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 25	0.09 19	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 7	0.09 14	0.08 5	0.14 50	0.12 9	0.07 12	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 7	0.15 13	0.09 3	0.07 24	0.07 9	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

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 35	0.12 44	0.11 23	0.14 50	0.16 24	0.07 12	0.06 23	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 7	0.17 25	0.13 11	0.06 7	0.08 16	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 24	0.11 14	0.09 14	0.16 63	0.09 21	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 47	0.19 45	0.22 49	0.12 17	0.23 52	0.11 6	0.06 7	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 35	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 24	0.09 7	0.09 14	0.09 10	0.16 61	0.12 9	0.07 12	0.04 4	0.17 13	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 13	0.12 17	0.16 18	0.10 5	0.08 33	0.07 9	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 37	0.04 3	0.17 66	0.13 49	0.15 53	0.16 61	0.19 43	0.08 25	0.09 62	0.18 24	0.22 43	0.19 30	0.16 22	0.15 6	0.14 40	0.17 25	0.14 13	0.08 33	0.07 9	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 17	0.08 60	0.13 35	0.06 4	0.11 23	0.09 21	0.10 4	0.07 12	0.06 23	0.16 7	0.16 5	0.19 30	0.11 3	0.18 20	0.09 3	0.17 25	0.11 6	0.08 33	0.07 9	0.14 7	0.12 4	0.24 38	0.12 8

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 43	0.05 3	0.10 16	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 62	0.26 69	0.20 35	0.18 38	0.20 37	0.11 7	0.24 61	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 68	0.20 48	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
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 14	0.09 14	0.15 53	0.07 12	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 47	0.19 45	0.19 27	0.12 17	0.21 46	0.12 10	0.06 7	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

CroCo-Stereo Lap2	0.14 25	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 23	0.08 13	0.05 8	0.12 28	0.06 4	0.22 85	0.07 12	0.16 24	0.07 12	0.04 4	0.20 37	0.26 69	0.22 47	0.19 45	0.26 71	0.11 7	0.28 72	0.16 23	0.06 7	0.08 16	0.22 68	0.23 80	0.20 13	0.16 30

F8.5	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.10 24	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.08 3	0.08 9	0.09 10	0.06 7	0.37 101	0.06 3	0.05 8	0.19 29	0.19 22	0.15 6	0.16 22	0.17 13	0.10 5	0.15 13	0.16 23	0.06 7	0.06 3	0.17 22	0.18 31	0.23 24	0.16 30

over v1	0.14 25	0.11 12	0.09 25	0.15 71	0.08 23	0.11 37	0.07 41	0.12 28	0.10 22	0.11 23	0.10 30	0.28 67	0.08 25	0.06 23	0.17 13	0.20 27	0.17 21	0.16 22	0.16 9	0.12 17	0.15 13	0.15 16	0.06 7	0.09 34	0.19 38	0.21 59	0.23 24	0.18 46

over-8	0.13 11	0.11 12	0.09 25	0.13 54	0.07 11	0.11 37	0.06 24	0.11 14	0.11 29	0.10 16	0.09 21	0.21 49	0.08 25	0.05 8	0.17 13	0.19 22	0.16 14	0.15 13	0.16 9	0.11 7	0.14 5	0.15 16	0.06 7	0.08 16	0.20 53	0.19 42	0.22 19	0.20 55

over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 64	0.07 11	0.11 37	0.06 24	0.11 14	0.11 29	0.10 16	0.09 21	0.24 56	0.07 12	0.06 23	0.16 7	0.19 22	0.15 6	0.15 13	0.16 9	0.11 7	0.14 5	0.15 16	0.06 7	0.08 16	0.19 38	0.19 42	0.23 24	0.20 55

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 24	0.07 11	0.12 52	0.07 41	0.17 66	0.17 74	0.09 10	0.27 113	0.13 15	0.27 152	0.07 34	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 24	0.09 34	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

LG-Stereo	0.15 31	0.11 12	0.08 7	0.09 19	0.11 61	0.11 37	0.05 8	0.15 49	0.11 29	0.19 77	0.12 39	0.26 60	0.09 39	0.06 23	0.19 29	0.20 27	0.23 54	0.16 22	0.18 20	0.14 40	0.23 52	0.20 58	0.05 3	0.08 16	0.17 22	0.18 31	0.24 38	0.15 23

U	0.15 31	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 17	0.04 3	0.16 59	0.06 4	0.15 53	0.04 4	0.17 31	0.07 12	0.05 8	0.22 53	0.28 76	0.26 68	0.23 69	0.27 73	0.17 62	0.28 72	0.19 50	0.06 7	0.08 16	0.26 77	0.23 80	0.23 24	0.20 55

FORCE_9	0.13 11	0.12 19	0.08 7	0.11 33	0.08 23	0.10 27	0.05 8	0.08 3	0.08 9	0.08 5	0.05 5	0.36 96	0.06 3	0.05 8	0.19 29	0.19 22	0.15 6	0.16 22	0.17 13	0.11 7	0.14 5	0.17 30	0.06 7	0.06 3	0.17 22	0.18 31	0.23 24	0.16 30

FORCE_8	0.13 11	0.12 19	0.08 7	0.11 33	0.08 23	0.10 27	0.05 8	0.08 3	0.10 22	0.09 10	0.06 7	0.35 86	0.07 12	0.05 8	0.19 29	0.18 15	0.16 14	0.16 22	0.17 13	0.11 7	0.15 13	0.16 23	0.06 7	0.07 9	0.17 22	0.18 31	0.23 24	0.16 30

F7	0.13 11	0.12 19	0.09 25	0.11 33	0.08 23	0.10 27	0.06 24	0.08 3	0.09 14	0.12 35	0.07 12	0.30 73	0.06 3	0.05 8	0.20 37	0.19 22	0.16 14	0.17 30	0.18 20	0.12 17	0.15 13	0.17 30	0.06 7	0.08 16	0.18 30	0.17 29	0.26 50	0.16 30

quiztm	0.11 4	0.12 19	0.10 35	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 14	0.11 29	0.07 3	0.09 21	0.13 15	0.07 12	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 46	0.09 3	0.07 24	0.07 9	0.13 4	0.14 10	0.27 52	0.12 8

LACA2	0.12 8	0.12 19	0.08 7	0.10 24	0.08 23	0.12 52	0.07 41	0.09 7	0.09 14	0.14 43	0.05 5	0.27 65	0.08 25	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 22	0.18 20	0.11 7	0.13 4	0.16 23	0.06 7	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

MLG-Stereo_test2	0.16 48	0.12 19	0.10 35	0.10 24	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.18 70	0.11 29	0.20 79	0.07 12	0.23 53	0.08 25	0.08 51	0.19 29	0.23 46	0.30 78	0.25 79	0.31 80	0.18 68	0.28 72	0.17 30	0.09 54	0.08 16	0.20 53	0.16 18	0.29 64	0.21 62

F5.5	0.15 31	0.13 25	0.10 35	0.11 33	0.09 38	0.12 52	0.06 24	0.10 11	0.15 64	0.11 23	0.09 21	0.39 107	0.10 48	0.07 34	0.21 48	0.20 27	0.18 27	0.18 38	0.23 56	0.13 31	0.17 25	0.18 41	0.09 54	0.08 16	0.18 30	0.19 42	0.23 24	0.20 55

FORCE_4.5	0.15 31	0.13 25	0.10 35	0.09 19	0.09 38	0.12 52	0.07 41	0.14 43	0.11 29	0.14 43	0.12 39	0.28 67	0.08 25	0.08 51	0.19 29	0.21 35	0.19 30	0.19 45	0.21 42	0.15 48	0.18 31	0.20 58	0.08 33	0.09 34	0.20 53	0.21 59	0.27 52	0.22 67

FORCE_4	0.17 58	0.13 25	0.11 48	0.13 54	0.09 38	0.10 27	0.07 41	0.14 43	0.13 49	0.16 63	0.17 67	0.32 77	0.09 39	0.07 34	0.23 58	0.23 46	0.20 35	0.21 61	0.23 56	0.14 40	0.20 42	0.21 64	0.09 54	0.10 47	0.21 64	0.20 48	0.35 85	0.25 78

PointNet	0.15 31	0.13 25	0.11 48	0.10 24	0.07 11	0.13 63	0.07 41	0.23 78	0.14 55	0.17 71	0.15 54	0.14 20	0.13 72	0.06 23	0.18 24	0.17 7	0.16 14	0.13 10	0.13 3	0.12 17	0.23 52	0.16 23	0.08 33	0.09 34	0.21 64	0.19 42	0.36 90	0.18 46

WQFJX	0.15 31	0.13 25	0.09 25	0.11 33	0.09 38	0.13 63	0.09 76	0.13 35	0.15 64	0.11 23	0.33 141	0.11 6	0.36 233	0.06 23	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 20	0.13 31	0.14 5	0.15 16	0.10 65	0.11 61	0.18 30	0.19 42	0.21 15	0.16 30

NLSM3	0.15 31	0.13 25	0.10 35	0.11 33	0.10 53	0.10 27	0.08 60	0.15 49	0.17 74	0.11 23	0.17 67	0.12 9	0.13 72	0.11 77	0.21 48	0.20 27	0.20 35	0.17 30	0.17 13	0.12 17	0.16 18	0.16 23	0.08 33	0.11 61	0.18 30	0.23 80	0.27 52	0.18 46

NLSM1	0.17 58	0.13 25	0.10 35	0.11 33	0.11 61	0.14 69	0.08 60	0.20 74	0.19 86	0.11 23	0.38 163	0.18 38	0.42 253	0.09 62	0.17 13	0.21 35	0.16 14	0.15 13	0.20 37	0.13 31	0.16 18	0.22 76	0.10 65	0.11 61	0.18 30	0.19 42	0.27 52	0.14 19

BridgeDepth	0.13 11	0.13 25	0.09 25	0.11 33	0.08 23	0.11 37	0.06 24	0.11 14	0.10 22	0.11 23	0.06 7	0.31 75	0.07 12	0.06 23	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 13	0.11 7	0.16 18	0.17 30	0.05 3	0.08 16	0.18 30	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
MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 25	0.08 7	0.10 24	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 71	0.14 55	0.15 53	0.06 7	0.13 15	0.06 3	0.07 34	0.15 4	0.15 3	0.23 54	0.15 13	0.21 42	0.12 17	0.18 31	0.18 41	0.08 33	0.08 16	0.15 10	0.11 3	0.28 60	0.15 23

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 25	0.08 7	0.11 33	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 49	0.11 29	0.16 63	0.07 12	0.15 22	0.06 3	0.07 34	0.17 13	0.18 15	0.23 54	0.17 30	0.22 49	0.14 40	0.20 42	0.14 13	0.08 33	0.08 16	0.16 14	0.13 7	0.25 42	0.15 23

StereoVision	0.18 67	0.13 25	0.11 48	0.09 19	0.14 79	0.16 80	0.08 60	0.17 66	0.17 74	0.15 53	0.15 54	0.16 24	0.10 48	0.06 23	0.25 66	0.26 69	0.27 69	0.22 66	0.22 49	0.16 57	0.23 52	0.17 30	0.06 7	0.13 77	0.28 88	0.29 100	0.38 94	0.28 86

ProNet	0.14 25	0.13 25	0.14 73	0.11 33	0.07 11	0.14 69	0.12 101	0.13 35	0.06 4	0.08 5	0.24 100	0.09 3	0.06 3	0.07 34	0.22 53	0.21 35	0.22 47	0.18 38	0.19 27	0.14 40	0.20 42	0.11 6	0.12 88	0.11 61	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

RAFT	0.17 58	0.13 25	0.10 35	0.16 80	0.07 11	0.21 102	0.05 8	0.25 80	0.12 44	0.14 43	0.15 54	0.16 24	0.10 48	0.05 8	0.21 48	0.20 27	0.23 54	0.15 13	0.28 75	0.13 31	0.21 46	0.17 30	0.07 24	0.10 47	0.26 77	0.24 86	0.33 78	0.23 69

F4.4	0.17 58	0.14 38	0.11 48	0.11 33	0.09 38	0.13 63	0.07 41	0.17 66	0.12 44	0.09 10	0.12 39	0.34 83	0.08 25	0.10 71	0.23 58	0.23 46	0.20 35	0.20 50	0.22 49	0.17 62	0.19 36	0.18 41	0.08 33	0.10 47	0.19 38	0.20 48	0.31 74	0.29 89

FORCE_5	0.15 31	0.14 38	0.12 58	0.12 48	0.08 23	0.11 37	0.06 24	0.10 11	0.11 29	0.12 35	0.11 35	0.48 143	0.08 25	0.07 34	0.20 37	0.20 27	0.18 27	0.18 38	0.21 42	0.13 31	0.16 18	0.17 30	0.07 24	0.09 34	0.19 38	0.20 48	0.26 50	0.20 55

FORCE_6	0.14 25	0.14 38	0.09 25	0.13 54	0.08 23	0.11 37	0.06 24	0.11 14	0.15 64	0.08 5	0.07 12	0.34 83	0.12 64	0.05 8	0.20 37	0.20 27	0.18 27	0.17 30	0.20 37	0.12 17	0.16 18	0.17 30	0.05 3	0.08 16	0.19 38	0.18 31	0.28 60	0.17 41

MatchStereo	0.16 48	0.14 38	0.11 48	0.07 7	0.12 67	0.07 8	0.06 24	0.16 59	0.18 80	0.08 5	0.12 39	0.13 15	0.13 72	0.11 77	0.21 48	0.25 60	0.17 21	0.20 50	0.18 20	0.19 76	0.21 46	0.26 87	0.08 33	0.12 73	0.21 64	0.23 80	0.22 19	0.19 52
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.15 31	0.14 38	0.08 7	0.11 33	0.09 38	0.12 52	0.08 60	0.15 49	0.16 69	0.10 16	0.36 152	0.11 6	0.28 159	0.07 34	0.18 24	0.17 7	0.17 21	0.15 13	0.19 27	0.12 17	0.14 5	0.15 16	0.11 78	0.11 61	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLMM1	0.17 58	0.14 38	0.09 25	0.08 12	0.09 38	0.10 27	0.07 41	0.15 49	0.20 93	0.12 35	0.34 145	0.21 49	0.51 280	0.07 34	0.17 13	0.18 15	0.16 14	0.15 13	0.22 49	0.14 40	0.14 5	0.19 50	0.10 65	0.11 61	0.19 38	0.18 31	0.24 38	0.13 15

NLMM	0.15 31	0.14 38	0.08 7	0.11 33	0.09 38	0.12 52	0.08 60	0.15 49	0.16 69	0.10 16	0.36 152	0.11 6	0.28 159	0.07 34	0.18 24	0.17 7	0.17 21	0.15 13	0.19 27	0.12 17	0.14 5	0.15 16	0.11 78	0.11 61	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

MonStereo	0.15 31	0.14 38	0.13 66	0.12 48	0.12 67	0.10 27	0.08 60	0.11 14	0.11 29	0.14 43	0.13 46	0.17 31	0.11 54	0.07 34	0.20 37	0.23 46	0.23 54	0.17 30	0.21 42	0.15 48	0.19 36	0.18 41	0.08 33	0.08 16	0.22 68	0.18 31	0.23 24	0.24 72

NoBS	0.24 81	0.15 46	0.14 73	0.08 12	0.12 67	0.11 37	0.08 60	0.31 91	0.14 55	0.38 105	0.07 12	0.36 96	0.13 72	0.24 179	0.27 78	0.37 112	0.34 87	0.25 79	0.34 88	0.24 104	0.48 144	0.32 104	0.11 78	0.14 80	0.31 107	0.27 93	0.29 64	0.32 98

over-6	0.16 48	0.15 46	0.10 35	0.17 87	0.08 23	0.10 27	0.07 41	0.13 35	0.20 93	0.11 23	0.15 54	0.41 117	0.09 39	0.07 34	0.18 24	0.21 35	0.17 21	0.17 30	0.19 27	0.12 17	0.16 18	0.18 41	0.08 33	0.09 34	0.20 53	0.20 48	0.25 42	0.22 67

testmc14	0.15 31	0.15 46	0.11 48	0.13 54	0.09 38	0.11 37	0.05 8	0.14 43	0.11 29	0.11 23	0.12 39	0.27 65	0.07 12	0.05 8	0.23 58	0.24 55	0.21 41	0.18 38	0.19 27	0.18 68	0.17 25	0.13 11	0.11 78	0.10 47	0.19 38	0.23 80	0.22 19	0.17 41

WQFJX1	0.14 25	0.15 46	0.08 7	0.10 24	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.16 59	0.19 86	0.10 16	0.28 117	0.12 9	0.30 176	0.08 51	0.16 7	0.17 7	0.16 14	0.12 7	0.15 6	0.12 17	0.14 5	0.17 30	0.11 78	0.09 34	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

MSCF	0.16 48	0.15 46	0.09 25	0.14 64	0.09 38	0.11 37	0.07 41	0.11 14	0.15 64	0.14 43	0.09 21	0.17 31	0.11 54	0.06 23	0.25 66	0.23 46	0.23 54	0.20 50	0.23 56	0.15 48	0.24 61	0.21 64	0.11 78	0.10 47	0.19 38	0.22 67	0.27 52	0.15 23

GREAT-IGEV	0.15 31	0.15 46	0.11 48	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 59	0.10 22	0.12 35	0.13 46	0.25 59	0.09 39	0.08 51	0.22 53	0.25 60	0.24 63	0.16 22	0.23 56	0.13 31	0.18 31	0.16 23	0.09 54	0.10 47	0.15 10	0.16 18	0.31 74	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
MoCha-V2	0.14 25	0.15 46	0.11 48	0.12 48	0.09 38	0.11 37	0.09 76	0.13 35	0.08 9	0.13 41	0.18 72	0.17 31	0.07 12	0.07 34	0.17 13	0.23 46	0.20 35	0.20 50	0.25 66	0.14 40	0.29 76	0.17 30	0.08 33	0.08 16	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

FORCE_4.6	0.16 48	0.16 53	0.10 35	0.10 24	0.08 23	0.11 37	0.06 24	0.09 7	0.10 22	0.15 53	0.08 19	0.46 135	0.12 64	0.08 51	0.20 37	0.21 35	0.22 47	0.20 50	0.17 13	0.14 40	0.18 31	0.19 50	0.07 24	0.09 34	0.19 38	0.21 59	0.29 64	0.20 55

LACA_dic	0.16 48	0.16 53	0.12 58	0.15 71	0.09 38	0.09 17	0.08 60	0.11 14	0.16 69	0.15 53	0.10 30	0.18 38	0.12 64	0.09 62	0.20 37	0.24 55	0.21 41	0.23 69	0.19 27	0.15 48	0.19 36	0.21 64	0.06 7	0.09 34	0.20 53	0.22 67	0.27 52	0.24 72

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 58	0.16 53	0.11 48	0.09 19	0.10 53	0.11 37	0.07 41	0.19 71	0.16 69	0.14 43	0.16 61	0.26 60	0.09 39	0.08 51	0.25 66	0.23 46	0.23 54	0.19 45	0.26 71	0.13 31	0.22 50	0.19 50	0.09 54	0.09 34	0.20 53	0.22 67	0.35 85	0.21 62

MCSU-Stereo	0.17 58	0.16 53	0.13 66	0.11 33	0.11 61	0.09 17	0.09 76	0.11 14	0.21 100	0.11 23	0.12 39	0.39 107	0.09 39	0.08 51	0.28 84	0.23 46	0.27 69	0.17 30	0.20 37	0.15 48	0.18 31	0.17 30	0.09 54	0.09 34	0.22 68	0.21 59	0.35 85	0.24 72

TS12	0.16 48	0.16 53	0.12 58	0.15 71	0.09 38	0.09 17	0.08 60	0.11 14	0.16 69	0.15 53	0.10 30	0.18 38	0.12 64	0.09 62	0.20 37	0.24 55	0.21 41	0.23 69	0.19 27	0.15 48	0.19 36	0.21 64	0.06 7	0.09 34	0.20 53	0.22 67	0.27 52	0.24 72

LACA3	0.18 67	0.16 53	0.13 66	0.13 54	0.11 61	0.14 69	0.09 76	0.14 43	0.14 55	0.16 63	0.12 39	0.30 73	0.11 54	0.13 87	0.23 58	0.24 55	0.19 30	0.23 69	0.22 49	0.15 48	0.23 52	0.25 83	0.08 33	0.10 47	0.23 74	0.22 67	0.29 64	0.26 82

LACA1	0.15 31	0.16 53	0.12 58	0.11 33	0.10 53	0.12 52	0.06 24	0.13 35	0.14 55	0.14 43	0.10 30	0.19 43	0.13 72	0.10 71	0.19 29	0.21 35	0.19 30	0.23 69	0.19 27	0.13 31	0.17 25	0.19 50	0.07 24	0.09 34	0.20 53	0.20 48	0.24 38	0.21 62

DispViT+	0.18 67	0.16 53	0.12 58	0.18 94	0.13 70	0.13 63	0.09 76	0.15 49	0.20 93	0.18 75	0.19 77	0.19 43	0.12 64	0.09 62	0.24 62	0.25 60	0.17 21	0.24 77	0.25 66	0.19 76	0.19 36	0.21 64	0.10 65	0.20 112	0.19 38	0.33 122	0.23 24	0.28 86

GASTEREO	0.16 48	0.16 53	0.10 35	0.14 64	0.10 53	0.11 37	0.07 41	0.12 28	0.15 64	0.14 43	0.09 21	0.18 38	0.11 54	0.06 23	0.24 62	0.24 55	0.23 54	0.20 50	0.23 56	0.16 57	0.23 52	0.23 80	0.11 78	0.10 47	0.19 38	0.22 67	0.28 60	0.14 19

111111	0.13 11	0.16 53	0.08 7	0.12 48	0.10 53	0.07 8	0.06 24	0.12 28	0.12 44	0.07 3	0.10 30	0.15 22	0.09 39	0.05 8	0.19 29	0.21 35	0.22 47	0.18 38	0.19 27	0.13 31	0.23 52	0.18 41	0.10 65	0.08 16	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

RAStereo	0.19 75	0.16 53	0.10 35	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 24	0.21 75	0.09 14	0.45 122	0.09 21	0.26 60	0.08 25	0.07 34	0.25 66	0.26 69	0.28 74	0.25 79	0.33 84	0.15 48	0.35 89	0.18 41	0.08 33	0.10 47	0.28 88	0.23 80	0.25 42	0.24 72

RSM	0.15 31	0.16 53	0.12 58	0.14 64	0.09 38	0.14 69	0.06 24	0.10 11	0.08 9	0.09 10	0.15 54	0.14 20	0.10 48	0.07 34	0.22 53	0.25 60	0.21 41	0.20 50	0.18 20	0.17 62	0.25 64	0.18 41	0.08 33	0.10 47	0.16 14	0.16 18	0.27 52	0.15 23

MLG-Stereo_test3	0.23 80	0.17 65	0.13 66	0.14 64	0.17 96	0.16 80	0.09 76	0.21 75	0.12 44	0.21 82	0.18 72	0.35 86	0.11 54	0.15 98	0.29 87	0.26 69	0.33 83	0.28 90	0.63 176	0.18 68	0.40 99	0.41 136	0.11 78	0.15 85	0.21 64	0.21 59	0.33 78	0.27 84

CoSv	0.13 11	0.17 65	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 85	0.07 41	0.15 49	0.10 22	0.13 41	0.06 7	0.10 4	0.07 12	0.04 4	0.17 13	0.20 27	0.21 41	0.12 7	0.22 49	0.12 17	0.20 42	0.11 6	0.06 7	0.07 9	0.22 68	0.15 15	0.19 11	0.11 3

AIO-Stereo	0.15 31	0.17 65	0.12 58	0.17 87	0.10 53	0.12 52	0.06 24	0.11 14	0.08 9	0.10 16	0.14 50	0.12 9	0.09 39	0.08 51	0.20 37	0.21 35	0.20 35	0.20 50	0.21 42	0.17 62	0.23 52	0.20 58	0.07 24	0.11 61	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

GSStereo	0.16 48	0.18 68	0.13 66	0.13 54	0.13 70	0.12 52	0.09 76	0.12 28	0.10 22	0.16 63	0.11 35	0.22 52	0.08 25	0.05 8	0.22 53	0.25 60	0.28 74	0.20 50	0.25 66	0.16 57	0.32 78	0.19 50	0.08 33	0.10 47	0.18 30	0.16 18	0.25 42	0.16 30

RSM++	0.17 58	0.18 68	0.13 66	0.17 87	0.10 53	0.14 69	0.07 41	0.13 35	0.13 49	0.12 35	0.14 50	0.17 31	0.11 54	0.08 51	0.25 66	0.27 75	0.25 64	0.21 61	0.23 56	0.18 68	0.26 66	0.21 64	0.08 33	0.10 47	0.20 53	0.18 31	0.29 64	0.18 46

AdaDepth	0.18 67	0.19 70	0.10 35	0.12 48	0.14 79	0.12 52	0.09 76	0.16 59	0.14 55	0.14 43	0.17 67	0.19 43	0.10 48	0.08 51	0.26 75	0.29 82	0.28 74	0.23 69	0.25 66	0.16 57	0.24 61	0.20 58	0.09 54	0.11 61	0.19 38	0.20 48	0.32 76	0.25 78

LGtest1	0.26 88	0.19 70	0.20 108	0.16 80	0.18 102	0.16 80	0.09 76	0.28 84	0.17 74	0.22 85	0.27 113	0.29 70	0.13 72	0.14 94	0.30 93	0.31 94	0.38 102	0.33 116	0.49 120	0.25 112	0.41 102	0.41 136	0.13 96	0.16 94	0.30 97	0.24 86	0.39 96	0.31 95

MM-Stereo_test2	0.15 31	0.19 70	0.11 48	0.16 80	0.11 61	0.08 13	0.05 8	0.14 43	0.11 29	0.20 79	0.08 19	0.12 9	0.08 25	0.09 62	0.20 37	0.22 43	0.25 64	0.20 50	0.20 37	0.18 68	0.25 64	0.21 64	0.10 65	0.10 47	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

DEFOM-Stereo	0.21 77	0.19 70	0.12 58	0.18 94	0.13 70	0.20 100	0.08 60	0.19 71	0.14 55	0.16 63	0.23 95	0.21 49	0.10 48	0.12 83	0.27 78	0.29 82	0.34 87	0.28 90	0.32 81	0.22 94	0.32 78	0.21 64	0.12 88	0.11 61	0.26 77	0.22 67	0.47 117	0.29 89

VIP-Stereo	0.22 79	0.20 74	0.19 97	0.14 64	0.11 61	0.13 63	0.06 24	0.29 87	0.19 86	0.19 77	0.28 117	0.28 67	0.11 54	0.12 83	0.27 78	0.28 76	0.37 98	0.26 84	0.33 84	0.21 89	0.34 85	0.21 64	0.11 78	0.15 85	0.24 75	0.22 67	0.25 42	0.30 92

MaDis-Stereo	0.26 88	0.20 74	0.16 83	0.10 24	0.10 53	0.10 27	0.08 60	0.24 79	0.14 55	0.36 100	0.16 61	0.36 96	0.12 64	0.08 51	0.33 102	0.35 101	0.39 107	0.35 130	0.53 138	0.20 85	0.40 99	0.26 87	0.13 96	0.15 85	0.39 142	0.39 148	0.40 101	0.49 149

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 127	0.21 76	0.21 120	0.14 64	0.22 120	0.23 123	0.10 90	0.51 135	0.31 194	0.51 155	0.33 141	0.49 148	0.35 226	0.36 266	0.52 153	0.43 141	0.40 110	0.29 98	0.44 107	0.26 119	0.52 172	0.46 166	0.25 218	0.28 182	0.48 169	0.36 132	0.41 102	0.43 136

BridgeDepth_RVC	0.21 77	0.21 76	0.15 77	0.15 71	0.14 79	0.17 85	0.09 76	0.26 82	0.23 112	0.17 71	0.17 67	0.24 56	0.14 78	0.13 87	0.26 75	0.29 82	0.21 41	0.23 69	0.27 73	0.20 85	0.23 52	0.25 83	0.10 65	0.12 73	0.26 77	0.30 103	0.29 64	0.36 111
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.17 58	0.21 76	0.13 66	0.15 71	0.09 38	0.09 17	0.07 41	0.12 28	0.09 14	0.16 63	0.13 46	0.16 24	0.08 25	0.15 98	0.27 78	0.25 60	0.25 64	0.21 61	0.24 64	0.19 76	0.27 68	0.20 58	0.07 24	0.11 61	0.20 53	0.22 67	0.35 85	0.17 41

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 88	0.22 79	0.17 88	0.20 105	0.17 96	0.15 77	0.12 101	0.31 91	0.21 100	0.39 107	0.24 100	0.36 96	0.21 116	0.13 87	0.31 97	0.29 82	0.35 92	0.25 79	0.45 111	0.19 76	0.35 89	0.26 87	0.13 96	0.14 80	0.27 83	0.31 108	0.46 114	0.32 98

GEAStereo	0.18 67	0.22 79	0.15 77	0.19 97	0.14 79	0.14 69	0.09 76	0.16 59	0.13 49	0.15 53	0.11 35	0.23 53	0.08 25	0.09 62	0.25 66	0.25 60	0.27 69	0.21 61	0.23 56	0.17 62	0.34 85	0.22 76	0.10 65	0.12 73	0.19 38	0.21 59	0.30 71	0.19 52

gasm-f	0.18 67	0.22 79	0.15 77	0.19 97	0.14 79	0.14 69	0.09 76	0.16 59	0.13 49	0.15 53	0.11 35	0.23 53	0.08 25	0.09 62	0.25 66	0.25 60	0.27 69	0.21 61	0.23 56	0.17 62	0.34 85	0.22 76	0.10 65	0.12 73	0.19 38	0.21 59	0.30 71	0.19 52

LG-G_1	0.25 84	0.22 79	0.19 97	0.23 123	0.22 120	0.22 109	0.12 101	0.28 84	0.11 29	0.21 82	0.20 84	0.35 86	0.14 78	0.18 113	0.31 97	0.30 89	0.35 92	0.32 108	0.51 125	0.24 104	0.39 97	0.26 87	0.10 65	0.15 85	0.27 83	0.24 86	0.36 90	0.34 105

LG-G	0.25 84	0.22 79	0.19 97	0.23 123	0.22 120	0.22 109	0.12 101	0.28 84	0.11 29	0.21 82	0.20 84	0.35 86	0.14 78	0.18 113	0.31 97	0.30 89	0.35 92	0.32 108	0.51 125	0.24 104	0.39 97	0.26 87	0.10 65	0.15 85	0.27 83	0.24 86	0.36 90	0.34 105

anonymousdsp	0.25 84	0.23 84	0.19 97	0.16 80	0.14 79	0.18 90	0.10 90	0.37 99	0.19 86	0.32 97	0.22 92	0.32 77	0.12 64	0.14 94	0.29 87	0.32 97	0.32 80	0.28 90	0.39 94	0.22 94	0.46 129	0.31 102	0.12 88	0.15 85	0.26 77	0.20 48	0.52 136	0.20 55

RYNet	0.27 94	0.23 84	0.18 95	0.15 71	0.17 96	0.19 95	0.13 107	0.25 80	0.31 194	0.17 71	0.20 84	0.19 43	0.14 78	0.13 87	0.80 242	0.28 76	0.27 69	0.41 163	0.28 75	0.19 76	0.27 68	0.21 64	0.29 247	0.18 100	0.27 83	0.76 250	0.34 82	0.23 69

SGD-Stereo	0.29 103	0.24 86	0.17 88	0.16 80	0.15 88	0.22 109	0.08 60	0.29 87	0.22 106	0.29 92	0.15 54	0.45 133	0.20 108	0.10 71	0.71 225	0.45 158	0.46 127	0.27 86	0.47 115	0.22 94	0.41 102	0.36 116	0.19 149	0.19 103	0.28 88	0.32 117	0.46 114	0.40 124

IGEV-Stereo++	0.16 48	0.24 86	0.09 25	0.13 54	0.13 70	0.10 27	0.05 8	0.15 49	0.13 49	0.12 35	0.16 61	0.16 24	0.11 54	0.07 34	0.21 48	0.22 43	0.22 47	0.18 38	0.21 42	0.16 57	0.22 50	0.27 92	0.09 54	0.08 16	0.17 22	0.18 31	0.25 42	0.18 46

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 107	0.24 86	0.17 88	0.23 123	0.19 105	0.18 90	0.08 60	0.49 129	0.25 131	0.54 180	0.21 88	0.32 77	0.17 93	0.17 110	0.29 87	0.39 120	0.45 122	0.36 134	0.50 122	0.26 119	0.56 195	0.49 179	0.13 96	0.13 77	0.31 107	0.26 92	0.45 112	0.30 92

IGEV-Stereo+	0.27 94	0.25 89	0.14 73	0.22 111	0.14 79	0.13 63	0.07 41	0.36 96	0.20 93	0.55 187	0.23 95	0.38 104	0.14 78	0.16 106	0.26 75	0.35 101	0.40 110	0.35 130	0.48 118	0.24 104	0.44 117	0.51 191	0.12 88	0.13 77	0.28 88	0.20 48	0.34 82	0.23 69

delet	0.24 81	0.25 89	0.22 131	0.24 127	0.20 112	0.28 149	0.16 136	0.21 75	0.18 80	0.23 87	0.26 110	0.26 60	0.15 85	0.25 198	0.32 101	0.28 76	0.31 79	0.27 86	0.24 64	0.24 104	0.31 77	0.20 58	0.16 112	0.19 103	0.28 88	0.25 90	0.32 76	0.31 95

Occ-G	0.18 67	0.26 91	0.15 77	0.17 87	0.14 79	0.15 77	0.07 41	0.12 28	0.11 29	0.11 23	0.22 92	0.20 48	0.09 39	0.10 71	0.28 84	0.28 76	0.25 64	0.22 66	0.29 78	0.19 76	0.26 66	0.19 50	0.10 65	0.15 85	0.19 38	0.18 31	0.29 64	0.17 41

RAFT + AFF	0.27 94	0.26 91	0.17 88	0.21 108	0.13 70	0.19 95	0.13 107	0.41 104	0.18 80	0.44 120	0.19 77	0.42 120	0.14 78	0.09 62	0.86 262	0.29 82	0.41 114	0.20 50	0.55 148	0.23 99	0.47 136	0.21 64	0.12 88	0.15 85	0.28 88	0.20 48	0.21 15	0.17 41

TS	0.26 88	0.27 93	0.19 97	0.16 80	0.16 93	0.22 109	0.11 94	0.41 104	0.19 86	0.17 71	0.30 128	0.35 86	0.16 89	0.15 98	0.28 84	0.30 89	0.28 74	0.27 86	0.39 94	0.21 89	0.33 82	0.30 100	0.13 96	0.17 96	0.34 120	0.28 97	0.41 102	0.42 131

UniTT-Stereo	0.28 99	0.27 93	0.15 77	0.15 71	0.13 70	0.17 85	0.09 76	0.35 95	0.19 86	0.49 146	0.21 88	0.41 117	0.18 98	0.14 94	0.40 116	0.39 120	0.42 116	0.34 120	0.56 154	0.25 112	0.43 110	0.24 82	0.13 96	0.19 103	0.31 107	0.41 154	0.30 71	0.37 113

iRaftStereo_RVC	0.26 88	0.27 93	0.16 83	0.13 54	0.14 79	0.18 90	0.09 76	0.44 114	0.14 55	0.36 100	0.36 152	0.32 77	0.16 89	0.13 87	0.29 87	0.29 82	0.38 102	0.28 90	0.34 88	0.22 94	0.41 102	0.38 123	0.12 88	0.17 96	0.27 83	0.29 100	0.42 106	0.27 84

AANet_RVC	0.28 99	0.27 93	0.23 136	0.19 97	0.28 167	0.16 80	0.16 136	0.29 87	0.30 174	0.20 79	0.27 113	0.24 56	0.21 116	0.19 120	0.45 137	0.36 107	0.33 83	0.34 120	0.29 78	0.29 131	0.27 68	0.27 92	0.22 193	0.21 116	0.34 120	0.33 122	0.42 106	0.52 162

4D-IteraStereo	0.40 141	0.28 97	0.33 173	0.35 188	0.24 135	0.24 129	0.15 127	0.63 212	0.28 156	0.61 232	0.39 170	0.51 160	0.22 122	0.22 147	0.48 146	0.43 141	0.49 148	0.43 178	0.66 183	0.34 158	0.63 221	0.70 249	0.14 106	0.22 129	0.39 142	0.47 178	0.63 175	0.39 118

small-0shot	0.35 127	0.29 98	0.17 88	0.15 71	0.21 116	0.19 95	0.12 101	0.53 143	0.23 112	0.48 136	0.24 100	0.54 168	0.26 143	0.27 221	0.44 135	0.60 249	0.44 118	0.45 193	0.46 113	0.24 104	0.47 136	0.69 246	0.16 112	0.19 103	0.42 150	0.37 140	0.39 96	0.55 176

anonymous	0.37 132	0.29 98	0.19 97	0.17 87	0.24 135	0.21 102	0.14 120	0.51 135	0.22 106	0.51 155	0.19 77	0.55 176	0.25 138	0.23 161	0.49 149	0.58 242	0.47 137	0.46 206	0.56 154	0.31 140	0.51 160	0.70 249	0.18 139	0.24 152	0.45 159	0.31 108	0.55 144	0.50 157

LL-Strereo2	0.34 124	0.29 98	0.21 120	0.24 127	0.19 105	0.17 85	0.13 107	0.63 212	0.26 142	0.58 213	0.23 95	0.44 129	0.22 122	0.14 94	0.41 122	0.41 128	0.47 137	0.35 130	0.73 202	0.31 140	0.47 136	0.36 116	0.21 179	0.20 112	0.32 113	0.34 127	0.51 125	0.35 108

MMNet	0.29 103	0.29 98	0.22 131	0.26 138	0.26 150	0.26 136	0.18 146	0.33 94	0.23 112	0.24 88	0.28 117	0.35 86	0.15 85	0.32 253	0.39 114	0.31 94	0.36 95	0.34 120	0.41 100	0.27 123	0.32 78	0.21 64	0.17 128	0.23 141	0.32 113	0.30 103	0.46 114	0.32 98

CCAANet	0.30 107	0.29 98	0.33 173	0.24 127	0.24 135	0.25 133	0.22 176	0.30 90	0.29 163	0.25 89	0.29 122	0.52 165	0.29 165	0.19 120	0.42 130	0.36 107	0.36 95	0.30 102	0.28 75	0.23 99	0.40 99	0.27 92	0.20 166	0.19 103	0.33 117	0.31 108	0.41 102	0.43 136

GANet	0.32 115	0.29 98	0.27 150	0.34 178	0.33 196	0.38 193	0.29 220	0.44 114	0.24 125	0.35 99	0.30 128	0.46 135	0.22 122	0.21 138	0.31 97	0.32 97	0.40 110	0.43 178	0.33 84	0.22 94	0.33 82	0.29 97	0.22 193	0.24 152	0.31 107	0.27 93	0.42 106	0.34 105

TDLM	0.24 81	0.29 98	0.22 131	0.22 111	0.27 161	0.23 123	0.18 146	0.26 82	0.19 86	0.18 75	0.38 163	0.29 70	0.21 116	0.15 98	0.24 62	0.28 76	0.32 80	0.28 90	0.25 66	0.21 89	0.28 72	0.19 50	0.16 112	0.21 116	0.24 75	0.20 48	0.28 60	0.25 78

S2M2_XL	0.33 121	0.30 105	0.30 161	0.17 87	0.19 105	0.23 123	0.21 168	0.53 143	0.26 142	0.47 129	0.25 107	0.48 143	0.18 98	0.22 147	0.38 110	0.36 107	0.54 180	0.29 98	0.41 100	0.28 126	0.50 153	0.31 102	0.21 179	0.21 116	0.34 120	0.32 117	0.45 112	0.51 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.27 94	0.30 105	0.17 88	0.13 54	0.13 70	0.15 77	0.08 60	0.42 109	0.21 100	0.49 146	0.20 84	0.39 107	0.15 85	0.15 98	0.30 93	0.38 116	0.39 107	0.29 98	0.40 97	0.18 68	0.47 136	0.35 112	0.08 33	0.14 80	0.30 97	0.21 59	0.37 93	0.36 111

LG-Stereo_L2	0.26 88	0.31 107	0.17 88	0.13 54	0.13 70	0.14 69	0.07 41	0.42 109	0.20 93	0.48 136	0.22 92	0.40 110	0.14 78	0.17 110	0.30 93	0.37 112	0.39 107	0.28 90	0.40 97	0.19 76	0.45 121	0.35 112	0.09 54	0.14 80	0.30 97	0.22 67	0.33 78	0.33 103

YMNet	0.30 107	0.31 107	0.23 136	0.27 143	0.23 127	0.26 136	0.25 199	0.36 96	0.37 237	0.25 89	0.19 77	0.40 110	0.27 152	0.29 234	0.38 110	0.47 179	0.37 98	0.28 90	0.43 106	0.19 76	0.35 89	0.33 106	0.16 112	0.19 103	0.36 132	0.29 100	0.39 96	0.35 108

AEACV	0.19 75	0.31 107	0.14 73	0.17 87	0.13 70	0.12 52	0.07 41	0.15 49	0.07 8	0.16 63	0.15 54	0.18 38	0.11 54	0.11 77	0.25 66	0.25 60	0.32 80	0.23 69	0.35 90	0.18 68	0.27 68	0.22 76	0.11 78	0.11 61	0.20 53	0.22 67	0.25 42	0.18 46

DMCA	0.32 115	0.31 107	0.30 161	0.24 127	0.25 140	0.27 141	0.22 176	0.36 96	0.33 209	0.31 95	0.40 173	0.40 110	0.23 128	0.25 198	0.41 122	0.37 112	0.40 110	0.39 145	0.36 91	0.28 126	0.41 102	0.27 92	0.25 218	0.25 164	0.31 107	0.35 128	0.39 96	0.37 113

DF_test	0.32 115	0.32 111	0.36 192	0.12 48	0.19 105	0.19 95	0.08 60	0.50 131	0.21 100	0.52 164	0.18 72	0.54 168	0.19 104	0.21 138	0.41 122	0.42 132	0.47 137	0.31 106	0.44 107	0.31 140	0.45 121	0.40 132	0.18 139	0.23 141	0.33 117	0.35 128	0.44 110	0.39 118

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 145	0.33 112	0.29 157	0.29 151	0.24 135	0.26 136	0.16 136	0.55 156	0.40 248	0.55 187	0.49 195	0.49 148	0.27 152	0.23 161	0.58 169	0.45 158	0.51 164	0.40 156	0.50 122	0.36 176	0.46 129	0.50 185	0.16 112	0.23 141	0.49 178	0.75 247	0.44 110	0.56 178

test_4	0.34 124	0.33 112	0.27 150	0.21 108	0.18 102	0.16 80	0.11 94	0.59 176	0.26 142	0.58 213	0.25 107	0.50 155	0.20 108	0.19 120	0.33 102	0.40 124	0.45 122	0.34 120	0.41 100	0.29 131	0.45 121	0.41 136	0.16 112	0.24 152	0.38 139	0.40 152	0.59 164	0.42 131

raftrobust	0.43 164	0.33 112	0.36 192	0.28 146	0.28 167	0.27 141	0.18 146	0.64 220	0.25 131	0.63 248	0.53 218	0.51 160	0.25 138	0.22 147	0.63 195	0.48 188	0.51 164	0.41 163	0.96 236	0.38 187	0.53 181	0.46 166	0.20 166	0.24 152	0.57 210	0.54 205	0.54 141	0.52 162

SCION-MonSter(vits)	0.18 67	0.34 115	0.19 97	0.30 159	0.27 161	0.27 141	0.16 136	0.11 14	0.11 29	0.14 43	0.13 46	0.17 31	0.11 54	0.07 34	0.20 37	0.23 46	0.23 54	0.17 30	0.21 42	0.15 48	0.19 36	0.18 41	0.08 33	0.08 16	0.22 68	0.18 31	0.23 24	0.24 72

AIO_rvc	0.25 84	0.34 115	0.16 83	0.19 97	0.15 88	0.18 90	0.11 94	0.39 101	0.22 106	0.30 94	0.16 61	0.32 77	0.12 64	0.18 113	0.27 78	0.26 69	0.33 83	0.22 66	0.38 93	0.20 85	0.42 108	0.44 156	0.13 96	0.14 80	0.28 88	0.22 67	0.33 78	0.21 62

HUF	0.29 103	0.34 115	0.20 108	0.22 111	0.21 116	0.19 95	0.11 94	0.51 135	0.22 106	0.42 111	0.18 72	0.35 86	0.22 122	0.19 120	0.30 93	0.32 97	0.38 102	0.26 84	0.52 130	0.25 112	0.52 172	0.43 150	0.16 112	0.18 100	0.30 97	0.22 67	0.38 94	0.29 89

HH	0.84 284	0.34 115	0.99 336	0.42 218	0.36 214	0.51 248	0.42 254	0.69 250	0.34 216	0.65 261	0.38 163	1.03 285	0.26 143	0.28 226	0.66 205	1.37 369	0.61 247	0.53 261	2.39 314	0.60 287	3.55 377	1.64 335	0.25 218	0.33 225	0.83 298	1.05 314	1.09 297	1.12 291

HanStereo	0.84 284	0.34 115	0.99 336	0.42 218	0.36 214	0.51 248	0.42 254	0.69 250	0.34 216	0.65 261	0.38 163	1.03 285	0.26 143	0.28 226	0.66 205	1.37 369	0.61 247	0.53 261	2.39 314	0.60 287	3.55 377	1.64 335	0.25 218	0.33 225	0.83 298	1.05 314	1.09 297	1.12 291

AASNet	0.28 99	0.34 115	0.22 131	0.25 134	0.26 150	0.34 176	0.25 199	0.32 93	0.17 74	0.29 92	0.36 152	0.26 60	0.18 98	0.24 179	0.36 107	0.31 94	0.34 87	0.32 108	0.32 81	0.28 126	0.35 89	0.28 96	0.17 128	0.22 129	0.30 97	0.28 97	0.35 85	0.25 78

AnonymousM	0.79 280	0.34 115	0.20 108	0.24 127	0.22 120	0.21 102	0.15 127	0.58 169	0.21 100	0.57 201	0.39 170	0.45 133	0.15 85	0.19 120	0.56 162	0.54 228	0.54 180	0.40 156	0.53 138	0.30 135	0.65 229	0.54 203	0.20 166	0.22 129	0.30 97	0.39 148	1.31 327	11.04 393

test-1	0.84 284	0.34 115	0.50 265	0.37 194	0.40 241	0.60 273	0.37 243	0.73 276	0.38 242	0.68 285	0.71 276	1.08 292	0.40 249	0.25 198	0.79 240	0.91 315	0.63 261	0.58 288	2.22 307	0.58 278	1.17 314	3.78 373	0.22 193	0.36 244	0.81 293	1.15 325	1.10 300	1.59 315

raft+_RVC	0.35 127	0.34 115	0.26 148	0.25 134	0.23 127	0.25 133	0.18 146	0.54 149	0.26 142	0.52 164	0.43 178	0.46 135	0.23 128	0.18 113	0.42 130	0.38 116	0.43 117	0.34 120	0.61 174	0.26 119	0.43 110	0.38 123	0.13 96	0.20 112	0.39 142	0.39 148	0.58 157	0.42 131

AFF-stereo	0.30 107	0.34 115	0.26 148	0.18 94	0.17 96	0.33 169	0.11 94	0.50 131	0.23 112	0.46 126	0.28 117	0.40 110	0.16 89	0.12 83	0.27 78	0.35 101	0.37 98	0.25 79	0.57 159	0.23 99	0.38 95	0.25 83	0.17 128	0.17 96	0.37 134	0.37 140	0.48 120	0.32 98

UPFNet	0.38 135	0.34 115	0.34 181	0.32 169	0.33 196	0.39 198	0.29 220	0.47 125	0.33 209	0.43 113	0.41 175	0.40 110	0.30 176	0.34 258	0.61 186	0.40 124	0.46 127	0.41 163	0.52 130	0.35 174	0.35 89	0.34 109	0.25 218	0.27 175	0.38 139	0.35 128	0.55 144	0.37 113

DepthFocus	0.33 121	0.35 126	0.19 97	0.19 97	0.17 96	0.22 109	0.11 94	0.49 129	0.23 112	0.45 122	0.24 100	0.43 125	0.17 93	0.22 147	0.35 106	0.45 158	0.48 144	0.34 120	0.53 138	0.32 148	0.47 136	0.34 109	0.19 149	0.19 103	0.34 120	0.31 108	0.49 123	0.57 180

castereo++	0.44 167	0.35 126	0.33 173	0.43 223	0.23 127	0.21 102	0.17 144	0.59 176	0.30 174	0.63 248	0.37 160	0.73 233	0.22 122	0.22 147	0.44 135	0.53 218	0.58 215	0.41 163	0.66 183	0.34 158	0.81 265	0.69 246	0.20 166	0.28 182	0.48 169	0.56 212	0.76 219	0.48 147

CES	0.46 177	0.35 126	0.30 161	0.27 143	0.27 161	0.29 152	0.12 101	1.05 339	0.27 149	0.54 180	0.66 263	0.53 166	0.25 138	0.23 161	0.62 191	0.65 270	0.58 215	0.37 139	0.54 145	0.34 158	0.84 272	0.53 200	0.23 204	0.23 141	0.56 209	0.44 162	0.57 149	0.69 224

PWCDC_ROB	0.67 246	0.35 126	0.39 214	0.29 151	0.43 253	0.34 176	0.36 241	0.43 112	1.25 349	0.27 91	0.72 281	0.44 129	2.38 355	0.57 327	1.11 311	0.76 294	0.56 199	0.56 277	0.64 177	0.55 265	0.63 221	2.08 348	0.46 295	0.40 260	0.36 132	0.63 220	0.51 125	0.67 217

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 121	0.36 130	0.20 108	0.23 123	0.20 112	0.17 85	0.10 90	0.48 127	0.23 112	0.55 187	0.32 134	0.40 110	0.19 104	0.15 98	0.48 146	0.36 107	0.47 137	0.33 116	0.51 125	0.27 123	0.50 153	0.42 143	0.16 112	0.18 100	0.30 97	0.31 108	0.48 120	0.53 166

castereo	0.47 179	0.36 130	0.35 183	0.34 178	0.26 150	0.26 136	0.17 144	0.56 162	0.29 163	0.60 227	0.45 184	0.68 217	0.22 122	0.20 131	0.52 153	0.58 242	0.61 247	0.39 145	0.92 229	0.36 176	0.96 292	0.76 263	0.19 149	0.24 152	0.54 200	0.64 223	0.57 149	0.58 185

WQFJA1++	13.32 399	0.37 132	0.25 144	123.26 416	0.29 174	112.03 416	109.42 416	0.56 162	0.25 131	0.65 261	0.49 195	1.70 326	1.51 338	0.23 161	0.43 133	0.60 249	0.53 177	0.41 163	1.83 291	0.31 140	0.53 181	0.51 191	0.22 193	0.20 112	0.52 192	0.76 250	0.88 256	0.91 264

DFGA-Net	0.28 99	0.37 132	0.16 83	0.26 138	0.15 88	0.22 109	0.15 127	0.40 102	0.21 100	0.41 109	0.24 100	0.31 75	0.17 93	0.13 87	0.42 130	0.39 120	0.38 102	0.30 102	0.42 104	0.21 89	0.36 94	0.29 97	0.13 96	0.21 116	0.31 107	0.27 93	0.51 125	0.28 86

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 242	0.37 132	0.23 136	0.51 250	0.74 322	0.89 318	0.49 266	0.62 197	0.26 142	1.60 385	0.31 132	2.57 337	0.26 143	0.22 147	0.46 139	0.48 188	0.58 215	0.45 193	0.93 230	0.37 182	0.63 221	0.71 251	0.19 149	0.23 141	0.58 215	0.49 188	0.89 258	1.91 329

IER	0.41 145	0.37 132	0.31 167	0.30 159	0.28 167	0.35 182	0.24 193	0.47 125	0.28 156	0.44 120	0.59 233	0.77 247	0.29 165	0.35 264	0.63 195	0.42 132	0.47 137	0.42 172	0.44 107	0.34 158	0.42 108	0.36 116	0.28 240	0.26 171	0.40 147	0.47 178	0.52 136	0.52 162

RAFT_CTSACE	0.30 107	0.37 132	0.15 77	0.15 71	0.15 88	0.25 133	0.18 146	0.53 143	0.20 93	0.55 187	0.18 72	0.44 129	0.29 165	0.16 106	0.29 87	0.30 89	0.37 98	0.27 86	0.37 92	0.18 68	0.38 95	0.45 161	0.10 65	0.17 96	0.30 97	0.31 108	0.60 165	0.26 82

test-3	0.55 207	0.37 132	0.37 203	0.34 178	0.33 196	0.33 169	0.22 176	0.65 228	0.27 149	0.61 232	0.34 145	0.90 268	0.31 190	0.21 138	0.60 179	0.44 147	0.55 191	0.42 172	2.59 324	0.38 187	0.56 195	1.37 318	0.16 112	0.29 188	0.48 169	0.38 145	0.69 197	0.54 173

test_1	0.55 207	0.37 132	0.37 203	0.34 178	0.33 196	0.33 169	0.22 176	0.66 232	0.27 149	0.62 242	0.34 145	0.90 268	0.31 190	0.21 138	0.61 186	0.44 147	0.55 191	0.42 172	2.58 323	0.38 187	0.56 195	1.38 320	0.16 112	0.29 188	0.48 169	0.38 145	0.69 197	0.54 173

DMCA-RVC	0.44 167	0.37 132	0.35 183	0.33 176	0.37 223	0.32 162	0.41 253	0.46 123	0.52 283	0.43 113	0.48 190	0.68 217	0.33 205	0.29 234	0.65 204	0.46 168	0.47 137	0.44 183	0.49 120	0.38 187	0.49 149	0.48 178	0.29 247	0.32 210	0.38 139	0.37 140	0.57 149	0.62 201

HITNet	0.38 135	0.37 132	0.28 152	0.34 178	0.29 174	0.26 136	0.19 157	0.58 169	0.32 203	0.57 201	0.45 184	0.55 176	0.30 176	0.22 147	0.51 151	0.35 101	0.44 118	0.39 145	0.41 100	0.29 131	0.41 102	0.38 123	0.20 166	0.25 164	0.39 142	0.37 140	0.70 203	0.52 162
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
LGCAT	0.35 127	0.38 141	0.21 120	0.20 105	0.21 116	0.24 129	0.16 136	0.50 131	0.26 142	0.47 129	0.28 117	0.47 139	0.21 116	0.23 161	0.41 122	0.42 132	0.55 191	0.30 102	0.44 107	0.32 148	0.52 172	0.37 121	0.26 228	0.25 164	0.37 134	0.40 152	0.43 109	0.47 143

test_3	0.56 216	0.38 141	0.36 192	0.34 178	0.33 196	0.33 169	0.21 168	0.68 242	0.29 163	0.65 261	0.33 141	0.92 270	0.35 226	0.21 138	0.60 179	0.44 147	0.56 199	0.45 193	2.68 326	0.39 203	0.55 190	1.35 316	0.15 108	0.32 210	0.51 187	0.47 178	0.67 191	0.50 157

XX-Stereo	9.49 396	0.38 141	0.36 192	0.63 282	0.28 167	0.54 259	0.28 213	0.69 250	0.28 156	0.69 293	6.24 392	1.00 279	0.29 165	0.23 161	0.70 221	1.08 343	0.60 239	0.52 257	1.58 277	0.53 254	0.76 258	0.65 231	0.18 139	0.26 171	233.61 417	0.88 277	1.01 289	1.90 328

HCRNet	0.32 115	0.38 141	0.20 108	0.39 200	0.17 96	0.29 152	0.18 146	0.40 102	0.18 80	0.80 326	0.40 173	0.49 148	0.18 98	0.22 147	0.38 110	0.30 89	0.38 102	0.29 98	0.40 97	0.19 76	0.33 82	0.23 80	0.19 149	0.16 94	0.26 77	0.31 108	0.51 125	0.31 95

ARAFT	0.34 124	0.38 141	0.23 136	0.26 138	0.21 116	0.27 141	0.14 120	0.44 114	0.24 125	0.50 149	0.30 128	0.41 117	0.16 89	0.15 98	0.67 211	0.42 132	0.50 153	0.47 214	0.51 125	0.23 99	0.53 181	0.32 104	0.16 112	0.19 103	0.43 153	0.30 103	0.52 136	0.37 113

FINET	0.40 141	0.38 141	0.39 214	0.43 223	0.30 183	0.34 176	0.35 237	0.44 114	0.36 226	0.47 129	0.32 134	0.47 139	0.30 176	0.28 226	0.66 205	0.50 199	0.48 144	0.36 134	0.60 170	0.33 152	0.46 129	0.37 121	0.30 251	0.30 196	0.43 153	0.35 128	0.56 147	0.42 131

DN	3.88 373	0.39 147	0.36 192	0.58 268	0.32 192	51.06 413	0.32 229	0.64 220	0.32 203	0.50 149	0.56 227	38.15 406	0.23 128	0.26 210	0.60 179	0.71 284	0.57 208	0.46 206	1.59 279	0.40 208	0.69 243	0.66 234	0.32 263	0.32 210	1.15 342	1.04 313	0.86 252	1.56 313

G2L-Stereo	0.42 150	0.39 147	0.28 152	0.35 188	0.40 241	0.34 176	0.22 176	0.54 149	0.34 216	0.52 164	0.61 246	0.50 155	0.38 242	0.26 210	0.61 186	0.44 147	0.50 153	0.40 156	0.46 113	0.33 152	0.43 110	0.39 129	0.28 240	0.27 175	0.49 178	0.54 205	0.69 197	0.49 149

AIO_test	0.27 94	0.39 147	0.19 97	0.29 151	0.19 105	0.18 90	0.14 120	0.42 109	0.23 112	0.33 98	0.19 77	0.37 101	0.18 98	0.18 113	0.25 66	0.29 82	0.34 87	0.24 77	0.39 94	0.21 89	0.49 149	0.46 166	0.13 96	0.15 85	0.30 97	0.28 97	0.41 102	0.21 62

test_5	0.29 103	0.39 147	0.16 83	0.22 111	0.15 88	0.21 102	0.13 107	0.54 149	0.20 93	0.38 105	0.19 77	0.44 129	0.34 218	0.10 71	0.43 133	0.38 116	0.33 83	0.32 108	0.33 84	0.20 85	0.32 78	0.35 112	0.09 54	0.21 116	0.28 88	0.30 103	0.51 125	0.32 98

GMOStereo	0.42 150	0.39 147	0.21 120	0.30 159	0.26 150	0.29 152	0.19 157	0.67 235	0.30 174	0.66 273	0.32 134	0.54 168	0.33 205	0.20 131	0.40 116	0.46 168	0.50 153	0.44 183	0.68 189	0.34 158	0.51 160	0.66 234	0.16 112	0.22 129	0.58 215	0.45 168	0.82 236	0.41 126

error version	0.42 150	0.39 147	0.21 120	0.30 159	0.26 150	0.29 152	0.19 157	0.67 235	0.30 174	0.66 273	0.32 134	0.54 168	0.33 205	0.20 131	0.40 116	0.46 168	0.50 153	0.44 183	0.68 189	0.34 158	0.51 160	0.66 234	0.16 112	0.22 129	0.58 215	0.45 168	0.82 236	0.41 126

test-v	0.42 150	0.39 147	0.21 120	0.30 159	0.26 150	0.29 152	0.19 157	0.67 235	0.30 174	0.66 273	0.32 134	0.54 168	0.33 205	0.20 131	0.40 116	0.46 168	0.50 153	0.44 183	0.68 189	0.34 158	0.51 160	0.66 234	0.16 112	0.22 129	0.58 215	0.45 168	0.82 236	0.41 126

test-2	0.42 150	0.39 147	0.21 120	0.30 159	0.26 150	0.29 152	0.19 157	0.67 235	0.30 174	0.66 273	0.32 134	0.54 168	0.33 205	0.20 131	0.40 116	0.46 168	0.50 153	0.44 183	0.68 189	0.34 158	0.51 160	0.66 234	0.16 112	0.22 129	0.58 215	0.45 168	0.82 236	0.41 126

MIM_Stereo	0.32 115	0.40 155	0.25 144	0.28 146	0.20 112	0.27 141	0.14 120	0.45 120	0.18 80	0.48 136	0.25 107	0.42 120	0.18 98	0.16 106	0.36 107	0.42 132	0.44 118	0.36 134	0.47 115	0.28 126	0.47 136	0.36 116	0.12 88	0.23 141	0.29 96	0.27 93	0.47 117	0.33 103

BEATNet_4x	0.53 200	0.40 155	0.34 181	0.39 200	0.36 214	0.32 162	0.27 208	0.64 220	0.41 255	0.66 273	0.45 184	0.62 206	0.39 245	0.24 179	0.83 251	0.63 257	0.58 215	0.58 288	0.57 159	0.36 176	0.90 281	1.52 331	0.25 218	0.36 244	0.46 164	0.44 162	0.77 222	0.60 194

CVANet_RVC	0.31 113	0.40 155	0.30 161	0.40 208	0.29 174	0.37 188	0.23 190	0.41 104	0.23 112	0.31 95	0.49 195	0.37 101	0.26 143	0.19 120	0.29 87	0.33 100	0.34 87	0.32 108	0.32 81	0.25 112	0.34 85	0.25 83	0.18 139	0.25 164	0.30 97	0.25 90	0.34 82	0.30 92

PDISCO_ROB	0.48 183	0.40 155	0.39 214	0.38 197	0.34 205	0.39 198	0.28 213	0.50 131	0.35 222	0.37 103	0.52 214	0.49 148	0.35 226	0.31 246	0.63 195	0.58 242	0.54 180	0.68 318	0.59 164	0.44 227	0.62 218	0.67 240	0.24 213	0.34 229	0.54 200	0.53 202	0.85 247	0.58 185

anonymity	3.27 368	0.41 159	1.09 348	0.58 268	0.41 247	0.47 233	0.30 227	0.79 299	0.33 209	0.61 232	69.49 414	0.85 261	0.30 176	0.24 179	0.59 173	1.02 337	0.60 239	0.43 178	1.35 264	0.60 287	0.73 254	1.82 344	0.24 213	0.29 188	1.00 327	1.24 332	1.08 295	1.47 309

TANstereo	0.55 207	0.41 159	0.35 183	0.40 208	0.39 236	0.45 225	0.21 168	0.52 139	0.30 174	0.54 180	0.37 160	0.38 104	0.38 242	0.41 279	0.84 256	0.73 290	0.66 273	0.78 339	1.10 244	0.89 337	0.62 218	0.54 203	0.93 352	0.32 210	0.34 120	0.45 168	0.99 283	0.53 166

XX-TBD	0.55 207	0.41 159	0.35 183	0.40 208	0.39 236	0.45 225	0.21 168	0.52 139	0.30 174	0.54 180	0.37 160	0.38 104	0.38 242	0.41 279	0.84 256	0.73 290	0.66 273	0.78 339	1.10 244	0.89 337	0.62 218	0.54 203	0.93 352	0.32 210	0.34 120	0.45 168	0.99 283	0.53 166

sAnonymous2	0.58 224	0.41 159	0.31 167	0.29 151	0.29 174	0.45 225	0.29 220	0.71 262	0.41 255	0.48 136	0.53 218	0.51 160	0.43 258	0.23 161	0.86 262	0.84 306	0.70 290	0.67 312	1.34 262	0.60 287	0.83 268	0.98 289	0.30 251	0.35 237	0.62 235	0.72 238	0.72 208	0.73 239

CroCo_RVC	0.58 224	0.41 159	0.31 167	0.29 151	0.29 174	0.45 225	0.29 220	0.71 262	0.41 255	0.48 136	0.53 218	0.51 160	0.43 258	0.23 161	0.86 262	0.84 306	0.70 290	0.67 312	1.34 262	0.60 287	0.83 268	0.98 289	0.30 251	0.35 237	0.62 235	0.72 238	0.72 208	0.73 239

RALAANet	0.41 145	0.41 159	0.37 203	0.28 146	0.28 167	0.33 169	0.24 193	0.54 149	0.27 149	0.48 136	0.48 190	0.43 125	0.25 138	0.20 131	0.57 165	0.41 128	0.49 148	0.50 239	0.71 198	0.40 208	0.52 172	0.46 166	0.21 179	0.29 188	0.46 164	0.45 168	0.70 203	0.47 143

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 127	0.41 159	0.32 170	0.24 127	0.19 105	0.28 149	0.13 107	0.58 169	0.24 125	0.46 126	0.35 151	0.49 148	0.19 104	0.15 98	0.34 105	0.35 101	0.41 114	0.28 90	0.65 181	0.28 126	0.44 117	0.33 106	0.19 149	0.22 129	0.51 187	0.37 140	0.58 157	0.44 138

zero-FE	9.08 395	0.42 166	0.28 152	61.19 414	0.56 284	106.36 415	1.24 346	0.72 272	0.30 174	0.66 273	0.56 227	61.54 413	0.66 304	0.25 198	0.59 173	0.53 218	0.60 239	0.47 214	2.54 319	0.38 187	1.35 325	0.96 287	0.25 218	0.24 152	0.45 159	0.44 162	0.91 262	0.66 213

S2M2_L	0.40 141	0.42 166	0.41 228	0.24 127	0.27 161	0.35 182	0.22 176	0.51 135	0.24 125	0.61 232	0.23 95	0.43 125	0.21 116	0.31 246	0.59 173	0.49 195	0.55 191	0.36 134	0.53 138	0.34 158	0.55 190	0.38 123	0.28 240	0.27 175	0.42 150	0.43 158	0.63 175	0.66 213
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo++_RVC	0.43 164	0.42 166	0.39 214	0.30 159	0.33 196	0.27 141	0.19 157	0.57 165	0.31 194	0.58 213	0.36 152	0.58 186	0.56 289	0.23 161	0.48 146	0.50 199	0.61 247	0.34 120	0.52 130	0.30 135	0.56 195	0.42 143	0.16 112	0.29 188	0.49 178	0.44 162	0.79 229	0.69 224
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
sCroCo_RVC	0.58 224	0.42 166	0.29 157	0.28 146	0.29 174	0.39 198	0.22 176	0.60 182	0.41 255	0.53 176	0.43 178	0.48 143	0.50 276	0.24 179	0.75 232	0.99 333	0.75 302	0.63 300	1.02 239	0.56 270	1.10 310	1.36 317	0.28 240	0.39 256	0.63 243	0.63 220	0.93 269	0.64 209

UNet	0.44 167	0.42 166	0.40 219	0.37 194	0.36 214	0.41 206	0.28 213	0.57 165	0.35 222	0.50 149	0.49 195	0.47 139	0.34 218	0.37 271	0.53 156	0.43 141	0.54 180	0.46 206	0.56 154	0.39 203	0.47 136	0.44 156	0.27 235	0.34 229	0.44 155	0.48 183	0.58 157	0.57 180

DDF-Stereo	2.07 345	0.43 171	0.28 152	10.45 395	0.48 266	14.62 403	0.70 313	0.72 272	0.29 163	0.66 273	0.48 190	17.48 399	0.59 297	0.26 210	0.55 159	0.56 236	0.60 239	0.45 193	1.27 259	0.38 187	0.83 268	0.77 266	0.25 218	0.24 152	0.45 159	0.45 168	0.91 262	0.67 217

coex_refinement	0.45 172	0.43 171	0.33 173	0.35 188	0.35 209	0.44 220	0.22 176	0.55 156	0.50 279	0.50 149	0.60 237	0.54 168	0.27 152	0.28 226	0.58 169	0.45 158	0.50 153	0.44 183	0.54 145	0.33 152	0.45 121	0.39 129	0.28 240	0.31 205	0.52 192	0.53 202	0.67 191	0.78 248

plain	0.31 113	0.43 171	0.20 108	0.20 105	0.16 93	0.20 100	0.10 90	0.41 104	0.18 80	0.48 136	0.19 77	0.34 83	0.17 93	0.10 71	0.41 122	0.44 147	0.45 122	0.40 156	0.55 148	0.24 104	0.41 102	0.34 109	0.14 106	0.21 116	0.32 113	0.33 122	0.39 96	0.48 147

iinet-f	0.52 197	0.43 171	0.36 192	0.34 178	0.25 140	0.47 233	0.25 199	0.43 112	0.27 149	0.52 164	0.94 311	0.61 198	0.44 263	0.25 198	1.06 305	0.57 237	0.52 168	0.39 145	1.51 271	0.50 247	0.58 210	0.75 260	0.26 228	0.25 164	0.52 192	0.38 145	0.76 219	0.53 166

HGLStereo	0.43 164	0.43 171	0.37 203	0.34 178	0.37 223	0.39 198	0.23 190	0.48 127	0.31 194	0.47 129	0.72 281	0.42 120	0.29 165	0.32 253	0.51 151	0.49 195	0.55 191	0.50 239	0.55 148	0.39 203	0.51 160	0.43 150	0.22 193	0.33 225	0.51 187	0.51 197	0.57 149	0.45 140

DN-CSS_ROB	0.52 197	0.43 171	0.46 251	0.41 213	0.40 241	0.34 176	0.22 176	0.69 250	0.34 216	0.59 220	0.79 293	0.66 213	0.47 271	0.24 179	0.63 195	0.40 124	0.58 215	0.43 178	1.74 286	0.38 187	0.63 221	0.38 123	0.31 258	0.47 287	0.53 196	0.43 158	0.66 190	0.54 173

gcap-zeroshot	1.75 337	0.44 177	0.89 329	0.59 272	0.36 214	0.55 262	0.29 220	0.74 281	0.29 163	0.74 309	0.76 289	1.18 304	0.33 205	0.24 179	0.78 236	0.97 326	0.61 247	0.53 261	29.80 398	0.80 327	1.04 302	1.45 324	0.23 204	0.34 229	0.75 276	0.99 301	0.96 276	0.75 242

MIF-Stereo (partial)	0.30 107	0.44 177	0.18 95	0.16 80	0.16 93	0.21 102	0.11 94	0.37 99	0.22 106	0.37 103	0.24 100	0.32 77	0.17 93	0.13 87	0.39 114	0.45 158	0.46 127	0.38 143	0.42 104	0.25 112	0.43 110	0.35 112	0.18 139	0.21 116	0.35 131	0.32 117	0.50 124	0.44 138

LoS	0.55 207	0.44 177	0.29 157	0.36 193	0.37 223	0.40 204	0.20 167	1.37 356	0.31 194	0.86 338	0.78 292	0.68 217	0.37 239	0.24 179	0.58 169	0.72 286	0.59 230	0.40 156	0.75 209	0.35 174	1.03 300	0.65 231	0.21 179	0.24 152	0.79 288	0.64 223	0.64 179	0.68 222
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.49 186	0.44 177	0.24 142	0.38 197	0.29 174	0.32 162	0.21 168	0.73 276	0.35 222	0.69 293	0.34 145	0.57 181	0.31 190	0.24 179	0.59 173	0.53 218	0.54 180	0.46 206	0.98 237	0.37 182	0.69 243	0.94 286	0.20 166	0.28 182	0.55 205	0.69 229	0.69 197	0.60 194

CFNet_pseudo	0.51 193	0.44 177	0.43 236	0.54 261	0.43 253	0.53 255	0.34 235	0.62 197	0.36 226	0.61 232	0.64 255	0.57 181	0.52 282	0.35 264	0.90 274	0.50 199	0.50 153	0.47 214	0.67 187	0.36 176	0.47 136	0.42 143	0.26 228	0.33 225	0.57 210	0.60 218	0.68 193	0.73 239

CFNet	0.45 172	0.44 177	0.33 173	0.48 239	0.40 241	0.39 198	0.30 227	0.53 143	0.32 203	0.48 136	0.50 204	0.68 217	0.40 249	0.30 239	0.56 162	0.37 112	0.48 144	0.43 178	0.52 130	0.33 152	0.46 129	0.30 100	0.23 204	0.31 205	0.61 229	0.52 199	0.69 197	0.71 233

DeepPruner_ROB	0.59 231	0.44 177	0.54 277	0.52 253	0.54 280	0.49 239	0.37 243	0.61 190	0.46 271	0.60 227	0.70 275	0.61 198	0.51 280	0.32 253	1.06 305	0.58 242	0.62 255	0.59 293	0.66 183	0.47 241	0.97 295	0.72 255	0.36 273	0.44 276	0.61 229	1.00 303	0.72 208	0.58 185

DISCO	0.45 172	0.44 177	0.29 157	0.40 208	0.38 231	0.49 239	0.43 256	0.45 120	0.43 266	0.50 149	0.57 230	0.40 110	0.29 165	0.30 239	0.61 186	0.43 141	0.55 191	0.46 206	0.69 195	0.41 212	0.48 144	0.43 150	0.26 228	0.32 210	0.47 166	0.50 193	0.62 172	0.50 157

test_for_model	0.76 270	0.45 185	0.20 108	0.22 111	0.25 140	0.22 109	0.13 107	0.62 197	0.25 131	0.57 201	0.29 122	0.75 237	0.20 108	0.19 120	0.47 140	0.51 206	10.38 396	0.39 145	0.59 164	0.34 158	0.93 283	0.50 185	0.17 128	0.21 116	0.34 120	0.36 132	0.51 125	0.49 149

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 270	0.45 185	0.20 108	0.22 111	0.25 140	0.22 109	0.13 107	0.62 197	0.25 131	0.57 201	0.29 122	0.75 237	0.20 108	0.19 120	0.47 140	0.51 206	10.38 396	0.39 145	0.59 164	0.34 158	0.93 283	0.50 185	0.17 128	0.21 116	0.34 120	0.36 132	0.51 125	0.49 149

testlalala	0.76 270	0.45 185	0.20 108	0.22 111	0.25 140	0.22 109	0.13 107	0.62 197	0.25 131	0.57 201	0.29 122	0.75 237	0.20 108	0.19 120	0.47 140	0.51 206	10.38 396	0.39 145	0.59 164	0.34 158	0.93 283	0.50 185	0.17 128	0.21 116	0.34 120	0.36 132	0.51 125	0.49 149

GCAPDPT-zeroshot	0.76 270	0.45 185	0.20 108	0.22 111	0.25 140	0.22 109	0.13 107	0.62 197	0.25 131	0.57 201	0.29 122	0.75 237	0.20 108	0.19 120	0.47 140	0.51 206	10.38 396	0.39 145	0.59 164	0.34 158	0.93 283	0.50 185	0.17 128	0.21 116	0.34 120	0.36 132	0.51 125	0.49 149

GCAP-Stereo	0.76 270	0.45 185	0.20 108	0.22 111	0.25 140	0.22 109	0.13 107	0.62 197	0.25 131	0.57 201	0.29 122	0.75 237	0.20 108	0.19 120	0.47 140	0.51 206	10.38 396	0.39 145	0.59 164	0.34 158	0.93 283	0.50 185	0.17 128	0.21 116	0.34 120	0.36 132	0.51 125	0.49 149

LoS_RVC	0.42 150	0.45 185	0.43 236	0.19 97	0.25 140	0.24 129	0.16 136	0.44 114	0.28 156	0.51 155	0.48 190	0.42 120	0.31 190	0.22 147	0.60 179	0.45 158	0.46 127	0.41 163	0.71 198	0.30 135	0.67 236	0.51 191	0.19 149	0.32 210	0.61 229	0.44 162	0.58 157	0.61 196

tt_ll	0.42 150	0.45 185	0.43 236	0.19 97	0.25 140	0.24 129	0.16 136	0.44 114	0.28 156	0.51 155	0.48 190	0.42 120	0.31 190	0.22 147	0.60 179	0.45 158	0.46 127	0.41 163	0.71 198	0.30 135	0.67 236	0.51 191	0.19 149	0.32 210	0.61 229	0.44 162	0.58 157	0.61 196

CAS	0.38 135	0.45 185	0.25 144	0.29 151	0.29 174	0.23 123	0.13 107	0.41 104	0.27 149	0.41 109	0.54 224	0.35 86	0.35 226	0.21 138	0.52 153	0.38 116	0.50 153	0.34 120	0.52 130	0.26 119	0.43 110	0.41 136	0.19 149	0.23 141	0.51 187	0.52 199	0.62 172	0.77 245

IPLG	0.47 179	0.45 185	0.32 170	0.28 146	0.27 161	0.32 162	0.21 168	0.63 212	0.22 106	0.51 155	0.38 163	0.56 179	0.29 165	0.31 246	1.64 342	0.44 147	0.56 199	0.48 220	0.56 154	0.41 212	0.45 121	0.75 260	0.18 139	0.28 182	0.45 159	0.59 214	0.65 183	0.51 160

RASNet	0.42 150	0.45 185	0.43 236	0.33 176	0.33 196	0.37 188	0.27 208	0.58 169	0.34 216	0.47 129	0.43 178	0.49 148	0.33 205	0.25 198	0.41 122	0.41 128	0.48 144	0.39 145	0.47 115	0.30 135	0.49 149	0.40 132	0.19 149	0.44 276	0.40 147	0.46 176	0.75 216	0.63 206

iResNetv2_ROB	0.52 197	0.45 185	0.32 170	0.48 239	0.39 236	0.48 237	0.28 213	0.64 220	0.34 216	0.52 164	0.66 263	0.70 225	0.55 287	0.28 226	0.67 211	0.47 179	0.50 153	0.46 206	1.12 247	0.45 229	0.57 205	0.47 172	0.29 247	0.40 260	0.55 205	0.51 197	0.81 233	0.58 185

model_zeroshot	0.80 283	0.46 196	0.42 231	0.42 218	0.39 236	0.43 215	0.27 208	0.72 272	0.36 226	0.64 255	0.66 263	0.97 277	0.29 165	0.24 179	1.05 303	0.92 316	0.69 288	0.54 267	3.03 335	0.73 322	1.21 316	1.20 309	0.22 193	0.38 254	0.84 302	1.14 324	1.08 295	2.21 337

MGS-Stereo	0.37 132	0.46 196	0.21 120	0.22 111	0.19 105	0.22 109	0.15 127	0.45 120	0.17 74	0.36 100	0.26 110	0.29 70	0.19 104	0.23 161	1.37 327	0.40 124	0.52 168	0.45 193	0.55 148	0.33 152	0.50 153	0.41 136	0.21 179	0.22 129	0.33 117	0.30 103	0.47 117	0.45 140

anonymousdsp2	0.38 135	0.46 196	0.30 161	0.25 134	0.23 127	0.32 162	0.18 146	0.58 169	0.23 112	0.47 129	0.38 163	0.48 143	0.23 128	0.18 113	0.40 116	0.39 120	0.44 118	0.33 116	0.88 225	0.31 140	0.48 144	0.52 197	0.17 128	0.23 141	0.41 149	0.33 122	0.61 169	0.42 131

TESTraft	0.37 132	0.46 196	0.21 120	0.21 108	0.23 127	0.21 102	0.16 136	0.54 149	0.31 194	0.51 155	0.23 95	0.36 96	0.36 233	0.11 77	0.85 260	0.48 188	0.45 122	0.32 108	0.48 118	0.24 104	0.46 129	0.65 231	0.12 88	0.23 141	0.37 134	0.43 158	0.57 149	0.39 118

RAFT+CT+SA	0.32 115	0.46 196	0.20 108	0.26 138	0.18 102	0.22 109	0.15 127	0.58 169	0.23 112	0.52 164	0.17 67	0.46 135	0.33 205	0.12 83	0.33 102	0.43 141	0.36 95	0.30 102	0.45 111	0.23 99	0.45 121	0.49 179	0.09 54	0.22 129	0.32 113	0.31 108	0.53 140	0.35 108

LMCR-Stereo	0.50 188	0.46 196	0.33 173	0.32 169	0.33 196	0.42 212	0.24 193	0.57 165	0.37 237	0.55 187	0.46 188	0.65 212	0.40 249	0.26 210	0.69 216	0.49 195	0.62 255	0.49 230	1.11 246	0.57 275	0.66 232	0.64 229	0.25 218	0.32 210	0.48 169	0.49 188	0.63 175	0.65 211

pcwnet_v2	0.62 237	0.46 196	0.50 265	0.62 280	0.49 270	0.61 277	0.46 260	0.66 232	0.45 267	0.65 261	0.79 293	0.64 209	0.86 316	0.53 316	1.15 315	0.55 230	0.59 230	0.51 248	0.83 219	0.41 212	0.55 190	0.47 172	0.34 268	0.43 270	0.75 276	0.76 250	0.85 247	0.95 267

HLF11	0.49 186	0.47 203	0.35 183	0.39 200	0.29 174	0.36 185	0.19 157	0.86 316	0.36 226	0.49 146	0.51 210	0.51 160	0.25 138	0.24 179	0.77 234	0.47 179	0.55 191	0.48 220	1.64 283	0.37 182	0.43 110	0.49 179	0.30 251	0.30 196	0.51 187	0.59 214	0.51 125	0.61 196

IGEV-FE	0.94 296	0.47 203	1.24 356	1.15 333	0.46 259	0.60 273	0.65 305	0.81 306	0.36 226	0.67 282	1.75 353	0.94 271	0.30 176	0.26 210	0.66 205	1.14 350	0.60 239	0.48 220	2.55 320	0.63 304	2.19 348	2.33 353	0.21 179	0.37 251	1.00 327	1.03 311	1.17 310	1.48 311

Reg-Stereo(zero)	0.78 278	0.47 203	0.56 282	0.39 200	0.28 167	0.41 206	0.35 237	0.75 285	0.36 226	0.62 242	6.09 388	0.78 248	0.32 199	0.27 221	0.41 122	0.63 257	0.58 215	0.45 193	1.51 271	0.42 220	0.65 229	0.62 223	0.21 179	0.32 210	0.55 205	0.78 257	1.26 322	1.09 284

FLISNet	0.78 278	0.47 203	0.56 282	0.39 200	0.28 167	0.41 206	0.35 237	0.75 285	0.36 226	0.62 242	6.09 388	0.78 248	0.32 199	0.27 221	0.41 122	0.63 257	0.58 215	0.45 193	1.51 271	0.42 220	0.65 229	0.62 223	0.21 179	0.32 210	0.55 205	0.78 257	1.26 322	1.09 284

IGEV_Zeroshot_test	0.95 298	0.47 203	1.24 356	1.15 333	0.46 259	0.60 273	0.65 305	0.81 306	0.36 226	0.66 273	1.86 357	0.94 271	0.30 176	0.26 210	0.66 205	1.14 350	0.60 239	0.48 220	2.56 321	0.63 304	2.23 350	2.36 354	0.21 179	0.37 251	1.00 327	1.03 311	1.17 310	1.48 311

Any-RAFT	0.69 252	0.47 203	0.85 325	0.53 258	0.40 241	0.38 193	0.27 208	0.64 220	0.32 203	0.57 201	0.76 289	0.86 265	0.24 136	0.22 147	0.57 165	0.76 294	0.60 239	0.45 193	2.19 305	0.45 229	1.20 315	0.71 251	0.22 193	0.31 205	0.99 324	1.24 332	0.73 211	1.65 320

Sa-1000	0.48 183	0.47 203	0.21 120	0.26 138	0.26 150	0.31 159	0.15 127	0.65 228	0.36 226	0.63 248	0.33 141	0.50 155	0.26 143	0.30 239	0.94 285	0.49 195	0.59 230	0.45 193	0.90 227	0.32 148	0.52 172	0.75 260	0.17 128	0.27 175	0.72 264	0.53 202	1.00 288	0.49 149

SA	0.42 150	0.47 203	0.21 120	0.25 134	0.23 127	0.31 159	0.13 107	0.64 220	0.32 203	0.61 232	0.26 110	0.54 168	0.21 116	0.16 106	0.63 195	0.47 179	0.52 168	0.41 163	0.60 170	0.29 131	0.46 129	0.61 221	0.15 108	0.27 175	0.45 159	0.58 213	0.96 276	0.47 143

CIPLG	0.42 150	0.47 203	0.24 142	0.32 169	0.22 120	0.32 162	0.19 157	0.63 212	0.24 125	0.55 187	0.50 204	0.60 195	0.30 176	0.41 279	0.93 281	0.44 147	0.52 168	0.37 139	0.56 154	0.38 187	0.56 195	0.45 161	0.19 149	0.24 152	0.44 155	0.31 108	0.57 149	0.38 117

IPLGR_C	0.42 150	0.47 203	0.23 136	0.31 167	0.22 120	0.32 162	0.18 146	0.63 212	0.23 112	0.55 187	0.50 204	0.61 198	0.31 190	0.41 279	0.87 268	0.45 158	0.52 168	0.37 139	0.55 148	0.38 187	0.56 195	0.46 166	0.19 149	0.24 152	0.44 155	0.33 122	0.58 157	0.40 124

ACRE	0.42 150	0.47 203	0.22 131	0.32 169	0.22 120	0.33 169	0.18 146	0.63 212	0.23 112	0.55 187	0.50 204	0.61 198	0.30 176	0.41 279	0.91 276	0.45 158	0.52 168	0.36 134	0.55 148	0.38 187	0.57 205	0.44 156	0.19 149	0.23 141	0.44 155	0.32 117	0.58 157	0.39 118

AACVNet	0.55 207	0.47 203	0.40 219	0.58 268	0.61 293	0.53 255	0.37 243	0.61 190	0.40 248	0.59 220	0.64 255	0.58 186	0.33 205	0.36 266	0.69 216	0.54 228	0.58 215	0.54 267	0.69 195	0.52 253	0.54 185	0.52 197	0.36 273	0.44 276	0.59 222	0.69 229	0.82 236	0.83 253

APVNet	0.56 216	0.47 203	0.38 212	0.46 235	0.50 271	0.57 267	0.53 272	0.60 182	0.42 262	0.46 126	0.65 260	0.50 155	0.30 176	0.36 266	0.74 231	0.71 284	0.71 296	0.64 304	0.95 234	0.53 254	0.57 205	0.77 266	0.34 268	0.46 284	0.59 222	0.46 176	0.82 236	0.58 185

NVstereo2D	0.55 207	0.47 203	0.40 219	0.52 253	0.48 266	0.66 290	0.64 300	0.60 182	0.38 242	0.48 136	0.61 246	0.53 166	0.30 176	0.63 335	1.53 336	0.61 254	0.58 215	0.55 275	0.53 138	0.41 212	0.50 153	0.38 123	0.54 322	0.43 270	0.64 246	0.48 183	0.56 147	0.53 166

DF	0.73 259	0.48 217	0.50 265	0.43 223	0.25 140	0.54 259	0.22 176	0.71 262	0.30 174	0.60 227	0.49 195	1.11 297	0.24 136	0.21 138	0.60 179	0.78 299	0.57 208	0.50 239	5.31 351	0.49 245	0.83 268	0.76 263	0.23 204	0.27 175	0.62 235	0.68 228	1.14 303	0.96 268

AE-Stereo	0.54 205	0.48 217	0.44 245	0.50 244	0.35 209	0.36 185	0.28 213	0.55 156	0.29 163	0.64 255	0.31 132	0.89 267	0.31 190	0.24 179	0.55 159	0.65 270	0.68 282	0.52 257	0.87 224	0.53 254	0.72 251	0.81 274	0.21 179	0.47 287	0.79 288	0.69 229	0.94 271	0.62 201

GMStereo	0.41 145	0.48 217	0.25 144	0.32 169	0.32 192	0.37 188	0.28 213	0.59 176	0.30 174	0.45 122	0.36 152	0.61 198	0.31 190	0.24 179	0.45 137	0.41 128	0.54 180	0.35 130	0.73 202	0.39 203	0.51 160	0.33 106	0.23 204	0.28 182	0.48 169	0.36 132	0.68 193	0.41 126
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.48 183	0.48 217	0.43 236	0.31 167	0.30 183	0.27 141	0.22 176	0.54 149	0.29 163	0.57 201	0.39 170	0.59 191	0.23 128	0.23 161	0.64 201	0.59 247	0.57 208	0.37 139	1.17 250	0.33 152	0.67 236	0.40 132	0.20 166	0.21 116	0.79 288	0.59 214	0.65 183	0.92 266

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 316	0.49 221	1.28 361	0.75 300	0.41 247	1.04 328	0.67 308	0.77 294	0.52 283	0.78 322	5.67 387	1.03 285	0.35 226	0.26 210	0.86 262	1.39 373	0.68 282	0.70 322	2.61 325	0.64 306	2.89 362	2.21 350	0.19 149	0.43 270	1.03 333	1.15 325	1.35 331	2.41 343

MSKI-zero shot	0.84 284	0.49 221	0.43 236	0.41 213	0.35 209	0.46 232	0.32 229	0.76 289	0.30 174	0.65 261	0.92 310	0.83 258	0.32 199	0.22 147	0.62 191	1.08 343	0.64 265	0.47 214	3.14 338	0.61 296	2.23 350	1.58 333	0.20 166	0.38 254	0.96 319	1.47 350	1.24 320	1.60 316

EGLCR-Stereo	0.47 179	0.49 221	0.41 228	0.29 151	0.30 183	0.44 220	0.14 120	0.57 165	0.26 142	0.57 201	0.27 113	0.58 186	0.23 128	0.21 138	0.36 107	0.47 179	0.53 177	0.45 193	0.75 209	0.32 148	0.69 243	0.93 285	0.19 149	0.24 152	0.48 169	0.49 188	1.30 326	0.70 231

TestStereo1	0.38 135	0.49 221	0.19 97	0.22 111	0.23 127	0.23 123	0.15 127	0.55 156	0.30 174	0.52 164	0.21 88	0.35 86	0.39 245	0.11 77	0.80 242	0.50 199	0.46 127	0.32 108	0.53 138	0.25 112	0.52 172	0.67 240	0.15 108	0.22 129	0.37 134	0.42 156	0.60 165	0.39 118

SA-5K	0.38 135	0.49 221	0.19 97	0.22 111	0.23 127	0.23 123	0.15 127	0.55 156	0.30 174	0.52 164	0.21 88	0.35 86	0.39 245	0.11 77	0.80 242	0.50 199	0.46 127	0.32 108	0.53 138	0.25 112	0.52 172	0.67 240	0.15 108	0.22 129	0.37 134	0.42 156	0.60 165	0.39 118

iRaft-Stereo_20w	1.06 309	0.49 221	1.34 364	1.18 336	0.46 259	0.78 310	0.46 260	0.76 289	0.37 237	0.74 309	6.16 391	0.84 260	0.29 165	0.26 210	0.81 245	0.97 326	0.59 230	0.44 183	1.72 285	0.61 296	1.04 302	1.56 332	0.21 179	0.25 164	0.92 311	1.31 341	1.45 343	2.71 349

ICVP	0.58 224	0.49 221	0.67 308	0.50 244	0.48 266	0.52 251	0.36 241	0.60 182	0.45 267	0.61 232	0.58 232	0.61 198	0.56 289	0.30 239	0.67 211	0.64 263	0.58 215	0.51 248	0.72 201	0.51 250	0.58 210	0.74 259	0.59 329	0.47 287	0.60 227	0.75 247	0.74 213	0.72 235
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.75 266	0.49 221	0.50 265	0.51 250	0.46 259	0.56 266	0.60 289	0.73 276	0.32 203	0.63 248	0.72 281	0.82 254	0.26 143	0.24 179	1.05 303	0.96 324	0.60 239	0.49 230	3.00 334	0.62 300	0.82 266	1.13 302	0.19 149	0.31 205	0.78 285	0.70 233	1.55 347	1.17 296

AF-Net	0.53 200	0.49 221	0.44 245	0.50 244	0.53 276	0.61 277	0.54 276	0.61 190	0.55 291	0.43 113	0.66 263	0.85 261	0.42 253	0.40 276	0.64 201	0.46 168	0.46 127	0.44 183	0.60 170	0.40 208	0.45 121	0.45 161	0.41 287	0.39 256	0.50 182	0.55 208	0.81 233	0.69 224

Nwc_Net	0.53 200	0.49 221	0.44 245	0.50 244	0.53 276	0.61 277	0.54 276	0.61 190	0.55 291	0.43 113	0.66 263	0.85 261	0.42 253	0.40 276	0.64 201	0.46 168	0.46 127	0.44 183	0.60 170	0.40 208	0.45 121	0.45 161	0.41 287	0.39 256	0.50 182	0.55 208	0.81 233	0.69 224

RTSC	0.73 259	0.49 221	0.46 251	0.47 237	0.51 274	0.55 262	0.56 280	0.67 235	0.68 307	0.54 180	0.79 293	0.57 181	0.57 293	0.41 279	1.92 358	0.77 296	0.96 334	0.58 288	1.36 265	0.56 270	0.85 274	1.11 299	0.31 258	0.53 301	0.58 215	0.65 225	0.95 273	1.26 302

DeepPrunerF	1.22 317	0.49 221	0.39 214	0.58 268	2.86 382	0.49 239	0.55 278	0.52 139	0.58 297	0.43 113	0.67 270	0.43 125	0.32 199	0.42 289	1.64 342	0.75 292	0.58 215	0.46 206	0.93 230	0.46 235	0.61 216	0.53 200	0.40 285	0.35 237	15.32 405	0.82 269	0.65 183	0.62 201

MLCV	0.70 255	0.49 221	0.53 273	0.73 299	0.50 271	0.65 287	0.43 256	0.81 306	0.41 255	0.71 301	0.88 306	1.01 283	0.81 313	0.28 226	0.92 279	0.43 141	0.65 270	0.52 257	2.47 318	0.45 229	0.55 190	0.72 255	0.39 284	0.54 302	0.69 255	0.80 264	0.83 243	0.72 235

HSM	0.54 205	0.49 221	0.47 256	0.48 239	0.47 263	0.41 206	0.37 243	0.71 262	0.37 237	0.61 232	0.65 260	0.59 191	0.48 274	0.31 246	0.70 221	0.48 188	0.64 265	0.47 214	0.75 209	0.48 244	0.63 221	0.49 179	0.26 228	0.42 267	0.62 235	0.72 238	0.87 255	0.67 217

iResNet_ROB	0.50 188	0.49 221	0.42 231	0.42 218	0.30 183	0.42 212	0.32 229	0.60 182	0.33 209	0.52 164	0.59 233	0.47 139	0.56 289	0.25 198	0.81 245	0.46 168	0.57 208	0.49 230	1.19 253	0.36 176	0.48 144	0.36 116	0.25 218	0.37 251	0.57 210	0.54 205	0.75 216	0.61 196

RAFT-Test	0.72 258	0.50 236	0.46 251	0.52 253	0.34 205	0.41 206	0.29 220	0.73 276	0.30 174	0.62 242	0.72 281	0.68 217	0.31 190	0.22 147	0.71 225	1.03 338	0.62 255	0.50 239	2.89 332	0.66 309	1.72 337	1.14 304	0.23 204	0.29 188	0.80 292	0.96 293	0.95 273	0.91 264

RALCasStereoNet	0.42 150	0.50 236	0.35 183	0.35 188	0.30 183	0.31 159	0.24 193	0.60 182	0.25 131	0.56 196	0.49 195	0.58 186	0.26 143	0.18 113	0.57 165	0.46 168	0.54 180	0.49 230	0.51 125	0.34 158	0.51 160	0.41 136	0.21 179	0.31 205	0.53 196	0.49 188	0.48 120	0.58 185

DSFCA	0.45 172	0.50 236	0.40 219	0.40 208	0.37 223	0.44 220	0.34 235	0.46 123	0.39 245	0.40 108	0.57 230	0.49 148	0.29 165	0.24 179	0.61 186	0.44 147	0.49 148	0.49 230	0.64 177	0.39 203	0.50 153	0.51 191	0.33 266	0.35 237	0.49 178	0.50 193	0.57 149	0.58 185

FADNet-RVC	0.58 224	0.50 236	0.37 203	0.51 250	0.42 250	0.39 198	0.56 280	0.68 242	0.36 226	0.64 255	0.50 204	1.13 301	0.45 264	0.34 258	0.91 276	0.53 218	0.54 180	0.45 193	1.20 255	0.51 250	0.54 185	0.52 197	0.33 266	0.51 296	0.57 210	0.75 247	0.64 179	0.81 251

DLCB_ROB	0.53 200	0.50 236	0.48 259	0.41 213	0.45 256	0.43 215	0.39 249	0.55 156	0.45 267	0.57 201	0.61 246	0.70 225	0.52 282	0.41 279	0.60 179	0.47 179	0.57 208	0.48 220	0.52 130	0.43 224	0.55 190	0.47 172	0.38 280	0.42 267	0.96 319	0.79 263	0.70 203	0.62 201

ManiGeoR	0.50 188	0.51 241	0.36 192	0.44 230	0.32 192	0.38 193	0.21 168	0.69 250	0.47 275	0.53 176	0.60 237	0.60 195	0.28 159	0.23 161	0.73 229	0.47 179	0.54 180	0.49 230	1.29 260	0.38 187	0.54 185	0.56 209	0.28 240	0.34 229	0.50 182	0.73 241	0.54 141	0.57 180

HLf10	0.50 188	0.51 241	0.36 192	0.44 230	0.32 192	0.38 193	0.21 168	0.69 250	0.47 275	0.53 176	0.60 237	0.60 195	0.28 159	0.23 161	0.73 229	0.47 179	0.54 180	0.49 230	1.29 260	0.38 187	0.54 185	0.56 209	0.28 240	0.34 229	0.50 182	0.73 241	0.54 141	0.57 180

HLf8	0.56 216	0.51 241	0.36 192	0.47 237	0.36 214	0.38 193	0.24 193	0.89 321	0.39 245	0.53 176	0.69 274	0.63 208	0.33 205	0.24 179	0.88 270	0.51 206	0.58 215	0.49 230	1.83 291	0.45 229	0.54 185	0.61 221	0.29 247	0.40 260	0.54 200	0.78 257	0.68 193	0.62 201

trnet	0.44 167	0.51 241	0.40 219	0.34 178	0.26 150	0.27 141	0.14 120	0.62 197	0.30 174	0.60 227	0.36 152	0.73 233	0.33 205	0.24 179	0.56 162	0.57 237	0.58 215	0.34 120	0.52 130	0.31 140	0.57 205	0.42 143	0.17 128	0.30 196	0.54 200	0.48 183	0.65 183	0.69 224

dd	0.50 188	0.51 241	0.28 152	0.91 318	0.31 191	0.65 287	0.29 220	0.59 176	0.23 112	0.54 180	0.30 128	0.75 237	0.27 152	0.26 210	0.84 256	0.46 168	0.70 290	0.39 145	1.05 240	0.38 187	0.48 144	0.43 150	0.23 204	0.30 196	0.53 196	0.39 148	0.74 213	0.58 185

GLC_STEREO	0.47 179	0.51 241	0.40 219	0.38 197	0.37 223	0.37 188	0.28 213	0.64 220	0.29 163	0.62 242	0.53 218	0.55 176	0.28 159	0.30 239	0.49 149	0.48 188	0.66 273	0.41 163	0.65 181	0.41 212	0.70 248	0.60 216	0.23 204	0.30 196	0.47 166	0.36 132	0.84 245	0.53 166

MIPNet	0.51 193	0.51 241	0.33 173	0.32 169	0.30 183	0.37 188	0.25 199	0.62 197	0.24 125	0.50 149	0.52 214	0.61 198	0.41 252	0.30 239	1.01 301	0.51 206	0.59 230	0.50 239	0.76 212	0.47 241	0.44 117	0.85 277	0.20 166	0.26 171	0.66 250	0.98 299	0.71 207	0.61 196

rafts_anoy	0.41 145	0.51 241	0.35 183	0.29 151	0.30 183	0.33 169	0.22 176	0.59 176	0.25 131	0.51 155	0.50 204	0.48 143	0.23 128	0.17 110	0.57 165	0.46 168	0.51 164	0.50 239	0.58 163	0.34 158	0.50 153	0.43 150	0.19 149	0.28 182	0.50 182	0.47 178	0.52 136	0.53 166

TestStereo	0.45 172	0.51 241	0.38 212	0.42 218	0.30 183	0.44 220	0.26 203	0.71 262	0.28 156	0.76 316	0.32 134	0.64 209	0.32 199	0.24 179	0.47 140	0.35 101	0.54 180	0.33 116	0.78 214	0.38 187	0.63 221	0.42 143	0.24 213	0.30 196	0.53 196	0.43 158	0.75 216	0.55 176

psm_up	0.56 216	0.51 241	0.53 273	0.56 265	0.45 256	0.58 270	0.35 237	0.71 262	0.66 306	0.55 187	0.53 218	0.59 191	0.50 276	0.40 276	0.63 195	0.50 199	0.59 230	0.49 230	0.84 222	0.46 235	0.51 160	0.45 161	0.31 258	0.51 296	0.70 258	0.78 257	0.80 230	0.67 217

CREStereo	0.44 167	0.51 241	0.40 219	0.34 178	0.26 150	0.28 149	0.15 127	0.61 190	0.30 174	0.58 213	0.36 152	0.72 230	0.33 205	0.24 179	0.59 173	0.59 247	0.59 230	0.34 120	0.52 130	0.31 140	0.59 214	0.42 143	0.18 139	0.30 196	0.54 200	0.48 183	0.64 179	0.69 224
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
CFNet_RVC	0.51 193	0.51 241	0.47 256	0.50 244	0.48 266	0.48 237	0.32 229	0.53 143	0.37 237	0.51 155	0.65 260	0.57 181	0.34 218	0.30 239	0.69 216	0.44 147	0.52 168	0.47 214	0.57 159	0.42 220	0.56 195	0.49 179	0.27 235	0.35 237	0.65 249	0.74 243	0.80 230	0.75 242

depth_test_26	0.42 150	0.52 253	0.30 161	0.19 97	0.20 112	0.22 109	0.13 107	0.68 242	0.25 131	0.73 307	0.24 100	1.00 279	0.20 108	0.23 161	0.38 110	0.53 218	0.67 279	0.40 156	0.68 189	0.31 140	0.69 243	0.44 156	0.20 166	0.19 103	0.39 142	0.41 154	0.60 165	0.47 143

MyStereo04	0.68 251	0.52 253	0.57 284	0.44 230	0.37 223	0.35 182	0.26 203	0.68 242	0.45 267	0.62 242	0.45 184	0.68 217	0.34 218	0.25 198	1.00 298	0.68 276	0.56 199	0.53 261	3.39 340	0.56 270	0.92 282	0.64 229	0.27 235	0.41 264	0.77 283	0.92 284	0.96 276	0.66 213

CASnet	0.40 141	0.52 253	0.23 136	0.27 143	0.27 161	0.30 158	0.14 120	0.62 197	0.29 163	0.61 232	0.44 181	0.64 209	0.28 159	0.23 161	0.55 159	0.36 107	0.45 122	0.31 106	0.73 202	0.27 123	0.63 221	0.39 129	0.21 179	0.24 152	0.42 150	0.32 117	0.61 169	0.56 178
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GES	0.59 231	0.52 253	0.37 203	0.39 200	0.40 241	0.53 255	0.37 243	0.59 176	0.40 248	0.56 196	0.60 237	0.50 155	0.30 176	0.41 279	0.98 294	0.63 257	0.67 279	0.55 275	2.28 308	0.56 270	0.70 248	0.56 209	0.31 258	0.42 267	0.48 169	0.48 183	0.65 183	0.68 222

FADNet-RVC-Resample	0.57 222	0.52 253	0.42 231	0.46 235	0.39 236	0.41 206	0.40 251	0.72 272	0.42 262	0.68 285	0.51 210	1.04 289	0.43 258	0.43 292	0.96 291	0.48 188	0.56 199	0.61 298	0.85 223	0.55 265	0.52 172	0.63 225	0.34 268	0.60 312	0.58 215	0.71 234	0.55 144	0.77 245

MSMDNet	0.73 259	0.52 253	0.48 259	0.35 188	0.34 205	0.45 225	0.33 233	0.69 250	0.30 174	0.63 248	0.60 237	0.71 227	0.35 226	0.23 161	0.78 236	1.05 340	0.63 261	0.50 239	2.88 331	0.81 331	1.59 332	1.80 343	0.23 204	0.29 188	0.74 271	0.89 279	0.85 247	0.76 244

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 193	0.52 253	0.48 259	0.43 223	0.57 287	0.42 212	0.62 297	0.56 162	0.62 301	0.52 164	0.51 210	0.67 215	0.34 218	0.58 330	0.78 236	0.42 132	0.47 137	0.42 172	0.57 159	0.38 187	0.46 129	0.42 143	0.30 251	0.32 210	0.48 169	0.76 250	0.62 172	0.64 209
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FSD		0.53 260	0.53 273	0.53 258	0.53 276	0.52 251	0.53 272	0.75 285	0.40 248	0.80 326	0.59 233			0.55 320	0.62 191	0.64 263			0.66 183	0.55 265				0.52 298	0.68 254	0.62 219	0.69 197	0.70 231

SACVNet	0.62 237	0.53 260	0.51 270	0.55 264	0.57 287	0.52 251	0.60 289	0.69 250	0.56 293	0.67 282	0.54 224	0.59 191	0.37 239	0.41 279	0.71 225	0.60 249	0.64 265	0.57 283	0.95 234	0.64 306	0.67 236	0.78 269	0.36 273	0.47 287	0.75 276	0.77 255	0.84 245	0.84 254

ADLNet	0.46 177	0.53 260	0.37 203	0.41 213	0.41 247	0.44 220	0.40 251	0.54 149	0.35 222	0.45 122	0.53 218	0.76 244	0.36 233	0.62 333	0.58 169	0.42 132	0.49 148	0.42 172	0.50 122	0.37 182	0.43 110	0.44 156	0.34 268	0.25 164	0.47 166	0.55 208	0.57 149	0.45 140

HSM-Net_RVC	0.75 266	0.53 260	0.60 292	0.77 304	0.62 299	0.61 277	0.37 243	0.76 289	0.49 278	0.74 309	1.71 352	1.32 310	0.80 312	0.36 266	0.72 228	0.55 230	0.64 265	0.53 261	0.78 214	0.53 254	0.67 236	0.89 283	0.43 291	0.64 318	0.94 315	1.09 318	1.07 294	1.04 281
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GGDA	0.56 216	0.55 264	0.46 251	0.41 213	0.36 214	0.45 225	0.26 203	0.62 197	0.40 248	0.59 220	0.74 287	0.69 223	0.36 233	0.28 226	0.82 248	0.52 214	0.59 230	0.51 248	1.43 267	0.43 224	0.51 160	0.53 200	0.26 228	0.39 256	0.59 222	0.77 255	0.76 219	0.72 235

TestStereo-Hl	0.66 242	0.55 264	0.55 280	0.39 200	0.38 231	0.49 239	0.33 233	0.70 258	0.50 279	0.64 255	0.87 305	0.78 248	0.39 245	0.25 198	0.90 274	0.75 292	0.62 255	0.56 277	1.93 297	0.51 250	0.67 236	1.38 320	0.26 228	0.45 281	0.59 222	0.76 250	0.89 258	0.88 262

CASS	0.79 280	0.55 264	0.53 273	0.65 287	0.54 280	0.59 271	0.53 272	0.78 298	0.52 283	0.71 301	0.75 288	0.67 215	0.47 271	0.28 226	0.83 251	0.67 273	0.98 335	0.56 277	1.60 280	0.58 278	2.74 358	1.44 322	0.38 280	0.35 237	0.84 302	0.81 266	0.90 260	1.02 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.57 222	0.55 264	0.37 203	0.43 223	0.38 231	0.36 185	0.23 190	0.62 197	0.30 174	0.56 196	0.68 273	0.61 198	0.32 199	0.29 234	1.73 349	0.47 179	0.56 199	0.56 277	1.09 242	0.54 260	0.53 181	0.81 274	0.20 166	0.32 210	0.71 261	0.97 298	0.73 211	0.57 180

FADNet	0.65 241	0.55 264	0.41 228	0.53 258	0.42 250	0.49 239	0.65 305	0.74 281	0.42 262	0.66 273	0.64 255	0.81 252	0.50 276	0.36 266	1.17 317	0.51 206	0.51 164	0.53 261	1.61 281	0.53 254	0.69 243	0.59 212	0.35 272	0.41 264	0.72 264	0.88 277	0.78 228	1.06 282

R-Stereo Train	0.66 242	0.55 264	0.43 236	0.48 239	0.36 214	0.50 245	0.18 146	0.62 197	0.31 194	0.68 285	0.62 251	0.72 230	0.34 218	0.25 198	0.69 216	0.89 311	0.66 273	0.51 248	2.12 303	0.46 235	0.94 288	1.49 328	0.22 193	0.36 244	0.71 261	0.96 293	0.77 222	1.10 288

RAFT-Stereo	0.66 242	0.55 264	0.43 236	0.48 239	0.36 214	0.50 245	0.18 146	0.62 197	0.31 194	0.68 285	0.62 251	0.72 230	0.34 218	0.25 198	0.69 216	0.89 311	0.66 273	0.51 248	2.12 303	0.46 235	0.94 288	1.49 328	0.22 193	0.36 244	0.71 261	0.96 293	0.77 222	1.10 288
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TestStereo_HLe17	0.55 207	0.56 271	0.36 192	0.52 253	0.37 223	0.43 215	0.26 203	0.83 310	0.46 271	0.58 213	0.59 233	0.69 223	0.34 218	0.23 161	0.77 234	0.52 214	0.57 208	0.50 239	1.21 257	0.49 245	0.57 205	0.73 257	0.27 235	0.49 294	0.62 235	0.78 257	0.65 183	0.59 193

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 382	0.56 271	1.25 358	0.75 300	0.69 309	1.17 336	0.81 319	0.82 309	0.80 318	0.81 329	4.78 378	1.00 279	0.37 239	0.27 221	1.13 313	1.54 378	0.70 290	0.60 296	124.50 413	0.54 260	1.43 327	2.64 358	0.22 193	0.36 244	0.91 309	1.13 323	1.13 302	2.18 335

cross-raft	0.73 259	0.56 271	0.46 251	0.43 223	0.33 196	0.40 204	0.27 208	0.73 276	0.33 209	0.65 261	0.60 237	0.74 236	0.30 176	0.23 161	0.76 233	0.96 324	0.63 261	0.48 220	2.91 333	0.59 282	1.81 343	1.31 315	0.22 193	0.32 210	0.82 296	0.94 288	0.93 269	1.01 276

STTStereo	0.53 200	0.56 271	0.54 277	0.44 230	0.52 275	0.43 215	0.59 285	0.52 139	0.46 271	0.47 129	0.55 226	0.71 227	0.42 253	0.56 322	0.87 268	0.44 147	0.49 148	0.51 248	0.54 145	0.37 182	0.51 160	0.40 132	0.32 263	0.35 237	0.52 192	0.66 226	0.68 193	0.99 274

SHD	0.97 304	0.56 271	0.73 314	0.75 300	0.69 309	0.66 290	0.61 294	0.99 332	0.94 336	0.77 318	1.00 317	0.94 271	1.29 333	0.54 317	2.21 371	0.98 329	0.95 332	0.70 322	2.01 300	0.80 327	1.12 311	1.71 339	0.47 296	0.77 336	0.91 309	1.01 306	0.91 262	1.22 301

iResNet	0.92 292	0.56 271	0.62 295	0.72 297	0.68 307	0.96 321	0.55 278	0.95 325	0.57 294	0.67 282	0.82 303	1.41 314	1.51 338	0.31 246	1.49 335	0.66 272	0.75 302	0.67 312	4.08 346	0.68 315	0.72 251	0.63 225	0.41 287	0.83 340	0.72 264	0.91 283	1.02 290	0.87 260

TestStereo_HL2	0.55 207	0.57 277	0.45 249	0.43 223	0.35 209	0.43 215	0.26 203	0.60 182	0.40 248	0.58 213	0.76 289	0.71 227	0.35 226	0.27 221	0.83 251	0.53 218	0.59 230	0.51 248	1.53 274	0.43 224	0.50 153	0.55 207	0.27 235	0.36 244	0.57 210	0.71 234	0.74 213	0.69 224

gcap_with_dpt	0.60 234	0.57 277	0.35 183	0.89 313	0.38 231	0.47 233	0.22 176	0.71 262	0.33 209	0.69 293	0.49 195	1.11 297	0.45 264	0.29 234	0.54 157	0.69 277	0.61 247	0.54 267	1.17 250	0.41 212	0.86 275	0.79 271	0.24 213	0.34 229	0.62 235	0.50 193	0.91 262	1.03 278

GCAP-BAT	0.60 234	0.57 277	0.35 183	0.89 313	0.38 231	0.47 233	0.22 176	0.71 262	0.33 209	0.69 293	0.49 195	1.11 297	0.45 264	0.29 234	0.54 157	0.69 277	0.61 247	0.54 267	1.17 250	0.41 212	0.86 275	0.79 271	0.24 213	0.34 229	0.62 235	0.50 193	0.91 262	1.03 278

dad	0.89 291	0.57 277	0.37 203	1.42 347	0.65 301	0.75 306	2.23 362	1.43 358	0.36 226	0.93 343	0.38 163	0.85 261	0.76 311	0.32 253	0.97 293	0.52 214	0.78 305	0.45 193	1.87 296	0.41 212	0.74 256	0.41 136	0.30 251	0.47 287	1.15 342	0.47 178	2.64 379	1.96 330

RP	0.58 224	0.57 277	0.72 313	0.62 280	0.56 284	0.57 267	0.64 300	0.63 212	0.61 299	0.42 111	0.81 298	0.78 248	0.53 284	0.43 292	0.68 214	0.48 188	0.53 177	0.44 183	0.64 177	0.45 229	0.51 160	0.54 203	0.37 278	0.44 276	0.62 235	0.59 214	0.83 243	0.77 245

GANet-ADL	0.70 255	0.59 282	0.52 271	0.60 275	0.57 287	0.61 277	0.46 260	0.68 242	0.52 283	0.65 261	0.67 270	0.76 244	0.43 258	0.39 273	1.08 308	0.79 303	0.68 282	0.52 257	1.84 294	0.64 306	0.66 232	0.86 279	0.42 290	0.43 270	0.70 258	0.87 275	0.97 279	0.89 263

GEStereo_RVC	0.71 257	0.59 282	0.40 219	0.54 261	0.50 271	0.61 277	0.51 269	0.71 262	0.41 255	0.59 220	0.51 210	0.76 244	0.46 269	0.39 273	0.96 291	0.92 316	0.78 305	0.75 332	1.94 298	0.62 300	0.80 263	1.37 318	0.31 258	0.52 298	0.61 229	0.63 220	0.86 252	1.12 291

Anonymous3	0.79 280	0.59 282	0.42 231	0.37 194	0.42 250	0.57 267	0.50 267	0.80 301	0.64 303	0.68 285	0.49 195	1.48 315	0.54 285	0.31 246	1.53 336	1.42 375	0.88 323	0.82 344	1.45 268	0.69 318	1.31 322	1.30 314	0.40 285	0.40 260	0.74 271	0.86 272	1.03 292	0.71 233

RTS	1.09 310	0.59 282	0.59 287	0.60 275	0.58 290	0.96 321	0.90 327	0.80 301	0.88 326	0.59 220	0.71 276	1.28 308	0.62 298	0.51 309	2.04 361	0.98 329	1.19 345	0.77 337	2.33 311	0.85 334	0.96 292	1.16 305	0.49 303	0.65 320	1.23 345	4.43 393	1.15 304	1.45 307

RTSA	1.09 310	0.59 282	0.59 287	0.60 275	0.58 290	0.96 321	0.90 327	0.80 301	0.88 326	0.59 220	0.71 276	1.28 308	0.62 298	0.51 309	2.04 361	0.98 329	1.19 345	0.77 337	2.33 311	0.85 334	0.96 292	1.16 305	0.49 303	0.65 320	1.23 345	4.43 393	1.15 304	1.45 307

ADCP+	0.92 292	0.59 282	0.62 295	0.44 230	0.45 256	0.55 262	0.85 323	0.65 228	1.81 367	0.48 136	1.10 325	1.62 323	0.33 205	0.42 289	1.03 302	0.52 214	0.52 168	0.48 220	1.19 253	0.38 187	0.58 210	0.60 216	0.32 263	0.30 196	0.66 250	3.45 390	0.77 222	4.14 370

NaN_ROB	0.73 259	0.59 282	0.61 294	0.64 284	0.78 326	0.53 255	0.48 263	0.87 317	0.63 302	0.73 307	0.61 246	1.96 330	0.62 298	0.45 297	0.84 256	0.55 230	0.56 199	0.54 267	0.73 202	0.55 265	0.52 172	0.51 191	0.38 280	0.64 318	0.83 298	1.11 321	0.94 271	1.64 319

DAS	0.95 298	0.61 289	0.48 259	0.78 306	0.61 293	0.68 293	0.59 285	0.84 313	0.93 333	0.65 261	1.58 346	1.66 324	1.06 320	0.34 258	0.95 287	0.92 316	0.92 329	0.73 328	1.77 288	1.03 348	1.73 338	1.11 299	0.47 296	0.92 346	0.93 312	1.00 303	1.39 335	0.96 268

SepStereo	0.95 298	0.61 289	0.48 259	0.78 306	0.61 293	0.68 293	0.59 285	0.84 313	0.93 333	0.65 261	1.58 346	1.66 324	1.06 320	0.34 258	0.95 287	0.92 316	0.92 329	0.73 328	1.77 288	1.03 348	1.73 338	1.11 299	0.47 296	0.92 346	0.93 312	1.00 303	1.39 335	0.96 268

FCDSN-DC	0.69 252	0.61 289	0.62 295	0.66 289	0.61 293	0.59 271	0.60 289	0.68 242	0.42 262	0.75 313	0.42 177	0.57 181	0.36 233	0.50 307	2.43 383	0.67 273	0.80 310	0.76 335	0.64 177	0.56 270	0.70 248	0.60 216	0.47 296	0.83 340	0.66 250	0.74 243	0.61 169	0.67 217
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 302	0.62 292	0.66 305	0.67 290	0.70 315	0.66 290	0.58 284	0.74 281	0.60 298	0.85 337	5.03 381	0.95 275	1.26 331	0.45 297	0.89 272	1.03 338	0.68 282	0.54 267	2.03 301	0.68 315	0.84 272	0.79 271	0.54 322	0.47 287	0.73 269	0.95 290	1.32 328	0.63 206

DNSM	0.59 231	0.63 293	0.36 192	0.32 169	0.26 150	0.55 262	0.19 157	0.63 212	0.30 174	0.57 201	0.34 145	1.04 289	0.26 143	0.21 138	1.71 345	0.61 254	0.64 265	0.42 172	1.47 270	0.47 241	0.99 297	0.73 257	0.20 166	0.26 171	0.64 246	0.52 199	0.90 260	0.65 211

NCC-stereo	0.67 246	0.63 293	0.59 287	0.64 284	0.65 301	0.63 283	0.69 311	0.67 235	0.74 313	0.43 113	0.81 298	0.82 254	0.70 306	0.47 300	0.82 248	0.53 218	0.58 215	0.64 304	0.80 216	0.54 260	0.56 195	0.60 216	0.53 318	0.45 281	0.75 276	0.96 293	0.92 267	0.98 272

Abc-Net	0.67 246	0.63 293	0.59 287	0.64 284	0.65 301	0.63 283	0.69 311	0.67 235	0.74 313	0.43 113	0.81 298	0.82 254	0.70 306	0.47 300	0.82 248	0.53 218	0.58 215	0.64 304	0.80 216	0.54 260	0.56 195	0.60 216	0.53 318	0.45 281	0.75 276	0.96 293	0.92 267	0.98 272
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EKT-Stereo	0.75 266	0.64 296	0.54 277	0.59 272	0.47 263	0.60 273	0.73 314	0.71 262	0.29 163	0.63 248	0.66 263	0.73 233	0.30 176	0.26 210	0.86 262	1.22 361	0.68 282	0.76 335	1.46 269	0.60 287	1.75 340	1.74 341	0.21 179	0.32 210	0.93 312	0.81 266	1.06 293	0.72 235

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 391	0.65 297	1.07 346	0.94 323	0.83 328	0.81 311	1.27 347	0.85 315	0.73 310	0.93 343	6.13 390	180.62 415	2.17 349	1.33 367	1.22 319	1.01 335	0.93 331	1.06 362	6.32 363	0.79 326	3.32 375	3.77 372	0.55 324	0.76 333	0.95 317	1.34 346	1.19 313	2.42 344

ADCRef	1.01 306	0.65 297	0.48 259	0.39 200	0.47 263	0.65 287	0.68 310	0.61 190	1.08 342	0.52 164	0.64 255	0.75 237	0.43 258	0.38 272	1.56 338	0.72 286	0.61 247	0.59 293	1.53 274	0.58 278	0.66 232	0.71 251	0.50 307	0.43 270	0.75 276	1.25 335	0.82 236	8.96 391

AnyNet_C32	1.64 332	0.65 297	0.74 315	0.67 290	0.73 318	0.86 316	1.14 340	0.95 325	3.12 389	0.75 313	1.53 345	0.94 271	0.64 302	0.67 340	1.83 355	1.11 348	1.06 342	0.95 355	1.78 290	0.76 323	1.76 341	1.71 339	0.66 334	0.85 343	1.13 340	2.68 379	1.17 310	13.55 396

DNS	0.58 224	0.66 300	0.33 173	0.30 159	0.24 135	0.49 239	0.19 157	0.62 197	0.29 163	0.56 196	0.34 145	0.96 276	0.27 152	0.20 131	1.78 354	0.58 242	0.63 261	0.40 156	1.63 282	0.46 235	1.03 300	0.68 245	0.20 166	0.23 141	0.61 229	0.49 188	0.77 222	0.63 206

DCVSM-stereo	1.13 313	0.66 300	0.79 319	0.89 313	0.65 301	1.15 335	0.73 314	0.95 325	0.82 322	1.04 353	4.18 375	3.75 359	1.45 336	0.49 303	0.83 251	0.86 309	0.69 288	0.60 296	2.08 302	0.87 336	1.06 306	0.77 266	0.84 346	0.72 327	0.74 271	0.89 279	0.98 282	1.09 284

UDGNet	0.67 246	0.66 300	0.42 231	1.35 344	1.02 341	1.21 339	0.91 329	0.60 182	0.41 255	0.52 164	0.60 237	0.56 179	0.23 128	1.19 363	0.66 205	0.45 158	0.56 199	0.51 248	0.73 202	0.53 254	0.64 228	0.67 240	0.79 341	0.29 188	0.72 264	0.55 208	0.63 175	0.66 213

stereogan	0.67 246	0.67 303	0.62 295	0.68 293	0.73 318	0.75 306	0.64 300	0.70 258	0.57 294	0.51 155	0.64 255	1.08 292	0.62 298	0.44 295	0.83 251	0.55 230	0.56 199	0.51 248	0.91 228	0.59 282	0.59 214	0.69 246	0.47 296	0.46 284	0.59 222	0.67 227	1.16 308	0.87 260

PA-Net	0.64 240	0.67 303	0.66 305	0.50 244	0.66 306	0.50 245	0.64 300	0.65 228	0.73 310	0.54 180	0.52 214	0.58 186	0.58 295	0.59 332	0.93 281	0.57 237	0.46 127	0.54 267	0.61 174	0.54 260	0.49 149	0.66 234	0.36 273	0.52 298	0.64 246	1.24 332	0.64 179	1.32 304
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.62 237	0.68 305	0.47 256	0.65 287	0.44 255	0.34 176	0.24 193	0.61 190	0.31 194	0.60 227	0.44 181	0.81 252	0.55 287	0.25 198	0.62 191	0.50 199	0.62 255	0.38 143	0.74 208	0.36 176	1.26 319	0.47 172	0.18 139	0.30 196	0.70 258	0.74 243	1.39 335	2.07 331

FADNet_RVC	0.92 292	0.69 306	0.55 280	0.88 312	0.75 324	0.54 259	0.51 269	0.77 294	0.54 287	0.70 298	0.96 314	1.36 312	1.06 320	0.54 317	1.85 356	0.64 263	0.80 310	0.90 348	3.34 339	0.76 323	1.00 298	1.13 302	0.37 278	0.60 312	0.66 250	0.87 275	0.97 279	1.14 294

DDVS	2.32 347	0.70 307	0.82 323	0.70 294	0.74 322	0.73 301	0.59 285	1.09 344	0.88 326	0.80 326	34.26 410	3.93 361	1.16 327	0.52 313	1.09 310	1.35 366	0.73 299	0.65 308	1.95 299	0.95 340	1.67 336	2.27 352	0.48 301	0.56 305	0.69 255	0.84 271	1.21 315	1.35 305

PWC_ROB	1.18 315	0.70 307	1.06 344	0.60 275	0.71 316	0.70 296	0.98 336	0.83 310	1.55 362	0.76 316	1.40 341	1.00 279	2.46 357	0.57 327	2.17 369	0.99 333	1.15 343	0.90 348	2.37 313	0.95 340	1.63 334	2.05 347	0.44 292	0.98 352	0.81 293	0.80 264	1.24 320	2.15 334

SGM-Forest	0.73 259	0.71 309	0.40 219	1.13 331	0.64 300	0.74 305	0.45 258	0.68 242	0.39 245	0.61 232	0.44 181	1.16 302	1.06 320	0.49 303	0.86 262	0.61 254	0.55 191	0.46 206	0.68 189	0.44 227	0.61 216	0.49 179	0.45 293	0.44 276	0.90 308	0.86 272	1.95 361	1.47 309
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo_HL3	0.95 298	0.72 310	0.43 236	0.52 253	0.37 223	0.70 296	0.50 267	0.77 294	0.46 271	0.65 261	1.31 334	2.45 336	0.74 309	0.26 210	0.95 287	1.18 356	1.44 356	0.48 220	1.76 287	0.46 235	1.07 308	4.07 375	0.30 251	0.36 244	0.60 227	0.94 288	1.15 304	0.86 257

ITSA-stereo	1.12 312	0.72 310	0.59 287	1.20 338	0.84 329	0.64 286	0.64 300	0.95 325	0.78 316	0.84 335	2.54 364	1.39 313	1.23 329	0.81 350	1.20 318	1.01 335	0.83 315	0.67 312	1.56 276	0.62 300	1.08 309	1.46 325	0.56 326	0.71 324	0.95 317	1.27 337	0.99 283	4.08 369

RGC	0.76 270	0.72 310	0.99 336	0.70 294	0.71 316	0.76 309	0.57 283	0.74 281	0.74 313	0.56 196	0.96 314	0.83 258	0.85 315	0.56 322	0.93 281	0.60 249	0.62 255	0.56 277	0.93 230	0.61 296	0.66 232	0.71 251	0.51 315	0.56 305	0.81 293	1.01 306	0.99 283	1.19 298

NCCL2	0.69 252	0.73 313	0.66 305	0.57 267	0.56 284	0.51 248	0.45 258	0.70 258	0.57 294	0.68 285	0.71 276	0.66 213	0.48 274	0.39 273	0.93 281	0.72 286	0.65 270	0.57 283	0.76 212	0.57 275	0.74 256	0.88 281	0.49 303	0.60 312	0.98 321	0.95 290	0.85 247	1.16 295

GANetREF_RVC	0.77 277	0.74 314	0.68 310	0.76 303	0.65 301	0.69 295	0.60 289	0.99 332	0.73 310	0.93 343	0.52 214	1.33 311	0.72 308	0.44 295	0.85 260	0.57 237	0.67 279	0.63 300	1.13 248	0.61 296	0.77 259	0.63 225	0.59 329	0.71 324	0.89 307	0.90 281	1.15 304	0.99 274
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
ADCPNet	2.08 346	0.77 315	0.87 327	0.83 308	1.21 351	0.85 313	1.59 352	1.02 337	1.35 354	0.83 334	1.97 358	1.01 283	7.76 382	0.75 347	2.35 380	1.16 354	0.95 332	0.71 324	4.05 345	0.97 343	1.30 321	1.61 334	0.72 336	0.76 333	1.52 362	1.96 368	1.21 315	16.04 399

XPNet_ROB	0.74 265	0.77 315	0.57 284	0.54 261	0.61 293	0.63 283	0.61 294	0.53 143	0.65 304	0.58 213	0.81 298	2.35 335	0.46 269	0.43 292	0.79 240	0.63 257	0.85 317	0.57 283	0.83 219	0.55 265	0.72 251	1.09 298	0.45 293	0.49 294	0.63 243	0.74 243	1.39 335	0.86 257

FAT-Stereo	1.57 329	0.78 317	1.44 366	1.10 329	1.32 356	1.05 329	0.87 326	1.28 349	0.86 324	1.21 363	5.46 384	3.07 348	1.28 332	0.66 338	1.73 349	1.34 363	0.89 325	0.94 354	1.83 291	1.08 351	2.02 345	3.90 374	0.71 335	0.98 352	0.86 305	1.21 330	1.42 341	3.03 356

UCFNet_RVC	0.56 216	0.78 317	0.45 249	0.59 272	0.55 283	0.52 251	0.39 249	0.58 169	0.40 248	0.59 220	0.60 237	0.82 254	0.45 264	0.32 253	0.70 221	0.42 132	0.50 153	0.50 239	0.67 187	0.45 229	0.56 195	0.47 172	0.38 280	0.41 264	0.77 283	0.71 234	0.65 183	0.86 257

SAMSARA	1.50 325	0.79 319	1.00 340	0.93 321	0.88 331	0.86 316	0.93 331	1.57 365	1.25 349	0.96 348	1.09 323	1.27 306	2.59 358	0.83 351	2.58 385	1.19 359	1.04 338	0.91 351	2.56 321	0.99 346	1.77 342	2.23 351	0.56 326	0.98 352	2.63 375	2.81 380	2.62 378	2.56 347

ccs_rob	1.25 318	0.79 319	0.64 301	0.86 310	0.60 292	0.89 318	0.83 322	0.99 332	0.51 282	0.77 318	6.27 393	5.90 372	1.10 324	0.51 309	1.08 308	1.10 346	0.68 282	0.66 310	1.15 249	0.70 319	1.56 330	1.66 337	0.50 307	0.54 302	0.69 255	0.78 257	0.86 252	1.20 299

CBMV_ROB	1.71 336	0.79 319	0.65 304	1.35 344	1.07 344	1.01 324	0.74 316	1.01 336	0.54 287	0.72 304	0.81 298	9.80 391	5.90 376	0.57 327	1.42 329	0.69 277	0.80 310	0.58 288	5.38 353	1.22 361	0.95 291	0.55 207	0.53 318	0.62 315	1.22 344	1.45 349	2.72 381	2.94 353

pmcnn	1.66 333	0.80 322	0.52 271	1.19 337	1.01 338	1.21 339	0.93 331	0.96 330	0.54 287	0.74 309	2.66 366	3.98 363	5.06 369	0.31 246	1.65 344	1.40 374	1.20 347	0.91 351	3.99 344	0.95 340	4.45 387	1.02 294	0.90 349	0.90 345	1.07 335	1.01 306	2.43 372	3.03 356

S-Stereo	1.54 327	0.81 323	0.83 324	1.15 333	1.16 349	1.29 344	1.56 351	1.02 337	1.09 343	1.25 366	4.20 376	4.10 364	1.10 324	0.66 338	2.16 368	1.63 380	0.90 326	1.05 361	2.20 306	1.10 353	1.26 319	3.12 365	1.31 366	1.17 367	0.84 302	1.18 327	1.21 315	2.18 335

STTRV1_RVC		0.81 323	0.64 301	1.04 327	0.73 318	1.03 326	0.85 323	0.91 323	0.92 331	0.93 343	0.95 313	1.72 328	2.23 350	0.86 354	1.46 333	0.78 299	1.37 351	0.72 325		1.97 384	1.59 332	1.23 310		0.97 350	1.07 335	1.11 321	1.75 356	3.40 362

PS-NSSS	0.60 234	0.81 323	0.44 245	0.89 313	0.54 280	0.71 299	0.63 298	0.64 220	0.38 242	0.64 255	0.41 175	1.52 319	0.47 271	0.41 279	0.59 173	0.42 132	0.52 168	0.45 193	0.94 233	0.42 220	0.44 117	0.29 97	0.36 273	0.34 229	0.63 243	0.69 229	0.70 203	0.80 249

SFCPSM	3.03 364	0.82 326	0.63 299	0.77 304	0.69 309	0.72 300	0.63 298	0.83 310	0.98 339	0.71 301	2.00 359	2.57 337	3.49 363	0.56 322	1.16 316	0.93 320	0.74 300	0.64 304	54.48 410	1.19 360	0.88 277	0.91 284	0.55 324	0.55 304	0.94 315	0.93 287	1.11 301	1.39 306

ADCL	1.27 319	0.82 326	0.64 301	0.60 275	0.53 276	0.73 301	0.91 329	0.75 285	2.78 386	0.68 285	1.01 318	0.86 265	0.50 276	0.50 307	1.27 321	0.64 263	0.66 273	0.57 283	1.20 255	0.60 287	0.98 296	0.88 281	0.50 307	0.47 287	1.60 364	1.50 355	0.88 256	11.30 394

GwcNet-ADL	0.97 304	0.83 328	0.81 321	0.91 318	0.68 307	0.70 296	0.53 272	0.77 294	0.50 279	0.72 304	5.46 384	1.20 305	0.65 303	0.46 299	0.81 245	0.95 321	0.72 298	0.56 277	1.26 258	0.71 320	0.67 236	0.78 269	0.59 329	0.56 305	0.79 288	0.98 299	0.85 247	1.75 324

TRStereo	0.75 266	0.83 328	1.19 351	0.56 265	0.34 205	1.42 348	0.48 263	0.68 242	0.28 156	0.65 261	0.46 188	1.10 295	0.27 152	0.22 147	0.70 221	0.85 308	0.57 208	0.48 220	1.85 295	0.50 247	0.73 254	0.87 280	0.18 139	0.27 175	0.78 285	1.22 331	1.78 357	1.09 284

DPSNet	2.61 353	0.83 328	0.77 318	1.21 339	1.24 352	1.34 346	0.93 331	1.08 343	1.49 360	0.78 322	0.86 304	6.91 378	3.85 364	0.58 330	4.58 393	2.54 390	1.43 355	1.24 372	14.95 389	1.34 366	4.83 391	8.01 396	1.75 370	1.40 375	1.47 359	1.95 367	1.60 351	1.66 321

CSAN	0.93 295	0.83 328	0.75 316	0.86 310	0.82 327	0.73 301	0.61 294	0.97 331	0.94 336	0.94 347	0.73 286	1.96 330	1.56 340	0.49 303	0.98 294	0.63 257	0.74 300	0.66 310	1.09 242	0.71 320	0.78 260	0.63 225	0.53 318	0.76 333	0.98 321	1.49 354	1.21 315	1.63 318

NOSS_ROB	0.76 270	0.84 332	0.50 265	0.72 297	0.61 293	0.75 306	0.52 271	0.80 301	0.54 287	0.70 298	0.62 251	0.62 206	0.86 316	0.62 333	1.14 314	1.10 346	0.78 305	0.69 321	0.73 202	0.60 287	0.88 277	0.67 240	0.50 307	0.71 324	0.86 305	0.95 290	1.38 334	0.85 255

CBMV	1.15 314	0.84 332	0.60 292	0.85 309	0.76 325	0.73 301	0.48 263	0.87 317	0.80 318	0.81 329	0.61 246	2.86 343	0.81 313	0.52 313	1.31 324	1.17 355	0.91 327	0.74 330	2.40 316	0.66 309	1.57 331	0.76 263	0.48 301	1.06 357	0.99 324	1.09 318	2.25 365	4.25 371
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 330	0.86 334	0.90 330	0.98 324	0.69 309	0.85 313	0.56 280	0.89 321	0.48 277	0.82 332	0.79 293	0.97 277	0.36 233	0.69 342	11.97 402	5.83 398	0.70 290	0.67 312	0.70 197	0.62 300	1.05 304	5.90 390	0.50 307	0.62 315	0.82 296	1.01 306	2.01 363	1.06 282

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 320	0.90 335	0.63 299	1.27 341	0.90 332	1.21 339	2.21 360	1.27 347	1.18 347	1.00 351	0.91 309	1.80 329	1.16 327	1.07 362	1.48 334	0.77 296	0.70 290	0.58 288	2.75 329	0.67 313	1.39 326	2.93 362	0.85 348	0.73 328	1.47 359	1.68 360	1.33 329	2.96 354

XQC	1.03 308	0.90 335	0.71 312	0.91 318	0.92 333	0.92 320	0.86 325	1.06 342	0.90 330	0.84 335	1.11 328	1.03 285	1.30 335	0.71 344	2.04 361	0.95 321	0.87 319	0.67 312	1.64 283	0.78 325	1.00 298	1.67 338	0.62 332	0.73 328	1.09 337	1.47 350	1.26 322	0.97 271

ETE_ROB	0.87 289	0.90 335	0.58 286	0.67 290	0.69 309	0.85 313	0.60 289	0.66 232	0.89 329	0.64 255	1.09 323	2.63 340	0.54 285	0.54 317	1.00 298	0.72 286	0.91 327	0.63 300	0.99 238	0.66 309	0.88 277	1.08 297	0.50 307	0.59 310	0.78 285	0.92 284	1.48 345	1.17 296

SANet	1.61 331	0.91 338	1.10 349	1.04 327	1.05 342	1.25 342	0.77 317	1.76 374	1.81 367	0.77 318	1.24 329	6.63 376	5.08 370	0.83 351	1.56 338	0.77 296	1.24 349	0.90 348	1.58 277	0.82 332	1.05 304	1.00 292	0.90 349	1.27 370	1.32 353	1.93 365	1.88 359	3.10 358

ADCMid	1.56 328	0.92 339	0.99 336	0.70 294	0.86 330	1.05 329	1.37 349	1.29 350	1.77 366	0.75 313	1.75 353	1.27 306	1.48 337	0.69 342	2.18 370	1.07 342	0.98 335	0.79 341	2.74 328	0.80 327	1.31 322	1.74 341	1.06 356	0.70 323	1.01 330	1.53 356	1.02 290	10.33 392

DGSMNet	2.66 356	0.96 340	1.36 365	1.03 326	0.99 337	1.12 334	1.05 338	1.36 355	0.94 336	2.15 394	13.54 405	1.71 327	1.85 345	0.93 358	2.50 384	3.85 395	5.34 388	1.61 387	5.07 350	1.68 380	7.04 396	8.02 397	0.96 355	1.19 368	1.01 330	1.33 344	1.40 339	1.88 325

FC-DCNN	0.88 290	0.96 340	1.23 355	1.36 346	0.93 334	1.26 343	0.82 320	0.91 323	0.78 316	0.87 339	0.63 254	1.08 292	0.42 253	0.56 322	0.88 270	0.69 277	0.81 313	0.68 318	0.81 218	0.59 282	0.78 260	0.59 212	0.50 307	0.77 336	1.11 338	0.99 301	1.21 315	1.57 314

LALA_ROB	0.86 288	0.97 342	0.67 308	0.63 282	0.69 309	0.83 312	0.67 308	0.70 258	0.80 318	0.68 285	1.10 325	2.61 339	0.58 295	0.51 309	1.11 311	0.67 273	0.86 318	0.72 325	0.89 226	0.67 313	0.80 263	1.00 292	0.49 303	0.59 310	0.73 269	0.92 284	1.16 308	1.10 288

FC-DCNN v2	0.94 296	0.98 343	1.28 361	1.47 350	0.95 336	1.33 345	0.82 320	1.05 339	0.80 318	0.87 339	0.66 263	1.11 297	0.67 305	0.56 322	0.91 276	0.69 277	0.81 313	0.68 318	0.83 219	0.59 282	0.78 260	0.59 212	0.50 307	0.78 338	1.25 350	1.09 318	1.35 331	1.89 326

AMNet	1.02 307	0.98 343	0.95 332	0.98 324	1.01 338	1.03 326	0.96 335	0.87 317	0.93 333	0.97 349	1.02 319	1.10 295	0.74 309	1.06 361	0.99 297	1.09 345	1.17 344	1.04 360	1.08 241	1.05 350	1.13 312	1.04 295	0.82 345	0.98 352	1.01 330	1.07 316	1.20 314	1.27 303

G-Net	1.86 339	1.00 345	1.28 361	0.89 313	0.93 334	1.10 332	0.77 317	1.63 367	2.07 373	0.99 350	2.89 367	7.30 382	1.67 344	0.55 320	1.45 330	1.75 383	1.04 338	0.93 353	2.87 330	2.72 394	1.89 344	1.47 326	0.80 343	1.02 356	1.06 334	1.71 361	2.82 382	5.60 378

ACV-stereo	8.39 393	1.01 346	0.97 334	1.29 342	0.73 318	1.48 350	0.95 334	0.88 320	1.10 344	1.07 354	1.33 338	1.06 291	23.12 396	0.52 313	4.00 391	3.78 393	1.05 340	0.79 341	168.94 414	1.91 383	3.64 379	1.44 322	0.72 336	0.74 331	0.74 271	0.90 281	1.43 342	1.03 278

PVD	1.47 324	1.04 347	1.44 366	1.10 329	1.09 347	1.19 337	1.07 339	1.91 378	2.05 372	0.79 325	1.49 344	1.54 320	1.91 347	0.89 356	2.26 375	1.35 366	1.39 352	1.09 365	2.41 317	1.14 356	1.51 329	1.98 346	0.79 341	1.08 360	1.49 361	1.82 363	1.67 352	2.10 332

MFN_U_SF_RVC	1.68 335	1.06 348	0.88 328	1.25 340	1.01 338	1.53 351	2.07 358	1.38 357	1.17 346	1.51 379	2.95 368	2.00 332	1.57 341	2.05 371	2.38 381	0.98 329	0.87 319	0.82 344	6.78 364	1.11 355	2.21 349	2.38 355	0.65 333	1.11 362	1.23 345	1.33 344	1.28 325	1.69 323

ADCS	1.88 340	1.06 348	0.98 335	0.93 321	1.10 348	1.09 331	1.14 340	1.27 347	2.49 380	0.89 341	1.36 339	1.51 317	2.92 362	0.86 354	3.30 388	2.26 389	1.46 357	1.26 374	3.10 337	1.29 365	2.48 354	2.88 360	0.80 343	1.10 361	1.33 355	4.48 395	1.41 340	6.08 381

AnyNet_C01	2.06 344	1.08 350	1.06 344	1.14 332	1.08 345	1.01 324	2.69 365	1.69 372	2.66 383	1.21 363	1.67 350	2.90 345	2.60 359	0.95 359	3.65 389	4.02 396	2.09 371	2.21 396	3.08 336	1.56 375	3.30 374	2.89 361	1.26 359	1.15 365	1.80 367	1.43 348	1.51 346	3.90 367

LSM0	8.30 392	1.08 350	0.95 332	1.66 354	1.42 359	1.59 353	1.96 356	2.27 382	2.36 376	1.66 386	3.94 374	4.10 364	6.30 380	0.63 335	62.38 415	74.74 415	1.69 362	1.06 362	12.18 383	2.23 387	4.96 392	9.29 400	0.92 351	1.29 371	1.95 371	2.97 383	3.66 391	14.83 398

edge stereo	1.82 338	1.16 352	2.22 379	1.46 349	1.28 353	1.58 352	1.38 350	1.67 371	1.30 351	1.20 362	3.42 372	4.33 366	2.26 353	0.80 349	1.41 328	1.46 376	1.05 340	0.83 347	5.42 354	0.97 343	1.34 324	3.76 371	0.95 354	0.88 344	1.26 351	1.20 328	1.70 354	2.91 352

MADNet+	1.96 343	1.18 353	1.26 359	1.45 348	1.28 353	1.10 332	2.21 360	1.88 376	1.41 357	1.33 371	1.32 336	2.29 334	2.23 350	1.25 366	4.58 393	1.87 386	2.55 379	1.13 369	2.73 327	1.63 378	3.69 380	3.33 368	1.26 359	2.09 394	1.93 369	1.47 350	1.59 349	2.77 350

CC-Net-ROB	0.96 302	1.18 353	0.70 311	1.56 351	1.06 343	1.63 354	1.20 345	0.79 299	0.61 299	0.81 329	0.56 227	3.07 348	0.57 293	0.85 353	0.68 214	0.44 147	0.71 296	0.63 300	1.40 266	0.57 275	0.58 210	0.43 150	1.91 371	0.46 284	0.83 298	0.83 270	0.77 222	1.20 299

MFMNet_re	1.51 326	1.18 353	1.12 350	1.29 342	1.16 349	1.63 354	1.32 348	1.30 352	1.63 363	1.14 359	1.38 340	2.64 341	1.63 343	0.90 357	2.27 376	1.35 366	1.58 358	1.32 380	3.69 341	1.24 363	2.10 346	1.26 313	1.16 357	1.24 369	1.11 338	1.02 310	1.59 349	1.60 316

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 334	1.25 356	1.05 342	1.56 351	1.08 345	1.20 338	3.18 372	1.50 361	2.10 374	1.30 370	0.98 316	1.50 316	1.04 319	1.66 369	1.71 345	1.18 356	0.84 316	1.01 357	6.24 361	1.15 359	1.43 327	3.23 367	1.19 358	1.14 364	1.52 362	1.29 339	1.09 297	2.78 351

SPS-STEREO	1.93 342	1.27 357	1.21 353	1.60 353	1.34 357	1.44 349	1.17 343	1.66 368	1.36 356	1.38 373	3.67 373	3.02 347	1.29 333	1.05 360	1.85 356	1.83 385	1.58 358	1.37 382	8.86 373	1.34 366	3.07 368	1.47 326	1.27 363	1.37 372	1.42 358	1.28 338	2.02 364	1.89 326
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 372	1.38 358	1.26 359	1.80 356	1.47 361	1.93 358	1.71 354	1.47 360	1.33 352	1.34 372	6.67 396	9.59 390	12.99 390	1.20 364	1.73 349	1.47 377	1.42 354	1.24 372	11.11 381	1.37 368	3.07 368	2.13 349	1.27 363	1.42 378	1.69 365	1.26 336	2.90 383	26.50 405

FBW_ROB	1.34 321	1.42 359	1.08 347	2.01 357	1.42 359	1.37 347	1.63 353	0.99 332	0.70 308	0.72 304	1.02 319	2.05 333	0.91 318	1.47 368	1.24 320	0.60 249	0.88 323	0.65 308	6.08 360	0.59 282	1.06 306	0.81 274	1.48 368	1.12 363	0.99 324	1.20 328	0.99 283	1.66 321

SGM_RVC	2.81 360	1.46 360	0.85 325	1.76 355	1.28 353	1.68 356	1.19 344	1.56 364	1.14 345	0.82 332	1.70 351	7.09 379	2.67 361	0.42 289	0.92 279	0.57 237	0.75 302	0.57 283	11.20 382	0.66 309	0.94 288	0.46 166	0.51 315	0.84 342	1.97 372	1.64 359	5.04 396	26.13 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.62 371	1.54 361	1.05 342	2.64 359	1.72 363	2.05 359	1.15 342	2.40 384	1.41 357	0.90 342	6.48 394	9.56 389	7.42 381	0.49 303	11.75 400	1.94 387	0.87 319	0.74 330	8.79 371	0.80 327	8.36 397	8.07 398	0.73 338	1.07 358	3.39 385	2.15 373	5.22 397	4.99 374
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
LE_ROB	17.44 400	1.82 362	6.12 403	9.40 390	53.85 416	8.01 400	46.26 411	11.27 407	28.12 408	1.80 390	7.03 397	38.62 407	49.53 409	0.34 258	1.76 352	0.55 230	0.78 305	0.59 293	36.68 403	6.72 401	2.92 363	0.85 277	29.06 411	12.10 409	26.35 406	25.49 409	27.84 410	37.03 411

WAO-7	2.72 359	1.83 363	2.89 390	7.39 389	1.73 364	1.76 357	1.82 355	2.07 379	2.65 382	2.21 395	5.39 383	4.58 368	5.72 375	1.23 365	2.07 365	1.27 362	1.69 362	1.22 371	7.70 367	1.51 370	1.64 335	3.07 364	0.84 346	1.65 385	1.83 368	2.48 377	1.97 362	3.27 360

ELAS_RVC	3.22 366	2.01 364	1.85 374	2.66 360	2.07 366	5.08 390	2.06 357	2.41 385	1.89 369	1.74 389	4.78 378	8.00 383	8.02 383	0.74 346	2.38 381	0.81 304	1.75 364	1.14 370	3.97 343	1.27 364	4.64 390	7.61 394	1.26 359	1.74 388	6.58 397	3.21 386	3.39 386	3.80 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 323	2.18 365	0.79 319	2.67 361	2.43 372	2.57 361	2.52 363	0.80 301	0.84 323	0.63 248	0.94 311	1.57 322	0.45 264	2.65 377	0.94 285	0.78 299	1.99 369	0.75 332	2.31 309	0.91 339	1.16 313	0.97 288	2.71 375	0.56 305	0.72 264	0.71 234	0.97 279	0.85 255

ELAS	3.38 370	2.19 366	1.79 372	2.99 366	2.37 370	3.32 367	2.09 359	2.60 388	2.85 387	1.28 368	4.85 380	8.61 385	8.02 383	0.76 348	2.90 386	0.81 304	1.80 365	1.10 366	4.19 347	1.10 353	4.53 388	7.86 395	1.26 359	1.63 383	7.08 398	4.79 396	3.66 391	4.87 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.35 322	2.24 367	0.81 321	2.58 358	2.45 373	2.48 360	2.57 364	0.76 289	0.86 324	0.77 318	1.08 322	1.51 317	0.56 289	2.59 373	1.06 305	0.69 277	1.89 367	0.80 343	2.31 309	0.97 343	1.24 318	0.98 289	1.43 367	0.62 315	0.74 271	0.81 266	0.95 273	0.81 251

WAO-6	2.71 357	2.26 368	1.57 369	3.00 367	2.25 368	3.01 364	3.02 370	1.77 375	2.35 375	1.52 381	1.62 348	3.94 362	5.12 371	2.64 376	2.22 372	1.38 371	2.65 380	1.36 381	4.86 349	1.54 374	2.76 360	4.79 381	2.70 374	1.73 387	2.71 377	2.59 378	2.68 380	5.02 375

MDST_ROB	3.33 369	2.32 369	0.75 316	3.90 379	1.47 361	2.61 362	1.00 337	1.12 346	0.72 309	0.78 322	0.67 270	1.54 320	25.37 398	0.34 258	2.11 367	0.53 218	0.65 270	0.48 220	3.69 341	0.58 278	0.88 277	0.59 212	0.58 328	0.68 322	7.85 400	3.03 384	17.15 405	8.63 390

STStereo	5.29 379	2.47 370	5.20 400	5.20 385	2.80 381	4.72 387	3.42 374	6.23 402	6.52 396	1.51 379	7.61 398	9.53 388	14.86 393	0.63 335	4.09 392	0.64 263	0.87 319	0.62 299	36.67 402	1.02 347	1.23 317	1.05 296	0.78 340	1.63 383	3.46 386	2.43 376	3.53 387	14.15 397

MANE	7.31 386	2.64 371	4.48 399	3.30 373	3.10 388	3.94 381	2.83 368	5.37 401	6.88 397	1.11 355	5.64 386	8.81 386	11.02 386	0.67 340	3.83 390	3.83 394	1.32 350	18.03 406	8.61 369	0.84 333	4.22 383	1.16 305	0.74 339	1.79 392	13.65 404	18.61 405	22.89 407	38.18 412

IMH-64-1	2.92 362	2.70 372	2.36 382	3.23 370	2.71 378	3.70 375	4.05 383	1.66 368	2.48 378	1.13 356	1.26 331	3.60 356	6.29 378	3.59 386	2.28 377	1.15 352	2.20 373	1.31 377	6.02 358	1.52 372	3.03 366	5.48 384	4.83 389	1.40 375	2.83 379	2.02 369	2.34 368	3.64 363

IMH-64	2.92 362	2.70 372	2.36 382	3.23 370	2.71 378	3.70 375	4.05 383	1.66 368	2.48 378	1.13 356	1.26 331	3.60 356	6.29 378	3.59 386	2.28 377	1.15 352	2.20 373	1.31 377	6.02 358	1.52 372	3.03 366	5.48 384	4.83 389	1.40 375	2.83 379	2.02 369	2.34 368	3.64 363

SQANet	1.90 341	2.70 372	1.03 341	3.09 368	2.17 367	3.29 366	2.70 366	0.95 325	0.65 304	1.00 351	0.71 276	2.69 342	1.10 324	2.30 372	0.78 236	0.55 230	1.02 337	0.72 325	9.92 377	0.68 315	2.11 347	1.25 311	3.28 376	0.58 309	0.98 321	1.31 341	1.33 329	2.34 339

ACVNet-4b	2.35 351	2.75 375	1.60 370	3.13 369	2.29 369	3.52 370	3.67 379	1.35 354	1.35 354	1.27 367	0.72 281	3.26 352	2.62 360	3.04 383	0.98 294	0.78 299	2.13 372	1.02 358	9.04 374	1.23 362	2.74 358	3.39 370	4.08 379	0.92 346	1.24 348	1.29 339	1.46 344	2.48 345

IMH	3.24 367	2.76 376	2.37 384	3.26 372	2.74 380	3.73 378	4.10 385	1.72 373	2.58 381	1.17 361	1.24 329	3.92 360	10.58 385	6.80 401	1.57 340	1.11 348	2.25 375	1.30 376	6.28 362	1.56 375	2.97 365	4.14 376	4.90 392	1.45 379	3.01 383	2.36 375	2.47 374	5.19 377

MonStereo1	2.61 353	2.91 377	1.70 371	3.94 380	3.77 393	3.57 372	3.72 381	1.55 363	1.64 364	1.43 375	1.63 349	4.85 369	5.63 374	2.99 382	1.35 326	0.90 313	1.99 369	1.31 377	5.93 356	1.75 382	2.96 364	1.93 345	4.83 389	0.93 349	1.31 352	1.08 317	2.49 375	2.38 341

RainbowNet	2.32 347	2.93 378	1.87 375	3.34 374	2.57 376	3.50 368	3.49 376	1.29 350	0.92 331	1.53 382	0.89 307	3.18 350	2.31 354	2.94 380	1.30 323	0.90 313	1.61 361	1.00 356	5.61 355	1.51 370	2.82 361	4.18 377	4.25 381	0.97 350	1.32 353	1.58 357	1.71 355	3.00 355

ACVNet_2	3.17 365	2.98 379	2.25 380	4.72 384	2.88 383	3.50 368	3.48 375	1.58 366	1.33 352	1.29 369	1.10 325	3.22 351	2.45 356	2.67 378	1.29 322	0.86 309	7.26 392	1.02 358	22.14 393	1.37 368	3.22 371	1.25 311	4.24 380	1.37 372	1.93 369	1.92 364	1.83 358	2.36 340

LVE	4.33 377	3.03 380	2.00 377	27.23 405	3.06 387	3.83 380	12.07 403	1.53 362	1.64 364	1.85 391	1.48 343	3.30 353	3.91 365	3.06 384	1.45 330	1.05 340	1.95 368	1.38 383	15.68 390	1.62 377	3.25 373	5.86 387	4.42 384	1.76 389	2.87 381	2.06 371	2.34 368	3.25 359

PWCK	5.04 378	3.03 380	2.21 378	3.61 377	2.60 377	4.41 386	5.09 386	2.45 386	2.76 385	3.31 400	4.34 377	10.15 394	5.13 372	1.74 370	1.99 359	1.38 371	2.41 377	1.45 384	51.59 409	2.35 389	3.70 381	2.69 359	2.65 373	1.78 391	2.97 382	3.21 386	2.43 372	4.77 372

otaku	2.33 350	3.05 382	1.19 351	3.36 375	2.37 370	3.56 371	3.08 371	1.05 339	0.98 339	1.13 356	0.80 297	2.88 344	1.62 342	2.59 373	0.95 287	0.64 263	1.23 348	0.75 332	13.16 385	1.09 352	2.47 353	2.63 357	4.75 386	0.75 332	1.13 340	1.38 347	1.69 353	2.52 346

ktn	8.45 394	3.18 383	2.84 389	6.37 388	3.26 389	4.31 385	10.28 401	2.15 380	10.13 401	2.27 397	1.83 356	42.17 409	55.84 410	3.93 388	2.34 379	2.09 388	9.85 395	2.17 394	33.98 400	2.24 388	3.24 372	3.03 363	4.78 387	2.25 397	2.59 374	2.81 380	3.18 385	5.04 376

DispFullNet	4.17 374	3.20 384	4.34 398	2.72 362	2.46 374	2.92 363	2.70 366	2.79 393	1.90 370	4.51 404	6.62 395	8.91 387	4.83 367	2.59 373	2.00 360	8.18 401	3.24 384	1.98 390	24.96 395	2.93 396	3.99 382	3.36 369	1.71 369	1.15 365	1.36 356	1.32 343	2.36 371	3.65 365

Dean	2.84 361	3.23 385	1.81 373	6.04 387	3.38 392	3.63 374	3.67 379	1.88 376	1.97 371	1.47 376	1.30 333	3.69 358	4.10 366	2.97 381	1.45 330	0.97 326	2.41 377	1.29 375	5.94 357	1.74 381	3.20 370	4.23 378	4.79 388	1.55 380	2.65 376	2.27 374	2.56 376	2.64 348

ACVNet_1	2.47 352	3.23 385	2.35 381	4.40 383	2.93 386	3.77 379	3.96 382	1.34 353	1.18 347	1.21 363	1.02 319	3.31 354	2.07 348	3.09 385	1.31 324	0.70 283	2.26 376	1.10 366	9.52 375	1.14 356	3.45 376	1.18 308	4.50 385	1.07 358	1.39 357	1.75 362	1.36 333	2.10 332

WAO-8	4.25 375	3.34 387	2.80 387	10.32 393	2.92 384	4.17 383	5.89 388	2.66 391	4.45 393	1.69 387	3.41 370	5.94 373	11.31 387	5.29 396	1.71 345	1.34 363	2.69 381	1.51 385	10.78 378	2.48 391	2.63 355	4.50 379	3.44 377	1.58 381	5.12 393	3.31 388	3.60 388	5.76 379

Venus	4.25 375	3.34 387	2.80 387	10.32 393	2.92 384	4.17 383	5.89 388	2.66 391	4.45 393	1.69 387	3.41 370	5.94 373	11.31 387	5.29 396	1.71 345	1.34 363	2.69 381	1.51 385	10.78 378	2.48 391	2.63 355	4.50 379	3.44 377	1.58 381	5.12 393	3.31 388	3.60 388	5.76 379

PSMNet_ROB	2.71 357	3.39 389	1.92 376	2.87 365	2.04 365	4.01 382	3.50 377	1.46 359	1.41 357	1.59 384	3.34 369	3.52 355	4.97 368	4.50 392	1.61 341	0.95 321	1.87 366	1.06 362	8.62 370	1.63 378	2.32 352	1.51 330	5.43 396	1.37 372	1.98 373	1.94 366	1.91 360	2.39 342

Ntro	2.32 347	3.40 390	1.53 368	3.55 376	2.52 375	3.71 377	3.36 373	1.11 345	1.05 341	1.16 360	0.90 308	2.93 346	1.24 330	2.72 379	1.00 298	0.64 263	1.40 353	0.82 344	10.96 380	1.14 356	2.72 357	3.19 366	4.26 382	0.73 328	1.24 348	1.59 358	1.56 348	2.31 338

MADNet++	5.64 381	3.51 391	3.77 397	2.84 364	4.62 396	3.02 365	3.65 378	4.36 396	5.03 395	4.18 403	5.07 382	6.45 375	5.92 377	6.18 400	7.04 396	6.82 399	4.71 387	4.00 400	8.03 368	5.83 400	9.92 401	16.38 405	2.32 372	4.34 403	3.95 391	11.38 402	4.93 395	4.01 368

JetBlue	6.09 384	3.85 392	3.31 395	5.99 386	4.13 395	6.22 396	7.94 393	3.42 394	2.89 388	1.47 376	1.46 342	8.10 384	1.90 346	5.39 398	11.86 401	3.22 392	3.30 385	2.99 397	5.32 352	2.40 390	9.74 400	10.03 403	4.93 393	2.18 396	7.39 399	17.16 404	3.72 393	24.15 402

KSHMR	8.16 390	4.16 393	2.96 391	25.39 404	3.92 394	5.08 390	5.53 387	2.62 389	2.40 377	2.23 396	2.26 361	4.37 367	77.17 414	5.23 395	2.24 373	1.71 381	2.79 383	1.98 390	31.04 399	2.02 385	4.59 389	5.35 382	7.54 403	1.89 393	3.30 384	2.91 382	3.01 384	6.51 384

SGM-ForestM	2.61 353	4.20 394	0.93 331	2.78 363	1.37 358	3.57 372	2.93 369	2.59 387	1.51 361	0.70 298	1.32 336	7.25 380	5.36 373	0.47 300	0.89 272	0.53 218	0.79 309	0.54 267	7.58 366	0.60 287	0.82 266	0.47 172	0.51 315	0.80 339	4.97 392	3.66 391	7.05 400	6.30 382

TorneroNet	8.11 389	4.28 395	2.58 386	27.50 406	3.31 391	5.00 389	6.00 390	2.62 389	10.13 401	1.49 378	2.57 365	11.07 396	68.61 413	4.25 390	1.77 353	1.18 356	5.78 389	1.62 388	23.67 394	2.83 395	4.30 384	5.47 383	5.37 395	1.65 385	3.72 388	3.14 385	2.59 377	6.36 383

TorneroNet-64	6.02 383	4.60 396	2.53 385	15.58 400	3.29 390	4.87 388	7.75 392	2.23 381	10.02 399	1.42 374	1.31 334	7.26 381	29.23 403	4.36 391	2.09 366	1.21 360	8.22 393	1.70 389	17.35 392	2.62 393	4.31 385	5.68 386	5.20 394	1.76 389	3.58 387	3.76 392	2.29 366	8.34 389

UNDER WATER	7.55 387	4.74 397	3.06 392	10.46 396	5.92 400	6.35 397	8.05 394	4.32 395	3.69 392	1.97 392	2.14 360	10.53 395	62.60 412	4.83 393	2.25 374	1.59 379	12.22 402	2.08 392	9.67 376	3.97 397	5.27 393	6.65 391	8.86 406	2.65 400	3.82 389	5.62 397	3.62 390	7.03 386

UNDER WATER-64	6.11 385	5.20 398	3.13 393	12.20 397	5.77 399	6.55 398	8.53 397	4.74 400	3.45 391	2.30 398	2.36 362	12.04 397	12.47 389	5.08 394	3.02 387	1.81 384	12.11 401	2.17 394	8.81 372	4.17 399	5.75 394	7.27 393	8.74 405	2.61 399	3.86 390	8.63 399	4.32 394	7.86 388

JetRed	7.85 388	5.29 399	6.07 402	3.75 378	5.00 397	6.95 399	10.20 400	4.64 399	3.42 390	2.92 399	2.39 363	6.71 377	2.25 352	7.15 402	10.26 398	7.34 400	8.59 394	7.11 401	4.82 348	4.08 398	10.76 404	9.27 399	7.85 404	3.34 401	10.96 401	24.25 408	11.90 402	24.57 403

notaker	5.52 380	5.55 400	3.76 396	13.97 399	5.34 398	5.44 394	7.16 391	2.36 383	2.68 384	2.06 393	1.80 355	12.90 398	23.86 397	3.98 389	2.04 361	1.73 382	3.45 386	2.12 393	17.08 391	2.15 386	6.10 395	5.87 388	6.15 400	2.12 395	1.79 366	2.08 372	2.31 367	3.29 361

DGTPSM_ROB	12.12 397	5.96 401	17.45 407	4.20 381	7.86 401	5.15 392	8.18 395	4.56 397	11.64 403	4.52 405	8.72 400	5.01 370	17.08 394	12.98 405	14.91 404	14.58 405	6.85 390	15.76 404	12.78 384	12.05 405	9.07 398	21.74 406	5.67 397	11.54 407	11.84 402	31.02 411	12.98 403	33.06 408

DPSMNet_ROB	12.40 398	5.97 402	17.46 408	4.21 382	7.87 402	5.15 392	8.18 395	4.56 397	11.65 404	4.54 406	8.87 401	5.17 371	22.69 395	13.00 406	14.98 405	14.62 406	6.90 391	15.82 405	14.07 388	12.05 405	9.09 399	21.75 407	5.68 398	11.54 407	11.87 403	31.03 412	12.99 404	33.06 408

HanzoNet	19.12 405	15.23 403	6.99 404	35.06 409	14.35 407	40.77 409	42.46 410	17.81 409	22.51 407	3.55 401	8.29 399	41.30 408	56.30 411	43.04 414	5.72 395	4.37 397	37.83 412	3.30 398	49.59 408	8.93 404	10.30 403	6.85 392	14.15 410	3.46 402	5.94 396	5.80 398	5.29 398	7.13 387

DPSM_ROB	18.32 402	16.26 404	21.94 409	9.42 391	8.75 403	13.61 401	9.11 398	10.90 405	15.09 405	8.45 407	8.95 402	10.12 392	13.19 391	16.42 407	19.79 407	19.11 407	18.35 405	20.45 407	13.82 386	14.88 407	26.56 408	27.45 408	6.49 401	14.39 410	31.57 411	38.83 413	36.85 412	43.86 413

DPSM	18.32 402	16.26 404	21.94 409	9.42 391	8.75 403	13.61 401	9.11 398	10.90 405	15.09 405	8.45 407	8.95 402	10.12 392	13.19 391	16.42 407	19.79 407	19.11 407	18.35 405	20.45 407	13.82 386	14.88 407	26.56 408	27.45 408	6.49 401	14.39 410	31.57 411	38.83 413	36.85 412	43.86 413

PML	30.82 408	20.91 406	7.15 405	29.65 407	20.81 411	29.11 407	10.50 402	10.87 404	88.32 416	20.03 412	154.19 416	98.60 414	119.55 415	10.53 404	9.19 397	8.69 402	16.72 404	7.27 402	34.57 401	7.35 403	12.77 405	10.86 404	5.72 399	6.17 404	33.11 413	12.83 403	34.30 411	12.33 395

LRCNet_RVC	21.34 406	28.92 407	11.37 406	31.78 408	29.09 412	34.25 408	27.43 407	21.71 412	10.07 400	29.63 413	30.60 409	32.06 404	25.81 399	33.87 412	11.15 399	2.97 391	25.27 408	21.35 409	44.05 406	20.83 409	14.27 406	5.87 388	36.69 412	27.43 412	2.76 378	1.47 350	8.68 401	6.79 385

DPSimNet_ROB	18.93 404	32.01 408	5.97 401	12.40 398	11.35 406	6.13 395	28.07 408	15.03 408	35.64 412	3.96 402	78.33 415	18.15 400	35.00 404	5.44 399	12.19 403	10.36 403	13.57 403	3.64 399	87.52 412	6.87 402	14.36 407	9.97 401	4.40 383	7.14 405	5.17 395	9.85 400	5.93 399	32.56 407

FlowAnything	36.80 410	32.68 409	44.29 416	18.93 403	17.69 410	27.11 404	18.38 406	21.83 413	30.48 411	17.53 410	18.21 407	20.29 402	26.54 401	33.31 411	37.97 410	37.86 411	36.82 410	40.93 411	27.35 396	30.03 412	53.34 414	55.72 415	12.99 408	29.50 415	63.36 414	78.25 417	73.99 417	88.17 417

fast-reg	43.29 413	32.71 410	44.22 415	18.25 401	17.13 408	27.54 406	18.28 405	21.56 410	30.10 409	17.75 411	25.35 408	20.57 403	27.48 402	32.87 409	35.47 409	36.04 409	36.53 409	40.33 410	202.92 415	29.77 410	52.97 413	55.53 413	13.28 409	29.25 414	63.58 416	78.09 416	73.47 415	87.68 415

CasAABBNet	36.73 409	32.73 411	44.18 414	18.81 402	17.45 409	27.29 405	18.12 404	21.69 411	30.40 410	17.52 409	18.08 406	20.27 401	26.53 400	32.96 410	38.28 411	37.42 410	36.82 410	41.12 412	27.47 397	29.86 411	53.56 415	55.70 414	12.93 407	28.91 413	63.44 415	78.07 415	73.93 416	88.05 416

BEATNet-Init1	22.01 407	36.32 412	3.23 394	54.74 413	11.23 405	52.95 414	28.72 409	9.47 403	8.51 398	1.57 383	10.45 404	33.05 405	48.98 408	0.71 344	16.97 406	11.50 404	1.60 360	1.11 368	77.80 411	35.27 413	9.94 402	9.98 402	1.27 363	2.30 398	27.41 407	11.09 401	52.85 414	35.36 410

HaxPig	41.43 411	43.85 413	40.81 411	44.90 410	47.49 414	44.66 410	46.30 412	46.31 414	45.63 414	49.00 414	49.30 411	47.24 410	43.73 406	42.64 413	40.44 413	39.13 413	48.37 413	51.07 413	43.33 404	42.25 414	42.88 410	36.52 410	50.75 414	43.02 417	27.54 408	19.97 406	20.68 406	20.75 401

AVERAGE_ROB	41.98 412	44.82 414	42.27 412	45.98 411	46.88 413	45.60 411	46.56 413	47.04 415	43.89 413	49.19 415	49.91 412	47.25 411	43.00 405	49.19 415	40.14 412	38.38 412	49.01 414	51.31 414	43.98 405	42.43 415	43.31 411	38.64 411	49.42 413	42.83 416	28.65 409	20.44 407	23.41 408	19.88 400

MEDIAN_ROB	44.95 414	47.36 415	44.12 413	48.52 412	49.78 415	48.21 412	49.25 414	49.72 416	46.35 415	52.53 416	53.59 413	50.59 412	45.49 407	49.36 416	43.27 414	41.36 414	51.85 415	54.40 415	47.03 407	45.93 416	45.78 412	40.06 412	52.67 415	45.67 418	31.00 410	26.54 410	25.33 409	27.95 406

DLNR_Zeroshot_test	17.86 401	67.45 416	1.21 353	81.91 415	0.35 209	0.45 225	74.74 415	0.76 289	0.27 149	0.69 293	0.60 237	1.16 302	0.29 165	8.20 403	84.48 416	102.07 416	23.88 407	15.14 403	7.31 365	0.50 247	4.38 386	2.51 356	0.18 139	0.43 270	0.76 282	0.86 272	0.80 230	0.80 249

GS-Stereo																							0.08 33	0.10 47	0.18 30	0.16 18	0.25 42	0.16 30

ASD4																								8.34 406

Low-res two-view benchmark