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

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 47	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 13	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

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

qqai	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 20	0.03 4	0.04 19	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

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 33	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 13	0.04 4	0.04 3	0.06 15	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 52	0.06 47	0.06 51	0.06 47	0.06 39	0.02 3	0.03 42	0.09 29	0.09 35	0.06 17	0.05 11	0.05 4	0.05 24	0.05 7	0.06 29	0.02 5	0.03 13	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

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 29	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 51	0.02 5	0.06 39	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 13	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

WQFJA1	0.07 59	0.05 38	0.03 6	0.04 29	0.04 39	0.05 55	0.03 36	0.06 52	0.15 221	0.04 14	0.15 165	0.05 20	0.34 302	0.03 42	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 36	0.04 44	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 44

WQFJX1	0.06 37	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.06 52	0.17 251	0.04 14	0.11 127	0.04 6	0.31 297	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 36	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 37	0.04 17	0.04 33	0.04 29	0.03 17	0.05 55	0.03 36	0.05 39	0.15 221	0.04 14	0.14 155	0.04 6	0.33 300	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 36	0.04 44	0.05 9	0.07 33	0.06 15	0.06 44

NLMM	0.07 59	0.05 38	0.03 6	0.04 29	0.04 39	0.05 55	0.03 36	0.06 52	0.15 221	0.04 14	0.15 165	0.05 20	0.34 302	0.03 42	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 36	0.04 44	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 44

NLCSM	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 63	0.14 205	0.04 14	0.10 106	0.05 20	0.29 295	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 13	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

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 19	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 58	0.03 36	0.03 13	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 51	0.03 9	0.06 39	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.08 45	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 45	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

MM-Stereo_test2	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 29	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 42	0.09 29	0.09 35	0.07 33	0.07 44	0.07 27	0.06 47	0.08 47	0.10 76	0.04 68	0.03 13	0.05 9	0.09 72	0.06 15	0.05 23

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 29	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 33	0.05 11	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.03 36	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

IGEV-Stereo++	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.05 57	0.05 61	0.04 25	0.02 5	0.05 39	0.05 34	0.05 35	0.05 36	0.05 20	0.04 50	0.03 42	0.09 29	0.09 35	0.07 33	0.06 29	0.08 44	0.05 24	0.07 32	0.12 88	0.04 68	0.03 13	0.05 9	0.07 33	0.08 49	0.05 23

AIO-Stereo	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 29	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 19	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.09 29	0.09 35	0.07 33	0.06 29	0.09 58	0.06 47	0.07 32	0.06 29	0.03 36	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.07 27	0.04 9

MoCha-V2	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.04 29	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.05 36	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.07 33	0.06 29	0.08 44	0.06 47	0.07 32	0.07 45	0.03 36	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

ProNet	0.04 5	0.04 17	0.04 33	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.04 67	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 47	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 36	0.03 13	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

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 39	0.06 47	0.05 35	0.05 36	0.10 70	0.03 25	0.03 42	0.13 67	0.09 35	0.08 45	0.07 44	0.09 58	0.05 24	0.07 32	0.06 29	0.03 36	0.03 13	0.06 25	0.07 33	0.09 63	0.06 44

over-6	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.05 57	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.06 47	0.04 14	0.07 62	0.12 85	0.03 25	0.03 42	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 13	0.06 25	0.07 33	0.08 49	0.07 54

over v1	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.05 57	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.04 14	0.05 36	0.08 59	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 13	0.06 25	0.08 57	0.07 27	0.05 23

over-8	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 29	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.04 19	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 13	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 29	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 19	0.06 39	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 13	0.06 25	0.07 33	0.07 27	0.05 23

testmc14	0.05 19	0.05 38	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.05 35	0.04 19	0.10 70	0.02 3	0.02 6	0.11 48	0.09 35	0.06 17	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.04 68	0.03 13	0.06 25	0.07 33	0.07 27	0.05 23

BridgeDepth	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 29	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 59	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 13	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.06 37	0.05 38	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.06 52	0.04 20	0.07 67	0.05 36	0.07 53	0.03 25	0.04 68	0.10 36	0.10 51	0.10 68	0.07 44	0.11 70	0.06 47	0.10 63	0.06 29	0.03 36	0.03 13	0.06 25	0.05 10	0.09 63	0.06 44

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 52	0.05 34	0.06 51	0.06 47	0.08 59	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 45	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.09 59	0.06 29	0.02 5	0.03 13	0.06 25	0.06 23	0.07 27	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 36	0.08 59	0.02 3	0.02 6	0.11 48	0.09 35	0.07 33	0.05 11	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.10 76	0.03 36	0.03 13	0.06 25	0.06 23	0.08 49	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
GIP-stereo	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.04 29	0.03 17	0.04 25	0.03 36	0.03 3	0.03 7	0.05 35	0.04 19	0.05 20	0.02 3	0.04 68	0.11 48	0.09 35	0.08 45	0.07 44	0.09 58	0.07 67	0.08 47	0.09 69	0.02 5	0.04 44	0.06 25	0.07 33	0.08 49	0.05 23

Occ-G	0.06 37	0.07 66	0.05 57	0.05 57	0.04 39	0.05 55	0.03 36	0.05 39	0.04 20	0.04 14	0.08 76	0.06 39	0.03 25	0.03 42	0.11 48	0.11 63	0.08 45	0.08 58	0.13 83	0.06 47	0.09 59	0.07 45	0.04 68	0.05 66	0.06 25	0.06 23	0.08 49	0.06 44

RSM	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 29	0.04 39	0.05 55	0.03 36	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.05 36	0.06 39	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.09 35	0.07 33	0.06 29	0.07 27	0.06 47	0.08 47	0.06 29	0.02 5	0.04 44	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

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 60	0.10 51	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
SCION-MonSter(vits)	0.06 37	0.09 92	0.07 88	0.09 120	0.09 126	0.08 104	0.05 96	0.05 39	0.05 34	0.05 35	0.06 47	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 45	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

LACA_dic	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.04 29	0.04 39	0.04 25	0.03 36	0.04 15	0.06 47	0.07 67	0.04 19	0.05 20	0.05 59	0.03 42	0.10 36	0.10 51	0.06 17	0.08 58	0.07 27	0.05 24	0.07 32	0.07 45	0.02 5	0.04 44	0.07 39	0.07 33	0.08 49	0.08 65

MCSU-Stereo	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.04 29	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.04 15	0.06 47	0.06 51	0.04 19	0.09 68	0.03 25	0.03 42	0.12 60	0.09 35	0.08 45	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.03 36	0.03 13	0.07 39	0.07 33	0.09 63	0.07 54

PointNet	0.05 19	0.04 17	0.05 57	0.04 29	0.03 17	0.04 25	0.04 67	0.07 63	0.05 34	0.05 35	0.06 47	0.05 20	0.04 50	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 68	0.05 66	0.07 39	0.08 57	0.09 63	0.06 44

TS12	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.04 29	0.04 39	0.04 25	0.03 36	0.04 15	0.06 47	0.07 67	0.04 19	0.05 20	0.05 59	0.03 42	0.10 36	0.10 51	0.06 17	0.08 58	0.07 27	0.05 24	0.07 32	0.07 45	0.02 5	0.04 44	0.07 39	0.07 33	0.08 49	0.08 65

LACA1	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 29	0.04 39	0.04 25	0.03 36	0.03 3	0.06 47	0.05 35	0.04 19	0.06 39	0.04 50	0.03 42	0.09 29	0.09 35	0.06 17	0.08 58	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.06 29	0.03 36	0.04 44	0.07 39	0.08 57	0.08 49	0.06 44

DispViT+	0.06 37	0.05 38	0.05 57	0.07 85	0.05 61	0.05 55	0.04 67	0.05 39	0.07 71	0.06 51	0.08 76	0.06 39	0.05 59	0.03 42	0.10 36	0.09 35	0.06 17	0.08 58	0.08 44	0.06 47	0.06 19	0.07 45	0.03 36	0.06 83	0.07 39	0.10 82	0.08 49	0.09 77

MatchStereo	0.06 37	0.04 17	0.05 57	0.03 11	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.04 15	0.07 71	0.03 4	0.06 47	0.04 6	0.05 59	0.03 42	0.10 36	0.09 35	0.06 17	0.07 44	0.06 16	0.07 67	0.08 47	0.09 69	0.02 5	0.04 44	0.07 39	0.08 57	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
NLMM1	0.07 59	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.03 36	0.06 52	0.19 262	0.05 35	0.14 155	0.05 20	0.39 308	0.03 42	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 36	0.05 66	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

NLSM3	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 29	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.06 52	0.08 78	0.05 35	0.06 47	0.04 6	0.05 59	0.04 68	0.08 22	0.08 23	0.07 33	0.06 29	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.04 68	0.04 44	0.07 39	0.08 57	0.08 49	0.07 54

NLSM1	0.07 59	0.04 17	0.04 33	0.04 29	0.04 39	0.05 55	0.04 67	0.07 63	0.19 262	0.04 14	0.16 181	0.06 39	0.36 307	0.03 42	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 36	0.04 44	0.07 39	0.07 33	0.07 27	0.05 23

GSStereo	0.06 37	0.06 59	0.04 33	0.04 29	0.04 39	0.05 55	0.03 36	0.03 3	0.04 20	0.05 35	0.04 19	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 48	0.10 51	0.10 68	0.06 29	0.09 58	0.06 47	0.10 63	0.06 29	0.02 5	0.03 13	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 13	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

MonStereo	0.05 19	0.04 17	0.04 33	0.04 29	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.05 39	0.05 34	0.05 35	0.06 47	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 45	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.07 32	0.06 29	0.02 5	0.02 3	0.07 39	0.07 33	0.07 27	0.07 54

AdaDepth	0.06 37	0.06 59	0.04 33	0.04 29	0.05 61	0.04 25	0.03 36	0.05 39	0.06 47	0.04 14	0.05 36	0.05 20	0.03 25	0.03 42	0.11 48	0.11 63	0.09 59	0.08 58	0.09 58	0.06 47	0.08 47	0.07 45	0.02 5	0.04 44	0.07 39	0.07 33	0.09 63	0.07 54

GASTEREO	0.06 37	0.04 17	0.04 33	0.04 29	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.06 47	0.04 14	0.04 19	0.06 39	0.03 25	0.02 6	0.12 60	0.10 51	0.08 45	0.07 44	0.08 44	0.06 47	0.07 32	0.13 96	0.03 36	0.03 13	0.07 39	0.08 57	0.07 27	0.05 23

MSCF	0.06 37	0.04 17	0.04 33	0.04 29	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.06 47	0.04 14	0.04 19	0.06 39	0.03 25	0.02 6	0.12 60	0.10 51	0.08 45	0.07 44	0.08 44	0.06 47	0.07 32	0.12 88	0.03 36	0.03 13	0.07 39	0.08 57	0.06 15	0.05 23

MLG-Stereo_test3	0.08 70	0.06 59	0.04 33	0.05 57	0.06 77	0.06 72	0.04 67	0.07 63	0.06 47	0.09 73	0.07 62	0.13 93	0.03 25	0.05 79	0.13 67	0.11 63	0.12 78	0.09 67	0.29 207	0.06 47	0.12 79	0.13 96	0.03 36	0.05 66	0.07 39	0.08 57	0.10 71	0.08 65

CoSv	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.05 55	0.03 36	0.05 39	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 33	0.04 5	0.08 44	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

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 60	0.11 63	0.08 45	0.07 44	0.08 44	0.05 24	0.10 63	0.07 45	0.01 3	0.03 13	0.07 39	0.07 33	0.06 15	0.06 44

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 51	0.03 9	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.10 51	0.07 33	0.07 44	0.07 27	0.05 24	0.08 47	0.06 29	0.02 5	0.03 13	0.07 39	0.08 57	0.07 27	0.05 23

LACA3	0.06 37	0.05 38	0.05 57	0.05 57	0.04 39	0.05 55	0.03 36	0.04 15	0.06 47	0.06 51	0.04 19	0.08 59	0.04 50	0.04 68	0.11 48	0.10 51	0.06 17	0.08 58	0.08 44	0.05 24	0.08 47	0.08 58	0.03 36	0.04 44	0.08 60	0.08 57	0.09 63	0.08 65

VIP-Stereo	0.07 59	0.06 59	0.05 57	0.05 57	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.06 52	0.05 34	0.06 51	0.09 92	0.10 70	0.03 25	0.03 42	0.12 60	0.11 63	0.12 78	0.09 67	0.10 65	0.06 47	0.11 70	0.06 29	0.03 36	0.04 44	0.08 60	0.07 33	0.07 27	0.08 65

GEAStereo	0.06 37	0.07 66	0.05 57	0.06 76	0.05 61	0.05 55	0.04 67	0.05 39	0.04 20	0.06 51	0.04 19	0.07 53	0.02 3	0.03 42	0.13 67	0.09 35	0.09 59	0.07 44	0.08 44	0.06 47	0.10 63	0.08 58	0.03 36	0.05 66	0.08 60	0.07 33	0.08 49	0.05 23

gasm-f	0.06 37	0.07 66	0.05 57	0.06 76	0.05 61	0.05 55	0.04 67	0.05 39	0.04 20	0.06 51	0.04 19	0.07 53	0.02 3	0.03 42	0.13 67	0.09 35	0.09 59	0.07 44	0.08 44	0.06 47	0.10 63	0.08 58	0.03 36	0.05 66	0.08 60	0.07 33	0.08 49	0.05 23

DEFOM-Stereo	0.07 59	0.06 59	0.04 33	0.06 76	0.05 61	0.05 55	0.03 36	0.06 52	0.05 34	0.06 51	0.07 62	0.06 39	0.03 25	0.03 42	0.11 48	0.10 51	0.11 71	0.09 67	0.10 65	0.06 47	0.11 70	0.07 45	0.04 68	0.04 44	0.08 60	0.08 57	0.12 86	0.08 65

RSM++	0.06 37	0.05 38	0.05 57	0.05 57	0.05 61	0.04 25	0.03 36	0.06 52	0.05 34	0.05 35	0.05 36	0.07 53	0.04 50	0.02 6	0.11 48	0.10 51	0.08 45	0.07 44	0.08 44	0.06 47	0.09 59	0.07 45	0.03 36	0.04 44	0.08 60	0.07 33	0.07 27	0.05 23

AEACV	0.07 59	0.08 80	0.04 33	0.05 57	0.05 61	0.04 25	0.03 36	0.05 39	0.03 7	0.05 35	0.05 36	0.06 39	0.03 25	0.03 42	0.17 100	0.13 84	0.09 59	0.08 58	0.12 75	0.07 67	0.10 63	0.10 76	0.03 36	0.04 44	0.08 60	0.12 97	0.07 27	0.05 23

anonymousdsp	0.08 70	0.07 66	0.06 74	0.06 76	0.05 61	0.06 72	0.04 67	0.10 77	0.06 47	0.11 85	0.10 106	0.08 59	0.04 50	0.05 79	0.13 67	0.12 78	0.11 71	0.09 67	0.13 83	0.08 84	0.14 86	0.15 105	0.04 68	0.05 66	0.08 60	0.07 33	0.11 79	0.07 54

TDLM	0.07 59	0.08 80	0.07 88	0.07 85	0.07 90	0.07 85	0.05 96	0.07 63	0.06 47	0.06 51	0.10 106	0.08 59	0.06 77	0.05 79	0.09 29	0.09 35	0.09 59	0.09 67	0.08 44	0.06 47	0.08 47	0.06 29	0.05 92	0.07 96	0.08 60	0.07 33	0.08 49	0.08 65

BridgeDepth_RVC	0.07 59	0.07 66	0.06 74	0.05 57	0.06 77	0.06 72	0.04 67	0.07 63	0.09 94	0.07 67	0.07 62	0.07 53	0.05 59	0.04 68	0.13 67	0.11 63	0.07 33	0.09 67	0.09 58	0.07 67	0.08 47	0.08 58	0.03 36	0.04 44	0.09 69	0.11 87	0.10 71	0.11 87
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.09 74	0.08 80	0.05 57	0.04 29	0.05 61	0.04 25	0.03 36	0.13 95	0.09 94	0.21 129	0.09 92	0.13 93	0.05 59	0.05 79	0.13 67	0.14 91	0.14 89	0.09 67	0.14 87	0.07 67	0.18 113	0.12 88	0.03 36	0.04 44	0.09 69	0.08 57	0.10 71	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.09 74	0.08 80	0.05 57	0.05 57	0.05 61	0.05 55	0.03 36	0.13 95	0.09 94	0.21 129	0.09 92	0.11 79	0.05 59	0.05 79	0.13 67	0.14 91	0.14 89	0.09 67	0.14 87	0.07 67	0.18 113	0.11 80	0.03 36	0.04 44	0.09 69	0.08 57	0.10 71	0.10 80

LG-G_1	0.09 74	0.08 80	0.06 74	0.08 105	0.07 90	0.08 104	0.05 96	0.09 73	0.06 47	0.09 73	0.07 62	0.13 93	0.06 77	0.07 108	0.14 79	0.12 78	0.13 84	0.10 83	0.15 93	0.08 84	0.14 86	0.17 121	0.05 92	0.05 66	0.09 69	0.09 72	0.12 86	0.11 87

LG-G	0.09 74	0.08 80	0.06 74	0.08 105	0.07 90	0.08 104	0.05 96	0.09 73	0.06 47	0.09 73	0.07 62	0.13 93	0.06 77	0.07 108	0.14 79	0.12 78	0.13 84	0.10 83	0.15 93	0.08 84	0.14 86	0.17 121	0.05 92	0.05 66	0.09 69	0.09 72	0.12 86	0.11 87

AIO_rvc	0.09 74	0.09 92	0.06 74	0.07 85	0.06 77	0.07 85	0.04 67	0.12 90	0.08 78	0.12 91	0.05 36	0.11 79	0.04 50	0.05 79	0.22 168	0.17 128	0.11 71	0.09 67	0.14 87	0.07 67	0.16 94	0.22 158	0.04 68	0.05 66	0.09 69	0.08 57	0.09 63	0.07 54

RAStereo	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.05 39	0.03 7	0.10 79	0.03 9	0.07 53	0.03 25	0.02 6	0.14 79	0.11 63	0.09 59	0.08 58	0.09 58	0.05 24	0.12 79	0.07 45	0.02 5	0.03 13	0.09 69	0.07 33	0.07 27	0.07 54

HCRNet	0.15 125	0.19 273	0.08 110	0.23 273	0.09 126	0.16 209	0.09 173	0.16 113	0.06 47	0.49 355	0.16 181	0.25 200	0.08 110	0.09 147	0.43 270	0.11 63	0.16 104	0.10 83	0.21 143	0.09 97	0.13 81	0.08 58	0.11 228	0.07 96	0.09 69	0.09 72	0.14 98	0.11 87

delet	0.08 70	0.08 80	0.07 88	0.09 120	0.07 90	0.08 104	0.06 117	0.07 63	0.06 47	0.09 73	0.07 62	0.11 79	0.06 77	0.06 99	0.12 60	0.10 51	0.10 68	0.09 67	0.08 44	0.09 97	0.09 59	0.07 45	0.05 92	0.06 83	0.09 69	0.09 72	0.10 71	0.08 65

RYNet	0.15 125	0.07 66	0.06 74	0.05 57	0.06 77	0.06 72	0.04 67	0.07 63	0.13 189	0.06 51	0.06 47	0.06 39	0.05 59	0.04 68	1.96 371	0.11 63	0.09 59	0.13 117	0.10 65	0.07 67	0.08 47	0.07 45	0.13 255	0.06 83	0.09 69	0.22 218	0.11 79	0.08 65

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 74	0.06 59	0.07 88	0.07 85	0.07 90	0.06 72	0.04 67	0.10 77	0.08 78	0.16 98	0.10 106	0.12 85	0.08 110	0.04 68	0.14 79	0.12 78	0.14 89	0.09 67	0.16 100	0.07 67	0.11 70	0.09 69	0.04 68	0.05 66	0.10 79	0.10 82	0.13 93	0.10 80

DFGA-Net	0.09 74	0.09 92	0.05 57	0.07 85	0.05 61	0.06 72	0.05 96	0.11 85	0.06 47	0.12 91	0.07 62	0.13 93	0.05 59	0.04 68	0.14 79	0.12 78	0.13 84	0.10 83	0.13 83	0.07 67	0.11 70	0.08 58	0.05 92	0.07 96	0.10 79	0.09 72	0.14 98	0.11 87

LGtest1	0.09 74	0.07 66	0.06 74	0.06 76	0.06 77	0.07 85	0.04 67	0.10 77	0.09 94	0.09 73	0.10 106	0.10 70	0.05 59	0.06 99	0.15 88	0.13 84	0.15 98	0.11 94	0.15 93	0.09 97	0.16 94	0.15 105	0.05 92	0.05 66	0.10 79	0.09 72	0.12 86	0.10 80

SGD-Stereo	0.13 108	0.07 66	0.05 57	0.06 76	0.06 77	0.08 104	0.03 36	0.08 72	0.08 78	0.10 79	0.06 47	0.13 93	0.06 77	0.04 68	0.93 331	0.17 128	0.18 122	0.10 83	0.16 100	0.08 84	0.18 113	0.11 80	0.06 111	0.06 83	0.10 79	0.11 87	0.16 107	0.13 99

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 101	0.09 92	0.06 74	0.06 76	0.07 90	0.06 72	0.04 67	0.17 119	0.08 78	0.24 174	0.08 76	0.14 104	0.06 77	0.06 99	0.17 100	0.14 91	0.18 122	0.13 117	0.18 112	0.10 107	0.23 169	0.23 163	0.06 111	0.06 83	0.10 79	0.13 110	0.14 98	0.16 123

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 94	0.08 80	0.06 74	0.07 85	0.07 90	0.07 85	0.03 36	0.16 113	0.09 94	0.24 174	0.09 92	0.10 70	0.06 77	0.05 79	0.15 88	0.17 128	0.17 111	0.12 102	0.16 100	0.10 107	0.24 173	0.17 121	0.04 68	0.05 66	0.10 79	0.11 87	0.13 93	0.09 77

IGEV-Stereo+	0.10 85	0.11 129	0.05 57	0.05 57	0.06 77	0.06 72	0.03 36	0.16 113	0.08 78	0.24 174	0.13 147	0.11 79	0.06 77	0.05 79	0.13 67	0.15 106	0.14 89	0.10 83	0.15 93	0.10 107	0.18 113	0.15 105	0.05 92	0.04 44	0.10 79	0.12 97	0.08 49	0.09 77

iRaftStereo_RVC	0.08 70	0.07 66	0.06 74	0.05 57	0.05 61	0.05 55	0.03 36	0.10 77	0.05 34	0.10 79	0.09 92	0.10 70	0.05 59	0.04 68	0.11 48	0.11 63	0.13 84	0.10 83	0.12 75	0.07 67	0.15 92	0.11 80	0.04 68	0.05 66	0.10 79	0.09 72	0.11 79	0.08 65

RAFT + AFF	0.14 115	0.07 66	0.05 57	0.08 105	0.05 61	0.07 85	0.04 67	0.11 85	0.08 78	0.14 97	0.07 62	0.15 112	0.04 50	0.03 42	1.54 351	0.11 63	0.14 89	0.07 44	0.14 87	0.06 47	0.14 86	0.08 58	0.03 36	0.05 66	0.10 79	0.07 33	0.07 27	0.07 54

MMNet	0.10 85	0.09 92	0.07 88	0.10 131	0.08 112	0.09 126	0.06 117	0.10 77	0.08 78	0.08 71	0.09 92	0.12 85	0.06 77	0.08 120	0.22 168	0.11 63	0.12 78	0.11 94	0.12 75	0.09 97	0.11 70	0.08 58	0.06 111	0.08 114	0.10 79	0.11 87	0.13 93	0.12 94

NoBS	0.09 74	0.06 59	0.05 57	0.03 11	0.04 39	0.04 25	0.04 67	0.10 77	0.06 47	0.16 98	0.03 9	0.12 85	0.06 77	0.05 79	0.15 88	0.14 91	0.15 98	0.09 67	0.12 75	0.08 84	0.20 135	0.12 88	0.05 92	0.05 66	0.11 89	0.11 87	0.09 63	0.10 80

DF_test	0.13 108	0.09 92	0.08 110	0.05 57	0.07 90	0.08 104	0.04 67	0.20 139	0.10 112	0.24 174	0.08 76	0.22 176	0.08 110	0.10 169	0.21 149	0.19 171	0.22 177	0.12 102	0.17 108	0.12 129	0.31 204	0.21 150	0.08 155	0.08 114	0.11 89	0.14 120	0.13 93	0.12 94

DepthFocus	0.14 115	0.09 92	0.07 88	0.10 131	0.07 90	0.08 104	0.05 96	0.20 139	0.10 112	0.23 151	0.10 106	0.18 133	0.07 94	0.11 187	0.19 117	0.21 203	0.22 177	0.13 117	0.22 153	0.14 176	0.35 232	0.24 171	0.10 201	0.07 96	0.11 89	0.13 110	0.17 122	0.18 136

HUF	0.13 108	0.09 92	0.07 88	0.08 105	0.08 112	0.07 85	0.04 67	0.15 106	0.08 78	0.18 114	0.07 62	0.12 85	0.07 94	0.06 99	0.43 270	0.45 336	0.15 98	0.10 83	0.20 130	0.09 97	0.21 145	0.21 150	0.06 111	0.06 83	0.11 89	0.08 57	0.11 79	0.08 65

StereoVision	0.07 59	0.05 38	0.05 57	0.04 29	0.04 39	0.05 55	0.03 36	0.07 63	0.11 135	0.05 35	0.06 47	0.05 20	0.06 77	0.02 6	0.13 67	0.13 84	0.09 59	0.07 44	0.10 65	0.08 84	0.08 47	0.07 45	0.03 36	0.05 66	0.11 89	0.10 82	0.13 93	0.13 99

MIM_Stereo	0.11 94	0.09 92	0.07 88	0.08 105	0.07 90	0.09 126	0.04 67	0.13 95	0.06 47	0.19 121	0.08 76	0.11 79	0.05 59	0.05 79	0.16 94	0.15 106	0.17 111	0.12 102	0.20 130	0.10 107	0.18 113	0.15 105	0.04 68	0.07 96	0.11 89	0.10 82	0.15 101	0.10 80

AASNet	0.10 85	0.10 108	0.07 88	0.10 131	0.10 147	0.11 149	0.08 156	0.11 85	0.06 47	0.10 79	0.11 127	0.10 70	0.06 77	0.07 108	0.14 79	0.11 63	0.13 84	0.11 94	0.11 70	0.09 97	0.11 70	0.12 88	0.06 111	0.08 114	0.11 89	0.10 82	0.10 71	0.08 65

AnonymousM	0.19 186	0.09 92	0.07 88	0.09 120	0.07 90	0.08 104	0.05 96	0.20 139	0.09 94	0.23 151	0.14 155	0.16 121	0.07 94	0.09 147	0.23 180	0.23 233	0.23 192	0.14 130	0.20 130	0.15 197	0.32 209	0.26 189	0.07 129	0.08 114	0.11 89	0.17 160	0.54 324	0.97 348

CCAANet	0.11 94	0.10 108	0.10 144	0.10 131	0.08 112	0.09 126	0.11 202	0.13 95	0.10 112	0.11 85	0.10 106	0.18 133	0.08 110	0.07 108	0.16 94	0.14 91	0.14 89	0.11 94	0.10 65	0.09 97	0.13 81	0.09 69	0.07 129	0.06 83	0.11 89	0.12 97	0.21 158	0.14 110

DMCA	0.11 94	0.09 92	0.10 144	0.08 105	0.09 126	0.08 104	0.09 173	0.13 95	0.10 112	0.11 85	0.13 147	0.12 85	0.08 110	0.09 147	0.20 135	0.14 91	0.15 98	0.14 130	0.12 75	0.10 107	0.14 86	0.09 69	0.08 155	0.08 114	0.11 89	0.13 110	0.11 79	0.12 94

GANet	0.10 85	0.10 108	0.09 131	0.10 131	0.10 147	0.12 165	0.09 173	0.13 95	0.08 78	0.10 79	0.10 106	0.14 104	0.06 77	0.06 99	0.11 48	0.12 78	0.14 89	0.14 130	0.11 70	0.07 67	0.11 70	0.08 58	0.08 155	0.08 114	0.11 89	0.09 72	0.11 79	0.11 87

CVANet_RVC	0.10 85	0.12 145	0.11 173	0.13 175	0.09 126	0.11 149	0.08 156	0.12 90	0.08 78	0.09 73	0.14 155	0.10 70	0.07 94	0.07 108	0.11 48	0.11 63	0.11 71	0.11 94	0.11 70	0.08 84	0.11 70	0.08 58	0.06 111	0.08 114	0.11 89	0.09 72	0.11 79	0.12 94

AANet_RVC	0.09 74	0.08 80	0.08 110	0.07 85	0.09 126	0.06 72	0.06 117	0.09 73	0.09 94	0.08 71	0.09 92	0.08 59	0.07 94	0.06 99	0.14 79	0.11 63	0.11 71	0.12 102	0.11 70	0.10 107	0.10 63	0.09 69	0.07 129	0.08 114	0.11 89	0.12 97	0.12 86	0.14 110

PWCDC_ROB	0.23 232	0.10 108	0.13 214	0.10 131	0.17 251	0.11 149	0.15 240	0.12 90	0.38 325	0.11 85	0.25 255	0.14 104	0.77 339	0.28 318	0.88 324	0.21 203	0.17 111	0.18 231	0.17 108	0.17 228	0.20 135	0.39 259	0.20 293	0.17 278	0.11 89	0.20 198	0.15 101	0.24 212

TS	0.09 74	0.07 66	0.07 88	0.07 85	0.06 77	0.06 72	0.04 67	0.11 85	0.06 47	0.06 51	0.11 127	0.10 70	0.05 59	0.05 79	0.13 67	0.13 84	0.09 59	0.10 83	0.12 75	0.08 84	0.13 81	0.11 80	0.04 68	0.06 83	0.12 103	0.11 87	0.12 86	0.14 110

AIO_test	0.12 101	0.10 108	0.06 74	0.10 131	0.07 90	0.07 85	0.06 117	0.14 102	0.10 112	0.13 94	0.07 62	0.13 93	0.05 59	0.05 79	0.29 225	0.29 280	0.11 71	0.09 67	0.13 83	0.07 67	0.18 113	0.24 171	0.05 92	0.06 83	0.12 103	0.18 177	0.10 71	0.07 54

plain	0.10 85	0.09 92	0.07 88	0.06 76	0.06 77	0.07 85	0.04 67	0.13 95	0.06 47	0.16 98	0.06 47	0.11 79	0.04 50	0.04 68	0.16 94	0.16 118	0.16 104	0.12 102	0.15 93	0.08 84	0.15 92	0.11 80	0.04 68	0.07 96	0.12 103	0.12 97	0.12 86	0.14 110

UniTT-Stereo	0.11 94	0.07 66	0.06 74	0.05 57	0.05 61	0.06 72	0.04 67	0.10 77	0.07 71	0.13 94	0.06 47	0.12 85	0.12 180	0.08 120	0.18 111	0.14 91	0.16 104	0.12 102	0.19 121	0.09 97	0.17 102	0.12 88	0.07 129	0.06 83	0.12 103	0.19 187	0.10 71	0.13 99

LL-Strereo2	0.12 101	0.08 80	0.07 88	0.07 85	0.07 90	0.06 72	0.04 67	0.15 106	0.10 112	0.22 138	0.10 106	0.13 93	0.07 94	0.07 108	0.15 88	0.15 106	0.18 122	0.11 94	0.20 130	0.10 107	0.20 135	0.28 205	0.05 92	0.07 96	0.12 103	0.13 110	0.15 101	0.10 80

test_for_model	0.18 169	0.10 108	0.07 88	0.08 105	0.09 126	0.07 85	0.05 96	0.20 139	0.11 135	0.25 189	0.08 76	0.25 200	0.07 94	0.08 120	0.17 100	0.19 171	1.29 377	0.14 130	0.24 168	0.13 148	0.38 247	0.18 129	0.07 129	0.07 96	0.13 108	0.14 120	0.16 107	0.18 136

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 169	0.10 108	0.07 88	0.08 105	0.09 126	0.07 85	0.05 96	0.20 139	0.11 135	0.25 189	0.08 76	0.25 200	0.07 94	0.08 120	0.17 100	0.19 171	1.29 377	0.14 130	0.24 168	0.13 148	0.38 247	0.18 129	0.07 129	0.07 96	0.13 108	0.14 120	0.16 107	0.18 136

MGS-Stereo	0.15 125	0.12 145	0.08 110	0.07 85	0.07 90	0.07 85	0.05 96	0.16 113	0.07 71	0.13 94	0.10 106	0.13 93	0.06 77	0.08 120	0.98 336	0.13 84	0.19 134	0.15 155	0.18 112	0.12 129	0.19 125	0.16 114	0.07 129	0.08 114	0.13 108	0.12 97	0.17 122	0.15 118

MIF-Stereo (partial)	0.10 85	0.09 92	0.08 110	0.07 85	0.06 77	0.07 85	0.04 67	0.12 90	0.09 94	0.12 91	0.07 62	0.09 68	0.07 94	0.05 79	0.18 111	0.15 106	0.16 104	0.13 117	0.14 87	0.08 84	0.16 94	0.10 76	0.04 68	0.08 114	0.13 108	0.11 87	0.16 107	0.13 99

testlalala	0.18 169	0.10 108	0.07 88	0.08 105	0.09 126	0.07 85	0.05 96	0.20 139	0.11 135	0.25 189	0.08 76	0.25 200	0.07 94	0.08 120	0.17 100	0.19 171	1.29 377	0.14 130	0.24 168	0.13 148	0.38 247	0.18 129	0.07 129	0.07 96	0.13 108	0.14 120	0.16 107	0.18 136

GCAPDPT-zeroshot	0.18 169	0.10 108	0.07 88	0.08 105	0.09 126	0.07 85	0.05 96	0.20 139	0.11 135	0.25 189	0.08 76	0.25 200	0.07 94	0.08 120	0.17 100	0.19 171	1.29 377	0.14 130	0.24 168	0.13 148	0.38 247	0.18 129	0.07 129	0.07 96	0.13 108	0.14 120	0.16 107	0.18 136

GCAP-Stereo	0.18 169	0.10 108	0.07 88	0.08 105	0.09 126	0.07 85	0.05 96	0.20 139	0.11 135	0.25 189	0.08 76	0.25 200	0.07 94	0.08 120	0.17 100	0.19 171	1.29 377	0.14 130	0.24 168	0.13 148	0.38 247	0.18 129	0.07 129	0.07 96	0.13 108	0.14 120	0.16 107	0.18 136

anonymousdsp2	0.13 108	0.12 145	0.09 131	0.09 120	0.08 112	0.10 133	0.07 135	0.18 128	0.08 78	0.20 125	0.16 181	0.15 112	0.07 94	0.07 108	0.15 88	0.15 106	0.17 111	0.12 102	0.23 160	0.11 120	0.19 125	0.21 150	0.07 129	0.08 114	0.13 108	0.11 87	0.18 128	0.12 94

test_5	0.11 94	0.10 108	0.08 110	0.07 85	0.05 61	0.07 85	0.05 96	0.16 113	0.07 71	0.11 85	0.09 92	0.15 112	0.15 225	0.03 42	0.15 88	0.15 106	0.11 71	0.10 83	0.12 75	0.07 67	0.13 81	0.15 105	0.04 68	0.09 143	0.13 108	0.14 120	0.19 137	0.18 136

RAFT	0.07 59	0.04 17	0.06 74	0.05 57	0.03 17	0.06 72	0.03 36	0.10 77	0.05 34	0.06 51	0.07 62	0.08 59	0.05 59	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 45	0.06 29	0.08 44	0.06 47	0.08 47	0.09 69	0.02 5	0.04 44	0.13 108	0.14 120	0.16 107	0.15 118

TANstereo	0.19 186	0.12 145	0.10 144	0.14 187	0.13 199	0.14 185	0.08 156	0.18 128	0.11 135	0.24 174	0.12 137	0.16 121	0.12 180	0.13 238	0.29 225	0.28 275	0.26 239	0.25 303	0.34 228	0.22 265	0.34 221	0.27 197	0.29 329	0.10 174	0.13 108	0.15 136	0.36 275	0.18 136

XX-TBD	0.19 186	0.12 145	0.10 144	0.14 187	0.13 199	0.14 185	0.08 156	0.18 128	0.11 135	0.24 174	0.12 137	0.16 121	0.12 180	0.13 238	0.29 225	0.28 275	0.26 239	0.25 303	0.34 228	0.22 265	0.34 221	0.27 197	0.29 329	0.10 174	0.13 108	0.15 136	0.36 275	0.18 136

AFF-stereo	0.10 85	0.10 108	0.08 110	0.07 85	0.06 77	0.08 104	0.04 67	0.17 119	0.08 78	0.21 129	0.08 76	0.13 93	0.05 59	0.03 42	0.14 79	0.14 91	0.12 78	0.09 67	0.20 130	0.07 67	0.14 86	0.11 80	0.04 68	0.06 83	0.13 108	0.12 97	0.18 128	0.11 87

UPFNet	0.13 108	0.11 129	0.12 196	0.12 166	0.11 166	0.13 177	0.10 189	0.15 106	0.12 162	0.17 107	0.13 147	0.15 112	0.09 123	0.11 187	0.23 180	0.15 106	0.17 111	0.15 155	0.16 100	0.11 120	0.13 81	0.11 80	0.09 174	0.09 143	0.13 108	0.13 110	0.19 137	0.13 99

LGCAT	0.15 125	0.12 145	0.10 144	0.09 120	0.09 126	0.11 149	0.07 135	0.21 158	0.12 162	0.23 151	0.11 127	0.19 143	0.10 139	0.08 120	0.19 117	0.21 203	0.24 209	0.14 130	0.21 143	0.13 148	0.37 242	0.24 171	0.10 201	0.08 114	0.14 122	0.15 136	0.18 128	0.16 123

S2M2_XL	0.15 125	0.10 108	0.11 173	0.08 105	0.08 112	0.11 149	0.09 173	0.22 169	0.09 94	0.22 138	0.10 106	0.24 189	0.08 110	0.08 120	0.18 111	0.19 171	0.24 209	0.13 117	0.19 121	0.11 120	0.36 237	0.21 150	0.09 174	0.08 114	0.14 122	0.12 97	0.18 128	0.20 163
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MaDis-Stereo	0.10 85	0.07 66	0.07 88	0.04 29	0.04 39	0.04 25	0.04 67	0.09 73	0.07 71	0.11 85	0.07 62	0.13 93	0.06 77	0.03 42	0.14 79	0.14 91	0.15 98	0.12 102	0.15 93	0.07 67	0.16 94	0.13 96	0.03 36	0.06 83	0.14 122	0.20 198	0.16 107	0.19 155

4D-IteraStereo	0.14 115	0.10 108	0.09 131	0.10 131	0.08 112	0.08 104	0.05 96	0.21 158	0.12 162	0.26 202	0.12 137	0.20 150	0.08 110	0.07 108	0.19 117	0.18 151	0.20 144	0.15 155	0.22 153	0.12 129	0.27 193	0.29 210	0.05 92	0.08 114	0.14 122	0.14 120	0.19 137	0.13 99

IER	0.15 125	0.11 129	0.10 144	0.12 166	0.10 147	0.12 165	0.08 156	0.17 119	0.10 112	0.18 114	0.17 194	0.20 150	0.10 139	0.11 187	0.47 281	0.15 106	0.18 122	0.14 130	0.16 100	0.11 120	0.16 94	0.12 88	0.09 174	0.09 143	0.14 122	0.16 150	0.19 137	0.18 136

RAFT_CTSACE	0.11 94	0.09 92	0.07 88	0.05 57	0.06 77	0.08 104	0.06 117	0.12 90	0.07 71	0.18 114	0.06 47	0.14 104	0.12 180	0.05 79	0.13 67	0.13 84	0.14 89	0.09 67	0.12 75	0.07 67	0.16 94	0.18 129	0.04 68	0.07 96	0.14 122	0.14 120	0.19 137	0.14 110

test_4	0.14 115	0.09 92	0.10 144	0.07 85	0.07 90	0.05 55	0.05 96	0.17 119	0.11 135	0.24 174	0.08 76	0.15 112	0.08 110	0.07 108	0.19 117	0.18 151	0.18 122	0.12 102	0.17 108	0.11 120	0.23 169	0.27 197	0.04 68	0.09 143	0.14 122	0.20 198	0.26 204	0.23 196

raft+_RVC	0.12 101	0.10 108	0.08 110	0.09 120	0.08 112	0.09 126	0.06 117	0.18 128	0.09 94	0.22 138	0.12 137	0.15 112	0.07 94	0.06 99	0.16 94	0.14 91	0.16 104	0.12 102	0.20 130	0.09 97	0.19 125	0.17 121	0.05 92	0.07 96	0.14 122	0.13 110	0.16 107	0.13 99

ARAFT	0.12 101	0.09 92	0.07 88	0.09 120	0.07 90	0.08 104	0.04 67	0.14 102	0.08 78	0.21 129	0.10 106	0.17 126	0.05 59	0.05 79	0.18 111	0.14 91	0.18 122	0.15 155	0.20 130	0.08 84	0.20 135	0.18 129	0.05 92	0.06 83	0.14 122	0.11 87	0.18 128	0.13 99

DMCA-RVC	0.16 143	0.12 145	0.15 236	0.12 166	0.13 199	0.11 149	0.13 223	0.17 119	0.16 241	0.18 114	0.21 230	0.20 150	0.10 139	0.10 169	0.36 256	0.17 128	0.18 122	0.17 194	0.16 100	0.14 176	0.18 113	0.15 105	0.10 201	0.12 212	0.14 122	0.13 110	0.18 128	0.18 136

YMNet	0.13 108	0.11 129	0.08 110	0.10 131	0.10 147	0.12 165	0.17 248	0.11 85	0.10 112	0.10 79	0.08 76	0.16 121	0.12 180	0.09 147	0.66 307	0.16 118	0.12 78	0.12 102	0.14 87	0.08 84	0.11 70	0.11 80	0.07 129	0.07 96	0.15 132	0.11 87	0.15 101	0.13 99

EGLCR-Stereo	0.20 197	0.12 145	0.10 144	0.11 151	0.11 166	0.13 177	0.06 117	0.23 182	0.11 135	0.27 213	0.09 92	0.24 189	0.09 123	0.09 147	0.18 111	0.21 203	0.24 209	0.16 177	0.29 207	0.12 129	0.36 237	0.46 286	0.07 129	0.09 143	0.15 132	0.25 248	0.93 361	0.25 219

RAFT+CT+SA	0.12 101	0.10 108	0.09 131	0.08 105	0.06 77	0.07 85	0.06 117	0.19 137	0.09 94	0.16 98	0.08 76	0.18 133	0.16 234	0.05 79	0.17 100	0.17 128	0.12 78	0.10 83	0.17 108	0.09 97	0.17 102	0.23 163	0.04 68	0.08 114	0.15 132	0.14 120	0.18 128	0.17 129

UNet	0.15 125	0.13 166	0.13 214	0.14 187	0.12 181	0.14 185	0.10 189	0.20 139	0.12 162	0.21 129	0.15 165	0.17 126	0.12 180	0.13 238	0.21 149	0.15 106	0.20 144	0.17 194	0.18 112	0.13 148	0.17 102	0.14 102	0.10 201	0.12 212	0.15 132	0.17 160	0.20 150	0.17 129

HITNet	0.14 115	0.11 129	0.10 144	0.11 151	0.10 147	0.10 133	0.07 135	0.18 128	0.11 135	0.24 174	0.13 147	0.18 133	0.10 139	0.09 147	0.20 135	0.14 91	0.17 111	0.14 130	0.16 100	0.10 107	0.20 135	0.22 158	0.08 155	0.09 143	0.15 132	0.14 120	0.24 180	0.18 136
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
small-0shot	0.16 143	0.08 80	0.06 74	0.07 85	0.07 90	0.08 104	0.04 67	0.20 139	0.12 162	0.22 138	0.08 76	0.20 150	0.11 165	0.11 187	0.18 111	0.29 280	0.22 177	0.16 177	0.19 121	0.10 107	0.43 270	0.44 279	0.06 111	0.07 96	0.16 137	0.14 120	0.16 107	0.22 185

depth_test_26	0.18 169	0.12 145	0.09 131	0.08 105	0.09 126	0.08 104	0.06 117	0.30 285	0.10 112	0.35 301	0.11 127	0.40 294	0.09 123	0.10 169	0.20 135	0.21 203	0.32 294	0.15 155	0.29 207	0.14 176	0.46 288	0.26 189	0.12 247	0.09 143	0.16 137	0.16 150	0.17 122	0.21 174

S2M2_L	0.17 158	0.14 189	0.15 236	0.13 175	0.10 147	0.16 209	0.11 202	0.21 158	0.11 135	0.27 213	0.09 92	0.20 150	0.06 77	0.17 280	0.22 168	0.19 171	0.25 223	0.16 177	0.20 130	0.15 197	0.34 221	0.25 181	0.13 255	0.10 174	0.16 137	0.16 150	0.27 221	0.23 196
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 125	0.11 129	0.10 144	0.11 151	0.08 112	0.09 126	0.05 96	0.18 128	0.17 251	0.23 151	0.18 198	0.18 133	0.10 139	0.09 147	0.19 117	0.17 128	0.19 134	0.15 155	0.18 112	0.12 129	0.19 125	0.26 189	0.07 129	0.09 143	0.16 137	0.22 218	0.16 107	0.21 174

CASnet	0.15 125	0.12 145	0.08 110	0.10 131	0.11 166	0.14 185	0.06 117	0.23 182	0.12 162	0.28 232	0.15 165	0.23 182	0.10 139	0.09 147	0.19 117	0.15 106	0.20 144	0.11 94	0.26 182	0.11 120	0.34 221	0.19 142	0.07 129	0.08 114	0.16 137	0.12 97	0.20 150	0.17 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.15 125	0.11 129	0.08 110	0.10 131	0.09 126	0.11 149	0.08 156	0.23 182	0.09 94	0.23 151	0.14 155	0.20 150	0.10 139	0.12 220	0.23 180	0.17 128	0.21 160	0.14 130	0.21 143	0.13 148	0.22 155	0.28 205	0.06 111	0.09 143	0.16 137	0.12 97	0.21 158	0.13 99

IPLGR_C	0.15 125	0.11 129	0.08 110	0.10 131	0.09 126	0.11 149	0.08 156	0.23 182	0.09 94	0.23 151	0.14 155	0.20 150	0.10 139	0.12 220	0.21 149	0.17 128	0.21 160	0.14 130	0.21 143	0.13 148	0.22 155	0.28 205	0.06 111	0.09 143	0.16 137	0.12 97	0.21 158	0.14 110

test-3	0.18 169	0.11 129	0.09 131	0.11 151	0.12 181	0.10 133	0.07 135	0.25 217	0.10 112	0.27 213	0.11 127	0.29 242	0.11 165	0.08 120	0.23 180	0.19 171	0.23 192	0.15 155	0.47 271	0.15 197	0.33 214	0.46 286	0.06 111	0.09 143	0.16 137	0.14 120	0.25 191	0.23 196

test_1	0.18 169	0.11 129	0.09 131	0.11 151	0.12 181	0.10 133	0.07 135	0.25 217	0.10 112	0.27 213	0.11 127	0.29 242	0.11 165	0.08 120	0.23 180	0.19 171	0.23 192	0.15 155	0.47 271	0.15 197	0.33 214	0.46 286	0.06 111	0.09 143	0.16 137	0.14 120	0.25 191	0.23 196

ACRE	0.15 125	0.11 129	0.08 110	0.10 131	0.09 126	0.11 149	0.08 156	0.23 182	0.09 94	0.23 151	0.15 165	0.20 150	0.10 139	0.12 220	0.21 149	0.17 128	0.21 160	0.14 130	0.21 143	0.13 148	0.22 155	0.27 197	0.06 111	0.09 143	0.16 137	0.12 97	0.21 158	0.13 99

rafts_anoy	0.14 115	0.14 189	0.11 173	0.11 151	0.11 166	0.10 133	0.07 135	0.21 158	0.08 78	0.21 129	0.15 165	0.17 126	0.07 94	0.06 99	0.20 135	0.17 128	0.20 144	0.17 194	0.22 153	0.12 129	0.21 145	0.18 129	0.06 111	0.09 143	0.16 137	0.15 136	0.15 101	0.17 129

RALAANet	0.14 115	0.13 166	0.11 173	0.10 131	0.10 147	0.11 149	0.07 135	0.17 119	0.10 112	0.16 98	0.15 165	0.15 112	0.09 123	0.06 99	0.19 117	0.16 118	0.18 122	0.17 194	0.26 182	0.14 176	0.24 173	0.23 163	0.07 129	0.09 143	0.16 137	0.15 136	0.20 150	0.16 123

FINET	0.16 143	0.15 212	0.15 236	0.16 217	0.12 181	0.13 177	0.14 232	0.18 128	0.15 221	0.17 107	0.15 165	0.18 133	0.12 180	0.11 187	0.23 180	0.18 151	0.19 134	0.14 130	0.23 160	0.12 129	0.18 113	0.14 102	0.12 247	0.12 212	0.16 137	0.16 150	0.18 128	0.16 123

RASNet	0.15 125	0.14 189	0.14 223	0.13 175	0.11 166	0.12 165	0.10 189	0.24 198	0.12 162	0.22 138	0.14 155	0.18 133	0.12 180	0.09 147	0.16 94	0.18 151	0.19 134	0.13 117	0.16 100	0.10 107	0.22 155	0.16 114	0.07 129	0.14 247	0.16 137	0.16 150	0.26 204	0.22 185

HLF11	0.20 197	0.15 212	0.11 173	0.14 187	0.10 147	0.12 165	0.08 156	0.36 311	0.12 162	0.24 174	0.15 165	0.21 164	0.09 123	0.09 147	0.82 320	0.17 128	0.22 177	0.17 194	0.40 252	0.13 148	0.19 125	0.22 158	0.10 201	0.10 174	0.17 151	0.19 187	0.19 137	0.20 163

castereo++	0.17 158	0.11 129	0.09 131	0.12 166	0.09 126	0.10 133	0.06 117	0.22 169	0.12 162	0.27 213	0.11 127	0.27 225	0.10 139	0.08 120	0.17 100	0.21 203	0.24 209	0.14 130	0.25 180	0.13 148	0.44 276	0.31 219	0.08 155	0.10 174	0.17 151	0.17 160	0.36 275	0.19 155

trnet	0.16 143	0.13 166	0.10 144	0.11 151	0.10 147	0.10 133	0.06 117	0.24 198	0.09 94	0.28 232	0.12 137	0.26 212	0.11 165	0.10 169	0.20 135	0.22 221	0.25 223	0.13 117	0.21 143	0.13 148	0.32 209	0.20 147	0.08 155	0.09 143	0.17 151	0.17 160	0.24 180	0.23 196

CAS	0.14 115	0.11 129	0.08 110	0.09 120	0.08 112	0.08 104	0.05 96	0.17 119	0.10 112	0.17 107	0.16 181	0.15 112	0.10 139	0.10 169	0.20 135	0.18 151	0.17 111	0.14 130	0.19 121	0.11 120	0.22 155	0.23 163	0.07 129	0.08 114	0.17 151	0.16 150	0.17 122	0.23 196

iinet-f	0.17 158	0.14 189	0.10 144	0.12 166	0.09 126	0.14 185	0.09 173	0.15 106	0.10 112	0.23 151	0.25 255	0.18 133	0.15 225	0.08 120	0.33 245	0.19 171	0.20 144	0.13 117	0.36 244	0.16 215	0.20 135	0.21 150	0.08 155	0.09 143	0.17 151	0.14 120	0.25 191	0.17 129

TESTraft	0.13 108	0.11 129	0.08 110	0.07 85	0.07 90	0.07 85	0.07 135	0.15 106	0.11 135	0.16 98	0.10 106	0.14 104	0.16 234	0.05 79	0.24 197	0.17 128	0.15 98	0.12 102	0.18 112	0.10 107	0.18 113	0.22 158	0.04 68	0.08 114	0.17 151	0.17 160	0.23 169	0.19 155

ADLNet	0.21 213	0.17 241	0.12 196	0.16 217	0.14 218	0.18 230	0.15 240	0.20 139	0.11 135	0.17 107	0.15 165	0.33 269	0.13 201	0.31 329	1.12 341	0.15 106	0.20 144	0.14 130	0.18 112	0.13 148	0.16 94	0.18 129	0.15 271	0.09 143	0.17 151	0.18 177	0.19 137	0.17 129

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 101	0.11 129	0.09 131	0.08 105	0.07 90	0.08 104	0.05 96	0.21 158	0.09 94	0.23 151	0.09 92	0.18 133	0.06 77	0.05 79	0.16 94	0.14 91	0.14 89	0.09 67	0.21 143	0.08 84	0.17 102	0.13 96	0.05 92	0.08 114	0.17 151	0.13 110	0.20 150	0.14 110

CREStereo	0.17 158	0.13 166	0.11 173	0.11 151	0.10 147	0.10 133	0.06 117	0.24 198	0.10 112	0.27 213	0.12 137	0.26 212	0.11 165	0.10 169	0.22 168	0.26 265	0.26 239	0.13 117	0.21 143	0.14 176	0.36 237	0.24 171	0.08 155	0.09 143	0.17 151	0.17 160	0.23 169	0.22 185
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
HGLStereo	0.15 125	0.14 189	0.12 196	0.13 175	0.13 199	0.13 177	0.08 156	0.18 128	0.11 135	0.22 138	0.22 239	0.14 104	0.09 123	0.11 187	0.24 197	0.17 128	0.21 160	0.17 194	0.20 130	0.14 176	0.18 113	0.16 114	0.10 201	0.11 191	0.17 151	0.16 150	0.17 122	0.15 118

DSFCA	0.16 143	0.18 259	0.14 223	0.14 187	0.13 199	0.16 209	0.15 240	0.16 113	0.13 189	0.16 98	0.19 208	0.18 133	0.10 139	0.08 120	0.22 168	0.18 151	0.19 134	0.17 194	0.21 143	0.14 176	0.19 125	0.19 142	0.11 228	0.12 212	0.17 151	0.18 177	0.19 137	0.19 155

BEATNet_4x	0.19 186	0.14 189	0.12 196	0.13 175	0.13 199	0.12 165	0.10 189	0.20 139	0.14 205	0.27 213	0.14 155	0.21 164	0.13 201	0.11 187	0.32 241	0.20 192	0.22 177	0.22 274	0.20 130	0.12 129	0.31 204	0.41 267	0.10 201	0.12 212	0.17 151	0.16 150	0.26 204	0.23 196

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 169	0.18 259	0.18 269	0.17 227	0.21 276	0.16 209	0.26 300	0.19 137	0.24 288	0.22 138	0.20 219	0.26 212	0.12 180	0.19 291	0.24 197	0.16 118	0.19 134	0.16 177	0.19 121	0.13 148	0.16 94	0.17 121	0.11 228	0.11 191	0.17 151	0.22 218	0.19 137	0.21 174
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.16 143	0.15 212	0.11 173	0.14 187	0.13 199	0.16 209	0.14 232	0.15 106	0.13 189	0.21 129	0.17 194	0.16 121	0.10 139	0.10 169	0.25 209	0.16 118	0.20 144	0.15 155	0.23 160	0.14 176	0.17 102	0.18 129	0.09 174	0.11 191	0.17 151	0.16 150	0.21 158	0.16 123

DN-CSS_ROB	0.18 169	0.14 189	0.16 249	0.14 187	0.14 218	0.11 149	0.09 173	0.25 217	0.13 189	0.27 213	0.26 264	0.25 200	0.17 247	0.09 147	0.19 117	0.16 118	0.19 134	0.15 155	0.41 253	0.13 148	0.24 173	0.18 129	0.10 201	0.14 247	0.17 151	0.15 136	0.22 165	0.18 136

anonymous	0.17 158	0.08 80	0.07 88	0.06 76	0.10 147	0.09 126	0.07 135	0.21 158	0.11 135	0.22 138	0.08 76	0.22 176	0.12 180	0.11 187	0.19 117	0.31 289	0.23 192	0.17 194	0.24 168	0.13 148	0.45 278	0.44 279	0.06 111	0.09 143	0.18 166	0.12 97	0.18 128	0.22 185

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 125	0.07 66	0.08 110	0.05 57	0.07 90	0.07 85	0.04 67	0.20 139	0.13 189	0.23 151	0.13 147	0.21 164	0.09 123	0.11 187	0.20 135	0.21 203	0.19 134	0.11 94	0.15 93	0.12 129	0.37 242	0.29 210	0.08 155	0.08 114	0.18 166	0.13 110	0.16 107	0.20 163

DDF-Stereo	0.40 304	0.14 189	0.08 110	1.79 367	0.15 236	1.91 375	0.20 264	0.26 234	0.11 135	0.27 213	0.17 194	2.08 364	0.16 234	0.11 187	0.19 117	0.25 254	0.29 272	0.15 155	0.37 246	0.15 197	0.45 278	0.34 234	0.09 174	0.10 174	0.18 166	0.23 228	0.25 191	0.26 231

zero-FE	1.43 367	0.14 189	0.08 110	8.08 394	0.34 324	13.79 399	2.48 377	0.26 234	0.12 162	0.32 272	0.26 264	6.70 390	0.60 330	0.11 187	0.27 219	0.24 242	0.43 329	0.33 339	0.54 298	0.16 215	1.94 387	0.41 267	0.09 174	0.10 174	0.18 166	0.23 228	0.25 191	0.25 219

coex_refinement	0.17 158	0.15 212	0.11 173	0.12 166	0.12 181	0.13 177	0.08 156	0.21 158	0.16 241	0.22 138	0.18 198	0.17 126	0.10 139	0.10 169	0.44 274	0.19 171	0.20 144	0.15 155	0.23 160	0.11 120	0.17 102	0.15 105	0.09 174	0.10 174	0.18 166	0.17 160	0.20 150	0.22 185

G2L-Stereo	0.16 143	0.14 189	0.11 173	0.12 166	0.13 199	0.12 165	0.09 173	0.20 139	0.11 135	0.24 174	0.16 181	0.19 143	0.16 234	0.11 187	0.29 225	0.16 118	0.20 144	0.15 155	0.18 112	0.12 129	0.20 135	0.16 114	0.11 228	0.10 174	0.18 166	0.19 187	0.23 169	0.17 129

TestStereo1	0.14 115	0.12 145	0.08 110	0.07 85	0.07 90	0.08 104	0.07 135	0.14 102	0.10 112	0.17 107	0.09 92	0.14 104	0.17 247	0.05 79	0.23 180	0.17 128	0.16 104	0.12 102	0.19 121	0.10 107	0.19 125	0.24 171	0.04 68	0.07 96	0.18 166	0.17 160	0.26 204	0.20 163

SA-5K	0.14 115	0.12 145	0.08 110	0.07 85	0.07 90	0.08 104	0.07 135	0.14 102	0.10 112	0.17 107	0.09 92	0.14 104	0.17 247	0.05 79	0.23 180	0.17 128	0.16 104	0.12 102	0.19 121	0.10 107	0.19 125	0.24 171	0.04 68	0.07 96	0.18 166	0.17 160	0.26 204	0.20 163

IPLG	0.22 220	0.12 145	0.11 173	0.10 131	0.10 147	0.10 133	0.07 135	0.22 169	0.09 94	0.24 174	0.15 165	0.21 164	0.09 123	0.11 187	1.93 369	0.18 151	0.21 160	0.16 177	0.24 168	0.14 176	0.20 135	0.32 224	0.06 111	0.10 174	0.18 166	0.18 177	0.24 180	0.14 110

RALCasStereoNet	0.15 125	0.14 189	0.10 144	0.13 175	0.11 166	0.10 133	0.07 135	0.20 139	0.08 78	0.23 151	0.13 147	0.19 143	0.08 110	0.07 108	0.20 135	0.18 151	0.22 177	0.17 194	0.20 130	0.12 129	0.22 155	0.21 150	0.07 129	0.09 143	0.18 166	0.15 136	0.15 101	0.15 118

GMStereo	0.16 143	0.16 223	0.09 131	0.14 187	0.13 199	0.15 200	0.11 202	0.22 169	0.12 162	0.19 121	0.15 165	0.25 200	0.13 201	0.09 147	0.17 100	0.14 91	0.21 160	0.13 117	0.26 182	0.15 197	0.20 135	0.12 88	0.09 174	0.11 191	0.18 166	0.15 136	0.23 169	0.15 118
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ManiGeoR	0.20 197	0.16 223	0.12 196	0.17 227	0.12 181	0.14 185	0.09 173	0.28 265	0.15 221	0.25 189	0.18 198	0.24 189	0.09 123	0.09 147	0.76 313	0.18 151	0.22 177	0.16 177	0.34 228	0.13 148	0.22 155	0.24 171	0.09 174	0.12 212	0.19 177	0.21 208	0.20 150	0.19 155

HLf10	0.20 197	0.16 223	0.12 196	0.17 227	0.12 181	0.14 185	0.09 173	0.28 265	0.15 221	0.25 189	0.18 198	0.24 189	0.09 123	0.09 147	0.76 313	0.18 151	0.22 177	0.16 177	0.34 228	0.13 148	0.22 155	0.24 171	0.09 174	0.12 212	0.19 177	0.21 208	0.20 150	0.19 155

castereo	0.17 158	0.12 145	0.10 144	0.10 131	0.10 147	0.11 149	0.06 117	0.22 169	0.13 189	0.26 202	0.14 155	0.23 182	0.08 110	0.07 108	0.19 117	0.22 221	0.25 223	0.14 130	0.28 197	0.13 148	0.45 278	0.34 234	0.07 129	0.09 143	0.19 177	0.20 198	0.19 137	0.20 163

CES	0.18 169	0.10 108	0.10 144	0.09 120	0.11 166	0.10 133	0.05 96	0.42 327	0.10 112	0.20 125	0.27 272	0.23 182	0.10 139	0.12 220	0.26 213	0.23 233	0.25 223	0.15 155	0.20 130	0.13 148	0.45 278	0.26 189	0.09 174	0.08 114	0.19 177	0.15 136	0.19 137	0.24 212

GLC_STEREO	0.18 169	0.15 212	0.16 249	0.15 206	0.14 218	0.14 185	0.11 202	0.26 234	0.10 112	0.28 232	0.18 198	0.20 150	0.10 139	0.11 187	0.19 117	0.19 171	0.28 265	0.15 155	0.24 168	0.14 176	0.37 242	0.23 163	0.09 174	0.10 174	0.19 177	0.13 110	0.30 249	0.18 136

test_3	0.19 186	0.12 145	0.11 173	0.11 151	0.12 181	0.10 133	0.07 135	0.25 217	0.12 162	0.28 232	0.12 137	0.31 261	0.14 219	0.08 120	0.25 209	0.20 192	0.23 192	0.15 155	0.47 271	0.16 215	0.35 232	0.46 286	0.06 111	0.11 191	0.19 177	0.19 187	0.27 221	0.25 219

LMCR-Stereo	0.18 169	0.14 189	0.11 173	0.13 175	0.12 181	0.15 200	0.10 189	0.22 169	0.13 189	0.23 151	0.18 198	0.24 189	0.17 247	0.12 220	0.21 149	0.19 171	0.26 239	0.18 231	0.33 220	0.19 239	0.26 185	0.25 181	0.10 201	0.12 212	0.19 177	0.18 177	0.24 180	0.23 196

CREStereo++_RVC	0.18 169	0.12 145	0.10 144	0.11 151	0.12 181	0.11 149	0.08 156	0.23 182	0.12 162	0.28 232	0.13 147	0.22 176	0.19 266	0.10 169	0.22 168	0.22 221	0.24 209	0.12 102	0.22 153	0.11 120	0.34 221	0.25 181	0.07 129	0.09 143	0.19 177	0.15 136	0.62 338	0.23 196
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
raftrobust	0.15 125	0.12 145	0.11 173	0.11 151	0.10 147	0.08 104	0.06 117	0.22 169	0.09 94	0.27 213	0.13 147	0.19 143	0.08 110	0.08 120	0.21 149	0.18 151	0.21 160	0.15 155	0.28 197	0.13 148	0.25 178	0.23 163	0.08 155	0.08 114	0.19 177	0.17 160	0.17 122	0.16 123

GES	0.22 220	0.16 223	0.12 196	0.14 187	0.15 236	0.19 241	0.12 219	0.25 217	0.14 205	0.26 202	0.18 198	0.21 164	0.13 201	0.17 280	0.36 256	0.21 203	0.27 251	0.19 245	0.52 293	0.20 246	0.33 214	0.29 210	0.13 255	0.14 247	0.19 177	0.17 160	0.27 221	0.42 291

STTStereo	0.19 186	0.19 273	0.21 290	0.18 237	0.20 270	0.17 223	0.25 292	0.18 128	0.19 262	0.20 125	0.19 208	0.24 189	0.14 219	0.17 280	0.32 241	0.17 128	0.19 134	0.19 245	0.19 121	0.14 176	0.18 113	0.17 121	0.11 228	0.12 212	0.19 177	0.20 198	0.20 150	0.26 231

AF-Net	0.20 197	0.18 259	0.17 262	0.18 237	0.22 283	0.20 248	0.21 271	0.24 198	0.21 271	0.19 121	0.25 255	0.26 212	0.16 234	0.14 249	0.33 245	0.20 192	0.17 111	0.17 194	0.22 153	0.15 197	0.17 102	0.21 150	0.16 276	0.14 247	0.19 177	0.19 187	0.29 238	0.22 185

Nwc_Net	0.20 197	0.18 259	0.17 262	0.18 237	0.22 283	0.20 248	0.21 271	0.24 198	0.21 271	0.19 121	0.25 255	0.26 212	0.16 234	0.14 249	0.33 245	0.20 192	0.17 111	0.17 194	0.22 153	0.15 197	0.17 102	0.21 150	0.16 276	0.14 247	0.19 177	0.19 187	0.29 238	0.22 185

HLf8	0.21 213	0.16 223	0.12 196	0.16 217	0.13 199	0.13 177	0.10 189	0.31 290	0.14 205	0.26 202	0.19 208	0.25 200	0.12 180	0.10 169	0.54 295	0.19 171	0.23 192	0.17 194	0.45 267	0.14 176	0.31 204	0.31 219	0.10 201	0.13 236	0.20 190	0.23 228	0.26 204	0.23 196

DNS	0.20 197	0.17 241	0.10 144	0.11 151	0.10 147	0.17 223	0.07 135	0.25 217	0.12 162	0.27 213	0.10 106	0.34 274	0.09 123	0.11 187	0.29 225	0.23 233	0.27 251	0.16 177	0.34 228	0.16 215	0.49 297	0.33 227	0.08 155	0.08 114	0.20 190	0.16 150	0.29 238	0.23 196

WQFJA1++	3.28 385	0.13 166	0.09 131	27.82 402	0.11 166	24.38 403	25.71 402	0.22 169	0.11 135	0.35 301	0.16 181	0.65 319	2.77 376	0.08 120	0.17 100	0.23 233	0.23 192	0.14 130	1.04 333	0.38 334	0.36 237	0.26 189	0.08 155	0.08 114	0.20 190	2.15 389	0.29 238	0.30 250

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 232	0.17 241	0.08 110	0.22 264	0.21 276	0.29 302	0.17 248	0.25 217	0.11 135	0.42 339	0.19 208	0.43 298	0.09 123	0.11 187	0.19 117	0.25 254	0.25 223	0.16 177	0.28 197	0.14 176	0.41 261	0.39 259	0.07 129	0.09 143	0.20 190	0.18 177	0.27 221	0.49 303

Reg-Stereo(zero)	0.24 240	0.13 166	0.14 223	0.13 175	0.11 166	0.14 185	0.11 202	0.32 300	0.15 221	0.34 287	0.56 340	0.30 254	0.12 180	0.16 271	0.19 117	0.31 289	0.25 223	0.15 155	0.42 257	0.17 228	0.34 221	0.49 300	0.10 201	0.11 191	0.20 190	0.24 237	0.38 286	0.37 273

FLISNet	0.24 240	0.13 166	0.14 223	0.13 175	0.11 166	0.14 185	0.11 202	0.32 300	0.15 221	0.34 287	0.56 340	0.30 254	0.12 180	0.16 271	0.19 117	0.31 289	0.25 223	0.15 155	0.42 257	0.17 228	0.34 221	0.49 300	0.10 201	0.11 191	0.20 190	0.24 237	0.38 286	0.37 273

LoS_RVC	0.16 143	0.13 166	0.10 144	0.07 85	0.09 126	0.08 104	0.06 117	0.17 119	0.11 135	0.23 151	0.16 181	0.17 126	0.11 165	0.09 147	0.21 149	0.22 221	0.17 111	0.16 177	0.24 168	0.12 129	0.33 214	0.31 219	0.08 155	0.09 143	0.20 190	0.15 136	0.16 107	0.20 163

tt_ll	0.16 143	0.13 166	0.10 144	0.07 85	0.09 126	0.08 104	0.06 117	0.17 119	0.11 135	0.23 151	0.16 181	0.17 126	0.11 165	0.09 147	0.21 149	0.22 221	0.17 111	0.16 177	0.24 168	0.12 129	0.33 214	0.31 219	0.08 155	0.09 143	0.20 190	0.15 136	0.16 107	0.20 163

SA	0.15 125	0.13 166	0.09 131	0.09 120	0.08 112	0.11 149	0.06 117	0.21 158	0.10 112	0.23 151	0.09 92	0.23 182	0.07 94	0.07 108	0.19 117	0.18 151	0.18 122	0.15 155	0.24 168	0.12 129	0.20 135	0.26 189	0.05 92	0.09 143	0.20 190	0.20 198	0.27 221	0.23 196

CFNet_pseudo	0.20 197	0.16 223	0.16 249	0.19 247	0.16 242	0.16 209	0.13 223	0.24 198	0.14 205	0.28 232	0.21 230	0.22 176	0.19 266	0.12 220	0.63 302	0.17 128	0.20 144	0.17 194	0.30 213	0.12 129	0.21 145	0.17 121	0.12 247	0.12 212	0.20 190	0.20 198	0.25 191	0.26 231

CFNet	0.16 143	0.15 212	0.12 196	0.18 237	0.15 236	0.14 185	0.11 202	0.23 182	0.12 162	0.21 129	0.16 181	0.29 242	0.14 219	0.11 187	0.21 149	0.13 84	0.20 144	0.16 177	0.18 112	0.12 129	0.17 102	0.13 96	0.08 155	0.12 212	0.20 190	0.17 160	0.22 165	0.21 174

iResNetv2_ROB	0.20 197	0.14 189	0.11 173	0.17 227	0.13 199	0.17 223	0.11 202	0.26 234	0.12 162	0.26 202	0.20 219	0.27 225	0.19 266	0.10 169	0.42 268	0.16 118	0.20 144	0.15 155	0.35 238	0.15 197	0.33 214	0.18 129	0.12 247	0.14 247	0.20 190	0.17 160	0.30 249	0.19 155

iResNet_ROB	0.17 158	0.14 189	0.12 196	0.15 206	0.11 166	0.15 200	0.11 202	0.25 217	0.12 162	0.25 189	0.16 181	0.19 143	0.21 273	0.09 147	0.25 209	0.16 118	0.22 177	0.16 177	0.29 207	0.12 129	0.23 169	0.16 114	0.09 174	0.12 212	0.20 190	0.17 160	0.26 204	0.21 174

DNSM	0.20 197	0.16 223	0.11 173	0.11 151	0.10 147	0.18 230	0.08 156	0.25 217	0.12 162	0.27 213	0.10 106	0.31 261	0.09 123	0.11 187	0.29 225	0.24 242	0.27 251	0.17 194	0.33 220	0.16 215	0.49 297	0.34 234	0.08 155	0.09 143	0.21 203	0.17 160	0.29 238	0.25 219

TestStereo_HL2	0.19 186	0.16 223	0.12 196	0.14 187	0.12 181	0.15 200	0.10 189	0.24 198	0.15 221	0.29 250	0.22 239	0.26 212	0.13 201	0.10 169	0.21 149	0.19 171	0.23 192	0.17 194	0.35 238	0.14 176	0.25 178	0.25 181	0.10 201	0.12 212	0.21 203	0.22 218	0.25 191	0.26 231

GGDA	0.19 186	0.15 212	0.13 214	0.14 187	0.12 181	0.16 209	0.10 189	0.24 198	0.15 221	0.30 254	0.21 230	0.26 212	0.13 201	0.10 169	0.21 149	0.19 171	0.23 192	0.16 177	0.33 220	0.14 176	0.25 178	0.25 181	0.10 201	0.12 212	0.21 203	0.23 228	0.26 204	0.25 219

TestStereo-Hl	0.23 232	0.16 223	0.15 236	0.14 187	0.14 218	0.19 241	0.13 223	0.27 254	0.18 258	0.32 272	0.24 252	0.33 269	0.16 234	0.10 169	0.26 213	0.22 221	0.23 192	0.18 231	0.43 260	0.16 215	0.29 201	0.42 270	0.10 201	0.15 260	0.21 203	0.25 248	0.33 265	0.35 264

DF	0.26 255	0.14 189	0.11 173	0.15 206	0.10 147	0.17 223	0.09 173	0.26 234	0.12 162	0.27 213	0.15 165	0.31 261	0.09 123	0.11 187	0.21 149	0.30 287	0.25 223	0.18 231	1.59 345	0.17 228	0.45 278	0.39 259	0.09 174	0.11 191	0.21 203	0.25 248	0.29 238	0.34 262

gcap-zeroshot	0.36 292	0.13 166	0.16 249	0.19 247	0.14 218	0.19 241	0.14 232	0.28 265	0.13 189	0.37 317	0.35 297	0.34 274	0.12 180	0.12 220	0.23 180	0.36 313	0.50 340	0.17 194	3.18 372	0.25 288	0.45 278	0.51 309	0.23 305	0.11 191	0.21 203	0.26 264	0.25 191	0.27 236

dd	0.19 186	0.17 241	0.10 144	0.34 313	0.12 181	0.24 279	0.11 202	0.21 158	0.10 112	0.22 138	0.10 106	0.37 284	0.10 139	0.09 147	0.37 258	0.17 128	0.28 265	0.14 130	0.35 238	0.14 176	0.19 125	0.14 102	0.09 174	0.13 236	0.21 203	0.15 136	0.26 204	0.21 174

TestStereo	0.17 158	0.17 241	0.14 223	0.15 206	0.11 166	0.15 200	0.11 202	0.25 217	0.13 189	0.30 254	0.15 165	0.25 200	0.11 165	0.08 120	0.19 117	0.14 91	0.23 192	0.13 117	0.27 190	0.13 148	0.27 193	0.15 105	0.09 174	0.14 247	0.21 203	0.15 136	0.21 158	0.19 155

APVNet	0.21 213	0.18 259	0.14 223	0.17 227	0.20 270	0.20 248	0.17 248	0.24 198	0.15 221	0.18 114	0.21 230	0.21 164	0.11 165	0.17 280	0.34 251	0.24 242	0.27 251	0.21 267	0.34 228	0.21 257	0.23 169	0.28 205	0.11 228	0.17 278	0.21 203	0.18 177	0.29 238	0.22 185

stereogan	0.24 240	0.22 284	0.21 290	0.23 273	0.25 300	0.25 284	0.22 277	0.26 234	0.23 283	0.20 125	0.22 239	0.30 254	0.23 281	0.17 280	0.31 238	0.20 192	0.22 177	0.19 245	0.28 197	0.19 239	0.21 145	0.39 259	0.17 280	0.17 278	0.21 203	0.22 218	0.36 275	0.27 236

RTSC	0.27 262	0.16 223	0.16 249	0.16 217	0.17 251	0.18 230	0.19 260	0.23 182	0.21 271	0.25 189	0.25 255	0.20 150	0.18 260	0.14 249	1.57 355	0.23 233	0.30 280	0.19 245	0.39 248	0.18 236	0.30 202	0.32 224	0.11 228	0.17 278	0.21 203	0.22 218	0.31 257	0.43 295

PDISCO_ROB	0.17 158	0.16 223	0.16 249	0.14 187	0.12 181	0.13 177	0.11 202	0.15 106	0.12 162	0.16 98	0.16 181	0.12 85	0.10 139	0.09 147	0.19 117	0.20 192	0.19 134	0.23 288	0.18 112	0.15 197	0.22 155	0.23 163	0.07 129	0.11 191	0.21 203	0.24 237	0.39 290	0.23 196

TestStereo_HL3	0.29 268	0.30 319	0.14 223	0.17 227	0.14 218	0.21 258	0.16 244	0.32 300	0.18 258	0.34 287	0.32 289	0.60 314	0.22 279	0.11 187	0.39 263	0.40 326	0.69 351	0.18 231	0.43 260	0.17 228	0.45 278	0.62 340	0.11 228	0.12 212	0.22 215	0.22 218	0.37 283	0.35 264

gcap_with_dpt	0.22 220	0.17 241	0.10 144	0.19 247	0.13 199	0.16 209	0.09 173	0.26 234	0.14 205	0.30 254	0.15 165	0.36 280	0.15 225	0.14 249	0.21 149	0.24 242	0.31 288	0.23 288	0.32 216	0.15 197	0.42 266	0.34 234	0.10 201	0.12 212	0.22 215	0.18 177	0.28 232	0.38 278

GCAP-BAT	0.22 220	0.17 241	0.10 144	0.19 247	0.13 199	0.16 209	0.09 173	0.26 234	0.14 205	0.30 254	0.15 165	0.36 280	0.15 225	0.14 249	0.21 149	0.24 242	0.31 288	0.23 288	0.32 216	0.15 197	0.42 266	0.34 234	0.10 201	0.12 212	0.22 215	0.18 177	0.28 232	0.38 278

AE-Stereo	0.20 197	0.14 189	0.13 214	0.16 217	0.12 181	0.12 165	0.09 173	0.23 182	0.15 221	0.28 232	0.12 137	0.29 242	0.13 201	0.09 147	0.21 149	0.25 254	0.28 265	0.19 245	0.28 197	0.19 239	0.35 232	0.42 270	0.07 129	0.14 247	0.22 215	0.24 237	0.26 204	0.21 174

raft_robust	0.18 169	0.13 166	0.10 144	0.14 187	0.09 126	0.11 149	0.08 156	0.25 217	0.12 162	0.30 254	0.10 106	0.24 189	0.14 219	0.10 169	0.24 197	0.21 203	0.21 160	0.17 194	0.34 228	0.14 176	0.27 193	0.31 219	0.06 111	0.10 174	0.22 215	0.21 208	0.24 180	0.21 174

GMOStereo	0.16 143	0.12 145	0.10 144	0.10 131	0.08 112	0.10 133	0.07 135	0.23 182	0.12 162	0.28 232	0.10 106	0.21 164	0.13 201	0.08 120	0.20 135	0.18 151	0.21 160	0.14 130	0.23 160	0.13 148	0.26 185	0.36 245	0.05 92	0.08 114	0.22 215	0.19 187	0.24 180	0.18 136

error version	0.16 143	0.12 145	0.10 144	0.10 131	0.08 112	0.10 133	0.07 135	0.23 182	0.12 162	0.28 232	0.10 106	0.21 164	0.13 201	0.08 120	0.20 135	0.18 151	0.21 160	0.14 130	0.23 160	0.13 148	0.26 185	0.36 245	0.05 92	0.08 114	0.22 215	0.19 187	0.24 180	0.18 136

test-v	0.16 143	0.12 145	0.10 144	0.10 131	0.08 112	0.10 133	0.07 135	0.23 182	0.12 162	0.28 232	0.10 106	0.21 164	0.13 201	0.08 120	0.20 135	0.18 151	0.21 160	0.14 130	0.23 160	0.13 148	0.26 185	0.36 245	0.05 92	0.08 114	0.22 215	0.19 187	0.24 180	0.18 136

AACVNet	0.19 186	0.17 241	0.14 223	0.19 247	0.19 265	0.19 241	0.13 223	0.23 182	0.15 221	0.25 189	0.23 248	0.20 150	0.13 201	0.13 238	0.21 149	0.18 151	0.24 209	0.18 231	0.24 168	0.17 228	0.22 155	0.20 147	0.14 265	0.15 260	0.22 215	0.21 208	0.25 191	0.25 219

test-2	0.16 143	0.12 145	0.10 144	0.10 131	0.08 112	0.10 133	0.07 135	0.23 182	0.12 162	0.28 232	0.10 106	0.21 164	0.13 201	0.08 120	0.20 135	0.18 151	0.21 160	0.14 130	0.23 160	0.13 148	0.26 185	0.36 245	0.05 92	0.08 114	0.22 215	0.19 187	0.24 180	0.18 136

sAnonymous2	0.20 197	0.14 189	0.12 196	0.12 166	0.11 166	0.14 185	0.12 219	0.28 265	0.16 241	0.23 151	0.19 208	0.19 143	0.15 225	0.08 120	0.24 197	0.26 265	0.25 223	0.22 274	0.39 248	0.20 246	0.34 221	0.38 254	0.08 155	0.13 236	0.22 215	0.24 237	0.23 169	0.24 212

CroCo_RVC	0.20 197	0.14 189	0.12 196	0.12 166	0.11 166	0.14 185	0.12 219	0.28 265	0.16 241	0.23 151	0.19 208	0.19 143	0.15 225	0.08 120	0.24 197	0.26 265	0.25 223	0.22 274	0.39 248	0.20 246	0.34 221	0.38 254	0.08 155	0.13 236	0.22 215	0.24 237	0.23 169	0.24 212

PMTNet	0.18 169	0.15 212	0.11 173	0.14 187	0.11 166	0.09 126	0.09 173	0.22 169	0.10 112	0.29 250	0.11 127	0.25 200	0.08 110	0.09 147	0.24 197	0.27 271	0.24 209	0.13 117	0.28 197	0.13 148	0.35 232	0.24 171	0.09 174	0.08 114	0.22 215	0.17 160	0.23 169	0.25 219

FADNet-RVC-Resample	0.20 197	0.16 223	0.18 269	0.17 227	0.16 242	0.16 209	0.14 232	0.24 198	0.17 251	0.26 202	0.19 208	0.26 212	0.16 234	0.16 271	0.30 237	0.17 128	0.20 144	0.22 274	0.26 182	0.24 280	0.22 155	0.29 210	0.13 255	0.20 290	0.22 215	0.21 208	0.19 137	0.22 185

RP	0.22 220	0.20 278	0.23 301	0.22 264	0.20 270	0.21 258	0.22 277	0.24 198	0.22 278	0.17 107	0.25 255	0.24 189	0.19 266	0.15 264	0.50 289	0.17 128	0.20 144	0.16 177	0.22 153	0.16 215	0.17 102	0.25 181	0.13 255	0.16 268	0.22 215	0.21 208	0.30 249	0.25 219

CFNet_RVC	0.18 169	0.18 259	0.15 236	0.18 237	0.16 242	0.18 230	0.12 219	0.21 158	0.13 189	0.23 151	0.20 219	0.24 189	0.12 180	0.12 220	0.22 168	0.19 171	0.23 192	0.17 194	0.26 182	0.15 197	0.24 173	0.19 142	0.09 174	0.13 236	0.22 215	0.20 198	0.25 191	0.23 196

NVstereo2D	0.26 255	0.16 223	0.15 236	0.22 264	0.18 261	0.26 288	0.28 305	0.20 139	0.14 205	0.22 138	0.21 230	0.17 126	0.11 165	0.38 335	1.98 373	0.20 192	0.24 209	0.19 245	0.21 143	0.14 176	0.18 113	0.15 105	0.25 308	0.13 236	0.22 215	0.17 160	0.19 137	0.18 136

DeepPruner_ROB	0.22 220	0.17 241	0.16 249	0.17 227	0.17 251	0.16 209	0.18 252	0.22 169	0.17 251	0.26 202	0.26 264	0.20 150	0.18 260	0.11 187	0.50 289	0.20 192	0.24 209	0.21 267	0.27 190	0.16 215	0.41 261	0.33 227	0.14 265	0.15 260	0.22 215	0.27 271	0.26 204	0.23 196

PS-NSSS	0.23 232	0.26 308	0.20 281	0.31 305	0.22 283	0.25 284	0.21 271	0.27 254	0.15 221	0.28 232	0.21 230	0.53 307	0.14 219	0.16 271	0.28 222	0.15 106	0.18 122	0.17 194	0.35 238	0.14 176	0.17 102	0.13 96	0.22 303	0.16 268	0.22 215	0.25 248	0.28 232	0.27 236

HSM	0.20 197	0.17 241	0.14 223	0.18 237	0.17 251	0.15 200	0.13 223	0.26 234	0.14 205	0.26 202	0.22 239	0.24 189	0.17 247	0.11 187	0.33 245	0.17 128	0.26 239	0.16 177	0.27 190	0.17 228	0.27 193	0.19 142	0.10 201	0.13 236	0.22 215	0.22 218	0.27 221	0.24 212

TestStereo_HLe17	0.21 213	0.18 259	0.12 196	0.19 247	0.14 218	0.15 200	0.10 189	0.36 311	0.16 241	0.28 232	0.18 198	0.26 212	0.12 180	0.09 147	0.46 279	0.19 171	0.22 177	0.16 177	0.35 238	0.14 176	0.32 209	0.34 234	0.09 174	0.15 260	0.23 235	0.22 218	0.25 191	0.21 174

HH	0.25 248	0.10 108	0.17 262	0.15 206	0.14 218	0.20 248	0.14 232	0.27 254	0.13 189	0.36 310	0.12 137	0.28 233	0.10 139	0.13 238	0.23 180	0.40 326	0.26 239	0.19 245	0.49 282	0.21 257	0.68 343	0.52 313	0.11 228	0.11 191	0.23 235	0.25 248	0.36 275	0.38 278

HanStereo	0.25 248	0.10 108	0.17 262	0.15 206	0.14 218	0.20 248	0.14 232	0.27 254	0.13 189	0.36 310	0.12 137	0.28 233	0.10 139	0.13 238	0.23 180	0.40 326	0.26 239	0.19 245	0.49 282	0.21 257	0.68 343	0.52 313	0.11 228	0.11 191	0.23 235	0.25 248	0.36 275	0.38 278

MIPNet	0.21 213	0.14 189	0.11 173	0.11 151	0.12 181	0.12 165	0.08 156	0.24 198	0.10 112	0.27 213	0.24 252	0.22 176	0.14 219	0.11 187	0.94 332	0.20 192	0.23 192	0.17 194	0.31 214	0.20 246	0.21 145	0.35 244	0.07 129	0.11 191	0.23 235	0.23 228	0.27 221	0.21 174

IPLGR	0.26 255	0.16 223	0.13 214	0.15 206	0.15 236	0.12 165	0.09 173	0.24 198	0.13 189	0.28 232	0.25 255	0.23 182	0.12 180	0.11 187	1.91 368	0.20 192	0.22 177	0.18 231	0.34 228	0.20 246	0.25 178	0.33 227	0.07 129	0.12 212	0.23 235	0.23 228	0.28 232	0.21 174

GANet-ADL	0.26 255	0.18 259	0.15 236	0.20 256	0.19 265	0.22 269	0.16 244	0.26 234	0.16 241	0.34 287	0.36 303	0.29 242	0.16 234	0.21 300	0.42 268	0.29 280	0.31 288	0.19 245	0.48 280	0.28 308	0.38 247	0.48 295	0.13 255	0.14 247	0.23 235	0.24 237	0.32 260	0.30 250

ICVP	0.22 220	0.18 259	0.20 281	0.18 237	0.17 251	0.18 230	0.13 223	0.22 169	0.16 241	0.24 174	0.20 219	0.23 182	0.18 260	0.12 220	0.22 168	0.23 233	0.25 223	0.24 293	0.26 182	0.20 246	0.30 202	0.46 286	0.26 310	0.16 268	0.23 235	0.25 248	0.25 191	0.24 212
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.22 220	0.13 166	0.11 173	0.11 151	0.10 147	0.14 185	0.09 173	0.24 198	0.19 262	0.24 174	0.16 181	0.20 150	0.20 270	0.08 120	0.26 213	0.36 313	0.29 272	0.22 274	0.35 238	0.21 257	0.48 295	0.53 318	0.10 201	0.15 260	0.23 235	0.21 208	0.28 232	0.23 196

R-Stereo Train	0.23 232	0.13 166	0.13 214	0.15 206	0.13 199	0.18 230	0.07 135	0.24 198	0.15 221	0.32 272	0.25 255	0.27 225	0.13 201	0.14 249	0.21 149	0.28 275	0.30 280	0.20 257	0.47 271	0.20 246	0.47 291	0.50 305	0.10 201	0.12 212	0.23 235	0.26 264	0.23 169	0.28 242

ADCP+	0.31 279	0.17 241	0.17 262	0.15 206	0.14 218	0.17 223	0.19 260	0.21 158	0.33 318	0.26 202	0.26 264	0.37 284	0.12 180	0.13 238	1.87 367	0.18 151	0.20 144	0.17 194	0.33 220	0.18 236	0.22 155	0.22 158	0.12 247	0.11 191	0.23 235	0.69 354	0.33 265	0.99 350

RAFT-Stereo	0.23 232	0.13 166	0.13 214	0.15 206	0.13 199	0.18 230	0.07 135	0.24 198	0.15 221	0.32 272	0.25 255	0.27 225	0.13 201	0.14 249	0.21 149	0.28 275	0.30 280	0.20 257	0.47 271	0.20 246	0.47 291	0.50 305	0.10 201	0.12 212	0.23 235	0.26 264	0.23 169	0.28 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.24 240	0.16 223	0.15 236	0.24 280	0.18 261	0.21 258	0.15 240	0.30 285	0.16 241	0.31 265	0.31 286	0.32 266	0.25 288	0.11 187	0.24 197	0.24 242	0.25 223	0.17 194	0.53 297	0.15 197	0.33 214	0.33 227	0.14 265	0.17 278	0.23 235	0.23 228	0.27 221	0.25 219

XPNet_ROB	0.27 262	0.28 313	0.20 281	0.19 247	0.21 276	0.21 258	0.20 264	0.20 139	0.21 271	0.24 174	0.28 278	0.78 327	0.17 247	0.16 271	0.29 225	0.22 221	0.34 302	0.21 267	0.27 190	0.19 239	0.28 200	0.42 270	0.17 280	0.18 286	0.23 235	0.24 237	0.48 310	0.34 262

Sa-1000	0.17 158	0.13 166	0.09 131	0.09 120	0.09 126	0.11 149	0.05 96	0.22 169	0.11 135	0.24 174	0.11 127	0.24 189	0.09 123	0.10 169	0.22 168	0.18 151	0.21 160	0.17 194	0.28 197	0.12 129	0.25 178	0.33 227	0.06 111	0.09 143	0.24 248	0.20 198	0.26 204	0.22 185

UDGNet	0.23 232	0.19 273	0.14 223	0.36 317	0.30 315	0.32 310	0.29 307	0.22 169	0.15 221	0.21 129	0.20 219	0.21 164	0.08 110	0.52 347	0.20 135	0.17 128	0.21 160	0.17 194	0.25 180	0.14 176	0.26 185	0.30 214	0.30 331	0.10 174	0.24 248	0.20 198	0.22 165	0.20 163

DDUNet	0.43 310	0.54 345	0.23 301	0.86 350	0.68 354	0.83 351	0.82 352	0.26 234	0.24 288	0.23 151	0.33 293	0.37 284	0.15 225	1.63 368	0.43 270	0.24 242	0.39 321	0.25 303	0.54 298	0.28 308	0.31 204	0.30 214	0.49 354	0.20 290	0.24 248	0.25 248	0.32 260	0.29 246

GEStereo_RVC	0.24 240	0.19 273	0.15 236	0.18 237	0.17 251	0.19 241	0.18 252	0.26 234	0.17 251	0.27 213	0.20 219	0.27 225	0.16 234	0.12 220	0.27 219	0.26 265	0.28 265	0.24 293	0.47 271	0.21 257	0.32 209	0.50 305	0.11 228	0.17 278	0.24 248	0.21 208	0.26 204	0.32 256

s12784h	0.22 220	0.16 223	0.13 214	0.19 247	0.14 218	0.12 165	0.08 156	0.24 198	0.11 135	0.29 250	0.16 181	0.27 225	0.15 225	0.10 169	0.22 168	0.26 265	0.26 239	0.13 117	0.29 207	0.12 129	0.50 306	0.30 214	0.08 155	0.10 174	0.24 248	0.21 208	0.65 344	0.47 302

psm_up	0.20 197	0.17 241	0.19 274	0.20 256	0.16 242	0.20 248	0.13 223	0.25 217	0.23 283	0.23 151	0.18 198	0.21 164	0.20 270	0.15 264	0.23 180	0.18 151	0.24 209	0.18 231	0.28 197	0.16 215	0.21 145	0.16 114	0.12 247	0.20 290	0.24 248	0.24 237	0.26 204	0.25 219

PA-Net	0.25 248	0.28 313	0.29 324	0.18 237	0.26 306	0.21 258	0.25 292	0.26 234	0.25 292	0.22 138	0.19 208	0.22 176	0.24 285	0.28 318	0.40 265	0.24 242	0.18 122	0.22 274	0.20 130	0.22 265	0.19 125	0.32 224	0.17 280	0.20 290	0.24 248	0.38 315	0.23 169	0.55 307
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DDVS	0.53 321	0.22 284	0.24 309	0.24 280	0.25 300	0.27 290	0.24 287	0.39 320	0.26 298	0.35 301	4.72 391	1.02 339	0.40 311	0.20 296	0.40 265	0.39 325	0.33 299	0.26 313	0.75 319	0.34 330	0.58 322	0.63 342	0.16 276	0.20 290	0.25 255	0.25 248	0.55 328	0.40 288

MSKI-zero shot	0.26 255	0.13 166	0.10 144	0.14 187	0.14 218	0.15 200	0.11 202	0.28 265	0.13 189	0.30 254	0.35 297	0.28 233	0.11 165	0.12 220	0.29 225	0.37 318	0.28 265	0.17 194	0.58 307	0.26 297	0.57 318	0.55 323	0.09 174	0.11 191	0.25 255	0.41 321	0.32 260	0.42 291

LoS	0.22 220	0.15 212	0.11 173	0.13 175	0.14 218	0.12 165	0.08 156	0.60 351	0.11 135	0.37 317	0.38 307	0.36 280	0.13 201	0.11 187	0.23 180	0.25 254	0.26 239	0.15 155	0.26 182	0.15 197	0.42 266	0.33 227	0.09 174	0.09 143	0.25 255	0.19 187	0.25 191	0.28 242
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FADNet-RVC	0.21 213	0.17 241	0.15 236	0.21 260	0.16 242	0.16 209	0.18 252	0.26 234	0.13 189	0.25 189	0.21 230	0.28 233	0.16 234	0.14 249	0.32 241	0.21 203	0.23 192	0.17 194	0.34 228	0.21 257	0.21 145	0.25 181	0.14 265	0.16 268	0.25 255	0.23 228	0.21 158	0.24 212

iResNet	0.29 268	0.17 241	0.16 249	0.23 273	0.22 283	0.28 297	0.18 252	0.31 290	0.20 268	0.32 272	0.29 281	0.49 306	0.50 324	0.11 187	0.44 274	0.35 305	0.27 251	0.20 257	0.73 317	0.24 280	0.43 270	0.27 197	0.15 271	0.24 309	0.25 255	0.25 248	0.33 265	0.28 242

DCVSM-stereo	0.39 302	0.21 281	0.21 290	0.32 309	0.24 292	0.38 320	0.26 300	0.37 316	0.25 292	0.37 317	0.58 344	0.92 331	0.47 322	0.18 289	0.24 197	0.29 280	0.30 280	0.22 274	1.72 349	0.34 330	0.45 278	0.37 251	0.30 331	0.23 306	0.26 260	0.27 271	0.37 283	0.40 288

ACV-stereo	2.24 377	1.03 360	0.23 301	0.38 320	0.24 292	0.70 345	0.48 335	0.45 332	0.32 317	0.36 310	0.41 314	0.47 302	2.93 380	0.35 333	1.93 369	0.86 375	0.44 330	0.29 325	44.47 404	0.55 355	0.82 359	0.90 370	0.33 339	0.26 317	0.26 260	0.28 277	0.41 298	0.39 287

DLNR_Zeroshot_test	9.91 393	28.72 404	0.20 281	46.90 405	0.13 199	0.20 248	45.01 405	0.29 281	0.11 135	0.38 323	0.19 208	0.33 269	0.10 139	1.29 363	61.34 405	71.85 405	3.99 390	2.49 390	1.36 338	0.22 265	0.65 337	0.41 267	0.09 174	0.13 236	0.26 260	0.24 237	0.29 238	0.33 259

GwcNet-ADL	0.29 268	0.22 284	0.21 290	0.29 296	0.22 283	0.23 273	0.19 260	0.28 265	0.19 262	0.34 287	0.58 344	0.43 298	0.23 281	0.22 303	0.50 289	0.34 300	0.29 272	0.22 274	0.44 263	0.28 308	0.36 237	0.39 259	0.13 255	0.16 268	0.26 260	0.29 284	0.28 232	0.38 278

PSMNet-ADL	0.30 276	0.20 278	0.20 281	0.23 273	0.21 276	0.23 273	0.22 277	0.30 285	0.26 298	0.40 332	0.58 344	0.38 291	0.43 315	0.24 310	0.31 238	0.44 333	0.31 288	0.20 257	0.52 293	0.23 277	0.39 259	0.36 245	0.17 280	0.16 268	0.26 260	0.26 264	0.39 290	0.25 219

TRStereo	0.34 289	0.16 223	0.21 290	0.16 217	0.12 181	0.34 315	0.17 248	0.27 254	0.11 135	0.35 301	0.18 198	0.34 274	0.09 123	0.12 220	0.26 213	0.36 313	0.25 223	0.17 194	0.44 263	0.25 288	0.42 266	0.47 292	0.09 174	0.09 143	0.26 260	2.80 390	0.49 314	0.33 259

pcwnet_v2	0.26 255	0.17 241	0.18 269	0.22 264	0.19 265	0.22 269	0.18 252	0.25 217	0.18 258	0.31 265	0.23 248	0.30 254	0.28 294	0.18 289	0.88 324	0.21 203	0.24 209	0.19 245	0.36 244	0.15 197	0.27 193	0.24 171	0.17 280	0.15 260	0.26 260	0.26 264	0.30 249	0.38 278

NCC-stereo	0.25 248	0.22 284	0.21 290	0.22 264	0.23 289	0.23 273	0.25 292	0.26 234	0.28 305	0.18 114	0.27 272	0.28 233	0.26 292	0.17 280	0.48 284	0.22 221	0.22 177	0.24 293	0.27 190	0.20 246	0.21 145	0.27 197	0.20 293	0.16 268	0.26 260	0.29 284	0.33 265	0.29 246

Abc-Net	0.25 248	0.22 284	0.21 290	0.22 264	0.23 289	0.23 273	0.25 292	0.26 234	0.28 305	0.18 114	0.27 272	0.28 233	0.26 292	0.17 280	0.48 284	0.22 221	0.22 177	0.24 293	0.27 190	0.20 246	0.21 145	0.27 197	0.20 293	0.16 268	0.26 260	0.29 284	0.33 265	0.29 246
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMDNet	0.25 248	0.14 189	0.11 173	0.13 175	0.14 218	0.16 209	0.11 202	0.26 234	0.14 205	0.31 265	0.17 194	0.26 212	0.29 295	0.14 249	0.24 197	0.35 305	0.28 265	0.18 231	0.54 298	0.28 308	0.58 322	0.60 334	0.10 201	0.11 191	0.26 260	0.25 248	0.26 204	0.30 250

ccs_rob	0.41 306	0.24 299	0.19 274	0.33 310	0.21 276	0.33 312	0.28 305	0.34 304	0.21 271	0.47 350	1.62 381	1.59 357	0.39 308	0.22 303	0.31 238	0.36 313	0.29 272	0.22 274	0.47 271	0.27 303	0.55 314	0.57 328	0.17 280	0.20 290	0.26 260	0.25 248	0.29 238	0.36 268

UCFNet_RVC	0.21 213	0.25 305	0.16 249	0.21 260	0.19 265	0.20 248	0.14 232	0.23 182	0.16 241	0.26 202	0.19 208	0.34 274	0.17 247	0.13 238	0.23 180	0.19 171	0.21 160	0.18 231	0.31 214	0.16 215	0.26 185	0.19 142	0.17 280	0.14 247	0.26 260	0.21 208	0.23 169	0.29 246

LALA_ROB	0.32 281	0.34 325	0.23 301	0.24 280	0.24 292	0.29 302	0.22 277	0.24 198	0.28 305	0.31 265	0.35 297	0.94 334	0.21 273	0.19 291	0.64 305	0.24 242	0.33 299	0.28 324	0.33 220	0.25 288	0.34 221	0.40 264	0.18 290	0.21 299	0.26 260	0.31 295	0.50 317	0.36 268

MyStereo04	0.22 220	0.18 259	0.17 262	0.14 187	0.14 218	0.13 177	0.10 189	0.28 265	0.21 271	0.31 265	0.20 219	0.29 242	0.13 201	0.08 120	0.27 219	0.22 221	0.22 177	0.18 231	0.54 298	0.21 257	0.34 221	0.26 189	0.11 228	0.16 268	0.27 273	0.23 228	0.30 249	0.22 185

RAFT-Test	0.24 240	0.13 166	0.11 173	0.16 217	0.14 218	0.18 230	0.11 202	0.27 254	0.14 205	0.32 272	0.26 264	0.26 212	0.12 180	0.14 249	0.24 197	0.35 305	0.27 251	0.18 231	0.56 302	0.24 280	0.58 322	0.49 300	0.09 174	0.11 191	0.27 273	0.29 284	0.27 221	0.35 264

UDG	0.46 314	0.56 347	0.24 309	0.85 349	0.78 358	0.79 348	0.97 356	0.27 254	0.25 292	0.28 232	0.36 303	0.37 284	0.17 247	1.43 364	0.92 330	0.25 254	0.44 330	0.27 316	0.57 305	0.29 316	0.41 261	0.37 251	0.39 344	0.19 288	0.27 273	0.28 277	0.32 260	0.27 236

Anonymous3	0.29 268	0.21 281	0.15 236	0.17 227	0.16 242	0.20 248	0.16 244	0.31 290	0.25 292	0.30 254	0.20 219	0.45 300	0.20 270	0.16 271	0.45 277	0.53 346	0.32 294	0.27 316	0.49 282	0.26 297	0.49 297	0.55 323	0.13 255	0.14 247	0.27 273	0.28 277	0.34 270	0.27 236

FADNet_RVC	0.33 286	0.22 284	0.22 297	0.29 296	0.25 300	0.19 241	0.22 277	0.31 290	0.22 278	0.31 265	0.29 281	0.41 295	0.33 300	0.22 303	0.72 310	0.25 254	0.29 272	0.32 336	0.73 317	0.27 303	0.43 270	0.47 292	0.16 276	0.23 306	0.27 273	0.30 291	0.51 319	0.36 268

FADNet	0.23 232	0.19 273	0.14 223	0.23 273	0.15 236	0.21 258	0.22 277	0.27 254	0.17 251	0.27 213	0.27 272	0.26 212	0.18 260	0.15 264	0.34 251	0.21 203	0.21 160	0.20 257	0.41 253	0.25 288	0.26 185	0.27 197	0.14 265	0.15 260	0.27 273	0.27 271	0.24 180	0.27 236

PWC_ROB	0.37 296	0.27 311	0.25 314	0.23 273	0.24 292	0.23 273	0.31 314	0.29 281	0.47 344	0.25 189	0.39 310	0.37 284	0.89 345	0.19 291	0.58 298	0.32 295	0.39 321	0.29 325	0.62 309	0.29 316	0.48 295	0.48 295	0.19 292	0.33 331	0.27 273	0.26 264	0.39 290	0.67 320

Any-RAFT	0.24 240	0.13 166	0.16 249	0.16 217	0.13 199	0.15 200	0.10 189	0.25 217	0.14 205	0.28 232	0.35 297	0.28 233	0.11 165	0.12 220	0.22 168	0.25 254	0.28 265	0.17 194	0.50 288	0.16 215	0.63 332	0.40 264	0.10 201	0.10 174	0.28 280	0.29 284	0.26 204	0.42 291

SACVNet	0.22 220	0.20 278	0.18 269	0.21 260	0.19 265	0.19 241	0.19 260	0.25 217	0.22 278	0.25 189	0.21 230	0.20 150	0.12 180	0.17 280	0.23 180	0.21 203	0.25 223	0.21 267	0.32 216	0.19 239	0.27 193	0.34 234	0.15 271	0.17 278	0.28 280	0.25 248	0.29 238	0.26 231

test-1	0.27 262	0.10 108	0.12 196	0.14 187	0.13 199	0.25 284	0.18 252	0.29 281	0.17 251	0.37 317	0.42 316	0.30 254	0.16 234	0.14 249	0.29 225	0.36 313	0.27 251	0.20 257	0.52 293	0.25 288	0.57 318	0.66 346	0.10 201	0.13 236	0.28 280	0.29 284	0.30 249	0.36 268

EAI-Stereo	0.28 266	0.13 166	0.12 196	0.18 237	0.16 242	0.66 343	0.20 264	0.27 254	0.18 258	0.27 213	0.27 272	0.29 242	0.10 139	0.11 187	0.35 254	0.32 295	0.26 239	0.20 257	0.65 313	0.22 265	0.44 276	0.44 279	0.10 201	0.14 247	0.28 280	0.31 295	0.39 290	0.42 291

RGC	0.27 262	0.24 299	0.28 322	0.25 286	0.26 306	0.27 290	0.20 264	0.28 265	0.30 315	0.22 138	0.31 286	0.29 242	0.31 297	0.20 296	0.51 292	0.24 242	0.23 192	0.21 267	0.29 207	0.22 265	0.25 178	0.30 214	0.17 280	0.20 290	0.28 280	0.32 299	0.34 270	0.36 268

ETE_ROB	0.32 281	0.32 322	0.20 281	0.26 289	0.24 292	0.28 297	0.23 285	0.24 198	0.29 310	0.27 213	0.35 297	0.99 337	0.21 273	0.20 296	0.41 267	0.23 233	0.41 327	0.24 293	0.37 246	0.25 288	0.37 242	0.40 264	0.20 293	0.20 290	0.28 280	0.35 307	0.54 324	0.37 273

cross-raft	0.24 240	0.14 189	0.12 196	0.13 175	0.13 199	0.17 223	0.10 189	0.27 254	0.15 221	0.30 254	0.19 208	0.28 233	0.10 139	0.12 220	0.26 213	0.34 300	0.27 251	0.17 194	0.57 305	0.25 288	0.62 330	0.51 309	0.09 174	0.11 191	0.29 286	0.27 271	0.26 204	0.31 254

FCDSN-DC	0.36 292	0.28 313	0.33 336	0.31 305	0.29 312	0.28 297	0.39 323	0.31 290	0.22 278	0.28 232	0.20 219	0.26 212	0.16 234	0.29 321	1.96 371	0.35 305	0.34 302	0.32 336	0.33 220	0.25 288	0.41 261	0.48 295	0.27 315	0.37 344	0.29 286	0.30 291	0.30 249	0.30 250
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.47 317	0.27 311	0.34 339	0.45 327	0.48 346	0.39 321	0.32 316	0.42 327	0.27 303	0.41 337	0.90 364	0.77 326	0.58 328	0.30 325	0.57 296	0.56 350	0.35 307	0.34 341	0.64 312	0.42 342	0.67 342	0.66 346	0.28 319	0.34 335	0.29 286	0.36 311	0.45 303	0.74 327

ADCRef	0.34 289	0.18 259	0.16 249	0.15 206	0.16 242	0.18 230	0.18 252	0.23 182	0.34 320	0.26 202	0.22 239	0.23 182	0.17 247	0.11 187	2.05 375	0.22 221	0.23 192	0.20 257	0.39 248	0.21 257	0.25 178	0.26 189	0.17 280	0.16 268	0.29 286	0.41 321	0.29 238	1.39 364

HSM-Net_RVC	0.30 276	0.17 241	0.17 262	0.26 289	0.20 270	0.20 248	0.14 232	0.28 265	0.19 262	0.34 287	0.41 314	1.59 357	0.25 288	0.14 249	0.26 213	0.21 203	0.25 223	0.19 245	0.28 197	0.20 246	0.38 247	0.33 227	0.13 255	0.20 290	0.29 286	0.30 291	0.35 273	0.33 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.36 292	0.47 341	0.32 332	0.65 342	0.49 347	0.54 333	0.46 330	0.35 308	0.24 288	0.37 317	0.28 278	0.92 331	0.21 273	0.37 334	0.28 222	0.17 128	0.23 192	0.22 274	0.67 315	0.22 265	0.22 155	0.16 114	0.44 350	0.24 309	0.29 286	0.28 277	0.27 221	0.40 288

FSD		0.26 308	0.26 317	0.27 292	0.26 306	0.25 284	0.31 314	0.33 303	0.20 268	0.28 232	0.20 219			0.29 321	0.34 251	0.37 318			0.33 220	0.26 297				0.28 321	0.30 292	0.26 264	0.30 249	0.31 254

EKT-Stereo	0.33 286	0.17 241	0.13 214	0.20 256	0.17 251	0.22 269	0.25 292	0.27 254	0.14 205	0.30 254	0.26 264	0.27 225	0.13 201	0.13 238	1.64 358	0.53 346	0.29 272	0.25 303	0.46 269	0.30 321	0.82 359	0.54 321	0.09 174	0.12 212	0.30 292	0.25 248	0.31 257	0.25 219

CASS	0.25 248	0.18 259	0.16 249	0.21 260	0.17 251	0.21 258	0.21 271	0.28 265	0.20 268	0.33 283	0.24 252	0.28 233	0.18 260	0.11 187	0.25 209	0.23 233	0.37 316	0.20 257	0.43 260	0.17 228	0.57 318	0.42 270	0.11 228	0.13 236	0.30 292	0.22 218	0.32 260	0.32 256
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 281	0.18 259	0.15 236	0.29 296	0.24 292	0.24 279	0.25 292	0.31 290	0.29 310	0.32 272	0.39 310	0.53 307	0.34 302	0.11 187	0.29 225	0.40 326	0.35 307	0.25 303	0.49 282	0.29 316	0.63 332	0.48 295	0.21 301	0.25 313	0.30 292	0.28 277	0.38 286	0.37 273

SepStereo	0.32 281	0.18 259	0.15 236	0.29 296	0.24 292	0.24 279	0.25 292	0.31 290	0.29 310	0.32 272	0.39 310	0.53 307	0.34 302	0.11 187	0.29 225	0.40 326	0.35 307	0.25 303	0.49 282	0.29 316	0.63 332	0.48 295	0.21 301	0.25 313	0.30 292	0.28 277	0.38 286	0.37 273

SFCPSM	0.64 332	0.24 299	0.19 274	0.28 294	0.23 289	0.27 290	0.24 287	0.30 285	0.30 315	0.34 287	0.50 331	0.63 317	1.06 350	0.19 291	0.37 258	0.34 300	0.31 288	0.24 293	8.10 388	0.39 335	0.45 278	0.43 276	0.20 293	0.19 288	0.30 292	0.31 295	0.36 275	0.45 298

S-Stereo	0.53 321	0.29 317	0.27 321	0.48 329	0.46 343	0.50 331	0.60 343	0.38 318	0.37 324	0.39 329	1.16 371	1.01 338	0.45 320	0.29 321	0.91 328	0.67 363	0.35 307	0.39 349	0.84 327	0.70 366	0.46 288	0.71 350	0.61 360	0.37 344	0.30 292	0.33 301	0.40 295	0.63 314

dad	0.29 268	0.21 281	0.14 223	0.47 328	0.22 283	0.29 302	0.48 335	0.40 321	0.12 162	0.32 272	0.14 155	0.41 295	0.23 281	0.10 169	0.53 293	0.19 171	0.32 294	0.17 194	0.51 289	0.15 197	0.27 193	0.18 129	0.11 228	0.18 286	0.31 299	0.18 177	0.67 346	0.45 298

FBW_ROB	0.46 314	0.42 336	0.36 342	0.60 340	0.44 340	0.47 330	0.44 329	0.31 290	0.25 292	0.34 287	0.34 296	0.64 318	0.48 323	0.56 351	1.05 340	0.25 254	0.35 307	0.23 288	1.39 339	0.22 265	0.49 297	0.36 245	0.43 348	0.40 349	0.31 299	0.33 301	0.42 300	0.65 318

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 361	0.15 212	0.23 301	0.22 264	0.20 270	0.33 312	0.24 287	0.28 265	0.33 318	0.38 323	0.52 334	0.35 278	0.15 225	0.13 238	0.29 225	0.49 343	0.30 280	0.21 267	25.47 400	0.27 303	0.49 297	0.60 334	0.10 201	0.12 212	0.32 301	0.45 330	0.37 283	0.60 311

SQANet	0.68 336	0.89 358	0.29 324	1.65 362	0.77 357	1.39 358	1.15 358	0.37 316	0.29 310	0.40 332	0.30 284	0.88 330	0.32 299	1.26 362	0.39 263	0.21 203	0.44 330	0.27 316	2.24 357	0.28 308	0.49 297	0.50 305	1.59 368	0.23 306	0.32 301	0.34 305	0.42 300	0.71 325

NOSS_ROB	0.34 289	0.22 284	0.20 281	0.27 292	0.25 300	0.26 288	0.24 287	0.41 323	0.24 288	0.36 310	0.30 284	0.36 280	0.23 281	0.39 338	0.47 281	0.57 352	0.33 299	0.29 325	0.32 216	0.23 277	0.64 335	0.67 348	0.28 319	0.30 326	0.32 301	0.30 291	0.42 300	0.32 256

pmcnn	0.45 312	0.24 299	0.19 274	0.33 310	0.29 312	0.34 315	0.42 325	0.34 304	0.26 298	0.34 287	0.50 331	0.80 328	1.10 352	0.19 291	0.38 261	0.57 352	0.40 325	0.32 336	0.83 326	0.37 333	0.80 355	0.49 300	0.28 319	0.24 309	0.32 301	0.34 305	0.66 345	0.82 336

IGEV-FE	0.29 268	0.13 166	0.22 297	0.29 296	0.17 251	0.21 258	0.22 277	0.28 265	0.14 205	0.35 301	0.43 319	0.33 269	0.11 165	0.14 249	0.23 180	0.37 318	0.26 239	0.17 194	0.47 271	0.24 280	0.51 308	0.61 338	0.11 228	0.11 191	0.33 305	0.27 271	0.62 338	0.45 298

ITSA-stereo	0.37 296	0.23 295	0.19 274	0.39 322	0.26 306	0.24 279	0.26 300	0.35 308	0.26 298	0.39 329	0.55 338	0.46 301	0.41 314	0.23 308	0.53 293	0.38 323	0.31 288	0.25 303	0.49 282	0.24 280	0.43 270	0.49 300	0.23 305	0.22 303	0.33 305	0.40 319	0.72 351	0.75 330

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 286	0.15 212	0.23 301	0.24 280	0.16 242	0.28 297	0.20 264	0.28 265	0.21 271	0.35 301	0.60 348	0.32 266	0.17 247	0.12 220	0.28 222	0.44 333	0.30 280	0.22 274	0.58 307	0.28 308	0.54 311	0.59 332	0.09 174	0.14 247	0.33 305	0.32 299	0.79 353	0.60 311

IGEV_Zeroshot_test	0.29 268	0.13 166	0.22 297	0.29 296	0.17 251	0.21 258	0.22 277	0.28 265	0.14 205	0.35 301	0.43 319	0.33 269	0.11 165	0.14 249	0.23 180	0.37 318	0.26 239	0.17 194	0.48 280	0.24 280	0.52 310	0.61 338	0.11 228	0.11 191	0.33 305	0.27 271	0.62 338	0.45 298

HBP-ISP	0.45 312	0.24 299	0.26 317	0.35 315	0.29 312	0.30 306	0.24 287	0.38 318	0.23 283	0.38 323	0.44 324	0.31 261	0.17 247	0.55 349	2.33 382	0.99 382	0.32 294	0.27 316	0.33 220	0.28 308	0.64 335	0.89 368	0.27 315	0.29 325	0.33 305	0.35 307	0.47 308	0.38 278

iRaft-Stereo_20w	0.31 279	0.14 189	0.24 309	0.29 296	0.18 261	0.22 269	0.18 252	0.26 234	0.15 221	0.41 337	0.51 333	0.30 254	0.11 165	0.12 220	0.32 241	0.32 295	0.27 251	0.17 194	0.42 257	0.24 280	0.46 288	0.53 318	0.11 228	0.10 174	0.33 305	0.67 353	0.61 336	0.60 311

SHD	0.36 292	0.22 284	0.28 322	0.25 286	0.24 292	0.24 279	0.27 304	0.35 308	0.28 305	0.35 301	0.33 293	0.32 266	0.45 320	0.21 300	1.38 345	0.26 265	0.30 280	0.24 293	0.56 302	0.27 303	0.38 247	0.43 276	0.20 293	0.25 313	0.33 305	0.36 311	0.35 273	0.50 304

NCCL2	0.26 255	0.23 295	0.22 297	0.19 247	0.20 270	0.18 230	0.16 244	0.26 234	0.22 278	0.29 250	0.22 239	0.27 225	0.17 247	0.15 264	0.60 300	0.24 242	0.25 223	0.22 274	0.27 190	0.22 265	0.31 204	0.34 234	0.18 290	0.21 299	0.33 305	0.33 301	0.36 275	0.35 264

anonymity	0.53 321	0.11 129	0.19 274	0.16 217	0.14 218	0.16 209	0.10 189	0.29 281	0.13 189	0.34 287	7.32 393	0.30 254	0.13 201	0.12 220	0.21 149	0.37 318	0.27 251	0.17 194	0.44 263	0.23 277	0.43 270	0.54 321	0.11 228	0.12 212	0.34 313	0.43 327	0.71 350	0.44 297

GANetREF_RVC	0.32 281	0.30 319	0.32 332	0.28 294	0.27 310	0.27 290	0.26 300	0.42 327	0.35 323	0.38 323	0.21 230	0.56 310	0.39 308	0.16 271	0.33 245	0.23 233	0.29 272	0.25 303	0.44 263	0.25 288	0.35 232	0.25 181	0.25 308	0.32 329	0.34 313	0.29 284	0.45 303	0.38 278
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
NaN_ROB	0.30 276	0.25 305	0.25 314	0.25 286	0.30 315	0.21 258	0.20 264	0.34 304	0.39 327	0.30 254	0.28 278	0.65 319	0.22 279	0.17 280	0.70 308	0.20 192	0.20 144	0.20 257	0.28 197	0.26 297	0.22 155	0.23 163	0.14 265	0.26 317	0.34 313	0.41 321	0.39 290	0.55 307

SGM-Forest	0.38 299	0.24 299	0.18 269	0.35 315	0.25 300	0.27 290	0.20 264	0.30 285	0.23 283	0.32 272	0.23 248	0.37 284	0.43 315	0.24 310	0.82 320	0.33 298	0.24 209	0.21 267	1.61 347	0.19 239	0.38 247	0.43 276	0.27 315	0.21 299	0.34 313	0.28 277	0.57 330	0.86 341
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.43 310	0.25 305	0.23 301	0.30 304	0.28 311	0.27 290	0.21 271	0.40 321	0.28 305	0.37 317	0.27 272	0.67 322	0.35 306	0.32 330	0.49 287	0.53 346	0.34 302	0.27 316	0.56 302	0.27 303	0.55 314	0.62 340	0.26 310	0.33 331	0.35 317	0.33 301	0.64 342	1.79 376
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCMid	0.46 314	0.29 317	0.29 324	0.26 289	0.31 317	0.33 312	0.35 321	0.41 323	0.46 343	0.31 265	0.38 307	0.48 304	0.40 311	0.21 300	1.82 365	0.35 305	0.34 302	0.27 316	0.78 322	0.28 308	0.45 278	0.46 286	0.30 331	0.24 309	0.36 318	0.53 338	0.45 303	1.42 365

DLCB_ROB	0.19 186	0.17 241	0.16 249	0.14 187	0.15 236	0.14 185	0.13 223	0.20 139	0.16 241	0.23 151	0.23 248	0.25 200	0.18 260	0.15 264	0.20 135	0.16 118	0.21 160	0.18 231	0.19 121	0.15 197	0.24 173	0.20 147	0.13 255	0.15 260	0.36 318	0.24 237	0.24 180	0.20 163

DN	0.72 337	0.13 166	0.12 196	0.24 280	0.12 181	7.52 394	0.13 223	0.25 217	0.14 205	0.30 254	0.20 219	6.25 388	0.10 139	0.15 264	0.22 168	0.27 271	0.27 251	0.17 194	0.41 253	0.16 215	0.40 260	0.34 234	0.11 228	0.11 191	0.37 320	0.31 295	0.27 221	0.43 295

STTRV1_RVC		0.32 322	0.26 317	0.42 325	0.32 321	0.40 322	0.34 319	0.41 323	0.40 328	0.36 310	0.35 297	0.59 312	0.67 332	0.48 345	0.48 284	0.27 271	0.85 363	0.27 316		0.66 362	0.88 367	0.52 313		0.48 357	0.37 320	0.56 342	0.54 324	0.96 347

RTS	0.38 299	0.22 284	0.20 281	0.22 264	0.21 276	0.31 307	0.29 307	0.31 290	0.34 320	0.23 151	0.22 239	0.29 242	0.25 288	0.16 271	1.65 359	0.29 280	0.36 313	0.24 293	0.63 310	0.31 324	0.38 247	0.38 254	0.15 271	0.22 303	0.39 322	0.95 371	0.40 295	0.63 314

RTSA	0.38 299	0.22 284	0.20 281	0.22 264	0.21 276	0.31 307	0.29 307	0.31 290	0.34 320	0.23 151	0.22 239	0.29 242	0.25 288	0.16 271	1.65 359	0.29 280	0.36 313	0.24 293	0.63 310	0.31 324	0.38 247	0.38 254	0.15 271	0.22 303	0.39 322	0.95 371	0.40 295	0.63 314

DGSMNet	0.85 346	0.47 341	0.39 344	0.51 332	0.39 333	0.56 335	0.43 327	0.59 349	0.40 328	0.84 374	4.01 390	0.67 322	0.85 341	0.85 360	0.85 323	0.90 378	1.17 374	0.66 375	1.64 348	0.62 357	1.35 385	1.36 386	0.51 355	0.54 360	0.40 324	0.66 352	0.50 317	0.74 327

G-Net	0.59 328	0.35 328	0.35 341	0.31 305	0.31 317	0.44 324	0.30 311	0.50 340	0.63 359	0.43 342	0.64 351	2.00 363	0.52 325	0.23 308	0.76 313	0.52 345	0.37 316	0.35 344	0.80 323	0.67 363	0.60 326	0.59 332	0.26 310	0.33 331	0.40 324	0.82 363	0.81 355	1.59 370

CSAN	0.39 302	0.37 333	0.34 339	0.33 310	0.32 321	0.27 290	0.25 292	0.36 311	0.64 360	0.43 342	0.43 319	0.73 325	0.44 318	0.20 296	0.63 302	0.25 254	0.27 251	0.26 313	0.41 253	0.43 346	0.38 247	0.34 234	0.22 303	0.33 331	0.40 324	0.47 332	0.48 310	0.55 307

edge stereo	0.61 331	0.35 328	0.44 349	0.53 336	0.47 345	0.57 339	0.54 339	0.57 347	0.41 332	0.52 360	0.69 353	1.31 349	1.03 349	0.38 335	0.44 274	0.60 357	0.40 325	0.30 331	1.76 353	0.81 375	0.47 291	0.86 367	0.41 346	0.32 329	0.41 327	0.37 314	0.57 330	0.91 344

XQC	0.42 308	0.37 333	0.31 330	0.41 324	0.35 325	0.41 323	0.42 325	0.45 332	0.38 325	0.40 332	0.33 293	0.48 304	0.44 318	0.34 332	1.54 351	0.29 280	0.29 272	0.27 316	0.52 293	0.30 321	0.37 242	0.44 279	0.26 310	0.30 326	0.41 327	0.41 321	0.53 322	0.38 278

otaku	0.82 344	1.17 367	0.41 346	1.90 371	0.99 363	1.68 364	1.39 360	0.46 336	0.41 332	0.46 349	0.36 303	0.93 333	0.43 315	1.51 365	0.45 277	0.30 287	0.44 330	0.29 325	2.65 365	0.40 339	0.60 326	0.58 329	2.09 370	0.34 335	0.42 329	0.35 307	0.49 314	0.74 327

AnyNet_C32	0.49 319	0.23 295	0.23 301	0.24 280	0.25 300	0.28 297	0.30 311	0.34 304	0.58 351	0.34 287	0.45 325	0.35 278	0.24 285	0.22 303	2.28 379	0.38 323	0.38 319	0.33 339	0.51 289	0.29 316	0.55 314	0.55 323	0.23 305	0.28 321	0.43 330	0.73 358	0.45 303	1.65 372

FC-DCNN	0.40 304	0.35 328	0.43 348	0.49 331	0.35 325	0.44 324	0.46 330	0.43 330	0.27 303	0.34 287	0.26 264	0.37 284	0.21 273	0.30 325	0.58 298	0.35 305	0.39 321	0.31 334	0.45 267	0.26 297	0.49 297	0.42 270	0.28 319	0.35 338	0.44 331	0.38 315	0.51 319	0.77 333

CBMV_ROB	0.48 318	0.22 284	0.24 309	0.39 322	0.32 321	0.32 310	0.29 307	0.44 331	0.23 283	0.38 323	0.45 325	1.42 354	0.88 344	0.28 318	0.91 328	0.34 300	0.37 316	0.25 303	0.81 324	0.36 332	0.54 311	0.51 309	0.28 319	0.26 317	0.44 331	0.62 347	0.62 338	0.91 344

Ntro	0.87 347	1.36 374	0.44 349	1.82 369	1.04 366	1.67 363	1.60 365	0.52 342	0.44 340	0.48 354	0.42 316	0.98 336	0.40 311	1.61 367	0.64 305	0.31 289	0.49 339	0.30 331	2.69 367	0.44 347	0.68 343	0.60 334	2.13 371	0.36 343	0.45 333	0.45 330	0.52 321	0.71 325

ACVNet-4b	1.08 355	1.48 378	0.48 354	2.91 379	1.12 367	1.82 372	2.71 379	0.46 336	0.44 340	0.51 358	0.43 319	1.66 359	1.85 369	2.08 375	0.46 279	0.40 326	0.82 361	0.34 341	2.68 366	0.50 350	0.65 337	0.71 350	2.24 372	0.35 338	0.45 333	0.42 325	0.53 322	0.70 323

MFN_U_SF_RVC	0.60 330	0.55 346	0.41 346	0.56 338	0.46 343	0.57 339	0.63 344	0.56 345	0.43 339	0.86 375	0.93 365	0.72 324	0.52 325	0.53 348	0.97 334	0.49 343	0.32 294	0.34 341	1.73 350	0.44 347	0.62 330	0.58 329	0.30 331	0.56 362	0.45 333	0.44 329	0.49 314	0.68 321

ADCS	0.59 328	0.34 325	0.31 330	0.34 313	0.36 328	0.36 318	0.37 322	0.48 338	0.60 355	0.34 287	0.43 319	0.58 311	0.87 343	0.29 321	2.30 380	0.66 361	0.47 337	0.38 346	0.82 325	0.42 342	0.76 352	0.69 349	0.28 319	0.35 338	0.46 336	0.88 367	0.59 332	1.26 358

SANet	0.57 326	0.32 322	0.33 336	0.36 317	0.35 325	0.44 324	0.33 318	0.55 343	0.85 368	0.33 283	0.57 342	2.42 369	1.17 354	0.32 330	0.88 324	0.24 242	0.47 337	0.31 334	0.51 289	0.31 324	0.50 306	0.45 284	0.37 343	0.37 344	0.46 336	0.54 340	0.55 328	0.98 349

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 308	0.34 325	0.25 314	0.42 325	0.31 317	0.36 318	0.47 333	0.48 338	0.40 328	0.42 339	0.31 286	0.60 314	0.53 327	0.40 340	0.57 296	0.27 271	0.24 209	0.22 274	0.67 315	0.22 265	0.60 326	0.56 326	0.33 339	0.28 321	0.47 338	0.48 334	0.48 310	0.70 323

ADCPNet	0.56 324	0.26 308	0.30 328	0.29 296	0.36 328	0.29 302	0.50 337	0.41 323	0.40 328	0.38 323	0.55 338	0.38 291	1.12 353	0.26 316	2.02 374	0.42 332	0.34 302	0.24 293	1.25 335	0.39 335	0.47 291	0.45 284	0.33 339	0.28 321	0.48 339	0.56 342	0.46 307	1.88 379

AMNet	0.51 320	0.50 344	0.48 354	0.51 332	0.50 348	0.56 335	0.52 338	0.36 311	0.42 338	0.39 329	0.59 347	0.65 319	0.21 273	0.58 352	0.49 287	0.59 355	0.60 345	0.58 366	0.51 289	0.51 352	0.59 325	0.53 318	0.32 337	0.51 358	0.48 339	0.54 340	0.60 334	0.65 318

MonStereo1	1.06 354	1.06 361	0.53 356	1.71 365	1.39 377	1.49 360	1.71 367	0.68 358	0.57 350	2.01 391	0.75 357	1.99 362	1.76 368	1.97 372	0.35 254	0.25 254	0.60 345	0.48 358	2.25 358	0.51 352	0.65 337	0.52 313	2.33 375	0.41 351	0.49 341	0.39 317	0.85 357	0.80 335

model_zeroshot	0.28 266	0.14 189	0.11 173	0.16 217	0.14 218	0.18 230	0.11 202	0.28 265	0.15 221	0.33 283	0.32 289	0.31 261	0.10 139	0.13 238	0.43 270	0.31 289	0.30 280	0.19 245	0.66 314	0.22 265	0.55 314	0.44 279	0.12 247	0.13 236	0.49 341	0.36 311	0.31 257	0.53 306

FC-DCNN v2	0.41 306	0.36 332	0.45 352	0.51 332	0.36 328	0.46 329	0.46 330	0.45 332	0.29 310	0.34 287	0.26 264	0.38 291	0.24 285	0.30 325	0.60 300	0.35 305	0.39 321	0.30 331	0.46 269	0.26 297	0.49 297	0.42 270	0.28 319	0.35 338	0.50 343	0.43 327	0.59 332	0.79 334

RainbowNet	0.93 349	1.16 366	0.62 359	1.83 370	1.16 370	1.69 365	1.70 366	0.51 341	0.44 340	0.59 364	0.38 307	1.19 346	0.79 340	2.02 373	0.74 312	0.57 352	0.54 343	0.40 350	1.50 342	0.76 372	0.66 340	0.65 345	2.28 374	0.46 355	0.50 343	0.49 336	0.60 334	0.84 339

DispFullNet	1.20 360	1.15 365	0.77 371	1.20 354	0.97 362	1.12 355	1.34 359	0.66 357	0.58 351	0.74 371	0.82 360	3.72 383	1.48 358	1.65 369	1.03 339	1.32 387	1.00 369	0.58 366	6.30 386	1.09 386	0.84 364	0.76 357	0.42 347	0.35 338	0.50 343	0.35 307	0.68 347	1.00 351

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 326	0.64 349	0.47 353	0.65 342	0.41 335	0.44 324	0.57 341	0.61 352	0.68 361	0.58 361	0.39 310	0.59 312	0.58 328	0.65 357	0.76 313	0.44 333	0.35 307	0.40 350	1.53 343	0.50 350	0.54 311	0.63 342	0.46 353	0.47 356	0.51 346	0.40 319	0.41 298	0.75 330

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 384	0.48 343	0.29 324	0.48 329	0.42 336	0.63 342	0.86 353	0.69 360	0.74 365	0.42 339	1.69 382	46.80 404	1.87 370	0.64 356	0.38 261	0.33 298	0.97 365	0.98 386	1.59 345	0.33 327	0.81 357	0.79 360	0.28 319	0.25 313	0.52 347	0.78 361	3.35 391	0.83 338

ADCL	0.37 296	0.23 295	0.19 274	0.20 256	0.18 261	0.23 273	0.23 285	0.26 234	0.53 348	0.32 272	0.29 281	0.29 242	0.17 247	0.15 264	1.60 356	0.21 203	0.24 209	0.22 274	0.34 228	0.22 265	0.32 209	0.28 205	0.17 280	0.17 278	0.52 347	0.53 338	0.47 308	1.56 369

ACVNet_1	0.97 351	1.21 370	0.62 359	2.28 372	1.27 373	1.81 371	2.12 376	0.63 355	0.41 332	0.50 357	0.49 329	1.06 342	0.73 337	2.46 378	0.47 281	0.31 289	0.80 360	0.40 350	2.04 356	0.42 342	0.76 352	0.56 326	2.26 373	0.43 353	0.54 349	0.42 325	0.48 310	0.58 310

PVD	0.56 324	0.44 337	0.36 342	0.51 332	0.43 338	0.55 334	0.47 333	0.62 353	0.59 353	0.33 283	0.48 328	0.61 316	0.74 338	0.50 346	1.52 350	0.34 300	0.51 341	0.37 345	0.76 320	0.41 341	0.61 329	0.64 344	0.30 331	0.37 344	0.56 350	0.71 356	0.61 336	0.86 341

DPSNet	0.76 341	0.28 313	0.26 317	0.38 320	0.38 331	0.44 324	0.30 311	0.36 311	0.41 332	0.27 213	0.32 289	2.73 373	0.95 348	0.38 335	0.80 317	0.66 361	0.53 342	0.46 354	4.94 380	0.56 356	0.83 363	0.97 372	0.57 358	0.44 354	0.56 350	0.48 334	0.54 324	0.63 314

LSM0	3.53 386	0.37 333	0.30 328	0.55 337	0.45 342	0.56 335	0.63 344	0.74 364	0.61 356	0.60 367	0.87 363	1.16 344	1.39 356	0.25 314	28.52 404	45.56 404	0.55 344	0.38 346	3.16 371	0.62 357	1.14 376	1.40 387	0.31 336	0.42 352	0.59 352	0.81 362	0.98 365	2.52 386

MFMNet_re	0.74 339	0.73 353	0.66 364	0.76 347	0.64 352	0.88 352	0.74 350	0.59 349	0.68 361	0.58 361	0.69 353	1.02 339	0.61 331	0.58 352	0.96 333	0.78 371	0.87 364	0.72 379	1.08 334	0.68 364	1.07 374	0.74 353	0.54 357	0.60 367	0.59 352	0.60 344	0.80 354	0.91 344

AnyNet_C01	0.66 335	0.35 328	0.32 332	0.37 319	0.38 331	0.35 317	0.54 339	0.55 343	0.70 363	0.40 332	0.49 329	0.83 329	0.70 335	0.30 325	2.63 389	0.87 376	0.65 349	0.59 368	0.98 329	0.48 349	0.80 355	0.78 359	0.39 344	0.38 348	0.60 354	0.49 336	0.64 342	1.16 354

SPS-STEREO	0.80 342	0.60 348	0.56 357	0.67 344	0.62 351	0.67 344	0.58 342	0.57 347	0.61 356	0.59 364	0.96 367	1.03 341	0.67 332	0.55 349	0.83 322	0.87 376	0.78 358	0.69 377	2.74 368	0.74 371	1.23 381	1.05 376	0.45 352	0.62 370	0.61 355	0.61 346	0.83 356	0.75 330
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	0.99 352	0.85 357	0.88 377	1.81 368	0.83 360	0.71 346	0.92 354	1.01 378	1.13 377	0.96 380	1.28 379	1.37 353	1.65 364	0.63 355	1.55 354	0.76 370	0.73 355	0.47 355	2.44 363	0.73 370	0.72 351	0.76 357	0.26 310	0.88 383	0.71 356	0.85 364	0.74 352	1.09 353

LRCNet_RVC	10.22 394	14.24 398	3.26 392	20.74 400	17.71 402	19.88 401	15.89 400	6.49 396	2.47 390	19.87 402	12.97 398	19.40 399	8.44 387	26.62 403	2.33 382	0.74 368	10.08 396	5.54 394	23.31 399	6.95 395	2.43 390	1.11 382	22.86 401	8.58 397	0.73 357	0.39 317	1.72 386	1.19 356

notaker	1.84 373	1.90 386	1.02 382	3.19 383	2.19 387	2.44 381	2.77 380	1.11 382	1.57 384	0.91 378	1.09 369	3.37 381	5.56 383	3.13 388	1.35 344	0.81 372	1.34 383	0.71 378	4.26 377	1.08 382	1.22 379	0.99 374	2.96 386	0.93 384	0.74 358	0.77 360	0.98 365	1.18 355

PSMNet_ROB	1.30 364	1.36 374	0.71 366	1.48 358	1.00 364	1.69 365	1.56 364	0.64 356	0.74 365	1.47 389	3.99 389	2.77 375	1.51 359	2.54 381	0.73 311	0.47 341	0.70 352	0.49 359	2.51 364	0.71 368	0.81 357	0.58 329	3.05 387	0.58 364	0.80 359	0.64 351	0.88 358	0.69 322

SGM_RVC	0.72 337	0.45 339	0.32 332	0.59 339	0.43 338	0.56 335	0.43 327	0.70 362	0.41 332	0.43 342	0.57 342	1.16 344	1.20 355	0.22 303	0.37 258	0.28 275	0.44 330	0.25 303	2.26 360	0.33 327	0.49 297	0.38 254	0.27 315	0.31 328	0.80 359	0.62 347	1.69 385	3.41 389
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.13 356	1.26 372	0.75 369	2.58 376	1.30 375	1.73 369	1.87 371	0.75 366	0.52 347	0.59 364	0.53 336	1.29 348	0.90 346	1.85 370	0.70 308	0.48 342	1.14 373	0.40 350	4.70 379	0.54 354	0.71 350	0.60 334	2.05 369	0.61 368	0.81 361	0.47 332	0.70 348	0.82 336

MeshStereo	0.83 345	0.44 337	0.33 336	0.78 348	0.54 349	0.61 341	0.40 324	0.68 358	0.54 349	0.45 348	0.80 359	2.32 368	1.56 362	0.24 310	2.31 381	0.71 366	0.42 328	0.29 325	1.58 344	0.30 321	1.23 381	1.10 381	0.32 337	0.34 335	0.87 362	0.60 344	1.29 376	1.36 363
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
MADNet+	0.75 340	0.45 339	0.65 363	0.63 341	0.58 350	0.50 331	0.64 346	0.75 366	0.59 353	0.62 368	0.52 334	0.94 334	0.85 341	0.46 343	2.17 377	0.74 368	0.79 359	0.53 361	1.00 331	0.65 361	0.93 370	0.75 354	0.57 358	0.67 371	0.88 363	0.72 357	0.70 348	1.05 352

SGM-ForestM	0.64 332	0.80 356	0.39 344	0.70 345	0.40 334	0.77 347	0.67 347	0.62 353	0.41 332	0.35 301	0.42 316	1.68 360	1.08 351	0.24 310	0.33 245	0.21 203	0.44 330	0.23 288	1.27 336	0.24 280	0.43 270	0.30 214	0.28 319	0.26 317	1.04 364	0.90 370	1.53 383	1.35 362

PWCK	1.58 372	1.40 376	0.79 372	1.70 364	1.03 365	1.55 361	1.42 361	1.11 382	0.98 374	1.00 381	1.23 378	2.78 377	1.53 361	0.82 359	0.88 324	0.55 349	0.99 366	0.57 365	13.43 393	0.90 377	1.12 375	0.75 354	1.15 363	0.82 380	1.04 364	0.88 367	0.93 361	1.27 359

IMH-64-1	1.18 358	1.19 368	0.74 367	1.63 360	1.26 371	1.69 365	1.85 369	0.84 369	0.90 369	0.44 346	0.62 349	1.36 351	1.74 366	2.49 379	2.46 385	0.60 357	0.72 353	0.47 355	1.73 350	0.64 359	0.70 347	0.79 360	2.49 379	0.58 364	1.08 366	0.63 349	0.97 363	1.31 360

IMH-64	1.18 358	1.19 368	0.74 367	1.63 360	1.26 371	1.69 365	1.85 369	0.84 369	0.90 369	0.44 346	0.62 349	1.36 351	1.74 366	2.49 379	2.46 385	0.60 357	0.72 353	0.47 355	1.73 350	0.64 359	0.70 347	0.79 360	2.49 379	0.58 364	1.08 366	0.63 349	0.97 363	1.31 360

LVE	1.38 366	1.30 373	0.82 373	4.62 387	1.50 380	1.89 374	3.66 386	0.82 368	0.73 364	0.88 376	0.82 360	1.12 343	1.52 360	2.14 376	0.81 319	0.56 350	0.84 362	0.59 368	3.33 373	0.72 369	0.84 364	0.89 368	2.40 377	0.80 379	1.12 368	0.70 355	1.00 367	0.90 343

SGM+DAISY	1.04 353	0.66 351	0.62 359	0.75 346	0.68 354	0.82 350	0.74 350	0.69 360	0.75 367	0.64 369	1.09 369	1.35 350	1.44 357	0.60 354	1.43 347	1.04 385	0.77 357	0.68 376	2.40 362	0.80 374	1.22 379	1.15 384	0.51 355	0.67 371	1.12 368	1.05 375	1.65 384	2.69 388

WAO-6	1.14 357	1.08 362	0.68 365	1.50 359	1.15 368	1.39 358	1.55 363	0.88 372	0.96 372	0.77 372	0.72 356	1.28 347	1.96 372	1.91 371	2.45 384	0.71 366	1.18 375	0.55 363	1.42 340	0.69 365	0.97 371	0.99 374	0.91 361	0.67 371	1.13 370	0.88 367	1.02 368	1.43 366

Dean	1.27 362	1.44 377	0.85 375	2.93 380	1.62 381	1.95 378	2.03 375	0.96 375	1.00 375	0.91 378	0.75 357	1.51 356	1.65 364	2.05 374	0.80 317	0.64 360	1.01 370	0.60 373	1.86 355	0.85 376	0.85 366	0.75 354	2.35 376	0.79 378	1.15 371	0.85 364	1.19 371	0.85 340

IMH	1.30 364	1.22 371	0.76 370	1.65 362	1.27 373	1.73 369	1.88 372	0.86 371	0.93 371	0.47 350	0.65 352	1.48 355	2.97 381	3.97 395	1.50 348	0.59 355	0.76 356	0.49 359	2.25 358	0.70 366	0.69 346	0.79 360	2.64 381	0.61 368	1.16 372	0.76 359	0.89 360	1.49 368

ktn	2.52 383	1.71 384	3.02 391	2.41 375	1.88 383	2.62 384	3.04 382	1.69 386	4.13 392	1.01 382	1.21 377	8.17 393	10.18 389	2.80 384	1.51 349	0.93 381	1.72 385	0.87 383	6.22 385	1.56 389	1.20 378	1.09 380	2.75 384	0.93 384	1.19 373	1.07 376	1.46 381	1.74 374

TorneroNet-64	1.85 374	1.56 381	0.93 379	3.34 384	1.31 376	2.18 379	2.65 378	0.91 373	2.21 387	0.66 370	0.83 362	2.72 372	7.56 385	3.04 385	1.76 363	0.67 363	1.35 384	0.59 368	4.05 376	1.02 379	0.98 372	0.96 371	2.67 382	0.69 375	1.24 374	1.15 379	0.88 358	2.15 382

STStereo	1.28 363	0.74 354	0.83 374	2.32 373	0.84 361	2.27 380	0.98 357	1.04 379	0.96 372	0.51 358	1.19 374	3.30 379	2.84 378	0.25 314	2.59 388	0.45 336	0.38 319	0.26 313	4.54 378	0.33 327	0.51 308	0.47 292	0.28 319	0.56 362	1.24 374	0.96 373	1.38 379	2.45 384

JetBlue	1.43 367	1.11 363	1.03 383	1.46 357	1.15 368	1.66 362	1.51 362	0.92 374	1.14 378	0.58 361	0.47 327	3.28 378	0.71 336	1.15 361	2.51 387	1.00 383	1.09 371	0.86 382	1.32 337	0.78 373	1.48 386	1.53 388	1.15 363	0.78 377	1.31 376	2.14 388	1.44 380	5.15 391

UNDER WATER-64	1.98 375	1.91 387	1.15 385	3.52 386	2.32 388	2.83 387	3.30 383	1.72 387	1.25 379	1.12 384	1.19 374	3.41 382	2.89 379	3.11 386	2.13 376	0.90 378	1.77 386	0.77 381	2.32 361	1.05 381	1.17 377	1.23 385	3.96 394	1.06 386	1.41 377	2.13 387	1.31 377	2.65 387

UNDER WATER	2.15 376	1.92 388	1.13 384	3.36 385	2.59 389	2.77 386	3.73 387	1.63 385	1.36 380	1.02 383	1.02 368	3.30 379	7.25 384	3.39 390	1.54 351	0.91 380	1.80 387	0.75 380	3.15 370	1.08 382	1.27 384	1.14 383	3.84 393	1.20 390	1.46 378	1.78 385	1.26 372	2.46 385

SAMSARA	0.65 334	0.30 319	0.44 349	0.31 305	0.31 317	0.31 307	0.34 319	0.56 345	0.48 345	0.40 332	0.37 306	0.42 297	0.90 346	0.27 317	1.62 357	0.45 336	0.36 313	0.38 346	0.76 320	0.39 335	0.70 347	0.80 364	0.20 293	0.40 349	1.50 379	1.62 383	1.49 382	1.46 367

MADNet++	2.28 379	1.66 383	1.91 389	1.39 356	2.03 386	1.38 357	1.73 368	1.80 388	2.24 388	2.07 392	2.44 388	2.76 374	2.81 377	1.52 366	2.18 378	2.45 391	2.29 388	1.71 388	2.86 369	2.56 390	4.03 392	5.19 394	1.23 365	2.35 393	1.50 379	3.83 393	2.07 388	1.70 373

ELAS_RVC	0.92 348	0.65 350	0.62 359	0.92 351	0.67 353	1.21 356	0.71 348	0.72 363	0.50 346	0.49 355	1.20 376	2.45 371	1.89 371	0.44 341	1.31 343	0.46 340	0.62 347	0.55 363	1.02 332	0.42 342	0.91 369	1.06 378	0.44 350	0.54 360	1.50 379	1.22 381	1.15 370	1.19 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	0.81 343	1.11 363	0.24 309	1.30 355	0.42 336	0.81 349	0.32 316	0.45 332	0.25 292	0.36 310	0.32 289	0.47 302	3.62 382	0.14 249	1.77 364	0.22 221	0.27 251	0.17 194	0.84 327	0.19 239	0.57 318	0.51 309	0.20 293	0.21 299	1.56 382	0.86 366	2.88 390	1.74 374

ELAS	0.94 350	0.70 352	0.59 358	0.97 352	0.73 356	0.96 353	0.72 349	0.74 364	0.62 358	0.47 350	1.17 372	2.44 370	1.62 363	0.44 341	1.40 346	0.45 336	0.63 348	0.54 362	0.99 330	0.39 335	0.88 367	1.07 379	0.43 348	0.52 359	1.56 382	1.47 382	1.33 378	1.60 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	1.55 370	1.53 379	1.00 380	2.82 377	1.43 378	1.91 375	2.01 373	1.05 380	1.38 381	1.44 387	1.87 383	2.25 365	2.76 374	2.68 382	1.01 337	0.83 373	0.99 366	0.59 368	3.35 374	1.08 382	0.82 359	0.85 365	1.36 366	0.82 380	1.60 384	1.12 377	1.27 373	1.93 380

Venus	1.55 370	1.53 379	1.00 380	2.82 377	1.43 378	1.91 375	2.01 373	1.05 380	1.38 381	1.44 387	1.87 383	2.25 365	2.76 374	2.68 382	1.01 337	0.83 373	0.99 366	0.59 368	3.35 374	1.08 382	0.82 359	0.85 365	1.36 366	0.82 380	1.60 384	1.12 377	1.27 373	1.93 380

HanzoNet	4.54 389	4.29 392	3.74 395	6.10 391	3.77 391	7.50 393	8.23 396	3.94 394	4.82 393	1.56 390	2.42 387	11.35 395	12.90 395	10.81 400	1.84 366	1.89 388	4.65 393	1.35 387	10.71 391	3.05 391	2.04 388	1.81 389	5.00 397	1.14 388	1.80 386	1.67 384	1.81 387	2.33 383

TorneroNet	2.33 380	1.60 382	0.88 377	5.64 390	1.76 382	2.56 382	2.94 381	0.97 376	2.29 389	0.79 373	1.98 385	4.07 385	12.24 392	3.12 387	1.29 342	0.67 363	1.30 382	0.61 374	5.93 383	1.00 378	1.04 373	0.98 373	2.79 385	0.70 376	1.86 387	1.04 374	1.02 368	1.87 378

DeepPrunerF	0.29 268	0.16 223	0.14 223	0.23 273	0.44 340	0.17 223	0.21 271	0.20 139	0.26 298	0.16 98	0.22 239	0.15 112	0.12 180	0.12 220	0.97 334	0.21 203	0.18 122	0.17 194	0.26 182	0.16 215	0.21 145	0.17 121	0.12 247	0.12 212	1.97 388	0.25 248	0.22 165	0.20 163

KSHMR	2.37 381	1.84 385	1.23 387	6.67 392	1.97 385	2.73 385	3.45 385	1.31 384	1.69 385	1.18 386	1.18 373	1.71 361	11.63 391	3.21 389	1.67 361	1.07 386	1.11 372	0.92 384	5.58 382	1.04 380	1.23 381	1.05 376	3.26 388	1.06 386	1.99 389	1.18 380	1.28 375	1.85 377

MANE	1.47 369	0.77 355	0.87 376	1.01 353	0.81 359	0.96 353	0.93 355	1.00 377	1.05 376	0.43 342	0.69 353	2.28 367	2.16 373	0.39 338	1.68 362	1.01 384	0.65 349	2.72 391	1.45 341	0.40 339	0.77 354	0.73 352	0.34 342	0.67 371	2.42 390	2.81 391	4.52 392	6.28 392

JetRed	2.50 382	2.16 389	2.32 390	1.72 366	1.88 383	2.59 383	3.38 384	1.86 389	1.53 383	1.15 385	0.93 365	2.77 375	0.67 332	2.39 377	3.50 392	2.17 389	2.74 389	3.15 393	1.82 354	1.37 387	3.39 391	2.94 392	2.72 383	1.27 391	2.55 391	6.99 396	2.85 389	4.69 390

DPSimNet_ROB	5.23 390	7.46 394	3.48 394	6.82 393	6.53 396	4.88 390	5.29 393	5.03 395	6.96 394	3.68 395	10.30 397	6.62 389	7.58 386	4.15 396	3.41 391	2.75 392	5.59 394	2.26 389	12.16 392	3.45 392	5.93 394	2.70 391	3.37 389	3.75 394	3.16 392	3.16 392	4.52 392	6.28 392

BEATNet-Init1	4.26 388	5.23 393	1.17 386	9.10 395	2.61 390	8.41 395	4.21 388	2.29 390	1.73 386	0.88 376	2.38 386	6.02 387	9.23 388	0.65 357	2.70 390	2.20 390	1.24 376	0.94 385	17.87 394	4.86 394	2.04 388	1.87 390	1.10 362	1.14 388	4.62 393	2.07 386	11.53 400	6.94 394

LE_ROB	3.57 387	0.92 359	1.49 388	2.33 374	9.96 398	1.83 373	7.73 395	2.31 391	3.13 391	0.47 350	1.49 380	9.10 394	13.79 397	0.47 344	0.63 302	0.25 254	0.44 330	0.29 325	6.00 384	1.38 388	0.66 340	0.52 313	2.47 378	2.28 392	5.36 394	4.46 394	6.14 394	10.46 397

HaxPig	19.43 398	21.64 402	18.72 400	23.90 401	23.72 403	22.99 402	25.27 401	20.59 403	18.36 399	26.33 403	23.18 402	22.04 400	16.59 398	24.59 402	21.93 398	18.51 398	20.93 401	19.75 399	22.56 398	20.41 400	14.06 397	11.69 395	27.14 402	18.65 402	6.94 395	12.03 399	7.78 395	14.26 399

DGTPSM_ROB	8.76 391	3.83 390	10.08 396	3.08 381	5.50 392	3.48 388	5.02 391	3.60 392	8.96 395	3.18 393	7.06 392	3.95 384	10.56 390	3.59 391	11.06 394	10.70 394	4.35 391	10.50 395	5.45 381	9.91 396	5.93 394	14.37 396	4.39 395	8.90 398	9.99 396	27.43 400	11.00 398	30.59 400

DPSMNet_ROB	8.99 392	3.86 391	10.11 397	3.11 382	5.51 393	3.54 389	5.03 392	3.60 392	9.04 396	3.27 394	7.95 394	4.19 386	13.43 396	3.66 392	11.12 395	10.86 395	4.47 392	10.71 396	6.43 387	9.92 397	5.99 396	14.50 397	4.39 395	8.90 398	10.15 397	27.43 400	11.02 399	30.59 400

MEDIAN_ROB	22.61 399	26.37 403	23.42 401	27.86 403	27.01 404	26.90 404	28.47 403	24.00 404	21.42 400	31.43 404	26.90 403	25.65 401	19.56 399	27.54 404	23.81 399	20.10 399	25.89 403	23.65 400	27.64 401	24.33 404	18.71 400	15.27 398	29.65 403	20.16 403	10.22 398	11.12 398	10.11 397	13.24 398

PML	11.09 395	9.28 397	3.40 393	11.88 398	6.99 397	11.60 396	5.97 394	7.04 397	24.50 404	8.92 398	28.99 404	32.63 403	39.39 404	6.18 397	5.69 393	4.14 393	8.31 395	2.99 392	18.83 397	4.50 393	4.70 393	4.40 393	3.75 392	3.98 395	10.54 399	5.17 395	18.60 401	7.08 395

AVERAGE_ROB	25.62 400	30.03 405	26.88 405	31.96 404	30.85 405	31.13 405	32.49 404	28.35 405	25.87 405	34.56 405	30.30 405	30.39 402	23.71 400	31.94 405	27.62 400	24.45 400	28.60 404	25.76 401	30.73 402	27.87 405	22.22 401	18.68 399	33.77 404	25.40 407	10.86 400	8.77 397	9.34 396	9.16 396

DPSM_ROB	13.12 396	7.70 395	11.86 398	4.97 388	5.71 394	6.03 391	4.61 389	8.36 398	10.82 397	6.72 396	8.03 395	8.12 391	12.29 393	3.81 393	13.89 396	13.57 396	10.28 397	13.36 397	9.07 389	11.67 398	16.11 398	18.73 400	3.51 390	10.91 400	27.70 401	35.86 402	31.04 402	39.53 402

DPSM	13.12 396	7.70 395	11.86 398	4.97 388	5.71 394	6.03 391	4.61 389	8.36 398	10.82 397	6.72 396	8.03 395	8.12 391	12.29 393	3.81 393	13.89 396	13.57 396	10.28 397	13.36 397	9.07 389	11.67 398	16.11 398	18.73 400	3.51 390	10.91 400	27.70 401	35.86 402	31.04 402	39.53 402

XX-Stereo	2.24 377	0.10 108	0.10 144	0.17 227	0.10 147	0.21 258	0.11 202	0.25 217	0.12 162	0.36 310	0.53 336	0.29 242	0.10 139	0.11 187	0.24 197	0.35 305	0.27 251	0.18 231	0.47 271	0.18 236	0.41 261	0.37 251	0.10 201	0.10 174	54.05 403	0.25 248	0.34 270	0.51 305

FlowAnything	26.42 402	15.50 400	23.88 404	9.99 397	11.54 400	12.07 398	9.28 398	16.89 402	21.87 403	13.68 401	16.26 400	16.42 396	24.79 402	7.69 399	27.93 401	27.24 403	20.55 400	26.80 402	18.20 396	23.53 403	32.22 402	37.62 404	7.05 399	22.05 406	55.78 404	72.50 406	62.44 406	79.62 406

CasAABBNet	26.35 401	15.49 399	23.85 403	9.95 396	11.46 399	12.03 397	9.23 397	16.79 401	21.84 402	13.64 399	16.11 399	16.45 397	24.90 403	7.58 398	27.95 403	27.14 402	20.53 399	26.83 403	18.10 395	23.37 401	32.22 402	37.28 403	6.99 398	21.98 405	55.78 404	72.24 404	62.39 405	79.48 405

fast-reg	28.13 403	17.43 401	23.71 402	12.69 399	12.68 401	16.05 400	12.38 399	16.63 400	21.75 401	13.67 400	20.82 401	16.89 398	24.78 401	13.92 401	27.93 401	26.51 401	21.57 402	27.70 404	40.18 403	23.46 402	32.44 404	37.16 402	7.62 400	21.88 404	55.88 406	72.37 405	62.38 404	79.05 404

ASD4																								5.70 396

Low-res two-view benchmark