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	0.21 159	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	0.23 181	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	0.27 216	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	0.25 141	0.12 34	0.32 242	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	0.23 120	0.07 4	0.22 172	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	0.23 120	0.07 4	0.22 172	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	0.24 126	0.11 24	0.41 277	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	0.28 214	0.47 181	0.30 155	0.42 148	0.18 132	0.23 227	0.28 145	0.28 118	0.34 103	0.21 78	0.30 84	0.20 113	0.44 208	0.33 164	0.21 230	0.20 157	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	0.17 122	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	0.19 140	0.19 159	0.25 112	0.30 152	0.38 125	0.32 166	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	0.17 122	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	0.35 165	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	0.48 191	0.13 52	0.33 114	0.25 197	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	0.25 141	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	0.23 120	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	0.23 120	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	0.27 202	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	0.25 249	0.14 91	0.20 67	0.50 226	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	0.51 223	0.18 83	0.33 114	0.17 122	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	0.30 232	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	0.20 147	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	0.20 157	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	0.20 175	0.24 101	0.29 138	0.43 168	0.25 104	0.43 156	0.24 143	0.39 156	0.25 106	0.17 182	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	0.85 329	0.18 101	0.42 131	0.55 277	0.49 181	0.16 110	0.20 175	0.31 171	0.37 229	0.47 209	0.28 123	0.41 148	0.24 143	0.66 319	0.35 177	0.17 182	0.18 133	0.42 193	0.33 151	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	0.53 244	0.18 83	0.34 118	0.16 110	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	0.33 151	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	0.28 150	0.35 123	0.11 71	0.15 113	0.27 135	0.31 169	0.45 191	0.28 123	0.39 131	0.19 104	0.44 208	0.26 110	0.14 133	0.16 108	0.24 91	0.30 133	0.48 188	0.67 254

DMCA	0.23 103	0.19 94	0.21 161	0.18 117	0.19 136	0.17 105	0.18 173	0.29 96	0.23 157	0.23 81	0.28 150	0.29 93	0.17 122	0.19 159	0.25 112	0.25 98	0.30 91	0.29 132	0.27 76	0.20 113	0.31 94	0.20 83	0.19 213	0.18 133	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	0.16 167	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	0.19 159	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	0.19 149	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	0.18 173	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	0.47 209	0.23 90	0.35 109	0.21 119	0.40 161	0.24 101	0.16 167	0.18 133	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	0.52 266	0.20 103	0.14 89	0.17 102	0.19 136	0.15 89	0.09 83	0.42 141	0.21 132	0.50 207	0.18 83	0.51 189	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 385	0.29 132	0.45 165	0.26 160	0.44 208	0.35 177	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 122	0.37 134

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 266	0.20 103	0.14 89	0.17 102	0.19 136	0.15 89	0.09 83	0.42 141	0.21 132	0.50 207	0.18 83	0.51 189	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 385	0.29 132	0.45 165	0.26 160	0.44 208	0.35 177	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 122	0.37 134

testlalala	0.52 266	0.20 103	0.14 89	0.17 102	0.19 136	0.15 89	0.09 83	0.42 141	0.21 132	0.50 207	0.18 83	0.51 189	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 385	0.29 132	0.45 165	0.26 160	0.44 208	0.35 177	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 122	0.37 134

GCAPDPT-zeroshot	0.52 266	0.20 103	0.14 89	0.17 102	0.19 136	0.15 89	0.09 83	0.42 141	0.21 132	0.50 207	0.18 83	0.51 189	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 385	0.29 132	0.45 165	0.26 160	0.44 208	0.35 177	0.14 133	0.15 98	0.27 109	0.27 111	0.35 122	0.37 134

GCAP-Stereo	0.52 266	0.20 103	0.14 89	0.17 102	0.19 136	0.15 89	0.09 83	0.42 141	0.21 132	0.50 207	0.18 83	0.51 189	0.14 91	0.15 113	0.26 123	0.28 118	6.97 385	0.29 132	0.45 165	0.26 160	0.44 208	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	0.26 166	0.16 102	0.17 105	0.11 111	0.46 169	0.24 165	0.53 244	0.27 149	0.41 146	0.17 122	0.13 98	0.27 135	0.29 138	0.41 150	0.34 179	0.42 153	0.26 160	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	0.29 225	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	0.24 126	0.34 118	0.13 84	0.10 78	0.24 101	0.25 98	0.41 150	0.34 179	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	0.22 206	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	0.23 183	0.20 129	0.18 125	0.19 120	0.19 181	0.21 76	0.24 165	0.19 74	0.23 120	0.35 123	0.19 140	0.14 105	0.29 153	0.27 113	0.28 80	0.24 97	0.21 62	0.17 89	0.30 88	0.19 76	0.15 155	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	0.23 168	0.24 152	0.19 181	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	0.16 167	0.17 121	0.23 85	0.21 77	0.26 85	0.24 85

PWCDC_ROB	0.45 237	0.20 103	0.30 223	0.20 129	0.33 243	0.23 147	0.29 233	0.26 83	0.96 339	0.21 78	0.54 274	0.30 101	2.04 348	0.49 314	0.51 282	0.41 258	0.38 125	0.41 258	0.39 131	0.37 236	0.37 134	0.61 316	0.35 281	0.31 255	0.24 91	0.49 223	0.35 122	0.53 211

YMNet	0.22 96	0.21 118	0.17 123	0.21 134	0.17 109	0.20 127	0.17 164	0.26 83	0.24 165	0.18 70	0.15 65	0.31 105	0.17 122	0.21 194	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	0.48 191	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	0.43 227	0.21 118	0.55 305	0.33 205	0.26 192	0.40 235	0.29 233	0.52 234	0.27 202	0.54 254	0.26 144	0.57 228	0.17 122	0.22 206	0.33 187	0.46 276	0.49 231	0.40 250	0.92 278	0.42 261	0.63 308	0.49 273	0.17 182	0.25 211	0.47 216	0.60 265	0.64 268	0.82 285

HanStereo	0.43 227	0.21 118	0.55 305	0.33 205	0.26 192	0.40 235	0.29 233	0.52 234	0.27 202	0.54 254	0.26 144	0.57 228	0.17 122	0.22 206	0.33 187	0.46 276	0.49 231	0.40 250	0.92 278	0.42 261	0.63 308	0.49 273	0.17 182	0.25 211	0.47 216	0.60 265	0.64 268	0.82 285

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	0.38 194	0.29 93	0.19 140	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	0.16 167	0.18 133	0.36 154	0.36 171	0.40 154	0.55 217

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	0.26 192	0.41 120	0.19 97	0.27 84	0.30 232	0.07 54	0.24 101	0.31 169	0.34 103	0.24 97	0.30 84	0.18 96	0.35 116	0.39 203	0.09 84	0.17 121	0.34 141	0.33 151	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	0.35 256	0.43 141	0.40 207	0.40 142	0.21 159	0.18 141	0.32 182	0.29 138	0.42 159	0.31 155	0.37 120	0.27 173	0.35 116	0.33 164	0.13 121	0.18 133	0.37 157	0.51 232	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	0.17 164	0.23 78	0.14 65	0.22 79	0.26 144	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	0.30 155	0.34 118	0.16 110	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	0.32 199	0.17 109	0.16 100	0.13 127	0.50 203	0.25 177	0.55 271	0.24 126	0.59 244	0.16 110	0.16 123	0.25 112	0.29 138	0.46 203	0.30 148	0.45 165	0.25 149	0.47 232	0.41 216	0.13 121	0.22 175	0.35 149	0.37 178	0.49 202	0.36 131

castereo	0.32 153	0.23 129	0.18 134	0.26 166	0.20 145	0.22 141	0.14 137	0.48 187	0.25 177	0.54 254	0.30 155	0.52 199	0.16 110	0.15 113	0.27 135	0.31 169	0.48 222	0.29 132	0.52 189	0.26 160	0.48 236	0.39 203	0.14 133	0.18 133	0.40 181	0.39 192	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	0.34 179	0.39 131	0.25 149	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	0.25 177	0.56 281	0.24 126	0.43 150	0.26 201	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 132	0.44 160	0.23 134	0.42 183	0.45 244	0.12 104	0.16 108	0.42 193	0.38 181	0.48 188	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	0.25 177	0.56 281	0.24 126	0.43 150	0.26 201	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 132	0.44 160	0.23 134	0.42 183	0.45 244	0.12 104	0.16 108	0.42 193	0.38 181	0.48 188	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	0.25 177	0.56 281	0.24 126	0.43 150	0.26 201	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 132	0.44 160	0.23 134	0.42 183	0.45 244	0.12 104	0.16 108	0.42 193	0.38 181	0.48 188	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	0.25 177	0.56 281	0.24 126	0.43 150	0.26 201	0.16 123	0.27 135	0.28 118	0.40 137	0.29 132	0.44 160	0.23 134	0.42 183	0.45 244	0.12 104	0.16 108	0.42 193	0.38 181	0.48 188	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	0.58 278	0.21 132	0.66 324	0.19 97	0.86 290	0.16 110	0.19 159	0.26 123	0.32 183	0.59 290	0.30 148	0.54 200	0.22 125	0.57 290	0.30 137	0.18 201	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	0.23 120	0.36 128	0.15 103	0.18 141	0.26 123	0.28 118	0.47 209	0.25 104	0.37 120	0.24 143	0.42 183	0.27 116	0.22 234	0.20 157	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	0.24 165	0.43 141	0.18 83	0.27 84	0.33 247	0.08 64	0.25 112	0.30 152	0.35 107	0.24 97	0.32 95	0.19 104	0.36 125	0.40 211	0.12 104	0.17 121	0.34 141	0.33 151	0.39 149	0.31 111

IER	0.29 129	0.24 136	0.24 192	0.24 152	0.21 152	0.25 161	0.17 164	0.35 113	0.21 132	0.36 104	0.45 238	0.51 189	0.20 147	0.24 236	0.32 182	0.29 138	0.38 125	0.31 155	0.33 99	0.23 134	0.33 105	0.27 116	0.20 226	0.19 149	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	0.24 165	0.43 141	0.18 83	0.27 84	0.33 247	0.08 64	0.25 112	0.30 152	0.35 107	0.24 97	0.32 95	0.19 104	0.36 125	0.40 211	0.12 104	0.17 121	0.34 141	0.33 151	0.39 149	0.31 111

test-1	0.45 237	0.24 136	0.22 174	0.28 178	0.29 219	0.50 269	0.29 233	0.58 278	0.32 239	0.55 271	0.41 212	0.58 234	0.30 232	0.20 175	0.39 223	0.39 240	0.50 247	0.40 250	1.04 293	0.38 243	0.52 259	0.63 320	0.17 182	0.32 261	0.60 279	0.69 290	0.58 247	0.89 294

XX-Stereo	8.90 382	0.24 136	0.17 123	0.40 244	0.21 152	0.44 253	0.17 164	0.55 259	0.23 157	0.52 233	0.45 238	0.58 234	0.16 110	0.20 175	0.40 231	0.47 283	0.49 231	0.37 219	0.63 229	0.38 243	0.48 236	0.38 202	0.14 133	0.20 157	229.91 402	0.56 250	0.60 256	0.99 302

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++	11.74 386	0.25 144	0.19 146	105.43 401	0.22 161	101.87 401	100.92 401	0.47 179	0.21 132	0.43 141	0.35 173	0.71 275	0.43 281	0.18 141	0.26 123	0.33 193	0.43 168	0.30 148	0.71 243	0.22 125	0.42 183	0.36 189	0.16 167	0.15 98	0.41 187	0.35 165	0.63 266	0.66 253

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	0.38 194	0.32 110	0.20 147	0.18 141	0.31 171	0.27 113	0.34 103	0.28 123	0.43 156	0.21 119	0.42 183	0.33 164	0.15 155	0.23 185	0.48 227	0.34 159	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	0.38 194	0.32 110	0.20 147	0.18 141	0.31 171	0.27 113	0.34 103	0.28 123	0.43 156	0.21 119	0.42 183	0.33 164	0.15 155	0.23 185	0.48 227	0.34 159	0.41 161	0.46 177

anonymity	1.14 327	0.25 144	0.65 325	0.38 232	0.28 214	0.36 220	0.21 192	0.56 266	0.26 192	0.53 244	18.98 395	0.52 199	0.22 172	0.20 175	0.31 171	0.44 272	0.48 222	0.32 166	0.83 262	0.45 278	0.48 236	0.46 252	0.18 201	0.22 175	0.68 294	0.98 332	0.58 247	0.98 301

test-3	0.33 164	0.25 144	0.20 149	0.25 156	0.25 180	0.24 152	0.15 148	0.50 203	0.21 132	0.51 223	0.24 126	0.63 256	0.24 188	0.17 131	0.34 200	0.29 138	0.45 191	0.31 155	0.84 265	0.30 199	0.41 175	0.42 223	0.12 104	0.20 157	0.31 131	0.27 111	0.41 161	0.38 144

test_1	0.33 164	0.25 144	0.20 149	0.25 156	0.25 180	0.24 152	0.15 148	0.50 203	0.21 132	0.51 223	0.24 126	0.64 258	0.24 188	0.16 123	0.34 200	0.29 138	0.45 191	0.31 155	0.85 267	0.30 199	0.41 175	0.42 223	0.12 104	0.20 157	0.31 131	0.27 111	0.41 161	0.38 144

test_3	0.35 176	0.25 144	0.20 149	0.25 156	0.25 180	0.23 147	0.15 148	0.51 217	0.23 157	0.54 254	0.24 126	0.67 263	0.28 219	0.17 131	0.34 200	0.31 169	0.45 191	0.33 171	0.86 269	0.32 214	0.44 208	0.50 280	0.11 97	0.22 175	0.38 163	0.38 181	0.41 161	0.37 134

CREStereo++_RVC	0.32 153	0.25 144	0.18 134	0.23 150	0.25 180	0.22 141	0.15 148	0.45 160	0.26 192	0.48 191	0.28 150	0.48 177	0.44 282	0.18 141	0.26 123	0.30 152	0.47 209	0.25 104	0.38 126	0.23 134	0.41 175	0.30 137	0.13 121	0.24 198	0.40 181	0.32 144	0.51 217	0.52 207
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	0.40 202	0.25 144	0.18 134	0.29 182	0.27 201	0.33 201	0.17 164	0.37 120	0.20 120	0.45 159	0.21 110	0.31 105	0.26 201	0.22 206	0.61 304	0.56 317	0.51 253	0.68 338	0.97 286	0.74 331	0.43 198	0.35 177	0.85 346	0.22 175	0.27 109	0.32 144	0.49 202	0.38 144

XX-TBD	0.40 202	0.25 144	0.18 134	0.29 182	0.27 201	0.33 201	0.17 164	0.37 120	0.20 120	0.45 159	0.21 110	0.31 105	0.26 201	0.22 206	0.61 304	0.56 317	0.51 253	0.68 338	0.97 286	0.74 331	0.43 198	0.35 177	0.85 346	0.22 175	0.27 109	0.32 144	0.49 202	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	0.54 254	0.34 168	0.44 156	0.18 132	0.16 123	0.35 209	0.31 169	0.42 159	0.32 166	0.42 153	0.29 192	0.41 175	0.31 147	0.14 133	0.17 121	0.41 187	0.38 181	0.38 145	0.38 144

UPFNet	0.28 125	0.25 144	0.26 210	0.26 166	0.23 168	0.30 181	0.21 192	0.34 111	0.25 177	0.35 103	0.32 160	0.33 114	0.21 159	0.23 227	0.31 171	0.28 118	0.37 118	0.31 155	0.37 120	0.23 134	0.27 85	0.24 101	0.18 201	0.20 157	0.28 119	0.29 128	0.32 109	0.29 103

DMCA-RVC	0.31 146	0.25 144	0.28 216	0.25 156	0.27 201	0.24 152	0.25 218	0.36 115	0.31 236	0.33 97	0.38 194	0.54 208	0.24 188	0.20 175	0.40 231	0.35 214	0.35 107	0.34 179	0.35 109	0.29 192	0.37 134	0.33 164	0.22 234	0.24 198	0.29 121	0.29 128	0.36 139	0.41 159

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 198	0.26 157	0.16 110	0.37 224	0.51 292	0.62 295	0.37 253	0.49 194	0.20 120	0.61 307	0.24 126	0.67 263	0.16 110	0.18 141	0.24 101	0.31 169	0.47 209	0.34 179	0.53 197	0.26 160	0.44 208	0.41 216	0.12 104	0.19 149	0.43 200	0.34 159	0.57 244	1.07 307

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	0.24 165	0.54 254	0.35 173	0.55 214	0.21 159	0.19 159	0.27 135	0.25 98	0.37 118	0.23 90	0.54 200	0.20 113	0.42 183	0.31 147	0.15 155	0.18 133	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	0.24 192	0.24 152	0.18 125	0.35 214	0.16 159	0.33 108	0.21 132	0.42 131	0.73 313	0.44 156	0.35 254	0.18 141	0.30 161	0.34 206	0.43 168	0.28 123	0.86 269	0.33 220	0.40 161	0.26 110	0.17 182	0.18 133	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	0.37 186	0.45 163	0.22 172	0.25 244	0.30 161	0.30 152	0.43 168	0.29 132	0.39 131	0.28 181	0.40 161	0.28 124	0.13 121	0.18 133	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	0.37 186	0.45 163	0.24 188	0.25 244	0.30 161	0.30 152	0.43 168	0.30 148	0.39 131	0.28 181	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	0.37 186	0.45 163	0.23 181	0.25 244	0.30 161	0.30 152	0.43 168	0.29 132	0.39 131	0.29 192	0.40 161	0.27 116	0.13 121	0.18 133	0.30 127	0.26 105	0.32 109	0.29 103

DNS	3.70 366	0.27 163	0.54 301	0.39 237	0.19 136	20.96 390	0.31 240	0.52 234	0.22 149	0.48 191	1.84 371	54.27 398	0.20 147	0.23 227	0.28 145	0.39 240	0.44 183	0.34 179	13.76 382	0.24 143	0.43 198	0.42 223	0.15 155	0.30 244	0.56 262	0.59 260	0.62 262	0.97 299

DN	3.32 362	0.27 163	0.22 174	0.52 275	0.26 192	50.28 399	0.25 218	0.47 179	0.27 202	0.43 141	0.41 212	29.13 391	0.17 122	0.23 227	0.29 153	0.39 240	0.48 222	0.37 219	0.59 219	0.29 192	0.45 220	0.41 216	0.26 253	0.25 211	0.82 326	0.66 281	0.60 256	0.88 292

zero-FE	3.48 364	0.27 163	0.16 110	17.31 393	0.30 229	65.22 400	0.79 328	0.55 259	0.23 157	0.51 223	0.40 207	1.20 312	0.36 258	0.21 194	0.29 153	0.32 183	0.50 247	0.34 179	1.61 315	0.28 181	0.58 294	0.44 237	0.16 167	0.19 149	0.34 141	0.31 139	0.49 202	0.51 202

Any-RAFT	0.43 227	0.27 163	0.51 295	0.37 224	0.28 214	0.31 189	0.21 192	0.50 203	0.26 192	0.48 191	0.54 274	0.57 228	0.19 140	0.19 159	0.33 187	0.37 229	0.49 231	0.34 179	0.83 262	0.33 220	0.53 265	0.42 223	0.17 182	0.23 185	0.70 298	0.84 311	0.50 211	0.89 294

raft_robust	0.34 171	0.27 163	0.19 146	0.29 182	0.22 161	0.22 141	0.16 159	0.52 234	0.28 214	0.64 316	0.25 141	0.48 177	0.26 201	0.18 141	0.32 182	0.33 193	0.44 183	0.34 179	0.52 189	0.28 181	0.44 208	0.47 262	0.12 104	0.21 171	0.44 204	0.44 207	0.49 202	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	0.26 192	0.54 254	0.20 103	0.46 170	0.14 91	0.12 92	0.30 161	0.30 152	0.41 150	0.30 148	0.40 141	0.23 134	0.37 134	0.37 194	0.10 89	0.20 157	0.41 187	0.38 181	0.49 202	0.37 134

CREStereo	0.32 153	0.27 163	0.22 174	0.25 156	0.20 145	0.22 141	0.12 118	0.49 194	0.20 120	0.50 207	0.24 126	0.54 208	0.22 172	0.20 175	0.29 153	0.33 193	0.49 231	0.26 109	0.41 148	0.22 125	0.46 226	0.30 137	0.15 155	0.21 171	0.39 172	0.34 159	0.48 188	0.52 207
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	0.50 207	0.35 173	0.44 156	0.21 159	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	0.16 167	0.18 133	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	0.57 282	0.28 171	0.16 110	2.12 347	0.35 249	3.65 373	0.55 302	0.55 259	0.22 149	0.52 233	0.33 163	0.84 288	0.31 238	0.21 194	0.28 145	0.32 183	0.49 231	0.33 171	0.73 247	0.28 181	0.53 265	0.44 237	0.16 167	0.19 149	0.35 149	0.31 139	0.48 188	0.49 196

S2M2_L	0.31 146	0.28 171	0.29 219	0.21 134	0.22 161	0.30 181	0.19 181	0.44 153	0.20 120	0.52 233	0.17 75	0.37 131	0.13 84	0.27 256	0.33 187	0.31 169	0.49 231	0.28 123	0.41 148	0.28 181	0.43 198	0.28 124	0.22 234	0.22 175	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	0.28 171	0.22 174	0.25 156	0.20 145	0.21 134	0.12 118	0.49 194	0.20 120	0.52 233	0.24 126	0.55 214	0.22 172	0.20 175	0.28 145	0.32 183	0.48 222	0.26 109	0.41 148	0.22 125	0.45 220	0.30 137	0.14 133	0.21 171	0.38 163	0.35 165	0.49 202	0.53 211

MSKI-zero shot	0.46 242	0.28 171	0.20 149	0.31 190	0.27 201	0.33 201	0.24 215	0.56 266	0.24 165	0.53 244	0.40 207	0.55 214	0.21 159	0.19 159	0.33 187	0.42 265	0.51 253	0.36 202	1.37 308	0.41 255	0.52 259	0.47 262	0.16 167	0.23 185	0.49 234	1.13 342	0.80 305	0.78 272

anonymousdsp2	0.26 115	0.28 171	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	0.16 110	0.14 105	0.22 96	0.26 105	0.36 116	0.25 104	0.56 208	0.21 119	0.37 134	0.31 147	0.13 121	0.18 133	0.31 131	0.25 100	0.38 145	0.29 103

EGLCR-Stereo	0.32 153	0.28 171	0.18 134	0.24 152	0.25 180	0.33 201	0.11 111	0.48 187	0.20 120	0.49 201	0.19 97	0.49 181	0.15 103	0.17 131	0.24 101	0.28 118	0.45 191	0.31 155	0.45 165	0.25 149	0.49 241	0.41 216	0.14 133	0.18 133	0.34 141	0.31 139	0.74 297	0.57 225

IPLG	0.30 137	0.28 171	0.24 192	0.22 140	0.20 145	0.25 161	0.15 148	0.45 160	0.19 105	0.45 159	0.28 150	0.45 163	0.18 132	0.23 227	0.33 187	0.29 138	0.43 168	0.35 196	0.40 141	0.28 181	0.35 116	0.44 237	0.12 104	0.20 157	0.35 149	0.36 171	0.37 141	0.37 134

sAnonymous2	0.40 202	0.28 171	0.24 192	0.25 156	0.23 168	0.32 197	0.22 200	0.56 266	0.30 231	0.41 120	0.38 194	0.39 136	0.29 225	0.18 141	0.46 262	0.50 297	0.53 266	0.49 292	0.80 259	0.42 261	0.53 265	0.56 302	0.19 213	0.25 211	0.50 240	0.52 235	0.51 217	0.56 221

CroCo_RVC	0.40 202	0.28 171	0.24 192	0.25 156	0.23 168	0.32 197	0.22 200	0.56 266	0.30 231	0.41 120	0.38 194	0.39 136	0.29 225	0.18 141	0.46 262	0.50 297	0.53 266	0.49 292	0.80 259	0.42 261	0.53 265	0.56 302	0.19 213	0.25 211	0.50 240	0.52 235	0.51 217	0.56 221

UNet	0.32 153	0.28 171	0.27 212	0.29 182	0.27 201	0.31 189	0.21 192	0.41 136	0.26 192	0.41 120	0.37 186	0.39 136	0.28 219	0.25 244	0.31 171	0.30 152	0.43 168	0.35 196	0.39 131	0.26 160	0.33 105	0.32 158	0.19 213	0.26 222	0.34 141	0.37 178	0.37 141	0.41 159

PMTNet	0.33 164	0.28 171	0.20 149	0.26 166	0.22 161	0.20 127	0.19 181	0.45 160	0.21 132	0.50 207	0.24 126	0.52 199	0.15 103	0.18 141	0.31 171	0.33 193	0.47 209	0.28 123	0.55 203	0.25 149	0.46 226	0.27 116	0.16 167	0.16 108	0.46 210	0.37 178	0.48 188	0.64 245

R-Stereo Train	0.40 202	0.28 171	0.29 219	0.33 205	0.27 201	0.37 223	0.14 137	0.51 217	0.25 177	0.54 254	0.42 222	0.56 220	0.26 201	0.21 194	0.34 200	0.41 258	0.52 261	0.38 229	0.70 241	0.37 236	0.51 253	0.48 267	0.17 182	0.28 234	0.54 252	0.65 275	0.46 177	0.62 236

RAFT-Stereo	0.40 202	0.28 171	0.29 219	0.33 205	0.27 201	0.37 223	0.14 137	0.51 217	0.25 177	0.54 254	0.42 222	0.56 220	0.26 201	0.21 194	0.34 200	0.41 258	0.52 261	0.38 229	0.70 241	0.37 236	0.51 253	0.48 267	0.17 182	0.28 234	0.54 252	0.65 275	0.46 177	0.62 236
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G2L-Stereo	0.32 153	0.29 184	0.21 161	0.25 156	0.27 201	0.27 170	0.18 173	0.43 151	0.25 177	0.44 152	0.45 238	0.40 142	0.30 232	0.21 194	0.29 153	0.31 169	0.42 159	0.32 166	0.34 102	0.24 143	0.35 116	0.30 137	0.21 230	0.20 157	0.37 157	0.41 198	0.42 168	0.39 153

Reg-Stereo(zero)	0.38 187	0.29 184	0.31 233	0.30 187	0.21 152	0.31 189	0.22 200	0.54 249	0.26 192	0.53 244	0.61 295	0.55 214	0.23 181	0.21 194	0.24 101	0.34 206	0.43 168	0.33 171	0.79 255	0.25 149	0.42 183	0.42 223	0.16 167	0.24 198	0.39 172	0.43 204	0.53 230	0.63 241

FLISNet	0.38 187	0.29 184	0.31 233	0.30 187	0.21 152	0.31 189	0.22 200	0.54 249	0.26 192	0.53 244	0.61 295	0.55 214	0.23 181	0.21 194	0.24 101	0.34 206	0.43 168	0.33 171	0.79 255	0.25 149	0.42 183	0.42 223	0.16 167	0.24 198	0.39 172	0.43 204	0.53 230	0.63 241

Sa-1000	0.32 153	0.29 184	0.17 123	0.20 129	0.20 145	0.23 147	0.10 101	0.49 194	0.28 214	0.55 271	0.26 144	0.46 170	0.17 122	0.20 175	0.31 171	0.31 169	0.45 191	0.33 171	0.50 184	0.22 125	0.41 175	0.43 231	0.14 133	0.20 157	0.42 193	0.41 198	0.51 217	0.40 156

BEATNet_4x	0.35 176	0.29 184	0.24 192	0.27 172	0.26 192	0.26 167	0.22 200	0.45 160	0.28 214	0.57 294	0.33 163	0.49 181	0.28 219	0.19 159	0.35 209	0.33 193	0.40 137	0.40 250	0.39 131	0.25 149	0.46 226	0.47 262	0.21 230	0.25 211	0.36 154	0.34 159	0.51 217	0.48 193

DeepPrunerF	0.55 274	0.29 184	0.30 223	0.37 224	0.86 334	0.30 181	0.37 253	0.42 141	0.34 253	0.34 101	0.53 271	0.34 118	0.22 172	0.31 272	0.38 220	0.40 248	0.42 159	0.34 179	0.56 208	0.36 231	0.41 175	0.33 164	0.27 258	0.26 222	4.90 386	0.50 226	0.38 145	0.46 177

CVANet_RVC	0.22 96	0.29 184	0.21 161	0.29 182	0.22 161	0.25 161	0.15 148	0.27 87	0.16 84	0.24 82	0.34 168	0.23 68	0.19 140	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	0.18 133	0.23 85	0.19 72	0.22 68	0.23 82

DF	0.42 221	0.30 191	0.20 149	0.31 190	0.20 145	0.37 223	0.19 181	0.53 242	0.23 157	0.51 223	0.36 180	0.69 272	0.16 110	0.18 141	0.33 187	0.40 248	0.47 209	0.37 219	1.61 315	0.36 231	0.50 248	0.43 231	0.17 182	0.20 157	0.42 193	0.38 181	0.67 275	0.73 265

gcap_with_dpt	0.40 202	0.30 191	0.20 149	0.55 285	0.29 219	0.35 214	0.19 181	0.53 242	0.28 214	0.56 281	0.36 180	0.80 284	0.29 225	0.25 244	0.29 153	0.35 214	0.49 231	0.38 229	0.52 189	0.31 206	0.50 248	0.46 252	0.17 182	0.26 222	0.46 210	0.36 171	0.55 237	0.74 267

GCAP-BAT	0.40 202	0.30 191	0.20 149	0.55 285	0.29 219	0.35 214	0.19 181	0.53 242	0.28 214	0.56 281	0.36 180	0.80 284	0.29 225	0.25 244	0.29 153	0.35 214	0.49 231	0.38 229	0.52 189	0.31 206	0.50 248	0.46 252	0.17 182	0.26 222	0.46 210	0.36 171	0.55 237	0.74 267

rafts_anoy	0.29 129	0.30 191	0.23 183	0.22 140	0.24 175	0.23 147	0.14 137	0.44 153	0.18 101	0.44 152	0.34 168	0.40 142	0.16 110	0.14 105	0.33 187	0.30 152	0.40 137	0.37 219	0.40 141	0.25 149	0.38 146	0.29 134	0.12 104	0.20 157	0.38 163	0.33 151	0.35 122	0.41 159

sCroCo_RVC	0.40 202	0.30 191	0.24 192	0.24 152	0.22 161	0.29 177	0.18 173	0.50 203	0.32 239	0.44 152	0.33 163	0.37 131	0.37 266	0.17 131	0.45 258	0.60 328	0.55 278	0.47 286	0.64 234	0.39 248	0.68 324	0.62 318	0.22 234	0.31 255	0.48 227	0.44 207	0.58 247	0.48 193

HCRNet	0.24 105	0.30 191	0.15 103	0.34 213	0.15 94	0.25 161	0.15 148	0.30 97	0.14 65	0.69 329	0.32 160	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	0.16 167	0.12 77	0.20 67	0.24 93	0.24 80	0.22 77

EAI-Stereo	0.43 227	0.30 191	0.21 161	0.36 220	0.30 229	0.44 253	0.39 262	0.57 273	0.28 214	0.51 223	0.34 168	0.58 234	0.18 132	0.19 159	0.48 272	0.47 283	0.49 231	0.36 202	0.97 286	0.46 283	0.47 232	0.46 252	0.14 133	0.23 185	0.55 259	0.44 207	0.65 271	0.71 261

FINET	0.31 146	0.30 191	0.31 233	0.34 213	0.24 175	0.27 170	0.29 233	0.36 115	0.28 214	0.39 116	0.26 144	0.37 131	0.23 181	0.22 206	0.43 250	0.35 214	0.37 118	0.28 123	0.46 175	0.25 149	0.35 116	0.28 124	0.24 246	0.24 198	0.35 149	0.27 111	0.39 149	0.32 118

iResNetv2_ROB	0.37 185	0.30 191	0.23 183	0.34 213	0.29 219	0.38 228	0.22 200	0.46 169	0.25 177	0.46 172	0.56 281	0.56 220	0.41 277	0.22 206	0.30 161	0.29 138	0.40 137	0.34 179	0.66 236	0.31 206	0.40 161	0.32 158	0.23 242	0.30 244	0.44 204	0.36 171	0.50 211	0.46 177

DISCO	0.32 153	0.30 191	0.23 183	0.31 190	0.28 214	0.33 201	0.30 238	0.32 104	0.29 225	0.40 118	0.41 212	0.32 110	0.20 147	0.23 227	0.32 182	0.29 138	0.42 159	0.32 166	0.46 175	0.29 192	0.36 125	0.31 147	0.19 213	0.24 198	0.37 157	0.36 171	0.41 161	0.38 144

iResNet_ROB	0.35 176	0.30 191	0.27 212	0.32 199	0.21 152	0.33 201	0.22 200	0.45 160	0.27 202	0.45 159	0.42 222	0.38 134	0.48 286	0.19 159	0.28 145	0.29 138	0.45 191	0.36 202	0.55 203	0.24 143	0.37 134	0.27 116	0.19 213	0.25 211	0.44 204	0.39 192	0.47 183	0.47 186

coex_refinement	0.33 164	0.31 202	0.23 183	0.26 166	0.25 180	0.31 189	0.17 164	0.45 160	0.34 253	0.41 120	0.42 222	0.39 136	0.20 147	0.21 194	0.34 200	0.34 206	0.39 132	0.34 179	0.38 126	0.22 125	0.34 108	0.30 137	0.19 213	0.23 185	0.38 163	0.38 181	0.43 172	0.64 245

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 272	0.31 202	0.75 333	0.59 291	0.31 234	0.67 305	0.41 266	0.55 259	0.30 231	0.58 297	0.59 289	0.66 260	0.21 159	0.22 206	0.47 267	0.54 313	0.55 278	0.50 297	0.98 290	0.47 287	0.51 253	0.47 262	0.13 121	0.26 222	0.70 298	0.88 317	0.68 277	1.17 310

gcap-zeroshot	0.68 296	0.31 202	0.49 290	0.39 237	0.27 201	0.40 235	0.23 210	0.57 273	0.24 165	0.56 281	0.43 232	0.68 268	0.21 159	0.22 206	0.41 240	0.50 297	0.49 231	0.37 219	7.45 369	0.57 312	0.53 265	0.52 293	0.18 201	0.23 185	0.43 200	0.54 244	0.54 234	0.60 231

RAFT-Test	0.43 227	0.31 202	0.21 161	0.37 224	0.26 192	0.35 214	0.22 200	0.53 242	0.24 165	0.53 244	0.46 244	0.54 208	0.22 172	0.20 175	0.37 217	0.51 304	0.51 253	0.37 219	1.04 293	0.48 290	0.55 277	0.50 280	0.16 167	0.23 185	0.56 262	0.51 232	0.62 262	0.65 250

GLC_STEREO	0.36 181	0.31 202	0.29 219	0.31 190	0.27 201	0.30 181	0.23 210	0.49 194	0.22 149	0.54 254	0.43 232	0.48 177	0.21 159	0.22 206	0.29 153	0.31 169	0.54 275	0.33 171	0.47 179	0.30 199	0.60 302	0.46 252	0.18 201	0.24 198	0.39 172	0.28 124	0.57 244	0.42 163

LMCR-Stereo	0.37 185	0.31 202	0.23 183	0.25 156	0.25 180	0.33 201	0.19 181	0.44 153	0.27 202	0.45 159	0.35 173	0.51 189	0.34 249	0.21 194	0.35 209	0.35 214	0.50 247	0.38 229	0.74 249	0.41 255	0.46 226	0.44 237	0.20 226	0.23 185	0.40 181	0.38 181	0.51 217	0.51 202

RALCasStereoNet	0.30 137	0.31 202	0.21 161	0.28 178	0.23 168	0.22 141	0.15 148	0.45 160	0.19 105	0.48 191	0.30 155	0.44 156	0.19 140	0.14 105	0.33 187	0.30 152	0.44 183	0.38 229	0.39 131	0.25 149	0.41 175	0.26 110	0.13 121	0.21 171	0.40 181	0.33 151	0.35 122	0.38 144

RALAANet	0.29 129	0.31 202	0.23 183	0.22 140	0.21 152	0.23 147	0.16 159	0.38 126	0.19 105	0.33 97	0.38 194	0.35 123	0.18 132	0.15 113	0.33 187	0.29 138	0.38 125	0.37 219	0.48 181	0.27 173	0.36 125	0.29 134	0.15 155	0.20 157	0.34 141	0.30 133	0.35 122	0.35 129

FADNet-RVC-Resample	0.40 202	0.31 202	0.32 241	0.36 220	0.29 219	0.33 201	0.27 224	0.53 242	0.32 239	0.57 294	0.37 186	0.53 205	0.34 249	0.30 266	0.41 240	0.31 169	0.41 150	0.42 265	0.55 203	0.43 267	0.39 156	0.46 252	0.25 249	0.43 297	0.44 204	0.42 200	0.37 141	0.53 211

CFNet	0.34 171	0.31 202	0.25 203	0.38 232	0.32 238	0.30 181	0.23 210	0.46 169	0.26 192	0.41 120	0.36 180	0.58 234	0.30 232	0.24 236	0.28 145	0.26 105	0.39 132	0.34 179	0.37 120	0.26 160	0.35 116	0.22 93	0.17 182	0.24 198	0.47 216	0.39 192	0.46 177	0.51 202

PDISCO_ROB	0.34 171	0.31 202	0.32 241	0.28 178	0.24 175	0.30 181	0.21 192	0.36 115	0.24 165	0.27 87	0.35 173	0.32 110	0.24 188	0.18 141	0.36 215	0.40 248	0.40 137	0.51 302	0.36 115	0.31 206	0.44 208	0.40 211	0.17 182	0.25 211	0.41 187	0.43 204	0.62 262	0.46 177

DN-CSS_ROB	0.36 181	0.31 202	0.30 223	0.31 190	0.30 229	0.25 161	0.17 164	0.51 217	0.25 177	0.51 223	0.56 281	0.56 220	0.36 258	0.18 141	0.31 171	0.28 118	0.41 150	0.31 155	0.81 261	0.27 173	0.37 134	0.25 106	0.22 234	0.32 261	0.37 157	0.32 144	0.41 161	0.38 144

HLF11	0.33 164	0.32 214	0.22 174	0.31 190	0.22 161	0.29 177	0.15 148	0.51 217	0.29 225	0.44 152	0.37 186	0.44 156	0.20 147	0.20 175	0.33 187	0.31 169	0.43 168	0.36 202	0.64 234	0.26 160	0.34 108	0.33 164	0.19 213	0.23 185	0.38 163	0.40 196	0.37 141	0.47 186

model_zeroshot	0.45 237	0.32 214	0.20 149	0.27 172	0.29 219	0.35 214	0.23 210	0.54 249	0.27 202	0.53 244	0.38 194	0.69 272	0.20 147	0.20 175	0.46 262	0.50 297	0.55 278	0.39 242	1.20 304	0.52 305	0.52 259	0.49 273	0.19 213	0.28 234	0.59 273	0.65 275	0.52 227	0.88 292

AE-Stereo	0.38 187	0.32 214	0.23 183	0.34 213	0.25 180	0.29 177	0.16 159	0.49 194	0.24 165	0.55 271	0.22 116	0.67 263	0.23 181	0.19 159	0.33 187	0.35 214	0.52 261	0.41 258	0.59 219	0.37 236	0.50 248	0.50 280	0.14 133	0.30 244	0.51 243	0.46 212	0.55 237	0.48 193

iRaft-Stereo_20w	0.51 262	0.32 214	0.83 340	0.81 315	0.32 238	0.47 261	0.31 240	0.55 259	0.28 214	0.54 254	0.46 244	0.59 244	0.14 91	0.22 206	0.41 240	0.39 240	0.49 231	0.33 171	0.88 272	0.43 267	0.49 241	0.39 203	0.15 155	0.18 133	0.72 306	0.88 317	1.07 331	1.22 316

MIPNet	0.35 176	0.32 214	0.24 192	0.26 166	0.23 168	0.27 170	0.15 148	0.50 203	0.20 120	0.45 159	0.37 186	0.52 199	0.29 225	0.22 206	0.35 209	0.33 193	0.46 203	0.37 219	0.51 187	0.37 236	0.36 125	0.44 237	0.14 133	0.19 149	0.46 210	0.51 232	0.42 168	0.51 202

cross-raft	0.42 221	0.32 214	0.22 174	0.32 199	0.26 192	0.32 197	0.19 181	0.54 249	0.27 202	0.55 271	0.39 204	0.58 234	0.20 147	0.20 175	0.36 215	0.48 289	0.51 253	0.37 219	1.06 298	0.44 275	0.56 281	0.59 310	0.14 133	0.25 211	0.57 265	0.54 244	0.59 250	0.59 230

CFNet_pseudo	0.38 187	0.32 214	0.34 250	0.41 248	0.33 243	0.38 228	0.28 228	0.51 217	0.29 225	0.54 254	0.52 269	0.46 170	0.42 279	0.24 236	0.41 240	0.33 193	0.39 132	0.36 202	0.46 175	0.25 149	0.38 146	0.31 147	0.19 213	0.26 222	0.43 200	0.46 212	0.52 227	0.55 217

GMStereo	0.32 153	0.32 214	0.20 149	0.27 172	0.25 180	0.31 189	0.24 215	0.48 187	0.25 177	0.37 109	0.30 155	0.54 208	0.27 216	0.19 159	0.30 161	0.30 152	0.45 191	0.29 132	0.56 208	0.32 214	0.39 156	0.25 106	0.18 201	0.22 175	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	0.32 214	0.25 203	0.27 172	0.27 201	0.28 175	0.17 164	0.39 132	0.23 157	0.40 118	0.56 281	0.33 114	0.19 140	0.24 236	0.30 161	0.34 206	0.44 183	0.39 242	0.41 148	0.28 181	0.39 156	0.32 158	0.18 201	0.25 211	0.40 181	0.38 181	0.35 122	0.33 121

RASNet	0.31 146	0.32 214	0.30 223	0.27 172	0.24 175	0.26 167	0.20 191	0.46 169	0.26 192	0.41 120	0.33 163	0.40 142	0.25 197	0.20 175	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	0.30 244	0.33 140	0.34 159	0.49 202	0.47 186

MSMDNet	0.42 221	0.32 214	0.21 161	0.27 172	0.26 192	0.37 223	0.23 210	0.51 217	0.25 177	0.52 233	0.42 222	0.54 208	0.21 159	0.20 175	0.39 223	0.52 308	0.51 253	0.38 229	1.02 292	0.59 314	0.54 273	0.53 296	0.17 182	0.23 185	0.53 249	0.46 212	0.59 250	0.63 241

TestStereo_HL2	0.38 187	0.33 225	0.24 192	0.32 199	0.26 192	0.34 211	0.21 192	0.50 203	0.32 239	0.48 191	0.50 259	0.58 234	0.28 219	0.22 206	0.39 223	0.34 206	0.47 209	0.36 202	0.61 222	0.29 192	0.38 146	0.35 177	0.20 226	0.26 222	0.45 209	0.52 235	0.48 188	0.57 225

IGEV-FE	0.50 257	0.33 225	0.81 338	0.76 309	0.36 251	0.38 228	0.47 274	0.58 278	0.27 202	0.54 254	0.54 274	0.61 251	0.18 132	0.22 206	0.34 200	0.47 283	0.50 247	0.34 179	0.91 276	0.43 267	0.56 281	0.49 273	0.15 155	0.24 198	0.80 320	0.68 285	0.69 280	0.77 269

IGEV_Zeroshot_test	0.50 257	0.33 225	0.81 338	0.76 309	0.36 251	0.38 228	0.47 274	0.58 278	0.27 202	0.53 244	0.55 277	0.60 249	0.18 132	0.22 206	0.34 200	0.47 283	0.50 247	0.34 179	0.92 278	0.43 267	0.56 281	0.50 280	0.15 155	0.24 198	0.80 320	0.68 285	0.69 280	0.77 269

LoS	0.41 217	0.33 225	0.21 161	0.28 178	0.31 234	0.27 170	0.16 159	1.20 348	0.22 149	0.76 338	0.69 309	0.57 228	0.27 216	0.20 175	0.31 171	0.39 240	0.46 203	0.29 132	0.52 189	0.26 160	0.52 259	0.37 194	0.17 182	0.18 133	0.59 273	0.47 215	0.48 188	0.58 228
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.35 176	0.33 225	0.28 216	0.33 205	0.23 168	0.34 211	0.22 200	0.54 249	0.24 165	0.64 316	0.28 150	0.53 205	0.21 159	0.18 141	0.30 161	0.25 98	0.44 183	0.27 118	0.58 216	0.27 173	0.52 259	0.32 158	0.18 201	0.26 222	0.41 187	0.33 151	0.50 211	0.43 167

ManiGeoR	0.36 181	0.34 230	0.24 192	0.37 224	0.25 180	0.30 181	0.18 173	0.51 217	0.36 261	0.47 181	0.44 235	0.51 189	0.20 147	0.19 159	0.35 209	0.32 183	0.42 159	0.36 202	0.67 239	0.27 173	0.40 161	0.37 194	0.18 201	0.28 234	0.39 172	0.47 215	0.39 149	0.43 167

HLf10	0.36 181	0.34 230	0.24 192	0.37 224	0.25 180	0.30 181	0.18 173	0.51 217	0.36 261	0.47 181	0.44 235	0.51 189	0.20 147	0.19 159	0.35 209	0.32 183	0.42 159	0.36 202	0.67 239	0.27 173	0.40 161	0.37 194	0.18 201	0.28 234	0.39 172	0.47 215	0.39 149	0.43 167

GGDA	0.38 187	0.34 230	0.26 210	0.32 199	0.27 201	0.36 220	0.21 192	0.52 234	0.32 239	0.49 201	0.48 250	0.57 228	0.29 225	0.22 206	0.39 223	0.33 193	0.46 203	0.37 219	0.62 224	0.28 181	0.38 146	0.36 189	0.19 213	0.27 232	0.46 210	0.58 256	0.48 188	0.57 225

HLf8	0.38 187	0.35 233	0.23 183	0.37 224	0.28 214	0.29 177	0.19 181	0.54 249	0.32 239	0.46 172	0.46 244	0.52 199	0.26 201	0.20 175	0.40 231	0.33 193	0.45 191	0.36 202	0.66 236	0.31 206	0.40 161	0.39 203	0.20 226	0.30 244	0.43 200	0.52 235	0.46 177	0.50 198

TestStereo-Hl	0.44 236	0.35 233	0.31 233	0.30 187	0.30 229	0.40 235	0.27 224	0.54 249	0.36 261	0.52 233	0.55 277	0.68 268	0.32 242	0.20 175	0.44 255	0.42 265	0.47 209	0.41 258	0.87 271	0.34 223	0.42 183	0.45 244	0.18 201	0.33 266	0.46 210	0.57 254	0.61 260	0.72 262

s12784h	0.39 198	0.35 233	0.25 203	0.46 260	0.29 219	0.25 161	0.18 173	0.49 194	0.22 149	0.51 223	0.34 168	0.62 252	0.32 242	0.21 194	0.27 135	0.28 118	0.48 222	0.29 132	0.52 189	0.23 134	0.51 253	0.30 137	0.15 155	0.23 185	0.51 243	0.52 235	0.70 286	1.14 308

ADCP+	0.49 253	0.35 233	0.36 257	0.33 205	0.26 192	0.39 234	0.38 257	0.48 187	0.98 340	0.42 131	0.61 295	0.85 289	0.26 201	0.30 266	0.33 187	0.32 183	0.41 150	0.35 196	0.62 224	0.27 173	0.41 175	0.37 194	0.24 246	0.22 175	0.41 187	1.72 363	0.43 172	1.18 311

pcwnet_v2	0.45 237	0.36 237	0.38 259	0.47 263	0.37 256	0.46 256	0.38 257	0.51 217	0.35 256	0.54 254	0.61 295	0.50 188	0.75 307	0.35 284	0.46 262	0.36 223	0.47 209	0.38 229	0.53 197	0.30 199	0.42 183	0.31 147	0.25 249	0.32 261	0.58 272	0.58 256	0.59 250	0.68 258

AF-Net	0.40 202	0.36 237	0.35 254	0.39 237	0.44 271	0.43 251	0.38 257	0.44 153	0.43 279	0.37 109	0.49 253	0.58 234	0.32 242	0.31 272	0.41 240	0.36 223	0.35 107	0.36 202	0.45 165	0.30 199	0.34 108	0.30 137	0.33 275	0.30 244	0.38 163	0.42 200	0.59 250	0.47 186

Nwc_Net	0.40 202	0.36 237	0.35 254	0.39 237	0.44 271	0.43 251	0.38 257	0.44 153	0.43 279	0.37 109	0.49 253	0.58 234	0.32 242	0.31 272	0.41 240	0.36 223	0.35 107	0.36 202	0.45 165	0.30 199	0.34 108	0.30 137	0.33 275	0.30 244	0.38 163	0.42 200	0.59 250	0.47 186

RTSC	0.47 247	0.36 237	0.33 244	0.36 220	0.38 258	0.41 244	0.35 248	0.50 203	0.48 291	0.44 152	0.60 293	0.42 148	0.38 271	0.29 264	0.64 313	0.45 274	0.62 299	0.41 258	0.83 262	0.36 231	0.54 273	0.49 273	0.23 242	0.38 282	0.47 216	0.50 226	0.60 256	0.91 296

DeepPruner_ROB	0.43 227	0.36 237	0.37 258	0.38 232	0.39 262	0.37 223	0.26 222	0.45 160	0.36 261	0.50 207	0.53 271	0.47 175	0.40 275	0.23 227	0.56 296	0.38 236	0.48 222	0.44 273	0.51 187	0.35 228	0.57 290	0.45 244	0.27 258	0.32 261	0.47 216	0.68 285	0.52 227	0.45 174

DLCB_ROB	0.40 202	0.36 237	0.35 254	0.32 199	0.32 238	0.31 189	0.27 224	0.42 141	0.34 253	0.46 172	0.49 253	0.54 208	0.37 266	0.30 266	0.37 217	0.33 193	0.44 183	0.38 229	0.40 141	0.32 214	0.44 208	0.34 174	0.27 258	0.31 255	0.81 324	0.57 254	0.55 237	0.46 177

CASS	0.48 251	0.37 243	0.33 244	0.45 257	0.38 258	0.47 261	0.33 244	0.60 294	0.38 268	0.62 311	0.50 259	0.56 220	0.38 271	0.22 206	0.43 250	0.37 229	0.64 303	0.39 242	0.94 281	0.39 248	0.57 290	0.51 289	0.27 258	0.26 222	0.63 286	0.56 250	0.68 277	0.81 282
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.41 217	0.37 243	0.33 244	0.41 248	0.45 277	0.42 246	0.28 228	0.48 187	0.32 239	0.50 207	0.51 263	0.47 175	0.24 188	0.26 253	0.41 240	0.36 223	0.47 209	0.42 265	0.52 189	0.42 261	0.42 183	0.39 203	0.26 253	0.32 261	0.47 216	0.50 226	0.50 211	0.62 236

GES	0.40 202	0.37 243	0.25 203	0.31 190	0.30 229	0.41 244	0.26 222	0.46 169	0.28 214	0.49 201	0.40 207	0.43 150	0.26 201	0.30 266	0.45 258	0.40 248	0.53 266	0.43 267	0.97 286	0.42 261	0.50 248	0.41 216	0.23 242	0.30 244	0.38 163	0.35 165	0.47 183	0.49 196

APVNet	0.42 221	0.37 243	0.30 223	0.36 220	0.39 262	0.47 261	0.36 251	0.51 217	0.32 239	0.36 104	0.52 269	0.41 146	0.24 188	0.30 266	0.45 258	0.48 289	0.55 278	0.48 287	0.63 229	0.45 278	0.45 220	0.35 177	0.26 253	0.36 274	0.47 216	0.35 165	0.60 256	0.45 174

FADNet-RVC	0.41 217	0.37 243	0.28 216	0.41 248	0.33 243	0.33 201	0.32 242	0.53 242	0.30 231	0.52 233	0.41 212	0.59 244	0.35 254	0.25 244	0.51 282	0.37 229	0.43 168	0.34 179	0.75 252	0.40 252	0.38 146	0.39 203	0.28 264	0.36 274	0.47 216	0.52 235	0.40 154	0.53 211

ADCRef	0.48 251	0.37 243	0.33 244	0.33 205	0.31 234	0.44 253	0.38 257	0.47 179	0.68 314	0.47 181	0.51 263	0.56 220	0.35 254	0.27 256	0.43 250	0.40 248	0.47 209	0.44 273	0.84 265	0.37 236	0.49 241	0.48 267	0.30 273	0.31 255	0.49 234	0.88 317	0.49 202	1.04 306

HSM-Net_RVC	0.50 257	0.37 243	0.39 264	0.56 288	0.44 271	0.46 256	0.28 228	0.55 259	0.39 272	0.57 294	0.63 304	0.89 294	0.56 298	0.31 272	0.39 223	0.35 214	0.49 231	0.41 258	0.56 208	0.34 223	0.47 232	0.46 252	0.28 264	0.41 290	0.67 290	0.79 309	0.77 301	0.72 262
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.41 217	0.37 243	0.31 233	0.45 257	0.38 258	0.56 286	0.56 304	0.45 160	0.29 225	0.41 120	0.42 222	0.44 156	0.23 181	0.59 330	0.51 282	0.41 258	0.48 222	0.43 267	0.40 141	0.32 214	0.37 134	0.28 124	0.45 313	0.30 244	0.52 246	0.36 171	0.40 154	0.44 171

HSM	0.40 202	0.37 243	0.30 223	0.39 237	0.36 251	0.33 201	0.28 228	0.56 266	0.29 225	0.50 207	0.51 263	0.49 181	0.37 266	0.24 236	0.39 223	0.34 206	0.52 261	0.36 202	0.50 184	0.35 228	0.49 241	0.35 177	0.19 213	0.29 240	0.48 227	0.54 244	0.54 234	0.55 217

TestStereo_HLe17	0.39 198	0.38 252	0.25 203	0.43 254	0.29 219	0.31 189	0.21 192	0.58 278	0.37 266	0.52 233	0.40 207	0.58 234	0.26 201	0.18 141	0.39 223	0.33 193	0.43 168	0.36 202	0.61 222	0.31 206	0.40 161	0.43 231	0.18 201	0.34 267	0.48 227	0.53 242	0.47 183	0.46 177

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 371	0.38 252	0.80 337	0.54 281	0.45 277	0.81 314	0.59 307	0.59 288	0.42 277	0.58 297	0.56 281	0.66 260	0.21 159	0.23 227	0.50 277	0.67 341	0.55 278	0.44 273	94.83 398	0.38 243	0.53 265	0.44 237	0.16 167	0.22 175	0.72 306	0.85 313	0.71 288	1.22 316

EKT-Stereo	0.47 247	0.38 252	0.27 212	0.50 270	0.33 243	0.49 266	0.51 288	0.51 217	0.23 157	0.50 207	0.41 212	0.56 220	0.24 188	0.22 206	0.43 250	0.51 304	0.54 275	0.52 308	0.89 273	0.40 252	0.65 316	0.56 302	0.17 182	0.25 211	0.72 306	0.63 272	0.64 268	0.56 221

ICVP	0.43 227	0.38 252	0.47 282	0.40 244	0.36 251	0.40 235	0.28 228	0.47 179	0.33 249	0.46 172	0.45 238	0.49 181	0.37 266	0.24 236	0.40 231	0.38 236	0.45 191	0.39 242	0.53 197	0.39 248	0.43 198	0.59 310	0.55 325	0.34 267	0.48 227	0.55 247	0.51 217	0.55 217
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.42 221	0.38 252	0.41 268	0.45 257	0.33 243	0.46 256	0.27 224	0.50 203	0.51 294	0.43 141	0.42 222	0.45 163	0.40 275	0.30 266	0.40 231	0.35 214	0.47 209	0.38 229	0.56 208	0.34 223	0.39 156	0.33 164	0.25 249	0.39 286	0.54 252	0.59 260	0.56 242	0.52 207

FADNet	0.46 242	0.38 252	0.31 233	0.42 252	0.32 238	0.40 235	0.46 273	0.59 288	0.35 256	0.56 281	0.53 271	0.59 244	0.39 274	0.28 260	0.50 277	0.38 236	0.40 137	0.39 242	0.94 281	0.43 267	0.46 226	0.41 216	0.29 270	0.31 255	0.55 259	0.62 269	0.48 188	0.63 241

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 187	0.38 252	0.38 259	0.34 213	0.47 281	0.32 197	0.52 294	0.40 133	0.44 282	0.41 120	0.41 212	0.56 220	0.26 201	0.41 302	0.43 250	0.30 152	0.39 132	0.33 171	0.40 141	0.27 173	0.34 108	0.27 116	0.22 234	0.24 198	0.37 157	0.47 215	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	0.46 242	0.38 252	0.34 250	0.54 281	0.39 262	0.49 266	0.33 244	0.59 288	0.31 236	0.49 201	0.59 289	0.72 276	0.57 299	0.22 206	0.39 223	0.29 138	0.49 231	0.38 229	1.01 291	0.33 220	0.42 183	0.43 231	0.28 264	0.36 274	0.51 243	0.56 250	0.54 234	0.54 215

MyStereo04	0.43 227	0.39 260	0.40 267	0.34 213	0.31 234	0.26 167	0.22 200	0.51 217	0.37 266	0.50 207	0.37 186	0.55 214	0.28 219	0.17 131	0.50 277	0.39 240	0.44 183	0.39 242	1.11 301	0.40 252	0.48 236	0.44 237	0.17 182	0.31 255	0.53 249	0.61 268	0.65 271	0.51 202

ADLNet	0.34 171	0.39 260	0.25 203	0.33 205	0.29 219	0.36 220	0.32 242	0.42 141	0.25 177	0.37 109	0.38 194	0.60 249	0.28 219	0.50 317	0.31 171	0.30 152	0.40 137	0.31 155	0.38 126	0.28 181	0.34 108	0.28 124	0.28 264	0.19 149	0.36 154	0.40 196	0.35 122	0.36 131

DSFCA	0.33 164	0.39 260	0.32 241	0.31 190	0.27 201	0.35 214	0.25 218	0.36 115	0.29 225	0.32 96	0.42 222	0.38 134	0.22 172	0.19 159	0.32 182	0.31 169	0.38 125	0.36 202	0.46 175	0.26 160	0.37 134	0.37 194	0.23 242	0.24 198	0.38 163	0.35 165	0.34 119	0.43 167

dd	0.38 187	0.40 263	0.21 161	0.82 316	0.25 180	0.53 281	0.24 215	0.46 169	0.19 105	0.47 181	0.24 126	0.66 260	0.21 159	0.20 175	0.38 220	0.34 206	0.57 287	0.30 148	0.75 252	0.28 181	0.40 161	0.31 147	0.17 182	0.24 198	0.44 204	0.32 144	0.51 217	0.40 156

CFNet_RVC	0.38 187	0.40 263	0.33 244	0.38 232	0.35 249	0.38 228	0.25 218	0.44 153	0.28 214	0.45 159	0.49 253	0.46 170	0.26 201	0.24 236	0.40 231	0.33 193	0.43 168	0.36 202	0.44 160	0.31 206	0.43 198	0.31 147	0.19 213	0.26 222	0.49 234	0.49 223	0.50 211	0.52 207

IPLGR	0.38 187	0.41 265	0.25 203	0.35 219	0.32 238	0.28 175	0.18 173	0.50 203	0.27 202	0.48 191	0.48 250	0.52 199	0.25 197	0.22 206	0.37 217	0.31 169	0.42 159	0.39 242	0.63 229	0.38 243	0.40 161	0.48 267	0.14 133	0.22 175	0.48 227	0.47 215	0.48 188	0.46 177

GEStereo_RVC	0.47 247	0.41 265	0.31 233	0.39 237	0.37 256	0.42 246	0.33 244	0.52 234	0.32 239	0.50 207	0.41 212	0.59 244	0.38 271	0.27 256	0.54 290	0.50 297	0.60 293	0.56 319	0.90 274	0.46 283	0.55 277	0.47 262	0.24 246	0.38 282	0.49 234	0.47 215	0.50 211	0.80 279

iResNet	0.59 283	0.41 265	0.43 274	0.52 275	0.48 282	0.66 302	0.40 265	0.65 298	0.43 279	0.50 207	0.55 277	1.10 304	1.23 333	0.24 236	0.57 297	0.40 248	0.53 266	0.45 280	1.70 320	0.45 278	0.45 220	0.43 231	0.33 275	0.52 313	0.55 259	0.60 265	0.67 275	0.67 254

TestStereo_HL3	0.50 257	0.42 268	0.27 212	0.39 237	0.29 219	0.50 269	0.36 251	0.53 242	0.35 256	0.50 207	0.61 295	1.86 324	0.50 291	0.22 206	0.38 220	0.52 308	0.59 290	0.35 196	0.74 249	0.35 228	0.45 220	0.56 302	0.21 230	0.27 232	0.47 216	0.48 222	0.68 277	0.69 259

DAS	0.61 286	0.42 268	0.30 223	0.62 293	0.48 282	0.54 282	0.48 282	0.59 288	0.67 312	0.45 159	0.73 313	1.19 308	0.62 301	0.25 244	0.54 290	0.46 276	0.71 319	0.51 302	0.96 283	0.66 324	0.56 281	0.63 320	0.41 305	0.62 328	0.71 303	0.72 293	0.82 307	0.79 274

SepStereo	0.61 286	0.42 268	0.30 223	0.62 293	0.48 282	0.54 282	0.48 282	0.59 288	0.67 312	0.45 159	0.73 313	1.19 308	0.62 301	0.25 244	0.54 290	0.46 276	0.71 319	0.51 302	0.96 283	0.66 324	0.56 281	0.63 320	0.41 305	0.62 328	0.71 303	0.72 293	0.82 307	0.79 274

SACVNet	0.46 242	0.42 268	0.38 259	0.44 256	0.41 266	0.40 235	0.43 269	0.52 234	0.47 289	0.52 233	0.45 238	0.45 163	0.25 197	0.32 277	0.44 255	0.40 248	0.50 247	0.45 280	0.63 229	0.48 290	0.51 253	0.43 231	0.29 270	0.34 267	0.64 288	0.58 256	0.62 262	0.61 234

GANet-ADL	0.47 247	0.42 268	0.33 244	0.43 254	0.42 267	0.48 265	0.35 248	0.51 217	0.33 249	0.54 254	0.50 259	0.63 256	0.34 249	0.35 284	0.47 267	0.39 240	0.53 266	0.38 229	0.79 255	0.51 301	0.48 236	0.41 216	0.30 273	0.30 244	0.52 246	0.59 260	0.63 266	0.72 262

TRStereo	0.46 242	0.42 268	0.77 334	0.38 232	0.24 175	0.79 311	0.37 253	0.50 203	0.23 157	0.51 223	0.33 163	0.67 263	0.14 91	0.19 159	0.34 200	0.41 258	0.48 222	0.35 196	0.55 203	0.36 231	0.51 253	0.46 252	0.13 121	0.19 149	0.57 265	0.62 269	1.22 341	0.79 274

STTStereo	0.39 198	0.42 268	0.43 274	0.37 224	0.43 269	0.34 211	0.49 287	0.37 120	0.33 249	0.38 114	0.43 232	0.51 189	0.30 232	0.38 294	0.47 267	0.32 183	0.41 150	0.40 250	0.40 141	0.29 192	0.36 125	0.28 124	0.22 234	0.28 234	0.40 181	0.45 211	0.40 154	0.62 236

SHD	0.65 291	0.44 275	0.55 305	0.57 290	0.55 306	0.50 269	0.48 282	0.74 318	0.69 316	0.63 315	0.65 306	0.68 268	0.97 321	0.42 304	0.81 335	0.57 323	0.69 316	0.50 297	1.20 304	0.56 311	0.66 319	0.68 327	0.39 295	0.52 313	0.68 294	0.78 308	0.70 286	1.03 305

CBMV_ROB	0.94 316	0.44 275	0.50 293	0.88 320	0.71 322	0.65 300	0.52 294	0.70 311	0.38 268	0.55 271	0.45 238	6.22 373	2.33 351	0.51 319	0.50 277	0.43 268	0.61 297	0.46 284	1.38 310	0.94 347	0.56 281	0.46 252	0.41 305	0.48 305	0.81 324	1.01 336	1.28 342	1.19 312

UDGNet	0.49 253	0.45 277	0.30 223	1.05 331	0.79 328	0.91 322	0.70 319	0.47 179	0.30 231	0.45 159	0.46 244	0.45 163	0.16 110	1.01 353	0.30 161	0.30 152	0.45 191	0.39 242	0.50 184	0.32 214	0.49 241	0.36 189	0.57 327	0.23 185	0.54 252	0.42 200	0.43 172	0.47 186

dad	0.61 286	0.45 277	0.30 223	1.01 330	0.46 280	0.63 296	1.26 345	1.15 346	0.27 202	0.79 342	0.32 160	0.76 281	0.53 295	0.21 194	0.42 248	0.36 223	0.66 307	0.34 179	1.27 306	0.31 206	0.56 281	0.30 137	0.22 234	0.36 274	0.59 273	0.39 192	1.70 357	0.97 299

Anonymous3	0.56 276	0.45 277	0.31 233	0.31 190	0.33 243	0.46 256	0.37 253	0.57 273	0.51 294	0.56 281	0.38 194	1.04 302	0.36 258	0.26 253	0.76 328	0.69 343	0.66 307	0.58 325	1.04 293	0.51 301	0.81 337	0.97 351	0.26 253	0.29 240	0.59 273	0.62 269	0.76 299	0.56 221

RP	0.43 227	0.45 277	0.48 286	0.48 266	0.43 269	0.46 256	0.47 274	0.47 179	0.45 285	0.34 101	0.61 295	0.57 228	0.42 279	0.33 279	0.40 231	0.35 214	0.43 168	0.35 196	0.49 183	0.34 223	0.38 146	0.37 194	0.29 270	0.35 270	0.49 234	0.44 207	0.53 230	0.58 228

RTS	0.77 303	0.45 277	0.41 268	0.46 260	0.44 271	0.77 309	0.53 299	0.66 301	0.73 319	0.42 131	0.51 263	0.86 290	0.50 291	0.35 284	0.68 318	0.57 323	0.82 332	0.51 302	1.59 313	0.64 322	0.63 308	0.60 313	0.36 284	0.50 308	0.80 320	3.82 383	0.83 309	1.23 318

RTSA	0.77 303	0.45 277	0.41 268	0.46 260	0.44 271	0.77 309	0.53 299	0.66 301	0.73 319	0.42 131	0.51 263	0.86 290	0.50 291	0.35 284	0.68 318	0.57 323	0.82 332	0.51 302	1.59 313	0.64 322	0.63 308	0.60 313	0.36 284	0.50 308	0.80 320	3.82 383	0.83 309	1.23 318

FSD		0.47 283	0.47 282	0.48 266	0.48 282	0.47 261	0.51 288	0.65 298	0.35 256	0.69 329	0.39 204			0.51 319	0.53 287	0.55 314			0.57 213	0.47 287				0.48 305	0.59 273	0.52 235	0.59 250	0.60 231

PSMNet-ADL	0.56 276	0.47 283	0.47 282	0.52 275	0.48 282	0.51 276	0.47 274	0.58 278	0.46 288	0.64 316	0.68 308	0.77 282	0.81 311	0.39 297	0.51 282	0.46 276	0.53 266	0.41 258	1.18 302	0.50 297	0.54 273	0.45 244	0.39 295	0.35 270	0.56 262	0.67 284	0.85 314	0.50 198

NCC-stereo	0.51 262	0.47 283	0.43 274	0.49 268	0.51 292	0.50 269	0.51 288	0.51 217	0.57 302	0.36 104	0.59 289	0.62 252	0.55 296	0.36 289	0.53 287	0.41 258	0.46 203	0.50 297	0.58 216	0.41 255	0.43 198	0.40 211	0.43 310	0.36 274	0.57 265	0.72 293	0.73 295	0.65 250

stereogan	0.49 253	0.47 283	0.46 280	0.52 275	0.54 304	0.56 286	0.48 282	0.52 234	0.45 285	0.39 116	0.49 253	0.70 274	0.49 290	0.34 281	0.49 273	0.40 248	0.45 191	0.40 250	0.63 229	0.41 255	0.43 198	0.39 203	0.38 288	0.37 280	0.47 216	0.50 226	0.77 301	0.60 231

Abc-Net	0.51 262	0.47 283	0.43 274	0.49 268	0.51 292	0.50 269	0.51 288	0.51 217	0.57 302	0.36 104	0.59 289	0.62 252	0.55 296	0.36 289	0.53 287	0.41 258	0.46 203	0.50 297	0.58 216	0.41 255	0.43 198	0.40 211	0.43 310	0.36 274	0.57 265	0.72 293	0.73 295	0.65 250
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	0.85 310	0.47 283	0.49 290	0.50 270	0.51 292	0.63 296	0.58 305	0.74 318	1.45 357	0.60 304	0.80 329	0.74 278	0.50 291	0.49 314	0.82 336	0.68 342	0.75 325	0.68 338	1.18 302	0.54 306	0.98 346	0.88 346	0.48 315	0.61 325	0.74 309	0.98 332	0.71 288	4.30 376

NCCL2	0.49 253	0.47 283	0.48 286	0.40 244	0.38 258	0.38 228	0.33 244	0.55 259	0.44 282	0.58 297	0.47 248	0.53 205	0.36 258	0.28 260	0.57 297	0.47 283	0.49 231	0.45 280	0.57 213	0.44 275	0.56 281	0.54 300	0.34 278	0.45 302	0.70 298	0.72 293	0.61 260	0.81 282

NaN_ROB	0.56 276	0.47 283	0.48 286	0.51 273	0.59 311	0.42 246	0.39 262	0.72 315	0.48 291	0.64 316	0.49 253	1.54 321	0.48 286	0.32 277	0.47 267	0.36 223	0.42 159	0.40 250	0.55 203	0.46 283	0.38 146	0.33 164	0.27 258	0.49 307	0.68 294	0.75 300	0.72 291	1.21 314

FADNet_RVC	0.59 283	0.48 291	0.39 264	0.65 297	0.45 277	0.40 235	0.35 248	0.61 295	0.42 277	0.62 311	0.60 293	0.94 297	0.78 310	0.38 294	0.79 331	0.38 236	0.60 293	0.55 317	1.68 318	0.51 301	0.58 294	0.72 335	0.28 264	0.42 294	0.50 240	0.68 285	0.51 217	0.69 259

NOSS_ROB	0.54 272	0.48 291	0.44 279	0.55 285	0.51 292	0.51 276	0.47 274	0.68 307	0.39 272	0.52 233	0.41 212	0.49 181	0.36 258	0.53 325	0.66 314	0.56 317	0.61 297	0.54 312	0.57 213	0.47 287	0.64 315	0.50 280	0.39 295	0.51 312	0.70 298	0.65 275	0.83 309	0.67 254

SGM-Forest	0.51 262	0.48 291	0.34 250	0.75 308	0.49 287	0.51 276	0.39 262	0.54 249	0.33 249	0.49 201	0.35 173	0.75 280	0.57 299	0.43 306	0.42 248	0.40 248	0.44 183	0.41 258	0.47 179	0.36 231	0.46 226	0.42 223	0.37 286	0.39 286	0.67 290	0.55 247	1.11 332	0.81 282
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.56 276	0.50 294	0.39 264	0.42 252	0.36 251	0.51 276	0.55 302	0.58 278	1.58 362	0.56 281	0.64 305	0.62 252	0.37 266	0.33 279	0.41 240	0.39 240	0.48 222	0.40 250	0.73 247	0.38 243	0.59 298	0.52 293	0.34 278	0.35 270	0.63 286	0.68 285	0.57 244	1.34 322

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 375	0.51 295	0.68 329	0.72 304	0.57 309	0.64 299	0.77 327	0.61 295	0.48 291	0.53 244	1.02 345	115.67 400	1.14 328	0.84 346	0.57 297	0.49 294	0.71 319	0.66 334	2.72 335	0.55 309	0.72 328	0.68 327	0.41 305	0.42 294	0.75 311	0.81 310	0.72 291	1.51 328

DCVSM-stereo	0.70 297	0.52 296	0.49 290	0.70 301	0.52 299	0.91 322	0.58 305	0.66 301	0.60 306	0.65 322	0.77 326	2.08 331	1.09 327	0.37 292	0.45 258	0.49 294	0.54 275	0.44 273	1.42 311	0.68 327	0.53 265	0.52 293	0.68 337	0.44 300	0.57 265	0.66 281	0.65 271	0.83 287

FCDSN-DC	0.52 266	0.52 296	0.51 295	0.53 279	0.50 289	0.50 269	0.52 294	0.56 266	0.36 261	0.61 307	0.36 180	0.48 177	0.34 249	0.47 312	0.63 310	0.57 323	0.65 305	0.62 330	0.54 200	0.48 290	0.59 298	0.50 280	0.38 288	0.62 328	0.53 249	0.55 247	0.51 217	0.54 215
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UCFNet_RVC	0.42 221	0.52 296	0.34 250	0.47 263	0.42 267	0.42 246	0.30 238	0.49 194	0.32 239	0.51 223	0.48 250	0.68 268	0.36 258	0.26 253	0.40 231	0.32 183	0.41 150	0.38 229	0.48 181	0.30 199	0.45 220	0.31 147	0.28 264	0.30 244	0.61 282	0.49 223	0.48 188	0.61 234

PS-NSSS	0.45 237	0.52 296	0.38 259	0.68 299	0.40 265	0.56 286	0.44 272	0.57 273	0.31 236	0.58 297	0.35 173	1.11 305	0.31 238	0.28 260	0.40 231	0.30 152	0.40 137	0.36 202	0.71 243	0.32 214	0.32 99	0.21 89	0.26 253	0.29 240	0.47 216	0.47 215	0.47 183	0.62 236

CBMV	0.71 299	0.52 296	0.47 282	0.62 293	0.52 299	0.56 286	0.41 266	0.70 311	0.63 309	0.61 307	0.39 204	1.30 317	0.47 285	0.46 311	0.72 324	0.62 330	0.62 299	0.54 312	0.79 255	0.48 290	0.67 321	0.50 280	0.40 304	0.71 337	0.79 317	0.75 300	1.53 351	2.47 359
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.88 312	0.53 301	0.62 319	0.51 273	0.50 289	0.58 290	0.47 274	0.74 318	0.56 301	0.55 271	6.30 387	2.69 342	0.86 314	0.34 281	0.63 310	0.63 332	0.56 284	0.49 292	1.04 293	0.67 326	0.55 277	0.56 302	0.35 281	0.41 290	0.54 252	0.56 250	0.74 297	0.86 291

HBP-ISP	0.60 285	0.53 301	0.58 310	0.79 314	0.57 309	0.61 294	0.52 294	0.70 311	0.38 268	0.62 311	0.51 263	0.67 263	0.31 238	0.60 333	0.68 318	0.66 338	0.57 287	0.48 287	0.52 189	0.48 290	0.65 316	0.65 324	0.38 288	0.52 313	0.68 294	0.77 305	1.06 329	0.73 265

RGC	0.56 276	0.53 301	0.64 321	0.54 281	0.54 304	0.59 292	0.43 269	0.58 278	0.60 306	0.45 159	0.70 310	0.65 259	0.69 306	0.44 308	0.60 303	0.46 276	0.49 231	0.44 273	0.62 224	0.44 275	0.47 232	0.42 223	0.39 295	0.42 294	0.62 285	0.77 305	0.72 291	0.79 274

PWC_ROB	0.76 302	0.54 304	0.66 328	0.47 263	0.56 308	0.52 280	0.70 319	0.65 298	1.26 351	0.47 181	0.75 320	0.74 278	2.10 350	0.40 299	0.79 331	0.51 304	0.83 335	0.60 327	1.37 308	0.68 327	0.78 333	0.68 327	0.35 281	0.65 332	0.60 279	0.59 260	0.76 299	1.59 334

ITSA-stereo	0.66 294	0.55 305	0.43 274	0.95 326	0.60 313	0.50 269	0.47 274	0.69 309	0.51 294	0.64 316	0.79 327	1.00 300	1.08 326	0.47 312	0.62 307	0.48 289	0.60 293	0.49 292	0.91 276	0.37 236	0.52 259	0.53 296	0.38 288	0.41 290	0.74 309	0.86 315	0.66 274	1.65 335

GANetREF_RVC	0.61 286	0.56 306	0.58 310	0.56 288	0.52 299	0.55 284	0.52 294	0.85 329	0.63 309	0.78 340	0.44 235	1.00 300	0.63 303	0.34 281	0.62 307	0.44 272	0.53 266	0.51 302	0.85 267	0.51 301	0.63 308	0.48 267	0.48 315	0.59 321	0.71 303	0.65 275	0.81 306	0.79 274
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	0.86 311	0.56 306	0.38 259	0.70 301	0.60 313	0.81 314	0.62 310	0.63 297	0.44 282	0.49 201	0.81 332	1.86 324	2.35 352	0.23 227	0.54 290	0.64 335	0.74 323	0.54 312	2.20 331	0.60 317	0.94 344	0.57 307	0.51 319	0.53 316	0.78 316	0.75 300	1.48 348	2.01 347

GwcNet-ADL	0.56 276	0.57 308	0.48 286	0.72 304	0.51 292	0.55 284	0.42 268	0.58 278	0.38 268	0.54 254	0.73 313	0.89 294	0.48 286	0.39 297	0.46 262	0.46 276	0.56 284	0.43 267	0.90 274	0.48 290	0.49 241	0.51 289	0.38 288	0.35 270	0.61 282	0.75 300	0.53 230	0.85 289

XPNet_ROB	0.55 274	0.57 308	0.42 271	0.41 248	0.44 271	0.49 266	0.43 269	0.40 133	0.47 289	0.48 191	0.57 285	1.88 326	0.36 258	0.31 272	0.52 286	0.43 268	0.65 305	0.43 267	0.60 221	0.39 248	0.53 265	0.66 325	0.34 278	0.38 282	0.49 234	0.53 242	0.96 321	0.64 245

SFCPSM	0.82 306	0.59 310	0.46 280	0.60 292	0.53 302	0.60 293	0.51 288	0.66 301	0.62 308	0.55 271	0.81 332	1.44 320	2.03 347	0.37 292	0.55 295	0.48 289	0.55 278	0.48 287	4.41 349	0.83 339	0.59 298	0.58 309	0.45 313	0.38 282	0.70 298	0.74 299	0.69 280	0.99 302

FAT-Stereo	0.88 312	0.59 310	0.88 344	0.89 321	1.07 346	0.84 317	0.66 314	0.82 327	0.58 304	0.67 327	1.67 369	2.16 333	0.93 318	0.54 326	0.86 342	0.62 330	0.66 307	0.71 341	1.29 307	0.80 337	0.68 324	0.57 307	0.57 327	0.68 335	0.67 290	0.84 311	0.83 309	1.54 329

ADCMid	0.80 305	0.59 310	0.57 309	0.53 279	0.59 311	0.75 307	0.76 325	0.93 333	1.21 348	0.54 254	0.80 329	0.99 298	0.98 322	0.44 308	0.84 339	0.60 328	0.74 323	0.55 317	1.72 321	0.55 309	0.79 335	0.81 343	0.60 330	0.50 308	0.79 317	0.90 323	0.71 288	1.76 340

ADCPNet	0.84 308	0.59 310	0.55 305	0.63 296	0.73 323	0.63 296	0.74 324	0.75 322	0.84 332	0.64 316	0.79 327	0.73 277	1.44 336	0.50 317	0.74 326	0.65 336	0.71 319	0.54 312	1.84 325	0.71 330	0.79 335	0.78 340	0.53 322	0.60 324	0.93 333	1.31 351	0.83 309	2.11 350

PA-Net	0.50 257	0.59 310	0.54 301	0.40 244	0.53 302	0.42 246	0.53 299	0.56 266	0.52 297	0.46 172	0.41 212	0.49 181	0.48 286	0.49 314	0.54 290	0.42 265	0.37 118	0.44 273	0.43 156	0.45 278	0.37 134	0.48 267	0.27 258	0.39 286	0.52 246	0.87 316	0.45 176	0.99 302
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.82 306	0.59 310	0.42 271	0.73 306	0.49 287	0.73 306	0.68 316	0.58 278	0.39 272	0.56 281	4.12 384	3.54 356	0.96 320	0.43 306	0.62 307	0.51 304	0.53 266	0.48 287	0.78 254	0.54 306	0.58 294	0.53 296	0.39 295	0.37 280	0.54 252	0.58 256	0.55 237	0.78 272

SAMSARA	1.12 324	0.61 316	0.85 342	0.70 301	0.65 317	0.66 302	0.66 314	1.25 351	0.98 340	0.77 339	0.70 310	0.93 296	2.06 349	0.59 330	1.05 354	0.80 351	0.77 327	0.75 344	1.62 317	0.77 336	1.27 362	1.40 375	0.42 309	0.78 344	2.33 368	2.27 375	2.28 368	2.31 353

DPSNet	1.63 339	0.63 317	0.62 319	0.87 319	0.82 331	1.02 330	0.59 307	0.68 307	0.90 335	0.45 159	0.50 259	5.87 370	2.58 354	0.29 264	1.06 355	1.04 366	1.03 341	0.91 355	13.68 381	0.88 344	1.24 360	0.89 347	1.13 353	1.02 360	1.25 351	1.42 355	1.17 335	1.35 323

LALA_ROB	0.65 291	0.64 318	0.51 295	0.50 270	0.50 289	0.65 300	0.51 288	0.54 249	0.65 311	0.55 271	0.75 320	2.33 334	0.45 284	0.38 294	0.71 323	0.47 283	0.67 311	0.57 323	0.66 236	0.49 296	0.60 302	0.62 318	0.38 288	0.43 297	0.54 252	0.71 291	0.95 320	0.80 279

S-Stereo	0.99 317	0.65 319	0.59 313	0.94 324	0.92 338	1.08 332	1.25 344	0.74 318	0.82 329	0.66 324	2.61 378	2.64 340	0.91 316	0.56 328	0.94 348	0.72 345	0.68 315	0.83 353	1.50 312	0.83 339	0.65 316	0.69 330	1.07 352	0.81 347	0.67 290	0.77 305	0.78 303	1.55 330

ETE_ROB	0.66 294	0.65 319	0.42 271	0.54 281	0.51 292	0.66 302	0.47 274	0.51 217	0.58 304	0.52 233	0.75 320	2.41 336	0.44 282	0.40 299	0.61 304	0.48 289	0.70 317	0.50 297	0.72 245	0.50 297	0.62 307	0.61 316	0.39 295	0.44 300	0.60 279	0.72 293	1.17 335	0.85 289

STTRV1_RVC		0.66 321	0.50 293	0.82 316	0.61 315	0.81 314	0.69 318	0.76 323	0.76 322	0.71 331	0.74 317	1.29 316	1.60 339	0.78 343	0.99 351	0.50 297	1.15 347	0.57 323		1.10 355	1.18 357	0.79 341		0.87 350	0.83 327	0.95 327	1.11 332	2.15 351

SANet	1.13 326	0.67 322	0.77 334	0.78 313	0.74 324	0.93 325	0.62 310	1.30 354	1.22 349	0.60 304	0.96 341	5.83 369	2.57 353	0.63 338	0.77 329	0.49 294	0.79 328	0.67 337	1.08 300	0.60 317	0.68 324	0.74 338	0.78 341	0.79 346	1.05 341	1.23 347	1.17 335	2.15 351

FC-DCNN	0.63 290	0.69 323	0.64 321	0.98 328	0.65 317	0.89 319	0.65 312	0.76 323	0.40 275	0.72 334	0.41 212	0.80 284	0.35 254	0.51 319	0.59 301	0.56 317	0.67 311	0.56 319	0.62 224	0.50 297	0.63 308	0.50 280	0.39 295	0.59 321	0.77 314	0.65 275	0.78 303	0.83 287

FC-DCNN v2	0.65 291	0.70 324	0.65 325	1.06 332	0.66 320	0.93 325	0.65 312	0.78 326	0.41 276	0.73 335	0.42 222	0.83 287	0.36 258	0.51 319	0.59 301	0.56 317	0.67 311	0.56 319	0.62 224	0.50 297	0.63 308	0.50 280	0.39 295	0.59 321	0.86 328	0.71 291	0.90 318	0.92 297

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 308	0.70 324	0.52 298	0.96 327	0.67 321	0.87 318	0.76 325	1.02 339	0.93 337	0.78 340	0.62 303	1.32 318	0.98 322	0.64 339	0.78 330	0.52 308	0.51 253	0.45 280	1.73 322	0.46 283	0.67 321	0.70 331	0.61 331	0.56 317	1.11 345	1.24 349	0.99 326	1.46 326

CSAN	0.70 297	0.70 324	0.60 318	0.68 299	0.61 315	0.58 290	0.48 282	0.77 325	0.73 319	0.79 342	0.57 285	1.34 319	1.03 325	0.35 284	0.58 300	0.45 274	0.57 287	0.53 310	0.74 249	0.60 317	0.58 294	0.51 289	0.44 312	0.61 325	0.77 314	1.10 340	0.88 317	1.19 312

ACV-stereo	7.10 381	0.73 327	0.54 301	0.90 322	0.55 306	1.06 331	0.71 321	0.67 306	0.77 323	0.68 328	0.72 312	0.77 282	5.44 369	0.42 304	0.90 347	1.02 365	0.85 338	0.56 319	167.64 400	1.28 364	0.85 339	0.71 334	0.63 333	0.56 317	0.57 265	0.66 281	0.72 291	0.80 279

G-Net	1.20 330	0.75 328	0.97 349	0.67 298	0.65 317	0.92 324	0.60 309	1.00 337	1.35 354	0.74 337	1.47 363	5.51 366	0.92 317	0.44 308	0.83 337	0.84 352	0.76 326	0.66 334	1.97 328	1.52 372	0.85 339	0.87 345	0.54 324	0.70 336	0.86 328	1.24 349	1.82 360	2.89 366

XQC	0.74 301	0.75 328	0.58 310	0.77 312	0.74 324	0.79 311	0.72 322	0.86 331	0.77 323	0.73 335	0.57 285	0.86 290	0.81 311	0.60 333	0.79 331	0.58 327	0.63 301	0.53 310	1.04 293	0.59 314	0.68 324	0.70 331	0.52 320	0.57 320	0.90 330	1.03 338	1.04 327	0.77 269

ADCS	1.05 318	0.75 328	0.64 321	0.73 306	0.75 326	0.80 313	0.68 316	0.98 336	1.58 362	0.62 311	0.89 336	1.13 306	1.68 341	0.59 330	1.06 355	1.18 371	1.01 340	0.82 352	1.89 326	0.93 346	1.30 363	1.26 371	0.59 329	0.77 341	0.99 338	2.08 370	1.04 327	1.74 337

DGSMNet	1.34 331	0.76 331	0.84 341	0.84 318	0.77 327	0.89 319	0.87 333	0.82 327	0.69 316	1.13 366	5.02 385	1.26 315	0.85 313	0.72 342	1.06 355	1.62 381	1.63 361	0.95 359	3.26 338	1.05 353	2.68 382	2.86 384	0.72 338	0.88 351	0.79 317	0.96 328	0.90 318	1.21 314

AnyNet_C01	1.16 328	0.79 332	0.64 321	0.76 309	0.81 330	0.76 308	0.90 336	1.12 343	1.53 359	0.71 331	0.94 340	2.04 329	1.68 341	0.64 339	1.10 360	1.41 377	1.40 356	1.43 376	2.29 332	1.03 352	1.70 375	1.29 374	0.80 343	0.82 348	1.08 343	0.97 331	0.98 324	1.74 337

LSM0	6.82 380	0.81 333	0.59 313	1.23 336	1.02 343	1.29 339	1.18 343	1.65 369	1.45 357	1.18 367	1.52 366	2.65 341	4.03 361	0.51 319	59.80 400	70.35 400	1.18 348	0.77 347	10.00 375	1.47 370	2.50 381	3.56 386	0.65 334	0.90 353	1.33 352	1.41 354	2.40 370	8.70 386

edge stereo	1.12 324	0.82 334	1.07 353	1.15 333	1.06 345	1.25 337	1.10 341	1.12 343	0.83 330	0.65 322	1.43 360	3.44 354	1.41 335	0.68 341	0.74 326	0.69 343	0.81 331	0.62 330	2.86 336	0.74 331	0.73 329	0.75 339	0.74 339	0.66 333	0.95 334	0.88 317	1.16 334	2.01 347

MFN_U_SF_RVC	1.10 323	0.86 335	0.65 325	0.98 328	0.79 328	1.12 334	1.03 338	1.10 342	0.83 330	1.09 361	1.61 368	1.55 322	1.22 332	0.86 348	1.16 365	0.66 338	0.60 293	0.60 327	4.87 353	0.76 335	0.88 343	0.90 348	0.53 322	0.82 348	0.98 336	0.92 324	0.98 324	1.32 321

PVD	1.07 320	0.87 336	0.87 343	0.94 324	0.87 336	1.00 329	0.85 329	1.55 366	1.56 360	0.60 304	0.93 339	1.21 314	1.66 340	0.79 344	0.88 343	0.77 348	1.06 342	0.78 348	1.74 323	0.84 341	1.05 350	1.08 364	0.65 334	0.76 339	1.19 347	1.45 357	1.30 344	1.77 341

CC-Net-ROB	0.71 299	0.91 337	0.59 313	1.38 340	0.85 333	1.25 337	0.86 331	0.69 309	0.45 285	0.71 331	0.47 248	1.95 327	0.34 249	0.62 337	0.49 273	0.33 193	0.52 261	0.48 287	1.06 298	0.43 267	0.40 161	0.27 116	0.85 346	0.41 290	0.65 289	0.64 273	0.56 242	0.93 298

AMNet	0.92 315	0.91 337	0.88 344	0.91 323	0.95 340	0.96 327	0.87 333	0.71 314	0.88 334	0.90 348	0.98 344	0.99 298	0.64 304	0.95 350	0.89 345	1.00 363	1.06 342	0.97 361	0.96 283	0.97 348	1.02 349	0.97 351	0.52 320	0.91 354	0.91 331	0.98 332	1.06 329	1.14 308

MADNet+	1.35 334	0.92 339	1.11 355	1.21 335	1.04 344	0.96 327	1.37 347	1.50 365	1.20 347	1.08 360	1.06 346	1.64 323	1.82 344	0.98 351	1.52 377	1.31 376	1.87 369	1.00 363	1.93 327	1.21 360	1.55 371	1.17 366	0.98 351	1.56 379	1.52 357	1.17 344	1.29 343	2.50 361

FBW_ROB	0.91 314	0.96 340	0.70 330	1.45 342	0.89 337	1.09 333	0.86 331	0.66 301	0.53 298	0.56 281	0.61 295	1.19 308	0.77 309	0.79 344	0.63 310	0.43 268	0.70 317	0.52 308	4.11 348	0.43 267	0.60 302	0.46 252	0.95 349	0.94 356	0.75 311	0.85 313	0.85 314	1.31 320

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 322	1.02 341	0.89 346	1.25 337	0.83 332	0.90 321	1.07 339	1.23 350	1.56 360	1.03 355	0.76 324	1.19 308	0.86 314	0.98 351	0.98 350	0.74 346	0.64 303	0.72 342	3.50 340	0.86 343	0.85 339	0.98 354	0.82 345	0.89 352	1.20 348	0.93 326	0.86 316	1.68 336

MeshStereo	1.81 345	1.02 341	0.72 331	1.89 344	1.26 349	1.43 341	0.87 333	1.14 345	0.79 327	0.66 324	0.89 336	8.39 381	5.02 368	0.40 299	0.89 345	0.65 336	0.66 307	0.54 312	4.56 351	0.61 320	3.32 385	0.80 342	0.65 334	0.75 338	1.97 361	1.46 358	3.34 382	4.12 375
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	1.34 331	1.03 343	0.59 313	1.32 339	0.94 339	1.23 336	0.85 329	0.94 334	0.78 326	0.61 307	0.75 320	2.55 338	1.51 338	0.36 289	0.49 273	0.37 229	0.56 284	0.43 267	4.91 354	0.45 278	0.56 281	0.37 194	0.37 286	0.56 317	1.41 353	1.19 346	3.13 380	8.03 385
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	1.17 329	1.06 344	0.95 348	1.17 334	0.98 342	1.44 342	1.14 342	1.07 341	1.32 353	1.00 351	1.12 351	2.07 330	1.16 329	0.84 346	1.04 353	1.01 364	1.30 352	1.05 364	2.06 329	1.00 350	1.19 358	0.98 354	0.96 350	0.97 357	0.98 336	0.92 324	1.30 344	1.42 325

LE_ROB	11.92 388	1.06 344	1.26 360	4.81 383	43.47 399	6.01 385	35.61 396	7.74 391	6.23 387	0.58 297	3.83 383	32.58 394	46.83 396	0.27 256	0.44 255	0.32 183	0.53 266	0.43 267	23.28 387	0.75 334	0.67 321	0.51 289	0.56 326	8.03 392	23.19 393	17.00 393	20.55 394	35.43 397

SPS-STEREO	1.34 331	1.09 346	1.04 351	1.28 338	1.18 347	1.20 335	0.98 337	1.33 357	1.23 350	1.12 365	1.29 358	2.02 328	1.20 330	0.94 349	1.12 361	1.23 373	1.30 352	1.13 370	3.84 345	1.20 359	1.66 372	1.24 370	1.22 355	1.09 365	1.17 346	1.11 341	1.58 353	1.46 326
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.58 337	1.14 347	1.05 352	1.38 340	1.25 348	1.44 342	1.32 346	1.30 354	1.12 345	1.11 363	1.28 357	2.72 344	2.00 346	1.04 354	1.09 359	1.13 368	1.27 351	1.05 364	7.90 371	1.19 357	1.40 370	1.27 373	1.25 356	1.08 364	1.24 350	1.08 339	1.86 362	1.77 341

MDST_ROB	1.62 338	1.46 348	0.53 299	2.47 353	0.96 341	1.72 344	0.73 323	0.72 315	0.54 300	0.59 302	0.42 222	1.08 303	11.90 379	0.28 260	0.49 273	0.37 229	0.51 253	0.36 202	0.72 245	0.41 255	0.54 273	0.36 189	0.38 288	0.47 304	3.20 380	1.82 365	8.20 388	2.54 363

ELAS_RVC	1.92 347	1.47 349	1.24 357	2.08 345	1.53 351	3.37 369	1.51 350	1.46 364	1.11 343	0.91 349	2.26 376	6.93 374	6.00 370	0.61 335	0.85 341	0.63 332	1.07 345	0.81 350	2.14 330	0.85 342	1.19 358	1.19 367	0.81 344	1.04 361	3.02 377	2.05 369	2.69 376	2.88 365
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.75 344	1.50 350	1.58 367	2.10 346	1.51 350	1.41 340	1.46 348	1.80 373	2.17 373	1.51 377	3.52 381	3.39 353	4.26 362	1.05 355	1.44 375	1.11 367	1.19 349	0.94 356	3.26 338	1.24 362	0.99 348	1.06 361	0.61 331	1.41 375	1.44 354	1.56 359	1.47 347	2.35 355

MANE	4.47 373	1.62 351	3.30 386	2.34 350	1.90 355	2.28 348	1.66 351	2.83 381	3.11 380	0.83 345	1.12 351	7.77 379	8.15 375	0.56 328	0.79 331	0.87 353	0.82 332	13.62 389	5.80 358	0.59 314	0.94 344	0.60 313	0.48 315	0.91 354	7.29 387	9.34 389	14.90 392	26.25 394

ELAS	1.96 348	1.69 352	1.23 356	2.25 348	1.75 352	2.41 349	1.49 349	1.55 366	1.80 366	0.89 347	2.14 375	7.05 376	6.02 371	0.61 335	0.88 343	0.63 332	1.06 342	0.78 348	2.32 333	0.80 337	1.15 356	1.19 367	0.79 342	0.98 358	3.21 381	2.53 379	2.67 375	3.05 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	1.56 336	1.80 353	0.59 313	1.74 343	0.86 334	1.83 345	1.08 340	1.28 353	0.81 328	0.56 281	0.74 317	5.35 363	3.72 359	0.41 302	0.47 267	0.37 229	0.59 290	0.44 273	5.02 355	0.43 267	0.55 277	0.39 203	0.39 295	0.50 308	2.80 375	1.97 367	4.37 385	3.15 368

STStereo	2.66 359	1.83 354	1.92 373	2.87 360	2.02 356	2.68 352	1.85 352	3.30 384	1.63 364	0.82 344	5.71 386	8.58 382	10.17 377	0.52 324	0.67 316	0.43 268	0.63 301	0.46 284	11.73 377	0.68 327	0.73 329	0.66 325	0.49 318	0.98 358	2.33 368	1.79 364	2.66 373	3.63 372

DDUNet	1.05 318	1.89 355	0.53 299	2.36 351	2.10 361	2.19 347	2.32 353	0.54 249	0.68 314	0.48 191	0.80 329	1.20 312	0.24 188	2.51 361	0.69 322	0.55 314	0.83 335	0.49 292	1.68 318	0.57 312	0.75 332	0.64 323	1.31 358	0.39 286	0.57 265	0.59 260	0.69 280	0.67 254

UDG	1.07 320	1.95 356	0.54 301	2.29 349	2.24 363	2.00 346	2.51 355	0.59 288	0.72 318	0.59 302	0.83 334	1.14 307	0.31 238	2.36 358	0.66 314	0.50 297	0.89 339	0.61 329	1.81 324	0.61 320	0.78 333	0.70 331	1.26 357	0.43 297	0.61 282	0.64 273	0.69 280	0.64 245

WAO-6	1.99 350	2.09 357	1.24 357	2.53 355	2.08 359	2.68 352	2.63 357	1.44 362	1.93 370	1.37 374	1.15 353	3.11 350	4.32 363	2.51 361	1.45 376	1.18 371	1.76 365	1.09 367	2.63 334	1.34 367	1.34 364	1.26 371	2.43 362	1.33 371	2.19 366	1.97 367	1.94 364	2.72 364

SQANet	1.43 335	2.22 358	0.78 336	2.62 357	1.77 353	2.84 355	2.44 354	0.73 317	0.53 298	0.87 346	0.58 288	2.10 332	0.64 304	2.13 357	0.50 277	0.40 248	0.67 311	0.59 326	7.14 368	0.54 306	0.49 241	0.45 244	2.94 366	0.45 302	0.75 311	0.89 322	0.97 322	1.58 331

ACVNet-4b	1.66 340	2.40 359	1.10 354	2.76 359	2.09 360	3.09 359	3.08 368	1.03 340	0.99 342	1.10 362	0.61 295	2.97 348	1.00 324	2.77 368	0.73 325	0.66 338	1.26 350	0.73 343	4.74 352	1.07 354	0.57 290	0.49 273	3.77 369	0.67 334	1.06 342	0.96 328	1.18 339	1.85 344

RainbowNet	1.68 342	2.49 360	1.41 363	2.98 362	2.30 364	3.12 360	2.99 364	1.00 337	0.77 323	1.29 370	0.74 317	2.63 339	1.68 341	2.76 367	1.03 352	0.77 348	1.07 345	0.76 345	2.86 336	1.15 356	0.74 331	0.59 310	3.90 370	0.77 341	1.10 344	1.16 343	1.31 346	2.07 349

MonStereo1	1.99 350	2.52 361	1.31 361	3.28 368	3.09 380	3.04 357	3.01 365	1.26 352	1.37 355	1.05 359	1.17 355	4.09 358	4.58 366	2.73 366	0.84 339	0.55 314	1.44 357	0.95 359	3.71 343	1.27 363	1.05 350	0.90 348	4.38 376	0.76 339	1.01 339	0.76 304	1.69 356	1.86 345

IMH-64-1	2.14 352	2.52 361	1.62 368	3.01 364	2.45 366	3.32 365	3.49 372	1.41 360	1.89 367	1.00 351	1.09 348	3.32 351	4.52 364	3.28 375	1.18 367	0.90 357	1.59 359	0.94 356	3.67 341	1.33 365	1.12 354	1.00 356	4.55 377	1.06 362	2.07 363	1.40 352	1.68 354	2.36 356

IMH-64	2.14 352	2.52 361	1.62 368	3.01 364	2.45 366	3.32 365	3.49 372	1.41 360	1.89 367	1.00 351	1.09 348	3.32 351	4.52 364	3.28 375	1.18 367	0.90 357	1.59 359	0.94 356	3.67 341	1.33 365	1.12 354	1.00 356	4.55 377	1.06 362	2.07 363	1.40 352	1.68 354	2.36 356

PWCK	3.72 367	2.52 361	1.72 372	3.06 367	2.07 357	3.03 356	2.98 362	1.97 376	2.05 372	2.27 385	3.31 380	5.51 366	3.67 358	1.40 356	1.32 372	0.97 361	1.74 364	1.10 369	42.82 395	1.70 375	1.90 378	1.23 369	2.24 361	1.51 378	1.84 360	2.15 373	1.79 358	2.46 358

IMH	2.38 358	2.57 365	1.64 370	3.03 366	2.50 370	3.36 368	3.51 374	1.45 363	1.91 369	1.03 355	1.08 347	3.49 355	8.04 374	3.63 377	1.13 364	0.90 357	1.63 361	0.99 362	4.48 350	1.36 368	1.08 353	0.96 350	4.57 379	1.11 366	2.03 362	1.61 360	1.79 358	3.48 371

otaku	1.67 341	2.58 366	0.90 347	2.93 361	2.07 357	3.14 361	2.73 358	0.88 332	0.84 332	1.00 351	0.66 307	2.38 335	0.95 319	2.39 359	0.67 316	0.52 308	0.79 328	0.62 330	8.04 373	0.90 345	0.59 298	0.53 296	3.56 367	0.62 328	0.95 334	0.96 328	1.19 340	1.74 337

DispFullNet	2.28 355	2.67 367	3.43 387	2.54 356	2.31 365	2.65 351	2.56 356	1.35 358	1.31 352	2.15 384	0.96 341	8.62 383	2.71 355	2.49 360	1.12 361	1.67 382	2.75 376	1.39 375	6.61 364	2.05 380	1.38 369	1.06 361	1.21 354	0.77 341	0.92 332	0.88 317	1.50 349	2.53 362

LVE	2.29 356	2.69 368	1.56 366	4.79 382	2.63 374	3.26 363	3.58 375	1.30 354	1.38 356	1.61 378	1.27 356	2.94 347	3.52 356	2.79 370	1.07 358	0.88 354	1.50 358	1.09 367	6.15 360	1.42 369	1.24 360	1.14 365	3.90 370	1.43 377	2.52 374	1.66 361	2.05 365	2.34 354

Ntro	1.72 343	2.71 369	0.98 350	3.00 363	2.17 362	3.23 362	2.98 362	0.96 335	0.92 336	1.04 358	0.76 324	2.47 337	0.76 308	2.51 361	0.68 318	0.53 312	0.83 335	0.65 333	8.03 372	0.98 349	0.60 302	0.54 300	3.62 368	0.61 325	1.02 340	1.23 347	1.17 335	1.58 331

ACVNet_2	2.32 357	2.71 369	1.69 371	3.41 370	2.53 371	3.05 358	3.01 365	1.38 359	1.11 343	1.11 363	0.96 341	2.71 343	1.91 345	2.55 365	0.95 349	0.76 347	1.77 366	0.76 345	16.37 384	1.21 360	0.87 342	0.72 335	3.93 372	1.11 366	1.70 359	1.17 344	1.50 349	1.83 343

PSMNet_ROB	1.96 348	2.74 371	1.24 357	2.52 354	1.79 354	3.39 370	2.92 361	1.22 349	1.19 346	1.32 372	1.42 359	2.74 345	3.87 360	2.53 364	1.17 366	0.79 350	1.30 352	0.85 354	5.35 356	1.19 357	1.06 352	0.97 351	4.07 374	1.12 368	1.56 358	1.42 355	1.57 352	1.58 331

WAO-8	2.81 360	2.84 372	1.93 374	4.63 379	2.49 368	3.42 371	2.87 359	1.88 374	3.27 382	1.37 374	1.46 361	4.92 361	7.73 372	3.64 378	1.31 370	1.16 369	1.83 367	1.15 371	6.68 365	2.14 381	1.34 364	1.05 359	2.87 364	1.34 372	3.29 382	2.12 371	2.43 371	4.61 378

Venus	2.81 360	2.84 372	1.93 374	4.63 379	2.49 368	3.42 371	2.87 359	1.88 374	3.27 382	1.37 374	1.46 361	4.92 361	7.73 372	3.64 378	1.31 370	1.16 369	1.83 367	1.15 371	6.68 365	2.14 381	1.34 364	1.05 359	2.87 364	1.34 372	3.29 382	2.12 371	2.43 371	4.61 378

ACVNet_1	1.85 346	2.91 374	1.43 365	3.48 371	2.62 373	3.35 367	3.34 370	1.17 347	0.93 337	1.03 355	0.87 335	2.83 346	1.40 334	2.82 371	0.83 337	0.56 317	1.32 355	0.81 350	6.24 361	1.02 351	0.83 338	0.72 335	4.04 373	0.78 344	1.22 349	0.99 335	0.97 322	1.37 324

DPSimNet_ROB	5.25 377	2.91 374	3.05 384	2.71 358	2.70 375	2.74 354	3.01 365	3.28 383	3.44 384	2.70 388	24.36 396	5.90 371	13.71 383	2.93 372	2.87 386	4.00 387	3.18 377	2.34 383	22.47 386	3.37 386	4.40 386	3.75 387	2.59 363	2.84 388	3.39 384	3.00 381	3.30 381	6.87 384

JetBlue	3.47 363	2.94 376	2.19 379	4.01 377	3.28 381	4.39 378	3.86 376	2.36 379	2.38 375	1.19 368	0.90 338	7.02 375	1.50 337	3.19 374	1.37 374	1.50 379	2.33 371	2.09 382	3.87 346	1.73 376	2.93 383	2.27 382	1.98 359	1.67 381	2.33 368	4.93 387	2.98 379	22.60 391

ktn	4.83 374	2.95 377	2.02 377	3.73 373	2.99 377	3.77 374	4.53 378	1.75 371	2.92 379	2.10 383	1.52 366	11.18 386	36.94 393	3.71 380	2.06 383	1.82 383	2.47 373	1.99 381	18.72 385	1.98 378	1.88 377	1.74 380	4.75 380	1.91 383	2.11 365	2.29 376	2.70 377	3.98 373

MADNet++	4.30 372	2.97 378	3.19 385	2.44 352	3.80 384	2.62 350	3.22 369	3.36 385	4.11 385	3.55 389	3.66 382	5.40 364	4.86 367	3.12 373	2.43 385	4.06 388	3.95 380	3.22 385	6.34 362	4.44 387	7.73 389	13.41 390	2.00 360	3.91 389	3.19 379	7.99 388	3.68 383	3.33 370

Dean	2.18 354	3.00 379	1.41 363	3.65 372	3.00 378	3.31 364	3.34 370	1.62 368	1.76 365	1.34 373	1.15 353	3.10 349	3.59 357	2.78 369	1.12 361	0.88 354	1.64 363	1.06 366	3.90 347	1.55 374	0.98 346	0.82 344	4.20 375	1.27 370	2.36 371	1.90 366	2.17 367	1.95 346

KSHMR	5.04 376	3.41 380	2.38 380	4.77 381	3.49 383	4.30 376	4.29 377	2.24 378	1.95 371	1.89 380	1.87 372	3.78 357	56.60 398	4.26 388	1.69 380	1.43 378	2.22 370	1.60 378	9.78 374	1.73 376	1.68 373	1.48 377	6.29 388	1.57 380	2.43 372	2.17 374	2.30 369	4.47 377

TorneroNet	5.35 378	3.54 381	2.08 378	3.85 374	3.06 379	4.35 377	4.55 379	1.78 372	5.81 386	1.30 371	1.48 364	6.10 372	59.26 399	3.90 386	1.29 369	0.98 362	2.50 374	1.23 373	15.91 383	1.53 373	1.34 364	1.07 363	5.16 383	1.38 374	2.49 373	2.34 377	2.12 366	4.10 374

TorneroNet-64	4.00 370	3.59 382	1.93 374	4.36 378	2.95 376	4.26 375	4.58 381	1.71 370	6.44 388	1.23 369	1.09 348	5.61 368	25.81 387	3.97 387	1.34 373	0.95 360	2.58 375	1.26 374	11.84 378	1.51 371	1.36 368	1.04 358	4.94 382	1.42 376	2.25 367	2.47 378	1.83 361	5.55 383

notaker	3.58 365	3.59 382	2.75 383	6.07 384	3.32 382	4.63 379	4.56 380	2.01 377	2.21 374	1.90 381	1.51 365	7.09 377	15.50 385	3.77 383	1.72 382	1.50 379	2.35 372	1.70 380	10.97 376	2.01 379	1.69 374	1.56 378	4.87 381	1.70 382	1.51 356	1.68 362	1.89 363	2.48 360

UNDER WATER	3.87 368	4.07 384	2.45 381	6.40 385	4.68 386	5.32 382	5.36 382	3.27 382	3.11 380	1.70 379	1.81 370	7.54 378	10.28 378	4.28 389	1.61 378	1.24 374	3.62 378	1.58 377	6.48 363	2.35 384	1.91 379	1.64 379	7.43 391	2.14 385	3.08 378	3.53 382	2.66 373	4.95 380

UNDER WATER-64	3.96 369	4.37 385	2.51 382	7.01 386	4.82 387	5.45 383	5.56 383	3.42 386	2.88 378	1.94 382	1.97 373	7.85 380	8.75 376	4.47 391	1.68 379	1.29 375	3.73 379	1.68 379	6.02 359	2.22 383	1.91 379	1.82 381	7.96 392	1.98 384	2.95 376	4.40 386	2.80 378	5.47 381

JetRed	5.83 379	4.38 386	5.23 389	3.30 369	4.12 385	5.85 384	9.23 388	4.20 387	2.78 377	2.31 386	2.00 374	5.46 365	1.20 330	5.68 392	3.38 387	3.88 386	6.46 384	6.52 386	3.80 344	2.98 385	6.60 387	4.97 388	5.41 384	2.73 387	9.22 388	21.91 394	5.29 386	18.57 389

DPSMNet_ROB	11.00 385	5.63 387	16.64 392	3.96 376	7.34 389	4.92 380	7.44 384	4.30 388	11.25 392	4.13 391	8.58 389	4.57 360	14.55 384	3.88 385	12.94 390	13.80 390	6.34 383	15.40 391	7.85 370	11.58 390	8.22 391	20.97 392	5.52 385	10.97 393	11.28 390	29.87 396	12.66 389	32.49 395

DGTPSM_ROB	10.91 384	5.63 387	16.64 392	3.95 375	7.34 389	4.92 380	7.44 384	4.30 388	11.23 391	4.12 390	8.40 388	4.53 359	13.14 380	3.85 384	12.94 390	13.80 390	6.33 382	15.35 390	7.08 367	11.58 390	8.21 390	20.96 391	5.52 385	10.97 393	11.26 389	29.88 397	12.66 389	32.49 395

HanzoNet	10.34 383	6.49 389	3.95 388	14.30 389	6.07 388	19.42 388	21.47 394	6.96 390	10.04 390	2.64 387	2.68 379	30.46 392	52.16 397	23.13 397	2.36 384	2.79 385	5.38 381	2.60 384	25.05 388	5.07 388	3.22 384	2.85 383	8.74 393	2.65 386	4.75 385	4.05 385	4.27 384	5.54 382

DPSM_ROB	17.13 390	15.19 390	21.09 394	8.59 387	8.29 391	12.91 386	8.41 386	9.74 393	14.29 393	8.00 392	8.92 390	10.02 384	13.15 381	3.71 380	17.12 392	17.90 392	17.95 392	19.75 393	13.14 379	14.59 392	24.07 393	27.10 393	6.34 389	14.03 395	30.70 397	38.45 398	35.86 397	43.05 398

DPSM	17.13 390	15.19 390	21.09 394	8.59 387	8.29 391	12.91 386	8.41 386	9.74 393	14.29 393	8.00 392	8.92 390	10.02 384	13.15 381	3.71 380	17.12 392	17.90 392	17.95 392	19.75 393	13.14 379	14.59 392	24.07 393	27.10 393	6.34 389	14.03 395	30.70 397	38.45 398	35.86 397	43.05 398

BEATNet-Init1	11.87 387	15.78 392	1.38 362	34.17 396	2.55 372	31.72 395	9.59 389	2.52 380	2.49 376	0.96 350	2.28 377	18.81 387	32.29 391	0.54 326	1.70 381	0.88 354	0.80 330	0.66 334	61.61 397	16.09 394	1.78 376	1.44 376	0.75 340	1.12 368	14.82 391	2.79 380	37.47 399	23.61 392

PML	26.01 393	16.47 393	5.54 390	20.38 394	13.16 393	20.84 389	9.63 390	9.23 392	69.83 401	17.73 397	139.43 401	91.26 399	98.96 400	9.19 395	8.28 388	7.65 389	13.69 390	6.52 386	31.86 391	6.30 389	10.00 392	7.86 389	5.54 387	5.57 390	24.82 395	10.77 390	31.09 396	10.74 387

LRCNet_RVC	19.16 392	27.96 394	9.75 391	30.25 395	27.88 397	31.68 394	26.10 395	20.49 398	8.68 389	28.66 398	28.73 397	30.64 393	23.65 386	32.48 398	8.43 389	1.88 384	23.05 394	16.90 392	40.24 392	17.44 395	6.93 388	3.35 385	35.23 397	25.28 397	1.49 355	1.01 336	5.96 387	3.25 369

FlowAnything	34.50 395	30.48 395	42.50 401	17.21 390	16.74 396	26.09 392	16.88 392	19.79 397	28.79 397	16.58 394	18.02 392	20.19 389	26.43 389	7.59 394	34.60 396	36.12 396	36.20 397	39.52 396	26.15 389	29.46 398	48.48 400	54.76 400	12.81 395	28.50 400	61.59 399	77.56 402	72.02 402	86.55 402

fast-reg	37.41 397	30.51 396	42.48 400	17.26 392	16.52 394	26.53 393	17.34 393	19.26 396	28.72 395	16.69 396	18.16 394	20.32 390	26.93 390	16.14 396	33.82 394	35.07 394	35.63 395	39.29 395	99.87 399	29.15 396	47.79 398	54.63 398	12.99 396	28.17 398	61.76 401	77.37 401	71.67 400	86.04 400

CasAABBNet	34.41 394	30.51 396	42.45 399	17.22 391	16.57 395	25.84 391	16.81 391	19.09 395	28.74 396	16.65 395	18.06 393	20.17 388	26.39 388	7.50 393	34.38 395	35.87 395	36.10 396	39.70 397	26.18 390	29.35 397	48.14 399	54.75 399	12.73 394	28.31 399	61.71 400	77.35 400	71.94 401	86.51 401

HaxPig	36.95 396	39.38 398	36.02 396	37.94 397	42.14 398	37.82 396	41.49 397	37.89 399	39.02 398	47.01 399	48.90 399	44.27 395	35.80 392	36.82 399	38.89 398	36.75 398	45.48 398	48.70 398	40.83 393	39.66 399	36.10 395	30.92 395	47.77 399	39.68 401	18.58 392	16.85 392	13.59 391	19.32 390

AVERAGE_ROB	39.07 398	42.10 399	39.04 397	43.37 398	44.15 400	43.08 397	43.88 398	43.21 400	40.00 399	47.62 400	48.04 398	44.84 396	39.97 394	43.46 401	38.33 397	36.44 397	46.53 399	49.04 399	41.84 394	40.32 400	39.63 396	34.70 396	46.76 398	39.74 402	24.66 394	16.71 391	19.73 393	17.80 388

MEDIAN_ROB	40.90 399	43.34 400	39.72 398	44.06 399	45.29 401	43.61 398	44.70 399	43.97 401	40.60 400	50.37 401	51.53 400	46.75 397	40.36 395	41.80 400	40.48 399	38.16 399	48.55 400	51.45 400	44.21 396	42.99 401	40.94 397	34.86 397	48.85 400	41.17 403	25.23 396	24.02 395	21.83 395	25.36 393

DLNR_Zeroshot_test	15.27 389	56.75 401	0.73 332	77.82 400	0.28 214	0.40 235	71.42 400	0.57 273	0.22 149	0.55 271	0.36 180	0.58 234	0.18 132	4.39 390	79.54 401	81.74 401	15.51 391	11.63 388	5.39 357	0.34 223	0.61 306	0.49 273	0.15 155	0.29 240	0.59 273	0.50 226	0.69 280	0.64 245

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

ASD4																								6.32 391

Low-res two-view benchmark