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

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
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

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

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

CroCo-Stereo 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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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.
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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4																								6.32 394

Low-res two-view benchmark