Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

derf	0.03 3	0.02 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 20	0.03 4	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.04 4	0.03 3

qqai	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 20	0.03 4	0.04 18	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.03 7	0.02 3	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.03 3

111111	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.04 15	0.05 34	0.03 4	0.04 18	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.09 29	0.08 23	0.06 17	0.05 11	0.07 27	0.04 6	0.07 32	0.08 55	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 36	0.04 15	0.02 3	0.03 4	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.05 9	0.03 3

MoCha-V2	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.04 28	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.05 33	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.07 31	0.06 29	0.08 41	0.06 44	0.07 32	0.07 44	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

LACA2	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 50	0.02 5	0.06 36	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

WQFJX1	0.06 37	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.06 49	0.17 248	0.04 14	0.11 123	0.04 6	0.31 294	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

NLCSM	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 60	0.14 202	0.04 14	0.10 102	0.05 20	0.29 292	0.02 6	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 8	0.02 5	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

BridgeDepth	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 56	0.03 25	0.02 6	0.07 11	0.08 23	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 19	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.06 50	0.03 9	0.06 36	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.07 27	0.04 6	0.07 32	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MM-Stereo_test3	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.02 3	0.02 5	0.04 15	0.05 34	0.04 14	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 31	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.04 4	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 28	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.04 14	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.07 31	0.05 11	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

GREAT-IGEV	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.05 33	0.08 56	0.02 3	0.02 6	0.11 45	0.09 34	0.07 31	0.05 11	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.10 73	0.03 33	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.08 48	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.05 52	0.03 36	0.05 37	0.04 20	0.04 14	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.07 31	0.04 5	0.08 41	0.04 6	0.06 19	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 39	0.05 10	0.07 27	0.04 9

AIO-test2	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.05 34	0.04 14	0.06 44	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

AIO-test1	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.06 49	0.06 46	0.06 50	0.06 44	0.06 36	0.02 3	0.03 41	0.09 29	0.09 34	0.06 17	0.05 11	0.05 4	0.05 24	0.05 7	0.06 29	0.02 5	0.03 12	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

AIO-Stereo	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 18	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.09 29	0.09 34	0.07 31	0.06 29	0.09 55	0.06 44	0.07 32	0.06 29	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.07 27	0.04 9

ProNet	0.04 5	0.04 17	0.04 33	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.04 65	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 44	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 19	0.03 3	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

CroCo-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.12 57	0.10 50	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 32	0.05 12	0.01 3	0.02 3	0.06 25	0.05 10	0.05 9	0.04 9
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
over v1	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.05 54	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.04 14	0.05 33	0.08 56	0.03 25	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.06 17	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 19	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.08 54	0.07 27	0.05 23

over-8	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 28	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.04 18	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.07 33	0.07 27	0.05 23

over-9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 28	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 18	0.06 36	0.03 25	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.07 33	0.07 27	0.05 23

testmc14	0.05 19	0.05 38	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.05 35	0.04 18	0.10 67	0.02 3	0.02 6	0.11 45	0.09 34	0.06 17	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.04 65	0.03 12	0.06 25	0.07 33	0.07 27	0.05 23

NLMM1	0.07 56	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.03 36	0.06 49	0.19 259	0.05 35	0.14 152	0.05 20	0.39 305	0.03 41	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 27	0.05 24	0.05 7	0.06 29	0.03 33	0.05 63	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

NLSM1	0.07 56	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.04 65	0.07 60	0.19 259	0.04 14	0.16 178	0.06 36	0.36 304	0.03 41	0.07 11	0.08 23	0.06 17	0.05 11	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.06 29	0.03 33	0.04 43	0.07 39	0.07 33	0.07 27	0.05 23

GEAStereo	0.06 37	0.07 63	0.05 55	0.06 73	0.05 58	0.05 52	0.04 65	0.05 37	0.04 20	0.06 50	0.04 18	0.07 50	0.02 3	0.03 41	0.13 64	0.09 34	0.09 56	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.10 60	0.08 55	0.03 33	0.05 63	0.08 57	0.07 33	0.08 48	0.05 23

GSStereo	0.06 37	0.06 57	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.03 3	0.04 20	0.05 35	0.04 18	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 45	0.10 50	0.10 66	0.06 29	0.09 55	0.06 44	0.10 60	0.06 29	0.02 5	0.03 12	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 12	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

gasm-f	0.06 37	0.07 63	0.05 55	0.06 73	0.05 58	0.05 52	0.04 65	0.05 37	0.04 20	0.06 50	0.04 18	0.07 50	0.02 3	0.03 41	0.13 64	0.09 34	0.09 56	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.10 60	0.08 55	0.03 33	0.05 63	0.08 57	0.07 33	0.08 48	0.05 23

GASTEREO	0.06 37	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.06 46	0.04 14	0.04 18	0.06 36	0.03 25	0.02 6	0.12 57	0.10 50	0.08 43	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.07 32	0.13 93	0.03 33	0.03 12	0.07 39	0.08 54	0.07 27	0.05 23

MSCF	0.06 37	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.06 46	0.04 14	0.04 18	0.06 36	0.03 25	0.02 6	0.12 57	0.10 50	0.08 43	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.07 32	0.12 86	0.03 33	0.03 12	0.07 39	0.08 54	0.06 15	0.05 23

MLG-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.05 35	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.07 27	0.04 6	0.07 32	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 23

LG-Stereo	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.06 49	0.05 34	0.06 50	0.06 44	0.08 56	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.09 56	0.06 29	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

MM-Stereo_test2	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.05 35	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.03 41	0.09 29	0.09 34	0.07 31	0.07 43	0.07 27	0.06 44	0.08 44	0.10 73	0.04 65	0.03 12	0.05 9	0.09 69	0.06 15	0.05 23

GIP-stereo	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.03 36	0.03 3	0.03 7	0.05 35	0.04 18	0.05 20	0.02 3	0.04 65	0.11 45	0.09 34	0.08 43	0.07 43	0.09 55	0.07 64	0.08 44	0.09 66	0.02 5	0.04 43	0.06 25	0.07 33	0.08 48	0.05 23

IGEV-Stereo++	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.05 54	0.05 58	0.04 25	0.02 5	0.05 37	0.05 34	0.05 35	0.05 33	0.05 20	0.04 49	0.03 41	0.09 29	0.09 34	0.07 31	0.06 29	0.08 41	0.05 24	0.07 32	0.12 86	0.04 65	0.03 12	0.05 9	0.07 33	0.08 48	0.05 23

RSM++	0.06 37	0.05 38	0.05 55	0.05 54	0.05 58	0.04 25	0.03 36	0.06 49	0.05 34	0.05 35	0.05 33	0.07 50	0.04 49	0.02 6	0.11 45	0.10 50	0.08 43	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.09 56	0.07 44	0.03 33	0.04 43	0.08 57	0.07 33	0.07 27	0.05 23

RSM	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.05 33	0.06 36	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.09 34	0.07 31	0.06 29	0.07 27	0.06 44	0.08 44	0.06 29	0.02 5	0.04 43	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

AEACV	0.07 56	0.08 78	0.04 33	0.05 54	0.05 58	0.04 25	0.03 36	0.05 37	0.03 7	0.05 35	0.05 33	0.06 36	0.03 25	0.03 41	0.17 97	0.13 81	0.09 56	0.08 57	0.12 72	0.07 64	0.10 60	0.10 73	0.03 33	0.04 43	0.08 57	0.12 94	0.07 27	0.05 23

CroCo-Stereo Lap2	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 50	0.03 9	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.10 50	0.07 31	0.07 43	0.07 27	0.05 24	0.08 44	0.06 29	0.02 5	0.03 12	0.07 39	0.08 54	0.07 27	0.05 23

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.03 11	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.05 37	0.06 46	0.05 35	0.05 33	0.10 67	0.03 25	0.03 41	0.13 64	0.09 34	0.08 43	0.07 43	0.09 55	0.05 24	0.07 32	0.06 29	0.03 33	0.03 12	0.06 25	0.07 33	0.09 60	0.06 44

PointNet	0.05 19	0.04 17	0.05 55	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.04 65	0.07 60	0.05 34	0.05 35	0.06 44	0.05 20	0.04 49	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.07 32	0.06 29	0.04 65	0.05 63	0.07 39	0.08 54	0.09 60	0.06 44

LACA1	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.04 25	0.03 36	0.03 3	0.06 46	0.05 35	0.04 18	0.06 36	0.04 49	0.03 41	0.09 29	0.09 34	0.06 17	0.08 57	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.06 29	0.03 33	0.04 43	0.07 39	0.08 54	0.08 48	0.06 44

MatchStereo	0.06 37	0.04 17	0.05 55	0.03 11	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.04 15	0.07 68	0.03 4	0.06 44	0.04 6	0.05 58	0.03 41	0.10 36	0.09 34	0.06 17	0.07 43	0.06 16	0.07 64	0.08 44	0.09 66	0.02 5	0.04 43	0.07 39	0.08 54	0.06 15	0.06 44
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.07 56	0.05 38	0.03 6	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.06 49	0.15 218	0.04 14	0.15 162	0.05 20	0.34 299	0.03 41	0.07 11	0.06 4	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.05 24	0.05 7	0.05 12	0.03 33	0.04 43	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 44

WQFJX	0.06 37	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.05 52	0.03 36	0.05 37	0.15 218	0.04 14	0.14 152	0.04 6	0.33 297	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 24	0.04 3	0.05 12	0.03 33	0.04 43	0.05 9	0.07 33	0.06 15	0.06 44

NLMM	0.07 56	0.05 38	0.03 6	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.06 49	0.15 218	0.04 14	0.15 162	0.05 20	0.34 299	0.03 41	0.07 11	0.06 4	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.05 24	0.05 7	0.05 12	0.03 33	0.04 43	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 44

MLG-Stereo_test2	0.06 37	0.05 38	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.06 49	0.04 20	0.07 67	0.05 33	0.07 50	0.03 25	0.04 65	0.10 36	0.10 50	0.10 66	0.07 43	0.11 67	0.06 44	0.10 60	0.06 29	0.03 33	0.03 12	0.06 25	0.05 10	0.09 60	0.06 44

Occ-G	0.06 37	0.07 63	0.05 55	0.05 54	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.05 37	0.04 20	0.04 14	0.08 72	0.06 36	0.03 25	0.03 41	0.11 45	0.11 60	0.08 43	0.08 57	0.13 80	0.06 44	0.09 56	0.07 44	0.04 65	0.05 63	0.06 25	0.06 23	0.08 48	0.06 44

U	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 15	0.02 3	0.04 14	0.01 3	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.12 57	0.11 60	0.08 43	0.07 43	0.08 41	0.05 24	0.10 60	0.07 44	0.01 3	0.03 12	0.07 39	0.07 33	0.06 15	0.06 44

over-6	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.05 54	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.06 46	0.04 14	0.07 58	0.12 83	0.03 25	0.03 41	0.07 11	0.07 11	0.06 17	0.06 29	0.07 27	0.04 6	0.06 19	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.07 33	0.08 48	0.07 54

MCSU-Stereo	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.04 15	0.06 46	0.06 50	0.04 18	0.09 65	0.03 25	0.03 41	0.12 57	0.09 34	0.08 43	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.03 33	0.03 12	0.07 39	0.07 33	0.09 60	0.07 54

NLSM3	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.06 49	0.08 75	0.05 35	0.06 44	0.04 6	0.05 58	0.04 65	0.08 22	0.08 23	0.07 31	0.06 29	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.04 65	0.04 43	0.07 39	0.08 54	0.08 48	0.07 54

MonStereo	0.05 19	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.05 37	0.05 34	0.05 35	0.06 44	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.07 32	0.06 29	0.02 5	0.02 3	0.07 39	0.07 33	0.07 27	0.07 54

AdaDepth	0.06 37	0.06 57	0.04 33	0.04 28	0.05 58	0.04 25	0.03 36	0.05 37	0.06 46	0.04 14	0.05 33	0.05 20	0.03 25	0.03 41	0.11 45	0.11 60	0.09 56	0.08 57	0.09 55	0.06 44	0.08 44	0.07 44	0.02 5	0.04 43	0.07 39	0.07 33	0.09 60	0.07 54

AIO_rvc	0.09 71	0.09 90	0.06 71	0.07 82	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.12 87	0.08 75	0.12 89	0.05 33	0.11 77	0.04 49	0.05 76	0.22 165	0.17 125	0.11 69	0.09 64	0.14 84	0.07 64	0.16 92	0.22 155	0.04 65	0.05 63	0.09 66	0.08 54	0.09 60	0.07 54

AIO_test	0.12 98	0.10 105	0.06 71	0.10 128	0.07 88	0.07 83	0.06 114	0.14 99	0.10 109	0.13 92	0.07 58	0.13 90	0.05 58	0.05 76	0.29 222	0.29 277	0.11 69	0.09 64	0.13 80	0.07 64	0.18 111	0.24 168	0.05 90	0.06 79	0.12 99	0.18 174	0.10 67	0.07 54

RAStereo	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.05 37	0.03 7	0.10 77	0.03 9	0.07 50	0.03 25	0.02 6	0.14 77	0.11 60	0.09 56	0.08 57	0.09 55	0.05 24	0.12 76	0.07 44	0.02 5	0.03 12	0.09 66	0.07 33	0.07 27	0.07 54

anonymousdsp	0.08 67	0.07 63	0.06 71	0.06 73	0.05 58	0.06 69	0.04 65	0.10 74	0.06 46	0.11 83	0.10 102	0.08 56	0.04 49	0.05 76	0.13 64	0.12 75	0.11 69	0.09 64	0.13 80	0.08 81	0.14 84	0.15 102	0.04 65	0.05 63	0.08 57	0.07 33	0.11 75	0.07 54

RAFT + AFF	0.14 112	0.07 63	0.05 55	0.08 103	0.05 58	0.07 83	0.04 65	0.11 81	0.08 75	0.14 95	0.07 58	0.15 109	0.04 49	0.03 41	1.54 348	0.11 60	0.14 87	0.07 43	0.14 84	0.06 44	0.14 84	0.08 55	0.03 33	0.05 63	0.10 76	0.07 33	0.07 27	0.07 54

LACA3	0.06 37	0.05 38	0.05 55	0.05 54	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.04 15	0.06 46	0.06 50	0.04 18	0.08 56	0.04 49	0.04 65	0.11 45	0.10 50	0.06 17	0.08 57	0.08 41	0.05 24	0.08 44	0.08 55	0.03 33	0.04 43	0.08 57	0.08 54	0.09 60	0.08 64

VIP-Stereo	0.07 56	0.06 57	0.05 55	0.05 54	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.06 49	0.05 34	0.06 50	0.09 88	0.10 67	0.03 25	0.03 41	0.12 57	0.11 60	0.12 76	0.09 64	0.10 62	0.06 44	0.11 67	0.06 29	0.03 33	0.04 43	0.08 57	0.07 33	0.07 27	0.08 64

MLG-Stereo_test3	0.08 67	0.06 57	0.04 33	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.07 60	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.13 90	0.03 25	0.05 76	0.13 64	0.11 60	0.12 76	0.09 64	0.29 204	0.06 44	0.12 76	0.13 93	0.03 33	0.05 63	0.07 39	0.08 54	0.10 67	0.08 64

HUF	0.13 105	0.09 90	0.07 85	0.08 103	0.08 110	0.07 83	0.04 65	0.15 103	0.08 75	0.18 111	0.07 58	0.12 83	0.07 91	0.06 96	0.43 267	0.45 333	0.15 96	0.10 79	0.20 127	0.09 94	0.21 142	0.21 147	0.06 108	0.06 79	0.11 86	0.08 54	0.11 75	0.08 64

DEFOM-Stereo	0.07 56	0.06 57	0.04 33	0.06 73	0.05 58	0.05 52	0.03 36	0.06 49	0.05 34	0.06 50	0.07 58	0.06 36	0.03 25	0.03 41	0.11 45	0.10 50	0.11 69	0.09 64	0.10 62	0.06 44	0.11 67	0.07 44	0.04 65	0.04 43	0.08 57	0.08 54	0.12 82	0.08 64

AASNet	0.10 82	0.10 105	0.07 85	0.10 128	0.10 144	0.11 146	0.08 153	0.11 81	0.06 46	0.10 77	0.11 123	0.10 67	0.06 75	0.07 105	0.14 77	0.11 60	0.13 82	0.11 91	0.11 67	0.09 94	0.11 67	0.12 86	0.06 108	0.08 111	0.11 86	0.10 79	0.10 67	0.08 64

iRaftStereo_RVC	0.08 67	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.05 58	0.05 52	0.03 36	0.10 74	0.05 34	0.10 77	0.09 88	0.10 67	0.05 58	0.04 65	0.11 45	0.11 60	0.13 82	0.10 79	0.12 72	0.07 64	0.15 90	0.11 77	0.04 65	0.05 63	0.10 76	0.09 69	0.11 75	0.08 64

delet	0.08 67	0.08 78	0.07 85	0.09 118	0.07 88	0.08 102	0.06 114	0.07 60	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.11 77	0.06 75	0.06 96	0.12 57	0.10 50	0.10 66	0.09 64	0.08 41	0.09 94	0.09 56	0.07 44	0.05 90	0.06 79	0.09 66	0.09 69	0.10 67	0.08 64

RYNet	0.15 122	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.07 60	0.13 186	0.06 50	0.06 44	0.06 36	0.05 58	0.04 65	1.96 368	0.11 60	0.09 56	0.13 114	0.10 62	0.07 64	0.08 44	0.07 44	0.13 252	0.06 79	0.09 66	0.22 215	0.11 75	0.08 64

TDLM	0.07 56	0.08 78	0.07 85	0.07 82	0.07 88	0.07 83	0.05 94	0.07 60	0.06 46	0.06 50	0.10 102	0.08 56	0.06 75	0.05 76	0.09 29	0.09 34	0.09 56	0.09 64	0.08 41	0.06 44	0.08 44	0.06 29	0.05 90	0.07 93	0.08 57	0.07 33	0.08 48	0.08 64

DispViT+	0.06 37	0.05 38	0.05 55	0.07 82	0.05 58	0.05 52	0.04 65	0.05 37	0.07 68	0.06 50	0.08 72	0.06 36	0.05 58	0.03 41	0.10 36	0.09 34	0.06 17	0.08 57	0.08 41	0.06 44	0.06 19	0.07 44	0.03 33	0.06 79	0.07 39	0.10 79	0.08 48	0.09 74

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 91	0.08 78	0.06 71	0.07 82	0.07 88	0.07 83	0.03 36	0.16 110	0.09 91	0.24 171	0.09 88	0.10 67	0.06 75	0.05 76	0.15 86	0.17 125	0.17 108	0.12 99	0.16 97	0.10 104	0.24 170	0.17 118	0.04 65	0.05 63	0.10 76	0.11 84	0.13 90	0.09 74

IGEV-Stereo+	0.10 82	0.11 126	0.05 55	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.03 36	0.16 110	0.08 75	0.24 171	0.13 144	0.11 77	0.06 75	0.05 76	0.13 64	0.15 103	0.14 87	0.10 79	0.15 90	0.10 104	0.18 111	0.15 102	0.05 90	0.04 43	0.10 76	0.12 94	0.08 48	0.09 74

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 71	0.06 57	0.07 85	0.07 82	0.07 88	0.06 69	0.04 65	0.10 74	0.08 75	0.16 96	0.10 102	0.12 83	0.08 107	0.04 65	0.14 77	0.12 75	0.14 87	0.09 64	0.16 97	0.07 64	0.11 67	0.09 66	0.04 65	0.05 63	0.10 76	0.10 79	0.13 90	0.10 77

LG-Stereo_L2	0.09 71	0.08 78	0.05 55	0.04 28	0.05 58	0.04 25	0.03 36	0.13 92	0.09 91	0.21 126	0.09 88	0.13 90	0.05 58	0.05 76	0.13 64	0.14 89	0.14 87	0.09 64	0.14 84	0.07 64	0.18 111	0.12 86	0.03 33	0.04 43	0.09 66	0.08 54	0.10 67	0.10 77

LG-Stereo_L1	0.09 71	0.08 78	0.05 55	0.05 54	0.05 58	0.05 52	0.03 36	0.13 92	0.09 91	0.21 126	0.09 88	0.11 77	0.05 58	0.05 76	0.13 64	0.14 89	0.14 87	0.09 64	0.14 84	0.07 64	0.18 111	0.11 77	0.03 33	0.04 43	0.09 66	0.08 54	0.10 67	0.10 77

LGtest1	0.09 71	0.07 63	0.06 71	0.06 73	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.10 74	0.09 91	0.09 71	0.10 102	0.10 67	0.05 58	0.06 96	0.15 86	0.13 81	0.15 96	0.11 91	0.15 90	0.09 94	0.16 92	0.15 102	0.05 90	0.05 63	0.10 76	0.09 69	0.12 82	0.10 77

MIM_Stereo	0.11 91	0.09 90	0.07 85	0.08 103	0.07 88	0.09 123	0.04 65	0.13 92	0.06 46	0.19 118	0.08 72	0.11 77	0.05 58	0.05 76	0.16 91	0.15 103	0.17 108	0.12 99	0.20 127	0.10 104	0.18 111	0.15 102	0.04 65	0.07 93	0.11 86	0.10 79	0.15 98	0.10 77

LL-Strereo2	0.12 98	0.08 78	0.07 85	0.07 82	0.07 88	0.06 69	0.04 65	0.15 103	0.10 109	0.22 135	0.10 102	0.13 90	0.07 91	0.07 105	0.15 86	0.15 103	0.18 119	0.11 91	0.20 127	0.10 104	0.20 133	0.28 202	0.05 90	0.07 93	0.12 99	0.13 107	0.15 98	0.10 77

BridgeDepth_RVC	0.07 56	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.07 60	0.09 91	0.07 67	0.07 58	0.07 50	0.05 58	0.04 65	0.13 64	0.11 60	0.07 31	0.09 64	0.09 55	0.07 64	0.08 44	0.08 55	0.03 33	0.04 43	0.09 66	0.11 84	0.10 67	0.11 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-G_1	0.09 71	0.08 78	0.06 71	0.08 103	0.07 88	0.08 102	0.05 94	0.09 70	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.13 90	0.06 75	0.07 105	0.14 77	0.12 75	0.13 82	0.10 79	0.15 90	0.08 81	0.14 84	0.17 118	0.05 90	0.05 63	0.09 66	0.09 69	0.12 82	0.11 83

LG-G	0.09 71	0.08 78	0.06 71	0.08 103	0.07 88	0.08 102	0.05 94	0.09 70	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.13 90	0.06 75	0.07 105	0.14 77	0.12 75	0.13 82	0.10 79	0.15 90	0.08 81	0.14 84	0.17 118	0.05 90	0.05 63	0.09 66	0.09 69	0.12 82	0.11 83

DFGA-Net	0.09 71	0.09 90	0.05 55	0.07 82	0.05 58	0.06 69	0.05 94	0.11 81	0.06 46	0.12 89	0.07 58	0.13 90	0.05 58	0.04 65	0.14 77	0.12 75	0.13 82	0.10 79	0.13 80	0.07 64	0.11 67	0.08 55	0.05 90	0.07 93	0.10 76	0.09 69	0.14 95	0.11 83

HCRNet	0.15 122	0.19 270	0.08 107	0.23 270	0.09 124	0.16 206	0.09 170	0.16 110	0.06 46	0.49 352	0.16 178	0.25 197	0.08 107	0.09 144	0.43 267	0.11 60	0.16 101	0.10 79	0.21 140	0.09 94	0.13 78	0.08 55	0.11 225	0.07 93	0.09 66	0.09 69	0.14 95	0.11 83

AFF-stereo	0.10 82	0.10 105	0.08 107	0.07 82	0.06 74	0.08 102	0.04 65	0.17 116	0.08 75	0.21 126	0.08 72	0.13 90	0.05 58	0.03 41	0.14 77	0.14 89	0.12 76	0.09 64	0.20 127	0.07 64	0.14 84	0.11 77	0.04 65	0.06 79	0.13 105	0.12 94	0.18 125	0.11 83

GANet	0.10 82	0.10 105	0.09 128	0.10 128	0.10 144	0.12 162	0.09 170	0.13 92	0.08 75	0.10 77	0.10 102	0.14 101	0.06 75	0.06 96	0.11 45	0.12 75	0.14 87	0.14 127	0.11 67	0.07 64	0.11 67	0.08 55	0.08 152	0.08 111	0.11 86	0.09 69	0.11 75	0.11 83

DF_test	0.13 105	0.09 90	0.08 107	0.05 54	0.07 88	0.08 102	0.04 65	0.20 136	0.10 109	0.24 171	0.08 72	0.22 173	0.08 107	0.10 166	0.21 146	0.19 168	0.22 174	0.12 99	0.17 105	0.12 126	0.31 201	0.21 147	0.08 152	0.08 111	0.11 86	0.14 117	0.13 90	0.12 90

anonymousdsp2	0.13 105	0.12 142	0.09 128	0.09 118	0.08 110	0.10 130	0.07 132	0.18 125	0.08 75	0.20 122	0.16 178	0.15 109	0.07 91	0.07 105	0.15 86	0.15 103	0.17 108	0.12 99	0.23 157	0.11 117	0.19 123	0.21 147	0.07 126	0.08 111	0.13 105	0.11 84	0.18 125	0.12 90

MMNet	0.10 82	0.09 90	0.07 85	0.10 128	0.08 110	0.09 123	0.06 114	0.10 74	0.08 75	0.08 69	0.09 88	0.12 83	0.06 75	0.08 117	0.22 165	0.11 60	0.12 76	0.11 91	0.12 72	0.09 94	0.11 67	0.08 55	0.06 108	0.08 111	0.10 76	0.11 84	0.13 90	0.12 90

DMCA	0.11 91	0.09 90	0.10 141	0.08 103	0.09 124	0.08 102	0.09 170	0.13 92	0.10 109	0.11 83	0.13 144	0.12 83	0.08 107	0.09 144	0.20 132	0.14 89	0.15 96	0.14 127	0.12 72	0.10 104	0.14 84	0.09 66	0.08 152	0.08 111	0.11 86	0.13 107	0.11 75	0.12 90

CVANet_RVC	0.10 82	0.12 142	0.11 170	0.13 172	0.09 124	0.11 146	0.08 153	0.12 87	0.08 75	0.09 71	0.14 152	0.10 67	0.07 91	0.07 105	0.11 45	0.11 60	0.11 69	0.11 91	0.11 67	0.08 81	0.11 67	0.08 55	0.06 108	0.08 111	0.11 86	0.09 69	0.11 75	0.12 90

SGD-Stereo	0.13 105	0.07 63	0.05 55	0.06 73	0.06 74	0.08 102	0.03 36	0.08 69	0.08 75	0.10 77	0.06 44	0.13 90	0.06 75	0.04 65	0.93 328	0.17 125	0.18 119	0.10 79	0.16 97	0.08 81	0.18 111	0.11 77	0.06 108	0.06 79	0.10 76	0.11 84	0.16 104	0.13 95

YMNet	0.13 105	0.11 126	0.08 107	0.10 128	0.10 144	0.12 162	0.17 245	0.11 81	0.10 109	0.10 77	0.08 72	0.16 118	0.12 177	0.09 144	0.66 304	0.16 115	0.12 76	0.12 99	0.14 84	0.08 81	0.11 67	0.11 77	0.07 126	0.07 93	0.15 129	0.11 84	0.15 98	0.13 95

StereoVision	0.07 56	0.05 38	0.05 55	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.07 60	0.11 132	0.05 35	0.06 44	0.05 20	0.06 75	0.02 6	0.13 64	0.13 81	0.09 56	0.07 43	0.10 62	0.08 81	0.08 44	0.07 44	0.03 33	0.05 63	0.11 86	0.10 79	0.13 90	0.13 95

MIF-Stereo (partial)	0.10 82	0.09 90	0.08 107	0.07 82	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.12 87	0.09 91	0.12 89	0.07 58	0.09 65	0.07 91	0.05 76	0.18 108	0.15 103	0.16 101	0.13 114	0.14 84	0.08 81	0.16 92	0.10 73	0.04 65	0.08 111	0.13 105	0.11 84	0.16 104	0.13 95

UniTT-Stereo	0.11 91	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.05 58	0.06 69	0.04 65	0.10 74	0.07 68	0.13 92	0.06 44	0.12 83	0.12 177	0.08 117	0.18 108	0.14 89	0.16 101	0.12 99	0.19 118	0.09 94	0.17 100	0.12 86	0.07 126	0.06 79	0.12 99	0.19 184	0.10 67	0.13 95

4D-IteraStereo	0.14 112	0.10 105	0.09 128	0.10 128	0.08 110	0.08 102	0.05 94	0.21 155	0.12 159	0.26 199	0.12 134	0.20 147	0.08 107	0.07 105	0.19 114	0.18 148	0.20 141	0.15 152	0.22 150	0.12 126	0.27 190	0.29 207	0.05 90	0.08 111	0.14 119	0.14 117	0.19 134	0.13 95

CIPLG	0.15 122	0.11 126	0.08 107	0.10 128	0.09 124	0.11 146	0.08 153	0.23 179	0.09 91	0.23 148	0.14 152	0.20 147	0.10 136	0.12 217	0.23 177	0.17 125	0.21 157	0.14 127	0.21 140	0.13 145	0.22 152	0.28 202	0.06 108	0.09 140	0.16 134	0.12 94	0.21 155	0.13 95

ACRE	0.15 122	0.11 126	0.08 107	0.10 128	0.09 124	0.11 146	0.08 153	0.23 179	0.09 91	0.23 148	0.15 162	0.20 147	0.10 136	0.12 217	0.21 146	0.17 125	0.21 157	0.14 127	0.21 140	0.13 145	0.22 152	0.27 194	0.06 108	0.09 140	0.16 134	0.12 94	0.21 155	0.13 95

raft+_RVC	0.12 98	0.10 105	0.08 107	0.09 118	0.08 110	0.09 123	0.06 114	0.18 125	0.09 91	0.22 135	0.12 134	0.15 109	0.07 91	0.06 96	0.16 91	0.14 89	0.16 101	0.12 99	0.20 127	0.09 94	0.19 123	0.17 118	0.05 90	0.07 93	0.14 119	0.13 107	0.16 104	0.13 95

ARAFT	0.12 98	0.09 90	0.07 85	0.09 118	0.07 88	0.08 102	0.04 65	0.14 99	0.08 75	0.21 126	0.10 102	0.17 123	0.05 58	0.05 76	0.18 108	0.14 89	0.18 119	0.15 152	0.20 127	0.08 81	0.20 133	0.18 126	0.05 90	0.06 79	0.14 119	0.11 84	0.18 125	0.13 95

UPFNet	0.13 105	0.11 126	0.12 193	0.12 163	0.11 163	0.13 174	0.10 186	0.15 103	0.12 159	0.17 104	0.13 144	0.15 109	0.09 120	0.11 184	0.23 177	0.15 103	0.17 108	0.15 152	0.16 97	0.11 117	0.13 78	0.11 77	0.09 171	0.09 140	0.13 105	0.13 107	0.19 134	0.13 95

TS12	0.09 71	0.07 63	0.07 85	0.07 82	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.11 81	0.06 46	0.06 50	0.11 123	0.10 67	0.05 58	0.05 76	0.13 64	0.13 81	0.09 56	0.10 79	0.12 72	0.08 81	0.13 78	0.11 77	0.04 65	0.06 79	0.12 99	0.11 84	0.12 82	0.14 106

TS	0.09 71	0.07 63	0.07 85	0.07 82	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.11 81	0.06 46	0.06 50	0.11 123	0.10 67	0.05 58	0.05 76	0.13 64	0.13 81	0.09 56	0.10 79	0.12 72	0.08 81	0.13 78	0.11 77	0.04 65	0.06 79	0.12 99	0.11 84	0.12 82	0.14 106

plain	0.10 82	0.09 90	0.07 85	0.06 73	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.13 92	0.06 46	0.16 96	0.06 44	0.11 77	0.04 49	0.04 65	0.16 91	0.16 115	0.16 101	0.12 99	0.15 90	0.08 81	0.15 90	0.11 77	0.04 65	0.07 93	0.12 99	0.12 94	0.12 82	0.14 106

RAFT_CTSACE	0.11 91	0.09 90	0.07 85	0.05 54	0.06 74	0.08 102	0.06 114	0.12 87	0.07 68	0.18 111	0.06 44	0.14 101	0.12 177	0.05 76	0.13 64	0.13 81	0.14 87	0.09 64	0.12 72	0.07 64	0.16 92	0.18 126	0.04 65	0.07 93	0.14 119	0.14 117	0.19 134	0.14 106

IPLG	0.22 217	0.12 142	0.11 170	0.10 128	0.10 144	0.10 130	0.07 132	0.22 166	0.09 91	0.24 171	0.15 162	0.21 161	0.09 120	0.11 184	1.93 366	0.18 148	0.21 157	0.16 174	0.24 165	0.14 173	0.20 133	0.32 221	0.06 108	0.10 171	0.18 163	0.18 174	0.24 177	0.14 106

IPLGR_C	0.15 122	0.11 126	0.08 107	0.10 128	0.09 124	0.11 146	0.08 153	0.23 179	0.09 91	0.23 148	0.14 152	0.20 147	0.10 136	0.12 217	0.21 146	0.17 125	0.21 157	0.14 127	0.21 140	0.13 145	0.22 152	0.28 202	0.06 108	0.09 140	0.16 134	0.12 94	0.21 155	0.14 106

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 98	0.11 126	0.09 128	0.08 103	0.07 88	0.08 102	0.05 94	0.21 155	0.09 91	0.23 148	0.09 88	0.18 130	0.06 75	0.05 76	0.16 91	0.14 89	0.14 87	0.09 64	0.21 140	0.08 81	0.17 100	0.13 93	0.05 90	0.08 111	0.17 148	0.13 107	0.20 147	0.14 106

CCAANet	0.11 91	0.10 105	0.10 141	0.10 128	0.08 110	0.09 123	0.11 199	0.13 92	0.10 109	0.11 83	0.10 102	0.18 130	0.08 107	0.07 105	0.16 91	0.14 89	0.14 87	0.11 91	0.10 62	0.09 94	0.13 78	0.09 66	0.07 126	0.06 79	0.11 86	0.12 94	0.21 155	0.14 106

AANet_RVC	0.09 71	0.08 78	0.08 107	0.07 82	0.09 124	0.06 69	0.06 114	0.09 70	0.09 91	0.08 69	0.09 88	0.08 56	0.07 91	0.06 96	0.14 77	0.11 60	0.11 69	0.12 99	0.11 67	0.10 104	0.10 60	0.09 66	0.07 126	0.08 111	0.11 86	0.12 94	0.12 82	0.14 106

MGS-Stereo	0.15 122	0.12 142	0.08 107	0.07 82	0.07 88	0.07 83	0.05 94	0.16 110	0.07 68	0.13 92	0.10 102	0.13 90	0.06 75	0.08 117	0.98 333	0.13 81	0.19 131	0.15 152	0.18 109	0.12 126	0.19 123	0.16 111	0.07 126	0.08 111	0.13 105	0.12 94	0.17 119	0.15 115

RAFT	0.07 56	0.04 17	0.06 71	0.05 54	0.03 17	0.06 69	0.03 36	0.10 74	0.05 34	0.06 50	0.07 58	0.08 56	0.05 58	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.08 41	0.06 44	0.08 44	0.09 66	0.02 5	0.04 43	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.15 115

RALCasStereoNet	0.15 122	0.14 186	0.10 141	0.13 172	0.11 163	0.10 130	0.07 132	0.20 136	0.08 75	0.23 148	0.13 144	0.19 140	0.08 107	0.07 105	0.20 132	0.18 148	0.22 174	0.17 191	0.20 127	0.12 126	0.22 152	0.21 147	0.07 126	0.09 140	0.18 163	0.15 133	0.15 98	0.15 115

GMStereo	0.16 140	0.16 220	0.09 128	0.14 184	0.13 196	0.15 197	0.11 199	0.22 166	0.12 159	0.19 118	0.15 162	0.25 197	0.13 198	0.09 144	0.17 97	0.14 89	0.21 157	0.13 114	0.26 179	0.15 194	0.20 133	0.12 86	0.09 171	0.11 188	0.18 163	0.15 133	0.23 166	0.15 115
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.15 122	0.14 186	0.12 193	0.13 172	0.13 196	0.13 174	0.08 153	0.18 125	0.11 132	0.22 135	0.22 236	0.14 101	0.09 120	0.11 184	0.24 194	0.17 125	0.21 157	0.17 191	0.20 127	0.14 173	0.18 111	0.16 111	0.10 198	0.11 188	0.17 148	0.16 147	0.17 119	0.15 115

LGCAT	0.15 122	0.12 142	0.10 141	0.09 118	0.09 124	0.11 146	0.07 132	0.21 155	0.12 159	0.23 148	0.11 123	0.19 140	0.10 136	0.08 117	0.19 114	0.21 200	0.24 206	0.14 127	0.21 140	0.13 145	0.37 239	0.24 168	0.10 198	0.08 111	0.14 119	0.15 133	0.18 125	0.16 120

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 98	0.09 90	0.06 71	0.06 73	0.07 88	0.06 69	0.04 65	0.17 116	0.08 75	0.24 171	0.08 72	0.14 101	0.06 75	0.06 96	0.17 97	0.14 89	0.18 119	0.13 114	0.18 109	0.10 104	0.23 166	0.23 160	0.06 108	0.06 79	0.10 76	0.13 107	0.14 95	0.16 120

raftrobust	0.15 122	0.12 142	0.11 170	0.11 148	0.10 144	0.08 102	0.06 114	0.22 166	0.09 91	0.27 210	0.13 144	0.19 140	0.08 107	0.08 117	0.21 146	0.18 148	0.21 157	0.15 152	0.28 194	0.13 145	0.25 175	0.23 160	0.08 152	0.08 111	0.19 174	0.17 157	0.17 119	0.16 120

RALAANet	0.14 112	0.13 163	0.11 170	0.10 128	0.10 144	0.11 146	0.07 132	0.17 116	0.10 109	0.16 96	0.15 162	0.15 109	0.09 120	0.06 96	0.19 114	0.16 115	0.18 119	0.17 191	0.26 179	0.14 173	0.24 170	0.23 160	0.07 126	0.09 140	0.16 134	0.15 133	0.20 147	0.16 120

FINET	0.16 140	0.15 209	0.15 233	0.16 214	0.12 178	0.13 174	0.14 229	0.18 125	0.15 218	0.17 104	0.15 162	0.18 130	0.12 177	0.11 184	0.23 177	0.18 148	0.19 131	0.14 127	0.23 157	0.12 126	0.18 111	0.14 99	0.12 244	0.12 209	0.16 134	0.16 147	0.18 125	0.16 120

DISCO	0.16 140	0.15 209	0.11 170	0.14 184	0.13 196	0.16 206	0.14 229	0.15 103	0.13 186	0.21 126	0.17 191	0.16 118	0.10 136	0.10 166	0.25 206	0.16 115	0.20 141	0.15 152	0.23 157	0.14 173	0.17 100	0.18 126	0.09 171	0.11 188	0.17 148	0.16 147	0.21 155	0.16 120

G2L-Stereo	0.16 140	0.14 186	0.11 170	0.12 163	0.13 196	0.12 162	0.09 170	0.20 136	0.11 132	0.24 171	0.16 178	0.19 140	0.16 231	0.11 184	0.29 222	0.16 115	0.20 141	0.15 152	0.18 109	0.12 126	0.20 133	0.16 111	0.11 225	0.10 171	0.18 163	0.19 184	0.23 166	0.17 126

CASnet	0.15 122	0.12 142	0.08 107	0.10 128	0.11 163	0.14 182	0.06 114	0.23 179	0.12 159	0.28 229	0.15 162	0.23 179	0.10 136	0.09 144	0.19 114	0.15 103	0.20 141	0.11 91	0.26 179	0.11 117	0.34 218	0.19 139	0.07 126	0.08 111	0.16 134	0.12 94	0.20 147	0.17 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.17 155	0.14 186	0.10 141	0.12 163	0.09 124	0.14 182	0.09 170	0.15 103	0.10 109	0.23 148	0.25 252	0.18 130	0.15 222	0.08 117	0.33 242	0.19 168	0.20 141	0.13 114	0.36 241	0.16 212	0.20 133	0.21 147	0.08 152	0.09 140	0.17 148	0.14 117	0.25 188	0.17 126

RAFT+CT+SA	0.12 98	0.10 105	0.09 128	0.08 103	0.06 74	0.07 83	0.06 114	0.19 134	0.09 91	0.16 96	0.08 72	0.18 130	0.16 231	0.05 76	0.17 97	0.17 125	0.12 76	0.10 79	0.17 105	0.09 94	0.17 100	0.23 160	0.04 65	0.08 111	0.15 129	0.14 117	0.18 125	0.17 126

rafts_anoy	0.14 112	0.14 186	0.11 170	0.11 148	0.11 163	0.10 130	0.07 132	0.21 155	0.08 75	0.21 126	0.15 162	0.17 123	0.07 91	0.06 96	0.20 132	0.17 125	0.20 141	0.17 191	0.22 150	0.12 126	0.21 142	0.18 126	0.06 108	0.09 140	0.16 134	0.15 133	0.15 98	0.17 126

ADLNet	0.21 210	0.17 238	0.12 193	0.16 214	0.14 215	0.18 227	0.15 237	0.20 136	0.11 132	0.17 104	0.15 162	0.33 266	0.13 198	0.31 326	1.12 338	0.15 103	0.20 141	0.14 127	0.18 109	0.13 145	0.16 92	0.18 126	0.15 268	0.09 140	0.17 148	0.18 174	0.19 134	0.17 126

UNet	0.15 122	0.13 163	0.13 211	0.14 184	0.12 178	0.14 182	0.10 186	0.20 136	0.12 159	0.21 126	0.15 162	0.17 123	0.12 177	0.13 235	0.21 146	0.15 103	0.20 141	0.17 191	0.18 109	0.13 145	0.17 100	0.14 99	0.10 198	0.12 209	0.15 129	0.17 157	0.20 147	0.17 126

DepthFocus	0.14 112	0.09 90	0.07 85	0.10 128	0.07 88	0.08 102	0.05 94	0.20 136	0.10 109	0.23 148	0.10 102	0.18 130	0.07 91	0.11 184	0.19 114	0.21 200	0.22 174	0.13 114	0.22 150	0.14 173	0.35 229	0.24 168	0.10 198	0.07 93	0.11 86	0.13 107	0.17 119	0.18 133

test_for_model	0.18 166	0.10 105	0.07 85	0.08 103	0.09 124	0.07 83	0.05 94	0.20 136	0.11 132	0.25 186	0.08 72	0.25 197	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 374	0.14 127	0.24 165	0.13 145	0.38 244	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.18 133

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 166	0.10 105	0.07 85	0.08 103	0.09 124	0.07 83	0.05 94	0.20 136	0.11 132	0.25 186	0.08 72	0.25 197	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 374	0.14 127	0.24 165	0.13 145	0.38 244	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.18 133

testlalala	0.18 166	0.10 105	0.07 85	0.08 103	0.09 124	0.07 83	0.05 94	0.20 136	0.11 132	0.25 186	0.08 72	0.25 197	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 374	0.14 127	0.24 165	0.13 145	0.38 244	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.18 133

GCAPDPT-zeroshot	0.18 166	0.10 105	0.07 85	0.08 103	0.09 124	0.07 83	0.05 94	0.20 136	0.11 132	0.25 186	0.08 72	0.25 197	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 374	0.14 127	0.24 165	0.13 145	0.38 244	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.18 133

GCAP-Stereo	0.18 166	0.10 105	0.07 85	0.08 103	0.09 124	0.07 83	0.05 94	0.20 136	0.11 132	0.25 186	0.08 72	0.25 197	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 374	0.14 127	0.24 165	0.13 145	0.38 244	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.18 133

IER	0.15 122	0.11 126	0.10 141	0.12 163	0.10 144	0.12 162	0.08 153	0.17 116	0.10 109	0.18 111	0.17 191	0.20 147	0.10 136	0.11 184	0.47 278	0.15 103	0.18 119	0.14 127	0.16 97	0.11 117	0.16 92	0.12 86	0.09 171	0.09 140	0.14 119	0.16 147	0.19 134	0.18 133

test_5	0.11 91	0.10 105	0.08 107	0.07 82	0.05 58	0.07 83	0.05 94	0.16 110	0.07 68	0.11 83	0.09 88	0.15 109	0.15 222	0.03 41	0.15 86	0.15 103	0.11 69	0.10 79	0.12 72	0.07 64	0.13 78	0.15 102	0.04 65	0.09 140	0.13 105	0.14 117	0.19 134	0.18 133

GLC_STEREO	0.18 166	0.15 209	0.16 246	0.15 203	0.14 215	0.14 182	0.11 199	0.26 231	0.10 109	0.28 229	0.18 195	0.20 147	0.10 136	0.11 184	0.19 114	0.19 168	0.28 262	0.15 152	0.24 165	0.14 173	0.37 239	0.23 160	0.09 171	0.10 171	0.19 174	0.13 107	0.30 246	0.18 133

GMOStereo	0.16 140	0.12 142	0.10 141	0.10 128	0.08 110	0.10 130	0.07 132	0.23 179	0.12 159	0.28 229	0.10 102	0.21 161	0.13 198	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 127	0.23 157	0.13 145	0.26 182	0.36 242	0.05 90	0.08 111	0.22 212	0.19 184	0.24 177	0.18 133

error version	0.16 140	0.12 142	0.10 141	0.10 128	0.08 110	0.10 130	0.07 132	0.23 179	0.12 159	0.28 229	0.10 102	0.21 161	0.13 198	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 127	0.23 157	0.13 145	0.26 182	0.36 242	0.05 90	0.08 111	0.22 212	0.19 184	0.24 177	0.18 133

test-v	0.16 140	0.12 142	0.10 141	0.10 128	0.08 110	0.10 130	0.07 132	0.23 179	0.12 159	0.28 229	0.10 102	0.21 161	0.13 198	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 127	0.23 157	0.13 145	0.26 182	0.36 242	0.05 90	0.08 111	0.22 212	0.19 184	0.24 177	0.18 133

test-2	0.16 140	0.12 142	0.10 141	0.10 128	0.08 110	0.10 130	0.07 132	0.23 179	0.12 159	0.28 229	0.10 102	0.21 161	0.13 198	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 127	0.23 157	0.13 145	0.26 182	0.36 242	0.05 90	0.08 111	0.22 212	0.19 184	0.24 177	0.18 133

TANstereo	0.19 183	0.12 142	0.10 141	0.14 184	0.13 196	0.14 182	0.08 153	0.18 125	0.11 132	0.24 171	0.12 134	0.16 118	0.12 177	0.13 235	0.29 222	0.28 272	0.26 236	0.25 300	0.34 225	0.22 262	0.34 218	0.27 194	0.29 326	0.10 171	0.13 105	0.15 133	0.36 272	0.18 133

XX-TBD	0.19 183	0.12 142	0.10 141	0.14 184	0.13 196	0.14 182	0.08 153	0.18 125	0.11 132	0.24 171	0.12 134	0.16 118	0.12 177	0.13 235	0.29 222	0.28 272	0.26 236	0.25 300	0.34 225	0.22 262	0.34 218	0.27 194	0.29 326	0.10 171	0.13 105	0.15 133	0.36 272	0.18 133

DMCA-RVC	0.16 140	0.12 142	0.15 233	0.12 163	0.13 196	0.11 146	0.13 220	0.17 116	0.16 238	0.18 111	0.21 227	0.20 147	0.10 136	0.10 166	0.36 253	0.17 125	0.18 119	0.17 191	0.16 97	0.14 173	0.18 111	0.15 102	0.10 198	0.12 209	0.14 119	0.13 107	0.18 125	0.18 133

HITNet	0.14 112	0.11 126	0.10 141	0.11 148	0.10 144	0.10 130	0.07 132	0.18 125	0.11 132	0.24 171	0.13 144	0.18 130	0.10 136	0.09 144	0.20 132	0.14 89	0.17 108	0.14 127	0.16 97	0.10 104	0.20 133	0.22 155	0.08 152	0.09 140	0.15 129	0.14 117	0.24 177	0.18 133
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
NVstereo2D	0.26 252	0.16 220	0.15 233	0.22 261	0.18 258	0.26 285	0.28 302	0.20 136	0.14 202	0.22 135	0.21 227	0.17 123	0.11 162	0.38 332	1.98 370	0.20 189	0.24 206	0.19 242	0.21 140	0.14 173	0.18 111	0.15 102	0.25 305	0.13 233	0.22 212	0.17 157	0.19 134	0.18 133

DN-CSS_ROB	0.18 166	0.14 186	0.16 246	0.14 184	0.14 215	0.11 146	0.09 170	0.25 214	0.13 186	0.27 210	0.26 261	0.25 197	0.17 244	0.09 144	0.19 114	0.16 115	0.19 131	0.15 152	0.41 250	0.13 145	0.24 170	0.18 126	0.10 198	0.14 244	0.17 148	0.15 133	0.22 162	0.18 133

ManiGeoR	0.20 194	0.16 220	0.12 193	0.17 224	0.12 178	0.14 182	0.09 170	0.28 262	0.15 218	0.25 186	0.18 195	0.24 186	0.09 120	0.09 144	0.76 310	0.18 148	0.22 174	0.16 174	0.34 225	0.13 145	0.22 152	0.24 168	0.09 171	0.12 209	0.19 174	0.21 205	0.20 147	0.19 152

HLf10	0.20 194	0.16 220	0.12 193	0.17 224	0.12 178	0.14 182	0.09 170	0.28 262	0.15 218	0.25 186	0.18 195	0.24 186	0.09 120	0.09 144	0.76 310	0.18 148	0.22 174	0.16 174	0.34 225	0.13 145	0.22 152	0.24 168	0.09 171	0.12 209	0.19 174	0.21 205	0.20 147	0.19 152

castereo++	0.17 155	0.11 126	0.09 128	0.12 163	0.09 124	0.10 130	0.06 114	0.22 166	0.12 159	0.27 210	0.11 123	0.27 222	0.10 136	0.08 117	0.17 97	0.21 200	0.24 206	0.14 127	0.25 177	0.13 145	0.44 273	0.31 216	0.08 152	0.10 171	0.17 148	0.17 157	0.36 272	0.19 152

MaDis-Stereo	0.10 82	0.07 63	0.07 85	0.04 28	0.04 39	0.04 25	0.04 65	0.09 70	0.07 68	0.11 83	0.07 58	0.13 90	0.06 75	0.03 41	0.14 77	0.14 89	0.15 96	0.12 99	0.15 90	0.07 64	0.16 92	0.13 93	0.03 33	0.06 79	0.14 119	0.20 195	0.16 104	0.19 152

TESTraft	0.13 105	0.11 126	0.08 107	0.07 82	0.07 88	0.07 83	0.07 132	0.15 103	0.11 132	0.16 96	0.10 102	0.14 101	0.16 231	0.05 76	0.24 194	0.17 125	0.15 96	0.12 99	0.18 109	0.10 104	0.18 111	0.22 155	0.04 65	0.08 111	0.17 148	0.17 157	0.23 166	0.19 152

TestStereo	0.17 155	0.17 238	0.14 220	0.15 203	0.11 163	0.15 197	0.11 199	0.25 214	0.13 186	0.30 251	0.15 162	0.25 197	0.11 162	0.08 117	0.19 114	0.14 89	0.23 189	0.13 114	0.27 187	0.13 145	0.27 190	0.15 102	0.09 171	0.14 244	0.21 200	0.15 133	0.21 155	0.19 152

DSFCA	0.16 140	0.18 256	0.14 220	0.14 184	0.13 196	0.16 206	0.15 237	0.16 110	0.13 186	0.16 96	0.19 205	0.18 130	0.10 136	0.08 117	0.22 165	0.18 148	0.19 131	0.17 191	0.21 140	0.14 173	0.19 123	0.19 139	0.11 225	0.12 209	0.17 148	0.18 174	0.19 134	0.19 152

iResNetv2_ROB	0.20 194	0.14 186	0.11 170	0.17 224	0.13 196	0.17 220	0.11 199	0.26 231	0.12 159	0.26 199	0.20 216	0.27 222	0.19 263	0.10 166	0.42 265	0.16 115	0.20 141	0.15 152	0.35 235	0.15 194	0.33 211	0.18 126	0.12 244	0.14 244	0.20 187	0.17 157	0.30 246	0.19 152

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 122	0.07 63	0.08 107	0.05 54	0.07 88	0.07 83	0.04 65	0.20 136	0.13 186	0.23 148	0.13 144	0.21 161	0.09 120	0.11 184	0.20 132	0.21 200	0.19 131	0.11 91	0.15 90	0.12 126	0.37 239	0.29 207	0.08 152	0.08 111	0.18 163	0.13 107	0.16 104	0.20 160

HLF11	0.20 194	0.15 209	0.11 170	0.14 184	0.10 144	0.12 162	0.08 153	0.36 308	0.12 159	0.24 171	0.15 162	0.21 161	0.09 120	0.09 144	0.82 317	0.17 125	0.22 174	0.17 191	0.40 249	0.13 145	0.19 123	0.22 155	0.10 198	0.10 171	0.17 148	0.19 184	0.19 134	0.20 160

S2M2_XL	0.15 122	0.10 105	0.11 170	0.08 103	0.08 110	0.11 146	0.09 170	0.22 166	0.09 91	0.22 135	0.10 102	0.24 186	0.08 107	0.08 117	0.18 108	0.19 168	0.24 206	0.13 114	0.19 118	0.11 117	0.36 234	0.21 147	0.09 171	0.08 111	0.14 119	0.12 94	0.18 125	0.20 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.17 155	0.12 142	0.10 141	0.10 128	0.10 144	0.11 146	0.06 114	0.22 166	0.13 186	0.26 199	0.14 152	0.23 179	0.08 107	0.07 105	0.19 114	0.22 218	0.25 220	0.14 127	0.28 194	0.13 145	0.45 275	0.34 231	0.07 126	0.09 140	0.19 174	0.20 195	0.19 134	0.20 160

LoS_RVC	0.16 140	0.13 163	0.10 141	0.07 82	0.09 124	0.08 102	0.06 114	0.17 116	0.11 132	0.23 148	0.16 178	0.17 123	0.11 162	0.09 144	0.21 146	0.22 218	0.17 108	0.16 174	0.24 165	0.12 126	0.33 211	0.31 216	0.08 152	0.09 140	0.20 187	0.15 133	0.16 104	0.20 160

tt_ll	0.16 140	0.13 163	0.10 141	0.07 82	0.09 124	0.08 102	0.06 114	0.17 116	0.11 132	0.23 148	0.16 178	0.17 123	0.11 162	0.09 144	0.21 146	0.22 218	0.17 108	0.16 174	0.24 165	0.12 126	0.33 211	0.31 216	0.08 152	0.09 140	0.20 187	0.15 133	0.16 104	0.20 160

TestStereo1	0.14 112	0.12 142	0.08 107	0.07 82	0.07 88	0.08 102	0.07 132	0.14 99	0.10 109	0.17 104	0.09 88	0.14 101	0.17 244	0.05 76	0.23 177	0.17 125	0.16 101	0.12 99	0.19 118	0.10 104	0.19 123	0.24 168	0.04 65	0.07 93	0.18 163	0.17 157	0.26 201	0.20 160

SA-5K	0.14 112	0.12 142	0.08 107	0.07 82	0.07 88	0.08 102	0.07 132	0.14 99	0.10 109	0.17 104	0.09 88	0.14 101	0.17 244	0.05 76	0.23 177	0.17 125	0.16 101	0.12 99	0.19 118	0.10 104	0.19 123	0.24 168	0.04 65	0.07 93	0.18 163	0.17 157	0.26 201	0.20 160

UDGNet	0.23 229	0.19 270	0.14 220	0.36 314	0.30 312	0.32 307	0.29 304	0.22 166	0.15 218	0.21 126	0.20 216	0.21 161	0.08 107	0.52 344	0.20 132	0.17 125	0.21 157	0.17 191	0.25 177	0.14 173	0.26 182	0.30 211	0.30 328	0.10 171	0.24 245	0.20 195	0.22 162	0.20 160

DeepPrunerF	0.29 265	0.16 220	0.14 220	0.23 270	0.44 337	0.17 220	0.21 268	0.20 136	0.26 295	0.16 96	0.22 236	0.15 109	0.12 177	0.12 217	0.97 331	0.21 200	0.18 119	0.17 191	0.26 179	0.16 212	0.21 142	0.17 118	0.12 244	0.12 209	1.97 385	0.25 245	0.22 162	0.20 160

DLCB_ROB	0.19 183	0.17 238	0.16 246	0.14 184	0.15 233	0.14 182	0.13 220	0.20 136	0.16 238	0.23 148	0.23 245	0.25 197	0.18 257	0.15 261	0.20 132	0.16 115	0.21 157	0.18 228	0.19 118	0.15 194	0.24 170	0.20 144	0.13 252	0.15 257	0.36 315	0.24 234	0.24 177	0.20 160

depth_test_26	0.18 166	0.12 142	0.09 128	0.08 103	0.09 124	0.08 102	0.06 114	0.30 282	0.10 109	0.35 298	0.11 123	0.40 291	0.09 120	0.10 166	0.20 132	0.21 200	0.32 291	0.15 152	0.29 204	0.14 173	0.46 285	0.26 186	0.12 244	0.09 140	0.16 134	0.16 147	0.17 119	0.21 171

TestStereo_HLe17	0.21 210	0.18 256	0.12 193	0.19 244	0.14 215	0.15 197	0.10 186	0.36 308	0.16 238	0.28 229	0.18 195	0.26 209	0.12 177	0.09 144	0.46 276	0.19 168	0.22 174	0.16 174	0.35 235	0.14 173	0.32 206	0.34 231	0.09 171	0.15 257	0.23 232	0.22 215	0.25 188	0.21 171

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 122	0.11 126	0.10 141	0.11 148	0.08 110	0.09 123	0.05 94	0.18 125	0.17 248	0.23 148	0.18 195	0.18 130	0.10 136	0.09 144	0.19 114	0.17 125	0.19 131	0.15 152	0.18 109	0.12 126	0.19 123	0.26 186	0.07 126	0.09 140	0.16 134	0.22 215	0.16 104	0.21 171

AE-Stereo	0.20 194	0.14 186	0.13 211	0.16 214	0.12 178	0.12 162	0.09 170	0.23 179	0.15 218	0.28 229	0.12 134	0.29 239	0.13 198	0.09 144	0.21 146	0.25 251	0.28 262	0.19 242	0.28 194	0.19 236	0.35 229	0.42 267	0.07 126	0.14 244	0.22 212	0.24 234	0.26 201	0.21 171

raft_robust	0.18 166	0.13 163	0.10 141	0.14 184	0.09 124	0.11 146	0.08 153	0.25 214	0.12 159	0.30 251	0.10 102	0.24 186	0.14 216	0.10 166	0.24 194	0.21 200	0.21 157	0.17 191	0.34 225	0.14 173	0.27 190	0.31 216	0.06 108	0.10 171	0.22 212	0.21 205	0.24 177	0.21 171

dd	0.19 183	0.17 238	0.10 141	0.34 310	0.12 178	0.24 276	0.11 199	0.21 155	0.10 109	0.22 135	0.10 102	0.37 281	0.10 136	0.09 144	0.37 255	0.17 125	0.28 262	0.14 127	0.35 235	0.14 173	0.19 123	0.14 99	0.09 171	0.13 233	0.21 200	0.15 133	0.26 201	0.21 171

MIPNet	0.21 210	0.14 186	0.11 170	0.11 148	0.12 178	0.12 162	0.08 153	0.24 195	0.10 109	0.27 210	0.24 249	0.22 173	0.14 216	0.11 184	0.94 329	0.20 189	0.23 189	0.17 191	0.31 211	0.20 243	0.21 142	0.35 241	0.07 126	0.11 188	0.23 232	0.23 225	0.27 218	0.21 171

IPLGR	0.26 252	0.16 220	0.13 211	0.15 203	0.15 233	0.12 162	0.09 170	0.24 195	0.13 186	0.28 229	0.25 252	0.23 179	0.12 177	0.11 184	1.91 365	0.20 189	0.22 174	0.18 228	0.34 225	0.20 243	0.25 175	0.33 224	0.07 126	0.12 209	0.23 232	0.23 225	0.28 229	0.21 171

CFNet	0.16 140	0.15 209	0.12 193	0.18 234	0.15 233	0.14 182	0.11 199	0.23 179	0.12 159	0.21 126	0.16 178	0.29 239	0.14 216	0.11 184	0.21 146	0.13 81	0.20 141	0.16 174	0.18 109	0.12 126	0.17 100	0.13 93	0.08 152	0.12 209	0.20 187	0.17 157	0.22 162	0.21 171

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 166	0.18 256	0.18 266	0.17 224	0.21 273	0.16 206	0.26 297	0.19 134	0.24 285	0.22 135	0.20 216	0.26 209	0.12 177	0.19 288	0.24 194	0.16 115	0.19 131	0.16 174	0.19 118	0.13 145	0.16 92	0.17 118	0.11 225	0.11 188	0.17 148	0.22 215	0.19 134	0.21 171
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.17 155	0.14 186	0.12 193	0.15 203	0.11 163	0.15 197	0.11 199	0.25 214	0.12 159	0.25 186	0.16 178	0.19 140	0.21 270	0.09 144	0.25 206	0.16 115	0.22 174	0.16 174	0.29 204	0.12 126	0.23 166	0.16 111	0.09 171	0.12 209	0.20 187	0.17 157	0.26 201	0.21 171

small-0shot	0.16 140	0.08 78	0.06 71	0.07 82	0.07 88	0.08 102	0.04 65	0.20 136	0.12 159	0.22 135	0.08 72	0.20 147	0.11 162	0.11 184	0.18 108	0.29 277	0.22 174	0.16 174	0.19 118	0.10 104	0.43 267	0.44 276	0.06 108	0.07 93	0.16 134	0.14 117	0.16 104	0.22 182

anonymous	0.17 155	0.08 78	0.07 85	0.06 73	0.10 144	0.09 123	0.07 132	0.21 155	0.11 132	0.22 135	0.08 72	0.22 173	0.12 177	0.11 184	0.19 114	0.31 286	0.23 189	0.17 191	0.24 165	0.13 145	0.45 275	0.44 276	0.06 108	0.09 140	0.18 163	0.12 94	0.18 125	0.22 182

coex_refinement	0.17 155	0.15 209	0.11 170	0.12 163	0.12 178	0.13 174	0.08 153	0.21 155	0.16 238	0.22 135	0.18 195	0.17 123	0.10 136	0.10 166	0.44 271	0.19 168	0.20 141	0.15 152	0.23 157	0.11 117	0.17 100	0.15 102	0.09 171	0.10 171	0.18 163	0.17 157	0.20 147	0.22 182

MyStereo04	0.22 217	0.18 256	0.17 259	0.14 184	0.14 215	0.13 174	0.10 186	0.28 262	0.21 268	0.31 262	0.20 216	0.29 239	0.13 198	0.08 117	0.27 216	0.22 218	0.22 174	0.18 228	0.54 295	0.21 254	0.34 218	0.26 186	0.11 225	0.16 265	0.27 270	0.23 225	0.30 246	0.22 182

Sa-1000	0.17 155	0.13 163	0.09 128	0.09 118	0.09 124	0.11 146	0.05 94	0.22 166	0.11 132	0.24 171	0.11 123	0.24 186	0.09 120	0.10 166	0.22 165	0.18 148	0.21 157	0.17 191	0.28 194	0.12 126	0.25 175	0.33 224	0.06 108	0.09 140	0.24 245	0.20 195	0.26 201	0.22 182

APVNet	0.21 210	0.18 256	0.14 220	0.17 224	0.20 267	0.20 245	0.17 245	0.24 195	0.15 218	0.18 111	0.21 227	0.21 161	0.11 162	0.17 277	0.34 248	0.24 239	0.27 248	0.21 264	0.34 225	0.21 254	0.23 166	0.28 202	0.11 225	0.17 275	0.21 200	0.18 174	0.29 235	0.22 182

CREStereo	0.17 155	0.13 163	0.11 170	0.11 148	0.10 144	0.10 130	0.06 114	0.24 195	0.10 109	0.27 210	0.12 134	0.26 209	0.11 162	0.10 166	0.22 165	0.26 262	0.26 236	0.13 114	0.21 140	0.14 173	0.36 234	0.24 168	0.08 152	0.09 140	0.17 148	0.17 157	0.23 166	0.22 182
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	0.20 194	0.16 220	0.18 266	0.17 224	0.16 239	0.16 206	0.14 229	0.24 195	0.17 248	0.26 199	0.19 205	0.26 209	0.16 231	0.16 268	0.30 234	0.17 125	0.20 141	0.22 271	0.26 179	0.24 277	0.22 152	0.29 207	0.13 252	0.20 287	0.22 212	0.21 205	0.19 134	0.22 182

AF-Net	0.20 194	0.18 256	0.17 259	0.18 234	0.22 280	0.20 245	0.21 268	0.24 195	0.21 268	0.19 118	0.25 252	0.26 209	0.16 231	0.14 246	0.33 242	0.20 189	0.17 108	0.17 191	0.22 150	0.15 194	0.17 100	0.21 147	0.16 273	0.14 244	0.19 174	0.19 184	0.29 235	0.22 182

Nwc_Net	0.20 194	0.18 256	0.17 259	0.18 234	0.22 280	0.20 245	0.21 268	0.24 195	0.21 268	0.19 118	0.25 252	0.26 209	0.16 231	0.14 246	0.33 242	0.20 189	0.17 108	0.17 191	0.22 150	0.15 194	0.17 100	0.21 147	0.16 273	0.14 244	0.19 174	0.19 184	0.29 235	0.22 182

RASNet	0.15 122	0.14 186	0.14 220	0.13 172	0.11 163	0.12 162	0.10 186	0.24 195	0.12 159	0.22 135	0.14 152	0.18 130	0.12 177	0.09 144	0.16 91	0.18 148	0.19 131	0.13 114	0.16 97	0.10 104	0.22 152	0.16 111	0.07 126	0.14 244	0.16 134	0.16 147	0.26 201	0.22 182

HLf8	0.21 210	0.16 220	0.12 193	0.16 214	0.13 196	0.13 174	0.10 186	0.31 287	0.14 202	0.26 199	0.19 205	0.25 197	0.12 177	0.10 166	0.54 292	0.19 168	0.23 189	0.17 191	0.45 264	0.14 173	0.31 201	0.31 216	0.10 198	0.13 233	0.20 187	0.23 225	0.26 201	0.23 193

DNS	0.20 194	0.17 238	0.10 141	0.11 148	0.10 144	0.17 220	0.07 132	0.25 214	0.12 159	0.27 210	0.10 102	0.34 271	0.09 120	0.11 184	0.29 222	0.23 230	0.27 248	0.16 174	0.34 225	0.16 212	0.49 294	0.33 224	0.08 152	0.08 111	0.20 187	0.16 147	0.29 235	0.23 193

S2M2_L	0.17 155	0.14 186	0.15 233	0.13 172	0.10 144	0.16 206	0.11 199	0.21 155	0.11 132	0.27 210	0.09 88	0.20 147	0.06 75	0.17 277	0.22 165	0.19 168	0.25 220	0.16 174	0.20 127	0.15 194	0.34 218	0.25 178	0.13 252	0.10 171	0.16 134	0.16 147	0.27 218	0.23 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.16 140	0.13 163	0.10 141	0.11 148	0.10 144	0.10 130	0.06 114	0.24 195	0.09 91	0.28 229	0.12 134	0.26 209	0.11 162	0.10 166	0.20 132	0.22 218	0.25 220	0.13 114	0.21 140	0.13 145	0.32 206	0.20 144	0.08 152	0.09 140	0.17 148	0.17 157	0.24 177	0.23 193

CAS	0.14 112	0.11 126	0.08 107	0.09 118	0.08 110	0.08 102	0.05 94	0.17 116	0.10 109	0.17 104	0.16 178	0.15 109	0.10 136	0.10 166	0.20 132	0.18 148	0.17 108	0.14 127	0.19 118	0.11 117	0.22 152	0.23 160	0.07 126	0.08 111	0.17 148	0.16 147	0.17 119	0.23 193

SA	0.15 122	0.13 163	0.09 128	0.09 118	0.08 110	0.11 146	0.06 114	0.21 155	0.10 109	0.23 148	0.09 88	0.23 179	0.07 91	0.07 105	0.19 114	0.18 148	0.18 119	0.15 152	0.24 165	0.12 126	0.20 133	0.26 186	0.05 90	0.09 140	0.20 187	0.20 195	0.27 218	0.23 193

test_4	0.14 112	0.09 90	0.10 141	0.07 82	0.07 88	0.05 52	0.05 94	0.17 116	0.11 132	0.24 171	0.08 72	0.15 109	0.08 107	0.07 105	0.19 114	0.18 148	0.18 119	0.12 99	0.17 105	0.11 117	0.23 166	0.27 194	0.04 65	0.09 140	0.14 119	0.20 195	0.26 201	0.23 193

test-3	0.18 166	0.11 126	0.09 128	0.11 148	0.12 178	0.10 130	0.07 132	0.25 214	0.10 109	0.27 210	0.11 123	0.29 239	0.11 162	0.08 117	0.23 177	0.19 168	0.23 189	0.15 152	0.47 268	0.15 194	0.33 211	0.46 283	0.06 108	0.09 140	0.16 134	0.14 117	0.25 188	0.23 193

test_1	0.18 166	0.11 126	0.09 128	0.11 148	0.12 178	0.10 130	0.07 132	0.25 214	0.10 109	0.27 210	0.11 123	0.29 239	0.11 162	0.08 117	0.23 177	0.19 168	0.23 189	0.15 152	0.47 268	0.15 194	0.33 211	0.46 283	0.06 108	0.09 140	0.16 134	0.14 117	0.25 188	0.23 193

LMCR-Stereo	0.18 166	0.14 186	0.11 170	0.13 172	0.12 178	0.15 197	0.10 186	0.22 166	0.13 186	0.23 148	0.18 195	0.24 186	0.17 244	0.12 217	0.21 146	0.19 168	0.26 236	0.18 228	0.33 217	0.19 236	0.26 182	0.25 178	0.10 198	0.12 209	0.19 174	0.18 174	0.24 177	0.23 193

CREStereo++_RVC	0.18 166	0.12 142	0.10 141	0.11 148	0.12 178	0.11 146	0.08 153	0.23 179	0.12 159	0.28 229	0.13 144	0.22 173	0.19 263	0.10 166	0.22 165	0.22 218	0.24 206	0.12 99	0.22 150	0.11 117	0.34 218	0.25 178	0.07 126	0.09 140	0.19 174	0.15 133	0.62 335	0.23 193
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sCroCo_RVC	0.22 217	0.13 163	0.11 170	0.11 148	0.10 144	0.14 182	0.09 170	0.24 195	0.19 259	0.24 171	0.16 178	0.20 147	0.20 267	0.08 117	0.26 210	0.36 310	0.29 269	0.22 271	0.35 235	0.21 254	0.48 292	0.53 315	0.10 198	0.15 257	0.23 232	0.21 205	0.28 229	0.23 193

BEATNet_4x	0.19 183	0.14 186	0.12 193	0.13 172	0.13 196	0.12 162	0.10 186	0.20 136	0.14 202	0.27 210	0.14 152	0.21 161	0.13 198	0.11 184	0.32 238	0.20 189	0.22 174	0.22 271	0.20 127	0.12 126	0.31 201	0.41 264	0.10 198	0.12 209	0.17 148	0.16 147	0.26 201	0.23 193

CFNet_RVC	0.18 166	0.18 256	0.15 233	0.18 234	0.16 239	0.18 227	0.12 216	0.21 155	0.13 186	0.23 148	0.20 216	0.24 186	0.12 177	0.12 217	0.22 165	0.19 168	0.23 189	0.17 191	0.26 179	0.15 194	0.24 170	0.19 139	0.09 171	0.13 233	0.22 212	0.20 195	0.25 188	0.23 193

DeepPruner_ROB	0.22 217	0.17 238	0.16 246	0.17 224	0.17 248	0.16 206	0.18 249	0.22 166	0.17 248	0.26 199	0.26 261	0.20 147	0.18 257	0.11 184	0.50 286	0.20 189	0.24 206	0.21 264	0.27 187	0.16 212	0.41 258	0.33 224	0.14 262	0.15 257	0.22 212	0.27 268	0.26 201	0.23 193

PDISCO_ROB	0.17 155	0.16 220	0.16 246	0.14 184	0.12 178	0.13 174	0.11 199	0.15 103	0.12 159	0.16 96	0.16 178	0.12 83	0.10 136	0.09 144	0.19 114	0.20 189	0.19 131	0.23 285	0.18 109	0.15 194	0.22 152	0.23 160	0.07 126	0.11 188	0.21 200	0.24 234	0.39 287	0.23 193

CES	0.18 166	0.10 105	0.10 141	0.09 118	0.11 163	0.10 130	0.05 94	0.42 324	0.10 109	0.20 122	0.27 269	0.23 179	0.10 136	0.12 217	0.26 210	0.23 230	0.25 220	0.15 152	0.20 127	0.13 145	0.45 275	0.26 186	0.09 171	0.08 111	0.19 174	0.15 133	0.19 134	0.24 209

ICVP	0.22 217	0.18 256	0.20 278	0.18 234	0.17 248	0.18 227	0.13 220	0.22 166	0.16 238	0.24 171	0.20 216	0.23 179	0.18 257	0.12 217	0.22 165	0.23 230	0.25 220	0.24 290	0.26 179	0.20 243	0.30 199	0.46 283	0.26 307	0.16 265	0.23 232	0.25 245	0.25 188	0.24 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 194	0.14 186	0.12 193	0.12 163	0.11 163	0.14 182	0.12 216	0.28 262	0.16 238	0.23 148	0.19 205	0.19 140	0.15 222	0.08 117	0.24 194	0.26 262	0.25 220	0.22 271	0.39 245	0.20 243	0.34 218	0.38 251	0.08 152	0.13 233	0.22 212	0.24 234	0.23 166	0.24 209

CroCo_RVC	0.20 194	0.14 186	0.12 193	0.12 163	0.11 163	0.14 182	0.12 216	0.28 262	0.16 238	0.23 148	0.19 205	0.19 140	0.15 222	0.08 117	0.24 194	0.26 262	0.25 220	0.22 271	0.39 245	0.20 243	0.34 218	0.38 251	0.08 152	0.13 233	0.22 212	0.24 234	0.23 166	0.24 209

FADNet-RVC	0.21 210	0.17 238	0.15 233	0.21 257	0.16 239	0.16 206	0.18 249	0.26 231	0.13 186	0.25 186	0.21 227	0.28 230	0.16 231	0.14 246	0.32 238	0.21 200	0.23 189	0.17 191	0.34 225	0.21 254	0.21 142	0.25 178	0.14 262	0.16 265	0.25 252	0.23 225	0.21 155	0.24 209

HSM	0.20 194	0.17 238	0.14 220	0.18 234	0.17 248	0.15 197	0.13 220	0.26 231	0.14 202	0.26 199	0.22 236	0.24 186	0.17 244	0.11 184	0.33 242	0.17 125	0.26 236	0.16 174	0.27 187	0.17 225	0.27 190	0.19 139	0.10 198	0.13 233	0.22 212	0.22 215	0.27 218	0.24 209

PWCDC_ROB	0.23 229	0.10 105	0.13 211	0.10 128	0.17 248	0.11 146	0.15 237	0.12 87	0.38 322	0.11 83	0.25 252	0.14 101	0.77 336	0.28 315	0.88 321	0.21 200	0.17 108	0.18 228	0.17 105	0.17 225	0.20 133	0.39 256	0.20 290	0.17 275	0.11 86	0.20 195	0.15 98	0.24 209

DNSM	0.20 194	0.16 220	0.11 170	0.11 148	0.10 144	0.18 227	0.08 153	0.25 214	0.12 159	0.27 210	0.10 102	0.31 258	0.09 120	0.11 184	0.29 222	0.24 239	0.27 248	0.17 191	0.33 217	0.16 212	0.49 294	0.34 231	0.08 152	0.09 140	0.21 200	0.17 157	0.29 235	0.25 216

GGDA	0.19 183	0.15 209	0.13 211	0.14 184	0.12 178	0.16 206	0.10 186	0.24 195	0.15 218	0.30 251	0.21 227	0.26 209	0.13 198	0.10 166	0.21 146	0.19 168	0.23 189	0.16 174	0.33 217	0.14 173	0.25 175	0.25 178	0.10 198	0.12 209	0.21 200	0.23 225	0.26 201	0.25 216

zero-FE	1.43 364	0.14 186	0.08 107	8.08 391	0.34 321	13.79 396	2.48 374	0.26 231	0.12 159	0.32 269	0.26 261	6.70 387	0.60 327	0.11 184	0.27 216	0.24 239	0.43 326	0.33 336	0.54 295	0.16 212	1.94 384	0.41 264	0.09 171	0.10 171	0.18 163	0.23 225	0.25 188	0.25 216

EKT-Stereo	0.33 283	0.17 238	0.13 211	0.20 253	0.17 248	0.22 266	0.25 289	0.27 251	0.14 202	0.30 251	0.26 261	0.27 222	0.13 198	0.13 235	1.64 355	0.53 343	0.29 269	0.25 300	0.46 266	0.30 318	0.82 356	0.54 318	0.09 171	0.12 209	0.30 289	0.25 245	0.31 254	0.25 216

EGLCR-Stereo	0.20 194	0.12 142	0.10 141	0.11 148	0.11 163	0.13 174	0.06 114	0.23 179	0.11 132	0.27 210	0.09 88	0.24 186	0.09 120	0.09 144	0.18 108	0.21 200	0.24 206	0.16 174	0.29 204	0.12 126	0.36 234	0.46 283	0.07 126	0.09 140	0.15 129	0.25 245	0.93 358	0.25 216

AACVNet	0.19 183	0.17 238	0.14 220	0.19 244	0.19 262	0.19 238	0.13 220	0.23 179	0.15 218	0.25 186	0.23 245	0.20 147	0.13 198	0.13 235	0.21 146	0.18 148	0.24 206	0.18 228	0.24 165	0.17 225	0.22 152	0.20 144	0.14 262	0.15 257	0.22 212	0.21 205	0.25 188	0.25 216

test_3	0.19 183	0.12 142	0.11 170	0.11 148	0.12 178	0.10 130	0.07 132	0.25 214	0.12 159	0.28 229	0.12 134	0.31 258	0.14 216	0.08 117	0.25 206	0.20 189	0.23 189	0.15 152	0.47 268	0.16 212	0.35 229	0.46 283	0.06 108	0.11 188	0.19 174	0.19 184	0.27 218	0.25 216

PSMNet-ADL	0.30 273	0.20 275	0.20 278	0.23 270	0.21 273	0.23 270	0.22 274	0.30 282	0.26 295	0.40 329	0.58 341	0.38 288	0.43 312	0.24 307	0.31 235	0.44 330	0.31 285	0.20 254	0.52 290	0.23 274	0.39 256	0.36 242	0.17 277	0.16 265	0.26 257	0.26 261	0.39 287	0.25 216

psm_up	0.20 194	0.17 238	0.19 271	0.20 253	0.16 239	0.20 245	0.13 220	0.25 214	0.23 280	0.23 148	0.18 195	0.21 161	0.20 267	0.15 261	0.23 177	0.18 148	0.24 206	0.18 228	0.28 194	0.16 212	0.21 142	0.16 111	0.12 244	0.20 287	0.24 245	0.24 234	0.26 201	0.25 216

PMTNet	0.18 166	0.15 209	0.11 170	0.14 184	0.11 163	0.09 123	0.09 170	0.22 166	0.10 109	0.29 247	0.11 123	0.25 197	0.08 107	0.09 144	0.24 194	0.27 268	0.24 206	0.13 114	0.28 194	0.13 145	0.35 229	0.24 168	0.09 171	0.08 111	0.22 212	0.17 157	0.23 166	0.25 216

RP	0.22 217	0.20 275	0.23 298	0.22 261	0.20 267	0.21 255	0.22 274	0.24 195	0.22 275	0.17 104	0.25 252	0.24 186	0.19 263	0.15 261	0.50 286	0.17 125	0.20 141	0.16 174	0.22 150	0.16 212	0.17 100	0.25 178	0.13 252	0.16 265	0.22 212	0.21 205	0.30 246	0.25 216

MLCV	0.24 237	0.16 220	0.15 233	0.24 277	0.18 258	0.21 255	0.15 237	0.30 282	0.16 238	0.31 262	0.31 283	0.32 263	0.25 285	0.11 184	0.24 194	0.24 239	0.25 220	0.17 191	0.53 294	0.15 194	0.33 211	0.33 224	0.14 262	0.17 275	0.23 232	0.23 225	0.27 218	0.25 216

TestStereo_HL2	0.19 183	0.16 220	0.12 193	0.14 184	0.12 178	0.15 197	0.10 186	0.24 195	0.15 218	0.29 247	0.22 236	0.26 209	0.13 198	0.10 166	0.21 146	0.19 168	0.23 189	0.17 191	0.35 235	0.14 173	0.25 175	0.25 178	0.10 198	0.12 209	0.21 200	0.22 215	0.25 188	0.26 228

DDF-Stereo	0.40 301	0.14 186	0.08 107	1.79 364	0.15 233	1.91 372	0.20 261	0.26 231	0.11 132	0.27 210	0.17 191	2.08 361	0.16 231	0.11 184	0.19 114	0.25 251	0.29 269	0.15 152	0.37 243	0.15 194	0.45 275	0.34 231	0.09 171	0.10 171	0.18 163	0.23 225	0.25 188	0.26 228

SACVNet	0.22 217	0.20 275	0.18 266	0.21 257	0.19 262	0.19 238	0.19 257	0.25 214	0.22 275	0.25 186	0.21 227	0.20 147	0.12 177	0.17 277	0.23 177	0.21 200	0.25 220	0.21 264	0.32 213	0.19 236	0.27 190	0.34 231	0.15 268	0.17 275	0.28 277	0.25 245	0.29 235	0.26 228

CFNet_pseudo	0.20 194	0.16 220	0.16 246	0.19 244	0.16 239	0.16 206	0.13 220	0.24 195	0.14 202	0.28 229	0.21 227	0.22 173	0.19 263	0.12 217	0.63 299	0.17 125	0.20 141	0.17 191	0.30 210	0.12 126	0.21 142	0.17 118	0.12 244	0.12 209	0.20 187	0.20 195	0.25 188	0.26 228

STTStereo	0.19 183	0.19 270	0.21 287	0.18 234	0.20 267	0.17 220	0.25 289	0.18 125	0.19 259	0.20 122	0.19 205	0.24 186	0.14 216	0.17 277	0.32 238	0.17 125	0.19 131	0.19 242	0.19 118	0.14 173	0.18 111	0.17 118	0.11 225	0.12 209	0.19 174	0.20 195	0.20 147	0.26 228

gcap-zeroshot	0.36 289	0.13 163	0.16 246	0.19 244	0.14 215	0.19 238	0.14 229	0.28 262	0.13 186	0.37 314	0.35 294	0.34 271	0.12 177	0.12 217	0.23 177	0.36 310	0.50 337	0.17 191	3.18 369	0.25 285	0.45 275	0.51 306	0.23 302	0.11 188	0.21 200	0.26 261	0.25 188	0.27 233

UDG	0.46 311	0.56 344	0.24 306	0.85 346	0.78 355	0.79 345	0.97 353	0.27 251	0.25 289	0.28 229	0.36 300	0.37 281	0.17 244	1.43 361	0.92 327	0.25 251	0.44 327	0.27 313	0.57 302	0.29 313	0.41 258	0.37 248	0.39 341	0.19 285	0.27 270	0.28 274	0.32 257	0.27 233

Anonymous3	0.29 265	0.21 278	0.15 233	0.17 224	0.16 239	0.20 245	0.16 241	0.31 287	0.25 289	0.30 251	0.20 216	0.45 297	0.20 267	0.16 268	0.45 274	0.53 343	0.32 291	0.27 313	0.49 279	0.26 294	0.49 294	0.55 320	0.13 252	0.14 244	0.27 270	0.28 274	0.34 267	0.27 233

FADNet	0.23 229	0.19 270	0.14 220	0.23 270	0.15 233	0.21 255	0.22 274	0.27 251	0.17 248	0.27 210	0.27 269	0.26 209	0.18 257	0.15 261	0.34 248	0.21 200	0.21 157	0.20 254	0.41 250	0.25 285	0.26 182	0.27 194	0.14 262	0.15 257	0.27 270	0.27 268	0.24 177	0.27 233

stereogan	0.24 237	0.22 281	0.21 287	0.23 270	0.25 297	0.25 281	0.22 274	0.26 231	0.23 280	0.20 122	0.22 236	0.30 251	0.23 278	0.17 277	0.31 235	0.20 189	0.22 174	0.19 242	0.28 194	0.19 236	0.21 142	0.39 256	0.17 277	0.17 275	0.21 200	0.22 215	0.36 272	0.27 233

PS-NSSS	0.23 229	0.26 305	0.20 278	0.31 302	0.22 280	0.25 281	0.21 268	0.27 251	0.15 218	0.28 229	0.21 227	0.53 304	0.14 216	0.16 268	0.28 219	0.15 103	0.18 119	0.17 191	0.35 235	0.14 173	0.17 100	0.13 93	0.22 300	0.16 265	0.22 212	0.25 245	0.28 229	0.27 233

LoS	0.22 217	0.15 209	0.11 170	0.13 172	0.14 215	0.12 162	0.08 153	0.60 348	0.11 132	0.37 314	0.38 304	0.36 277	0.13 198	0.11 184	0.23 177	0.25 251	0.26 236	0.15 152	0.26 179	0.15 194	0.42 263	0.33 224	0.09 171	0.09 140	0.25 252	0.19 184	0.25 188	0.28 239
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
R-Stereo Train	0.23 229	0.13 163	0.13 211	0.15 203	0.13 196	0.18 227	0.07 132	0.24 195	0.15 218	0.32 269	0.25 252	0.27 222	0.13 198	0.14 246	0.21 146	0.28 272	0.30 277	0.20 254	0.47 268	0.20 243	0.47 288	0.50 302	0.10 198	0.12 209	0.23 232	0.26 261	0.23 166	0.28 239

RAFT-Stereo	0.23 229	0.13 163	0.13 211	0.15 203	0.13 196	0.18 227	0.07 132	0.24 195	0.15 218	0.32 269	0.25 252	0.27 222	0.13 198	0.14 246	0.21 146	0.28 272	0.30 277	0.20 254	0.47 268	0.20 243	0.47 288	0.50 302	0.10 198	0.12 209	0.23 232	0.26 261	0.23 166	0.28 239
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 265	0.17 238	0.16 246	0.23 270	0.22 280	0.28 294	0.18 249	0.31 287	0.20 265	0.32 269	0.29 278	0.49 303	0.50 321	0.11 184	0.44 271	0.35 302	0.27 248	0.20 254	0.73 314	0.24 277	0.43 267	0.27 194	0.15 268	0.24 306	0.25 252	0.25 245	0.33 262	0.28 239

DDUNet	0.43 307	0.54 342	0.23 298	0.86 347	0.68 351	0.83 348	0.82 349	0.26 231	0.24 285	0.23 148	0.33 290	0.37 281	0.15 222	1.63 365	0.43 267	0.24 239	0.39 318	0.25 300	0.54 295	0.28 305	0.31 201	0.30 211	0.49 351	0.20 287	0.24 245	0.25 245	0.32 257	0.29 243

NCC-stereo	0.25 245	0.22 281	0.21 287	0.22 261	0.23 286	0.23 270	0.25 289	0.26 231	0.28 302	0.18 111	0.27 269	0.28 230	0.26 289	0.17 277	0.48 281	0.22 218	0.22 174	0.24 290	0.27 187	0.20 243	0.21 142	0.27 194	0.20 290	0.16 265	0.26 257	0.29 281	0.33 262	0.29 243

Abc-Net	0.25 245	0.22 281	0.21 287	0.22 261	0.23 286	0.23 270	0.25 289	0.26 231	0.28 302	0.18 111	0.27 269	0.28 230	0.26 289	0.17 277	0.48 281	0.22 218	0.22 174	0.24 290	0.27 187	0.20 243	0.21 142	0.27 194	0.20 290	0.16 265	0.26 257	0.29 281	0.33 262	0.29 243
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.21 210	0.25 302	0.16 246	0.21 257	0.19 262	0.20 245	0.14 229	0.23 179	0.16 238	0.26 199	0.19 205	0.34 271	0.17 244	0.13 235	0.23 177	0.19 168	0.21 157	0.18 228	0.31 211	0.16 212	0.26 182	0.19 139	0.17 277	0.14 244	0.26 257	0.21 205	0.23 166	0.29 243

WQFJA1++	3.28 382	0.13 163	0.09 128	27.82 399	0.11 163	24.38 400	25.71 399	0.22 166	0.11 132	0.35 298	0.16 178	0.65 316	2.77 373	0.08 117	0.17 97	0.23 230	0.23 189	0.14 127	1.04 330	0.38 331	0.36 234	0.26 186	0.08 152	0.08 111	0.20 187	2.15 386	0.29 235	0.30 247

GANet-ADL	0.26 252	0.18 256	0.15 233	0.20 253	0.19 262	0.22 266	0.16 241	0.26 231	0.16 238	0.34 284	0.36 300	0.29 239	0.16 231	0.21 297	0.42 265	0.29 277	0.31 285	0.19 242	0.48 277	0.28 305	0.38 244	0.48 292	0.13 252	0.14 244	0.23 232	0.24 234	0.32 257	0.30 247

FCDSN-DC	0.36 289	0.28 310	0.33 333	0.31 302	0.29 309	0.28 294	0.39 320	0.31 287	0.22 275	0.28 229	0.20 216	0.26 209	0.16 231	0.29 318	1.96 368	0.35 302	0.34 299	0.32 333	0.33 217	0.25 285	0.41 258	0.48 292	0.27 312	0.37 341	0.29 283	0.30 288	0.30 246	0.30 247
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMDNet	0.25 245	0.14 186	0.11 170	0.13 172	0.14 215	0.16 206	0.11 199	0.26 231	0.14 202	0.31 262	0.17 191	0.26 209	0.29 292	0.14 246	0.24 194	0.35 302	0.28 262	0.18 228	0.54 295	0.28 305	0.58 319	0.60 331	0.10 198	0.11 188	0.26 257	0.25 245	0.26 201	0.30 247

FSD		0.26 305	0.26 314	0.27 289	0.26 303	0.25 281	0.31 311	0.33 300	0.20 265	0.28 229	0.20 216			0.29 318	0.34 248	0.37 315			0.33 217	0.26 294				0.28 318	0.30 289	0.26 261	0.30 246	0.31 251

cross-raft	0.24 237	0.14 186	0.12 193	0.13 172	0.13 196	0.17 220	0.10 186	0.27 251	0.15 218	0.30 251	0.19 205	0.28 230	0.10 136	0.12 217	0.26 210	0.34 297	0.27 248	0.17 191	0.57 302	0.25 285	0.62 327	0.51 306	0.09 171	0.11 188	0.29 283	0.27 268	0.26 201	0.31 251

CASS	0.25 245	0.18 256	0.16 246	0.21 257	0.17 248	0.21 255	0.21 268	0.28 262	0.20 265	0.33 280	0.24 249	0.28 230	0.18 257	0.11 184	0.25 206	0.23 230	0.37 313	0.20 254	0.43 257	0.17 225	0.57 315	0.42 267	0.11 225	0.13 233	0.30 289	0.22 215	0.32 257	0.32 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.24 237	0.19 270	0.15 233	0.18 234	0.17 248	0.19 238	0.18 249	0.26 231	0.17 248	0.27 210	0.20 216	0.27 222	0.16 231	0.12 217	0.27 216	0.26 262	0.28 262	0.24 290	0.47 268	0.21 254	0.32 206	0.50 302	0.11 225	0.17 275	0.24 245	0.21 205	0.26 201	0.32 253

NOSS_ROB	0.34 286	0.22 281	0.20 278	0.27 289	0.25 297	0.26 285	0.24 284	0.41 320	0.24 285	0.36 307	0.30 281	0.36 277	0.23 278	0.39 335	0.47 278	0.57 349	0.33 296	0.29 322	0.32 213	0.23 274	0.64 332	0.67 345	0.28 316	0.30 323	0.32 298	0.30 288	0.42 297	0.32 253

DLNR_Zeroshot_test	9.91 390	28.72 401	0.20 278	46.90 402	0.13 196	0.20 245	45.01 402	0.29 278	0.11 132	0.38 320	0.19 205	0.33 266	0.10 136	1.29 360	61.34 402	71.85 402	3.99 387	2.49 387	1.36 335	0.22 262	0.65 334	0.41 264	0.09 171	0.13 233	0.26 257	0.24 234	0.29 235	0.33 256

TRStereo	0.34 286	0.16 220	0.21 287	0.16 214	0.12 178	0.34 312	0.17 245	0.27 251	0.11 132	0.35 298	0.18 195	0.34 271	0.09 120	0.12 217	0.26 210	0.36 310	0.25 220	0.17 191	0.44 260	0.25 285	0.42 263	0.47 289	0.09 171	0.09 140	0.26 257	2.80 387	0.49 311	0.33 256

HSM-Net_RVC	0.30 273	0.17 238	0.17 259	0.26 286	0.20 267	0.20 245	0.14 229	0.28 262	0.19 259	0.34 284	0.41 311	1.59 354	0.25 285	0.14 246	0.26 210	0.21 200	0.25 220	0.19 242	0.28 194	0.20 243	0.38 244	0.33 224	0.13 252	0.20 287	0.29 283	0.30 288	0.35 270	0.33 256
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DF	0.26 252	0.14 186	0.11 170	0.15 203	0.10 144	0.17 220	0.09 170	0.26 231	0.12 159	0.27 210	0.15 162	0.31 258	0.09 120	0.11 184	0.21 146	0.30 284	0.25 220	0.18 228	1.59 342	0.17 225	0.45 275	0.39 256	0.09 171	0.11 188	0.21 200	0.25 245	0.29 235	0.34 259

XPNet_ROB	0.27 259	0.28 310	0.20 278	0.19 244	0.21 273	0.21 255	0.20 261	0.20 136	0.21 268	0.24 171	0.28 275	0.78 324	0.17 244	0.16 268	0.29 222	0.22 218	0.34 299	0.21 264	0.27 187	0.19 236	0.28 197	0.42 267	0.17 277	0.18 283	0.23 232	0.24 234	0.48 307	0.34 259

TestStereo_HL3	0.29 265	0.30 316	0.14 220	0.17 224	0.14 215	0.21 255	0.16 241	0.32 297	0.18 255	0.34 284	0.32 286	0.60 311	0.22 276	0.11 184	0.39 260	0.40 323	0.69 348	0.18 228	0.43 257	0.17 225	0.45 275	0.62 337	0.11 225	0.12 209	0.22 212	0.22 215	0.37 280	0.35 261

TestStereo-Hl	0.23 229	0.16 220	0.15 233	0.14 184	0.14 215	0.19 238	0.13 220	0.27 251	0.18 255	0.32 269	0.24 249	0.33 266	0.16 231	0.10 166	0.26 210	0.22 218	0.23 189	0.18 228	0.43 257	0.16 212	0.29 198	0.42 267	0.10 198	0.15 257	0.21 200	0.25 245	0.33 262	0.35 261

RAFT-Test	0.24 237	0.13 163	0.11 170	0.16 214	0.14 215	0.18 227	0.11 199	0.27 251	0.14 202	0.32 269	0.26 261	0.26 209	0.12 177	0.14 246	0.24 194	0.35 302	0.27 248	0.18 228	0.56 299	0.24 277	0.58 319	0.49 297	0.09 171	0.11 188	0.27 270	0.29 281	0.27 218	0.35 261

NCCL2	0.26 252	0.23 292	0.22 294	0.19 244	0.20 267	0.18 227	0.16 241	0.26 231	0.22 275	0.29 247	0.22 236	0.27 222	0.17 244	0.15 261	0.60 297	0.24 239	0.25 220	0.22 271	0.27 187	0.22 262	0.31 201	0.34 231	0.18 287	0.21 296	0.33 302	0.33 298	0.36 272	0.35 261

test-1	0.27 259	0.10 105	0.12 193	0.14 184	0.13 196	0.25 281	0.18 249	0.29 278	0.17 248	0.37 314	0.42 313	0.30 251	0.16 231	0.14 246	0.29 222	0.36 310	0.27 248	0.20 254	0.52 290	0.25 285	0.57 315	0.66 343	0.10 198	0.13 233	0.28 277	0.29 281	0.30 246	0.36 265

FADNet_RVC	0.33 283	0.22 281	0.22 294	0.29 293	0.25 297	0.19 238	0.22 274	0.31 287	0.22 275	0.31 262	0.29 278	0.41 292	0.33 297	0.22 300	0.72 307	0.25 251	0.29 269	0.32 333	0.73 314	0.27 300	0.43 267	0.47 289	0.16 273	0.23 303	0.27 270	0.30 288	0.51 316	0.36 265

RGC	0.27 259	0.24 296	0.28 319	0.25 283	0.26 303	0.27 287	0.20 261	0.28 262	0.30 312	0.22 135	0.31 283	0.29 239	0.31 294	0.20 293	0.51 289	0.24 239	0.23 189	0.21 264	0.29 204	0.22 262	0.25 175	0.30 211	0.17 277	0.20 287	0.28 277	0.32 296	0.34 267	0.36 265

ccs_rob	0.41 303	0.24 296	0.19 271	0.33 307	0.21 273	0.33 309	0.28 302	0.34 301	0.21 268	0.47 347	1.62 378	1.59 354	0.39 305	0.22 300	0.31 235	0.36 310	0.29 269	0.22 271	0.47 268	0.27 300	0.55 311	0.57 325	0.17 277	0.20 287	0.26 257	0.25 245	0.29 235	0.36 265

LALA_ROB	0.32 278	0.34 322	0.23 298	0.24 277	0.24 289	0.29 299	0.22 274	0.24 195	0.28 302	0.31 262	0.35 294	0.94 331	0.21 270	0.19 288	0.64 302	0.24 239	0.33 296	0.28 321	0.33 217	0.25 285	0.34 218	0.40 261	0.18 287	0.21 296	0.26 257	0.31 292	0.50 314	0.36 265

Reg-Stereo(zero)	0.24 237	0.13 163	0.14 220	0.13 172	0.11 163	0.14 182	0.11 199	0.32 297	0.15 218	0.34 284	0.56 337	0.30 251	0.12 177	0.16 268	0.19 114	0.31 286	0.25 220	0.15 152	0.42 254	0.17 225	0.34 218	0.49 297	0.10 198	0.11 188	0.20 187	0.24 234	0.38 283	0.37 270

FLISNet	0.24 237	0.13 163	0.14 220	0.13 172	0.11 163	0.14 182	0.11 199	0.32 297	0.15 218	0.34 284	0.56 337	0.30 251	0.12 177	0.16 268	0.19 114	0.31 286	0.25 220	0.15 152	0.42 254	0.17 225	0.34 218	0.49 297	0.10 198	0.11 188	0.20 187	0.24 234	0.38 283	0.37 270

DAS	0.32 278	0.18 256	0.15 233	0.29 293	0.24 289	0.24 276	0.25 289	0.31 287	0.29 307	0.32 269	0.39 307	0.53 304	0.34 299	0.11 184	0.29 222	0.40 323	0.35 304	0.25 300	0.49 279	0.29 313	0.63 329	0.48 292	0.21 298	0.25 310	0.30 289	0.28 274	0.38 283	0.37 270

SepStereo	0.32 278	0.18 256	0.15 233	0.29 293	0.24 289	0.24 276	0.25 289	0.31 287	0.29 307	0.32 269	0.39 307	0.53 304	0.34 299	0.11 184	0.29 222	0.40 323	0.35 304	0.25 300	0.49 279	0.29 313	0.63 329	0.48 292	0.21 298	0.25 310	0.30 289	0.28 274	0.38 283	0.37 270

ETE_ROB	0.32 278	0.32 319	0.20 278	0.26 286	0.24 289	0.28 294	0.23 282	0.24 195	0.29 307	0.27 210	0.35 294	0.99 334	0.21 270	0.20 293	0.41 264	0.23 230	0.41 324	0.24 290	0.37 243	0.25 285	0.37 239	0.40 261	0.20 290	0.20 287	0.28 277	0.35 304	0.54 321	0.37 270

gcap_with_dpt	0.22 217	0.17 238	0.10 141	0.19 244	0.13 196	0.16 206	0.09 170	0.26 231	0.14 202	0.30 251	0.15 162	0.36 277	0.15 222	0.14 246	0.21 146	0.24 239	0.31 285	0.23 285	0.32 213	0.15 194	0.42 263	0.34 231	0.10 198	0.12 209	0.22 212	0.18 174	0.28 229	0.38 275

GCAP-BAT	0.22 217	0.17 238	0.10 141	0.19 244	0.13 196	0.16 206	0.09 170	0.26 231	0.14 202	0.30 251	0.15 162	0.36 277	0.15 222	0.14 246	0.21 146	0.24 239	0.31 285	0.23 285	0.32 213	0.15 194	0.42 263	0.34 231	0.10 198	0.12 209	0.22 212	0.18 174	0.28 229	0.38 275

HH	0.25 245	0.10 105	0.17 259	0.15 203	0.14 215	0.20 245	0.14 229	0.27 251	0.13 186	0.36 307	0.12 134	0.28 230	0.10 136	0.13 235	0.23 177	0.40 323	0.26 236	0.19 242	0.49 279	0.21 254	0.68 340	0.52 310	0.11 225	0.11 188	0.23 232	0.25 245	0.36 272	0.38 275

HanStereo	0.25 245	0.10 105	0.17 259	0.15 203	0.14 215	0.20 245	0.14 229	0.27 251	0.13 186	0.36 307	0.12 134	0.28 230	0.10 136	0.13 235	0.23 177	0.40 323	0.26 236	0.19 242	0.49 279	0.21 254	0.68 340	0.52 310	0.11 225	0.11 188	0.23 232	0.25 245	0.36 272	0.38 275

HBP-ISP	0.45 309	0.24 296	0.26 314	0.35 312	0.29 309	0.30 303	0.24 284	0.38 315	0.23 280	0.38 320	0.44 321	0.31 258	0.17 244	0.55 346	2.33 379	0.99 379	0.32 291	0.27 313	0.33 217	0.28 305	0.64 332	0.89 365	0.27 312	0.29 322	0.33 302	0.35 304	0.47 305	0.38 275

GwcNet-ADL	0.29 265	0.22 281	0.21 287	0.29 293	0.22 280	0.23 270	0.19 257	0.28 262	0.19 259	0.34 284	0.58 341	0.43 295	0.23 278	0.22 300	0.50 286	0.34 297	0.29 269	0.22 271	0.44 260	0.28 305	0.36 234	0.39 256	0.13 252	0.16 265	0.26 257	0.29 281	0.28 229	0.38 275

pcwnet_v2	0.26 252	0.17 238	0.18 266	0.22 261	0.19 262	0.22 266	0.18 249	0.25 214	0.18 255	0.31 262	0.23 245	0.30 251	0.28 291	0.18 286	0.88 321	0.21 200	0.24 206	0.19 242	0.36 241	0.15 194	0.27 190	0.24 168	0.17 277	0.15 257	0.26 257	0.26 261	0.30 246	0.38 275

XQC	0.42 305	0.37 330	0.31 327	0.41 321	0.35 322	0.41 320	0.42 322	0.45 329	0.38 322	0.40 329	0.33 290	0.48 301	0.44 315	0.34 329	1.54 348	0.29 277	0.29 269	0.27 313	0.52 290	0.30 318	0.37 239	0.44 276	0.26 307	0.30 323	0.41 324	0.41 318	0.53 319	0.38 275

GANetREF_RVC	0.32 278	0.30 316	0.32 329	0.28 291	0.27 307	0.27 287	0.26 297	0.42 324	0.35 320	0.38 320	0.21 227	0.56 307	0.39 305	0.16 268	0.33 242	0.23 230	0.29 269	0.25 300	0.44 260	0.25 285	0.35 229	0.25 178	0.25 305	0.32 326	0.34 310	0.29 281	0.45 300	0.38 275
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
ACV-stereo	2.24 374	1.03 357	0.23 298	0.38 317	0.24 289	0.70 342	0.48 332	0.45 329	0.32 314	0.36 307	0.41 311	0.47 299	2.93 377	0.35 330	1.93 366	0.86 372	0.44 327	0.29 322	44.47 401	0.55 352	0.82 356	0.90 367	0.33 336	0.26 314	0.26 257	0.28 274	0.41 295	0.39 284

DDVS	0.53 318	0.22 281	0.24 306	0.24 277	0.25 297	0.27 287	0.24 284	0.39 317	0.26 295	0.35 298	4.72 388	1.02 336	0.40 308	0.20 293	0.40 262	0.39 322	0.33 296	0.26 310	0.75 316	0.34 327	0.58 319	0.63 339	0.16 273	0.20 287	0.25 252	0.25 245	0.55 325	0.40 285

DCVSM-stereo	0.39 299	0.21 278	0.21 287	0.32 306	0.24 289	0.38 317	0.26 297	0.37 313	0.25 289	0.37 314	0.58 341	0.92 328	0.47 319	0.18 286	0.24 194	0.29 277	0.30 277	0.22 271	1.72 346	0.34 327	0.45 275	0.37 248	0.30 328	0.23 303	0.26 257	0.27 268	0.37 280	0.40 285

CC-Net-ROB	0.36 289	0.47 338	0.32 329	0.65 339	0.49 344	0.54 330	0.46 327	0.35 305	0.24 285	0.37 314	0.28 275	0.92 328	0.21 270	0.37 331	0.28 219	0.17 125	0.23 189	0.22 271	0.67 312	0.22 262	0.22 152	0.16 111	0.44 347	0.24 306	0.29 283	0.28 274	0.27 218	0.40 285

MSKI-zero shot	0.26 252	0.13 163	0.10 141	0.14 184	0.14 215	0.15 197	0.11 199	0.28 262	0.13 186	0.30 251	0.35 294	0.28 230	0.11 162	0.12 217	0.29 222	0.37 315	0.28 262	0.17 191	0.58 304	0.26 294	0.57 315	0.55 320	0.09 171	0.11 188	0.25 252	0.41 318	0.32 257	0.42 288

Any-RAFT	0.24 237	0.13 163	0.16 246	0.16 214	0.13 196	0.15 197	0.10 186	0.25 214	0.14 202	0.28 229	0.35 294	0.28 230	0.11 162	0.12 217	0.22 165	0.25 251	0.28 262	0.17 191	0.50 285	0.16 212	0.63 329	0.40 261	0.10 198	0.10 171	0.28 277	0.29 281	0.26 201	0.42 288

GES	0.22 217	0.16 220	0.12 193	0.14 184	0.15 233	0.19 238	0.12 216	0.25 214	0.14 202	0.26 199	0.18 195	0.21 161	0.13 198	0.17 277	0.36 253	0.21 200	0.27 248	0.19 242	0.52 290	0.20 243	0.33 211	0.29 207	0.13 252	0.14 244	0.19 174	0.17 157	0.27 218	0.42 288

EAI-Stereo	0.28 263	0.13 163	0.12 193	0.18 234	0.16 239	0.66 340	0.20 261	0.27 251	0.18 255	0.27 210	0.27 269	0.29 239	0.10 136	0.11 184	0.35 251	0.32 292	0.26 236	0.20 254	0.65 310	0.22 262	0.44 273	0.44 276	0.10 198	0.14 244	0.28 277	0.31 292	0.39 287	0.42 288

DN	0.72 334	0.13 163	0.12 193	0.24 277	0.12 178	7.52 391	0.13 220	0.25 214	0.14 202	0.30 251	0.20 216	6.25 385	0.10 136	0.15 261	0.22 165	0.27 268	0.27 248	0.17 191	0.41 250	0.16 212	0.40 257	0.34 231	0.11 225	0.11 188	0.37 317	0.31 292	0.27 218	0.43 292

RTSC	0.27 259	0.16 220	0.16 246	0.16 214	0.17 248	0.18 227	0.19 257	0.23 179	0.21 268	0.25 186	0.25 252	0.20 147	0.18 257	0.14 246	1.57 352	0.23 230	0.30 277	0.19 242	0.39 245	0.18 233	0.30 199	0.32 221	0.11 225	0.17 275	0.21 200	0.22 215	0.31 254	0.43 292

anonymity	0.53 318	0.11 126	0.19 271	0.16 214	0.14 215	0.16 206	0.10 186	0.29 278	0.13 186	0.34 284	7.32 390	0.30 251	0.13 198	0.12 217	0.21 146	0.37 315	0.27 248	0.17 191	0.44 260	0.23 274	0.43 267	0.54 318	0.11 225	0.12 209	0.34 310	0.43 324	0.71 347	0.44 294

IGEV-FE	0.29 265	0.13 163	0.22 294	0.29 293	0.17 248	0.21 255	0.22 274	0.28 262	0.14 202	0.35 298	0.43 316	0.33 266	0.11 162	0.14 246	0.23 177	0.37 315	0.26 236	0.17 191	0.47 268	0.24 277	0.51 305	0.61 335	0.11 225	0.11 188	0.33 302	0.27 268	0.62 335	0.45 295

IGEV_Zeroshot_test	0.29 265	0.13 163	0.22 294	0.29 293	0.17 248	0.21 255	0.22 274	0.28 262	0.14 202	0.35 298	0.43 316	0.33 266	0.11 162	0.14 246	0.23 177	0.37 315	0.26 236	0.17 191	0.48 277	0.24 277	0.52 307	0.61 335	0.11 225	0.11 188	0.33 302	0.27 268	0.62 335	0.45 295

dad	0.29 265	0.21 278	0.14 220	0.47 325	0.22 280	0.29 299	0.48 332	0.40 318	0.12 159	0.32 269	0.14 152	0.41 292	0.23 278	0.10 166	0.53 290	0.19 168	0.32 291	0.17 191	0.51 286	0.15 194	0.27 190	0.18 126	0.11 225	0.18 283	0.31 296	0.18 174	0.67 343	0.45 295

SFCPSM	0.64 329	0.24 296	0.19 271	0.28 291	0.23 286	0.27 287	0.24 284	0.30 282	0.30 312	0.34 284	0.50 328	0.63 314	1.06 347	0.19 288	0.37 255	0.34 297	0.31 285	0.24 290	8.10 385	0.39 332	0.45 275	0.43 273	0.20 290	0.19 285	0.30 289	0.31 292	0.36 272	0.45 295

s12784h	0.22 217	0.16 220	0.13 211	0.19 244	0.14 215	0.12 162	0.08 153	0.24 195	0.11 132	0.29 247	0.16 178	0.27 222	0.15 222	0.10 166	0.22 165	0.26 262	0.26 236	0.13 114	0.29 204	0.12 126	0.50 303	0.30 211	0.08 152	0.10 171	0.24 245	0.21 205	0.65 341	0.47 299

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 229	0.17 238	0.08 107	0.22 261	0.21 273	0.29 299	0.17 245	0.25 214	0.11 132	0.42 336	0.19 205	0.43 295	0.09 120	0.11 184	0.19 114	0.25 251	0.25 220	0.16 174	0.28 194	0.14 173	0.41 258	0.39 256	0.07 126	0.09 140	0.20 187	0.18 174	0.27 218	0.49 300

SHD	0.36 289	0.22 281	0.28 319	0.25 283	0.24 289	0.24 276	0.27 301	0.35 305	0.28 302	0.35 298	0.33 290	0.32 263	0.45 317	0.21 297	1.38 342	0.26 262	0.30 277	0.24 290	0.56 299	0.27 300	0.38 244	0.43 273	0.20 290	0.25 310	0.33 302	0.36 308	0.35 270	0.50 301

XX-Stereo	2.24 374	0.10 105	0.10 141	0.17 224	0.10 144	0.21 255	0.11 199	0.25 214	0.12 159	0.36 307	0.53 333	0.29 239	0.10 136	0.11 184	0.24 194	0.35 302	0.27 248	0.18 228	0.47 268	0.18 233	0.41 258	0.37 248	0.10 198	0.10 171	54.05 400	0.25 245	0.34 267	0.51 302

model_zeroshot	0.28 263	0.14 186	0.11 170	0.16 214	0.14 215	0.18 227	0.11 199	0.28 262	0.15 218	0.33 280	0.32 286	0.31 258	0.10 136	0.13 235	0.43 267	0.31 286	0.30 277	0.19 242	0.66 311	0.22 262	0.55 311	0.44 276	0.12 244	0.13 233	0.49 338	0.36 308	0.31 254	0.53 303

PA-Net	0.25 245	0.28 310	0.29 321	0.18 234	0.26 303	0.21 255	0.25 289	0.26 231	0.25 289	0.22 135	0.19 205	0.22 173	0.24 282	0.28 315	0.40 262	0.24 239	0.18 119	0.22 271	0.20 127	0.22 262	0.19 123	0.32 221	0.17 277	0.20 287	0.24 245	0.38 312	0.23 166	0.55 304
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.30 273	0.25 302	0.25 311	0.25 283	0.30 312	0.21 255	0.20 261	0.34 301	0.39 324	0.30 251	0.28 275	0.65 316	0.22 276	0.17 277	0.70 305	0.20 189	0.20 141	0.20 254	0.28 194	0.26 294	0.22 152	0.23 160	0.14 262	0.26 314	0.34 310	0.41 318	0.39 287	0.55 304

CSAN	0.39 299	0.37 330	0.34 336	0.33 307	0.32 318	0.27 287	0.25 289	0.36 308	0.64 357	0.43 339	0.43 316	0.73 322	0.44 315	0.20 293	0.63 299	0.25 251	0.27 248	0.26 310	0.41 250	0.43 343	0.38 244	0.34 231	0.22 300	0.33 328	0.40 321	0.47 329	0.48 307	0.55 304

ACVNet_1	0.97 348	1.21 367	0.62 356	2.28 369	1.27 370	1.81 368	2.12 373	0.63 352	0.41 329	0.50 354	0.49 326	1.06 339	0.73 334	2.46 375	0.47 278	0.31 286	0.80 357	0.40 347	2.04 353	0.42 339	0.76 349	0.56 323	2.26 370	0.43 350	0.54 346	0.42 322	0.48 307	0.58 307

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 358	0.15 209	0.23 298	0.22 261	0.20 267	0.33 309	0.24 284	0.28 262	0.33 315	0.38 320	0.52 331	0.35 275	0.15 222	0.13 235	0.29 222	0.49 340	0.30 277	0.21 264	25.47 397	0.27 300	0.49 294	0.60 331	0.10 198	0.12 209	0.32 298	0.45 327	0.37 280	0.60 308

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 283	0.15 209	0.23 298	0.24 277	0.16 239	0.28 294	0.20 261	0.28 262	0.21 268	0.35 298	0.60 345	0.32 263	0.17 244	0.12 217	0.28 219	0.44 330	0.30 277	0.22 271	0.58 304	0.28 305	0.54 308	0.59 329	0.09 171	0.14 244	0.33 302	0.32 296	0.79 350	0.60 308

iRaft-Stereo_20w	0.31 276	0.14 186	0.24 306	0.29 293	0.18 258	0.22 266	0.18 249	0.26 231	0.15 218	0.41 334	0.51 330	0.30 251	0.11 162	0.12 217	0.32 238	0.32 292	0.27 248	0.17 191	0.42 254	0.24 277	0.46 285	0.53 315	0.11 225	0.10 171	0.33 302	0.67 350	0.61 333	0.60 308

S-Stereo	0.53 318	0.29 314	0.27 318	0.48 326	0.46 340	0.50 328	0.60 340	0.38 315	0.37 321	0.39 326	1.16 368	1.01 335	0.45 317	0.29 318	0.91 325	0.67 360	0.35 304	0.39 346	0.84 324	0.70 363	0.46 285	0.71 347	0.61 357	0.37 341	0.30 289	0.33 298	0.40 292	0.63 311

RTS	0.38 296	0.22 281	0.20 278	0.22 261	0.21 273	0.31 304	0.29 304	0.31 287	0.34 317	0.23 148	0.22 236	0.29 239	0.25 285	0.16 268	1.65 356	0.29 277	0.36 310	0.24 290	0.63 307	0.31 321	0.38 244	0.38 251	0.15 268	0.22 300	0.39 319	0.95 368	0.40 292	0.63 311

RTSA	0.38 296	0.22 281	0.20 278	0.22 261	0.21 273	0.31 304	0.29 304	0.31 287	0.34 317	0.23 148	0.22 236	0.29 239	0.25 285	0.16 268	1.65 356	0.29 277	0.36 310	0.24 290	0.63 307	0.31 321	0.38 244	0.38 251	0.15 268	0.22 300	0.39 319	0.95 368	0.40 292	0.63 311

DPSNet	0.76 338	0.28 310	0.26 314	0.38 317	0.38 328	0.44 321	0.30 308	0.36 308	0.41 329	0.27 210	0.32 286	2.73 370	0.95 345	0.38 332	0.80 314	0.66 358	0.53 339	0.46 351	4.94 377	0.56 353	0.83 360	0.97 369	0.57 355	0.44 351	0.56 347	0.48 331	0.54 321	0.63 311

AMNet	0.51 317	0.50 341	0.48 351	0.51 329	0.50 345	0.56 332	0.52 335	0.36 308	0.42 335	0.39 326	0.59 344	0.65 316	0.21 270	0.58 349	0.49 284	0.59 352	0.60 342	0.58 363	0.51 286	0.51 349	0.59 322	0.53 315	0.32 334	0.51 355	0.48 336	0.54 337	0.60 331	0.65 315

FBW_ROB	0.46 311	0.42 333	0.36 339	0.60 337	0.44 337	0.47 327	0.44 326	0.31 287	0.25 289	0.34 284	0.34 293	0.64 315	0.48 320	0.56 348	1.05 337	0.25 251	0.35 304	0.23 285	1.39 336	0.22 262	0.49 294	0.36 242	0.43 345	0.40 346	0.31 296	0.33 298	0.42 297	0.65 315

PWC_ROB	0.37 293	0.27 308	0.25 311	0.23 270	0.24 289	0.23 270	0.31 311	0.29 278	0.47 341	0.25 186	0.39 307	0.37 281	0.89 342	0.19 288	0.58 295	0.32 292	0.39 318	0.29 322	0.62 306	0.29 313	0.48 292	0.48 292	0.19 289	0.33 328	0.27 270	0.26 261	0.39 287	0.67 317

MFN_U_SF_RVC	0.60 327	0.55 343	0.41 343	0.56 335	0.46 340	0.57 336	0.63 341	0.56 342	0.43 336	0.86 372	0.93 362	0.72 321	0.52 322	0.53 345	0.97 331	0.49 340	0.32 291	0.34 338	1.73 347	0.44 344	0.62 327	0.58 326	0.30 328	0.56 359	0.45 330	0.44 326	0.49 311	0.68 318

PSMNet_ROB	1.30 361	1.36 371	0.71 363	1.48 355	1.00 361	1.69 362	1.56 361	0.64 353	0.74 362	1.47 386	3.99 386	2.77 372	1.51 356	2.54 378	0.73 308	0.47 338	0.70 349	0.49 356	2.51 361	0.71 365	0.81 354	0.58 326	3.05 384	0.58 361	0.80 356	0.64 348	0.88 355	0.69 319

ACVNet-4b	1.08 352	1.48 375	0.48 351	2.91 376	1.12 364	1.82 369	2.71 376	0.46 333	0.44 337	0.51 355	0.43 316	1.66 356	1.85 366	2.08 372	0.46 276	0.40 323	0.82 358	0.34 338	2.68 363	0.50 347	0.65 334	0.71 347	2.24 369	0.35 335	0.45 330	0.42 322	0.53 319	0.70 320

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 305	0.34 322	0.25 311	0.42 322	0.31 314	0.36 315	0.47 330	0.48 335	0.40 325	0.42 336	0.31 283	0.60 311	0.53 324	0.40 337	0.57 293	0.27 268	0.24 206	0.22 271	0.67 312	0.22 262	0.60 323	0.56 323	0.33 336	0.28 318	0.47 335	0.48 331	0.48 307	0.70 320

SQANet	0.68 333	0.89 355	0.29 321	1.65 359	0.77 354	1.39 355	1.15 355	0.37 313	0.29 307	0.40 329	0.30 281	0.88 327	0.32 296	1.26 359	0.39 260	0.21 200	0.44 327	0.27 313	2.24 354	0.28 305	0.49 294	0.50 302	1.59 365	0.23 303	0.32 298	0.34 302	0.42 297	0.71 322

Ntro	0.87 344	1.36 371	0.44 346	1.82 366	1.04 363	1.67 360	1.60 362	0.52 339	0.44 337	0.48 351	0.42 313	0.98 333	0.40 308	1.61 364	0.64 302	0.31 286	0.49 336	0.30 328	2.69 364	0.44 344	0.68 340	0.60 331	2.13 368	0.36 340	0.45 330	0.45 327	0.52 318	0.71 322

otaku	0.82 341	1.17 364	0.41 343	1.90 368	0.99 360	1.68 361	1.39 357	0.46 333	0.41 329	0.46 346	0.36 300	0.93 330	0.43 312	1.51 362	0.45 274	0.30 284	0.44 327	0.29 322	2.65 362	0.40 336	0.60 323	0.58 326	2.09 367	0.34 332	0.42 326	0.35 304	0.49 311	0.74 324

DGSMNet	0.85 343	0.47 338	0.39 341	0.51 329	0.39 330	0.56 332	0.43 324	0.59 346	0.40 325	0.84 371	4.01 387	0.67 319	0.85 338	0.85 357	0.85 320	0.90 375	1.17 371	0.66 372	1.64 345	0.62 354	1.35 382	1.36 383	0.51 352	0.54 357	0.40 321	0.66 349	0.50 314	0.74 324

FAT-Stereo	0.47 314	0.27 308	0.34 336	0.45 324	0.48 343	0.39 318	0.32 313	0.42 324	0.27 300	0.41 334	0.90 361	0.77 323	0.58 325	0.30 322	0.57 293	0.56 347	0.35 304	0.34 338	0.64 309	0.42 339	0.67 339	0.66 343	0.28 316	0.34 332	0.29 283	0.36 308	0.45 300	0.74 324

ITSA-stereo	0.37 293	0.23 292	0.19 271	0.39 319	0.26 303	0.24 276	0.26 297	0.35 305	0.26 295	0.39 326	0.55 335	0.46 298	0.41 311	0.23 305	0.53 290	0.38 320	0.31 285	0.25 300	0.49 279	0.24 277	0.43 267	0.49 297	0.23 302	0.22 300	0.33 302	0.40 316	0.72 348	0.75 327

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 323	0.64 346	0.47 350	0.65 339	0.41 332	0.44 321	0.57 338	0.61 349	0.68 358	0.58 358	0.39 307	0.59 309	0.58 325	0.65 354	0.76 310	0.44 330	0.35 304	0.40 347	1.53 340	0.50 347	0.54 308	0.63 339	0.46 350	0.47 353	0.51 343	0.40 316	0.41 295	0.75 327

SPS-STEREO	0.80 339	0.60 345	0.56 354	0.67 341	0.62 348	0.67 341	0.58 339	0.57 344	0.61 353	0.59 361	0.96 364	1.03 338	0.67 329	0.55 346	0.83 319	0.87 373	0.78 355	0.69 374	2.74 365	0.74 368	1.23 378	1.05 373	0.45 349	0.62 367	0.61 352	0.61 343	0.83 353	0.75 327
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.40 301	0.35 325	0.43 345	0.49 328	0.35 322	0.44 321	0.46 327	0.43 327	0.27 300	0.34 284	0.26 261	0.37 281	0.21 270	0.30 322	0.58 295	0.35 302	0.39 318	0.31 331	0.45 264	0.26 294	0.49 294	0.42 267	0.28 316	0.35 335	0.44 328	0.38 312	0.51 316	0.77 330

FC-DCNN v2	0.41 303	0.36 329	0.45 349	0.51 329	0.36 325	0.46 326	0.46 327	0.45 329	0.29 307	0.34 284	0.26 261	0.38 288	0.24 282	0.30 322	0.60 297	0.35 302	0.39 318	0.30 328	0.46 266	0.26 294	0.49 294	0.42 267	0.28 316	0.35 335	0.50 340	0.43 324	0.59 329	0.79 331

MonStereo1	1.06 351	1.06 358	0.53 353	1.71 362	1.39 374	1.49 357	1.71 364	0.68 355	0.57 347	2.01 388	0.75 354	1.99 359	1.76 365	1.97 369	0.35 251	0.25 251	0.60 342	0.48 355	2.25 355	0.51 349	0.65 334	0.52 310	2.33 372	0.41 348	0.49 338	0.39 314	0.85 354	0.80 332

ACVNet_2	1.13 353	1.26 369	0.75 366	2.58 373	1.30 372	1.73 366	1.87 368	0.75 363	0.52 344	0.59 361	0.53 333	1.29 345	0.90 343	1.85 367	0.70 305	0.48 339	1.14 370	0.40 347	4.70 376	0.54 351	0.71 347	0.60 331	2.05 366	0.61 365	0.81 358	0.47 329	0.70 345	0.82 333

pmcnn	0.45 309	0.24 296	0.19 271	0.33 307	0.29 309	0.34 312	0.42 322	0.34 301	0.26 295	0.34 284	0.50 328	0.80 325	1.10 349	0.19 288	0.38 258	0.57 349	0.40 322	0.32 333	0.83 323	0.37 330	0.80 352	0.49 297	0.28 316	0.24 306	0.32 298	0.34 302	0.66 342	0.82 333

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 381	0.48 340	0.29 321	0.48 326	0.42 333	0.63 339	0.86 350	0.69 357	0.74 362	0.42 336	1.69 379	46.80 401	1.87 367	0.64 353	0.38 258	0.33 295	0.97 362	0.98 383	1.59 342	0.33 324	0.81 354	0.79 357	0.28 316	0.25 310	0.52 344	0.78 358	3.35 388	0.83 335

RainbowNet	0.93 346	1.16 363	0.62 356	1.83 367	1.16 367	1.69 362	1.70 363	0.51 338	0.44 337	0.59 361	0.38 304	1.19 343	0.79 337	2.02 370	0.74 309	0.57 349	0.54 340	0.40 347	1.50 339	0.76 369	0.66 337	0.65 342	2.28 371	0.46 352	0.50 340	0.49 333	0.60 331	0.84 336

Dean	1.27 359	1.44 374	0.85 372	2.93 377	1.62 378	1.95 375	2.03 372	0.96 372	1.00 372	0.91 375	0.75 354	1.51 353	1.65 361	2.05 371	0.80 314	0.64 357	1.01 367	0.60 370	1.86 352	0.85 373	0.85 363	0.75 351	2.35 373	0.79 375	1.15 368	0.85 361	1.19 368	0.85 337

PVD	0.56 321	0.44 334	0.36 339	0.51 329	0.43 335	0.55 331	0.47 330	0.62 350	0.59 350	0.33 280	0.48 325	0.61 313	0.74 335	0.50 343	1.52 347	0.34 297	0.51 338	0.37 342	0.76 317	0.41 338	0.61 326	0.64 341	0.30 328	0.37 341	0.56 347	0.71 353	0.61 333	0.86 338

SGM-Forest	0.38 296	0.24 296	0.18 266	0.35 312	0.25 297	0.27 287	0.20 261	0.30 282	0.23 280	0.32 269	0.23 245	0.37 281	0.43 312	0.24 307	0.82 317	0.33 295	0.24 206	0.21 264	1.61 344	0.19 236	0.38 244	0.43 273	0.27 312	0.21 296	0.34 310	0.28 274	0.57 327	0.86 338
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LVE	1.38 363	1.30 370	0.82 370	4.62 384	1.50 377	1.89 371	3.66 383	0.82 365	0.73 361	0.88 373	0.82 357	1.12 340	1.52 357	2.14 373	0.81 316	0.56 347	0.84 359	0.59 365	3.33 370	0.72 366	0.84 361	0.89 365	2.40 374	0.80 376	1.12 365	0.70 352	1.00 364	0.90 340

edge stereo	0.61 328	0.35 325	0.44 346	0.53 333	0.47 342	0.57 336	0.54 336	0.57 344	0.41 329	0.52 357	0.69 350	1.31 346	1.03 346	0.38 332	0.44 271	0.60 354	0.40 322	0.30 328	1.76 350	0.81 372	0.47 288	0.86 364	0.41 343	0.32 326	0.41 324	0.37 311	0.57 327	0.91 341

MFMNet_re	0.74 336	0.73 350	0.66 361	0.76 344	0.64 349	0.88 349	0.74 347	0.59 346	0.68 358	0.58 358	0.69 350	1.02 336	0.61 328	0.58 349	0.96 330	0.78 368	0.87 361	0.72 376	1.08 331	0.68 361	1.07 371	0.74 350	0.54 354	0.60 364	0.59 349	0.60 341	0.80 351	0.91 341

CBMV_ROB	0.48 315	0.22 281	0.24 306	0.39 319	0.32 318	0.32 307	0.29 304	0.44 328	0.23 280	0.38 320	0.45 322	1.42 351	0.88 341	0.28 315	0.91 325	0.34 297	0.37 313	0.25 300	0.81 321	0.36 329	0.54 308	0.51 306	0.28 316	0.26 314	0.44 328	0.62 344	0.62 335	0.91 341

STTRV1_RVC		0.32 319	0.26 314	0.42 322	0.32 318	0.40 319	0.34 316	0.41 320	0.40 325	0.36 307	0.35 294	0.59 309	0.67 329	0.48 342	0.48 281	0.27 268	0.85 360	0.27 313		0.66 359	0.88 364	0.52 310		0.48 354	0.37 317	0.56 339	0.54 321	0.96 344

AnonymousM	0.19 183	0.09 90	0.07 85	0.09 118	0.07 88	0.08 102	0.05 94	0.20 136	0.09 91	0.23 148	0.14 152	0.16 118	0.07 91	0.09 144	0.23 177	0.23 230	0.23 189	0.14 127	0.20 127	0.15 194	0.32 206	0.26 186	0.07 126	0.08 111	0.11 86	0.17 157	0.54 321	0.97 345

SANet	0.57 323	0.32 319	0.33 333	0.36 314	0.35 322	0.44 321	0.33 315	0.55 340	0.85 365	0.33 280	0.57 339	2.42 366	1.17 351	0.32 327	0.88 321	0.24 239	0.47 334	0.31 331	0.51 286	0.31 321	0.50 303	0.45 281	0.37 340	0.37 341	0.46 333	0.54 337	0.55 325	0.98 346

ADCP+	0.31 276	0.17 238	0.17 259	0.15 203	0.14 215	0.17 220	0.19 257	0.21 155	0.33 315	0.26 199	0.26 261	0.37 281	0.12 177	0.13 235	1.87 364	0.18 148	0.20 141	0.17 191	0.33 217	0.18 233	0.22 152	0.22 155	0.12 244	0.11 188	0.23 232	0.69 351	0.33 262	0.99 347

DispFullNet	1.20 357	1.15 362	0.77 368	1.20 351	0.97 359	1.12 352	1.34 356	0.66 354	0.58 348	0.74 368	0.82 357	3.72 380	1.48 355	1.65 366	1.03 336	1.32 384	1.00 366	0.58 363	6.30 383	1.09 383	0.84 361	0.76 354	0.42 344	0.35 335	0.50 340	0.35 304	0.68 344	1.00 348

MADNet+	0.75 337	0.45 336	0.65 360	0.63 338	0.58 347	0.50 328	0.64 343	0.75 363	0.59 350	0.62 365	0.52 331	0.94 331	0.85 338	0.46 340	2.17 374	0.74 365	0.79 356	0.53 358	1.00 328	0.65 358	0.93 367	0.75 351	0.57 355	0.67 368	0.88 360	0.72 354	0.70 345	1.05 349

WAO-7	0.99 349	0.85 354	0.88 374	1.81 365	0.83 357	0.71 343	0.92 351	1.01 375	1.13 374	0.96 377	1.28 376	1.37 350	1.65 361	0.63 352	1.55 351	0.76 367	0.73 352	0.47 352	2.44 360	0.73 367	0.72 348	0.76 354	0.26 307	0.88 380	0.71 353	0.85 361	0.74 349	1.09 350

AnyNet_C01	0.66 332	0.35 325	0.32 329	0.37 316	0.38 328	0.35 314	0.54 336	0.55 340	0.70 360	0.40 329	0.49 326	0.83 326	0.70 332	0.30 322	2.63 386	0.87 373	0.65 346	0.59 365	0.98 326	0.48 346	0.80 352	0.78 356	0.39 341	0.38 345	0.60 351	0.49 333	0.64 339	1.16 351

notaker	1.84 370	1.90 383	1.02 379	3.19 380	2.19 384	2.44 378	2.77 377	1.11 379	1.57 381	0.91 375	1.09 366	3.37 378	5.56 380	3.13 385	1.35 341	0.81 369	1.34 380	0.71 375	4.26 374	1.08 379	1.22 376	0.99 371	2.96 383	0.93 381	0.74 355	0.77 357	0.98 362	1.18 352

LRCNet_RVC	10.22 391	14.24 395	3.26 389	20.74 397	17.71 399	19.88 398	15.89 397	6.49 393	2.47 387	19.87 399	12.97 395	19.40 396	8.44 384	26.62 400	2.33 379	0.74 365	10.08 393	5.54 391	23.31 396	6.95 392	2.43 387	1.11 379	22.86 398	8.58 394	0.73 354	0.39 314	1.72 383	1.19 353

ELAS_RVC	0.92 345	0.65 347	0.62 356	0.92 348	0.67 350	1.21 353	0.71 345	0.72 360	0.50 343	0.49 352	1.20 373	2.45 368	1.89 368	0.44 338	1.31 340	0.46 337	0.62 344	0.55 360	1.02 329	0.42 339	0.91 366	1.06 375	0.44 347	0.54 357	1.50 376	1.22 378	1.15 367	1.19 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	0.59 325	0.34 322	0.31 327	0.34 310	0.36 325	0.36 315	0.37 319	0.48 335	0.60 352	0.34 284	0.43 316	0.58 308	0.87 340	0.29 318	2.30 377	0.66 358	0.47 334	0.38 343	0.82 322	0.42 339	0.76 349	0.69 346	0.28 316	0.35 335	0.46 333	0.88 364	0.59 329	1.26 355

PWCK	1.58 369	1.40 373	0.79 369	1.70 361	1.03 362	1.55 358	1.42 358	1.11 379	0.98 371	1.00 378	1.23 375	2.78 374	1.53 358	0.82 356	0.88 321	0.55 346	0.99 363	0.57 362	13.43 390	0.90 374	1.12 372	0.75 351	1.15 360	0.82 377	1.04 361	0.88 364	0.93 358	1.27 356

IMH-64-1	1.18 355	1.19 365	0.74 364	1.63 357	1.26 368	1.69 362	1.85 366	0.84 366	0.90 366	0.44 343	0.62 346	1.36 348	1.74 363	2.49 376	2.46 382	0.60 354	0.72 350	0.47 352	1.73 347	0.64 356	0.70 344	0.79 357	2.49 376	0.58 361	1.08 363	0.63 346	0.97 360	1.31 357

IMH-64	1.18 355	1.19 365	0.74 364	1.63 357	1.26 368	1.69 362	1.85 366	0.84 366	0.90 366	0.44 343	0.62 346	1.36 348	1.74 363	2.49 376	2.46 382	0.60 354	0.72 350	0.47 352	1.73 347	0.64 356	0.70 344	0.79 357	2.49 376	0.58 361	1.08 363	0.63 346	0.97 360	1.31 357

SGM-ForestM	0.64 329	0.80 353	0.39 341	0.70 342	0.40 331	0.77 344	0.67 344	0.62 350	0.41 329	0.35 298	0.42 313	1.68 357	1.08 348	0.24 307	0.33 242	0.21 200	0.44 327	0.23 285	1.27 333	0.24 277	0.43 267	0.30 211	0.28 316	0.26 314	1.04 361	0.90 367	1.53 380	1.35 359

MeshStereo	0.83 342	0.44 334	0.33 333	0.78 345	0.54 346	0.61 338	0.40 321	0.68 355	0.54 346	0.45 345	0.80 356	2.32 365	1.56 359	0.24 307	2.31 378	0.71 363	0.42 325	0.29 322	1.58 341	0.30 318	1.23 378	1.10 378	0.32 334	0.34 332	0.87 359	0.60 341	1.29 373	1.36 360
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
ADCRef	0.34 286	0.18 256	0.16 246	0.15 203	0.16 239	0.18 227	0.18 249	0.23 179	0.34 317	0.26 199	0.22 236	0.23 179	0.17 244	0.11 184	2.05 372	0.22 218	0.23 189	0.20 254	0.39 245	0.21 254	0.25 175	0.26 186	0.17 277	0.16 265	0.29 283	0.41 318	0.29 235	1.39 361

ADCMid	0.46 311	0.29 314	0.29 321	0.26 286	0.31 314	0.33 309	0.35 318	0.41 320	0.46 340	0.31 262	0.38 304	0.48 301	0.40 308	0.21 297	1.82 362	0.35 302	0.34 299	0.27 313	0.78 319	0.28 305	0.45 275	0.46 283	0.30 328	0.24 306	0.36 315	0.53 335	0.45 300	1.42 362

WAO-6	1.14 354	1.08 359	0.68 362	1.50 356	1.15 365	1.39 355	1.55 360	0.88 369	0.96 369	0.77 369	0.72 353	1.28 344	1.96 369	1.91 368	2.45 381	0.71 363	1.18 372	0.55 360	1.42 337	0.69 362	0.97 368	0.99 371	0.91 358	0.67 368	1.13 367	0.88 364	1.02 365	1.43 363

SAMSARA	0.65 331	0.30 316	0.44 346	0.31 302	0.31 314	0.31 304	0.34 316	0.56 342	0.48 342	0.40 329	0.37 303	0.42 294	0.90 343	0.27 314	1.62 354	0.45 333	0.36 310	0.38 343	0.76 317	0.39 332	0.70 344	0.80 361	0.20 290	0.40 346	1.50 376	1.62 380	1.49 379	1.46 364

IMH	1.30 361	1.22 368	0.76 367	1.65 359	1.27 370	1.73 366	1.88 369	0.86 368	0.93 368	0.47 347	0.65 349	1.48 352	2.97 378	3.97 392	1.50 345	0.59 352	0.76 353	0.49 356	2.25 355	0.70 363	0.69 343	0.79 357	2.64 378	0.61 365	1.16 369	0.76 356	0.89 357	1.49 365

ADCL	0.37 293	0.23 292	0.19 271	0.20 253	0.18 258	0.23 270	0.23 282	0.26 231	0.53 345	0.32 269	0.29 278	0.29 239	0.17 244	0.15 261	1.60 353	0.21 200	0.24 206	0.22 271	0.34 225	0.22 262	0.32 206	0.28 202	0.17 277	0.17 275	0.52 344	0.53 335	0.47 305	1.56 366

G-Net	0.59 325	0.35 325	0.35 338	0.31 302	0.31 314	0.44 321	0.30 308	0.50 337	0.63 356	0.43 339	0.64 348	2.00 360	0.52 322	0.23 305	0.76 310	0.52 342	0.37 313	0.35 341	0.80 320	0.67 360	0.60 323	0.59 329	0.26 307	0.33 328	0.40 321	0.82 360	0.81 352	1.59 367

ELAS	0.94 347	0.70 349	0.59 355	0.97 349	0.73 353	0.96 350	0.72 346	0.74 361	0.62 355	0.47 347	1.17 369	2.44 367	1.62 360	0.44 338	1.40 343	0.45 333	0.63 345	0.54 359	0.99 327	0.39 332	0.88 364	1.07 376	0.43 345	0.52 356	1.56 379	1.47 379	1.33 375	1.60 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	0.49 316	0.23 292	0.23 298	0.24 277	0.25 297	0.28 294	0.30 308	0.34 301	0.58 348	0.34 284	0.45 322	0.35 275	0.24 282	0.22 300	2.28 376	0.38 320	0.38 316	0.33 336	0.51 286	0.29 313	0.55 311	0.55 320	0.23 302	0.28 318	0.43 327	0.73 355	0.45 300	1.65 369

MADNet++	2.28 376	1.66 380	1.91 386	1.39 353	2.03 383	1.38 354	1.73 365	1.80 385	2.24 385	2.07 389	2.44 385	2.76 371	2.81 374	1.52 363	2.18 375	2.45 388	2.29 385	1.71 385	2.86 366	2.56 387	4.03 389	5.19 391	1.23 362	2.35 390	1.50 376	3.83 390	2.07 385	1.70 370

ktn	2.52 380	1.71 381	3.02 388	2.41 372	1.88 380	2.62 381	3.04 379	1.69 383	4.13 389	1.01 379	1.21 374	8.17 390	10.18 386	2.80 381	1.51 346	0.93 378	1.72 382	0.87 380	6.22 382	1.56 386	1.20 375	1.09 377	2.75 381	0.93 381	1.19 370	1.07 373	1.46 378	1.74 371

MDST_ROB	0.81 340	1.11 360	0.24 306	1.30 352	0.42 333	0.81 346	0.32 313	0.45 329	0.25 289	0.36 307	0.32 286	0.47 299	3.62 379	0.14 246	1.77 361	0.22 218	0.27 248	0.17 191	0.84 324	0.19 236	0.57 315	0.51 306	0.20 290	0.21 296	1.56 379	0.86 363	2.88 387	1.74 371

CBMV	0.43 307	0.25 302	0.23 298	0.30 301	0.28 308	0.27 287	0.21 268	0.40 318	0.28 302	0.37 314	0.27 269	0.67 319	0.35 303	0.32 327	0.49 284	0.53 343	0.34 299	0.27 313	0.56 299	0.27 300	0.55 311	0.62 337	0.26 307	0.33 328	0.35 314	0.33 298	0.64 339	1.79 373
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
KSHMR	2.37 378	1.84 382	1.23 384	6.67 389	1.97 382	2.73 382	3.45 382	1.31 381	1.69 382	1.18 383	1.18 370	1.71 358	11.63 388	3.21 386	1.67 358	1.07 383	1.11 369	0.92 381	5.58 379	1.04 377	1.23 378	1.05 373	3.26 385	1.06 383	1.99 386	1.18 377	1.28 372	1.85 374

TorneroNet	2.33 377	1.60 379	0.88 374	5.64 387	1.76 379	2.56 379	2.94 378	0.97 373	2.29 386	0.79 370	1.98 382	4.07 382	12.24 389	3.12 384	1.29 339	0.67 360	1.30 379	0.61 371	5.93 380	1.00 375	1.04 370	0.98 370	2.79 382	0.70 373	1.86 384	1.04 371	1.02 365	1.87 375

ADCPNet	0.56 321	0.26 305	0.30 325	0.29 293	0.36 325	0.29 299	0.50 334	0.41 320	0.40 325	0.38 320	0.55 335	0.38 288	1.12 350	0.26 313	2.02 371	0.42 329	0.34 299	0.24 290	1.25 332	0.39 332	0.47 288	0.45 281	0.33 336	0.28 318	0.48 336	0.56 339	0.46 304	1.88 376

WAO-8	1.55 367	1.53 376	1.00 377	2.82 374	1.43 375	1.91 372	2.01 370	1.05 377	1.38 378	1.44 384	1.87 380	2.25 362	2.76 371	2.68 379	1.01 334	0.83 370	0.99 363	0.59 365	3.35 371	1.08 379	0.82 356	0.85 362	1.36 363	0.82 377	1.60 381	1.12 374	1.27 370	1.93 377

Venus	1.55 367	1.53 376	1.00 377	2.82 374	1.43 375	1.91 372	2.01 370	1.05 377	1.38 378	1.44 384	1.87 380	2.25 362	2.76 371	2.68 379	1.01 334	0.83 370	0.99 363	0.59 365	3.35 371	1.08 379	0.82 356	0.85 362	1.36 363	0.82 377	1.60 381	1.12 374	1.27 370	1.93 377

TorneroNet-64	1.85 371	1.56 378	0.93 376	3.34 381	1.31 373	2.18 376	2.65 375	0.91 370	2.21 384	0.66 367	0.83 359	2.72 369	7.56 382	3.04 382	1.76 360	0.67 360	1.35 381	0.59 365	4.05 373	1.02 376	0.98 369	0.96 368	2.67 379	0.69 372	1.24 371	1.15 376	0.88 355	2.15 379

HanzoNet	4.54 386	4.29 389	3.74 392	6.10 388	3.77 388	7.50 390	8.23 393	3.94 391	4.82 390	1.56 387	2.42 384	11.35 392	12.90 392	10.81 397	1.84 363	1.89 385	4.65 390	1.35 384	10.71 388	3.05 388	2.04 385	1.81 386	5.00 394	1.14 385	1.80 383	1.67 381	1.81 384	2.33 380

STStereo	1.28 360	0.74 351	0.83 371	2.32 370	0.84 358	2.27 377	0.98 354	1.04 376	0.96 369	0.51 355	1.19 371	3.30 376	2.84 375	0.25 311	2.59 385	0.45 333	0.38 316	0.26 310	4.54 375	0.33 324	0.51 305	0.47 289	0.28 316	0.56 359	1.24 371	0.96 370	1.38 376	2.45 381

UNDER WATER	2.15 373	1.92 385	1.13 381	3.36 382	2.59 386	2.77 383	3.73 384	1.63 382	1.36 377	1.02 380	1.02 365	3.30 376	7.25 381	3.39 387	1.54 348	0.91 377	1.80 384	0.75 377	3.15 367	1.08 379	1.27 381	1.14 380	3.84 390	1.20 387	1.46 375	1.78 382	1.26 369	2.46 382

LSM0	3.53 383	0.37 330	0.30 325	0.55 334	0.45 339	0.56 332	0.63 341	0.74 361	0.61 353	0.60 364	0.87 360	1.16 341	1.39 353	0.25 311	28.52 401	45.56 401	0.55 341	0.38 343	3.16 368	0.62 354	1.14 373	1.40 384	0.31 333	0.42 349	0.59 349	0.81 359	0.98 362	2.52 383

UNDER WATER-64	1.98 372	1.91 384	1.15 382	3.52 383	2.32 385	2.83 384	3.30 380	1.72 384	1.25 376	1.12 381	1.19 371	3.41 379	2.89 376	3.11 383	2.13 373	0.90 375	1.77 383	0.77 378	2.32 358	1.05 378	1.17 374	1.23 382	3.96 391	1.06 383	1.41 374	2.13 384	1.31 374	2.65 384

SGM+DAISY	1.04 350	0.66 348	0.62 356	0.75 343	0.68 351	0.82 347	0.74 347	0.69 357	0.75 364	0.64 366	1.09 366	1.35 347	1.44 354	0.60 351	1.43 344	1.04 382	0.77 354	0.68 373	2.40 359	0.80 371	1.22 376	1.15 381	0.51 352	0.67 368	1.12 365	1.05 372	1.65 381	2.69 385

SGM_RVC	0.72 334	0.45 336	0.32 329	0.59 336	0.43 335	0.56 332	0.43 324	0.70 359	0.41 329	0.43 339	0.57 339	1.16 341	1.20 352	0.22 300	0.37 255	0.28 272	0.44 327	0.25 300	2.26 357	0.33 324	0.49 294	0.38 251	0.27 312	0.31 325	0.80 356	0.62 344	1.69 382	3.41 386
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetRed	2.50 379	2.16 386	2.32 387	1.72 363	1.88 380	2.59 380	3.38 381	1.86 386	1.53 380	1.15 382	0.93 362	2.77 372	0.67 329	2.39 374	3.50 389	2.17 386	2.74 386	3.15 390	1.82 351	1.37 384	3.39 388	2.94 389	2.72 380	1.27 388	2.55 388	6.99 393	2.85 386	4.69 387

JetBlue	1.43 364	1.11 360	1.03 380	1.46 354	1.15 365	1.66 359	1.51 359	0.92 371	1.14 375	0.58 358	0.47 324	3.28 375	0.71 333	1.15 358	2.51 384	1.00 380	1.09 368	0.86 379	1.32 334	0.78 370	1.48 383	1.53 385	1.15 360	0.78 374	1.31 373	2.14 385	1.44 377	5.15 388

MANE	1.47 366	0.77 352	0.87 373	1.01 350	0.81 356	0.96 350	0.93 352	1.00 374	1.05 373	0.43 339	0.69 350	2.28 364	2.16 370	0.39 335	1.68 359	1.01 381	0.65 346	2.72 388	1.45 338	0.40 336	0.77 351	0.73 349	0.34 339	0.67 368	2.42 387	2.81 388	4.52 389	6.28 389

DPSimNet_ROB	5.23 387	7.46 391	3.48 391	6.82 390	6.53 393	4.88 387	5.29 390	5.03 392	6.96 391	3.68 392	10.30 394	6.62 386	7.58 383	4.15 393	3.41 388	2.75 389	5.59 391	2.26 386	12.16 389	3.45 389	5.93 391	2.70 388	3.37 386	3.75 391	3.16 389	3.16 389	4.52 389	6.28 389

BEATNet-Init1	4.26 385	5.23 390	1.17 383	9.10 392	2.61 387	8.41 392	4.21 385	2.29 387	1.73 383	0.88 373	2.38 383	6.02 384	9.23 385	0.65 354	2.70 387	2.20 387	1.24 373	0.94 382	17.87 391	4.86 391	2.04 385	1.87 387	1.10 359	1.14 385	4.62 390	2.07 383	11.53 397	6.94 391

PML	11.09 392	9.28 394	3.40 390	11.88 395	6.99 394	11.60 393	5.97 391	7.04 394	24.50 401	8.92 395	28.99 401	32.63 400	39.39 401	6.18 394	5.69 390	4.14 390	8.31 392	2.99 389	18.83 394	4.50 390	4.70 390	4.40 390	3.75 389	3.98 392	10.54 396	5.17 392	18.60 398	7.08 392

AVERAGE_ROB	25.62 397	30.03 402	26.88 402	31.96 401	30.85 402	31.13 402	32.49 401	28.35 402	25.87 402	34.56 402	30.30 402	30.39 399	23.71 397	31.94 402	27.62 397	24.45 397	28.60 401	25.76 398	30.73 399	27.87 402	22.22 398	18.68 396	33.77 401	25.40 404	10.86 397	8.77 394	9.34 393	9.16 393

LE_ROB	3.57 384	0.92 356	1.49 385	2.33 371	9.96 395	1.83 370	7.73 392	2.31 388	3.13 388	0.47 347	1.49 377	9.10 391	13.79 394	0.47 341	0.63 299	0.25 251	0.44 327	0.29 322	6.00 381	1.38 385	0.66 337	0.52 310	2.47 375	2.28 389	5.36 391	4.46 391	6.14 391	10.46 394

MEDIAN_ROB	22.61 396	26.37 400	23.42 398	27.86 400	27.01 401	26.90 401	28.47 400	24.00 401	21.42 397	31.43 401	26.90 400	25.65 398	19.56 396	27.54 401	23.81 396	20.10 396	25.89 400	23.65 397	27.64 398	24.33 401	18.71 397	15.27 395	29.65 400	20.16 400	10.22 395	11.12 395	10.11 394	13.24 395

HaxPig	19.43 395	21.64 399	18.72 397	23.90 398	23.72 400	22.99 399	25.27 398	20.59 400	18.36 396	26.33 400	23.18 399	22.04 397	16.59 395	24.59 399	21.93 395	18.51 395	20.93 398	19.75 396	22.56 395	20.41 397	14.06 394	11.69 392	27.14 399	18.65 399	6.94 392	12.03 396	7.78 392	14.26 396

DPSMNet_ROB	8.99 389	3.86 388	10.11 394	3.11 379	5.51 390	3.54 386	5.03 389	3.60 389	9.04 393	3.27 391	7.95 391	4.19 383	13.43 393	3.66 389	11.12 392	10.86 392	4.47 389	10.71 393	6.43 384	9.92 394	5.99 393	14.50 394	4.39 392	8.90 395	10.15 394	27.43 397	11.02 396	30.59 397

DGTPSM_ROB	8.76 388	3.83 387	10.08 393	3.08 378	5.50 389	3.48 385	5.02 388	3.60 389	8.96 392	3.18 390	7.06 389	3.95 381	10.56 387	3.59 388	11.06 391	10.70 391	4.35 388	10.50 392	5.45 378	9.91 393	5.93 391	14.37 393	4.39 392	8.90 395	9.99 393	27.43 397	11.00 395	30.59 397

DPSM_ROB	13.12 393	7.70 392	11.86 395	4.97 385	5.71 391	6.03 388	4.61 386	8.36 395	10.82 394	6.72 393	8.03 392	8.12 388	12.29 390	3.81 390	13.89 393	13.57 393	10.28 394	13.36 394	9.07 386	11.67 395	16.11 395	18.73 397	3.51 387	10.91 397	27.70 398	35.86 399	31.04 399	39.53 399

DPSM	13.12 393	7.70 392	11.86 395	4.97 385	5.71 391	6.03 388	4.61 386	8.36 395	10.82 394	6.72 393	8.03 392	8.12 388	12.29 390	3.81 390	13.89 393	13.57 393	10.28 394	13.36 394	9.07 386	11.67 395	16.11 395	18.73 397	3.51 387	10.91 397	27.70 398	35.86 399	31.04 399	39.53 399

fast-reg	28.13 400	17.43 398	23.71 399	12.69 396	12.68 398	16.05 397	12.38 396	16.63 397	21.75 398	13.67 397	20.82 398	16.89 395	24.78 398	13.92 398	27.93 398	26.51 398	21.57 399	27.70 401	40.18 400	23.46 399	32.44 401	37.16 399	7.62 397	21.88 401	55.88 403	72.37 402	62.38 401	79.05 401

CasAABBNet	26.35 398	15.49 396	23.85 400	9.95 393	11.46 396	12.03 394	9.23 394	16.79 398	21.84 399	13.64 396	16.11 396	16.45 394	24.90 400	7.58 395	27.95 400	27.14 399	20.53 396	26.83 400	18.10 392	23.37 398	32.22 399	37.28 400	6.99 395	21.98 402	55.78 401	72.24 401	62.39 402	79.48 402

FlowAnything	26.42 399	15.50 397	23.88 401	9.99 394	11.54 397	12.07 395	9.28 395	16.89 399	21.87 400	13.68 398	16.26 397	16.42 393	24.79 399	7.69 396	27.93 398	27.24 400	20.55 397	26.80 399	18.20 393	23.53 400	32.22 399	37.62 401	7.05 396	22.05 403	55.78 401	72.50 403	62.44 403	79.62 403

ASD4																								5.70 393

Low-res two-view benchmark