0.40 154	0.44 171
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	0.46 244	0.38 251	0.34 252	0.54 282	0.39 263	0.49 268	0.33 245	0.59 289	0.31 237	0.49 202	0.59 291	0.72 278	0.57 300	0.22 208	0.39 222	0.29 138	0.49 230	0.38 230	1.01 293	0.33 221	0.42 183	0.43 232	0.28 265	0.36 275	0.51 245	0.56 252	0.54 236	0.54 216

MyStereo04	0.43 229	0.39 259	0.40 269	0.34 215	0.31 235	0.26 167	0.22 202	0.51 218	0.37 267	0.50 208	0.37 188	0.55 214	0.28 220	0.17 131	0.50 276	0.39 242	0.44 183	0.39 243	1.11 303	0.40 253	0.48 235	0.44 238	0.17 183	0.31 256	0.53 251	0.61 269	0.65 272	0.51 202

ADLNet	0.34 171	0.39 259	0.25 205	0.33 207	0.29 220	0.36 220	0.32 243	0.42 141	0.25 178	0.37 109	0.38 196	0.60 249	0.28 220	0.50 318	0.31 170	0.30 152	0.40 137	0.31 155	0.38 126	0.28 180	0.34 108	0.28 124	0.28 265	0.19 150	0.36 154	0.40 198	0.35 122	0.36 131

DSFCA	0.33 164	0.39 259	0.32 243	0.31 192	0.27 202	0.35 214	0.25 220	0.36 115	0.29 226	0.32 96	0.42 224	0.38 134	0.22 173	0.19 160	0.32 181	0.31 169	0.38 125	0.36 203	0.46 175	0.26 159	0.37 134	0.37 196	0.23 243	0.24 200	0.38 163	0.35 167	0.34 119	0.43 167

dd	0.38 189	0.40 262	0.21 161	0.82 317	0.25 181	0.53 283	0.24 217	0.46 169	0.19 105	0.47 181	0.24 128	0.66 260	0.21 160	0.20 177	0.38 219	0.34 208	0.57 288	0.30 148	0.75 254	0.28 180	0.40 161	0.31 147	0.17 183	0.24 200	0.44 205	0.32 144	0.51 218	0.40 156

CFNet_RVC	0.38 189	0.40 262	0.33 246	0.38 234	0.35 250	0.38 228	0.25 220	0.44 153	0.28 215	0.45 159	0.49 255	0.46 170	0.26 202	0.24 237	0.40 230	0.33 195	0.43 168	0.36 203	0.44 160	0.31 205	0.43 198	0.31 147	0.19 214	0.26 224	0.49 236	0.49 225	0.50 212	0.52 208

IPLGR	0.38 189	0.41 264	0.25 205	0.35 221	0.32 239	0.28 175	0.18 175	0.50 203	0.27 203	0.48 192	0.48 252	0.52 199	0.25 198	0.22 208	0.37 216	0.31 169	0.42 159	0.39 243	0.63 231	0.38 244	0.40 161	0.48 268	0.14 133	0.22 177	0.48 229	0.47 217	0.48 189	0.46 177

GEStereo_RVC	0.47 249	0.41 264	0.31 235	0.39 239	0.37 257	0.42 246	0.33 245	0.52 236	0.32 240	0.50 208	0.41 214	0.59 244	0.38 272	0.27 257	0.54 289	0.50 298	0.60 294	0.56 320	0.90 276	0.46 284	0.55 278	0.47 263	0.24 247	0.38 283	0.49 236	0.47 217	0.50 212	0.80 281

iResNet	0.59 285	0.41 264	0.43 276	0.52 276	0.48 283	0.66 304	0.40 266	0.65 299	0.43 280	0.50 208	0.55 279	1.10 306	1.23 334	0.24 237	0.57 296	0.40 249	0.53 267	0.45 281	1.70 322	0.45 279	0.45 219	0.43 232	0.33 276	0.52 314	0.55 261	0.60 266	0.67 276	0.67 256

TestStereo_HL3	0.50 259	0.42 267	0.27 214	0.39 239	0.29 220	0.50 271	0.36 252	0.53 243	0.35 257	0.50 208	0.61 297	1.86 326	0.50 292	0.22 208	0.38 219	0.52 309	0.59 291	0.35 197	0.74 251	0.35 229	0.45 219	0.56 303	0.21 231	0.27 234	0.47 218	0.48 224	0.68 278	0.69 261

DAS	0.61 288	0.42 267	0.30 225	0.62 294	0.48 283	0.54 284	0.48 283	0.59 289	0.67 313	0.45 159	0.73 315	1.19 310	0.62 302	0.25 245	0.54 289	0.46 277	0.71 320	0.51 303	0.96 285	0.66 325	0.56 282	0.63 321	0.41 306	0.62 329	0.71 304	0.72 294	0.82 308	0.79 276

SepStereo	0.61 288	0.42 267	0.30 225	0.62 294	0.48 283	0.54 284	0.48 283	0.59 289	0.67 313	0.45 159	0.73 315	1.19 310	0.62 302	0.25 245	0.54 289	0.46 277	0.71 320	0.51 303	0.96 285	0.66 325	0.56 282	0.63 321	0.41 306	0.62 329	0.71 304	0.72 294	0.82 308	0.79 276

SACVNet	0.46 244	0.42 267	0.38 261	0.44 257	0.41 267	0.40 235	0.43 270	0.52 236	0.47 290	0.52 234	0.45 240	0.45 163	0.25 198	0.32 278	0.44 254	0.40 249	0.50 247	0.45 281	0.63 231	0.48 291	0.51 252	0.43 232	0.29 271	0.34 268	0.64 289	0.58 258	0.62 264	0.61 236

GANet-ADL	0.47 249	0.42 267	0.33 246	0.43 255	0.42 268	0.48 267	0.35 249	0.51 218	0.33 250	0.54 255	0.50 261	0.63 256	0.34 250	0.35 285	0.47 266	0.39 242	0.53 267	0.38 230	0.79 257	0.51 302	0.48 235	0.41 218	0.30 274	0.30 246	0.52 248	0.59 262	0.63 267	0.72 264

TRStereo	0.46 244	0.42 267	0.77 335	0.38 234	0.24 176	0.79 313	0.37 254	0.50 203	0.23 157	0.51 224	0.33 165	0.67 263	0.14 91	0.19 160	0.34 199	0.41 259	0.48 221	0.35 197	0.55 204	0.36 232	0.51 252	0.46 253	0.13 121	0.19 150	0.57 266	0.62 270	1.22 342	0.79 276

STTStereo	0.39 200	0.42 267	0.43 276	0.37 226	0.43 270	0.34 211	0.49 288	0.37 120	0.33 250	0.38 114	0.43 234	0.51 189	0.30 233	0.38 295	0.47 266	0.32 183	0.41 150	0.40 251	0.40 141	0.29 191	0.36 125	0.28 124	0.22 235	0.28 236	0.40 182	0.45 213	0.40 154	0.62 238

DNS	0.36 181	0.43 274	0.22 174	0.24 152	0.19 136	0.42 246	0.15 148	0.50 203	0.22 149	0.47 181	0.22 116	0.71 275	0.15 103	0.18 141	0.76 327	0.32 183	0.49 230	0.31 155	0.52 189	0.32 213	0.51 252	0.36 189	0.15 156	0.17 121	0.39 172	0.32 144	0.47 183	0.51 202

SHD	0.65 293	0.44 275	0.55 306	0.57 291	0.55 307	0.50 271	0.48 283	0.74 319	0.69 317	0.63 316	0.65 308	0.68 268	0.97 322	0.42 305	0.81 336	0.57 324	0.69 317	0.50 298	1.20 306	0.56 312	0.66 320	0.68 328	0.39 296	0.52 314	0.68 295	0.78 309	0.70 287	1.03 306

CBMV_ROB	0.94 318	0.44 275	0.50 295	0.88 321	0.71 323	0.65 302	0.52 295	0.70 312	0.38 269	0.55 272	0.45 240	6.22 375	2.33 352	0.51 320	0.50 276	0.43 269	0.61 298	0.46 285	1.38 312	0.94 348	0.56 282	0.46 253	0.41 306	0.48 306	0.81 325	1.01 337	1.28 343	1.19 313

DNSM	0.37 186	0.45 277	0.23 184	0.25 157	0.21 152	0.47 262	0.15 148	0.51 218	0.23 157	0.48 192	0.23 121	0.71 275	0.15 103	0.19 160	0.76 327	0.32 183	0.50 247	0.32 167	0.56 209	0.32 213	0.52 259	0.36 189	0.14 133	0.19 150	0.44 205	0.34 160	0.53 231	0.56 222

UDGNet	0.49 255	0.45 277	0.30 225	1.05 332	0.79 329	0.91 324	0.70 320	0.47 179	0.30 232	0.45 159	0.46 246	0.45 163	0.16 112	1.01 354	0.30 160	0.30 152	0.45 190	0.39 243	0.50 184	0.32 213	0.49 240	0.36 189	0.57 328	0.23 187	0.54 254	0.42 202	0.43 172	0.47 186

dad	0.61 288	0.45 277	0.30 225	1.01 331	0.46 281	0.63 298	1.26 346	1.15 347	0.27 203	0.79 343	0.32 162	0.76 283	0.53 296	0.21 196	0.42 247	0.36 225	0.66 308	0.34 181	1.27 308	0.31 205	0.56 282	0.30 137	0.22 235	0.36 275	0.59 274	0.39 194	1.70 358	0.97 301

Anonymous3	0.56 278	0.45 277	0.31 235	0.31 192	0.33 244	0.46 257	0.37 254	0.57 274	0.51 295	0.56 282	0.38 196	1.04 304	0.36 259	0.26 254	0.76 327	0.69 344	0.66 308	0.58 326	1.04 295	0.51 302	0.81 338	0.97 352	0.26 254	0.29 242	0.59 274	0.62 270	0.76 300	0.56 222

RP	0.43 229	0.45 277	0.48 288	0.48 267	0.43 270	0.46 257	0.47 275	0.47 179	0.45 286	0.34 101	0.61 297	0.57 228	0.42 280	0.33 280	0.40 230	0.35 216	0.43 168	0.35 197	0.49 183	0.34 224	0.38 146	0.37 196	0.29 271	0.35 271	0.49 236	0.44 209	0.53 231	0.58 230

RTS	0.77 305	0.45 277	0.41 270	0.46 261	0.44 272	0.77 311	0.53 300	0.66 302	0.73 320	0.42 131	0.51 265	0.86 292	0.50 292	0.35 285	0.68 317	0.57 324	0.82 333	0.51 303	1.59 315	0.64 323	0.63 309	0.60 314	0.36 285	0.50 309	0.80 321	3.82 384	0.83 310	1.23 319

RTSA	0.77 305	0.45 277	0.41 270	0.46 261	0.44 272	0.77 311	0.53 300	0.66 302	0.73 320	0.42 131	0.51 265	0.86 292	0.50 292	0.35 285	0.68 317	0.57 324	0.82 333	0.51 303	1.59 315	0.64 323	0.63 309	0.60 314	0.36 285	0.50 309	0.80 321	3.82 384	0.83 310	1.23 319

FSD		0.47 284	0.47 284	0.48 267	0.48 283	0.47 262	0.51 289	0.65 299	0.35 257	0.69 330	0.39 206			0.51 320	0.53 286	0.55 315			0.57 215	0.47 288				0.48 306	0.59 274	0.52 237	0.59 252	0.60 233

PSMNet-ADL	0.56 278	0.47 284	0.47 284	0.52 276	0.48 283	0.51 278	0.47 275	0.58 279	0.46 289	0.64 317	0.68 310	0.77 284	0.81 312	0.39 298	0.51 281	0.46 277	0.53 267	0.41 259	1.18 304	0.50 298	0.54 274	0.45 245	0.39 296	0.35 271	0.56 264	0.67 285	0.85 315	0.50 198

NCC-stereo	0.51 264	0.47 284	0.43 276	0.49 269	0.51 293	0.50 271	0.51 289	0.51 218	0.57 303	0.36 104	0.59 291	0.62 252	0.55 297	0.36 290	0.53 286	0.41 259	0.46 202	0.50 298	0.58 218	0.41 256	0.43 198	0.40 213	0.43 311	0.36 275	0.57 266	0.72 294	0.73 296	0.65 252

stereogan	0.49 255	0.47 284	0.46 282	0.52 276	0.54 305	0.56 288	0.48 283	0.52 236	0.45 286	0.39 116	0.49 255	0.70 274	0.49 291	0.34 282	0.49 272	0.40 249	0.45 190	0.40 251	0.63 231	0.41 256	0.43 198	0.39 205	0.38 289	0.37 281	0.47 218	0.50 228	0.77 302	0.60 233

Abc-Net	0.51 264	0.47 284	0.43 276	0.49 269	0.51 293	0.50 271	0.51 289	0.51 218	0.57 303	0.36 104	0.59 291	0.62 252	0.55 297	0.36 290	0.53 286	0.41 259	0.46 202	0.50 298	0.58 218	0.41 256	0.43 198	0.40 213	0.43 311	0.36 275	0.57 266	0.72 294	0.73 296	0.65 252
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	0.85 312	0.47 284	0.49 292	0.50 271	0.51 293	0.63 298	0.58 306	0.74 319	1.45 358	0.60 305	0.80 331	0.74 280	0.50 292	0.49 315	0.82 337	0.68 343	0.75 326	0.68 339	1.18 304	0.54 307	0.98 347	0.88 347	0.48 316	0.61 326	0.74 310	0.98 333	0.71 289	4.30 377

NCCL2	0.49 255	0.47 284	0.48 288	0.40 245	0.38 259	0.38 228	0.33 245	0.55 260	0.44 283	0.58 298	0.47 250	0.53 205	0.36 259	0.28 261	0.57 296	0.47 284	0.49 230	0.45 281	0.57 215	0.44 276	0.56 282	0.54 301	0.34 279	0.45 303	0.70 299	0.72 294	0.61 262	0.81 284

NaN_ROB	0.56 278	0.47 284	0.48 288	0.51 274	0.59 312	0.42 246	0.39 263	0.72 316	0.48 292	0.64 317	0.49 255	1.54 323	0.48 287	0.32 278	0.47 266	0.36 225	0.42 159	0.40 251	0.55 204	0.46 284	0.38 146	0.33 164	0.27 259	0.49 308	0.68 295	0.75 301	0.72 292	1.21 315

FADNet_RVC	0.59 285	0.48 292	0.39 266	0.65 298	0.45 278	0.40 235	0.35 249	0.61 296	0.42 278	0.62 312	0.60 295	0.94 299	0.78 311	0.38 295	0.79 332	0.38 238	0.60 294	0.55 318	1.68 320	0.51 302	0.58 295	0.72 336	0.28 265	0.42 295	0.50 242	0.68 286	0.51 218	0.69 261

NOSS_ROB	0.54 274	0.48 292	0.44 281	0.55 286	0.51 293	0.51 278	0.47 275	0.68 308	0.39 273	0.52 234	0.41 214	0.49 181	0.36 259	0.53 326	0.66 313	0.56 318	0.61 298	0.54 313	0.57 215	0.47 288	0.64 316	0.50 281	0.39 296	0.51 313	0.70 299	0.65 276	0.83 310	0.67 256

SGM-Forest	0.51 264	0.48 292	0.34 252	0.75 309	0.49 288	0.51 278	0.39 263	0.54 250	0.33 250	0.49 202	0.35 175	0.75 282	0.57 300	0.43 307	0.42 247	0.40 249	0.44 183	0.41 259	0.47 179	0.36 232	0.46 225	0.42 225	0.37 287	0.39 287	0.67 291	0.55 249	1.11 333	0.81 284
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.56 278	0.50 295	0.39 266	0.42 253	0.36 252	0.51 278	0.55 303	0.58 279	1.58 363	0.56 282	0.64 307	0.62 252	0.37 267	0.33 280	0.41 239	0.39 242	0.48 221	0.40 251	0.73 249	0.38 244	0.59 299	0.52 294	0.34 279	0.35 271	0.63 287	0.68 286	0.57 246	1.34 323

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 376	0.51 296	0.68 330	0.72 305	0.57 310	0.64 301	0.77 328	0.61 296	0.48 292	0.53 245	1.02 347	115.67 401	1.14 329	0.84 347	0.57 296	0.49 295	0.71 320	0.66 335	2.72 337	0.55 310	0.72 329	0.68 328	0.41 306	0.42 295	0.75 312	0.81 311	0.72 292	1.51 329

DCVSM-stereo	0.70 299	0.52 297	0.49 292	0.70 302	0.52 300	0.91 324	0.58 306	0.66 302	0.60 307	0.65 323	0.77 328	2.08 333	1.09 328	0.37 293	0.45 257	0.49 295	0.54 276	0.44 274	1.42 313	0.68 328	0.53 266	0.52 294	0.68 338	0.44 301	0.57 266	0.66 282	0.65 272	0.83 289

FCDSN-DC	0.52 268	0.52 297	0.51 297	0.53 280	0.50 290	0.50 271	0.52 295	0.56 267	0.36 262	0.61 308	0.36 182	0.48 177	0.34 250	0.47 313	0.63 309	0.57 324	0.65 306	0.62 331	0.54 201	0.48 291	0.59 299	0.50 281	0.38 289	0.62 329	0.53 251	0.55 249	0.51 218	0.54 216
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UCFNet_RVC	0.42 223	0.52 297	0.34 252	0.47 264	0.42 268	0.42 246	0.30 240	0.49 194	0.32 240	0.51 224	0.48 252	0.68 268	0.36 259	0.26 254	0.40 230	0.32 183	0.41 150	0.38 230	0.48 181	0.30 198	0.45 219	0.31 147	0.28 265	0.30 246	0.61 283	0.49 225	0.48 189	0.61 236

PS-NSSS	0.45 239	0.52 297	0.38 261	0.68 300	0.40 266	0.56 288	0.44 273	0.57 274	0.31 237	0.58 298	0.35 175	1.11 307	0.31 239	0.28 261	0.40 230	0.30 152	0.40 137	0.36 203	0.71 245	0.32 213	0.32 99	0.21 89	0.26 254	0.29 242	0.47 218	0.47 217	0.47 183	0.62 238

CBMV	0.71 301	0.52 297	0.47 284	0.62 294	0.52 300	0.56 288	0.41 267	0.70 312	0.63 310	0.61 308	0.39 206	1.30 319	0.47 286	0.46 312	0.72 323	0.62 331	0.62 300	0.54 313	0.79 257	0.48 291	0.67 322	0.50 281	0.40 305	0.71 338	0.79 318	0.75 301	1.53 352	2.47 360
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.88 314	0.53 302	0.62 320	0.51 274	0.50 290	0.58 292	0.47 275	0.74 319	0.56 302	0.55 272	6.30 388	2.69 344	0.86 315	0.34 282	0.63 309	0.63 333	0.56 285	0.49 293	1.04 295	0.67 327	0.55 278	0.56 303	0.35 282	0.41 291	0.54 254	0.56 252	0.74 298	0.86 293

HBP-ISP	0.60 287	0.53 302	0.58 311	0.79 315	0.57 310	0.61 296	0.52 295	0.70 312	0.38 269	0.62 312	0.51 265	0.67 263	0.31 239	0.60 334	0.68 317	0.66 339	0.57 288	0.48 288	0.52 189	0.48 291	0.65 317	0.65 325	0.38 289	0.52 314	0.68 295	0.77 306	1.06 330	0.73 267

RGC	0.56 278	0.53 302	0.64 322	0.54 282	0.54 305	0.59 294	0.43 270	0.58 279	0.60 307	0.45 159	0.70 312	0.65 259	0.69 307	0.44 309	0.60 302	0.46 277	0.49 230	0.44 274	0.62 226	0.44 276	0.47 231	0.42 225	0.39 296	0.42 295	0.62 286	0.77 306	0.72 292	0.79 276

PWC_ROB	0.76 304	0.54 305	0.66 329	0.47 264	0.56 309	0.52 282	0.70 320	0.65 299	1.26 352	0.47 181	0.75 322	0.74 280	2.10 351	0.40 300	0.79 332	0.51 305	0.83 336	0.60 328	1.37 310	0.68 328	0.78 334	0.68 328	0.35 282	0.65 333	0.60 280	0.59 262	0.76 300	1.59 335

ITSA-stereo	0.66 296	0.55 306	0.43 276	0.95 327	0.60 314	0.50 271	0.47 275	0.69 310	0.51 295	0.64 317	0.79 329	1.00 302	1.08 327	0.47 313	0.62 306	0.48 290	0.60 294	0.49 293	0.91 278	0.37 237	0.52 259	0.53 297	0.38 289	0.41 291	0.74 310	0.86 316	0.66 275	1.65 336

GANetREF_RVC	0.61 288	0.56 307	0.58 311	0.56 289	0.52 300	0.55 286	0.52 295	0.85 330	0.63 310	0.78 341	0.44 237	1.00 302	0.63 304	0.34 282	0.62 306	0.44 273	0.53 267	0.51 303	0.85 269	0.51 302	0.63 309	0.48 268	0.48 316	0.59 322	0.71 304	0.65 276	0.81 307	0.79 276
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	0.86 313	0.56 307	0.38 261	0.70 302	0.60 314	0.81 316	0.62 311	0.63 298	0.44 283	0.49 202	0.81 334	1.86 326	2.35 353	0.23 229	0.54 289	0.64 336	0.74 324	0.54 313	2.20 333	0.60 318	0.94 345	0.57 308	0.51 320	0.53 317	0.78 317	0.75 301	1.48 349	2.01 348

GwcNet-ADL	0.56 278	0.57 309	0.48 288	0.72 305	0.51 293	0.55 286	0.42 269	0.58 279	0.38 269	0.54 255	0.73 315	0.89 296	0.48 287	0.39 298	0.46 261	0.46 277	0.56 285	0.43 268	0.90 276	0.48 291	0.49 240	0.51 290	0.38 289	0.35 271	0.61 283	0.75 301	0.53 231	0.85 291

XPNet_ROB	0.55 276	0.57 309	0.42 273	0.41 249	0.44 272	0.49 268	0.43 270	0.40 133	0.47 290	0.48 192	0.57 287	1.88 328	0.36 259	0.31 273	0.52 285	0.43 269	0.65 306	0.43 268	0.60 223	0.39 249	0.53 266	0.66 326	0.34 279	0.38 283	0.49 236	0.53 244	0.96 322	0.64 247

SFCPSM	0.82 308	0.59 311	0.46 282	0.60 293	0.53 303	0.60 295	0.51 289	0.66 302	0.62 309	0.55 272	0.81 334	1.44 322	2.03 348	0.37 293	0.55 294	0.48 290	0.55 279	0.48 288	4.41 351	0.83 340	0.59 299	0.58 310	0.45 314	0.38 283	0.70 299	0.74 300	0.69 281	0.99 303

FAT-Stereo	0.88 314	0.59 311	0.88 345	0.89 322	1.07 347	0.84 319	0.66 315	0.82 328	0.58 305	0.67 328	1.67 371	2.16 335	0.93 319	0.54 327	0.86 343	0.62 331	0.66 308	0.71 342	1.29 309	0.80 338	0.68 325	0.57 308	0.57 328	0.68 336	0.67 291	0.84 312	0.83 310	1.54 330

ADCMid	0.80 307	0.59 311	0.57 310	0.53 280	0.59 312	0.75 309	0.76 326	0.93 334	1.21 349	0.54 255	0.80 331	0.99 300	0.98 323	0.44 309	0.84 340	0.60 329	0.74 324	0.55 318	1.72 323	0.55 310	0.79 336	0.81 344	0.60 331	0.50 309	0.79 318	0.90 324	0.71 289	1.76 341

ADCPNet	0.84 310	0.59 311	0.55 306	0.63 297	0.73 324	0.63 298	0.74 325	0.75 323	0.84 333	0.64 317	0.79 329	0.73 279	1.44 337	0.50 318	0.74 325	0.65 337	0.71 320	0.54 313	1.84 327	0.71 331	0.79 336	0.78 341	0.53 323	0.60 325	0.93 334	1.31 352	0.83 310	2.11 351

PA-Net	0.50 259	0.59 311	0.54 303	0.40 245	0.53 303	0.42 246	0.53 300	0.56 267	0.52 298	0.46 172	0.41 214	0.49 181	0.48 287	0.49 315	0.54 289	0.42 266	0.37 118	0.44 274	0.43 156	0.45 279	0.37 134	0.48 268	0.27 259	0.39 287	0.52 248	0.87 317	0.45 176	0.99 303
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.82 308	0.59 311	0.42 273	0.73 307	0.49 288	0.73 308	0.68 317	0.58 279	0.39 273	0.56 282	4.12 385	3.54 358	0.96 321	0.43 307	0.62 306	0.51 305	0.53 267	0.48 288	0.78 256	0.54 307	0.58 295	0.53 297	0.39 296	0.37 281	0.54 254	0.58 258	0.55 239	0.78 274

SAMSARA	1.12 326	0.61 317	0.85 343	0.70 302	0.65 318	0.66 304	0.66 315	1.25 352	0.98 341	0.77 340	0.70 312	0.93 298	2.06 350	0.59 331	1.05 355	0.80 352	0.77 328	0.75 345	1.62 319	0.77 337	1.27 363	1.40 376	0.42 310	0.78 345	2.33 369	2.27 376	2.28 369	2.31 354

DPSNet	1.63 341	0.63 318	0.62 320	0.87 320	0.82 332	1.02 332	0.59 308	0.68 308	0.90 336	0.45 159	0.50 261	5.87 372	2.58 355	0.29 265	1.06 356	1.04 367	1.03 342	0.91 356	13.68 383	0.88 345	1.24 361	0.89 348	1.13 354	1.02 361	1.25 352	1.42 356	1.17 336	1.35 324

LALA_ROB	0.65 293	0.64 319	0.51 297	0.50 271	0.50 290	0.65 302	0.51 289	0.54 250	0.65 312	0.55 272	0.75 322	2.33 336	0.45 285	0.38 295	0.71 322	0.47 284	0.67 312	0.57 324	0.66 238	0.49 297	0.60 303	0.62 319	0.38 289	0.43 298	0.54 254	0.71 292	0.95 321	0.80 281

S-Stereo	0.99 319	0.65 320	0.59 314	0.94 325	0.92 339	1.08 334	1.25 345	0.74 319	0.82 330	0.66 325	2.61 379	2.64 342	0.91 317	0.56 329	0.94 349	0.72 346	0.68 316	0.83 354	1.50 314	0.83 340	0.65 317	0.69 331	1.07 353	0.81 348	0.67 291	0.77 306	0.78 304	1.55 331

ETE_ROB	0.66 296	0.65 320	0.42 273	0.54 282	0.51 293	0.66 304	0.47 275	0.51 218	0.58 305	0.52 234	0.75 322	2.41 338	0.44 283	0.40 300	0.61 303	0.48 290	0.70 318	0.50 298	0.72 247	0.50 298	0.62 308	0.61 317	0.39 296	0.44 301	0.60 280	0.72 294	1.17 336	0.85 291

STTRV1_RVC		0.66 322	0.50 295	0.82 317	0.61 316	0.81 316	0.69 319	0.76 324	0.76 323	0.71 332	0.74 319	1.29 318	1.60 340	0.78 344	0.99 352	0.50 298	1.15 348	0.57 324		1.10 356	1.18 358	0.79 342		0.87 351	0.83 328	0.95 328	1.11 333	2.15 352

SANet	1.13 328	0.67 323	0.77 335	0.78 314	0.74 325	0.93 327	0.62 311	1.30 355	1.22 350	0.60 305	0.96 343	5.83 371	2.57 354	0.63 339	0.77 330	0.49 295	0.79 329	0.67 338	1.08 302	0.60 318	0.68 325	0.74 339	0.78 342	0.79 347	1.05 342	1.23 348	1.17 336	2.15 352

FC-DCNN	0.63 292	0.69 324	0.64 322	0.98 329	0.65 318	0.89 321	0.65 313	0.76 324	0.40 276	0.72 335	0.41 214	0.80 286	0.35 255	0.51 320	0.59 300	0.56 318	0.67 312	0.56 320	0.62 226	0.50 298	0.63 309	0.50 281	0.39 296	0.59 322	0.77 315	0.65 276	0.78 304	0.83 289

FC-DCNN v2	0.65 293	0.70 325	0.65 326	1.06 333	0.66 321	0.93 327	0.65 313	0.78 327	0.41 277	0.73 336	0.42 224	0.83 289	0.36 259	0.51 320	0.59 300	0.56 318	0.67 312	0.56 320	0.62 226	0.50 298	0.63 309	0.50 281	0.39 296	0.59 322	0.86 329	0.71 292	0.90 319	0.92 299

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 310	0.70 325	0.52 300	0.96 328	0.67 322	0.87 320	0.76 326	1.02 340	0.93 338	0.78 341	0.62 305	1.32 320	0.98 323	0.64 340	0.78 331	0.52 309	0.51 254	0.45 281	1.73 324	0.46 284	0.67 322	0.70 332	0.61 332	0.56 318	1.11 346	1.24 350	0.99 327	1.46 327

CSAN	0.70 299	0.70 325	0.60 319	0.68 300	0.61 316	0.58 292	0.48 283	0.77 326	0.73 320	0.79 343	0.57 287	1.34 321	1.03 326	0.35 285	0.58 299	0.45 275	0.57 288	0.53 311	0.74 251	0.60 318	0.58 295	0.51 290	0.44 313	0.61 326	0.77 315	1.10 341	0.88 318	1.19 313

ACV-stereo	7.10 382	0.73 328	0.54 303	0.90 323	0.55 307	1.06 333	0.71 322	0.67 307	0.77 324	0.68 329	0.72 314	0.77 284	5.44 370	0.42 305	0.90 348	1.02 366	0.85 339	0.56 320	167.64 401	1.28 365	0.85 340	0.71 335	0.63 334	0.56 318	0.57 266	0.66 282	0.72 292	0.80 281

G-Net	1.20 332	0.75 329	0.97 350	0.67 299	0.65 318	0.92 326	0.60 310	1.00 338	1.35 355	0.74 338	1.47 365	5.51 368	0.92 318	0.44 309	0.83 338	0.84 353	0.76 327	0.66 335	1.97 330	1.52 373	0.85 340	0.87 346	0.54 325	0.70 337	0.86 329	1.24 350	1.82 361	2.89 367

XQC	0.74 303	0.75 329	0.58 311	0.77 313	0.74 325	0.79 313	0.72 323	0.86 332	0.77 324	0.73 336	0.57 287	0.86 292	0.81 312	0.60 334	0.79 332	0.58 328	0.63 302	0.53 311	1.04 295	0.59 315	0.68 325	0.70 332	0.52 321	0.57 321	0.90 331	1.03 339	1.04 328	0.77 271

ADCS	1.05 320	0.75 329	0.64 322	0.73 307	0.75 327	0.80 315	0.68 317	0.98 337	1.58 363	0.62 312	0.89 338	1.13 308	1.68 342	0.59 331	1.06 356	1.18 372	1.01 341	0.82 353	1.89 328	0.93 347	1.30 364	1.26 372	0.59 330	0.77 342	0.99 339	2.08 371	1.04 328	1.74 338

DGSMNet	1.34 333	0.76 332	0.84 342	0.84 319	0.77 328	0.89 321	0.87 334	0.82 328	0.69 317	1.13 367	5.02 386	1.26 317	0.85 314	0.72 343	1.06 356	1.62 382	1.63 362	0.95 360	3.26 340	1.05 354	2.68 383	2.86 385	0.72 339	0.88 352	0.79 318	0.96 329	0.90 319	1.21 315

AnyNet_C01	1.16 330	0.79 333	0.64 322	0.76 310	0.81 331	0.76 310	0.90 337	1.12 344	1.53 360	0.71 332	0.94 342	2.04 331	1.68 342	0.64 340	1.10 361	1.41 378	1.40 357	1.43 377	2.29 334	1.03 353	1.70 376	1.29 375	0.80 344	0.82 349	1.08 344	0.97 332	0.98 325	1.74 338

LSM0	6.82 381	0.81 334	0.59 314	1.23 337	1.02 344	1.29 341	1.18 344	1.65 370	1.45 358	1.18 368	1.52 368	2.65 343	4.03 362	0.51 320	59.80 401	70.35 401	1.18 349	0.77 348	10.00 377	1.47 371	2.50 382	3.56 387	0.65 335	0.90 354	1.33 353	1.41 355	2.40 371	8.70 387

edge stereo	1.12 326	0.82 335	1.07 354	1.15 334	1.06 346	1.25 339	1.10 342	1.12 344	0.83 331	0.65 323	1.43 362	3.44 356	1.41 336	0.68 342	0.74 325	0.69 344	0.81 332	0.62 331	2.86 338	0.74 332	0.73 330	0.75 340	0.74 340	0.66 334	0.95 335	0.88 318	1.16 335	2.01 348

MFN_U_SF_RVC	1.10 325	0.86 336	0.65 326	0.98 329	0.79 329	1.12 336	1.03 339	1.10 343	0.83 331	1.09 362	1.61 370	1.55 324	1.22 333	0.86 349	1.16 366	0.66 339	0.60 294	0.60 328	4.87 355	0.76 336	0.88 344	0.90 349	0.53 323	0.82 349	0.98 337	0.92 325	0.98 325	1.32 322

PVD	1.07 322	0.87 337	0.87 344	0.94 325	0.87 337	1.00 331	0.85 330	1.55 367	1.56 361	0.60 305	0.93 341	1.21 316	1.66 341	0.79 345	0.88 344	0.77 349	1.06 343	0.78 349	1.74 325	0.84 342	1.05 351	1.08 365	0.65 335	0.76 340	1.19 348	1.45 358	1.30 345	1.77 342

CC-Net-ROB	0.71 301	0.91 338	0.59 314	1.38 341	0.85 334	1.25 339	0.86 332	0.69 310	0.45 286	0.71 332	0.47 250	1.95 329	0.34 250	0.62 338	0.49 272	0.33 195	0.52 262	0.48 288	1.06 300	0.43 268	0.40 161	0.27 116	0.85 347	0.41 291	0.65 290	0.64 274	0.56 244	0.93 300

AMNet	0.92 317	0.91 338	0.88 345	0.91 324	0.95 341	0.96 329	0.87 334	0.71 315	0.88 335	0.90 349	0.98 346	0.99 300	0.64 305	0.95 351	0.89 346	1.00 364	1.06 343	0.97 362	0.96 285	0.97 349	1.02 350	0.97 352	0.52 321	0.91 355	0.91 332	0.98 333	1.06 330	1.14 309

MADNet+	1.35 336	0.92 340	1.11 356	1.21 336	1.04 345	0.96 329	1.37 348	1.50 366	1.20 348	1.08 361	1.06 348	1.64 325	1.82 345	0.98 352	1.52 378	1.31 377	1.87 370	1.00 364	1.93 329	1.21 361	1.55 372	1.17 367	0.98 352	1.56 380	1.52 358	1.17 345	1.29 344	2.50 362

FBW_ROB	0.91 316	0.96 341	0.70 331	1.45 343	0.89 338	1.09 335	0.86 332	0.66 302	0.53 299	0.56 282	0.61 297	1.19 310	0.77 310	0.79 345	0.63 309	0.43 269	0.70 318	0.52 309	4.11 350	0.43 268	0.60 303	0.46 253	0.95 350	0.94 357	0.75 312	0.85 314	0.85 315	1.31 321

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 324	1.02 342	0.89 347	1.25 338	0.83 333	0.90 323	1.07 340	1.23 351	1.56 361	1.03 356	0.76 326	1.19 310	0.86 315	0.98 352	0.98 351	0.74 347	0.64 304	0.72 343	3.50 342	0.86 344	0.85 340	0.98 355	0.82 346	0.89 353	1.20 349	0.93 327	0.86 317	1.68 337

MeshStereo	1.81 347	1.02 342	0.72 332	1.89 345	1.26 350	1.43 343	0.87 334	1.14 346	0.79 328	0.66 325	0.89 338	8.39 383	5.02 369	0.40 300	0.89 346	0.65 337	0.66 308	0.54 313	4.56 353	0.61 321	3.32 386	0.80 343	0.65 335	0.75 339	1.97 362	1.46 359	3.34 383	4.12 376
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	1.34 333	1.03 344	0.59 314	1.32 340	0.94 340	1.23 338	0.85 330	0.94 335	0.78 327	0.61 308	0.75 322	2.55 340	1.51 339	0.36 290	0.49 272	0.37 231	0.56 285	0.43 268	4.91 356	0.45 279	0.56 282	0.37 196	0.37 287	0.56 318	1.41 354	1.19 347	3.13 381	8.03 386
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	1.17 331	1.06 345	0.95 349	1.17 335	0.98 343	1.44 344	1.14 343	1.07 342	1.32 354	1.00 352	1.12 353	2.07 332	1.16 330	0.84 347	1.04 354	1.01 365	1.30 353	1.05 365	2.06 331	1.00 351	1.19 359	0.98 355	0.96 351	0.97 358	0.98 337	0.92 325	1.30 345	1.42 326

LE_ROB	11.92 389	1.06 345	1.26 361	4.81 384	43.47 400	6.01 387	35.61 397	7.74 392	6.23 388	0.58 298	3.83 384	32.58 396	46.83 397	0.27 257	0.44 254	0.32 183	0.53 267	0.43 268	23.28 388	0.75 335	0.67 322	0.51 290	0.56 327	8.03 393	23.19 394	17.00 394	20.55 395	35.43 398

SPS-STEREO	1.34 333	1.09 347	1.04 352	1.28 339	1.18 348	1.20 337	0.98 338	1.33 358	1.23 351	1.12 366	1.29 360	2.02 330	1.20 331	0.94 350	1.12 362	1.23 374	1.30 353	1.13 371	3.84 347	1.20 360	1.66 373	1.24 371	1.22 356	1.09 366	1.17 347	1.11 342	1.58 354	1.46 327
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.58 339	1.14 348	1.05 353	1.38 341	1.25 349	1.44 344	1.32 347	1.30 355	1.12 346	1.11 364	1.28 359	2.72 346	2.00 347	1.04 355	1.09 360	1.13 369	1.27 352	1.05 365	7.90 373	1.19 358	1.40 371	1.27 374	1.25 357	1.08 365	1.24 351	1.08 340	1.86 363	1.77 342

MDST_ROB	1.62 340	1.46 349	0.53 301	2.47 354	0.96 342	1.72 346	0.73 324	0.72 316	0.54 301	0.59 303	0.42 224	1.08 305	11.90 380	0.28 261	0.49 272	0.37 231	0.51 254	0.36 203	0.72 247	0.41 256	0.54 274	0.36 189	0.38 289	0.47 305	3.20 381	1.82 366	8.20 389	2.54 364

ELAS_RVC	1.92 349	1.47 350	1.24 358	2.08 346	1.53 352	3.37 371	1.51 351	1.46 365	1.11 344	0.91 350	2.26 377	6.93 376	6.00 371	0.61 336	0.85 342	0.63 333	1.07 346	0.81 351	2.14 332	0.85 343	1.19 359	1.19 368	0.81 345	1.04 362	3.02 378	2.05 370	2.69 377	2.88 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.75 346	1.50 351	1.58 368	2.10 347	1.51 351	1.41 342	1.46 349	1.80 374	2.17 374	1.51 378	3.52 382	3.39 355	4.26 363	1.05 356	1.44 376	1.11 368	1.19 350	0.94 357	3.26 340	1.24 363	0.99 349	1.06 362	0.61 332	1.41 376	1.44 355	1.56 360	1.47 348	2.35 356

MANE	4.47 374	1.62 352	3.30 387	2.34 351	1.90 356	2.28 350	1.66 352	2.83 382	3.11 381	0.83 346	1.12 353	7.77 381	8.15 376	0.56 329	0.79 332	0.87 354	0.82 333	13.62 390	5.80 360	0.59 315	0.94 345	0.60 314	0.48 316	0.91 355	7.29 388	9.34 390	14.90 393	26.25 395

ELAS	1.96 350	1.69 353	1.23 357	2.25 349	1.75 353	2.41 351	1.49 350	1.55 367	1.80 367	0.89 348	2.14 376	7.05 378	6.02 372	0.61 336	0.88 344	0.63 333	1.06 343	0.78 349	2.32 335	0.80 338	1.15 357	1.19 368	0.79 343	0.98 359	3.21 382	2.53 380	2.67 376	3.05 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	1.56 338	1.80 354	0.59 314	1.74 344	0.86 335	1.83 347	1.08 341	1.28 354	0.81 329	0.56 282	0.74 319	5.35 365	3.72 360	0.41 303	0.47 266	0.37 231	0.59 291	0.44 274	5.02 357	0.43 268	0.55 278	0.39 205	0.39 296	0.50 309	2.80 376	1.97 368	4.37 386	3.15 369

STStereo	2.66 361	1.83 355	1.92 374	2.87 361	2.02 357	2.68 354	1.85 353	3.30 385	1.63 365	0.82 345	5.71 387	8.58 384	10.17 378	0.52 325	0.67 315	0.43 269	0.63 302	0.46 285	11.73 379	0.68 328	0.73 330	0.66 326	0.49 319	0.98 359	2.33 369	1.79 365	2.66 374	3.63 373

DDUNet	1.05 320	1.89 356	0.53 301	2.36 352	2.10 362	2.19 349	2.32 354	0.54 250	0.68 315	0.48 192	0.80 331	1.20 314	0.24 189	2.51 362	0.69 321	0.55 315	0.83 336	0.49 293	1.68 320	0.57 313	0.75 333	0.64 324	1.31 359	0.39 287	0.57 266	0.59 262	0.69 281	0.67 256

UDG	1.07 322	1.95 357	0.54 303	2.29 350	2.24 364	2.00 348	2.51 356	0.59 289	0.72 319	0.59 303	0.83 336	1.14 309	0.31 239	2.36 359	0.66 313	0.50 298	0.89 340	0.61 330	1.81 326	0.61 321	0.78 334	0.70 332	1.26 358	0.43 298	0.61 283	0.64 274	0.69 281	0.64 247

WAO-6	1.99 352	2.09 358	1.24 358	2.53 356	2.08 360	2.68 354	2.63 358	1.44 363	1.93 371	1.37 375	1.15 355	3.11 352	4.32 364	2.51 362	1.45 377	1.18 372	1.76 366	1.09 368	2.63 336	1.34 368	1.34 365	1.26 372	2.43 363	1.33 372	2.19 367	1.97 368	1.94 365	2.72 365

SQANet	1.43 337	2.22 359	0.78 337	2.62 358	1.77 354	2.84 357	2.44 355	0.73 318	0.53 299	0.87 347	0.58 290	2.10 334	0.64 305	2.13 358	0.50 276	0.40 249	0.67 312	0.59 327	7.14 370	0.54 307	0.49 240	0.45 245	2.94 367	0.45 303	0.75 312	0.89 323	0.97 323	1.58 332

ACVNet-4b	1.66 342	2.40 360	1.10 355	2.76 360	2.09 361	3.09 361	3.08 369	1.03 341	0.99 343	1.10 363	0.61 297	2.97 350	1.00 325	2.77 369	0.73 324	0.66 339	1.26 351	0.73 344	4.74 354	1.07 355	0.57 291	0.49 274	3.77 370	0.67 335	1.06 343	0.96 329	1.18 340	1.85 345

RainbowNet	1.68 344	2.49 361	1.41 364	2.98 363	2.30 365	3.12 362	2.99 365	1.00 338	0.77 324	1.29 371	0.74 319	2.63 341	1.68 342	2.76 368	1.03 353	0.77 349	1.07 346	0.76 346	2.86 338	1.15 357	0.74 332	0.59 311	3.90 371	0.77 342	1.10 345	1.16 344	1.31 347	2.07 350

MonStereo1	1.99 352	2.52 362	1.31 362	3.28 369	3.09 381	3.04 359	3.01 366	1.26 353	1.37 356	1.05 360	1.17 357	4.09 360	4.58 367	2.73 367	0.84 340	0.55 315	1.44 358	0.95 360	3.71 345	1.27 364	1.05 351	0.90 349	4.38 377	0.76 340	1.01 340	0.76 305	1.69 357	1.86 346

IMH-64-1	2.14 354	2.52 362	1.62 369	3.01 365	2.45 367	3.32 367	3.49 373	1.41 361	1.89 368	1.00 352	1.09 350	3.32 353	4.52 365	3.28 376	1.18 368	0.90 358	1.59 360	0.94 357	3.67 343	1.33 366	1.12 355	1.00 357	4.55 378	1.06 363	2.07 364	1.40 353	1.68 355	2.36 357

IMH-64	2.14 354	2.52 362	1.62 369	3.01 365	2.45 367	3.32 367	3.49 373	1.41 361	1.89 368	1.00 352	1.09 350	3.32 353	4.52 365	3.28 376	1.18 368	0.90 358	1.59 360	0.94 357	3.67 343	1.33 366	1.12 355	1.00 357	4.55 378	1.06 363	2.07 364	1.40 353	1.68 355	2.36 357

PWCK	3.72 368	2.52 362	1.72 373	3.06 368	2.07 358	3.03 358	2.98 363	1.97 377	2.05 373	2.27 386	3.31 381	5.51 368	3.67 359	1.40 357	1.32 373	0.97 362	1.74 365	1.10 370	42.82 396	1.70 376	1.90 379	1.23 370	2.24 362	1.51 379	1.84 361	2.15 374	1.79 359	2.46 359

IMH	2.38 360	2.57 366	1.64 371	3.03 367	2.50 371	3.36 370	3.51 375	1.45 364	1.91 370	1.03 356	1.08 349	3.49 357	8.04 375	3.63 378	1.13 365	0.90 358	1.63 362	0.99 363	4.48 352	1.36 369	1.08 354	0.96 351	4.57 380	1.11 367	2.03 363	1.61 361	1.79 359	3.48 372

otaku	1.67 343	2.58 367	0.90 348	2.93 362	2.07 358	3.14 363	2.73 359	0.88 333	0.84 333	1.00 352	0.66 309	2.38 337	0.95 320	2.39 360	0.67 315	0.52 309	0.79 329	0.62 331	8.04 375	0.90 346	0.59 299	0.53 297	3.56 368	0.62 329	0.95 335	0.96 329	1.19 341	1.74 338

DispFullNet	2.28 357	2.67 368	3.43 388	2.54 357	2.31 366	2.65 353	2.56 357	1.35 359	1.31 353	2.15 385	0.96 343	8.62 385	2.71 356	2.49 361	1.12 362	1.67 383	2.75 377	1.39 376	6.61 366	2.05 381	1.38 370	1.06 362	1.21 355	0.77 342	0.92 333	0.88 318	1.50 350	2.53 363

LVE	2.29 358	2.69 369	1.56 367	4.79 383	2.63 375	3.26 365	3.58 376	1.30 355	1.38 357	1.61 379	1.27 358	2.94 349	3.52 357	2.79 371	1.07 359	0.88 355	1.50 359	1.09 368	6.15 362	1.42 370	1.24 361	1.14 366	3.90 371	1.43 378	2.52 375	1.66 362	2.05 366	2.34 355

Ntro	1.72 345	2.71 370	0.98 351	3.00 364	2.17 363	3.23 364	2.98 363	0.96 336	0.92 337	1.04 359	0.76 326	2.47 339	0.76 309	2.51 362	0.68 317	0.53 313	0.83 336	0.65 334	8.03 374	0.98 350	0.60 303	0.54 301	3.62 369	0.61 326	1.02 341	1.23 348	1.17 336	1.58 332

ACVNet_2	2.32 359	2.71 370	1.69 372	3.41 371	2.53 372	3.05 360	3.01 366	1.38 360	1.11 344	1.11 364	0.96 343	2.71 345	1.91 346	2.55 366	0.95 350	0.76 348	1.77 367	0.76 346	16.37 385	1.21 361	0.87 343	0.72 336	3.93 373	1.11 367	1.70 360	1.17 345	1.50 350	1.83 344

PSMNet_ROB	1.96 350	2.74 372	1.24 358	2.52 355	1.79 355	3.39 372	2.92 362	1.22 350	1.19 347	1.32 373	1.42 361	2.74 347	3.87 361	2.53 365	1.17 367	0.79 351	1.30 353	0.85 355	5.35 358	1.19 358	1.06 353	0.97 352	4.07 375	1.12 369	1.56 359	1.42 356	1.57 353	1.58 332

WAO-8	2.81 362	2.84 373	1.93 375	4.63 380	2.49 369	3.42 373	2.87 360	1.88 375	3.27 383	1.37 375	1.46 363	4.92 363	7.73 373	3.64 379	1.31 371	1.16 370	1.83 368	1.15 372	6.68 367	2.14 382	1.34 365	1.05 360	2.87 365	1.34 373	3.29 383	2.12 372	2.43 372	4.61 379

Venus	2.81 362	2.84 373	1.93 375	4.63 380	2.49 369	3.42 373	2.87 360	1.88 375	3.27 383	1.37 375	1.46 363	4.92 363	7.73 373	3.64 379	1.31 371	1.16 370	1.83 368	1.15 372	6.68 367	2.14 382	1.34 365	1.05 360	2.87 365	1.34 373	3.29 383	2.12 372	2.43 372	4.61 379

ACVNet_1	1.85 348	2.91 375	1.43 366	3.48 372	2.62 374	3.35 369	3.34 371	1.17 348	0.93 338	1.03 356	0.87 337	2.83 348	1.40 335	2.82 372	0.83 338	0.56 318	1.32 356	0.81 351	6.24 363	1.02 352	0.83 339	0.72 336	4.04 374	0.78 345	1.22 350	0.99 336	0.97 323	1.37 325

DPSimNet_ROB	5.25 378	2.91 375	3.05 385	2.71 359	2.70 376	2.74 356	3.01 366	3.28 384	3.44 385	2.70 389	24.36 397	5.90 373	13.71 384	2.93 373	2.87 387	4.00 388	3.18 378	2.34 384	22.47 387	3.37 387	4.40 387	3.75 388	2.59 364	2.84 389	3.39 385	3.00 382	3.30 382	6.87 385

JetBlue	3.47 365	2.94 377	2.19 380	4.01 378	3.28 382	4.39 380	3.86 377	2.36 380	2.38 376	1.19 369	0.90 340	7.02 377	1.50 338	3.19 375	1.37 375	1.50 380	2.33 372	2.09 383	3.87 348	1.73 377	2.93 384	2.27 383	1.98 360	1.67 382	2.33 369	4.93 388	2.98 380	22.60 392

ktn	4.83 375	2.95 378	2.02 378	3.73 374	2.99 378	3.77 376	4.53 379	1.75 372	2.92 380	2.10 384	1.52 368	11.18 388	36.94 394	3.71 381	2.06 384	1.82 384	2.47 374	1.99 382	18.72 386	1.98 379	1.88 378	1.74 381	4.75 381	1.91 384	2.11 366	2.29 377	2.70 378	3.98 374

MADNet++	4.30 373	2.97 379	3.19 386	2.44 353	3.80 385	2.62 352	3.22 370	3.36 386	4.11 386	3.55 390	3.66 383	5.40 366	4.86 368	3.12 374	2.43 386	4.06 389	3.95 381	3.22 386	6.34 364	4.44 388	7.73 390	13.41 391	2.00 361	3.91 390	3.19 380	7.99 389	3.68 384	3.33 371

Dean	2.18 356	3.00 380	1.41 364	3.65 373	3.00 379	3.31 366	3.34 371	1.62 369	1.76 366	1.34 374	1.15 355	3.10 351	3.59 358	2.78 370	1.12 362	0.88 355	1.64 364	1.06 367	3.90 349	1.55 375	0.98 347	0.82 345	4.20 376	1.27 371	2.36 372	1.90 367	2.17 368	1.95 347

KSHMR	5.04 377	3.41 381	2.38 381	4.77 382	3.49 384	4.30 378	4.29 378	2.24 379	1.95 372	1.89 381	1.87 373	3.78 359	56.60 399	4.26 389	1.69 381	1.43 379	2.22 371	1.60 379	9.78 376	1.73 377	1.68 374	1.48 378	6.29 389	1.57 381	2.43 373	2.17 375	2.30 370	4.47 378

TorneroNet	5.35 379	3.54 382	2.08 379	3.85 375	3.06 380	4.35 379	4.55 380	1.78 373	5.81 387	1.30 372	1.48 366	6.10 374	59.26 400	3.90 387	1.29 370	0.98 363	2.50 375	1.23 374	15.91 384	1.53 374	1.34 365	1.07 364	5.16 384	1.38 375	2.49 374	2.34 378	2.12 367	4.10 375

TorneroNet-64	4.00 371	3.59 383	1.93 375	4.36 379	2.95 377	4.26 377	4.58 382	1.71 371	6.44 389	1.23 370	1.09 350	5.61 370	25.81 388	3.97 388	1.34 374	0.95 361	2.58 376	1.26 375	11.84 380	1.51 372	1.36 369	1.04 359	4.94 383	1.42 377	2.25 368	2.47 379	1.83 362	5.55 384

notaker	3.58 367	3.59 383	2.75 384	6.07 385	3.32 383	4.63 381	4.56 381	2.01 378	2.21 375	1.90 382	1.51 367	7.09 379	15.50 386	3.77 384	1.72 383	1.50 380	2.35 373	1.70 381	10.97 378	2.01 380	1.69 375	1.56 379	4.87 382	1.70 383	1.51 357	1.68 363	1.89 364	2.48 361

UNDER WATER	3.87 369	4.07 385	2.45 382	6.40 386	4.68 387	5.32 384	5.36 383	3.27 383	3.11 381	1.70 380	1.81 372	7.54 380	10.28 379	4.28 390	1.61 379	1.24 375	3.62 379	1.58 378	6.48 365	2.35 385	1.91 380	1.64 380	7.43 392	2.14 386	3.08 379	3.53 383	2.66 374	4.95 381

UNDER WATER-64	3.96 370	4.37 386	2.51 383	7.01 387	4.82 388	5.45 385	5.56 384	3.42 387	2.88 379	1.94 383	1.97 374	7.85 382	8.75 377	4.47 392	1.68 380	1.29 376	3.73 380	1.68 380	6.02 361	2.22 384	1.91 380	1.82 382	7.96 393	1.98 385	2.95 377	4.40 387	2.80 379	5.47 382

JetRed	5.83 380	4.38 387	5.23 390	3.30 370	4.12 386	5.85 386	9.23 389	4.20 388	2.78 378	2.31 387	2.00 375	5.46 367	1.20 331	5.68 393	3.38 388	3.88 387	6.46 385	6.52 387	3.80 346	2.98 386	6.60 388	4.97 389	5.41 385	2.73 388	9.22 389	21.91 395	5.29 387	18.57 390

DPSMNet_ROB	11.00 386	5.63 388	16.64 393	3.96 377	7.34 390	4.92 382	7.44 385	4.30 389	11.25 393	4.13 392	8.58 390	4.57 362	14.55 385	3.88 386	12.94 391	13.80 391	6.34 384	15.40 392	7.85 372	11.58 391	8.22 392	20.97 393	5.52 386	10.97 394	11.28 391	29.87 397	12.66 390	32.49 396

DGTPSM_ROB	10.91 385	5.63 388	16.64 393	3.95 376	7.34 390	4.92 382	7.44 385	4.30 389	11.23 392	4.12 391	8.40 389	4.53 361	13.14 381	3.85 385	12.94 391	13.80 391	6.33 383	15.35 391	7.08 369	11.58 391	8.21 391	20.96 392	5.52 386	10.97 394	11.26 390	29.88 398	12.66 390	32.49 396

HanzoNet	10.34 384	6.49 390	3.95 389	14.30 390	6.07 389	19.42 390	21.47 395	6.96 391	10.04 391	2.64 388	2.68 380	30.46 394	52.16 398	23.13 398	2.36 385	2.79 386	5.38 382	2.60 385	25.05 389	5.07 389	3.22 385	2.85 384	8.74 394	2.65 387	4.75 386	4.05 386	4.27 385	5.54 383

DPSM_ROB	17.13 391	15.19 391	21.09 395	8.59 388	8.29 392	12.91 388	8.41 387	9.74 394	14.29 394	8.00 393	8.92 391	10.02 386	13.15 382	3.71 381	17.12 393	17.90 393	17.95 393	19.75 394	13.14 381	14.59 393	24.07 394	27.10 394	6.34 390	14.03 396	30.70 398	38.45 399	35.86 398	43.05 399

DPSM	17.13 391	15.19 391	21.09 395	8.59 388	8.29 392	12.91 388	8.41 387	9.74 394	14.29 394	8.00 393	8.92 391	10.02 386	13.15 382	3.71 381	17.12 393	17.90 393	17.95 393	19.75 394	13.14 381	14.59 393	24.07 394	27.10 394	6.34 390	14.03 396	30.70 398	38.45 399	35.86 398	43.05 399

BEATNet-Init1	11.87 388	15.78 393	1.38 363	34.17 397	2.55 373	31.72 396	9.59 390	2.52 381	2.49 377	0.96 351	2.28 378	18.81 389	32.29 392	0.54 327	1.70 382	0.88 355	0.80 331	0.66 335	61.61 398	16.09 395	1.78 377	1.44 377	0.75 341	1.12 369	14.82 392	2.79 381	37.47 400	23.61 393

PML	26.01 394	16.47 394	5.54 391	20.38 395	13.16 394	20.84 391	9.63 391	9.23 393	69.83 402	17.73 398	139.43 402	91.26 400	98.96 401	9.19 396	8.28 389	7.65 390	13.69 391	6.52 387	31.86 392	6.30 390	10.00 393	7.86 390	5.54 388	5.57 391	24.82 396	10.77 391	31.09 397	10.74 388

LRCNet_RVC	19.16 393	27.96 395	9.75 392	30.25 396	27.88 398	31.68 395	26.10 396	20.49 399	8.68 390	28.66 399	28.73 398	30.64 395	23.65 387	32.48 399	8.43 390	1.88 385	23.05 395	16.90 393	40.24 393	17.44 396	6.93 389	3.35 386	35.23 398	25.28 398	1.49 356	1.01 337	5.96 388	3.25 370

FlowAnything	34.50 396	30.48 396	42.50 402	17.21 391	16.74 397	26.09 393	16.88 393	19.79 398	28.79 398	16.58 395	18.02 393	20.19 391	26.43 390	7.59 395	34.60 397	36.12 397	36.20 398	39.52 397	26.15 390	29.46 399	48.48 401	54.76 401	12.81 396	28.50 401	61.59 400	77.56 403	72.02 403	86.55 403

fast-reg	37.41 398	30.51 397	42.48 401	17.26 393	16.52 395	26.53 394	17.34 394	19.26 397	28.72 396	16.69 397	18.16 395	20.32 392	26.93 391	16.14 397	33.82 395	35.07 395	35.63 396	39.29 396	99.87 400	29.15 397	47.79 399	54.63 399	12.99 397	28.17 399	61.76 402	77.37 402	71.67 401	86.04 401

CasAABBNet	34.41 395	30.51 397	42.45 400	17.22 392	16.57 396	25.84 392	16.81 392	19.09 396	28.74 397	16.65 396	18.06 394	20.17 390	26.39 389	7.50 394	34.38 396	35.87 396	36.10 397	39.70 398	26.18 391	29.35 398	48.14 400	54.75 400	12.73 395	28.31 400	61.71 401	77.35 401	71.94 402	86.51 402

HaxPig	36.95 397	39.38 399	36.02 397	37.94 398	42.14 399	37.82 397	41.49 398	37.89 400	39.02 399	47.01 400	48.90 400	44.27 397	35.80 393	36.82 400	38.89 399	36.75 399	45.48 399	48.70 399	40.83 394	39.66 400	36.10 396	30.92 396	47.77 400	39.68 402	18.58 393	16.85 393	13.59 392	19.32 391

AVERAGE_ROB	39.07 399	42.10 400	39.04 398	43.37 399	44.15 401	43.08 398	43.88 399	43.21 401	40.00 400	47.62 401	48.04 399	44.84 398	39.97 395	43.46 402	38.33 398	36.44 398	46.53 400	49.04 400	41.84 395	40.32 401	39.63 397	34.70 397	46.76 399	39.74 403	24.66 395	16.71 392	19.73 394	17.80 389

MEDIAN_ROB	40.90 400	43.34 401	39.72 399	44.06 400	45.29 402	43.61 399	44.70 400	43.97 402	40.60 401	50.37 402	51.53 401	46.75 399	40.36 396	41.80 401	40.48 400	38.16 400	48.55 401	51.45 401	44.21 397	42.99 402	40.94 398	34.86 398	48.85 401	41.17 404	25.23 397	24.02 396	21.83 396	25.36 394

DLNR_Zeroshot_test	15.27 390	56.75 402	0.73 333	77.82 401	0.28 215	0.40 235	71.42 401	0.57 274	0.22 149	0.55 272	0.36 182	0.58 234	0.18 134	4.39 391	79.54 402	81.74 402	15.51 392	11.63 389	5.39 359	0.34 224	0.61 307	0.49 274	0.15 156	0.29 242	0.59 274	0.50 228	0.69 281	0.64 247

GS-Stereo																							0.06 32	0.07 27	0.13 25	0.13 25	0.16 39	0.13 37

ASD4																								6.32 392

Low-res two-view benchmark