Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 32	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 48	0.26 55	0.20 27	0.18 32	0.20 30	0.11 6	0.24 47	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 55	0.20 41	0.23 24	0.15 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 23	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 43	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 35	0.19 37	0.19 22	0.12 14	0.21 32	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.13 11	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.08 23	0.11 30	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 18	0.06 6	0.31 70	0.07 9	0.06 18	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 13	0.11 6	0.16 14	0.17 28	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 21	0.08 7	0.10 22	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 57	0.14 45	0.15 43	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 29	0.15 4	0.15 3	0.23 41	0.15 13	0.21 34	0.12 14	0.18 24	0.18 35	0.08 24	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 50	0.15 23

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

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

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

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

MatchStereo	0.16 40	0.14 31	0.11 40	0.07 7	0.12 54	0.07 8	0.06 21	0.16 46	0.18 65	0.08 5	0.12 28	0.13 15	0.13 58	0.11 63	0.21 37	0.25 46	0.17 17	0.20 41	0.18 16	0.19 62	0.21 32	0.26 73	0.08 24	0.12 59	0.21 52	0.23 66	0.22 19	0.19 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 41	0.08 49	0.15 36	0.16 56	0.10 11	0.36 138	0.11 6	0.28 145	0.07 29	0.18 24	0.17 7	0.17 17	0.15 13	0.19 22	0.12 14	0.14 5	0.15 16	0.11 64	0.11 47	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

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

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

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

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

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

WQFJX1	0.14 21	0.15 36	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.16 46	0.19 71	0.10 11	0.28 102	0.12 9	0.30 162	0.08 42	0.16 7	0.17 7	0.16 12	0.12 7	0.15 6	0.12 14	0.14 5	0.17 28	0.11 64	0.09 27	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

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

GREAT-IGEV	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 46	0.10 19	0.12 29	0.13 33	0.25 56	0.09 32	0.08 42	0.22 41	0.25 46	0.24 49	0.16 22	0.23 44	0.13 26	0.18 24	0.16 23	0.09 42	0.10 35	0.15 10	0.16 18	0.31 61	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MoCha-V2	0.14 21	0.15 36	0.11 40	0.12 39	0.09 31	0.11 30	0.09 62	0.13 24	0.08 9	0.13 33	0.18 57	0.17 31	0.07 9	0.07 29	0.17 13	0.23 37	0.20 27	0.20 41	0.25 52	0.14 33	0.29 62	0.17 28	0.08 24	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

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

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

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

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

DispViT+	0.18 54	0.16 42	0.12 48	0.18 81	0.13 56	0.13 50	0.09 62	0.15 36	0.20 79	0.18 62	0.19 62	0.19 40	0.12 54	0.09 51	0.24 48	0.25 46	0.17 17	0.24 63	0.25 52	0.19 62	0.19 27	0.21 53	0.10 51	0.20 98	0.19 33	0.33 108	0.23 24	0.28 73

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.21 63	0.21 62	0.15 63	0.15 59	0.14 65	0.17 71	0.09 62	0.26 68	0.23 98	0.17 57	0.17 53	0.24 53	0.14 63	0.13 73	0.26 61	0.29 68	0.21 31	0.23 57	0.27 59	0.20 71	0.23 38	0.25 69	0.10 51	0.12 59	0.26 63	0.30 89	0.29 53	0.36 96
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.17 47	0.21 62	0.13 53	0.15 59	0.09 31	0.09 17	0.07 33	0.12 17	0.09 12	0.16 50	0.13 33	0.16 24	0.08 21	0.15 84	0.27 64	0.25 46	0.25 50	0.21 50	0.24 50	0.19 62	0.27 54	0.20 48	0.07 17	0.11 47	0.20 44	0.22 55	0.35 71	0.17 37

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TDLM	0.24 67	0.29 85	0.22 117	0.22 98	0.27 148	0.23 110	0.18 132	0.26 68	0.19 71	0.18 62	0.38 149	0.29 66	0.21 102	0.15 84	0.24 48	0.28 62	0.32 67	0.28 76	0.25 52	0.21 75	0.28 58	0.19 41	0.16 98	0.21 102	0.24 61	0.20 41	0.28 50	0.25 66

S2M2_XL	0.33 107	0.30 92	0.30 147	0.17 74	0.19 92	0.23 110	0.21 154	0.53 129	0.26 128	0.47 115	0.25 92	0.48 130	0.18 84	0.22 134	0.38 96	0.36 94	0.54 166	0.29 84	0.41 86	0.28 112	0.50 139	0.31 89	0.21 165	0.21 102	0.34 105	0.32 103	0.45 98	0.51 146
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.27 80	0.30 92	0.17 74	0.13 44	0.13 56	0.15 63	0.08 49	0.42 95	0.21 86	0.49 132	0.20 69	0.39 96	0.15 70	0.15 84	0.30 79	0.38 102	0.39 93	0.29 84	0.40 83	0.18 54	0.47 123	0.35 98	0.08 24	0.14 66	0.30 83	0.21 49	0.37 78	0.36 96

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HUF	0.29 89	0.34 102	0.20 94	0.22 98	0.21 103	0.19 81	0.11 80	0.51 121	0.22 92	0.42 97	0.18 57	0.35 78	0.22 108	0.19 107	0.30 79	0.32 84	0.38 88	0.26 69	0.52 116	0.25 98	0.52 158	0.43 136	0.16 98	0.18 86	0.30 83	0.22 55	0.38 79	0.29 76

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

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

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

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

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

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

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

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

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

castereo++	0.44 153	0.35 112	0.33 159	0.43 209	0.23 114	0.21 88	0.17 130	0.59 162	0.30 160	0.63 234	0.37 146	0.73 219	0.22 108	0.22 134	0.44 121	0.53 204	0.58 201	0.41 149	0.66 169	0.34 144	0.81 251	0.69 232	0.20 152	0.28 168	0.48 155	0.56 198	0.76 205	0.48 133

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.30 93	0.37 118	0.15 63	0.15 59	0.15 74	0.25 120	0.18 132	0.53 129	0.20 79	0.55 173	0.18 57	0.44 117	0.29 151	0.16 93	0.29 73	0.30 75	0.37 84	0.27 71	0.37 77	0.18 54	0.38 82	0.45 147	0.10 51	0.17 81	0.30 83	0.31 94	0.60 151	0.26 69

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

test_1	0.55 193	0.37 118	0.37 189	0.34 164	0.33 182	0.33 155	0.22 162	0.66 218	0.27 135	0.62 228	0.34 131	0.90 254	0.31 176	0.21 125	0.61 172	0.44 133	0.55 177	0.42 158	2.58 309	0.38 173	0.56 181	1.38 306	0.16 98	0.29 174	0.48 155	0.38 131	0.69 183	0.54 159

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

HITNet	0.38 121	0.37 118	0.28 138	0.34 164	0.29 160	0.26 123	0.19 143	0.58 155	0.32 189	0.57 187	0.45 170	0.55 162	0.30 162	0.22 134	0.51 137	0.35 88	0.44 104	0.39 131	0.41 86	0.29 117	0.41 89	0.38 109	0.20 152	0.25 150	0.39 128	0.37 126	0.70 189	0.52 148
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
LGCAT	0.35 113	0.38 127	0.21 106	0.20 92	0.21 103	0.24 116	0.16 123	0.50 117	0.26 128	0.47 115	0.28 102	0.47 126	0.21 102	0.23 148	0.41 108	0.42 118	0.55 177	0.30 88	0.44 93	0.32 134	0.52 158	0.37 107	0.26 214	0.25 150	0.37 120	0.40 138	0.43 95	0.47 129

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

anonymity	3.27 354	0.41 145	1.09 334	0.58 254	0.41 233	0.47 219	0.30 213	0.79 285	0.33 195	0.61 218	69.49 400	0.85 247	0.30 162	0.24 166	0.59 159	1.02 323	0.60 225	0.43 164	1.35 250	0.60 273	0.73 240	1.82 330	0.24 199	0.29 174	1.00 313	1.24 318	1.08 281	1.47 295

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.40 127	0.42 152	0.41 214	0.24 114	0.27 148	0.35 168	0.22 162	0.51 121	0.24 111	0.61 218	0.23 80	0.43 113	0.21 102	0.31 232	0.59 159	0.49 181	0.55 177	0.36 120	0.53 124	0.34 144	0.55 176	0.38 109	0.28 226	0.27 161	0.42 136	0.43 144	0.63 161	0.66 199
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo++_RVC	0.43 150	0.42 152	0.39 200	0.30 146	0.33 182	0.27 128	0.19 143	0.57 151	0.31 180	0.58 199	0.36 138	0.58 172	0.56 275	0.23 148	0.48 132	0.50 185	0.61 233	0.34 106	0.52 116	0.30 121	0.56 181	0.42 129	0.16 98	0.29 174	0.49 164	0.44 148	0.79 215	0.69 210
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sCroCo_RVC	0.58 210	0.42 152	0.29 143	0.28 133	0.29 160	0.39 184	0.22 162	0.60 168	0.41 241	0.53 162	0.43 164	0.48 130	0.50 262	0.24 166	0.75 218	0.99 319	0.75 288	0.63 286	1.02 225	0.56 256	1.10 296	1.36 303	0.28 226	0.39 242	0.63 229	0.63 206	0.93 255	0.64 195

UNet	0.44 153	0.42 152	0.40 205	0.37 180	0.36 200	0.41 192	0.28 199	0.57 151	0.35 208	0.50 135	0.49 181	0.47 126	0.34 204	0.37 257	0.53 142	0.43 127	0.54 166	0.46 192	0.56 140	0.39 189	0.47 123	0.44 142	0.27 221	0.34 215	0.44 141	0.48 169	0.58 143	0.57 166

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.55 193	0.44 163	0.29 143	0.36 179	0.37 209	0.40 190	0.20 153	1.37 342	0.31 180	0.86 324	0.78 278	0.68 203	0.37 225	0.24 166	0.58 155	0.72 272	0.59 216	0.40 142	0.75 195	0.35 160	1.03 286	0.65 217	0.21 165	0.24 138	0.79 274	0.64 209	0.64 165	0.68 208
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.49 172	0.44 163	0.24 128	0.38 183	0.29 160	0.32 148	0.21 154	0.73 262	0.35 208	0.69 279	0.34 131	0.57 167	0.31 176	0.24 166	0.59 159	0.53 204	0.54 166	0.46 192	0.98 223	0.37 168	0.69 229	0.94 272	0.20 152	0.28 168	0.55 191	0.69 215	0.69 183	0.60 180

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.41 131	0.48 203	0.25 130	0.32 155	0.32 178	0.37 174	0.28 199	0.59 162	0.30 160	0.45 108	0.36 138	0.61 184	0.31 176	0.24 166	0.45 123	0.41 114	0.54 166	0.35 116	0.73 188	0.39 189	0.51 146	0.33 92	0.23 190	0.28 168	0.48 155	0.36 118	0.68 179	0.41 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.48 169	0.48 203	0.43 222	0.31 153	0.30 169	0.27 128	0.22 162	0.54 135	0.29 149	0.57 187	0.39 156	0.59 177	0.23 114	0.23 148	0.64 187	0.59 233	0.57 194	0.37 125	1.17 236	0.33 138	0.67 222	0.40 118	0.20 152	0.21 102	0.79 274	0.59 200	0.65 169	0.92 252

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

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

EGLCR-Stereo	0.47 165	0.49 207	0.41 214	0.29 138	0.30 169	0.44 206	0.14 107	0.57 151	0.26 128	0.57 187	0.27 98	0.58 172	0.23 114	0.21 125	0.36 93	0.47 165	0.53 163	0.45 179	0.75 195	0.32 134	0.69 229	0.93 271	0.19 135	0.24 138	0.48 155	0.49 174	1.30 312	0.70 217

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

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

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

ICVP	0.58 210	0.49 207	0.67 294	0.50 230	0.48 252	0.52 237	0.36 227	0.60 168	0.45 253	0.61 218	0.58 218	0.61 184	0.56 275	0.30 225	0.67 197	0.64 249	0.58 201	0.51 234	0.72 187	0.51 236	0.58 196	0.74 245	0.59 315	0.47 273	0.60 213	0.75 233	0.74 199	0.72 221
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.75 252	0.49 207	0.50 251	0.51 236	0.46 245	0.56 252	0.60 275	0.73 262	0.32 189	0.63 234	0.72 267	0.82 240	0.26 129	0.24 166	1.05 289	0.96 310	0.60 225	0.49 216	3.00 320	0.62 286	0.82 252	1.13 288	0.19 135	0.31 191	0.78 271	0.70 219	1.55 333	1.17 282

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

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

RTSC	0.73 245	0.49 207	0.46 237	0.47 223	0.51 260	0.55 248	0.56 266	0.67 221	0.68 293	0.54 166	0.79 279	0.57 167	0.57 279	0.41 265	1.92 344	0.77 282	0.96 320	0.58 274	1.36 251	0.56 256	0.85 260	1.11 285	0.31 244	0.53 287	0.58 201	0.65 211	0.95 259	1.26 288

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

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

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

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

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

RALCasStereoNet	0.42 136	0.50 222	0.35 169	0.35 174	0.30 169	0.31 145	0.24 179	0.60 168	0.25 117	0.56 182	0.49 181	0.58 172	0.26 129	0.18 100	0.57 151	0.46 154	0.54 166	0.49 216	0.51 111	0.34 144	0.51 146	0.41 122	0.21 165	0.31 191	0.53 182	0.49 174	0.48 106	0.58 171

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

FADNet-RVC	0.58 210	0.50 222	0.37 189	0.51 236	0.42 236	0.39 184	0.56 266	0.68 228	0.36 212	0.64 241	0.50 190	1.13 287	0.45 250	0.34 244	0.91 262	0.53 204	0.54 166	0.45 179	1.20 241	0.51 236	0.54 171	0.52 183	0.33 252	0.51 282	0.57 196	0.75 233	0.64 165	0.81 237

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.44 153	0.51 227	0.40 205	0.34 164	0.26 137	0.28 135	0.15 114	0.61 176	0.30 160	0.58 199	0.36 138	0.72 216	0.33 191	0.24 166	0.59 159	0.59 233	0.59 216	0.34 106	0.52 116	0.31 126	0.59 200	0.42 129	0.18 125	0.30 182	0.54 186	0.48 169	0.64 165	0.69 210
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CFNet_RVC	0.51 179	0.51 227	0.47 242	0.50 230	0.48 252	0.48 223	0.32 215	0.53 129	0.37 223	0.51 141	0.65 246	0.57 167	0.34 204	0.30 225	0.69 202	0.44 133	0.52 154	0.47 200	0.57 145	0.42 206	0.56 181	0.49 165	0.27 221	0.35 223	0.65 235	0.74 229	0.80 216	0.75 228

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

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

CASnet	0.40 127	0.52 239	0.23 122	0.27 130	0.27 148	0.30 144	0.14 107	0.62 183	0.29 149	0.61 218	0.44 167	0.64 195	0.28 145	0.23 148	0.55 145	0.36 94	0.45 108	0.31 92	0.73 188	0.27 109	0.63 207	0.39 115	0.21 165	0.24 138	0.42 136	0.32 103	0.61 155	0.56 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GES	0.59 217	0.52 239	0.37 189	0.39 186	0.40 227	0.53 241	0.37 229	0.59 162	0.40 234	0.56 182	0.60 223	0.50 141	0.30 162	0.41 265	0.98 280	0.63 243	0.67 265	0.55 261	2.28 294	0.56 256	0.70 234	0.56 195	0.31 244	0.42 253	0.48 155	0.48 169	0.65 169	0.68 208

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 179	0.52 239	0.48 245	0.43 209	0.57 273	0.42 198	0.62 283	0.56 148	0.62 287	0.52 150	0.51 196	0.67 201	0.34 204	0.58 316	0.78 222	0.42 118	0.47 123	0.42 158	0.57 145	0.38 173	0.46 116	0.42 129	0.30 237	0.32 196	0.48 155	0.76 236	0.62 158	0.64 195
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FSD		0.53 246	0.53 259	0.53 244	0.53 262	0.52 237	0.53 258	0.75 271	0.40 234	0.80 312	0.59 219			0.55 306	0.62 177	0.64 249			0.66 169	0.55 251				0.52 284	0.68 240	0.62 205	0.69 183	0.70 217

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

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

HSM-Net_RVC	0.75 252	0.53 246	0.60 278	0.77 290	0.62 285	0.61 263	0.37 229	0.76 275	0.49 264	0.74 295	1.71 338	1.32 296	0.80 298	0.36 252	0.72 214	0.55 216	0.64 251	0.53 247	0.78 200	0.53 240	0.67 222	0.89 269	0.43 277	0.64 304	0.94 301	1.09 304	1.07 280	1.04 267
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GGDA	0.56 202	0.55 250	0.46 237	0.41 199	0.36 200	0.45 211	0.26 189	0.62 183	0.40 234	0.59 206	0.74 273	0.69 209	0.36 219	0.28 212	0.82 234	0.52 200	0.59 216	0.51 234	1.43 253	0.43 210	0.51 146	0.53 186	0.26 214	0.39 242	0.59 208	0.77 241	0.76 205	0.72 221

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

CASS	0.79 266	0.55 250	0.53 259	0.65 273	0.54 266	0.59 257	0.53 258	0.78 284	0.52 269	0.71 287	0.75 274	0.67 201	0.47 257	0.28 212	0.83 237	0.67 259	0.98 321	0.56 263	1.60 266	0.58 264	2.74 344	1.44 308	0.38 266	0.35 223	0.84 288	0.81 252	0.90 246	1.02 263
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.57 208	0.55 250	0.37 189	0.43 209	0.38 217	0.36 171	0.23 176	0.62 183	0.30 160	0.56 182	0.68 259	0.61 184	0.32 185	0.29 220	1.73 335	0.47 165	0.56 185	0.56 263	1.09 228	0.54 246	0.53 167	0.81 260	0.20 152	0.32 196	0.71 247	0.97 284	0.73 197	0.57 166

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

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

RAFT-Stereo	0.66 228	0.55 250	0.43 222	0.48 225	0.36 200	0.50 231	0.18 132	0.62 183	0.31 180	0.68 271	0.62 237	0.72 216	0.34 204	0.25 184	0.69 202	0.89 297	0.66 259	0.51 234	2.12 289	0.46 221	0.94 274	1.49 314	0.22 179	0.36 230	0.71 247	0.96 279	0.77 208	1.10 274
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TestStereo_HLe17	0.55 193	0.56 257	0.36 178	0.52 239	0.37 209	0.43 201	0.26 189	0.83 296	0.46 257	0.58 199	0.59 219	0.69 209	0.34 204	0.23 148	0.77 220	0.52 200	0.57 194	0.50 225	1.21 243	0.49 231	0.57 191	0.73 243	0.27 221	0.49 280	0.62 221	0.78 243	0.65 169	0.59 179

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

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

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

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

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

TestStereo_HL2	0.55 193	0.57 263	0.45 235	0.43 209	0.35 195	0.43 201	0.26 189	0.60 168	0.40 234	0.58 199	0.76 275	0.71 213	0.35 212	0.27 207	0.83 237	0.53 204	0.59 216	0.51 234	1.53 260	0.43 210	0.50 139	0.55 193	0.27 221	0.36 230	0.57 196	0.71 220	0.74 199	0.69 210

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.69 238	0.61 275	0.62 281	0.66 275	0.61 279	0.59 257	0.60 275	0.68 228	0.42 248	0.75 299	0.42 163	0.57 167	0.36 219	0.50 293	2.43 369	0.67 259	0.80 296	0.76 321	0.64 163	0.56 256	0.70 234	0.60 202	0.47 282	0.83 326	0.66 236	0.74 229	0.61 155	0.67 203
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 288	0.62 278	0.66 291	0.67 276	0.70 301	0.66 276	0.58 270	0.74 267	0.60 284	0.85 323	5.03 367	0.95 261	1.26 317	0.45 283	0.89 258	1.03 324	0.68 268	0.54 253	2.03 287	0.68 301	0.84 258	0.79 257	0.54 308	0.47 273	0.73 255	0.95 276	1.32 314	0.63 192

DNSM	0.59 217	0.63 279	0.36 178	0.32 155	0.26 137	0.55 248	0.19 143	0.63 198	0.30 160	0.57 187	0.34 131	1.04 275	0.26 129	0.21 125	1.71 331	0.61 240	0.64 251	0.42 158	1.47 256	0.47 227	0.99 283	0.73 243	0.20 152	0.26 157	0.64 232	0.52 185	0.90 246	0.65 197

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

Abc-Net	0.67 232	0.63 279	0.59 273	0.64 270	0.65 287	0.63 269	0.69 297	0.67 221	0.74 299	0.43 99	0.81 284	0.82 240	0.70 292	0.47 286	0.82 234	0.53 204	0.58 201	0.64 290	0.80 202	0.54 246	0.56 181	0.60 202	0.53 304	0.45 267	0.75 262	0.96 279	0.92 253	0.98 258
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EKT-Stereo	0.75 252	0.64 282	0.54 263	0.59 258	0.47 249	0.60 259	0.73 300	0.71 248	0.29 149	0.63 234	0.66 249	0.73 219	0.30 162	0.26 196	0.86 248	1.22 347	0.68 268	0.76 321	1.46 255	0.60 273	1.75 326	1.74 327	0.21 165	0.32 196	0.93 298	0.81 252	1.06 279	0.72 221

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.64 226	0.67 289	0.66 291	0.50 230	0.66 292	0.50 231	0.64 286	0.65 214	0.73 296	0.54 166	0.52 200	0.58 172	0.58 281	0.59 318	0.93 267	0.57 223	0.46 113	0.54 253	0.61 160	0.54 246	0.49 135	0.66 220	0.36 259	0.52 284	0.64 232	1.24 318	0.64 165	1.32 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.62 223	0.68 291	0.47 242	0.65 273	0.44 241	0.34 162	0.24 179	0.61 176	0.31 180	0.60 213	0.44 167	0.81 238	0.55 273	0.25 184	0.62 177	0.50 185	0.62 241	0.38 129	0.74 194	0.36 162	1.26 305	0.47 158	0.18 125	0.30 182	0.70 244	0.74 229	1.39 321	2.07 317

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

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

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

SGM-Forest	0.73 245	0.71 295	0.40 205	1.13 317	0.64 286	0.74 291	0.45 244	0.68 228	0.39 231	0.61 218	0.44 167	1.16 288	1.06 306	0.49 289	0.86 248	0.61 240	0.55 177	0.46 192	0.68 175	0.44 213	0.61 202	0.49 165	0.45 279	0.44 262	0.90 294	0.86 258	1.95 347	1.47 295
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo_HL3	0.95 284	0.72 296	0.43 222	0.52 239	0.37 209	0.70 282	0.50 253	0.77 280	0.46 257	0.65 247	1.31 320	2.45 322	0.74 295	0.26 196	0.95 273	1.18 342	1.44 342	0.48 206	1.76 273	0.46 221	1.07 294	4.07 361	0.30 237	0.36 230	0.60 213	0.94 274	1.15 290	0.86 243

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

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

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

GANetREF_RVC	0.77 263	0.74 300	0.68 296	0.76 289	0.65 287	0.69 281	0.60 275	0.99 318	0.73 296	0.93 329	0.52 200	1.33 297	0.72 294	0.44 281	0.85 246	0.57 223	0.67 265	0.63 286	1.13 234	0.61 282	0.77 245	0.63 211	0.59 315	0.71 310	0.89 293	0.90 267	1.15 290	0.99 260
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ADCPNet	2.08 332	0.77 301	0.87 313	0.83 294	1.21 337	0.85 299	1.59 338	1.02 323	1.35 340	0.83 320	1.97 344	1.01 269	7.76 368	0.75 333	2.35 366	1.16 340	0.95 318	0.71 310	4.05 331	0.97 329	1.30 307	1.61 320	0.72 322	0.76 319	1.52 348	1.96 354	1.21 301	16.04 385

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

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

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

SAMSARA	1.50 311	0.79 305	1.00 326	0.93 307	0.88 317	0.86 302	0.93 317	1.57 351	1.25 335	0.96 334	1.09 309	1.27 292	2.59 344	0.83 337	2.58 371	1.19 345	1.04 324	0.91 337	2.56 307	0.99 332	1.77 328	2.23 337	0.56 312	0.98 338	2.63 361	2.81 366	2.62 364	2.56 333

ccs_rob	1.25 304	0.79 305	0.64 287	0.86 296	0.60 278	0.89 304	0.83 308	0.99 318	0.51 268	0.77 304	6.27 379	5.90 358	1.10 310	0.51 295	1.08 294	1.10 332	0.68 268	0.66 296	1.15 235	0.70 305	1.56 316	1.66 323	0.50 293	0.54 288	0.69 241	0.78 243	0.86 238	1.20 285

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	1.15 300	0.84 318	0.60 278	0.85 295	0.76 311	0.73 287	0.48 249	0.87 303	0.80 304	0.81 315	0.61 232	2.86 329	0.81 299	0.52 299	1.31 310	1.17 341	0.91 313	0.74 316	2.40 302	0.66 295	1.57 317	0.76 249	0.48 287	1.06 343	0.99 310	1.09 304	2.25 351	4.25 357
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 316	0.86 320	0.90 316	0.98 310	0.69 295	0.85 299	0.56 266	0.89 307	0.48 263	0.82 318	0.79 279	0.97 263	0.36 219	0.69 328	11.97 388	5.83 384	0.70 276	0.67 298	0.70 183	0.62 286	1.05 290	5.90 376	0.50 293	0.62 301	0.82 282	1.01 292	2.01 349	1.06 268

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACV-stereo	8.39 379	1.01 332	0.97 320	1.29 328	0.73 304	1.48 336	0.95 320	0.88 306	1.10 330	1.07 340	1.33 324	1.06 277	23.12 382	0.52 299	4.00 377	3.78 379	1.05 326	0.79 327	168.94 400	1.91 369	3.64 365	1.44 308	0.72 322	0.74 317	0.74 257	0.90 267	1.43 328	1.03 264

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

MFN_U_SF_RVC	1.68 321	1.06 334	0.88 314	1.25 326	1.01 324	1.53 337	2.07 344	1.38 343	1.17 332	1.51 365	2.95 354	2.00 318	1.57 327	2.05 357	2.38 367	0.98 315	0.87 305	0.82 330	6.78 350	1.11 341	2.21 335	2.38 341	0.65 319	1.11 348	1.23 331	1.33 330	1.28 311	1.69 309

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

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

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

edge stereo	1.82 324	1.16 338	2.22 365	1.46 335	1.28 339	1.58 338	1.38 336	1.67 357	1.30 337	1.20 348	3.42 358	4.33 352	2.26 339	0.80 335	1.41 314	1.46 362	1.05 326	0.83 333	5.42 340	0.97 329	1.34 310	3.76 357	0.95 340	0.88 330	1.26 337	1.20 314	1.70 340	2.91 338

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.93 328	1.27 343	1.21 339	1.60 339	1.34 343	1.44 335	1.17 329	1.66 354	1.36 342	1.38 359	3.67 359	3.02 333	1.29 319	1.05 346	1.85 342	1.83 371	1.58 344	1.37 368	8.86 359	1.34 352	3.07 354	1.47 312	1.27 349	1.37 358	1.42 344	1.28 324	2.02 350	1.89 312
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 358	1.38 344	1.26 345	1.80 342	1.47 347	1.93 344	1.71 340	1.47 346	1.33 338	1.34 358	6.67 382	9.59 376	12.99 376	1.20 350	1.73 335	1.47 363	1.42 340	1.24 358	11.11 367	1.37 354	3.07 354	2.13 335	1.27 349	1.42 364	1.69 351	1.26 322	2.90 369	26.50 391

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

SGM_RVC	2.81 346	1.46 346	0.85 311	1.76 341	1.28 339	1.68 342	1.19 330	1.56 350	1.14 331	0.82 318	1.70 337	7.09 365	2.67 347	0.42 275	0.92 265	0.57 223	0.75 288	0.57 269	11.20 368	0.66 295	0.94 274	0.46 152	0.51 301	0.84 328	1.97 358	1.64 345	5.04 382	26.13 390
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.62 357	1.54 347	1.05 328	2.64 345	1.72 349	2.05 345	1.15 328	2.40 370	1.41 343	0.90 328	6.48 380	9.56 375	7.42 367	0.49 289	11.75 386	1.94 373	0.87 305	0.74 316	8.79 357	0.80 313	8.36 383	8.07 384	0.73 324	1.07 344	3.39 371	2.15 359	5.22 383	4.99 360
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
LE_ROB	17.44 386	1.82 348	6.12 389	9.40 376	53.85 402	8.01 386	46.26 397	11.27 393	28.12 394	1.80 376	7.03 383	38.62 393	49.53 395	0.34 244	1.76 338	0.55 216	0.78 291	0.59 279	36.68 389	6.72 387	2.92 349	0.85 263	29.06 397	12.10 395	26.35 392	25.49 395	27.84 396	37.03 397

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

ELAS_RVC	3.22 352	2.01 350	1.85 360	2.66 346	2.07 352	5.08 376	2.06 343	2.41 371	1.89 355	1.74 375	4.78 364	8.00 369	8.02 369	0.74 332	2.38 367	0.81 290	1.75 350	1.14 356	3.97 329	1.27 350	4.64 376	7.61 380	1.26 345	1.74 374	6.58 383	3.21 372	3.39 372	3.80 352
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 309	2.18 351	0.79 305	2.67 347	2.43 358	2.57 347	2.52 349	0.80 287	0.84 309	0.63 234	0.94 297	1.57 308	0.45 250	2.65 363	0.94 271	0.78 285	1.99 355	0.75 318	2.31 295	0.91 325	1.16 299	0.97 274	2.71 361	0.56 291	0.72 250	0.71 220	0.97 265	0.85 241

ELAS	3.38 356	2.19 352	1.79 358	2.99 352	2.37 356	3.32 353	2.09 345	2.60 374	2.85 373	1.28 354	4.85 366	8.61 371	8.02 369	0.76 334	2.90 372	0.81 290	1.80 351	1.10 352	4.19 333	1.10 339	4.53 374	7.86 381	1.26 345	1.63 369	7.08 384	4.79 382	3.66 377	4.87 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.35 308	2.24 353	0.81 307	2.58 344	2.45 359	2.48 346	2.57 350	0.76 275	0.86 310	0.77 304	1.08 308	1.51 303	0.56 275	2.59 359	1.06 291	0.69 263	1.89 353	0.80 329	2.31 295	0.97 329	1.24 304	0.98 275	1.43 353	0.62 301	0.74 257	0.81 252	0.95 259	0.81 237

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PWCK	5.04 364	3.03 366	2.21 364	3.61 363	2.60 363	4.41 372	5.09 372	2.45 372	2.76 371	3.31 386	4.34 363	10.15 380	5.13 358	1.74 356	1.99 345	1.38 357	2.41 363	1.45 370	51.59 395	2.35 375	3.70 367	2.69 345	2.65 359	1.78 377	2.97 368	3.21 372	2.43 358	4.77 358

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

KSHMR	8.16 376	4.16 379	2.96 377	25.39 390	3.92 380	5.08 376	5.53 373	2.62 375	2.40 363	2.23 382	2.26 347	4.37 353	77.17 400	5.23 381	2.24 359	1.71 367	2.79 369	1.98 376	31.04 385	2.02 371	4.59 375	5.35 368	7.54 389	1.89 379	3.30 370	2.91 368	3.01 370	6.51 370

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4																								8.34 392

Low-res two-view benchmark