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	0.27 137	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	0.36 218	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	0.38 147	0.18 37	0.42 238	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	0.36 136	0.11 6	0.28 143	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	0.51 265	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	0.36 136	0.11 6	0.28 143	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	0.30 161	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	0.31 179	0.51 141	0.33 127	0.49 134	0.35 211	0.36 251	0.52 140	0.43 127	0.40 96	0.29 84	0.44 93	0.26 105	0.52 158	0.46 152	0.25 203	0.28 166	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	0.31 179	0.17 57	0.20 69	0.19 40	0.14 63	0.13 73	0.80 229	0.28 62	0.27 55	0.41 148	0.28 61	0.19 62	0.27 54	0.21 53	0.29 232	0.18 86	0.27 69	0.76 234	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	0.71 212	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	0.56 182	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	0.25 182	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	0.86 249	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	0.36 136	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	0.28 152	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	0.45 124	0.36 94	0.33 70	0.34 106	0.29 64	0.29 117	0.27 54	0.27 78	0.22 178	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	0.35 172	0.24 122	0.24 116	0.15 114	0.63 197	0.28 143	0.61 217	0.39 154	0.51 146	0.22 108	0.22 132	0.48 133	0.43 127	0.49 134	0.43 162	0.66 169	0.34 144	0.63 208	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	0.27 205	0.44 121	0.60 234	0.44 104	0.45 178	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	0.23 146	0.49 136	0.58 228	0.47 123	0.46 191	0.56 140	0.31 126	0.51 146	0.70 235	0.18 125	0.24 137	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	0.63 197	0.26 128	0.58 197	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	0.21 164	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	0.32 238	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	0.22 160	0.30 76	0.29 150	0.25 76	0.29 107	0.52 151	0.29 149	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	0.34 162	0.33 181	0.38 179	0.29 204	0.44 100	0.24 111	0.35 86	0.30 113	0.46 123	0.22 108	0.21 124	0.31 83	0.32 84	0.40 96	0.43 162	0.33 70	0.22 81	0.33 68	0.29 83	0.22 178	0.24 137	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	0.27 147	0.23 110	0.18 132	0.26 68	0.19 71	0.18 62	0.38 147	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	0.21 152	0.53 129	0.26 128	0.47 115	0.25 92	0.48 130	0.18 84	0.22 132	0.38 96	0.36 94	0.54 167	0.29 84	0.41 86	0.28 112	0.50 139	0.31 89	0.21 164	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	0.25 183	0.36 81	0.37 222	0.25 76	0.19 62	0.40 98	0.27 137	0.29 219	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	0.22 160	0.36 81	0.33 194	0.31 82	0.40 157	0.40 98	0.23 114	0.25 182	0.41 108	0.37 99	0.40 96	0.39 131	0.36 76	0.28 112	0.41 89	0.27 78	0.25 203	0.25 149	0.31 93	0.35 114	0.39 81	0.37 98

DF_test	0.32 101	0.32 98	0.36 177	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	0.21 124	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	0.40 233	0.55 173	0.49 179	0.49 134	0.27 137	0.23 146	0.58 156	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	0.75 231	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	0.58 197	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	0.24 137	0.38 125	0.40 138	0.59 150	0.42 116

raftrobust	0.43 150	0.33 99	0.36 177	0.28 133	0.28 152	0.27 128	0.18 132	0.64 204	0.25 117	0.63 233	0.53 202	0.51 146	0.25 124	0.22 132	0.63 182	0.48 174	0.51 150	0.41 148	0.96 222	0.38 174	0.53 167	0.46 152	0.20 152	0.24 137	0.57 196	0.54 189	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	0.84 268	0.34 102	0.99 321	0.42 202	0.36 199	0.51 233	0.42 239	0.69 234	0.34 201	0.65 246	0.38 147	1.03 270	0.26 129	0.28 211	0.66 192	1.37 354	0.61 234	0.53 246	2.39 298	0.60 272	3.55 362	1.64 320	0.25 203	0.33 209	0.83 282	1.05 299	1.09 282	1.12 275

HanStereo	0.84 268	0.34 102	0.99 321	0.42 202	0.36 199	0.51 233	0.42 239	0.69 234	0.34 201	0.65 246	0.38 147	1.03 270	0.26 129	0.28 211	0.66 192	1.37 354	0.61 234	0.53 246	2.39 298	0.60 272	3.55 362	1.64 320	0.25 203	0.33 209	0.83 282	1.05 299	1.09 282	1.12 275

AASNet	0.28 85	0.34 102	0.22 117	0.25 121	0.26 137	0.34 162	0.25 183	0.32 78	0.17 59	0.29 79	0.36 136	0.26 57	0.18 84	0.24 164	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	0.79 264	0.34 102	0.20 94	0.24 114	0.22 107	0.21 88	0.15 114	0.58 155	0.21 86	0.57 186	0.39 154	0.45 121	0.15 70	0.19 107	0.56 149	0.54 214	0.54 167	0.40 142	0.53 124	0.30 121	0.65 216	0.54 189	0.20 152	0.22 115	0.30 83	0.39 134	1.31 312	11.04 378

test-1	0.84 268	0.34 102	0.50 249	0.37 178	0.40 226	0.60 257	0.37 227	0.73 261	0.38 227	0.68 270	0.71 260	1.08 276	0.40 234	0.25 182	0.79 227	0.91 300	0.63 248	0.58 273	2.22 291	0.58 263	1.17 299	3.78 358	0.22 178	0.36 228	0.81 277	1.15 310	1.10 285	1.59 300

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	0.43 162	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	0.34 166	0.32 154	0.33 181	0.39 184	0.29 204	0.47 111	0.33 194	0.43 99	0.41 159	0.40 98	0.30 161	0.34 243	0.61 173	0.40 110	0.46 113	0.41 148	0.52 116	0.35 160	0.35 76	0.34 95	0.25 203	0.27 159	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	0.22 132	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	0.43 207	0.23 114	0.21 88	0.17 130	0.59 162	0.30 160	0.63 233	0.37 144	0.73 219	0.22 108	0.22 132	0.44 121	0.53 204	0.58 202	0.41 148	0.66 169	0.34 144	0.81 252	0.69 232	0.20 152	0.28 166	0.48 155	0.56 196	0.76 205	0.48 133

CES	0.46 163	0.35 112	0.30 147	0.27 130	0.27 147	0.29 138	0.12 88	1.05 324	0.27 135	0.54 166	0.66 247	0.53 152	0.25 124	0.23 146	0.62 178	0.65 254	0.58 202	0.37 125	0.54 131	0.34 144	0.84 259	0.53 186	0.23 189	0.23 127	0.56 195	0.44 148	0.57 135	0.69 208

PWCDC_ROB	0.67 230	0.35 112	0.39 198	0.29 138	0.43 238	0.34 162	0.36 225	0.43 98	1.25 334	0.27 78	0.72 265	0.44 117	2.38 340	0.57 312	1.11 298	0.76 278	0.56 186	0.56 262	0.64 163	0.55 250	0.63 208	2.08 333	0.46 280	0.40 244	0.36 118	0.63 204	0.51 111	0.67 201

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	0.48 133	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	0.35 168	0.34 162	0.26 137	0.26 123	0.17 130	0.56 148	0.29 150	0.60 212	0.45 168	0.68 203	0.22 108	0.20 118	0.52 140	0.58 228	0.61 234	0.39 131	0.92 215	0.36 162	0.96 279	0.76 248	0.19 135	0.24 137	0.54 186	0.64 207	0.57 135	0.58 171

DNS	5.65 366	0.37 118	0.76 302	0.56 249	0.24 122	41.14 394	0.40 235	0.69 234	0.27 135	0.58 197	3.56 357	54.33 397	0.29 149	0.27 205	0.44 121	0.85 292	0.53 163	0.44 167	40.80 388	0.36 162	0.55 176	0.61 207	0.20 152	0.40 244	0.89 291	0.89 263	0.96 260	1.27 287

WQFJA1++	13.32 384	0.37 118	0.25 130	123.26 401	0.29 159	112.03 401	109.42 401	0.56 148	0.25 117	0.65 246	0.49 179	1.70 310	1.51 323	0.23 146	0.43 119	0.60 234	0.53 163	0.41 148	1.83 275	0.31 126	0.53 167	0.51 177	0.22 178	0.20 98	0.52 178	0.76 234	0.88 241	0.91 248

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	0.66 226	0.37 118	0.23 122	0.51 234	0.74 307	0.89 302	0.49 251	0.62 183	0.26 128	1.60 370	0.31 118	2.57 321	0.26 129	0.22 132	0.46 126	0.48 174	0.58 202	0.45 178	0.93 216	0.37 169	0.63 208	0.71 237	0.19 135	0.23 127	0.58 201	0.49 174	0.89 243	1.91 314

IER	0.41 131	0.37 118	0.31 153	0.30 146	0.28 152	0.35 168	0.24 177	0.47 111	0.28 143	0.44 106	0.59 217	0.77 233	0.29 149	0.35 249	0.63 182	0.42 118	0.47 123	0.42 157	0.44 93	0.34 144	0.42 95	0.36 102	0.28 225	0.26 156	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	0.29 149	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	0.37 187	0.34 162	0.33 181	0.33 155	0.22 160	0.65 212	0.27 135	0.61 217	0.34 131	0.90 254	0.31 175	0.21 124	0.60 166	0.44 133	0.55 178	0.42 157	2.59 308	0.38 174	0.56 182	1.37 303	0.16 98	0.29 172	0.48 155	0.38 131	0.69 183	0.54 159

test_1	0.55 193	0.37 118	0.37 187	0.34 162	0.33 181	0.33 155	0.22 160	0.66 216	0.27 135	0.62 227	0.34 131	0.90 254	0.31 175	0.21 124	0.61 173	0.44 133	0.55 178	0.42 157	2.58 307	0.38 174	0.56 182	1.38 305	0.16 98	0.29 172	0.48 155	0.38 131	0.69 183	0.54 159

DMCA-RVC	0.44 153	0.37 118	0.35 168	0.33 160	0.37 208	0.32 148	0.41 238	0.46 109	0.52 268	0.43 99	0.48 174	0.68 203	0.33 190	0.29 219	0.65 191	0.46 154	0.47 123	0.44 167	0.49 106	0.38 174	0.49 135	0.48 164	0.29 232	0.32 194	0.38 125	0.37 126	0.57 135	0.62 187

HITNet	0.38 121	0.37 118	0.28 138	0.34 162	0.29 159	0.26 123	0.19 143	0.58 155	0.32 188	0.57 186	0.45 168	0.55 162	0.30 161	0.22 132	0.51 138	0.35 88	0.44 104	0.39 131	0.41 86	0.29 117	0.41 89	0.38 109	0.20 152	0.25 149	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	0.38 128	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	0.23 146	0.41 108	0.42 118	0.55 178	0.30 88	0.44 93	0.32 134	0.52 158	0.37 107	0.26 213	0.25 149	0.37 120	0.40 138	0.43 95	0.47 129

test_3	0.56 202	0.38 128	0.36 177	0.34 162	0.33 181	0.33 155	0.21 152	0.68 226	0.29 150	0.65 246	0.33 127	0.92 256	0.35 211	0.21 124	0.60 166	0.44 133	0.56 186	0.45 178	2.68 310	0.39 190	0.55 176	1.35 301	0.15 94	0.32 194	0.51 173	0.47 164	0.67 177	0.50 143

XX-Stereo	9.49 381	0.38 128	0.36 177	0.63 267	0.28 152	0.54 244	0.28 197	0.69 234	0.28 143	0.69 278	6.24 377	1.00 264	0.29 149	0.23 146	0.70 208	1.08 328	0.60 226	0.52 242	1.58 262	0.53 239	0.76 245	0.65 218	0.18 125	0.26 156	233.61 402	0.88 261	1.01 274	1.90 313

HCRNet	0.32 101	0.38 128	0.20 94	0.39 184	0.17 83	0.29 138	0.18 132	0.40 87	0.18 65	0.80 311	0.40 157	0.49 134	0.18 84	0.22 132	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	0.38 128	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	0.67 198	0.42 118	0.50 139	0.47 199	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	0.38 128	0.39 198	0.43 207	0.30 168	0.34 162	0.35 221	0.44 100	0.36 211	0.47 115	0.32 120	0.47 126	0.30 161	0.28 211	0.66 192	0.50 185	0.48 130	0.36 120	0.60 156	0.33 138	0.46 116	0.37 107	0.30 236	0.30 180	0.43 139	0.35 114	0.56 133	0.42 116

DN	3.88 357	0.39 134	0.36 177	0.58 253	0.32 177	51.06 398	0.32 213	0.64 204	0.32 188	0.50 135	0.56 211	38.15 390	0.23 114	0.26 194	0.60 166	0.71 268	0.57 195	0.46 191	1.59 264	0.40 195	0.69 230	0.66 221	0.32 248	0.32 194	1.15 327	1.04 298	0.86 237	1.56 298

G2L-Stereo	0.42 136	0.39 134	0.28 138	0.35 172	0.40 226	0.34 162	0.22 160	0.54 135	0.34 201	0.52 150	0.61 230	0.50 141	0.38 227	0.26 194	0.61 173	0.44 133	0.50 139	0.40 142	0.46 99	0.33 138	0.43 97	0.39 115	0.28 225	0.27 159	0.49 164	0.54 189	0.69 183	0.49 135

AIO_test	0.27 80	0.39 134	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	0.39 134	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	0.34 203	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	0.39 134	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 219	0.30 160	0.66 258	0.32 120	0.54 154	0.33 190	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 167	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 221	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 221	0.41 111

error version	0.42 136	0.39 134	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 219	0.30 160	0.66 258	0.32 120	0.54 154	0.33 190	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 167	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 221	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 221	0.41 111

test-v	0.42 136	0.39 134	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 219	0.30 160	0.66 258	0.32 120	0.54 154	0.33 190	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 167	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 221	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 221	0.41 111

test-2	0.42 136	0.39 134	0.21 106	0.30 146	0.26 137	0.29 138	0.19 143	0.67 219	0.30 160	0.66 258	0.32 120	0.54 154	0.33 190	0.20 118	0.40 102	0.46 154	0.50 139	0.44 167	0.68 175	0.34 144	0.51 146	0.66 221	0.16 98	0.22 115	0.58 201	0.45 154	0.82 221	0.41 111

MIM_Stereo	0.32 101	0.40 142	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	0.40 142	0.34 166	0.39 184	0.36 199	0.32 148	0.27 192	0.64 204	0.41 240	0.66 258	0.45 168	0.62 192	0.39 230	0.24 164	0.83 238	0.63 241	0.58 202	0.58 273	0.57 145	0.36 162	0.90 268	1.52 316	0.25 203	0.36 228	0.46 150	0.44 148	0.77 208	0.60 180

CVANet_RVC	0.31 99	0.40 142	0.30 147	0.40 192	0.29 159	0.37 174	0.23 174	0.41 89	0.23 98	0.31 82	0.49 179	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	0.25 149	0.30 83	0.25 76	0.34 68	0.30 78

PDISCO_ROB	0.48 169	0.40 142	0.39 198	0.38 181	0.34 190	0.39 184	0.28 197	0.50 117	0.35 207	0.37 90	0.52 198	0.49 134	0.35 211	0.31 231	0.63 182	0.58 228	0.54 167	0.68 303	0.59 150	0.44 214	0.62 205	0.67 227	0.24 198	0.34 213	0.54 186	0.53 186	0.85 232	0.58 171

anonymity	3.27 352	0.41 146	1.09 333	0.58 253	0.41 232	0.47 219	0.30 211	0.79 284	0.33 194	0.61 217	69.49 399	0.85 247	0.30 161	0.24 164	0.59 160	1.02 322	0.60 226	0.43 162	1.35 250	0.60 272	0.73 241	1.82 329	0.24 198	0.29 172	1.00 312	1.24 317	1.08 280	1.47 294

TANstereo	0.55 193	0.41 146	0.35 168	0.40 192	0.39 221	0.45 211	0.21 152	0.52 125	0.30 160	0.54 166	0.37 144	0.38 93	0.38 227	0.41 264	0.84 243	0.73 274	0.66 258	0.78 324	1.10 230	0.89 322	0.62 205	0.54 189	0.93 337	0.32 194	0.34 105	0.45 154	0.99 268	0.53 152

XX-TBD	0.55 193	0.41 146	0.35 168	0.40 192	0.39 221	0.45 211	0.21 152	0.52 125	0.30 160	0.54 166	0.37 144	0.38 93	0.38 227	0.41 264	0.84 243	0.73 274	0.66 258	0.78 324	1.10 230	0.89 322	0.62 205	0.54 189	0.93 337	0.32 194	0.34 105	0.45 154	0.99 268	0.53 152

sAnonymous2	0.58 210	0.41 146	0.31 153	0.29 138	0.29 159	0.45 211	0.29 204	0.71 247	0.41 240	0.48 122	0.53 202	0.51 146	0.43 243	0.23 146	0.86 249	0.84 290	0.70 275	0.67 297	1.34 248	0.60 272	0.83 255	0.98 274	0.30 236	0.35 221	0.62 220	0.72 222	0.72 194	0.73 223

CroCo_RVC	0.58 210	0.41 146	0.31 153	0.29 138	0.29 159	0.45 211	0.29 204	0.71 247	0.41 240	0.48 122	0.53 202	0.51 146	0.43 243	0.23 146	0.86 249	0.84 290	0.70 275	0.67 297	1.34 248	0.60 272	0.83 255	0.98 274	0.30 236	0.35 221	0.62 220	0.72 222	0.72 194	0.73 223

RALAANet	0.41 131	0.41 146	0.37 187	0.28 133	0.28 152	0.33 155	0.24 177	0.54 135	0.27 135	0.48 122	0.48 174	0.43 113	0.25 124	0.20 118	0.57 152	0.41 114	0.49 134	0.50 224	0.71 184	0.40 195	0.52 158	0.46 152	0.21 164	0.29 172	0.46 150	0.45 154	0.70 189	0.47 129

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 113	0.41 146	0.32 156	0.24 114	0.19 92	0.28 135	0.13 94	0.58 155	0.24 111	0.46 112	0.35 135	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	9.08 380	0.42 153	0.28 138	61.19 399	0.56 269	106.36 400	1.24 331	0.72 257	0.30 160	0.66 258	0.56 211	61.54 398	0.66 289	0.25 182	0.59 160	0.53 204	0.60 226	0.47 199	2.54 303	0.38 174	1.35 310	0.96 272	0.25 203	0.24 137	0.45 145	0.44 148	0.91 246	0.66 197

S2M2_L	0.40 127	0.42 153	0.41 212	0.24 114	0.27 147	0.35 168	0.22 160	0.51 121	0.24 111	0.61 217	0.23 80	0.43 113	0.21 102	0.31 231	0.59 160	0.49 181	0.55 178	0.36 120	0.53 124	0.34 144	0.55 176	0.38 109	0.28 225	0.27 159	0.42 136	0.43 144	0.63 161	0.66 197
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	0.42 153	0.39 198	0.30 146	0.33 181	0.27 128	0.19 143	0.57 151	0.31 179	0.58 197	0.36 136	0.58 172	0.56 274	0.23 146	0.48 133	0.50 185	0.61 234	0.34 106	0.52 116	0.30 121	0.56 182	0.42 129	0.16 98	0.29 172	0.49 164	0.44 148	0.79 214	0.69 208
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	0.42 153	0.29 143	0.28 133	0.29 159	0.39 184	0.22 160	0.60 168	0.41 240	0.53 162	0.43 162	0.48 130	0.50 261	0.24 164	0.75 219	0.99 318	0.75 287	0.63 285	1.02 225	0.56 255	1.10 295	1.36 302	0.28 225	0.39 240	0.63 228	0.63 204	0.93 253	0.64 194

UNet	0.44 153	0.42 153	0.40 203	0.37 178	0.36 199	0.41 192	0.28 197	0.57 151	0.35 207	0.50 135	0.49 179	0.47 126	0.34 203	0.37 256	0.53 143	0.43 127	0.54 167	0.46 191	0.56 140	0.39 190	0.47 123	0.44 142	0.27 220	0.34 213	0.44 141	0.48 169	0.58 143	0.57 166

DDF-Stereo	2.07 329	0.43 158	0.28 138	10.45 380	0.48 251	14.62 387	0.70 298	0.72 257	0.29 150	0.66 258	0.48 174	17.48 383	0.59 282	0.26 194	0.55 146	0.56 222	0.60 226	0.45 178	1.27 245	0.38 174	0.83 255	0.77 251	0.25 203	0.24 137	0.45 145	0.45 154	0.91 246	0.67 201

coex_refinement	0.45 158	0.43 158	0.33 159	0.35 172	0.35 194	0.44 206	0.22 160	0.55 142	0.50 264	0.50 135	0.60 221	0.54 154	0.27 137	0.28 211	0.58 156	0.45 144	0.50 139	0.44 167	0.54 131	0.33 138	0.45 108	0.39 115	0.28 225	0.31 189	0.52 178	0.53 186	0.67 177	0.78 232

plain	0.31 99	0.43 158	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	0.43 158	0.36 177	0.34 162	0.25 127	0.47 219	0.25 183	0.43 98	0.27 135	0.52 150	0.94 295	0.61 184	0.44 248	0.25 182	1.06 292	0.57 223	0.52 154	0.39 131	1.51 256	0.50 232	0.58 197	0.75 245	0.26 213	0.25 149	0.52 178	0.38 131	0.76 205	0.53 152

HGLStereo	0.43 150	0.43 158	0.37 187	0.34 162	0.37 208	0.39 184	0.23 174	0.48 113	0.31 179	0.47 115	0.72 265	0.42 108	0.29 149	0.32 238	0.51 138	0.49 181	0.55 178	0.50 224	0.55 134	0.39 190	0.51 146	0.43 136	0.22 178	0.33 209	0.51 173	0.51 182	0.57 135	0.45 126

DN-CSS_ROB	0.52 183	0.43 158	0.46 235	0.41 197	0.40 226	0.34 162	0.22 160	0.69 234	0.34 201	0.59 205	0.79 277	0.66 199	0.47 256	0.24 164	0.63 182	0.40 110	0.58 202	0.43 162	1.74 270	0.38 174	0.63 208	0.38 109	0.31 243	0.47 272	0.53 182	0.43 144	0.66 176	0.54 159

gcap-zeroshot	1.75 321	0.44 164	0.89 314	0.59 257	0.36 199	0.55 247	0.29 204	0.74 266	0.29 150	0.74 294	0.76 273	1.18 288	0.33 190	0.24 164	0.78 223	0.97 311	0.61 234	0.53 246	29.80 382	0.80 312	1.04 287	1.45 309	0.23 189	0.34 213	0.75 260	0.99 286	0.96 260	0.75 226

MIF-Stereo (partial)	0.30 93	0.44 164	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	0.44 164	0.29 143	0.36 177	0.37 208	0.40 190	0.20 151	1.37 341	0.31 179	0.86 323	0.78 276	0.68 203	0.37 224	0.24 164	0.58 156	0.72 270	0.59 217	0.40 142	0.75 195	0.35 160	1.03 286	0.65 218	0.21 164	0.24 137	0.79 272	0.64 207	0.64 165	0.68 206
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.49 172	0.44 164	0.24 128	0.38 181	0.29 159	0.32 148	0.21 152	0.73 261	0.35 207	0.69 278	0.34 131	0.57 167	0.31 175	0.24 164	0.59 160	0.53 204	0.54 167	0.46 191	0.98 223	0.37 169	0.69 230	0.94 271	0.20 152	0.28 166	0.55 191	0.69 213	0.69 183	0.60 180

CFNet_pseudo	0.51 179	0.44 164	0.43 220	0.54 245	0.43 238	0.53 240	0.34 219	0.62 183	0.36 211	0.61 217	0.64 239	0.57 167	0.52 267	0.35 249	0.90 261	0.50 185	0.50 139	0.47 199	0.67 173	0.36 162	0.47 123	0.42 129	0.26 213	0.33 209	0.57 196	0.60 202	0.68 179	0.73 223

CFNet	0.45 158	0.44 164	0.33 159	0.48 223	0.40 226	0.39 184	0.30 211	0.53 129	0.32 188	0.48 122	0.50 188	0.68 203	0.40 234	0.30 224	0.56 149	0.37 99	0.48 130	0.43 162	0.52 116	0.33 138	0.46 116	0.30 86	0.23 189	0.31 189	0.61 215	0.52 184	0.69 183	0.71 217

DeepPruner_ROB	0.59 216	0.44 164	0.54 261	0.52 237	0.54 265	0.49 225	0.37 227	0.61 176	0.46 256	0.60 212	0.70 259	0.61 184	0.51 265	0.32 238	1.06 292	0.58 228	0.62 242	0.59 278	0.66 169	0.47 227	0.97 282	0.72 241	0.36 258	0.44 261	0.61 215	1.00 288	0.72 194	0.58 171

DISCO	0.45 158	0.44 164	0.29 143	0.40 192	0.38 216	0.49 225	0.43 241	0.45 106	0.43 251	0.50 135	0.57 214	0.40 98	0.29 149	0.30 224	0.61 173	0.43 127	0.55 178	0.46 191	0.69 181	0.41 199	0.48 131	0.43 136	0.26 213	0.32 194	0.47 152	0.50 178	0.62 158	0.50 143

test_for_model	0.76 254	0.45 172	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 186	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 127	0.51 192	10.38 381	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 270	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 254	0.45 172	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 186	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 127	0.51 192	10.38 381	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 270	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

testlalala	0.76 254	0.45 172	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 186	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 127	0.51 192	10.38 381	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 270	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

GCAPDPT-zeroshot	0.76 254	0.45 172	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 186	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 127	0.51 192	10.38 381	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 270	0.50 171	0.17 114	0.21 102	0.34 105	0.36 118	0.51 111	0.49 135

GCAP-Stereo	0.76 254	0.45 172	0.20 94	0.22 98	0.25 127	0.22 95	0.13 94	0.62 183	0.25 117	0.57 186	0.29 107	0.75 223	0.20 94	0.19 107	0.47 127	0.51 192	10.38 381	0.39 131	0.59 150	0.34 144	0.93 270	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	0.45 172	0.43 220	0.19 84	0.25 127	0.24 116	0.16 123	0.44 100	0.28 143	0.51 141	0.48 174	0.42 108	0.31 175	0.22 132	0.60 166	0.45 144	0.46 113	0.41 148	0.71 184	0.30 121	0.67 223	0.51 177	0.19 135	0.32 194	0.61 215	0.44 148	0.58 143	0.61 182

tt_ll	0.42 136	0.45 172	0.43 220	0.19 84	0.25 127	0.24 116	0.16 123	0.44 100	0.28 143	0.51 141	0.48 174	0.42 108	0.31 175	0.22 132	0.60 166	0.45 144	0.46 113	0.41 148	0.71 184	0.30 121	0.67 223	0.51 177	0.19 135	0.32 194	0.61 215	0.44 148	0.58 143	0.61 182

CAS	0.38 121	0.45 172	0.25 130	0.29 138	0.29 159	0.23 110	0.13 94	0.41 89	0.27 135	0.41 95	0.54 208	0.35 78	0.35 211	0.21 124	0.52 140	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	0.52 184	0.62 158	0.77 229

IPLG	0.47 165	0.45 172	0.32 156	0.28 133	0.27 147	0.32 148	0.21 152	0.63 197	0.22 92	0.51 141	0.38 147	0.56 165	0.29 149	0.31 231	1.64 329	0.44 133	0.56 186	0.48 205	0.56 140	0.41 199	0.45 108	0.75 245	0.18 125	0.28 166	0.45 145	0.59 198	0.65 169	0.51 146

RASNet	0.42 136	0.45 172	0.43 220	0.33 160	0.33 181	0.37 174	0.27 192	0.58 155	0.34 201	0.47 115	0.43 162	0.49 134	0.33 190	0.25 182	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	0.44 261	0.40 133	0.46 162	0.75 202	0.63 192

iResNetv2_ROB	0.52 183	0.45 172	0.32 156	0.48 223	0.39 221	0.48 223	0.28 197	0.64 204	0.34 201	0.52 150	0.66 247	0.70 211	0.55 272	0.28 211	0.67 198	0.47 165	0.50 139	0.46 191	1.12 233	0.45 216	0.57 192	0.47 158	0.29 232	0.40 244	0.55 191	0.51 182	0.81 218	0.58 171

model_zeroshot	0.80 267	0.46 183	0.42 215	0.42 202	0.39 221	0.43 201	0.27 192	0.72 257	0.36 211	0.64 240	0.66 247	0.97 262	0.29 149	0.24 164	1.05 290	0.92 301	0.69 273	0.54 252	3.03 319	0.73 307	1.21 301	1.20 294	0.22 178	0.38 238	0.84 286	1.14 309	1.08 280	2.21 322

MGS-Stereo	0.37 118	0.46 183	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	0.23 146	1.37 314	0.40 110	0.52 154	0.45 178	0.55 134	0.33 138	0.50 139	0.41 122	0.21 164	0.22 115	0.33 102	0.30 89	0.47 103	0.45 126

anonymousdsp2	0.38 121	0.46 183	0.30 147	0.25 121	0.23 114	0.32 148	0.18 132	0.58 155	0.23 98	0.47 115	0.38 147	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	0.46 183	0.21 106	0.21 95	0.23 114	0.21 88	0.16 123	0.54 135	0.31 179	0.51 141	0.23 80	0.36 88	0.36 218	0.11 63	0.85 247	0.48 174	0.45 108	0.32 94	0.48 104	0.24 91	0.46 116	0.65 218	0.12 73	0.23 127	0.37 120	0.43 144	0.57 135	0.39 103

RAFT+CT+SA	0.32 101	0.46 183	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	0.33 190	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	0.46 183	0.33 159	0.32 154	0.33 181	0.42 198	0.24 177	0.57 151	0.37 222	0.55 173	0.46 172	0.65 198	0.40 234	0.26 194	0.69 203	0.49 181	0.62 242	0.49 215	1.11 232	0.57 260	0.66 219	0.64 216	0.25 203	0.32 194	0.48 155	0.49 174	0.63 161	0.65 196

pcwnet_v2	0.62 221	0.46 183	0.50 249	0.62 265	0.49 255	0.61 261	0.46 245	0.66 216	0.45 252	0.65 246	0.79 277	0.64 195	0.86 301	0.53 301	1.15 302	0.55 216	0.59 217	0.51 233	0.83 205	0.41 199	0.55 176	0.47 158	0.34 253	0.43 255	0.75 260	0.76 234	0.85 232	0.95 251

HLF11	0.49 172	0.47 190	0.35 168	0.39 184	0.29 159	0.36 171	0.19 143	0.86 301	0.36 211	0.49 132	0.51 194	0.51 146	0.25 124	0.24 164	0.77 221	0.47 165	0.55 178	0.48 205	1.64 267	0.37 169	0.43 97	0.49 165	0.30 236	0.30 180	0.51 173	0.59 198	0.51 111	0.61 182

IGEV-FE	0.94 280	0.47 190	1.24 341	1.15 318	0.46 244	0.60 257	0.65 290	0.81 291	0.36 211	0.67 267	1.75 337	0.94 257	0.30 161	0.26 194	0.66 192	1.14 335	0.60 226	0.48 205	2.55 304	0.63 289	2.19 333	2.33 338	0.21 164	0.37 235	1.00 312	1.03 296	1.17 295	1.48 296

Reg-Stereo(zero)	0.78 262	0.47 190	0.56 266	0.39 184	0.28 152	0.41 192	0.35 221	0.75 270	0.36 211	0.62 227	6.09 373	0.78 234	0.32 184	0.27 205	0.41 108	0.63 241	0.58 202	0.45 178	1.51 256	0.42 207	0.65 216	0.62 210	0.21 164	0.32 194	0.55 191	0.78 241	1.26 307	1.09 268

FLISNet	0.78 262	0.47 190	0.56 266	0.39 184	0.28 152	0.41 192	0.35 221	0.75 270	0.36 211	0.62 227	6.09 373	0.78 234	0.32 184	0.27 205	0.41 108	0.63 241	0.58 202	0.45 178	1.51 256	0.42 207	0.65 216	0.62 210	0.21 164	0.32 194	0.55 191	0.78 241	1.26 307	1.09 268

IGEV_Zeroshot_test	0.95 282	0.47 190	1.24 341	1.15 318	0.46 244	0.60 257	0.65 290	0.81 291	0.36 211	0.66 258	1.86 341	0.94 257	0.30 161	0.26 194	0.66 192	1.14 335	0.60 226	0.48 205	2.56 305	0.63 289	2.23 335	2.36 339	0.21 164	0.37 235	1.00 312	1.03 296	1.17 295	1.48 296

Any-RAFT	0.69 236	0.47 190	0.85 310	0.53 242	0.40 226	0.38 179	0.27 192	0.64 204	0.32 188	0.57 186	0.76 273	0.86 251	0.24 122	0.22 132	0.57 152	0.76 278	0.60 226	0.45 178	2.19 289	0.45 216	1.20 300	0.71 237	0.22 178	0.31 189	0.99 309	1.24 317	0.73 197	1.65 305

Sa-1000	0.48 169	0.47 190	0.21 106	0.26 125	0.26 137	0.31 145	0.15 114	0.65 212	0.36 211	0.63 233	0.33 127	0.50 141	0.26 129	0.30 224	0.94 272	0.49 181	0.59 217	0.45 178	0.90 213	0.32 134	0.52 158	0.75 245	0.17 114	0.27 159	0.72 248	0.53 186	1.00 273	0.49 135

SA	0.42 136	0.47 190	0.21 106	0.25 121	0.23 114	0.31 145	0.13 94	0.64 204	0.32 188	0.61 217	0.26 95	0.54 154	0.21 102	0.16 93	0.63 182	0.47 165	0.52 154	0.41 148	0.60 156	0.29 117	0.46 116	0.61 207	0.15 94	0.27 159	0.45 145	0.58 197	0.96 260	0.47 129

CIPLG	0.42 136	0.47 190	0.24 128	0.32 154	0.22 107	0.32 148	0.19 143	0.63 197	0.24 111	0.55 173	0.50 188	0.60 181	0.30 161	0.41 264	0.93 268	0.44 133	0.52 154	0.37 125	0.56 140	0.38 174	0.56 182	0.45 147	0.19 135	0.24 137	0.44 141	0.31 94	0.57 135	0.38 102

IPLGR_C	0.42 136	0.47 190	0.23 122	0.31 152	0.22 107	0.32 148	0.18 132	0.63 197	0.23 98	0.55 173	0.50 188	0.61 184	0.31 175	0.41 264	0.87 255	0.45 144	0.52 154	0.37 125	0.55 134	0.38 174	0.56 182	0.46 152	0.19 135	0.24 137	0.44 141	0.33 108	0.58 143	0.40 109

ACRE	0.42 136	0.47 190	0.22 117	0.32 154	0.22 107	0.33 155	0.18 132	0.63 197	0.23 98	0.55 173	0.50 188	0.61 184	0.30 161	0.41 264	0.91 263	0.45 144	0.52 154	0.36 120	0.55 134	0.38 174	0.57 192	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	0.47 190	0.40 203	0.58 253	0.61 278	0.53 240	0.37 227	0.61 176	0.40 233	0.59 205	0.64 239	0.58 172	0.33 190	0.36 251	0.69 203	0.54 214	0.58 202	0.54 252	0.69 181	0.52 238	0.54 171	0.52 183	0.36 258	0.44 261	0.59 208	0.69 213	0.82 221	0.83 237

APVNet	0.56 202	0.47 190	0.38 196	0.46 219	0.50 256	0.57 251	0.53 257	0.60 168	0.42 247	0.46 112	0.65 244	0.50 141	0.30 161	0.36 251	0.74 218	0.71 268	0.71 281	0.64 289	0.95 220	0.53 239	0.57 192	0.77 251	0.34 253	0.46 269	0.59 208	0.46 162	0.82 221	0.58 171

NVstereo2D	0.55 193	0.47 190	0.40 203	0.52 237	0.48 251	0.66 274	0.64 285	0.60 168	0.38 227	0.48 122	0.61 230	0.53 152	0.30 161	0.63 320	1.53 323	0.61 239	0.58 202	0.55 260	0.53 124	0.41 199	0.50 139	0.38 109	0.54 307	0.43 255	0.64 231	0.48 169	0.56 133	0.53 152

DF	0.73 243	0.48 204	0.50 249	0.43 207	0.25 127	0.54 244	0.22 160	0.71 247	0.30 160	0.60 212	0.49 179	1.11 281	0.24 122	0.21 124	0.60 166	0.78 283	0.57 195	0.50 224	5.31 335	0.49 230	0.83 255	0.76 248	0.23 189	0.27 159	0.62 220	0.68 212	1.14 288	0.96 252

AE-Stereo	0.54 191	0.48 204	0.44 229	0.50 228	0.35 194	0.36 171	0.28 197	0.55 142	0.29 150	0.64 240	0.31 118	0.89 253	0.31 175	0.24 164	0.55 146	0.65 254	0.68 267	0.52 242	0.87 210	0.53 239	0.72 238	0.81 259	0.21 164	0.47 272	0.79 272	0.69 213	0.94 255	0.62 187

GMStereo	0.41 131	0.48 204	0.25 130	0.32 154	0.32 177	0.37 174	0.28 197	0.59 162	0.30 160	0.45 108	0.36 136	0.61 184	0.31 175	0.24 164	0.45 124	0.41 114	0.54 167	0.35 116	0.73 188	0.39 190	0.51 146	0.33 92	0.23 189	0.28 166	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	0.48 204	0.43 220	0.31 152	0.30 168	0.27 128	0.22 160	0.54 135	0.29 150	0.57 186	0.39 154	0.59 177	0.23 114	0.23 146	0.64 188	0.59 232	0.57 195	0.37 125	1.17 236	0.33 138	0.67 223	0.40 118	0.20 152	0.21 102	0.79 272	0.59 198	0.65 169	0.92 250

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 300	0.49 208	1.28 346	0.75 285	0.41 232	1.04 312	0.67 293	0.77 279	0.52 268	0.78 307	5.67 372	1.03 270	0.35 211	0.26 194	0.86 249	1.39 358	0.68 267	0.70 307	2.61 309	0.64 291	2.89 347	2.21 335	0.19 135	0.43 255	1.03 318	1.15 310	1.35 316	2.41 328

MSKI-zero shot	0.84 268	0.49 208	0.43 220	0.41 197	0.35 194	0.46 218	0.32 213	0.76 274	0.30 160	0.65 246	0.92 294	0.83 244	0.32 184	0.22 132	0.62 178	1.08 328	0.64 251	0.47 199	3.14 322	0.61 281	2.23 335	1.58 318	0.20 152	0.38 238	0.96 304	1.47 335	1.24 305	1.60 301

EGLCR-Stereo	0.47 165	0.49 208	0.41 212	0.29 138	0.30 168	0.44 206	0.14 107	0.57 151	0.26 128	0.57 186	0.27 98	0.58 172	0.23 114	0.21 124	0.36 93	0.47 165	0.53 163	0.45 178	0.75 195	0.32 134	0.69 230	0.93 270	0.19 135	0.24 137	0.48 155	0.49 174	1.30 311	0.70 215

TestStereo1	0.38 121	0.49 208	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	0.39 230	0.11 63	0.80 229	0.50 185	0.46 113	0.32 94	0.53 124	0.25 98	0.52 158	0.67 227	0.15 94	0.22 115	0.37 120	0.42 142	0.60 151	0.39 103

SA-5K	0.38 121	0.49 208	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	0.39 230	0.11 63	0.80 229	0.50 185	0.46 113	0.32 94	0.53 124	0.25 98	0.52 158	0.67 227	0.15 94	0.22 115	0.37 120	0.42 142	0.60 151	0.39 103

iRaft-Stereo_20w	1.06 293	0.49 208	1.34 349	1.18 321	0.46 244	0.78 294	0.46 245	0.76 274	0.37 222	0.74 294	6.16 376	0.84 246	0.29 149	0.26 194	0.81 232	0.97 311	0.59 217	0.44 167	1.72 269	0.61 281	1.04 287	1.56 317	0.21 164	0.25 149	0.92 296	1.31 326	1.45 328	2.71 334

ICVP	0.58 210	0.49 208	0.67 292	0.50 228	0.48 251	0.52 236	0.36 225	0.60 168	0.45 252	0.61 217	0.58 216	0.61 184	0.56 274	0.30 224	0.67 198	0.64 247	0.58 202	0.51 233	0.72 187	0.51 235	0.58 197	0.74 244	0.59 314	0.47 272	0.60 213	0.75 231	0.74 199	0.72 219
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.75 250	0.49 208	0.50 249	0.51 234	0.46 244	0.56 250	0.60 274	0.73 261	0.32 188	0.63 233	0.72 265	0.82 240	0.26 129	0.24 164	1.05 290	0.96 309	0.60 226	0.49 215	3.00 318	0.62 285	0.82 253	1.13 287	0.19 135	0.31 189	0.78 269	0.70 217	1.55 332	1.17 280

AF-Net	0.53 186	0.49 208	0.44 229	0.50 228	0.53 261	0.61 261	0.54 261	0.61 176	0.55 276	0.43 99	0.66 247	0.85 247	0.42 238	0.40 261	0.64 188	0.46 154	0.46 113	0.44 167	0.60 156	0.40 195	0.45 108	0.45 147	0.41 272	0.39 240	0.50 168	0.55 192	0.81 218	0.69 208

Nwc_Net	0.53 186	0.49 208	0.44 229	0.50 228	0.53 261	0.61 261	0.54 261	0.61 176	0.55 276	0.43 99	0.66 247	0.85 247	0.42 238	0.40 261	0.64 188	0.46 154	0.46 113	0.44 167	0.60 156	0.40 195	0.45 108	0.45 147	0.41 272	0.39 240	0.50 168	0.55 192	0.81 218	0.69 208

RTSC	0.73 243	0.49 208	0.46 235	0.47 221	0.51 259	0.55 247	0.56 265	0.67 219	0.68 292	0.54 166	0.79 277	0.57 167	0.57 278	0.41 264	1.92 343	0.77 280	0.96 319	0.58 273	1.36 251	0.56 255	0.85 261	1.11 284	0.31 243	0.53 286	0.58 201	0.65 209	0.95 257	1.26 286

DeepPrunerF	1.22 301	0.49 208	0.39 198	0.58 253	2.86 367	0.49 225	0.55 263	0.52 125	0.58 282	0.43 99	0.67 254	0.43 113	0.32 184	0.42 274	1.64 329	0.75 276	0.58 202	0.46 191	0.93 216	0.46 222	0.61 203	0.53 186	0.40 270	0.35 221	15.32 390	0.82 253	0.65 169	0.62 187

MLCV	0.70 239	0.49 208	0.53 257	0.73 284	0.50 256	0.65 271	0.43 241	0.81 291	0.41 240	0.71 286	0.88 290	1.01 268	0.81 298	0.28 211	0.92 266	0.43 127	0.65 255	0.52 242	2.47 302	0.45 216	0.55 176	0.72 241	0.39 269	0.54 287	0.69 239	0.80 248	0.83 228	0.72 219

HSM	0.54 191	0.49 208	0.47 240	0.48 223	0.47 248	0.41 192	0.37 227	0.71 247	0.37 222	0.61 217	0.65 244	0.59 177	0.48 259	0.31 231	0.70 208	0.48 174	0.64 251	0.47 199	0.75 195	0.48 229	0.63 208	0.49 165	0.26 213	0.42 252	0.62 220	0.72 222	0.87 240	0.67 201

iResNet_ROB	0.50 174	0.49 208	0.42 215	0.42 202	0.30 168	0.42 198	0.32 213	0.60 168	0.33 194	0.52 150	0.59 217	0.47 126	0.56 274	0.25 182	0.81 232	0.46 154	0.57 195	0.49 215	1.19 239	0.36 162	0.48 131	0.36 102	0.25 203	0.37 235	0.57 196	0.54 189	0.75 202	0.61 182

RAFT-Test	0.72 242	0.50 223	0.46 235	0.52 237	0.34 190	0.41 192	0.29 204	0.73 261	0.30 160	0.62 227	0.72 265	0.68 203	0.31 175	0.22 132	0.71 212	1.03 323	0.62 242	0.50 224	2.89 316	0.66 294	1.72 322	1.14 289	0.23 189	0.29 172	0.80 276	0.96 278	0.95 257	0.91 248

RALCasStereoNet	0.42 136	0.50 223	0.35 168	0.35 172	0.30 168	0.31 145	0.24 177	0.60 168	0.25 117	0.56 182	0.49 179	0.58 172	0.26 129	0.18 100	0.57 152	0.46 154	0.54 167	0.49 215	0.51 111	0.34 144	0.51 146	0.41 122	0.21 164	0.31 189	0.53 182	0.49 174	0.48 106	0.58 171

DSFCA	0.45 158	0.50 223	0.40 203	0.40 192	0.37 208	0.44 206	0.34 219	0.46 109	0.39 230	0.40 94	0.57 214	0.49 134	0.29 149	0.24 164	0.61 173	0.44 133	0.49 134	0.49 215	0.64 163	0.39 190	0.50 139	0.51 177	0.33 251	0.35 221	0.49 164	0.50 178	0.57 135	0.58 171

FADNet-RVC	0.58 210	0.50 223	0.37 187	0.51 234	0.42 235	0.39 184	0.56 265	0.68 226	0.36 211	0.64 240	0.50 188	1.13 285	0.45 249	0.34 243	0.91 263	0.53 204	0.54 167	0.45 178	1.20 241	0.51 235	0.54 171	0.52 183	0.33 251	0.51 281	0.57 196	0.75 231	0.64 165	0.81 235

DLCB_ROB	0.53 186	0.50 223	0.48 243	0.41 197	0.45 241	0.43 201	0.39 233	0.55 142	0.45 252	0.57 186	0.61 230	0.70 211	0.52 267	0.41 264	0.60 166	0.47 165	0.57 195	0.48 205	0.52 116	0.43 211	0.55 176	0.47 158	0.38 265	0.42 252	0.96 304	0.79 247	0.70 189	0.62 187

ManiGeoR	0.50 174	0.51 228	0.36 177	0.44 214	0.32 177	0.38 179	0.21 152	0.69 234	0.47 260	0.53 162	0.60 221	0.60 181	0.28 143	0.23 146	0.73 216	0.47 165	0.54 167	0.49 215	1.29 246	0.38 174	0.54 171	0.56 195	0.28 225	0.34 213	0.50 168	0.73 225	0.54 127	0.57 166

HLf10	0.50 174	0.51 228	0.36 177	0.44 214	0.32 177	0.38 179	0.21 152	0.69 234	0.47 260	0.53 162	0.60 221	0.60 181	0.28 143	0.23 146	0.73 216	0.47 165	0.54 167	0.49 215	1.29 246	0.38 174	0.54 171	0.56 195	0.28 225	0.34 213	0.50 168	0.73 225	0.54 127	0.57 166

HLf8	0.56 202	0.51 228	0.36 177	0.47 221	0.36 199	0.38 179	0.24 177	0.89 306	0.39 230	0.53 162	0.69 258	0.63 194	0.33 190	0.24 164	0.88 257	0.51 192	0.58 202	0.49 215	1.83 275	0.45 216	0.54 171	0.61 207	0.29 232	0.40 244	0.54 186	0.78 241	0.68 179	0.62 187

trnet	0.44 153	0.51 228	0.40 203	0.34 162	0.26 137	0.27 128	0.14 107	0.62 183	0.30 160	0.60 212	0.36 136	0.73 219	0.33 190	0.24 164	0.56 149	0.57 223	0.58 202	0.34 106	0.52 116	0.31 126	0.57 192	0.42 129	0.17 114	0.30 180	0.54 186	0.48 169	0.65 169	0.69 208

dd	0.50 174	0.51 228	0.28 138	0.91 303	0.31 176	0.65 271	0.29 204	0.59 162	0.23 98	0.54 166	0.30 113	0.75 223	0.27 137	0.26 194	0.84 243	0.46 154	0.70 275	0.39 131	1.05 226	0.38 174	0.48 131	0.43 136	0.23 189	0.30 180	0.53 182	0.39 134	0.74 199	0.58 171

GLC_STEREO	0.47 165	0.51 228	0.40 203	0.38 181	0.37 208	0.37 174	0.28 197	0.64 204	0.29 150	0.62 227	0.53 202	0.55 162	0.28 143	0.30 224	0.49 136	0.48 174	0.66 258	0.41 148	0.65 167	0.41 199	0.70 235	0.60 202	0.23 189	0.30 180	0.47 152	0.36 118	0.84 230	0.53 152

MIPNet	0.51 179	0.51 228	0.33 159	0.32 154	0.30 168	0.37 174	0.25 183	0.62 183	0.24 111	0.50 135	0.52 198	0.61 184	0.41 237	0.30 224	1.01 288	0.51 192	0.59 217	0.50 224	0.76 198	0.47 227	0.44 104	0.85 262	0.20 152	0.26 156	0.66 234	0.98 284	0.71 193	0.61 182

rafts_anoy	0.41 131	0.51 228	0.35 168	0.29 138	0.30 168	0.33 155	0.22 160	0.59 162	0.25 117	0.51 141	0.50 188	0.48 130	0.23 114	0.17 97	0.57 152	0.46 154	0.51 150	0.50 224	0.58 149	0.34 144	0.50 139	0.43 136	0.19 135	0.28 166	0.50 168	0.47 164	0.52 122	0.53 152

TestStereo	0.45 158	0.51 228	0.38 196	0.42 202	0.30 168	0.44 206	0.26 187	0.71 247	0.28 143	0.76 301	0.32 120	0.64 195	0.32 184	0.24 164	0.47 127	0.35 88	0.54 167	0.33 102	0.78 200	0.38 174	0.63 208	0.42 129	0.24 198	0.30 180	0.53 182	0.43 144	0.75 202	0.55 162

psm_up	0.56 202	0.51 228	0.53 257	0.56 249	0.45 241	0.58 254	0.35 221	0.71 247	0.66 291	0.55 173	0.53 202	0.59 177	0.50 261	0.40 261	0.63 182	0.50 185	0.59 217	0.49 215	0.84 208	0.46 222	0.51 146	0.45 147	0.31 243	0.51 281	0.70 242	0.78 241	0.80 215	0.67 201

CREStereo	0.44 153	0.51 228	0.40 203	0.34 162	0.26 137	0.28 135	0.15 114	0.61 176	0.30 160	0.58 197	0.36 136	0.72 216	0.33 190	0.24 164	0.59 160	0.59 232	0.59 217	0.34 106	0.52 116	0.31 126	0.59 201	0.42 129	0.18 125	0.30 180	0.54 186	0.48 169	0.64 165	0.69 208
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	0.51 228	0.47 240	0.50 228	0.48 251	0.48 223	0.32 213	0.53 129	0.37 222	0.51 141	0.65 244	0.57 167	0.34 203	0.30 224	0.69 203	0.44 133	0.52 154	0.47 199	0.57 145	0.42 207	0.56 182	0.49 165	0.27 220	0.35 221	0.65 233	0.74 227	0.80 215	0.75 226

depth_test_26	0.42 136	0.52 240	0.30 147	0.19 84	0.20 99	0.22 95	0.13 94	0.68 226	0.25 117	0.73 292	0.24 85	1.00 264	0.20 94	0.23 146	0.38 96	0.53 204	0.67 264	0.40 142	0.68 175	0.31 126	0.69 230	0.44 142	0.20 152	0.19 89	0.39 128	0.41 140	0.60 151	0.47 129

MyStereo04	0.68 235	0.52 240	0.57 268	0.44 214	0.37 208	0.35 168	0.26 187	0.68 226	0.45 252	0.62 227	0.45 168	0.68 203	0.34 203	0.25 182	1.00 285	0.68 260	0.56 186	0.53 246	3.39 324	0.56 255	0.92 269	0.64 216	0.27 220	0.41 249	0.77 267	0.92 269	0.96 260	0.66 197

CASnet	0.40 127	0.52 240	0.23 122	0.27 130	0.27 147	0.30 144	0.14 107	0.62 183	0.29 150	0.61 217	0.44 165	0.64 195	0.28 143	0.23 146	0.55 146	0.36 94	0.45 108	0.31 92	0.73 188	0.27 109	0.63 208	0.39 115	0.21 164	0.24 137	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	0.59 216	0.52 240	0.37 187	0.39 184	0.40 226	0.53 240	0.37 227	0.59 162	0.40 233	0.56 182	0.60 221	0.50 141	0.30 161	0.41 264	0.98 281	0.63 241	0.67 264	0.55 260	2.28 292	0.56 255	0.70 235	0.56 195	0.31 243	0.42 252	0.48 155	0.48 169	0.65 169	0.68 206

FADNet-RVC-Resample	0.57 208	0.52 240	0.42 215	0.46 219	0.39 221	0.41 192	0.40 235	0.72 257	0.42 247	0.68 270	0.51 194	1.04 274	0.43 243	0.43 277	0.96 278	0.48 174	0.56 186	0.61 283	0.85 209	0.55 250	0.52 158	0.63 212	0.34 253	0.60 297	0.58 201	0.71 218	0.55 130	0.77 229

MSMDNet	0.73 243	0.52 240	0.48 243	0.35 172	0.34 190	0.45 211	0.33 217	0.69 234	0.30 160	0.63 233	0.60 221	0.71 213	0.35 211	0.23 146	0.78 223	1.05 325	0.63 248	0.50 224	2.88 315	0.81 316	1.59 317	1.80 328	0.23 189	0.29 172	0.74 255	0.89 263	0.85 232	0.76 228

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 179	0.52 240	0.48 243	0.43 207	0.57 272	0.42 198	0.62 282	0.56 148	0.62 286	0.52 150	0.51 194	0.67 201	0.34 203	0.58 315	0.78 223	0.42 118	0.47 123	0.42 157	0.57 145	0.38 174	0.46 116	0.42 129	0.30 236	0.32 194	0.48 155	0.76 234	0.62 158	0.64 194
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		0.53 247	0.53 257	0.53 242	0.53 261	0.52 236	0.53 257	0.75 270	0.40 233	0.80 311	0.59 217			0.55 305	0.62 178	0.64 247			0.66 169	0.55 250				0.52 283	0.68 238	0.62 203	0.69 183	0.70 215

SACVNet	0.62 221	0.53 247	0.51 254	0.55 248	0.57 272	0.52 236	0.60 274	0.69 234	0.56 278	0.67 267	0.54 208	0.59 177	0.37 224	0.41 264	0.71 212	0.60 234	0.64 251	0.57 268	0.95 220	0.64 291	0.67 223	0.78 254	0.36 258	0.47 272	0.75 260	0.77 239	0.84 230	0.84 238

ADLNet	0.46 163	0.53 247	0.37 187	0.41 197	0.41 232	0.44 206	0.40 235	0.54 135	0.35 207	0.45 108	0.53 202	0.76 230	0.36 218	0.62 318	0.58 156	0.42 118	0.49 134	0.42 157	0.50 108	0.37 169	0.43 97	0.44 142	0.34 253	0.25 149	0.47 152	0.55 192	0.57 135	0.45 126

HSM-Net_RVC	0.75 250	0.53 247	0.60 276	0.77 289	0.62 284	0.61 261	0.37 227	0.76 274	0.49 263	0.74 294	1.71 336	1.32 294	0.80 297	0.36 251	0.72 215	0.55 216	0.64 251	0.53 246	0.78 200	0.53 239	0.67 223	0.89 268	0.43 276	0.64 303	0.94 300	1.09 303	1.07 279	1.04 265
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GGDA	0.56 202	0.55 251	0.46 235	0.41 197	0.36 199	0.45 211	0.26 187	0.62 183	0.40 233	0.59 205	0.74 271	0.69 209	0.36 218	0.28 211	0.82 235	0.52 200	0.59 217	0.51 233	1.43 253	0.43 211	0.51 146	0.53 186	0.26 213	0.39 240	0.59 208	0.77 239	0.76 205	0.72 219

TestStereo-Hl	0.66 226	0.55 251	0.55 264	0.39 184	0.38 216	0.49 225	0.33 217	0.70 243	0.50 264	0.64 240	0.87 289	0.78 234	0.39 230	0.25 182	0.90 261	0.75 276	0.62 242	0.56 262	1.93 281	0.51 235	0.67 223	1.38 305	0.26 213	0.45 266	0.59 208	0.76 234	0.89 243	0.88 246

CASS	0.79 264	0.55 251	0.53 257	0.65 272	0.54 265	0.59 255	0.53 257	0.78 283	0.52 268	0.71 286	0.75 272	0.67 201	0.47 256	0.28 211	0.83 238	0.67 257	0.98 320	0.56 262	1.60 265	0.58 263	2.74 343	1.44 307	0.38 265	0.35 221	0.84 286	0.81 250	0.90 245	1.02 261
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.57 208	0.55 251	0.37 187	0.43 207	0.38 216	0.36 171	0.23 174	0.62 183	0.30 160	0.56 182	0.68 257	0.61 184	0.32 184	0.29 219	1.73 335	0.47 165	0.56 186	0.56 262	1.09 228	0.54 245	0.53 167	0.81 259	0.20 152	0.32 194	0.71 245	0.97 283	0.73 197	0.57 166

FADNet	0.65 225	0.55 251	0.41 212	0.53 242	0.42 235	0.49 225	0.65 290	0.74 266	0.42 247	0.66 258	0.64 239	0.81 238	0.50 261	0.36 251	1.17 304	0.51 192	0.51 150	0.53 246	1.61 266	0.53 239	0.69 230	0.59 198	0.35 257	0.41 249	0.72 248	0.88 261	0.78 213	1.06 266

R-Stereo Train	0.66 226	0.55 251	0.43 220	0.48 223	0.36 199	0.50 230	0.18 132	0.62 183	0.31 179	0.68 270	0.62 235	0.72 216	0.34 203	0.25 182	0.69 203	0.89 296	0.66 258	0.51 233	2.12 287	0.46 222	0.94 275	1.49 313	0.22 178	0.36 228	0.71 245	0.96 278	0.77 208	1.10 272

RAFT-Stereo	0.66 226	0.55 251	0.43 220	0.48 223	0.36 199	0.50 230	0.18 132	0.62 183	0.31 179	0.68 270	0.62 235	0.72 216	0.34 203	0.25 182	0.69 203	0.89 296	0.66 258	0.51 233	2.12 287	0.46 222	0.94 275	1.49 313	0.22 178	0.36 228	0.71 245	0.96 278	0.77 208	1.10 272
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TestStereo_HLe17	0.55 193	0.56 258	0.36 177	0.52 237	0.37 208	0.43 201	0.26 187	0.83 295	0.46 256	0.58 197	0.59 217	0.69 209	0.34 203	0.23 146	0.77 221	0.52 200	0.57 195	0.50 224	1.21 243	0.49 230	0.57 192	0.73 243	0.27 220	0.49 279	0.62 220	0.78 241	0.65 169	0.59 179

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 367	0.56 258	1.25 343	0.75 285	0.69 294	1.17 320	0.81 304	0.82 294	0.80 303	0.81 314	4.78 363	1.00 264	0.37 224	0.27 205	1.13 300	1.54 363	0.70 275	0.60 281	124.50 398	0.54 245	1.43 312	2.64 343	0.22 178	0.36 228	0.91 294	1.13 308	1.13 287	2.18 320

cross-raft	0.73 243	0.56 258	0.46 235	0.43 207	0.33 181	0.40 190	0.27 192	0.73 261	0.33 194	0.65 246	0.60 221	0.74 222	0.30 161	0.23 146	0.76 220	0.96 309	0.63 248	0.48 205	2.91 317	0.59 267	1.81 328	1.31 300	0.22 178	0.32 194	0.82 280	0.94 273	0.93 253	1.01 260

STTStereo	0.53 186	0.56 258	0.54 261	0.44 214	0.52 260	0.43 201	0.59 270	0.52 125	0.46 256	0.47 115	0.55 210	0.71 213	0.42 238	0.56 307	0.87 255	0.44 133	0.49 134	0.51 233	0.54 131	0.37 169	0.51 146	0.40 118	0.32 248	0.35 221	0.52 178	0.66 210	0.68 179	0.99 258

SHD	0.97 288	0.56 258	0.73 298	0.75 285	0.69 294	0.66 274	0.61 279	0.99 317	0.94 321	0.77 303	1.00 301	0.94 257	1.29 318	0.54 302	2.21 356	0.98 314	0.95 317	0.70 307	2.01 284	0.80 312	1.12 296	1.71 324	0.47 281	0.77 321	0.91 294	1.01 291	0.91 246	1.22 285

iResNet	0.92 276	0.56 258	0.62 279	0.72 282	0.68 292	0.96 305	0.55 263	0.95 310	0.57 279	0.67 267	0.82 287	1.41 298	1.51 323	0.31 231	1.49 322	0.66 256	0.75 287	0.67 297	4.08 330	0.68 300	0.72 238	0.63 212	0.41 272	0.83 325	0.72 248	0.91 268	1.02 275	0.87 244

TestStereo_HL2	0.55 193	0.57 264	0.45 233	0.43 207	0.35 194	0.43 201	0.26 187	0.60 168	0.40 233	0.58 197	0.76 273	0.71 213	0.35 211	0.27 205	0.83 238	0.53 204	0.59 217	0.51 233	1.53 259	0.43 211	0.50 139	0.55 193	0.27 220	0.36 228	0.57 196	0.71 218	0.74 199	0.69 208

gcap_with_dpt	0.60 218	0.57 264	0.35 168	0.89 298	0.38 216	0.47 219	0.22 160	0.71 247	0.33 194	0.69 278	0.49 179	1.11 281	0.45 249	0.29 219	0.54 144	0.69 261	0.61 234	0.54 252	1.17 236	0.41 199	0.86 262	0.79 256	0.24 198	0.34 213	0.62 220	0.50 178	0.91 246	1.03 262

GCAP-BAT	0.60 218	0.57 264	0.35 168	0.89 298	0.38 216	0.47 219	0.22 160	0.71 247	0.33 194	0.69 278	0.49 179	1.11 281	0.45 249	0.29 219	0.54 144	0.69 261	0.61 234	0.54 252	1.17 236	0.41 199	0.86 262	0.79 256	0.24 198	0.34 213	0.62 220	0.50 178	0.91 246	1.03 262

dad	0.89 275	0.57 264	0.37 187	1.42 332	0.65 286	0.75 290	2.23 347	1.43 343	0.36 211	0.93 328	0.38 147	0.85 247	0.76 296	0.32 238	0.97 280	0.52 200	0.78 290	0.45 178	1.87 280	0.41 199	0.74 243	0.41 122	0.30 236	0.47 272	1.15 327	0.47 164	2.64 364	1.96 315

RP	0.58 210	0.57 264	0.72 297	0.62 265	0.56 269	0.57 251	0.64 285	0.63 197	0.61 284	0.42 97	0.81 282	0.78 234	0.53 269	0.43 277	0.68 201	0.48 174	0.53 163	0.44 167	0.64 163	0.45 216	0.51 146	0.54 189	0.37 263	0.44 261	0.62 220	0.59 198	0.83 228	0.77 229

GANet-ADL	0.70 239	0.59 269	0.52 255	0.60 260	0.57 272	0.61 261	0.46 245	0.68 226	0.52 268	0.65 246	0.67 254	0.76 230	0.43 243	0.39 258	1.08 295	0.79 287	0.68 267	0.52 242	1.84 278	0.64 291	0.66 219	0.86 264	0.42 275	0.43 255	0.70 242	0.87 259	0.97 264	0.89 247

GEStereo_RVC	0.71 241	0.59 269	0.40 203	0.54 245	0.50 256	0.61 261	0.51 254	0.71 247	0.41 240	0.59 205	0.51 194	0.76 230	0.46 254	0.39 258	0.96 278	0.92 301	0.78 290	0.75 317	1.94 282	0.62 285	0.80 250	1.37 303	0.31 243	0.52 283	0.61 215	0.63 204	0.86 237	1.12 275

Anonymous3	0.79 264	0.59 269	0.42 215	0.37 178	0.42 235	0.57 251	0.50 252	0.80 286	0.64 288	0.68 270	0.49 179	1.48 299	0.54 270	0.31 231	1.53 323	1.42 360	0.88 308	0.82 329	1.45 254	0.69 303	1.31 307	1.30 299	0.40 270	0.40 244	0.74 255	0.86 256	1.03 277	0.71 217

RTS	1.09 294	0.59 269	0.59 271	0.60 260	0.58 275	0.96 305	0.90 312	0.80 286	0.88 311	0.59 205	0.71 260	1.28 292	0.62 283	0.51 294	2.04 346	0.98 314	1.19 330	0.77 322	2.33 295	0.85 319	0.96 279	1.16 290	0.49 288	0.65 305	1.23 330	4.43 378	1.15 289	1.45 292

RTSA	1.09 294	0.59 269	0.59 271	0.60 260	0.58 275	0.96 305	0.90 312	0.80 286	0.88 311	0.59 205	0.71 260	1.28 292	0.62 283	0.51 294	2.04 346	0.98 314	1.19 330	0.77 322	2.33 295	0.85 319	0.96 279	1.16 290	0.49 288	0.65 305	1.23 330	4.43 378	1.15 289	1.45 292

ADCP+	0.92 276	0.59 269	0.62 279	0.44 214	0.45 241	0.55 247	0.85 308	0.65 212	1.81 352	0.48 122	1.10 309	1.62 307	0.33 190	0.42 274	1.03 289	0.52 200	0.52 154	0.48 205	1.19 239	0.38 174	0.58 197	0.60 202	0.32 248	0.30 180	0.66 234	3.45 375	0.77 208	4.14 355

NaN_ROB	0.73 243	0.59 269	0.61 278	0.64 269	0.78 311	0.53 240	0.48 248	0.87 302	0.63 287	0.73 292	0.61 230	1.96 314	0.62 283	0.45 282	0.84 243	0.55 216	0.56 186	0.54 252	0.73 188	0.55 250	0.52 158	0.51 177	0.38 265	0.64 303	0.83 282	1.11 306	0.94 255	1.64 304

DAS	0.95 282	0.61 276	0.48 243	0.78 291	0.61 278	0.68 277	0.59 270	0.84 298	0.93 318	0.65 246	1.58 330	1.66 308	1.06 305	0.34 243	0.95 274	0.92 301	0.92 314	0.73 313	1.77 272	1.03 333	1.73 323	1.11 284	0.47 281	0.92 331	0.93 297	1.00 288	1.39 320	0.96 252

SepStereo	0.95 282	0.61 276	0.48 243	0.78 291	0.61 278	0.68 277	0.59 270	0.84 298	0.93 318	0.65 246	1.58 330	1.66 308	1.06 305	0.34 243	0.95 274	0.92 301	0.92 314	0.73 313	1.77 272	1.03 333	1.73 323	1.11 284	0.47 281	0.92 331	0.93 297	1.00 288	1.39 320	0.96 252

FCDSN-DC	0.69 236	0.61 276	0.62 279	0.66 274	0.61 278	0.59 255	0.60 274	0.68 226	0.42 247	0.75 298	0.42 161	0.57 167	0.36 218	0.50 292	2.43 368	0.67 257	0.80 295	0.76 320	0.64 163	0.56 255	0.70 235	0.60 202	0.47 281	0.83 325	0.66 234	0.74 227	0.61 155	0.67 201
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 286	0.62 279	0.66 289	0.67 275	0.70 300	0.66 274	0.58 269	0.74 266	0.60 283	0.85 322	5.03 366	0.95 261	1.26 316	0.45 282	0.89 259	1.03 323	0.68 267	0.54 252	2.03 285	0.68 300	0.84 259	0.79 256	0.54 307	0.47 272	0.73 253	0.95 275	1.32 313	0.63 192

NCC-stereo	0.67 230	0.63 280	0.59 271	0.64 269	0.65 286	0.63 267	0.69 296	0.67 219	0.74 298	0.43 99	0.81 282	0.82 240	0.70 291	0.47 285	0.82 235	0.53 204	0.58 202	0.64 289	0.80 202	0.54 245	0.56 182	0.60 202	0.53 303	0.45 266	0.75 260	0.96 278	0.92 251	0.98 256

Abc-Net	0.67 230	0.63 280	0.59 271	0.64 269	0.65 286	0.63 267	0.69 296	0.67 219	0.74 298	0.43 99	0.81 282	0.82 240	0.70 291	0.47 285	0.82 235	0.53 204	0.58 202	0.64 289	0.80 202	0.54 245	0.56 182	0.60 202	0.53 303	0.45 266	0.75 260	0.96 278	0.92 251	0.98 256
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	0.75 250	0.64 282	0.54 261	0.59 257	0.47 248	0.60 257	0.73 299	0.71 247	0.29 150	0.63 233	0.66 247	0.73 219	0.30 161	0.26 194	0.86 249	1.22 346	0.68 267	0.76 320	1.46 255	0.60 272	1.75 325	1.74 326	0.21 164	0.32 194	0.93 297	0.81 250	1.06 278	0.72 219

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 376	0.65 283	1.07 331	0.94 308	0.83 313	0.81 295	1.27 332	0.85 300	0.73 295	0.93 328	6.13 375	180.62 400	2.17 334	1.33 352	1.22 306	1.01 320	0.93 316	1.06 347	6.32 347	0.79 311	3.32 360	3.77 357	0.55 309	0.76 318	0.95 302	1.34 331	1.19 298	2.42 329

ADCRef	1.01 290	0.65 283	0.48 243	0.39 184	0.47 248	0.65 271	0.68 295	0.61 176	1.08 327	0.52 150	0.64 239	0.75 223	0.43 243	0.38 257	1.56 325	0.72 270	0.61 234	0.59 278	1.53 259	0.58 263	0.66 219	0.71 237	0.50 292	0.43 255	0.75 260	1.25 320	0.82 221	8.96 376

AnyNet_C32	1.64 316	0.65 283	0.74 299	0.67 275	0.73 303	0.86 300	1.14 325	0.95 310	3.12 374	0.75 298	1.53 329	0.94 257	0.64 287	0.67 325	1.83 340	1.11 333	1.06 327	0.95 340	1.78 274	0.76 308	1.76 326	1.71 324	0.66 319	0.85 328	1.13 325	2.68 364	1.17 295	13.55 381

DCVSM-stereo	1.13 297	0.66 286	0.79 304	0.89 298	0.65 286	1.15 319	0.73 299	0.95 310	0.82 307	1.04 338	4.18 360	3.75 343	1.45 321	0.49 288	0.83 238	0.86 294	0.69 273	0.60 281	2.08 286	0.87 321	1.06 291	0.77 251	0.84 331	0.72 312	0.74 255	0.89 263	0.98 267	1.09 268

UDGNet	0.67 230	0.66 286	0.42 215	1.35 329	1.02 326	1.21 323	0.91 314	0.60 168	0.41 240	0.52 150	0.60 221	0.56 165	0.23 114	1.19 348	0.66 192	0.45 144	0.56 186	0.51 233	0.73 188	0.53 239	0.64 215	0.67 227	0.79 326	0.29 172	0.72 248	0.55 192	0.63 161	0.66 197

stereogan	0.67 230	0.67 288	0.62 279	0.68 278	0.73 303	0.75 290	0.64 285	0.70 243	0.57 279	0.51 141	0.64 239	1.08 276	0.62 283	0.44 280	0.83 238	0.55 216	0.56 186	0.51 233	0.91 214	0.59 267	0.59 201	0.69 232	0.47 281	0.46 269	0.59 208	0.67 211	1.16 293	0.87 244

PA-Net	0.64 224	0.67 288	0.66 289	0.50 228	0.66 291	0.50 230	0.64 285	0.65 212	0.73 295	0.54 166	0.52 198	0.58 172	0.58 280	0.59 317	0.93 268	0.57 223	0.46 113	0.54 252	0.61 160	0.54 245	0.49 135	0.66 221	0.36 258	0.52 283	0.64 231	1.24 317	0.64 165	1.32 289
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.62 221	0.68 290	0.47 240	0.65 272	0.44 240	0.34 162	0.24 177	0.61 176	0.31 179	0.60 212	0.44 165	0.81 238	0.55 272	0.25 182	0.62 178	0.50 185	0.62 242	0.38 129	0.74 194	0.36 162	1.26 304	0.47 158	0.18 125	0.30 180	0.70 242	0.74 227	1.39 320	2.07 316

FADNet_RVC	0.92 276	0.69 291	0.55 264	0.88 297	0.75 309	0.54 244	0.51 254	0.77 279	0.54 272	0.70 283	0.96 298	1.36 296	1.06 305	0.54 302	1.85 341	0.64 247	0.80 295	0.90 333	3.34 323	0.76 308	1.00 284	1.13 287	0.37 263	0.60 297	0.66 234	0.87 259	0.97 264	1.14 278

DDVS	2.32 331	0.70 292	0.82 308	0.70 279	0.74 307	0.73 285	0.59 270	1.09 329	0.88 311	0.80 311	34.26 395	3.93 345	1.16 312	0.52 298	1.09 297	1.35 351	0.73 284	0.65 293	1.95 283	0.95 325	1.67 321	2.27 337	0.48 286	0.56 290	0.69 239	0.84 255	1.21 300	1.35 290

PWC_ROB	1.18 299	0.70 292	1.06 329	0.60 260	0.71 301	0.70 280	0.98 321	0.83 295	1.55 347	0.76 301	1.40 325	1.00 264	2.46 342	0.57 312	2.17 354	0.99 318	1.15 328	0.90 333	2.37 297	0.95 325	1.63 319	2.05 332	0.44 277	0.98 337	0.81 277	0.80 248	1.24 305	2.15 319

SGM-Forest	0.73 243	0.71 294	0.40 203	1.13 316	0.64 285	0.74 289	0.45 243	0.68 226	0.39 230	0.61 217	0.44 165	1.16 286	1.06 305	0.49 288	0.86 249	0.61 239	0.55 178	0.46 191	0.68 175	0.44 214	0.61 203	0.49 165	0.45 278	0.44 261	0.90 293	0.86 256	1.95 346	1.47 294
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo_HL3	0.95 282	0.72 295	0.43 220	0.52 237	0.37 208	0.70 280	0.50 252	0.77 279	0.46 256	0.65 246	1.31 318	2.45 320	0.74 294	0.26 194	0.95 274	1.18 341	1.44 341	0.48 205	1.76 271	0.46 222	1.07 293	4.07 360	0.30 236	0.36 228	0.60 213	0.94 273	1.15 289	0.86 241

ITSA-stereo	1.12 296	0.72 295	0.59 271	1.20 323	0.84 314	0.64 270	0.64 285	0.95 310	0.78 301	0.84 320	2.54 348	1.39 297	1.23 314	0.81 335	1.20 305	1.01 320	0.83 300	0.67 297	1.56 261	0.62 285	1.08 294	1.46 310	0.56 311	0.71 309	0.95 302	1.27 322	0.99 268	4.08 354

RGC	0.76 254	0.72 295	0.99 321	0.70 279	0.71 301	0.76 293	0.57 268	0.74 266	0.74 298	0.56 182	0.96 298	0.83 244	0.85 300	0.56 307	0.93 268	0.60 234	0.62 242	0.56 262	0.93 216	0.61 281	0.66 219	0.71 237	0.51 300	0.56 290	0.81 277	1.01 291	0.99 268	1.19 282

NCCL2	0.69 236	0.73 298	0.66 289	0.57 252	0.56 269	0.51 233	0.45 243	0.70 243	0.57 279	0.68 270	0.71 260	0.66 199	0.48 259	0.39 258	0.93 268	0.72 270	0.65 255	0.57 268	0.76 198	0.57 260	0.74 243	0.88 266	0.49 288	0.60 297	0.98 306	0.95 275	0.85 232	1.16 279

GANetREF_RVC	0.77 261	0.74 299	0.68 294	0.76 288	0.65 286	0.69 279	0.60 274	0.99 317	0.73 295	0.93 328	0.52 198	1.33 295	0.72 293	0.44 280	0.85 247	0.57 223	0.67 264	0.63 285	1.13 234	0.61 281	0.77 246	0.63 212	0.59 314	0.71 309	0.89 291	0.90 266	1.15 289	0.99 258
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	2.08 330	0.77 300	0.87 312	0.83 293	1.21 336	0.85 297	1.59 337	1.02 322	1.35 339	0.83 319	1.97 342	1.01 268	7.76 367	0.75 332	2.35 365	1.16 339	0.95 317	0.71 309	4.05 329	0.97 328	1.30 306	1.61 319	0.72 321	0.76 318	1.52 347	1.96 353	1.21 300	16.04 384

XPNet_ROB	0.74 249	0.77 300	0.57 268	0.54 245	0.61 278	0.63 267	0.61 279	0.53 129	0.65 289	0.58 197	0.81 282	2.35 319	0.46 254	0.43 277	0.79 227	0.63 241	0.85 302	0.57 268	0.83 205	0.55 250	0.72 238	1.09 283	0.45 278	0.49 279	0.63 228	0.74 227	1.39 320	0.86 241

FAT-Stereo	1.57 313	0.78 302	1.44 351	1.10 314	1.32 341	1.05 313	0.87 311	1.28 334	0.86 309	1.21 348	5.46 369	3.07 332	1.28 317	0.66 323	1.73 335	1.34 348	0.89 310	0.94 339	1.83 275	1.08 336	2.02 330	3.90 359	0.71 320	0.98 337	0.86 289	1.21 315	1.42 326	3.03 341

UCFNet_RVC	0.56 202	0.78 302	0.45 233	0.59 257	0.55 268	0.52 236	0.39 233	0.58 155	0.40 233	0.59 205	0.60 221	0.82 240	0.45 249	0.32 238	0.70 208	0.42 118	0.50 139	0.50 224	0.67 173	0.45 216	0.56 182	0.47 158	0.38 265	0.41 249	0.77 267	0.71 218	0.65 169	0.86 241

SAMSARA	1.50 309	0.79 304	1.00 325	0.93 306	0.88 316	0.86 300	0.93 316	1.57 350	1.25 334	0.96 333	1.09 307	1.27 290	2.59 343	0.83 336	2.58 370	1.19 344	1.04 323	0.91 336	2.56 305	0.99 331	1.77 327	2.23 336	0.56 311	0.98 337	2.63 360	2.81 365	2.62 363	2.56 332

ccs_rob	1.25 302	0.79 304	0.64 285	0.86 295	0.60 277	0.89 302	0.83 307	0.99 317	0.51 267	0.77 303	6.27 378	5.90 356	1.10 309	0.51 294	1.08 295	1.10 331	0.68 267	0.66 295	1.15 235	0.70 304	1.56 315	1.66 322	0.50 292	0.54 287	0.69 239	0.78 241	0.86 237	1.20 283

CBMV_ROB	1.71 320	0.79 304	0.65 288	1.35 329	1.07 329	1.01 308	0.74 301	1.01 321	0.54 272	0.72 289	0.81 282	9.80 375	5.90 361	0.57 312	1.42 316	0.69 261	0.80 295	0.58 273	5.38 337	1.22 346	0.95 278	0.55 193	0.53 303	0.62 300	1.22 329	1.45 334	2.72 366	2.94 338

pmcnn	1.66 317	0.80 307	0.52 255	1.19 322	1.01 323	1.21 323	0.93 316	0.96 315	0.54 272	0.74 294	2.66 350	3.98 347	5.06 354	0.31 231	1.65 331	1.40 359	1.20 332	0.91 336	3.99 328	0.95 325	4.45 372	1.02 279	0.90 334	0.90 330	1.07 320	1.01 291	2.43 357	3.03 341

S-Stereo	1.54 311	0.81 308	0.83 309	1.15 318	1.16 334	1.29 328	1.56 336	1.02 322	1.09 328	1.25 351	4.20 361	4.10 348	1.10 309	0.66 323	2.16 353	1.63 365	0.90 311	1.05 346	2.20 290	1.10 338	1.26 304	3.12 350	1.31 351	1.17 352	0.84 286	1.18 312	1.21 300	2.18 320

STTRV1_RVC		0.81 308	0.64 285	1.04 312	0.73 303	1.03 310	0.85 308	0.91 308	0.92 316	0.93 328	0.95 297	1.72 312	2.23 335	0.86 339	1.46 320	0.78 283	1.37 336	0.72 310		1.97 369	1.59 317	1.23 295		0.97 335	1.07 320	1.11 306	1.75 341	3.40 347

PS-NSSS	0.60 218	0.81 308	0.44 229	0.89 298	0.54 265	0.71 283	0.63 283	0.64 204	0.38 227	0.64 240	0.41 159	1.52 303	0.47 256	0.41 264	0.59 160	0.42 118	0.52 154	0.45 178	0.94 219	0.42 207	0.44 104	0.29 83	0.36 258	0.34 213	0.63 228	0.69 213	0.70 189	0.80 233

SFCPSM	3.03 348	0.82 311	0.63 283	0.77 289	0.69 294	0.72 284	0.63 283	0.83 295	0.98 324	0.71 286	2.00 343	2.57 321	3.49 348	0.56 307	1.16 303	0.93 305	0.74 285	0.64 289	54.48 395	1.19 345	0.88 264	0.91 269	0.55 309	0.55 289	0.94 300	0.93 272	1.11 286	1.39 291

ADCL	1.27 303	0.82 311	0.64 285	0.60 260	0.53 261	0.73 285	0.91 314	0.75 270	2.78 371	0.68 270	1.01 302	0.86 251	0.50 261	0.50 292	1.27 308	0.64 247	0.66 258	0.57 268	1.20 241	0.60 272	0.98 283	0.88 266	0.50 292	0.47 272	1.60 349	1.50 340	0.88 241	11.30 379

GwcNet-ADL	0.97 288	0.83 313	0.81 306	0.91 303	0.68 292	0.70 280	0.53 257	0.77 279	0.50 264	0.72 289	5.46 369	1.20 289	0.65 288	0.46 284	0.81 232	0.95 306	0.72 283	0.56 262	1.26 244	0.71 305	0.67 223	0.78 254	0.59 314	0.56 290	0.79 272	0.98 284	0.85 232	1.75 309

TRStereo	0.75 250	0.83 313	1.19 336	0.56 249	0.34 190	1.42 332	0.48 248	0.68 226	0.28 143	0.65 246	0.46 172	1.10 279	0.27 137	0.22 132	0.70 208	0.85 292	0.57 195	0.48 205	1.85 279	0.50 232	0.73 241	0.87 265	0.18 125	0.27 159	0.78 269	1.22 316	1.78 342	1.09 268

DPSNet	2.61 337	0.83 313	0.77 303	1.21 324	1.24 337	1.34 330	0.93 316	1.08 328	1.49 345	0.78 307	0.86 288	6.91 362	3.85 349	0.58 315	4.58 378	2.54 375	1.43 340	1.24 357	14.95 373	1.34 351	4.83 376	8.01 381	1.75 355	1.40 360	1.47 344	1.95 352	1.60 336	1.66 306

CSAN	0.93 279	0.83 313	0.75 300	0.86 295	0.82 312	0.73 285	0.61 279	0.97 316	0.94 321	0.94 332	0.73 270	1.96 314	1.56 325	0.49 288	0.98 281	0.63 241	0.74 285	0.66 295	1.09 228	0.71 305	0.78 247	0.63 212	0.53 303	0.76 318	0.98 306	1.49 339	1.21 300	1.63 303

NOSS_ROB	0.76 254	0.84 317	0.50 249	0.72 282	0.61 278	0.75 290	0.52 256	0.80 286	0.54 272	0.70 283	0.62 235	0.62 192	0.86 301	0.62 318	1.14 301	1.10 331	0.78 290	0.69 306	0.73 188	0.60 272	0.88 264	0.67 227	0.50 292	0.71 309	0.86 289	0.95 275	1.38 319	0.85 239

CBMV	1.15 298	0.84 317	0.60 276	0.85 294	0.76 310	0.73 285	0.48 248	0.87 302	0.80 303	0.81 314	0.61 230	2.86 327	0.81 298	0.52 298	1.31 311	1.17 340	0.91 312	0.74 315	2.40 300	0.66 294	1.57 316	0.76 248	0.48 286	1.06 342	0.99 309	1.09 303	2.25 350	4.25 356
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 314	0.86 319	0.90 315	0.98 309	0.69 294	0.85 297	0.56 265	0.89 306	0.48 262	0.82 317	0.79 277	0.97 262	0.36 218	0.69 327	11.97 387	5.83 383	0.70 275	0.67 297	0.70 183	0.62 285	1.05 289	5.90 375	0.50 292	0.62 300	0.82 280	1.01 291	2.01 348	1.06 266

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 304	0.90 320	0.63 283	1.27 326	0.90 317	1.21 323	2.21 345	1.27 332	1.18 332	1.00 336	0.91 293	1.80 313	1.16 312	1.07 347	1.48 321	0.77 280	0.70 275	0.58 273	2.75 313	0.67 298	1.39 311	2.93 347	0.85 333	0.73 313	1.47 344	1.68 345	1.33 314	2.96 339

XQC	1.03 292	0.90 320	0.71 296	0.91 303	0.92 318	0.92 304	0.86 310	1.06 327	0.90 315	0.84 320	1.11 312	1.03 270	1.30 320	0.71 329	2.04 346	0.95 306	0.87 304	0.67 297	1.64 267	0.78 310	1.00 284	1.67 323	0.62 317	0.73 313	1.09 322	1.47 335	1.26 307	0.97 255

ETE_ROB	0.87 273	0.90 320	0.58 270	0.67 275	0.69 294	0.85 297	0.60 274	0.66 216	0.89 314	0.64 240	1.09 307	2.63 324	0.54 270	0.54 302	1.00 285	0.72 270	0.91 312	0.63 285	0.99 224	0.66 294	0.88 264	1.08 282	0.50 292	0.59 295	0.78 269	0.92 269	1.48 330	1.17 280

SANet	1.61 315	0.91 323	1.10 334	1.04 312	1.05 327	1.25 326	0.77 302	1.76 359	1.81 352	0.77 303	1.24 313	6.63 360	5.08 355	0.83 336	1.56 325	0.77 280	1.24 334	0.90 333	1.58 262	0.82 317	1.05 289	1.00 277	0.90 334	1.27 355	1.32 338	1.93 350	1.88 344	3.10 343

ADCMid	1.56 312	0.92 324	0.99 321	0.70 279	0.86 315	1.05 313	1.37 334	1.29 335	1.77 351	0.75 298	1.75 337	1.27 290	1.48 322	0.69 327	2.18 355	1.07 327	0.98 320	0.79 326	2.74 312	0.80 312	1.31 307	1.74 326	1.06 341	0.70 308	1.01 315	1.53 341	1.02 275	10.33 377

DGSMNet	2.66 340	0.96 325	1.36 350	1.03 311	0.99 322	1.12 318	1.05 323	1.36 340	0.94 321	2.15 379	13.54 390	1.71 311	1.85 330	0.93 343	2.50 369	3.85 380	5.34 373	1.61 372	5.07 334	1.68 365	7.04 381	8.02 382	0.96 340	1.19 353	1.01 315	1.33 329	1.40 324	1.88 310

FC-DCNN	0.88 274	0.96 325	1.23 340	1.36 331	0.93 319	1.26 327	0.82 305	0.91 308	0.78 301	0.87 324	0.63 238	1.08 276	0.42 238	0.56 307	0.88 257	0.69 261	0.81 298	0.68 303	0.81 204	0.59 267	0.78 247	0.59 198	0.50 292	0.77 321	1.11 323	0.99 286	1.21 300	1.57 299

LALA_ROB	0.86 272	0.97 327	0.67 292	0.63 267	0.69 294	0.83 296	0.67 293	0.70 243	0.80 303	0.68 270	1.10 309	2.61 323	0.58 280	0.51 294	1.11 298	0.67 257	0.86 303	0.72 310	0.89 212	0.67 298	0.80 250	1.00 277	0.49 288	0.59 295	0.73 253	0.92 269	1.16 293	1.10 272

FC-DCNN v2	0.94 280	0.98 328	1.28 346	1.47 335	0.95 321	1.33 329	0.82 305	1.05 324	0.80 303	0.87 324	0.66 247	1.11 281	0.67 290	0.56 307	0.91 263	0.69 261	0.81 298	0.68 303	0.83 205	0.59 267	0.78 247	0.59 198	0.50 292	0.78 323	1.25 335	1.09 303	1.35 316	1.89 311

AMNet	1.02 291	0.98 328	0.95 317	0.98 309	1.01 323	1.03 310	0.96 320	0.87 302	0.93 318	0.97 334	1.02 303	1.10 279	0.74 294	1.06 346	0.99 284	1.09 330	1.17 329	1.04 345	1.08 227	1.05 335	1.13 297	1.04 280	0.82 330	0.98 337	1.01 315	1.07 301	1.20 299	1.27 287

G-Net	1.86 323	1.00 330	1.28 346	0.89 298	0.93 319	1.10 316	0.77 302	1.63 352	2.07 358	0.99 335	2.89 351	7.30 366	1.67 329	0.55 305	1.45 317	1.75 368	1.04 323	0.93 338	2.87 314	2.72 379	1.89 329	1.47 311	0.80 328	1.02 341	1.06 319	1.71 346	2.82 367	5.60 363

ACV-stereo	8.39 378	1.01 331	0.97 319	1.29 327	0.73 303	1.48 334	0.95 319	0.88 305	1.10 329	1.07 339	1.33 322	1.06 275	23.12 381	0.52 298	4.00 376	3.78 378	1.05 325	0.79 326	168.94 399	1.91 368	3.64 364	1.44 307	0.72 321	0.74 316	0.74 255	0.90 266	1.43 327	1.03 262

PVD	1.47 308	1.04 332	1.44 351	1.10 314	1.09 332	1.19 321	1.07 324	1.91 363	2.05 357	0.79 310	1.49 328	1.54 304	1.91 332	0.89 341	2.26 360	1.35 351	1.39 337	1.09 350	2.41 301	1.14 341	1.51 314	1.98 331	0.79 326	1.08 345	1.49 346	1.82 348	1.67 337	2.10 317

MFN_U_SF_RVC	1.68 319	1.06 333	0.88 313	1.25 325	1.01 323	1.53 335	2.07 343	1.38 342	1.17 331	1.51 364	2.95 352	2.00 316	1.57 326	2.05 356	2.38 366	0.98 314	0.87 304	0.82 329	6.78 348	1.11 340	2.21 334	2.38 340	0.65 318	1.11 347	1.23 330	1.33 329	1.28 310	1.69 308

ADCS	1.88 324	1.06 333	0.98 320	0.93 306	1.10 333	1.09 315	1.14 325	1.27 332	2.49 365	0.89 326	1.36 323	1.51 301	2.92 347	0.86 339	3.30 373	2.26 374	1.46 342	1.26 359	3.10 321	1.29 350	2.48 339	2.88 345	0.80 328	1.10 346	1.33 340	4.48 380	1.41 325	6.08 366

AnyNet_C01	2.06 328	1.08 335	1.06 329	1.14 317	1.08 330	1.01 308	2.69 350	1.69 357	2.66 368	1.21 348	1.67 334	2.90 329	2.60 344	0.95 344	3.65 374	4.02 381	2.09 356	2.21 381	3.08 320	1.56 360	3.30 359	2.89 346	1.26 344	1.15 350	1.80 352	1.43 333	1.51 331	3.90 352

LSM0	8.30 377	1.08 335	0.95 317	1.66 339	1.42 344	1.59 337	1.96 341	2.27 367	2.36 361	1.66 371	3.94 359	4.10 348	6.30 365	0.63 320	62.38 400	74.74 400	1.69 347	1.06 347	12.18 367	2.23 372	4.96 377	9.29 385	0.92 336	1.29 356	1.95 356	2.97 368	3.66 376	14.83 383

edge stereo	1.82 322	1.16 337	2.22 364	1.46 334	1.28 338	1.58 336	1.38 335	1.67 356	1.30 336	1.20 347	3.42 356	4.33 350	2.26 338	0.80 334	1.41 315	1.46 361	1.05 325	0.83 332	5.42 338	0.97 328	1.34 309	3.76 356	0.95 339	0.88 329	1.26 336	1.20 313	1.70 339	2.91 337

MADNet+	1.96 327	1.18 338	1.26 344	1.45 333	1.28 338	1.10 316	2.21 345	1.88 361	1.41 342	1.33 356	1.32 320	2.29 318	2.23 335	1.25 351	4.58 378	1.87 371	2.55 364	1.13 354	2.73 311	1.63 363	3.69 365	3.33 353	1.26 344	2.09 379	1.93 354	1.47 335	1.59 334	2.77 335

CC-Net-ROB	0.96 286	1.18 338	0.70 295	1.56 336	1.06 328	1.63 338	1.20 330	0.79 284	0.61 284	0.81 314	0.56 211	3.07 332	0.57 278	0.85 338	0.68 201	0.44 133	0.71 281	0.63 285	1.40 252	0.57 260	0.58 197	0.43 136	1.91 356	0.46 269	0.83 282	0.83 254	0.77 208	1.20 283

MFMNet_re	1.51 310	1.18 338	1.12 335	1.29 327	1.16 334	1.63 338	1.32 333	1.30 337	1.63 348	1.14 344	1.38 324	2.64 325	1.63 328	0.90 342	2.27 361	1.35 351	1.58 343	1.32 365	3.69 325	1.24 348	2.10 331	1.26 298	1.16 342	1.24 354	1.11 323	1.02 295	1.59 334	1.60 301

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 318	1.25 341	1.05 327	1.56 336	1.08 330	1.20 322	3.18 357	1.50 346	2.10 359	1.30 355	0.98 300	1.50 300	1.04 304	1.66 354	1.71 332	1.18 341	0.84 301	1.01 342	6.24 345	1.15 344	1.43 312	3.23 352	1.19 343	1.14 349	1.52 347	1.29 324	1.09 282	2.78 336

SPS-STEREO	1.93 326	1.27 342	1.21 338	1.60 338	1.34 342	1.44 333	1.17 328	1.66 353	1.36 341	1.38 358	3.67 358	3.02 331	1.29 318	1.05 345	1.85 341	1.83 370	1.58 343	1.37 367	8.86 357	1.34 351	3.07 353	1.47 311	1.27 348	1.37 357	1.42 343	1.28 323	2.02 349	1.89 311
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 356	1.38 343	1.26 344	1.80 341	1.47 346	1.93 342	1.71 339	1.47 345	1.33 337	1.34 357	6.67 381	9.59 374	12.99 375	1.20 349	1.73 335	1.47 362	1.42 339	1.24 357	11.11 365	1.37 353	3.07 353	2.13 334	1.27 348	1.42 363	1.69 350	1.26 321	2.90 368	26.50 390

FBW_ROB	1.34 305	1.42 344	1.08 332	2.01 342	1.42 344	1.37 331	1.63 338	0.99 317	0.70 293	0.72 289	1.02 303	2.05 317	0.91 303	1.47 353	1.24 307	0.60 234	0.88 308	0.65 293	6.08 344	0.59 267	1.06 291	0.81 259	1.48 353	1.12 348	0.99 309	1.20 313	0.99 268	1.66 306

SGM_RVC	2.81 344	1.46 345	0.85 310	1.76 340	1.28 338	1.68 340	1.19 329	1.56 349	1.14 330	0.82 317	1.70 335	7.09 363	2.67 346	0.42 274	0.92 266	0.57 223	0.75 287	0.57 268	11.20 366	0.66 294	0.94 275	0.46 152	0.51 300	0.84 327	1.97 357	1.64 344	5.04 381	26.13 389
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.62 355	1.54 346	1.05 327	2.64 344	1.72 348	2.05 343	1.15 327	2.40 369	1.41 342	0.90 327	6.48 379	9.56 373	7.42 366	0.49 288	11.75 385	1.94 372	0.87 304	0.74 315	8.79 355	0.80 312	8.36 382	8.07 383	0.73 323	1.07 343	3.39 370	2.15 358	5.22 382	4.99 359
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	17.44 385	1.82 347	6.12 388	9.40 375	53.85 401	8.01 384	46.26 396	11.27 392	28.12 393	1.80 375	7.03 382	38.62 391	49.53 394	0.34 243	1.76 338	0.55 216	0.78 290	0.59 278	36.68 387	6.72 386	2.92 348	0.85 262	29.06 396	12.10 394	26.35 391	25.49 394	27.84 395	37.03 396

WAO-7	2.72 343	1.83 348	2.89 375	7.39 374	1.73 349	1.76 341	1.82 340	2.07 364	2.65 367	2.21 380	5.39 368	4.58 352	5.72 360	1.23 350	2.07 350	1.27 347	1.69 347	1.22 356	7.70 351	1.51 355	1.64 320	3.07 349	0.84 331	1.65 370	1.83 353	2.48 362	1.97 347	3.27 345

ELAS_RVC	3.22 350	2.01 349	1.85 359	2.66 345	2.07 351	5.08 374	2.06 342	2.41 370	1.89 354	1.74 374	4.78 363	8.00 367	8.02 368	0.74 331	2.38 366	0.81 288	1.75 349	1.14 355	3.97 327	1.27 349	4.64 375	7.61 379	1.26 344	1.74 373	6.58 382	3.21 371	3.39 371	3.80 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 307	2.18 350	0.79 304	2.67 346	2.43 357	2.57 345	2.52 348	0.80 286	0.84 308	0.63 233	0.94 295	1.57 306	0.45 249	2.65 362	0.94 272	0.78 283	1.99 354	0.75 317	2.31 293	0.91 324	1.16 298	0.97 273	2.71 360	0.56 290	0.72 248	0.71 218	0.97 264	0.85 239

ELAS	3.38 354	2.19 351	1.79 357	2.99 351	2.37 355	3.32 351	2.09 344	2.60 373	2.85 372	1.28 353	4.85 365	8.61 369	8.02 368	0.76 333	2.90 371	0.81 288	1.80 350	1.10 351	4.19 331	1.10 338	4.53 373	7.86 380	1.26 344	1.63 368	7.08 383	4.79 381	3.66 376	4.87 358
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.35 306	2.24 352	0.81 306	2.58 343	2.45 358	2.48 344	2.57 349	0.76 274	0.86 309	0.77 303	1.08 306	1.51 301	0.56 274	2.59 358	1.06 292	0.69 261	1.89 352	0.80 328	2.31 293	0.97 328	1.24 303	0.98 274	1.43 352	0.62 300	0.74 255	0.81 250	0.95 257	0.81 235

WAO-6	2.71 341	2.26 353	1.57 354	3.00 352	2.25 353	3.01 348	3.02 355	1.77 360	2.35 360	1.52 366	1.62 332	3.94 346	5.12 356	2.64 361	2.22 357	1.38 356	2.65 365	1.36 366	4.86 333	1.54 359	2.76 345	4.79 366	2.70 359	1.73 372	2.71 362	2.59 363	2.68 365	5.02 360

MDST_ROB	3.33 353	2.32 354	0.75 300	3.90 364	1.47 346	2.61 346	1.00 322	1.12 331	0.72 294	0.78 307	0.67 254	1.54 304	25.37 383	0.34 243	2.11 352	0.53 204	0.65 255	0.48 205	3.69 325	0.58 263	0.88 264	0.59 198	0.58 313	0.68 307	7.85 385	3.03 369	17.15 390	8.63 375

STStereo	5.29 363	2.47 355	5.20 385	5.20 370	2.80 366	4.72 371	3.42 359	6.23 387	6.52 381	1.51 364	7.61 383	9.53 372	14.86 378	0.63 320	4.09 377	0.64 247	0.87 304	0.62 284	36.67 386	1.02 332	1.23 302	1.05 281	0.78 325	1.63 368	3.46 371	2.43 361	3.53 372	14.15 382

MANE	7.31 371	2.64 356	4.48 384	3.30 358	3.10 373	3.94 365	2.83 353	5.37 386	6.88 382	1.11 340	5.64 371	8.81 370	11.02 371	0.67 325	3.83 375	3.83 379	1.32 335	18.03 391	8.61 353	0.84 318	4.22 368	1.16 290	0.74 324	1.79 377	13.65 389	18.61 390	22.89 392	38.18 397

IMH-64-1	2.92 346	2.70 357	2.36 367	3.23 355	2.71 363	3.70 359	4.05 368	1.66 353	2.48 363	1.13 341	1.26 315	3.60 340	6.29 363	3.59 371	2.28 362	1.15 337	2.20 358	1.31 362	6.02 342	1.52 357	3.03 351	5.48 369	4.83 374	1.40 360	2.83 364	2.02 354	2.34 353	3.64 348

IMH-64	2.92 346	2.70 357	2.36 367	3.23 355	2.71 363	3.70 359	4.05 368	1.66 353	2.48 363	1.13 341	1.26 315	3.60 340	6.29 363	3.59 371	2.28 362	1.15 337	2.20 358	1.31 362	6.02 342	1.52 357	3.03 351	5.48 369	4.83 374	1.40 360	2.83 364	2.02 354	2.34 353	3.64 348

SQANet	1.90 325	2.70 357	1.03 326	3.09 353	2.17 352	3.29 350	2.70 351	0.95 310	0.65 289	1.00 336	0.71 260	2.69 326	1.10 309	2.30 357	0.78 223	0.55 216	1.02 322	0.72 310	9.92 361	0.68 300	2.11 332	1.25 296	3.28 361	0.58 294	0.98 306	1.31 326	1.33 314	2.34 324

ACVNet-4b	2.35 335	2.75 360	1.60 355	3.13 354	2.29 354	3.52 354	3.67 364	1.35 339	1.35 339	1.27 352	0.72 265	3.26 336	2.62 345	3.04 368	0.98 281	0.78 283	2.13 357	1.02 343	9.04 358	1.23 347	2.74 343	3.39 355	4.08 364	0.92 331	1.24 333	1.29 324	1.46 329	2.48 330

IMH	3.24 351	2.76 361	2.37 369	3.26 357	2.74 365	3.73 362	4.10 370	1.72 358	2.58 366	1.17 346	1.24 313	3.92 344	10.58 370	6.80 386	1.57 327	1.11 333	2.25 360	1.30 361	6.28 346	1.56 360	2.97 350	4.14 361	4.90 377	1.45 364	3.01 368	2.36 360	2.47 359	5.19 362

MonStereo1	2.61 337	2.91 362	1.70 356	3.94 365	3.77 378	3.57 356	3.72 366	1.55 348	1.64 349	1.43 360	1.63 333	4.85 353	5.63 359	2.99 367	1.35 313	0.90 298	1.99 354	1.31 362	5.93 340	1.75 367	2.96 349	1.93 330	4.83 374	0.93 334	1.31 337	1.08 302	2.49 360	2.38 326

RainbowNet	2.32 331	2.93 363	1.87 360	3.34 359	2.57 361	3.50 352	3.49 361	1.29 335	0.92 316	1.53 367	0.89 291	3.18 334	2.31 339	2.94 365	1.30 310	0.90 298	1.61 346	1.00 341	5.61 339	1.51 355	2.82 346	4.18 362	4.25 366	0.97 335	1.32 338	1.58 342	1.71 340	3.00 340

ACVNet_2	3.17 349	2.98 364	2.25 365	4.72 369	2.88 368	3.50 352	3.48 360	1.58 351	1.33 337	1.29 354	1.10 309	3.22 335	2.45 341	2.67 363	1.29 309	0.86 294	7.26 377	1.02 343	22.14 377	1.37 353	3.22 356	1.25 296	4.24 365	1.37 357	1.93 354	1.92 349	1.83 343	2.36 325

LVE	4.33 361	3.03 365	2.00 362	27.23 390	3.06 372	3.83 364	12.07 388	1.53 347	1.64 349	1.85 376	1.48 327	3.30 337	3.91 350	3.06 369	1.45 317	1.05 325	1.95 353	1.38 368	15.68 374	1.62 362	3.25 358	5.86 372	4.42 369	1.76 374	2.87 366	2.06 356	2.34 353	3.25 344

PWCK	5.04 362	3.03 365	2.21 363	3.61 362	2.60 362	4.41 370	5.09 371	2.45 371	2.76 370	3.31 385	4.34 362	10.15 378	5.13 357	1.74 355	1.99 344	1.38 356	2.41 362	1.45 369	51.59 394	2.35 374	3.70 366	2.69 344	2.65 358	1.78 376	2.97 367	3.21 371	2.43 357	4.77 357

otaku	2.33 334	3.05 367	1.19 336	3.36 360	2.37 355	3.56 355	3.08 356	1.05 324	0.98 324	1.13 341	0.80 281	2.88 328	1.62 327	2.59 358	0.95 274	0.64 247	1.23 333	0.75 317	13.16 369	1.09 337	2.47 338	2.63 342	4.75 371	0.75 317	1.13 325	1.38 332	1.69 338	2.52 331

ktn	8.45 379	3.18 368	2.84 374	6.37 373	3.26 374	4.31 369	10.28 386	2.15 365	10.13 386	2.27 382	1.83 340	42.17 393	55.84 395	3.93 373	2.34 364	2.09 373	9.85 380	2.17 379	33.98 384	2.24 373	3.24 357	3.03 348	4.78 372	2.25 382	2.59 359	2.81 365	3.18 370	5.04 361

DispFullNet	4.17 358	3.20 369	4.34 383	2.72 347	2.46 359	2.92 347	2.70 351	2.79 378	1.90 355	4.51 389	6.62 380	8.91 371	4.83 352	2.59 358	2.00 345	8.18 386	3.24 369	1.98 375	24.96 379	2.93 381	3.99 367	3.36 354	1.71 354	1.15 350	1.36 341	1.32 328	2.36 356	3.65 350

Dean	2.84 345	3.23 370	1.81 358	6.04 372	3.38 377	3.63 358	3.67 364	1.88 361	1.97 356	1.47 361	1.30 317	3.69 342	4.10 351	2.97 366	1.45 317	0.97 311	2.41 362	1.29 360	5.94 341	1.74 366	3.20 355	4.23 363	4.79 373	1.55 365	2.65 361	2.27 359	2.56 361	2.64 333

ACVNet_1	2.47 336	3.23 370	2.35 366	4.40 368	2.93 371	3.77 363	3.96 367	1.34 338	1.18 332	1.21 348	1.02 303	3.31 338	2.07 333	3.09 370	1.31 311	0.70 267	2.26 361	1.10 351	9.52 359	1.14 341	3.45 361	1.18 293	4.50 370	1.07 343	1.39 342	1.75 347	1.36 318	2.10 317

WAO-8	4.25 359	3.34 372	2.80 372	10.32 378	2.92 369	4.17 367	5.89 373	2.66 376	4.45 378	1.69 372	3.41 354	5.94 357	11.31 372	5.29 381	1.71 332	1.34 348	2.69 366	1.51 370	10.78 362	2.48 376	2.63 340	4.50 364	3.44 362	1.58 366	5.12 378	3.31 373	3.60 373	5.76 364

Venus	4.25 359	3.34 372	2.80 372	10.32 378	2.92 369	4.17 367	5.89 373	2.66 376	4.45 378	1.69 372	3.41 354	5.94 357	11.31 372	5.29 381	1.71 332	1.34 348	2.69 366	1.51 370	10.78 362	2.48 376	2.63 340	4.50 364	3.44 362	1.58 366	5.12 378	3.31 373	3.60 373	5.76 364

PSMNet_ROB	2.71 341	3.39 374	1.92 361	2.87 350	2.04 350	4.01 366	3.50 362	1.46 344	1.41 342	1.59 369	3.34 353	3.52 339	4.97 353	4.50 377	1.61 328	0.95 306	1.87 351	1.06 347	8.62 354	1.63 363	2.32 337	1.51 315	5.43 381	1.37 357	1.98 358	1.94 351	1.91 345	2.39 327

Ntro	2.32 331	3.40 375	1.53 353	3.55 361	2.52 360	3.71 361	3.36 358	1.11 330	1.05 326	1.16 345	0.90 292	2.93 330	1.24 315	2.72 364	1.00 285	0.64 247	1.40 338	0.82 329	10.96 364	1.14 341	2.72 342	3.19 351	4.26 367	0.73 313	1.24 333	1.59 343	1.56 333	2.31 323

MADNet++	5.64 365	3.51 376	3.77 382	2.84 349	4.62 381	3.02 349	3.65 363	4.36 381	5.03 380	4.18 388	5.07 367	6.45 359	5.92 362	6.18 385	7.04 381	6.82 384	4.71 372	4.00 385	8.03 352	5.83 385	9.92 386	16.38 390	2.32 357	4.34 388	3.95 376	11.38 387	4.93 380	4.01 353

JetBlue	6.09 369	3.85 377	3.31 380	5.99 371	4.13 380	6.22 380	7.94 378	3.42 379	2.89 373	1.47 361	1.46 326	8.10 368	1.90 331	5.39 383	11.86 386	3.22 377	3.30 370	2.99 382	5.32 336	2.40 375	9.74 385	10.03 388	4.93 378	2.18 381	7.39 384	17.16 389	3.72 378	24.15 387

KSHMR	8.16 375	4.16 378	2.96 376	25.39 389	3.92 379	5.08 374	5.53 372	2.62 374	2.40 362	2.23 381	2.26 345	4.37 351	77.17 399	5.23 380	2.24 358	1.71 366	2.79 368	1.98 375	31.04 383	2.02 370	4.59 374	5.35 367	7.54 388	1.89 378	3.30 369	2.91 367	3.01 369	6.51 369

SGM-ForestM	2.61 337	4.20 379	0.93 316	2.78 348	1.37 343	3.57 356	2.93 354	2.59 372	1.51 346	0.70 283	1.32 320	7.25 364	5.36 358	0.47 285	0.89 259	0.53 204	0.79 294	0.54 252	7.58 350	0.60 272	0.82 253	0.47 158	0.51 300	0.80 324	4.97 377	3.66 376	7.05 385	6.30 367

TorneroNet	8.11 374	4.28 380	2.58 371	27.50 391	3.31 376	5.00 373	6.00 375	2.62 374	10.13 386	1.49 363	2.57 349	11.07 380	68.61 398	4.25 375	1.77 339	1.18 341	5.78 374	1.62 373	23.67 378	2.83 380	4.30 369	5.47 368	5.37 380	1.65 370	3.72 373	3.14 370	2.59 362	6.36 368

TorneroNet-64	6.02 368	4.60 381	2.53 370	15.58 385	3.29 375	4.87 372	7.75 377	2.23 366	10.02 384	1.42 359	1.31 318	7.26 365	29.23 388	4.36 376	2.09 351	1.21 345	8.22 378	1.70 374	17.35 376	2.62 378	4.31 370	5.68 371	5.20 379	1.76 374	3.58 372	3.76 377	2.29 351	8.34 374

UNDER WATER	7.55 372	4.74 382	3.06 377	10.46 381	5.92 385	6.35 381	8.05 379	4.32 380	3.69 377	1.97 377	2.14 344	10.53 379	62.60 397	4.83 378	2.25 359	1.59 364	12.22 387	2.08 377	9.67 360	3.97 382	5.27 378	6.65 376	8.86 391	2.65 385	3.82 374	5.62 382	3.62 375	7.03 371

UNDER WATER-64	6.11 370	5.20 383	3.13 378	12.20 382	5.77 384	6.55 382	8.53 382	4.74 385	3.45 376	2.30 383	2.36 346	12.04 381	12.47 374	5.08 379	3.02 372	1.81 369	12.11 386	2.17 379	8.81 356	4.17 384	5.75 379	7.27 378	8.74 390	2.61 384	3.86 375	8.63 384	4.32 379	7.86 373

JetRed	7.85 373	5.29 384	6.07 387	3.75 363	5.00 382	6.95 383	10.20 385	4.64 384	3.42 375	2.92 384	2.39 347	6.71 361	2.25 337	7.15 387	10.26 383	7.34 385	8.59 379	7.11 386	4.82 332	4.08 383	10.76 389	9.27 384	7.85 389	3.34 386	10.96 386	24.25 393	11.90 387	24.57 388

notaker	5.52 364	5.55 385	3.76 381	13.97 384	5.34 383	5.44 378	7.16 376	2.36 368	2.68 369	2.06 378	1.80 339	12.90 382	23.86 382	3.98 374	2.04 346	1.73 367	3.45 371	2.12 378	17.08 375	2.15 371	6.10 380	5.87 373	6.15 385	2.12 380	1.79 351	2.08 357	2.31 352	3.29 346

DGTPSM_ROB	12.12 382	5.96 386	17.45 392	4.20 366	7.86 386	5.15 376	8.18 380	4.56 382	11.64 388	4.52 390	8.72 385	5.01 354	17.08 379	12.98 390	14.91 389	14.58 390	6.85 375	15.76 389	12.78 368	12.05 390	9.07 383	21.74 391	5.67 382	11.54 392	11.84 387	31.02 396	12.98 388	33.06 393

DPSMNet_ROB	12.40 383	5.97 387	17.46 393	4.21 367	7.87 387	5.15 376	8.18 380	4.56 382	11.65 389	4.54 391	8.87 386	5.17 355	22.69 380	13.00 391	14.98 390	14.62 391	6.90 376	15.82 390	14.07 372	12.05 390	9.09 384	21.75 392	5.68 383	11.54 392	11.87 388	31.03 397	12.99 389	33.06 393

HanzoNet	19.12 390	15.23 388	6.99 389	35.06 394	14.35 392	40.77 393	42.46 395	17.81 394	22.51 392	3.55 386	8.29 384	41.30 392	56.30 396	43.04 399	5.72 380	4.37 382	37.83 397	3.30 383	49.59 393	8.93 389	10.30 388	6.85 377	14.15 395	3.46 387	5.94 381	5.80 383	5.29 383	7.13 372

DPSM_ROB	18.32 387	16.26 389	21.94 394	9.42 376	8.75 388	13.61 385	9.11 383	10.90 390	15.09 390	8.45 392	8.95 387	10.12 376	13.19 376	16.42 392	19.79 392	19.11 392	18.35 390	20.45 392	13.82 370	14.88 392	26.56 393	27.45 393	6.49 386	14.39 395	31.57 396	38.83 398	36.85 397	43.86 398

DPSM	18.32 387	16.26 389	21.94 394	9.42 376	8.75 388	13.61 385	9.11 383	10.90 390	15.09 390	8.45 392	8.95 387	10.12 376	13.19 376	16.42 392	19.79 392	19.11 392	18.35 390	20.45 392	13.82 370	14.88 392	26.56 393	27.45 393	6.49 386	14.39 395	31.57 396	38.83 398	36.85 397	43.86 398

PML	30.82 393	20.91 391	7.15 390	29.65 392	20.81 396	29.11 391	10.50 387	10.87 389	88.32 401	20.03 397	154.19 401	98.60 399	119.55 400	10.53 389	9.19 382	8.69 387	16.72 389	7.27 387	34.57 385	7.35 388	12.77 390	10.86 389	5.72 384	6.17 389	33.11 398	12.83 388	34.30 396	12.33 380

LRCNet_RVC	21.34 391	28.92 392	11.37 391	31.78 393	29.09 397	34.25 392	27.43 392	21.71 397	10.07 385	29.63 398	30.60 394	32.06 388	25.81 384	33.87 397	11.15 384	2.97 376	25.27 393	21.35 394	44.05 391	20.83 394	14.27 391	5.87 373	36.69 397	27.43 397	2.76 363	1.47 335	8.68 386	6.79 370

DPSimNet_ROB	18.93 389	32.01 393	5.97 386	12.40 383	11.35 391	6.13 379	28.07 393	15.03 393	35.64 397	3.96 387	78.33 400	18.15 384	35.00 389	5.44 384	12.19 388	10.36 388	13.57 388	3.64 384	87.52 397	6.87 387	14.36 392	9.97 386	4.40 368	7.14 390	5.17 380	9.85 385	5.93 384	32.56 392

FlowAnything	36.80 395	32.68 394	44.29 401	18.93 388	17.69 395	27.11 388	18.38 391	21.83 398	30.48 396	17.53 395	18.21 392	20.29 386	26.54 386	33.31 396	37.97 395	37.86 396	36.82 395	40.93 396	27.35 380	30.03 397	53.34 399	55.72 400	12.99 393	29.50 400	63.36 399	78.25 402	73.99 402	88.17 402

fast-reg	43.29 398	32.71 395	44.22 400	18.25 386	17.13 393	27.54 390	18.28 390	21.56 395	30.10 394	17.75 396	25.35 393	20.57 387	27.48 387	32.87 394	35.47 394	36.04 394	36.53 394	40.33 395	202.92 400	29.77 395	52.97 398	55.53 398	13.28 394	29.25 399	63.58 401	78.09 401	73.47 400	87.68 400

CasAABBNet	36.73 394	32.73 396	44.18 399	18.81 387	17.45 394	27.29 389	18.12 389	21.69 396	30.40 395	17.52 394	18.08 391	20.27 385	26.53 385	32.96 395	38.28 396	37.42 395	36.82 395	41.12 397	27.47 381	29.86 396	53.56 400	55.70 399	12.93 392	28.91 398	63.44 400	78.07 400	73.93 401	88.05 401

BEATNet-Init1	22.01 392	36.32 397	3.23 379	54.74 398	11.23 390	52.95 399	28.72 394	9.47 388	8.51 383	1.57 368	10.45 389	33.05 389	48.98 393	0.71 329	16.97 391	11.50 389	1.60 345	1.11 353	77.80 396	35.27 398	9.94 387	9.98 387	1.27 348	2.30 383	27.41 392	11.09 386	52.85 399	35.36 395

HaxPig	41.43 396	43.85 398	40.81 396	44.90 395	47.49 399	44.66 395	46.30 397	46.31 399	45.63 399	49.00 399	49.30 396	47.24 394	43.73 391	42.64 398	40.44 398	39.13 398	48.37 398	51.07 398	43.33 389	42.25 399	42.88 395	36.52 395	50.75 399	43.02 402	27.54 393	19.97 391	20.68 391	20.75 386

AVERAGE_ROB	41.98 397	44.82 399	42.27 397	45.98 396	46.88 398	45.60 396	46.56 398	47.04 400	43.89 398	49.19 400	49.91 397	47.25 395	43.00 390	49.19 400	40.14 397	38.38 397	49.01 399	51.31 399	43.98 390	42.43 400	43.31 396	38.64 396	49.42 398	42.83 401	28.65 394	20.44 392	23.41 393	19.88 385

MEDIAN_ROB	44.95 399	47.36 400	44.12 398	48.52 397	49.78 400	48.21 397	49.25 399	49.72 401	46.35 400	52.53 401	53.59 398	50.59 396	45.49 392	49.36 401	43.27 399	41.36 399	51.85 400	54.40 400	47.03 392	45.93 401	45.78 397	40.06 397	52.67 400	45.67 403	31.00 395	26.54 395	25.33 394	27.95 391

DLNR_Zeroshot_test	17.86 386	67.45 401	1.21 338	81.91 400	0.35 194	0.45 211	74.74 400	0.76 274	0.27 135	0.69 278	0.60 221	1.16 286	0.29 149	8.20 388	84.48 401	102.07 401	23.88 392	15.14 388	7.31 349	0.50 232	4.38 371	2.51 341	0.18 125	0.43 255	0.76 266	0.86 256	0.80 215	0.80 233

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

ASD4																								8.34 391

Low-res two-view benchmark