Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

U	0.10 22	0.07 11	0.06 9	0.04 3	0.04 4	0.06 15	0.03 3	0.07 7	0.04 4	0.09 21	0.03 4	0.12 34	0.05 15	0.03 5	0.16 52	0.18 61	0.19 57	0.14 40	0.18 49	0.11 42	0.21 64	0.13 39	0.03 3	0.06 15	0.18 66	0.17 61	0.16 39	0.12 31

CroCo-Stereo Lap2	0.10 22	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.06 24	0.06 15	0.04 7	0.06 3	0.05 6	0.14 66	0.05 6	0.11 24	0.05 15	0.03 5	0.14 31	0.17 47	0.16 40	0.14 40	0.19 60	0.09 20	0.18 54	0.10 15	0.03 3	0.06 15	0.16 55	0.18 69	0.15 32	0.11 24

CroCo-Stereo	0.08 6	0.06 7	0.05 4	0.05 4	0.03 3	0.05 5	0.03 3	0.08 18	0.03 3	0.07 8	0.02 3	0.08 9	0.04 3	0.02 3	0.15 42	0.16 35	0.14 24	0.12 23	0.14 22	0.08 7	0.15 36	0.09 9	0.03 3	0.04 3	0.15 45	0.14 32	0.15 32	0.10 15
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
LACA_dic	0.12 44	0.10 39	0.08 38	0.08 29	0.07 36	0.07 22	0.06 45	0.08 18	0.14 66	0.12 46	0.09 25	0.14 46	0.10 62	0.05 27	0.15 42	0.17 47	0.15 33	0.17 58	0.14 22	0.11 42	0.15 36	0.15 59	0.04 6	0.07 28	0.15 45	0.16 45	0.20 66	0.17 64

over v1	0.10 22	0.08 20	0.06 9	0.12 71	0.06 24	0.08 32	0.05 25	0.07 7	0.08 19	0.09 21	0.09 25	0.20 63	0.06 28	0.05 27	0.13 23	0.14 22	0.12 13	0.12 23	0.12 11	0.08 7	0.12 16	0.10 15	0.04 6	0.06 15	0.14 31	0.16 45	0.16 39	0.13 37

over-8	0.09 9	0.07 11	0.07 26	0.10 54	0.05 9	0.08 32	0.04 7	0.07 7	0.07 10	0.08 12	0.08 17	0.15 51	0.06 28	0.04 16	0.12 13	0.14 22	0.12 13	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 15	0.14 31	0.15 38	0.16 39	0.13 37

over-9	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.11 64	0.05 9	0.08 32	0.04 7	0.07 7	0.08 19	0.07 8	0.08 17	0.18 60	0.05 15	0.04 16	0.12 13	0.13 14	0.11 7	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 15	0.14 31	0.15 38	0.15 32	0.13 37

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

TS12	0.12 44	0.10 39	0.08 38	0.08 29	0.07 36	0.07 22	0.06 45	0.08 18	0.14 66	0.12 46	0.09 25	0.14 46	0.10 62	0.05 27	0.15 42	0.17 47	0.15 33	0.17 58	0.14 22	0.11 42	0.15 36	0.15 59	0.04 6	0.07 28	0.15 45	0.16 45	0.20 66	0.17 64

LACA2	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.09 42	0.06 24	0.09 45	0.05 25	0.06 3	0.07 10	0.12 46	0.04 5	0.21 65	0.05 15	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.10 5	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.11 12	0.12 15	0.09 11

BridgeDepth	0.09 9	0.09 30	0.07 26	0.09 42	0.05 9	0.09 45	0.04 7	0.07 7	0.08 19	0.07 8	0.05 6	0.23 71	0.05 15	0.04 16	0.12 13	0.13 14	0.11 7	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 23	0.04 6	0.05 5	0.14 31	0.13 25	0.18 56	0.11 24
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 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.05 9	0.05 5	0.05 25	0.08 18	0.08 19	0.13 59	0.06 9	0.11 24	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.18 52	0.12 23	0.17 45	0.08 7	0.15 36	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 24

MLG-Stereo	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.06 24	0.04 3	0.04 7	0.08 18	0.08 19	0.12 46	0.06 9	0.11 24	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.17 45	0.12 23	0.15 35	0.08 7	0.14 30	0.10 15	0.04 6	0.04 3	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 24

LG-Stereo	0.11 30	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.09 55	0.08 32	0.04 7	0.11 45	0.10 31	0.17 71	0.10 35	0.17 57	0.06 28	0.04 16	0.13 23	0.14 22	0.17 45	0.12 23	0.14 22	0.10 31	0.18 54	0.16 67	0.04 6	0.06 15	0.13 25	0.14 32	0.15 32	0.12 31

AIO-test2	0.08 6	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.04 4	0.05 5	0.03 3	0.09 31	0.10 31	0.08 12	0.12 44	0.10 19	0.04 3	0.05 27	0.11 4	0.12 7	0.11 7	0.10 11	0.11 7	0.09 20	0.12 16	0.09 9	0.04 6	0.06 15	0.08 3	0.11 12	0.07 3	0.09 11

GIP-stereo	0.12 44	0.11 48	0.08 38	0.09 42	0.06 24	0.07 22	0.05 25	0.07 7	0.07 10	0.12 46	0.08 17	0.10 19	0.05 15	0.11 89	0.16 52	0.17 47	0.18 52	0.16 53	0.19 60	0.13 61	0.19 60	0.15 59	0.04 6	0.09 55	0.14 31	0.18 69	0.19 61	0.12 31

RAStereo	0.13 55	0.10 39	0.08 38	0.06 13	0.05 9	0.07 22	0.05 25	0.11 45	0.07 10	0.28 92	0.08 17	0.17 57	0.07 38	0.04 16	0.17 57	0.17 47	0.21 65	0.18 66	0.22 67	0.11 42	0.22 70	0.11 23	0.04 6	0.07 28	0.19 68	0.17 61	0.16 39	0.16 57

Pointernet	0.07 3	0.06 7	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 15	0.05 25	0.08 18	0.05 6	0.08 12	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.11 4	0.12 13	0.08 4	0.11 7	0.06 3	0.10 5	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.09 3	0.10 6	0.08 3

StereoVision	0.14 65	0.10 39	0.09 47	0.07 22	0.10 60	0.11 65	0.07 63	0.13 58	0.17 93	0.13 59	0.12 44	0.11 24	0.08 46	0.04 16	0.20 82	0.21 79	0.20 61	0.16 53	0.18 49	0.14 64	0.16 44	0.14 48	0.04 6	0.10 66	0.23 88	0.22 87	0.25 85	0.25 90

RAFT	0.13 55	0.08 20	0.09 47	0.11 64	0.05 9	0.15 90	0.04 7	0.18 72	0.10 31	0.10 32	0.13 55	0.13 40	0.08 46	0.03 5	0.15 42	0.15 29	0.17 45	0.12 23	0.18 49	0.09 20	0.15 36	0.14 48	0.04 6	0.08 43	0.22 81	0.21 80	0.23 80	0.20 74

SCION-MonSter(vits)	0.13 55	0.23 130	0.15 104	0.21 135	0.20 146	0.20 128	0.11 112	0.10 39	0.10 31	0.10 32	0.12 44	0.12 34	0.08 46	0.05 27	0.14 31	0.16 35	0.16 40	0.12 23	0.15 35	0.10 31	0.14 30	0.11 23	0.05 23	0.05 5	0.17 61	0.14 32	0.16 39	0.16 57

over-6	0.12 44	0.09 30	0.08 38	0.14 83	0.06 24	0.08 32	0.05 25	0.09 31	0.15 74	0.09 21	0.14 60	0.30 103	0.07 38	0.06 46	0.13 23	0.14 22	0.13 19	0.13 34	0.14 22	0.09 20	0.12 16	0.12 33	0.05 23	0.07 28	0.15 45	0.16 45	0.17 48	0.17 64

derf	0.07 3	0.05 3	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.04 3	0.04 7	0.06 3	0.07 10	0.06 4	0.09 25	0.09 16	0.04 3	0.02 3	0.11 4	0.12 7	0.09 3	0.08 4	0.10 3	0.07 6	0.10 5	0.06 3	0.05 23	0.05 5	0.09 4	0.10 7	0.11 11	0.08 3

qqai	0.08 6	0.06 7	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 5	0.05 25	0.06 3	0.08 19	0.07 8	0.09 25	0.09 16	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.13 14	0.10 4	0.09 7	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.06 3	0.05 23	0.05 5	0.10 5	0.11 12	0.11 11	0.09 11

LACA1	0.11 30	0.10 39	0.09 47	0.08 29	0.08 46	0.09 45	0.05 25	0.07 7	0.12 48	0.11 43	0.08 17	0.14 46	0.10 62	0.06 46	0.14 31	0.14 22	0.14 24	0.17 58	0.14 22	0.10 31	0.13 24	0.14 48	0.05 23	0.07 28	0.15 45	0.16 45	0.17 48	0.15 54

MatchStereo	0.11 30	0.08 20	0.09 47	0.05 4	0.08 46	0.05 5	0.05 25	0.08 18	0.15 74	0.06 4	0.10 35	0.08 9	0.10 62	0.07 57	0.15 42	0.17 47	0.14 24	0.16 53	0.13 17	0.15 77	0.15 36	0.19 79	0.05 23	0.09 55	0.16 55	0.17 61	0.14 24	0.13 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLCSM	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.07 22	0.05 9	0.08 32	0.05 25	0.14 62	0.12 48	0.08 12	0.16 72	0.10 19	0.21 162	0.05 27	0.09 3	0.10 3	0.10 4	0.08 4	0.10 3	0.06 3	0.08 3	0.10 15	0.05 23	0.07 28	0.11 10	0.11 12	0.08 4	0.08 3

MonStereo	0.11 30	0.10 39	0.10 58	0.09 42	0.10 60	0.07 22	0.06 45	0.10 39	0.10 31	0.10 32	0.12 44	0.12 34	0.08 46	0.06 46	0.14 31	0.16 35	0.16 40	0.12 23	0.15 35	0.10 31	0.14 30	0.11 23	0.05 23	0.05 5	0.17 61	0.13 25	0.16 39	0.16 57

MM-Stereo_test3	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.12 48	0.11 43	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.04 16	0.11 4	0.11 4	0.17 45	0.11 13	0.14 22	0.08 7	0.12 16	0.12 33	0.05 23	0.06 15	0.10 5	0.09 3	0.11 11	0.10 15

CoSv	0.09 9	0.09 30	0.05 4	0.06 13	0.05 9	0.13 76	0.06 45	0.09 31	0.07 10	0.10 32	0.05 6	0.07 4	0.05 15	0.03 5	0.13 23	0.15 29	0.14 24	0.09 7	0.16 43	0.08 7	0.14 30	0.08 7	0.05 23	0.05 5	0.16 55	0.11 12	0.14 24	0.08 3

AIO-Stereo	0.10 22	0.11 48	0.09 47	0.10 54	0.08 46	0.10 55	0.05 25	0.08 18	0.06 8	0.08 12	0.10 35	0.10 19	0.06 28	0.06 46	0.14 31	0.16 35	0.14 24	0.14 40	0.15 35	0.12 51	0.17 49	0.14 48	0.05 23	0.08 43	0.11 10	0.12 18	0.14 24	0.09 11

RSM	0.11 30	0.11 48	0.09 47	0.08 29	0.07 36	0.11 65	0.05 25	0.07 7	0.07 10	0.08 12	0.11 42	0.11 24	0.07 38	0.05 27	0.15 42	0.17 47	0.15 33	0.14 40	0.14 22	0.12 51	0.18 54	0.12 33	0.05 23	0.08 43	0.12 18	0.13 25	0.17 48	0.10 15

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 44	0.12 58	0.08 38	0.07 22	0.08 46	0.09 45	0.05 25	0.12 52	0.13 59	0.11 43	0.12 44	0.21 65	0.07 38	0.07 57	0.16 52	0.16 35	0.17 45	0.15 46	0.19 60	0.10 31	0.16 44	0.13 39	0.06 35	0.07 28	0.15 45	0.18 69	0.19 61	0.13 37

PointNet	0.11 30	0.07 11	0.09 47	0.07 22	0.06 24	0.08 32	0.06 45	0.13 58	0.11 41	0.13 59	0.12 44	0.11 24	0.09 56	0.05 27	0.12 13	0.12 7	0.11 7	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.14 30	0.11 23	0.06 35	0.08 43	0.16 55	0.16 45	0.19 61	0.14 51

LACA3	0.13 55	0.11 48	0.10 58	0.10 54	0.09 55	0.10 55	0.07 63	0.08 18	0.11 41	0.12 46	0.09 25	0.26 84	0.09 56	0.09 75	0.17 57	0.17 47	0.14 24	0.18 66	0.16 43	0.11 42	0.17 49	0.17 70	0.06 35	0.08 43	0.17 61	0.17 61	0.21 69	0.18 68

DispViT+	0.13 55	0.11 48	0.10 58	0.14 83	0.09 55	0.10 55	0.07 63	0.11 45	0.17 93	0.13 59	0.16 72	0.13 40	0.09 56	0.07 57	0.16 52	0.17 47	0.13 19	0.17 58	0.17 45	0.13 61	0.13 24	0.16 67	0.06 35	0.13 87	0.15 45	0.24 95	0.16 39	0.21 77

BridgeDepth_RVC	0.15 66	0.14 68	0.12 78	0.10 54	0.12 80	0.13 76	0.08 76	0.14 62	0.18 103	0.13 59	0.14 60	0.15 51	0.11 74	0.09 75	0.19 74	0.20 75	0.17 45	0.18 66	0.19 60	0.15 77	0.18 54	0.18 75	0.06 35	0.09 55	0.21 74	0.24 95	0.22 71	0.26 94
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.11 30	0.09 30	0.07 26	0.08 29	0.07 36	0.09 45	0.07 63	0.11 45	0.12 48	0.10 32	0.20 106	0.08 9	0.27 219	0.05 27	0.12 13	0.12 7	0.11 7	0.10 11	0.13 17	0.09 20	0.10 5	0.10 15	0.06 35	0.09 55	0.12 18	0.15 38	0.11 11	0.14 51

NLSM1	0.12 44	0.09 30	0.07 26	0.09 42	0.08 46	0.10 55	0.07 63	0.16 67	0.15 74	0.09 21	0.25 145	0.12 34	0.32 245	0.07 57	0.13 23	0.14 22	0.12 13	0.11 13	0.15 35	0.10 31	0.12 16	0.15 59	0.06 35	0.08 43	0.14 31	0.14 32	0.13 19	0.12 31

GEAStereo	0.13 55	0.13 64	0.11 65	0.13 77	0.10 60	0.11 65	0.07 63	0.12 52	0.10 31	0.12 46	0.09 25	0.16 55	0.05 15	0.06 46	0.17 57	0.17 47	0.19 57	0.15 46	0.18 49	0.12 51	0.21 64	0.14 48	0.06 35	0.10 66	0.14 31	0.16 45	0.17 48	0.12 31

GSStereo	0.12 44	0.12 58	0.10 58	0.09 42	0.10 60	0.10 55	0.08 76	0.08 18	0.08 19	0.12 46	0.09 25	0.13 40	0.06 28	0.03 5	0.16 52	0.17 47	0.20 61	0.14 40	0.18 49	0.11 42	0.21 64	0.13 39	0.06 35	0.07 28	0.13 25	0.13 25	0.16 39	0.13 37

GS-Stereo																							0.06 35	0.07 28	0.13 25	0.13 25	0.16 39	0.13 37

gasm-f	0.13 55	0.13 64	0.11 65	0.13 77	0.10 60	0.11 65	0.07 63	0.12 52	0.10 31	0.12 46	0.09 25	0.16 55	0.05 15	0.06 46	0.17 57	0.17 47	0.19 57	0.15 46	0.18 49	0.12 51	0.21 64	0.14 48	0.06 35	0.10 66	0.14 31	0.16 45	0.17 48	0.12 31

AdaDepth	0.13 55	0.11 48	0.08 38	0.09 42	0.11 73	0.09 45	0.06 45	0.11 45	0.12 48	0.10 32	0.12 44	0.13 40	0.07 38	0.05 27	0.17 57	0.19 64	0.20 61	0.17 58	0.18 49	0.11 42	0.17 49	0.14 48	0.06 35	0.09 55	0.15 45	0.16 45	0.20 66	0.17 64

MSCF	0.11 30	0.08 20	0.07 26	0.08 29	0.06 24	0.06 15	0.04 7	0.08 18	0.13 59	0.09 21	0.08 17	0.11 24	0.08 46	0.04 16	0.15 42	0.16 35	0.16 40	0.15 46	0.18 49	0.12 51	0.16 44	0.15 59	0.06 35	0.07 28	0.14 31	0.15 38	0.14 24	0.10 15

111111	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.05 4	0.07 36	0.05 5	0.05 25	0.09 31	0.11 41	0.05 3	0.08 17	0.12 34	0.06 28	0.04 16	0.13 23	0.15 29	0.13 19	0.12 23	0.13 17	0.09 20	0.16 44	0.13 39	0.06 35	0.06 15	0.12 18	0.10 7	0.10 6	0.08 3

LG-Stereo_L2	0.19 80	0.15 73	0.11 65	0.09 42	0.10 60	0.08 32	0.06 45	0.31 103	0.16 86	0.41 122	0.16 72	0.30 103	0.09 56	0.11 89	0.19 74	0.24 91	0.31 98	0.21 81	0.31 92	0.14 64	0.32 101	0.23 99	0.06 35	0.09 55	0.22 81	0.16 45	0.23 80	0.22 80

LG-Stereo_L1	0.19 80	0.16 80	0.11 65	0.10 54	0.10 60	0.09 45	0.06 45	0.31 103	0.16 86	0.42 133	0.16 72	0.29 95	0.09 56	0.11 89	0.19 74	0.24 91	0.31 98	0.22 85	0.30 86	0.14 64	0.32 101	0.23 99	0.06 35	0.09 55	0.22 81	0.16 45	0.26 88	0.25 90

MM-Stereo_test1	0.09 9	0.08 20	0.06 9	0.07 22	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.10 31	0.10 32	0.06 9	0.07 4	0.04 3	0.05 27	0.12 13	0.13 14	0.17 45	0.12 23	0.15 35	0.10 31	0.12 16	0.11 23	0.06 35	0.07 28	0.11 10	0.10 7	0.12 15	0.10 15

GREAT-IGEV	0.10 22	0.08 20	0.07 26	0.06 13	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.10 39	0.07 10	0.08 12	0.10 35	0.21 65	0.06 28	0.05 27	0.14 31	0.16 35	0.15 33	0.12 23	0.17 45	0.09 20	0.13 24	0.09 9	0.06 35	0.08 43	0.11 10	0.13 25	0.15 32	0.10 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.09 9	0.06 7	0.06 9	0.05 4	0.05 9	0.08 32	0.03 3	0.12 52	0.12 48	0.12 46	0.12 44	0.13 40	0.05 15	0.07 57	0.14 31	0.16 35	0.14 24	0.11 13	0.10 3	0.09 20	0.12 16	0.11 23	0.06 35	0.06 15	0.10 5	0.11 12	0.08 4	0.10 15

IGEV-Stereo++	0.11 30	0.11 48	0.07 26	0.10 54	0.10 60	0.07 22	0.05 25	0.11 45	0.11 41	0.10 32	0.10 35	0.11 24	0.08 46	0.05 27	0.14 31	0.15 29	0.15 33	0.14 40	0.14 22	0.11 42	0.15 36	0.18 75	0.06 35	0.06 15	0.13 25	0.14 32	0.14 24	0.13 37

RSM++	0.12 44	0.12 58	0.10 58	0.10 54	0.08 46	0.10 55	0.05 25	0.10 39	0.11 41	0.10 32	0.10 35	0.14 46	0.08 46	0.05 27	0.17 57	0.19 64	0.18 52	0.15 46	0.17 45	0.12 51	0.18 54	0.14 48	0.06 35	0.09 55	0.14 31	0.15 38	0.18 56	0.11 24

AEACV	0.13 55	0.17 88	0.09 47	0.12 71	0.11 73	0.09 45	0.05 25	0.10 39	0.06 8	0.12 46	0.11 42	0.11 24	0.06 28	0.08 67	0.17 57	0.17 47	0.22 68	0.17 58	0.24 72	0.12 51	0.19 60	0.13 39	0.06 35	0.09 55	0.15 45	0.17 61	0.15 32	0.13 37

MCSU-Stereo	0.12 44	0.12 58	0.09 47	0.08 29	0.09 55	0.07 22	0.07 63	0.09 31	0.15 74	0.09 21	0.10 35	0.25 80	0.06 28	0.05 27	0.15 42	0.16 35	0.18 52	0.13 34	0.15 35	0.10 31	0.13 24	0.11 23	0.07 57	0.07 28	0.16 55	0.16 45	0.17 48	0.15 54

WQFJA1	0.11 30	0.10 39	0.06 9	0.09 42	0.07 36	0.10 55	0.06 45	0.13 58	0.12 48	0.09 21	0.23 124	0.07 4	0.22 175	0.06 46	0.11 4	0.12 7	0.13 19	0.11 13	0.14 22	0.09 20	0.10 5	0.11 23	0.07 57	0.08 43	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 37

WQFJX1	0.10 22	0.08 20	0.06 9	0.07 22	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.12 52	0.15 74	0.08 12	0.18 86	0.08 9	0.23 184	0.05 27	0.11 4	0.11 4	0.12 13	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.09 4	0.12 33	0.07 57	0.08 43	0.12 18	0.12 18	0.10 6	0.10 15

NLMM1	0.12 44	0.11 48	0.07 26	0.06 13	0.06 24	0.07 22	0.06 45	0.12 52	0.16 86	0.10 32	0.24 130	0.11 24	0.41 280	0.05 27	0.12 13	0.13 14	0.12 13	0.11 13	0.14 22	0.10 31	0.10 5	0.13 39	0.07 57	0.09 55	0.16 55	0.14 32	0.14 24	0.11 24

NLMM	0.11 30	0.10 39	0.06 9	0.09 42	0.07 36	0.10 55	0.06 45	0.13 58	0.12 48	0.09 21	0.23 124	0.07 4	0.22 175	0.06 46	0.11 4	0.12 7	0.13 19	0.11 13	0.14 22	0.09 20	0.10 5	0.11 23	0.07 57	0.08 43	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 37

NLSM3	0.11 30	0.09 30	0.08 38	0.09 42	0.08 46	0.07 22	0.06 45	0.11 45	0.14 66	0.10 32	0.13 55	0.09 16	0.10 62	0.08 67	0.15 42	0.15 29	0.15 33	0.13 34	0.13 17	0.10 31	0.12 16	0.12 33	0.07 57	0.09 55	0.14 31	0.18 69	0.19 61	0.14 51

VIP-Stereo	0.15 66	0.13 64	0.12 78	0.10 54	0.08 46	0.08 32	0.05 25	0.18 72	0.13 59	0.14 66	0.20 106	0.20 63	0.07 38	0.08 67	0.18 68	0.19 64	0.29 89	0.19 71	0.24 72	0.14 64	0.23 72	0.13 39	0.07 57	0.10 66	0.17 61	0.16 45	0.17 48	0.21 77

GASTEREO	0.11 30	0.09 30	0.07 26	0.08 29	0.07 36	0.06 15	0.04 7	0.09 31	0.13 59	0.09 21	0.08 17	0.12 34	0.08 46	0.04 16	0.15 42	0.16 35	0.16 40	0.15 46	0.18 49	0.12 51	0.16 44	0.17 70	0.07 57	0.07 28	0.14 31	0.15 38	0.15 32	0.10 15

MLG-Stereo_test3	0.16 69	0.11 48	0.10 58	0.11 64	0.11 73	0.10 55	0.08 76	0.16 67	0.11 41	0.19 76	0.14 60	0.29 95	0.07 38	0.10 81	0.17 57	0.18 61	0.26 77	0.19 71	0.35 111	0.13 61	0.24 76	0.17 70	0.07 57	0.11 72	0.15 45	0.17 61	0.21 69	0.19 70

MLG-Stereo_test2	0.12 44	0.08 20	0.07 26	0.08 29	0.06 24	0.07 22	0.04 7	0.14 62	0.09 28	0.15 69	0.06 9	0.15 51	0.05 15	0.06 46	0.13 23	0.16 35	0.23 70	0.16 53	0.23 70	0.12 51	0.21 64	0.12 33	0.07 57	0.06 15	0.14 31	0.12 18	0.18 56	0.16 57

MM-Stereo_test2	0.10 22	0.09 30	0.07 26	0.08 29	0.07 36	0.05 5	0.04 7	0.09 31	0.09 28	0.13 59	0.07 15	0.08 9	0.05 15	0.06 46	0.14 31	0.15 29	0.18 52	0.15 46	0.15 35	0.12 51	0.17 49	0.16 67	0.07 57	0.07 28	0.11 10	0.12 18	0.12 15	0.11 24

AIO_rvc	0.18 72	0.18 91	0.11 65	0.15 89	0.14 89	0.12 72	0.09 84	0.27 90	0.16 86	0.26 86	0.12 44	0.23 71	0.08 46	0.13 100	0.17 57	0.19 64	0.25 73	0.17 58	0.28 81	0.14 64	0.32 101	0.26 112	0.07 57	0.11 72	0.20 70	0.17 61	0.19 61	0.16 57

Occ-G	0.13 55	0.14 68	0.10 58	0.11 64	0.08 46	0.10 55	0.05 25	0.08 18	0.09 28	0.08 12	0.18 86	0.14 46	0.06 28	0.07 57	0.18 68	0.19 64	0.19 57	0.17 58	0.21 65	0.14 64	0.17 49	0.13 39	0.07 57	0.11 72	0.13 25	0.13 25	0.17 48	0.13 37

MoCha-V2	0.10 22	0.10 39	0.07 26	0.08 29	0.06 24	0.08 32	0.06 45	0.10 39	0.07 10	0.09 21	0.12 44	0.10 19	0.04 3	0.05 27	0.13 23	0.16 35	0.14 24	0.13 34	0.19 60	0.10 31	0.15 36	0.10 15	0.07 57	0.06 15	0.13 25	0.12 18	0.10 6	0.08 3

MaDis-Stereo	0.19 80	0.14 68	0.13 81	0.08 29	0.07 36	0.08 32	0.07 63	0.17 71	0.12 48	0.26 86	0.13 55	0.28 93	0.09 56	0.06 46	0.20 82	0.24 91	0.31 98	0.26 111	0.32 97	0.15 77	0.31 96	0.19 79	0.07 57	0.12 80	0.28 121	0.31 141	0.31 102	0.37 136

RAFT_CTSACE	0.21 93	0.15 73	0.13 81	0.11 64	0.11 73	0.19 121	0.13 129	0.27 90	0.15 74	0.48 194	0.13 55	0.33 116	0.25 200	0.12 94	0.21 93	0.22 85	0.29 89	0.20 75	0.27 79	0.14 64	0.30 90	0.31 149	0.07 57	0.13 87	0.25 101	0.26 107	0.31 102	0.21 77

RAFT+CT+SA	0.23 105	0.20 104	0.16 112	0.19 121	0.13 85	0.15 90	0.12 120	0.33 110	0.19 107	0.44 154	0.14 60	0.34 120	0.29 228	0.09 75	0.23 99	0.29 140	0.27 80	0.22 85	0.31 92	0.19 106	0.31 96	0.35 179	0.07 57	0.17 123	0.29 123	0.27 113	0.31 102	0.28 102

test_5	0.20 87	0.18 91	0.14 91	0.17 103	0.10 60	0.15 90	0.11 112	0.25 84	0.15 74	0.29 95	0.13 55	0.29 95	0.30 235	0.07 57	0.20 82	0.24 91	0.26 77	0.22 85	0.23 70	0.14 64	0.26 81	0.23 99	0.07 57	0.17 123	0.25 101	0.26 107	0.31 102	0.26 94

RAFT + AFF	0.18 72	0.18 91	0.11 65	0.16 99	0.10 60	0.14 84	0.09 84	0.25 84	0.15 74	0.33 99	0.16 72	0.31 107	0.11 74	0.07 57	0.18 68	0.19 64	0.33 102	0.16 53	0.31 92	0.16 88	0.31 96	0.14 48	0.07 57	0.11 72	0.21 74	0.16 45	0.14 24	0.13 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 80	0.14 68	0.12 78	0.15 89	0.14 89	0.11 65	0.08 76	0.26 86	0.16 86	0.31 97	0.21 113	0.29 95	0.17 126	0.09 75	0.20 82	0.20 75	0.30 93	0.18 66	0.33 101	0.14 64	0.23 72	0.18 75	0.08 76	0.11 72	0.21 74	0.23 90	0.31 102	0.23 85

testmc14	0.11 30	0.11 48	0.08 38	0.08 29	0.06 24	0.08 32	0.04 7	0.09 31	0.08 19	0.09 21	0.09 25	0.23 71	0.05 15	0.03 5	0.14 31	0.17 47	0.14 24	0.13 34	0.14 22	0.11 42	0.13 24	0.09 9	0.08 76	0.08 43	0.14 31	0.17 61	0.14 24	0.13 37

TS	0.19 80	0.16 80	0.14 91	0.13 77	0.12 80	0.14 84	0.08 76	0.30 100	0.15 74	0.14 66	0.23 124	0.25 80	0.11 74	0.11 89	0.20 82	0.21 79	0.21 65	0.21 81	0.29 82	0.16 88	0.26 81	0.24 104	0.08 76	0.12 80	0.26 106	0.22 87	0.30 100	0.32 121

LG-G_1	0.18 72	0.16 80	0.11 65	0.17 103	0.15 95	0.17 106	0.10 102	0.20 76	0.10 31	0.18 72	0.14 60	0.27 86	0.10 62	0.13 100	0.19 74	0.19 64	0.28 82	0.23 92	0.36 117	0.17 91	0.26 81	0.20 86	0.08 76	0.11 72	0.21 74	0.19 75	0.27 91	0.28 102

LG-G	0.18 72	0.16 80	0.11 65	0.17 103	0.15 95	0.17 106	0.10 102	0.20 76	0.10 31	0.18 72	0.14 60	0.27 86	0.10 62	0.13 100	0.19 74	0.19 64	0.28 82	0.23 92	0.36 117	0.17 91	0.26 81	0.20 86	0.08 76	0.11 72	0.21 74	0.19 75	0.27 91	0.28 102

DEFOM-Stereo	0.15 66	0.13 64	0.09 47	0.14 83	0.10 60	0.14 84	0.06 45	0.14 62	0.12 48	0.12 46	0.19 100	0.15 51	0.07 38	0.08 67	0.17 57	0.19 64	0.25 73	0.20 75	0.24 72	0.14 64	0.22 70	0.14 48	0.08 76	0.08 43	0.18 66	0.18 69	0.25 85	0.20 74

IGEV-Stereo+	0.19 80	0.12 58	0.11 65	0.11 64	0.11 73	0.09 45	0.06 45	0.28 93	0.17 93	0.47 183	0.18 86	0.25 80	0.10 62	0.12 94	0.18 68	0.23 88	0.30 93	0.24 99	0.32 97	0.18 98	0.31 96	0.33 166	0.08 76	0.10 66	0.22 81	0.16 45	0.22 71	0.19 70

MIM_Stereo	0.22 98	0.17 88	0.16 112	0.19 121	0.15 95	0.20 128	0.10 102	0.28 93	0.13 59	0.43 143	0.19 100	0.31 107	0.10 62	0.12 94	0.21 93	0.28 120	0.36 118	0.26 111	0.34 104	0.20 115	0.35 118	0.24 104	0.08 76	0.16 110	0.24 94	0.21 80	0.32 111	0.23 85

ProNet	0.09 9	0.09 30	0.09 47	0.07 22	0.05 9	0.09 45	0.08 76	0.08 18	0.04 4	0.06 4	0.17 78	0.06 3	0.04 3	0.05 27	0.14 31	0.14 22	0.15 33	0.13 34	0.13 17	0.09 20	0.14 30	0.08 7	0.08 76	0.07 28	0.11 10	0.10 7	0.10 6	0.08 3

iRaftStereo_RVC	0.18 72	0.15 73	0.11 65	0.10 54	0.10 60	0.12 72	0.06 45	0.26 86	0.11 41	0.27 89	0.25 145	0.24 77	0.11 74	0.09 75	0.18 68	0.20 75	0.29 89	0.22 85	0.26 78	0.15 77	0.30 90	0.23 99	0.08 76	0.12 80	0.21 74	0.21 80	0.27 91	0.19 70

AIO_test	0.20 87	0.19 95	0.13 81	0.21 135	0.17 110	0.12 72	0.10 102	0.28 93	0.20 122	0.27 89	0.15 68	0.27 86	0.11 74	0.14 107	0.18 68	0.21 79	0.25 73	0.18 66	0.29 82	0.14 64	0.35 118	0.32 160	0.09 86	0.12 80	0.25 101	0.22 87	0.22 71	0.15 54

plain	0.21 93	0.17 88	0.14 91	0.14 83	0.11 73	0.16 101	0.09 84	0.30 100	0.12 48	0.41 122	0.14 60	0.26 84	0.10 62	0.07 57	0.24 103	0.26 107	0.35 109	0.28 125	0.34 104	0.17 91	0.26 81	0.21 92	0.09 86	0.15 100	0.25 101	0.25 102	0.27 91	0.34 128

anonymousdsp	0.18 72	0.16 80	0.13 81	0.12 71	0.10 60	0.13 76	0.09 84	0.24 83	0.13 59	0.28 92	0.16 72	0.23 71	0.08 46	0.11 89	0.19 74	0.23 88	0.24 71	0.20 75	0.30 86	0.15 77	0.34 110	0.21 92	0.09 86	0.11 72	0.19 68	0.15 38	0.24 83	0.16 57

TESTraft	0.25 112	0.21 119	0.15 104	0.15 89	0.16 103	0.14 84	0.13 129	0.28 93	0.26 195	0.41 122	0.19 100	0.27 86	0.30 235	0.07 57	0.24 103	0.31 171	0.34 105	0.24 99	0.30 86	0.18 98	0.35 118	0.39 207	0.09 86	0.17 123	0.34 143	0.33 154	0.35 124	0.31 114

AFF-stereo	0.22 98	0.22 126	0.18 136	0.15 89	0.13 85	0.20 128	0.09 84	0.38 128	0.19 107	0.42 133	0.20 106	0.30 103	0.11 74	0.08 67	0.19 74	0.24 91	0.28 82	0.19 71	0.35 111	0.15 77	0.29 88	0.19 79	0.09 86	0.12 80	0.27 111	0.28 126	0.32 111	0.24 88

DFGA-Net	0.19 80	0.20 104	0.11 65	0.16 99	0.11 73	0.13 76	0.11 112	0.28 93	0.14 66	0.26 86	0.17 78	0.25 80	0.12 84	0.10 81	0.21 93	0.25 100	0.28 82	0.22 85	0.29 82	0.15 77	0.24 76	0.20 86	0.10 91	0.14 93	0.22 81	0.21 80	0.23 80	0.22 80

LGtest1	0.18 72	0.14 68	0.13 81	0.13 77	0.13 85	0.11 65	0.07 63	0.20 76	0.15 74	0.18 72	0.17 78	0.21 65	0.10 62	0.10 81	0.20 82	0.21 79	0.30 93	0.23 92	0.34 104	0.18 98	0.30 90	0.22 96	0.10 91	0.12 80	0.21 74	0.19 75	0.27 91	0.25 90

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 107	0.21 119	0.13 81	0.15 89	0.14 89	0.13 76	0.08 76	0.38 128	0.17 93	0.48 194	0.20 106	0.29 95	0.13 86	0.13 100	0.25 114	0.25 100	0.38 127	0.26 111	0.36 117	0.19 106	0.37 136	0.26 112	0.10 91	0.13 87	0.23 88	0.24 95	0.32 111	0.41 161

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 98	0.15 73	0.13 81	0.17 103	0.13 85	0.14 84	0.06 45	0.38 128	0.19 107	0.47 183	0.17 78	0.24 77	0.11 74	0.12 94	0.20 82	0.27 115	0.37 120	0.26 111	0.35 111	0.19 106	0.37 136	0.34 176	0.10 91	0.10 66	0.24 94	0.21 80	0.31 102	0.22 80

MIF-Stereo (partial)	0.21 93	0.16 80	0.15 104	0.13 77	0.12 80	0.16 101	0.08 76	0.28 93	0.19 107	0.30 96	0.18 86	0.21 65	0.12 84	0.10 81	0.24 103	0.26 107	0.35 109	0.27 120	0.30 86	0.17 91	0.30 90	0.20 86	0.10 91	0.16 110	0.27 111	0.23 90	0.27 91	0.27 99

SA	0.30 139	0.27 165	0.17 125	0.18 118	0.17 110	0.24 154	0.10 102	0.47 181	0.26 195	0.54 257	0.20 106	0.46 172	0.14 93	0.12 94	0.30 162	0.30 154	0.41 152	0.30 150	0.40 143	0.23 136	0.37 136	0.37 198	0.10 91	0.20 161	0.41 190	0.38 185	0.49 205	0.37 136

test_4	0.25 112	0.19 95	0.17 125	0.14 83	0.15 95	0.11 65	0.07 63	0.38 128	0.20 122	0.53 247	0.18 86	0.34 120	0.16 114	0.15 115	0.24 103	0.27 115	0.35 109	0.25 106	0.31 92	0.21 121	0.38 148	0.31 149	0.10 91	0.17 123	0.31 133	0.33 154	0.34 121	0.36 133

raft+_RVC	0.25 112	0.22 126	0.17 125	0.19 121	0.18 126	0.18 113	0.13 129	0.38 128	0.19 107	0.46 174	0.30 159	0.34 120	0.16 114	0.13 100	0.25 114	0.26 107	0.33 102	0.27 120	0.37 122	0.19 106	0.36 127	0.26 112	0.10 91	0.15 100	0.30 129	0.29 130	0.36 141	0.30 111

HUF	0.21 93	0.21 119	0.14 91	0.17 103	0.18 126	0.15 90	0.09 84	0.35 115	0.15 74	0.36 106	0.15 68	0.23 71	0.15 105	0.14 107	0.19 74	0.21 79	0.28 82	0.19 71	0.34 104	0.17 91	0.36 127	0.28 126	0.11 99	0.14 93	0.22 81	0.18 69	0.27 91	0.20 74

UniTT-Stereo	0.21 93	0.15 73	0.11 65	0.12 71	0.09 55	0.13 76	0.07 63	0.22 80	0.15 74	0.37 111	0.17 78	0.28 93	0.17 126	0.12 94	0.23 99	0.24 91	0.35 109	0.26 111	0.38 128	0.18 98	0.30 90	0.17 70	0.11 99	0.14 93	0.26 106	0.35 169	0.22 71	0.27 99

4D-IteraStereo	0.28 127	0.20 104	0.18 136	0.26 170	0.16 103	0.17 106	0.11 112	0.46 171	0.24 168	0.53 247	0.27 153	0.41 148	0.17 126	0.13 100	0.27 137	0.29 140	0.41 152	0.34 183	0.42 155	0.26 161	0.43 200	0.32 160	0.11 99	0.16 110	0.29 123	0.30 135	0.40 156	0.30 111

test_3	0.35 178	0.25 146	0.20 151	0.25 159	0.25 183	0.23 149	0.15 150	0.51 220	0.23 159	0.54 257	0.24 130	0.67 265	0.28 222	0.17 133	0.34 201	0.31 171	0.45 192	0.33 175	0.86 273	0.32 215	0.44 209	0.50 283	0.11 99	0.22 179	0.38 165	0.38 185	0.41 163	0.37 136

ARAFT	0.24 107	0.20 104	0.15 104	0.20 130	0.16 103	0.20 128	0.10 102	0.32 106	0.19 107	0.45 161	0.24 130	0.34 120	0.13 86	0.10 81	0.24 103	0.25 100	0.41 152	0.34 183	0.34 104	0.16 88	0.35 118	0.21 92	0.11 99	0.13 87	0.29 123	0.24 95	0.32 111	0.29 106

delet	0.17 71	0.16 80	0.16 112	0.20 130	0.14 89	0.19 121	0.12 120	0.15 66	0.13 59	0.19 76	0.17 78	0.19 62	0.11 74	0.15 115	0.20 82	0.19 64	0.22 68	0.20 75	0.18 49	0.18 98	0.21 64	0.14 48	0.11 99	0.13 87	0.20 70	0.20 79	0.18 56	0.22 80

TDLM	0.16 69	0.19 95	0.14 91	0.15 89	0.17 110	0.15 90	0.11 112	0.16 67	0.14 66	0.12 46	0.22 119	0.17 57	0.14 93	0.10 81	0.17 57	0.18 61	0.21 65	0.20 75	0.18 49	0.14 64	0.19 60	0.13 39	0.11 99	0.15 100	0.17 61	0.16 45	0.18 56	0.18 68

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 202	0.26 159	0.16 112	0.37 228	0.51 295	0.62 299	0.37 256	0.49 196	0.20 122	0.61 310	0.24 130	0.67 265	0.16 114	0.18 143	0.24 103	0.31 171	0.47 210	0.34 183	0.53 200	0.26 161	0.44 209	0.41 220	0.12 106	0.19 152	0.43 203	0.34 162	0.57 248	1.07 310

SGD-Stereo	0.20 87	0.15 73	0.11 65	0.13 77	0.12 80	0.18 113	0.06 45	0.19 75	0.20 122	0.22 81	0.12 44	0.35 125	0.15 105	0.08 67	0.25 114	0.28 120	0.37 120	0.20 75	0.37 122	0.15 77	0.32 101	0.18 75	0.12 106	0.14 93	0.22 81	0.26 107	0.31 102	0.28 102

LL-Strereo2	0.24 107	0.18 91	0.14 91	0.17 103	0.15 95	0.13 76	0.09 84	0.36 117	0.21 134	0.51 226	0.18 86	0.33 116	0.17 126	0.10 81	0.25 114	0.28 120	0.39 134	0.27 120	0.45 167	0.22 127	0.33 107	0.20 86	0.12 106	0.14 93	0.24 94	0.27 113	0.33 119	0.26 94

TestStereo1	0.26 117	0.24 138	0.15 104	0.17 103	0.17 110	0.17 106	0.13 129	0.32 106	0.24 168	0.43 143	0.18 86	0.27 86	0.33 250	0.08 67	0.25 114	0.30 154	0.35 109	0.24 99	0.32 97	0.19 106	0.36 127	0.40 215	0.12 106	0.17 123	0.34 143	0.33 154	0.39 151	0.31 114

raft_robust	0.34 173	0.27 165	0.19 148	0.29 186	0.22 164	0.22 143	0.16 163	0.52 238	0.28 217	0.64 319	0.25 145	0.48 179	0.26 204	0.18 143	0.32 183	0.33 197	0.44 185	0.34 183	0.52 191	0.28 182	0.44 209	0.47 265	0.12 106	0.21 175	0.44 207	0.44 211	0.49 205	0.46 179

SA-5K	0.26 117	0.24 138	0.15 104	0.17 103	0.17 110	0.17 106	0.13 129	0.32 106	0.24 168	0.43 143	0.18 86	0.27 86	0.33 250	0.08 67	0.25 114	0.30 154	0.35 109	0.24 99	0.32 97	0.19 106	0.36 127	0.40 215	0.12 106	0.17 123	0.34 143	0.33 154	0.39 151	0.31 114

IPLG	0.30 139	0.28 172	0.24 196	0.22 142	0.20 146	0.25 163	0.15 150	0.45 162	0.19 107	0.45 161	0.28 154	0.45 165	0.18 136	0.23 231	0.33 188	0.29 140	0.43 170	0.35 199	0.40 143	0.28 182	0.35 118	0.44 240	0.12 106	0.20 161	0.35 151	0.36 175	0.37 143	0.37 136

AASNet	0.20 87	0.22 126	0.15 104	0.21 135	0.18 126	0.24 154	0.17 168	0.23 81	0.14 66	0.22 81	0.26 148	0.21 65	0.13 86	0.16 125	0.20 82	0.22 85	0.28 82	0.23 92	0.24 72	0.19 106	0.23 72	0.19 79	0.12 106	0.16 110	0.23 88	0.21 80	0.22 71	0.19 70

GMOStereo	0.30 139	0.23 130	0.16 112	0.19 121	0.18 126	0.21 136	0.13 129	0.46 171	0.25 180	0.56 284	0.24 130	0.43 152	0.26 204	0.16 125	0.27 137	0.28 120	0.40 139	0.29 134	0.44 162	0.23 136	0.42 185	0.45 247	0.12 106	0.16 110	0.42 196	0.38 185	0.48 191	0.31 114

error version	0.30 139	0.23 130	0.16 112	0.19 121	0.18 126	0.21 136	0.13 129	0.46 171	0.25 180	0.56 284	0.24 130	0.43 152	0.26 204	0.16 125	0.27 137	0.28 120	0.40 139	0.29 134	0.44 162	0.23 136	0.42 185	0.45 247	0.12 106	0.16 110	0.42 196	0.38 185	0.48 191	0.31 114

test-v	0.30 139	0.23 130	0.16 112	0.19 121	0.18 126	0.21 136	0.13 129	0.46 171	0.25 180	0.56 284	0.24 130	0.43 152	0.26 204	0.16 125	0.27 137	0.28 120	0.40 139	0.29 134	0.44 162	0.23 136	0.42 185	0.45 247	0.12 106	0.16 110	0.42 196	0.38 185	0.48 191	0.31 114

test-3	0.33 166	0.25 146	0.20 151	0.25 159	0.25 183	0.24 154	0.15 150	0.50 205	0.21 134	0.51 226	0.24 130	0.63 258	0.24 191	0.17 133	0.34 201	0.29 140	0.45 192	0.31 157	0.84 269	0.30 200	0.41 177	0.42 227	0.12 106	0.20 161	0.31 133	0.27 113	0.41 163	0.38 146

test_1	0.33 166	0.25 146	0.20 151	0.25 159	0.25 183	0.24 154	0.15 150	0.50 205	0.21 134	0.51 226	0.24 130	0.64 260	0.24 191	0.16 125	0.34 201	0.29 140	0.45 192	0.31 157	0.85 271	0.30 200	0.41 177	0.42 227	0.12 106	0.20 161	0.31 133	0.27 113	0.41 163	0.38 146

test-2	0.30 139	0.23 130	0.16 112	0.19 121	0.18 126	0.21 136	0.13 129	0.46 171	0.25 180	0.56 284	0.24 130	0.43 152	0.26 204	0.16 125	0.27 137	0.28 120	0.40 139	0.29 134	0.44 162	0.23 136	0.42 185	0.45 247	0.12 106	0.16 110	0.42 196	0.38 185	0.48 191	0.31 114

rafts_anoy	0.29 131	0.30 192	0.23 186	0.22 142	0.24 178	0.23 149	0.14 139	0.44 155	0.18 103	0.44 154	0.34 172	0.40 144	0.16 114	0.14 107	0.33 188	0.30 154	0.40 139	0.37 222	0.40 143	0.25 150	0.38 148	0.29 136	0.12 106	0.20 161	0.38 165	0.33 154	0.35 124	0.41 161

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 112	0.24 138	0.21 163	0.17 103	0.15 95	0.18 113	0.10 102	0.47 181	0.19 107	0.43 143	0.22 119	0.39 138	0.13 86	0.10 81	0.23 99	0.25 100	0.32 101	0.21 81	0.39 133	0.18 98	0.34 110	0.23 99	0.12 106	0.17 123	0.35 151	0.27 113	0.34 121	0.33 123

MMNet	0.20 87	0.20 104	0.17 125	0.21 135	0.17 110	0.20 128	0.14 139	0.23 81	0.16 86	0.19 76	0.20 106	0.27 86	0.11 74	0.22 210	0.21 93	0.21 79	0.27 80	0.24 99	0.29 82	0.18 98	0.23 72	0.15 59	0.12 106	0.15 100	0.23 88	0.23 90	0.22 71	0.25 90

small-0shot	0.26 117	0.15 73	0.13 81	0.12 71	0.17 110	0.16 101	0.09 84	0.42 143	0.22 151	0.43 143	0.19 100	0.36 130	0.19 144	0.19 162	0.25 114	0.30 154	0.38 127	0.32 169	0.36 117	0.18 98	0.37 136	0.34 176	0.13 123	0.16 110	0.34 143	0.28 126	0.30 100	0.40 158

castereo++	0.31 148	0.23 130	0.18 136	0.32 203	0.17 110	0.16 101	0.13 129	0.50 205	0.25 180	0.55 274	0.24 130	0.59 246	0.16 114	0.16 125	0.25 114	0.29 140	0.46 204	0.30 150	0.45 167	0.25 150	0.47 233	0.41 220	0.13 123	0.22 179	0.35 151	0.37 182	0.49 205	0.36 133

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 276	0.31 203	0.75 336	0.59 294	0.31 237	0.67 309	0.41 269	0.55 262	0.30 234	0.58 300	0.59 293	0.66 262	0.21 162	0.22 210	0.47 268	0.54 316	0.55 281	0.50 300	0.98 294	0.47 290	0.51 254	0.47 265	0.13 123	0.26 226	0.70 301	0.88 320	0.68 280	1.17 313

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 139	0.22 126	0.21 163	0.23 152	0.18 126	0.19 121	0.12 120	0.44 155	0.35 259	0.43 143	0.40 211	0.40 144	0.21 162	0.18 143	0.32 183	0.29 140	0.42 161	0.31 157	0.37 122	0.27 174	0.35 118	0.33 166	0.13 123	0.18 136	0.37 159	0.51 236	0.31 102	0.47 188

anonymousdsp2	0.26 117	0.28 172	0.18 136	0.19 121	0.16 103	0.21 136	0.14 139	0.37 122	0.19 107	0.38 116	0.22 119	0.36 130	0.16 114	0.14 107	0.22 98	0.26 107	0.36 118	0.25 106	0.56 211	0.21 121	0.37 136	0.31 149	0.13 123	0.18 136	0.31 133	0.25 102	0.38 147	0.29 106

CIPLG	0.29 131	0.26 159	0.17 125	0.22 142	0.17 110	0.24 154	0.14 139	0.50 205	0.17 93	0.46 174	0.37 190	0.45 165	0.22 175	0.25 247	0.30 162	0.30 154	0.43 170	0.29 134	0.39 133	0.28 182	0.40 163	0.28 126	0.13 123	0.18 136	0.31 133	0.25 102	0.32 111	0.29 106

IPLGR_C	0.29 131	0.26 159	0.17 125	0.22 142	0.17 110	0.24 154	0.14 139	0.50 205	0.17 93	0.46 174	0.37 190	0.45 165	0.24 191	0.25 247	0.30 162	0.30 154	0.43 170	0.30 150	0.39 133	0.28 182	0.40 163	0.28 126	0.13 123	0.17 123	0.31 133	0.26 107	0.32 111	0.30 111

ACRE	0.29 131	0.26 159	0.17 125	0.22 142	0.17 110	0.24 154	0.14 139	0.50 205	0.17 93	0.46 174	0.37 190	0.45 165	0.23 184	0.25 247	0.30 162	0.30 154	0.43 170	0.29 134	0.39 133	0.29 193	0.40 163	0.27 118	0.13 123	0.18 136	0.30 129	0.26 107	0.32 111	0.29 106

TRStereo	0.46 246	0.42 269	0.77 337	0.38 236	0.24 178	0.79 315	0.37 256	0.50 205	0.23 159	0.51 226	0.33 167	0.67 265	0.14 93	0.19 162	0.34 201	0.41 261	0.48 223	0.35 199	0.55 206	0.36 234	0.51 254	0.46 255	0.13 123	0.19 152	0.57 268	0.62 272	1.22 344	0.79 278

CREStereo++_RVC	0.32 155	0.25 146	0.18 136	0.23 152	0.25 183	0.22 143	0.15 150	0.45 162	0.26 195	0.48 194	0.28 154	0.48 179	0.44 285	0.18 143	0.26 125	0.30 154	0.47 210	0.25 106	0.38 128	0.23 136	0.41 177	0.30 139	0.13 123	0.24 202	0.40 184	0.32 146	0.51 220	0.52 210
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	0.30 139	0.31 203	0.21 163	0.28 182	0.23 171	0.22 143	0.15 150	0.45 162	0.19 107	0.48 194	0.30 159	0.44 158	0.19 144	0.14 107	0.33 188	0.30 154	0.44 185	0.38 232	0.39 133	0.25 150	0.41 177	0.26 112	0.13 123	0.21 175	0.40 184	0.33 154	0.35 124	0.38 146

CVANet_RVC	0.22 98	0.29 185	0.21 163	0.29 186	0.22 164	0.25 163	0.15 150	0.27 90	0.16 86	0.24 84	0.34 172	0.23 71	0.19 144	0.14 107	0.20 82	0.22 85	0.25 73	0.24 99	0.24 72	0.17 91	0.24 76	0.17 70	0.13 123	0.18 136	0.23 88	0.19 75	0.22 71	0.23 85

DNSM	0.37 188	0.45 279	0.23 186	0.25 159	0.21 154	0.47 264	0.15 150	0.51 220	0.23 159	0.48 194	0.23 124	0.71 277	0.15 105	0.19 162	0.76 329	0.32 185	0.50 249	0.32 169	0.56 211	0.32 215	0.52 261	0.36 191	0.14 135	0.19 152	0.44 207	0.34 162	0.53 233	0.56 224

DF_test	0.25 112	0.20 104	0.22 176	0.09 42	0.15 95	0.16 101	0.07 63	0.41 138	0.17 93	0.44 154	0.14 60	0.46 172	0.15 105	0.19 162	0.27 137	0.28 120	0.41 152	0.23 92	0.35 111	0.20 115	0.38 148	0.28 126	0.14 135	0.19 152	0.27 111	0.30 135	0.29 99	0.26 94

anonymous	0.27 122	0.19 95	0.14 91	0.12 71	0.18 126	0.17 106	0.10 102	0.40 135	0.19 107	0.47 183	0.17 78	0.44 158	0.20 151	0.18 143	0.28 147	0.30 154	0.40 139	0.31 157	0.42 155	0.22 127	0.38 148	0.36 191	0.14 135	0.20 161	0.37 159	0.24 95	0.42 170	0.42 165

YMNet	0.22 98	0.21 119	0.17 125	0.21 135	0.17 110	0.20 128	0.17 168	0.26 86	0.24 168	0.18 72	0.15 68	0.31 107	0.17 126	0.21 198	0.24 103	0.24 91	0.26 77	0.22 85	0.30 86	0.15 77	0.26 81	0.22 96	0.14 135	0.14 93	0.26 106	0.23 90	0.27 91	0.26 94

castereo	0.32 155	0.23 130	0.18 136	0.26 170	0.20 146	0.22 143	0.14 139	0.48 189	0.25 180	0.54 257	0.30 159	0.52 201	0.16 114	0.15 115	0.27 137	0.31 171	0.48 223	0.29 134	0.52 191	0.26 161	0.48 237	0.39 207	0.14 135	0.18 136	0.40 184	0.39 196	0.38 147	0.44 173

test_for_model	0.52 270	0.20 104	0.14 91	0.17 103	0.19 137	0.15 90	0.09 84	0.42 143	0.21 134	0.50 210	0.18 86	0.51 191	0.14 93	0.15 115	0.26 125	0.28 120	6.97 388	0.29 134	0.45 167	0.26 161	0.44 209	0.35 179	0.14 135	0.15 100	0.27 111	0.27 113	0.35 124	0.37 136

trnet	0.31 148	0.28 172	0.22 176	0.25 159	0.20 146	0.21 136	0.12 120	0.49 196	0.20 122	0.52 236	0.24 130	0.55 216	0.22 175	0.20 179	0.28 147	0.32 185	0.48 223	0.26 111	0.41 150	0.22 127	0.45 221	0.30 139	0.14 135	0.21 175	0.38 165	0.35 169	0.49 205	0.53 214

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 270	0.20 104	0.14 91	0.17 103	0.19 137	0.15 90	0.09 84	0.42 143	0.21 134	0.50 210	0.18 86	0.51 191	0.14 93	0.15 115	0.26 125	0.28 120	6.97 388	0.29 134	0.45 167	0.26 161	0.44 209	0.35 179	0.14 135	0.15 100	0.27 111	0.27 113	0.35 124	0.37 136

MGS-Stereo	0.24 107	0.23 130	0.16 112	0.16 99	0.14 89	0.14 84	0.10 102	0.34 113	0.14 66	0.28 92	0.20 106	0.24 77	0.13 86	0.17 133	0.25 114	0.26 107	0.40 139	0.34 183	0.39 133	0.25 150	0.36 127	0.25 108	0.14 135	0.17 123	0.26 106	0.24 95	0.35 124	0.34 128

AE-Stereo	0.38 191	0.32 215	0.23 186	0.34 217	0.25 183	0.29 179	0.16 163	0.49 196	0.24 168	0.55 274	0.22 119	0.67 265	0.23 184	0.19 162	0.33 188	0.35 218	0.52 264	0.41 261	0.59 223	0.37 239	0.50 249	0.50 283	0.14 135	0.30 248	0.51 247	0.46 216	0.55 241	0.48 195

testlalala	0.52 270	0.20 104	0.14 91	0.17 103	0.19 137	0.15 90	0.09 84	0.42 143	0.21 134	0.50 210	0.18 86	0.51 191	0.14 93	0.15 115	0.26 125	0.28 120	6.97 388	0.29 134	0.45 167	0.26 161	0.44 209	0.35 179	0.14 135	0.15 100	0.27 111	0.27 113	0.35 124	0.37 136

GCAPDPT-zeroshot	0.52 270	0.20 104	0.14 91	0.17 103	0.19 137	0.15 90	0.09 84	0.42 143	0.21 134	0.50 210	0.18 86	0.51 191	0.14 93	0.15 115	0.26 125	0.28 120	6.97 388	0.29 134	0.45 167	0.26 161	0.44 209	0.35 179	0.14 135	0.15 100	0.27 111	0.27 113	0.35 124	0.37 136

GCAP-Stereo	0.52 270	0.20 104	0.14 91	0.17 103	0.19 137	0.15 90	0.09 84	0.42 143	0.21 134	0.50 210	0.18 86	0.51 191	0.14 93	0.15 115	0.26 125	0.28 120	6.97 388	0.29 134	0.45 167	0.26 161	0.44 209	0.35 179	0.14 135	0.15 100	0.27 111	0.27 113	0.35 124	0.37 136

EGLCR-Stereo	0.32 155	0.28 172	0.18 136	0.24 154	0.25 183	0.33 203	0.11 112	0.48 189	0.20 122	0.49 204	0.19 100	0.49 183	0.15 105	0.17 133	0.24 103	0.28 120	0.45 192	0.31 157	0.45 167	0.25 150	0.49 242	0.41 220	0.14 135	0.18 136	0.34 143	0.31 141	0.74 300	0.57 229

Sa-1000	0.32 155	0.29 185	0.17 125	0.20 130	0.20 146	0.23 149	0.10 102	0.49 196	0.28 217	0.55 274	0.26 148	0.46 172	0.17 126	0.20 179	0.31 172	0.31 171	0.45 192	0.33 175	0.50 186	0.22 127	0.41 177	0.43 234	0.14 135	0.20 161	0.42 196	0.41 202	0.51 220	0.40 158

MIPNet	0.35 178	0.32 215	0.24 196	0.26 170	0.23 171	0.27 172	0.15 150	0.50 205	0.20 122	0.45 161	0.37 190	0.52 201	0.29 228	0.22 210	0.35 210	0.33 197	0.46 204	0.37 222	0.51 189	0.37 239	0.36 127	0.44 240	0.14 135	0.19 152	0.46 214	0.51 236	0.42 170	0.51 204

IPLGR	0.38 191	0.41 266	0.25 207	0.35 223	0.32 241	0.28 177	0.18 177	0.50 205	0.27 205	0.48 194	0.48 254	0.52 201	0.25 200	0.22 210	0.37 218	0.31 171	0.42 161	0.39 245	0.63 233	0.38 246	0.40 163	0.48 270	0.14 135	0.22 179	0.48 231	0.47 219	0.48 191	0.46 179

AnonymousM	0.28 127	0.19 95	0.14 91	0.18 118	0.17 110	0.15 90	0.11 112	0.42 143	0.17 93	0.47 183	0.28 154	0.35 125	0.11 74	0.15 115	0.27 137	0.31 171	0.45 192	0.28 125	0.39 133	0.19 106	0.44 209	0.26 112	0.14 135	0.16 110	0.24 94	0.30 135	0.48 191	0.67 258

cross-raft	0.42 225	0.32 215	0.22 176	0.32 203	0.26 195	0.32 199	0.19 185	0.54 252	0.27 205	0.55 274	0.39 208	0.58 236	0.20 151	0.20 179	0.36 216	0.48 292	0.51 256	0.37 222	1.06 302	0.44 278	0.56 284	0.59 313	0.14 135	0.25 215	0.57 268	0.54 248	0.59 254	0.59 234

raftrobust	0.31 148	0.25 146	0.21 163	0.22 142	0.21 154	0.19 121	0.14 139	0.49 196	0.18 103	0.54 257	0.34 172	0.44 158	0.18 136	0.16 125	0.35 210	0.31 171	0.42 161	0.32 169	0.42 155	0.29 193	0.41 177	0.31 149	0.14 135	0.17 123	0.41 190	0.38 185	0.38 147	0.38 146

XX-Stereo	8.90 385	0.24 138	0.17 125	0.40 247	0.21 154	0.44 256	0.17 168	0.55 262	0.23 159	0.52 236	0.45 242	0.58 236	0.16 114	0.20 179	0.40 232	0.47 286	0.49 232	0.37 222	0.63 233	0.38 246	0.48 237	0.38 206	0.14 135	0.20 161	229.91 405	0.56 254	0.60 260	0.99 305

EAI-Stereo	0.43 231	0.30 192	0.21 163	0.36 224	0.30 232	0.44 256	0.39 265	0.57 276	0.28 217	0.51 226	0.34 172	0.58 236	0.18 136	0.19 162	0.48 273	0.47 286	0.49 232	0.36 205	0.97 290	0.46 286	0.47 233	0.46 255	0.14 135	0.23 189	0.55 263	0.44 211	0.65 274	0.71 265

RASNet	0.31 148	0.32 215	0.30 227	0.27 176	0.24 178	0.26 169	0.20 195	0.46 171	0.26 195	0.41 122	0.33 167	0.40 144	0.25 200	0.20 179	0.25 114	0.28 120	0.38 127	0.30 150	0.34 104	0.21 121	0.40 163	0.29 136	0.14 135	0.30 248	0.33 142	0.34 162	0.49 205	0.47 188

DNS	0.36 183	0.43 276	0.22 176	0.24 154	0.19 137	0.42 248	0.15 150	0.50 205	0.22 151	0.47 183	0.22 119	0.71 277	0.15 105	0.18 143	0.76 329	0.32 185	0.49 232	0.31 157	0.52 191	0.32 215	0.51 254	0.36 191	0.15 158	0.17 123	0.39 174	0.32 146	0.47 185	0.51 204

IGEV-FE	0.50 261	0.33 226	0.81 341	0.76 312	0.36 254	0.38 230	0.47 277	0.58 281	0.27 205	0.54 257	0.54 278	0.61 253	0.18 136	0.22 210	0.34 201	0.47 286	0.50 249	0.34 183	0.91 280	0.43 270	0.56 284	0.49 276	0.15 158	0.24 202	0.80 323	0.68 288	0.69 283	0.77 273

IGEV_Zeroshot_test	0.50 261	0.33 226	0.81 341	0.76 312	0.36 254	0.38 230	0.47 277	0.58 281	0.27 205	0.53 247	0.55 281	0.60 251	0.18 136	0.22 210	0.34 201	0.47 286	0.50 249	0.34 183	0.92 282	0.43 270	0.56 284	0.50 283	0.15 158	0.24 202	0.80 323	0.68 288	0.69 283	0.77 273

DLNR_Zeroshot_test	15.27 392	56.75 404	0.73 335	77.82 403	0.28 217	0.40 237	71.42 403	0.57 276	0.22 151	0.55 274	0.36 184	0.58 236	0.18 136	4.39 393	79.54 404	81.74 404	15.51 394	11.63 391	5.39 361	0.34 226	0.61 309	0.49 276	0.15 158	0.29 244	0.59 276	0.50 230	0.69 283	0.64 249

CASnet	0.30 139	0.26 159	0.18 136	0.22 142	0.20 146	0.27 172	0.12 120	0.48 189	0.24 168	0.54 257	0.35 177	0.55 216	0.21 162	0.19 162	0.27 137	0.25 100	0.37 120	0.23 92	0.54 203	0.20 115	0.42 185	0.31 149	0.15 158	0.18 136	0.30 129	0.27 113	0.40 156	0.42 165
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.29 131	0.25 146	0.22 176	0.15 89	0.19 137	0.18 113	0.12 120	0.37 122	0.21 134	0.42 133	0.38 198	0.32 112	0.20 151	0.18 143	0.31 172	0.27 115	0.34 105	0.28 125	0.43 158	0.21 121	0.42 185	0.33 166	0.15 158	0.23 189	0.48 231	0.34 162	0.41 163	0.46 179

tt_ll	0.29 131	0.25 146	0.22 176	0.15 89	0.19 137	0.18 113	0.12 120	0.37 122	0.21 134	0.42 133	0.38 198	0.32 112	0.20 151	0.18 143	0.31 172	0.27 115	0.34 105	0.28 125	0.43 158	0.21 121	0.42 185	0.33 166	0.15 158	0.23 189	0.48 231	0.34 162	0.41 163	0.46 179

iRaft-Stereo_20w	0.51 266	0.32 215	0.83 343	0.81 318	0.32 241	0.47 264	0.31 244	0.55 262	0.28 217	0.54 257	0.46 248	0.59 246	0.14 93	0.22 210	0.41 241	0.39 244	0.49 232	0.33 175	0.88 276	0.43 270	0.49 242	0.39 207	0.15 158	0.18 136	0.72 309	0.88 320	1.07 334	1.22 319

s12784h	0.39 202	0.35 234	0.25 207	0.46 263	0.29 222	0.25 163	0.18 177	0.49 196	0.22 151	0.51 226	0.34 172	0.62 254	0.32 245	0.21 198	0.27 137	0.28 120	0.48 223	0.29 134	0.52 191	0.23 136	0.51 254	0.30 139	0.15 158	0.23 189	0.51 247	0.52 239	0.70 289	1.14 311

RALAANet	0.29 131	0.31 203	0.23 186	0.22 142	0.21 154	0.23 149	0.16 163	0.38 128	0.19 107	0.33 99	0.38 198	0.35 125	0.18 136	0.15 115	0.33 188	0.29 140	0.38 127	0.37 222	0.48 183	0.27 174	0.36 127	0.29 136	0.15 158	0.20 161	0.34 143	0.30 135	0.35 124	0.35 131

CREStereo	0.32 155	0.27 165	0.22 176	0.25 159	0.20 146	0.22 143	0.12 120	0.49 196	0.20 122	0.50 210	0.24 130	0.54 210	0.22 175	0.20 179	0.29 154	0.33 197	0.49 232	0.26 111	0.41 150	0.22 127	0.46 227	0.30 139	0.15 158	0.21 175	0.39 174	0.34 162	0.48 191	0.52 210
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
CCAANet	0.22 98	0.20 104	0.23 186	0.20 130	0.18 126	0.19 121	0.19 185	0.21 79	0.24 168	0.19 76	0.23 124	0.35 125	0.19 144	0.14 107	0.29 154	0.27 115	0.28 82	0.24 99	0.21 65	0.17 91	0.30 90	0.19 79	0.15 158	0.13 87	0.25 101	0.23 90	0.25 85	0.33 123

WQFJA1++	11.74 389	0.25 146	0.19 148	105.43 404	0.22 164	101.87 404	100.92 404	0.47 181	0.21 134	0.43 143	0.35 177	0.71 277	0.43 284	0.18 143	0.26 125	0.33 197	0.43 170	0.30 150	0.71 247	0.22 127	0.42 185	0.36 191	0.16 170	0.15 100	0.41 190	0.35 169	0.63 269	0.66 257

DDF-Stereo	0.57 286	0.28 172	0.16 112	2.12 350	0.35 252	3.65 377	0.55 305	0.55 262	0.22 151	0.52 236	0.33 167	0.84 292	0.31 241	0.21 198	0.28 147	0.32 185	0.49 232	0.33 175	0.73 251	0.28 182	0.53 268	0.44 240	0.16 170	0.19 152	0.35 151	0.31 141	0.48 191	0.49 198

zero-FE	3.48 368	0.27 165	0.16 112	17.31 396	0.30 232	65.22 403	0.79 331	0.55 262	0.23 159	0.51 226	0.40 211	1.20 316	0.36 261	0.21 198	0.29 154	0.32 185	0.50 249	0.34 183	1.61 319	0.28 182	0.58 297	0.44 240	0.16 170	0.19 152	0.34 143	0.31 141	0.49 205	0.51 204

S2M2_XL	0.27 122	0.20 104	0.20 151	0.15 89	0.16 103	0.19 121	0.18 177	0.48 189	0.21 134	0.43 143	0.21 113	0.43 152	0.14 93	0.17 133	0.26 125	0.26 107	0.47 210	0.23 92	0.35 111	0.21 121	0.40 163	0.24 104	0.16 170	0.18 136	0.29 123	0.25 102	0.33 119	0.38 146
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.38 191	0.29 185	0.31 237	0.30 191	0.21 154	0.31 191	0.22 204	0.54 252	0.26 195	0.53 247	0.61 299	0.55 216	0.23 184	0.21 198	0.24 103	0.34 210	0.43 170	0.33 175	0.79 259	0.25 150	0.42 185	0.42 227	0.16 170	0.24 202	0.39 174	0.43 208	0.53 233	0.63 245

FLISNet	0.38 191	0.29 185	0.31 237	0.30 191	0.21 154	0.31 191	0.22 204	0.54 252	0.26 195	0.53 247	0.61 299	0.55 216	0.23 184	0.21 198	0.24 103	0.34 210	0.43 170	0.33 175	0.79 259	0.25 150	0.42 185	0.42 227	0.16 170	0.24 202	0.39 174	0.43 208	0.53 233	0.63 245

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 374	0.38 253	0.80 340	0.54 284	0.45 280	0.81 318	0.59 310	0.59 291	0.42 280	0.58 300	0.56 285	0.66 262	0.21 162	0.23 231	0.50 278	0.67 344	0.55 281	0.44 276	94.83 401	0.38 246	0.53 268	0.44 240	0.16 170	0.22 179	0.72 309	0.85 316	0.71 291	1.22 319

MSKI-zero shot	0.46 246	0.28 172	0.20 151	0.31 194	0.27 204	0.33 203	0.24 219	0.56 269	0.24 168	0.53 247	0.40 211	0.55 216	0.21 162	0.19 162	0.33 188	0.42 268	0.51 256	0.36 205	1.37 312	0.41 258	0.52 261	0.47 265	0.16 170	0.23 189	0.49 238	1.13 345	0.80 308	0.78 276

RAFT-Test	0.43 231	0.31 203	0.21 163	0.37 228	0.26 195	0.35 216	0.22 204	0.53 245	0.24 168	0.53 247	0.46 248	0.54 210	0.22 175	0.20 179	0.37 218	0.51 307	0.51 256	0.37 222	1.04 297	0.48 293	0.55 280	0.50 283	0.16 170	0.23 189	0.56 266	0.51 236	0.62 266	0.65 254

CAS	0.27 122	0.21 119	0.17 125	0.21 135	0.17 110	0.18 113	0.09 84	0.33 110	0.20 122	0.33 99	0.38 198	0.29 95	0.19 144	0.17 133	0.28 147	0.26 107	0.37 120	0.26 111	0.38 128	0.20 115	0.29 88	0.27 118	0.16 170	0.18 136	0.36 156	0.36 175	0.40 156	0.55 220

HCRNet	0.24 107	0.30 192	0.15 104	0.34 217	0.15 95	0.25 163	0.15 150	0.30 100	0.14 66	0.69 332	0.32 164	0.39 138	0.14 93	0.17 133	0.20 82	0.20 75	0.30 93	0.22 85	0.33 101	0.15 77	0.24 76	0.15 59	0.16 170	0.12 80	0.20 70	0.24 95	0.24 83	0.22 80

PMTNet	0.33 166	0.28 172	0.20 151	0.26 170	0.22 164	0.20 128	0.19 185	0.45 162	0.21 134	0.50 210	0.24 130	0.52 201	0.15 105	0.18 143	0.31 172	0.33 197	0.47 210	0.28 125	0.55 206	0.25 150	0.46 227	0.27 118	0.16 170	0.16 110	0.46 214	0.37 182	0.48 191	0.64 249

GANet	0.22 98	0.20 104	0.20 151	0.22 142	0.23 171	0.24 154	0.19 185	0.31 103	0.17 93	0.24 84	0.21 113	0.29 95	0.14 93	0.14 107	0.21 93	0.24 91	0.29 89	0.31 157	0.24 72	0.15 77	0.24 76	0.19 79	0.16 170	0.17 123	0.23 88	0.21 80	0.26 88	0.24 88

AANet_RVC	0.20 87	0.19 95	0.18 136	0.14 83	0.17 110	0.12 72	0.12 120	0.18 72	0.19 107	0.15 69	0.21 113	0.18 60	0.15 105	0.13 100	0.26 125	0.23 88	0.24 71	0.26 111	0.22 67	0.22 127	0.20 63	0.19 79	0.16 170	0.16 110	0.26 106	0.26 107	0.26 88	0.34 128

HITNet	0.28 127	0.27 165	0.21 163	0.22 142	0.21 154	0.22 143	0.15 150	0.41 138	0.22 151	0.50 210	0.35 177	0.44 158	0.21 162	0.17 133	0.26 125	0.24 91	0.33 102	0.31 157	0.31 92	0.19 106	0.32 101	0.28 126	0.16 170	0.18 136	0.31 133	0.28 126	0.44 177	0.42 165
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	0.42 225	0.30 192	0.20 151	0.31 194	0.20 146	0.37 225	0.19 185	0.53 245	0.23 159	0.51 226	0.36 184	0.69 274	0.16 114	0.18 143	0.33 188	0.40 251	0.47 210	0.37 222	1.61 319	0.36 234	0.50 249	0.43 234	0.17 185	0.20 161	0.42 196	0.38 185	0.67 278	0.73 269

DepthFocus	0.26 117	0.19 95	0.13 81	0.16 99	0.14 89	0.19 121	0.09 84	0.41 138	0.19 107	0.42 133	0.18 86	0.35 125	0.13 86	0.20 179	0.24 103	0.29 140	0.43 170	0.25 106	0.43 158	0.24 145	0.39 158	0.25 108	0.17 185	0.16 110	0.24 94	0.25 102	0.35 124	0.45 176

gcap_with_dpt	0.40 206	0.30 192	0.20 151	0.55 288	0.29 222	0.35 216	0.19 185	0.53 245	0.28 217	0.56 284	0.36 184	0.80 288	0.29 228	0.25 247	0.29 154	0.35 218	0.49 232	0.38 232	0.52 191	0.31 207	0.50 249	0.46 255	0.17 185	0.26 226	0.46 214	0.36 175	0.55 241	0.74 271

GCAP-BAT	0.40 206	0.30 192	0.20 151	0.55 288	0.29 222	0.35 216	0.19 185	0.53 245	0.28 217	0.56 284	0.36 184	0.80 288	0.29 228	0.25 247	0.29 154	0.35 218	0.49 232	0.38 232	0.52 191	0.31 207	0.50 249	0.46 255	0.17 185	0.26 226	0.46 214	0.36 175	0.55 241	0.74 271

MyStereo04	0.43 231	0.39 261	0.40 271	0.34 217	0.31 237	0.26 169	0.22 204	0.51 220	0.37 269	0.50 210	0.37 190	0.55 216	0.28 222	0.17 133	0.50 278	0.39 244	0.44 185	0.39 245	1.11 305	0.40 255	0.48 237	0.44 240	0.17 185	0.31 258	0.53 253	0.61 271	0.65 274	0.51 204

EKT-Stereo	0.47 251	0.38 253	0.27 216	0.50 273	0.33 246	0.49 270	0.51 291	0.51 220	0.23 159	0.50 210	0.41 216	0.56 222	0.24 191	0.22 210	0.43 251	0.51 307	0.54 278	0.52 311	0.89 277	0.40 255	0.65 319	0.56 305	0.17 185	0.25 215	0.72 309	0.63 275	0.64 271	0.56 224

Any-RAFT	0.43 231	0.27 165	0.51 299	0.37 228	0.28 217	0.31 191	0.21 196	0.50 205	0.26 195	0.48 194	0.54 278	0.57 230	0.19 144	0.19 162	0.33 188	0.37 233	0.49 232	0.34 183	0.83 266	0.33 223	0.53 268	0.42 227	0.17 185	0.23 189	0.70 301	0.84 314	0.50 214	0.89 298

HH	0.43 231	0.21 119	0.55 308	0.33 209	0.26 195	0.40 237	0.29 237	0.52 238	0.27 205	0.54 257	0.26 148	0.57 230	0.17 126	0.22 210	0.33 188	0.46 279	0.49 232	0.40 253	0.92 282	0.42 264	0.63 311	0.49 276	0.17 185	0.25 215	0.47 220	0.60 268	0.64 271	0.82 289

HanStereo	0.43 231	0.21 119	0.55 308	0.33 209	0.26 195	0.40 237	0.29 237	0.52 238	0.27 205	0.54 257	0.26 148	0.57 230	0.17 126	0.22 210	0.33 188	0.46 279	0.49 232	0.40 253	0.92 282	0.42 264	0.63 311	0.49 276	0.17 185	0.25 215	0.47 220	0.60 268	0.64 271	0.82 289

iinet-f	0.34 173	0.26 159	0.24 196	0.24 154	0.18 126	0.35 216	0.16 163	0.33 110	0.21 134	0.42 133	0.73 317	0.44 158	0.35 257	0.18 143	0.30 162	0.34 210	0.43 170	0.28 125	0.86 273	0.33 223	0.40 163	0.26 112	0.17 185	0.18 136	0.39 174	0.29 130	0.46 179	0.39 155

LoS	0.41 221	0.33 226	0.21 163	0.28 182	0.31 237	0.27 172	0.16 163	1.20 351	0.22 151	0.76 341	0.69 313	0.57 230	0.27 219	0.20 179	0.31 172	0.39 244	0.46 204	0.29 134	0.52 191	0.26 161	0.52 261	0.37 198	0.17 185	0.18 136	0.59 276	0.47 219	0.48 191	0.58 232
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 166	0.19 95	0.19 148	0.19 121	0.21 154	0.20 128	0.09 84	0.85 332	0.18 103	0.42 133	0.55 281	0.49 183	0.16 114	0.20 179	0.31 172	0.37 233	0.47 210	0.28 125	0.41 150	0.24 145	0.66 322	0.35 179	0.17 185	0.18 136	0.42 196	0.33 154	0.42 170	0.50 200

dd	0.38 191	0.40 264	0.21 163	0.82 319	0.25 183	0.53 285	0.24 219	0.46 171	0.19 107	0.47 183	0.24 130	0.66 262	0.21 162	0.20 179	0.38 221	0.34 210	0.57 290	0.30 150	0.75 256	0.28 182	0.40 163	0.31 149	0.17 185	0.24 202	0.44 207	0.32 146	0.51 220	0.40 158

test-1	0.45 241	0.24 138	0.22 176	0.28 182	0.29 222	0.50 273	0.29 237	0.58 281	0.32 242	0.55 274	0.41 216	0.58 236	0.30 235	0.20 179	0.39 224	0.39 244	0.50 249	0.40 253	1.04 297	0.38 246	0.52 261	0.63 323	0.17 185	0.32 264	0.60 282	0.69 293	0.58 251	0.89 298

R-Stereo Train	0.40 206	0.28 172	0.29 223	0.33 209	0.27 204	0.37 225	0.14 139	0.51 220	0.25 180	0.54 257	0.42 226	0.56 222	0.26 204	0.21 198	0.34 201	0.41 261	0.52 264	0.38 232	0.70 245	0.37 239	0.51 254	0.48 270	0.17 185	0.28 238	0.54 256	0.65 278	0.46 179	0.62 240

RAFT-Stereo	0.40 206	0.28 172	0.29 223	0.33 209	0.27 204	0.37 225	0.14 139	0.51 220	0.25 180	0.54 257	0.42 226	0.56 222	0.26 204	0.21 198	0.34 201	0.41 261	0.52 264	0.38 232	0.70 245	0.37 239	0.51 254	0.48 270	0.17 185	0.28 238	0.54 256	0.65 278	0.46 179	0.62 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.42 225	0.32 215	0.21 163	0.27 176	0.26 195	0.37 225	0.23 214	0.51 220	0.25 180	0.52 236	0.42 226	0.54 210	0.21 162	0.20 179	0.39 224	0.52 311	0.51 256	0.38 232	1.02 296	0.59 317	0.54 276	0.53 299	0.17 185	0.23 189	0.53 253	0.46 216	0.59 254	0.63 245

CFNet	0.34 173	0.31 203	0.25 207	0.38 236	0.32 241	0.30 183	0.23 214	0.46 171	0.26 195	0.41 122	0.36 184	0.58 236	0.30 235	0.24 239	0.28 147	0.26 107	0.39 134	0.34 183	0.37 122	0.26 161	0.35 118	0.22 96	0.17 185	0.24 202	0.47 220	0.39 196	0.46 179	0.51 204

PDISCO_ROB	0.34 173	0.31 203	0.32 245	0.28 182	0.24 178	0.30 183	0.21 196	0.36 117	0.24 168	0.27 89	0.35 177	0.32 112	0.24 191	0.18 143	0.36 216	0.40 251	0.40 139	0.51 305	0.36 117	0.31 207	0.44 209	0.40 215	0.17 185	0.25 215	0.41 190	0.43 208	0.62 266	0.46 179

depth_test_26	0.32 155	0.24 138	0.18 136	0.15 89	0.16 103	0.18 113	0.11 112	0.58 281	0.21 134	0.66 327	0.19 100	0.86 294	0.16 114	0.19 162	0.26 125	0.32 185	0.59 293	0.30 150	0.54 203	0.22 127	0.57 293	0.30 139	0.18 204	0.17 123	0.29 123	0.32 146	0.35 124	0.35 131

ManiGeoR	0.36 183	0.34 231	0.24 196	0.37 228	0.25 183	0.30 183	0.18 177	0.51 220	0.36 264	0.47 183	0.44 239	0.51 191	0.20 151	0.19 162	0.35 210	0.32 185	0.42 161	0.36 205	0.67 243	0.27 174	0.40 163	0.37 198	0.18 204	0.28 238	0.39 174	0.47 219	0.39 151	0.43 169

HLf10	0.36 183	0.34 231	0.24 196	0.37 228	0.25 183	0.30 183	0.18 177	0.51 220	0.36 264	0.47 183	0.44 239	0.51 191	0.20 151	0.19 162	0.35 210	0.32 185	0.42 161	0.36 205	0.67 243	0.27 174	0.40 163	0.37 198	0.18 204	0.28 238	0.39 174	0.47 219	0.39 151	0.43 169

TestStereo_HLe17	0.39 202	0.38 253	0.25 207	0.43 257	0.29 222	0.31 191	0.21 196	0.58 281	0.37 269	0.52 236	0.40 211	0.58 236	0.26 204	0.18 143	0.39 224	0.33 197	0.43 170	0.36 205	0.61 226	0.31 207	0.40 163	0.43 234	0.18 204	0.34 270	0.48 231	0.53 246	0.47 185	0.46 179

TestStereo-Hl	0.44 240	0.35 234	0.31 237	0.30 191	0.30 232	0.40 237	0.27 228	0.54 252	0.36 264	0.52 236	0.55 281	0.68 270	0.32 245	0.20 179	0.44 256	0.42 268	0.47 210	0.41 261	0.87 275	0.34 226	0.42 185	0.45 247	0.18 204	0.33 269	0.46 214	0.57 258	0.61 264	0.72 266

gcap-zeroshot	0.68 300	0.31 203	0.49 294	0.39 241	0.27 204	0.40 237	0.23 214	0.57 276	0.24 168	0.56 284	0.43 236	0.68 270	0.21 162	0.22 210	0.41 241	0.50 300	0.49 232	0.37 222	7.45 373	0.57 315	0.53 268	0.52 296	0.18 204	0.23 189	0.43 203	0.54 248	0.54 238	0.60 235

anonymity	1.14 331	0.25 146	0.65 328	0.38 236	0.28 217	0.36 222	0.21 196	0.56 269	0.26 195	0.53 247	18.98 398	0.52 201	0.22 175	0.20 179	0.31 172	0.44 275	0.48 223	0.32 169	0.83 266	0.45 281	0.48 237	0.46 255	0.18 204	0.22 179	0.68 297	0.98 335	0.58 251	0.98 304

GLC_STEREO	0.36 183	0.31 203	0.29 223	0.31 194	0.27 204	0.30 183	0.23 214	0.49 196	0.22 151	0.54 257	0.43 236	0.48 179	0.21 162	0.22 210	0.29 154	0.31 171	0.54 278	0.33 175	0.47 181	0.30 200	0.60 305	0.46 255	0.18 204	0.24 202	0.39 174	0.28 126	0.57 248	0.42 165

TestStereo	0.35 178	0.33 226	0.28 220	0.33 209	0.23 171	0.34 213	0.22 204	0.54 252	0.24 168	0.64 319	0.28 154	0.53 207	0.21 162	0.18 143	0.30 162	0.25 100	0.44 185	0.27 120	0.58 220	0.27 174	0.52 261	0.32 160	0.18 204	0.26 226	0.41 190	0.33 154	0.50 214	0.43 169

GMStereo	0.32 155	0.32 215	0.20 151	0.27 176	0.25 183	0.31 191	0.24 219	0.48 189	0.25 180	0.37 111	0.30 159	0.54 210	0.27 219	0.19 162	0.30 162	0.30 154	0.45 192	0.29 134	0.56 211	0.32 215	0.39 158	0.25 108	0.18 204	0.22 179	0.39 174	0.30 135	0.47 185	0.33 123
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.28 127	0.25 146	0.26 214	0.26 170	0.23 171	0.30 183	0.21 196	0.34 113	0.25 180	0.35 105	0.32 164	0.33 116	0.21 162	0.23 231	0.31 172	0.28 120	0.37 120	0.31 157	0.37 122	0.23 136	0.27 87	0.24 104	0.18 204	0.20 161	0.28 121	0.29 130	0.32 111	0.29 106

HGLStereo	0.32 155	0.32 215	0.25 207	0.27 176	0.27 204	0.28 177	0.17 168	0.39 134	0.23 159	0.40 120	0.56 285	0.33 116	0.19 144	0.24 239	0.30 162	0.34 210	0.44 185	0.39 245	0.41 150	0.28 182	0.39 158	0.32 160	0.18 204	0.25 215	0.40 184	0.38 185	0.35 124	0.33 123

HLF11	0.33 166	0.32 215	0.22 176	0.31 194	0.22 164	0.29 179	0.15 150	0.51 220	0.29 228	0.44 154	0.37 190	0.44 158	0.20 151	0.20 179	0.33 188	0.31 171	0.43 170	0.36 205	0.64 238	0.26 161	0.34 110	0.33 166	0.19 216	0.23 189	0.38 165	0.40 200	0.37 143	0.47 188

GGDA	0.38 191	0.34 231	0.26 214	0.32 203	0.27 204	0.36 222	0.21 196	0.52 238	0.32 242	0.49 204	0.48 254	0.57 230	0.29 228	0.22 210	0.39 224	0.33 197	0.46 204	0.37 222	0.62 228	0.28 182	0.38 148	0.36 191	0.19 216	0.27 236	0.46 214	0.58 260	0.48 191	0.57 229

coex_refinement	0.33 166	0.31 203	0.23 186	0.26 170	0.25 183	0.31 191	0.17 168	0.45 162	0.34 256	0.41 122	0.42 226	0.39 138	0.20 151	0.21 198	0.34 201	0.34 210	0.39 134	0.34 183	0.38 128	0.22 127	0.34 110	0.30 139	0.19 216	0.23 189	0.38 165	0.38 185	0.43 174	0.64 249

model_zeroshot	0.45 241	0.32 215	0.20 151	0.27 176	0.29 222	0.35 216	0.23 214	0.54 252	0.27 205	0.53 247	0.38 198	0.69 274	0.20 151	0.20 179	0.46 263	0.50 300	0.55 281	0.39 245	1.20 308	0.52 308	0.52 261	0.49 276	0.19 216	0.28 238	0.59 276	0.65 278	0.52 230	0.88 296

sAnonymous2	0.40 206	0.28 172	0.24 196	0.25 159	0.23 171	0.32 199	0.22 204	0.56 269	0.30 234	0.41 122	0.38 198	0.39 138	0.29 228	0.18 143	0.46 263	0.50 300	0.53 269	0.49 295	0.80 263	0.42 264	0.53 268	0.56 305	0.19 216	0.25 215	0.50 244	0.52 239	0.51 220	0.56 224

CroCo_RVC	0.40 206	0.28 172	0.24 196	0.25 159	0.23 171	0.32 199	0.22 204	0.56 269	0.30 234	0.41 122	0.38 198	0.39 138	0.29 228	0.18 143	0.46 263	0.50 300	0.53 269	0.49 295	0.80 263	0.42 264	0.53 268	0.56 305	0.19 216	0.25 215	0.50 244	0.52 239	0.51 220	0.56 224

CFNet_pseudo	0.38 191	0.32 215	0.34 254	0.41 251	0.33 246	0.38 230	0.28 232	0.51 220	0.29 228	0.54 257	0.52 273	0.46 172	0.42 282	0.24 239	0.41 241	0.33 197	0.39 134	0.36 205	0.46 177	0.25 150	0.38 148	0.31 149	0.19 216	0.26 226	0.43 203	0.46 216	0.52 230	0.55 220

UNet	0.32 155	0.28 172	0.27 216	0.29 186	0.27 204	0.31 191	0.21 196	0.41 138	0.26 195	0.41 122	0.37 190	0.39 138	0.28 222	0.25 247	0.31 172	0.30 154	0.43 170	0.35 199	0.39 133	0.26 161	0.33 107	0.32 160	0.19 216	0.26 226	0.34 143	0.37 182	0.37 143	0.41 161

DMCA	0.23 105	0.19 95	0.21 163	0.18 118	0.19 137	0.17 106	0.18 177	0.29 99	0.23 159	0.23 83	0.28 154	0.29 95	0.17 126	0.19 162	0.25 114	0.25 100	0.30 93	0.29 134	0.27 79	0.20 115	0.31 96	0.20 86	0.19 216	0.18 136	0.24 94	0.27 113	0.22 71	0.27 99

CFNet_RVC	0.38 191	0.40 264	0.33 248	0.38 236	0.35 252	0.38 230	0.25 222	0.44 155	0.28 217	0.45 161	0.49 257	0.46 172	0.26 204	0.24 239	0.40 232	0.33 197	0.43 170	0.36 205	0.44 162	0.31 207	0.43 200	0.31 149	0.19 216	0.26 226	0.49 238	0.49 227	0.50 214	0.52 210

HSM	0.40 206	0.37 244	0.30 227	0.39 241	0.36 254	0.33 203	0.28 232	0.56 269	0.29 228	0.50 210	0.51 267	0.49 183	0.37 269	0.24 239	0.39 224	0.34 210	0.52 264	0.36 205	0.50 186	0.35 231	0.49 242	0.35 179	0.19 216	0.29 244	0.48 231	0.54 248	0.54 238	0.55 220

DISCO	0.32 155	0.30 192	0.23 186	0.31 194	0.28 217	0.33 203	0.30 242	0.32 106	0.29 228	0.40 120	0.41 216	0.32 112	0.20 151	0.23 231	0.32 183	0.29 140	0.42 161	0.32 169	0.46 177	0.29 193	0.36 127	0.31 149	0.19 216	0.24 202	0.37 159	0.36 175	0.41 163	0.38 146

iResNet_ROB	0.35 178	0.30 192	0.27 216	0.32 203	0.21 154	0.33 203	0.22 204	0.45 162	0.27 205	0.45 161	0.42 226	0.38 136	0.48 289	0.19 162	0.28 147	0.29 140	0.45 192	0.36 205	0.55 206	0.24 145	0.37 136	0.27 118	0.19 216	0.25 215	0.44 207	0.39 196	0.47 185	0.47 188

HLf8	0.38 191	0.35 234	0.23 186	0.37 228	0.28 217	0.29 179	0.19 185	0.54 252	0.32 242	0.46 174	0.46 248	0.52 201	0.26 204	0.20 179	0.40 232	0.33 197	0.45 192	0.36 205	0.66 240	0.31 207	0.40 163	0.39 207	0.20 229	0.30 248	0.43 203	0.52 239	0.46 179	0.50 200

TestStereo_HL2	0.38 191	0.33 226	0.24 196	0.32 203	0.26 195	0.34 213	0.21 196	0.50 205	0.32 242	0.48 194	0.50 263	0.58 236	0.28 222	0.22 210	0.39 224	0.34 210	0.47 210	0.36 205	0.61 226	0.29 193	0.38 148	0.35 179	0.20 229	0.26 226	0.45 213	0.52 239	0.48 191	0.57 229

IER	0.29 131	0.24 138	0.24 196	0.24 154	0.21 154	0.25 163	0.17 168	0.35 115	0.21 134	0.36 106	0.45 242	0.51 191	0.20 151	0.24 239	0.32 183	0.29 140	0.38 127	0.31 157	0.33 101	0.23 136	0.33 107	0.27 118	0.20 229	0.19 152	0.30 129	0.32 146	0.35 124	0.39 155

LMCR-Stereo	0.37 188	0.31 203	0.23 186	0.25 159	0.25 183	0.33 203	0.19 185	0.44 155	0.27 205	0.45 161	0.35 177	0.51 191	0.34 252	0.21 198	0.35 210	0.35 218	0.50 249	0.38 232	0.74 253	0.41 258	0.46 227	0.44 240	0.20 229	0.23 189	0.40 184	0.38 185	0.51 220	0.51 204

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 122	0.12 58	0.16 112	0.10 54	0.17 110	0.18 113	0.09 84	0.43 153	0.28 217	0.47 183	0.30 159	0.42 150	0.18 136	0.23 231	0.28 147	0.28 120	0.34 105	0.21 81	0.30 86	0.20 115	0.44 209	0.33 166	0.21 233	0.20 161	0.39 174	0.29 130	0.31 102	0.33 123

TestStereo_HL3	0.50 261	0.42 269	0.27 216	0.39 241	0.29 222	0.50 273	0.36 254	0.53 245	0.35 259	0.50 210	0.61 299	1.86 328	0.50 294	0.22 210	0.38 221	0.52 311	0.59 293	0.35 199	0.74 253	0.35 231	0.45 221	0.56 305	0.21 233	0.27 236	0.47 220	0.48 226	0.68 280	0.69 263

G2L-Stereo	0.32 155	0.29 185	0.21 163	0.25 159	0.27 204	0.27 172	0.18 177	0.43 153	0.25 180	0.44 154	0.45 242	0.40 144	0.30 235	0.21 198	0.29 154	0.31 171	0.42 161	0.32 169	0.34 104	0.24 145	0.35 118	0.30 139	0.21 233	0.20 161	0.37 159	0.41 202	0.42 170	0.39 155

BEATNet_4x	0.35 178	0.29 185	0.24 196	0.27 176	0.26 195	0.26 169	0.22 204	0.45 162	0.28 217	0.57 297	0.33 167	0.49 183	0.28 222	0.19 162	0.35 210	0.33 197	0.40 139	0.40 253	0.39 133	0.25 150	0.46 227	0.47 265	0.21 233	0.25 215	0.36 156	0.34 162	0.51 220	0.48 195

LGCAT	0.27 122	0.24 138	0.16 112	0.17 103	0.16 103	0.21 136	0.14 139	0.41 138	0.21 134	0.43 143	0.23 124	0.36 130	0.15 105	0.18 143	0.26 125	0.28 120	0.47 210	0.25 106	0.37 122	0.24 145	0.42 185	0.27 118	0.22 237	0.20 161	0.31 133	0.31 141	0.35 124	0.37 136

S2M2_L	0.31 148	0.28 172	0.29 223	0.21 135	0.22 164	0.30 183	0.19 185	0.44 155	0.20 122	0.52 236	0.17 78	0.37 133	0.13 86	0.27 259	0.33 188	0.31 171	0.49 232	0.28 125	0.41 150	0.28 182	0.43 200	0.28 126	0.22 237	0.22 179	0.32 141	0.30 135	0.46 179	0.50 200
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
dad	0.61 290	0.45 279	0.30 227	1.01 333	0.46 283	0.63 300	1.26 348	1.15 349	0.27 205	0.79 345	0.32 164	0.76 285	0.53 298	0.21 198	0.42 249	0.36 227	0.66 310	0.34 183	1.27 310	0.31 207	0.56 284	0.30 139	0.22 237	0.36 277	0.59 276	0.39 196	1.70 360	0.97 303

sCroCo_RVC	0.40 206	0.30 192	0.24 196	0.24 154	0.22 164	0.29 179	0.18 177	0.50 205	0.32 242	0.44 154	0.33 167	0.37 133	0.37 269	0.17 133	0.45 259	0.60 331	0.55 281	0.47 289	0.64 238	0.39 251	0.68 327	0.62 321	0.22 237	0.31 258	0.48 231	0.44 211	0.58 251	0.48 195

DMCA-RVC	0.31 148	0.25 146	0.28 220	0.25 159	0.27 204	0.24 154	0.25 222	0.36 117	0.31 239	0.33 99	0.38 198	0.54 210	0.24 191	0.20 179	0.40 232	0.35 218	0.35 109	0.34 183	0.35 111	0.29 193	0.37 136	0.33 166	0.22 237	0.24 202	0.29 123	0.29 130	0.36 141	0.41 161

STTStereo	0.39 202	0.42 269	0.43 278	0.37 228	0.43 272	0.34 213	0.49 290	0.37 122	0.33 252	0.38 116	0.43 236	0.51 191	0.30 235	0.38 297	0.47 268	0.32 185	0.41 152	0.40 253	0.40 143	0.29 193	0.36 127	0.28 126	0.22 237	0.28 238	0.40 184	0.45 215	0.40 156	0.62 240

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 191	0.38 253	0.38 263	0.34 217	0.47 284	0.32 199	0.52 297	0.40 135	0.44 285	0.41 122	0.41 216	0.56 222	0.26 204	0.41 305	0.43 251	0.30 154	0.39 134	0.33 175	0.40 143	0.27 174	0.34 110	0.27 118	0.22 237	0.24 202	0.37 159	0.47 219	0.40 156	0.44 173
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	0.36 183	0.31 203	0.30 227	0.31 194	0.30 232	0.25 163	0.17 168	0.51 220	0.25 180	0.51 226	0.56 285	0.56 222	0.36 261	0.18 143	0.31 172	0.28 120	0.41 152	0.31 157	0.81 265	0.27 174	0.37 136	0.25 108	0.22 237	0.32 264	0.37 159	0.32 146	0.41 163	0.38 146

GES	0.40 206	0.37 244	0.25 207	0.31 194	0.30 232	0.41 246	0.26 226	0.46 171	0.28 217	0.49 204	0.40 211	0.43 152	0.26 204	0.30 269	0.45 259	0.40 251	0.53 269	0.43 270	0.97 290	0.42 264	0.50 249	0.41 220	0.23 245	0.30 248	0.38 165	0.35 169	0.47 185	0.49 198

DSFCA	0.33 166	0.39 261	0.32 245	0.31 194	0.27 204	0.35 216	0.25 222	0.36 117	0.29 228	0.32 98	0.42 226	0.38 136	0.22 175	0.19 162	0.32 183	0.31 171	0.38 127	0.36 205	0.46 177	0.26 161	0.37 136	0.37 198	0.23 245	0.24 202	0.38 165	0.35 169	0.34 121	0.43 169

RTSC	0.47 251	0.36 238	0.33 248	0.36 224	0.38 261	0.41 246	0.35 251	0.50 205	0.48 294	0.44 154	0.60 297	0.42 150	0.38 274	0.29 267	0.64 314	0.45 277	0.62 302	0.41 261	0.83 266	0.36 234	0.54 276	0.49 276	0.23 245	0.38 285	0.47 220	0.50 230	0.60 260	0.91 300

iResNetv2_ROB	0.37 188	0.30 192	0.23 186	0.34 217	0.29 222	0.38 230	0.22 204	0.46 171	0.25 180	0.46 174	0.56 285	0.56 222	0.41 280	0.22 210	0.30 162	0.29 140	0.40 139	0.34 183	0.66 240	0.31 207	0.40 163	0.32 160	0.23 245	0.30 248	0.44 207	0.36 175	0.50 214	0.46 179

GEStereo_RVC	0.47 251	0.41 266	0.31 237	0.39 241	0.37 259	0.42 248	0.33 247	0.52 238	0.32 242	0.50 210	0.41 216	0.59 246	0.38 274	0.27 259	0.54 291	0.50 300	0.60 296	0.56 322	0.90 278	0.46 286	0.55 280	0.47 265	0.24 249	0.38 285	0.49 238	0.47 219	0.50 214	0.80 283

FINET	0.31 148	0.30 192	0.31 237	0.34 217	0.24 178	0.27 172	0.29 237	0.36 117	0.28 217	0.39 118	0.26 148	0.37 133	0.23 184	0.22 210	0.43 251	0.35 218	0.37 120	0.28 125	0.46 177	0.25 150	0.35 118	0.28 126	0.24 249	0.24 202	0.35 151	0.27 113	0.39 151	0.32 121

ADCP+	0.49 257	0.35 234	0.36 261	0.33 209	0.26 195	0.39 236	0.38 260	0.48 189	0.98 343	0.42 133	0.61 299	0.85 293	0.26 204	0.30 269	0.33 188	0.32 185	0.41 152	0.35 199	0.62 228	0.27 174	0.41 177	0.37 198	0.24 249	0.22 179	0.41 190	1.72 366	0.43 174	1.18 314

pcwnet_v2	0.45 241	0.36 238	0.38 263	0.47 266	0.37 259	0.46 259	0.38 260	0.51 220	0.35 259	0.54 257	0.61 299	0.50 190	0.75 310	0.35 287	0.46 263	0.36 227	0.47 210	0.38 232	0.53 200	0.30 200	0.42 185	0.31 149	0.25 252	0.32 264	0.58 275	0.58 260	0.59 254	0.68 262

psm_up	0.42 225	0.38 253	0.41 272	0.45 260	0.33 246	0.46 259	0.27 228	0.50 205	0.51 297	0.43 143	0.42 226	0.45 165	0.40 278	0.30 269	0.40 232	0.35 218	0.47 210	0.38 232	0.56 211	0.34 226	0.39 158	0.33 166	0.25 252	0.39 289	0.54 256	0.59 264	0.56 246	0.52 210

FADNet-RVC-Resample	0.40 206	0.31 203	0.32 245	0.36 224	0.29 222	0.33 203	0.27 228	0.53 245	0.32 242	0.57 297	0.37 190	0.53 207	0.34 252	0.30 269	0.41 241	0.31 171	0.41 152	0.42 268	0.55 206	0.43 270	0.39 158	0.46 255	0.25 252	0.43 300	0.44 207	0.42 204	0.37 143	0.53 214

RYNet	0.18 72	0.16 80	0.13 81	0.11 64	0.12 80	0.13 76	0.09 84	0.16 67	0.27 205	0.13 59	0.15 68	0.13 40	0.10 62	0.09 75	0.23 99	0.19 64	0.20 61	0.27 120	0.22 67	0.14 64	0.18 54	0.15 59	0.25 252	0.14 93	0.20 70	0.50 230	0.22 71	0.16 57

DN	3.32 366	0.27 165	0.22 176	0.52 278	0.26 195	50.28 402	0.25 222	0.47 181	0.27 205	0.43 143	0.41 216	29.13 395	0.17 126	0.23 231	0.29 154	0.39 244	0.48 223	0.37 222	0.59 223	0.29 193	0.45 221	0.41 220	0.26 256	0.25 215	0.82 329	0.66 284	0.60 260	0.88 296

AACVNet	0.41 221	0.37 244	0.33 248	0.41 251	0.45 280	0.42 248	0.28 232	0.48 189	0.32 242	0.50 210	0.51 267	0.47 177	0.24 191	0.26 256	0.41 241	0.36 227	0.47 210	0.42 268	0.52 191	0.42 264	0.42 185	0.39 207	0.26 256	0.32 264	0.47 220	0.50 230	0.50 214	0.62 240

Anonymous3	0.56 280	0.45 279	0.31 237	0.31 194	0.33 246	0.46 259	0.37 256	0.57 276	0.51 297	0.56 284	0.38 198	1.04 306	0.36 261	0.26 256	0.76 329	0.69 346	0.66 310	0.58 328	1.04 297	0.51 304	0.81 340	0.97 354	0.26 256	0.29 244	0.59 276	0.62 272	0.76 302	0.56 224

APVNet	0.42 225	0.37 244	0.30 227	0.36 224	0.39 265	0.47 264	0.36 254	0.51 220	0.32 242	0.36 106	0.52 273	0.41 148	0.24 191	0.30 269	0.45 259	0.48 292	0.55 281	0.48 290	0.63 233	0.45 281	0.45 221	0.35 179	0.26 256	0.36 277	0.47 220	0.35 169	0.60 260	0.45 176

PS-NSSS	0.45 241	0.52 299	0.38 263	0.68 302	0.40 268	0.56 290	0.44 275	0.57 276	0.31 239	0.58 300	0.35 177	1.11 309	0.31 241	0.28 263	0.40 232	0.30 154	0.40 139	0.36 205	0.71 247	0.32 215	0.32 101	0.21 92	0.26 256	0.29 244	0.47 220	0.47 219	0.47 185	0.62 240

CASS	0.48 255	0.37 244	0.33 248	0.45 260	0.38 261	0.47 264	0.33 247	0.60 297	0.38 271	0.62 314	0.50 263	0.56 222	0.38 274	0.22 210	0.43 251	0.37 233	0.64 306	0.39 245	0.94 285	0.39 251	0.57 293	0.51 292	0.27 261	0.26 226	0.63 289	0.56 254	0.68 280	0.81 286
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	0.55 278	0.29 185	0.30 227	0.37 228	0.86 337	0.30 183	0.37 256	0.42 143	0.34 256	0.34 103	0.53 275	0.34 120	0.22 175	0.31 275	0.38 221	0.40 251	0.42 161	0.34 183	0.56 211	0.36 234	0.41 177	0.33 166	0.27 261	0.26 226	4.90 389	0.50 230	0.38 147	0.46 179

PA-Net	0.50 261	0.59 313	0.54 305	0.40 247	0.53 305	0.42 248	0.53 302	0.56 269	0.52 300	0.46 174	0.41 216	0.49 183	0.48 289	0.49 317	0.54 291	0.42 268	0.37 120	0.44 276	0.43 158	0.45 281	0.37 136	0.48 270	0.27 261	0.39 289	0.52 250	0.87 319	0.45 178	0.99 305
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.43 231	0.36 238	0.37 262	0.38 236	0.39 265	0.37 225	0.26 226	0.45 162	0.36 264	0.50 210	0.53 275	0.47 177	0.40 278	0.23 231	0.56 297	0.38 240	0.48 223	0.44 276	0.51 189	0.35 231	0.57 293	0.45 247	0.27 261	0.32 264	0.47 220	0.68 288	0.52 230	0.45 176

NaN_ROB	0.56 280	0.47 286	0.48 290	0.51 276	0.59 314	0.42 248	0.39 265	0.72 318	0.48 294	0.64 319	0.49 257	1.54 325	0.48 289	0.32 280	0.47 268	0.36 227	0.42 161	0.40 253	0.55 206	0.46 286	0.38 148	0.33 166	0.27 261	0.49 310	0.68 297	0.75 303	0.72 294	1.21 317

DLCB_ROB	0.40 206	0.36 238	0.35 258	0.32 203	0.32 241	0.31 191	0.27 228	0.42 143	0.34 256	0.46 174	0.49 257	0.54 210	0.37 269	0.30 269	0.37 218	0.33 197	0.44 185	0.38 232	0.40 143	0.32 215	0.44 209	0.34 176	0.27 261	0.31 258	0.81 327	0.57 258	0.55 241	0.46 179

ADLNet	0.34 173	0.39 261	0.25 207	0.33 209	0.29 222	0.36 222	0.32 245	0.42 143	0.25 180	0.37 111	0.38 198	0.60 251	0.28 222	0.50 320	0.31 172	0.30 154	0.40 139	0.31 157	0.38 128	0.28 182	0.34 110	0.28 126	0.28 267	0.19 152	0.36 156	0.40 200	0.35 124	0.36 133

FADNet_RVC	0.59 287	0.48 294	0.39 268	0.65 300	0.45 280	0.40 237	0.35 251	0.61 298	0.42 280	0.62 314	0.60 297	0.94 301	0.78 313	0.38 297	0.79 334	0.38 240	0.60 296	0.55 320	1.68 322	0.51 304	0.58 297	0.72 338	0.28 267	0.42 297	0.50 244	0.68 288	0.51 220	0.69 263

FADNet-RVC	0.41 221	0.37 244	0.28 220	0.41 251	0.33 246	0.33 203	0.32 245	0.53 245	0.30 234	0.52 236	0.41 216	0.59 246	0.35 257	0.25 247	0.51 283	0.37 233	0.43 170	0.34 183	0.75 256	0.40 255	0.38 148	0.39 207	0.28 267	0.36 277	0.47 220	0.52 239	0.40 156	0.53 214

HSM-Net_RVC	0.50 261	0.37 244	0.39 268	0.56 291	0.44 274	0.46 259	0.28 232	0.55 262	0.39 275	0.57 297	0.63 308	0.89 298	0.56 301	0.31 275	0.39 224	0.35 218	0.49 232	0.41 261	0.56 211	0.34 226	0.47 233	0.46 255	0.28 267	0.41 293	0.67 293	0.79 312	0.77 304	0.72 266
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.42 225	0.52 299	0.34 254	0.47 266	0.42 270	0.42 248	0.30 242	0.49 196	0.32 242	0.51 226	0.48 254	0.68 270	0.36 261	0.26 256	0.40 232	0.32 185	0.41 152	0.38 232	0.48 183	0.30 200	0.45 221	0.31 149	0.28 267	0.30 248	0.61 285	0.49 227	0.48 191	0.61 238

MLCV	0.46 246	0.38 253	0.34 254	0.54 284	0.39 265	0.49 270	0.33 247	0.59 291	0.31 239	0.49 204	0.59 293	0.72 280	0.57 302	0.22 210	0.39 224	0.29 140	0.49 232	0.38 232	1.01 295	0.33 223	0.42 185	0.43 234	0.28 267	0.36 277	0.51 247	0.56 254	0.54 238	0.54 218

SACVNet	0.46 246	0.42 269	0.38 263	0.44 259	0.41 269	0.40 237	0.43 272	0.52 238	0.47 292	0.52 236	0.45 242	0.45 165	0.25 200	0.32 280	0.44 256	0.40 251	0.50 249	0.45 283	0.63 233	0.48 293	0.51 254	0.43 234	0.29 273	0.34 270	0.64 291	0.58 260	0.62 266	0.61 238

FADNet	0.46 246	0.38 253	0.31 237	0.42 255	0.32 241	0.40 237	0.46 276	0.59 291	0.35 259	0.56 284	0.53 275	0.59 246	0.39 277	0.28 263	0.50 278	0.38 240	0.40 139	0.39 245	0.94 285	0.43 270	0.46 227	0.41 220	0.29 273	0.31 258	0.55 263	0.62 272	0.48 191	0.63 245

RP	0.43 231	0.45 279	0.48 290	0.48 269	0.43 272	0.46 259	0.47 277	0.47 181	0.45 288	0.34 103	0.61 299	0.57 230	0.42 282	0.33 282	0.40 232	0.35 218	0.43 170	0.35 199	0.49 185	0.34 226	0.38 148	0.37 198	0.29 273	0.35 273	0.49 238	0.44 211	0.53 233	0.58 232

GANet-ADL	0.47 251	0.42 269	0.33 248	0.43 257	0.42 270	0.48 269	0.35 251	0.51 220	0.33 252	0.54 257	0.50 263	0.63 258	0.34 252	0.35 287	0.47 268	0.39 244	0.53 269	0.38 232	0.79 259	0.51 304	0.48 237	0.41 220	0.30 276	0.30 248	0.52 250	0.59 264	0.63 269	0.72 266

ADCRef	0.48 255	0.37 244	0.33 248	0.33 209	0.31 237	0.44 256	0.38 260	0.47 181	0.68 317	0.47 183	0.51 267	0.56 222	0.35 257	0.27 259	0.43 251	0.40 251	0.47 210	0.44 276	0.84 269	0.37 239	0.49 242	0.48 270	0.30 276	0.31 258	0.49 238	0.88 320	0.49 205	1.04 309

AF-Net	0.40 206	0.36 238	0.35 258	0.39 241	0.44 274	0.43 254	0.38 260	0.44 155	0.43 282	0.37 111	0.49 257	0.58 236	0.32 245	0.31 275	0.41 241	0.36 227	0.35 109	0.36 205	0.45 167	0.30 200	0.34 110	0.30 139	0.33 278	0.30 248	0.38 165	0.42 204	0.59 254	0.47 188

Nwc_Net	0.40 206	0.36 238	0.35 258	0.39 241	0.44 274	0.43 254	0.38 260	0.44 155	0.43 282	0.37 111	0.49 257	0.58 236	0.32 245	0.31 275	0.41 241	0.36 227	0.35 109	0.36 205	0.45 167	0.30 200	0.34 110	0.30 139	0.33 278	0.30 248	0.38 165	0.42 204	0.59 254	0.47 188

iResNet	0.59 287	0.41 266	0.43 278	0.52 278	0.48 285	0.66 306	0.40 268	0.65 301	0.43 282	0.50 210	0.55 281	1.10 308	1.23 336	0.24 239	0.57 298	0.40 251	0.53 269	0.45 283	1.70 324	0.45 281	0.45 221	0.43 234	0.33 278	0.52 316	0.55 263	0.60 268	0.67 278	0.67 258

ADCL	0.56 280	0.50 297	0.39 268	0.42 255	0.36 254	0.51 280	0.55 305	0.58 281	1.58 365	0.56 284	0.64 309	0.62 254	0.37 269	0.33 282	0.41 241	0.39 244	0.48 223	0.40 253	0.73 251	0.38 246	0.59 301	0.52 296	0.34 281	0.35 273	0.63 289	0.68 288	0.57 248	1.34 325

NCCL2	0.49 257	0.47 286	0.48 290	0.40 247	0.38 261	0.38 230	0.33 247	0.55 262	0.44 285	0.58 300	0.47 252	0.53 207	0.36 261	0.28 263	0.57 298	0.47 286	0.49 232	0.45 283	0.57 217	0.44 278	0.56 284	0.54 303	0.34 281	0.45 305	0.70 301	0.72 296	0.61 264	0.81 286

XPNet_ROB	0.55 278	0.57 311	0.42 275	0.41 251	0.44 274	0.49 270	0.43 272	0.40 135	0.47 292	0.48 194	0.57 289	1.88 330	0.36 261	0.31 275	0.52 287	0.43 271	0.65 308	0.43 270	0.60 225	0.39 251	0.53 268	0.66 328	0.34 281	0.38 285	0.49 238	0.53 246	0.96 324	0.64 249

DDVS	0.88 316	0.53 304	0.62 322	0.51 276	0.50 292	0.58 294	0.47 277	0.74 321	0.56 304	0.55 274	6.30 390	2.69 346	0.86 317	0.34 284	0.63 311	0.63 335	0.56 287	0.49 295	1.04 297	0.67 329	0.55 280	0.56 305	0.35 284	0.41 293	0.54 256	0.56 254	0.74 300	0.86 295

PWC_ROB	0.76 306	0.54 307	0.66 331	0.47 266	0.56 311	0.52 284	0.70 322	0.65 301	1.26 354	0.47 183	0.75 324	0.74 282	2.10 353	0.40 302	0.79 334	0.51 307	0.83 338	0.60 330	1.37 312	0.68 330	0.78 336	0.68 330	0.35 284	0.65 335	0.60 282	0.59 264	0.76 302	1.59 337

PWCDC_ROB	0.45 241	0.20 104	0.30 227	0.20 130	0.33 246	0.23 149	0.29 237	0.26 86	0.96 342	0.21 80	0.54 278	0.30 103	2.04 351	0.49 317	0.51 283	0.41 261	0.38 127	0.41 261	0.39 133	0.37 239	0.37 136	0.61 319	0.35 284	0.31 258	0.24 94	0.49 227	0.35 124	0.53 214

RTS	0.77 307	0.45 279	0.41 272	0.46 263	0.44 274	0.77 313	0.53 302	0.66 304	0.73 322	0.42 133	0.51 267	0.86 294	0.50 294	0.35 287	0.68 319	0.57 326	0.82 335	0.51 305	1.59 317	0.64 325	0.63 311	0.60 316	0.36 287	0.50 311	0.80 323	3.82 386	0.83 312	1.23 321

RTSA	0.77 307	0.45 279	0.41 272	0.46 263	0.44 274	0.77 313	0.53 302	0.66 304	0.73 322	0.42 133	0.51 267	0.86 294	0.50 294	0.35 287	0.68 319	0.57 326	0.82 335	0.51 305	1.59 317	0.64 325	0.63 311	0.60 316	0.36 287	0.50 311	0.80 323	3.82 386	0.83 312	1.23 321

SGM_RVC	1.34 335	1.03 346	0.59 316	1.32 342	0.94 342	1.23 340	0.85 332	0.94 337	0.78 329	0.61 310	0.75 324	2.55 342	1.51 341	0.36 292	0.49 274	0.37 233	0.56 287	0.43 270	4.91 358	0.45 281	0.56 284	0.37 198	0.37 289	0.56 320	1.41 356	1.19 349	3.13 383	8.03 388
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.51 266	0.48 294	0.34 254	0.75 311	0.49 290	0.51 280	0.39 265	0.54 252	0.33 252	0.49 204	0.35 177	0.75 284	0.57 302	0.43 309	0.42 249	0.40 251	0.44 185	0.41 261	0.47 181	0.36 234	0.46 227	0.42 227	0.37 289	0.39 289	0.67 293	0.55 251	1.11 335	0.81 286
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	0.66 298	0.55 308	0.43 278	0.95 329	0.60 316	0.50 273	0.47 277	0.69 312	0.51 297	0.64 319	0.79 331	1.00 304	1.08 329	0.47 315	0.62 308	0.48 292	0.60 296	0.49 295	0.91 280	0.37 239	0.52 261	0.53 299	0.38 291	0.41 293	0.74 312	0.86 318	0.66 277	1.65 338

HBP-ISP	0.60 289	0.53 304	0.58 313	0.79 317	0.57 312	0.61 298	0.52 297	0.70 314	0.38 271	0.62 314	0.51 267	0.67 265	0.31 241	0.60 336	0.68 319	0.66 341	0.57 290	0.48 290	0.52 191	0.48 293	0.65 319	0.65 327	0.38 291	0.52 316	0.68 297	0.77 308	1.06 332	0.73 269

GwcNet-ADL	0.56 280	0.57 311	0.48 290	0.72 307	0.51 295	0.55 288	0.42 271	0.58 281	0.38 271	0.54 257	0.73 317	0.89 298	0.48 289	0.39 300	0.46 263	0.46 279	0.56 287	0.43 270	0.90 278	0.48 293	0.49 242	0.51 292	0.38 291	0.35 273	0.61 285	0.75 303	0.53 233	0.85 293

FCDSN-DC	0.52 270	0.52 299	0.51 299	0.53 282	0.50 292	0.50 273	0.52 297	0.56 269	0.36 264	0.61 310	0.36 184	0.48 179	0.34 252	0.47 315	0.63 311	0.57 326	0.65 308	0.62 333	0.54 203	0.48 293	0.59 301	0.50 283	0.38 291	0.62 331	0.53 253	0.55 251	0.51 220	0.54 218
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
stereogan	0.49 257	0.47 286	0.46 284	0.52 278	0.54 307	0.56 290	0.48 285	0.52 238	0.45 288	0.39 118	0.49 257	0.70 276	0.49 293	0.34 284	0.49 274	0.40 251	0.45 192	0.40 253	0.63 233	0.41 258	0.43 200	0.39 207	0.38 291	0.37 283	0.47 220	0.50 230	0.77 304	0.60 235

MDST_ROB	1.62 342	1.46 351	0.53 303	2.47 356	0.96 344	1.72 348	0.73 326	0.72 318	0.54 303	0.59 305	0.42 226	1.08 307	11.90 382	0.28 263	0.49 274	0.37 233	0.51 256	0.36 205	0.72 249	0.41 258	0.54 276	0.36 191	0.38 291	0.47 307	3.20 383	1.82 368	8.20 391	2.54 366

LALA_ROB	0.65 295	0.64 321	0.51 299	0.50 273	0.50 292	0.65 304	0.51 291	0.54 252	0.65 314	0.55 274	0.75 324	2.33 338	0.45 287	0.38 297	0.71 324	0.47 286	0.67 314	0.57 326	0.66 240	0.49 299	0.60 305	0.62 321	0.38 291	0.43 300	0.54 256	0.71 294	0.95 323	0.80 283

FC-DCNN v2	0.65 295	0.70 327	0.65 328	1.06 335	0.66 323	0.93 329	0.65 315	0.78 329	0.41 279	0.73 338	0.42 226	0.83 291	0.36 261	0.51 322	0.59 302	0.56 320	0.67 314	0.56 322	0.62 228	0.50 300	0.63 311	0.50 283	0.39 298	0.59 324	0.86 331	0.71 294	0.90 321	0.92 301

PSMNet-ADL	0.56 280	0.47 286	0.47 286	0.52 278	0.48 285	0.51 280	0.47 277	0.58 281	0.46 291	0.64 319	0.68 312	0.77 286	0.81 314	0.39 300	0.51 283	0.46 279	0.53 269	0.41 261	1.18 306	0.50 300	0.54 276	0.45 247	0.39 298	0.35 273	0.56 266	0.67 287	0.85 317	0.50 200

RGC	0.56 280	0.53 304	0.64 324	0.54 284	0.54 307	0.59 296	0.43 272	0.58 281	0.60 309	0.45 161	0.70 314	0.65 261	0.69 309	0.44 311	0.60 304	0.46 279	0.49 232	0.44 276	0.62 228	0.44 278	0.47 233	0.42 227	0.39 298	0.42 297	0.62 288	0.77 308	0.72 294	0.79 278

SHD	0.65 295	0.44 277	0.55 308	0.57 293	0.55 309	0.50 273	0.48 285	0.74 321	0.69 319	0.63 318	0.65 310	0.68 270	0.97 324	0.42 307	0.81 338	0.57 326	0.69 319	0.50 300	1.20 308	0.56 314	0.66 322	0.68 330	0.39 298	0.52 316	0.68 297	0.78 311	0.70 289	1.03 308

ccs_rob	0.82 310	0.59 313	0.42 275	0.73 309	0.49 290	0.73 310	0.68 319	0.58 281	0.39 275	0.56 284	4.12 387	3.54 360	0.96 323	0.43 309	0.62 308	0.51 307	0.53 269	0.48 290	0.78 258	0.54 309	0.58 297	0.53 299	0.39 298	0.37 283	0.54 256	0.58 260	0.55 241	0.78 276

FC-DCNN	0.63 294	0.69 326	0.64 324	0.98 331	0.65 320	0.89 323	0.65 315	0.76 326	0.40 278	0.72 337	0.41 216	0.80 288	0.35 257	0.51 322	0.59 302	0.56 320	0.67 314	0.56 322	0.62 228	0.50 300	0.63 311	0.50 283	0.39 298	0.59 324	0.77 317	0.65 278	0.78 306	0.83 291

SGM-ForestM	1.56 340	1.80 356	0.59 316	1.74 346	0.86 337	1.83 349	1.08 343	1.28 356	0.81 331	0.56 284	0.74 321	5.35 367	3.72 362	0.41 305	0.47 268	0.37 233	0.59 293	0.44 276	5.02 359	0.43 270	0.55 280	0.39 207	0.39 298	0.50 311	2.80 378	1.97 370	4.37 388	3.15 371

NOSS_ROB	0.54 276	0.48 294	0.44 283	0.55 288	0.51 295	0.51 280	0.47 277	0.68 310	0.39 275	0.52 236	0.41 216	0.49 183	0.36 261	0.53 328	0.66 315	0.56 320	0.61 300	0.54 315	0.57 217	0.47 290	0.64 318	0.50 283	0.39 298	0.51 315	0.70 301	0.65 278	0.83 312	0.67 258

ETE_ROB	0.66 298	0.65 322	0.42 275	0.54 284	0.51 295	0.66 306	0.47 277	0.51 220	0.58 307	0.52 236	0.75 324	2.41 340	0.44 285	0.40 302	0.61 305	0.48 292	0.70 320	0.50 300	0.72 249	0.50 300	0.62 310	0.61 319	0.39 298	0.44 303	0.60 282	0.72 296	1.17 338	0.85 293

CBMV	0.71 303	0.52 299	0.47 286	0.62 296	0.52 302	0.56 290	0.41 269	0.70 314	0.63 312	0.61 310	0.39 208	1.30 321	0.47 288	0.46 314	0.72 325	0.62 333	0.62 302	0.54 315	0.79 259	0.48 293	0.67 324	0.50 283	0.40 307	0.71 340	0.79 320	0.75 303	1.53 354	2.47 362
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DAS	0.61 290	0.42 269	0.30 227	0.62 296	0.48 285	0.54 286	0.48 285	0.59 291	0.67 315	0.45 161	0.73 317	1.19 312	0.62 304	0.25 247	0.54 291	0.46 279	0.71 322	0.51 305	0.96 287	0.66 327	0.56 284	0.63 323	0.41 308	0.62 331	0.71 306	0.72 296	0.82 310	0.79 278

SepStereo	0.61 290	0.42 269	0.30 227	0.62 296	0.48 285	0.54 286	0.48 285	0.59 291	0.67 315	0.45 161	0.73 317	1.19 312	0.62 304	0.25 247	0.54 291	0.46 279	0.71 322	0.51 305	0.96 287	0.66 327	0.56 284	0.63 323	0.41 308	0.62 331	0.71 306	0.72 296	0.82 310	0.79 278

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 378	0.51 298	0.68 332	0.72 307	0.57 312	0.64 303	0.77 330	0.61 298	0.48 294	0.53 247	1.02 349	115.67 403	1.14 331	0.84 349	0.57 298	0.49 297	0.71 322	0.66 337	2.72 339	0.55 312	0.72 331	0.68 330	0.41 308	0.42 297	0.75 314	0.81 313	0.72 294	1.51 331

CBMV_ROB	0.94 320	0.44 277	0.50 297	0.88 323	0.71 325	0.65 304	0.52 297	0.70 314	0.38 271	0.55 274	0.45 242	6.22 377	2.33 354	0.51 322	0.50 278	0.43 271	0.61 300	0.46 287	1.38 314	0.94 350	0.56 284	0.46 255	0.41 308	0.48 308	0.81 327	1.01 339	1.28 345	1.19 315

SAMSARA	1.12 328	0.61 319	0.85 345	0.70 304	0.65 320	0.66 306	0.66 317	1.25 354	0.98 343	0.77 342	0.70 314	0.93 300	2.06 352	0.59 333	1.05 357	0.80 354	0.77 330	0.75 347	1.62 321	0.77 339	1.27 365	1.40 378	0.42 312	0.78 347	2.33 371	2.27 378	2.28 371	2.31 356

NCC-stereo	0.51 266	0.47 286	0.43 278	0.49 271	0.51 295	0.50 273	0.51 291	0.51 220	0.57 305	0.36 106	0.59 293	0.62 254	0.55 299	0.36 292	0.53 288	0.41 261	0.46 204	0.50 300	0.58 220	0.41 258	0.43 200	0.40 215	0.43 313	0.36 277	0.57 268	0.72 296	0.73 298	0.65 254

Abc-Net	0.51 266	0.47 286	0.43 278	0.49 271	0.51 295	0.50 273	0.51 291	0.51 220	0.57 305	0.36 106	0.59 293	0.62 254	0.55 299	0.36 292	0.53 288	0.41 261	0.46 204	0.50 300	0.58 220	0.41 258	0.43 200	0.40 215	0.43 313	0.36 277	0.57 268	0.72 296	0.73 298	0.65 254
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CSAN	0.70 301	0.70 327	0.60 321	0.68 302	0.61 318	0.58 294	0.48 285	0.77 328	0.73 322	0.79 345	0.57 289	1.34 323	1.03 328	0.35 287	0.58 301	0.45 277	0.57 290	0.53 313	0.74 253	0.60 320	0.58 297	0.51 292	0.44 315	0.61 328	0.77 317	1.10 343	0.88 320	1.19 315

SFCPSM	0.82 310	0.59 313	0.46 284	0.60 295	0.53 305	0.60 297	0.51 291	0.66 304	0.62 311	0.55 274	0.81 336	1.44 324	2.03 350	0.37 295	0.55 296	0.48 292	0.55 281	0.48 290	4.41 353	0.83 342	0.59 301	0.58 312	0.45 316	0.38 285	0.70 301	0.74 302	0.69 283	0.99 305

NVstereo2D	0.41 221	0.37 244	0.31 237	0.45 260	0.38 261	0.56 290	0.56 307	0.45 162	0.29 228	0.41 122	0.42 226	0.44 158	0.23 184	0.59 333	0.51 283	0.41 261	0.48 223	0.43 270	0.40 143	0.32 215	0.37 136	0.28 126	0.45 316	0.30 248	0.52 250	0.36 175	0.40 156	0.44 173

AnyNet_C32	0.85 314	0.47 286	0.49 294	0.50 273	0.51 295	0.63 300	0.58 308	0.74 321	1.45 360	0.60 307	0.80 333	0.74 282	0.50 294	0.49 317	0.82 339	0.68 345	0.75 328	0.68 341	1.18 306	0.54 309	0.98 349	0.88 349	0.48 318	0.61 328	0.74 312	0.98 335	0.71 291	4.30 379

MANE	4.47 376	1.62 354	3.30 389	2.34 353	1.90 358	2.28 352	1.66 354	2.83 384	3.11 383	0.83 348	1.12 355	7.77 383	8.15 378	0.56 331	0.79 334	0.87 356	0.82 335	13.62 392	5.80 362	0.59 317	0.94 347	0.60 316	0.48 318	0.91 357	7.29 390	9.34 392	14.90 395	26.25 397

GANetREF_RVC	0.61 290	0.56 309	0.58 313	0.56 291	0.52 302	0.55 288	0.52 297	0.85 332	0.63 312	0.78 343	0.44 239	1.00 304	0.63 306	0.34 284	0.62 308	0.44 275	0.53 269	0.51 305	0.85 271	0.51 304	0.63 311	0.48 270	0.48 318	0.59 324	0.71 306	0.65 278	0.81 309	0.79 278
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	2.66 363	1.83 357	1.92 376	2.87 363	2.02 359	2.68 356	1.85 355	3.30 387	1.63 367	0.82 347	5.71 389	8.58 386	10.17 380	0.52 327	0.67 317	0.43 271	0.63 304	0.46 287	11.73 381	0.68 330	0.73 332	0.66 328	0.49 321	0.98 361	2.33 371	1.79 367	2.66 376	3.63 375

pmcnn	0.86 315	0.56 309	0.38 263	0.70 304	0.60 316	0.81 318	0.62 313	0.63 300	0.44 285	0.49 204	0.81 336	1.86 328	2.35 355	0.23 231	0.54 291	0.64 338	0.74 326	0.54 315	2.20 335	0.60 320	0.94 347	0.57 310	0.51 322	0.53 319	0.78 319	0.75 303	1.48 351	2.01 350

XQC	0.74 305	0.75 331	0.58 313	0.77 315	0.74 327	0.79 315	0.72 325	0.86 334	0.77 326	0.73 338	0.57 289	0.86 294	0.81 314	0.60 336	0.79 334	0.58 330	0.63 304	0.53 313	1.04 297	0.59 317	0.68 327	0.70 334	0.52 323	0.57 323	0.90 333	1.03 341	1.04 330	0.77 273

AMNet	0.92 319	0.91 340	0.88 347	0.91 326	0.95 343	0.96 331	0.87 336	0.71 317	0.88 337	0.90 351	0.98 348	0.99 302	0.64 307	0.95 353	0.89 348	1.00 366	1.06 345	0.97 364	0.96 287	0.97 351	1.02 352	0.97 354	0.52 323	0.91 357	0.91 334	0.98 335	1.06 332	1.14 311

MFN_U_SF_RVC	1.10 327	0.86 338	0.65 328	0.98 331	0.79 331	1.12 338	1.03 341	1.10 345	0.83 333	1.09 364	1.61 372	1.55 326	1.22 335	0.86 351	1.16 368	0.66 341	0.60 296	0.60 330	4.87 357	0.76 338	0.88 346	0.90 351	0.53 325	0.82 351	0.98 339	0.92 327	0.98 327	1.32 324

ADCPNet	0.84 312	0.59 313	0.55 308	0.63 299	0.73 326	0.63 300	0.74 327	0.75 325	0.84 335	0.64 319	0.79 331	0.73 281	1.44 339	0.50 320	0.74 327	0.65 339	0.71 322	0.54 315	1.84 329	0.71 333	0.79 338	0.78 343	0.53 325	0.60 327	0.93 336	1.31 354	0.83 312	2.11 353

G-Net	1.20 334	0.75 331	0.97 352	0.67 301	0.65 320	0.92 328	0.60 312	1.00 340	1.35 357	0.74 340	1.47 367	5.51 370	0.92 320	0.44 311	0.83 340	0.84 355	0.76 329	0.66 337	1.97 332	1.52 375	0.85 342	0.87 348	0.54 327	0.70 339	0.86 331	1.24 352	1.82 363	2.89 369

ICVP	0.43 231	0.38 253	0.47 286	0.40 247	0.36 254	0.40 237	0.28 232	0.47 181	0.33 252	0.46 174	0.45 242	0.49 183	0.37 269	0.24 239	0.40 232	0.38 240	0.45 192	0.39 245	0.53 200	0.39 251	0.43 200	0.59 313	0.55 328	0.34 270	0.48 231	0.55 251	0.51 220	0.55 220
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LE_ROB	11.92 391	1.06 347	1.26 363	4.81 386	43.47 402	6.01 389	35.61 399	7.74 394	6.23 390	0.58 300	3.83 386	32.58 398	46.83 399	0.27 259	0.44 256	0.32 185	0.53 269	0.43 270	23.28 390	0.75 337	0.67 324	0.51 292	0.56 329	8.03 395	23.19 396	17.00 396	20.55 397	35.43 400

UDGNet	0.49 257	0.45 279	0.30 227	1.05 334	0.79 331	0.91 326	0.70 322	0.47 181	0.30 234	0.45 161	0.46 248	0.45 165	0.16 114	1.01 356	0.30 162	0.30 154	0.45 192	0.39 245	0.50 186	0.32 215	0.49 242	0.36 191	0.57 330	0.23 189	0.54 256	0.42 204	0.43 174	0.47 188

FAT-Stereo	0.88 316	0.59 313	0.88 347	0.89 324	1.07 349	0.84 321	0.66 317	0.82 330	0.58 307	0.67 330	1.67 373	2.16 337	0.93 321	0.54 329	0.86 345	0.62 333	0.66 310	0.71 344	1.29 311	0.80 340	0.68 327	0.57 310	0.57 330	0.68 338	0.67 293	0.84 314	0.83 312	1.54 332

ADCS	1.05 322	0.75 331	0.64 324	0.73 309	0.75 329	0.80 317	0.68 319	0.98 339	1.58 365	0.62 314	0.89 340	1.13 310	1.68 344	0.59 333	1.06 358	1.18 374	1.01 343	0.82 355	1.89 330	0.93 349	1.30 366	1.26 374	0.59 332	0.77 344	0.99 341	2.08 373	1.04 330	1.74 340

ADCMid	0.80 309	0.59 313	0.57 312	0.53 282	0.59 314	0.75 311	0.76 328	0.93 336	1.21 351	0.54 257	0.80 333	0.99 302	0.98 325	0.44 311	0.84 342	0.60 331	0.74 326	0.55 320	1.72 325	0.55 312	0.79 338	0.81 346	0.60 333	0.50 311	0.79 320	0.90 326	0.71 291	1.76 343

WAO-7	1.75 348	1.50 353	1.58 370	2.10 349	1.51 353	1.41 344	1.46 351	1.80 376	2.17 376	1.51 380	3.52 384	3.39 357	4.26 365	1.05 358	1.44 378	1.11 370	1.19 352	0.94 359	3.26 342	1.24 365	0.99 351	1.06 364	0.61 334	1.41 378	1.44 357	1.56 362	1.47 350	2.35 358

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 312	0.70 327	0.52 302	0.96 330	0.67 324	0.87 322	0.76 328	1.02 342	0.93 340	0.78 343	0.62 307	1.32 322	0.98 325	0.64 342	0.78 333	0.52 311	0.51 256	0.45 283	1.73 326	0.46 286	0.67 324	0.70 334	0.61 334	0.56 320	1.11 348	1.24 352	0.99 329	1.46 329

ACV-stereo	7.10 384	0.73 330	0.54 305	0.90 325	0.55 309	1.06 335	0.71 324	0.67 309	0.77 326	0.68 331	0.72 316	0.77 286	5.44 372	0.42 307	0.90 350	1.02 368	0.85 341	0.56 322	167.64 403	1.28 367	0.85 342	0.71 337	0.63 336	0.56 320	0.57 268	0.66 284	0.72 294	0.80 283

PVD	1.07 324	0.87 339	0.87 346	0.94 327	0.87 339	1.00 333	0.85 332	1.55 369	1.56 363	0.60 307	0.93 343	1.21 318	1.66 343	0.79 347	0.88 346	0.77 351	1.06 345	0.78 351	1.74 327	0.84 344	1.05 353	1.08 367	0.65 337	0.76 342	1.19 350	1.45 360	1.30 347	1.77 344

LSM0	6.82 383	0.81 336	0.59 316	1.23 339	1.02 346	1.29 343	1.18 346	1.65 372	1.45 360	1.18 370	1.52 370	2.65 345	4.03 364	0.51 322	59.80 403	70.35 403	1.18 351	0.77 350	10.00 379	1.47 373	2.50 384	3.56 389	0.65 337	0.90 356	1.33 355	1.41 357	2.40 373	8.70 389

MeshStereo	1.81 349	1.02 344	0.72 334	1.89 347	1.26 352	1.43 345	0.87 336	1.14 348	0.79 330	0.66 327	0.89 340	8.39 385	5.02 371	0.40 302	0.89 348	0.65 339	0.66 310	0.54 315	4.56 355	0.61 323	3.32 388	0.80 345	0.65 337	0.75 341	1.97 364	1.46 361	3.34 385	4.12 378
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	0.70 301	0.52 299	0.49 294	0.70 304	0.52 302	0.91 326	0.58 308	0.66 304	0.60 309	0.65 325	0.77 330	2.08 335	1.09 330	0.37 295	0.45 259	0.49 297	0.54 278	0.44 276	1.42 315	0.68 330	0.53 268	0.52 296	0.68 340	0.44 303	0.57 268	0.66 284	0.65 274	0.83 291

DGSMNet	1.34 335	0.76 334	0.84 344	0.84 321	0.77 330	0.89 323	0.87 336	0.82 330	0.69 319	1.13 369	5.02 388	1.26 319	0.85 316	0.72 345	1.06 358	1.62 384	1.63 364	0.95 362	3.26 342	1.05 356	2.68 385	2.86 387	0.72 341	0.88 354	0.79 320	0.96 331	0.90 321	1.21 317

edge stereo	1.12 328	0.82 337	1.07 356	1.15 336	1.06 348	1.25 341	1.10 344	1.12 346	0.83 333	0.65 325	1.43 364	3.44 358	1.41 338	0.68 344	0.74 327	0.69 346	0.81 334	0.62 333	2.86 340	0.74 334	0.73 332	0.75 342	0.74 342	0.66 336	0.95 337	0.88 320	1.16 337	2.01 350

BEATNet-Init1	11.87 390	15.78 395	1.38 365	34.17 399	2.55 375	31.72 398	9.59 392	2.52 383	2.49 379	0.96 353	2.28 380	18.81 391	32.29 394	0.54 329	1.70 384	0.88 357	0.80 333	0.66 337	61.61 400	16.09 397	1.78 379	1.44 379	0.75 343	1.12 371	14.82 394	2.79 383	37.47 402	23.61 395

SANet	1.13 330	0.67 325	0.77 337	0.78 316	0.74 327	0.93 329	0.62 313	1.30 357	1.22 352	0.60 307	0.96 345	5.83 373	2.57 356	0.63 341	0.77 332	0.49 297	0.79 331	0.67 340	1.08 304	0.60 320	0.68 327	0.74 341	0.78 344	0.79 349	1.05 344	1.23 350	1.17 338	2.15 354

ELAS	1.96 352	1.69 355	1.23 359	2.25 351	1.75 355	2.41 353	1.49 352	1.55 369	1.80 369	0.89 350	2.14 378	7.05 380	6.02 374	0.61 338	0.88 346	0.63 335	1.06 345	0.78 351	2.32 337	0.80 340	1.15 359	1.19 370	0.79 345	0.98 361	3.21 384	2.53 382	2.67 378	3.05 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	1.16 332	0.79 335	0.64 324	0.76 312	0.81 333	0.76 312	0.90 339	1.12 346	1.53 362	0.71 334	0.94 344	2.04 333	1.68 344	0.64 342	1.10 363	1.41 380	1.40 359	1.43 379	2.29 336	1.03 355	1.70 378	1.29 377	0.80 346	0.82 351	1.08 346	0.97 334	0.98 327	1.74 340

ELAS_RVC	1.92 351	1.47 352	1.24 360	2.08 348	1.53 354	3.37 373	1.51 353	1.46 367	1.11 346	0.91 352	2.26 379	6.93 378	6.00 373	0.61 338	0.85 344	0.63 335	1.07 348	0.81 353	2.14 334	0.85 345	1.19 361	1.19 370	0.81 347	1.04 364	3.02 380	2.05 372	2.69 379	2.88 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 326	1.02 344	0.89 349	1.25 340	0.83 335	0.90 325	1.07 342	1.23 353	1.56 363	1.03 358	0.76 328	1.19 312	0.86 317	0.98 354	0.98 353	0.74 349	0.64 306	0.72 345	3.50 344	0.86 346	0.85 342	0.98 357	0.82 348	0.89 355	1.20 351	0.93 329	0.86 319	1.68 339

TANstereo	0.40 206	0.25 146	0.18 136	0.29 186	0.27 204	0.33 203	0.17 168	0.37 122	0.20 122	0.45 161	0.21 113	0.31 107	0.26 204	0.22 210	0.61 305	0.56 320	0.51 256	0.68 341	0.97 290	0.74 334	0.43 200	0.35 179	0.85 349	0.22 179	0.27 111	0.32 146	0.49 205	0.38 146

XX-TBD	0.40 206	0.25 146	0.18 136	0.29 186	0.27 204	0.33 203	0.17 168	0.37 122	0.20 122	0.45 161	0.21 113	0.31 107	0.26 204	0.22 210	0.61 305	0.56 320	0.51 256	0.68 341	0.97 290	0.74 334	0.43 200	0.35 179	0.85 349	0.22 179	0.27 111	0.32 146	0.49 205	0.38 146

CC-Net-ROB	0.71 303	0.91 340	0.59 316	1.38 343	0.85 336	1.25 341	0.86 334	0.69 312	0.45 288	0.71 334	0.47 252	1.95 331	0.34 252	0.62 340	0.49 274	0.33 197	0.52 264	0.48 290	1.06 302	0.43 270	0.40 163	0.27 118	0.85 349	0.41 293	0.65 292	0.64 276	0.56 246	0.93 302

FBW_ROB	0.91 318	0.96 343	0.70 333	1.45 345	0.89 340	1.09 337	0.86 334	0.66 304	0.53 301	0.56 284	0.61 299	1.19 312	0.77 312	0.79 347	0.63 311	0.43 271	0.70 320	0.52 311	4.11 352	0.43 270	0.60 305	0.46 255	0.95 352	0.94 359	0.75 314	0.85 316	0.85 317	1.31 323

MFMNet_re	1.17 333	1.06 347	0.95 351	1.17 337	0.98 345	1.44 346	1.14 345	1.07 344	1.32 356	1.00 354	1.12 355	2.07 334	1.16 332	0.84 349	1.04 356	1.01 367	1.30 355	1.05 367	2.06 333	1.00 353	1.19 361	0.98 357	0.96 353	0.97 360	0.98 339	0.92 327	1.30 347	1.42 328

MADNet+	1.35 338	0.92 342	1.11 358	1.21 338	1.04 347	0.96 331	1.37 350	1.50 368	1.20 350	1.08 363	1.06 350	1.64 327	1.82 347	0.98 354	1.52 380	1.31 379	1.87 372	1.00 366	1.93 331	1.21 363	1.55 374	1.17 369	0.98 354	1.56 382	1.52 360	1.17 347	1.29 346	2.50 364

S-Stereo	0.99 321	0.65 322	0.59 316	0.94 327	0.92 341	1.08 336	1.25 347	0.74 321	0.82 332	0.66 327	2.61 381	2.64 344	0.91 319	0.56 331	0.94 351	0.72 348	0.68 318	0.83 356	1.50 316	0.83 342	0.65 319	0.69 333	1.07 355	0.81 350	0.67 293	0.77 308	0.78 306	1.55 333

DPSNet	1.63 343	0.63 320	0.62 322	0.87 322	0.82 334	1.02 334	0.59 310	0.68 310	0.90 338	0.45 161	0.50 263	5.87 374	2.58 357	0.29 267	1.06 358	1.04 369	1.03 344	0.91 358	13.68 385	0.88 347	1.24 363	0.89 350	1.13 356	1.02 363	1.25 354	1.42 358	1.17 338	1.35 326

DispFullNet	2.28 359	2.67 370	3.43 390	2.54 359	2.31 368	2.65 355	2.56 359	1.35 361	1.31 355	2.15 387	0.96 345	8.62 387	2.71 358	2.49 363	1.12 364	1.67 385	2.75 379	1.39 378	6.61 368	2.05 383	1.38 372	1.06 364	1.21 357	0.77 344	0.92 335	0.88 320	1.50 352	2.53 365

SPS-STEREO	1.34 335	1.09 349	1.04 354	1.28 341	1.18 350	1.20 339	0.98 340	1.33 360	1.23 353	1.12 368	1.29 362	2.02 332	1.20 333	0.94 352	1.12 364	1.23 376	1.30 355	1.13 373	3.84 349	1.20 362	1.66 375	1.24 373	1.22 358	1.09 368	1.17 349	1.11 344	1.58 356	1.46 329
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.58 341	1.14 350	1.05 355	1.38 343	1.25 351	1.44 346	1.32 349	1.30 357	1.12 348	1.11 366	1.28 361	2.72 348	2.00 349	1.04 357	1.09 362	1.13 371	1.27 354	1.05 367	7.90 375	1.19 360	1.40 373	1.27 376	1.25 359	1.08 367	1.24 353	1.08 342	1.86 365	1.77 344

UDG	1.07 324	1.95 359	0.54 305	2.29 352	2.24 366	2.00 350	2.51 358	0.59 291	0.72 321	0.59 305	0.83 338	1.14 311	0.31 241	2.36 361	0.66 315	0.50 300	0.89 342	0.61 332	1.81 328	0.61 323	0.78 336	0.70 334	1.26 360	0.43 300	0.61 285	0.64 276	0.69 283	0.64 249

DDUNet	1.05 322	1.89 358	0.53 303	2.36 354	2.10 364	2.19 351	2.32 356	0.54 252	0.68 317	0.48 194	0.80 333	1.20 316	0.24 191	2.51 364	0.69 323	0.55 317	0.83 338	0.49 295	1.68 322	0.57 315	0.75 335	0.64 326	1.31 361	0.39 289	0.57 268	0.59 264	0.69 283	0.67 258

JetBlue	3.47 367	2.94 379	2.19 382	4.01 380	3.28 384	4.39 382	3.86 379	2.36 382	2.38 378	1.19 371	0.90 342	7.02 379	1.50 340	3.19 377	1.37 377	1.50 382	2.33 374	2.09 385	3.87 350	1.73 379	2.93 386	2.27 385	1.98 362	1.67 384	2.33 371	4.93 390	2.98 382	22.60 394

MADNet++	4.30 375	2.97 381	3.19 388	2.44 355	3.80 387	2.62 354	3.22 372	3.36 388	4.11 388	3.55 392	3.66 385	5.40 368	4.86 370	3.12 376	2.43 388	4.06 391	3.95 383	3.22 388	6.34 366	4.44 390	7.73 392	13.41 393	2.00 363	3.91 392	3.19 382	7.99 391	3.68 386	3.33 373

PWCK	3.72 370	2.52 364	1.72 375	3.06 370	2.07 360	3.03 360	2.98 365	1.97 379	2.05 375	2.27 388	3.31 383	5.51 370	3.67 361	1.40 359	1.32 375	0.97 364	1.74 367	1.10 372	42.82 398	1.70 378	1.90 381	1.23 372	2.24 364	1.51 381	1.84 363	2.15 376	1.79 361	2.46 361

WAO-6	1.99 354	2.09 360	1.24 360	2.53 358	2.08 362	2.68 356	2.63 360	1.44 365	1.93 373	1.37 377	1.15 357	3.11 354	4.32 366	2.51 364	1.45 379	1.18 374	1.76 368	1.09 370	2.63 338	1.34 370	1.34 367	1.26 374	2.43 365	1.33 374	2.19 369	1.97 370	1.94 367	2.72 367

DPSimNet_ROB	5.25 380	2.91 377	3.05 387	2.71 361	2.70 378	2.74 358	3.01 368	3.28 386	3.44 387	2.70 391	24.36 399	5.90 375	13.71 386	2.93 375	2.87 389	4.00 390	3.18 380	2.34 386	22.47 389	3.37 389	4.40 389	3.75 390	2.59 366	2.84 391	3.39 387	3.00 384	3.30 384	6.87 387

WAO-8	2.81 364	2.84 375	1.93 377	4.63 382	2.49 371	3.42 375	2.87 362	1.88 377	3.27 385	1.37 377	1.46 365	4.92 365	7.73 375	3.64 381	1.31 373	1.16 372	1.83 370	1.15 374	6.68 369	2.14 384	1.34 367	1.05 362	2.87 367	1.34 375	3.29 385	2.12 374	2.43 374	4.61 381

Venus	2.81 364	2.84 375	1.93 377	4.63 382	2.49 371	3.42 375	2.87 362	1.88 377	3.27 385	1.37 377	1.46 365	4.92 365	7.73 375	3.64 381	1.31 373	1.16 372	1.83 370	1.15 374	6.68 369	2.14 384	1.34 367	1.05 362	2.87 367	1.34 375	3.29 385	2.12 374	2.43 374	4.61 381

SQANet	1.43 339	2.22 361	0.78 339	2.62 360	1.77 356	2.84 359	2.44 357	0.73 320	0.53 301	0.87 349	0.58 292	2.10 336	0.64 307	2.13 360	0.50 278	0.40 251	0.67 314	0.59 329	7.14 372	0.54 309	0.49 242	0.45 247	2.94 369	0.45 305	0.75 314	0.89 325	0.97 325	1.58 334

otaku	1.67 345	2.58 369	0.90 350	2.93 364	2.07 360	3.14 365	2.73 361	0.88 335	0.84 335	1.00 354	0.66 311	2.38 339	0.95 322	2.39 362	0.67 317	0.52 311	0.79 331	0.62 333	8.04 377	0.90 348	0.59 301	0.53 299	3.56 370	0.62 331	0.95 337	0.96 331	1.19 343	1.74 340

Ntro	1.72 347	2.71 372	0.98 353	3.00 366	2.17 365	3.23 366	2.98 365	0.96 338	0.92 339	1.04 361	0.76 328	2.47 341	0.76 311	2.51 364	0.68 319	0.53 315	0.83 338	0.65 336	8.03 376	0.98 352	0.60 305	0.54 303	3.62 371	0.61 328	1.02 343	1.23 350	1.17 338	1.58 334

ACVNet-4b	1.66 344	2.40 362	1.10 357	2.76 362	2.09 363	3.09 363	3.08 371	1.03 343	0.99 345	1.10 365	0.61 299	2.97 352	1.00 327	2.77 371	0.73 326	0.66 341	1.26 353	0.73 346	4.74 356	1.07 357	0.57 293	0.49 276	3.77 372	0.67 337	1.06 345	0.96 331	1.18 342	1.85 347

RainbowNet	1.68 346	2.49 363	1.41 366	2.98 365	2.30 367	3.12 364	2.99 367	1.00 340	0.77 326	1.29 373	0.74 321	2.63 343	1.68 344	2.76 370	1.03 355	0.77 351	1.07 348	0.76 348	2.86 340	1.15 359	0.74 334	0.59 313	3.90 373	0.77 344	1.10 347	1.16 346	1.31 349	2.07 352

LVE	2.29 360	2.69 371	1.56 369	4.79 385	2.63 377	3.26 367	3.58 378	1.30 357	1.38 359	1.61 381	1.27 360	2.94 351	3.52 359	2.79 373	1.07 361	0.88 357	1.50 361	1.09 370	6.15 364	1.42 372	1.24 363	1.14 368	3.90 373	1.43 380	2.52 377	1.66 364	2.05 368	2.34 357

ACVNet_2	2.32 361	2.71 372	1.69 374	3.41 373	2.53 374	3.05 362	3.01 368	1.38 362	1.11 346	1.11 366	0.96 345	2.71 347	1.91 348	2.55 368	0.95 352	0.76 350	1.77 369	0.76 348	16.37 387	1.21 363	0.87 345	0.72 338	3.93 375	1.11 369	1.70 362	1.17 347	1.50 352	1.83 346

ACVNet_1	1.85 350	2.91 377	1.43 368	3.48 374	2.62 376	3.35 371	3.34 373	1.17 350	0.93 340	1.03 358	0.87 339	2.83 350	1.40 337	2.82 374	0.83 340	0.56 320	1.32 358	0.81 353	6.24 365	1.02 354	0.83 341	0.72 338	4.04 376	0.78 347	1.22 352	0.99 338	0.97 325	1.37 327

PSMNet_ROB	1.96 352	2.74 374	1.24 360	2.52 357	1.79 357	3.39 374	2.92 364	1.22 352	1.19 349	1.32 375	1.42 363	2.74 349	3.87 363	2.53 367	1.17 369	0.79 353	1.30 355	0.85 357	5.35 360	1.19 360	1.06 355	0.97 354	4.07 377	1.12 371	1.56 361	1.42 358	1.57 355	1.58 334

Dean	2.18 358	3.00 382	1.41 366	3.65 375	3.00 381	3.31 368	3.34 373	1.62 371	1.76 368	1.34 376	1.15 357	3.10 353	3.59 360	2.78 372	1.12 364	0.88 357	1.64 366	1.06 369	3.90 351	1.55 377	0.98 349	0.82 347	4.20 378	1.27 373	2.36 374	1.90 369	2.17 370	1.95 349

MonStereo1	1.99 354	2.52 364	1.31 364	3.28 371	3.09 383	3.04 361	3.01 368	1.26 355	1.37 358	1.05 362	1.17 359	4.09 362	4.58 369	2.73 369	0.84 342	0.55 317	1.44 360	0.95 362	3.71 347	1.27 366	1.05 353	0.90 351	4.38 379	0.76 342	1.01 342	0.76 307	1.69 359	1.86 348

IMH-64-1	2.14 356	2.52 364	1.62 371	3.01 367	2.45 369	3.32 369	3.49 375	1.41 363	1.89 370	1.00 354	1.09 352	3.32 355	4.52 367	3.28 378	1.18 370	0.90 360	1.59 362	0.94 359	3.67 345	1.33 368	1.12 357	1.00 359	4.55 380	1.06 365	2.07 366	1.40 355	1.68 357	2.36 359

IMH-64	2.14 356	2.52 364	1.62 371	3.01 367	2.45 369	3.32 369	3.49 375	1.41 363	1.89 370	1.00 354	1.09 352	3.32 355	4.52 367	3.28 378	1.18 370	0.90 360	1.59 362	0.94 359	3.67 345	1.33 368	1.12 357	1.00 359	4.55 380	1.06 365	2.07 366	1.40 355	1.68 357	2.36 359

IMH	2.38 362	2.57 368	1.64 373	3.03 369	2.50 373	3.36 372	3.51 377	1.45 366	1.91 372	1.03 358	1.08 351	3.49 359	8.04 377	3.63 380	1.13 367	0.90 360	1.63 364	0.99 365	4.48 354	1.36 371	1.08 356	0.96 353	4.57 382	1.11 369	2.03 365	1.61 363	1.79 361	3.48 374

ktn	4.83 377	2.95 380	2.02 380	3.73 376	2.99 380	3.77 378	4.53 381	1.75 374	2.92 382	2.10 386	1.52 370	11.18 390	36.94 396	3.71 383	2.06 386	1.82 386	2.47 376	1.99 384	18.72 388	1.98 381	1.88 380	1.74 383	4.75 383	1.91 386	2.11 368	2.29 379	2.70 380	3.98 376

notaker	3.58 369	3.59 385	2.75 386	6.07 387	3.32 385	4.63 383	4.56 383	2.01 380	2.21 377	1.90 384	1.51 369	7.09 381	15.50 388	3.77 386	1.72 385	1.50 382	2.35 375	1.70 383	10.97 380	2.01 382	1.69 377	1.56 381	4.87 384	1.70 385	1.51 359	1.68 365	1.89 366	2.48 363

TorneroNet-64	4.00 373	3.59 385	1.93 377	4.36 381	2.95 379	4.26 379	4.58 384	1.71 373	6.44 391	1.23 372	1.09 352	5.61 372	25.81 390	3.97 390	1.34 376	0.95 363	2.58 378	1.26 377	11.84 382	1.51 374	1.36 371	1.04 361	4.94 385	1.42 379	2.25 370	2.47 381	1.83 364	5.55 386

TorneroNet	5.35 381	3.54 384	2.08 381	3.85 377	3.06 382	4.35 381	4.55 382	1.78 375	5.81 389	1.30 374	1.48 368	6.10 376	59.26 402	3.90 389	1.29 372	0.98 365	2.50 377	1.23 376	15.91 386	1.53 376	1.34 367	1.07 366	5.16 386	1.38 377	2.49 376	2.34 380	2.12 369	4.10 377

JetRed	5.83 382	4.38 389	5.23 392	3.30 372	4.12 388	5.85 388	9.23 391	4.20 390	2.78 380	2.31 389	2.00 377	5.46 369	1.20 333	5.68 395	3.38 390	3.88 389	6.46 387	6.52 389	3.80 348	2.98 388	6.60 390	4.97 391	5.41 387	2.73 390	9.22 391	21.91 397	5.29 389	18.57 392

DPSMNet_ROB	11.00 388	5.63 390	16.64 395	3.96 379	7.34 392	4.92 384	7.44 387	4.30 391	11.25 395	4.13 394	8.58 392	4.57 364	14.55 387	3.88 388	12.94 393	13.80 393	6.34 386	15.40 394	7.85 374	11.58 393	8.22 394	20.97 395	5.52 388	10.97 396	11.28 393	29.87 399	12.66 392	32.49 398

DGTPSM_ROB	10.91 387	5.63 390	16.64 395	3.95 378	7.34 392	4.92 384	7.44 387	4.30 391	11.23 394	4.12 393	8.40 391	4.53 363	13.14 383	3.85 387	12.94 393	13.80 393	6.33 385	15.35 393	7.08 371	11.58 393	8.21 393	20.96 394	5.52 388	10.97 396	11.26 392	29.88 400	12.66 392	32.49 398

PML	26.01 396	16.47 396	5.54 393	20.38 397	13.16 396	20.84 393	9.63 393	9.23 395	69.83 404	17.73 400	139.43 404	91.26 402	98.96 403	9.19 398	8.28 391	7.65 392	13.69 393	6.52 389	31.86 394	6.30 392	10.00 395	7.86 392	5.54 390	5.57 393	24.82 398	10.77 393	31.09 399	10.74 390

KSHMR	5.04 379	3.41 383	2.38 383	4.77 384	3.49 386	4.30 380	4.29 380	2.24 381	1.95 374	1.89 383	1.87 375	3.78 361	56.60 401	4.26 391	1.69 383	1.43 381	2.22 373	1.60 381	9.78 378	1.73 379	1.68 376	1.48 380	6.29 391	1.57 383	2.43 375	2.17 377	2.30 372	4.47 380

DPSM_ROB	17.13 393	15.19 393	21.09 397	8.59 390	8.29 394	12.91 390	8.41 389	9.74 396	14.29 396	8.00 395	8.92 393	10.02 388	13.15 384	3.71 383	17.12 395	17.90 395	17.95 395	19.75 396	13.14 383	14.59 395	24.07 396	27.10 396	6.34 392	14.03 398	30.70 400	38.45 401	35.86 400	43.05 401

DPSM	17.13 393	15.19 393	21.09 397	8.59 390	8.29 394	12.91 390	8.41 389	9.74 396	14.29 396	8.00 395	8.92 393	10.02 388	13.15 384	3.71 383	17.12 395	17.90 395	17.95 395	19.75 396	13.14 383	14.59 395	24.07 396	27.10 396	6.34 392	14.03 398	30.70 400	38.45 401	35.86 400	43.05 401

UNDER WATER	3.87 371	4.07 387	2.45 384	6.40 388	4.68 389	5.32 386	5.36 385	3.27 385	3.11 383	1.70 382	1.81 374	7.54 382	10.28 381	4.28 392	1.61 381	1.24 377	3.62 381	1.58 380	6.48 367	2.35 387	1.91 382	1.64 382	7.43 394	2.14 388	3.08 381	3.53 385	2.66 376	4.95 383

UNDER WATER-64	3.96 372	4.37 388	2.51 385	7.01 389	4.82 390	5.45 387	5.56 386	3.42 389	2.88 381	1.94 385	1.97 376	7.85 384	8.75 379	4.47 394	1.68 382	1.29 378	3.73 382	1.68 382	6.02 363	2.22 386	1.91 382	1.82 384	7.96 395	1.98 387	2.95 379	4.40 389	2.80 381	5.47 384

HanzoNet	10.34 386	6.49 392	3.95 391	14.30 392	6.07 391	19.42 392	21.47 397	6.96 393	10.04 393	2.64 390	2.68 382	30.46 396	52.16 400	23.13 400	2.36 387	2.79 388	5.38 384	2.60 387	25.05 391	5.07 391	3.22 387	2.85 386	8.74 396	2.65 389	4.75 388	4.05 388	4.27 387	5.54 385

CasAABBNet	34.41 397	30.51 399	42.45 402	17.22 394	16.57 398	25.84 394	16.81 394	19.09 398	28.74 399	16.65 398	18.06 396	20.17 392	26.39 391	7.50 396	34.38 398	35.87 398	36.10 399	39.70 400	26.18 393	29.35 400	48.14 402	54.75 402	12.73 397	28.31 402	61.71 403	77.35 403	71.94 404	86.51 404

FlowAnything	34.50 398	30.48 398	42.50 404	17.21 393	16.74 399	26.09 395	16.88 395	19.79 400	28.79 400	16.58 397	18.02 395	20.19 393	26.43 392	7.59 397	34.60 399	36.12 399	36.20 400	39.52 399	26.15 392	29.46 401	48.48 403	54.76 403	12.81 398	28.50 403	61.59 402	77.56 405	72.02 405	86.55 405

fast-reg	37.41 400	30.51 399	42.48 403	17.26 395	16.52 397	26.53 396	17.34 396	19.26 399	28.72 398	16.69 399	18.16 397	20.32 394	26.93 393	16.14 399	33.82 397	35.07 397	35.63 398	39.29 398	99.87 402	29.15 399	47.79 401	54.63 401	12.99 399	28.17 401	61.76 404	77.37 404	71.67 403	86.04 403

LRCNet_RVC	19.16 395	27.96 397	9.75 394	30.25 398	27.88 400	31.68 397	26.10 398	20.49 401	8.68 392	28.66 401	28.73 400	30.64 397	23.65 389	32.48 401	8.43 392	1.88 387	23.05 397	16.90 395	40.24 395	17.44 398	6.93 391	3.35 388	35.23 400	25.28 400	1.49 358	1.01 339	5.96 390	3.25 372

AVERAGE_ROB	39.07 401	42.10 402	39.04 400	43.37 401	44.15 403	43.08 400	43.88 401	43.21 403	40.00 402	47.62 403	48.04 401	44.84 400	39.97 397	43.46 404	38.33 400	36.44 400	46.53 402	49.04 402	41.84 397	40.32 403	39.63 399	34.70 399	46.76 401	39.74 405	24.66 397	16.71 394	19.73 396	17.80 391

HaxPig	36.95 399	39.38 401	36.02 399	37.94 400	42.14 401	37.82 399	41.49 400	37.89 402	39.02 401	47.01 402	48.90 402	44.27 399	35.80 395	36.82 402	38.89 401	36.75 401	45.48 401	48.70 401	40.83 396	39.66 402	36.10 398	30.92 398	47.77 402	39.68 404	18.58 395	16.85 395	13.59 394	19.32 393

MEDIAN_ROB	40.90 402	43.34 403	39.72 401	44.06 402	45.29 404	43.61 401	44.70 402	43.97 404	40.60 403	50.37 404	51.53 403	46.75 401	40.36 398	41.80 403	40.48 402	38.16 402	48.55 403	51.45 403	44.21 399	42.99 404	40.94 400	34.86 400	48.85 403	41.17 406	25.23 399	24.02 398	21.83 398	25.36 396

FSD		0.47 286	0.47 286	0.48 269	0.48 285	0.47 264	0.51 291	0.65 301	0.35 259	0.69 332	0.39 208			0.51 322	0.53 288	0.55 317			0.57 217	0.47 290				0.48 308	0.59 276	0.52 239	0.59 254	0.60 235

ASD4																								6.32 394

STTRV1_RVC		0.66 324	0.50 297	0.82 319	0.61 318	0.81 318	0.69 321	0.76 326	0.76 325	0.71 334	0.74 321	1.29 320	1.60 342	0.78 346	0.99 354	0.50 300	1.15 350	0.57 326		1.10 358	1.18 360	0.79 344		0.87 353	0.83 330	0.95 330	1.11 335	2.15 354

Low-res two-view benchmark