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 40	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 19	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 27	0.12 37	0.11 18	0.14 40	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 53	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 37	0.19 38	0.22 41	0.12 14	0.23 41	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 51	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 26	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 32	0.04 3	0.17 56	0.13 41	0.15 44	0.16 51	0.19 43	0.08 21	0.09 52	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 26	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 27	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 26	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 34	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 35	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 51	0.26 58	0.20 27	0.18 33	0.20 32	0.11 6	0.24 50	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 57	0.20 42	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 44	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 37	0.19 38	0.19 22	0.12 14	0.21 35	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 20	0.06 4	0.22 74	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 33	0.26 58	0.22 37	0.19 38	0.26 60	0.11 6	0.28 61	0.16 23	0.06 6	0.08 13	0.22 57	0.23 69	0.20 13	0.16 30

over v1	0.14 21	0.11 12	0.09 22	0.15 60	0.08 23	0.11 32	0.07 33	0.12 20	0.10 19	0.11 18	0.10 22	0.28 67	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 28	0.19 33	0.21 50	0.23 24	0.18 41

over-8	0.13 11	0.11 12	0.09 22	0.13 45	0.07 11	0.11 32	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.21 49	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 37	0.22 19	0.20 50

over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 53	0.07 11	0.11 32	0.06 21	0.11 7	0.11 24	0.10 11	0.09 14	0.24 56	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 37	0.23 24	0.20 50

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 43	0.07 33	0.17 56	0.17 62	0.09 8	0.27 102	0.13 15	0.27 141	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 19	0.09 28	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 50	0.11 32	0.05 8	0.15 39	0.11 24	0.19 66	0.12 31	0.26 60	0.09 32	0.06 18	0.19 29	0.20 23	0.23 43	0.16 22	0.18 16	0.14 33	0.23 41	0.20 49	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 34	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 49	0.06 4	0.15 44	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 44	0.28 65	0.26 57	0.23 58	0.27 62	0.17 52	0.28 61	0.19 42	0.06 6	0.08 13	0.26 66	0.23 69	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 35	0.09 3	0.07 19	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 46	0.12 8

LACA2	0.12 8	0.12 18	0.08 7	0.10 22	0.08 23	0.12 43	0.07 33	0.09 3	0.09 12	0.14 35	0.05 5	0.27 65	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 59	0.11 24	0.20 68	0.07 9	0.23 53	0.08 21	0.08 43	0.19 29	0.23 37	0.30 67	0.25 68	0.31 69	0.18 57	0.28 61	0.17 28	0.09 45	0.08 13	0.20 44	0.16 18	0.29 56	0.21 54

PointNet	0.15 26	0.13 21	0.11 40	0.10 22	0.07 11	0.13 52	0.07 33	0.23 67	0.14 46	0.17 60	0.15 44	0.14 20	0.13 61	0.06 18	0.18 24	0.17 7	0.16 12	0.13 10	0.13 3	0.12 14	0.23 41	0.16 23	0.08 26	0.09 28	0.21 54	0.19 37	0.36 79	0.18 41

WQFJX	0.15 26	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.09 31	0.13 52	0.09 64	0.13 27	0.15 54	0.11 18	0.33 130	0.11 6	0.36 222	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 54	0.11 50	0.18 27	0.19 37	0.21 15	0.16 30

NLSM3	0.15 26	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.10 42	0.10 26	0.08 49	0.15 39	0.17 62	0.11 18	0.17 57	0.12 9	0.13 61	0.11 66	0.21 40	0.20 23	0.20 27	0.17 27	0.17 13	0.12 14	0.16 14	0.16 23	0.08 26	0.11 50	0.18 27	0.23 69	0.27 46	0.18 41

NLSM1	0.17 49	0.13 21	0.10 30	0.11 29	0.11 50	0.14 57	0.08 49	0.20 63	0.19 74	0.11 18	0.38 152	0.18 38	0.42 242	0.09 52	0.17 13	0.21 28	0.16 12	0.15 13	0.20 32	0.13 26	0.16 14	0.22 65	0.10 54	0.11 50	0.18 27	0.19 37	0.27 46	0.14 19

BridgeDepth	0.13 11	0.13 21	0.09 22	0.11 29	0.08 23	0.11 32	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 18	0.06 6	0.31 73	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 60	0.14 46	0.15 44	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 29	0.15 4	0.15 3	0.23 43	0.15 13	0.21 36	0.12 14	0.18 24	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 53	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 39	0.11 24	0.16 53	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.23 43	0.17 27	0.22 41	0.14 33	0.20 32	0.14 13	0.08 26	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 38	0.15 23

StereoVision	0.18 56	0.13 21	0.11 40	0.09 18	0.14 67	0.16 68	0.08 49	0.17 56	0.17 62	0.15 44	0.15 44	0.16 24	0.10 40	0.06 18	0.25 55	0.26 58	0.27 58	0.22 55	0.22 41	0.16 47	0.23 41	0.17 28	0.06 6	0.13 66	0.28 77	0.29 88	0.38 83	0.28 76

ProNet	0.14 21	0.13 21	0.14 62	0.11 29	0.07 11	0.14 57	0.12 90	0.13 27	0.06 4	0.08 5	0.24 89	0.09 3	0.06 3	0.07 29	0.22 44	0.21 28	0.22 37	0.18 33	0.19 22	0.14 33	0.20 32	0.11 6	0.12 76	0.11 50	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

RAFT	0.17 49	0.13 21	0.10 30	0.16 69	0.07 11	0.21 91	0.05 8	0.25 69	0.12 37	0.14 35	0.15 44	0.16 24	0.10 40	0.05 8	0.21 40	0.20 23	0.23 43	0.15 13	0.28 64	0.13 26	0.21 35	0.17 28	0.07 19	0.10 38	0.26 66	0.24 75	0.33 67	0.23 60

MatchStereo	0.16 40	0.14 31	0.11 40	0.07 7	0.12 56	0.07 8	0.06 21	0.16 49	0.18 68	0.08 5	0.12 31	0.13 15	0.13 61	0.11 66	0.21 40	0.25 49	0.17 17	0.20 42	0.18 16	0.19 65	0.21 35	0.26 76	0.08 26	0.12 62	0.21 54	0.23 69	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 43	0.08 49	0.15 39	0.16 57	0.10 11	0.36 141	0.11 6	0.28 148	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 67	0.11 50	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLMM1	0.17 49	0.14 31	0.09 22	0.08 12	0.09 31	0.10 26	0.07 33	0.15 39	0.20 81	0.12 29	0.34 134	0.21 49	0.51 269	0.07 29	0.17 13	0.18 15	0.16 12	0.15 13	0.22 41	0.14 33	0.14 5	0.19 42	0.10 54	0.11 50	0.19 33	0.18 30	0.24 34	0.13 15

NLMM	0.15 26	0.14 31	0.08 7	0.11 29	0.09 31	0.12 43	0.08 49	0.15 39	0.16 57	0.10 11	0.36 141	0.11 6	0.28 148	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 67	0.11 50	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

MonStereo	0.15 26	0.14 31	0.13 55	0.12 40	0.12 56	0.10 26	0.08 49	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 36	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 43	0.17 27	0.21 36	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.22 57	0.18 30	0.23 24	0.24 63

over-6	0.16 40	0.15 36	0.10 30	0.17 76	0.08 23	0.10 26	0.07 33	0.13 27	0.20 81	0.11 18	0.15 44	0.41 108	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 26	0.09 28	0.20 44	0.20 42	0.25 38	0.22 59

testmc14	0.15 26	0.15 36	0.11 40	0.13 45	0.09 31	0.11 32	0.05 8	0.14 35	0.11 24	0.11 18	0.12 31	0.27 65	0.07 9	0.05 8	0.23 49	0.24 44	0.21 31	0.18 33	0.19 22	0.18 57	0.17 19	0.13 11	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.23 69	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 49	0.19 74	0.10 11	0.28 106	0.12 9	0.30 165	0.08 43	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 67	0.09 28	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

MSCF	0.16 40	0.15 36	0.09 22	0.14 53	0.09 31	0.11 32	0.07 33	0.11 7	0.15 54	0.14 35	0.09 14	0.17 31	0.11 45	0.06 18	0.25 55	0.23 37	0.23 43	0.20 42	0.23 47	0.15 39	0.24 50	0.21 54	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.22 56	0.27 46	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 49	0.10 19	0.12 29	0.13 36	0.25 59	0.09 32	0.08 43	0.22 44	0.25 49	0.24 52	0.16 22	0.23 47	0.13 26	0.18 24	0.16 23	0.09 45	0.10 38	0.15 10	0.16 18	0.31 64	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 40	0.09 31	0.11 32	0.09 64	0.13 27	0.08 9	0.13 33	0.18 61	0.17 31	0.07 9	0.07 29	0.17 13	0.23 37	0.20 27	0.20 42	0.25 55	0.14 33	0.29 65	0.17 28	0.08 26	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

LACA_dic	0.16 40	0.16 42	0.12 48	0.15 60	0.09 31	0.09 17	0.08 49	0.11 7	0.16 57	0.15 44	0.10 22	0.18 38	0.12 55	0.09 52	0.20 33	0.24 44	0.21 31	0.23 58	0.19 22	0.15 39	0.19 27	0.21 54	0.06 6	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.27 46	0.24 63

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 49	0.16 42	0.11 40	0.09 18	0.10 42	0.11 32	0.07 33	0.19 60	0.16 57	0.14 35	0.16 51	0.26 60	0.09 32	0.08 43	0.25 55	0.23 37	0.23 43	0.19 38	0.26 60	0.13 26	0.22 39	0.19 42	0.09 45	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.35 75	0.21 54

MCSU-Stereo	0.17 49	0.16 42	0.13 55	0.11 29	0.11 50	0.09 17	0.09 64	0.11 7	0.21 88	0.11 18	0.12 31	0.39 99	0.09 32	0.08 43	0.28 72	0.23 37	0.27 58	0.17 27	0.20 32	0.15 39	0.18 24	0.17 28	0.09 45	0.09 28	0.22 57	0.21 50	0.35 75	0.24 63

TS12	0.16 40	0.16 42	0.12 48	0.15 60	0.09 31	0.09 17	0.08 49	0.11 7	0.16 57	0.15 44	0.10 22	0.18 38	0.12 55	0.09 52	0.20 33	0.24 44	0.21 31	0.23 58	0.19 22	0.15 39	0.19 27	0.21 54	0.06 6	0.09 28	0.20 44	0.22 56	0.27 46	0.24 63

LACA3	0.18 56	0.16 42	0.13 55	0.13 45	0.11 50	0.14 57	0.09 64	0.14 35	0.14 46	0.16 53	0.12 31	0.30 72	0.11 45	0.13 76	0.23 49	0.24 44	0.19 23	0.23 58	0.22 41	0.15 39	0.23 41	0.25 72	0.08 26	0.10 38	0.23 63	0.22 56	0.29 56	0.26 72

LACA1	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.11 29	0.10 42	0.12 43	0.06 21	0.13 27	0.14 46	0.14 35	0.10 22	0.19 43	0.13 61	0.10 61	0.19 29	0.21 28	0.19 23	0.23 58	0.19 22	0.13 26	0.17 19	0.19 42	0.07 19	0.09 28	0.20 44	0.20 42	0.24 34	0.21 54

DispViT+	0.18 56	0.16 42	0.12 48	0.18 83	0.13 58	0.13 52	0.09 64	0.15 39	0.20 81	0.18 64	0.19 66	0.19 43	0.12 55	0.09 52	0.24 51	0.25 49	0.17 17	0.24 66	0.25 55	0.19 65	0.19 27	0.21 54	0.10 54	0.20 101	0.19 33	0.33 110	0.23 24	0.28 76

GASTEREO	0.16 40	0.16 42	0.10 30	0.14 53	0.10 42	0.11 32	0.07 33	0.12 20	0.15 54	0.14 35	0.09 14	0.18 38	0.11 45	0.06 18	0.24 51	0.24 44	0.23 43	0.20 42	0.23 47	0.16 47	0.23 41	0.23 69	0.11 67	0.10 38	0.19 33	0.22 56	0.28 53	0.14 19

111111	0.13 11	0.16 42	0.08 7	0.12 40	0.10 42	0.07 8	0.06 21	0.12 20	0.12 37	0.07 3	0.10 22	0.15 22	0.09 32	0.05 8	0.19 29	0.21 28	0.22 37	0.18 33	0.19 22	0.13 26	0.23 41	0.18 35	0.10 54	0.08 13	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

RAStereo	0.19 64	0.16 42	0.10 30	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 21	0.21 64	0.09 12	0.45 110	0.09 14	0.26 60	0.08 21	0.07 29	0.25 55	0.26 58	0.28 63	0.25 68	0.33 73	0.15 39	0.35 78	0.18 35	0.08 26	0.10 38	0.28 77	0.23 69	0.25 38	0.24 63

RSM	0.15 26	0.16 42	0.12 48	0.14 53	0.09 31	0.14 57	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 44	0.14 20	0.10 40	0.07 29	0.22 44	0.25 49	0.21 31	0.20 42	0.18 16	0.17 52	0.25 53	0.18 35	0.08 26	0.10 38	0.16 14	0.16 18	0.27 46	0.15 23

MLG-Stereo_test3	0.23 69	0.17 53	0.13 55	0.14 53	0.17 85	0.16 68	0.09 64	0.21 64	0.12 37	0.21 71	0.18 61	0.35 81	0.11 45	0.15 87	0.29 75	0.26 58	0.33 72	0.28 78	0.63 165	0.18 57	0.40 88	0.41 124	0.11 67	0.15 74	0.21 54	0.21 50	0.33 67	0.27 74

CoSv	0.13 11	0.17 53	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 73	0.07 33	0.15 39	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 41	0.12 14	0.20 32	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 57	0.15 15	0.19 11	0.11 3

AIO-Stereo	0.15 26	0.17 53	0.12 48	0.17 76	0.10 42	0.12 43	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 40	0.12 9	0.09 32	0.08 43	0.20 33	0.21 28	0.20 27	0.20 42	0.21 36	0.17 52	0.23 41	0.20 49	0.07 19	0.11 50	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

GSStereo	0.16 40	0.18 56	0.13 55	0.13 45	0.13 58	0.12 43	0.09 64	0.12 20	0.10 19	0.16 53	0.11 27	0.22 52	0.08 21	0.05 8	0.22 44	0.25 49	0.28 63	0.20 42	0.25 55	0.16 47	0.32 67	0.19 42	0.08 26	0.10 38	0.18 27	0.16 18	0.25 38	0.16 30

RSM++	0.17 49	0.18 56	0.13 55	0.17 76	0.10 42	0.14 57	0.07 33	0.13 27	0.13 41	0.12 29	0.14 40	0.17 31	0.11 45	0.08 43	0.25 55	0.27 64	0.25 53	0.21 51	0.23 47	0.18 57	0.26 55	0.21 54	0.08 26	0.10 38	0.20 44	0.18 30	0.29 56	0.18 41

AdaDepth	0.18 56	0.19 58	0.10 30	0.12 40	0.14 67	0.12 43	0.09 64	0.16 49	0.14 46	0.14 35	0.17 57	0.19 43	0.10 40	0.08 43	0.26 64	0.29 71	0.28 63	0.23 58	0.25 55	0.16 47	0.24 50	0.20 49	0.09 45	0.11 50	0.19 33	0.20 42	0.32 65	0.25 69

LGtest1	0.26 76	0.19 58	0.20 97	0.16 69	0.18 91	0.16 68	0.09 64	0.28 73	0.17 62	0.22 74	0.27 102	0.29 69	0.13 61	0.14 83	0.30 81	0.31 83	0.38 90	0.33 105	0.49 109	0.25 100	0.41 91	0.41 124	0.13 84	0.16 83	0.30 86	0.24 75	0.39 85	0.31 84

MM-Stereo_test2	0.15 26	0.19 58	0.11 40	0.16 69	0.11 50	0.08 13	0.05 8	0.14 35	0.11 24	0.20 68	0.08 13	0.12 9	0.08 21	0.09 52	0.20 33	0.22 34	0.25 53	0.20 42	0.20 32	0.18 57	0.25 53	0.21 54	0.10 54	0.10 38	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

DEFOM-Stereo	0.21 66	0.19 58	0.12 48	0.18 83	0.13 58	0.20 89	0.08 49	0.19 60	0.14 46	0.16 53	0.23 84	0.21 49	0.10 40	0.12 72	0.27 67	0.29 71	0.34 76	0.28 78	0.32 70	0.22 83	0.32 67	0.21 54	0.12 76	0.11 50	0.26 66	0.22 56	0.47 106	0.29 79

VIP-Stereo	0.22 68	0.20 62	0.19 86	0.14 53	0.11 50	0.13 52	0.06 21	0.29 76	0.19 74	0.19 66	0.28 106	0.28 67	0.11 45	0.12 72	0.27 67	0.28 65	0.37 86	0.26 72	0.33 73	0.21 78	0.34 74	0.21 54	0.11 67	0.15 74	0.24 64	0.22 56	0.25 38	0.30 81

MaDis-Stereo	0.26 76	0.20 62	0.16 71	0.10 22	0.10 42	0.10 26	0.08 49	0.24 68	0.14 46	0.36 89	0.16 51	0.36 90	0.12 55	0.08 43	0.33 90	0.35 90	0.39 95	0.35 119	0.53 127	0.20 74	0.40 88	0.26 76	0.13 84	0.15 74	0.39 130	0.39 137	0.40 90	0.49 138

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 116	0.21 64	0.21 109	0.14 53	0.22 109	0.23 112	0.10 79	0.51 124	0.31 183	0.51 144	0.33 130	0.49 137	0.35 215	0.36 254	0.52 142	0.43 129	0.40 98	0.29 86	0.44 96	0.26 107	0.52 160	0.46 155	0.25 207	0.28 171	0.48 158	0.36 121	0.41 91	0.43 124

BridgeDepth_RVC	0.21 66	0.21 64	0.15 65	0.15 60	0.14 67	0.17 73	0.09 64	0.26 71	0.23 100	0.17 60	0.17 57	0.24 56	0.14 66	0.13 76	0.26 64	0.29 71	0.21 31	0.23 58	0.27 62	0.20 74	0.23 41	0.25 72	0.10 54	0.12 62	0.26 66	0.30 91	0.29 56	0.36 99
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 49	0.21 64	0.13 55	0.15 60	0.09 31	0.09 17	0.07 33	0.12 20	0.09 12	0.16 53	0.13 36	0.16 24	0.08 21	0.15 87	0.27 67	0.25 49	0.25 53	0.21 51	0.24 53	0.19 65	0.27 57	0.20 49	0.07 19	0.11 50	0.20 44	0.22 56	0.35 75	0.17 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 76	0.22 67	0.17 76	0.20 94	0.17 85	0.15 65	0.12 90	0.31 80	0.21 88	0.39 95	0.24 89	0.36 90	0.21 105	0.13 76	0.31 85	0.29 71	0.35 80	0.25 68	0.45 100	0.19 65	0.35 78	0.26 76	0.13 84	0.14 70	0.27 72	0.31 96	0.46 103	0.32 87

GEAStereo	0.18 56	0.22 67	0.15 65	0.19 86	0.14 67	0.14 57	0.09 64	0.16 49	0.13 41	0.15 44	0.11 27	0.23 53	0.08 21	0.09 52	0.25 55	0.25 49	0.27 58	0.21 51	0.23 47	0.17 52	0.34 74	0.22 65	0.10 54	0.12 62	0.19 33	0.21 50	0.30 61	0.19 47

gasm-f	0.18 56	0.22 67	0.15 65	0.19 86	0.14 67	0.14 57	0.09 64	0.16 49	0.13 41	0.15 44	0.11 27	0.23 53	0.08 21	0.09 52	0.25 55	0.25 49	0.27 58	0.21 51	0.23 47	0.17 52	0.34 74	0.22 65	0.10 54	0.12 62	0.19 33	0.21 50	0.30 61	0.19 47

LG-G_1	0.25 72	0.22 67	0.19 86	0.23 112	0.22 109	0.22 98	0.12 90	0.28 73	0.11 24	0.21 71	0.20 73	0.35 81	0.14 66	0.18 102	0.31 85	0.30 78	0.35 80	0.32 96	0.51 114	0.24 93	0.39 86	0.26 76	0.10 54	0.15 74	0.27 72	0.24 75	0.36 79	0.34 93

LG-G	0.25 72	0.22 67	0.19 86	0.23 112	0.22 109	0.22 98	0.12 90	0.28 73	0.11 24	0.21 71	0.20 73	0.35 81	0.14 66	0.18 102	0.31 85	0.30 78	0.35 80	0.32 96	0.51 114	0.24 93	0.39 86	0.26 76	0.10 54	0.15 74	0.27 72	0.24 75	0.36 79	0.34 93

NoBS	0.32 103	0.23 72	0.18 83	0.11 29	0.15 76	0.17 73	0.09 64	0.47 113	0.24 113	0.49 134	0.11 27	0.38 95	0.16 77	0.51 297	0.42 118	0.49 183	0.46 115	0.32 96	0.43 94	0.29 119	0.59 202	0.44 144	0.17 116	0.13 66	0.44 143	0.35 116	0.34 71	0.44 126

anonymousdsp	0.25 72	0.23 72	0.19 86	0.16 69	0.14 67	0.18 79	0.10 79	0.37 87	0.19 74	0.32 86	0.22 81	0.32 75	0.12 55	0.14 83	0.29 75	0.32 86	0.32 69	0.28 78	0.39 82	0.22 83	0.46 118	0.31 91	0.12 76	0.15 74	0.26 66	0.20 42	0.52 125	0.20 50

RYNet	0.27 82	0.23 72	0.18 83	0.15 60	0.17 85	0.19 84	0.13 96	0.25 69	0.31 183	0.17 60	0.20 73	0.19 43	0.14 66	0.13 76	0.80 231	0.28 65	0.27 58	0.41 152	0.28 64	0.19 65	0.27 57	0.21 54	0.29 236	0.18 89	0.27 72	0.76 239	0.34 71	0.23 60

SGD-Stereo	0.29 91	0.24 75	0.17 76	0.16 69	0.15 76	0.22 98	0.08 49	0.29 76	0.22 94	0.29 81	0.15 44	0.45 124	0.20 97	0.10 61	0.71 214	0.45 146	0.46 115	0.27 74	0.47 104	0.22 83	0.41 91	0.36 104	0.19 138	0.19 92	0.28 77	0.32 105	0.46 103	0.40 112

IGEV-Stereo++	0.16 40	0.24 75	0.09 22	0.13 45	0.13 58	0.10 26	0.05 8	0.15 39	0.13 41	0.12 29	0.16 51	0.16 24	0.11 45	0.07 29	0.21 40	0.22 34	0.22 37	0.18 33	0.21 36	0.16 47	0.22 39	0.27 81	0.09 45	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 38	0.18 41

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 95	0.24 75	0.17 76	0.23 112	0.19 94	0.18 79	0.08 49	0.49 118	0.25 120	0.54 169	0.21 77	0.32 75	0.17 82	0.17 99	0.29 75	0.39 108	0.45 110	0.36 123	0.50 111	0.26 107	0.56 183	0.49 168	0.13 84	0.13 66	0.31 96	0.26 81	0.45 101	0.30 81

IGEV-Stereo+	0.27 82	0.25 78	0.14 62	0.22 100	0.14 67	0.13 52	0.07 33	0.36 84	0.20 81	0.55 176	0.23 84	0.38 95	0.14 66	0.16 95	0.26 64	0.35 90	0.40 98	0.35 119	0.48 107	0.24 93	0.44 106	0.51 180	0.12 76	0.13 66	0.28 77	0.20 42	0.34 71	0.23 60

delet	0.24 70	0.25 78	0.22 120	0.24 116	0.20 101	0.28 138	0.16 125	0.21 64	0.18 68	0.23 76	0.26 99	0.26 60	0.15 73	0.25 186	0.32 89	0.28 65	0.31 68	0.27 74	0.24 53	0.24 93	0.31 66	0.20 49	0.16 100	0.19 92	0.28 77	0.25 79	0.32 65	0.31 84

Occ-G	0.18 56	0.26 80	0.15 65	0.17 76	0.14 67	0.15 65	0.07 33	0.12 20	0.11 24	0.11 18	0.22 81	0.20 48	0.09 32	0.10 61	0.28 72	0.28 65	0.25 53	0.22 55	0.29 67	0.19 65	0.26 55	0.19 42	0.10 54	0.15 74	0.19 33	0.18 30	0.29 56	0.17 37

RAFT + AFF	0.27 82	0.26 80	0.17 76	0.21 97	0.13 58	0.19 84	0.13 96	0.41 92	0.18 68	0.44 108	0.19 66	0.42 111	0.14 66	0.09 52	0.86 251	0.29 71	0.41 102	0.20 42	0.55 137	0.23 88	0.47 125	0.21 54	0.12 76	0.15 74	0.28 77	0.20 42	0.21 15	0.17 37

TS	0.26 76	0.27 82	0.19 86	0.16 69	0.16 82	0.22 98	0.11 83	0.41 92	0.19 74	0.17 60	0.30 117	0.35 81	0.16 77	0.15 87	0.28 72	0.30 78	0.28 63	0.27 74	0.39 82	0.21 78	0.33 71	0.30 89	0.13 84	0.17 85	0.34 108	0.28 85	0.41 91	0.42 119

UniTT-Stereo	0.28 87	0.27 82	0.15 65	0.15 60	0.13 58	0.17 73	0.09 64	0.35 83	0.19 74	0.49 134	0.21 77	0.41 108	0.18 87	0.14 83	0.40 104	0.39 108	0.42 104	0.34 109	0.56 143	0.25 100	0.43 99	0.24 71	0.13 84	0.19 92	0.31 96	0.41 143	0.30 61	0.37 101

iRaftStereo_RVC	0.26 76	0.27 82	0.16 71	0.13 45	0.14 67	0.18 79	0.09 64	0.44 102	0.14 46	0.36 89	0.36 141	0.32 75	0.16 77	0.13 76	0.29 75	0.29 71	0.38 90	0.28 78	0.34 77	0.22 83	0.41 91	0.38 111	0.12 76	0.17 85	0.27 72	0.29 88	0.42 95	0.27 74

AANet_RVC	0.28 87	0.27 82	0.23 125	0.19 86	0.28 156	0.16 68	0.16 125	0.29 76	0.30 163	0.20 68	0.27 102	0.24 56	0.21 105	0.19 109	0.45 126	0.36 96	0.33 72	0.34 109	0.29 67	0.29 119	0.27 57	0.27 81	0.22 182	0.21 105	0.34 108	0.33 110	0.42 95	0.52 151

4D-IteraStereo	0.40 130	0.28 86	0.33 162	0.35 177	0.24 124	0.24 118	0.15 116	0.63 201	0.28 145	0.61 221	0.39 159	0.51 149	0.22 111	0.22 136	0.48 135	0.43 129	0.49 137	0.43 167	0.66 172	0.34 147	0.63 210	0.70 238	0.14 94	0.22 118	0.39 130	0.47 167	0.63 164	0.39 106

small-0shot	0.35 116	0.29 87	0.17 76	0.15 60	0.21 105	0.19 84	0.12 90	0.53 132	0.23 100	0.48 124	0.24 89	0.54 157	0.26 132	0.27 209	0.44 124	0.60 238	0.44 106	0.45 182	0.46 102	0.24 93	0.47 125	0.69 235	0.16 100	0.19 92	0.42 138	0.37 129	0.39 85	0.55 165

anonymous	0.37 121	0.29 87	0.19 86	0.17 76	0.24 124	0.21 91	0.14 109	0.51 124	0.22 94	0.51 144	0.19 66	0.55 165	0.25 127	0.23 150	0.49 138	0.58 231	0.47 126	0.46 195	0.56 143	0.31 129	0.51 148	0.70 238	0.18 128	0.24 141	0.45 148	0.31 96	0.55 133	0.50 146

LL-Strereo2	0.34 113	0.29 87	0.21 109	0.24 116	0.19 94	0.17 73	0.13 96	0.63 201	0.26 131	0.58 202	0.23 84	0.44 120	0.22 111	0.14 83	0.41 110	0.41 116	0.47 126	0.35 119	0.73 191	0.31 129	0.47 125	0.36 104	0.21 168	0.20 101	0.32 101	0.34 115	0.51 114	0.35 96

MMNet	0.29 91	0.29 87	0.22 120	0.26 127	0.26 139	0.26 125	0.18 135	0.33 82	0.23 100	0.24 77	0.28 106	0.35 81	0.15 73	0.32 241	0.39 102	0.31 83	0.36 83	0.34 109	0.41 88	0.27 111	0.32 67	0.21 54	0.17 116	0.23 130	0.32 101	0.30 91	0.46 103	0.32 87

CCAANet	0.30 95	0.29 87	0.33 162	0.24 116	0.24 124	0.25 122	0.22 165	0.30 79	0.29 152	0.25 78	0.29 111	0.52 154	0.29 154	0.19 109	0.42 118	0.36 96	0.36 83	0.30 90	0.28 64	0.23 88	0.40 88	0.27 81	0.20 155	0.19 92	0.33 105	0.31 96	0.41 91	0.43 124

GANet	0.32 103	0.29 87	0.27 139	0.34 167	0.33 185	0.38 182	0.29 209	0.44 102	0.24 113	0.35 88	0.30 117	0.46 126	0.22 111	0.21 127	0.31 85	0.32 86	0.40 98	0.43 167	0.33 73	0.22 83	0.33 71	0.29 86	0.22 182	0.24 141	0.31 96	0.27 82	0.42 95	0.34 93

TDLM	0.24 70	0.29 87	0.22 120	0.22 100	0.27 150	0.23 112	0.18 135	0.26 71	0.19 74	0.18 64	0.38 152	0.29 69	0.21 105	0.15 87	0.24 51	0.28 65	0.32 69	0.28 78	0.25 55	0.21 78	0.28 61	0.19 42	0.16 100	0.21 105	0.24 64	0.20 42	0.28 53	0.25 69

S2M2_XL	0.33 110	0.30 94	0.30 150	0.17 76	0.19 94	0.23 112	0.21 157	0.53 132	0.26 131	0.47 117	0.25 96	0.48 133	0.18 87	0.22 136	0.38 98	0.36 96	0.54 169	0.29 86	0.41 88	0.28 114	0.50 141	0.31 91	0.21 168	0.21 105	0.34 108	0.32 105	0.45 101	0.51 149
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 82	0.30 94	0.17 76	0.13 45	0.13 58	0.15 65	0.08 49	0.42 97	0.21 88	0.49 134	0.20 73	0.39 99	0.15 73	0.15 87	0.30 81	0.38 104	0.39 95	0.29 86	0.40 85	0.18 57	0.47 125	0.35 100	0.08 26	0.14 70	0.30 86	0.21 50	0.37 82	0.36 99

LG-Stereo_L2	0.26 76	0.31 96	0.17 76	0.13 45	0.13 58	0.14 57	0.07 33	0.42 97	0.20 81	0.48 124	0.22 81	0.40 101	0.14 66	0.17 99	0.30 81	0.37 101	0.39 95	0.28 78	0.40 85	0.19 65	0.45 110	0.35 100	0.09 45	0.14 70	0.30 86	0.22 56	0.33 67	0.33 91

YMNet	0.30 95	0.31 96	0.23 125	0.27 132	0.23 116	0.26 125	0.25 188	0.36 84	0.37 226	0.25 78	0.19 66	0.40 101	0.27 141	0.29 222	0.38 98	0.47 167	0.37 86	0.28 78	0.43 94	0.19 65	0.35 78	0.33 94	0.16 100	0.19 92	0.36 120	0.29 88	0.39 85	0.35 96

AEACV	0.19 64	0.31 96	0.14 62	0.17 76	0.13 58	0.12 43	0.07 33	0.15 39	0.07 8	0.16 53	0.15 44	0.18 38	0.11 45	0.11 66	0.25 55	0.25 49	0.32 69	0.23 58	0.35 78	0.18 57	0.27 57	0.22 65	0.11 67	0.11 50	0.20 44	0.22 56	0.25 38	0.18 41

DMCA	0.32 103	0.31 96	0.30 150	0.24 116	0.25 129	0.27 130	0.22 165	0.36 84	0.33 198	0.31 84	0.40 162	0.40 101	0.23 117	0.25 186	0.41 110	0.37 101	0.40 98	0.39 134	0.36 79	0.28 114	0.41 91	0.27 81	0.25 207	0.25 153	0.31 96	0.35 116	0.39 85	0.37 101

DF_test	0.32 103	0.32 100	0.36 181	0.12 40	0.19 94	0.19 84	0.08 49	0.50 120	0.21 88	0.52 153	0.18 61	0.54 157	0.19 93	0.21 127	0.41 110	0.42 120	0.47 126	0.31 94	0.44 96	0.31 129	0.45 110	0.40 120	0.18 128	0.23 130	0.33 105	0.35 116	0.44 99	0.39 106

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 134	0.33 101	0.29 146	0.29 140	0.24 124	0.26 125	0.16 125	0.55 145	0.40 237	0.55 176	0.49 184	0.49 137	0.27 141	0.23 150	0.58 158	0.45 146	0.51 153	0.40 145	0.50 111	0.36 165	0.46 118	0.50 174	0.16 100	0.23 130	0.49 167	0.75 236	0.44 99	0.56 167

test_4	0.34 113	0.33 101	0.27 139	0.21 97	0.18 91	0.16 68	0.11 83	0.59 165	0.26 131	0.58 202	0.25 96	0.50 144	0.20 97	0.19 109	0.33 90	0.40 112	0.45 110	0.34 109	0.41 88	0.29 119	0.45 110	0.41 124	0.16 100	0.24 141	0.38 127	0.40 141	0.59 153	0.42 119

raftrobust	0.43 153	0.33 101	0.36 181	0.28 135	0.28 156	0.27 130	0.18 135	0.64 209	0.25 120	0.63 237	0.53 207	0.51 149	0.25 127	0.22 136	0.63 184	0.48 176	0.51 153	0.41 152	0.96 225	0.38 176	0.53 169	0.46 155	0.20 155	0.24 141	0.57 199	0.54 194	0.54 130	0.52 151

SCION-MonSter(vits)	0.18 56	0.34 104	0.19 86	0.30 148	0.27 150	0.27 130	0.16 125	0.11 7	0.11 24	0.14 35	0.13 36	0.17 31	0.11 45	0.07 29	0.20 33	0.23 37	0.23 43	0.17 27	0.21 36	0.15 39	0.19 27	0.18 35	0.08 26	0.08 13	0.22 57	0.18 30	0.23 24	0.24 63

AIO_rvc	0.25 72	0.34 104	0.16 71	0.19 86	0.15 76	0.18 79	0.11 83	0.39 89	0.22 94	0.30 83	0.16 51	0.32 75	0.12 55	0.18 102	0.27 67	0.26 58	0.33 72	0.22 55	0.38 81	0.20 74	0.42 97	0.44 144	0.13 84	0.14 70	0.28 77	0.22 56	0.33 67	0.21 54

HUF	0.29 91	0.34 104	0.20 97	0.22 100	0.21 105	0.19 84	0.11 83	0.51 124	0.22 94	0.42 99	0.18 61	0.35 81	0.22 111	0.19 109	0.30 81	0.32 86	0.38 90	0.26 72	0.52 119	0.25 100	0.52 160	0.43 138	0.16 100	0.18 89	0.30 86	0.22 56	0.38 83	0.29 79

HH	0.84 273	0.34 104	0.99 325	0.42 207	0.36 203	0.51 237	0.42 243	0.69 239	0.34 205	0.65 250	0.38 152	1.03 274	0.26 132	0.28 214	0.66 194	1.37 358	0.61 236	0.53 250	2.39 303	0.60 276	3.55 366	1.64 324	0.25 207	0.33 214	0.83 287	1.05 303	1.09 286	1.12 280

HanStereo	0.84 273	0.34 104	0.99 325	0.42 207	0.36 203	0.51 237	0.42 243	0.69 239	0.34 205	0.65 250	0.38 152	1.03 274	0.26 132	0.28 214	0.66 194	1.37 358	0.61 236	0.53 250	2.39 303	0.60 276	3.55 366	1.64 324	0.25 207	0.33 214	0.83 287	1.05 303	1.09 286	1.12 280

AASNet	0.28 87	0.34 104	0.22 120	0.25 123	0.26 139	0.34 165	0.25 188	0.32 81	0.17 62	0.29 81	0.36 141	0.26 60	0.18 87	0.24 168	0.36 95	0.31 83	0.34 76	0.32 96	0.32 70	0.28 114	0.35 78	0.28 85	0.17 116	0.22 118	0.30 86	0.28 85	0.35 75	0.25 69

AnonymousM	0.79 269	0.34 104	0.20 97	0.24 116	0.22 109	0.21 91	0.15 116	0.58 158	0.21 88	0.57 190	0.39 159	0.45 124	0.15 73	0.19 109	0.56 151	0.54 217	0.54 169	0.40 145	0.53 127	0.30 124	0.65 218	0.54 192	0.20 155	0.22 118	0.30 86	0.39 137	1.31 316	11.04 382

test-1	0.84 273	0.34 104	0.50 254	0.37 183	0.40 230	0.60 262	0.37 232	0.73 265	0.38 231	0.68 274	0.71 265	1.08 281	0.40 238	0.25 186	0.79 229	0.91 304	0.63 250	0.58 277	2.22 296	0.58 267	1.17 303	3.78 362	0.22 182	0.36 233	0.81 282	1.15 314	1.10 289	1.59 304

raft+_RVC	0.35 116	0.34 104	0.26 137	0.25 123	0.23 116	0.25 122	0.18 135	0.54 138	0.26 131	0.52 153	0.43 167	0.46 126	0.23 117	0.18 102	0.42 118	0.38 104	0.43 105	0.34 109	0.61 163	0.26 107	0.43 99	0.38 111	0.13 84	0.20 101	0.39 130	0.39 137	0.58 146	0.42 119

AFF-stereo	0.30 95	0.34 104	0.26 137	0.18 83	0.17 85	0.33 158	0.11 83	0.50 120	0.23 100	0.46 114	0.28 106	0.40 101	0.16 77	0.12 72	0.27 67	0.35 90	0.37 86	0.25 68	0.57 148	0.23 88	0.38 84	0.25 72	0.17 116	0.17 85	0.37 122	0.37 129	0.48 109	0.32 87

UPFNet	0.38 124	0.34 104	0.34 170	0.32 158	0.33 185	0.39 187	0.29 209	0.47 113	0.33 198	0.43 101	0.41 164	0.40 101	0.30 165	0.34 246	0.61 175	0.40 112	0.46 115	0.41 152	0.52 119	0.35 163	0.35 78	0.34 97	0.25 207	0.27 164	0.38 127	0.35 116	0.55 133	0.37 101

DepthFocus	0.33 110	0.35 115	0.19 86	0.19 86	0.17 85	0.22 98	0.11 83	0.49 118	0.23 100	0.45 110	0.24 89	0.43 116	0.17 82	0.22 136	0.35 94	0.45 146	0.48 133	0.34 109	0.53 127	0.32 137	0.47 125	0.34 97	0.19 138	0.19 92	0.34 108	0.31 96	0.49 112	0.57 169

castereo++	0.44 156	0.35 115	0.33 162	0.43 212	0.23 116	0.21 91	0.17 133	0.59 165	0.30 163	0.63 237	0.37 149	0.73 222	0.22 111	0.22 136	0.44 124	0.53 207	0.58 204	0.41 152	0.66 172	0.34 147	0.81 254	0.69 235	0.20 155	0.28 171	0.48 158	0.56 201	0.76 208	0.48 136

CES	0.46 166	0.35 115	0.30 150	0.27 132	0.27 150	0.29 141	0.12 90	1.05 328	0.27 138	0.54 169	0.66 252	0.53 155	0.25 127	0.23 150	0.62 180	0.65 259	0.58 204	0.37 128	0.54 134	0.34 147	0.84 261	0.53 189	0.23 193	0.23 130	0.56 198	0.44 151	0.57 138	0.69 213

PWCDC_ROB	0.67 235	0.35 115	0.39 203	0.29 140	0.43 242	0.34 165	0.36 230	0.43 100	1.25 338	0.27 80	0.72 270	0.44 120	2.38 344	0.57 316	1.11 300	0.76 283	0.56 188	0.56 266	0.64 166	0.55 254	0.63 210	2.08 337	0.46 284	0.40 249	0.36 120	0.63 209	0.51 114	0.67 206

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 110	0.36 119	0.20 97	0.23 112	0.20 101	0.17 73	0.10 79	0.48 116	0.23 100	0.55 176	0.32 123	0.40 101	0.19 93	0.15 87	0.48 135	0.36 96	0.47 126	0.33 105	0.51 114	0.27 111	0.50 141	0.42 131	0.16 100	0.18 89	0.30 86	0.31 96	0.48 109	0.53 155

castereo	0.47 168	0.36 119	0.35 172	0.34 167	0.26 139	0.26 125	0.17 133	0.56 151	0.29 152	0.60 216	0.45 173	0.68 206	0.22 111	0.20 120	0.52 142	0.58 231	0.61 236	0.39 134	0.92 218	0.36 165	0.96 281	0.76 252	0.19 138	0.24 141	0.54 189	0.64 212	0.57 138	0.58 174

WQFJA1++	13.32 388	0.37 121	0.25 133	123.26 405	0.29 163	112.03 405	109.42 405	0.56 151	0.25 120	0.65 250	0.49 184	1.70 315	1.51 327	0.23 150	0.43 122	0.60 238	0.53 166	0.41 152	1.83 280	0.31 129	0.53 169	0.51 180	0.22 182	0.20 101	0.52 181	0.76 239	0.88 245	0.91 253

DFGA-Net	0.28 87	0.37 121	0.16 71	0.26 127	0.15 76	0.22 98	0.15 116	0.40 90	0.21 88	0.41 97	0.24 89	0.31 73	0.17 82	0.13 76	0.42 118	0.39 108	0.38 90	0.30 90	0.42 92	0.21 78	0.36 83	0.29 86	0.13 84	0.21 105	0.31 96	0.27 82	0.51 114	0.28 76

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 231	0.37 121	0.23 125	0.51 239	0.74 311	0.89 307	0.49 255	0.62 186	0.26 131	1.60 374	0.31 121	2.57 326	0.26 132	0.22 136	0.46 128	0.48 176	0.58 204	0.45 182	0.93 219	0.37 171	0.63 210	0.71 240	0.19 138	0.23 130	0.58 204	0.49 177	0.89 247	1.91 318

IER	0.41 134	0.37 121	0.31 156	0.30 148	0.28 156	0.35 171	0.24 182	0.47 113	0.28 145	0.44 108	0.59 222	0.77 236	0.29 154	0.35 252	0.63 184	0.42 120	0.47 126	0.42 161	0.44 96	0.34 147	0.42 97	0.36 104	0.28 229	0.26 160	0.40 135	0.47 167	0.52 125	0.52 151

RAFT_CTSACE	0.30 95	0.37 121	0.15 65	0.15 60	0.15 76	0.25 122	0.18 135	0.53 132	0.20 81	0.55 176	0.18 61	0.44 120	0.29 154	0.16 95	0.29 75	0.30 78	0.37 86	0.27 74	0.37 80	0.18 57	0.38 84	0.45 150	0.10 54	0.17 85	0.30 86	0.31 96	0.60 154	0.26 72

test-3	0.55 196	0.37 121	0.37 192	0.34 167	0.33 185	0.33 158	0.22 165	0.65 217	0.27 138	0.61 221	0.34 134	0.90 257	0.31 179	0.21 127	0.60 168	0.44 135	0.55 180	0.42 161	2.59 313	0.38 176	0.56 183	1.37 307	0.16 100	0.29 177	0.48 158	0.38 134	0.69 186	0.54 162

test_1	0.55 196	0.37 121	0.37 192	0.34 167	0.33 185	0.33 158	0.22 165	0.66 221	0.27 138	0.62 231	0.34 134	0.90 257	0.31 179	0.21 127	0.61 175	0.44 135	0.55 180	0.42 161	2.58 312	0.38 176	0.56 183	1.38 309	0.16 100	0.29 177	0.48 158	0.38 134	0.69 186	0.54 162

DMCA-RVC	0.44 156	0.37 121	0.35 172	0.33 165	0.37 212	0.32 151	0.41 242	0.46 111	0.52 272	0.43 101	0.48 179	0.68 206	0.33 194	0.29 222	0.65 193	0.46 156	0.47 126	0.44 172	0.49 109	0.38 176	0.49 137	0.48 167	0.29 236	0.32 199	0.38 127	0.37 129	0.57 138	0.62 190

HITNet	0.38 124	0.37 121	0.28 141	0.34 167	0.29 163	0.26 125	0.19 146	0.58 158	0.32 192	0.57 190	0.45 173	0.55 165	0.30 165	0.22 136	0.51 140	0.35 90	0.44 106	0.39 134	0.41 88	0.29 119	0.41 91	0.38 111	0.20 155	0.25 153	0.39 130	0.37 129	0.70 192	0.52 151
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	0.35 116	0.38 130	0.21 109	0.20 94	0.21 105	0.24 118	0.16 125	0.50 120	0.26 131	0.47 117	0.28 106	0.47 129	0.21 105	0.23 150	0.41 110	0.42 120	0.55 180	0.30 90	0.44 96	0.32 137	0.52 160	0.37 109	0.26 217	0.25 153	0.37 122	0.40 141	0.43 98	0.47 132

test_3	0.56 205	0.38 130	0.36 181	0.34 167	0.33 185	0.33 158	0.21 157	0.68 231	0.29 152	0.65 250	0.33 130	0.92 259	0.35 215	0.21 127	0.60 168	0.44 135	0.56 188	0.45 182	2.68 315	0.39 192	0.55 178	1.35 305	0.15 96	0.32 199	0.51 176	0.47 167	0.67 180	0.50 146

XX-Stereo	9.49 385	0.38 130	0.36 181	0.63 271	0.28 156	0.54 248	0.28 202	0.69 239	0.28 145	0.69 282	6.24 381	1.00 268	0.29 154	0.23 150	0.70 210	1.08 332	0.60 228	0.52 246	1.58 266	0.53 243	0.76 247	0.65 220	0.18 128	0.26 160	233.61 406	0.88 266	1.01 278	1.90 317

HCRNet	0.32 103	0.38 130	0.20 97	0.39 189	0.17 85	0.29 141	0.18 135	0.40 90	0.18 68	0.80 315	0.40 162	0.49 137	0.18 87	0.22 136	0.38 98	0.30 78	0.38 90	0.29 86	0.40 85	0.19 65	0.33 71	0.23 69	0.19 138	0.16 83	0.26 66	0.31 96	0.51 114	0.31 84

ARAFT	0.34 113	0.38 130	0.23 125	0.26 127	0.21 105	0.27 130	0.14 109	0.44 102	0.24 113	0.50 138	0.30 117	0.41 108	0.16 77	0.15 87	0.67 200	0.42 120	0.50 142	0.47 203	0.51 114	0.23 88	0.53 169	0.32 93	0.16 100	0.19 92	0.43 141	0.30 91	0.52 125	0.37 101

FINET	0.40 130	0.38 130	0.39 203	0.43 212	0.30 172	0.34 165	0.35 226	0.44 102	0.36 215	0.47 117	0.32 123	0.47 129	0.30 165	0.28 214	0.66 194	0.50 188	0.48 133	0.36 123	0.60 159	0.33 141	0.46 118	0.37 109	0.30 240	0.30 185	0.43 141	0.35 116	0.56 136	0.42 119

DN	3.88 362	0.39 136	0.36 181	0.58 257	0.32 181	51.06 402	0.32 218	0.64 209	0.32 192	0.50 138	0.56 216	38.15 395	0.23 117	0.26 198	0.60 168	0.71 273	0.57 197	0.46 195	1.59 268	0.40 197	0.69 232	0.66 223	0.32 252	0.32 199	1.15 331	1.04 302	0.86 241	1.56 302

G2L-Stereo	0.42 139	0.39 136	0.28 141	0.35 177	0.40 230	0.34 165	0.22 165	0.54 138	0.34 205	0.52 153	0.61 235	0.50 144	0.38 231	0.26 198	0.61 175	0.44 135	0.50 142	0.40 145	0.46 102	0.33 141	0.43 99	0.39 117	0.28 229	0.27 164	0.49 167	0.54 194	0.69 186	0.49 138

AIO_test	0.27 82	0.39 136	0.19 86	0.29 140	0.19 94	0.18 79	0.14 109	0.42 97	0.23 100	0.33 87	0.19 66	0.37 93	0.18 87	0.18 102	0.25 55	0.29 71	0.34 76	0.24 66	0.39 82	0.21 78	0.49 137	0.46 155	0.13 84	0.15 74	0.30 86	0.28 85	0.41 91	0.21 54

test_5	0.29 91	0.39 136	0.16 71	0.22 100	0.15 76	0.21 91	0.13 96	0.54 138	0.20 81	0.38 94	0.19 66	0.44 120	0.34 207	0.10 61	0.43 122	0.38 104	0.33 72	0.32 96	0.33 73	0.20 74	0.32 67	0.35 100	0.09 45	0.21 105	0.28 77	0.30 91	0.51 114	0.32 87

GMOStereo	0.42 139	0.39 136	0.21 109	0.30 148	0.26 139	0.29 141	0.19 146	0.67 224	0.30 163	0.66 262	0.32 123	0.54 157	0.33 194	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 142	0.44 172	0.68 178	0.34 147	0.51 148	0.66 223	0.16 100	0.22 118	0.58 204	0.45 157	0.82 225	0.41 114

error version	0.42 139	0.39 136	0.21 109	0.30 148	0.26 139	0.29 141	0.19 146	0.67 224	0.30 163	0.66 262	0.32 123	0.54 157	0.33 194	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 142	0.44 172	0.68 178	0.34 147	0.51 148	0.66 223	0.16 100	0.22 118	0.58 204	0.45 157	0.82 225	0.41 114

test-v	0.42 139	0.39 136	0.21 109	0.30 148	0.26 139	0.29 141	0.19 146	0.67 224	0.30 163	0.66 262	0.32 123	0.54 157	0.33 194	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 142	0.44 172	0.68 178	0.34 147	0.51 148	0.66 223	0.16 100	0.22 118	0.58 204	0.45 157	0.82 225	0.41 114

test-2	0.42 139	0.39 136	0.21 109	0.30 148	0.26 139	0.29 141	0.19 146	0.67 224	0.30 163	0.66 262	0.32 123	0.54 157	0.33 194	0.20 120	0.40 104	0.46 156	0.50 142	0.44 172	0.68 178	0.34 147	0.51 148	0.66 223	0.16 100	0.22 118	0.58 204	0.45 157	0.82 225	0.41 114

MIM_Stereo	0.32 103	0.40 144	0.25 133	0.28 135	0.20 101	0.27 130	0.14 109	0.45 108	0.18 68	0.48 124	0.25 96	0.42 111	0.18 87	0.16 95	0.36 95	0.42 120	0.44 106	0.36 123	0.47 104	0.28 114	0.47 125	0.36 104	0.12 76	0.23 130	0.29 85	0.27 82	0.47 106	0.33 91

BEATNet_4x	0.53 189	0.40 144	0.34 170	0.39 189	0.36 203	0.32 151	0.27 197	0.64 209	0.41 244	0.66 262	0.45 173	0.62 195	0.39 234	0.24 168	0.83 240	0.63 246	0.58 204	0.58 277	0.57 148	0.36 165	0.90 270	1.52 320	0.25 207	0.36 233	0.46 153	0.44 151	0.77 211	0.60 183

CVANet_RVC	0.31 101	0.40 144	0.30 150	0.40 197	0.29 163	0.37 177	0.23 179	0.41 92	0.23 100	0.31 84	0.49 184	0.37 93	0.26 132	0.19 109	0.29 75	0.33 89	0.34 76	0.32 96	0.32 70	0.25 100	0.34 74	0.25 72	0.18 128	0.25 153	0.30 86	0.25 79	0.34 71	0.30 81

PDISCO_ROB	0.48 172	0.40 144	0.39 203	0.38 186	0.34 194	0.39 187	0.28 202	0.50 120	0.35 211	0.37 92	0.52 203	0.49 137	0.35 215	0.31 234	0.63 184	0.58 231	0.54 169	0.68 307	0.59 153	0.44 216	0.62 207	0.67 229	0.24 202	0.34 218	0.54 189	0.53 191	0.85 236	0.58 174

anonymity	3.27 357	0.41 148	1.09 337	0.58 257	0.41 236	0.47 222	0.30 216	0.79 288	0.33 198	0.61 221	69.49 403	0.85 250	0.30 165	0.24 168	0.59 162	1.02 326	0.60 228	0.43 167	1.35 253	0.60 276	0.73 243	1.82 333	0.24 202	0.29 177	1.00 316	1.24 321	1.08 284	1.47 298

TANstereo	0.55 196	0.41 148	0.35 172	0.40 197	0.39 225	0.45 214	0.21 157	0.52 128	0.30 163	0.54 169	0.37 149	0.38 95	0.38 231	0.41 267	0.84 245	0.73 279	0.66 262	0.78 328	1.10 233	0.89 326	0.62 207	0.54 192	0.93 341	0.32 199	0.34 108	0.45 157	0.99 272	0.53 155

XX-TBD	0.55 196	0.41 148	0.35 172	0.40 197	0.39 225	0.45 214	0.21 157	0.52 128	0.30 163	0.54 169	0.37 149	0.38 95	0.38 231	0.41 267	0.84 245	0.73 279	0.66 262	0.78 328	1.10 233	0.89 326	0.62 207	0.54 192	0.93 341	0.32 199	0.34 108	0.45 157	0.99 272	0.53 155

sAnonymous2	0.58 213	0.41 148	0.31 156	0.29 140	0.29 163	0.45 214	0.29 209	0.71 251	0.41 244	0.48 124	0.53 207	0.51 149	0.43 247	0.23 150	0.86 251	0.84 295	0.70 279	0.67 301	1.34 251	0.60 276	0.83 257	0.98 278	0.30 240	0.35 226	0.62 224	0.72 227	0.72 197	0.73 228

CroCo_RVC	0.58 213	0.41 148	0.31 156	0.29 140	0.29 163	0.45 214	0.29 209	0.71 251	0.41 244	0.48 124	0.53 207	0.51 149	0.43 247	0.23 150	0.86 251	0.84 295	0.70 279	0.67 301	1.34 251	0.60 276	0.83 257	0.98 278	0.30 240	0.35 226	0.62 224	0.72 227	0.72 197	0.73 228

RALAANet	0.41 134	0.41 148	0.37 192	0.28 135	0.28 156	0.33 158	0.24 182	0.54 138	0.27 138	0.48 124	0.48 179	0.43 116	0.25 127	0.20 120	0.57 154	0.41 116	0.49 137	0.50 228	0.71 187	0.40 197	0.52 160	0.46 155	0.21 168	0.29 177	0.46 153	0.45 157	0.70 192	0.47 132

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 116	0.41 148	0.32 159	0.24 116	0.19 94	0.28 138	0.13 96	0.58 158	0.24 113	0.46 114	0.35 140	0.49 137	0.19 93	0.15 87	0.34 93	0.35 90	0.41 102	0.28 78	0.65 170	0.28 114	0.44 106	0.33 94	0.19 138	0.22 118	0.51 176	0.37 129	0.58 146	0.44 126

zero-FE	9.08 384	0.42 155	0.28 141	61.19 403	0.56 273	106.36 404	1.24 335	0.72 261	0.30 163	0.66 262	0.56 216	61.54 402	0.66 293	0.25 186	0.59 162	0.53 207	0.60 228	0.47 203	2.54 308	0.38 176	1.35 314	0.96 276	0.25 207	0.24 141	0.45 148	0.44 151	0.91 251	0.66 202

S2M2_L	0.40 130	0.42 155	0.41 217	0.24 116	0.27 150	0.35 171	0.22 165	0.51 124	0.24 113	0.61 221	0.23 84	0.43 116	0.21 105	0.31 234	0.59 162	0.49 183	0.55 180	0.36 123	0.53 127	0.34 147	0.55 178	0.38 111	0.28 229	0.27 164	0.42 138	0.43 147	0.63 164	0.66 202
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo++_RVC	0.43 153	0.42 155	0.39 203	0.30 148	0.33 185	0.27 130	0.19 146	0.57 154	0.31 183	0.58 202	0.36 141	0.58 175	0.56 278	0.23 150	0.48 135	0.50 188	0.61 236	0.34 109	0.52 119	0.30 124	0.56 183	0.42 131	0.16 100	0.29 177	0.49 167	0.44 151	0.79 218	0.69 213
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	0.58 213	0.42 155	0.29 146	0.28 135	0.29 163	0.39 187	0.22 165	0.60 171	0.41 244	0.53 165	0.43 167	0.48 133	0.50 265	0.24 168	0.75 221	0.99 322	0.75 291	0.63 289	1.02 228	0.56 259	1.10 299	1.36 306	0.28 229	0.39 245	0.63 232	0.63 209	0.93 258	0.64 198

UNet	0.44 156	0.42 155	0.40 208	0.37 183	0.36 203	0.41 195	0.28 202	0.57 154	0.35 211	0.50 138	0.49 184	0.47 129	0.34 207	0.37 259	0.53 145	0.43 129	0.54 169	0.46 195	0.56 143	0.39 192	0.47 125	0.44 144	0.27 224	0.34 218	0.44 143	0.48 172	0.58 146	0.57 169

DDF-Stereo	2.07 334	0.43 160	0.28 141	10.45 384	0.48 255	14.62 392	0.70 302	0.72 261	0.29 152	0.66 262	0.48 179	17.48 388	0.59 286	0.26 198	0.55 148	0.56 225	0.60 228	0.45 182	1.27 248	0.38 176	0.83 257	0.77 255	0.25 207	0.24 141	0.45 148	0.45 157	0.91 251	0.67 206

coex_refinement	0.45 161	0.43 160	0.33 162	0.35 177	0.35 198	0.44 209	0.22 165	0.55 145	0.50 268	0.50 138	0.60 226	0.54 157	0.27 141	0.28 214	0.58 158	0.45 146	0.50 142	0.44 172	0.54 134	0.33 141	0.45 110	0.39 117	0.28 229	0.31 194	0.52 181	0.53 191	0.67 180	0.78 237

plain	0.31 101	0.43 160	0.20 97	0.20 94	0.16 82	0.20 89	0.10 79	0.41 92	0.18 68	0.48 124	0.19 66	0.34 80	0.17 82	0.10 61	0.41 110	0.44 135	0.45 110	0.40 145	0.55 137	0.24 93	0.41 91	0.34 97	0.14 94	0.21 105	0.32 101	0.33 110	0.39 85	0.48 136

iinet-f	0.52 186	0.43 160	0.36 181	0.34 167	0.25 129	0.47 222	0.25 188	0.43 100	0.27 138	0.52 153	0.94 300	0.61 187	0.44 252	0.25 186	1.06 294	0.57 226	0.52 157	0.39 134	1.51 260	0.50 236	0.58 198	0.75 249	0.26 217	0.25 153	0.52 181	0.38 134	0.76 208	0.53 155

HGLStereo	0.43 153	0.43 160	0.37 192	0.34 167	0.37 212	0.39 187	0.23 179	0.48 116	0.31 183	0.47 117	0.72 270	0.42 111	0.29 154	0.32 241	0.51 140	0.49 183	0.55 180	0.50 228	0.55 137	0.39 192	0.51 148	0.43 138	0.22 182	0.33 214	0.51 176	0.51 186	0.57 138	0.45 129

DN-CSS_ROB	0.52 186	0.43 160	0.46 240	0.41 202	0.40 230	0.34 165	0.22 165	0.69 239	0.34 205	0.59 209	0.79 282	0.66 202	0.47 260	0.24 168	0.63 184	0.40 112	0.58 204	0.43 167	1.74 275	0.38 176	0.63 210	0.38 111	0.31 247	0.47 276	0.53 185	0.43 147	0.66 179	0.54 162

gcap-zeroshot	1.75 326	0.44 166	0.89 318	0.59 261	0.36 203	0.55 251	0.29 209	0.74 270	0.29 152	0.74 298	0.76 278	1.18 293	0.33 194	0.24 168	0.78 225	0.97 315	0.61 236	0.53 250	29.80 387	0.80 316	1.04 291	1.45 313	0.23 193	0.34 218	0.75 265	0.99 290	0.96 265	0.75 231

MIF-Stereo (partial)	0.30 95	0.44 166	0.18 83	0.16 69	0.16 82	0.21 91	0.11 83	0.37 87	0.22 94	0.37 92	0.24 89	0.32 75	0.17 82	0.13 76	0.39 102	0.45 146	0.46 115	0.38 132	0.42 92	0.25 100	0.43 99	0.35 100	0.18 128	0.21 105	0.35 119	0.32 105	0.50 113	0.44 126

LoS	0.55 196	0.44 166	0.29 146	0.36 182	0.37 212	0.40 193	0.20 156	1.37 345	0.31 183	0.86 327	0.78 281	0.68 206	0.37 228	0.24 168	0.58 158	0.72 275	0.59 219	0.40 145	0.75 198	0.35 163	1.03 289	0.65 220	0.21 168	0.24 141	0.79 277	0.64 212	0.64 168	0.68 211
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.49 175	0.44 166	0.24 131	0.38 186	0.29 163	0.32 151	0.21 157	0.73 265	0.35 211	0.69 282	0.34 134	0.57 170	0.31 179	0.24 168	0.59 162	0.53 207	0.54 169	0.46 195	0.98 226	0.37 171	0.69 232	0.94 275	0.20 155	0.28 171	0.55 194	0.69 218	0.69 186	0.60 183

CFNet_pseudo	0.51 182	0.44 166	0.43 225	0.54 250	0.43 242	0.53 244	0.34 224	0.62 186	0.36 215	0.61 221	0.64 244	0.57 170	0.52 271	0.35 252	0.90 263	0.50 188	0.50 142	0.47 203	0.67 176	0.36 165	0.47 125	0.42 131	0.26 217	0.33 214	0.57 199	0.60 207	0.68 182	0.73 228

CFNet	0.45 161	0.44 166	0.33 162	0.48 228	0.40 230	0.39 187	0.30 216	0.53 132	0.32 192	0.48 124	0.50 193	0.68 206	0.40 238	0.30 227	0.56 151	0.37 101	0.48 133	0.43 167	0.52 119	0.33 141	0.46 118	0.30 89	0.23 193	0.31 194	0.61 218	0.52 188	0.69 186	0.71 222

DeepPruner_ROB	0.59 220	0.44 166	0.54 266	0.52 242	0.54 269	0.49 228	0.37 232	0.61 179	0.46 260	0.60 216	0.70 264	0.61 187	0.51 269	0.32 241	1.06 294	0.58 231	0.62 244	0.59 282	0.66 172	0.47 230	0.97 284	0.72 244	0.36 262	0.44 265	0.61 218	1.00 292	0.72 197	0.58 174

DISCO	0.45 161	0.44 166	0.29 146	0.40 197	0.38 220	0.49 228	0.43 245	0.45 108	0.43 255	0.50 138	0.57 219	0.40 101	0.29 154	0.30 227	0.61 175	0.43 129	0.55 180	0.46 195	0.69 184	0.41 201	0.48 133	0.43 138	0.26 217	0.32 199	0.47 155	0.50 182	0.62 161	0.50 146

test_for_model	0.76 259	0.45 174	0.20 97	0.22 100	0.25 129	0.22 98	0.13 96	0.62 186	0.25 120	0.57 190	0.29 111	0.75 226	0.20 97	0.19 109	0.47 129	0.51 195	10.38 385	0.39 134	0.59 153	0.34 147	0.93 272	0.50 174	0.17 116	0.21 105	0.34 108	0.36 121	0.51 114	0.49 138

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 259	0.45 174	0.20 97	0.22 100	0.25 129	0.22 98	0.13 96	0.62 186	0.25 120	0.57 190	0.29 111	0.75 226	0.20 97	0.19 109	0.47 129	0.51 195	10.38 385	0.39 134	0.59 153	0.34 147	0.93 272	0.50 174	0.17 116	0.21 105	0.34 108	0.36 121	0.51 114	0.49 138

testlalala	0.76 259	0.45 174	0.20 97	0.22 100	0.25 129	0.22 98	0.13 96	0.62 186	0.25 120	0.57 190	0.29 111	0.75 226	0.20 97	0.19 109	0.47 129	0.51 195	10.38 385	0.39 134	0.59 153	0.34 147	0.93 272	0.50 174	0.17 116	0.21 105	0.34 108	0.36 121	0.51 114	0.49 138

GCAPDPT-zeroshot	0.76 259	0.45 174	0.20 97	0.22 100	0.25 129	0.22 98	0.13 96	0.62 186	0.25 120	0.57 190	0.29 111	0.75 226	0.20 97	0.19 109	0.47 129	0.51 195	10.38 385	0.39 134	0.59 153	0.34 147	0.93 272	0.50 174	0.17 116	0.21 105	0.34 108	0.36 121	0.51 114	0.49 138

GCAP-Stereo	0.76 259	0.45 174	0.20 97	0.22 100	0.25 129	0.22 98	0.13 96	0.62 186	0.25 120	0.57 190	0.29 111	0.75 226	0.20 97	0.19 109	0.47 129	0.51 195	10.38 385	0.39 134	0.59 153	0.34 147	0.93 272	0.50 174	0.17 116	0.21 105	0.34 108	0.36 121	0.51 114	0.49 138

LoS_RVC	0.42 139	0.45 174	0.43 225	0.19 86	0.25 129	0.24 118	0.16 125	0.44 102	0.28 145	0.51 144	0.48 179	0.42 111	0.31 179	0.22 136	0.60 168	0.45 146	0.46 115	0.41 152	0.71 187	0.30 124	0.67 225	0.51 180	0.19 138	0.32 199	0.61 218	0.44 151	0.58 146	0.61 185

tt_ll	0.42 139	0.45 174	0.43 225	0.19 86	0.25 129	0.24 118	0.16 125	0.44 102	0.28 145	0.51 144	0.48 179	0.42 111	0.31 179	0.22 136	0.60 168	0.45 146	0.46 115	0.41 152	0.71 187	0.30 124	0.67 225	0.51 180	0.19 138	0.32 199	0.61 218	0.44 151	0.58 146	0.61 185

CAS	0.38 124	0.45 174	0.25 133	0.29 140	0.29 163	0.23 112	0.13 96	0.41 92	0.27 138	0.41 97	0.54 213	0.35 81	0.35 215	0.21 127	0.52 142	0.38 104	0.50 142	0.34 109	0.52 119	0.26 107	0.43 99	0.41 124	0.19 138	0.23 130	0.51 176	0.52 188	0.62 161	0.77 234

IPLG	0.47 168	0.45 174	0.32 159	0.28 135	0.27 150	0.32 151	0.21 157	0.63 201	0.22 94	0.51 144	0.38 152	0.56 168	0.29 154	0.31 234	1.64 331	0.44 135	0.56 188	0.48 209	0.56 143	0.41 201	0.45 110	0.75 249	0.18 128	0.28 171	0.45 148	0.59 203	0.65 172	0.51 149

RASNet	0.42 139	0.45 174	0.43 225	0.33 165	0.33 185	0.37 177	0.27 197	0.58 158	0.34 205	0.47 117	0.43 167	0.49 137	0.33 194	0.25 186	0.41 110	0.41 116	0.48 133	0.39 134	0.47 104	0.30 124	0.49 137	0.40 120	0.19 138	0.44 265	0.40 135	0.46 165	0.75 205	0.63 195

iResNetv2_ROB	0.52 186	0.45 174	0.32 159	0.48 228	0.39 225	0.48 226	0.28 202	0.64 209	0.34 205	0.52 153	0.66 252	0.70 214	0.55 276	0.28 214	0.67 200	0.47 167	0.50 142	0.46 195	1.12 236	0.45 218	0.57 193	0.47 161	0.29 236	0.40 249	0.55 194	0.51 186	0.81 222	0.58 174

model_zeroshot	0.80 272	0.46 185	0.42 220	0.42 207	0.39 225	0.43 204	0.27 197	0.72 261	0.36 215	0.64 244	0.66 252	0.97 266	0.29 154	0.24 168	1.05 292	0.92 305	0.69 277	0.54 256	3.03 324	0.73 311	1.21 305	1.20 298	0.22 182	0.38 243	0.84 291	1.14 313	1.08 284	2.21 326

MGS-Stereo	0.37 121	0.46 185	0.21 109	0.22 100	0.19 94	0.22 98	0.15 116	0.45 108	0.17 62	0.36 89	0.26 99	0.29 69	0.19 93	0.23 150	1.37 316	0.40 112	0.52 157	0.45 182	0.55 137	0.33 141	0.50 141	0.41 124	0.21 168	0.22 118	0.33 105	0.30 91	0.47 106	0.45 129

anonymousdsp2	0.38 124	0.46 185	0.30 150	0.25 123	0.23 116	0.32 151	0.18 135	0.58 158	0.23 100	0.47 117	0.38 152	0.48 133	0.23 117	0.18 102	0.40 104	0.39 108	0.44 106	0.33 105	0.88 214	0.31 129	0.48 133	0.52 186	0.17 116	0.23 130	0.41 137	0.33 110	0.61 158	0.42 119

TESTraft	0.37 121	0.46 185	0.21 109	0.21 97	0.23 116	0.21 91	0.16 125	0.54 138	0.31 183	0.51 144	0.23 84	0.36 90	0.36 222	0.11 66	0.85 249	0.48 176	0.45 110	0.32 96	0.48 107	0.24 93	0.46 118	0.65 220	0.12 76	0.23 130	0.37 122	0.43 147	0.57 138	0.39 106

RAFT+CT+SA	0.32 103	0.46 185	0.20 97	0.26 127	0.18 91	0.22 98	0.15 116	0.58 158	0.23 100	0.52 153	0.17 57	0.46 126	0.33 194	0.12 72	0.33 90	0.43 129	0.36 83	0.30 90	0.45 100	0.23 88	0.45 110	0.49 168	0.09 45	0.22 118	0.32 101	0.31 96	0.53 129	0.35 96

LMCR-Stereo	0.50 177	0.46 185	0.33 162	0.32 158	0.33 185	0.42 201	0.24 182	0.57 154	0.37 226	0.55 176	0.46 177	0.65 201	0.40 238	0.26 198	0.69 205	0.49 183	0.62 244	0.49 219	1.11 235	0.57 264	0.66 221	0.64 218	0.25 207	0.32 199	0.48 158	0.49 177	0.63 164	0.65 200

pcwnet_v2	0.62 226	0.46 185	0.50 254	0.62 269	0.49 259	0.61 266	0.46 249	0.66 221	0.45 256	0.65 250	0.79 282	0.64 198	0.86 305	0.53 305	1.15 304	0.55 219	0.59 219	0.51 237	0.83 208	0.41 201	0.55 178	0.47 161	0.34 257	0.43 259	0.75 265	0.76 239	0.85 236	0.95 256

HLF11	0.49 175	0.47 192	0.35 172	0.39 189	0.29 163	0.36 174	0.19 146	0.86 305	0.36 215	0.49 134	0.51 199	0.51 149	0.25 127	0.24 168	0.77 223	0.47 167	0.55 180	0.48 209	1.64 272	0.37 171	0.43 99	0.49 168	0.30 240	0.30 185	0.51 176	0.59 203	0.51 114	0.61 185

IGEV-FE	0.94 285	0.47 192	1.24 345	1.15 322	0.46 248	0.60 262	0.65 294	0.81 295	0.36 215	0.67 271	1.75 342	0.94 260	0.30 165	0.26 198	0.66 194	1.14 339	0.60 228	0.48 209	2.55 309	0.63 293	2.19 337	2.33 342	0.21 168	0.37 240	1.00 316	1.03 300	1.17 299	1.48 300

Reg-Stereo(zero)	0.78 267	0.47 192	0.56 271	0.39 189	0.28 156	0.41 195	0.35 226	0.75 274	0.36 215	0.62 231	6.09 377	0.78 237	0.32 188	0.27 209	0.41 110	0.63 246	0.58 204	0.45 182	1.51 260	0.42 209	0.65 218	0.62 212	0.21 168	0.32 199	0.55 194	0.78 246	1.26 311	1.09 273

FLISNet	0.78 267	0.47 192	0.56 271	0.39 189	0.28 156	0.41 195	0.35 226	0.75 274	0.36 215	0.62 231	6.09 377	0.78 237	0.32 188	0.27 209	0.41 110	0.63 246	0.58 204	0.45 182	1.51 260	0.42 209	0.65 218	0.62 212	0.21 168	0.32 199	0.55 194	0.78 246	1.26 311	1.09 273

IGEV_Zeroshot_test	0.95 287	0.47 192	1.24 345	1.15 322	0.46 248	0.60 262	0.65 294	0.81 295	0.36 215	0.66 262	1.86 346	0.94 260	0.30 165	0.26 198	0.66 194	1.14 339	0.60 228	0.48 209	2.56 310	0.63 293	2.23 339	2.36 343	0.21 168	0.37 240	1.00 316	1.03 300	1.17 299	1.48 300

Any-RAFT	0.69 241	0.47 192	0.85 314	0.53 247	0.40 230	0.38 182	0.27 197	0.64 209	0.32 192	0.57 190	0.76 278	0.86 254	0.24 125	0.22 136	0.57 154	0.76 283	0.60 228	0.45 182	2.19 294	0.45 218	1.20 304	0.71 240	0.22 182	0.31 194	0.99 313	1.24 321	0.73 200	1.65 309

Sa-1000	0.48 172	0.47 192	0.21 109	0.26 127	0.26 139	0.31 148	0.15 116	0.65 217	0.36 215	0.63 237	0.33 130	0.50 144	0.26 132	0.30 227	0.94 274	0.49 183	0.59 219	0.45 182	0.90 216	0.32 137	0.52 160	0.75 249	0.17 116	0.27 164	0.72 253	0.53 191	1.00 277	0.49 138

SA	0.42 139	0.47 192	0.21 109	0.25 123	0.23 116	0.31 148	0.13 96	0.64 209	0.32 192	0.61 221	0.26 99	0.54 157	0.21 105	0.16 95	0.63 184	0.47 167	0.52 157	0.41 152	0.60 159	0.29 119	0.46 118	0.61 210	0.15 96	0.27 164	0.45 148	0.58 202	0.96 265	0.47 132

CIPLG	0.42 139	0.47 192	0.24 131	0.32 158	0.22 109	0.32 151	0.19 146	0.63 201	0.24 113	0.55 176	0.50 193	0.60 184	0.30 165	0.41 267	0.93 270	0.44 135	0.52 157	0.37 128	0.56 143	0.38 176	0.56 183	0.45 150	0.19 138	0.24 141	0.44 143	0.31 96	0.57 138	0.38 105

IPLGR_C	0.42 139	0.47 192	0.23 125	0.31 156	0.22 109	0.32 151	0.18 135	0.63 201	0.23 100	0.55 176	0.50 193	0.61 187	0.31 179	0.41 267	0.87 257	0.45 146	0.52 157	0.37 128	0.55 137	0.38 176	0.56 183	0.46 155	0.19 138	0.24 141	0.44 143	0.33 110	0.58 146	0.40 112

ACRE	0.42 139	0.47 192	0.22 120	0.32 158	0.22 109	0.33 158	0.18 135	0.63 201	0.23 100	0.55 176	0.50 193	0.61 187	0.30 165	0.41 267	0.91 265	0.45 146	0.52 157	0.36 123	0.55 137	0.38 176	0.57 193	0.44 144	0.19 138	0.23 130	0.44 143	0.32 105	0.58 146	0.39 106

AACVNet	0.55 196	0.47 192	0.40 208	0.58 257	0.61 282	0.53 244	0.37 232	0.61 179	0.40 237	0.59 209	0.64 244	0.58 175	0.33 194	0.36 254	0.69 205	0.54 217	0.58 204	0.54 256	0.69 184	0.52 242	0.54 173	0.52 186	0.36 262	0.44 265	0.59 211	0.69 218	0.82 225	0.83 242

APVNet	0.56 205	0.47 192	0.38 201	0.46 224	0.50 260	0.57 256	0.53 261	0.60 171	0.42 251	0.46 114	0.65 249	0.50 144	0.30 165	0.36 254	0.74 220	0.71 273	0.71 285	0.64 293	0.95 223	0.53 243	0.57 193	0.77 255	0.34 257	0.46 273	0.59 211	0.46 165	0.82 225	0.58 174

NVstereo2D	0.55 196	0.47 192	0.40 208	0.52 242	0.48 255	0.66 279	0.64 289	0.60 171	0.38 231	0.48 124	0.61 235	0.53 155	0.30 165	0.63 324	1.53 325	0.61 243	0.58 204	0.55 264	0.53 127	0.41 201	0.50 141	0.38 111	0.54 311	0.43 259	0.64 235	0.48 172	0.56 136	0.53 155

DF	0.73 248	0.48 206	0.50 254	0.43 212	0.25 129	0.54 248	0.22 165	0.71 251	0.30 163	0.60 216	0.49 184	1.11 286	0.24 125	0.21 127	0.60 168	0.78 288	0.57 197	0.50 228	5.31 340	0.49 234	0.83 257	0.76 252	0.23 193	0.27 164	0.62 224	0.68 217	1.14 292	0.96 257

AE-Stereo	0.54 194	0.48 206	0.44 234	0.50 233	0.35 198	0.36 174	0.28 202	0.55 145	0.29 152	0.64 244	0.31 121	0.89 256	0.31 179	0.24 168	0.55 148	0.65 259	0.68 271	0.52 246	0.87 213	0.53 243	0.72 240	0.81 263	0.21 168	0.47 276	0.79 277	0.69 218	0.94 260	0.62 190

GMStereo	0.41 134	0.48 206	0.25 133	0.32 158	0.32 181	0.37 177	0.28 202	0.59 165	0.30 163	0.45 110	0.36 141	0.61 187	0.31 179	0.24 168	0.45 126	0.41 116	0.54 169	0.35 119	0.73 191	0.39 192	0.51 148	0.33 94	0.23 193	0.28 171	0.48 158	0.36 121	0.68 182	0.41 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.48 172	0.48 206	0.43 225	0.31 156	0.30 172	0.27 130	0.22 165	0.54 138	0.29 152	0.57 190	0.39 159	0.59 180	0.23 117	0.23 150	0.64 190	0.59 236	0.57 197	0.37 128	1.17 239	0.33 141	0.67 225	0.40 120	0.20 155	0.21 105	0.79 277	0.59 203	0.65 172	0.92 255

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 305	0.49 210	1.28 350	0.75 289	0.41 236	1.04 317	0.67 297	0.77 283	0.52 272	0.78 311	5.67 376	1.03 274	0.35 215	0.26 198	0.86 251	1.39 362	0.68 271	0.70 311	2.61 314	0.64 295	2.89 351	2.21 339	0.19 138	0.43 259	1.03 322	1.15 314	1.35 320	2.41 332

MSKI-zero shot	0.84 273	0.49 210	0.43 225	0.41 202	0.35 198	0.46 221	0.32 218	0.76 278	0.30 163	0.65 250	0.92 299	0.83 247	0.32 188	0.22 136	0.62 180	1.08 332	0.64 254	0.47 203	3.14 327	0.61 285	2.23 339	1.58 322	0.20 155	0.38 243	0.96 308	1.47 339	1.24 309	1.60 305

EGLCR-Stereo	0.47 168	0.49 210	0.41 217	0.29 140	0.30 172	0.44 209	0.14 109	0.57 154	0.26 131	0.57 190	0.27 102	0.58 175	0.23 117	0.21 127	0.36 95	0.47 167	0.53 166	0.45 182	0.75 198	0.32 137	0.69 232	0.93 274	0.19 138	0.24 141	0.48 158	0.49 177	1.30 315	0.70 220

TestStereo1	0.38 124	0.49 210	0.19 86	0.22 100	0.23 116	0.23 112	0.15 116	0.55 145	0.30 163	0.52 153	0.21 77	0.35 81	0.39 234	0.11 66	0.80 231	0.50 188	0.46 115	0.32 96	0.53 127	0.25 100	0.52 160	0.67 229	0.15 96	0.22 118	0.37 122	0.42 145	0.60 154	0.39 106

SA-5K	0.38 124	0.49 210	0.19 86	0.22 100	0.23 116	0.23 112	0.15 116	0.55 145	0.30 163	0.52 153	0.21 77	0.35 81	0.39 234	0.11 66	0.80 231	0.50 188	0.46 115	0.32 96	0.53 127	0.25 100	0.52 160	0.67 229	0.15 96	0.22 118	0.37 122	0.42 145	0.60 154	0.39 106

iRaft-Stereo_20w	1.06 298	0.49 210	1.34 353	1.18 325	0.46 248	0.78 299	0.46 249	0.76 278	0.37 226	0.74 298	6.16 380	0.84 249	0.29 154	0.26 198	0.81 234	0.97 315	0.59 219	0.44 172	1.72 274	0.61 285	1.04 291	1.56 321	0.21 168	0.25 153	0.92 300	1.31 330	1.45 332	2.71 338

ICVP	0.58 213	0.49 210	0.67 297	0.50 233	0.48 255	0.52 240	0.36 230	0.60 171	0.45 256	0.61 221	0.58 221	0.61 187	0.56 278	0.30 227	0.67 200	0.64 252	0.58 204	0.51 237	0.72 190	0.51 239	0.58 198	0.74 248	0.59 318	0.47 276	0.60 216	0.75 236	0.74 202	0.72 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.75 255	0.49 210	0.50 254	0.51 239	0.46 248	0.56 255	0.60 278	0.73 265	0.32 192	0.63 237	0.72 270	0.82 243	0.26 132	0.24 168	1.05 292	0.96 313	0.60 228	0.49 219	3.00 323	0.62 289	0.82 255	1.13 291	0.19 138	0.31 194	0.78 274	0.70 222	1.55 336	1.17 285

AF-Net	0.53 189	0.49 210	0.44 234	0.50 233	0.53 265	0.61 266	0.54 265	0.61 179	0.55 280	0.43 101	0.66 252	0.85 250	0.42 242	0.40 264	0.64 190	0.46 156	0.46 115	0.44 172	0.60 159	0.40 197	0.45 110	0.45 150	0.41 276	0.39 245	0.50 171	0.55 197	0.81 222	0.69 213

Nwc_Net	0.53 189	0.49 210	0.44 234	0.50 233	0.53 265	0.61 266	0.54 265	0.61 179	0.55 280	0.43 101	0.66 252	0.85 250	0.42 242	0.40 264	0.64 190	0.46 156	0.46 115	0.44 172	0.60 159	0.40 197	0.45 110	0.45 150	0.41 276	0.39 245	0.50 171	0.55 197	0.81 222	0.69 213

RTSC	0.73 248	0.49 210	0.46 240	0.47 226	0.51 263	0.55 251	0.56 269	0.67 224	0.68 296	0.54 169	0.79 282	0.57 170	0.57 282	0.41 267	1.92 347	0.77 285	0.96 323	0.58 277	1.36 254	0.56 259	0.85 263	1.11 288	0.31 247	0.53 290	0.58 204	0.65 214	0.95 262	1.26 291

DeepPrunerF	1.22 306	0.49 210	0.39 203	0.58 257	2.86 371	0.49 228	0.55 267	0.52 128	0.58 286	0.43 101	0.67 259	0.43 116	0.32 188	0.42 277	1.64 331	0.75 281	0.58 204	0.46 195	0.93 219	0.46 224	0.61 205	0.53 189	0.40 274	0.35 226	15.32 394	0.82 258	0.65 172	0.62 190

MLCV	0.70 244	0.49 210	0.53 262	0.73 288	0.50 260	0.65 276	0.43 245	0.81 295	0.41 244	0.71 290	0.88 295	1.01 272	0.81 302	0.28 214	0.92 268	0.43 129	0.65 259	0.52 246	2.47 307	0.45 218	0.55 178	0.72 244	0.39 273	0.54 291	0.69 244	0.80 253	0.83 232	0.72 224

HSM	0.54 194	0.49 210	0.47 245	0.48 228	0.47 252	0.41 195	0.37 232	0.71 251	0.37 226	0.61 221	0.65 249	0.59 180	0.48 263	0.31 234	0.70 210	0.48 176	0.64 254	0.47 203	0.75 198	0.48 233	0.63 210	0.49 168	0.26 217	0.42 256	0.62 224	0.72 227	0.87 244	0.67 206

iResNet_ROB	0.50 177	0.49 210	0.42 220	0.42 207	0.30 172	0.42 201	0.32 218	0.60 171	0.33 198	0.52 153	0.59 222	0.47 129	0.56 278	0.25 186	0.81 234	0.46 156	0.57 197	0.49 219	1.19 242	0.36 165	0.48 133	0.36 104	0.25 207	0.37 240	0.57 199	0.54 194	0.75 205	0.61 185

RAFT-Test	0.72 247	0.50 225	0.46 240	0.52 242	0.34 194	0.41 195	0.29 209	0.73 265	0.30 163	0.62 231	0.72 270	0.68 206	0.31 179	0.22 136	0.71 214	1.03 327	0.62 244	0.50 228	2.89 321	0.66 298	1.72 326	1.14 293	0.23 193	0.29 177	0.80 281	0.96 282	0.95 262	0.91 253

RALCasStereoNet	0.42 139	0.50 225	0.35 172	0.35 177	0.30 172	0.31 148	0.24 182	0.60 171	0.25 120	0.56 185	0.49 184	0.58 175	0.26 132	0.18 102	0.57 154	0.46 156	0.54 169	0.49 219	0.51 114	0.34 147	0.51 148	0.41 124	0.21 168	0.31 194	0.53 185	0.49 177	0.48 109	0.58 174

DSFCA	0.45 161	0.50 225	0.40 208	0.40 197	0.37 212	0.44 209	0.34 224	0.46 111	0.39 234	0.40 96	0.57 219	0.49 137	0.29 154	0.24 168	0.61 175	0.44 135	0.49 137	0.49 219	0.64 166	0.39 192	0.50 141	0.51 180	0.33 255	0.35 226	0.49 167	0.50 182	0.57 138	0.58 174

FADNet-RVC	0.58 213	0.50 225	0.37 192	0.51 239	0.42 239	0.39 187	0.56 269	0.68 231	0.36 215	0.64 244	0.50 193	1.13 290	0.45 253	0.34 246	0.91 265	0.53 207	0.54 169	0.45 182	1.20 244	0.51 239	0.54 173	0.52 186	0.33 255	0.51 285	0.57 199	0.75 236	0.64 168	0.81 240

DLCB_ROB	0.53 189	0.50 225	0.48 248	0.41 202	0.45 245	0.43 204	0.39 238	0.55 145	0.45 256	0.57 190	0.61 235	0.70 214	0.52 271	0.41 267	0.60 168	0.47 167	0.57 197	0.48 209	0.52 119	0.43 213	0.55 178	0.47 161	0.38 269	0.42 256	0.96 308	0.79 252	0.70 192	0.62 190

ManiGeoR	0.50 177	0.51 230	0.36 181	0.44 219	0.32 181	0.38 182	0.21 157	0.69 239	0.47 264	0.53 165	0.60 226	0.60 184	0.28 148	0.23 150	0.73 218	0.47 167	0.54 169	0.49 219	1.29 249	0.38 176	0.54 173	0.56 198	0.28 229	0.34 218	0.50 171	0.73 230	0.54 130	0.57 169

HLf10	0.50 177	0.51 230	0.36 181	0.44 219	0.32 181	0.38 182	0.21 157	0.69 239	0.47 264	0.53 165	0.60 226	0.60 184	0.28 148	0.23 150	0.73 218	0.47 167	0.54 169	0.49 219	1.29 249	0.38 176	0.54 173	0.56 198	0.28 229	0.34 218	0.50 171	0.73 230	0.54 130	0.57 169

HLf8	0.56 205	0.51 230	0.36 181	0.47 226	0.36 203	0.38 182	0.24 182	0.89 310	0.39 234	0.53 165	0.69 263	0.63 197	0.33 194	0.24 168	0.88 259	0.51 195	0.58 204	0.49 219	1.83 280	0.45 218	0.54 173	0.61 210	0.29 236	0.40 249	0.54 189	0.78 246	0.68 182	0.62 190

trnet	0.44 156	0.51 230	0.40 208	0.34 167	0.26 139	0.27 130	0.14 109	0.62 186	0.30 163	0.60 216	0.36 141	0.73 222	0.33 194	0.24 168	0.56 151	0.57 226	0.58 204	0.34 109	0.52 119	0.31 129	0.57 193	0.42 131	0.17 116	0.30 185	0.54 189	0.48 172	0.65 172	0.69 213

dd	0.50 177	0.51 230	0.28 141	0.91 307	0.31 180	0.65 276	0.29 209	0.59 165	0.23 100	0.54 169	0.30 117	0.75 226	0.27 141	0.26 198	0.84 245	0.46 156	0.70 279	0.39 134	1.05 229	0.38 176	0.48 133	0.43 138	0.23 193	0.30 185	0.53 185	0.39 137	0.74 202	0.58 174

GLC_STEREO	0.47 168	0.51 230	0.40 208	0.38 186	0.37 212	0.37 177	0.28 202	0.64 209	0.29 152	0.62 231	0.53 207	0.55 165	0.28 148	0.30 227	0.49 138	0.48 176	0.66 262	0.41 152	0.65 170	0.41 201	0.70 237	0.60 205	0.23 193	0.30 185	0.47 155	0.36 121	0.84 234	0.53 155

MIPNet	0.51 182	0.51 230	0.33 162	0.32 158	0.30 172	0.37 177	0.25 188	0.62 186	0.24 113	0.50 138	0.52 203	0.61 187	0.41 241	0.30 227	1.01 290	0.51 195	0.59 219	0.50 228	0.76 201	0.47 230	0.44 106	0.85 266	0.20 155	0.26 160	0.66 239	0.98 288	0.71 196	0.61 185

rafts_anoy	0.41 134	0.51 230	0.35 172	0.29 140	0.30 172	0.33 158	0.22 165	0.59 165	0.25 120	0.51 144	0.50 193	0.48 133	0.23 117	0.17 99	0.57 154	0.46 156	0.51 153	0.50 228	0.58 152	0.34 147	0.50 141	0.43 138	0.19 138	0.28 171	0.50 171	0.47 167	0.52 125	0.53 155

TestStereo	0.45 161	0.51 230	0.38 201	0.42 207	0.30 172	0.44 209	0.26 192	0.71 251	0.28 145	0.76 305	0.32 123	0.64 198	0.32 188	0.24 168	0.47 129	0.35 90	0.54 169	0.33 105	0.78 203	0.38 176	0.63 210	0.42 131	0.24 202	0.30 185	0.53 185	0.43 147	0.75 205	0.55 165

psm_up	0.56 205	0.51 230	0.53 262	0.56 254	0.45 245	0.58 259	0.35 226	0.71 251	0.66 295	0.55 176	0.53 207	0.59 180	0.50 265	0.40 264	0.63 184	0.50 188	0.59 219	0.49 219	0.84 211	0.46 224	0.51 148	0.45 150	0.31 247	0.51 285	0.70 247	0.78 246	0.80 219	0.67 206

CREStereo	0.44 156	0.51 230	0.40 208	0.34 167	0.26 139	0.28 138	0.15 116	0.61 179	0.30 163	0.58 202	0.36 141	0.72 219	0.33 194	0.24 168	0.59 162	0.59 236	0.59 219	0.34 109	0.52 119	0.31 129	0.59 202	0.42 131	0.18 128	0.30 185	0.54 189	0.48 172	0.64 168	0.69 213
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	0.51 182	0.51 230	0.47 245	0.50 233	0.48 255	0.48 226	0.32 218	0.53 132	0.37 226	0.51 144	0.65 249	0.57 170	0.34 207	0.30 227	0.69 205	0.44 135	0.52 157	0.47 203	0.57 148	0.42 209	0.56 183	0.49 168	0.27 224	0.35 226	0.65 238	0.74 232	0.80 219	0.75 231

depth_test_26	0.42 139	0.52 242	0.30 150	0.19 86	0.20 101	0.22 98	0.13 96	0.68 231	0.25 120	0.73 296	0.24 89	1.00 268	0.20 97	0.23 150	0.38 98	0.53 207	0.67 268	0.40 145	0.68 178	0.31 129	0.69 232	0.44 144	0.20 155	0.19 92	0.39 130	0.41 143	0.60 154	0.47 132

MyStereo04	0.68 240	0.52 242	0.57 273	0.44 219	0.37 212	0.35 171	0.26 192	0.68 231	0.45 256	0.62 231	0.45 173	0.68 206	0.34 207	0.25 186	1.00 287	0.68 265	0.56 188	0.53 250	3.39 329	0.56 259	0.92 271	0.64 218	0.27 224	0.41 253	0.77 272	0.92 273	0.96 265	0.66 202

CASnet	0.40 130	0.52 242	0.23 125	0.27 132	0.27 150	0.30 147	0.14 109	0.62 186	0.29 152	0.61 221	0.44 170	0.64 198	0.28 148	0.23 150	0.55 148	0.36 96	0.45 110	0.31 94	0.73 191	0.27 111	0.63 210	0.39 117	0.21 168	0.24 141	0.42 138	0.32 105	0.61 158	0.56 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GES	0.59 220	0.52 242	0.37 192	0.39 189	0.40 230	0.53 244	0.37 232	0.59 165	0.40 237	0.56 185	0.60 226	0.50 144	0.30 165	0.41 267	0.98 283	0.63 246	0.67 268	0.55 264	2.28 297	0.56 259	0.70 237	0.56 198	0.31 247	0.42 256	0.48 158	0.48 172	0.65 172	0.68 211

FADNet-RVC-Resample	0.57 211	0.52 242	0.42 220	0.46 224	0.39 225	0.41 195	0.40 240	0.72 261	0.42 251	0.68 274	0.51 199	1.04 278	0.43 247	0.43 280	0.96 280	0.48 176	0.56 188	0.61 287	0.85 212	0.55 254	0.52 160	0.63 214	0.34 257	0.60 301	0.58 204	0.71 223	0.55 133	0.77 234

MSMDNet	0.73 248	0.52 242	0.48 248	0.35 177	0.34 194	0.45 214	0.33 222	0.69 239	0.30 163	0.63 237	0.60 226	0.71 216	0.35 215	0.23 150	0.78 225	1.05 329	0.63 250	0.50 228	2.88 320	0.81 320	1.59 321	1.80 332	0.23 193	0.29 177	0.74 260	0.89 268	0.85 236	0.76 233

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 182	0.52 242	0.48 248	0.43 212	0.57 276	0.42 201	0.62 286	0.56 151	0.62 290	0.52 153	0.51 199	0.67 204	0.34 207	0.58 319	0.78 225	0.42 120	0.47 126	0.42 161	0.57 148	0.38 176	0.46 118	0.42 131	0.30 240	0.32 199	0.48 158	0.76 239	0.62 161	0.64 198
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		0.53 249	0.53 262	0.53 247	0.53 265	0.52 240	0.53 261	0.75 274	0.40 237	0.80 315	0.59 222			0.55 309	0.62 180	0.64 252			0.66 172	0.55 254				0.52 287	0.68 243	0.62 208	0.69 186	0.70 220

SACVNet	0.62 226	0.53 249	0.51 259	0.55 253	0.57 276	0.52 240	0.60 278	0.69 239	0.56 282	0.67 271	0.54 213	0.59 180	0.37 228	0.41 267	0.71 214	0.60 238	0.64 254	0.57 272	0.95 223	0.64 295	0.67 225	0.78 258	0.36 262	0.47 276	0.75 265	0.77 244	0.84 234	0.84 243

ADLNet	0.46 166	0.53 249	0.37 192	0.41 202	0.41 236	0.44 209	0.40 240	0.54 138	0.35 211	0.45 110	0.53 207	0.76 233	0.36 222	0.62 322	0.58 158	0.42 120	0.49 137	0.42 161	0.50 111	0.37 171	0.43 99	0.44 144	0.34 257	0.25 153	0.47 155	0.55 197	0.57 138	0.45 129

HSM-Net_RVC	0.75 255	0.53 249	0.60 281	0.77 293	0.62 288	0.61 266	0.37 232	0.76 278	0.49 267	0.74 298	1.71 341	1.32 299	0.80 301	0.36 254	0.72 217	0.55 219	0.64 254	0.53 250	0.78 203	0.53 243	0.67 225	0.89 272	0.43 280	0.64 307	0.94 304	1.09 307	1.07 283	1.04 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GGDA	0.56 205	0.55 253	0.46 240	0.41 202	0.36 203	0.45 214	0.26 192	0.62 186	0.40 237	0.59 209	0.74 276	0.69 212	0.36 222	0.28 214	0.82 237	0.52 203	0.59 219	0.51 237	1.43 256	0.43 213	0.51 148	0.53 189	0.26 217	0.39 245	0.59 211	0.77 244	0.76 208	0.72 224

TestStereo-Hl	0.66 231	0.55 253	0.55 269	0.39 189	0.38 220	0.49 228	0.33 222	0.70 247	0.50 268	0.64 244	0.87 294	0.78 237	0.39 234	0.25 186	0.90 263	0.75 281	0.62 244	0.56 266	1.93 286	0.51 239	0.67 225	1.38 309	0.26 217	0.45 270	0.59 211	0.76 239	0.89 247	0.88 251

CASS	0.79 269	0.55 253	0.53 262	0.65 276	0.54 269	0.59 260	0.53 261	0.78 287	0.52 272	0.71 290	0.75 277	0.67 204	0.47 260	0.28 214	0.83 240	0.67 262	0.98 324	0.56 266	1.60 269	0.58 267	2.74 347	1.44 311	0.38 269	0.35 226	0.84 291	0.81 255	0.90 249	1.02 266
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.57 211	0.55 253	0.37 192	0.43 212	0.38 220	0.36 174	0.23 179	0.62 186	0.30 163	0.56 185	0.68 262	0.61 187	0.32 188	0.29 222	1.73 338	0.47 167	0.56 188	0.56 266	1.09 231	0.54 249	0.53 169	0.81 263	0.20 155	0.32 199	0.71 250	0.97 287	0.73 200	0.57 169

FADNet	0.65 230	0.55 253	0.41 217	0.53 247	0.42 239	0.49 228	0.65 294	0.74 270	0.42 251	0.66 262	0.64 244	0.81 241	0.50 265	0.36 254	1.17 306	0.51 195	0.51 153	0.53 250	1.61 270	0.53 243	0.69 232	0.59 201	0.35 261	0.41 253	0.72 253	0.88 266	0.78 217	1.06 271

R-Stereo Train	0.66 231	0.55 253	0.43 225	0.48 228	0.36 203	0.50 234	0.18 135	0.62 186	0.31 183	0.68 274	0.62 240	0.72 219	0.34 207	0.25 186	0.69 205	0.89 300	0.66 262	0.51 237	2.12 292	0.46 224	0.94 277	1.49 317	0.22 182	0.36 233	0.71 250	0.96 282	0.77 211	1.10 277

RAFT-Stereo	0.66 231	0.55 253	0.43 225	0.48 228	0.36 203	0.50 234	0.18 135	0.62 186	0.31 183	0.68 274	0.62 240	0.72 219	0.34 207	0.25 186	0.69 205	0.89 300	0.66 262	0.51 237	2.12 292	0.46 224	0.94 277	1.49 317	0.22 182	0.36 233	0.71 250	0.96 282	0.77 211	1.10 277
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TestStereo_HLe17	0.55 196	0.56 260	0.36 181	0.52 242	0.37 212	0.43 204	0.26 192	0.83 299	0.46 260	0.58 202	0.59 222	0.69 212	0.34 207	0.23 150	0.77 223	0.52 203	0.57 197	0.50 228	1.21 246	0.49 234	0.57 193	0.73 246	0.27 224	0.49 283	0.62 224	0.78 246	0.65 172	0.59 182

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 371	0.56 260	1.25 347	0.75 289	0.69 298	1.17 325	0.81 308	0.82 298	0.80 307	0.81 318	4.78 367	1.00 268	0.37 228	0.27 209	1.13 302	1.54 367	0.70 279	0.60 285	124.50 402	0.54 249	1.43 316	2.64 347	0.22 182	0.36 233	0.91 298	1.13 312	1.13 291	2.18 324

cross-raft	0.73 248	0.56 260	0.46 240	0.43 212	0.33 185	0.40 193	0.27 197	0.73 265	0.33 198	0.65 250	0.60 226	0.74 225	0.30 165	0.23 150	0.76 222	0.96 313	0.63 250	0.48 209	2.91 322	0.59 271	1.81 332	1.31 304	0.22 182	0.32 199	0.82 285	0.94 277	0.93 258	1.01 265

STTStereo	0.53 189	0.56 260	0.54 266	0.44 219	0.52 264	0.43 204	0.59 274	0.52 128	0.46 260	0.47 117	0.55 215	0.71 216	0.42 242	0.56 311	0.87 257	0.44 135	0.49 137	0.51 237	0.54 134	0.37 171	0.51 148	0.40 120	0.32 252	0.35 226	0.52 181	0.66 215	0.68 182	0.99 263

SHD	0.97 293	0.56 260	0.73 303	0.75 289	0.69 298	0.66 279	0.61 283	0.99 321	0.94 325	0.77 307	1.00 306	0.94 260	1.29 322	0.54 306	2.21 360	0.98 318	0.95 321	0.70 311	2.01 289	0.80 316	1.12 300	1.71 328	0.47 285	0.77 325	0.91 298	1.01 295	0.91 251	1.22 290

iResNet	0.92 281	0.56 260	0.62 284	0.72 286	0.68 296	0.96 310	0.55 267	0.95 314	0.57 283	0.67 271	0.82 292	1.41 303	1.51 327	0.31 234	1.49 324	0.66 261	0.75 291	0.67 301	4.08 335	0.68 304	0.72 240	0.63 214	0.41 276	0.83 329	0.72 253	0.91 272	1.02 279	0.87 249

TestStereo_HL2	0.55 196	0.57 266	0.45 238	0.43 212	0.35 198	0.43 204	0.26 192	0.60 171	0.40 237	0.58 202	0.76 278	0.71 216	0.35 215	0.27 209	0.83 240	0.53 207	0.59 219	0.51 237	1.53 263	0.43 213	0.50 141	0.55 196	0.27 224	0.36 233	0.57 199	0.71 223	0.74 202	0.69 213

gcap_with_dpt	0.60 223	0.57 266	0.35 172	0.89 302	0.38 220	0.47 222	0.22 165	0.71 251	0.33 198	0.69 282	0.49 184	1.11 286	0.45 253	0.29 222	0.54 146	0.69 266	0.61 236	0.54 256	1.17 239	0.41 201	0.86 264	0.79 260	0.24 202	0.34 218	0.62 224	0.50 182	0.91 251	1.03 267

GCAP-BAT	0.60 223	0.57 266	0.35 172	0.89 302	0.38 220	0.47 222	0.22 165	0.71 251	0.33 198	0.69 282	0.49 184	1.11 286	0.45 253	0.29 222	0.54 146	0.69 266	0.61 236	0.54 256	1.17 239	0.41 201	0.86 264	0.79 260	0.24 202	0.34 218	0.62 224	0.50 182	0.91 251	1.03 267

dad	0.89 280	0.57 266	0.37 192	1.42 336	0.65 290	0.75 295	2.23 351	1.43 347	0.36 215	0.93 332	0.38 152	0.85 250	0.76 300	0.32 241	0.97 282	0.52 203	0.78 294	0.45 182	1.87 285	0.41 201	0.74 245	0.41 124	0.30 240	0.47 276	1.15 331	0.47 167	2.64 368	1.96 319

RP	0.58 213	0.57 266	0.72 302	0.62 269	0.56 273	0.57 256	0.64 289	0.63 201	0.61 288	0.42 99	0.81 287	0.78 237	0.53 273	0.43 280	0.68 203	0.48 176	0.53 166	0.44 172	0.64 166	0.45 218	0.51 148	0.54 192	0.37 267	0.44 265	0.62 224	0.59 203	0.83 232	0.77 234

GANet-ADL	0.70 244	0.59 271	0.52 260	0.60 264	0.57 276	0.61 266	0.46 249	0.68 231	0.52 272	0.65 250	0.67 259	0.76 233	0.43 247	0.39 261	1.08 297	0.79 292	0.68 271	0.52 246	1.84 283	0.64 295	0.66 221	0.86 268	0.42 279	0.43 259	0.70 247	0.87 264	0.97 268	0.89 252

GEStereo_RVC	0.71 246	0.59 271	0.40 208	0.54 250	0.50 260	0.61 266	0.51 258	0.71 251	0.41 244	0.59 209	0.51 199	0.76 233	0.46 258	0.39 261	0.96 280	0.92 305	0.78 294	0.75 321	1.94 287	0.62 289	0.80 252	1.37 307	0.31 247	0.52 287	0.61 218	0.63 209	0.86 241	1.12 280

Anonymous3	0.79 269	0.59 271	0.42 220	0.37 183	0.42 239	0.57 256	0.50 256	0.80 290	0.64 292	0.68 274	0.49 184	1.48 304	0.54 274	0.31 234	1.53 325	1.42 364	0.88 312	0.82 333	1.45 257	0.69 307	1.31 311	1.30 303	0.40 274	0.40 249	0.74 260	0.86 261	1.03 281	0.71 222

RTS	1.09 299	0.59 271	0.59 276	0.60 264	0.58 279	0.96 310	0.90 316	0.80 290	0.88 315	0.59 209	0.71 265	1.28 297	0.62 287	0.51 297	2.04 350	0.98 318	1.19 334	0.77 326	2.33 300	0.85 323	0.96 281	1.16 294	0.49 292	0.65 309	1.23 334	4.43 382	1.15 293	1.45 296

RTSA	1.09 299	0.59 271	0.59 276	0.60 264	0.58 279	0.96 310	0.90 316	0.80 290	0.88 315	0.59 209	0.71 265	1.28 297	0.62 287	0.51 297	2.04 350	0.98 318	1.19 334	0.77 326	2.33 300	0.85 323	0.96 281	1.16 294	0.49 292	0.65 309	1.23 334	4.43 382	1.15 293	1.45 296

ADCP+	0.92 281	0.59 271	0.62 284	0.44 219	0.45 245	0.55 251	0.85 312	0.65 217	1.81 356	0.48 124	1.10 314	1.62 312	0.33 194	0.42 277	1.03 291	0.52 203	0.52 157	0.48 209	1.19 242	0.38 176	0.58 198	0.60 205	0.32 252	0.30 185	0.66 239	3.45 379	0.77 211	4.14 359

NaN_ROB	0.73 248	0.59 271	0.61 283	0.64 273	0.78 315	0.53 244	0.48 252	0.87 306	0.63 291	0.73 296	0.61 235	1.96 319	0.62 287	0.45 285	0.84 245	0.55 219	0.56 188	0.54 256	0.73 191	0.55 254	0.52 160	0.51 180	0.38 269	0.64 307	0.83 287	1.11 310	0.94 260	1.64 308

DAS	0.95 287	0.61 278	0.48 248	0.78 295	0.61 282	0.68 282	0.59 274	0.84 302	0.93 322	0.65 250	1.58 335	1.66 313	1.06 309	0.34 246	0.95 276	0.92 305	0.92 318	0.73 317	1.77 277	1.03 337	1.73 327	1.11 288	0.47 285	0.92 335	0.93 301	1.00 292	1.39 324	0.96 257

SepStereo	0.95 287	0.61 278	0.48 248	0.78 295	0.61 282	0.68 282	0.59 274	0.84 302	0.93 322	0.65 250	1.58 335	1.66 313	1.06 309	0.34 246	0.95 276	0.92 305	0.92 318	0.73 317	1.77 277	1.03 337	1.73 327	1.11 288	0.47 285	0.92 335	0.93 301	1.00 292	1.39 324	0.96 257

FCDSN-DC	0.69 241	0.61 278	0.62 284	0.66 278	0.61 282	0.59 260	0.60 278	0.68 231	0.42 251	0.75 302	0.42 166	0.57 170	0.36 222	0.50 295	2.43 372	0.67 262	0.80 299	0.76 324	0.64 166	0.56 259	0.70 237	0.60 205	0.47 285	0.83 329	0.66 239	0.74 232	0.61 158	0.67 206
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 291	0.62 281	0.66 294	0.67 279	0.70 304	0.66 279	0.58 273	0.74 270	0.60 287	0.85 326	5.03 370	0.95 264	1.26 320	0.45 285	0.89 261	1.03 327	0.68 271	0.54 256	2.03 290	0.68 304	0.84 261	0.79 260	0.54 311	0.47 276	0.73 258	0.95 279	1.32 317	0.63 195

DNSM	0.59 220	0.63 282	0.36 181	0.32 158	0.26 139	0.55 251	0.19 146	0.63 201	0.30 163	0.57 190	0.34 134	1.04 278	0.26 132	0.21 127	1.71 334	0.61 243	0.64 254	0.42 161	1.47 259	0.47 230	0.99 286	0.73 246	0.20 155	0.26 160	0.64 235	0.52 188	0.90 249	0.65 200

NCC-stereo	0.67 235	0.63 282	0.59 276	0.64 273	0.65 290	0.63 272	0.69 300	0.67 224	0.74 302	0.43 101	0.81 287	0.82 243	0.70 295	0.47 288	0.82 237	0.53 207	0.58 204	0.64 293	0.80 205	0.54 249	0.56 183	0.60 205	0.53 307	0.45 270	0.75 265	0.96 282	0.92 256	0.98 261

Abc-Net	0.67 235	0.63 282	0.59 276	0.64 273	0.65 290	0.63 272	0.69 300	0.67 224	0.74 302	0.43 101	0.81 287	0.82 243	0.70 295	0.47 288	0.82 237	0.53 207	0.58 204	0.64 293	0.80 205	0.54 249	0.56 183	0.60 205	0.53 307	0.45 270	0.75 265	0.96 282	0.92 256	0.98 261
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	0.75 255	0.64 285	0.54 266	0.59 261	0.47 252	0.60 262	0.73 303	0.71 251	0.29 152	0.63 237	0.66 252	0.73 222	0.30 165	0.26 198	0.86 251	1.22 350	0.68 271	0.76 324	1.46 258	0.60 276	1.75 329	1.74 330	0.21 168	0.32 199	0.93 301	0.81 255	1.06 282	0.72 224

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 380	0.65 286	1.07 335	0.94 312	0.83 317	0.81 300	1.27 336	0.85 304	0.73 299	0.93 332	6.13 379	180.62 404	2.17 338	1.33 356	1.22 308	1.01 324	0.93 320	1.06 351	6.32 352	0.79 315	3.32 364	3.77 361	0.55 313	0.76 322	0.95 306	1.34 335	1.19 302	2.42 333

ADCRef	1.01 295	0.65 286	0.48 248	0.39 189	0.47 252	0.65 276	0.68 299	0.61 179	1.08 331	0.52 153	0.64 244	0.75 226	0.43 247	0.38 260	1.56 327	0.72 275	0.61 236	0.59 282	1.53 263	0.58 267	0.66 221	0.71 240	0.50 296	0.43 259	0.75 265	1.25 324	0.82 225	8.96 380

AnyNet_C32	1.64 321	0.65 286	0.74 304	0.67 279	0.73 307	0.86 305	1.14 329	0.95 314	3.12 378	0.75 302	1.53 334	0.94 260	0.64 291	0.67 329	1.83 344	1.11 337	1.06 331	0.95 344	1.78 279	0.76 312	1.76 330	1.71 328	0.66 323	0.85 332	1.13 329	2.68 368	1.17 299	13.55 385

DNS	0.58 213	0.66 289	0.33 162	0.30 148	0.24 124	0.49 228	0.19 146	0.62 186	0.29 152	0.56 185	0.34 134	0.96 265	0.27 141	0.20 120	1.78 343	0.58 231	0.63 250	0.40 145	1.63 271	0.46 224	1.03 289	0.68 234	0.20 155	0.23 130	0.61 218	0.49 177	0.77 211	0.63 195

DCVSM-stereo	1.13 302	0.66 289	0.79 308	0.89 302	0.65 290	1.15 324	0.73 303	0.95 314	0.82 311	1.04 342	4.18 364	3.75 348	1.45 325	0.49 291	0.83 240	0.86 298	0.69 277	0.60 285	2.08 291	0.87 325	1.06 295	0.77 255	0.84 335	0.72 316	0.74 260	0.89 268	0.98 271	1.09 273

UDGNet	0.67 235	0.66 289	0.42 220	1.35 333	1.02 330	1.21 328	0.91 318	0.60 171	0.41 244	0.52 153	0.60 226	0.56 168	0.23 117	1.19 352	0.66 194	0.45 146	0.56 188	0.51 237	0.73 191	0.53 243	0.64 217	0.67 229	0.79 330	0.29 177	0.72 253	0.55 197	0.63 164	0.66 202

stereogan	0.67 235	0.67 292	0.62 284	0.68 282	0.73 307	0.75 295	0.64 289	0.70 247	0.57 283	0.51 144	0.64 244	1.08 281	0.62 287	0.44 283	0.83 240	0.55 219	0.56 188	0.51 237	0.91 217	0.59 271	0.59 202	0.69 235	0.47 285	0.46 273	0.59 211	0.67 216	1.16 297	0.87 249

PA-Net	0.64 229	0.67 292	0.66 294	0.50 233	0.66 295	0.50 234	0.64 289	0.65 217	0.73 299	0.54 169	0.52 203	0.58 175	0.58 284	0.59 321	0.93 270	0.57 226	0.46 115	0.54 256	0.61 163	0.54 249	0.49 137	0.66 223	0.36 262	0.52 287	0.64 235	1.24 321	0.64 168	1.32 293
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.62 226	0.68 294	0.47 245	0.65 276	0.44 244	0.34 165	0.24 182	0.61 179	0.31 183	0.60 216	0.44 170	0.81 241	0.55 276	0.25 186	0.62 180	0.50 188	0.62 244	0.38 132	0.74 197	0.36 165	1.26 308	0.47 161	0.18 128	0.30 185	0.70 247	0.74 232	1.39 324	2.07 320

FADNet_RVC	0.92 281	0.69 295	0.55 269	0.88 301	0.75 313	0.54 248	0.51 258	0.77 283	0.54 276	0.70 287	0.96 303	1.36 301	1.06 309	0.54 306	1.85 345	0.64 252	0.80 299	0.90 337	3.34 328	0.76 312	1.00 287	1.13 291	0.37 267	0.60 301	0.66 239	0.87 264	0.97 268	1.14 283

DDVS	2.32 336	0.70 296	0.82 312	0.70 283	0.74 311	0.73 290	0.59 274	1.09 333	0.88 315	0.80 315	34.26 399	3.93 350	1.16 316	0.52 302	1.09 299	1.35 355	0.73 288	0.65 297	1.95 288	0.95 329	1.67 325	2.27 341	0.48 290	0.56 294	0.69 244	0.84 260	1.21 304	1.35 294

PWC_ROB	1.18 304	0.70 296	1.06 333	0.60 264	0.71 305	0.70 285	0.98 325	0.83 299	1.55 351	0.76 305	1.40 330	1.00 268	2.46 346	0.57 316	2.17 358	0.99 322	1.15 332	0.90 337	2.37 302	0.95 329	1.63 323	2.05 336	0.44 281	0.98 341	0.81 282	0.80 253	1.24 309	2.15 323

SGM-Forest	0.73 248	0.71 298	0.40 208	1.13 320	0.64 289	0.74 294	0.45 247	0.68 231	0.39 234	0.61 221	0.44 170	1.16 291	1.06 309	0.49 291	0.86 251	0.61 243	0.55 180	0.46 195	0.68 178	0.44 216	0.61 205	0.49 168	0.45 282	0.44 265	0.90 297	0.86 261	1.95 350	1.47 298
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo_HL3	0.95 287	0.72 299	0.43 225	0.52 242	0.37 212	0.70 285	0.50 256	0.77 283	0.46 260	0.65 250	1.31 323	2.45 325	0.74 298	0.26 198	0.95 276	1.18 345	1.44 345	0.48 209	1.76 276	0.46 224	1.07 297	4.07 364	0.30 240	0.36 233	0.60 216	0.94 277	1.15 293	0.86 246

ITSA-stereo	1.12 301	0.72 299	0.59 276	1.20 327	0.84 318	0.64 275	0.64 289	0.95 314	0.78 305	0.84 324	2.54 353	1.39 302	1.23 318	0.81 339	1.20 307	1.01 324	0.83 304	0.67 301	1.56 265	0.62 289	1.08 298	1.46 314	0.56 315	0.71 313	0.95 306	1.27 326	0.99 272	4.08 358

RGC	0.76 259	0.72 299	0.99 325	0.70 283	0.71 305	0.76 298	0.57 272	0.74 270	0.74 302	0.56 185	0.96 303	0.83 247	0.85 304	0.56 311	0.93 270	0.60 238	0.62 244	0.56 266	0.93 219	0.61 285	0.66 221	0.71 240	0.51 304	0.56 294	0.81 282	1.01 295	0.99 272	1.19 287

NCCL2	0.69 241	0.73 302	0.66 294	0.57 256	0.56 273	0.51 237	0.45 247	0.70 247	0.57 283	0.68 274	0.71 265	0.66 202	0.48 263	0.39 261	0.93 270	0.72 275	0.65 259	0.57 272	0.76 201	0.57 264	0.74 245	0.88 270	0.49 292	0.60 301	0.98 310	0.95 279	0.85 236	1.16 284

GANetREF_RVC	0.77 266	0.74 303	0.68 299	0.76 292	0.65 290	0.69 284	0.60 278	0.99 321	0.73 299	0.93 332	0.52 203	1.33 300	0.72 297	0.44 283	0.85 249	0.57 226	0.67 268	0.63 289	1.13 237	0.61 285	0.77 248	0.63 214	0.59 318	0.71 313	0.89 296	0.90 270	1.15 293	0.99 263
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	2.08 335	0.77 304	0.87 316	0.83 297	1.21 340	0.85 302	1.59 341	1.02 326	1.35 343	0.83 323	1.97 347	1.01 272	7.76 371	0.75 336	2.35 369	1.16 343	0.95 321	0.71 313	4.05 334	0.97 332	1.30 310	1.61 323	0.72 325	0.76 322	1.52 351	1.96 357	1.21 304	16.04 388

XPNet_ROB	0.74 254	0.77 304	0.57 273	0.54 250	0.61 282	0.63 272	0.61 283	0.53 132	0.65 293	0.58 202	0.81 287	2.35 324	0.46 258	0.43 280	0.79 229	0.63 246	0.85 306	0.57 272	0.83 208	0.55 254	0.72 240	1.09 287	0.45 282	0.49 283	0.63 232	0.74 232	1.39 324	0.86 246

FAT-Stereo	1.57 318	0.78 306	1.44 355	1.10 318	1.32 345	1.05 318	0.87 315	1.28 338	0.86 313	1.21 352	5.46 373	3.07 337	1.28 321	0.66 327	1.73 338	1.34 352	0.89 314	0.94 343	1.83 280	1.08 340	2.02 334	3.90 363	0.71 324	0.98 341	0.86 294	1.21 319	1.42 330	3.03 345

UCFNet_RVC	0.56 205	0.78 306	0.45 238	0.59 261	0.55 272	0.52 240	0.39 238	0.58 158	0.40 237	0.59 209	0.60 226	0.82 243	0.45 253	0.32 241	0.70 210	0.42 120	0.50 142	0.50 228	0.67 176	0.45 218	0.56 183	0.47 161	0.38 269	0.41 253	0.77 272	0.71 223	0.65 172	0.86 246

SAMSARA	1.50 314	0.79 308	1.00 329	0.93 310	0.88 320	0.86 305	0.93 320	1.57 354	1.25 338	0.96 337	1.09 312	1.27 295	2.59 347	0.83 340	2.58 374	1.19 348	1.04 327	0.91 340	2.56 310	0.99 335	1.77 331	2.23 340	0.56 315	0.98 341	2.63 364	2.81 369	2.62 367	2.56 336

ccs_rob	1.25 307	0.79 308	0.64 290	0.86 299	0.60 281	0.89 307	0.83 311	0.99 321	0.51 271	0.77 307	6.27 382	5.90 361	1.10 313	0.51 297	1.08 297	1.10 335	0.68 271	0.66 299	1.15 238	0.70 308	1.56 319	1.66 326	0.50 296	0.54 291	0.69 244	0.78 246	0.86 241	1.20 288

CBMV_ROB	1.71 325	0.79 308	0.65 293	1.35 333	1.07 333	1.01 313	0.74 305	1.01 325	0.54 276	0.72 293	0.81 287	9.80 380	5.90 365	0.57 316	1.42 318	0.69 266	0.80 299	0.58 277	5.38 342	1.22 350	0.95 280	0.55 196	0.53 307	0.62 304	1.22 333	1.45 338	2.72 370	2.94 342

pmcnn	1.66 322	0.80 311	0.52 260	1.19 326	1.01 327	1.21 328	0.93 320	0.96 319	0.54 276	0.74 298	2.66 355	3.98 352	5.06 358	0.31 234	1.65 333	1.40 363	1.20 336	0.91 340	3.99 333	0.95 329	4.45 376	1.02 283	0.90 338	0.90 334	1.07 324	1.01 295	2.43 361	3.03 345

S-Stereo	1.54 316	0.81 312	0.83 313	1.15 322	1.16 338	1.29 333	1.56 340	1.02 326	1.09 332	1.25 355	4.20 365	4.10 353	1.10 313	0.66 327	2.16 357	1.63 369	0.90 315	1.05 350	2.20 295	1.10 342	1.26 308	3.12 354	1.31 355	1.17 356	0.84 291	1.18 316	1.21 304	2.18 324

STTRV1_RVC		0.81 312	0.64 290	1.04 316	0.73 307	1.03 315	0.85 312	0.91 312	0.92 320	0.93 332	0.95 302	1.72 317	2.23 339	0.86 343	1.46 322	0.78 288	1.37 340	0.72 314		1.97 373	1.59 321	1.23 299		0.97 339	1.07 324	1.11 310	1.75 345	3.40 351

PS-NSSS	0.60 223	0.81 312	0.44 234	0.89 302	0.54 269	0.71 288	0.63 287	0.64 209	0.38 231	0.64 244	0.41 164	1.52 308	0.47 260	0.41 267	0.59 162	0.42 120	0.52 157	0.45 182	0.94 222	0.42 209	0.44 106	0.29 86	0.36 262	0.34 218	0.63 232	0.69 218	0.70 192	0.80 238

SFCPSM	3.03 353	0.82 315	0.63 288	0.77 293	0.69 298	0.72 289	0.63 287	0.83 299	0.98 328	0.71 290	2.00 348	2.57 326	3.49 352	0.56 311	1.16 305	0.93 309	0.74 289	0.64 293	54.48 399	1.19 349	0.88 266	0.91 273	0.55 313	0.55 293	0.94 304	0.93 276	1.11 290	1.39 295

ADCL	1.27 308	0.82 315	0.64 290	0.60 264	0.53 265	0.73 290	0.91 318	0.75 274	2.78 375	0.68 274	1.01 307	0.86 254	0.50 265	0.50 295	1.27 310	0.64 252	0.66 262	0.57 272	1.20 244	0.60 276	0.98 285	0.88 270	0.50 296	0.47 276	1.60 353	1.50 344	0.88 245	11.30 383

GwcNet-ADL	0.97 293	0.83 317	0.81 310	0.91 307	0.68 296	0.70 285	0.53 261	0.77 283	0.50 268	0.72 293	5.46 373	1.20 294	0.65 292	0.46 287	0.81 234	0.95 310	0.72 287	0.56 266	1.26 247	0.71 309	0.67 225	0.78 258	0.59 318	0.56 294	0.79 277	0.98 288	0.85 236	1.75 313

TRStereo	0.75 255	0.83 317	1.19 340	0.56 254	0.34 194	1.42 337	0.48 252	0.68 231	0.28 145	0.65 250	0.46 177	1.10 284	0.27 141	0.22 136	0.70 210	0.85 297	0.57 197	0.48 209	1.85 284	0.50 236	0.73 243	0.87 269	0.18 128	0.27 164	0.78 274	1.22 320	1.78 346	1.09 273

DPSNet	2.61 342	0.83 317	0.77 307	1.21 328	1.24 341	1.34 335	0.93 320	1.08 332	1.49 349	0.78 311	0.86 293	6.91 367	3.85 353	0.58 319	4.58 382	2.54 379	1.43 344	1.24 361	14.95 378	1.34 355	4.83 380	8.01 385	1.75 359	1.40 364	1.47 348	1.95 356	1.60 340	1.66 310

CSAN	0.93 284	0.83 317	0.75 305	0.86 299	0.82 316	0.73 290	0.61 283	0.97 320	0.94 325	0.94 336	0.73 275	1.96 319	1.56 329	0.49 291	0.98 283	0.63 246	0.74 289	0.66 299	1.09 231	0.71 309	0.78 249	0.63 214	0.53 307	0.76 322	0.98 310	1.49 343	1.21 304	1.63 307

NOSS_ROB	0.76 259	0.84 321	0.50 254	0.72 286	0.61 282	0.75 295	0.52 260	0.80 290	0.54 276	0.70 287	0.62 240	0.62 195	0.86 305	0.62 322	1.14 303	1.10 335	0.78 294	0.69 310	0.73 191	0.60 276	0.88 266	0.67 229	0.50 296	0.71 313	0.86 294	0.95 279	1.38 323	0.85 244

CBMV	1.15 303	0.84 321	0.60 281	0.85 298	0.76 314	0.73 290	0.48 252	0.87 306	0.80 307	0.81 318	0.61 235	2.86 332	0.81 302	0.52 302	1.31 313	1.17 344	0.91 316	0.74 319	2.40 305	0.66 298	1.57 320	0.76 252	0.48 290	1.06 346	0.99 313	1.09 307	2.25 354	4.25 360
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 319	0.86 323	0.90 319	0.98 313	0.69 298	0.85 302	0.56 269	0.89 310	0.48 266	0.82 321	0.79 282	0.97 266	0.36 222	0.69 331	11.97 391	5.83 387	0.70 279	0.67 301	0.70 186	0.62 289	1.05 293	5.90 379	0.50 296	0.62 304	0.82 285	1.01 295	2.01 352	1.06 271

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 309	0.90 324	0.63 288	1.27 330	0.90 321	1.21 328	2.21 349	1.27 336	1.18 336	1.00 340	0.91 298	1.80 318	1.16 316	1.07 351	1.48 323	0.77 285	0.70 279	0.58 277	2.75 318	0.67 302	1.39 315	2.93 351	0.85 337	0.73 317	1.47 348	1.68 349	1.33 318	2.96 343

XQC	1.03 297	0.90 324	0.71 301	0.91 307	0.92 322	0.92 309	0.86 314	1.06 331	0.90 319	0.84 324	1.11 317	1.03 274	1.30 324	0.71 333	2.04 350	0.95 310	0.87 308	0.67 301	1.64 272	0.78 314	1.00 287	1.67 327	0.62 321	0.73 317	1.09 326	1.47 339	1.26 311	0.97 260

ETE_ROB	0.87 278	0.90 324	0.58 275	0.67 279	0.69 298	0.85 302	0.60 278	0.66 221	0.89 318	0.64 244	1.09 312	2.63 329	0.54 274	0.54 306	1.00 287	0.72 275	0.91 316	0.63 289	0.99 227	0.66 298	0.88 266	1.08 286	0.50 296	0.59 299	0.78 274	0.92 273	1.48 334	1.17 285

SANet	1.61 320	0.91 327	1.10 338	1.04 316	1.05 331	1.25 331	0.77 306	1.76 363	1.81 356	0.77 307	1.24 318	6.63 365	5.08 359	0.83 340	1.56 327	0.77 285	1.24 338	0.90 337	1.58 266	0.82 321	1.05 293	1.00 281	0.90 338	1.27 359	1.32 342	1.93 354	1.88 348	3.10 347

ADCMid	1.56 317	0.92 328	0.99 325	0.70 283	0.86 319	1.05 318	1.37 338	1.29 339	1.77 355	0.75 302	1.75 342	1.27 295	1.48 326	0.69 331	2.18 359	1.07 331	0.98 324	0.79 330	2.74 317	0.80 316	1.31 311	1.74 330	1.06 345	0.70 312	1.01 319	1.53 345	1.02 279	10.33 381

DGSMNet	2.66 345	0.96 329	1.36 354	1.03 315	0.99 326	1.12 323	1.05 327	1.36 344	0.94 325	2.15 383	13.54 394	1.71 316	1.85 334	0.93 347	2.50 373	3.85 384	5.34 377	1.61 376	5.07 339	1.68 369	7.04 385	8.02 386	0.96 344	1.19 357	1.01 319	1.33 333	1.40 328	1.88 314

FC-DCNN	0.88 279	0.96 329	1.23 344	1.36 335	0.93 323	1.26 332	0.82 309	0.91 312	0.78 305	0.87 328	0.63 243	1.08 281	0.42 242	0.56 311	0.88 259	0.69 266	0.81 302	0.68 307	0.81 207	0.59 271	0.78 249	0.59 201	0.50 296	0.77 325	1.11 327	0.99 290	1.21 304	1.57 303

LALA_ROB	0.86 277	0.97 331	0.67 297	0.63 271	0.69 298	0.83 301	0.67 297	0.70 247	0.80 307	0.68 274	1.10 314	2.61 328	0.58 284	0.51 297	1.11 300	0.67 262	0.86 307	0.72 314	0.89 215	0.67 302	0.80 252	1.00 281	0.49 292	0.59 299	0.73 258	0.92 273	1.16 297	1.10 277

FC-DCNN v2	0.94 285	0.98 332	1.28 350	1.47 339	0.95 325	1.33 334	0.82 309	1.05 328	0.80 307	0.87 328	0.66 252	1.11 286	0.67 294	0.56 311	0.91 265	0.69 266	0.81 302	0.68 307	0.83 208	0.59 271	0.78 249	0.59 201	0.50 296	0.78 327	1.25 339	1.09 307	1.35 320	1.89 315

AMNet	1.02 296	0.98 332	0.95 321	0.98 313	1.01 327	1.03 315	0.96 324	0.87 306	0.93 322	0.97 338	1.02 308	1.10 284	0.74 298	1.06 350	0.99 286	1.09 334	1.17 333	1.04 349	1.08 230	1.05 339	1.13 301	1.04 284	0.82 334	0.98 341	1.01 319	1.07 305	1.20 303	1.27 292

G-Net	1.86 328	1.00 334	1.28 350	0.89 302	0.93 323	1.10 321	0.77 306	1.63 356	2.07 362	0.99 339	2.89 356	7.30 371	1.67 333	0.55 309	1.45 319	1.75 372	1.04 327	0.93 342	2.87 319	2.72 383	1.89 333	1.47 315	0.80 332	1.02 345	1.06 323	1.71 350	2.82 371	5.60 367

ACV-stereo	8.39 382	1.01 335	0.97 323	1.29 331	0.73 307	1.48 339	0.95 323	0.88 309	1.10 333	1.07 343	1.33 327	1.06 280	23.12 385	0.52 302	4.00 380	3.78 382	1.05 329	0.79 330	168.94 403	1.91 372	3.64 368	1.44 311	0.72 325	0.74 320	0.74 260	0.90 270	1.43 331	1.03 267

PVD	1.47 313	1.04 336	1.44 355	1.10 318	1.09 336	1.19 326	1.07 328	1.91 367	2.05 361	0.79 314	1.49 333	1.54 309	1.91 336	0.89 345	2.26 364	1.35 355	1.39 341	1.09 354	2.41 306	1.14 345	1.51 318	1.98 335	0.79 330	1.08 349	1.49 350	1.82 352	1.67 341	2.10 321

MFN_U_SF_RVC	1.68 324	1.06 337	0.88 317	1.25 329	1.01 327	1.53 340	2.07 347	1.38 346	1.17 335	1.51 368	2.95 357	2.00 321	1.57 330	2.05 360	2.38 370	0.98 318	0.87 308	0.82 333	6.78 353	1.11 344	2.21 338	2.38 344	0.65 322	1.11 351	1.23 334	1.33 333	1.28 314	1.69 312

ADCS	1.88 329	1.06 337	0.98 324	0.93 310	1.10 337	1.09 320	1.14 329	1.27 336	2.49 369	0.89 330	1.36 328	1.51 306	2.92 351	0.86 343	3.30 377	2.26 378	1.46 346	1.26 363	3.10 326	1.29 354	2.48 343	2.88 349	0.80 332	1.10 350	1.33 344	4.48 384	1.41 329	6.08 370

AnyNet_C01	2.06 333	1.08 339	1.06 333	1.14 321	1.08 334	1.01 313	2.69 354	1.69 361	2.66 372	1.21 352	1.67 339	2.90 334	2.60 348	0.95 348	3.65 378	4.02 385	2.09 360	2.21 385	3.08 325	1.56 364	3.30 363	2.89 350	1.26 348	1.15 354	1.80 356	1.43 337	1.51 335	3.90 356

LSM0	8.30 381	1.08 339	0.95 321	1.66 343	1.42 348	1.59 342	1.96 345	2.27 371	2.36 365	1.66 375	3.94 363	4.10 353	6.30 369	0.63 324	62.38 404	74.74 404	1.69 351	1.06 351	12.18 372	2.23 376	4.96 381	9.29 389	0.92 340	1.29 360	1.95 360	2.97 372	3.66 380	14.83 387

edge stereo	1.82 327	1.16 341	2.22 368	1.46 338	1.28 342	1.58 341	1.38 339	1.67 360	1.30 340	1.20 351	3.42 361	4.33 355	2.26 342	0.80 338	1.41 317	1.46 365	1.05 329	0.83 336	5.42 343	0.97 332	1.34 313	3.76 360	0.95 343	0.88 333	1.26 340	1.20 317	1.70 343	2.91 341

MADNet+	1.96 332	1.18 342	1.26 348	1.45 337	1.28 342	1.10 321	2.21 349	1.88 365	1.41 346	1.33 360	1.32 325	2.29 323	2.23 339	1.25 355	4.58 382	1.87 375	2.55 368	1.13 358	2.73 316	1.63 367	3.69 369	3.33 357	1.26 348	2.09 383	1.93 358	1.47 339	1.59 338	2.77 339

CC-Net-ROB	0.96 291	1.18 342	0.70 300	1.56 340	1.06 332	1.63 343	1.20 334	0.79 288	0.61 288	0.81 318	0.56 216	3.07 337	0.57 282	0.85 342	0.68 203	0.44 135	0.71 285	0.63 289	1.40 255	0.57 264	0.58 198	0.43 138	1.91 360	0.46 273	0.83 287	0.83 259	0.77 211	1.20 288

MFMNet_re	1.51 315	1.18 342	1.12 339	1.29 331	1.16 338	1.63 343	1.32 337	1.30 341	1.63 352	1.14 348	1.38 329	2.64 330	1.63 332	0.90 346	2.27 365	1.35 355	1.58 347	1.32 369	3.69 330	1.24 352	2.10 335	1.26 302	1.16 346	1.24 358	1.11 327	1.02 299	1.59 338	1.60 305

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 323	1.25 345	1.05 331	1.56 340	1.08 334	1.20 327	3.18 361	1.50 350	2.10 363	1.30 359	0.98 305	1.50 305	1.04 308	1.66 358	1.71 334	1.18 345	0.84 305	1.01 346	6.24 350	1.15 348	1.43 316	3.23 356	1.19 347	1.14 353	1.52 351	1.29 328	1.09 286	2.78 340

SPS-STEREO	1.93 331	1.27 346	1.21 342	1.60 342	1.34 346	1.44 338	1.17 332	1.66 357	1.36 345	1.38 362	3.67 362	3.02 336	1.29 322	1.05 349	1.85 345	1.83 374	1.58 347	1.37 371	8.86 362	1.34 355	3.07 357	1.47 315	1.27 352	1.37 361	1.42 347	1.28 327	2.02 353	1.89 315
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 361	1.38 347	1.26 348	1.80 345	1.47 350	1.93 347	1.71 343	1.47 349	1.33 341	1.34 361	6.67 385	9.59 379	12.99 379	1.20 353	1.73 338	1.47 366	1.42 343	1.24 361	11.11 370	1.37 357	3.07 357	2.13 338	1.27 352	1.42 367	1.69 354	1.26 325	2.90 372	26.50 394

FBW_ROB	1.34 310	1.42 348	1.08 336	2.01 346	1.42 348	1.37 336	1.63 342	0.99 321	0.70 297	0.72 293	1.02 308	2.05 322	0.91 307	1.47 357	1.24 309	0.60 238	0.88 312	0.65 297	6.08 349	0.59 271	1.06 295	0.81 263	1.48 357	1.12 352	0.99 313	1.20 317	0.99 272	1.66 310

SGM_RVC	2.81 349	1.46 349	0.85 314	1.76 344	1.28 342	1.68 345	1.19 333	1.56 353	1.14 334	0.82 321	1.70 340	7.09 368	2.67 350	0.42 277	0.92 268	0.57 226	0.75 291	0.57 272	11.20 371	0.66 298	0.94 277	0.46 155	0.51 304	0.84 331	1.97 361	1.64 348	5.04 385	26.13 393
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.62 360	1.54 350	1.05 331	2.64 348	1.72 352	2.05 348	1.15 331	2.40 373	1.41 346	0.90 331	6.48 383	9.56 378	7.42 370	0.49 291	11.75 389	1.94 376	0.87 308	0.74 319	8.79 360	0.80 316	8.36 386	8.07 387	0.73 327	1.07 347	3.39 374	2.15 362	5.22 386	4.99 363
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	17.44 389	1.82 351	6.12 392	9.40 379	53.85 405	8.01 389	46.26 400	11.27 396	28.12 397	1.80 379	7.03 386	38.62 396	49.53 398	0.34 246	1.76 341	0.55 219	0.78 294	0.59 282	36.68 392	6.72 390	2.92 352	0.85 266	29.06 400	12.10 398	26.35 395	25.49 398	27.84 399	37.03 400

WAO-7	2.72 348	1.83 352	2.89 379	7.39 378	1.73 353	1.76 346	1.82 344	2.07 368	2.65 371	2.21 384	5.39 372	4.58 357	5.72 364	1.23 354	2.07 354	1.27 351	1.69 351	1.22 360	7.70 356	1.51 359	1.64 324	3.07 353	0.84 335	1.65 374	1.83 357	2.48 366	1.97 351	3.27 349

ELAS_RVC	3.22 355	2.01 353	1.85 363	2.66 349	2.07 355	5.08 379	2.06 346	2.41 374	1.89 358	1.74 378	4.78 367	8.00 372	8.02 372	0.74 335	2.38 370	0.81 293	1.75 353	1.14 359	3.97 332	1.27 353	4.64 379	7.61 383	1.26 348	1.74 377	6.58 386	3.21 375	3.39 375	3.80 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 312	2.18 354	0.79 308	2.67 350	2.43 361	2.57 350	2.52 352	0.80 290	0.84 312	0.63 237	0.94 300	1.57 311	0.45 253	2.65 366	0.94 274	0.78 288	1.99 358	0.75 321	2.31 298	0.91 328	1.16 302	0.97 277	2.71 364	0.56 294	0.72 253	0.71 223	0.97 268	0.85 244

ELAS	3.38 359	2.19 355	1.79 361	2.99 355	2.37 359	3.32 356	2.09 348	2.60 377	2.85 376	1.28 357	4.85 369	8.61 374	8.02 372	0.76 337	2.90 375	0.81 293	1.80 354	1.10 355	4.19 336	1.10 342	4.53 377	7.86 384	1.26 348	1.63 372	7.08 387	4.79 385	3.66 380	4.87 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.35 311	2.24 356	0.81 310	2.58 347	2.45 362	2.48 349	2.57 353	0.76 278	0.86 313	0.77 307	1.08 311	1.51 306	0.56 278	2.59 362	1.06 294	0.69 266	1.89 356	0.80 332	2.31 298	0.97 332	1.24 307	0.98 278	1.43 356	0.62 304	0.74 260	0.81 255	0.95 262	0.81 240

WAO-6	2.71 346	2.26 357	1.57 358	3.00 356	2.25 357	3.01 353	3.02 359	1.77 364	2.35 364	1.52 370	1.62 337	3.94 351	5.12 360	2.64 365	2.22 361	1.38 360	2.65 369	1.36 370	4.86 338	1.54 363	2.76 349	4.79 370	2.70 363	1.73 376	2.71 366	2.59 367	2.68 369	5.02 364

MDST_ROB	3.33 358	2.32 358	0.75 305	3.90 368	1.47 350	2.61 351	1.00 326	1.12 335	0.72 298	0.78 311	0.67 259	1.54 309	25.37 387	0.34 246	2.11 356	0.53 207	0.65 259	0.48 209	3.69 330	0.58 267	0.88 266	0.59 201	0.58 317	0.68 311	7.85 389	3.03 373	17.15 394	8.63 379

STStereo	5.29 368	2.47 359	5.20 389	5.20 374	2.80 370	4.72 376	3.42 363	6.23 391	6.52 385	1.51 368	7.61 387	9.53 377	14.86 382	0.63 324	4.09 381	0.64 252	0.87 308	0.62 288	36.67 391	1.02 336	1.23 306	1.05 285	0.78 329	1.63 372	3.46 375	2.43 365	3.53 376	14.15 386

MANE	7.31 375	2.64 360	4.48 388	3.30 362	3.10 377	3.94 370	2.83 357	5.37 390	6.88 386	1.11 344	5.64 375	8.81 375	11.02 375	0.67 329	3.83 379	3.83 383	1.32 339	18.03 395	8.61 358	0.84 322	4.22 372	1.16 294	0.74 328	1.79 381	13.65 393	18.61 394	22.89 396	38.18 401

IMH-64-1	2.92 351	2.70 361	2.36 371	3.23 359	2.71 367	3.70 364	4.05 372	1.66 357	2.48 367	1.13 345	1.26 320	3.60 345	6.29 367	3.59 375	2.28 366	1.15 341	2.20 362	1.31 366	6.02 347	1.52 361	3.03 355	5.48 373	4.83 378	1.40 364	2.83 368	2.02 358	2.34 357	3.64 352

IMH-64	2.92 351	2.70 361	2.36 371	3.23 359	2.71 367	3.70 364	4.05 372	1.66 357	2.48 367	1.13 345	1.26 320	3.60 345	6.29 367	3.59 375	2.28 366	1.15 341	2.20 362	1.31 366	6.02 347	1.52 361	3.03 355	5.48 373	4.83 378	1.40 364	2.83 368	2.02 358	2.34 357	3.64 352

SQANet	1.90 330	2.70 361	1.03 330	3.09 357	2.17 356	3.29 355	2.70 355	0.95 314	0.65 293	1.00 340	0.71 265	2.69 331	1.10 313	2.30 361	0.78 225	0.55 219	1.02 326	0.72 314	9.92 366	0.68 304	2.11 336	1.25 300	3.28 365	0.58 298	0.98 310	1.31 330	1.33 318	2.34 328

ACVNet-4b	2.35 340	2.75 364	1.60 359	3.13 358	2.29 358	3.52 359	3.67 368	1.35 343	1.35 343	1.27 356	0.72 270	3.26 341	2.62 349	3.04 372	0.98 283	0.78 288	2.13 361	1.02 347	9.04 363	1.23 351	2.74 347	3.39 359	4.08 368	0.92 335	1.24 337	1.29 328	1.46 333	2.48 334

IMH	3.24 356	2.76 365	2.37 373	3.26 361	2.74 369	3.73 367	4.10 374	1.72 362	2.58 370	1.17 350	1.24 318	3.92 349	10.58 374	6.80 390	1.57 329	1.11 337	2.25 364	1.30 365	6.28 351	1.56 364	2.97 354	4.14 365	4.90 381	1.45 368	3.01 372	2.36 364	2.47 363	5.19 366

MonStereo1	2.61 342	2.91 366	1.70 360	3.94 369	3.77 382	3.57 361	3.72 370	1.55 352	1.64 353	1.43 364	1.63 338	4.85 358	5.63 363	2.99 371	1.35 315	0.90 302	1.99 358	1.31 366	5.93 345	1.75 371	2.96 353	1.93 334	4.83 378	0.93 338	1.31 341	1.08 306	2.49 364	2.38 330

RainbowNet	2.32 336	2.93 367	1.87 364	3.34 363	2.57 365	3.50 357	3.49 365	1.29 339	0.92 320	1.53 371	0.89 296	3.18 339	2.31 343	2.94 369	1.30 312	0.90 302	1.61 350	1.00 345	5.61 344	1.51 359	2.82 350	4.18 366	4.25 370	0.97 339	1.32 342	1.58 346	1.71 344	3.00 344

ACVNet_2	3.17 354	2.98 368	2.25 369	4.72 373	2.88 372	3.50 357	3.48 364	1.58 355	1.33 341	1.29 358	1.10 314	3.22 340	2.45 345	2.67 367	1.29 311	0.86 298	7.26 381	1.02 347	22.14 382	1.37 357	3.22 360	1.25 300	4.24 369	1.37 361	1.93 358	1.92 353	1.83 347	2.36 329

LVE	4.33 366	3.03 369	2.00 366	27.23 394	3.06 376	3.83 369	12.07 392	1.53 351	1.64 353	1.85 380	1.48 332	3.30 342	3.91 354	3.06 373	1.45 319	1.05 329	1.95 357	1.38 372	15.68 379	1.62 366	3.25 362	5.86 376	4.42 373	1.76 378	2.87 370	2.06 360	2.34 357	3.25 348

PWCK	5.04 367	3.03 369	2.21 367	3.61 366	2.60 366	4.41 375	5.09 375	2.45 375	2.76 374	3.31 389	4.34 366	10.15 383	5.13 361	1.74 359	1.99 348	1.38 360	2.41 366	1.45 373	51.59 398	2.35 378	3.70 370	2.69 348	2.65 362	1.78 380	2.97 371	3.21 375	2.43 361	4.77 361

otaku	2.33 339	3.05 371	1.19 340	3.36 364	2.37 359	3.56 360	3.08 360	1.05 328	0.98 328	1.13 345	0.80 286	2.88 333	1.62 331	2.59 362	0.95 276	0.64 252	1.23 337	0.75 321	13.16 374	1.09 341	2.47 342	2.63 346	4.75 375	0.75 321	1.13 329	1.38 336	1.69 342	2.52 335

ktn	8.45 383	3.18 372	2.84 378	6.37 377	3.26 378	4.31 374	10.28 390	2.15 369	10.13 390	2.27 386	1.83 345	42.17 398	55.84 399	3.93 377	2.34 368	2.09 377	9.85 384	2.17 383	33.98 389	2.24 377	3.24 361	3.03 352	4.78 376	2.25 386	2.59 363	2.81 369	3.18 374	5.04 365

DispFullNet	4.17 363	3.20 373	4.34 387	2.72 351	2.46 363	2.92 352	2.70 355	2.79 382	1.90 359	4.51 393	6.62 384	8.91 376	4.83 356	2.59 362	2.00 349	8.18 390	3.24 373	1.98 379	24.96 384	2.93 385	3.99 371	3.36 358	1.71 358	1.15 354	1.36 345	1.32 332	2.36 360	3.65 354

Dean	2.84 350	3.23 374	1.81 362	6.04 376	3.38 381	3.63 363	3.67 368	1.88 365	1.97 360	1.47 365	1.30 322	3.69 347	4.10 355	2.97 370	1.45 319	0.97 315	2.41 366	1.29 364	5.94 346	1.74 370	3.20 359	4.23 367	4.79 377	1.55 369	2.65 365	2.27 363	2.56 365	2.64 337

ACVNet_1	2.47 341	3.23 374	2.35 370	4.40 372	2.93 375	3.77 368	3.96 371	1.34 342	1.18 336	1.21 352	1.02 308	3.31 343	2.07 337	3.09 374	1.31 313	0.70 272	2.26 365	1.10 355	9.52 364	1.14 345	3.45 365	1.18 297	4.50 374	1.07 347	1.39 346	1.75 351	1.36 322	2.10 321

WAO-8	4.25 364	3.34 376	2.80 376	10.32 382	2.92 373	4.17 372	5.89 377	2.66 380	4.45 382	1.69 376	3.41 359	5.94 362	11.31 376	5.29 385	1.71 334	1.34 352	2.69 370	1.51 374	10.78 367	2.48 380	2.63 344	4.50 368	3.44 366	1.58 370	5.12 382	3.31 377	3.60 377	5.76 368

Venus	4.25 364	3.34 376	2.80 376	10.32 382	2.92 373	4.17 372	5.89 377	2.66 380	4.45 382	1.69 376	3.41 359	5.94 362	11.31 376	5.29 385	1.71 334	1.34 352	2.69 370	1.51 374	10.78 367	2.48 380	2.63 344	4.50 368	3.44 366	1.58 370	5.12 382	3.31 377	3.60 377	5.76 368

PSMNet_ROB	2.71 346	3.39 378	1.92 365	2.87 354	2.04 354	4.01 371	3.50 366	1.46 348	1.41 346	1.59 373	3.34 358	3.52 344	4.97 357	4.50 381	1.61 330	0.95 310	1.87 355	1.06 351	8.62 359	1.63 367	2.32 341	1.51 319	5.43 385	1.37 361	1.98 362	1.94 355	1.91 349	2.39 331

Ntro	2.32 336	3.40 379	1.53 357	3.55 365	2.52 364	3.71 366	3.36 362	1.11 334	1.05 330	1.16 349	0.90 297	2.93 335	1.24 319	2.72 368	1.00 287	0.64 252	1.40 342	0.82 333	10.96 369	1.14 345	2.72 346	3.19 355	4.26 371	0.73 317	1.24 337	1.59 347	1.56 337	2.31 327

MADNet++	5.64 370	3.51 380	3.77 386	2.84 353	4.62 385	3.02 354	3.65 367	4.36 385	5.03 384	4.18 392	5.07 371	6.45 364	5.92 366	6.18 389	7.04 385	6.82 388	4.71 376	4.00 389	8.03 357	5.83 389	9.92 390	16.38 394	2.32 361	4.34 392	3.95 380	11.38 391	4.93 384	4.01 357

JetBlue	6.09 373	3.85 381	3.31 384	5.99 375	4.13 384	6.22 385	7.94 382	3.42 383	2.89 377	1.47 365	1.46 331	8.10 373	1.90 335	5.39 387	11.86 390	3.22 381	3.30 374	2.99 386	5.32 341	2.40 379	9.74 389	10.03 392	4.93 382	2.18 385	7.39 388	17.16 393	3.72 382	24.15 391

KSHMR	8.16 379	4.16 382	2.96 380	25.39 393	3.92 383	5.08 379	5.53 376	2.62 378	2.40 366	2.23 385	2.26 350	4.37 356	77.17 403	5.23 384	2.24 362	1.71 370	2.79 372	1.98 379	31.04 388	2.02 374	4.59 378	5.35 371	7.54 392	1.89 382	3.30 373	2.91 371	3.01 373	6.51 373

SGM-ForestM	2.61 342	4.20 383	0.93 320	2.78 352	1.37 347	3.57 361	2.93 358	2.59 376	1.51 350	0.70 287	1.32 325	7.25 369	5.36 362	0.47 288	0.89 261	0.53 207	0.79 298	0.54 256	7.58 355	0.60 276	0.82 255	0.47 161	0.51 304	0.80 328	4.97 381	3.66 380	7.05 389	6.30 371

TorneroNet	8.11 378	4.28 384	2.58 375	27.50 395	3.31 380	5.00 378	6.00 379	2.62 378	10.13 390	1.49 367	2.57 354	11.07 385	68.61 402	4.25 379	1.77 342	1.18 345	5.78 378	1.62 377	23.67 383	2.83 384	4.30 373	5.47 372	5.37 384	1.65 374	3.72 377	3.14 374	2.59 366	6.36 372

TorneroNet-64	6.02 372	4.60 385	2.53 374	15.58 389	3.29 379	4.87 377	7.75 381	2.23 370	10.02 388	1.42 363	1.31 323	7.26 370	29.23 392	4.36 380	2.09 355	1.21 349	8.22 382	1.70 378	17.35 381	2.62 382	4.31 374	5.68 375	5.20 383	1.76 378	3.58 376	3.76 381	2.29 355	8.34 378

UNDER WATER	7.55 376	4.74 386	3.06 381	10.46 385	5.92 389	6.35 386	8.05 383	4.32 384	3.69 381	1.97 381	2.14 349	10.53 384	62.60 401	4.83 382	2.25 363	1.59 368	12.22 391	2.08 381	9.67 365	3.97 386	5.27 382	6.65 380	8.86 395	2.65 389	3.82 378	5.62 386	3.62 379	7.03 375

UNDER WATER-64	6.11 374	5.20 387	3.13 382	12.20 386	5.77 388	6.55 387	8.53 386	4.74 389	3.45 380	2.30 387	2.36 351	12.04 386	12.47 378	5.08 383	3.02 376	1.81 373	12.11 390	2.17 383	8.81 361	4.17 388	5.75 383	7.27 382	8.74 394	2.61 388	3.86 379	8.63 388	4.32 383	7.86 377

JetRed	7.85 377	5.29 388	6.07 391	3.75 367	5.00 386	6.95 388	10.20 389	4.64 388	3.42 379	2.92 388	2.39 352	6.71 366	2.25 341	7.15 391	10.26 387	7.34 389	8.59 383	7.11 390	4.82 337	4.08 387	10.76 393	9.27 388	7.85 393	3.34 390	10.96 390	24.25 397	11.90 391	24.57 392

notaker	5.52 369	5.55 389	3.76 385	13.97 388	5.34 387	5.44 383	7.16 380	2.36 372	2.68 373	2.06 382	1.80 344	12.90 387	23.86 386	3.98 378	2.04 350	1.73 371	3.45 375	2.12 382	17.08 380	2.15 375	6.10 384	5.87 377	6.15 389	2.12 384	1.79 355	2.08 361	2.31 356	3.29 350

DGTPSM_ROB	12.12 386	5.96 390	17.45 396	4.20 370	7.86 390	5.15 381	8.18 384	4.56 386	11.64 392	4.52 394	8.72 389	5.01 359	17.08 383	12.98 394	14.91 393	14.58 394	6.85 379	15.76 393	12.78 373	12.05 394	9.07 387	21.74 395	5.67 386	11.54 396	11.84 391	31.02 400	12.98 392	33.06 397

DPSMNet_ROB	12.40 387	5.97 391	17.46 397	4.21 371	7.87 391	5.15 381	8.18 384	4.56 386	11.65 393	4.54 395	8.87 390	5.17 360	22.69 384	13.00 395	14.98 394	14.62 395	6.90 380	15.82 394	14.07 377	12.05 394	9.09 388	21.75 396	5.68 387	11.54 396	11.87 392	31.03 401	12.99 393	33.06 397

HanzoNet	19.12 394	15.23 392	6.99 393	35.06 398	14.35 396	40.77 398	42.46 399	17.81 398	22.51 396	3.55 390	8.29 388	41.30 397	56.30 400	43.04 403	5.72 384	4.37 386	37.83 401	3.30 387	49.59 397	8.93 393	10.30 392	6.85 381	14.15 399	3.46 391	5.94 385	5.80 387	5.29 387	7.13 376

DPSM_ROB	18.32 391	16.26 393	21.94 398	9.42 380	8.75 392	13.61 390	9.11 387	10.90 394	15.09 394	8.45 396	8.95 391	10.12 381	13.19 380	16.42 396	19.79 396	19.11 396	18.35 394	20.45 396	13.82 375	14.88 396	26.56 397	27.45 397	6.49 390	14.39 399	31.57 400	38.83 402	36.85 401	43.86 402

DPSM	18.32 391	16.26 393	21.94 398	9.42 380	8.75 392	13.61 390	9.11 387	10.90 394	15.09 394	8.45 396	8.95 391	10.12 381	13.19 380	16.42 396	19.79 396	19.11 396	18.35 394	20.45 396	13.82 375	14.88 396	26.56 397	27.45 397	6.49 390	14.39 399	31.57 400	38.83 402	36.85 401	43.86 402

PML	30.82 397	20.91 395	7.15 394	29.65 396	20.81 400	29.11 396	10.50 391	10.87 393	88.32 405	20.03 401	154.19 405	98.60 403	119.55 404	10.53 393	9.19 386	8.69 391	16.72 393	7.27 391	34.57 390	7.35 392	12.77 394	10.86 393	5.72 388	6.17 393	33.11 402	12.83 392	34.30 400	12.33 384

LRCNet_RVC	21.34 395	28.92 396	11.37 395	31.78 397	29.09 401	34.25 397	27.43 396	21.71 401	10.07 389	29.63 402	30.60 398	32.06 393	25.81 388	33.87 401	11.15 388	2.97 380	25.27 397	21.35 398	44.05 395	20.83 398	14.27 395	5.87 377	36.69 401	27.43 401	2.76 367	1.47 339	8.68 390	6.79 374

DPSimNet_ROB	18.93 393	32.01 397	5.97 390	12.40 387	11.35 395	6.13 384	28.07 397	15.03 397	35.64 401	3.96 391	78.33 404	18.15 389	35.00 393	5.44 388	12.19 392	10.36 392	13.57 392	3.64 388	87.52 401	6.87 391	14.36 396	9.97 390	4.40 372	7.14 394	5.17 384	9.85 389	5.93 388	32.56 396

FlowAnything	36.80 399	32.68 398	44.29 405	18.93 392	17.69 399	27.11 393	18.38 395	21.83 402	30.48 400	17.53 399	18.21 396	20.29 391	26.54 390	33.31 400	37.97 399	37.86 400	36.82 399	40.93 400	27.35 385	30.03 401	53.34 403	55.72 404	12.99 397	29.50 404	63.36 403	78.25 406	73.99 406	88.17 406

fast-reg	43.29 402	32.71 399	44.22 404	18.25 390	17.13 397	27.54 395	18.28 394	21.56 399	30.10 398	17.75 400	25.35 397	20.57 392	27.48 391	32.87 398	35.47 398	36.04 398	36.53 398	40.33 399	202.92 404	29.77 399	52.97 402	55.53 402	13.28 398	29.25 403	63.58 405	78.09 405	73.47 404	87.68 404

CasAABBNet	36.73 398	32.73 400	44.18 403	18.81 391	17.45 398	27.29 394	18.12 393	21.69 400	30.40 399	17.52 398	18.08 395	20.27 390	26.53 389	32.96 399	38.28 400	37.42 399	36.82 399	41.12 401	27.47 386	29.86 400	53.56 404	55.70 403	12.93 396	28.91 402	63.44 404	78.07 404	73.93 405	88.05 405

BEATNet-Init1	22.01 396	36.32 401	3.23 383	54.74 402	11.23 394	52.95 403	28.72 398	9.47 392	8.51 387	1.57 372	10.45 393	33.05 394	48.98 397	0.71 333	16.97 395	11.50 393	1.60 349	1.11 357	77.80 400	35.27 402	9.94 391	9.98 391	1.27 352	2.30 387	27.41 396	11.09 390	52.85 403	35.36 399

HaxPig	41.43 400	43.85 402	40.81 400	44.90 399	47.49 403	44.66 399	46.30 401	46.31 403	45.63 403	49.00 403	49.30 400	47.24 399	43.73 395	42.64 402	40.44 402	39.13 402	48.37 402	51.07 402	43.33 393	42.25 403	42.88 399	36.52 399	50.75 403	43.02 406	27.54 397	19.97 395	20.68 395	20.75 390

AVERAGE_ROB	41.98 401	44.82 403	42.27 401	45.98 400	46.88 402	45.60 400	46.56 402	47.04 404	43.89 402	49.19 404	49.91 401	47.25 400	43.00 394	49.19 404	40.14 401	38.38 401	49.01 403	51.31 403	43.98 394	42.43 404	43.31 400	38.64 400	49.42 402	42.83 405	28.65 398	20.44 396	23.41 397	19.88 389

MEDIAN_ROB	44.95 403	47.36 404	44.12 402	48.52 401	49.78 404	48.21 401	49.25 403	49.72 405	46.35 404	52.53 405	53.59 402	50.59 401	45.49 396	49.36 405	43.27 403	41.36 403	51.85 404	54.40 404	47.03 396	45.93 405	45.78 401	40.06 401	52.67 404	45.67 407	31.00 399	26.54 399	25.33 398	27.95 395

DLNR_Zeroshot_test	17.86 390	67.45 405	1.21 342	81.91 404	0.35 198	0.45 214	74.74 404	0.76 278	0.27 138	0.69 282	0.60 226	1.16 291	0.29 154	8.20 392	84.48 405	102.07 405	23.88 396	15.14 392	7.31 354	0.50 236	4.38 375	2.51 345	0.18 128	0.43 259	0.76 271	0.86 261	0.80 219	0.80 238

GS-Stereo																							0.08 26	0.10 38	0.18 27	0.16 18	0.25 38	0.16 30

ASD4																								8.34 395

Low-res two-view benchmark