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

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 46	0.05 3	0.10 17	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 65	0.26 72	0.20 37	0.18 39	0.20 39	0.11 7	0.24 64	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 71	0.20 50	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
Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 17	0.08 62	0.13 37	0.06 4	0.11 24	0.09 22	0.10 4	0.07 13	0.06 24	0.16 7	0.16 5	0.19 32	0.11 3	0.18 21	0.09 3	0.17 26	0.11 6	0.08 36	0.07 10	0.14 7	0.12 4	0.24 39	0.12 8

U	0.15 32	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 17	0.04 3	0.16 62	0.06 4	0.15 57	0.04 4	0.17 31	0.07 13	0.05 8	0.22 56	0.28 80	0.26 72	0.23 72	0.27 77	0.17 66	0.28 76	0.19 51	0.06 7	0.08 17	0.26 81	0.23 83	0.23 24	0.20 56

ProNet	0.14 26	0.13 26	0.14 77	0.11 34	0.07 11	0.14 73	0.12 105	0.13 37	0.06 4	0.08 5	0.24 104	0.09 3	0.06 3	0.07 35	0.22 56	0.21 36	0.22 49	0.18 39	0.19 28	0.14 42	0.20 44	0.11 6	0.12 92	0.11 64	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

CroCo-Stereo Lap2	0.14 26	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 23	0.08 13	0.05 8	0.12 30	0.06 4	0.22 89	0.07 13	0.16 24	0.07 13	0.04 4	0.20 38	0.26 72	0.22 49	0.19 46	0.26 75	0.11 7	0.28 76	0.16 23	0.06 7	0.08 17	0.22 71	0.23 83	0.20 13	0.16 30

AEACV	0.19 79	0.31 111	0.14 77	0.17 91	0.13 74	0.12 56	0.07 42	0.15 52	0.07 8	0.16 67	0.15 56	0.18 39	0.11 56	0.11 79	0.25 70	0.25 63	0.32 84	0.23 72	0.35 94	0.18 72	0.27 72	0.22 79	0.11 82	0.11 64	0.20 55	0.22 69	0.25 44	0.18 47

GFORCE	0.13 11	0.12 19	0.08 7	0.11 34	0.08 23	0.10 27	0.05 8	0.08 3	0.08 9	0.08 5	0.05 5	0.36 98	0.06 3	0.05 8	0.19 29	0.19 22	0.15 6	0.16 22	0.17 13	0.11 7	0.14 5	0.17 30	0.06 7	0.06 3	0.17 22	0.18 31	0.23 24	0.16 30

F8.5	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.10 25	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.08 3	0.08 9	0.09 11	0.06 8	0.37 104	0.06 3	0.05 8	0.19 29	0.19 22	0.15 6	0.16 22	0.17 13	0.10 5	0.15 14	0.16 23	0.06 7	0.06 3	0.17 22	0.18 31	0.23 24	0.16 30

FORCE_9	0.13 11	0.12 19	0.08 7	0.11 34	0.08 23	0.10 27	0.05 8	0.08 3	0.08 9	0.08 5	0.05 5	0.36 98	0.06 3	0.05 8	0.19 29	0.19 22	0.15 6	0.16 22	0.17 13	0.11 7	0.14 5	0.17 30	0.06 7	0.06 3	0.17 22	0.18 31	0.23 24	0.16 30

AIO-Stereo	0.15 32	0.17 68	0.12 60	0.17 91	0.10 54	0.12 56	0.06 25	0.11 16	0.08 9	0.10 17	0.14 52	0.12 9	0.09 41	0.08 52	0.20 38	0.21 36	0.20 37	0.20 51	0.21 44	0.17 66	0.23 55	0.20 60	0.07 25	0.11 64	0.17 22	0.16 18	0.23 24	0.12 8

RSM	0.15 32	0.16 56	0.12 60	0.14 68	0.09 39	0.14 73	0.06 25	0.10 12	0.08 9	0.09 11	0.15 56	0.14 20	0.10 50	0.07 35	0.22 56	0.25 63	0.21 43	0.20 51	0.18 21	0.17 66	0.25 68	0.18 42	0.08 36	0.10 49	0.16 14	0.16 18	0.27 54	0.15 23

MoCha-V2	0.14 26	0.15 48	0.11 49	0.12 50	0.09 39	0.11 39	0.09 79	0.13 37	0.08 9	0.13 43	0.18 76	0.17 31	0.07 13	0.07 35	0.17 13	0.23 49	0.20 37	0.20 51	0.25 70	0.14 42	0.29 80	0.17 30	0.08 36	0.08 17	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

F7	0.13 11	0.12 19	0.09 26	0.11 34	0.08 23	0.10 27	0.06 25	0.08 3	0.09 15	0.12 36	0.07 13	0.30 75	0.06 3	0.05 8	0.20 38	0.19 22	0.16 15	0.17 31	0.18 21	0.12 18	0.15 14	0.17 30	0.06 7	0.08 17	0.18 31	0.17 29	0.26 52	0.16 30

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 26	0.09 19	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 8	0.09 15	0.08 5	0.14 52	0.12 9	0.07 13	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 7	0.15 14	0.09 3	0.07 25	0.07 10	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 36	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.09 8	0.09 15	0.09 11	0.16 63	0.12 9	0.07 13	0.04 4	0.17 13	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 13	0.12 18	0.16 19	0.10 5	0.08 36	0.07 10	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

LACA2	0.12 8	0.12 19	0.08 7	0.10 25	0.08 23	0.12 56	0.07 42	0.09 8	0.09 15	0.14 46	0.05 5	0.27 67	0.08 27	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 22	0.18 21	0.11 7	0.13 4	0.16 23	0.06 7	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 25	0.11 16	0.09 15	0.16 67	0.09 22	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 49	0.19 46	0.22 52	0.12 18	0.23 55	0.11 6	0.06 7	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 23	0.06 4	0.04 3	0.11 16	0.09 15	0.15 57	0.07 13	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 13	0.18 15	0.22 49	0.19 46	0.19 28	0.12 18	0.21 48	0.12 10	0.06 7	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

GIP-stereo	0.17 60	0.21 80	0.13 68	0.15 75	0.09 39	0.09 17	0.07 42	0.12 30	0.09 15	0.16 67	0.13 48	0.16 24	0.08 27	0.15 102	0.27 82	0.25 63	0.25 68	0.21 62	0.24 68	0.19 80	0.27 72	0.20 60	0.07 25	0.11 64	0.20 55	0.22 69	0.35 89	0.17 42

RAStereo	0.19 79	0.16 56	0.10 36	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 25	0.21 79	0.09 15	0.45 126	0.09 22	0.26 62	0.08 27	0.07 35	0.25 70	0.26 72	0.28 78	0.25 83	0.33 88	0.15 50	0.35 93	0.18 42	0.08 36	0.10 49	0.28 92	0.23 83	0.25 44	0.24 75

FORCE_4.6	0.16 49	0.16 56	0.10 36	0.10 25	0.08 23	0.11 39	0.06 25	0.09 8	0.10 23	0.15 57	0.08 20	0.46 138	0.12 67	0.08 52	0.20 38	0.21 36	0.22 49	0.20 51	0.17 13	0.14 42	0.18 32	0.19 51	0.07 25	0.09 35	0.19 39	0.21 61	0.29 66	0.20 56

FORCE_8	0.13 11	0.12 19	0.08 7	0.11 34	0.08 23	0.10 27	0.05 8	0.08 3	0.10 23	0.09 11	0.06 8	0.35 88	0.07 13	0.05 8	0.19 29	0.18 15	0.16 15	0.16 22	0.17 13	0.11 7	0.15 14	0.16 23	0.06 7	0.07 10	0.17 22	0.18 31	0.23 24	0.16 30

over v1	0.14 26	0.11 12	0.09 26	0.15 75	0.08 23	0.11 39	0.07 42	0.12 30	0.10 23	0.11 24	0.10 31	0.28 69	0.08 27	0.06 24	0.17 13	0.20 28	0.17 22	0.16 22	0.16 9	0.12 18	0.15 14	0.15 16	0.06 7	0.09 35	0.19 39	0.21 61	0.23 24	0.18 47

BridgeDepth	0.13 11	0.13 26	0.09 26	0.11 34	0.08 23	0.11 39	0.06 25	0.11 16	0.10 23	0.11 24	0.06 8	0.31 77	0.07 13	0.06 24	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 13	0.11 7	0.16 19	0.17 30	0.05 3	0.08 17	0.18 31	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
GSStereo	0.16 49	0.18 71	0.13 68	0.13 58	0.13 74	0.12 56	0.09 79	0.12 30	0.10 23	0.16 67	0.11 36	0.22 54	0.08 27	0.05 8	0.22 56	0.25 63	0.28 78	0.20 51	0.25 70	0.16 60	0.32 82	0.19 51	0.08 36	0.10 49	0.18 31	0.16 18	0.25 44	0.16 30

GREAT-IGEV	0.15 32	0.15 48	0.11 49	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 62	0.10 23	0.12 36	0.13 48	0.25 61	0.09 41	0.08 52	0.22 56	0.25 63	0.24 66	0.16 22	0.23 59	0.13 32	0.18 32	0.16 23	0.09 58	0.10 49	0.15 10	0.16 18	0.31 77	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
CoSv	0.13 11	0.17 68	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 89	0.07 42	0.15 52	0.10 23	0.13 43	0.06 8	0.10 4	0.07 13	0.04 4	0.17 13	0.20 28	0.21 43	0.12 7	0.22 52	0.12 18	0.20 44	0.11 6	0.06 7	0.07 10	0.22 71	0.15 15	0.19 11	0.11 3

FORCE_4.5	0.15 32	0.13 26	0.10 36	0.09 19	0.09 39	0.12 56	0.07 42	0.14 46	0.11 30	0.14 46	0.12 40	0.28 69	0.08 27	0.08 52	0.19 29	0.21 36	0.19 32	0.19 46	0.21 44	0.15 50	0.18 32	0.20 60	0.08 36	0.09 35	0.20 55	0.21 61	0.27 54	0.22 69

FORCE_5	0.15 32	0.14 39	0.12 60	0.12 50	0.08 23	0.11 39	0.06 25	0.10 12	0.11 30	0.12 36	0.11 36	0.48 146	0.08 27	0.07 35	0.20 38	0.20 28	0.18 28	0.18 39	0.21 44	0.13 32	0.16 19	0.17 30	0.07 25	0.09 35	0.19 39	0.20 50	0.26 52	0.20 56

SCION-MonSter(vits)	0.18 70	0.34 119	0.19 101	0.30 163	0.27 165	0.27 145	0.16 140	0.11 16	0.11 30	0.14 46	0.13 48	0.17 31	0.11 56	0.07 35	0.20 38	0.23 49	0.23 57	0.17 31	0.21 44	0.15 50	0.19 37	0.18 42	0.08 36	0.08 17	0.22 71	0.18 31	0.23 24	0.24 75

over-8	0.13 11	0.11 12	0.09 26	0.13 58	0.07 11	0.11 39	0.06 25	0.11 16	0.11 30	0.10 17	0.09 22	0.21 51	0.08 27	0.05 8	0.17 13	0.19 22	0.16 15	0.15 13	0.16 9	0.11 7	0.14 5	0.15 16	0.06 7	0.08 17	0.20 55	0.19 44	0.22 19	0.20 56

over-9	0.13 11	0.11 12	0.08 7	0.14 68	0.07 11	0.11 39	0.06 25	0.11 16	0.11 30	0.10 17	0.09 22	0.24 58	0.07 13	0.06 24	0.16 7	0.19 22	0.15 6	0.15 13	0.16 9	0.11 7	0.14 5	0.15 16	0.06 7	0.08 17	0.19 39	0.19 44	0.23 24	0.20 56

testmc14	0.15 32	0.15 48	0.11 49	0.13 58	0.09 39	0.11 39	0.05 8	0.14 46	0.11 30	0.11 24	0.12 40	0.27 67	0.07 13	0.05 8	0.23 61	0.24 58	0.21 43	0.18 39	0.19 28	0.18 72	0.17 26	0.13 11	0.11 82	0.10 49	0.19 39	0.23 83	0.22 19	0.17 42

quiztm	0.11 4	0.12 19	0.10 36	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 16	0.11 30	0.07 3	0.09 22	0.13 15	0.07 13	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 48	0.09 3	0.07 25	0.07 10	0.13 4	0.14 10	0.27 54	0.12 8

MonStereo	0.15 32	0.14 39	0.13 68	0.12 50	0.12 71	0.10 27	0.08 62	0.11 16	0.11 30	0.14 46	0.13 48	0.17 31	0.11 56	0.07 35	0.20 38	0.23 49	0.23 57	0.17 31	0.21 44	0.15 50	0.19 37	0.18 42	0.08 36	0.08 17	0.22 71	0.18 31	0.23 24	0.24 75

MLG-Stereo_test2	0.16 49	0.12 19	0.10 36	0.10 25	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.18 74	0.11 30	0.20 83	0.07 13	0.23 55	0.08 27	0.08 52	0.19 29	0.23 49	0.30 82	0.25 83	0.31 84	0.18 72	0.28 76	0.17 30	0.09 58	0.08 17	0.20 55	0.16 18	0.29 66	0.21 63

LG-G_1	0.25 88	0.22 83	0.19 101	0.23 127	0.22 124	0.22 113	0.12 105	0.28 88	0.11 30	0.21 86	0.20 88	0.35 88	0.14 82	0.18 117	0.31 101	0.30 93	0.35 96	0.32 112	0.51 129	0.24 108	0.39 101	0.26 91	0.10 69	0.15 89	0.27 87	0.24 89	0.36 94	0.34 109

LG-G	0.25 88	0.22 83	0.19 101	0.23 127	0.22 124	0.22 113	0.12 105	0.28 88	0.11 30	0.21 86	0.20 88	0.35 88	0.14 82	0.18 117	0.31 101	0.30 93	0.35 96	0.32 112	0.51 129	0.24 108	0.39 101	0.26 91	0.10 69	0.15 89	0.27 87	0.24 89	0.36 94	0.34 109

LG-Stereo	0.15 32	0.11 12	0.08 7	0.09 19	0.11 64	0.11 39	0.05 8	0.15 52	0.11 30	0.19 81	0.12 40	0.26 62	0.09 41	0.06 24	0.19 29	0.20 28	0.23 57	0.16 22	0.18 21	0.14 42	0.23 55	0.20 60	0.05 3	0.08 17	0.17 22	0.18 31	0.24 39	0.15 23

MM-Stereo_test2	0.15 32	0.19 73	0.11 49	0.16 84	0.11 64	0.08 13	0.05 8	0.14 46	0.11 30	0.20 83	0.08 20	0.12 9	0.08 27	0.09 64	0.20 38	0.22 46	0.25 68	0.20 51	0.20 39	0.18 72	0.25 68	0.21 66	0.10 69	0.10 49	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 26	0.08 7	0.11 34	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 52	0.11 30	0.16 67	0.07 13	0.15 22	0.06 3	0.07 35	0.17 13	0.18 15	0.23 57	0.17 31	0.22 52	0.14 42	0.20 44	0.14 13	0.08 36	0.08 17	0.16 14	0.13 7	0.25 44	0.15 23

Occ-G	0.18 70	0.26 95	0.15 81	0.17 91	0.14 83	0.15 81	0.07 42	0.12 30	0.11 30	0.11 24	0.22 96	0.20 50	0.09 41	0.10 73	0.28 88	0.28 80	0.25 68	0.22 68	0.29 82	0.19 80	0.26 70	0.19 51	0.10 69	0.15 89	0.19 39	0.18 31	0.29 66	0.17 42

FORCE_4.7	0.17 60	0.14 39	0.13 68	0.12 50	0.10 54	0.11 39	0.07 42	0.10 12	0.12 45	0.14 46	0.16 63	0.58 189	0.07 13	0.08 52	0.21 50	0.21 36	0.24 66	0.21 62	0.21 44	0.13 32	0.24 64	0.19 51	0.08 36	0.09 35	0.20 55	0.18 31	0.29 66	0.21 63

F4.4	0.17 60	0.14 39	0.11 49	0.11 34	0.09 39	0.13 67	0.07 42	0.17 69	0.12 45	0.09 11	0.12 40	0.34 85	0.08 27	0.10 73	0.23 61	0.23 49	0.20 37	0.20 51	0.22 52	0.17 66	0.19 37	0.18 42	0.08 36	0.10 49	0.19 39	0.20 50	0.31 77	0.29 92

111111	0.13 11	0.16 56	0.08 7	0.12 50	0.10 54	0.07 8	0.06 25	0.12 30	0.12 45	0.07 3	0.10 31	0.15 22	0.09 41	0.05 8	0.19 29	0.21 36	0.22 49	0.18 39	0.19 28	0.13 32	0.23 55	0.18 42	0.10 69	0.08 17	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

MLG-Stereo_test3	0.23 84	0.17 68	0.13 68	0.14 68	0.17 100	0.16 84	0.09 79	0.21 79	0.12 45	0.21 86	0.18 76	0.35 88	0.11 56	0.15 102	0.29 91	0.26 72	0.33 87	0.28 94	0.63 180	0.18 72	0.40 103	0.41 140	0.11 82	0.15 89	0.21 67	0.21 61	0.33 81	0.27 87

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 37	0.12 45	0.11 24	0.14 52	0.16 24	0.07 13	0.06 24	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 7	0.17 26	0.13 11	0.06 7	0.08 17	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

RAFT	0.17 60	0.13 26	0.10 36	0.16 84	0.07 11	0.21 106	0.05 8	0.25 84	0.12 45	0.14 46	0.15 56	0.16 24	0.10 50	0.05 8	0.21 50	0.20 28	0.23 57	0.15 13	0.28 79	0.13 32	0.21 48	0.17 30	0.07 25	0.10 49	0.26 81	0.24 89	0.33 81	0.23 72

FORCE_4	0.17 60	0.13 26	0.11 49	0.13 58	0.09 39	0.10 27	0.07 42	0.14 46	0.13 51	0.16 67	0.17 71	0.32 79	0.09 41	0.07 35	0.23 61	0.23 49	0.20 37	0.21 62	0.23 59	0.14 42	0.20 44	0.21 66	0.09 58	0.10 49	0.21 67	0.20 50	0.35 89	0.25 81

GEAStereo	0.18 70	0.22 83	0.15 81	0.19 101	0.14 83	0.14 73	0.09 79	0.16 62	0.13 51	0.15 57	0.11 36	0.23 55	0.08 27	0.09 64	0.25 70	0.25 63	0.27 73	0.21 62	0.23 59	0.17 66	0.34 89	0.22 79	0.10 69	0.12 77	0.19 39	0.21 61	0.30 74	0.19 53

gasm-f	0.18 70	0.22 83	0.15 81	0.19 101	0.14 83	0.14 73	0.09 79	0.16 62	0.13 51	0.15 57	0.11 36	0.23 55	0.08 27	0.09 64	0.25 70	0.25 63	0.27 73	0.21 62	0.23 59	0.17 66	0.34 89	0.22 79	0.10 69	0.12 77	0.19 39	0.21 61	0.30 74	0.19 53

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 39	0.04 3	0.17 69	0.13 51	0.15 57	0.16 63	0.19 45	0.08 27	0.09 64	0.18 24	0.22 46	0.19 32	0.16 22	0.15 6	0.14 42	0.17 26	0.14 13	0.08 36	0.07 10	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

IGEV-Stereo++	0.16 49	0.24 90	0.09 26	0.13 58	0.13 74	0.10 27	0.05 8	0.15 52	0.13 51	0.12 36	0.16 63	0.16 24	0.11 56	0.07 35	0.21 50	0.22 46	0.22 49	0.18 39	0.21 44	0.16 60	0.22 52	0.27 96	0.09 58	0.08 17	0.17 22	0.18 31	0.25 44	0.18 47

RSM++	0.17 60	0.18 71	0.13 68	0.17 91	0.10 54	0.14 73	0.07 42	0.13 37	0.13 51	0.12 36	0.14 52	0.17 31	0.11 56	0.08 52	0.25 70	0.27 78	0.25 68	0.21 62	0.23 59	0.18 72	0.26 70	0.21 66	0.08 36	0.10 49	0.20 55	0.18 31	0.29 66	0.18 47

CR-Stereo	0.16 49	0.15 48	0.11 49	0.12 50	0.10 54	0.11 39	0.08 62	0.17 69	0.14 57	0.13 43	0.12 40	0.18 39	0.11 56	0.11 79	0.20 38	0.21 36	0.18 28	0.22 68	0.19 28	0.15 50	0.19 37	0.21 66	0.07 25	0.10 49	0.19 39	0.22 69	0.24 39	0.22 69

CR-RVC	0.18 70	0.19 73	0.13 68	0.09 19	0.11 64	0.10 27	0.09 79	0.13 37	0.14 57	0.12 36	0.16 63	0.17 31	0.12 67	0.13 90	0.24 65	0.27 78	0.22 49	0.24 80	0.23 59	0.16 60	0.22 52	0.22 79	0.07 25	0.11 64	0.23 77	0.25 93	0.33 81	0.30 95

NBS	0.24 85	0.15 48	0.14 77	0.08 12	0.12 71	0.11 39	0.08 62	0.31 95	0.14 57	0.38 109	0.07 13	0.36 98	0.13 76	0.24 183	0.27 82	0.37 116	0.34 91	0.25 83	0.34 92	0.24 108	0.48 148	0.32 108	0.11 82	0.14 84	0.31 111	0.27 97	0.29 66	0.32 102

PointNet	0.15 32	0.13 26	0.11 49	0.10 25	0.07 11	0.13 67	0.07 42	0.23 82	0.14 57	0.17 75	0.15 56	0.14 20	0.13 76	0.06 24	0.18 24	0.17 7	0.16 15	0.13 10	0.13 3	0.12 18	0.23 55	0.16 23	0.08 36	0.09 35	0.21 67	0.19 44	0.36 94	0.18 47

LACA3	0.18 70	0.16 56	0.13 68	0.13 58	0.11 64	0.14 73	0.09 79	0.14 46	0.14 57	0.16 67	0.12 40	0.30 75	0.11 56	0.13 90	0.23 61	0.24 58	0.19 32	0.23 72	0.22 52	0.15 50	0.23 55	0.25 87	0.08 36	0.10 49	0.23 77	0.22 69	0.29 66	0.26 85

LACA1	0.15 32	0.16 56	0.12 60	0.11 34	0.10 54	0.12 56	0.06 25	0.13 37	0.14 57	0.14 46	0.10 31	0.19 45	0.13 76	0.10 73	0.19 29	0.21 36	0.19 32	0.23 72	0.19 28	0.13 32	0.17 26	0.19 51	0.07 25	0.09 35	0.20 55	0.20 50	0.24 39	0.21 63

AdaDepth	0.18 70	0.19 73	0.10 36	0.12 50	0.14 83	0.12 56	0.09 79	0.16 62	0.14 57	0.14 46	0.17 71	0.19 45	0.10 50	0.08 52	0.26 79	0.29 86	0.28 78	0.23 72	0.25 70	0.16 60	0.24 64	0.20 60	0.09 58	0.11 64	0.19 39	0.20 50	0.32 79	0.25 81

MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 26	0.08 7	0.10 25	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 75	0.14 57	0.15 57	0.06 8	0.13 15	0.06 3	0.07 35	0.15 4	0.15 3	0.23 57	0.15 13	0.21 44	0.12 18	0.18 32	0.18 42	0.08 36	0.08 17	0.15 10	0.11 3	0.28 62	0.15 23

DEFOM-Stereo	0.21 81	0.19 73	0.12 60	0.18 98	0.13 74	0.20 104	0.08 62	0.19 75	0.14 57	0.16 67	0.23 99	0.21 51	0.10 50	0.12 86	0.27 82	0.29 86	0.34 91	0.28 94	0.32 85	0.22 98	0.32 82	0.21 66	0.12 92	0.11 64	0.26 81	0.22 69	0.47 121	0.29 92

MaDis-Stereo	0.26 92	0.20 78	0.16 87	0.10 25	0.10 54	0.10 27	0.08 62	0.24 83	0.14 57	0.36 104	0.16 63	0.36 98	0.12 67	0.08 52	0.33 106	0.35 105	0.39 111	0.35 134	0.53 142	0.20 89	0.40 103	0.26 91	0.13 100	0.15 89	0.39 146	0.39 152	0.40 105	0.49 153

iRaftStereo_RVC	0.26 92	0.27 97	0.16 87	0.13 58	0.14 83	0.18 94	0.09 79	0.44 118	0.14 57	0.36 104	0.36 156	0.32 79	0.16 93	0.13 90	0.29 91	0.29 86	0.38 106	0.28 94	0.34 92	0.22 98	0.41 106	0.38 127	0.12 92	0.17 100	0.27 87	0.29 104	0.42 110	0.27 87

F5.5	0.15 32	0.13 26	0.10 36	0.11 34	0.09 39	0.12 56	0.06 25	0.10 12	0.15 68	0.11 24	0.09 22	0.39 110	0.10 50	0.07 35	0.21 50	0.20 28	0.18 28	0.18 39	0.23 59	0.13 32	0.17 26	0.18 42	0.09 58	0.08 17	0.18 31	0.19 44	0.23 24	0.20 56

FORCE_6	0.14 26	0.14 39	0.09 26	0.13 58	0.08 23	0.11 39	0.06 25	0.11 16	0.15 68	0.08 5	0.07 13	0.34 85	0.12 67	0.05 8	0.20 38	0.20 28	0.18 28	0.17 31	0.20 39	0.12 18	0.16 19	0.17 30	0.05 3	0.08 17	0.19 39	0.18 31	0.28 62	0.17 42

WQFJX	0.15 32	0.13 26	0.09 26	0.11 34	0.09 39	0.13 67	0.09 79	0.13 37	0.15 68	0.11 24	0.33 145	0.11 6	0.36 237	0.06 24	0.17 13	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 21	0.13 32	0.14 5	0.15 16	0.10 69	0.11 64	0.18 31	0.19 44	0.21 15	0.16 30

GASTEREO	0.16 49	0.16 56	0.10 36	0.14 68	0.10 54	0.11 39	0.07 42	0.12 30	0.15 68	0.14 46	0.09 22	0.18 39	0.11 56	0.06 24	0.24 65	0.24 58	0.23 57	0.20 51	0.23 59	0.16 60	0.23 55	0.23 84	0.11 82	0.10 49	0.19 39	0.22 69	0.28 62	0.14 19

MSCF	0.16 49	0.15 48	0.09 26	0.14 68	0.09 39	0.11 39	0.07 42	0.11 16	0.15 68	0.14 46	0.09 22	0.17 31	0.11 56	0.06 24	0.25 70	0.23 49	0.23 57	0.20 51	0.23 59	0.15 50	0.24 64	0.21 66	0.11 82	0.10 49	0.19 39	0.22 69	0.27 54	0.15 23

LACA_dic	0.16 49	0.16 56	0.12 60	0.15 75	0.09 39	0.09 17	0.08 62	0.11 16	0.16 73	0.15 57	0.10 31	0.18 39	0.12 67	0.09 64	0.20 38	0.24 58	0.21 43	0.23 72	0.19 28	0.15 50	0.19 37	0.21 66	0.06 7	0.09 35	0.20 55	0.22 69	0.27 54	0.24 75

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 60	0.16 56	0.11 49	0.09 19	0.10 54	0.11 39	0.07 42	0.19 75	0.16 73	0.14 46	0.16 63	0.26 62	0.09 41	0.08 52	0.25 70	0.23 49	0.23 57	0.19 46	0.26 75	0.13 32	0.22 52	0.19 51	0.09 58	0.09 35	0.20 55	0.22 69	0.35 89	0.21 63

TS12	0.16 49	0.16 56	0.12 60	0.15 75	0.09 39	0.09 17	0.08 62	0.11 16	0.16 73	0.15 57	0.10 31	0.18 39	0.12 67	0.09 64	0.20 38	0.24 58	0.21 43	0.23 72	0.19 28	0.15 50	0.19 37	0.21 66	0.06 7	0.09 35	0.20 55	0.22 69	0.27 54	0.24 75

WQFJA1	0.15 32	0.14 39	0.08 7	0.11 34	0.09 39	0.12 56	0.08 62	0.15 52	0.16 73	0.10 17	0.36 156	0.11 6	0.28 163	0.07 35	0.18 24	0.17 7	0.17 22	0.15 13	0.19 28	0.12 18	0.14 5	0.15 16	0.11 82	0.11 64	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLMM	0.15 32	0.14 39	0.08 7	0.11 34	0.09 39	0.12 56	0.08 62	0.15 52	0.16 73	0.10 17	0.36 156	0.11 6	0.28 163	0.07 35	0.18 24	0.17 7	0.17 22	0.15 13	0.19 28	0.12 18	0.14 5	0.15 16	0.11 82	0.11 64	0.16 14	0.16 18	0.23 24	0.16 30

NLSM3	0.15 32	0.13 26	0.10 36	0.11 34	0.10 54	0.10 27	0.08 62	0.15 52	0.17 78	0.11 24	0.17 71	0.12 9	0.13 76	0.11 79	0.21 50	0.20 28	0.20 37	0.17 31	0.17 13	0.12 18	0.16 19	0.16 23	0.08 36	0.11 64	0.18 31	0.23 83	0.27 54	0.18 47

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 25	0.07 11	0.12 56	0.07 42	0.17 69	0.17 78	0.09 11	0.27 117	0.13 15	0.27 156	0.07 35	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 25	0.09 35	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

LGtest1	0.26 92	0.19 73	0.20 112	0.16 84	0.18 106	0.16 84	0.09 79	0.28 88	0.17 78	0.22 89	0.27 117	0.29 72	0.13 76	0.14 98	0.30 97	0.31 98	0.38 106	0.33 120	0.49 124	0.25 116	0.41 106	0.41 140	0.13 100	0.16 98	0.30 101	0.24 89	0.39 100	0.31 99

MGS-Stereo	0.37 136	0.46 200	0.21 124	0.22 115	0.19 109	0.22 113	0.15 131	0.45 124	0.17 78	0.36 104	0.26 114	0.29 72	0.19 108	0.23 165	1.37 331	0.40 128	0.52 172	0.45 197	0.55 152	0.33 156	0.50 157	0.41 140	0.21 183	0.22 133	0.33 121	0.30 107	0.47 121	0.45 144

StereoVision	0.18 70	0.13 26	0.11 49	0.09 19	0.14 83	0.16 84	0.08 62	0.17 69	0.17 78	0.15 57	0.15 56	0.16 24	0.10 50	0.06 24	0.25 70	0.26 72	0.27 73	0.22 68	0.22 52	0.16 60	0.23 55	0.17 30	0.06 7	0.13 81	0.28 92	0.29 104	0.38 98	0.28 89

AASNet	0.28 103	0.34 119	0.22 135	0.25 138	0.26 154	0.34 180	0.25 203	0.32 97	0.17 78	0.29 96	0.36 156	0.26 62	0.18 102	0.24 183	0.36 111	0.31 98	0.34 91	0.32 112	0.32 85	0.28 130	0.35 93	0.28 100	0.17 132	0.22 133	0.30 101	0.28 101	0.35 89	0.25 81

MatchStereo	0.16 49	0.14 39	0.11 49	0.07 7	0.12 71	0.07 8	0.06 25	0.16 62	0.18 84	0.08 5	0.12 40	0.13 15	0.13 76	0.11 79	0.21 50	0.25 63	0.17 22	0.20 51	0.18 21	0.19 80	0.21 48	0.26 91	0.08 36	0.12 77	0.21 67	0.23 83	0.22 19	0.19 53
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
plain	0.31 117	0.43 175	0.20 112	0.20 109	0.16 97	0.20 104	0.10 94	0.41 108	0.18 84	0.48 140	0.19 81	0.34 85	0.17 97	0.10 73	0.41 126	0.44 151	0.45 126	0.40 160	0.55 152	0.24 108	0.41 106	0.34 113	0.14 110	0.21 120	0.32 117	0.33 126	0.39 100	0.48 151

MIM_Stereo	0.32 119	0.40 159	0.25 148	0.28 150	0.20 116	0.27 145	0.14 124	0.45 124	0.18 84	0.48 140	0.25 111	0.42 123	0.18 102	0.16 110	0.36 111	0.42 136	0.44 122	0.36 138	0.47 119	0.28 130	0.47 140	0.36 120	0.12 92	0.23 145	0.29 100	0.27 97	0.47 121	0.33 107

HCRNet	0.32 119	0.38 145	0.20 112	0.39 204	0.17 100	0.29 156	0.18 150	0.40 106	0.18 84	0.80 330	0.40 177	0.49 151	0.18 102	0.22 151	0.38 114	0.30 93	0.38 106	0.29 102	0.40 101	0.19 80	0.33 86	0.23 84	0.19 153	0.16 98	0.26 81	0.31 112	0.51 129	0.31 99

RAFT + AFF	0.27 98	0.26 95	0.17 92	0.21 112	0.13 74	0.19 99	0.13 111	0.41 108	0.18 84	0.44 124	0.19 81	0.42 123	0.14 82	0.09 64	0.86 266	0.29 86	0.41 118	0.20 51	0.55 152	0.23 103	0.47 140	0.21 66	0.12 92	0.15 89	0.28 92	0.20 50	0.21 15	0.17 42

delet	0.24 85	0.25 93	0.22 135	0.24 131	0.20 116	0.28 153	0.16 140	0.21 79	0.18 84	0.23 91	0.26 114	0.26 62	0.15 89	0.25 202	0.32 105	0.28 80	0.31 83	0.27 90	0.24 68	0.24 108	0.31 81	0.20 60	0.16 116	0.19 107	0.28 92	0.25 93	0.32 79	0.31 99

TS	0.26 92	0.27 97	0.19 101	0.16 84	0.16 97	0.22 113	0.11 98	0.41 108	0.19 90	0.17 75	0.30 132	0.35 88	0.16 93	0.15 102	0.28 88	0.30 93	0.28 78	0.27 90	0.39 98	0.21 93	0.33 86	0.30 104	0.13 100	0.17 100	0.34 124	0.28 101	0.41 106	0.42 135

WQFJX1	0.14 26	0.15 48	0.08 7	0.10 25	0.08 23	0.09 17	0.05 8	0.16 62	0.19 90	0.10 17	0.28 121	0.12 9	0.30 180	0.08 52	0.16 7	0.17 7	0.16 15	0.12 7	0.15 6	0.12 18	0.14 5	0.17 30	0.11 82	0.09 35	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

NLSM1	0.17 60	0.13 26	0.10 36	0.11 34	0.11 64	0.14 73	0.08 62	0.20 78	0.19 90	0.11 24	0.38 167	0.18 39	0.42 257	0.09 64	0.17 13	0.21 36	0.16 15	0.15 13	0.20 39	0.13 32	0.16 19	0.22 79	0.10 69	0.11 64	0.18 31	0.19 44	0.27 54	0.14 19

VIP-Stereo	0.22 83	0.20 78	0.19 101	0.14 68	0.11 64	0.13 67	0.06 25	0.29 91	0.19 90	0.19 81	0.28 121	0.28 69	0.11 56	0.12 86	0.27 82	0.28 80	0.37 102	0.26 88	0.33 88	0.21 93	0.34 89	0.21 66	0.11 82	0.15 89	0.24 79	0.22 69	0.25 44	0.30 95

UniTT-Stereo	0.28 103	0.27 97	0.15 81	0.15 75	0.13 74	0.17 89	0.09 79	0.35 99	0.19 90	0.49 150	0.21 92	0.41 120	0.18 102	0.14 98	0.40 120	0.39 124	0.42 120	0.34 124	0.56 158	0.25 116	0.43 114	0.24 86	0.13 100	0.19 107	0.31 111	0.41 158	0.30 74	0.37 117

anonymousdsp	0.25 88	0.23 88	0.19 101	0.16 84	0.14 83	0.18 94	0.10 94	0.37 103	0.19 90	0.32 101	0.22 96	0.32 79	0.12 67	0.14 98	0.29 91	0.32 101	0.32 84	0.28 94	0.39 98	0.22 98	0.46 133	0.31 106	0.12 92	0.15 89	0.26 81	0.20 50	0.52 140	0.20 56

TDLM	0.24 85	0.29 102	0.22 135	0.22 115	0.27 165	0.23 127	0.18 150	0.26 86	0.19 90	0.18 79	0.38 167	0.29 72	0.21 120	0.15 102	0.24 65	0.28 80	0.32 84	0.28 94	0.25 70	0.21 93	0.28 76	0.19 51	0.16 116	0.21 120	0.24 79	0.20 50	0.28 62	0.25 81

over-6	0.16 49	0.15 48	0.10 36	0.17 91	0.08 23	0.10 27	0.07 42	0.13 37	0.20 97	0.11 24	0.15 56	0.41 120	0.09 41	0.07 35	0.18 24	0.21 36	0.17 22	0.17 31	0.19 28	0.12 18	0.16 19	0.18 42	0.08 36	0.09 35	0.20 55	0.20 50	0.25 44	0.22 69

DispViT+	0.18 70	0.16 56	0.12 60	0.18 98	0.13 74	0.13 67	0.09 79	0.15 52	0.20 97	0.18 79	0.19 81	0.19 45	0.12 67	0.09 64	0.24 65	0.25 63	0.17 22	0.24 80	0.25 70	0.19 80	0.19 37	0.21 66	0.10 69	0.20 116	0.19 39	0.33 126	0.23 24	0.28 89

NLMM1	0.17 60	0.14 39	0.09 26	0.08 12	0.09 39	0.10 27	0.07 42	0.15 52	0.20 97	0.12 36	0.34 149	0.21 51	0.51 284	0.07 35	0.17 13	0.18 15	0.16 15	0.15 13	0.22 52	0.14 42	0.14 5	0.19 51	0.10 69	0.11 64	0.19 39	0.18 31	0.24 39	0.13 15

LG-Stereo_L2	0.26 92	0.31 111	0.17 92	0.13 58	0.13 74	0.14 73	0.07 42	0.42 113	0.20 97	0.48 140	0.22 96	0.40 113	0.14 82	0.17 114	0.30 97	0.37 116	0.39 111	0.28 94	0.40 101	0.19 80	0.45 125	0.35 116	0.09 58	0.14 84	0.30 101	0.22 69	0.33 81	0.33 107

IGEV-Stereo+	0.27 98	0.25 93	0.14 77	0.22 115	0.14 83	0.13 67	0.07 42	0.36 100	0.20 97	0.55 191	0.23 99	0.38 107	0.14 82	0.16 110	0.26 79	0.35 105	0.40 114	0.35 134	0.48 122	0.24 108	0.44 121	0.51 195	0.12 92	0.13 81	0.28 92	0.20 50	0.34 86	0.23 72

RAFT_CTSACE	0.30 111	0.37 136	0.15 81	0.15 75	0.15 92	0.25 137	0.18 150	0.53 147	0.20 97	0.55 191	0.18 76	0.44 132	0.29 169	0.16 110	0.29 91	0.30 93	0.37 102	0.27 90	0.37 96	0.18 72	0.38 99	0.45 165	0.10 69	0.17 100	0.30 101	0.31 112	0.60 169	0.26 85

test_5	0.29 107	0.39 151	0.16 87	0.22 115	0.15 92	0.21 106	0.13 111	0.54 153	0.20 97	0.38 109	0.19 81	0.44 132	0.34 222	0.10 73	0.43 137	0.38 120	0.33 87	0.32 112	0.33 88	0.20 89	0.32 82	0.35 116	0.09 58	0.21 120	0.28 92	0.30 107	0.51 129	0.32 102

DF_test	0.32 119	0.32 115	0.36 196	0.12 50	0.19 109	0.19 99	0.08 62	0.50 135	0.21 104	0.52 168	0.18 76	0.54 171	0.19 108	0.21 142	0.41 126	0.42 136	0.47 141	0.31 110	0.44 111	0.31 144	0.45 125	0.40 136	0.18 143	0.23 145	0.33 121	0.35 132	0.44 114	0.39 122

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 92	0.22 83	0.17 92	0.20 109	0.17 100	0.15 81	0.12 105	0.31 95	0.21 104	0.39 111	0.24 104	0.36 98	0.21 120	0.13 90	0.31 101	0.29 86	0.35 96	0.25 83	0.45 115	0.19 80	0.35 93	0.26 91	0.13 100	0.14 84	0.27 87	0.31 112	0.46 118	0.32 102

MCSU-Stereo	0.17 60	0.16 56	0.13 68	0.11 34	0.11 64	0.09 17	0.09 79	0.11 16	0.21 104	0.11 24	0.12 40	0.39 110	0.09 41	0.08 52	0.28 88	0.23 49	0.27 73	0.17 31	0.20 39	0.15 50	0.18 32	0.17 30	0.09 58	0.09 35	0.22 71	0.21 61	0.35 89	0.24 75

LG-Stereo_L1	0.27 98	0.30 109	0.17 92	0.13 58	0.13 74	0.15 81	0.08 62	0.42 113	0.21 104	0.49 150	0.20 88	0.39 110	0.15 89	0.15 102	0.30 97	0.38 120	0.39 111	0.29 102	0.40 101	0.18 72	0.47 140	0.35 116	0.08 36	0.14 84	0.30 101	0.21 61	0.37 97	0.36 115

DFGA-Net	0.28 103	0.37 136	0.16 87	0.26 142	0.15 92	0.22 113	0.15 131	0.40 106	0.21 104	0.41 113	0.24 104	0.31 77	0.17 97	0.13 90	0.42 134	0.39 124	0.38 106	0.30 106	0.42 108	0.21 93	0.36 98	0.29 101	0.13 100	0.21 120	0.31 111	0.27 97	0.51 129	0.28 89

AnonymousM	0.79 284	0.34 119	0.20 112	0.24 131	0.22 124	0.21 106	0.15 131	0.58 173	0.21 104	0.57 205	0.39 174	0.45 136	0.15 89	0.19 124	0.56 166	0.54 232	0.54 184	0.40 160	0.53 142	0.30 139	0.65 233	0.54 207	0.20 170	0.22 133	0.30 101	0.39 152	1.31 331	11.04 397

anonymous	0.37 136	0.29 102	0.19 101	0.17 91	0.24 139	0.21 106	0.14 124	0.51 139	0.22 110	0.51 159	0.19 81	0.55 179	0.25 142	0.23 165	0.49 153	0.58 246	0.47 141	0.46 210	0.56 158	0.31 144	0.51 164	0.70 253	0.18 143	0.24 156	0.45 163	0.31 112	0.55 148	0.50 161

SGD-Stereo	0.29 107	0.24 90	0.17 92	0.16 84	0.15 92	0.22 113	0.08 62	0.29 91	0.22 110	0.29 96	0.15 56	0.45 136	0.20 112	0.10 73	0.71 229	0.45 162	0.46 131	0.27 90	0.47 119	0.22 98	0.41 106	0.36 120	0.19 153	0.19 107	0.28 92	0.32 121	0.46 118	0.40 128

AIO_rvc	0.25 88	0.34 119	0.16 87	0.19 101	0.15 92	0.18 94	0.11 98	0.39 105	0.22 110	0.30 98	0.16 63	0.32 79	0.12 67	0.18 117	0.27 82	0.26 72	0.33 87	0.22 68	0.38 97	0.20 89	0.42 112	0.44 160	0.13 100	0.14 84	0.28 92	0.22 69	0.33 81	0.21 63

HUF	0.29 107	0.34 119	0.20 112	0.22 115	0.21 120	0.19 99	0.11 98	0.51 139	0.22 110	0.42 115	0.18 76	0.35 88	0.22 126	0.19 124	0.30 97	0.32 101	0.38 106	0.26 88	0.52 134	0.25 116	0.52 176	0.43 154	0.16 116	0.18 104	0.30 101	0.22 69	0.38 98	0.29 92

MIF-Stereo (partial)	0.30 111	0.44 181	0.18 99	0.16 84	0.16 97	0.21 106	0.11 98	0.37 103	0.22 110	0.37 107	0.24 104	0.32 79	0.17 97	0.13 90	0.39 118	0.45 162	0.46 131	0.38 147	0.42 108	0.25 116	0.43 114	0.35 116	0.18 143	0.21 120	0.35 135	0.32 121	0.50 128	0.44 142

IPLG	0.47 183	0.45 189	0.32 174	0.28 150	0.27 165	0.32 166	0.21 172	0.63 216	0.22 110	0.51 159	0.38 167	0.56 182	0.29 169	0.31 250	1.64 346	0.44 151	0.56 203	0.48 224	0.56 158	0.41 216	0.45 125	0.75 264	0.18 143	0.28 186	0.45 163	0.59 218	0.65 187	0.51 164

small-0shot	0.35 131	0.29 102	0.17 92	0.15 75	0.21 120	0.19 99	0.12 105	0.53 147	0.23 116	0.48 140	0.24 104	0.54 171	0.26 147	0.27 225	0.44 139	0.60 253	0.44 122	0.45 197	0.46 117	0.24 108	0.47 140	0.69 250	0.16 116	0.19 107	0.42 154	0.37 144	0.39 100	0.55 180

DepthFocus	0.33 125	0.35 130	0.19 101	0.19 101	0.17 100	0.22 113	0.11 98	0.49 133	0.23 116	0.45 126	0.24 104	0.43 128	0.17 97	0.22 151	0.35 110	0.45 162	0.48 148	0.34 124	0.53 142	0.32 152	0.47 140	0.34 113	0.19 153	0.19 107	0.34 124	0.31 112	0.49 127	0.57 184

BridgeDepth_RVC	0.21 81	0.21 80	0.15 81	0.15 75	0.14 83	0.17 89	0.09 79	0.26 86	0.23 116	0.17 75	0.17 71	0.24 58	0.14 82	0.13 90	0.26 79	0.29 86	0.21 43	0.23 72	0.27 77	0.20 89	0.23 55	0.25 87	0.10 69	0.12 77	0.26 81	0.30 107	0.29 66	0.36 115
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 125	0.36 134	0.20 112	0.23 127	0.20 116	0.17 89	0.10 94	0.48 131	0.23 116	0.55 191	0.32 138	0.40 113	0.19 108	0.15 102	0.48 150	0.36 111	0.47 141	0.33 120	0.51 129	0.27 127	0.50 157	0.42 147	0.16 116	0.18 104	0.30 101	0.31 112	0.48 124	0.53 170

AIO_test	0.27 98	0.39 151	0.19 101	0.29 155	0.19 109	0.18 94	0.14 124	0.42 113	0.23 116	0.33 102	0.19 81	0.37 104	0.18 102	0.18 117	0.25 70	0.29 86	0.34 91	0.24 80	0.39 98	0.21 93	0.49 153	0.46 170	0.13 100	0.15 89	0.30 101	0.28 101	0.41 106	0.21 63

anonymousdsp2	0.38 139	0.46 200	0.30 165	0.25 138	0.23 131	0.32 166	0.18 150	0.58 173	0.23 116	0.47 133	0.38 167	0.48 146	0.23 132	0.18 117	0.40 120	0.39 124	0.44 122	0.33 120	0.88 229	0.31 144	0.48 148	0.52 201	0.17 132	0.23 145	0.41 153	0.33 126	0.61 173	0.42 135

RAFT+CT+SA	0.32 119	0.46 200	0.20 112	0.26 142	0.18 106	0.22 113	0.15 131	0.58 173	0.23 116	0.52 168	0.17 71	0.46 138	0.33 209	0.12 86	0.33 106	0.43 145	0.36 99	0.30 106	0.45 115	0.23 103	0.45 125	0.49 183	0.09 58	0.22 133	0.32 117	0.31 112	0.53 144	0.35 112

dd	0.50 192	0.51 245	0.28 156	0.91 322	0.31 195	0.65 291	0.29 224	0.59 180	0.23 116	0.54 184	0.30 132	0.75 241	0.27 156	0.26 214	0.84 260	0.46 172	0.70 294	0.39 149	1.05 244	0.38 191	0.48 148	0.43 154	0.23 208	0.30 200	0.53 200	0.39 152	0.74 217	0.58 189

IPLGR_C	0.42 154	0.47 207	0.23 140	0.31 171	0.22 124	0.32 166	0.18 150	0.63 216	0.23 116	0.55 191	0.50 208	0.61 202	0.31 194	0.41 283	0.87 272	0.45 162	0.52 172	0.37 143	0.55 152	0.38 191	0.56 199	0.46 170	0.19 153	0.24 156	0.44 159	0.33 126	0.58 161	0.40 128

ACRE	0.42 154	0.47 207	0.22 135	0.32 173	0.22 124	0.33 173	0.18 150	0.63 216	0.23 116	0.55 191	0.50 208	0.61 202	0.30 180	0.41 283	0.91 280	0.45 162	0.52 172	0.36 138	0.55 152	0.38 191	0.57 209	0.44 160	0.19 153	0.23 145	0.44 159	0.32 121	0.58 161	0.39 122

AFF-stereo	0.30 111	0.34 119	0.26 152	0.18 98	0.17 100	0.33 173	0.11 98	0.50 135	0.23 116	0.46 130	0.28 121	0.40 113	0.16 93	0.12 86	0.27 82	0.35 105	0.37 102	0.25 83	0.57 163	0.23 103	0.38 99	0.25 87	0.17 132	0.17 100	0.37 138	0.37 144	0.48 124	0.32 102

MMNet	0.29 107	0.29 102	0.22 135	0.26 142	0.26 154	0.26 140	0.18 150	0.33 98	0.23 116	0.24 92	0.28 121	0.35 88	0.15 89	0.32 257	0.39 118	0.31 98	0.36 99	0.34 124	0.41 104	0.27 127	0.32 82	0.21 66	0.17 132	0.23 145	0.32 117	0.30 107	0.46 118	0.32 102

CVANet_RVC	0.31 117	0.40 159	0.30 165	0.40 212	0.29 178	0.37 192	0.23 194	0.41 108	0.23 116	0.31 99	0.49 199	0.37 104	0.26 147	0.19 124	0.29 91	0.33 104	0.34 91	0.32 112	0.32 85	0.25 116	0.34 89	0.25 87	0.18 143	0.25 168	0.30 101	0.25 93	0.34 86	0.30 95

S2M2_L	0.40 145	0.42 170	0.41 232	0.24 131	0.27 165	0.35 186	0.22 180	0.51 139	0.24 129	0.61 236	0.23 99	0.43 128	0.21 120	0.31 250	0.59 177	0.49 199	0.55 195	0.36 138	0.53 142	0.34 162	0.55 194	0.38 127	0.28 244	0.27 179	0.42 154	0.43 162	0.63 179	0.66 217
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.42 154	0.47 207	0.24 146	0.32 173	0.22 124	0.32 166	0.19 161	0.63 216	0.24 129	0.55 191	0.50 208	0.60 199	0.30 180	0.41 283	0.93 285	0.44 151	0.52 172	0.37 143	0.56 158	0.38 191	0.56 199	0.45 165	0.19 153	0.24 156	0.44 159	0.31 112	0.57 153	0.38 121

MIPNet	0.51 197	0.51 245	0.33 177	0.32 173	0.30 187	0.37 192	0.25 203	0.62 201	0.24 129	0.50 153	0.52 218	0.61 202	0.41 256	0.30 243	1.01 305	0.51 210	0.59 234	0.50 243	0.76 216	0.47 245	0.44 121	0.85 281	0.20 170	0.26 175	0.66 254	0.98 303	0.71 211	0.61 200

ARAFT	0.34 128	0.38 145	0.23 140	0.26 142	0.21 120	0.27 145	0.14 124	0.44 118	0.24 129	0.50 153	0.30 132	0.41 120	0.16 93	0.15 102	0.67 215	0.42 136	0.50 157	0.47 218	0.51 129	0.23 103	0.53 185	0.32 108	0.16 116	0.19 107	0.43 157	0.30 107	0.52 140	0.37 117

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 131	0.41 163	0.32 174	0.24 131	0.19 109	0.28 153	0.13 111	0.58 173	0.24 129	0.46 130	0.35 155	0.49 151	0.19 108	0.15 102	0.34 109	0.35 105	0.41 118	0.28 94	0.65 185	0.28 130	0.44 121	0.33 110	0.19 153	0.22 133	0.51 191	0.37 144	0.58 161	0.44 142

GANet	0.32 119	0.29 102	0.27 154	0.34 182	0.33 200	0.38 197	0.29 224	0.44 118	0.24 129	0.35 103	0.30 132	0.46 138	0.22 126	0.21 142	0.31 101	0.32 101	0.40 114	0.43 182	0.33 88	0.22 98	0.33 86	0.29 101	0.22 197	0.24 156	0.31 111	0.27 97	0.42 110	0.34 109

depth_test_26	0.42 154	0.52 257	0.30 165	0.19 101	0.20 116	0.22 113	0.13 111	0.68 246	0.25 135	0.73 311	0.24 104	1.00 283	0.20 112	0.23 165	0.38 114	0.53 222	0.67 283	0.40 160	0.68 193	0.31 144	0.69 247	0.44 160	0.20 170	0.19 107	0.39 146	0.41 158	0.60 169	0.47 147

WQFJA1++	13.32 403	0.37 136	0.25 148	123.26 420	0.29 178	112.03 420	109.42 420	0.56 166	0.25 135	0.65 265	0.49 199	1.70 330	1.51 342	0.23 165	0.43 137	0.60 253	0.53 181	0.41 167	1.83 295	0.31 144	0.53 185	0.51 195	0.22 197	0.20 116	0.52 196	0.76 254	0.88 260	0.91 268

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 111	0.24 90	0.17 92	0.23 127	0.19 109	0.18 94	0.08 62	0.49 133	0.25 135	0.54 184	0.21 92	0.32 79	0.17 97	0.17 114	0.29 91	0.39 124	0.45 126	0.36 138	0.50 126	0.26 123	0.56 199	0.49 183	0.13 100	0.13 81	0.31 111	0.26 96	0.45 116	0.30 95

test_for_model	0.76 274	0.45 189	0.20 112	0.22 115	0.25 144	0.22 113	0.13 111	0.62 201	0.25 135	0.57 205	0.29 126	0.75 241	0.20 112	0.19 124	0.47 144	0.51 210	10.38 400	0.39 149	0.59 168	0.34 162	0.93 287	0.50 189	0.17 132	0.21 120	0.34 124	0.36 136	0.51 129	0.49 153

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 274	0.45 189	0.20 112	0.22 115	0.25 144	0.22 113	0.13 111	0.62 201	0.25 135	0.57 205	0.29 126	0.75 241	0.20 112	0.19 124	0.47 144	0.51 210	10.38 400	0.39 149	0.59 168	0.34 162	0.93 287	0.50 189	0.17 132	0.21 120	0.34 124	0.36 136	0.51 129	0.49 153

testlalala	0.76 274	0.45 189	0.20 112	0.22 115	0.25 144	0.22 113	0.13 111	0.62 201	0.25 135	0.57 205	0.29 126	0.75 241	0.20 112	0.19 124	0.47 144	0.51 210	10.38 400	0.39 149	0.59 168	0.34 162	0.93 287	0.50 189	0.17 132	0.21 120	0.34 124	0.36 136	0.51 129	0.49 153

GCAPDPT-zeroshot	0.76 274	0.45 189	0.20 112	0.22 115	0.25 144	0.22 113	0.13 111	0.62 201	0.25 135	0.57 205	0.29 126	0.75 241	0.20 112	0.19 124	0.47 144	0.51 210	10.38 400	0.39 149	0.59 168	0.34 162	0.93 287	0.50 189	0.17 132	0.21 120	0.34 124	0.36 136	0.51 129	0.49 153

GCAP-Stereo	0.76 274	0.45 189	0.20 112	0.22 115	0.25 144	0.22 113	0.13 111	0.62 201	0.25 135	0.57 205	0.29 126	0.75 241	0.20 112	0.19 124	0.47 144	0.51 210	10.38 400	0.39 149	0.59 168	0.34 162	0.93 287	0.50 189	0.17 132	0.21 120	0.34 124	0.36 136	0.51 129	0.49 153

rafts_anoy	0.41 149	0.51 245	0.35 187	0.29 155	0.30 187	0.33 173	0.22 180	0.59 180	0.25 135	0.51 159	0.50 208	0.48 146	0.23 132	0.17 114	0.57 169	0.46 172	0.51 168	0.50 243	0.58 167	0.34 162	0.50 157	0.43 154	0.19 153	0.28 186	0.50 186	0.47 182	0.52 140	0.53 170

raftrobust	0.43 168	0.33 116	0.36 196	0.28 150	0.28 171	0.27 145	0.18 150	0.64 224	0.25 135	0.63 252	0.53 222	0.51 163	0.25 142	0.22 151	0.63 199	0.48 192	0.51 168	0.41 167	0.96 240	0.38 191	0.53 185	0.46 170	0.20 170	0.24 156	0.57 214	0.54 209	0.54 145	0.52 166

RALCasStereoNet	0.42 154	0.50 240	0.35 187	0.35 192	0.30 187	0.31 163	0.24 197	0.60 186	0.25 135	0.56 200	0.49 199	0.58 189	0.26 147	0.18 117	0.57 169	0.46 172	0.54 184	0.49 234	0.51 129	0.34 162	0.51 164	0.41 140	0.21 183	0.31 209	0.53 200	0.49 192	0.48 124	0.58 189

LGCAT	0.35 131	0.38 145	0.21 124	0.20 109	0.21 120	0.24 133	0.16 140	0.50 135	0.26 146	0.47 133	0.28 121	0.47 142	0.21 120	0.23 165	0.41 126	0.42 136	0.55 195	0.30 106	0.44 111	0.32 152	0.52 176	0.37 125	0.26 232	0.25 168	0.37 138	0.40 156	0.43 113	0.47 147

S2M2_XL	0.33 125	0.30 109	0.30 165	0.17 91	0.19 109	0.23 127	0.21 172	0.53 147	0.26 146	0.47 133	0.25 111	0.48 146	0.18 102	0.22 151	0.38 114	0.36 111	0.54 184	0.29 102	0.41 104	0.28 130	0.50 157	0.31 106	0.21 183	0.21 120	0.34 124	0.32 121	0.45 116	0.51 164
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.66 246	0.37 136	0.23 140	0.51 254	0.74 326	0.89 322	0.49 270	0.62 201	0.26 146	1.60 389	0.31 136	2.57 341	0.26 147	0.22 151	0.46 143	0.48 192	0.58 219	0.45 197	0.93 234	0.37 186	0.63 225	0.71 255	0.19 153	0.23 145	0.58 219	0.49 192	0.89 262	1.91 333

LL-Strereo2	0.34 128	0.29 102	0.21 124	0.24 131	0.19 109	0.17 89	0.13 111	0.63 216	0.26 146	0.58 217	0.23 99	0.44 132	0.22 126	0.14 98	0.41 126	0.41 132	0.47 141	0.35 134	0.73 206	0.31 144	0.47 140	0.36 120	0.21 183	0.20 116	0.32 117	0.34 131	0.51 129	0.35 112

EGLCR-Stereo	0.47 183	0.49 225	0.41 232	0.29 155	0.30 187	0.44 224	0.14 124	0.57 169	0.26 146	0.57 205	0.27 117	0.58 189	0.23 132	0.21 142	0.36 111	0.47 183	0.53 181	0.45 197	0.75 213	0.32 152	0.69 247	0.93 289	0.19 153	0.24 156	0.48 173	0.49 192	1.30 330	0.70 235

test_4	0.34 128	0.33 116	0.27 154	0.21 112	0.18 106	0.16 84	0.11 98	0.59 180	0.26 146	0.58 217	0.25 111	0.50 158	0.20 112	0.19 124	0.33 106	0.40 128	0.45 126	0.34 124	0.41 104	0.29 135	0.45 125	0.41 140	0.16 116	0.24 156	0.38 143	0.40 156	0.59 168	0.42 135

raft+_RVC	0.35 131	0.34 119	0.26 152	0.25 138	0.23 131	0.25 137	0.18 150	0.54 153	0.26 146	0.52 168	0.43 182	0.46 138	0.23 132	0.18 117	0.42 134	0.38 120	0.43 121	0.34 124	0.61 178	0.26 123	0.43 114	0.38 127	0.13 100	0.20 116	0.39 146	0.39 152	0.58 161	0.42 135

DLNR_Zeroshot_test	17.86 405	67.45 420	1.21 357	81.91 419	0.35 213	0.45 229	74.74 419	0.76 293	0.27 153	0.69 297	0.60 241	1.16 306	0.29 169	8.20 407	84.48 420	102.07 420	23.88 411	15.14 407	7.31 369	0.50 251	4.38 390	2.51 360	0.18 143	0.43 274	0.76 286	0.86 276	0.80 234	0.80 253

CAS	0.38 139	0.45 189	0.25 148	0.29 155	0.29 178	0.23 127	0.13 111	0.41 108	0.27 153	0.41 113	0.54 228	0.35 88	0.35 230	0.21 142	0.52 157	0.38 120	0.50 157	0.34 124	0.52 134	0.26 123	0.43 114	0.41 140	0.19 153	0.23 145	0.51 191	0.52 203	0.62 176	0.77 249

iinet-f	0.52 201	0.43 175	0.36 196	0.34 182	0.25 144	0.47 237	0.25 203	0.43 116	0.27 153	0.52 168	0.94 315	0.61 202	0.44 267	0.25 202	1.06 309	0.57 241	0.52 172	0.39 149	1.51 275	0.50 251	0.58 214	0.75 264	0.26 232	0.25 168	0.52 196	0.38 149	0.76 223	0.53 170

CES	0.46 181	0.35 130	0.30 165	0.27 147	0.27 165	0.29 156	0.12 105	1.05 343	0.27 153	0.54 184	0.66 267	0.53 169	0.25 142	0.23 165	0.62 195	0.65 274	0.58 219	0.37 143	0.54 149	0.34 162	0.84 276	0.53 204	0.23 208	0.23 145	0.56 213	0.44 166	0.57 153	0.69 228

test-3	0.55 211	0.37 136	0.37 207	0.34 182	0.33 200	0.33 173	0.22 180	0.65 232	0.27 153	0.61 236	0.34 149	0.90 272	0.31 194	0.21 142	0.60 183	0.44 151	0.55 195	0.42 176	2.59 328	0.38 191	0.56 199	1.37 322	0.16 116	0.29 192	0.48 173	0.38 149	0.69 201	0.54 177

test_1	0.55 211	0.37 136	0.37 207	0.34 182	0.33 200	0.33 173	0.22 180	0.66 236	0.27 153	0.62 246	0.34 149	0.90 272	0.31 194	0.21 142	0.61 190	0.44 151	0.55 195	0.42 176	2.58 327	0.38 191	0.56 199	1.38 324	0.16 116	0.29 192	0.48 173	0.38 149	0.69 201	0.54 177

RALAANet	0.41 149	0.41 163	0.37 207	0.28 150	0.28 171	0.33 173	0.24 197	0.54 153	0.27 153	0.48 140	0.48 194	0.43 128	0.25 142	0.20 135	0.57 169	0.41 132	0.49 152	0.50 243	0.71 202	0.40 212	0.52 176	0.46 170	0.21 183	0.29 192	0.46 168	0.45 172	0.70 207	0.47 147

4D-IteraStereo	0.40 145	0.28 101	0.33 177	0.35 192	0.24 139	0.24 133	0.15 131	0.63 216	0.28 160	0.61 236	0.39 174	0.51 163	0.22 126	0.22 151	0.48 150	0.43 145	0.49 152	0.43 182	0.66 187	0.34 162	0.63 225	0.70 253	0.14 110	0.22 133	0.39 146	0.47 182	0.63 179	0.39 122

LoS_RVC	0.42 154	0.45 189	0.43 240	0.19 101	0.25 144	0.24 133	0.16 140	0.44 118	0.28 160	0.51 159	0.48 194	0.42 123	0.31 194	0.22 151	0.60 183	0.45 162	0.46 131	0.41 167	0.71 202	0.30 139	0.67 240	0.51 195	0.19 153	0.32 214	0.61 233	0.44 166	0.58 161	0.61 200

tt_ll	0.42 154	0.45 189	0.43 240	0.19 101	0.25 144	0.24 133	0.16 140	0.44 118	0.28 160	0.51 159	0.48 194	0.42 123	0.31 194	0.22 151	0.60 183	0.45 162	0.46 131	0.41 167	0.71 202	0.30 139	0.67 240	0.51 195	0.19 153	0.32 214	0.61 233	0.44 166	0.58 161	0.61 200

IER	0.41 149	0.37 136	0.31 171	0.30 163	0.28 171	0.35 186	0.24 197	0.47 129	0.28 160	0.44 124	0.59 237	0.77 251	0.29 169	0.35 268	0.63 199	0.42 136	0.47 141	0.42 176	0.44 111	0.34 162	0.42 112	0.36 120	0.28 244	0.26 175	0.40 151	0.47 182	0.52 140	0.52 166

TRStereo	0.75 270	0.83 332	1.19 355	0.56 269	0.34 209	1.42 352	0.48 267	0.68 246	0.28 160	0.65 265	0.46 192	1.10 299	0.27 156	0.22 151	0.70 225	0.85 312	0.57 212	0.48 224	1.85 299	0.50 251	0.73 258	0.87 284	0.18 143	0.27 179	0.78 289	1.22 335	1.78 361	1.09 288

TestStereo	0.45 176	0.51 245	0.38 216	0.42 222	0.30 187	0.44 224	0.26 207	0.71 266	0.28 160	0.76 320	0.32 138	0.64 213	0.32 203	0.24 183	0.47 144	0.35 105	0.54 184	0.33 120	0.78 218	0.38 191	0.63 225	0.42 147	0.24 217	0.30 200	0.53 200	0.43 162	0.75 220	0.55 180

XX-Stereo	9.49 400	0.38 145	0.36 196	0.63 286	0.28 171	0.54 263	0.28 217	0.69 254	0.28 160	0.69 297	6.24 396	1.00 283	0.29 169	0.23 165	0.70 225	1.08 347	0.60 243	0.52 261	1.58 281	0.53 258	0.76 262	0.65 235	0.18 143	0.26 175	233.61 421	0.88 281	1.01 293	1.90 332

DNS	0.58 228	0.66 304	0.33 177	0.30 163	0.24 139	0.49 243	0.19 161	0.62 201	0.29 167	0.56 200	0.34 149	0.96 280	0.27 156	0.20 135	1.78 358	0.58 246	0.63 265	0.40 160	1.63 286	0.46 239	1.03 304	0.68 249	0.20 170	0.23 145	0.61 233	0.49 192	0.77 226	0.63 210

DDF-Stereo	2.07 349	0.43 175	0.28 156	10.45 399	0.48 270	14.62 407	0.70 317	0.72 276	0.29 167	0.66 277	0.48 194	17.48 403	0.59 301	0.26 214	0.55 163	0.56 240	0.60 243	0.45 197	1.27 263	0.38 191	0.83 272	0.77 270	0.25 222	0.24 156	0.45 163	0.45 172	0.91 266	0.67 221

castereo	0.47 183	0.36 134	0.35 187	0.34 182	0.26 154	0.26 140	0.17 148	0.56 166	0.29 167	0.60 231	0.45 188	0.68 221	0.22 126	0.20 135	0.52 157	0.58 246	0.61 251	0.39 149	0.92 233	0.36 180	0.96 296	0.76 267	0.19 153	0.24 156	0.54 204	0.64 227	0.57 153	0.58 189

gcap-zeroshot	1.75 341	0.44 181	0.89 333	0.59 276	0.36 218	0.55 266	0.29 224	0.74 285	0.29 167	0.74 313	0.76 293	1.18 308	0.33 209	0.24 183	0.78 240	0.97 330	0.61 251	0.53 265	29.80 402	0.80 331	1.04 306	1.45 328	0.23 208	0.34 233	0.75 280	0.99 305	0.96 280	0.75 246

AE-Stereo	0.54 209	0.48 221	0.44 249	0.50 248	0.35 213	0.36 189	0.28 217	0.55 160	0.29 167	0.64 259	0.31 136	0.89 271	0.31 194	0.24 183	0.55 163	0.65 274	0.68 286	0.52 261	0.87 228	0.53 258	0.72 255	0.81 278	0.21 183	0.47 291	0.79 292	0.69 233	0.94 275	0.62 205

EKT-Stereo	0.75 270	0.64 300	0.54 281	0.59 276	0.47 267	0.60 277	0.73 318	0.71 266	0.29 167	0.63 252	0.66 267	0.73 237	0.30 180	0.26 214	0.86 266	1.22 365	0.68 286	0.76 339	1.46 273	0.60 291	1.75 344	1.74 345	0.21 183	0.32 214	0.93 316	0.81 270	1.06 297	0.72 239

CASnet	0.40 145	0.52 257	0.23 140	0.27 147	0.27 165	0.30 162	0.14 124	0.62 201	0.29 167	0.61 236	0.44 185	0.64 213	0.28 163	0.23 165	0.55 163	0.36 111	0.45 126	0.31 110	0.73 206	0.27 127	0.63 225	0.39 133	0.21 183	0.24 156	0.42 154	0.32 121	0.61 173	0.56 182
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.47 183	0.51 245	0.40 223	0.38 201	0.37 227	0.37 192	0.28 217	0.64 224	0.29 167	0.62 246	0.53 222	0.55 179	0.28 163	0.30 243	0.49 153	0.48 192	0.66 277	0.41 167	0.65 185	0.41 216	0.70 252	0.60 220	0.23 208	0.30 200	0.47 170	0.36 136	0.84 249	0.53 170

test_3	0.56 220	0.38 145	0.36 196	0.34 182	0.33 200	0.33 173	0.21 172	0.68 246	0.29 167	0.65 265	0.33 145	0.92 274	0.35 230	0.21 142	0.60 183	0.44 151	0.56 203	0.45 197	2.68 330	0.39 207	0.55 194	1.35 320	0.15 112	0.32 214	0.51 191	0.47 182	0.67 195	0.50 161

PMTNet	0.48 187	0.48 221	0.43 240	0.31 171	0.30 187	0.27 145	0.22 180	0.54 153	0.29 167	0.57 205	0.39 174	0.59 195	0.23 132	0.23 165	0.64 205	0.59 251	0.57 212	0.37 143	1.17 254	0.33 156	0.67 240	0.40 136	0.20 170	0.21 120	0.79 292	0.59 218	0.65 187	0.92 270

CCAANet	0.30 111	0.29 102	0.33 177	0.24 131	0.24 139	0.25 137	0.22 180	0.30 94	0.29 167	0.25 93	0.29 126	0.52 168	0.29 169	0.19 124	0.42 134	0.36 111	0.36 99	0.30 106	0.28 79	0.23 103	0.40 103	0.27 96	0.20 170	0.19 107	0.33 121	0.31 112	0.41 106	0.43 140

DNSM	0.59 235	0.63 297	0.36 196	0.32 173	0.26 154	0.55 266	0.19 161	0.63 216	0.30 178	0.57 205	0.34 149	1.04 293	0.26 147	0.21 142	1.71 349	0.61 258	0.64 269	0.42 176	1.47 274	0.47 245	0.99 301	0.73 261	0.20 170	0.26 175	0.64 250	0.52 203	0.90 264	0.65 215

DF	0.73 263	0.48 221	0.50 269	0.43 227	0.25 144	0.54 263	0.22 180	0.71 266	0.30 178	0.60 231	0.49 199	1.11 301	0.24 140	0.21 142	0.60 183	0.78 303	0.57 212	0.50 243	5.31 355	0.49 249	0.83 272	0.76 267	0.23 208	0.27 179	0.62 239	0.68 232	1.14 307	0.96 272

zero-FE	9.08 399	0.42 170	0.28 156	61.19 418	0.56 288	106.36 419	1.24 350	0.72 276	0.30 178	0.66 277	0.56 231	61.54 417	0.66 308	0.25 202	0.59 177	0.53 222	0.60 243	0.47 218	2.54 323	0.38 191	1.35 329	0.96 291	0.25 222	0.24 156	0.45 163	0.44 166	0.91 266	0.66 217

castereo++	0.44 171	0.35 130	0.33 177	0.43 227	0.23 131	0.21 106	0.17 148	0.59 180	0.30 178	0.63 252	0.37 164	0.73 237	0.22 126	0.22 151	0.44 139	0.53 222	0.58 219	0.41 167	0.66 187	0.34 162	0.81 269	0.69 250	0.20 170	0.28 186	0.48 173	0.56 216	0.76 223	0.48 151

trnet	0.44 171	0.51 245	0.40 223	0.34 182	0.26 154	0.27 145	0.14 124	0.62 201	0.30 178	0.60 231	0.36 156	0.73 237	0.33 209	0.24 183	0.56 166	0.57 241	0.58 219	0.34 124	0.52 134	0.31 144	0.57 209	0.42 147	0.17 132	0.30 200	0.54 204	0.48 187	0.65 187	0.69 228

MSKI-zero shot	0.84 288	0.49 225	0.43 240	0.41 217	0.35 213	0.46 236	0.32 233	0.76 293	0.30 178	0.65 265	0.92 314	0.83 262	0.32 203	0.22 151	0.62 195	1.08 347	0.64 269	0.47 218	3.14 342	0.61 300	2.23 354	1.58 337	0.20 170	0.38 258	0.96 323	1.47 354	1.24 324	1.60 320

RAFT-Test	0.72 262	0.50 240	0.46 255	0.52 257	0.34 209	0.41 210	0.29 224	0.73 280	0.30 178	0.62 246	0.72 285	0.68 221	0.31 194	0.22 151	0.71 229	1.03 342	0.62 259	0.50 243	2.89 336	0.66 313	1.72 341	1.14 308	0.23 208	0.29 192	0.80 296	0.96 297	0.95 277	0.91 268

TestStereo1	0.38 139	0.49 225	0.19 101	0.22 115	0.23 131	0.23 127	0.15 131	0.55 160	0.30 178	0.52 168	0.21 92	0.35 88	0.39 249	0.11 79	0.80 246	0.50 203	0.46 131	0.32 112	0.53 142	0.25 116	0.52 176	0.67 244	0.15 112	0.22 133	0.37 138	0.42 160	0.60 169	0.39 122

SA-5K	0.38 139	0.49 225	0.19 101	0.22 115	0.23 131	0.23 127	0.15 131	0.55 160	0.30 178	0.52 168	0.21 92	0.35 88	0.39 249	0.11 79	0.80 246	0.50 203	0.46 131	0.32 112	0.53 142	0.25 116	0.52 176	0.67 244	0.15 112	0.22 133	0.37 138	0.42 160	0.60 169	0.39 122

IPLGR	0.57 226	0.55 268	0.37 207	0.43 227	0.38 235	0.36 189	0.23 194	0.62 201	0.30 178	0.56 200	0.68 277	0.61 202	0.32 203	0.29 238	1.73 353	0.47 183	0.56 203	0.56 281	1.09 246	0.54 264	0.53 185	0.81 278	0.20 170	0.32 214	0.71 265	0.97 302	0.73 215	0.57 184

GMOStereo	0.42 154	0.39 151	0.21 124	0.30 163	0.26 154	0.29 156	0.19 161	0.67 239	0.30 178	0.66 277	0.32 138	0.54 171	0.33 209	0.20 135	0.40 120	0.46 172	0.50 157	0.44 187	0.68 193	0.34 162	0.51 164	0.66 238	0.16 116	0.22 133	0.58 219	0.45 172	0.82 240	0.41 130

error version	0.42 154	0.39 151	0.21 124	0.30 163	0.26 154	0.29 156	0.19 161	0.67 239	0.30 178	0.66 277	0.32 138	0.54 171	0.33 209	0.20 135	0.40 120	0.46 172	0.50 157	0.44 187	0.68 193	0.34 162	0.51 164	0.66 238	0.16 116	0.22 133	0.58 219	0.45 172	0.82 240	0.41 130

test-v	0.42 154	0.39 151	0.21 124	0.30 163	0.26 154	0.29 156	0.19 161	0.67 239	0.30 178	0.66 277	0.32 138	0.54 171	0.33 209	0.20 135	0.40 120	0.46 172	0.50 157	0.44 187	0.68 193	0.34 162	0.51 164	0.66 238	0.16 116	0.22 133	0.58 219	0.45 172	0.82 240	0.41 130

test-2	0.42 154	0.39 151	0.21 124	0.30 163	0.26 154	0.29 156	0.19 161	0.67 239	0.30 178	0.66 277	0.32 138	0.54 171	0.33 209	0.20 135	0.40 120	0.46 172	0.50 157	0.44 187	0.68 193	0.34 162	0.51 164	0.66 238	0.16 116	0.22 133	0.58 219	0.45 172	0.82 240	0.41 130

TANstereo	0.55 211	0.41 163	0.35 187	0.40 212	0.39 240	0.45 229	0.21 172	0.52 143	0.30 178	0.54 184	0.37 164	0.38 107	0.38 246	0.41 283	0.84 260	0.73 294	0.66 277	0.78 343	1.10 248	0.89 341	0.62 222	0.54 207	0.93 356	0.32 214	0.34 124	0.45 172	0.99 287	0.53 170

XX-TBD	0.55 211	0.41 163	0.35 187	0.40 212	0.39 240	0.45 229	0.21 172	0.52 143	0.30 178	0.54 184	0.37 164	0.38 107	0.38 246	0.41 283	0.84 260	0.73 294	0.66 277	0.78 343	1.10 248	0.89 341	0.62 222	0.54 207	0.93 356	0.32 214	0.34 124	0.45 172	0.99 287	0.53 170

GMStereo	0.41 149	0.48 221	0.25 148	0.32 173	0.32 196	0.37 192	0.28 217	0.59 180	0.30 178	0.45 126	0.36 156	0.61 202	0.31 194	0.24 183	0.45 141	0.41 132	0.54 184	0.35 134	0.73 206	0.39 207	0.51 164	0.33 110	0.23 208	0.28 186	0.48 173	0.36 136	0.68 197	0.41 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.44 171	0.51 245	0.40 223	0.34 182	0.26 154	0.28 153	0.15 131	0.61 194	0.30 178	0.58 217	0.36 156	0.72 234	0.33 209	0.24 183	0.59 177	0.59 251	0.59 234	0.34 124	0.52 134	0.31 144	0.59 218	0.42 147	0.18 143	0.30 200	0.54 204	0.48 187	0.64 183	0.69 228
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
MSMDNet	0.73 263	0.52 257	0.48 263	0.35 192	0.34 209	0.45 229	0.33 237	0.69 254	0.30 178	0.63 252	0.60 241	0.71 231	0.35 230	0.23 165	0.78 240	1.05 344	0.63 265	0.50 243	2.88 335	0.81 335	1.59 336	1.80 347	0.23 208	0.29 192	0.74 275	0.89 283	0.85 251	0.76 248

AANet_RVC	0.28 103	0.27 97	0.23 140	0.19 101	0.28 171	0.16 84	0.16 140	0.29 91	0.30 178	0.20 83	0.27 117	0.24 58	0.21 120	0.19 124	0.45 141	0.36 111	0.33 87	0.34 124	0.29 82	0.29 135	0.27 72	0.27 96	0.22 197	0.21 120	0.34 124	0.33 126	0.42 110	0.52 166

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 131	0.21 80	0.21 124	0.14 68	0.22 124	0.23 127	0.10 94	0.51 139	0.31 198	0.51 159	0.33 145	0.49 151	0.35 230	0.36 270	0.52 157	0.43 145	0.40 114	0.29 102	0.44 111	0.26 123	0.52 176	0.46 170	0.25 222	0.28 186	0.48 173	0.36 136	0.41 106	0.43 140

LoS	0.55 211	0.44 181	0.29 161	0.36 197	0.37 227	0.40 208	0.20 171	1.37 360	0.31 198	0.86 342	0.78 296	0.68 221	0.37 243	0.24 183	0.58 173	0.72 290	0.59 234	0.40 160	0.75 213	0.35 178	1.03 304	0.65 235	0.21 183	0.24 156	0.79 292	0.64 227	0.64 183	0.68 226
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TESTraft	0.37 136	0.46 200	0.21 124	0.21 112	0.23 131	0.21 106	0.16 140	0.54 153	0.31 198	0.51 159	0.23 99	0.36 98	0.36 237	0.11 79	0.85 264	0.48 192	0.45 126	0.32 112	0.48 122	0.24 108	0.46 133	0.65 235	0.12 92	0.23 145	0.37 138	0.43 162	0.57 153	0.39 122

CREStereo++_RVC	0.43 168	0.42 170	0.39 218	0.30 163	0.33 200	0.27 145	0.19 161	0.57 169	0.31 198	0.58 217	0.36 156	0.58 189	0.56 293	0.23 165	0.48 150	0.50 203	0.61 251	0.34 124	0.52 134	0.30 139	0.56 199	0.42 147	0.16 116	0.29 192	0.49 182	0.44 166	0.79 233	0.69 228
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
s12784h	0.62 241	0.68 309	0.47 260	0.65 291	0.44 259	0.34 180	0.24 197	0.61 194	0.31 198	0.60 231	0.44 185	0.81 256	0.55 291	0.25 202	0.62 195	0.50 203	0.62 259	0.38 147	0.74 212	0.36 180	1.26 323	0.47 176	0.18 143	0.30 200	0.70 262	0.74 247	1.39 339	2.07 335

HGLStereo	0.43 168	0.43 175	0.37 207	0.34 182	0.37 227	0.39 202	0.23 194	0.48 131	0.31 198	0.47 133	0.72 285	0.42 123	0.29 169	0.32 257	0.51 155	0.49 199	0.55 195	0.50 243	0.55 152	0.39 207	0.51 164	0.43 154	0.22 197	0.33 229	0.51 191	0.51 201	0.57 153	0.45 144

R-Stereo Train	0.66 246	0.55 268	0.43 240	0.48 243	0.36 218	0.50 249	0.18 150	0.62 201	0.31 198	0.68 289	0.62 255	0.72 234	0.34 222	0.25 202	0.69 220	0.89 315	0.66 277	0.51 252	2.12 307	0.46 239	0.94 292	1.49 332	0.22 197	0.36 248	0.71 265	0.96 297	0.77 226	1.10 292

RAFT-Stereo	0.66 246	0.55 268	0.43 240	0.48 243	0.36 218	0.50 249	0.18 150	0.62 201	0.31 198	0.68 289	0.62 255	0.72 234	0.34 222	0.25 202	0.69 220	0.89 315	0.66 277	0.51 252	2.12 307	0.46 239	0.94 292	1.49 332	0.22 197	0.36 248	0.71 265	0.96 297	0.77 226	1.10 292
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RYNet	0.27 98	0.23 88	0.18 99	0.15 75	0.17 100	0.19 99	0.13 111	0.25 84	0.31 198	0.17 75	0.20 88	0.19 45	0.14 82	0.13 90	0.80 246	0.28 80	0.27 73	0.41 167	0.28 79	0.19 80	0.27 72	0.21 66	0.29 251	0.18 104	0.27 87	0.76 254	0.34 86	0.23 72

DN	3.88 377	0.39 151	0.36 196	0.58 272	0.32 196	51.06 417	0.32 233	0.64 224	0.32 207	0.50 153	0.56 231	38.15 410	0.23 132	0.26 214	0.60 183	0.71 288	0.57 212	0.46 210	1.59 283	0.40 212	0.69 247	0.66 238	0.32 267	0.32 214	1.15 346	1.04 317	0.86 256	1.56 317

Any-RAFT	0.69 256	0.47 207	0.85 329	0.53 262	0.40 245	0.38 197	0.27 212	0.64 224	0.32 207	0.57 205	0.76 293	0.86 269	0.24 140	0.22 151	0.57 169	0.76 298	0.60 243	0.45 197	2.19 309	0.45 233	1.20 319	0.71 255	0.22 197	0.31 209	0.99 328	1.24 336	0.73 215	1.65 324

SA	0.42 154	0.47 207	0.21 124	0.25 138	0.23 131	0.31 163	0.13 111	0.64 224	0.32 207	0.61 236	0.26 114	0.54 171	0.21 120	0.16 110	0.63 199	0.47 183	0.52 172	0.41 167	0.60 174	0.29 135	0.46 133	0.61 225	0.15 112	0.27 179	0.45 163	0.58 217	0.96 280	0.47 147

EAI-Stereo	0.75 270	0.49 225	0.50 269	0.51 254	0.46 263	0.56 270	0.60 293	0.73 280	0.32 207	0.63 252	0.72 285	0.82 258	0.26 147	0.24 183	1.05 307	0.96 328	0.60 243	0.49 234	3.00 338	0.62 304	0.82 270	1.13 306	0.19 153	0.31 209	0.78 289	0.70 237	1.55 351	1.17 300

CFNet	0.45 176	0.44 181	0.33 177	0.48 243	0.40 245	0.39 202	0.30 231	0.53 147	0.32 207	0.48 140	0.50 208	0.68 221	0.40 253	0.30 243	0.56 166	0.37 116	0.48 148	0.43 182	0.52 134	0.33 156	0.46 133	0.30 104	0.23 208	0.31 209	0.61 233	0.52 203	0.69 201	0.71 237

HITNet	0.38 139	0.37 136	0.28 156	0.34 182	0.29 178	0.26 140	0.19 161	0.58 173	0.32 207	0.57 205	0.45 188	0.55 179	0.30 180	0.22 151	0.51 155	0.35 105	0.44 122	0.39 149	0.41 104	0.29 135	0.41 106	0.38 127	0.20 170	0.25 168	0.39 146	0.37 144	0.70 207	0.52 166
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
gcap_with_dpt	0.60 238	0.57 281	0.35 187	0.89 317	0.38 235	0.47 237	0.22 180	0.71 266	0.33 213	0.69 297	0.49 199	1.11 301	0.45 268	0.29 238	0.54 161	0.69 281	0.61 251	0.54 271	1.17 254	0.41 216	0.86 279	0.79 275	0.24 217	0.34 233	0.62 239	0.50 197	0.91 266	1.03 282

GCAP-BAT	0.60 238	0.57 281	0.35 187	0.89 317	0.38 235	0.47 237	0.22 180	0.71 266	0.33 213	0.69 297	0.49 199	1.11 301	0.45 268	0.29 238	0.54 161	0.69 281	0.61 251	0.54 271	1.17 254	0.41 216	0.86 279	0.79 275	0.24 217	0.34 233	0.62 239	0.50 197	0.91 266	1.03 282

anonymity	3.27 372	0.41 163	1.09 352	0.58 272	0.41 251	0.47 237	0.30 231	0.79 303	0.33 213	0.61 236	69.49 418	0.85 265	0.30 180	0.24 183	0.59 177	1.02 341	0.60 243	0.43 182	1.35 268	0.60 291	0.73 258	1.82 348	0.24 217	0.29 192	1.00 331	1.24 336	1.08 299	1.47 313

cross-raft	0.73 263	0.56 275	0.46 255	0.43 227	0.33 200	0.40 208	0.27 212	0.73 280	0.33 213	0.65 265	0.60 241	0.74 240	0.30 180	0.23 165	0.76 237	0.96 328	0.63 265	0.48 224	2.91 337	0.59 286	1.81 347	1.31 319	0.22 197	0.32 214	0.82 300	0.94 292	0.93 273	1.01 280

UPFNet	0.38 139	0.34 119	0.34 185	0.32 173	0.33 200	0.39 202	0.29 224	0.47 129	0.33 213	0.43 117	0.41 179	0.40 113	0.30 180	0.34 262	0.61 190	0.40 128	0.46 131	0.41 167	0.52 134	0.35 178	0.35 93	0.34 113	0.25 222	0.27 179	0.38 143	0.35 132	0.55 148	0.37 117

DMCA	0.32 119	0.31 111	0.30 165	0.24 131	0.25 144	0.27 145	0.22 180	0.36 100	0.33 213	0.31 99	0.40 177	0.40 113	0.23 132	0.25 202	0.41 126	0.37 116	0.40 114	0.39 149	0.36 95	0.28 130	0.41 106	0.27 96	0.25 222	0.25 168	0.31 111	0.35 132	0.39 100	0.37 117

iResNet_ROB	0.50 192	0.49 225	0.42 235	0.42 222	0.30 187	0.42 216	0.32 233	0.60 186	0.33 213	0.52 168	0.59 237	0.47 142	0.56 293	0.25 202	0.81 249	0.46 172	0.57 212	0.49 234	1.19 257	0.36 180	0.48 148	0.36 120	0.25 222	0.37 255	0.57 214	0.54 209	0.75 220	0.61 200

G2L-Stereo	0.42 154	0.39 151	0.28 156	0.35 192	0.40 245	0.34 180	0.22 180	0.54 153	0.34 220	0.52 168	0.61 250	0.50 158	0.38 246	0.26 214	0.61 190	0.44 151	0.50 157	0.40 160	0.46 117	0.33 156	0.43 114	0.39 133	0.28 244	0.27 179	0.49 182	0.54 209	0.69 201	0.49 153

HH	0.84 288	0.34 119	0.99 340	0.42 222	0.36 218	0.51 252	0.42 258	0.69 254	0.34 220	0.65 265	0.38 167	1.03 289	0.26 147	0.28 230	0.66 209	1.37 373	0.61 251	0.53 265	2.39 318	0.60 291	3.55 381	1.64 339	0.25 222	0.33 229	0.83 302	1.05 318	1.09 301	1.12 295

HanStereo	0.84 288	0.34 119	0.99 340	0.42 222	0.36 218	0.51 252	0.42 258	0.69 254	0.34 220	0.65 265	0.38 167	1.03 289	0.26 147	0.28 230	0.66 209	1.37 373	0.61 251	0.53 265	2.39 318	0.60 291	3.55 381	1.64 339	0.25 222	0.33 229	0.83 302	1.05 318	1.09 301	1.12 295

RASNet	0.42 154	0.45 189	0.43 240	0.33 180	0.33 200	0.37 192	0.27 212	0.58 173	0.34 220	0.47 133	0.43 182	0.49 151	0.33 209	0.25 202	0.41 126	0.41 132	0.48 148	0.39 149	0.47 119	0.30 139	0.49 153	0.40 136	0.19 153	0.44 280	0.40 151	0.46 180	0.75 220	0.63 210

iResNetv2_ROB	0.52 201	0.45 189	0.32 174	0.48 243	0.39 240	0.48 241	0.28 217	0.64 224	0.34 220	0.52 168	0.66 267	0.70 229	0.55 291	0.28 230	0.67 215	0.47 183	0.50 157	0.46 210	1.12 251	0.45 233	0.57 209	0.47 176	0.29 251	0.40 264	0.55 209	0.51 201	0.81 237	0.58 189

DN-CSS_ROB	0.52 201	0.43 175	0.46 255	0.41 217	0.40 245	0.34 180	0.22 180	0.69 254	0.34 220	0.59 224	0.79 297	0.66 217	0.47 275	0.24 183	0.63 199	0.40 128	0.58 219	0.43 182	1.74 290	0.38 191	0.63 225	0.38 127	0.31 262	0.47 291	0.53 200	0.43 162	0.66 194	0.54 177

raft_robust	0.49 190	0.44 181	0.24 146	0.38 201	0.29 178	0.32 166	0.21 172	0.73 280	0.35 226	0.69 297	0.34 149	0.57 184	0.31 194	0.24 183	0.59 177	0.53 222	0.54 184	0.46 210	0.98 241	0.37 186	0.69 247	0.94 290	0.20 170	0.28 186	0.55 209	0.69 233	0.69 201	0.60 198

ADLNet	0.46 181	0.53 264	0.37 207	0.41 217	0.41 251	0.44 224	0.40 255	0.54 153	0.35 226	0.45 126	0.53 222	0.76 248	0.36 237	0.62 337	0.58 173	0.42 136	0.49 152	0.42 176	0.50 126	0.37 186	0.43 114	0.44 160	0.34 272	0.25 168	0.47 170	0.55 212	0.57 153	0.45 144

UNet	0.44 171	0.42 170	0.40 223	0.37 198	0.36 218	0.41 210	0.28 217	0.57 169	0.35 226	0.50 153	0.49 199	0.47 142	0.34 222	0.37 275	0.53 160	0.43 145	0.54 184	0.46 210	0.56 158	0.39 207	0.47 140	0.44 160	0.27 239	0.34 233	0.44 159	0.48 187	0.58 161	0.57 184

PDISCO_ROB	0.48 187	0.40 159	0.39 218	0.38 201	0.34 209	0.39 202	0.28 217	0.50 135	0.35 226	0.37 107	0.52 218	0.49 151	0.35 230	0.31 250	0.63 199	0.58 246	0.54 184	0.68 322	0.59 168	0.44 231	0.62 222	0.67 244	0.24 217	0.34 233	0.54 204	0.53 206	0.85 251	0.58 189

HLF11	0.49 190	0.47 207	0.35 187	0.39 204	0.29 178	0.36 189	0.19 161	0.86 320	0.36 230	0.49 150	0.51 214	0.51 163	0.25 142	0.24 183	0.77 238	0.47 183	0.55 195	0.48 224	1.64 287	0.37 186	0.43 114	0.49 183	0.30 255	0.30 200	0.51 191	0.59 218	0.51 129	0.61 200

IGEV-FE	0.94 300	0.47 207	1.24 360	1.15 337	0.46 263	0.60 277	0.65 309	0.81 310	0.36 230	0.67 286	1.75 357	0.94 275	0.30 180	0.26 214	0.66 209	1.14 354	0.60 243	0.48 224	2.55 324	0.63 308	2.19 352	2.33 357	0.21 183	0.37 255	1.00 331	1.03 315	1.17 314	1.48 315

Reg-Stereo(zero)	0.78 282	0.47 207	0.56 286	0.39 204	0.28 171	0.41 210	0.35 241	0.75 289	0.36 230	0.62 246	6.09 392	0.78 252	0.32 203	0.27 225	0.41 126	0.63 261	0.58 219	0.45 197	1.51 275	0.42 224	0.65 233	0.62 227	0.21 183	0.32 214	0.55 209	0.78 261	1.26 326	1.09 288

FLISNet	0.78 282	0.47 207	0.56 286	0.39 204	0.28 171	0.41 210	0.35 241	0.75 289	0.36 230	0.62 246	6.09 392	0.78 252	0.32 203	0.27 225	0.41 126	0.63 261	0.58 219	0.45 197	1.51 275	0.42 224	0.65 233	0.62 227	0.21 183	0.32 214	0.55 209	0.78 261	1.26 326	1.09 288

model_zeroshot	0.80 287	0.46 200	0.42 235	0.42 222	0.39 240	0.43 219	0.27 212	0.72 276	0.36 230	0.64 259	0.66 267	0.97 281	0.29 169	0.24 183	1.05 307	0.92 320	0.69 292	0.54 271	3.03 339	0.73 326	1.21 320	1.20 313	0.22 197	0.38 258	0.84 306	1.14 328	1.08 299	2.21 341

IGEV_Zeroshot_test	0.95 302	0.47 207	1.24 360	1.15 337	0.46 263	0.60 277	0.65 309	0.81 310	0.36 230	0.66 277	1.86 361	0.94 275	0.30 180	0.26 214	0.66 209	1.14 354	0.60 243	0.48 224	2.56 325	0.63 308	2.23 354	2.36 358	0.21 183	0.37 255	1.00 331	1.03 315	1.17 314	1.48 315

Sa-1000	0.48 187	0.47 207	0.21 124	0.26 142	0.26 154	0.31 163	0.15 131	0.65 232	0.36 230	0.63 252	0.33 145	0.50 158	0.26 147	0.30 243	0.94 289	0.49 199	0.59 234	0.45 197	0.90 231	0.32 152	0.52 176	0.75 264	0.17 132	0.27 179	0.72 268	0.53 206	1.00 292	0.49 153

dad	0.89 295	0.57 281	0.37 207	1.42 351	0.65 305	0.75 310	2.23 366	1.43 362	0.36 230	0.93 347	0.38 167	0.85 265	0.76 315	0.32 257	0.97 297	0.52 218	0.78 309	0.45 197	1.87 300	0.41 216	0.74 260	0.41 140	0.30 255	0.47 291	1.15 346	0.47 182	2.64 383	1.96 334

CFNet_pseudo	0.51 197	0.44 181	0.43 240	0.54 265	0.43 257	0.53 259	0.34 239	0.62 201	0.36 230	0.61 236	0.64 259	0.57 184	0.52 286	0.35 268	0.90 278	0.50 203	0.50 157	0.47 218	0.67 191	0.36 180	0.47 140	0.42 147	0.26 232	0.33 229	0.57 214	0.60 222	0.68 197	0.73 243

FINET	0.40 145	0.38 145	0.39 218	0.43 227	0.30 187	0.34 180	0.35 241	0.44 118	0.36 230	0.47 133	0.32 138	0.47 142	0.30 180	0.28 230	0.66 209	0.50 203	0.48 148	0.36 138	0.60 174	0.33 156	0.46 133	0.37 125	0.30 255	0.30 200	0.43 157	0.35 132	0.56 151	0.42 135

FADNet-RVC	0.58 228	0.50 240	0.37 207	0.51 254	0.42 254	0.39 202	0.56 284	0.68 246	0.36 230	0.64 259	0.50 208	1.13 305	0.45 268	0.34 262	0.91 280	0.53 222	0.54 184	0.45 197	1.20 259	0.51 254	0.54 189	0.52 201	0.33 270	0.51 300	0.57 214	0.75 251	0.64 183	0.81 255

YMNet	0.30 111	0.31 111	0.23 140	0.27 147	0.23 131	0.26 140	0.25 203	0.36 100	0.37 241	0.25 93	0.19 81	0.40 113	0.27 156	0.29 238	0.38 114	0.47 183	0.37 102	0.28 94	0.43 110	0.19 80	0.35 93	0.33 110	0.16 116	0.19 107	0.36 136	0.29 104	0.39 100	0.35 112

iRaft-Stereo_20w	1.06 313	0.49 225	1.34 368	1.18 340	0.46 263	0.78 314	0.46 264	0.76 293	0.37 241	0.74 313	6.16 395	0.84 264	0.29 169	0.26 214	0.81 249	0.97 330	0.59 234	0.44 187	1.72 289	0.61 300	1.04 306	1.56 336	0.21 183	0.25 168	0.92 315	1.31 345	1.45 347	2.71 353

LMCR-Stereo	0.50 192	0.46 200	0.33 177	0.32 173	0.33 200	0.42 216	0.24 197	0.57 169	0.37 241	0.55 191	0.46 192	0.65 216	0.40 253	0.26 214	0.69 220	0.49 199	0.62 259	0.49 234	1.11 250	0.57 279	0.66 236	0.64 233	0.25 222	0.32 214	0.48 173	0.49 192	0.63 179	0.65 215

CFNet_RVC	0.51 197	0.51 245	0.47 260	0.50 248	0.48 270	0.48 241	0.32 233	0.53 147	0.37 241	0.51 159	0.65 264	0.57 184	0.34 222	0.30 243	0.69 220	0.44 151	0.52 172	0.47 218	0.57 163	0.42 224	0.56 199	0.49 183	0.27 239	0.35 241	0.65 253	0.74 247	0.80 234	0.75 246

HSM	0.54 209	0.49 225	0.47 260	0.48 243	0.47 267	0.41 210	0.37 247	0.71 266	0.37 241	0.61 236	0.65 264	0.59 195	0.48 278	0.31 250	0.70 225	0.48 192	0.64 269	0.47 218	0.75 213	0.48 248	0.63 225	0.49 183	0.26 232	0.42 271	0.62 239	0.72 242	0.87 259	0.67 221

test-1	0.84 288	0.34 119	0.50 269	0.37 198	0.40 245	0.60 277	0.37 247	0.73 280	0.38 246	0.68 289	0.71 280	1.08 296	0.40 253	0.25 202	0.79 244	0.91 319	0.63 265	0.58 292	2.22 311	0.58 282	1.17 318	3.78 377	0.22 197	0.36 248	0.81 297	1.15 329	1.10 304	1.59 319

NVstereo2D	0.55 211	0.47 207	0.40 223	0.52 257	0.48 270	0.66 294	0.64 304	0.60 186	0.38 246	0.48 140	0.61 250	0.53 169	0.30 180	0.63 339	1.53 340	0.61 258	0.58 219	0.55 279	0.53 142	0.41 216	0.50 157	0.38 127	0.54 326	0.43 274	0.64 250	0.48 187	0.56 151	0.53 170

PS-NSSS	0.60 238	0.81 327	0.44 249	0.89 317	0.54 284	0.71 303	0.63 302	0.64 224	0.38 246	0.64 259	0.41 179	1.52 323	0.47 275	0.41 283	0.59 177	0.42 136	0.52 172	0.45 197	0.94 237	0.42 224	0.44 121	0.29 101	0.36 277	0.34 233	0.63 247	0.69 233	0.70 207	0.80 253

HLf8	0.56 220	0.51 245	0.36 196	0.47 241	0.36 218	0.38 197	0.24 197	0.89 325	0.39 249	0.53 180	0.69 278	0.63 212	0.33 209	0.24 183	0.88 274	0.51 210	0.58 219	0.49 234	1.83 295	0.45 233	0.54 189	0.61 225	0.29 251	0.40 264	0.54 204	0.78 261	0.68 197	0.62 205

DSFCA	0.45 176	0.50 240	0.40 223	0.40 212	0.37 227	0.44 224	0.34 239	0.46 127	0.39 249	0.40 112	0.57 234	0.49 151	0.29 169	0.24 183	0.61 190	0.44 151	0.49 152	0.49 234	0.64 181	0.39 207	0.50 157	0.51 195	0.33 270	0.35 241	0.49 182	0.50 197	0.57 153	0.58 189

SGM-Forest	0.73 263	0.71 313	0.40 223	1.13 335	0.64 304	0.74 309	0.45 262	0.68 246	0.39 249	0.61 236	0.44 185	1.16 306	1.06 324	0.49 307	0.86 266	0.61 258	0.55 195	0.46 210	0.68 193	0.44 231	0.61 220	0.49 183	0.45 297	0.44 280	0.90 312	0.86 276	1.95 365	1.47 313
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TestStereo_HL2	0.55 211	0.57 281	0.45 253	0.43 227	0.35 213	0.43 219	0.26 207	0.60 186	0.40 252	0.58 217	0.76 293	0.71 231	0.35 230	0.27 225	0.83 255	0.53 222	0.59 234	0.51 252	1.53 278	0.43 228	0.50 157	0.55 211	0.27 239	0.36 248	0.57 214	0.71 238	0.74 217	0.69 228

GGDA	0.56 220	0.55 268	0.46 255	0.41 217	0.36 218	0.45 229	0.26 207	0.62 201	0.40 252	0.59 224	0.74 291	0.69 227	0.36 237	0.28 230	0.82 252	0.52 218	0.59 234	0.51 252	1.43 271	0.43 228	0.51 164	0.53 204	0.26 232	0.39 260	0.59 226	0.77 259	0.76 223	0.72 239

FSD		0.53 264	0.53 277	0.53 262	0.53 280	0.52 255	0.53 276	0.75 289	0.40 252	0.80 330	0.59 237			0.55 324	0.62 195	0.64 267			0.66 187	0.55 269				0.52 302	0.68 258	0.62 223	0.69 201	0.70 235

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 149	0.33 116	0.29 161	0.29 155	0.24 139	0.26 140	0.16 140	0.55 160	0.40 252	0.55 191	0.49 199	0.49 151	0.27 156	0.23 165	0.58 173	0.45 162	0.51 168	0.40 160	0.50 126	0.36 180	0.46 133	0.50 189	0.16 116	0.23 145	0.49 182	0.75 251	0.44 114	0.56 182

AACVNet	0.55 211	0.47 207	0.40 223	0.58 272	0.61 297	0.53 259	0.37 247	0.61 194	0.40 252	0.59 224	0.64 259	0.58 189	0.33 209	0.36 270	0.69 220	0.54 232	0.58 219	0.54 271	0.69 199	0.52 257	0.54 189	0.52 201	0.36 277	0.44 280	0.59 226	0.69 233	0.82 240	0.83 257

GES	0.59 235	0.52 257	0.37 207	0.39 204	0.40 245	0.53 259	0.37 247	0.59 180	0.40 252	0.56 200	0.60 241	0.50 158	0.30 180	0.41 283	0.98 298	0.63 261	0.67 283	0.55 279	2.28 312	0.56 274	0.70 252	0.56 213	0.31 262	0.42 271	0.48 173	0.48 187	0.65 187	0.68 226

UCFNet_RVC	0.56 220	0.78 321	0.45 253	0.59 276	0.55 287	0.52 255	0.39 253	0.58 173	0.40 252	0.59 224	0.60 241	0.82 258	0.45 268	0.32 257	0.70 225	0.42 136	0.50 157	0.50 243	0.67 191	0.45 233	0.56 199	0.47 176	0.38 284	0.41 268	0.77 287	0.71 238	0.65 187	0.86 261

UDGNet	0.67 250	0.66 304	0.42 235	1.35 348	1.02 345	1.21 343	0.91 333	0.60 186	0.41 259	0.52 168	0.60 241	0.56 182	0.23 132	1.19 367	0.66 209	0.45 162	0.56 203	0.51 252	0.73 206	0.53 258	0.64 232	0.67 244	0.79 345	0.29 192	0.72 268	0.55 212	0.63 179	0.66 217

GEStereo_RVC	0.71 261	0.59 286	0.40 223	0.54 265	0.50 275	0.61 281	0.51 273	0.71 266	0.41 259	0.59 224	0.51 214	0.76 248	0.46 273	0.39 277	0.96 295	0.92 320	0.78 309	0.75 336	1.94 302	0.62 304	0.80 267	1.37 322	0.31 262	0.52 302	0.61 233	0.63 224	0.86 256	1.12 295

sAnonymous2	0.58 228	0.41 163	0.31 171	0.29 155	0.29 178	0.45 229	0.29 224	0.71 266	0.41 259	0.48 140	0.53 222	0.51 163	0.43 262	0.23 165	0.86 266	0.84 310	0.70 294	0.67 316	1.34 266	0.60 291	0.83 272	0.98 293	0.30 255	0.35 241	0.62 239	0.72 242	0.72 212	0.73 243

CroCo_RVC	0.58 228	0.41 163	0.31 171	0.29 155	0.29 178	0.45 229	0.29 224	0.71 266	0.41 259	0.48 140	0.53 222	0.51 163	0.43 262	0.23 165	0.86 266	0.84 310	0.70 294	0.67 316	1.34 266	0.60 291	0.83 272	0.98 293	0.30 255	0.35 241	0.62 239	0.72 242	0.72 212	0.73 243

sCroCo_RVC	0.58 228	0.42 170	0.29 161	0.28 150	0.29 178	0.39 202	0.22 180	0.60 186	0.41 259	0.53 180	0.43 182	0.48 146	0.50 280	0.24 183	0.75 236	0.99 337	0.75 306	0.63 304	1.02 243	0.56 274	1.10 314	1.36 321	0.28 244	0.39 260	0.63 247	0.63 224	0.93 273	0.64 213

BEATNet_4x	0.53 204	0.40 159	0.34 185	0.39 204	0.36 218	0.32 166	0.27 212	0.64 224	0.41 259	0.66 277	0.45 188	0.62 210	0.39 249	0.24 183	0.83 255	0.63 261	0.58 219	0.58 292	0.57 163	0.36 180	0.90 285	1.52 335	0.25 222	0.36 248	0.46 168	0.44 166	0.77 226	0.60 198

MLCV	0.70 259	0.49 225	0.53 277	0.73 303	0.50 275	0.65 291	0.43 260	0.81 310	0.41 259	0.71 305	0.88 310	1.01 287	0.81 317	0.28 230	0.92 283	0.43 145	0.65 274	0.52 261	2.47 322	0.45 233	0.55 194	0.72 259	0.39 288	0.54 306	0.69 259	0.80 268	0.83 247	0.72 239

APVNet	0.56 220	0.47 207	0.38 216	0.46 239	0.50 275	0.57 271	0.53 276	0.60 186	0.42 266	0.46 130	0.65 264	0.50 158	0.30 180	0.36 270	0.74 235	0.71 288	0.71 300	0.64 308	0.95 238	0.53 258	0.57 209	0.77 270	0.34 272	0.46 288	0.59 226	0.46 180	0.82 240	0.58 189

FCDSN-DC	0.69 256	0.61 293	0.62 299	0.66 293	0.61 297	0.59 275	0.60 293	0.68 246	0.42 266	0.75 317	0.42 181	0.57 184	0.36 237	0.50 311	2.43 387	0.67 277	0.80 314	0.76 339	0.64 181	0.56 274	0.70 252	0.60 220	0.47 300	0.83 344	0.66 254	0.74 247	0.61 173	0.67 221
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	0.57 226	0.52 257	0.42 235	0.46 239	0.39 240	0.41 210	0.40 255	0.72 276	0.42 266	0.68 289	0.51 214	1.04 293	0.43 262	0.43 296	0.96 295	0.48 192	0.56 203	0.61 302	0.85 227	0.55 269	0.52 176	0.63 229	0.34 272	0.60 316	0.58 219	0.71 238	0.55 148	0.77 249

FADNet	0.65 245	0.55 268	0.41 232	0.53 262	0.42 254	0.49 243	0.65 309	0.74 285	0.42 266	0.66 277	0.64 259	0.81 256	0.50 280	0.36 270	1.17 321	0.51 210	0.51 168	0.53 265	1.61 285	0.53 258	0.69 247	0.59 216	0.35 276	0.41 268	0.72 268	0.88 281	0.78 232	1.06 286

DISCO	0.45 176	0.44 181	0.29 161	0.40 212	0.38 235	0.49 243	0.43 260	0.45 124	0.43 270	0.50 153	0.57 234	0.40 113	0.29 169	0.30 243	0.61 190	0.43 145	0.55 195	0.46 210	0.69 199	0.41 216	0.48 148	0.43 154	0.26 232	0.32 214	0.47 170	0.50 197	0.62 176	0.50 161

MyStereo04	0.68 255	0.52 257	0.57 288	0.44 234	0.37 227	0.35 186	0.26 207	0.68 246	0.45 271	0.62 246	0.45 188	0.68 221	0.34 222	0.25 202	1.00 302	0.68 280	0.56 203	0.53 265	3.39 344	0.56 274	0.92 286	0.64 233	0.27 239	0.41 268	0.77 287	0.92 288	0.96 280	0.66 217

ICVP	0.58 228	0.49 225	0.67 312	0.50 248	0.48 270	0.52 255	0.36 245	0.60 186	0.45 271	0.61 236	0.58 236	0.61 202	0.56 293	0.30 243	0.67 215	0.64 267	0.58 219	0.51 252	0.72 205	0.51 254	0.58 214	0.74 263	0.59 333	0.47 291	0.60 231	0.75 251	0.74 217	0.72 239
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.62 241	0.46 200	0.50 269	0.62 284	0.49 274	0.61 281	0.46 264	0.66 236	0.45 271	0.65 265	0.79 297	0.64 213	0.86 320	0.53 320	1.15 319	0.55 234	0.59 234	0.51 252	0.83 223	0.41 216	0.55 194	0.47 176	0.34 272	0.43 274	0.75 280	0.76 254	0.85 251	0.95 271

DLCB_ROB	0.53 204	0.50 240	0.48 263	0.41 217	0.45 260	0.43 219	0.39 253	0.55 160	0.45 271	0.57 205	0.61 250	0.70 229	0.52 286	0.41 283	0.60 183	0.47 183	0.57 212	0.48 224	0.52 134	0.43 228	0.55 194	0.47 176	0.38 284	0.42 271	0.96 323	0.79 267	0.70 207	0.62 205

TestStereo_HLe17	0.55 211	0.56 275	0.36 196	0.52 257	0.37 227	0.43 219	0.26 207	0.83 314	0.46 275	0.58 217	0.59 237	0.69 227	0.34 222	0.23 165	0.77 238	0.52 218	0.57 212	0.50 243	1.21 261	0.49 249	0.57 209	0.73 261	0.27 239	0.49 298	0.62 239	0.78 261	0.65 187	0.59 197

TestStereo_HL3	0.95 302	0.72 314	0.43 240	0.52 257	0.37 227	0.70 300	0.50 271	0.77 298	0.46 275	0.65 265	1.31 338	2.45 340	0.74 313	0.26 214	0.95 291	1.18 360	1.44 360	0.48 224	1.76 291	0.46 239	1.07 312	4.07 379	0.30 255	0.36 248	0.60 231	0.94 292	1.15 308	0.86 261

STTStereo	0.53 204	0.56 275	0.54 281	0.44 234	0.52 279	0.43 219	0.59 289	0.52 143	0.46 275	0.47 133	0.55 230	0.71 231	0.42 257	0.56 326	0.87 272	0.44 151	0.49 152	0.51 252	0.54 149	0.37 186	0.51 164	0.40 136	0.32 267	0.35 241	0.52 196	0.66 230	0.68 197	0.99 278

DeepPruner_ROB	0.59 235	0.44 181	0.54 281	0.52 257	0.54 284	0.49 243	0.37 247	0.61 194	0.46 275	0.60 231	0.70 279	0.61 202	0.51 284	0.32 257	1.06 309	0.58 246	0.62 259	0.59 297	0.66 187	0.47 245	0.97 299	0.72 259	0.36 277	0.44 280	0.61 233	1.00 307	0.72 212	0.58 189

ManiGeoR	0.50 192	0.51 245	0.36 196	0.44 234	0.32 196	0.38 197	0.21 172	0.69 254	0.47 279	0.53 180	0.60 241	0.60 199	0.28 163	0.23 165	0.73 233	0.47 183	0.54 184	0.49 234	1.29 264	0.38 191	0.54 189	0.56 213	0.28 244	0.34 233	0.50 186	0.73 245	0.54 145	0.57 184

HLf10	0.50 192	0.51 245	0.36 196	0.44 234	0.32 196	0.38 197	0.21 172	0.69 254	0.47 279	0.53 180	0.60 241	0.60 199	0.28 163	0.23 165	0.73 233	0.47 183	0.54 184	0.49 234	1.29 264	0.38 191	0.54 189	0.56 213	0.28 244	0.34 233	0.50 186	0.73 245	0.54 145	0.57 184

HBP-ISP	1.60 334	0.86 338	0.90 334	0.98 328	0.69 313	0.85 317	0.56 284	0.89 325	0.48 281	0.82 336	0.79 297	0.97 281	0.36 237	0.69 346	11.97 406	5.83 402	0.70 294	0.67 316	0.70 201	0.62 304	1.05 308	5.90 394	0.50 311	0.62 319	0.82 300	1.01 310	2.01 367	1.06 286

HSM-Net_RVC	0.75 270	0.53 264	0.60 296	0.77 308	0.62 303	0.61 281	0.37 247	0.76 293	0.49 282	0.74 313	1.71 356	1.32 314	0.80 316	0.36 270	0.72 232	0.55 234	0.64 269	0.53 265	0.78 218	0.53 258	0.67 240	0.89 287	0.43 295	0.64 322	0.94 319	1.09 322	1.07 298	1.04 285
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TestStereo-Hl	0.66 246	0.55 268	0.55 284	0.39 204	0.38 235	0.49 243	0.33 237	0.70 262	0.50 283	0.64 259	0.87 309	0.78 252	0.39 249	0.25 202	0.90 278	0.75 296	0.62 259	0.56 281	1.93 301	0.51 254	0.67 240	1.38 324	0.26 232	0.45 285	0.59 226	0.76 254	0.89 262	0.88 266

coex_refinement	0.45 176	0.43 175	0.33 177	0.35 192	0.35 213	0.44 224	0.22 180	0.55 160	0.50 283	0.50 153	0.60 241	0.54 171	0.27 156	0.28 230	0.58 173	0.45 162	0.50 157	0.44 187	0.54 149	0.33 156	0.45 125	0.39 133	0.28 244	0.31 209	0.52 196	0.53 206	0.67 195	0.78 252

GwcNet-ADL	0.97 308	0.83 332	0.81 325	0.91 322	0.68 311	0.70 300	0.53 276	0.77 298	0.50 283	0.72 308	5.46 388	1.20 309	0.65 307	0.46 303	0.81 249	0.95 325	0.72 302	0.56 281	1.26 262	0.71 324	0.67 240	0.78 273	0.59 333	0.56 309	0.79 292	0.98 303	0.85 251	1.75 328

ccs_rob	1.25 322	0.79 323	0.64 305	0.86 314	0.60 296	0.89 322	0.83 326	0.99 336	0.51 286	0.77 322	6.27 397	5.90 376	1.10 328	0.51 313	1.08 312	1.10 350	0.68 286	0.66 314	1.15 253	0.70 323	1.56 334	1.66 341	0.50 311	0.54 306	0.69 259	0.78 261	0.86 256	1.20 303

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 320	0.49 225	1.28 365	0.75 304	0.41 251	1.04 332	0.67 312	0.77 298	0.52 287	0.78 326	5.67 391	1.03 289	0.35 230	0.26 214	0.86 266	1.39 377	0.68 286	0.70 326	2.61 329	0.64 310	2.89 366	2.21 354	0.19 153	0.43 274	1.03 337	1.15 329	1.35 335	2.41 347

CASS	0.79 284	0.55 268	0.53 277	0.65 291	0.54 284	0.59 275	0.53 276	0.78 302	0.52 287	0.71 305	0.75 292	0.67 219	0.47 275	0.28 230	0.83 255	0.67 277	0.98 339	0.56 281	1.60 284	0.58 282	2.74 362	1.44 326	0.38 284	0.35 241	0.84 306	0.81 270	0.90 264	1.02 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.70 259	0.59 286	0.52 275	0.60 279	0.57 291	0.61 281	0.46 264	0.68 246	0.52 287	0.65 265	0.67 274	0.76 248	0.43 262	0.39 277	1.08 312	0.79 307	0.68 286	0.52 261	1.84 298	0.64 310	0.66 236	0.86 283	0.42 294	0.43 274	0.70 262	0.87 279	0.97 283	0.89 267

DMCA-RVC	0.44 171	0.37 136	0.35 187	0.33 180	0.37 227	0.32 166	0.41 257	0.46 127	0.52 287	0.43 117	0.48 194	0.68 221	0.33 209	0.29 238	0.65 208	0.46 172	0.47 141	0.44 187	0.49 124	0.38 191	0.49 153	0.48 182	0.29 251	0.32 214	0.38 143	0.37 144	0.57 153	0.62 205

FADNet_RVC	0.92 296	0.69 310	0.55 284	0.88 316	0.75 328	0.54 263	0.51 273	0.77 298	0.54 291	0.70 302	0.96 318	1.36 316	1.06 324	0.54 321	1.85 360	0.64 267	0.80 314	0.90 352	3.34 343	0.76 327	1.00 302	1.13 306	0.37 282	0.60 316	0.66 254	0.87 279	0.97 283	1.14 298

CBMV_ROB	1.71 340	0.79 323	0.65 308	1.35 348	1.07 348	1.01 328	0.74 320	1.01 340	0.54 291	0.72 308	0.81 302	9.80 395	5.90 380	0.57 331	1.42 333	0.69 281	0.80 314	0.58 292	5.38 357	1.22 365	0.95 295	0.55 211	0.53 322	0.62 319	1.22 348	1.45 353	2.72 385	2.94 357

NOSS_ROB	0.76 274	0.84 336	0.50 269	0.72 301	0.61 297	0.75 310	0.52 275	0.80 305	0.54 291	0.70 302	0.62 255	0.62 210	0.86 320	0.62 337	1.14 318	1.10 350	0.78 309	0.69 325	0.73 206	0.60 291	0.88 281	0.67 244	0.50 311	0.71 328	0.86 309	0.95 294	1.38 338	0.85 259

pmcnn	1.66 337	0.80 326	0.52 275	1.19 341	1.01 342	1.21 343	0.93 335	0.96 334	0.54 291	0.74 313	2.66 370	3.98 367	5.06 373	0.31 250	1.65 348	1.40 378	1.20 351	0.91 355	3.99 348	0.95 344	4.45 391	1.02 298	0.90 353	0.90 349	1.07 339	1.01 310	2.43 376	3.03 360

AF-Net	0.53 204	0.49 225	0.44 249	0.50 248	0.53 280	0.61 281	0.54 280	0.61 194	0.55 295	0.43 117	0.66 267	0.85 265	0.42 257	0.40 280	0.64 205	0.46 172	0.46 131	0.44 187	0.60 174	0.40 212	0.45 125	0.45 165	0.41 291	0.39 260	0.50 186	0.55 212	0.81 237	0.69 228

Nwc_Net	0.53 204	0.49 225	0.44 249	0.50 248	0.53 280	0.61 281	0.54 280	0.61 194	0.55 295	0.43 117	0.66 267	0.85 265	0.42 257	0.40 280	0.64 205	0.46 172	0.46 131	0.44 187	0.60 174	0.40 212	0.45 125	0.45 165	0.41 291	0.39 260	0.50 186	0.55 212	0.81 237	0.69 228

SACVNet	0.62 241	0.53 264	0.51 274	0.55 268	0.57 291	0.52 255	0.60 293	0.69 254	0.56 297	0.67 286	0.54 228	0.59 195	0.37 243	0.41 283	0.71 229	0.60 253	0.64 269	0.57 287	0.95 238	0.64 310	0.67 240	0.78 273	0.36 277	0.47 291	0.75 280	0.77 259	0.84 249	0.84 258

stereogan	0.67 250	0.67 307	0.62 299	0.68 297	0.73 322	0.75 310	0.64 304	0.70 262	0.57 298	0.51 159	0.64 259	1.08 296	0.62 302	0.44 299	0.83 255	0.55 234	0.56 203	0.51 252	0.91 232	0.59 286	0.59 218	0.69 250	0.47 300	0.46 288	0.59 226	0.67 231	1.16 312	0.87 264

iResNet	0.92 296	0.56 275	0.62 299	0.72 301	0.68 311	0.96 325	0.55 282	0.95 329	0.57 298	0.67 286	0.82 307	1.41 318	1.51 342	0.31 250	1.49 339	0.66 276	0.75 306	0.67 316	4.08 350	0.68 319	0.72 255	0.63 229	0.41 291	0.83 344	0.72 268	0.91 287	1.02 294	0.87 264

NCCL2	0.69 256	0.73 317	0.66 309	0.57 271	0.56 288	0.51 252	0.45 262	0.70 262	0.57 298	0.68 289	0.71 280	0.66 217	0.48 278	0.39 277	0.93 285	0.72 290	0.65 274	0.57 287	0.76 216	0.57 279	0.74 260	0.88 285	0.49 307	0.60 316	0.98 325	0.95 294	0.85 251	1.16 299

DeepPrunerF	1.22 321	0.49 225	0.39 218	0.58 272	2.86 386	0.49 243	0.55 282	0.52 143	0.58 301	0.43 117	0.67 274	0.43 128	0.32 203	0.42 293	1.64 346	0.75 296	0.58 219	0.46 210	0.93 234	0.46 239	0.61 220	0.53 204	0.40 289	0.35 241	15.32 409	0.82 273	0.65 187	0.62 205

PSMNet-ADL	0.96 306	0.62 296	0.66 309	0.67 294	0.70 319	0.66 294	0.58 288	0.74 285	0.60 302	0.85 341	5.03 385	0.95 279	1.26 335	0.45 301	0.89 276	1.03 342	0.68 286	0.54 271	2.03 305	0.68 319	0.84 276	0.79 275	0.54 326	0.47 291	0.73 273	0.95 294	1.32 332	0.63 210

RP	0.58 228	0.57 281	0.72 317	0.62 284	0.56 288	0.57 271	0.64 304	0.63 216	0.61 303	0.42 115	0.81 302	0.78 252	0.53 288	0.43 296	0.68 218	0.48 192	0.53 181	0.44 187	0.64 181	0.45 233	0.51 164	0.54 207	0.37 282	0.44 280	0.62 239	0.59 218	0.83 247	0.77 249

CC-Net-ROB	0.96 306	1.18 357	0.70 315	1.56 355	1.06 347	1.63 358	1.20 349	0.79 303	0.61 303	0.81 333	0.56 231	3.07 352	0.57 297	0.85 357	0.68 218	0.44 151	0.71 300	0.63 304	1.40 270	0.57 279	0.58 214	0.43 154	1.91 375	0.46 288	0.83 302	0.83 274	0.77 226	1.20 303

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 197	0.52 257	0.48 263	0.43 227	0.57 291	0.42 216	0.62 301	0.56 166	0.62 305	0.52 168	0.51 214	0.67 219	0.34 222	0.58 334	0.78 240	0.42 136	0.47 141	0.42 176	0.57 163	0.38 191	0.46 133	0.42 147	0.30 255	0.32 214	0.48 173	0.76 254	0.62 176	0.64 213
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NaN_ROB	0.73 263	0.59 286	0.61 298	0.64 288	0.78 330	0.53 259	0.48 267	0.87 321	0.63 306	0.73 311	0.61 250	1.96 334	0.62 302	0.45 301	0.84 260	0.55 234	0.56 203	0.54 271	0.73 206	0.55 269	0.52 176	0.51 195	0.38 284	0.64 322	0.83 302	1.11 325	0.94 275	1.64 323

Anonymous3	0.79 284	0.59 286	0.42 235	0.37 198	0.42 254	0.57 271	0.50 271	0.80 305	0.64 307	0.68 289	0.49 199	1.48 319	0.54 289	0.31 250	1.53 340	1.42 379	0.88 327	0.82 348	1.45 272	0.69 322	1.31 326	1.30 318	0.40 289	0.40 264	0.74 275	0.86 276	1.03 296	0.71 237

SQANet	1.90 345	2.70 376	1.03 345	3.09 372	2.17 371	3.29 370	2.70 370	0.95 329	0.65 308	1.00 355	0.71 280	2.69 346	1.10 328	2.30 376	0.78 240	0.55 234	1.02 341	0.72 329	9.92 381	0.68 319	2.11 351	1.25 315	3.28 380	0.58 313	0.98 325	1.31 345	1.33 333	2.34 343

XPNet_ROB	0.74 269	0.77 319	0.57 288	0.54 265	0.61 297	0.63 287	0.61 298	0.53 147	0.65 308	0.58 217	0.81 302	2.35 339	0.46 273	0.43 296	0.79 244	0.63 261	0.85 321	0.57 287	0.83 223	0.55 269	0.72 255	1.09 302	0.45 297	0.49 298	0.63 247	0.74 247	1.39 339	0.86 261

psm_up	0.56 220	0.51 245	0.53 277	0.56 269	0.45 260	0.58 274	0.35 241	0.71 266	0.66 310	0.55 191	0.53 222	0.59 195	0.50 280	0.40 280	0.63 199	0.50 203	0.59 234	0.49 234	0.84 226	0.46 239	0.51 164	0.45 165	0.31 262	0.51 300	0.70 262	0.78 261	0.80 234	0.67 221

RTSC	0.73 263	0.49 225	0.46 255	0.47 241	0.51 278	0.55 266	0.56 284	0.67 239	0.68 311	0.54 184	0.79 297	0.57 184	0.57 297	0.41 283	1.92 362	0.77 300	0.96 338	0.58 292	1.36 269	0.56 274	0.85 278	1.11 303	0.31 262	0.53 305	0.58 219	0.65 229	0.95 277	1.26 306

FBW_ROB	1.34 325	1.42 363	1.08 351	2.01 361	1.42 363	1.37 351	1.63 357	0.99 336	0.70 312	0.72 308	1.02 323	2.05 337	0.91 322	1.47 372	1.24 324	0.60 253	0.88 327	0.65 312	6.08 364	0.59 286	1.06 310	0.81 278	1.48 372	1.12 367	0.99 328	1.20 332	0.99 287	1.66 325

MDST_ROB	3.33 373	2.32 373	0.75 320	3.90 383	1.47 365	2.61 366	1.00 341	1.12 350	0.72 313	0.78 326	0.67 274	1.54 324	25.37 402	0.34 262	2.11 371	0.53 222	0.65 274	0.48 224	3.69 345	0.58 282	0.88 281	0.59 216	0.58 332	0.68 326	7.85 404	3.03 388	17.15 409	8.63 394

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 395	0.65 301	1.07 350	0.94 327	0.83 332	0.81 315	1.27 351	0.85 319	0.73 314	0.93 347	6.13 394	180.62 419	2.17 353	1.33 371	1.22 323	1.01 339	0.93 335	1.06 366	6.32 367	0.79 330	3.32 379	3.77 376	0.55 328	0.76 337	0.95 321	1.34 350	1.19 317	2.42 348

PA-Net	0.64 244	0.67 307	0.66 309	0.50 248	0.66 310	0.50 249	0.64 304	0.65 232	0.73 314	0.54 184	0.52 218	0.58 189	0.58 299	0.59 336	0.93 285	0.57 241	0.46 131	0.54 271	0.61 178	0.54 264	0.49 153	0.66 238	0.36 277	0.52 302	0.64 250	1.24 336	0.64 183	1.32 308
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	0.77 281	0.74 318	0.68 314	0.76 307	0.65 305	0.69 299	0.60 293	0.99 336	0.73 314	0.93 347	0.52 218	1.33 315	0.72 312	0.44 299	0.85 264	0.57 241	0.67 283	0.63 304	1.13 252	0.61 300	0.77 263	0.63 229	0.59 333	0.71 328	0.89 311	0.90 285	1.15 308	0.99 278
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
RGC	0.76 274	0.72 314	0.99 340	0.70 298	0.71 320	0.76 313	0.57 287	0.74 285	0.74 317	0.56 200	0.96 318	0.83 262	0.85 319	0.56 326	0.93 285	0.60 253	0.62 259	0.56 281	0.93 234	0.61 300	0.66 236	0.71 255	0.51 319	0.56 309	0.81 297	1.01 310	0.99 287	1.19 302

NCC-stereo	0.67 250	0.63 297	0.59 291	0.64 288	0.65 305	0.63 287	0.69 315	0.67 239	0.74 317	0.43 117	0.81 302	0.82 258	0.70 310	0.47 304	0.82 252	0.53 222	0.58 219	0.64 308	0.80 220	0.54 264	0.56 199	0.60 220	0.53 322	0.45 285	0.75 280	0.96 297	0.92 271	0.98 276

Abc-Net	0.67 250	0.63 297	0.59 291	0.64 288	0.65 305	0.63 287	0.69 315	0.67 239	0.74 317	0.43 117	0.81 302	0.82 258	0.70 310	0.47 304	0.82 252	0.53 222	0.58 219	0.64 308	0.80 220	0.54 264	0.56 199	0.60 220	0.53 322	0.45 285	0.75 280	0.96 297	0.92 271	0.98 276
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ITSA-stereo	1.12 316	0.72 314	0.59 291	1.20 342	0.84 333	0.64 290	0.64 304	0.95 329	0.78 320	0.84 339	2.54 368	1.39 317	1.23 333	0.81 354	1.20 322	1.01 339	0.83 319	0.67 316	1.56 280	0.62 304	1.08 313	1.46 329	0.56 330	0.71 328	0.95 321	1.27 341	0.99 287	4.08 373

FC-DCNN	0.88 294	0.96 344	1.23 359	1.36 350	0.93 338	1.26 347	0.82 324	0.91 327	0.78 320	0.87 343	0.63 258	1.08 296	0.42 257	0.56 326	0.88 274	0.69 281	0.81 317	0.68 322	0.81 222	0.59 286	0.78 264	0.59 216	0.50 311	0.77 340	1.11 342	0.99 305	1.21 319	1.57 318

FC-DCNN v2	0.94 300	0.98 347	1.28 365	1.47 354	0.95 340	1.33 349	0.82 324	1.05 343	0.80 322	0.87 343	0.66 267	1.11 301	0.67 309	0.56 326	0.91 280	0.69 281	0.81 317	0.68 322	0.83 223	0.59 286	0.78 264	0.59 216	0.50 311	0.78 342	1.25 354	1.09 322	1.35 335	1.89 330

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 386	0.56 275	1.25 362	0.75 304	0.69 313	1.17 340	0.81 323	0.82 313	0.80 322	0.81 333	4.78 382	1.00 283	0.37 243	0.27 225	1.13 317	1.54 382	0.70 294	0.60 300	124.50 417	0.54 264	1.43 331	2.64 362	0.22 197	0.36 248	0.91 313	1.13 327	1.13 306	2.18 339

LALA_ROB	0.86 292	0.97 346	0.67 312	0.63 286	0.69 313	0.83 316	0.67 312	0.70 262	0.80 322	0.68 289	1.10 329	2.61 343	0.58 299	0.51 313	1.11 315	0.67 277	0.86 322	0.72 329	0.89 230	0.67 317	0.80 267	1.00 296	0.49 307	0.59 314	0.73 273	0.92 288	1.16 312	1.10 292

CBMV	1.15 318	0.84 336	0.60 296	0.85 313	0.76 329	0.73 305	0.48 267	0.87 321	0.80 322	0.81 333	0.61 250	2.86 347	0.81 317	0.52 317	1.31 328	1.17 359	0.91 331	0.74 334	2.40 320	0.66 313	1.57 335	0.76 267	0.48 305	1.06 361	0.99 328	1.09 322	2.25 369	4.25 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	1.13 317	0.66 304	0.79 323	0.89 317	0.65 305	1.15 339	0.73 318	0.95 329	0.82 326	1.04 357	4.18 379	3.75 363	1.45 340	0.49 307	0.83 255	0.86 313	0.69 292	0.60 300	2.08 306	0.87 340	1.06 310	0.77 270	0.84 350	0.72 331	0.74 275	0.89 283	0.98 286	1.09 288

DDUNet	1.38 327	2.18 369	0.79 323	2.67 365	2.43 376	2.57 365	2.52 367	0.80 305	0.84 327	0.63 252	0.94 315	1.57 326	0.45 268	2.65 381	0.94 289	0.78 303	1.99 373	0.75 336	2.31 313	0.91 343	1.16 317	0.97 292	2.71 379	0.56 309	0.72 268	0.71 238	0.97 283	0.85 259

UDG	1.35 326	2.24 371	0.81 325	2.58 362	2.45 377	2.48 364	2.57 368	0.76 293	0.86 328	0.77 322	1.08 326	1.51 321	0.56 293	2.59 377	1.06 309	0.69 281	1.89 371	0.80 347	2.31 313	0.97 347	1.24 322	0.98 293	1.43 371	0.62 319	0.74 275	0.81 270	0.95 277	0.81 255

FAT-Stereo	1.57 333	0.78 321	1.44 370	1.10 333	1.32 360	1.05 333	0.87 330	1.28 353	0.86 328	1.21 367	5.46 388	3.07 352	1.28 336	0.66 342	1.73 353	1.34 367	0.89 329	0.94 358	1.83 295	1.08 355	2.02 349	3.90 378	0.71 339	0.98 356	0.86 309	1.21 334	1.42 345	3.03 360

DDVS	2.32 351	0.70 311	0.82 327	0.70 298	0.74 326	0.73 305	0.59 289	1.09 348	0.88 330	0.80 330	34.26 414	3.93 365	1.16 331	0.52 317	1.09 314	1.35 370	0.73 303	0.65 312	1.95 303	0.95 344	1.67 340	2.27 356	0.48 305	0.56 309	0.69 259	0.84 275	1.21 319	1.35 309

RTS	1.09 314	0.59 286	0.59 291	0.60 279	0.58 294	0.96 325	0.90 331	0.80 305	0.88 330	0.59 224	0.71 280	1.28 312	0.62 302	0.51 313	2.04 365	0.98 333	1.19 349	0.77 341	2.33 315	0.85 338	0.96 296	1.16 309	0.49 307	0.65 324	1.23 349	4.43 397	1.15 308	1.45 311

RTSA	1.09 314	0.59 286	0.59 291	0.60 279	0.58 294	0.96 325	0.90 331	0.80 305	0.88 330	0.59 224	0.71 280	1.28 312	0.62 302	0.51 313	2.04 365	0.98 333	1.19 349	0.77 341	2.33 315	0.85 338	0.96 296	1.16 309	0.49 307	0.65 324	1.23 349	4.43 397	1.15 308	1.45 311

ETE_ROB	0.87 293	0.90 339	0.58 290	0.67 294	0.69 313	0.85 317	0.60 293	0.66 236	0.89 333	0.64 259	1.09 327	2.63 344	0.54 289	0.54 321	1.00 302	0.72 290	0.91 331	0.63 304	0.99 242	0.66 313	0.88 281	1.08 301	0.50 311	0.59 314	0.78 289	0.92 288	1.48 349	1.17 300

XQC	1.03 312	0.90 339	0.71 316	0.91 322	0.92 337	0.92 324	0.86 329	1.06 346	0.90 334	0.84 339	1.11 332	1.03 289	1.30 339	0.71 348	2.04 365	0.95 325	0.87 323	0.67 316	1.64 287	0.78 329	1.00 302	1.67 342	0.62 336	0.73 332	1.09 341	1.47 354	1.26 326	0.97 275

RainbowNet	2.32 351	2.93 382	1.87 379	3.34 378	2.57 380	3.50 372	3.49 380	1.29 354	0.92 335	1.53 386	0.89 311	3.18 354	2.31 358	2.94 384	1.30 327	0.90 317	1.61 365	1.00 360	5.61 359	1.51 374	2.82 365	4.18 381	4.25 385	0.97 354	1.32 357	1.58 361	1.71 359	3.00 359

STTRV1_RVC		0.81 327	0.64 305	1.04 331	0.73 322	1.03 330	0.85 327	0.91 327	0.92 335	0.93 347	0.95 317	1.72 332	2.23 354	0.86 358	1.46 337	0.78 303	1.37 355	0.72 329		1.97 388	1.59 336	1.23 314		0.97 354	1.07 339	1.11 325	1.75 360	3.40 366

DAS	0.95 302	0.61 293	0.48 263	0.78 310	0.61 297	0.68 297	0.59 289	0.84 317	0.93 337	0.65 265	1.58 350	1.66 328	1.06 324	0.34 262	0.95 291	0.92 320	0.92 333	0.73 332	1.77 292	1.03 352	1.73 342	1.11 303	0.47 300	0.92 350	0.93 316	1.00 307	1.39 339	0.96 272

SepStereo	0.95 302	0.61 293	0.48 263	0.78 310	0.61 297	0.68 297	0.59 289	0.84 317	0.93 337	0.65 265	1.58 350	1.66 328	1.06 324	0.34 262	0.95 291	0.92 320	0.92 333	0.73 332	1.77 292	1.03 352	1.73 342	1.11 303	0.47 300	0.92 350	0.93 316	1.00 307	1.39 339	0.96 272

AMNet	1.02 311	0.98 347	0.95 336	0.98 328	1.01 342	1.03 330	0.96 339	0.87 321	0.93 337	0.97 353	1.02 323	1.10 299	0.74 313	1.06 365	0.99 301	1.09 349	1.17 348	1.04 364	1.08 245	1.05 354	1.13 316	1.04 299	0.82 349	0.98 356	1.01 334	1.07 320	1.20 318	1.27 307

DGSMNet	2.66 360	0.96 344	1.36 369	1.03 330	0.99 341	1.12 338	1.05 342	1.36 359	0.94 340	2.15 398	13.54 409	1.71 331	1.85 349	0.93 362	2.50 388	3.85 399	5.34 392	1.61 391	5.07 354	1.68 384	7.04 400	8.02 401	0.96 359	1.19 372	1.01 334	1.33 348	1.40 343	1.88 329

SHD	0.97 308	0.56 275	0.73 318	0.75 304	0.69 313	0.66 294	0.61 298	0.99 336	0.94 340	0.77 322	1.00 321	0.94 275	1.29 337	0.54 321	2.21 375	0.98 333	0.95 336	0.70 326	2.01 304	0.80 331	1.12 315	1.71 343	0.47 300	0.77 340	0.91 313	1.01 310	0.91 266	1.22 305

CSAN	0.93 299	0.83 332	0.75 320	0.86 314	0.82 331	0.73 305	0.61 298	0.97 335	0.94 340	0.94 351	0.73 290	1.96 334	1.56 344	0.49 307	0.98 298	0.63 261	0.74 304	0.66 314	1.09 246	0.71 324	0.78 264	0.63 229	0.53 322	0.76 337	0.98 325	1.49 358	1.21 319	1.63 322

otaku	2.33 354	3.05 386	1.19 355	3.36 379	2.37 374	3.56 375	3.08 375	1.05 343	0.98 343	1.13 360	0.80 301	2.88 348	1.62 346	2.59 377	0.95 291	0.64 267	1.23 352	0.75 336	13.16 389	1.09 356	2.47 357	2.63 361	4.75 390	0.75 336	1.13 344	1.38 351	1.69 357	2.52 350

SFCPSM	3.03 368	0.82 330	0.63 303	0.77 308	0.69 313	0.72 304	0.63 302	0.83 314	0.98 343	0.71 305	2.00 363	2.57 341	3.49 367	0.56 326	1.16 320	0.93 324	0.74 304	0.64 308	54.48 414	1.19 364	0.88 281	0.91 288	0.55 328	0.55 308	0.94 319	0.93 291	1.11 305	1.39 310

Ntro	2.32 351	3.40 394	1.53 372	3.55 380	2.52 379	3.71 381	3.36 377	1.11 349	1.05 345	1.16 364	0.90 312	2.93 350	1.24 334	2.72 383	1.00 302	0.64 267	1.40 357	0.82 348	10.96 384	1.14 360	2.72 361	3.19 370	4.26 386	0.73 332	1.24 352	1.59 362	1.56 352	2.31 342

ADCRef	1.01 310	0.65 301	0.48 263	0.39 204	0.47 267	0.65 291	0.68 314	0.61 194	1.08 346	0.52 168	0.64 259	0.75 241	0.43 262	0.38 276	1.56 342	0.72 290	0.61 251	0.59 297	1.53 278	0.58 282	0.66 236	0.71 255	0.50 311	0.43 274	0.75 280	1.25 339	0.82 240	8.96 395

S-Stereo	1.54 331	0.81 327	0.83 328	1.15 337	1.16 353	1.29 348	1.56 355	1.02 341	1.09 347	1.25 370	4.20 380	4.10 368	1.10 328	0.66 342	2.16 372	1.63 384	0.90 330	1.05 365	2.20 310	1.10 357	1.26 323	3.12 369	1.31 370	1.17 371	0.84 306	1.18 331	1.21 319	2.18 339

ACV-stereo	8.39 397	1.01 350	0.97 338	1.29 346	0.73 322	1.48 354	0.95 338	0.88 324	1.10 348	1.07 358	1.33 342	1.06 295	23.12 400	0.52 317	4.00 395	3.78 397	1.05 344	0.79 345	168.94 418	1.91 387	3.64 383	1.44 326	0.72 340	0.74 335	0.74 275	0.90 285	1.43 346	1.03 282

SGM_RVC	2.81 364	1.46 364	0.85 329	1.76 359	1.28 357	1.68 360	1.19 348	1.56 368	1.14 349	0.82 336	1.70 355	7.09 383	2.67 365	0.42 293	0.92 283	0.57 241	0.75 306	0.57 287	11.20 386	0.66 313	0.94 292	0.46 170	0.51 319	0.84 346	1.97 376	1.64 363	5.04 400	26.13 408
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_RVC	1.68 339	1.06 352	0.88 332	1.25 344	1.01 342	1.53 355	2.07 362	1.38 361	1.17 350	1.51 383	2.95 372	2.00 336	1.57 345	2.05 375	2.38 385	0.98 333	0.87 323	0.82 348	6.78 368	1.11 359	2.21 353	2.38 359	0.65 337	1.11 366	1.23 349	1.33 348	1.28 329	1.69 327

ACVNet_1	2.47 356	3.23 389	2.35 385	4.40 387	2.93 390	3.77 383	3.96 386	1.34 357	1.18 351	1.21 367	1.02 323	3.31 358	2.07 352	3.09 389	1.31 328	0.70 287	2.26 380	1.10 370	9.52 379	1.14 360	3.45 380	1.18 312	4.50 389	1.07 362	1.39 361	1.75 366	1.36 337	2.10 336

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 324	0.90 339	0.63 303	1.27 345	0.90 336	1.21 343	2.21 364	1.27 351	1.18 351	1.00 355	0.91 313	1.80 333	1.16 331	1.07 366	1.48 338	0.77 300	0.70 294	0.58 292	2.75 333	0.67 317	1.39 330	2.93 366	0.85 352	0.73 332	1.47 363	1.68 364	1.33 333	2.96 358

SAMSARA	1.50 329	0.79 323	1.00 344	0.93 325	0.88 335	0.86 320	0.93 335	1.57 369	1.25 353	0.96 352	1.09 327	1.27 310	2.59 362	0.83 355	2.58 389	1.19 363	1.04 342	0.91 355	2.56 325	0.99 350	1.77 346	2.23 355	0.56 330	0.98 356	2.63 379	2.81 384	2.62 382	2.56 351

PWCDC_ROB	0.67 250	0.35 130	0.39 218	0.29 155	0.43 257	0.34 180	0.36 245	0.43 116	1.25 353	0.27 95	0.72 285	0.44 132	2.38 359	0.57 331	1.11 315	0.76 298	0.56 203	0.56 281	0.64 181	0.55 269	0.63 225	2.08 352	0.46 299	0.40 264	0.36 136	0.63 224	0.51 129	0.67 221

edge stereo	1.82 342	1.16 356	2.22 383	1.46 353	1.28 357	1.58 356	1.38 354	1.67 375	1.30 355	1.20 366	3.42 376	4.33 370	2.26 357	0.80 353	1.41 332	1.46 380	1.05 344	0.83 351	5.42 358	0.97 347	1.34 328	3.76 375	0.95 358	0.88 348	1.26 355	1.20 332	1.70 358	2.91 356

ACVNet_2	3.17 369	2.98 383	2.25 384	4.72 388	2.88 387	3.50 372	3.48 379	1.58 370	1.33 356	1.29 373	1.10 329	3.22 355	2.45 360	2.67 382	1.29 326	0.86 313	7.26 396	1.02 362	22.14 397	1.37 372	3.22 375	1.25 315	4.24 384	1.37 376	1.93 373	1.92 368	1.83 362	2.36 344

SGM+DAISY	3.81 376	1.38 362	1.26 363	1.80 360	1.47 365	1.93 362	1.71 358	1.47 364	1.33 356	1.34 376	6.67 400	9.59 394	12.99 394	1.20 368	1.73 353	1.47 381	1.42 358	1.24 376	11.11 385	1.37 372	3.07 372	2.13 353	1.27 367	1.42 382	1.69 369	1.26 340	2.90 387	26.50 409

ACVNet-4b	2.35 355	2.75 379	1.60 374	3.13 373	2.29 373	3.52 374	3.67 383	1.35 358	1.35 358	1.27 371	0.72 285	3.26 356	2.62 364	3.04 387	0.98 298	0.78 303	2.13 376	1.02 362	9.04 378	1.23 366	2.74 362	3.39 374	4.08 383	0.92 350	1.24 352	1.29 343	1.46 348	2.48 349

ADCPNet	2.08 350	0.77 319	0.87 331	0.83 312	1.21 355	0.85 317	1.59 356	1.02 341	1.35 358	0.83 338	1.97 362	1.01 287	7.76 386	0.75 351	2.35 384	1.16 358	0.95 336	0.71 328	4.05 349	0.97 347	1.30 325	1.61 338	0.72 340	0.76 337	1.52 366	1.96 372	1.21 319	16.04 403

SPS-STEREO	1.93 346	1.27 361	1.21 357	1.60 357	1.34 361	1.44 353	1.17 347	1.66 372	1.36 360	1.38 377	3.67 377	3.02 351	1.29 337	1.05 364	1.85 360	1.83 389	1.58 362	1.37 386	8.86 377	1.34 370	3.07 372	1.47 330	1.27 367	1.37 376	1.42 362	1.28 342	2.02 368	1.89 330
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 347	1.18 357	1.26 363	1.45 352	1.28 357	1.10 336	2.21 364	1.88 380	1.41 361	1.33 375	1.32 340	2.29 338	2.23 354	1.25 370	4.58 397	1.87 390	2.55 383	1.13 373	2.73 331	1.63 382	3.69 384	3.33 372	1.26 363	2.09 398	1.93 373	1.47 354	1.59 353	2.77 354

PSMNet_ROB	2.71 361	3.39 393	1.92 380	2.87 369	2.04 369	4.01 386	3.50 381	1.46 363	1.41 361	1.59 388	3.34 373	3.52 359	4.97 372	4.50 396	1.61 345	0.95 325	1.87 370	1.06 366	8.62 374	1.63 382	2.32 356	1.51 334	5.43 400	1.37 376	1.98 377	1.94 370	1.91 364	2.39 346

MeshStereo	3.62 375	1.54 365	1.05 346	2.64 363	1.72 367	2.05 363	1.15 346	2.40 388	1.41 361	0.90 346	6.48 398	9.56 393	7.42 385	0.49 307	11.75 404	1.94 391	0.87 323	0.74 334	8.79 375	0.80 331	8.36 401	8.07 402	0.73 342	1.07 362	3.39 389	2.15 377	5.22 401	4.99 378
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
DPSNet	2.61 357	0.83 332	0.77 322	1.21 343	1.24 356	1.34 350	0.93 335	1.08 347	1.49 364	0.78 326	0.86 308	6.91 382	3.85 368	0.58 334	4.58 397	2.54 394	1.43 359	1.24 376	14.95 393	1.34 370	4.83 395	8.01 400	1.75 374	1.40 379	1.47 363	1.95 371	1.60 355	1.66 325

SGM-ForestM	2.61 357	4.20 398	0.93 335	2.78 367	1.37 362	3.57 376	2.93 373	2.59 391	1.51 365	0.70 302	1.32 340	7.25 384	5.36 377	0.47 304	0.89 276	0.53 222	0.79 313	0.54 271	7.58 370	0.60 291	0.82 270	0.47 176	0.51 319	0.80 343	4.97 396	3.66 395	7.05 404	6.30 386

PWC_ROB	1.18 319	0.70 311	1.06 348	0.60 279	0.71 320	0.70 300	0.98 340	0.83 314	1.55 366	0.76 320	1.40 345	1.00 283	2.46 361	0.57 331	2.17 373	0.99 337	1.15 347	0.90 352	2.37 317	0.95 344	1.63 338	2.05 351	0.44 296	0.98 356	0.81 297	0.80 268	1.24 324	2.15 338

MFMNet_re	1.51 330	1.18 357	1.12 354	1.29 346	1.16 353	1.63 358	1.32 352	1.30 356	1.63 367	1.14 363	1.38 344	2.64 345	1.63 347	0.90 361	2.27 380	1.35 370	1.58 362	1.32 384	3.69 345	1.24 367	2.10 350	1.26 317	1.16 361	1.24 373	1.11 342	1.02 314	1.59 353	1.60 320

MonStereo1	2.61 357	2.91 381	1.70 375	3.94 384	3.77 397	3.57 376	3.72 385	1.55 367	1.64 368	1.43 379	1.63 353	4.85 373	5.63 378	2.99 386	1.35 330	0.90 317	1.99 373	1.31 381	5.93 360	1.75 386	2.96 368	1.93 349	4.83 393	0.93 353	1.31 356	1.08 321	2.49 379	2.38 345

LVE	4.33 381	3.03 384	2.00 381	27.23 409	3.06 391	3.83 384	12.07 407	1.53 366	1.64 368	1.85 395	1.48 347	3.30 357	3.91 369	3.06 388	1.45 334	1.05 344	1.95 372	1.38 387	15.68 394	1.62 381	3.25 377	5.86 391	4.42 388	1.76 393	2.87 385	2.06 375	2.34 372	3.25 363

ADCMid	1.56 332	0.92 343	0.99 340	0.70 298	0.86 334	1.05 333	1.37 353	1.29 354	1.77 370	0.75 317	1.75 357	1.27 310	1.48 341	0.69 346	2.18 374	1.07 346	0.98 339	0.79 345	2.74 332	0.80 331	1.31 326	1.74 345	1.06 360	0.70 327	1.01 334	1.53 360	1.02 294	10.33 396

ADCP+	0.92 296	0.59 286	0.62 299	0.44 234	0.45 260	0.55 266	0.85 327	0.65 232	1.81 371	0.48 140	1.10 329	1.62 327	0.33 209	0.42 293	1.03 306	0.52 218	0.52 172	0.48 224	1.19 257	0.38 191	0.58 214	0.60 220	0.32 267	0.30 200	0.66 254	3.45 394	0.77 226	4.14 374

SANet	1.61 335	0.91 342	1.10 353	1.04 331	1.05 346	1.25 346	0.77 321	1.76 378	1.81 371	0.77 322	1.24 333	6.63 380	5.08 374	0.83 355	1.56 342	0.77 300	1.24 353	0.90 352	1.58 281	0.82 336	1.05 308	1.00 296	0.90 353	1.27 374	1.32 357	1.93 369	1.88 363	3.10 362

ELAS_RVC	3.22 370	2.01 368	1.85 378	2.66 364	2.07 370	5.08 394	2.06 361	2.41 389	1.89 373	1.74 393	4.78 382	8.00 387	8.02 387	0.74 350	2.38 385	0.81 308	1.75 368	1.14 374	3.97 347	1.27 368	4.64 394	7.61 398	1.26 363	1.74 392	6.58 401	3.21 390	3.39 390	3.80 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	4.17 378	3.20 388	4.34 402	2.72 366	2.46 378	2.92 367	2.70 370	2.79 397	1.90 374	4.51 408	6.62 399	8.91 391	4.83 371	2.59 377	2.00 364	8.18 405	3.24 388	1.98 394	24.96 399	2.93 400	3.99 386	3.36 373	1.71 373	1.15 369	1.36 360	1.32 347	2.36 375	3.65 369

Dean	2.84 365	3.23 389	1.81 377	6.04 391	3.38 396	3.63 378	3.67 383	1.88 380	1.97 375	1.47 380	1.30 337	3.69 362	4.10 370	2.97 385	1.45 334	0.97 330	2.41 381	1.29 379	5.94 361	1.74 385	3.20 374	4.23 382	4.79 392	1.55 384	2.65 380	2.27 378	2.56 380	2.64 352

PVD	1.47 328	1.04 351	1.44 370	1.10 333	1.09 351	1.19 341	1.07 343	1.91 382	2.05 376	0.79 329	1.49 348	1.54 324	1.91 351	0.89 360	2.26 379	1.35 370	1.39 356	1.09 369	2.41 321	1.14 360	1.51 333	1.98 350	0.79 345	1.08 364	1.49 365	1.82 367	1.67 356	2.10 336

G-Net	1.86 343	1.00 349	1.28 365	0.89 317	0.93 338	1.10 336	0.77 321	1.63 371	2.07 377	0.99 354	2.89 371	7.30 386	1.67 348	0.55 324	1.45 334	1.75 387	1.04 342	0.93 357	2.87 334	2.72 398	1.89 348	1.47 330	0.80 347	1.02 360	1.06 338	1.71 365	2.82 386	5.60 382

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 338	1.25 360	1.05 346	1.56 355	1.08 349	1.20 342	3.18 376	1.50 365	2.10 378	1.30 374	0.98 320	1.50 320	1.04 323	1.66 373	1.71 349	1.18 360	0.84 320	1.01 361	6.24 365	1.15 363	1.43 331	3.23 371	1.19 362	1.14 368	1.52 366	1.29 343	1.09 301	2.78 355

WAO-6	2.71 361	2.26 372	1.57 373	3.00 371	2.25 372	3.01 368	3.02 374	1.77 379	2.35 379	1.52 385	1.62 352	3.94 366	5.12 375	2.64 380	2.22 376	1.38 375	2.65 384	1.36 385	4.86 353	1.54 378	2.76 364	4.79 385	2.70 378	1.73 391	2.71 381	2.59 382	2.68 384	5.02 379

LSM0	8.30 396	1.08 354	0.95 336	1.66 358	1.42 363	1.59 357	1.96 360	2.27 386	2.36 380	1.66 390	3.94 378	4.10 368	6.30 384	0.63 339	62.38 419	74.74 419	1.69 366	1.06 366	12.18 387	2.23 391	4.96 396	9.29 404	0.92 355	1.29 375	1.95 375	2.97 387	3.66 395	14.83 402

KSHMR	8.16 394	4.16 397	2.96 395	25.39 408	3.92 398	5.08 394	5.53 391	2.62 393	2.40 381	2.23 400	2.26 365	4.37 371	77.17 418	5.23 399	2.24 377	1.71 385	2.79 387	1.98 394	31.04 403	2.02 389	4.59 393	5.35 386	7.54 407	1.89 397	3.30 388	2.91 386	3.01 388	6.51 388

IMH-64-1	2.92 366	2.70 376	2.36 386	3.23 374	2.71 382	3.70 379	4.05 387	1.66 372	2.48 382	1.13 360	1.26 335	3.60 360	6.29 382	3.59 390	2.28 381	1.15 356	2.20 377	1.31 381	6.02 362	1.52 376	3.03 370	5.48 388	4.83 393	1.40 379	2.83 383	2.02 373	2.34 372	3.64 367

IMH-64	2.92 366	2.70 376	2.36 386	3.23 374	2.71 382	3.70 379	4.05 387	1.66 372	2.48 382	1.13 360	1.26 335	3.60 360	6.29 382	3.59 390	2.28 381	1.15 356	2.20 377	1.31 381	6.02 362	1.52 376	3.03 370	5.48 388	4.83 393	1.40 379	2.83 383	2.02 373	2.34 372	3.64 367

ADCS	1.88 344	1.06 352	0.98 339	0.93 325	1.10 352	1.09 335	1.14 344	1.27 351	2.49 384	0.89 345	1.36 343	1.51 321	2.92 366	0.86 358	3.30 392	2.26 393	1.46 361	1.26 378	3.10 341	1.29 369	2.48 358	2.88 364	0.80 347	1.10 365	1.33 359	4.48 399	1.41 344	6.08 385

IMH	3.24 371	2.76 380	2.37 388	3.26 376	2.74 384	3.73 382	4.10 389	1.72 377	2.58 385	1.17 365	1.24 333	3.92 364	10.58 389	6.80 405	1.57 344	1.11 352	2.25 379	1.30 380	6.28 366	1.56 379	2.97 369	4.14 380	4.90 396	1.45 383	3.01 387	2.36 379	2.47 378	5.19 381

WAO-7	2.72 363	1.83 367	2.89 394	7.39 393	1.73 368	1.76 361	1.82 359	2.07 383	2.65 386	2.21 399	5.39 387	4.58 372	5.72 379	1.23 369	2.07 369	1.27 366	1.69 366	1.22 375	7.70 371	1.51 374	1.64 339	3.07 368	0.84 350	1.65 389	1.83 372	2.48 381	1.97 366	3.27 364

AnyNet_C01	2.06 348	1.08 354	1.06 348	1.14 336	1.08 349	1.01 328	2.69 369	1.69 376	2.66 387	1.21 367	1.67 354	2.90 349	2.60 363	0.95 363	3.65 393	4.02 400	2.09 375	2.21 400	3.08 340	1.56 379	3.30 378	2.89 365	1.26 363	1.15 369	1.80 371	1.43 352	1.51 350	3.90 371

notaker	5.52 384	5.55 404	3.76 400	13.97 403	5.34 402	5.44 398	7.16 395	2.36 387	2.68 388	2.06 397	1.80 359	12.90 402	23.86 401	3.98 393	2.04 365	1.73 386	3.45 390	2.12 397	17.08 395	2.15 390	6.10 399	5.87 392	6.15 404	2.12 399	1.79 370	2.08 376	2.31 371	3.29 365

PWCK	5.04 382	3.03 384	2.21 382	3.61 381	2.60 381	4.41 390	5.09 390	2.45 390	2.76 389	3.31 404	4.34 381	10.15 398	5.13 376	1.74 374	1.99 363	1.38 375	2.41 381	1.45 388	51.59 413	2.35 393	3.70 385	2.69 363	2.65 377	1.78 395	2.97 386	3.21 390	2.43 376	4.77 376

ADCL	1.27 323	0.82 330	0.64 305	0.60 279	0.53 280	0.73 305	0.91 333	0.75 289	2.78 390	0.68 289	1.01 322	0.86 269	0.50 280	0.50 311	1.27 325	0.64 267	0.66 277	0.57 287	1.20 259	0.60 291	0.98 300	0.88 285	0.50 311	0.47 291	1.60 368	1.50 359	0.88 260	11.30 398

ELAS	3.38 374	2.19 370	1.79 376	2.99 370	2.37 374	3.32 371	2.09 363	2.60 392	2.85 391	1.28 372	4.85 384	8.61 389	8.02 387	0.76 352	2.90 390	0.81 308	1.80 369	1.10 370	4.19 351	1.10 357	4.53 392	7.86 399	1.26 363	1.63 387	7.08 402	4.79 400	3.66 395	4.87 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	6.09 388	3.85 396	3.31 399	5.99 390	4.13 399	6.22 400	7.94 397	3.42 398	2.89 392	1.47 380	1.46 346	8.10 388	1.90 350	5.39 402	11.86 405	3.22 396	3.30 389	2.99 401	5.32 356	2.40 394	9.74 404	10.03 407	4.93 397	2.18 400	7.39 403	17.16 408	3.72 397	24.15 406

AnyNet_C32	1.64 336	0.65 301	0.74 319	0.67 294	0.73 322	0.86 320	1.14 344	0.95 329	3.12 393	0.75 317	1.53 349	0.94 275	0.64 306	0.67 344	1.83 359	1.11 352	1.06 346	0.95 359	1.78 294	0.76 327	1.76 345	1.71 343	0.66 338	0.85 347	1.13 344	2.68 383	1.17 314	13.55 400

JetRed	7.85 392	5.29 403	6.07 406	3.75 382	5.00 401	6.95 403	10.20 404	4.64 403	3.42 394	2.92 403	2.39 367	6.71 381	2.25 356	7.15 406	10.26 402	7.34 404	8.59 398	7.11 405	4.82 352	4.08 402	10.76 408	9.27 403	7.85 408	3.34 405	10.96 405	24.25 412	11.90 406	24.57 407

UNDER WATER-64	6.11 389	5.20 402	3.13 397	12.20 401	5.77 403	6.55 402	8.53 401	4.74 404	3.45 395	2.30 402	2.36 366	12.04 401	12.47 393	5.08 398	3.02 391	1.81 388	12.11 405	2.17 398	8.81 376	4.17 403	5.75 398	7.27 397	8.74 409	2.61 403	3.86 394	8.63 403	4.32 398	7.86 392

UNDER WATER	7.55 391	4.74 401	3.06 396	10.46 400	5.92 404	6.35 401	8.05 398	4.32 399	3.69 396	1.97 396	2.14 364	10.53 399	62.60 416	4.83 397	2.25 378	1.59 383	12.22 406	2.08 396	9.67 380	3.97 401	5.27 397	6.65 395	8.86 410	2.65 404	3.82 393	5.62 401	3.62 394	7.03 390

WAO-8	4.25 379	3.34 391	2.80 391	10.32 397	2.92 388	4.17 387	5.89 392	2.66 395	4.45 397	1.69 391	3.41 374	5.94 377	11.31 391	5.29 400	1.71 349	1.34 367	2.69 385	1.51 389	10.78 382	2.48 395	2.63 359	4.50 383	3.44 381	1.58 385	5.12 397	3.31 392	3.60 392	5.76 383

Venus	4.25 379	3.34 391	2.80 391	10.32 397	2.92 388	4.17 387	5.89 392	2.66 395	4.45 397	1.69 391	3.41 374	5.94 377	11.31 391	5.29 400	1.71 349	1.34 367	2.69 385	1.51 389	10.78 382	2.48 395	2.63 359	4.50 383	3.44 381	1.58 385	5.12 397	3.31 392	3.60 392	5.76 383

MADNet++	5.64 385	3.51 395	3.77 401	2.84 368	4.62 400	3.02 369	3.65 382	4.36 400	5.03 399	4.18 407	5.07 386	6.45 379	5.92 381	6.18 404	7.04 400	6.82 403	4.71 391	4.00 404	8.03 372	5.83 404	9.92 405	16.38 409	2.32 376	4.34 407	3.95 395	11.38 406	4.93 399	4.01 372

STStereo	5.29 383	2.47 374	5.20 404	5.20 389	2.80 385	4.72 391	3.42 378	6.23 406	6.52 400	1.51 383	7.61 402	9.53 392	14.86 397	0.63 339	4.09 396	0.64 267	0.87 323	0.62 303	36.67 406	1.02 351	1.23 321	1.05 300	0.78 344	1.63 387	3.46 390	2.43 380	3.53 391	14.15 401

MANE	7.31 390	2.64 375	4.48 403	3.30 377	3.10 392	3.94 385	2.83 372	5.37 405	6.88 401	1.11 359	5.64 390	8.81 390	11.02 390	0.67 344	3.83 394	3.83 398	1.32 354	18.03 410	8.61 373	0.84 337	4.22 387	1.16 309	0.74 343	1.79 396	13.65 408	18.61 409	22.89 411	38.18 416

BEATNet-Init1	22.01 411	36.32 416	3.23 398	54.74 417	11.23 409	52.95 418	28.72 413	9.47 407	8.51 402	1.57 387	10.45 408	33.05 409	48.98 412	0.71 348	16.97 410	11.50 408	1.60 364	1.11 372	77.80 415	35.27 417	9.94 406	9.98 406	1.27 367	2.30 402	27.41 411	11.09 405	52.85 418	35.36 414

TorneroNet-64	6.02 387	4.60 400	2.53 389	15.58 404	3.29 394	4.87 392	7.75 396	2.23 385	10.02 403	1.42 378	1.31 338	7.26 385	29.23 407	4.36 395	2.09 370	1.21 364	8.22 397	1.70 393	17.35 396	2.62 397	4.31 389	5.68 390	5.20 398	1.76 393	3.58 391	3.76 396	2.29 370	8.34 393

LRCNet_RVC	21.34 410	28.92 411	11.37 410	31.78 412	29.09 416	34.25 412	27.43 411	21.71 416	10.07 404	29.63 417	30.60 413	32.06 408	25.81 403	33.87 416	11.15 403	2.97 395	25.27 412	21.35 413	44.05 410	20.83 413	14.27 410	5.87 392	36.69 416	27.43 416	2.76 382	1.47 354	8.68 405	6.79 389

ktn	8.45 398	3.18 387	2.84 393	6.37 392	3.26 393	4.31 389	10.28 405	2.15 384	10.13 405	2.27 401	1.83 360	42.17 413	55.84 414	3.93 392	2.34 383	2.09 392	9.85 399	2.17 398	33.98 404	2.24 392	3.24 376	3.03 367	4.78 391	2.25 401	2.59 378	2.81 384	3.18 389	5.04 380

TorneroNet	8.11 393	4.28 399	2.58 390	27.50 410	3.31 395	5.00 393	6.00 394	2.62 393	10.13 405	1.49 382	2.57 369	11.07 400	68.61 417	4.25 394	1.77 357	1.18 360	5.78 393	1.62 392	23.67 398	2.83 399	4.30 388	5.47 387	5.37 399	1.65 389	3.72 392	3.14 389	2.59 381	6.36 387

DGTPSM_ROB	12.12 401	5.96 405	17.45 411	4.20 385	7.86 405	5.15 396	8.18 399	4.56 401	11.64 407	4.52 409	8.72 404	5.01 374	17.08 398	12.98 409	14.91 408	14.58 409	6.85 394	15.76 408	12.78 388	12.05 409	9.07 402	21.74 410	5.67 401	11.54 411	11.84 406	31.02 415	12.98 407	33.06 412

DPSMNet_ROB	12.40 402	5.97 406	17.46 412	4.21 386	7.87 406	5.15 396	8.18 399	4.56 401	11.65 408	4.54 410	8.87 405	5.17 375	22.69 399	13.00 410	14.98 409	14.62 410	6.90 395	15.82 409	14.07 392	12.05 409	9.09 403	21.75 411	5.68 402	11.54 411	11.87 407	31.03 416	12.99 408	33.06 412

DPSM_ROB	18.32 406	16.26 408	21.94 413	9.42 395	8.75 407	13.61 405	9.11 402	10.90 409	15.09 409	8.45 411	8.95 406	10.12 396	13.19 395	16.42 411	19.79 411	19.11 411	18.35 409	20.45 411	13.82 390	14.88 411	26.56 412	27.45 412	6.49 405	14.39 414	31.57 415	38.83 417	36.85 416	43.86 417

DPSM	18.32 406	16.26 408	21.94 413	9.42 395	8.75 407	13.61 405	9.11 402	10.90 409	15.09 409	8.45 411	8.95 406	10.12 396	13.19 395	16.42 411	19.79 411	19.11 411	18.35 409	20.45 411	13.82 390	14.88 411	26.56 412	27.45 412	6.49 405	14.39 414	31.57 415	38.83 417	36.85 416	43.86 417

HanzoNet	19.12 409	15.23 407	6.99 408	35.06 413	14.35 411	40.77 413	42.46 414	17.81 413	22.51 411	3.55 405	8.29 403	41.30 412	56.30 415	43.04 418	5.72 399	4.37 401	37.83 416	3.30 402	49.59 412	8.93 408	10.30 407	6.85 396	14.15 414	3.46 406	5.94 400	5.80 402	5.29 402	7.13 391

LE_ROB	17.44 404	1.82 366	6.12 407	9.40 394	53.85 420	8.01 404	46.26 415	11.27 411	28.12 412	1.80 394	7.03 401	38.62 411	49.53 413	0.34 262	1.76 356	0.55 234	0.78 309	0.59 297	36.68 407	6.72 405	2.92 367	0.85 281	29.06 415	12.10 413	26.35 410	25.49 413	27.84 414	37.03 415

fast-reg	43.29 417	32.71 414	44.22 419	18.25 405	17.13 412	27.54 410	18.28 409	21.56 414	30.10 413	17.75 415	25.35 412	20.57 407	27.48 406	32.87 413	35.47 413	36.04 413	36.53 413	40.33 414	202.92 419	29.77 414	52.97 417	55.53 417	13.28 413	29.25 418	63.58 420	78.09 420	73.47 419	87.68 419

CasAABBNet	36.73 413	32.73 415	44.18 418	18.81 406	17.45 413	27.29 409	18.12 408	21.69 415	30.40 414	17.52 413	18.08 410	20.27 405	26.53 404	32.96 414	38.28 415	37.42 414	36.82 414	41.12 416	27.47 401	29.86 415	53.56 419	55.70 418	12.93 411	28.91 417	63.44 419	78.07 419	73.93 420	88.05 420

FlowAnything	36.80 414	32.68 413	44.29 420	18.93 407	17.69 414	27.11 408	18.38 410	21.83 417	30.48 415	17.53 414	18.21 411	20.29 406	26.54 405	33.31 415	37.97 414	37.86 415	36.82 414	40.93 415	27.35 400	30.03 416	53.34 418	55.72 419	12.99 412	29.50 419	63.36 418	78.25 421	73.99 421	88.17 421

DPSimNet_ROB	18.93 408	32.01 412	5.97 405	12.40 402	11.35 410	6.13 399	28.07 412	15.03 412	35.64 416	3.96 406	78.33 419	18.15 404	35.00 408	5.44 403	12.19 407	10.36 407	13.57 407	3.64 403	87.52 416	6.87 406	14.36 411	9.97 405	4.40 387	7.14 409	5.17 399	9.85 404	5.93 403	32.56 411

AVERAGE_ROB	41.98 416	44.82 418	42.27 416	45.98 415	46.88 417	45.60 415	46.56 417	47.04 419	43.89 417	49.19 419	49.91 416	47.25 415	43.00 409	49.19 419	40.14 416	38.38 416	49.01 418	51.31 418	43.98 409	42.43 419	43.31 415	38.64 415	49.42 417	42.83 420	28.65 413	20.44 411	23.41 412	19.88 404

HaxPig	41.43 415	43.85 417	40.81 415	44.90 414	47.49 418	44.66 414	46.30 416	46.31 418	45.63 418	49.00 418	49.30 415	47.24 414	43.73 410	42.64 417	40.44 417	39.13 417	48.37 417	51.07 417	43.33 408	42.25 418	42.88 414	36.52 414	50.75 418	43.02 421	27.54 412	19.97 410	20.68 410	20.75 405

MEDIAN_ROB	44.95 418	47.36 419	44.12 417	48.52 416	49.78 419	48.21 416	49.25 418	49.72 420	46.35 419	52.53 420	53.59 417	50.59 416	45.49 411	49.36 420	43.27 418	41.36 418	51.85 419	54.40 419	47.03 411	45.93 420	45.78 416	40.06 416	52.67 419	45.67 422	31.00 414	26.54 414	25.33 413	27.95 410

PML	30.82 412	20.91 410	7.15 409	29.65 411	20.81 415	29.11 411	10.50 406	10.87 408	88.32 420	20.03 416	154.19 420	98.60 418	119.55 419	10.53 408	9.19 401	8.69 406	16.72 408	7.27 406	34.57 405	7.35 407	12.77 409	10.86 408	5.72 403	6.17 408	33.11 417	12.83 407	34.30 415	12.33 399

GS-Stereo																							0.08 36	0.10 49	0.18 31	0.16 18	0.25 44	0.16 30

ASD4																								8.34 410

Low-res two-view benchmark