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

vfmstereo	0.11 4	0.08 5	0.08 8	0.09 20	0.05 4	0.05 3	0.03 3	0.11 20	0.09 15	0.12 42	0.06 8	0.15 26	0.05 3	0.03 3	0.21 58	0.19 22	0.20 42	0.13 10	0.15 7	0.09 3	0.18 39	0.11 7	0.11 93	0.06 3	0.13 4	0.11 3	0.14 5	0.09 3

MM-Stereo_test3	0.13 16	0.13 34	0.08 8	0.10 27	0.07 15	0.07 9	0.05 10	0.19 89	0.14 68	0.15 68	0.06 8	0.13 17	0.06 4	0.07 42	0.15 4	0.15 3	0.23 69	0.15 14	0.21 55	0.12 26	0.18 39	0.18 49	0.08 41	0.08 21	0.15 12	0.11 3	0.28 73	0.15 27

MLG-Stereo_test1	0.12 9	0.08 5	0.07 4	0.07 8	0.07 15	0.07 9	0.06 32	0.11 20	0.09 15	0.16 79	0.09 29	0.17 38	0.06 4	0.05 9	0.16 7	0.18 15	0.22 58	0.19 58	0.22 64	0.12 26	0.23 65	0.11 7	0.06 9	0.06 3	0.15 12	0.12 5	0.21 20	0.14 22

MLG-Stereo	0.12 9	0.10 11	0.08 8	0.06 3	0.08 30	0.06 5	0.04 4	0.11 20	0.09 15	0.15 68	0.07 14	0.16 30	0.06 4	0.05 9	0.17 15	0.18 15	0.22 58	0.19 58	0.19 37	0.12 26	0.21 59	0.12 12	0.06 9	0.06 3	0.15 12	0.12 5	0.20 17	0.14 22

Pointernet	0.11 4	0.09 7	0.06 3	0.07 8	0.06 7	0.09 21	0.08 73	0.13 47	0.06 4	0.11 29	0.09 29	0.10 4	0.07 16	0.06 29	0.16 7	0.16 5	0.19 35	0.11 3	0.18 27	0.09 3	0.17 29	0.11 7	0.08 41	0.07 13	0.14 9	0.12 5	0.24 44	0.12 9

vfm_20000	0.13 16	0.10 11	0.11 57	0.08 12	0.06 7	0.08 14	0.06 32	0.09 8	0.10 27	0.13 50	0.10 40	0.21 62	0.07 16	0.05 9	0.23 73	0.22 52	0.22 58	0.15 14	0.17 16	0.10 6	0.19 46	0.10 5	0.13 114	0.06 3	0.15 12	0.13 8	0.18 12	0.13 17

onlyftn100k	0.12 9	0.10 11	0.07 4	0.06 3	0.07 15	0.08 14	0.05 10	0.10 13	0.10 27	0.20 98	0.08 26	0.16 30	0.06 4	0.07 42	0.19 35	0.19 22	0.21 50	0.18 46	0.13 3	0.11 9	0.18 39	0.13 13	0.10 77	0.06 3	0.13 4	0.13 8	0.16 7	0.12 9

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 29	0.09 20	0.06 7	0.05 3	0.05 10	0.09 8	0.09 15	0.08 9	0.14 65	0.12 9	0.07 16	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 7	0.11 9	0.15 16	0.09 3	0.07 29	0.07 13	0.13 4	0.13 8	0.17 8	0.12 9

MM-Stereo_test1	0.13 16	0.13 34	0.08 8	0.11 38	0.06 7	0.08 14	0.05 10	0.15 64	0.11 38	0.16 79	0.07 14	0.15 26	0.06 4	0.07 42	0.17 15	0.18 15	0.23 69	0.17 34	0.22 64	0.14 51	0.20 55	0.14 16	0.08 41	0.08 21	0.16 17	0.13 8	0.25 49	0.15 27

ProNet	0.14 33	0.13 34	0.14 94	0.11 38	0.07 15	0.14 84	0.12 123	0.13 47	0.06 4	0.08 9	0.24 134	0.09 3	0.06 4	0.07 42	0.22 65	0.21 42	0.22 58	0.18 46	0.19 37	0.14 51	0.20 55	0.11 7	0.12 106	0.11 79	0.16 17	0.13 8	0.17 8	0.12 9

123456	0.14 33	0.10 11	0.10 42	0.10 27	0.08 30	0.08 14	0.05 10	0.11 20	0.10 27	0.13 50	0.13 59	0.20 59	0.07 16	0.06 29	0.23 73	0.24 71	0.26 84	0.18 46	0.19 37	0.11 9	0.23 65	0.14 16	0.15 129	0.09 42	0.18 38	0.14 13	0.19 14	0.17 51

test12345	0.15 40	0.15 57	0.13 80	0.10 27	0.07 15	0.07 9	0.04 4	0.11 20	0.09 15	0.16 79	0.09 29	0.30 91	0.07 16	0.07 42	0.29 109	0.26 88	0.28 92	0.21 76	0.21 55	0.11 9	0.25 80	0.14 16	0.14 126	0.07 13	0.18 38	0.14 13	0.22 24	0.15 27

qqai	0.11 4	0.09 7	0.10 42	0.08 12	0.07 15	0.06 5	0.06 32	0.09 8	0.09 15	0.09 14	0.16 77	0.12 9	0.07 16	0.04 5	0.17 15	0.18 15	0.15 8	0.12 7	0.17 16	0.12 26	0.16 22	0.10 5	0.08 41	0.07 13	0.14 9	0.14 13	0.17 8	0.13 17

quiztm	0.11 4	0.12 26	0.10 42	0.07 8	0.06 7	0.06 5	0.05 10	0.11 20	0.11 38	0.07 3	0.09 29	0.13 17	0.07 16	0.05 9	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 6	0.10 6	0.21 59	0.09 3	0.07 29	0.07 13	0.13 4	0.14 13	0.27 64	0.12 9

111111	0.13 16	0.16 68	0.08 8	0.12 58	0.10 67	0.07 9	0.06 32	0.12 38	0.12 53	0.07 3	0.10 40	0.15 26	0.09 53	0.05 9	0.19 35	0.21 42	0.22 58	0.18 46	0.19 37	0.13 41	0.23 65	0.18 49	0.10 77	0.08 21	0.16 17	0.14 13	0.19 14	0.11 4

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 9	0.04 4	0.13 47	0.12 53	0.11 29	0.14 65	0.16 30	0.07 16	0.06 29	0.15 4	0.17 7	0.15 8	0.13 10	0.16 11	0.11 9	0.17 29	0.13 13	0.06 9	0.08 21	0.11 3	0.14 13	0.10 3	0.11 4

AIO-test1	0.13 16	0.09 7	0.08 8	0.06 3	0.07 15	0.11 47	0.04 4	0.17 82	0.13 60	0.15 68	0.16 77	0.19 54	0.08 36	0.09 75	0.18 27	0.22 52	0.19 35	0.16 24	0.15 7	0.14 51	0.17 29	0.14 16	0.08 41	0.07 13	0.14 9	0.14 13	0.13 4	0.12 9

AROF3	1.04 360	2.53 422	0.29 207	3.35 425	0.90 383	3.30 418	1.15 393	1.05 388	0.15 80	1.86 442	0.28 155	2.20 384	0.13 93	1.30 418	0.30 116	0.22 52	1.67 413	0.24 97	3.45 392	0.48 295	0.72 292	0.26 110	1.52 420	0.08 21	0.19 48	0.15 20	0.20 17	0.14 22

LACA2	0.12 9	0.12 26	0.08 8	0.10 27	0.08 30	0.12 66	0.07 52	0.09 8	0.09 15	0.14 56	0.05 5	0.27 81	0.08 36	0.05 9	0.16 7	0.18 15	0.15 8	0.16 24	0.18 27	0.11 9	0.13 4	0.16 29	0.06 9	0.06 3	0.16 17	0.15 20	0.17 8	0.13 17

NLCSM	0.13 16	0.11 16	0.07 4	0.10 27	0.07 15	0.12 66	0.07 52	0.17 82	0.17 98	0.09 14	0.27 149	0.13 17	0.27 203	0.07 42	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 16	0.07 29	0.09 42	0.13 4	0.15 20	0.18 12	0.11 4

CoSv	0.13 16	0.17 81	0.08 8	0.08 12	0.07 15	0.17 103	0.07 52	0.15 64	0.10 27	0.13 50	0.06 8	0.10 4	0.07 16	0.04 5	0.17 15	0.20 31	0.21 50	0.12 7	0.22 64	0.12 26	0.20 55	0.11 7	0.06 9	0.07 13	0.22 83	0.15 20	0.19 14	0.11 4

L4000	0.20 95	0.34 140	0.09 29	0.57 305	0.12 87	0.20 122	0.07 52	0.17 82	0.17 98	0.14 56	0.17 85	0.29 87	0.11 70	0.10 87	0.21 58	0.23 58	0.27 86	0.16 24	0.37 115	0.14 51	0.25 80	0.23 97	0.07 29	0.08 21	0.22 83	0.16 24	0.28 73	0.17 51

WQFJA1	0.15 40	0.14 47	0.08 8	0.11 38	0.09 50	0.12 66	0.08 73	0.15 64	0.16 90	0.10 20	0.36 198	0.11 6	0.28 210	0.07 42	0.18 27	0.17 7	0.17 26	0.15 14	0.19 37	0.12 26	0.14 5	0.15 21	0.11 93	0.11 79	0.16 17	0.16 24	0.23 29	0.16 37

WQFJX1	0.14 33	0.15 57	0.08 8	0.10 27	0.08 30	0.09 21	0.05 10	0.16 75	0.19 111	0.10 20	0.28 155	0.12 9	0.30 228	0.08 61	0.16 7	0.17 7	0.16 19	0.12 7	0.15 7	0.12 26	0.14 5	0.17 37	0.11 93	0.09 42	0.17 27	0.16 24	0.22 24	0.12 9

NLMM	0.15 40	0.14 47	0.08 8	0.11 38	0.09 50	0.12 66	0.08 73	0.15 64	0.16 90	0.10 20	0.36 198	0.11 6	0.28 210	0.07 42	0.18 27	0.17 7	0.17 26	0.15 14	0.19 37	0.12 26	0.14 5	0.15 21	0.11 93	0.11 79	0.16 17	0.16 24	0.23 29	0.16 37

GSStereo	0.16 61	0.18 85	0.13 80	0.13 68	0.13 91	0.12 66	0.09 92	0.12 38	0.10 27	0.16 79	0.11 46	0.22 66	0.08 36	0.05 9	0.22 65	0.25 79	0.28 92	0.20 64	0.25 83	0.16 75	0.32 100	0.19 59	0.08 41	0.10 60	0.18 38	0.16 24	0.25 49	0.16 37

GS-Stereo																							0.08 41	0.10 60	0.18 38	0.16 24	0.25 49	0.16 37

MLG-Stereo_test2	0.16 61	0.12 26	0.10 42	0.10 27	0.08 30	0.09 21	0.05 10	0.18 88	0.11 38	0.20 98	0.07 14	0.23 67	0.08 36	0.08 61	0.19 35	0.23 58	0.30 97	0.25 103	0.31 98	0.18 89	0.28 92	0.17 37	0.09 64	0.08 21	0.20 65	0.16 24	0.29 81	0.21 76

MM-Stereo_test2	0.15 40	0.19 88	0.11 57	0.16 101	0.11 78	0.08 14	0.05 10	0.14 57	0.11 38	0.20 98	0.08 26	0.12 9	0.08 36	0.09 75	0.20 45	0.22 52	0.25 80	0.20 64	0.20 49	0.18 89	0.25 80	0.21 79	0.10 77	0.10 60	0.16 17	0.16 24	0.21 20	0.16 37

GREAT-IGEV	0.15 40	0.15 57	0.11 57	0.08 12	0.06 7	0.08 14	0.05 10	0.16 75	0.10 27	0.12 42	0.13 59	0.25 73	0.09 53	0.08 61	0.22 65	0.25 79	0.24 78	0.16 24	0.23 72	0.13 41	0.18 39	0.16 29	0.09 64	0.10 60	0.15 12	0.16 24	0.31 94	0.13 17
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 40	0.17 81	0.12 69	0.17 113	0.10 67	0.12 66	0.06 32	0.11 20	0.08 9	0.10 20	0.14 65	0.12 9	0.09 53	0.08 61	0.20 45	0.21 42	0.20 42	0.20 64	0.21 55	0.17 83	0.23 65	0.20 70	0.07 29	0.11 79	0.17 27	0.16 24	0.23 29	0.12 9

RSM	0.15 40	0.16 68	0.12 69	0.14 79	0.09 50	0.14 84	0.06 32	0.10 13	0.08 9	0.09 14	0.15 70	0.14 22	0.10 64	0.07 42	0.22 65	0.25 79	0.21 50	0.20 64	0.18 27	0.17 83	0.25 80	0.18 49	0.08 41	0.10 60	0.16 17	0.16 24	0.27 64	0.15 27

MoCha-V2	0.14 33	0.15 57	0.11 57	0.12 58	0.09 50	0.11 47	0.09 92	0.13 47	0.08 9	0.13 50	0.18 91	0.17 38	0.07 16	0.07 42	0.17 15	0.23 58	0.20 42	0.20 64	0.25 83	0.14 51	0.29 96	0.17 37	0.08 41	0.08 21	0.17 27	0.16 24	0.15 6	0.11 4

AROF2	0.98 356	2.42 420	0.33 224	3.50 427	0.78 376	3.27 416	0.87 376	1.05 388	0.16 90	1.70 438	0.33 183	2.09 383	0.14 99	1.17 413	0.35 138	0.23 58	0.97 383	0.24 97	3.30 389	0.26 151	0.67 274	0.31 128	1.46 418	0.09 42	0.22 83	0.17 36	0.30 89	0.15 27

valid	0.76 319	0.67 341	0.16 105	1.27 383	0.16 115	0.92 363	0.12 123	2.88 445	0.15 80	3.56 453	0.22 118	2.75 394	0.18 125	0.12 102	0.23 73	0.28 99	1.13 393	0.18 46	3.21 388	0.15 63	0.76 301	0.16 29	0.17 155	0.13 100	0.23 92	0.17 36	0.34 106	0.15 27

F7	0.13 16	0.12 26	0.09 29	0.11 38	0.08 30	0.10 34	0.06 32	0.08 3	0.09 15	0.12 42	0.07 14	0.30 91	0.06 4	0.05 9	0.20 45	0.19 22	0.16 19	0.17 34	0.18 27	0.12 26	0.15 16	0.17 37	0.06 9	0.08 21	0.18 38	0.17 36	0.26 59	0.16 37

BridgeDepth	0.13 16	0.13 34	0.09 29	0.11 38	0.08 30	0.11 47	0.06 32	0.11 20	0.10 27	0.11 29	0.06 8	0.31 94	0.07 16	0.06 29	0.17 15	0.17 7	0.15 8	0.15 14	0.17 16	0.11 9	0.16 22	0.17 37	0.05 3	0.08 21	0.18 38	0.17 36	0.22 24	0.15 27
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
tt8	0.12 9	0.11 16	0.09 29	0.14 79	0.06 7	0.10 34	0.05 10	0.11 20	0.10 27	0.07 3	0.07 14	0.14 22	0.07 16	0.05 9	0.18 27	0.19 22	0.15 8	0.17 34	0.18 27	0.11 9	0.15 16	0.20 70	0.06 9	0.09 42	0.16 17	0.18 40	0.26 59	0.16 37

TYNG	0.12 9	0.11 16	0.08 8	0.14 79	0.06 7	0.09 21	0.05 10	0.12 38	0.09 15	0.07 3	0.07 14	0.13 17	0.06 4	0.05 9	0.16 7	0.20 31	0.14 5	0.17 34	0.16 11	0.11 9	0.14 5	0.19 59	0.05 3	0.08 21	0.16 17	0.18 40	0.25 49	0.16 37

GFORCE	0.13 16	0.12 26	0.08 8	0.11 38	0.08 30	0.10 34	0.05 10	0.08 3	0.08 9	0.08 9	0.05 5	0.36 116	0.06 4	0.05 9	0.19 35	0.19 22	0.15 8	0.16 24	0.17 16	0.11 9	0.14 5	0.17 37	0.06 9	0.06 3	0.17 27	0.18 40	0.23 29	0.16 37

FORCE_4.7	0.17 71	0.14 47	0.13 80	0.12 58	0.10 67	0.11 47	0.07 52	0.10 13	0.12 53	0.14 56	0.16 77	0.58 220	0.07 16	0.08 61	0.21 58	0.21 42	0.24 78	0.21 76	0.21 55	0.13 41	0.24 75	0.19 59	0.08 41	0.09 42	0.20 65	0.18 40	0.29 81	0.21 76

F8.5	0.13 16	0.11 16	0.08 8	0.10 27	0.08 30	0.09 21	0.05 10	0.08 3	0.08 9	0.09 14	0.06 8	0.37 122	0.06 4	0.05 9	0.19 35	0.19 22	0.15 8	0.16 24	0.17 16	0.10 6	0.15 16	0.16 29	0.06 9	0.06 3	0.17 27	0.18 40	0.23 29	0.16 37

FORCE_9	0.13 16	0.12 26	0.08 8	0.11 38	0.08 30	0.10 34	0.05 10	0.08 3	0.08 9	0.08 9	0.05 5	0.36 116	0.06 4	0.05 9	0.19 35	0.19 22	0.15 8	0.16 24	0.17 16	0.11 9	0.14 5	0.17 37	0.06 9	0.06 3	0.17 27	0.18 40	0.23 29	0.16 37

FORCE_8	0.13 16	0.12 26	0.08 8	0.11 38	0.08 30	0.10 34	0.05 10	0.08 3	0.10 27	0.09 14	0.06 8	0.35 106	0.07 16	0.05 9	0.19 35	0.18 15	0.16 19	0.16 24	0.17 16	0.11 9	0.15 16	0.16 29	0.06 9	0.07 13	0.17 27	0.18 40	0.23 29	0.16 37

FORCE_6	0.14 33	0.14 47	0.09 29	0.13 68	0.08 30	0.11 47	0.06 32	0.11 20	0.15 80	0.08 9	0.07 14	0.34 103	0.12 82	0.05 9	0.20 45	0.20 31	0.18 31	0.17 34	0.20 49	0.12 26	0.16 22	0.17 37	0.05 3	0.08 21	0.19 48	0.18 40	0.28 73	0.17 51

SCION-MonSter(vits)	0.18 81	0.34 140	0.19 129	0.30 191	0.27 207	0.27 170	0.16 167	0.11 20	0.11 38	0.14 56	0.13 59	0.17 38	0.11 70	0.07 42	0.20 45	0.23 58	0.23 69	0.17 34	0.21 55	0.15 63	0.19 46	0.18 49	0.08 41	0.08 21	0.22 83	0.18 40	0.23 29	0.24 92

NLMM1	0.17 71	0.14 47	0.09 29	0.08 12	0.09 50	0.10 34	0.07 52	0.15 64	0.20 120	0.12 42	0.34 188	0.21 62	0.51 332	0.07 42	0.17 15	0.18 15	0.16 19	0.15 14	0.22 64	0.14 51	0.14 5	0.19 59	0.10 77	0.11 79	0.19 48	0.18 40	0.24 44	0.13 17

MonStereo	0.15 40	0.14 47	0.13 80	0.12 58	0.12 87	0.10 34	0.08 73	0.11 20	0.11 38	0.14 56	0.13 59	0.17 38	0.11 70	0.07 42	0.20 45	0.23 58	0.23 69	0.17 34	0.21 55	0.15 63	0.19 46	0.18 49	0.08 41	0.08 21	0.22 83	0.18 40	0.23 29	0.24 92

LG-Stereo	0.15 40	0.11 16	0.08 8	0.09 20	0.11 78	0.11 47	0.05 10	0.15 64	0.11 38	0.19 96	0.12 52	0.26 76	0.09 53	0.06 29	0.19 35	0.20 31	0.23 69	0.16 24	0.18 27	0.14 51	0.23 65	0.20 70	0.05 3	0.08 21	0.17 27	0.18 40	0.24 44	0.15 27

IGEV-Stereo++	0.16 61	0.24 106	0.09 29	0.13 68	0.13 91	0.10 34	0.05 10	0.15 64	0.13 60	0.12 42	0.16 77	0.16 30	0.11 70	0.07 42	0.21 58	0.22 52	0.22 58	0.18 46	0.21 55	0.16 75	0.22 62	0.27 115	0.09 64	0.08 21	0.17 27	0.18 40	0.25 49	0.18 59

Occ-G	0.18 81	0.26 111	0.15 99	0.17 113	0.14 100	0.15 92	0.07 52	0.12 38	0.11 38	0.11 29	0.22 118	0.20 59	0.09 53	0.10 87	0.28 105	0.28 99	0.25 80	0.22 84	0.29 96	0.19 98	0.26 84	0.19 59	0.10 77	0.15 110	0.19 48	0.18 40	0.29 81	0.17 51

RSM++	0.17 71	0.18 85	0.13 80	0.17 113	0.10 67	0.14 84	0.07 52	0.13 47	0.13 60	0.12 42	0.14 65	0.17 38	0.11 70	0.08 61	0.25 87	0.27 95	0.25 80	0.21 76	0.23 72	0.18 89	0.26 84	0.21 79	0.08 41	0.10 60	0.20 65	0.18 40	0.29 81	0.18 59

WiStereo	0.15 40	0.14 47	0.13 80	0.11 38	0.08 30	0.17 103	0.06 32	0.10 13	0.13 60	0.10 20	0.07 14	0.12 9	0.08 36	0.08 61	0.18 27	0.23 58	0.19 35	0.18 46	0.18 27	0.14 51	0.17 29	0.20 70	0.09 64	0.10 60	0.20 65	0.19 55	0.26 59	0.23 86

tt6	0.15 40	0.14 47	0.13 80	0.11 38	0.08 30	0.17 103	0.06 32	0.10 13	0.13 60	0.10 20	0.07 14	0.12 9	0.08 36	0.08 61	0.18 27	0.23 58	0.19 35	0.18 46	0.18 27	0.14 51	0.17 29	0.20 70	0.09 64	0.10 60	0.20 65	0.19 55	0.26 59	0.23 86

tt7	0.13 16	0.12 26	0.10 42	0.16 101	0.08 30	0.11 47	0.06 32	0.13 47	0.12 53	0.07 3	0.11 46	0.17 38	0.07 16	0.06 29	0.17 15	0.20 31	0.15 8	0.17 34	0.17 16	0.12 26	0.17 29	0.15 21	0.06 9	0.10 60	0.17 27	0.19 55	0.27 64	0.18 59

tt9	0.12 9	0.11 16	0.09 29	0.16 101	0.07 15	0.09 21	0.05 10	0.12 38	0.09 15	0.07 3	0.07 14	0.15 26	0.07 16	0.05 9	0.16 7	0.20 31	0.14 5	0.17 34	0.17 16	0.11 9	0.14 5	0.18 49	0.05 3	0.09 42	0.17 27	0.19 55	0.25 49	0.17 51

F5.5	0.15 40	0.13 34	0.10 42	0.11 38	0.09 50	0.12 66	0.06 32	0.10 13	0.15 80	0.11 29	0.09 29	0.39 128	0.10 64	0.07 42	0.21 58	0.20 31	0.18 31	0.18 46	0.23 72	0.13 41	0.17 29	0.18 49	0.09 64	0.08 21	0.18 38	0.19 55	0.23 29	0.20 68

over-8	0.13 16	0.11 16	0.09 29	0.13 68	0.07 15	0.11 47	0.06 32	0.11 20	0.11 38	0.10 20	0.09 29	0.21 62	0.08 36	0.05 9	0.17 15	0.19 22	0.16 19	0.15 14	0.16 11	0.11 9	0.14 5	0.15 21	0.06 9	0.08 21	0.20 65	0.19 55	0.22 24	0.20 68

over-9	0.13 16	0.11 16	0.08 8	0.14 79	0.07 15	0.11 47	0.06 32	0.11 20	0.11 38	0.10 20	0.09 29	0.24 70	0.07 16	0.06 29	0.16 7	0.19 22	0.15 8	0.15 14	0.16 11	0.11 9	0.14 5	0.15 21	0.06 9	0.08 21	0.19 48	0.19 55	0.23 29	0.20 68

PointNet	0.15 40	0.13 34	0.11 57	0.10 27	0.07 15	0.13 78	0.07 52	0.23 97	0.14 68	0.17 89	0.15 70	0.14 22	0.13 93	0.06 29	0.18 27	0.17 7	0.16 19	0.13 10	0.13 3	0.12 26	0.23 65	0.16 29	0.08 41	0.09 42	0.21 79	0.19 55	0.36 115	0.18 59

WQFJX	0.15 40	0.13 34	0.09 29	0.11 38	0.09 50	0.13 78	0.09 92	0.13 47	0.15 80	0.11 29	0.33 183	0.11 6	0.36 285	0.06 29	0.17 15	0.17 7	0.15 8	0.14 13	0.18 27	0.13 41	0.14 5	0.15 21	0.10 77	0.11 79	0.18 38	0.19 55	0.21 20	0.16 37

NLSM1	0.17 71	0.13 34	0.10 42	0.11 38	0.11 78	0.14 84	0.08 73	0.20 93	0.19 111	0.11 29	0.38 214	0.18 47	0.42 305	0.09 75	0.17 15	0.21 42	0.16 19	0.15 14	0.20 49	0.13 41	0.16 22	0.22 92	0.10 77	0.11 79	0.18 38	0.19 55	0.27 64	0.14 22

L500	0.20 95	0.34 140	0.11 57	0.15 89	0.11 78	0.21 126	0.10 110	0.19 89	0.16 90	0.13 50	0.22 118	0.25 73	0.12 82	0.09 75	0.23 73	0.27 95	0.33 103	0.22 84	0.37 115	0.16 75	0.27 87	0.24 102	0.11 93	0.10 60	0.23 92	0.20 65	0.28 73	0.23 86

F4.4	0.17 71	0.14 47	0.11 57	0.11 38	0.09 50	0.13 78	0.07 52	0.17 82	0.12 53	0.09 14	0.12 52	0.34 103	0.08 36	0.10 87	0.23 73	0.23 58	0.20 42	0.20 64	0.22 64	0.17 83	0.19 46	0.18 49	0.08 41	0.10 60	0.19 48	0.20 65	0.31 94	0.29 114

FORCE_4	0.17 71	0.13 34	0.11 57	0.13 68	0.09 50	0.10 34	0.07 52	0.14 57	0.13 60	0.16 79	0.17 85	0.32 96	0.09 53	0.07 42	0.23 73	0.23 58	0.20 42	0.21 76	0.23 72	0.14 51	0.20 55	0.21 79	0.09 64	0.10 60	0.21 79	0.20 65	0.35 110	0.25 98

FORCE_5	0.15 40	0.14 47	0.12 69	0.12 58	0.08 30	0.11 47	0.06 32	0.10 13	0.11 38	0.12 42	0.11 46	0.48 165	0.08 36	0.07 42	0.20 45	0.20 31	0.18 31	0.18 46	0.21 55	0.13 41	0.16 22	0.17 37	0.07 29	0.09 42	0.19 48	0.20 65	0.26 59	0.20 68

over-6	0.16 61	0.15 57	0.10 42	0.17 113	0.08 30	0.10 34	0.07 52	0.13 47	0.20 120	0.11 29	0.15 70	0.41 138	0.09 53	0.07 42	0.18 27	0.21 42	0.17 26	0.17 34	0.19 37	0.12 26	0.16 22	0.18 49	0.08 41	0.09 42	0.20 65	0.20 65	0.25 49	0.22 82

LACA1	0.15 40	0.16 68	0.12 69	0.11 38	0.10 67	0.12 66	0.06 32	0.13 47	0.14 68	0.14 56	0.10 40	0.19 54	0.13 93	0.10 87	0.19 35	0.21 42	0.19 35	0.23 89	0.19 37	0.13 41	0.17 29	0.19 59	0.07 29	0.09 42	0.20 65	0.20 65	0.24 44	0.21 76

AdaDepth	0.18 81	0.19 88	0.10 42	0.12 58	0.14 100	0.12 66	0.09 92	0.16 75	0.14 68	0.14 56	0.17 85	0.19 54	0.10 64	0.08 61	0.26 96	0.29 106	0.28 92	0.23 89	0.25 83	0.16 75	0.24 75	0.20 70	0.09 64	0.11 79	0.19 48	0.20 65	0.32 96	0.25 98

IGEV-Stereo+	0.27 116	0.25 109	0.14 94	0.22 141	0.14 100	0.13 78	0.07 52	0.36 117	0.20 120	0.55 232	0.23 126	0.38 125	0.14 99	0.16 128	0.26 96	0.35 131	0.40 133	0.35 169	0.48 150	0.24 132	0.44 144	0.51 233	0.12 106	0.13 100	0.28 112	0.20 65	0.34 106	0.23 86

anonymousdsp	0.25 106	0.23 104	0.19 129	0.16 101	0.14 100	0.18 112	0.10 110	0.37 120	0.19 111	0.32 119	0.22 118	0.32 96	0.12 82	0.14 116	0.29 109	0.32 124	0.32 99	0.28 115	0.39 119	0.22 116	0.46 156	0.31 128	0.12 106	0.15 110	0.26 101	0.20 65	0.52 178	0.20 68

CroCo-Stereo	0.13 16	0.09 7	0.08 8	0.07 8	0.04 3	0.06 5	0.04 4	0.14 57	0.05 3	0.10 20	0.03 3	0.13 17	0.06 4	0.04 5	0.24 81	0.26 88	0.20 42	0.18 46	0.20 49	0.11 9	0.24 75	0.15 21	0.05 3	0.06 3	0.22 83	0.20 65	0.23 29	0.15 27
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	0.27 116	0.26 111	0.17 114	0.21 138	0.13 91	0.19 117	0.13 134	0.41 125	0.18 105	0.44 143	0.19 97	0.42 141	0.14 99	0.09 75	0.86 314	0.29 106	0.41 137	0.20 64	0.55 182	0.23 124	0.47 163	0.21 79	0.12 106	0.15 110	0.28 112	0.20 65	0.21 20	0.17 51

TDLM	0.24 102	0.29 121	0.22 169	0.22 141	0.27 207	0.23 149	0.18 182	0.26 102	0.19 111	0.18 94	0.38 214	0.29 87	0.21 150	0.15 120	0.24 81	0.28 99	0.32 99	0.28 115	0.25 83	0.21 111	0.28 92	0.19 59	0.16 137	0.21 154	0.24 97	0.20 65	0.28 73	0.25 98

L400	0.20 95	0.36 157	0.12 69	0.13 68	0.11 78	0.21 126	0.09 92	0.23 97	0.15 80	0.16 79	0.20 106	0.32 96	0.12 82	0.10 87	0.24 81	0.27 95	0.32 99	0.21 76	0.36 113	0.16 75	0.29 96	0.19 59	0.11 93	0.11 79	0.23 92	0.21 77	0.30 89	0.22 82

FORCE_4.6	0.16 61	0.16 68	0.10 42	0.10 27	0.08 30	0.11 47	0.06 32	0.09 8	0.10 27	0.15 68	0.08 26	0.46 157	0.12 82	0.08 61	0.20 45	0.21 42	0.22 58	0.20 64	0.17 16	0.14 51	0.18 39	0.19 59	0.07 29	0.09 42	0.19 48	0.21 77	0.29 81	0.20 68

FORCE_4.5	0.15 40	0.13 34	0.10 42	0.09 20	0.09 50	0.12 66	0.07 52	0.14 57	0.11 38	0.14 56	0.12 52	0.28 84	0.08 36	0.08 61	0.19 35	0.21 42	0.19 35	0.19 58	0.21 55	0.15 63	0.18 39	0.20 70	0.08 41	0.09 42	0.20 65	0.21 77	0.27 64	0.22 82

over v1	0.14 33	0.11 16	0.09 29	0.15 89	0.08 30	0.11 47	0.07 52	0.12 38	0.10 27	0.11 29	0.10 40	0.28 84	0.08 36	0.06 29	0.17 15	0.20 31	0.17 26	0.16 24	0.16 11	0.12 26	0.15 16	0.15 21	0.06 9	0.09 42	0.19 48	0.21 77	0.23 29	0.18 59

MCSU-Stereo	0.17 71	0.16 68	0.13 80	0.11 38	0.11 78	0.09 21	0.09 92	0.11 20	0.21 130	0.11 29	0.12 52	0.39 128	0.09 53	0.08 61	0.28 105	0.23 58	0.27 86	0.17 34	0.20 49	0.15 63	0.18 39	0.17 37	0.09 64	0.09 42	0.22 83	0.21 77	0.35 110	0.24 92

GEAStereo	0.18 81	0.22 98	0.15 99	0.19 124	0.14 100	0.14 84	0.09 92	0.16 75	0.13 60	0.15 68	0.11 46	0.23 67	0.08 36	0.09 75	0.25 87	0.25 79	0.27 86	0.21 76	0.23 72	0.17 83	0.34 107	0.22 92	0.10 77	0.12 96	0.19 48	0.21 77	0.30 89	0.19 66

gasm-f	0.18 81	0.22 98	0.15 99	0.19 124	0.14 100	0.14 84	0.09 92	0.16 75	0.13 60	0.15 68	0.11 46	0.23 67	0.08 36	0.09 75	0.25 87	0.25 79	0.27 86	0.21 76	0.23 72	0.17 83	0.34 107	0.22 92	0.10 77	0.12 96	0.19 48	0.21 77	0.30 89	0.19 66

LG-Stereo_L1	0.27 116	0.30 128	0.17 114	0.13 68	0.13 91	0.15 92	0.08 73	0.42 130	0.21 130	0.49 174	0.20 106	0.39 128	0.15 109	0.15 120	0.30 116	0.38 149	0.39 129	0.29 125	0.40 123	0.18 89	0.47 163	0.35 142	0.08 41	0.14 105	0.30 124	0.21 77	0.37 120	0.36 145

MLG-Stereo_test3	0.23 101	0.17 81	0.13 80	0.14 79	0.17 121	0.16 96	0.09 92	0.21 94	0.12 53	0.21 103	0.18 91	0.35 106	0.11 70	0.15 120	0.29 109	0.26 88	0.33 103	0.28 115	0.63 210	0.18 89	0.40 121	0.41 169	0.11 93	0.15 110	0.21 79	0.21 77	0.33 101	0.27 106

tt5	0.15 40	0.15 57	0.12 69	0.12 58	0.09 50	0.12 66	0.08 73	0.14 57	0.14 68	0.11 29	0.09 29	0.14 22	0.08 36	0.10 87	0.20 45	0.22 52	0.22 58	0.20 64	0.18 27	0.14 51	0.17 29	0.23 97	0.08 41	0.11 79	0.21 79	0.22 86	0.28 73	0.20 68

CR-Stereo	0.16 61	0.15 57	0.11 57	0.12 58	0.10 67	0.11 47	0.08 73	0.17 82	0.14 68	0.13 50	0.12 52	0.18 47	0.11 70	0.11 96	0.20 45	0.21 42	0.18 31	0.22 84	0.19 37	0.15 63	0.19 46	0.21 79	0.07 29	0.10 60	0.19 48	0.22 86	0.24 44	0.22 82

LACA_dic	0.16 61	0.16 68	0.12 69	0.15 89	0.09 50	0.09 21	0.08 73	0.11 20	0.16 90	0.15 68	0.10 40	0.18 47	0.12 82	0.09 75	0.20 45	0.24 71	0.21 50	0.23 89	0.19 37	0.15 63	0.19 46	0.21 79	0.06 9	0.09 42	0.20 65	0.22 86	0.27 64	0.24 92

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 71	0.16 68	0.11 57	0.09 20	0.10 67	0.11 47	0.07 52	0.19 89	0.16 90	0.14 56	0.16 77	0.26 76	0.09 53	0.08 61	0.25 87	0.23 58	0.23 69	0.19 58	0.26 89	0.13 41	0.22 62	0.19 59	0.09 64	0.09 42	0.20 65	0.22 86	0.35 110	0.21 76

TS12	0.16 61	0.16 68	0.12 69	0.15 89	0.09 50	0.09 21	0.08 73	0.11 20	0.16 90	0.15 68	0.10 40	0.18 47	0.12 82	0.09 75	0.20 45	0.24 71	0.21 50	0.23 89	0.19 37	0.15 63	0.19 46	0.21 79	0.06 9	0.09 42	0.20 65	0.22 86	0.27 64	0.24 92

LACA3	0.18 81	0.16 68	0.13 80	0.13 68	0.11 78	0.14 84	0.09 92	0.14 57	0.14 68	0.16 79	0.12 52	0.30 91	0.11 70	0.13 108	0.23 73	0.24 71	0.19 35	0.23 89	0.22 64	0.15 63	0.23 65	0.25 105	0.08 41	0.10 60	0.23 92	0.22 86	0.29 81	0.26 102

VIP-Stereo	0.22 100	0.20 93	0.19 129	0.14 79	0.11 78	0.13 78	0.06 32	0.29 107	0.19 111	0.19 96	0.28 155	0.28 84	0.11 70	0.12 102	0.27 99	0.28 99	0.37 120	0.26 108	0.33 103	0.21 111	0.34 107	0.21 79	0.11 93	0.15 110	0.24 97	0.22 86	0.25 49	0.30 118

GASTEREO	0.16 61	0.16 68	0.10 42	0.14 79	0.10 67	0.11 47	0.07 52	0.12 38	0.15 80	0.14 56	0.09 29	0.18 47	0.11 70	0.06 29	0.24 81	0.24 71	0.23 69	0.20 64	0.23 72	0.16 75	0.23 65	0.23 97	0.11 93	0.10 60	0.19 48	0.22 86	0.28 73	0.14 22

MSCF	0.16 61	0.15 57	0.09 29	0.14 79	0.09 50	0.11 47	0.07 52	0.11 20	0.15 80	0.14 56	0.09 29	0.17 38	0.11 70	0.06 29	0.25 87	0.23 58	0.23 69	0.20 64	0.23 72	0.15 63	0.24 75	0.21 79	0.11 93	0.10 60	0.19 48	0.22 86	0.27 64	0.15 27

LG-Stereo_L2	0.26 110	0.31 131	0.17 114	0.13 68	0.13 91	0.14 84	0.07 52	0.42 130	0.20 120	0.48 161	0.22 118	0.40 131	0.14 99	0.17 133	0.30 116	0.37 145	0.39 129	0.28 115	0.40 123	0.19 98	0.45 148	0.35 142	0.09 64	0.14 105	0.30 124	0.22 86	0.33 101	0.33 133

AIO_rvc	0.25 106	0.34 140	0.16 105	0.19 124	0.15 109	0.18 112	0.11 116	0.39 122	0.22 138	0.30 116	0.16 77	0.32 96	0.12 82	0.18 139	0.27 99	0.26 88	0.33 103	0.22 84	0.38 118	0.20 107	0.42 133	0.44 191	0.13 114	0.14 105	0.28 112	0.22 86	0.33 101	0.21 76

HUF	0.29 126	0.34 140	0.20 143	0.22 141	0.21 153	0.19 117	0.11 116	0.51 170	0.22 138	0.42 134	0.18 91	0.35 106	0.22 159	0.19 148	0.30 116	0.32 124	0.38 124	0.26 108	0.52 163	0.25 141	0.52 204	0.43 184	0.16 137	0.18 127	0.30 124	0.22 86	0.38 122	0.29 114

GIP-stereo	0.17 71	0.21 95	0.13 80	0.15 89	0.09 50	0.09 21	0.07 52	0.12 38	0.09 15	0.16 79	0.13 59	0.16 30	0.08 36	0.15 120	0.27 99	0.25 79	0.25 80	0.21 76	0.24 81	0.19 98	0.27 87	0.20 70	0.07 29	0.11 79	0.20 65	0.22 86	0.35 110	0.17 51

DEFOM-Stereo	0.21 98	0.19 88	0.12 69	0.18 121	0.13 91	0.20 122	0.08 73	0.19 89	0.14 68	0.16 79	0.23 126	0.21 62	0.10 64	0.12 102	0.27 99	0.29 106	0.34 108	0.28 115	0.32 99	0.22 116	0.32 100	0.21 79	0.12 106	0.11 79	0.26 101	0.22 86	0.47 157	0.29 114

AEACV	0.19 92	0.31 131	0.14 94	0.17 113	0.13 91	0.12 66	0.07 52	0.15 64	0.07 8	0.16 79	0.15 70	0.18 47	0.11 70	0.11 96	0.25 87	0.25 79	0.32 99	0.23 89	0.35 110	0.18 89	0.27 87	0.22 92	0.11 93	0.11 79	0.20 65	0.22 86	0.25 49	0.18 59

test_c	0.19 92	0.16 68	0.13 80	0.11 38	0.12 87	0.09 21	0.08 73	0.30 110	0.16 90	0.27 112	0.20 106	0.25 73	0.14 99	0.12 102	0.22 65	0.24 71	0.21 50	0.24 97	0.22 64	0.19 98	0.26 84	0.24 102	0.08 41	0.12 96	0.22 83	0.23 101	0.28 73	0.30 118

tt3	0.18 81	0.17 81	0.13 80	0.16 101	0.09 50	0.11 47	0.09 92	0.16 75	0.15 80	0.17 89	0.11 46	0.18 47	0.09 53	0.09 75	0.22 65	0.25 79	0.22 58	0.19 58	0.25 83	0.18 89	0.24 75	0.25 105	0.10 77	0.11 79	0.24 97	0.23 101	0.32 96	0.28 109

testmc14	0.15 40	0.15 57	0.11 57	0.13 68	0.09 50	0.11 47	0.05 10	0.14 57	0.11 38	0.11 29	0.12 52	0.27 81	0.07 16	0.05 9	0.23 73	0.24 71	0.21 50	0.18 46	0.19 37	0.18 89	0.17 29	0.13 13	0.11 93	0.10 60	0.19 48	0.23 101	0.22 24	0.17 51

NLSM3	0.15 40	0.13 34	0.10 42	0.11 38	0.10 67	0.10 34	0.08 73	0.15 64	0.17 98	0.11 29	0.17 85	0.12 9	0.13 93	0.11 96	0.21 58	0.20 31	0.20 42	0.17 34	0.17 16	0.12 26	0.16 22	0.16 29	0.08 41	0.11 79	0.18 38	0.23 101	0.27 64	0.18 59

RAStereo	0.19 92	0.16 68	0.10 42	0.08 12	0.07 15	0.09 21	0.06 32	0.21 94	0.09 15	0.45 145	0.09 29	0.26 76	0.08 36	0.07 42	0.25 87	0.26 88	0.28 92	0.25 103	0.33 103	0.15 63	0.35 111	0.18 49	0.08 41	0.10 60	0.28 112	0.23 101	0.25 49	0.24 92

U	0.15 40	0.11 16	0.08 8	0.06 3	0.05 4	0.09 21	0.04 4	0.16 75	0.06 4	0.15 68	0.04 4	0.17 38	0.07 16	0.05 9	0.22 65	0.28 99	0.26 84	0.23 89	0.27 91	0.17 83	0.28 92	0.19 59	0.06 9	0.08 21	0.26 101	0.23 101	0.23 29	0.20 68

CroCo-Stereo Lap2	0.14 33	0.10 11	0.08 8	0.08 12	0.08 30	0.08 14	0.05 10	0.12 38	0.06 4	0.22 106	0.07 14	0.16 30	0.07 16	0.04 5	0.20 45	0.26 88	0.22 58	0.19 58	0.26 89	0.11 9	0.28 92	0.16 29	0.06 9	0.08 21	0.22 83	0.23 101	0.20 17	0.16 37

LG-G_1	0.25 106	0.22 98	0.19 129	0.23 153	0.22 159	0.22 135	0.12 123	0.28 104	0.11 38	0.21 103	0.20 106	0.35 106	0.14 99	0.18 139	0.31 123	0.30 113	0.35 113	0.32 141	0.51 158	0.24 132	0.39 119	0.26 110	0.10 77	0.15 110	0.27 107	0.24 108	0.36 115	0.34 138

LG-G	0.25 106	0.22 98	0.19 129	0.23 153	0.22 159	0.22 135	0.12 123	0.28 104	0.11 38	0.21 103	0.20 106	0.35 106	0.14 99	0.18 139	0.31 123	0.30 113	0.35 113	0.32 141	0.51 158	0.24 132	0.39 119	0.26 110	0.10 77	0.15 110	0.27 107	0.24 108	0.36 115	0.34 138

LGtest1	0.26 110	0.19 88	0.20 143	0.16 101	0.18 129	0.16 96	0.09 92	0.28 104	0.17 98	0.22 106	0.27 149	0.29 87	0.13 93	0.14 116	0.30 116	0.31 119	0.38 124	0.33 153	0.49 152	0.25 141	0.41 125	0.41 169	0.13 114	0.16 119	0.30 124	0.24 108	0.39 124	0.31 124

RAFT	0.17 71	0.13 34	0.10 42	0.16 101	0.07 15	0.21 126	0.05 10	0.25 100	0.12 53	0.14 56	0.15 70	0.16 30	0.10 64	0.05 9	0.21 58	0.20 31	0.23 69	0.15 14	0.28 93	0.13 41	0.21 59	0.17 37	0.07 29	0.10 60	0.26 101	0.24 108	0.33 101	0.23 86

GOStereo-base	0.75 314	1.30 406	0.22 169	2.69 411	0.31 238	2.57 410	0.35 285	0.79 347	0.23 147	0.56 242	0.29 162	1.43 362	0.24 180	0.35 309	0.38 146	0.34 129	0.75 348	0.35 169	2.75 375	0.23 124	0.91 330	0.45 196	1.24 407	0.19 133	0.30 124	0.25 112	0.36 115	0.27 106

GIO	0.24 102	0.30 128	0.19 129	0.14 79	0.17 121	0.16 96	0.09 92	0.44 137	0.22 138	0.20 98	0.23 126	0.20 59	0.14 99	0.19 148	0.28 105	0.32 124	0.35 113	0.31 134	0.33 103	0.22 116	0.31 98	0.32 132	0.13 114	0.16 119	0.28 112	0.25 112	0.40 131	0.26 102

CR-RVC	0.18 81	0.19 88	0.13 80	0.09 20	0.11 78	0.10 34	0.09 92	0.13 47	0.14 68	0.12 42	0.16 77	0.17 38	0.12 82	0.13 108	0.24 81	0.27 95	0.22 58	0.24 97	0.23 72	0.16 75	0.22 62	0.22 92	0.07 29	0.11 79	0.23 92	0.25 112	0.33 101	0.30 118

delet	0.24 102	0.25 109	0.22 169	0.24 158	0.20 145	0.28 180	0.16 167	0.21 94	0.18 105	0.23 108	0.26 145	0.26 76	0.15 109	0.25 239	0.32 127	0.28 99	0.31 98	0.27 111	0.24 81	0.24 132	0.31 98	0.20 70	0.16 137	0.19 133	0.28 112	0.25 112	0.32 96	0.31 124

CVANet_RVC	0.31 140	0.40 183	0.30 212	0.40 240	0.29 220	0.37 227	0.23 228	0.41 125	0.23 147	0.31 117	0.49 247	0.37 122	0.26 193	0.19 148	0.29 109	0.33 128	0.34 108	0.32 141	0.32 99	0.25 141	0.34 107	0.25 105	0.18 169	0.25 208	0.30 124	0.25 112	0.34 106	0.30 118

G2	0.65 286	0.97 388	0.19 129	2.38 404	0.29 220	2.24 408	0.28 258	0.59 219	0.22 138	0.52 203	0.26 145	0.99 323	0.22 159	0.26 252	0.33 128	0.35 131	0.64 309	0.32 141	2.63 371	0.22 116	0.67 274	0.45 196	1.15 404	0.19 133	0.32 144	0.26 117	0.37 120	0.29 114

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 131	0.24 106	0.17 114	0.23 153	0.19 134	0.18 112	0.08 73	0.49 156	0.25 172	0.54 222	0.21 113	0.32 96	0.17 118	0.17 133	0.29 109	0.39 156	0.45 152	0.36 177	0.50 155	0.26 151	0.56 233	0.49 220	0.13 114	0.13 100	0.31 137	0.26 117	0.45 151	0.30 118

arf1	0.74 312	1.32 407	0.24 189	2.42 406	0.32 241	2.17 407	0.38 298	0.75 332	0.24 163	0.65 309	0.35 195	1.47 363	0.26 193	0.36 312	0.34 132	0.36 138	1.12 392	0.36 177	2.97 382	0.25 141	1.02 351	0.37 152	0.98 402	0.21 154	0.29 121	0.27 119	0.32 96	0.31 124

tt4	0.18 81	0.22 98	0.12 69	0.24 158	0.10 67	0.15 92	0.10 110	0.15 64	0.15 80	0.15 68	0.13 59	0.27 81	0.09 53	0.09 75	0.22 65	0.24 71	0.20 42	0.20 64	0.20 49	0.15 63	0.19 46	0.23 97	0.10 77	0.13 100	0.25 100	0.27 119	0.32 96	0.26 102

NBS	0.24 102	0.15 57	0.14 94	0.08 12	0.12 87	0.11 47	0.08 73	0.31 112	0.14 68	0.38 127	0.07 14	0.36 116	0.13 93	0.24 218	0.27 99	0.37 145	0.34 108	0.25 103	0.34 108	0.24 132	0.48 172	0.32 132	0.11 93	0.14 105	0.31 137	0.27 119	0.29 81	0.32 128

DFGA-Net	0.28 121	0.37 160	0.16 105	0.26 170	0.15 109	0.22 135	0.15 157	0.40 123	0.21 130	0.41 132	0.24 134	0.31 94	0.17 118	0.13 108	0.42 174	0.39 156	0.38 124	0.30 130	0.42 130	0.21 111	0.36 116	0.29 121	0.13 114	0.21 154	0.31 137	0.27 119	0.51 166	0.28 109

MIM_Stereo	0.32 142	0.40 183	0.25 192	0.28 178	0.20 145	0.27 170	0.14 148	0.45 144	0.18 105	0.48 161	0.25 142	0.42 141	0.18 125	0.16 128	0.36 142	0.42 172	0.44 145	0.36 177	0.47 146	0.28 163	0.47 163	0.36 147	0.12 106	0.23 184	0.29 121	0.27 119	0.47 157	0.33 133

GANet	0.32 142	0.29 121	0.27 200	0.34 210	0.33 246	0.38 232	0.29 266	0.44 137	0.24 163	0.35 121	0.30 169	0.46 157	0.22 159	0.21 170	0.31 123	0.32 124	0.40 133	0.43 230	0.33 103	0.22 116	0.33 104	0.29 121	0.22 233	0.24 195	0.31 137	0.27 119	0.42 140	0.34 138

G4	0.53 241	0.62 328	0.18 123	1.49 395	0.24 179	1.37 391	0.21 204	0.49 156	0.23 147	0.46 149	0.24 134	0.95 318	0.21 150	0.22 179	0.30 116	0.36 138	0.49 181	0.31 134	2.29 350	0.24 132	0.77 303	0.45 196	0.73 383	0.18 127	0.33 149	0.28 125	0.40 131	0.33 133

TS	0.26 110	0.27 113	0.19 129	0.16 101	0.16 115	0.22 135	0.11 116	0.41 125	0.19 111	0.17 89	0.30 169	0.35 106	0.16 114	0.15 120	0.28 105	0.30 113	0.28 92	0.27 111	0.39 119	0.21 111	0.33 104	0.30 125	0.13 114	0.17 123	0.34 154	0.28 125	0.41 136	0.42 169

AIO_test	0.27 116	0.39 175	0.19 129	0.29 183	0.19 134	0.18 112	0.14 148	0.42 130	0.23 147	0.33 120	0.19 97	0.37 122	0.18 125	0.18 139	0.25 87	0.29 106	0.34 108	0.24 97	0.39 119	0.21 111	0.49 178	0.46 205	0.13 114	0.15 110	0.30 124	0.28 125	0.41 136	0.21 76

AASNet	0.28 121	0.34 140	0.22 169	0.25 166	0.26 195	0.34 210	0.25 242	0.32 114	0.17 98	0.29 114	0.36 198	0.26 76	0.18 125	0.24 218	0.36 142	0.31 119	0.34 108	0.32 141	0.32 99	0.28 163	0.35 111	0.28 119	0.17 155	0.22 172	0.30 124	0.28 125	0.35 110	0.25 98

FETStereo	0.28 121	0.43 199	0.16 105	0.17 113	0.15 109	0.25 160	0.12 123	0.52 175	0.18 105	0.48 161	0.19 97	0.50 180	0.18 125	0.16 128	0.30 116	0.30 113	0.39 129	0.26 108	0.39 119	0.22 116	0.40 121	0.28 119	0.15 129	0.18 127	0.30 124	0.29 129	0.42 140	0.28 109

YMNet	0.30 131	0.31 131	0.23 178	0.27 175	0.23 171	0.26 164	0.25 242	0.36 117	0.37 289	0.25 110	0.19 97	0.40 131	0.27 203	0.29 278	0.38 146	0.47 227	0.37 120	0.28 115	0.43 135	0.19 98	0.35 111	0.33 136	0.16 137	0.19 133	0.36 168	0.29 129	0.39 124	0.35 141

StereoVision	0.18 81	0.13 34	0.11 57	0.09 20	0.14 100	0.16 96	0.08 73	0.17 82	0.17 98	0.15 68	0.15 70	0.16 30	0.10 64	0.06 29	0.25 87	0.26 88	0.27 86	0.22 84	0.22 64	0.16 75	0.23 65	0.17 37	0.06 9	0.13 100	0.28 112	0.29 129	0.38 122	0.28 109

iRaftStereo_RVC	0.26 110	0.27 113	0.16 105	0.13 68	0.14 100	0.18 112	0.09 92	0.44 137	0.14 68	0.36 122	0.36 198	0.32 96	0.16 114	0.13 108	0.29 109	0.29 106	0.38 124	0.28 115	0.34 108	0.22 116	0.41 125	0.38 155	0.12 106	0.17 123	0.27 107	0.29 129	0.42 140	0.27 106

AROF-StereoT2	0.49 226	0.63 330	0.20 143	1.22 381	0.22 159	0.73 342	0.24 231	0.42 130	0.23 147	0.51 187	0.27 149	0.93 312	0.22 159	0.25 239	0.40 158	0.40 162	0.50 188	0.32 141	1.92 337	0.26 151	0.75 300	0.43 184	0.60 375	0.19 133	0.37 170	0.30 133	0.44 146	0.37 148

base_1k_lr1e5	0.44 202	0.61 324	0.22 169	0.64 323	0.19 134	0.39 237	0.22 213	0.46 147	0.25 172	0.51 187	0.31 173	0.80 291	0.20 140	0.23 198	0.43 177	0.44 188	0.49 181	0.35 169	1.63 316	0.31 182	0.55 226	0.47 211	0.27 275	0.20 148	0.39 181	0.30 133	0.52 178	0.51 204

G3	0.73 305	1.21 403	0.25 192	2.41 405	0.31 238	2.15 406	0.31 275	0.65 274	0.28 205	0.58 260	0.28 155	1.31 356	0.29 216	0.39 321	0.35 138	0.38 149	0.64 309	0.36 177	2.92 381	0.26 151	0.86 321	0.51 233	1.29 415	0.20 148	0.38 176	0.30 133	0.40 131	0.36 145

BridgeDepth_RVC	0.21 98	0.21 95	0.15 99	0.15 89	0.14 100	0.17 103	0.09 92	0.26 102	0.23 147	0.17 89	0.17 85	0.24 70	0.14 99	0.13 108	0.26 96	0.29 106	0.21 50	0.23 89	0.27 91	0.20 107	0.23 65	0.25 105	0.10 77	0.12 96	0.26 101	0.30 133	0.29 81	0.36 145
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MGS-Stereo	0.37 165	0.46 229	0.21 156	0.22 141	0.19 134	0.22 135	0.15 157	0.45 144	0.17 98	0.36 122	0.26 145	0.29 87	0.19 136	0.23 198	1.37 379	0.40 162	0.52 209	0.45 245	0.55 182	0.33 197	0.50 185	0.41 169	0.21 219	0.22 172	0.33 149	0.30 133	0.47 157	0.45 179

test_5	0.29 126	0.39 175	0.16 105	0.22 141	0.15 109	0.21 126	0.13 134	0.54 190	0.20 120	0.38 127	0.19 97	0.44 150	0.34 270	0.10 87	0.43 177	0.38 149	0.33 103	0.32 141	0.33 103	0.20 107	0.32 100	0.35 142	0.09 64	0.21 154	0.28 112	0.30 133	0.51 166	0.32 128

ARAFT	0.34 152	0.38 169	0.23 178	0.26 170	0.21 153	0.27 170	0.14 148	0.44 137	0.24 163	0.50 180	0.30 169	0.41 138	0.16 114	0.15 120	0.67 263	0.42 172	0.50 188	0.47 266	0.51 158	0.23 124	0.53 213	0.32 132	0.16 137	0.19 133	0.43 197	0.30 133	0.52 178	0.37 148

MMNet	0.29 126	0.29 121	0.22 169	0.26 170	0.26 195	0.26 164	0.18 182	0.33 115	0.23 147	0.24 109	0.28 155	0.35 106	0.15 109	0.32 298	0.39 154	0.31 119	0.36 117	0.34 158	0.41 126	0.27 160	0.32 100	0.21 79	0.17 155	0.23 184	0.32 144	0.30 133	0.46 154	0.32 128

Cross2Single-S	0.34 152	0.33 136	0.16 105	0.15 89	0.22 159	0.16 96	0.13 134	0.48 153	0.19 111	0.50 180	0.22 118	0.56 210	0.20 140	0.17 133	0.40 158	0.53 269	0.46 158	0.38 192	0.49 152	0.29 169	0.49 178	0.58 263	0.20 201	0.27 223	0.47 216	0.31 141	0.45 151	0.46 183

GeoAtt-L (ZS)	0.29 126	0.15 57	0.17 114	0.11 38	0.16 115	0.20 122	0.12 123	0.51 170	0.21 130	0.46 149	0.14 65	0.49 171	0.15 109	0.37 318	0.34 132	0.39 156	0.45 152	0.31 134	0.35 110	0.23 124	0.43 135	0.29 121	0.19 183	0.11 79	0.35 165	0.31 141	0.39 124	0.52 207

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 110	0.22 98	0.17 114	0.20 134	0.17 121	0.15 92	0.12 123	0.31 112	0.21 130	0.39 129	0.24 134	0.36 116	0.21 150	0.13 108	0.31 123	0.29 106	0.35 113	0.25 103	0.45 141	0.19 98	0.35 111	0.26 110	0.13 114	0.14 105	0.27 107	0.31 141	0.46 154	0.32 128

anonymous	0.37 165	0.29 121	0.19 129	0.17 113	0.24 179	0.21 126	0.14 148	0.51 170	0.22 138	0.51 187	0.19 97	0.55 206	0.25 187	0.23 198	0.49 200	0.58 294	0.47 170	0.46 258	0.56 188	0.31 182	0.51 192	0.70 301	0.18 169	0.24 195	0.45 209	0.31 141	0.55 188	0.50 200

DepthFocus	0.33 149	0.35 153	0.19 129	0.19 124	0.17 121	0.22 135	0.11 116	0.49 156	0.23 147	0.45 145	0.24 134	0.43 146	0.17 118	0.22 179	0.35 138	0.45 200	0.48 177	0.34 158	0.53 172	0.32 192	0.47 163	0.34 139	0.19 183	0.19 133	0.34 154	0.31 141	0.49 164	0.57 226

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 149	0.36 157	0.20 143	0.23 153	0.20 145	0.17 103	0.10 110	0.48 153	0.23 147	0.55 232	0.32 176	0.40 131	0.19 136	0.15 120	0.48 197	0.36 138	0.47 170	0.33 153	0.51 158	0.27 160	0.50 185	0.42 177	0.16 137	0.18 127	0.30 124	0.31 141	0.48 160	0.53 212

RAFT_CTSACE	0.30 131	0.37 160	0.15 99	0.15 89	0.15 109	0.25 160	0.18 182	0.53 183	0.20 120	0.55 232	0.18 91	0.44 150	0.29 216	0.16 128	0.29 109	0.30 113	0.37 120	0.27 111	0.37 115	0.18 89	0.38 117	0.45 196	0.10 77	0.17 123	0.30 124	0.31 141	0.60 216	0.26 102

RAFT+CT+SA	0.32 142	0.46 229	0.20 143	0.26 170	0.18 129	0.22 135	0.15 157	0.58 211	0.23 147	0.52 203	0.17 85	0.46 157	0.33 257	0.12 102	0.33 128	0.43 182	0.36 117	0.30 130	0.45 141	0.23 124	0.45 148	0.49 220	0.09 64	0.22 172	0.32 144	0.31 141	0.53 183	0.35 141

CIPLG	0.42 184	0.47 237	0.24 189	0.32 201	0.22 159	0.32 195	0.19 193	0.63 257	0.24 163	0.55 232	0.50 256	0.60 230	0.30 228	0.41 329	0.93 333	0.44 188	0.52 209	0.37 184	0.56 188	0.38 237	0.56 233	0.45 196	0.19 183	0.24 195	0.44 203	0.31 141	0.57 194	0.38 153

HCRNet	0.32 142	0.38 169	0.20 143	0.39 232	0.17 121	0.29 184	0.18 182	0.40 123	0.18 105	0.80 375	0.40 225	0.49 171	0.18 125	0.22 179	0.38 146	0.30 113	0.38 124	0.29 125	0.40 123	0.19 98	0.33 104	0.23 97	0.19 183	0.16 119	0.26 101	0.31 141	0.51 166	0.31 124

CCAANet	0.30 131	0.29 121	0.33 224	0.24 158	0.24 179	0.25 160	0.22 213	0.30 110	0.29 213	0.25 110	0.29 162	0.52 193	0.29 216	0.19 148	0.42 174	0.36 138	0.36 117	0.30 130	0.28 93	0.23 124	0.40 121	0.27 115	0.20 201	0.19 133	0.33 149	0.31 141	0.41 136	0.43 174

arf3	0.54 248	0.69 345	0.22 169	1.30 387	0.22 159	0.89 360	0.26 247	0.52 175	0.26 185	0.52 203	0.35 195	0.93 312	0.22 159	0.24 218	0.34 132	0.40 162	0.56 241	0.32 141	2.44 360	0.31 182	0.90 328	0.48 218	0.42 332	0.21 154	0.35 165	0.32 152	0.48 160	0.41 162

arf2	0.62 281	0.78 362	0.21 156	1.98 402	0.26 195	1.47 395	0.32 276	0.63 257	0.25 172	0.55 232	0.34 188	1.27 351	0.23 171	0.27 264	0.35 138	0.38 149	0.83 362	0.33 153	2.60 369	0.28 163	0.79 308	0.39 161	0.62 376	0.21 154	0.33 149	0.32 152	0.40 131	0.35 141

GeoAtt-L-single (ZS)	0.30 131	0.18 85	0.17 114	0.12 58	0.19 134	0.24 155	0.12 123	0.47 150	0.20 120	0.49 174	0.18 91	0.49 171	0.17 118	0.30 283	0.39 154	0.39 156	0.44 145	0.31 134	0.35 110	0.23 124	0.47 163	0.30 125	0.18 169	0.16 119	0.41 190	0.32 152	0.44 146	0.44 176

MatchAttention (ZS)	0.36 163	0.28 118	0.14 94	0.16 101	0.16 115	0.27 170	0.12 123	0.49 156	0.27 193	0.48 161	0.22 118	0.52 193	0.17 118	0.23 198	0.58 220	0.51 256	0.46 158	0.31 134	0.42 130	0.29 169	0.97 345	0.50 226	0.18 169	0.18 127	0.42 192	0.32 152	0.58 203	0.41 162
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.33 149	0.30 128	0.30 212	0.17 113	0.19 134	0.23 149	0.21 204	0.53 183	0.26 185	0.47 154	0.25 142	0.48 165	0.18 125	0.22 179	0.38 146	0.36 138	0.54 221	0.29 125	0.41 126	0.28 163	0.50 185	0.31 128	0.21 219	0.21 154	0.34 154	0.32 152	0.45 151	0.51 204
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.29 126	0.24 106	0.17 114	0.16 101	0.15 109	0.22 135	0.08 73	0.29 107	0.22 138	0.29 114	0.15 70	0.45 154	0.20 140	0.10 87	0.71 277	0.45 200	0.46 158	0.27 111	0.47 146	0.22 116	0.41 125	0.36 147	0.19 183	0.19 133	0.28 112	0.32 152	0.46 154	0.40 160

MIF-Stereo (partial)	0.30 131	0.44 209	0.18 123	0.16 101	0.16 115	0.21 126	0.11 116	0.37 120	0.22 138	0.37 125	0.24 134	0.32 96	0.17 118	0.13 108	0.39 154	0.45 200	0.46 158	0.38 192	0.42 130	0.25 141	0.43 135	0.35 142	0.18 169	0.21 154	0.35 165	0.32 152	0.50 165	0.44 176

CASnet	0.40 174	0.52 287	0.23 178	0.27 175	0.27 207	0.30 190	0.14 148	0.62 241	0.29 213	0.61 280	0.44 233	0.64 248	0.28 210	0.23 198	0.55 210	0.36 138	0.45 152	0.31 134	0.73 236	0.27 160	0.63 259	0.39 161	0.21 219	0.24 195	0.42 192	0.32 152	0.61 220	0.56 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ACRE	0.42 184	0.47 237	0.22 169	0.32 201	0.22 159	0.33 202	0.18 182	0.63 257	0.23 147	0.55 232	0.50 256	0.61 233	0.30 228	0.41 329	0.91 328	0.45 200	0.52 209	0.36 177	0.55 182	0.38 237	0.57 243	0.44 191	0.19 183	0.23 184	0.44 203	0.32 152	0.58 203	0.39 154

arf4	0.53 241	0.70 351	0.23 178	1.00 366	0.22 159	0.63 323	0.25 242	0.52 175	0.30 224	0.53 217	0.38 214	0.81 292	0.24 180	0.24 218	0.38 146	0.42 172	0.54 221	0.34 158	2.47 361	0.30 176	0.95 340	0.55 255	0.36 314	0.24 195	0.42 192	0.33 161	0.54 184	0.50 200

CEFStereo	0.30 131	0.46 229	0.16 105	0.20 134	0.18 129	0.30 190	0.15 157	0.52 175	0.20 120	0.49 174	0.21 113	0.51 186	0.18 125	0.18 139	0.38 146	0.31 119	0.42 140	0.28 115	0.42 130	0.26 151	0.41 125	0.32 132	0.15 129	0.19 133	0.29 121	0.33 161	0.36 115	0.33 133

DispViT+	0.18 81	0.16 68	0.12 69	0.18 121	0.13 91	0.13 78	0.09 92	0.15 64	0.20 120	0.18 94	0.19 97	0.19 54	0.12 82	0.09 75	0.24 81	0.25 79	0.17 26	0.24 97	0.25 83	0.19 98	0.19 46	0.21 79	0.10 77	0.20 148	0.19 48	0.33 161	0.23 29	0.28 109

plain	0.31 140	0.43 199	0.20 143	0.20 134	0.16 115	0.20 122	0.10 110	0.41 125	0.18 105	0.48 161	0.19 97	0.34 103	0.17 118	0.10 87	0.41 166	0.44 188	0.45 152	0.40 207	0.55 182	0.24 132	0.41 125	0.34 139	0.14 126	0.21 154	0.32 144	0.33 161	0.39 124	0.48 190

anonymousdsp2	0.38 168	0.46 229	0.30 212	0.25 166	0.23 171	0.32 195	0.18 182	0.58 211	0.23 147	0.47 154	0.38 214	0.48 165	0.23 171	0.18 139	0.40 158	0.39 156	0.44 145	0.33 153	0.88 259	0.31 182	0.48 172	0.52 240	0.17 155	0.23 184	0.41 190	0.33 161	0.61 220	0.42 169

IPLGR_C	0.42 184	0.47 237	0.23 178	0.31 199	0.22 159	0.32 195	0.18 182	0.63 257	0.23 147	0.55 232	0.50 256	0.61 233	0.31 242	0.41 329	0.87 320	0.45 200	0.52 209	0.37 184	0.55 182	0.38 237	0.56 233	0.46 205	0.19 183	0.24 195	0.44 203	0.33 161	0.58 203	0.40 160

AANet_RVC	0.28 121	0.27 113	0.23 178	0.19 124	0.28 213	0.16 96	0.16 167	0.29 107	0.30 224	0.20 98	0.27 149	0.24 70	0.21 150	0.19 148	0.45 182	0.36 138	0.33 103	0.34 158	0.29 96	0.29 169	0.27 87	0.27 115	0.22 233	0.21 154	0.34 154	0.33 161	0.42 140	0.52 207

AROF-Stereo-S	0.43 198	0.53 294	0.23 178	0.43 259	0.19 134	0.35 216	0.17 176	0.53 183	0.24 163	0.54 222	0.36 198	0.48 165	0.25 187	0.18 139	0.46 184	0.46 214	0.50 188	0.35 169	1.70 320	0.38 237	0.55 226	0.56 259	0.17 155	0.21 154	0.40 187	0.34 168	0.51 166	0.61 243

LL-Strereo2	0.34 152	0.29 121	0.21 156	0.24 158	0.19 134	0.17 103	0.13 134	0.63 257	0.26 185	0.58 260	0.23 126	0.44 150	0.22 159	0.14 116	0.41 166	0.41 168	0.47 170	0.35 169	0.73 236	0.31 182	0.47 163	0.36 147	0.21 219	0.20 148	0.32 144	0.34 168	0.51 166	0.35 141

AROF-Stereo_1	0.45 208	0.69 345	0.22 169	0.42 253	0.20 145	0.36 220	0.24 231	0.49 156	0.27 193	0.51 187	0.36 198	0.62 244	0.21 150	0.22 179	0.46 184	0.45 200	0.50 188	0.37 184	1.77 327	0.33 197	0.53 213	0.53 243	0.20 201	0.26 215	0.43 197	0.35 170	0.58 203	0.62 249

AROF-Stereo	0.45 208	0.69 345	0.23 178	0.41 245	0.20 145	0.36 220	0.24 231	0.49 156	0.27 193	0.51 187	0.36 198	0.61 233	0.22 159	0.22 179	0.46 184	0.45 200	0.50 188	0.37 184	1.75 323	0.33 197	0.53 213	0.53 243	0.20 201	0.26 215	0.43 197	0.35 170	0.58 203	0.62 249

base_500_lr5e5	0.45 208	0.69 345	0.23 178	0.41 245	0.20 145	0.36 220	0.24 231	0.49 156	0.27 193	0.51 187	0.36 198	0.61 233	0.22 159	0.22 179	0.46 184	0.45 200	0.50 188	0.37 184	1.75 323	0.33 197	0.53 213	0.53 243	0.20 201	0.26 215	0.43 197	0.35 170	0.58 203	0.62 249

arf5	0.45 208	0.69 345	0.23 178	0.41 245	0.20 145	0.36 220	0.24 231	0.49 156	0.27 193	0.51 187	0.36 198	0.61 233	0.22 159	0.22 179	0.46 184	0.45 200	0.50 188	0.37 184	1.75 323	0.33 197	0.53 213	0.53 243	0.20 201	0.26 215	0.43 197	0.35 170	0.58 203	0.62 249

CGFBStereo	0.30 131	0.45 217	0.18 123	0.19 124	0.17 121	0.28 180	0.14 148	0.55 197	0.19 111	0.48 161	0.23 126	0.51 186	0.18 125	0.17 133	0.36 142	0.31 119	0.41 137	0.28 115	0.42 130	0.25 141	0.41 125	0.31 128	0.15 129	0.19 133	0.31 137	0.35 170	0.44 146	0.30 118

DF_test	0.32 142	0.32 135	0.36 244	0.12 58	0.19 134	0.19 117	0.08 73	0.50 165	0.21 130	0.52 203	0.18 91	0.54 197	0.19 136	0.21 170	0.41 166	0.42 172	0.47 170	0.31 134	0.44 136	0.31 182	0.45 148	0.40 165	0.18 169	0.23 184	0.33 149	0.35 170	0.44 146	0.39 154

FINET	0.40 174	0.38 169	0.39 266	0.43 259	0.30 230	0.34 210	0.35 285	0.44 137	0.36 278	0.47 154	0.32 176	0.47 161	0.30 228	0.28 270	0.66 257	0.50 248	0.48 177	0.36 177	0.60 204	0.33 197	0.46 156	0.37 152	0.30 292	0.30 247	0.43 197	0.35 170	0.56 192	0.42 169

UPFNet	0.38 168	0.34 140	0.34 233	0.32 201	0.33 246	0.39 237	0.29 266	0.47 150	0.33 260	0.43 136	0.41 227	0.40 131	0.30 228	0.34 303	0.61 238	0.40 162	0.46 158	0.41 215	0.52 163	0.35 224	0.35 111	0.34 139	0.25 258	0.27 223	0.38 176	0.35 170	0.55 188	0.37 148

DMCA	0.32 142	0.31 131	0.30 212	0.24 158	0.25 185	0.27 170	0.22 213	0.36 117	0.33 260	0.31 117	0.40 225	0.40 131	0.23 171	0.25 239	0.41 166	0.37 145	0.40 133	0.39 196	0.36 113	0.28 163	0.41 125	0.27 115	0.25 258	0.25 208	0.31 137	0.35 170	0.39 124	0.37 148

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 157	0.21 95	0.21 156	0.14 79	0.22 159	0.23 149	0.10 110	0.51 170	0.31 245	0.51 187	0.33 183	0.49 171	0.35 278	0.36 312	0.52 204	0.43 182	0.40 133	0.29 125	0.44 136	0.26 151	0.52 204	0.46 205	0.25 258	0.28 232	0.48 220	0.36 179	0.41 136	0.43 174

test_for_model	0.76 319	0.45 217	0.20 143	0.22 141	0.25 185	0.22 135	0.13 134	0.62 241	0.25 172	0.57 248	0.29 162	0.75 276	0.20 140	0.19 148	0.47 191	0.51 256	10.38 448	0.39 196	0.59 198	0.34 208	0.93 332	0.50 226	0.17 155	0.21 154	0.34 154	0.36 179	0.51 166	0.49 192

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 319	0.45 217	0.20 143	0.22 141	0.25 185	0.22 135	0.13 134	0.62 241	0.25 172	0.57 248	0.29 162	0.75 276	0.20 140	0.19 148	0.47 191	0.51 256	10.38 448	0.39 196	0.59 198	0.34 208	0.93 332	0.50 226	0.17 155	0.21 154	0.34 154	0.36 179	0.51 166	0.49 192

testlalala	0.76 319	0.45 217	0.20 143	0.22 141	0.25 185	0.22 135	0.13 134	0.62 241	0.25 172	0.57 248	0.29 162	0.75 276	0.20 140	0.19 148	0.47 191	0.51 256	10.38 448	0.39 196	0.59 198	0.34 208	0.93 332	0.50 226	0.17 155	0.21 154	0.34 154	0.36 179	0.51 166	0.49 192

GCAPDPT-zeroshot	0.76 319	0.45 217	0.20 143	0.22 141	0.25 185	0.22 135	0.13 134	0.62 241	0.25 172	0.57 248	0.29 162	0.75 276	0.20 140	0.19 148	0.47 191	0.51 256	10.38 448	0.39 196	0.59 198	0.34 208	0.93 332	0.50 226	0.17 155	0.21 154	0.34 154	0.36 179	0.51 166	0.49 192

GCAP-Stereo	0.76 319	0.45 217	0.20 143	0.22 141	0.25 185	0.22 135	0.13 134	0.62 241	0.25 172	0.57 248	0.29 162	0.75 276	0.20 140	0.19 148	0.47 191	0.51 256	10.38 448	0.39 196	0.59 198	0.34 208	0.93 332	0.50 226	0.17 155	0.21 154	0.34 154	0.36 179	0.51 166	0.49 192

GLC_STEREO	0.47 219	0.51 275	0.40 271	0.38 229	0.37 273	0.37 227	0.28 258	0.64 266	0.29 213	0.62 290	0.53 270	0.55 206	0.28 210	0.30 283	0.49 200	0.48 236	0.66 319	0.41 215	0.65 215	0.41 263	0.70 289	0.60 268	0.23 244	0.30 247	0.47 216	0.36 179	0.84 297	0.53 212

GMStereo	0.41 179	0.48 251	0.25 192	0.32 201	0.32 241	0.37 227	0.28 258	0.59 219	0.30 224	0.45 145	0.36 198	0.61 233	0.31 242	0.24 218	0.45 182	0.41 168	0.54 221	0.35 169	0.73 236	0.39 254	0.51 192	0.33 136	0.23 244	0.28 232	0.48 220	0.36 179	0.68 245	0.41 162
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FETCStereo	0.32 142	0.43 199	0.19 129	0.19 124	0.18 129	0.27 170	0.14 148	0.58 211	0.20 120	0.49 174	0.23 126	0.54 197	0.18 125	0.17 133	0.39 154	0.34 129	0.42 140	0.29 125	0.44 136	0.25 141	0.43 135	0.35 142	0.16 137	0.19 133	0.30 124	0.37 187	0.57 194	0.33 133

small-0shot	0.35 157	0.29 121	0.17 114	0.15 89	0.21 153	0.19 117	0.12 123	0.53 183	0.23 147	0.48 161	0.24 134	0.54 197	0.26 193	0.27 264	0.44 180	0.60 301	0.44 145	0.45 245	0.46 144	0.24 132	0.47 163	0.69 298	0.16 137	0.19 133	0.42 192	0.37 187	0.39 124	0.55 222

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 157	0.41 187	0.32 221	0.24 158	0.19 134	0.28 180	0.13 134	0.58 211	0.24 163	0.46 149	0.35 195	0.49 171	0.19 136	0.15 120	0.34 132	0.35 131	0.41 137	0.28 115	0.65 215	0.28 163	0.44 144	0.33 136	0.19 183	0.22 172	0.51 238	0.37 187	0.58 203	0.44 176

AFF-stereo	0.30 131	0.34 140	0.26 198	0.18 121	0.17 121	0.33 202	0.11 116	0.50 165	0.23 147	0.46 149	0.28 155	0.40 131	0.16 114	0.12 102	0.27 99	0.35 131	0.37 120	0.25 103	0.57 193	0.23 124	0.38 117	0.25 105	0.17 155	0.17 123	0.37 170	0.37 187	0.48 160	0.32 128

DMCA-RVC	0.44 202	0.37 160	0.35 235	0.33 208	0.37 273	0.32 195	0.41 303	0.46 147	0.52 335	0.43 136	0.48 242	0.68 256	0.33 257	0.29 278	0.65 256	0.46 214	0.47 170	0.44 235	0.49 152	0.38 237	0.49 178	0.48 218	0.29 288	0.32 262	0.38 176	0.37 187	0.57 194	0.62 249

HITNet	0.38 168	0.37 160	0.28 202	0.34 210	0.29 220	0.26 164	0.19 193	0.58 211	0.32 254	0.57 248	0.45 236	0.55 206	0.30 228	0.22 179	0.51 202	0.35 131	0.44 145	0.39 196	0.41 126	0.29 169	0.41 125	0.38 155	0.20 201	0.25 208	0.39 181	0.37 187	0.70 255	0.52 207
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	0.52 238	0.43 199	0.36 244	0.34 210	0.25 185	0.47 273	0.25 242	0.43 135	0.27 193	0.52 203	0.94 363	0.61 233	0.44 315	0.25 239	1.06 357	0.57 289	0.52 209	0.39 196	1.51 305	0.50 299	0.58 248	0.75 312	0.26 268	0.25 208	0.52 243	0.38 193	0.76 271	0.53 212

test-3	0.55 251	0.37 160	0.37 255	0.34 210	0.33 246	0.33 202	0.22 213	0.65 274	0.27 193	0.61 280	0.34 188	0.90 309	0.31 242	0.21 170	0.60 231	0.44 188	0.55 233	0.42 224	2.59 368	0.38 237	0.56 233	1.37 370	0.16 137	0.29 238	0.48 220	0.38 193	0.69 249	0.54 219

test_1	0.55 251	0.37 160	0.37 255	0.34 210	0.33 246	0.33 202	0.22 213	0.66 279	0.27 193	0.62 290	0.34 188	0.90 309	0.31 242	0.21 170	0.61 238	0.44 188	0.55 233	0.42 224	2.58 367	0.38 237	0.56 233	1.38 372	0.16 137	0.29 238	0.48 220	0.38 193	0.69 249	0.54 219

MaDis-Stereo	0.26 110	0.20 93	0.16 105	0.10 27	0.10 67	0.10 34	0.08 73	0.24 99	0.14 68	0.36 122	0.16 77	0.36 116	0.12 82	0.08 61	0.33 128	0.35 131	0.39 129	0.35 169	0.53 172	0.20 107	0.40 121	0.26 110	0.13 114	0.15 110	0.39 181	0.39 196	0.40 131	0.49 192

dd	0.50 229	0.51 275	0.28 202	0.91 358	0.31 238	0.65 328	0.29 266	0.59 219	0.23 147	0.54 222	0.30 169	0.75 276	0.27 203	0.26 252	0.84 308	0.46 214	0.70 336	0.39 196	1.05 274	0.38 237	0.48 172	0.43 184	0.23 244	0.30 247	0.53 247	0.39 196	0.74 265	0.58 231

AnonymousM	0.79 330	0.34 140	0.20 143	0.24 158	0.22 159	0.21 126	0.15 157	0.58 211	0.21 130	0.57 248	0.39 222	0.45 154	0.15 109	0.19 148	0.56 213	0.54 280	0.54 221	0.40 207	0.53 172	0.30 176	0.65 267	0.54 250	0.20 201	0.22 172	0.30 124	0.39 196	1.31 379	11.04 445

raft+_RVC	0.35 157	0.34 140	0.26 198	0.25 166	0.23 171	0.25 160	0.18 182	0.54 190	0.26 185	0.52 203	0.43 230	0.46 157	0.23 171	0.18 139	0.42 174	0.38 149	0.43 143	0.34 158	0.61 208	0.26 151	0.43 135	0.38 155	0.13 114	0.20 148	0.39 181	0.39 196	0.58 203	0.42 169

LGCAT	0.35 157	0.38 169	0.21 156	0.20 134	0.21 153	0.24 155	0.16 167	0.50 165	0.26 185	0.47 154	0.28 155	0.47 161	0.21 150	0.23 198	0.41 166	0.42 172	0.55 233	0.30 130	0.44 136	0.32 192	0.52 204	0.37 152	0.26 268	0.25 208	0.37 170	0.40 200	0.43 144	0.47 185

test_4	0.34 152	0.33 136	0.27 200	0.21 138	0.18 129	0.16 96	0.11 116	0.59 219	0.26 185	0.58 260	0.25 142	0.50 180	0.20 140	0.19 148	0.33 128	0.40 162	0.45 152	0.34 158	0.41 126	0.29 169	0.45 148	0.41 169	0.16 137	0.24 195	0.38 176	0.40 200	0.59 215	0.42 169

depth_test_26	0.42 184	0.52 287	0.30 212	0.19 124	0.20 145	0.22 135	0.13 134	0.68 289	0.25 172	0.73 356	0.24 134	1.00 324	0.20 140	0.23 198	0.38 146	0.53 269	0.67 325	0.40 207	0.68 223	0.31 182	0.69 284	0.44 191	0.20 201	0.19 133	0.39 181	0.41 202	0.60 216	0.47 185

UniTT-Stereo	0.28 121	0.27 113	0.15 99	0.15 89	0.13 91	0.17 103	0.09 92	0.35 116	0.19 111	0.49 174	0.21 113	0.41 138	0.18 125	0.14 116	0.40 158	0.39 156	0.42 140	0.34 158	0.56 188	0.25 141	0.43 135	0.24 102	0.13 114	0.19 133	0.31 137	0.41 202	0.30 89	0.37 148

ACC-I	0.34 152	0.28 118	0.18 123	0.16 101	0.21 153	0.17 103	0.16 167	0.50 165	0.21 130	0.54 222	0.20 106	0.57 213	0.24 180	0.20 161	0.34 132	0.49 243	0.44 145	0.38 192	0.45 141	0.33 197	0.49 178	0.54 250	0.18 169	0.29 238	0.44 203	0.42 204	0.39 124	0.45 179

TestStereo1	0.38 168	0.49 255	0.19 129	0.22 141	0.23 171	0.23 149	0.15 157	0.55 197	0.30 224	0.52 203	0.21 113	0.35 106	0.39 297	0.11 96	0.80 294	0.50 248	0.46 158	0.32 141	0.53 172	0.25 141	0.52 204	0.67 292	0.15 129	0.22 172	0.37 170	0.42 204	0.60 216	0.39 154

SA-5K	0.38 168	0.49 255	0.19 129	0.22 141	0.23 171	0.23 149	0.15 157	0.55 197	0.30 224	0.52 203	0.21 113	0.35 106	0.39 297	0.11 96	0.80 294	0.50 248	0.46 158	0.32 141	0.53 172	0.25 141	0.52 204	0.67 292	0.15 129	0.22 172	0.37 170	0.42 204	0.60 216	0.39 154

S2M2_L	0.40 174	0.42 194	0.41 280	0.24 158	0.27 207	0.35 216	0.22 213	0.51 170	0.24 163	0.61 280	0.23 126	0.43 146	0.21 150	0.31 291	0.59 225	0.49 243	0.55 233	0.36 177	0.53 172	0.34 208	0.55 226	0.38 155	0.28 281	0.27 223	0.42 192	0.43 207	0.63 226	0.66 265
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	0.37 165	0.46 229	0.21 156	0.21 138	0.23 171	0.21 126	0.16 167	0.54 190	0.31 245	0.51 187	0.23 126	0.36 116	0.36 285	0.11 96	0.85 312	0.48 236	0.45 152	0.32 141	0.48 150	0.24 132	0.46 156	0.65 283	0.12 106	0.23 184	0.37 170	0.43 207	0.57 194	0.39 154

TestStereo	0.45 208	0.51 275	0.38 264	0.42 253	0.30 230	0.44 260	0.26 247	0.71 309	0.28 205	0.76 365	0.32 176	0.64 248	0.32 251	0.24 218	0.47 191	0.35 131	0.54 221	0.33 153	0.78 248	0.38 237	0.63 259	0.42 177	0.24 253	0.30 247	0.53 247	0.43 207	0.75 268	0.55 222

DN-CSS_ROB	0.52 238	0.43 199	0.46 303	0.41 245	0.40 291	0.34 210	0.22 213	0.69 297	0.34 267	0.59 268	0.79 345	0.66 252	0.47 323	0.24 218	0.63 247	0.40 162	0.58 258	0.43 230	1.74 322	0.38 237	0.63 259	0.38 155	0.31 299	0.47 339	0.53 247	0.43 207	0.66 241	0.54 219

zero-FE	9.08 447	0.42 194	0.28 202	61.19 466	0.56 334	106.36 467	1.24 398	0.72 319	0.30 224	0.66 322	0.56 279	61.54 465	0.66 356	0.25 239	0.59 225	0.53 269	0.60 282	0.47 266	2.54 363	0.38 237	1.35 377	0.96 339	0.25 258	0.24 195	0.45 209	0.44 211	0.91 314	0.66 265

LoS_RVC	0.42 184	0.45 217	0.43 288	0.19 124	0.25 185	0.24 155	0.16 167	0.44 137	0.28 205	0.51 187	0.48 242	0.42 141	0.31 242	0.22 179	0.60 231	0.45 200	0.46 158	0.41 215	0.71 232	0.30 176	0.67 274	0.51 233	0.19 183	0.32 262	0.61 280	0.44 211	0.58 203	0.61 243

tt_ll	0.42 184	0.45 217	0.43 288	0.19 124	0.25 185	0.24 155	0.16 167	0.44 137	0.28 205	0.51 187	0.48 242	0.42 141	0.31 242	0.22 179	0.60 231	0.45 200	0.46 158	0.41 215	0.71 232	0.30 176	0.67 274	0.51 233	0.19 183	0.32 262	0.61 280	0.44 211	0.58 203	0.61 243

CES	0.46 217	0.35 153	0.30 212	0.27 175	0.27 207	0.29 184	0.12 123	1.05 388	0.27 193	0.54 222	0.66 315	0.53 195	0.25 187	0.23 198	0.62 243	0.65 322	0.58 258	0.37 184	0.54 179	0.34 208	0.84 318	0.53 243	0.23 244	0.23 184	0.56 260	0.44 211	0.57 194	0.69 276

CREStereo++_RVC	0.43 198	0.42 194	0.39 266	0.30 191	0.33 246	0.27 170	0.19 193	0.57 207	0.31 245	0.58 260	0.36 198	0.58 220	0.56 341	0.23 198	0.48 197	0.50 248	0.61 290	0.34 158	0.52 163	0.30 176	0.56 233	0.42 177	0.16 137	0.29 238	0.49 229	0.44 211	0.79 281	0.69 276
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	0.53 241	0.40 183	0.34 233	0.39 232	0.36 264	0.32 195	0.27 253	0.64 266	0.41 307	0.66 322	0.45 236	0.62 244	0.39 297	0.24 218	0.83 303	0.63 309	0.58 258	0.58 340	0.57 193	0.36 226	0.90 328	1.52 383	0.25 258	0.36 296	0.46 214	0.44 211	0.77 274	0.60 241

HNOStereo	0.36 163	0.43 199	0.25 192	0.23 153	0.19 134	0.26 164	0.17 176	0.62 241	0.24 163	0.51 187	0.27 149	0.55 206	0.21 150	0.19 148	0.46 184	0.38 149	0.43 143	0.32 141	0.52 163	0.29 169	0.48 172	0.45 196	0.17 155	0.21 154	0.38 176	0.45 217	0.55 188	0.46 183

ACC	0.35 157	0.27 113	0.18 123	0.15 89	0.21 153	0.17 103	0.17 176	0.49 156	0.22 138	0.54 222	0.22 118	0.57 213	0.24 180	0.20 161	0.34 132	0.50 248	0.44 145	0.40 207	0.47 146	0.32 192	0.49 178	0.55 255	0.18 169	0.31 256	0.44 203	0.45 217	0.43 144	0.47 185

DDF-Stereo	2.07 397	0.43 199	0.28 202	10.45 447	0.48 316	14.62 455	0.70 363	0.72 319	0.29 213	0.66 322	0.48 242	17.48 451	0.59 349	0.26 252	0.55 210	0.56 288	0.60 282	0.45 245	1.27 293	0.38 237	0.83 314	0.77 318	0.25 258	0.24 195	0.45 209	0.45 217	0.91 314	0.67 269

GMOStereo	0.42 184	0.39 175	0.21 156	0.30 191	0.26 195	0.29 184	0.19 193	0.67 282	0.30 224	0.66 322	0.32 176	0.54 197	0.33 257	0.20 161	0.40 158	0.46 214	0.50 188	0.44 235	0.68 223	0.34 208	0.51 192	0.66 286	0.16 137	0.22 172	0.58 266	0.45 217	0.82 288	0.41 162

error version	0.42 184	0.39 175	0.21 156	0.30 191	0.26 195	0.29 184	0.19 193	0.67 282	0.30 224	0.66 322	0.32 176	0.54 197	0.33 257	0.20 161	0.40 158	0.46 214	0.50 188	0.44 235	0.68 223	0.34 208	0.51 192	0.66 286	0.16 137	0.22 172	0.58 266	0.45 217	0.82 288	0.41 162

test-v	0.42 184	0.39 175	0.21 156	0.30 191	0.26 195	0.29 184	0.19 193	0.67 282	0.30 224	0.66 322	0.32 176	0.54 197	0.33 257	0.20 161	0.40 158	0.46 214	0.50 188	0.44 235	0.68 223	0.34 208	0.51 192	0.66 286	0.16 137	0.22 172	0.58 266	0.45 217	0.82 288	0.41 162

test-2	0.42 184	0.39 175	0.21 156	0.30 191	0.26 195	0.29 184	0.19 193	0.67 282	0.30 224	0.66 322	0.32 176	0.54 197	0.33 257	0.20 161	0.40 158	0.46 214	0.50 188	0.44 235	0.68 223	0.34 208	0.51 192	0.66 286	0.16 137	0.22 172	0.58 266	0.45 217	0.82 288	0.41 162

TANstereo	0.55 251	0.41 187	0.35 235	0.40 240	0.39 286	0.45 265	0.21 204	0.52 175	0.30 224	0.54 222	0.37 211	0.38 125	0.38 294	0.41 329	0.84 308	0.73 342	0.66 319	0.78 391	1.10 278	0.89 389	0.62 256	0.54 250	0.93 398	0.32 262	0.34 154	0.45 217	0.99 335	0.53 212

XX-TBD	0.55 251	0.41 187	0.35 235	0.40 240	0.39 286	0.45 265	0.21 204	0.52 175	0.30 224	0.54 222	0.37 211	0.38 125	0.38 294	0.41 329	0.84 308	0.73 342	0.66 319	0.78 391	1.10 278	0.89 389	0.62 256	0.54 250	0.93 398	0.32 262	0.34 154	0.45 217	0.99 335	0.53 212

RALAANet	0.41 179	0.41 187	0.37 255	0.28 178	0.28 213	0.33 202	0.24 231	0.54 190	0.27 193	0.48 161	0.48 242	0.43 146	0.25 187	0.20 161	0.57 216	0.41 168	0.49 181	0.50 291	0.71 232	0.40 259	0.52 204	0.46 205	0.21 219	0.29 238	0.46 214	0.45 217	0.70 255	0.47 185

APVNet	0.56 260	0.47 237	0.38 264	0.46 272	0.50 321	0.57 307	0.53 322	0.60 226	0.42 314	0.46 149	0.65 312	0.50 180	0.30 228	0.36 312	0.74 283	0.71 336	0.71 342	0.64 356	0.95 268	0.53 306	0.57 243	0.77 318	0.34 309	0.46 336	0.59 273	0.46 227	0.82 288	0.58 231

RASNet	0.42 184	0.45 217	0.43 288	0.33 208	0.33 246	0.37 227	0.27 253	0.58 211	0.34 267	0.47 154	0.43 230	0.49 171	0.33 257	0.25 239	0.41 166	0.41 168	0.48 177	0.39 196	0.47 146	0.30 176	0.49 178	0.40 165	0.19 183	0.44 328	0.40 187	0.46 227	0.75 268	0.63 258

4D-IteraStereo	0.40 174	0.28 118	0.33 224	0.35 220	0.24 179	0.24 155	0.15 157	0.63 257	0.28 205	0.61 280	0.39 222	0.51 186	0.22 159	0.22 179	0.48 197	0.43 182	0.49 181	0.43 230	0.66 217	0.34 208	0.63 259	0.70 301	0.14 126	0.22 172	0.39 181	0.47 229	0.63 226	0.39 154

IER	0.41 179	0.37 160	0.31 218	0.30 191	0.28 213	0.35 216	0.24 231	0.47 150	0.28 205	0.44 143	0.59 285	0.77 286	0.29 216	0.35 309	0.63 247	0.42 172	0.47 170	0.42 224	0.44 136	0.34 208	0.42 133	0.36 147	0.28 281	0.26 215	0.40 187	0.47 229	0.52 178	0.52 207

dad	0.89 341	0.57 312	0.37 255	1.42 391	0.65 351	0.75 348	2.23 414	1.43 409	0.36 278	0.93 392	0.38 214	0.85 302	0.76 363	0.32 298	0.97 345	0.52 265	0.78 352	0.45 245	1.87 336	0.41 263	0.74 298	0.41 169	0.30 292	0.47 339	1.15 394	0.47 229	2.64 431	1.96 382

test_3	0.56 260	0.38 169	0.36 244	0.34 210	0.33 246	0.33 202	0.21 204	0.68 289	0.29 213	0.65 309	0.33 183	0.92 311	0.35 278	0.21 170	0.60 231	0.44 188	0.56 241	0.45 245	2.68 372	0.39 254	0.55 226	1.35 368	0.15 129	0.32 262	0.51 238	0.47 229	0.67 242	0.50 200

rafts_anoy	0.41 179	0.51 275	0.35 235	0.29 183	0.30 230	0.33 202	0.22 213	0.59 219	0.25 172	0.51 187	0.50 256	0.48 165	0.23 171	0.17 133	0.57 216	0.46 214	0.51 205	0.50 291	0.58 197	0.34 208	0.50 185	0.43 184	0.19 183	0.28 232	0.50 233	0.47 229	0.52 178	0.53 212

trnet	0.44 202	0.51 275	0.40 271	0.34 210	0.26 195	0.27 170	0.14 148	0.62 241	0.30 224	0.60 275	0.36 198	0.73 272	0.33 257	0.24 218	0.56 213	0.57 289	0.58 258	0.34 158	0.52 163	0.31 182	0.57 243	0.42 177	0.17 155	0.30 247	0.54 251	0.48 234	0.65 234	0.69 276

GES	0.59 275	0.52 287	0.37 255	0.39 232	0.40 291	0.53 295	0.37 292	0.59 219	0.40 300	0.56 242	0.60 289	0.50 180	0.30 228	0.41 329	0.98 346	0.63 309	0.67 325	0.55 327	2.28 349	0.56 322	0.70 289	0.56 259	0.31 299	0.42 319	0.48 220	0.48 234	0.65 234	0.68 274

UNet	0.44 202	0.42 194	0.40 271	0.37 226	0.36 264	0.41 246	0.28 258	0.57 207	0.35 274	0.50 180	0.49 247	0.47 161	0.34 270	0.37 318	0.53 207	0.43 182	0.54 221	0.46 258	0.56 188	0.39 254	0.47 163	0.44 191	0.27 275	0.34 281	0.44 203	0.48 234	0.58 203	0.57 226

CREStereo	0.44 202	0.51 275	0.40 271	0.34 210	0.26 195	0.28 180	0.15 157	0.61 234	0.30 224	0.58 260	0.36 198	0.72 269	0.33 257	0.24 218	0.59 225	0.59 299	0.59 273	0.34 158	0.52 163	0.31 182	0.59 252	0.42 177	0.18 169	0.30 247	0.54 251	0.48 234	0.64 230	0.69 276
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	0.55 251	0.47 237	0.40 271	0.52 290	0.48 316	0.66 331	0.64 350	0.60 226	0.38 294	0.48 161	0.61 298	0.53 195	0.30 228	0.63 385	1.53 388	0.61 306	0.58 258	0.55 327	0.53 172	0.41 263	0.50 185	0.38 155	0.54 365	0.43 322	0.64 297	0.48 234	0.56 192	0.53 212

DNS	0.58 268	0.66 338	0.33 224	0.30 191	0.24 179	0.49 279	0.19 193	0.62 241	0.29 213	0.56 242	0.34 188	0.96 320	0.27 203	0.20 161	1.78 406	0.58 294	0.63 304	0.40 207	1.63 316	0.46 286	1.03 352	0.68 297	0.20 201	0.23 184	0.61 280	0.49 239	0.77 274	0.63 258

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 288	0.37 160	0.23 178	0.51 287	0.74 372	0.89 360	0.49 316	0.62 241	0.26 185	1.60 434	0.31 173	2.57 388	0.26 193	0.22 179	0.46 184	0.48 236	0.58 258	0.45 245	0.93 264	0.37 232	0.63 259	0.71 303	0.19 183	0.23 184	0.58 266	0.49 239	0.89 310	1.91 381

EGLCR-Stereo	0.47 219	0.49 255	0.41 280	0.29 183	0.30 230	0.44 260	0.14 148	0.57 207	0.26 185	0.57 248	0.27 149	0.58 220	0.23 171	0.21 170	0.36 142	0.47 227	0.53 218	0.45 245	0.75 243	0.32 192	0.69 284	0.93 337	0.19 183	0.24 195	0.48 220	0.49 239	1.30 378	0.70 283

LMCR-Stereo	0.50 229	0.46 229	0.33 224	0.32 201	0.33 246	0.42 252	0.24 231	0.57 207	0.37 289	0.55 232	0.46 240	0.65 251	0.40 301	0.26 252	0.69 268	0.49 243	0.62 298	0.49 282	1.11 280	0.57 327	0.66 270	0.64 281	0.25 258	0.32 262	0.48 220	0.49 239	0.63 226	0.65 263

RALCasStereoNet	0.42 184	0.50 270	0.35 235	0.35 220	0.30 230	0.31 192	0.24 231	0.60 226	0.25 172	0.56 242	0.49 247	0.58 220	0.26 193	0.18 139	0.57 216	0.46 214	0.54 221	0.49 282	0.51 158	0.34 208	0.51 192	0.41 169	0.21 219	0.31 256	0.53 247	0.49 239	0.48 160	0.58 231

Cross2Single Stereo	0.40 174	0.43 199	0.21 156	0.53 295	0.22 159	0.33 202	0.17 176	0.42 130	0.34 267	0.39 129	0.19 97	0.45 154	0.24 180	0.40 325	0.38 146	0.46 214	0.63 304	0.35 169	0.32 99	0.26 151	0.68 283	0.41 169	0.16 137	0.27 223	0.85 356	0.50 244	0.67 242	0.58 231

gcap_with_dpt	0.60 278	0.57 312	0.35 235	0.89 353	0.38 281	0.47 273	0.22 213	0.71 309	0.33 260	0.69 342	0.49 247	1.11 342	0.45 316	0.29 278	0.54 208	0.69 329	0.61 290	0.54 319	1.17 284	0.41 263	0.86 321	0.79 323	0.24 253	0.34 281	0.62 286	0.50 244	0.91 314	1.03 330

GCAP-BAT	0.60 278	0.57 312	0.35 235	0.89 353	0.38 281	0.47 273	0.22 213	0.71 309	0.33 260	0.69 342	0.49 247	1.11 342	0.45 316	0.29 278	0.54 208	0.69 329	0.61 290	0.54 319	1.17 284	0.41 263	0.86 321	0.79 323	0.24 253	0.34 281	0.62 286	0.50 244	0.91 314	1.03 330

DSFCA	0.45 208	0.50 270	0.40 271	0.40 240	0.37 273	0.44 260	0.34 283	0.46 147	0.39 297	0.40 131	0.57 282	0.49 171	0.29 216	0.24 218	0.61 238	0.44 188	0.49 181	0.49 282	0.64 211	0.39 254	0.50 185	0.51 233	0.33 307	0.35 289	0.49 229	0.50 244	0.57 194	0.58 231

DISCO	0.45 208	0.44 209	0.29 207	0.40 240	0.38 281	0.49 279	0.43 306	0.45 144	0.43 318	0.50 180	0.57 282	0.40 131	0.29 216	0.30 283	0.61 238	0.43 182	0.55 233	0.46 258	0.69 229	0.41 263	0.48 172	0.43 184	0.26 268	0.32 262	0.47 216	0.50 244	0.62 223	0.50 200

HGLStereo	0.43 198	0.43 199	0.37 255	0.34 210	0.37 273	0.39 237	0.23 228	0.48 153	0.31 245	0.47 154	0.72 333	0.42 141	0.29 216	0.32 298	0.51 202	0.49 243	0.55 233	0.50 291	0.55 182	0.39 254	0.51 192	0.43 184	0.22 233	0.33 277	0.51 238	0.51 249	0.57 194	0.45 179

iResNetv2_ROB	0.52 238	0.45 217	0.32 221	0.48 276	0.39 286	0.48 277	0.28 258	0.64 266	0.34 267	0.52 203	0.66 315	0.70 264	0.55 339	0.28 270	0.67 263	0.47 227	0.50 188	0.46 258	1.12 281	0.45 280	0.57 243	0.47 211	0.29 288	0.40 312	0.55 256	0.51 249	0.81 285	0.58 231

DNSM	0.59 275	0.63 330	0.36 244	0.32 201	0.26 195	0.55 302	0.19 193	0.63 257	0.30 224	0.57 248	0.34 188	1.04 334	0.26 193	0.21 170	1.71 397	0.61 306	0.64 309	0.42 224	1.47 304	0.47 292	0.99 348	0.73 309	0.20 201	0.26 215	0.64 297	0.52 251	0.90 312	0.65 263

CAS	0.38 168	0.45 217	0.25 192	0.29 183	0.29 220	0.23 149	0.13 134	0.41 125	0.27 193	0.41 132	0.54 276	0.35 106	0.35 278	0.21 170	0.52 204	0.38 149	0.50 188	0.34 158	0.52 163	0.26 151	0.43 135	0.41 169	0.19 183	0.23 184	0.51 238	0.52 251	0.62 223	0.77 297

CFNet	0.45 208	0.44 209	0.33 224	0.48 276	0.40 291	0.39 237	0.30 273	0.53 183	0.32 254	0.48 161	0.50 256	0.68 256	0.40 301	0.30 283	0.56 213	0.37 145	0.48 177	0.43 230	0.52 163	0.33 197	0.46 156	0.30 125	0.23 244	0.31 256	0.61 280	0.52 251	0.69 249	0.71 285

coex_refinement	0.45 208	0.43 199	0.33 224	0.35 220	0.35 259	0.44 260	0.22 213	0.55 197	0.50 331	0.50 180	0.60 289	0.54 197	0.27 203	0.28 270	0.58 220	0.45 200	0.50 188	0.44 235	0.54 179	0.33 197	0.45 148	0.39 161	0.28 281	0.31 256	0.52 243	0.53 254	0.67 242	0.78 300

Sa-1000	0.48 223	0.47 237	0.21 156	0.26 170	0.26 195	0.31 192	0.15 157	0.65 274	0.36 278	0.63 296	0.33 183	0.50 180	0.26 193	0.30 283	0.94 337	0.49 243	0.59 273	0.45 245	0.90 261	0.32 192	0.52 204	0.75 312	0.17 155	0.27 223	0.72 315	0.53 254	1.00 340	0.49 192

PDISCO_ROB	0.48 223	0.40 183	0.39 266	0.38 229	0.34 255	0.39 237	0.28 258	0.50 165	0.35 274	0.37 125	0.52 266	0.49 171	0.35 278	0.31 291	0.63 247	0.58 294	0.54 221	0.68 370	0.59 198	0.44 278	0.62 256	0.67 292	0.24 253	0.34 281	0.54 251	0.53 254	0.85 299	0.58 231

G2L-Stereo	0.42 184	0.39 175	0.28 202	0.35 220	0.40 291	0.34 210	0.22 213	0.54 190	0.34 267	0.52 203	0.61 298	0.50 180	0.38 294	0.26 252	0.61 238	0.44 188	0.50 188	0.40 207	0.46 144	0.33 197	0.43 135	0.39 161	0.28 281	0.27 223	0.49 229	0.54 257	0.69 249	0.49 192

raftrobust	0.43 198	0.33 136	0.36 244	0.28 178	0.28 213	0.27 170	0.18 182	0.64 266	0.25 172	0.63 296	0.53 270	0.51 186	0.25 187	0.22 179	0.63 247	0.48 236	0.51 205	0.41 215	0.96 270	0.38 237	0.53 213	0.46 205	0.20 201	0.24 195	0.57 261	0.54 257	0.54 184	0.52 207

iResNet_ROB	0.50 229	0.49 255	0.42 283	0.42 253	0.30 230	0.42 252	0.32 276	0.60 226	0.33 260	0.52 203	0.59 285	0.47 161	0.56 341	0.25 239	0.81 297	0.46 214	0.57 251	0.49 282	1.19 287	0.36 226	0.48 172	0.36 147	0.25 258	0.37 303	0.57 261	0.54 257	0.75 268	0.61 243

UDGNet	0.67 292	0.66 338	0.42 283	1.35 388	1.02 393	1.21 383	0.91 380	0.60 226	0.41 307	0.52 203	0.60 289	0.56 210	0.23 171	1.19 414	0.66 257	0.45 200	0.56 241	0.51 300	0.73 236	0.53 306	0.64 266	0.67 292	0.79 387	0.29 238	0.72 315	0.55 260	0.63 226	0.66 265

ADLNet	0.46 217	0.53 294	0.37 255	0.41 245	0.41 297	0.44 260	0.40 301	0.54 190	0.35 274	0.45 145	0.53 270	0.76 283	0.36 285	0.62 383	0.58 220	0.42 172	0.49 181	0.42 224	0.50 155	0.37 232	0.43 135	0.44 191	0.34 309	0.25 208	0.47 216	0.55 260	0.57 194	0.45 179

AF-Net	0.53 241	0.49 255	0.44 297	0.50 281	0.53 326	0.61 317	0.54 326	0.61 234	0.55 343	0.43 136	0.66 315	0.85 302	0.42 305	0.40 325	0.64 253	0.46 214	0.46 158	0.44 235	0.60 204	0.40 259	0.45 148	0.45 196	0.41 329	0.39 308	0.50 233	0.55 260	0.81 285	0.69 276

Nwc_Net	0.53 241	0.49 255	0.44 297	0.50 281	0.53 326	0.61 317	0.54 326	0.61 234	0.55 343	0.43 136	0.66 315	0.85 302	0.42 305	0.40 325	0.64 253	0.46 214	0.46 158	0.44 235	0.60 204	0.40 259	0.45 148	0.45 196	0.41 329	0.39 308	0.50 233	0.55 260	0.81 285	0.69 276

castereo++	0.44 202	0.35 153	0.33 224	0.43 259	0.23 171	0.21 126	0.17 176	0.59 219	0.30 224	0.63 296	0.37 211	0.73 272	0.22 159	0.22 179	0.44 180	0.53 269	0.58 258	0.41 215	0.66 217	0.34 208	0.81 311	0.69 298	0.20 201	0.28 232	0.48 220	0.56 264	0.76 271	0.48 190

SA	0.42 184	0.47 237	0.21 156	0.25 166	0.23 171	0.31 192	0.13 134	0.64 266	0.32 254	0.61 280	0.26 145	0.54 197	0.21 150	0.16 128	0.63 247	0.47 227	0.52 209	0.41 215	0.60 204	0.29 169	0.46 156	0.61 273	0.15 129	0.27 223	0.45 209	0.58 265	0.96 328	0.47 185

HLF11	0.49 226	0.47 237	0.35 235	0.39 232	0.29 220	0.36 220	0.19 193	0.86 365	0.36 278	0.49 174	0.51 262	0.51 186	0.25 187	0.24 218	0.77 286	0.47 227	0.55 233	0.48 272	1.64 318	0.37 232	0.43 135	0.49 220	0.30 292	0.30 247	0.51 238	0.59 266	0.51 166	0.61 243

IPLG	0.47 219	0.45 217	0.32 221	0.28 178	0.27 207	0.32 195	0.21 204	0.63 257	0.22 138	0.51 187	0.38 214	0.56 210	0.29 216	0.31 291	1.64 394	0.44 188	0.56 241	0.48 272	0.56 188	0.41 263	0.45 148	0.75 312	0.18 169	0.28 232	0.45 209	0.59 266	0.65 234	0.51 204

PMTNet	0.48 223	0.48 251	0.43 288	0.31 199	0.30 230	0.27 170	0.22 213	0.54 190	0.29 213	0.57 248	0.39 222	0.59 226	0.23 171	0.23 198	0.64 253	0.59 299	0.57 251	0.37 184	1.17 284	0.33 197	0.67 274	0.40 165	0.20 201	0.21 154	0.79 339	0.59 266	0.65 234	0.92 318

RP	0.58 268	0.57 312	0.72 365	0.62 319	0.56 334	0.57 307	0.64 350	0.63 257	0.61 351	0.42 134	0.81 350	0.78 287	0.53 336	0.43 342	0.68 266	0.48 236	0.53 218	0.44 235	0.64 211	0.45 280	0.51 192	0.54 250	0.37 320	0.44 328	0.62 286	0.59 266	0.83 295	0.77 297

CFNet_pseudo	0.51 234	0.44 209	0.43 288	0.54 299	0.43 303	0.53 295	0.34 283	0.62 241	0.36 278	0.61 280	0.64 307	0.57 213	0.52 334	0.35 309	0.90 326	0.50 248	0.50 188	0.47 266	0.67 221	0.36 226	0.47 163	0.42 177	0.26 268	0.33 277	0.57 261	0.60 270	0.68 245	0.73 291

FSD		0.53 294	0.53 325	0.53 295	0.53 326	0.52 291	0.53 322	0.75 332	0.40 300	0.80 375	0.59 285			0.55 370	0.62 243	0.64 315			0.66 217	0.55 317				0.52 350	0.68 305	0.62 271	0.69 249	0.70 283

GEStereo_RVC	0.71 303	0.59 317	0.40 271	0.54 299	0.50 321	0.61 317	0.51 319	0.71 309	0.41 307	0.59 268	0.51 262	0.76 283	0.46 321	0.39 321	0.96 343	0.92 368	0.78 352	0.75 384	1.94 339	0.62 352	0.80 309	1.37 370	0.31 299	0.52 350	0.61 280	0.63 272	0.86 304	1.12 343

sCroCo_RVC	0.58 268	0.42 194	0.29 207	0.28 178	0.29 220	0.39 237	0.22 213	0.60 226	0.41 307	0.53 217	0.43 230	0.48 165	0.50 328	0.24 218	0.75 284	0.99 385	0.75 348	0.63 352	1.02 273	0.56 322	1.10 362	1.36 369	0.28 281	0.39 308	0.63 294	0.63 272	0.93 321	0.64 261

PWCDC_ROB	0.67 292	0.35 153	0.39 266	0.29 183	0.43 303	0.34 210	0.36 290	0.43 135	1.25 401	0.27 112	0.72 333	0.44 150	2.38 407	0.57 377	1.11 363	0.76 346	0.56 241	0.56 329	0.64 211	0.55 317	0.63 259	2.08 400	0.46 338	0.40 312	0.36 168	0.63 272	0.51 166	0.67 269

castereo	0.47 219	0.36 157	0.35 235	0.34 210	0.26 195	0.26 164	0.17 176	0.56 204	0.29 213	0.60 275	0.45 236	0.68 256	0.22 159	0.20 161	0.52 204	0.58 294	0.61 290	0.39 196	0.92 263	0.36 226	0.96 342	0.76 315	0.19 183	0.24 195	0.54 251	0.64 275	0.57 194	0.58 231

LoS	0.55 251	0.44 209	0.29 207	0.36 225	0.37 273	0.40 244	0.20 203	1.37 407	0.31 245	0.86 387	0.78 344	0.68 256	0.37 291	0.24 218	0.58 220	0.72 338	0.59 273	0.40 207	0.75 243	0.35 224	1.03 352	0.65 283	0.21 219	0.24 195	0.79 339	0.64 275	0.64 230	0.68 274
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RTSC	0.73 305	0.49 255	0.46 303	0.47 274	0.51 324	0.55 302	0.56 330	0.67 282	0.68 359	0.54 222	0.79 345	0.57 213	0.57 345	0.41 329	1.92 410	0.77 348	0.96 382	0.58 340	1.36 299	0.56 322	0.85 320	1.11 351	0.31 299	0.53 353	0.58 266	0.65 277	0.95 325	1.26 354

STTStereo	0.53 241	0.56 306	0.54 329	0.44 267	0.52 325	0.43 255	0.59 335	0.52 175	0.46 323	0.47 154	0.55 278	0.71 266	0.42 305	0.56 372	0.87 320	0.44 188	0.49 181	0.51 300	0.54 179	0.37 232	0.51 192	0.40 165	0.32 304	0.35 289	0.52 243	0.66 278	0.68 245	0.99 326

stereogan	0.67 292	0.67 341	0.62 347	0.68 333	0.73 368	0.75 348	0.64 350	0.70 305	0.57 346	0.51 187	0.64 307	1.08 337	0.62 350	0.44 345	0.83 303	0.55 282	0.56 241	0.51 300	0.91 262	0.59 334	0.59 252	0.69 298	0.47 339	0.46 336	0.59 273	0.67 279	1.16 360	0.87 312

DF	0.73 305	0.48 251	0.50 317	0.43 259	0.25 185	0.54 299	0.22 213	0.71 309	0.30 224	0.60 275	0.49 247	1.11 342	0.24 180	0.21 170	0.60 231	0.78 351	0.57 251	0.50 291	5.31 403	0.49 297	0.83 314	0.76 315	0.23 244	0.27 223	0.62 286	0.68 280	1.14 355	0.96 320

AE-Stereo	0.54 248	0.48 251	0.44 297	0.50 281	0.35 259	0.36 220	0.28 258	0.55 197	0.29 213	0.64 303	0.31 173	0.89 308	0.31 242	0.24 218	0.55 210	0.65 322	0.68 328	0.52 309	0.87 258	0.53 306	0.72 292	0.81 326	0.21 219	0.47 339	0.79 339	0.69 281	0.94 323	0.62 249

raft_robust	0.49 226	0.44 209	0.24 189	0.38 229	0.29 220	0.32 195	0.21 204	0.73 323	0.35 274	0.69 342	0.34 188	0.57 213	0.31 242	0.24 218	0.59 225	0.53 269	0.54 221	0.46 258	0.98 271	0.37 232	0.69 284	0.94 338	0.20 201	0.28 232	0.55 256	0.69 281	0.69 249	0.60 241

AACVNet	0.55 251	0.47 237	0.40 271	0.58 307	0.61 343	0.53 295	0.37 292	0.61 234	0.40 300	0.59 268	0.64 307	0.58 220	0.33 257	0.36 312	0.69 268	0.54 280	0.58 258	0.54 319	0.69 229	0.52 305	0.54 221	0.52 240	0.36 314	0.44 328	0.59 273	0.69 281	0.82 288	0.83 305

PS-NSSS	0.60 278	0.81 369	0.44 297	0.89 353	0.54 330	0.71 340	0.63 348	0.64 266	0.38 294	0.64 303	0.41 227	1.52 368	0.47 323	0.41 329	0.59 225	0.42 172	0.52 209	0.45 245	0.94 267	0.42 271	0.44 144	0.29 121	0.36 314	0.34 281	0.63 294	0.69 281	0.70 255	0.80 301

EAI-Stereo	0.75 314	0.49 255	0.50 317	0.51 287	0.46 309	0.56 306	0.60 339	0.73 323	0.32 254	0.63 296	0.72 333	0.82 295	0.26 193	0.24 218	1.05 355	0.96 376	0.60 282	0.49 282	3.00 383	0.62 352	0.82 312	1.13 354	0.19 183	0.31 256	0.78 336	0.70 285	1.55 399	1.17 348

TestStereo_HL2	0.55 251	0.57 312	0.45 301	0.43 259	0.35 259	0.43 255	0.26 247	0.60 226	0.40 300	0.58 260	0.76 341	0.71 266	0.35 278	0.27 264	0.83 303	0.53 269	0.59 273	0.51 300	1.53 308	0.43 275	0.50 185	0.55 255	0.27 275	0.36 296	0.57 261	0.71 286	0.74 265	0.69 276

DDUNet	1.38 375	2.18 415	0.79 371	2.67 410	2.43 424	2.57 410	2.52 415	0.80 350	0.84 375	0.63 296	0.94 363	1.57 371	0.45 316	2.65 429	0.94 337	0.78 351	1.99 421	0.75 384	2.31 351	0.91 391	1.16 365	0.97 340	2.71 427	0.56 357	0.72 315	0.71 286	0.97 331	0.85 307

FADNet-RVC-Resample	0.57 266	0.52 287	0.42 283	0.46 272	0.39 286	0.41 246	0.40 301	0.72 319	0.42 314	0.68 334	0.51 262	1.04 334	0.43 310	0.43 342	0.96 343	0.48 236	0.56 241	0.61 350	0.85 257	0.55 317	0.52 204	0.63 277	0.34 309	0.60 364	0.58 266	0.71 286	0.55 188	0.77 297

UCFNet_RVC	0.56 260	0.78 362	0.45 301	0.59 311	0.55 333	0.52 291	0.39 299	0.58 211	0.40 300	0.59 268	0.60 289	0.82 295	0.45 316	0.32 298	0.70 273	0.42 172	0.50 188	0.50 291	0.67 221	0.45 280	0.56 233	0.47 211	0.38 322	0.41 316	0.77 334	0.71 286	0.65 234	0.86 309

sAnonymous2	0.58 268	0.41 187	0.31 218	0.29 183	0.29 220	0.45 265	0.29 266	0.71 309	0.41 307	0.48 161	0.53 270	0.51 186	0.43 310	0.23 198	0.86 314	0.84 358	0.70 336	0.67 364	1.34 296	0.60 339	0.83 314	0.98 341	0.30 292	0.35 289	0.62 286	0.72 290	0.72 260	0.73 291

CroCo_RVC	0.58 268	0.41 187	0.31 218	0.29 183	0.29 220	0.45 265	0.29 266	0.71 309	0.41 307	0.48 161	0.53 270	0.51 186	0.43 310	0.23 198	0.86 314	0.84 358	0.70 336	0.67 364	1.34 296	0.60 339	0.83 314	0.98 341	0.30 292	0.35 289	0.62 286	0.72 290	0.72 260	0.73 291

HSM	0.54 248	0.49 255	0.47 308	0.48 276	0.47 313	0.41 246	0.37 292	0.71 309	0.37 289	0.61 280	0.65 312	0.59 226	0.48 326	0.31 291	0.70 273	0.48 236	0.64 309	0.47 266	0.75 243	0.48 295	0.63 259	0.49 220	0.26 268	0.42 319	0.62 286	0.72 290	0.87 307	0.67 269

ManiGeoR	0.50 229	0.51 275	0.36 244	0.44 267	0.32 241	0.38 232	0.21 204	0.69 297	0.47 327	0.53 217	0.60 289	0.60 230	0.28 210	0.23 198	0.73 281	0.47 227	0.54 221	0.49 282	1.29 294	0.38 237	0.54 221	0.56 259	0.28 281	0.34 281	0.50 233	0.73 293	0.54 184	0.57 226

HLf10	0.50 229	0.51 275	0.36 244	0.44 267	0.32 241	0.38 232	0.21 204	0.69 297	0.47 327	0.53 217	0.60 289	0.60 230	0.28 210	0.23 198	0.73 281	0.47 227	0.54 221	0.49 282	1.29 294	0.38 237	0.54 221	0.56 259	0.28 281	0.34 281	0.50 233	0.73 293	0.54 184	0.57 226

s12784h	0.62 281	0.68 344	0.47 308	0.65 327	0.44 305	0.34 210	0.24 231	0.61 234	0.31 245	0.60 275	0.44 233	0.81 292	0.55 339	0.25 239	0.62 243	0.50 248	0.62 298	0.38 192	0.74 242	0.36 226	1.26 371	0.47 211	0.18 169	0.30 247	0.70 309	0.74 295	1.39 387	2.07 383

FCDSN-DC	0.69 298	0.61 324	0.62 347	0.66 329	0.61 343	0.59 311	0.60 339	0.68 289	0.42 314	0.75 362	0.42 229	0.57 213	0.36 285	0.50 357	2.43 435	0.67 325	0.80 357	0.76 387	0.64 211	0.56 322	0.70 289	0.60 268	0.47 339	0.83 392	0.66 301	0.74 295	0.61 220	0.67 269
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CFNet_RVC	0.51 234	0.51 275	0.47 308	0.50 281	0.48 316	0.48 277	0.32 276	0.53 183	0.37 289	0.51 187	0.65 312	0.57 213	0.34 270	0.30 283	0.69 268	0.44 188	0.52 209	0.47 266	0.57 193	0.42 271	0.56 233	0.49 220	0.27 275	0.35 289	0.65 300	0.74 295	0.80 282	0.75 294

XPNet_ROB	0.74 312	0.77 360	0.57 336	0.54 299	0.61 343	0.63 323	0.61 344	0.53 183	0.65 356	0.58 260	0.81 350	2.35 386	0.46 321	0.43 342	0.79 292	0.63 309	0.85 365	0.57 335	0.83 253	0.55 317	0.72 292	1.09 350	0.45 336	0.49 346	0.63 294	0.74 295	1.39 387	0.86 309

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 179	0.33 136	0.29 207	0.29 183	0.24 179	0.26 164	0.16 167	0.55 197	0.40 300	0.55 232	0.49 247	0.49 171	0.27 203	0.23 198	0.58 220	0.45 200	0.51 205	0.40 207	0.50 155	0.36 226	0.46 156	0.50 226	0.16 137	0.23 184	0.49 229	0.75 299	0.44 146	0.56 224

ICVP	0.58 268	0.49 255	0.67 360	0.50 281	0.48 316	0.52 291	0.36 290	0.60 226	0.45 319	0.61 280	0.58 284	0.61 233	0.56 341	0.30 283	0.67 263	0.64 315	0.58 258	0.51 300	0.72 235	0.51 302	0.58 248	0.74 311	0.59 372	0.47 339	0.60 278	0.75 299	0.74 265	0.72 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.58 268	0.50 270	0.37 255	0.51 287	0.42 300	0.39 237	0.56 330	0.68 289	0.36 278	0.64 303	0.50 256	1.13 346	0.45 316	0.34 303	0.91 328	0.53 269	0.54 221	0.45 245	1.20 289	0.51 302	0.54 221	0.52 240	0.33 307	0.51 348	0.57 261	0.75 299	0.64 230	0.81 303

TestStereo-Hl	0.66 288	0.55 299	0.55 332	0.39 232	0.38 281	0.49 279	0.33 281	0.70 305	0.50 331	0.64 303	0.87 357	0.78 287	0.39 297	0.25 239	0.90 326	0.75 344	0.62 298	0.56 329	1.93 338	0.51 302	0.67 274	1.38 372	0.26 268	0.45 333	0.59 273	0.76 302	0.89 310	0.88 314

WQFJA1++	13.32 451	0.37 160	0.25 192	123.26 468	0.29 220	112.03 468	109.42 468	0.56 204	0.25 172	0.65 309	0.49 247	1.70 375	1.51 390	0.23 198	0.43 177	0.60 301	0.53 218	0.41 215	1.83 331	0.31 182	0.53 213	0.51 233	0.22 233	0.20 148	0.52 243	0.76 302	0.88 308	0.91 316

pcwnet_v2	0.62 281	0.46 229	0.50 317	0.62 319	0.49 320	0.61 317	0.46 310	0.66 279	0.45 319	0.65 309	0.79 345	0.64 248	0.86 368	0.53 366	1.15 367	0.55 282	0.59 273	0.51 300	0.83 253	0.41 263	0.55 226	0.47 211	0.34 309	0.43 322	0.75 327	0.76 302	0.85 299	0.95 319

RYNet	0.27 116	0.23 104	0.18 123	0.15 89	0.17 121	0.19 117	0.13 134	0.25 100	0.31 245	0.17 89	0.20 106	0.19 54	0.14 99	0.13 108	0.80 294	0.28 99	0.27 86	0.41 215	0.28 93	0.19 98	0.27 87	0.21 79	0.29 288	0.18 127	0.27 107	0.76 302	0.34 106	0.23 86

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 234	0.52 287	0.48 311	0.43 259	0.57 337	0.42 252	0.62 347	0.56 204	0.62 353	0.52 203	0.51 262	0.67 254	0.34 270	0.58 380	0.78 288	0.42 172	0.47 170	0.42 224	0.57 193	0.38 237	0.46 156	0.42 177	0.30 292	0.32 262	0.48 220	0.76 302	0.62 223	0.64 261
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	0.56 260	0.55 299	0.46 303	0.41 245	0.36 264	0.45 265	0.26 247	0.62 241	0.40 300	0.59 268	0.74 339	0.69 262	0.36 285	0.28 270	0.82 300	0.52 265	0.59 273	0.51 300	1.43 301	0.43 275	0.51 192	0.53 243	0.26 268	0.39 308	0.59 273	0.77 307	0.76 271	0.72 287

SACVNet	0.62 281	0.53 294	0.51 322	0.55 302	0.57 337	0.52 291	0.60 339	0.69 297	0.56 345	0.67 331	0.54 276	0.59 226	0.37 291	0.41 329	0.71 277	0.60 301	0.64 309	0.57 335	0.95 268	0.64 358	0.67 274	0.78 321	0.36 314	0.47 339	0.75 327	0.77 307	0.84 297	0.84 306

HLf8	0.56 260	0.51 275	0.36 244	0.47 274	0.36 264	0.38 232	0.24 231	0.89 370	0.39 297	0.53 217	0.69 326	0.63 247	0.33 257	0.24 218	0.88 322	0.51 256	0.58 258	0.49 282	1.83 331	0.45 280	0.54 221	0.61 273	0.29 288	0.40 312	0.54 251	0.78 309	0.68 245	0.62 249

TestStereo_HLe17	0.55 251	0.56 306	0.36 244	0.52 290	0.37 273	0.43 255	0.26 247	0.83 359	0.46 323	0.58 260	0.59 285	0.69 262	0.34 270	0.23 198	0.77 286	0.52 265	0.57 251	0.50 291	1.21 291	0.49 297	0.57 243	0.73 309	0.27 275	0.49 346	0.62 286	0.78 309	0.65 234	0.59 240

Reg-Stereo(zero)	0.78 328	0.47 237	0.56 334	0.39 232	0.28 213	0.41 246	0.35 285	0.75 332	0.36 278	0.62 290	6.09 440	0.78 287	0.32 251	0.27 264	0.41 166	0.63 309	0.58 258	0.45 245	1.51 305	0.42 271	0.65 267	0.62 275	0.21 219	0.32 262	0.55 256	0.78 309	1.26 374	1.09 336

FLISNet	0.78 328	0.47 237	0.56 334	0.39 232	0.28 213	0.41 246	0.35 285	0.75 332	0.36 278	0.62 290	6.09 440	0.78 287	0.32 251	0.27 264	0.41 166	0.63 309	0.58 258	0.45 245	1.51 305	0.42 271	0.65 267	0.62 275	0.21 219	0.32 262	0.55 256	0.78 309	1.26 374	1.09 336

psm_up	0.56 260	0.51 275	0.53 325	0.56 303	0.45 306	0.58 310	0.35 285	0.71 309	0.66 358	0.55 232	0.53 270	0.59 226	0.50 328	0.40 325	0.63 247	0.50 248	0.59 273	0.49 282	0.84 256	0.46 286	0.51 192	0.45 196	0.31 299	0.51 348	0.70 309	0.78 309	0.80 282	0.67 269

ccs_rob	1.25 370	0.79 365	0.64 353	0.86 350	0.60 342	0.89 360	0.83 372	0.99 381	0.51 334	0.77 367	6.27 445	5.90 424	1.10 376	0.51 359	1.08 360	1.10 398	0.68 328	0.66 362	1.15 283	0.70 371	1.56 382	1.66 389	0.50 350	0.54 354	0.69 306	0.78 309	0.86 304	1.20 351

DLCB_ROB	0.53 241	0.50 270	0.48 311	0.41 245	0.45 306	0.43 255	0.39 299	0.55 197	0.45 319	0.57 248	0.61 298	0.70 264	0.52 334	0.41 329	0.60 231	0.47 227	0.57 251	0.48 272	0.52 163	0.43 275	0.55 226	0.47 211	0.38 322	0.42 319	0.96 371	0.79 315	0.70 255	0.62 249

MLCV	0.70 301	0.49 255	0.53 325	0.73 339	0.50 321	0.65 328	0.43 306	0.81 355	0.41 307	0.71 350	0.88 358	1.01 328	0.81 365	0.28 270	0.92 331	0.43 182	0.65 316	0.52 309	2.47 361	0.45 280	0.55 226	0.72 307	0.39 326	0.54 354	0.69 306	0.80 316	0.83 295	0.72 287

PWC_ROB	1.18 367	0.70 351	1.06 396	0.60 314	0.71 366	0.70 337	0.98 387	0.83 359	1.55 414	0.76 365	1.40 393	1.00 324	2.46 409	0.57 377	2.17 421	0.99 385	1.15 394	0.90 400	2.37 355	0.95 392	1.63 386	2.05 399	0.44 335	0.98 404	0.81 344	0.80 316	1.24 372	2.15 386

EKT-Stereo	0.75 314	0.64 334	0.54 329	0.59 311	0.47 313	0.60 313	0.73 364	0.71 309	0.29 213	0.63 296	0.66 315	0.73 272	0.30 228	0.26 252	0.86 314	1.22 413	0.68 328	0.76 387	1.46 303	0.60 339	1.75 392	1.74 393	0.21 219	0.32 262	0.93 364	0.81 318	1.06 345	0.72 287

CASS	0.79 330	0.55 299	0.53 325	0.65 327	0.54 330	0.59 311	0.53 322	0.78 346	0.52 335	0.71 350	0.75 340	0.67 254	0.47 323	0.28 270	0.83 303	0.67 325	0.98 384	0.56 329	1.60 314	0.58 330	2.74 410	1.44 374	0.38 322	0.35 289	0.84 353	0.81 318	0.90 312	1.02 329
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDG	1.35 374	2.24 417	0.81 373	2.58 407	2.45 425	2.48 409	2.57 416	0.76 337	0.86 376	0.77 367	1.08 374	1.51 366	0.56 341	2.59 425	1.06 357	0.69 329	1.89 419	0.80 395	2.31 351	0.97 395	1.24 370	0.98 341	1.43 417	0.62 367	0.74 322	0.81 318	0.95 325	0.81 303

DeepPrunerF	1.22 369	0.49 255	0.39 266	0.58 307	2.86 434	0.49 279	0.55 328	0.52 175	0.58 349	0.43 136	0.67 322	0.43 146	0.32 251	0.42 339	1.64 394	0.75 344	0.58 258	0.46 258	0.93 264	0.46 286	0.61 254	0.53 243	0.40 327	0.35 289	15.32 457	0.82 321	0.65 234	0.62 249

CC-Net-ROB	0.96 352	1.18 400	0.70 363	1.56 396	1.06 395	1.63 400	1.20 397	0.79 347	0.61 351	0.81 378	0.56 279	3.07 400	0.57 345	0.85 403	0.68 266	0.44 188	0.71 342	0.63 352	1.40 300	0.57 327	0.58 248	0.43 184	1.91 423	0.46 336	0.83 349	0.83 322	0.77 274	1.20 351

DDVS	2.32 399	0.70 351	0.82 375	0.70 334	0.74 372	0.73 342	0.59 335	1.09 395	0.88 378	0.80 375	34.26 462	3.93 413	1.16 379	0.52 363	1.09 362	1.35 418	0.73 345	0.65 360	1.95 340	0.95 392	1.67 388	2.27 404	0.48 344	0.56 357	0.69 306	0.84 323	1.21 367	1.35 357

DLNR_Zeroshot_test	17.86 453	67.45 468	1.21 405	81.91 467	0.35 259	0.45 265	74.74 467	0.76 337	0.27 193	0.69 342	0.60 289	1.16 347	0.29 216	8.20 455	84.48 468	102.07 468	23.88 459	15.14 455	7.31 417	0.50 299	4.38 438	2.51 408	0.18 169	0.43 322	0.76 333	0.86 324	0.80 282	0.80 301

Anonymous3	0.79 330	0.59 317	0.42 283	0.37 226	0.42 300	0.57 307	0.50 317	0.80 350	0.64 355	0.68 334	0.49 247	1.48 364	0.54 337	0.31 291	1.53 388	1.42 427	0.88 371	0.82 396	1.45 302	0.69 370	1.31 374	1.30 366	0.40 327	0.40 312	0.74 322	0.86 324	1.03 344	0.71 285

SGM-Forest	0.73 305	0.71 354	0.40 271	1.13 372	0.64 350	0.74 347	0.45 308	0.68 289	0.39 297	0.61 280	0.44 233	1.16 347	1.06 372	0.49 353	0.86 314	0.61 306	0.55 233	0.46 258	0.68 223	0.44 278	0.61 254	0.49 220	0.45 336	0.44 328	0.90 360	0.86 324	1.95 413	1.47 361
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANet-ADL	0.70 301	0.59 317	0.52 323	0.60 314	0.57 337	0.61 317	0.46 310	0.68 289	0.52 335	0.65 309	0.67 322	0.76 283	0.43 310	0.39 321	1.08 360	0.79 355	0.68 328	0.52 309	1.84 334	0.64 358	0.66 270	0.86 331	0.42 332	0.43 322	0.70 309	0.87 327	0.97 331	0.89 315

FADNet_RVC	0.92 342	0.69 345	0.55 332	0.88 352	0.75 374	0.54 299	0.51 319	0.77 342	0.54 339	0.70 347	0.96 366	1.36 359	1.06 372	0.54 367	1.85 408	0.64 315	0.80 357	0.90 400	3.34 390	0.76 375	1.00 349	1.13 354	0.37 320	0.60 364	0.66 301	0.87 327	0.97 331	1.14 346

XX-Stereo	9.49 448	0.38 169	0.36 244	0.63 321	0.28 213	0.54 299	0.28 258	0.69 297	0.28 205	0.69 342	6.24 444	1.00 324	0.29 216	0.23 198	0.70 273	1.08 395	0.60 282	0.52 309	1.58 311	0.53 306	0.76 301	0.65 283	0.18 169	0.26 215	233.61 469	0.88 329	1.01 341	1.90 380

FADNet	0.65 286	0.55 299	0.41 280	0.53 295	0.42 300	0.49 279	0.65 355	0.74 328	0.42 314	0.66 322	0.64 307	0.81 292	0.50 328	0.36 312	1.17 369	0.51 256	0.51 205	0.53 313	1.61 315	0.53 306	0.69 284	0.59 264	0.35 313	0.41 316	0.72 315	0.88 329	0.78 280	1.06 334

DCVSM-stereo	1.13 365	0.66 338	0.79 371	0.89 353	0.65 351	1.15 379	0.73 364	0.95 374	0.82 374	1.04 402	4.18 427	3.75 411	1.45 388	0.49 353	0.83 303	0.86 361	0.69 334	0.60 348	2.08 343	0.87 388	1.06 358	0.77 318	0.84 392	0.72 379	0.74 322	0.89 331	0.98 334	1.09 336

MSMDNet	0.73 305	0.52 287	0.48 311	0.35 220	0.34 255	0.45 265	0.33 281	0.69 297	0.30 224	0.63 296	0.60 289	0.71 266	0.35 278	0.23 198	0.78 288	1.05 392	0.63 304	0.50 291	2.88 378	0.81 383	1.59 384	1.80 395	0.23 244	0.29 238	0.74 322	0.89 331	0.85 299	0.76 296

ACV-stereo	8.39 445	1.01 393	0.97 386	1.29 385	0.73 368	1.48 396	0.95 385	0.88 369	1.10 396	1.07 403	1.33 390	1.06 336	23.12 448	0.52 363	4.00 443	3.78 445	1.05 389	0.79 393	168.94 466	1.91 435	3.64 431	1.44 374	0.72 381	0.74 383	0.74 322	0.90 333	1.43 394	1.03 330

GANetREF_RVC	0.77 327	0.74 359	0.68 362	0.76 343	0.65 351	0.69 336	0.60 339	0.99 381	0.73 362	0.93 392	0.52 266	1.33 358	0.72 360	0.44 345	0.85 312	0.57 289	0.67 325	0.63 352	1.13 282	0.61 348	0.77 303	0.63 277	0.59 372	0.71 376	0.89 359	0.90 333	1.15 356	0.99 326
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	0.92 342	0.56 306	0.62 347	0.72 337	0.68 357	0.96 365	0.55 328	0.95 374	0.57 346	0.67 331	0.82 355	1.41 361	1.51 390	0.31 291	1.49 387	0.66 324	0.75 348	0.67 364	4.08 398	0.68 367	0.72 292	0.63 277	0.41 329	0.83 392	0.72 315	0.91 335	1.02 342	0.87 312

MyStereo04	0.68 297	0.52 287	0.57 336	0.44 267	0.37 273	0.35 216	0.26 247	0.68 289	0.45 319	0.62 290	0.45 236	0.68 256	0.34 270	0.25 239	1.00 350	0.68 328	0.56 241	0.53 313	3.39 391	0.56 322	0.92 331	0.64 281	0.27 275	0.41 316	0.77 334	0.92 336	0.96 328	0.66 265

ETE_ROB	0.87 339	0.90 381	0.58 338	0.67 330	0.69 359	0.85 355	0.60 339	0.66 279	0.89 381	0.64 303	1.09 375	2.63 391	0.54 337	0.54 367	1.00 350	0.72 338	0.91 375	0.63 352	0.99 272	0.66 361	0.88 324	1.08 349	0.50 350	0.59 362	0.78 336	0.92 336	1.48 397	1.17 348

LALA_ROB	0.86 338	0.97 388	0.67 360	0.63 321	0.69 359	0.83 354	0.67 358	0.70 305	0.80 370	0.68 334	1.10 377	2.61 390	0.58 347	0.51 359	1.11 363	0.67 325	0.86 366	0.72 377	0.89 260	0.67 365	0.80 309	1.00 344	0.49 346	0.59 362	0.73 320	0.92 336	1.16 360	1.10 340

SFCPSM	3.03 416	0.82 372	0.63 351	0.77 344	0.69 359	0.72 341	0.63 348	0.83 359	0.98 391	0.71 350	2.00 411	2.57 388	3.49 415	0.56 372	1.16 368	0.93 372	0.74 346	0.64 356	54.48 462	1.19 412	0.88 324	0.91 336	0.55 367	0.55 356	0.94 367	0.93 339	1.11 353	1.39 358

TestStereo_HL3	0.95 348	0.72 355	0.43 288	0.52 290	0.37 273	0.70 337	0.50 317	0.77 342	0.46 323	0.65 309	1.31 386	2.45 387	0.74 361	0.26 252	0.95 339	1.18 408	1.44 407	0.48 272	1.76 326	0.46 286	1.07 360	4.07 427	0.30 292	0.36 296	0.60 278	0.94 340	1.15 356	0.86 309

cross-raft	0.73 305	0.56 306	0.46 303	0.43 259	0.33 246	0.40 244	0.27 253	0.73 323	0.33 260	0.65 309	0.60 289	0.74 275	0.30 228	0.23 198	0.76 285	0.96 376	0.63 304	0.48 272	2.91 380	0.59 334	1.81 395	1.31 367	0.22 233	0.32 262	0.82 347	0.94 340	0.93 321	1.01 328

PSMNet-ADL	0.96 352	0.62 328	0.66 357	0.67 330	0.70 365	0.66 331	0.58 334	0.74 328	0.60 350	0.85 386	5.03 433	0.95 318	1.26 383	0.45 347	0.89 324	1.03 390	0.68 328	0.54 319	2.03 342	0.68 367	0.84 318	0.79 323	0.54 365	0.47 339	0.73 320	0.95 342	1.32 380	0.63 258

NCCL2	0.69 298	0.73 358	0.66 357	0.57 305	0.56 334	0.51 288	0.45 308	0.70 305	0.57 346	0.68 334	0.71 328	0.66 252	0.48 326	0.39 321	0.93 333	0.72 338	0.65 316	0.57 335	0.76 246	0.57 327	0.74 298	0.88 333	0.49 346	0.60 364	0.98 373	0.95 342	0.85 299	1.16 347

NOSS_ROB	0.76 319	0.84 378	0.50 317	0.72 337	0.61 343	0.75 348	0.52 321	0.80 350	0.54 339	0.70 347	0.62 303	0.62 244	0.86 368	0.62 383	1.14 366	1.10 398	0.78 352	0.69 373	0.73 236	0.60 339	0.88 324	0.67 292	0.50 350	0.71 376	0.86 357	0.95 342	1.38 386	0.85 307

RAFT-Test	0.72 304	0.50 270	0.46 303	0.52 290	0.34 255	0.41 246	0.29 266	0.73 323	0.30 224	0.62 290	0.72 333	0.68 256	0.31 242	0.22 179	0.71 277	1.03 390	0.62 298	0.50 291	2.89 379	0.66 361	1.72 389	1.14 356	0.23 244	0.29 238	0.80 343	0.96 345	0.95 325	0.91 316

NCC-stereo	0.67 292	0.63 330	0.59 339	0.64 323	0.65 351	0.63 323	0.69 361	0.67 282	0.74 365	0.43 136	0.81 350	0.82 295	0.70 358	0.47 350	0.82 300	0.53 269	0.58 258	0.64 356	0.80 250	0.54 312	0.56 233	0.60 268	0.53 361	0.45 333	0.75 327	0.96 345	0.92 319	0.98 324

Abc-Net	0.67 292	0.63 330	0.59 339	0.64 323	0.65 351	0.63 323	0.69 361	0.67 282	0.74 365	0.43 136	0.81 350	0.82 295	0.70 358	0.47 350	0.82 300	0.53 269	0.58 258	0.64 356	0.80 250	0.54 312	0.56 233	0.60 268	0.53 361	0.45 333	0.75 327	0.96 345	0.92 319	0.98 324
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	0.66 288	0.55 299	0.43 288	0.48 276	0.36 264	0.50 285	0.18 182	0.62 241	0.31 245	0.68 334	0.62 303	0.72 269	0.34 270	0.25 239	0.69 268	0.89 363	0.66 319	0.51 300	2.12 344	0.46 286	0.94 337	1.49 380	0.22 233	0.36 296	0.71 312	0.96 345	0.77 274	1.10 340

RAFT-Stereo	0.66 288	0.55 299	0.43 288	0.48 276	0.36 264	0.50 285	0.18 182	0.62 241	0.31 245	0.68 334	0.62 303	0.72 269	0.34 270	0.25 239	0.69 268	0.89 363	0.66 319	0.51 300	2.12 344	0.46 286	0.94 337	1.49 380	0.22 233	0.36 296	0.71 312	0.96 345	0.77 274	1.10 340
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IPLGR	0.57 266	0.55 299	0.37 255	0.43 259	0.38 281	0.36 220	0.23 228	0.62 241	0.30 224	0.56 242	0.68 325	0.61 233	0.32 251	0.29 278	1.73 401	0.47 227	0.56 241	0.56 329	1.09 276	0.54 312	0.53 213	0.81 326	0.20 201	0.32 262	0.71 312	0.97 350	0.73 263	0.57 226

MIPNet	0.51 234	0.51 275	0.33 224	0.32 201	0.30 230	0.37 227	0.25 242	0.62 241	0.24 163	0.50 180	0.52 266	0.61 233	0.41 304	0.30 283	1.01 353	0.51 256	0.59 273	0.50 291	0.76 246	0.47 292	0.44 144	0.85 329	0.20 201	0.26 215	0.66 301	0.98 351	0.71 259	0.61 243

GwcNet-ADL	0.97 354	0.83 374	0.81 373	0.91 358	0.68 357	0.70 337	0.53 322	0.77 342	0.50 331	0.72 353	5.46 436	1.20 350	0.65 355	0.46 349	0.81 297	0.95 373	0.72 344	0.56 329	1.26 292	0.71 372	0.67 274	0.78 321	0.59 372	0.56 357	0.79 339	0.98 351	0.85 299	1.75 376

gcap-zeroshot	1.75 389	0.44 209	0.89 381	0.59 311	0.36 264	0.55 302	0.29 266	0.74 328	0.29 213	0.74 358	0.76 341	1.18 349	0.33 257	0.24 218	0.78 288	0.97 378	0.61 290	0.53 313	29.80 450	0.80 379	1.04 354	1.45 376	0.23 244	0.34 281	0.75 327	0.99 353	0.96 328	0.75 294

FC-DCNN	0.88 340	0.96 386	1.23 407	1.36 390	0.93 386	1.26 387	0.82 370	0.91 372	0.78 368	0.87 388	0.63 306	1.08 337	0.42 305	0.56 372	0.88 322	0.69 329	0.81 360	0.68 370	0.81 252	0.59 334	0.78 305	0.59 264	0.50 350	0.77 388	1.11 390	0.99 353	1.21 367	1.57 366

DAS	0.95 348	0.61 324	0.48 311	0.78 346	0.61 343	0.68 334	0.59 335	0.84 362	0.93 385	0.65 309	1.58 398	1.66 373	1.06 372	0.34 303	0.95 339	0.92 368	0.92 377	0.73 380	1.77 327	1.03 400	1.73 390	1.11 351	0.47 339	0.92 398	0.93 364	1.00 355	1.39 387	0.96 320

SepStereo	0.95 348	0.61 324	0.48 311	0.78 346	0.61 343	0.68 334	0.59 335	0.84 362	0.93 385	0.65 309	1.58 398	1.66 373	1.06 372	0.34 303	0.95 339	0.92 368	0.92 377	0.73 380	1.77 327	1.03 400	1.73 390	1.11 351	0.47 339	0.92 398	0.93 364	1.00 355	1.39 387	0.96 320

DeepPruner_ROB	0.59 275	0.44 209	0.54 329	0.52 290	0.54 330	0.49 279	0.37 292	0.61 234	0.46 323	0.60 275	0.70 327	0.61 233	0.51 332	0.32 298	1.06 357	0.58 294	0.62 298	0.59 345	0.66 217	0.47 292	0.97 345	0.72 307	0.36 314	0.44 328	0.61 280	1.00 355	0.72 260	0.58 231

HBP-ISP	1.60 382	0.86 380	0.90 382	0.98 364	0.69 359	0.85 355	0.56 330	0.89 370	0.48 329	0.82 381	0.79 345	0.97 321	0.36 285	0.69 392	11.97 454	5.83 450	0.70 336	0.67 364	0.70 231	0.62 352	1.05 356	5.90 442	0.50 350	0.62 367	0.82 347	1.01 358	2.01 415	1.06 334

RGC	0.76 319	0.72 355	0.99 388	0.70 334	0.71 366	0.76 351	0.57 333	0.74 328	0.74 365	0.56 242	0.96 366	0.83 299	0.85 367	0.56 372	0.93 333	0.60 301	0.62 298	0.56 329	0.93 264	0.61 348	0.66 270	0.71 303	0.51 358	0.56 357	0.81 344	1.01 358	0.99 335	1.19 350

SHD	0.97 354	0.56 306	0.73 366	0.75 340	0.69 359	0.66 331	0.61 344	0.99 381	0.94 388	0.77 367	1.00 369	0.94 314	1.29 385	0.54 367	2.21 423	0.98 381	0.95 380	0.70 374	2.01 341	0.80 379	1.12 363	1.71 391	0.47 339	0.77 388	0.91 361	1.01 358	0.91 314	1.22 353

pmcnn	1.66 385	0.80 368	0.52 323	1.19 378	1.01 390	1.21 383	0.93 382	0.96 379	0.54 339	0.74 358	2.66 418	3.98 415	5.06 421	0.31 291	1.65 396	1.40 426	1.20 398	0.91 403	3.99 396	0.95 392	4.45 439	1.02 346	0.90 395	0.90 397	1.07 387	1.01 358	2.43 424	3.03 408

MFMNet_re	1.51 378	1.18 400	1.12 402	1.29 385	1.16 401	1.63 400	1.32 400	1.30 403	1.63 415	1.14 408	1.38 392	2.64 392	1.63 395	0.90 407	2.27 428	1.35 418	1.58 409	1.32 432	3.69 393	1.24 415	2.10 398	1.26 365	1.16 405	1.24 421	1.11 390	1.02 362	1.59 401	1.60 368

IGEV-FE	0.94 346	0.47 237	1.24 408	1.15 374	0.46 309	0.60 313	0.65 355	0.81 355	0.36 278	0.67 331	1.75 405	0.94 314	0.30 228	0.26 252	0.66 257	1.14 402	0.60 282	0.48 272	2.55 364	0.63 356	2.19 400	2.33 405	0.21 219	0.37 303	1.00 379	1.03 363	1.17 362	1.48 363

IGEV_Zeroshot_test	0.95 348	0.47 237	1.24 408	1.15 374	0.46 309	0.60 313	0.65 355	0.81 355	0.36 278	0.66 322	1.86 409	0.94 314	0.30 228	0.26 252	0.66 257	1.14 402	0.60 282	0.48 272	2.56 365	0.63 356	2.23 402	2.36 406	0.21 219	0.37 303	1.00 379	1.03 363	1.17 362	1.48 363

DN	3.88 425	0.39 175	0.36 244	0.58 307	0.32 241	51.06 465	0.32 276	0.64 266	0.32 254	0.50 180	0.56 279	38.15 458	0.23 171	0.26 252	0.60 231	0.71 336	0.57 251	0.46 258	1.59 313	0.40 259	0.69 284	0.66 286	0.32 304	0.32 262	1.15 394	1.04 365	0.86 304	1.56 365

HH	0.84 334	0.34 140	0.99 388	0.42 253	0.36 264	0.51 288	0.42 304	0.69 297	0.34 267	0.65 309	0.38 214	1.03 330	0.26 193	0.28 270	0.66 257	1.37 421	0.61 290	0.53 313	2.39 356	0.60 339	3.55 429	1.64 387	0.25 258	0.33 277	0.83 349	1.05 366	1.09 349	1.12 343

HanStereo	0.84 334	0.34 140	0.99 388	0.42 253	0.36 264	0.51 288	0.42 304	0.69 297	0.34 267	0.65 309	0.38 214	1.03 330	0.26 193	0.28 270	0.66 257	1.37 421	0.61 290	0.53 313	2.39 356	0.60 339	3.55 429	1.64 387	0.25 258	0.33 277	0.83 349	1.05 366	1.09 349	1.12 343

AMNet	1.02 358	0.98 390	0.95 384	0.98 364	1.01 390	1.03 370	0.96 386	0.87 366	0.93 385	0.97 398	1.02 371	1.10 340	0.74 361	1.06 411	0.99 349	1.09 397	1.17 395	1.04 412	1.08 275	1.05 402	1.13 364	1.04 347	0.82 391	0.98 404	1.01 382	1.07 368	1.20 366	1.27 355

MonStereo1	2.61 405	2.91 429	1.70 423	3.94 432	3.77 445	3.57 424	3.72 433	1.55 414	1.64 416	1.43 424	1.63 401	4.85 421	5.63 426	2.99 434	1.35 378	0.90 365	1.99 421	1.31 429	5.93 408	1.75 434	2.96 416	1.93 397	4.83 441	0.93 401	1.31 404	1.08 369	2.49 427	2.38 393

FC-DCNN v2	0.94 346	0.98 390	1.28 413	1.47 394	0.95 388	1.33 389	0.82 370	1.05 388	0.80 370	0.87 388	0.66 315	1.11 342	0.67 357	0.56 372	0.91 328	0.69 329	0.81 360	0.68 370	0.83 253	0.59 334	0.78 305	0.59 264	0.50 350	0.78 390	1.25 402	1.09 370	1.35 383	1.89 378

HSM-Net_RVC	0.75 314	0.53 294	0.60 344	0.77 344	0.62 349	0.61 317	0.37 292	0.76 337	0.49 330	0.74 358	1.71 404	1.32 357	0.80 364	0.36 312	0.72 280	0.55 282	0.64 309	0.53 313	0.78 248	0.53 306	0.67 274	0.89 335	0.43 334	0.64 370	0.94 367	1.09 370	1.07 346	1.04 333
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV	1.15 366	0.84 378	0.60 344	0.85 349	0.76 375	0.73 342	0.48 313	0.87 366	0.80 370	0.81 378	0.61 298	2.86 395	0.81 365	0.52 363	1.31 376	1.17 407	0.91 375	0.74 382	2.40 358	0.66 361	1.57 383	0.76 315	0.48 344	1.06 409	0.99 376	1.09 370	2.25 417	4.25 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STTRV1_RVC		0.81 369	0.64 353	1.04 368	0.73 368	1.03 370	0.85 373	0.91 372	0.92 383	0.93 392	0.95 365	1.72 377	2.23 402	0.86 404	1.46 385	0.78 351	1.37 402	0.72 377		1.97 436	1.59 384	1.23 362		0.97 402	1.07 387	1.11 373	1.75 408	3.40 414

NaN_ROB	0.73 305	0.59 317	0.61 346	0.64 323	0.78 376	0.53 295	0.48 313	0.87 366	0.63 354	0.73 356	0.61 298	1.96 379	0.62 350	0.45 347	0.84 308	0.55 282	0.56 241	0.54 319	0.73 236	0.55 317	0.52 204	0.51 233	0.38 322	0.64 370	0.83 349	1.11 373	0.94 323	1.64 371

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 434	0.56 306	1.25 410	0.75 340	0.69 359	1.17 380	0.81 369	0.82 358	0.80 370	0.81 378	4.78 430	1.00 324	0.37 291	0.27 264	1.13 365	1.54 430	0.70 336	0.60 348	124.50 465	0.54 312	1.43 379	2.64 410	0.22 233	0.36 296	0.91 361	1.13 375	1.13 354	2.18 387

model_zeroshot	0.80 333	0.46 229	0.42 283	0.42 253	0.39 286	0.43 255	0.27 253	0.72 319	0.36 278	0.64 303	0.66 315	0.97 321	0.29 216	0.24 218	1.05 355	0.92 368	0.69 334	0.54 319	3.03 384	0.73 374	1.21 368	1.20 361	0.22 233	0.38 306	0.84 353	1.14 376	1.08 347	2.21 389

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 368	0.49 255	1.28 413	0.75 340	0.41 297	1.04 372	0.67 358	0.77 342	0.52 335	0.78 371	5.67 439	1.03 330	0.35 278	0.26 252	0.86 314	1.39 425	0.68 328	0.70 374	2.61 370	0.64 358	2.89 414	2.21 402	0.19 183	0.43 322	1.03 385	1.15 377	1.35 383	2.41 395

test-1	0.84 334	0.34 140	0.50 317	0.37 226	0.40 291	0.60 313	0.37 292	0.73 323	0.38 294	0.68 334	0.71 328	1.08 337	0.40 301	0.25 239	0.79 292	0.91 367	0.63 304	0.58 340	2.22 348	0.58 330	1.17 366	3.78 425	0.22 233	0.36 296	0.81 344	1.15 377	1.10 352	1.59 367

S-Stereo	1.54 379	0.81 369	0.83 376	1.15 374	1.16 401	1.29 388	1.56 403	1.02 386	1.09 395	1.25 415	4.20 428	4.10 416	1.10 376	0.66 388	2.16 420	1.63 432	0.90 374	1.05 413	2.20 347	1.10 405	1.26 371	3.12 417	1.31 416	1.17 419	0.84 353	1.18 379	1.21 367	2.18 387

edge stereo	1.82 390	1.16 399	2.22 431	1.46 393	1.28 405	1.58 398	1.38 402	1.67 422	1.30 403	1.20 411	3.42 424	4.33 418	2.26 405	0.80 399	1.41 380	1.46 428	1.05 389	0.83 399	5.42 406	0.97 395	1.34 376	3.76 423	0.95 400	0.88 396	1.26 403	1.20 380	1.70 406	2.91 404

FBW_ROB	1.34 373	1.42 409	1.08 399	2.01 403	1.42 411	1.37 391	1.63 405	0.99 381	0.70 360	0.72 353	1.02 371	2.05 382	0.91 370	1.47 420	1.24 372	0.60 301	0.88 371	0.65 360	6.08 412	0.59 334	1.06 358	0.81 326	1.48 419	1.12 415	0.99 376	1.20 380	0.99 335	1.66 373

FAT-Stereo	1.57 381	0.78 362	1.44 418	1.10 370	1.32 408	1.05 373	0.87 376	1.28 400	0.86 376	1.21 412	5.46 436	3.07 400	1.28 384	0.66 388	1.73 401	1.34 415	0.89 373	0.94 406	1.83 331	1.08 403	2.02 397	3.90 426	0.71 380	0.98 404	0.86 357	1.21 382	1.42 393	3.03 408

TRStereo	0.75 314	0.83 374	1.19 403	0.56 303	0.34 255	1.42 393	0.48 313	0.68 289	0.28 205	0.65 309	0.46 240	1.10 340	0.27 203	0.22 179	0.70 273	0.85 360	0.57 251	0.48 272	1.85 335	0.50 299	0.73 296	0.87 332	0.18 169	0.27 223	0.78 336	1.22 383	1.78 409	1.09 336

Any-RAFT	0.69 298	0.47 237	0.85 377	0.53 295	0.40 291	0.38 232	0.27 253	0.64 266	0.32 254	0.57 248	0.76 341	0.86 306	0.24 180	0.22 179	0.57 216	0.76 346	0.60 282	0.45 245	2.19 346	0.45 280	1.20 367	0.71 303	0.22 233	0.31 256	0.99 376	1.24 384	0.73 263	1.65 372

anonymity	3.27 420	0.41 187	1.09 400	0.58 307	0.41 297	0.47 273	0.30 273	0.79 347	0.33 260	0.61 280	69.49 466	0.85 302	0.30 228	0.24 218	0.59 225	1.02 389	0.60 282	0.43 230	1.35 298	0.60 339	0.73 296	1.82 396	0.24 253	0.29 238	1.00 379	1.24 384	1.08 347	1.47 361

PA-Net	0.64 285	0.67 341	0.66 357	0.50 281	0.66 356	0.50 285	0.64 350	0.65 274	0.73 362	0.54 222	0.52 266	0.58 220	0.58 347	0.59 382	0.93 333	0.57 289	0.46 158	0.54 319	0.61 208	0.54 312	0.49 178	0.66 286	0.36 314	0.52 350	0.64 297	1.24 384	0.64 230	1.32 356
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCRef	1.01 357	0.65 335	0.48 311	0.39 232	0.47 313	0.65 328	0.68 360	0.61 234	1.08 394	0.52 203	0.64 307	0.75 276	0.43 310	0.38 320	1.56 390	0.72 338	0.61 290	0.59 345	1.53 308	0.58 330	0.66 270	0.71 303	0.50 350	0.43 322	0.75 327	1.25 387	0.82 288	8.96 443

SGM+DAISY	3.81 424	1.38 408	1.26 411	1.80 401	1.47 413	1.93 404	1.71 406	1.47 411	1.33 404	1.34 421	6.67 448	9.59 442	12.99 442	1.20 415	1.73 401	1.47 429	1.42 405	1.24 424	11.11 433	1.37 420	3.07 420	2.13 401	1.27 412	1.42 430	1.69 417	1.26 388	2.90 435	26.50 457

ITSA-stereo	1.12 364	0.72 355	0.59 339	1.20 379	0.84 380	0.64 327	0.64 350	0.95 374	0.78 368	0.84 384	2.54 416	1.39 360	1.23 381	0.81 400	1.20 370	1.01 387	0.83 362	0.67 364	1.56 310	0.62 352	1.08 361	1.46 377	0.56 369	0.71 376	0.95 369	1.27 389	0.99 335	4.08 421

SPS-STEREO	1.93 394	1.27 405	1.21 405	1.60 398	1.34 409	1.44 394	1.17 395	1.66 419	1.36 408	1.38 422	3.67 425	3.02 399	1.29 385	1.05 410	1.85 408	1.83 437	1.58 409	1.37 434	8.86 425	1.34 418	3.07 420	1.47 378	1.27 412	1.37 424	1.42 410	1.28 390	2.02 416	1.89 378
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	2.35 403	2.75 427	1.60 422	3.13 419	2.29 421	3.52 422	3.67 431	1.35 405	1.35 406	1.27 416	0.72 333	3.26 404	2.62 412	3.04 435	0.98 346	0.78 351	2.13 424	1.02 410	9.04 426	1.23 414	2.74 410	3.39 422	4.08 431	0.92 398	1.24 400	1.29 391	1.46 396	2.48 397

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 386	1.25 404	1.05 394	1.56 396	1.08 397	1.20 382	3.18 424	1.50 412	2.10 426	1.30 419	0.98 368	1.50 365	1.04 371	1.66 421	1.71 397	1.18 408	0.84 364	1.01 409	6.24 413	1.15 411	1.43 379	3.23 419	1.19 406	1.14 416	1.52 414	1.29 391	1.09 349	2.78 403

SQANet	1.90 393	2.70 424	1.03 393	3.09 418	2.17 419	3.29 417	2.70 418	0.95 374	0.65 356	1.00 400	0.71 328	2.69 393	1.10 376	2.30 424	0.78 288	0.55 282	1.02 386	0.72 377	9.92 429	0.68 367	2.11 399	1.25 363	3.28 428	0.58 361	0.98 373	1.31 393	1.33 381	2.34 391

iRaft-Stereo_20w	1.06 361	0.49 255	1.34 416	1.18 377	0.46 309	0.78 352	0.46 310	0.76 337	0.37 289	0.74 358	6.16 443	0.84 301	0.29 216	0.26 252	0.81 297	0.97 378	0.59 273	0.44 235	1.72 321	0.61 348	1.04 354	1.56 384	0.21 219	0.25 208	0.92 363	1.31 393	1.45 395	2.71 401

DispFullNet	4.17 426	3.20 436	4.34 450	2.72 412	2.46 426	2.92 413	2.70 418	2.79 444	1.90 422	4.51 456	6.62 447	8.91 439	4.83 419	2.59 425	2.00 412	8.18 453	3.24 436	1.98 442	24.96 447	2.93 448	3.99 434	3.36 421	1.71 421	1.15 417	1.36 408	1.32 395	2.36 423	3.65 417

DGSMNet	2.66 408	0.96 386	1.36 417	1.03 367	0.99 389	1.12 378	1.05 389	1.36 406	0.94 388	2.15 445	13.54 457	1.71 376	1.85 397	0.93 408	2.50 436	3.85 447	5.34 440	1.61 439	5.07 402	1.68 432	7.04 448	8.02 449	0.96 401	1.19 420	1.01 382	1.33 396	1.40 391	1.88 377

MFN_U_SF_RVC	1.68 387	1.06 395	0.88 380	1.25 382	1.01 390	1.53 397	2.07 410	1.38 408	1.17 398	1.51 428	2.95 420	2.00 381	1.57 393	2.05 423	2.38 433	0.98 381	0.87 367	0.82 396	6.78 416	1.11 407	2.21 401	2.38 407	0.65 378	1.11 414	1.23 397	1.33 396	1.28 377	1.69 375

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 443	0.65 335	1.07 398	0.94 363	0.83 379	0.81 353	1.27 399	0.85 364	0.73 362	0.93 392	6.13 442	180.62 467	2.17 401	1.33 419	1.22 371	1.01 387	0.93 379	1.06 414	6.32 415	0.79 378	3.32 427	3.77 424	0.55 367	0.76 385	0.95 369	1.34 398	1.19 365	2.42 396

otaku	2.33 402	3.05 434	1.19 403	3.36 426	2.37 422	3.56 423	3.08 423	1.05 388	0.98 391	1.13 405	0.80 349	2.88 396	1.62 394	2.59 425	0.95 339	0.64 315	1.23 399	0.75 384	13.16 437	1.09 404	2.47 405	2.63 409	4.75 438	0.75 384	1.13 392	1.38 399	1.69 405	2.52 398

AnyNet_C01	2.06 396	1.08 397	1.06 396	1.14 373	1.08 397	1.01 368	2.69 417	1.69 423	2.66 435	1.21 412	1.67 402	2.90 397	2.60 411	0.95 409	3.65 441	4.02 448	2.09 423	2.21 448	3.08 385	1.56 427	3.30 426	2.89 413	1.26 408	1.15 417	1.80 419	1.43 400	1.51 398	3.90 419

CBMV_ROB	1.71 388	0.79 365	0.65 356	1.35 388	1.07 396	1.01 368	0.74 366	1.01 385	0.54 339	0.72 353	0.81 350	9.80 443	5.90 428	0.57 377	1.42 381	0.69 329	0.80 357	0.58 340	5.38 405	1.22 413	0.95 340	0.55 255	0.53 361	0.62 367	1.22 396	1.45 401	2.72 433	2.94 405

MSKI-zero shot	0.84 334	0.49 255	0.43 288	0.41 245	0.35 259	0.46 272	0.32 276	0.76 337	0.30 224	0.65 309	0.92 362	0.83 299	0.32 251	0.22 179	0.62 243	1.08 395	0.64 309	0.47 266	3.14 387	0.61 348	2.23 402	1.58 385	0.20 201	0.38 306	0.96 371	1.47 402	1.24 372	1.60 368

LRCNet_RVC	21.34 458	28.92 459	11.37 458	31.78 460	29.09 464	34.25 460	27.43 459	21.71 464	10.07 452	29.63 465	30.60 461	32.06 456	25.81 451	33.87 464	11.15 451	2.97 443	25.27 460	21.35 461	44.05 458	20.83 461	14.27 458	5.87 440	36.69 464	27.43 464	2.76 430	1.47 402	8.68 453	6.79 437

XQC	1.03 359	0.90 381	0.71 364	0.91 358	0.92 385	0.92 363	0.86 375	1.06 393	0.90 382	0.84 384	1.11 380	1.03 330	1.30 387	0.71 394	2.04 413	0.95 373	0.87 367	0.67 364	1.64 318	0.78 377	1.00 349	1.67 390	0.62 376	0.73 380	1.09 389	1.47 402	1.26 374	0.97 323

MADNet+	1.96 395	1.18 400	1.26 411	1.45 392	1.28 405	1.10 376	2.21 412	1.88 427	1.41 409	1.33 420	1.32 388	2.29 385	2.23 402	1.25 417	4.58 445	1.87 438	2.55 431	1.13 421	2.73 373	1.63 430	3.69 432	3.33 420	1.26 408	2.09 446	1.93 421	1.47 402	1.59 401	2.77 402

CSAN	0.93 345	0.83 374	0.75 368	0.86 350	0.82 378	0.73 342	0.61 344	0.97 380	0.94 388	0.94 396	0.73 338	1.96 379	1.56 392	0.49 353	0.98 346	0.63 309	0.74 346	0.66 362	1.09 276	0.71 372	0.78 305	0.63 277	0.53 361	0.76 385	0.98 373	1.49 406	1.21 367	1.63 370

ADCL	1.27 371	0.82 372	0.64 353	0.60 314	0.53 326	0.73 342	0.91 380	0.75 332	2.78 438	0.68 334	1.01 370	0.86 306	0.50 328	0.50 357	1.27 373	0.64 315	0.66 319	0.57 335	1.20 289	0.60 339	0.98 347	0.88 333	0.50 350	0.47 339	1.60 416	1.50 407	0.88 308	11.30 446

ADCMid	1.56 380	0.92 385	0.99 388	0.70 334	0.86 381	1.05 373	1.37 401	1.29 401	1.77 418	0.75 362	1.75 405	1.27 351	1.48 389	0.69 392	2.18 422	1.07 394	0.98 384	0.79 393	2.74 374	0.80 379	1.31 374	1.74 393	1.06 403	0.70 375	1.01 382	1.53 408	1.02 342	10.33 444

RainbowNet	2.32 399	2.93 430	1.87 427	3.34 424	2.57 428	3.50 420	3.49 428	1.29 401	0.92 383	1.53 431	0.89 359	3.18 402	2.31 406	2.94 432	1.30 375	0.90 365	1.61 412	1.00 408	5.61 407	1.51 422	2.82 413	4.18 429	4.25 433	0.97 402	1.32 405	1.58 409	1.71 407	3.00 407

Ntro	2.32 399	3.40 442	1.53 420	3.55 428	2.52 427	3.71 429	3.36 425	1.11 396	1.05 393	1.16 409	0.90 360	2.93 398	1.24 382	2.72 431	1.00 350	0.64 315	1.40 404	0.82 396	10.96 432	1.14 408	2.72 409	3.19 418	4.26 434	0.73 380	1.24 400	1.59 410	1.56 400	2.31 390

SGM_RVC	2.81 412	1.46 410	0.85 377	1.76 400	1.28 405	1.68 402	1.19 396	1.56 415	1.14 397	0.82 381	1.70 403	7.09 431	2.67 413	0.42 339	0.92 331	0.57 289	0.75 348	0.57 335	11.20 434	0.66 361	0.94 337	0.46 205	0.51 358	0.84 394	1.97 424	1.64 411	5.04 448	26.13 456
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 372	0.90 381	0.63 351	1.27 383	0.90 383	1.21 383	2.21 412	1.27 398	1.18 399	1.00 400	0.91 361	1.80 378	1.16 379	1.07 412	1.48 386	0.77 348	0.70 336	0.58 340	2.75 375	0.67 365	1.39 378	2.93 414	0.85 394	0.73 380	1.47 411	1.68 412	1.33 381	2.96 406

G-Net	1.86 391	1.00 392	1.28 413	0.89 353	0.93 386	1.10 376	0.77 367	1.63 418	2.07 425	0.99 399	2.89 419	7.30 434	1.67 396	0.55 370	1.45 382	1.75 435	1.04 387	0.93 405	2.87 377	2.72 446	1.89 396	1.47 378	0.80 389	1.02 408	1.06 386	1.71 413	2.82 434	5.60 430

ACVNet_1	2.47 404	3.23 437	2.35 433	4.40 435	2.93 438	3.77 431	3.96 434	1.34 404	1.18 399	1.21 412	1.02 371	3.31 406	2.07 400	3.09 437	1.31 376	0.70 335	2.26 428	1.10 418	9.52 427	1.14 408	3.45 428	1.18 360	4.50 437	1.07 410	1.39 409	1.75 414	1.36 385	2.10 384

PVD	1.47 376	1.04 394	1.44 418	1.10 370	1.09 399	1.19 381	1.07 390	1.91 429	2.05 424	0.79 374	1.49 396	1.54 369	1.91 399	0.89 406	2.26 427	1.35 418	1.39 403	1.09 417	2.41 359	1.14 408	1.51 381	1.98 398	0.79 387	1.08 412	1.49 413	1.82 415	1.67 404	2.10 384

ACVNet_2	3.17 417	2.98 431	2.25 432	4.72 436	2.88 435	3.50 420	3.48 427	1.58 417	1.33 404	1.29 418	1.10 377	3.22 403	2.45 408	2.67 430	1.29 374	0.86 361	7.26 444	1.02 410	22.14 445	1.37 420	3.22 423	1.25 363	4.24 432	1.37 424	1.93 421	1.92 416	1.83 410	2.36 392

SANet	1.61 383	0.91 384	1.10 401	1.04 368	1.05 394	1.25 386	0.77 367	1.76 425	1.81 419	0.77 367	1.24 381	6.63 428	5.08 422	0.83 401	1.56 390	0.77 348	1.24 400	0.90 400	1.58 311	0.82 384	1.05 356	1.00 344	0.90 395	1.27 422	1.32 405	1.93 417	1.88 411	3.10 410

PSMNet_ROB	2.71 409	3.39 441	1.92 428	2.87 415	2.04 417	4.01 434	3.50 429	1.46 410	1.41 409	1.59 433	3.34 421	3.52 407	4.97 420	4.50 444	1.61 393	0.95 373	1.87 418	1.06 414	8.62 422	1.63 430	2.32 404	1.51 382	5.43 448	1.37 424	1.98 425	1.94 418	1.91 412	2.39 394

DPSNet	2.61 405	0.83 374	0.77 370	1.21 380	1.24 404	1.34 390	0.93 382	1.08 394	1.49 412	0.78 371	0.86 356	6.91 430	3.85 416	0.58 380	4.58 445	2.54 442	1.43 406	1.24 424	14.95 441	1.34 418	4.83 443	8.01 448	1.75 422	1.40 427	1.47 411	1.95 419	1.60 403	1.66 373

ADCPNet	2.08 398	0.77 360	0.87 379	0.83 348	1.21 403	0.85 355	1.59 404	1.02 386	1.35 406	0.83 383	1.97 410	1.01 328	7.76 434	0.75 397	2.35 432	1.16 406	0.95 380	0.71 376	4.05 397	0.97 395	1.30 373	1.61 386	0.72 381	0.76 385	1.52 414	1.96 420	1.21 367	16.04 451

IMH-64-1	2.92 414	2.70 424	2.36 434	3.23 420	2.71 430	3.70 427	4.05 435	1.66 419	2.48 430	1.13 405	1.26 383	3.60 408	6.29 430	3.59 438	2.28 429	1.15 404	2.20 425	1.31 429	6.02 410	1.52 424	3.03 418	5.48 436	4.83 441	1.40 427	2.83 431	2.02 421	2.34 420	3.64 415

IMH-64	2.92 414	2.70 424	2.36 434	3.23 420	2.71 430	3.70 427	4.05 435	1.66 419	2.48 430	1.13 405	1.26 383	3.60 408	6.29 430	3.59 438	2.28 429	1.15 404	2.20 425	1.31 429	6.02 410	1.52 424	3.03 418	5.48 436	4.83 441	1.40 427	2.83 431	2.02 421	2.34 420	3.64 415

LVE	4.33 429	3.03 432	2.00 429	27.23 457	3.06 439	3.83 432	12.07 455	1.53 413	1.64 416	1.85 441	1.48 395	3.30 405	3.91 417	3.06 436	1.45 382	1.05 392	1.95 420	1.38 435	15.68 442	1.62 429	3.25 425	5.86 439	4.42 436	1.76 441	2.87 433	2.06 423	2.34 420	3.25 411

notaker	5.52 432	5.55 452	3.76 448	13.97 451	5.34 450	5.44 446	7.16 443	2.36 434	2.68 436	2.06 444	1.80 407	12.90 450	23.86 449	3.98 441	2.04 413	1.73 434	3.45 438	2.12 445	17.08 443	2.15 438	6.10 447	5.87 440	6.15 452	2.12 447	1.79 418	2.08 424	2.31 419	3.29 413

MeshStereo	3.62 423	1.54 411	1.05 394	2.64 408	1.72 415	2.05 405	1.15 393	2.40 435	1.41 409	0.90 391	6.48 446	9.56 441	7.42 433	0.49 353	11.75 452	1.94 439	0.87 367	0.74 382	8.79 423	0.80 379	8.36 449	8.07 450	0.73 383	1.07 410	3.39 437	2.15 425	5.22 449	4.99 426
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	2.84 413	3.23 437	1.81 425	6.04 439	3.38 444	3.63 426	3.67 431	1.88 427	1.97 423	1.47 425	1.30 385	3.69 410	4.10 418	2.97 433	1.45 382	0.97 378	2.41 429	1.29 427	5.94 409	1.74 433	3.20 422	4.23 430	4.79 440	1.55 432	2.65 428	2.27 426	2.56 428	2.64 400

IMH	3.24 419	2.76 428	2.37 436	3.26 422	2.74 432	3.73 430	4.10 437	1.72 424	2.58 433	1.17 410	1.24 381	3.92 412	10.58 437	6.80 453	1.57 392	1.11 400	2.25 427	1.30 428	6.28 414	1.56 427	2.97 417	4.14 428	4.90 444	1.45 431	3.01 435	2.36 427	2.47 426	5.19 429

STStereo	5.29 431	2.47 421	5.20 452	5.20 437	2.80 433	4.72 439	3.42 426	6.23 454	6.52 448	1.51 428	7.61 450	9.53 440	14.86 445	0.63 385	4.09 444	0.64 315	0.87 367	0.62 351	36.67 454	1.02 399	1.23 369	1.05 348	0.78 386	1.63 435	3.46 438	2.43 428	3.53 439	14.15 449

WAO-7	2.72 411	1.83 413	2.89 442	7.39 441	1.73 416	1.76 403	1.82 407	2.07 430	2.65 434	2.21 446	5.39 435	4.58 420	5.72 427	1.23 416	2.07 417	1.27 414	1.69 414	1.22 423	7.70 419	1.51 422	1.64 387	3.07 416	0.84 392	1.65 437	1.83 420	2.48 429	1.97 414	3.27 412

WAO-6	2.71 409	2.26 418	1.57 421	3.00 417	2.25 420	3.01 414	3.02 422	1.77 426	2.35 427	1.52 430	1.62 400	3.94 414	5.12 423	2.64 428	2.22 424	1.38 423	2.65 432	1.36 433	4.86 401	1.54 426	2.76 412	4.79 433	2.70 426	1.73 439	2.71 429	2.59 430	2.68 432	5.02 427

AnyNet_C32	1.64 384	0.65 335	0.74 367	0.67 330	0.73 368	0.86 358	1.14 391	0.95 374	3.12 441	0.75 362	1.53 397	0.94 314	0.64 354	0.67 390	1.83 407	1.11 400	1.06 391	0.95 407	1.78 330	0.76 375	1.76 393	1.71 391	0.66 379	0.85 395	1.13 392	2.68 431	1.17 362	13.55 448

ktn	8.45 446	3.18 435	2.84 441	6.37 440	3.26 441	4.31 437	10.28 453	2.15 431	10.13 453	2.27 448	1.83 408	42.17 461	55.84 462	3.93 440	2.34 431	2.09 440	9.85 447	2.17 446	33.98 452	2.24 440	3.24 424	3.03 415	4.78 439	2.25 449	2.59 426	2.81 432	3.18 437	5.04 428

SAMSARA	1.50 377	0.79 365	1.00 392	0.93 361	0.88 382	0.86 358	0.93 382	1.57 416	1.25 401	0.96 397	1.09 375	1.27 351	2.59 410	0.83 401	2.58 437	1.19 411	1.04 387	0.91 403	2.56 365	0.99 398	1.77 394	2.23 403	0.56 369	0.98 404	2.63 427	2.81 432	2.62 430	2.56 399

KSHMR	8.16 442	4.16 445	2.96 443	25.39 456	3.92 446	5.08 442	5.53 439	2.62 440	2.40 429	2.23 447	2.26 413	4.37 419	77.17 466	5.23 447	2.24 425	1.71 433	2.79 435	1.98 442	31.04 451	2.02 437	4.59 441	5.35 434	7.54 455	1.89 445	3.30 436	2.91 434	3.01 436	6.51 436

LSM0	8.30 444	1.08 397	0.95 384	1.66 399	1.42 411	1.59 399	1.96 408	2.27 433	2.36 428	1.66 435	3.94 426	4.10 416	6.30 432	0.63 385	62.38 467	74.74 467	1.69 414	1.06 414	12.18 435	2.23 439	4.96 444	9.29 452	0.92 397	1.29 423	1.95 423	2.97 435	3.66 443	14.83 450

MDST_ROB	3.33 421	2.32 419	0.75 368	3.90 431	1.47 413	2.61 412	1.00 388	1.12 397	0.72 361	0.78 371	0.67 322	1.54 369	25.37 450	0.34 303	2.11 419	0.53 269	0.65 316	0.48 272	3.69 393	0.58 330	0.88 324	0.59 264	0.58 371	0.68 374	7.85 452	3.03 436	17.15 457	8.63 442

TorneroNet	8.11 441	4.28 447	2.58 438	27.50 458	3.31 443	5.00 441	6.00 442	2.62 440	10.13 453	1.49 427	2.57 417	11.07 448	68.61 465	4.25 442	1.77 405	1.18 408	5.78 441	1.62 440	23.67 446	2.83 447	4.30 436	5.47 435	5.37 447	1.65 437	3.72 440	3.14 437	2.59 429	6.36 435

PWCK	5.04 430	3.03 432	2.21 430	3.61 429	2.60 429	4.41 438	5.09 438	2.45 437	2.76 437	3.31 451	4.34 429	10.15 446	5.13 424	1.74 422	1.99 411	1.38 423	2.41 429	1.45 436	51.59 461	2.35 441	3.70 433	2.69 411	2.65 425	1.78 443	2.97 434	3.21 438	2.43 424	4.77 424

ELAS_RVC	3.22 418	2.01 414	1.85 426	2.66 409	2.07 418	5.08 442	2.06 409	2.41 436	1.89 421	1.74 439	4.78 430	8.00 435	8.02 435	0.74 396	2.38 433	0.81 356	1.75 416	1.14 422	3.97 395	1.27 416	4.64 442	7.61 446	1.26 408	1.74 440	6.58 449	3.21 438	3.39 438	3.80 418
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	4.25 427	3.34 439	2.80 439	10.32 445	2.92 436	4.17 435	5.89 440	2.66 442	4.45 445	1.69 436	3.41 422	5.94 425	11.31 439	5.29 448	1.71 397	1.34 415	2.69 433	1.51 437	10.78 430	2.48 443	2.63 407	4.50 431	3.44 429	1.58 433	5.12 445	3.31 440	3.60 440	5.76 431

Venus	4.25 427	3.34 439	2.80 439	10.32 445	2.92 436	4.17 435	5.89 440	2.66 442	4.45 445	1.69 436	3.41 422	5.94 425	11.31 439	5.29 448	1.71 397	1.34 415	2.69 433	1.51 437	10.78 430	2.48 443	2.63 407	4.50 431	3.44 429	1.58 433	5.12 445	3.31 440	3.60 440	5.76 431

ADCP+	0.92 342	0.59 317	0.62 347	0.44 267	0.45 306	0.55 302	0.85 373	0.65 274	1.81 419	0.48 161	1.10 377	1.62 372	0.33 257	0.42 339	1.03 354	0.52 265	0.52 209	0.48 272	1.19 287	0.38 237	0.58 248	0.60 268	0.32 304	0.30 247	0.66 301	3.45 442	0.77 274	4.14 422

SGM-ForestM	2.61 405	4.20 446	0.93 383	2.78 413	1.37 410	3.57 424	2.93 421	2.59 438	1.51 413	0.70 347	1.32 388	7.25 432	5.36 425	0.47 350	0.89 324	0.53 269	0.79 356	0.54 319	7.58 418	0.60 339	0.82 312	0.47 211	0.51 358	0.80 391	4.97 444	3.66 443	7.05 452	6.30 434

TorneroNet-64	6.02 435	4.60 448	2.53 437	15.58 452	3.29 442	4.87 440	7.75 444	2.23 432	10.02 451	1.42 423	1.31 386	7.26 433	29.23 455	4.36 443	2.09 418	1.21 412	8.22 445	1.70 441	17.35 444	2.62 445	4.31 437	5.68 438	5.20 446	1.76 441	3.58 439	3.76 444	2.29 418	8.34 441

RTS	1.09 362	0.59 317	0.59 339	0.60 314	0.58 340	0.96 365	0.90 378	0.80 350	0.88 378	0.59 268	0.71 328	1.28 354	0.62 350	0.51 359	2.04 413	0.98 381	1.19 396	0.77 389	2.33 353	0.85 386	0.96 342	1.16 357	0.49 346	0.65 372	1.23 397	4.43 445	1.15 356	1.45 359

RTSA	1.09 362	0.59 317	0.59 339	0.60 314	0.58 340	0.96 365	0.90 378	0.80 350	0.88 378	0.59 268	0.71 328	1.28 354	0.62 350	0.51 359	2.04 413	0.98 381	1.19 396	0.77 389	2.33 353	0.85 386	0.96 342	1.16 357	0.49 346	0.65 372	1.23 397	4.43 445	1.15 356	1.45 359

ADCS	1.88 392	1.06 395	0.98 387	0.93 361	1.10 400	1.09 375	1.14 391	1.27 398	2.49 432	0.89 390	1.36 391	1.51 366	2.92 414	0.86 404	3.30 440	2.26 441	1.46 408	1.26 426	3.10 386	1.29 417	2.48 406	2.88 412	0.80 389	1.10 413	1.33 407	4.48 447	1.41 392	6.08 433

ELAS	3.38 422	2.19 416	1.79 424	2.99 416	2.37 422	3.32 419	2.09 411	2.60 439	2.85 439	1.28 417	4.85 432	8.61 437	8.02 435	0.76 398	2.90 438	0.81 356	1.80 417	1.10 418	4.19 399	1.10 405	4.53 440	7.86 447	1.26 408	1.63 435	7.08 450	4.79 448	3.66 443	4.87 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	7.55 439	4.74 449	3.06 444	10.46 448	5.92 452	6.35 449	8.05 446	4.32 447	3.69 444	1.97 443	2.14 412	10.53 447	62.60 464	4.83 445	2.25 426	1.59 431	12.22 454	2.08 444	9.67 428	3.97 449	5.27 445	6.65 443	8.86 458	2.65 452	3.82 441	5.62 449	3.62 442	7.03 438

HanzoNet	19.12 457	15.23 455	6.99 456	35.06 461	14.35 459	40.77 461	42.46 462	17.81 461	22.51 459	3.55 452	8.29 451	41.30 460	56.30 463	43.04 466	5.72 447	4.37 449	37.83 464	3.30 450	49.59 460	8.93 456	10.30 455	6.85 444	14.15 462	3.46 454	5.94 448	5.80 450	5.29 450	7.13 439

UNDER WATER-64	6.11 437	5.20 450	3.13 445	12.20 449	5.77 451	6.55 450	8.53 449	4.74 452	3.45 443	2.30 449	2.36 414	12.04 449	12.47 441	5.08 446	3.02 439	1.81 436	12.11 453	2.17 446	8.81 424	4.17 451	5.75 446	7.27 445	8.74 457	2.61 451	3.86 442	8.63 451	4.32 446	7.86 440

DPSimNet_ROB	18.93 456	32.01 460	5.97 453	12.40 450	11.35 458	6.13 447	28.07 460	15.03 460	35.64 464	3.96 454	78.33 467	18.15 452	35.00 456	5.44 451	12.19 455	10.36 455	13.57 455	3.64 451	87.52 464	6.87 454	14.36 459	9.97 453	4.40 435	7.14 457	5.17 447	9.85 452	5.93 451	32.56 459

BEATNet-Init1	22.01 459	36.32 464	3.23 446	54.74 465	11.23 457	52.95 466	28.72 461	9.47 455	8.51 450	1.57 432	10.45 456	33.05 457	48.98 460	0.71 394	16.97 458	11.50 456	1.60 411	1.11 420	77.80 463	35.27 465	9.94 454	9.98 454	1.27 412	2.30 450	27.41 459	11.09 453	52.85 466	35.36 462

MADNet++	5.64 433	3.51 443	3.77 449	2.84 414	4.62 448	3.02 415	3.65 430	4.36 448	5.03 447	4.18 455	5.07 434	6.45 427	5.92 429	6.18 452	7.04 448	6.82 451	4.71 439	4.00 452	8.03 420	5.83 452	9.92 453	16.38 457	2.32 424	4.34 455	3.95 443	11.38 454	4.93 447	4.01 420

PML	30.82 460	20.91 458	7.15 457	29.65 459	20.81 463	29.11 459	10.50 454	10.87 456	88.32 468	20.03 464	154.19 468	98.60 466	119.55 467	10.53 456	9.19 449	8.69 454	16.72 456	7.27 454	34.57 453	7.35 455	12.77 457	10.86 456	5.72 451	6.17 456	33.11 465	12.83 455	34.30 463	12.33 447

JetBlue	6.09 436	3.85 444	3.31 447	5.99 438	4.13 447	6.22 448	7.94 445	3.42 446	2.89 440	1.47 425	1.46 394	8.10 436	1.90 398	5.39 450	11.86 453	3.22 444	3.30 437	2.99 449	5.32 404	2.40 442	9.74 452	10.03 455	4.93 445	2.18 448	7.39 451	17.16 456	3.72 445	24.15 454

MANE	7.31 438	2.64 423	4.48 451	3.30 423	3.10 440	3.94 433	2.83 420	5.37 453	6.88 449	1.11 404	5.64 438	8.81 438	11.02 438	0.67 390	3.83 442	3.83 446	1.32 401	18.03 458	8.61 421	0.84 385	4.22 435	1.16 357	0.74 385	1.79 444	13.65 456	18.61 457	22.89 459	38.18 464

HaxPig	41.43 463	43.85 465	40.81 463	44.90 462	47.49 466	44.66 462	46.30 464	46.31 466	45.63 466	49.00 466	49.30 463	47.24 462	43.73 458	42.64 465	40.44 465	39.13 465	48.37 465	51.07 465	43.33 456	42.25 466	42.88 462	36.52 462	50.75 466	43.02 469	27.54 460	19.97 458	20.68 458	20.75 453

AVERAGE_ROB	41.98 464	44.82 466	42.27 464	45.98 463	46.88 465	45.60 463	46.56 465	47.04 467	43.89 465	49.19 467	49.91 464	47.25 463	43.00 457	49.19 467	40.14 464	38.38 464	49.01 466	51.31 466	43.98 457	42.43 467	43.31 463	38.64 463	49.42 465	42.83 468	28.65 461	20.44 459	23.41 460	19.88 452

JetRed	7.85 440	5.29 451	6.07 454	3.75 430	5.00 449	6.95 451	10.20 452	4.64 451	3.42 442	2.92 450	2.39 415	6.71 429	2.25 404	7.15 454	10.26 450	7.34 452	8.59 446	7.11 453	4.82 400	4.08 450	10.76 456	9.27 451	7.85 456	3.34 453	10.96 453	24.25 460	11.90 454	24.57 455

LE_ROB	17.44 452	1.82 412	6.12 455	9.40 442	53.85 468	8.01 452	46.26 463	11.27 459	28.12 460	1.80 440	7.03 449	38.62 459	49.53 461	0.34 303	1.76 404	0.55 282	0.78 352	0.59 345	36.68 455	6.72 453	2.92 415	0.85 329	29.06 463	12.10 461	26.35 458	25.49 461	27.84 462	37.03 463

MEDIAN_ROB	44.95 466	47.36 467	44.12 465	48.52 464	49.78 467	48.21 464	49.25 466	49.72 468	46.35 467	52.53 468	53.59 465	50.59 464	45.49 459	49.36 468	43.27 466	41.36 466	51.85 467	54.40 467	47.03 459	45.93 468	45.78 464	40.06 464	52.67 467	45.67 470	31.00 462	26.54 462	25.33 461	27.95 458

DGTPSM_ROB	12.12 449	5.96 453	17.45 459	4.20 433	7.86 453	5.15 444	8.18 447	4.56 449	11.64 455	4.52 457	8.72 452	5.01 422	17.08 446	12.98 457	14.91 456	14.58 457	6.85 442	15.76 456	12.78 436	12.05 457	9.07 450	21.74 458	5.67 449	11.54 459	11.84 454	31.02 463	12.98 455	33.06 460

DPSMNet_ROB	12.40 450	5.97 454	17.46 460	4.21 434	7.87 454	5.15 444	8.18 447	4.56 449	11.65 456	4.54 458	8.87 453	5.17 423	22.69 447	13.00 458	14.98 457	14.62 458	6.90 443	15.82 457	14.07 440	12.05 457	9.09 451	21.75 459	5.68 450	11.54 459	11.87 455	31.03 464	12.99 456	33.06 460

DPSM_ROB	18.32 454	16.26 456	21.94 461	9.42 443	8.75 455	13.61 453	9.11 450	10.90 457	15.09 457	8.45 459	8.95 454	10.12 444	13.19 443	16.42 459	19.79 459	19.11 459	18.35 457	20.45 459	13.82 438	14.88 459	26.56 460	27.45 460	6.49 453	14.39 462	31.57 463	38.83 465	36.85 464	43.86 465

DPSM	18.32 454	16.26 456	21.94 461	9.42 443	8.75 455	13.61 453	9.11 450	10.90 457	15.09 457	8.45 459	8.95 454	10.12 444	13.19 443	16.42 459	19.79 459	19.11 459	18.35 457	20.45 459	13.82 438	14.88 459	26.56 460	27.45 460	6.49 453	14.39 462	31.57 463	38.83 465	36.85 464	43.86 465

CasAABBNet	36.73 461	32.73 463	44.18 466	18.81 454	17.45 461	27.29 457	18.12 456	21.69 463	30.40 462	17.52 461	18.08 458	20.27 453	26.53 452	32.96 462	38.28 463	37.42 462	36.82 462	41.12 464	27.47 449	29.86 463	53.56 467	55.70 466	12.93 459	28.91 465	63.44 467	78.07 467	73.93 468	88.05 468

fast-reg	43.29 465	32.71 462	44.22 467	18.25 453	17.13 460	27.54 458	18.28 457	21.56 462	30.10 461	17.75 463	25.35 460	20.57 455	27.48 454	32.87 461	35.47 461	36.04 461	36.53 461	40.33 462	202.92 467	29.77 462	52.97 465	55.53 465	13.28 461	29.25 466	63.58 468	78.09 468	73.47 467	87.68 467

FlowAnything	36.80 462	32.68 461	44.29 468	18.93 455	17.69 462	27.11 456	18.38 458	21.83 465	30.48 463	17.53 462	18.21 459	20.29 454	26.54 453	33.31 463	37.97 462	37.86 463	36.82 462	40.93 463	27.35 448	30.03 464	53.34 466	55.72 467	12.99 460	29.50 467	63.36 466	78.25 469	73.99 469	88.17 469

ASD4																								8.34 458

Low-res two-view benchmark