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.

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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

NLCSM	0.67 87	0.24 16	0.10 3	0.19 28	0.11 5	0.20 34	0.14 53	0.24 18	0.34 89	0.11 4	0.41 95	0.19 4	12.63 352	0.11 5	0.31 3	0.32 3	0.27 5	0.18 3	0.22 3	0.17 3	0.22 3	0.22 4	0.18 30	0.13 10	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

WQFJX1	0.73 93	0.26 22	0.12 5	0.20 32	0.17 30	0.16 11	0.12 30	0.25 25	0.57 177	0.12 5	0.75 178	0.22 8	12.81 354	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 13	0.21 6	0.26 4	0.20 9	0.26 4	0.32 21	0.29 67	0.14 18	0.25 11	0.27 33	0.55 42	0.16 3

WQFJX	0.78 99	0.19 5	0.15 14	0.17 20	0.13 12	0.24 55	0.17 75	0.19 6	0.97 248	0.15 14	1.63 265	0.18 3	12.83 355	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 10	0.25 12	0.27 6	0.26 31	0.27 5	0.24 7	0.27 62	0.16 35	0.26 13	0.25 17	0.54 39	0.22 13

over-8	0.24 8	0.26 22	0.19 27	0.18 23	0.16 22	0.18 20	0.12 30	0.24 18	0.16 21	0.18 24	0.11 10	0.27 14	0.16 24	0.14 19	0.39 11	0.46 18	0.26 3	0.28 19	0.27 6	0.20 9	0.28 6	0.27 10	0.12 9	0.15 25	0.31 29	0.28 35	0.39 13	0.34 52

over-9	0.23 6	0.24 16	0.18 25	0.19 28	0.15 18	0.19 27	0.11 24	0.24 18	0.16 21	0.17 20	0.11 10	0.30 26	0.16 24	0.14 19	0.38 8	0.45 16	0.27 5	0.28 19	0.26 4	0.20 9	0.28 6	0.28 14	0.12 9	0.15 25	0.31 29	0.28 35	0.41 17	0.33 48

WQFJA1	0.78 99	0.27 25	0.14 7	0.20 32	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 18	0.72 219	0.14 8	1.42 258	0.21 5	12.89 358	0.11 5	0.51 21	0.39 5	0.32 15	0.26 14	0.29 9	0.22 17	0.29 8	0.27 10	0.26 60	0.17 43	0.24 9	0.26 26	0.44 21	0.22 13

NLMM1	1.00 133	0.30 32	0.13 6	0.18 23	0.21 45	0.23 48	0.09 12	0.26 28	6.95 371	0.17 20	0.54 124	0.36 41	12.87 357	0.13 17	0.41 12	0.44 12	0.31 13	0.31 28	0.36 24	0.24 26	0.29 8	0.40 36	0.27 62	0.15 25	0.26 13	0.30 41	0.65 60	0.19 6

NLMM	0.78 99	0.27 25	0.14 7	0.20 32	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 18	0.73 221	0.14 8	1.44 260	0.21 5	12.89 358	0.11 5	0.51 21	0.38 4	0.32 15	0.26 14	0.29 9	0.22 17	0.29 8	0.27 10	0.26 60	0.17 43	0.24 9	0.26 26	0.44 21	0.22 13

AIO-test2	0.21 3	0.16 3	0.11 4	0.09 3	0.11 5	0.16 11	0.12 30	0.23 16	0.15 17	0.18 24	0.19 35	0.42 55	0.14 10	0.12 9	0.34 4	0.42 10	0.32 15	0.25 12	0.30 12	0.18 5	0.29 8	0.32 21	0.11 5	0.15 25	0.20 3	0.20 3	0.23 3	0.19 6

over v1	0.24 8	0.20 8	0.20 31	0.20 32	0.16 22	0.18 20	0.12 30	0.25 25	0.16 21	0.17 20	0.11 10	0.33 35	0.15 17	0.15 26	0.38 8	0.48 22	0.28 9	0.29 23	0.27 6	0.21 15	0.30 12	0.30 16	0.11 5	0.15 25	0.29 25	0.34 60	0.41 17	0.26 34

derf	0.22 4	0.17 4	0.18 25	0.15 12	0.10 3	0.13 5	0.10 17	0.19 6	0.12 5	0.14 8	0.27 55	0.29 22	0.20 48	0.12 9	0.42 14	0.46 18	0.32 15	0.20 4	0.29 9	0.26 31	0.30 12	0.21 3	0.18 30	0.14 18	0.23 6	0.22 8	0.33 6	0.18 4

LACA2	0.22 4	0.19 5	0.17 21	0.23 43	0.16 22	0.18 20	0.11 24	0.17 3	0.15 17	0.16 17	0.07 4	0.32 31	0.15 17	0.12 9	0.38 8	0.44 12	0.27 5	0.31 28	0.32 15	0.17 3	0.30 12	0.39 33	0.12 9	0.12 6	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

NLSM1	1.01 134	0.27 25	0.17 21	0.23 43	0.24 58	0.31 77	0.12 30	0.33 46	6.19 367	0.14 8	1.49 261	0.31 28	12.63 352	0.14 19	0.47 17	0.51 26	0.36 25	0.23 9	0.31 14	0.24 26	0.31 15	0.45 43	0.29 67	0.16 35	0.27 20	0.30 41	0.56 43	0.23 17

LACA1	0.30 22	0.38 45	0.21 42	0.22 40	0.23 53	0.19 27	0.14 53	0.27 30	0.22 53	0.21 32	0.13 18	0.31 28	0.18 36	0.26 71	0.75 41	0.68 49	0.32 15	0.40 58	0.37 27	0.23 22	0.32 16	0.33 25	0.11 5	0.15 25	0.35 42	0.30 41	0.45 23	0.33 48

NLSM3	0.27 17	0.23 14	0.16 18	0.18 23	0.16 22	0.21 38	0.14 53	0.35 52	0.20 43	0.18 24	0.33 71	0.23 10	0.21 51	0.21 55	0.55 27	0.44 12	0.39 37	0.31 28	0.35 18	0.19 6	0.32 16	0.30 16	0.22 45	0.15 25	0.26 13	0.33 55	0.40 14	0.27 36

BridgeDepth	0.23 6	0.23 14	0.16 18	0.17 20	0.20 39	0.18 20	0.12 30	0.24 18	0.16 21	0.18 24	0.08 6	0.39 48	0.13 7	0.18 40	0.41 12	0.45 16	0.26 3	0.27 18	0.32 15	0.20 9	0.33 18	0.35 28	0.09 3	0.13 10	0.27 20	0.26 26	0.33 6	0.24 22
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.27 17	0.36 40	0.14 7	0.25 52	0.15 18	0.15 6	0.08 7	0.48 68	0.18 37	0.25 43	0.10 8	0.41 54	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 45	0.26 14	0.37 27	0.25 29	0.33 18	0.25 8	0.24 55	0.12 6	0.29 25	0.20 3	0.77 82	0.23 17

AIO-test1	0.25 12	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 20	0.15 65	0.33 46	0.16 21	0.25 43	0.24 49	0.35 39	0.14 10	0.19 44	0.56 30	0.59 34	0.35 22	0.30 25	0.35 18	0.27 34	0.33 18	0.31 19	0.13 14	0.13 10	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

qqai	0.24 8	0.25 18	0.20 31	0.16 16	0.11 5	0.15 6	0.10 17	0.21 12	0.14 10	0.13 7	0.28 58	0.26 12	0.21 51	0.12 9	0.47 17	0.47 20	0.36 25	0.21 6	0.41 33	0.28 40	0.35 21	0.27 10	0.18 30	0.14 18	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

MLG-Stereo	0.25 12	0.25 18	0.14 7	0.11 4	0.20 39	0.12 4	0.07 5	0.21 12	0.12 5	0.19 28	0.11 10	0.29 22	0.10 3	0.21 55	0.61 31	0.65 44	0.36 25	0.35 40	0.44 41	0.23 22	0.35 21	0.32 21	0.11 5	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 29	0.25 31

MM-Stereo_test1	0.29 21	0.69 100	0.15 14	0.23 43	0.14 15	0.16 11	0.07 5	0.37 55	0.14 10	0.27 48	0.11 10	0.43 56	0.11 4	0.12 9	0.45 15	0.48 22	0.45 52	0.32 32	0.42 36	0.27 34	0.35 21	0.35 28	0.23 52	0.13 10	0.31 29	0.23 11	0.63 57	0.24 22

Pointernet	0.24 8	0.21 10	0.14 7	0.14 11	0.12 8	0.19 27	0.16 68	0.28 32	0.10 3	0.17 20	0.14 21	0.23 10	0.14 10	0.12 9	0.47 17	0.42 10	0.37 29	0.23 9	0.35 18	0.19 6	0.35 21	0.25 8	0.14 15	0.14 18	0.23 6	0.21 6	0.67 65	0.22 13

over-6	0.27 17	0.36 40	0.22 46	0.24 46	0.17 30	0.17 17	0.12 30	0.27 30	0.28 72	0.21 32	0.18 29	0.46 63	0.15 17	0.15 26	0.45 15	0.49 24	0.29 10	0.30 25	0.33 17	0.22 17	0.36 25	0.32 21	0.15 18	0.16 35	0.31 29	0.30 41	0.42 20	0.34 52

quiztm	0.25 12	0.25 18	0.22 46	0.18 23	0.12 8	0.15 6	0.11 24	0.29 36	0.13 8	0.12 5	0.16 25	0.38 45	0.15 17	0.15 26	0.54 24	0.44 12	0.33 21	0.20 4	0.30 12	0.23 22	0.36 25	0.29 15	0.16 20	0.15 25	0.22 5	0.21 6	0.56 43	0.23 17

testmc14	0.34 34	0.30 32	0.20 31	0.21 37	0.21 45	0.19 27	0.10 17	0.20 9	0.19 41	0.80 149	0.16 25	0.68 113	0.15 17	0.17 36	0.92 49	0.56 29	0.37 29	0.33 35	0.52 51	0.33 50	0.38 27	0.37 30	0.32 73	0.18 51	0.34 38	0.35 65	0.45 23	0.32 47

DispViT+	0.34 34	0.27 25	0.22 46	0.28 60	0.32 80	0.19 27	0.14 53	0.28 32	0.24 57	0.30 53	0.25 52	0.30 26	0.21 51	0.22 60	0.83 45	0.62 41	0.27 5	0.40 58	0.43 39	0.32 47	0.38 27	0.41 37	0.20 41	0.36 103	0.32 33	0.57 115	0.46 26	0.41 65

ProNet	0.30 22	0.27 25	0.31 66	0.26 55	0.15 18	0.27 65	0.27 114	0.38 57	0.13 8	0.15 14	0.49 111	0.29 22	0.13 7	0.16 32	0.73 39	0.49 24	0.43 47	0.32 32	0.35 18	0.27 34	0.38 27	0.22 4	0.38 94	0.22 64	0.32 33	0.20 3	0.38 12	0.27 36

MCSU-Stereo	0.41 50	0.30 32	0.29 60	0.20 32	0.20 39	0.17 17	0.13 44	0.20 9	0.32 83	1.82 260	0.15 22	0.57 80	0.20 48	0.20 50	0.94 50	0.56 29	0.39 37	0.28 19	0.53 52	0.29 43	0.39 30	0.33 25	0.31 72	0.15 25	0.35 42	0.31 46	0.97 103	0.54 85

BridgeDepth_RVC	0.42 53	0.54 69	0.27 57	0.35 87	0.28 68	0.26 63	0.14 53	0.55 73	0.32 83	0.38 64	0.22 44	0.44 57	0.23 60	0.28 81	1.45 72	0.77 62	0.35 22	0.41 61	0.53 52	0.33 50	0.39 30	0.38 32	0.22 45	0.20 55	0.41 63	0.49 95	0.52 34	0.56 88
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.26 15	0.22 11	0.14 7	0.13 9	0.22 50	0.11 3	0.08 7	0.22 15	0.12 5	0.20 29	0.12 15	0.33 35	0.11 4	0.21 55	0.66 35	0.64 42	0.37 29	0.35 40	0.50 46	0.22 17	0.39 30	0.30 16	0.12 9	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 38	0.27 36

AIO-Stereo	0.31 27	0.33 38	0.22 46	0.35 87	0.16 22	0.20 34	0.10 17	0.17 3	0.14 10	0.14 8	0.20 40	0.21 5	0.16 24	0.14 19	0.55 27	0.55 28	0.41 43	0.39 54	1.18 122	0.36 57	0.39 30	0.43 41	0.17 24	0.16 35	0.32 33	0.24 14	0.61 53	0.19 6

CoSv	0.26 15	0.38 45	0.20 31	0.18 23	0.14 15	0.35 95	0.09 12	0.38 57	0.16 21	0.20 29	0.08 6	0.28 19	0.14 10	0.09 3	0.47 17	0.59 34	0.42 45	0.23 9	0.39 30	0.19 6	0.40 34	0.23 6	0.10 4	0.13 10	0.40 60	0.25 17	0.36 10	0.24 22

StereoVision	0.34 34	0.27 25	0.21 42	0.13 9	0.18 35	0.21 38	0.14 53	0.30 39	0.23 55	0.35 60	0.18 29	0.34 38	0.17 31	0.16 32	0.98 52	0.78 64	0.44 49	0.35 40	0.43 39	0.23 22	0.40 34	0.48 45	0.16 20	0.21 60	0.40 60	0.40 77	0.71 70	0.37 57

LACA3	0.34 34	0.44 58	0.22 46	0.24 46	0.21 45	0.21 38	0.17 75	0.26 28	0.21 50	0.27 48	0.19 35	0.46 63	0.17 31	0.27 74	1.06 57	0.61 38	0.32 15	0.37 45	0.53 52	0.27 34	0.41 36	0.41 37	0.16 20	0.18 51	0.40 60	0.31 46	0.46 26	0.45 71

MatchStereo	0.34 34	0.37 42	0.20 31	0.15 12	0.23 53	0.21 38	0.12 30	0.31 44	0.22 53	0.15 14	0.18 29	0.28 19	0.35 84	0.22 60	1.24 65	0.80 66	0.30 12	0.31 28	0.41 33	0.30 45	0.41 36	0.56 59	0.21 42	0.20 55	0.35 42	0.35 65	0.40 14	0.35 54
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.30 22	0.25 18	0.20 31	0.19 28	0.21 45	0.15 6	0.13 44	0.20 9	0.16 21	0.22 34	0.17 27	0.32 31	0.16 24	0.17 36	0.54 24	0.54 27	0.40 42	0.32 32	0.50 46	0.27 34	0.43 38	0.51 52	0.22 45	0.14 18	0.34 38	0.41 82	0.49 31	0.40 63

GREAT-IGEV	0.32 29	0.37 42	0.21 42	0.15 12	0.12 8	0.16 11	0.09 12	0.30 39	0.16 21	0.33 57	0.18 29	0.44 57	0.19 40	0.20 50	0.74 40	0.61 38	0.45 52	0.29 23	0.42 36	0.28 40	0.43 38	0.52 54	0.21 42	0.17 43	0.27 20	0.25 17	0.88 91	0.23 17
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RAFT	0.35 39	0.22 11	0.19 27	0.27 58	0.13 12	0.30 74	0.08 7	0.97 157	0.18 37	0.92 183	0.19 35	0.27 14	0.16 24	0.18 40	0.51 21	0.47 20	0.38 35	0.26 14	0.54 55	0.25 29	0.43 38	0.34 27	0.19 37	0.15 25	0.38 53	0.34 60	0.90 92	0.27 36

GASTEREO	0.38 46	0.42 57	0.20 31	0.34 83	0.18 35	0.24 55	0.14 53	0.30 39	0.19 41	0.73 124	0.12 15	0.28 19	0.17 31	0.13 17	1.05 55	0.74 59	0.38 35	0.33 35	0.37 27	0.30 45	0.44 41	0.56 59	0.23 52	0.20 55	0.35 42	0.87 166	0.73 74	0.24 22

LG-Stereo	0.28 20	0.26 22	0.17 21	0.17 20	0.16 22	0.23 48	0.13 44	0.30 39	0.15 17	0.23 38	0.19 35	0.52 73	0.14 10	0.18 40	0.55 27	0.58 32	0.39 37	0.30 25	0.54 55	0.22 17	0.44 41	0.31 19	0.12 9	0.12 6	0.28 23	0.24 14	0.46 26	0.24 22

MSCF	0.37 44	0.41 53	0.20 31	0.34 83	0.19 38	0.23 48	0.14 53	0.30 39	0.20 43	0.67 107	0.13 18	0.27 14	0.17 31	0.14 19	1.02 53	0.77 62	0.37 29	0.34 39	0.36 24	0.28 40	0.45 43	0.50 51	0.22 45	0.20 55	0.35 42	0.90 173	0.70 67	0.25 31

GREATEN-IGEV_RVC	0.36 42	0.30 32	0.20 31	0.16 16	0.18 35	0.19 27	0.10 17	0.37 55	0.24 57	0.22 34	0.21 41	0.48 65	0.18 36	0.19 44	1.24 65	0.69 51	0.37 29	0.33 35	0.77 81	0.26 31	0.46 44	0.41 37	0.25 58	0.14 18	0.36 51	0.33 55	0.70 67	0.39 61

RSM	0.30 22	0.30 32	0.22 46	0.32 79	0.15 18	0.21 38	0.10 17	0.17 3	0.16 21	0.14 8	0.26 53	0.22 8	0.19 40	0.14 19	0.64 34	0.60 36	0.39 37	0.37 45	0.35 18	0.33 50	0.46 44	0.54 55	0.19 37	0.16 35	0.30 28	0.26 26	0.58 47	0.24 22

AANet_RVC	0.54 68	0.45 60	0.40 91	0.33 82	0.61 188	0.28 69	0.31 130	0.61 83	0.58 180	0.44 70	0.41 95	0.39 48	0.48 117	0.33 106	1.16 59	0.79 65	0.55 77	0.53 94	0.56 59	0.52 103	0.46 44	0.49 47	0.34 78	0.38 110	0.57 105	0.57 115	1.05 111	0.97 179

PointNet	0.33 30	0.39 50	0.23 53	0.19 28	0.16 22	0.21 38	0.20 88	0.48 68	0.20 43	0.23 38	0.21 41	0.32 31	0.22 58	0.10 4	0.63 33	0.39 5	0.37 29	0.22 8	0.36 24	0.21 15	0.48 47	0.79 86	0.18 30	0.14 18	0.35 42	0.29 39	0.97 103	0.30 44

MLG-Stereo_test2	0.39 47	0.54 69	0.17 21	0.16 16	0.24 58	0.15 6	0.08 7	0.33 46	0.14 10	0.24 41	0.13 18	0.39 48	0.14 10	0.17 36	1.52 79	0.76 61	0.45 52	0.44 66	1.04 108	0.42 77	0.48 47	0.48 45	0.18 30	0.12 6	0.34 38	0.25 17	0.66 63	0.38 58

MM-Stereo_test2	0.35 39	0.78 149	0.22 46	0.30 71	0.21 45	0.18 20	0.11 24	0.33 46	0.16 21	0.36 63	0.15 22	0.39 48	0.15 17	0.17 36	0.69 36	0.66 46	0.43 47	0.39 54	0.41 33	0.37 59	0.50 49	0.85 93	0.24 55	0.16 35	0.35 42	0.25 17	0.54 39	0.25 31

RSM++	0.33 30	0.33 38	0.23 53	0.36 95	0.20 39	0.24 55	0.10 17	0.21 12	0.16 21	0.16 17	0.26 53	0.26 12	0.19 40	0.16 32	0.83 45	0.65 44	0.41 43	0.38 50	0.50 46	0.39 64	0.50 49	0.59 63	0.25 58	0.16 35	0.41 63	0.26 26	0.54 39	0.30 44

RYNet	2.42 246	0.40 51	0.35 79	0.29 66	0.32 80	0.40 112	0.25 104	0.61 83	0.55 168	0.33 57	0.36 82	0.40 53	0.26 63	0.27 74	52.29 380	0.69 51	0.47 58	1.00 263	0.54 55	0.29 43	0.50 49	0.37 30	0.38 94	0.32 90	0.57 105	1.24 229	1.31 132	0.50 79

TDLM	0.49 59	0.59 78	0.60 142	0.39 112	0.48 140	0.46 129	0.43 184	0.72 102	0.35 93	0.30 53	0.65 148	0.76 140	0.41 101	0.35 120	0.54 24	0.58 32	0.55 77	0.49 76	0.50 46	0.43 81	0.50 49	0.39 33	0.41 105	0.39 118	0.38 53	0.31 46	0.61 53	0.66 118

GIP-stereo	0.37 44	0.56 73	0.32 71	0.29 66	0.23 53	0.21 38	0.11 24	0.24 18	0.17 34	0.30 53	0.19 35	0.38 45	0.18 36	0.21 55	1.05 55	0.64 42	0.46 56	0.39 54	0.42 36	0.41 73	0.52 53	0.82 90	0.17 24	0.17 43	0.35 42	0.31 46	0.76 79	0.24 22

111111	0.31 27	0.37 42	0.19 27	0.25 52	0.29 71	0.22 47	0.09 12	0.19 6	0.16 21	0.10 3	0.17 27	0.27 14	0.17 31	0.18 40	0.79 43	0.56 29	0.46 56	0.28 19	0.76 79	0.24 26	0.53 54	0.61 66	0.21 42	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 17	0.19 6

IGEV-Stereo++	0.36 42	0.40 51	0.20 31	0.22 40	0.25 61	0.21 38	0.09 12	0.25 25	0.17 34	0.20 29	0.34 74	0.29 22	0.20 48	0.19 44	0.78 42	0.60 36	0.44 49	0.33 35	0.75 76	0.34 54	0.53 54	0.64 70	0.22 45	0.13 10	0.28 23	0.27 33	1.09 114	0.28 41

CroCo-Stereo Lap2	0.33 30	0.22 11	0.15 14	0.11 4	0.12 8	0.16 11	0.08 7	0.35 52	0.15 17	0.47 74	0.10 8	0.31 28	0.14 10	0.14 19	1.26 68	1.00 91	0.36 25	0.36 44	0.44 41	0.20 9	0.53 54	0.55 56	0.17 24	0.13 10	0.39 57	0.35 65	0.40 14	0.27 36

GANet	0.64 82	0.67 95	0.63 148	0.57 163	0.58 176	0.95 254	0.55 212	0.78 116	0.46 128	0.57 85	0.61 139	1.83 266	0.36 89	0.41 162	0.81 44	0.69 51	0.76 137	0.73 161	0.58 60	0.40 70	0.53 54	0.49 47	0.47 138	0.48 160	0.56 104	0.41 82	0.83 87	0.69 121

AdaDepth	0.41 50	0.41 53	0.20 31	0.24 46	0.28 68	0.23 48	0.16 68	0.32 45	0.20 43	0.23 38	0.29 60	0.27 14	0.21 51	0.23 64	0.97 51	1.09 111	0.49 65	0.41 61	1.08 114	0.34 54	0.54 58	0.59 63	0.18 30	0.21 60	0.29 25	0.28 35	0.75 76	0.43 67

delet	0.51 63	0.58 76	0.47 112	0.35 87	0.50 153	0.50 145	0.30 126	0.49 70	0.29 76	0.56 81	0.44 103	0.45 61	0.34 76	0.48 207	1.16 59	0.68 49	0.55 77	0.46 70	0.47 45	0.41 73	0.58 59	0.39 33	0.39 96	0.41 126	0.48 82	0.36 69	1.09 114	0.50 79

AASNet	0.53 66	0.74 124	0.46 110	0.35 87	0.61 188	0.51 150	0.42 181	0.65 92	0.26 61	0.41 67	0.50 113	0.39 48	0.31 72	0.41 162	1.02 53	0.69 51	0.53 73	0.60 108	0.67 66	0.51 99	0.60 60	0.87 95	0.41 105	0.41 126	0.50 86	0.40 77	0.70 67	0.45 71

CCAANet	0.66 85	0.57 75	0.62 146	0.37 98	0.36 102	0.38 104	0.45 190	1.41 224	0.45 126	1.16 214	0.43 99	0.89 179	0.57 149	0.37 139	1.31 69	0.81 67	0.63 96	0.47 71	0.61 63	0.61 138	0.60 60	0.55 56	0.51 167	0.35 102	0.55 101	0.50 102	1.59 163	0.72 126

YMNet	1.44 191	0.79 153	0.41 95	0.51 144	0.61 188	0.59 184	1.36 291	0.77 110	0.56 173	1.28 223	0.36 82	0.67 109	2.20 296	0.56 228	19.21 320	1.49 189	0.77 140	0.65 133	0.74 74	0.39 64	0.61 62	1.27 126	0.23 52	0.38 110	0.69 134	0.46 91	0.81 85	0.66 118

MoCha-V2	0.30 22	0.31 37	0.23 53	0.21 37	0.17 30	0.17 17	0.14 53	0.23 16	0.11 4	0.26 47	0.28 58	0.32 31	0.16 24	0.19 44	0.62 32	0.61 38	0.39 37	0.38 50	0.35 18	0.42 77	0.61 62	0.51 52	0.15 18	0.16 35	0.35 42	0.26 26	0.34 8	0.19 6

test_5	0.69 89	0.91 203	0.30 62	0.38 102	0.26 65	0.35 95	0.19 84	1.79 275	0.31 79	0.58 89	1.20 239	0.75 136	0.73 204	0.32 99	1.36 71	1.10 114	0.54 74	0.54 98	1.01 106	0.37 59	0.61 62	1.37 132	0.29 67	0.34 96	0.41 63	0.40 77	1.72 171	0.44 69

GSStereo	0.33 30	0.41 53	0.21 42	0.31 75	0.22 50	0.25 60	0.14 53	0.28 32	0.16 21	0.25 43	0.15 22	0.37 44	0.15 17	0.15 26	0.70 38	0.66 46	0.49 65	0.38 50	0.45 43	0.40 70	0.62 65	0.46 44	0.14 15	0.17 43	0.33 36	0.25 17	0.52 34	0.24 22

CroCo-Stereo	0.35 39	0.20 8	0.15 14	0.11 4	0.10 3	0.18 20	0.06 3	0.33 46	0.14 10	0.31 56	0.05 3	0.36 41	0.13 7	0.15 26	1.64 88	1.05 98	0.35 22	0.37 45	0.45 43	0.20 9	0.62 65	0.79 86	0.16 20	0.13 10	0.38 53	0.31 46	0.45 23	0.26 34
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
MMNet	0.59 76	0.58 76	0.44 103	0.38 102	0.55 171	0.42 119	0.29 122	0.60 81	0.40 107	0.38 64	0.55 128	0.63 95	0.32 73	0.51 219	1.51 78	0.75 60	0.72 124	0.58 104	0.76 79	0.55 112	0.62 65	0.41 37	0.40 101	0.52 176	0.51 89	0.49 95	1.49 149	0.50 79

CVANet_RVC	0.60 78	0.67 95	0.81 186	0.81 232	0.53 164	0.66 205	0.55 212	1.15 176	0.39 100	0.44 70	0.79 190	0.80 152	0.44 111	0.43 180	0.69 36	0.67 48	0.55 77	0.53 94	0.55 58	0.57 117	0.63 68	0.57 61	0.40 101	0.41 126	0.46 73	0.40 77	0.72 71	0.55 86

VIP-Stereo	0.43 54	0.38 45	0.42 98	0.28 60	0.24 58	0.27 65	0.12 30	0.40 60	0.24 57	0.29 50	0.38 85	0.65 102	0.21 51	0.20 50	1.20 63	0.97 87	0.54 74	0.50 78	0.59 61	0.42 77	0.64 69	0.43 41	0.27 62	0.31 88	0.42 67	0.33 55	0.48 29	0.51 83

UPFNet	0.73 93	0.69 100	0.79 181	0.54 156	0.65 200	0.58 181	0.54 207	0.72 102	0.54 165	0.59 91	0.57 132	0.61 90	0.47 114	0.62 252	1.80 107	0.96 84	0.72 124	0.68 143	0.91 95	0.72 178	0.64 69	0.55 56	0.53 181	0.52 176	0.58 109	0.51 103	2.19 216	0.59 99

GEAStereo	0.39 47	0.59 78	0.31 66	0.35 87	0.23 53	0.23 48	0.13 44	0.29 36	0.20 43	0.35 60	0.18 29	0.44 57	0.19 40	0.23 64	0.87 47	0.71 55	0.47 58	0.37 45	0.40 31	0.37 59	0.65 71	0.64 70	0.19 37	0.21 60	0.39 57	0.34 60	0.75 76	0.38 58

gasm-f	0.39 47	0.59 78	0.31 66	0.35 87	0.23 53	0.23 48	0.13 44	0.29 36	0.20 43	0.35 60	0.18 29	0.44 57	0.19 40	0.23 64	0.87 47	0.71 55	0.47 58	0.37 45	0.40 31	0.37 59	0.65 71	0.64 70	0.19 37	0.21 60	0.39 57	0.34 60	0.75 76	0.38 58

U	0.41 50	0.28 31	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 11	0.06 3	0.45 67	0.14 10	0.49 75	0.07 4	0.36 41	0.16 24	0.20 50	1.71 94	1.14 121	0.44 49	0.41 61	0.59 61	0.32 47	0.66 73	0.92 100	0.17 24	0.17 43	0.50 86	0.36 69	0.49 31	0.35 54

DMCA	0.63 81	0.73 121	0.63 148	0.40 113	0.49 144	0.52 153	0.33 146	0.59 80	0.52 152	0.80 149	0.63 145	0.70 119	0.40 97	0.47 201	1.48 75	0.92 77	0.69 112	0.67 139	0.67 66	0.51 99	0.67 74	0.59 63	0.48 142	0.45 143	0.48 82	0.52 106	1.04 110	0.62 105

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.55 71	0.41 53	0.30 62	0.32 79	0.35 95	0.23 48	0.18 80	0.42 63	0.28 72	1.08 206	0.30 63	0.55 78	0.33 75	0.30 88	1.56 82	1.05 98	0.47 58	0.47 71	1.72 157	0.36 57	0.69 75	0.69 75	0.22 45	0.25 71	0.44 69	0.39 74	0.83 87	0.59 99

TS12	0.49 59	0.45 60	0.37 84	0.30 71	0.35 95	0.34 89	0.18 80	0.57 76	0.26 61	0.22 34	0.39 89	0.50 66	0.34 76	0.27 74	1.60 85	0.87 71	0.47 58	0.44 66	0.83 87	0.39 64	0.69 75	0.49 47	0.34 78	0.29 78	0.63 118	0.44 89	0.63 57	0.63 109

TS	0.49 59	0.45 60	0.37 84	0.30 71	0.35 95	0.34 89	0.18 80	0.57 76	0.26 61	0.22 34	0.39 89	0.50 66	0.34 76	0.27 74	1.60 85	0.87 71	0.47 58	0.44 66	0.83 87	0.39 64	0.69 75	0.49 47	0.34 78	0.29 78	0.63 118	0.44 89	0.63 57	0.63 109

LG-Stereo_L1	0.58 74	0.69 100	0.41 95	0.24 46	0.35 95	0.25 60	0.12 30	0.62 88	0.27 70	0.72 119	0.32 67	0.69 115	0.34 76	0.29 85	1.82 109	1.36 157	0.57 84	0.52 85	1.14 119	0.42 77	0.70 78	1.11 115	0.29 67	0.30 81	0.51 89	0.33 55	0.66 63	0.65 116

MLG-Stereo_test3	0.52 65	0.48 65	0.27 57	0.29 66	0.38 107	0.24 55	0.12 30	0.34 51	0.20 43	1.12 209	0.30 63	0.54 77	0.19 40	0.31 96	1.85 115	0.92 77	0.52 70	0.52 85	1.17 120	0.39 64	0.70 78	0.75 82	0.18 30	0.24 69	0.38 53	0.31 46	0.90 92	0.44 69

DFGA-Net	0.65 84	0.64 84	0.36 80	0.51 144	0.33 88	0.43 121	0.29 122	0.88 144	0.34 89	2.05 273	0.38 85	0.52 73	0.29 67	0.22 60	1.35 70	1.07 103	0.76 137	0.49 76	0.96 99	0.35 56	0.71 80	0.71 78	0.36 88	0.41 126	0.57 105	0.38 72	1.81 179	0.43 67

anonymousdsp	0.50 62	0.38 45	0.36 80	0.28 60	0.32 80	0.28 69	0.15 65	0.56 75	0.26 61	0.42 68	0.33 71	0.53 76	0.19 40	0.27 74	1.47 74	0.87 71	0.54 74	0.52 85	0.62 64	0.48 95	0.71 80	1.04 110	0.36 88	0.30 81	0.46 73	0.29 39	1.13 119	0.33 48

LGtest1	0.57 72	0.81 161	0.46 110	0.26 55	0.30 73	0.28 69	0.12 30	0.43 64	0.26 61	0.34 59	0.56 129	0.50 66	0.30 71	0.28 81	2.04 142	1.24 139	0.57 84	0.65 133	0.74 74	0.46 93	0.72 82	1.41 133	0.29 67	0.30 81	0.54 96	0.35 65	0.65 60	0.52 84

AF-Net	1.05 137	0.83 167	0.94 219	0.76 217	0.91 252	0.98 260	1.68 303	1.52 242	1.06 263	0.57 85	0.96 216	1.34 235	0.64 175	0.74 272	1.71 94	0.99 89	0.80 152	0.60 108	1.64 154	0.72 178	0.72 82	2.35 156	0.63 233	0.62 219	0.89 196	0.82 152	1.57 159	1.25 226

Nwc_Net	1.05 137	0.83 167	0.94 219	0.76 217	0.91 252	0.98 260	1.68 303	1.52 242	1.06 263	0.57 85	0.96 216	1.34 235	0.64 175	0.74 272	1.71 94	0.99 89	0.80 152	0.60 108	1.64 154	0.72 178	0.72 82	2.35 156	0.63 233	0.62 219	0.89 196	0.82 152	1.57 159	1.25 226

DEFOM-Stereo	0.45 57	0.55 71	0.28 59	0.26 55	0.30 73	0.32 80	0.13 44	0.35 52	0.17 34	0.25 43	0.32 67	0.38 45	0.19 40	0.22 60	1.10 58	0.73 57	0.59 90	0.52 85	0.51 50	0.44 86	0.73 85	0.69 75	0.42 111	0.28 75	0.44 69	0.32 54	1.28 129	0.46 73

IER	0.88 117	0.82 164	0.55 135	0.49 137	0.51 156	0.56 172	0.45 190	0.80 123	0.49 140	1.15 212	0.77 182	1.03 203	0.50 123	0.79 281	3.66 268	1.04 95	0.73 129	0.64 129	0.87 92	0.78 204	0.73 85	0.82 90	0.60 222	0.53 182	0.63 118	1.00 192	2.05 201	0.74 129

LG-Stereo_L2	0.58 74	0.69 100	0.43 102	0.28 60	0.35 95	0.24 55	0.13 44	0.62 88	0.26 61	0.70 112	0.39 89	0.71 123	0.34 76	0.28 81	1.83 112	1.32 151	0.57 84	0.51 83	0.96 99	0.41 73	0.74 87	1.06 112	0.32 73	0.27 73	0.52 92	0.38 72	0.62 56	0.64 112

ADLNet	2.50 249	0.99 242	0.73 166	0.62 181	0.75 225	0.63 197	0.53 205	1.12 171	0.61 190	0.58 89	0.71 170	1.61 256	0.61 167	0.87 290	46.09 356	1.02 92	0.70 115	0.67 139	0.85 89	0.74 187	0.75 88	1.07 114	0.51 167	0.47 147	0.94 205	0.93 177	1.63 166	0.70 124

RAStereo	0.46 58	0.38 45	0.19 27	0.15 12	0.16 22	0.19 27	0.11 24	0.44 65	0.18 37	0.99 194	0.12 15	0.45 61	0.18 36	0.15 26	1.85 115	1.10 114	0.52 70	0.47 71	0.68 68	0.27 34	0.77 89	0.80 89	0.27 62	0.17 43	0.47 79	0.34 60	0.51 33	0.41 65

AFF-stereo	0.76 97	0.69 100	0.59 139	0.30 71	0.32 80	0.52 153	0.18 80	0.86 137	0.41 111	1.37 230	0.43 99	0.60 89	0.34 76	0.24 68	1.76 103	1.13 119	0.57 84	0.62 118	2.81 206	0.43 81	0.77 89	0.63 68	0.41 105	0.32 90	0.70 136	0.67 131	2.38 242	0.56 88

RAFT + AFF	1.96 232	0.49 66	0.42 98	0.41 117	0.20 39	0.41 117	0.19 84	0.65 92	0.23 55	0.56 81	0.27 55	0.77 144	0.21 51	0.29 85	39.69 337	0.90 76	0.62 93	0.35 40	1.92 163	0.38 63	0.77 89	0.57 61	0.32 73	0.27 73	0.71 139	0.33 55	0.58 47	0.29 43

LG-G_1	0.54 68	0.70 107	0.32 71	0.36 95	0.39 110	0.32 80	0.16 68	0.41 61	0.21 50	0.29 50	0.34 74	0.50 66	0.35 84	0.32 99	2.09 151	1.07 103	0.51 68	0.58 104	0.75 76	0.59 125	0.78 92	1.24 123	0.17 24	0.22 64	0.46 73	0.39 74	0.60 49	0.48 75

LG-G	0.54 68	0.70 107	0.32 71	0.36 95	0.39 110	0.32 80	0.16 68	0.41 61	0.21 50	0.29 50	0.34 74	0.50 66	0.35 84	0.32 99	2.09 151	1.07 103	0.51 68	0.58 104	0.75 76	0.59 125	0.78 92	1.24 123	0.17 24	0.22 64	0.46 73	0.39 74	0.60 49	0.48 75

HCRNet	0.66 85	0.78 149	0.41 95	0.54 156	0.27 67	0.41 117	0.39 165	0.63 90	0.31 79	1.62 245	0.59 137	0.67 109	0.29 67	0.41 162	1.99 133	0.73 57	0.60 92	0.47 71	0.65 65	0.43 81	0.78 92	0.62 67	0.36 88	0.34 96	0.42 67	0.43 88	2.14 206	0.50 79

AIO_rvc	0.53 66	0.71 114	0.38 86	0.34 83	0.22 50	0.34 89	0.16 68	0.57 76	0.28 72	0.38 64	0.22 44	0.56 79	0.24 61	0.27 74	1.96 129	1.04 95	0.48 64	0.40 58	1.28 128	0.47 94	0.79 95	0.95 106	0.39 96	0.22 64	0.46 73	0.28 35	0.72 71	0.33 48

MaDis-Stereo	0.57 72	0.47 64	0.30 62	0.16 16	0.26 65	0.21 38	0.17 75	0.44 65	0.32 83	1.08 206	0.22 44	0.51 72	0.22 58	0.19 44	1.83 112	1.19 131	0.62 93	0.59 107	1.09 116	0.45 89	0.81 96	0.94 102	0.37 92	0.25 71	0.63 118	0.67 131	0.60 49	0.82 148

AEACV	0.43 54	0.94 218	0.30 62	0.29 66	0.20 39	0.27 65	0.12 30	0.28 32	0.14 10	0.24 41	0.23 48	0.35 39	0.21 51	0.20 50	1.24 65	0.83 68	0.57 84	0.38 50	0.78 83	0.45 89	0.81 96	0.73 80	0.24 55	0.18 51	0.34 38	0.31 46	0.61 53	0.28 41

RAFT+CT+SA	0.87 114	0.97 233	0.40 91	0.45 131	0.29 71	0.38 104	0.20 88	1.64 262	0.33 87	0.72 119	0.30 63	0.88 174	0.65 180	0.40 156	1.56 82	1.21 135	0.56 81	0.57 101	2.08 169	0.40 70	0.83 98	5.00 199	0.32 73	0.37 105	0.47 79	0.42 87	1.56 154	0.49 78

dd	0.86 110	0.80 155	0.51 119	1.05 260	0.44 126	0.85 240	0.44 188	0.85 135	0.39 100	0.83 156	0.40 93	1.23 228	0.39 92	0.47 201	2.21 171	0.98 88	0.97 226	0.71 151	2.00 168	0.61 138	0.84 99	0.77 84	0.49 152	0.64 229	0.70 136	0.53 107	1.73 174	1.47 242

UNet	0.85 107	0.76 138	0.74 169	0.60 173	0.60 183	0.61 192	0.53 205	0.90 146	0.58 180	1.21 216	0.68 158	0.71 123	0.56 145	0.67 261	1.72 98	1.11 117	0.79 148	0.72 159	1.13 118	0.82 217	0.84 99	0.69 75	0.62 228	0.58 199	0.64 122	0.77 143	2.48 253	0.95 176

coex_refinement	1.02 135	1.02 254	0.76 173	0.66 194	0.85 244	0.71 217	0.50 201	0.81 125	1.04 261	0.67 107	1.01 225	0.94 188	0.44 111	0.46 196	3.49 264	0.95 82	0.78 144	0.71 151	3.74 241	0.77 199	0.85 101	0.75 82	0.63 233	0.52 176	0.87 184	0.93 177	1.75 177	0.94 175

RAFT_CTSACE	0.64 82	0.94 218	0.31 66	0.37 98	0.34 91	0.33 86	0.23 97	1.23 188	0.26 61	0.64 101	0.29 60	0.71 123	0.57 149	0.34 112	1.57 84	1.07 103	0.52 70	0.43 65	0.72 71	0.33 50	0.85 101	1.72 141	0.42 111	0.30 81	0.46 73	0.41 82	1.58 161	0.39 61

raft+_RVC	0.71 92	0.73 121	0.70 163	0.41 117	0.34 91	0.49 142	0.30 126	1.48 232	0.43 118	0.62 97	0.62 141	0.65 102	0.39 92	0.26 71	1.74 99	1.16 124	0.69 112	0.53 94	1.57 152	0.51 99	0.85 101	1.06 112	0.44 120	0.38 110	0.68 132	0.62 120	0.85 89	0.69 121

Occ-G	0.43 54	0.59 78	0.29 60	0.34 83	0.31 78	0.26 63	0.12 30	0.38 57	0.18 37	0.16 17	0.32 67	0.33 35	0.24 61	0.16 32	1.16 59	0.84 69	0.45 52	0.39 54	0.71 70	0.32 47	0.87 104	0.78 85	0.22 45	0.19 54	0.36 51	0.26 26	0.94 100	0.31 46

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 110	0.72 117	0.84 194	0.41 117	0.39 110	0.54 162	0.21 93	0.99 160	0.52 152	1.54 240	0.57 132	0.73 127	0.39 92	0.26 71	2.15 157	1.17 126	0.64 100	0.50 78	2.66 199	0.57 117	0.88 105	0.90 97	0.47 138	0.39 118	0.86 179	0.72 137	2.54 265	0.66 118

FINET	0.69 89	0.65 90	0.67 158	0.65 189	0.49 144	0.48 140	0.45 190	0.75 107	0.59 182	0.61 94	0.48 108	0.82 159	0.57 149	0.43 180	1.71 94	1.08 109	0.77 140	0.57 101	1.07 113	0.56 114	0.88 105	0.65 73	0.43 117	0.50 168	0.62 117	0.56 113	0.96 102	0.64 112

RP	1.18 155	1.02 254	1.24 288	0.94 246	1.08 271	0.84 237	1.17 280	1.25 193	1.31 282	0.61 94	1.16 234	1.21 226	0.75 213	0.68 262	3.34 259	1.04 95	0.89 188	0.67 139	1.20 124	0.79 208	0.88 105	2.85 165	0.59 220	0.71 248	0.86 179	0.98 189	2.51 258	1.21 220

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 135	0.93 215	0.80 185	0.72 204	0.79 237	0.65 202	1.02 267	1.07 168	2.31 330	2.00 269	0.74 176	0.97 193	0.56 145	0.94 301	1.82 109	0.96 84	0.68 107	0.67 139	1.31 129	0.65 153	0.88 105	0.94 102	0.57 203	0.57 195	0.73 145	1.60 279	1.43 142	1.27 229
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DMCA-RVC	0.86 110	0.74 124	0.73 166	0.61 176	0.77 230	0.56 172	0.70 233	0.77 110	1.43 290	1.38 232	0.69 161	0.87 169	0.54 135	0.55 227	1.66 93	1.05 98	0.81 161	0.74 166	0.95 98	0.73 184	0.89 109	0.93 101	0.51 167	0.58 199	0.59 112	0.62 120	1.82 182	0.91 169

CFNet	0.80 103	0.84 175	0.79 181	0.76 217	0.70 215	0.60 188	0.46 195	0.84 134	0.48 136	0.66 105	0.71 170	0.92 187	0.61 167	0.43 180	1.75 101	0.84 69	0.70 115	0.64 129	0.90 94	0.78 204	0.89 109	0.72 79	0.45 126	0.51 170	0.87 184	0.83 154	1.67 169	1.15 212

IGEV-Stereo+	0.60 78	1.04 261	0.24 56	0.49 137	0.32 80	0.29 72	0.13 44	0.51 71	0.26 61	0.79 145	0.94 212	0.57 80	0.26 63	0.28 81	1.64 88	1.19 131	0.59 90	0.61 114	1.19 123	0.43 81	0.90 111	1.17 118	0.48 142	0.20 55	0.41 63	0.31 46	0.56 43	0.40 63

UniTT-Stereo	0.60 78	0.44 58	0.32 71	0.21 37	0.25 61	0.34 89	0.17 75	0.61 83	0.31 79	0.75 128	0.27 55	0.62 93	0.34 76	0.21 55	1.77 104	1.44 176	0.57 84	0.61 114	1.53 146	0.44 86	0.91 112	1.14 117	0.37 92	0.29 78	0.50 86	0.54 109	0.52 34	0.58 93

DISCO	0.96 127	0.98 236	0.56 137	0.57 163	0.61 188	0.81 236	0.79 241	0.77 110	0.81 228	2.06 276	0.86 204	0.66 106	0.70 193	0.42 175	1.87 118	1.27 143	0.99 230	0.80 188	1.80 159	0.80 211	0.92 113	1.33 128	0.57 203	0.51 170	0.72 142	0.84 160	2.02 199	0.80 143

PS-NSSS	1.07 142	1.44 310	0.69 160	1.20 281	0.91 252	1.16 279	0.93 259	0.80 123	0.55 168	0.74 127	0.49 111	1.98 274	1.03 265	0.91 296	1.54 81	0.92 77	0.83 166	0.73 161	1.45 140	0.62 146	0.94 114	0.63 68	1.68 333	0.50 168	1.00 214	0.95 181	3.21 299	1.11 208

iRaftStereo_RVC	0.51 63	0.56 73	0.40 91	0.28 60	0.31 78	0.32 80	0.19 84	0.68 97	0.25 60	0.46 73	0.57 132	0.58 83	0.29 67	0.25 69	1.17 62	0.89 75	0.56 81	0.45 69	0.72 71	0.41 73	0.97 115	0.79 86	0.35 83	0.34 96	0.44 69	0.41 82	0.76 79	0.48 75

CFNet_pseudo	1.65 210	0.78 149	0.82 189	0.82 234	0.79 237	0.69 214	0.42 181	0.93 152	0.53 158	0.95 190	0.81 197	0.88 174	0.81 226	0.81 286	15.70 315	1.39 162	0.74 134	0.71 151	7.24 319	0.77 199	0.97 115	1.50 136	0.69 255	0.57 195	0.88 192	0.89 168	1.47 147	1.12 209

IPLG	3.01 272	0.75 132	0.63 148	0.42 123	0.52 158	0.54 162	0.51 202	1.63 259	0.35 93	0.62 97	0.59 137	0.77 144	0.66 183	0.46 196	51.49 374	1.67 221	1.02 238	0.92 234	3.51 235	0.63 151	0.99 117	5.97 231	0.49 152	0.48 160	0.80 160	1.16 220	2.86 284	0.71 125

HGLStereo	0.83 106	0.64 84	0.75 172	0.52 148	0.67 206	0.56 172	0.45 190	0.66 95	0.50 145	1.72 252	0.96 216	0.64 99	0.56 145	0.54 221	1.65 91	1.18 128	0.80 152	0.76 171	1.05 109	0.66 158	0.99 117	1.36 131	0.49 152	0.54 186	0.71 139	0.76 142	1.59 163	0.82 148

NCC-stereo	1.25 162	1.24 286	1.10 258	0.99 253	1.05 265	0.96 255	1.53 297	1.79 275	1.59 302	0.60 92	1.34 249	1.17 223	1.03 265	0.74 272	2.44 194	1.07 103	0.89 188	0.99 258	1.54 148	0.91 231	0.99 117	2.46 160	0.80 283	0.76 256	1.26 263	1.59 276	1.39 138	1.61 252

Abc-Net	1.25 162	1.24 286	1.10 258	0.99 253	1.05 265	0.96 255	1.53 297	1.79 275	1.59 302	0.60 92	1.34 249	1.17 223	1.03 265	0.74 272	2.44 194	1.07 103	0.89 188	0.99 258	1.54 148	0.91 231	0.99 117	2.46 160	0.80 283	0.76 256	1.26 263	1.59 276	1.39 138	1.61 252
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DSFCA	0.87 114	0.84 175	0.73 166	0.65 189	0.77 230	0.61 192	0.78 238	0.75 107	0.78 227	0.77 136	0.83 200	0.75 136	0.48 117	0.43 180	1.89 120	1.14 121	0.85 170	0.87 217	1.00 102	0.74 187	1.00 121	1.05 111	0.72 264	0.63 225	0.83 170	0.95 181	1.88 187	0.85 157

AIO_test	0.59 76	0.77 144	0.45 105	0.44 128	0.25 61	0.35 95	0.20 88	0.61 83	0.27 70	0.43 69	0.30 63	0.57 80	0.28 66	0.29 85	2.01 135	1.46 183	0.49 65	0.42 64	0.86 91	0.49 98	1.02 122	1.01 108	0.40 101	0.24 69	0.47 79	0.49 95	1.00 107	0.35 54

HLF11	3.03 275	0.98 236	0.85 198	0.52 148	0.50 153	0.53 158	0.28 117	6.58 374	0.60 185	1.90 266	0.77 182	0.68 113	0.40 97	0.33 106	46.35 357	1.29 145	0.88 185	0.81 197	5.49 274	0.71 175	1.07 123	5.35 213	0.70 256	0.51 170	0.87 184	1.08 204	0.92 98	0.92 171

GMStereo	0.73 93	0.99 242	0.39 88	0.49 137	0.47 134	0.55 166	0.41 175	0.77 110	0.43 118	0.55 79	0.48 108	0.81 157	0.38 90	0.34 112	1.60 85	0.95 82	0.74 134	0.52 85	1.88 161	0.57 117	1.07 123	0.73 80	0.42 111	0.51 170	0.72 142	0.47 93	1.87 186	0.57 92
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TESTraft	0.98 130	0.96 231	0.42 98	0.41 117	0.33 88	0.40 112	0.25 104	1.13 173	0.39 100	0.97 193	0.35 80	0.61 90	0.75 213	0.54 221	3.18 255	1.42 170	0.70 115	0.50 78	2.86 208	0.53 104	1.08 125	3.15 169	0.35 83	0.40 123	0.52 92	1.18 222	2.52 259	0.61 103

psm_up	0.99 131	0.86 182	0.99 232	0.78 224	0.89 250	0.75 225	0.58 220	1.33 214	1.03 260	0.88 172	0.69 161	0.99 198	0.72 199	0.76 277	1.89 120	1.10 114	0.91 200	0.81 197	1.93 164	0.81 214	1.08 125	0.90 97	0.49 152	0.85 275	1.01 216	1.06 199	1.62 165	1.10 205

RASNet	0.85 107	0.72 117	0.89 212	0.61 176	0.62 195	0.66 205	0.41 175	0.98 159	0.61 190	1.21 216	0.64 146	0.74 129	0.67 187	0.40 156	1.23 64	1.31 149	0.72 124	0.66 136	1.00 102	0.70 172	1.09 127	1.43 134	0.43 117	0.75 254	0.68 132	0.79 146	2.17 212	0.93 173

CC-Net-ROB	1.63 206	1.81 325	1.19 280	1.85 314	1.77 319	2.27 323	1.56 299	0.93 152	0.96 247	1.29 224	0.67 153	5.48 336	2.51 302	1.43 330	1.64 88	0.87 71	1.34 279	1.17 291	2.46 185	0.88 227	1.09 127	1.35 130	3.34 349	0.63 225	1.22 255	1.15 219	1.47 147	1.57 250

MGS-Stereo	1.48 195	0.99 242	0.47 112	0.40 113	0.35 95	0.40 112	0.36 157	0.65 92	0.26 61	0.52 78	0.43 99	0.52 73	0.38 90	0.43 180	23.31 329	0.93 81	0.73 129	0.79 183	0.93 96	0.65 153	1.10 129	1.25 125	0.44 120	0.48 160	0.72 142	0.49 95	1.29 131	0.77 137

MIF-Stereo (partial)	0.69 89	0.76 138	0.33 76	0.27 58	0.37 105	0.35 95	0.31 130	0.53 72	0.40 107	0.62 97	0.32 67	0.50 66	0.39 92	0.23 64	2.08 147	1.51 194	0.68 107	0.71 151	0.77 81	0.43 81	1.10 129	0.94 102	0.39 96	0.32 90	0.57 105	0.71 135	2.25 225	0.87 161

stereogan	1.44 191	1.33 301	1.05 243	1.11 264	1.28 292	1.11 272	0.97 261	1.26 195	1.05 262	1.22 220	1.10 228	1.62 257	0.89 244	0.66 259	2.34 185	1.31 149	0.94 215	0.81 197	1.72 157	0.95 239	1.10 129	8.04 262	0.71 259	0.77 258	0.83 170	1.06 199	2.36 238	1.38 238

test_4	1.13 149	0.74 124	0.77 177	0.42 123	0.32 80	0.34 89	0.26 111	0.78 116	0.33 87	0.75 128	0.40 93	0.87 169	0.35 84	0.40 156	2.10 153	1.55 203	0.65 102	0.69 145	1.50 143	0.51 99	1.12 132	10.25 293	0.41 105	0.37 105	0.58 109	0.70 134	2.73 278	0.62 105

NVstereo2D	2.81 266	0.82 164	0.74 169	0.69 200	0.78 234	0.92 252	0.81 245	1.18 182	0.76 224	0.91 180	1.06 226	0.80 152	0.55 141	0.71 269	52.63 382	1.47 186	0.86 174	0.83 205	1.42 136	0.69 165	1.12 132	0.94 102	0.76 268	0.83 272	1.08 229	0.78 145	0.98 105	0.74 129

PA-Net	1.22 159	0.95 225	1.13 267	0.75 212	1.31 294	0.68 212	0.84 247	0.82 130	1.18 276	0.83 156	0.77 182	0.76 140	0.78 223	0.91 296	3.00 241	1.21 135	0.68 107	0.77 174	1.02 107	0.82 217	1.13 134	4.67 187	0.66 243	0.82 269	1.00 214	2.10 315	1.24 124	2.13 275
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MIPNet	2.89 267	0.91 203	0.77 177	0.49 137	0.65 200	0.55 166	0.57 216	1.34 217	0.53 158	2.05 273	0.99 222	0.80 152	0.77 221	0.48 207	40.89 340	1.61 212	1.15 261	0.94 241	3.25 227	1.19 266	1.15 135	9.31 279	0.57 203	0.62 219	1.24 259	1.51 265	2.90 288	0.82 148

STTStereo	0.99 131	0.95 225	0.82 189	0.77 222	0.77 230	0.69 214	0.87 252	0.86 137	1.53 299	1.27 222	0.79 190	1.13 219	0.69 190	0.93 299	2.19 163	1.03 94	0.72 124	0.70 147	1.05 109	0.63 151	1.15 135	0.86 94	0.58 214	0.56 194	0.73 145	1.21 228	1.74 176	1.41 240

RALCasStereoNet	0.93 121	0.82 164	0.93 218	0.53 153	0.53 164	0.60 188	0.45 190	1.48 232	0.44 123	1.03 197	0.75 178	0.89 179	0.49 120	0.32 99	2.31 184	1.43 174	0.78 144	0.75 168	1.50 143	0.58 121	1.18 137	2.21 154	0.49 152	0.57 195	0.86 179	1.13 212	0.90 92	1.16 213

MIM_Stereo	0.78 99	0.77 144	0.53 131	0.43 125	0.38 107	0.46 129	0.22 95	1.50 235	0.31 79	0.55 79	0.38 85	0.64 99	0.27 65	0.32 99	1.77 104	1.09 111	0.63 96	0.73 161	3.30 231	0.57 117	1.19 138	0.91 99	0.34 78	0.36 103	0.49 84	0.41 82	1.95 192	0.58 93

DLCB_ROB	0.94 124	0.90 199	0.88 204	0.73 207	0.80 240	0.69 214	0.69 232	0.87 141	0.72 219	0.94 187	0.86 204	1.02 199	0.91 247	0.69 268	1.48 75	1.06 102	0.97 226	0.72 159	0.88 93	0.74 187	1.21 139	1.21 122	0.78 275	0.71 248	1.26 263	1.26 232	1.49 149	0.95 176

G2L-Stereo	0.81 105	0.69 100	0.60 142	0.57 163	0.78 234	0.50 145	0.37 159	0.77 110	0.53 158	0.69 111	0.78 188	0.70 119	0.63 172	0.54 221	2.08 147	0.96 84	0.73 129	0.63 126	1.23 125	0.61 138	1.22 140	0.66 74	0.57 203	0.48 160	0.77 154	0.89 168	1.98 195	0.80 143

SA	1.07 142	0.90 199	0.42 98	0.55 158	0.53 164	0.49 142	0.24 100	1.60 254	0.46 128	0.71 118	0.41 95	0.69 115	0.58 155	0.62 252	1.74 99	1.41 167	0.78 144	0.79 183	3.17 220	0.65 153	1.24 141	4.73 190	0.34 78	0.51 170	0.75 148	1.12 209	2.64 273	0.72 126

TestStereo	0.77 98	0.93 215	0.79 181	0.56 160	0.46 130	0.66 205	0.33 146	1.22 185	0.42 117	0.90 177	0.52 120	0.84 163	0.54 135	0.39 152	1.50 77	0.92 77	0.73 129	0.51 83	1.38 135	0.56 114	1.25 142	0.82 90	0.44 120	0.44 139	0.77 154	0.79 146	1.34 133	0.79 140

CFNet_RVC	0.94 124	0.84 175	0.89 212	0.76 217	0.80 240	0.71 217	0.49 197	0.74 106	0.63 200	0.88 172	0.94 212	0.87 169	0.57 149	0.50 213	1.96 129	1.12 118	0.79 148	0.79 183	1.27 126	0.73 184	1.26 143	1.52 137	0.48 142	0.64 229	0.98 211	1.11 206	1.92 191	1.23 222

iResNet_ROB	1.16 154	0.83 167	0.82 189	0.65 189	0.59 179	0.67 208	0.58 220	2.65 336	0.53 158	1.73 253	0.76 181	0.87 169	0.78 223	0.47 201	3.77 276	1.45 178	0.87 179	0.86 215	2.81 206	0.65 153	1.26 143	0.87 95	0.57 203	0.73 253	0.81 162	0.95 181	2.65 275	1.03 196

plain	0.67 87	0.87 184	0.33 76	0.31 75	0.59 179	0.33 86	0.30 126	0.89 145	0.34 89	0.72 119	0.24 49	0.65 102	0.34 76	0.19 44	1.95 123	1.57 207	0.71 119	0.69 145	0.94 97	0.39 64	1.28 145	1.20 121	0.33 77	0.33 93	0.59 112	0.60 118	0.72 71	0.74 129

rafts_anoy	0.88 117	0.81 161	0.86 201	0.44 128	0.49 144	0.51 150	0.46 195	1.58 253	0.48 136	0.61 94	0.70 168	0.70 119	0.47 114	0.30 88	2.51 203	1.38 160	0.76 137	0.78 179	2.36 180	0.61 138	1.28 145	0.99 107	0.49 152	0.49 165	0.85 176	0.90 173	0.93 99	1.00 193

UCFNet_RVC	1.11 147	1.26 292	0.85 198	0.88 239	0.93 259	0.77 229	0.58 220	0.78 116	0.67 209	0.93 185	0.80 195	1.25 230	0.93 252	0.48 207	2.17 161	1.09 111	0.78 144	0.82 201	2.60 194	0.80 211	1.32 147	1.66 139	1.31 321	0.67 236	1.05 225	1.11 206	1.44 144	2.13 275

TestStereo1	0.93 121	0.98 236	0.39 88	0.38 102	0.36 102	0.39 108	0.25 104	1.02 162	0.39 100	0.79 145	0.34 74	0.58 83	0.73 204	0.54 221	3.06 245	1.47 186	0.71 119	0.52 85	2.91 209	0.54 105	1.34 148	1.84 142	0.35 83	0.39 118	0.54 96	1.06 199	2.53 263	0.60 101

SA-5K	0.93 121	0.98 236	0.39 88	0.38 102	0.36 102	0.39 108	0.25 104	1.02 162	0.39 100	0.79 145	0.34 74	0.58 83	0.73 204	0.54 221	3.06 245	1.47 186	0.71 119	0.52 85	2.91 209	0.54 105	1.34 148	1.84 142	0.35 83	0.39 118	0.54 96	1.06 199	2.53 263	0.60 101

dad	1.63 206	0.97 233	0.65 154	2.18 325	1.19 286	1.01 266	3.99 340	1.66 264	0.55 168	1.21 216	0.50 113	1.12 218	2.01 292	0.58 237	3.09 250	1.16 124	1.11 251	0.76 171	2.70 202	0.77 199	1.34 148	1.48 135	0.71 259	0.88 279	2.48 336	0.71 135	5.52 340	3.80 318

LL-Strereo2	1.08 145	0.65 90	0.59 139	0.40 113	0.34 91	0.31 77	0.23 97	1.48 232	0.38 98	0.68 110	0.58 136	0.63 95	0.32 73	0.64 256	1.65 91	1.13 119	0.63 96	0.53 94	1.32 131	0.66 158	1.35 151	11.05 319	0.44 120	0.34 96	0.64 122	0.60 118	1.05 111	0.56 88

AMNet	1.29 170	1.12 271	1.05 243	1.13 269	1.12 276	1.24 289	1.08 275	1.36 218	1.13 272	1.10 208	1.11 230	1.51 251	1.26 277	1.20 321	1.52 79	1.57 207	1.35 282	1.21 300	1.37 134	1.22 268	1.35 151	1.19 120	1.25 314	1.19 299	1.23 258	1.72 289	1.54 153	1.65 256

anonymousdsp2	0.86 110	0.84 175	0.84 194	0.43 125	0.44 126	0.56 172	0.32 140	1.17 178	0.36 95	0.66 105	0.67 153	0.69 115	0.40 97	0.49 212	1.46 73	1.36 157	0.67 105	0.62 118	2.12 170	0.60 135	1.36 153	2.66 163	0.36 88	0.44 139	0.71 139	0.51 103	1.86 185	0.64 112

AACVNet	0.95 126	0.87 184	0.69 160	0.91 242	0.91 252	0.72 221	0.59 223	0.87 141	0.60 185	0.73 124	0.88 207	0.79 151	0.64 175	0.60 245	1.77 104	1.37 159	0.84 168	0.83 205	1.12 117	0.77 199	1.36 153	1.13 116	0.70 256	0.65 231	0.87 184	1.12 209	1.90 189	1.31 231

FADNet-RVC-Resample	1.37 181	0.87 184	0.99 232	0.72 204	0.81 242	0.63 197	1.02 267	1.06 167	0.91 242	0.99 194	0.99 222	1.69 259	0.73 204	1.02 307	4.06 281	1.41 167	1.02 238	1.62 326	1.55 150	1.04 250	1.37 155	5.03 200	0.57 203	1.14 296	0.88 192	1.99 308	1.45 145	1.54 247

RGC	1.43 190	1.30 298	1.99 331	1.14 274	1.18 284	1.16 279	1.01 264	1.20 183	1.08 266	0.91 180	1.70 268	1.18 225	1.24 276	0.87 290	3.10 252	1.18 128	0.98 228	0.86 215	1.81 160	1.02 247	1.39 156	3.87 178	0.76 268	0.90 281	1.14 244	1.53 268	2.17 212	1.85 263

IPLGR	3.25 278	0.89 195	0.81 186	0.65 189	0.66 205	0.50 145	0.42 181	1.14 175	0.44 123	2.02 270	1.30 246	0.86 167	0.74 209	0.47 201	50.44 369	1.86 231	1.15 261	1.11 283	3.23 221	1.37 276	1.41 157	7.71 258	0.56 198	0.70 247	1.39 279	1.55 272	3.46 311	0.92 171

NaN_ROB	1.84 227	1.11 270	1.04 241	0.95 247	1.77 319	0.86 241	0.91 257	1.32 213	10.70 379	1.00 196	1.38 255	2.45 295	0.89 244	1.12 316	4.34 284	1.29 145	0.92 206	0.88 226	1.49 142	1.14 261	1.42 158	2.02 151	0.76 268	1.03 287	1.30 269	2.01 309	2.38 242	3.27 310

SGD-Stereo	1.69 217	0.50 67	0.36 80	0.28 60	0.30 73	0.30 74	0.17 75	0.57 76	0.28 72	0.44 70	0.21 41	0.69 115	0.39 92	0.25 69	31.04 333	1.51 194	0.73 129	0.52 85	0.68 68	0.45 89	1.43 159	1.32 127	0.41 105	0.30 81	0.45 72	0.46 91	0.87 90	0.63 109

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 114	0.64 84	0.54 134	0.44 128	0.41 119	0.38 104	0.26 111	1.26 195	0.49 140	0.85 162	0.62 141	0.75 136	0.54 135	0.34 112	1.75 101	1.50 191	0.68 107	0.70 147	1.17 120	0.56 114	1.52 160	3.83 175	0.39 96	0.37 105	0.75 148	1.18 222	0.68 66	0.77 137

iinet-f	1.22 159	1.08 268	0.64 151	0.93 245	0.46 130	0.68 212	0.57 216	0.79 121	0.48 136	2.11 283	1.35 252	0.83 161	0.64 175	0.35 120	3.95 279	1.80 230	0.77 140	0.66 136	2.93 215	1.00 245	1.53 161	3.24 170	0.64 239	0.53 182	1.10 239	0.63 123	2.23 224	0.90 168

HITNet	0.90 120	0.65 90	0.62 146	0.68 198	0.50 153	0.39 108	0.32 140	1.26 195	0.89 238	0.70 112	0.70 168	0.91 182	0.49 120	0.39 152	1.96 129	1.02 92	0.66 104	0.64 129	0.79 84	0.61 138	1.53 161	3.85 176	0.46 128	0.52 176	0.58 109	0.64 124	1.81 179	0.81 145
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
Sa-1000	1.14 150	0.75 132	0.47 112	0.49 137	0.61 188	0.50 145	0.27 114	1.70 266	0.52 152	0.73 124	0.48 108	0.66 106	0.67 187	0.79 281	2.17 161	1.43 174	0.92 206	0.93 238	3.23 221	0.58 121	1.55 163	4.86 193	0.35 83	0.59 206	1.14 244	1.24 229	2.35 236	0.76 135

DeepPrunerF	4.30 302	1.53 313	0.72 165	2.93 340	5.08 373	2.43 331	3.38 334	0.87 141	4.11 355	0.80 149	1.17 235	0.66 106	0.56 145	0.61 247	45.12 355	2.02 245	1.01 235	0.78 179	2.32 178	0.88 227	1.56 164	1.70 140	0.84 294	0.67 236	29.00 387	1.78 292	2.48 253	1.17 218

PDISCO_ROB	1.06 140	0.87 184	0.60 142	0.80 229	0.68 210	0.53 158	0.59 223	0.93 152	0.69 212	1.80 257	1.00 224	0.74 129	0.63 172	0.66 259	1.87 118	1.44 176	0.89 188	1.10 279	1.53 146	0.80 211	1.56 164	2.40 159	0.52 176	0.63 225	1.19 248	0.79 146	2.56 266	0.81 145

HUF	2.12 235	0.70 107	0.53 131	0.35 87	0.25 61	0.29 72	0.16 68	0.81 125	0.29 76	0.49 75	0.24 49	0.61 90	0.43 104	0.27 74	21.42 324	21.17 387	0.56 81	0.52 85	2.25 176	0.54 105	1.58 166	1.03 109	0.42 111	0.34 96	0.51 89	0.30 41	0.76 79	0.47 74

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 103	0.75 132	0.48 116	0.38 102	0.33 88	0.25 60	0.16 68	0.68 97	0.30 78	0.72 119	0.42 98	0.77 144	0.35 84	0.30 88	1.81 108	1.08 109	0.65 102	0.56 99	1.71 156	0.48 95	1.60 167	4.30 184	0.49 152	0.39 118	0.60 114	0.49 95	0.95 101	0.65 116

CIPLG	1.32 175	0.70 107	0.69 160	0.57 163	0.46 130	0.52 153	0.33 146	0.81 125	0.55 168	0.76 132	0.69 161	1.03 203	0.53 129	0.59 241	2.91 236	1.33 154	0.89 188	0.62 118	3.23 221	0.62 146	1.62 168	10.69 306	0.55 190	0.53 182	0.90 200	0.54 109	2.37 241	0.61 103

ACRE	1.31 172	0.70 107	0.66 156	0.58 169	0.47 134	0.52 153	0.32 140	0.81 125	0.53 158	0.76 132	0.69 161	1.04 207	0.52 128	0.59 241	2.66 219	1.32 151	0.89 188	0.63 126	3.25 227	0.61 138	1.62 168	10.69 306	0.55 190	0.52 176	0.92 204	0.55 111	2.40 244	0.62 105

APVNet	1.21 158	1.02 254	0.64 151	0.69 200	0.78 234	0.86 241	0.84 247	0.78 116	0.71 218	0.92 183	0.82 198	0.86 167	0.59 156	0.58 237	2.67 221	1.65 217	1.11 251	0.98 255	3.23 221	0.85 222	1.62 168	4.73 190	0.55 190	0.84 274	0.77 154	0.80 149	1.90 189	0.98 181

IPLGR_C	1.31 172	0.71 114	0.68 159	0.57 163	0.46 130	0.52 153	0.31 130	0.81 125	0.53 158	0.76 132	0.69 161	1.03 203	0.53 129	0.59 241	2.62 212	1.33 154	0.88 185	0.63 126	3.25 227	0.61 138	1.64 171	10.69 306	0.55 190	0.53 182	0.89 196	0.57 115	2.40 244	0.62 105

UDGNet	1.34 178	1.00 248	0.76 173	1.64 308	1.38 299	1.69 310	1.25 284	1.22 185	0.69 212	0.63 100	0.84 202	0.83 161	0.41 101	1.62 332	2.02 140	1.19 131	0.81 161	0.87 217	1.98 166	0.92 234	1.68 172	5.69 222	1.26 317	0.47 147	1.21 250	0.95 181	2.15 208	1.03 196

LMCR-Stereo	1.06 140	0.83 167	0.84 194	0.53 153	0.62 195	0.64 200	0.33 146	1.12 171	0.60 185	0.83 156	0.79 190	0.91 182	0.49 120	0.41 162	2.53 204	1.54 202	1.03 241	0.75 168	2.16 171	1.42 281	1.68 172	3.87 178	0.49 152	0.65 231	0.75 148	0.83 154	1.10 118	0.88 166

raftrobust	1.11 147	0.65 90	0.92 217	0.55 158	0.49 144	0.44 123	0.33 146	1.55 248	0.47 130	0.94 187	0.72 173	0.82 159	0.53 129	0.36 135	2.91 236	1.71 222	0.71 119	0.70 147	4.37 254	0.65 153	1.69 174	3.95 180	0.59 220	0.42 134	0.95 209	0.85 162	0.99 106	0.85 157

GMOStereo	1.28 165	0.74 124	0.45 105	0.62 181	0.52 158	0.46 129	0.39 165	1.54 244	0.47 130	0.87 166	0.47 104	0.74 129	0.59 156	0.35 120	2.01 135	1.45 178	0.80 152	0.87 217	2.92 211	0.69 165	1.78 175	10.98 315	0.46 128	0.41 126	1.09 233	0.72 137	1.56 154	0.58 93

error version	1.28 165	0.74 124	0.45 105	0.62 181	0.52 158	0.46 129	0.39 165	1.54 244	0.47 130	0.87 166	0.47 104	0.74 129	0.59 156	0.35 120	2.01 135	1.45 178	0.80 152	0.87 217	2.92 211	0.69 165	1.78 175	10.98 315	0.46 128	0.41 126	1.09 233	0.72 137	1.56 154	0.58 93

test-v	1.28 165	0.74 124	0.45 105	0.62 181	0.52 158	0.46 129	0.39 165	1.54 244	0.47 130	0.87 166	0.47 104	0.74 129	0.59 156	0.35 120	2.01 135	1.45 178	0.80 152	0.87 217	2.92 211	0.69 165	1.78 175	10.98 315	0.46 128	0.41 126	1.09 233	0.72 137	1.56 154	0.58 93

test-2	1.28 165	0.74 124	0.45 105	0.62 181	0.52 158	0.46 129	0.39 165	1.54 244	0.47 130	0.87 166	0.47 104	0.74 129	0.59 156	0.35 120	2.01 135	1.45 178	0.80 152	0.87 217	2.92 211	0.69 165	1.78 175	10.98 315	0.46 128	0.41 126	1.09 233	0.72 137	1.56 154	0.58 93

ADCRef	4.84 310	1.42 308	1.01 236	0.78 224	1.77 319	1.21 287	1.62 301	0.99 160	5.58 364	1.85 263	1.08 227	1.02 199	0.91 247	1.17 320	54.35 386	1.92 238	1.10 247	1.04 271	3.49 234	1.32 275	1.80 179	3.27 171	2.13 340	0.87 278	2.30 330	4.60 344	2.48 253	29.71 384

HSM	1.07 142	0.75 132	0.97 227	0.78 224	0.77 230	0.54 162	0.54 207	1.87 284	0.60 185	0.76 132	0.85 203	0.87 169	0.67 187	0.56 228	2.24 174	1.05 98	0.92 206	0.71 151	2.57 188	0.71 175	1.80 179	2.08 152	0.56 198	0.72 252	0.90 200	0.97 185	2.08 204	1.03 196

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 93	0.86 182	0.36 80	0.43 125	0.32 80	0.30 74	0.19 84	0.71 101	0.32 83	0.70 112	0.33 71	0.63 95	0.57 149	0.41 162	2.03 141	1.91 235	0.63 96	0.68 143	1.00 102	0.45 89	1.86 181	1.87 144	0.40 101	0.23 68	0.49 84	0.37 71	1.09 114	0.55 86

ARAFT	0.89 119	0.72 117	0.47 112	0.35 87	0.34 91	0.42 119	0.24 100	0.64 91	0.34 89	2.25 288	0.57 132	0.58 83	0.29 67	0.39 152	2.14 155	1.42 170	0.71 119	0.74 166	2.68 201	0.54 105	1.86 181	1.93 145	0.42 111	0.33 93	0.83 170	0.40 77	1.98 195	0.56 88

ManiGeoR	2.76 260	1.04 261	0.88 204	0.61 176	0.53 164	0.53 158	0.29 122	1.57 250	0.61 190	2.08 278	1.18 236	0.77 144	0.55 141	0.35 120	42.65 346	1.50 191	0.86 174	0.80 188	4.55 257	0.72 178	1.92 183	5.24 209	0.73 265	0.59 206	0.78 157	1.13 212	1.27 127	0.87 161

HLf10	2.76 260	1.04 261	0.88 204	0.61 176	0.53 164	0.53 158	0.29 122	1.57 250	0.61 190	2.08 278	1.18 236	0.77 144	0.55 141	0.35 120	42.65 346	1.50 191	0.86 174	0.80 188	4.55 257	0.72 178	1.92 183	5.24 209	0.73 265	0.59 206	0.78 157	1.13 212	1.27 127	0.87 161

DDUNet	2.05 233	2.73 343	2.03 332	2.92 338	2.66 344	3.04 337	2.76 327	1.17 178	1.11 270	1.60 243	1.21 242	2.23 286	1.69 288	2.81 345	2.04 142	1.25 141	2.78 326	2.42 359	2.63 195	2.90 340	1.92 183	2.11 153	2.77 347	0.92 283	1.01 216	0.93 177	2.50 257	1.10 205

NCCL2	1.48 195	1.28 296	1.10 258	1.11 264	1.43 302	0.78 230	0.90 255	1.05 166	1.14 274	1.86 265	1.27 244	1.02 199	0.81 226	0.80 285	3.43 261	1.42 170	1.14 257	0.87 217	1.31 129	0.89 230	1.94 186	3.37 172	1.48 329	1.02 286	1.50 297	1.35 242	3.80 321	1.85 263

GANetREF_RVC	1.28 165	1.18 279	0.95 224	1.18 280	1.04 263	1.00 265	0.79 241	1.25 193	1.10 268	1.29 224	0.77 182	2.28 289	0.91 247	0.63 254	2.00 134	1.14 121	1.01 235	0.98 255	2.44 184	0.82 217	1.98 187	1.33 128	0.78 275	1.05 290	1.28 268	1.27 233	2.63 272	1.49 244
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
SACVNet	1.31 172	0.94 218	0.95 224	0.90 240	1.10 273	0.87 243	0.92 258	1.50 235	0.81 228	1.23 221	0.71 170	0.94 188	0.69 190	0.68 262	1.83 112	1.40 164	1.12 256	0.83 205	2.20 173	0.94 237	2.13 188	5.87 227	0.65 240	0.82 269	1.04 222	1.06 199	2.02 199	1.30 230

FADNet-RVC	1.38 183	0.71 114	0.88 204	0.77 222	1.09 272	0.58 181	2.16 320	0.92 151	0.57 177	1.03 197	0.72 173	1.48 246	0.64 175	0.61 247	5.02 288	1.56 205	0.85 170	0.90 230	2.24 175	1.52 297	2.20 189	4.08 182	0.51 167	0.77 258	1.48 293	1.14 216	1.43 142	1.35 236

XPNet_ROB	1.63 206	1.57 317	1.09 257	0.91 242	1.13 279	1.01 266	0.88 253	0.95 156	1.14 274	1.07 205	1.82 270	4.03 321	0.72 199	0.78 278	1.82 109	1.51 194	1.52 292	0.94 241	1.42 136	1.04 250	2.20 189	7.75 259	0.86 297	0.80 262	0.94 205	1.29 236	3.34 306	1.56 249

ADCP+	5.07 313	1.54 314	1.72 314	1.08 262	1.54 306	1.18 283	2.02 318	1.02 162	2.72 338	4.05 345	2.23 288	2.24 287	0.61 167	0.94 301	54.46 387	1.52 200	0.83 166	0.95 247	3.94 243	0.87 226	2.22 191	2.57 162	0.71 259	0.62 219	2.48 336	11.25 367	7.85 356	23.66 375

pcwnet_v2	3.22 277	0.81 161	0.94 219	0.92 244	1.12 276	0.94 253	0.70 233	1.17 178	0.88 236	2.04 272	1.10 228	1.09 215	1.00 262	1.27 324	47.63 360	1.56 205	0.96 222	0.87 217	6.63 303	0.81 214	2.45 192	3.52 174	1.01 306	0.75 254	1.04 222	1.16 220	2.44 249	2.23 282

TestStereo_HL2	1.36 179	0.98 236	1.05 243	0.66 194	0.53 164	0.65 202	0.37 159	1.23 188	0.69 212	2.77 307	1.83 271	0.91 182	0.57 149	0.35 120	2.13 154	1.51 194	0.87 179	0.83 205	3.85 242	0.78 204	2.47 193	5.60 219	0.57 203	0.67 236	0.76 153	1.14 216	1.88 187	1.02 195

GLC_STEREO	0.97 128	0.89 195	0.85 198	0.56 160	0.60 183	0.48 140	0.40 171	1.70 266	0.47 130	0.77 136	0.67 153	0.78 149	0.63 172	0.61 247	2.53 204	1.65 217	0.88 185	0.60 108	1.57 152	0.70 172	2.48 194	1.17 118	0.44 120	0.43 135	0.67 126	0.55 111	2.36 238	0.88 166

raft_robust	1.30 171	0.93 215	0.53 131	0.59 170	0.47 134	0.57 178	0.37 159	2.06 304	0.52 152	1.69 251	0.53 122	0.76 140	0.82 231	0.47 201	2.16 160	1.52 200	0.84 168	0.84 213	5.71 280	0.59 125	2.50 195	5.04 201	0.46 128	0.51 170	0.99 212	1.05 198	1.58 161	0.99 187

DN-CSS_ROB	1.32 175	0.83 167	1.03 238	0.87 238	0.86 245	0.47 135	0.36 157	2.00 298	0.57 177	1.56 242	1.81 269	0.96 192	0.77 221	0.38 146	2.15 157	1.40 164	1.03 241	0.93 238	5.27 266	0.66 158	2.56 196	2.82 164	0.54 187	0.86 277	0.79 159	0.81 150	2.07 203	1.33 234

PWCDC_ROB	2.78 263	0.70 107	0.65 154	0.61 176	0.87 246	0.63 197	0.57 216	1.04 165	1.59 302	0.65 102	1.88 272	0.80 152	3.28 317	0.73 270	41.04 341	2.18 252	1.23 268	0.98 255	1.52 145	0.97 243	2.56 196	5.26 211	0.68 252	0.81 266	0.74 147	0.94 180	1.13 119	0.97 179

GGDA	1.36 179	0.95 225	1.04 241	0.59 170	0.55 171	0.67 208	0.38 163	1.22 185	0.64 202	2.70 305	2.12 283	0.91 182	0.55 141	0.35 120	2.14 155	1.51 194	0.87 179	0.80 188	3.54 236	0.77 199	2.60 198	5.57 218	0.56 198	0.66 235	0.81 162	1.18 222	2.16 210	1.03 196

RTSC	3.08 276	0.95 225	1.25 290	0.76 217	0.91 252	0.96 255	1.84 312	1.15 176	1.34 285	2.37 292	2.12 283	1.11 216	0.99 261	1.02 307	41.50 343	1.94 239	1.88 307	1.22 301	4.09 248	1.06 253	2.76 199	4.02 181	0.63 233	1.03 287	0.83 170	0.99 191	2.44 249	1.98 272

LALA_ROB	1.85 228	2.17 334	1.13 267	1.05 260	1.26 288	1.16 279	1.01 264	1.17 178	1.46 293	2.06 276	2.82 293	3.47 311	0.92 250	0.93 299	3.90 278	1.46 183	1.36 283	1.18 294	2.20 173	1.31 274	2.84 200	5.10 205	0.77 273	1.01 285	1.24 259	1.41 251	3.89 325	1.77 261

FADNet	1.44 191	0.83 167	0.83 193	0.82 234	1.03 262	0.61 192	1.88 314	0.97 157	0.73 221	0.93 185	0.92 211	1.16 222	0.76 218	0.74 272	3.69 272	1.34 156	0.91 200	1.03 268	2.63 195	1.49 290	2.87 201	4.93 195	0.49 152	0.65 231	1.54 302	1.70 288	1.51 151	1.83 262

CAS	1.05 137	0.80 155	0.40 91	0.50 143	0.48 140	0.37 101	0.30 126	0.55 73	0.44 123	1.13 211	0.77 182	0.64 99	0.95 257	0.31 96	2.68 222	1.79 228	0.96 222	0.82 201	1.08 114	0.61 138	2.91 202	5.06 202	0.44 120	0.30 81	0.81 162	0.92 176	1.18 122	1.16 213

UDG	3.91 296	2.76 344	2.09 334	2.92 338	2.64 342	2.99 336	2.71 325	1.31 207	1.13 272	1.65 247	1.96 274	2.20 285	1.68 287	2.77 344	48.81 364	1.57 207	3.02 330	2.26 349	2.65 198	2.91 341	3.00 203	3.09 167	2.64 342	1.05 290	1.02 218	1.19 226	2.36 238	1.16 213

RALAANet	1.14 150	0.70 107	0.84 194	0.53 153	0.53 164	0.60 188	0.41 175	1.30 204	0.50 145	0.94 187	0.65 148	0.72 126	0.59 156	0.33 106	1.97 132	1.32 151	0.75 136	0.89 227	1.96 165	0.85 222	3.07 204	5.37 214	0.53 181	0.62 219	0.82 167	1.03 197	2.08 204	0.78 139

ADCL	5.69 322	1.88 326	1.63 310	1.29 288	1.40 300	1.59 306	2.22 321	1.23 188	5.20 362	3.04 318	2.01 280	1.14 220	0.84 234	1.04 313	50.40 368	1.63 215	1.45 288	1.79 332	2.94 217	1.38 278	3.19 205	2.35 156	1.23 313	1.07 292	9.47 372	11.74 369	11.34 364	29.10 383

4D-IteraStereo	1.32 175	0.61 83	1.07 251	0.49 137	0.43 123	0.40 112	0.25 104	1.44 230	0.37 96	0.75 128	0.56 129	0.75 136	0.43 104	0.43 180	2.29 183	1.38 160	0.68 107	0.66 136	2.70 202	0.59 125	3.21 206	10.86 314	0.46 128	0.40 123	0.69 134	0.83 154	2.34 234	0.64 112

XQC	3.58 288	1.29 297	1.21 285	1.28 286	1.43 302	1.29 292	1.93 315	1.60 254	1.45 291	2.47 297	3.06 298	1.48 246	4.17 320	1.23 323	44.68 354	2.35 257	1.60 294	1.18 294	3.95 246	1.43 283	3.22 207	4.97 196	0.84 294	1.24 301	1.43 288	2.09 314	2.30 226	1.52 245

RTS	3.53 286	1.15 274	0.98 230	0.97 251	1.26 288	1.33 293	3.31 332	1.33 214	1.50 297	2.37 292	1.20 239	1.75 262	1.12 272	0.88 293	42.78 348	2.37 259	1.94 311	1.33 313	3.94 243	1.62 301	3.62 208	5.21 207	1.02 307	1.09 293	1.83 321	5.05 348	2.33 231	2.13 275

RTSA	3.53 286	1.15 274	0.98 230	0.97 251	1.26 288	1.33 293	3.31 332	1.33 214	1.50 297	2.37 292	1.20 239	1.75 262	1.12 272	0.88 293	42.78 348	2.37 259	1.94 311	1.33 313	3.94 243	1.62 301	3.62 208	5.21 207	1.02 307	1.09 293	1.83 321	5.05 348	2.33 231	2.13 275

ETE_ROB	1.85 228	1.93 330	1.18 277	1.04 258	1.33 296	1.26 291	1.12 278	1.11 170	2.30 329	1.36 229	3.26 301	3.18 309	0.94 255	1.14 318	2.62 212	1.51 194	2.14 319	0.99 258	2.50 186	1.15 263	3.67 210	5.74 226	0.86 297	1.03 287	1.21 250	1.36 244	2.30 226	1.68 258

CSAN	2.48 248	1.26 292	1.12 265	1.46 303	1.78 322	1.13 275	0.90 255	1.50 235	10.52 378	2.40 295	3.81 308	4.12 322	2.51 302	0.96 303	3.83 277	1.27 143	1.29 275	1.05 275	3.24 226	1.70 306	3.71 211	4.45 185	0.79 278	1.38 306	1.39 279	3.93 342	2.43 248	2.96 297

SHD	3.38 279	1.01 250	1.68 313	1.14 274	1.07 270	1.14 276	1.78 309	1.61 257	1.66 305	2.40 295	3.05 297	1.63 258	2.43 300	0.84 288	40.11 338	2.04 246	1.74 298	1.40 316	4.17 249	1.88 314	3.81 212	5.43 216	0.70 256	1.67 314	1.86 323	1.46 257	1.97 194	1.59 251

ICVP	1.51 199	0.74 124	1.07 251	0.75 212	0.75 225	0.84 237	0.54 207	1.10 169	0.86 233	1.37 230	1.15 233	0.88 174	1.08 271	0.53 220	1.90 122	1.91 235	1.22 266	0.99 258	1.56 151	0.96 242	3.89 213	10.50 300	0.68 252	0.77 258	0.91 203	1.19 226	1.42 141	1.14 210
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
trnet	1.20 157	0.91 203	0.94 219	0.52 148	0.42 121	0.47 135	0.25 104	1.41 224	0.61 190	0.88 172	0.75 178	0.97 193	0.72 199	0.37 139	2.66 219	3.31 287	0.86 174	0.61 114	2.41 182	0.60 135	3.93 214	3.14 168	0.50 164	0.47 147	1.03 221	0.86 165	1.72 171	0.99 187

GES	1.40 185	0.73 121	0.79 181	0.78 224	0.71 216	0.80 234	0.59 223	1.37 220	0.97 248	1.66 248	0.94 212	0.74 129	0.65 180	0.63 254	2.40 190	1.55 203	0.98 228	0.89 227	5.45 273	1.14 261	3.99 215	3.85 176	0.65 240	0.83 272	0.75 148	0.81 150	1.52 152	1.72 259

TestStereo-Hl	1.73 221	0.89 195	1.21 285	0.64 188	0.68 210	0.67 208	0.49 197	1.63 259	0.90 239	2.54 298	2.50 291	0.98 197	0.60 166	0.34 112	2.71 225	1.89 233	0.92 206	0.95 247	5.28 267	0.83 220	4.10 216	9.42 280	0.57 203	0.71 248	0.81 162	1.32 238	2.00 198	1.16 213

S2M2_L	1.14 150	0.87 184	1.13 267	0.46 134	0.37 105	0.43 121	0.28 117	0.60 81	0.52 152	1.85 263	0.34 74	0.63 95	0.40 97	0.43 180	2.36 186	1.91 235	0.70 115	0.60 108	1.06 112	0.58 121	4.38 217	4.69 188	0.49 152	0.37 105	0.64 122	0.89 168	3.07 294	0.79 140
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	1.42 186	1.25 289	0.86 201	0.31 75	0.49 144	0.37 101	0.33 146	0.73 104	0.56 173	2.10 281	0.68 158	0.67 109	0.70 193	0.33 106	3.08 248	3.79 300	0.89 188	2.10 346	3.01 218	0.66 158	4.40 218	6.44 239	0.51 167	0.43 135	0.82 167	0.85 162	0.90 92	0.99 187

tt_ll	1.42 186	1.25 289	0.86 201	0.31 75	0.49 144	0.37 101	0.33 146	0.73 104	0.56 173	2.10 281	0.68 158	0.67 109	0.70 193	0.33 106	3.08 248	3.79 300	0.89 188	2.10 346	3.01 218	0.66 158	4.40 218	6.44 239	0.51 167	0.43 135	0.82 167	0.85 162	0.90 92	0.99 187

BEATNet_4x	1.53 201	0.77 144	0.77 177	0.75 212	0.67 206	0.47 135	0.40 171	1.23 188	1.32 283	0.83 156	0.77 182	0.95 190	0.74 209	0.59 241	5.02 288	2.40 262	1.64 295	1.43 318	1.27 126	0.85 222	4.54 220	8.28 264	0.48 142	0.91 282	0.70 136	0.77 143	1.85 183	0.99 187

AE-Stereo	1.61 204	0.85 179	1.23 287	0.81 232	0.51 156	0.57 178	0.75 237	0.83 131	0.49 140	0.79 145	0.54 124	1.29 231	0.72 199	0.47 201	2.05 145	2.96 272	0.99 230	0.92 234	2.63 195	0.86 225	4.61 221	11.92 337	0.50 164	0.80 262	1.26 263	1.34 241	1.95 192	0.86 159

MyStereo04	1.58 203	0.90 199	0.97 227	0.78 224	0.89 250	0.57 178	0.40 171	1.57 250	0.97 248	2.23 286	0.89 208	1.34 235	0.54 135	0.41 162	2.94 239	2.47 263	0.86 174	0.92 234	5.37 269	1.50 293	4.62 222	3.51 173	0.92 301	0.81 266	1.21 250	1.61 281	2.58 268	0.95 176

CES	1.27 164	0.77 144	0.56 137	0.45 131	0.56 173	0.51 150	0.21 93	1.50 235	0.70 215	0.78 139	0.80 195	0.84 163	0.90 246	0.33 106	3.45 263	2.96 272	1.14 257	1.04 271	1.32 131	1.08 255	4.63 223	4.87 194	0.63 233	0.38 110	0.85 176	0.83 154	1.02 108	1.16 213

GEStereo_RVC	1.80 226	0.96 231	0.99 232	1.02 256	0.87 246	1.12 274	1.03 270	1.66 264	0.82 230	0.91 180	0.79 190	1.34 235	0.75 213	0.61 247	2.25 176	2.14 251	1.14 257	1.23 304	4.06 247	1.22 268	4.66 224	11.41 327	0.71 259	0.95 284	0.88 192	0.97 185	2.49 256	1.65 256

ADCMid	5.63 321	2.23 336	2.63 348	1.42 298	2.89 349	2.37 327	3.73 338	1.92 286	2.97 341	1.91 268	3.16 299	2.33 293	2.31 297	1.48 331	50.97 373	3.74 298	1.84 306	1.86 336	7.38 320	1.99 323	4.66 224	5.18 206	2.70 344	1.38 306	2.33 333	8.75 363	6.81 351	21.02 371

MLCV	1.91 231	0.87 184	0.97 227	1.33 291	1.13 279	0.99 262	0.74 236	2.14 307	0.77 225	2.02 270	4.44 314	1.60 254	1.56 285	0.45 191	2.63 215	1.79 228	1.11 251	0.96 251	6.71 306	1.05 252	4.69 226	5.60 219	0.66 243	1.60 311	1.14 244	1.35 242	2.31 228	1.06 202

AnonymousM	2.27 241	0.64 84	0.44 103	0.51 144	0.32 80	0.49 142	0.24 100	1.70 266	0.48 136	0.75 128	2.06 282	0.70 119	0.47 114	0.39 152	2.47 197	3.26 285	0.99 230	1.03 268	1.88 161	2.37 331	4.85 227	6.68 242	0.57 203	0.47 147	0.53 95	0.65 130	11.71 367	14.52 360

S2M2_XL	0.85 107	0.50 67	0.64 151	0.24 46	0.30 73	0.35 95	0.28 117	0.61 83	0.43 118	0.56 81	0.35 80	0.65 102	0.59 156	0.34 112	2.56 206	1.65 217	0.69 112	0.47 71	0.72 71	0.54 105	4.94 228	2.28 155	0.48 142	0.30 81	0.55 101	0.51 103	0.74 75	0.74 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
sAnonymous2	1.42 186	0.76 138	0.52 126	0.41 117	0.47 134	0.71 217	0.41 175	1.28 201	0.98 252	0.65 102	0.89 208	1.08 212	0.95 257	0.37 139	2.20 166	2.28 255	1.10 247	1.04 271	3.71 238	0.92 234	4.94 228	6.73 245	0.62 228	0.55 192	0.83 170	1.39 247	1.25 125	1.24 224

CroCo_RVC	1.42 186	0.76 138	0.52 126	0.41 117	0.47 134	0.71 217	0.41 175	1.28 201	0.98 252	0.65 102	0.89 208	1.08 212	0.95 257	0.37 139	2.20 166	2.28 255	1.10 247	1.04 271	3.71 238	0.92 234	4.94 228	6.73 245	0.62 228	0.55 192	0.83 170	1.39 247	1.25 125	1.24 224

CREStereo++_RVC	1.73 221	0.91 203	1.03 238	0.51 144	0.56 173	0.40 112	0.28 117	1.37 220	0.51 150	0.83 156	0.61 139	0.76 140	0.85 237	0.34 112	2.78 230	3.07 279	0.92 206	0.61 114	2.72 204	0.55 112	5.01 231	5.69 222	0.53 181	0.38 110	0.94 205	0.84 160	12.80 371	0.98 181
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
test_3	1.73 221	1.02 254	1.05 243	0.65 189	0.61 188	0.55 166	0.43 184	1.96 290	0.38 98	0.88 172	0.52 120	1.45 243	0.54 135	0.40 156	2.20 166	1.40 164	0.81 161	0.81 197	6.56 299	0.71 175	5.08 232	11.49 328	0.43 117	0.49 165	0.96 210	1.09 205	3.23 300	0.98 181

EGLCR-Stereo	2.26 239	0.87 184	1.17 276	0.45 131	0.48 140	0.61 192	0.23 97	0.83 131	0.55 168	0.72 119	0.53 122	0.80 152	0.66 183	0.41 162	2.36 186	2.92 271	0.90 199	1.10 279	3.35 232	0.60 135	5.09 233	12.56 356	0.47 138	0.45 143	0.89 196	0.91 175	20.21 380	0.86 159

SAMSARA	4.13 298	1.32 299	1.53 304	1.48 304	1.35 297	1.47 301	2.74 326	2.23 316	1.83 316	2.26 289	3.47 306	2.01 275	8.60 333	1.76 338	38.24 335	2.88 268	1.82 302	1.41 317	4.99 262	1.91 316	5.10 234	5.71 225	0.94 302	1.80 321	3.33 347	3.84 340	4.16 330	3.30 312

TANstereo	1.49 197	1.06 264	0.88 204	0.67 196	0.73 221	0.87 243	0.33 146	0.86 137	0.61 190	0.70 112	0.69 161	0.59 87	0.59 156	1.02 307	2.75 227	2.89 269	0.94 215	1.13 287	1.43 138	1.28 271	5.13 235	5.06 202	1.35 323	0.46 145	0.54 96	0.89 168	5.92 341	0.74 129

XX-TBD	1.49 197	1.06 264	0.88 204	0.67 196	0.73 221	0.87 243	0.33 146	0.86 137	0.61 190	0.70 112	0.69 161	0.59 87	0.59 156	1.02 307	2.75 227	2.89 269	0.94 215	1.13 287	1.43 138	1.28 271	5.13 235	5.06 202	1.35 323	0.46 145	0.54 96	0.89 168	5.92 341	0.74 129

Reg-Stereo(zero)	2.60 252	0.80 155	1.38 294	0.70 202	0.75 225	0.56 172	0.62 227	3.07 346	0.68 210	3.56 332	6.85 354	1.50 248	0.84 234	1.38 328	2.08 147	5.28 327	1.28 273	0.83 205	6.55 297	1.51 295	5.18 237	13.34 371	0.60 222	0.60 211	1.08 229	1.44 253	4.02 328	3.66 315

fast-iter	2.60 252	0.80 155	1.38 294	0.70 202	0.75 225	0.56 172	0.62 227	3.07 346	0.68 210	3.56 332	6.85 354	1.50 248	0.84 234	1.38 328	2.08 147	5.28 327	1.28 273	0.83 205	6.55 297	1.51 295	5.18 237	13.34 371	0.60 222	0.60 211	1.08 229	1.44 253	4.02 328	3.66 315

test-3	1.73 221	1.00 248	1.08 254	0.63 186	0.60 183	0.55 166	0.43 184	1.99 294	0.39 100	0.86 164	0.54 124	1.45 243	0.53 129	0.41 162	2.20 166	1.41 167	0.81 161	0.79 183	6.57 300	0.69 165	5.20 239	11.52 331	0.46 128	0.54 186	0.86 179	0.97 185	3.11 295	0.98 181

test_1	1.73 221	1.01 250	1.08 254	0.63 186	0.60 183	0.55 166	0.43 184	1.99 294	0.39 100	0.86 164	0.54 124	1.45 243	0.54 135	0.41 162	2.20 166	1.42 170	0.80 152	0.79 183	6.57 300	0.69 165	5.20 239	11.52 331	0.46 128	0.54 186	0.87 184	0.97 185	3.11 295	0.98 181

CREStereo	1.37 181	0.91 203	0.94 219	0.52 148	0.42 121	0.47 135	0.26 111	1.43 227	0.66 206	0.87 166	0.83 200	0.95 190	0.73 204	0.36 135	2.98 240	4.38 315	0.85 170	0.56 99	2.41 182	0.62 146	5.52 241	4.71 189	0.53 181	0.47 147	1.02 218	0.87 166	1.73 174	0.98 181
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
PWC_ROB	2.61 255	1.20 283	1.48 301	0.96 248	1.05 265	1.21 287	1.79 310	1.24 192	1.94 319	1.81 259	3.61 307	2.12 281	2.96 312	0.91 296	9.88 300	4.30 312	1.97 314	1.95 339	3.72 240	1.62 301	5.58 242	7.59 257	0.81 287	1.98 331	1.35 274	1.27 233	3.11 295	3.07 304

WQFJA1++	23.09 382	0.99 242	0.51 119	160.58 399	0.58 176	134.26 398	122.57 400	0.75 107	0.45 126	7.60 383	0.65 148	10.26 366	69.62 390	0.32 99	2.04 142	3.20 282	0.93 213	0.70 147	10.18 335	1.03 248	5.65 243	4.52 186	0.51 167	0.40 123	0.75 148	81.69 400	1.41 140	1.33 234

gcap_with_dpt	1.70 218	2.27 339	0.76 173	1.42 298	0.71 216	0.78 230	0.32 140	1.43 227	0.59 182	0.90 177	0.67 153	1.69 259	0.85 237	0.41 162	2.22 172	3.04 275	1.11 251	1.60 324	4.27 250	0.74 187	5.79 244	5.97 231	0.52 176	0.44 139	1.05 225	1.02 195	2.42 246	3.01 301

GCAP-BAT	1.70 218	2.27 339	0.76 173	1.42 298	0.71 216	0.78 230	0.32 140	1.43 227	0.59 182	0.90 177	0.67 153	1.69 259	0.85 237	0.41 162	2.22 172	3.04 275	1.11 251	1.60 324	4.27 250	0.74 187	5.79 244	5.97 231	0.52 176	0.44 139	1.05 225	1.02 195	2.42 246	3.01 301

MonStereo1	9.81 354	3.92 362	2.43 344	5.31 360	4.70 372	5.34 358	7.44 355	3.39 349	2.25 327	117.09 400	3.30 304	6.44 342	10.28 340	3.91 358	2.28 181	1.78 227	3.22 331	3.17 371	38.45 369	3.58 347	5.84 246	5.88 229	6.18 365	1.83 322	3.46 349	3.13 335	7.10 352	3.19 308

LoS	1.51 199	0.79 153	0.59 139	0.52 148	0.56 173	0.65 202	0.38 163	2.56 332	0.88 236	1.21 216	0.94 212	0.97 193	0.88 243	0.35 120	3.04 244	3.41 289	1.24 269	0.93 238	2.19 172	0.68 163	5.96 247	7.00 252	0.62 228	0.47 147	1.14 244	0.98 189	1.06 113	0.87 161
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADCPNet	7.09 339	1.18 279	3.04 357	1.33 291	3.12 355	1.36 295	8.88 361	2.15 308	3.24 345	4.23 347	7.84 368	1.96 272	15.92 368	1.71 336	49.61 365	3.53 295	1.89 308	1.25 308	19.14 351	3.03 343	5.96 247	4.75 192	4.72 356	1.29 304	3.95 351	5.33 350	3.87 324	27.01 380

edge stereo	5.88 328	1.88 326	3.14 358	2.14 324	1.80 324	2.47 333	2.43 323	4.51 366	3.45 349	3.97 343	4.84 320	6.45 343	17.40 370	1.04 313	5.09 290	14.91 373	1.80 299	1.66 328	37.39 368	6.28 365	5.99 249	12.74 358	1.44 327	2.02 332	2.12 328	2.11 316	3.75 319	5.99 337

SGM-ForestM	6.44 335	10.17 383	6.98 382	4.69 352	2.91 351	6.90 367	9.70 363	7.26 377	4.59 360	4.81 357	6.31 338	9.50 358	9.35 338	0.78 278	3.65 267	1.30 147	6.50 352	0.89 227	11.21 338	1.44 285	6.08 250	6.02 234	1.58 331	1.68 315	9.47 372	11.34 368	12.07 369	16.58 365

PMTNet	1.39 184	0.94 218	0.99 232	0.48 136	0.49 144	0.47 135	0.32 140	0.83 131	0.66 206	0.83 156	0.62 141	0.88 174	0.50 123	0.35 120	2.72 226	4.30 312	0.91 200	0.57 101	2.40 181	0.54 105	6.12 251	5.45 217	0.57 203	0.38 110	1.99 327	1.00 192	1.09 114	1.19 219

PVD	4.10 297	1.44 310	2.12 336	1.41 295	1.58 309	1.68 309	2.10 319	3.06 345	2.66 335	2.85 310	4.32 312	2.46 296	3.63 319	1.27 324	40.43 339	2.72 266	2.19 320	2.11 348	4.71 260	2.46 335	6.18 252	6.10 235	1.02 307	1.74 319	2.32 332	2.44 324	2.90 288	2.66 289

IMH	9.11 350	3.31 352	3.55 363	4.46 349	3.30 360	4.60 352	6.29 352	3.48 350	3.12 344	1.42 236	1.88 272	5.38 335	15.63 367	51.61 395	52.03 377	3.06 278	3.92 339	2.32 353	20.77 355	2.01 324	6.25 253	9.58 283	8.07 378	2.21 337	7.69 365	5.96 355	3.77 320	10.35 354

XX-Stereo	11.10 359	0.72 117	1.24 288	1.04 258	0.52 158	0.80 234	0.84 247	1.13 173	0.51 150	4.53 354	6.79 349	1.54 253	1.06 269	0.42 175	2.78 230	5.82 334	0.96 222	0.94 241	6.43 295	0.91 231	6.26 254	8.36 266	0.58 214	0.43 135	237.38 401	1.38 245	2.64 273	3.61 314

FADNet_RVC	3.44 282	1.21 284	1.19 280	1.40 294	1.78 322	0.99 262	1.75 307	1.50 235	1.19 277	1.35 228	2.01 280	1.96 272	1.63 286	1.66 334	22.11 325	3.36 288	1.83 303	2.82 369	5.63 278	1.76 308	6.35 255	9.50 281	0.77 273	1.39 308	1.21 250	1.48 258	12.05 368	2.87 295

GwcNet-ADL	2.54 250	1.23 285	1.55 306	1.22 282	1.26 288	0.97 258	0.78 238	1.50 235	0.84 232	3.20 323	6.67 343	1.86 267	1.05 268	0.79 281	4.58 285	4.90 321	1.47 289	0.90 230	5.20 265	1.95 319	6.39 256	10.33 298	0.91 300	1.12 295	1.22 255	1.93 303	2.15 208	2.70 291

DNS	8.50 347	0.64 84	1.11 264	1.11 264	0.48 140	50.46 393	0.54 207	1.72 270	0.54 165	1.05 202	26.47 381	54.41 389	0.66 183	0.34 112	2.19 163	6.03 335	0.89 188	0.80 188	56.75 386	0.70 172	6.44 257	5.91 230	0.55 190	0.63 225	2.92 340	1.79 295	1.63 166	2.68 290

LGCAT	0.97 128	0.77 144	0.52 126	0.32 79	0.44 126	0.35 95	0.24 100	0.66 95	0.40 107	0.56 81	0.39 89	0.73 127	0.69 190	0.32 99	2.36 186	1.87 232	0.67 105	0.60 108	0.80 85	0.68 163	6.52 258	3.00 166	0.46 128	0.33 93	0.52 92	0.53 107	0.65 60	0.73 128

FCDSN-DC	3.63 289	0.94 218	2.84 353	1.29 288	1.30 293	1.03 268	1.00 263	0.90 146	0.91 242	1.04 201	0.74 176	1.21 226	0.74 209	0.58 237	52.59 381	2.04 246	1.24 269	1.13 287	1.05 109	0.79 208	6.62 259	10.01 285	0.78 275	2.18 336	1.20 249	1.67 287	1.20 123	1.05 200
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	2.61 255	0.95 225	1.12 265	1.14 274	1.18 284	0.97 258	0.85 250	1.78 274	1.26 278	3.49 331	6.09 335	1.43 242	2.78 309	0.56 228	2.93 238	10.59 359	1.31 276	0.96 251	5.96 287	1.20 267	6.66 260	9.11 278	0.86 297	0.82 269	1.10 239	1.44 253	2.85 283	1.10 205

DDF-Stereo	5.75 324	1.70 321	0.52 126	38.69 385	0.79 237	32.72 386	0.96 260	1.26 195	0.53 158	1.03 197	2.56 292	40.13 382	1.82 291	0.57 233	2.07 146	3.66 296	0.92 206	0.83 205	4.27 250	0.73 184	6.68 261	6.39 238	0.52 176	0.47 147	0.87 184	1.54 270	1.72 171	1.23 222

SGM-Forest	4.18 300	1.24 286	0.74 169	2.12 323	1.35 297	1.42 298	0.56 214	1.36 218	0.90 239	4.89 361	0.96 216	2.51 299	12.92 360	0.61 247	16.38 316	3.12 281	0.79 148	0.65 133	7.04 316	0.76 197	6.77 262	10.03 286	0.84 294	0.81 266	1.66 312	1.78 292	4.79 338	25.96 379
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HSM-Net_RVC	3.49 285	1.07 267	1.10 258	1.70 310	1.17 283	0.90 251	0.61 226	2.29 323	1.07 265	2.77 307	5.82 332	41.08 383	1.35 283	0.50 213	2.40 190	1.74 224	1.10 247	0.77 174	1.99 167	1.13 260	6.78 263	6.90 249	0.80 283	2.23 341	1.64 310	1.49 261	2.14 206	1.75 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Anonymous3	2.32 244	0.85 179	0.88 204	0.56 160	1.10 273	0.89 250	0.70 233	2.45 326	1.12 271	1.05 202	0.98 221	2.57 300	1.14 274	0.56 228	4.14 283	9.30 355	1.50 290	1.47 319	5.33 268	1.49 290	6.83 264	10.10 287	0.71 259	0.67 236	1.08 229	1.38 245	2.32 230	1.35 236

DCVSM-stereo	2.89 267	0.92 209	1.57 307	1.31 290	1.04 263	1.53 303	0.99 262	2.96 344	1.33 284	3.46 329	6.20 336	6.77 345	2.59 304	0.87 290	2.25 176	4.01 309	1.37 285	1.11 283	7.05 317	4.27 349	6.91 265	6.70 243	1.25 314	2.64 356	1.30 269	1.73 290	3.46 311	2.47 286

IMH-64-1	7.17 340	3.27 349	3.53 361	4.69 352	3.29 358	4.58 350	5.71 349	3.51 352	3.09 342	1.39 233	1.98 276	4.90 333	10.92 341	4.82 361	52.00 375	4.78 317	3.66 336	2.27 350	12.32 340	1.96 320	6.91 265	10.55 301	7.77 374	2.22 338	6.05 360	4.73 345	13.45 373	9.13 347

IMH-64	7.17 340	3.27 349	3.53 361	4.69 352	3.29 358	4.58 350	5.71 349	3.51 352	3.09 342	1.39 233	1.98 276	4.90 333	10.92 341	4.82 361	52.00 375	4.78 317	3.66 336	2.27 350	12.32 340	1.96 320	6.91 265	10.55 301	7.77 374	2.22 338	6.05 360	4.73 345	13.45 373	9.13 347

GANet-ADL	2.79 264	0.89 195	1.20 284	1.00 255	1.00 261	1.20 286	0.80 244	1.20 183	1.00 254	3.59 334	6.59 342	1.06 211	0.76 218	0.48 207	12.27 306	4.90 321	1.57 293	0.92 234	6.59 302	1.66 304	6.93 268	11.51 330	0.68 252	0.80 262	1.09 233	1.40 249	2.47 252	1.85 263

AnyNet_C32	6.05 330	1.43 309	1.39 296	1.26 285	1.64 311	1.36 295	2.92 328	1.55 248	5.28 363	2.67 304	4.61 317	1.90 268	1.29 279	1.29 326	55.18 388	3.43 291	1.96 313	2.08 345	3.65 237	1.91 316	6.94 269	8.77 273	1.20 311	1.68 315	6.02 359	14.92 375	6.12 344	20.86 370

castereo++	1.62 205	0.76 138	0.78 180	0.59 170	0.41 119	0.34 89	0.25 104	0.85 135	0.43 118	0.81 153	0.62 141	1.02 199	0.51 125	0.38 146	1.86 117	2.57 264	1.01 235	0.73 161	3.23 221	0.62 146	7.09 270	6.35 237	0.63 233	0.58 199	0.99 212	1.01 194	7.61 355	1.63 255

CASnet	1.15 153	0.91 203	0.49 117	0.40 113	0.43 123	0.38 104	0.20 88	0.91 149	0.49 140	0.77 136	0.56 129	0.88 174	0.53 129	0.35 120	2.15 157	1.24 139	0.72 124	0.50 78	1.34 133	0.54 105	7.12 271	5.37 214	0.41 105	0.38 110	1.21 250	0.49 95	1.45 145	0.79 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S-Stereo	4.68 308	1.15 274	1.74 317	1.75 311	1.63 310	1.65 307	2.24 322	2.75 341	2.15 324	3.32 325	11.59 377	5.97 337	1.74 289	0.88 293	19.04 319	16.28 379	1.81 301	2.39 357	5.64 279	9.35 382	7.13 272	12.52 354	1.61 332	2.64 356	1.24 259	2.08 313	2.88 285	3.26 309

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 303	2.25 338	1.45 300	2.41 328	1.94 329	1.93 316	4.82 346	1.96 290	2.59 333	2.96 316	1.96 274	2.49 297	8.10 331	9.76 373	14.02 310	3.47 292	2.04 318	1.98 341	14.27 344	3.33 345	7.23 273	7.20 255	2.89 348	1.85 325	2.43 335	2.85 331	2.19 216	6.62 341

WAFT-Stereo (ZS)	1.18 155	0.64 84	0.31 66	0.24 46	0.30 73	0.32 80	0.13 44	0.79 121	0.37 96	0.67 107	0.37 84	0.78 149	0.44 111	0.79 281	2.75 227	3.00 274	0.62 93	0.50 78	0.85 89	0.48 95	7.29 274	6.87 248	0.50 164	0.38 110	0.61 115	0.47 93	0.56 43	0.76 135

DN	5.78 325	0.69 100	0.82 189	0.75 212	0.44 126	52.50 395	0.52 204	1.65 263	0.77 225	3.33 328	1.12 231	54.19 388	0.61 167	0.34 112	2.28 181	3.98 306	0.92 206	0.71 151	6.24 291	0.88 227	7.33 275	6.10 235	0.66 243	0.48 160	1.68 313	1.91 301	1.76 178	3.37 313

HLf8	2.46 247	0.94 218	0.89 212	0.73 207	0.62 195	0.54 162	0.35 156	2.78 342	0.73 221	2.24 287	1.41 257	0.81 157	0.59 156	0.35 120	23.74 331	1.60 211	0.94 215	0.80 188	5.76 281	0.76 197	7.40 276	5.69 222	0.66 243	0.69 241	0.80 160	1.14 216	2.33 231	1.06 202

DeepPruner_ROB	1.64 209	0.75 132	0.91 215	0.85 236	0.88 248	0.75 225	1.75 307	1.26 195	0.91 242	1.49 238	1.65 266	0.85 165	0.81 226	0.56 228	3.12 254	1.49 189	1.02 238	1.02 265	2.33 179	0.75 194	7.42 277	6.70 243	0.81 287	0.69 241	0.88 192	1.45 256	2.17 212	0.87 161

ITSA-stereo	4.40 305	1.26 292	1.18 277	1.64 308	1.64 311	0.99 262	1.38 293	1.99 294	1.47 295	3.68 339	6.79 349	2.16 283	1.42 284	1.36 327	8.32 298	6.93 341	2.19 320	1.94 338	6.40 294	5.42 358	7.43 278	10.74 311	1.29 318	2.39 348	1.53 301	5.02 347	23.63 383	8.74 346

TestStereo_HLe17	2.28 242	1.06 264	0.88 204	0.74 210	0.67 206	0.61 192	0.37 159	2.48 329	0.70 215	1.80 257	1.27 244	0.89 179	0.61 167	0.36 135	20.38 323	1.64 216	0.96 222	0.82 201	4.36 253	0.74 187	7.60 279	5.87 227	0.61 225	0.79 261	0.87 184	1.18 222	2.31 228	0.93 173

TRStereo	6.31 333	1.25 289	1.93 326	0.85 236	0.61 188	2.29 325	0.86 251	2.21 314	0.54 165	4.40 350	1.34 249	2.24 287	0.75 213	0.45 191	4.08 282	6.55 338	0.80 152	0.85 214	6.04 289	1.45 287	7.60 279	12.13 338	0.55 190	0.49 165	1.44 289	103.74 401	3.24 302	1.61 252

iResNetv2_ROB	1.57 202	0.87 184	0.70 163	1.13 269	0.65 200	0.72 221	0.49 197	2.63 335	0.64 202	1.77 256	0.87 206	1.30 234	0.75 213	0.40 156	4.81 287	1.26 142	0.91 200	0.71 151	4.58 259	0.81 214	7.66 281	1.62 138	0.58 214	0.80 262	0.81 162	0.83 154	3.12 298	0.91 169

SFCPSM	8.92 348	1.34 303	1.05 243	1.13 269	1.12 276	1.10 271	0.89 254	1.28 201	1.79 311	2.71 306	5.63 328	4.32 327	7.90 330	1.01 306	5.47 292	5.23 325	1.80 299	1.19 296	162.18 396	4.49 351	7.79 282	9.52 282	0.81 287	1.64 312	1.33 273	1.76 291	3.30 304	3.06 303

s12784h	2.23 236	1.12 271	1.32 293	1.12 267	0.91 252	0.59 184	0.39 165	1.37 220	0.65 204	1.05 202	0.82 198	1.08 212	0.95 257	0.37 139	2.80 232	4.82 319	0.93 213	0.71 151	3.28 230	0.58 121	7.80 283	8.40 267	0.51 167	0.54 186	1.50 297	1.13 212	11.58 365	3.94 319

R-Stereo Train	2.23 236	1.01 250	1.14 270	0.96 248	0.63 198	0.73 223	0.31 130	1.30 204	1.01 257	1.68 249	4.49 315	1.29 231	0.70 193	0.42 175	2.49 198	3.99 307	1.66 296	1.02 265	6.77 308	1.11 256	7.83 284	12.24 342	0.49 152	0.54 186	1.42 285	1.66 284	1.34 133	1.93 268

RAFT-Stereo	2.23 236	1.01 250	1.14 270	0.96 248	0.63 198	0.73 223	0.31 130	1.30 204	1.01 257	1.68 249	4.49 315	1.29 231	0.70 193	0.42 175	2.49 198	3.99 307	1.66 296	1.02 265	6.77 308	1.11 256	7.83 284	12.24 342	0.49 152	0.54 186	1.42 285	1.66 284	1.34 133	1.93 268
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	2.31 243	1.03 259	0.50 118	1.41 295	2.53 339	3.20 340	1.05 273	1.71 269	0.49 140	4.85 358	3.84 309	4.79 332	0.65 180	0.42 175	2.38 189	3.97 304	0.82 165	0.78 179	2.26 177	0.74 187	7.86 286	8.88 275	0.53 181	0.34 96	0.85 176	1.42 252	1.98 195	2.99 298

MFN_U_SF_RVC	4.44 306	1.91 329	1.83 320	2.19 326	1.82 326	2.38 329	4.61 344	2.39 325	1.94 319	4.48 352	11.47 376	3.74 319	2.50 301	4.72 360	20.32 322	3.66 296	1.91 309	1.83 334	11.50 339	3.25 344	7.86 286	6.73 245	1.25 314	3.20 373	1.86 323	3.84 340	2.83 282	3.94 319

castereo	1.44 191	0.88 193	0.96 226	0.46 134	0.47 134	0.33 86	0.27 114	0.77 110	0.50 145	0.80 149	0.64 146	1.04 207	0.48 117	0.38 146	2.25 176	2.81 267	1.03 241	0.76 171	2.67 200	0.62 146	7.90 288	7.11 254	0.57 203	0.52 176	1.04 222	1.25 231	1.03 109	1.21 220

DepthFocus	1.09 146	0.55 71	0.32 71	0.29 66	0.28 68	0.27 65	0.22 95	0.70 99	0.52 152	0.51 77	0.38 85	0.62 93	0.42 103	0.38 146	2.43 193	2.19 253	0.64 100	0.64 129	0.96 99	0.75 194	7.93 289	4.99 198	0.47 138	0.28 75	0.55 101	0.49 95	0.77 82	0.83 151

anonymity	6.71 338	0.80 155	1.73 316	1.09 263	0.88 248	0.79 233	0.68 231	2.17 310	0.90 239	3.78 341	97.20 395	1.95 271	0.93 252	0.44 190	2.57 208	7.16 343	0.95 220	0.83 205	6.70 305	1.07 254	7.93 289	12.47 352	0.67 248	0.57 195	1.51 299	1.60 279	20.99 382	2.80 293

sCroCo_RVC	1.85 228	0.67 95	0.55 135	0.37 98	0.49 144	0.75 225	0.41 175	0.94 155	1.56 301	1.51 239	0.78 188	1.04 207	0.94 255	0.48 207	2.49 198	5.07 323	1.26 272	1.22 301	2.53 187	1.37 276	7.95 291	11.14 320	0.45 126	0.60 211	0.94 205	1.12 209	2.34 234	1.05 200

DF	3.45 283	1.03 259	1.05 243	1.23 283	0.43 123	1.11 272	0.34 155	1.62 258	0.66 206	0.81 153	0.79 190	1.79 264	0.53 129	0.38 146	2.24 174	3.92 303	0.89 188	0.95 247	50.42 381	0.83 220	7.98 292	6.94 250	0.58 214	0.59 206	1.09 233	1.33 239	2.06 202	1.54 247

CASS	2.08 234	1.02 254	1.16 275	1.28 286	0.99 260	0.88 247	3.39 335	1.42 226	1.02 259	1.30 226	2.46 290	1.14 220	0.81 226	0.46 196	2.70 223	2.38 261	3.41 333	1.10 279	3.40 233	1.18 265	8.01 293	8.63 268	0.66 243	0.69 241	1.49 295	1.27 233	2.52 259	1.41 240
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo_HL3	3.66 291	6.67 376	1.19 280	0.68 198	0.59 179	1.17 282	0.83 246	2.69 339	1.00 254	3.07 320	4.67 318	4.18 325	1.27 278	0.36 135	11.56 305	9.71 356	13.51 380	0.80 188	5.87 282	0.78 204	8.05 294	12.28 344	0.56 198	0.61 217	1.02 218	1.40 249	2.88 285	1.47 242

test_for_model	1.68 212	0.92 209	0.51 119	0.38 102	0.40 114	0.45 124	0.31 130	1.31 207	0.41 111	0.78 139	0.51 115	2.09 276	0.43 104	0.30 88	1.95 123	1.95 240	13.44 374	0.62 118	2.57 188	0.59 125	8.07 295	1.98 146	0.48 142	0.47 147	0.67 126	0.64 124	2.20 218	0.83 151

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 212	0.92 209	0.51 119	0.38 102	0.40 114	0.45 124	0.31 130	1.31 207	0.41 111	0.78 139	0.51 115	2.09 276	0.43 104	0.30 88	1.95 123	1.95 240	13.44 374	0.62 118	2.57 188	0.59 125	8.07 295	1.98 146	0.48 142	0.47 147	0.67 126	0.64 124	2.20 218	0.83 151

testlalala	1.68 212	0.92 209	0.51 119	0.38 102	0.40 114	0.45 124	0.31 130	1.31 207	0.41 111	0.78 139	0.51 115	2.09 276	0.43 104	0.30 88	1.95 123	1.95 240	13.44 374	0.62 118	2.57 188	0.59 125	8.07 295	1.98 146	0.48 142	0.47 147	0.67 126	0.64 124	2.20 218	0.83 151

GCAPDPT-zeroshot	1.68 212	0.92 209	0.51 119	0.38 102	0.40 114	0.45 124	0.31 130	1.31 207	0.41 111	0.78 139	0.51 115	2.09 276	0.43 104	0.30 88	1.95 123	1.95 240	13.44 374	0.62 118	2.57 188	0.59 125	8.07 295	1.98 146	0.48 142	0.47 147	0.67 126	0.64 124	2.20 218	0.83 151

GCAP-Stereo	1.68 212	0.92 209	0.51 119	0.38 102	0.40 114	0.45 124	0.31 130	1.31 207	0.41 111	0.78 139	0.51 115	2.09 276	0.43 104	0.30 88	1.95 123	1.95 240	13.44 374	0.62 118	2.57 188	0.59 125	8.07 295	1.98 146	0.48 142	0.47 147	0.67 126	0.64 124	2.20 218	0.83 151

DLNR_Zeroshot_test	23.11 383	81.98 399	1.97 328	102.16 397	0.49 144	0.55 166	81.36 396	2.30 324	0.50 145	4.87 360	2.22 287	2.99 307	0.93 252	12.17 374	96.90 397	144.02 400	34.28 390	19.61 387	8.60 327	4.35 350	8.08 300	6.53 241	0.51 167	0.69 241	1.37 275	1.57 273	1.16 121	1.90 266

iRaft-Stereo_20w	4.16 299	1.13 273	2.10 335	2.66 331	1.55 308	1.55 304	1.17 280	1.96 290	1.27 279	5.53 379	6.77 348	1.52 252	1.34 282	0.43 180	3.03 242	5.32 330	0.95 220	0.77 174	5.49 274	1.46 288	8.20 301	12.75 359	0.61 225	0.60 211	1.63 308	25.36 383	11.64 366	5.58 335

FBW_ROB	4.93 312	2.40 341	2.44 345	2.67 332	2.86 348	2.30 326	4.71 345	1.79 275	1.10 268	2.54 298	2.92 294	4.12 322	5.31 324	6.61 366	50.17 366	1.18 128	1.44 287	0.95 247	8.76 329	1.43 283	8.26 302	5.68 221	4.20 355	1.75 320	1.42 285	1.95 305	1.81 179	2.20 280

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 345	1.15 274	1.98 329	1.25 284	1.24 287	1.74 311	1.31 288	2.17 310	7.44 372	3.47 330	7.09 362	2.38 294	2.08 294	0.37 139	3.49 264	11.36 362	1.39 286	0.99 258	136.53 394	6.21 364	8.35 303	12.33 347	0.55 190	0.88 279	1.22 255	1.95 305	2.35 236	4.96 325

AnyNet_C01	7.20 342	2.24 337	2.27 339	2.95 342	1.92 328	1.58 305	5.39 348	3.73 360	5.63 365	3.17 322	4.41 313	4.59 330	6.09 326	1.88 339	58.66 390	14.24 369	5.46 345	3.69 374	4.79 261	3.02 342	8.40 304	10.33 298	2.45 341	2.24 342	5.77 357	2.65 328	8.81 360	17.99 366

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 295	1.16 278	2.03 332	1.15 278	0.83 243	1.77 313	1.13 279	2.03 300	3.32 347	2.90 313	7.02 360	2.32 292	2.01 292	0.38 146	3.61 266	9.96 357	1.34 279	1.07 277	6.67 304	6.11 363	8.45 305	12.70 357	0.56 198	1.27 303	1.76 318	1.48 258	16.62 379	5.17 329

gcap-zeroshot	3.80 294	0.78 149	1.44 299	1.88 316	0.67 206	1.15 277	1.31 288	2.09 306	0.65 204	5.43 378	7.00 359	2.87 306	0.70 193	0.31 96	2.44 194	5.25 326	0.94 215	0.91 233	36.08 366	1.25 270	8.46 306	10.60 303	4.00 354	0.62 219	1.44 289	1.49 261	1.34 133	1.53 246

IGEV_Zeroshot_test	3.38 279	0.83 167	1.84 321	2.82 336	0.69 213	2.37 327	1.26 286	2.23 316	0.94 245	4.40 350	6.76 347	2.28 289	1.01 263	0.45 191	2.83 234	7.72 349	0.87 179	0.77 174	5.93 285	1.87 313	8.49 307	12.88 364	0.58 214	0.69 241	1.40 282	1.57 273	14.84 378	2.99 298

IGEV-FE	3.38 279	0.83 167	1.84 321	2.81 335	0.69 213	2.38 329	1.26 286	2.23 316	0.94 245	4.29 349	6.75 346	2.28 289	1.01 263	0.45 191	2.82 233	7.73 350	0.85 170	0.77 174	5.93 285	1.88 314	8.51 308	12.88 364	0.58 214	0.69 241	1.40 282	1.57 273	14.79 377	2.99 298

FC-DCNN v2	3.76 293	1.64 319	4.17 366	2.93 340	2.32 333	3.38 341	1.67 302	2.65 336	2.92 339	2.86 311	1.36 253	2.62 303	1.33 281	0.68 262	6.35 294	1.65 217	1.31 276	1.00 263	8.25 326	0.94 237	8.74 309	8.73 271	0.82 291	1.68 315	4.68 353	3.34 337	7.40 353	15.96 363

depth_test_26	1.24 161	0.98 236	0.60 142	0.37 98	0.35 95	0.39 108	0.20 88	0.91 149	0.62 198	0.85 162	0.43 99	1.23 228	0.51 125	0.35 120	2.56 206	2.10 248	0.89 188	0.73 161	1.00 102	0.59 125	8.79 310	5.34 212	0.42 111	0.31 88	0.87 184	0.56 113	0.81 85	0.69 121

FC-DCNN	3.48 284	1.59 318	4.19 367	2.76 334	2.30 331	3.10 339	1.73 306	2.57 333	1.72 307	2.88 312	1.36 253	2.15 282	1.21 275	0.68 262	6.32 293	1.61 212	1.31 276	1.03 268	7.90 325	0.95 239	8.85 311	8.73 271	0.82 291	1.69 318	3.19 345	2.50 326	4.67 333	16.15 364

SANet	5.69 322	2.22 335	1.77 318	1.84 313	2.37 336	2.28 324	1.43 294	4.49 365	7.61 373	2.05 273	4.86 321	8.34 355	11.81 349	1.70 335	43.86 352	1.62 214	5.96 348	1.51 320	4.43 255	1.70 306	8.97 312	8.28 264	1.20 311	2.60 354	1.94 326	6.02 356	3.42 310	9.29 349

EAI-Stereo	2.60 252	0.90 199	1.57 307	0.90 240	1.31 294	0.84 237	1.31 288	2.22 315	1.34 285	0.81 153	5.69 329	1.37 239	0.83 233	0.50 213	4.76 286	5.32 330	0.91 200	0.94 241	7.45 321	1.11 256	9.07 313	10.78 312	0.62 228	0.85 275	1.45 292	2.06 310	3.36 307	1.90 266

STTRV1_RVC		1.26 292	1.01 236	1.62 307	1.11 275	1.76 312	1.25 284	1.50 235	1.40 288	1.75 255	1.60 264	2.72 304	3.31 318	1.00 305	2.61 211	1.77 226	11.19 363	0.96 251		9.01 379	9.10 314	8.68 270		1.66 313	1.68 313	1.59 276	3.90 326	5.32 331

G-Net	6.29 332	1.69 320	1.86 323	1.42 298	1.70 316	1.45 300	1.19 283	4.71 367	8.56 374	3.16 321	4.70 319	7.94 350	6.89 328	0.85 289	15.45 314	8.15 352	1.92 310	2.75 365	5.41 270	6.49 366	9.16 315	11.23 324	1.46 328	2.81 365	1.81 319	19.84 379	6.51 349	30.80 385

CBMV_ROB	6.60 336	1.41 305	1.59 309	2.38 327	1.74 317	1.90 315	1.86 313	6.44 372	1.69 306	5.02 366	7.03 361	9.95 365	11.26 345	0.65 258	38.55 336	7.04 342	2.78 326	1.12 286	9.67 333	2.45 334	9.46 316	11.60 333	0.80 283	1.37 305	4.92 354	12.01 370	4.73 336	18.79 368

small-0shot	1.66 211	0.60 82	0.34 78	0.22 40	0.39 110	0.32 80	0.15 65	0.78 116	0.43 118	0.70 112	0.29 60	0.91 182	0.82 231	0.41 162	2.65 216	6.72 340	0.79 148	0.82 201	0.82 86	0.44 86	9.68 317	12.96 368	0.28 66	0.28 75	0.61 115	0.69 133	0.60 49	1.01 194

EKT-Stereo	5.41 318	0.97 233	1.10 258	0.72 204	0.74 223	0.87 243	1.17 280	2.02 299	1.00 254	1.41 235	2.92 294	1.11 216	0.81 226	0.46 196	72.33 396	14.74 372	1.14 257	1.37 315	5.61 277	7.76 369	9.80 318	10.61 304	0.53 181	0.61 217	1.39 279	1.11 206	2.56 266	1.08 204

CBMV	5.08 314	1.41 305	1.15 274	1.44 302	1.42 301	1.24 289	0.78 238	2.27 321	1.47 295	3.04 318	6.44 340	7.74 349	9.07 336	0.60 245	12.81 308	13.79 368	1.99 315	1.29 310	9.56 331	1.15 263	9.82 319	12.54 355	0.82 291	1.84 324	1.44 289	1.83 297	4.39 332	25.76 378
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
WAO-8	12.07 366	5.33 368	4.83 368	26.48 378	4.01 368	6.22 365	11.73 373	3.65 357	6.39 368	28.97 393	41.01 388	8.08 352	18.91 371	20.68 388	3.75 274	3.24 283	9.46 359	2.01 342	53.81 384	5.76 360	9.83 320	11.16 321	6.04 363	2.43 350	8.05 368	7.74 360	6.36 346	9.95 352

Venus	12.07 366	5.33 368	4.83 368	26.48 378	4.01 368	6.22 365	11.73 373	3.65 357	6.39 368	28.97 393	41.01 388	8.08 352	18.91 371	20.68 388	3.75 274	3.24 283	9.46 359	2.01 342	53.81 384	5.76 360	9.83 320	11.16 321	6.04 363	2.43 350	8.05 368	7.74 360	6.36 346	9.95 352

SGM_RVC	8.49 346	2.77 345	1.77 318	2.88 337	2.31 332	3.42 342	2.70 324	7.78 382	3.92 351	5.57 380	8.42 369	9.89 361	12.92 360	0.68 262	3.72 273	2.10 248	6.63 355	1.11 283	40.78 370	5.93 362	9.99 322	10.27 296	1.97 338	2.17 335	8.79 371	2.97 333	27.36 385	40.51 391
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
STStereo	16.49 374	3.48 353	5.91 378	44.25 387	5.60 375	39.03 388	13.11 375	7.74 381	10.72 380	5.19 372	8.92 371	24.73 379	30.22 376	1.03 312	59.92 393	11.74 364	2.59 323	1.26 309	40.79 371	2.25 330	10.02 323	8.79 274	2.06 339	11.31 386	22.61 383	16.05 376	20.57 381	35.39 388

iResNet	2.79 264	0.95 225	0.91 215	1.35 293	1.69 314	1.41 297	1.02 267	1.81 279	1.09 267	2.62 301	5.14 323	1.80 265	2.38 298	0.46 196	10.35 301	7.64 348	1.36 283	1.23 304	6.83 311	1.78 309	10.05 324	4.09 183	0.61 225	2.02 332	1.10 239	1.50 264	2.80 281	1.39 239

WAO-7	8.11 344	2.98 347	5.46 376	29.83 380	2.32 333	3.09 338	9.23 362	2.48 329	4.20 356	4.67 356	7.60 364	7.98 351	11.78 348	1.64 333	22.32 326	2.11 250	12.00 366	2.79 368	44.95 376	2.13 327	10.06 325	10.12 288	1.37 325	2.49 352	2.97 343	4.35 343	2.94 290	5.06 328

DDVS	6.06 331	1.18 279	1.31 292	1.12 267	1.54 306	1.18 283	1.01 264	2.45 326	1.75 308	3.31 324	80.70 394	6.22 340	1.76 290	1.15 319	3.67 271	6.50 337	2.01 316	1.29 310	5.56 276	4.99 357	10.09 326	12.94 366	0.81 287	1.16 297	1.11 242	1.53 268	4.71 335	2.62 288

LVE	10.96 358	3.63 357	2.68 350	55.15 392	4.03 370	7.50 370	88.91 397	1.93 287	2.44 332	2.26 289	1.69 267	4.48 329	4.75 321	3.42 354	3.44 262	2.21 254	6.03 350	1.84 335	50.68 383	1.97 322	10.14 327	12.19 341	5.54 357	3.12 371	3.75 350	2.46 325	2.99 292	6.76 343

LE_ROB	28.97 388	25.29 387	36.16 391	34.90 383	56.86 399	18.61 382	58.99 391	32.08 394	41.72 393	5.37 376	27.57 382	46.00 384	49.67 385	13.72 377	14.83 312	3.84 302	5.96 348	1.22 301	46.43 377	36.35 395	10.19 328	11.19 323	48.45 394	22.49 392	30.18 388	31.59 390	31.60 390	40.87 393

anonymous	1.71 220	0.46 63	0.38 86	0.25 52	0.38 107	0.31 77	0.28 117	0.70 99	0.40 107	0.57 85	0.22 44	0.85 165	0.85 237	0.37 139	2.62 212	6.61 339	0.77 140	1.19 296	1.45 140	0.72 178	10.28 329	12.97 369	0.39 96	0.37 105	0.65 125	0.62 120	0.79 84	0.81 145

ADCS	6.69 337	1.97 331	1.94 327	1.41 295	2.24 330	1.84 314	3.00 329	2.08 305	3.97 352	2.66 302	3.26 301	3.01 308	11.48 346	2.01 340	53.18 384	11.65 363	2.72 325	2.59 362	5.10 263	2.24 329	10.43 330	8.65 269	1.76 335	1.97 329	2.57 338	10.58 365	7.51 354	18.68 367

ccs_rob	4.23 301	1.10 269	1.53 304	1.14 274	0.92 258	1.19 285	1.05 273	2.86 343	1.27 279	4.20 346	35.77 386	8.95 356	1.29 279	0.73 270	3.10 252	6.47 336	1.50 290	1.17 291	5.98 288	1.44 285	10.44 331	11.78 334	0.74 267	2.24 342	1.07 228	1.30 237	2.65 275	2.20 280

MSKI-zero shot	2.77 262	0.80 155	1.10 258	0.74 210	0.59 179	0.67 208	0.54 207	1.87 284	0.97 248	0.88 172	6.73 345	1.60 254	0.72 199	0.43 180	3.38 260	7.92 351	1.20 265	0.87 217	6.85 312	4.65 354	10.45 332	12.15 339	0.55 190	0.71 248	1.49 295	1.96 307	1.85 183	3.12 306

test-1	3.02 274	0.66 94	1.14 270	0.60 173	0.58 176	0.75 225	0.63 229	1.96 290	0.82 230	4.00 344	5.48 327	2.18 284	0.80 225	0.41 162	4.00 280	7.32 344	1.18 263	1.19 296	6.72 307	7.57 368	10.78 333	12.94 366	0.54 187	0.60 211	1.40 282	1.78 292	2.89 287	2.52 287

ACVNet_2	5.79 327	3.52 354	2.90 354	21.94 377	3.38 361	4.55 349	8.18 358	1.84 280	1.76 309	1.84 261	1.98 276	3.88 320	3.20 316	3.03 347	2.85 235	1.46 183	12.77 370	1.56 323	33.59 364	1.68 305	10.81 334	7.91 260	6.79 367	2.68 362	3.13 344	2.65 328	3.23 300	3.11 305

RAFT-Test	2.37 245	0.85 179	1.14 270	1.02 256	0.65 200	0.58 181	0.51 202	2.18 312	0.70 215	1.12 209	5.37 326	0.97 193	0.92 250	0.45 191	2.50 201	5.29 329	0.99 230	0.80 188	6.96 314	1.11 256	10.85 335	10.83 313	0.67 248	0.58 199	1.51 299	1.82 296	1.38 137	2.18 279

RainbowNet	4.65 307	3.75 359	2.70 351	4.56 351	2.98 354	4.16 347	8.75 360	2.05 303	2.01 322	1.90 266	1.12 231	3.61 317	3.00 313	3.60 356	2.70 223	1.89 233	2.97 329	1.54 322	15.27 347	8.73 376	11.07 336	11.30 326	10.70 381	2.22 338	1.73 315	2.30 320	2.76 279	6.13 338

MSMDNet	2.69 257	0.87 184	1.07 251	0.57 163	0.65 200	0.59 184	0.49 197	2.03 300	0.62 198	1.03 197	0.97 220	1.05 210	12.04 350	0.50 213	2.60 210	5.56 332	1.05 244	0.80 188	6.93 313	1.42 281	11.49 337	12.49 353	0.67 248	0.58 199	1.48 293	1.83 297	1.28 129	1.97 271

cross-raft	2.26 239	0.88 193	1.08 254	0.73 207	0.68 210	0.64 200	0.44 188	2.04 302	0.61 190	0.95 190	1.30 246	1.03 203	0.76 218	0.43 180	2.58 209	5.15 324	0.99 230	0.78 179	7.00 315	1.80 310	12.15 338	10.30 297	0.65 240	0.60 211	1.60 307	1.92 302	1.66 168	2.36 285

DPSNet	5.60 320	1.54 314	1.19 280	1.76 312	2.44 338	2.08 320	1.81 311	1.95 289	2.93 340	2.09 280	5.15 324	9.82 359	6.09 326	8.98 370	14.30 311	12.14 365	4.12 342	3.60 373	17.82 349	8.28 373	12.18 339	14.58 375	3.71 352	3.09 370	2.30 330	2.42 323	2.52 259	2.24 283

MANE	14.22 371	9.62 382	6.93 381	4.94 358	5.72 376	7.88 371	11.48 370	7.38 378	9.90 377	4.92 363	6.89 357	8.98 357	12.13 351	3.67 357	50.37 367	17.85 381	11.82 365	20.17 388	10.46 337	6.55 367	12.22 340	12.86 362	1.77 336	11.33 387	24.83 386	30.99 388	31.42 389	40.73 392

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 290	1.48 312	1.03 238	1.98 320	1.75 318	2.09 321	5.14 347	2.15 308	2.23 326	1.73 253	1.57 263	2.49 297	4.83 323	5.73 365	12.78 307	1.73 223	1.22 266	1.06 276	5.43 271	1.54 298	12.24 341	9.06 277	1.52 330	1.16 297	2.29 329	3.46 338	3.05 293	7.63 344

SQANet	4.87 311	4.55 366	2.13 337	19.76 372	2.63 340	4.99 356	3.29 331	1.63 259	1.45 291	1.20 215	1.40 256	3.22 310	2.40 299	2.76 343	3.09 250	1.20 134	5.19 344	1.07 277	19.89 352	1.28 271	12.48 342	10.73 309	11.37 384	1.49 310	1.57 305	2.32 322	2.66 277	5.86 336

DispFullNet	15.85 372	3.61 356	5.00 373	3.30 343	2.93 353	3.51 343	3.20 330	6.49 373	2.71 337	5.17 370	6.80 351	90.79 393	15.55 366	2.73 342	28.89 332	23.38 388	4.02 340	3.86 375	138.92 395	28.91 389	12.60 343	11.86 336	2.69 343	2.31 346	4.30 352	2.71 330	6.80 350	5.05 327

ACV-stereo	13.36 370	1.90 328	1.63 310	2.10 322	1.15 281	2.97 335	1.36 291	1.72 270	1.86 318	2.96 316	4.89 322	3.67 318	43.88 382	1.13 317	54.14 385	17.43 380	2.38 322	1.31 312	170.74 397	4.64 353	12.73 344	14.68 376	0.97 304	1.83 322	1.25 262	1.49 261	3.53 315	2.32 284

KSHMR	20.05 377	6.71 377	4.01 365	99.31 396	5.91 378	17.09 380	71.12 394	3.62 356	9.75 376	3.59 334	3.39 305	6.07 339	84.38 394	17.14 383	22.70 327	3.97 304	6.29 351	2.76 367	90.60 391	2.83 337	12.73 344	10.14 289	9.05 380	2.74 363	21.08 382	5.85 354	8.10 357	10.46 355

HBP-ISP	6.40 334	1.33 301	2.30 341	1.91 319	1.51 304	1.65 307	0.79 241	2.50 331	1.29 281	4.91 362	6.80 351	1.37 239	0.74 209	14.59 380	52.98 383	19.59 383	1.24 269	1.10 279	6.08 290	8.03 372	12.73 344	16.75 381	0.79 278	1.19 299	1.81 319	2.06 310	3.90 326	2.87 295

MDST_ROB	12.03 365	32.81 389	1.72 314	20.74 376	2.64 342	5.90 363	1.72 305	4.06 362	1.35 287	3.76 340	6.53 341	2.75 305	42.83 380	0.54 221	50.83 372	1.22 138	1.08 246	0.75 168	18.95 350	1.00 245	12.75 347	11.49 328	1.29 318	1.26 302	22.72 384	11.17 366	31.24 388	31.81 387

DAS	2.93 269	0.99 242	1.06 249	1.13 269	1.05 265	1.03 268	1.04 271	1.74 272	1.81 314	3.32 325	5.70 330	2.61 301	3.08 314	0.50 213	3.19 256	7.47 345	1.83 303	1.23 304	5.90 283	1.83 311	12.92 348	10.26 294	0.76 268	1.94 327	1.32 271	1.51 265	2.60 269	1.31 231

SepStereo	2.93 269	0.99 242	1.06 249	1.13 269	1.05 265	1.03 268	1.04 271	1.74 272	1.81 314	3.32 325	5.70 330	2.61 301	3.08 314	0.50 213	3.19 256	7.47 345	1.83 303	1.23 304	5.90 283	1.83 311	12.92 348	10.26 294	0.76 268	1.94 327	1.32 271	1.51 265	2.60 269	1.31 231

PSMNet_ROB	16.63 375	5.59 370	2.97 356	3.47 344	2.63 340	5.86 362	6.18 351	2.20 313	2.29 328	5.39 377	141.45 397	97.59 394	6.02 325	33.78 390	3.23 258	1.58 210	4.09 341	1.69 329	20.81 356	2.75 336	12.93 350	7.08 253	63.80 398	2.60 354	2.95 342	3.67 339	2.77 280	3.66 315

model_zeroshot	2.99 271	0.75 132	1.18 277	1.86 315	0.74 223	0.59 184	0.56 214	1.94 288	0.63 200	3.88 342	6.88 356	1.41 241	0.66 183	0.68 262	5.34 291	4.82 319	1.18 263	0.96 251	7.09 318	1.03 248	12.99 351	9.02 276	0.54 187	0.65 231	5.42 356	1.66 284	2.16 210	6.22 339

DGSMNet	11.16 360	1.98 332	1.98 329	1.90 318	1.52 305	2.46 332	1.47 295	3.07 346	2.11 323	12.67 387	102.10 396	3.59 315	18.94 373	18.97 385	16.50 317	15.09 375	12.73 369	10.36 383	13.79 343	4.57 352	12.99 351	14.32 374	7.77 374	3.43 374	1.75 317	6.25 357	3.48 314	5.53 333

MADNet+	4.78 309	2.02 333	1.87 325	2.01 321	2.36 335	1.47 301	4.28 342	2.47 328	1.99 321	2.66 302	2.13 285	3.56 312	2.85 311	2.34 341	41.14 342	5.66 333	3.48 335	1.53 321	4.54 256	3.38 346	13.07 353	7.34 256	1.72 334	3.48 375	2.93 341	2.17 317	3.24 302	3.29 311

JetBlue	10.90 357	9.40 381	6.23 380	8.34 362	6.82 380	10.07 377	10.58 366	5.04 370	3.97 352	2.95 315	4.09 310	9.83 360	9.32 337	8.12 368	48.65 363	14.50 370	6.76 356	5.08 376	7.66 323	3.76 348	13.23 354	17.58 383	8.19 379	3.58 376	11.41 375	18.49 377	12.08 370	28.49 382

FAT-Stereo	4.35 304	1.18 279	2.25 338	1.48 304	1.81 325	1.42 298	1.49 296	3.57 355	1.84 317	3.66 337	6.22 337	6.70 344	2.76 308	1.07 315	6.82 296	15.24 377	2.03 317	2.49 360	5.43 271	8.81 377	13.23 354	12.34 349	0.95 303	2.79 364	1.26 263	2.25 319	2.96 291	5.48 332

ELAS	10.16 355	3.54 355	5.12 375	4.49 350	4.32 371	5.01 357	4.33 343	6.88 375	4.09 354	4.97 364	7.74 365	9.90 363	11.01 344	3.51 355	52.19 378	4.52 316	7.15 358	9.65 381	8.69 328	2.38 332	13.33 356	14.95 377	2.75 345	3.64 377	17.76 380	27.24 386	13.13 372	21.93 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DGTPSM_ROB	17.21 376	6.49 374	18.05 386	4.91 357	8.87 384	5.73 359	11.48 370	5.02 368	12.05 382	5.03 368	9.34 375	12.62 370	56.51 388	15.29 381	43.82 351	20.47 384	19.26 385	16.28 385	24.70 359	20.05 386	13.50 357	22.25 386	6.00 361	12.55 388	12.71 377	32.01 391	14.20 375	35.61 390

HH	2.75 258	0.67 95	1.42 297	0.80 229	0.71 216	0.88 247	1.09 276	1.86 282	0.87 234	5.19 372	0.66 151	1.91 269	0.86 241	0.57 233	2.65 216	8.48 353	0.87 179	0.94 241	6.36 292	1.39 279	13.52 358	12.32 345	0.79 278	0.58 199	1.38 276	1.63 282	3.81 322	2.06 273

HanStereo	2.75 258	0.67 95	1.42 297	0.80 229	0.71 216	0.88 247	1.09 276	1.86 282	0.87 234	5.19 372	0.66 151	1.91 269	0.86 241	0.57 233	2.65 216	8.48 353	0.87 179	0.94 241	6.36 292	1.39 279	13.52 358	12.32 345	0.79 278	0.58 199	1.38 276	1.63 282	3.81 322	2.06 273

ELAS_RVC	9.07 349	3.30 351	5.65 377	4.08 346	3.41 362	7.21 369	4.01 341	7.69 379	3.75 350	4.97 364	7.74 365	9.89 361	11.00 343	3.00 346	47.69 361	4.33 314	6.53 353	9.70 382	9.64 332	2.89 339	13.54 360	15.79 378	2.75 345	4.07 378	18.38 381	23.86 381	4.94 339	5.18 330
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	5.52 319	1.54 314	1.51 303	2.64 330	3.13 356	2.07 319	10.40 364	2.61 334	2.65 334	2.55 300	6.41 339	6.23 341	15.93 369	0.58 237	6.75 295	14.92 374	3.87 338	3.34 372	7.45 321	7.76 369	13.60 361	10.19 290	6.30 366	2.29 345	1.57 305	3.30 336	4.69 334	4.80 323

otaku	5.09 315	5.20 367	2.27 339	18.45 370	2.89 349	5.73 359	3.63 337	1.44 230	1.46 293	1.31 227	1.42 258	3.59 315	2.63 305	3.22 350	3.07 247	1.30 147	5.55 346	1.14 290	20.28 353	1.49 290	13.81 362	11.25 325	11.85 386	1.91 326	1.56 304	2.06 310	2.52 259	6.49 340

DPSMNet_ROB	22.61 381	6.50 375	18.06 387	4.95 359	8.88 385	5.76 361	11.54 372	5.02 368	12.08 383	5.17 370	28.67 383	19.69 374	163.24 399	15.38 382	43.87 353	20.66 385	19.56 386	16.59 386	35.50 365	20.17 387	13.82 363	22.26 387	6.02 362	12.56 389	12.82 378	32.01 391	14.23 376	35.60 389

TorneroNet-64	13.24 369	6.25 373	5.07 374	34.05 381	3.72 365	9.38 376	16.75 380	3.49 351	12.26 384	2.27 291	5.98 334	17.67 371	34.24 378	14.37 378	47.92 362	3.76 299	13.18 372	2.40 358	36.34 367	9.15 381	13.85 364	12.35 350	5.65 358	2.64 356	14.28 379	14.51 374	3.41 308	12.48 357

MFMNet_re	3.01 272	1.41 305	1.48 301	1.53 306	1.87 327	1.96 318	2.01 317	2.67 338	2.16 325	1.60 243	1.98 276	3.57 313	2.65 306	1.02 307	6.96 297	4.19 311	2.67 324	1.96 340	6.48 296	2.40 333	14.04 365	4.97 196	1.86 337	1.97 329	1.38 276	1.33 239	3.31 305	1.94 270

NOSS_ROB	3.67 292	1.38 304	0.81 186	1.15 278	1.16 282	1.15 277	0.65 230	2.25 319	1.41 289	4.85 358	6.68 344	6.78 346	1.06 269	0.82 287	11.52 304	14.58 371	1.34 279	1.17 291	2.93 215	0.98 244	14.13 366	12.82 360	0.79 278	1.48 309	1.13 243	1.48 258	3.41 308	1.25 226

Dean	5.89 329	3.71 358	2.59 346	34.77 382	3.99 367	4.60 352	10.86 367	2.26 320	2.39 331	2.16 284	1.55 262	4.68 331	4.76 322	3.30 352	3.03 242	1.76 225	12.09 367	1.65 327	9.86 334	2.04 325	14.16 367	9.89 284	7.35 369	2.66 361	3.36 348	2.91 332	3.53 315	3.13 307

SPS-STEREO	5.78 325	1.73 324	1.86 323	2.48 329	1.67 313	2.19 322	1.60 300	2.72 340	1.76 309	3.63 336	6.80 351	4.12 322	2.19 295	1.21 322	13.01 309	12.86 366	2.91 328	2.01 342	47.66 379	2.04 325	14.17 368	13.06 370	1.43 326	2.27 344	2.40 334	1.94 304	3.66 318	2.80 293
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER-64	11.75 363	7.29 379	4.90 371	17.03 369	7.40 382	8.44 373	16.49 379	8.25 385	4.32 358	4.51 353	3.21 300	17.72 372	15.23 365	8.81 369	46.52 359	10.69 360	13.57 381	3.01 370	12.74 342	8.66 375	14.20 369	12.82 360	11.01 382	4.40 379	6.45 363	18.67 378	8.71 359	22.29 373

PML	39.07 389	38.06 393	12.06 384	39.32 386	29.04 392	40.62 389	11.06 369	14.14 388	100.08 399	27.87 392	166.26 400	107.74 395	159.39 398	13.53 376	15.41 313	10.75 361	35.75 391	8.64 379	42.84 373	10.61 383	14.22 370	16.14 379	5.89 359	7.21 385	53.08 395	13.95 372	42.26 395	19.02 369

WAO-6	7.36 343	2.83 346	2.64 349	8.38 363	2.78 346	3.59 344	8.61 359	3.51 352	3.36 348	1.84 261	2.45 289	5.99 338	8.70 335	3.06 348	50.70 370	2.35 257	13.44 374	1.82 333	8.79 330	2.15 328	14.26 371	12.40 351	3.35 350	2.64 356	7.87 366	5.84 353	4.30 331	11.17 356

Any-RAFT	2.54 250	0.94 218	1.27 291	0.75 212	0.75 225	0.50 145	0.40 171	1.99 294	0.56 173	0.87 166	6.98 358	1.50 248	0.51 125	0.40 156	2.50 201	3.41 289	0.91 200	0.90 230	6.78 310	0.75 194	14.26 371	10.61 304	0.67 248	0.59 206	1.63 308	1.83 297	2.17 212	4.22 321

Ntro	5.35 317	6.19 372	2.38 343	8.06 361	2.91 351	4.88 354	6.70 353	1.40 223	1.53 299	1.44 237	1.19 238	3.58 314	2.73 307	3.12 349	3.66 268	1.17 126	6.56 354	1.19 296	32.62 363	1.60 300	14.27 373	11.82 335	11.41 385	2.54 353	1.64 310	2.30 320	2.45 251	5.00 326

MADNet++	9.22 352	4.13 365	6.16 379	4.32 348	5.78 377	3.96 345	8.14 357	7.09 376	6.83 370	5.28 375	7.83 367	7.65 348	8.62 334	12.90 375	19.42 321	21.00 386	7.04 357	6.27 377	10.40 336	7.97 371	14.29 374	18.67 384	3.96 353	5.12 382	5.80 358	22.29 380	9.32 361	8.69 345

LSM0	11.61 362	1.70 321	2.94 355	2.71 333	2.41 337	2.76 334	6.88 354	4.22 363	4.26 357	3.67 338	7.57 363	7.41 347	9.43 339	0.98 304	64.90 395	78.60 399	3.43 334	2.37 356	20.39 354	4.80 355	14.29 374	16.21 380	1.30 320	3.06 369	3.29 346	12.44 371	6.06 343	25.31 377

ACVNet_1	5.24 316	3.87 361	3.60 364	13.80 366	3.48 363	6.00 364	10.57 365	1.60 254	1.79 311	1.55 241	1.30 246	4.40 328	2.80 310	5.43 363	2.42 192	1.39 162	11.59 364	1.72 331	20.91 357	1.50 293	14.41 376	8.16 263	7.22 368	2.84 366	1.73 315	2.19 318	2.61 271	2.72 292

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 380	1.32 299	1.63 310	1.89 317	1.69 314	1.93 316	3.75 339	2.27 321	2.66 335	5.02 366	29.10 384	216.12 399	51.87 387	5.44 364	3.66 268	4.09 310	5.59 347	13.75 384	28.77 360	1.47 289	14.44 377	12.86 362	0.98 305	2.33 347	1.88 325	7.40 358	145.78 401	5.57 334

ACVNet-4b	11.58 361	3.99 363	2.60 347	44.40 388	2.71 345	4.98 355	62.31 392	1.85 281	1.79 311	1.63 246	1.25 243	4.22 326	58.75 389	3.34 353	2.27 179	1.21 135	13.33 373	1.70 330	49.50 380	1.93 318	14.47 378	13.72 373	7.40 370	3.13 372	1.55 303	1.89 300	2.20 218	4.61 322

PWCK	9.19 351	3.84 360	2.76 352	4.81 356	3.48 363	7.14 368	7.79 356	3.92 361	4.66 361	4.66 355	5.84 333	24.68 378	8.47 332	3.24 351	10.95 303	3.27 286	9.48 361	2.36 355	72.75 388	4.94 356	14.76 379	6.95 251	3.68 351	2.40 349	8.01 367	7.55 359	6.35 345	9.51 351

notaker	10.31 356	13.11 384	4.84 370	18.55 371	6.95 381	7.98 372	14.39 376	3.69 359	3.28 346	2.90 313	2.15 286	30.28 380	43.63 381	4.40 359	9.01 299	2.66 265	12.71 368	2.73 364	42.35 372	2.87 338	14.87 380	10.21 291	7.77 374	3.03 368	2.66 339	2.98 334	3.46 311	4.84 324

ktn	26.84 387	3.99 363	95.18 400	14.39 367	5.44 374	18.02 381	17.50 381	19.69 389	67.27 398	2.84 309	5.30 325	171.03 398	80.75 393	7.72 367	10.93 302	3.48 293	20.95 387	2.71 363	90.26 390	29.10 391	15.05 381	10.23 292	7.60 373	2.93 367	5.12 355	5.83 352	4.73 336	6.62 341

SGM+DAISY	11.81 364	3.22 348	3.47 359	3.83 345	3.15 357	4.25 348	3.52 336	7.70 380	10.88 381	5.57 380	9.00 374	9.94 364	13.12 362	1.74 337	22.71 328	18.99 382	3.23 332	2.28 352	15.35 348	8.91 378	15.05 381	17.02 382	1.32 322	4.58 380	24.50 385	31.01 389	32.60 391	41.83 394

MeshStereo	9.30 353	2.68 342	2.31 342	4.19 347	2.81 347	4.05 346	1.96 316	8.24 384	9.28 375	5.13 369	8.64 370	11.19 369	12.84 356	0.78 278	52.26 379	15.80 378	4.59 343	1.92 337	22.33 358	1.58 299	15.40 383	19.41 385	1.06 310	2.12 334	8.69 370	5.55 351	10.68 362	15.59 362
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
TorneroNet	24.73 385	6.18 371	3.52 360	95.34 395	3.93 366	27.05 383	29.02 384	4.44 364	18.13 388	2.20 285	37.99 387	77.85 392	72.31 391	18.15 384	41.78 345	3.07 279	13.11 371	2.35 354	87.85 389	9.06 380	15.44 384	12.17 340	5.94 360	2.64 356	52.32 394	8.18 362	3.59 317	14.11 359

UNDER WATER	16.39 373	7.86 380	4.99 372	15.68 368	10.73 388	8.76 374	38.30 387	8.07 383	6.02 366	4.25 348	2.98 296	18.63 373	96.18 395	14.44 379	32.70 334	10.29 358	13.91 382	2.75 365	43.73 374	8.62 374	16.83 385	12.33 347	17.08 390	5.55 383	6.06 362	14.49 373	6.37 348	15.05 361

JetRed	12.50 368	6.96 378	7.76 383	4.77 355	6.78 379	9.35 375	10.92 368	5.31 371	4.54 359	5.85 382	3.28 303	8.17 354	7.48 329	9.74 372	50.80 371	15.21 376	10.30 362	7.93 378	7.83 324	5.44 359	18.10 386	24.48 388	11.12 383	4.60 381	11.97 376	25.85 384	24.78 384	28.17 381

HanzoNet	47.37 394	45.54 394	75.64 399	62.53 393	47.97 394	62.03 396	90.57 398	55.02 399	58.34 397	15.60 388	22.00 380	75.72 391	107.47 396	172.14 400	23.65 330	13.02 367	62.42 398	9.26 380	134.39 393	22.45 388	19.74 387	25.78 389	31.84 392	5.57 384	9.72 374	9.49 364	8.54 358	12.61 358

LRCNet_RVC	25.94 386	30.78 388	14.74 385	35.18 384	31.16 393	36.52 387	29.93 386	23.08 391	12.70 385	36.15 395	33.37 385	37.24 381	28.56 375	37.11 391	17.47 318	7.61 347	31.06 388	26.75 392	67.49 387	29.07 390	23.47 388	10.73 309	39.23 393	30.61 394	7.37 364	2.53 327	11.22 363	9.31 350

DPSM_ROB	21.05 378	17.19 385	22.69 388	10.13 364	9.29 386	13.96 378	14.50 377	11.66 386	15.25 386	9.00 384	8.97 372	10.35 367	13.24 363	19.90 386	59.73 391	26.35 389	18.76 383	21.26 389	14.74 345	15.50 384	28.56 389	27.85 390	7.42 371	16.13 390	34.05 390	39.30 394	37.97 393	44.48 395

DPSM	21.05 378	17.19 385	22.69 388	10.13 364	9.29 386	13.96 378	14.50 377	11.66 386	15.25 386	9.00 384	8.97 372	10.35 367	13.24 363	19.90 386	59.73 391	26.35 389	18.76 383	21.26 389	14.74 345	15.50 384	28.56 389	27.85 390	7.42 371	16.13 390	34.05 390	39.30 394	37.97 393	44.48 395

BEATNet-Init1	52.60 396	76.96 398	24.06 390	87.02 394	56.48 398	86.86 397	68.77 393	49.65 396	34.71 392	11.93 386	56.24 393	64.63 390	78.72 392	9.65 371	58.40 389	51.35 396	32.72 389	23.00 391	101.24 392	71.98 400	46.49 391	39.72 393	28.67 391	24.23 393	59.12 396	38.23 393	77.99 399	61.49 397

HaxPig	44.53 392	46.75 395	47.32 395	47.72 389	48.79 395	47.60 390	48.40 388	49.50 395	47.10 394	49.76 396	50.31 390	49.00 385	45.26 383	54.49 396	41.50 343	40.24 393	50.15 395	52.05 397	44.74 375	43.04 396	46.61 392	44.38 395	51.78 395	45.43 398	33.92 389	25.30 382	28.66 386	22.43 374

AVERAGE_ROB	46.12 393	48.49 396	48.31 396	49.34 390	50.25 396	48.63 391	49.80 389	50.74 397	48.67 395	51.68 397	52.55 391	50.28 386	47.20 384	55.70 397	43.00 350	40.99 394	52.42 396	54.59 398	47.27 378	45.45 397	48.77 393	44.06 394	52.90 396	46.98 399	35.80 392	26.72 385	30.77 387	23.81 376

MEDIAN_ROB	49.56 395	51.66 397	50.91 397	52.80 391	53.76 397	52.08 394	53.35 390	54.28 398	52.25 396	54.89 398	55.89 392	53.59 387	50.09 386	58.85 398	46.45 358	44.55 395	55.81 397	57.90 399	50.55 382	48.85 398	52.07 394	46.79 396	56.69 397	50.01 400	39.10 393	30.23 387	33.56 392	31.26 386

fast-reg	55.71 397	34.57 390	45.49 392	19.85 373	18.29 389	48.74 392	28.35 382	22.84 390	30.63 389	20.23 391	161.03 399	22.06 377	31.01 377	39.88 392	118.72 398	40.05 391	37.58 393	41.68 394	239.62 399	30.58 393	57.21 395	56.61 397	14.57 388	32.05 395	68.35 398	79.01 398	75.70 396	89.35 398

FlowAnything	42.31 390	34.65 392	45.90 394	20.47 375	18.91 391	28.11 385	28.64 383	23.30 393	30.84 391	18.76 390	18.33 379	20.84 376	27.00 374	39.89 393	119.49 399	52.59 397	37.35 392	42.63 396	29.06 361	31.53 394	57.38 396	56.78 399	14.49 387	32.64 397	68.29 397	78.93 397	76.07 397	89.56 400

CasAABBNet	42.72 391	34.60 391	45.66 393	20.17 374	18.55 390	28.05 384	29.13 385	23.25 392	30.69 390	18.73 389	18.11 378	20.72 375	37.90 379	39.93 394	120.54 400	52.80 398	37.72 394	42.56 395	29.30 362	30.56 392	57.58 397	56.66 398	14.58 389	32.34 396	68.46 399	79.09 399	76.31 398	89.48 399

zero-FE	23.86 384	1.70 321	0.52 126	141.89 398	8.72 383	147.65 400	77.27 395	1.26 195	0.60 185	1.15 212	4.12 311	136.19 396	11.59 347	0.57 233	2.27 179	3.52 294	1.06 245	2.52 361	5.18 264	0.95 239	81.26 398	7.98 261	0.52 176	0.47 147	0.86 179	1.54 270	1.68 170	1.14 210

DPSimNet_ROB	111.84 398	179.62 400	74.81 398	195.40 400	165.93 400	136.63 399	98.05 399	126.48 400	138.79 400	82.31 399	148.57 398	159.77 397	157.57 397	78.29 399	64.65 394	40.10 392	142.61 399	34.98 393	195.20 398	69.76 399	154.10 399	32.63 392	82.12 399	98.24 401	71.10 400	51.68 396	117.83 400	122.56 401

GS-Stereo																							0.14 15	0.17 43	0.33 36	0.25 17	0.52 34	0.24 22

FSD		0.76 138	0.66 156	0.60 173	0.60 183	0.60 188	0.57 216	0.90 146	0.50 145	0.95 190	0.73 175			0.64 256	2.19 163	3.05 277			2.80 205	0.79 208				0.67 236	0.90 200	0.83 154	0.90 92	0.99 187

ASD4																								105.89 402

Low-res two-view benchmark