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 25	0.03 4	0.03 13	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

GFORCE	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 56	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.04 9

F8.5	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 56	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.07 29	0.04 9

FORCE_9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 56	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.04 9

FORCE_8	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 56	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.06 23	0.07 29	0.04 9

over-8	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.03 7	0.04 19	0.04 27	0.05 20	0.03 31	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 16	0.06 30	0.07 39	0.07 29	0.05 27

over-9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 27	0.06 41	0.03 31	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 16	0.06 30	0.07 39	0.07 29	0.05 27

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 25	0.03 4	0.04 27	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 21	0.03 7	0.02 3	0.03 13	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

PointNet	0.05 24	0.04 22	0.05 70	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.04 82	0.07 78	0.05 43	0.05 46	0.06 60	0.05 20	0.04 61	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.07 41	0.06 38	0.04 82	0.05 81	0.07 48	0.08 68	0.09 73	0.06 50

LACA2	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 65	0.02 5	0.06 41	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 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

WQFJX1	0.06 47	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.06 64	0.17 266	0.04 19	0.11 142	0.04 6	0.31 312	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 48	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 47	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.05 67	0.03 46	0.05 50	0.15 236	0.04 19	0.14 170	0.04 6	0.33 315	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 32	0.04 3	0.05 12	0.03 48	0.04 54	0.05 9	0.07 39	0.06 15	0.06 50

NLMM1	0.07 74	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.03 7	0.03 46	0.06 64	0.19 277	0.05 46	0.14 170	0.05 20	0.39 323	0.03 49	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 33	0.05 32	0.05 7	0.06 38	0.03 48	0.05 81	0.07 48	0.06 23	0.07 29	0.05 27

NLCSM	0.05 24	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 78	0.14 220	0.04 19	0.10 121	0.05 20	0.29 310	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 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

BridgeDepth	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 70	0.03 31	0.02 6	0.07 11	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.07 29	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
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 21	0.05 43	0.04 19	0.06 60	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 16	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 46	0.04 21	0.02 3	0.03 4	0.03 13	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

CR-Stereo	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.04 19	0.06 60	0.05 20	0.04 61	0.03 49	0.10 48	0.09 46	0.06 21	0.08 70	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.07 57	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.08 55	0.08 76

F5.5	0.05 24	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.05 43	0.04 19	0.03 13	0.07 56	0.03 31	0.03 49	0.08 22	0.09 46	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 29	0.06 50

F7	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.03 7	0.05 46	0.03 13	0.06 41	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 21	0.06 33	0.06 16	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.07 39	0.07 29	0.05 27

FORCE_4.5	0.05 24	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.03 46	0.06 64	0.04 25	0.05 46	0.05 45	0.07 56	0.03 31	0.03 49	0.09 37	0.08 24	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.06 38	0.02 5	0.03 16	0.07 48	0.08 68	0.09 73	0.07 63

FORCE_5	0.05 24	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.04 25	0.05 46	0.04 27	0.09 81	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.03 48	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.08 55	0.06 50

FORCE_6	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.05 50	0.05 43	0.03 4	0.03 13	0.07 56	0.04 61	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.08 55	0.05 27

LACA_dic	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.07 81	0.04 27	0.05 20	0.05 73	0.03 49	0.10 48	0.10 65	0.06 21	0.08 70	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.07 57	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.08 55	0.08 76

over-6	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.05 70	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.06 60	0.04 19	0.07 77	0.12 100	0.03 31	0.03 49	0.07 11	0.07 11	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.08 55	0.07 63

over v1	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.05 70	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.04 19	0.05 45	0.08 70	0.03 31	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.06 21	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 23	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.08 68	0.07 29	0.05 27

testmc14	0.05 24	0.05 48	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.05 46	0.04 27	0.10 84	0.02 3	0.02 6	0.11 62	0.09 46	0.06 21	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.06 23	0.05 12	0.04 82	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.07 29	0.05 27

TS12	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.07 81	0.04 27	0.05 20	0.05 73	0.03 49	0.10 48	0.10 65	0.06 21	0.08 70	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.07 57	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.08 55	0.08 76

LACA3	0.06 47	0.05 48	0.05 70	0.05 70	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.06 65	0.04 27	0.08 70	0.04 61	0.04 80	0.11 62	0.10 65	0.06 21	0.08 70	0.08 56	0.05 32	0.08 59	0.08 73	0.03 48	0.04 54	0.08 74	0.08 68	0.09 73	0.08 76

LACA1	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.03 46	0.03 3	0.06 60	0.05 46	0.04 27	0.06 41	0.04 61	0.03 49	0.09 37	0.09 46	0.06 21	0.08 70	0.06 16	0.05 32	0.06 23	0.06 38	0.03 48	0.04 54	0.07 48	0.08 68	0.08 55	0.06 50

DispViT+	0.06 47	0.05 48	0.05 70	0.07 100	0.05 75	0.05 67	0.04 82	0.05 50	0.07 86	0.06 65	0.08 91	0.06 41	0.05 73	0.03 49	0.10 48	0.09 46	0.06 21	0.08 70	0.08 56	0.06 61	0.06 23	0.07 57	0.03 48	0.06 98	0.07 48	0.10 97	0.08 55	0.09 91

MatchStereo	0.06 47	0.04 22	0.05 70	0.03 11	0.04 49	0.03 7	0.03 46	0.04 21	0.07 86	0.03 4	0.06 60	0.04 6	0.05 73	0.03 49	0.10 48	0.09 46	0.06 21	0.07 54	0.06 16	0.07 82	0.08 59	0.09 84	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.08 68	0.06 15	0.06 50
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 74	0.05 48	0.03 6	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.06 64	0.15 236	0.04 19	0.15 180	0.05 20	0.34 317	0.03 49	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.05 11	0.06 16	0.05 32	0.05 7	0.05 12	0.03 48	0.04 54	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 50

NLMM	0.07 74	0.05 48	0.03 6	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.06 64	0.15 236	0.04 19	0.15 180	0.05 20	0.34 317	0.03 49	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.05 11	0.06 16	0.05 32	0.05 7	0.05 12	0.03 48	0.04 54	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 50

NLSM1	0.07 74	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.04 82	0.07 78	0.19 277	0.04 19	0.16 196	0.06 41	0.36 322	0.03 49	0.07 11	0.08 24	0.06 21	0.05 11	0.07 33	0.05 32	0.06 23	0.06 38	0.03 48	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.07 29	0.05 27

111111	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 49	0.03 7	0.03 46	0.04 21	0.05 43	0.03 4	0.04 27	0.05 20	0.03 31	0.02 6	0.09 37	0.08 24	0.06 21	0.05 11	0.07 33	0.04 6	0.07 41	0.08 73	0.03 48	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

AIO-test1	0.05 24	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.06 64	0.06 60	0.06 65	0.06 60	0.06 41	0.02 3	0.03 49	0.09 37	0.09 46	0.06 21	0.05 11	0.05 4	0.05 32	0.05 7	0.06 38	0.02 5	0.03 16	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

ProNet	0.04 5	0.04 22	0.04 39	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.04 82	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 60	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.06 21	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 23	0.03 3	0.03 48	0.03 16	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 74	0.10 65	0.06 21	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 41	0.05 12	0.01 3	0.02 3	0.06 30	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
CR-RVC	0.06 47	0.05 48	0.05 70	0.03 11	0.05 75	0.04 25	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.04 19	0.05 45	0.05 20	0.05 73	0.04 80	0.12 74	0.11 77	0.07 43	0.08 70	0.08 56	0.06 61	0.09 73	0.07 57	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.09 85	0.10 84	0.09 91

F4.4	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.02 5	0.06 64	0.04 25	0.04 19	0.05 45	0.08 70	0.03 31	0.04 80	0.09 37	0.08 24	0.07 43	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.05 12	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.08 68	0.08 55	0.08 76

FORCE_4.6	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.03 11	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.04 25	0.04 19	0.03 13	0.08 70	0.04 61	0.03 49	0.09 37	0.09 46	0.07 43	0.07 54	0.06 16	0.05 32	0.06 23	0.06 38	0.04 82	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.09 73	0.06 50

FORCE_4	0.06 47	0.04 22	0.04 39	0.05 70	0.03 21	0.05 67	0.03 46	0.06 64	0.05 43	0.07 81	0.06 60	0.07 56	0.03 31	0.03 49	0.10 48	0.08 24	0.07 43	0.07 54	0.08 56	0.05 32	0.08 59	0.07 57	0.03 48	0.04 54	0.08 74	0.09 85	0.10 84	0.08 76

BridgeDepth_RVC	0.07 74	0.07 81	0.06 89	0.05 70	0.06 92	0.06 87	0.04 82	0.07 78	0.09 109	0.07 81	0.07 77	0.07 56	0.05 73	0.04 80	0.13 82	0.11 77	0.07 43	0.09 82	0.09 73	0.07 82	0.08 59	0.08 73	0.03 48	0.04 54	0.09 84	0.11 102	0.10 84	0.11 102
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.03 7	0.03 46	0.06 64	0.08 93	0.05 46	0.06 60	0.04 6	0.05 73	0.04 80	0.08 22	0.08 24	0.07 43	0.06 33	0.06 16	0.05 32	0.06 23	0.05 12	0.04 82	0.04 54	0.07 48	0.08 68	0.08 55	0.07 63

MM-Stereo_test3	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.02 3	0.02 5	0.04 21	0.05 43	0.04 19	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 43	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.04 4	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MM-Stereo_test2	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.05 46	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.03 49	0.09 37	0.09 46	0.07 43	0.07 54	0.07 33	0.06 61	0.08 59	0.10 91	0.04 82	0.03 16	0.05 9	0.09 85	0.06 15	0.05 27

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.04 19	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.07 43	0.05 11	0.06 16	0.05 32	0.06 23	0.05 12	0.03 48	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

GREAT-IGEV	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.03 7	0.04 19	0.05 45	0.08 70	0.02 3	0.02 6	0.11 62	0.09 46	0.07 43	0.05 11	0.07 33	0.05 32	0.06 23	0.10 91	0.03 48	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.08 55	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 22	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.05 67	0.03 46	0.05 50	0.04 25	0.04 19	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.07 43	0.04 5	0.08 56	0.04 6	0.06 23	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 48	0.05 10	0.07 29	0.04 9

IGEV-Stereo++	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.05 70	0.05 75	0.04 25	0.02 5	0.05 50	0.05 43	0.05 46	0.05 45	0.05 20	0.04 61	0.03 49	0.09 37	0.09 46	0.07 43	0.06 33	0.08 56	0.05 32	0.07 41	0.12 103	0.04 82	0.03 16	0.05 9	0.07 39	0.08 55	0.05 27

AIO-Stereo	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 27	0.04 6	0.03 31	0.02 6	0.09 37	0.09 46	0.07 43	0.06 33	0.09 73	0.06 61	0.07 41	0.06 38	0.03 48	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.07 29	0.04 9

RSM	0.05 24	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.04 21	0.03 7	0.04 19	0.05 45	0.06 41	0.03 31	0.02 6	0.10 48	0.09 46	0.07 43	0.06 33	0.07 33	0.06 61	0.08 59	0.06 38	0.02 5	0.04 54	0.06 30	0.06 23	0.07 29	0.05 27

MoCha-V2	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.04 31	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.04 21	0.03 7	0.04 19	0.05 45	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 48	0.08 24	0.07 43	0.06 33	0.08 56	0.06 61	0.07 41	0.07 57	0.03 48	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

CroCo-Stereo Lap2	0.05 24	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 65	0.03 13	0.04 6	0.03 31	0.02 6	0.10 48	0.10 65	0.07 43	0.07 54	0.07 33	0.05 32	0.08 59	0.06 38	0.02 5	0.03 16	0.07 48	0.08 68	0.07 29	0.05 27

SCION-MonSter(vits)	0.06 47	0.09 107	0.07 103	0.09 135	0.09 141	0.08 119	0.05 111	0.05 50	0.05 43	0.05 46	0.06 60	0.05 20	0.03 31	0.02 6	0.10 48	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.06 38	0.02 5	0.02 3	0.07 48	0.07 39	0.07 29	0.07 63

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.03 11	0.04 49	0.04 25	0.02 5	0.05 50	0.06 60	0.05 46	0.05 45	0.10 84	0.03 31	0.03 49	0.13 82	0.09 46	0.08 59	0.07 54	0.09 73	0.05 32	0.07 41	0.06 38	0.03 48	0.03 16	0.06 30	0.07 39	0.09 73	0.06 50

MCSU-Stereo	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.03 7	0.03 46	0.04 21	0.06 60	0.06 65	0.04 27	0.09 81	0.03 31	0.03 49	0.12 74	0.09 46	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.06 23	0.05 12	0.03 48	0.03 16	0.07 48	0.07 39	0.09 73	0.07 63

MonStereo	0.05 24	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.03 7	0.03 46	0.05 50	0.05 43	0.05 46	0.06 60	0.05 20	0.03 31	0.02 6	0.10 48	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.07 41	0.06 38	0.02 5	0.02 3	0.07 48	0.07 39	0.07 29	0.07 63

GASTEREO	0.06 47	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.06 60	0.04 19	0.04 27	0.06 41	0.03 31	0.02 6	0.12 74	0.10 65	0.08 59	0.07 54	0.08 56	0.06 61	0.07 41	0.13 111	0.03 48	0.03 16	0.07 48	0.08 68	0.07 29	0.05 27

MSCF	0.06 47	0.04 22	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.06 60	0.04 19	0.04 27	0.06 41	0.03 31	0.02 6	0.12 74	0.10 65	0.08 59	0.07 54	0.08 56	0.06 61	0.07 41	0.12 103	0.03 48	0.03 16	0.07 48	0.08 68	0.06 15	0.05 27

MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.06 65	0.03 13	0.06 41	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.07 41	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MLG-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.04 21	0.04 25	0.05 46	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.04 6	0.07 41	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 27

LG-Stereo	0.05 24	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 49	0.04 25	0.02 5	0.06 64	0.05 43	0.06 65	0.06 60	0.08 70	0.03 31	0.02 6	0.10 48	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.07 33	0.05 32	0.09 73	0.06 38	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 23	0.07 29	0.05 27

GIP-stereo	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.04 31	0.03 21	0.04 25	0.03 46	0.03 3	0.03 7	0.05 46	0.04 27	0.05 20	0.02 3	0.04 80	0.11 62	0.09 46	0.08 59	0.07 54	0.09 73	0.07 82	0.08 59	0.09 84	0.02 5	0.04 54	0.06 30	0.07 39	0.08 55	0.05 27

Occ-G	0.06 47	0.07 81	0.05 70	0.05 70	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.05 50	0.04 25	0.04 19	0.08 91	0.06 41	0.03 31	0.03 49	0.11 62	0.11 77	0.08 59	0.08 70	0.13 98	0.06 61	0.09 73	0.07 57	0.04 82	0.05 81	0.06 30	0.06 23	0.08 55	0.06 50

U	0.05 24	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 21	0.02 3	0.04 19	0.01 3	0.05 20	0.03 31	0.02 6	0.12 74	0.11 77	0.08 59	0.07 54	0.08 56	0.05 32	0.10 78	0.07 57	0.01 3	0.03 16	0.07 48	0.07 39	0.06 15	0.06 50

RSM++	0.06 47	0.05 48	0.05 70	0.05 70	0.05 75	0.04 25	0.03 46	0.06 64	0.05 43	0.05 46	0.05 45	0.07 56	0.04 61	0.02 6	0.11 62	0.10 65	0.08 59	0.07 54	0.08 56	0.06 61	0.09 73	0.07 57	0.03 48	0.04 54	0.08 74	0.07 39	0.07 29	0.05 27

RAFT	0.07 74	0.04 22	0.06 89	0.05 70	0.03 21	0.06 87	0.03 46	0.10 92	0.05 43	0.06 65	0.07 77	0.08 70	0.05 73	0.02 6	0.10 48	0.08 24	0.08 59	0.06 33	0.08 56	0.06 61	0.08 59	0.09 84	0.02 5	0.04 54	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.15 133

TS	0.09 89	0.07 81	0.07 103	0.07 100	0.06 92	0.06 87	0.04 82	0.11 100	0.06 60	0.06 65	0.11 142	0.10 84	0.05 73	0.05 94	0.13 82	0.13 99	0.09 73	0.10 98	0.12 90	0.08 99	0.13 96	0.11 95	0.04 82	0.06 98	0.12 118	0.11 102	0.12 101	0.14 125

GEAStereo	0.06 47	0.07 81	0.05 70	0.06 90	0.05 75	0.05 67	0.04 82	0.05 50	0.04 25	0.06 65	0.04 27	0.07 56	0.02 3	0.03 49	0.13 82	0.09 46	0.09 73	0.07 54	0.08 56	0.06 61	0.10 78	0.08 73	0.03 48	0.05 81	0.08 74	0.07 39	0.08 55	0.05 27

gasm-f	0.06 47	0.07 81	0.05 70	0.06 90	0.05 75	0.05 67	0.04 82	0.05 50	0.04 25	0.06 65	0.04 27	0.07 56	0.02 3	0.03 49	0.13 82	0.09 46	0.09 73	0.07 54	0.08 56	0.06 61	0.10 78	0.08 73	0.03 48	0.05 81	0.08 74	0.07 39	0.08 55	0.05 27

AdaDepth	0.06 47	0.06 74	0.04 39	0.04 31	0.05 75	0.04 25	0.03 46	0.05 50	0.06 60	0.04 19	0.05 45	0.05 20	0.03 31	0.03 49	0.11 62	0.11 77	0.09 73	0.08 70	0.09 73	0.06 61	0.08 59	0.07 57	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.09 73	0.07 63

RAStereo	0.06 47	0.05 48	0.04 39	0.03 11	0.03 21	0.03 7	0.02 5	0.05 50	0.03 7	0.10 94	0.03 13	0.07 56	0.03 31	0.02 6	0.14 94	0.11 77	0.09 73	0.08 70	0.09 73	0.05 32	0.12 94	0.07 57	0.02 5	0.03 16	0.09 84	0.07 39	0.07 29	0.07 63

StereoVision	0.07 74	0.05 48	0.05 70	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.07 78	0.11 150	0.05 46	0.06 60	0.05 20	0.06 92	0.02 6	0.13 82	0.13 99	0.09 73	0.07 54	0.10 80	0.08 99	0.08 59	0.07 57	0.03 48	0.05 81	0.11 104	0.10 97	0.13 108	0.13 114

AEACV	0.07 74	0.08 95	0.04 39	0.05 70	0.05 75	0.04 25	0.03 46	0.05 50	0.03 7	0.05 46	0.05 45	0.06 41	0.03 31	0.03 49	0.17 115	0.13 99	0.09 73	0.08 70	0.12 90	0.07 82	0.10 78	0.10 91	0.03 48	0.04 54	0.08 74	0.12 112	0.07 29	0.05 27

RYNet	0.15 140	0.07 81	0.06 89	0.05 70	0.06 92	0.06 87	0.04 82	0.07 78	0.13 204	0.06 65	0.06 60	0.06 41	0.05 73	0.04 80	1.96 386	0.11 77	0.09 73	0.13 132	0.10 80	0.07 82	0.08 59	0.07 57	0.13 270	0.06 98	0.09 84	0.22 233	0.11 94	0.08 76

TDLM	0.07 74	0.08 95	0.07 103	0.07 100	0.07 105	0.07 100	0.05 111	0.07 78	0.06 60	0.06 65	0.10 121	0.08 70	0.06 92	0.05 94	0.09 37	0.09 46	0.09 73	0.09 82	0.08 56	0.06 61	0.08 59	0.06 38	0.05 107	0.07 111	0.08 74	0.07 39	0.08 55	0.08 76

FORCE_4.7	0.06 47	0.05 48	0.05 70	0.06 90	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.04 21	0.05 43	0.04 19	0.05 45	0.11 93	0.03 31	0.04 80	0.09 37	0.08 24	0.10 82	0.08 70	0.08 56	0.05 32	0.08 59	0.06 38	0.02 5	0.04 54	0.07 48	0.07 39	0.09 73	0.07 63

GSStereo	0.06 47	0.06 74	0.04 39	0.04 31	0.04 49	0.05 67	0.03 46	0.03 3	0.04 25	0.05 46	0.04 27	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 62	0.10 65	0.10 82	0.06 33	0.09 73	0.06 61	0.10 78	0.06 38	0.02 5	0.03 16	0.07 48	0.06 23	0.07 29	0.05 27

MLG-Stereo_test2	0.06 47	0.05 48	0.03 6	0.03 11	0.03 21	0.04 25	0.02 5	0.06 64	0.04 25	0.07 81	0.05 45	0.07 56	0.03 31	0.04 80	0.10 48	0.10 65	0.10 82	0.07 54	0.11 85	0.06 61	0.10 78	0.06 38	0.03 48	0.03 16	0.06 30	0.05 10	0.09 73	0.06 50

delet	0.08 85	0.08 95	0.07 103	0.09 135	0.07 105	0.08 119	0.06 132	0.07 78	0.06 60	0.09 88	0.07 77	0.11 93	0.06 92	0.06 114	0.12 74	0.10 65	0.10 82	0.09 82	0.08 56	0.09 112	0.09 73	0.07 57	0.05 107	0.06 98	0.09 84	0.09 85	0.10 84	0.08 76

AIO_rvc	0.09 89	0.09 107	0.06 89	0.07 100	0.06 92	0.07 100	0.04 82	0.12 105	0.08 93	0.12 106	0.05 45	0.11 93	0.04 61	0.05 94	0.22 183	0.17 143	0.11 86	0.09 82	0.14 102	0.07 82	0.16 109	0.22 173	0.04 82	0.05 81	0.09 84	0.08 68	0.09 73	0.07 63

AIO_test	0.12 116	0.10 123	0.06 89	0.10 146	0.07 105	0.07 100	0.06 132	0.14 117	0.10 127	0.13 109	0.07 77	0.13 108	0.05 73	0.05 94	0.29 240	0.29 295	0.11 86	0.09 82	0.13 98	0.07 82	0.18 128	0.24 186	0.05 107	0.06 98	0.12 118	0.18 192	0.10 84	0.07 63

DEFOM-Stereo	0.07 74	0.06 74	0.04 39	0.06 90	0.05 75	0.05 67	0.03 46	0.06 64	0.05 43	0.06 65	0.07 77	0.06 41	0.03 31	0.03 49	0.11 62	0.10 65	0.11 86	0.09 82	0.10 80	0.06 61	0.11 85	0.07 57	0.04 82	0.04 54	0.08 74	0.08 68	0.12 101	0.08 76

anonymousdsp	0.08 85	0.07 81	0.06 89	0.06 90	0.05 75	0.06 87	0.04 82	0.10 92	0.06 60	0.11 100	0.10 121	0.08 70	0.04 61	0.05 94	0.13 82	0.12 93	0.11 86	0.09 82	0.13 98	0.08 99	0.14 101	0.15 120	0.04 82	0.05 81	0.08 74	0.07 39	0.11 94	0.07 63

test_5	0.11 109	0.10 123	0.08 125	0.07 100	0.05 75	0.07 100	0.05 111	0.16 128	0.07 86	0.11 100	0.09 107	0.15 127	0.15 240	0.03 49	0.15 103	0.15 121	0.11 86	0.10 98	0.12 90	0.07 82	0.13 96	0.15 120	0.04 82	0.09 158	0.13 123	0.14 135	0.19 152	0.18 151

CVANet_RVC	0.10 100	0.12 160	0.11 188	0.13 190	0.09 141	0.11 164	0.08 171	0.12 105	0.08 93	0.09 88	0.14 170	0.10 84	0.07 109	0.07 123	0.11 62	0.11 77	0.11 86	0.11 109	0.11 85	0.08 99	0.11 85	0.08 73	0.06 126	0.08 129	0.11 104	0.09 85	0.11 94	0.12 109

AANet_RVC	0.09 89	0.08 95	0.08 125	0.07 100	0.09 141	0.06 87	0.06 132	0.09 88	0.09 109	0.08 86	0.09 107	0.08 70	0.07 109	0.06 114	0.14 94	0.11 77	0.11 86	0.12 117	0.11 85	0.10 122	0.10 78	0.09 84	0.07 144	0.08 129	0.11 104	0.12 112	0.12 101	0.14 125

VIP-Stereo	0.07 74	0.06 74	0.05 70	0.05 70	0.04 49	0.04 25	0.02 5	0.06 64	0.05 43	0.06 65	0.09 107	0.10 84	0.03 31	0.03 49	0.12 74	0.11 77	0.12 93	0.09 82	0.10 80	0.06 61	0.11 85	0.06 38	0.03 48	0.04 54	0.08 74	0.07 39	0.07 29	0.08 76

MLG-Stereo_test3	0.08 85	0.06 74	0.04 39	0.05 70	0.06 92	0.06 87	0.04 82	0.07 78	0.06 60	0.09 88	0.07 77	0.13 108	0.03 31	0.05 94	0.13 82	0.11 77	0.12 93	0.09 82	0.29 222	0.06 61	0.12 94	0.13 111	0.03 48	0.05 81	0.07 48	0.08 68	0.10 84	0.08 76

YMNet	0.13 123	0.11 144	0.08 125	0.10 146	0.10 162	0.12 180	0.17 263	0.11 100	0.10 127	0.10 94	0.08 91	0.16 136	0.12 195	0.09 162	0.66 322	0.16 133	0.12 93	0.12 117	0.14 102	0.08 99	0.11 85	0.11 95	0.07 144	0.07 111	0.15 147	0.11 102	0.15 116	0.13 114

RAFT+CT+SA	0.12 116	0.10 123	0.09 146	0.08 120	0.06 92	0.07 100	0.06 132	0.19 152	0.09 109	0.16 113	0.08 91	0.18 148	0.16 249	0.05 94	0.17 115	0.17 143	0.12 93	0.10 98	0.17 123	0.09 112	0.17 117	0.23 178	0.04 82	0.08 129	0.15 147	0.14 135	0.18 143	0.17 144

AFF-stereo	0.10 100	0.10 123	0.08 125	0.07 100	0.06 92	0.08 119	0.04 82	0.17 134	0.08 93	0.21 144	0.08 91	0.13 108	0.05 73	0.03 49	0.14 94	0.14 106	0.12 93	0.09 82	0.20 145	0.07 82	0.14 101	0.11 95	0.04 82	0.06 98	0.13 123	0.12 112	0.18 143	0.11 102

MMNet	0.10 100	0.09 107	0.07 103	0.10 146	0.08 127	0.09 141	0.06 132	0.10 92	0.08 93	0.08 86	0.09 107	0.12 100	0.06 92	0.08 135	0.22 183	0.11 77	0.12 93	0.11 109	0.12 90	0.09 112	0.11 85	0.08 73	0.06 126	0.08 129	0.10 94	0.11 102	0.13 108	0.12 109

LG-G_1	0.09 89	0.08 95	0.06 89	0.08 120	0.07 105	0.08 119	0.05 111	0.09 88	0.06 60	0.09 88	0.07 77	0.13 108	0.06 92	0.07 123	0.14 94	0.12 93	0.13 99	0.10 98	0.15 108	0.08 99	0.14 101	0.17 136	0.05 107	0.05 81	0.09 84	0.09 85	0.12 101	0.11 102

LG-G	0.09 89	0.08 95	0.06 89	0.08 120	0.07 105	0.08 119	0.05 111	0.09 88	0.06 60	0.09 88	0.07 77	0.13 108	0.06 92	0.07 123	0.14 94	0.12 93	0.13 99	0.10 98	0.15 108	0.08 99	0.14 101	0.17 136	0.05 107	0.05 81	0.09 84	0.09 85	0.12 101	0.11 102

DFGA-Net	0.09 89	0.09 107	0.05 70	0.07 100	0.05 75	0.06 87	0.05 111	0.11 100	0.06 60	0.12 106	0.07 77	0.13 108	0.05 73	0.04 80	0.14 94	0.12 93	0.13 99	0.10 98	0.13 98	0.07 82	0.11 85	0.08 73	0.05 107	0.07 111	0.10 94	0.09 85	0.14 113	0.11 102

AASNet	0.10 100	0.10 123	0.07 103	0.10 146	0.10 162	0.11 164	0.08 171	0.11 100	0.06 60	0.10 94	0.11 142	0.10 84	0.06 92	0.07 123	0.14 94	0.11 77	0.13 99	0.11 109	0.11 85	0.09 112	0.11 85	0.12 103	0.06 126	0.08 129	0.11 104	0.10 97	0.10 84	0.08 76

iRaftStereo_RVC	0.08 85	0.07 81	0.06 89	0.05 70	0.05 75	0.05 67	0.03 46	0.10 92	0.05 43	0.10 94	0.09 107	0.10 84	0.05 73	0.04 80	0.11 62	0.11 77	0.13 99	0.10 98	0.12 90	0.07 82	0.15 107	0.11 95	0.04 82	0.05 81	0.10 94	0.09 85	0.11 94	0.08 76

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 89	0.06 74	0.07 103	0.07 100	0.07 105	0.06 87	0.04 82	0.10 92	0.08 93	0.16 113	0.10 121	0.12 100	0.08 125	0.04 80	0.14 94	0.12 93	0.14 104	0.09 82	0.16 115	0.07 82	0.11 85	0.09 84	0.04 82	0.05 81	0.10 94	0.10 97	0.13 108	0.10 95

LG-Stereo_L2	0.09 89	0.08 95	0.05 70	0.04 31	0.05 75	0.04 25	0.03 46	0.13 110	0.09 109	0.21 144	0.09 107	0.13 108	0.05 73	0.05 94	0.13 82	0.14 106	0.14 104	0.09 82	0.14 102	0.07 82	0.18 128	0.12 103	0.03 48	0.04 54	0.09 84	0.08 68	0.10 84	0.10 95

LG-Stereo_L1	0.09 89	0.08 95	0.05 70	0.05 70	0.05 75	0.05 67	0.03 46	0.13 110	0.09 109	0.21 144	0.09 107	0.11 93	0.05 73	0.05 94	0.13 82	0.14 106	0.14 104	0.09 82	0.14 102	0.07 82	0.18 128	0.11 95	0.03 48	0.04 54	0.09 84	0.08 68	0.10 84	0.10 95

IGEV-Stereo+	0.10 100	0.11 144	0.05 70	0.05 70	0.06 92	0.06 87	0.03 46	0.16 128	0.08 93	0.24 189	0.13 162	0.11 93	0.06 92	0.05 94	0.13 82	0.15 121	0.14 104	0.10 98	0.15 108	0.10 122	0.18 128	0.15 120	0.05 107	0.04 54	0.10 94	0.12 112	0.08 55	0.09 91

RAFT_CTSACE	0.11 109	0.09 107	0.07 103	0.05 70	0.06 92	0.08 119	0.06 132	0.12 105	0.07 86	0.18 129	0.06 60	0.14 119	0.12 195	0.05 94	0.13 82	0.13 99	0.14 104	0.09 82	0.12 90	0.07 82	0.16 109	0.18 144	0.04 82	0.07 111	0.14 137	0.14 135	0.19 152	0.14 125

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 116	0.11 144	0.09 146	0.08 120	0.07 105	0.08 119	0.05 111	0.21 173	0.09 109	0.23 166	0.09 107	0.18 148	0.06 92	0.05 94	0.16 109	0.14 106	0.14 104	0.09 82	0.21 158	0.08 99	0.17 117	0.13 111	0.05 107	0.08 129	0.17 166	0.13 125	0.20 165	0.14 125

RAFT + AFF	0.14 130	0.07 81	0.05 70	0.08 120	0.05 75	0.07 100	0.04 82	0.11 100	0.08 93	0.14 112	0.07 77	0.15 127	0.04 61	0.03 49	1.54 366	0.11 77	0.14 104	0.07 54	0.14 102	0.06 61	0.14 101	0.08 73	0.03 48	0.05 81	0.10 94	0.07 39	0.07 29	0.07 63

CCAANet	0.11 109	0.10 123	0.10 159	0.10 146	0.08 127	0.09 141	0.11 217	0.13 110	0.10 127	0.11 100	0.10 121	0.18 148	0.08 125	0.07 123	0.16 109	0.14 106	0.14 104	0.11 109	0.10 80	0.09 112	0.13 96	0.09 84	0.07 144	0.06 98	0.11 104	0.12 112	0.21 173	0.14 125

GANet	0.10 100	0.10 123	0.09 146	0.10 146	0.10 162	0.12 180	0.09 188	0.13 110	0.08 93	0.10 94	0.10 121	0.14 119	0.06 92	0.06 114	0.11 62	0.12 93	0.14 104	0.14 145	0.11 85	0.07 82	0.11 85	0.08 73	0.08 170	0.08 129	0.11 104	0.09 85	0.11 94	0.11 102

NBS	0.09 89	0.06 74	0.05 70	0.03 11	0.04 49	0.04 25	0.04 82	0.10 92	0.06 60	0.16 113	0.03 13	0.12 100	0.06 92	0.05 94	0.15 103	0.14 106	0.15 113	0.09 82	0.12 90	0.08 99	0.20 150	0.12 103	0.05 107	0.05 81	0.11 104	0.11 102	0.09 73	0.10 95

LGtest1	0.09 89	0.07 81	0.06 89	0.06 90	0.06 92	0.07 100	0.04 82	0.10 92	0.09 109	0.09 88	0.10 121	0.10 84	0.05 73	0.06 114	0.15 103	0.13 99	0.15 113	0.11 109	0.15 108	0.09 112	0.16 109	0.15 120	0.05 107	0.05 81	0.10 94	0.09 85	0.12 101	0.10 95

HUF	0.13 123	0.09 107	0.07 103	0.08 120	0.08 127	0.07 100	0.04 82	0.15 121	0.08 93	0.18 129	0.07 77	0.12 100	0.07 109	0.06 114	0.43 285	0.45 351	0.15 113	0.10 98	0.20 145	0.09 112	0.21 160	0.21 165	0.06 126	0.06 98	0.11 104	0.08 68	0.11 94	0.08 76

MaDis-Stereo	0.10 100	0.07 81	0.07 103	0.04 31	0.04 49	0.04 25	0.04 82	0.09 88	0.07 86	0.11 100	0.07 77	0.13 108	0.06 92	0.03 49	0.14 94	0.14 106	0.15 113	0.12 117	0.15 108	0.07 82	0.16 109	0.13 111	0.03 48	0.06 98	0.14 137	0.20 213	0.16 122	0.19 170

TESTraft	0.13 123	0.11 144	0.08 125	0.07 100	0.07 105	0.07 100	0.07 150	0.15 121	0.11 150	0.16 113	0.10 121	0.14 119	0.16 249	0.05 94	0.24 212	0.17 143	0.15 113	0.12 117	0.18 127	0.10 122	0.18 128	0.22 173	0.04 82	0.08 129	0.17 166	0.17 175	0.23 184	0.19 170

DMCA	0.11 109	0.09 107	0.10 159	0.08 120	0.09 141	0.08 119	0.09 188	0.13 110	0.10 127	0.11 100	0.13 162	0.12 100	0.08 125	0.09 162	0.20 150	0.14 106	0.15 113	0.14 145	0.12 90	0.10 122	0.14 101	0.09 84	0.08 170	0.08 129	0.11 104	0.13 125	0.11 94	0.12 109

plain	0.10 100	0.09 107	0.07 103	0.06 90	0.06 92	0.07 100	0.04 82	0.13 110	0.06 60	0.16 113	0.06 60	0.11 93	0.04 61	0.04 80	0.16 109	0.16 133	0.16 119	0.12 117	0.15 108	0.08 99	0.15 107	0.11 95	0.04 82	0.07 111	0.12 118	0.12 112	0.12 101	0.14 125

MIF-Stereo (partial)	0.10 100	0.09 107	0.08 125	0.07 100	0.06 92	0.07 100	0.04 82	0.12 105	0.09 109	0.12 106	0.07 77	0.09 81	0.07 109	0.05 94	0.18 126	0.15 121	0.16 119	0.13 132	0.14 102	0.08 99	0.16 109	0.10 91	0.04 82	0.08 129	0.13 123	0.11 102	0.16 122	0.13 114

UniTT-Stereo	0.11 109	0.07 81	0.06 89	0.05 70	0.05 75	0.06 87	0.04 82	0.10 92	0.07 86	0.13 109	0.06 60	0.12 100	0.12 195	0.08 135	0.18 126	0.14 106	0.16 119	0.12 117	0.19 136	0.09 112	0.17 117	0.12 103	0.07 144	0.06 98	0.12 118	0.19 202	0.10 84	0.13 114

TestStereo1	0.14 130	0.12 160	0.08 125	0.07 100	0.07 105	0.08 119	0.07 150	0.14 117	0.10 127	0.17 122	0.09 107	0.14 119	0.17 262	0.05 94	0.23 195	0.17 143	0.16 119	0.12 117	0.19 136	0.10 122	0.19 140	0.24 186	0.04 82	0.07 111	0.18 181	0.17 175	0.26 219	0.20 178

SA-5K	0.14 130	0.12 160	0.08 125	0.07 100	0.07 105	0.08 119	0.07 150	0.14 117	0.10 127	0.17 122	0.09 107	0.14 119	0.17 262	0.05 94	0.23 195	0.17 143	0.16 119	0.12 117	0.19 136	0.10 122	0.19 140	0.24 186	0.04 82	0.07 111	0.18 181	0.17 175	0.26 219	0.20 178

raft+_RVC	0.12 116	0.10 123	0.08 125	0.09 135	0.08 127	0.09 141	0.06 132	0.18 143	0.09 109	0.22 153	0.12 152	0.15 127	0.07 109	0.06 114	0.16 109	0.14 106	0.16 119	0.12 117	0.20 145	0.09 112	0.19 140	0.17 136	0.05 107	0.07 111	0.14 137	0.13 125	0.16 122	0.13 114

HCRNet	0.15 140	0.19 288	0.08 125	0.23 288	0.09 141	0.16 224	0.09 188	0.16 128	0.06 60	0.49 370	0.16 196	0.25 215	0.08 125	0.09 162	0.43 285	0.11 77	0.16 119	0.10 98	0.21 158	0.09 112	0.13 96	0.08 73	0.11 243	0.07 111	0.09 84	0.09 85	0.14 113	0.11 102

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 109	0.08 95	0.06 89	0.07 100	0.07 105	0.07 100	0.03 46	0.16 128	0.09 109	0.24 189	0.09 107	0.10 84	0.06 92	0.05 94	0.15 103	0.17 143	0.17 126	0.12 117	0.16 115	0.10 122	0.24 188	0.17 136	0.04 82	0.05 81	0.10 94	0.11 102	0.13 108	0.09 91

MIM_Stereo	0.11 109	0.09 107	0.07 103	0.08 120	0.07 105	0.09 141	0.04 82	0.13 110	0.06 60	0.19 136	0.08 91	0.11 93	0.05 73	0.05 94	0.16 109	0.15 121	0.17 126	0.12 117	0.20 145	0.10 122	0.18 128	0.15 120	0.04 82	0.07 111	0.11 104	0.10 97	0.15 116	0.10 95

LoS_RVC	0.16 158	0.13 181	0.10 159	0.07 100	0.09 141	0.08 119	0.06 132	0.17 134	0.11 150	0.23 166	0.16 196	0.17 141	0.11 180	0.09 162	0.21 164	0.22 236	0.17 126	0.16 192	0.24 183	0.12 144	0.33 229	0.31 234	0.08 170	0.09 158	0.20 205	0.15 151	0.16 122	0.20 178

tt_ll	0.16 158	0.13 181	0.10 159	0.07 100	0.09 141	0.08 119	0.06 132	0.17 134	0.11 150	0.23 166	0.16 196	0.17 141	0.11 180	0.09 162	0.21 164	0.22 236	0.17 126	0.16 192	0.24 183	0.12 144	0.33 229	0.31 234	0.08 170	0.09 158	0.20 205	0.15 151	0.16 122	0.20 178

CAS	0.14 130	0.11 144	0.08 125	0.09 135	0.08 127	0.08 119	0.05 111	0.17 134	0.10 127	0.17 122	0.16 196	0.15 127	0.10 154	0.10 184	0.20 150	0.18 166	0.17 126	0.14 145	0.19 136	0.11 135	0.22 170	0.23 178	0.07 144	0.08 129	0.17 166	0.16 165	0.17 137	0.23 211

anonymousdsp2	0.13 123	0.12 160	0.09 146	0.09 135	0.08 127	0.10 148	0.07 150	0.18 143	0.08 93	0.20 140	0.16 196	0.15 127	0.07 109	0.07 123	0.15 103	0.15 121	0.17 126	0.12 117	0.23 175	0.11 135	0.19 140	0.21 165	0.07 144	0.08 129	0.13 123	0.11 102	0.18 143	0.12 109

UPFNet	0.13 123	0.11 144	0.12 211	0.12 181	0.11 181	0.13 192	0.10 204	0.15 121	0.12 177	0.17 122	0.13 162	0.15 127	0.09 138	0.11 202	0.23 195	0.15 121	0.17 126	0.15 170	0.16 115	0.11 135	0.13 96	0.11 95	0.09 189	0.09 158	0.13 123	0.13 125	0.19 152	0.13 114

AF-Net	0.20 212	0.18 274	0.17 277	0.18 252	0.22 298	0.20 263	0.21 286	0.24 213	0.21 286	0.19 136	0.25 270	0.26 227	0.16 249	0.14 264	0.33 260	0.20 207	0.17 126	0.17 209	0.22 168	0.15 212	0.17 117	0.21 165	0.16 291	0.14 262	0.19 192	0.19 202	0.29 253	0.22 200

Nwc_Net	0.20 212	0.18 274	0.17 277	0.18 252	0.22 298	0.20 263	0.21 286	0.24 213	0.21 286	0.19 136	0.25 270	0.26 227	0.16 249	0.14 264	0.33 260	0.20 207	0.17 126	0.17 209	0.22 168	0.15 212	0.17 117	0.21 165	0.16 291	0.14 262	0.19 192	0.19 202	0.29 253	0.22 200

HITNet	0.14 130	0.11 144	0.10 159	0.11 166	0.10 162	0.10 148	0.07 150	0.18 143	0.11 150	0.24 189	0.13 162	0.18 148	0.10 154	0.09 162	0.20 150	0.14 106	0.17 126	0.14 145	0.16 115	0.10 122	0.20 150	0.22 173	0.08 170	0.09 158	0.15 147	0.14 135	0.24 195	0.18 151
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PWCDC_ROB	0.23 247	0.10 123	0.13 229	0.10 146	0.17 266	0.11 164	0.15 255	0.12 105	0.38 340	0.11 100	0.25 270	0.14 119	0.77 354	0.28 333	0.88 339	0.21 218	0.17 126	0.18 246	0.17 123	0.17 243	0.20 150	0.39 274	0.20 308	0.17 293	0.11 104	0.20 213	0.15 116	0.24 227

SGD-Stereo	0.13 123	0.07 81	0.05 70	0.06 90	0.06 92	0.08 119	0.03 46	0.08 87	0.08 93	0.10 94	0.06 60	0.13 108	0.06 92	0.04 80	0.93 346	0.17 143	0.18 137	0.10 98	0.16 115	0.08 99	0.18 128	0.11 95	0.06 126	0.06 98	0.10 94	0.11 102	0.16 122	0.13 114

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 116	0.09 107	0.06 89	0.06 90	0.07 105	0.06 87	0.04 82	0.17 134	0.08 93	0.24 189	0.08 91	0.14 119	0.06 92	0.06 114	0.17 115	0.14 106	0.18 137	0.13 132	0.18 127	0.10 122	0.23 184	0.23 178	0.06 126	0.06 98	0.10 94	0.13 125	0.14 113	0.16 138

LL-Strereo2	0.12 116	0.08 95	0.07 103	0.07 100	0.07 105	0.06 87	0.04 82	0.15 121	0.10 127	0.22 153	0.10 121	0.13 108	0.07 109	0.07 123	0.15 103	0.15 121	0.18 137	0.11 109	0.20 145	0.10 122	0.20 150	0.28 220	0.05 107	0.07 111	0.12 118	0.13 125	0.15 116	0.10 95

IER	0.15 140	0.11 144	0.10 159	0.12 181	0.10 162	0.12 180	0.08 171	0.17 134	0.10 127	0.18 129	0.17 209	0.20 165	0.10 154	0.11 202	0.47 296	0.15 121	0.18 137	0.14 145	0.16 115	0.11 135	0.16 109	0.12 103	0.09 189	0.09 158	0.14 137	0.16 165	0.19 152	0.18 151

SA	0.15 140	0.13 181	0.09 146	0.09 135	0.08 127	0.11 164	0.06 132	0.21 173	0.10 127	0.23 166	0.09 107	0.23 197	0.07 109	0.07 123	0.19 132	0.18 166	0.18 137	0.15 170	0.24 183	0.12 144	0.20 150	0.26 204	0.05 107	0.09 158	0.20 205	0.20 213	0.27 236	0.23 211

test_4	0.14 130	0.09 107	0.10 159	0.07 100	0.07 105	0.05 67	0.05 111	0.17 134	0.11 150	0.24 189	0.08 91	0.15 127	0.08 125	0.07 123	0.19 132	0.18 166	0.18 137	0.12 117	0.17 123	0.11 135	0.23 184	0.27 212	0.04 82	0.09 158	0.14 137	0.20 213	0.26 219	0.23 211

RALAANet	0.14 130	0.13 181	0.11 188	0.10 146	0.10 162	0.11 164	0.07 150	0.17 134	0.10 127	0.16 113	0.15 180	0.15 127	0.09 138	0.06 114	0.19 132	0.16 133	0.18 137	0.17 209	0.26 197	0.14 191	0.24 188	0.23 178	0.07 144	0.09 158	0.16 152	0.15 151	0.20 165	0.16 138

ARAFT	0.12 116	0.09 107	0.07 103	0.09 135	0.07 105	0.08 119	0.04 82	0.14 117	0.08 93	0.21 144	0.10 121	0.17 141	0.05 73	0.05 94	0.18 126	0.14 106	0.18 137	0.15 170	0.20 145	0.08 99	0.20 150	0.18 144	0.05 107	0.06 98	0.14 137	0.11 102	0.18 143	0.13 114

DMCA-RVC	0.16 158	0.12 160	0.15 251	0.12 181	0.13 214	0.11 164	0.13 238	0.17 134	0.16 256	0.18 129	0.21 245	0.20 165	0.10 154	0.10 184	0.36 271	0.17 143	0.18 137	0.17 209	0.16 115	0.14 191	0.18 128	0.15 120	0.10 216	0.12 227	0.14 137	0.13 125	0.18 143	0.18 151

DeepPrunerF	0.29 283	0.16 238	0.14 238	0.23 288	0.44 355	0.17 238	0.21 286	0.20 154	0.26 313	0.16 113	0.22 254	0.15 127	0.12 195	0.12 235	0.97 349	0.21 218	0.18 137	0.17 209	0.26 197	0.16 230	0.21 160	0.17 136	0.12 262	0.12 227	1.97 403	0.25 263	0.22 180	0.20 178

PA-Net	0.25 263	0.28 328	0.29 339	0.18 252	0.26 321	0.21 273	0.25 307	0.26 249	0.25 307	0.22 153	0.19 223	0.22 191	0.24 300	0.28 333	0.40 280	0.24 257	0.18 137	0.22 289	0.20 145	0.22 280	0.19 140	0.32 239	0.17 295	0.20 305	0.24 263	0.38 330	0.23 184	0.55 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.23 247	0.26 323	0.20 296	0.31 320	0.22 298	0.25 299	0.21 286	0.27 269	0.15 236	0.28 247	0.21 245	0.53 322	0.14 234	0.16 286	0.28 237	0.15 121	0.18 137	0.17 209	0.35 253	0.14 191	0.17 117	0.13 111	0.22 318	0.16 283	0.22 230	0.25 263	0.28 247	0.27 251

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 140	0.07 81	0.08 125	0.05 70	0.07 105	0.07 100	0.04 82	0.20 154	0.13 204	0.23 166	0.13 162	0.21 179	0.09 138	0.11 202	0.20 150	0.21 218	0.19 149	0.11 109	0.15 108	0.12 144	0.37 257	0.29 225	0.08 170	0.08 129	0.18 181	0.13 125	0.16 122	0.20 178

MGS-Stereo	0.15 140	0.12 160	0.08 125	0.07 100	0.07 105	0.07 100	0.05 111	0.16 128	0.07 86	0.13 109	0.10 121	0.13 108	0.06 92	0.08 135	0.98 351	0.13 99	0.19 149	0.15 170	0.18 127	0.12 144	0.19 140	0.16 129	0.07 144	0.08 129	0.13 123	0.12 112	0.17 137	0.15 133

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 140	0.11 144	0.10 159	0.11 166	0.08 127	0.09 141	0.05 111	0.18 143	0.17 266	0.23 166	0.18 213	0.18 148	0.10 154	0.09 162	0.19 132	0.17 143	0.19 149	0.15 170	0.18 127	0.12 144	0.19 140	0.26 204	0.07 144	0.09 158	0.16 152	0.22 233	0.16 122	0.21 189

FINET	0.16 158	0.15 227	0.15 251	0.16 232	0.12 196	0.13 192	0.14 247	0.18 143	0.15 236	0.17 122	0.15 180	0.18 148	0.12 195	0.11 202	0.23 195	0.18 166	0.19 149	0.14 145	0.23 175	0.12 144	0.18 128	0.14 117	0.12 262	0.12 227	0.16 152	0.16 165	0.18 143	0.16 138

DSFCA	0.16 158	0.18 274	0.14 238	0.14 202	0.13 214	0.16 224	0.15 255	0.16 128	0.13 204	0.16 113	0.19 223	0.18 148	0.10 154	0.08 135	0.22 183	0.18 166	0.19 149	0.17 209	0.21 158	0.14 191	0.19 140	0.19 157	0.11 243	0.12 227	0.17 166	0.18 192	0.19 152	0.19 170

STTStereo	0.19 201	0.19 288	0.21 305	0.18 252	0.20 285	0.17 238	0.25 307	0.18 143	0.19 277	0.20 140	0.19 223	0.24 204	0.14 234	0.17 295	0.32 256	0.17 143	0.19 149	0.19 260	0.19 136	0.14 191	0.18 128	0.17 136	0.11 243	0.12 227	0.19 192	0.20 213	0.20 165	0.26 246

RASNet	0.15 140	0.14 204	0.14 238	0.13 190	0.11 181	0.12 180	0.10 204	0.24 213	0.12 177	0.22 153	0.14 170	0.18 148	0.12 195	0.09 162	0.16 109	0.18 166	0.19 149	0.13 132	0.16 115	0.10 122	0.22 170	0.16 129	0.07 144	0.14 262	0.16 152	0.16 165	0.26 219	0.22 200

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 184	0.18 274	0.18 284	0.17 242	0.21 291	0.16 224	0.26 315	0.19 152	0.24 303	0.22 153	0.20 234	0.26 227	0.12 195	0.19 306	0.24 212	0.16 133	0.19 149	0.16 192	0.19 136	0.13 163	0.16 109	0.17 136	0.11 243	0.11 206	0.17 166	0.22 233	0.19 152	0.21 189
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	0.17 173	0.16 238	0.16 264	0.14 202	0.12 196	0.13 192	0.11 217	0.15 121	0.12 177	0.16 113	0.16 196	0.12 100	0.10 154	0.09 162	0.19 132	0.20 207	0.19 149	0.23 303	0.18 127	0.15 212	0.22 170	0.23 178	0.07 144	0.11 206	0.21 218	0.24 252	0.39 305	0.23 211

DN-CSS_ROB	0.18 184	0.14 204	0.16 264	0.14 202	0.14 233	0.11 164	0.09 188	0.25 232	0.13 204	0.27 228	0.26 279	0.25 215	0.17 262	0.09 162	0.19 132	0.16 133	0.19 149	0.15 170	0.41 268	0.13 163	0.24 188	0.18 144	0.10 216	0.14 262	0.17 166	0.15 151	0.22 180	0.18 151

coex_refinement	0.17 173	0.15 227	0.11 188	0.12 181	0.12 196	0.13 192	0.08 171	0.21 173	0.16 256	0.22 153	0.18 213	0.17 141	0.10 154	0.10 184	0.44 289	0.19 186	0.20 159	0.15 170	0.23 175	0.11 135	0.17 117	0.15 120	0.09 189	0.10 189	0.18 181	0.17 175	0.20 165	0.22 200

G2L-Stereo	0.16 158	0.14 204	0.11 188	0.12 181	0.13 214	0.12 180	0.09 188	0.20 154	0.11 150	0.24 189	0.16 196	0.19 158	0.16 249	0.11 202	0.29 240	0.16 133	0.20 159	0.15 170	0.18 127	0.12 144	0.20 150	0.16 129	0.11 243	0.10 189	0.18 181	0.19 202	0.23 184	0.17 144

CASnet	0.15 140	0.12 160	0.08 125	0.10 146	0.11 181	0.14 200	0.06 132	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.15 180	0.23 197	0.10 154	0.09 162	0.19 132	0.15 121	0.20 159	0.11 109	0.26 197	0.11 135	0.34 236	0.19 157	0.07 144	0.08 129	0.16 152	0.12 112	0.20 165	0.17 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.14 130	0.10 123	0.09 146	0.10 146	0.08 127	0.08 119	0.05 111	0.21 173	0.12 177	0.26 217	0.12 152	0.20 165	0.08 125	0.07 123	0.19 132	0.18 166	0.20 159	0.15 170	0.22 168	0.12 144	0.27 208	0.29 225	0.05 107	0.08 129	0.14 137	0.14 135	0.19 152	0.13 114

iinet-f	0.17 173	0.14 204	0.10 159	0.12 181	0.09 141	0.14 200	0.09 188	0.15 121	0.10 127	0.23 166	0.25 270	0.18 148	0.15 240	0.08 135	0.33 260	0.19 186	0.20 159	0.13 132	0.36 259	0.16 230	0.20 150	0.21 165	0.08 170	0.09 158	0.17 166	0.14 135	0.25 206	0.17 144

rafts_anoy	0.14 130	0.14 204	0.11 188	0.11 166	0.11 181	0.10 148	0.07 150	0.21 173	0.08 93	0.21 144	0.15 180	0.17 141	0.07 109	0.06 114	0.20 150	0.17 143	0.20 159	0.17 209	0.22 168	0.12 144	0.21 160	0.18 144	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.15 151	0.15 116	0.17 144

CFNet_pseudo	0.20 212	0.16 238	0.16 264	0.19 262	0.16 257	0.16 224	0.13 238	0.24 213	0.14 220	0.28 247	0.21 245	0.22 191	0.19 281	0.12 235	0.63 317	0.17 143	0.20 159	0.17 209	0.30 228	0.12 144	0.21 160	0.17 136	0.12 262	0.12 227	0.20 205	0.20 213	0.25 206	0.26 246

ADLNet	0.21 228	0.17 256	0.12 211	0.16 232	0.14 233	0.18 245	0.15 255	0.20 154	0.11 150	0.17 122	0.15 180	0.33 284	0.13 216	0.31 344	1.12 356	0.15 121	0.20 159	0.14 145	0.18 127	0.13 163	0.16 109	0.18 144	0.15 286	0.09 158	0.17 166	0.18 192	0.19 152	0.17 144

UNet	0.15 140	0.13 181	0.13 229	0.14 202	0.12 196	0.14 200	0.10 204	0.20 154	0.12 177	0.21 144	0.15 180	0.17 141	0.12 195	0.13 253	0.21 164	0.15 121	0.20 159	0.17 209	0.18 127	0.13 163	0.17 117	0.14 117	0.10 216	0.12 227	0.15 147	0.17 175	0.20 165	0.17 144

FADNet-RVC-Resample	0.20 212	0.16 238	0.18 284	0.17 242	0.16 257	0.16 224	0.14 247	0.24 213	0.17 266	0.26 217	0.19 223	0.26 227	0.16 249	0.16 286	0.30 252	0.17 143	0.20 159	0.22 289	0.26 197	0.24 295	0.22 170	0.29 225	0.13 270	0.20 305	0.22 230	0.21 223	0.19 152	0.22 200

RP	0.22 235	0.20 293	0.23 316	0.22 279	0.20 285	0.21 273	0.22 292	0.24 213	0.22 293	0.17 122	0.25 270	0.24 204	0.19 281	0.15 279	0.50 304	0.17 143	0.20 159	0.16 192	0.22 168	0.16 230	0.17 117	0.25 196	0.13 270	0.16 283	0.22 230	0.21 223	0.30 264	0.25 234

ADCP+	0.31 294	0.17 256	0.17 277	0.15 221	0.14 233	0.17 238	0.19 275	0.21 173	0.33 333	0.26 217	0.26 279	0.37 299	0.12 195	0.13 253	1.87 382	0.18 166	0.20 159	0.17 209	0.33 235	0.18 251	0.22 170	0.22 173	0.12 262	0.11 206	0.23 250	0.69 369	0.33 280	0.99 365

CFNet	0.16 158	0.15 227	0.12 211	0.18 252	0.15 251	0.14 200	0.11 217	0.23 197	0.12 177	0.21 144	0.16 196	0.29 257	0.14 234	0.11 202	0.21 164	0.13 99	0.20 159	0.16 192	0.18 127	0.12 144	0.17 117	0.13 111	0.08 170	0.12 227	0.20 205	0.17 175	0.22 180	0.21 189

iResNetv2_ROB	0.20 212	0.14 204	0.11 188	0.17 242	0.13 214	0.17 238	0.11 217	0.26 249	0.12 177	0.26 217	0.20 234	0.27 240	0.19 281	0.10 184	0.42 283	0.16 133	0.20 159	0.15 170	0.35 253	0.15 212	0.33 229	0.18 144	0.12 262	0.14 262	0.20 205	0.17 175	0.30 264	0.19 170

DISCO	0.16 158	0.15 227	0.11 188	0.14 202	0.13 214	0.16 224	0.14 247	0.15 121	0.13 204	0.21 144	0.17 209	0.16 136	0.10 154	0.10 184	0.25 224	0.16 133	0.20 159	0.15 170	0.23 175	0.14 191	0.17 117	0.18 144	0.09 189	0.11 206	0.17 166	0.16 165	0.21 173	0.16 138

NaN_ROB	0.30 291	0.25 320	0.25 329	0.25 301	0.30 330	0.21 273	0.20 279	0.34 319	0.39 342	0.30 269	0.28 293	0.65 334	0.22 294	0.17 295	0.70 323	0.20 207	0.20 159	0.20 272	0.28 212	0.26 312	0.22 170	0.23 178	0.14 280	0.26 332	0.34 328	0.41 336	0.39 305	0.55 322

raft_robust	0.18 184	0.13 181	0.10 159	0.14 202	0.09 141	0.11 164	0.08 171	0.25 232	0.12 177	0.30 269	0.10 121	0.24 204	0.14 234	0.10 184	0.24 212	0.21 218	0.21 175	0.17 209	0.34 243	0.14 191	0.27 208	0.31 234	0.06 126	0.10 189	0.22 230	0.21 223	0.24 195	0.21 189

Sa-1000	0.17 173	0.13 181	0.09 146	0.09 135	0.09 141	0.11 164	0.05 111	0.22 184	0.11 150	0.24 189	0.11 142	0.24 204	0.09 138	0.10 184	0.22 183	0.18 166	0.21 175	0.17 209	0.28 212	0.12 144	0.25 193	0.33 242	0.06 126	0.09 158	0.24 263	0.20 213	0.26 219	0.22 200

CIPLG	0.15 140	0.11 144	0.08 125	0.10 146	0.09 141	0.11 164	0.08 171	0.23 197	0.09 109	0.23 166	0.14 170	0.20 165	0.10 154	0.12 235	0.23 195	0.17 143	0.21 175	0.14 145	0.21 158	0.13 163	0.22 170	0.28 220	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.12 112	0.21 173	0.13 114

UDGNet	0.23 247	0.19 288	0.14 238	0.36 332	0.30 330	0.32 325	0.29 322	0.22 184	0.15 236	0.21 144	0.20 234	0.21 179	0.08 125	0.52 362	0.20 150	0.17 143	0.21 175	0.17 209	0.25 195	0.14 191	0.26 200	0.30 229	0.30 346	0.10 189	0.24 263	0.20 213	0.22 180	0.20 178

IPLG	0.22 235	0.12 160	0.11 188	0.10 146	0.10 162	0.10 148	0.07 150	0.22 184	0.09 109	0.24 189	0.15 180	0.21 179	0.09 138	0.11 202	1.93 384	0.18 166	0.21 175	0.16 192	0.24 183	0.14 191	0.20 150	0.32 239	0.06 126	0.10 189	0.18 181	0.18 192	0.24 195	0.14 125

IPLGR_C	0.15 140	0.11 144	0.08 125	0.10 146	0.09 141	0.11 164	0.08 171	0.23 197	0.09 109	0.23 166	0.14 170	0.20 165	0.10 154	0.12 235	0.21 164	0.17 143	0.21 175	0.14 145	0.21 158	0.13 163	0.22 170	0.28 220	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.12 112	0.21 173	0.14 125

GMOStereo	0.16 158	0.12 160	0.10 159	0.10 146	0.08 127	0.10 148	0.07 150	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.10 121	0.21 179	0.13 216	0.08 135	0.20 150	0.18 166	0.21 175	0.14 145	0.23 175	0.13 163	0.26 200	0.36 260	0.05 107	0.08 129	0.22 230	0.19 202	0.24 195	0.18 151

error version	0.16 158	0.12 160	0.10 159	0.10 146	0.08 127	0.10 148	0.07 150	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.10 121	0.21 179	0.13 216	0.08 135	0.20 150	0.18 166	0.21 175	0.14 145	0.23 175	0.13 163	0.26 200	0.36 260	0.05 107	0.08 129	0.22 230	0.19 202	0.24 195	0.18 151

test-v	0.16 158	0.12 160	0.10 159	0.10 146	0.08 127	0.10 148	0.07 150	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.10 121	0.21 179	0.13 216	0.08 135	0.20 150	0.18 166	0.21 175	0.14 145	0.23 175	0.13 163	0.26 200	0.36 260	0.05 107	0.08 129	0.22 230	0.19 202	0.24 195	0.18 151

ACRE	0.15 140	0.11 144	0.08 125	0.10 146	0.09 141	0.11 164	0.08 171	0.23 197	0.09 109	0.23 166	0.15 180	0.20 165	0.10 154	0.12 235	0.21 164	0.17 143	0.21 175	0.14 145	0.21 158	0.13 163	0.22 170	0.27 212	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.12 112	0.21 173	0.13 114

test-2	0.16 158	0.12 160	0.10 159	0.10 146	0.08 127	0.10 148	0.07 150	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.10 121	0.21 179	0.13 216	0.08 135	0.20 150	0.18 166	0.21 175	0.14 145	0.23 175	0.13 163	0.26 200	0.36 260	0.05 107	0.08 129	0.22 230	0.19 202	0.24 195	0.18 151

raftrobust	0.15 140	0.12 160	0.11 188	0.11 166	0.10 162	0.08 119	0.06 132	0.22 184	0.09 109	0.27 228	0.13 162	0.19 158	0.08 125	0.08 135	0.21 164	0.18 166	0.21 175	0.15 170	0.28 212	0.13 163	0.25 193	0.23 178	0.08 170	0.08 129	0.19 192	0.17 175	0.17 137	0.16 138

GMStereo	0.16 158	0.16 238	0.09 146	0.14 202	0.13 214	0.15 215	0.11 217	0.22 184	0.12 177	0.19 136	0.15 180	0.25 215	0.13 216	0.09 162	0.17 115	0.14 106	0.21 175	0.13 132	0.26 197	0.15 212	0.20 150	0.12 103	0.09 189	0.11 206	0.18 181	0.15 151	0.23 184	0.15 133
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.15 140	0.14 204	0.12 211	0.13 190	0.13 214	0.13 192	0.08 171	0.18 143	0.11 150	0.22 153	0.22 254	0.14 119	0.09 138	0.11 202	0.24 212	0.17 143	0.21 175	0.17 209	0.20 145	0.14 191	0.18 128	0.16 129	0.10 216	0.11 206	0.17 166	0.16 165	0.17 137	0.15 133

FADNet	0.23 247	0.19 288	0.14 238	0.23 288	0.15 251	0.21 273	0.22 292	0.27 269	0.17 266	0.27 228	0.27 287	0.26 227	0.18 275	0.15 279	0.34 266	0.21 218	0.21 175	0.20 272	0.41 268	0.25 303	0.26 200	0.27 212	0.14 280	0.15 275	0.27 288	0.27 286	0.24 195	0.27 251

UCFNet_RVC	0.21 228	0.25 320	0.16 264	0.21 275	0.19 280	0.20 263	0.14 247	0.23 197	0.16 256	0.26 217	0.19 223	0.34 289	0.17 262	0.13 253	0.23 195	0.19 186	0.21 175	0.18 246	0.31 229	0.16 230	0.26 200	0.19 157	0.17 295	0.14 262	0.26 275	0.21 223	0.23 184	0.29 261

DLCB_ROB	0.19 201	0.17 256	0.16 264	0.14 202	0.15 251	0.14 200	0.13 238	0.20 154	0.16 256	0.23 166	0.23 263	0.25 215	0.18 275	0.15 279	0.20 150	0.16 133	0.21 175	0.18 246	0.19 136	0.15 212	0.24 188	0.20 162	0.13 270	0.15 275	0.36 333	0.24 252	0.24 195	0.20 178

DF_test	0.13 123	0.09 107	0.08 125	0.05 70	0.07 105	0.08 119	0.04 82	0.20 154	0.10 127	0.24 189	0.08 91	0.22 191	0.08 125	0.10 184	0.21 164	0.19 186	0.22 192	0.12 117	0.17 123	0.12 144	0.31 219	0.21 165	0.08 170	0.08 129	0.11 104	0.14 135	0.13 108	0.12 109

small-0shot	0.16 158	0.08 95	0.06 89	0.07 100	0.07 105	0.08 119	0.04 82	0.20 154	0.12 177	0.22 153	0.08 91	0.20 165	0.11 180	0.11 202	0.18 126	0.29 295	0.22 192	0.16 192	0.19 136	0.10 122	0.43 285	0.44 294	0.06 126	0.07 111	0.16 152	0.14 135	0.16 122	0.22 200

ManiGeoR	0.20 212	0.16 238	0.12 211	0.17 242	0.12 196	0.14 200	0.09 188	0.28 280	0.15 236	0.25 204	0.18 213	0.24 204	0.09 138	0.09 162	0.76 328	0.18 166	0.22 192	0.16 192	0.34 243	0.13 163	0.22 170	0.24 186	0.09 189	0.12 227	0.19 192	0.21 223	0.20 165	0.19 170

HLF11	0.20 212	0.15 227	0.11 188	0.14 202	0.10 162	0.12 180	0.08 171	0.36 326	0.12 177	0.24 189	0.15 180	0.21 179	0.09 138	0.09 162	0.82 335	0.17 143	0.22 192	0.17 209	0.40 267	0.13 163	0.19 140	0.22 173	0.10 216	0.10 189	0.17 166	0.19 202	0.19 152	0.20 178

HLf10	0.20 212	0.16 238	0.12 211	0.17 242	0.12 196	0.14 200	0.09 188	0.28 280	0.15 236	0.25 204	0.18 213	0.24 204	0.09 138	0.09 162	0.76 328	0.18 166	0.22 192	0.16 192	0.34 243	0.13 163	0.22 170	0.24 186	0.09 189	0.12 227	0.19 192	0.21 223	0.20 165	0.19 170

TestStereo_HLe17	0.21 228	0.18 274	0.12 211	0.19 262	0.14 233	0.15 215	0.10 204	0.36 326	0.16 256	0.28 247	0.18 213	0.26 227	0.12 195	0.09 162	0.46 294	0.19 186	0.22 192	0.16 192	0.35 253	0.14 191	0.32 224	0.34 249	0.09 189	0.15 275	0.23 250	0.22 233	0.25 206	0.21 189

DepthFocus	0.14 130	0.09 107	0.07 103	0.10 146	0.07 105	0.08 119	0.05 111	0.20 154	0.10 127	0.23 166	0.10 121	0.18 148	0.07 109	0.11 202	0.19 132	0.21 218	0.22 192	0.13 132	0.22 168	0.14 191	0.35 247	0.24 186	0.10 216	0.07 111	0.11 104	0.13 125	0.17 137	0.18 151

MyStereo04	0.22 235	0.18 274	0.17 277	0.14 202	0.14 233	0.13 192	0.10 204	0.28 280	0.21 286	0.31 280	0.20 234	0.29 257	0.13 216	0.08 135	0.27 234	0.22 236	0.22 192	0.18 246	0.54 313	0.21 272	0.34 236	0.26 204	0.11 243	0.16 283	0.27 288	0.23 243	0.30 264	0.22 200

IPLGR	0.26 270	0.16 238	0.13 229	0.15 221	0.15 251	0.12 180	0.09 188	0.24 213	0.13 204	0.28 247	0.25 270	0.23 197	0.12 195	0.11 202	1.91 383	0.20 207	0.22 192	0.18 246	0.34 243	0.20 261	0.25 193	0.33 242	0.07 144	0.12 227	0.23 250	0.23 243	0.28 247	0.21 189

RALCasStereoNet	0.15 140	0.14 204	0.10 159	0.13 190	0.11 181	0.10 148	0.07 150	0.20 154	0.08 93	0.23 166	0.13 162	0.19 158	0.08 125	0.07 123	0.20 150	0.18 166	0.22 192	0.17 209	0.20 145	0.12 144	0.22 170	0.21 165	0.07 144	0.09 158	0.18 181	0.15 151	0.15 116	0.15 133

BEATNet_4x	0.19 201	0.14 204	0.12 211	0.13 190	0.13 214	0.12 180	0.10 204	0.20 154	0.14 220	0.27 228	0.14 170	0.21 179	0.13 216	0.11 202	0.32 256	0.20 207	0.22 192	0.22 289	0.20 145	0.12 144	0.31 219	0.41 282	0.10 216	0.12 227	0.17 166	0.16 165	0.26 219	0.23 211

NCC-stereo	0.25 263	0.22 299	0.21 305	0.22 279	0.23 304	0.23 288	0.25 307	0.26 249	0.28 320	0.18 129	0.27 287	0.28 248	0.26 307	0.17 295	0.48 299	0.22 236	0.22 192	0.24 308	0.27 205	0.20 261	0.21 160	0.27 212	0.20 308	0.16 283	0.26 275	0.29 299	0.33 280	0.29 261

stereogan	0.24 255	0.22 299	0.21 305	0.23 288	0.25 315	0.25 299	0.22 292	0.26 249	0.23 298	0.20 140	0.22 254	0.30 269	0.23 296	0.17 295	0.31 253	0.20 207	0.22 192	0.19 260	0.28 212	0.19 254	0.21 160	0.39 274	0.17 295	0.17 293	0.21 218	0.22 233	0.36 290	0.27 251

Abc-Net	0.25 263	0.22 299	0.21 305	0.22 279	0.23 304	0.23 288	0.25 307	0.26 249	0.28 320	0.18 129	0.27 287	0.28 248	0.26 307	0.17 295	0.48 299	0.22 236	0.22 192	0.24 308	0.27 205	0.20 261	0.21 160	0.27 212	0.20 308	0.16 283	0.26 275	0.29 299	0.33 280	0.29 261
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet_ROB	0.17 173	0.14 204	0.12 211	0.15 221	0.11 181	0.15 215	0.11 217	0.25 232	0.12 177	0.25 204	0.16 196	0.19 158	0.21 288	0.09 162	0.25 224	0.16 133	0.22 192	0.16 192	0.29 222	0.12 144	0.23 184	0.16 129	0.09 189	0.12 227	0.20 205	0.17 175	0.26 219	0.21 189

anonymous	0.17 173	0.08 95	0.07 103	0.06 90	0.10 162	0.09 141	0.07 150	0.21 173	0.11 150	0.22 153	0.08 91	0.22 191	0.12 195	0.11 202	0.19 132	0.31 304	0.23 207	0.17 209	0.24 183	0.13 163	0.45 293	0.44 294	0.06 126	0.09 158	0.18 181	0.12 112	0.18 143	0.22 200

HLf8	0.21 228	0.16 238	0.12 211	0.16 232	0.13 214	0.13 192	0.10 204	0.31 305	0.14 220	0.26 217	0.19 223	0.25 215	0.12 195	0.10 184	0.54 310	0.19 186	0.23 207	0.17 209	0.45 282	0.14 191	0.31 219	0.31 234	0.10 216	0.13 251	0.20 205	0.23 243	0.26 219	0.23 211

TestStereo_HL2	0.19 201	0.16 238	0.12 211	0.14 202	0.12 196	0.15 215	0.10 204	0.24 213	0.15 236	0.29 265	0.22 254	0.26 227	0.13 216	0.10 184	0.21 164	0.19 186	0.23 207	0.17 209	0.35 253	0.14 191	0.25 193	0.25 196	0.10 216	0.12 227	0.21 218	0.22 233	0.25 206	0.26 246

GGDA	0.19 201	0.15 227	0.13 229	0.14 202	0.12 196	0.16 224	0.10 204	0.24 213	0.15 236	0.30 269	0.21 245	0.26 227	0.13 216	0.10 184	0.21 164	0.19 186	0.23 207	0.16 192	0.33 235	0.14 191	0.25 193	0.25 196	0.10 216	0.12 227	0.21 218	0.23 243	0.26 219	0.25 234

TestStereo-Hl	0.23 247	0.16 238	0.15 251	0.14 202	0.14 233	0.19 256	0.13 238	0.27 269	0.18 273	0.32 287	0.24 267	0.33 284	0.16 249	0.10 184	0.26 228	0.22 236	0.23 207	0.18 246	0.43 275	0.16 230	0.29 216	0.42 285	0.10 216	0.15 275	0.21 218	0.25 263	0.33 280	0.35 279

WQFJA1++	3.28 400	0.13 181	0.09 146	27.82 417	0.11 181	24.38 418	25.71 417	0.22 184	0.11 150	0.35 316	0.16 196	0.65 334	2.77 391	0.08 135	0.17 115	0.23 248	0.23 207	0.14 145	1.04 348	0.38 349	0.36 252	0.26 204	0.08 170	0.08 129	0.20 205	2.15 404	0.29 253	0.30 265

MIPNet	0.21 228	0.14 204	0.11 188	0.11 166	0.12 196	0.12 180	0.08 171	0.24 213	0.10 127	0.27 228	0.24 267	0.22 191	0.14 234	0.11 202	0.94 347	0.20 207	0.23 207	0.17 209	0.31 229	0.20 261	0.21 160	0.35 259	0.07 144	0.11 206	0.23 250	0.23 243	0.27 236	0.21 189

test-3	0.18 184	0.11 144	0.09 146	0.11 166	0.12 196	0.10 148	0.07 150	0.25 232	0.10 127	0.27 228	0.11 142	0.29 257	0.11 180	0.08 135	0.23 195	0.19 186	0.23 207	0.15 170	0.47 286	0.15 212	0.33 229	0.46 301	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.14 135	0.25 206	0.23 211

test_1	0.18 184	0.11 144	0.09 146	0.11 166	0.12 196	0.10 148	0.07 150	0.25 232	0.10 127	0.27 228	0.11 142	0.29 257	0.11 180	0.08 135	0.23 195	0.19 186	0.23 207	0.15 170	0.47 286	0.15 212	0.33 229	0.46 301	0.06 126	0.09 158	0.16 152	0.14 135	0.25 206	0.23 211

test_3	0.19 201	0.12 160	0.11 188	0.11 166	0.12 196	0.10 148	0.07 150	0.25 232	0.12 177	0.28 247	0.12 152	0.31 276	0.14 234	0.08 135	0.25 224	0.20 207	0.23 207	0.15 170	0.47 286	0.16 230	0.35 247	0.46 301	0.06 126	0.11 206	0.19 192	0.19 202	0.27 236	0.25 234

AnonymousM	0.19 201	0.09 107	0.07 103	0.09 135	0.07 105	0.08 119	0.05 111	0.20 154	0.09 109	0.23 166	0.14 170	0.16 136	0.07 109	0.09 162	0.23 195	0.23 248	0.23 207	0.14 145	0.20 145	0.15 212	0.32 224	0.26 204	0.07 144	0.08 129	0.11 104	0.17 175	0.54 339	0.97 363

TestStereo	0.17 173	0.17 256	0.14 238	0.15 221	0.11 181	0.15 215	0.11 217	0.25 232	0.13 204	0.30 269	0.15 180	0.25 215	0.11 180	0.08 135	0.19 132	0.14 106	0.23 207	0.13 132	0.27 205	0.13 163	0.27 208	0.15 120	0.09 189	0.14 262	0.21 218	0.15 151	0.21 173	0.19 170

FADNet-RVC	0.21 228	0.17 256	0.15 251	0.21 275	0.16 257	0.16 224	0.18 267	0.26 249	0.13 204	0.25 204	0.21 245	0.28 248	0.16 249	0.14 264	0.32 256	0.21 218	0.23 207	0.17 209	0.34 243	0.21 272	0.21 160	0.25 196	0.14 280	0.16 283	0.25 270	0.23 243	0.21 173	0.24 227

RGC	0.27 277	0.24 314	0.28 337	0.25 301	0.26 321	0.27 305	0.20 279	0.28 280	0.30 330	0.22 153	0.31 301	0.29 257	0.31 312	0.20 311	0.51 307	0.24 257	0.23 207	0.21 282	0.29 222	0.22 280	0.25 193	0.30 229	0.17 295	0.20 305	0.28 295	0.32 314	0.34 285	0.36 283

ADCRef	0.34 304	0.18 274	0.16 264	0.15 221	0.16 257	0.18 245	0.18 267	0.23 197	0.34 335	0.26 217	0.22 254	0.23 197	0.17 262	0.11 202	2.05 390	0.22 236	0.23 207	0.20 272	0.39 263	0.21 272	0.25 193	0.26 204	0.17 295	0.16 283	0.29 301	0.41 336	0.29 253	1.39 379

CC-Net-ROB	0.36 307	0.47 356	0.32 347	0.65 357	0.49 362	0.54 348	0.46 345	0.35 323	0.24 303	0.37 332	0.28 293	0.92 346	0.21 288	0.37 349	0.28 237	0.17 143	0.23 207	0.22 289	0.67 330	0.22 280	0.22 170	0.16 129	0.44 365	0.24 324	0.29 301	0.28 292	0.27 236	0.40 303

CFNet_RVC	0.18 184	0.18 274	0.15 251	0.18 252	0.16 257	0.18 245	0.12 234	0.21 173	0.13 204	0.23 166	0.20 234	0.24 204	0.12 195	0.12 235	0.22 183	0.19 186	0.23 207	0.17 209	0.26 197	0.15 212	0.24 188	0.19 157	0.09 189	0.13 251	0.22 230	0.20 213	0.25 206	0.23 211

LGCAT	0.15 140	0.12 160	0.10 159	0.09 135	0.09 141	0.11 164	0.07 150	0.21 173	0.12 177	0.23 166	0.11 142	0.19 158	0.10 154	0.08 135	0.19 132	0.21 218	0.24 224	0.14 145	0.21 158	0.13 163	0.37 257	0.24 186	0.10 216	0.08 129	0.14 137	0.15 151	0.18 143	0.16 138

S2M2_XL	0.15 140	0.10 123	0.11 188	0.08 120	0.08 127	0.11 164	0.09 188	0.22 184	0.09 109	0.22 153	0.10 121	0.24 204	0.08 125	0.08 135	0.18 126	0.19 186	0.24 224	0.13 132	0.19 136	0.11 135	0.36 252	0.21 165	0.09 189	0.08 129	0.14 137	0.12 112	0.18 143	0.20 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.17 173	0.11 144	0.09 146	0.12 181	0.09 141	0.10 148	0.06 132	0.22 184	0.12 177	0.27 228	0.11 142	0.27 240	0.10 154	0.08 135	0.17 115	0.21 218	0.24 224	0.14 145	0.25 195	0.13 163	0.44 291	0.31 234	0.08 170	0.10 189	0.17 166	0.17 175	0.36 290	0.19 170

EGLCR-Stereo	0.20 212	0.12 160	0.10 159	0.11 166	0.11 181	0.13 192	0.06 132	0.23 197	0.11 150	0.27 228	0.09 107	0.24 204	0.09 138	0.09 162	0.18 126	0.21 218	0.24 224	0.16 192	0.29 222	0.12 144	0.36 252	0.46 301	0.07 144	0.09 158	0.15 147	0.25 263	0.93 376	0.25 234

AACVNet	0.19 201	0.17 256	0.14 238	0.19 262	0.19 280	0.19 256	0.13 238	0.23 197	0.15 236	0.25 204	0.23 263	0.20 165	0.13 216	0.13 253	0.21 164	0.18 166	0.24 224	0.18 246	0.24 183	0.17 243	0.22 170	0.20 162	0.14 280	0.15 275	0.22 230	0.21 223	0.25 206	0.25 234

CREStereo++_RVC	0.18 184	0.12 160	0.10 159	0.11 166	0.12 196	0.11 164	0.08 171	0.23 197	0.12 177	0.28 247	0.13 162	0.22 191	0.19 281	0.10 184	0.22 183	0.22 236	0.24 224	0.12 117	0.22 168	0.11 135	0.34 236	0.25 196	0.07 144	0.09 158	0.19 192	0.15 151	0.62 353	0.23 211
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
pcwnet_v2	0.26 270	0.17 256	0.18 284	0.22 279	0.19 280	0.22 284	0.18 267	0.25 232	0.18 273	0.31 280	0.23 263	0.30 269	0.28 309	0.18 304	0.88 339	0.21 218	0.24 224	0.19 260	0.36 259	0.15 212	0.27 208	0.24 186	0.17 295	0.15 275	0.26 275	0.26 279	0.30 264	0.38 293

psm_up	0.20 212	0.17 256	0.19 289	0.20 271	0.16 257	0.20 263	0.13 238	0.25 232	0.23 298	0.23 166	0.18 213	0.21 179	0.20 285	0.15 279	0.23 195	0.18 166	0.24 224	0.18 246	0.28 212	0.16 230	0.21 160	0.16 129	0.12 262	0.20 305	0.24 263	0.24 252	0.26 219	0.25 234

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 323	0.34 340	0.25 329	0.42 340	0.31 332	0.36 333	0.47 348	0.48 353	0.40 343	0.42 354	0.31 301	0.60 329	0.53 342	0.40 355	0.57 311	0.27 286	0.24 224	0.22 289	0.67 330	0.22 280	0.60 341	0.56 341	0.33 354	0.28 336	0.47 353	0.48 349	0.48 325	0.70 338

PMTNet	0.18 184	0.15 227	0.11 188	0.14 202	0.11 181	0.09 141	0.09 188	0.22 184	0.10 127	0.29 265	0.11 142	0.25 215	0.08 125	0.09 162	0.24 212	0.27 286	0.24 224	0.13 132	0.28 212	0.13 163	0.35 247	0.24 186	0.09 189	0.08 129	0.22 230	0.17 175	0.23 184	0.25 234

ADCL	0.37 311	0.23 310	0.19 289	0.20 271	0.18 276	0.23 288	0.23 300	0.26 249	0.53 363	0.32 287	0.29 296	0.29 257	0.17 262	0.15 279	1.60 371	0.21 218	0.24 224	0.22 289	0.34 243	0.22 280	0.32 224	0.28 220	0.17 295	0.17 293	0.52 362	0.53 353	0.47 323	1.56 384

NVstereo2D	0.26 270	0.16 238	0.15 251	0.22 279	0.18 276	0.26 303	0.28 320	0.20 154	0.14 220	0.22 153	0.21 245	0.17 141	0.11 180	0.38 350	1.98 388	0.20 207	0.24 224	0.19 260	0.21 158	0.14 191	0.18 128	0.15 120	0.25 323	0.13 251	0.22 230	0.17 175	0.19 152	0.18 151

DeepPruner_ROB	0.22 235	0.17 256	0.16 264	0.17 242	0.17 266	0.16 224	0.18 267	0.22 184	0.17 266	0.26 217	0.26 279	0.20 165	0.18 275	0.11 202	0.50 304	0.20 207	0.24 224	0.21 282	0.27 205	0.16 230	0.41 276	0.33 242	0.14 280	0.15 275	0.22 230	0.27 286	0.26 219	0.23 211

SGM-Forest	0.38 314	0.24 314	0.18 284	0.35 330	0.25 315	0.27 305	0.20 279	0.30 300	0.23 298	0.32 287	0.23 263	0.37 299	0.43 330	0.24 325	0.82 335	0.33 313	0.24 224	0.21 282	1.61 362	0.19 254	0.38 262	0.43 291	0.27 330	0.21 314	0.34 328	0.28 292	0.57 345	0.86 356
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DF	0.26 270	0.14 204	0.11 188	0.15 221	0.10 162	0.17 238	0.09 188	0.26 249	0.12 177	0.27 228	0.15 180	0.31 276	0.09 138	0.11 202	0.21 164	0.30 302	0.25 238	0.18 246	1.59 360	0.17 243	0.45 293	0.39 274	0.09 189	0.11 206	0.21 218	0.25 263	0.29 253	0.34 277

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 247	0.17 256	0.08 125	0.22 279	0.21 291	0.29 317	0.17 263	0.25 232	0.11 150	0.42 354	0.19 223	0.43 313	0.09 138	0.11 202	0.19 132	0.25 269	0.25 238	0.16 192	0.28 212	0.14 191	0.41 276	0.39 274	0.07 144	0.09 158	0.20 205	0.18 192	0.27 236	0.49 318

S2M2_L	0.17 173	0.14 204	0.15 251	0.13 190	0.10 162	0.16 224	0.11 217	0.21 173	0.11 150	0.27 228	0.09 107	0.20 165	0.06 92	0.17 295	0.22 183	0.19 186	0.25 238	0.16 192	0.20 145	0.15 212	0.34 236	0.25 196	0.13 270	0.10 189	0.16 152	0.16 165	0.27 236	0.23 211
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.24 255	0.13 181	0.14 238	0.13 190	0.11 181	0.14 200	0.11 217	0.32 315	0.15 236	0.34 302	0.56 355	0.30 269	0.12 195	0.16 286	0.19 132	0.31 304	0.25 238	0.15 170	0.42 272	0.17 243	0.34 236	0.49 315	0.10 216	0.11 206	0.20 205	0.24 252	0.38 301	0.37 288

FLISNet	0.24 255	0.13 181	0.14 238	0.13 190	0.11 181	0.14 200	0.11 217	0.32 315	0.15 236	0.34 302	0.56 355	0.30 269	0.12 195	0.16 286	0.19 132	0.31 304	0.25 238	0.15 170	0.42 272	0.17 243	0.34 236	0.49 315	0.10 216	0.11 206	0.20 205	0.24 252	0.38 301	0.37 288

castereo	0.17 173	0.12 160	0.10 159	0.10 146	0.10 162	0.11 164	0.06 132	0.22 184	0.13 204	0.26 217	0.14 170	0.23 197	0.08 125	0.07 123	0.19 132	0.22 236	0.25 238	0.14 145	0.28 212	0.13 163	0.45 293	0.34 249	0.07 144	0.09 158	0.19 192	0.20 213	0.19 152	0.20 178

trnet	0.16 158	0.13 181	0.10 159	0.11 166	0.10 162	0.10 148	0.06 132	0.24 213	0.09 109	0.28 247	0.12 152	0.26 227	0.11 180	0.10 184	0.20 150	0.22 236	0.25 238	0.13 132	0.21 158	0.13 163	0.32 224	0.20 162	0.08 170	0.09 158	0.17 166	0.17 175	0.24 195	0.23 211

CES	0.18 184	0.10 123	0.10 159	0.09 135	0.11 181	0.10 148	0.05 111	0.42 342	0.10 127	0.20 140	0.27 287	0.23 197	0.10 154	0.12 235	0.26 228	0.23 248	0.25 238	0.15 170	0.20 145	0.13 163	0.45 293	0.26 204	0.09 189	0.08 129	0.19 192	0.15 151	0.19 152	0.24 227

SACVNet	0.22 235	0.20 293	0.18 284	0.21 275	0.19 280	0.19 256	0.19 275	0.25 232	0.22 293	0.25 204	0.21 245	0.20 165	0.12 195	0.17 295	0.23 195	0.21 218	0.25 238	0.21 282	0.32 231	0.19 254	0.27 208	0.34 249	0.15 286	0.17 293	0.28 295	0.25 263	0.29 253	0.26 246

TRStereo	0.34 304	0.16 238	0.21 305	0.16 232	0.12 196	0.34 330	0.17 263	0.27 269	0.11 150	0.35 316	0.18 213	0.34 289	0.09 138	0.12 235	0.26 228	0.36 328	0.25 238	0.17 209	0.44 278	0.25 303	0.42 281	0.47 307	0.09 189	0.09 158	0.26 275	2.80 405	0.49 329	0.33 274

ICVP	0.22 235	0.18 274	0.20 296	0.18 252	0.17 266	0.18 245	0.13 238	0.22 184	0.16 256	0.24 189	0.20 234	0.23 197	0.18 275	0.12 235	0.22 183	0.23 248	0.25 238	0.24 308	0.26 197	0.20 261	0.30 217	0.46 301	0.26 325	0.16 283	0.23 250	0.25 263	0.25 206	0.24 227
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 212	0.14 204	0.12 211	0.12 181	0.11 181	0.14 200	0.12 234	0.28 280	0.16 256	0.23 166	0.19 223	0.19 158	0.15 240	0.08 135	0.24 212	0.26 280	0.25 238	0.22 289	0.39 263	0.20 261	0.34 236	0.38 269	0.08 170	0.13 251	0.22 230	0.24 252	0.23 184	0.24 227

CroCo_RVC	0.20 212	0.14 204	0.12 211	0.12 181	0.11 181	0.14 200	0.12 234	0.28 280	0.16 256	0.23 166	0.19 223	0.19 158	0.15 240	0.08 135	0.24 212	0.26 280	0.25 238	0.22 289	0.39 263	0.20 261	0.34 236	0.38 269	0.08 170	0.13 251	0.22 230	0.24 252	0.23 184	0.24 227

HSM-Net_RVC	0.30 291	0.17 256	0.17 277	0.26 304	0.20 285	0.20 263	0.14 247	0.28 280	0.19 277	0.34 302	0.41 329	1.59 372	0.25 303	0.14 264	0.26 228	0.21 218	0.25 238	0.19 260	0.28 212	0.20 261	0.38 262	0.33 242	0.13 270	0.20 305	0.29 301	0.30 306	0.35 288	0.33 274
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.24 255	0.16 238	0.15 251	0.24 295	0.18 276	0.21 273	0.15 255	0.30 300	0.16 256	0.31 280	0.31 301	0.32 281	0.25 303	0.11 202	0.24 212	0.24 257	0.25 238	0.17 209	0.53 312	0.15 212	0.33 229	0.33 242	0.14 280	0.17 293	0.23 250	0.23 243	0.27 236	0.25 234

NCCL2	0.26 270	0.23 310	0.22 312	0.19 262	0.20 285	0.18 245	0.16 259	0.26 249	0.22 293	0.29 265	0.22 254	0.27 240	0.17 262	0.15 279	0.60 315	0.24 257	0.25 238	0.22 289	0.27 205	0.22 280	0.31 219	0.34 249	0.18 305	0.21 314	0.33 320	0.33 316	0.36 290	0.35 279

IGEV-FE	0.29 283	0.13 181	0.22 312	0.29 311	0.17 266	0.21 273	0.22 292	0.28 280	0.14 220	0.35 316	0.43 334	0.33 284	0.11 180	0.14 264	0.23 195	0.37 333	0.26 254	0.17 209	0.47 286	0.24 295	0.51 323	0.61 353	0.11 243	0.11 206	0.33 320	0.27 286	0.62 353	0.45 313

IGEV_Zeroshot_test	0.29 283	0.13 181	0.22 312	0.29 311	0.17 266	0.21 273	0.22 292	0.28 280	0.14 220	0.35 316	0.43 334	0.33 284	0.11 180	0.14 264	0.23 195	0.37 333	0.26 254	0.17 209	0.48 295	0.24 295	0.52 325	0.61 353	0.11 243	0.11 206	0.33 320	0.27 286	0.62 353	0.45 313

HH	0.25 263	0.10 123	0.17 277	0.15 221	0.14 233	0.20 263	0.14 247	0.27 269	0.13 204	0.36 325	0.12 152	0.28 248	0.10 154	0.13 253	0.23 195	0.40 341	0.26 254	0.19 260	0.49 297	0.21 272	0.68 358	0.52 328	0.11 243	0.11 206	0.23 250	0.25 263	0.36 290	0.38 293

HanStereo	0.25 263	0.10 123	0.17 277	0.15 221	0.14 233	0.20 263	0.14 247	0.27 269	0.13 204	0.36 325	0.12 152	0.28 248	0.10 154	0.13 253	0.23 195	0.40 341	0.26 254	0.19 260	0.49 297	0.21 272	0.68 358	0.52 328	0.11 243	0.11 206	0.23 250	0.25 263	0.36 290	0.38 293

LoS	0.22 235	0.15 227	0.11 188	0.13 190	0.14 233	0.12 180	0.08 171	0.60 366	0.11 150	0.37 332	0.38 322	0.36 295	0.13 216	0.11 202	0.23 195	0.25 269	0.26 254	0.15 170	0.26 197	0.15 212	0.42 281	0.33 242	0.09 189	0.09 158	0.25 270	0.19 202	0.25 206	0.28 257
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LMCR-Stereo	0.18 184	0.14 204	0.11 188	0.13 190	0.12 196	0.15 215	0.10 204	0.22 184	0.13 204	0.23 166	0.18 213	0.24 204	0.17 262	0.12 235	0.21 164	0.19 186	0.26 254	0.18 246	0.33 235	0.19 254	0.26 200	0.25 196	0.10 216	0.12 227	0.19 192	0.18 192	0.24 195	0.23 211

s12784h	0.22 235	0.16 238	0.13 229	0.19 262	0.14 233	0.12 180	0.08 171	0.24 213	0.11 150	0.29 265	0.16 196	0.27 240	0.15 240	0.10 184	0.22 183	0.26 280	0.26 254	0.13 132	0.29 222	0.12 144	0.50 321	0.30 229	0.08 170	0.10 189	0.24 263	0.21 223	0.65 359	0.47 317

TANstereo	0.19 201	0.12 160	0.10 159	0.14 202	0.13 214	0.14 200	0.08 171	0.18 143	0.11 150	0.24 189	0.12 152	0.16 136	0.12 195	0.13 253	0.29 240	0.28 290	0.26 254	0.25 318	0.34 243	0.22 280	0.34 236	0.27 212	0.29 344	0.10 189	0.13 123	0.15 151	0.36 290	0.18 151

XX-TBD	0.19 201	0.12 160	0.10 159	0.14 202	0.13 214	0.14 200	0.08 171	0.18 143	0.11 150	0.24 189	0.12 152	0.16 136	0.12 195	0.13 253	0.29 240	0.28 290	0.26 254	0.25 318	0.34 243	0.22 280	0.34 236	0.27 212	0.29 344	0.10 189	0.13 123	0.15 151	0.36 290	0.18 151

EAI-Stereo	0.28 281	0.13 181	0.12 211	0.18 252	0.16 257	0.66 358	0.20 279	0.27 269	0.18 273	0.27 228	0.27 287	0.29 257	0.10 154	0.11 202	0.35 269	0.32 310	0.26 254	0.20 272	0.65 328	0.22 280	0.44 291	0.44 294	0.10 216	0.14 262	0.28 295	0.31 310	0.39 305	0.42 306

CREStereo	0.17 173	0.13 181	0.11 188	0.11 166	0.10 162	0.10 148	0.06 132	0.24 213	0.10 127	0.27 228	0.12 152	0.26 227	0.11 180	0.10 184	0.22 183	0.26 280	0.26 254	0.13 132	0.21 158	0.14 191	0.36 252	0.24 186	0.08 170	0.09 158	0.17 166	0.17 175	0.23 184	0.22 200
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
HSM	0.20 212	0.17 256	0.14 238	0.18 252	0.17 266	0.15 215	0.13 238	0.26 249	0.14 220	0.26 217	0.22 254	0.24 204	0.17 262	0.11 202	0.33 260	0.17 143	0.26 254	0.16 192	0.27 205	0.17 243	0.27 208	0.19 157	0.10 216	0.13 251	0.22 230	0.22 233	0.27 236	0.24 227

DNSM	0.20 212	0.16 238	0.11 188	0.11 166	0.10 162	0.18 245	0.08 171	0.25 232	0.12 177	0.27 228	0.10 121	0.31 276	0.09 138	0.11 202	0.29 240	0.24 257	0.27 266	0.17 209	0.33 235	0.16 230	0.49 312	0.34 249	0.08 170	0.09 158	0.21 218	0.17 175	0.29 253	0.25 234

DNS	0.20 212	0.17 256	0.10 159	0.11 166	0.10 162	0.17 238	0.07 150	0.25 232	0.12 177	0.27 228	0.10 121	0.34 289	0.09 138	0.11 202	0.29 240	0.23 248	0.27 266	0.16 192	0.34 243	0.16 230	0.49 312	0.33 242	0.08 170	0.08 129	0.20 205	0.16 165	0.29 253	0.23 211

DN	0.72 352	0.13 181	0.12 211	0.24 295	0.12 196	7.52 409	0.13 238	0.25 232	0.14 220	0.30 269	0.20 234	6.25 403	0.10 154	0.15 279	0.22 183	0.27 286	0.27 266	0.17 209	0.41 268	0.16 230	0.40 275	0.34 249	0.11 243	0.11 206	0.37 335	0.31 310	0.27 236	0.43 310

RAFT-Test	0.24 255	0.13 181	0.11 188	0.16 232	0.14 233	0.18 245	0.11 217	0.27 269	0.14 220	0.32 287	0.26 279	0.26 227	0.12 195	0.14 264	0.24 212	0.35 320	0.27 266	0.18 246	0.56 317	0.24 295	0.58 337	0.49 315	0.09 189	0.11 206	0.27 288	0.29 299	0.27 236	0.35 279

anonymity	0.53 336	0.11 144	0.19 289	0.16 232	0.14 233	0.16 224	0.10 204	0.29 296	0.13 204	0.34 302	7.32 408	0.30 269	0.13 216	0.12 235	0.21 164	0.37 333	0.27 266	0.17 209	0.44 278	0.23 292	0.43 285	0.54 336	0.11 243	0.12 227	0.34 328	0.43 342	0.71 365	0.44 312

iRaft-Stereo_20w	0.31 294	0.14 204	0.24 324	0.29 311	0.18 276	0.22 284	0.18 267	0.26 249	0.15 236	0.41 352	0.51 348	0.30 269	0.11 180	0.12 235	0.32 256	0.32 310	0.27 266	0.17 209	0.42 272	0.24 295	0.46 303	0.53 333	0.11 243	0.10 189	0.33 320	0.67 368	0.61 351	0.60 326

cross-raft	0.24 255	0.14 204	0.12 211	0.13 190	0.13 214	0.17 238	0.10 204	0.27 269	0.15 236	0.30 269	0.19 223	0.28 248	0.10 154	0.12 235	0.26 228	0.34 315	0.27 266	0.17 209	0.57 320	0.25 303	0.62 345	0.51 324	0.09 189	0.11 206	0.29 301	0.27 286	0.26 219	0.31 269

test-1	0.27 277	0.10 123	0.12 211	0.14 202	0.13 214	0.25 299	0.18 267	0.29 296	0.17 266	0.37 332	0.42 331	0.30 269	0.16 249	0.14 264	0.29 240	0.36 328	0.27 266	0.20 272	0.52 308	0.25 303	0.57 333	0.66 361	0.10 216	0.13 251	0.28 295	0.29 299	0.30 264	0.36 283

XX-Stereo	2.24 392	0.10 123	0.10 159	0.17 242	0.10 162	0.21 273	0.11 217	0.25 232	0.12 177	0.36 325	0.53 351	0.29 257	0.10 154	0.11 202	0.24 212	0.35 320	0.27 266	0.18 246	0.47 286	0.18 251	0.41 276	0.37 266	0.10 216	0.10 189	54.05 418	0.25 263	0.34 285	0.51 320

GES	0.22 235	0.16 238	0.12 211	0.14 202	0.15 251	0.19 256	0.12 234	0.25 232	0.14 220	0.26 217	0.18 213	0.21 179	0.13 216	0.17 295	0.36 271	0.21 218	0.27 266	0.19 260	0.52 308	0.20 261	0.33 229	0.29 225	0.13 270	0.14 262	0.19 192	0.17 175	0.27 236	0.42 306

APVNet	0.21 228	0.18 274	0.14 238	0.17 242	0.20 285	0.20 263	0.17 263	0.24 213	0.15 236	0.18 129	0.21 245	0.21 179	0.11 180	0.17 295	0.34 266	0.24 257	0.27 266	0.21 282	0.34 243	0.21 272	0.23 184	0.28 220	0.11 243	0.17 293	0.21 218	0.18 192	0.29 253	0.22 200

iResNet	0.29 283	0.17 256	0.16 264	0.23 288	0.22 298	0.28 312	0.18 267	0.31 305	0.20 283	0.32 287	0.29 296	0.49 321	0.50 339	0.11 202	0.44 289	0.35 320	0.27 266	0.20 272	0.73 332	0.24 295	0.43 285	0.27 212	0.15 286	0.24 324	0.25 270	0.25 263	0.33 280	0.28 257

MDST_ROB	0.81 358	1.11 378	0.24 324	1.30 370	0.42 351	0.81 364	0.32 331	0.45 347	0.25 307	0.36 325	0.32 304	0.47 317	3.62 397	0.14 264	1.77 379	0.22 236	0.27 266	0.17 209	0.84 342	0.19 254	0.57 333	0.51 324	0.20 308	0.21 314	1.56 397	0.86 381	2.88 405	1.74 389

CSAN	0.39 317	0.37 348	0.34 354	0.33 325	0.32 336	0.27 305	0.25 307	0.36 326	0.64 375	0.43 357	0.43 334	0.73 340	0.44 333	0.20 311	0.63 317	0.25 269	0.27 266	0.26 328	0.41 268	0.43 361	0.38 262	0.34 249	0.22 318	0.33 346	0.40 339	0.47 347	0.48 325	0.55 322

AE-Stereo	0.20 212	0.14 204	0.13 229	0.16 232	0.12 196	0.12 180	0.09 188	0.23 197	0.15 236	0.28 247	0.12 152	0.29 257	0.13 216	0.09 162	0.21 164	0.25 269	0.28 280	0.19 260	0.28 212	0.19 254	0.35 247	0.42 285	0.07 144	0.14 262	0.22 230	0.24 252	0.26 219	0.21 189

MSKI-zero shot	0.26 270	0.13 181	0.10 159	0.14 202	0.14 233	0.15 215	0.11 217	0.28 280	0.13 204	0.30 269	0.35 312	0.28 248	0.11 180	0.12 235	0.29 240	0.37 333	0.28 280	0.17 209	0.58 322	0.26 312	0.57 333	0.55 338	0.09 189	0.11 206	0.25 270	0.41 336	0.32 275	0.42 306

Any-RAFT	0.24 255	0.13 181	0.16 264	0.16 232	0.13 214	0.15 215	0.10 204	0.25 232	0.14 220	0.28 247	0.35 312	0.28 248	0.11 180	0.12 235	0.22 183	0.25 269	0.28 280	0.17 209	0.50 303	0.16 230	0.63 347	0.40 279	0.10 216	0.10 189	0.28 295	0.29 299	0.26 219	0.42 306

dd	0.19 201	0.17 256	0.10 159	0.34 328	0.12 196	0.24 294	0.11 217	0.21 173	0.10 127	0.22 153	0.10 121	0.37 299	0.10 154	0.09 162	0.37 273	0.17 143	0.28 280	0.14 145	0.35 253	0.14 191	0.19 140	0.14 117	0.09 189	0.13 251	0.21 218	0.15 151	0.26 219	0.21 189

GLC_STEREO	0.18 184	0.15 227	0.16 264	0.15 221	0.14 233	0.14 200	0.11 217	0.26 249	0.10 127	0.28 247	0.18 213	0.20 165	0.10 154	0.11 202	0.19 132	0.19 186	0.28 280	0.15 170	0.24 183	0.14 191	0.37 257	0.23 178	0.09 189	0.10 189	0.19 192	0.13 125	0.30 264	0.18 151

GEStereo_RVC	0.24 255	0.19 288	0.15 251	0.18 252	0.17 266	0.19 256	0.18 267	0.26 249	0.17 266	0.27 228	0.20 234	0.27 240	0.16 249	0.12 235	0.27 234	0.26 280	0.28 280	0.24 308	0.47 286	0.21 272	0.32 224	0.50 320	0.11 243	0.17 293	0.24 263	0.21 223	0.26 219	0.32 271

MSMDNet	0.25 263	0.14 204	0.11 188	0.13 190	0.14 233	0.16 224	0.11 217	0.26 249	0.14 220	0.31 280	0.17 209	0.26 227	0.29 310	0.14 264	0.24 212	0.35 320	0.28 280	0.18 246	0.54 313	0.28 323	0.58 337	0.60 349	0.10 216	0.11 206	0.26 275	0.25 263	0.26 219	0.30 265

DDF-Stereo	0.40 319	0.14 204	0.08 125	1.79 382	0.15 251	1.91 390	0.20 279	0.26 249	0.11 150	0.27 228	0.17 209	2.08 379	0.16 249	0.11 202	0.19 132	0.25 269	0.29 287	0.15 170	0.37 261	0.15 212	0.45 293	0.34 249	0.09 189	0.10 189	0.18 181	0.23 243	0.25 206	0.26 246

EKT-Stereo	0.33 301	0.17 256	0.13 229	0.20 271	0.17 266	0.22 284	0.25 307	0.27 269	0.14 220	0.30 269	0.26 279	0.27 240	0.13 216	0.13 253	1.64 373	0.53 361	0.29 287	0.25 318	0.46 284	0.30 336	0.82 374	0.54 336	0.09 189	0.12 227	0.30 307	0.25 263	0.31 272	0.25 234

GwcNet-ADL	0.29 283	0.22 299	0.21 305	0.29 311	0.22 298	0.23 288	0.19 275	0.28 280	0.19 277	0.34 302	0.58 359	0.43 313	0.23 296	0.22 318	0.50 304	0.34 315	0.29 287	0.22 289	0.44 278	0.28 323	0.36 252	0.39 274	0.13 270	0.16 283	0.26 275	0.29 299	0.28 247	0.38 293

sCroCo_RVC	0.22 235	0.13 181	0.11 188	0.11 166	0.10 162	0.14 200	0.09 188	0.24 213	0.19 277	0.24 189	0.16 196	0.20 165	0.20 285	0.08 135	0.26 228	0.36 328	0.29 287	0.22 289	0.35 253	0.21 272	0.48 310	0.53 333	0.10 216	0.15 275	0.23 250	0.21 223	0.28 247	0.23 211

FADNet_RVC	0.33 301	0.22 299	0.22 312	0.29 311	0.25 315	0.19 256	0.22 292	0.31 305	0.22 293	0.31 280	0.29 296	0.41 310	0.33 315	0.22 318	0.72 325	0.25 269	0.29 287	0.32 351	0.73 332	0.27 318	0.43 285	0.47 307	0.16 291	0.23 321	0.27 288	0.30 306	0.51 334	0.36 283

XQC	0.42 323	0.37 348	0.31 345	0.41 339	0.35 340	0.41 338	0.42 340	0.45 347	0.38 340	0.40 347	0.33 308	0.48 319	0.44 333	0.34 347	1.54 366	0.29 295	0.29 287	0.27 331	0.52 308	0.30 336	0.37 257	0.44 294	0.26 325	0.30 341	0.41 342	0.41 336	0.53 337	0.38 293

GANetREF_RVC	0.32 296	0.30 334	0.32 347	0.28 309	0.27 325	0.27 305	0.26 315	0.42 342	0.35 338	0.38 338	0.21 245	0.56 325	0.39 323	0.16 286	0.33 260	0.23 248	0.29 287	0.25 318	0.44 278	0.25 303	0.35 247	0.25 196	0.25 323	0.32 344	0.34 328	0.29 299	0.45 318	0.38 293
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
ccs_rob	0.41 321	0.24 314	0.19 289	0.33 325	0.21 291	0.33 327	0.28 320	0.34 319	0.21 286	0.47 365	1.62 396	1.59 372	0.39 323	0.22 318	0.31 253	0.36 328	0.29 287	0.22 289	0.47 286	0.27 318	0.55 329	0.57 343	0.17 295	0.20 305	0.26 275	0.25 263	0.29 253	0.36 283

model_zeroshot	0.28 281	0.14 204	0.11 188	0.16 232	0.14 233	0.18 245	0.11 217	0.28 280	0.15 236	0.33 298	0.32 304	0.31 276	0.10 154	0.13 253	0.43 285	0.31 304	0.30 295	0.19 260	0.66 329	0.22 280	0.55 329	0.44 294	0.12 262	0.13 251	0.49 356	0.36 326	0.31 272	0.53 321

DCVSM-stereo	0.39 317	0.21 296	0.21 305	0.32 324	0.24 307	0.38 335	0.26 315	0.37 331	0.25 307	0.37 332	0.58 359	0.92 346	0.47 337	0.18 304	0.24 212	0.29 295	0.30 295	0.22 289	1.72 364	0.34 345	0.45 293	0.37 266	0.30 346	0.23 321	0.26 275	0.27 286	0.37 298	0.40 303

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 376	0.15 227	0.23 316	0.22 279	0.20 285	0.33 327	0.24 302	0.28 280	0.33 333	0.38 338	0.52 349	0.35 293	0.15 240	0.13 253	0.29 240	0.49 358	0.30 295	0.21 282	25.47 415	0.27 318	0.49 312	0.60 349	0.10 216	0.12 227	0.32 316	0.45 345	0.37 298	0.60 326

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 301	0.15 227	0.23 316	0.24 295	0.16 257	0.28 312	0.20 279	0.28 280	0.21 286	0.35 316	0.60 363	0.32 281	0.17 262	0.12 235	0.28 237	0.44 348	0.30 295	0.22 289	0.58 322	0.28 323	0.54 326	0.59 347	0.09 189	0.14 262	0.33 320	0.32 314	0.79 368	0.60 326

R-Stereo Train	0.23 247	0.13 181	0.13 229	0.15 221	0.13 214	0.18 245	0.07 150	0.24 213	0.15 236	0.32 287	0.25 270	0.27 240	0.13 216	0.14 264	0.21 164	0.28 290	0.30 295	0.20 272	0.47 286	0.20 261	0.47 306	0.50 320	0.10 216	0.12 227	0.23 250	0.26 279	0.23 184	0.28 257

SHD	0.36 307	0.22 299	0.28 337	0.25 301	0.24 307	0.24 294	0.27 319	0.35 323	0.28 320	0.35 316	0.33 308	0.32 281	0.45 335	0.21 315	1.38 360	0.26 280	0.30 295	0.24 308	0.56 317	0.27 318	0.38 262	0.43 291	0.20 308	0.25 328	0.33 320	0.36 326	0.35 288	0.50 319

RTSC	0.27 277	0.16 238	0.16 264	0.16 232	0.17 266	0.18 245	0.19 275	0.23 197	0.21 286	0.25 204	0.25 270	0.20 165	0.18 275	0.14 264	1.57 370	0.23 248	0.30 295	0.19 260	0.39 263	0.18 251	0.30 217	0.32 239	0.11 243	0.17 293	0.21 218	0.22 233	0.31 272	0.43 310

RAFT-Stereo	0.23 247	0.13 181	0.13 229	0.15 221	0.13 214	0.18 245	0.07 150	0.24 213	0.15 236	0.32 287	0.25 270	0.27 240	0.13 216	0.14 264	0.21 164	0.28 290	0.30 295	0.20 272	0.47 286	0.20 261	0.47 306	0.50 320	0.10 216	0.12 227	0.23 250	0.26 279	0.23 184	0.28 257
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gcap_with_dpt	0.22 235	0.17 256	0.10 159	0.19 262	0.13 214	0.16 224	0.09 188	0.26 249	0.14 220	0.30 269	0.15 180	0.36 295	0.15 240	0.14 264	0.21 164	0.24 257	0.31 303	0.23 303	0.32 231	0.15 212	0.42 281	0.34 249	0.10 216	0.12 227	0.22 230	0.18 192	0.28 247	0.38 293

GCAP-BAT	0.22 235	0.17 256	0.10 159	0.19 262	0.13 214	0.16 224	0.09 188	0.26 249	0.14 220	0.30 269	0.15 180	0.36 295	0.15 240	0.14 264	0.21 164	0.24 257	0.31 303	0.23 303	0.32 231	0.15 212	0.42 281	0.34 249	0.10 216	0.12 227	0.22 230	0.18 192	0.28 247	0.38 293

ITSA-stereo	0.37 311	0.23 310	0.19 289	0.39 337	0.26 321	0.24 294	0.26 315	0.35 323	0.26 313	0.39 344	0.55 353	0.46 316	0.41 329	0.23 323	0.53 308	0.38 338	0.31 303	0.25 318	0.49 297	0.24 295	0.43 285	0.49 315	0.23 320	0.22 318	0.33 320	0.40 334	0.72 366	0.75 345

PSMNet-ADL	0.30 291	0.20 293	0.20 296	0.23 288	0.21 291	0.23 288	0.22 292	0.30 300	0.26 313	0.40 347	0.58 359	0.38 306	0.43 330	0.24 325	0.31 253	0.44 348	0.31 303	0.20 272	0.52 308	0.23 292	0.39 274	0.36 260	0.17 295	0.16 283	0.26 275	0.26 279	0.39 305	0.25 234

GANet-ADL	0.26 270	0.18 274	0.15 251	0.20 271	0.19 280	0.22 284	0.16 259	0.26 249	0.16 256	0.34 302	0.36 318	0.29 257	0.16 249	0.21 315	0.42 283	0.29 295	0.31 303	0.19 260	0.48 295	0.28 323	0.38 262	0.48 310	0.13 270	0.14 262	0.23 250	0.24 252	0.32 275	0.30 265

SFCPSM	0.64 347	0.24 314	0.19 289	0.28 309	0.23 304	0.27 305	0.24 302	0.30 300	0.30 330	0.34 302	0.50 346	0.63 332	1.06 365	0.19 306	0.37 273	0.34 315	0.31 303	0.24 308	8.10 403	0.39 350	0.45 293	0.43 291	0.20 308	0.19 303	0.30 307	0.31 310	0.36 290	0.45 313

depth_test_26	0.18 184	0.12 160	0.09 146	0.08 120	0.09 141	0.08 119	0.06 132	0.30 300	0.10 127	0.35 316	0.11 142	0.40 309	0.09 138	0.10 184	0.20 150	0.21 218	0.32 309	0.15 170	0.29 222	0.14 191	0.46 303	0.26 204	0.12 262	0.09 158	0.16 152	0.16 165	0.17 137	0.21 189

HBP-ISP	0.45 327	0.24 314	0.26 332	0.35 330	0.29 327	0.30 321	0.24 302	0.38 333	0.23 298	0.38 338	0.44 339	0.31 276	0.17 262	0.55 364	2.33 397	0.99 397	0.32 309	0.27 331	0.33 235	0.28 323	0.64 350	0.89 383	0.27 330	0.29 340	0.33 320	0.35 322	0.47 323	0.38 293

dad	0.29 283	0.21 296	0.14 238	0.47 343	0.22 298	0.29 317	0.48 350	0.40 336	0.12 177	0.32 287	0.14 170	0.41 310	0.23 296	0.10 184	0.53 308	0.19 186	0.32 309	0.17 209	0.51 304	0.15 212	0.27 208	0.18 144	0.11 243	0.18 301	0.31 314	0.18 192	0.67 361	0.45 313

Anonymous3	0.29 283	0.21 296	0.15 251	0.17 242	0.16 257	0.20 263	0.16 259	0.31 305	0.25 307	0.30 269	0.20 234	0.45 315	0.20 285	0.16 286	0.45 292	0.53 361	0.32 309	0.27 331	0.49 297	0.26 312	0.49 312	0.55 338	0.13 270	0.14 262	0.27 288	0.28 292	0.34 285	0.27 251

MFN_U_SF_RVC	0.60 345	0.55 361	0.41 361	0.56 353	0.46 358	0.57 354	0.63 359	0.56 360	0.43 354	0.86 390	0.93 380	0.72 339	0.52 340	0.53 363	0.97 349	0.49 358	0.32 309	0.34 356	1.73 365	0.44 362	0.62 345	0.58 344	0.30 346	0.56 377	0.45 348	0.44 344	0.49 329	0.68 336

DDVS	0.53 336	0.22 299	0.24 324	0.24 295	0.25 315	0.27 305	0.24 302	0.39 335	0.26 313	0.35 316	4.72 406	1.02 354	0.40 326	0.20 311	0.40 280	0.39 340	0.33 314	0.26 328	0.75 334	0.34 345	0.58 337	0.63 357	0.16 291	0.20 305	0.25 270	0.25 263	0.55 343	0.40 303

NOSS_ROB	0.34 304	0.22 299	0.20 296	0.27 307	0.25 315	0.26 303	0.24 302	0.41 338	0.24 303	0.36 325	0.30 299	0.36 295	0.23 296	0.39 353	0.47 296	0.57 367	0.33 314	0.29 340	0.32 231	0.23 292	0.64 350	0.67 363	0.28 334	0.30 341	0.32 316	0.30 306	0.42 315	0.32 271

LALA_ROB	0.32 296	0.34 340	0.23 316	0.24 295	0.24 307	0.29 317	0.22 292	0.24 213	0.28 320	0.31 280	0.35 312	0.94 349	0.21 288	0.19 306	0.64 320	0.24 257	0.33 314	0.28 339	0.33 235	0.25 303	0.34 236	0.40 279	0.18 305	0.21 314	0.26 275	0.31 310	0.50 332	0.36 283

FCDSN-DC	0.36 307	0.28 328	0.33 351	0.31 320	0.29 327	0.28 312	0.39 338	0.31 305	0.22 293	0.28 247	0.20 234	0.26 227	0.16 249	0.29 336	1.96 386	0.35 320	0.34 317	0.32 351	0.33 235	0.25 303	0.41 276	0.48 310	0.27 330	0.37 359	0.29 301	0.30 306	0.30 264	0.30 265
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	0.46 329	0.29 332	0.29 339	0.26 304	0.31 332	0.33 327	0.35 336	0.41 338	0.46 358	0.31 280	0.38 322	0.48 319	0.40 326	0.21 315	1.82 380	0.35 320	0.34 317	0.27 331	0.78 337	0.28 323	0.45 293	0.46 301	0.30 346	0.24 324	0.36 333	0.53 353	0.45 318	1.42 380

ADCPNet	0.56 339	0.26 323	0.30 343	0.29 311	0.36 343	0.29 317	0.50 352	0.41 338	0.40 343	0.38 338	0.55 353	0.38 306	1.12 368	0.26 331	2.02 389	0.42 347	0.34 317	0.24 308	1.25 350	0.39 350	0.47 306	0.45 299	0.33 354	0.28 336	0.48 354	0.56 357	0.46 322	1.88 394

XPNet_ROB	0.27 277	0.28 328	0.20 296	0.19 262	0.21 291	0.21 273	0.20 279	0.20 154	0.21 286	0.24 189	0.28 293	0.78 342	0.17 262	0.16 286	0.29 240	0.22 236	0.34 317	0.21 282	0.27 205	0.19 254	0.28 215	0.42 285	0.17 295	0.18 301	0.23 250	0.24 252	0.48 325	0.34 277

CBMV	0.43 325	0.25 320	0.23 316	0.30 319	0.28 326	0.27 305	0.21 286	0.40 336	0.28 320	0.37 332	0.27 287	0.67 337	0.35 321	0.32 345	0.49 302	0.53 361	0.34 317	0.27 331	0.56 317	0.27 318	0.55 329	0.62 355	0.26 325	0.33 346	0.35 332	0.33 316	0.64 357	1.79 391
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DAS	0.32 296	0.18 274	0.15 251	0.29 311	0.24 307	0.24 294	0.25 307	0.31 305	0.29 325	0.32 287	0.39 325	0.53 322	0.34 317	0.11 202	0.29 240	0.40 341	0.35 322	0.25 318	0.49 297	0.29 331	0.63 347	0.48 310	0.21 316	0.25 328	0.30 307	0.28 292	0.38 301	0.37 288

SepStereo	0.32 296	0.18 274	0.15 251	0.29 311	0.24 307	0.24 294	0.25 307	0.31 305	0.29 325	0.32 287	0.39 325	0.53 322	0.34 317	0.11 202	0.29 240	0.40 341	0.35 322	0.25 318	0.49 297	0.29 331	0.63 347	0.48 310	0.21 316	0.25 328	0.30 307	0.28 292	0.38 301	0.37 288

FAT-Stereo	0.47 332	0.27 326	0.34 354	0.45 342	0.48 361	0.39 336	0.32 331	0.42 342	0.27 318	0.41 352	0.90 379	0.77 341	0.58 343	0.30 340	0.57 311	0.56 365	0.35 322	0.34 356	0.64 327	0.42 357	0.67 357	0.66 361	0.28 334	0.34 350	0.29 301	0.36 326	0.45 318	0.74 342

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 341	0.64 364	0.47 368	0.65 357	0.41 350	0.44 339	0.57 356	0.61 367	0.68 376	0.58 376	0.39 325	0.59 327	0.58 343	0.65 372	0.76 328	0.44 348	0.35 322	0.40 365	1.53 358	0.50 365	0.54 326	0.63 357	0.46 368	0.47 371	0.51 361	0.40 334	0.41 313	0.75 345

S-Stereo	0.53 336	0.29 332	0.27 336	0.48 344	0.46 358	0.50 346	0.60 358	0.38 333	0.37 339	0.39 344	1.16 386	1.01 353	0.45 335	0.29 336	0.91 343	0.67 378	0.35 322	0.39 364	0.84 342	0.70 381	0.46 303	0.71 365	0.61 375	0.37 359	0.30 307	0.33 316	0.40 310	0.63 329

FBW_ROB	0.46 329	0.42 351	0.36 357	0.60 355	0.44 355	0.47 345	0.44 344	0.31 305	0.25 307	0.34 302	0.34 311	0.64 333	0.48 338	0.56 366	1.05 355	0.25 269	0.35 322	0.23 303	1.39 354	0.22 280	0.49 312	0.36 260	0.43 363	0.40 364	0.31 314	0.33 316	0.42 315	0.65 333

SAMSARA	0.65 349	0.30 334	0.44 364	0.31 320	0.31 332	0.31 322	0.34 334	0.56 360	0.48 360	0.40 347	0.37 321	0.42 312	0.90 361	0.27 332	1.62 372	0.45 351	0.36 328	0.38 361	0.76 335	0.39 350	0.70 362	0.80 379	0.20 308	0.40 364	1.50 394	1.62 398	1.49 397	1.46 382

RTS	0.38 314	0.22 299	0.20 296	0.22 279	0.21 291	0.31 322	0.29 322	0.31 305	0.34 335	0.23 166	0.22 254	0.29 257	0.25 303	0.16 286	1.65 374	0.29 295	0.36 328	0.24 308	0.63 325	0.31 339	0.38 262	0.38 269	0.15 286	0.22 318	0.39 337	0.95 386	0.40 310	0.63 329

RTSA	0.38 314	0.22 299	0.20 296	0.22 279	0.21 291	0.31 322	0.29 322	0.31 305	0.34 335	0.23 166	0.22 254	0.29 257	0.25 303	0.16 286	1.65 374	0.29 295	0.36 328	0.24 308	0.63 325	0.31 339	0.38 262	0.38 269	0.15 286	0.22 318	0.39 337	0.95 386	0.40 310	0.63 329

CASS	0.25 263	0.18 274	0.16 264	0.21 275	0.17 266	0.21 273	0.21 286	0.28 280	0.20 283	0.33 298	0.24 267	0.28 248	0.18 275	0.11 202	0.25 224	0.23 248	0.37 331	0.20 272	0.43 275	0.17 243	0.57 333	0.42 285	0.11 243	0.13 251	0.30 307	0.22 233	0.32 275	0.32 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
G-Net	0.59 343	0.35 343	0.35 356	0.31 320	0.31 332	0.44 339	0.30 326	0.50 355	0.63 374	0.43 357	0.64 366	2.00 378	0.52 340	0.23 323	0.76 328	0.52 360	0.37 331	0.35 359	0.80 338	0.67 378	0.60 341	0.59 347	0.26 325	0.33 346	0.40 339	0.82 378	0.81 370	1.59 385

CBMV_ROB	0.48 333	0.22 299	0.24 324	0.39 337	0.32 336	0.32 325	0.29 322	0.44 346	0.23 298	0.38 338	0.45 340	1.42 369	0.88 359	0.28 333	0.91 343	0.34 315	0.37 331	0.25 318	0.81 339	0.36 347	0.54 326	0.51 324	0.28 334	0.26 332	0.44 346	0.62 362	0.62 353	0.91 359

AnyNet_C32	0.49 334	0.23 310	0.23 316	0.24 295	0.25 315	0.28 312	0.30 326	0.34 319	0.58 366	0.34 302	0.45 340	0.35 293	0.24 300	0.22 318	2.28 394	0.38 338	0.38 334	0.33 354	0.51 304	0.29 331	0.55 329	0.55 338	0.23 320	0.28 336	0.43 345	0.73 373	0.45 318	1.65 387

STStereo	1.28 378	0.74 369	0.83 389	2.32 388	0.84 376	2.27 395	0.98 372	1.04 394	0.96 387	0.51 373	1.19 389	3.30 394	2.84 393	0.25 329	2.59 403	0.45 351	0.38 334	0.26 328	4.54 393	0.33 342	0.51 323	0.47 307	0.28 334	0.56 377	1.24 389	0.96 388	1.38 394	2.45 399

FC-DCNN v2	0.41 321	0.36 347	0.45 367	0.51 347	0.36 343	0.46 344	0.46 345	0.45 347	0.29 325	0.34 302	0.26 279	0.38 306	0.24 300	0.30 340	0.60 315	0.35 320	0.39 336	0.30 346	0.46 284	0.26 312	0.49 312	0.42 285	0.28 334	0.35 353	0.50 358	0.43 342	0.59 347	0.79 349

DDUNet	0.43 325	0.54 360	0.23 316	0.86 365	0.68 369	0.83 366	0.82 367	0.26 249	0.24 303	0.23 166	0.33 308	0.37 299	0.15 240	1.63 383	0.43 285	0.24 257	0.39 336	0.25 318	0.54 313	0.28 323	0.31 219	0.30 229	0.49 369	0.20 305	0.24 263	0.25 263	0.32 275	0.29 261

FC-DCNN	0.40 319	0.35 343	0.43 363	0.49 346	0.35 340	0.44 339	0.46 345	0.43 345	0.27 318	0.34 302	0.26 279	0.37 299	0.21 288	0.30 340	0.58 313	0.35 320	0.39 336	0.31 349	0.45 282	0.26 312	0.49 312	0.42 285	0.28 334	0.35 353	0.44 346	0.38 330	0.51 334	0.77 348

PWC_ROB	0.37 311	0.27 326	0.25 329	0.23 288	0.24 307	0.23 288	0.31 329	0.29 296	0.47 359	0.25 204	0.39 325	0.37 299	0.89 360	0.19 306	0.58 313	0.32 310	0.39 336	0.29 340	0.62 324	0.29 331	0.48 310	0.48 310	0.19 307	0.33 346	0.27 288	0.26 279	0.39 305	0.67 335

edge stereo	0.61 346	0.35 343	0.44 364	0.53 351	0.47 360	0.57 354	0.54 354	0.57 362	0.41 347	0.52 375	0.69 368	1.31 364	1.03 364	0.38 350	0.44 289	0.60 372	0.40 340	0.30 346	1.76 368	0.81 390	0.47 306	0.86 382	0.41 361	0.32 344	0.41 342	0.37 329	0.57 345	0.91 359

pmcnn	0.45 327	0.24 314	0.19 289	0.33 325	0.29 327	0.34 330	0.42 340	0.34 319	0.26 313	0.34 302	0.50 346	0.80 343	1.10 367	0.19 306	0.38 276	0.57 367	0.40 340	0.32 351	0.83 341	0.37 348	0.80 370	0.49 315	0.28 334	0.24 324	0.32 316	0.34 320	0.66 360	0.82 351

ETE_ROB	0.32 296	0.32 337	0.20 296	0.26 304	0.24 307	0.28 312	0.23 300	0.24 213	0.29 325	0.27 228	0.35 312	0.99 352	0.21 288	0.20 311	0.41 282	0.23 248	0.41 342	0.24 308	0.37 261	0.25 303	0.37 257	0.40 279	0.20 308	0.20 305	0.28 295	0.35 322	0.54 339	0.37 288

MeshStereo	0.83 360	0.44 352	0.33 351	0.78 363	0.54 364	0.61 356	0.40 339	0.68 373	0.54 364	0.45 363	0.80 374	2.32 383	1.56 377	0.24 325	2.31 396	0.71 381	0.42 343	0.29 340	1.58 359	0.30 336	1.23 396	1.10 396	0.32 352	0.34 350	0.87 377	0.60 359	1.29 391	1.36 378
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
zero-FE	1.43 382	0.14 204	0.08 125	8.08 409	0.34 339	13.79 414	2.48 392	0.26 249	0.12 177	0.32 287	0.26 279	6.70 405	0.60 345	0.11 202	0.27 234	0.24 257	0.43 344	0.33 354	0.54 313	0.16 230	1.94 402	0.41 282	0.09 189	0.10 189	0.18 181	0.23 243	0.25 206	0.25 234

ACV-stereo	2.24 392	1.03 375	0.23 316	0.38 335	0.24 307	0.70 360	0.48 350	0.45 347	0.32 332	0.36 325	0.41 329	0.47 317	2.93 395	0.35 348	1.93 384	0.86 390	0.44 345	0.29 340	44.47 419	0.55 370	0.82 374	0.90 385	0.33 354	0.26 332	0.26 275	0.28 292	0.41 313	0.39 302

SQANet	0.68 351	0.89 373	0.29 339	1.65 377	0.77 372	1.39 373	1.15 373	0.37 331	0.29 325	0.40 347	0.30 299	0.88 345	0.32 314	1.26 377	0.39 278	0.21 218	0.44 345	0.27 331	2.24 372	0.28 323	0.49 312	0.50 320	1.59 383	0.23 321	0.32 316	0.34 320	0.42 315	0.71 340

otaku	0.82 359	1.17 382	0.41 361	1.90 386	0.99 378	1.68 379	1.39 375	0.46 351	0.41 347	0.46 364	0.36 318	0.93 348	0.43 330	1.51 380	0.45 292	0.30 302	0.44 345	0.29 340	2.65 380	0.40 354	0.60 341	0.58 344	2.09 385	0.34 350	0.42 344	0.35 322	0.49 329	0.74 342

UDG	0.46 329	0.56 362	0.24 324	0.85 364	0.78 373	0.79 363	0.97 371	0.27 269	0.25 307	0.28 247	0.36 318	0.37 299	0.17 262	1.43 379	0.92 345	0.25 269	0.44 345	0.27 331	0.57 320	0.29 331	0.41 276	0.37 266	0.39 359	0.19 303	0.27 288	0.28 292	0.32 275	0.27 251

SGM-ForestM	0.64 347	0.80 371	0.39 359	0.70 360	0.40 349	0.77 362	0.67 362	0.62 368	0.41 347	0.35 316	0.42 331	1.68 375	1.08 366	0.24 325	0.33 260	0.21 218	0.44 345	0.23 303	1.27 351	0.24 295	0.43 285	0.30 229	0.28 334	0.26 332	1.04 379	0.90 385	1.53 398	1.35 377

LE_ROB	3.57 402	0.92 374	1.49 403	2.33 389	9.96 413	1.83 388	7.73 410	2.31 406	3.13 406	0.47 365	1.49 395	9.10 409	13.79 412	0.47 359	0.63 317	0.25 269	0.44 345	0.29 340	6.00 399	1.38 403	0.66 355	0.52 328	2.47 393	2.28 407	5.36 409	4.46 409	6.14 409	10.46 412

SGM_RVC	0.72 352	0.45 354	0.32 347	0.59 354	0.43 353	0.56 350	0.43 342	0.70 377	0.41 347	0.43 357	0.57 357	1.16 359	1.20 370	0.22 318	0.37 273	0.28 290	0.44 345	0.25 318	2.26 375	0.33 342	0.49 312	0.38 269	0.27 330	0.31 343	0.80 374	0.62 362	1.69 400	3.41 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.59 343	0.34 340	0.31 345	0.34 328	0.36 343	0.36 333	0.37 337	0.48 353	0.60 370	0.34 302	0.43 334	0.58 326	0.87 358	0.29 336	2.30 395	0.66 376	0.47 352	0.38 361	0.82 340	0.42 357	0.76 367	0.69 364	0.28 334	0.35 353	0.46 351	0.88 382	0.59 347	1.26 373

SANet	0.57 341	0.32 337	0.33 351	0.36 332	0.35 340	0.44 339	0.33 333	0.55 358	0.85 383	0.33 298	0.57 357	2.42 384	1.17 369	0.32 345	0.88 339	0.24 257	0.47 352	0.31 349	0.51 304	0.31 339	0.50 321	0.45 299	0.37 358	0.37 359	0.46 351	0.54 355	0.55 343	0.98 364

Ntro	0.87 362	1.36 389	0.44 364	1.82 384	1.04 381	1.67 378	1.60 380	0.52 357	0.44 355	0.48 369	0.42 331	0.98 351	0.40 326	1.61 382	0.64 320	0.31 304	0.49 354	0.30 346	2.69 382	0.44 362	0.68 358	0.60 349	2.13 386	0.36 358	0.45 348	0.45 345	0.52 336	0.71 340

gcap-zeroshot	0.36 307	0.13 181	0.16 264	0.19 262	0.14 233	0.19 256	0.14 247	0.28 280	0.13 204	0.37 332	0.35 312	0.34 289	0.12 195	0.12 235	0.23 195	0.36 328	0.50 355	0.17 209	3.18 387	0.25 303	0.45 293	0.51 324	0.23 320	0.11 206	0.21 218	0.26 279	0.25 206	0.27 251

PVD	0.56 339	0.44 352	0.36 357	0.51 347	0.43 353	0.55 349	0.47 348	0.62 368	0.59 368	0.33 298	0.48 343	0.61 331	0.74 353	0.50 361	1.52 365	0.34 315	0.51 356	0.37 360	0.76 335	0.41 356	0.61 344	0.64 359	0.30 346	0.37 359	0.56 365	0.71 371	0.61 351	0.86 356

DPSNet	0.76 356	0.28 328	0.26 332	0.38 335	0.38 346	0.44 339	0.30 326	0.36 326	0.41 347	0.27 228	0.32 304	2.73 388	0.95 363	0.38 350	0.80 332	0.66 376	0.53 357	0.46 369	4.94 395	0.56 371	0.83 378	0.97 387	0.57 373	0.44 369	0.56 365	0.48 349	0.54 339	0.63 329

RainbowNet	0.93 364	1.16 381	0.62 374	1.83 385	1.16 385	1.69 380	1.70 381	0.51 356	0.44 355	0.59 379	0.38 322	1.19 361	0.79 355	2.02 388	0.74 327	0.57 367	0.54 358	0.40 365	1.50 357	0.76 387	0.66 355	0.65 360	2.28 389	0.46 370	0.50 358	0.49 351	0.60 349	0.84 354

LSM0	3.53 401	0.37 348	0.30 343	0.55 352	0.45 357	0.56 350	0.63 359	0.74 379	0.61 371	0.60 382	0.87 378	1.16 359	1.39 371	0.25 329	28.52 419	45.56 419	0.55 359	0.38 361	3.16 386	0.62 372	1.14 391	1.40 402	0.31 351	0.42 367	0.59 367	0.81 377	0.98 380	2.52 401

MonStereo1	1.06 369	1.06 376	0.53 371	1.71 380	1.39 392	1.49 375	1.71 382	0.68 373	0.57 365	2.01 406	0.75 372	1.99 377	1.76 383	1.97 387	0.35 269	0.25 269	0.60 360	0.48 373	2.25 373	0.51 367	0.65 352	0.52 328	2.33 390	0.41 366	0.49 356	0.39 332	0.85 372	0.80 350

AMNet	0.51 335	0.50 359	0.48 369	0.51 347	0.50 363	0.56 350	0.52 353	0.36 326	0.42 353	0.39 344	0.59 362	0.65 334	0.21 288	0.58 367	0.49 302	0.59 370	0.60 360	0.58 381	0.51 304	0.51 367	0.59 340	0.53 333	0.32 352	0.51 373	0.48 354	0.54 355	0.60 349	0.65 333

ELAS_RVC	0.92 363	0.65 365	0.62 374	0.92 366	0.67 368	1.21 371	0.71 363	0.72 378	0.50 361	0.49 370	1.20 391	2.45 386	1.89 386	0.44 356	1.31 358	0.46 355	0.62 362	0.55 378	1.02 347	0.42 357	0.91 384	1.06 393	0.44 365	0.54 375	1.50 394	1.22 396	1.15 385	1.19 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.94 365	0.70 367	0.59 373	0.97 367	0.73 371	0.96 368	0.72 364	0.74 379	0.62 373	0.47 365	1.17 387	2.44 385	1.62 378	0.44 356	1.40 361	0.45 351	0.63 363	0.54 377	0.99 345	0.39 350	0.88 382	1.07 394	0.43 363	0.52 374	1.56 397	1.47 397	1.33 393	1.60 386
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	0.66 350	0.35 343	0.32 347	0.37 334	0.38 346	0.35 332	0.54 354	0.55 358	0.70 378	0.40 347	0.49 344	0.83 344	0.70 350	0.30 340	2.63 404	0.87 391	0.65 364	0.59 383	0.98 344	0.48 364	0.80 370	0.78 374	0.39 359	0.38 363	0.60 369	0.49 351	0.64 357	1.16 369

MANE	1.47 384	0.77 370	0.87 391	1.01 368	0.81 374	0.96 368	0.93 370	1.00 392	1.05 391	0.43 357	0.69 368	2.28 382	2.16 388	0.39 353	1.68 377	1.01 399	0.65 364	2.72 406	1.45 356	0.40 354	0.77 369	0.73 367	0.34 357	0.67 386	2.42 405	2.81 406	4.52 407	6.28 407

TestStereo_HL3	0.29 283	0.30 334	0.14 238	0.17 242	0.14 233	0.21 273	0.16 259	0.32 315	0.18 273	0.34 302	0.32 304	0.60 329	0.22 294	0.11 202	0.39 278	0.40 341	0.69 366	0.18 246	0.43 275	0.17 243	0.45 293	0.62 355	0.11 243	0.12 227	0.22 230	0.22 233	0.37 298	0.35 279

PSMNet_ROB	1.30 379	1.36 389	0.71 381	1.48 373	1.00 379	1.69 380	1.56 379	0.64 371	0.74 380	1.47 404	3.99 404	2.77 390	1.51 374	2.54 396	0.73 326	0.47 356	0.70 367	0.49 374	2.51 379	0.71 383	0.81 372	0.58 344	3.05 402	0.58 379	0.80 374	0.64 366	0.88 373	0.69 337

IMH-64-1	1.18 373	1.19 383	0.74 382	1.63 375	1.26 386	1.69 380	1.85 384	0.84 384	0.90 384	0.44 361	0.62 364	1.36 366	1.74 381	2.49 394	2.46 400	0.60 372	0.72 368	0.47 370	1.73 365	0.64 374	0.70 362	0.79 375	2.49 394	0.58 379	1.08 381	0.63 364	0.97 378	1.31 375

IMH-64	1.18 373	1.19 383	0.74 382	1.63 375	1.26 386	1.69 380	1.85 384	0.84 384	0.90 384	0.44 361	0.62 364	1.36 366	1.74 381	2.49 394	2.46 400	0.60 372	0.72 368	0.47 370	1.73 365	0.64 374	0.70 362	0.79 375	2.49 394	0.58 379	1.08 381	0.63 364	0.97 378	1.31 375

WAO-7	0.99 367	0.85 372	0.88 392	1.81 383	0.83 375	0.71 361	0.92 369	1.01 393	1.13 392	0.96 395	1.28 394	1.37 368	1.65 379	0.63 370	1.55 369	0.76 385	0.73 370	0.47 370	2.44 378	0.73 385	0.72 366	0.76 372	0.26 325	0.88 398	0.71 371	0.85 379	0.74 367	1.09 368

IMH	1.30 379	1.22 386	0.76 385	1.65 377	1.27 388	1.73 384	1.88 387	0.86 386	0.93 386	0.47 365	0.65 367	1.48 370	2.97 396	3.97 410	1.50 363	0.59 370	0.76 371	0.49 374	2.25 373	0.70 381	0.69 361	0.79 375	2.64 396	0.61 383	1.16 387	0.76 374	0.89 375	1.49 383

SGM+DAISY	1.04 368	0.66 366	0.62 374	0.75 361	0.68 369	0.82 365	0.74 365	0.69 375	0.75 382	0.64 384	1.09 384	1.35 365	1.44 372	0.60 369	1.43 362	1.04 400	0.77 372	0.68 391	2.40 377	0.80 389	1.22 394	1.15 399	0.51 370	0.67 386	1.12 383	1.05 390	1.65 399	2.69 403

SPS-STEREO	0.80 357	0.60 363	0.56 372	0.67 359	0.62 366	0.67 359	0.58 357	0.57 362	0.61 371	0.59 379	0.96 382	1.03 356	0.67 347	0.55 364	0.83 337	0.87 391	0.78 373	0.69 392	2.74 383	0.74 386	1.23 396	1.05 391	0.45 367	0.62 385	0.61 370	0.61 361	0.83 371	0.75 345
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	0.75 355	0.45 354	0.65 378	0.63 356	0.58 365	0.50 346	0.64 361	0.75 381	0.59 368	0.62 383	0.52 349	0.94 349	0.85 356	0.46 358	2.17 392	0.74 383	0.79 374	0.53 376	1.00 346	0.65 376	0.93 385	0.75 369	0.57 373	0.67 386	0.88 378	0.72 372	0.70 363	1.05 367

ACVNet_1	0.97 366	1.21 385	0.62 374	2.28 387	1.27 388	1.81 386	2.12 391	0.63 370	0.41 347	0.50 372	0.49 344	1.06 357	0.73 352	2.46 393	0.47 296	0.31 304	0.80 375	0.40 365	2.04 371	0.42 357	0.76 367	0.56 341	2.26 388	0.43 368	0.54 364	0.42 340	0.48 325	0.58 325

ACVNet-4b	1.08 370	1.48 393	0.48 369	2.91 394	1.12 382	1.82 387	2.71 394	0.46 351	0.44 355	0.51 373	0.43 334	1.66 374	1.85 384	2.08 390	0.46 294	0.40 341	0.82 376	0.34 356	2.68 381	0.50 365	0.65 352	0.71 365	2.24 387	0.35 353	0.45 348	0.42 340	0.53 337	0.70 338

LVE	1.38 381	1.30 388	0.82 388	4.62 402	1.50 395	1.89 389	3.66 401	0.82 383	0.73 379	0.88 391	0.82 375	1.12 358	1.52 375	2.14 391	0.81 334	0.56 365	0.84 377	0.59 383	3.33 388	0.72 384	0.84 379	0.89 383	2.40 392	0.80 394	1.12 383	0.70 370	1.00 382	0.90 358

STTRV1_RVC		0.32 337	0.26 332	0.42 340	0.32 336	0.40 337	0.34 334	0.41 338	0.40 343	0.36 325	0.35 312	0.59 327	0.67 347	0.48 360	0.48 299	0.27 286	0.85 378	0.27 331		0.66 377	0.88 382	0.52 328		0.48 372	0.37 335	0.56 357	0.54 339	0.96 362

MFMNet_re	0.74 354	0.73 368	0.66 379	0.76 362	0.64 367	0.88 367	0.74 365	0.59 364	0.68 376	0.58 376	0.69 368	1.02 354	0.61 346	0.58 367	0.96 348	0.78 386	0.87 379	0.72 394	1.08 349	0.68 379	1.07 389	0.74 368	0.54 372	0.60 382	0.59 367	0.60 359	0.80 369	0.91 359

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 399	0.48 358	0.29 339	0.48 344	0.42 351	0.63 357	0.86 368	0.69 375	0.74 380	0.42 354	1.69 397	46.80 419	1.87 385	0.64 371	0.38 276	0.33 313	0.97 380	0.98 401	1.59 360	0.33 342	0.81 372	0.79 375	0.28 334	0.25 328	0.52 362	0.78 376	3.35 406	0.83 353

WAO-8	1.55 385	1.53 394	1.00 395	2.82 392	1.43 393	1.91 390	2.01 388	1.05 395	1.38 396	1.44 402	1.87 398	2.25 380	2.76 389	2.68 397	1.01 352	0.83 388	0.99 381	0.59 383	3.35 389	1.08 397	0.82 374	0.85 380	1.36 381	0.82 395	1.60 399	1.12 392	1.27 388	1.93 395

Venus	1.55 385	1.53 394	1.00 395	2.82 392	1.43 393	1.91 390	2.01 388	1.05 395	1.38 396	1.44 402	1.87 398	2.25 380	2.76 389	2.68 397	1.01 352	0.83 388	0.99 381	0.59 383	3.35 389	1.08 397	0.82 374	0.85 380	1.36 381	0.82 395	1.60 399	1.12 392	1.27 388	1.93 395

PWCK	1.58 387	1.40 391	0.79 387	1.70 379	1.03 380	1.55 376	1.42 376	1.11 397	0.98 389	1.00 396	1.23 393	2.78 392	1.53 376	0.82 374	0.88 339	0.55 364	0.99 381	0.57 380	13.43 408	0.90 392	1.12 390	0.75 369	1.15 378	0.82 395	1.04 379	0.88 382	0.93 376	1.27 374

DispFullNet	1.20 375	1.15 380	0.77 386	1.20 369	0.97 377	1.12 370	1.34 374	0.66 372	0.58 366	0.74 386	0.82 375	3.72 398	1.48 373	1.65 384	1.03 354	1.32 402	1.00 384	0.58 381	6.30 401	1.09 401	0.84 379	0.76 372	0.42 362	0.35 353	0.50 358	0.35 322	0.68 362	1.00 366

Dean	1.27 377	1.44 392	0.85 390	2.93 395	1.62 396	1.95 393	2.03 390	0.96 390	1.00 390	0.91 393	0.75 372	1.51 371	1.65 379	2.05 389	0.80 332	0.64 375	1.01 385	0.60 388	1.86 370	0.85 391	0.85 381	0.75 369	2.35 391	0.79 393	1.15 386	0.85 379	1.19 386	0.85 355

JetBlue	1.43 382	1.11 378	1.03 398	1.46 372	1.15 383	1.66 377	1.51 377	0.92 389	1.14 393	0.58 376	0.47 342	3.28 393	0.71 351	1.15 376	2.51 402	1.00 398	1.09 386	0.86 397	1.32 352	0.78 388	1.48 401	1.53 403	1.15 378	0.78 392	1.31 391	2.14 403	1.44 395	5.15 406

KSHMR	2.37 396	1.84 400	1.23 402	6.67 407	1.97 400	2.73 400	3.45 400	1.31 399	1.69 400	1.18 401	1.18 388	1.71 376	11.63 406	3.21 404	1.67 376	1.07 401	1.11 387	0.92 399	5.58 397	1.04 395	1.23 396	1.05 391	3.26 403	1.06 401	1.99 404	1.18 395	1.28 390	1.85 392

ACVNet_2	1.13 371	1.26 387	0.75 384	2.58 391	1.30 390	1.73 384	1.87 386	0.75 381	0.52 362	0.59 379	0.53 351	1.29 363	0.90 361	1.85 385	0.70 323	0.48 357	1.14 388	0.40 365	4.70 394	0.54 369	0.71 365	0.60 349	2.05 384	0.61 383	0.81 376	0.47 347	0.70 363	0.82 351

DGSMNet	0.85 361	0.47 356	0.39 359	0.51 347	0.39 348	0.56 350	0.43 342	0.59 364	0.40 343	0.84 389	4.01 405	0.67 337	0.85 356	0.85 375	0.85 338	0.90 393	1.17 389	0.66 390	1.64 363	0.62 372	1.35 400	1.36 401	0.51 370	0.54 375	0.40 339	0.66 367	0.50 332	0.74 342

WAO-6	1.14 372	1.08 377	0.68 380	1.50 374	1.15 383	1.39 373	1.55 378	0.88 387	0.96 387	0.77 387	0.72 371	1.28 362	1.96 387	1.91 386	2.45 399	0.71 381	1.18 390	0.55 378	1.42 355	0.69 380	0.97 386	0.99 389	0.91 376	0.67 386	1.13 385	0.88 382	1.02 383	1.43 381

BEATNet-Init1	4.26 403	5.23 408	1.17 401	9.10 410	2.61 405	8.41 410	4.21 403	2.29 405	1.73 401	0.88 391	2.38 401	6.02 402	9.23 403	0.65 372	2.70 405	2.20 405	1.24 391	0.94 400	17.87 409	4.86 409	2.04 403	1.87 405	1.10 377	1.14 403	4.62 408	2.07 401	11.53 415	6.94 409

test_for_model	0.18 184	0.10 123	0.07 103	0.08 120	0.09 141	0.07 100	0.05 111	0.20 154	0.11 150	0.25 204	0.08 91	0.25 215	0.07 109	0.08 135	0.17 115	0.19 186	1.29 392	0.14 145	0.24 183	0.13 163	0.38 262	0.18 144	0.07 144	0.07 111	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.18 151

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 184	0.10 123	0.07 103	0.08 120	0.09 141	0.07 100	0.05 111	0.20 154	0.11 150	0.25 204	0.08 91	0.25 215	0.07 109	0.08 135	0.17 115	0.19 186	1.29 392	0.14 145	0.24 183	0.13 163	0.38 262	0.18 144	0.07 144	0.07 111	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.18 151

testlalala	0.18 184	0.10 123	0.07 103	0.08 120	0.09 141	0.07 100	0.05 111	0.20 154	0.11 150	0.25 204	0.08 91	0.25 215	0.07 109	0.08 135	0.17 115	0.19 186	1.29 392	0.14 145	0.24 183	0.13 163	0.38 262	0.18 144	0.07 144	0.07 111	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.18 151

GCAPDPT-zeroshot	0.18 184	0.10 123	0.07 103	0.08 120	0.09 141	0.07 100	0.05 111	0.20 154	0.11 150	0.25 204	0.08 91	0.25 215	0.07 109	0.08 135	0.17 115	0.19 186	1.29 392	0.14 145	0.24 183	0.13 163	0.38 262	0.18 144	0.07 144	0.07 111	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.18 151

GCAP-Stereo	0.18 184	0.10 123	0.07 103	0.08 120	0.09 141	0.07 100	0.05 111	0.20 154	0.11 150	0.25 204	0.08 91	0.25 215	0.07 109	0.08 135	0.17 115	0.19 186	1.29 392	0.14 145	0.24 183	0.13 163	0.38 262	0.18 144	0.07 144	0.07 111	0.13 123	0.14 135	0.16 122	0.18 151

TorneroNet	2.33 395	1.60 397	0.88 392	5.64 405	1.76 397	2.56 397	2.94 396	0.97 391	2.29 404	0.79 388	1.98 400	4.07 400	12.24 407	3.12 402	1.29 357	0.67 378	1.30 397	0.61 389	5.93 398	1.00 393	1.04 388	0.98 388	2.79 400	0.70 391	1.86 402	1.04 389	1.02 383	1.87 393

notaker	1.84 388	1.90 401	1.02 397	3.19 398	2.19 402	2.44 396	2.77 395	1.11 397	1.57 399	0.91 393	1.09 384	3.37 396	5.56 398	3.13 403	1.35 359	0.81 387	1.34 398	0.71 393	4.26 392	1.08 397	1.22 394	0.99 389	2.96 401	0.93 399	0.74 373	0.77 375	0.98 380	1.18 370

TorneroNet-64	1.85 389	1.56 396	0.93 394	3.34 399	1.31 391	2.18 394	2.65 393	0.91 388	2.21 402	0.66 385	0.83 377	2.72 387	7.56 400	3.04 400	1.76 378	0.67 378	1.35 399	0.59 383	4.05 391	1.02 394	0.98 387	0.96 386	2.67 397	0.69 390	1.24 389	1.15 394	0.88 373	2.15 397

ktn	2.52 398	1.71 399	3.02 406	2.41 390	1.88 398	2.62 399	3.04 397	1.69 401	4.13 407	1.01 397	1.21 392	8.17 408	10.18 404	2.80 399	1.51 364	0.93 396	1.72 400	0.87 398	6.22 400	1.56 404	1.20 393	1.09 395	2.75 399	0.93 399	1.19 388	1.07 391	1.46 396	1.74 389

UNDER WATER-64	1.98 390	1.91 402	1.15 400	3.52 401	2.32 403	2.83 402	3.30 398	1.72 402	1.25 394	1.12 399	1.19 389	3.41 397	2.89 394	3.11 401	2.13 391	0.90 393	1.77 401	0.77 396	2.32 376	1.05 396	1.17 392	1.23 400	3.96 409	1.06 401	1.41 392	2.13 402	1.31 392	2.65 402

UNDER WATER	2.15 391	1.92 403	1.13 399	3.36 400	2.59 404	2.77 401	3.73 402	1.63 400	1.36 395	1.02 398	1.02 383	3.30 394	7.25 399	3.39 405	1.54 366	0.91 395	1.80 402	0.75 395	3.15 385	1.08 397	1.27 399	1.14 398	3.84 408	1.20 405	1.46 393	1.78 400	1.26 387	2.46 400

MADNet++	2.28 394	1.66 398	1.91 404	1.39 371	2.03 401	1.38 372	1.73 383	1.80 403	2.24 403	2.07 407	2.44 403	2.76 389	2.81 392	1.52 381	2.18 393	2.45 406	2.29 403	1.71 403	2.86 384	2.56 405	4.03 407	5.19 409	1.23 380	2.35 408	1.50 394	3.83 408	2.07 403	1.70 388

JetRed	2.50 397	2.16 404	2.32 405	1.72 381	1.88 398	2.59 398	3.38 399	1.86 404	1.53 398	1.15 400	0.93 380	2.77 390	0.67 347	2.39 392	3.50 407	2.17 404	2.74 404	3.15 408	1.82 369	1.37 402	3.39 406	2.94 407	2.72 398	1.27 406	2.55 406	6.99 411	2.85 404	4.69 405

DLNR_Zeroshot_test	9.91 408	28.72 419	0.20 296	46.90 420	0.13 214	0.20 263	45.01 420	0.29 296	0.11 150	0.38 338	0.19 223	0.33 284	0.10 154	1.29 378	61.34 420	71.85 420	3.99 405	2.49 405	1.36 353	0.22 280	0.65 352	0.41 282	0.09 189	0.13 251	0.26 275	0.24 252	0.29 253	0.33 274

DGTPSM_ROB	8.76 406	3.83 405	10.08 411	3.08 396	5.50 407	3.48 403	5.02 406	3.60 407	8.96 410	3.18 408	7.06 407	3.95 399	10.56 405	3.59 406	11.06 409	10.70 409	4.35 406	10.50 410	5.45 396	9.91 411	5.93 409	14.37 411	4.39 410	8.90 413	9.99 411	27.43 415	11.00 413	30.59 415

DPSMNet_ROB	8.99 407	3.86 406	10.11 412	3.11 397	5.51 408	3.54 404	5.03 407	3.60 407	9.04 411	3.27 409	7.95 409	4.19 401	13.43 411	3.66 407	11.12 410	10.86 410	4.47 407	10.71 411	6.43 402	9.92 412	5.99 411	14.50 412	4.39 410	8.90 413	10.15 412	27.43 415	11.02 414	30.59 415

HanzoNet	4.54 404	4.29 407	3.74 410	6.10 406	3.77 406	7.50 408	8.23 411	3.94 409	4.82 408	1.56 405	2.42 402	11.35 410	12.90 410	10.81 415	1.84 381	1.89 403	4.65 408	1.35 402	10.71 406	3.05 406	2.04 403	1.81 404	5.00 412	1.14 403	1.80 401	1.67 399	1.81 402	2.33 398

DPSimNet_ROB	5.23 405	7.46 409	3.48 409	6.82 408	6.53 411	4.88 405	5.29 408	5.03 410	6.96 409	3.68 410	10.30 412	6.62 404	7.58 401	4.15 411	3.41 406	2.75 407	5.59 409	2.26 404	12.16 407	3.45 407	5.93 409	2.70 406	3.37 404	3.75 409	3.16 407	3.16 407	4.52 407	6.28 407

PML	11.09 410	9.28 412	3.40 408	11.88 413	6.99 412	11.60 411	5.97 409	7.04 412	24.50 419	8.92 413	28.99 419	32.63 418	39.39 419	6.18 412	5.69 408	4.14 408	8.31 410	2.99 407	18.83 412	4.50 408	4.70 408	4.40 408	3.75 407	3.98 410	10.54 414	5.17 410	18.60 416	7.08 410

LRCNet_RVC	10.22 409	14.24 413	3.26 407	20.74 415	17.71 417	19.88 416	15.89 415	6.49 411	2.47 405	19.87 417	12.97 413	19.40 414	8.44 402	26.62 418	2.33 397	0.74 383	10.08 411	5.54 409	23.31 414	6.95 410	2.43 405	1.11 397	22.86 416	8.58 412	0.73 372	0.39 332	1.72 401	1.19 371

DPSM_ROB	13.12 411	7.70 410	11.86 413	4.97 403	5.71 409	6.03 406	4.61 404	8.36 413	10.82 412	6.72 411	8.03 410	8.12 406	12.29 408	3.81 408	13.89 411	13.57 411	10.28 412	13.36 412	9.07 404	11.67 413	16.11 413	18.73 415	3.51 405	10.91 415	27.70 416	35.86 417	31.04 417	39.53 417

DPSM	13.12 411	7.70 410	11.86 413	4.97 403	5.71 409	6.03 406	4.61 404	8.36 413	10.82 412	6.72 411	8.03 410	8.12 406	12.29 408	3.81 408	13.89 411	13.57 411	10.28 412	13.36 412	9.07 404	11.67 413	16.11 413	18.73 415	3.51 405	10.91 415	27.70 416	35.86 417	31.04 417	39.53 417

CasAABBNet	26.35 416	15.49 414	23.85 418	9.95 411	11.46 414	12.03 412	9.23 412	16.79 416	21.84 417	13.64 414	16.11 414	16.45 412	24.90 418	7.58 413	27.95 418	27.14 417	20.53 414	26.83 418	18.10 410	23.37 416	32.22 417	37.28 418	6.99 413	21.98 420	55.78 419	72.24 419	62.39 420	79.48 420

FlowAnything	26.42 417	15.50 415	23.88 419	9.99 412	11.54 415	12.07 413	9.28 413	16.89 417	21.87 418	13.68 416	16.26 415	16.42 411	24.79 417	7.69 414	27.93 416	27.24 418	20.55 415	26.80 417	18.20 411	23.53 418	32.22 417	37.62 419	7.05 414	22.05 421	55.78 419	72.50 421	62.44 421	79.62 421

HaxPig	19.43 413	21.64 417	18.72 415	23.90 416	23.72 418	22.99 417	25.27 416	20.59 418	18.36 414	26.33 418	23.18 417	22.04 415	16.59 413	24.59 417	21.93 413	18.51 413	20.93 416	19.75 414	22.56 413	20.41 415	14.06 412	11.69 410	27.14 417	18.65 417	6.94 410	12.03 414	7.78 410	14.26 414

fast-reg	28.13 418	17.43 416	23.71 417	12.69 414	12.68 416	16.05 415	12.38 414	16.63 415	21.75 416	13.67 415	20.82 416	16.89 413	24.78 416	13.92 416	27.93 416	26.51 416	21.57 417	27.70 419	40.18 418	23.46 417	32.44 419	37.16 417	7.62 415	21.88 419	55.88 421	72.37 420	62.38 419	79.05 419

MEDIAN_ROB	22.61 414	26.37 418	23.42 416	27.86 418	27.01 419	26.90 419	28.47 418	24.00 419	21.42 415	31.43 419	26.90 418	25.65 416	19.56 414	27.54 419	23.81 414	20.10 414	25.89 418	23.65 415	27.64 416	24.33 419	18.71 415	15.27 413	29.65 418	20.16 418	10.22 413	11.12 413	10.11 412	13.24 413

AVERAGE_ROB	25.62 415	30.03 420	26.88 420	31.96 419	30.85 420	31.13 420	32.49 419	28.35 420	25.87 420	34.56 420	30.30 420	30.39 417	23.71 415	31.94 420	27.62 415	24.45 415	28.60 419	25.76 416	30.73 417	27.87 420	22.22 416	18.68 414	33.77 419	25.40 422	10.86 415	8.77 412	9.34 411	9.16 411

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 16	0.07 48	0.06 23	0.07 29	0.05 27

FSD		0.26 323	0.26 332	0.27 307	0.26 321	0.25 299	0.31 329	0.33 318	0.20 283	0.28 247	0.20 234			0.29 336	0.34 266	0.37 333			0.33 235	0.26 312				0.28 336	0.30 307	0.26 279	0.30 264	0.31 269

ASD4																								5.70 411

Low-res two-view benchmark