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

NLCSM	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 60	0.14 200	0.04 14	0.10 101	0.05 20	0.29 290	0.02 6	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 8	0.02 5	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

over v1	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.05 54	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.04 14	0.05 33	0.08 56	0.03 25	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.06 17	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 19	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.08 54	0.07 27	0.05 23

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

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

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

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

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

WQFJX1	0.06 37	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.06 49	0.17 246	0.04 14	0.11 120	0.04 6	0.31 292	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 37	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.05 52	0.03 36	0.05 37	0.15 216	0.04 14	0.14 149	0.04 6	0.33 295	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 24	0.04 3	0.05 12	0.03 33	0.04 43	0.05 9	0.07 33	0.06 15	0.06 44

BridgeDepth	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 56	0.03 25	0.02 6	0.07 11	0.08 23	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 19	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO-test2	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.05 34	0.04 14	0.06 44	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.06 37	0.04 17	0.05 55	0.03 11	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.04 15	0.07 68	0.03 4	0.06 44	0.04 6	0.05 58	0.03 41	0.10 36	0.09 34	0.06 17	0.07 43	0.06 16	0.07 64	0.08 44	0.09 66	0.02 5	0.04 43	0.07 39	0.08 54	0.06 15	0.06 44
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.07 56	0.05 38	0.03 6	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.06 49	0.15 216	0.04 14	0.15 159	0.05 20	0.34 297	0.03 41	0.07 11	0.06 4	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.05 24	0.05 7	0.05 12	0.03 33	0.04 43	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 44

NLMM	0.07 56	0.05 38	0.03 6	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.06 49	0.15 216	0.04 14	0.15 159	0.05 20	0.34 297	0.03 41	0.07 11	0.06 4	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.05 24	0.05 7	0.05 12	0.03 33	0.04 43	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 44

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.12 57	0.10 50	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 32	0.05 12	0.01 3	0.02 3	0.06 25	0.05 10	0.05 9	0.04 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over-6	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.05 54	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.06 46	0.04 14	0.07 58	0.12 83	0.03 25	0.03 41	0.07 11	0.07 11	0.06 17	0.06 29	0.07 27	0.04 6	0.06 19	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.07 33	0.08 48	0.07 54

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

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

NLMM1	0.07 56	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.03 36	0.06 49	0.19 257	0.05 35	0.14 149	0.05 20	0.39 303	0.03 41	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 27	0.05 24	0.05 7	0.06 29	0.03 33	0.05 63	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

NLSM1	0.07 56	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.04 65	0.07 60	0.19 257	0.04 14	0.16 175	0.06 36	0.36 302	0.03 41	0.07 11	0.08 23	0.06 17	0.05 11	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.06 29	0.03 33	0.04 43	0.07 39	0.07 33	0.07 27	0.05 23

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

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

MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.06 50	0.03 9	0.06 36	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.07 27	0.04 6	0.07 32	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.04 9

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

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

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

GREAT-IGEV	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.05 33	0.08 56	0.02 3	0.02 6	0.11 45	0.09 34	0.07 31	0.05 11	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.10 73	0.03 33	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.08 48	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RSM	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.05 33	0.06 36	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.09 34	0.07 31	0.06 29	0.07 27	0.06 44	0.08 44	0.06 29	0.02 5	0.04 43	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

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

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

DispViT+	0.06 37	0.05 38	0.05 55	0.07 81	0.05 58	0.05 52	0.04 65	0.05 37	0.07 68	0.06 50	0.08 72	0.06 36	0.05 58	0.03 41	0.10 36	0.09 34	0.06 17	0.08 57	0.08 41	0.06 44	0.06 19	0.07 44	0.03 33	0.06 79	0.07 39	0.10 79	0.08 48	0.09 74

GEAStereo	0.06 37	0.07 63	0.05 55	0.06 72	0.05 58	0.05 52	0.04 65	0.05 37	0.04 20	0.06 50	0.04 18	0.07 50	0.02 3	0.03 41	0.13 64	0.09 34	0.09 56	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.10 60	0.08 55	0.03 33	0.05 63	0.08 57	0.07 33	0.08 48	0.05 23

gasm-f	0.06 37	0.07 63	0.05 55	0.06 72	0.05 58	0.05 52	0.04 65	0.05 37	0.04 20	0.06 50	0.04 18	0.07 50	0.02 3	0.03 41	0.13 64	0.09 34	0.09 56	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.10 60	0.08 55	0.03 33	0.05 63	0.08 57	0.07 33	0.08 48	0.05 23

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

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

CoSv	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.05 52	0.03 36	0.05 37	0.04 20	0.04 14	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.07 31	0.04 5	0.08 41	0.04 6	0.06 19	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 39	0.05 10	0.07 27	0.04 9

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

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

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

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

RAFT	0.07 56	0.04 17	0.06 71	0.05 54	0.03 17	0.06 69	0.03 36	0.10 74	0.05 34	0.06 50	0.07 58	0.08 56	0.05 58	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.08 41	0.06 44	0.08 44	0.09 66	0.02 5	0.04 43	0.13 104	0.14 117	0.16 103	0.15 114

delet	0.08 67	0.08 78	0.07 85	0.09 117	0.07 88	0.08 102	0.06 113	0.07 60	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.11 77	0.06 75	0.06 96	0.12 57	0.10 50	0.10 66	0.09 64	0.08 41	0.09 94	0.09 56	0.07 44	0.05 90	0.06 79	0.09 66	0.09 69	0.10 67	0.08 64

TDLM	0.07 56	0.08 78	0.07 85	0.07 81	0.07 88	0.07 83	0.05 93	0.07 60	0.06 46	0.06 50	0.10 101	0.08 56	0.06 75	0.05 76	0.09 29	0.09 34	0.09 56	0.09 64	0.08 41	0.06 44	0.08 44	0.06 29	0.05 90	0.07 93	0.08 57	0.07 33	0.08 48	0.08 64

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

BridgeDepth_RVC	0.07 56	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.07 60	0.09 91	0.07 67	0.07 58	0.07 50	0.05 58	0.04 65	0.13 64	0.11 60	0.07 31	0.09 64	0.09 55	0.07 64	0.08 44	0.08 55	0.03 33	0.04 43	0.09 66	0.11 84	0.10 67	0.11 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.06 37	0.06 57	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.03 3	0.04 20	0.05 35	0.04 18	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 45	0.10 50	0.10 66	0.06 29	0.09 55	0.06 44	0.10 60	0.06 29	0.02 5	0.03 12	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

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

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

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

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

VIP-Stereo	0.07 56	0.06 57	0.05 55	0.05 54	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.06 49	0.05 34	0.06 50	0.09 87	0.10 67	0.03 25	0.03 41	0.12 57	0.11 60	0.12 76	0.09 64	0.10 62	0.06 44	0.11 67	0.06 29	0.03 33	0.04 43	0.08 57	0.07 33	0.07 27	0.08 64

DEFOM-Stereo	0.07 56	0.06 57	0.04 33	0.06 72	0.05 58	0.05 52	0.03 36	0.06 49	0.05 34	0.06 50	0.07 58	0.06 36	0.03 25	0.03 41	0.11 45	0.10 50	0.11 69	0.09 64	0.10 62	0.06 44	0.11 67	0.07 44	0.04 65	0.04 43	0.08 57	0.08 54	0.12 82	0.08 64

StereoVision	0.07 56	0.05 38	0.05 55	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.07 60	0.11 131	0.05 35	0.06 44	0.05 20	0.06 75	0.02 6	0.13 64	0.13 81	0.09 56	0.07 43	0.10 62	0.08 81	0.08 44	0.07 44	0.03 33	0.05 63	0.11 86	0.10 79	0.13 90	0.13 94

CCAANet	0.11 91	0.10 104	0.10 140	0.10 127	0.08 109	0.09 122	0.11 196	0.13 92	0.10 109	0.11 83	0.10 101	0.18 130	0.08 107	0.07 105	0.16 91	0.14 89	0.14 87	0.11 91	0.10 62	0.09 94	0.13 78	0.09 66	0.07 126	0.06 79	0.11 86	0.12 94	0.21 154	0.14 105

RYNet	0.15 121	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.07 60	0.13 184	0.06 50	0.06 44	0.06 36	0.05 58	0.04 65	1.96 366	0.11 60	0.09 56	0.13 113	0.10 62	0.07 64	0.08 44	0.07 44	0.13 250	0.06 79	0.09 66	0.22 212	0.11 75	0.08 64

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

AASNet	0.10 82	0.10 104	0.07 85	0.10 127	0.10 144	0.11 145	0.08 151	0.11 81	0.06 46	0.10 77	0.11 120	0.10 67	0.06 75	0.07 105	0.14 77	0.11 60	0.13 82	0.11 91	0.11 67	0.09 94	0.11 67	0.12 86	0.06 108	0.08 111	0.11 86	0.10 79	0.10 67	0.08 64

GANet	0.10 82	0.10 104	0.09 127	0.10 127	0.10 144	0.12 161	0.09 167	0.13 92	0.08 75	0.10 77	0.10 101	0.14 101	0.06 75	0.06 96	0.11 45	0.12 75	0.14 87	0.14 126	0.11 67	0.07 64	0.11 67	0.08 55	0.08 153	0.08 111	0.11 86	0.09 69	0.11 75	0.11 83

CVANet_RVC	0.10 82	0.12 141	0.11 168	0.13 169	0.09 123	0.11 145	0.08 151	0.12 87	0.08 75	0.09 71	0.14 149	0.10 67	0.07 91	0.07 105	0.11 45	0.11 60	0.11 69	0.11 91	0.11 67	0.08 81	0.11 67	0.08 55	0.06 108	0.08 111	0.11 86	0.09 69	0.11 75	0.12 90

AANet_RVC	0.09 71	0.08 78	0.08 107	0.07 81	0.09 123	0.06 69	0.06 113	0.09 70	0.09 91	0.08 69	0.09 87	0.08 56	0.07 91	0.06 96	0.14 77	0.11 60	0.11 69	0.12 99	0.11 67	0.10 104	0.10 60	0.09 66	0.07 126	0.08 111	0.11 86	0.12 94	0.12 82	0.14 105

TS12	0.09 71	0.07 63	0.07 85	0.07 81	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.11 81	0.06 46	0.06 50	0.11 120	0.10 67	0.05 58	0.05 76	0.13 64	0.13 81	0.09 56	0.10 79	0.12 72	0.08 81	0.13 78	0.11 77	0.04 65	0.06 79	0.12 98	0.11 84	0.12 82	0.14 105

TS	0.09 71	0.07 63	0.07 85	0.07 81	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.11 81	0.06 46	0.06 50	0.11 120	0.10 67	0.05 58	0.05 76	0.13 64	0.13 81	0.09 56	0.10 79	0.12 72	0.08 81	0.13 78	0.11 77	0.04 65	0.06 79	0.12 98	0.11 84	0.12 82	0.14 105

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

RAFT_CTSACE	0.11 91	0.09 90	0.07 85	0.05 54	0.06 74	0.08 102	0.06 113	0.12 87	0.07 68	0.18 111	0.06 44	0.14 101	0.12 174	0.05 76	0.13 64	0.13 81	0.14 87	0.09 64	0.12 72	0.07 64	0.16 92	0.18 126	0.04 65	0.07 93	0.14 118	0.14 117	0.19 133	0.14 105

test_5	0.11 91	0.10 104	0.08 107	0.07 81	0.05 58	0.07 83	0.05 93	0.16 110	0.07 68	0.11 83	0.09 87	0.15 109	0.15 220	0.03 41	0.15 86	0.15 103	0.11 69	0.10 79	0.12 72	0.07 64	0.13 78	0.15 102	0.04 65	0.09 138	0.13 104	0.14 117	0.19 133	0.18 132

iRaftStereo_RVC	0.08 67	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.05 58	0.05 52	0.03 36	0.10 74	0.05 34	0.10 77	0.09 87	0.10 67	0.05 58	0.04 65	0.11 45	0.11 60	0.13 82	0.10 79	0.12 72	0.07 64	0.15 90	0.11 77	0.04 65	0.05 63	0.10 76	0.09 69	0.11 75	0.08 64

MMNet	0.10 82	0.09 90	0.07 85	0.10 127	0.08 109	0.09 122	0.06 113	0.10 74	0.08 75	0.08 69	0.09 87	0.12 83	0.06 75	0.08 117	0.22 164	0.11 60	0.12 76	0.11 91	0.12 72	0.09 94	0.11 67	0.08 55	0.06 108	0.08 111	0.10 76	0.11 84	0.13 90	0.12 90

DMCA	0.11 91	0.09 90	0.10 140	0.08 102	0.09 123	0.08 102	0.09 167	0.13 92	0.10 109	0.11 83	0.13 141	0.12 83	0.08 107	0.09 144	0.20 132	0.14 89	0.15 96	0.14 126	0.12 72	0.10 104	0.14 84	0.09 66	0.08 153	0.08 111	0.11 86	0.13 107	0.11 75	0.12 90

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

AIO_test	0.12 98	0.10 104	0.06 71	0.10 127	0.07 88	0.07 83	0.06 113	0.14 99	0.10 109	0.13 92	0.07 58	0.13 90	0.05 58	0.05 76	0.29 222	0.29 274	0.11 69	0.09 64	0.13 80	0.07 64	0.18 111	0.24 167	0.05 90	0.06 79	0.12 98	0.18 171	0.10 67	0.07 54

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

anonymousdsp	0.08 67	0.07 63	0.06 71	0.06 72	0.05 58	0.06 69	0.04 65	0.10 74	0.06 46	0.11 83	0.10 101	0.08 56	0.04 49	0.05 76	0.13 64	0.12 75	0.11 69	0.09 64	0.13 80	0.08 81	0.14 84	0.15 102	0.04 65	0.05 63	0.08 57	0.07 33	0.11 75	0.07 54

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

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

YMNet	0.13 105	0.11 125	0.08 107	0.10 127	0.10 144	0.12 161	0.17 243	0.11 81	0.10 109	0.10 77	0.08 72	0.16 118	0.12 174	0.09 144	0.66 302	0.16 115	0.12 76	0.12 99	0.14 84	0.08 81	0.11 67	0.11 77	0.07 126	0.07 93	0.15 128	0.11 84	0.15 97	0.13 94

AIO_rvc	0.09 71	0.09 90	0.06 71	0.07 81	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.12 87	0.08 75	0.12 89	0.05 33	0.11 77	0.04 49	0.05 76	0.22 164	0.17 125	0.11 69	0.09 64	0.14 84	0.07 64	0.16 92	0.22 154	0.04 65	0.05 63	0.09 66	0.08 54	0.09 60	0.07 54

MIF-Stereo (partial)	0.10 82	0.09 90	0.08 107	0.07 81	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.12 87	0.09 91	0.12 89	0.07 58	0.09 65	0.07 91	0.05 76	0.18 108	0.15 103	0.16 101	0.13 113	0.14 84	0.08 81	0.16 92	0.10 73	0.04 65	0.08 111	0.13 104	0.11 84	0.16 103	0.13 94

RAFT + AFF	0.14 111	0.07 63	0.05 55	0.08 102	0.05 58	0.07 83	0.04 65	0.11 81	0.08 75	0.14 95	0.07 58	0.15 109	0.04 49	0.03 41	1.54 346	0.11 60	0.14 87	0.07 43	0.14 84	0.06 44	0.14 84	0.08 55	0.03 33	0.05 63	0.10 76	0.07 33	0.07 27	0.07 54

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 121	0.07 63	0.08 107	0.05 54	0.07 88	0.07 83	0.04 65	0.20 136	0.13 184	0.23 148	0.13 141	0.21 161	0.09 119	0.11 183	0.20 132	0.21 199	0.19 131	0.11 91	0.15 90	0.12 126	0.37 239	0.29 206	0.08 153	0.08 111	0.18 162	0.13 107	0.16 103	0.20 159

LG-G_1	0.09 71	0.08 78	0.06 71	0.08 102	0.07 88	0.08 102	0.05 93	0.09 70	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.13 90	0.06 75	0.07 105	0.14 77	0.12 75	0.13 82	0.10 79	0.15 90	0.08 81	0.14 84	0.17 118	0.05 90	0.05 63	0.09 66	0.09 69	0.12 82	0.11 83

LG-G	0.09 71	0.08 78	0.06 71	0.08 102	0.07 88	0.08 102	0.05 93	0.09 70	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.13 90	0.06 75	0.07 105	0.14 77	0.12 75	0.13 82	0.10 79	0.15 90	0.08 81	0.14 84	0.17 118	0.05 90	0.05 63	0.09 66	0.09 69	0.12 82	0.11 83

LGtest1	0.09 71	0.07 63	0.06 71	0.06 72	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.10 74	0.09 91	0.09 71	0.10 101	0.10 67	0.05 58	0.06 96	0.15 86	0.13 81	0.15 96	0.11 91	0.15 90	0.09 94	0.16 92	0.15 102	0.05 90	0.05 63	0.10 76	0.09 69	0.12 82	0.10 77

IGEV-Stereo+	0.10 82	0.11 125	0.05 55	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.03 36	0.16 110	0.08 75	0.24 171	0.13 141	0.11 77	0.06 75	0.05 76	0.13 64	0.15 103	0.14 87	0.10 79	0.15 90	0.10 104	0.18 111	0.15 102	0.05 90	0.04 43	0.10 76	0.12 94	0.08 48	0.09 74

plain	0.10 82	0.09 90	0.07 85	0.06 72	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.13 92	0.06 46	0.16 96	0.06 44	0.11 77	0.04 49	0.04 65	0.16 91	0.16 115	0.16 101	0.12 99	0.15 90	0.08 81	0.15 90	0.11 77	0.04 65	0.07 93	0.12 98	0.12 94	0.12 82	0.14 105

MaDis-Stereo	0.10 82	0.07 63	0.07 85	0.04 28	0.04 39	0.04 25	0.04 65	0.09 70	0.07 68	0.11 83	0.07 58	0.13 90	0.06 75	0.03 41	0.14 77	0.14 89	0.15 96	0.12 99	0.15 90	0.07 64	0.16 92	0.13 93	0.03 33	0.06 79	0.14 118	0.20 192	0.16 103	0.19 151

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 71	0.06 57	0.07 85	0.07 81	0.07 88	0.06 69	0.04 65	0.10 74	0.08 75	0.16 96	0.10 101	0.12 83	0.08 107	0.04 65	0.14 77	0.12 75	0.14 87	0.09 64	0.16 97	0.07 64	0.11 67	0.09 66	0.04 65	0.05 63	0.10 76	0.10 79	0.13 90	0.10 77

SGD-Stereo	0.13 105	0.07 63	0.05 55	0.06 72	0.06 74	0.08 102	0.03 36	0.08 69	0.08 75	0.10 77	0.06 44	0.13 90	0.06 75	0.04 65	0.93 326	0.17 125	0.18 119	0.10 79	0.16 97	0.08 81	0.18 111	0.11 77	0.06 108	0.06 79	0.10 76	0.11 84	0.16 103	0.13 94

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 91	0.08 78	0.06 71	0.07 81	0.07 88	0.07 83	0.03 36	0.16 110	0.09 91	0.24 171	0.09 87	0.10 67	0.06 75	0.05 76	0.15 86	0.17 125	0.17 108	0.12 99	0.16 97	0.10 104	0.24 170	0.17 118	0.04 65	0.05 63	0.10 76	0.11 84	0.13 90	0.09 74

IER	0.15 121	0.11 125	0.10 140	0.12 160	0.10 144	0.12 161	0.08 151	0.17 116	0.10 109	0.18 111	0.17 188	0.20 147	0.10 133	0.11 183	0.47 276	0.15 103	0.18 119	0.14 126	0.16 97	0.11 117	0.16 92	0.12 86	0.09 169	0.09 138	0.14 118	0.16 146	0.19 133	0.18 132

UPFNet	0.13 105	0.11 125	0.12 190	0.12 160	0.11 161	0.13 173	0.10 183	0.15 103	0.12 159	0.17 104	0.13 141	0.15 109	0.09 119	0.11 183	0.23 177	0.15 103	0.17 108	0.15 151	0.16 97	0.11 117	0.13 78	0.11 77	0.09 169	0.09 138	0.13 104	0.13 107	0.19 133	0.13 94

DMCA-RVC	0.16 139	0.12 141	0.15 230	0.12 160	0.13 194	0.11 145	0.13 217	0.17 116	0.16 236	0.18 111	0.21 224	0.20 147	0.10 133	0.10 166	0.36 251	0.17 125	0.18 119	0.17 190	0.16 97	0.14 173	0.18 111	0.15 102	0.10 196	0.12 206	0.14 118	0.13 107	0.18 124	0.18 132

RASNet	0.15 121	0.14 186	0.14 217	0.13 169	0.11 161	0.12 161	0.10 183	0.24 194	0.12 159	0.22 135	0.14 149	0.18 130	0.12 174	0.09 144	0.16 91	0.18 148	0.19 131	0.13 113	0.16 97	0.10 104	0.22 152	0.16 111	0.07 126	0.14 242	0.16 133	0.16 146	0.26 200	0.22 181

HITNet	0.14 111	0.11 125	0.10 140	0.11 147	0.10 144	0.10 129	0.07 131	0.18 125	0.11 131	0.24 171	0.13 141	0.18 130	0.10 133	0.09 144	0.20 132	0.14 89	0.17 108	0.14 126	0.16 97	0.10 104	0.20 133	0.22 154	0.08 153	0.09 138	0.15 128	0.14 117	0.24 176	0.18 132
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
RAFT+CT+SA	0.12 98	0.10 104	0.09 127	0.08 102	0.06 74	0.07 83	0.06 113	0.19 134	0.09 91	0.16 96	0.08 72	0.18 130	0.16 229	0.05 76	0.17 97	0.17 125	0.12 76	0.10 79	0.17 105	0.09 94	0.17 100	0.23 159	0.04 65	0.08 111	0.15 128	0.14 117	0.18 124	0.17 125

test_4	0.14 111	0.09 90	0.10 140	0.07 81	0.07 88	0.05 52	0.05 93	0.17 116	0.11 131	0.24 171	0.08 72	0.15 109	0.08 107	0.07 105	0.19 114	0.18 148	0.18 119	0.12 99	0.17 105	0.11 117	0.23 166	0.27 193	0.04 65	0.09 138	0.14 118	0.20 192	0.26 200	0.23 192

PWCDC_ROB	0.23 226	0.10 104	0.13 208	0.10 127	0.17 246	0.11 145	0.15 235	0.12 87	0.38 320	0.11 83	0.25 249	0.14 101	0.77 334	0.28 313	0.88 319	0.21 199	0.17 108	0.18 226	0.17 105	0.17 223	0.20 133	0.39 254	0.20 288	0.17 273	0.11 86	0.20 192	0.15 97	0.24 207

G2L-Stereo	0.16 139	0.14 186	0.11 168	0.12 160	0.13 194	0.12 161	0.09 167	0.20 136	0.11 131	0.24 171	0.16 175	0.19 140	0.16 229	0.11 183	0.29 222	0.16 115	0.20 141	0.15 151	0.18 108	0.12 126	0.20 133	0.16 111	0.11 223	0.10 168	0.18 162	0.19 181	0.23 165	0.17 125

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 98	0.09 90	0.06 71	0.06 72	0.07 88	0.06 69	0.04 65	0.17 116	0.08 75	0.24 171	0.08 72	0.14 101	0.06 75	0.06 96	0.17 97	0.14 89	0.18 119	0.13 113	0.18 108	0.10 104	0.23 166	0.23 159	0.06 108	0.06 79	0.10 76	0.13 107	0.14 94	0.16 119

MGS-Stereo	0.15 121	0.12 141	0.08 107	0.07 81	0.07 88	0.07 83	0.05 93	0.16 110	0.07 68	0.13 92	0.10 101	0.13 90	0.06 75	0.08 117	0.98 331	0.13 81	0.19 131	0.15 151	0.18 108	0.12 126	0.19 123	0.16 111	0.07 126	0.08 111	0.13 104	0.12 94	0.17 118	0.15 114

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 121	0.11 125	0.10 140	0.11 147	0.08 109	0.09 122	0.05 93	0.18 125	0.17 246	0.23 148	0.18 192	0.18 130	0.10 133	0.09 144	0.19 114	0.17 125	0.19 131	0.15 151	0.18 108	0.12 126	0.19 123	0.26 185	0.07 126	0.09 138	0.16 133	0.22 212	0.16 103	0.21 170

TESTraft	0.13 105	0.11 125	0.08 107	0.07 81	0.07 88	0.07 83	0.07 131	0.15 103	0.11 131	0.16 96	0.10 101	0.14 101	0.16 229	0.05 76	0.24 194	0.17 125	0.15 96	0.12 99	0.18 108	0.10 104	0.18 111	0.22 154	0.04 65	0.08 111	0.17 147	0.17 155	0.23 165	0.19 151

ADLNet	0.21 207	0.17 237	0.12 190	0.16 211	0.14 213	0.18 225	0.15 235	0.20 136	0.11 131	0.17 104	0.15 159	0.33 264	0.13 196	0.31 324	1.12 336	0.15 103	0.20 141	0.14 126	0.18 108	0.13 144	0.16 92	0.18 126	0.15 266	0.09 138	0.17 147	0.18 171	0.19 133	0.17 125

UNet	0.15 121	0.13 163	0.13 208	0.14 181	0.12 176	0.14 181	0.10 183	0.20 136	0.12 159	0.21 126	0.15 159	0.17 123	0.12 174	0.13 233	0.21 146	0.15 103	0.20 141	0.17 190	0.18 108	0.13 144	0.17 100	0.14 99	0.10 196	0.12 206	0.15 128	0.17 155	0.20 146	0.17 125

CFNet	0.16 139	0.15 209	0.12 190	0.18 232	0.15 231	0.14 181	0.11 196	0.23 178	0.12 159	0.21 126	0.16 175	0.29 238	0.14 214	0.11 183	0.21 146	0.13 81	0.20 141	0.16 173	0.18 108	0.12 126	0.17 100	0.13 93	0.08 153	0.12 206	0.20 186	0.17 155	0.22 161	0.21 170

PDISCO_ROB	0.17 154	0.16 220	0.16 243	0.14 181	0.12 176	0.13 173	0.11 196	0.15 103	0.12 159	0.16 96	0.16 175	0.12 83	0.10 133	0.09 144	0.19 114	0.20 188	0.19 131	0.23 283	0.18 108	0.15 194	0.22 152	0.23 159	0.07 126	0.11 185	0.21 198	0.24 231	0.39 285	0.23 192

small-0shot	0.16 139	0.08 78	0.06 71	0.07 81	0.07 88	0.08 102	0.04 65	0.20 136	0.12 159	0.22 135	0.08 72	0.20 147	0.11 159	0.11 183	0.18 108	0.29 274	0.22 174	0.16 173	0.19 117	0.10 104	0.43 267	0.44 274	0.06 108	0.07 93	0.16 133	0.14 117	0.16 103	0.22 181

S2M2_XL	0.15 121	0.10 104	0.11 168	0.08 102	0.08 109	0.11 145	0.09 167	0.22 165	0.09 91	0.22 135	0.10 101	0.24 185	0.08 107	0.08 117	0.18 108	0.19 168	0.24 205	0.13 113	0.19 117	0.11 117	0.36 233	0.21 147	0.09 169	0.08 111	0.14 118	0.12 94	0.18 124	0.20 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UniTT-Stereo	0.11 91	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.05 58	0.06 69	0.04 65	0.10 74	0.07 68	0.13 92	0.06 44	0.12 83	0.12 174	0.08 117	0.18 108	0.14 89	0.16 101	0.12 99	0.19 117	0.09 94	0.17 100	0.12 86	0.07 126	0.06 79	0.12 98	0.19 181	0.10 67	0.13 94

CAS	0.14 111	0.11 125	0.08 107	0.09 117	0.08 109	0.08 102	0.05 93	0.17 116	0.10 109	0.17 104	0.16 175	0.15 109	0.10 133	0.10 166	0.20 132	0.18 148	0.17 108	0.14 126	0.19 117	0.11 117	0.22 152	0.23 159	0.07 126	0.08 111	0.17 147	0.16 146	0.17 118	0.23 192

TestStereo1	0.14 111	0.12 141	0.08 107	0.07 81	0.07 88	0.08 102	0.07 131	0.14 99	0.10 109	0.17 104	0.09 87	0.14 101	0.17 242	0.05 76	0.23 177	0.17 125	0.16 101	0.12 99	0.19 117	0.10 104	0.19 123	0.24 167	0.04 65	0.07 93	0.18 162	0.17 155	0.26 200	0.20 159

SA-5K	0.14 111	0.12 141	0.08 107	0.07 81	0.07 88	0.08 102	0.07 131	0.14 99	0.10 109	0.17 104	0.09 87	0.14 101	0.17 242	0.05 76	0.23 177	0.17 125	0.16 101	0.12 99	0.19 117	0.10 104	0.19 123	0.24 167	0.04 65	0.07 93	0.18 162	0.17 155	0.26 200	0.20 159

STTStereo	0.19 182	0.19 268	0.21 285	0.18 232	0.20 265	0.17 219	0.25 287	0.18 125	0.19 257	0.20 122	0.19 202	0.24 185	0.14 214	0.17 275	0.32 236	0.17 125	0.19 131	0.19 240	0.19 117	0.14 173	0.18 111	0.17 118	0.11 223	0.12 206	0.19 173	0.20 192	0.20 146	0.26 225

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 165	0.18 254	0.18 264	0.17 221	0.21 271	0.16 205	0.26 295	0.19 134	0.24 283	0.22 135	0.20 213	0.26 208	0.12 174	0.19 286	0.24 194	0.16 115	0.19 131	0.16 173	0.19 117	0.13 144	0.16 92	0.17 118	0.11 223	0.11 185	0.17 147	0.22 212	0.19 133	0.21 170
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.19 182	0.17 237	0.16 243	0.14 181	0.15 231	0.14 181	0.13 217	0.20 136	0.16 236	0.23 148	0.23 242	0.25 196	0.18 255	0.15 259	0.20 132	0.16 115	0.21 157	0.18 226	0.19 117	0.15 194	0.24 170	0.20 144	0.13 250	0.15 255	0.36 313	0.24 231	0.24 176	0.20 159

S2M2_L	0.17 154	0.14 186	0.15 230	0.13 169	0.10 144	0.16 205	0.11 196	0.21 154	0.11 131	0.27 209	0.09 87	0.20 147	0.06 75	0.17 275	0.22 164	0.19 168	0.25 219	0.16 173	0.20 126	0.15 194	0.34 217	0.25 177	0.13 250	0.10 168	0.16 133	0.16 146	0.27 217	0.23 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.13 105	0.09 90	0.07 85	0.08 102	0.08 109	0.07 83	0.04 65	0.15 103	0.08 75	0.18 111	0.07 58	0.12 83	0.07 91	0.06 96	0.43 265	0.45 331	0.15 96	0.10 79	0.20 126	0.09 94	0.21 142	0.21 147	0.06 108	0.06 79	0.11 86	0.08 54	0.11 75	0.08 64

MIM_Stereo	0.11 91	0.09 90	0.07 85	0.08 102	0.07 88	0.09 122	0.04 65	0.13 92	0.06 46	0.19 118	0.08 72	0.11 77	0.05 58	0.05 76	0.16 91	0.15 103	0.17 108	0.12 99	0.20 126	0.10 104	0.18 111	0.15 102	0.04 65	0.07 93	0.11 86	0.10 79	0.15 97	0.10 77

LL-Strereo2	0.12 98	0.08 78	0.07 85	0.07 81	0.07 88	0.06 69	0.04 65	0.15 103	0.10 109	0.22 135	0.10 101	0.13 90	0.07 91	0.07 105	0.15 86	0.15 103	0.18 119	0.11 91	0.20 126	0.10 104	0.20 133	0.28 201	0.05 90	0.07 93	0.12 98	0.13 107	0.15 97	0.10 77

CES	0.18 165	0.10 104	0.10 140	0.09 117	0.11 161	0.10 129	0.05 93	0.42 322	0.10 109	0.20 122	0.27 266	0.23 178	0.10 133	0.12 215	0.26 210	0.23 229	0.25 219	0.15 151	0.20 126	0.13 144	0.45 275	0.26 185	0.09 169	0.08 111	0.19 173	0.15 132	0.19 133	0.24 207

AnonymousM	0.19 182	0.09 90	0.07 85	0.09 117	0.07 88	0.08 102	0.05 93	0.20 136	0.09 91	0.23 148	0.14 149	0.16 118	0.07 91	0.09 144	0.23 177	0.23 229	0.23 188	0.14 126	0.20 126	0.15 194	0.32 205	0.26 185	0.07 126	0.08 111	0.11 86	0.17 155	0.54 319	0.97 343

raft+_RVC	0.12 98	0.10 104	0.08 107	0.09 117	0.08 109	0.09 122	0.06 113	0.18 125	0.09 91	0.22 135	0.12 131	0.15 109	0.07 91	0.06 96	0.16 91	0.14 89	0.16 101	0.12 99	0.20 126	0.09 94	0.19 123	0.17 118	0.05 90	0.07 93	0.14 118	0.13 107	0.16 103	0.13 94

RALCasStereoNet	0.15 121	0.14 186	0.10 140	0.13 169	0.11 161	0.10 129	0.07 131	0.20 136	0.08 75	0.23 148	0.13 141	0.19 140	0.08 107	0.07 105	0.20 132	0.18 148	0.22 174	0.17 190	0.20 126	0.12 126	0.22 152	0.21 147	0.07 126	0.09 138	0.18 162	0.15 132	0.15 97	0.15 114

ARAFT	0.12 98	0.09 90	0.07 85	0.09 117	0.07 88	0.08 102	0.04 65	0.14 99	0.08 75	0.21 126	0.10 101	0.17 123	0.05 58	0.05 76	0.18 108	0.14 89	0.18 119	0.15 151	0.20 126	0.08 81	0.20 133	0.18 126	0.05 90	0.06 79	0.14 118	0.11 84	0.18 124	0.13 94

AFF-stereo	0.10 82	0.10 104	0.08 107	0.07 81	0.06 74	0.08 102	0.04 65	0.17 116	0.08 75	0.21 126	0.08 72	0.13 90	0.05 58	0.03 41	0.14 77	0.14 89	0.12 76	0.09 64	0.20 126	0.07 64	0.14 84	0.11 77	0.04 65	0.06 79	0.13 104	0.12 94	0.18 124	0.11 83

HGLStereo	0.15 121	0.14 186	0.12 190	0.13 169	0.13 194	0.13 173	0.08 151	0.18 125	0.11 131	0.22 135	0.22 233	0.14 101	0.09 119	0.11 183	0.24 194	0.17 125	0.21 157	0.17 190	0.20 126	0.14 173	0.18 111	0.16 111	0.10 196	0.11 185	0.17 147	0.16 146	0.17 118	0.15 114

BEATNet_4x	0.19 182	0.14 186	0.12 190	0.13 169	0.13 194	0.12 161	0.10 183	0.20 136	0.14 200	0.27 209	0.14 149	0.21 161	0.13 196	0.11 183	0.32 236	0.20 188	0.22 174	0.22 269	0.20 126	0.12 126	0.31 201	0.41 262	0.10 196	0.12 206	0.17 147	0.16 146	0.26 200	0.23 192

PA-Net	0.25 242	0.28 308	0.29 319	0.18 232	0.26 301	0.21 252	0.25 287	0.26 228	0.25 287	0.22 135	0.19 202	0.22 173	0.24 280	0.28 313	0.40 260	0.24 237	0.18 119	0.22 269	0.20 126	0.22 260	0.19 123	0.32 221	0.17 275	0.20 285	0.24 242	0.38 310	0.23 165	0.55 302
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LGCAT	0.15 121	0.12 141	0.10 140	0.09 117	0.09 123	0.11 145	0.07 131	0.21 154	0.12 159	0.23 148	0.11 120	0.19 140	0.10 133	0.08 117	0.19 114	0.21 199	0.24 205	0.14 126	0.21 139	0.13 144	0.37 239	0.24 167	0.10 196	0.08 111	0.14 118	0.15 132	0.18 124	0.16 119

trnet	0.16 139	0.13 163	0.10 140	0.11 147	0.10 144	0.10 129	0.06 113	0.24 194	0.09 91	0.28 227	0.12 131	0.26 208	0.11 159	0.10 166	0.20 132	0.22 217	0.25 219	0.13 113	0.21 139	0.13 144	0.32 205	0.20 144	0.08 153	0.09 138	0.17 147	0.17 155	0.24 176	0.23 192

CIPLG	0.15 121	0.11 125	0.08 107	0.10 127	0.09 123	0.11 145	0.08 151	0.23 178	0.09 91	0.23 148	0.14 149	0.20 147	0.10 133	0.12 215	0.23 177	0.17 125	0.21 157	0.14 126	0.21 139	0.13 144	0.22 152	0.28 201	0.06 108	0.09 138	0.16 133	0.12 94	0.21 154	0.13 94

IPLGR_C	0.15 121	0.11 125	0.08 107	0.10 127	0.09 123	0.11 145	0.08 151	0.23 178	0.09 91	0.23 148	0.14 149	0.20 147	0.10 133	0.12 215	0.21 146	0.17 125	0.21 157	0.14 126	0.21 139	0.13 144	0.22 152	0.28 201	0.06 108	0.09 138	0.16 133	0.12 94	0.21 154	0.14 105

ACRE	0.15 121	0.11 125	0.08 107	0.10 127	0.09 123	0.11 145	0.08 151	0.23 178	0.09 91	0.23 148	0.15 159	0.20 147	0.10 133	0.12 215	0.21 146	0.17 125	0.21 157	0.14 126	0.21 139	0.13 144	0.22 152	0.27 193	0.06 108	0.09 138	0.16 133	0.12 94	0.21 154	0.13 94

HCRNet	0.15 121	0.19 268	0.08 107	0.23 268	0.09 123	0.16 205	0.09 167	0.16 110	0.06 46	0.49 350	0.16 175	0.25 196	0.08 107	0.09 144	0.43 265	0.11 60	0.16 101	0.10 79	0.21 139	0.09 94	0.13 78	0.08 55	0.11 223	0.07 93	0.09 66	0.09 69	0.14 94	0.11 83

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 98	0.11 125	0.09 127	0.08 102	0.07 88	0.08 102	0.05 93	0.21 154	0.09 91	0.23 148	0.09 87	0.18 130	0.06 75	0.05 76	0.16 91	0.14 89	0.14 87	0.09 64	0.21 139	0.08 81	0.17 100	0.13 93	0.05 90	0.08 111	0.17 147	0.13 107	0.20 146	0.14 105

CREStereo	0.17 154	0.13 163	0.11 168	0.11 147	0.10 144	0.10 129	0.06 113	0.24 194	0.10 109	0.27 209	0.12 131	0.26 208	0.11 159	0.10 166	0.22 164	0.26 259	0.26 236	0.13 113	0.21 139	0.14 173	0.36 233	0.24 167	0.08 153	0.09 138	0.17 147	0.17 155	0.23 165	0.22 181
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DSFCA	0.16 139	0.18 254	0.14 217	0.14 181	0.13 194	0.16 205	0.15 235	0.16 110	0.13 184	0.16 96	0.19 202	0.18 130	0.10 133	0.08 117	0.22 164	0.18 148	0.19 131	0.17 190	0.21 139	0.14 173	0.19 123	0.19 139	0.11 223	0.12 206	0.17 147	0.18 171	0.19 133	0.19 151

NVstereo2D	0.26 249	0.16 220	0.15 230	0.22 259	0.18 256	0.26 282	0.28 300	0.20 136	0.14 200	0.22 135	0.21 224	0.17 123	0.11 159	0.38 330	1.98 368	0.20 188	0.24 205	0.19 240	0.21 139	0.14 173	0.18 111	0.15 102	0.25 303	0.13 230	0.22 209	0.17 155	0.19 133	0.18 132

DepthFocus	0.14 111	0.09 90	0.07 85	0.10 127	0.07 88	0.08 102	0.05 93	0.20 136	0.10 109	0.23 148	0.10 101	0.18 130	0.07 91	0.11 183	0.19 114	0.21 199	0.22 174	0.13 113	0.22 149	0.14 173	0.35 228	0.24 167	0.10 196	0.07 93	0.11 86	0.13 107	0.17 118	0.18 132

4D-IteraStereo	0.14 111	0.10 104	0.09 127	0.10 127	0.08 109	0.08 102	0.05 93	0.21 154	0.12 159	0.26 198	0.12 131	0.20 147	0.08 107	0.07 105	0.19 114	0.18 148	0.20 141	0.15 151	0.22 149	0.12 126	0.27 190	0.29 206	0.05 90	0.08 111	0.14 118	0.14 117	0.19 133	0.13 94

rafts_anoy	0.14 111	0.14 186	0.11 168	0.11 147	0.11 161	0.10 129	0.07 131	0.21 154	0.08 75	0.21 126	0.15 159	0.17 123	0.07 91	0.06 96	0.20 132	0.17 125	0.20 141	0.17 190	0.22 149	0.12 126	0.21 142	0.18 126	0.06 108	0.09 138	0.16 133	0.15 132	0.15 97	0.17 125

CREStereo++_RVC	0.18 165	0.12 141	0.10 140	0.11 147	0.12 176	0.11 145	0.08 151	0.23 178	0.12 159	0.28 227	0.13 141	0.22 173	0.19 261	0.10 166	0.22 164	0.22 217	0.24 205	0.12 99	0.22 149	0.11 117	0.34 217	0.25 177	0.07 126	0.09 138	0.19 173	0.15 132	0.62 333	0.23 192
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
AF-Net	0.20 193	0.18 254	0.17 256	0.18 232	0.22 278	0.20 242	0.21 266	0.24 194	0.21 266	0.19 118	0.25 249	0.26 208	0.16 229	0.14 244	0.33 240	0.20 188	0.17 108	0.17 190	0.22 149	0.15 194	0.17 100	0.21 147	0.16 271	0.14 242	0.19 173	0.19 181	0.29 234	0.22 181

RP	0.22 214	0.20 273	0.23 296	0.22 259	0.20 265	0.21 252	0.22 272	0.24 194	0.22 273	0.17 104	0.25 249	0.24 185	0.19 261	0.15 259	0.50 284	0.17 125	0.20 141	0.16 173	0.22 149	0.16 212	0.17 100	0.25 177	0.13 250	0.16 263	0.22 209	0.21 202	0.30 244	0.25 214

Nwc_Net	0.20 193	0.18 254	0.17 256	0.18 232	0.22 278	0.20 242	0.21 266	0.24 194	0.21 266	0.19 118	0.25 249	0.26 208	0.16 229	0.14 244	0.33 240	0.20 188	0.17 108	0.17 190	0.22 149	0.15 194	0.17 100	0.21 147	0.16 271	0.14 242	0.19 173	0.19 181	0.29 234	0.22 181

coex_refinement	0.17 154	0.15 209	0.11 168	0.12 160	0.12 176	0.13 173	0.08 151	0.21 154	0.16 236	0.22 135	0.18 192	0.17 123	0.10 133	0.10 166	0.44 269	0.19 168	0.20 141	0.15 151	0.23 156	0.11 117	0.17 100	0.15 102	0.09 169	0.10 168	0.18 162	0.17 155	0.20 146	0.22 181

anonymousdsp2	0.13 105	0.12 141	0.09 127	0.09 117	0.08 109	0.10 129	0.07 131	0.18 125	0.08 75	0.20 122	0.16 175	0.15 109	0.07 91	0.07 105	0.15 86	0.15 103	0.17 108	0.12 99	0.23 156	0.11 117	0.19 123	0.21 147	0.07 126	0.08 111	0.13 104	0.11 84	0.18 124	0.12 90

GMOStereo	0.16 139	0.12 141	0.10 140	0.10 127	0.08 109	0.10 129	0.07 131	0.23 178	0.12 159	0.28 227	0.10 101	0.21 161	0.13 196	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 126	0.23 156	0.13 144	0.26 182	0.36 240	0.05 90	0.08 111	0.22 209	0.19 181	0.24 176	0.18 132

error version	0.16 139	0.12 141	0.10 140	0.10 127	0.08 109	0.10 129	0.07 131	0.23 178	0.12 159	0.28 227	0.10 101	0.21 161	0.13 196	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 126	0.23 156	0.13 144	0.26 182	0.36 240	0.05 90	0.08 111	0.22 209	0.19 181	0.24 176	0.18 132

test-v	0.16 139	0.12 141	0.10 140	0.10 127	0.08 109	0.10 129	0.07 131	0.23 178	0.12 159	0.28 227	0.10 101	0.21 161	0.13 196	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 126	0.23 156	0.13 144	0.26 182	0.36 240	0.05 90	0.08 111	0.22 209	0.19 181	0.24 176	0.18 132

test-2	0.16 139	0.12 141	0.10 140	0.10 127	0.08 109	0.10 129	0.07 131	0.23 178	0.12 159	0.28 227	0.10 101	0.21 161	0.13 196	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 126	0.23 156	0.13 144	0.26 182	0.36 240	0.05 90	0.08 111	0.22 209	0.19 181	0.24 176	0.18 132

FINET	0.16 139	0.15 209	0.15 230	0.16 211	0.12 176	0.13 173	0.14 227	0.18 125	0.15 216	0.17 104	0.15 159	0.18 130	0.12 174	0.11 183	0.23 177	0.18 148	0.19 131	0.14 126	0.23 156	0.12 126	0.18 111	0.14 99	0.12 242	0.12 206	0.16 133	0.16 146	0.18 124	0.16 119

DISCO	0.16 139	0.15 209	0.11 168	0.14 181	0.13 194	0.16 205	0.14 227	0.15 103	0.13 184	0.21 126	0.17 188	0.16 118	0.10 133	0.10 166	0.25 206	0.16 115	0.20 141	0.15 151	0.23 156	0.14 173	0.17 100	0.18 126	0.09 169	0.11 185	0.17 147	0.16 146	0.21 154	0.16 119

anonymous	0.17 154	0.08 78	0.07 85	0.06 72	0.10 144	0.09 122	0.07 131	0.21 154	0.11 131	0.22 135	0.08 72	0.22 173	0.12 174	0.11 183	0.19 114	0.31 283	0.23 188	0.17 190	0.24 164	0.13 144	0.45 275	0.44 274	0.06 108	0.09 138	0.18 162	0.12 94	0.18 124	0.22 181

test_for_model	0.18 165	0.10 104	0.07 85	0.08 102	0.09 123	0.07 83	0.05 93	0.20 136	0.11 131	0.25 185	0.08 72	0.25 196	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 372	0.14 126	0.24 164	0.13 144	0.38 244	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 104	0.14 117	0.16 103	0.18 132

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 165	0.10 104	0.07 85	0.08 102	0.09 123	0.07 83	0.05 93	0.20 136	0.11 131	0.25 185	0.08 72	0.25 196	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 372	0.14 126	0.24 164	0.13 144	0.38 244	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 104	0.14 117	0.16 103	0.18 132

testlalala	0.18 165	0.10 104	0.07 85	0.08 102	0.09 123	0.07 83	0.05 93	0.20 136	0.11 131	0.25 185	0.08 72	0.25 196	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 372	0.14 126	0.24 164	0.13 144	0.38 244	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 104	0.14 117	0.16 103	0.18 132

GCAPDPT-zeroshot	0.18 165	0.10 104	0.07 85	0.08 102	0.09 123	0.07 83	0.05 93	0.20 136	0.11 131	0.25 185	0.08 72	0.25 196	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 372	0.14 126	0.24 164	0.13 144	0.38 244	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 104	0.14 117	0.16 103	0.18 132

GCAP-Stereo	0.18 165	0.10 104	0.07 85	0.08 102	0.09 123	0.07 83	0.05 93	0.20 136	0.11 131	0.25 185	0.08 72	0.25 196	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 372	0.14 126	0.24 164	0.13 144	0.38 244	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 104	0.14 117	0.16 103	0.18 132

LoS_RVC	0.16 139	0.13 163	0.10 140	0.07 81	0.09 123	0.08 102	0.06 113	0.17 116	0.11 131	0.23 148	0.16 175	0.17 123	0.11 159	0.09 144	0.21 146	0.22 217	0.17 108	0.16 173	0.24 164	0.12 126	0.33 210	0.31 216	0.08 153	0.09 138	0.20 186	0.15 132	0.16 103	0.20 159

tt_ll	0.16 139	0.13 163	0.10 140	0.07 81	0.09 123	0.08 102	0.06 113	0.17 116	0.11 131	0.23 148	0.16 175	0.17 123	0.11 159	0.09 144	0.21 146	0.22 217	0.17 108	0.16 173	0.24 164	0.12 126	0.33 210	0.31 216	0.08 153	0.09 138	0.20 186	0.15 132	0.16 103	0.20 159

SA	0.15 121	0.13 163	0.09 127	0.09 117	0.08 109	0.11 145	0.06 113	0.21 154	0.10 109	0.23 148	0.09 87	0.23 178	0.07 91	0.07 105	0.19 114	0.18 148	0.18 119	0.15 151	0.24 164	0.12 126	0.20 133	0.26 185	0.05 90	0.09 138	0.20 186	0.20 192	0.27 217	0.23 192

GLC_STEREO	0.18 165	0.15 209	0.16 243	0.15 200	0.14 213	0.14 181	0.11 196	0.26 228	0.10 109	0.28 227	0.18 192	0.20 147	0.10 133	0.11 183	0.19 114	0.19 168	0.28 260	0.15 151	0.24 164	0.14 173	0.37 239	0.23 159	0.09 169	0.10 168	0.19 173	0.13 107	0.30 244	0.18 132

IPLG	0.22 214	0.12 141	0.11 168	0.10 127	0.10 144	0.10 129	0.07 131	0.22 165	0.09 91	0.24 171	0.15 159	0.21 161	0.09 119	0.11 183	1.93 364	0.18 148	0.21 157	0.16 173	0.24 164	0.14 173	0.20 133	0.32 221	0.06 108	0.10 168	0.18 162	0.18 171	0.24 176	0.14 105

AACVNet	0.19 182	0.17 237	0.14 217	0.19 242	0.19 260	0.19 235	0.13 217	0.23 178	0.15 216	0.25 185	0.23 242	0.20 147	0.13 196	0.13 233	0.21 146	0.18 148	0.24 205	0.18 226	0.24 164	0.17 223	0.22 152	0.20 144	0.14 260	0.15 255	0.22 209	0.21 202	0.25 187	0.25 214

castereo++	0.17 154	0.11 125	0.09 127	0.12 160	0.09 123	0.10 129	0.06 113	0.22 165	0.12 159	0.27 209	0.11 120	0.27 221	0.10 133	0.08 117	0.17 97	0.21 199	0.24 205	0.14 126	0.25 176	0.13 144	0.44 273	0.31 216	0.08 153	0.10 168	0.17 147	0.17 155	0.36 270	0.19 151

UDGNet	0.23 226	0.19 268	0.14 217	0.36 312	0.30 310	0.32 304	0.29 302	0.22 165	0.15 216	0.21 126	0.20 213	0.21 161	0.08 107	0.52 342	0.20 132	0.17 125	0.21 157	0.17 190	0.25 176	0.14 173	0.26 182	0.30 210	0.30 326	0.10 168	0.24 242	0.20 192	0.22 161	0.20 159

CASnet	0.15 121	0.12 141	0.08 107	0.10 127	0.11 161	0.14 181	0.06 113	0.23 178	0.12 159	0.28 227	0.15 159	0.23 178	0.10 133	0.09 144	0.19 114	0.15 103	0.20 141	0.11 91	0.26 178	0.11 117	0.34 217	0.19 139	0.07 126	0.08 111	0.16 133	0.12 94	0.20 146	0.17 125
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.22 214	0.15 209	0.11 168	0.13 169	0.14 213	0.12 161	0.08 151	0.60 346	0.11 131	0.37 312	0.38 301	0.36 274	0.13 196	0.11 183	0.23 177	0.25 248	0.26 236	0.15 151	0.26 178	0.15 194	0.42 263	0.33 224	0.09 169	0.09 138	0.25 249	0.19 181	0.25 187	0.28 236
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.22 214	0.18 254	0.20 276	0.18 232	0.17 246	0.18 225	0.13 217	0.22 165	0.16 236	0.24 171	0.20 213	0.23 178	0.18 255	0.12 215	0.22 164	0.23 229	0.25 219	0.24 288	0.26 178	0.20 241	0.30 199	0.46 281	0.26 305	0.16 263	0.23 229	0.25 242	0.25 187	0.24 207
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.14 111	0.13 163	0.11 168	0.10 127	0.10 144	0.11 145	0.07 131	0.17 116	0.10 109	0.16 96	0.15 159	0.15 109	0.09 119	0.06 96	0.19 114	0.16 115	0.18 119	0.17 190	0.26 178	0.14 173	0.24 170	0.23 159	0.07 126	0.09 138	0.16 133	0.15 132	0.20 146	0.16 119

GMStereo	0.16 139	0.16 220	0.09 127	0.14 181	0.13 194	0.15 196	0.11 196	0.22 165	0.12 159	0.19 118	0.15 159	0.25 196	0.13 196	0.09 144	0.17 97	0.14 89	0.21 157	0.13 113	0.26 178	0.15 194	0.20 133	0.12 86	0.09 169	0.11 185	0.18 162	0.15 132	0.23 165	0.15 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.20 193	0.16 220	0.18 264	0.17 221	0.16 237	0.16 205	0.14 227	0.24 194	0.17 246	0.26 198	0.19 202	0.26 208	0.16 229	0.16 266	0.30 232	0.17 125	0.20 141	0.22 269	0.26 178	0.24 275	0.22 152	0.29 206	0.13 250	0.20 285	0.22 209	0.21 202	0.19 133	0.22 181

DeepPrunerF	0.29 262	0.16 220	0.14 217	0.23 268	0.44 335	0.17 219	0.21 266	0.20 136	0.26 293	0.16 96	0.22 233	0.15 109	0.12 174	0.12 215	0.97 329	0.21 199	0.18 119	0.17 190	0.26 178	0.16 212	0.21 142	0.17 118	0.12 242	0.12 206	1.97 383	0.25 242	0.22 161	0.20 159

CFNet_RVC	0.18 165	0.18 254	0.15 230	0.18 232	0.16 237	0.18 225	0.12 213	0.21 154	0.13 184	0.23 148	0.20 213	0.24 185	0.12 174	0.12 215	0.22 164	0.19 168	0.23 188	0.17 190	0.26 178	0.15 194	0.24 170	0.19 139	0.09 169	0.13 230	0.22 209	0.20 192	0.25 187	0.23 192

TestStereo	0.17 154	0.17 237	0.14 217	0.15 200	0.11 161	0.15 196	0.11 196	0.25 213	0.13 184	0.30 249	0.15 159	0.25 196	0.11 159	0.08 117	0.19 114	0.14 89	0.23 188	0.13 113	0.27 186	0.13 144	0.27 190	0.15 102	0.09 169	0.14 242	0.21 198	0.15 132	0.21 154	0.19 151

NCC-stereo	0.25 242	0.22 279	0.21 285	0.22 259	0.23 284	0.23 267	0.25 287	0.26 228	0.28 300	0.18 111	0.27 266	0.28 229	0.26 287	0.17 275	0.48 279	0.22 217	0.22 174	0.24 288	0.27 186	0.20 241	0.21 142	0.27 193	0.20 288	0.16 263	0.26 254	0.29 279	0.33 260	0.29 240

Abc-Net	0.25 242	0.22 279	0.21 285	0.22 259	0.23 284	0.23 267	0.25 287	0.26 228	0.28 300	0.18 111	0.27 266	0.28 229	0.26 287	0.17 275	0.48 279	0.22 217	0.22 174	0.24 288	0.27 186	0.20 241	0.21 142	0.27 193	0.20 288	0.16 263	0.26 254	0.29 279	0.33 260	0.29 240
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPruner_ROB	0.22 214	0.17 237	0.16 243	0.17 221	0.17 246	0.16 205	0.18 247	0.22 165	0.17 246	0.26 198	0.26 258	0.20 147	0.18 255	0.11 183	0.50 284	0.20 188	0.24 205	0.21 262	0.27 186	0.16 212	0.41 258	0.33 224	0.14 260	0.15 255	0.22 209	0.27 265	0.26 200	0.23 192

HSM	0.20 193	0.17 237	0.14 217	0.18 232	0.17 246	0.15 196	0.13 217	0.26 228	0.14 200	0.26 198	0.22 233	0.24 185	0.17 242	0.11 183	0.33 240	0.17 125	0.26 236	0.16 173	0.27 186	0.17 223	0.27 190	0.19 139	0.10 196	0.13 230	0.22 209	0.22 212	0.27 217	0.24 207

NCCL2	0.26 249	0.23 290	0.22 292	0.19 242	0.20 265	0.18 225	0.16 239	0.26 228	0.22 273	0.29 245	0.22 233	0.27 221	0.17 242	0.15 259	0.60 295	0.24 237	0.25 219	0.22 269	0.27 186	0.22 260	0.31 201	0.34 230	0.18 285	0.21 294	0.33 300	0.33 296	0.36 270	0.35 258

XPNet_ROB	0.27 256	0.28 308	0.20 276	0.19 242	0.21 271	0.21 252	0.20 259	0.20 136	0.21 266	0.24 171	0.28 272	0.78 321	0.17 242	0.16 266	0.29 222	0.22 217	0.34 297	0.21 262	0.27 186	0.19 234	0.28 197	0.42 265	0.17 275	0.18 281	0.23 229	0.24 231	0.48 305	0.34 256

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 226	0.17 237	0.08 107	0.22 259	0.21 271	0.29 296	0.17 243	0.25 213	0.11 131	0.42 334	0.19 202	0.43 292	0.09 119	0.11 183	0.19 114	0.25 248	0.25 219	0.16 173	0.28 193	0.14 173	0.41 258	0.39 254	0.07 126	0.09 138	0.20 186	0.18 171	0.27 217	0.49 298

castereo	0.17 154	0.12 141	0.10 140	0.10 127	0.10 144	0.11 145	0.06 113	0.22 165	0.13 184	0.26 198	0.14 149	0.23 178	0.08 107	0.07 105	0.19 114	0.22 217	0.25 219	0.14 126	0.28 193	0.13 144	0.45 275	0.34 230	0.07 126	0.09 138	0.19 173	0.20 192	0.19 133	0.20 159

AE-Stereo	0.20 193	0.14 186	0.13 208	0.16 211	0.12 176	0.12 161	0.09 167	0.23 178	0.15 216	0.28 227	0.12 131	0.29 238	0.13 196	0.09 144	0.21 146	0.25 248	0.28 260	0.19 240	0.28 193	0.19 234	0.35 228	0.42 265	0.07 126	0.14 242	0.22 209	0.24 231	0.26 200	0.21 170

Sa-1000	0.17 154	0.13 163	0.09 127	0.09 117	0.09 123	0.11 145	0.05 93	0.22 165	0.11 131	0.24 171	0.11 120	0.24 185	0.09 119	0.10 166	0.22 164	0.18 148	0.21 157	0.17 190	0.28 193	0.12 126	0.25 175	0.33 224	0.06 108	0.09 138	0.24 242	0.20 192	0.26 200	0.22 181

raftrobust	0.15 121	0.12 141	0.11 168	0.11 147	0.10 144	0.08 102	0.06 113	0.22 165	0.09 91	0.27 209	0.13 141	0.19 140	0.08 107	0.08 117	0.21 146	0.18 148	0.21 157	0.15 151	0.28 193	0.13 144	0.25 175	0.23 159	0.08 153	0.08 111	0.19 173	0.17 155	0.17 118	0.16 119

psm_up	0.20 193	0.17 237	0.19 269	0.20 251	0.16 237	0.20 242	0.13 217	0.25 213	0.23 278	0.23 148	0.18 192	0.21 161	0.20 265	0.15 259	0.23 177	0.18 148	0.24 205	0.18 226	0.28 193	0.16 212	0.21 142	0.16 111	0.12 242	0.20 285	0.24 242	0.24 231	0.26 200	0.25 214

PMTNet	0.18 165	0.15 209	0.11 168	0.14 181	0.11 161	0.09 122	0.09 167	0.22 165	0.10 109	0.29 245	0.11 120	0.25 196	0.08 107	0.09 144	0.24 194	0.27 265	0.24 205	0.13 113	0.28 193	0.13 144	0.35 228	0.24 167	0.09 169	0.08 111	0.22 209	0.17 155	0.23 165	0.25 214

stereogan	0.24 234	0.22 279	0.21 285	0.23 268	0.25 295	0.25 278	0.22 272	0.26 228	0.23 278	0.20 122	0.22 233	0.30 250	0.23 276	0.17 275	0.31 233	0.20 188	0.22 174	0.19 240	0.28 193	0.19 234	0.21 142	0.39 254	0.17 275	0.17 273	0.21 198	0.22 212	0.36 270	0.27 230

HSM-Net_RVC	0.30 270	0.17 237	0.17 256	0.26 284	0.20 265	0.20 242	0.14 227	0.28 260	0.19 257	0.34 282	0.41 308	1.59 351	0.25 283	0.14 244	0.26 210	0.21 199	0.25 219	0.19 240	0.28 193	0.20 241	0.38 244	0.33 224	0.13 250	0.20 285	0.29 280	0.30 286	0.35 268	0.33 253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.30 270	0.25 300	0.25 309	0.25 281	0.30 310	0.21 252	0.20 259	0.34 299	0.39 322	0.30 249	0.28 272	0.65 313	0.22 274	0.17 275	0.70 303	0.20 188	0.20 141	0.20 252	0.28 193	0.26 292	0.22 152	0.23 159	0.14 260	0.26 312	0.34 308	0.41 316	0.39 285	0.55 302

depth_test_26	0.18 165	0.12 141	0.09 127	0.08 102	0.09 123	0.08 102	0.06 113	0.30 280	0.10 109	0.35 296	0.11 120	0.40 288	0.09 119	0.10 166	0.20 132	0.21 199	0.32 289	0.15 151	0.29 203	0.14 173	0.46 285	0.26 185	0.12 242	0.09 138	0.16 133	0.16 146	0.17 118	0.21 170

MLG-Stereo_test3	0.08 67	0.06 57	0.04 33	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.07 60	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.13 90	0.03 25	0.05 76	0.13 64	0.11 60	0.12 76	0.09 64	0.29 203	0.06 44	0.12 76	0.13 93	0.03 33	0.05 63	0.07 39	0.08 54	0.10 67	0.08 64

EGLCR-Stereo	0.20 193	0.12 141	0.10 140	0.11 147	0.11 161	0.13 173	0.06 113	0.23 178	0.11 131	0.27 209	0.09 87	0.24 185	0.09 119	0.09 144	0.18 108	0.21 199	0.24 205	0.16 173	0.29 203	0.12 126	0.36 233	0.46 281	0.07 126	0.09 138	0.15 128	0.25 242	0.93 356	0.25 214

s12784h	0.22 214	0.16 220	0.13 208	0.19 242	0.14 213	0.12 161	0.08 151	0.24 194	0.11 131	0.29 245	0.16 175	0.27 221	0.15 220	0.10 166	0.22 164	0.26 259	0.26 236	0.13 113	0.29 203	0.12 126	0.50 301	0.30 210	0.08 153	0.10 168	0.24 242	0.21 202	0.65 339	0.47 297

RGC	0.27 256	0.24 294	0.28 317	0.25 281	0.26 301	0.27 284	0.20 259	0.28 260	0.30 310	0.22 135	0.31 280	0.29 238	0.31 292	0.20 291	0.51 287	0.24 237	0.23 188	0.21 262	0.29 203	0.22 260	0.25 175	0.30 210	0.17 275	0.20 285	0.28 274	0.32 294	0.34 265	0.36 262

iResNet_ROB	0.17 154	0.14 186	0.12 190	0.15 200	0.11 161	0.15 196	0.11 196	0.25 213	0.12 159	0.25 185	0.16 175	0.19 140	0.21 268	0.09 144	0.25 206	0.16 115	0.22 174	0.16 173	0.29 203	0.12 126	0.23 166	0.16 111	0.09 169	0.12 206	0.20 186	0.17 155	0.26 200	0.21 170

CFNet_pseudo	0.20 193	0.16 220	0.16 243	0.19 242	0.16 237	0.16 205	0.13 217	0.24 194	0.14 200	0.28 227	0.21 224	0.22 173	0.19 261	0.12 215	0.63 297	0.17 125	0.20 141	0.17 190	0.30 209	0.12 126	0.21 142	0.17 118	0.12 242	0.12 206	0.20 186	0.20 192	0.25 187	0.26 225

MIPNet	0.21 207	0.14 186	0.11 168	0.11 147	0.12 176	0.12 161	0.08 151	0.24 194	0.10 109	0.27 209	0.24 246	0.22 173	0.14 214	0.11 183	0.94 327	0.20 188	0.23 188	0.17 190	0.31 210	0.20 241	0.21 142	0.35 239	0.07 126	0.11 185	0.23 229	0.23 222	0.27 217	0.21 170

UCFNet_RVC	0.21 207	0.25 300	0.16 243	0.21 255	0.19 260	0.20 242	0.14 227	0.23 178	0.16 236	0.26 198	0.19 202	0.34 269	0.17 242	0.13 233	0.23 177	0.19 168	0.21 157	0.18 226	0.31 210	0.16 212	0.26 182	0.19 139	0.17 275	0.14 242	0.26 254	0.21 202	0.23 165	0.29 240

gcap_with_dpt	0.22 214	0.17 237	0.10 140	0.19 242	0.13 194	0.16 205	0.09 167	0.26 228	0.14 200	0.30 249	0.15 159	0.36 274	0.15 220	0.14 244	0.21 146	0.24 237	0.31 283	0.23 283	0.32 212	0.15 194	0.42 263	0.34 230	0.10 196	0.12 206	0.22 209	0.18 171	0.28 228	0.38 272

GCAP-BAT	0.22 214	0.17 237	0.10 140	0.19 242	0.13 194	0.16 205	0.09 167	0.26 228	0.14 200	0.30 249	0.15 159	0.36 274	0.15 220	0.14 244	0.21 146	0.24 237	0.31 283	0.23 283	0.32 212	0.15 194	0.42 263	0.34 230	0.10 196	0.12 206	0.22 209	0.18 171	0.28 228	0.38 272

SACVNet	0.22 214	0.20 273	0.18 264	0.21 255	0.19 260	0.19 235	0.19 255	0.25 213	0.22 273	0.25 185	0.21 224	0.20 147	0.12 174	0.17 275	0.23 177	0.21 199	0.25 219	0.21 262	0.32 212	0.19 234	0.27 190	0.34 230	0.15 266	0.17 273	0.28 274	0.25 242	0.29 234	0.26 225

NOSS_ROB	0.34 283	0.22 279	0.20 276	0.27 287	0.25 295	0.26 282	0.24 282	0.41 318	0.24 283	0.36 305	0.30 278	0.36 274	0.23 276	0.39 333	0.47 276	0.57 347	0.33 294	0.29 320	0.32 212	0.23 272	0.64 330	0.67 343	0.28 314	0.30 321	0.32 296	0.30 286	0.42 295	0.32 250

GGDA	0.19 182	0.15 209	0.13 208	0.14 181	0.12 176	0.16 205	0.10 183	0.24 194	0.15 216	0.30 249	0.21 224	0.26 208	0.13 196	0.10 166	0.21 146	0.19 168	0.23 188	0.16 173	0.33 216	0.14 173	0.25 175	0.25 177	0.10 196	0.12 206	0.21 198	0.23 222	0.26 200	0.25 214

FSD		0.26 303	0.26 312	0.27 287	0.26 301	0.25 278	0.31 309	0.33 298	0.20 263	0.28 227	0.20 213			0.29 316	0.34 246	0.37 313			0.33 216	0.26 292				0.28 316	0.30 286	0.26 258	0.30 244	0.31 248

HBP-ISP	0.45 306	0.24 294	0.26 312	0.35 310	0.29 307	0.30 300	0.24 282	0.38 313	0.23 278	0.38 318	0.44 318	0.31 257	0.17 242	0.55 344	2.33 377	0.99 377	0.32 289	0.27 311	0.33 216	0.28 303	0.64 330	0.89 363	0.27 310	0.29 320	0.33 300	0.35 302	0.47 303	0.38 272

LMCR-Stereo	0.18 165	0.14 186	0.11 168	0.13 169	0.12 176	0.15 196	0.10 183	0.22 165	0.13 184	0.23 148	0.18 192	0.24 185	0.17 242	0.12 215	0.21 146	0.19 168	0.26 236	0.18 226	0.33 216	0.19 234	0.26 182	0.25 177	0.10 196	0.12 206	0.19 173	0.18 171	0.24 176	0.23 192

FCDSN-DC	0.36 286	0.28 308	0.33 331	0.31 300	0.29 307	0.28 291	0.39 318	0.31 285	0.22 273	0.28 227	0.20 213	0.26 208	0.16 229	0.29 316	1.96 366	0.35 299	0.34 297	0.32 331	0.33 216	0.25 283	0.41 258	0.48 290	0.27 310	0.37 339	0.29 280	0.30 286	0.30 244	0.30 244
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCP+	0.31 273	0.17 237	0.17 256	0.15 200	0.14 213	0.17 219	0.19 255	0.21 154	0.33 313	0.26 198	0.26 258	0.37 278	0.12 174	0.13 233	1.87 362	0.18 148	0.20 141	0.17 190	0.33 216	0.18 231	0.22 152	0.22 154	0.12 242	0.11 185	0.23 229	0.69 349	0.33 260	0.99 345

LALA_ROB	0.32 275	0.34 320	0.23 296	0.24 275	0.24 287	0.29 296	0.22 272	0.24 194	0.28 300	0.31 260	0.35 291	0.94 328	0.21 268	0.19 286	0.64 300	0.24 237	0.33 294	0.28 319	0.33 216	0.25 283	0.34 217	0.40 259	0.18 285	0.21 294	0.26 254	0.31 290	0.50 312	0.36 262

ManiGeoR	0.20 193	0.16 220	0.12 190	0.17 221	0.12 176	0.14 181	0.09 167	0.28 260	0.15 216	0.25 185	0.18 192	0.24 185	0.09 119	0.09 144	0.76 308	0.18 148	0.22 174	0.16 173	0.34 223	0.13 144	0.22 152	0.24 167	0.09 169	0.12 206	0.19 173	0.21 202	0.20 146	0.19 151

HLf10	0.20 193	0.16 220	0.12 190	0.17 221	0.12 176	0.14 181	0.09 167	0.28 260	0.15 216	0.25 185	0.18 192	0.24 185	0.09 119	0.09 144	0.76 308	0.18 148	0.22 174	0.16 173	0.34 223	0.13 144	0.22 152	0.24 167	0.09 169	0.12 206	0.19 173	0.21 202	0.20 146	0.19 151

raft_robust	0.18 165	0.13 163	0.10 140	0.14 181	0.09 123	0.11 145	0.08 151	0.25 213	0.12 159	0.30 249	0.10 101	0.24 185	0.14 214	0.10 166	0.24 194	0.21 199	0.21 157	0.17 190	0.34 223	0.14 173	0.27 190	0.31 216	0.06 108	0.10 168	0.22 209	0.21 202	0.24 176	0.21 170

IPLGR	0.26 249	0.16 220	0.13 208	0.15 200	0.15 231	0.12 161	0.09 167	0.24 194	0.13 184	0.28 227	0.25 249	0.23 178	0.12 174	0.11 183	1.91 363	0.20 188	0.22 174	0.18 226	0.34 223	0.20 241	0.25 175	0.33 224	0.07 126	0.12 206	0.23 229	0.23 222	0.28 228	0.21 170

TANstereo	0.19 182	0.12 141	0.10 140	0.14 181	0.13 194	0.14 181	0.08 151	0.18 125	0.11 131	0.24 171	0.12 131	0.16 118	0.12 174	0.13 233	0.29 222	0.28 269	0.26 236	0.25 298	0.34 223	0.22 260	0.34 217	0.27 193	0.29 324	0.10 168	0.13 104	0.15 132	0.36 270	0.18 132

XX-TBD	0.19 182	0.12 141	0.10 140	0.14 181	0.13 194	0.14 181	0.08 151	0.18 125	0.11 131	0.24 171	0.12 131	0.16 118	0.12 174	0.13 233	0.29 222	0.28 269	0.26 236	0.25 298	0.34 223	0.22 260	0.34 217	0.27 193	0.29 324	0.10 168	0.13 104	0.15 132	0.36 270	0.18 132

APVNet	0.21 207	0.18 254	0.14 217	0.17 221	0.20 265	0.20 242	0.17 243	0.24 194	0.15 216	0.18 111	0.21 224	0.21 161	0.11 159	0.17 275	0.34 246	0.24 237	0.27 248	0.21 262	0.34 223	0.21 252	0.23 166	0.28 201	0.11 223	0.17 273	0.21 198	0.18 171	0.29 234	0.22 181

FADNet-RVC	0.21 207	0.17 237	0.15 230	0.21 255	0.16 237	0.16 205	0.18 247	0.26 228	0.13 184	0.25 185	0.21 224	0.28 229	0.16 229	0.14 244	0.32 236	0.21 199	0.23 188	0.17 190	0.34 223	0.21 252	0.21 142	0.25 177	0.14 260	0.16 263	0.25 249	0.23 222	0.21 154	0.24 207

ADCL	0.37 290	0.23 290	0.19 269	0.20 251	0.18 256	0.23 267	0.23 280	0.26 228	0.53 343	0.32 267	0.29 275	0.29 238	0.17 242	0.15 259	1.60 351	0.21 199	0.24 205	0.22 269	0.34 223	0.22 260	0.32 205	0.28 201	0.17 275	0.17 273	0.52 342	0.53 333	0.47 303	1.56 364

TestStereo_HLe17	0.21 207	0.18 254	0.12 190	0.19 242	0.14 213	0.15 196	0.10 183	0.36 306	0.16 236	0.28 227	0.18 192	0.26 208	0.12 174	0.09 144	0.46 274	0.19 168	0.22 174	0.16 173	0.35 232	0.14 173	0.32 205	0.34 230	0.09 169	0.15 255	0.23 229	0.22 212	0.25 187	0.21 170

TestStereo_HL2	0.19 182	0.16 220	0.12 190	0.14 181	0.12 176	0.15 196	0.10 183	0.24 194	0.15 216	0.29 245	0.22 233	0.26 208	0.13 196	0.10 166	0.21 146	0.19 168	0.23 188	0.17 190	0.35 232	0.14 173	0.25 175	0.25 177	0.10 196	0.12 206	0.21 198	0.22 212	0.25 187	0.26 225

dd	0.19 182	0.17 237	0.10 140	0.34 308	0.12 176	0.24 273	0.11 196	0.21 154	0.10 109	0.22 135	0.10 101	0.37 278	0.10 133	0.09 144	0.37 253	0.17 125	0.28 260	0.14 126	0.35 232	0.14 173	0.19 123	0.14 99	0.09 169	0.13 230	0.21 198	0.15 132	0.26 200	0.21 170

sCroCo_RVC	0.22 214	0.13 163	0.11 168	0.11 147	0.10 144	0.14 181	0.09 167	0.24 194	0.19 257	0.24 171	0.16 175	0.20 147	0.20 265	0.08 117	0.26 210	0.36 308	0.29 267	0.22 269	0.35 232	0.21 252	0.48 292	0.53 313	0.10 196	0.15 255	0.23 229	0.21 202	0.28 228	0.23 192

PS-NSSS	0.23 226	0.26 303	0.20 276	0.31 300	0.22 278	0.25 278	0.21 266	0.27 249	0.15 216	0.28 227	0.21 224	0.53 301	0.14 214	0.16 266	0.28 219	0.15 103	0.18 119	0.17 190	0.35 232	0.14 173	0.17 100	0.13 93	0.22 298	0.16 263	0.22 209	0.25 242	0.28 228	0.27 230

iResNetv2_ROB	0.20 193	0.14 186	0.11 168	0.17 221	0.13 194	0.17 219	0.11 196	0.26 228	0.12 159	0.26 198	0.20 213	0.27 221	0.19 261	0.10 166	0.42 263	0.16 115	0.20 141	0.15 151	0.35 232	0.15 194	0.33 210	0.18 126	0.12 242	0.14 242	0.20 186	0.17 155	0.30 244	0.19 151

iinet-f	0.17 154	0.14 186	0.10 140	0.12 160	0.09 123	0.14 181	0.09 167	0.15 103	0.10 109	0.23 148	0.25 249	0.18 130	0.15 220	0.08 117	0.33 240	0.19 168	0.20 141	0.13 113	0.36 238	0.16 212	0.20 133	0.21 147	0.08 153	0.09 138	0.17 147	0.14 117	0.25 187	0.17 125

pcwnet_v2	0.26 249	0.17 237	0.18 264	0.22 259	0.19 260	0.22 263	0.18 247	0.25 213	0.18 253	0.31 260	0.23 242	0.30 250	0.28 289	0.18 284	0.88 319	0.21 199	0.24 205	0.19 240	0.36 238	0.15 194	0.27 190	0.24 167	0.17 275	0.15 255	0.26 254	0.26 258	0.30 244	0.38 272

DDF-Stereo	0.40 298	0.14 186	0.08 107	1.79 362	0.15 231	1.91 369	0.20 259	0.26 228	0.11 131	0.27 209	0.17 188	2.08 358	0.16 229	0.11 183	0.19 114	0.25 248	0.29 267	0.15 151	0.37 240	0.15 194	0.45 275	0.34 230	0.09 169	0.10 168	0.18 162	0.23 222	0.25 187	0.26 225

ETE_ROB	0.32 275	0.32 317	0.20 276	0.26 284	0.24 287	0.28 291	0.23 280	0.24 194	0.29 305	0.27 209	0.35 291	0.99 331	0.21 268	0.20 291	0.41 262	0.23 229	0.41 322	0.24 288	0.37 240	0.25 283	0.37 239	0.40 259	0.20 288	0.20 285	0.28 274	0.35 302	0.54 319	0.37 267

sAnonymous2	0.20 193	0.14 186	0.12 190	0.12 160	0.11 161	0.14 181	0.12 213	0.28 260	0.16 236	0.23 148	0.19 202	0.19 140	0.15 220	0.08 117	0.24 194	0.26 259	0.25 219	0.22 269	0.39 242	0.20 241	0.34 217	0.38 249	0.08 153	0.13 230	0.22 209	0.24 231	0.23 165	0.24 207

CroCo_RVC	0.20 193	0.14 186	0.12 190	0.12 160	0.11 161	0.14 181	0.12 213	0.28 260	0.16 236	0.23 148	0.19 202	0.19 140	0.15 220	0.08 117	0.24 194	0.26 259	0.25 219	0.22 269	0.39 242	0.20 241	0.34 217	0.38 249	0.08 153	0.13 230	0.22 209	0.24 231	0.23 165	0.24 207

RTSC	0.27 256	0.16 220	0.16 243	0.16 211	0.17 246	0.18 225	0.19 255	0.23 178	0.21 266	0.25 185	0.25 249	0.20 147	0.18 255	0.14 244	1.57 350	0.23 229	0.30 275	0.19 240	0.39 242	0.18 231	0.30 199	0.32 221	0.11 223	0.17 273	0.21 198	0.22 212	0.31 252	0.43 289

ADCRef	0.34 283	0.18 254	0.16 243	0.15 200	0.16 237	0.18 225	0.18 247	0.23 178	0.34 315	0.26 198	0.22 233	0.23 178	0.17 242	0.11 183	2.05 370	0.22 217	0.23 188	0.20 252	0.39 242	0.21 252	0.25 175	0.26 185	0.17 275	0.16 263	0.29 280	0.41 316	0.29 234	1.39 359

HLF11	0.20 193	0.15 209	0.11 168	0.14 181	0.10 144	0.12 161	0.08 151	0.36 306	0.12 159	0.24 171	0.15 159	0.21 161	0.09 119	0.09 144	0.82 315	0.17 125	0.22 174	0.17 190	0.40 246	0.13 144	0.19 123	0.22 154	0.10 196	0.10 168	0.17 147	0.19 181	0.19 133	0.20 159

DN	0.72 331	0.13 163	0.12 190	0.24 275	0.12 176	7.52 389	0.13 217	0.25 213	0.14 200	0.30 249	0.20 213	6.25 382	0.10 133	0.15 259	0.22 164	0.27 265	0.27 248	0.17 190	0.41 247	0.16 212	0.40 257	0.34 230	0.11 223	0.11 185	0.37 315	0.31 290	0.27 217	0.43 289

FADNet	0.23 226	0.19 268	0.14 217	0.23 268	0.15 231	0.21 252	0.22 272	0.27 249	0.17 246	0.27 209	0.27 266	0.26 208	0.18 255	0.15 259	0.34 246	0.21 199	0.21 157	0.20 252	0.41 247	0.25 283	0.26 182	0.27 193	0.14 260	0.15 255	0.27 267	0.27 265	0.24 176	0.27 230

CSAN	0.39 296	0.37 328	0.34 334	0.33 305	0.32 316	0.27 284	0.25 287	0.36 306	0.64 355	0.43 337	0.43 313	0.73 319	0.44 313	0.20 291	0.63 297	0.25 248	0.27 248	0.26 308	0.41 247	0.43 341	0.38 244	0.34 230	0.22 298	0.33 326	0.40 319	0.47 327	0.48 305	0.55 302

DN-CSS_ROB	0.18 165	0.14 186	0.16 243	0.14 181	0.14 213	0.11 145	0.09 167	0.25 213	0.13 184	0.27 209	0.26 258	0.25 196	0.17 242	0.09 144	0.19 114	0.16 115	0.19 131	0.15 151	0.41 247	0.13 144	0.24 170	0.18 126	0.10 196	0.14 242	0.17 147	0.15 132	0.22 161	0.18 132

Reg-Stereo(zero)	0.24 234	0.13 163	0.14 217	0.13 169	0.11 161	0.14 181	0.11 196	0.32 295	0.15 216	0.34 282	0.56 334	0.30 250	0.12 174	0.16 266	0.19 114	0.31 283	0.25 219	0.15 151	0.42 251	0.17 223	0.34 217	0.49 295	0.10 196	0.11 185	0.20 186	0.24 231	0.38 281	0.37 267

fast-iter	0.24 234	0.13 163	0.14 217	0.13 169	0.11 161	0.14 181	0.11 196	0.32 295	0.15 216	0.34 282	0.56 334	0.30 250	0.12 174	0.16 266	0.19 114	0.31 283	0.25 219	0.15 151	0.42 251	0.17 223	0.34 217	0.49 295	0.10 196	0.11 185	0.20 186	0.24 231	0.38 281	0.37 267

iRaft-Stereo_20w	0.31 273	0.14 186	0.24 304	0.29 291	0.18 256	0.22 263	0.18 247	0.26 228	0.15 216	0.41 332	0.51 327	0.30 250	0.11 159	0.12 215	0.32 236	0.32 289	0.27 248	0.17 190	0.42 251	0.24 275	0.46 285	0.53 313	0.11 223	0.10 168	0.33 300	0.67 348	0.61 331	0.60 306

TestStereo_HL3	0.29 262	0.30 314	0.14 217	0.17 221	0.14 213	0.21 252	0.16 239	0.32 295	0.18 253	0.34 282	0.32 283	0.60 308	0.22 274	0.11 183	0.39 258	0.40 321	0.69 346	0.18 226	0.43 254	0.17 223	0.45 275	0.62 335	0.11 223	0.12 206	0.22 209	0.22 212	0.37 278	0.35 258

TestStereo-Hl	0.23 226	0.16 220	0.15 230	0.14 181	0.14 213	0.19 235	0.13 217	0.27 249	0.18 253	0.32 267	0.24 246	0.33 264	0.16 229	0.10 166	0.26 210	0.22 217	0.23 188	0.18 226	0.43 254	0.16 212	0.29 198	0.42 265	0.10 196	0.15 255	0.21 198	0.25 242	0.33 260	0.35 258

CASS	0.25 242	0.18 254	0.16 243	0.21 255	0.17 246	0.21 252	0.21 266	0.28 260	0.20 263	0.33 278	0.24 246	0.28 229	0.18 255	0.11 183	0.25 206	0.23 229	0.37 311	0.20 252	0.43 254	0.17 223	0.57 313	0.42 265	0.11 223	0.13 230	0.30 286	0.22 212	0.32 255	0.32 250
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.53 315	0.11 125	0.19 269	0.16 211	0.14 213	0.16 205	0.10 183	0.29 276	0.13 184	0.34 282	7.32 388	0.30 250	0.13 196	0.12 215	0.21 146	0.37 313	0.27 248	0.17 190	0.44 257	0.23 272	0.43 267	0.54 316	0.11 223	0.12 206	0.34 308	0.43 322	0.71 345	0.44 291

GwcNet-ADL	0.29 262	0.22 279	0.21 285	0.29 291	0.22 278	0.23 267	0.19 255	0.28 260	0.19 257	0.34 282	0.58 338	0.43 292	0.23 276	0.22 298	0.50 284	0.34 294	0.29 267	0.22 269	0.44 257	0.28 303	0.36 233	0.39 254	0.13 250	0.16 263	0.26 254	0.29 279	0.28 228	0.38 272

TRStereo	0.34 283	0.16 220	0.21 285	0.16 211	0.12 176	0.34 309	0.17 243	0.27 249	0.11 131	0.35 296	0.18 192	0.34 269	0.09 119	0.12 215	0.26 210	0.36 308	0.25 219	0.17 190	0.44 257	0.25 283	0.42 263	0.47 287	0.09 169	0.09 138	0.26 254	2.80 385	0.49 309	0.33 253

GANetREF_RVC	0.32 275	0.30 314	0.32 327	0.28 289	0.27 305	0.27 284	0.26 295	0.42 322	0.35 318	0.38 318	0.21 224	0.56 304	0.39 303	0.16 266	0.33 240	0.23 229	0.29 267	0.25 298	0.44 257	0.25 283	0.35 228	0.25 177	0.25 303	0.32 324	0.34 308	0.29 279	0.45 298	0.38 272
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
HLf8	0.21 207	0.16 220	0.12 190	0.16 211	0.13 194	0.13 173	0.10 183	0.31 285	0.14 200	0.26 198	0.19 202	0.25 196	0.12 174	0.10 166	0.54 290	0.19 168	0.23 188	0.17 190	0.45 261	0.14 173	0.31 201	0.31 216	0.10 196	0.13 230	0.20 186	0.23 222	0.26 200	0.23 192

FC-DCNN	0.40 298	0.35 323	0.43 343	0.49 326	0.35 320	0.44 318	0.46 325	0.43 325	0.27 298	0.34 282	0.26 258	0.37 278	0.21 268	0.30 320	0.58 293	0.35 299	0.39 316	0.31 329	0.45 261	0.26 292	0.49 294	0.42 265	0.28 314	0.35 333	0.44 326	0.38 310	0.51 314	0.77 328

FC-DCNN v2	0.41 300	0.36 327	0.45 347	0.51 327	0.36 323	0.46 323	0.46 325	0.45 327	0.29 305	0.34 282	0.26 258	0.38 285	0.24 280	0.30 320	0.60 295	0.35 299	0.39 316	0.30 326	0.46 263	0.26 292	0.49 294	0.42 265	0.28 314	0.35 333	0.50 338	0.43 322	0.59 327	0.79 329

EKT-Stereo	0.33 280	0.17 237	0.13 208	0.20 251	0.17 246	0.22 263	0.25 287	0.27 249	0.14 200	0.30 249	0.26 258	0.27 221	0.13 196	0.13 233	1.64 353	0.53 341	0.29 267	0.25 298	0.46 263	0.30 316	0.82 354	0.54 316	0.09 169	0.12 206	0.30 286	0.25 242	0.31 252	0.25 214

IGEV-FE	0.29 262	0.13 163	0.22 292	0.29 291	0.17 246	0.21 252	0.22 272	0.28 260	0.14 200	0.35 296	0.43 313	0.33 264	0.11 159	0.14 244	0.23 177	0.37 313	0.26 236	0.17 190	0.47 265	0.24 275	0.51 303	0.61 333	0.11 223	0.11 185	0.33 300	0.27 265	0.62 333	0.45 292

test-3	0.18 165	0.11 125	0.09 127	0.11 147	0.12 176	0.10 129	0.07 131	0.25 213	0.10 109	0.27 209	0.11 120	0.29 238	0.11 159	0.08 117	0.23 177	0.19 168	0.23 188	0.15 151	0.47 265	0.15 194	0.33 210	0.46 281	0.06 108	0.09 138	0.16 133	0.14 117	0.25 187	0.23 192

test_1	0.18 165	0.11 125	0.09 127	0.11 147	0.12 176	0.10 129	0.07 131	0.25 213	0.10 109	0.27 209	0.11 120	0.29 238	0.11 159	0.08 117	0.23 177	0.19 168	0.23 188	0.15 151	0.47 265	0.15 194	0.33 210	0.46 281	0.06 108	0.09 138	0.16 133	0.14 117	0.25 187	0.23 192

test_3	0.19 182	0.12 141	0.11 168	0.11 147	0.12 176	0.10 129	0.07 131	0.25 213	0.12 159	0.28 227	0.12 131	0.31 257	0.14 214	0.08 117	0.25 206	0.20 188	0.23 188	0.15 151	0.47 265	0.16 212	0.35 228	0.46 281	0.06 108	0.11 185	0.19 173	0.19 181	0.27 217	0.25 214

GEStereo_RVC	0.24 234	0.19 268	0.15 230	0.18 232	0.17 246	0.19 235	0.18 247	0.26 228	0.17 246	0.27 209	0.20 213	0.27 221	0.16 229	0.12 215	0.27 216	0.26 259	0.28 260	0.24 288	0.47 265	0.21 252	0.32 205	0.50 300	0.11 223	0.17 273	0.24 242	0.21 202	0.26 200	0.32 250

XX-Stereo	2.24 372	0.10 104	0.10 140	0.17 221	0.10 144	0.21 252	0.11 196	0.25 213	0.12 159	0.36 305	0.53 330	0.29 238	0.10 133	0.11 183	0.24 194	0.35 299	0.27 248	0.18 226	0.47 265	0.18 231	0.41 258	0.37 246	0.10 196	0.10 168	54.05 398	0.25 242	0.34 265	0.51 300

R-Stereo Train	0.23 226	0.13 163	0.13 208	0.15 200	0.13 194	0.18 225	0.07 131	0.24 194	0.15 216	0.32 267	0.25 249	0.27 221	0.13 196	0.14 244	0.21 146	0.28 269	0.30 275	0.20 252	0.47 265	0.20 241	0.47 288	0.50 300	0.10 196	0.12 206	0.23 229	0.26 258	0.23 165	0.28 236

RAFT-Stereo	0.23 226	0.13 163	0.13 208	0.15 200	0.13 194	0.18 225	0.07 131	0.24 194	0.15 216	0.32 267	0.25 249	0.27 221	0.13 196	0.14 244	0.21 146	0.28 269	0.30 275	0.20 252	0.47 265	0.20 241	0.47 288	0.50 300	0.10 196	0.12 206	0.23 229	0.26 258	0.23 165	0.28 236
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.41 300	0.24 294	0.19 269	0.33 305	0.21 271	0.33 306	0.28 300	0.34 299	0.21 266	0.47 345	1.62 376	1.59 351	0.39 303	0.22 298	0.31 233	0.36 308	0.29 267	0.22 269	0.47 265	0.27 298	0.55 309	0.57 323	0.17 275	0.20 285	0.26 254	0.25 242	0.29 234	0.36 262

IGEV_Zeroshot_test	0.29 262	0.13 163	0.22 292	0.29 291	0.17 246	0.21 252	0.22 272	0.28 260	0.14 200	0.35 296	0.43 313	0.33 264	0.11 159	0.14 244	0.23 177	0.37 313	0.26 236	0.17 190	0.48 274	0.24 275	0.52 305	0.61 333	0.11 223	0.11 185	0.33 300	0.27 265	0.62 333	0.45 292

GANet-ADL	0.26 249	0.18 254	0.15 230	0.20 251	0.19 260	0.22 263	0.16 239	0.26 228	0.16 236	0.34 282	0.36 297	0.29 238	0.16 229	0.21 295	0.42 263	0.29 274	0.31 283	0.19 240	0.48 274	0.28 303	0.38 244	0.48 290	0.13 250	0.14 242	0.23 229	0.24 231	0.32 255	0.30 244

ITSA-stereo	0.37 290	0.23 290	0.19 269	0.39 317	0.26 301	0.24 273	0.26 295	0.35 303	0.26 293	0.39 324	0.55 332	0.46 295	0.41 309	0.23 303	0.53 288	0.38 318	0.31 283	0.25 298	0.49 276	0.24 275	0.43 267	0.49 295	0.23 300	0.22 298	0.33 300	0.40 314	0.72 346	0.75 325

HH	0.25 242	0.10 104	0.17 256	0.15 200	0.14 213	0.20 242	0.14 227	0.27 249	0.13 184	0.36 305	0.12 131	0.28 229	0.10 133	0.13 233	0.23 177	0.40 321	0.26 236	0.19 240	0.49 276	0.21 252	0.68 338	0.52 308	0.11 223	0.11 185	0.23 229	0.25 242	0.36 270	0.38 272

HanStereo	0.25 242	0.10 104	0.17 256	0.15 200	0.14 213	0.20 242	0.14 227	0.27 249	0.13 184	0.36 305	0.12 131	0.28 229	0.10 133	0.13 233	0.23 177	0.40 321	0.26 236	0.19 240	0.49 276	0.21 252	0.68 338	0.52 308	0.11 223	0.11 185	0.23 229	0.25 242	0.36 270	0.38 272

DAS	0.32 275	0.18 254	0.15 230	0.29 291	0.24 287	0.24 273	0.25 287	0.31 285	0.29 305	0.32 267	0.39 304	0.53 301	0.34 297	0.11 183	0.29 222	0.40 321	0.35 302	0.25 298	0.49 276	0.29 311	0.63 327	0.48 290	0.21 296	0.25 308	0.30 286	0.28 271	0.38 281	0.37 267

SepStereo	0.32 275	0.18 254	0.15 230	0.29 291	0.24 287	0.24 273	0.25 287	0.31 285	0.29 305	0.32 267	0.39 304	0.53 301	0.34 297	0.11 183	0.29 222	0.40 321	0.35 302	0.25 298	0.49 276	0.29 311	0.63 327	0.48 290	0.21 296	0.25 308	0.30 286	0.28 271	0.38 281	0.37 267

Anonymous3	0.29 262	0.21 276	0.15 230	0.17 221	0.16 237	0.20 242	0.16 239	0.31 285	0.25 287	0.30 249	0.20 213	0.45 294	0.20 265	0.16 266	0.45 272	0.53 341	0.32 289	0.27 311	0.49 276	0.26 292	0.49 294	0.55 318	0.13 250	0.14 242	0.27 267	0.28 271	0.34 265	0.27 230

Any-RAFT	0.24 234	0.13 163	0.16 243	0.16 211	0.13 194	0.15 196	0.10 183	0.25 213	0.14 200	0.28 227	0.35 291	0.28 229	0.11 159	0.12 215	0.22 164	0.25 248	0.28 260	0.17 190	0.50 282	0.16 212	0.63 327	0.40 259	0.10 196	0.10 168	0.28 274	0.29 279	0.26 200	0.42 285

dad	0.29 262	0.21 276	0.14 217	0.47 323	0.22 278	0.29 296	0.48 330	0.40 316	0.12 159	0.32 267	0.14 149	0.41 289	0.23 276	0.10 166	0.53 288	0.19 168	0.32 289	0.17 190	0.51 283	0.15 194	0.27 190	0.18 126	0.11 223	0.18 281	0.31 293	0.18 171	0.67 341	0.45 292

AnyNet_C32	0.49 313	0.23 290	0.23 296	0.24 275	0.25 295	0.28 291	0.30 306	0.34 299	0.58 346	0.34 282	0.45 319	0.35 272	0.24 280	0.22 298	2.28 374	0.38 318	0.38 314	0.33 334	0.51 283	0.29 311	0.55 309	0.55 318	0.23 300	0.28 316	0.43 325	0.73 353	0.45 298	1.65 367

AMNet	0.51 314	0.50 339	0.48 349	0.51 327	0.50 343	0.56 329	0.52 333	0.36 306	0.42 333	0.39 324	0.59 341	0.65 313	0.21 268	0.58 347	0.49 282	0.59 350	0.60 340	0.58 361	0.51 283	0.51 347	0.59 320	0.53 313	0.32 332	0.51 353	0.48 334	0.54 335	0.60 329	0.65 313

SANet	0.57 320	0.32 317	0.33 331	0.36 312	0.35 320	0.44 318	0.33 313	0.55 338	0.85 363	0.33 278	0.57 336	2.42 363	1.17 349	0.32 325	0.88 319	0.24 237	0.47 332	0.31 329	0.51 283	0.31 319	0.50 301	0.45 279	0.37 338	0.37 339	0.46 331	0.54 335	0.55 323	0.98 344

PSMNet-ADL	0.30 270	0.20 273	0.20 276	0.23 268	0.21 271	0.23 267	0.22 272	0.30 280	0.26 293	0.40 327	0.58 338	0.38 285	0.43 310	0.24 305	0.31 233	0.44 328	0.31 283	0.20 252	0.52 287	0.23 272	0.39 256	0.36 240	0.17 275	0.16 263	0.26 254	0.26 258	0.39 285	0.25 214

test-1	0.27 256	0.10 104	0.12 190	0.14 181	0.13 194	0.25 278	0.18 247	0.29 276	0.17 246	0.37 312	0.42 310	0.30 250	0.16 229	0.14 244	0.29 222	0.36 308	0.27 248	0.20 252	0.52 287	0.25 283	0.57 313	0.66 341	0.10 196	0.13 230	0.28 274	0.29 279	0.30 244	0.36 262

GES	0.22 214	0.16 220	0.12 190	0.14 181	0.15 231	0.19 235	0.12 213	0.25 213	0.14 200	0.26 198	0.18 192	0.21 161	0.13 196	0.17 275	0.36 251	0.21 199	0.27 248	0.19 240	0.52 287	0.20 241	0.33 210	0.29 206	0.13 250	0.14 242	0.19 173	0.17 155	0.27 217	0.42 285

XQC	0.42 302	0.37 328	0.31 325	0.41 319	0.35 320	0.41 317	0.42 320	0.45 327	0.38 320	0.40 327	0.33 287	0.48 298	0.44 313	0.34 327	1.54 346	0.29 274	0.29 267	0.27 311	0.52 287	0.30 316	0.37 239	0.44 274	0.26 305	0.30 321	0.41 322	0.41 316	0.53 317	0.38 272

MLCV	0.24 234	0.16 220	0.15 230	0.24 275	0.18 256	0.21 252	0.15 235	0.30 280	0.16 236	0.31 260	0.31 280	0.32 261	0.25 283	0.11 183	0.24 194	0.24 237	0.25 219	0.17 190	0.53 291	0.15 194	0.33 210	0.33 224	0.14 260	0.17 273	0.23 229	0.23 222	0.27 217	0.25 214

zero-FE	1.43 361	0.14 186	0.08 107	8.08 389	0.34 319	13.79 394	2.48 372	0.26 228	0.12 159	0.32 267	0.26 258	6.70 384	0.60 325	0.11 183	0.27 216	0.24 237	0.43 324	0.33 334	0.54 292	0.16 212	1.94 382	0.41 262	0.09 169	0.10 168	0.18 162	0.23 222	0.25 187	0.25 214

MyStereo04	0.22 214	0.18 254	0.17 256	0.14 181	0.14 213	0.13 173	0.10 183	0.28 260	0.21 266	0.31 260	0.20 213	0.29 238	0.13 196	0.08 117	0.27 216	0.22 217	0.22 174	0.18 226	0.54 292	0.21 252	0.34 217	0.26 185	0.11 223	0.16 263	0.27 267	0.23 222	0.30 244	0.22 181

DDUNet	0.43 304	0.54 340	0.23 296	0.86 345	0.68 349	0.83 345	0.82 347	0.26 228	0.24 283	0.23 148	0.33 287	0.37 278	0.15 220	1.63 363	0.43 265	0.24 237	0.39 316	0.25 298	0.54 292	0.28 303	0.31 201	0.30 210	0.49 349	0.20 285	0.24 242	0.25 242	0.32 255	0.29 240

MSMDNet	0.25 242	0.14 186	0.11 168	0.13 169	0.14 213	0.16 205	0.11 196	0.26 228	0.14 200	0.31 260	0.17 188	0.26 208	0.29 290	0.14 244	0.24 194	0.35 299	0.28 260	0.18 226	0.54 292	0.28 303	0.58 317	0.60 329	0.10 196	0.11 185	0.26 254	0.25 242	0.26 200	0.30 244

RAFT-Test	0.24 234	0.13 163	0.11 168	0.16 211	0.14 213	0.18 225	0.11 196	0.27 249	0.14 200	0.32 267	0.26 258	0.26 208	0.12 174	0.14 244	0.24 194	0.35 299	0.27 248	0.18 226	0.56 296	0.24 275	0.58 317	0.49 295	0.09 169	0.11 185	0.27 267	0.29 279	0.27 217	0.35 258

SHD	0.36 286	0.22 279	0.28 317	0.25 281	0.24 287	0.24 273	0.27 299	0.35 303	0.28 300	0.35 296	0.33 287	0.32 261	0.45 315	0.21 295	1.38 340	0.26 259	0.30 275	0.24 288	0.56 296	0.27 298	0.38 244	0.43 271	0.20 288	0.25 308	0.33 300	0.36 306	0.35 268	0.50 299

CBMV	0.43 304	0.25 300	0.23 296	0.30 299	0.28 306	0.27 284	0.21 266	0.40 316	0.28 300	0.37 312	0.27 266	0.67 316	0.35 301	0.32 325	0.49 282	0.53 341	0.34 297	0.27 311	0.56 296	0.27 298	0.55 309	0.62 335	0.26 305	0.33 326	0.35 312	0.33 296	0.64 337	1.79 371
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.46 308	0.56 342	0.24 304	0.85 344	0.78 353	0.79 342	0.97 351	0.27 249	0.25 287	0.28 227	0.36 297	0.37 278	0.17 242	1.43 359	0.92 325	0.25 248	0.44 325	0.27 311	0.57 299	0.29 311	0.41 258	0.37 246	0.39 339	0.19 283	0.27 267	0.28 271	0.32 255	0.27 230

cross-raft	0.24 234	0.14 186	0.12 190	0.13 169	0.13 194	0.17 219	0.10 183	0.27 249	0.15 216	0.30 249	0.19 202	0.28 229	0.10 133	0.12 215	0.26 210	0.34 294	0.27 248	0.17 190	0.57 299	0.25 283	0.62 325	0.51 304	0.09 169	0.11 185	0.29 280	0.27 265	0.26 200	0.31 248

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 280	0.15 209	0.23 296	0.24 275	0.16 237	0.28 291	0.20 259	0.28 260	0.21 266	0.35 296	0.60 342	0.32 261	0.17 242	0.12 215	0.28 219	0.44 328	0.30 275	0.22 269	0.58 301	0.28 303	0.54 306	0.59 327	0.09 169	0.14 242	0.33 300	0.32 294	0.79 348	0.60 306

MSKI-zero shot	0.26 249	0.13 163	0.10 140	0.14 181	0.14 213	0.15 196	0.11 196	0.28 260	0.13 184	0.30 249	0.35 291	0.28 229	0.11 159	0.12 215	0.29 222	0.37 313	0.28 260	0.17 190	0.58 301	0.26 292	0.57 313	0.55 318	0.09 169	0.11 185	0.25 249	0.41 316	0.32 255	0.42 285

PWC_ROB	0.37 290	0.27 306	0.25 309	0.23 268	0.24 287	0.23 267	0.31 309	0.29 276	0.47 339	0.25 185	0.39 304	0.37 278	0.89 340	0.19 286	0.58 293	0.32 289	0.39 316	0.29 320	0.62 303	0.29 311	0.48 292	0.48 290	0.19 287	0.33 326	0.27 267	0.26 258	0.39 285	0.67 315

RTS	0.38 293	0.22 279	0.20 276	0.22 259	0.21 271	0.31 301	0.29 302	0.31 285	0.34 315	0.23 148	0.22 233	0.29 238	0.25 283	0.16 266	1.65 354	0.29 274	0.36 308	0.24 288	0.63 304	0.31 319	0.38 244	0.38 249	0.15 266	0.22 298	0.39 317	0.95 366	0.40 290	0.63 309

RTSA	0.38 293	0.22 279	0.20 276	0.22 259	0.21 271	0.31 301	0.29 302	0.31 285	0.34 315	0.23 148	0.22 233	0.29 238	0.25 283	0.16 266	1.65 354	0.29 274	0.36 308	0.24 288	0.63 304	0.31 319	0.38 244	0.38 249	0.15 266	0.22 298	0.39 317	0.95 366	0.40 290	0.63 309

FAT-Stereo	0.47 311	0.27 306	0.34 334	0.45 322	0.48 341	0.39 315	0.32 311	0.42 322	0.27 298	0.41 332	0.90 358	0.77 320	0.58 323	0.30 320	0.57 291	0.56 345	0.35 302	0.34 336	0.64 306	0.42 337	0.67 337	0.66 341	0.28 314	0.34 330	0.29 280	0.36 306	0.45 298	0.74 322

EAI-Stereo	0.28 260	0.13 163	0.12 190	0.18 232	0.16 237	0.66 337	0.20 259	0.27 249	0.18 253	0.27 209	0.27 266	0.29 238	0.10 133	0.11 183	0.35 249	0.32 289	0.26 236	0.20 252	0.65 307	0.22 260	0.44 273	0.44 274	0.10 196	0.14 242	0.28 274	0.31 290	0.39 285	0.42 285

model_zeroshot	0.28 260	0.14 186	0.11 168	0.16 211	0.14 213	0.18 225	0.11 196	0.28 260	0.15 216	0.33 278	0.32 283	0.31 257	0.10 133	0.13 233	0.43 265	0.31 283	0.30 275	0.19 240	0.66 308	0.22 260	0.55 309	0.44 274	0.12 242	0.13 230	0.49 336	0.36 306	0.31 252	0.53 301

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 302	0.34 320	0.25 309	0.42 320	0.31 312	0.36 312	0.47 328	0.48 333	0.40 323	0.42 334	0.31 280	0.60 308	0.53 322	0.40 335	0.57 291	0.27 265	0.24 205	0.22 269	0.67 309	0.22 260	0.60 321	0.56 321	0.33 334	0.28 316	0.47 333	0.48 329	0.48 305	0.70 318

CC-Net-ROB	0.36 286	0.47 336	0.32 327	0.65 337	0.49 342	0.54 327	0.46 325	0.35 303	0.24 283	0.37 312	0.28 272	0.92 325	0.21 268	0.37 329	0.28 219	0.17 125	0.23 188	0.22 269	0.67 309	0.22 260	0.22 152	0.16 111	0.44 345	0.24 304	0.29 280	0.28 271	0.27 217	0.40 282

FADNet_RVC	0.33 280	0.22 279	0.22 292	0.29 291	0.25 295	0.19 235	0.22 272	0.31 285	0.22 273	0.31 260	0.29 275	0.41 289	0.33 295	0.22 298	0.72 305	0.25 248	0.29 267	0.32 331	0.73 311	0.27 298	0.43 267	0.47 287	0.16 271	0.23 301	0.27 267	0.30 286	0.51 314	0.36 262

iResNet	0.29 262	0.17 237	0.16 243	0.23 268	0.22 278	0.28 291	0.18 247	0.31 285	0.20 263	0.32 267	0.29 275	0.49 300	0.50 319	0.11 183	0.44 269	0.35 299	0.27 248	0.20 252	0.73 311	0.24 275	0.43 267	0.27 193	0.15 266	0.24 304	0.25 249	0.25 242	0.33 260	0.28 236

DDVS	0.53 315	0.22 279	0.24 304	0.24 275	0.25 295	0.27 284	0.24 282	0.39 315	0.26 293	0.35 296	4.72 386	1.02 333	0.40 306	0.20 291	0.40 260	0.39 320	0.33 294	0.26 308	0.75 313	0.34 325	0.58 317	0.63 337	0.16 271	0.20 285	0.25 249	0.25 242	0.55 323	0.40 282

PVD	0.56 318	0.44 332	0.36 337	0.51 327	0.43 333	0.55 328	0.47 328	0.62 348	0.59 348	0.33 278	0.48 322	0.61 310	0.74 333	0.50 341	1.52 345	0.34 294	0.51 336	0.37 340	0.76 314	0.41 336	0.61 324	0.64 339	0.30 326	0.37 339	0.56 345	0.71 351	0.61 331	0.86 336

SAMSARA	0.65 328	0.30 314	0.44 344	0.31 300	0.31 312	0.31 301	0.34 314	0.56 340	0.48 340	0.40 327	0.37 300	0.42 291	0.90 341	0.27 312	1.62 352	0.45 331	0.36 308	0.38 341	0.76 314	0.39 330	0.70 342	0.80 359	0.20 288	0.40 344	1.50 374	1.62 378	1.49 377	1.46 362

ADCMid	0.46 308	0.29 312	0.29 319	0.26 284	0.31 312	0.33 306	0.35 316	0.41 318	0.46 338	0.31 260	0.38 301	0.48 298	0.40 306	0.21 295	1.82 360	0.35 299	0.34 297	0.27 311	0.78 316	0.28 303	0.45 275	0.46 281	0.30 326	0.24 304	0.36 313	0.53 333	0.45 298	1.42 360

G-Net	0.59 322	0.35 323	0.35 336	0.31 300	0.31 312	0.44 318	0.30 306	0.50 335	0.63 354	0.43 337	0.64 345	2.00 357	0.52 320	0.23 303	0.76 308	0.52 340	0.37 311	0.35 339	0.80 317	0.67 358	0.60 321	0.59 327	0.26 305	0.33 326	0.40 319	0.82 358	0.81 350	1.59 365

CBMV_ROB	0.48 312	0.22 279	0.24 304	0.39 317	0.32 316	0.32 304	0.29 302	0.44 326	0.23 278	0.38 318	0.45 319	1.42 348	0.88 339	0.28 313	0.91 323	0.34 294	0.37 311	0.25 298	0.81 318	0.36 327	0.54 306	0.51 304	0.28 314	0.26 312	0.44 326	0.62 342	0.62 333	0.91 339

ADCS	0.59 322	0.34 320	0.31 325	0.34 308	0.36 323	0.36 312	0.37 317	0.48 333	0.60 350	0.34 282	0.43 313	0.58 305	0.87 338	0.29 316	2.30 375	0.66 356	0.47 332	0.38 341	0.82 319	0.42 337	0.76 347	0.69 344	0.28 314	0.35 333	0.46 331	0.88 362	0.59 327	1.26 353

pmcnn	0.45 306	0.24 294	0.19 269	0.33 305	0.29 307	0.34 309	0.42 320	0.34 299	0.26 293	0.34 282	0.50 325	0.80 322	1.10 347	0.19 286	0.38 256	0.57 347	0.40 320	0.32 331	0.83 320	0.37 328	0.80 350	0.49 295	0.28 314	0.24 304	0.32 296	0.34 300	0.66 340	0.82 331

S-Stereo	0.53 315	0.29 312	0.27 316	0.48 324	0.46 338	0.50 325	0.60 338	0.38 313	0.37 319	0.39 324	1.16 366	1.01 332	0.45 315	0.29 316	0.91 323	0.67 358	0.35 302	0.39 344	0.84 321	0.70 361	0.46 285	0.71 345	0.61 355	0.37 339	0.30 286	0.33 296	0.40 290	0.63 309

MDST_ROB	0.81 337	1.11 358	0.24 304	1.30 350	0.42 331	0.81 343	0.32 311	0.45 327	0.25 287	0.36 305	0.32 283	0.47 296	3.62 377	0.14 244	1.77 359	0.22 217	0.27 248	0.17 190	0.84 321	0.19 234	0.57 313	0.51 304	0.20 288	0.21 294	1.56 377	0.86 361	2.88 385	1.74 369

AnyNet_C01	0.66 329	0.35 323	0.32 327	0.37 314	0.38 326	0.35 311	0.54 334	0.55 338	0.70 358	0.40 327	0.49 323	0.83 323	0.70 330	0.30 320	2.63 384	0.87 371	0.65 344	0.59 363	0.98 323	0.48 344	0.80 350	0.78 354	0.39 339	0.38 343	0.60 349	0.49 331	0.64 337	1.16 349

ELAS	0.94 344	0.70 347	0.59 353	0.97 347	0.73 351	0.96 347	0.72 344	0.74 359	0.62 353	0.47 345	1.17 367	2.44 364	1.62 358	0.44 336	1.40 341	0.45 331	0.63 343	0.54 357	0.99 324	0.39 330	0.88 362	1.07 374	0.43 343	0.52 354	1.56 377	1.47 377	1.33 373	1.60 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	0.75 334	0.45 334	0.65 358	0.63 336	0.58 345	0.50 325	0.64 341	0.75 361	0.59 348	0.62 363	0.52 328	0.94 328	0.85 336	0.46 338	2.17 372	0.74 363	0.79 354	0.53 356	1.00 325	0.65 356	0.93 365	0.75 349	0.57 353	0.67 366	0.88 358	0.72 352	0.70 343	1.05 347

ELAS_RVC	0.92 342	0.65 345	0.62 354	0.92 346	0.67 348	1.21 350	0.71 343	0.72 358	0.50 341	0.49 350	1.20 371	2.45 365	1.89 366	0.44 336	1.31 338	0.46 335	0.62 342	0.55 358	1.02 326	0.42 337	0.91 364	1.06 373	0.44 345	0.54 355	1.50 374	1.22 376	1.15 365	1.19 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WQFJA1++	3.28 380	0.13 163	0.09 127	27.82 397	0.11 161	24.38 398	25.71 397	0.22 165	0.11 131	0.35 296	0.16 175	0.65 313	2.77 371	0.08 117	0.17 97	0.23 229	0.23 188	0.14 126	1.04 327	0.38 329	0.36 233	0.26 185	0.08 153	0.08 111	0.20 186	2.15 384	0.29 234	0.30 244

MFMNet_re	0.74 333	0.73 348	0.66 359	0.76 342	0.64 347	0.88 346	0.74 345	0.59 344	0.68 356	0.58 356	0.69 347	1.02 333	0.61 326	0.58 347	0.96 328	0.78 366	0.87 359	0.72 374	1.08 328	0.68 359	1.07 369	0.74 348	0.54 352	0.60 362	0.59 347	0.60 339	0.80 349	0.91 339

ADCPNet	0.56 318	0.26 303	0.30 323	0.29 291	0.36 323	0.29 296	0.50 332	0.41 318	0.40 323	0.38 318	0.55 332	0.38 285	1.12 348	0.26 311	2.02 369	0.42 327	0.34 297	0.24 288	1.25 329	0.39 330	0.47 288	0.45 279	0.33 334	0.28 316	0.48 334	0.56 337	0.46 302	1.88 374

SGM-ForestM	0.64 326	0.80 351	0.39 339	0.70 340	0.40 329	0.77 341	0.67 342	0.62 348	0.41 327	0.35 296	0.42 310	1.68 354	1.08 346	0.24 305	0.33 240	0.21 199	0.44 325	0.23 283	1.27 330	0.24 275	0.43 267	0.30 210	0.28 314	0.26 312	1.04 359	0.90 365	1.53 378	1.35 357

JetBlue	1.43 361	1.11 358	1.03 378	1.46 352	1.15 363	1.66 356	1.51 357	0.92 369	1.14 373	0.58 356	0.47 321	3.28 372	0.71 331	1.15 356	2.51 382	1.00 378	1.09 366	0.86 377	1.32 331	0.78 368	1.48 381	1.53 383	1.15 358	0.78 372	1.31 371	2.14 383	1.44 375	5.15 386

DLNR_Zeroshot_test	9.91 388	28.72 399	0.20 276	46.90 400	0.13 194	0.20 242	45.01 400	0.29 276	0.11 131	0.38 318	0.19 202	0.33 264	0.10 133	1.29 358	61.34 400	71.85 400	3.99 385	2.49 385	1.36 332	0.22 260	0.65 332	0.41 262	0.09 169	0.13 230	0.26 254	0.24 231	0.29 234	0.33 253

FBW_ROB	0.46 308	0.42 331	0.36 337	0.60 335	0.44 335	0.47 324	0.44 324	0.31 285	0.25 287	0.34 282	0.34 290	0.64 312	0.48 318	0.56 346	1.05 335	0.25 248	0.35 302	0.23 283	1.39 333	0.22 260	0.49 294	0.36 240	0.43 343	0.40 344	0.31 293	0.33 296	0.42 295	0.65 313

WAO-6	1.14 351	1.08 357	0.68 360	1.50 354	1.15 363	1.39 352	1.55 358	0.88 367	0.96 367	0.77 367	0.72 350	1.28 341	1.96 367	1.91 366	2.45 379	0.71 361	1.18 370	0.55 358	1.42 334	0.69 360	0.97 366	0.99 369	0.91 356	0.67 366	1.13 365	0.88 362	1.02 363	1.43 361

MANE	1.47 363	0.77 350	0.87 371	1.01 348	0.81 354	0.96 347	0.93 350	1.00 372	1.05 371	0.43 337	0.69 347	2.28 361	2.16 368	0.39 333	1.68 357	1.01 379	0.65 344	2.72 386	1.45 335	0.40 334	0.77 349	0.73 347	0.34 337	0.67 366	2.42 385	2.81 386	4.52 387	6.28 387

RainbowNet	0.93 343	1.16 361	0.62 354	1.83 365	1.16 365	1.69 359	1.70 361	0.51 336	0.44 335	0.59 359	0.38 301	1.19 340	0.79 335	2.02 368	0.74 307	0.57 347	0.54 338	0.40 345	1.50 336	0.76 367	0.66 335	0.65 340	2.28 369	0.46 350	0.50 338	0.49 331	0.60 329	0.84 334

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 320	0.64 344	0.47 348	0.65 337	0.41 330	0.44 318	0.57 336	0.61 347	0.68 356	0.58 356	0.39 304	0.59 306	0.58 323	0.65 352	0.76 308	0.44 328	0.35 302	0.40 345	1.53 337	0.50 345	0.54 306	0.63 337	0.46 348	0.47 351	0.51 341	0.40 314	0.41 293	0.75 325

MeshStereo	0.83 339	0.44 332	0.33 331	0.78 343	0.54 344	0.61 335	0.40 319	0.68 353	0.54 344	0.45 343	0.80 353	2.32 362	1.56 357	0.24 305	2.31 376	0.71 361	0.42 323	0.29 320	1.58 338	0.30 316	1.23 376	1.10 376	0.32 332	0.34 330	0.87 357	0.60 339	1.29 371	1.36 358
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
DF	0.26 249	0.14 186	0.11 168	0.15 200	0.10 144	0.17 219	0.09 167	0.26 228	0.12 159	0.27 209	0.15 159	0.31 257	0.09 119	0.11 183	0.21 146	0.30 281	0.25 219	0.18 226	1.59 339	0.17 223	0.45 275	0.39 254	0.09 169	0.11 185	0.21 198	0.25 242	0.29 234	0.34 256

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 379	0.48 338	0.29 319	0.48 324	0.42 331	0.63 336	0.86 348	0.69 355	0.74 360	0.42 334	1.69 377	46.80 399	1.87 365	0.64 351	0.38 256	0.33 292	0.97 360	0.98 381	1.59 339	0.33 322	0.81 352	0.79 355	0.28 314	0.25 308	0.52 342	0.78 356	3.35 386	0.83 333

SGM-Forest	0.38 293	0.24 294	0.18 264	0.35 310	0.25 295	0.27 284	0.20 259	0.30 280	0.23 278	0.32 267	0.23 242	0.37 278	0.43 310	0.24 305	0.82 315	0.33 292	0.24 205	0.21 262	1.61 341	0.19 234	0.38 244	0.43 271	0.27 310	0.21 294	0.34 308	0.28 271	0.57 325	0.86 336
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DGSMNet	0.85 340	0.47 336	0.39 339	0.51 327	0.39 328	0.56 329	0.43 322	0.59 344	0.40 323	0.84 369	4.01 385	0.67 316	0.85 336	0.85 355	0.85 318	0.90 373	1.17 369	0.66 370	1.64 342	0.62 352	1.35 380	1.36 381	0.51 350	0.54 355	0.40 319	0.66 347	0.50 312	0.74 322

DCVSM-stereo	0.39 296	0.21 276	0.21 285	0.32 304	0.24 287	0.38 314	0.26 295	0.37 311	0.25 287	0.37 312	0.58 338	0.92 325	0.47 317	0.18 284	0.24 194	0.29 274	0.30 275	0.22 269	1.72 343	0.34 325	0.45 275	0.37 246	0.30 326	0.23 301	0.26 254	0.27 265	0.37 278	0.40 282

IMH-64-1	1.18 352	1.19 363	0.74 362	1.63 355	1.26 366	1.69 359	1.85 364	0.84 364	0.90 364	0.44 341	0.62 343	1.36 345	1.74 361	2.49 374	2.46 380	0.60 352	0.72 348	0.47 350	1.73 344	0.64 354	0.70 342	0.79 355	2.49 374	0.58 359	1.08 361	0.63 344	0.97 358	1.31 355

IMH-64	1.18 352	1.19 363	0.74 362	1.63 355	1.26 366	1.69 359	1.85 364	0.84 364	0.90 364	0.44 341	0.62 343	1.36 345	1.74 361	2.49 374	2.46 380	0.60 352	0.72 348	0.47 350	1.73 344	0.64 354	0.70 342	0.79 355	2.49 374	0.58 359	1.08 361	0.63 344	0.97 358	1.31 355

MFN_U_SF_RVC	0.60 324	0.55 341	0.41 341	0.56 333	0.46 338	0.57 333	0.63 339	0.56 340	0.43 334	0.86 370	0.93 359	0.72 318	0.52 320	0.53 343	0.97 329	0.49 338	0.32 289	0.34 336	1.73 344	0.44 342	0.62 325	0.58 324	0.30 326	0.56 357	0.45 328	0.44 324	0.49 309	0.68 316

edge stereo	0.61 325	0.35 323	0.44 344	0.53 331	0.47 340	0.57 333	0.54 334	0.57 342	0.41 327	0.52 355	0.69 347	1.31 343	1.03 344	0.38 330	0.44 269	0.60 352	0.40 320	0.30 326	1.76 347	0.81 370	0.47 288	0.86 362	0.41 341	0.32 324	0.41 322	0.37 309	0.57 325	0.91 339

JetRed	2.50 377	2.16 384	2.32 385	1.72 361	1.88 378	2.59 377	3.38 379	1.86 384	1.53 378	1.15 380	0.93 359	2.77 369	0.67 327	2.39 372	3.50 387	2.17 384	2.74 384	3.15 388	1.82 348	1.37 382	3.39 386	2.94 387	2.72 378	1.27 386	2.55 386	6.99 391	2.85 384	4.69 385

Dean	1.27 356	1.44 372	0.85 370	2.93 375	1.62 376	1.95 372	2.03 370	0.96 370	1.00 370	0.91 373	0.75 351	1.51 350	1.65 359	2.05 369	0.80 312	0.64 355	1.01 365	0.60 368	1.86 349	0.85 371	0.85 361	0.75 349	2.35 371	0.79 373	1.15 366	0.85 359	1.19 366	0.85 335

ACVNet_1	0.97 345	1.21 365	0.62 354	2.28 367	1.27 368	1.81 365	2.12 371	0.63 350	0.41 327	0.50 352	0.49 323	1.06 336	0.73 332	2.46 373	0.47 276	0.31 283	0.80 355	0.40 345	2.04 350	0.42 337	0.76 347	0.56 321	2.26 368	0.43 348	0.54 344	0.42 320	0.48 305	0.58 305

SQANet	0.68 330	0.89 353	0.29 319	1.65 357	0.77 352	1.39 352	1.15 353	0.37 311	0.29 305	0.40 327	0.30 278	0.88 324	0.32 294	1.26 357	0.39 258	0.21 199	0.44 325	0.27 311	2.24 351	0.28 303	0.49 294	0.50 300	1.59 363	0.23 301	0.32 296	0.34 300	0.42 295	0.71 320

MonStereo1	1.06 348	1.06 356	0.53 351	1.71 360	1.39 372	1.49 354	1.71 362	0.68 353	0.57 345	2.01 386	0.75 351	1.99 356	1.76 363	1.97 367	0.35 249	0.25 248	0.60 340	0.48 353	2.25 352	0.51 347	0.65 332	0.52 308	2.33 370	0.41 346	0.49 336	0.39 312	0.85 352	0.80 330

IMH	1.30 358	1.22 366	0.76 365	1.65 357	1.27 368	1.73 363	1.88 367	0.86 366	0.93 366	0.47 345	0.65 346	1.48 349	2.97 376	3.97 390	1.50 343	0.59 350	0.76 351	0.49 354	2.25 352	0.70 361	0.69 341	0.79 355	2.64 376	0.61 363	1.16 367	0.76 354	0.89 355	1.49 363

SGM_RVC	0.72 331	0.45 334	0.32 327	0.59 334	0.43 333	0.56 329	0.43 322	0.70 357	0.41 327	0.43 337	0.57 336	1.16 338	1.20 350	0.22 298	0.37 253	0.28 269	0.44 325	0.25 298	2.26 354	0.33 322	0.49 294	0.38 249	0.27 310	0.31 323	0.80 354	0.62 342	1.69 380	3.41 384
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER-64	1.98 370	1.91 382	1.15 380	3.52 381	2.32 383	2.83 381	3.30 378	1.72 382	1.25 374	1.12 379	1.19 369	3.41 376	2.89 374	3.11 381	2.13 371	0.90 373	1.77 381	0.77 376	2.32 355	1.05 376	1.17 372	1.23 380	3.96 389	1.06 381	1.41 372	2.13 382	1.31 372	2.65 382

SGM+DAISY	1.04 347	0.66 346	0.62 354	0.75 341	0.68 349	0.82 344	0.74 345	0.69 355	0.75 362	0.64 364	1.09 364	1.35 344	1.44 352	0.60 349	1.43 342	1.04 380	0.77 352	0.68 371	2.40 356	0.80 369	1.22 374	1.15 379	0.51 350	0.67 366	1.12 363	1.05 370	1.65 379	2.69 383

WAO-7	0.99 346	0.85 352	0.88 372	1.81 363	0.83 355	0.71 340	0.92 349	1.01 373	1.13 372	0.96 375	1.28 374	1.37 347	1.65 359	0.63 350	1.55 349	0.76 365	0.73 350	0.47 350	2.44 357	0.73 365	0.72 346	0.76 352	0.26 305	0.88 378	0.71 351	0.85 359	0.74 347	1.09 348

PSMNet_ROB	1.30 358	1.36 369	0.71 361	1.48 353	1.00 359	1.69 359	1.56 359	0.64 351	0.74 360	1.47 384	3.99 384	2.77 369	1.51 354	2.54 376	0.73 306	0.47 336	0.70 347	0.49 354	2.51 358	0.71 363	0.81 352	0.58 324	3.05 382	0.58 359	0.80 354	0.64 346	0.88 353	0.69 317

otaku	0.82 338	1.17 362	0.41 341	1.90 366	0.99 358	1.68 358	1.39 355	0.46 331	0.41 327	0.46 344	0.36 297	0.93 327	0.43 310	1.51 360	0.45 272	0.30 281	0.44 325	0.29 320	2.65 359	0.40 334	0.60 321	0.58 324	2.09 365	0.34 330	0.42 324	0.35 302	0.49 309	0.74 322

ACVNet-4b	1.08 349	1.48 373	0.48 349	2.91 374	1.12 362	1.82 366	2.71 374	0.46 331	0.44 335	0.51 353	0.43 313	1.66 353	1.85 364	2.08 370	0.46 274	0.40 321	0.82 356	0.34 336	2.68 360	0.50 345	0.65 332	0.71 345	2.24 367	0.35 333	0.45 328	0.42 320	0.53 317	0.70 318

Ntro	0.87 341	1.36 369	0.44 344	1.82 364	1.04 361	1.67 357	1.60 360	0.52 337	0.44 335	0.48 349	0.42 310	0.98 330	0.40 306	1.61 362	0.64 300	0.31 283	0.49 334	0.30 326	2.69 361	0.44 342	0.68 338	0.60 329	2.13 366	0.36 338	0.45 328	0.45 325	0.52 316	0.71 320

SPS-STEREO	0.80 336	0.60 343	0.56 352	0.67 339	0.62 346	0.67 338	0.58 337	0.57 342	0.61 351	0.59 359	0.96 361	1.03 335	0.67 327	0.55 344	0.83 317	0.87 371	0.78 353	0.69 372	2.74 362	0.74 366	1.23 376	1.05 371	0.45 347	0.62 365	0.61 350	0.61 341	0.83 351	0.75 325
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet++	2.28 374	1.66 378	1.91 384	1.39 351	2.03 381	1.38 351	1.73 363	1.80 383	2.24 383	2.07 387	2.44 383	2.76 368	2.81 372	1.52 361	2.18 373	2.45 386	2.29 383	1.71 383	2.86 363	2.56 385	4.03 387	5.19 389	1.23 360	2.35 388	1.50 374	3.83 388	2.07 383	1.70 368

UNDER WATER	2.15 371	1.92 383	1.13 379	3.36 380	2.59 384	2.77 380	3.73 382	1.63 380	1.36 375	1.02 378	1.02 363	3.30 373	7.25 379	3.39 385	1.54 346	0.91 375	1.80 382	0.75 375	3.15 364	1.08 377	1.27 379	1.14 378	3.84 388	1.20 385	1.46 373	1.78 380	1.26 367	2.46 380

LSM0	3.53 381	0.37 328	0.30 323	0.55 332	0.45 337	0.56 329	0.63 339	0.74 359	0.61 351	0.60 362	0.87 357	1.16 338	1.39 351	0.25 309	28.52 399	45.56 399	0.55 339	0.38 341	3.16 365	0.62 352	1.14 371	1.40 382	0.31 331	0.42 347	0.59 347	0.81 357	0.98 360	2.52 381

gcap-zeroshot	0.36 286	0.13 163	0.16 243	0.19 242	0.14 213	0.19 235	0.14 227	0.28 260	0.13 184	0.37 312	0.35 291	0.34 269	0.12 174	0.12 215	0.23 177	0.36 308	0.50 335	0.17 190	3.18 366	0.25 283	0.45 275	0.51 304	0.23 300	0.11 185	0.21 198	0.26 258	0.25 187	0.27 230

LVE	1.38 360	1.30 368	0.82 368	4.62 382	1.50 375	1.89 368	3.66 381	0.82 363	0.73 359	0.88 371	0.82 354	1.12 337	1.52 355	2.14 371	0.81 314	0.56 345	0.84 357	0.59 363	3.33 367	0.72 364	0.84 359	0.89 363	2.40 372	0.80 374	1.12 363	0.70 350	1.00 362	0.90 338

WAO-8	1.55 365	1.53 374	1.00 375	2.82 372	1.43 373	1.91 369	2.01 368	1.05 375	1.38 376	1.44 382	1.87 378	2.25 359	2.76 369	2.68 377	1.01 332	0.83 368	0.99 361	0.59 363	3.35 368	1.08 377	0.82 354	0.85 360	1.36 361	0.82 375	1.60 379	1.12 372	1.27 368	1.93 375

Venus	1.55 365	1.53 374	1.00 375	2.82 372	1.43 373	1.91 369	2.01 368	1.05 375	1.38 376	1.44 382	1.87 378	2.25 359	2.76 369	2.68 377	1.01 332	0.83 368	0.99 361	0.59 363	3.35 368	1.08 377	0.82 354	0.85 360	1.36 361	0.82 375	1.60 379	1.12 372	1.27 368	1.93 375

TorneroNet-64	1.85 369	1.56 376	0.93 374	3.34 379	1.31 371	2.18 373	2.65 373	0.91 368	2.21 382	0.66 365	0.83 356	2.72 366	7.56 380	3.04 380	1.76 358	0.67 358	1.35 379	0.59 363	4.05 370	1.02 374	0.98 367	0.96 366	2.67 377	0.69 370	1.24 369	1.15 374	0.88 353	2.15 377

notaker	1.84 368	1.90 381	1.02 377	3.19 378	2.19 382	2.44 375	2.77 375	1.11 377	1.57 379	0.91 373	1.09 364	3.37 375	5.56 378	3.13 383	1.35 339	0.81 367	1.34 378	0.71 373	4.26 371	1.08 377	1.22 374	0.99 369	2.96 381	0.93 379	0.74 353	0.77 355	0.98 360	1.18 350

DNS	1.51 364	0.12 141	0.17 256	0.17 221	0.09 123	4.25 384	0.13 217	0.26 228	0.11 131	0.27 209	0.96 361	26.17 396	0.12 174	0.11 183	0.22 164	0.35 299	0.25 219	0.16 173	4.42 372	0.13 144	0.36 233	0.30 210	0.07 126	0.13 230	0.31 293	0.28 271	0.29 234	0.45 292

STStereo	1.28 357	0.74 349	0.83 369	2.32 368	0.84 356	2.27 374	0.98 352	1.04 374	0.96 367	0.51 353	1.19 369	3.30 373	2.84 373	0.25 309	2.59 383	0.45 331	0.38 314	0.26 308	4.54 373	0.33 322	0.51 303	0.47 287	0.28 314	0.56 357	1.24 369	0.96 368	1.38 374	2.45 379

ACVNet_2	1.13 350	1.26 367	0.75 364	2.58 371	1.30 370	1.73 363	1.87 366	0.75 361	0.52 342	0.59 359	0.53 330	1.29 342	0.90 341	1.85 365	0.70 303	0.48 337	1.14 368	0.40 345	4.70 374	0.54 349	0.71 345	0.60 329	2.05 364	0.61 363	0.81 356	0.47 327	0.70 343	0.82 331

DPSNet	0.76 335	0.28 308	0.26 312	0.38 315	0.38 326	0.44 318	0.30 306	0.36 306	0.41 327	0.27 209	0.32 283	2.73 367	0.95 343	0.38 330	0.80 312	0.66 356	0.53 337	0.46 349	4.94 375	0.56 351	0.83 358	0.97 367	0.57 353	0.44 349	0.56 345	0.48 329	0.54 319	0.63 309

DGTPSM_ROB	8.76 386	3.83 385	10.08 391	3.08 376	5.50 387	3.48 382	5.02 386	3.60 387	8.96 390	3.18 388	7.06 387	3.95 378	10.56 385	3.59 386	11.06 389	10.70 389	4.35 386	10.50 390	5.45 376	9.91 391	5.93 389	14.37 391	4.39 390	8.90 393	9.99 391	27.43 395	11.00 393	30.59 395

KSHMR	2.37 376	1.84 380	1.23 382	6.67 387	1.97 380	2.73 379	3.45 380	1.31 379	1.69 380	1.18 381	1.18 368	1.71 355	11.63 386	3.21 384	1.67 356	1.07 381	1.11 367	0.92 379	5.58 377	1.04 375	1.23 376	1.05 371	3.26 383	1.06 381	1.99 384	1.18 375	1.28 370	1.85 372

TorneroNet	2.33 375	1.60 377	0.88 372	5.64 385	1.76 377	2.56 376	2.94 376	0.97 371	2.29 384	0.79 368	1.98 380	4.07 379	12.24 387	3.12 382	1.29 337	0.67 358	1.30 377	0.61 369	5.93 378	1.00 373	1.04 368	0.98 368	2.79 380	0.70 371	1.86 382	1.04 369	1.02 363	1.87 373

LE_ROB	3.57 382	0.92 354	1.49 383	2.33 369	9.96 393	1.83 367	7.73 390	2.31 386	3.13 386	0.47 345	1.49 375	9.10 388	13.79 392	0.47 339	0.63 297	0.25 248	0.44 325	0.29 320	6.00 379	1.38 383	0.66 335	0.52 308	2.47 373	2.28 387	5.36 389	4.46 389	6.14 389	10.46 392

ktn	2.52 378	1.71 379	3.02 386	2.41 370	1.88 378	2.62 378	3.04 377	1.69 381	4.13 387	1.01 377	1.21 372	8.17 387	10.18 384	2.80 379	1.51 344	0.93 376	1.72 380	0.87 378	6.22 380	1.56 384	1.20 373	1.09 375	2.75 379	0.93 379	1.19 368	1.07 371	1.46 376	1.74 369

DispFullNet	1.20 354	1.15 360	0.77 366	1.20 349	0.97 357	1.12 349	1.34 354	0.66 352	0.58 346	0.74 366	0.82 354	3.72 377	1.48 353	1.65 364	1.03 334	1.32 382	1.00 364	0.58 361	6.30 381	1.09 381	0.84 359	0.76 352	0.42 342	0.35 333	0.50 338	0.35 302	0.68 342	1.00 346

DPSMNet_ROB	8.99 387	3.86 386	10.11 392	3.11 377	5.51 388	3.54 383	5.03 387	3.60 387	9.04 391	3.27 389	7.95 389	4.19 380	13.43 391	3.66 387	11.12 390	10.86 390	4.47 387	10.71 391	6.43 382	9.92 392	5.99 391	14.50 392	4.39 390	8.90 393	10.15 392	27.43 395	11.02 394	30.59 395

SFCPSM	0.64 326	0.24 294	0.19 269	0.28 289	0.23 284	0.27 284	0.24 282	0.30 280	0.30 310	0.34 282	0.50 325	0.63 311	1.06 345	0.19 286	0.37 253	0.34 294	0.31 283	0.24 288	8.10 383	0.39 330	0.45 275	0.43 271	0.20 288	0.19 283	0.30 286	0.31 290	0.36 270	0.45 292

DPSM_ROB	13.12 391	7.70 390	11.86 393	4.97 383	5.71 389	6.03 386	4.61 384	8.36 393	10.82 392	6.72 391	8.03 390	8.12 385	12.29 388	3.81 388	13.89 391	13.57 391	10.28 392	13.36 392	9.07 384	11.67 393	16.11 393	18.73 395	3.51 385	10.91 395	27.70 396	35.86 397	31.04 397	39.53 397

DPSM	13.12 391	7.70 390	11.86 393	4.97 383	5.71 389	6.03 386	4.61 384	8.36 393	10.82 392	6.72 391	8.03 390	8.12 385	12.29 388	3.81 388	13.89 391	13.57 391	10.28 392	13.36 392	9.07 384	11.67 393	16.11 393	18.73 395	3.51 385	10.91 395	27.70 396	35.86 397	31.04 397	39.53 397

HanzoNet	4.54 384	4.29 387	3.74 390	6.10 386	3.77 386	7.50 388	8.23 391	3.94 389	4.82 388	1.56 385	2.42 382	11.35 389	12.90 390	10.81 395	1.84 361	1.89 383	4.65 388	1.35 382	10.71 386	3.05 386	2.04 383	1.81 384	5.00 392	1.14 383	1.80 381	1.67 379	1.81 382	2.33 378

DPSimNet_ROB	5.23 385	7.46 389	3.48 389	6.82 388	6.53 391	4.88 385	5.29 388	5.03 390	6.96 389	3.68 390	10.30 392	6.62 383	7.58 381	4.15 391	3.41 386	2.75 387	5.59 389	2.26 384	12.16 387	3.45 387	5.93 389	2.70 386	3.37 384	3.75 389	3.16 387	3.16 387	4.52 387	6.28 387

PWCK	1.58 367	1.40 371	0.79 367	1.70 359	1.03 360	1.55 355	1.42 356	1.11 377	0.98 369	1.00 376	1.23 373	2.78 371	1.53 356	0.82 354	0.88 319	0.55 344	0.99 361	0.57 360	13.43 388	0.90 372	1.12 370	0.75 349	1.15 358	0.82 375	1.04 359	0.88 362	0.93 356	1.27 354

BEATNet-Init1	4.26 383	5.23 388	1.17 381	9.10 390	2.61 385	8.41 390	4.21 383	2.29 385	1.73 381	0.88 371	2.38 381	6.02 381	9.23 383	0.65 352	2.70 385	2.20 385	1.24 371	0.94 380	17.87 389	4.86 389	2.04 383	1.87 385	1.10 357	1.14 383	4.62 388	2.07 381	11.53 395	6.94 389

CasAABBNet	26.35 396	15.49 394	23.85 398	9.95 391	11.46 394	12.03 392	9.23 392	16.79 396	21.84 397	13.64 394	16.11 394	16.45 391	24.90 398	7.58 393	27.95 398	27.14 397	20.53 394	26.83 398	18.10 390	23.37 396	32.22 397	37.28 398	6.99 393	21.98 400	55.78 399	72.24 399	62.39 400	79.48 400

FlowAnything	26.42 397	15.50 395	23.88 399	9.99 392	11.54 395	12.07 393	9.28 393	16.89 397	21.87 398	13.68 396	16.26 395	16.42 390	24.79 397	7.69 394	27.93 396	27.24 398	20.55 395	26.80 397	18.20 391	23.53 398	32.22 397	37.62 399	7.05 394	22.05 401	55.78 399	72.50 401	62.44 401	79.62 401

PML	11.09 390	9.28 392	3.40 388	11.88 393	6.99 392	11.60 391	5.97 389	7.04 392	24.50 399	8.92 393	28.99 399	32.63 398	39.39 399	6.18 392	5.69 388	4.14 388	8.31 390	2.99 387	18.83 392	4.50 388	4.70 388	4.40 388	3.75 387	3.98 390	10.54 394	5.17 390	18.60 396	7.08 390

HaxPig	19.43 393	21.64 397	18.72 395	23.90 396	23.72 398	22.99 397	25.27 396	20.59 398	18.36 394	26.33 398	23.18 397	22.04 394	16.59 393	24.59 397	21.93 393	18.51 393	20.93 396	19.75 394	22.56 393	20.41 395	14.06 392	11.69 390	27.14 397	18.65 397	6.94 390	12.03 394	7.78 390	14.26 394

LRCNet_RVC	10.22 389	14.24 393	3.26 387	20.74 395	17.71 397	19.88 396	15.89 395	6.49 391	2.47 385	19.87 397	12.97 393	19.40 393	8.44 382	26.62 398	2.33 377	0.74 363	10.08 391	5.54 389	23.31 394	6.95 390	2.43 385	1.11 377	22.86 396	8.58 392	0.73 352	0.39 312	1.72 381	1.19 351

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 355	0.15 209	0.23 296	0.22 259	0.20 265	0.33 306	0.24 282	0.28 260	0.33 313	0.38 318	0.52 328	0.35 272	0.15 220	0.13 233	0.29 222	0.49 338	0.30 275	0.21 262	25.47 395	0.27 298	0.49 294	0.60 329	0.10 196	0.12 206	0.32 296	0.45 325	0.37 278	0.60 306

MEDIAN_ROB	22.61 394	26.37 398	23.42 396	27.86 398	27.01 399	26.90 399	28.47 398	24.00 399	21.42 395	31.43 399	26.90 398	25.65 395	19.56 394	27.54 399	23.81 394	20.10 394	25.89 398	23.65 395	27.64 396	24.33 399	18.71 395	15.27 393	29.65 398	20.16 398	10.22 393	11.12 393	10.11 392	13.24 393

AVERAGE_ROB	25.62 395	30.03 400	26.88 400	31.96 399	30.85 400	31.13 400	32.49 399	28.35 400	25.87 400	34.56 400	30.30 400	30.39 397	23.71 395	31.94 400	27.62 395	24.45 395	28.60 399	25.76 396	30.73 397	27.87 400	22.22 396	18.68 394	33.77 399	25.40 402	10.86 395	8.77 392	9.34 391	9.16 391

fast-reg	28.13 398	17.43 396	23.71 397	12.69 394	12.68 396	16.05 395	12.38 394	16.63 395	21.75 396	13.67 395	20.82 396	16.89 392	24.78 396	13.92 396	27.93 396	26.51 396	21.57 397	27.70 399	40.18 398	23.46 397	32.44 399	37.16 397	7.62 395	21.88 399	55.88 401	72.37 400	62.38 399	79.05 399

ACV-stereo	2.24 372	1.03 355	0.23 296	0.38 315	0.24 287	0.70 339	0.48 330	0.45 327	0.32 312	0.36 305	0.41 308	0.47 296	2.93 375	0.35 328	1.93 364	0.86 370	0.44 325	0.29 320	44.47 399	0.55 350	0.82 354	0.90 365	0.33 334	0.26 312	0.26 254	0.28 271	0.41 293	0.39 281

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

ASD4																								5.70 391

STTRV1_RVC		0.32 317	0.26 312	0.42 320	0.32 316	0.40 316	0.34 314	0.41 318	0.40 323	0.36 305	0.35 291	0.59 306	0.67 327	0.48 340	0.48 279	0.27 265	0.85 358	0.27 311		0.66 357	0.88 362	0.52 308		0.48 352	0.37 315	0.56 337	0.54 319	0.96 342

Low-res two-view benchmark