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

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 22	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.14 36	0.12 9	0.07 9	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 6	0.15 12	0.09 3	0.07 17	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.09 3	0.09 12	0.09 8	0.16 47	0.12 9	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.10 5	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

LACA2	0.12 8	0.12 18	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.12 41	0.07 33	0.09 3	0.09 12	0.14 35	0.05 5	0.27 62	0.08 21	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 22	0.18 16	0.11 6	0.13 4	0.16 23	0.06 6	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

RSM	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.14 52	0.09 31	0.14 55	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 40	0.14 20	0.10 40	0.07 29	0.22 41	0.25 46	0.21 31	0.20 41	0.18 16	0.17 49	0.25 50	0.18 35	0.08 24	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.27 45	0.15 23

over-8	0.13 11	0.11 12	0.09 22	0.13 44	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.21 46	0.08 21	0.05 8	0.17 13	0.19 21	0.16 12	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.20 44	0.19 36	0.22 19	0.20 50

over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 52	0.07 11	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.24 53	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.19 21	0.15 6	0.15 13	0.16 9	0.11 6	0.14 5	0.15 16	0.06 6	0.08 13	0.19 33	0.19 36	0.23 24	0.20 50

MCSU-Stereo	0.17 47	0.16 42	0.13 53	0.11 29	0.11 48	0.09 17	0.09 62	0.11 7	0.21 86	0.11 18	0.12 28	0.39 96	0.09 32	0.08 42	0.28 69	0.23 37	0.27 55	0.17 27	0.20 30	0.15 39	0.18 24	0.17 28	0.09 42	0.09 27	0.22 55	0.21 49	0.35 71	0.24 63

quiztm	0.11 4	0.12 18	0.10 30	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 7	0.11 24	0.07 3	0.09 14	0.13 15	0.07 9	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 32	0.09 3	0.07 17	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 45	0.12 8

BridgeDepth	0.13 11	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.08 23	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 18	0.06 6	0.31 70	0.07 9	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 13	0.11 6	0.16 14	0.17 28	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.15 26	0.14 31	0.13 53	0.12 39	0.12 54	0.10 24	0.08 49	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 33	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 41	0.17 27	0.21 34	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.22 55	0.18 30	0.23 24	0.24 63

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

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 21	0.11 7	0.09 12	0.16 50	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.22 38	0.12 14	0.23 38	0.11 6	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 23	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 43	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.19 22	0.12 14	0.21 32	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

AIO-Stereo	0.15 26	0.17 51	0.12 48	0.17 74	0.10 40	0.12 41	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 36	0.12 9	0.09 32	0.08 42	0.20 33	0.21 28	0.20 27	0.20 41	0.21 34	0.17 49	0.23 38	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

over v1	0.14 21	0.11 12	0.09 22	0.15 59	0.08 23	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.10 19	0.11 18	0.10 22	0.28 64	0.08 21	0.06 18	0.17 13	0.20 23	0.17 17	0.16 22	0.16 9	0.12 14	0.15 12	0.15 16	0.06 6	0.09 27	0.19 33	0.21 49	0.23 24	0.18 41

GSStereo	0.16 40	0.18 54	0.13 53	0.13 44	0.13 56	0.12 41	0.09 62	0.12 17	0.10 19	0.16 50	0.11 25	0.22 49	0.08 21	0.05 8	0.22 41	0.25 46	0.28 60	0.20 41	0.25 52	0.16 44	0.32 64	0.19 41	0.08 24	0.10 35	0.18 27	0.16 18	0.25 37	0.16 30

GASTEREO	0.16 40	0.16 42	0.10 30	0.14 52	0.10 40	0.11 30	0.07 33	0.12 17	0.15 53	0.14 35	0.09 14	0.18 37	0.11 45	0.06 18	0.24 48	0.24 43	0.23 41	0.20 41	0.23 44	0.16 44	0.23 38	0.23 66	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.22 55	0.28 50	0.14 19

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

GIP-stereo	0.17 47	0.21 62	0.13 53	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.07 33	0.12 17	0.09 12	0.16 50	0.13 33	0.16 24	0.08 21	0.15 84	0.27 64	0.25 46	0.25 50	0.21 50	0.24 50	0.19 62	0.27 54	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.17 37

Occ-G	0.18 54	0.26 77	0.15 63	0.17 74	0.14 65	0.15 63	0.07 33	0.12 17	0.11 24	0.11 18	0.22 77	0.20 45	0.09 32	0.10 58	0.28 69	0.28 62	0.25 50	0.22 54	0.29 64	0.19 62	0.26 52	0.19 41	0.10 51	0.15 70	0.19 33	0.18 30	0.29 53	0.17 37

CroCo-Stereo Lap2	0.14 21	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 23	0.08 13	0.05 8	0.12 17	0.06 4	0.22 72	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 33	0.26 55	0.22 35	0.19 37	0.26 57	0.11 6	0.28 58	0.16 23	0.06 6	0.08 13	0.22 55	0.23 66	0.20 13	0.16 30

over-6	0.16 40	0.15 36	0.10 30	0.17 74	0.08 23	0.10 24	0.07 33	0.13 24	0.20 79	0.11 18	0.15 40	0.41 105	0.09 32	0.07 29	0.18 24	0.21 28	0.17 17	0.17 27	0.19 22	0.12 14	0.16 14	0.18 35	0.08 24	0.09 27	0.20 44	0.20 41	0.25 37	0.22 59

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

WQFJX	0.15 26	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.09 31	0.13 50	0.09 62	0.13 24	0.15 53	0.11 18	0.33 127	0.11 6	0.36 219	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 16	0.13 26	0.14 5	0.15 16	0.10 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.21 15	0.16 30

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 8	0.04 3	0.13 24	0.12 36	0.11 18	0.14 36	0.16 24	0.07 9	0.06 18	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 6	0.17 19	0.13 11	0.06 6	0.08 13	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 17	0.08 49	0.13 24	0.06 4	0.11 18	0.09 14	0.10 4	0.07 9	0.06 18	0.16 7	0.16 5	0.19 23	0.11 3	0.18 16	0.09 3	0.17 19	0.11 6	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 33	0.12 8

RSM++	0.17 47	0.18 54	0.13 53	0.17 74	0.10 40	0.14 55	0.07 33	0.13 24	0.13 40	0.12 29	0.14 36	0.17 31	0.11 45	0.08 42	0.25 52	0.27 61	0.25 50	0.21 50	0.23 44	0.18 54	0.26 52	0.21 53	0.08 24	0.10 35	0.20 44	0.18 30	0.29 53	0.18 41

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

ProNet	0.14 21	0.13 21	0.14 60	0.11 29	0.07 11	0.14 55	0.12 88	0.13 24	0.06 4	0.08 5	0.24 85	0.09 3	0.06 3	0.07 29	0.22 41	0.21 28	0.22 35	0.18 32	0.19 22	0.14 33	0.20 29	0.11 6	0.12 73	0.11 47	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

testmc14	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.13 44	0.09 31	0.11 30	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.11 18	0.12 28	0.27 62	0.07 9	0.05 8	0.23 46	0.24 43	0.21 31	0.18 32	0.19 22	0.18 54	0.17 19	0.13 11	0.11 64	0.10 35	0.19 33	0.23 66	0.22 19	0.17 37

LACA3	0.18 54	0.16 42	0.13 53	0.13 44	0.11 48	0.14 55	0.09 62	0.14 32	0.14 45	0.16 50	0.12 28	0.30 69	0.11 45	0.13 73	0.23 46	0.24 43	0.19 23	0.23 57	0.22 38	0.15 39	0.23 38	0.25 69	0.08 24	0.10 35	0.23 60	0.22 55	0.29 53	0.26 69

MM-Stereo_test2	0.15 26	0.19 56	0.11 40	0.16 66	0.11 48	0.08 13	0.05 8	0.14 32	0.11 24	0.20 66	0.08 13	0.12 9	0.08 21	0.09 51	0.20 33	0.22 34	0.25 50	0.20 41	0.20 30	0.18 54	0.25 50	0.21 53	0.10 51	0.10 35	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 32	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 48	0.26 55	0.20 27	0.18 32	0.20 30	0.11 6	0.24 47	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 55	0.20 41	0.23 24	0.15 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DispViT+	0.18 54	0.16 42	0.12 48	0.18 81	0.13 56	0.13 50	0.09 62	0.15 36	0.20 79	0.18 62	0.19 62	0.19 40	0.12 54	0.09 51	0.24 48	0.25 46	0.17 17	0.24 63	0.25 52	0.19 62	0.19 27	0.21 53	0.10 51	0.20 98	0.19 33	0.33 108	0.23 24	0.28 73

WQFJA1	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 138	0.11 6	0.28 145	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLMM1	0.17 47	0.14 31	0.09 22	0.08 12	0.09 31	0.10 24	0.07 33	0.15 36	0.20 79	0.12 29	0.34 131	0.21 46	0.51 266	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.16 12	0.15 13	0.22 38	0.14 33	0.14 5	0.19 41	0.10 51	0.11 47	0.19 33	0.18 30	0.24 33	0.13 15

NLMM	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 138	0.11 6	0.28 145	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLSM3	0.15 26	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.10 40	0.10 24	0.08 49	0.15 36	0.17 59	0.11 18	0.17 53	0.12 9	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.20 23	0.20 27	0.17 27	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.16 23	0.08 24	0.11 47	0.18 27	0.23 66	0.27 45	0.18 41

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

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.11 29	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 36	0.11 24	0.16 50	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.23 41	0.17 27	0.22 38	0.14 33	0.20 29	0.14 13	0.08 24	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 37	0.15 23

CoSv	0.13 11	0.17 51	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 71	0.07 33	0.15 36	0.10 19	0.13 33	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 4	0.17 13	0.20 23	0.21 31	0.12 7	0.22 38	0.12 14	0.20 29	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 55	0.15 15	0.19 11	0.11 3

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

AEACV	0.19 61	0.31 94	0.14 60	0.17 74	0.13 56	0.12 41	0.07 33	0.15 36	0.07 8	0.16 50	0.15 40	0.18 37	0.11 45	0.11 63	0.25 52	0.25 46	0.32 67	0.23 57	0.35 75	0.18 54	0.27 54	0.22 62	0.11 64	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.25 37	0.18 41

MatchStereo	0.16 40	0.14 31	0.11 40	0.07 7	0.12 54	0.07 8	0.06 21	0.16 46	0.18 65	0.08 5	0.12 28	0.13 15	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.25 46	0.17 17	0.20 41	0.18 16	0.19 62	0.21 32	0.26 73	0.08 24	0.12 59	0.21 52	0.23 66	0.22 19	0.19 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.14 21	0.15 36	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.16 46	0.19 71	0.10 11	0.28 102	0.12 9	0.30 162	0.08 42	0.16 7	0.17 7	0.16 12	0.12 7	0.15 6	0.12 14	0.14 5	0.17 28	0.11 64	0.09 27	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

GEAStereo	0.18 54	0.22 65	0.15 63	0.19 84	0.14 65	0.14 55	0.09 62	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

gasm-f	0.18 54	0.22 65	0.15 63	0.19 84	0.14 65	0.14 55	0.09 62	0.16 46	0.13 40	0.15 43	0.11 25	0.23 50	0.08 21	0.09 51	0.25 52	0.25 46	0.27 55	0.21 50	0.23 44	0.17 49	0.34 72	0.22 62	0.10 51	0.12 59	0.19 33	0.21 49	0.30 58	0.19 47

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

GREAT-IGEV	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 46	0.10 19	0.12 29	0.13 33	0.25 56	0.09 32	0.08 42	0.22 41	0.25 46	0.24 49	0.16 22	0.23 44	0.13 26	0.18 24	0.16 23	0.09 42	0.10 35	0.15 10	0.16 18	0.31 61	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 26	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 17	0.04 3	0.16 46	0.06 4	0.15 43	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 41	0.28 62	0.26 54	0.23 57	0.27 59	0.17 49	0.28 58	0.19 41	0.06 6	0.08 13	0.26 63	0.23 66	0.23 24	0.20 50

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 41	0.07 33	0.17 53	0.17 59	0.09 8	0.27 98	0.13 15	0.27 138	0.07 29	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 17	0.09 27	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 30	0.04 3	0.17 53	0.13 40	0.15 43	0.16 47	0.19 40	0.08 21	0.09 51	0.18 24	0.22 34	0.19 23	0.16 22	0.15 6	0.14 33	0.17 19	0.14 13	0.08 24	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

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

MLG-Stereo_test2	0.16 40	0.12 18	0.10 30	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.18 56	0.11 24	0.20 66	0.07 9	0.23 50	0.08 21	0.08 42	0.19 29	0.23 37	0.30 65	0.25 65	0.31 66	0.18 54	0.28 58	0.17 28	0.09 42	0.08 13	0.20 44	0.16 18	0.29 53	0.21 54

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

MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.10 22	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 57	0.14 45	0.15 43	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 29	0.15 4	0.15 3	0.23 41	0.15 13	0.21 34	0.12 14	0.18 24	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 50	0.15 23

DEFOM-Stereo	0.21 63	0.19 56	0.12 48	0.18 81	0.13 56	0.20 86	0.08 49	0.19 57	0.14 45	0.16 50	0.23 80	0.21 46	0.10 40	0.12 69	0.27 64	0.29 68	0.34 74	0.28 76	0.32 67	0.22 81	0.32 64	0.21 53	0.12 73	0.11 47	0.26 63	0.22 55	0.47 103	0.29 76

NLSM1	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.11 48	0.14 55	0.08 49	0.20 60	0.19 71	0.11 18	0.38 149	0.18 37	0.42 239	0.09 51	0.17 13	0.21 28	0.16 12	0.15 13	0.20 30	0.13 26	0.16 14	0.22 62	0.10 51	0.11 47	0.18 27	0.19 36	0.27 45	0.14 19

MLG-Stereo_test3	0.23 66	0.17 51	0.13 53	0.14 52	0.17 83	0.16 66	0.09 62	0.21 61	0.12 36	0.21 69	0.18 57	0.35 78	0.11 45	0.15 84	0.29 73	0.26 55	0.33 70	0.28 76	0.63 162	0.18 54	0.40 86	0.41 122	0.11 64	0.15 70	0.21 52	0.21 49	0.33 64	0.27 71

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

delet	0.24 67	0.25 75	0.22 117	0.24 114	0.20 99	0.28 135	0.16 123	0.21 61	0.18 65	0.23 74	0.26 95	0.26 57	0.15 70	0.25 184	0.32 87	0.28 62	0.31 66	0.27 71	0.24 50	0.24 91	0.31 63	0.20 48	0.16 98	0.19 89	0.28 74	0.25 76	0.32 62	0.31 81

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

MaDis-Stereo	0.26 73	0.20 60	0.16 69	0.10 22	0.10 40	0.10 24	0.08 49	0.24 65	0.14 45	0.36 87	0.16 47	0.36 88	0.12 54	0.08 42	0.33 88	0.35 88	0.39 93	0.35 116	0.53 124	0.20 71	0.40 86	0.26 73	0.13 81	0.15 70	0.39 128	0.39 134	0.40 86	0.49 135

RAFT	0.17 47	0.13 21	0.10 30	0.16 66	0.07 11	0.21 88	0.05 8	0.25 66	0.12 36	0.14 35	0.15 40	0.16 24	0.10 40	0.05 8	0.21 37	0.20 23	0.23 41	0.15 13	0.28 61	0.13 26	0.21 32	0.17 28	0.07 17	0.10 35	0.26 63	0.24 72	0.33 64	0.23 60

RYNet	0.27 80	0.23 70	0.18 81	0.15 59	0.17 83	0.19 81	0.13 94	0.25 66	0.31 180	0.17 57	0.20 69	0.19 40	0.14 63	0.13 73	0.80 228	0.28 62	0.27 55	0.41 149	0.28 61	0.19 62	0.27 54	0.21 53	0.29 233	0.18 86	0.27 69	0.76 236	0.34 68	0.23 60

BridgeDepth_RVC	0.21 63	0.21 62	0.15 63	0.15 59	0.14 65	0.17 71	0.09 62	0.26 68	0.23 98	0.17 57	0.17 53	0.24 53	0.14 63	0.13 73	0.26 61	0.29 68	0.21 31	0.23 57	0.27 59	0.20 71	0.23 38	0.25 69	0.10 51	0.12 59	0.26 63	0.30 89	0.29 53	0.36 96
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
TDLM	0.24 67	0.29 85	0.22 117	0.22 98	0.27 148	0.23 110	0.18 132	0.26 68	0.19 71	0.18 62	0.38 149	0.29 66	0.21 102	0.15 84	0.24 48	0.28 62	0.32 67	0.28 76	0.25 52	0.21 75	0.28 58	0.19 41	0.16 98	0.21 102	0.24 61	0.20 41	0.28 50	0.25 66

LG-G_1	0.25 69	0.22 65	0.19 83	0.23 110	0.22 107	0.22 95	0.12 88	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 69	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 94	0.51 111	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

LG-G	0.25 69	0.22 65	0.19 83	0.23 110	0.22 107	0.22 95	0.12 88	0.28 70	0.11 24	0.21 69	0.20 69	0.35 78	0.14 63	0.18 100	0.31 83	0.30 75	0.35 78	0.32 94	0.51 111	0.24 91	0.39 84	0.26 73	0.10 51	0.15 70	0.27 69	0.24 72	0.36 75	0.34 90

LGtest1	0.26 73	0.19 56	0.20 94	0.16 66	0.18 89	0.16 66	0.09 62	0.28 70	0.17 59	0.22 72	0.27 98	0.29 66	0.13 58	0.14 80	0.30 79	0.31 81	0.38 88	0.33 102	0.49 106	0.25 98	0.41 89	0.41 122	0.13 81	0.16 79	0.30 83	0.24 72	0.39 81	0.31 81

VIP-Stereo	0.22 65	0.20 60	0.19 83	0.14 52	0.11 48	0.13 50	0.06 21	0.29 73	0.19 71	0.19 64	0.28 102	0.28 64	0.11 45	0.12 69	0.27 64	0.28 62	0.37 84	0.26 69	0.33 70	0.21 75	0.34 72	0.21 53	0.11 64	0.15 70	0.24 61	0.22 55	0.25 37	0.30 78

SGD-Stereo	0.29 89	0.24 72	0.17 74	0.16 66	0.15 74	0.22 95	0.08 49	0.29 73	0.22 92	0.29 79	0.15 40	0.45 121	0.20 94	0.10 58	0.71 211	0.45 144	0.46 113	0.27 71	0.47 101	0.22 81	0.41 89	0.36 102	0.19 135	0.19 89	0.28 74	0.32 103	0.46 100	0.40 109

AANet_RVC	0.28 85	0.27 79	0.23 122	0.19 84	0.28 153	0.16 66	0.16 123	0.29 73	0.30 160	0.20 66	0.27 98	0.24 53	0.21 102	0.19 107	0.45 123	0.36 94	0.33 70	0.34 106	0.29 64	0.29 117	0.27 54	0.27 78	0.22 179	0.21 102	0.34 105	0.33 108	0.42 92	0.52 148

CCAANet	0.30 93	0.29 85	0.33 159	0.24 114	0.24 122	0.25 120	0.22 162	0.30 76	0.29 149	0.25 76	0.29 107	0.52 151	0.29 151	0.19 107	0.42 116	0.36 94	0.36 81	0.30 88	0.28 61	0.23 86	0.40 86	0.27 78	0.20 152	0.19 89	0.33 102	0.31 94	0.41 87	0.43 122

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 73	0.22 65	0.17 74	0.20 92	0.17 83	0.15 63	0.12 88	0.31 77	0.21 86	0.39 93	0.24 85	0.36 88	0.21 102	0.13 73	0.31 83	0.29 68	0.35 78	0.25 65	0.45 97	0.19 62	0.35 76	0.26 73	0.13 81	0.14 66	0.27 69	0.31 94	0.46 100	0.32 84

AASNet	0.28 85	0.34 102	0.22 117	0.25 121	0.26 137	0.34 162	0.25 185	0.32 78	0.17 59	0.29 79	0.36 138	0.26 57	0.18 84	0.24 166	0.36 93	0.31 81	0.34 74	0.32 94	0.32 67	0.28 112	0.35 76	0.28 82	0.17 114	0.22 115	0.30 83	0.28 82	0.35 71	0.25 66

MMNet	0.29 89	0.29 85	0.22 117	0.26 125	0.26 137	0.26 123	0.18 132	0.33 79	0.23 98	0.24 75	0.28 102	0.35 78	0.15 70	0.32 239	0.39 100	0.31 81	0.36 81	0.34 106	0.41 86	0.27 109	0.32 64	0.21 53	0.17 114	0.23 127	0.32 98	0.30 89	0.46 100	0.32 84

UniTT-Stereo	0.28 85	0.27 79	0.15 63	0.15 59	0.13 56	0.17 71	0.09 62	0.35 80	0.19 71	0.49 132	0.21 73	0.41 105	0.18 84	0.14 80	0.40 102	0.39 106	0.42 102	0.34 106	0.56 140	0.25 98	0.43 97	0.24 68	0.13 81	0.19 89	0.31 93	0.41 140	0.30 58	0.37 98

YMNet	0.30 93	0.31 94	0.23 122	0.27 130	0.23 114	0.26 123	0.25 185	0.36 81	0.37 223	0.25 76	0.19 62	0.40 98	0.27 138	0.29 220	0.38 96	0.47 165	0.37 84	0.28 76	0.43 92	0.19 62	0.35 76	0.33 92	0.16 98	0.19 89	0.36 118	0.29 86	0.39 81	0.35 93

IGEV-Stereo+	0.27 80	0.25 75	0.14 60	0.22 98	0.14 65	0.13 50	0.07 33	0.36 81	0.20 79	0.55 173	0.23 80	0.38 93	0.14 63	0.16 93	0.26 61	0.35 88	0.40 96	0.35 116	0.48 104	0.24 91	0.44 104	0.51 177	0.12 73	0.13 63	0.28 74	0.20 41	0.34 68	0.23 60

DMCA	0.32 101	0.31 94	0.30 147	0.24 114	0.25 127	0.27 128	0.22 162	0.36 81	0.33 195	0.31 82	0.40 159	0.40 98	0.23 114	0.25 184	0.41 108	0.37 99	0.40 96	0.39 131	0.36 76	0.28 112	0.41 89	0.27 78	0.25 204	0.25 150	0.31 93	0.35 114	0.39 81	0.37 98

MIF-Stereo (partial)	0.30 93	0.44 163	0.18 81	0.16 66	0.16 79	0.21 88	0.11 80	0.37 84	0.22 92	0.37 90	0.24 85	0.32 72	0.17 79	0.13 73	0.39 100	0.45 144	0.46 113	0.38 129	0.42 90	0.25 98	0.43 97	0.35 98	0.18 125	0.21 102	0.35 117	0.32 103	0.50 110	0.44 124

anonymousdsp	0.25 69	0.23 70	0.19 83	0.16 66	0.14 65	0.18 76	0.10 76	0.37 84	0.19 71	0.32 84	0.22 77	0.32 72	0.12 54	0.14 80	0.29 73	0.32 84	0.32 67	0.28 76	0.39 79	0.22 81	0.46 116	0.31 89	0.12 73	0.15 70	0.26 63	0.20 41	0.52 122	0.20 50

AIO_rvc	0.25 69	0.34 102	0.16 69	0.19 84	0.15 74	0.18 76	0.11 80	0.39 86	0.22 92	0.30 81	0.16 47	0.32 72	0.12 54	0.18 100	0.27 64	0.26 55	0.33 70	0.22 54	0.38 78	0.20 71	0.42 95	0.44 142	0.13 81	0.14 66	0.28 74	0.22 55	0.33 64	0.21 54

DFGA-Net	0.28 85	0.37 118	0.16 69	0.26 125	0.15 74	0.22 95	0.15 114	0.40 87	0.21 86	0.41 95	0.24 85	0.31 70	0.17 79	0.13 73	0.42 116	0.39 106	0.38 88	0.30 88	0.42 90	0.21 75	0.36 81	0.29 83	0.13 81	0.21 102	0.31 93	0.27 79	0.51 111	0.28 73

HCRNet	0.32 101	0.38 127	0.20 94	0.39 186	0.17 83	0.29 138	0.18 132	0.40 87	0.18 65	0.80 312	0.40 159	0.49 134	0.18 84	0.22 134	0.38 96	0.30 75	0.38 88	0.29 84	0.40 83	0.19 62	0.33 68	0.23 66	0.19 135	0.16 79	0.26 63	0.31 94	0.51 111	0.31 81

TS12	0.26 73	0.27 79	0.19 83	0.16 66	0.16 79	0.22 95	0.11 80	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 113	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 105	0.28 82	0.41 87	0.42 116

TS	0.26 73	0.27 79	0.19 83	0.16 66	0.16 79	0.22 95	0.11 80	0.41 89	0.19 71	0.17 57	0.30 113	0.35 78	0.16 74	0.15 84	0.28 69	0.30 75	0.28 60	0.27 71	0.39 79	0.21 75	0.33 68	0.30 86	0.13 81	0.17 81	0.34 105	0.28 82	0.41 87	0.42 116

plain	0.31 99	0.43 157	0.20 94	0.20 92	0.16 79	0.20 86	0.10 76	0.41 89	0.18 65	0.48 122	0.19 62	0.34 77	0.17 79	0.10 58	0.41 108	0.44 133	0.45 108	0.40 142	0.55 134	0.24 91	0.41 89	0.34 95	0.14 92	0.21 102	0.32 98	0.33 108	0.39 81	0.48 133

CAS	0.38 121	0.45 171	0.25 130	0.29 138	0.29 160	0.23 110	0.13 94	0.41 89	0.27 135	0.41 95	0.54 210	0.35 78	0.35 212	0.21 125	0.52 139	0.38 102	0.50 139	0.34 106	0.52 116	0.26 105	0.43 97	0.41 122	0.19 135	0.23 127	0.51 173	0.52 185	0.62 158	0.77 231

RAFT + AFF	0.27 80	0.26 77	0.17 74	0.21 95	0.13 56	0.19 81	0.13 94	0.41 89	0.18 65	0.44 106	0.19 62	0.42 108	0.14 63	0.09 51	0.86 248	0.29 68	0.41 100	0.20 41	0.55 134	0.23 86	0.47 123	0.21 53	0.12 73	0.15 70	0.28 74	0.20 41	0.21 15	0.17 37

CVANet_RVC	0.31 99	0.40 141	0.30 147	0.40 194	0.29 160	0.37 174	0.23 176	0.41 89	0.23 98	0.31 82	0.49 181	0.37 91	0.26 129	0.19 107	0.29 73	0.33 87	0.34 74	0.32 94	0.32 67	0.25 98	0.34 72	0.25 69	0.18 125	0.25 150	0.30 83	0.25 76	0.34 68	0.30 78

LG-Stereo_L2	0.26 73	0.31 94	0.17 74	0.13 44	0.13 56	0.14 55	0.07 33	0.42 95	0.20 79	0.48 122	0.22 77	0.40 98	0.14 63	0.17 97	0.30 79	0.37 99	0.39 93	0.28 76	0.40 83	0.19 62	0.45 108	0.35 98	0.09 42	0.14 66	0.30 83	0.22 55	0.33 64	0.33 88

LG-Stereo_L1	0.27 80	0.30 92	0.17 74	0.13 44	0.13 56	0.15 63	0.08 49	0.42 95	0.21 86	0.49 132	0.20 69	0.39 96	0.15 70	0.15 84	0.30 79	0.38 102	0.39 93	0.29 84	0.40 83	0.18 54	0.47 123	0.35 98	0.08 24	0.14 66	0.30 83	0.21 49	0.37 78	0.36 96

AIO_test	0.27 80	0.39 133	0.19 83	0.29 138	0.19 92	0.18 76	0.14 107	0.42 95	0.23 98	0.33 85	0.19 62	0.37 91	0.18 84	0.18 100	0.25 52	0.29 68	0.34 74	0.24 63	0.39 79	0.21 75	0.49 135	0.46 152	0.13 81	0.15 70	0.30 83	0.28 82	0.41 87	0.21 54

iinet-f	0.52 183	0.43 157	0.36 178	0.34 164	0.25 127	0.47 219	0.25 185	0.43 98	0.27 135	0.52 150	0.94 297	0.61 184	0.44 249	0.25 184	1.06 291	0.57 223	0.52 154	0.39 131	1.51 257	0.50 233	0.58 196	0.75 246	0.26 214	0.25 150	0.52 178	0.38 131	0.76 205	0.53 152

PWCDC_ROB	0.67 232	0.35 112	0.39 200	0.29 138	0.43 239	0.34 162	0.36 227	0.43 98	1.25 335	0.27 78	0.72 267	0.44 117	2.38 341	0.57 313	1.11 297	0.76 280	0.56 185	0.56 263	0.64 163	0.55 251	0.63 207	2.08 334	0.46 281	0.40 246	0.36 118	0.63 206	0.51 111	0.67 203

LoS_RVC	0.42 136	0.45 171	0.43 222	0.19 84	0.25 127	0.24 116	0.16 123	0.44 100	0.28 142	0.51 141	0.48 176	0.42 108	0.31 176	0.22 134	0.60 165	0.45 144	0.46 113	0.41 149	0.71 184	0.30 121	0.67 222	0.51 177	0.19 135	0.32 196	0.61 215	0.44 148	0.58 143	0.61 182

tt_ll	0.42 136	0.45 171	0.43 222	0.19 84	0.25 127	0.24 116	0.16 123	0.44 100	0.28 142	0.51 141	0.48 176	0.42 108	0.31 176	0.22 134	0.60 165	0.45 144	0.46 113	0.41 149	0.71 184	0.30 121	0.67 222	0.51 177	0.19 135	0.32 196	0.61 215	0.44 148	0.58 143	0.61 182

iRaftStereo_RVC	0.26 73	0.27 79	0.16 69	0.13 44	0.14 65	0.18 76	0.09 62	0.44 100	0.14 45	0.36 87	0.36 138	0.32 72	0.16 74	0.13 73	0.29 73	0.29 68	0.38 88	0.28 76	0.34 74	0.22 81	0.41 89	0.38 109	0.12 73	0.17 81	0.27 69	0.29 86	0.42 92	0.27 71

ARAFT	0.34 110	0.38 127	0.23 122	0.26 125	0.21 103	0.27 128	0.14 107	0.44 100	0.24 111	0.50 135	0.30 113	0.41 105	0.16 74	0.15 84	0.67 197	0.42 118	0.50 139	0.47 200	0.51 111	0.23 86	0.53 167	0.32 91	0.16 98	0.19 89	0.43 139	0.30 89	0.52 122	0.37 98

FINET	0.40 127	0.38 127	0.39 200	0.43 209	0.30 169	0.34 162	0.35 223	0.44 100	0.36 212	0.47 115	0.32 120	0.47 126	0.30 162	0.28 212	0.66 191	0.50 185	0.48 130	0.36 120	0.60 156	0.33 138	0.46 116	0.37 107	0.30 237	0.30 182	0.43 139	0.35 114	0.56 133	0.42 116

GANet	0.32 101	0.29 85	0.27 136	0.34 164	0.33 182	0.38 179	0.29 206	0.44 100	0.24 111	0.35 86	0.30 113	0.46 123	0.22 108	0.21 125	0.31 83	0.32 84	0.40 96	0.43 164	0.33 70	0.22 81	0.33 68	0.29 83	0.22 179	0.24 138	0.31 93	0.27 79	0.42 92	0.34 90

MGS-Stereo	0.37 118	0.46 182	0.21 106	0.22 98	0.19 92	0.22 95	0.15 114	0.45 106	0.17 59	0.36 87	0.26 95	0.29 66	0.19 90	0.23 148	1.37 313	0.40 110	0.52 154	0.45 179	0.55 134	0.33 138	0.50 139	0.41 122	0.21 165	0.22 115	0.33 102	0.30 89	0.47 103	0.45 126

MIM_Stereo	0.32 101	0.40 141	0.25 130	0.28 133	0.20 99	0.27 128	0.14 107	0.45 106	0.18 65	0.48 122	0.25 92	0.42 108	0.18 84	0.16 93	0.36 93	0.42 118	0.44 104	0.36 120	0.47 101	0.28 112	0.47 123	0.36 102	0.12 73	0.23 127	0.29 82	0.27 79	0.47 103	0.33 88

DISCO	0.45 158	0.44 163	0.29 143	0.40 194	0.38 217	0.49 225	0.43 242	0.45 106	0.43 252	0.50 135	0.57 216	0.40 98	0.29 151	0.30 225	0.61 172	0.43 127	0.55 177	0.46 192	0.69 181	0.41 198	0.48 131	0.43 136	0.26 214	0.32 196	0.47 152	0.50 179	0.62 158	0.50 143

DSFCA	0.45 158	0.50 222	0.40 205	0.40 194	0.37 209	0.44 206	0.34 221	0.46 109	0.39 231	0.40 94	0.57 216	0.49 134	0.29 151	0.24 166	0.61 172	0.44 133	0.49 134	0.49 216	0.64 163	0.39 189	0.50 139	0.51 177	0.33 252	0.35 223	0.49 164	0.50 179	0.57 135	0.58 171

DMCA-RVC	0.44 153	0.37 118	0.35 169	0.33 162	0.37 209	0.32 148	0.41 239	0.46 109	0.52 269	0.43 99	0.48 176	0.68 203	0.33 191	0.29 220	0.65 190	0.46 154	0.47 123	0.44 169	0.49 106	0.38 173	0.49 135	0.48 164	0.29 233	0.32 196	0.38 125	0.37 126	0.57 135	0.62 187

IER	0.41 131	0.37 118	0.31 153	0.30 146	0.28 153	0.35 168	0.24 179	0.47 111	0.28 142	0.44 106	0.59 219	0.77 233	0.29 151	0.35 250	0.63 181	0.42 118	0.47 123	0.42 158	0.44 93	0.34 144	0.42 95	0.36 102	0.28 226	0.26 157	0.40 133	0.47 164	0.52 122	0.52 148

UPFNet	0.38 121	0.34 102	0.34 167	0.32 155	0.33 182	0.39 184	0.29 206	0.47 111	0.33 195	0.43 99	0.41 161	0.40 98	0.30 162	0.34 244	0.61 172	0.40 110	0.46 113	0.41 149	0.52 116	0.35 160	0.35 76	0.34 95	0.25 204	0.27 161	0.38 125	0.35 114	0.55 130	0.37 98

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 107	0.36 116	0.20 94	0.23 110	0.20 99	0.17 71	0.10 76	0.48 113	0.23 98	0.55 173	0.32 120	0.40 98	0.19 90	0.15 84	0.48 132	0.36 94	0.47 123	0.33 102	0.51 111	0.27 109	0.50 139	0.42 129	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.31 94	0.48 106	0.53 152

HGLStereo	0.43 150	0.43 157	0.37 189	0.34 164	0.37 209	0.39 184	0.23 176	0.48 113	0.31 180	0.47 115	0.72 267	0.42 108	0.29 151	0.32 239	0.51 137	0.49 181	0.55 177	0.50 225	0.55 134	0.39 189	0.51 146	0.43 136	0.22 179	0.33 211	0.51 173	0.51 183	0.57 135	0.45 126

DepthFocus	0.33 107	0.35 112	0.19 83	0.19 84	0.17 83	0.22 95	0.11 80	0.49 115	0.23 98	0.45 108	0.24 85	0.43 113	0.17 79	0.22 134	0.35 92	0.45 144	0.48 130	0.34 106	0.53 124	0.32 134	0.47 123	0.34 95	0.19 135	0.19 89	0.34 105	0.31 94	0.49 109	0.57 166

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 93	0.24 72	0.17 74	0.23 110	0.19 92	0.18 76	0.08 49	0.49 115	0.25 117	0.54 166	0.21 73	0.32 72	0.17 79	0.17 97	0.29 73	0.39 106	0.45 108	0.36 120	0.50 108	0.26 105	0.56 181	0.49 165	0.13 81	0.13 63	0.31 93	0.26 78	0.45 98	0.30 78

DF_test	0.32 101	0.32 98	0.36 178	0.12 39	0.19 92	0.19 81	0.08 49	0.50 117	0.21 86	0.52 150	0.18 57	0.54 154	0.19 90	0.21 125	0.41 108	0.42 118	0.47 123	0.31 92	0.44 93	0.31 126	0.45 108	0.40 118	0.18 125	0.23 127	0.33 102	0.35 114	0.44 96	0.39 103

LGCAT	0.35 113	0.38 127	0.21 106	0.20 92	0.21 103	0.24 116	0.16 123	0.50 117	0.26 128	0.47 115	0.28 102	0.47 126	0.21 102	0.23 148	0.41 108	0.42 118	0.55 177	0.30 88	0.44 93	0.32 134	0.52 158	0.37 107	0.26 214	0.25 150	0.37 120	0.40 138	0.43 95	0.47 129

AFF-stereo	0.30 93	0.34 102	0.26 134	0.18 81	0.17 83	0.33 155	0.11 80	0.50 117	0.23 98	0.46 112	0.28 102	0.40 98	0.16 74	0.12 69	0.27 64	0.35 88	0.37 84	0.25 65	0.57 145	0.23 86	0.38 82	0.25 69	0.17 114	0.17 81	0.37 120	0.37 126	0.48 106	0.32 84

PDISCO_ROB	0.48 169	0.40 141	0.39 200	0.38 183	0.34 191	0.39 184	0.28 199	0.50 117	0.35 208	0.37 90	0.52 200	0.49 134	0.35 212	0.31 232	0.63 181	0.58 228	0.54 166	0.68 304	0.59 150	0.44 213	0.62 204	0.67 226	0.24 199	0.34 215	0.54 186	0.53 188	0.85 233	0.58 171

anonymous	0.37 118	0.29 85	0.19 83	0.17 74	0.24 122	0.21 88	0.14 107	0.51 121	0.22 92	0.51 141	0.19 62	0.55 162	0.25 124	0.23 148	0.49 135	0.58 228	0.47 123	0.46 192	0.56 140	0.31 126	0.51 146	0.70 235	0.18 125	0.24 138	0.45 145	0.31 94	0.55 130	0.50 143

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 113	0.21 62	0.21 106	0.14 52	0.22 107	0.23 110	0.10 76	0.51 121	0.31 180	0.51 141	0.33 127	0.49 134	0.35 212	0.36 252	0.52 139	0.43 127	0.40 96	0.29 84	0.44 93	0.26 105	0.52 158	0.46 152	0.25 204	0.28 168	0.48 155	0.36 118	0.41 87	0.43 122

S2M2_L	0.40 127	0.42 152	0.41 214	0.24 114	0.27 148	0.35 168	0.22 162	0.51 121	0.24 111	0.61 218	0.23 80	0.43 113	0.21 102	0.31 232	0.59 159	0.49 181	0.55 177	0.36 120	0.53 124	0.34 144	0.55 176	0.38 109	0.28 226	0.27 161	0.42 136	0.43 144	0.63 161	0.66 199
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.29 89	0.34 102	0.20 94	0.22 98	0.21 103	0.19 81	0.11 80	0.51 121	0.22 92	0.42 97	0.18 57	0.35 78	0.22 108	0.19 107	0.30 79	0.32 84	0.38 88	0.26 69	0.52 116	0.25 98	0.52 158	0.43 136	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.22 55	0.38 79	0.29 76

TANstereo	0.55 193	0.41 145	0.35 169	0.40 194	0.39 222	0.45 211	0.21 154	0.52 125	0.30 160	0.54 166	0.37 146	0.38 93	0.38 228	0.41 265	0.84 242	0.73 276	0.66 259	0.78 325	1.10 230	0.89 323	0.62 204	0.54 189	0.93 338	0.32 196	0.34 105	0.45 154	0.99 269	0.53 152

XX-TBD	0.55 193	0.41 145	0.35 169	0.40 194	0.39 222	0.45 211	0.21 154	0.52 125	0.30 160	0.54 166	0.37 146	0.38 93	0.38 228	0.41 265	0.84 242	0.73 276	0.66 259	0.78 325	1.10 230	0.89 323	0.62 204	0.54 189	0.93 338	0.32 196	0.34 105	0.45 154	0.99 269	0.53 152

STTStereo	0.53 186	0.56 257	0.54 263	0.44 216	0.52 261	0.43 201	0.59 271	0.52 125	0.46 257	0.47 115	0.55 212	0.71 213	0.42 239	0.56 308	0.87 254	0.44 133	0.49 134	0.51 234	0.54 131	0.37 168	0.51 146	0.40 118	0.32 249	0.35 223	0.52 178	0.66 212	0.68 179	0.99 260

DeepPrunerF	1.22 303	0.49 207	0.39 200	0.58 254	2.86 368	0.49 225	0.55 264	0.52 125	0.58 283	0.43 99	0.67 256	0.43 113	0.32 185	0.42 275	1.64 328	0.75 278	0.58 201	0.46 192	0.93 216	0.46 221	0.61 202	0.53 186	0.40 271	0.35 223	15.32 391	0.82 255	0.65 169	0.62 187

small-0shot	0.35 113	0.29 85	0.17 74	0.15 59	0.21 103	0.19 81	0.12 88	0.53 129	0.23 98	0.48 122	0.24 85	0.54 154	0.26 129	0.27 207	0.44 121	0.60 235	0.44 104	0.45 179	0.46 99	0.24 91	0.47 123	0.69 232	0.16 98	0.19 89	0.42 136	0.37 126	0.39 81	0.55 162

S2M2_XL	0.33 107	0.30 92	0.30 147	0.17 74	0.19 92	0.23 110	0.21 154	0.53 129	0.26 128	0.47 115	0.25 92	0.48 130	0.18 84	0.22 134	0.38 96	0.36 94	0.54 166	0.29 84	0.41 86	0.28 112	0.50 139	0.31 89	0.21 165	0.21 102	0.34 105	0.32 103	0.45 98	0.51 146
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAFT_CTSACE	0.30 93	0.37 118	0.15 63	0.15 59	0.15 74	0.25 120	0.18 132	0.53 129	0.20 79	0.55 173	0.18 57	0.44 117	0.29 151	0.16 93	0.29 73	0.30 75	0.37 84	0.27 71	0.37 77	0.18 54	0.38 82	0.45 147	0.10 51	0.17 81	0.30 83	0.31 94	0.60 151	0.26 69

CFNet	0.45 158	0.44 163	0.33 159	0.48 225	0.40 227	0.39 184	0.30 213	0.53 129	0.32 189	0.48 122	0.50 190	0.68 203	0.40 235	0.30 225	0.56 148	0.37 99	0.48 130	0.43 164	0.52 116	0.33 138	0.46 116	0.30 86	0.23 190	0.31 191	0.61 215	0.52 185	0.69 183	0.71 219

CFNet_RVC	0.51 179	0.51 227	0.47 242	0.50 230	0.48 252	0.48 223	0.32 215	0.53 129	0.37 223	0.51 141	0.65 246	0.57 167	0.34 204	0.30 225	0.69 202	0.44 133	0.52 154	0.47 200	0.57 145	0.42 206	0.56 181	0.49 165	0.27 221	0.35 223	0.65 235	0.74 229	0.80 216	0.75 228

XPNet_ROB	0.74 251	0.77 301	0.57 270	0.54 247	0.61 279	0.63 269	0.61 280	0.53 129	0.65 290	0.58 199	0.81 284	2.35 321	0.46 255	0.43 278	0.79 226	0.63 243	0.85 303	0.57 269	0.83 205	0.55 251	0.72 237	1.09 284	0.45 279	0.49 280	0.63 229	0.74 229	1.39 321	0.86 243

G2L-Stereo	0.42 136	0.39 133	0.28 138	0.35 174	0.40 227	0.34 162	0.22 162	0.54 135	0.34 202	0.52 150	0.61 232	0.50 141	0.38 228	0.26 196	0.61 172	0.44 133	0.50 139	0.40 142	0.46 99	0.33 138	0.43 97	0.39 115	0.28 226	0.27 161	0.49 164	0.54 191	0.69 183	0.49 135

TESTraft	0.37 118	0.46 182	0.21 106	0.21 95	0.23 114	0.21 88	0.16 123	0.54 135	0.31 180	0.51 141	0.23 80	0.36 88	0.36 219	0.11 63	0.85 246	0.48 174	0.45 108	0.32 94	0.48 104	0.24 91	0.46 116	0.65 217	0.12 73	0.23 127	0.37 120	0.43 144	0.57 135	0.39 103

test_5	0.29 89	0.39 133	0.16 69	0.22 98	0.15 74	0.21 88	0.13 94	0.54 135	0.20 79	0.38 92	0.19 62	0.44 117	0.34 204	0.10 58	0.43 119	0.38 102	0.33 70	0.32 94	0.33 70	0.20 71	0.32 64	0.35 98	0.09 42	0.21 102	0.28 74	0.30 89	0.51 111	0.32 84

raft+_RVC	0.35 113	0.34 102	0.26 134	0.25 121	0.23 114	0.25 120	0.18 132	0.54 135	0.26 128	0.52 150	0.43 164	0.46 123	0.23 114	0.18 100	0.42 116	0.38 102	0.43 103	0.34 106	0.61 160	0.26 105	0.43 97	0.38 109	0.13 81	0.20 98	0.39 128	0.39 134	0.58 143	0.42 116

RALAANet	0.41 131	0.41 145	0.37 189	0.28 133	0.28 153	0.33 155	0.24 179	0.54 135	0.27 135	0.48 122	0.48 176	0.43 113	0.25 124	0.20 118	0.57 151	0.41 114	0.49 134	0.50 225	0.71 184	0.40 194	0.52 158	0.46 152	0.21 165	0.29 174	0.46 150	0.45 154	0.70 189	0.47 129

ADLNet	0.46 163	0.53 246	0.37 189	0.41 199	0.41 233	0.44 206	0.40 237	0.54 135	0.35 208	0.45 108	0.53 204	0.76 230	0.36 219	0.62 319	0.58 155	0.42 118	0.49 134	0.42 158	0.50 108	0.37 168	0.43 97	0.44 142	0.34 254	0.25 150	0.47 152	0.55 194	0.57 135	0.45 126

PMTNet	0.48 169	0.48 203	0.43 222	0.31 153	0.30 169	0.27 128	0.22 162	0.54 135	0.29 149	0.57 187	0.39 156	0.59 177	0.23 114	0.23 148	0.64 187	0.59 233	0.57 194	0.37 125	1.17 236	0.33 138	0.67 222	0.40 118	0.20 152	0.21 102	0.79 274	0.59 200	0.65 169	0.92 252

coex_refinement	0.45 158	0.43 157	0.33 159	0.35 174	0.35 195	0.44 206	0.22 162	0.55 142	0.50 265	0.50 135	0.60 223	0.54 154	0.27 138	0.28 212	0.58 155	0.45 144	0.50 139	0.44 169	0.54 131	0.33 138	0.45 108	0.39 115	0.28 226	0.31 191	0.52 178	0.53 188	0.67 177	0.78 234

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 131	0.33 99	0.29 143	0.29 138	0.24 122	0.26 123	0.16 123	0.55 142	0.40 234	0.55 173	0.49 181	0.49 134	0.27 138	0.23 148	0.58 155	0.45 144	0.51 150	0.40 142	0.50 108	0.36 162	0.46 116	0.50 171	0.16 98	0.23 127	0.49 164	0.75 233	0.44 96	0.56 164

AE-Stereo	0.54 191	0.48 203	0.44 231	0.50 230	0.35 195	0.36 171	0.28 199	0.55 142	0.29 149	0.64 241	0.31 118	0.89 253	0.31 176	0.24 166	0.55 145	0.65 256	0.68 268	0.52 243	0.87 210	0.53 240	0.72 237	0.81 260	0.21 165	0.47 273	0.79 274	0.69 215	0.94 257	0.62 187

TestStereo1	0.38 121	0.49 207	0.19 83	0.22 98	0.23 114	0.23 110	0.15 114	0.55 142	0.30 160	0.52 150	0.21 73	0.35 78	0.39 231	0.11 63	0.80 228	0.50 185	0.46 113	0.32 94	0.53 124	0.25 98	0.52 158	0.67 226	0.15 94	0.22 115	0.37 120	0.42 142	0.60 151	0.39 103

SA-5K	0.38 121	0.49 207	0.19 83	0.22 98	0.23 114	0.23 110	0.15 114	0.55 142	0.30 160	0.52 150	0.21 73	0.35 78	0.39 231	0.11 63	0.80 228	0.50 185	0.46 113	0.32 94	0.53 124	0.25 98	0.52 158	0.67 226	0.15 94	0.22 115	0.37 120	0.42 142	0.60 151	0.39 103

DLCB_ROB	0.53 186	0.50 222	0.48 245	0.41 199	0.45 242	0.43 201	0.39 235	0.55 142	0.45 253	0.57 187	0.61 232	0.70 211	0.52 268	0.41 265	0.60 165	0.47 165	0.57 194	0.48 206	0.52 116	0.43 210	0.55 176	0.47 158	0.38 266	0.42 253	0.96 305	0.79 249	0.70 189	0.62 187

WQFJA1++	13.32 385	0.37 118	0.25 130	123.26 402	0.29 160	112.03 402	109.42 402	0.56 148	0.25 117	0.65 247	0.49 181	1.70 312	1.51 324	0.23 148	0.43 119	0.60 235	0.53 163	0.41 149	1.83 277	0.31 126	0.53 167	0.51 177	0.22 179	0.20 98	0.52 178	0.76 236	0.88 242	0.91 250

castereo	0.47 165	0.36 116	0.35 169	0.34 164	0.26 137	0.26 123	0.17 130	0.56 148	0.29 149	0.60 213	0.45 170	0.68 203	0.22 108	0.20 118	0.52 139	0.58 228	0.61 233	0.39 131	0.92 215	0.36 162	0.96 278	0.76 249	0.19 135	0.24 138	0.54 186	0.64 209	0.57 135	0.58 171

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 179	0.52 239	0.48 245	0.43 209	0.57 273	0.42 198	0.62 283	0.56 148	0.62 287	0.52 150	0.51 196	0.67 201	0.34 204	0.58 316	0.78 222	0.42 118	0.47 123	0.42 158	0.57 145	0.38 173	0.46 116	0.42 129	0.30 237	0.32 196	0.48 155	0.76 236	0.62 158	0.64 195
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
EGLCR-Stereo	0.47 165	0.49 207	0.41 214	0.29 138	0.30 169	0.44 206	0.14 107	0.57 151	0.26 128	0.57 187	0.27 98	0.58 172	0.23 114	0.21 125	0.36 93	0.47 165	0.53 163	0.45 179	0.75 195	0.32 134	0.69 229	0.93 271	0.19 135	0.24 138	0.48 155	0.49 174	1.30 312	0.70 217

LMCR-Stereo	0.50 174	0.46 182	0.33 159	0.32 155	0.33 182	0.42 198	0.24 179	0.57 151	0.37 223	0.55 173	0.46 174	0.65 198	0.40 235	0.26 196	0.69 202	0.49 181	0.62 241	0.49 216	1.11 232	0.57 261	0.66 218	0.64 215	0.25 204	0.32 196	0.48 155	0.49 174	0.63 161	0.65 197

CREStereo++_RVC	0.43 150	0.42 152	0.39 200	0.30 146	0.33 182	0.27 128	0.19 143	0.57 151	0.31 180	0.58 199	0.36 138	0.58 172	0.56 275	0.23 148	0.48 132	0.50 185	0.61 233	0.34 106	0.52 116	0.30 121	0.56 181	0.42 129	0.16 98	0.29 174	0.49 164	0.44 148	0.79 215	0.69 210
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
UNet	0.44 153	0.42 152	0.40 205	0.37 180	0.36 200	0.41 192	0.28 199	0.57 151	0.35 208	0.50 135	0.49 181	0.47 126	0.34 204	0.37 257	0.53 142	0.43 127	0.54 166	0.46 192	0.56 140	0.39 189	0.47 123	0.44 142	0.27 221	0.34 215	0.44 141	0.48 169	0.58 143	0.57 166

anonymousdsp2	0.38 121	0.46 182	0.30 147	0.25 121	0.23 114	0.32 148	0.18 132	0.58 155	0.23 98	0.47 115	0.38 149	0.48 130	0.23 114	0.18 100	0.40 102	0.39 106	0.44 104	0.33 102	0.88 211	0.31 126	0.48 131	0.52 183	0.17 114	0.23 127	0.41 135	0.33 108	0.61 155	0.42 116

RAFT+CT+SA	0.32 101	0.46 182	0.20 94	0.26 125	0.18 89	0.22 95	0.15 114	0.58 155	0.23 98	0.52 150	0.17 53	0.46 123	0.33 191	0.12 69	0.33 88	0.43 127	0.36 81	0.30 88	0.45 97	0.23 86	0.45 108	0.49 165	0.09 42	0.22 115	0.32 98	0.31 94	0.53 126	0.35 93

AnonymousM	0.79 266	0.34 102	0.20 94	0.24 114	0.22 107	0.21 88	0.15 114	0.58 155	0.21 86	0.57 187	0.39 156	0.45 121	0.15 70	0.19 107	0.56 148	0.54 214	0.54 166	0.40 142	0.53 124	0.30 121	0.65 215	0.54 189	0.20 152	0.22 115	0.30 83	0.39 134	1.31 313	11.04 379

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 113	0.41 145	0.32 156	0.24 114	0.19 92	0.28 135	0.13 94	0.58 155	0.24 111	0.46 112	0.35 137	0.49 134	0.19 90	0.15 84	0.34 91	0.35 88	0.41 100	0.28 76	0.65 167	0.28 112	0.44 104	0.33 92	0.19 135	0.22 115	0.51 173	0.37 126	0.58 143	0.44 124

RASNet	0.42 136	0.45 171	0.43 222	0.33 162	0.33 182	0.37 174	0.27 194	0.58 155	0.34 202	0.47 115	0.43 164	0.49 134	0.33 191	0.25 184	0.41 108	0.41 114	0.48 130	0.39 131	0.47 101	0.30 121	0.49 135	0.40 118	0.19 135	0.44 262	0.40 133	0.46 162	0.75 202	0.63 192

UCFNet_RVC	0.56 202	0.78 303	0.45 235	0.59 258	0.55 269	0.52 237	0.39 235	0.58 155	0.40 234	0.59 206	0.60 223	0.82 240	0.45 250	0.32 239	0.70 207	0.42 118	0.50 139	0.50 225	0.67 173	0.45 215	0.56 181	0.47 158	0.38 266	0.41 250	0.77 269	0.71 220	0.65 169	0.86 243

HITNet	0.38 121	0.37 118	0.28 138	0.34 164	0.29 160	0.26 123	0.19 143	0.58 155	0.32 189	0.57 187	0.45 170	0.55 162	0.30 162	0.22 134	0.51 137	0.35 88	0.44 104	0.39 131	0.41 86	0.29 117	0.41 89	0.38 109	0.20 152	0.25 150	0.39 128	0.37 126	0.70 189	0.52 148
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
castereo++	0.44 153	0.35 112	0.33 159	0.43 209	0.23 114	0.21 88	0.17 130	0.59 162	0.30 160	0.63 234	0.37 146	0.73 219	0.22 108	0.22 134	0.44 121	0.53 204	0.58 201	0.41 149	0.66 169	0.34 144	0.81 251	0.69 232	0.20 152	0.28 168	0.48 155	0.56 198	0.76 205	0.48 133

test_4	0.34 110	0.33 99	0.27 136	0.21 95	0.18 89	0.16 66	0.11 80	0.59 162	0.26 128	0.58 199	0.25 92	0.50 141	0.20 94	0.19 107	0.33 88	0.40 110	0.45 108	0.34 106	0.41 86	0.29 117	0.45 108	0.41 122	0.16 98	0.24 138	0.38 125	0.40 138	0.59 150	0.42 116

dd	0.50 174	0.51 227	0.28 138	0.91 304	0.31 177	0.65 273	0.29 206	0.59 162	0.23 98	0.54 166	0.30 113	0.75 223	0.27 138	0.26 196	0.84 242	0.46 154	0.70 276	0.39 131	1.05 226	0.38 173	0.48 131	0.43 136	0.23 190	0.30 182	0.53 182	0.39 134	0.74 199	0.58 171

rafts_anoy	0.41 131	0.51 227	0.35 169	0.29 138	0.30 169	0.33 155	0.22 162	0.59 162	0.25 117	0.51 141	0.50 190	0.48 130	0.23 114	0.17 97	0.57 151	0.46 154	0.51 150	0.50 225	0.58 149	0.34 144	0.50 139	0.43 136	0.19 135	0.28 168	0.50 168	0.47 164	0.52 122	0.53 152

GES	0.59 217	0.52 239	0.37 189	0.39 186	0.40 227	0.53 241	0.37 229	0.59 162	0.40 234	0.56 182	0.60 223	0.50 141	0.30 162	0.41 265	0.98 280	0.63 243	0.67 265	0.55 261	2.28 294	0.56 256	0.70 234	0.56 195	0.31 244	0.42 253	0.48 155	0.48 169	0.65 169	0.68 208

GMStereo	0.41 131	0.48 203	0.25 130	0.32 155	0.32 178	0.37 174	0.28 199	0.59 162	0.30 160	0.45 108	0.36 138	0.61 184	0.31 176	0.24 166	0.45 123	0.41 114	0.54 166	0.35 116	0.73 188	0.39 189	0.51 146	0.33 92	0.23 190	0.28 168	0.48 155	0.36 118	0.68 179	0.41 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL2	0.55 193	0.57 263	0.45 235	0.43 209	0.35 195	0.43 201	0.26 189	0.60 168	0.40 234	0.58 199	0.76 275	0.71 213	0.35 212	0.27 207	0.83 237	0.53 204	0.59 216	0.51 234	1.53 260	0.43 210	0.50 139	0.55 193	0.27 221	0.36 230	0.57 196	0.71 220	0.74 199	0.69 210

UDGNet	0.67 232	0.66 286	0.42 217	1.35 330	1.02 327	1.21 325	0.91 315	0.60 168	0.41 241	0.52 150	0.60 223	0.56 165	0.23 114	1.19 349	0.66 191	0.45 144	0.56 185	0.51 234	0.73 188	0.53 240	0.64 214	0.67 226	0.79 327	0.29 174	0.72 250	0.55 194	0.63 161	0.66 199

ICVP	0.58 210	0.49 207	0.67 294	0.50 230	0.48 252	0.52 237	0.36 227	0.60 168	0.45 253	0.61 218	0.58 218	0.61 184	0.56 275	0.30 225	0.67 197	0.64 249	0.58 201	0.51 234	0.72 187	0.51 236	0.58 196	0.74 245	0.59 315	0.47 273	0.60 213	0.75 233	0.74 199	0.72 221
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALCasStereoNet	0.42 136	0.50 222	0.35 169	0.35 174	0.30 169	0.31 145	0.24 179	0.60 168	0.25 117	0.56 182	0.49 181	0.58 172	0.26 129	0.18 100	0.57 151	0.46 154	0.54 166	0.49 216	0.51 111	0.34 144	0.51 146	0.41 122	0.21 165	0.31 191	0.53 182	0.49 174	0.48 106	0.58 171

sCroCo_RVC	0.58 210	0.42 152	0.29 143	0.28 133	0.29 160	0.39 184	0.22 162	0.60 168	0.41 241	0.53 162	0.43 164	0.48 130	0.50 262	0.24 166	0.75 218	0.99 319	0.75 288	0.63 286	1.02 225	0.56 256	1.10 296	1.36 303	0.28 226	0.39 242	0.63 229	0.63 206	0.93 255	0.64 195

APVNet	0.56 202	0.47 189	0.38 198	0.46 221	0.50 257	0.57 253	0.53 258	0.60 168	0.42 248	0.46 112	0.65 246	0.50 141	0.30 162	0.36 252	0.74 217	0.71 270	0.71 282	0.64 290	0.95 220	0.53 240	0.57 191	0.77 252	0.34 254	0.46 270	0.59 208	0.46 162	0.82 222	0.58 171

NVstereo2D	0.55 193	0.47 189	0.40 205	0.52 239	0.48 252	0.66 276	0.64 286	0.60 168	0.38 228	0.48 122	0.61 232	0.53 152	0.30 162	0.63 321	1.53 322	0.61 240	0.58 201	0.55 261	0.53 124	0.41 198	0.50 139	0.38 109	0.54 308	0.43 256	0.64 232	0.48 169	0.56 133	0.53 152

iResNet_ROB	0.50 174	0.49 207	0.42 217	0.42 204	0.30 169	0.42 198	0.32 215	0.60 168	0.33 195	0.52 150	0.59 219	0.47 126	0.56 275	0.25 184	0.81 231	0.46 154	0.57 194	0.49 216	1.19 239	0.36 162	0.48 131	0.36 102	0.25 204	0.37 237	0.57 196	0.54 191	0.75 202	0.61 182

AACVNet	0.55 193	0.47 189	0.40 205	0.58 254	0.61 279	0.53 241	0.37 229	0.61 176	0.40 234	0.59 206	0.64 241	0.58 172	0.33 191	0.36 252	0.69 202	0.54 214	0.58 201	0.54 253	0.69 181	0.52 239	0.54 171	0.52 183	0.36 259	0.44 262	0.59 208	0.69 215	0.82 222	0.83 239

s12784h	0.62 223	0.68 291	0.47 242	0.65 273	0.44 241	0.34 162	0.24 179	0.61 176	0.31 180	0.60 213	0.44 167	0.81 238	0.55 273	0.25 184	0.62 177	0.50 185	0.62 241	0.38 129	0.74 194	0.36 162	1.26 305	0.47 158	0.18 125	0.30 182	0.70 244	0.74 229	1.39 321	2.07 317

CREStereo	0.44 153	0.51 227	0.40 205	0.34 164	0.26 137	0.28 135	0.15 114	0.61 176	0.30 160	0.58 199	0.36 138	0.72 216	0.33 191	0.24 166	0.59 159	0.59 233	0.59 216	0.34 106	0.52 116	0.31 126	0.59 200	0.42 129	0.18 125	0.30 182	0.54 186	0.48 169	0.64 165	0.69 210
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AF-Net	0.53 186	0.49 207	0.44 231	0.50 230	0.53 262	0.61 263	0.54 262	0.61 176	0.55 277	0.43 99	0.66 249	0.85 247	0.42 239	0.40 262	0.64 187	0.46 154	0.46 113	0.44 169	0.60 156	0.40 194	0.45 108	0.45 147	0.41 273	0.39 242	0.50 168	0.55 194	0.81 219	0.69 210

Nwc_Net	0.53 186	0.49 207	0.44 231	0.50 230	0.53 262	0.61 263	0.54 262	0.61 176	0.55 277	0.43 99	0.66 249	0.85 247	0.42 239	0.40 262	0.64 187	0.46 154	0.46 113	0.44 169	0.60 156	0.40 194	0.45 108	0.45 147	0.41 273	0.39 242	0.50 168	0.55 194	0.81 219	0.69 210

ADCRef	1.01 292	0.65 283	0.48 245	0.39 186	0.47 249	0.65 273	0.68 296	0.61 176	1.08 328	0.52 150	0.64 241	0.75 223	0.43 244	0.38 258	1.56 324	0.72 272	0.61 233	0.59 279	1.53 260	0.58 264	0.66 218	0.71 237	0.50 293	0.43 256	0.75 262	1.25 321	0.82 222	8.96 377

DeepPruner_ROB	0.59 217	0.44 163	0.54 263	0.52 239	0.54 266	0.49 225	0.37 229	0.61 176	0.46 257	0.60 213	0.70 261	0.61 184	0.51 266	0.32 239	1.06 291	0.58 228	0.62 241	0.59 279	0.66 169	0.47 227	0.97 281	0.72 241	0.36 259	0.44 262	0.61 215	1.00 289	0.72 194	0.58 171

GGDA	0.56 202	0.55 250	0.46 237	0.41 199	0.36 200	0.45 211	0.26 189	0.62 183	0.40 234	0.59 206	0.74 273	0.69 209	0.36 219	0.28 212	0.82 234	0.52 200	0.59 216	0.51 234	1.43 253	0.43 210	0.51 146	0.53 186	0.26 214	0.39 242	0.59 208	0.77 241	0.76 205	0.72 221

DNS	0.58 210	0.66 286	0.33 159	0.30 146	0.24 122	0.49 225	0.19 143	0.62 183	0.29 149	0.56 182	0.34 131	0.96 262	0.27 138	0.20 118	1.78 340	0.58 228	0.63 247	0.40 142	1.63 268	0.46 221	1.03 286	0.68 231	0.20 152	0.23 127	0.61 215	0.49 174	0.77 208	0.63 192

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 228	0.37 118	0.23 122	0.51 236	0.74 308	0.89 304	0.49 252	0.62 183	0.26 128	1.60 371	0.31 118	2.57 323	0.26 129	0.22 134	0.46 125	0.48 174	0.58 201	0.45 179	0.93 216	0.37 168	0.63 207	0.71 237	0.19 135	0.23 127	0.58 201	0.49 174	0.89 244	1.91 315

test_for_model	0.76 256	0.45 171	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 187	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 126	0.51 192	10.38 382	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 269	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

trnet	0.44 153	0.51 227	0.40 205	0.34 164	0.26 137	0.27 128	0.14 107	0.62 183	0.30 160	0.60 213	0.36 138	0.73 219	0.33 191	0.24 166	0.56 148	0.57 223	0.58 201	0.34 106	0.52 116	0.31 126	0.57 191	0.42 129	0.17 114	0.30 182	0.54 186	0.48 169	0.65 169	0.69 210

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 256	0.45 171	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 187	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 126	0.51 192	10.38 382	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 269	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

CASnet	0.40 127	0.52 239	0.23 122	0.27 130	0.27 148	0.30 144	0.14 107	0.62 183	0.29 149	0.61 218	0.44 167	0.64 195	0.28 145	0.23 148	0.55 145	0.36 94	0.45 108	0.31 92	0.73 188	0.27 109	0.63 207	0.39 115	0.21 165	0.24 138	0.42 136	0.32 103	0.61 155	0.56 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.76 256	0.45 171	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 187	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 126	0.51 192	10.38 382	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 269	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

GCAPDPT-zeroshot	0.76 256	0.45 171	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 187	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 126	0.51 192	10.38 382	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 269	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

GCAP-Stereo	0.76 256	0.45 171	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 187	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 126	0.51 192	10.38 382	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 269	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

MIPNet	0.51 179	0.51 227	0.33 159	0.32 155	0.30 169	0.37 174	0.25 185	0.62 183	0.24 111	0.50 135	0.52 200	0.61 184	0.41 238	0.30 225	1.01 287	0.51 192	0.59 216	0.50 225	0.76 198	0.47 227	0.44 104	0.85 263	0.20 152	0.26 157	0.66 236	0.98 285	0.71 193	0.61 182

IPLGR	0.57 208	0.55 250	0.37 189	0.43 209	0.38 217	0.36 171	0.23 176	0.62 183	0.30 160	0.56 182	0.68 259	0.61 184	0.32 185	0.29 220	1.73 335	0.47 165	0.56 185	0.56 263	1.09 228	0.54 246	0.53 167	0.81 260	0.20 152	0.32 196	0.71 247	0.97 284	0.73 197	0.57 166

CFNet_pseudo	0.51 179	0.44 163	0.43 222	0.54 247	0.43 239	0.53 241	0.34 221	0.62 183	0.36 212	0.61 218	0.64 241	0.57 167	0.52 268	0.35 250	0.90 260	0.50 185	0.50 139	0.47 200	0.67 173	0.36 162	0.47 123	0.42 129	0.26 214	0.33 211	0.57 196	0.60 204	0.68 179	0.73 225

R-Stereo Train	0.66 228	0.55 250	0.43 222	0.48 225	0.36 200	0.50 231	0.18 132	0.62 183	0.31 180	0.68 271	0.62 237	0.72 216	0.34 204	0.25 184	0.69 202	0.89 297	0.66 259	0.51 234	2.12 289	0.46 221	0.94 274	1.49 314	0.22 179	0.36 230	0.71 247	0.96 279	0.77 208	1.10 274

RAFT-Stereo	0.66 228	0.55 250	0.43 222	0.48 225	0.36 200	0.50 231	0.18 132	0.62 183	0.31 180	0.68 271	0.62 237	0.72 216	0.34 204	0.25 184	0.69 202	0.89 297	0.66 259	0.51 234	2.12 289	0.46 221	0.94 274	1.49 314	0.22 179	0.36 230	0.71 247	0.96 279	0.77 208	1.10 274
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DNSM	0.59 217	0.63 279	0.36 178	0.32 155	0.26 137	0.55 248	0.19 143	0.63 198	0.30 160	0.57 187	0.34 131	1.04 275	0.26 129	0.21 125	1.71 331	0.61 240	0.64 251	0.42 158	1.47 256	0.47 227	0.99 283	0.73 243	0.20 152	0.26 157	0.64 232	0.52 185	0.90 246	0.65 197

LL-Strereo2	0.34 110	0.29 85	0.21 106	0.24 114	0.19 92	0.17 71	0.13 94	0.63 198	0.26 128	0.58 199	0.23 80	0.44 117	0.22 108	0.14 80	0.41 108	0.41 114	0.47 123	0.35 116	0.73 188	0.31 126	0.47 123	0.36 102	0.21 165	0.20 98	0.32 98	0.34 113	0.51 111	0.35 93

4D-IteraStereo	0.40 127	0.28 84	0.33 159	0.35 174	0.24 122	0.24 116	0.15 114	0.63 198	0.28 142	0.61 218	0.39 156	0.51 146	0.22 108	0.22 134	0.48 132	0.43 127	0.49 134	0.43 164	0.66 169	0.34 144	0.63 207	0.70 235	0.14 92	0.22 115	0.39 128	0.47 164	0.63 161	0.39 103

CIPLG	0.42 136	0.47 189	0.24 128	0.32 155	0.22 107	0.32 148	0.19 143	0.63 198	0.24 111	0.55 173	0.50 190	0.60 181	0.30 162	0.41 265	0.93 267	0.44 133	0.52 154	0.37 125	0.56 140	0.38 173	0.56 181	0.45 147	0.19 135	0.24 138	0.44 141	0.31 94	0.57 135	0.38 102

IPLG	0.47 165	0.45 171	0.32 156	0.28 133	0.27 148	0.32 148	0.21 154	0.63 198	0.22 92	0.51 141	0.38 149	0.56 165	0.29 151	0.31 232	1.64 328	0.44 133	0.56 185	0.48 206	0.56 140	0.41 198	0.45 108	0.75 246	0.18 125	0.28 168	0.45 145	0.59 200	0.65 169	0.51 146

IPLGR_C	0.42 136	0.47 189	0.23 122	0.31 153	0.22 107	0.32 148	0.18 132	0.63 198	0.23 98	0.55 173	0.50 190	0.61 184	0.31 176	0.41 265	0.87 254	0.45 144	0.52 154	0.37 125	0.55 134	0.38 173	0.56 181	0.46 152	0.19 135	0.24 138	0.44 141	0.33 108	0.58 143	0.40 109

ACRE	0.42 136	0.47 189	0.22 117	0.32 155	0.22 107	0.33 155	0.18 132	0.63 198	0.23 98	0.55 173	0.50 190	0.61 184	0.30 162	0.41 265	0.91 262	0.45 144	0.52 154	0.36 120	0.55 134	0.38 173	0.57 191	0.44 142	0.19 135	0.23 127	0.44 141	0.32 103	0.58 143	0.39 103

RP	0.58 210	0.57 263	0.72 299	0.62 266	0.56 270	0.57 253	0.64 286	0.63 198	0.61 285	0.42 97	0.81 284	0.78 234	0.53 270	0.43 278	0.68 200	0.48 174	0.53 163	0.44 169	0.64 163	0.45 215	0.51 146	0.54 189	0.37 264	0.44 262	0.62 221	0.59 200	0.83 229	0.77 231

DN	3.88 359	0.39 133	0.36 178	0.58 254	0.32 178	51.06 399	0.32 215	0.64 206	0.32 189	0.50 135	0.56 213	38.15 392	0.23 114	0.26 196	0.60 165	0.71 270	0.57 194	0.46 192	1.59 265	0.40 194	0.69 229	0.66 220	0.32 249	0.32 196	1.15 328	1.04 299	0.86 238	1.56 299

Any-RAFT	0.69 238	0.47 189	0.85 311	0.53 244	0.40 227	0.38 179	0.27 194	0.64 206	0.32 189	0.57 187	0.76 275	0.86 251	0.24 122	0.22 134	0.57 151	0.76 280	0.60 225	0.45 179	2.19 291	0.45 215	1.20 301	0.71 237	0.22 179	0.31 191	0.99 310	1.24 318	0.73 197	1.65 306

SA	0.42 136	0.47 189	0.21 106	0.25 121	0.23 114	0.31 145	0.13 94	0.64 206	0.32 189	0.61 218	0.26 95	0.54 154	0.21 102	0.16 93	0.63 181	0.47 165	0.52 154	0.41 149	0.60 156	0.29 117	0.46 116	0.61 207	0.15 94	0.27 161	0.45 145	0.58 199	0.96 262	0.47 129

GLC_STEREO	0.47 165	0.51 227	0.40 205	0.38 183	0.37 209	0.37 174	0.28 199	0.64 206	0.29 149	0.62 228	0.53 204	0.55 162	0.28 145	0.30 225	0.49 135	0.48 174	0.66 259	0.41 149	0.65 167	0.41 198	0.70 234	0.60 202	0.23 190	0.30 182	0.47 152	0.36 118	0.84 231	0.53 152

raftrobust	0.43 150	0.33 99	0.36 178	0.28 133	0.28 153	0.27 128	0.18 132	0.64 206	0.25 117	0.63 234	0.53 204	0.51 146	0.25 124	0.22 134	0.63 181	0.48 174	0.51 150	0.41 149	0.96 222	0.38 173	0.53 167	0.46 152	0.20 152	0.24 138	0.57 196	0.54 191	0.54 127	0.52 148

BEATNet_4x	0.53 186	0.40 141	0.34 167	0.39 186	0.36 200	0.32 148	0.27 194	0.64 206	0.41 241	0.66 259	0.45 170	0.62 192	0.39 231	0.24 166	0.83 237	0.63 243	0.58 201	0.58 274	0.57 145	0.36 162	0.90 267	1.52 317	0.25 204	0.36 230	0.46 150	0.44 148	0.77 208	0.60 180

PS-NSSS	0.60 220	0.81 309	0.44 231	0.89 299	0.54 266	0.71 285	0.63 284	0.64 206	0.38 228	0.64 241	0.41 161	1.52 305	0.47 257	0.41 265	0.59 159	0.42 118	0.52 154	0.45 179	0.94 219	0.42 206	0.44 104	0.29 83	0.36 259	0.34 215	0.63 229	0.69 215	0.70 189	0.80 235

iResNetv2_ROB	0.52 183	0.45 171	0.32 156	0.48 225	0.39 222	0.48 223	0.28 199	0.64 206	0.34 202	0.52 150	0.66 249	0.70 211	0.55 273	0.28 212	0.67 197	0.47 165	0.50 139	0.46 192	1.12 233	0.45 215	0.57 191	0.47 158	0.29 233	0.40 246	0.55 191	0.51 183	0.81 219	0.58 171

Sa-1000	0.48 169	0.47 189	0.21 106	0.26 125	0.26 137	0.31 145	0.15 114	0.65 214	0.36 212	0.63 234	0.33 127	0.50 141	0.26 129	0.30 225	0.94 271	0.49 181	0.59 216	0.45 179	0.90 213	0.32 134	0.52 158	0.75 246	0.17 114	0.27 161	0.72 250	0.53 188	1.00 274	0.49 135

test-3	0.55 193	0.37 118	0.37 189	0.34 164	0.33 182	0.33 155	0.22 162	0.65 214	0.27 135	0.61 218	0.34 131	0.90 254	0.31 176	0.21 125	0.60 165	0.44 133	0.55 177	0.42 158	2.59 310	0.38 173	0.56 181	1.37 304	0.16 98	0.29 174	0.48 155	0.38 131	0.69 183	0.54 159

ADCP+	0.92 278	0.59 268	0.62 281	0.44 216	0.45 242	0.55 248	0.85 309	0.65 214	1.81 353	0.48 122	1.10 311	1.62 309	0.33 191	0.42 275	1.03 288	0.52 200	0.52 154	0.48 206	1.19 239	0.38 173	0.58 196	0.60 202	0.32 249	0.30 182	0.66 236	3.45 376	0.77 208	4.14 356

PA-Net	0.64 226	0.67 289	0.66 291	0.50 230	0.66 292	0.50 231	0.64 286	0.65 214	0.73 296	0.54 166	0.52 200	0.58 172	0.58 281	0.59 318	0.93 267	0.57 223	0.46 113	0.54 253	0.61 160	0.54 246	0.49 135	0.66 220	0.36 259	0.52 284	0.64 232	1.24 318	0.64 165	1.32 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
test_1	0.55 193	0.37 118	0.37 189	0.34 164	0.33 182	0.33 155	0.22 162	0.66 218	0.27 135	0.62 228	0.34 131	0.90 254	0.31 176	0.21 125	0.61 172	0.44 133	0.55 177	0.42 158	2.58 309	0.38 173	0.56 181	1.38 306	0.16 98	0.29 174	0.48 155	0.38 131	0.69 183	0.54 159

pcwnet_v2	0.62 223	0.46 182	0.50 251	0.62 266	0.49 256	0.61 263	0.46 246	0.66 218	0.45 253	0.65 247	0.79 279	0.64 195	0.86 302	0.53 302	1.15 301	0.55 216	0.59 216	0.51 234	0.83 205	0.41 198	0.55 176	0.47 158	0.34 254	0.43 256	0.75 262	0.76 236	0.85 233	0.95 253

ETE_ROB	0.87 275	0.90 321	0.58 272	0.67 276	0.69 295	0.85 299	0.60 275	0.66 218	0.89 315	0.64 241	1.09 309	2.63 326	0.54 271	0.54 303	1.00 284	0.72 272	0.91 313	0.63 286	0.99 224	0.66 295	0.88 263	1.08 283	0.50 293	0.59 296	0.78 271	0.92 270	1.48 331	1.17 282

GMOStereo	0.42 136	0.39 133	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 221	0.30 160	0.66 259	0.32 120	0.54 154	0.33 191	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 169	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 222	0.41 111

error version	0.42 136	0.39 133	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 221	0.30 160	0.66 259	0.32 120	0.54 154	0.33 191	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 169	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 222	0.41 111

test-v	0.42 136	0.39 133	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 221	0.30 160	0.66 259	0.32 120	0.54 154	0.33 191	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 169	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 222	0.41 111

test-2	0.42 136	0.39 133	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 221	0.30 160	0.66 259	0.32 120	0.54 154	0.33 191	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 169	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 220	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 222	0.41 111

NCC-stereo	0.67 232	0.63 279	0.59 273	0.64 270	0.65 287	0.63 269	0.69 297	0.67 221	0.74 299	0.43 99	0.81 284	0.82 240	0.70 292	0.47 286	0.82 234	0.53 204	0.58 201	0.64 290	0.80 202	0.54 246	0.56 181	0.60 202	0.53 304	0.45 267	0.75 262	0.96 279	0.92 253	0.98 258

Abc-Net	0.67 232	0.63 279	0.59 273	0.64 270	0.65 287	0.63 269	0.69 297	0.67 221	0.74 299	0.43 99	0.81 284	0.82 240	0.70 292	0.47 286	0.82 234	0.53 204	0.58 201	0.64 290	0.80 202	0.54 246	0.56 181	0.60 202	0.53 304	0.45 267	0.75 262	0.96 279	0.92 253	0.98 258
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.73 245	0.49 207	0.46 237	0.47 223	0.51 260	0.55 248	0.56 266	0.67 221	0.68 293	0.54 166	0.79 279	0.57 167	0.57 279	0.41 265	1.92 344	0.77 282	0.96 320	0.58 274	1.36 251	0.56 256	0.85 260	1.11 285	0.31 244	0.53 287	0.58 201	0.65 211	0.95 259	1.26 288

depth_test_26	0.42 136	0.52 239	0.30 147	0.19 84	0.20 99	0.22 95	0.13 94	0.68 228	0.25 117	0.73 293	0.24 85	1.00 265	0.20 94	0.23 148	0.38 96	0.53 204	0.67 265	0.40 142	0.68 175	0.31 126	0.69 229	0.44 142	0.20 152	0.19 89	0.39 128	0.41 140	0.60 151	0.47 129

MyStereo04	0.68 237	0.52 239	0.57 270	0.44 216	0.37 209	0.35 168	0.26 189	0.68 228	0.45 253	0.62 228	0.45 170	0.68 203	0.34 204	0.25 184	1.00 284	0.68 262	0.56 185	0.53 247	3.39 326	0.56 256	0.92 268	0.64 215	0.27 221	0.41 250	0.77 269	0.92 270	0.96 262	0.66 199

test_3	0.56 202	0.38 127	0.36 178	0.34 164	0.33 182	0.33 155	0.21 154	0.68 228	0.29 149	0.65 247	0.33 127	0.92 256	0.35 212	0.21 125	0.60 165	0.44 133	0.56 185	0.45 179	2.68 312	0.39 189	0.55 176	1.35 302	0.15 94	0.32 196	0.51 173	0.47 164	0.67 177	0.50 143

GANet-ADL	0.70 241	0.59 268	0.52 257	0.60 261	0.57 273	0.61 263	0.46 246	0.68 228	0.52 269	0.65 247	0.67 256	0.76 230	0.43 244	0.39 259	1.08 294	0.79 289	0.68 268	0.52 243	1.84 280	0.64 292	0.66 218	0.86 265	0.42 276	0.43 256	0.70 244	0.87 261	0.97 265	0.89 249

TRStereo	0.75 252	0.83 314	1.19 337	0.56 251	0.34 191	1.42 334	0.48 249	0.68 228	0.28 142	0.65 247	0.46 174	1.10 281	0.27 138	0.22 134	0.70 207	0.85 294	0.57 194	0.48 206	1.85 281	0.50 233	0.73 240	0.87 266	0.18 125	0.27 161	0.78 271	1.22 317	1.78 343	1.09 270

FCDSN-DC	0.69 238	0.61 275	0.62 281	0.66 275	0.61 279	0.59 257	0.60 275	0.68 228	0.42 248	0.75 299	0.42 163	0.57 167	0.36 219	0.50 293	2.43 369	0.67 259	0.80 296	0.76 321	0.64 163	0.56 256	0.70 234	0.60 202	0.47 282	0.83 326	0.66 236	0.74 229	0.61 155	0.67 203
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC	0.58 210	0.50 222	0.37 189	0.51 236	0.42 236	0.39 184	0.56 266	0.68 228	0.36 212	0.64 241	0.50 190	1.13 287	0.45 250	0.34 244	0.91 262	0.53 204	0.54 166	0.45 179	1.20 241	0.51 236	0.54 171	0.52 183	0.33 252	0.51 282	0.57 196	0.75 233	0.64 165	0.81 237

SGM-Forest	0.73 245	0.71 295	0.40 205	1.13 317	0.64 286	0.74 291	0.45 244	0.68 228	0.39 231	0.61 218	0.44 167	1.16 288	1.06 306	0.49 289	0.86 248	0.61 240	0.55 177	0.46 192	0.68 175	0.44 213	0.61 202	0.49 165	0.45 279	0.44 262	0.90 294	0.86 258	1.95 347	1.47 295
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ManiGeoR	0.50 174	0.51 227	0.36 178	0.44 216	0.32 178	0.38 179	0.21 154	0.69 236	0.47 261	0.53 162	0.60 223	0.60 181	0.28 145	0.23 148	0.73 215	0.47 165	0.54 166	0.49 216	1.29 246	0.38 173	0.54 171	0.56 195	0.28 226	0.34 215	0.50 168	0.73 227	0.54 127	0.57 166

HLf10	0.50 174	0.51 227	0.36 178	0.44 216	0.32 178	0.38 179	0.21 154	0.69 236	0.47 261	0.53 162	0.60 223	0.60 181	0.28 145	0.23 148	0.73 215	0.47 165	0.54 166	0.49 216	1.29 246	0.38 173	0.54 171	0.56 195	0.28 226	0.34 215	0.50 168	0.73 227	0.54 127	0.57 166

HH	0.84 270	0.34 102	0.99 322	0.42 204	0.36 200	0.51 234	0.42 240	0.69 236	0.34 202	0.65 247	0.38 149	1.03 271	0.26 129	0.28 212	0.66 191	1.37 355	0.61 233	0.53 247	2.39 300	0.60 273	3.55 363	1.64 321	0.25 204	0.33 211	0.83 284	1.05 300	1.09 283	1.12 277

HanStereo	0.84 270	0.34 102	0.99 322	0.42 204	0.36 200	0.51 234	0.42 240	0.69 236	0.34 202	0.65 247	0.38 149	1.03 271	0.26 129	0.28 212	0.66 191	1.37 355	0.61 233	0.53 247	2.39 300	0.60 273	3.55 363	1.64 321	0.25 204	0.33 211	0.83 284	1.05 300	1.09 283	1.12 277

SACVNet	0.62 223	0.53 246	0.51 256	0.55 250	0.57 273	0.52 237	0.60 275	0.69 236	0.56 279	0.67 268	0.54 210	0.59 177	0.37 225	0.41 265	0.71 211	0.60 235	0.64 251	0.57 269	0.95 220	0.64 292	0.67 222	0.78 255	0.36 259	0.47 273	0.75 262	0.77 241	0.84 231	0.84 240

XX-Stereo	9.49 382	0.38 127	0.36 178	0.63 268	0.28 153	0.54 245	0.28 199	0.69 236	0.28 142	0.69 279	6.24 378	1.00 265	0.29 151	0.23 148	0.70 207	1.08 329	0.60 225	0.52 243	1.58 263	0.53 240	0.76 244	0.65 217	0.18 125	0.26 157	233.61 403	0.88 263	1.01 275	1.90 314

MSMDNet	0.73 245	0.52 239	0.48 245	0.35 174	0.34 191	0.45 211	0.33 219	0.69 236	0.30 160	0.63 234	0.60 223	0.71 213	0.35 212	0.23 148	0.78 222	1.05 326	0.63 247	0.50 225	2.88 317	0.81 317	1.59 318	1.80 329	0.23 190	0.29 174	0.74 257	0.89 265	0.85 233	0.76 230

DN-CSS_ROB	0.52 183	0.43 157	0.46 237	0.41 199	0.40 227	0.34 162	0.22 162	0.69 236	0.34 202	0.59 206	0.79 279	0.66 199	0.47 257	0.24 166	0.63 181	0.40 110	0.58 201	0.43 164	1.74 272	0.38 173	0.63 207	0.38 109	0.31 244	0.47 273	0.53 182	0.43 144	0.66 176	0.54 159

TestStereo-Hl	0.66 228	0.55 250	0.55 266	0.39 186	0.38 217	0.49 225	0.33 219	0.70 244	0.50 265	0.64 241	0.87 291	0.78 234	0.39 231	0.25 184	0.90 260	0.75 278	0.62 241	0.56 263	1.93 283	0.51 236	0.67 222	1.38 306	0.26 214	0.45 267	0.59 208	0.76 236	0.89 244	0.88 248

stereogan	0.67 232	0.67 289	0.62 281	0.68 279	0.73 304	0.75 292	0.64 286	0.70 244	0.57 280	0.51 141	0.64 241	1.08 278	0.62 284	0.44 281	0.83 237	0.55 216	0.56 185	0.51 234	0.91 214	0.59 268	0.59 200	0.69 232	0.47 282	0.46 270	0.59 208	0.67 213	1.16 294	0.87 246

NCCL2	0.69 238	0.73 299	0.66 291	0.57 253	0.56 270	0.51 234	0.45 244	0.70 244	0.57 280	0.68 271	0.71 262	0.66 199	0.48 260	0.39 259	0.93 267	0.72 272	0.65 256	0.57 269	0.76 198	0.57 261	0.74 242	0.88 267	0.49 289	0.60 298	0.98 307	0.95 276	0.85 233	1.16 281

LALA_ROB	0.86 274	0.97 328	0.67 294	0.63 268	0.69 295	0.83 298	0.67 294	0.70 244	0.80 304	0.68 271	1.10 311	2.61 325	0.58 281	0.51 295	1.11 297	0.67 259	0.86 304	0.72 311	0.89 212	0.67 299	0.80 249	1.00 278	0.49 289	0.59 296	0.73 255	0.92 270	1.16 294	1.10 274

DF	0.73 245	0.48 203	0.50 251	0.43 209	0.25 127	0.54 245	0.22 162	0.71 248	0.30 160	0.60 213	0.49 181	1.11 283	0.24 122	0.21 125	0.60 165	0.78 285	0.57 194	0.50 225	5.31 337	0.49 231	0.83 254	0.76 249	0.23 190	0.27 161	0.62 221	0.68 214	1.14 289	0.96 254

gcap_with_dpt	0.60 220	0.57 263	0.35 169	0.89 299	0.38 217	0.47 219	0.22 162	0.71 248	0.33 195	0.69 279	0.49 181	1.11 283	0.45 250	0.29 220	0.54 143	0.69 263	0.61 233	0.54 253	1.17 236	0.41 198	0.86 261	0.79 257	0.24 199	0.34 215	0.62 221	0.50 179	0.91 248	1.03 264

GCAP-BAT	0.60 220	0.57 263	0.35 169	0.89 299	0.38 217	0.47 219	0.22 162	0.71 248	0.33 195	0.69 279	0.49 181	1.11 283	0.45 250	0.29 220	0.54 143	0.69 263	0.61 233	0.54 253	1.17 236	0.41 198	0.86 261	0.79 257	0.24 199	0.34 215	0.62 221	0.50 179	0.91 248	1.03 264

EKT-Stereo	0.75 252	0.64 282	0.54 263	0.59 258	0.47 249	0.60 259	0.73 300	0.71 248	0.29 149	0.63 234	0.66 249	0.73 219	0.30 162	0.26 196	0.86 248	1.22 347	0.68 268	0.76 321	1.46 255	0.60 273	1.75 326	1.74 327	0.21 165	0.32 196	0.93 298	0.81 252	1.06 279	0.72 221

GEStereo_RVC	0.71 243	0.59 268	0.40 205	0.54 247	0.50 257	0.61 263	0.51 255	0.71 248	0.41 241	0.59 206	0.51 196	0.76 230	0.46 255	0.39 259	0.96 277	0.92 302	0.78 291	0.75 318	1.94 284	0.62 286	0.80 249	1.37 304	0.31 244	0.52 284	0.61 215	0.63 206	0.86 238	1.12 277

TestStereo	0.45 158	0.51 227	0.38 198	0.42 204	0.30 169	0.44 206	0.26 189	0.71 248	0.28 142	0.76 302	0.32 120	0.64 195	0.32 185	0.24 166	0.47 126	0.35 88	0.54 166	0.33 102	0.78 200	0.38 173	0.63 207	0.42 129	0.24 199	0.30 182	0.53 182	0.43 144	0.75 202	0.55 162

sAnonymous2	0.58 210	0.41 145	0.31 153	0.29 138	0.29 160	0.45 211	0.29 206	0.71 248	0.41 241	0.48 122	0.53 204	0.51 146	0.43 244	0.23 148	0.86 248	0.84 292	0.70 276	0.67 298	1.34 248	0.60 273	0.83 254	0.98 275	0.30 237	0.35 223	0.62 221	0.72 224	0.72 194	0.73 225

CroCo_RVC	0.58 210	0.41 145	0.31 153	0.29 138	0.29 160	0.45 211	0.29 206	0.71 248	0.41 241	0.48 122	0.53 204	0.51 146	0.43 244	0.23 148	0.86 248	0.84 292	0.70 276	0.67 298	1.34 248	0.60 273	0.83 254	0.98 275	0.30 237	0.35 223	0.62 221	0.72 224	0.72 194	0.73 225

psm_up	0.56 202	0.51 227	0.53 259	0.56 251	0.45 242	0.58 256	0.35 223	0.71 248	0.66 292	0.55 173	0.53 204	0.59 177	0.50 262	0.40 262	0.63 181	0.50 185	0.59 216	0.49 216	0.84 208	0.46 221	0.51 146	0.45 147	0.31 244	0.51 282	0.70 244	0.78 243	0.80 216	0.67 203

HSM	0.54 191	0.49 207	0.47 242	0.48 225	0.47 249	0.41 192	0.37 229	0.71 248	0.37 223	0.61 218	0.65 246	0.59 177	0.48 260	0.31 232	0.70 207	0.48 174	0.64 251	0.47 200	0.75 195	0.48 230	0.63 207	0.49 165	0.26 214	0.42 253	0.62 221	0.72 224	0.87 241	0.67 203

DDF-Stereo	2.07 331	0.43 157	0.28 138	10.45 381	0.48 252	14.62 389	0.70 299	0.72 258	0.29 149	0.66 259	0.48 176	17.48 385	0.59 283	0.26 196	0.55 145	0.56 222	0.60 225	0.45 179	1.27 245	0.38 173	0.83 254	0.77 252	0.25 204	0.24 138	0.45 145	0.45 154	0.91 248	0.67 203

zero-FE	9.08 381	0.42 152	0.28 138	61.19 400	0.56 270	106.36 401	1.24 332	0.72 258	0.30 160	0.66 259	0.56 213	61.54 399	0.66 290	0.25 184	0.59 159	0.53 204	0.60 225	0.47 200	2.54 305	0.38 173	1.35 311	0.96 273	0.25 204	0.24 138	0.45 145	0.44 148	0.91 248	0.66 199

model_zeroshot	0.80 269	0.46 182	0.42 217	0.42 204	0.39 222	0.43 201	0.27 194	0.72 258	0.36 212	0.64 241	0.66 249	0.97 263	0.29 151	0.24 166	1.05 289	0.92 302	0.69 274	0.54 253	3.03 321	0.73 308	1.21 302	1.20 295	0.22 179	0.38 240	0.84 288	1.14 310	1.08 281	2.21 323

FADNet-RVC-Resample	0.57 208	0.52 239	0.42 217	0.46 221	0.39 222	0.41 192	0.40 237	0.72 258	0.42 248	0.68 271	0.51 196	1.04 275	0.43 244	0.43 278	0.96 277	0.48 174	0.56 185	0.61 284	0.85 209	0.55 251	0.52 158	0.63 211	0.34 254	0.60 298	0.58 201	0.71 220	0.55 130	0.77 231

RAFT-Test	0.72 244	0.50 222	0.46 237	0.52 239	0.34 191	0.41 192	0.29 206	0.73 262	0.30 160	0.62 228	0.72 267	0.68 203	0.31 176	0.22 134	0.71 211	1.03 324	0.62 241	0.50 225	2.89 318	0.66 295	1.72 323	1.14 290	0.23 190	0.29 174	0.80 278	0.96 279	0.95 259	0.91 250

raft_robust	0.49 172	0.44 163	0.24 128	0.38 183	0.29 160	0.32 148	0.21 154	0.73 262	0.35 208	0.69 279	0.34 131	0.57 167	0.31 176	0.24 166	0.59 159	0.53 204	0.54 166	0.46 192	0.98 223	0.37 168	0.69 229	0.94 272	0.20 152	0.28 168	0.55 191	0.69 215	0.69 183	0.60 180

cross-raft	0.73 245	0.56 257	0.46 237	0.43 209	0.33 182	0.40 190	0.27 194	0.73 262	0.33 195	0.65 247	0.60 223	0.74 222	0.30 162	0.23 148	0.76 219	0.96 310	0.63 247	0.48 206	2.91 319	0.59 268	1.81 329	1.31 301	0.22 179	0.32 196	0.82 282	0.94 274	0.93 255	1.01 262

test-1	0.84 270	0.34 102	0.50 251	0.37 180	0.40 227	0.60 259	0.37 229	0.73 262	0.38 228	0.68 271	0.71 262	1.08 278	0.40 235	0.25 184	0.79 226	0.91 301	0.63 247	0.58 274	2.22 293	0.58 264	1.17 300	3.78 359	0.22 179	0.36 230	0.81 279	1.15 311	1.10 286	1.59 301

EAI-Stereo	0.75 252	0.49 207	0.50 251	0.51 236	0.46 245	0.56 252	0.60 275	0.73 262	0.32 189	0.63 234	0.72 267	0.82 240	0.26 129	0.24 166	1.05 289	0.96 310	0.60 225	0.49 216	3.00 320	0.62 286	0.82 252	1.13 288	0.19 135	0.31 191	0.78 271	0.70 219	1.55 333	1.17 282

gcap-zeroshot	1.75 323	0.44 163	0.89 315	0.59 258	0.36 200	0.55 248	0.29 206	0.74 267	0.29 149	0.74 295	0.76 275	1.18 290	0.33 191	0.24 166	0.78 222	0.97 312	0.61 233	0.53 247	29.80 384	0.80 313	1.04 288	1.45 310	0.23 190	0.34 215	0.75 262	0.99 287	0.96 262	0.75 228

PSMNet-ADL	0.96 288	0.62 278	0.66 291	0.67 276	0.70 301	0.66 276	0.58 270	0.74 267	0.60 284	0.85 323	5.03 367	0.95 261	1.26 317	0.45 283	0.89 258	1.03 324	0.68 268	0.54 253	2.03 287	0.68 301	0.84 258	0.79 257	0.54 308	0.47 273	0.73 255	0.95 276	1.32 314	0.63 192

FADNet	0.65 227	0.55 250	0.41 214	0.53 244	0.42 236	0.49 225	0.65 291	0.74 267	0.42 248	0.66 259	0.64 241	0.81 238	0.50 262	0.36 252	1.17 303	0.51 192	0.51 150	0.53 247	1.61 267	0.53 240	0.69 229	0.59 198	0.35 258	0.41 250	0.72 250	0.88 263	0.78 214	1.06 268

RGC	0.76 256	0.72 296	0.99 322	0.70 280	0.71 302	0.76 295	0.57 269	0.74 267	0.74 299	0.56 182	0.96 300	0.83 244	0.85 301	0.56 308	0.93 267	0.60 235	0.62 241	0.56 263	0.93 216	0.61 282	0.66 218	0.71 237	0.51 301	0.56 291	0.81 279	1.01 292	0.99 269	1.19 284

FSD		0.53 246	0.53 259	0.53 244	0.53 262	0.52 237	0.53 258	0.75 271	0.40 234	0.80 312	0.59 219			0.55 306	0.62 177	0.64 249			0.66 169	0.55 251				0.52 284	0.68 240	0.62 205	0.69 183	0.70 217

Reg-Stereo(zero)	0.78 264	0.47 189	0.56 268	0.39 186	0.28 153	0.41 192	0.35 223	0.75 271	0.36 212	0.62 228	6.09 374	0.78 234	0.32 185	0.27 207	0.41 108	0.63 243	0.58 201	0.45 179	1.51 257	0.42 206	0.65 215	0.62 209	0.21 165	0.32 196	0.55 191	0.78 243	1.26 308	1.09 270

FLISNet	0.78 264	0.47 189	0.56 268	0.39 186	0.28 153	0.41 192	0.35 223	0.75 271	0.36 212	0.62 228	6.09 374	0.78 234	0.32 185	0.27 207	0.41 108	0.63 243	0.58 201	0.45 179	1.51 257	0.42 206	0.65 215	0.62 209	0.21 165	0.32 196	0.55 191	0.78 243	1.26 308	1.09 270

ADCL	1.27 305	0.82 312	0.64 287	0.60 261	0.53 262	0.73 287	0.91 315	0.75 271	2.78 372	0.68 271	1.01 304	0.86 251	0.50 262	0.50 293	1.27 307	0.64 249	0.66 259	0.57 269	1.20 241	0.60 273	0.98 282	0.88 267	0.50 293	0.47 273	1.60 350	1.50 341	0.88 242	11.30 380

MSKI-zero shot	0.84 270	0.49 207	0.43 222	0.41 199	0.35 195	0.46 218	0.32 215	0.76 275	0.30 160	0.65 247	0.92 296	0.83 244	0.32 185	0.22 134	0.62 177	1.08 329	0.64 251	0.47 200	3.14 324	0.61 282	2.23 336	1.58 319	0.20 152	0.38 240	0.96 305	1.47 336	1.24 306	1.60 302

DLNR_Zeroshot_test	17.86 387	67.45 402	1.21 339	81.91 401	0.35 195	0.45 211	74.74 401	0.76 275	0.27 135	0.69 279	0.60 223	1.16 288	0.29 151	8.20 389	84.48 402	102.07 402	23.88 393	15.14 389	7.31 351	0.50 233	4.38 372	2.51 342	0.18 125	0.43 256	0.76 268	0.86 258	0.80 216	0.80 235

iRaft-Stereo_20w	1.06 295	0.49 207	1.34 350	1.18 322	0.46 245	0.78 296	0.46 246	0.76 275	0.37 223	0.74 295	6.16 377	0.84 246	0.29 151	0.26 196	0.81 231	0.97 312	0.59 216	0.44 169	1.72 271	0.61 282	1.04 288	1.56 318	0.21 165	0.25 150	0.92 297	1.31 327	1.45 329	2.71 335

UDG	1.35 308	2.24 353	0.81 307	2.58 344	2.45 359	2.48 346	2.57 350	0.76 275	0.86 310	0.77 304	1.08 308	1.51 303	0.56 275	2.59 359	1.06 291	0.69 263	1.89 353	0.80 329	2.31 295	0.97 329	1.24 304	0.98 275	1.43 353	0.62 301	0.74 257	0.81 252	0.95 259	0.81 237

HSM-Net_RVC	0.75 252	0.53 246	0.60 278	0.77 290	0.62 285	0.61 263	0.37 229	0.76 275	0.49 264	0.74 295	1.71 338	1.32 296	0.80 298	0.36 252	0.72 214	0.55 216	0.64 251	0.53 247	0.78 200	0.53 240	0.67 222	0.89 269	0.43 277	0.64 304	0.94 301	1.09 304	1.07 280	1.04 267
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TestStereo_HL3	0.95 284	0.72 296	0.43 222	0.52 239	0.37 209	0.70 282	0.50 253	0.77 280	0.46 257	0.65 247	1.31 320	2.45 322	0.74 295	0.26 196	0.95 273	1.18 342	1.44 342	0.48 206	1.76 273	0.46 221	1.07 294	4.07 361	0.30 237	0.36 230	0.60 213	0.94 274	1.15 290	0.86 243

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 302	0.49 207	1.28 347	0.75 286	0.41 233	1.04 314	0.67 294	0.77 280	0.52 269	0.78 308	5.67 373	1.03 271	0.35 212	0.26 196	0.86 248	1.39 359	0.68 268	0.70 308	2.61 311	0.64 292	2.89 348	2.21 336	0.19 135	0.43 256	1.03 319	1.15 311	1.35 317	2.41 329

GwcNet-ADL	0.97 290	0.83 314	0.81 307	0.91 304	0.68 293	0.70 282	0.53 258	0.77 280	0.50 265	0.72 290	5.46 370	1.20 291	0.65 289	0.46 285	0.81 231	0.95 307	0.72 284	0.56 263	1.26 244	0.71 306	0.67 222	0.78 255	0.59 315	0.56 291	0.79 274	0.98 285	0.85 233	1.75 310

FADNet_RVC	0.92 278	0.69 292	0.55 266	0.88 298	0.75 310	0.54 245	0.51 255	0.77 280	0.54 273	0.70 284	0.96 300	1.36 298	1.06 306	0.54 303	1.85 342	0.64 249	0.80 296	0.90 334	3.34 325	0.76 309	1.00 284	1.13 288	0.37 264	0.60 298	0.66 236	0.87 261	0.97 265	1.14 280

CASS	0.79 266	0.55 250	0.53 259	0.65 273	0.54 266	0.59 257	0.53 258	0.78 284	0.52 269	0.71 287	0.75 274	0.67 201	0.47 257	0.28 212	0.83 237	0.67 259	0.98 321	0.56 263	1.60 266	0.58 264	2.74 344	1.44 308	0.38 266	0.35 223	0.84 288	0.81 252	0.90 246	1.02 263
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	3.27 354	0.41 145	1.09 334	0.58 254	0.41 233	0.47 219	0.30 213	0.79 285	0.33 195	0.61 218	69.49 400	0.85 247	0.30 162	0.24 166	0.59 159	1.02 323	0.60 225	0.43 164	1.35 250	0.60 273	0.73 240	1.82 330	0.24 199	0.29 174	1.00 313	1.24 318	1.08 281	1.47 295

CC-Net-ROB	0.96 288	1.18 339	0.70 297	1.56 337	1.06 329	1.63 340	1.20 331	0.79 285	0.61 285	0.81 315	0.56 213	3.07 334	0.57 279	0.85 339	0.68 200	0.44 133	0.71 282	0.63 286	1.40 252	0.57 261	0.58 196	0.43 136	1.91 357	0.46 270	0.83 284	0.83 256	0.77 208	1.20 285

DDUNet	1.38 309	2.18 351	0.79 305	2.67 347	2.43 358	2.57 347	2.52 349	0.80 287	0.84 309	0.63 234	0.94 297	1.57 308	0.45 250	2.65 363	0.94 271	0.78 285	1.99 355	0.75 318	2.31 295	0.91 325	1.16 299	0.97 274	2.71 361	0.56 291	0.72 250	0.71 220	0.97 265	0.85 241

Anonymous3	0.79 266	0.59 268	0.42 217	0.37 180	0.42 236	0.57 253	0.50 253	0.80 287	0.64 289	0.68 271	0.49 181	1.48 301	0.54 271	0.31 232	1.53 322	1.42 361	0.88 309	0.82 330	1.45 254	0.69 304	1.31 308	1.30 300	0.40 271	0.40 246	0.74 257	0.86 258	1.03 278	0.71 219

RTS	1.09 296	0.59 268	0.59 273	0.60 261	0.58 276	0.96 307	0.90 313	0.80 287	0.88 312	0.59 206	0.71 262	1.28 294	0.62 284	0.51 295	2.04 347	0.98 315	1.19 331	0.77 323	2.33 297	0.85 320	0.96 278	1.16 291	0.49 289	0.65 306	1.23 331	4.43 379	1.15 290	1.45 293

RTSA	1.09 296	0.59 268	0.59 273	0.60 261	0.58 276	0.96 307	0.90 313	0.80 287	0.88 312	0.59 206	0.71 262	1.28 294	0.62 284	0.51 295	2.04 347	0.98 315	1.19 331	0.77 323	2.33 297	0.85 320	0.96 278	1.16 291	0.49 289	0.65 306	1.23 331	4.43 379	1.15 290	1.45 293

NOSS_ROB	0.76 256	0.84 318	0.50 251	0.72 283	0.61 279	0.75 292	0.52 257	0.80 287	0.54 273	0.70 284	0.62 237	0.62 192	0.86 302	0.62 319	1.14 300	1.10 332	0.78 291	0.69 307	0.73 188	0.60 273	0.88 263	0.67 226	0.50 293	0.71 310	0.86 291	0.95 276	1.38 320	0.85 241

IGEV-FE	0.94 282	0.47 189	1.24 342	1.15 319	0.46 245	0.60 259	0.65 291	0.81 292	0.36 212	0.67 268	1.75 339	0.94 257	0.30 162	0.26 196	0.66 191	1.14 336	0.60 225	0.48 206	2.55 306	0.63 290	2.19 334	2.33 339	0.21 165	0.37 237	1.00 313	1.03 297	1.17 296	1.48 297

IGEV_Zeroshot_test	0.95 284	0.47 189	1.24 342	1.15 319	0.46 245	0.60 259	0.65 291	0.81 292	0.36 212	0.66 259	1.86 343	0.94 257	0.30 162	0.26 196	0.66 191	1.14 336	0.60 225	0.48 206	2.56 307	0.63 290	2.23 336	2.36 340	0.21 165	0.37 237	1.00 313	1.03 297	1.17 296	1.48 297

MLCV	0.70 241	0.49 207	0.53 259	0.73 285	0.50 257	0.65 273	0.43 242	0.81 292	0.41 241	0.71 287	0.88 292	1.01 269	0.81 299	0.28 212	0.92 265	0.43 127	0.65 256	0.52 243	2.47 304	0.45 215	0.55 176	0.72 241	0.39 270	0.54 288	0.69 241	0.80 250	0.83 229	0.72 221

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 368	0.56 257	1.25 344	0.75 286	0.69 295	1.17 322	0.81 305	0.82 295	0.80 304	0.81 315	4.78 364	1.00 265	0.37 225	0.27 207	1.13 299	1.54 364	0.70 276	0.60 282	124.50 399	0.54 246	1.43 313	2.64 344	0.22 179	0.36 230	0.91 295	1.13 309	1.13 288	2.18 321

TestStereo_HLe17	0.55 193	0.56 257	0.36 178	0.52 239	0.37 209	0.43 201	0.26 189	0.83 296	0.46 257	0.58 199	0.59 219	0.69 209	0.34 204	0.23 148	0.77 220	0.52 200	0.57 194	0.50 225	1.21 243	0.49 231	0.57 191	0.73 243	0.27 221	0.49 280	0.62 221	0.78 243	0.65 169	0.59 179

SFCPSM	3.03 350	0.82 312	0.63 285	0.77 290	0.69 295	0.72 286	0.63 284	0.83 296	0.98 325	0.71 287	2.00 345	2.57 323	3.49 349	0.56 308	1.16 302	0.93 306	0.74 286	0.64 290	54.48 396	1.19 346	0.88 263	0.91 270	0.55 310	0.55 290	0.94 301	0.93 273	1.11 287	1.39 292

PWC_ROB	1.18 301	0.70 293	1.06 330	0.60 261	0.71 302	0.70 282	0.98 322	0.83 296	1.55 348	0.76 302	1.40 327	1.00 265	2.46 343	0.57 313	2.17 355	0.99 319	1.15 329	0.90 334	2.37 299	0.95 326	1.63 320	2.05 333	0.44 278	0.98 338	0.81 279	0.80 250	1.24 306	2.15 320

DAS	0.95 284	0.61 275	0.48 245	0.78 292	0.61 279	0.68 279	0.59 271	0.84 299	0.93 319	0.65 247	1.58 332	1.66 310	1.06 306	0.34 244	0.95 273	0.92 302	0.92 315	0.73 314	1.77 274	1.03 334	1.73 324	1.11 285	0.47 282	0.92 332	0.93 298	1.00 289	1.39 321	0.96 254

SepStereo	0.95 284	0.61 275	0.48 245	0.78 292	0.61 279	0.68 279	0.59 271	0.84 299	0.93 319	0.65 247	1.58 332	1.66 310	1.06 306	0.34 244	0.95 273	0.92 302	0.92 315	0.73 314	1.77 274	1.03 334	1.73 324	1.11 285	0.47 282	0.92 332	0.93 298	1.00 289	1.39 321	0.96 254

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 377	0.65 283	1.07 332	0.94 309	0.83 314	0.81 297	1.27 333	0.85 301	0.73 296	0.93 329	6.13 376	180.62 401	2.17 335	1.33 353	1.22 305	1.01 321	0.93 317	1.06 348	6.32 349	0.79 312	3.32 361	3.77 358	0.55 310	0.76 319	0.95 303	1.34 332	1.19 299	2.42 330

HLF11	0.49 172	0.47 189	0.35 169	0.39 186	0.29 160	0.36 171	0.19 143	0.86 302	0.36 212	0.49 132	0.51 196	0.51 146	0.25 124	0.24 166	0.77 220	0.47 165	0.55 177	0.48 206	1.64 269	0.37 168	0.43 97	0.49 165	0.30 237	0.30 182	0.51 173	0.59 200	0.51 111	0.61 182

AMNet	1.02 293	0.98 329	0.95 318	0.98 310	1.01 324	1.03 312	0.96 321	0.87 303	0.93 319	0.97 335	1.02 305	1.10 281	0.74 295	1.06 347	0.99 283	1.09 331	1.17 330	1.04 346	1.08 227	1.05 336	1.13 298	1.04 281	0.82 331	0.98 338	1.01 316	1.07 302	1.20 300	1.27 289

NaN_ROB	0.73 245	0.59 268	0.61 280	0.64 270	0.78 312	0.53 241	0.48 249	0.87 303	0.63 288	0.73 293	0.61 232	1.96 316	0.62 284	0.45 283	0.84 242	0.55 216	0.56 185	0.54 253	0.73 188	0.55 251	0.52 158	0.51 177	0.38 266	0.64 304	0.83 284	1.11 307	0.94 257	1.64 305

CBMV	1.15 300	0.84 318	0.60 278	0.85 295	0.76 311	0.73 287	0.48 249	0.87 303	0.80 304	0.81 315	0.61 232	2.86 329	0.81 299	0.52 299	1.31 310	1.17 341	0.91 313	0.74 316	2.40 302	0.66 295	1.57 317	0.76 249	0.48 287	1.06 343	0.99 310	1.09 304	2.25 351	4.25 357
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	8.39 379	1.01 332	0.97 320	1.29 328	0.73 304	1.48 336	0.95 320	0.88 306	1.10 330	1.07 340	1.33 324	1.06 277	23.12 382	0.52 299	4.00 377	3.78 379	1.05 326	0.79 327	168.94 400	1.91 369	3.64 365	1.44 308	0.72 322	0.74 317	0.74 257	0.90 267	1.43 328	1.03 264

HLf8	0.56 202	0.51 227	0.36 178	0.47 223	0.36 200	0.38 179	0.24 179	0.89 307	0.39 231	0.53 162	0.69 260	0.63 194	0.33 191	0.24 166	0.88 256	0.51 192	0.58 201	0.49 216	1.83 277	0.45 215	0.54 171	0.61 207	0.29 233	0.40 246	0.54 186	0.78 243	0.68 179	0.62 187

HBP-ISP	1.60 316	0.86 320	0.90 316	0.98 310	0.69 295	0.85 299	0.56 266	0.89 307	0.48 263	0.82 318	0.79 279	0.97 263	0.36 219	0.69 328	11.97 388	5.83 384	0.70 276	0.67 298	0.70 183	0.62 286	1.05 290	5.90 376	0.50 293	0.62 301	0.82 282	1.01 292	2.01 349	1.06 268

STTRV1_RVC		0.81 309	0.64 287	1.04 313	0.73 304	1.03 312	0.85 309	0.91 309	0.92 317	0.93 329	0.95 299	1.72 314	2.23 336	0.86 340	1.46 319	0.78 285	1.37 337	0.72 311		1.97 370	1.59 318	1.23 296		0.97 336	1.07 321	1.11 307	1.75 342	3.40 348

FC-DCNN	0.88 276	0.96 326	1.23 341	1.36 332	0.93 320	1.26 329	0.82 306	0.91 309	0.78 302	0.87 325	0.63 240	1.08 278	0.42 239	0.56 308	0.88 256	0.69 263	0.81 299	0.68 304	0.81 204	0.59 268	0.78 246	0.59 198	0.50 293	0.77 322	1.11 324	0.99 287	1.21 301	1.57 300

DCVSM-stereo	1.13 299	0.66 286	0.79 305	0.89 299	0.65 287	1.15 321	0.73 300	0.95 311	0.82 308	1.04 339	4.18 361	3.75 345	1.45 322	0.49 289	0.83 237	0.86 295	0.69 274	0.60 282	2.08 288	0.87 322	1.06 292	0.77 252	0.84 332	0.72 313	0.74 257	0.89 265	0.98 268	1.09 270

ITSA-stereo	1.12 298	0.72 296	0.59 273	1.20 324	0.84 315	0.64 272	0.64 286	0.95 311	0.78 302	0.84 321	2.54 350	1.39 299	1.23 315	0.81 336	1.20 304	1.01 321	0.83 301	0.67 298	1.56 262	0.62 286	1.08 295	1.46 311	0.56 312	0.71 310	0.95 303	1.27 323	0.99 269	4.08 355

SQANet	1.90 327	2.70 358	1.03 327	3.09 354	2.17 353	3.29 352	2.70 352	0.95 311	0.65 290	1.00 337	0.71 262	2.69 328	1.10 310	2.30 358	0.78 222	0.55 216	1.02 323	0.72 311	9.92 363	0.68 301	2.11 333	1.25 297	3.28 362	0.58 295	0.98 307	1.31 327	1.33 315	2.34 325

AnyNet_C32	1.64 318	0.65 283	0.74 301	0.67 276	0.73 304	0.86 302	1.14 326	0.95 311	3.12 375	0.75 299	1.53 331	0.94 257	0.64 288	0.67 326	1.83 341	1.11 334	1.06 328	0.95 341	1.78 276	0.76 309	1.76 327	1.71 325	0.66 320	0.85 329	1.13 326	2.68 365	1.17 296	13.55 382

iResNet	0.92 278	0.56 257	0.62 281	0.72 283	0.68 293	0.96 307	0.55 264	0.95 311	0.57 280	0.67 268	0.82 289	1.41 300	1.51 324	0.31 232	1.49 321	0.66 258	0.75 288	0.67 298	4.08 332	0.68 301	0.72 237	0.63 211	0.41 273	0.83 326	0.72 250	0.91 269	1.02 276	0.87 246

pmcnn	1.66 319	0.80 308	0.52 257	1.19 323	1.01 324	1.21 325	0.93 317	0.96 316	0.54 273	0.74 295	2.66 352	3.98 349	5.06 355	0.31 232	1.65 330	1.40 360	1.20 333	0.91 337	3.99 330	0.95 326	4.45 373	1.02 280	0.90 335	0.90 331	1.07 321	1.01 292	2.43 358	3.03 342

CSAN	0.93 281	0.83 314	0.75 302	0.86 296	0.82 313	0.73 287	0.61 280	0.97 317	0.94 322	0.94 333	0.73 272	1.96 316	1.56 326	0.49 289	0.98 280	0.63 243	0.74 286	0.66 296	1.09 228	0.71 306	0.78 246	0.63 211	0.53 304	0.76 319	0.98 307	1.49 340	1.21 301	1.63 304

SHD	0.97 290	0.56 257	0.73 300	0.75 286	0.69 295	0.66 276	0.61 280	0.99 318	0.94 322	0.77 304	1.00 303	0.94 257	1.29 319	0.54 303	2.21 357	0.98 315	0.95 318	0.70 308	2.01 286	0.80 313	1.12 297	1.71 325	0.47 282	0.77 322	0.91 295	1.01 292	0.91 248	1.22 287

GANetREF_RVC	0.77 263	0.74 300	0.68 296	0.76 289	0.65 287	0.69 281	0.60 275	0.99 318	0.73 296	0.93 329	0.52 200	1.33 297	0.72 294	0.44 281	0.85 246	0.57 223	0.67 265	0.63 286	1.13 234	0.61 282	0.77 245	0.63 211	0.59 315	0.71 310	0.89 293	0.90 267	1.15 290	0.99 260
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
ccs_rob	1.25 304	0.79 305	0.64 287	0.86 296	0.60 278	0.89 304	0.83 308	0.99 318	0.51 268	0.77 304	6.27 379	5.90 358	1.10 310	0.51 295	1.08 294	1.10 332	0.68 268	0.66 296	1.15 235	0.70 305	1.56 316	1.66 323	0.50 293	0.54 288	0.69 241	0.78 243	0.86 238	1.20 285

FBW_ROB	1.34 307	1.42 345	1.08 333	2.01 343	1.42 345	1.37 333	1.63 339	0.99 318	0.70 294	0.72 290	1.02 305	2.05 319	0.91 304	1.47 354	1.24 306	0.60 235	0.88 309	0.65 294	6.08 346	0.59 268	1.06 292	0.81 260	1.48 354	1.12 349	0.99 310	1.20 314	0.99 269	1.66 307

CBMV_ROB	1.71 322	0.79 305	0.65 290	1.35 330	1.07 330	1.01 310	0.74 302	1.01 322	0.54 273	0.72 290	0.81 284	9.80 377	5.90 362	0.57 313	1.42 315	0.69 263	0.80 296	0.58 274	5.38 339	1.22 347	0.95 277	0.55 193	0.53 304	0.62 301	1.22 330	1.45 335	2.72 367	2.94 339

S-Stereo	1.54 313	0.81 309	0.83 310	1.15 319	1.16 335	1.29 330	1.56 337	1.02 323	1.09 329	1.25 352	4.20 362	4.10 350	1.10 310	0.66 324	2.16 354	1.63 366	0.90 312	1.05 347	2.20 292	1.10 339	1.26 305	3.12 351	1.31 352	1.17 353	0.84 288	1.18 313	1.21 301	2.18 321

ADCPNet	2.08 332	0.77 301	0.87 313	0.83 294	1.21 337	0.85 299	1.59 338	1.02 323	1.35 340	0.83 320	1.97 344	1.01 269	7.76 368	0.75 333	2.35 366	1.16 340	0.95 318	0.71 310	4.05 331	0.97 329	1.30 307	1.61 320	0.72 322	0.76 319	1.52 348	1.96 354	1.21 301	16.04 385

FC-DCNN v2	0.94 282	0.98 329	1.28 347	1.47 336	0.95 322	1.33 331	0.82 306	1.05 325	0.80 304	0.87 325	0.66 249	1.11 283	0.67 291	0.56 308	0.91 262	0.69 263	0.81 299	0.68 304	0.83 205	0.59 268	0.78 246	0.59 198	0.50 293	0.78 324	1.25 336	1.09 304	1.35 317	1.89 312

otaku	2.33 336	3.05 368	1.19 337	3.36 361	2.37 356	3.56 357	3.08 357	1.05 325	0.98 325	1.13 342	0.80 283	2.88 330	1.62 328	2.59 359	0.95 273	0.64 249	1.23 334	0.75 318	13.16 371	1.09 338	2.47 339	2.63 343	4.75 372	0.75 318	1.13 326	1.38 333	1.69 339	2.52 332

CES	0.46 163	0.35 112	0.30 147	0.27 130	0.27 148	0.29 138	0.12 88	1.05 325	0.27 135	0.54 166	0.66 249	0.53 152	0.25 124	0.23 148	0.62 177	0.65 256	0.58 201	0.37 125	0.54 131	0.34 144	0.84 258	0.53 186	0.23 190	0.23 127	0.56 195	0.44 148	0.57 135	0.69 210

XQC	1.03 294	0.90 321	0.71 298	0.91 304	0.92 319	0.92 306	0.86 311	1.06 328	0.90 316	0.84 321	1.11 314	1.03 271	1.30 321	0.71 330	2.04 347	0.95 307	0.87 305	0.67 298	1.64 269	0.78 311	1.00 284	1.67 324	0.62 318	0.73 314	1.09 323	1.47 336	1.26 308	0.97 257

DPSNet	2.61 339	0.83 314	0.77 304	1.21 325	1.24 338	1.34 332	0.93 317	1.08 329	1.49 346	0.78 308	0.86 290	6.91 364	3.85 350	0.58 316	4.58 379	2.54 376	1.43 341	1.24 358	14.95 375	1.34 352	4.83 377	8.01 382	1.75 356	1.40 361	1.47 345	1.95 353	1.60 337	1.66 307

DDVS	2.32 333	0.70 293	0.82 309	0.70 280	0.74 308	0.73 287	0.59 271	1.09 330	0.88 312	0.80 312	34.26 396	3.93 347	1.16 313	0.52 299	1.09 296	1.35 352	0.73 285	0.65 294	1.95 285	0.95 326	1.67 322	2.27 338	0.48 287	0.56 291	0.69 241	0.84 257	1.21 301	1.35 291

Ntro	2.32 333	3.40 376	1.53 354	3.55 362	2.52 361	3.71 363	3.36 359	1.11 331	1.05 327	1.16 346	0.90 294	2.93 332	1.24 316	2.72 365	1.00 284	0.64 249	1.40 339	0.82 330	10.96 366	1.14 342	2.72 343	3.19 352	4.26 368	0.73 314	1.24 334	1.59 344	1.56 334	2.31 324

MDST_ROB	3.33 355	2.32 355	0.75 302	3.90 365	1.47 347	2.61 348	1.00 323	1.12 332	0.72 295	0.78 308	0.67 256	1.54 306	25.37 384	0.34 244	2.11 353	0.53 204	0.65 256	0.48 206	3.69 327	0.58 264	0.88 263	0.59 198	0.58 314	0.68 308	7.85 386	3.03 370	17.15 391	8.63 376

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 306	0.90 321	0.63 285	1.27 327	0.90 318	1.21 325	2.21 346	1.27 333	1.18 333	1.00 337	0.91 295	1.80 315	1.16 313	1.07 348	1.48 320	0.77 282	0.70 276	0.58 274	2.75 315	0.67 299	1.39 312	2.93 348	0.85 334	0.73 314	1.47 345	1.68 346	1.33 315	2.96 340

ADCS	1.88 326	1.06 334	0.98 321	0.93 307	1.10 334	1.09 317	1.14 326	1.27 333	2.49 366	0.89 327	1.36 325	1.51 303	2.92 348	0.86 340	3.30 374	2.26 375	1.46 343	1.26 360	3.10 323	1.29 351	2.48 340	2.88 346	0.80 329	1.10 347	1.33 341	4.48 381	1.41 326	6.08 367

FAT-Stereo	1.57 315	0.78 303	1.44 352	1.10 315	1.32 342	1.05 315	0.87 312	1.28 335	0.86 310	1.21 349	5.46 370	3.07 334	1.28 318	0.66 324	1.73 335	1.34 349	0.89 311	0.94 340	1.83 277	1.08 337	2.02 331	3.90 360	0.71 321	0.98 338	0.86 291	1.21 316	1.42 327	3.03 342

RainbowNet	2.32 333	2.93 364	1.87 361	3.34 360	2.57 362	3.50 354	3.49 362	1.29 336	0.92 317	1.53 368	0.89 293	3.18 336	2.31 340	2.94 366	1.30 309	0.90 299	1.61 347	1.00 342	5.61 341	1.51 356	2.82 347	4.18 363	4.25 367	0.97 336	1.32 339	1.58 343	1.71 341	3.00 341

ADCMid	1.56 314	0.92 325	0.99 322	0.70 280	0.86 316	1.05 315	1.37 335	1.29 336	1.77 352	0.75 299	1.75 339	1.27 292	1.48 323	0.69 328	2.18 356	1.07 328	0.98 321	0.79 327	2.74 314	0.80 313	1.31 308	1.74 327	1.06 342	0.70 309	1.01 316	1.53 342	1.02 276	10.33 378

MFMNet_re	1.51 312	1.18 339	1.12 336	1.29 328	1.16 335	1.63 340	1.32 334	1.30 338	1.63 349	1.14 345	1.38 326	2.64 327	1.63 329	0.90 343	2.27 362	1.35 352	1.58 344	1.32 366	3.69 327	1.24 349	2.10 332	1.26 299	1.16 343	1.24 355	1.11 324	1.02 296	1.59 335	1.60 302

ACVNet_1	2.47 338	3.23 371	2.35 367	4.40 369	2.93 372	3.77 365	3.96 368	1.34 339	1.18 333	1.21 349	1.02 305	3.31 340	2.07 334	3.09 371	1.31 310	0.70 269	2.26 362	1.10 352	9.52 361	1.14 342	3.45 362	1.18 294	4.50 371	1.07 344	1.39 343	1.75 348	1.36 319	2.10 318

ACVNet-4b	2.35 337	2.75 361	1.60 356	3.13 355	2.29 355	3.52 356	3.67 365	1.35 340	1.35 340	1.27 353	0.72 267	3.26 338	2.62 346	3.04 369	0.98 280	0.78 285	2.13 358	1.02 344	9.04 360	1.23 348	2.74 344	3.39 356	4.08 365	0.92 332	1.24 334	1.29 325	1.46 330	2.48 331

DGSMNet	2.66 342	0.96 326	1.36 351	1.03 312	0.99 323	1.12 320	1.05 324	1.36 341	0.94 322	2.15 380	13.54 391	1.71 313	1.85 331	0.93 344	2.50 370	3.85 381	5.34 374	1.61 373	5.07 336	1.68 366	7.04 382	8.02 383	0.96 341	1.19 354	1.01 316	1.33 330	1.40 325	1.88 311

LoS	0.55 193	0.44 163	0.29 143	0.36 179	0.37 209	0.40 190	0.20 153	1.37 342	0.31 180	0.86 324	0.78 278	0.68 203	0.37 225	0.24 166	0.58 155	0.72 272	0.59 216	0.40 142	0.75 195	0.35 160	1.03 286	0.65 217	0.21 165	0.24 138	0.79 274	0.64 209	0.64 165	0.68 208
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MFN_U_SF_RVC	1.68 321	1.06 334	0.88 314	1.25 326	1.01 324	1.53 337	2.07 344	1.38 343	1.17 332	1.51 365	2.95 354	2.00 318	1.57 327	2.05 357	2.38 367	0.98 315	0.87 305	0.82 330	6.78 350	1.11 341	2.21 335	2.38 341	0.65 319	1.11 348	1.23 331	1.33 330	1.28 311	1.69 309

dad	0.89 277	0.57 263	0.37 189	1.42 333	0.65 287	0.75 292	2.23 348	1.43 344	0.36 212	0.93 329	0.38 149	0.85 247	0.76 297	0.32 239	0.97 279	0.52 200	0.78 291	0.45 179	1.87 282	0.41 198	0.74 242	0.41 122	0.30 237	0.47 273	1.15 328	0.47 164	2.64 365	1.96 316

PSMNet_ROB	2.71 343	3.39 375	1.92 362	2.87 351	2.04 351	4.01 368	3.50 363	1.46 345	1.41 343	1.59 370	3.34 355	3.52 341	4.97 354	4.50 378	1.61 327	0.95 307	1.87 352	1.06 348	8.62 356	1.63 364	2.32 338	1.51 316	5.43 382	1.37 358	1.98 359	1.94 352	1.91 346	2.39 328

SGM+DAISY	3.81 358	1.38 344	1.26 345	1.80 342	1.47 347	1.93 344	1.71 340	1.47 346	1.33 338	1.34 358	6.67 382	9.59 376	12.99 376	1.20 350	1.73 335	1.47 363	1.42 340	1.24 358	11.11 367	1.37 354	3.07 354	2.13 335	1.27 349	1.42 364	1.69 351	1.26 322	2.90 369	26.50 391

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 320	1.25 342	1.05 328	1.56 337	1.08 331	1.20 324	3.18 358	1.50 347	2.10 360	1.30 356	0.98 302	1.50 302	1.04 305	1.66 355	1.71 331	1.18 342	0.84 302	1.01 343	6.24 347	1.15 345	1.43 313	3.23 353	1.19 344	1.14 350	1.52 348	1.29 325	1.09 283	2.78 337

LVE	4.33 363	3.03 366	2.00 363	27.23 391	3.06 373	3.83 366	12.07 389	1.53 348	1.64 350	1.85 377	1.48 329	3.30 339	3.91 351	3.06 370	1.45 316	1.05 326	1.95 354	1.38 369	15.68 376	1.62 363	3.25 359	5.86 373	4.42 370	1.76 375	2.87 367	2.06 357	2.34 354	3.25 345

MonStereo1	2.61 339	2.91 363	1.70 357	3.94 366	3.77 379	3.57 358	3.72 367	1.55 349	1.64 350	1.43 361	1.63 335	4.85 355	5.63 360	2.99 368	1.35 312	0.90 299	1.99 355	1.31 363	5.93 342	1.75 368	2.96 350	1.93 331	4.83 375	0.93 335	1.31 338	1.08 303	2.49 361	2.38 327

SGM_RVC	2.81 346	1.46 346	0.85 311	1.76 341	1.28 339	1.68 342	1.19 330	1.56 350	1.14 331	0.82 318	1.70 337	7.09 365	2.67 347	0.42 275	0.92 265	0.57 223	0.75 288	0.57 269	11.20 368	0.66 295	0.94 274	0.46 152	0.51 301	0.84 328	1.97 358	1.64 345	5.04 382	26.13 390
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	1.50 311	0.79 305	1.00 326	0.93 307	0.88 317	0.86 302	0.93 317	1.57 351	1.25 335	0.96 334	1.09 309	1.27 292	2.59 344	0.83 337	2.58 371	1.19 345	1.04 324	0.91 337	2.56 307	0.99 332	1.77 328	2.23 337	0.56 312	0.98 338	2.63 361	2.81 366	2.62 364	2.56 333

ACVNet_2	3.17 351	2.98 365	2.25 366	4.72 370	2.88 369	3.50 354	3.48 361	1.58 352	1.33 338	1.29 355	1.10 311	3.22 337	2.45 342	2.67 364	1.29 308	0.86 295	7.26 378	1.02 344	22.14 379	1.37 354	3.22 357	1.25 297	4.24 366	1.37 358	1.93 355	1.92 350	1.83 344	2.36 326

G-Net	1.86 325	1.00 331	1.28 347	0.89 299	0.93 320	1.10 318	0.77 303	1.63 353	2.07 359	0.99 336	2.89 353	7.30 368	1.67 330	0.55 306	1.45 316	1.75 369	1.04 324	0.93 339	2.87 316	2.72 380	1.89 330	1.47 312	0.80 329	1.02 342	1.06 320	1.71 347	2.82 368	5.60 364

IMH-64-1	2.92 348	2.70 358	2.36 368	3.23 356	2.71 364	3.70 361	4.05 369	1.66 354	2.48 364	1.13 342	1.26 317	3.60 342	6.29 364	3.59 372	2.28 363	1.15 338	2.20 359	1.31 363	6.02 344	1.52 358	3.03 352	5.48 370	4.83 375	1.40 361	2.83 365	2.02 355	2.34 354	3.64 349

IMH-64	2.92 348	2.70 358	2.36 368	3.23 356	2.71 364	3.70 361	4.05 369	1.66 354	2.48 364	1.13 342	1.26 317	3.60 342	6.29 364	3.59 372	2.28 363	1.15 338	2.20 359	1.31 363	6.02 344	1.52 358	3.03 352	5.48 370	4.83 375	1.40 361	2.83 365	2.02 355	2.34 354	3.64 349

SPS-STEREO	1.93 328	1.27 343	1.21 339	1.60 339	1.34 343	1.44 335	1.17 329	1.66 354	1.36 342	1.38 359	3.67 359	3.02 333	1.29 319	1.05 346	1.85 342	1.83 371	1.58 344	1.37 368	8.86 359	1.34 352	3.07 354	1.47 312	1.27 349	1.37 358	1.42 344	1.28 324	2.02 350	1.89 312
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
edge stereo	1.82 324	1.16 338	2.22 365	1.46 335	1.28 339	1.58 338	1.38 336	1.67 357	1.30 337	1.20 348	3.42 358	4.33 352	2.26 339	0.80 335	1.41 314	1.46 362	1.05 326	0.83 333	5.42 340	0.97 329	1.34 310	3.76 357	0.95 340	0.88 330	1.26 337	1.20 314	1.70 340	2.91 338

AnyNet_C01	2.06 330	1.08 336	1.06 330	1.14 318	1.08 331	1.01 310	2.69 351	1.69 358	2.66 369	1.21 349	1.67 336	2.90 331	2.60 345	0.95 345	3.65 375	4.02 382	2.09 357	2.21 382	3.08 322	1.56 361	3.30 360	2.89 347	1.26 345	1.15 351	1.80 353	1.43 334	1.51 332	3.90 353

IMH	3.24 353	2.76 362	2.37 370	3.26 358	2.74 366	3.73 364	4.10 371	1.72 359	2.58 367	1.17 347	1.24 315	3.92 346	10.58 371	6.80 387	1.57 326	1.11 334	2.25 361	1.30 362	6.28 348	1.56 361	2.97 351	4.14 362	4.90 378	1.45 365	3.01 369	2.36 361	2.47 360	5.19 363

SANet	1.61 317	0.91 324	1.10 335	1.04 313	1.05 328	1.25 328	0.77 303	1.76 360	1.81 353	0.77 304	1.24 315	6.63 362	5.08 356	0.83 337	1.56 324	0.77 282	1.24 335	0.90 334	1.58 263	0.82 318	1.05 290	1.00 278	0.90 335	1.27 356	1.32 339	1.93 351	1.88 345	3.10 344

WAO-6	2.71 343	2.26 354	1.57 355	3.00 353	2.25 354	3.01 350	3.02 356	1.77 361	2.35 361	1.52 367	1.62 334	3.94 348	5.12 357	2.64 362	2.22 358	1.38 357	2.65 366	1.36 367	4.86 335	1.54 360	2.76 346	4.79 367	2.70 360	1.73 373	2.71 363	2.59 364	2.68 366	5.02 361

Dean	2.84 347	3.23 371	1.81 359	6.04 373	3.38 378	3.63 360	3.67 365	1.88 362	1.97 357	1.47 362	1.30 319	3.69 344	4.10 352	2.97 367	1.45 316	0.97 312	2.41 363	1.29 361	5.94 343	1.74 367	3.20 356	4.23 364	4.79 374	1.55 366	2.65 362	2.27 360	2.56 362	2.64 334

MADNet+	1.96 329	1.18 339	1.26 345	1.45 334	1.28 339	1.10 318	2.21 346	1.88 362	1.41 343	1.33 357	1.32 322	2.29 320	2.23 336	1.25 352	4.58 379	1.87 372	2.55 365	1.13 355	2.73 313	1.63 364	3.69 366	3.33 354	1.26 345	2.09 380	1.93 355	1.47 336	1.59 335	2.77 336

PVD	1.47 310	1.04 333	1.44 352	1.10 315	1.09 333	1.19 323	1.07 325	1.91 364	2.05 358	0.79 311	1.49 330	1.54 306	1.91 333	0.89 342	2.26 361	1.35 352	1.39 338	1.09 351	2.41 303	1.14 342	1.51 315	1.98 332	0.79 327	1.08 346	1.49 347	1.82 349	1.67 338	2.10 318

WAO-7	2.72 345	1.83 349	2.89 376	7.39 375	1.73 350	1.76 343	1.82 341	2.07 365	2.65 368	2.21 381	5.39 369	4.58 354	5.72 361	1.23 351	2.07 351	1.27 348	1.69 348	1.22 357	7.70 353	1.51 356	1.64 321	3.07 350	0.84 332	1.65 371	1.83 354	2.48 363	1.97 348	3.27 346

ktn	8.45 380	3.18 369	2.84 375	6.37 374	3.26 375	4.31 371	10.28 387	2.15 366	10.13 387	2.27 383	1.83 342	42.17 395	55.84 396	3.93 374	2.34 365	2.09 374	9.85 381	2.17 380	33.98 386	2.24 374	3.24 358	3.03 349	4.78 373	2.25 383	2.59 360	2.81 366	3.18 371	5.04 362

TorneroNet-64	6.02 369	4.60 382	2.53 371	15.58 386	3.29 376	4.87 374	7.75 378	2.23 367	10.02 385	1.42 360	1.31 320	7.26 367	29.23 389	4.36 377	2.09 352	1.21 346	8.22 379	1.70 375	17.35 378	2.62 379	4.31 371	5.68 372	5.20 380	1.76 375	3.58 373	3.76 378	2.29 352	8.34 375

LSM0	8.30 378	1.08 336	0.95 318	1.66 340	1.42 345	1.59 339	1.96 342	2.27 368	2.36 362	1.66 372	3.94 360	4.10 350	6.30 366	0.63 321	62.38 401	74.74 401	1.69 348	1.06 348	12.18 369	2.23 373	4.96 378	9.29 386	0.92 337	1.29 357	1.95 357	2.97 369	3.66 377	14.83 384

notaker	5.52 366	5.55 386	3.76 382	13.97 385	5.34 384	5.44 380	7.16 377	2.36 369	2.68 370	2.06 379	1.80 341	12.90 384	23.86 383	3.98 375	2.04 347	1.73 368	3.45 372	2.12 379	17.08 377	2.15 372	6.10 381	5.87 374	6.15 386	2.12 381	1.79 352	2.08 358	2.31 353	3.29 347

MeshStereo	3.62 357	1.54 347	1.05 328	2.64 345	1.72 349	2.05 345	1.15 328	2.40 370	1.41 343	0.90 328	6.48 380	9.56 375	7.42 367	0.49 289	11.75 386	1.94 373	0.87 305	0.74 316	8.79 357	0.80 313	8.36 383	8.07 384	0.73 324	1.07 344	3.39 371	2.15 359	5.22 383	4.99 360
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
ELAS_RVC	3.22 352	2.01 350	1.85 360	2.66 346	2.07 352	5.08 376	2.06 343	2.41 371	1.89 355	1.74 375	4.78 364	8.00 369	8.02 369	0.74 332	2.38 367	0.81 290	1.75 350	1.14 356	3.97 329	1.27 350	4.64 376	7.61 380	1.26 345	1.74 374	6.58 383	3.21 372	3.39 372	3.80 352
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.04 364	3.03 366	2.21 364	3.61 363	2.60 363	4.41 372	5.09 372	2.45 372	2.76 371	3.31 386	4.34 363	10.15 380	5.13 358	1.74 356	1.99 345	1.38 357	2.41 363	1.45 370	51.59 395	2.35 375	3.70 367	2.69 345	2.65 359	1.78 377	2.97 368	3.21 372	2.43 358	4.77 358

SGM-ForestM	2.61 339	4.20 380	0.93 317	2.78 349	1.37 344	3.57 358	2.93 355	2.59 373	1.51 347	0.70 284	1.32 322	7.25 366	5.36 359	0.47 286	0.89 258	0.53 204	0.79 295	0.54 253	7.58 352	0.60 273	0.82 252	0.47 158	0.51 301	0.80 325	4.97 378	3.66 377	7.05 386	6.30 368

ELAS	3.38 356	2.19 352	1.79 358	2.99 352	2.37 356	3.32 353	2.09 345	2.60 374	2.85 373	1.28 354	4.85 366	8.61 371	8.02 369	0.76 334	2.90 372	0.81 290	1.80 351	1.10 352	4.19 333	1.10 339	4.53 374	7.86 381	1.26 345	1.63 369	7.08 384	4.79 382	3.66 377	4.87 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	8.16 376	4.16 379	2.96 377	25.39 390	3.92 380	5.08 376	5.53 373	2.62 375	2.40 363	2.23 382	2.26 347	4.37 353	77.17 400	5.23 381	2.24 359	1.71 367	2.79 369	1.98 376	31.04 385	2.02 371	4.59 375	5.35 368	7.54 389	1.89 379	3.30 370	2.91 368	3.01 370	6.51 370

TorneroNet	8.11 375	4.28 381	2.58 372	27.50 392	3.31 377	5.00 375	6.00 376	2.62 375	10.13 387	1.49 364	2.57 351	11.07 382	68.61 399	4.25 376	1.77 339	1.18 342	5.78 375	1.62 374	23.67 380	2.83 381	4.30 370	5.47 369	5.37 381	1.65 371	3.72 374	3.14 371	2.59 363	6.36 369

WAO-8	4.25 361	3.34 373	2.80 373	10.32 379	2.92 370	4.17 369	5.89 374	2.66 377	4.45 379	1.69 373	3.41 356	5.94 359	11.31 373	5.29 382	1.71 331	1.34 349	2.69 367	1.51 371	10.78 364	2.48 377	2.63 341	4.50 365	3.44 363	1.58 367	5.12 379	3.31 374	3.60 374	5.76 365

Venus	4.25 361	3.34 373	2.80 373	10.32 379	2.92 370	4.17 369	5.89 374	2.66 377	4.45 379	1.69 373	3.41 356	5.94 359	11.31 373	5.29 382	1.71 331	1.34 349	2.69 367	1.51 371	10.78 364	2.48 377	2.63 341	4.50 365	3.44 363	1.58 367	5.12 379	3.31 374	3.60 374	5.76 365

DispFullNet	4.17 360	3.20 370	4.34 384	2.72 348	2.46 360	2.92 349	2.70 352	2.79 379	1.90 356	4.51 390	6.62 381	8.91 373	4.83 353	2.59 359	2.00 346	8.18 387	3.24 370	1.98 376	24.96 381	2.93 382	3.99 368	3.36 355	1.71 355	1.15 351	1.36 342	1.32 329	2.36 357	3.65 351

JetBlue	6.09 370	3.85 378	3.31 381	5.99 372	4.13 381	6.22 382	7.94 379	3.42 380	2.89 374	1.47 362	1.46 328	8.10 370	1.90 332	5.39 384	11.86 387	3.22 378	3.30 371	2.99 383	5.32 338	2.40 376	9.74 386	10.03 389	4.93 379	2.18 382	7.39 385	17.16 390	3.72 379	24.15 388

UNDER WATER	7.55 373	4.74 383	3.06 378	10.46 382	5.92 386	6.35 383	8.05 380	4.32 381	3.69 378	1.97 378	2.14 346	10.53 381	62.60 398	4.83 379	2.25 360	1.59 365	12.22 388	2.08 378	9.67 362	3.97 383	5.27 379	6.65 377	8.86 392	2.65 386	3.82 375	5.62 383	3.62 376	7.03 372

MADNet++	5.64 367	3.51 377	3.77 383	2.84 350	4.62 382	3.02 351	3.65 364	4.36 382	5.03 381	4.18 389	5.07 368	6.45 361	5.92 363	6.18 386	7.04 382	6.82 385	4.71 373	4.00 386	8.03 354	5.83 386	9.92 387	16.38 391	2.32 358	4.34 389	3.95 377	11.38 388	4.93 381	4.01 354

DPSMNet_ROB	12.40 384	5.97 388	17.46 394	4.21 368	7.87 388	5.15 378	8.18 381	4.56 383	11.65 390	4.54 392	8.87 387	5.17 357	22.69 381	13.00 392	14.98 391	14.62 392	6.90 377	15.82 391	14.07 374	12.05 391	9.09 385	21.75 393	5.68 384	11.54 393	11.87 389	31.03 398	12.99 390	33.06 394

DGTPSM_ROB	12.12 383	5.96 387	17.45 393	4.20 367	7.86 387	5.15 378	8.18 381	4.56 383	11.64 389	4.52 391	8.72 386	5.01 356	17.08 380	12.98 391	14.91 390	14.58 391	6.85 376	15.76 390	12.78 370	12.05 391	9.07 384	21.74 392	5.67 383	11.54 393	11.84 388	31.02 397	12.98 389	33.06 394

JetRed	7.85 374	5.29 385	6.07 388	3.75 364	5.00 383	6.95 385	10.20 386	4.64 385	3.42 376	2.92 385	2.39 349	6.71 363	2.25 338	7.15 388	10.26 384	7.34 386	8.59 380	7.11 387	4.82 334	4.08 384	10.76 390	9.27 385	7.85 390	3.34 387	10.96 387	24.25 394	11.90 388	24.57 389

UNDER WATER-64	6.11 371	5.20 384	3.13 379	12.20 383	5.77 385	6.55 384	8.53 383	4.74 386	3.45 377	2.30 384	2.36 348	12.04 383	12.47 375	5.08 380	3.02 373	1.81 370	12.11 387	2.17 380	8.81 358	4.17 385	5.75 380	7.27 379	8.74 391	2.61 385	3.86 376	8.63 385	4.32 380	7.86 374

MANE	7.31 372	2.64 357	4.48 385	3.30 359	3.10 374	3.94 367	2.83 354	5.37 387	6.88 383	1.11 341	5.64 372	8.81 372	11.02 372	0.67 326	3.83 376	3.83 380	1.32 336	18.03 392	8.61 355	0.84 319	4.22 369	1.16 291	0.74 325	1.79 378	13.65 390	18.61 391	22.89 393	38.18 398

STStereo	5.29 365	2.47 356	5.20 386	5.20 371	2.80 367	4.72 373	3.42 360	6.23 388	6.52 382	1.51 365	7.61 384	9.53 374	14.86 379	0.63 321	4.09 378	0.64 249	0.87 305	0.62 285	36.67 388	1.02 333	1.23 303	1.05 282	0.78 326	1.63 369	3.46 372	2.43 362	3.53 373	14.15 383

BEATNet-Init1	22.01 393	36.32 398	3.23 380	54.74 399	11.23 391	52.95 400	28.72 395	9.47 389	8.51 384	1.57 369	10.45 390	33.05 391	48.98 394	0.71 330	16.97 392	11.50 390	1.60 346	1.11 354	77.80 397	35.27 399	9.94 388	9.98 388	1.27 349	2.30 384	27.41 393	11.09 387	52.85 400	35.36 396

PML	30.82 394	20.91 392	7.15 391	29.65 393	20.81 397	29.11 393	10.50 388	10.87 390	88.32 402	20.03 398	154.19 402	98.60 400	119.55 401	10.53 390	9.19 383	8.69 388	16.72 390	7.27 388	34.57 387	7.35 389	12.77 391	10.86 390	5.72 385	6.17 390	33.11 399	12.83 389	34.30 397	12.33 381

DPSM_ROB	18.32 388	16.26 390	21.94 395	9.42 377	8.75 389	13.61 387	9.11 384	10.90 391	15.09 391	8.45 393	8.95 388	10.12 378	13.19 377	16.42 393	19.79 393	19.11 393	18.35 391	20.45 393	13.82 372	14.88 393	26.56 394	27.45 394	6.49 387	14.39 396	31.57 397	38.83 399	36.85 398	43.86 399

DPSM	18.32 388	16.26 390	21.94 395	9.42 377	8.75 389	13.61 387	9.11 384	10.90 391	15.09 391	8.45 393	8.95 388	10.12 378	13.19 377	16.42 393	19.79 393	19.11 393	18.35 391	20.45 393	13.82 372	14.88 393	26.56 394	27.45 394	6.49 387	14.39 396	31.57 397	38.83 399	36.85 398	43.86 399

LE_ROB	17.44 386	1.82 348	6.12 389	9.40 376	53.85 402	8.01 386	46.26 397	11.27 393	28.12 394	1.80 376	7.03 383	38.62 393	49.53 395	0.34 244	1.76 338	0.55 216	0.78 291	0.59 279	36.68 389	6.72 387	2.92 349	0.85 263	29.06 397	12.10 395	26.35 392	25.49 395	27.84 396	37.03 397

DPSimNet_ROB	18.93 390	32.01 394	5.97 387	12.40 384	11.35 392	6.13 381	28.07 394	15.03 394	35.64 398	3.96 388	78.33 401	18.15 386	35.00 390	5.44 385	12.19 389	10.36 389	13.57 389	3.64 385	87.52 398	6.87 388	14.36 393	9.97 387	4.40 369	7.14 391	5.17 381	9.85 386	5.93 385	32.56 393

HanzoNet	19.12 391	15.23 389	6.99 390	35.06 395	14.35 393	40.77 395	42.46 396	17.81 395	22.51 393	3.55 387	8.29 385	41.30 394	56.30 397	43.04 400	5.72 381	4.37 383	37.83 398	3.30 384	49.59 394	8.93 390	10.30 389	6.85 378	14.15 396	3.46 388	5.94 382	5.80 384	5.29 384	7.13 373

fast-reg	43.29 399	32.71 396	44.22 401	18.25 387	17.13 394	27.54 392	18.28 391	21.56 396	30.10 395	17.75 397	25.35 394	20.57 389	27.48 388	32.87 395	35.47 395	36.04 395	36.53 395	40.33 396	202.92 401	29.77 396	52.97 399	55.53 399	13.28 395	29.25 400	63.58 402	78.09 402	73.47 401	87.68 401

CasAABBNet	36.73 395	32.73 397	44.18 400	18.81 388	17.45 395	27.29 391	18.12 390	21.69 397	30.40 396	17.52 395	18.08 392	20.27 387	26.53 386	32.96 396	38.28 397	37.42 396	36.82 396	41.12 398	27.47 383	29.86 397	53.56 401	55.70 400	12.93 393	28.91 399	63.44 401	78.07 401	73.93 402	88.05 402

LRCNet_RVC	21.34 392	28.92 393	11.37 392	31.78 394	29.09 398	34.25 394	27.43 393	21.71 398	10.07 386	29.63 399	30.60 395	32.06 390	25.81 385	33.87 398	11.15 385	2.97 377	25.27 394	21.35 395	44.05 392	20.83 395	14.27 392	5.87 374	36.69 398	27.43 398	2.76 364	1.47 336	8.68 387	6.79 371

FlowAnything	36.80 396	32.68 395	44.29 402	18.93 389	17.69 396	27.11 390	18.38 392	21.83 399	30.48 397	17.53 396	18.21 393	20.29 388	26.54 387	33.31 397	37.97 396	37.86 397	36.82 396	40.93 397	27.35 382	30.03 398	53.34 400	55.72 401	12.99 394	29.50 401	63.36 400	78.25 403	73.99 403	88.17 403

HaxPig	41.43 397	43.85 399	40.81 397	44.90 396	47.49 400	44.66 396	46.30 398	46.31 400	45.63 400	49.00 400	49.30 397	47.24 396	43.73 392	42.64 399	40.44 399	39.13 399	48.37 399	51.07 399	43.33 390	42.25 400	42.88 396	36.52 396	50.75 400	43.02 403	27.54 394	19.97 392	20.68 392	20.75 387

AVERAGE_ROB	41.98 398	44.82 400	42.27 398	45.98 397	46.88 399	45.60 397	46.56 399	47.04 401	43.89 399	49.19 401	49.91 398	47.25 397	43.00 391	49.19 401	40.14 398	38.38 398	49.01 400	51.31 400	43.98 391	42.43 401	43.31 397	38.64 397	49.42 399	42.83 402	28.65 395	20.44 393	23.41 394	19.88 386

MEDIAN_ROB	44.95 400	47.36 401	44.12 399	48.52 398	49.78 401	48.21 398	49.25 400	49.72 402	46.35 401	52.53 402	53.59 399	50.59 398	45.49 393	49.36 402	43.27 400	41.36 400	51.85 401	54.40 401	47.03 393	45.93 402	45.78 398	40.06 398	52.67 401	45.67 404	31.00 396	26.54 396	25.33 395	27.95 392

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

ASD4																								8.34 392

Low-res two-view benchmark