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

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 57	0.14 45	0.15 43	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 29	0.15 4	0.15 3	0.23 41	0.15 13	0.21 34	0.12 14	0.18 24	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 50	0.15 23

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 50	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.22 38	0.12 14	0.23 38	0.11 6	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

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 43	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.19 22	0.12 14	0.21 32	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	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 24	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 24	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 33	0.12 8

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 36	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 17	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

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 36	0.11 24	0.16 50	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.23 41	0.17 27	0.22 38	0.14 33	0.20 29	0.14 13	0.08 24	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 37	0.15 23

ProNet	0.14 21	0.13 21	0.14 60	0.11 29	0.07 11	0.14 55	0.12 87	0.13 24	0.06 4	0.08 5	0.24 84	0.09 3	0.06 3	0.07 29	0.22 41	0.21 28	0.22 35	0.18 32	0.19 22	0.14 33	0.20 29	0.11 6	0.12 73	0.11 47	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

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 47	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 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

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 32	0.09 3	0.07 17	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 45	0.12 8

111111	0.13 11	0.16 42	0.08 7	0.12 39	0.10 40	0.07 8	0.06 21	0.12 17	0.12 36	0.07 3	0.10 22	0.15 22	0.09 32	0.05 8	0.19 29	0.21 28	0.22 35	0.18 32	0.19 22	0.13 26	0.23 38	0.18 35	0.10 51	0.08 13	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

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 24	0.12 36	0.11 18	0.14 36	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

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 30	0.04 3	0.17 53	0.13 40	0.15 43	0.16 47	0.19 40	0.08 21	0.09 51	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 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

LACA2	0.12 8	0.12 18	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.12 41	0.07 33	0.09 3	0.09 12	0.14 35	0.05 5	0.27 62	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

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 41	0.07 33	0.17 53	0.17 59	0.09 8	0.27 97	0.13 15	0.27 136	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 17	0.09 27	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

CoSv	0.13 11	0.17 51	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 71	0.07 33	0.15 36	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 38	0.12 14	0.20 29	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 55	0.15 15	0.19 11	0.11 3

WQFJA1	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 135	0.11 6	0.28 142	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 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

WQFJX1	0.14 21	0.15 36	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.16 46	0.19 71	0.10 11	0.28 101	0.12 9	0.30 160	0.08 42	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 64	0.09 27	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

NLMM	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 135	0.11 6	0.28 142	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 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

GSStereo	0.16 40	0.18 54	0.13 53	0.13 43	0.13 56	0.12 41	0.09 61	0.12 17	0.10 19	0.16 50	0.11 25	0.22 49	0.08 21	0.05 8	0.22 41	0.25 46	0.28 60	0.20 41	0.25 52	0.16 44	0.32 64	0.19 41	0.08 24	0.10 35	0.18 27	0.16 18	0.25 37	0.16 30

GS-Stereo																							0.08 24	0.10 35	0.18 27	0.16 18	0.25 37	0.16 30

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 56	0.11 24	0.20 66	0.07 9	0.23 50	0.08 21	0.08 42	0.19 29	0.23 37	0.30 65	0.25 65	0.31 66	0.18 54	0.28 58	0.17 28	0.09 42	0.08 13	0.20 44	0.16 18	0.29 53	0.21 54

MM-Stereo_test2	0.15 26	0.19 56	0.11 40	0.16 65	0.11 48	0.08 13	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.20 66	0.08 13	0.12 9	0.08 21	0.09 51	0.20 33	0.22 34	0.25 50	0.20 41	0.20 30	0.18 54	0.25 50	0.21 53	0.10 51	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.21 15	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 46	0.10 19	0.12 29	0.13 33	0.25 56	0.09 32	0.08 42	0.22 41	0.25 46	0.24 49	0.16 22	0.23 44	0.13 26	0.18 24	0.16 23	0.09 42	0.10 35	0.15 10	0.16 18	0.31 61	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
AIO-Stereo	0.15 26	0.17 51	0.12 48	0.17 73	0.10 40	0.12 41	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 36	0.12 9	0.09 32	0.08 42	0.20 33	0.21 28	0.20 27	0.20 41	0.21 34	0.17 49	0.23 38	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

RSM	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.14 51	0.09 31	0.14 55	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 40	0.14 20	0.10 40	0.07 29	0.22 41	0.25 46	0.21 31	0.20 41	0.18 16	0.17 49	0.25 50	0.18 35	0.08 24	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.27 45	0.15 23

MoCha-V2	0.14 21	0.15 36	0.11 40	0.12 39	0.09 31	0.11 30	0.09 61	0.13 24	0.08 9	0.13 33	0.18 57	0.17 31	0.07 9	0.07 29	0.17 13	0.23 37	0.20 27	0.20 41	0.25 52	0.14 33	0.29 62	0.17 28	0.08 24	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

BridgeDepth	0.13 11	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.08 23	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 18	0.06 6	0.31 70	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
NLMM1	0.17 47	0.14 31	0.09 22	0.08 12	0.09 31	0.10 24	0.07 33	0.15 36	0.20 79	0.12 29	0.34 130	0.21 46	0.51 264	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.16 12	0.15 13	0.22 38	0.14 33	0.14 5	0.19 41	0.10 51	0.11 47	0.19 33	0.18 30	0.24 33	0.13 15

MonStereo	0.15 26	0.14 31	0.13 53	0.12 39	0.12 54	0.10 24	0.08 49	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 33	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 41	0.17 27	0.21 34	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.22 55	0.18 30	0.23 24	0.24 63

LG-Stereo	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 48	0.11 30	0.05 8	0.15 36	0.11 24	0.19 64	0.12 28	0.26 57	0.09 32	0.06 18	0.19 29	0.20 23	0.23 41	0.16 22	0.18 16	0.14 33	0.23 38	0.20 48	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 33	0.15 23

IGEV-Stereo++	0.16 40	0.24 72	0.09 22	0.13 43	0.13 56	0.10 24	0.05 8	0.15 36	0.13 40	0.12 29	0.16 47	0.16 24	0.11 45	0.07 29	0.21 37	0.22 34	0.22 35	0.18 32	0.21 34	0.16 44	0.22 36	0.27 78	0.09 42	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 37	0.18 41

Occ-G	0.18 54	0.26 77	0.15 63	0.17 73	0.14 65	0.15 63	0.07 33	0.12 17	0.11 24	0.11 18	0.22 76	0.20 45	0.09 32	0.10 58	0.28 69	0.28 62	0.25 50	0.22 54	0.29 64	0.19 62	0.26 52	0.19 41	0.10 51	0.15 70	0.19 33	0.18 30	0.29 53	0.17 37

RSM++	0.17 47	0.18 54	0.13 53	0.17 73	0.10 40	0.14 55	0.07 33	0.13 24	0.13 40	0.12 29	0.14 36	0.17 31	0.11 45	0.08 42	0.25 52	0.27 61	0.25 50	0.21 50	0.23 44	0.18 54	0.26 52	0.21 53	0.08 24	0.10 35	0.20 44	0.18 30	0.29 53	0.18 41

over-8	0.13 11	0.11 12	0.09 22	0.13 43	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.21 46	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 36	0.22 19	0.20 50

over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 51	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.24 53	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 36	0.23 24	0.20 50

PointNet	0.15 26	0.13 21	0.11 40	0.10 22	0.07 11	0.13 50	0.07 33	0.23 64	0.14 45	0.17 57	0.15 40	0.14 20	0.13 58	0.06 18	0.18 24	0.17 7	0.16 12	0.13 10	0.13 3	0.12 14	0.23 38	0.16 23	0.08 24	0.09 27	0.21 52	0.19 36	0.36 75	0.18 41

WQFJX	0.15 26	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.09 31	0.13 50	0.09 61	0.13 24	0.15 53	0.11 18	0.33 126	0.11 6	0.36 217	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 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.21 15	0.16 30

NLSM1	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.11 48	0.14 55	0.08 49	0.20 60	0.19 71	0.11 18	0.38 146	0.18 37	0.42 237	0.09 51	0.17 13	0.21 28	0.16 12	0.15 13	0.20 30	0.13 26	0.16 14	0.22 62	0.10 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.27 45	0.14 19

over-6	0.16 40	0.15 36	0.10 30	0.17 73	0.08 23	0.10 24	0.07 33	0.13 24	0.20 79	0.11 18	0.15 40	0.41 105	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 24	0.09 27	0.20 44	0.20 41	0.25 37	0.22 59

LACA1	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.11 29	0.10 40	0.12 41	0.06 21	0.13 24	0.14 45	0.14 35	0.10 22	0.19 40	0.13 58	0.10 58	0.19 29	0.21 28	0.19 23	0.23 57	0.19 22	0.13 26	0.17 19	0.19 41	0.07 17	0.09 27	0.20 44	0.20 41	0.24 33	0.21 54

AdaDepth	0.18 54	0.19 56	0.10 30	0.12 39	0.14 65	0.12 41	0.09 61	0.16 46	0.14 45	0.14 35	0.17 53	0.19 40	0.10 40	0.08 42	0.26 61	0.29 68	0.28 60	0.23 57	0.25 52	0.16 44	0.24 47	0.20 48	0.09 42	0.11 47	0.19 33	0.20 41	0.32 62	0.25 66

IGEV-Stereo+	0.27 80	0.25 75	0.14 60	0.22 97	0.14 65	0.13 50	0.07 33	0.36 81	0.20 79	0.55 172	0.23 79	0.38 93	0.14 63	0.16 93	0.26 61	0.35 88	0.40 96	0.35 115	0.48 103	0.24 91	0.44 104	0.51 176	0.12 73	0.13 63	0.28 74	0.20 41	0.34 68	0.23 60

anonymousdsp	0.25 69	0.23 70	0.19 83	0.16 65	0.14 65	0.18 76	0.10 75	0.37 84	0.19 71	0.32 84	0.22 76	0.32 72	0.12 54	0.14 80	0.29 73	0.32 84	0.32 67	0.28 76	0.39 79	0.22 81	0.46 115	0.31 89	0.12 73	0.15 70	0.26 63	0.20 41	0.52 121	0.20 50

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 32	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 48	0.26 55	0.20 27	0.18 32	0.20 30	0.11 6	0.24 47	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 55	0.20 41	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
RAFT + AFF	0.27 80	0.26 77	0.17 74	0.21 94	0.13 56	0.19 81	0.13 93	0.41 89	0.18 65	0.44 106	0.19 61	0.42 108	0.14 63	0.09 51	0.86 248	0.29 68	0.41 100	0.20 41	0.55 133	0.23 86	0.47 122	0.21 53	0.12 73	0.15 70	0.28 74	0.20 41	0.21 15	0.17 37

TDLM	0.24 67	0.29 85	0.22 117	0.22 97	0.27 146	0.23 109	0.18 131	0.26 68	0.19 71	0.18 62	0.38 146	0.29 66	0.21 101	0.15 84	0.24 48	0.28 62	0.32 67	0.28 76	0.25 52	0.21 75	0.28 58	0.19 41	0.16 98	0.21 102	0.24 61	0.20 41	0.28 50	0.25 66

over v1	0.14 21	0.11 12	0.09 22	0.15 58	0.08 23	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.10 19	0.11 18	0.10 22	0.28 64	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 27	0.19 33	0.21 49	0.23 24	0.18 41

MCSU-Stereo	0.17 47	0.16 42	0.13 53	0.11 29	0.11 48	0.09 17	0.09 61	0.11 7	0.21 86	0.11 18	0.12 28	0.39 96	0.09 32	0.08 42	0.28 69	0.23 37	0.27 55	0.17 27	0.20 30	0.15 39	0.18 24	0.17 28	0.09 42	0.09 27	0.22 55	0.21 49	0.35 71	0.24 63

GEAStereo	0.18 54	0.22 65	0.15 63	0.19 83	0.14 65	0.14 55	0.09 61	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

gasm-f	0.18 54	0.22 65	0.15 63	0.19 83	0.14 65	0.14 55	0.09 61	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

LG-Stereo_L1	0.27 80	0.30 92	0.17 74	0.13 43	0.13 56	0.15 63	0.08 49	0.42 95	0.21 86	0.49 132	0.20 68	0.39 96	0.15 70	0.15 84	0.30 79	0.38 102	0.39 93	0.29 84	0.40 83	0.18 54	0.47 122	0.35 98	0.08 24	0.14 66	0.30 83	0.21 49	0.37 78	0.36 96

MLG-Stereo_test3	0.23 66	0.17 51	0.13 53	0.14 51	0.17 83	0.16 66	0.09 61	0.21 61	0.12 36	0.21 69	0.18 57	0.35 78	0.11 45	0.15 84	0.29 73	0.26 55	0.33 70	0.28 76	0.63 161	0.18 54	0.40 86	0.41 121	0.11 64	0.15 70	0.21 52	0.21 49	0.33 64	0.27 71

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 47	0.16 42	0.11 40	0.09 18	0.10 40	0.11 30	0.07 33	0.19 57	0.16 56	0.14 35	0.16 47	0.26 57	0.09 32	0.08 42	0.25 52	0.23 37	0.23 41	0.19 37	0.26 57	0.13 26	0.22 36	0.19 41	0.09 42	0.09 27	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.21 54

LACA3	0.18 54	0.16 42	0.13 53	0.13 43	0.11 48	0.14 55	0.09 61	0.14 32	0.14 45	0.16 50	0.12 28	0.30 69	0.11 45	0.13 73	0.23 46	0.24 43	0.19 23	0.23 57	0.22 38	0.15 39	0.23 38	0.25 69	0.08 24	0.10 35	0.23 60	0.22 55	0.29 53	0.26 69

VIP-Stereo	0.22 65	0.20 60	0.19 83	0.14 51	0.11 48	0.13 50	0.06 21	0.29 73	0.19 71	0.19 64	0.28 101	0.28 64	0.11 45	0.12 69	0.27 64	0.28 62	0.37 84	0.26 69	0.33 70	0.21 75	0.34 72	0.21 53	0.11 64	0.15 70	0.24 61	0.22 55	0.25 37	0.30 78

GASTEREO	0.16 40	0.16 42	0.10 30	0.14 51	0.10 40	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.15 53	0.14 35	0.09 14	0.18 37	0.11 45	0.06 18	0.24 48	0.24 43	0.23 41	0.20 41	0.23 44	0.16 44	0.23 38	0.23 66	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.22 55	0.28 50	0.14 19

MSCF	0.16 40	0.15 36	0.09 22	0.14 51	0.09 31	0.11 30	0.07 33	0.11 7	0.15 53	0.14 35	0.09 14	0.17 31	0.11 45	0.06 18	0.25 52	0.23 37	0.23 41	0.20 41	0.23 44	0.15 39	0.24 47	0.21 53	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.22 55	0.27 45	0.15 23

LG-Stereo_L2	0.26 73	0.31 94	0.17 74	0.13 43	0.13 56	0.14 55	0.07 33	0.42 95	0.20 79	0.48 122	0.22 76	0.40 98	0.14 63	0.17 97	0.30 79	0.37 99	0.39 93	0.28 76	0.40 83	0.19 62	0.45 108	0.35 98	0.09 42	0.14 66	0.30 83	0.22 55	0.33 64	0.33 88

AIO_rvc	0.25 69	0.34 101	0.16 69	0.19 83	0.15 74	0.18 76	0.11 79	0.39 86	0.22 91	0.30 81	0.16 47	0.32 72	0.12 54	0.18 100	0.27 64	0.26 55	0.33 70	0.22 54	0.38 78	0.20 71	0.42 95	0.44 141	0.13 81	0.14 66	0.28 74	0.22 55	0.33 64	0.21 54

HUF	0.29 89	0.34 101	0.20 94	0.22 97	0.21 102	0.19 81	0.11 79	0.51 120	0.22 91	0.42 97	0.18 57	0.35 78	0.22 107	0.19 107	0.30 79	0.32 84	0.38 88	0.26 69	0.52 115	0.25 98	0.52 157	0.43 135	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.22 55	0.38 79	0.29 76

GIP-stereo	0.17 47	0.21 62	0.13 53	0.15 58	0.09 31	0.09 17	0.07 33	0.12 17	0.09 12	0.16 50	0.13 33	0.16 24	0.08 21	0.15 84	0.27 64	0.25 46	0.25 50	0.21 50	0.24 50	0.19 62	0.27 54	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.17 37

DEFOM-Stereo	0.21 63	0.19 56	0.12 48	0.18 80	0.13 56	0.20 85	0.08 49	0.19 57	0.14 45	0.16 50	0.23 79	0.21 46	0.10 40	0.12 69	0.27 64	0.29 68	0.34 74	0.28 76	0.32 67	0.22 81	0.32 64	0.21 53	0.12 73	0.11 47	0.26 63	0.22 55	0.47 102	0.29 76

AEACV	0.19 61	0.31 94	0.14 60	0.17 73	0.13 56	0.12 41	0.07 33	0.15 36	0.07 8	0.16 50	0.15 40	0.18 37	0.11 45	0.11 63	0.25 52	0.25 46	0.32 67	0.23 57	0.35 75	0.18 54	0.27 54	0.22 62	0.11 64	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.25 37	0.18 41

testmc14	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.13 43	0.09 31	0.11 30	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.11 18	0.12 28	0.27 62	0.07 9	0.05 8	0.23 46	0.24 43	0.21 31	0.18 32	0.19 22	0.18 54	0.17 19	0.13 11	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.23 66	0.22 19	0.17 37

MatchStereo	0.16 40	0.14 31	0.11 40	0.07 7	0.12 54	0.07 8	0.06 21	0.16 46	0.18 65	0.08 5	0.12 28	0.13 15	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.25 46	0.17 17	0.20 41	0.18 16	0.19 62	0.21 32	0.26 73	0.08 24	0.12 59	0.21 52	0.23 66	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 40	0.10 24	0.08 49	0.15 36	0.17 59	0.11 18	0.17 53	0.12 9	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.20 23	0.20 27	0.17 27	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.16 23	0.08 24	0.11 47	0.18 27	0.23 66	0.27 45	0.18 41

RAStereo	0.19 61	0.16 42	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 21	0.21 61	0.09 12	0.45 108	0.09 14	0.26 57	0.08 21	0.07 29	0.25 52	0.26 55	0.28 60	0.25 65	0.33 70	0.15 39	0.35 76	0.18 35	0.08 24	0.10 35	0.28 74	0.23 66	0.25 37	0.24 63

U	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 17	0.04 3	0.16 46	0.06 4	0.15 43	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 41	0.28 62	0.26 54	0.23 57	0.27 59	0.17 49	0.28 58	0.19 41	0.06 6	0.08 13	0.26 63	0.23 66	0.23 24	0.20 50

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 17	0.06 4	0.22 72	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 33	0.26 55	0.22 35	0.19 37	0.26 57	0.11 6	0.28 58	0.16 23	0.06 6	0.08 13	0.22 55	0.23 66	0.20 13	0.16 30

LG-G_1	0.25 69	0.22 65	0.19 83	0.23 109	0.22 106	0.22 94	0.12 87	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 68	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 93	0.51 110	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

LG-G	0.25 69	0.22 65	0.19 83	0.23 109	0.22 106	0.22 94	0.12 87	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 68	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 93	0.51 110	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

LGtest1	0.26 73	0.19 56	0.20 94	0.16 65	0.18 89	0.16 66	0.09 61	0.28 70	0.17 59	0.22 72	0.27 97	0.29 66	0.13 58	0.14 80	0.30 79	0.31 81	0.38 88	0.33 101	0.49 105	0.25 98	0.41 89	0.41 121	0.13 81	0.16 79	0.30 83	0.24 72	0.39 81	0.31 81

RAFT	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.16 65	0.07 11	0.21 87	0.05 8	0.25 66	0.12 36	0.14 35	0.15 40	0.16 24	0.10 40	0.05 8	0.21 37	0.20 23	0.23 41	0.15 13	0.28 61	0.13 26	0.21 32	0.17 28	0.07 17	0.10 35	0.26 63	0.24 72	0.33 64	0.23 60

delet	0.24 67	0.25 75	0.22 117	0.24 113	0.20 98	0.28 134	0.16 122	0.21 61	0.18 65	0.23 74	0.26 94	0.26 57	0.15 70	0.25 181	0.32 87	0.28 62	0.31 66	0.27 71	0.24 50	0.24 91	0.31 63	0.20 48	0.16 98	0.19 89	0.28 74	0.25 76	0.32 62	0.31 81

CVANet_RVC	0.31 99	0.40 141	0.30 147	0.40 191	0.29 158	0.37 173	0.23 173	0.41 89	0.23 97	0.31 82	0.49 178	0.37 91	0.26 128	0.19 107	0.29 73	0.33 87	0.34 74	0.32 93	0.32 67	0.25 98	0.34 72	0.25 69	0.18 125	0.25 148	0.30 83	0.25 76	0.34 68	0.30 78

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 93	0.24 72	0.17 74	0.23 109	0.19 92	0.18 76	0.08 49	0.49 115	0.25 116	0.54 165	0.21 72	0.32 72	0.17 79	0.17 97	0.29 73	0.39 106	0.45 108	0.36 119	0.50 107	0.26 105	0.56 181	0.49 164	0.13 81	0.13 63	0.31 93	0.26 78	0.45 97	0.30 78

DFGA-Net	0.28 85	0.37 117	0.16 69	0.26 124	0.15 74	0.22 94	0.15 113	0.40 87	0.21 86	0.41 95	0.24 84	0.31 70	0.17 79	0.13 73	0.42 115	0.39 106	0.38 88	0.30 88	0.42 90	0.21 75	0.36 81	0.29 83	0.13 81	0.21 102	0.31 93	0.27 79	0.51 110	0.28 73

MIM_Stereo	0.32 101	0.40 141	0.25 130	0.28 132	0.20 98	0.27 127	0.14 106	0.45 106	0.18 65	0.48 122	0.25 91	0.42 108	0.18 84	0.16 93	0.36 93	0.42 118	0.44 104	0.36 119	0.47 100	0.28 112	0.47 122	0.36 102	0.12 73	0.23 127	0.29 82	0.27 79	0.47 102	0.33 88

GANet	0.32 101	0.29 85	0.27 136	0.34 161	0.33 180	0.38 178	0.29 203	0.44 100	0.24 110	0.35 86	0.30 112	0.46 123	0.22 107	0.21 124	0.31 83	0.32 84	0.40 96	0.43 161	0.33 70	0.22 81	0.33 68	0.29 83	0.22 177	0.24 136	0.31 93	0.27 79	0.42 92	0.34 90

TS12	0.26 73	0.27 79	0.19 83	0.16 65	0.16 79	0.22 94	0.11 79	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 112	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 104	0.28 82	0.41 87	0.42 115

TS	0.26 73	0.27 79	0.19 83	0.16 65	0.16 79	0.22 94	0.11 79	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 112	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 104	0.28 82	0.41 87	0.42 115

AIO_test	0.27 80	0.39 133	0.19 83	0.29 137	0.19 92	0.18 76	0.14 106	0.42 95	0.23 97	0.33 85	0.19 61	0.37 91	0.18 84	0.18 100	0.25 52	0.29 68	0.34 74	0.24 63	0.39 79	0.21 75	0.49 134	0.46 151	0.13 81	0.15 70	0.30 83	0.28 82	0.41 87	0.21 54

AASNet	0.28 85	0.34 101	0.22 117	0.25 120	0.26 136	0.34 161	0.25 182	0.32 78	0.17 59	0.29 79	0.36 135	0.26 57	0.18 84	0.24 163	0.36 93	0.31 81	0.34 74	0.32 93	0.32 67	0.28 112	0.35 76	0.28 82	0.17 114	0.22 115	0.30 83	0.28 82	0.35 71	0.25 66

YMNet	0.30 93	0.31 94	0.23 122	0.27 129	0.23 113	0.26 122	0.25 182	0.36 81	0.37 221	0.25 76	0.19 61	0.40 98	0.27 136	0.29 218	0.38 96	0.47 164	0.37 84	0.28 76	0.43 92	0.19 62	0.35 76	0.33 92	0.16 98	0.19 89	0.36 117	0.29 86	0.39 81	0.35 93

StereoVision	0.18 54	0.13 21	0.11 40	0.09 18	0.14 65	0.16 66	0.08 49	0.17 53	0.17 59	0.15 43	0.15 40	0.16 24	0.10 40	0.06 18	0.25 52	0.26 55	0.27 55	0.22 54	0.22 38	0.16 44	0.23 38	0.17 28	0.06 6	0.13 63	0.28 74	0.29 86	0.38 79	0.28 73

iRaftStereo_RVC	0.26 73	0.27 79	0.16 69	0.13 43	0.14 65	0.18 76	0.09 61	0.44 100	0.14 45	0.36 87	0.36 135	0.32 72	0.16 74	0.13 73	0.29 73	0.29 68	0.38 88	0.28 76	0.34 74	0.22 81	0.41 89	0.38 109	0.12 73	0.17 81	0.27 69	0.29 86	0.42 92	0.27 71

BridgeDepth_RVC	0.21 63	0.21 62	0.15 63	0.15 58	0.14 65	0.17 71	0.09 61	0.26 68	0.23 97	0.17 57	0.17 53	0.24 53	0.14 63	0.13 73	0.26 61	0.29 68	0.21 31	0.23 57	0.27 59	0.20 71	0.23 38	0.25 69	0.10 51	0.12 59	0.26 63	0.30 89	0.29 53	0.36 96
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MGS-Stereo	0.37 117	0.46 182	0.21 106	0.22 97	0.19 92	0.22 94	0.15 113	0.45 106	0.17 59	0.36 87	0.26 94	0.29 66	0.19 90	0.23 145	1.37 313	0.40 110	0.52 153	0.45 177	0.55 133	0.33 137	0.50 138	0.41 121	0.21 163	0.22 115	0.33 102	0.30 89	0.47 102	0.45 125

test_5	0.29 89	0.39 133	0.16 69	0.22 97	0.15 74	0.21 87	0.13 93	0.54 134	0.20 79	0.38 92	0.19 61	0.44 117	0.34 202	0.10 58	0.43 118	0.38 102	0.33 70	0.32 93	0.33 70	0.20 71	0.32 64	0.35 98	0.09 42	0.21 102	0.28 74	0.30 89	0.51 110	0.32 84

ARAFT	0.34 109	0.38 127	0.23 122	0.26 124	0.21 102	0.27 127	0.14 106	0.44 100	0.24 110	0.50 135	0.30 112	0.41 105	0.16 74	0.15 84	0.67 197	0.42 118	0.50 138	0.47 198	0.51 110	0.23 86	0.53 166	0.32 91	0.16 98	0.19 89	0.43 138	0.30 89	0.52 121	0.37 98

MMNet	0.29 89	0.29 85	0.22 117	0.26 124	0.26 136	0.26 122	0.18 131	0.33 79	0.23 97	0.24 75	0.28 101	0.35 78	0.15 70	0.32 237	0.39 100	0.31 81	0.36 81	0.34 105	0.41 86	0.27 109	0.32 64	0.21 53	0.17 114	0.23 127	0.32 98	0.30 89	0.46 99	0.32 84

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 73	0.22 65	0.17 74	0.20 91	0.17 83	0.15 63	0.12 87	0.31 77	0.21 86	0.39 93	0.24 84	0.36 88	0.21 101	0.13 73	0.31 83	0.29 68	0.35 78	0.25 65	0.45 96	0.19 62	0.35 76	0.26 73	0.13 81	0.14 66	0.27 69	0.31 94	0.46 99	0.32 84

anonymous	0.37 117	0.29 85	0.19 83	0.17 73	0.24 121	0.21 87	0.14 106	0.51 120	0.22 91	0.51 141	0.19 61	0.55 161	0.25 123	0.23 145	0.49 135	0.58 227	0.47 123	0.46 190	0.56 139	0.31 126	0.51 145	0.70 234	0.18 125	0.24 136	0.45 144	0.31 94	0.55 129	0.50 142

DepthFocus	0.33 106	0.35 111	0.19 83	0.19 83	0.17 83	0.22 94	0.11 79	0.49 115	0.23 97	0.45 108	0.24 84	0.43 113	0.17 79	0.22 131	0.35 92	0.45 143	0.48 129	0.34 105	0.53 123	0.32 133	0.47 122	0.34 95	0.19 134	0.19 89	0.34 104	0.31 94	0.49 108	0.57 165

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 106	0.36 115	0.20 94	0.23 109	0.20 98	0.17 71	0.10 75	0.48 113	0.23 97	0.55 172	0.32 119	0.40 98	0.19 90	0.15 84	0.48 132	0.36 94	0.47 123	0.33 101	0.51 110	0.27 109	0.50 138	0.42 128	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.31 94	0.48 105	0.53 151

RAFT_CTSACE	0.30 93	0.37 117	0.15 63	0.15 58	0.15 74	0.25 119	0.18 131	0.53 128	0.20 79	0.55 172	0.18 57	0.44 117	0.29 148	0.16 93	0.29 73	0.30 75	0.37 84	0.27 71	0.37 77	0.18 54	0.38 82	0.45 146	0.10 51	0.17 81	0.30 83	0.31 94	0.60 150	0.26 69

RAFT+CT+SA	0.32 101	0.46 182	0.20 94	0.26 124	0.18 89	0.22 94	0.15 113	0.58 154	0.23 97	0.52 150	0.17 53	0.46 123	0.33 189	0.12 69	0.33 88	0.43 126	0.36 81	0.30 88	0.45 96	0.23 86	0.45 108	0.49 164	0.09 42	0.22 115	0.32 98	0.31 94	0.53 125	0.35 93

CIPLG	0.42 135	0.47 189	0.24 128	0.32 153	0.22 106	0.32 147	0.19 142	0.63 196	0.24 110	0.55 172	0.50 187	0.60 180	0.30 160	0.41 263	0.93 267	0.44 132	0.52 153	0.37 124	0.56 139	0.38 173	0.56 181	0.45 146	0.19 134	0.24 136	0.44 140	0.31 94	0.57 134	0.38 102

HCRNet	0.32 101	0.38 127	0.20 94	0.39 183	0.17 83	0.29 137	0.18 131	0.40 87	0.18 65	0.80 310	0.40 156	0.49 134	0.18 84	0.22 131	0.38 96	0.30 75	0.38 88	0.29 84	0.40 83	0.19 62	0.33 68	0.23 66	0.19 134	0.16 79	0.26 63	0.31 94	0.51 110	0.31 81

CCAANet	0.30 93	0.29 85	0.33 159	0.24 113	0.24 121	0.25 119	0.22 159	0.30 76	0.29 149	0.25 76	0.29 106	0.52 151	0.29 148	0.19 107	0.42 115	0.36 94	0.36 81	0.30 88	0.28 61	0.23 86	0.40 86	0.27 78	0.20 151	0.19 89	0.33 102	0.31 94	0.41 87	0.43 121

S2M2_XL	0.33 106	0.30 92	0.30 147	0.17 73	0.19 92	0.23 109	0.21 151	0.53 128	0.26 127	0.47 115	0.25 91	0.48 130	0.18 84	0.22 131	0.38 96	0.36 94	0.54 166	0.29 84	0.41 86	0.28 112	0.50 138	0.31 89	0.21 163	0.21 102	0.34 104	0.32 103	0.45 97	0.51 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.29 89	0.24 72	0.17 74	0.16 65	0.15 74	0.22 94	0.08 49	0.29 73	0.22 91	0.29 79	0.15 40	0.45 121	0.20 93	0.10 58	0.71 211	0.45 143	0.46 113	0.27 71	0.47 100	0.22 81	0.41 89	0.36 102	0.19 134	0.19 89	0.28 74	0.32 103	0.46 99	0.40 108

MIF-Stereo (partial)	0.30 93	0.44 163	0.18 81	0.16 65	0.16 79	0.21 87	0.11 79	0.37 84	0.22 91	0.37 90	0.24 84	0.32 72	0.17 79	0.13 73	0.39 100	0.45 143	0.46 113	0.38 128	0.42 90	0.25 98	0.43 97	0.35 98	0.18 125	0.21 102	0.35 116	0.32 103	0.50 109	0.44 123

CASnet	0.40 126	0.52 239	0.23 122	0.27 129	0.27 146	0.30 143	0.14 106	0.62 182	0.29 149	0.61 216	0.44 164	0.64 194	0.28 142	0.23 145	0.55 145	0.36 94	0.45 108	0.31 92	0.73 187	0.27 109	0.63 207	0.39 115	0.21 163	0.24 136	0.42 135	0.32 103	0.61 154	0.56 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ACRE	0.42 135	0.47 189	0.22 117	0.32 153	0.22 106	0.33 154	0.18 131	0.63 196	0.23 97	0.55 172	0.50 187	0.61 183	0.30 160	0.41 263	0.91 262	0.45 143	0.52 153	0.36 119	0.55 133	0.38 173	0.57 191	0.44 141	0.19 134	0.23 127	0.44 140	0.32 103	0.58 142	0.39 103

DispViT+	0.18 54	0.16 42	0.12 48	0.18 80	0.13 56	0.13 50	0.09 61	0.15 36	0.20 79	0.18 62	0.19 61	0.19 40	0.12 54	0.09 51	0.24 48	0.25 46	0.17 17	0.24 63	0.25 52	0.19 62	0.19 27	0.21 53	0.10 51	0.20 98	0.19 33	0.33 108	0.23 24	0.28 73

plain	0.31 99	0.43 157	0.20 94	0.20 91	0.16 79	0.20 85	0.10 75	0.41 89	0.18 65	0.48 122	0.19 61	0.34 77	0.17 79	0.10 58	0.41 108	0.44 132	0.45 108	0.40 141	0.55 133	0.24 91	0.41 89	0.34 95	0.14 92	0.21 102	0.32 98	0.33 108	0.39 81	0.48 132

anonymousdsp2	0.38 120	0.46 182	0.30 147	0.25 120	0.23 113	0.32 147	0.18 131	0.58 154	0.23 97	0.47 115	0.38 146	0.48 130	0.23 113	0.18 100	0.40 102	0.39 106	0.44 104	0.33 101	0.88 210	0.31 126	0.48 130	0.52 182	0.17 114	0.23 127	0.41 134	0.33 108	0.61 154	0.42 115

IPLGR_C	0.42 135	0.47 189	0.23 122	0.31 151	0.22 106	0.32 147	0.18 131	0.63 196	0.23 97	0.55 172	0.50 187	0.61 183	0.31 174	0.41 263	0.87 254	0.45 143	0.52 153	0.37 124	0.55 133	0.38 173	0.56 181	0.46 151	0.19 134	0.24 136	0.44 140	0.33 108	0.58 142	0.40 108

AANet_RVC	0.28 85	0.27 79	0.23 122	0.19 83	0.28 151	0.16 66	0.16 122	0.29 73	0.30 159	0.20 66	0.27 97	0.24 53	0.21 101	0.19 107	0.45 123	0.36 94	0.33 70	0.34 105	0.29 64	0.29 117	0.27 54	0.27 78	0.22 177	0.21 102	0.34 104	0.33 108	0.42 92	0.52 147

LL-Strereo2	0.34 109	0.29 85	0.21 106	0.24 113	0.19 92	0.17 71	0.13 93	0.63 196	0.26 127	0.58 196	0.23 79	0.44 117	0.22 107	0.14 80	0.41 108	0.41 114	0.47 123	0.35 115	0.73 187	0.31 126	0.47 122	0.36 102	0.21 163	0.20 98	0.32 98	0.34 113	0.51 110	0.35 93

FINET	0.40 126	0.38 127	0.39 197	0.43 206	0.30 167	0.34 161	0.35 220	0.44 100	0.36 210	0.47 115	0.32 119	0.47 126	0.30 160	0.28 210	0.66 191	0.50 184	0.48 129	0.36 119	0.60 155	0.33 137	0.46 115	0.37 107	0.30 235	0.30 179	0.43 138	0.35 114	0.56 132	0.42 115

UPFNet	0.38 120	0.34 101	0.34 166	0.32 153	0.33 180	0.39 183	0.29 203	0.47 111	0.33 193	0.43 99	0.41 158	0.40 98	0.30 160	0.34 242	0.61 172	0.40 110	0.46 113	0.41 147	0.52 115	0.35 159	0.35 76	0.34 95	0.25 202	0.27 158	0.38 124	0.35 114	0.55 129	0.37 98

DMCA	0.32 101	0.31 94	0.30 147	0.24 113	0.25 126	0.27 127	0.22 159	0.36 81	0.33 193	0.31 82	0.40 156	0.40 98	0.23 113	0.25 181	0.41 108	0.37 99	0.40 96	0.39 130	0.36 76	0.28 112	0.41 89	0.27 78	0.25 202	0.25 148	0.31 93	0.35 114	0.39 81	0.37 98

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 112	0.21 62	0.21 106	0.14 51	0.22 106	0.23 109	0.10 75	0.51 120	0.31 178	0.51 141	0.33 126	0.49 134	0.35 210	0.36 250	0.52 139	0.43 126	0.40 96	0.29 84	0.44 93	0.26 105	0.52 157	0.46 151	0.25 202	0.28 165	0.48 154	0.36 117	0.41 87	0.43 121

test_for_model	0.76 253	0.45 171	0.20 94	0.22 97	0.25 126	0.22 94	0.13 93	0.62 182	0.25 116	0.57 185	0.29 106	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 126	0.51 191	10.38 380	0.39 130	0.59 149	0.34 143	0.93 269	0.50 170	0.17 114	0.21 102	0.34 104	0.36 117	0.51 110	0.49 134

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 253	0.45 171	0.20 94	0.22 97	0.25 126	0.22 94	0.13 93	0.62 182	0.25 116	0.57 185	0.29 106	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 126	0.51 191	10.38 380	0.39 130	0.59 149	0.34 143	0.93 269	0.50 170	0.17 114	0.21 102	0.34 104	0.36 117	0.51 110	0.49 134

testlalala	0.76 253	0.45 171	0.20 94	0.22 97	0.25 126	0.22 94	0.13 93	0.62 182	0.25 116	0.57 185	0.29 106	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 126	0.51 191	10.38 380	0.39 130	0.59 149	0.34 143	0.93 269	0.50 170	0.17 114	0.21 102	0.34 104	0.36 117	0.51 110	0.49 134

GCAPDPT-zeroshot	0.76 253	0.45 171	0.20 94	0.22 97	0.25 126	0.22 94	0.13 93	0.62 182	0.25 116	0.57 185	0.29 106	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 126	0.51 191	10.38 380	0.39 130	0.59 149	0.34 143	0.93 269	0.50 170	0.17 114	0.21 102	0.34 104	0.36 117	0.51 110	0.49 134

GCAP-Stereo	0.76 253	0.45 171	0.20 94	0.22 97	0.25 126	0.22 94	0.13 93	0.62 182	0.25 116	0.57 185	0.29 106	0.75 222	0.20 93	0.19 107	0.47 126	0.51 191	10.38 380	0.39 130	0.59 149	0.34 143	0.93 269	0.50 170	0.17 114	0.21 102	0.34 104	0.36 117	0.51 110	0.49 134

GLC_STEREO	0.47 164	0.51 227	0.40 202	0.38 180	0.37 207	0.37 173	0.28 196	0.64 203	0.29 149	0.62 226	0.53 201	0.55 161	0.28 142	0.30 223	0.49 135	0.48 173	0.66 257	0.41 147	0.65 166	0.41 198	0.70 234	0.60 201	0.23 188	0.30 179	0.47 151	0.36 117	0.84 229	0.53 151

GMStereo	0.41 130	0.48 203	0.25 130	0.32 153	0.32 176	0.37 173	0.28 196	0.59 161	0.30 159	0.45 108	0.36 135	0.61 183	0.31 174	0.24 163	0.45 123	0.41 114	0.54 166	0.35 115	0.73 187	0.39 189	0.51 145	0.33 92	0.23 188	0.28 165	0.48 154	0.36 117	0.68 178	0.41 110
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
small-0shot	0.35 112	0.29 85	0.17 74	0.15 58	0.21 102	0.19 81	0.12 87	0.53 128	0.23 97	0.48 122	0.24 84	0.54 154	0.26 128	0.27 204	0.44 120	0.60 233	0.44 104	0.45 177	0.46 98	0.24 91	0.47 122	0.69 231	0.16 98	0.19 89	0.42 135	0.37 125	0.39 81	0.55 161

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 112	0.41 145	0.32 156	0.24 113	0.19 92	0.28 134	0.13 93	0.58 154	0.24 110	0.46 112	0.35 134	0.49 134	0.19 90	0.15 84	0.34 91	0.35 88	0.41 100	0.28 76	0.65 166	0.28 112	0.44 104	0.33 92	0.19 134	0.22 115	0.51 172	0.37 125	0.58 142	0.44 123

AFF-stereo	0.30 93	0.34 101	0.26 134	0.18 80	0.17 83	0.33 154	0.11 79	0.50 117	0.23 97	0.46 112	0.28 101	0.40 98	0.16 74	0.12 69	0.27 64	0.35 88	0.37 84	0.25 65	0.57 144	0.23 86	0.38 82	0.25 69	0.17 114	0.17 81	0.37 119	0.37 125	0.48 105	0.32 84

DMCA-RVC	0.44 152	0.37 117	0.35 168	0.33 159	0.37 207	0.32 147	0.41 237	0.46 109	0.52 267	0.43 99	0.48 173	0.68 202	0.33 189	0.29 218	0.65 190	0.46 153	0.47 123	0.44 166	0.49 105	0.38 173	0.49 134	0.48 163	0.29 231	0.32 193	0.38 124	0.37 125	0.57 134	0.62 186

HITNet	0.38 120	0.37 117	0.28 138	0.34 161	0.29 158	0.26 122	0.19 142	0.58 154	0.32 187	0.57 185	0.45 167	0.55 161	0.30 160	0.22 131	0.51 137	0.35 88	0.44 104	0.39 130	0.41 86	0.29 117	0.41 89	0.38 109	0.20 151	0.25 148	0.39 127	0.37 125	0.70 188	0.52 147
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
iinet-f	0.52 182	0.43 157	0.36 177	0.34 161	0.25 126	0.47 218	0.25 182	0.43 98	0.27 134	0.52 150	0.94 294	0.61 183	0.44 247	0.25 181	1.06 291	0.57 222	0.52 153	0.39 130	1.51 255	0.50 231	0.58 196	0.75 244	0.26 212	0.25 148	0.52 177	0.38 130	0.76 204	0.53 151

test-3	0.55 192	0.37 117	0.37 186	0.34 161	0.33 180	0.33 154	0.22 159	0.65 211	0.27 134	0.61 216	0.34 130	0.90 253	0.31 174	0.21 124	0.60 165	0.44 132	0.55 177	0.42 156	2.59 307	0.38 173	0.56 181	1.37 302	0.16 98	0.29 171	0.48 154	0.38 130	0.69 182	0.54 158

test_1	0.55 192	0.37 117	0.37 186	0.34 161	0.33 180	0.33 154	0.22 159	0.66 215	0.27 134	0.62 226	0.34 130	0.90 253	0.31 174	0.21 124	0.61 172	0.44 132	0.55 177	0.42 156	2.58 306	0.38 173	0.56 181	1.38 304	0.16 98	0.29 171	0.48 154	0.38 130	0.69 182	0.54 158

MaDis-Stereo	0.26 73	0.20 60	0.16 69	0.10 22	0.10 40	0.10 24	0.08 49	0.24 65	0.14 45	0.36 87	0.16 47	0.36 88	0.12 54	0.08 42	0.33 88	0.35 88	0.39 93	0.35 115	0.53 123	0.20 71	0.40 86	0.26 73	0.13 81	0.15 70	0.39 127	0.39 133	0.40 86	0.49 134

dd	0.50 173	0.51 227	0.28 138	0.91 302	0.31 175	0.65 270	0.29 203	0.59 161	0.23 97	0.54 165	0.30 112	0.75 222	0.27 136	0.26 193	0.84 242	0.46 153	0.70 274	0.39 130	1.05 225	0.38 173	0.48 130	0.43 135	0.23 188	0.30 179	0.53 181	0.39 133	0.74 198	0.58 170

AnonymousM	0.79 263	0.34 101	0.20 94	0.24 113	0.22 106	0.21 87	0.15 113	0.58 154	0.21 86	0.57 185	0.39 153	0.45 121	0.15 70	0.19 107	0.56 148	0.54 213	0.54 166	0.40 141	0.53 123	0.30 121	0.65 215	0.54 188	0.20 151	0.22 115	0.30 83	0.39 133	1.31 311	11.04 377

raft+_RVC	0.35 112	0.34 101	0.26 134	0.25 120	0.23 113	0.25 119	0.18 131	0.54 134	0.26 127	0.52 150	0.43 161	0.46 123	0.23 113	0.18 100	0.42 115	0.38 102	0.43 103	0.34 105	0.61 159	0.26 105	0.43 97	0.38 109	0.13 81	0.20 98	0.39 127	0.39 133	0.58 142	0.42 115

LGCAT	0.35 112	0.38 127	0.21 106	0.20 91	0.21 102	0.24 115	0.16 122	0.50 117	0.26 127	0.47 115	0.28 101	0.47 126	0.21 101	0.23 145	0.41 108	0.42 118	0.55 177	0.30 88	0.44 93	0.32 133	0.52 157	0.37 107	0.26 212	0.25 148	0.37 119	0.40 137	0.43 95	0.47 128

test_4	0.34 109	0.33 98	0.27 136	0.21 94	0.18 89	0.16 66	0.11 79	0.59 161	0.26 127	0.58 196	0.25 91	0.50 141	0.20 93	0.19 107	0.33 88	0.40 110	0.45 108	0.34 105	0.41 86	0.29 117	0.45 108	0.41 121	0.16 98	0.24 136	0.38 124	0.40 137	0.59 149	0.42 115

depth_test_26	0.42 135	0.52 239	0.30 147	0.19 83	0.20 98	0.22 94	0.13 93	0.68 225	0.25 116	0.73 291	0.24 84	1.00 263	0.20 93	0.23 145	0.38 96	0.53 203	0.67 263	0.40 141	0.68 174	0.31 126	0.69 229	0.44 141	0.20 151	0.19 89	0.39 127	0.41 139	0.60 150	0.47 128

UniTT-Stereo	0.28 85	0.27 79	0.15 63	0.15 58	0.13 56	0.17 71	0.09 61	0.35 80	0.19 71	0.49 132	0.21 72	0.41 105	0.18 84	0.14 80	0.40 102	0.39 106	0.42 102	0.34 105	0.56 139	0.25 98	0.43 97	0.24 68	0.13 81	0.19 89	0.31 93	0.41 139	0.30 58	0.37 98

TestStereo1	0.38 120	0.49 207	0.19 83	0.22 97	0.23 113	0.23 109	0.15 113	0.55 141	0.30 159	0.52 150	0.21 72	0.35 78	0.39 229	0.11 63	0.80 228	0.50 184	0.46 113	0.32 93	0.53 123	0.25 98	0.52 157	0.67 226	0.15 94	0.22 115	0.37 119	0.42 141	0.60 150	0.39 103

SA-5K	0.38 120	0.49 207	0.19 83	0.22 97	0.23 113	0.23 109	0.15 113	0.55 141	0.30 159	0.52 150	0.21 72	0.35 78	0.39 229	0.11 63	0.80 228	0.50 184	0.46 113	0.32 93	0.53 123	0.25 98	0.52 157	0.67 226	0.15 94	0.22 115	0.37 119	0.42 141	0.60 150	0.39 103

S2M2_L	0.40 126	0.42 152	0.41 211	0.24 113	0.27 146	0.35 167	0.22 159	0.51 120	0.24 110	0.61 216	0.23 79	0.43 113	0.21 101	0.31 230	0.59 159	0.49 180	0.55 177	0.36 119	0.53 123	0.34 143	0.55 175	0.38 109	0.28 224	0.27 158	0.42 135	0.43 143	0.63 160	0.66 196
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	0.37 117	0.46 182	0.21 106	0.21 94	0.23 113	0.21 87	0.16 122	0.54 134	0.31 178	0.51 141	0.23 79	0.36 88	0.36 217	0.11 63	0.85 246	0.48 173	0.45 108	0.32 93	0.48 103	0.24 91	0.46 115	0.65 217	0.12 73	0.23 127	0.37 119	0.43 143	0.57 134	0.39 103

TestStereo	0.45 157	0.51 227	0.38 195	0.42 201	0.30 167	0.44 205	0.26 186	0.71 246	0.28 142	0.76 300	0.32 119	0.64 194	0.32 183	0.24 163	0.47 126	0.35 88	0.54 166	0.33 101	0.78 199	0.38 173	0.63 207	0.42 128	0.24 197	0.30 179	0.53 181	0.43 143	0.75 201	0.55 161

DN-CSS_ROB	0.52 182	0.43 157	0.46 234	0.41 196	0.40 225	0.34 161	0.22 159	0.69 233	0.34 200	0.59 204	0.79 276	0.66 198	0.47 255	0.24 163	0.63 181	0.40 110	0.58 201	0.43 161	1.74 269	0.38 173	0.63 207	0.38 109	0.31 242	0.47 271	0.53 181	0.43 143	0.66 175	0.54 158

zero-FE	9.08 379	0.42 152	0.28 138	61.19 398	0.56 268	106.36 399	1.24 330	0.72 256	0.30 159	0.66 257	0.56 210	61.54 397	0.66 288	0.25 181	0.59 159	0.53 203	0.60 225	0.47 198	2.54 302	0.38 173	1.35 309	0.96 271	0.25 202	0.24 136	0.45 144	0.44 147	0.91 245	0.66 196

LoS_RVC	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.19 83	0.25 126	0.24 115	0.16 122	0.44 100	0.28 142	0.51 141	0.48 173	0.42 108	0.31 174	0.22 131	0.60 165	0.45 143	0.46 113	0.41 147	0.71 183	0.30 121	0.67 222	0.51 176	0.19 134	0.32 193	0.61 214	0.44 147	0.58 142	0.61 181

tt_ll	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.19 83	0.25 126	0.24 115	0.16 122	0.44 100	0.28 142	0.51 141	0.48 173	0.42 108	0.31 174	0.22 131	0.60 165	0.45 143	0.46 113	0.41 147	0.71 183	0.30 121	0.67 222	0.51 176	0.19 134	0.32 193	0.61 214	0.44 147	0.58 142	0.61 181

CES	0.46 162	0.35 111	0.30 147	0.27 129	0.27 146	0.29 137	0.12 87	1.05 323	0.27 134	0.54 165	0.66 246	0.53 152	0.25 123	0.23 145	0.62 177	0.65 253	0.58 201	0.37 124	0.54 130	0.34 143	0.84 258	0.53 185	0.23 188	0.23 127	0.56 194	0.44 147	0.57 134	0.69 207

CREStereo++_RVC	0.43 149	0.42 152	0.39 197	0.30 145	0.33 180	0.27 127	0.19 142	0.57 150	0.31 178	0.58 196	0.36 135	0.58 171	0.56 273	0.23 145	0.48 132	0.50 184	0.61 233	0.34 105	0.52 115	0.30 121	0.56 181	0.42 128	0.16 98	0.29 171	0.49 163	0.44 147	0.79 213	0.69 207
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
BEATNet_4x	0.53 185	0.40 141	0.34 166	0.39 183	0.36 198	0.32 147	0.27 191	0.64 203	0.41 239	0.66 257	0.45 167	0.62 191	0.39 229	0.24 163	0.83 237	0.63 240	0.58 201	0.58 272	0.57 144	0.36 161	0.90 267	1.52 315	0.25 202	0.36 227	0.46 149	0.44 147	0.77 207	0.60 179

DDF-Stereo	2.07 328	0.43 157	0.28 138	10.45 379	0.48 250	14.62 386	0.70 297	0.72 256	0.29 149	0.66 257	0.48 173	17.48 382	0.59 281	0.26 193	0.55 145	0.56 221	0.60 225	0.45 177	1.27 244	0.38 173	0.83 254	0.77 250	0.25 202	0.24 136	0.45 144	0.45 153	0.91 245	0.67 200

GMOStereo	0.42 135	0.39 133	0.21 106	0.30 145	0.26 136	0.29 137	0.19 142	0.67 218	0.30 159	0.66 257	0.32 119	0.54 154	0.33 189	0.20 118	0.40 102	0.46 153	0.50 138	0.44 166	0.68 174	0.34 143	0.51 145	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

error version	0.42 135	0.39 133	0.21 106	0.30 145	0.26 136	0.29 137	0.19 142	0.67 218	0.30 159	0.66 257	0.32 119	0.54 154	0.33 189	0.20 118	0.40 102	0.46 153	0.50 138	0.44 166	0.68 174	0.34 143	0.51 145	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

test-v	0.42 135	0.39 133	0.21 106	0.30 145	0.26 136	0.29 137	0.19 142	0.67 218	0.30 159	0.66 257	0.32 119	0.54 154	0.33 189	0.20 118	0.40 102	0.46 153	0.50 138	0.44 166	0.68 174	0.34 143	0.51 145	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

test-2	0.42 135	0.39 133	0.21 106	0.30 145	0.26 136	0.29 137	0.19 142	0.67 218	0.30 159	0.66 257	0.32 119	0.54 154	0.33 189	0.20 118	0.40 102	0.46 153	0.50 138	0.44 166	0.68 174	0.34 143	0.51 145	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 200	0.45 153	0.82 220	0.41 110

TANstereo	0.55 192	0.41 145	0.35 168	0.40 191	0.39 220	0.45 210	0.21 151	0.52 124	0.30 159	0.54 165	0.37 143	0.38 93	0.38 226	0.41 263	0.84 242	0.73 273	0.66 257	0.78 323	1.10 229	0.89 321	0.62 204	0.54 188	0.93 336	0.32 193	0.34 104	0.45 153	0.99 267	0.53 151

XX-TBD	0.55 192	0.41 145	0.35 168	0.40 191	0.39 220	0.45 210	0.21 151	0.52 124	0.30 159	0.54 165	0.37 143	0.38 93	0.38 226	0.41 263	0.84 242	0.73 273	0.66 257	0.78 323	1.10 229	0.89 321	0.62 204	0.54 188	0.93 336	0.32 193	0.34 104	0.45 153	0.99 267	0.53 151

RALAANet	0.41 130	0.41 145	0.37 186	0.28 132	0.28 151	0.33 154	0.24 176	0.54 134	0.27 134	0.48 122	0.48 173	0.43 113	0.25 123	0.20 118	0.57 151	0.41 114	0.49 133	0.50 223	0.71 183	0.40 194	0.52 157	0.46 151	0.21 163	0.29 171	0.46 149	0.45 153	0.70 188	0.47 128

APVNet	0.56 201	0.47 189	0.38 195	0.46 218	0.50 255	0.57 250	0.53 256	0.60 167	0.42 246	0.46 112	0.65 243	0.50 141	0.30 160	0.36 250	0.74 217	0.71 267	0.71 280	0.64 288	0.95 219	0.53 238	0.57 191	0.77 250	0.34 252	0.46 268	0.59 207	0.46 161	0.82 220	0.58 170

RASNet	0.42 135	0.45 171	0.43 219	0.33 159	0.33 180	0.37 173	0.27 191	0.58 154	0.34 200	0.47 115	0.43 161	0.49 134	0.33 189	0.25 181	0.41 108	0.41 114	0.48 129	0.39 130	0.47 100	0.30 121	0.49 134	0.40 118	0.19 134	0.44 260	0.40 132	0.46 161	0.75 201	0.63 191

4D-IteraStereo	0.40 126	0.28 84	0.33 159	0.35 171	0.24 121	0.24 115	0.15 113	0.63 196	0.28 142	0.61 216	0.39 153	0.51 146	0.22 107	0.22 131	0.48 132	0.43 126	0.49 133	0.43 161	0.66 168	0.34 143	0.63 207	0.70 234	0.14 92	0.22 115	0.39 127	0.47 163	0.63 160	0.39 103

IER	0.41 130	0.37 117	0.31 153	0.30 145	0.28 151	0.35 167	0.24 176	0.47 111	0.28 142	0.44 106	0.59 216	0.77 232	0.29 148	0.35 248	0.63 181	0.42 118	0.47 123	0.42 156	0.44 93	0.34 143	0.42 95	0.36 102	0.28 224	0.26 155	0.40 132	0.47 163	0.52 121	0.52 147

dad	0.89 274	0.57 263	0.37 186	1.42 331	0.65 285	0.75 289	2.23 346	1.43 342	0.36 210	0.93 327	0.38 146	0.85 246	0.76 295	0.32 237	0.97 279	0.52 199	0.78 289	0.45 177	1.87 279	0.41 198	0.74 242	0.41 121	0.30 235	0.47 271	1.15 326	0.47 163	2.64 363	1.96 314

test_3	0.56 201	0.38 127	0.36 177	0.34 161	0.33 180	0.33 154	0.21 151	0.68 225	0.29 149	0.65 245	0.33 126	0.92 255	0.35 210	0.21 124	0.60 165	0.44 132	0.56 185	0.45 177	2.68 309	0.39 189	0.55 175	1.35 300	0.15 94	0.32 193	0.51 172	0.47 163	0.67 176	0.50 142

rafts_anoy	0.41 130	0.51 227	0.35 168	0.29 137	0.30 167	0.33 154	0.22 159	0.59 161	0.25 116	0.51 141	0.50 187	0.48 130	0.23 113	0.17 97	0.57 151	0.46 153	0.51 149	0.50 223	0.58 148	0.34 143	0.50 138	0.43 135	0.19 134	0.28 165	0.50 167	0.47 163	0.52 121	0.53 151

trnet	0.44 152	0.51 227	0.40 202	0.34 161	0.26 136	0.27 127	0.14 106	0.62 182	0.30 159	0.60 211	0.36 135	0.73 218	0.33 189	0.24 163	0.56 148	0.57 222	0.58 201	0.34 105	0.52 115	0.31 126	0.57 191	0.42 128	0.17 114	0.30 179	0.54 185	0.48 168	0.65 168	0.69 207

GES	0.59 215	0.52 239	0.37 186	0.39 183	0.40 225	0.53 239	0.37 226	0.59 161	0.40 232	0.56 181	0.60 220	0.50 141	0.30 160	0.41 263	0.98 280	0.63 240	0.67 263	0.55 259	2.28 291	0.56 254	0.70 234	0.56 194	0.31 242	0.42 251	0.48 154	0.48 168	0.65 168	0.68 205

UNet	0.44 152	0.42 152	0.40 202	0.37 177	0.36 198	0.41 191	0.28 196	0.57 150	0.35 206	0.50 135	0.49 178	0.47 126	0.34 202	0.37 255	0.53 142	0.43 126	0.54 166	0.46 190	0.56 139	0.39 189	0.47 122	0.44 141	0.27 219	0.34 212	0.44 140	0.48 168	0.58 142	0.57 165

CREStereo	0.44 152	0.51 227	0.40 202	0.34 161	0.26 136	0.28 134	0.15 113	0.61 175	0.30 159	0.58 196	0.36 135	0.72 215	0.33 189	0.24 163	0.59 159	0.59 231	0.59 216	0.34 105	0.52 115	0.31 126	0.59 200	0.42 128	0.18 125	0.30 179	0.54 185	0.48 168	0.64 164	0.69 207
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NVstereo2D	0.55 192	0.47 189	0.40 202	0.52 236	0.48 250	0.66 273	0.64 284	0.60 167	0.38 226	0.48 122	0.61 229	0.53 152	0.30 160	0.63 319	1.53 322	0.61 238	0.58 201	0.55 259	0.53 123	0.41 198	0.50 138	0.38 109	0.54 306	0.43 254	0.64 230	0.48 168	0.56 132	0.53 151

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 225	0.37 117	0.23 122	0.51 233	0.74 306	0.89 301	0.49 250	0.62 182	0.26 127	1.60 369	0.31 117	2.57 320	0.26 128	0.22 131	0.46 125	0.48 173	0.58 201	0.45 177	0.93 215	0.37 168	0.63 207	0.71 236	0.19 134	0.23 127	0.58 200	0.49 173	0.89 242	1.91 313

EGLCR-Stereo	0.47 164	0.49 207	0.41 211	0.29 137	0.30 167	0.44 205	0.14 106	0.57 150	0.26 127	0.57 185	0.27 97	0.58 171	0.23 113	0.21 124	0.36 93	0.47 164	0.53 162	0.45 177	0.75 194	0.32 133	0.69 229	0.93 269	0.19 134	0.24 136	0.48 154	0.49 173	1.30 310	0.70 214

LMCR-Stereo	0.50 173	0.46 182	0.33 159	0.32 153	0.33 180	0.42 197	0.24 176	0.57 150	0.37 221	0.55 172	0.46 171	0.65 197	0.40 233	0.26 193	0.69 202	0.49 180	0.62 241	0.49 214	1.11 231	0.57 259	0.66 218	0.64 215	0.25 202	0.32 193	0.48 154	0.49 173	0.63 160	0.65 195

RALCasStereoNet	0.42 135	0.50 222	0.35 168	0.35 171	0.30 167	0.31 144	0.24 176	0.60 167	0.25 116	0.56 181	0.49 178	0.58 171	0.26 128	0.18 100	0.57 151	0.46 153	0.54 166	0.49 214	0.51 110	0.34 143	0.51 145	0.41 121	0.21 163	0.31 188	0.53 181	0.49 173	0.48 105	0.58 170

gcap_with_dpt	0.60 217	0.57 263	0.35 168	0.89 297	0.38 215	0.47 218	0.22 159	0.71 246	0.33 193	0.69 277	0.49 178	1.11 280	0.45 248	0.29 218	0.54 143	0.69 260	0.61 233	0.54 251	1.17 235	0.41 198	0.86 261	0.79 255	0.24 197	0.34 212	0.62 219	0.50 177	0.91 245	1.03 261

GCAP-BAT	0.60 217	0.57 263	0.35 168	0.89 297	0.38 215	0.47 218	0.22 159	0.71 246	0.33 193	0.69 277	0.49 178	1.11 280	0.45 248	0.29 218	0.54 143	0.69 260	0.61 233	0.54 251	1.17 235	0.41 198	0.86 261	0.79 255	0.24 197	0.34 212	0.62 219	0.50 177	0.91 245	1.03 261

DSFCA	0.45 157	0.50 222	0.40 202	0.40 191	0.37 207	0.44 205	0.34 218	0.46 109	0.39 229	0.40 94	0.57 213	0.49 134	0.29 148	0.24 163	0.61 172	0.44 132	0.49 133	0.49 214	0.64 162	0.39 189	0.50 138	0.51 176	0.33 250	0.35 220	0.49 163	0.50 177	0.57 134	0.58 170

DISCO	0.45 157	0.44 163	0.29 143	0.40 191	0.38 215	0.49 224	0.43 240	0.45 106	0.43 250	0.50 135	0.57 213	0.40 98	0.29 148	0.30 223	0.61 172	0.43 126	0.55 177	0.46 190	0.69 180	0.41 198	0.48 130	0.43 135	0.26 212	0.32 193	0.47 151	0.50 177	0.62 157	0.50 142

HGLStereo	0.43 149	0.43 157	0.37 186	0.34 161	0.37 207	0.39 183	0.23 173	0.48 113	0.31 178	0.47 115	0.72 264	0.42 108	0.29 148	0.32 237	0.51 137	0.49 180	0.55 177	0.50 223	0.55 133	0.39 189	0.51 145	0.43 135	0.22 177	0.33 208	0.51 172	0.51 181	0.57 134	0.45 125

iResNetv2_ROB	0.52 182	0.45 171	0.32 156	0.48 222	0.39 220	0.48 222	0.28 196	0.64 203	0.34 200	0.52 150	0.66 246	0.70 210	0.55 271	0.28 210	0.67 197	0.47 164	0.50 138	0.46 190	1.12 232	0.45 215	0.57 191	0.47 157	0.29 231	0.40 243	0.55 190	0.51 181	0.81 217	0.58 170

CAS	0.38 120	0.45 171	0.25 130	0.29 137	0.29 158	0.23 109	0.13 93	0.41 89	0.27 134	0.41 95	0.54 207	0.35 78	0.35 210	0.21 124	0.52 139	0.38 102	0.50 138	0.34 105	0.52 115	0.26 105	0.43 97	0.41 121	0.19 134	0.23 127	0.51 172	0.52 183	0.62 157	0.77 228

CFNet	0.45 157	0.44 163	0.33 159	0.48 222	0.40 225	0.39 183	0.30 210	0.53 128	0.32 187	0.48 122	0.50 187	0.68 202	0.40 233	0.30 223	0.56 148	0.37 99	0.48 129	0.43 161	0.52 115	0.33 137	0.46 115	0.30 86	0.23 188	0.31 188	0.61 214	0.52 183	0.69 182	0.71 216

coex_refinement	0.45 157	0.43 157	0.33 159	0.35 171	0.35 193	0.44 205	0.22 159	0.55 141	0.50 263	0.50 135	0.60 220	0.54 154	0.27 136	0.28 210	0.58 155	0.45 143	0.50 138	0.44 166	0.54 130	0.33 137	0.45 108	0.39 115	0.28 224	0.31 188	0.52 177	0.53 185	0.67 176	0.78 231

Sa-1000	0.48 168	0.47 189	0.21 106	0.26 124	0.26 136	0.31 144	0.15 113	0.65 211	0.36 210	0.63 232	0.33 126	0.50 141	0.26 128	0.30 223	0.94 271	0.49 180	0.59 216	0.45 177	0.90 212	0.32 133	0.52 157	0.75 244	0.17 114	0.27 158	0.72 247	0.53 185	1.00 272	0.49 134

PDISCO_ROB	0.48 168	0.40 141	0.39 197	0.38 180	0.34 189	0.39 183	0.28 196	0.50 117	0.35 206	0.37 90	0.52 197	0.49 134	0.35 210	0.31 230	0.63 181	0.58 227	0.54 166	0.68 302	0.59 149	0.44 213	0.62 204	0.67 226	0.24 197	0.34 212	0.54 185	0.53 185	0.85 231	0.58 170

G2L-Stereo	0.42 135	0.39 133	0.28 138	0.35 171	0.40 225	0.34 161	0.22 159	0.54 134	0.34 200	0.52 150	0.61 229	0.50 141	0.38 226	0.26 193	0.61 172	0.44 132	0.50 138	0.40 141	0.46 98	0.33 137	0.43 97	0.39 115	0.28 224	0.27 158	0.49 163	0.54 188	0.69 182	0.49 134

raftrobust	0.43 149	0.33 98	0.36 177	0.28 132	0.28 151	0.27 127	0.18 131	0.64 203	0.25 116	0.63 232	0.53 201	0.51 146	0.25 123	0.22 131	0.63 181	0.48 173	0.51 149	0.41 147	0.96 221	0.38 173	0.53 166	0.46 151	0.20 151	0.24 136	0.57 195	0.54 188	0.54 126	0.52 147

iResNet_ROB	0.50 173	0.49 207	0.42 214	0.42 201	0.30 167	0.42 197	0.32 212	0.60 167	0.33 193	0.52 150	0.59 216	0.47 126	0.56 273	0.25 181	0.81 231	0.46 153	0.57 194	0.49 214	1.19 238	0.36 161	0.48 130	0.36 102	0.25 202	0.37 234	0.57 195	0.54 188	0.75 201	0.61 181

UDGNet	0.67 229	0.66 285	0.42 214	1.35 328	1.02 325	1.21 322	0.91 313	0.60 167	0.41 239	0.52 150	0.60 220	0.56 164	0.23 113	1.19 347	0.66 191	0.45 143	0.56 185	0.51 232	0.73 187	0.53 238	0.64 214	0.67 226	0.79 325	0.29 171	0.72 247	0.55 191	0.63 160	0.66 196

ADLNet	0.46 162	0.53 246	0.37 186	0.41 196	0.41 231	0.44 205	0.40 234	0.54 134	0.35 206	0.45 108	0.53 201	0.76 229	0.36 217	0.62 317	0.58 155	0.42 118	0.49 133	0.42 156	0.50 107	0.37 168	0.43 97	0.44 141	0.34 252	0.25 148	0.47 151	0.55 191	0.57 134	0.45 125

AF-Net	0.53 185	0.49 207	0.44 228	0.50 227	0.53 260	0.61 260	0.54 260	0.61 175	0.55 275	0.43 99	0.66 246	0.85 246	0.42 237	0.40 260	0.64 187	0.46 153	0.46 113	0.44 166	0.60 155	0.40 194	0.45 108	0.45 146	0.41 271	0.39 239	0.50 167	0.55 191	0.81 217	0.69 207

Nwc_Net	0.53 185	0.49 207	0.44 228	0.50 227	0.53 260	0.61 260	0.54 260	0.61 175	0.55 275	0.43 99	0.66 246	0.85 246	0.42 237	0.40 260	0.64 187	0.46 153	0.46 113	0.44 166	0.60 155	0.40 194	0.45 108	0.45 146	0.41 271	0.39 239	0.50 167	0.55 191	0.81 217	0.69 207

castereo++	0.44 152	0.35 111	0.33 159	0.43 206	0.23 113	0.21 87	0.17 129	0.59 161	0.30 159	0.63 232	0.37 143	0.73 218	0.22 107	0.22 131	0.44 120	0.53 203	0.58 201	0.41 147	0.66 168	0.34 143	0.81 251	0.69 231	0.20 151	0.28 165	0.48 154	0.56 195	0.76 204	0.48 132

SA	0.42 135	0.47 189	0.21 106	0.25 120	0.23 113	0.31 144	0.13 93	0.64 203	0.32 187	0.61 216	0.26 94	0.54 154	0.21 101	0.16 93	0.63 181	0.47 164	0.52 153	0.41 147	0.60 155	0.29 117	0.46 115	0.61 206	0.15 94	0.27 158	0.45 144	0.58 196	0.96 259	0.47 128

HLF11	0.49 171	0.47 189	0.35 168	0.39 183	0.29 158	0.36 170	0.19 142	0.86 300	0.36 210	0.49 132	0.51 193	0.51 146	0.25 123	0.24 163	0.77 220	0.47 164	0.55 177	0.48 204	1.64 266	0.37 168	0.43 97	0.49 164	0.30 235	0.30 179	0.51 172	0.59 197	0.51 110	0.61 181

IPLG	0.47 164	0.45 171	0.32 156	0.28 132	0.27 146	0.32 147	0.21 151	0.63 196	0.22 91	0.51 141	0.38 146	0.56 164	0.29 148	0.31 230	1.64 328	0.44 132	0.56 185	0.48 204	0.56 139	0.41 198	0.45 108	0.75 244	0.18 125	0.28 165	0.45 144	0.59 197	0.65 168	0.51 145

PMTNet	0.48 168	0.48 203	0.43 219	0.31 151	0.30 167	0.27 127	0.22 159	0.54 134	0.29 149	0.57 185	0.39 153	0.59 176	0.23 113	0.23 145	0.64 187	0.59 231	0.57 194	0.37 124	1.17 235	0.33 137	0.67 222	0.40 118	0.20 151	0.21 102	0.79 271	0.59 197	0.65 168	0.92 249

RP	0.58 209	0.57 263	0.72 296	0.62 264	0.56 268	0.57 250	0.64 284	0.63 196	0.61 283	0.42 97	0.81 281	0.78 233	0.53 268	0.43 276	0.68 200	0.48 173	0.53 162	0.44 166	0.64 162	0.45 215	0.51 145	0.54 188	0.37 262	0.44 260	0.62 219	0.59 197	0.83 227	0.77 228

CFNet_pseudo	0.51 178	0.44 163	0.43 219	0.54 244	0.43 237	0.53 239	0.34 218	0.62 182	0.36 210	0.61 216	0.64 238	0.57 166	0.52 266	0.35 248	0.90 260	0.50 184	0.50 138	0.47 198	0.67 172	0.36 161	0.47 122	0.42 128	0.26 212	0.33 208	0.57 195	0.60 201	0.68 178	0.73 222

FSD		0.53 246	0.53 256	0.53 241	0.53 260	0.52 235	0.53 256	0.75 269	0.40 232	0.80 310	0.59 216			0.55 304	0.62 177	0.64 246			0.66 168	0.55 249				0.52 282	0.68 237	0.62 202	0.69 182	0.70 214

GEStereo_RVC	0.71 240	0.59 268	0.40 202	0.54 244	0.50 255	0.61 260	0.51 253	0.71 246	0.41 239	0.59 204	0.51 193	0.76 229	0.46 253	0.39 257	0.96 277	0.92 300	0.78 289	0.75 316	1.94 281	0.62 284	0.80 249	1.37 302	0.31 242	0.52 282	0.61 214	0.63 203	0.86 236	1.12 274

sCroCo_RVC	0.58 209	0.42 152	0.29 143	0.28 132	0.29 158	0.39 183	0.22 159	0.60 167	0.41 239	0.53 161	0.43 161	0.48 130	0.50 260	0.24 163	0.75 218	0.99 317	0.75 286	0.63 284	1.02 224	0.56 254	1.10 294	1.36 301	0.28 224	0.39 239	0.63 227	0.63 203	0.93 252	0.64 193

PWCDC_ROB	0.67 229	0.35 111	0.39 197	0.29 137	0.43 237	0.34 161	0.36 224	0.43 98	1.25 333	0.27 78	0.72 264	0.44 117	2.38 339	0.57 311	1.11 297	0.76 277	0.56 185	0.56 261	0.64 162	0.55 249	0.63 207	2.08 332	0.46 279	0.40 243	0.36 117	0.63 203	0.51 110	0.67 200

castereo	0.47 164	0.36 115	0.35 168	0.34 161	0.26 136	0.26 122	0.17 129	0.56 147	0.29 149	0.60 211	0.45 167	0.68 202	0.22 107	0.20 118	0.52 139	0.58 227	0.61 233	0.39 130	0.92 214	0.36 161	0.96 278	0.76 247	0.19 134	0.24 136	0.54 185	0.64 206	0.57 134	0.58 170

LoS	0.55 192	0.44 163	0.29 143	0.36 176	0.37 207	0.40 189	0.20 150	1.37 340	0.31 178	0.86 322	0.78 275	0.68 202	0.37 223	0.24 163	0.58 155	0.72 269	0.59 216	0.40 141	0.75 194	0.35 159	1.03 285	0.65 217	0.21 163	0.24 136	0.79 271	0.64 206	0.64 164	0.68 205
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RTSC	0.73 242	0.49 207	0.46 234	0.47 220	0.51 258	0.55 246	0.56 264	0.67 218	0.68 291	0.54 165	0.79 276	0.57 166	0.57 277	0.41 263	1.92 342	0.77 279	0.96 318	0.58 272	1.36 250	0.56 254	0.85 260	1.11 283	0.31 242	0.53 285	0.58 200	0.65 208	0.95 256	1.26 285

STTStereo	0.53 185	0.56 257	0.54 260	0.44 213	0.52 259	0.43 200	0.59 269	0.52 124	0.46 255	0.47 115	0.55 209	0.71 212	0.42 237	0.56 306	0.87 254	0.44 132	0.49 133	0.51 232	0.54 130	0.37 168	0.51 145	0.40 118	0.32 247	0.35 220	0.52 177	0.66 209	0.68 178	0.99 257

stereogan	0.67 229	0.67 287	0.62 278	0.68 277	0.73 302	0.75 289	0.64 284	0.70 242	0.57 278	0.51 141	0.64 238	1.08 275	0.62 282	0.44 279	0.83 237	0.55 215	0.56 185	0.51 232	0.91 213	0.59 266	0.59 200	0.69 231	0.47 280	0.46 268	0.59 207	0.67 210	1.16 292	0.87 243

DF	0.73 242	0.48 203	0.50 248	0.43 206	0.25 126	0.54 243	0.22 159	0.71 246	0.30 159	0.60 211	0.49 178	1.11 280	0.24 121	0.21 124	0.60 165	0.78 282	0.57 194	0.50 223	5.31 334	0.49 229	0.83 254	0.76 247	0.23 188	0.27 158	0.62 219	0.68 211	1.14 287	0.96 251

AE-Stereo	0.54 190	0.48 203	0.44 228	0.50 227	0.35 193	0.36 170	0.28 196	0.55 141	0.29 149	0.64 239	0.31 117	0.89 252	0.31 174	0.24 163	0.55 145	0.65 253	0.68 266	0.52 241	0.87 209	0.53 238	0.72 237	0.81 258	0.21 163	0.47 271	0.79 271	0.69 212	0.94 254	0.62 186

raft_robust	0.49 171	0.44 163	0.24 128	0.38 180	0.29 158	0.32 147	0.21 151	0.73 260	0.35 206	0.69 277	0.34 130	0.57 166	0.31 174	0.24 163	0.59 159	0.53 203	0.54 166	0.46 190	0.98 222	0.37 168	0.69 229	0.94 270	0.20 151	0.28 165	0.55 190	0.69 212	0.69 182	0.60 179

AACVNet	0.55 192	0.47 189	0.40 202	0.58 252	0.61 277	0.53 239	0.37 226	0.61 175	0.40 232	0.59 204	0.64 238	0.58 171	0.33 189	0.36 250	0.69 202	0.54 213	0.58 201	0.54 251	0.69 180	0.52 237	0.54 170	0.52 182	0.36 257	0.44 260	0.59 207	0.69 212	0.82 220	0.83 236

PS-NSSS	0.60 217	0.81 307	0.44 228	0.89 297	0.54 264	0.71 282	0.63 282	0.64 203	0.38 226	0.64 239	0.41 158	1.52 302	0.47 255	0.41 263	0.59 159	0.42 118	0.52 153	0.45 177	0.94 218	0.42 206	0.44 104	0.29 83	0.36 257	0.34 212	0.63 227	0.69 212	0.70 188	0.80 232

EAI-Stereo	0.75 249	0.49 207	0.50 248	0.51 233	0.46 243	0.56 249	0.60 273	0.73 260	0.32 187	0.63 232	0.72 264	0.82 239	0.26 128	0.24 163	1.05 289	0.96 308	0.60 225	0.49 214	3.00 317	0.62 284	0.82 252	1.13 286	0.19 134	0.31 188	0.78 268	0.70 216	1.55 331	1.17 279

TestStereo_HL2	0.55 192	0.57 263	0.45 232	0.43 206	0.35 193	0.43 200	0.26 186	0.60 167	0.40 232	0.58 196	0.76 272	0.71 212	0.35 210	0.27 204	0.83 237	0.53 203	0.59 216	0.51 232	1.53 258	0.43 210	0.50 138	0.55 192	0.27 219	0.36 227	0.57 195	0.71 217	0.74 198	0.69 207

DDUNet	1.38 306	2.18 349	0.79 303	2.67 345	2.43 356	2.57 344	2.52 347	0.80 285	0.84 307	0.63 232	0.94 294	1.57 305	0.45 248	2.65 361	0.94 271	0.78 282	1.99 353	0.75 316	2.31 292	0.91 323	1.16 297	0.97 272	2.71 359	0.56 289	0.72 247	0.71 217	0.97 263	0.85 238

FADNet-RVC-Resample	0.57 207	0.52 239	0.42 214	0.46 218	0.39 220	0.41 191	0.40 234	0.72 256	0.42 246	0.68 269	0.51 193	1.04 273	0.43 242	0.43 276	0.96 277	0.48 173	0.56 185	0.61 282	0.85 208	0.55 249	0.52 157	0.63 211	0.34 252	0.60 296	0.58 200	0.71 217	0.55 129	0.77 228

UCFNet_RVC	0.56 201	0.78 301	0.45 232	0.59 256	0.55 267	0.52 235	0.39 232	0.58 154	0.40 232	0.59 204	0.60 220	0.82 239	0.45 248	0.32 237	0.70 207	0.42 118	0.50 138	0.50 223	0.67 172	0.45 215	0.56 181	0.47 157	0.38 264	0.41 248	0.77 266	0.71 217	0.65 168	0.86 240

sAnonymous2	0.58 209	0.41 145	0.31 153	0.29 137	0.29 158	0.45 210	0.29 203	0.71 246	0.41 239	0.48 122	0.53 201	0.51 146	0.43 242	0.23 145	0.86 248	0.84 289	0.70 274	0.67 296	1.34 247	0.60 271	0.83 254	0.98 273	0.30 235	0.35 220	0.62 219	0.72 221	0.72 193	0.73 222

CroCo_RVC	0.58 209	0.41 145	0.31 153	0.29 137	0.29 158	0.45 210	0.29 203	0.71 246	0.41 239	0.48 122	0.53 201	0.51 146	0.43 242	0.23 145	0.86 248	0.84 289	0.70 274	0.67 296	1.34 247	0.60 271	0.83 254	0.98 273	0.30 235	0.35 220	0.62 219	0.72 221	0.72 193	0.73 222

HSM	0.54 190	0.49 207	0.47 239	0.48 222	0.47 247	0.41 191	0.37 226	0.71 246	0.37 221	0.61 216	0.65 243	0.59 176	0.48 258	0.31 230	0.70 207	0.48 173	0.64 250	0.47 198	0.75 194	0.48 228	0.63 207	0.49 164	0.26 212	0.42 251	0.62 219	0.72 221	0.87 239	0.67 200

ManiGeoR	0.50 173	0.51 227	0.36 177	0.44 213	0.32 176	0.38 178	0.21 151	0.69 233	0.47 259	0.53 161	0.60 220	0.60 180	0.28 142	0.23 145	0.73 215	0.47 164	0.54 166	0.49 214	1.29 245	0.38 173	0.54 170	0.56 194	0.28 224	0.34 212	0.50 167	0.73 224	0.54 126	0.57 165

HLf10	0.50 173	0.51 227	0.36 177	0.44 213	0.32 176	0.38 178	0.21 151	0.69 233	0.47 259	0.53 161	0.60 220	0.60 180	0.28 142	0.23 145	0.73 215	0.47 164	0.54 166	0.49 214	1.29 245	0.38 173	0.54 170	0.56 194	0.28 224	0.34 212	0.50 167	0.73 224	0.54 126	0.57 165

s12784h	0.62 220	0.68 289	0.47 239	0.65 271	0.44 239	0.34 161	0.24 176	0.61 175	0.31 178	0.60 211	0.44 164	0.81 237	0.55 271	0.25 181	0.62 177	0.50 184	0.62 241	0.38 128	0.74 193	0.36 161	1.26 303	0.47 157	0.18 125	0.30 179	0.70 241	0.74 226	1.39 319	2.07 315

FCDSN-DC	0.69 235	0.61 275	0.62 278	0.66 273	0.61 277	0.59 254	0.60 273	0.68 225	0.42 246	0.75 297	0.42 160	0.57 166	0.36 217	0.50 291	2.43 367	0.67 256	0.80 294	0.76 319	0.64 162	0.56 254	0.70 234	0.60 201	0.47 280	0.83 324	0.66 233	0.74 226	0.61 154	0.67 200
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CFNet_RVC	0.51 178	0.51 227	0.47 239	0.50 227	0.48 250	0.48 222	0.32 212	0.53 128	0.37 221	0.51 141	0.65 243	0.57 166	0.34 202	0.30 223	0.69 202	0.44 132	0.52 153	0.47 198	0.57 144	0.42 206	0.56 181	0.49 164	0.27 219	0.35 220	0.65 232	0.74 226	0.80 214	0.75 225

XPNet_ROB	0.74 248	0.77 299	0.57 267	0.54 244	0.61 277	0.63 266	0.61 278	0.53 128	0.65 288	0.58 196	0.81 281	2.35 318	0.46 253	0.43 276	0.79 226	0.63 240	0.85 301	0.57 267	0.83 204	0.55 249	0.72 237	1.09 282	0.45 277	0.49 278	0.63 227	0.74 226	1.39 319	0.86 240

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 130	0.33 98	0.29 143	0.29 137	0.24 121	0.26 122	0.16 122	0.55 141	0.40 232	0.55 172	0.49 178	0.49 134	0.27 136	0.23 145	0.58 155	0.45 143	0.51 149	0.40 141	0.50 107	0.36 161	0.46 115	0.50 170	0.16 98	0.23 127	0.49 163	0.75 230	0.44 96	0.56 163

ICVP	0.58 209	0.49 207	0.67 291	0.50 227	0.48 250	0.52 235	0.36 224	0.60 167	0.45 251	0.61 216	0.58 215	0.61 183	0.56 273	0.30 223	0.67 197	0.64 246	0.58 201	0.51 232	0.72 186	0.51 234	0.58 196	0.74 243	0.59 313	0.47 271	0.60 212	0.75 230	0.74 198	0.72 218
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.58 209	0.50 222	0.37 186	0.51 233	0.42 234	0.39 183	0.56 264	0.68 225	0.36 210	0.64 239	0.50 187	1.13 284	0.45 248	0.34 242	0.91 262	0.53 203	0.54 166	0.45 177	1.20 240	0.51 234	0.54 170	0.52 182	0.33 250	0.51 280	0.57 195	0.75 230	0.64 164	0.81 234

TestStereo-Hl	0.66 225	0.55 250	0.55 263	0.39 183	0.38 215	0.49 224	0.33 216	0.70 242	0.50 263	0.64 239	0.87 288	0.78 233	0.39 229	0.25 181	0.90 260	0.75 275	0.62 241	0.56 261	1.93 280	0.51 234	0.67 222	1.38 304	0.26 212	0.45 265	0.59 207	0.76 233	0.89 242	0.88 245

WQFJA1++	13.32 383	0.37 117	0.25 130	123.26 400	0.29 158	112.03 400	109.42 400	0.56 147	0.25 116	0.65 245	0.49 178	1.70 309	1.51 322	0.23 145	0.43 118	0.60 233	0.53 162	0.41 147	1.83 274	0.31 126	0.53 166	0.51 176	0.22 177	0.20 98	0.52 177	0.76 233	0.88 240	0.91 247

pcwnet_v2	0.62 220	0.46 182	0.50 248	0.62 264	0.49 254	0.61 260	0.46 244	0.66 215	0.45 251	0.65 245	0.79 276	0.64 194	0.86 300	0.53 300	1.15 301	0.55 215	0.59 216	0.51 232	0.83 204	0.41 198	0.55 175	0.47 157	0.34 252	0.43 254	0.75 259	0.76 233	0.85 231	0.95 250

RYNet	0.27 80	0.23 70	0.18 81	0.15 58	0.17 83	0.19 81	0.13 93	0.25 66	0.31 178	0.17 57	0.20 68	0.19 40	0.14 63	0.13 73	0.80 228	0.28 62	0.27 55	0.41 147	0.28 61	0.19 62	0.27 54	0.21 53	0.29 231	0.18 86	0.27 69	0.76 233	0.34 68	0.23 60

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 178	0.52 239	0.48 242	0.43 206	0.57 271	0.42 197	0.62 281	0.56 147	0.62 285	0.52 150	0.51 193	0.67 200	0.34 202	0.58 314	0.78 222	0.42 118	0.47 123	0.42 156	0.57 144	0.38 173	0.46 115	0.42 128	0.30 235	0.32 193	0.48 154	0.76 233	0.62 157	0.64 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GGDA	0.56 201	0.55 250	0.46 234	0.41 196	0.36 198	0.45 210	0.26 186	0.62 182	0.40 232	0.59 204	0.74 270	0.69 208	0.36 217	0.28 210	0.82 234	0.52 199	0.59 216	0.51 232	1.43 252	0.43 210	0.51 145	0.53 185	0.26 212	0.39 239	0.59 207	0.77 238	0.76 204	0.72 218

SACVNet	0.62 220	0.53 246	0.51 253	0.55 247	0.57 271	0.52 235	0.60 273	0.69 233	0.56 277	0.67 266	0.54 207	0.59 176	0.37 223	0.41 263	0.71 211	0.60 233	0.64 250	0.57 267	0.95 219	0.64 290	0.67 222	0.78 253	0.36 257	0.47 271	0.75 259	0.77 238	0.84 229	0.84 237

HLf8	0.56 201	0.51 227	0.36 177	0.47 220	0.36 198	0.38 178	0.24 176	0.89 305	0.39 229	0.53 161	0.69 257	0.63 193	0.33 189	0.24 163	0.88 256	0.51 191	0.58 201	0.49 214	1.83 274	0.45 215	0.54 170	0.61 206	0.29 231	0.40 243	0.54 185	0.78 240	0.68 178	0.62 186

TestStereo_HLe17	0.55 192	0.56 257	0.36 177	0.52 236	0.37 207	0.43 200	0.26 186	0.83 294	0.46 255	0.58 196	0.59 216	0.69 208	0.34 202	0.23 145	0.77 220	0.52 199	0.57 194	0.50 223	1.21 242	0.49 229	0.57 191	0.73 242	0.27 219	0.49 278	0.62 219	0.78 240	0.65 168	0.59 178

Reg-Stereo(zero)	0.78 261	0.47 189	0.56 265	0.39 183	0.28 151	0.41 191	0.35 220	0.75 269	0.36 210	0.62 226	6.09 372	0.78 233	0.32 183	0.27 204	0.41 108	0.63 240	0.58 201	0.45 177	1.51 255	0.42 206	0.65 215	0.62 209	0.21 163	0.32 193	0.55 190	0.78 240	1.26 306	1.09 267

fast-iter	0.78 261	0.47 189	0.56 265	0.39 183	0.28 151	0.41 191	0.35 220	0.75 269	0.36 210	0.62 226	6.09 372	0.78 233	0.32 183	0.27 204	0.41 108	0.63 240	0.58 201	0.45 177	1.51 255	0.42 206	0.65 215	0.62 209	0.21 163	0.32 193	0.55 190	0.78 240	1.26 306	1.09 267

psm_up	0.56 201	0.51 227	0.53 256	0.56 248	0.45 240	0.58 253	0.35 220	0.71 246	0.66 290	0.55 172	0.53 201	0.59 176	0.50 260	0.40 260	0.63 181	0.50 184	0.59 216	0.49 214	0.84 207	0.46 221	0.51 145	0.45 146	0.31 242	0.51 280	0.70 241	0.78 240	0.80 214	0.67 200

ccs_rob	1.25 301	0.79 303	0.64 284	0.86 294	0.60 276	0.89 301	0.83 306	0.99 316	0.51 266	0.77 302	6.27 377	5.90 355	1.10 308	0.51 293	1.08 294	1.10 330	0.68 266	0.66 294	1.15 234	0.70 303	1.56 314	1.66 321	0.50 291	0.54 286	0.69 238	0.78 240	0.86 236	1.20 282

DLCB_ROB	0.53 185	0.50 222	0.48 242	0.41 196	0.45 240	0.43 200	0.39 232	0.55 141	0.45 251	0.57 185	0.61 229	0.70 210	0.52 266	0.41 263	0.60 165	0.47 164	0.57 194	0.48 204	0.52 115	0.43 210	0.55 175	0.47 157	0.38 264	0.42 251	0.96 303	0.79 246	0.70 188	0.62 186

MLCV	0.70 238	0.49 207	0.53 256	0.73 283	0.50 255	0.65 270	0.43 240	0.81 290	0.41 239	0.71 285	0.88 289	1.01 267	0.81 297	0.28 210	0.92 265	0.43 126	0.65 254	0.52 241	2.47 301	0.45 215	0.55 175	0.72 240	0.39 268	0.54 286	0.69 238	0.80 247	0.83 227	0.72 218

PWC_ROB	1.18 298	0.70 291	1.06 328	0.60 259	0.71 300	0.70 279	0.98 320	0.83 294	1.55 346	0.76 300	1.40 324	1.00 263	2.46 341	0.57 311	2.17 353	0.99 317	1.15 327	0.90 332	2.37 296	0.95 324	1.63 318	2.05 331	0.44 276	0.98 336	0.81 276	0.80 247	1.24 304	2.15 318

EKT-Stereo	0.75 249	0.64 281	0.54 260	0.59 256	0.47 247	0.60 256	0.73 298	0.71 246	0.29 149	0.63 232	0.66 246	0.73 218	0.30 160	0.26 193	0.86 248	1.22 345	0.68 266	0.76 319	1.46 254	0.60 271	1.75 324	1.74 325	0.21 163	0.32 193	0.93 296	0.81 249	1.06 277	0.72 218

CASS	0.79 263	0.55 250	0.53 256	0.65 271	0.54 264	0.59 254	0.53 256	0.78 282	0.52 267	0.71 285	0.75 271	0.67 200	0.47 255	0.28 210	0.83 237	0.67 256	0.98 319	0.56 261	1.60 264	0.58 262	2.74 342	1.44 306	0.38 264	0.35 220	0.84 285	0.81 249	0.90 244	1.02 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDG	1.35 305	2.24 351	0.81 305	2.58 342	2.45 357	2.48 343	2.57 348	0.76 273	0.86 308	0.77 302	1.08 305	1.51 300	0.56 273	2.59 357	1.06 291	0.69 260	1.89 351	0.80 327	2.31 292	0.97 327	1.24 302	0.98 273	1.43 351	0.62 299	0.74 254	0.81 249	0.95 256	0.81 234

DeepPrunerF	1.22 300	0.49 207	0.39 197	0.58 252	2.86 366	0.49 224	0.55 262	0.52 124	0.58 281	0.43 99	0.67 253	0.43 113	0.32 183	0.42 273	1.64 328	0.75 275	0.58 201	0.46 190	0.93 215	0.46 221	0.61 202	0.53 185	0.40 269	0.35 220	15.32 389	0.82 252	0.65 168	0.62 186

CC-Net-ROB	0.96 285	1.18 337	0.70 294	1.56 335	1.06 327	1.63 337	1.20 329	0.79 283	0.61 283	0.81 313	0.56 210	3.07 331	0.57 277	0.85 337	0.68 200	0.44 132	0.71 280	0.63 284	1.40 251	0.57 259	0.58 196	0.43 135	1.91 355	0.46 268	0.83 281	0.83 253	0.77 207	1.20 282

DDVS	2.32 330	0.70 291	0.82 307	0.70 278	0.74 306	0.73 284	0.59 269	1.09 328	0.88 310	0.80 310	34.26 394	3.93 344	1.16 311	0.52 297	1.09 296	1.35 350	0.73 283	0.65 292	1.95 282	0.95 324	1.67 320	2.27 336	0.48 285	0.56 289	0.69 238	0.84 254	1.21 299	1.35 289

DLNR_Zeroshot_test	17.86 385	67.45 400	1.21 337	81.91 399	0.35 193	0.45 210	74.74 399	0.76 273	0.27 134	0.69 277	0.60 220	1.16 285	0.29 148	8.20 387	84.48 400	102.07 400	23.88 391	15.14 387	7.31 348	0.50 231	4.38 370	2.51 340	0.18 125	0.43 254	0.76 265	0.86 255	0.80 214	0.80 232

Anonymous3	0.79 263	0.59 268	0.42 214	0.37 177	0.42 234	0.57 250	0.50 251	0.80 285	0.64 287	0.68 269	0.49 178	1.48 298	0.54 269	0.31 230	1.53 322	1.42 359	0.88 307	0.82 328	1.45 253	0.69 302	1.31 306	1.30 298	0.40 269	0.40 243	0.74 254	0.86 255	1.03 276	0.71 216

SGM-Forest	0.73 242	0.71 293	0.40 202	1.13 315	0.64 284	0.74 288	0.45 242	0.68 225	0.39 229	0.61 216	0.44 164	1.16 285	1.06 304	0.49 287	0.86 248	0.61 238	0.55 177	0.46 190	0.68 174	0.44 213	0.61 202	0.49 164	0.45 277	0.44 260	0.90 292	0.86 255	1.95 345	1.47 293
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANet-ADL	0.70 238	0.59 268	0.52 254	0.60 259	0.57 271	0.61 260	0.46 244	0.68 225	0.52 267	0.65 245	0.67 253	0.76 229	0.43 242	0.39 257	1.08 294	0.79 286	0.68 266	0.52 241	1.84 277	0.64 290	0.66 218	0.86 263	0.42 274	0.43 254	0.70 241	0.87 258	0.97 263	0.89 246

FADNet_RVC	0.92 275	0.69 290	0.55 263	0.88 296	0.75 308	0.54 243	0.51 253	0.77 278	0.54 271	0.70 282	0.96 297	1.36 295	1.06 304	0.54 301	1.85 340	0.64 246	0.80 294	0.90 332	3.34 322	0.76 307	1.00 283	1.13 286	0.37 262	0.60 296	0.66 233	0.87 258	0.97 263	1.14 277

XX-Stereo	9.49 380	0.38 127	0.36 177	0.63 266	0.28 151	0.54 243	0.28 196	0.69 233	0.28 142	0.69 277	6.24 376	1.00 263	0.29 148	0.23 145	0.70 207	1.08 327	0.60 225	0.52 241	1.58 261	0.53 238	0.76 244	0.65 217	0.18 125	0.26 155	233.61 401	0.88 260	1.01 273	1.90 312

FADNet	0.65 224	0.55 250	0.41 211	0.53 241	0.42 234	0.49 224	0.65 289	0.74 265	0.42 246	0.66 257	0.64 238	0.81 237	0.50 260	0.36 250	1.17 303	0.51 191	0.51 149	0.53 245	1.61 265	0.53 238	0.69 229	0.59 197	0.35 256	0.41 248	0.72 247	0.88 260	0.78 212	1.06 265

DNS	5.65 365	0.37 117	0.76 301	0.56 248	0.24 121	41.14 393	0.40 234	0.69 233	0.27 134	0.58 196	3.56 356	54.33 396	0.29 148	0.27 204	0.44 120	0.85 291	0.53 162	0.44 166	40.80 387	0.36 161	0.55 175	0.61 206	0.20 151	0.40 243	0.89 290	0.89 262	0.96 259	1.27 286

DCVSM-stereo	1.13 296	0.66 285	0.79 303	0.89 297	0.65 285	1.15 318	0.73 298	0.95 309	0.82 306	1.04 337	4.18 359	3.75 342	1.45 320	0.49 287	0.83 237	0.86 293	0.69 272	0.60 280	2.08 285	0.87 320	1.06 290	0.77 250	0.84 330	0.72 311	0.74 254	0.89 262	0.98 266	1.09 267

MSMDNet	0.73 242	0.52 239	0.48 242	0.35 171	0.34 189	0.45 210	0.33 216	0.69 233	0.30 159	0.63 232	0.60 220	0.71 212	0.35 210	0.23 145	0.78 222	1.05 324	0.63 247	0.50 223	2.88 314	0.81 315	1.59 316	1.80 327	0.23 188	0.29 171	0.74 254	0.89 262	0.85 231	0.76 227

ACV-stereo	8.39 377	1.01 330	0.97 318	1.29 326	0.73 302	1.48 333	0.95 318	0.88 304	1.10 328	1.07 338	1.33 321	1.06 274	23.12 380	0.52 297	4.00 375	3.78 377	1.05 324	0.79 325	168.94 398	1.91 367	3.64 363	1.44 306	0.72 320	0.74 315	0.74 254	0.90 265	1.43 326	1.03 261

GANetREF_RVC	0.77 260	0.74 298	0.68 293	0.76 287	0.65 285	0.69 278	0.60 273	0.99 316	0.73 294	0.93 327	0.52 197	1.33 294	0.72 292	0.44 279	0.85 246	0.57 222	0.67 263	0.63 284	1.13 233	0.61 280	0.77 245	0.63 211	0.59 313	0.71 308	0.89 290	0.90 265	1.15 288	0.99 257
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
iResNet	0.92 275	0.56 257	0.62 278	0.72 281	0.68 291	0.96 304	0.55 262	0.95 309	0.57 278	0.67 266	0.82 286	1.41 297	1.51 322	0.31 230	1.49 321	0.66 255	0.75 286	0.67 296	4.08 329	0.68 299	0.72 237	0.63 211	0.41 271	0.83 324	0.72 247	0.91 267	1.02 274	0.87 243

MyStereo04	0.68 234	0.52 239	0.57 267	0.44 213	0.37 207	0.35 167	0.26 186	0.68 225	0.45 251	0.62 226	0.45 167	0.68 202	0.34 202	0.25 181	1.00 284	0.68 259	0.56 185	0.53 245	3.39 323	0.56 254	0.92 268	0.64 215	0.27 219	0.41 248	0.77 266	0.92 268	0.96 259	0.66 196

ETE_ROB	0.87 272	0.90 319	0.58 269	0.67 274	0.69 293	0.85 296	0.60 273	0.66 215	0.89 313	0.64 239	1.09 306	2.63 323	0.54 269	0.54 301	1.00 284	0.72 269	0.91 311	0.63 284	0.99 223	0.66 293	0.88 263	1.08 281	0.50 291	0.59 294	0.78 268	0.92 268	1.48 329	1.17 279

LALA_ROB	0.86 271	0.97 326	0.67 291	0.63 266	0.69 293	0.83 295	0.67 292	0.70 242	0.80 302	0.68 269	1.10 308	2.61 322	0.58 279	0.51 293	1.11 297	0.67 256	0.86 302	0.72 309	0.89 211	0.67 297	0.80 249	1.00 276	0.49 287	0.59 294	0.73 252	0.92 268	1.16 292	1.10 271

SFCPSM	3.03 347	0.82 310	0.63 282	0.77 288	0.69 293	0.72 283	0.63 282	0.83 294	0.98 323	0.71 285	2.00 342	2.57 320	3.49 347	0.56 306	1.16 302	0.93 304	0.74 284	0.64 288	54.48 394	1.19 344	0.88 263	0.91 268	0.55 308	0.55 288	0.94 299	0.93 271	1.11 285	1.39 290

TestStereo_HL3	0.95 281	0.72 294	0.43 219	0.52 236	0.37 207	0.70 279	0.50 251	0.77 278	0.46 255	0.65 245	1.31 317	2.45 319	0.74 293	0.26 193	0.95 273	1.18 340	1.44 340	0.48 204	1.76 270	0.46 221	1.07 292	4.07 359	0.30 235	0.36 227	0.60 212	0.94 272	1.15 288	0.86 240

cross-raft	0.73 242	0.56 257	0.46 234	0.43 206	0.33 180	0.40 189	0.27 191	0.73 260	0.33 193	0.65 245	0.60 220	0.74 221	0.30 160	0.23 145	0.76 219	0.96 308	0.63 247	0.48 204	2.91 316	0.59 266	1.81 327	1.31 299	0.22 177	0.32 193	0.82 279	0.94 272	0.93 252	1.01 259

PSMNet-ADL	0.96 285	0.62 278	0.66 288	0.67 274	0.70 299	0.66 273	0.58 268	0.74 265	0.60 282	0.85 321	5.03 365	0.95 260	1.26 315	0.45 281	0.89 258	1.03 322	0.68 266	0.54 251	2.03 284	0.68 299	0.84 258	0.79 255	0.54 306	0.47 271	0.73 252	0.95 274	1.32 312	0.63 191

NCCL2	0.69 235	0.73 297	0.66 288	0.57 251	0.56 268	0.51 232	0.45 242	0.70 242	0.57 278	0.68 269	0.71 259	0.66 198	0.48 258	0.39 257	0.93 267	0.72 269	0.65 254	0.57 267	0.76 197	0.57 259	0.74 242	0.88 265	0.49 287	0.60 296	0.98 305	0.95 274	0.85 231	1.16 278

NOSS_ROB	0.76 253	0.84 316	0.50 248	0.72 281	0.61 277	0.75 289	0.52 255	0.80 285	0.54 271	0.70 282	0.62 234	0.62 191	0.86 300	0.62 317	1.14 300	1.10 330	0.78 289	0.69 305	0.73 187	0.60 271	0.88 263	0.67 226	0.50 291	0.71 308	0.86 288	0.95 274	1.38 318	0.85 238

RAFT-Test	0.72 241	0.50 222	0.46 234	0.52 236	0.34 189	0.41 191	0.29 203	0.73 260	0.30 159	0.62 226	0.72 264	0.68 202	0.31 174	0.22 131	0.71 211	1.03 322	0.62 241	0.50 223	2.89 315	0.66 293	1.72 321	1.14 288	0.23 188	0.29 171	0.80 275	0.96 277	0.95 256	0.91 247

NCC-stereo	0.67 229	0.63 279	0.59 270	0.64 268	0.65 285	0.63 266	0.69 295	0.67 218	0.74 297	0.43 99	0.81 281	0.82 239	0.70 290	0.47 284	0.82 234	0.53 203	0.58 201	0.64 288	0.80 201	0.54 244	0.56 181	0.60 201	0.53 302	0.45 265	0.75 259	0.96 277	0.92 250	0.98 255

Abc-Net	0.67 229	0.63 279	0.59 270	0.64 268	0.65 285	0.63 266	0.69 295	0.67 218	0.74 297	0.43 99	0.81 281	0.82 239	0.70 290	0.47 284	0.82 234	0.53 203	0.58 201	0.64 288	0.80 201	0.54 244	0.56 181	0.60 201	0.53 302	0.45 265	0.75 259	0.96 277	0.92 250	0.98 255
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.66 225	0.55 250	0.43 219	0.48 222	0.36 198	0.50 229	0.18 131	0.62 182	0.31 178	0.68 269	0.62 234	0.72 215	0.34 202	0.25 181	0.69 202	0.89 295	0.66 257	0.51 232	2.12 286	0.46 221	0.94 274	1.49 312	0.22 177	0.36 227	0.71 244	0.96 277	0.77 207	1.10 271

RAFT-Stereo	0.66 225	0.55 250	0.43 219	0.48 222	0.36 198	0.50 229	0.18 131	0.62 182	0.31 178	0.68 269	0.62 234	0.72 215	0.34 202	0.25 181	0.69 202	0.89 295	0.66 257	0.51 232	2.12 286	0.46 221	0.94 274	1.49 312	0.22 177	0.36 227	0.71 244	0.96 277	0.77 207	1.10 271
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IPLGR	0.57 207	0.55 250	0.37 186	0.43 206	0.38 215	0.36 170	0.23 173	0.62 182	0.30 159	0.56 181	0.68 256	0.61 183	0.32 183	0.29 218	1.73 334	0.47 164	0.56 185	0.56 261	1.09 227	0.54 244	0.53 166	0.81 258	0.20 151	0.32 193	0.71 244	0.97 282	0.73 196	0.57 165

MIPNet	0.51 178	0.51 227	0.33 159	0.32 153	0.30 167	0.37 173	0.25 182	0.62 182	0.24 110	0.50 135	0.52 197	0.61 183	0.41 236	0.30 223	1.01 287	0.51 191	0.59 216	0.50 223	0.76 197	0.47 226	0.44 104	0.85 261	0.20 151	0.26 155	0.66 233	0.98 283	0.71 192	0.61 181

GwcNet-ADL	0.97 287	0.83 312	0.81 305	0.91 302	0.68 291	0.70 279	0.53 256	0.77 278	0.50 263	0.72 288	5.46 368	1.20 288	0.65 287	0.46 283	0.81 231	0.95 305	0.72 282	0.56 261	1.26 243	0.71 304	0.67 222	0.78 253	0.59 313	0.56 289	0.79 271	0.98 283	0.85 231	1.75 308

gcap-zeroshot	1.75 320	0.44 163	0.89 313	0.59 256	0.36 198	0.55 246	0.29 203	0.74 265	0.29 149	0.74 293	0.76 272	1.18 287	0.33 189	0.24 163	0.78 222	0.97 310	0.61 233	0.53 245	29.80 381	0.80 311	1.04 286	1.45 308	0.23 188	0.34 212	0.75 259	0.99 285	0.96 259	0.75 225

FC-DCNN	0.88 273	0.96 324	1.23 339	1.36 330	0.93 318	1.26 326	0.82 304	0.91 307	0.78 300	0.87 323	0.63 237	1.08 275	0.42 237	0.56 306	0.88 256	0.69 260	0.81 297	0.68 302	0.81 203	0.59 266	0.78 246	0.59 197	0.50 291	0.77 320	1.11 322	0.99 285	1.21 299	1.57 298

DAS	0.95 281	0.61 275	0.48 242	0.78 290	0.61 277	0.68 276	0.59 269	0.84 297	0.93 317	0.65 245	1.58 329	1.66 307	1.06 304	0.34 242	0.95 273	0.92 300	0.92 313	0.73 312	1.77 271	1.03 332	1.73 322	1.11 283	0.47 280	0.92 330	0.93 296	1.00 287	1.39 319	0.96 251

SepStereo	0.95 281	0.61 275	0.48 242	0.78 290	0.61 277	0.68 276	0.59 269	0.84 297	0.93 317	0.65 245	1.58 329	1.66 307	1.06 304	0.34 242	0.95 273	0.92 300	0.92 313	0.73 312	1.77 271	1.03 332	1.73 322	1.11 283	0.47 280	0.92 330	0.93 296	1.00 287	1.39 319	0.96 251

DeepPruner_ROB	0.59 215	0.44 163	0.54 260	0.52 236	0.54 264	0.49 224	0.37 226	0.61 175	0.46 255	0.60 211	0.70 258	0.61 183	0.51 264	0.32 237	1.06 291	0.58 227	0.62 241	0.59 277	0.66 168	0.47 226	0.97 281	0.72 240	0.36 257	0.44 260	0.61 214	1.00 287	0.72 193	0.58 170

HBP-ISP	1.60 313	0.86 318	0.90 314	0.98 308	0.69 293	0.85 296	0.56 264	0.89 305	0.48 261	0.82 316	0.79 276	0.97 261	0.36 217	0.69 326	11.97 386	5.83 382	0.70 274	0.67 296	0.70 182	0.62 284	1.05 288	5.90 374	0.50 291	0.62 299	0.82 279	1.01 290	2.01 347	1.06 265

RGC	0.76 253	0.72 294	0.99 320	0.70 278	0.71 300	0.76 292	0.57 267	0.74 265	0.74 297	0.56 181	0.96 297	0.83 243	0.85 299	0.56 306	0.93 267	0.60 233	0.62 241	0.56 261	0.93 215	0.61 280	0.66 218	0.71 236	0.51 299	0.56 289	0.81 276	1.01 290	0.99 267	1.19 281

SHD	0.97 287	0.56 257	0.73 297	0.75 284	0.69 293	0.66 273	0.61 278	0.99 316	0.94 320	0.77 302	1.00 300	0.94 256	1.29 317	0.54 301	2.21 355	0.98 313	0.95 316	0.70 306	2.01 283	0.80 311	1.12 295	1.71 323	0.47 280	0.77 320	0.91 293	1.01 290	0.91 245	1.22 284

pmcnn	1.66 316	0.80 306	0.52 254	1.19 321	1.01 322	1.21 322	0.93 315	0.96 314	0.54 271	0.74 293	2.66 349	3.98 346	5.06 353	0.31 230	1.65 330	1.40 358	1.20 331	0.91 335	3.99 327	0.95 324	4.45 371	1.02 278	0.90 333	0.90 329	1.07 319	1.01 290	2.43 356	3.03 340

MFMNet_re	1.51 309	1.18 337	1.12 334	1.29 326	1.16 333	1.63 337	1.32 332	1.30 336	1.63 347	1.14 343	1.38 323	2.64 324	1.63 327	0.90 341	2.27 360	1.35 350	1.58 342	1.32 364	3.69 324	1.24 347	2.10 330	1.26 297	1.16 341	1.24 353	1.11 322	1.02 294	1.59 333	1.60 300

IGEV-FE	0.94 279	0.47 189	1.24 340	1.15 317	0.46 243	0.60 256	0.65 289	0.81 290	0.36 210	0.67 266	1.75 336	0.94 256	0.30 160	0.26 193	0.66 191	1.14 334	0.60 225	0.48 204	2.55 303	0.63 288	2.19 332	2.33 337	0.21 163	0.37 234	1.00 311	1.03 295	1.17 294	1.48 295

IGEV_Zeroshot_test	0.95 281	0.47 189	1.24 340	1.15 317	0.46 243	0.60 256	0.65 289	0.81 290	0.36 210	0.66 257	1.86 340	0.94 256	0.30 160	0.26 193	0.66 191	1.14 334	0.60 225	0.48 204	2.56 304	0.63 288	2.23 334	2.36 338	0.21 163	0.37 234	1.00 311	1.03 295	1.17 294	1.48 295

DN	3.88 356	0.39 133	0.36 177	0.58 252	0.32 176	51.06 397	0.32 212	0.64 203	0.32 187	0.50 135	0.56 210	38.15 389	0.23 113	0.26 193	0.60 165	0.71 267	0.57 194	0.46 190	1.59 263	0.40 194	0.69 229	0.66 220	0.32 247	0.32 193	1.15 326	1.04 297	0.86 236	1.56 297

HH	0.84 267	0.34 101	0.99 320	0.42 201	0.36 198	0.51 232	0.42 238	0.69 233	0.34 200	0.65 245	0.38 146	1.03 269	0.26 128	0.28 210	0.66 191	1.37 353	0.61 233	0.53 245	2.39 297	0.60 271	3.55 361	1.64 319	0.25 202	0.33 208	0.83 281	1.05 298	1.09 281	1.12 274

HanStereo	0.84 267	0.34 101	0.99 320	0.42 201	0.36 198	0.51 232	0.42 238	0.69 233	0.34 200	0.65 245	0.38 146	1.03 269	0.26 128	0.28 210	0.66 191	1.37 353	0.61 233	0.53 245	2.39 297	0.60 271	3.55 361	1.64 319	0.25 202	0.33 208	0.83 281	1.05 298	1.09 281	1.12 274

AMNet	1.02 290	0.98 327	0.95 316	0.98 308	1.01 322	1.03 309	0.96 319	0.87 301	0.93 317	0.97 333	1.02 302	1.10 278	0.74 293	1.06 345	0.99 283	1.09 329	1.17 328	1.04 344	1.08 226	1.05 334	1.13 296	1.04 279	0.82 329	0.98 336	1.01 314	1.07 300	1.20 298	1.27 286

MonStereo1	2.61 336	2.91 361	1.70 355	3.94 364	3.77 377	3.57 355	3.72 365	1.55 347	1.64 348	1.43 359	1.63 332	4.85 352	5.63 358	2.99 366	1.35 312	0.90 297	1.99 353	1.31 361	5.93 339	1.75 366	2.96 348	1.93 329	4.83 373	0.93 333	1.31 336	1.08 301	2.49 359	2.38 325

FC-DCNN v2	0.94 279	0.98 327	1.28 345	1.47 334	0.95 320	1.33 328	0.82 304	1.05 323	0.80 302	0.87 323	0.66 246	1.11 280	0.67 289	0.56 306	0.91 262	0.69 260	0.81 297	0.68 302	0.83 204	0.59 266	0.78 246	0.59 197	0.50 291	0.78 322	1.25 334	1.09 302	1.35 315	1.89 310

HSM-Net_RVC	0.75 249	0.53 246	0.60 275	0.77 288	0.62 283	0.61 260	0.37 226	0.76 273	0.49 262	0.74 293	1.71 335	1.32 293	0.80 296	0.36 250	0.72 214	0.55 215	0.64 250	0.53 245	0.78 199	0.53 238	0.67 222	0.89 267	0.43 275	0.64 302	0.94 299	1.09 302	1.07 278	1.04 264
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV	1.15 297	0.84 316	0.60 275	0.85 293	0.76 309	0.73 284	0.48 247	0.87 301	0.80 302	0.81 313	0.61 229	2.86 326	0.81 297	0.52 297	1.31 310	1.17 339	0.91 311	0.74 314	2.40 299	0.66 293	1.57 315	0.76 247	0.48 285	1.06 341	0.99 308	1.09 302	2.25 349	4.25 355
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STTRV1_RVC		0.81 307	0.64 284	1.04 311	0.73 302	1.03 309	0.85 307	0.91 307	0.92 315	0.93 327	0.95 296	1.72 311	2.23 334	0.86 338	1.46 319	0.78 282	1.37 335	0.72 309		1.97 368	1.59 316	1.23 294		0.97 334	1.07 319	1.11 305	1.75 340	3.40 346

NaN_ROB	0.73 242	0.59 268	0.61 277	0.64 268	0.78 310	0.53 239	0.48 247	0.87 301	0.63 286	0.73 291	0.61 229	1.96 313	0.62 282	0.45 281	0.84 242	0.55 215	0.56 185	0.54 251	0.73 187	0.55 249	0.52 157	0.51 176	0.38 264	0.64 302	0.83 281	1.11 305	0.94 254	1.64 303

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 366	0.56 257	1.25 342	0.75 284	0.69 293	1.17 319	0.81 303	0.82 293	0.80 302	0.81 313	4.78 362	1.00 263	0.37 223	0.27 204	1.13 299	1.54 362	0.70 274	0.60 280	124.50 397	0.54 244	1.43 311	2.64 342	0.22 177	0.36 227	0.91 293	1.13 307	1.13 286	2.18 319

model_zeroshot	0.80 266	0.46 182	0.42 214	0.42 201	0.39 220	0.43 200	0.27 191	0.72 256	0.36 210	0.64 239	0.66 246	0.97 261	0.29 148	0.24 163	1.05 289	0.92 300	0.69 272	0.54 251	3.03 318	0.73 306	1.21 300	1.20 293	0.22 177	0.38 237	0.84 285	1.14 308	1.08 279	2.21 321

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 299	0.49 207	1.28 345	0.75 284	0.41 231	1.04 311	0.67 292	0.77 278	0.52 267	0.78 306	5.67 371	1.03 269	0.35 210	0.26 193	0.86 248	1.39 357	0.68 266	0.70 306	2.61 308	0.64 290	2.89 346	2.21 334	0.19 134	0.43 254	1.03 317	1.15 309	1.35 315	2.41 327

test-1	0.84 267	0.34 101	0.50 248	0.37 177	0.40 225	0.60 256	0.37 226	0.73 260	0.38 226	0.68 269	0.71 259	1.08 275	0.40 233	0.25 181	0.79 226	0.91 299	0.63 247	0.58 272	2.22 290	0.58 262	1.17 298	3.78 357	0.22 177	0.36 227	0.81 276	1.15 309	1.10 284	1.59 299

S-Stereo	1.54 310	0.81 307	0.83 308	1.15 317	1.16 333	1.29 327	1.56 335	1.02 321	1.09 327	1.25 350	4.20 360	4.10 347	1.10 308	0.66 322	2.16 352	1.63 364	0.90 310	1.05 345	2.20 289	1.10 337	1.26 303	3.12 349	1.31 350	1.17 351	0.84 285	1.18 311	1.21 299	2.18 319

edge stereo	1.82 321	1.16 336	2.22 363	1.46 333	1.28 337	1.58 335	1.38 334	1.67 355	1.30 335	1.20 346	3.42 355	4.33 349	2.26 337	0.80 333	1.41 314	1.46 360	1.05 324	0.83 331	5.42 337	0.97 327	1.34 308	3.76 355	0.95 338	0.88 328	1.26 335	1.20 312	1.70 338	2.91 336

FBW_ROB	1.34 304	1.42 343	1.08 331	2.01 341	1.42 343	1.37 330	1.63 337	0.99 316	0.70 292	0.72 288	1.02 302	2.05 316	0.91 302	1.47 352	1.24 306	0.60 233	0.88 307	0.65 292	6.08 343	0.59 266	1.06 290	0.81 258	1.48 352	1.12 347	0.99 308	1.20 312	0.99 267	1.66 305

FAT-Stereo	1.57 312	0.78 301	1.44 350	1.10 313	1.32 340	1.05 312	0.87 310	1.28 333	0.86 308	1.21 347	5.46 368	3.07 331	1.28 316	0.66 322	1.73 334	1.34 347	0.89 309	0.94 338	1.83 274	1.08 335	2.02 329	3.90 358	0.71 319	0.98 336	0.86 288	1.21 314	1.42 325	3.03 340

TRStereo	0.75 249	0.83 312	1.19 335	0.56 248	0.34 189	1.42 331	0.48 247	0.68 225	0.28 142	0.65 245	0.46 171	1.10 278	0.27 136	0.22 131	0.70 207	0.85 291	0.57 194	0.48 204	1.85 278	0.50 231	0.73 240	0.87 264	0.18 125	0.27 158	0.78 268	1.22 315	1.78 341	1.09 267

Any-RAFT	0.69 235	0.47 189	0.85 309	0.53 241	0.40 225	0.38 178	0.27 191	0.64 203	0.32 187	0.57 185	0.76 272	0.86 250	0.24 121	0.22 131	0.57 151	0.76 277	0.60 225	0.45 177	2.19 288	0.45 215	1.20 299	0.71 236	0.22 177	0.31 188	0.99 308	1.24 316	0.73 196	1.65 304

anonymity	3.27 351	0.41 145	1.09 332	0.58 252	0.41 231	0.47 218	0.30 210	0.79 283	0.33 193	0.61 216	69.49 398	0.85 246	0.30 160	0.24 163	0.59 159	1.02 321	0.60 225	0.43 161	1.35 249	0.60 271	0.73 240	1.82 328	0.24 197	0.29 171	1.00 311	1.24 316	1.08 279	1.47 293

PA-Net	0.64 223	0.67 287	0.66 288	0.50 227	0.66 290	0.50 229	0.64 284	0.65 211	0.73 294	0.54 165	0.52 197	0.58 171	0.58 279	0.59 316	0.93 267	0.57 222	0.46 113	0.54 251	0.61 159	0.54 244	0.49 134	0.66 220	0.36 257	0.52 282	0.64 230	1.24 316	0.64 164	1.32 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCRef	1.01 289	0.65 282	0.48 242	0.39 183	0.47 247	0.65 270	0.68 294	0.61 175	1.08 326	0.52 150	0.64 238	0.75 222	0.43 242	0.38 256	1.56 324	0.72 269	0.61 233	0.59 277	1.53 258	0.58 262	0.66 218	0.71 236	0.50 291	0.43 254	0.75 259	1.25 319	0.82 220	8.96 375

SGM+DAISY	3.81 355	1.38 342	1.26 343	1.80 340	1.47 345	1.93 341	1.71 338	1.47 344	1.33 336	1.34 356	6.67 380	9.59 373	12.99 374	1.20 348	1.73 334	1.47 361	1.42 338	1.24 356	11.11 364	1.37 352	3.07 352	2.13 333	1.27 347	1.42 362	1.69 349	1.26 320	2.90 367	26.50 389

ITSA-stereo	1.12 295	0.72 294	0.59 270	1.20 322	0.84 313	0.64 269	0.64 284	0.95 309	0.78 300	0.84 319	2.54 347	1.39 296	1.23 313	0.81 334	1.20 304	1.01 319	0.83 299	0.67 296	1.56 260	0.62 284	1.08 293	1.46 309	0.56 310	0.71 308	0.95 301	1.27 321	0.99 267	4.08 353

SPS-STEREO	1.93 325	1.27 341	1.21 337	1.60 337	1.34 341	1.44 332	1.17 327	1.66 352	1.36 340	1.38 357	3.67 357	3.02 330	1.29 317	1.05 344	1.85 340	1.83 369	1.58 342	1.37 366	8.86 356	1.34 350	3.07 352	1.47 310	1.27 347	1.37 356	1.42 342	1.28 322	2.02 348	1.89 310
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	2.35 334	2.75 359	1.60 354	3.13 353	2.29 353	3.52 353	3.67 363	1.35 338	1.35 338	1.27 351	0.72 264	3.26 335	2.62 344	3.04 367	0.98 280	0.78 282	2.13 356	1.02 342	9.04 357	1.23 346	2.74 342	3.39 354	4.08 363	0.92 330	1.24 332	1.29 323	1.46 328	2.48 329

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 317	1.25 340	1.05 326	1.56 335	1.08 329	1.20 321	3.18 356	1.50 345	2.10 358	1.30 354	0.98 299	1.50 299	1.04 303	1.66 353	1.71 331	1.18 340	0.84 300	1.01 341	6.24 344	1.15 343	1.43 311	3.23 351	1.19 342	1.14 348	1.52 346	1.29 323	1.09 281	2.78 335

SQANet	1.90 324	2.70 356	1.03 325	3.09 352	2.17 351	3.29 349	2.70 350	0.95 309	0.65 288	1.00 335	0.71 259	2.69 325	1.10 308	2.30 356	0.78 222	0.55 215	1.02 321	0.72 309	9.92 360	0.68 299	2.11 331	1.25 295	3.28 360	0.58 293	0.98 305	1.31 325	1.33 313	2.34 323

iRaft-Stereo_20w	1.06 292	0.49 207	1.34 348	1.18 320	0.46 243	0.78 293	0.46 244	0.76 273	0.37 221	0.74 293	6.16 375	0.84 245	0.29 148	0.26 193	0.81 231	0.97 310	0.59 216	0.44 166	1.72 268	0.61 280	1.04 286	1.56 316	0.21 163	0.25 148	0.92 295	1.31 325	1.45 327	2.71 333

DispFullNet	4.17 357	3.20 368	4.34 382	2.72 346	2.46 358	2.92 346	2.70 350	2.79 377	1.90 354	4.51 388	6.62 379	8.91 370	4.83 351	2.59 357	2.00 344	8.18 385	3.24 368	1.98 374	24.96 378	2.93 380	3.99 366	3.36 353	1.71 353	1.15 349	1.36 340	1.32 327	2.36 355	3.65 349

DGSMNet	2.66 339	0.96 324	1.36 349	1.03 310	0.99 321	1.12 317	1.05 322	1.36 339	0.94 320	2.15 378	13.54 389	1.71 310	1.85 329	0.93 342	2.50 368	3.85 379	5.34 372	1.61 371	5.07 333	1.68 364	7.04 380	8.02 381	0.96 339	1.19 352	1.01 314	1.33 328	1.40 323	1.88 309

MFN_U_SF_RVC	1.68 318	1.06 332	0.88 312	1.25 324	1.01 322	1.53 334	2.07 342	1.38 341	1.17 330	1.51 363	2.95 351	2.00 315	1.57 325	2.05 355	2.38 365	0.98 313	0.87 303	0.82 328	6.78 347	1.11 339	2.21 333	2.38 339	0.65 317	1.11 346	1.23 329	1.33 328	1.28 309	1.69 307

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 375	0.65 282	1.07 330	0.94 307	0.83 312	0.81 294	1.27 331	0.85 299	0.73 294	0.93 327	6.13 374	180.62 399	2.17 333	1.33 351	1.22 305	1.01 319	0.93 315	1.06 346	6.32 346	0.79 310	3.32 359	3.77 356	0.55 308	0.76 317	0.95 301	1.34 330	1.19 297	2.42 328

otaku	2.33 333	3.05 366	1.19 335	3.36 359	2.37 354	3.56 354	3.08 355	1.05 323	0.98 323	1.13 340	0.80 280	2.88 327	1.62 326	2.59 357	0.95 273	0.64 246	1.23 332	0.75 316	13.16 368	1.09 336	2.47 337	2.63 341	4.75 370	0.75 316	1.13 324	1.38 331	1.69 337	2.52 330

AnyNet_C01	2.06 327	1.08 334	1.06 328	1.14 316	1.08 329	1.01 307	2.69 349	1.69 356	2.66 367	1.21 347	1.67 333	2.90 328	2.60 343	0.95 343	3.65 373	4.02 380	2.09 355	2.21 380	3.08 319	1.56 359	3.30 358	2.89 345	1.26 343	1.15 349	1.80 351	1.43 332	1.51 330	3.90 351

CBMV_ROB	1.71 319	0.79 303	0.65 287	1.35 328	1.07 328	1.01 307	0.74 300	1.01 320	0.54 271	0.72 288	0.81 281	9.80 374	5.90 360	0.57 311	1.42 315	0.69 260	0.80 294	0.58 272	5.38 336	1.22 345	0.95 277	0.55 192	0.53 302	0.62 299	1.22 328	1.45 333	2.72 365	2.94 337

MSKI-zero shot	0.84 267	0.49 207	0.43 219	0.41 196	0.35 193	0.46 217	0.32 212	0.76 273	0.30 159	0.65 245	0.92 293	0.83 243	0.32 183	0.22 131	0.62 177	1.08 327	0.64 250	0.47 198	3.14 321	0.61 280	2.23 334	1.58 317	0.20 151	0.38 237	0.96 303	1.47 334	1.24 304	1.60 300

LRCNet_RVC	21.34 390	28.92 391	11.37 390	31.78 392	29.09 396	34.25 391	27.43 391	21.71 396	10.07 384	29.63 397	30.60 393	32.06 387	25.81 383	33.87 396	11.15 383	2.97 375	25.27 392	21.35 393	44.05 390	20.83 393	14.27 390	5.87 372	36.69 396	27.43 396	2.76 362	1.47 334	8.68 385	6.79 369

XQC	1.03 291	0.90 319	0.71 295	0.91 302	0.92 317	0.92 303	0.86 309	1.06 326	0.90 314	0.84 319	1.11 311	1.03 269	1.30 319	0.71 328	2.04 345	0.95 305	0.87 303	0.67 296	1.64 266	0.78 309	1.00 283	1.67 322	0.62 316	0.73 312	1.09 321	1.47 334	1.26 306	0.97 254

MADNet+	1.96 326	1.18 337	1.26 343	1.45 332	1.28 337	1.10 315	2.21 344	1.88 360	1.41 341	1.33 355	1.32 319	2.29 317	2.23 334	1.25 350	4.58 377	1.87 370	2.55 363	1.13 353	2.73 310	1.63 362	3.69 364	3.33 352	1.26 343	2.09 378	1.93 353	1.47 334	1.59 333	2.77 334

CSAN	0.93 278	0.83 312	0.75 299	0.86 294	0.82 311	0.73 284	0.61 278	0.97 315	0.94 320	0.94 331	0.73 269	1.96 313	1.56 324	0.49 287	0.98 280	0.63 240	0.74 284	0.66 294	1.09 227	0.71 304	0.78 246	0.63 211	0.53 302	0.76 317	0.98 305	1.49 338	1.21 299	1.63 302

ADCL	1.27 302	0.82 310	0.64 284	0.60 259	0.53 260	0.73 284	0.91 313	0.75 269	2.78 370	0.68 269	1.01 301	0.86 250	0.50 260	0.50 291	1.27 307	0.64 246	0.66 257	0.57 267	1.20 240	0.60 271	0.98 282	0.88 265	0.50 291	0.47 271	1.60 348	1.50 339	0.88 240	11.30 378

ADCMid	1.56 311	0.92 323	0.99 320	0.70 278	0.86 314	1.05 312	1.37 333	1.29 334	1.77 350	0.75 297	1.75 336	1.27 289	1.48 321	0.69 326	2.18 354	1.07 326	0.98 319	0.79 325	2.74 311	0.80 311	1.31 306	1.74 325	1.06 340	0.70 307	1.01 314	1.53 340	1.02 274	10.33 376

RainbowNet	2.32 330	2.93 362	1.87 359	3.34 358	2.57 360	3.50 351	3.49 360	1.29 334	0.92 315	1.53 366	0.89 290	3.18 333	2.31 338	2.94 364	1.30 309	0.90 297	1.61 345	1.00 340	5.61 338	1.51 354	2.82 345	4.18 361	4.25 365	0.97 334	1.32 337	1.58 341	1.71 339	3.00 339

Ntro	2.32 330	3.40 374	1.53 352	3.55 360	2.52 359	3.71 360	3.36 357	1.11 329	1.05 325	1.16 344	0.90 291	2.93 329	1.24 314	2.72 363	1.00 284	0.64 246	1.40 337	0.82 328	10.96 363	1.14 340	2.72 341	3.19 350	4.26 366	0.73 312	1.24 332	1.59 342	1.56 332	2.31 322

SGM_RVC	2.81 343	1.46 344	0.85 309	1.76 339	1.28 337	1.68 339	1.19 328	1.56 348	1.14 329	0.82 316	1.70 334	7.09 362	2.67 345	0.42 273	0.92 265	0.57 222	0.75 286	0.57 267	11.20 365	0.66 293	0.94 274	0.46 151	0.51 299	0.84 326	1.97 356	1.64 343	5.04 380	26.13 388
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 303	0.90 319	0.63 282	1.27 325	0.90 316	1.21 322	2.21 344	1.27 331	1.18 331	1.00 335	0.91 292	1.80 312	1.16 311	1.07 346	1.48 320	0.77 279	0.70 274	0.58 272	2.75 312	0.67 297	1.39 310	2.93 346	0.85 332	0.73 312	1.47 343	1.68 344	1.33 313	2.96 338

G-Net	1.86 322	1.00 329	1.28 345	0.89 297	0.93 318	1.10 315	0.77 301	1.63 351	2.07 357	0.99 334	2.89 350	7.30 365	1.67 328	0.55 304	1.45 316	1.75 367	1.04 322	0.93 337	2.87 313	2.72 378	1.89 328	1.47 310	0.80 327	1.02 340	1.06 318	1.71 345	2.82 366	5.60 362

ACVNet_1	2.47 335	3.23 369	2.35 365	4.40 367	2.93 370	3.77 362	3.96 366	1.34 337	1.18 331	1.21 347	1.02 302	3.31 337	2.07 332	3.09 369	1.31 310	0.70 266	2.26 360	1.10 350	9.52 358	1.14 340	3.45 360	1.18 292	4.50 369	1.07 342	1.39 341	1.75 346	1.36 317	2.10 316

PVD	1.47 307	1.04 331	1.44 350	1.10 313	1.09 331	1.19 320	1.07 323	1.91 362	2.05 356	0.79 309	1.49 327	1.54 303	1.91 331	0.89 340	2.26 359	1.35 350	1.39 336	1.09 349	2.41 300	1.14 340	1.51 313	1.98 330	0.79 325	1.08 344	1.49 345	1.82 347	1.67 336	2.10 316

ACVNet_2	3.17 348	2.98 363	2.25 364	4.72 368	2.88 367	3.50 351	3.48 359	1.58 350	1.33 336	1.29 353	1.10 308	3.22 334	2.45 340	2.67 362	1.29 308	0.86 293	7.26 376	1.02 342	22.14 376	1.37 352	3.22 355	1.25 295	4.24 364	1.37 356	1.93 353	1.92 348	1.83 342	2.36 324

SANet	1.61 314	0.91 322	1.10 333	1.04 311	1.05 326	1.25 325	0.77 301	1.76 358	1.81 351	0.77 302	1.24 312	6.63 359	5.08 354	0.83 335	1.56 324	0.77 279	1.24 333	0.90 332	1.58 261	0.82 316	1.05 288	1.00 276	0.90 333	1.27 354	1.32 337	1.93 349	1.88 343	3.10 342

PSMNet_ROB	2.71 340	3.39 373	1.92 360	2.87 349	2.04 349	4.01 365	3.50 361	1.46 343	1.41 341	1.59 368	3.34 352	3.52 338	4.97 352	4.50 376	1.61 327	0.95 305	1.87 350	1.06 346	8.62 353	1.63 362	2.32 336	1.51 314	5.43 380	1.37 356	1.98 357	1.94 350	1.91 344	2.39 326

DPSNet	2.61 336	0.83 312	0.77 302	1.21 323	1.24 336	1.34 329	0.93 315	1.08 327	1.49 344	0.78 306	0.86 287	6.91 361	3.85 348	0.58 314	4.58 377	2.54 374	1.43 339	1.24 356	14.95 372	1.34 350	4.83 375	8.01 380	1.75 354	1.40 359	1.47 343	1.95 351	1.60 335	1.66 305

ADCPNet	2.08 329	0.77 299	0.87 311	0.83 292	1.21 335	0.85 296	1.59 336	1.02 321	1.35 338	0.83 318	1.97 341	1.01 267	7.76 366	0.75 331	2.35 364	1.16 338	0.95 316	0.71 308	4.05 328	0.97 327	1.30 305	1.61 318	0.72 320	0.76 317	1.52 346	1.96 352	1.21 299	16.04 383

IMH-64-1	2.92 345	2.70 356	2.36 366	3.23 354	2.71 362	3.70 358	4.05 367	1.66 352	2.48 362	1.13 340	1.26 314	3.60 339	6.29 362	3.59 370	2.28 361	1.15 336	2.20 357	1.31 361	6.02 341	1.52 356	3.03 350	5.48 368	4.83 373	1.40 359	2.83 363	2.02 353	2.34 352	3.64 347

IMH-64	2.92 345	2.70 356	2.36 366	3.23 354	2.71 362	3.70 358	4.05 367	1.66 352	2.48 362	1.13 340	1.26 314	3.60 339	6.29 362	3.59 370	2.28 361	1.15 336	2.20 357	1.31 361	6.02 341	1.52 356	3.03 350	5.48 368	4.83 373	1.40 359	2.83 363	2.02 353	2.34 352	3.64 347

LVE	4.33 360	3.03 364	2.00 361	27.23 389	3.06 371	3.83 363	12.07 387	1.53 346	1.64 348	1.85 375	1.48 326	3.30 336	3.91 349	3.06 368	1.45 316	1.05 324	1.95 352	1.38 367	15.68 373	1.62 361	3.25 357	5.86 371	4.42 368	1.76 373	2.87 365	2.06 355	2.34 352	3.25 343

notaker	5.52 363	5.55 384	3.76 380	13.97 383	5.34 382	5.44 377	7.16 375	2.36 367	2.68 368	2.06 377	1.80 338	12.90 381	23.86 381	3.98 373	2.04 345	1.73 366	3.45 370	2.12 377	17.08 374	2.15 370	6.10 379	5.87 372	6.15 384	2.12 379	1.79 350	2.08 356	2.31 351	3.29 345

MeshStereo	3.62 354	1.54 345	1.05 326	2.64 343	1.72 347	2.05 342	1.15 326	2.40 368	1.41 341	0.90 326	6.48 378	9.56 372	7.42 365	0.49 287	11.75 384	1.94 371	0.87 303	0.74 314	8.79 354	0.80 311	8.36 381	8.07 382	0.73 322	1.07 342	3.39 369	2.15 357	5.22 381	4.99 358
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
Dean	2.84 344	3.23 369	1.81 357	6.04 371	3.38 376	3.63 357	3.67 363	1.88 360	1.97 355	1.47 360	1.30 316	3.69 341	4.10 350	2.97 365	1.45 316	0.97 310	2.41 361	1.29 359	5.94 340	1.74 365	3.20 354	4.23 362	4.79 372	1.55 364	2.65 360	2.27 358	2.56 360	2.64 332

IMH	3.24 350	2.76 360	2.37 368	3.26 356	2.74 364	3.73 361	4.10 369	1.72 357	2.58 365	1.17 345	1.24 312	3.92 343	10.58 369	6.80 385	1.57 326	1.11 332	2.25 359	1.30 360	6.28 345	1.56 359	2.97 349	4.14 360	4.90 376	1.45 363	3.01 367	2.36 359	2.47 358	5.19 361

STStereo	5.29 362	2.47 354	5.20 384	5.20 369	2.80 365	4.72 370	3.42 358	6.23 386	6.52 380	1.51 363	7.61 382	9.53 371	14.86 377	0.63 319	4.09 376	0.64 246	0.87 303	0.62 283	36.67 385	1.02 331	1.23 301	1.05 280	0.78 324	1.63 367	3.46 370	2.43 360	3.53 371	14.15 381

WAO-7	2.72 342	1.83 347	2.89 374	7.39 373	1.73 348	1.76 340	1.82 339	2.07 363	2.65 366	2.21 379	5.39 367	4.58 351	5.72 359	1.23 349	2.07 349	1.27 346	1.69 346	1.22 355	7.70 350	1.51 354	1.64 319	3.07 348	0.84 330	1.65 369	1.83 352	2.48 361	1.97 346	3.27 344

WAO-6	2.71 340	2.26 352	1.57 353	3.00 351	2.25 352	3.01 347	3.02 354	1.77 359	2.35 359	1.52 365	1.62 331	3.94 345	5.12 355	2.64 360	2.22 356	1.38 355	2.65 364	1.36 365	4.86 332	1.54 358	2.76 344	4.79 365	2.70 358	1.73 371	2.71 361	2.59 362	2.68 364	5.02 359

AnyNet_C32	1.64 315	0.65 282	0.74 298	0.67 274	0.73 302	0.86 299	1.14 324	0.95 309	3.12 373	0.75 297	1.53 328	0.94 256	0.64 286	0.67 324	1.83 339	1.11 332	1.06 326	0.95 339	1.78 273	0.76 307	1.76 325	1.71 323	0.66 318	0.85 327	1.13 324	2.68 363	1.17 294	13.55 380

ktn	8.45 378	3.18 367	2.84 373	6.37 372	3.26 373	4.31 368	10.28 385	2.15 364	10.13 385	2.27 381	1.83 339	42.17 392	55.84 394	3.93 372	2.34 363	2.09 372	9.85 379	2.17 378	33.98 383	2.24 372	3.24 356	3.03 347	4.78 371	2.25 381	2.59 358	2.81 364	3.18 369	5.04 360

SAMSARA	1.50 308	0.79 303	1.00 324	0.93 305	0.88 315	0.86 299	0.93 315	1.57 349	1.25 333	0.96 332	1.09 306	1.27 289	2.59 342	0.83 335	2.58 369	1.19 343	1.04 322	0.91 335	2.56 304	0.99 330	1.77 326	2.23 335	0.56 310	0.98 336	2.63 359	2.81 364	2.62 362	2.56 331

KSHMR	8.16 374	4.16 377	2.96 375	25.39 388	3.92 378	5.08 373	5.53 371	2.62 373	2.40 361	2.23 380	2.26 344	4.37 350	77.17 398	5.23 379	2.24 357	1.71 365	2.79 367	1.98 374	31.04 382	2.02 369	4.59 373	5.35 366	7.54 387	1.89 377	3.30 368	2.91 366	3.01 368	6.51 368

LSM0	8.30 376	1.08 334	0.95 316	1.66 338	1.42 343	1.59 336	1.96 340	2.27 366	2.36 360	1.66 370	3.94 358	4.10 347	6.30 364	0.63 319	62.38 399	74.74 399	1.69 346	1.06 346	12.18 366	2.23 371	4.96 376	9.29 384	0.92 335	1.29 355	1.95 355	2.97 367	3.66 375	14.83 382

MDST_ROB	3.33 352	2.32 353	0.75 299	3.90 363	1.47 345	2.61 345	1.00 321	1.12 330	0.72 293	0.78 306	0.67 253	1.54 303	25.37 382	0.34 242	2.11 351	0.53 203	0.65 254	0.48 204	3.69 324	0.58 262	0.88 263	0.59 197	0.58 312	0.68 306	7.85 384	3.03 368	17.15 389	8.63 374

TorneroNet	8.11 373	4.28 379	2.58 370	27.50 390	3.31 375	5.00 372	6.00 374	2.62 373	10.13 385	1.49 362	2.57 348	11.07 379	68.61 397	4.25 374	1.77 338	1.18 340	5.78 373	1.62 372	23.67 377	2.83 379	4.30 368	5.47 367	5.37 379	1.65 369	3.72 372	3.14 369	2.59 361	6.36 367

PWCK	5.04 361	3.03 364	2.21 362	3.61 361	2.60 361	4.41 369	5.09 370	2.45 370	2.76 369	3.31 384	4.34 361	10.15 377	5.13 356	1.74 354	1.99 343	1.38 355	2.41 361	1.45 368	51.59 393	2.35 373	3.70 365	2.69 343	2.65 357	1.78 375	2.97 366	3.21 370	2.43 356	4.77 356

ELAS_RVC	3.22 349	2.01 348	1.85 358	2.66 344	2.07 350	5.08 373	2.06 341	2.41 369	1.89 353	1.74 373	4.78 362	8.00 366	8.02 367	0.74 330	2.38 365	0.81 287	1.75 348	1.14 354	3.97 326	1.27 348	4.64 374	7.61 378	1.26 343	1.74 372	6.58 381	3.21 370	3.39 370	3.80 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	4.25 358	3.34 371	2.80 371	10.32 377	2.92 368	4.17 366	5.89 372	2.66 375	4.45 377	1.69 371	3.41 353	5.94 356	11.31 371	5.29 380	1.71 331	1.34 347	2.69 365	1.51 369	10.78 361	2.48 375	2.63 339	4.50 363	3.44 361	1.58 365	5.12 377	3.31 372	3.60 372	5.76 363

Venus	4.25 358	3.34 371	2.80 371	10.32 377	2.92 368	4.17 366	5.89 372	2.66 375	4.45 377	1.69 371	3.41 353	5.94 356	11.31 371	5.29 380	1.71 331	1.34 347	2.69 365	1.51 369	10.78 361	2.48 375	2.63 339	4.50 363	3.44 361	1.58 365	5.12 377	3.31 372	3.60 372	5.76 363

ADCP+	0.92 275	0.59 268	0.62 278	0.44 213	0.45 240	0.55 246	0.85 307	0.65 211	1.81 351	0.48 122	1.10 308	1.62 306	0.33 189	0.42 273	1.03 288	0.52 199	0.52 153	0.48 204	1.19 238	0.38 173	0.58 196	0.60 201	0.32 247	0.30 179	0.66 233	3.45 374	0.77 207	4.14 354

SGM-ForestM	2.61 336	4.20 378	0.93 315	2.78 347	1.37 342	3.57 355	2.93 353	2.59 371	1.51 345	0.70 282	1.32 319	7.25 363	5.36 357	0.47 284	0.89 258	0.53 203	0.79 293	0.54 251	7.58 349	0.60 271	0.82 252	0.47 157	0.51 299	0.80 323	4.97 376	3.66 375	7.05 384	6.30 366

TorneroNet-64	6.02 367	4.60 380	2.53 369	15.58 384	3.29 374	4.87 371	7.75 376	2.23 365	10.02 383	1.42 358	1.31 317	7.26 364	29.23 387	4.36 375	2.09 350	1.21 344	8.22 377	1.70 373	17.35 375	2.62 377	4.31 369	5.68 370	5.20 378	1.76 373	3.58 371	3.76 376	2.29 350	8.34 373

RTS	1.09 293	0.59 268	0.59 270	0.60 259	0.58 274	0.96 304	0.90 311	0.80 285	0.88 310	0.59 204	0.71 259	1.28 291	0.62 282	0.51 293	2.04 345	0.98 313	1.19 329	0.77 321	2.33 294	0.85 318	0.96 278	1.16 289	0.49 287	0.65 304	1.23 329	4.43 377	1.15 288	1.45 291

RTSA	1.09 293	0.59 268	0.59 270	0.60 259	0.58 274	0.96 304	0.90 311	0.80 285	0.88 310	0.59 204	0.71 259	1.28 291	0.62 282	0.51 293	2.04 345	0.98 313	1.19 329	0.77 321	2.33 294	0.85 318	0.96 278	1.16 289	0.49 287	0.65 304	1.23 329	4.43 377	1.15 288	1.45 291

ADCS	1.88 323	1.06 332	0.98 319	0.93 305	1.10 332	1.09 314	1.14 324	1.27 331	2.49 364	0.89 325	1.36 322	1.51 300	2.92 346	0.86 338	3.30 372	2.26 373	1.46 341	1.26 358	3.10 320	1.29 349	2.48 338	2.88 344	0.80 327	1.10 345	1.33 339	4.48 379	1.41 324	6.08 365

ELAS	3.38 353	2.19 350	1.79 356	2.99 350	2.37 354	3.32 350	2.09 343	2.60 372	2.85 371	1.28 352	4.85 364	8.61 368	8.02 367	0.76 332	2.90 370	0.81 287	1.80 349	1.10 350	4.19 330	1.10 337	4.53 372	7.86 379	1.26 343	1.63 367	7.08 382	4.79 380	3.66 375	4.87 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	7.55 371	4.74 381	3.06 376	10.46 380	5.92 384	6.35 380	8.05 378	4.32 379	3.69 376	1.97 376	2.14 343	10.53 378	62.60 396	4.83 377	2.25 358	1.59 363	12.22 386	2.08 376	9.67 359	3.97 381	5.27 377	6.65 375	8.86 390	2.65 384	3.82 373	5.62 381	3.62 374	7.03 370

HanzoNet	19.12 389	15.23 387	6.99 388	35.06 393	14.35 391	40.77 392	42.46 394	17.81 393	22.51 391	3.55 385	8.29 383	41.30 391	56.30 395	43.04 398	5.72 379	4.37 381	37.83 396	3.30 382	49.59 392	8.93 388	10.30 387	6.85 376	14.15 394	3.46 386	5.94 380	5.80 382	5.29 382	7.13 371

UNDER WATER-64	6.11 369	5.20 382	3.13 377	12.20 381	5.77 383	6.55 381	8.53 381	4.74 384	3.45 375	2.30 382	2.36 345	12.04 380	12.47 373	5.08 378	3.02 371	1.81 368	12.11 385	2.17 378	8.81 355	4.17 383	5.75 378	7.27 377	8.74 389	2.61 383	3.86 374	8.63 383	4.32 378	7.86 372

DPSimNet_ROB	18.93 388	32.01 392	5.97 385	12.40 382	11.35 390	6.13 378	28.07 392	15.03 392	35.64 396	3.96 386	78.33 399	18.15 383	35.00 388	5.44 383	12.19 387	10.36 387	13.57 387	3.64 383	87.52 396	6.87 386	14.36 391	9.97 385	4.40 367	7.14 389	5.17 379	9.85 384	5.93 383	32.56 391

BEATNet-Init1	22.01 391	36.32 396	3.23 378	54.74 397	11.23 389	52.95 398	28.72 393	9.47 387	8.51 382	1.57 367	10.45 388	33.05 388	48.98 392	0.71 328	16.97 390	11.50 388	1.60 344	1.11 352	77.80 395	35.27 397	9.94 386	9.98 386	1.27 347	2.30 382	27.41 391	11.09 385	52.85 398	35.36 394

MADNet++	5.64 364	3.51 375	3.77 381	2.84 348	4.62 380	3.02 348	3.65 362	4.36 380	5.03 379	4.18 387	5.07 366	6.45 358	5.92 361	6.18 384	7.04 380	6.82 383	4.71 371	4.00 384	8.03 351	5.83 384	9.92 385	16.38 389	2.32 356	4.34 387	3.95 375	11.38 386	4.93 379	4.01 352

PML	30.82 392	20.91 390	7.15 389	29.65 391	20.81 395	29.11 390	10.50 386	10.87 388	88.32 400	20.03 396	154.19 400	98.60 398	119.55 399	10.53 388	9.19 381	8.69 386	16.72 388	7.27 386	34.57 384	7.35 387	12.77 389	10.86 388	5.72 383	6.17 388	33.11 397	12.83 387	34.30 395	12.33 379

JetBlue	6.09 368	3.85 376	3.31 379	5.99 370	4.13 379	6.22 379	7.94 377	3.42 378	2.89 372	1.47 360	1.46 325	8.10 367	1.90 330	5.39 382	11.86 385	3.22 376	3.30 369	2.99 381	5.32 335	2.40 374	9.74 384	10.03 387	4.93 377	2.18 380	7.39 383	17.16 388	3.72 377	24.15 386

MANE	7.31 370	2.64 355	4.48 383	3.30 357	3.10 372	3.94 364	2.83 352	5.37 385	6.88 381	1.11 339	5.64 370	8.81 369	11.02 370	0.67 324	3.83 374	3.83 378	1.32 334	18.03 390	8.61 352	0.84 317	4.22 367	1.16 289	0.74 323	1.79 376	13.65 388	18.61 389	22.89 391	38.18 396

HaxPig	41.43 395	43.85 397	40.81 395	44.90 394	47.49 398	44.66 394	46.30 396	46.31 398	45.63 398	49.00 398	49.30 395	47.24 393	43.73 390	42.64 397	40.44 397	39.13 397	48.37 397	51.07 397	43.33 388	42.25 398	42.88 394	36.52 394	50.75 398	43.02 401	27.54 392	19.97 390	20.68 390	20.75 385

AVERAGE_ROB	41.98 396	44.82 398	42.27 396	45.98 395	46.88 397	45.60 395	46.56 397	47.04 399	43.89 397	49.19 399	49.91 396	47.25 394	43.00 389	49.19 399	40.14 396	38.38 396	49.01 398	51.31 398	43.98 389	42.43 399	43.31 395	38.64 395	49.42 397	42.83 400	28.65 393	20.44 391	23.41 392	19.88 384

JetRed	7.85 372	5.29 383	6.07 386	3.75 362	5.00 381	6.95 382	10.20 384	4.64 383	3.42 374	2.92 383	2.39 346	6.71 360	2.25 336	7.15 386	10.26 382	7.34 384	8.59 378	7.11 385	4.82 331	4.08 382	10.76 388	9.27 383	7.85 388	3.34 385	10.96 385	24.25 392	11.90 386	24.57 387

LE_ROB	17.44 384	1.82 346	6.12 387	9.40 374	53.85 400	8.01 383	46.26 395	11.27 391	28.12 392	1.80 374	7.03 381	38.62 390	49.53 393	0.34 242	1.76 337	0.55 215	0.78 289	0.59 277	36.68 386	6.72 385	2.92 347	0.85 261	29.06 395	12.10 393	26.35 390	25.49 393	27.84 394	37.03 395

MEDIAN_ROB	44.95 398	47.36 399	44.12 397	48.52 396	49.78 399	48.21 396	49.25 398	49.72 400	46.35 399	52.53 400	53.59 397	50.59 395	45.49 391	49.36 400	43.27 398	41.36 398	51.85 399	54.40 399	47.03 391	45.93 400	45.78 396	40.06 396	52.67 399	45.67 402	31.00 394	26.54 394	25.33 393	27.95 390

DGTPSM_ROB	12.12 381	5.96 385	17.45 391	4.20 365	7.86 385	5.15 375	8.18 379	4.56 381	11.64 387	4.52 389	8.72 384	5.01 353	17.08 378	12.98 389	14.91 388	14.58 389	6.85 374	15.76 388	12.78 367	12.05 389	9.07 382	21.74 390	5.67 381	11.54 391	11.84 386	31.02 395	12.98 387	33.06 392

DPSMNet_ROB	12.40 382	5.97 386	17.46 392	4.21 366	7.87 386	5.15 375	8.18 379	4.56 381	11.65 388	4.54 390	8.87 385	5.17 354	22.69 379	13.00 390	14.98 389	14.62 390	6.90 375	15.82 389	14.07 371	12.05 389	9.09 383	21.75 391	5.68 382	11.54 391	11.87 387	31.03 396	12.99 388	33.06 392

DPSM_ROB	18.32 386	16.26 388	21.94 393	9.42 375	8.75 387	13.61 384	9.11 382	10.90 389	15.09 389	8.45 391	8.95 386	10.12 375	13.19 375	16.42 391	19.79 391	19.11 391	18.35 389	20.45 391	13.82 369	14.88 391	26.56 392	27.45 392	6.49 385	14.39 394	31.57 395	38.83 397	36.85 396	43.86 397

DPSM	18.32 386	16.26 388	21.94 393	9.42 375	8.75 387	13.61 384	9.11 382	10.90 389	15.09 389	8.45 391	8.95 386	10.12 375	13.19 375	16.42 391	19.79 391	19.11 391	18.35 389	20.45 391	13.82 369	14.88 391	26.56 392	27.45 392	6.49 385	14.39 394	31.57 395	38.83 397	36.85 396	43.86 397

CasAABBNet	36.73 393	32.73 395	44.18 398	18.81 386	17.45 393	27.29 388	18.12 388	21.69 395	30.40 394	17.52 393	18.08 390	20.27 384	26.53 384	32.96 394	38.28 395	37.42 394	36.82 394	41.12 396	27.47 380	29.86 395	53.56 399	55.70 398	12.93 391	28.91 397	63.44 399	78.07 399	73.93 400	88.05 400

fast-reg	43.29 397	32.71 394	44.22 399	18.25 385	17.13 392	27.54 389	18.28 389	21.56 394	30.10 393	17.75 395	25.35 392	20.57 386	27.48 386	32.87 393	35.47 393	36.04 393	36.53 393	40.33 394	202.92 399	29.77 394	52.97 397	55.53 397	13.28 393	29.25 398	63.58 400	78.09 400	73.47 399	87.68 399

FlowAnything	36.80 394	32.68 393	44.29 400	18.93 387	17.69 394	27.11 387	18.38 390	21.83 397	30.48 395	17.53 394	18.21 391	20.29 385	26.54 385	33.31 395	37.97 394	37.86 395	36.82 394	40.93 395	27.35 379	30.03 396	53.34 398	55.72 399	12.99 392	29.50 399	63.36 398	78.25 401	73.99 401	88.17 401

ASD4																								8.34 390

Low-res two-view benchmark