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

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 43	0.07 33	0.17 56	0.17 62	0.09 8	0.27 101	0.13 15	0.27 140	0.07 29	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 19	0.09 28	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 22	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.14 39	0.12 9	0.07 9	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 6	0.15 12	0.09 3	0.07 19	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.10 22	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 60	0.14 46	0.15 44	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 29	0.15 4	0.15 3	0.23 43	0.15 13	0.21 36	0.12 14	0.18 24	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 53	0.15 23

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 8	0.04 3	0.13 27	0.12 37	0.11 18	0.14 39	0.16 24	0.07 9	0.06 18	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 6	0.17 19	0.13 11	0.06 6	0.08 13	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 52	0.07 11	0.11 32	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.24 56	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.19 21	0.15 6	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.19 33	0.19 37	0.23 24	0.20 50

quiztm	0.11 4	0.12 18	0.10 30	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 7	0.11 24	0.07 3	0.09 14	0.13 15	0.07 9	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 35	0.09 3	0.07 19	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 46	0.12 8

LACA2	0.12 8	0.12 18	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.12 43	0.07 33	0.09 3	0.09 12	0.14 35	0.05 5	0.27 65	0.08 21	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 22	0.18 16	0.11 6	0.13 4	0.16 23	0.06 6	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

WQFJX1	0.14 21	0.15 36	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.16 49	0.19 74	0.10 11	0.28 105	0.12 9	0.30 164	0.08 43	0.16 7	0.17 7	0.16 12	0.12 7	0.15 6	0.12 14	0.14 5	0.17 28	0.11 67	0.09 28	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 21	0.11 7	0.09 12	0.16 53	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 37	0.19 38	0.22 41	0.12 14	0.23 41	0.11 6	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 17	0.08 49	0.13 27	0.06 4	0.11 18	0.09 14	0.10 4	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.16 5	0.19 23	0.11 3	0.18 16	0.09 3	0.17 19	0.11 6	0.08 26	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 34	0.12 8

over v1	0.14 21	0.11 12	0.09 22	0.15 59	0.08 23	0.11 32	0.07 33	0.12 20	0.10 19	0.11 18	0.10 22	0.28 67	0.08 21	0.06 18	0.17 13	0.20 23	0.17 17	0.16 22	0.16 9	0.12 14	0.15 12	0.15 16	0.06 6	0.09 28	0.19 33	0.21 50	0.23 24	0.18 41

over-8	0.13 11	0.11 12	0.09 22	0.13 44	0.07 11	0.11 32	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.21 49	0.08 21	0.05 8	0.17 13	0.19 21	0.16 12	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.20 44	0.19 37	0.22 19	0.20 50

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.09 3	0.09 12	0.09 8	0.16 50	0.12 9	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.10 5	0.08 26	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

WQFJX	0.15 26	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.09 31	0.13 52	0.09 64	0.13 27	0.15 54	0.11 18	0.33 129	0.11 6	0.36 221	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 16	0.13 26	0.14 5	0.15 16	0.10 54	0.11 50	0.18 27	0.19 37	0.21 15	0.16 30

NLMM1	0.17 49	0.14 31	0.09 22	0.08 12	0.09 31	0.10 26	0.07 33	0.15 39	0.20 81	0.12 29	0.34 133	0.21 49	0.51 268	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.16 12	0.15 13	0.22 41	0.14 33	0.14 5	0.19 42	0.10 54	0.11 50	0.19 33	0.18 30	0.24 34	0.13 15

NLSM1	0.17 49	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.11 50	0.14 57	0.08 49	0.20 63	0.19 74	0.11 18	0.38 151	0.18 38	0.42 241	0.09 52	0.17 13	0.21 28	0.16 12	0.15 13	0.20 32	0.13 26	0.16 14	0.22 65	0.10 54	0.11 50	0.18 27	0.19 37	0.27 46	0.14 19

BridgeDepth	0.13 11	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.08 23	0.11 32	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 18	0.06 6	0.31 73	0.07 9	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 13	0.11 6	0.16 14	0.17 28	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 23	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 44	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 37	0.19 38	0.19 22	0.12 14	0.21 35	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.11 29	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 39	0.11 24	0.16 53	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.23 43	0.17 27	0.22 41	0.14 33	0.20 32	0.14 13	0.08 26	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 38	0.15 23

CoSv	0.13 11	0.17 53	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 73	0.07 33	0.15 39	0.10 19	0.13 33	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.20 23	0.21 31	0.12 7	0.22 41	0.12 14	0.20 32	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 57	0.15 15	0.19 11	0.11 3

MoCha-V2	0.14 21	0.15 36	0.11 40	0.12 39	0.09 31	0.11 32	0.09 64	0.13 27	0.08 9	0.13 33	0.18 60	0.17 31	0.07 9	0.07 29	0.17 13	0.23 37	0.20 27	0.20 42	0.25 55	0.14 33	0.29 65	0.17 28	0.08 26	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

over-6	0.16 40	0.15 36	0.10 30	0.17 75	0.08 23	0.10 26	0.07 33	0.13 27	0.20 81	0.11 18	0.15 43	0.41 107	0.09 32	0.07 29	0.18 24	0.21 28	0.17 17	0.17 27	0.19 22	0.12 14	0.16 14	0.18 35	0.08 26	0.09 28	0.20 44	0.20 42	0.25 38	0.22 59

PointNet	0.15 26	0.13 21	0.11 40	0.10 22	0.07 11	0.13 52	0.07 33	0.23 67	0.14 46	0.17 60	0.15 43	0.14 20	0.13 61	0.06 18	0.18 24	0.17 7	0.16 12	0.13 10	0.13 3	0.12 14	0.23 41	0.16 23	0.08 26	0.09 28	0.21 54	0.19 37	0.36 78	0.18 41

WQFJA1	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 43	0.08 49	0.15 39	0.16 57	0.10 11	0.36 140	0.11 6	0.28 147	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 67	0.11 50	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLMM	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 43	0.08 49	0.15 39	0.16 57	0.10 11	0.36 140	0.11 6	0.28 147	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 67	0.11 50	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 32	0.04 3	0.17 56	0.13 41	0.15 44	0.16 50	0.19 43	0.08 21	0.09 52	0.18 24	0.22 34	0.19 23	0.16 22	0.15 6	0.14 33	0.17 19	0.14 13	0.08 26	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

LACA1	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.11 29	0.10 42	0.12 43	0.06 21	0.13 27	0.14 46	0.14 35	0.10 22	0.19 43	0.13 61	0.10 61	0.19 29	0.21 28	0.19 23	0.23 58	0.19 22	0.13 26	0.17 19	0.19 42	0.07 19	0.09 28	0.20 44	0.20 42	0.24 34	0.21 54

111111	0.13 11	0.16 42	0.08 7	0.12 39	0.10 42	0.07 8	0.06 21	0.12 20	0.12 37	0.07 3	0.10 22	0.15 22	0.09 32	0.05 8	0.19 29	0.21 28	0.22 37	0.18 33	0.19 22	0.13 26	0.23 41	0.18 35	0.10 54	0.08 13	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.16 40	0.12 18	0.10 30	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.18 59	0.11 24	0.20 68	0.07 9	0.23 53	0.08 21	0.08 43	0.19 29	0.23 37	0.30 67	0.25 68	0.31 69	0.18 57	0.28 61	0.17 28	0.09 45	0.08 13	0.20 44	0.16 18	0.29 56	0.21 54

LG-Stereo	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 50	0.11 32	0.05 8	0.15 39	0.11 24	0.19 66	0.12 30	0.26 60	0.09 32	0.06 18	0.19 29	0.20 23	0.23 43	0.16 22	0.18 16	0.14 33	0.23 41	0.20 49	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 34	0.15 23

SCION-MonSter(vits)	0.18 56	0.34 103	0.19 85	0.30 147	0.27 149	0.27 129	0.16 124	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 35	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 43	0.17 27	0.21 36	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.22 57	0.18 30	0.23 24	0.24 63

LACA_dic	0.16 40	0.16 42	0.12 48	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.08 49	0.11 7	0.16 57	0.15 44	0.10 22	0.18 38	0.12 55	0.09 52	0.20 33	0.24 44	0.21 31	0.23 58	0.19 22	0.15 39	0.19 27	0.21 54	0.06 6	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.27 46	0.24 63

TS12	0.16 40	0.16 42	0.12 48	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.08 49	0.11 7	0.16 57	0.15 44	0.10 22	0.18 38	0.12 55	0.09 52	0.20 33	0.24 44	0.21 31	0.23 58	0.19 22	0.15 39	0.19 27	0.21 54	0.06 6	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.27 46	0.24 63

MonStereo	0.15 26	0.14 31	0.13 55	0.12 39	0.12 56	0.10 26	0.08 49	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 35	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 43	0.17 27	0.21 36	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.22 57	0.18 30	0.23 24	0.24 63

MM-Stereo_test2	0.15 26	0.19 58	0.11 40	0.16 68	0.11 50	0.08 13	0.05 8	0.14 35	0.11 24	0.20 68	0.08 13	0.12 9	0.08 21	0.09 52	0.20 33	0.22 34	0.25 53	0.20 42	0.20 32	0.18 57	0.25 53	0.21 54	0.10 54	0.10 38	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

AIO-Stereo	0.15 26	0.17 53	0.12 48	0.17 75	0.10 42	0.12 43	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 39	0.12 9	0.09 32	0.08 43	0.20 33	0.21 28	0.20 27	0.20 42	0.21 36	0.17 52	0.23 41	0.20 49	0.07 19	0.11 50	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

CroCo-Stereo Lap2	0.14 21	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 23	0.08 13	0.05 8	0.12 20	0.06 4	0.22 74	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 33	0.26 58	0.22 37	0.19 38	0.26 60	0.11 6	0.28 61	0.16 23	0.06 6	0.08 13	0.22 57	0.23 69	0.20 13	0.16 30

MatchStereo	0.16 40	0.14 31	0.11 40	0.07 7	0.12 56	0.07 8	0.06 21	0.16 49	0.18 68	0.08 5	0.12 30	0.13 15	0.13 61	0.11 66	0.21 40	0.25 49	0.17 17	0.20 42	0.18 16	0.19 65	0.21 35	0.26 76	0.08 26	0.12 62	0.21 54	0.23 69	0.22 19	0.19 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.15 26	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.10 42	0.10 26	0.08 49	0.15 39	0.17 62	0.11 18	0.17 56	0.12 9	0.13 61	0.11 66	0.21 40	0.20 23	0.20 27	0.17 27	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.16 23	0.08 26	0.11 50	0.18 27	0.23 69	0.27 46	0.18 41

IGEV-Stereo++	0.16 40	0.24 74	0.09 22	0.13 44	0.13 58	0.10 26	0.05 8	0.15 39	0.13 41	0.12 29	0.16 50	0.16 24	0.11 45	0.07 29	0.21 40	0.22 34	0.22 37	0.18 33	0.21 36	0.16 47	0.22 39	0.27 81	0.09 45	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 38	0.18 41

RAFT	0.17 49	0.13 21	0.10 30	0.16 68	0.07 11	0.21 90	0.05 8	0.25 69	0.12 37	0.14 35	0.15 43	0.16 24	0.10 40	0.05 8	0.21 40	0.20 23	0.23 43	0.15 13	0.28 64	0.13 26	0.21 35	0.17 28	0.07 19	0.10 38	0.26 66	0.24 75	0.33 67	0.23 60

GSStereo	0.16 40	0.18 56	0.13 55	0.13 44	0.13 58	0.12 43	0.09 64	0.12 20	0.10 19	0.16 53	0.11 27	0.22 52	0.08 21	0.05 8	0.22 44	0.25 49	0.28 63	0.20 42	0.25 55	0.16 47	0.32 67	0.19 42	0.08 26	0.10 38	0.18 27	0.16 18	0.25 38	0.16 30

GREAT-IGEV	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 49	0.10 19	0.12 29	0.13 35	0.25 59	0.09 32	0.08 43	0.22 44	0.25 49	0.24 52	0.16 22	0.23 47	0.13 26	0.18 24	0.16 23	0.09 45	0.10 38	0.15 10	0.16 18	0.31 64	0.13 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
U	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 17	0.04 3	0.16 49	0.06 4	0.15 44	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 44	0.28 65	0.26 57	0.23 58	0.27 62	0.17 52	0.28 61	0.19 42	0.06 6	0.08 13	0.26 66	0.23 69	0.23 24	0.20 50

RSM	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.14 52	0.09 31	0.14 57	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 43	0.14 20	0.10 40	0.07 29	0.22 44	0.25 49	0.21 31	0.20 42	0.18 16	0.17 52	0.25 53	0.18 35	0.08 26	0.10 38	0.16 14	0.16 18	0.27 46	0.15 23

ProNet	0.14 21	0.13 21	0.14 62	0.11 29	0.07 11	0.14 57	0.12 89	0.13 27	0.06 4	0.08 5	0.24 88	0.09 3	0.06 3	0.07 29	0.22 44	0.21 28	0.22 37	0.18 33	0.19 22	0.14 33	0.20 32	0.11 6	0.12 76	0.11 50	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

testmc14	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.13 44	0.09 31	0.11 32	0.05 8	0.14 35	0.11 24	0.11 18	0.12 30	0.27 65	0.07 9	0.05 8	0.23 49	0.24 44	0.21 31	0.18 33	0.19 22	0.18 57	0.17 19	0.13 11	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.23 69	0.22 19	0.17 37

LACA3	0.18 56	0.16 42	0.13 55	0.13 44	0.11 50	0.14 57	0.09 64	0.14 35	0.14 46	0.16 53	0.12 30	0.30 72	0.11 45	0.13 76	0.23 49	0.24 44	0.19 23	0.23 58	0.22 41	0.15 39	0.23 41	0.25 72	0.08 26	0.10 38	0.23 63	0.22 56	0.29 56	0.26 72

DispViT+	0.18 56	0.16 42	0.12 48	0.18 82	0.13 58	0.13 52	0.09 64	0.15 39	0.20 81	0.18 64	0.19 65	0.19 43	0.12 55	0.09 52	0.24 51	0.25 49	0.17 17	0.24 66	0.25 55	0.19 65	0.19 27	0.21 54	0.10 54	0.20 100	0.19 33	0.33 110	0.23 24	0.28 76

GASTEREO	0.16 40	0.16 42	0.10 30	0.14 52	0.10 42	0.11 32	0.07 33	0.12 20	0.15 54	0.14 35	0.09 14	0.18 38	0.11 45	0.06 18	0.24 51	0.24 44	0.23 43	0.20 42	0.23 47	0.16 47	0.23 41	0.23 69	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.22 56	0.28 53	0.14 19

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 35	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 51	0.26 58	0.20 27	0.18 33	0.20 32	0.11 6	0.24 50	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 57	0.20 42	0.23 24	0.15 23
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
TDLM	0.24 70	0.29 86	0.22 119	0.22 99	0.27 149	0.23 111	0.18 134	0.26 71	0.19 74	0.18 64	0.38 151	0.29 69	0.21 104	0.15 87	0.24 51	0.28 65	0.32 69	0.28 78	0.25 55	0.21 78	0.28 61	0.19 42	0.16 100	0.21 104	0.24 64	0.20 42	0.28 53	0.25 69

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 49	0.16 42	0.11 40	0.09 18	0.10 42	0.11 32	0.07 33	0.19 60	0.16 57	0.14 35	0.16 50	0.26 60	0.09 32	0.08 43	0.25 55	0.23 37	0.23 43	0.19 38	0.26 60	0.13 26	0.22 39	0.19 42	0.09 45	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.35 74	0.21 54

GEAStereo	0.18 56	0.22 67	0.15 65	0.19 85	0.14 67	0.14 57	0.09 64	0.16 49	0.13 41	0.15 44	0.11 27	0.23 53	0.08 21	0.09 52	0.25 55	0.25 49	0.27 58	0.21 51	0.23 47	0.17 52	0.34 74	0.22 65	0.10 54	0.12 62	0.19 33	0.21 50	0.30 61	0.19 47

gasm-f	0.18 56	0.22 67	0.15 65	0.19 85	0.14 67	0.14 57	0.09 64	0.16 49	0.13 41	0.15 44	0.11 27	0.23 53	0.08 21	0.09 52	0.25 55	0.25 49	0.27 58	0.21 51	0.23 47	0.17 52	0.34 74	0.22 65	0.10 54	0.12 62	0.19 33	0.21 50	0.30 61	0.19 47

MSCF	0.16 40	0.15 36	0.09 22	0.14 52	0.09 31	0.11 32	0.07 33	0.11 7	0.15 54	0.14 35	0.09 14	0.17 31	0.11 45	0.06 18	0.25 55	0.23 37	0.23 43	0.20 42	0.23 47	0.15 39	0.24 50	0.21 54	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.22 56	0.27 46	0.15 23

AIO_test	0.27 82	0.39 135	0.19 85	0.29 139	0.19 93	0.18 78	0.14 108	0.42 97	0.23 100	0.33 87	0.19 65	0.37 93	0.18 86	0.18 102	0.25 55	0.29 71	0.34 76	0.24 66	0.39 82	0.21 78	0.49 137	0.46 154	0.13 84	0.15 73	0.30 86	0.28 85	0.41 90	0.21 54

RAStereo	0.19 64	0.16 42	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 21	0.21 64	0.09 12	0.45 110	0.09 14	0.26 60	0.08 21	0.07 29	0.25 55	0.26 58	0.28 63	0.25 68	0.33 73	0.15 39	0.35 78	0.18 35	0.08 26	0.10 38	0.28 77	0.23 69	0.25 38	0.24 63

RSM++	0.17 49	0.18 56	0.13 55	0.17 75	0.10 42	0.14 57	0.07 33	0.13 27	0.13 41	0.12 29	0.14 39	0.17 31	0.11 45	0.08 43	0.25 55	0.27 64	0.25 53	0.21 51	0.23 47	0.18 57	0.26 55	0.21 54	0.08 26	0.10 38	0.20 44	0.18 30	0.29 56	0.18 41

StereoVision	0.18 56	0.13 21	0.11 40	0.09 18	0.14 67	0.16 68	0.08 49	0.17 56	0.17 62	0.15 44	0.15 43	0.16 24	0.10 40	0.06 18	0.25 55	0.26 58	0.27 58	0.22 55	0.22 41	0.16 47	0.23 41	0.17 28	0.06 6	0.13 66	0.28 77	0.29 88	0.38 82	0.28 76

AEACV	0.19 64	0.31 95	0.14 62	0.17 75	0.13 58	0.12 43	0.07 33	0.15 39	0.07 8	0.16 53	0.15 43	0.18 38	0.11 45	0.11 66	0.25 55	0.25 49	0.32 69	0.23 58	0.35 78	0.18 57	0.27 57	0.22 65	0.11 67	0.11 50	0.20 44	0.22 56	0.25 38	0.18 41

BridgeDepth_RVC	0.21 66	0.21 64	0.15 65	0.15 59	0.14 67	0.17 73	0.09 64	0.26 71	0.23 100	0.17 60	0.17 56	0.24 56	0.14 66	0.13 76	0.26 64	0.29 71	0.21 31	0.23 58	0.27 62	0.20 74	0.23 41	0.25 72	0.10 54	0.12 62	0.26 66	0.30 91	0.29 56	0.36 99
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.18 56	0.19 58	0.10 30	0.12 39	0.14 67	0.12 43	0.09 64	0.16 49	0.14 46	0.14 35	0.17 56	0.19 43	0.10 40	0.08 43	0.26 64	0.29 71	0.28 63	0.23 58	0.25 55	0.16 47	0.24 50	0.20 49	0.09 45	0.11 50	0.19 33	0.20 42	0.32 65	0.25 69

IGEV-Stereo+	0.27 82	0.25 77	0.14 62	0.22 99	0.14 67	0.13 52	0.07 33	0.36 84	0.20 81	0.55 175	0.23 83	0.38 95	0.14 66	0.16 95	0.26 64	0.35 90	0.40 98	0.35 118	0.48 106	0.24 93	0.44 106	0.51 179	0.12 76	0.13 66	0.28 77	0.20 42	0.34 71	0.23 60

VIP-Stereo	0.22 68	0.20 62	0.19 85	0.14 52	0.11 50	0.13 52	0.06 21	0.29 76	0.19 74	0.19 66	0.28 105	0.28 67	0.11 45	0.12 72	0.27 67	0.28 65	0.37 86	0.26 72	0.33 73	0.21 78	0.34 74	0.21 54	0.11 67	0.15 73	0.24 64	0.22 56	0.25 38	0.30 81

AIO_rvc	0.25 72	0.34 103	0.16 71	0.19 85	0.15 76	0.18 78	0.11 82	0.39 89	0.22 94	0.30 83	0.16 50	0.32 75	0.12 55	0.18 102	0.27 67	0.26 58	0.33 72	0.22 55	0.38 81	0.20 74	0.42 97	0.44 144	0.13 84	0.14 69	0.28 77	0.22 56	0.33 67	0.21 54

GIP-stereo	0.17 49	0.21 64	0.13 55	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.07 33	0.12 20	0.09 12	0.16 53	0.13 35	0.16 24	0.08 21	0.15 87	0.27 67	0.25 49	0.25 53	0.21 51	0.24 53	0.19 65	0.27 57	0.20 49	0.07 19	0.11 50	0.20 44	0.22 56	0.35 74	0.17 37

DEFOM-Stereo	0.21 66	0.19 58	0.12 48	0.18 82	0.13 58	0.20 88	0.08 49	0.19 60	0.14 46	0.16 53	0.23 83	0.21 49	0.10 40	0.12 72	0.27 67	0.29 71	0.34 76	0.28 78	0.32 70	0.22 83	0.32 67	0.21 54	0.12 76	0.11 50	0.26 66	0.22 56	0.47 105	0.29 79

AFF-stereo	0.30 95	0.34 103	0.26 136	0.18 82	0.17 84	0.33 157	0.11 82	0.50 119	0.23 100	0.46 114	0.28 105	0.40 100	0.16 77	0.12 72	0.27 67	0.35 90	0.37 86	0.25 68	0.57 147	0.23 88	0.38 84	0.25 72	0.17 116	0.17 84	0.37 122	0.37 128	0.48 108	0.32 87

MCSU-Stereo	0.17 49	0.16 42	0.13 55	0.11 29	0.11 50	0.09 17	0.09 64	0.11 7	0.21 88	0.11 18	0.12 30	0.39 98	0.09 32	0.08 43	0.28 72	0.23 37	0.27 58	0.17 27	0.20 32	0.15 39	0.18 24	0.17 28	0.09 45	0.09 28	0.22 57	0.21 50	0.35 74	0.24 63

TS	0.26 76	0.27 81	0.19 85	0.16 68	0.16 81	0.22 97	0.11 82	0.41 92	0.19 74	0.17 60	0.30 116	0.35 81	0.16 77	0.15 87	0.28 72	0.30 78	0.28 63	0.27 74	0.39 82	0.21 78	0.33 71	0.30 89	0.13 84	0.17 84	0.34 108	0.28 85	0.41 90	0.42 119

Occ-G	0.18 56	0.26 79	0.15 65	0.17 75	0.14 67	0.15 65	0.07 33	0.12 20	0.11 24	0.11 18	0.22 80	0.20 48	0.09 32	0.10 61	0.28 72	0.28 65	0.25 53	0.22 55	0.29 67	0.19 65	0.26 55	0.19 42	0.10 54	0.15 73	0.19 33	0.18 30	0.29 56	0.17 37

MLG-Stereo_test3	0.23 69	0.17 53	0.13 55	0.14 52	0.17 84	0.16 68	0.09 64	0.21 64	0.12 37	0.21 71	0.18 60	0.35 81	0.11 45	0.15 87	0.29 75	0.26 58	0.33 72	0.28 78	0.63 164	0.18 57	0.40 88	0.41 124	0.11 67	0.15 73	0.21 54	0.21 50	0.33 67	0.27 74

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 95	0.24 74	0.17 76	0.23 111	0.19 93	0.18 78	0.08 49	0.49 117	0.25 119	0.54 168	0.21 76	0.32 75	0.17 81	0.17 99	0.29 75	0.39 108	0.45 110	0.36 122	0.50 110	0.26 107	0.56 183	0.49 167	0.13 84	0.13 66	0.31 96	0.26 81	0.45 100	0.30 81

anonymousdsp	0.25 72	0.23 72	0.19 85	0.16 68	0.14 67	0.18 78	0.10 78	0.37 87	0.19 74	0.32 86	0.22 80	0.32 75	0.12 55	0.14 83	0.29 75	0.32 86	0.32 69	0.28 78	0.39 82	0.22 83	0.46 118	0.31 91	0.12 76	0.15 73	0.26 66	0.20 42	0.52 124	0.20 50

RAFT_CTSACE	0.30 95	0.37 120	0.15 65	0.15 59	0.15 76	0.25 121	0.18 134	0.53 131	0.20 81	0.55 175	0.18 60	0.44 119	0.29 153	0.16 95	0.29 75	0.30 78	0.37 86	0.27 74	0.37 80	0.18 57	0.38 84	0.45 149	0.10 54	0.17 84	0.30 86	0.31 96	0.60 153	0.26 72

iRaftStereo_RVC	0.26 76	0.27 81	0.16 71	0.13 44	0.14 67	0.18 78	0.09 64	0.44 102	0.14 46	0.36 89	0.36 140	0.32 75	0.16 77	0.13 76	0.29 75	0.29 71	0.38 90	0.28 78	0.34 77	0.22 83	0.41 91	0.38 111	0.12 76	0.17 84	0.27 72	0.29 88	0.42 94	0.27 74

CVANet_RVC	0.31 101	0.40 143	0.30 149	0.40 196	0.29 162	0.37 176	0.23 178	0.41 92	0.23 100	0.31 84	0.49 183	0.37 93	0.26 131	0.19 109	0.29 75	0.33 89	0.34 76	0.32 96	0.32 70	0.25 100	0.34 74	0.25 72	0.18 127	0.25 152	0.30 86	0.25 79	0.34 71	0.30 81

LG-Stereo_L2	0.26 76	0.31 95	0.17 76	0.13 44	0.13 58	0.14 57	0.07 33	0.42 97	0.20 81	0.48 124	0.22 80	0.40 100	0.14 66	0.17 99	0.30 81	0.37 101	0.39 95	0.28 78	0.40 85	0.19 65	0.45 110	0.35 100	0.09 45	0.14 69	0.30 86	0.22 56	0.33 67	0.33 91

LG-Stereo_L1	0.27 82	0.30 93	0.17 76	0.13 44	0.13 58	0.15 65	0.08 49	0.42 97	0.21 88	0.49 134	0.20 72	0.39 98	0.15 73	0.15 87	0.30 81	0.38 104	0.39 95	0.29 86	0.40 85	0.18 57	0.47 125	0.35 100	0.08 26	0.14 69	0.30 86	0.21 50	0.37 81	0.36 99

LGtest1	0.26 76	0.19 58	0.20 96	0.16 68	0.18 90	0.16 68	0.09 64	0.28 73	0.17 62	0.22 74	0.27 101	0.29 69	0.13 61	0.14 83	0.30 81	0.31 83	0.38 90	0.33 104	0.49 108	0.25 100	0.41 91	0.41 124	0.13 84	0.16 82	0.30 86	0.24 75	0.39 84	0.31 84

HUF	0.29 91	0.34 103	0.20 96	0.22 99	0.21 104	0.19 83	0.11 82	0.51 123	0.22 94	0.42 99	0.18 60	0.35 81	0.22 110	0.19 109	0.30 81	0.32 86	0.38 90	0.26 72	0.52 118	0.25 100	0.52 160	0.43 138	0.16 100	0.18 88	0.30 86	0.22 56	0.38 82	0.29 79

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 76	0.22 67	0.17 76	0.20 93	0.17 84	0.15 65	0.12 89	0.31 80	0.21 88	0.39 95	0.24 88	0.36 90	0.21 104	0.13 76	0.31 85	0.29 71	0.35 80	0.25 68	0.45 99	0.19 65	0.35 78	0.26 76	0.13 84	0.14 69	0.27 72	0.31 96	0.46 102	0.32 87

LG-G_1	0.25 72	0.22 67	0.19 85	0.23 111	0.22 108	0.22 97	0.12 89	0.28 73	0.11 24	0.21 71	0.20 72	0.35 81	0.14 66	0.18 102	0.31 85	0.30 78	0.35 80	0.32 96	0.51 113	0.24 93	0.39 86	0.26 76	0.10 54	0.15 73	0.27 72	0.24 75	0.36 78	0.34 93

LG-G	0.25 72	0.22 67	0.19 85	0.23 111	0.22 108	0.22 97	0.12 89	0.28 73	0.11 24	0.21 71	0.20 72	0.35 81	0.14 66	0.18 102	0.31 85	0.30 78	0.35 80	0.32 96	0.51 113	0.24 93	0.39 86	0.26 76	0.10 54	0.15 73	0.27 72	0.24 75	0.36 78	0.34 93

GANet	0.32 103	0.29 86	0.27 138	0.34 166	0.33 184	0.38 181	0.29 208	0.44 102	0.24 113	0.35 88	0.30 116	0.46 125	0.22 110	0.21 127	0.31 85	0.32 86	0.40 98	0.43 166	0.33 73	0.22 83	0.33 71	0.29 86	0.22 181	0.24 140	0.31 96	0.27 82	0.42 94	0.34 93

delet	0.24 70	0.25 77	0.22 119	0.24 115	0.20 100	0.28 137	0.16 124	0.21 64	0.18 68	0.23 76	0.26 98	0.26 60	0.15 73	0.25 186	0.32 89	0.28 65	0.31 68	0.27 74	0.24 53	0.24 93	0.31 66	0.20 49	0.16 100	0.19 91	0.28 77	0.25 79	0.32 65	0.31 84

MaDis-Stereo	0.26 76	0.20 62	0.16 71	0.10 22	0.10 42	0.10 26	0.08 49	0.24 68	0.14 46	0.36 89	0.16 50	0.36 90	0.12 55	0.08 43	0.33 90	0.35 90	0.39 95	0.35 118	0.53 126	0.20 74	0.40 88	0.26 76	0.13 84	0.15 73	0.39 130	0.39 136	0.40 89	0.49 137

RAFT+CT+SA	0.32 103	0.46 184	0.20 96	0.26 126	0.18 90	0.22 97	0.15 115	0.58 157	0.23 100	0.52 152	0.17 56	0.46 125	0.33 193	0.12 72	0.33 90	0.43 129	0.36 83	0.30 90	0.45 99	0.23 88	0.45 110	0.49 167	0.09 45	0.22 117	0.32 101	0.31 96	0.53 128	0.35 96

test_4	0.34 112	0.33 100	0.27 138	0.21 96	0.18 90	0.16 68	0.11 82	0.59 164	0.26 130	0.58 201	0.25 95	0.50 143	0.20 96	0.19 109	0.33 90	0.40 112	0.45 110	0.34 108	0.41 88	0.29 119	0.45 110	0.41 124	0.16 100	0.24 140	0.38 127	0.40 140	0.59 152	0.42 119

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 115	0.41 147	0.32 158	0.24 115	0.19 93	0.28 137	0.13 95	0.58 157	0.24 113	0.46 114	0.35 139	0.49 136	0.19 92	0.15 87	0.34 93	0.35 90	0.41 102	0.28 78	0.65 169	0.28 114	0.44 106	0.33 94	0.19 137	0.22 117	0.51 175	0.37 128	0.58 145	0.44 126

DepthFocus	0.33 109	0.35 114	0.19 85	0.19 85	0.17 84	0.22 97	0.11 82	0.49 117	0.23 100	0.45 110	0.24 88	0.43 115	0.17 81	0.22 136	0.35 94	0.45 146	0.48 132	0.34 108	0.53 126	0.32 136	0.47 125	0.34 97	0.19 137	0.19 91	0.34 108	0.31 96	0.49 111	0.57 168

MIM_Stereo	0.32 103	0.40 143	0.25 132	0.28 134	0.20 100	0.27 129	0.14 108	0.45 108	0.18 68	0.48 124	0.25 95	0.42 110	0.18 86	0.16 95	0.36 95	0.42 120	0.44 106	0.36 122	0.47 103	0.28 114	0.47 125	0.36 104	0.12 76	0.23 129	0.29 85	0.27 82	0.47 105	0.33 91

EGLCR-Stereo	0.47 167	0.49 209	0.41 216	0.29 139	0.30 171	0.44 208	0.14 108	0.57 153	0.26 130	0.57 189	0.27 101	0.58 174	0.23 116	0.21 127	0.36 95	0.47 167	0.53 165	0.45 181	0.75 197	0.32 136	0.69 231	0.93 273	0.19 137	0.24 140	0.48 157	0.49 176	1.30 314	0.70 219

AASNet	0.28 87	0.34 103	0.22 119	0.25 122	0.26 138	0.34 164	0.25 187	0.32 81	0.17 62	0.29 81	0.36 140	0.26 60	0.18 86	0.24 168	0.36 95	0.31 83	0.34 76	0.32 96	0.32 70	0.28 114	0.35 78	0.28 85	0.17 116	0.22 117	0.30 86	0.28 85	0.35 74	0.25 69

depth_test_26	0.42 138	0.52 241	0.30 149	0.19 85	0.20 100	0.22 97	0.13 95	0.68 230	0.25 119	0.73 295	0.24 88	1.00 267	0.20 96	0.23 150	0.38 98	0.53 206	0.67 267	0.40 144	0.68 177	0.31 128	0.69 231	0.44 144	0.20 154	0.19 91	0.39 130	0.41 142	0.60 153	0.47 131

S2M2_XL	0.33 109	0.30 93	0.30 149	0.17 75	0.19 93	0.23 111	0.21 156	0.53 131	0.26 130	0.47 117	0.25 95	0.48 132	0.18 86	0.22 136	0.38 98	0.36 96	0.54 168	0.29 86	0.41 88	0.28 114	0.50 141	0.31 91	0.21 167	0.21 104	0.34 108	0.32 105	0.45 100	0.51 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.30 95	0.31 95	0.23 124	0.27 131	0.23 115	0.26 124	0.25 187	0.36 84	0.37 225	0.25 78	0.19 65	0.40 100	0.27 140	0.29 222	0.38 98	0.47 167	0.37 86	0.28 78	0.43 94	0.19 65	0.35 78	0.33 94	0.16 100	0.19 91	0.36 120	0.29 88	0.39 84	0.35 96

HCRNet	0.32 103	0.38 129	0.20 96	0.39 188	0.17 84	0.29 140	0.18 134	0.40 90	0.18 68	0.80 314	0.40 161	0.49 136	0.18 86	0.22 136	0.38 98	0.30 78	0.38 90	0.29 86	0.40 85	0.19 65	0.33 71	0.23 69	0.19 137	0.16 82	0.26 66	0.31 96	0.51 113	0.31 84

MIF-Stereo (partial)	0.30 95	0.44 165	0.18 83	0.16 68	0.16 81	0.21 90	0.11 82	0.37 87	0.22 94	0.37 92	0.24 88	0.32 75	0.17 81	0.13 76	0.39 102	0.45 146	0.46 115	0.38 131	0.42 92	0.25 100	0.43 99	0.35 100	0.18 127	0.21 104	0.35 119	0.32 105	0.50 112	0.44 126

MMNet	0.29 91	0.29 86	0.22 119	0.26 126	0.26 138	0.26 124	0.18 134	0.33 82	0.23 100	0.24 77	0.28 105	0.35 81	0.15 73	0.32 241	0.39 102	0.31 83	0.36 83	0.34 108	0.41 88	0.27 111	0.32 67	0.21 54	0.17 116	0.23 129	0.32 101	0.30 91	0.46 102	0.32 87

UniTT-Stereo	0.28 87	0.27 81	0.15 65	0.15 59	0.13 58	0.17 73	0.09 64	0.35 83	0.19 74	0.49 134	0.21 76	0.41 107	0.18 86	0.14 83	0.40 104	0.39 108	0.42 104	0.34 108	0.56 142	0.25 100	0.43 99	0.24 71	0.13 84	0.19 91	0.31 96	0.41 142	0.30 61	0.37 101

anonymousdsp2	0.38 123	0.46 184	0.30 149	0.25 122	0.23 115	0.32 150	0.18 134	0.58 157	0.23 100	0.47 117	0.38 151	0.48 132	0.23 116	0.18 102	0.40 104	0.39 108	0.44 106	0.33 104	0.88 213	0.31 128	0.48 133	0.52 185	0.17 116	0.23 129	0.41 137	0.33 110	0.61 157	0.42 119

GMOStereo	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 222	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

error version	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 222	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

test-v	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 222	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

test-2	0.42 138	0.39 135	0.21 108	0.30 147	0.26 138	0.29 140	0.19 145	0.67 223	0.30 162	0.66 261	0.32 122	0.54 156	0.33 193	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 141	0.44 171	0.68 177	0.34 146	0.51 148	0.66 222	0.16 100	0.22 117	0.58 203	0.45 156	0.82 224	0.41 114

DF_test	0.32 103	0.32 99	0.36 180	0.12 39	0.19 93	0.19 83	0.08 49	0.50 119	0.21 88	0.52 152	0.18 60	0.54 156	0.19 92	0.21 127	0.41 110	0.42 120	0.47 125	0.31 94	0.44 95	0.31 128	0.45 110	0.40 120	0.18 127	0.23 129	0.33 105	0.35 116	0.44 98	0.39 106

LGCAT	0.35 115	0.38 129	0.21 108	0.20 93	0.21 104	0.24 117	0.16 124	0.50 119	0.26 130	0.47 117	0.28 105	0.47 128	0.21 104	0.23 150	0.41 110	0.42 120	0.55 179	0.30 90	0.44 95	0.32 136	0.52 160	0.37 109	0.26 216	0.25 152	0.37 122	0.40 140	0.43 97	0.47 131

Reg-Stereo(zero)	0.78 266	0.47 191	0.56 270	0.39 188	0.28 155	0.41 194	0.35 225	0.75 273	0.36 214	0.62 230	6.09 376	0.78 236	0.32 187	0.27 209	0.41 110	0.63 245	0.58 203	0.45 181	1.51 259	0.42 208	0.65 217	0.62 211	0.21 167	0.32 198	0.55 193	0.78 245	1.26 310	1.09 272

FLISNet	0.78 266	0.47 191	0.56 270	0.39 188	0.28 155	0.41 194	0.35 225	0.75 273	0.36 214	0.62 230	6.09 376	0.78 236	0.32 187	0.27 209	0.41 110	0.63 245	0.58 203	0.45 181	1.51 259	0.42 208	0.65 217	0.62 211	0.21 167	0.32 198	0.55 193	0.78 245	1.26 310	1.09 272

plain	0.31 101	0.43 159	0.20 96	0.20 93	0.16 81	0.20 88	0.10 78	0.41 92	0.18 68	0.48 124	0.19 65	0.34 80	0.17 81	0.10 61	0.41 110	0.44 135	0.45 110	0.40 144	0.55 136	0.24 93	0.41 91	0.34 97	0.14 94	0.21 104	0.32 101	0.33 110	0.39 84	0.48 135

LL-Strereo2	0.34 112	0.29 86	0.21 108	0.24 115	0.19 93	0.17 73	0.13 95	0.63 200	0.26 130	0.58 201	0.23 83	0.44 119	0.22 110	0.14 83	0.41 110	0.41 116	0.47 125	0.35 118	0.73 190	0.31 128	0.47 125	0.36 104	0.21 167	0.20 100	0.32 101	0.34 115	0.51 113	0.35 96

DMCA	0.32 103	0.31 95	0.30 149	0.24 115	0.25 128	0.27 129	0.22 164	0.36 84	0.33 197	0.31 84	0.40 161	0.40 100	0.23 116	0.25 186	0.41 110	0.37 101	0.40 98	0.39 133	0.36 79	0.28 114	0.41 91	0.27 81	0.25 206	0.25 152	0.31 96	0.35 116	0.39 84	0.37 101

RASNet	0.42 138	0.45 173	0.43 224	0.33 164	0.33 184	0.37 176	0.27 196	0.58 157	0.34 204	0.47 117	0.43 166	0.49 136	0.33 193	0.25 186	0.41 110	0.41 116	0.48 132	0.39 133	0.47 103	0.30 123	0.49 137	0.40 120	0.19 137	0.44 264	0.40 135	0.46 164	0.75 204	0.63 194

DFGA-Net	0.28 87	0.37 120	0.16 71	0.26 126	0.15 76	0.22 97	0.15 115	0.40 90	0.21 88	0.41 97	0.24 88	0.31 73	0.17 81	0.13 76	0.42 118	0.39 108	0.38 90	0.30 90	0.42 92	0.21 78	0.36 83	0.29 86	0.13 84	0.21 104	0.31 96	0.27 82	0.51 113	0.28 76

raft+_RVC	0.35 115	0.34 103	0.26 136	0.25 122	0.23 115	0.25 121	0.18 134	0.54 137	0.26 130	0.52 152	0.43 166	0.46 125	0.23 116	0.18 102	0.42 118	0.38 104	0.43 105	0.34 108	0.61 162	0.26 107	0.43 99	0.38 111	0.13 84	0.20 100	0.39 130	0.39 136	0.58 145	0.42 119

CCAANet	0.30 95	0.29 86	0.33 161	0.24 115	0.24 123	0.25 121	0.22 164	0.30 79	0.29 151	0.25 78	0.29 110	0.52 153	0.29 153	0.19 109	0.42 118	0.36 96	0.36 83	0.30 90	0.28 64	0.23 88	0.40 88	0.27 81	0.20 154	0.19 91	0.33 105	0.31 96	0.41 90	0.43 124

WQFJA1++	13.32 387	0.37 120	0.25 132	123.26 404	0.29 162	112.03 404	109.42 404	0.56 150	0.25 119	0.65 249	0.49 183	1.70 314	1.51 326	0.23 150	0.43 121	0.60 237	0.53 165	0.41 151	1.83 279	0.31 128	0.53 169	0.51 179	0.22 181	0.20 100	0.52 180	0.76 238	0.88 244	0.91 252

test_5	0.29 91	0.39 135	0.16 71	0.22 99	0.15 76	0.21 90	0.13 95	0.54 137	0.20 81	0.38 94	0.19 65	0.44 119	0.34 206	0.10 61	0.43 121	0.38 104	0.33 72	0.32 96	0.33 73	0.20 74	0.32 67	0.35 100	0.09 45	0.21 104	0.28 77	0.30 91	0.51 113	0.32 87

small-0shot	0.35 115	0.29 86	0.17 76	0.15 59	0.21 104	0.19 83	0.12 89	0.53 131	0.23 100	0.48 124	0.24 88	0.54 156	0.26 131	0.27 209	0.44 123	0.60 237	0.44 106	0.45 181	0.46 101	0.24 93	0.47 125	0.69 234	0.16 100	0.19 91	0.42 138	0.37 128	0.39 84	0.55 164

castereo++	0.44 155	0.35 114	0.33 161	0.43 211	0.23 115	0.21 90	0.17 132	0.59 164	0.30 162	0.63 236	0.37 148	0.73 221	0.22 110	0.22 136	0.44 123	0.53 206	0.58 203	0.41 151	0.66 171	0.34 146	0.81 253	0.69 234	0.20 154	0.28 170	0.48 157	0.56 200	0.76 207	0.48 135

GMStereo	0.41 133	0.48 205	0.25 132	0.32 157	0.32 180	0.37 176	0.28 201	0.59 164	0.30 162	0.45 110	0.36 140	0.61 186	0.31 178	0.24 168	0.45 125	0.41 116	0.54 168	0.35 118	0.73 190	0.39 191	0.51 148	0.33 94	0.23 192	0.28 170	0.48 157	0.36 120	0.68 181	0.41 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.28 87	0.27 81	0.23 124	0.19 85	0.28 155	0.16 68	0.16 124	0.29 76	0.30 162	0.20 68	0.27 101	0.24 56	0.21 104	0.19 109	0.45 125	0.36 96	0.33 72	0.34 108	0.29 67	0.29 119	0.27 57	0.27 81	0.22 181	0.21 104	0.34 108	0.33 110	0.42 94	0.52 150

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 230	0.37 120	0.23 124	0.51 238	0.74 310	0.89 306	0.49 254	0.62 185	0.26 130	1.60 373	0.31 120	2.57 325	0.26 131	0.22 136	0.46 127	0.48 176	0.58 203	0.45 181	0.93 218	0.37 170	0.63 209	0.71 239	0.19 137	0.23 129	0.58 203	0.49 176	0.89 246	1.91 317

test_for_model	0.76 258	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 384	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 271	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 258	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 384	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 271	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

testlalala	0.76 258	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 384	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 271	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

GCAPDPT-zeroshot	0.76 258	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 384	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 271	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

GCAP-Stereo	0.76 258	0.45 173	0.20 96	0.22 99	0.25 128	0.22 97	0.13 95	0.62 185	0.25 119	0.57 189	0.29 110	0.75 225	0.20 96	0.19 109	0.47 128	0.51 194	10.38 384	0.39 133	0.59 152	0.34 146	0.93 271	0.50 173	0.17 116	0.21 104	0.34 108	0.36 120	0.51 113	0.49 137

TestStereo	0.45 160	0.51 229	0.38 200	0.42 206	0.30 171	0.44 208	0.26 191	0.71 250	0.28 144	0.76 304	0.32 122	0.64 197	0.32 187	0.24 168	0.47 128	0.35 90	0.54 168	0.33 104	0.78 202	0.38 175	0.63 209	0.42 131	0.24 201	0.30 184	0.53 184	0.43 146	0.75 204	0.55 164

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 109	0.36 118	0.20 96	0.23 111	0.20 100	0.17 73	0.10 78	0.48 115	0.23 100	0.55 175	0.32 122	0.40 100	0.19 92	0.15 87	0.48 134	0.36 96	0.47 125	0.33 104	0.51 113	0.27 111	0.50 141	0.42 131	0.16 100	0.18 88	0.30 86	0.31 96	0.48 108	0.53 154

4D-IteraStereo	0.40 129	0.28 85	0.33 161	0.35 176	0.24 123	0.24 117	0.15 115	0.63 200	0.28 144	0.61 220	0.39 158	0.51 148	0.22 110	0.22 136	0.48 134	0.43 129	0.49 136	0.43 166	0.66 171	0.34 146	0.63 209	0.70 237	0.14 94	0.22 117	0.39 130	0.47 166	0.63 163	0.39 106

CREStereo++_RVC	0.43 152	0.42 154	0.39 202	0.30 147	0.33 184	0.27 129	0.19 145	0.57 153	0.31 182	0.58 201	0.36 140	0.58 174	0.56 277	0.23 150	0.48 134	0.50 187	0.61 235	0.34 108	0.52 118	0.30 123	0.56 183	0.42 131	0.16 100	0.29 176	0.49 166	0.44 150	0.79 217	0.69 212
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
anonymous	0.37 120	0.29 86	0.19 85	0.17 75	0.24 123	0.21 90	0.14 108	0.51 123	0.22 94	0.51 143	0.19 65	0.55 164	0.25 126	0.23 150	0.49 137	0.58 230	0.47 125	0.46 194	0.56 142	0.31 128	0.51 148	0.70 237	0.18 127	0.24 140	0.45 147	0.31 96	0.55 132	0.50 145

GLC_STEREO	0.47 167	0.51 229	0.40 207	0.38 185	0.37 211	0.37 176	0.28 201	0.64 208	0.29 151	0.62 230	0.53 206	0.55 164	0.28 147	0.30 227	0.49 137	0.48 176	0.66 261	0.41 151	0.65 169	0.41 200	0.70 236	0.60 204	0.23 192	0.30 184	0.47 154	0.36 120	0.84 233	0.53 154

HGLStereo	0.43 152	0.43 159	0.37 191	0.34 166	0.37 211	0.39 186	0.23 178	0.48 115	0.31 182	0.47 117	0.72 269	0.42 110	0.29 153	0.32 241	0.51 139	0.49 183	0.55 179	0.50 227	0.55 136	0.39 191	0.51 148	0.43 138	0.22 181	0.33 213	0.51 175	0.51 185	0.57 137	0.45 128

HITNet	0.38 123	0.37 120	0.28 140	0.34 166	0.29 162	0.26 124	0.19 145	0.58 157	0.32 191	0.57 189	0.45 172	0.55 164	0.30 164	0.22 136	0.51 139	0.35 90	0.44 106	0.39 133	0.41 88	0.29 119	0.41 91	0.38 111	0.20 154	0.25 152	0.39 130	0.37 128	0.70 191	0.52 150
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
WAFT-Stereo (ZS)	0.35 115	0.21 64	0.21 108	0.14 52	0.22 108	0.23 111	0.10 78	0.51 123	0.31 182	0.51 143	0.33 129	0.49 136	0.35 214	0.36 254	0.52 141	0.43 129	0.40 98	0.29 86	0.44 95	0.26 107	0.52 160	0.46 154	0.25 206	0.28 170	0.48 157	0.36 120	0.41 90	0.43 124

castereo	0.47 167	0.36 118	0.35 171	0.34 166	0.26 138	0.26 124	0.17 132	0.56 150	0.29 151	0.60 215	0.45 172	0.68 205	0.22 110	0.20 120	0.52 141	0.58 230	0.61 235	0.39 133	0.92 217	0.36 164	0.96 280	0.76 251	0.19 137	0.24 140	0.54 188	0.64 211	0.57 137	0.58 173

CAS	0.38 123	0.45 173	0.25 132	0.29 139	0.29 162	0.23 111	0.13 95	0.41 92	0.27 137	0.41 97	0.54 212	0.35 81	0.35 214	0.21 127	0.52 141	0.38 104	0.50 141	0.34 108	0.52 118	0.26 107	0.43 99	0.41 124	0.19 137	0.23 129	0.51 175	0.52 187	0.62 160	0.77 233

UNet	0.44 155	0.42 154	0.40 207	0.37 182	0.36 202	0.41 194	0.28 201	0.57 153	0.35 210	0.50 137	0.49 183	0.47 128	0.34 206	0.37 259	0.53 144	0.43 129	0.54 168	0.46 194	0.56 142	0.39 191	0.47 125	0.44 144	0.27 223	0.34 217	0.44 143	0.48 171	0.58 145	0.57 168

gcap_with_dpt	0.60 222	0.57 265	0.35 171	0.89 301	0.38 219	0.47 221	0.22 164	0.71 250	0.33 197	0.69 281	0.49 183	1.11 285	0.45 252	0.29 222	0.54 145	0.69 265	0.61 235	0.54 255	1.17 238	0.41 200	0.86 263	0.79 259	0.24 201	0.34 217	0.62 223	0.50 181	0.91 250	1.03 266

GCAP-BAT	0.60 222	0.57 265	0.35 171	0.89 301	0.38 219	0.47 221	0.22 164	0.71 250	0.33 197	0.69 281	0.49 183	1.11 285	0.45 252	0.29 222	0.54 145	0.69 265	0.61 235	0.54 255	1.17 238	0.41 200	0.86 263	0.79 259	0.24 201	0.34 217	0.62 223	0.50 181	0.91 250	1.03 266

DDF-Stereo	2.07 333	0.43 159	0.28 140	10.45 383	0.48 254	14.62 391	0.70 301	0.72 260	0.29 151	0.66 261	0.48 178	17.48 387	0.59 285	0.26 198	0.55 147	0.56 224	0.60 227	0.45 181	1.27 247	0.38 175	0.83 256	0.77 254	0.25 206	0.24 140	0.45 147	0.45 156	0.91 250	0.67 205

AE-Stereo	0.54 193	0.48 205	0.44 233	0.50 232	0.35 197	0.36 173	0.28 201	0.55 144	0.29 151	0.64 243	0.31 120	0.89 255	0.31 178	0.24 168	0.55 147	0.65 258	0.68 270	0.52 245	0.87 212	0.53 242	0.72 239	0.81 262	0.21 167	0.47 275	0.79 276	0.69 217	0.94 259	0.62 189

CASnet	0.40 129	0.52 241	0.23 124	0.27 131	0.27 149	0.30 146	0.14 108	0.62 185	0.29 151	0.61 220	0.44 169	0.64 197	0.28 147	0.23 150	0.55 147	0.36 96	0.45 110	0.31 94	0.73 190	0.27 111	0.63 209	0.39 117	0.21 167	0.24 140	0.42 138	0.32 105	0.61 157	0.56 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
trnet	0.44 155	0.51 229	0.40 207	0.34 166	0.26 138	0.27 129	0.14 108	0.62 185	0.30 162	0.60 215	0.36 140	0.73 221	0.33 193	0.24 168	0.56 150	0.57 225	0.58 203	0.34 108	0.52 118	0.31 128	0.57 193	0.42 131	0.17 116	0.30 184	0.54 188	0.48 171	0.65 171	0.69 212

AnonymousM	0.79 268	0.34 103	0.20 96	0.24 115	0.22 108	0.21 90	0.15 115	0.58 157	0.21 88	0.57 189	0.39 158	0.45 123	0.15 73	0.19 109	0.56 150	0.54 216	0.54 168	0.40 144	0.53 126	0.30 123	0.65 217	0.54 191	0.20 154	0.22 117	0.30 86	0.39 136	1.31 315	11.04 381

CFNet	0.45 160	0.44 165	0.33 161	0.48 227	0.40 229	0.39 186	0.30 215	0.53 131	0.32 191	0.48 124	0.50 192	0.68 205	0.40 237	0.30 227	0.56 150	0.37 101	0.48 132	0.43 166	0.52 118	0.33 140	0.46 118	0.30 89	0.23 192	0.31 193	0.61 217	0.52 187	0.69 185	0.71 221

Any-RAFT	0.69 240	0.47 191	0.85 313	0.53 246	0.40 229	0.38 181	0.27 196	0.64 208	0.32 191	0.57 189	0.76 277	0.86 253	0.24 124	0.22 136	0.57 153	0.76 282	0.60 227	0.45 181	2.19 293	0.45 217	1.20 303	0.71 239	0.22 181	0.31 193	0.99 312	1.24 320	0.73 199	1.65 308

rafts_anoy	0.41 133	0.51 229	0.35 171	0.29 139	0.30 171	0.33 157	0.22 164	0.59 164	0.25 119	0.51 143	0.50 192	0.48 132	0.23 116	0.17 99	0.57 153	0.46 156	0.51 152	0.50 227	0.58 151	0.34 146	0.50 141	0.43 138	0.19 137	0.28 170	0.50 170	0.47 166	0.52 124	0.53 154

RALCasStereoNet	0.42 138	0.50 224	0.35 171	0.35 176	0.30 171	0.31 147	0.24 181	0.60 170	0.25 119	0.56 184	0.49 183	0.58 174	0.26 131	0.18 102	0.57 153	0.46 156	0.54 168	0.49 218	0.51 113	0.34 146	0.51 148	0.41 124	0.21 167	0.31 193	0.53 184	0.49 176	0.48 108	0.58 173

RALAANet	0.41 133	0.41 147	0.37 191	0.28 134	0.28 155	0.33 157	0.24 181	0.54 137	0.27 137	0.48 124	0.48 178	0.43 115	0.25 126	0.20 120	0.57 153	0.41 116	0.49 136	0.50 227	0.71 186	0.40 196	0.52 160	0.46 154	0.21 167	0.29 176	0.46 152	0.45 156	0.70 191	0.47 131

coex_refinement	0.45 160	0.43 159	0.33 161	0.35 176	0.35 197	0.44 208	0.22 164	0.55 144	0.50 267	0.50 137	0.60 225	0.54 156	0.27 140	0.28 214	0.58 157	0.45 146	0.50 141	0.44 171	0.54 133	0.33 140	0.45 110	0.39 117	0.28 228	0.31 193	0.52 180	0.53 190	0.67 179	0.78 236

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 133	0.33 100	0.29 145	0.29 139	0.24 123	0.26 124	0.16 124	0.55 144	0.40 236	0.55 175	0.49 183	0.49 136	0.27 140	0.23 150	0.58 157	0.45 146	0.51 152	0.40 144	0.50 110	0.36 164	0.46 118	0.50 173	0.16 100	0.23 129	0.49 166	0.75 235	0.44 98	0.56 166

LoS	0.55 195	0.44 165	0.29 145	0.36 181	0.37 211	0.40 192	0.20 155	1.37 344	0.31 182	0.86 326	0.78 280	0.68 205	0.37 227	0.24 168	0.58 157	0.72 274	0.59 218	0.40 144	0.75 197	0.35 162	1.03 288	0.65 219	0.21 167	0.24 140	0.79 276	0.64 211	0.64 167	0.68 210
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADLNet	0.46 165	0.53 248	0.37 191	0.41 201	0.41 235	0.44 208	0.40 239	0.54 137	0.35 210	0.45 110	0.53 206	0.76 232	0.36 221	0.62 321	0.58 157	0.42 120	0.49 136	0.42 160	0.50 110	0.37 170	0.43 99	0.44 144	0.34 256	0.25 152	0.47 154	0.55 196	0.57 137	0.45 128

zero-FE	9.08 383	0.42 154	0.28 140	61.19 402	0.56 272	106.36 403	1.24 334	0.72 260	0.30 162	0.66 261	0.56 215	61.54 401	0.66 292	0.25 186	0.59 161	0.53 206	0.60 227	0.47 202	2.54 307	0.38 175	1.35 313	0.96 275	0.25 206	0.24 140	0.45 147	0.44 150	0.91 250	0.66 201

S2M2_L	0.40 129	0.42 154	0.41 216	0.24 115	0.27 149	0.35 170	0.22 164	0.51 123	0.24 113	0.61 220	0.23 83	0.43 115	0.21 104	0.31 234	0.59 161	0.49 183	0.55 179	0.36 122	0.53 126	0.34 146	0.55 178	0.38 111	0.28 228	0.27 163	0.42 138	0.43 146	0.63 163	0.66 201
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
anonymity	3.27 356	0.41 147	1.09 336	0.58 256	0.41 235	0.47 221	0.30 215	0.79 287	0.33 197	0.61 220	69.49 402	0.85 249	0.30 164	0.24 168	0.59 161	1.02 325	0.60 227	0.43 166	1.35 252	0.60 275	0.73 242	1.82 332	0.24 201	0.29 176	1.00 315	1.24 320	1.08 283	1.47 297

raft_robust	0.49 174	0.44 165	0.24 130	0.38 185	0.29 162	0.32 150	0.21 156	0.73 264	0.35 210	0.69 281	0.34 133	0.57 169	0.31 178	0.24 168	0.59 161	0.53 206	0.54 168	0.46 194	0.98 225	0.37 170	0.69 231	0.94 274	0.20 154	0.28 170	0.55 193	0.69 217	0.69 185	0.60 182

CREStereo	0.44 155	0.51 229	0.40 207	0.34 166	0.26 138	0.28 137	0.15 115	0.61 178	0.30 162	0.58 201	0.36 140	0.72 218	0.33 193	0.24 168	0.59 161	0.59 235	0.59 218	0.34 108	0.52 118	0.31 128	0.59 202	0.42 131	0.18 127	0.30 184	0.54 188	0.48 171	0.64 167	0.69 212
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
PS-NSSS	0.60 222	0.81 311	0.44 233	0.89 301	0.54 268	0.71 287	0.63 286	0.64 208	0.38 230	0.64 243	0.41 163	1.52 307	0.47 259	0.41 267	0.59 161	0.42 120	0.52 156	0.45 181	0.94 221	0.42 208	0.44 106	0.29 86	0.36 261	0.34 217	0.63 231	0.69 217	0.70 191	0.80 237

DF	0.73 247	0.48 205	0.50 253	0.43 211	0.25 128	0.54 247	0.22 164	0.71 250	0.30 162	0.60 215	0.49 183	1.11 285	0.24 124	0.21 127	0.60 167	0.78 287	0.57 196	0.50 227	5.31 339	0.49 233	0.83 256	0.76 251	0.23 192	0.27 163	0.62 223	0.68 216	1.14 291	0.96 256

DN	3.88 361	0.39 135	0.36 180	0.58 256	0.32 180	51.06 401	0.32 217	0.64 208	0.32 191	0.50 137	0.56 215	38.15 394	0.23 116	0.26 198	0.60 167	0.71 272	0.57 196	0.46 194	1.59 267	0.40 196	0.69 231	0.66 222	0.32 251	0.32 198	1.15 330	1.04 301	0.86 240	1.56 301

LoS_RVC	0.42 138	0.45 173	0.43 224	0.19 85	0.25 128	0.24 117	0.16 124	0.44 102	0.28 144	0.51 143	0.48 178	0.42 110	0.31 178	0.22 136	0.60 167	0.45 146	0.46 115	0.41 151	0.71 186	0.30 123	0.67 224	0.51 179	0.19 137	0.32 198	0.61 217	0.44 150	0.58 145	0.61 184

tt_ll	0.42 138	0.45 173	0.43 224	0.19 85	0.25 128	0.24 117	0.16 124	0.44 102	0.28 144	0.51 143	0.48 178	0.42 110	0.31 178	0.22 136	0.60 167	0.45 146	0.46 115	0.41 151	0.71 186	0.30 123	0.67 224	0.51 179	0.19 137	0.32 198	0.61 217	0.44 150	0.58 145	0.61 184

test-3	0.55 195	0.37 120	0.37 191	0.34 166	0.33 184	0.33 157	0.22 164	0.65 216	0.27 137	0.61 220	0.34 133	0.90 256	0.31 178	0.21 127	0.60 167	0.44 135	0.55 179	0.42 160	2.59 312	0.38 175	0.56 183	1.37 306	0.16 100	0.29 176	0.48 157	0.38 133	0.69 185	0.54 161

test_3	0.56 204	0.38 129	0.36 180	0.34 166	0.33 184	0.33 157	0.21 156	0.68 230	0.29 151	0.65 249	0.33 129	0.92 258	0.35 214	0.21 127	0.60 167	0.44 135	0.56 187	0.45 181	2.68 314	0.39 191	0.55 178	1.35 304	0.15 96	0.32 198	0.51 175	0.47 166	0.67 179	0.50 145

DLCB_ROB	0.53 188	0.50 224	0.48 247	0.41 201	0.45 244	0.43 203	0.39 237	0.55 144	0.45 255	0.57 189	0.61 234	0.70 213	0.52 270	0.41 267	0.60 167	0.47 167	0.57 196	0.48 208	0.52 118	0.43 212	0.55 178	0.47 160	0.38 268	0.42 255	0.96 307	0.79 251	0.70 191	0.62 189

G2L-Stereo	0.42 138	0.39 135	0.28 140	0.35 176	0.40 229	0.34 164	0.22 164	0.54 137	0.34 204	0.52 152	0.61 234	0.50 143	0.38 230	0.26 198	0.61 174	0.44 135	0.50 141	0.40 144	0.46 101	0.33 140	0.43 99	0.39 117	0.28 228	0.27 163	0.49 166	0.54 193	0.69 185	0.49 137

test_1	0.55 195	0.37 120	0.37 191	0.34 166	0.33 184	0.33 157	0.22 164	0.66 220	0.27 137	0.62 230	0.34 133	0.90 256	0.31 178	0.21 127	0.61 174	0.44 135	0.55 179	0.42 160	2.58 311	0.38 175	0.56 183	1.38 308	0.16 100	0.29 176	0.48 157	0.38 133	0.69 185	0.54 161

UPFNet	0.38 123	0.34 103	0.34 169	0.32 157	0.33 184	0.39 186	0.29 208	0.47 113	0.33 197	0.43 101	0.41 163	0.40 100	0.30 164	0.34 246	0.61 174	0.40 112	0.46 115	0.41 151	0.52 118	0.35 162	0.35 78	0.34 97	0.25 206	0.27 163	0.38 127	0.35 116	0.55 132	0.37 101

DSFCA	0.45 160	0.50 224	0.40 207	0.40 196	0.37 211	0.44 208	0.34 223	0.46 111	0.39 233	0.40 96	0.57 218	0.49 136	0.29 153	0.24 168	0.61 174	0.44 135	0.49 136	0.49 218	0.64 165	0.39 191	0.50 141	0.51 179	0.33 254	0.35 225	0.49 166	0.50 181	0.57 137	0.58 173

DISCO	0.45 160	0.44 165	0.29 145	0.40 196	0.38 219	0.49 227	0.43 244	0.45 108	0.43 254	0.50 137	0.57 218	0.40 100	0.29 153	0.30 227	0.61 174	0.43 129	0.55 179	0.46 194	0.69 183	0.41 200	0.48 133	0.43 138	0.26 216	0.32 198	0.47 154	0.50 181	0.62 160	0.50 145

FSD		0.53 248	0.53 261	0.53 246	0.53 264	0.52 239	0.53 260	0.75 273	0.40 236	0.80 314	0.59 221			0.55 308	0.62 179	0.64 251			0.66 171	0.55 253				0.52 286	0.68 242	0.62 207	0.69 185	0.70 219

MSKI-zero shot	0.84 272	0.49 209	0.43 224	0.41 201	0.35 197	0.46 220	0.32 217	0.76 277	0.30 162	0.65 249	0.92 298	0.83 246	0.32 187	0.22 136	0.62 179	1.08 331	0.64 253	0.47 202	3.14 326	0.61 284	2.23 338	1.58 321	0.20 154	0.38 242	0.96 307	1.47 338	1.24 308	1.60 304

CES	0.46 165	0.35 114	0.30 149	0.27 131	0.27 149	0.29 140	0.12 89	1.05 327	0.27 137	0.54 168	0.66 251	0.53 154	0.25 126	0.23 150	0.62 179	0.65 258	0.58 203	0.37 127	0.54 133	0.34 146	0.84 260	0.53 188	0.23 192	0.23 129	0.56 197	0.44 150	0.57 137	0.69 212

s12784h	0.62 225	0.68 293	0.47 244	0.65 275	0.44 243	0.34 164	0.24 181	0.61 178	0.31 182	0.60 215	0.44 169	0.81 240	0.55 275	0.25 186	0.62 179	0.50 187	0.62 243	0.38 131	0.74 196	0.36 164	1.26 307	0.47 160	0.18 127	0.30 184	0.70 246	0.74 231	1.39 323	2.07 319

IER	0.41 133	0.37 120	0.31 155	0.30 147	0.28 155	0.35 170	0.24 181	0.47 113	0.28 144	0.44 108	0.59 221	0.77 235	0.29 153	0.35 252	0.63 183	0.42 120	0.47 125	0.42 160	0.44 95	0.34 146	0.42 97	0.36 104	0.28 228	0.26 159	0.40 135	0.47 166	0.52 124	0.52 150

SA	0.42 138	0.47 191	0.21 108	0.25 122	0.23 115	0.31 147	0.13 95	0.64 208	0.32 191	0.61 220	0.26 98	0.54 156	0.21 104	0.16 95	0.63 183	0.47 167	0.52 156	0.41 151	0.60 158	0.29 119	0.46 118	0.61 209	0.15 96	0.27 163	0.45 147	0.58 201	0.96 264	0.47 131

raftrobust	0.43 152	0.33 100	0.36 180	0.28 134	0.28 155	0.27 129	0.18 134	0.64 208	0.25 119	0.63 236	0.53 206	0.51 148	0.25 126	0.22 136	0.63 183	0.48 176	0.51 152	0.41 151	0.96 224	0.38 175	0.53 169	0.46 154	0.20 154	0.24 140	0.57 198	0.54 193	0.54 129	0.52 150

psm_up	0.56 204	0.51 229	0.53 261	0.56 253	0.45 244	0.58 258	0.35 225	0.71 250	0.66 294	0.55 175	0.53 206	0.59 179	0.50 264	0.40 264	0.63 183	0.50 187	0.59 218	0.49 218	0.84 210	0.46 223	0.51 148	0.45 149	0.31 246	0.51 284	0.70 246	0.78 245	0.80 218	0.67 205

PDISCO_ROB	0.48 171	0.40 143	0.39 202	0.38 185	0.34 193	0.39 186	0.28 201	0.50 119	0.35 210	0.37 92	0.52 202	0.49 136	0.35 214	0.31 234	0.63 183	0.58 230	0.54 168	0.68 306	0.59 152	0.44 215	0.62 206	0.67 228	0.24 201	0.34 217	0.54 188	0.53 190	0.85 235	0.58 173

DN-CSS_ROB	0.52 185	0.43 159	0.46 239	0.41 201	0.40 229	0.34 164	0.22 164	0.69 238	0.34 204	0.59 208	0.79 281	0.66 201	0.47 259	0.24 168	0.63 183	0.40 112	0.58 203	0.43 166	1.74 274	0.38 175	0.63 209	0.38 111	0.31 246	0.47 275	0.53 184	0.43 146	0.66 178	0.54 161

PMTNet	0.48 171	0.48 205	0.43 224	0.31 155	0.30 171	0.27 129	0.22 164	0.54 137	0.29 151	0.57 189	0.39 158	0.59 179	0.23 116	0.23 150	0.64 189	0.59 235	0.57 196	0.37 127	1.17 238	0.33 140	0.67 224	0.40 120	0.20 154	0.21 104	0.79 276	0.59 202	0.65 171	0.92 254

AF-Net	0.53 188	0.49 209	0.44 233	0.50 232	0.53 264	0.61 265	0.54 264	0.61 178	0.55 279	0.43 101	0.66 251	0.85 249	0.42 241	0.40 264	0.64 189	0.46 156	0.46 115	0.44 171	0.60 158	0.40 196	0.45 110	0.45 149	0.41 275	0.39 244	0.50 170	0.55 196	0.81 221	0.69 212

Nwc_Net	0.53 188	0.49 209	0.44 233	0.50 232	0.53 264	0.61 265	0.54 264	0.61 178	0.55 279	0.43 101	0.66 251	0.85 249	0.42 241	0.40 264	0.64 189	0.46 156	0.46 115	0.44 171	0.60 158	0.40 196	0.45 110	0.45 149	0.41 275	0.39 244	0.50 170	0.55 196	0.81 221	0.69 212

DMCA-RVC	0.44 155	0.37 120	0.35 171	0.33 164	0.37 211	0.32 150	0.41 241	0.46 111	0.52 271	0.43 101	0.48 178	0.68 205	0.33 193	0.29 222	0.65 192	0.46 156	0.47 125	0.44 171	0.49 108	0.38 175	0.49 137	0.48 166	0.29 235	0.32 198	0.38 127	0.37 128	0.57 137	0.62 189

IGEV-FE	0.94 284	0.47 191	1.24 344	1.15 321	0.46 247	0.60 261	0.65 293	0.81 294	0.36 214	0.67 270	1.75 341	0.94 259	0.30 164	0.26 198	0.66 193	1.14 338	0.60 227	0.48 208	2.55 308	0.63 292	2.19 336	2.33 341	0.21 167	0.37 239	1.00 315	1.03 299	1.17 298	1.48 299

IGEV_Zeroshot_test	0.95 286	0.47 191	1.24 344	1.15 321	0.46 247	0.60 261	0.65 293	0.81 294	0.36 214	0.66 261	1.86 345	0.94 259	0.30 164	0.26 198	0.66 193	1.14 338	0.60 227	0.48 208	2.56 309	0.63 292	2.23 338	2.36 342	0.21 167	0.37 239	1.00 315	1.03 299	1.17 298	1.48 299

HH	0.84 272	0.34 103	0.99 324	0.42 206	0.36 202	0.51 236	0.42 242	0.69 238	0.34 204	0.65 249	0.38 151	1.03 273	0.26 131	0.28 214	0.66 193	1.37 357	0.61 235	0.53 249	2.39 302	0.60 275	3.55 365	1.64 323	0.25 206	0.33 213	0.83 286	1.05 302	1.09 285	1.12 279

HanStereo	0.84 272	0.34 103	0.99 324	0.42 206	0.36 202	0.51 236	0.42 242	0.69 238	0.34 204	0.65 249	0.38 151	1.03 273	0.26 131	0.28 214	0.66 193	1.37 357	0.61 235	0.53 249	2.39 302	0.60 275	3.55 365	1.64 323	0.25 206	0.33 213	0.83 286	1.05 302	1.09 285	1.12 279

UDGNet	0.67 234	0.66 288	0.42 219	1.35 332	1.02 329	1.21 327	0.91 317	0.60 170	0.41 243	0.52 152	0.60 225	0.56 167	0.23 116	1.19 351	0.66 193	0.45 146	0.56 187	0.51 236	0.73 190	0.53 242	0.64 216	0.67 228	0.79 329	0.29 176	0.72 252	0.55 196	0.63 163	0.66 201

FINET	0.40 129	0.38 129	0.39 202	0.43 211	0.30 171	0.34 164	0.35 225	0.44 102	0.36 214	0.47 117	0.32 122	0.47 128	0.30 164	0.28 214	0.66 193	0.50 187	0.48 132	0.36 122	0.60 158	0.33 140	0.46 118	0.37 109	0.30 239	0.30 184	0.43 141	0.35 116	0.56 135	0.42 119

ICVP	0.58 212	0.49 209	0.67 296	0.50 232	0.48 254	0.52 239	0.36 229	0.60 170	0.45 255	0.61 220	0.58 220	0.61 186	0.56 277	0.30 227	0.67 199	0.64 251	0.58 203	0.51 236	0.72 189	0.51 238	0.58 198	0.74 247	0.59 317	0.47 275	0.60 215	0.75 235	0.74 201	0.72 223
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.34 112	0.38 129	0.23 124	0.26 126	0.21 104	0.27 129	0.14 108	0.44 102	0.24 113	0.50 137	0.30 116	0.41 107	0.16 77	0.15 87	0.67 199	0.42 120	0.50 141	0.47 202	0.51 113	0.23 88	0.53 169	0.32 93	0.16 100	0.19 91	0.43 141	0.30 91	0.52 124	0.37 101

iResNetv2_ROB	0.52 185	0.45 173	0.32 158	0.48 227	0.39 224	0.48 225	0.28 201	0.64 208	0.34 204	0.52 152	0.66 251	0.70 213	0.55 275	0.28 214	0.67 199	0.47 167	0.50 141	0.46 194	1.12 235	0.45 217	0.57 193	0.47 160	0.29 235	0.40 248	0.55 193	0.51 185	0.81 221	0.58 173

RP	0.58 212	0.57 265	0.72 301	0.62 268	0.56 272	0.57 255	0.64 288	0.63 200	0.61 287	0.42 99	0.81 286	0.78 236	0.53 272	0.43 280	0.68 202	0.48 176	0.53 165	0.44 171	0.64 165	0.45 217	0.51 148	0.54 191	0.37 266	0.44 264	0.62 223	0.59 202	0.83 231	0.77 233

CC-Net-ROB	0.96 290	1.18 341	0.70 299	1.56 339	1.06 331	1.63 342	1.20 333	0.79 287	0.61 287	0.81 317	0.56 215	3.07 336	0.57 281	0.85 341	0.68 202	0.44 135	0.71 284	0.63 288	1.40 254	0.57 263	0.58 198	0.43 138	1.91 359	0.46 272	0.83 286	0.83 258	0.77 210	1.20 287

AACVNet	0.55 195	0.47 191	0.40 207	0.58 256	0.61 281	0.53 243	0.37 231	0.61 178	0.40 236	0.59 208	0.64 243	0.58 174	0.33 193	0.36 254	0.69 204	0.54 216	0.58 203	0.54 255	0.69 183	0.52 241	0.54 173	0.52 185	0.36 261	0.44 264	0.59 210	0.69 217	0.82 224	0.83 241

LMCR-Stereo	0.50 176	0.46 184	0.33 161	0.32 157	0.33 184	0.42 200	0.24 181	0.57 153	0.37 225	0.55 175	0.46 176	0.65 200	0.40 237	0.26 198	0.69 204	0.49 183	0.62 243	0.49 218	1.11 234	0.57 263	0.66 220	0.64 217	0.25 206	0.32 198	0.48 157	0.49 176	0.63 163	0.65 199

R-Stereo Train	0.66 230	0.55 252	0.43 224	0.48 227	0.36 202	0.50 233	0.18 134	0.62 185	0.31 182	0.68 273	0.62 239	0.72 218	0.34 206	0.25 186	0.69 204	0.89 299	0.66 261	0.51 236	2.12 291	0.46 223	0.94 276	1.49 316	0.22 181	0.36 232	0.71 249	0.96 281	0.77 210	1.10 276

RAFT-Stereo	0.66 230	0.55 252	0.43 224	0.48 227	0.36 202	0.50 233	0.18 134	0.62 185	0.31 182	0.68 273	0.62 239	0.72 218	0.34 206	0.25 186	0.69 204	0.89 299	0.66 261	0.51 236	2.12 291	0.46 223	0.94 276	1.49 316	0.22 181	0.36 232	0.71 249	0.96 281	0.77 210	1.10 276
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.51 181	0.51 229	0.47 244	0.50 232	0.48 254	0.48 225	0.32 217	0.53 131	0.37 225	0.51 143	0.65 248	0.57 169	0.34 206	0.30 227	0.69 204	0.44 135	0.52 156	0.47 202	0.57 147	0.42 208	0.56 183	0.49 167	0.27 223	0.35 225	0.65 237	0.74 231	0.80 218	0.75 230

TRStereo	0.75 254	0.83 316	1.19 339	0.56 253	0.34 193	1.42 336	0.48 251	0.68 230	0.28 144	0.65 249	0.46 176	1.10 283	0.27 140	0.22 136	0.70 209	0.85 296	0.57 196	0.48 208	1.85 283	0.50 235	0.73 242	0.87 268	0.18 127	0.27 163	0.78 273	1.22 319	1.78 345	1.09 272

XX-Stereo	9.49 384	0.38 129	0.36 180	0.63 270	0.28 155	0.54 247	0.28 201	0.69 238	0.28 144	0.69 281	6.24 380	1.00 267	0.29 153	0.23 150	0.70 209	1.08 331	0.60 227	0.52 245	1.58 265	0.53 242	0.76 246	0.65 219	0.18 127	0.26 159	233.61 405	0.88 265	1.01 277	1.90 316

UCFNet_RVC	0.56 204	0.78 305	0.45 237	0.59 260	0.55 271	0.52 239	0.39 237	0.58 157	0.40 236	0.59 208	0.60 225	0.82 242	0.45 252	0.32 241	0.70 209	0.42 120	0.50 141	0.50 227	0.67 175	0.45 217	0.56 183	0.47 160	0.38 268	0.41 252	0.77 271	0.71 222	0.65 171	0.86 245

HSM	0.54 193	0.49 209	0.47 244	0.48 227	0.47 251	0.41 194	0.37 231	0.71 250	0.37 225	0.61 220	0.65 248	0.59 179	0.48 262	0.31 234	0.70 209	0.48 176	0.64 253	0.47 202	0.75 197	0.48 232	0.63 209	0.49 167	0.26 216	0.42 255	0.62 223	0.72 226	0.87 243	0.67 205

SGD-Stereo	0.29 91	0.24 74	0.17 76	0.16 68	0.15 76	0.22 97	0.08 49	0.29 76	0.22 94	0.29 81	0.15 43	0.45 123	0.20 96	0.10 61	0.71 213	0.45 146	0.46 115	0.27 74	0.47 103	0.22 83	0.41 91	0.36 104	0.19 137	0.19 91	0.28 77	0.32 105	0.46 102	0.40 112

RAFT-Test	0.72 246	0.50 224	0.46 239	0.52 241	0.34 193	0.41 194	0.29 208	0.73 264	0.30 162	0.62 230	0.72 269	0.68 205	0.31 178	0.22 136	0.71 213	1.03 326	0.62 243	0.50 227	2.89 320	0.66 297	1.72 325	1.14 292	0.23 192	0.29 176	0.80 280	0.96 281	0.95 261	0.91 252

SACVNet	0.62 225	0.53 248	0.51 258	0.55 252	0.57 275	0.52 239	0.60 277	0.69 238	0.56 281	0.67 270	0.54 212	0.59 179	0.37 227	0.41 267	0.71 213	0.60 237	0.64 253	0.57 271	0.95 222	0.64 294	0.67 224	0.78 257	0.36 261	0.47 275	0.75 264	0.77 243	0.84 233	0.84 242

HSM-Net_RVC	0.75 254	0.53 248	0.60 280	0.77 292	0.62 287	0.61 265	0.37 231	0.76 277	0.49 266	0.74 297	1.71 340	1.32 298	0.80 300	0.36 254	0.72 216	0.55 218	0.64 253	0.53 249	0.78 202	0.53 242	0.67 224	0.89 271	0.43 279	0.64 306	0.94 303	1.09 306	1.07 282	1.04 269
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ManiGeoR	0.50 176	0.51 229	0.36 180	0.44 218	0.32 180	0.38 181	0.21 156	0.69 238	0.47 263	0.53 164	0.60 225	0.60 183	0.28 147	0.23 150	0.73 217	0.47 167	0.54 168	0.49 218	1.29 248	0.38 175	0.54 173	0.56 197	0.28 228	0.34 217	0.50 170	0.73 229	0.54 129	0.57 168

HLf10	0.50 176	0.51 229	0.36 180	0.44 218	0.32 180	0.38 181	0.21 156	0.69 238	0.47 263	0.53 164	0.60 225	0.60 183	0.28 147	0.23 150	0.73 217	0.47 167	0.54 168	0.49 218	1.29 248	0.38 175	0.54 173	0.56 197	0.28 228	0.34 217	0.50 170	0.73 229	0.54 129	0.57 168

APVNet	0.56 204	0.47 191	0.38 200	0.46 223	0.50 259	0.57 255	0.53 260	0.60 170	0.42 250	0.46 114	0.65 248	0.50 143	0.30 164	0.36 254	0.74 219	0.71 272	0.71 284	0.64 292	0.95 222	0.53 242	0.57 193	0.77 254	0.34 256	0.46 272	0.59 210	0.46 164	0.82 224	0.58 173

sCroCo_RVC	0.58 212	0.42 154	0.29 145	0.28 134	0.29 162	0.39 186	0.22 164	0.60 170	0.41 243	0.53 164	0.43 166	0.48 132	0.50 264	0.24 168	0.75 220	0.99 321	0.75 290	0.63 288	1.02 227	0.56 258	1.10 298	1.36 305	0.28 228	0.39 244	0.63 231	0.63 208	0.93 257	0.64 197

cross-raft	0.73 247	0.56 259	0.46 239	0.43 211	0.33 184	0.40 192	0.27 196	0.73 264	0.33 197	0.65 249	0.60 225	0.74 224	0.30 164	0.23 150	0.76 221	0.96 312	0.63 249	0.48 208	2.91 321	0.59 270	1.81 331	1.31 303	0.22 181	0.32 198	0.82 284	0.94 276	0.93 257	1.01 264

HLF11	0.49 174	0.47 191	0.35 171	0.39 188	0.29 162	0.36 173	0.19 145	0.86 304	0.36 214	0.49 134	0.51 198	0.51 148	0.25 126	0.24 168	0.77 222	0.47 167	0.55 179	0.48 208	1.64 271	0.37 170	0.43 99	0.49 167	0.30 239	0.30 184	0.51 175	0.59 202	0.51 113	0.61 184

TestStereo_HLe17	0.55 195	0.56 259	0.36 180	0.52 241	0.37 211	0.43 203	0.26 191	0.83 298	0.46 259	0.58 201	0.59 221	0.69 211	0.34 206	0.23 150	0.77 222	0.52 202	0.57 196	0.50 227	1.21 245	0.49 233	0.57 193	0.73 245	0.27 223	0.49 282	0.62 223	0.78 245	0.65 171	0.59 181

gcap-zeroshot	1.75 325	0.44 165	0.89 317	0.59 260	0.36 202	0.55 250	0.29 208	0.74 269	0.29 151	0.74 297	0.76 277	1.18 292	0.33 193	0.24 168	0.78 224	0.97 314	0.61 235	0.53 249	29.80 386	0.80 315	1.04 290	1.45 312	0.23 192	0.34 217	0.75 264	0.99 289	0.96 264	0.75 230

SQANet	1.90 329	2.70 360	1.03 329	3.09 356	2.17 355	3.29 354	2.70 354	0.95 313	0.65 292	1.00 339	0.71 264	2.69 330	1.10 312	2.30 360	0.78 224	0.55 218	1.02 325	0.72 313	9.92 365	0.68 303	2.11 335	1.25 299	3.28 364	0.58 297	0.98 309	1.31 329	1.33 317	2.34 327

MSMDNet	0.73 247	0.52 241	0.48 247	0.35 176	0.34 193	0.45 213	0.33 221	0.69 238	0.30 162	0.63 236	0.60 225	0.71 215	0.35 214	0.23 150	0.78 224	1.05 328	0.63 249	0.50 227	2.88 319	0.81 319	1.59 320	1.80 331	0.23 192	0.29 176	0.74 259	0.89 267	0.85 235	0.76 232

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 181	0.52 241	0.48 247	0.43 211	0.57 275	0.42 200	0.62 285	0.56 150	0.62 289	0.52 152	0.51 198	0.67 203	0.34 206	0.58 318	0.78 224	0.42 120	0.47 125	0.42 160	0.57 147	0.38 175	0.46 118	0.42 131	0.30 239	0.32 198	0.48 157	0.76 238	0.62 160	0.64 197
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test-1	0.84 272	0.34 103	0.50 253	0.37 182	0.40 229	0.60 261	0.37 231	0.73 264	0.38 230	0.68 273	0.71 264	1.08 280	0.40 237	0.25 186	0.79 228	0.91 303	0.63 249	0.58 276	2.22 295	0.58 266	1.17 302	3.78 361	0.22 181	0.36 232	0.81 281	1.15 313	1.10 288	1.59 303

XPNet_ROB	0.74 253	0.77 303	0.57 272	0.54 249	0.61 281	0.63 271	0.61 282	0.53 131	0.65 292	0.58 201	0.81 286	2.35 323	0.46 257	0.43 280	0.79 228	0.63 245	0.85 305	0.57 271	0.83 207	0.55 253	0.72 239	1.09 286	0.45 281	0.49 282	0.63 231	0.74 231	1.39 323	0.86 245

TestStereo1	0.38 123	0.49 209	0.19 85	0.22 99	0.23 115	0.23 111	0.15 115	0.55 144	0.30 162	0.52 152	0.21 76	0.35 81	0.39 233	0.11 66	0.80 230	0.50 187	0.46 115	0.32 96	0.53 126	0.25 100	0.52 160	0.67 228	0.15 96	0.22 117	0.37 122	0.42 144	0.60 153	0.39 106

SA-5K	0.38 123	0.49 209	0.19 85	0.22 99	0.23 115	0.23 111	0.15 115	0.55 144	0.30 162	0.52 152	0.21 76	0.35 81	0.39 233	0.11 66	0.80 230	0.50 187	0.46 115	0.32 96	0.53 126	0.25 100	0.52 160	0.67 228	0.15 96	0.22 117	0.37 122	0.42 144	0.60 153	0.39 106

RYNet	0.27 82	0.23 72	0.18 83	0.15 59	0.17 84	0.19 83	0.13 95	0.25 69	0.31 182	0.17 60	0.20 72	0.19 43	0.14 66	0.13 76	0.80 230	0.28 65	0.27 58	0.41 151	0.28 64	0.19 65	0.27 57	0.21 54	0.29 235	0.18 88	0.27 72	0.76 238	0.34 71	0.23 60

iRaft-Stereo_20w	1.06 297	0.49 209	1.34 352	1.18 324	0.46 247	0.78 298	0.46 248	0.76 277	0.37 225	0.74 297	6.16 379	0.84 248	0.29 153	0.26 198	0.81 233	0.97 314	0.59 218	0.44 171	1.72 273	0.61 284	1.04 290	1.56 320	0.21 167	0.25 152	0.92 299	1.31 329	1.45 331	2.71 337

GwcNet-ADL	0.97 292	0.83 316	0.81 309	0.91 306	0.68 295	0.70 284	0.53 260	0.77 282	0.50 267	0.72 292	5.46 372	1.20 293	0.65 291	0.46 287	0.81 233	0.95 309	0.72 286	0.56 265	1.26 246	0.71 308	0.67 224	0.78 257	0.59 317	0.56 293	0.79 276	0.98 287	0.85 235	1.75 312

iResNet_ROB	0.50 176	0.49 209	0.42 219	0.42 206	0.30 171	0.42 200	0.32 217	0.60 170	0.33 197	0.52 152	0.59 221	0.47 128	0.56 277	0.25 186	0.81 233	0.46 156	0.57 196	0.49 218	1.19 241	0.36 164	0.48 133	0.36 104	0.25 206	0.37 239	0.57 198	0.54 193	0.75 204	0.61 184

GGDA	0.56 204	0.55 252	0.46 239	0.41 201	0.36 202	0.45 213	0.26 191	0.62 185	0.40 236	0.59 208	0.74 275	0.69 211	0.36 221	0.28 214	0.82 236	0.52 202	0.59 218	0.51 236	1.43 255	0.43 212	0.51 148	0.53 188	0.26 216	0.39 244	0.59 210	0.77 243	0.76 207	0.72 223

NCC-stereo	0.67 234	0.63 281	0.59 275	0.64 272	0.65 289	0.63 271	0.69 299	0.67 223	0.74 301	0.43 101	0.81 286	0.82 242	0.70 294	0.47 288	0.82 236	0.53 206	0.58 203	0.64 292	0.80 204	0.54 248	0.56 183	0.60 204	0.53 306	0.45 269	0.75 264	0.96 281	0.92 255	0.98 260

Abc-Net	0.67 234	0.63 281	0.59 275	0.64 272	0.65 289	0.63 271	0.69 299	0.67 223	0.74 301	0.43 101	0.81 286	0.82 242	0.70 294	0.47 288	0.82 236	0.53 206	0.58 203	0.64 292	0.80 204	0.54 248	0.56 183	0.60 204	0.53 306	0.45 269	0.75 264	0.96 281	0.92 255	0.98 260
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TestStereo_HL2	0.55 195	0.57 265	0.45 237	0.43 211	0.35 197	0.43 203	0.26 191	0.60 170	0.40 236	0.58 201	0.76 277	0.71 215	0.35 214	0.27 209	0.83 239	0.53 206	0.59 218	0.51 236	1.53 262	0.43 212	0.50 141	0.55 195	0.27 223	0.36 232	0.57 198	0.71 222	0.74 201	0.69 212

DCVSM-stereo	1.13 301	0.66 288	0.79 307	0.89 301	0.65 289	1.15 323	0.73 302	0.95 313	0.82 310	1.04 341	4.18 363	3.75 347	1.45 324	0.49 291	0.83 239	0.86 297	0.69 276	0.60 284	2.08 290	0.87 324	1.06 294	0.77 254	0.84 334	0.72 315	0.74 259	0.89 267	0.98 270	1.09 272

CASS	0.79 268	0.55 252	0.53 261	0.65 275	0.54 268	0.59 259	0.53 260	0.78 286	0.52 271	0.71 289	0.75 276	0.67 203	0.47 259	0.28 214	0.83 239	0.67 261	0.98 323	0.56 265	1.60 268	0.58 266	2.74 346	1.44 310	0.38 268	0.35 225	0.84 290	0.81 254	0.90 248	1.02 265
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BEATNet_4x	0.53 188	0.40 143	0.34 169	0.39 188	0.36 202	0.32 150	0.27 196	0.64 208	0.41 243	0.66 261	0.45 172	0.62 194	0.39 233	0.24 168	0.83 239	0.63 245	0.58 203	0.58 276	0.57 147	0.36 164	0.90 269	1.52 319	0.25 206	0.36 232	0.46 152	0.44 150	0.77 210	0.60 182

stereogan	0.67 234	0.67 291	0.62 283	0.68 281	0.73 306	0.75 294	0.64 288	0.70 246	0.57 282	0.51 143	0.64 243	1.08 280	0.62 286	0.44 283	0.83 239	0.55 218	0.56 187	0.51 236	0.91 216	0.59 270	0.59 202	0.69 234	0.47 284	0.46 272	0.59 210	0.67 215	1.16 296	0.87 248

dd	0.50 176	0.51 229	0.28 140	0.91 306	0.31 179	0.65 275	0.29 208	0.59 164	0.23 100	0.54 168	0.30 116	0.75 225	0.27 140	0.26 198	0.84 244	0.46 156	0.70 278	0.39 133	1.05 228	0.38 175	0.48 133	0.43 138	0.23 192	0.30 184	0.53 184	0.39 136	0.74 201	0.58 173

TANstereo	0.55 195	0.41 147	0.35 171	0.40 196	0.39 224	0.45 213	0.21 156	0.52 127	0.30 162	0.54 168	0.37 148	0.38 95	0.38 230	0.41 267	0.84 244	0.73 278	0.66 261	0.78 327	1.10 232	0.89 325	0.62 206	0.54 191	0.93 340	0.32 198	0.34 108	0.45 156	0.99 271	0.53 154

XX-TBD	0.55 195	0.41 147	0.35 171	0.40 196	0.39 224	0.45 213	0.21 156	0.52 127	0.30 162	0.54 168	0.37 148	0.38 95	0.38 230	0.41 267	0.84 244	0.73 278	0.66 261	0.78 327	1.10 232	0.89 325	0.62 206	0.54 191	0.93 340	0.32 198	0.34 108	0.45 156	0.99 271	0.53 154

NaN_ROB	0.73 247	0.59 270	0.61 282	0.64 272	0.78 314	0.53 243	0.48 251	0.87 305	0.63 290	0.73 295	0.61 234	1.96 318	0.62 286	0.45 285	0.84 244	0.55 218	0.56 187	0.54 255	0.73 190	0.55 253	0.52 160	0.51 179	0.38 268	0.64 306	0.83 286	1.11 309	0.94 259	1.64 307

TESTraft	0.37 120	0.46 184	0.21 108	0.21 96	0.23 115	0.21 90	0.16 124	0.54 137	0.31 182	0.51 143	0.23 83	0.36 90	0.36 221	0.11 66	0.85 248	0.48 176	0.45 110	0.32 96	0.48 106	0.24 93	0.46 118	0.65 219	0.12 76	0.23 129	0.37 122	0.43 146	0.57 137	0.39 106

GANetREF_RVC	0.77 265	0.74 302	0.68 298	0.76 291	0.65 289	0.69 283	0.60 277	0.99 320	0.73 298	0.93 331	0.52 202	1.33 299	0.72 296	0.44 283	0.85 248	0.57 225	0.67 267	0.63 288	1.13 236	0.61 284	0.77 247	0.63 213	0.59 317	0.71 312	0.89 295	0.90 269	1.15 292	0.99 262
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
AIO-Stereo-zeroshot	1.21 304	0.49 209	1.28 349	0.75 288	0.41 235	1.04 316	0.67 296	0.77 282	0.52 271	0.78 310	5.67 375	1.03 273	0.35 214	0.26 198	0.86 250	1.39 361	0.68 270	0.70 310	2.61 313	0.64 294	2.89 350	2.21 338	0.19 137	0.43 258	1.03 321	1.15 313	1.35 319	2.41 331

EKT-Stereo	0.75 254	0.64 284	0.54 265	0.59 260	0.47 251	0.60 261	0.73 302	0.71 250	0.29 151	0.63 236	0.66 251	0.73 221	0.30 164	0.26 198	0.86 250	1.22 349	0.68 270	0.76 323	1.46 257	0.60 275	1.75 328	1.74 329	0.21 167	0.32 198	0.93 300	0.81 254	1.06 281	0.72 223

sAnonymous2	0.58 212	0.41 147	0.31 155	0.29 139	0.29 162	0.45 213	0.29 208	0.71 250	0.41 243	0.48 124	0.53 206	0.51 148	0.43 246	0.23 150	0.86 250	0.84 294	0.70 278	0.67 300	1.34 250	0.60 275	0.83 256	0.98 277	0.30 239	0.35 225	0.62 223	0.72 226	0.72 196	0.73 227

CroCo_RVC	0.58 212	0.41 147	0.31 155	0.29 139	0.29 162	0.45 213	0.29 208	0.71 250	0.41 243	0.48 124	0.53 206	0.51 148	0.43 246	0.23 150	0.86 250	0.84 294	0.70 278	0.67 300	1.34 250	0.60 275	0.83 256	0.98 277	0.30 239	0.35 225	0.62 223	0.72 226	0.72 196	0.73 227

RAFT + AFF	0.27 82	0.26 79	0.17 76	0.21 96	0.13 58	0.19 83	0.13 95	0.41 92	0.18 68	0.44 108	0.19 65	0.42 110	0.14 66	0.09 52	0.86 250	0.29 71	0.41 102	0.20 42	0.55 136	0.23 88	0.47 125	0.21 54	0.12 76	0.15 73	0.28 77	0.20 42	0.21 15	0.17 37

SGM-Forest	0.73 247	0.71 297	0.40 207	1.13 319	0.64 288	0.74 293	0.45 246	0.68 230	0.39 233	0.61 220	0.44 169	1.16 290	1.06 308	0.49 291	0.86 250	0.61 242	0.55 179	0.46 194	0.68 177	0.44 215	0.61 204	0.49 167	0.45 281	0.44 264	0.90 296	0.86 260	1.95 349	1.47 297
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IPLGR_C	0.42 138	0.47 191	0.23 124	0.31 155	0.22 108	0.32 150	0.18 134	0.63 200	0.23 100	0.55 175	0.50 192	0.61 186	0.31 178	0.41 267	0.87 256	0.45 146	0.52 156	0.37 127	0.55 136	0.38 175	0.56 183	0.46 154	0.19 137	0.24 140	0.44 143	0.33 110	0.58 145	0.40 112

STTStereo	0.53 188	0.56 259	0.54 265	0.44 218	0.52 263	0.43 203	0.59 273	0.52 127	0.46 259	0.47 117	0.55 214	0.71 215	0.42 241	0.56 310	0.87 256	0.44 135	0.49 136	0.51 236	0.54 133	0.37 170	0.51 148	0.40 120	0.32 251	0.35 225	0.52 180	0.66 214	0.68 181	0.99 262

HLf8	0.56 204	0.51 229	0.36 180	0.47 225	0.36 202	0.38 181	0.24 181	0.89 309	0.39 233	0.53 164	0.69 262	0.63 196	0.33 193	0.24 168	0.88 258	0.51 194	0.58 203	0.49 218	1.83 279	0.45 217	0.54 173	0.61 209	0.29 235	0.40 248	0.54 188	0.78 245	0.68 181	0.62 189

FC-DCNN	0.88 278	0.96 328	1.23 343	1.36 334	0.93 322	1.26 331	0.82 308	0.91 311	0.78 304	0.87 327	0.63 242	1.08 280	0.42 241	0.56 310	0.88 258	0.69 265	0.81 301	0.68 306	0.81 206	0.59 270	0.78 248	0.59 200	0.50 295	0.77 324	1.11 326	0.99 289	1.21 303	1.57 302

PSMNet-ADL	0.96 290	0.62 280	0.66 293	0.67 278	0.70 303	0.66 278	0.58 272	0.74 269	0.60 286	0.85 325	5.03 369	0.95 263	1.26 319	0.45 285	0.89 260	1.03 326	0.68 270	0.54 255	2.03 289	0.68 303	0.84 260	0.79 259	0.54 310	0.47 275	0.73 257	0.95 278	1.32 316	0.63 194

SGM-ForestM	2.61 341	4.20 382	0.93 319	2.78 351	1.37 346	3.57 360	2.93 357	2.59 375	1.51 349	0.70 286	1.32 324	7.25 368	5.36 361	0.47 288	0.89 260	0.53 206	0.79 297	0.54 255	7.58 354	0.60 275	0.82 254	0.47 160	0.51 303	0.80 327	4.97 380	3.66 379	7.05 388	6.30 370

TestStereo-Hl	0.66 230	0.55 252	0.55 268	0.39 188	0.38 219	0.49 227	0.33 221	0.70 246	0.50 267	0.64 243	0.87 293	0.78 236	0.39 233	0.25 186	0.90 262	0.75 280	0.62 243	0.56 265	1.93 285	0.51 238	0.67 224	1.38 308	0.26 216	0.45 269	0.59 210	0.76 238	0.89 246	0.88 250

CFNet_pseudo	0.51 181	0.44 165	0.43 224	0.54 249	0.43 241	0.53 243	0.34 223	0.62 185	0.36 214	0.61 220	0.64 243	0.57 169	0.52 270	0.35 252	0.90 262	0.50 187	0.50 141	0.47 202	0.67 175	0.36 164	0.47 125	0.42 131	0.26 216	0.33 213	0.57 198	0.60 206	0.68 181	0.73 227

FC-DCNN v2	0.94 284	0.98 331	1.28 349	1.47 338	0.95 324	1.33 333	0.82 308	1.05 327	0.80 306	0.87 327	0.66 251	1.11 285	0.67 293	0.56 310	0.91 264	0.69 265	0.81 301	0.68 306	0.83 207	0.59 270	0.78 248	0.59 200	0.50 295	0.78 326	1.25 338	1.09 306	1.35 319	1.89 314

ACRE	0.42 138	0.47 191	0.22 119	0.32 157	0.22 108	0.33 157	0.18 134	0.63 200	0.23 100	0.55 175	0.50 192	0.61 186	0.30 164	0.41 267	0.91 264	0.45 146	0.52 156	0.36 122	0.55 136	0.38 175	0.57 193	0.44 144	0.19 137	0.23 129	0.44 143	0.32 105	0.58 145	0.39 106

FADNet-RVC	0.58 212	0.50 224	0.37 191	0.51 238	0.42 238	0.39 186	0.56 268	0.68 230	0.36 214	0.64 243	0.50 192	1.13 289	0.45 252	0.34 246	0.91 264	0.53 206	0.54 168	0.45 181	1.20 243	0.51 238	0.54 173	0.52 185	0.33 254	0.51 284	0.57 198	0.75 235	0.64 167	0.81 239

MLCV	0.70 243	0.49 209	0.53 261	0.73 287	0.50 259	0.65 275	0.43 244	0.81 294	0.41 243	0.71 289	0.88 294	1.01 271	0.81 301	0.28 214	0.92 267	0.43 129	0.65 258	0.52 245	2.47 306	0.45 217	0.55 178	0.72 243	0.39 272	0.54 290	0.69 243	0.80 252	0.83 231	0.72 223

SGM_RVC	2.81 348	1.46 348	0.85 313	1.76 343	1.28 341	1.68 344	1.19 332	1.56 352	1.14 333	0.82 320	1.70 339	7.09 367	2.67 349	0.42 277	0.92 267	0.57 225	0.75 290	0.57 271	11.20 370	0.66 297	0.94 276	0.46 154	0.51 303	0.84 330	1.97 360	1.64 347	5.04 384	26.13 392
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CIPLG	0.42 138	0.47 191	0.24 130	0.32 157	0.22 108	0.32 150	0.19 145	0.63 200	0.24 113	0.55 175	0.50 192	0.60 183	0.30 164	0.41 267	0.93 269	0.44 135	0.52 156	0.37 127	0.56 142	0.38 175	0.56 183	0.45 149	0.19 137	0.24 140	0.44 143	0.31 96	0.57 137	0.38 105

RGC	0.76 258	0.72 298	0.99 324	0.70 282	0.71 304	0.76 297	0.57 271	0.74 269	0.74 301	0.56 184	0.96 302	0.83 246	0.85 303	0.56 310	0.93 269	0.60 237	0.62 243	0.56 265	0.93 218	0.61 284	0.66 220	0.71 239	0.51 303	0.56 293	0.81 281	1.01 294	0.99 271	1.19 286

PA-Net	0.64 228	0.67 291	0.66 293	0.50 232	0.66 294	0.50 233	0.64 288	0.65 216	0.73 298	0.54 168	0.52 202	0.58 174	0.58 283	0.59 320	0.93 269	0.57 225	0.46 115	0.54 255	0.61 162	0.54 248	0.49 137	0.66 222	0.36 261	0.52 286	0.64 234	1.24 320	0.64 167	1.32 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.69 240	0.73 301	0.66 293	0.57 255	0.56 272	0.51 236	0.45 246	0.70 246	0.57 282	0.68 273	0.71 264	0.66 201	0.48 262	0.39 261	0.93 269	0.72 274	0.65 258	0.57 271	0.76 200	0.57 263	0.74 244	0.88 269	0.49 291	0.60 300	0.98 309	0.95 278	0.85 235	1.16 283

Sa-1000	0.48 171	0.47 191	0.21 108	0.26 126	0.26 138	0.31 147	0.15 115	0.65 216	0.36 214	0.63 236	0.33 129	0.50 143	0.26 131	0.30 227	0.94 273	0.49 183	0.59 218	0.45 181	0.90 215	0.32 136	0.52 160	0.75 248	0.17 116	0.27 163	0.72 252	0.53 190	1.00 276	0.49 137

DDUNet	1.38 311	2.18 353	0.79 307	2.67 349	2.43 360	2.57 349	2.52 351	0.80 289	0.84 311	0.63 236	0.94 299	1.57 310	0.45 252	2.65 365	0.94 273	0.78 287	1.99 357	0.75 320	2.31 297	0.91 327	1.16 301	0.97 276	2.71 363	0.56 293	0.72 252	0.71 222	0.97 267	0.85 243

TestStereo_HL3	0.95 286	0.72 298	0.43 224	0.52 241	0.37 211	0.70 284	0.50 255	0.77 282	0.46 259	0.65 249	1.31 322	2.45 324	0.74 297	0.26 198	0.95 275	1.18 344	1.44 344	0.48 208	1.76 275	0.46 223	1.07 296	4.07 363	0.30 239	0.36 232	0.60 215	0.94 276	1.15 292	0.86 245

otaku	2.33 338	3.05 370	1.19 339	3.36 363	2.37 358	3.56 359	3.08 359	1.05 327	0.98 327	1.13 344	0.80 285	2.88 332	1.62 330	2.59 361	0.95 275	0.64 251	1.23 336	0.75 320	13.16 373	1.09 340	2.47 341	2.63 345	4.75 374	0.75 320	1.13 328	1.38 335	1.69 341	2.52 334

DAS	0.95 286	0.61 277	0.48 247	0.78 294	0.61 281	0.68 281	0.59 273	0.84 301	0.93 321	0.65 249	1.58 334	1.66 312	1.06 308	0.34 246	0.95 275	0.92 304	0.92 317	0.73 316	1.77 276	1.03 336	1.73 326	1.11 287	0.47 284	0.92 334	0.93 300	1.00 291	1.39 323	0.96 256

SepStereo	0.95 286	0.61 277	0.48 247	0.78 294	0.61 281	0.68 281	0.59 273	0.84 301	0.93 321	0.65 249	1.58 334	1.66 312	1.06 308	0.34 246	0.95 275	0.92 304	0.92 317	0.73 316	1.77 276	1.03 336	1.73 326	1.11 287	0.47 284	0.92 334	0.93 300	1.00 291	1.39 323	0.96 256

GEStereo_RVC	0.71 245	0.59 270	0.40 207	0.54 249	0.50 259	0.61 265	0.51 257	0.71 250	0.41 243	0.59 208	0.51 198	0.76 232	0.46 257	0.39 261	0.96 279	0.92 304	0.78 293	0.75 320	1.94 286	0.62 288	0.80 251	1.37 306	0.31 246	0.52 286	0.61 217	0.63 208	0.86 240	1.12 279

FADNet-RVC-Resample	0.57 210	0.52 241	0.42 219	0.46 223	0.39 224	0.41 194	0.40 239	0.72 260	0.42 250	0.68 273	0.51 198	1.04 277	0.43 246	0.43 280	0.96 279	0.48 176	0.56 187	0.61 286	0.85 211	0.55 253	0.52 160	0.63 213	0.34 256	0.60 300	0.58 203	0.71 222	0.55 132	0.77 233

dad	0.89 279	0.57 265	0.37 191	1.42 335	0.65 289	0.75 294	2.23 350	1.43 346	0.36 214	0.93 331	0.38 151	0.85 249	0.76 299	0.32 241	0.97 281	0.52 202	0.78 293	0.45 181	1.87 284	0.41 200	0.74 244	0.41 124	0.30 239	0.47 275	1.15 330	0.47 166	2.64 367	1.96 318

ACVNet-4b	2.35 339	2.75 363	1.60 358	3.13 357	2.29 357	3.52 358	3.67 367	1.35 342	1.35 342	1.27 355	0.72 269	3.26 340	2.62 348	3.04 371	0.98 282	0.78 287	2.13 360	1.02 346	9.04 362	1.23 350	2.74 346	3.39 358	4.08 367	0.92 334	1.24 336	1.29 327	1.46 332	2.48 333

GES	0.59 219	0.52 241	0.37 191	0.39 188	0.40 229	0.53 243	0.37 231	0.59 164	0.40 236	0.56 184	0.60 225	0.50 143	0.30 164	0.41 267	0.98 282	0.63 245	0.67 267	0.55 263	2.28 296	0.56 258	0.70 236	0.56 197	0.31 246	0.42 255	0.48 157	0.48 171	0.65 171	0.68 210

CSAN	0.93 283	0.83 316	0.75 304	0.86 298	0.82 315	0.73 289	0.61 282	0.97 319	0.94 324	0.94 335	0.73 274	1.96 318	1.56 328	0.49 291	0.98 282	0.63 245	0.74 288	0.66 298	1.09 230	0.71 308	0.78 248	0.63 213	0.53 306	0.76 321	0.98 309	1.49 342	1.21 303	1.63 306

AMNet	1.02 295	0.98 331	0.95 320	0.98 312	1.01 326	1.03 314	0.96 323	0.87 305	0.93 321	0.97 337	1.02 307	1.10 283	0.74 297	1.06 349	0.99 285	1.09 333	1.17 332	1.04 348	1.08 229	1.05 338	1.13 300	1.04 283	0.82 333	0.98 340	1.01 318	1.07 304	1.20 302	1.27 291

MyStereo04	0.68 239	0.52 241	0.57 272	0.44 218	0.37 211	0.35 170	0.26 191	0.68 230	0.45 255	0.62 230	0.45 172	0.68 205	0.34 206	0.25 186	1.00 286	0.68 264	0.56 187	0.53 249	3.39 328	0.56 258	0.92 270	0.64 217	0.27 223	0.41 252	0.77 271	0.92 272	0.96 264	0.66 201

Ntro	2.32 335	3.40 378	1.53 356	3.55 364	2.52 363	3.71 365	3.36 361	1.11 333	1.05 329	1.16 348	0.90 296	2.93 334	1.24 318	2.72 367	1.00 286	0.64 251	1.40 341	0.82 332	10.96 368	1.14 344	2.72 345	3.19 354	4.26 370	0.73 316	1.24 336	1.59 346	1.56 336	2.31 326

ETE_ROB	0.87 277	0.90 323	0.58 274	0.67 278	0.69 297	0.85 301	0.60 277	0.66 220	0.89 317	0.64 243	1.09 311	2.63 328	0.54 273	0.54 305	1.00 286	0.72 274	0.91 315	0.63 288	0.99 226	0.66 297	0.88 265	1.08 285	0.50 295	0.59 298	0.78 273	0.92 272	1.48 333	1.17 284

MIPNet	0.51 181	0.51 229	0.33 161	0.32 157	0.30 171	0.37 176	0.25 187	0.62 185	0.24 113	0.50 137	0.52 202	0.61 186	0.41 240	0.30 227	1.01 289	0.51 194	0.59 218	0.50 227	0.76 200	0.47 229	0.44 106	0.85 265	0.20 154	0.26 159	0.66 238	0.98 287	0.71 195	0.61 184

ADCP+	0.92 280	0.59 270	0.62 283	0.44 218	0.45 244	0.55 250	0.85 311	0.65 216	1.81 355	0.48 124	1.10 313	1.62 311	0.33 193	0.42 277	1.03 290	0.52 202	0.52 156	0.48 208	1.19 241	0.38 175	0.58 198	0.60 204	0.32 251	0.30 184	0.66 238	3.45 378	0.77 210	4.14 358

model_zeroshot	0.80 271	0.46 184	0.42 219	0.42 206	0.39 224	0.43 203	0.27 196	0.72 260	0.36 214	0.64 243	0.66 251	0.97 265	0.29 153	0.24 168	1.05 291	0.92 304	0.69 276	0.54 255	3.03 323	0.73 310	1.21 304	1.20 297	0.22 181	0.38 242	0.84 290	1.14 312	1.08 283	2.21 325

EAI-Stereo	0.75 254	0.49 209	0.50 253	0.51 238	0.46 247	0.56 254	0.60 277	0.73 264	0.32 191	0.63 236	0.72 269	0.82 242	0.26 131	0.24 168	1.05 291	0.96 312	0.60 227	0.49 218	3.00 322	0.62 288	0.82 254	1.13 290	0.19 137	0.31 193	0.78 273	0.70 221	1.55 335	1.17 284

iinet-f	0.52 185	0.43 159	0.36 180	0.34 166	0.25 128	0.47 221	0.25 187	0.43 100	0.27 137	0.52 152	0.94 299	0.61 186	0.44 251	0.25 186	1.06 293	0.57 225	0.52 156	0.39 133	1.51 259	0.50 235	0.58 198	0.75 248	0.26 216	0.25 152	0.52 180	0.38 133	0.76 207	0.53 154

UDG	1.35 310	2.24 355	0.81 309	2.58 346	2.45 361	2.48 348	2.57 352	0.76 277	0.86 312	0.77 306	1.08 310	1.51 305	0.56 277	2.59 361	1.06 293	0.69 265	1.89 355	0.80 331	2.31 297	0.97 331	1.24 306	0.98 277	1.43 355	0.62 303	0.74 259	0.81 254	0.95 261	0.81 239

DeepPruner_ROB	0.59 219	0.44 165	0.54 265	0.52 241	0.54 268	0.49 227	0.37 231	0.61 178	0.46 259	0.60 215	0.70 263	0.61 186	0.51 268	0.32 241	1.06 293	0.58 230	0.62 243	0.59 281	0.66 171	0.47 229	0.97 283	0.72 243	0.36 261	0.44 264	0.61 217	1.00 291	0.72 196	0.58 173

GANet-ADL	0.70 243	0.59 270	0.52 259	0.60 263	0.57 275	0.61 265	0.46 248	0.68 230	0.52 271	0.65 249	0.67 258	0.76 232	0.43 246	0.39 261	1.08 296	0.79 291	0.68 270	0.52 245	1.84 282	0.64 294	0.66 220	0.86 267	0.42 278	0.43 258	0.70 246	0.87 263	0.97 267	0.89 251

ccs_rob	1.25 306	0.79 307	0.64 289	0.86 298	0.60 280	0.89 306	0.83 310	0.99 320	0.51 270	0.77 306	6.27 381	5.90 360	1.10 312	0.51 297	1.08 296	1.10 334	0.68 270	0.66 298	1.15 237	0.70 307	1.56 318	1.66 325	0.50 295	0.54 290	0.69 243	0.78 245	0.86 240	1.20 287

DDVS	2.32 335	0.70 295	0.82 311	0.70 282	0.74 310	0.73 289	0.59 273	1.09 332	0.88 314	0.80 314	34.26 398	3.93 349	1.16 315	0.52 301	1.09 298	1.35 354	0.73 287	0.65 296	1.95 287	0.95 328	1.67 324	2.27 340	0.48 289	0.56 293	0.69 243	0.84 259	1.21 303	1.35 293

LALA_ROB	0.86 276	0.97 330	0.67 296	0.63 270	0.69 297	0.83 300	0.67 296	0.70 246	0.80 306	0.68 273	1.10 313	2.61 327	0.58 283	0.51 297	1.11 299	0.67 261	0.86 306	0.72 313	0.89 214	0.67 301	0.80 251	1.00 280	0.49 291	0.59 298	0.73 257	0.92 272	1.16 296	1.10 276

PWCDC_ROB	0.67 234	0.35 114	0.39 202	0.29 139	0.43 241	0.34 164	0.36 229	0.43 100	1.25 337	0.27 80	0.72 269	0.44 119	2.38 343	0.57 315	1.11 299	0.76 282	0.56 187	0.56 265	0.64 165	0.55 253	0.63 209	2.08 336	0.46 283	0.40 248	0.36 120	0.63 208	0.51 113	0.67 205

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 370	0.56 259	1.25 346	0.75 288	0.69 297	1.17 324	0.81 307	0.82 297	0.80 306	0.81 317	4.78 366	1.00 267	0.37 227	0.27 209	1.13 301	1.54 366	0.70 278	0.60 284	124.50 401	0.54 248	1.43 315	2.64 346	0.22 181	0.36 232	0.91 297	1.13 311	1.13 290	2.18 323

NOSS_ROB	0.76 258	0.84 320	0.50 253	0.72 285	0.61 281	0.75 294	0.52 259	0.80 289	0.54 275	0.70 286	0.62 239	0.62 194	0.86 304	0.62 321	1.14 302	1.10 334	0.78 293	0.69 309	0.73 190	0.60 275	0.88 265	0.67 228	0.50 295	0.71 312	0.86 293	0.95 278	1.38 322	0.85 243

pcwnet_v2	0.62 225	0.46 184	0.50 253	0.62 268	0.49 258	0.61 265	0.46 248	0.66 220	0.45 255	0.65 249	0.79 281	0.64 197	0.86 304	0.53 304	1.15 303	0.55 218	0.59 218	0.51 236	0.83 207	0.41 200	0.55 178	0.47 160	0.34 256	0.43 258	0.75 264	0.76 238	0.85 235	0.95 255

SFCPSM	3.03 352	0.82 314	0.63 287	0.77 292	0.69 297	0.72 288	0.63 286	0.83 298	0.98 327	0.71 289	2.00 347	2.57 325	3.49 351	0.56 310	1.16 304	0.93 308	0.74 288	0.64 292	54.48 398	1.19 348	0.88 265	0.91 272	0.55 312	0.55 292	0.94 303	0.93 275	1.11 289	1.39 294

FADNet	0.65 229	0.55 252	0.41 216	0.53 246	0.42 238	0.49 227	0.65 293	0.74 269	0.42 250	0.66 261	0.64 243	0.81 240	0.50 264	0.36 254	1.17 305	0.51 194	0.51 152	0.53 249	1.61 269	0.53 242	0.69 231	0.59 200	0.35 260	0.41 252	0.72 252	0.88 265	0.78 216	1.06 270

ITSA-stereo	1.12 300	0.72 298	0.59 275	1.20 326	0.84 317	0.64 274	0.64 288	0.95 313	0.78 304	0.84 323	2.54 352	1.39 301	1.23 317	0.81 338	1.20 306	1.01 323	0.83 303	0.67 300	1.56 264	0.62 288	1.08 297	1.46 313	0.56 314	0.71 312	0.95 305	1.27 325	0.99 271	4.08 357

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 379	0.65 285	1.07 334	0.94 311	0.83 316	0.81 299	1.27 335	0.85 303	0.73 298	0.93 331	6.13 378	180.62 403	2.17 337	1.33 355	1.22 307	1.01 323	0.93 319	1.06 350	6.32 351	0.79 314	3.32 363	3.77 360	0.55 312	0.76 321	0.95 305	1.34 334	1.19 301	2.42 332

FBW_ROB	1.34 309	1.42 347	1.08 335	2.01 345	1.42 347	1.37 335	1.63 341	0.99 320	0.70 296	0.72 292	1.02 307	2.05 321	0.91 306	1.47 356	1.24 308	0.60 237	0.88 311	0.65 296	6.08 348	0.59 270	1.06 294	0.81 262	1.48 356	1.12 351	0.99 312	1.20 316	0.99 271	1.66 309

ADCL	1.27 307	0.82 314	0.64 289	0.60 263	0.53 264	0.73 289	0.91 317	0.75 273	2.78 374	0.68 273	1.01 306	0.86 253	0.50 264	0.50 295	1.27 309	0.64 251	0.66 261	0.57 271	1.20 243	0.60 275	0.98 284	0.88 269	0.50 295	0.47 275	1.60 352	1.50 343	0.88 244	11.30 382

ACVNet_2	3.17 353	2.98 367	2.25 368	4.72 372	2.88 371	3.50 356	3.48 363	1.58 354	1.33 340	1.29 357	1.10 313	3.22 339	2.45 344	2.67 366	1.29 310	0.86 297	7.26 380	1.02 346	22.14 381	1.37 356	3.22 359	1.25 299	4.24 368	1.37 360	1.93 357	1.92 352	1.83 346	2.36 328

RainbowNet	2.32 335	2.93 366	1.87 363	3.34 362	2.57 364	3.50 356	3.49 364	1.29 338	0.92 319	1.53 370	0.89 295	3.18 338	2.31 342	2.94 368	1.30 311	0.90 301	1.61 349	1.00 344	5.61 343	1.51 358	2.82 349	4.18 365	4.25 369	0.97 338	1.32 341	1.58 345	1.71 343	3.00 343

ACVNet_1	2.47 340	3.23 373	2.35 369	4.40 371	2.93 374	3.77 367	3.96 370	1.34 341	1.18 335	1.21 351	1.02 307	3.31 342	2.07 336	3.09 373	1.31 312	0.70 271	2.26 364	1.10 354	9.52 363	1.14 344	3.45 364	1.18 296	4.50 373	1.07 346	1.39 345	1.75 350	1.36 321	2.10 320

CBMV	1.15 302	0.84 320	0.60 280	0.85 297	0.76 313	0.73 289	0.48 251	0.87 305	0.80 306	0.81 317	0.61 234	2.86 331	0.81 301	0.52 301	1.31 312	1.17 343	0.91 315	0.74 318	2.40 304	0.66 297	1.57 319	0.76 251	0.48 289	1.06 345	0.99 312	1.09 306	2.25 353	4.25 359
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MonStereo1	2.61 341	2.91 365	1.70 359	3.94 368	3.77 381	3.57 360	3.72 369	1.55 351	1.64 352	1.43 363	1.63 337	4.85 357	5.63 362	2.99 370	1.35 314	0.90 301	1.99 357	1.31 365	5.93 344	1.75 370	2.96 352	1.93 333	4.83 377	0.93 337	1.31 340	1.08 305	2.49 363	2.38 329

MGS-Stereo	0.37 120	0.46 184	0.21 108	0.22 99	0.19 93	0.22 97	0.15 115	0.45 108	0.17 62	0.36 89	0.26 98	0.29 69	0.19 92	0.23 150	1.37 315	0.40 112	0.52 156	0.45 181	0.55 136	0.33 140	0.50 141	0.41 124	0.21 167	0.22 117	0.33 105	0.30 91	0.47 105	0.45 128

edge stereo	1.82 326	1.16 340	2.22 367	1.46 337	1.28 341	1.58 340	1.38 338	1.67 359	1.30 339	1.20 350	3.42 360	4.33 354	2.26 341	0.80 337	1.41 316	1.46 364	1.05 328	0.83 335	5.42 342	0.97 331	1.34 312	3.76 359	0.95 342	0.88 332	1.26 339	1.20 316	1.70 342	2.91 340

CBMV_ROB	1.71 324	0.79 307	0.65 292	1.35 332	1.07 332	1.01 312	0.74 304	1.01 324	0.54 275	0.72 292	0.81 286	9.80 379	5.90 364	0.57 315	1.42 317	0.69 265	0.80 298	0.58 276	5.38 341	1.22 349	0.95 279	0.55 195	0.53 306	0.62 303	1.22 332	1.45 337	2.72 369	2.94 341

LVE	4.33 365	3.03 368	2.00 365	27.23 393	3.06 375	3.83 368	12.07 391	1.53 350	1.64 352	1.85 379	1.48 331	3.30 341	3.91 353	3.06 372	1.45 318	1.05 328	1.95 356	1.38 371	15.68 378	1.62 365	3.25 361	5.86 375	4.42 372	1.76 377	2.87 369	2.06 359	2.34 356	3.25 347

Dean	2.84 349	3.23 373	1.81 361	6.04 375	3.38 380	3.63 362	3.67 367	1.88 364	1.97 359	1.47 364	1.30 321	3.69 346	4.10 354	2.97 369	1.45 318	0.97 314	2.41 365	1.29 363	5.94 345	1.74 369	3.20 358	4.23 366	4.79 376	1.55 368	2.65 364	2.27 362	2.56 364	2.64 336

G-Net	1.86 327	1.00 333	1.28 349	0.89 301	0.93 322	1.10 320	0.77 305	1.63 355	2.07 361	0.99 338	2.89 355	7.30 370	1.67 332	0.55 308	1.45 318	1.75 371	1.04 326	0.93 341	2.87 318	2.72 382	1.89 332	1.47 314	0.80 331	1.02 344	1.06 322	1.71 349	2.82 370	5.60 366

STTRV1_RVC		0.81 311	0.64 289	1.04 315	0.73 306	1.03 314	0.85 311	0.91 311	0.92 319	0.93 331	0.95 301	1.72 316	2.23 338	0.86 342	1.46 321	0.78 287	1.37 339	0.72 313		1.97 372	1.59 320	1.23 298		0.97 338	1.07 323	1.11 309	1.75 344	3.40 350

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 308	0.90 323	0.63 287	1.27 329	0.90 320	1.21 327	2.21 348	1.27 335	1.18 335	1.00 339	0.91 297	1.80 317	1.16 315	1.07 350	1.48 322	0.77 284	0.70 278	0.58 276	2.75 317	0.67 301	1.39 314	2.93 350	0.85 336	0.73 316	1.47 347	1.68 348	1.33 317	2.96 342

iResNet	0.92 280	0.56 259	0.62 283	0.72 285	0.68 295	0.96 309	0.55 266	0.95 313	0.57 282	0.67 270	0.82 291	1.41 302	1.51 326	0.31 234	1.49 323	0.66 260	0.75 290	0.67 300	4.08 334	0.68 303	0.72 239	0.63 213	0.41 275	0.83 328	0.72 252	0.91 271	1.02 278	0.87 248

Anonymous3	0.79 268	0.59 270	0.42 219	0.37 182	0.42 238	0.57 255	0.50 255	0.80 289	0.64 291	0.68 273	0.49 183	1.48 303	0.54 273	0.31 234	1.53 324	1.42 363	0.88 311	0.82 332	1.45 256	0.69 306	1.31 310	1.30 302	0.40 273	0.40 248	0.74 259	0.86 260	1.03 280	0.71 221

NVstereo2D	0.55 195	0.47 191	0.40 207	0.52 241	0.48 254	0.66 278	0.64 288	0.60 170	0.38 230	0.48 124	0.61 234	0.53 154	0.30 164	0.63 323	1.53 324	0.61 242	0.58 203	0.55 263	0.53 126	0.41 200	0.50 141	0.38 111	0.54 310	0.43 258	0.64 234	0.48 171	0.56 135	0.53 154

ADCRef	1.01 294	0.65 285	0.48 247	0.39 188	0.47 251	0.65 275	0.68 298	0.61 178	1.08 330	0.52 152	0.64 243	0.75 225	0.43 246	0.38 260	1.56 326	0.72 274	0.61 235	0.59 281	1.53 262	0.58 266	0.66 220	0.71 239	0.50 295	0.43 258	0.75 264	1.25 323	0.82 224	8.96 379

SANet	1.61 319	0.91 326	1.10 337	1.04 315	1.05 330	1.25 330	0.77 305	1.76 362	1.81 355	0.77 306	1.24 317	6.63 364	5.08 358	0.83 339	1.56 326	0.77 284	1.24 337	0.90 336	1.58 265	0.82 320	1.05 292	1.00 280	0.90 337	1.27 358	1.32 341	1.93 353	1.88 347	3.10 346

IMH	3.24 355	2.76 364	2.37 372	3.26 360	2.74 368	3.73 366	4.10 373	1.72 361	2.58 369	1.17 349	1.24 317	3.92 348	10.58 373	6.80 389	1.57 328	1.11 336	2.25 363	1.30 364	6.28 350	1.56 363	2.97 353	4.14 364	4.90 380	1.45 367	3.01 371	2.36 363	2.47 362	5.19 365

PSMNet_ROB	2.71 345	3.39 377	1.92 364	2.87 353	2.04 353	4.01 370	3.50 365	1.46 347	1.41 345	1.59 372	3.34 357	3.52 343	4.97 356	4.50 380	1.61 329	0.95 309	1.87 354	1.06 350	8.62 358	1.63 366	2.32 340	1.51 318	5.43 384	1.37 360	1.98 361	1.94 354	1.91 348	2.39 330

IPLG	0.47 167	0.45 173	0.32 158	0.28 134	0.27 149	0.32 150	0.21 156	0.63 200	0.22 94	0.51 143	0.38 151	0.56 167	0.29 153	0.31 234	1.64 330	0.44 135	0.56 187	0.48 208	0.56 142	0.41 200	0.45 110	0.75 248	0.18 127	0.28 170	0.45 147	0.59 202	0.65 171	0.51 148

DeepPrunerF	1.22 305	0.49 209	0.39 202	0.58 256	2.86 370	0.49 227	0.55 266	0.52 127	0.58 285	0.43 101	0.67 258	0.43 115	0.32 187	0.42 277	1.64 330	0.75 280	0.58 203	0.46 194	0.93 218	0.46 223	0.61 204	0.53 188	0.40 273	0.35 225	15.32 393	0.82 257	0.65 171	0.62 189

pmcnn	1.66 321	0.80 310	0.52 259	1.19 325	1.01 326	1.21 327	0.93 319	0.96 318	0.54 275	0.74 297	2.66 354	3.98 351	5.06 357	0.31 234	1.65 332	1.40 362	1.20 335	0.91 339	3.99 332	0.95 328	4.45 375	1.02 282	0.90 337	0.90 333	1.07 323	1.01 294	2.43 360	3.03 344

DNSM	0.59 219	0.63 281	0.36 180	0.32 157	0.26 138	0.55 250	0.19 145	0.63 200	0.30 162	0.57 189	0.34 133	1.04 277	0.26 131	0.21 127	1.71 333	0.61 242	0.64 253	0.42 160	1.47 258	0.47 229	0.99 285	0.73 245	0.20 154	0.26 159	0.64 234	0.52 187	0.90 248	0.65 199

WAO-8	4.25 363	3.34 375	2.80 375	10.32 381	2.92 372	4.17 371	5.89 376	2.66 379	4.45 381	1.69 375	3.41 358	5.94 361	11.31 375	5.29 384	1.71 333	1.34 351	2.69 369	1.51 373	10.78 366	2.48 379	2.63 343	4.50 367	3.44 365	1.58 369	5.12 381	3.31 376	3.60 376	5.76 367

Venus	4.25 363	3.34 375	2.80 375	10.32 381	2.92 372	4.17 371	5.89 376	2.66 379	4.45 381	1.69 375	3.41 358	5.94 361	11.31 375	5.29 384	1.71 333	1.34 351	2.69 369	1.51 373	10.78 366	2.48 379	2.63 343	4.50 367	3.44 365	1.58 369	5.12 381	3.31 376	3.60 376	5.76 367

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 322	1.25 344	1.05 330	1.56 339	1.08 333	1.20 326	3.18 360	1.50 349	2.10 362	1.30 358	0.98 304	1.50 304	1.04 307	1.66 357	1.71 333	1.18 344	0.84 304	1.01 345	6.24 349	1.15 347	1.43 315	3.23 355	1.19 346	1.14 352	1.52 350	1.29 327	1.09 285	2.78 339

IPLGR	0.57 210	0.55 252	0.37 191	0.43 211	0.38 219	0.36 173	0.23 178	0.62 185	0.30 162	0.56 184	0.68 261	0.61 186	0.32 187	0.29 222	1.73 337	0.47 167	0.56 187	0.56 265	1.09 230	0.54 248	0.53 169	0.81 262	0.20 154	0.32 198	0.71 249	0.97 286	0.73 199	0.57 168

FAT-Stereo	1.57 317	0.78 305	1.44 354	1.10 317	1.32 344	1.05 317	0.87 314	1.28 337	0.86 312	1.21 351	5.46 372	3.07 336	1.28 320	0.66 326	1.73 337	1.34 351	0.89 313	0.94 342	1.83 279	1.08 339	2.02 333	3.90 362	0.71 323	0.98 340	0.86 293	1.21 318	1.42 329	3.03 344

SGM+DAISY	3.81 360	1.38 346	1.26 347	1.80 344	1.47 349	1.93 346	1.71 342	1.47 348	1.33 340	1.34 360	6.67 384	9.59 378	12.99 378	1.20 352	1.73 337	1.47 365	1.42 342	1.24 360	11.11 369	1.37 356	3.07 356	2.13 337	1.27 351	1.42 366	1.69 353	1.26 324	2.90 371	26.50 393

LE_ROB	17.44 388	1.82 350	6.12 391	9.40 378	53.85 404	8.01 388	46.26 399	11.27 395	28.12 396	1.80 378	7.03 385	38.62 395	49.53 397	0.34 246	1.76 340	0.55 218	0.78 293	0.59 281	36.68 391	6.72 389	2.92 351	0.85 265	29.06 399	12.10 397	26.35 394	25.49 397	27.84 398	37.03 399

TorneroNet	8.11 377	4.28 383	2.58 374	27.50 394	3.31 379	5.00 377	6.00 378	2.62 377	10.13 389	1.49 366	2.57 353	11.07 384	68.61 401	4.25 378	1.77 341	1.18 344	5.78 377	1.62 376	23.67 382	2.83 383	4.30 372	5.47 371	5.37 383	1.65 373	3.72 376	3.14 373	2.59 365	6.36 371

DNS	0.58 212	0.66 288	0.33 161	0.30 147	0.24 123	0.49 227	0.19 145	0.62 185	0.29 151	0.56 184	0.34 133	0.96 264	0.27 140	0.20 120	1.78 342	0.58 230	0.63 249	0.40 144	1.63 270	0.46 223	1.03 288	0.68 233	0.20 154	0.23 129	0.61 217	0.49 176	0.77 210	0.63 194

AnyNet_C32	1.64 320	0.65 285	0.74 303	0.67 278	0.73 306	0.86 304	1.14 328	0.95 313	3.12 377	0.75 301	1.53 333	0.94 259	0.64 290	0.67 328	1.83 343	1.11 336	1.06 330	0.95 343	1.78 278	0.76 311	1.76 329	1.71 327	0.66 322	0.85 331	1.13 328	2.68 367	1.17 298	13.55 384

FADNet_RVC	0.92 280	0.69 294	0.55 268	0.88 300	0.75 312	0.54 247	0.51 257	0.77 282	0.54 275	0.70 286	0.96 302	1.36 300	1.06 308	0.54 305	1.85 344	0.64 251	0.80 298	0.90 336	3.34 327	0.76 311	1.00 286	1.13 290	0.37 266	0.60 300	0.66 238	0.87 263	0.97 267	1.14 282

SPS-STEREO	1.93 330	1.27 345	1.21 341	1.60 341	1.34 345	1.44 337	1.17 331	1.66 356	1.36 344	1.38 361	3.67 361	3.02 335	1.29 321	1.05 348	1.85 344	1.83 373	1.58 346	1.37 370	8.86 361	1.34 354	3.07 356	1.47 314	1.27 351	1.37 360	1.42 346	1.28 326	2.02 352	1.89 314
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTSC	0.73 247	0.49 209	0.46 239	0.47 225	0.51 262	0.55 250	0.56 268	0.67 223	0.68 295	0.54 168	0.79 281	0.57 169	0.57 281	0.41 267	1.92 346	0.77 284	0.96 322	0.58 276	1.36 253	0.56 258	0.85 262	1.11 287	0.31 246	0.53 289	0.58 203	0.65 213	0.95 261	1.26 290

PWCK	5.04 366	3.03 368	2.21 366	3.61 365	2.60 365	4.41 374	5.09 374	2.45 374	2.76 373	3.31 388	4.34 365	10.15 382	5.13 360	1.74 358	1.99 347	1.38 359	2.41 365	1.45 372	51.59 397	2.35 377	3.70 369	2.69 347	2.65 361	1.78 379	2.97 370	3.21 374	2.43 360	4.77 360

DispFullNet	4.17 362	3.20 372	4.34 386	2.72 350	2.46 362	2.92 351	2.70 354	2.79 381	1.90 358	4.51 392	6.62 383	8.91 375	4.83 355	2.59 361	2.00 348	8.18 389	3.24 372	1.98 378	24.96 383	2.93 384	3.99 370	3.36 357	1.71 357	1.15 353	1.36 344	1.32 331	2.36 359	3.65 353

notaker	5.52 368	5.55 388	3.76 384	13.97 387	5.34 386	5.44 382	7.16 379	2.36 371	2.68 372	2.06 381	1.80 343	12.90 386	23.86 385	3.98 377	2.04 349	1.73 370	3.45 374	2.12 381	17.08 379	2.15 374	6.10 383	5.87 376	6.15 388	2.12 383	1.79 354	2.08 360	2.31 355	3.29 349

XQC	1.03 296	0.90 323	0.71 300	0.91 306	0.92 321	0.92 308	0.86 313	1.06 330	0.90 318	0.84 323	1.11 316	1.03 273	1.30 323	0.71 332	2.04 349	0.95 309	0.87 307	0.67 300	1.64 271	0.78 313	1.00 286	1.67 326	0.62 320	0.73 316	1.09 325	1.47 338	1.26 310	0.97 259

RTS	1.09 298	0.59 270	0.59 275	0.60 263	0.58 278	0.96 309	0.90 315	0.80 289	0.88 314	0.59 208	0.71 264	1.28 296	0.62 286	0.51 297	2.04 349	0.98 317	1.19 333	0.77 325	2.33 299	0.85 322	0.96 280	1.16 293	0.49 291	0.65 308	1.23 333	4.43 381	1.15 292	1.45 295

RTSA	1.09 298	0.59 270	0.59 275	0.60 263	0.58 278	0.96 309	0.90 315	0.80 289	0.88 314	0.59 208	0.71 264	1.28 296	0.62 286	0.51 297	2.04 349	0.98 317	1.19 333	0.77 325	2.33 299	0.85 322	0.96 280	1.16 293	0.49 291	0.65 308	1.23 333	4.43 381	1.15 292	1.45 295

WAO-7	2.72 347	1.83 351	2.89 378	7.39 377	1.73 352	1.76 345	1.82 343	2.07 367	2.65 370	2.21 383	5.39 371	4.58 356	5.72 363	1.23 353	2.07 353	1.27 350	1.69 350	1.22 359	7.70 355	1.51 358	1.64 323	3.07 352	0.84 334	1.65 373	1.83 356	2.48 365	1.97 350	3.27 348

TorneroNet-64	6.02 371	4.60 384	2.53 373	15.58 388	3.29 378	4.87 376	7.75 380	2.23 369	10.02 387	1.42 362	1.31 322	7.26 369	29.23 391	4.36 379	2.09 354	1.21 348	8.22 381	1.70 377	17.35 380	2.62 381	4.31 373	5.68 374	5.20 382	1.76 377	3.58 375	3.76 380	2.29 354	8.34 377

MDST_ROB	3.33 357	2.32 357	0.75 304	3.90 367	1.47 349	2.61 350	1.00 325	1.12 334	0.72 297	0.78 310	0.67 258	1.54 308	25.37 386	0.34 246	2.11 355	0.53 206	0.65 258	0.48 208	3.69 329	0.58 266	0.88 265	0.59 200	0.58 316	0.68 310	7.85 388	3.03 372	17.15 393	8.63 378

S-Stereo	1.54 315	0.81 311	0.83 312	1.15 321	1.16 337	1.29 332	1.56 339	1.02 325	1.09 331	1.25 354	4.20 364	4.10 352	1.10 312	0.66 326	2.16 356	1.63 368	0.90 314	1.05 349	2.20 294	1.10 341	1.26 307	3.12 353	1.31 354	1.17 355	0.84 290	1.18 315	1.21 303	2.18 323

PWC_ROB	1.18 303	0.70 295	1.06 332	0.60 263	0.71 304	0.70 284	0.98 324	0.83 298	1.55 350	0.76 304	1.40 329	1.00 267	2.46 345	0.57 315	2.17 357	0.99 321	1.15 331	0.90 336	2.37 301	0.95 328	1.63 322	2.05 335	0.44 280	0.98 340	0.81 281	0.80 252	1.24 308	2.15 322

ADCMid	1.56 316	0.92 327	0.99 324	0.70 282	0.86 318	1.05 317	1.37 337	1.29 338	1.77 354	0.75 301	1.75 341	1.27 294	1.48 325	0.69 330	2.18 358	1.07 330	0.98 323	0.79 329	2.74 316	0.80 315	1.31 310	1.74 329	1.06 344	0.70 311	1.01 318	1.53 344	1.02 278	10.33 380

SHD	0.97 292	0.56 259	0.73 302	0.75 288	0.69 297	0.66 278	0.61 282	0.99 320	0.94 324	0.77 306	1.00 305	0.94 259	1.29 321	0.54 305	2.21 359	0.98 317	0.95 320	0.70 310	2.01 288	0.80 315	1.12 299	1.71 327	0.47 284	0.77 324	0.91 297	1.01 294	0.91 250	1.22 289

WAO-6	2.71 345	2.26 356	1.57 357	3.00 355	2.25 356	3.01 352	3.02 358	1.77 363	2.35 363	1.52 369	1.62 336	3.94 350	5.12 359	2.64 364	2.22 360	1.38 359	2.65 368	1.36 369	4.86 337	1.54 362	2.76 348	4.79 369	2.70 362	1.73 375	2.71 365	2.59 366	2.68 368	5.02 363

KSHMR	8.16 378	4.16 381	2.96 379	25.39 392	3.92 382	5.08 378	5.53 375	2.62 377	2.40 365	2.23 384	2.26 349	4.37 355	77.17 402	5.23 383	2.24 361	1.71 369	2.79 371	1.98 378	31.04 387	2.02 373	4.59 377	5.35 370	7.54 391	1.89 381	3.30 372	2.91 370	3.01 372	6.51 372

UNDER WATER	7.55 375	4.74 385	3.06 380	10.46 384	5.92 388	6.35 385	8.05 382	4.32 383	3.69 380	1.97 380	2.14 348	10.53 383	62.60 400	4.83 381	2.25 362	1.59 367	12.22 390	2.08 380	9.67 364	3.97 385	5.27 381	6.65 379	8.86 394	2.65 388	3.82 377	5.62 385	3.62 378	7.03 374

PVD	1.47 312	1.04 335	1.44 354	1.10 317	1.09 335	1.19 325	1.07 327	1.91 366	2.05 360	0.79 313	1.49 332	1.54 308	1.91 335	0.89 344	2.26 363	1.35 354	1.39 340	1.09 353	2.41 305	1.14 344	1.51 317	1.98 334	0.79 329	1.08 348	1.49 349	1.82 351	1.67 340	2.10 320

MFMNet_re	1.51 314	1.18 341	1.12 338	1.29 330	1.16 337	1.63 342	1.32 336	1.30 340	1.63 351	1.14 347	1.38 328	2.64 329	1.63 331	0.90 345	2.27 364	1.35 354	1.58 346	1.32 368	3.69 329	1.24 351	2.10 334	1.26 301	1.16 345	1.24 357	1.11 326	1.02 298	1.59 337	1.60 304

IMH-64-1	2.92 350	2.70 360	2.36 370	3.23 358	2.71 366	3.70 363	4.05 371	1.66 356	2.48 366	1.13 344	1.26 319	3.60 344	6.29 366	3.59 374	2.28 365	1.15 340	2.20 361	1.31 365	6.02 346	1.52 360	3.03 354	5.48 372	4.83 377	1.40 363	2.83 367	2.02 357	2.34 356	3.64 351

IMH-64	2.92 350	2.70 360	2.36 370	3.23 358	2.71 366	3.70 363	4.05 371	1.66 356	2.48 366	1.13 344	1.26 319	3.60 344	6.29 366	3.59 374	2.28 365	1.15 340	2.20 361	1.31 365	6.02 346	1.52 360	3.03 354	5.48 372	4.83 377	1.40 363	2.83 367	2.02 357	2.34 356	3.64 351

ktn	8.45 382	3.18 371	2.84 377	6.37 376	3.26 377	4.31 373	10.28 389	2.15 368	10.13 389	2.27 385	1.83 344	42.17 397	55.84 398	3.93 376	2.34 367	2.09 376	9.85 383	2.17 382	33.98 388	2.24 376	3.24 360	3.03 351	4.78 375	2.25 385	2.59 362	2.81 368	3.18 373	5.04 364

ADCPNet	2.08 334	0.77 303	0.87 315	0.83 296	1.21 339	0.85 301	1.59 340	1.02 325	1.35 342	0.83 322	1.97 346	1.01 271	7.76 370	0.75 335	2.35 368	1.16 342	0.95 320	0.71 312	4.05 333	0.97 331	1.30 309	1.61 322	0.72 324	0.76 321	1.52 350	1.96 356	1.21 303	16.04 387

MFN_U_SF_RVC	1.68 323	1.06 336	0.88 316	1.25 328	1.01 326	1.53 339	2.07 346	1.38 345	1.17 334	1.51 367	2.95 356	2.00 320	1.57 329	2.05 359	2.38 369	0.98 317	0.87 307	0.82 332	6.78 352	1.11 343	2.21 337	2.38 343	0.65 321	1.11 350	1.23 333	1.33 332	1.28 313	1.69 311

ELAS_RVC	3.22 354	2.01 352	1.85 362	2.66 348	2.07 354	5.08 378	2.06 345	2.41 373	1.89 357	1.74 377	4.78 366	8.00 371	8.02 371	0.74 334	2.38 369	0.81 292	1.75 352	1.14 358	3.97 331	1.27 352	4.64 378	7.61 382	1.26 347	1.74 376	6.58 385	3.21 374	3.39 374	3.80 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	0.69 240	0.61 277	0.62 283	0.66 277	0.61 281	0.59 259	0.60 277	0.68 230	0.42 250	0.75 301	0.42 165	0.57 169	0.36 221	0.50 295	2.43 371	0.67 261	0.80 298	0.76 323	0.64 165	0.56 258	0.70 236	0.60 204	0.47 284	0.83 328	0.66 238	0.74 231	0.61 157	0.67 205
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DGSMNet	2.66 344	0.96 328	1.36 353	1.03 314	0.99 325	1.12 322	1.05 326	1.36 343	0.94 324	2.15 382	13.54 393	1.71 315	1.85 333	0.93 346	2.50 372	3.85 383	5.34 376	1.61 375	5.07 338	1.68 368	7.04 384	8.02 385	0.96 343	1.19 356	1.01 318	1.33 332	1.40 327	1.88 313

SAMSARA	1.50 313	0.79 307	1.00 328	0.93 309	0.88 319	0.86 304	0.93 319	1.57 353	1.25 337	0.96 336	1.09 311	1.27 294	2.59 346	0.83 339	2.58 373	1.19 347	1.04 326	0.91 339	2.56 309	0.99 334	1.77 330	2.23 339	0.56 314	0.98 340	2.63 363	2.81 368	2.62 366	2.56 335

ELAS	3.38 358	2.19 354	1.79 360	2.99 354	2.37 358	3.32 355	2.09 347	2.60 376	2.85 375	1.28 356	4.85 368	8.61 373	8.02 371	0.76 336	2.90 374	0.81 292	1.80 353	1.10 354	4.19 335	1.10 341	4.53 376	7.86 383	1.26 347	1.63 371	7.08 386	4.79 384	3.66 379	4.87 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	6.11 373	5.20 386	3.13 381	12.20 385	5.77 387	6.55 386	8.53 385	4.74 388	3.45 379	2.30 386	2.36 350	12.04 385	12.47 377	5.08 382	3.02 375	1.81 372	12.11 389	2.17 382	8.81 360	4.17 387	5.75 382	7.27 381	8.74 393	2.61 387	3.86 378	8.63 387	4.32 382	7.86 376

ADCS	1.88 328	1.06 336	0.98 323	0.93 309	1.10 336	1.09 319	1.14 328	1.27 335	2.49 368	0.89 329	1.36 327	1.51 305	2.92 350	0.86 342	3.30 376	2.26 377	1.46 345	1.26 362	3.10 325	1.29 353	2.48 342	2.88 348	0.80 331	1.10 349	1.33 343	4.48 383	1.41 328	6.08 369

AnyNet_C01	2.06 332	1.08 338	1.06 332	1.14 320	1.08 333	1.01 312	2.69 353	1.69 360	2.66 371	1.21 351	1.67 338	2.90 333	2.60 347	0.95 347	3.65 377	4.02 384	2.09 359	2.21 384	3.08 324	1.56 363	3.30 362	2.89 349	1.26 347	1.15 353	1.80 355	1.43 336	1.51 334	3.90 355

MANE	7.31 374	2.64 359	4.48 387	3.30 361	3.10 376	3.94 369	2.83 356	5.37 389	6.88 385	1.11 343	5.64 374	8.81 374	11.02 374	0.67 328	3.83 378	3.83 382	1.32 338	18.03 394	8.61 357	0.84 321	4.22 371	1.16 293	0.74 327	1.79 380	13.65 392	18.61 393	22.89 395	38.18 400

ACV-stereo	8.39 381	1.01 334	0.97 322	1.29 330	0.73 306	1.48 338	0.95 322	0.88 308	1.10 332	1.07 342	1.33 326	1.06 279	23.12 384	0.52 301	4.00 379	3.78 381	1.05 328	0.79 329	168.94 402	1.91 371	3.64 367	1.44 310	0.72 324	0.74 319	0.74 259	0.90 269	1.43 330	1.03 266

STStereo	5.29 367	2.47 358	5.20 388	5.20 373	2.80 369	4.72 375	3.42 362	6.23 390	6.52 384	1.51 367	7.61 386	9.53 376	14.86 381	0.63 323	4.09 380	0.64 251	0.87 307	0.62 287	36.67 390	1.02 335	1.23 305	1.05 284	0.78 328	1.63 371	3.46 374	2.43 364	3.53 375	14.15 385

MADNet+	1.96 331	1.18 341	1.26 347	1.45 336	1.28 341	1.10 320	2.21 348	1.88 364	1.41 345	1.33 359	1.32 324	2.29 322	2.23 338	1.25 354	4.58 381	1.87 374	2.55 367	1.13 357	2.73 315	1.63 366	3.69 368	3.33 356	1.26 347	2.09 382	1.93 357	1.47 338	1.59 337	2.77 338

DPSNet	2.61 341	0.83 316	0.77 306	1.21 327	1.24 340	1.34 334	0.93 319	1.08 331	1.49 348	0.78 310	0.86 292	6.91 366	3.85 352	0.58 318	4.58 381	2.54 378	1.43 343	1.24 360	14.95 377	1.34 354	4.83 379	8.01 384	1.75 358	1.40 363	1.47 347	1.95 355	1.60 339	1.66 309

HanzoNet	19.12 393	15.23 391	6.99 392	35.06 397	14.35 395	40.77 397	42.46 398	17.81 397	22.51 395	3.55 389	8.29 387	41.30 396	56.30 399	43.04 402	5.72 383	4.37 385	37.83 400	3.30 386	49.59 396	8.93 392	10.30 391	6.85 380	14.15 398	3.46 390	5.94 384	5.80 386	5.29 386	7.13 375

MADNet++	5.64 369	3.51 379	3.77 385	2.84 352	4.62 384	3.02 353	3.65 366	4.36 384	5.03 383	4.18 391	5.07 370	6.45 363	5.92 365	6.18 388	7.04 384	6.82 387	4.71 375	4.00 388	8.03 356	5.83 388	9.92 389	16.38 393	2.32 360	4.34 391	3.95 379	11.38 390	4.93 383	4.01 356

PML	30.82 396	20.91 394	7.15 393	29.65 395	20.81 399	29.11 395	10.50 390	10.87 392	88.32 404	20.03 400	154.19 404	98.60 402	119.55 403	10.53 392	9.19 385	8.69 390	16.72 392	7.27 390	34.57 389	7.35 391	12.77 393	10.86 392	5.72 387	6.17 392	33.11 401	12.83 391	34.30 399	12.33 383

JetRed	7.85 376	5.29 387	6.07 390	3.75 366	5.00 385	6.95 387	10.20 388	4.64 387	3.42 378	2.92 387	2.39 351	6.71 365	2.25 340	7.15 390	10.26 386	7.34 388	8.59 382	7.11 389	4.82 336	4.08 386	10.76 392	9.27 387	7.85 392	3.34 389	10.96 389	24.25 396	11.90 390	24.57 391

LRCNet_RVC	21.34 394	28.92 395	11.37 394	31.78 396	29.09 400	34.25 396	27.43 395	21.71 400	10.07 388	29.63 401	30.60 397	32.06 392	25.81 387	33.87 400	11.15 387	2.97 379	25.27 396	21.35 397	44.05 394	20.83 397	14.27 394	5.87 376	36.69 400	27.43 400	2.76 366	1.47 338	8.68 389	6.79 373

MeshStereo	3.62 359	1.54 349	1.05 330	2.64 347	1.72 351	2.05 347	1.15 330	2.40 372	1.41 345	0.90 330	6.48 382	9.56 377	7.42 369	0.49 291	11.75 388	1.94 375	0.87 307	0.74 318	8.79 359	0.80 315	8.36 385	8.07 386	0.73 326	1.07 346	3.39 373	2.15 361	5.22 385	4.99 362
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
JetBlue	6.09 372	3.85 380	3.31 383	5.99 374	4.13 383	6.22 384	7.94 381	3.42 382	2.89 376	1.47 364	1.46 330	8.10 372	1.90 334	5.39 386	11.86 389	3.22 380	3.30 373	2.99 385	5.32 340	2.40 378	9.74 388	10.03 391	4.93 381	2.18 384	7.39 387	17.16 392	3.72 381	24.15 390

HBP-ISP	1.60 318	0.86 322	0.90 318	0.98 312	0.69 297	0.85 301	0.56 268	0.89 309	0.48 265	0.82 320	0.79 281	0.97 265	0.36 221	0.69 330	11.97 390	5.83 386	0.70 278	0.67 300	0.70 185	0.62 288	1.05 292	5.90 378	0.50 295	0.62 303	0.82 284	1.01 294	2.01 351	1.06 270

DPSimNet_ROB	18.93 392	32.01 396	5.97 389	12.40 386	11.35 394	6.13 383	28.07 396	15.03 396	35.64 400	3.96 390	78.33 403	18.15 388	35.00 392	5.44 387	12.19 391	10.36 391	13.57 391	3.64 387	87.52 400	6.87 390	14.36 395	9.97 389	4.40 371	7.14 393	5.17 383	9.85 388	5.93 387	32.56 395

DGTPSM_ROB	12.12 385	5.96 389	17.45 395	4.20 369	7.86 389	5.15 380	8.18 383	4.56 385	11.64 391	4.52 393	8.72 388	5.01 358	17.08 382	12.98 393	14.91 392	14.58 393	6.85 378	15.76 392	12.78 372	12.05 393	9.07 386	21.74 394	5.67 385	11.54 395	11.84 390	31.02 399	12.98 391	33.06 396

DPSMNet_ROB	12.40 386	5.97 390	17.46 396	4.21 370	7.87 390	5.15 380	8.18 383	4.56 385	11.65 392	4.54 394	8.87 389	5.17 359	22.69 383	13.00 394	14.98 393	14.62 394	6.90 379	15.82 393	14.07 376	12.05 393	9.09 387	21.75 395	5.68 386	11.54 395	11.87 391	31.03 400	12.99 392	33.06 396

BEATNet-Init1	22.01 395	36.32 400	3.23 382	54.74 401	11.23 393	52.95 402	28.72 397	9.47 391	8.51 386	1.57 371	10.45 392	33.05 393	48.98 396	0.71 332	16.97 394	11.50 392	1.60 348	1.11 356	77.80 399	35.27 401	9.94 390	9.98 390	1.27 351	2.30 386	27.41 395	11.09 389	52.85 402	35.36 398

DPSM_ROB	18.32 390	16.26 392	21.94 397	9.42 379	8.75 391	13.61 389	9.11 386	10.90 393	15.09 393	8.45 395	8.95 390	10.12 380	13.19 379	16.42 395	19.79 395	19.11 395	18.35 393	20.45 395	13.82 374	14.88 395	26.56 396	27.45 396	6.49 389	14.39 398	31.57 399	38.83 401	36.85 400	43.86 401

DPSM	18.32 390	16.26 392	21.94 397	9.42 379	8.75 391	13.61 389	9.11 386	10.90 393	15.09 393	8.45 395	8.95 390	10.12 380	13.19 379	16.42 395	19.79 395	19.11 395	18.35 393	20.45 395	13.82 374	14.88 395	26.56 396	27.45 396	6.49 389	14.39 398	31.57 399	38.83 401	36.85 400	43.86 401

fast-reg	43.29 401	32.71 398	44.22 403	18.25 389	17.13 396	27.54 394	18.28 393	21.56 398	30.10 397	17.75 399	25.35 396	20.57 391	27.48 390	32.87 397	35.47 397	36.04 397	36.53 397	40.33 398	202.92 403	29.77 398	52.97 401	55.53 401	13.28 397	29.25 402	63.58 404	78.09 404	73.47 403	87.68 403

FlowAnything	36.80 398	32.68 397	44.29 404	18.93 391	17.69 398	27.11 392	18.38 394	21.83 401	30.48 399	17.53 398	18.21 395	20.29 390	26.54 389	33.31 399	37.97 398	37.86 399	36.82 398	40.93 399	27.35 384	30.03 400	53.34 402	55.72 403	12.99 396	29.50 403	63.36 402	78.25 405	73.99 405	88.17 405

CasAABBNet	36.73 397	32.73 399	44.18 402	18.81 390	17.45 397	27.29 393	18.12 392	21.69 399	30.40 398	17.52 397	18.08 394	20.27 389	26.53 388	32.96 398	38.28 399	37.42 398	36.82 398	41.12 400	27.47 385	29.86 399	53.56 403	55.70 402	12.93 395	28.91 401	63.44 403	78.07 403	73.93 404	88.05 404

AVERAGE_ROB	41.98 400	44.82 402	42.27 400	45.98 399	46.88 401	45.60 399	46.56 401	47.04 403	43.89 401	49.19 403	49.91 400	47.25 399	43.00 393	49.19 403	40.14 400	38.38 400	49.01 402	51.31 402	43.98 393	42.43 403	43.31 399	38.64 399	49.42 401	42.83 404	28.65 397	20.44 395	23.41 396	19.88 388

HaxPig	41.43 399	43.85 401	40.81 399	44.90 398	47.49 402	44.66 398	46.30 400	46.31 402	45.63 402	49.00 402	49.30 399	47.24 398	43.73 394	42.64 401	40.44 401	39.13 401	48.37 401	51.07 401	43.33 392	42.25 402	42.88 398	36.52 398	50.75 402	43.02 405	27.54 396	19.97 394	20.68 394	20.75 389

MEDIAN_ROB	44.95 402	47.36 403	44.12 401	48.52 400	49.78 403	48.21 400	49.25 402	49.72 404	46.35 403	52.53 404	53.59 401	50.59 400	45.49 395	49.36 404	43.27 402	41.36 402	51.85 403	54.40 403	47.03 395	45.93 404	45.78 400	40.06 400	52.67 403	45.67 406	31.00 398	26.54 398	25.33 397	27.95 394

LSM0	8.30 380	1.08 338	0.95 320	1.66 342	1.42 347	1.59 341	1.96 344	2.27 370	2.36 364	1.66 374	3.94 362	4.10 352	6.30 368	0.63 323	62.38 403	74.74 403	1.69 350	1.06 350	12.18 371	2.23 375	4.96 380	9.29 388	0.92 339	1.29 359	1.95 359	2.97 371	3.66 379	14.83 386

DLNR_Zeroshot_test	17.86 389	67.45 404	1.21 341	81.91 403	0.35 197	0.45 213	74.74 403	0.76 277	0.27 137	0.69 281	0.60 225	1.16 290	0.29 153	8.20 391	84.48 404	102.07 404	23.88 395	15.14 391	7.31 353	0.50 235	4.38 374	2.51 344	0.18 127	0.43 258	0.76 270	0.86 260	0.80 218	0.80 237

GS-Stereo																							0.08 26	0.10 38	0.18 27	0.16 18	0.25 38	0.16 30

ASD4																								8.34 394

Low-res two-view benchmark