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

U	0.10 15	0.07 7	0.06 7	0.04 1	0.04 2	0.06 10	0.03 1	0.07 3	0.04 2	0.09 14	0.03 2	0.12 29	0.05 10	0.03 2	0.16 38	0.18 46	0.19 42	0.14 28	0.18 35	0.11 30	0.21 49	0.13 27	0.03 1	0.06 9	0.18 51	0.17 48	0.16 32	0.12 26

CroCo-Stereo Lap2	0.10 15	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.06 17	0.06 10	0.04 5	0.06 1	0.05 4	0.14 51	0.05 4	0.11 19	0.05 10	0.03 2	0.14 22	0.17 35	0.16 28	0.14 28	0.19 46	0.09 12	0.18 39	0.10 9	0.03 1	0.06 9	0.16 42	0.18 55	0.15 26	0.11 19

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 4	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.08 10	0.03 1	0.07 4	0.02 1	0.08 6	0.04 1	0.02 1	0.15 31	0.16 26	0.14 15	0.12 16	0.14 14	0.08 3	0.15 24	0.09 4	0.03 1	0.04 1	0.15 36	0.14 27	0.15 26	0.10 10
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
LACA2	0.09 4	0.08 13	0.06 7	0.09 32	0.06 17	0.09 32	0.05 18	0.06 1	0.07 8	0.12 33	0.04 3	0.21 54	0.05 10	0.03 2	0.12 8	0.13 10	0.10 1	0.11 8	0.12 7	0.08 3	0.10 3	0.09 4	0.04 4	0.05 3	0.12 13	0.11 8	0.12 11	0.09 7

BridgeDepth	0.09 4	0.09 22	0.07 19	0.09 32	0.05 6	0.09 32	0.04 5	0.07 3	0.08 15	0.07 4	0.05 4	0.23 59	0.05 10	0.04 11	0.12 8	0.13 10	0.11 3	0.11 8	0.12 7	0.08 3	0.11 9	0.11 14	0.04 4	0.05 3	0.14 26	0.13 20	0.18 44	0.11 19
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.05 6	0.05 2	0.05 18	0.08 10	0.08 15	0.13 44	0.06 7	0.11 19	0.04 1	0.03 2	0.12 8	0.13 10	0.18 38	0.12 16	0.17 31	0.08 3	0.15 24	0.09 4	0.04 4	0.05 3	0.11 5	0.09 1	0.13 14	0.11 19

MLG-Stereo	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.06 17	0.04 1	0.04 5	0.08 10	0.08 15	0.12 33	0.06 7	0.11 19	0.04 1	0.03 2	0.12 8	0.13 10	0.17 32	0.12 16	0.15 23	0.08 3	0.14 19	0.10 9	0.04 4	0.04 1	0.11 5	0.09 1	0.13 14	0.11 19

LG-Stereo	0.11 22	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.09 42	0.08 24	0.04 5	0.11 31	0.10 22	0.17 57	0.10 24	0.17 48	0.06 21	0.04 11	0.13 16	0.14 16	0.17 32	0.12 16	0.14 14	0.10 22	0.18 39	0.16 52	0.04 4	0.06 9	0.13 20	0.14 27	0.15 26	0.12 26

AIO-test2	0.08 2	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.09 21	0.10 22	0.08 6	0.12 32	0.10 14	0.04 1	0.05 19	0.11 2	0.12 5	0.11 3	0.10 6	0.11 3	0.09 12	0.12 10	0.09 4	0.04 4	0.06 9	0.08 1	0.11 8	0.07 1	0.09 7

GIP-stereo	0.12 35	0.11 37	0.08 30	0.09 32	0.06 17	0.07 17	0.05 18	0.07 3	0.07 8	0.12 33	0.08 14	0.10 14	0.05 10	0.11 73	0.16 38	0.17 35	0.18 38	0.16 40	0.19 46	0.13 46	0.19 45	0.15 46	0.04 4	0.09 40	0.14 26	0.18 55	0.19 49	0.12 26

RAStereo	0.13 41	0.10 30	0.08 30	0.06 10	0.05 6	0.07 17	0.05 18	0.11 31	0.07 8	0.28 77	0.08 14	0.17 48	0.07 28	0.04 11	0.17 42	0.17 35	0.21 50	0.18 51	0.22 51	0.11 30	0.22 55	0.11 14	0.04 4	0.07 19	0.19 53	0.17 48	0.16 32	0.16 46

Pointernet	0.07 1	0.06 4	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.06 10	0.05 18	0.08 10	0.05 4	0.08 6	0.06 7	0.08 6	0.04 1	0.03 2	0.11 2	0.11 2	0.12 7	0.08 1	0.11 3	0.06 1	0.10 3	0.07 1	0.04 4	0.05 3	0.10 2	0.09 1	0.10 4	0.08 1

StereoVision	0.14 50	0.10 30	0.09 34	0.07 17	0.10 46	0.11 51	0.07 50	0.13 43	0.17 78	0.13 44	0.12 32	0.11 19	0.08 34	0.04 11	0.20 67	0.21 63	0.20 46	0.16 40	0.18 35	0.14 49	0.16 30	0.14 35	0.04 4	0.10 51	0.23 72	0.22 72	0.25 70	0.25 74

RAFT	0.13 41	0.08 13	0.09 34	0.11 51	0.05 6	0.15 76	0.04 5	0.18 57	0.10 22	0.10 21	0.13 41	0.13 34	0.08 34	0.03 2	0.15 31	0.15 20	0.17 32	0.12 16	0.18 35	0.09 12	0.15 24	0.14 35	0.04 4	0.08 29	0.22 65	0.21 65	0.23 65	0.20 59

LACA1	0.11 22	0.10 30	0.09 34	0.08 23	0.08 34	0.09 32	0.05 18	0.07 3	0.12 38	0.11 31	0.08 14	0.14 40	0.10 49	0.06 33	0.14 22	0.14 16	0.14 15	0.17 45	0.14 14	0.10 22	0.13 16	0.14 35	0.05 15	0.07 19	0.15 36	0.16 37	0.17 38	0.15 44

MatchStereo	0.11 22	0.08 13	0.09 34	0.05 2	0.08 34	0.05 2	0.05 18	0.08 10	0.15 61	0.06 2	0.10 24	0.08 6	0.10 49	0.07 43	0.15 31	0.17 35	0.14 15	0.16 40	0.13 9	0.15 61	0.15 24	0.19 63	0.05 15	0.09 40	0.16 42	0.17 48	0.14 19	0.13 32
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLCSM	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.08 24	0.05 18	0.14 47	0.12 38	0.08 6	0.16 56	0.10 14	0.21 135	0.05 19	0.09 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1	0.10 1	0.06 1	0.08 1	0.10 9	0.05 15	0.07 19	0.11 5	0.11 8	0.08 2	0.08 1

MonStereo	0.11 22	0.10 30	0.10 44	0.09 32	0.10 46	0.07 17	0.06 34	0.10 26	0.10 22	0.10 21	0.12 32	0.12 29	0.08 34	0.06 33	0.14 22	0.16 26	0.16 28	0.12 16	0.15 23	0.10 22	0.14 19	0.11 14	0.05 15	0.05 3	0.17 47	0.13 20	0.16 32	0.16 46

MM-Stereo_test3	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.05 6	0.05 2	0.04 5	0.07 3	0.12 38	0.11 31	0.06 7	0.08 6	0.04 1	0.04 11	0.11 2	0.11 2	0.17 32	0.11 8	0.14 14	0.08 3	0.12 10	0.12 22	0.05 15	0.06 9	0.10 2	0.09 1	0.11 9	0.10 10

CoSv	0.09 4	0.09 22	0.05 2	0.06 10	0.05 6	0.13 61	0.06 34	0.09 21	0.07 8	0.10 21	0.05 4	0.07 2	0.05 10	0.03 2	0.13 16	0.15 20	0.14 15	0.09 3	0.16 29	0.08 3	0.14 19	0.08 2	0.05 15	0.05 3	0.16 42	0.11 8	0.14 19	0.08 1

AIO-Stereo	0.10 15	0.11 37	0.09 34	0.10 43	0.08 34	0.10 41	0.05 18	0.08 10	0.06 6	0.08 6	0.10 24	0.10 14	0.06 21	0.06 33	0.14 22	0.16 26	0.14 15	0.14 28	0.15 23	0.12 36	0.17 34	0.14 35	0.05 15	0.08 29	0.11 5	0.12 13	0.14 19	0.09 7

RSM	0.11 22	0.11 37	0.09 34	0.08 23	0.07 26	0.11 51	0.05 18	0.07 3	0.07 8	0.08 6	0.11 30	0.11 19	0.07 28	0.05 19	0.15 31	0.17 35	0.15 23	0.14 28	0.14 14	0.12 36	0.18 39	0.12 22	0.05 15	0.08 29	0.12 13	0.13 20	0.17 38	0.10 10

PointNet	0.11 22	0.07 7	0.09 34	0.07 17	0.06 17	0.08 24	0.06 34	0.13 43	0.11 31	0.13 44	0.12 32	0.11 19	0.09 43	0.05 19	0.12 8	0.12 5	0.11 3	0.09 3	0.11 3	0.08 3	0.14 19	0.11 14	0.06 23	0.08 29	0.16 42	0.16 37	0.19 49	0.14 41

LACA3	0.13 41	0.11 37	0.10 44	0.10 43	0.09 42	0.10 41	0.07 50	0.08 10	0.11 31	0.12 33	0.09 20	0.26 71	0.09 43	0.09 60	0.17 42	0.17 35	0.14 15	0.18 51	0.16 29	0.11 30	0.17 34	0.17 55	0.06 23	0.08 29	0.17 47	0.17 48	0.21 54	0.18 53

DispViT+	0.13 41	0.11 37	0.10 44	0.14 67	0.09 42	0.10 41	0.07 50	0.11 31	0.17 78	0.13 44	0.16 56	0.13 34	0.09 43	0.07 43	0.16 38	0.17 35	0.13 11	0.17 45	0.17 31	0.13 46	0.13 16	0.16 52	0.06 23	0.13 72	0.15 36	0.24 79	0.16 32	0.21 62

BridgeDepth_RVC	0.15 51	0.14 53	0.12 64	0.10 43	0.12 66	0.13 61	0.08 61	0.14 47	0.18 87	0.13 44	0.14 46	0.15 43	0.11 59	0.09 60	0.19 59	0.20 60	0.17 32	0.18 51	0.19 46	0.15 61	0.18 39	0.18 60	0.06 23	0.09 40	0.21 59	0.24 79	0.22 56	0.26 78
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.11 22	0.09 22	0.07 19	0.08 23	0.07 26	0.09 32	0.07 50	0.11 31	0.12 38	0.10 21	0.20 87	0.08 6	0.27 190	0.05 19	0.12 8	0.12 5	0.11 3	0.10 6	0.13 9	0.09 12	0.10 3	0.10 9	0.06 23	0.09 40	0.12 13	0.15 32	0.11 9	0.14 41

NLSM1	0.12 35	0.09 22	0.07 19	0.09 32	0.08 34	0.10 41	0.07 50	0.16 52	0.15 61	0.09 14	0.25 122	0.12 29	0.32 214	0.07 43	0.13 16	0.14 16	0.12 7	0.11 8	0.15 23	0.10 22	0.12 10	0.15 46	0.06 23	0.08 29	0.14 26	0.14 27	0.13 14	0.12 26

GEAStereo	0.13 41	0.13 49	0.11 51	0.13 60	0.10 46	0.11 51	0.07 50	0.12 38	0.10 22	0.12 33	0.09 20	0.16 46	0.05 10	0.06 33	0.17 42	0.17 35	0.19 42	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.21 49	0.14 35	0.06 23	0.10 51	0.14 26	0.16 37	0.17 38	0.12 26

GSStereo	0.12 35	0.12 46	0.10 44	0.09 32	0.10 46	0.10 41	0.08 61	0.08 10	0.08 15	0.12 33	0.09 20	0.13 34	0.06 21	0.03 2	0.16 38	0.17 35	0.20 46	0.14 28	0.18 35	0.11 30	0.21 49	0.13 27	0.06 23	0.07 19	0.13 20	0.13 20	0.16 32	0.13 32

GS-Stereo																							0.06 23	0.07 19	0.13 20	0.13 20	0.16 32	0.13 32

gasm-f	0.13 41	0.13 49	0.11 51	0.13 60	0.10 46	0.11 51	0.07 50	0.12 38	0.10 22	0.12 33	0.09 20	0.16 46	0.05 10	0.06 33	0.17 42	0.17 35	0.19 42	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.21 49	0.14 35	0.06 23	0.10 51	0.14 26	0.16 37	0.17 38	0.12 26

AdaDepth	0.13 41	0.11 37	0.08 30	0.09 32	0.11 59	0.09 32	0.06 34	0.11 31	0.12 38	0.10 21	0.12 32	0.13 34	0.07 28	0.05 19	0.17 42	0.19 49	0.20 46	0.17 45	0.18 35	0.11 30	0.17 34	0.14 35	0.06 23	0.09 40	0.15 36	0.16 37	0.20 53	0.17 52

MSCF	0.11 22	0.08 13	0.07 19	0.08 23	0.06 17	0.06 10	0.04 5	0.08 10	0.13 49	0.09 14	0.08 14	0.11 19	0.08 34	0.04 11	0.15 31	0.16 26	0.16 28	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.16 30	0.15 46	0.06 23	0.07 19	0.14 26	0.15 32	0.14 19	0.10 10

111111	0.09 4	0.08 13	0.06 7	0.05 2	0.07 26	0.05 2	0.05 18	0.09 21	0.11 31	0.05 1	0.08 14	0.12 29	0.06 21	0.04 11	0.13 16	0.15 20	0.13 11	0.12 16	0.13 9	0.09 12	0.16 30	0.13 27	0.06 23	0.06 9	0.12 13	0.10 5	0.10 4	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.19 65	0.15 57	0.11 51	0.09 32	0.10 46	0.08 24	0.06 34	0.31 87	0.16 72	0.41 106	0.16 56	0.30 89	0.09 43	0.11 73	0.19 59	0.24 76	0.31 82	0.21 65	0.31 76	0.14 49	0.32 85	0.23 82	0.06 23	0.09 40	0.22 65	0.16 37	0.23 65	0.22 65

LG-Stereo_L1	0.19 65	0.16 63	0.11 51	0.10 43	0.10 46	0.09 32	0.06 34	0.31 87	0.16 72	0.42 117	0.16 56	0.29 82	0.09 43	0.11 73	0.19 59	0.24 76	0.31 82	0.22 69	0.30 71	0.14 49	0.32 85	0.23 82	0.06 23	0.09 40	0.22 65	0.16 37	0.26 72	0.25 74

MM-Stereo_test1	0.09 4	0.08 13	0.06 7	0.07 17	0.04 2	0.05 2	0.04 5	0.07 3	0.10 22	0.10 21	0.06 7	0.07 2	0.04 1	0.05 19	0.12 8	0.13 10	0.17 32	0.12 16	0.15 23	0.10 22	0.12 10	0.11 14	0.06 23	0.07 19	0.11 5	0.10 5	0.12 11	0.10 10

GREAT-IGEV	0.10 15	0.08 13	0.07 19	0.06 10	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.10 26	0.07 8	0.08 6	0.10 24	0.21 54	0.06 21	0.05 19	0.14 22	0.16 26	0.15 23	0.12 16	0.17 31	0.09 12	0.13 16	0.09 4	0.06 23	0.08 29	0.11 5	0.13 20	0.15 26	0.10 10
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.09 4	0.06 4	0.06 7	0.05 2	0.05 6	0.08 24	0.03 1	0.12 38	0.12 38	0.12 33	0.12 32	0.13 34	0.05 10	0.07 43	0.14 22	0.16 26	0.14 15	0.11 8	0.10 1	0.09 12	0.12 10	0.11 14	0.06 23	0.06 9	0.10 2	0.11 8	0.08 2	0.10 10

IGEV-Stereo++	0.11 22	0.11 37	0.07 19	0.10 43	0.10 46	0.07 17	0.05 18	0.11 31	0.11 31	0.10 21	0.10 24	0.11 19	0.08 34	0.05 19	0.14 22	0.15 20	0.15 23	0.14 28	0.14 14	0.11 30	0.15 24	0.18 60	0.06 23	0.06 9	0.13 20	0.14 27	0.14 19	0.13 32

RSM++	0.12 35	0.12 46	0.10 44	0.10 43	0.08 34	0.10 41	0.05 18	0.10 26	0.11 31	0.10 21	0.10 24	0.14 40	0.08 34	0.05 19	0.17 42	0.19 49	0.18 38	0.15 34	0.17 31	0.12 36	0.18 39	0.14 35	0.06 23	0.09 40	0.14 26	0.15 32	0.18 44	0.11 19

AEACV	0.13 41	0.17 72	0.09 34	0.12 57	0.11 59	0.09 32	0.05 18	0.10 26	0.06 6	0.12 33	0.11 30	0.11 19	0.06 21	0.08 52	0.17 42	0.17 35	0.22 54	0.17 45	0.24 56	0.12 36	0.19 45	0.13 27	0.06 23	0.09 40	0.15 36	0.17 48	0.15 26	0.13 32

WQFJA1	0.11 22	0.10 30	0.06 7	0.09 32	0.07 26	0.10 41	0.06 34	0.13 43	0.12 38	0.09 14	0.23 103	0.07 2	0.22 148	0.06 33	0.11 2	0.12 5	0.13 11	0.11 8	0.14 14	0.09 12	0.10 3	0.11 14	0.07 44	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.13 14	0.13 32

WQFJX1	0.10 15	0.08 13	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.12 38	0.15 61	0.08 6	0.18 69	0.08 6	0.23 157	0.05 19	0.11 2	0.11 2	0.12 7	0.09 3	0.11 3	0.08 3	0.09 2	0.12 22	0.07 44	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.10 4	0.10 10

NLMM1	0.12 35	0.11 37	0.07 19	0.06 10	0.06 17	0.07 17	0.06 34	0.12 38	0.16 72	0.10 21	0.24 107	0.11 19	0.41 248	0.05 19	0.12 8	0.13 10	0.12 7	0.11 8	0.14 14	0.10 22	0.10 3	0.13 27	0.07 44	0.09 40	0.16 42	0.14 27	0.14 19	0.11 19

NLMM	0.11 22	0.10 30	0.06 7	0.09 32	0.07 26	0.10 41	0.06 34	0.13 43	0.12 38	0.09 14	0.23 103	0.07 2	0.22 148	0.06 33	0.11 2	0.12 5	0.13 11	0.11 8	0.14 14	0.09 12	0.10 3	0.11 14	0.07 44	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.13 14	0.13 32

NLSM3	0.11 22	0.09 22	0.08 30	0.09 32	0.08 34	0.07 17	0.06 34	0.11 31	0.14 55	0.10 21	0.13 41	0.09 13	0.10 49	0.08 52	0.15 31	0.15 20	0.15 23	0.13 25	0.13 9	0.10 22	0.12 10	0.12 22	0.07 44	0.09 40	0.14 26	0.18 55	0.19 49	0.14 41

VIP-Stereo	0.15 51	0.13 49	0.12 64	0.10 43	0.08 34	0.08 24	0.05 18	0.18 57	0.13 49	0.14 51	0.20 87	0.20 53	0.07 28	0.08 52	0.18 53	0.19 49	0.29 74	0.19 55	0.24 56	0.14 49	0.23 57	0.13 27	0.07 44	0.10 51	0.17 47	0.16 37	0.17 38	0.21 62

GASTEREO	0.11 22	0.09 22	0.07 19	0.08 23	0.07 26	0.06 10	0.04 5	0.09 21	0.13 49	0.09 14	0.08 14	0.12 29	0.08 34	0.04 11	0.15 31	0.16 26	0.16 28	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.16 30	0.17 55	0.07 44	0.07 19	0.14 26	0.15 32	0.15 26	0.10 10

MLG-Stereo_test3	0.16 54	0.11 37	0.10 44	0.11 51	0.11 59	0.10 41	0.08 61	0.16 52	0.11 31	0.19 62	0.14 46	0.29 82	0.07 28	0.10 65	0.17 42	0.18 46	0.26 63	0.19 55	0.35 94	0.13 46	0.24 60	0.17 55	0.07 44	0.11 57	0.15 36	0.17 48	0.21 54	0.19 55

MLG-Stereo_test2	0.12 35	0.08 13	0.07 19	0.08 23	0.06 17	0.07 17	0.04 5	0.14 47	0.09 19	0.15 55	0.06 7	0.15 43	0.05 10	0.06 33	0.13 16	0.16 26	0.23 56	0.16 40	0.23 54	0.12 36	0.21 49	0.12 22	0.07 44	0.06 9	0.14 26	0.12 13	0.18 44	0.16 46

MM-Stereo_test2	0.10 15	0.09 22	0.07 19	0.08 23	0.07 26	0.05 2	0.04 5	0.09 21	0.09 19	0.13 44	0.07 13	0.08 6	0.05 10	0.06 33	0.14 22	0.15 20	0.18 38	0.15 34	0.15 23	0.12 36	0.17 34	0.16 52	0.07 44	0.07 19	0.11 5	0.12 13	0.12 11	0.11 19

AIO_rvc	0.18 57	0.18 75	0.11 51	0.15 72	0.14 76	0.12 57	0.09 69	0.27 73	0.16 72	0.26 71	0.12 32	0.23 59	0.08 34	0.13 85	0.17 42	0.19 49	0.25 59	0.17 45	0.28 65	0.14 49	0.32 85	0.26 96	0.07 44	0.11 57	0.20 55	0.17 48	0.19 49	0.16 46

Occ-G	0.13 41	0.14 53	0.10 44	0.11 51	0.08 34	0.10 41	0.05 18	0.08 10	0.09 19	0.08 6	0.18 69	0.14 40	0.06 21	0.07 43	0.18 53	0.19 49	0.19 42	0.17 45	0.21 50	0.14 49	0.17 34	0.13 27	0.07 44	0.11 57	0.13 20	0.13 20	0.17 38	0.13 32

MoCha-V2	0.10 15	0.10 30	0.07 19	0.08 23	0.06 17	0.08 24	0.06 34	0.10 26	0.07 8	0.09 14	0.12 32	0.10 14	0.04 1	0.05 19	0.13 16	0.16 26	0.14 15	0.13 25	0.19 46	0.10 22	0.15 24	0.10 9	0.07 44	0.06 9	0.13 20	0.12 13	0.10 4	0.08 1

MaDis-Stereo	0.19 65	0.14 53	0.13 66	0.08 23	0.07 26	0.08 24	0.07 50	0.17 56	0.12 38	0.26 71	0.13 41	0.28 80	0.09 43	0.06 33	0.20 67	0.24 76	0.31 82	0.26 92	0.32 81	0.15 61	0.31 80	0.19 63	0.07 44	0.12 64	0.28 104	0.31 121	0.31 85	0.37 117

RAFT_CTSACE	0.21 78	0.15 57	0.13 66	0.11 51	0.11 59	0.19 102	0.13 109	0.27 73	0.15 61	0.48 168	0.13 41	0.33 101	0.25 173	0.12 79	0.21 78	0.22 70	0.29 74	0.20 59	0.27 63	0.14 49	0.30 75	0.31 130	0.07 44	0.13 72	0.25 85	0.26 90	0.31 85	0.21 62

RAFT+CT+SA	0.23 89	0.20 87	0.16 95	0.19 101	0.13 72	0.15 76	0.12 100	0.33 94	0.19 91	0.44 136	0.14 46	0.34 105	0.29 198	0.09 60	0.23 84	0.29 121	0.27 66	0.22 69	0.31 76	0.19 89	0.31 80	0.35 157	0.07 44	0.17 106	0.29 106	0.27 96	0.31 85	0.28 85

test_5	0.20 72	0.18 75	0.14 75	0.17 84	0.10 46	0.15 76	0.11 94	0.25 68	0.15 61	0.29 80	0.13 41	0.29 82	0.30 204	0.07 43	0.20 67	0.24 76	0.26 63	0.22 69	0.23 54	0.14 49	0.26 65	0.23 82	0.07 44	0.17 106	0.25 85	0.26 90	0.31 85	0.26 78

RAFT + AFF	0.18 57	0.18 75	0.11 51	0.16 80	0.10 46	0.14 69	0.09 69	0.25 68	0.15 61	0.33 83	0.16 56	0.31 92	0.11 59	0.07 43	0.18 53	0.19 49	0.33 86	0.16 40	0.31 76	0.16 72	0.31 80	0.14 35	0.07 44	0.11 57	0.21 59	0.16 37	0.14 19	0.13 32

TS12	0.19 65	0.16 63	0.14 75	0.13 60	0.12 66	0.14 69	0.08 61	0.30 83	0.15 61	0.14 51	0.23 103	0.25 67	0.11 59	0.11 73	0.20 67	0.21 63	0.21 50	0.21 65	0.29 66	0.16 72	0.26 65	0.24 87	0.08 62	0.12 64	0.26 89	0.22 72	0.30 83	0.32 104

TS	0.19 65	0.16 63	0.14 75	0.13 60	0.12 66	0.14 69	0.08 61	0.30 83	0.15 61	0.14 51	0.23 103	0.25 67	0.11 59	0.11 73	0.20 67	0.21 63	0.21 50	0.21 65	0.29 66	0.16 72	0.26 65	0.24 87	0.08 62	0.12 64	0.26 89	0.22 72	0.30 83	0.32 104

LG-G_1	0.18 57	0.16 63	0.11 51	0.17 84	0.15 81	0.17 90	0.10 85	0.20 61	0.10 22	0.18 58	0.14 46	0.27 73	0.10 49	0.13 85	0.19 59	0.19 49	0.28 68	0.23 76	0.36 99	0.17 76	0.26 65	0.20 69	0.08 62	0.11 57	0.21 59	0.19 60	0.27 75	0.28 85

LG-G	0.18 57	0.16 63	0.11 51	0.17 84	0.15 81	0.17 90	0.10 85	0.20 61	0.10 22	0.18 58	0.14 46	0.27 73	0.10 49	0.13 85	0.19 59	0.19 49	0.28 68	0.23 76	0.36 99	0.17 76	0.26 65	0.20 69	0.08 62	0.11 57	0.21 59	0.19 60	0.27 75	0.28 85

DEFOM-Stereo	0.15 51	0.13 49	0.09 34	0.14 67	0.10 46	0.14 69	0.06 34	0.14 47	0.12 38	0.12 33	0.19 83	0.15 43	0.07 28	0.08 52	0.17 42	0.19 49	0.25 59	0.20 59	0.24 56	0.14 49	0.22 55	0.14 35	0.08 62	0.08 29	0.18 51	0.18 55	0.25 70	0.20 59

IGEV-Stereo+	0.19 65	0.12 46	0.11 51	0.11 51	0.11 59	0.09 32	0.06 34	0.28 76	0.17 78	0.47 162	0.18 69	0.25 67	0.10 49	0.12 79	0.18 53	0.23 73	0.30 78	0.24 82	0.32 81	0.18 82	0.31 80	0.33 147	0.08 62	0.10 51	0.22 65	0.16 37	0.22 56	0.19 55

MIM_Stereo	0.22 83	0.17 72	0.16 95	0.19 101	0.15 81	0.20 108	0.10 85	0.28 76	0.13 49	0.43 127	0.19 83	0.31 92	0.10 49	0.12 79	0.21 78	0.28 104	0.36 101	0.26 92	0.34 87	0.20 98	0.35 101	0.24 87	0.08 62	0.16 94	0.24 78	0.21 65	0.32 92	0.23 70

ProNet	0.09 4	0.09 22	0.09 34	0.07 17	0.05 6	0.09 32	0.08 61	0.08 10	0.04 2	0.06 2	0.17 62	0.06 1	0.04 1	0.05 19	0.14 22	0.14 16	0.15 23	0.13 25	0.13 9	0.09 12	0.14 19	0.08 2	0.08 62	0.07 19	0.11 5	0.10 5	0.10 4	0.08 1

iRaftStereo_RVC	0.18 57	0.15 57	0.11 51	0.10 43	0.10 46	0.12 57	0.06 34	0.26 70	0.11 31	0.27 74	0.25 122	0.24 64	0.11 59	0.09 60	0.18 53	0.20 60	0.29 74	0.22 69	0.26 62	0.15 61	0.30 75	0.23 82	0.08 62	0.12 64	0.21 59	0.21 65	0.27 75	0.19 55

AIO_test	0.20 72	0.19 79	0.13 66	0.21 114	0.17 93	0.12 57	0.10 85	0.28 76	0.20 105	0.27 74	0.15 52	0.27 73	0.11 59	0.14 92	0.18 53	0.21 63	0.25 59	0.18 51	0.29 66	0.14 49	0.35 101	0.32 141	0.09 71	0.12 64	0.25 85	0.22 72	0.22 56	0.15 44

plain	0.21 78	0.17 72	0.14 75	0.14 67	0.11 59	0.16 87	0.09 69	0.30 83	0.12 38	0.41 106	0.14 46	0.26 71	0.10 49	0.07 43	0.24 88	0.26 92	0.35 92	0.28 106	0.34 87	0.17 76	0.26 65	0.21 75	0.09 71	0.15 84	0.25 85	0.25 85	0.27 75	0.34 110

anonymousdsp	0.18 57	0.16 63	0.13 66	0.12 57	0.10 46	0.13 61	0.09 69	0.24 67	0.13 49	0.28 77	0.16 56	0.23 59	0.08 34	0.11 73	0.19 59	0.23 73	0.24 57	0.20 59	0.30 71	0.15 61	0.34 94	0.21 75	0.09 71	0.11 57	0.19 53	0.15 32	0.24 68	0.16 46

TESTraft	0.25 96	0.21 100	0.15 88	0.15 72	0.16 88	0.14 69	0.13 109	0.28 76	0.26 172	0.41 106	0.19 83	0.27 73	0.30 204	0.07 43	0.24 88	0.31 150	0.34 89	0.24 82	0.30 71	0.18 82	0.35 101	0.39 178	0.09 71	0.17 106	0.34 124	0.33 131	0.35 105	0.31 97

AFF-stereo	0.22 83	0.22 107	0.18 117	0.15 72	0.13 72	0.20 108	0.09 69	0.38 112	0.19 91	0.42 117	0.20 87	0.30 89	0.11 59	0.08 52	0.19 59	0.24 76	0.28 68	0.19 55	0.35 94	0.15 61	0.29 73	0.19 63	0.09 71	0.12 64	0.27 95	0.28 109	0.32 92	0.24 72

DFGA-Net	0.19 65	0.20 87	0.11 51	0.16 80	0.11 59	0.13 61	0.11 94	0.28 76	0.14 55	0.26 71	0.17 62	0.25 67	0.12 70	0.10 65	0.21 78	0.25 85	0.28 68	0.22 69	0.29 66	0.15 61	0.24 60	0.20 69	0.10 76	0.14 77	0.22 65	0.21 65	0.23 65	0.22 65

LGtest1	0.18 57	0.14 53	0.13 66	0.13 60	0.13 72	0.11 51	0.07 50	0.20 61	0.15 61	0.18 58	0.17 62	0.21 54	0.10 49	0.10 65	0.20 67	0.21 63	0.30 78	0.23 76	0.34 87	0.18 82	0.30 75	0.22 79	0.10 76	0.12 64	0.21 59	0.19 60	0.27 75	0.25 74

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 91	0.21 100	0.13 66	0.15 72	0.14 76	0.13 61	0.08 61	0.38 112	0.17 78	0.48 168	0.20 87	0.29 82	0.13 72	0.13 85	0.25 99	0.25 85	0.38 110	0.26 92	0.36 99	0.19 89	0.37 119	0.26 96	0.10 76	0.13 72	0.23 72	0.24 79	0.32 92	0.41 140

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 83	0.15 57	0.13 66	0.17 84	0.13 72	0.14 69	0.06 34	0.38 112	0.19 91	0.47 162	0.17 62	0.24 64	0.11 59	0.12 79	0.20 67	0.27 100	0.37 103	0.26 92	0.35 94	0.19 89	0.37 119	0.34 155	0.10 76	0.10 51	0.24 78	0.21 65	0.31 85	0.22 65

MIF-Stereo (partial)	0.21 78	0.16 63	0.15 88	0.13 60	0.12 66	0.16 87	0.08 61	0.28 76	0.19 91	0.30 81	0.18 69	0.21 54	0.12 70	0.10 65	0.24 88	0.26 92	0.35 92	0.27 101	0.30 71	0.17 76	0.30 75	0.20 69	0.10 76	0.16 94	0.27 95	0.23 76	0.27 75	0.27 82

SA	0.30 118	0.27 143	0.17 106	0.18 98	0.17 93	0.24 132	0.10 85	0.47 160	0.26 172	0.54 225	0.20 87	0.46 151	0.14 79	0.12 79	0.30 140	0.30 135	0.41 133	0.30 131	0.40 123	0.23 115	0.37 119	0.37 171	0.10 76	0.20 140	0.41 164	0.38 161	0.49 175	0.37 117

test_4	0.25 96	0.19 79	0.17 106	0.14 67	0.15 81	0.11 51	0.07 50	0.38 112	0.20 105	0.53 215	0.18 69	0.34 105	0.16 96	0.15 99	0.24 88	0.27 100	0.35 92	0.25 88	0.31 76	0.21 102	0.38 130	0.31 130	0.10 76	0.17 106	0.31 115	0.33 131	0.34 102	0.36 114

raft+_RVC	0.25 96	0.22 107	0.17 106	0.19 101	0.18 107	0.18 96	0.13 109	0.38 112	0.19 91	0.46 154	0.30 136	0.34 105	0.16 96	0.13 85	0.25 99	0.26 92	0.33 86	0.27 101	0.37 103	0.19 89	0.36 110	0.26 96	0.10 76	0.15 84	0.30 111	0.29 112	0.36 120	0.30 94

HUF	0.21 78	0.21 100	0.14 75	0.17 84	0.18 107	0.15 76	0.09 69	0.35 99	0.15 61	0.36 90	0.15 52	0.23 59	0.15 91	0.14 92	0.19 59	0.21 63	0.28 68	0.19 55	0.34 87	0.17 76	0.36 110	0.28 109	0.11 84	0.14 77	0.22 65	0.18 55	0.27 75	0.20 59

UniTT-Stereo	0.21 78	0.15 57	0.11 51	0.12 57	0.09 42	0.13 61	0.07 50	0.22 64	0.15 61	0.37 95	0.17 62	0.28 80	0.17 107	0.12 79	0.23 84	0.24 76	0.35 92	0.26 92	0.38 108	0.18 82	0.30 75	0.17 55	0.11 84	0.14 77	0.26 89	0.35 145	0.22 56	0.27 82

4D-IteraStereo	0.28 106	0.20 87	0.18 117	0.26 146	0.16 88	0.17 90	0.11 94	0.46 150	0.24 146	0.53 215	0.27 130	0.41 130	0.17 107	0.13 85	0.27 119	0.29 121	0.41 133	0.34 159	0.42 135	0.26 139	0.43 172	0.32 141	0.11 84	0.16 94	0.29 106	0.30 116	0.40 132	0.30 94

test_3	0.35 155	0.25 124	0.20 131	0.25 136	0.25 158	0.23 127	0.15 129	0.51 197	0.23 138	0.54 225	0.24 107	0.67 237	0.28 193	0.17 117	0.34 178	0.31 150	0.45 168	0.33 151	0.86 241	0.32 186	0.44 181	0.50 251	0.11 84	0.22 155	0.38 144	0.38 161	0.41 139	0.37 117

ARAFT	0.24 91	0.20 87	0.15 88	0.20 110	0.16 88	0.20 108	0.10 85	0.32 90	0.19 91	0.45 141	0.24 107	0.34 105	0.13 72	0.10 65	0.24 88	0.25 85	0.41 133	0.34 159	0.34 87	0.16 72	0.35 101	0.21 75	0.11 84	0.13 72	0.29 106	0.24 79	0.32 92	0.29 89

delet	0.17 56	0.16 63	0.16 95	0.20 110	0.14 76	0.19 102	0.12 100	0.15 51	0.13 49	0.19 62	0.17 62	0.19 52	0.11 59	0.15 99	0.20 67	0.19 49	0.22 54	0.20 59	0.18 35	0.18 82	0.21 49	0.14 35	0.11 84	0.13 72	0.20 55	0.20 64	0.18 44	0.22 65

TDLM	0.16 54	0.19 79	0.14 75	0.15 72	0.17 93	0.15 76	0.11 94	0.16 52	0.14 55	0.12 33	0.22 99	0.17 48	0.14 79	0.10 65	0.17 42	0.18 46	0.21 50	0.20 59	0.18 35	0.14 49	0.19 45	0.13 27	0.11 84	0.15 84	0.17 47	0.16 37	0.18 44	0.18 53

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 172	0.26 137	0.16 95	0.37 200	0.51 262	0.62 266	0.37 223	0.49 175	0.20 105	0.61 278	0.24 107	0.67 237	0.16 96	0.18 127	0.24 88	0.31 150	0.47 184	0.34 159	0.53 178	0.26 139	0.44 181	0.41 190	0.12 91	0.19 133	0.43 177	0.34 139	0.57 217	1.07 277

SGD-Stereo	0.20 72	0.15 57	0.11 51	0.13 60	0.12 66	0.18 96	0.06 34	0.19 60	0.20 105	0.22 66	0.12 32	0.35 110	0.15 91	0.08 52	0.25 99	0.28 104	0.37 103	0.20 59	0.37 103	0.15 61	0.32 85	0.18 60	0.12 91	0.14 77	0.22 65	0.26 90	0.31 85	0.28 85

LL-Strereo2	0.24 91	0.18 75	0.14 75	0.17 84	0.15 81	0.13 61	0.09 69	0.36 101	0.21 117	0.51 196	0.18 69	0.33 101	0.17 107	0.10 65	0.25 99	0.28 104	0.39 116	0.27 101	0.45 146	0.22 108	0.33 91	0.20 69	0.12 91	0.14 77	0.24 78	0.27 96	0.33 100	0.26 78

TestStereo1	0.26 100	0.24 118	0.15 88	0.17 84	0.17 93	0.17 90	0.13 109	0.32 90	0.24 146	0.43 127	0.18 69	0.27 73	0.33 218	0.08 52	0.25 99	0.30 135	0.35 92	0.24 82	0.32 81	0.19 89	0.36 110	0.40 185	0.12 91	0.17 106	0.34 124	0.33 131	0.39 129	0.31 97

raft_robust	0.34 150	0.27 143	0.19 128	0.29 162	0.22 140	0.22 121	0.16 139	0.52 211	0.28 194	0.64 287	0.25 122	0.48 157	0.26 177	0.18 127	0.32 161	0.33 170	0.44 161	0.34 159	0.52 170	0.28 157	0.44 181	0.47 233	0.12 91	0.21 151	0.44 180	0.44 186	0.49 175	0.46 155

SA-5K	0.26 100	0.24 118	0.15 88	0.17 84	0.17 93	0.17 90	0.13 109	0.32 90	0.24 146	0.43 127	0.18 69	0.27 73	0.33 218	0.08 52	0.25 99	0.30 135	0.35 92	0.24 82	0.32 81	0.19 89	0.36 110	0.40 185	0.12 91	0.17 106	0.34 124	0.33 131	0.39 129	0.31 97

IPLG	0.30 118	0.28 150	0.24 170	0.22 120	0.20 124	0.25 141	0.15 129	0.45 141	0.19 91	0.45 141	0.28 131	0.45 144	0.18 116	0.23 199	0.33 166	0.29 121	0.43 148	0.35 175	0.40 123	0.28 157	0.35 101	0.44 209	0.12 91	0.20 140	0.35 131	0.36 151	0.37 122	0.37 117

AASNet	0.20 72	0.22 107	0.15 88	0.21 114	0.18 107	0.24 132	0.17 144	0.23 65	0.14 55	0.22 66	0.26 125	0.21 54	0.13 72	0.16 109	0.20 67	0.22 70	0.28 68	0.23 76	0.24 56	0.19 89	0.23 57	0.19 63	0.12 91	0.16 94	0.23 72	0.21 65	0.22 56	0.19 55

GMOStereo	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 150	0.25 157	0.56 252	0.24 107	0.43 133	0.26 177	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 141	0.23 115	0.42 159	0.45 216	0.12 91	0.16 94	0.42 170	0.38 161	0.48 163	0.31 97

error version	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 150	0.25 157	0.56 252	0.24 107	0.43 133	0.26 177	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 141	0.23 115	0.42 159	0.45 216	0.12 91	0.16 94	0.42 170	0.38 161	0.48 163	0.31 97

test-v	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 150	0.25 157	0.56 252	0.24 107	0.43 133	0.26 177	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 141	0.23 115	0.42 159	0.45 216	0.12 91	0.16 94	0.42 170	0.38 161	0.48 163	0.31 97

test-3	0.33 144	0.25 124	0.20 131	0.25 136	0.25 158	0.24 132	0.15 129	0.50 184	0.21 117	0.51 196	0.24 107	0.63 230	0.24 164	0.17 117	0.34 178	0.29 121	0.45 168	0.31 137	0.84 237	0.30 173	0.41 151	0.42 197	0.12 91	0.20 140	0.31 115	0.27 96	0.41 139	0.38 126

test_1	0.33 144	0.25 124	0.20 131	0.25 136	0.25 158	0.24 132	0.15 129	0.50 184	0.21 117	0.51 196	0.24 107	0.64 232	0.24 164	0.16 109	0.34 178	0.29 121	0.45 168	0.31 137	0.85 239	0.30 173	0.41 151	0.42 197	0.12 91	0.20 140	0.31 115	0.27 96	0.41 139	0.38 126

test-2	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 150	0.25 157	0.56 252	0.24 107	0.43 133	0.26 177	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 141	0.23 115	0.42 159	0.45 216	0.12 91	0.16 94	0.42 170	0.38 161	0.48 163	0.31 97

rafts_anoy	0.29 110	0.30 170	0.23 163	0.22 120	0.24 153	0.23 127	0.14 119	0.44 134	0.18 87	0.44 136	0.34 148	0.40 126	0.16 96	0.14 92	0.33 166	0.30 135	0.40 121	0.37 191	0.40 123	0.25 128	0.38 130	0.29 118	0.12 91	0.20 140	0.38 144	0.33 131	0.35 105	0.41 140

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 96	0.24 118	0.21 143	0.17 84	0.15 81	0.18 96	0.10 85	0.47 160	0.19 91	0.43 127	0.22 99	0.39 120	0.13 72	0.10 65	0.23 84	0.25 85	0.32 85	0.21 65	0.39 113	0.18 82	0.34 94	0.23 82	0.12 91	0.17 106	0.35 131	0.27 96	0.34 102	0.33 107

MMNet	0.20 72	0.20 87	0.17 106	0.21 114	0.17 93	0.20 108	0.14 119	0.23 65	0.16 72	0.19 62	0.20 87	0.27 73	0.11 59	0.22 181	0.21 78	0.21 63	0.27 66	0.24 82	0.29 66	0.18 82	0.23 57	0.15 46	0.12 91	0.15 84	0.23 72	0.23 76	0.22 56	0.25 74

castereo++	0.31 127	0.23 111	0.18 117	0.32 177	0.17 93	0.16 87	0.13 109	0.50 184	0.25 157	0.55 242	0.24 107	0.59 218	0.16 96	0.16 109	0.25 99	0.29 121	0.46 179	0.30 131	0.45 146	0.25 128	0.47 203	0.41 190	0.13 108	0.22 155	0.35 131	0.37 158	0.49 175	0.36 114

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 243	0.31 181	0.75 303	0.59 261	0.31 204	0.67 276	0.41 236	0.55 231	0.30 209	0.58 268	0.59 261	0.66 234	0.21 135	0.22 181	0.47 237	0.54 283	0.55 250	0.50 267	0.98 261	0.47 257	0.51 224	0.47 233	0.13 108	0.26 201	0.70 268	0.88 287	0.68 248	1.17 280

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 118	0.22 107	0.21 143	0.23 130	0.18 107	0.19 102	0.12 100	0.44 134	0.35 231	0.43 127	0.40 186	0.40 126	0.21 135	0.18 127	0.32 161	0.29 121	0.42 141	0.31 137	0.37 103	0.27 151	0.35 101	0.33 147	0.13 108	0.18 117	0.37 139	0.51 208	0.31 85	0.47 163

anonymousdsp2	0.26 100	0.28 150	0.18 117	0.19 101	0.16 88	0.21 115	0.14 119	0.37 106	0.19 91	0.38 100	0.22 99	0.36 114	0.16 96	0.14 92	0.22 83	0.26 92	0.36 101	0.25 88	0.56 188	0.21 102	0.37 119	0.31 130	0.13 108	0.18 117	0.31 115	0.25 85	0.38 125	0.29 89

CIPLG	0.29 110	0.26 137	0.17 106	0.22 120	0.17 93	0.24 132	0.14 119	0.50 184	0.17 78	0.46 154	0.37 166	0.45 144	0.22 148	0.25 214	0.30 140	0.30 135	0.43 148	0.29 115	0.39 113	0.28 157	0.40 141	0.28 109	0.13 108	0.18 117	0.31 115	0.25 85	0.32 92	0.29 89

IPLGR_C	0.29 110	0.26 137	0.17 106	0.22 120	0.17 93	0.24 132	0.14 119	0.50 184	0.17 78	0.46 154	0.37 166	0.45 144	0.24 164	0.25 214	0.30 140	0.30 135	0.43 148	0.30 131	0.39 113	0.28 157	0.40 141	0.28 109	0.13 108	0.17 106	0.31 115	0.26 90	0.32 92	0.30 94

ACRE	0.29 110	0.26 137	0.17 106	0.22 120	0.17 93	0.24 132	0.14 119	0.50 184	0.17 78	0.46 154	0.37 166	0.45 144	0.23 157	0.25 214	0.30 140	0.30 135	0.43 148	0.29 115	0.39 113	0.29 167	0.40 141	0.27 102	0.13 108	0.18 117	0.30 111	0.26 90	0.32 92	0.29 89

TRStereo	0.46 214	0.42 239	0.77 304	0.38 205	0.24 153	0.79 282	0.37 223	0.50 184	0.23 138	0.51 196	0.33 143	0.67 237	0.14 79	0.19 142	0.34 178	0.41 230	0.48 194	0.35 175	0.55 183	0.36 201	0.51 224	0.46 223	0.13 108	0.19 133	0.57 235	0.62 239	1.22 311	0.79 245

CREStereo++_RVC	0.32 134	0.25 124	0.18 117	0.23 130	0.25 158	0.22 121	0.15 129	0.45 141	0.26 172	0.48 168	0.28 131	0.48 157	0.44 253	0.18 127	0.26 109	0.30 135	0.47 184	0.25 88	0.38 108	0.23 115	0.41 151	0.30 121	0.13 108	0.24 177	0.40 158	0.32 125	0.51 190	0.52 182
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RALCasStereoNet	0.30 118	0.31 181	0.21 143	0.28 158	0.23 146	0.22 121	0.15 129	0.45 141	0.19 91	0.48 168	0.30 136	0.44 139	0.19 123	0.14 92	0.33 166	0.30 135	0.44 161	0.38 200	0.39 113	0.25 128	0.41 151	0.26 96	0.13 108	0.21 151	0.40 158	0.33 131	0.35 105	0.38 126

CVANet_RVC	0.22 83	0.29 163	0.21 143	0.29 162	0.22 140	0.25 141	0.15 129	0.27 73	0.16 72	0.24 69	0.34 148	0.23 59	0.19 123	0.14 92	0.20 67	0.22 70	0.25 59	0.24 82	0.24 56	0.17 76	0.24 60	0.17 55	0.13 108	0.18 117	0.23 72	0.19 60	0.22 56	0.23 70

YMNet	0.22 83	0.21 100	0.17 106	0.21 114	0.17 93	0.20 108	0.17 144	0.26 70	0.24 146	0.18 58	0.15 52	0.31 92	0.17 107	0.21 169	0.24 88	0.24 76	0.26 63	0.22 69	0.30 71	0.15 61	0.26 65	0.22 79	0.14 119	0.14 77	0.26 89	0.23 76	0.27 75	0.26 78

castereo	0.32 134	0.23 111	0.18 117	0.26 146	0.20 124	0.22 121	0.14 119	0.48 168	0.25 157	0.54 225	0.30 136	0.52 177	0.16 96	0.15 99	0.27 119	0.31 150	0.48 194	0.29 115	0.52 170	0.26 139	0.48 207	0.39 178	0.14 119	0.18 117	0.40 158	0.39 172	0.38 125	0.44 149

test_for_model	0.52 237	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 124	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 169	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 355	0.29 115	0.45 146	0.26 139	0.44 181	0.35 157	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

trnet	0.31 127	0.28 150	0.22 156	0.25 136	0.20 124	0.21 115	0.12 100	0.49 175	0.20 105	0.52 206	0.24 107	0.55 191	0.22 148	0.20 153	0.28 128	0.32 163	0.48 194	0.26 92	0.41 130	0.22 108	0.45 192	0.30 121	0.14 119	0.21 151	0.38 144	0.35 145	0.49 175	0.53 186

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 237	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 124	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 169	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 355	0.29 115	0.45 146	0.26 139	0.44 181	0.35 157	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

MGS-Stereo	0.24 91	0.23 111	0.16 95	0.16 80	0.14 76	0.14 69	0.10 85	0.34 97	0.14 55	0.28 77	0.20 87	0.24 64	0.13 72	0.17 117	0.25 99	0.26 92	0.40 121	0.34 159	0.39 113	0.25 128	0.36 110	0.25 92	0.14 119	0.17 106	0.26 89	0.24 79	0.35 105	0.34 110

AE-Stereo	0.38 164	0.32 193	0.23 163	0.34 189	0.25 158	0.29 157	0.16 139	0.49 175	0.24 146	0.55 242	0.22 99	0.67 237	0.23 157	0.19 142	0.33 166	0.35 187	0.52 233	0.41 229	0.59 199	0.37 206	0.50 219	0.50 251	0.14 119	0.30 218	0.51 214	0.46 191	0.55 210	0.48 169

testlalala	0.52 237	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 124	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 169	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 355	0.29 115	0.45 146	0.26 139	0.44 181	0.35 157	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

GCAPDPT-zeroshot	0.52 237	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 124	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 169	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 355	0.29 115	0.45 146	0.26 139	0.44 181	0.35 157	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

GCAP-Stereo	0.52 237	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 124	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 169	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 355	0.29 115	0.45 146	0.26 139	0.44 181	0.35 157	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

EGLCR-Stereo	0.32 134	0.28 150	0.18 117	0.24 132	0.25 158	0.33 176	0.11 94	0.48 168	0.20 105	0.49 176	0.19 83	0.49 161	0.15 91	0.17 117	0.24 88	0.28 104	0.45 168	0.31 137	0.45 146	0.25 128	0.49 212	0.41 190	0.14 119	0.18 117	0.34 124	0.31 121	0.74 267	0.57 200

Sa-1000	0.32 134	0.29 163	0.17 106	0.20 110	0.20 124	0.23 127	0.10 85	0.49 175	0.28 194	0.55 242	0.26 125	0.46 151	0.17 107	0.20 153	0.31 150	0.31 150	0.45 168	0.33 151	0.50 165	0.22 108	0.41 151	0.43 204	0.14 119	0.20 140	0.42 170	0.41 177	0.51 190	0.40 138

MIPNet	0.35 155	0.32 193	0.24 170	0.26 146	0.23 146	0.27 150	0.15 129	0.50 184	0.20 105	0.45 141	0.37 166	0.52 177	0.29 198	0.22 181	0.35 187	0.33 170	0.46 179	0.37 191	0.51 168	0.37 206	0.36 110	0.44 209	0.14 119	0.19 133	0.46 185	0.51 208	0.42 146	0.51 177

IPLGR	0.38 164	0.41 236	0.25 178	0.35 195	0.32 208	0.28 155	0.18 153	0.50 184	0.27 182	0.48 168	0.48 225	0.52 177	0.25 173	0.22 181	0.37 193	0.31 150	0.42 141	0.39 213	0.63 206	0.38 213	0.40 141	0.48 238	0.14 119	0.22 155	0.48 199	0.47 194	0.48 163	0.46 155

AnonymousM	0.28 106	0.19 79	0.14 75	0.18 98	0.17 93	0.15 76	0.11 94	0.42 124	0.17 78	0.47 162	0.28 131	0.35 110	0.11 59	0.15 99	0.27 119	0.31 150	0.45 168	0.28 106	0.39 113	0.19 89	0.44 181	0.26 96	0.14 119	0.16 94	0.24 78	0.30 116	0.48 163	0.67 227

cross-raft	0.42 194	0.32 193	0.22 156	0.32 177	0.26 168	0.32 172	0.19 159	0.54 223	0.27 182	0.55 242	0.39 183	0.58 210	0.20 128	0.20 153	0.36 191	0.48 260	0.51 225	0.37 191	1.06 269	0.44 245	0.56 252	0.59 280	0.14 119	0.25 190	0.57 235	0.54 217	0.59 223	0.59 203

raftrobust	0.31 127	0.25 124	0.21 143	0.22 120	0.21 131	0.19 102	0.14 119	0.49 175	0.18 87	0.54 225	0.34 148	0.44 139	0.18 116	0.16 109	0.35 187	0.31 150	0.42 141	0.32 147	0.42 135	0.29 167	0.41 151	0.31 130	0.14 119	0.17 106	0.41 164	0.38 161	0.38 125	0.38 126

XX-Stereo	8.90 352	0.24 118	0.17 106	0.40 215	0.21 131	0.44 225	0.17 144	0.55 231	0.23 138	0.52 206	0.45 214	0.58 210	0.16 96	0.20 153	0.40 203	0.47 254	0.49 203	0.37 191	0.63 206	0.38 213	0.48 207	0.38 177	0.14 119	0.20 140	229.91 371	0.56 223	0.60 229	0.99 272

EAI-Stereo	0.43 200	0.30 170	0.21 143	0.36 196	0.30 200	0.44 225	0.39 232	0.57 245	0.28 194	0.51 196	0.34 148	0.58 210	0.18 116	0.19 142	0.48 242	0.47 254	0.49 203	0.36 180	0.97 257	0.46 253	0.47 203	0.46 223	0.14 119	0.23 165	0.55 230	0.44 186	0.65 242	0.71 233

RASNet	0.31 127	0.32 193	0.30 195	0.27 152	0.24 153	0.26 147	0.20 167	0.46 150	0.26 172	0.41 106	0.33 143	0.40 126	0.25 173	0.20 153	0.25 99	0.28 104	0.38 110	0.30 131	0.34 87	0.21 102	0.40 141	0.29 118	0.14 119	0.30 218	0.33 123	0.34 139	0.49 175	0.47 163

IGEV-FE	0.50 229	0.33 203	0.81 308	0.76 279	0.36 221	0.38 201	0.47 244	0.58 250	0.27 182	0.54 225	0.54 247	0.61 225	0.18 116	0.22 181	0.34 178	0.47 254	0.50 219	0.34 159	0.91 247	0.43 237	0.56 252	0.49 244	0.15 139	0.24 177	0.80 290	0.68 255	0.69 250	0.77 240

IGEV_Zeroshot_test	0.50 229	0.33 203	0.81 308	0.76 279	0.36 221	0.38 201	0.47 244	0.58 250	0.27 182	0.53 215	0.55 250	0.60 223	0.18 116	0.22 181	0.34 178	0.47 254	0.50 219	0.34 159	0.92 249	0.43 237	0.56 252	0.50 251	0.15 139	0.24 177	0.80 290	0.68 255	0.69 250	0.77 240

DLNR_Zeroshot_test	15.27 359	56.75 370	0.73 302	77.82 369	0.28 188	0.40 208	71.42 369	0.57 245	0.22 132	0.55 242	0.36 160	0.58 210	0.18 116	4.39 360	79.54 370	81.74 370	15.51 361	11.63 358	5.39 328	0.34 195	0.61 276	0.49 244	0.15 139	0.29 214	0.59 243	0.50 202	0.69 250	0.64 218

CASnet	0.30 118	0.26 137	0.18 117	0.22 120	0.20 124	0.27 150	0.12 100	0.48 168	0.24 146	0.54 225	0.35 153	0.55 191	0.21 135	0.19 142	0.27 119	0.25 85	0.37 103	0.23 76	0.54 181	0.20 98	0.42 159	0.31 130	0.15 139	0.18 117	0.30 111	0.27 96	0.40 132	0.42 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.29 110	0.25 124	0.22 156	0.15 72	0.19 116	0.18 96	0.12 100	0.37 106	0.21 117	0.42 117	0.38 173	0.32 97	0.20 128	0.18 127	0.31 150	0.27 100	0.34 89	0.28 106	0.43 137	0.21 102	0.42 159	0.33 147	0.15 139	0.23 165	0.48 199	0.34 139	0.41 139	0.46 155

tt_ll	0.29 110	0.25 124	0.22 156	0.15 72	0.19 116	0.18 96	0.12 100	0.37 106	0.21 117	0.42 117	0.38 173	0.32 97	0.20 128	0.18 127	0.31 150	0.27 100	0.34 89	0.28 106	0.43 137	0.21 102	0.42 159	0.33 147	0.15 139	0.23 165	0.48 199	0.34 139	0.41 139	0.46 155

iRaft-Stereo_20w	0.51 233	0.32 193	0.83 310	0.81 285	0.32 208	0.47 233	0.31 212	0.55 231	0.28 194	0.54 225	0.46 220	0.59 218	0.14 79	0.22 181	0.41 211	0.39 213	0.49 203	0.33 151	0.88 243	0.43 237	0.49 212	0.39 178	0.15 139	0.18 117	0.72 276	0.88 287	1.07 301	1.22 286

s12784h	0.39 172	0.35 207	0.25 178	0.46 230	0.29 192	0.25 141	0.18 153	0.49 175	0.22 132	0.51 196	0.34 148	0.62 226	0.32 214	0.21 169	0.27 119	0.28 104	0.48 194	0.29 115	0.52 170	0.23 115	0.51 224	0.30 121	0.15 139	0.23 165	0.51 214	0.52 211	0.70 256	1.14 278

RALAANet	0.29 110	0.31 181	0.23 163	0.22 120	0.21 131	0.23 127	0.16 139	0.38 112	0.19 91	0.33 83	0.38 173	0.35 110	0.18 116	0.15 99	0.33 166	0.29 121	0.38 110	0.37 191	0.48 162	0.27 151	0.36 110	0.29 118	0.15 139	0.20 140	0.34 124	0.30 116	0.35 105	0.35 113

CREStereo	0.32 134	0.27 143	0.22 156	0.25 136	0.20 124	0.22 121	0.12 100	0.49 175	0.20 105	0.50 181	0.24 107	0.54 185	0.22 148	0.20 153	0.29 133	0.33 170	0.49 203	0.26 92	0.41 130	0.22 108	0.46 197	0.30 121	0.15 139	0.21 151	0.39 152	0.34 139	0.48 163	0.52 182
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
WQFJA1++	11.74 356	0.25 124	0.19 128	105.43 370	0.22 140	101.87 370	100.92 370	0.47 160	0.21 117	0.43 127	0.35 153	0.71 248	0.43 252	0.18 127	0.26 109	0.33 170	0.43 148	0.30 131	0.71 216	0.22 108	0.42 159	0.36 168	0.16 149	0.15 84	0.41 164	0.35 145	0.63 237	0.66 226

DDF-Stereo	0.57 253	0.28 150	0.16 95	2.12 317	0.35 219	3.65 344	0.55 272	0.55 231	0.22 132	0.52 206	0.33 143	0.84 261	0.31 210	0.21 169	0.28 128	0.32 163	0.49 203	0.33 151	0.73 220	0.28 157	0.53 236	0.44 209	0.16 149	0.19 133	0.35 131	0.31 121	0.48 163	0.49 172

zero-FE	3.48 335	0.27 143	0.16 95	17.31 362	0.30 200	65.22 369	0.79 298	0.55 231	0.23 138	0.51 196	0.40 186	1.20 284	0.36 229	0.21 169	0.29 133	0.32 163	0.50 219	0.34 159	1.61 286	0.28 157	0.58 264	0.44 209	0.16 149	0.19 133	0.34 124	0.31 121	0.49 175	0.51 177

S2M2_XL	0.27 104	0.20 87	0.20 131	0.15 72	0.16 88	0.19 102	0.18 153	0.48 168	0.21 117	0.43 127	0.21 94	0.43 133	0.14 79	0.17 117	0.26 109	0.26 92	0.47 184	0.23 76	0.35 94	0.21 102	0.40 141	0.24 87	0.16 149	0.18 117	0.29 106	0.25 85	0.33 100	0.38 126
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.38 164	0.29 163	0.31 205	0.30 167	0.21 131	0.31 165	0.22 173	0.54 223	0.26 172	0.53 215	0.61 267	0.55 191	0.23 157	0.21 169	0.24 88	0.34 180	0.43 148	0.33 151	0.79 227	0.25 128	0.42 159	0.42 197	0.16 149	0.24 177	0.39 152	0.43 183	0.53 203	0.63 214

HI	0.38 164	0.29 163	0.31 205	0.30 167	0.21 131	0.31 165	0.22 173	0.54 223	0.26 172	0.53 215	0.61 267	0.55 191	0.23 157	0.21 169	0.24 88	0.34 180	0.43 148	0.33 151	0.79 227	0.25 128	0.42 159	0.42 197	0.16 149	0.24 177	0.39 152	0.43 183	0.53 203	0.63 214

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 341	0.38 224	0.80 307	0.54 251	0.45 247	0.81 285	0.59 277	0.59 258	0.42 247	0.58 268	0.56 253	0.66 234	0.21 135	0.23 199	0.50 247	0.67 311	0.55 250	0.44 243	94.83 368	0.38 213	0.53 236	0.44 209	0.16 149	0.22 155	0.72 276	0.85 283	0.71 258	1.22 286

MSKI-zero shot	0.46 214	0.28 150	0.20 131	0.31 169	0.27 176	0.33 176	0.24 188	0.56 238	0.24 146	0.53 215	0.40 186	0.55 191	0.21 135	0.19 142	0.33 166	0.42 237	0.51 225	0.36 180	1.37 279	0.41 225	0.52 230	0.47 233	0.16 149	0.23 165	0.49 205	1.13 312	0.80 275	0.78 243

RAFT-Test	0.43 200	0.31 181	0.21 143	0.37 200	0.26 168	0.35 188	0.22 173	0.53 217	0.24 146	0.53 215	0.46 220	0.54 185	0.22 148	0.20 153	0.37 193	0.51 275	0.51 225	0.37 191	1.04 264	0.48 260	0.55 248	0.50 251	0.16 149	0.23 165	0.56 233	0.51 208	0.62 234	0.65 223

CAS	0.27 104	0.21 100	0.17 106	0.21 114	0.17 93	0.18 96	0.09 69	0.33 94	0.20 105	0.33 83	0.38 173	0.29 82	0.19 123	0.17 117	0.28 128	0.26 92	0.37 103	0.26 92	0.38 108	0.20 98	0.29 73	0.27 102	0.16 149	0.18 117	0.36 136	0.36 151	0.40 132	0.55 192

HCRNet	0.24 91	0.30 170	0.15 88	0.34 189	0.15 81	0.25 141	0.15 129	0.30 83	0.14 55	0.69 299	0.32 140	0.39 120	0.14 79	0.17 117	0.20 67	0.20 60	0.30 78	0.22 69	0.33 85	0.15 61	0.24 60	0.15 46	0.16 149	0.12 64	0.20 55	0.24 79	0.24 68	0.22 65

PMTNet	0.33 144	0.28 150	0.20 131	0.26 146	0.22 140	0.20 108	0.19 159	0.45 141	0.21 117	0.50 181	0.24 107	0.52 177	0.15 91	0.18 127	0.31 150	0.33 170	0.47 184	0.28 106	0.55 183	0.25 128	0.46 197	0.27 102	0.16 149	0.16 94	0.46 185	0.37 158	0.48 163	0.64 218

GANet	0.22 83	0.20 87	0.20 131	0.22 120	0.23 146	0.24 132	0.19 159	0.31 87	0.17 78	0.24 69	0.21 94	0.29 82	0.14 79	0.14 92	0.21 78	0.24 76	0.29 74	0.31 137	0.24 56	0.15 61	0.24 60	0.19 63	0.16 149	0.17 106	0.23 72	0.21 65	0.26 72	0.24 72

AANet_RVC	0.20 72	0.19 79	0.18 117	0.14 67	0.17 93	0.12 57	0.12 100	0.18 57	0.19 91	0.15 55	0.21 94	0.18 51	0.15 91	0.13 85	0.26 109	0.23 73	0.24 57	0.26 92	0.22 51	0.22 108	0.20 48	0.19 63	0.16 149	0.16 94	0.26 89	0.26 90	0.26 72	0.34 110

HITNet	0.28 106	0.27 143	0.21 143	0.22 120	0.21 131	0.22 121	0.15 129	0.41 121	0.22 132	0.50 181	0.35 153	0.44 139	0.21 135	0.17 117	0.26 109	0.24 76	0.33 86	0.31 137	0.31 76	0.19 89	0.32 85	0.28 109	0.16 149	0.18 117	0.31 115	0.28 109	0.44 152	0.42 144
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
DF	0.42 194	0.30 170	0.20 131	0.31 169	0.20 124	0.37 196	0.19 159	0.53 217	0.23 138	0.51 196	0.36 160	0.69 245	0.16 96	0.18 127	0.33 166	0.40 220	0.47 184	0.37 191	1.61 286	0.36 201	0.50 219	0.43 204	0.17 164	0.20 140	0.42 170	0.38 161	0.67 246	0.73 236

DepthFocus	0.26 100	0.19 79	0.13 66	0.16 80	0.14 76	0.19 102	0.09 69	0.41 121	0.19 91	0.42 117	0.18 69	0.35 110	0.13 72	0.20 153	0.24 88	0.29 121	0.43 148	0.25 88	0.43 137	0.24 124	0.39 136	0.25 92	0.17 164	0.16 94	0.24 78	0.25 85	0.35 105	0.45 152

gcap_with_dpt	0.40 175	0.30 170	0.20 131	0.55 255	0.29 192	0.35 188	0.19 159	0.53 217	0.28 194	0.56 252	0.36 160	0.80 257	0.29 198	0.25 214	0.29 133	0.35 187	0.49 203	0.38 200	0.52 170	0.31 180	0.50 219	0.46 223	0.17 164	0.26 201	0.46 185	0.36 151	0.55 210	0.74 238

GCAP-BAT	0.40 175	0.30 170	0.20 131	0.55 255	0.29 192	0.35 188	0.19 159	0.53 217	0.28 194	0.56 252	0.36 160	0.80 257	0.29 198	0.25 214	0.29 133	0.35 187	0.49 203	0.38 200	0.52 170	0.31 180	0.50 219	0.46 223	0.17 164	0.26 201	0.46 185	0.36 151	0.55 210	0.74 238

MyStereo04	0.43 200	0.39 231	0.40 238	0.34 189	0.31 204	0.26 147	0.22 173	0.51 197	0.37 237	0.50 181	0.37 166	0.55 191	0.28 193	0.17 117	0.50 247	0.39 213	0.44 161	0.39 213	1.11 272	0.40 222	0.48 207	0.44 209	0.17 164	0.31 227	0.53 220	0.61 238	0.65 242	0.51 177

EKT-Stereo	0.47 219	0.38 224	0.27 185	0.50 240	0.33 213	0.49 238	0.51 258	0.51 197	0.23 138	0.50 181	0.41 190	0.56 197	0.24 164	0.22 181	0.43 221	0.51 275	0.54 247	0.52 278	0.89 244	0.40 222	0.65 286	0.56 273	0.17 164	0.25 190	0.72 276	0.63 242	0.64 239	0.56 196

Any-RAFT	0.43 200	0.27 143	0.51 266	0.37 200	0.28 188	0.31 165	0.21 168	0.50 184	0.26 172	0.48 168	0.54 247	0.57 205	0.19 123	0.19 142	0.33 166	0.37 202	0.49 203	0.34 159	0.83 234	0.33 192	0.53 236	0.42 197	0.17 164	0.23 165	0.70 268	0.84 281	0.50 184	0.89 265

HH	0.43 200	0.21 100	0.55 275	0.33 181	0.26 168	0.40 208	0.29 205	0.52 211	0.27 182	0.54 225	0.26 125	0.57 205	0.17 107	0.22 181	0.33 166	0.46 247	0.49 203	0.40 221	0.92 249	0.42 231	0.63 278	0.49 244	0.17 164	0.25 190	0.47 189	0.60 235	0.64 239	0.82 256

HanStereo	0.43 200	0.21 100	0.55 275	0.33 181	0.26 168	0.40 208	0.29 205	0.52 211	0.27 182	0.54 225	0.26 125	0.57 205	0.17 107	0.22 181	0.33 166	0.46 247	0.49 203	0.40 221	0.92 249	0.42 231	0.63 278	0.49 244	0.17 164	0.25 190	0.47 189	0.60 235	0.64 239	0.82 256

iinet-f	0.34 150	0.26 137	0.24 170	0.24 132	0.18 107	0.35 188	0.16 139	0.33 94	0.21 117	0.42 117	0.73 284	0.44 139	0.35 225	0.18 127	0.30 140	0.34 180	0.43 148	0.28 106	0.86 241	0.33 192	0.40 141	0.26 96	0.17 164	0.18 117	0.39 152	0.29 112	0.46 154	0.39 135

LoS	0.41 190	0.33 203	0.21 143	0.28 158	0.31 204	0.27 150	0.16 139	1.20 318	0.22 132	0.76 308	0.69 280	0.57 205	0.27 190	0.20 153	0.31 150	0.39 213	0.46 179	0.29 115	0.52 170	0.26 139	0.52 230	0.37 171	0.17 164	0.18 117	0.59 243	0.47 194	0.48 163	0.58 201
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 144	0.19 79	0.19 128	0.19 101	0.21 131	0.20 108	0.09 69	0.85 299	0.18 87	0.42 117	0.55 250	0.49 161	0.16 96	0.20 153	0.31 150	0.37 202	0.47 184	0.28 106	0.41 130	0.24 124	0.66 289	0.35 157	0.17 164	0.18 117	0.42 170	0.33 131	0.42 146	0.50 174

dd	0.38 164	0.40 234	0.21 143	0.82 286	0.25 158	0.53 252	0.24 188	0.46 150	0.19 91	0.47 162	0.24 107	0.66 234	0.21 135	0.20 153	0.38 196	0.34 180	0.57 259	0.30 131	0.75 224	0.28 157	0.40 141	0.31 130	0.17 164	0.24 177	0.44 180	0.32 125	0.51 190	0.40 138

test-1	0.45 209	0.24 118	0.22 156	0.28 158	0.29 192	0.50 241	0.29 205	0.58 250	0.32 217	0.55 242	0.41 190	0.58 210	0.30 204	0.20 153	0.39 198	0.39 213	0.50 219	0.40 221	1.04 264	0.38 213	0.52 230	0.63 290	0.17 164	0.32 233	0.60 249	0.69 260	0.58 220	0.89 265

R-Stereo Train	0.40 175	0.28 150	0.29 191	0.33 181	0.27 176	0.37 196	0.14 119	0.51 197	0.25 157	0.54 225	0.42 200	0.56 197	0.26 177	0.21 169	0.34 178	0.41 230	0.52 233	0.38 200	0.70 214	0.37 206	0.51 224	0.48 238	0.17 164	0.28 210	0.54 223	0.65 245	0.46 154	0.62 209

RAFT-Stereo	0.40 175	0.28 150	0.29 191	0.33 181	0.27 176	0.37 196	0.14 119	0.51 197	0.25 157	0.54 225	0.42 200	0.56 197	0.26 177	0.21 169	0.34 178	0.41 230	0.52 233	0.38 200	0.70 214	0.37 206	0.51 224	0.48 238	0.17 164	0.28 210	0.54 223	0.65 245	0.46 154	0.62 209
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.42 194	0.32 193	0.21 143	0.27 152	0.26 168	0.37 196	0.23 183	0.51 197	0.25 157	0.52 206	0.42 200	0.54 185	0.21 135	0.20 153	0.39 198	0.52 279	0.51 225	0.38 200	1.02 263	0.59 284	0.54 244	0.53 267	0.17 164	0.23 165	0.53 220	0.46 191	0.59 223	0.63 214

CFNet	0.34 150	0.31 181	0.25 178	0.38 205	0.32 208	0.30 159	0.23 183	0.46 150	0.26 172	0.41 106	0.36 160	0.58 210	0.30 204	0.24 206	0.28 128	0.26 92	0.39 116	0.34 159	0.37 103	0.26 139	0.35 101	0.22 79	0.17 164	0.24 177	0.47 189	0.39 172	0.46 154	0.51 177

PDISCO_ROB	0.34 150	0.31 181	0.32 212	0.28 158	0.24 153	0.30 159	0.21 168	0.36 101	0.24 146	0.27 74	0.35 153	0.32 97	0.24 164	0.18 127	0.36 191	0.40 220	0.40 121	0.51 272	0.36 99	0.31 180	0.44 181	0.40 185	0.17 164	0.25 190	0.41 164	0.43 183	0.62 234	0.46 155

gcap-zeroshot	0.68 267	0.31 181	0.49 261	0.39 210	0.27 176	0.40 208	0.23 183	0.57 245	0.24 146	0.56 252	0.43 210	0.68 242	0.21 135	0.22 181	0.41 211	0.50 268	0.49 203	0.37 191	7.45 340	0.57 282	0.53 236	0.52 264	0.18 183	0.23 165	0.43 177	0.54 217	0.54 207	0.60 204

anonymity	1.14 298	0.25 124	0.65 295	0.38 205	0.28 188	0.36 194	0.21 168	0.56 238	0.26 172	0.53 215	18.98 364	0.52 177	0.22 148	0.20 153	0.31 150	0.44 243	0.48 194	0.32 147	0.83 234	0.45 248	0.48 207	0.46 223	0.18 183	0.22 155	0.68 264	0.98 302	0.58 220	0.98 271

GLC_STEREO	0.36 160	0.31 181	0.29 191	0.31 169	0.27 176	0.30 159	0.23 183	0.49 175	0.22 132	0.54 225	0.43 210	0.48 157	0.21 135	0.22 181	0.29 133	0.31 150	0.54 247	0.33 151	0.47 160	0.30 173	0.60 272	0.46 223	0.18 183	0.24 177	0.39 152	0.28 109	0.57 217	0.42 144

TestStereo	0.35 155	0.33 203	0.28 188	0.33 181	0.23 146	0.34 186	0.22 173	0.54 223	0.24 146	0.64 287	0.28 131	0.53 182	0.21 135	0.18 127	0.30 140	0.25 85	0.44 161	0.27 101	0.58 196	0.27 151	0.52 230	0.32 141	0.18 183	0.26 201	0.41 164	0.33 131	0.50 184	0.43 147

GMStereo	0.32 134	0.32 193	0.20 131	0.27 152	0.25 158	0.31 165	0.24 188	0.48 168	0.25 157	0.37 95	0.30 136	0.54 185	0.27 190	0.19 142	0.30 140	0.30 135	0.45 168	0.29 115	0.56 188	0.32 186	0.39 136	0.25 92	0.18 183	0.22 155	0.39 152	0.30 116	0.47 159	0.33 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.28 106	0.25 124	0.26 184	0.26 146	0.23 146	0.30 159	0.21 168	0.34 97	0.25 157	0.35 89	0.32 140	0.33 101	0.21 135	0.23 199	0.31 150	0.28 104	0.37 103	0.31 137	0.37 103	0.23 115	0.27 72	0.24 87	0.18 183	0.20 140	0.28 104	0.29 112	0.32 92	0.29 89

HGLStereo	0.32 134	0.32 193	0.25 178	0.27 152	0.27 176	0.28 155	0.17 144	0.39 118	0.23 138	0.40 104	0.56 253	0.33 101	0.19 123	0.24 206	0.30 140	0.34 180	0.44 161	0.39 213	0.41 130	0.28 157	0.39 136	0.32 141	0.18 183	0.25 190	0.40 158	0.38 161	0.35 105	0.33 107

coex_refinement	0.33 144	0.31 181	0.23 163	0.26 146	0.25 158	0.31 165	0.17 144	0.45 141	0.34 228	0.41 106	0.42 200	0.39 120	0.20 128	0.21 169	0.34 178	0.34 180	0.39 116	0.34 159	0.38 108	0.22 108	0.34 94	0.30 121	0.19 190	0.23 165	0.38 144	0.38 161	0.43 149	0.64 218

model_zeroshot	0.45 209	0.32 193	0.20 131	0.27 152	0.29 192	0.35 188	0.23 183	0.54 223	0.27 182	0.53 215	0.38 173	0.69 245	0.20 128	0.20 153	0.46 232	0.50 268	0.55 250	0.39 213	1.20 275	0.52 275	0.52 230	0.49 244	0.19 190	0.28 210	0.59 243	0.65 245	0.52 200	0.88 263

sAnonymous2	0.40 175	0.28 150	0.24 170	0.25 136	0.23 146	0.32 172	0.22 173	0.56 238	0.30 209	0.41 106	0.38 173	0.39 120	0.29 198	0.18 127	0.46 232	0.50 268	0.53 238	0.49 262	0.80 231	0.42 231	0.53 236	0.56 273	0.19 190	0.25 190	0.50 211	0.52 211	0.51 190	0.56 196

CroCo_RVC	0.40 175	0.28 150	0.24 170	0.25 136	0.23 146	0.32 172	0.22 173	0.56 238	0.30 209	0.41 106	0.38 173	0.39 120	0.29 198	0.18 127	0.46 232	0.50 268	0.53 238	0.49 262	0.80 231	0.42 231	0.53 236	0.56 273	0.19 190	0.25 190	0.50 211	0.52 211	0.51 190	0.56 196

CFNet_pseudo	0.38 164	0.32 193	0.34 221	0.41 219	0.33 213	0.38 201	0.28 200	0.51 197	0.29 204	0.54 225	0.52 242	0.46 151	0.42 250	0.24 206	0.41 211	0.33 170	0.39 116	0.36 180	0.46 156	0.25 128	0.38 130	0.31 130	0.19 190	0.26 201	0.43 177	0.46 191	0.52 200	0.55 192

UNet	0.32 134	0.28 150	0.27 185	0.29 162	0.27 176	0.31 165	0.21 168	0.41 121	0.26 172	0.41 106	0.37 166	0.39 120	0.28 193	0.25 214	0.31 150	0.30 135	0.43 148	0.35 175	0.39 113	0.26 139	0.33 91	0.32 141	0.19 190	0.26 201	0.34 124	0.37 158	0.37 122	0.41 140

DMCA	0.23 89	0.19 79	0.21 143	0.18 98	0.19 116	0.17 90	0.18 153	0.29 82	0.23 138	0.23 68	0.28 131	0.29 82	0.17 107	0.19 142	0.25 99	0.25 85	0.30 78	0.29 115	0.27 63	0.20 98	0.31 80	0.20 69	0.19 190	0.18 117	0.24 78	0.27 96	0.22 56	0.27 82

CFNet_RVC	0.38 164	0.40 234	0.33 215	0.38 205	0.35 219	0.38 201	0.25 191	0.44 134	0.28 194	0.45 141	0.49 227	0.46 151	0.26 177	0.24 206	0.40 203	0.33 170	0.43 148	0.36 180	0.44 141	0.31 180	0.43 172	0.31 130	0.19 190	0.26 201	0.49 205	0.49 199	0.50 184	0.52 182

HSM	0.40 175	0.37 215	0.30 195	0.39 210	0.36 221	0.33 176	0.28 200	0.56 238	0.29 204	0.50 181	0.51 236	0.49 161	0.37 237	0.24 206	0.39 198	0.34 180	0.52 233	0.36 180	0.50 165	0.35 199	0.49 212	0.35 157	0.19 190	0.29 214	0.48 199	0.54 217	0.54 207	0.55 192

DISCO	0.32 134	0.30 170	0.23 163	0.31 169	0.28 188	0.33 176	0.30 210	0.32 90	0.29 204	0.40 104	0.41 190	0.32 97	0.20 128	0.23 199	0.32 161	0.29 121	0.42 141	0.32 147	0.46 156	0.29 167	0.36 110	0.31 130	0.19 190	0.24 177	0.37 139	0.36 151	0.41 139	0.38 126

iResNet_ROB	0.35 155	0.30 170	0.27 185	0.32 177	0.21 131	0.33 176	0.22 173	0.45 141	0.27 182	0.45 141	0.42 200	0.38 118	0.48 257	0.19 142	0.28 128	0.29 121	0.45 168	0.36 180	0.55 183	0.24 124	0.37 119	0.27 102	0.19 190	0.25 190	0.44 180	0.39 172	0.47 159	0.47 163

IER	0.29 110	0.24 118	0.24 170	0.24 132	0.21 131	0.25 141	0.17 144	0.35 99	0.21 117	0.36 90	0.45 214	0.51 169	0.20 128	0.24 206	0.32 161	0.29 121	0.38 110	0.31 137	0.33 85	0.23 115	0.33 91	0.27 102	0.20 201	0.19 133	0.30 111	0.32 125	0.35 105	0.39 135

LMCR-Stereo	0.37 162	0.31 181	0.23 163	0.25 136	0.25 158	0.33 176	0.19 159	0.44 134	0.27 182	0.45 141	0.35 153	0.51 169	0.34 220	0.21 169	0.35 187	0.35 187	0.50 219	0.38 200	0.74 222	0.41 225	0.46 197	0.44 209	0.20 201	0.23 165	0.40 158	0.38 161	0.51 190	0.51 177

G2L-Stereo	0.32 134	0.29 163	0.21 143	0.25 136	0.27 176	0.27 150	0.18 153	0.43 133	0.25 157	0.44 136	0.45 214	0.40 126	0.30 204	0.21 169	0.29 133	0.31 150	0.42 141	0.32 147	0.34 87	0.24 124	0.35 101	0.30 121	0.21 203	0.20 140	0.37 139	0.41 177	0.42 146	0.39 135

BEATNet_4x	0.35 155	0.29 163	0.24 170	0.27 152	0.26 168	0.26 147	0.22 173	0.45 141	0.28 194	0.57 265	0.33 143	0.49 161	0.28 193	0.19 142	0.35 187	0.33 170	0.40 121	0.40 221	0.39 113	0.25 128	0.46 197	0.47 233	0.21 203	0.25 190	0.36 136	0.34 139	0.51 190	0.48 169

S2M2_L	0.31 127	0.28 150	0.29 191	0.21 114	0.22 140	0.30 159	0.19 159	0.44 134	0.20 105	0.52 206	0.17 62	0.37 115	0.13 72	0.27 226	0.33 166	0.31 150	0.49 203	0.28 106	0.41 130	0.28 157	0.43 172	0.28 109	0.22 205	0.22 155	0.32 122	0.30 116	0.46 154	0.50 174
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
dad	0.61 257	0.45 247	0.30 195	1.01 300	0.46 250	0.63 267	1.26 315	1.15 316	0.27 182	0.79 312	0.32 140	0.76 254	0.53 265	0.21 169	0.42 219	0.36 196	0.66 277	0.34 159	1.27 277	0.31 180	0.56 252	0.30 121	0.22 205	0.36 244	0.59 243	0.39 172	1.70 327	0.97 270

sCroCo_RVC	0.40 175	0.30 170	0.24 170	0.24 132	0.22 140	0.29 157	0.18 153	0.50 184	0.32 217	0.44 136	0.33 143	0.37 115	0.37 237	0.17 117	0.45 228	0.60 298	0.55 250	0.47 256	0.64 211	0.39 218	0.68 294	0.62 288	0.22 205	0.31 227	0.48 199	0.44 186	0.58 220	0.48 169

DMCA-RVC	0.31 127	0.25 124	0.28 188	0.25 136	0.27 176	0.24 132	0.25 191	0.36 101	0.31 214	0.33 83	0.38 173	0.54 185	0.24 164	0.20 153	0.40 203	0.35 187	0.35 92	0.34 159	0.35 94	0.29 167	0.37 119	0.33 147	0.22 205	0.24 177	0.29 106	0.29 112	0.36 120	0.41 140

STTStereo	0.39 172	0.42 239	0.43 245	0.37 200	0.43 239	0.34 186	0.49 257	0.37 106	0.33 224	0.38 100	0.43 210	0.51 169	0.30 204	0.38 264	0.47 237	0.32 163	0.41 133	0.40 221	0.40 123	0.29 167	0.36 110	0.28 109	0.22 205	0.28 210	0.40 158	0.45 190	0.40 132	0.62 209

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 164	0.38 224	0.38 230	0.34 189	0.47 251	0.32 172	0.52 264	0.40 119	0.44 252	0.41 106	0.41 190	0.56 197	0.26 177	0.41 272	0.43 221	0.30 135	0.39 116	0.33 151	0.40 123	0.27 151	0.34 94	0.27 102	0.22 205	0.24 177	0.37 139	0.47 194	0.40 132	0.44 149
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.36 160	0.31 181	0.30 195	0.31 169	0.30 200	0.25 141	0.17 144	0.51 197	0.25 157	0.51 196	0.56 253	0.56 197	0.36 229	0.18 127	0.31 150	0.28 104	0.41 133	0.31 137	0.81 233	0.27 151	0.37 119	0.25 92	0.22 205	0.32 233	0.37 139	0.32 125	0.41 139	0.38 126

GES	0.40 175	0.37 215	0.25 178	0.31 169	0.30 200	0.41 216	0.26 195	0.46 150	0.28 194	0.49 176	0.40 186	0.43 133	0.26 177	0.30 236	0.45 228	0.40 220	0.53 238	0.43 237	0.97 257	0.42 231	0.50 219	0.41 190	0.23 212	0.30 218	0.38 144	0.35 145	0.47 159	0.49 172

DSFCA	0.33 144	0.39 231	0.32 212	0.31 169	0.27 176	0.35 188	0.25 191	0.36 101	0.29 204	0.32 82	0.42 200	0.38 118	0.22 148	0.19 142	0.32 161	0.31 150	0.38 110	0.36 180	0.46 156	0.26 139	0.37 119	0.37 171	0.23 212	0.24 177	0.38 144	0.35 145	0.34 102	0.43 147

RTSC	0.47 219	0.36 209	0.33 215	0.36 196	0.38 228	0.41 216	0.35 219	0.50 184	0.48 261	0.44 136	0.60 265	0.42 132	0.38 242	0.29 234	0.64 283	0.45 245	0.62 269	0.41 229	0.83 234	0.36 201	0.54 244	0.49 244	0.23 212	0.38 252	0.47 189	0.50 202	0.60 229	0.91 267

iResNetv2_ROB	0.37 162	0.30 170	0.23 163	0.34 189	0.29 192	0.38 201	0.22 173	0.46 150	0.25 157	0.46 154	0.56 253	0.56 197	0.41 248	0.22 181	0.30 140	0.29 121	0.40 121	0.34 159	0.66 212	0.31 180	0.40 141	0.32 141	0.23 212	0.30 218	0.44 180	0.36 151	0.50 184	0.46 155

GEStereo_RVC	0.47 219	0.41 236	0.31 205	0.39 210	0.37 226	0.42 218	0.33 215	0.52 211	0.32 217	0.50 181	0.41 190	0.59 218	0.38 242	0.27 226	0.54 260	0.50 268	0.60 263	0.56 289	0.90 245	0.46 253	0.55 248	0.47 233	0.24 216	0.38 252	0.49 205	0.47 194	0.50 184	0.80 250

FINET	0.31 127	0.30 170	0.31 205	0.34 189	0.24 153	0.27 150	0.29 205	0.36 101	0.28 194	0.39 102	0.26 125	0.37 115	0.23 157	0.22 181	0.43 221	0.35 187	0.37 103	0.28 106	0.46 156	0.25 128	0.35 101	0.28 109	0.24 216	0.24 177	0.35 131	0.27 96	0.39 129	0.32 104

ADCP+	0.49 225	0.35 207	0.36 228	0.33 181	0.26 168	0.39 207	0.38 227	0.48 168	0.98 310	0.42 117	0.61 267	0.85 262	0.26 177	0.30 236	0.33 166	0.32 163	0.41 133	0.35 175	0.62 202	0.27 151	0.41 151	0.37 171	0.24 216	0.22 155	0.41 164	1.72 333	0.43 149	1.18 281

pcwnet_v2	0.45 209	0.36 209	0.38 230	0.47 233	0.37 226	0.46 228	0.38 227	0.51 197	0.35 231	0.54 225	0.61 267	0.50 168	0.75 277	0.35 254	0.46 232	0.36 196	0.47 184	0.38 200	0.53 178	0.30 173	0.42 159	0.31 130	0.25 219	0.32 233	0.58 242	0.58 228	0.59 223	0.68 231

psm_up	0.42 194	0.38 224	0.41 239	0.45 227	0.33 213	0.46 228	0.27 197	0.50 184	0.51 264	0.43 127	0.42 200	0.45 144	0.40 246	0.30 236	0.40 203	0.35 187	0.47 184	0.38 200	0.56 188	0.34 195	0.39 136	0.33 147	0.25 219	0.39 256	0.54 223	0.59 231	0.56 215	0.52 182

FADNet-RVC-Resample	0.40 175	0.31 181	0.32 212	0.36 196	0.29 192	0.33 176	0.27 197	0.53 217	0.32 217	0.57 265	0.37 166	0.53 182	0.34 220	0.30 236	0.41 211	0.31 150	0.41 133	0.42 235	0.55 183	0.43 237	0.39 136	0.46 223	0.25 219	0.43 267	0.44 180	0.42 179	0.37 122	0.53 186

RYNet	0.18 57	0.16 63	0.13 66	0.11 51	0.12 66	0.13 61	0.09 69	0.16 52	0.27 182	0.13 44	0.15 52	0.13 34	0.10 49	0.09 60	0.23 84	0.19 49	0.20 46	0.27 101	0.22 51	0.14 49	0.18 39	0.15 46	0.25 219	0.14 77	0.20 55	0.50 202	0.22 56	0.16 46

DN	3.32 333	0.27 143	0.22 156	0.52 245	0.26 168	50.28 368	0.25 191	0.47 160	0.27 182	0.43 127	0.41 190	29.13 361	0.17 107	0.23 199	0.29 133	0.39 213	0.48 194	0.37 191	0.59 199	0.29 167	0.45 192	0.41 190	0.26 223	0.25 190	0.82 296	0.66 251	0.60 229	0.88 263

AACVNet	0.41 190	0.37 215	0.33 215	0.41 219	0.45 247	0.42 218	0.28 200	0.48 168	0.32 217	0.50 181	0.51 236	0.47 155	0.24 164	0.26 223	0.41 211	0.36 196	0.47 184	0.42 235	0.52 170	0.42 231	0.42 159	0.39 178	0.26 223	0.32 233	0.47 189	0.50 202	0.50 184	0.62 209

Anonymous3	0.56 247	0.45 247	0.31 205	0.31 169	0.33 213	0.46 228	0.37 223	0.57 245	0.51 264	0.56 252	0.38 173	1.04 274	0.36 229	0.26 223	0.76 298	0.69 313	0.66 277	0.58 295	1.04 264	0.51 271	0.81 307	0.97 321	0.26 223	0.29 214	0.59 243	0.62 239	0.76 269	0.56 196

APVNet	0.42 194	0.37 215	0.30 195	0.36 196	0.39 232	0.47 233	0.36 222	0.51 197	0.32 217	0.36 90	0.52 242	0.41 130	0.24 164	0.30 236	0.45 228	0.48 260	0.55 250	0.48 257	0.63 206	0.45 248	0.45 192	0.35 157	0.26 223	0.36 244	0.47 189	0.35 145	0.60 229	0.45 152

PS-NSSS	0.45 209	0.52 266	0.38 230	0.68 269	0.40 235	0.56 257	0.44 242	0.57 245	0.31 214	0.58 268	0.35 153	1.11 277	0.31 210	0.28 230	0.40 203	0.30 135	0.40 121	0.36 180	0.71 216	0.32 186	0.32 85	0.21 75	0.26 223	0.29 214	0.47 189	0.47 194	0.47 159	0.62 209

CASS	0.48 223	0.37 215	0.33 215	0.45 227	0.38 228	0.47 233	0.33 215	0.60 264	0.38 238	0.62 282	0.50 233	0.56 197	0.38 242	0.22 181	0.43 221	0.37 202	0.64 273	0.39 213	0.94 252	0.39 218	0.57 261	0.51 260	0.27 228	0.26 201	0.63 256	0.56 223	0.68 248	0.81 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	0.55 245	0.29 163	0.30 195	0.37 200	0.86 304	0.30 159	0.37 223	0.42 124	0.34 228	0.34 87	0.53 244	0.34 105	0.22 148	0.31 242	0.38 196	0.40 220	0.42 141	0.34 159	0.56 188	0.36 201	0.41 151	0.33 147	0.27 228	0.26 201	4.90 356	0.50 202	0.38 125	0.46 155

PA-Net	0.50 229	0.59 280	0.54 272	0.40 215	0.53 272	0.42 218	0.53 269	0.56 238	0.52 267	0.46 154	0.41 190	0.49 161	0.48 257	0.49 284	0.54 260	0.42 237	0.37 103	0.44 243	0.43 137	0.45 248	0.37 119	0.48 238	0.27 228	0.39 256	0.52 217	0.87 286	0.45 153	0.99 272
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.43 200	0.36 209	0.37 229	0.38 205	0.39 232	0.37 196	0.26 195	0.45 141	0.36 235	0.50 181	0.53 244	0.47 155	0.40 246	0.23 199	0.56 266	0.38 209	0.48 194	0.44 243	0.51 168	0.35 199	0.57 261	0.45 216	0.27 228	0.32 233	0.47 189	0.68 255	0.52 200	0.45 152

NaN_ROB	0.56 247	0.47 253	0.48 257	0.51 243	0.59 281	0.42 218	0.39 232	0.72 285	0.48 261	0.64 287	0.49 227	1.54 293	0.48 257	0.32 247	0.47 237	0.36 196	0.42 141	0.40 221	0.55 183	0.46 253	0.38 130	0.33 147	0.27 228	0.49 277	0.68 264	0.75 270	0.72 261	1.21 284

DLCB_ROB	0.40 175	0.36 209	0.35 225	0.32 177	0.32 208	0.31 165	0.27 197	0.42 124	0.34 228	0.46 154	0.49 227	0.54 185	0.37 237	0.30 236	0.37 193	0.33 170	0.44 161	0.38 200	0.40 123	0.32 186	0.44 181	0.34 155	0.27 228	0.31 227	0.81 294	0.57 227	0.55 210	0.46 155

ADLNet	0.34 150	0.39 231	0.25 178	0.33 181	0.29 192	0.36 194	0.32 213	0.42 124	0.25 157	0.37 95	0.38 173	0.60 223	0.28 193	0.50 287	0.31 150	0.30 135	0.40 121	0.31 137	0.38 108	0.28 157	0.34 94	0.28 109	0.28 234	0.19 133	0.36 136	0.40 176	0.35 105	0.36 114

FADNet_RVC	0.59 254	0.48 261	0.39 235	0.65 267	0.45 247	0.40 208	0.35 219	0.61 265	0.42 247	0.62 282	0.60 265	0.94 269	0.78 280	0.38 264	0.79 301	0.38 209	0.60 263	0.55 287	1.68 289	0.51 271	0.58 264	0.72 305	0.28 234	0.42 264	0.50 211	0.68 255	0.51 190	0.69 232

FADNet-RVC	0.41 190	0.37 215	0.28 188	0.41 219	0.33 213	0.33 176	0.32 213	0.53 217	0.30 209	0.52 206	0.41 190	0.59 218	0.35 225	0.25 214	0.51 252	0.37 202	0.43 148	0.34 159	0.75 224	0.40 222	0.38 130	0.39 178	0.28 234	0.36 244	0.47 189	0.52 211	0.40 132	0.53 186

HSM-Net_RVC	0.50 229	0.37 215	0.39 235	0.56 258	0.44 241	0.46 228	0.28 200	0.55 231	0.39 242	0.57 265	0.63 275	0.89 266	0.56 268	0.31 242	0.39 198	0.35 187	0.49 203	0.41 229	0.56 188	0.34 195	0.47 203	0.46 223	0.28 234	0.41 260	0.67 260	0.79 279	0.77 271	0.72 234
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.42 194	0.52 266	0.34 221	0.47 233	0.42 237	0.42 218	0.30 210	0.49 175	0.32 217	0.51 196	0.48 225	0.68 242	0.36 229	0.26 223	0.40 203	0.32 163	0.41 133	0.38 200	0.48 162	0.30 173	0.45 192	0.31 130	0.28 234	0.30 218	0.61 252	0.49 199	0.48 163	0.61 207

MLCV	0.46 214	0.38 224	0.34 221	0.54 251	0.39 232	0.49 238	0.33 215	0.59 258	0.31 214	0.49 176	0.59 261	0.72 249	0.57 269	0.22 181	0.39 198	0.29 121	0.49 203	0.38 200	1.01 262	0.33 192	0.42 159	0.43 204	0.28 234	0.36 244	0.51 214	0.56 223	0.54 207	0.54 190

SACVNet	0.46 214	0.42 239	0.38 230	0.44 226	0.41 236	0.40 208	0.43 239	0.52 211	0.47 259	0.52 206	0.45 214	0.45 144	0.25 173	0.32 247	0.44 226	0.40 220	0.50 219	0.45 250	0.63 206	0.48 260	0.51 224	0.43 204	0.29 240	0.34 238	0.64 258	0.58 228	0.62 234	0.61 207

FADNet	0.46 214	0.38 224	0.31 205	0.42 223	0.32 208	0.40 208	0.46 243	0.59 258	0.35 231	0.56 252	0.53 244	0.59 218	0.39 245	0.28 230	0.50 247	0.38 209	0.40 121	0.39 213	0.94 252	0.43 237	0.46 197	0.41 190	0.29 240	0.31 227	0.55 230	0.62 239	0.48 163	0.63 214

RP	0.43 200	0.45 247	0.48 257	0.48 236	0.43 239	0.46 228	0.47 244	0.47 160	0.45 255	0.34 87	0.61 267	0.57 205	0.42 250	0.33 249	0.40 203	0.35 187	0.43 148	0.35 175	0.49 164	0.34 195	0.38 130	0.37 171	0.29 240	0.35 240	0.49 205	0.44 186	0.53 203	0.58 201

GANet-ADL	0.47 219	0.42 239	0.33 215	0.43 225	0.42 237	0.48 237	0.35 219	0.51 197	0.33 224	0.54 225	0.50 233	0.63 230	0.34 220	0.35 254	0.47 237	0.39 213	0.53 238	0.38 200	0.79 227	0.51 271	0.48 207	0.41 190	0.30 243	0.30 218	0.52 217	0.59 231	0.63 237	0.72 234

ADCRef	0.48 223	0.37 215	0.33 215	0.33 181	0.31 204	0.44 225	0.38 227	0.47 160	0.68 284	0.47 162	0.51 236	0.56 197	0.35 225	0.27 226	0.43 221	0.40 220	0.47 184	0.44 243	0.84 237	0.37 206	0.49 212	0.48 238	0.30 243	0.31 227	0.49 205	0.88 287	0.49 175	1.04 276

AF-Net	0.40 175	0.36 209	0.35 225	0.39 210	0.44 241	0.43 223	0.38 227	0.44 134	0.43 249	0.37 95	0.49 227	0.58 210	0.32 214	0.31 242	0.41 211	0.36 196	0.35 92	0.36 180	0.45 146	0.30 173	0.34 94	0.30 121	0.33 245	0.30 218	0.38 144	0.42 179	0.59 223	0.47 163

Nwc_Net	0.40 175	0.36 209	0.35 225	0.39 210	0.44 241	0.43 223	0.38 227	0.44 134	0.43 249	0.37 95	0.49 227	0.58 210	0.32 214	0.31 242	0.41 211	0.36 196	0.35 92	0.36 180	0.45 146	0.30 173	0.34 94	0.30 121	0.33 245	0.30 218	0.38 144	0.42 179	0.59 223	0.47 163

iResNet	0.59 254	0.41 236	0.43 245	0.52 245	0.48 252	0.66 273	0.40 235	0.65 268	0.43 249	0.50 181	0.55 250	1.10 276	1.23 303	0.24 206	0.57 267	0.40 220	0.53 238	0.45 250	1.70 291	0.45 248	0.45 192	0.43 204	0.33 245	0.52 283	0.55 230	0.60 235	0.67 246	0.67 227

ADCL	0.56 247	0.50 264	0.39 235	0.42 223	0.36 221	0.51 247	0.55 272	0.58 250	1.58 332	0.56 252	0.64 276	0.62 226	0.37 237	0.33 249	0.41 211	0.39 213	0.48 194	0.40 221	0.73 220	0.38 213	0.59 268	0.52 264	0.34 248	0.35 240	0.63 256	0.68 255	0.57 217	1.34 292

NCCL2	0.49 225	0.47 253	0.48 257	0.40 215	0.38 228	0.38 201	0.33 215	0.55 231	0.44 252	0.58 268	0.47 223	0.53 182	0.36 229	0.28 230	0.57 267	0.47 254	0.49 203	0.45 250	0.57 193	0.44 245	0.56 252	0.54 271	0.34 248	0.45 272	0.70 268	0.72 263	0.61 233	0.81 253

XPNet_ROB	0.55 245	0.57 278	0.42 242	0.41 219	0.44 241	0.49 238	0.43 239	0.40 119	0.47 259	0.48 168	0.57 257	1.88 297	0.36 229	0.31 242	0.52 256	0.43 239	0.65 275	0.43 237	0.60 201	0.39 218	0.53 236	0.66 295	0.34 248	0.38 252	0.49 205	0.53 216	0.96 291	0.64 218

DDVS	0.88 283	0.53 271	0.62 289	0.51 243	0.50 259	0.58 261	0.47 244	0.74 288	0.56 271	0.55 242	6.30 357	2.69 313	0.86 284	0.34 251	0.63 280	0.63 302	0.56 256	0.49 262	1.04 264	0.67 296	0.55 248	0.56 273	0.35 251	0.41 260	0.54 223	0.56 223	0.74 267	0.86 262

PWC_ROB	0.76 273	0.54 274	0.66 298	0.47 233	0.56 278	0.52 251	0.70 289	0.65 268	1.26 321	0.47 162	0.75 291	0.74 251	2.10 320	0.40 269	0.79 301	0.51 275	0.83 305	0.60 297	1.37 279	0.68 297	0.78 303	0.68 297	0.35 251	0.65 302	0.60 249	0.59 231	0.76 269	1.59 304

PWCDC_ROB	0.45 209	0.20 87	0.30 195	0.20 110	0.33 213	0.23 127	0.29 205	0.26 70	0.96 309	0.21 65	0.54 247	0.30 89	2.04 318	0.49 284	0.51 252	0.41 230	0.38 110	0.41 229	0.39 113	0.37 206	0.37 119	0.61 286	0.35 251	0.31 227	0.24 78	0.49 199	0.35 105	0.53 186

RTS	0.77 274	0.45 247	0.41 239	0.46 230	0.44 241	0.77 280	0.53 269	0.66 271	0.73 289	0.42 117	0.51 236	0.86 263	0.50 262	0.35 254	0.68 288	0.57 293	0.82 302	0.51 272	1.59 284	0.64 292	0.63 278	0.60 283	0.36 254	0.50 278	0.80 290	3.82 353	0.83 279	1.23 288

RTSA	0.77 274	0.45 247	0.41 239	0.46 230	0.44 241	0.77 280	0.53 269	0.66 271	0.73 289	0.42 117	0.51 236	0.86 263	0.50 262	0.35 254	0.68 288	0.57 293	0.82 302	0.51 272	1.59 284	0.64 292	0.63 278	0.60 283	0.36 254	0.50 278	0.80 290	3.82 353	0.83 279	1.23 288

SGM_RVC	1.34 302	1.03 313	0.59 283	1.32 309	0.94 309	1.23 307	0.85 299	0.94 304	0.78 296	0.61 278	0.75 291	2.55 309	1.51 308	0.36 259	0.49 243	0.37 202	0.56 256	0.43 237	4.91 325	0.45 248	0.56 252	0.37 171	0.37 256	0.56 287	1.41 323	1.19 316	3.13 350	8.03 355
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.51 233	0.48 261	0.34 221	0.75 278	0.49 257	0.51 247	0.39 232	0.54 223	0.33 224	0.49 176	0.35 153	0.75 253	0.57 269	0.43 276	0.42 219	0.40 220	0.44 161	0.41 229	0.47 160	0.36 201	0.46 197	0.42 197	0.37 256	0.39 256	0.67 260	0.55 220	1.11 302	0.81 253
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	0.66 265	0.55 275	0.43 245	0.95 296	0.60 283	0.50 241	0.47 244	0.69 279	0.51 264	0.64 287	0.79 298	1.00 272	1.08 296	0.47 282	0.62 277	0.48 260	0.60 263	0.49 262	0.91 247	0.37 206	0.52 230	0.53 267	0.38 258	0.41 260	0.74 279	0.86 285	0.66 245	1.65 305

HBP-ISP	0.60 256	0.53 271	0.58 280	0.79 284	0.57 279	0.61 265	0.52 264	0.70 281	0.38 238	0.62 282	0.51 236	0.67 237	0.31 210	0.60 303	0.68 288	0.66 308	0.57 259	0.48 257	0.52 170	0.48 260	0.65 286	0.65 294	0.38 258	0.52 283	0.68 264	0.77 275	1.06 299	0.73 236

GwcNet-ADL	0.56 247	0.57 278	0.48 257	0.72 274	0.51 262	0.55 255	0.42 238	0.58 250	0.38 238	0.54 225	0.73 284	0.89 266	0.48 257	0.39 267	0.46 232	0.46 247	0.56 256	0.43 237	0.90 245	0.48 260	0.49 212	0.51 260	0.38 258	0.35 240	0.61 252	0.75 270	0.53 203	0.85 260

FCDSN-DC	0.52 237	0.52 266	0.51 266	0.53 249	0.50 259	0.50 241	0.52 264	0.56 238	0.36 235	0.61 278	0.36 160	0.48 157	0.34 220	0.47 282	0.63 280	0.57 293	0.65 275	0.62 300	0.54 181	0.48 260	0.59 268	0.50 251	0.38 258	0.62 298	0.53 220	0.55 220	0.51 190	0.54 190
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
stereogan	0.49 225	0.47 253	0.46 251	0.52 245	0.54 274	0.56 257	0.48 252	0.52 211	0.45 255	0.39 102	0.49 227	0.70 247	0.49 261	0.34 251	0.49 243	0.40 220	0.45 168	0.40 221	0.63 206	0.41 225	0.43 172	0.39 178	0.38 258	0.37 250	0.47 189	0.50 202	0.77 271	0.60 204

MDST_ROB	1.62 309	1.46 318	0.53 270	2.47 323	0.96 311	1.72 315	0.73 293	0.72 285	0.54 270	0.59 273	0.42 200	1.08 275	11.90 349	0.28 230	0.49 243	0.37 202	0.51 225	0.36 180	0.72 218	0.41 225	0.54 244	0.36 168	0.38 258	0.47 274	3.20 350	1.82 335	8.20 358	2.54 333

LALA_ROB	0.65 262	0.64 288	0.51 266	0.50 240	0.50 259	0.65 271	0.51 258	0.54 223	0.65 281	0.55 242	0.75 291	2.33 305	0.45 255	0.38 264	0.71 293	0.47 254	0.67 281	0.57 293	0.66 212	0.49 266	0.60 272	0.62 288	0.38 258	0.43 267	0.54 223	0.71 261	0.95 290	0.80 250

FC-DCNN v2	0.65 262	0.70 294	0.65 295	1.06 302	0.66 290	0.93 296	0.65 282	0.78 296	0.41 246	0.73 305	0.42 200	0.83 260	0.36 229	0.51 289	0.59 271	0.56 287	0.67 281	0.56 289	0.62 202	0.50 267	0.63 278	0.50 251	0.39 265	0.59 291	0.86 298	0.71 261	0.90 288	0.92 268

PSMNet-ADL	0.56 247	0.47 253	0.47 253	0.52 245	0.48 252	0.51 247	0.47 244	0.58 250	0.46 258	0.64 287	0.68 279	0.77 255	0.81 281	0.39 267	0.51 252	0.46 247	0.53 238	0.41 229	1.18 273	0.50 267	0.54 244	0.45 216	0.39 265	0.35 240	0.56 233	0.67 254	0.85 284	0.50 174

RGC	0.56 247	0.53 271	0.64 291	0.54 251	0.54 274	0.59 263	0.43 239	0.58 250	0.60 276	0.45 141	0.70 281	0.65 233	0.69 276	0.44 278	0.60 273	0.46 247	0.49 203	0.44 243	0.62 202	0.44 245	0.47 203	0.42 197	0.39 265	0.42 264	0.62 255	0.77 275	0.72 261	0.79 245

SHD	0.65 262	0.44 245	0.55 275	0.57 260	0.55 276	0.50 241	0.48 252	0.74 288	0.69 286	0.63 286	0.65 277	0.68 242	0.97 291	0.42 274	0.81 305	0.57 293	0.69 286	0.50 267	1.20 275	0.56 281	0.66 289	0.68 297	0.39 265	0.52 283	0.68 264	0.78 278	0.70 256	1.03 275

ccs_rob	0.82 277	0.59 280	0.42 242	0.73 276	0.49 257	0.73 277	0.68 286	0.58 250	0.39 242	0.56 252	4.12 354	3.54 327	0.96 290	0.43 276	0.62 277	0.51 275	0.53 238	0.48 257	0.78 226	0.54 276	0.58 264	0.53 267	0.39 265	0.37 250	0.54 223	0.58 228	0.55 210	0.78 243

FC-DCNN	0.63 261	0.69 293	0.64 291	0.98 298	0.65 287	0.89 290	0.65 282	0.76 293	0.40 245	0.72 304	0.41 190	0.80 257	0.35 225	0.51 289	0.59 271	0.56 287	0.67 281	0.56 289	0.62 202	0.50 267	0.63 278	0.50 251	0.39 265	0.59 291	0.77 284	0.65 245	0.78 273	0.83 258

SGM-ForestM	1.56 307	1.80 323	0.59 283	1.74 313	0.86 304	1.83 316	1.08 310	1.28 323	0.81 298	0.56 252	0.74 288	5.35 334	3.72 329	0.41 272	0.47 237	0.37 202	0.59 262	0.44 243	5.02 326	0.43 237	0.55 248	0.39 178	0.39 265	0.50 278	2.80 345	1.97 337	4.37 355	3.15 338

NOSS_ROB	0.54 243	0.48 261	0.44 250	0.55 255	0.51 262	0.51 247	0.47 244	0.68 277	0.39 242	0.52 206	0.41 190	0.49 161	0.36 229	0.53 295	0.66 284	0.56 287	0.61 267	0.54 282	0.57 193	0.47 257	0.64 285	0.50 251	0.39 265	0.51 282	0.70 268	0.65 245	0.83 279	0.67 227

ETE_ROB	0.66 265	0.65 289	0.42 242	0.54 251	0.51 262	0.66 273	0.47 244	0.51 197	0.58 274	0.52 206	0.75 291	2.41 307	0.44 253	0.40 269	0.61 274	0.48 260	0.70 287	0.50 267	0.72 218	0.50 267	0.62 277	0.61 286	0.39 265	0.44 270	0.60 249	0.72 263	1.17 305	0.85 260

CBMV	0.71 270	0.52 266	0.47 253	0.62 263	0.52 269	0.56 257	0.41 236	0.70 281	0.63 279	0.61 278	0.39 183	1.30 289	0.47 256	0.46 281	0.72 294	0.62 300	0.62 269	0.54 282	0.79 227	0.48 260	0.67 291	0.50 251	0.40 274	0.71 307	0.79 287	0.75 270	1.53 321	2.47 329
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DAS	0.61 257	0.42 239	0.30 195	0.62 263	0.48 252	0.54 253	0.48 252	0.59 258	0.67 282	0.45 141	0.73 284	1.19 280	0.62 271	0.25 214	0.54 260	0.46 247	0.71 289	0.51 272	0.96 254	0.66 294	0.56 252	0.63 290	0.41 275	0.62 298	0.71 273	0.72 263	0.82 277	0.79 245

SepStereo	0.61 257	0.42 239	0.30 195	0.62 263	0.48 252	0.54 253	0.48 252	0.59 258	0.67 282	0.45 141	0.73 284	1.19 280	0.62 271	0.25 214	0.54 260	0.46 247	0.71 289	0.51 272	0.96 254	0.66 294	0.56 252	0.63 290	0.41 275	0.62 298	0.71 273	0.72 263	0.82 277	0.79 245

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 345	0.51 265	0.68 299	0.72 274	0.57 279	0.64 270	0.77 297	0.61 265	0.48 261	0.53 215	1.02 316	115.67 369	1.14 298	0.84 316	0.57 267	0.49 265	0.71 289	0.66 304	2.72 306	0.55 279	0.72 298	0.68 297	0.41 275	0.42 264	0.75 281	0.81 280	0.72 261	1.51 298

CBMV_ROB	0.94 287	0.44 245	0.50 264	0.88 290	0.71 292	0.65 271	0.52 264	0.70 281	0.38 238	0.55 242	0.45 214	6.22 344	2.33 321	0.51 289	0.50 247	0.43 239	0.61 267	0.46 254	1.38 281	0.94 317	0.56 252	0.46 223	0.41 275	0.48 275	0.81 294	1.01 306	1.28 312	1.19 282

SAMSARA	1.12 295	0.61 286	0.85 312	0.70 271	0.65 287	0.66 273	0.66 284	1.25 321	0.98 310	0.77 309	0.70 281	0.93 268	2.06 319	0.59 300	1.05 324	0.80 321	0.77 297	0.75 314	1.62 288	0.77 306	1.27 332	1.40 345	0.42 279	0.78 314	2.33 338	2.27 345	2.28 338	2.31 323

NCC-stereo	0.51 233	0.47 253	0.43 245	0.49 238	0.51 262	0.50 241	0.51 258	0.51 197	0.57 272	0.36 90	0.59 261	0.62 226	0.55 266	0.36 259	0.53 257	0.41 230	0.46 179	0.50 267	0.58 196	0.41 225	0.43 172	0.40 185	0.43 280	0.36 244	0.57 235	0.72 263	0.73 265	0.65 223

Abc-Net	0.51 233	0.47 253	0.43 245	0.49 238	0.51 262	0.50 241	0.51 258	0.51 197	0.57 272	0.36 90	0.59 261	0.62 226	0.55 266	0.36 259	0.53 257	0.41 230	0.46 179	0.50 267	0.58 196	0.41 225	0.43 172	0.40 185	0.43 280	0.36 244	0.57 235	0.72 263	0.73 265	0.65 223
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CSAN	0.70 268	0.70 294	0.60 288	0.68 269	0.61 285	0.58 261	0.48 252	0.77 295	0.73 289	0.79 312	0.57 257	1.34 291	1.03 295	0.35 254	0.58 270	0.45 245	0.57 259	0.53 280	0.74 222	0.60 287	0.58 264	0.51 260	0.44 282	0.61 295	0.77 284	1.10 310	0.88 287	1.19 282

SFCPSM	0.82 277	0.59 280	0.46 251	0.60 262	0.53 272	0.60 264	0.51 258	0.66 271	0.62 278	0.55 242	0.81 303	1.44 292	2.03 317	0.37 262	0.55 265	0.48 260	0.55 250	0.48 257	4.41 320	0.83 309	0.59 268	0.58 279	0.45 283	0.38 252	0.70 268	0.74 269	0.69 250	0.99 272

NVstereo2D	0.41 190	0.37 215	0.31 205	0.45 227	0.38 228	0.56 257	0.56 274	0.45 141	0.29 204	0.41 106	0.42 200	0.44 139	0.23 157	0.59 300	0.51 252	0.41 230	0.48 194	0.43 237	0.40 123	0.32 186	0.37 119	0.28 109	0.45 283	0.30 218	0.52 217	0.36 151	0.40 132	0.44 149

AnyNet_C32	0.85 281	0.47 253	0.49 261	0.50 240	0.51 262	0.63 267	0.58 275	0.74 288	1.45 327	0.60 275	0.80 300	0.74 251	0.50 262	0.49 284	0.82 306	0.68 312	0.75 295	0.68 308	1.18 273	0.54 276	0.98 316	0.88 316	0.48 285	0.61 295	0.74 279	0.98 302	0.71 258	4.30 346

MANE	4.47 343	1.62 321	3.30 356	2.34 320	1.90 325	2.28 319	1.66 321	2.83 351	3.11 350	0.83 315	1.12 322	7.77 350	8.15 345	0.56 298	0.79 301	0.87 323	0.82 302	13.62 359	5.80 329	0.59 284	0.94 314	0.60 283	0.48 285	0.91 324	7.29 357	9.34 359	14.90 362	26.25 364

GANetREF_RVC	0.61 257	0.56 276	0.58 280	0.56 258	0.52 269	0.55 255	0.52 264	0.85 299	0.63 279	0.78 310	0.44 213	1.00 272	0.63 273	0.34 251	0.62 277	0.44 243	0.53 238	0.51 272	0.85 239	0.51 271	0.63 278	0.48 238	0.48 285	0.59 291	0.71 273	0.65 245	0.81 276	0.79 245
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
STStereo	2.66 330	1.83 324	1.92 343	2.87 330	2.02 326	2.68 323	1.85 322	3.30 354	1.63 334	0.82 314	5.71 356	8.58 353	10.17 347	0.52 294	0.67 286	0.43 239	0.63 271	0.46 254	11.73 348	0.68 297	0.73 299	0.66 295	0.49 288	0.98 328	2.33 338	1.79 334	2.66 343	3.63 342

pmcnn	0.86 282	0.56 276	0.38 230	0.70 271	0.60 283	0.81 285	0.62 280	0.63 267	0.44 252	0.49 176	0.81 303	1.86 296	2.35 322	0.23 199	0.54 260	0.64 305	0.74 293	0.54 282	2.20 302	0.60 287	0.94 314	0.57 277	0.51 289	0.53 286	0.78 286	0.75 270	1.48 318	2.01 317

XQC	0.74 272	0.75 298	0.58 280	0.77 282	0.74 294	0.79 282	0.72 292	0.86 301	0.77 293	0.73 305	0.57 257	0.86 263	0.81 281	0.60 303	0.79 301	0.58 297	0.63 271	0.53 280	1.04 264	0.59 284	0.68 294	0.70 301	0.52 290	0.57 290	0.90 300	1.03 308	1.04 297	0.77 240

AMNet	0.92 286	0.91 307	0.88 314	0.91 293	0.95 310	0.96 298	0.87 303	0.71 284	0.88 304	0.90 318	0.98 315	0.99 270	0.64 274	0.95 320	0.89 315	1.00 333	1.06 312	0.97 331	0.96 254	0.97 318	1.02 319	0.97 321	0.52 290	0.91 324	0.91 301	0.98 302	1.06 299	1.14 278

MFN_U_SF_RVC	1.10 294	0.86 305	0.65 295	0.98 298	0.79 298	1.12 305	1.03 308	1.10 312	0.83 300	1.09 331	1.61 339	1.55 294	1.22 302	0.86 318	1.16 335	0.66 308	0.60 263	0.60 297	4.87 324	0.76 305	0.88 313	0.90 318	0.53 292	0.82 318	0.98 306	0.92 294	0.98 294	1.32 291

ADCPNet	0.84 279	0.59 280	0.55 275	0.63 266	0.73 293	0.63 267	0.74 294	0.75 292	0.84 302	0.64 287	0.79 298	0.73 250	1.44 306	0.50 287	0.74 296	0.65 306	0.71 289	0.54 282	1.84 296	0.71 300	0.79 305	0.78 310	0.53 292	0.60 294	0.93 303	1.31 321	0.83 279	2.11 320

G-Net	1.20 301	0.75 298	0.97 319	0.67 268	0.65 287	0.92 295	0.60 279	1.00 307	1.35 324	0.74 307	1.47 334	5.51 337	0.92 287	0.44 278	0.83 307	0.84 322	0.76 296	0.66 304	1.97 299	1.52 342	0.85 309	0.87 315	0.54 294	0.70 306	0.86 298	1.24 319	1.82 330	2.89 336

ICVP	0.43 200	0.38 224	0.47 253	0.40 215	0.36 221	0.40 208	0.28 200	0.47 160	0.33 224	0.46 154	0.45 214	0.49 161	0.37 237	0.24 206	0.40 203	0.38 209	0.45 168	0.39 213	0.53 178	0.39 218	0.43 172	0.59 280	0.55 295	0.34 238	0.48 199	0.55 220	0.51 190	0.55 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LE_ROB	11.92 358	1.06 314	1.26 330	4.81 353	43.47 368	6.01 356	35.61 365	7.74 361	6.23 357	0.58 268	3.83 353	32.58 364	46.83 365	0.27 226	0.44 226	0.32 163	0.53 238	0.43 237	23.28 357	0.75 304	0.67 291	0.51 260	0.56 296	8.03 362	23.19 363	17.00 363	20.55 364	35.43 367

UDGNet	0.49 225	0.45 247	0.30 195	1.05 301	0.79 298	0.91 293	0.70 289	0.47 160	0.30 209	0.45 141	0.46 220	0.45 144	0.16 96	1.01 323	0.30 140	0.30 135	0.45 168	0.39 213	0.50 165	0.32 186	0.49 212	0.36 168	0.57 297	0.23 165	0.54 223	0.42 179	0.43 149	0.47 163

FAT-Stereo	0.88 283	0.59 280	0.88 314	0.89 291	1.07 316	0.84 288	0.66 284	0.82 297	0.58 274	0.67 297	1.67 340	2.16 304	0.93 288	0.54 296	0.86 312	0.62 300	0.66 277	0.71 311	1.29 278	0.80 307	0.68 294	0.57 277	0.57 297	0.68 305	0.67 260	0.84 281	0.83 279	1.54 299

ADCS	1.05 289	0.75 298	0.64 291	0.73 276	0.75 296	0.80 284	0.68 286	0.98 306	1.58 332	0.62 282	0.89 307	1.13 278	1.68 311	0.59 300	1.06 325	1.18 341	1.01 310	0.82 322	1.89 297	0.93 316	1.30 333	1.26 341	0.59 299	0.77 311	0.99 308	2.08 340	1.04 297	1.74 307

ADCMid	0.80 276	0.59 280	0.57 279	0.53 249	0.59 281	0.75 278	0.76 295	0.93 303	1.21 318	0.54 225	0.80 300	0.99 270	0.98 292	0.44 278	0.84 309	0.60 298	0.74 293	0.55 287	1.72 292	0.55 279	0.79 305	0.81 313	0.60 300	0.50 278	0.79 287	0.90 293	0.71 258	1.76 310

WAO-7	1.75 315	1.50 320	1.58 337	2.10 316	1.51 320	1.41 311	1.46 318	1.80 343	2.17 343	1.51 347	3.52 351	3.39 324	4.26 332	1.05 325	1.44 345	1.11 337	1.19 319	0.94 326	3.26 309	1.24 332	0.99 318	1.06 331	0.61 301	1.41 345	1.44 324	1.56 329	1.47 317	2.35 325

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 279	0.70 294	0.52 269	0.96 297	0.67 291	0.87 289	0.76 295	1.02 309	0.93 307	0.78 310	0.62 274	1.32 290	0.98 292	0.64 309	0.78 300	0.52 279	0.51 225	0.45 250	1.73 293	0.46 253	0.67 291	0.70 301	0.61 301	0.56 287	1.11 315	1.24 319	0.99 296	1.46 296

ACV-stereo	7.10 351	0.73 297	0.54 272	0.90 292	0.55 276	1.06 302	0.71 291	0.67 276	0.77 293	0.68 298	0.72 283	0.77 255	5.44 339	0.42 274	0.90 317	1.02 335	0.85 308	0.56 289	167.64 369	1.28 334	0.85 309	0.71 304	0.63 303	0.56 287	0.57 235	0.66 251	0.72 261	0.80 250

PVD	1.07 291	0.87 306	0.87 313	0.94 294	0.87 306	1.00 300	0.85 299	1.55 336	1.56 330	0.60 275	0.93 310	1.21 286	1.66 310	0.79 314	0.88 313	0.77 318	1.06 312	0.78 318	1.74 294	0.84 311	1.05 320	1.08 334	0.65 304	0.76 309	1.19 317	1.45 327	1.30 314	1.77 311

LSM0	6.82 350	0.81 303	0.59 283	1.23 306	1.02 313	1.29 310	1.18 313	1.65 339	1.45 327	1.18 337	1.52 337	2.65 312	4.03 331	0.51 289	59.80 369	70.35 369	1.18 318	0.77 317	10.00 346	1.47 340	2.50 351	3.56 356	0.65 304	0.90 323	1.33 322	1.41 324	2.40 340	8.70 356

MeshStereo	1.81 316	1.02 311	0.72 301	1.89 314	1.26 319	1.43 312	0.87 303	1.14 315	0.79 297	0.66 295	0.89 307	8.39 352	5.02 338	0.40 269	0.89 315	0.65 306	0.66 277	0.54 282	4.56 322	0.61 290	3.32 355	0.80 312	0.65 304	0.75 308	1.97 331	1.46 328	3.34 352	4.12 345
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
DCVSM-stereo	0.70 268	0.52 266	0.49 261	0.70 271	0.52 269	0.91 293	0.58 275	0.66 271	0.60 276	0.65 293	0.77 297	2.08 302	1.09 297	0.37 262	0.45 228	0.49 265	0.54 247	0.44 243	1.42 282	0.68 297	0.53 236	0.52 264	0.68 307	0.44 270	0.57 235	0.66 251	0.65 242	0.83 258

DGSMNet	1.34 302	0.76 301	0.84 311	0.84 288	0.77 297	0.89 290	0.87 303	0.82 297	0.69 286	1.13 336	5.02 355	1.26 287	0.85 283	0.72 312	1.06 325	1.62 351	1.63 331	0.95 329	3.26 309	1.05 323	2.68 352	2.86 354	0.72 308	0.88 321	0.79 287	0.96 298	0.90 288	1.21 284

edge stereo	1.12 295	0.82 304	1.07 323	1.15 303	1.06 315	1.25 308	1.10 311	1.12 313	0.83 300	0.65 293	1.43 331	3.44 325	1.41 305	0.68 311	0.74 296	0.69 313	0.81 301	0.62 300	2.86 307	0.74 301	0.73 299	0.75 309	0.74 309	0.66 303	0.95 304	0.88 287	1.16 304	2.01 317

BEATNet-Init1	11.87 357	15.78 362	1.38 332	34.17 365	2.55 342	31.72 364	9.59 359	2.52 350	2.49 346	0.96 320	2.28 347	18.81 358	32.29 360	0.54 296	1.70 351	0.88 324	0.80 300	0.66 304	61.61 367	16.09 364	1.78 346	1.44 346	0.75 310	1.12 338	14.82 361	2.79 350	37.47 369	23.61 362

SANet	1.13 297	0.67 292	0.77 304	0.78 283	0.74 294	0.93 296	0.62 280	1.30 324	1.22 319	0.60 275	0.96 312	5.83 340	2.57 323	0.63 308	0.77 299	0.49 265	0.79 298	0.67 307	1.08 271	0.60 287	0.68 294	0.74 308	0.78 311	0.79 316	1.05 311	1.23 317	1.17 305	2.15 321

ELAS	1.96 319	1.69 322	1.23 326	2.25 318	1.75 322	2.41 320	1.49 319	1.55 336	1.80 336	0.89 317	2.14 345	7.05 347	6.02 341	0.61 305	0.88 313	0.63 302	1.06 312	0.78 318	2.32 304	0.80 307	1.15 326	1.19 337	0.79 312	0.98 328	3.21 351	2.53 349	2.67 345	3.05 337
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	1.16 299	0.79 302	0.64 291	0.76 279	0.81 300	0.76 279	0.90 306	1.12 313	1.53 329	0.71 301	0.94 311	2.04 300	1.68 311	0.64 309	1.10 330	1.41 347	1.40 326	1.43 346	2.29 303	1.03 322	1.70 345	1.29 344	0.80 313	0.82 318	1.08 313	0.97 301	0.98 294	1.74 307

ELAS_RVC	1.92 318	1.47 319	1.24 327	2.08 315	1.53 321	3.37 340	1.51 320	1.46 334	1.11 313	0.91 319	2.26 346	6.93 345	6.00 340	0.61 305	0.85 311	0.63 302	1.07 315	0.81 320	2.14 301	0.85 312	1.19 328	1.19 337	0.81 314	1.04 331	3.02 347	2.05 339	2.69 346	2.88 335
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 293	1.02 311	0.89 316	1.25 307	0.83 302	0.90 292	1.07 309	1.23 320	1.56 330	1.03 325	0.76 295	1.19 280	0.86 284	0.98 321	0.98 320	0.74 316	0.64 273	0.72 312	3.50 311	0.86 313	0.85 309	0.98 324	0.82 315	0.89 322	1.20 318	0.93 296	0.86 286	1.68 306

TANstereo	0.40 175	0.25 124	0.18 117	0.29 162	0.27 176	0.33 176	0.17 144	0.37 106	0.20 105	0.45 141	0.21 94	0.31 92	0.26 177	0.22 181	0.61 274	0.56 287	0.51 225	0.68 308	0.97 257	0.74 301	0.43 172	0.35 157	0.85 316	0.22 155	0.27 95	0.32 125	0.49 175	0.38 126

XX-TBD	0.40 175	0.25 124	0.18 117	0.29 162	0.27 176	0.33 176	0.17 144	0.37 106	0.20 105	0.45 141	0.21 94	0.31 92	0.26 177	0.22 181	0.61 274	0.56 287	0.51 225	0.68 308	0.97 257	0.74 301	0.43 172	0.35 157	0.85 316	0.22 155	0.27 95	0.32 125	0.49 175	0.38 126

CC-Net-ROB	0.71 270	0.91 307	0.59 283	1.38 310	0.85 303	1.25 308	0.86 301	0.69 279	0.45 255	0.71 301	0.47 223	1.95 298	0.34 220	0.62 307	0.49 243	0.33 170	0.52 233	0.48 257	1.06 269	0.43 237	0.40 141	0.27 102	0.85 316	0.41 260	0.65 259	0.64 243	0.56 215	0.93 269

FBW_ROB	0.91 285	0.96 310	0.70 300	1.45 312	0.89 307	1.09 304	0.86 301	0.66 271	0.53 268	0.56 252	0.61 267	1.19 280	0.77 279	0.79 314	0.63 280	0.43 239	0.70 287	0.52 278	4.11 319	0.43 237	0.60 272	0.46 223	0.95 319	0.94 326	0.75 281	0.85 283	0.85 284	1.31 290

MFMNet_re	1.17 300	1.06 314	0.95 318	1.17 304	0.98 312	1.44 313	1.14 312	1.07 311	1.32 323	1.00 321	1.12 322	2.07 301	1.16 299	0.84 316	1.04 323	1.01 334	1.30 322	1.05 334	2.06 300	1.00 320	1.19 328	0.98 324	0.96 320	0.97 327	0.98 306	0.92 294	1.30 314	1.42 295

MADNet+	1.35 305	0.92 309	1.11 325	1.21 305	1.04 314	0.96 298	1.37 317	1.50 335	1.20 317	1.08 330	1.06 317	1.64 295	1.82 314	0.98 321	1.52 347	1.31 346	1.87 339	1.00 333	1.93 298	1.21 330	1.55 341	1.17 336	0.98 321	1.56 349	1.52 327	1.17 314	1.29 313	2.50 331

S-Stereo	0.99 288	0.65 289	0.59 283	0.94 294	0.92 308	1.08 303	1.25 314	0.74 288	0.82 299	0.66 295	2.61 348	2.64 311	0.91 286	0.56 298	0.94 318	0.72 315	0.68 285	0.83 323	1.50 283	0.83 309	0.65 286	0.69 300	1.07 322	0.81 317	0.67 260	0.77 275	0.78 273	1.55 300

DPSNet	1.63 310	0.63 287	0.62 289	0.87 289	0.82 301	1.02 301	0.59 277	0.68 277	0.90 305	0.45 141	0.50 233	5.87 341	2.58 324	0.29 234	1.06 325	1.04 336	1.03 311	0.91 325	13.68 352	0.88 314	1.24 330	0.89 317	1.13 323	1.02 330	1.25 321	1.42 325	1.17 305	1.35 293

DispFullNet	2.28 326	2.67 337	3.43 357	2.54 326	2.31 335	2.65 322	2.56 326	1.35 328	1.31 322	2.15 354	0.96 312	8.62 354	2.71 325	2.49 330	1.12 331	1.67 352	2.75 346	1.39 345	6.61 335	2.05 350	1.38 339	1.06 331	1.21 324	0.77 311	0.92 302	0.88 287	1.50 319	2.53 332

SPS-STEREO	1.34 302	1.09 316	1.04 321	1.28 308	1.18 317	1.20 306	0.98 307	1.33 327	1.23 320	1.12 335	1.29 329	2.02 299	1.20 300	0.94 319	1.12 331	1.23 343	1.30 322	1.13 340	3.84 316	1.20 329	1.66 342	1.24 340	1.22 325	1.09 335	1.17 316	1.11 311	1.58 323	1.46 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.58 308	1.14 317	1.05 322	1.38 310	1.25 318	1.44 313	1.32 316	1.30 324	1.12 315	1.11 333	1.28 328	2.72 315	2.00 316	1.04 324	1.09 329	1.13 338	1.27 321	1.05 334	7.90 342	1.19 327	1.40 340	1.27 343	1.25 326	1.08 334	1.24 320	1.08 309	1.86 332	1.77 311

UDG	1.07 291	1.95 326	0.54 272	2.29 319	2.24 333	2.00 317	2.51 325	0.59 258	0.72 288	0.59 273	0.83 305	1.14 279	0.31 210	2.36 328	0.66 284	0.50 268	0.89 309	0.61 299	1.81 295	0.61 290	0.78 303	0.70 301	1.26 327	0.43 267	0.61 252	0.64 243	0.69 250	0.64 218

DDUNet	1.05 289	1.89 325	0.53 270	2.36 321	2.10 331	2.19 318	2.32 323	0.54 223	0.68 284	0.48 168	0.80 300	1.20 284	0.24 164	2.51 331	0.69 292	0.55 284	0.83 305	0.49 262	1.68 289	0.57 282	0.75 302	0.64 293	1.31 328	0.39 256	0.57 235	0.59 231	0.69 250	0.67 227

JetBlue	3.47 334	2.94 346	2.19 349	4.01 347	3.28 351	4.39 349	3.86 346	2.36 349	2.38 345	1.19 338	0.90 309	7.02 346	1.50 307	3.19 344	1.37 344	1.50 349	2.33 341	2.09 352	3.87 317	1.73 346	2.93 353	2.27 352	1.98 329	1.67 351	2.33 338	4.93 357	2.98 349	22.60 361

MADNet++	4.30 342	2.97 348	3.19 355	2.44 322	3.80 354	2.62 321	3.22 339	3.36 355	4.11 355	3.55 359	3.66 352	5.40 335	4.86 337	3.12 343	2.43 355	4.06 358	3.95 350	3.22 355	6.34 333	4.44 357	7.73 359	13.41 360	2.00 330	3.91 359	3.19 349	7.99 358	3.68 353	3.33 340

PWCK	3.72 337	2.52 331	1.72 342	3.06 337	2.07 327	3.03 327	2.98 332	1.97 346	2.05 342	2.27 355	3.31 350	5.51 337	3.67 328	1.40 326	1.32 342	0.97 331	1.74 334	1.10 339	42.82 365	1.70 345	1.90 348	1.23 339	2.24 331	1.51 348	1.84 330	2.15 343	1.79 328	2.46 328

WAO-6	1.99 321	2.09 327	1.24 327	2.53 325	2.08 329	2.68 323	2.63 327	1.44 332	1.93 340	1.37 344	1.15 324	3.11 321	4.32 333	2.51 331	1.45 346	1.18 341	1.76 335	1.09 337	2.63 305	1.34 337	1.34 334	1.26 341	2.43 332	1.33 341	2.19 336	1.97 337	1.94 334	2.72 334

DPSimNet_ROB	5.25 347	2.91 344	3.05 354	2.71 328	2.70 345	2.74 325	3.01 335	3.28 353	3.44 354	2.70 358	24.36 365	5.90 342	13.71 353	2.93 342	2.87 356	4.00 357	3.18 347	2.34 353	22.47 356	3.37 356	4.40 356	3.75 357	2.59 333	2.84 358	3.39 354	3.00 351	3.30 351	6.87 354

WAO-8	2.81 331	2.84 342	1.93 344	4.63 349	2.49 338	3.42 342	2.87 329	1.88 344	3.27 352	1.37 344	1.46 332	4.92 332	7.73 342	3.64 348	1.31 340	1.16 339	1.83 337	1.15 341	6.68 336	2.14 351	1.34 334	1.05 329	2.87 334	1.34 342	3.29 352	2.12 341	2.43 341	4.61 348

Venus	2.81 331	2.84 342	1.93 344	4.63 349	2.49 338	3.42 342	2.87 329	1.88 344	3.27 352	1.37 344	1.46 332	4.92 332	7.73 342	3.64 348	1.31 340	1.16 339	1.83 337	1.15 341	6.68 336	2.14 351	1.34 334	1.05 329	2.87 334	1.34 342	3.29 352	2.12 341	2.43 341	4.61 348

SQANet	1.43 306	2.22 328	0.78 306	2.62 327	1.77 323	2.84 326	2.44 324	0.73 287	0.53 268	0.87 316	0.58 260	2.10 303	0.64 274	2.13 327	0.50 247	0.40 220	0.67 281	0.59 296	7.14 339	0.54 276	0.49 212	0.45 216	2.94 336	0.45 272	0.75 281	0.89 292	0.97 292	1.58 301

otaku	1.67 312	2.58 336	0.90 317	2.93 331	2.07 327	3.14 332	2.73 328	0.88 302	0.84 302	1.00 321	0.66 278	2.38 306	0.95 289	2.39 329	0.67 286	0.52 279	0.79 298	0.62 300	8.04 344	0.90 315	0.59 268	0.53 267	3.56 337	0.62 298	0.95 304	0.96 298	1.19 310	1.74 307

Ntro	1.72 314	2.71 339	0.98 320	3.00 333	2.17 332	3.23 333	2.98 332	0.96 305	0.92 306	1.04 328	0.76 295	2.47 308	0.76 278	2.51 331	0.68 288	0.53 282	0.83 305	0.65 303	8.03 343	0.98 319	0.60 272	0.54 271	3.62 338	0.61 295	1.02 310	1.23 317	1.17 305	1.58 301

ACVNet-4b	1.66 311	2.40 329	1.10 324	2.76 329	2.09 330	3.09 330	3.08 338	1.03 310	0.99 312	1.10 332	0.61 267	2.97 319	1.00 294	2.77 338	0.73 295	0.66 308	1.26 320	0.73 313	4.74 323	1.07 324	0.57 261	0.49 244	3.77 339	0.67 304	1.06 312	0.96 298	1.18 309	1.85 314

RainbowNet	1.68 313	2.49 330	1.41 333	2.98 332	2.30 334	3.12 331	2.99 334	1.00 307	0.77 293	1.29 340	0.74 288	2.63 310	1.68 311	2.76 337	1.03 322	0.77 318	1.07 315	0.76 315	2.86 307	1.15 326	0.74 301	0.59 280	3.90 340	0.77 311	1.10 314	1.16 313	1.31 316	2.07 319

LVE	2.29 327	2.69 338	1.56 336	4.79 352	2.63 344	3.26 334	3.58 345	1.30 324	1.38 326	1.61 348	1.27 327	2.94 318	3.52 326	2.79 340	1.07 328	0.88 324	1.50 328	1.09 337	6.15 331	1.42 339	1.24 330	1.14 335	3.90 340	1.43 347	2.52 344	1.66 331	2.05 335	2.34 324

ACVNet_2	2.32 328	2.71 339	1.69 341	3.41 340	2.53 341	3.05 329	3.01 335	1.38 329	1.11 313	1.11 333	0.96 312	2.71 314	1.91 315	2.55 335	0.95 319	0.76 317	1.77 336	0.76 315	16.37 354	1.21 330	0.87 312	0.72 305	3.93 342	1.11 336	1.70 329	1.17 314	1.50 319	1.83 313

ACVNet_1	1.85 317	2.91 344	1.43 335	3.48 341	2.62 343	3.35 338	3.34 340	1.17 317	0.93 307	1.03 325	0.87 306	2.83 317	1.40 304	2.82 341	0.83 307	0.56 287	1.32 325	0.81 320	6.24 332	1.02 321	0.83 308	0.72 305	4.04 343	0.78 314	1.22 319	0.99 305	0.97 292	1.37 294

PSMNet_ROB	1.96 319	2.74 341	1.24 327	2.52 324	1.79 324	3.39 341	2.92 331	1.22 319	1.19 316	1.32 342	1.42 330	2.74 316	3.87 330	2.53 334	1.17 336	0.79 320	1.30 322	0.85 324	5.35 327	1.19 327	1.06 322	0.97 321	4.07 344	1.12 338	1.56 328	1.42 325	1.57 322	1.58 301

Dean	2.18 325	3.00 349	1.41 333	3.65 342	3.00 348	3.31 335	3.34 340	1.62 338	1.76 335	1.34 343	1.15 324	3.10 320	3.59 327	2.78 339	1.12 331	0.88 324	1.64 333	1.06 336	3.90 318	1.55 344	0.98 316	0.82 314	4.20 345	1.27 340	2.36 341	1.90 336	2.17 337	1.95 316

MonStereo1	1.99 321	2.52 331	1.31 331	3.28 338	3.09 350	3.04 328	3.01 335	1.26 322	1.37 325	1.05 329	1.17 326	4.09 329	4.58 336	2.73 336	0.84 309	0.55 284	1.44 327	0.95 329	3.71 314	1.27 333	1.05 320	0.90 318	4.38 346	0.76 309	1.01 309	0.76 274	1.69 326	1.86 315

IMH-64-1	2.14 323	2.52 331	1.62 338	3.01 334	2.45 336	3.32 336	3.49 342	1.41 330	1.89 337	1.00 321	1.09 319	3.32 322	4.52 334	3.28 345	1.18 337	0.90 327	1.59 329	0.94 326	3.67 312	1.33 335	1.12 324	1.00 326	4.55 347	1.06 332	2.07 333	1.40 322	1.68 324	2.36 326

IMH-64	2.14 323	2.52 331	1.62 338	3.01 334	2.45 336	3.32 336	3.49 342	1.41 330	1.89 337	1.00 321	1.09 319	3.32 322	4.52 334	3.28 345	1.18 337	0.90 327	1.59 329	0.94 326	3.67 312	1.33 335	1.12 324	1.00 326	4.55 347	1.06 332	2.07 333	1.40 322	1.68 324	2.36 326

IMH	2.38 329	2.57 335	1.64 340	3.03 336	2.50 340	3.36 339	3.51 344	1.45 333	1.91 339	1.03 325	1.08 318	3.49 326	8.04 344	3.63 347	1.13 334	0.90 327	1.63 331	0.99 332	4.48 321	1.36 338	1.08 323	0.96 320	4.57 349	1.11 336	2.03 332	1.61 330	1.79 328	3.48 341

ktn	4.83 344	2.95 347	2.02 347	3.73 343	2.99 347	3.77 345	4.53 348	1.75 341	2.92 349	2.10 353	1.52 337	11.18 357	36.94 362	3.71 350	2.06 353	1.82 353	2.47 343	1.99 351	18.72 355	1.98 348	1.88 347	1.74 350	4.75 350	1.91 353	2.11 335	2.29 346	2.70 347	3.98 343

notaker	3.58 336	3.59 352	2.75 353	6.07 354	3.32 352	4.63 350	4.56 350	2.01 347	2.21 344	1.90 351	1.51 336	7.09 348	15.50 355	3.77 353	1.72 352	1.50 349	2.35 342	1.70 350	10.97 347	2.01 349	1.69 344	1.56 348	4.87 351	1.70 352	1.51 326	1.68 332	1.89 333	2.48 330

TorneroNet-64	4.00 340	3.59 352	1.93 344	4.36 348	2.95 346	4.26 346	4.58 351	1.71 340	6.44 358	1.23 339	1.09 319	5.61 339	25.81 357	3.97 357	1.34 343	0.95 330	2.58 345	1.26 344	11.84 349	1.51 341	1.36 338	1.04 328	4.94 352	1.42 346	2.25 337	2.47 348	1.83 331	5.55 353

TorneroNet	5.35 348	3.54 351	2.08 348	3.85 344	3.06 349	4.35 348	4.55 349	1.78 342	5.81 356	1.30 341	1.48 335	6.10 343	59.26 368	3.90 356	1.29 339	0.98 332	2.50 344	1.23 343	15.91 353	1.53 343	1.34 334	1.07 333	5.16 353	1.38 344	2.49 343	2.34 347	2.12 336	4.10 344

JetRed	5.83 349	4.38 356	5.23 359	3.30 339	4.12 355	5.85 355	9.23 358	4.20 357	2.78 347	2.31 356	2.00 344	5.46 336	1.20 300	5.68 362	3.38 357	3.88 356	6.46 354	6.52 356	3.80 315	2.98 355	6.60 357	4.97 358	5.41 354	2.73 357	9.22 358	21.91 364	5.29 356	18.57 359

DPSMNet_ROB	11.00 355	5.63 357	16.64 362	3.96 346	7.34 359	4.92 351	7.44 354	4.30 358	11.25 362	4.13 361	8.58 359	4.57 331	14.55 354	3.88 355	12.94 360	13.80 360	6.34 353	15.40 361	7.85 341	11.58 360	8.22 361	20.97 362	5.52 355	10.97 363	11.28 360	29.87 366	12.66 359	32.49 365

DGTPSM_ROB	10.91 354	5.63 357	16.64 362	3.95 345	7.34 359	4.92 351	7.44 354	4.30 358	11.23 361	4.12 360	8.40 358	4.53 330	13.14 350	3.85 354	12.94 360	13.80 360	6.33 352	15.35 360	7.08 338	11.58 360	8.21 360	20.96 361	5.52 355	10.97 363	11.26 359	29.88 367	12.66 359	32.49 365

PML	26.01 363	16.47 363	5.54 360	20.38 363	13.16 363	20.84 360	9.63 360	9.23 362	69.83 370	17.73 366	139.43 370	91.26 368	98.96 369	9.19 365	8.28 358	7.65 359	13.69 360	6.52 356	31.86 361	6.30 359	10.00 362	7.86 359	5.54 357	5.57 360	24.82 365	10.77 360	31.09 366	10.74 357

KSHMR	5.04 346	3.41 350	2.38 350	4.77 351	3.49 353	4.30 347	4.29 347	2.24 348	1.95 341	1.89 350	1.87 342	3.78 328	56.60 367	4.26 358	1.69 350	1.43 348	2.22 340	1.60 348	9.78 345	1.73 346	1.68 343	1.48 347	6.29 358	1.57 350	2.43 342	2.17 344	2.30 339	4.47 347

DPSM_ROB	17.13 360	15.19 360	21.09 364	8.59 357	8.29 361	12.91 357	8.41 356	9.74 363	14.29 363	8.00 362	8.92 360	10.02 355	13.15 351	3.71 350	17.12 362	17.90 362	17.95 362	19.75 363	13.14 350	14.59 362	24.07 363	27.10 363	6.34 359	14.03 365	30.70 367	38.45 368	35.86 367	43.05 368

DPSM	17.13 360	15.19 360	21.09 364	8.59 357	8.29 361	12.91 357	8.41 356	9.74 363	14.29 363	8.00 362	8.92 360	10.02 355	13.15 351	3.71 350	17.12 362	17.90 362	17.95 362	19.75 363	13.14 350	14.59 362	24.07 363	27.10 363	6.34 359	14.03 365	30.70 367	38.45 368	35.86 367	43.05 368

UNDER WATER	3.87 338	4.07 354	2.45 351	6.40 355	4.68 356	5.32 353	5.36 352	3.27 352	3.11 350	1.70 349	1.81 341	7.54 349	10.28 348	4.28 359	1.61 348	1.24 344	3.62 348	1.58 347	6.48 334	2.35 354	1.91 349	1.64 349	7.43 361	2.14 355	3.08 348	3.53 352	2.66 343	4.95 350

UNDER WATER-64	3.96 339	4.37 355	2.51 352	7.01 356	4.82 357	5.45 354	5.56 353	3.42 356	2.88 348	1.94 352	1.97 343	7.85 351	8.75 346	4.47 361	1.68 349	1.29 345	3.73 349	1.68 349	6.02 330	2.22 353	1.91 349	1.82 351	7.96 362	1.98 354	2.95 346	4.40 356	2.80 348	5.47 351

HanzoNet	10.34 353	6.49 359	3.95 358	14.30 359	6.07 358	19.42 359	21.47 363	6.96 360	10.04 360	2.64 357	2.68 349	30.46 362	52.16 366	23.13 366	2.36 354	2.79 355	5.38 351	2.60 354	25.05 358	5.07 358	3.22 354	2.85 353	8.74 363	2.65 356	4.75 355	4.05 355	4.27 354	5.54 352

CasAABBNet	34.41 364	30.51 366	42.45 369	17.22 361	16.57 364	25.84 361	16.81 361	19.09 365	28.74 365	16.65 365	18.06 363	20.17 359	26.39 358	7.50 363	34.38 364	35.87 364	36.10 365	39.70 366	26.18 360	29.35 366	48.14 368	54.75 368	12.73 364	28.31 368	61.71 370	77.35 370	71.94 370	86.51 370

FlowAnything	34.50 365	30.48 365	42.50 370	17.21 360	16.74 365	26.09 362	16.88 362	19.79 366	28.79 366	16.58 364	18.02 362	20.19 360	26.43 359	7.59 364	34.60 365	36.12 365	36.20 366	39.52 365	26.15 359	29.46 367	48.48 369	54.76 369	12.81 365	28.50 369	61.59 369	77.56 371	72.02 371	86.55 371

LRCNet_RVC	19.16 362	27.96 364	9.75 361	30.25 364	27.88 366	31.68 363	26.10 364	20.49 367	8.68 359	28.66 367	28.73 366	30.64 363	23.65 356	32.48 367	8.43 359	1.88 354	23.05 364	16.90 362	40.24 362	17.44 365	6.93 358	3.35 355	35.23 366	25.28 367	1.49 325	1.01 306	5.96 357	3.25 339

AVERAGE_ROB	39.07 367	42.10 368	39.04 367	43.37 367	44.15 369	43.08 366	43.88 367	43.21 369	40.00 368	47.62 369	48.04 367	44.84 366	39.97 363	43.46 370	38.33 366	36.44 366	46.53 368	49.04 368	41.84 364	40.32 369	39.63 366	34.70 366	46.76 367	39.74 371	24.66 364	16.71 361	19.73 363	17.80 358

HaxPig	36.95 366	39.38 367	36.02 366	37.94 366	42.14 367	37.82 365	41.49 366	37.89 368	39.02 367	47.01 368	48.90 368	44.27 365	35.80 361	36.82 368	38.89 367	36.75 367	45.48 367	48.70 367	40.83 363	39.66 368	36.10 365	30.92 365	47.77 368	39.68 370	18.58 362	16.85 362	13.59 361	19.32 360

MEDIAN_ROB	40.90 368	43.34 369	39.72 368	44.06 368	45.29 370	43.61 367	44.70 368	43.97 370	40.60 369	50.37 370	51.53 369	46.75 367	40.36 364	41.80 369	40.48 368	38.16 368	48.55 369	51.45 369	44.21 366	42.99 370	40.94 367	34.86 367	48.85 369	41.17 372	25.23 366	24.02 365	21.83 365	25.36 363

FSD		0.47 253	0.47 253	0.48 236	0.48 252	0.47 233	0.51 258	0.65 268	0.35 231	0.69 299	0.39 183			0.51 289	0.53 257	0.55 284			0.57 193	0.47 257				0.48 275	0.59 243	0.52 211	0.59 223	0.60 204

ASD4																								6.32 361

STTRV1_RVC		0.66 291	0.50 264	0.82 286	0.61 285	0.81 285	0.69 288	0.76 293	0.76 292	0.71 301	0.74 288	1.29 288	1.60 309	0.78 313	0.99 321	0.50 268	1.15 317	0.57 293		1.10 325	1.18 327	0.79 311		0.87 320	0.83 297	0.95 297	1.11 302	2.15 321

Low-res two-view benchmark