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

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 17	0.15 17	0.18 24	0.19 38	0.42 58	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 7	0.15 26	0.20 3	0.20 3	0.23 3	0.19 6

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 58	0.29 22	0.20 51	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 32	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 33	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 11	0.12 6	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

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 19	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 11	0.15 26	0.31 29	0.28 35	0.41 17	0.33 48

BridgeDepth	0.23 6	0.23 14	0.16 18	0.17 20	0.20 41	0.18 20	0.12 30	0.24 19	0.16 21	0.18 24	0.08 6	0.39 51	0.13 7	0.18 41	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
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 26	0.16 21	0.17 20	0.11 10	0.33 38	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 7	0.15 26	0.29 25	0.34 62	0.41 17	0.26 34

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 19	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 11	0.15 26	0.31 29	0.28 35	0.39 13	0.34 52

qqai	0.24 8	0.25 18	0.20 31	0.16 16	0.11 5	0.15 6	0.10 17	0.21 13	0.14 10	0.13 7	0.28 61	0.26 12	0.21 54	0.12 9	0.47 17	0.47 20	0.36 27	0.21 6	0.41 35	0.28 43	0.35 21	0.27 10	0.18 32	0.14 18	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

Pointernet	0.24 8	0.21 10	0.14 7	0.14 11	0.12 8	0.19 27	0.16 71	0.28 35	0.10 3	0.17 20	0.14 23	0.23 10	0.14 10	0.12 9	0.47 17	0.42 10	0.37 31	0.23 9	0.35 18	0.19 6	0.35 21	0.25 8	0.14 17	0.14 18	0.23 6	0.21 6	0.67 67	0.22 13

quiztm	0.25 12	0.25 18	0.22 46	0.18 23	0.12 8	0.15 6	0.11 24	0.29 39	0.13 8	0.12 5	0.16 27	0.38 48	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 22	0.15 26	0.22 5	0.21 6	0.56 46	0.23 17

MLG-Stereo	0.25 12	0.25 18	0.14 7	0.11 4	0.20 41	0.12 4	0.07 5	0.21 13	0.12 5	0.19 28	0.11 10	0.29 22	0.10 3	0.21 56	0.61 32	0.65 45	0.36 27	0.35 41	0.44 43	0.23 22	0.35 21	0.32 21	0.11 7	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 31	0.25 31

AIO-test1	0.25 12	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 20	0.15 67	0.33 49	0.16 21	0.25 43	0.24 52	0.35 42	0.14 10	0.19 45	0.56 31	0.59 35	0.35 22	0.30 25	0.35 18	0.27 36	0.33 18	0.31 19	0.13 16	0.13 10	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

MLG-Stereo_test1	0.26 15	0.22 11	0.14 7	0.13 9	0.22 52	0.11 3	0.08 7	0.22 16	0.12 5	0.20 29	0.12 15	0.33 38	0.11 4	0.21 56	0.66 36	0.64 43	0.37 31	0.35 41	0.50 48	0.22 17	0.39 32	0.30 16	0.12 11	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 41	0.27 36

CoSv	0.26 15	0.38 45	0.20 31	0.18 23	0.14 15	0.35 97	0.09 12	0.38 60	0.16 21	0.20 29	0.08 6	0.28 19	0.14 10	0.09 3	0.47 17	0.59 35	0.42 48	0.23 9	0.39 32	0.19 6	0.40 36	0.23 6	0.10 4	0.13 10	0.40 63	0.25 17	0.36 10	0.24 22

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 31	0.28 74	0.21 32	0.18 32	0.46 66	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 20	0.16 38	0.31 29	0.30 41	0.42 20	0.34 52

NLSM3	0.27 17	0.23 14	0.16 18	0.18 23	0.16 22	0.21 38	0.14 53	0.35 55	0.20 44	0.18 24	0.33 75	0.23 10	0.21 54	0.21 56	0.55 28	0.44 12	0.39 39	0.31 28	0.35 18	0.19 6	0.32 16	0.30 16	0.22 47	0.15 26	0.26 13	0.33 57	0.40 14	0.27 36

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 71	0.18 38	0.25 43	0.10 8	0.41 57	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 48	0.26 14	0.37 29	0.25 29	0.33 18	0.25 8	0.24 58	0.12 6	0.29 25	0.20 3	0.77 85	0.23 17

LG-Stereo	0.28 20	0.26 22	0.17 21	0.17 20	0.16 22	0.23 50	0.13 44	0.30 42	0.15 17	0.23 38	0.19 38	0.52 75	0.14 10	0.18 41	0.55 28	0.58 33	0.39 39	0.30 25	0.54 58	0.22 17	0.44 44	0.31 19	0.12 11	0.12 6	0.28 23	0.24 14	0.46 28	0.24 22

MM-Stereo_test1	0.29 21	0.69 102	0.15 14	0.23 43	0.14 15	0.16 11	0.07 5	0.37 58	0.14 10	0.27 48	0.11 10	0.43 59	0.11 4	0.12 9	0.45 15	0.48 22	0.45 55	0.32 32	0.42 38	0.27 36	0.35 21	0.35 28	0.23 55	0.13 10	0.31 29	0.23 11	0.63 60	0.24 22

LACA1	0.30 22	0.38 45	0.21 42	0.22 40	0.23 55	0.19 27	0.14 53	0.27 31	0.22 56	0.21 32	0.13 18	0.31 28	0.18 39	0.26 72	0.75 42	0.68 50	0.32 15	0.40 61	0.37 29	0.23 22	0.32 16	0.33 25	0.11 7	0.15 26	0.35 45	0.30 41	0.45 25	0.33 48

MonStereo	0.30 22	0.25 18	0.20 31	0.19 28	0.21 47	0.15 6	0.13 44	0.20 9	0.16 21	0.22 34	0.17 29	0.32 33	0.16 24	0.17 36	0.54 24	0.54 27	0.40 44	0.32 32	0.50 48	0.27 36	0.43 41	0.51 53	0.22 47	0.14 18	0.34 38	0.41 84	0.49 33	0.40 63

RSM	0.30 22	0.30 32	0.22 46	0.32 81	0.15 18	0.21 38	0.10 17	0.17 3	0.16 21	0.14 8	0.26 56	0.22 8	0.19 43	0.14 19	0.64 35	0.60 37	0.39 39	0.37 48	0.35 18	0.33 53	0.46 47	0.54 57	0.19 39	0.16 38	0.30 28	0.26 26	0.58 50	0.24 22

MoCha-V2	0.30 22	0.31 37	0.23 55	0.21 37	0.17 30	0.17 17	0.14 53	0.23 17	0.11 4	0.26 47	0.28 61	0.32 33	0.16 24	0.19 45	0.62 33	0.61 39	0.39 39	0.38 53	0.35 18	0.42 79	0.61 65	0.51 53	0.15 20	0.16 38	0.35 45	0.26 26	0.34 8	0.19 6

ProNet	0.30 22	0.27 25	0.31 68	0.26 55	0.15 18	0.27 68	0.27 116	0.38 60	0.13 8	0.15 14	0.49 114	0.29 22	0.13 7	0.16 32	0.73 40	0.49 24	0.43 50	0.32 32	0.35 18	0.27 36	0.38 29	0.22 4	0.38 96	0.22 67	0.32 33	0.20 3	0.38 12	0.27 36

111111	0.31 27	0.37 42	0.19 27	0.25 52	0.29 73	0.22 49	0.09 12	0.19 6	0.16 21	0.10 3	0.17 29	0.27 14	0.17 32	0.18 41	0.79 44	0.56 30	0.46 59	0.28 19	0.76 83	0.24 26	0.53 57	0.61 68	0.21 44	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 17	0.19 6

AIO-Stereo	0.31 27	0.33 38	0.22 46	0.35 89	0.16 22	0.20 34	0.10 17	0.17 3	0.14 10	0.14 8	0.20 43	0.21 5	0.16 24	0.14 19	0.55 28	0.55 29	0.41 46	0.39 57	1.18 125	0.36 60	0.39 32	0.43 43	0.17 26	0.16 38	0.32 33	0.24 14	0.61 56	0.19 6

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 42	0.16 21	0.33 57	0.18 32	0.44 60	0.19 43	0.20 51	0.74 41	0.61 39	0.45 55	0.29 23	0.42 38	0.28 43	0.43 41	0.52 56	0.21 44	0.17 46	0.27 20	0.25 17	0.88 94	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
PointNet	0.33 30	0.39 50	0.23 55	0.19 28	0.16 22	0.21 38	0.20 90	0.48 71	0.20 44	0.23 38	0.21 44	0.32 33	0.22 61	0.10 4	0.63 34	0.39 5	0.37 31	0.22 8	0.36 26	0.21 15	0.48 50	0.79 88	0.18 32	0.14 18	0.35 45	0.29 39	0.97 106	0.30 44

GSStereo	0.33 30	0.41 53	0.21 42	0.31 75	0.22 52	0.25 62	0.14 53	0.28 35	0.16 21	0.25 43	0.15 24	0.37 47	0.15 17	0.15 26	0.70 39	0.66 47	0.49 67	0.38 53	0.45 45	0.40 72	0.62 68	0.46 46	0.14 17	0.17 46	0.33 36	0.25 17	0.52 37	0.24 22

RSM++	0.33 30	0.33 38	0.23 55	0.36 97	0.20 41	0.24 57	0.10 17	0.21 13	0.16 21	0.16 17	0.26 56	0.26 12	0.19 43	0.16 32	0.83 46	0.65 45	0.41 46	0.38 53	0.50 48	0.39 67	0.50 52	0.59 65	0.25 61	0.16 38	0.41 66	0.26 26	0.54 42	0.30 44

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 55	0.15 17	0.47 74	0.10 8	0.31 28	0.14 10	0.14 19	1.26 71	1.00 93	0.36 27	0.36 45	0.44 43	0.20 9	0.53 57	0.55 58	0.17 26	0.13 10	0.39 60	0.35 67	0.40 14	0.27 36

testmc14	0.34 34	0.30 32	0.20 31	0.21 37	0.21 47	0.19 27	0.10 17	0.20 9	0.19 42	0.80 152	0.16 27	0.68 115	0.15 17	0.17 36	0.92 50	0.56 30	0.37 31	0.33 36	0.52 54	0.33 53	0.38 29	0.37 30	0.32 76	0.18 54	0.34 38	0.35 67	0.45 25	0.32 47

LACA3	0.34 34	0.44 58	0.22 46	0.24 46	0.21 47	0.21 38	0.17 78	0.26 29	0.21 53	0.27 48	0.19 38	0.46 66	0.17 32	0.27 75	1.06 60	0.61 39	0.32 15	0.37 48	0.53 55	0.27 36	0.41 38	0.41 39	0.16 22	0.18 54	0.40 63	0.31 46	0.46 28	0.45 74

DispViT+	0.34 34	0.27 25	0.22 46	0.28 60	0.32 82	0.19 27	0.14 53	0.28 35	0.24 60	0.30 53	0.25 55	0.30 26	0.21 54	0.22 61	0.83 46	0.62 42	0.27 5	0.40 61	0.43 41	0.32 50	0.38 29	0.41 39	0.20 43	0.36 105	0.32 33	0.57 118	0.46 28	0.41 68

MatchStereo	0.34 34	0.37 42	0.20 31	0.15 12	0.23 55	0.21 38	0.12 30	0.31 47	0.22 56	0.15 14	0.18 32	0.28 19	0.35 86	0.22 61	1.24 68	0.80 69	0.30 12	0.31 28	0.41 35	0.30 48	0.41 38	0.56 61	0.21 44	0.20 58	0.35 45	0.35 67	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
StereoVision	0.34 34	0.27 25	0.21 42	0.13 9	0.18 35	0.21 38	0.14 53	0.30 42	0.23 58	0.35 60	0.18 32	0.34 41	0.17 32	0.16 32	0.98 55	0.78 67	0.44 52	0.35 41	0.43 41	0.23 22	0.40 36	0.48 47	0.16 22	0.21 63	0.40 63	0.40 79	0.71 73	0.37 57

SCION-MonSter(vits)	0.35 39	0.49 65	0.33 78	0.46 138	0.57 179	0.42 121	0.27 116	0.20 9	0.16 21	0.22 34	0.17 29	0.32 33	0.16 24	0.17 36	0.54 24	0.54 27	0.40 44	0.32 32	0.50 48	0.27 36	0.42 40	0.51 53	0.22 47	0.14 18	0.34 38	0.41 84	0.49 33	0.40 63

LACA_dic	0.35 39	0.50 67	0.22 46	0.31 75	0.19 38	0.21 38	0.14 53	0.27 31	0.20 44	1.18 217	0.13 18	0.31 28	0.17 32	0.27 75	0.93 51	0.68 50	0.35 22	0.36 45	0.35 18	0.26 31	0.36 25	0.39 33	0.10 4	0.15 26	0.34 38	0.32 54	0.43 21	0.40 63

TS12	0.35 39	0.50 67	0.22 46	0.31 75	0.19 38	0.21 38	0.14 53	0.27 31	0.20 44	1.18 217	0.13 18	0.31 28	0.17 32	0.27 75	0.93 51	0.68 50	0.35 22	0.36 45	0.35 18	0.26 31	0.36 25	0.39 33	0.10 4	0.15 26	0.34 38	0.32 54	0.43 21	0.40 63

MM-Stereo_test2	0.35 39	0.78 151	0.22 46	0.30 72	0.21 47	0.18 20	0.11 24	0.33 49	0.16 21	0.36 63	0.15 24	0.39 51	0.15 17	0.17 36	0.69 37	0.66 47	0.43 50	0.39 57	0.41 35	0.37 62	0.50 52	0.85 95	0.24 58	0.16 38	0.35 45	0.25 17	0.54 42	0.25 31

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 49	0.14 10	0.31 56	0.05 3	0.36 44	0.13 7	0.15 26	1.64 90	1.05 100	0.35 22	0.37 48	0.45 45	0.20 9	0.62 68	0.79 88	0.16 22	0.13 10	0.38 56	0.31 46	0.45 25	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
RAFT	0.35 39	0.22 11	0.19 27	0.27 58	0.13 12	0.30 77	0.08 7	0.97 160	0.18 38	0.92 186	0.19 38	0.27 14	0.16 24	0.18 41	0.51 21	0.47 20	0.38 37	0.26 14	0.54 58	0.25 29	0.43 41	0.34 27	0.19 39	0.15 26	0.38 56	0.34 62	0.90 95	0.27 36

GREATEN-IGEV_RVC	0.36 45	0.30 32	0.20 31	0.16 16	0.18 35	0.19 27	0.10 17	0.37 58	0.24 60	0.22 34	0.21 44	0.48 68	0.18 39	0.19 45	1.24 68	0.69 54	0.37 31	0.33 36	0.77 85	0.26 31	0.46 47	0.41 39	0.25 61	0.14 18	0.36 54	0.33 57	0.70 70	0.39 61

IGEV-Stereo++	0.36 45	0.40 51	0.20 31	0.22 40	0.25 63	0.21 38	0.09 12	0.25 26	0.17 35	0.20 29	0.34 78	0.29 22	0.20 51	0.19 45	0.78 43	0.60 37	0.44 52	0.33 36	0.75 80	0.34 57	0.53 57	0.64 72	0.22 47	0.13 10	0.28 23	0.27 33	1.09 117	0.28 41

MSCF	0.37 47	0.41 53	0.20 31	0.34 85	0.19 38	0.23 50	0.14 53	0.30 42	0.20 44	0.67 107	0.13 18	0.27 14	0.17 32	0.14 19	1.02 56	0.77 65	0.37 31	0.34 40	0.36 26	0.28 43	0.45 46	0.50 52	0.22 47	0.20 58	0.35 45	0.90 177	0.70 70	0.25 31

GIP-stereo	0.37 47	0.56 75	0.32 73	0.29 67	0.23 55	0.21 38	0.11 24	0.24 19	0.17 35	0.30 53	0.19 38	0.38 48	0.18 39	0.21 56	1.05 58	0.64 43	0.46 59	0.39 57	0.42 38	0.41 75	0.52 56	0.82 92	0.17 26	0.17 46	0.35 45	0.31 46	0.76 82	0.24 22

GASTEREO	0.38 49	0.42 57	0.20 31	0.34 85	0.18 35	0.24 57	0.14 53	0.30 42	0.19 42	0.73 126	0.12 15	0.28 19	0.17 32	0.13 17	1.05 58	0.74 62	0.38 37	0.33 36	0.37 29	0.30 48	0.44 44	0.56 61	0.23 55	0.20 58	0.35 45	0.87 170	0.73 77	0.24 22

GEAStereo	0.39 50	0.59 80	0.31 68	0.35 89	0.23 55	0.23 50	0.13 44	0.29 39	0.20 44	0.35 60	0.18 32	0.44 60	0.19 43	0.23 65	0.87 48	0.71 58	0.47 61	0.37 48	0.40 33	0.37 62	0.65 74	0.64 72	0.19 39	0.21 63	0.39 60	0.34 62	0.75 79	0.38 58

gasm-f	0.39 50	0.59 80	0.31 68	0.35 89	0.23 55	0.23 50	0.13 44	0.29 39	0.20 44	0.35 60	0.18 32	0.44 60	0.19 43	0.23 65	0.87 48	0.71 58	0.47 61	0.37 48	0.40 33	0.37 62	0.65 74	0.64 72	0.19 39	0.21 63	0.39 60	0.34 62	0.75 79	0.38 58

MLG-Stereo_test2	0.39 50	0.54 71	0.17 21	0.16 16	0.24 60	0.15 6	0.08 7	0.33 49	0.14 10	0.24 41	0.13 18	0.39 51	0.14 10	0.17 36	1.52 82	0.76 64	0.45 55	0.44 69	1.04 111	0.42 79	0.48 50	0.48 47	0.18 32	0.12 6	0.34 38	0.25 17	0.66 65	0.38 58

MCSU-Stereo	0.41 53	0.30 32	0.29 62	0.20 32	0.20 41	0.17 17	0.13 44	0.20 9	0.32 85	1.82 264	0.15 24	0.57 82	0.20 51	0.20 51	0.94 53	0.56 30	0.39 39	0.28 19	0.53 55	0.29 46	0.39 32	0.33 25	0.31 75	0.15 26	0.35 45	0.31 46	0.97 106	0.54 88

AdaDepth	0.41 53	0.41 53	0.20 31	0.24 46	0.28 70	0.23 50	0.16 71	0.32 48	0.20 44	0.23 38	0.29 63	0.27 14	0.21 54	0.23 65	0.97 54	1.09 113	0.49 67	0.41 64	1.08 117	0.34 57	0.54 61	0.59 65	0.18 32	0.21 63	0.29 25	0.28 35	0.75 79	0.43 70

U	0.41 53	0.28 31	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 11	0.06 3	0.45 70	0.14 10	0.49 75	0.07 4	0.36 44	0.16 24	0.20 51	1.71 96	1.14 123	0.44 52	0.41 64	0.59 64	0.32 50	0.66 76	0.92 102	0.17 26	0.17 46	0.50 90	0.36 71	0.49 33	0.35 54

BridgeDepth_RVC	0.42 56	0.54 71	0.27 59	0.35 89	0.28 70	0.26 65	0.14 53	0.55 76	0.32 85	0.38 64	0.22 47	0.44 60	0.23 63	0.28 83	1.45 75	0.77 65	0.35 22	0.41 64	0.53 55	0.33 53	0.39 32	0.38 32	0.22 47	0.20 58	0.41 66	0.49 98	0.52 37	0.56 91
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.43 57	0.38 45	0.42 100	0.28 60	0.24 60	0.27 68	0.12 30	0.40 63	0.24 60	0.29 50	0.38 89	0.65 104	0.21 54	0.20 51	1.20 66	0.97 89	0.54 76	0.50 80	0.59 64	0.42 79	0.64 72	0.43 43	0.27 65	0.31 90	0.42 70	0.33 57	0.48 31	0.51 86

Occ-G	0.43 57	0.59 80	0.29 62	0.34 85	0.31 80	0.26 65	0.12 30	0.38 60	0.18 38	0.16 17	0.32 71	0.33 38	0.24 64	0.16 32	1.16 62	0.84 72	0.45 55	0.39 57	0.71 73	0.32 50	0.87 106	0.78 87	0.22 47	0.19 57	0.36 54	0.26 26	0.94 103	0.31 46

AEACV	0.43 57	0.94 220	0.30 64	0.29 67	0.20 41	0.27 68	0.12 30	0.28 35	0.14 10	0.24 41	0.23 51	0.35 42	0.21 54	0.20 51	1.24 68	0.83 71	0.57 86	0.38 53	0.78 87	0.45 91	0.81 98	0.73 82	0.24 58	0.18 54	0.34 38	0.31 46	0.61 56	0.28 41

DEFOM-Stereo	0.45 60	0.55 73	0.28 61	0.26 55	0.30 75	0.32 83	0.13 44	0.35 55	0.17 35	0.25 43	0.32 71	0.38 48	0.19 43	0.22 61	1.10 61	0.73 60	0.59 92	0.52 87	0.51 53	0.44 88	0.73 87	0.69 77	0.42 113	0.28 78	0.44 72	0.32 54	1.28 132	0.46 76

RAStereo	0.46 61	0.38 45	0.19 27	0.15 12	0.16 22	0.19 27	0.11 24	0.44 68	0.18 38	0.99 197	0.12 15	0.45 64	0.18 39	0.15 26	1.85 117	1.10 116	0.52 72	0.47 73	0.68 71	0.27 36	0.77 91	0.80 91	0.27 65	0.17 46	0.47 83	0.34 62	0.51 36	0.41 68

TS	0.49 62	0.45 60	0.37 87	0.30 72	0.35 98	0.34 92	0.18 83	0.57 79	0.26 64	0.22 34	0.39 93	0.50 69	0.34 79	0.27 75	1.60 88	0.87 74	0.47 61	0.44 69	0.83 91	0.39 67	0.69 78	0.49 49	0.34 81	0.29 81	0.63 122	0.44 92	0.63 60	0.63 113

TDLM	0.49 62	0.59 80	0.60 144	0.39 114	0.48 144	0.46 132	0.43 189	0.72 105	0.35 95	0.30 53	0.65 153	0.76 143	0.41 104	0.35 122	0.54 24	0.58 33	0.55 79	0.49 78	0.50 48	0.43 83	0.50 52	0.39 33	0.41 107	0.39 120	0.38 56	0.31 46	0.61 56	0.66 121

anonymousdsp	0.50 64	0.38 45	0.36 83	0.28 60	0.32 82	0.28 72	0.15 67	0.56 78	0.26 64	0.42 68	0.33 75	0.53 78	0.19 43	0.27 75	1.47 77	0.87 74	0.54 76	0.52 87	0.62 67	0.48 97	0.71 82	1.04 112	0.36 90	0.30 83	0.46 77	0.29 39	1.13 122	0.33 48

iRaftStereo_RVC	0.51 65	0.56 75	0.40 93	0.28 60	0.31 80	0.32 83	0.19 86	0.68 99	0.25 63	0.46 73	0.57 136	0.58 85	0.29 70	0.25 70	1.17 65	0.89 77	0.56 83	0.45 71	0.72 74	0.41 75	0.97 117	0.79 88	0.35 85	0.34 98	0.44 72	0.41 84	0.76 82	0.48 78

delet	0.51 65	0.58 78	0.47 114	0.35 89	0.50 156	0.50 148	0.30 131	0.49 73	0.29 78	0.56 81	0.44 106	0.45 64	0.34 79	0.48 211	1.16 62	0.68 50	0.55 79	0.46 72	0.47 47	0.41 75	0.58 62	0.39 33	0.39 98	0.41 129	0.48 86	0.36 71	1.09 117	0.50 82

MLG-Stereo_test3	0.52 67	0.48 64	0.27 59	0.29 67	0.38 109	0.24 57	0.12 30	0.34 54	0.20 44	1.12 211	0.30 66	0.54 79	0.19 43	0.31 99	1.85 117	0.92 79	0.52 72	0.52 87	1.17 123	0.39 67	0.70 80	0.75 84	0.18 32	0.24 72	0.38 56	0.31 46	0.90 95	0.44 72

AIO_rvc	0.53 68	0.71 116	0.38 88	0.34 85	0.22 52	0.34 92	0.16 71	0.57 79	0.28 74	0.38 64	0.22 47	0.56 81	0.24 64	0.27 75	1.96 131	1.04 97	0.48 66	0.40 61	1.28 131	0.47 96	0.79 97	0.95 108	0.39 98	0.22 67	0.46 77	0.28 35	0.72 74	0.33 48

AASNet	0.53 68	0.74 126	0.46 112	0.35 89	0.61 192	0.51 153	0.42 186	0.65 94	0.26 64	0.41 67	0.50 116	0.39 51	0.31 75	0.41 166	1.02 56	0.69 54	0.53 75	0.60 110	0.67 69	0.51 101	0.60 63	0.87 97	0.41 107	0.41 129	0.50 90	0.40 79	0.70 70	0.45 74

LG-G_1	0.54 70	0.70 109	0.32 73	0.36 97	0.39 112	0.32 83	0.16 71	0.41 64	0.21 53	0.29 50	0.34 78	0.50 69	0.35 86	0.32 102	2.09 153	1.07 105	0.51 70	0.58 106	0.75 80	0.59 127	0.78 94	1.24 125	0.17 26	0.22 67	0.46 77	0.39 76	0.60 52	0.48 78

LG-G	0.54 70	0.70 109	0.32 73	0.36 97	0.39 112	0.32 83	0.16 71	0.41 64	0.21 53	0.29 50	0.34 78	0.50 69	0.35 86	0.32 102	2.09 153	1.07 105	0.51 70	0.58 106	0.75 80	0.59 127	0.78 94	1.24 125	0.17 26	0.22 67	0.46 77	0.39 76	0.60 52	0.48 78

AANet_RVC	0.54 70	0.45 60	0.40 93	0.33 84	0.61 192	0.28 72	0.31 135	0.61 85	0.58 182	0.44 70	0.41 98	0.39 51	0.48 120	0.33 109	1.16 62	0.79 68	0.55 79	0.53 96	0.56 62	0.52 105	0.46 47	0.49 49	0.34 81	0.38 112	0.57 109	0.57 118	1.05 114	0.97 182

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.55 73	0.41 53	0.30 64	0.32 81	0.35 98	0.23 50	0.18 83	0.42 66	0.28 74	1.08 208	0.30 66	0.55 80	0.33 78	0.30 91	1.56 85	1.05 100	0.47 61	0.47 73	1.72 160	0.36 60	0.69 78	0.69 77	0.22 47	0.25 74	0.44 72	0.39 76	0.83 90	0.59 102

LGtest1	0.57 74	0.81 163	0.46 112	0.26 55	0.30 75	0.28 72	0.12 30	0.43 67	0.26 64	0.34 59	0.56 132	0.50 69	0.30 74	0.28 83	2.04 144	1.24 141	0.57 86	0.65 136	0.74 77	0.46 95	0.72 84	1.41 135	0.29 70	0.30 83	0.54 100	0.35 67	0.65 62	0.52 87

MaDis-Stereo	0.57 74	0.47 63	0.30 64	0.16 16	0.26 67	0.21 38	0.17 78	0.44 68	0.32 85	1.08 208	0.22 47	0.51 74	0.22 61	0.19 45	1.83 114	1.19 133	0.62 95	0.59 109	1.09 119	0.45 91	0.81 98	0.94 104	0.37 94	0.25 74	0.63 122	0.67 134	0.60 52	0.82 151

LG-Stereo_L2	0.58 76	0.69 102	0.43 104	0.28 60	0.35 98	0.24 57	0.13 44	0.62 90	0.26 64	0.70 113	0.39 93	0.71 125	0.34 79	0.28 83	1.83 114	1.32 153	0.57 86	0.51 85	0.96 102	0.41 75	0.74 89	1.06 114	0.32 76	0.27 76	0.52 96	0.38 74	0.62 59	0.64 115

LG-Stereo_L1	0.58 76	0.69 102	0.41 97	0.24 46	0.35 98	0.25 62	0.12 30	0.62 90	0.27 72	0.72 121	0.32 71	0.69 117	0.34 79	0.29 87	1.82 111	1.36 159	0.57 86	0.52 87	1.14 122	0.42 79	0.70 80	1.11 117	0.29 70	0.30 83	0.51 93	0.33 57	0.66 65	0.65 119

AIO_test	0.59 78	0.77 146	0.45 107	0.44 132	0.25 63	0.35 97	0.20 90	0.61 85	0.27 72	0.43 69	0.30 66	0.57 82	0.28 69	0.29 87	2.01 137	1.46 185	0.49 67	0.42 67	0.86 94	0.49 100	1.02 124	1.01 110	0.40 103	0.24 72	0.47 83	0.49 98	1.00 110	0.35 54

MMNet	0.59 78	0.58 78	0.44 105	0.38 104	0.55 174	0.42 121	0.29 127	0.60 83	0.40 110	0.38 64	0.55 131	0.63 97	0.32 76	0.51 223	1.51 81	0.75 63	0.72 126	0.58 106	0.76 83	0.55 114	0.62 68	0.41 39	0.40 103	0.52 181	0.51 93	0.49 98	1.49 152	0.50 82

IGEV-Stereo+	0.60 80	1.04 264	0.24 58	0.49 142	0.32 82	0.29 75	0.13 44	0.51 74	0.26 64	0.79 148	0.94 217	0.57 82	0.26 66	0.28 83	1.64 90	1.19 133	0.59 92	0.61 116	1.19 126	0.43 83	0.90 113	1.17 120	0.48 145	0.20 58	0.41 66	0.31 46	0.56 46	0.40 63

UniTT-Stereo	0.60 80	0.44 58	0.32 73	0.21 37	0.25 63	0.34 92	0.17 78	0.61 85	0.31 81	0.75 131	0.27 58	0.62 95	0.34 79	0.21 56	1.77 106	1.44 178	0.57 86	0.61 116	1.53 149	0.44 88	0.91 114	1.14 119	0.37 94	0.29 81	0.50 90	0.54 112	0.52 37	0.58 96

CVANet_RVC	0.60 80	0.67 97	0.81 189	0.81 237	0.53 167	0.66 210	0.55 216	1.15 179	0.39 103	0.44 70	0.79 195	0.80 155	0.44 114	0.43 184	0.69 37	0.67 49	0.55 79	0.53 96	0.55 61	0.57 119	0.63 71	0.57 63	0.40 103	0.41 129	0.46 77	0.40 79	0.72 74	0.55 89

DMCA	0.63 83	0.73 123	0.63 150	0.40 115	0.49 147	0.52 156	0.33 151	0.59 82	0.52 155	0.80 152	0.63 149	0.70 121	0.40 100	0.47 205	1.48 78	0.92 79	0.69 114	0.67 142	0.67 69	0.51 101	0.67 77	0.59 65	0.48 145	0.45 146	0.48 86	0.52 109	1.04 113	0.62 109

RAFT_CTSACE	0.64 84	0.94 220	0.31 68	0.37 100	0.34 93	0.33 89	0.23 99	1.23 192	0.26 64	0.64 101	0.29 63	0.71 125	0.57 152	0.34 115	1.57 87	1.07 105	0.52 72	0.43 68	0.72 74	0.33 53	0.85 103	1.72 143	0.42 113	0.30 83	0.46 77	0.41 84	1.58 164	0.39 61

GANet	0.64 84	0.67 97	0.63 150	0.57 168	0.58 180	0.95 259	0.55 216	0.78 119	0.46 131	0.57 85	0.61 143	1.83 271	0.36 91	0.41 166	0.81 45	0.69 54	0.76 140	0.73 164	0.58 63	0.40 72	0.53 57	0.49 49	0.47 140	0.48 164	0.56 108	0.41 84	0.83 90	0.69 124

DFGA-Net	0.65 86	0.64 86	0.36 83	0.51 149	0.33 90	0.43 124	0.29 127	0.88 147	0.34 91	2.05 277	0.38 89	0.52 75	0.29 70	0.22 61	1.35 73	1.07 105	0.76 140	0.49 78	0.96 102	0.35 59	0.71 82	0.71 80	0.36 90	0.41 129	0.57 109	0.38 74	1.81 181	0.43 70

HCRNet	0.66 87	0.78 151	0.41 97	0.54 161	0.27 69	0.41 119	0.39 170	0.63 92	0.31 81	1.62 249	0.59 141	0.67 111	0.29 70	0.41 166	1.99 135	0.73 60	0.60 94	0.47 73	0.65 68	0.43 83	0.78 94	0.62 69	0.36 90	0.34 98	0.42 70	0.43 91	2.14 208	0.50 82

CCAANet	0.66 87	0.57 77	0.62 148	0.37 100	0.36 104	0.38 106	0.45 195	1.41 229	0.45 129	1.16 216	0.43 102	0.89 182	0.57 152	0.37 143	1.31 72	0.81 70	0.63 98	0.47 73	0.61 66	0.61 140	0.60 63	0.55 58	0.51 170	0.35 104	0.55 105	0.50 105	1.59 166	0.72 129

NLCSM	0.67 89	0.24 16	0.10 3	0.19 28	0.11 5	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.34 91	0.11 4	0.41 98	0.19 4	12.63 356	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 32	0.13 10	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

plain	0.67 89	0.87 186	0.33 78	0.31 75	0.59 183	0.33 89	0.30 131	0.89 148	0.34 91	0.72 121	0.24 52	0.65 104	0.34 79	0.19 45	1.95 125	1.57 209	0.71 121	0.69 148	0.94 100	0.39 67	1.28 147	1.20 123	0.33 80	0.33 95	0.59 116	0.60 121	0.72 74	0.74 132

MIF-Stereo (partial)	0.69 91	0.76 140	0.33 78	0.27 58	0.37 107	0.35 97	0.31 135	0.53 75	0.40 110	0.62 97	0.32 71	0.50 69	0.39 95	0.23 65	2.08 149	1.51 196	0.68 109	0.71 154	0.77 85	0.43 83	1.10 131	0.94 104	0.39 98	0.32 92	0.57 109	0.71 138	2.25 227	0.87 164

test_5	0.69 91	0.91 205	0.30 64	0.38 104	0.26 67	0.35 97	0.19 86	1.79 279	0.31 81	0.58 89	1.20 244	0.75 139	0.73 206	0.32 102	1.36 74	1.10 116	0.54 76	0.54 100	1.01 109	0.37 62	0.61 65	1.37 134	0.29 70	0.34 98	0.41 66	0.40 79	1.72 173	0.44 72

FINET	0.69 91	0.65 91	0.67 161	0.65 194	0.49 147	0.48 143	0.45 195	0.75 110	0.59 184	0.61 94	0.48 111	0.82 162	0.57 152	0.43 184	1.71 96	1.08 111	0.77 143	0.57 103	1.07 116	0.56 116	0.88 107	0.65 75	0.43 119	0.50 172	0.62 121	0.56 116	0.96 105	0.64 115

raft+_RVC	0.71 94	0.73 123	0.70 166	0.41 119	0.34 93	0.49 145	0.30 131	1.48 237	0.43 121	0.62 97	0.62 145	0.65 104	0.39 95	0.26 72	1.74 101	1.16 126	0.69 114	0.53 96	1.57 155	0.51 101	0.85 103	1.06 114	0.44 122	0.38 112	0.68 135	0.62 123	0.85 92	0.69 124

WQFJX1	0.73 95	0.26 22	0.12 5	0.20 32	0.17 30	0.16 11	0.12 30	0.25 26	0.57 179	0.12 5	0.75 183	0.22 8	12.81 358	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 70	0.14 18	0.25 11	0.27 33	0.55 45	0.16 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 95	0.86 184	0.36 83	0.43 128	0.32 82	0.30 77	0.19 86	0.71 103	0.32 85	0.70 113	0.33 75	0.63 97	0.57 152	0.41 166	2.03 143	1.91 238	0.63 98	0.68 146	1.00 105	0.45 91	1.86 183	1.87 146	0.40 103	0.23 71	0.49 88	0.37 73	1.09 117	0.55 89

GMStereo	0.73 95	0.99 244	0.39 90	0.49 142	0.47 138	0.55 169	0.41 180	0.77 113	0.43 121	0.55 79	0.48 111	0.81 160	0.38 92	0.34 115	1.60 88	0.95 84	0.74 137	0.52 87	1.88 164	0.57 119	1.07 125	0.73 82	0.42 113	0.51 175	0.72 145	0.47 96	1.87 188	0.57 95
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.73 95	0.69 102	0.79 184	0.54 161	0.65 204	0.58 185	0.54 212	0.72 105	0.54 168	0.59 91	0.57 136	0.61 92	0.47 117	0.62 256	1.80 109	0.96 86	0.72 126	0.68 146	0.91 98	0.72 179	0.64 72	0.55 58	0.53 186	0.52 181	0.58 113	0.51 106	2.19 218	0.59 102

AFF-stereo	0.76 99	0.69 102	0.59 141	0.30 72	0.32 82	0.52 156	0.18 83	0.86 140	0.41 114	1.37 234	0.43 102	0.60 91	0.34 79	0.24 69	1.76 105	1.13 121	0.57 86	0.62 121	2.81 209	0.43 83	0.77 91	0.63 70	0.41 107	0.32 92	0.70 139	0.67 134	2.38 244	0.56 91

TestStereo	0.77 100	0.93 217	0.79 184	0.56 165	0.46 134	0.66 210	0.33 151	1.22 189	0.42 120	0.90 180	0.52 123	0.84 166	0.54 138	0.39 156	1.50 80	0.92 79	0.73 132	0.51 85	1.38 138	0.56 116	1.25 144	0.82 92	0.44 122	0.44 142	0.77 157	0.79 149	1.34 136	0.79 143

WQFJA1	0.78 101	0.27 25	0.14 7	0.20 32	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.72 222	0.14 8	1.42 263	0.21 5	12.89 362	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 63	0.17 46	0.24 9	0.26 26	0.44 23	0.22 13

WQFJX	0.78 101	0.19 5	0.15 14	0.17 20	0.13 12	0.24 57	0.17 78	0.19 6	0.97 252	0.15 14	1.63 270	0.18 3	12.83 359	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 65	0.16 38	0.26 13	0.25 17	0.54 42	0.22 13

NLMM	0.78 101	0.27 25	0.14 7	0.20 32	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.73 224	0.14 8	1.44 265	0.21 5	12.89 362	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 63	0.17 46	0.24 9	0.26 26	0.44 23	0.22 13

MIM_Stereo	0.78 101	0.77 146	0.53 133	0.43 128	0.38 109	0.46 132	0.22 97	1.50 240	0.31 81	0.55 79	0.38 89	0.64 101	0.27 68	0.32 102	1.77 106	1.09 113	0.63 98	0.73 164	3.30 234	0.57 119	1.19 140	0.91 101	0.34 81	0.36 105	0.49 88	0.41 84	1.95 194	0.58 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 105	0.75 134	0.48 118	0.38 104	0.33 90	0.25 62	0.16 71	0.68 99	0.30 80	0.72 121	0.42 101	0.77 147	0.35 86	0.30 91	1.81 110	1.08 111	0.65 104	0.56 101	1.71 159	0.48 97	1.60 169	4.30 187	0.49 155	0.39 120	0.60 118	0.49 98	0.95 104	0.65 119

CFNet	0.80 105	0.84 177	0.79 184	0.76 222	0.70 219	0.60 192	0.46 200	0.84 137	0.48 139	0.66 105	0.71 175	0.92 190	0.61 170	0.43 184	1.75 103	0.84 72	0.70 117	0.64 132	0.90 97	0.78 206	0.89 111	0.72 81	0.45 128	0.51 175	0.87 187	0.83 157	1.67 171	1.15 217

G2L-Stereo	0.81 107	0.69 102	0.60 144	0.57 168	0.78 238	0.50 148	0.37 164	0.77 113	0.53 161	0.69 112	0.78 193	0.70 121	0.63 175	0.54 225	2.08 149	0.96 86	0.73 132	0.63 129	1.23 128	0.61 140	1.22 142	0.66 76	0.57 207	0.48 164	0.77 157	0.89 172	1.98 197	0.80 146

HGLStereo	0.83 108	0.64 86	0.75 175	0.52 153	0.67 210	0.56 176	0.45 195	0.66 97	0.50 148	1.72 256	0.96 221	0.64 101	0.56 148	0.54 225	1.65 93	1.18 130	0.80 155	0.76 174	1.05 112	0.66 160	0.99 119	1.36 133	0.49 155	0.54 191	0.71 142	0.76 145	1.59 166	0.82 151

S2M2_XL	0.85 109	0.50 67	0.64 154	0.24 46	0.30 75	0.35 97	0.28 121	0.61 85	0.43 121	0.56 81	0.35 84	0.65 104	0.59 159	0.34 115	2.56 209	1.65 219	0.69 114	0.47 73	0.72 74	0.54 107	4.94 231	2.28 157	0.48 145	0.30 83	0.55 105	0.51 106	0.74 78	0.74 132
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 109	0.76 140	0.74 172	0.60 178	0.60 187	0.61 196	0.53 210	0.90 149	0.58 182	1.21 220	0.68 163	0.71 125	0.56 148	0.67 265	1.72 100	1.11 119	0.79 151	0.72 162	1.13 121	0.82 221	0.84 101	0.69 77	0.62 232	0.58 204	0.64 125	0.77 146	2.48 255	0.95 179

RASNet	0.85 109	0.72 119	0.89 216	0.61 181	0.62 199	0.66 210	0.41 180	0.98 162	0.61 192	1.21 220	0.64 151	0.74 131	0.67 189	0.40 160	1.23 67	1.31 151	0.72 126	0.66 139	1.00 105	0.70 174	1.09 129	1.43 136	0.43 119	0.75 258	0.68 135	0.79 149	2.17 214	0.93 176

anonymousdsp2	0.86 112	0.84 177	0.84 197	0.43 128	0.44 130	0.56 176	0.32 145	1.17 181	0.36 97	0.66 105	0.67 158	0.69 117	0.40 100	0.49 216	1.46 76	1.36 159	0.67 107	0.62 121	2.12 173	0.60 137	1.36 155	2.66 165	0.36 90	0.44 142	0.71 142	0.51 106	1.86 187	0.64 115

dd	0.86 112	0.80 157	0.51 121	1.05 265	0.44 130	0.85 245	0.44 193	0.85 138	0.39 103	0.83 159	0.40 96	1.23 231	0.39 95	0.47 205	2.21 172	0.98 90	0.97 229	0.71 154	2.00 171	0.61 140	0.84 101	0.77 86	0.49 155	0.64 233	0.70 139	0.53 110	1.73 176	1.47 247

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 112	0.72 119	0.84 197	0.41 119	0.39 112	0.54 165	0.21 95	0.99 163	0.52 155	1.54 244	0.57 136	0.73 129	0.39 95	0.26 72	2.15 159	1.17 128	0.64 102	0.50 80	2.66 202	0.57 119	0.88 107	0.90 99	0.47 140	0.39 120	0.86 182	0.72 140	2.54 267	0.66 121

DMCA-RVC	0.86 112	0.74 126	0.73 169	0.61 181	0.77 234	0.56 176	0.70 237	0.77 113	1.43 294	1.38 236	0.69 166	0.87 172	0.54 138	0.55 231	1.66 95	1.05 100	0.81 164	0.74 169	0.95 101	0.73 185	0.89 111	0.93 103	0.51 170	0.58 204	0.59 116	0.62 123	1.82 184	0.91 172

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 116	0.64 86	0.54 136	0.44 132	0.41 123	0.38 106	0.26 113	1.26 199	0.49 143	0.85 165	0.62 145	0.75 139	0.54 138	0.34 115	1.75 103	1.50 193	0.68 109	0.70 150	1.17 123	0.56 116	1.52 162	3.83 178	0.39 98	0.37 107	0.75 151	1.18 227	0.68 68	0.77 140

RAFT+CT+SA	0.87 116	0.97 235	0.40 93	0.45 135	0.29 73	0.38 106	0.20 90	1.64 267	0.33 89	0.72 121	0.30 66	0.88 177	0.65 183	0.40 160	1.56 85	1.21 137	0.56 83	0.57 103	2.08 172	0.40 72	0.83 100	5.00 202	0.32 76	0.37 107	0.47 83	0.42 90	1.56 157	0.49 81

DSFCA	0.87 116	0.84 177	0.73 169	0.65 194	0.77 234	0.61 196	0.78 242	0.75 110	0.78 230	0.77 139	0.83 205	0.75 139	0.48 120	0.43 184	1.89 122	1.14 123	0.85 173	0.87 219	1.00 105	0.74 188	1.00 123	1.05 113	0.72 268	0.63 230	0.83 173	0.95 186	1.88 189	0.85 160

DF_test	0.88 119	0.66 95	0.63 150	0.28 60	0.34 93	0.26 65	0.15 67	0.71 103	0.38 100	0.67 107	0.30 66	0.74 131	0.38 92	0.29 87	2.77 233	1.72 225	0.72 126	0.61 116	0.74 77	0.76 198	3.84 215	3.64 177	0.47 140	0.40 125	0.45 75	0.44 92	0.68 68	0.61 106

IER	0.88 119	0.82 166	0.55 137	0.49 142	0.51 159	0.56 176	0.45 195	0.80 126	0.49 143	1.15 214	0.77 187	1.03 206	0.50 126	0.79 285	3.66 272	1.04 97	0.73 132	0.64 132	0.87 95	0.78 206	0.73 87	0.82 92	0.60 226	0.53 187	0.63 122	1.00 197	2.05 203	0.74 132

rafts_anoy	0.88 119	0.81 163	0.86 204	0.44 132	0.49 147	0.51 153	0.46 200	1.58 258	0.48 139	0.61 94	0.70 173	0.70 121	0.47 117	0.30 91	2.51 206	1.38 162	0.76 140	0.78 182	2.36 183	0.61 140	1.28 147	0.99 109	0.49 155	0.49 169	0.85 179	0.90 177	0.93 102	1.00 197

ARAFT	0.89 122	0.72 119	0.47 114	0.35 89	0.34 93	0.42 121	0.24 102	0.64 93	0.34 91	2.25 292	0.57 136	0.58 85	0.29 70	0.39 156	2.14 157	1.42 172	0.71 121	0.74 169	2.68 204	0.54 107	1.86 183	1.93 147	0.42 113	0.33 95	0.83 173	0.40 79	1.98 197	0.56 91

HITNet	0.90 123	0.65 91	0.62 148	0.68 203	0.50 156	0.39 110	0.32 145	1.26 199	0.89 242	0.70 113	0.70 173	0.91 185	0.49 123	0.39 156	1.96 131	1.02 94	0.66 106	0.64 132	0.79 88	0.61 140	1.53 163	3.85 179	0.46 130	0.52 181	0.58 113	0.64 127	1.81 181	0.81 148
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
TestStereo1	0.93 124	0.98 238	0.39 90	0.38 104	0.36 104	0.39 110	0.25 106	1.02 165	0.39 103	0.79 148	0.34 78	0.58 85	0.73 206	0.54 225	3.06 249	1.47 188	0.71 121	0.52 87	2.91 212	0.54 107	1.34 150	1.84 144	0.35 85	0.39 120	0.54 100	1.06 204	2.53 265	0.60 104

SA-5K	0.93 124	0.98 238	0.39 90	0.38 104	0.36 104	0.39 110	0.25 106	1.02 165	0.39 103	0.79 148	0.34 78	0.58 85	0.73 206	0.54 225	3.06 249	1.47 188	0.71 121	0.52 87	2.91 212	0.54 107	1.34 150	1.84 144	0.35 85	0.39 120	0.54 100	1.06 204	2.53 265	0.60 104

RALCasStereoNet	0.93 124	0.82 166	0.93 222	0.53 158	0.53 167	0.60 192	0.45 195	1.48 237	0.44 126	1.03 200	0.75 183	0.89 182	0.49 123	0.32 102	2.31 185	1.43 176	0.78 147	0.75 171	1.50 146	0.58 123	1.18 139	2.21 156	0.49 155	0.57 200	0.86 182	1.13 217	0.90 95	1.16 218

CFNet_RVC	0.94 127	0.84 177	0.89 216	0.76 222	0.80 244	0.71 222	0.49 202	0.74 109	0.63 202	0.88 175	0.94 217	0.87 172	0.57 152	0.50 217	1.96 131	1.12 120	0.79 151	0.79 186	1.27 129	0.73 185	1.26 145	1.52 139	0.48 145	0.64 233	0.98 214	1.11 211	1.92 193	1.23 227

DLCB_ROB	0.94 127	0.90 201	0.88 208	0.73 212	0.80 244	0.69 219	0.69 236	0.87 144	0.72 222	0.94 190	0.86 209	1.02 202	0.91 249	0.69 272	1.48 78	1.06 104	0.97 229	0.72 162	0.88 96	0.74 188	1.21 141	1.21 124	0.78 279	0.71 252	1.26 267	1.26 237	1.49 152	0.95 179

AACVNet	0.95 129	0.87 186	0.69 163	0.91 247	0.91 256	0.72 226	0.59 227	0.87 144	0.60 187	0.73 126	0.88 212	0.79 154	0.64 178	0.60 249	1.77 106	1.37 161	0.84 171	0.83 207	1.12 120	0.77 201	1.36 155	1.13 118	0.70 260	0.65 235	0.87 187	1.12 214	1.90 191	1.31 236

DISCO	0.96 130	0.98 238	0.56 139	0.57 168	0.61 192	0.81 241	0.79 245	0.77 113	0.81 231	2.06 280	0.86 209	0.66 108	0.70 195	0.42 179	1.87 120	1.27 145	0.99 233	0.80 191	1.80 162	0.80 214	0.92 115	1.33 130	0.57 207	0.51 175	0.72 145	0.84 163	2.02 201	0.80 146

LGCAT	0.97 131	0.77 146	0.52 128	0.32 81	0.44 130	0.35 97	0.24 102	0.66 97	0.40 110	0.56 81	0.39 93	0.73 129	0.69 192	0.32 102	2.36 187	1.87 235	0.67 107	0.60 110	0.80 89	0.68 165	6.52 260	3.00 168	0.46 130	0.33 95	0.52 96	0.53 110	0.65 62	0.73 131

GLC_STEREO	0.97 131	0.89 197	0.85 201	0.56 165	0.60 187	0.48 143	0.40 176	1.70 271	0.47 133	0.77 139	0.67 158	0.78 152	0.63 175	0.61 251	2.53 207	1.65 219	0.88 188	0.60 110	1.57 155	0.70 174	2.48 196	1.17 120	0.44 122	0.43 138	0.67 129	0.55 114	2.36 240	0.88 169

TESTraft	0.98 133	0.96 233	0.42 100	0.41 119	0.33 90	0.40 114	0.25 106	1.13 176	0.39 103	0.97 196	0.35 84	0.61 92	0.75 215	0.54 225	3.18 259	1.42 172	0.70 117	0.50 80	2.86 211	0.53 106	1.08 127	3.15 171	0.35 85	0.40 125	0.52 96	1.18 227	2.52 261	0.61 106

psm_up	0.99 134	0.86 184	0.99 236	0.78 229	0.89 254	0.75 230	0.58 224	1.33 218	1.03 264	0.88 175	0.69 166	0.99 201	0.72 201	0.76 281	1.89 122	1.10 116	0.91 202	0.81 199	1.93 167	0.81 217	1.08 127	0.90 99	0.49 155	0.85 279	1.01 219	1.06 204	1.62 168	1.10 209

STTStereo	0.99 134	0.95 227	0.82 192	0.77 227	0.77 234	0.69 219	0.87 256	0.86 140	1.53 303	1.27 226	0.79 195	1.13 222	0.69 192	0.93 303	2.19 165	1.03 96	0.72 126	0.70 150	1.05 112	0.63 153	1.15 137	0.86 96	0.58 218	0.56 199	0.73 148	1.21 233	1.74 178	1.41 245

NLMM1	1.00 136	0.30 32	0.13 6	0.18 23	0.21 47	0.23 50	0.09 12	0.26 29	6.95 375	0.17 20	0.54 127	0.36 44	12.87 361	0.13 17	0.41 12	0.44 12	0.31 13	0.31 28	0.36 26	0.24 26	0.29 8	0.40 38	0.27 65	0.15 26	0.26 13	0.30 41	0.65 62	0.19 6

NLSM1	1.01 137	0.27 25	0.17 21	0.23 43	0.24 60	0.31 80	0.12 30	0.33 49	6.19 371	0.14 8	1.49 266	0.31 28	12.63 356	0.14 19	0.47 17	0.51 26	0.36 27	0.23 9	0.31 14	0.24 26	0.31 15	0.45 45	0.29 70	0.16 38	0.27 20	0.30 41	0.56 46	0.23 17

coex_refinement	1.02 138	1.02 257	0.76 176	0.66 199	0.85 248	0.71 222	0.50 206	0.81 128	1.04 265	0.67 107	1.01 230	0.94 191	0.44 114	0.46 200	3.49 268	0.95 84	0.78 147	0.71 154	3.74 245	0.77 201	0.85 103	0.75 84	0.63 237	0.52 181	0.87 187	0.93 181	1.75 179	0.94 178

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 138	0.93 217	0.80 188	0.72 209	0.79 241	0.65 207	1.02 271	1.07 171	2.31 334	2.00 273	0.74 181	0.97 196	0.56 148	0.94 305	1.82 111	0.96 86	0.68 109	0.67 142	1.31 132	0.65 155	0.88 107	0.94 104	0.57 207	0.57 200	0.73 148	1.60 284	1.43 145	1.27 234
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 140	0.80 157	0.40 93	0.50 148	0.48 144	0.37 103	0.30 131	0.55 76	0.44 126	1.13 213	0.77 187	0.64 101	0.95 259	0.31 99	2.68 225	1.79 231	0.96 224	0.82 203	1.08 117	0.61 140	2.91 204	5.06 205	0.44 122	0.30 83	0.81 165	0.92 180	1.18 125	1.16 218

AF-Net	1.05 140	0.83 169	0.94 223	0.76 222	0.91 256	0.98 265	1.68 307	1.52 247	1.06 267	0.57 85	0.96 221	1.34 239	0.64 178	0.74 276	1.71 96	0.99 91	0.80 155	0.60 110	1.64 157	0.72 179	0.72 84	2.35 158	0.63 237	0.62 224	0.89 199	0.82 155	1.57 162	1.25 231

Nwc_Net	1.05 140	0.83 169	0.94 223	0.76 222	0.91 256	0.98 265	1.68 307	1.52 247	1.06 267	0.57 85	0.96 221	1.34 239	0.64 178	0.74 276	1.71 96	0.99 91	0.80 155	0.60 110	1.64 157	0.72 179	0.72 84	2.35 158	0.63 237	0.62 224	0.89 199	0.82 155	1.57 162	1.25 231

LMCR-Stereo	1.06 143	0.83 169	0.84 197	0.53 158	0.62 199	0.64 205	0.33 151	1.12 174	0.60 187	0.83 159	0.79 195	0.91 185	0.49 123	0.41 166	2.53 207	1.54 204	1.03 245	0.75 171	2.16 174	1.42 285	1.68 174	3.87 181	0.49 155	0.65 235	0.75 151	0.83 157	1.10 121	0.88 169

PDISCO_ROB	1.06 143	0.87 186	0.60 144	0.80 234	0.68 214	0.53 161	0.59 227	0.93 155	0.69 214	1.80 261	1.00 229	0.74 131	0.63 175	0.66 263	1.87 120	1.44 178	0.89 191	1.10 282	1.53 149	0.80 214	1.56 166	2.40 161	0.52 180	0.63 230	1.19 252	0.79 149	2.56 268	0.81 148

SA	1.07 145	0.90 201	0.42 100	0.55 163	0.53 167	0.49 145	0.24 102	1.60 259	0.46 131	0.71 120	0.41 98	0.69 117	0.58 158	0.62 256	1.74 101	1.41 169	0.78 147	0.79 186	3.17 223	0.65 155	1.24 143	4.73 193	0.34 81	0.51 175	0.75 151	1.12 214	2.64 275	0.72 129

PS-NSSS	1.07 145	1.44 314	0.69 163	1.20 285	0.91 256	1.16 284	0.93 263	0.80 126	0.55 170	0.74 130	0.49 114	1.98 279	1.03 267	0.91 300	1.54 84	0.92 79	0.83 169	0.73 164	1.45 143	0.62 148	0.94 116	0.63 70	1.68 337	0.50 172	1.00 217	0.95 186	3.21 302	1.11 212

HSM	1.07 145	0.75 134	0.97 231	0.78 229	0.77 234	0.54 165	0.54 212	1.87 288	0.60 187	0.76 135	0.85 208	0.87 172	0.67 189	0.56 232	2.24 175	1.05 100	0.92 208	0.71 154	2.57 191	0.71 176	1.80 181	2.08 154	0.56 202	0.72 256	0.90 203	0.97 190	2.08 206	1.03 200

LL-Strereo2	1.08 148	0.65 91	0.59 141	0.40 115	0.34 93	0.31 80	0.23 99	1.48 237	0.38 100	0.68 111	0.58 140	0.63 97	0.32 76	0.64 260	1.65 93	1.13 121	0.63 98	0.53 96	1.32 134	0.66 160	1.35 153	11.05 323	0.44 122	0.34 98	0.64 125	0.60 121	1.05 114	0.56 91

DepthFocus	1.09 149	0.55 73	0.32 73	0.29 67	0.28 70	0.27 68	0.22 97	0.70 101	0.52 155	0.51 77	0.38 89	0.62 95	0.42 106	0.38 150	2.43 194	2.19 256	0.64 102	0.64 132	0.96 102	0.75 195	7.93 291	4.99 201	0.47 140	0.28 78	0.55 105	0.49 98	0.77 85	0.83 154

raftrobust	1.11 150	0.65 91	0.92 221	0.55 163	0.49 147	0.44 126	0.33 151	1.55 253	0.47 133	0.94 190	0.72 178	0.82 162	0.53 132	0.36 137	2.91 240	1.71 224	0.71 121	0.70 150	4.37 259	0.65 155	1.69 176	3.95 183	0.59 224	0.42 137	0.95 212	0.85 165	0.99 109	0.85 160

UCFNet_RVC	1.11 150	1.26 295	0.85 201	0.88 244	0.93 263	0.77 234	0.58 224	0.78 119	0.67 211	0.93 188	0.80 200	1.25 234	0.93 254	0.48 211	2.17 163	1.09 113	0.78 147	0.82 203	2.60 197	0.80 214	1.32 149	1.66 141	1.31 325	0.67 240	1.05 228	1.11 211	1.44 147	2.13 280

test_4	1.13 152	0.74 126	0.77 180	0.42 125	0.32 82	0.34 92	0.26 113	0.78 119	0.33 89	0.75 131	0.40 96	0.87 172	0.35 86	0.40 160	2.10 155	1.55 205	0.65 104	0.69 148	1.50 146	0.51 101	1.12 134	10.25 297	0.41 107	0.37 107	0.58 113	0.70 137	2.73 280	0.62 109

S2M2_L	1.14 153	0.87 186	1.13 271	0.46 138	0.37 107	0.43 124	0.28 121	0.60 83	0.52 155	1.85 267	0.34 78	0.63 97	0.40 100	0.43 184	2.36 187	1.91 238	0.70 117	0.60 110	1.06 115	0.58 123	4.38 220	4.69 191	0.49 155	0.37 107	0.64 125	0.89 172	3.07 297	0.79 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 153	0.75 134	0.47 114	0.49 142	0.61 192	0.50 148	0.27 116	1.70 271	0.52 155	0.73 126	0.48 111	0.66 108	0.67 189	0.79 285	2.17 163	1.43 176	0.92 208	0.93 240	3.23 224	0.58 123	1.55 165	4.86 196	0.35 85	0.59 211	1.14 247	1.24 234	2.35 238	0.76 138

RALAANet	1.14 153	0.70 109	0.84 197	0.53 158	0.53 167	0.60 192	0.41 180	1.30 208	0.50 148	0.94 190	0.65 153	0.72 128	0.59 159	0.33 109	1.97 134	1.32 153	0.75 139	0.89 229	1.96 168	0.85 226	3.07 206	5.37 217	0.53 186	0.62 224	0.82 170	1.03 202	2.08 206	0.78 142

CASnet	1.15 156	0.91 205	0.49 119	0.40 115	0.43 127	0.38 106	0.20 90	0.91 152	0.49 143	0.77 139	0.56 132	0.88 177	0.53 132	0.35 122	2.15 159	1.24 141	0.72 126	0.50 80	1.34 136	0.54 107	7.12 273	5.37 217	0.41 107	0.38 112	1.21 254	0.49 98	1.45 148	0.79 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 157	0.83 169	0.82 192	0.65 194	0.59 183	0.67 213	0.58 224	2.65 340	0.53 161	1.73 257	0.76 186	0.87 172	0.78 225	0.47 205	3.77 280	1.45 180	0.87 182	0.86 217	2.81 209	0.65 155	1.26 145	0.87 97	0.57 207	0.73 257	0.81 165	0.95 186	2.65 277	1.03 200

WAFT-Stereo (ZS)	1.18 158	0.64 86	0.31 68	0.24 46	0.30 75	0.32 83	0.13 44	0.79 124	0.37 98	0.67 107	0.37 88	0.78 152	0.44 114	0.79 285	2.75 230	3.00 277	0.62 95	0.50 80	0.85 92	0.48 97	7.29 276	6.87 250	0.50 167	0.38 112	0.61 119	0.47 96	0.56 46	0.76 138

RP	1.18 158	1.02 257	1.24 292	0.94 251	1.08 275	0.84 242	1.17 284	1.25 197	1.31 286	0.61 94	1.16 239	1.21 229	0.75 215	0.68 266	3.34 263	1.04 97	0.89 191	0.67 142	1.20 127	0.79 211	0.88 107	2.85 167	0.59 224	0.71 252	0.86 182	0.98 194	2.51 260	1.21 225

trnet	1.20 160	0.91 205	0.94 223	0.52 153	0.42 125	0.47 138	0.25 106	1.41 229	0.61 192	0.88 175	0.75 183	0.97 196	0.72 201	0.37 143	2.66 222	3.31 291	0.86 177	0.61 116	2.41 185	0.60 137	3.93 217	3.14 170	0.50 167	0.47 150	1.03 224	0.86 169	1.72 173	0.99 191

APVNet	1.21 161	1.02 257	0.64 154	0.69 205	0.78 238	0.86 246	0.84 251	0.78 119	0.71 220	0.92 186	0.82 203	0.86 170	0.59 159	0.58 241	2.67 224	1.65 219	1.11 255	0.98 257	3.23 224	0.85 226	1.62 170	4.73 193	0.55 195	0.84 278	0.77 157	0.80 152	1.90 191	0.98 184

iinet-f	1.22 162	1.08 271	0.64 154	0.93 250	0.46 134	0.68 217	0.57 220	0.79 124	0.48 139	2.11 287	1.35 257	0.83 164	0.64 178	0.35 122	3.95 283	1.80 233	0.77 143	0.66 139	2.93 218	1.00 249	1.53 163	3.24 172	0.64 243	0.53 187	1.10 242	0.63 126	2.23 226	0.90 171

PA-Net	1.22 162	0.95 227	1.13 271	0.75 217	1.31 298	0.68 217	0.84 251	0.82 133	1.18 280	0.83 159	0.77 187	0.76 143	0.78 225	0.91 300	3.00 245	1.21 137	0.68 109	0.77 177	1.02 110	0.82 221	1.13 136	4.67 190	0.66 247	0.82 273	1.00 217	2.10 319	1.24 127	2.13 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
depth_test_26	1.24 164	0.98 238	0.60 144	0.37 100	0.35 98	0.39 110	0.20 90	0.91 152	0.62 200	0.85 165	0.43 102	1.23 231	0.51 128	0.35 122	2.56 209	2.10 251	0.89 191	0.73 164	1.00 105	0.59 127	8.79 313	5.34 215	0.42 113	0.31 90	0.87 187	0.56 116	0.81 88	0.69 124

NCC-stereo	1.25 165	1.24 289	1.10 263	0.99 258	1.05 269	0.96 260	1.53 301	1.79 279	1.59 306	0.60 92	1.34 254	1.17 226	1.03 267	0.74 276	2.44 195	1.07 105	0.89 191	0.99 260	1.54 151	0.91 235	0.99 119	2.46 162	0.80 287	0.76 260	1.26 267	1.59 281	1.39 141	1.61 257

Abc-Net	1.25 165	1.24 289	1.10 263	0.99 258	1.05 269	0.96 260	1.53 301	1.79 279	1.59 306	0.60 92	1.34 254	1.17 226	1.03 267	0.74 276	2.44 195	1.07 105	0.89 191	0.99 260	1.54 151	0.91 235	0.99 119	2.46 162	0.80 287	0.76 260	1.26 267	1.59 281	1.39 141	1.61 257
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 167	0.77 146	0.56 139	0.45 135	0.56 176	0.51 153	0.21 95	1.50 240	0.70 217	0.78 142	0.80 200	0.84 166	0.90 248	0.33 109	3.45 267	2.96 275	1.14 261	1.04 273	1.32 134	1.08 259	4.63 226	4.87 197	0.63 237	0.38 112	0.85 179	0.83 157	1.02 111	1.16 218

GMOStereo	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 219	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 319	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

error version	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 219	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 319	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

test-v	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 219	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 319	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

test-2	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 219	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 319	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

GANetREF_RVC	1.28 168	1.18 282	0.95 228	1.18 284	1.04 267	1.00 270	0.79 245	1.25 197	1.10 272	1.29 228	0.77 187	2.28 294	0.91 249	0.63 258	2.00 136	1.14 123	1.01 238	0.98 257	2.44 187	0.82 221	1.98 189	1.33 130	0.78 279	1.05 294	1.28 273	1.27 238	2.63 274	1.49 249
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
AMNet	1.29 173	1.12 274	1.05 248	1.13 273	1.12 280	1.24 294	1.08 279	1.36 222	1.13 276	1.10 210	1.11 235	1.51 256	1.26 280	1.20 325	1.52 82	1.57 209	1.35 286	1.21 304	1.37 137	1.22 272	1.35 153	1.19 122	1.25 318	1.19 303	1.23 262	1.72 294	1.54 156	1.65 261

raft_robust	1.30 174	0.93 217	0.53 133	0.59 175	0.47 138	0.57 182	0.37 164	2.06 308	0.52 155	1.69 255	0.53 125	0.76 143	0.82 233	0.47 205	2.16 162	1.52 202	0.84 171	0.84 215	5.71 285	0.59 127	2.50 197	5.04 204	0.46 130	0.51 175	0.99 215	1.05 203	1.58 164	0.99 191

IPLGR_C	1.31 175	0.71 116	0.68 162	0.57 168	0.46 134	0.52 156	0.31 135	0.81 128	0.53 161	0.76 135	0.69 166	1.03 206	0.53 132	0.59 245	2.62 215	1.33 156	0.88 188	0.63 129	3.25 230	0.61 140	1.64 173	10.69 310	0.55 195	0.53 187	0.89 199	0.57 118	2.40 246	0.62 109

ACRE	1.31 175	0.70 109	0.66 159	0.58 174	0.47 138	0.52 156	0.32 145	0.81 128	0.53 161	0.76 135	0.69 166	1.04 210	0.52 131	0.59 245	2.66 222	1.32 153	0.89 191	0.63 129	3.25 230	0.61 140	1.62 170	10.69 310	0.55 195	0.52 181	0.92 207	0.55 114	2.40 246	0.62 109

SACVNet	1.31 175	0.94 220	0.95 228	0.90 245	1.10 277	0.87 248	0.92 262	1.50 240	0.81 231	1.23 225	0.71 175	0.94 191	0.69 192	0.68 266	1.83 114	1.40 166	1.12 260	0.83 207	2.20 176	0.94 241	2.13 190	5.87 230	0.65 244	0.82 273	1.04 225	1.06 204	2.02 201	1.30 235

4D-IteraStereo	1.32 178	0.61 85	1.07 256	0.49 142	0.43 127	0.40 114	0.25 106	1.44 235	0.37 98	0.75 131	0.56 132	0.75 139	0.43 107	0.43 184	2.29 184	1.38 162	0.68 109	0.66 139	2.70 205	0.59 127	3.21 208	10.86 318	0.46 130	0.40 125	0.69 137	0.83 157	2.34 236	0.64 115

CIPLG	1.32 178	0.70 109	0.69 163	0.57 168	0.46 134	0.52 156	0.33 151	0.81 128	0.55 170	0.76 135	0.69 166	1.03 206	0.53 132	0.59 245	2.91 240	1.33 156	0.89 191	0.62 121	3.23 224	0.62 148	1.62 170	10.69 310	0.55 195	0.53 187	0.90 203	0.54 112	2.37 243	0.61 106

DN-CSS_ROB	1.32 178	0.83 169	1.03 243	0.87 243	0.86 249	0.47 138	0.36 162	2.00 302	0.57 179	1.56 246	1.81 274	0.96 195	0.77 223	0.38 150	2.15 159	1.40 166	1.03 245	0.93 240	5.27 271	0.66 160	2.56 198	2.82 166	0.54 192	0.86 281	0.79 162	0.81 153	2.07 205	1.33 239

UDGNet	1.34 181	1.00 250	0.76 176	1.64 312	1.38 303	1.69 315	1.25 288	1.22 189	0.69 214	0.63 100	0.84 207	0.83 164	0.41 104	1.62 336	2.02 142	1.19 133	0.81 164	0.87 219	1.98 169	0.92 238	1.68 174	5.69 225	1.26 321	0.47 150	1.21 254	0.95 186	2.15 210	1.03 200

TestStereo_HL2	1.36 182	0.98 238	1.05 248	0.66 199	0.53 167	0.65 207	0.37 164	1.23 192	0.69 214	2.77 311	1.83 276	0.91 185	0.57 152	0.35 122	2.13 156	1.51 196	0.87 182	0.83 207	3.85 246	0.78 206	2.47 195	5.60 222	0.57 207	0.67 240	0.76 156	1.14 221	1.88 189	1.02 199

GGDA	1.36 182	0.95 227	1.04 246	0.59 175	0.55 174	0.67 213	0.38 168	1.22 189	0.64 204	2.70 309	2.12 288	0.91 185	0.55 144	0.35 122	2.14 157	1.51 196	0.87 182	0.80 191	3.54 239	0.77 201	2.60 200	5.57 221	0.56 202	0.66 239	0.81 165	1.18 227	2.16 212	1.03 200

CREStereo	1.37 184	0.91 205	0.94 223	0.52 153	0.42 125	0.47 138	0.26 113	1.43 232	0.66 208	0.87 169	0.83 205	0.95 193	0.73 206	0.36 137	2.98 244	4.38 320	0.85 173	0.56 101	2.41 185	0.62 148	5.52 244	4.71 192	0.53 186	0.47 150	1.02 221	0.87 170	1.73 176	0.98 184
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
FADNet-RVC-Resample	1.37 184	0.87 186	0.99 236	0.72 209	0.81 246	0.63 201	1.02 271	1.06 170	0.91 246	0.99 197	0.99 227	1.69 264	0.73 206	1.02 311	4.06 285	1.41 169	1.02 242	1.62 330	1.55 153	1.04 254	1.37 157	5.03 203	0.57 207	1.14 300	0.88 195	1.99 312	1.45 148	1.54 252

FADNet-RVC	1.38 186	0.71 116	0.88 208	0.77 227	1.09 276	0.58 185	2.16 324	0.92 154	0.57 179	1.03 200	0.72 178	1.48 251	0.64 178	0.61 251	5.02 292	1.56 207	0.85 173	0.90 232	2.24 178	1.52 301	2.20 191	4.08 185	0.51 170	0.77 262	1.48 298	1.14 221	1.43 145	1.35 241

PMTNet	1.39 187	0.94 220	0.99 236	0.48 141	0.49 147	0.47 138	0.32 145	0.83 134	0.66 208	0.83 159	0.62 145	0.88 177	0.50 126	0.35 122	2.72 229	4.30 317	0.91 202	0.57 103	2.40 184	0.54 107	6.12 254	5.45 220	0.57 207	0.38 112	1.99 332	1.00 197	1.09 117	1.19 224

GES	1.40 188	0.73 123	0.79 184	0.78 229	0.71 220	0.80 239	0.59 227	1.37 225	0.97 252	1.66 252	0.94 217	0.74 131	0.65 183	0.63 258	2.40 191	1.55 205	0.98 231	0.89 229	5.45 278	1.14 265	3.99 218	3.85 179	0.65 244	0.83 276	0.75 151	0.81 153	1.52 155	1.72 264

LoS_RVC	1.42 189	1.25 292	0.86 204	0.31 75	0.49 147	0.37 103	0.33 151	0.73 107	0.56 175	2.10 285	0.68 163	0.67 111	0.70 195	0.33 109	3.08 252	3.79 305	0.89 191	2.10 350	3.01 221	0.66 160	4.40 221	6.44 241	0.51 170	0.43 138	0.82 170	0.85 165	0.90 95	0.99 191

tt_ll	1.42 189	1.25 292	0.86 204	0.31 75	0.49 147	0.37 103	0.33 151	0.73 107	0.56 175	2.10 285	0.68 163	0.67 111	0.70 195	0.33 109	3.08 252	3.79 305	0.89 191	2.10 350	3.01 221	0.66 160	4.40 221	6.44 241	0.51 170	0.43 138	0.82 170	0.85 165	0.90 95	0.99 191

sAnonymous2	1.42 189	0.76 140	0.52 128	0.41 119	0.47 138	0.71 222	0.41 180	1.28 205	0.98 256	0.65 102	0.89 213	1.08 215	0.95 259	0.37 143	2.20 167	2.28 258	1.10 251	1.04 273	3.71 241	0.92 238	4.94 231	6.73 247	0.62 232	0.55 197	0.83 173	1.39 252	1.25 128	1.24 229

CroCo_RVC	1.42 189	0.76 140	0.52 128	0.41 119	0.47 138	0.71 222	0.41 180	1.28 205	0.98 256	0.65 102	0.89 213	1.08 215	0.95 259	0.37 143	2.20 167	2.28 258	1.10 251	1.04 273	3.71 241	0.92 238	4.94 231	6.73 247	0.62 232	0.55 197	0.83 173	1.39 252	1.25 128	1.24 229

RGC	1.43 193	1.30 301	1.99 335	1.14 278	1.18 288	1.16 284	1.01 268	1.20 187	1.08 270	0.91 183	1.70 273	1.18 228	1.24 279	0.87 294	3.10 256	1.18 130	0.98 231	0.86 217	1.81 163	1.02 251	1.39 158	3.87 181	0.76 272	0.90 285	1.14 247	1.53 273	2.17 214	1.85 268

YMNet	1.44 194	0.79 155	0.41 97	0.51 149	0.61 192	0.59 188	1.36 295	0.77 113	0.56 175	1.28 227	0.36 86	0.67 111	2.20 300	0.56 232	19.21 324	1.49 191	0.77 143	0.65 136	0.74 77	0.39 67	0.61 65	1.27 128	0.23 55	0.38 112	0.69 137	0.46 94	0.81 88	0.66 121

castereo	1.44 194	0.88 195	0.96 230	0.46 138	0.47 138	0.33 89	0.27 116	0.77 113	0.50 148	0.80 152	0.64 151	1.04 210	0.48 120	0.38 150	2.25 177	2.81 270	1.03 245	0.76 174	2.67 203	0.62 148	7.90 290	7.11 256	0.57 207	0.52 181	1.04 225	1.25 236	1.03 112	1.21 225

FADNet	1.44 194	0.83 169	0.83 196	0.82 239	1.03 266	0.61 196	1.88 318	0.97 160	0.73 224	0.93 188	0.92 216	1.16 225	0.76 220	0.74 276	3.69 276	1.34 158	0.91 202	1.03 270	2.63 198	1.49 294	2.87 203	4.93 198	0.49 155	0.65 235	1.54 307	1.70 293	1.51 154	1.83 267

stereogan	1.44 194	1.33 304	1.05 248	1.11 269	1.28 296	1.11 277	0.97 265	1.26 199	1.05 266	1.22 224	1.10 233	1.62 262	0.89 246	0.66 263	2.34 186	1.31 151	0.94 217	0.81 199	1.72 160	0.95 243	1.10 131	8.04 266	0.71 263	0.77 262	0.83 173	1.06 204	2.36 240	1.38 243

MGS-Stereo	1.48 198	0.99 244	0.47 114	0.40 115	0.35 98	0.40 114	0.36 162	0.65 94	0.26 64	0.52 78	0.43 102	0.52 75	0.38 92	0.43 184	23.31 333	0.93 83	0.73 132	0.79 186	0.93 99	0.65 155	1.10 131	1.25 127	0.44 122	0.48 164	0.72 145	0.49 98	1.29 134	0.77 140

NCCL2	1.48 198	1.28 299	1.10 263	1.11 269	1.43 306	0.78 235	0.90 259	1.05 169	1.14 278	1.86 269	1.27 249	1.02 202	0.81 228	0.80 289	3.43 265	1.42 172	1.14 261	0.87 219	1.31 132	0.89 234	1.94 188	3.37 174	1.48 333	1.02 290	1.50 302	1.35 247	3.80 325	1.85 268

TANstereo	1.49 200	1.06 267	0.88 208	0.67 201	0.73 225	0.87 248	0.33 151	0.86 140	0.61 192	0.70 113	0.69 166	0.59 89	0.59 159	1.02 311	2.75 230	2.89 272	0.94 217	1.13 290	1.43 141	1.28 275	5.13 238	5.06 205	1.35 327	0.46 148	0.54 100	0.89 172	5.92 345	0.74 132

XX-TBD	1.49 200	1.06 267	0.88 208	0.67 201	0.73 225	0.87 248	0.33 151	0.86 140	0.61 192	0.70 113	0.69 166	0.59 89	0.59 159	1.02 311	2.75 230	2.89 272	0.94 217	1.13 290	1.43 141	1.28 275	5.13 238	5.06 205	1.35 327	0.46 148	0.54 100	0.89 172	5.92 345	0.74 132

LoS	1.51 202	0.79 155	0.59 141	0.52 153	0.56 176	0.65 207	0.38 168	2.56 336	0.88 240	1.21 220	0.94 217	0.97 196	0.88 245	0.35 122	3.04 248	3.41 293	1.24 273	0.93 240	2.19 175	0.68 165	5.96 250	7.00 254	0.62 232	0.47 150	1.14 247	0.98 194	1.06 116	0.87 164
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 202	0.74 126	1.07 256	0.75 217	0.75 229	0.84 242	0.54 212	1.10 172	0.86 237	1.37 234	1.15 238	0.88 177	1.08 273	0.53 224	1.90 124	1.91 238	1.22 270	0.99 260	1.56 154	0.96 246	3.89 216	10.50 304	0.68 256	0.77 262	0.91 206	1.19 231	1.42 144	1.14 215
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 204	0.77 146	0.77 180	0.75 217	0.67 210	0.47 138	0.40 176	1.23 192	1.32 287	0.83 159	0.77 187	0.95 193	0.74 211	0.59 245	5.02 292	2.40 265	1.64 299	1.43 322	1.27 129	0.85 226	4.54 223	8.28 268	0.48 145	0.91 286	0.70 139	0.77 146	1.85 185	0.99 191

iResNetv2_ROB	1.57 205	0.87 186	0.70 166	1.13 273	0.65 204	0.72 226	0.49 202	2.63 339	0.64 204	1.77 260	0.87 211	1.30 238	0.75 215	0.40 160	4.81 291	1.26 144	0.91 202	0.71 154	4.58 264	0.81 217	7.66 283	1.62 140	0.58 218	0.80 266	0.81 165	0.83 157	3.12 301	0.91 172

MyStereo04	1.58 206	0.90 201	0.97 231	0.78 229	0.89 254	0.57 182	0.40 176	1.57 255	0.97 252	2.23 290	0.89 213	1.34 239	0.54 138	0.41 166	2.94 243	2.47 266	0.86 177	0.92 236	5.37 274	1.50 297	4.62 225	3.51 175	0.92 305	0.81 270	1.21 254	1.61 286	2.58 270	0.95 179

AE-Stereo	1.61 207	0.85 181	1.23 291	0.81 237	0.51 159	0.57 182	0.75 241	0.83 134	0.49 143	0.79 148	0.54 127	1.29 235	0.72 201	0.47 205	2.05 147	2.96 275	0.99 233	0.92 236	2.63 198	0.86 229	4.61 224	11.92 341	0.50 167	0.80 266	1.26 267	1.34 246	1.95 194	0.86 162

castereo++	1.62 208	0.76 140	0.78 183	0.59 175	0.41 123	0.34 92	0.25 106	0.85 138	0.43 121	0.81 156	0.62 145	1.02 202	0.51 128	0.38 150	1.86 119	2.57 267	1.01 238	0.73 164	3.23 224	0.62 148	7.09 272	6.35 239	0.63 237	0.58 204	0.99 215	1.01 199	7.61 359	1.63 260

dad	1.63 209	0.97 235	0.65 157	2.18 329	1.19 290	1.01 271	3.99 344	1.66 269	0.55 170	1.21 220	0.50 116	1.12 221	2.01 296	0.58 241	3.09 254	1.16 126	1.11 255	0.76 174	2.70 205	0.77 201	1.34 150	1.48 137	0.71 263	0.88 283	2.48 341	0.71 138	5.52 344	3.80 322

CC-Net-ROB	1.63 209	1.81 329	1.19 284	1.85 318	1.77 323	2.27 328	1.56 303	0.93 155	0.96 251	1.29 228	0.67 158	5.48 341	2.51 306	1.43 334	1.64 90	0.87 74	1.34 283	1.17 295	2.46 188	0.88 231	1.09 129	1.35 132	3.34 353	0.63 230	1.22 259	1.15 224	1.47 150	1.57 255

XPNet_ROB	1.63 209	1.57 321	1.09 262	0.91 247	1.13 283	1.01 271	0.88 257	0.95 159	1.14 278	1.07 207	1.82 275	4.03 326	0.72 201	0.78 282	1.82 111	1.51 196	1.52 296	0.94 243	1.42 139	1.04 254	2.20 191	7.75 263	0.86 301	0.80 266	0.94 208	1.29 241	3.34 310	1.56 254

DeepPruner_ROB	1.64 212	0.75 134	0.91 219	0.85 241	0.88 252	0.75 230	1.75 311	1.26 199	0.91 246	1.49 242	1.65 271	0.85 168	0.81 228	0.56 232	3.12 258	1.49 191	1.02 242	1.02 267	2.33 182	0.75 195	7.42 279	6.70 245	0.81 291	0.69 245	0.88 195	1.45 261	2.17 214	0.87 164

CFNet_pseudo	1.65 213	0.78 151	0.82 192	0.82 239	0.79 241	0.69 219	0.42 186	0.93 155	0.53 161	0.95 193	0.81 202	0.88 177	0.81 228	0.81 290	15.70 319	1.39 164	0.74 137	0.71 154	7.24 324	0.77 201	0.97 117	1.50 138	0.69 259	0.57 200	0.88 195	0.89 172	1.47 150	1.12 214

small-0shot	1.66 214	0.60 84	0.34 81	0.22 40	0.39 112	0.32 83	0.15 67	0.78 119	0.43 121	0.70 113	0.29 63	0.91 185	0.82 233	0.41 166	2.65 219	6.72 344	0.79 151	0.82 203	0.82 90	0.44 88	9.68 321	12.96 372	0.28 69	0.28 78	0.61 119	0.69 136	0.60 52	1.01 198

test_for_model	1.68 215	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 281	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 378	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 297	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 215	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 281	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 378	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 297	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

testlalala	1.68 215	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 281	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 378	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 297	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

GCAPDPT-zeroshot	1.68 215	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 281	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 378	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 297	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

GCAP-Stereo	1.68 215	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 281	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 378	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 297	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

SGD-Stereo	1.69 220	0.50 67	0.36 83	0.28 60	0.30 75	0.30 77	0.17 78	0.57 79	0.28 74	0.44 70	0.21 44	0.69 117	0.39 95	0.25 70	31.04 337	1.51 196	0.73 132	0.52 87	0.68 71	0.45 91	1.43 161	1.32 129	0.41 107	0.30 83	0.45 75	0.46 94	0.87 93	0.63 113

DNS	1.70 221	1.33 304	0.87 207	0.43 128	0.40 117	0.55 169	0.28 121	1.18 185	0.71 220	0.70 113	0.56 132	1.24 233	1.19 277	0.36 137	2.46 199	3.22 286	1.01 238	1.04 273	4.23 254	0.78 206	8.77 312	7.34 258	0.52 180	0.47 150	1.14 247	0.85 165	3.21 302	0.98 184

gcap_with_dpt	1.70 221	2.27 343	0.76 176	1.42 302	0.71 220	0.78 235	0.32 145	1.43 232	0.59 184	0.90 180	0.67 158	1.69 264	0.85 239	0.41 166	2.22 173	3.04 278	1.11 255	1.60 328	4.27 255	0.74 188	5.79 247	5.97 233	0.52 180	0.44 142	1.05 228	1.02 200	2.42 248	3.01 305

GCAP-BAT	1.70 221	2.27 343	0.76 176	1.42 302	0.71 220	0.78 235	0.32 145	1.43 232	0.59 184	0.90 180	0.67 158	1.69 264	0.85 239	0.41 166	2.22 173	3.04 278	1.11 255	1.60 328	4.27 255	0.74 188	5.79 247	5.97 233	0.52 180	0.44 142	1.05 228	1.02 200	2.42 248	3.01 305

anonymous	1.71 224	0.46 62	0.38 88	0.25 52	0.38 109	0.31 80	0.28 121	0.70 101	0.40 110	0.57 85	0.22 47	0.85 168	0.85 239	0.37 143	2.62 215	6.61 343	0.77 143	1.19 300	1.45 143	0.72 179	10.28 333	12.97 373	0.39 98	0.37 107	0.65 128	0.62 123	0.79 87	0.81 148

DNSM	1.73 225	1.01 252	0.99 236	0.42 125	0.39 112	0.63 201	0.27 116	1.36 222	0.84 235	0.73 126	0.63 149	1.36 243	1.35 286	0.36 137	2.44 195	3.52 298	0.96 224	1.13 290	3.73 244	0.81 217	8.87 315	7.56 260	0.51 170	0.50 172	1.27 272	0.94 184	2.93 292	1.11 212

TestStereo-Hl	1.73 225	0.89 197	1.21 289	0.64 193	0.68 214	0.67 213	0.49 202	1.63 264	0.90 243	2.54 302	2.50 296	0.98 200	0.60 169	0.34 115	2.71 228	1.89 236	0.92 208	0.95 249	5.28 272	0.83 224	4.10 219	9.42 284	0.57 207	0.71 252	0.81 165	1.32 243	2.00 200	1.16 218

test-3	1.73 225	1.00 250	1.08 259	0.63 191	0.60 187	0.55 169	0.43 189	1.99 298	0.39 103	0.86 167	0.54 127	1.45 248	0.53 132	0.41 166	2.20 167	1.41 169	0.81 164	0.79 186	6.57 305	0.69 167	5.20 242	11.52 335	0.46 130	0.54 191	0.86 182	0.97 190	3.11 298	0.98 184

test_1	1.73 225	1.01 252	1.08 259	0.63 191	0.60 187	0.55 169	0.43 189	1.99 298	0.39 103	0.86 167	0.54 127	1.45 248	0.54 138	0.41 166	2.20 167	1.42 172	0.80 155	0.79 186	6.57 305	0.69 167	5.20 242	11.52 335	0.46 130	0.54 191	0.87 187	0.97 190	3.11 298	0.98 184

test_3	1.73 225	1.02 257	1.05 248	0.65 194	0.61 192	0.55 169	0.43 189	1.96 294	0.38 100	0.88 175	0.52 123	1.45 248	0.54 138	0.40 160	2.20 167	1.40 166	0.81 164	0.81 199	6.56 304	0.71 176	5.08 235	11.49 332	0.43 119	0.49 169	0.96 213	1.09 210	3.23 304	0.98 184

CREStereo++_RVC	1.73 225	0.91 205	1.03 243	0.51 149	0.56 176	0.40 114	0.28 121	1.37 225	0.51 153	0.83 159	0.61 143	0.76 143	0.85 239	0.34 115	2.78 234	3.07 282	0.92 208	0.61 116	2.72 207	0.55 114	5.01 234	5.69 225	0.53 186	0.38 112	0.94 208	0.84 163	12.80 375	0.98 184
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
GEStereo_RVC	1.80 231	0.96 233	0.99 236	1.02 261	0.87 250	1.12 279	1.03 274	1.66 269	0.82 233	0.91 183	0.79 195	1.34 239	0.75 215	0.61 251	2.25 177	2.14 254	1.14 261	1.23 308	4.06 251	1.22 272	4.66 227	11.41 331	0.71 263	0.95 288	0.88 195	0.97 190	2.49 258	1.65 261

NaN_ROB	1.84 232	1.11 273	1.04 246	0.95 252	1.77 323	0.86 246	0.91 261	1.32 217	10.70 383	1.00 199	1.38 260	2.45 300	0.89 246	1.12 320	4.34 288	1.29 147	0.92 208	0.88 228	1.49 145	1.14 265	1.42 160	2.02 153	0.76 272	1.03 291	1.30 274	2.01 313	2.38 244	3.27 314

sCroCo_RVC	1.85 233	0.67 97	0.55 137	0.37 100	0.49 147	0.75 230	0.41 180	0.94 158	1.56 305	1.51 243	0.78 193	1.04 210	0.94 257	0.48 211	2.49 201	5.07 328	1.26 276	1.22 305	2.53 190	1.37 280	7.95 293	11.14 324	0.45 128	0.60 216	0.94 208	1.12 214	2.34 236	1.05 204

ETE_ROB	1.85 233	1.93 334	1.18 281	1.04 263	1.33 300	1.26 296	1.12 282	1.11 173	2.30 333	1.36 233	3.26 306	3.18 314	0.94 257	1.14 322	2.62 215	1.51 196	2.14 323	0.99 260	2.50 189	1.15 267	3.67 212	5.74 229	0.86 301	1.03 291	1.21 254	1.36 249	2.30 228	1.68 263

LALA_ROB	1.85 233	2.17 338	1.13 271	1.05 265	1.26 292	1.16 284	1.01 268	1.17 181	1.46 297	2.06 280	2.82 298	3.47 316	0.92 252	0.93 303	3.90 282	1.46 185	1.36 287	1.18 298	2.20 176	1.31 278	2.84 202	5.10 208	0.77 277	1.01 289	1.24 263	1.41 256	3.89 329	1.77 266

MLCV	1.91 236	0.87 186	0.97 231	1.33 295	1.13 283	0.99 267	0.74 240	2.14 311	0.77 228	2.02 274	4.44 319	1.60 259	1.56 289	0.45 195	2.63 218	1.79 231	1.11 255	0.96 253	6.71 311	1.05 256	4.69 229	5.60 222	0.66 247	1.60 315	1.14 247	1.35 247	2.31 230	1.06 206

RAFT + AFF	1.96 237	0.49 65	0.42 100	0.41 119	0.20 41	0.41 119	0.19 86	0.65 94	0.23 58	0.56 81	0.27 58	0.77 147	0.21 54	0.29 87	39.69 341	0.90 78	0.62 95	0.35 41	1.92 166	0.38 66	0.77 91	0.57 63	0.32 76	0.27 76	0.71 142	0.33 57	0.58 50	0.29 43

DDUNet	2.05 238	2.73 347	2.03 336	2.92 342	2.66 348	3.04 342	2.76 331	1.17 181	1.11 274	1.60 247	1.21 247	2.23 291	1.69 292	2.81 349	2.04 144	1.25 143	2.78 330	2.42 363	2.63 198	2.90 344	1.92 185	2.11 155	2.77 351	0.92 287	1.01 219	0.93 181	2.50 259	1.10 209

CASS	2.08 239	1.02 257	1.16 279	1.28 290	0.99 264	0.88 252	3.39 339	1.42 231	1.02 263	1.30 230	2.46 295	1.14 223	0.81 228	0.46 200	2.70 226	2.38 264	3.41 337	1.10 282	3.40 236	1.18 269	8.01 295	8.63 272	0.66 247	0.69 245	1.49 300	1.27 238	2.52 261	1.41 245
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 240	0.70 109	0.53 133	0.35 89	0.25 63	0.29 75	0.16 71	0.81 128	0.29 78	0.49 75	0.24 52	0.61 92	0.43 107	0.27 75	21.42 328	21.17 391	0.56 83	0.52 87	2.25 179	0.54 107	1.58 168	1.03 111	0.42 113	0.34 98	0.51 93	0.30 41	0.76 82	0.47 77

s12784h	2.23 241	1.12 274	1.32 297	1.12 271	0.91 256	0.59 188	0.39 170	1.37 225	0.65 206	1.05 205	0.82 203	1.08 215	0.95 259	0.37 143	2.80 236	4.82 324	0.93 215	0.71 154	3.28 233	0.58 123	7.80 285	8.40 271	0.51 170	0.54 191	1.50 302	1.13 217	11.58 369	3.94 323

R-Stereo Train	2.23 241	1.01 252	1.14 274	0.96 253	0.63 202	0.73 228	0.31 135	1.30 208	1.01 261	1.68 253	4.49 320	1.29 235	0.70 195	0.42 179	2.49 201	3.99 312	1.66 300	1.02 267	6.77 313	1.11 260	7.83 286	12.24 346	0.49 155	0.54 191	1.42 290	1.66 289	1.34 136	1.93 273

RAFT-Stereo	2.23 241	1.01 252	1.14 274	0.96 253	0.63 202	0.73 228	0.31 135	1.30 208	1.01 261	1.68 253	4.49 320	1.29 235	0.70 195	0.42 179	2.49 201	3.99 312	1.66 300	1.02 267	6.77 313	1.11 260	7.83 286	12.24 346	0.49 155	0.54 191	1.42 290	1.66 289	1.34 136	1.93 273
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 244	0.87 186	1.17 280	0.45 135	0.48 144	0.61 196	0.23 99	0.83 134	0.55 170	0.72 121	0.53 125	0.80 155	0.66 186	0.41 166	2.36 187	2.92 274	0.90 201	1.10 282	3.35 235	0.60 137	5.09 236	12.56 360	0.47 140	0.45 146	0.89 199	0.91 179	20.21 384	0.86 162

cross-raft	2.26 244	0.88 195	1.08 259	0.73 212	0.68 214	0.64 205	0.44 193	2.04 306	0.61 192	0.95 193	1.30 251	1.03 206	0.76 220	0.43 184	2.58 212	5.15 329	0.99 233	0.78 182	7.00 320	1.80 314	12.15 342	10.30 301	0.65 244	0.60 216	1.60 312	1.92 306	1.66 170	2.36 290

AnonymousM	2.27 246	0.64 86	0.44 105	0.51 149	0.32 82	0.49 145	0.24 102	1.70 271	0.48 139	0.75 131	2.06 287	0.70 121	0.47 117	0.39 156	2.47 200	3.26 289	0.99 233	1.03 270	1.88 164	2.37 335	4.85 230	6.68 244	0.57 207	0.47 150	0.53 99	0.65 133	11.71 371	14.52 364

TestStereo_HLe17	2.28 247	1.06 267	0.88 208	0.74 215	0.67 210	0.61 196	0.37 164	2.48 333	0.70 217	1.80 261	1.27 249	0.89 182	0.61 170	0.36 137	20.38 327	1.64 218	0.96 224	0.82 203	4.36 258	0.74 188	7.60 281	5.87 230	0.61 229	0.79 265	0.87 187	1.18 227	2.31 230	0.93 176

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 248	1.03 262	0.50 120	1.41 299	2.53 343	3.20 345	1.05 277	1.71 274	0.49 143	4.85 362	3.84 314	4.79 337	0.65 183	0.42 179	2.38 190	3.97 309	0.82 168	0.78 182	2.26 180	0.74 188	7.86 288	8.88 279	0.53 186	0.34 98	0.85 179	1.42 257	1.98 197	2.99 302

Anonymous3	2.32 249	0.85 181	0.88 208	0.56 165	1.10 277	0.89 255	0.70 237	2.45 330	1.12 275	1.05 205	0.98 226	2.57 305	1.14 276	0.56 232	4.14 287	9.30 359	1.50 294	1.47 323	5.33 273	1.49 294	6.83 266	10.10 291	0.71 263	0.67 240	1.08 232	1.38 250	2.32 232	1.35 241

RAFT-Test	2.37 250	0.85 181	1.14 274	1.02 261	0.65 204	0.58 185	0.51 207	2.18 316	0.70 217	1.12 211	5.37 331	0.97 196	0.92 252	0.45 195	2.50 204	5.29 334	0.99 233	0.80 191	6.96 319	1.11 260	10.85 339	10.83 317	0.67 252	0.58 204	1.51 304	1.82 300	1.38 140	2.18 284

RYNet	2.42 251	0.40 51	0.35 82	0.29 67	0.32 82	0.40 114	0.25 106	0.61 85	0.55 170	0.33 57	0.36 86	0.40 56	0.26 66	0.27 75	52.29 384	0.69 54	0.47 61	1.00 265	0.54 58	0.29 46	0.50 52	0.37 30	0.38 96	0.32 92	0.57 109	1.24 234	1.31 135	0.50 82

HLf8	2.46 252	0.94 220	0.89 216	0.73 212	0.62 199	0.54 165	0.35 161	2.78 346	0.73 224	2.24 291	1.41 262	0.81 160	0.59 159	0.35 122	23.74 335	1.60 213	0.94 217	0.80 191	5.76 286	0.76 198	7.40 278	5.69 225	0.66 247	0.69 245	0.80 163	1.14 221	2.33 233	1.06 206

CSAN	2.48 253	1.26 295	1.12 269	1.46 307	1.78 326	1.13 280	0.90 259	1.50 240	10.52 382	2.40 299	3.81 313	4.12 327	2.51 306	0.96 307	3.83 281	1.27 145	1.29 279	1.05 278	3.24 229	1.70 310	3.71 213	4.45 188	0.79 282	1.38 310	1.39 284	3.93 346	2.43 250	2.96 301

ADLNet	2.50 254	0.99 244	0.73 169	0.62 186	0.75 229	0.63 201	0.53 210	1.12 174	0.61 192	0.58 89	0.71 175	1.61 261	0.61 170	0.87 294	46.09 360	1.02 94	0.70 117	0.67 142	0.85 92	0.74 188	0.75 90	1.07 116	0.51 170	0.47 150	0.94 208	0.93 181	1.63 169	0.70 127

Any-RAFT	2.54 255	0.94 220	1.27 295	0.75 217	0.75 229	0.50 148	0.40 176	1.99 298	0.56 175	0.87 169	6.98 363	1.50 253	0.51 128	0.40 160	2.50 204	3.41 293	0.91 202	0.90 232	6.78 315	0.75 195	14.26 375	10.61 308	0.67 252	0.59 211	1.63 313	1.83 301	2.17 214	4.22 325

GwcNet-ADL	2.54 255	1.23 288	1.55 310	1.22 286	1.26 292	0.97 263	0.78 242	1.50 240	0.84 235	3.20 327	6.67 348	1.86 272	1.05 270	0.79 285	4.58 289	4.90 326	1.47 293	0.90 232	5.20 270	1.95 323	6.39 259	10.33 302	0.91 304	1.12 299	1.22 259	1.93 307	2.15 210	2.70 295

Reg-Stereo(zero)	2.60 257	0.80 157	1.38 298	0.70 207	0.75 229	0.56 176	0.62 231	3.07 350	0.68 212	3.56 336	6.85 359	1.50 253	0.84 236	1.38 332	2.08 149	5.28 332	1.28 277	0.83 207	6.55 302	1.51 299	5.18 240	13.34 375	0.60 226	0.60 216	1.08 232	1.44 258	4.02 332	3.66 319

FLISNet	2.60 257	0.80 157	1.38 298	0.70 207	0.75 229	0.56 176	0.62 231	3.07 350	0.68 212	3.56 336	6.85 359	1.50 253	0.84 236	1.38 332	2.08 149	5.28 332	1.28 277	0.83 207	6.55 302	1.51 299	5.18 240	13.34 375	0.60 226	0.60 216	1.08 232	1.44 258	4.02 332	3.66 319

EAI-Stereo	2.60 257	0.90 201	1.57 311	0.90 245	1.31 298	0.84 242	1.31 292	2.22 319	1.34 289	0.81 156	5.69 334	1.37 244	0.83 235	0.50 217	4.76 290	5.32 335	0.91 202	0.94 243	7.45 326	1.11 260	9.07 317	10.78 316	0.62 232	0.85 279	1.45 297	2.06 314	3.36 311	1.90 271

PSMNet-ADL	2.61 260	0.95 227	1.12 269	1.14 278	1.18 288	0.97 263	0.85 254	1.78 278	1.26 282	3.49 335	6.09 340	1.43 247	2.78 313	0.56 232	2.93 242	10.59 363	1.31 280	0.96 253	5.96 292	1.20 271	6.66 262	9.11 282	0.86 301	0.82 273	1.10 242	1.44 258	2.85 285	1.10 209

PWC_ROB	2.61 260	1.20 286	1.48 305	0.96 253	1.05 269	1.21 292	1.79 314	1.24 196	1.94 323	1.81 263	3.61 312	2.12 286	2.96 316	0.91 300	9.88 304	4.30 317	1.97 318	1.95 343	3.72 243	1.62 305	5.58 245	7.59 261	0.81 291	1.98 335	1.35 279	1.27 238	3.11 298	3.07 308

MSMDNet	2.69 262	0.87 186	1.07 256	0.57 168	0.65 204	0.59 188	0.49 202	2.03 304	0.62 200	1.03 200	0.97 225	1.05 213	12.04 354	0.50 217	2.60 213	5.56 337	1.05 248	0.80 191	6.93 318	1.42 285	11.49 341	12.49 357	0.67 252	0.58 204	1.48 298	1.83 301	1.28 132	1.97 276

HH	2.75 263	0.67 97	1.42 301	0.80 234	0.71 220	0.88 252	1.09 280	1.86 286	0.87 238	5.19 376	0.66 156	1.91 274	0.86 243	0.57 237	2.65 219	8.48 357	0.87 182	0.94 243	6.36 297	1.39 283	13.52 362	12.32 349	0.79 282	0.58 204	1.38 281	1.63 287	3.81 326	2.06 278

HanStereo	2.75 263	0.67 97	1.42 301	0.80 234	0.71 220	0.88 252	1.09 280	1.86 286	0.87 238	5.19 376	0.66 156	1.91 274	0.86 243	0.57 237	2.65 219	8.48 357	0.87 182	0.94 243	6.36 297	1.39 283	13.52 362	12.32 349	0.79 282	0.58 204	1.38 281	1.63 287	3.81 326	2.06 278

ManiGeoR	2.76 265	1.04 264	0.88 208	0.61 181	0.53 167	0.53 161	0.29 127	1.57 255	0.61 192	2.08 282	1.18 241	0.77 147	0.55 144	0.35 122	42.65 350	1.50 193	0.86 177	0.80 191	4.55 262	0.72 179	1.92 185	5.24 212	0.73 269	0.59 211	0.78 160	1.13 217	1.27 130	0.87 164

HLf10	2.76 265	1.04 264	0.88 208	0.61 181	0.53 167	0.53 161	0.29 127	1.57 255	0.61 192	2.08 282	1.18 241	0.77 147	0.55 144	0.35 122	42.65 350	1.50 193	0.86 177	0.80 191	4.55 262	0.72 179	1.92 185	5.24 212	0.73 269	0.59 211	0.78 160	1.13 217	1.27 130	0.87 164

MSKI-zero shot	2.77 267	0.80 157	1.10 263	0.74 215	0.59 183	0.67 213	0.54 212	1.87 288	0.97 252	0.88 175	6.73 350	1.60 259	0.72 201	0.43 184	3.38 264	7.92 355	1.20 269	0.87 219	6.85 317	4.65 358	10.45 336	12.15 343	0.55 195	0.71 252	1.49 300	1.96 311	1.85 185	3.12 310

PWCDC_ROB	2.78 268	0.70 109	0.65 157	0.61 181	0.87 250	0.63 201	0.57 220	1.04 168	1.59 306	0.65 102	1.88 277	0.80 155	3.28 321	0.73 274	41.04 345	2.18 255	1.23 272	0.98 257	1.52 148	0.97 247	2.56 198	5.26 214	0.68 256	0.81 270	0.74 150	0.94 184	1.13 122	0.97 182

GANet-ADL	2.79 269	0.89 197	1.20 288	1.00 260	1.00 265	1.20 291	0.80 248	1.20 187	1.00 258	3.59 338	6.59 347	1.06 214	0.76 220	0.48 211	12.27 310	4.90 326	1.57 297	0.92 236	6.59 307	1.66 308	6.93 270	11.51 334	0.68 256	0.80 266	1.09 236	1.40 254	2.47 254	1.85 268

iResNet	2.79 269	0.95 227	0.91 219	1.35 297	1.69 318	1.41 302	1.02 271	1.81 283	1.09 271	2.62 305	5.14 328	1.80 270	2.38 302	0.46 200	10.35 305	7.64 352	1.36 287	1.23 308	6.83 316	1.78 313	10.05 328	4.09 186	0.61 229	2.02 336	1.10 242	1.50 269	2.80 283	1.39 244

NVstereo2D	2.81 271	0.82 166	0.74 172	0.69 205	0.78 238	0.92 257	0.81 249	1.18 185	0.76 227	0.91 183	1.06 231	0.80 155	0.55 144	0.71 273	52.63 386	1.47 188	0.86 177	0.83 207	1.42 139	0.69 167	1.12 134	0.94 104	0.76 272	0.83 276	1.08 232	0.78 148	0.98 108	0.74 132

DCVSM-stereo	2.89 272	0.92 211	1.57 311	1.31 294	1.04 267	1.53 308	0.99 266	2.96 348	1.33 288	3.46 333	6.20 341	6.77 350	2.59 308	0.87 294	2.25 177	4.01 314	1.37 289	1.11 286	7.05 322	4.27 353	6.91 267	6.70 245	1.25 318	2.64 360	1.30 274	1.73 295	3.46 315	2.47 291

MIPNet	2.89 272	0.91 205	0.77 180	0.49 142	0.65 204	0.55 169	0.57 220	1.34 221	0.53 161	2.05 277	0.99 227	0.80 155	0.77 223	0.48 211	40.89 344	1.61 214	1.15 265	0.94 243	3.25 230	1.19 270	1.15 137	9.31 283	0.57 207	0.62 224	1.24 263	1.51 270	2.90 290	0.82 151

DAS	2.93 274	0.99 244	1.06 254	1.13 273	1.05 269	1.03 273	1.04 275	1.74 276	1.81 318	3.32 329	5.70 335	2.61 306	3.08 318	0.50 217	3.19 260	7.47 349	1.83 307	1.23 308	5.90 288	1.83 315	12.92 352	10.26 298	0.76 272	1.94 331	1.32 276	1.51 270	2.60 271	1.31 236

SepStereo	2.93 274	0.99 244	1.06 254	1.13 273	1.05 269	1.03 273	1.04 275	1.74 276	1.81 318	3.32 329	5.70 335	2.61 306	3.08 318	0.50 217	3.19 260	7.47 349	1.83 307	1.23 308	5.90 288	1.83 315	12.92 352	10.26 298	0.76 272	1.94 331	1.32 276	1.51 270	2.60 271	1.31 236

model_zeroshot	2.99 276	0.75 134	1.18 281	1.86 319	0.74 227	0.59 188	0.56 218	1.94 292	0.63 202	3.88 346	6.88 361	1.41 246	0.66 186	0.68 266	5.34 295	4.82 324	1.18 267	0.96 253	7.09 323	1.03 252	12.99 355	9.02 280	0.54 192	0.65 235	5.42 360	1.66 289	2.16 212	6.22 343

IPLG	3.01 277	0.75 134	0.63 150	0.42 125	0.52 161	0.54 165	0.51 207	1.63 264	0.35 95	0.62 97	0.59 141	0.77 147	0.66 186	0.46 200	51.49 378	1.67 223	1.02 242	0.92 236	3.51 238	0.63 153	0.99 119	5.97 233	0.49 155	0.48 164	0.80 163	1.16 225	2.86 286	0.71 128

MFMNet_re	3.01 277	1.41 309	1.48 305	1.53 310	1.87 331	1.96 323	2.01 321	2.67 342	2.16 329	1.60 247	1.98 281	3.57 318	2.65 310	1.02 311	6.96 301	4.19 316	2.67 328	1.96 344	6.48 301	2.40 337	14.04 369	4.97 199	1.86 341	1.97 333	1.38 281	1.33 244	3.31 309	1.94 275

test-1	3.02 279	0.66 95	1.14 274	0.60 178	0.58 180	0.75 230	0.63 233	1.96 294	0.82 233	4.00 348	5.48 332	2.18 289	0.80 227	0.41 166	4.00 284	7.32 348	1.18 267	1.19 300	6.72 312	7.57 372	10.78 337	12.94 370	0.54 192	0.60 216	1.40 287	1.78 297	2.89 289	2.52 292

HLF11	3.03 280	0.98 238	0.85 201	0.52 153	0.50 156	0.53 161	0.28 121	6.58 378	0.60 187	1.90 270	0.77 187	0.68 115	0.40 100	0.33 109	46.35 361	1.29 147	0.88 188	0.81 199	5.49 279	0.71 176	1.07 125	5.35 216	0.70 260	0.51 175	0.87 187	1.08 209	0.92 101	0.92 174

RTSC	3.08 281	0.95 227	1.25 294	0.76 222	0.91 256	0.96 260	1.84 316	1.15 179	1.34 289	2.37 296	2.12 288	1.11 219	0.99 263	1.02 311	41.50 347	1.94 242	1.88 311	1.22 305	4.09 252	1.06 257	2.76 201	4.02 184	0.63 237	1.03 291	0.83 173	0.99 196	2.44 251	1.98 277

pcwnet_v2	3.22 282	0.81 163	0.94 223	0.92 249	1.12 280	0.94 258	0.70 237	1.17 181	0.88 240	2.04 276	1.10 233	1.09 218	1.00 264	1.27 328	47.63 364	1.56 207	0.96 224	0.87 219	6.63 308	0.81 217	2.45 194	3.52 176	1.01 310	0.75 258	1.04 225	1.16 225	2.44 251	2.23 287

IPLGR	3.25 283	0.89 197	0.81 189	0.65 194	0.66 209	0.50 148	0.42 186	1.14 178	0.44 126	2.02 274	1.30 251	0.86 170	0.74 211	0.47 205	50.44 373	1.86 234	1.15 265	1.11 286	3.23 224	1.37 280	1.41 159	7.71 262	0.56 202	0.70 251	1.39 284	1.55 277	3.46 315	0.92 174

IGEV-FE	3.38 284	0.83 169	1.84 325	2.81 339	0.69 217	2.38 334	1.26 290	2.23 320	0.94 249	4.29 353	6.75 351	2.28 294	1.01 265	0.45 195	2.82 237	7.73 354	0.85 173	0.77 177	5.93 290	1.88 318	8.51 310	12.88 368	0.58 218	0.69 245	1.40 287	1.57 278	14.79 381	2.99 302

IGEV_Zeroshot_test	3.38 284	0.83 169	1.84 325	2.82 340	0.69 217	2.37 332	1.26 290	2.23 320	0.94 249	4.40 354	6.76 352	2.28 294	1.01 265	0.45 195	2.83 238	7.72 353	0.87 182	0.77 177	5.93 290	1.87 317	8.49 309	12.88 368	0.58 218	0.69 245	1.40 287	1.57 278	14.84 382	2.99 302

SHD	3.38 284	1.01 252	1.68 317	1.14 278	1.07 274	1.14 281	1.78 313	1.61 262	1.66 309	2.40 299	3.05 302	1.63 263	2.43 304	0.84 292	40.11 342	2.04 249	1.74 302	1.40 320	4.17 253	1.88 318	3.81 214	5.43 219	0.70 260	1.67 318	1.86 328	1.46 262	1.97 196	1.59 256

FADNet_RVC	3.44 287	1.21 287	1.19 284	1.40 298	1.78 326	0.99 267	1.75 311	1.50 240	1.19 281	1.35 232	2.01 285	1.96 277	1.63 290	1.66 338	22.11 329	3.36 292	1.83 307	2.82 373	5.63 283	1.76 312	6.35 258	9.50 285	0.77 277	1.39 312	1.21 254	1.48 263	12.05 372	2.87 299

DF	3.45 288	1.03 262	1.05 248	1.23 287	0.43 127	1.11 277	0.34 160	1.62 263	0.66 208	0.81 156	0.79 195	1.79 269	0.53 132	0.38 150	2.24 175	3.92 308	0.89 191	0.95 249	50.42 386	0.83 224	7.98 294	6.94 252	0.58 218	0.59 211	1.09 236	1.33 244	2.06 204	1.54 252

FC-DCNN	3.48 289	1.59 322	4.19 371	2.76 338	2.30 335	3.10 344	1.73 310	2.57 337	1.72 311	2.88 316	1.36 258	2.15 287	1.21 278	0.68 266	6.32 297	1.61 214	1.31 280	1.03 270	7.90 330	0.95 243	8.85 314	8.73 275	0.82 295	1.69 322	3.19 349	2.50 330	4.67 337	16.15 368

HSM-Net_RVC	3.49 290	1.07 270	1.10 263	1.70 314	1.17 287	0.90 256	0.61 230	2.29 327	1.07 269	2.77 311	5.82 337	41.08 388	1.35 286	0.50 217	2.40 191	1.74 227	1.10 251	0.77 177	1.99 170	1.13 264	6.78 265	6.90 251	0.80 287	2.23 345	1.64 315	1.49 266	2.14 208	1.75 265
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 291	1.15 277	0.98 234	0.97 256	1.26 292	1.33 298	3.31 336	1.33 218	1.50 301	2.37 296	1.20 244	1.75 267	1.12 274	0.88 297	42.78 352	2.37 262	1.94 315	1.33 317	3.94 247	1.62 305	3.62 210	5.21 210	1.02 311	1.09 297	1.83 326	5.05 352	2.33 233	2.13 280

RTSA	3.53 291	1.15 277	0.98 234	0.97 256	1.26 292	1.33 298	3.31 336	1.33 218	1.50 301	2.37 296	1.20 244	1.75 267	1.12 274	0.88 297	42.78 352	2.37 262	1.94 315	1.33 317	3.94 247	1.62 305	3.62 210	5.21 210	1.02 311	1.09 297	1.83 326	5.05 352	2.33 233	2.13 280

XQC	3.58 293	1.29 300	1.21 289	1.28 290	1.43 306	1.29 297	1.93 319	1.60 259	1.45 295	2.47 301	3.06 303	1.48 251	4.17 324	1.23 327	44.68 358	2.35 260	1.60 298	1.18 298	3.95 250	1.43 287	3.22 209	4.97 199	0.84 298	1.24 305	1.43 293	2.09 318	2.30 228	1.52 250

FCDSN-DC	3.63 294	0.94 220	2.84 357	1.29 292	1.30 297	1.03 273	1.00 267	0.90 149	0.91 246	1.04 204	0.74 181	1.21 229	0.74 211	0.58 241	52.59 385	2.04 249	1.24 273	1.13 290	1.05 112	0.79 211	6.62 261	10.01 289	0.78 279	2.18 340	1.20 253	1.67 292	1.20 126	1.05 204
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 295	1.48 316	1.03 243	1.98 324	1.75 322	2.09 326	5.14 351	2.15 312	2.23 330	1.73 257	1.57 268	2.49 302	4.83 327	5.73 369	12.78 311	1.73 226	1.22 270	1.06 279	5.43 276	1.54 302	12.24 345	9.06 281	1.52 334	1.16 301	2.29 334	3.46 342	3.05 296	7.63 348

TestStereo_HL3	3.66 296	6.67 380	1.19 284	0.68 203	0.59 183	1.17 287	0.83 250	2.69 343	1.00 258	3.07 324	4.67 323	4.18 330	1.27 281	0.36 137	11.56 309	9.71 360	13.51 384	0.80 191	5.87 287	0.78 206	8.05 296	12.28 348	0.56 202	0.61 222	1.02 221	1.40 254	2.88 287	1.47 247

NOSS_ROB	3.67 297	1.38 308	0.81 189	1.15 282	1.16 286	1.15 282	0.65 234	2.25 323	1.41 293	4.85 362	6.68 349	6.78 351	1.06 271	0.82 291	11.52 308	14.58 375	1.34 283	1.17 295	2.93 218	0.98 248	14.13 370	12.82 364	0.79 282	1.48 313	1.13 246	1.48 263	3.41 312	1.25 231

FC-DCNN v2	3.76 298	1.64 323	4.17 370	2.93 344	2.32 337	3.38 346	1.67 306	2.65 340	2.92 343	2.86 315	1.36 258	2.62 308	1.33 284	0.68 266	6.35 298	1.65 219	1.31 280	1.00 265	8.25 331	0.94 241	8.74 311	8.73 275	0.82 295	1.68 319	4.68 357	3.34 341	7.40 357	15.96 367

gcap-zeroshot	3.80 299	0.78 151	1.44 303	1.88 320	0.67 210	1.15 282	1.31 292	2.09 310	0.65 206	5.43 382	7.00 364	2.87 311	0.70 195	0.31 99	2.44 195	5.25 331	0.94 217	0.91 235	36.08 371	1.25 274	8.46 308	10.60 307	4.00 358	0.62 224	1.44 294	1.49 266	1.34 136	1.53 251

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 300	1.16 281	2.03 336	1.15 282	0.83 247	1.77 318	1.13 283	2.03 304	3.32 351	2.90 317	7.02 365	2.32 297	2.01 296	0.38 150	3.61 270	9.96 361	1.34 283	1.07 280	6.67 309	6.11 367	8.45 307	12.70 361	0.56 202	1.27 307	1.76 323	1.48 263	16.62 383	5.17 333

UDG	3.91 301	2.76 348	2.09 338	2.92 342	2.64 346	2.99 341	2.71 329	1.31 211	1.13 276	1.65 251	1.96 279	2.20 290	1.68 291	2.77 348	48.81 368	1.57 209	3.02 334	2.26 353	2.65 201	2.91 345	3.00 205	3.09 169	2.64 346	1.05 294	1.02 221	1.19 231	2.36 240	1.16 218

PVD	4.10 302	1.44 314	2.12 340	1.41 299	1.58 313	1.68 314	2.10 323	3.06 349	2.66 339	2.85 314	4.32 317	2.46 301	3.63 323	1.27 328	40.43 343	2.72 269	2.19 324	2.11 352	4.71 265	2.46 339	6.18 255	6.10 237	1.02 311	1.74 323	2.32 337	2.44 328	2.90 290	2.66 294

SAMSARA	4.13 303	1.32 302	1.53 308	1.48 308	1.35 301	1.47 306	2.74 330	2.23 320	1.83 320	2.26 293	3.47 311	2.01 280	8.60 337	1.76 342	38.24 339	2.88 271	1.82 306	1.41 321	4.99 267	1.91 320	5.10 237	5.71 228	0.94 306	1.80 325	3.33 351	3.84 344	4.16 334	3.30 316

iRaft-Stereo_20w	4.16 304	1.13 276	2.10 339	2.66 335	1.55 312	1.55 309	1.17 284	1.96 294	1.27 283	5.53 383	6.77 353	1.52 257	1.34 285	0.43 184	3.03 246	5.32 335	0.95 222	0.77 177	5.49 279	1.46 292	8.20 303	12.75 363	0.61 229	0.60 216	1.63 313	25.36 387	11.64 370	5.58 339

SGM-Forest	4.18 305	1.24 289	0.74 172	2.12 327	1.35 301	1.42 303	0.56 218	1.36 222	0.90 243	4.89 365	0.96 221	2.51 304	12.92 364	0.61 251	16.38 320	3.12 284	0.79 151	0.65 136	7.04 321	0.76 198	6.77 264	10.03 290	0.84 298	0.81 270	1.66 317	1.78 297	4.79 342	25.96 383
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 306	1.10 272	1.53 308	1.14 278	0.92 262	1.19 290	1.05 277	2.86 347	1.27 283	4.20 350	35.77 390	8.95 361	1.29 282	0.73 274	3.10 256	6.47 340	1.50 294	1.17 295	5.98 293	1.44 289	10.44 335	11.78 338	0.74 271	2.24 346	1.07 231	1.30 242	2.65 277	2.20 285

DeepPrunerF	4.30 307	1.53 317	0.72 168	2.93 344	5.08 377	2.43 336	3.38 338	0.87 144	4.11 359	0.80 152	1.17 240	0.66 108	0.56 148	0.61 251	45.12 359	2.02 248	1.01 238	0.78 182	2.32 181	0.88 231	1.56 166	1.70 142	0.84 298	0.67 240	29.00 391	1.78 297	2.48 255	1.17 223

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 308	2.25 342	1.45 304	2.41 332	1.94 333	1.93 321	4.82 350	1.96 294	2.59 337	2.96 320	1.96 279	2.49 302	8.10 335	9.76 377	14.02 314	3.47 296	2.04 322	1.98 345	14.27 349	3.33 349	7.23 275	7.20 257	2.89 352	1.85 329	2.43 340	2.85 335	2.19 218	6.62 345

FAT-Stereo	4.35 309	1.18 282	2.25 342	1.48 308	1.81 329	1.42 303	1.49 300	3.57 359	1.84 321	3.66 341	6.22 342	6.70 349	2.76 312	1.07 319	6.82 300	15.24 381	2.03 321	2.49 364	5.43 276	8.81 381	13.23 358	12.34 353	0.95 307	2.79 368	1.26 267	2.25 323	2.96 294	5.48 336

ITSA-stereo	4.40 310	1.26 295	1.18 281	1.64 312	1.64 315	0.99 267	1.38 297	1.99 298	1.47 299	3.68 343	6.79 354	2.16 288	1.42 288	1.36 331	8.32 302	6.93 345	2.19 324	1.94 342	6.40 299	5.42 362	7.43 280	10.74 315	1.29 322	2.39 352	1.53 306	5.02 351	23.63 387	8.74 350

MFN_U_SF_RVC	4.44 311	1.91 333	1.83 324	2.19 330	1.82 330	2.38 334	4.61 348	2.39 329	1.94 323	4.48 356	11.47 381	3.74 324	2.50 305	4.72 364	20.32 326	3.66 301	1.91 313	1.83 338	11.50 344	3.25 348	7.86 288	6.73 247	1.25 318	3.20 377	1.86 328	3.84 344	2.83 284	3.94 323

RainbowNet	4.65 312	3.75 363	2.70 355	4.56 355	2.98 358	4.16 352	8.75 364	2.05 307	2.01 326	1.90 270	1.12 236	3.61 322	3.00 317	3.60 360	2.70 226	1.89 236	2.97 333	1.54 326	15.27 352	8.73 380	11.07 340	11.30 330	10.70 385	2.22 342	1.73 320	2.30 324	2.76 281	6.13 342

S-Stereo	4.68 313	1.15 277	1.74 321	1.75 315	1.63 314	1.65 312	2.24 326	2.75 345	2.15 328	3.32 329	11.59 382	5.97 342	1.74 293	0.88 297	19.04 323	16.28 383	1.81 305	2.39 361	5.64 284	9.35 386	7.13 274	12.52 358	1.61 336	2.64 360	1.24 263	2.08 317	2.88 287	3.26 313

MADNet+	4.78 314	2.02 337	1.87 329	2.01 325	2.36 339	1.47 306	4.28 346	2.47 332	1.99 325	2.66 306	2.13 290	3.56 317	2.85 315	2.34 345	41.14 346	5.66 338	3.48 339	1.53 325	4.54 261	3.38 350	13.07 357	7.34 258	1.72 338	3.48 379	2.93 345	2.17 321	3.24 306	3.29 315

ADCRef	4.84 315	1.42 312	1.01 241	0.78 229	1.77 323	1.21 292	1.62 305	0.99 163	5.58 368	1.85 267	1.08 232	1.02 202	0.91 249	1.17 324	54.35 390	1.92 241	1.10 251	1.04 273	3.49 237	1.32 279	1.80 181	3.27 173	2.13 344	0.87 282	2.30 335	4.60 348	2.48 255	29.71 388

SQANet	4.87 316	4.55 370	2.13 341	19.76 376	2.63 344	4.99 361	3.29 335	1.63 264	1.45 295	1.20 219	1.40 261	3.22 315	2.40 303	2.76 347	3.09 254	1.20 136	5.19 348	1.07 280	19.89 357	1.28 275	12.48 346	10.73 313	11.37 388	1.49 314	1.57 310	2.32 326	2.66 279	5.86 340

FBW_ROB	4.93 317	2.40 345	2.44 349	2.67 336	2.86 352	2.30 331	4.71 349	1.79 279	1.10 272	2.54 302	2.92 299	4.12 327	5.31 328	6.61 370	50.17 370	1.18 130	1.44 291	0.95 249	8.76 334	1.43 287	8.26 304	5.68 224	4.20 359	1.75 324	1.42 290	1.95 309	1.81 181	2.20 285

ADCP+	5.07 318	1.54 318	1.72 318	1.08 267	1.54 310	1.18 288	2.02 322	1.02 165	2.72 342	4.05 349	2.23 293	2.24 292	0.61 170	0.94 305	54.46 391	1.52 202	0.83 169	0.95 249	3.94 247	0.87 230	2.22 193	2.57 164	0.71 263	0.62 224	2.48 341	11.25 371	7.85 360	23.66 379

CBMV	5.08 319	1.41 309	1.15 278	1.44 306	1.42 305	1.24 294	0.78 242	2.27 325	1.47 299	3.04 322	6.44 345	7.74 354	9.07 340	0.60 249	12.81 312	13.79 372	1.99 319	1.29 314	9.56 336	1.15 267	9.82 323	12.54 359	0.82 295	1.84 328	1.44 294	1.83 301	4.39 336	25.76 382
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 320	5.20 371	2.27 343	18.45 374	2.89 353	5.73 364	3.63 341	1.44 235	1.46 297	1.31 231	1.42 263	3.59 320	2.63 309	3.22 354	3.07 251	1.30 149	5.55 350	1.14 294	20.28 358	1.49 294	13.81 366	11.25 329	11.85 390	1.91 330	1.56 309	2.06 314	2.52 261	6.49 344

ACVNet_1	5.24 321	3.87 365	3.60 368	13.80 370	3.48 367	6.00 369	10.57 369	1.60 259	1.79 315	1.55 245	1.30 251	4.40 333	2.80 314	5.43 367	2.42 193	1.39 164	11.59 368	1.72 335	20.91 362	1.50 297	14.41 380	8.16 267	7.22 372	2.84 370	1.73 320	2.19 322	2.61 273	2.72 296

Ntro	5.35 322	6.19 376	2.38 347	8.06 365	2.91 355	4.88 359	6.70 357	1.40 228	1.53 303	1.44 241	1.19 243	3.58 319	2.73 311	3.12 353	3.66 272	1.17 128	6.56 358	1.19 300	32.62 368	1.60 304	14.27 377	11.82 339	11.41 389	2.54 357	1.64 315	2.30 324	2.45 253	5.00 330

EKT-Stereo	5.41 323	0.97 235	1.10 263	0.72 209	0.74 227	0.87 248	1.17 284	2.02 303	1.00 258	1.41 239	2.92 299	1.11 219	0.81 228	0.46 200	72.33 400	14.74 376	1.14 261	1.37 319	5.61 282	7.76 373	9.80 322	10.61 308	0.53 186	0.61 222	1.39 284	1.11 211	2.56 268	1.08 208

pmcnn	5.52 324	1.54 318	1.51 307	2.64 334	3.13 360	2.07 324	10.40 368	2.61 338	2.65 338	2.55 304	6.41 344	6.23 346	15.93 373	0.58 241	6.75 299	14.92 378	3.87 342	3.34 376	7.45 326	7.76 373	13.60 365	10.19 294	6.30 370	2.29 349	1.57 310	3.30 340	4.69 338	4.80 327

DPSNet	5.60 325	1.54 318	1.19 284	1.76 316	2.44 342	2.08 325	1.81 315	1.95 293	2.93 344	2.09 284	5.15 329	9.82 364	6.09 330	8.98 374	14.30 315	12.14 369	4.12 346	3.60 377	17.82 354	8.28 377	12.18 343	14.58 379	3.71 356	3.09 374	2.30 335	2.42 327	2.52 261	2.24 288

ADCMid	5.63 326	2.23 340	2.63 352	1.42 302	2.89 353	2.37 332	3.73 342	1.92 290	2.97 345	1.91 272	3.16 304	2.33 298	2.31 301	1.48 335	50.97 377	3.74 303	1.84 310	1.86 340	7.38 325	1.99 327	4.66 227	5.18 209	2.70 348	1.38 310	2.33 338	8.75 367	6.81 355	21.02 375

ADCL	5.69 327	1.88 330	1.63 314	1.29 292	1.40 304	1.59 311	2.22 325	1.23 192	5.20 366	3.04 322	2.01 285	1.14 223	0.84 236	1.04 317	50.40 372	1.63 217	1.45 292	1.79 336	2.94 220	1.38 282	3.19 207	2.35 158	1.23 317	1.07 296	9.47 376	11.74 373	11.34 368	29.10 387

SANet	5.69 327	2.22 339	1.77 322	1.84 317	2.37 340	2.28 329	1.43 298	4.49 369	7.61 377	2.05 277	4.86 326	8.34 360	11.81 353	1.70 339	43.86 356	1.62 216	5.96 352	1.51 324	4.43 260	1.70 310	8.97 316	8.28 268	1.20 315	2.60 358	1.94 331	6.02 360	3.42 314	9.29 353

DDF-Stereo	5.75 329	1.70 325	0.52 128	38.69 389	0.79 241	32.72 391	0.96 264	1.26 199	0.53 161	1.03 200	2.56 297	40.13 387	1.82 295	0.57 237	2.07 148	3.66 301	0.92 208	0.83 207	4.27 255	0.73 185	6.68 263	6.39 240	0.52 180	0.47 150	0.87 187	1.54 275	1.72 173	1.23 227

DN	5.78 330	0.69 102	0.82 192	0.75 217	0.44 130	52.50 399	0.52 209	1.65 268	0.77 228	3.33 332	1.12 236	54.19 393	0.61 170	0.34 115	2.28 182	3.98 311	0.92 208	0.71 154	6.24 296	0.88 231	7.33 277	6.10 237	0.66 247	0.48 164	1.68 318	1.91 305	1.76 180	3.37 317

SPS-STEREO	5.78 330	1.73 328	1.86 327	2.48 333	1.67 317	2.19 327	1.60 304	2.72 344	1.76 313	3.63 340	6.80 356	4.12 327	2.19 299	1.21 326	13.01 313	12.86 370	2.91 332	2.01 346	47.66 384	2.04 329	14.17 372	13.06 374	1.43 330	2.27 348	2.40 339	1.94 308	3.66 322	2.80 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 332	3.52 358	2.90 358	21.94 381	3.38 365	4.55 354	8.18 362	1.84 284	1.76 313	1.84 265	1.98 281	3.88 325	3.20 320	3.03 351	2.85 239	1.46 185	12.77 374	1.56 327	33.59 369	1.68 309	10.81 338	7.91 264	6.79 371	2.68 366	3.13 348	2.65 332	3.23 304	3.11 309

edge stereo	5.88 333	1.88 330	3.14 362	2.14 328	1.80 328	2.47 338	2.43 327	4.51 370	3.45 353	3.97 347	4.84 325	6.45 348	17.40 374	1.04 317	5.09 294	14.91 377	1.80 303	1.66 332	37.39 373	6.28 369	5.99 252	12.74 362	1.44 331	2.02 336	2.12 333	2.11 320	3.75 323	5.99 341

Dean	5.89 334	3.71 362	2.59 350	34.77 386	3.99 371	4.60 357	10.86 371	2.26 324	2.39 335	2.16 288	1.55 267	4.68 336	4.76 326	3.30 356	3.03 246	1.76 228	12.09 371	1.65 331	9.86 339	2.04 329	14.16 371	9.89 288	7.35 373	2.66 365	3.36 352	2.91 336	3.53 319	3.13 311

AnyNet_C32	6.05 335	1.43 313	1.39 300	1.26 289	1.64 315	1.36 300	2.92 332	1.55 253	5.28 367	2.67 308	4.61 322	1.90 273	1.29 282	1.29 330	55.18 392	3.43 295	1.96 317	2.08 349	3.65 240	1.91 320	6.94 271	8.77 277	1.20 315	1.68 319	6.02 363	14.92 379	6.12 348	20.86 374

DDVS	6.06 336	1.18 282	1.31 296	1.12 271	1.54 310	1.18 288	1.01 268	2.45 330	1.75 312	3.31 328	80.70 398	6.22 345	1.76 294	1.15 323	3.67 275	6.50 341	2.01 320	1.29 314	5.56 281	4.99 361	10.09 330	12.94 370	0.81 291	1.16 301	1.11 245	1.53 273	4.71 339	2.62 293

G-Net	6.29 337	1.69 324	1.86 327	1.42 302	1.70 320	1.45 305	1.19 287	4.71 371	8.56 378	3.16 325	4.70 324	7.94 355	6.89 332	0.85 293	15.45 318	8.15 356	1.92 314	2.75 369	5.41 275	6.49 370	9.16 319	11.23 328	1.46 332	2.81 369	1.81 324	19.84 383	6.51 353	30.80 389

TRStereo	6.31 338	1.25 292	1.93 330	0.85 241	0.61 192	2.29 330	0.86 255	2.21 318	0.54 168	4.40 354	1.34 254	2.24 292	0.75 215	0.45 195	4.08 286	6.55 342	0.80 155	0.85 216	6.04 294	1.45 291	7.60 281	12.13 342	0.55 195	0.49 169	1.44 294	103.74 405	3.24 306	1.61 257

HBP-ISP	6.40 339	1.33 304	2.30 345	1.91 323	1.51 308	1.65 312	0.79 245	2.50 335	1.29 285	4.91 366	6.80 356	1.37 244	0.74 211	14.59 384	52.98 387	19.59 387	1.24 273	1.10 282	6.08 295	8.03 376	12.73 348	16.75 385	0.79 282	1.19 303	1.81 324	2.06 314	3.90 330	2.87 299

SGM-ForestM	6.44 340	10.17 387	6.98 386	4.69 356	2.91 355	6.90 372	9.70 367	7.26 381	4.59 364	4.81 361	6.31 343	9.50 363	9.35 342	0.78 282	3.65 271	1.30 149	6.50 356	0.89 229	11.21 343	1.44 289	6.08 253	6.02 236	1.58 335	1.68 319	9.47 376	11.34 372	12.07 373	16.58 369

CBMV_ROB	6.60 341	1.41 309	1.59 313	2.38 331	1.74 321	1.90 320	1.86 317	6.44 376	1.69 310	5.02 370	7.03 366	9.95 370	11.26 349	0.65 262	38.55 340	7.04 346	2.78 330	1.12 289	9.67 338	2.45 338	9.46 320	11.60 337	0.80 287	1.37 309	4.92 358	12.01 374	4.73 340	18.79 372

ADCS	6.69 342	1.97 335	1.94 331	1.41 299	2.24 334	1.84 319	3.00 333	2.08 309	3.97 356	2.66 306	3.26 306	3.01 313	11.48 350	2.01 344	53.18 388	11.65 367	2.72 329	2.59 366	5.10 268	2.24 333	10.43 334	8.65 273	1.76 339	1.97 333	2.57 343	10.58 369	7.51 358	18.68 371

anonymity	6.71 343	0.80 157	1.73 320	1.09 268	0.88 252	0.79 238	0.68 235	2.17 314	0.90 243	3.78 345	97.20 399	1.95 276	0.93 254	0.44 194	2.57 211	7.16 347	0.95 222	0.83 207	6.70 310	1.07 258	7.93 291	12.47 356	0.67 252	0.57 200	1.51 304	1.60 284	20.99 386	2.80 297

ADCPNet	7.09 344	1.18 282	3.04 361	1.33 295	3.12 359	1.36 300	8.88 365	2.15 312	3.24 349	4.23 351	7.84 373	1.96 277	15.92 372	1.71 340	49.61 369	3.53 300	1.89 312	1.25 312	19.14 356	3.03 347	5.96 250	4.75 195	4.72 360	1.29 308	3.95 355	5.33 354	3.87 328	27.01 384

IMH-64-1	7.17 345	3.27 353	3.53 365	4.69 356	3.29 362	4.58 355	5.71 353	3.51 356	3.09 346	1.39 237	1.98 281	4.90 338	10.92 345	4.82 365	52.00 379	4.78 322	3.66 340	2.27 354	12.32 345	1.96 324	6.91 267	10.55 305	7.77 378	2.22 342	6.05 364	4.73 349	13.45 377	9.13 351

IMH-64	7.17 345	3.27 353	3.53 365	4.69 356	3.29 362	4.58 355	5.71 353	3.51 356	3.09 346	1.39 237	1.98 281	4.90 338	10.92 345	4.82 365	52.00 379	4.78 322	3.66 340	2.27 354	12.32 345	1.96 324	6.91 267	10.55 305	7.77 378	2.22 342	6.05 364	4.73 349	13.45 377	9.13 351

AnyNet_C01	7.20 347	2.24 341	2.27 343	2.95 346	1.92 332	1.58 310	5.39 352	3.73 364	5.63 369	3.17 326	4.41 318	4.59 335	6.09 330	1.88 343	58.66 394	14.24 373	5.46 349	3.69 378	4.79 266	3.02 346	8.40 306	10.33 302	2.45 345	2.24 346	5.77 361	2.65 332	8.81 364	17.99 370

WAO-6	7.36 348	2.83 350	2.64 353	8.38 367	2.78 350	3.59 349	8.61 363	3.51 356	3.36 352	1.84 265	2.45 294	5.99 343	8.70 339	3.06 352	50.70 374	2.35 260	13.44 378	1.82 337	8.79 335	2.15 332	14.26 375	12.40 355	3.35 354	2.64 360	7.87 370	5.84 357	4.30 335	11.17 360

WAO-7	8.11 349	2.98 351	5.46 380	29.83 384	2.32 337	3.09 343	9.23 366	2.48 333	4.20 360	4.67 360	7.60 369	7.98 356	11.78 352	1.64 337	22.32 330	2.11 253	12.00 370	2.79 372	44.95 381	2.13 331	10.06 329	10.12 292	1.37 329	2.49 356	2.97 347	4.35 347	2.94 293	5.06 332

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 350	1.15 277	1.98 333	1.25 288	1.24 291	1.74 316	1.31 292	2.17 314	7.44 376	3.47 334	7.09 367	2.38 299	2.08 298	0.37 143	3.49 268	11.36 366	1.39 290	0.99 260	136.53 398	6.21 368	8.35 305	12.33 351	0.55 195	0.88 283	1.22 259	1.95 309	2.35 238	4.96 329

SGM_RVC	8.49 351	2.77 349	1.77 322	2.88 341	2.31 336	3.42 347	2.70 328	7.78 386	3.92 355	5.57 384	8.42 374	9.89 366	12.92 364	0.68 266	3.72 277	2.10 251	6.63 359	1.11 286	40.78 375	5.93 366	9.99 326	10.27 300	1.97 342	2.17 339	8.79 375	2.97 337	27.36 389	40.51 395
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 352	1.34 307	1.05 248	1.13 273	1.12 280	1.10 276	0.89 258	1.28 205	1.79 315	2.71 310	5.63 333	4.32 332	7.90 334	1.01 310	5.47 296	5.23 330	1.80 303	1.19 300	162.18 400	4.49 355	7.79 284	9.52 286	0.81 291	1.64 316	1.33 278	1.76 296	3.30 308	3.06 307

ELAS_RVC	9.07 353	3.30 355	5.65 381	4.08 350	3.41 366	7.21 374	4.01 345	7.69 383	3.75 354	4.97 368	7.74 370	9.89 366	11.00 347	3.00 350	47.69 365	4.33 319	6.53 357	9.70 386	9.64 337	2.89 343	13.54 364	15.79 382	2.75 349	4.07 382	18.38 385	23.86 385	4.94 343	5.18 334
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 354	3.31 356	3.55 367	4.46 353	3.30 364	4.60 357	6.29 356	3.48 354	3.12 348	1.42 240	1.88 277	5.38 340	15.63 371	51.61 399	52.03 381	3.06 281	3.92 343	2.32 357	20.77 360	2.01 328	6.25 256	9.58 287	8.07 382	2.21 341	7.69 369	5.96 359	3.77 324	10.35 358

PWCK	9.19 355	3.84 364	2.76 356	4.81 360	3.48 367	7.14 373	7.79 360	3.92 365	4.66 365	4.66 359	5.84 338	24.68 383	8.47 336	3.24 355	10.95 307	3.27 290	9.48 365	2.36 359	72.75 392	4.94 360	14.76 383	6.95 253	3.68 355	2.40 353	8.01 371	7.55 363	6.35 349	9.51 355

MADNet++	9.22 356	4.13 369	6.16 383	4.32 352	5.78 381	3.96 350	8.14 361	7.09 380	6.83 374	5.28 379	7.83 372	7.65 353	8.62 338	12.90 379	19.42 325	21.00 390	7.04 361	6.27 381	10.40 341	7.97 375	14.29 378	18.67 388	3.96 357	5.12 386	5.80 362	22.29 384	9.32 365	8.69 349

MeshStereo	9.30 357	2.68 346	2.31 346	4.19 351	2.81 351	4.05 351	1.96 320	8.24 388	9.28 379	5.13 373	8.64 375	11.19 374	12.84 360	0.78 282	52.26 383	15.80 382	4.59 347	1.92 341	22.33 363	1.58 303	15.40 387	19.41 389	1.06 314	2.12 338	8.69 374	5.55 355	10.68 366	15.59 366
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
MonStereo1	9.81 358	3.92 366	2.43 348	5.31 364	4.70 376	5.34 363	7.44 359	3.39 353	2.25 331	117.09 404	3.30 309	6.44 347	10.28 344	3.91 362	2.28 182	1.78 230	3.22 335	3.17 375	38.45 374	3.58 351	5.84 249	5.88 232	6.18 369	1.83 326	3.46 353	3.13 339	7.10 356	3.19 312

ELAS	10.16 359	3.54 359	5.12 379	4.49 354	4.32 375	5.01 362	4.33 347	6.88 379	4.09 358	4.97 368	7.74 370	9.90 368	11.01 348	3.51 359	52.19 382	4.52 321	7.15 362	9.65 385	8.69 333	2.38 336	13.33 360	14.95 381	2.75 349	3.64 381	17.76 384	27.24 390	13.13 376	21.93 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 360	13.11 388	4.84 374	18.55 375	6.95 385	7.98 377	14.39 380	3.69 363	3.28 350	2.90 317	2.15 291	30.28 385	43.63 385	4.40 363	9.01 303	2.66 268	12.71 372	2.73 368	42.35 377	2.87 342	14.87 384	10.21 295	7.77 378	3.03 372	2.66 344	2.98 338	3.46 315	4.84 328

JetBlue	10.90 361	9.40 385	6.23 384	8.34 366	6.82 384	10.07 382	10.58 370	5.04 374	3.97 356	2.95 319	4.09 315	9.83 365	9.32 341	8.12 372	48.65 367	14.50 374	6.76 360	5.08 380	7.66 328	3.76 352	13.23 358	17.58 387	8.19 383	3.58 380	11.41 379	18.49 381	12.08 374	28.49 386

LVE	10.96 362	3.63 361	2.68 354	55.15 396	4.03 374	7.50 375	88.91 401	1.93 291	2.44 336	2.26 293	1.69 272	4.48 334	4.75 325	3.42 358	3.44 266	2.21 257	6.03 354	1.84 339	50.68 388	1.97 326	10.14 331	12.19 345	5.54 361	3.12 375	3.75 354	2.46 329	2.99 295	6.76 347

XX-Stereo	11.10 363	0.72 119	1.24 292	1.04 263	0.52 161	0.80 239	0.84 251	1.13 176	0.51 153	4.53 358	6.79 354	1.54 258	1.06 271	0.42 179	2.78 234	5.82 339	0.96 224	0.94 243	6.43 300	0.91 235	6.26 257	8.36 270	0.58 218	0.43 138	237.38 405	1.38 250	2.64 275	3.61 318

DGSMNet	11.16 364	1.98 336	1.98 333	1.90 322	1.52 309	2.46 337	1.47 299	3.07 350	2.11 327	12.67 391	102.10 400	3.59 320	18.94 377	18.97 389	16.50 321	15.09 379	12.73 373	10.36 387	13.79 348	4.57 356	12.99 355	14.32 378	7.77 378	3.43 378	1.75 322	6.25 361	3.48 318	5.53 337

ACVNet-4b	11.58 365	3.99 367	2.60 351	44.40 392	2.71 349	4.98 360	62.31 396	1.85 285	1.79 315	1.63 250	1.25 248	4.22 331	58.75 393	3.34 357	2.27 180	1.21 137	13.33 377	1.70 334	49.50 385	1.93 322	14.47 382	13.72 377	7.40 374	3.13 376	1.55 308	1.89 304	2.20 220	4.61 326

LSM0	11.61 366	1.70 325	2.94 359	2.71 337	2.41 341	2.76 339	6.88 358	4.22 367	4.26 361	3.67 342	7.57 368	7.41 352	9.43 343	0.98 308	64.90 399	78.60 403	3.43 338	2.37 360	20.39 359	4.80 359	14.29 378	16.21 384	1.30 324	3.06 373	3.29 350	12.44 375	6.06 347	25.31 381

UNDER WATER-64	11.75 367	7.29 383	4.90 375	17.03 373	7.40 386	8.44 378	16.49 383	8.25 389	4.32 362	4.51 357	3.21 305	17.72 377	15.23 369	8.81 373	46.52 363	10.69 364	13.57 385	3.01 374	12.74 347	8.66 379	14.20 373	12.82 364	11.01 386	4.40 383	6.45 367	18.67 382	8.71 363	22.29 377

SGM+DAISY	11.81 368	3.22 352	3.47 363	3.83 349	3.15 361	4.25 353	3.52 340	7.70 384	10.88 385	5.57 384	9.00 379	9.94 369	13.12 366	1.74 341	22.71 332	18.99 386	3.23 336	2.28 356	15.35 353	8.91 382	15.05 385	17.02 386	1.32 326	4.58 384	24.50 389	31.01 393	32.60 395	41.83 398

MDST_ROB	12.03 369	32.81 393	1.72 318	20.74 380	2.64 346	5.90 368	1.72 309	4.06 366	1.35 291	3.76 344	6.53 346	2.75 310	42.83 384	0.54 225	50.83 376	1.22 140	1.08 250	0.75 171	18.95 355	1.00 249	12.75 351	11.49 332	1.29 322	1.26 306	22.72 388	11.17 370	31.24 392	31.81 391

WAO-8	12.07 370	5.33 372	4.83 372	26.48 382	4.01 372	6.22 370	11.73 377	3.65 361	6.39 372	28.97 397	41.01 392	8.08 357	18.91 375	20.68 392	3.75 278	3.24 287	9.46 363	2.01 346	53.81 389	5.76 364	9.83 324	11.16 325	6.04 367	2.43 354	8.05 372	7.74 364	6.36 350	9.95 356

Venus	12.07 370	5.33 372	4.83 372	26.48 382	4.01 372	6.22 370	11.73 377	3.65 361	6.39 372	28.97 397	41.01 392	8.08 357	18.91 375	20.68 392	3.75 278	3.24 287	9.46 363	2.01 346	53.81 389	5.76 364	9.83 324	11.16 325	6.04 367	2.43 354	8.05 372	7.74 364	6.36 350	9.95 356

JetRed	12.50 372	6.96 382	7.76 387	4.77 359	6.78 383	9.35 380	10.92 372	5.31 375	4.54 363	5.85 386	3.28 308	8.17 359	7.48 333	9.74 376	50.80 375	15.21 380	10.30 366	7.93 382	7.83 329	5.44 363	18.10 390	24.48 392	11.12 387	4.60 385	11.97 380	25.85 388	24.78 388	28.17 385

TorneroNet-64	13.24 373	6.25 377	5.07 378	34.05 385	3.72 369	9.38 381	16.75 384	3.49 355	12.26 388	2.27 295	5.98 339	17.67 376	34.24 382	14.37 382	47.92 366	3.76 304	13.18 376	2.40 362	36.34 372	9.15 385	13.85 368	12.35 354	5.65 362	2.64 360	14.28 383	14.51 378	3.41 312	12.48 361

ACV-stereo	13.36 374	1.90 332	1.63 314	2.10 326	1.15 285	2.97 340	1.36 295	1.72 275	1.86 322	2.96 320	4.89 327	3.67 323	43.88 386	1.13 321	54.14 389	17.43 384	2.38 326	1.31 316	170.74 401	4.64 357	12.73 348	14.68 380	0.97 308	1.83 326	1.25 266	1.49 266	3.53 319	2.32 289

MANE	14.22 375	9.62 386	6.93 385	4.94 362	5.72 380	7.88 376	11.48 374	7.38 382	9.90 381	4.92 367	6.89 362	8.98 362	12.13 355	3.67 361	50.37 371	17.85 385	11.82 369	20.17 392	10.46 342	6.55 371	12.22 344	12.86 366	1.77 340	11.33 391	24.83 390	30.99 392	31.42 393	40.73 396

DispFullNet	15.85 376	3.61 360	5.00 377	3.30 347	2.93 357	3.51 348	3.20 334	6.49 377	2.71 341	5.17 374	6.80 356	90.79 397	15.55 370	2.73 346	28.89 336	23.38 392	4.02 344	3.86 379	138.92 399	28.91 393	12.60 347	11.86 340	2.69 347	2.31 350	4.30 356	2.71 334	6.80 354	5.05 331

UNDER WATER	16.39 377	7.86 384	4.99 376	15.68 372	10.73 392	8.76 379	38.30 391	8.07 387	6.02 370	4.25 352	2.98 301	18.63 378	96.18 399	14.44 383	32.70 338	10.29 362	13.91 386	2.75 369	43.73 379	8.62 378	16.83 389	12.33 351	17.08 394	5.55 387	6.06 366	14.49 377	6.37 352	15.05 365

STStereo	16.49 378	3.48 357	5.91 382	44.25 391	5.60 379	39.03 393	13.11 379	7.74 385	10.72 384	5.19 376	8.92 376	24.73 384	30.22 380	1.03 316	59.92 397	11.74 368	2.59 327	1.26 313	40.79 376	2.25 334	10.02 327	8.79 278	2.06 343	11.31 390	22.61 387	16.05 380	20.57 385	35.39 392

PSMNet_ROB	16.63 379	5.59 374	2.97 360	3.47 348	2.63 344	5.86 367	6.18 355	2.20 317	2.29 332	5.39 381	141.45 401	97.59 398	6.02 329	33.78 394	3.23 262	1.58 212	4.09 345	1.69 333	20.81 361	2.75 340	12.93 354	7.08 255	63.80 402	2.60 358	2.95 346	3.67 343	2.77 282	3.66 319

DGTPSM_ROB	17.21 380	6.49 378	18.05 390	4.91 361	8.87 388	5.73 364	11.48 374	5.02 372	12.05 386	5.03 372	9.34 380	12.62 375	56.51 392	15.29 385	43.82 355	20.47 388	19.26 389	16.28 389	24.70 364	20.05 390	13.50 361	22.25 390	6.00 365	12.55 392	12.71 381	32.01 395	14.20 379	35.61 394

KSHMR	20.05 381	6.71 381	4.01 369	99.31 400	5.91 382	17.09 385	71.12 398	3.62 360	9.75 380	3.59 338	3.39 310	6.07 344	84.38 398	17.14 387	22.70 331	3.97 309	6.29 355	2.76 371	90.60 395	2.83 341	12.73 348	10.14 293	9.05 384	2.74 367	21.08 386	5.85 358	8.10 361	10.46 359

DPSM_ROB	21.05 382	17.19 389	22.69 392	10.13 368	9.29 390	13.96 383	14.50 381	11.66 390	15.25 390	9.00 388	8.97 377	10.35 372	13.24 367	19.90 390	59.73 395	26.35 393	18.76 387	21.26 393	14.74 350	15.50 388	28.56 393	27.85 394	7.42 375	16.13 394	34.05 394	39.30 398	37.97 397	44.48 399

DPSM	21.05 382	17.19 389	22.69 392	10.13 368	9.29 390	13.96 383	14.50 381	11.66 390	15.25 390	9.00 388	8.97 377	10.35 372	13.24 367	19.90 390	59.73 395	26.35 393	18.76 387	21.26 393	14.74 350	15.50 388	28.56 393	27.85 394	7.42 375	16.13 394	34.05 394	39.30 398	37.97 397	44.48 399

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 384	1.32 302	1.63 314	1.89 321	1.69 318	1.93 321	3.75 343	2.27 325	2.66 339	5.02 370	29.10 388	216.12 403	51.87 391	5.44 368	3.66 272	4.09 315	5.59 351	13.75 388	28.77 365	1.47 293	14.44 381	12.86 366	0.98 309	2.33 351	1.88 330	7.40 362	145.78 405	5.57 338

DPSMNet_ROB	22.61 385	6.50 379	18.06 391	4.95 363	8.88 389	5.76 366	11.54 376	5.02 372	12.08 387	5.17 374	28.67 387	19.69 379	163.24 403	15.38 386	43.87 357	20.66 389	19.56 390	16.59 390	35.50 370	20.17 391	13.82 367	22.26 391	6.02 366	12.56 393	12.82 382	32.01 395	14.23 380	35.60 393

WQFJA1++	23.09 386	0.99 244	0.51 121	160.58 403	0.58 180	134.26 402	122.57 404	0.75 110	0.45 129	7.60 387	0.65 153	10.26 371	69.62 394	0.32 102	2.04 144	3.20 285	0.93 215	0.70 150	10.18 340	1.03 252	5.65 246	4.52 189	0.51 170	0.40 125	0.75 151	81.69 404	1.41 143	1.33 239

DLNR_Zeroshot_test	23.11 387	81.98 403	1.97 332	102.16 401	0.49 147	0.55 169	81.36 400	2.30 328	0.50 148	4.87 364	2.22 292	2.99 312	0.93 254	12.17 378	96.90 401	144.02 404	34.28 394	19.61 391	8.60 332	4.35 354	8.08 302	6.53 243	0.51 170	0.69 245	1.37 280	1.57 278	1.16 124	1.90 271

zero-FE	23.86 388	1.70 325	0.52 128	141.89 402	8.72 387	147.65 404	77.27 399	1.26 199	0.60 187	1.15 214	4.12 316	136.19 400	11.59 351	0.57 237	2.27 180	3.52 298	1.06 249	2.52 365	5.18 269	0.95 243	81.26 402	7.98 265	0.52 180	0.47 150	0.86 182	1.54 275	1.68 172	1.14 215

TorneroNet	24.73 389	6.18 375	3.52 364	95.34 399	3.93 370	27.05 388	29.02 388	4.44 368	18.13 392	2.20 289	37.99 391	77.85 396	72.31 395	18.15 388	41.78 349	3.07 282	13.11 375	2.35 358	87.85 393	9.06 384	15.44 388	12.17 344	5.94 364	2.64 360	52.32 398	8.18 366	3.59 321	14.11 363

LRCNet_RVC	25.94 390	30.78 392	14.74 389	35.18 388	31.16 397	36.52 392	29.93 390	23.08 395	12.70 389	36.15 399	33.37 389	37.24 386	28.56 379	37.11 395	17.47 322	7.61 351	31.06 392	26.75 396	67.49 391	29.07 394	23.47 392	10.73 313	39.23 397	30.61 398	7.37 368	2.53 331	11.22 367	9.31 354

ktn	26.84 391	3.99 367	95.18 404	14.39 371	5.44 378	18.02 386	17.50 385	19.69 393	67.27 402	2.84 313	5.30 330	171.03 402	80.75 397	7.72 371	10.93 306	3.48 297	20.95 391	2.71 367	90.26 394	29.10 395	15.05 385	10.23 296	7.60 377	2.93 371	5.12 359	5.83 356	4.73 340	6.62 345

LE_ROB	28.97 392	25.29 391	36.16 395	34.90 387	56.86 403	18.61 387	58.99 395	32.08 398	41.72 397	5.37 380	27.57 386	46.00 389	49.67 389	13.72 381	14.83 316	3.84 307	5.96 352	1.22 305	46.43 382	36.35 399	10.19 332	11.19 327	48.45 398	22.49 396	30.18 392	31.59 394	31.60 394	40.87 397

PML	39.07 393	38.06 397	12.06 388	39.32 390	29.04 396	40.62 394	11.06 373	14.14 392	100.08 403	27.87 396	166.26 404	107.74 399	159.39 402	13.53 380	15.41 317	10.75 365	35.75 395	8.64 383	42.84 378	10.61 387	14.22 374	16.14 383	5.89 363	7.21 389	53.08 399	13.95 376	42.26 399	19.02 373

FlowAnything	42.31 394	34.65 396	45.90 398	20.47 379	18.91 395	28.11 390	28.64 387	23.30 397	30.84 395	18.76 394	18.33 384	20.84 381	27.00 378	39.89 397	119.49 403	52.59 401	37.35 396	42.63 400	29.06 366	31.53 398	57.38 400	56.78 403	14.49 391	32.64 401	68.29 401	78.93 401	76.07 401	89.56 404

CasAABBNet	42.72 395	34.60 395	45.66 397	20.17 378	18.55 394	28.05 389	29.13 389	23.25 396	30.69 394	18.73 393	18.11 383	20.72 380	37.90 383	39.93 398	120.54 404	52.80 402	37.72 398	42.56 399	29.30 367	30.56 396	57.58 401	56.66 402	14.58 393	32.34 400	68.46 403	79.09 403	76.31 402	89.48 403

HaxPig	44.53 396	46.75 399	47.32 399	47.72 393	48.79 399	47.60 395	48.40 392	49.50 399	47.10 398	49.76 400	50.31 394	49.00 390	45.26 387	54.49 400	41.50 347	40.24 397	50.15 399	52.05 401	44.74 380	43.04 400	46.61 396	44.38 399	51.78 399	45.43 402	33.92 393	25.30 386	28.66 390	22.43 378

AVERAGE_ROB	46.12 397	48.49 400	48.31 400	49.34 394	50.25 400	48.63 396	49.80 393	50.74 401	48.67 399	51.68 401	52.55 395	50.28 391	47.20 388	55.70 401	43.00 354	40.99 398	52.42 400	54.59 402	47.27 383	45.45 401	48.77 397	44.06 398	52.90 400	46.98 403	35.80 396	26.72 389	30.77 391	23.81 380

HanzoNet	47.37 398	45.54 398	75.64 403	62.53 397	47.97 398	62.03 400	90.57 402	55.02 403	58.34 401	15.60 392	22.00 385	75.72 395	107.47 400	172.14 404	23.65 334	13.02 371	62.42 402	9.26 384	134.39 397	22.45 392	19.74 391	25.78 393	31.84 396	5.57 388	9.72 378	9.49 368	8.54 362	12.61 362

MEDIAN_ROB	49.56 399	51.66 401	50.91 401	52.80 395	53.76 401	52.08 398	53.35 394	54.28 402	52.25 400	54.89 402	55.89 396	53.59 392	50.09 390	58.85 402	46.45 362	44.55 399	55.81 401	57.90 403	50.55 387	48.85 402	52.07 398	46.79 400	56.69 401	50.01 404	39.10 397	30.23 391	33.56 396	31.26 390

BEATNet-Init1	52.60 400	76.96 402	24.06 394	87.02 398	56.48 402	86.86 401	68.77 397	49.65 400	34.71 396	11.93 390	56.24 397	64.63 394	78.72 396	9.65 375	58.40 393	51.35 400	32.72 393	23.00 395	101.24 396	71.98 404	46.49 395	39.72 397	28.67 395	24.23 397	59.12 400	38.23 397	77.99 403	61.49 401

fast-reg	55.71 401	34.57 394	45.49 396	19.85 377	18.29 393	48.74 397	28.35 386	22.84 394	30.63 393	20.23 395	161.03 403	22.06 382	31.01 381	39.88 396	118.72 402	40.05 395	37.58 397	41.68 398	239.62 403	30.58 397	57.21 399	56.61 401	14.57 392	32.05 399	68.35 402	79.01 402	75.70 400	89.35 402

DPSimNet_ROB	111.84 402	179.62 404	74.81 402	195.40 404	165.93 404	136.63 403	98.05 403	126.48 404	138.79 404	82.31 403	148.57 402	159.77 401	157.57 401	78.29 403	64.65 398	40.10 396	142.61 403	34.98 397	195.20 402	69.76 403	154.10 403	32.63 396	82.12 403	98.24 405	71.10 404	51.68 400	117.83 404	122.56 405

GS-Stereo																							0.14 17	0.17 46	0.33 36	0.25 17	0.52 37	0.24 22

FSD		0.76 140	0.66 159	0.60 178	0.60 187	0.60 192	0.57 220	0.90 149	0.50 148	0.95 193	0.73 180			0.64 260	2.19 165	3.05 280			2.80 208	0.79 211				0.67 240	0.90 203	0.83 157	0.90 95	0.99 191

ASD4																								105.89 406

STTRV1_RVC		1.26 295	1.01 241	1.62 311	1.11 279	1.76 317	1.25 288	1.50 240	1.40 292	1.75 259	1.60 269	2.72 309	3.31 322	1.00 309	2.61 214	1.77 229	11.19 367	0.96 253		9.01 383	9.10 318	8.68 274		1.66 317	1.68 318	1.59 281	3.90 330	5.32 335

Low-res two-view benchmark