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

quiztm	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 16	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

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 38	0.04 16	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

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

PointNet	0.05 19	0.04 17	0.05 61	0.04 29	0.03 17	0.04 25	0.04 71	0.07 67	0.05 36	0.05 36	0.06 50	0.05 20	0.04 53	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.07 34	0.06 31	0.04 72	0.05 70	0.07 41	0.08 59	0.09 65	0.06 45

WQFJX1	0.06 40	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.06 54	0.17 255	0.04 15	0.11 131	0.04 6	0.31 301	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 38	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

NLCSM	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 67	0.14 209	0.04 15	0.10 110	0.05 20	0.29 299	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

CoSv	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.05 58	0.03 38	0.05 40	0.04 20	0.04 15	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.07 36	0.04 5	0.08 47	0.04 6	0.06 19	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 41	0.05 10	0.07 27	0.04 9

over v1	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.05 60	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 16	0.04 20	0.04 15	0.05 38	0.08 62	0.03 26	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 59	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 16	0.03 7	0.04 15	0.04 20	0.05 20	0.03 26	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 35	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 20	0.06 39	0.03 26	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 35	0.07 27	0.05 23

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 54	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 63	0.05 42	0.03 6	0.04 29	0.04 42	0.05 58	0.03 38	0.06 54	0.15 225	0.04 15	0.15 169	0.05 20	0.34 306	0.03 44	0.07 11	0.06 4	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.05 26	0.05 7	0.05 12	0.03 38	0.04 47	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 45

WQFJX	0.06 40	0.04 17	0.04 34	0.04 29	0.03 17	0.05 58	0.03 38	0.05 40	0.15 225	0.04 15	0.14 159	0.04 6	0.33 304	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 26	0.04 3	0.05 12	0.03 38	0.04 47	0.05 9	0.07 35	0.06 15	0.06 45

NLMM1	0.07 63	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.03 38	0.06 54	0.19 266	0.05 36	0.14 159	0.05 20	0.39 312	0.03 44	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 27	0.05 26	0.05 7	0.06 31	0.03 38	0.05 70	0.07 41	0.06 23	0.07 27	0.05 23

NLMM	0.07 63	0.05 42	0.03 6	0.04 29	0.04 42	0.05 58	0.03 38	0.06 54	0.15 225	0.04 15	0.15 169	0.05 20	0.34 306	0.03 44	0.07 11	0.06 4	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.05 26	0.05 7	0.05 12	0.03 38	0.04 47	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 45

NLSM1	0.07 63	0.04 17	0.04 34	0.04 29	0.04 42	0.05 58	0.04 71	0.07 67	0.19 266	0.04 15	0.16 185	0.06 39	0.36 311	0.03 44	0.07 11	0.08 23	0.06 17	0.05 11	0.07 27	0.05 26	0.06 19	0.06 31	0.03 38	0.04 47	0.07 41	0.07 35	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 62	0.03 26	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
111111	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.04 42	0.03 7	0.03 38	0.04 16	0.05 36	0.03 4	0.04 20	0.05 20	0.03 26	0.02 6	0.09 31	0.08 23	0.06 17	0.05 11	0.07 27	0.04 6	0.07 34	0.08 62	0.03 38	0.03 13	0.05 9	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 16	0.05 36	0.04 15	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 36	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

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 16	0.04 20	0.04 15	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.07 36	0.05 11	0.06 16	0.05 26	0.06 19	0.05 12	0.03 38	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

GREAT-IGEV	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 16	0.03 7	0.04 15	0.05 38	0.08 62	0.02 3	0.02 6	0.11 52	0.09 39	0.07 36	0.05 11	0.07 27	0.05 26	0.06 19	0.10 80	0.03 38	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
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 16	0.05 36	0.04 15	0.06 50	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

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 54	0.06 51	0.06 54	0.06 50	0.06 39	0.02 3	0.03 44	0.09 31	0.09 39	0.06 17	0.05 11	0.05 4	0.05 26	0.05 7	0.06 31	0.02 5	0.03 13	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

ProNet	0.04 5	0.04 17	0.04 34	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.04 71	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 50	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 38	0.03 13	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

CroCo-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.12 64	0.10 55	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 34	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
FORCE_4.5	0.05 19	0.04 17	0.04 34	0.04 29	0.04 42	0.04 25	0.03 38	0.06 54	0.04 20	0.05 36	0.05 38	0.07 53	0.03 26	0.03 44	0.09 31	0.08 23	0.06 17	0.06 29	0.07 27	0.05 26	0.07 34	0.06 31	0.02 5	0.03 13	0.07 41	0.08 59	0.09 65	0.07 56

FORCE_5	0.05 19	0.04 17	0.04 34	0.04 29	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.04 20	0.05 36	0.04 20	0.09 71	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.06 17	0.06 29	0.07 27	0.04 6	0.06 19	0.05 12	0.03 38	0.03 13	0.06 25	0.06 23	0.08 49	0.06 45

FORCE_6	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.04 29	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.05 40	0.05 36	0.03 4	0.03 9	0.07 53	0.04 53	0.02 6	0.08 22	0.08 23	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	0.06 23	0.08 49	0.05 23

SCION-MonSter(vits)	0.06 40	0.09 96	0.07 92	0.09 124	0.09 130	0.08 108	0.05 100	0.05 40	0.05 36	0.05 36	0.06 50	0.05 20	0.03 26	0.02 6	0.10 39	0.08 23	0.08 49	0.06 29	0.07 27	0.05 26	0.07 34	0.06 31	0.02 5	0.02 3	0.07 41	0.07 35	0.07 27	0.07 56

over-6	0.05 19	0.05 42	0.04 34	0.05 60	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 16	0.06 51	0.04 15	0.07 66	0.12 89	0.03 26	0.03 44	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 35	0.08 49	0.07 56

testmc14	0.05 19	0.05 42	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 16	0.04 20	0.05 36	0.04 20	0.10 74	0.02 3	0.02 6	0.11 52	0.09 39	0.06 17	0.06 29	0.07 27	0.05 26	0.06 19	0.05 12	0.04 72	0.03 13	0.06 25	0.07 35	0.07 27	0.05 23

MCSU-Stereo	0.06 40	0.05 42	0.04 34	0.04 29	0.04 42	0.03 7	0.03 38	0.04 16	0.06 51	0.06 54	0.04 20	0.09 71	0.03 26	0.03 44	0.12 64	0.09 39	0.08 49	0.06 29	0.07 27	0.05 26	0.06 19	0.05 12	0.03 38	0.03 13	0.07 41	0.07 35	0.09 65	0.07 56

NLSM3	0.05 19	0.05 42	0.04 34	0.04 29	0.04 42	0.03 7	0.03 38	0.06 54	0.08 82	0.05 36	0.06 50	0.04 6	0.05 63	0.04 72	0.08 22	0.08 23	0.07 36	0.06 29	0.06 16	0.05 26	0.06 19	0.05 12	0.04 72	0.04 47	0.07 41	0.08 59	0.08 49	0.07 56

GSStereo	0.06 40	0.06 63	0.04 34	0.04 29	0.04 42	0.05 58	0.03 38	0.03 3	0.04 20	0.05 36	0.04 20	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 52	0.10 55	0.10 72	0.06 29	0.09 62	0.06 51	0.10 67	0.06 31	0.02 5	0.03 13	0.07 41	0.06 23	0.07 27	0.05 23

MonStereo	0.05 19	0.04 17	0.04 34	0.04 29	0.04 42	0.03 7	0.03 38	0.05 40	0.05 36	0.05 36	0.06 50	0.05 20	0.03 26	0.02 6	0.10 39	0.08 23	0.08 49	0.06 29	0.07 27	0.05 26	0.07 34	0.06 31	0.02 5	0.02 3	0.07 41	0.07 35	0.07 27	0.07 56

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 16	0.04 20	0.06 54	0.03 9	0.06 39	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.08 49	0.06 29	0.07 27	0.04 6	0.07 34	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 16	0.04 20	0.05 36	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.08 49	0.06 29	0.07 27	0.04 6	0.07 34	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 23

LG-Stereo	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.04 42	0.04 25	0.02 5	0.06 54	0.05 36	0.06 54	0.06 50	0.08 62	0.03 26	0.02 6	0.10 39	0.08 23	0.08 49	0.06 29	0.07 27	0.05 26	0.09 63	0.06 31	0.02 5	0.03 13	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

IGEV-Stereo++	0.06 40	0.05 42	0.04 34	0.05 60	0.05 65	0.04 25	0.02 5	0.05 40	0.05 36	0.05 36	0.05 38	0.05 20	0.04 53	0.03 44	0.09 31	0.09 39	0.07 36	0.06 29	0.08 47	0.05 26	0.07 34	0.12 92	0.04 72	0.03 13	0.05 9	0.07 35	0.08 49	0.05 23

AIO-Stereo	0.05 19	0.05 42	0.04 34	0.04 29	0.04 42	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 20	0.04 6	0.03 26	0.02 6	0.09 31	0.09 39	0.07 36	0.06 29	0.09 62	0.06 51	0.07 34	0.06 31	0.03 38	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.07 27	0.04 9

RSM	0.05 19	0.05 42	0.04 34	0.04 29	0.04 42	0.05 58	0.03 38	0.04 16	0.03 7	0.04 15	0.05 38	0.06 39	0.03 26	0.02 6	0.10 39	0.09 39	0.07 36	0.06 29	0.07 27	0.06 51	0.08 50	0.06 31	0.02 5	0.04 47	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

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 16	0.03 7	0.04 15	0.05 38	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 39	0.08 23	0.07 36	0.06 29	0.08 47	0.06 51	0.07 34	0.07 48	0.03 38	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

RAFT	0.07 63	0.04 17	0.06 78	0.05 60	0.03 17	0.06 76	0.03 38	0.10 81	0.05 36	0.06 54	0.07 66	0.08 62	0.05 63	0.02 6	0.10 39	0.08 23	0.08 49	0.06 29	0.08 47	0.06 51	0.08 50	0.09 73	0.02 5	0.04 47	0.13 112	0.14 124	0.16 111	0.15 122

FORCE_4	0.06 40	0.04 17	0.04 34	0.05 60	0.03 17	0.05 58	0.03 38	0.06 54	0.05 36	0.07 70	0.06 50	0.07 53	0.03 26	0.03 44	0.10 39	0.08 23	0.07 36	0.07 47	0.08 47	0.05 26	0.08 50	0.07 48	0.03 38	0.04 47	0.08 63	0.09 75	0.10 74	0.08 68

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 40	0.05 42	0.04 34	0.03 11	0.04 42	0.04 25	0.02 5	0.05 40	0.06 51	0.05 36	0.05 38	0.10 74	0.03 26	0.03 44	0.13 71	0.09 39	0.08 49	0.07 47	0.09 62	0.05 26	0.07 34	0.06 31	0.03 38	0.03 13	0.06 25	0.07 35	0.09 65	0.06 45

MatchStereo	0.06 40	0.04 17	0.05 61	0.03 11	0.04 42	0.03 7	0.03 38	0.04 16	0.07 75	0.03 4	0.06 50	0.04 6	0.05 63	0.03 44	0.10 39	0.09 39	0.06 17	0.07 47	0.06 16	0.07 71	0.08 50	0.09 73	0.02 5	0.04 47	0.07 41	0.08 59	0.06 15	0.06 45
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GEAStereo	0.06 40	0.07 70	0.05 61	0.06 80	0.05 65	0.05 58	0.04 71	0.05 40	0.04 20	0.06 54	0.04 20	0.07 53	0.02 3	0.03 44	0.13 71	0.09 39	0.09 63	0.07 47	0.08 47	0.06 51	0.10 67	0.08 62	0.03 38	0.05 70	0.08 63	0.07 35	0.08 49	0.05 23

gasm-f	0.06 40	0.07 70	0.05 61	0.06 80	0.05 65	0.05 58	0.04 71	0.05 40	0.04 20	0.06 54	0.04 20	0.07 53	0.02 3	0.03 44	0.13 71	0.09 39	0.09 63	0.07 47	0.08 47	0.06 51	0.10 67	0.08 62	0.03 38	0.05 70	0.08 63	0.07 35	0.08 49	0.05 23

GASTEREO	0.06 40	0.04 17	0.04 34	0.04 29	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 16	0.06 51	0.04 15	0.04 20	0.06 39	0.03 26	0.02 6	0.12 64	0.10 55	0.08 49	0.07 47	0.08 47	0.06 51	0.07 34	0.13 100	0.03 38	0.03 13	0.07 41	0.08 59	0.07 27	0.05 23

MSCF	0.06 40	0.04 17	0.04 34	0.04 29	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 16	0.06 51	0.04 15	0.04 20	0.06 39	0.03 26	0.02 6	0.12 64	0.10 55	0.08 49	0.07 47	0.08 47	0.06 51	0.07 34	0.12 92	0.03 38	0.03 13	0.07 41	0.08 59	0.06 15	0.05 23

MLG-Stereo_test2	0.06 40	0.05 42	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.06 54	0.04 20	0.07 70	0.05 38	0.07 53	0.03 26	0.04 72	0.10 39	0.10 55	0.10 72	0.07 47	0.11 74	0.06 51	0.10 67	0.06 31	0.03 38	0.03 13	0.06 25	0.05 10	0.09 65	0.06 45

MM-Stereo_test2	0.05 19	0.05 42	0.04 34	0.04 29	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.04 16	0.04 20	0.05 36	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.03 44	0.09 31	0.09 39	0.07 36	0.07 47	0.07 27	0.06 51	0.08 50	0.10 80	0.04 72	0.03 13	0.05 9	0.09 75	0.06 15	0.05 23

GIP-stereo	0.06 40	0.05 42	0.04 34	0.04 29	0.03 17	0.04 25	0.03 38	0.03 3	0.03 7	0.05 36	0.04 20	0.05 20	0.02 3	0.04 72	0.11 52	0.09 39	0.08 49	0.07 47	0.09 62	0.07 71	0.08 50	0.09 73	0.02 5	0.04 47	0.06 25	0.07 35	0.08 49	0.05 23

U	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 16	0.02 3	0.04 15	0.01 3	0.05 20	0.03 26	0.02 6	0.12 64	0.11 67	0.08 49	0.07 47	0.08 47	0.05 26	0.10 67	0.07 48	0.01 3	0.03 13	0.07 41	0.07 35	0.06 15	0.06 45

RSM++	0.06 40	0.05 42	0.05 61	0.05 60	0.05 65	0.04 25	0.03 38	0.06 54	0.05 36	0.05 36	0.05 38	0.07 53	0.04 53	0.02 6	0.11 52	0.10 55	0.08 49	0.07 47	0.08 47	0.06 51	0.09 63	0.07 48	0.03 38	0.04 47	0.08 63	0.07 35	0.07 27	0.05 23

StereoVision	0.07 63	0.05 42	0.05 61	0.04 29	0.04 42	0.05 58	0.03 38	0.07 67	0.11 139	0.05 36	0.06 50	0.05 20	0.06 81	0.02 6	0.13 71	0.13 88	0.09 63	0.07 47	0.10 69	0.08 88	0.08 50	0.07 48	0.03 38	0.05 70	0.11 93	0.10 86	0.13 97	0.13 103

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 54	0.03 9	0.04 6	0.03 26	0.02 6	0.10 39	0.10 55	0.07 36	0.07 47	0.07 27	0.05 26	0.08 50	0.06 31	0.02 5	0.03 13	0.07 41	0.08 59	0.07 27	0.05 23

RAFT + AFF	0.14 119	0.07 70	0.05 61	0.08 109	0.05 65	0.07 89	0.04 71	0.11 89	0.08 82	0.14 101	0.07 66	0.15 116	0.04 53	0.03 44	1.54 355	0.11 67	0.14 93	0.07 47	0.14 91	0.06 51	0.14 90	0.08 62	0.03 38	0.05 70	0.10 83	0.07 35	0.07 27	0.07 56

LACA_dic	0.06 40	0.05 42	0.04 34	0.04 29	0.04 42	0.04 25	0.03 38	0.04 16	0.06 51	0.07 70	0.04 20	0.05 20	0.05 63	0.03 44	0.10 39	0.10 55	0.06 17	0.08 62	0.07 27	0.05 26	0.07 34	0.07 48	0.02 5	0.04 47	0.07 41	0.07 35	0.08 49	0.08 68

TS12	0.06 40	0.05 42	0.04 34	0.04 29	0.04 42	0.04 25	0.03 38	0.04 16	0.06 51	0.07 70	0.04 20	0.05 20	0.05 63	0.03 44	0.10 39	0.10 55	0.06 17	0.08 62	0.07 27	0.05 26	0.07 34	0.07 48	0.02 5	0.04 47	0.07 41	0.07 35	0.08 49	0.08 68

LACA3	0.06 40	0.05 42	0.05 61	0.05 60	0.04 42	0.05 58	0.03 38	0.04 16	0.06 51	0.06 54	0.04 20	0.08 62	0.04 53	0.04 72	0.11 52	0.10 55	0.06 17	0.08 62	0.08 47	0.05 26	0.08 50	0.08 62	0.03 38	0.04 47	0.08 63	0.08 59	0.09 65	0.08 68

LACA1	0.05 19	0.05 42	0.04 34	0.04 29	0.04 42	0.04 25	0.03 38	0.03 3	0.06 51	0.05 36	0.04 20	0.06 39	0.04 53	0.03 44	0.09 31	0.09 39	0.06 17	0.08 62	0.06 16	0.05 26	0.06 19	0.06 31	0.03 38	0.04 47	0.07 41	0.08 59	0.08 49	0.06 45

DispViT+	0.06 40	0.05 42	0.05 61	0.07 89	0.05 65	0.05 58	0.04 71	0.05 40	0.07 75	0.06 54	0.08 80	0.06 39	0.05 63	0.03 44	0.10 39	0.09 39	0.06 17	0.08 62	0.08 47	0.06 51	0.06 19	0.07 48	0.03 38	0.06 87	0.07 41	0.10 86	0.08 49	0.09 81

AdaDepth	0.06 40	0.06 63	0.04 34	0.04 29	0.05 65	0.04 25	0.03 38	0.05 40	0.06 51	0.04 15	0.05 38	0.05 20	0.03 26	0.03 44	0.11 52	0.11 67	0.09 63	0.08 62	0.09 62	0.06 51	0.08 50	0.07 48	0.02 5	0.04 47	0.07 41	0.07 35	0.09 65	0.07 56

RAStereo	0.06 40	0.05 42	0.04 34	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.05 40	0.03 7	0.10 83	0.03 9	0.07 53	0.03 26	0.02 6	0.14 83	0.11 67	0.09 63	0.08 62	0.09 62	0.05 26	0.12 83	0.07 48	0.02 5	0.03 13	0.09 73	0.07 35	0.07 27	0.07 56

Occ-G	0.06 40	0.07 70	0.05 61	0.05 60	0.04 42	0.05 58	0.03 38	0.05 40	0.04 20	0.04 15	0.08 80	0.06 39	0.03 26	0.03 44	0.11 52	0.11 67	0.08 49	0.08 62	0.13 87	0.06 51	0.09 63	0.07 48	0.04 72	0.05 70	0.06 25	0.06 23	0.08 49	0.06 45

AEACV	0.07 63	0.08 84	0.04 34	0.05 60	0.05 65	0.04 25	0.03 38	0.05 40	0.03 7	0.05 36	0.05 38	0.06 39	0.03 26	0.03 44	0.17 104	0.13 88	0.09 63	0.08 62	0.12 79	0.07 71	0.10 67	0.10 80	0.03 38	0.04 47	0.08 63	0.12 101	0.07 27	0.05 23

NoBS	0.09 78	0.06 63	0.05 61	0.03 11	0.04 42	0.04 25	0.04 71	0.10 81	0.06 51	0.16 102	0.03 9	0.12 89	0.06 81	0.05 83	0.15 92	0.14 95	0.15 102	0.09 71	0.12 79	0.08 88	0.20 139	0.12 92	0.05 96	0.05 70	0.11 93	0.11 91	0.09 65	0.10 84

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 78	0.06 63	0.07 92	0.07 89	0.07 94	0.06 76	0.04 71	0.10 81	0.08 82	0.16 102	0.10 110	0.12 89	0.08 114	0.04 72	0.14 83	0.12 82	0.14 93	0.09 71	0.16 104	0.07 71	0.11 74	0.09 73	0.04 72	0.05 70	0.10 83	0.10 86	0.13 97	0.10 84

BridgeDepth_RVC	0.07 63	0.07 70	0.06 78	0.05 60	0.06 81	0.06 76	0.04 71	0.07 67	0.09 98	0.07 70	0.07 66	0.07 53	0.05 63	0.04 72	0.13 71	0.11 67	0.07 36	0.09 71	0.09 62	0.07 71	0.08 50	0.08 62	0.03 38	0.04 47	0.09 73	0.11 91	0.10 74	0.11 91
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 63	0.06 63	0.05 61	0.05 60	0.04 42	0.04 25	0.02 5	0.06 54	0.05 36	0.06 54	0.09 96	0.10 74	0.03 26	0.03 44	0.12 64	0.11 67	0.12 82	0.09 71	0.10 69	0.06 51	0.11 74	0.06 31	0.03 38	0.04 47	0.08 63	0.07 35	0.07 27	0.08 68

LG-Stereo_L2	0.09 78	0.08 84	0.05 61	0.04 29	0.05 65	0.04 25	0.03 38	0.13 99	0.09 98	0.21 133	0.09 96	0.13 97	0.05 63	0.05 83	0.13 71	0.14 95	0.14 93	0.09 71	0.14 91	0.07 71	0.18 117	0.12 92	0.03 38	0.04 47	0.09 73	0.08 59	0.10 74	0.10 84

LG-Stereo_L1	0.09 78	0.08 84	0.05 61	0.05 60	0.05 65	0.05 58	0.03 38	0.13 99	0.09 98	0.21 133	0.09 96	0.11 83	0.05 63	0.05 83	0.13 71	0.14 95	0.14 93	0.09 71	0.14 91	0.07 71	0.18 117	0.11 84	0.03 38	0.04 47	0.09 73	0.08 59	0.10 74	0.10 84

MLG-Stereo_test3	0.08 74	0.06 63	0.04 34	0.05 60	0.06 81	0.06 76	0.04 71	0.07 67	0.06 51	0.09 77	0.07 66	0.13 97	0.03 26	0.05 83	0.13 71	0.11 67	0.12 82	0.09 71	0.29 211	0.06 51	0.12 83	0.13 100	0.03 38	0.05 70	0.07 41	0.08 59	0.10 74	0.08 68

AIO_rvc	0.09 78	0.09 96	0.06 78	0.07 89	0.06 81	0.07 89	0.04 71	0.12 94	0.08 82	0.12 95	0.05 38	0.11 83	0.04 53	0.05 83	0.22 172	0.17 132	0.11 75	0.09 71	0.14 91	0.07 71	0.16 98	0.22 162	0.04 72	0.05 70	0.09 73	0.08 59	0.09 65	0.07 56

AIO_test	0.12 105	0.10 112	0.06 78	0.10 135	0.07 94	0.07 89	0.06 121	0.14 106	0.10 116	0.13 98	0.07 66	0.13 97	0.05 63	0.05 83	0.29 229	0.29 284	0.11 75	0.09 71	0.13 87	0.07 71	0.18 117	0.24 175	0.05 96	0.06 87	0.12 107	0.18 181	0.10 74	0.07 56

DEFOM-Stereo	0.07 63	0.06 63	0.04 34	0.06 80	0.05 65	0.05 58	0.03 38	0.06 54	0.05 36	0.06 54	0.07 66	0.06 39	0.03 26	0.03 44	0.11 52	0.10 55	0.11 75	0.09 71	0.10 69	0.06 51	0.11 74	0.07 48	0.04 72	0.04 47	0.08 63	0.08 59	0.12 90	0.08 68

anonymousdsp	0.08 74	0.07 70	0.06 78	0.06 80	0.05 65	0.06 76	0.04 71	0.10 81	0.06 51	0.11 89	0.10 110	0.08 62	0.04 53	0.05 83	0.13 71	0.12 82	0.11 75	0.09 71	0.13 87	0.08 88	0.14 90	0.15 109	0.04 72	0.05 70	0.08 63	0.07 35	0.11 83	0.07 56

RAFT_CTSACE	0.11 98	0.09 96	0.07 92	0.05 60	0.06 81	0.08 108	0.06 121	0.12 94	0.07 75	0.18 118	0.06 50	0.14 108	0.12 184	0.05 83	0.13 71	0.13 88	0.14 93	0.09 71	0.12 79	0.07 71	0.16 98	0.18 133	0.04 72	0.07 100	0.14 126	0.14 124	0.19 141	0.14 114

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 105	0.11 133	0.09 135	0.08 109	0.07 94	0.08 108	0.05 100	0.21 162	0.09 98	0.23 155	0.09 96	0.18 137	0.06 81	0.05 83	0.16 98	0.14 95	0.14 93	0.09 71	0.21 147	0.08 88	0.17 106	0.13 100	0.05 96	0.08 118	0.17 155	0.13 114	0.20 154	0.14 114

AFF-stereo	0.10 89	0.10 112	0.08 114	0.07 89	0.06 81	0.08 108	0.04 71	0.17 123	0.08 82	0.21 133	0.08 80	0.13 97	0.05 63	0.03 44	0.14 83	0.14 95	0.12 82	0.09 71	0.20 134	0.07 71	0.14 90	0.11 84	0.04 72	0.06 87	0.13 112	0.12 101	0.18 132	0.11 91

delet	0.08 74	0.08 84	0.07 92	0.09 124	0.07 94	0.08 108	0.06 121	0.07 67	0.06 51	0.09 77	0.07 66	0.11 83	0.06 81	0.06 103	0.12 64	0.10 55	0.10 72	0.09 71	0.08 47	0.09 101	0.09 63	0.07 48	0.05 96	0.06 87	0.09 73	0.09 75	0.10 74	0.08 68

TDLM	0.07 63	0.08 84	0.07 92	0.07 89	0.07 94	0.07 89	0.05 100	0.07 67	0.06 51	0.06 54	0.10 110	0.08 62	0.06 81	0.05 83	0.09 31	0.09 39	0.09 63	0.09 71	0.08 47	0.06 51	0.08 50	0.06 31	0.05 96	0.07 100	0.08 63	0.07 35	0.08 49	0.08 68

TS	0.09 78	0.07 70	0.07 92	0.07 89	0.06 81	0.06 76	0.04 71	0.11 89	0.06 51	0.06 54	0.11 131	0.10 74	0.05 63	0.05 83	0.13 71	0.13 88	0.09 63	0.10 87	0.12 79	0.08 88	0.13 85	0.11 84	0.04 72	0.06 87	0.12 107	0.11 91	0.12 90	0.14 114

LG-G_1	0.09 78	0.08 84	0.06 78	0.08 109	0.07 94	0.08 108	0.05 100	0.09 77	0.06 51	0.09 77	0.07 66	0.13 97	0.06 81	0.07 112	0.14 83	0.12 82	0.13 88	0.10 87	0.15 97	0.08 88	0.14 90	0.17 125	0.05 96	0.05 70	0.09 73	0.09 75	0.12 90	0.11 91

LG-G	0.09 78	0.08 84	0.06 78	0.08 109	0.07 94	0.08 108	0.05 100	0.09 77	0.06 51	0.09 77	0.07 66	0.13 97	0.06 81	0.07 112	0.14 83	0.12 82	0.13 88	0.10 87	0.15 97	0.08 88	0.14 90	0.17 125	0.05 96	0.05 70	0.09 73	0.09 75	0.12 90	0.11 91

DFGA-Net	0.09 78	0.09 96	0.05 61	0.07 89	0.05 65	0.06 76	0.05 100	0.11 89	0.06 51	0.12 95	0.07 66	0.13 97	0.05 63	0.04 72	0.14 83	0.12 82	0.13 88	0.10 87	0.13 87	0.07 71	0.11 74	0.08 62	0.05 96	0.07 100	0.10 83	0.09 75	0.14 102	0.11 91

SGD-Stereo	0.13 112	0.07 70	0.05 61	0.06 80	0.06 81	0.08 108	0.03 38	0.08 76	0.08 82	0.10 83	0.06 50	0.13 97	0.06 81	0.04 72	0.93 335	0.17 132	0.18 126	0.10 87	0.16 104	0.08 88	0.18 117	0.11 84	0.06 115	0.06 87	0.10 83	0.11 91	0.16 111	0.13 103

HUF	0.13 112	0.09 96	0.07 92	0.08 109	0.08 116	0.07 89	0.04 71	0.15 110	0.08 82	0.18 118	0.07 66	0.12 89	0.07 98	0.06 103	0.43 274	0.45 340	0.15 102	0.10 87	0.20 134	0.09 101	0.21 149	0.21 154	0.06 115	0.06 87	0.11 93	0.08 59	0.11 83	0.08 68

IGEV-Stereo+	0.10 89	0.11 133	0.05 61	0.05 60	0.06 81	0.06 76	0.03 38	0.16 117	0.08 82	0.24 178	0.13 151	0.11 83	0.06 81	0.05 83	0.13 71	0.15 110	0.14 93	0.10 87	0.15 97	0.10 111	0.18 117	0.15 109	0.05 96	0.04 47	0.10 83	0.12 101	0.08 49	0.09 81

RAFT+CT+SA	0.12 105	0.10 112	0.09 135	0.08 109	0.06 81	0.07 89	0.06 121	0.19 141	0.09 98	0.16 102	0.08 80	0.18 137	0.16 238	0.05 83	0.17 104	0.17 132	0.12 82	0.10 87	0.17 112	0.09 101	0.17 106	0.23 167	0.04 72	0.08 118	0.15 136	0.14 124	0.18 132	0.17 133

test_5	0.11 98	0.10 112	0.08 114	0.07 89	0.05 65	0.07 89	0.05 100	0.16 117	0.07 75	0.11 89	0.09 96	0.15 116	0.15 229	0.03 44	0.15 92	0.15 110	0.11 75	0.10 87	0.12 79	0.07 71	0.13 85	0.15 109	0.04 72	0.09 147	0.13 112	0.14 124	0.19 141	0.18 140

iRaftStereo_RVC	0.08 74	0.07 70	0.06 78	0.05 60	0.05 65	0.05 58	0.03 38	0.10 81	0.05 36	0.10 83	0.09 96	0.10 74	0.05 63	0.04 72	0.11 52	0.11 67	0.13 88	0.10 87	0.12 79	0.07 71	0.15 96	0.11 84	0.04 72	0.05 70	0.10 83	0.09 75	0.11 83	0.08 68

HCRNet	0.15 129	0.19 277	0.08 114	0.23 277	0.09 130	0.16 213	0.09 177	0.16 117	0.06 51	0.49 359	0.16 185	0.25 204	0.08 114	0.09 151	0.43 274	0.11 67	0.16 108	0.10 87	0.21 147	0.09 101	0.13 85	0.08 62	0.11 232	0.07 100	0.09 73	0.09 75	0.14 102	0.11 91

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 129	0.07 70	0.08 114	0.05 60	0.07 94	0.07 89	0.04 71	0.20 143	0.13 193	0.23 155	0.13 151	0.21 168	0.09 127	0.11 191	0.20 139	0.21 207	0.19 138	0.11 98	0.15 97	0.12 133	0.37 246	0.29 214	0.08 159	0.08 118	0.18 170	0.13 114	0.16 111	0.20 167

LGtest1	0.09 78	0.07 70	0.06 78	0.06 80	0.06 81	0.07 89	0.04 71	0.10 81	0.09 98	0.09 77	0.10 110	0.10 74	0.05 63	0.06 103	0.15 92	0.13 88	0.15 102	0.11 98	0.15 97	0.09 101	0.16 98	0.15 109	0.05 96	0.05 70	0.10 83	0.09 75	0.12 90	0.10 84

CASnet	0.15 129	0.12 149	0.08 114	0.10 135	0.11 170	0.14 189	0.06 121	0.23 186	0.12 166	0.28 236	0.15 169	0.23 186	0.10 143	0.09 151	0.19 121	0.15 110	0.20 148	0.11 98	0.26 186	0.11 124	0.34 225	0.19 146	0.07 133	0.08 118	0.16 141	0.12 101	0.20 154	0.17 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.12 105	0.08 84	0.07 92	0.07 89	0.07 94	0.06 76	0.04 71	0.15 110	0.10 116	0.22 142	0.10 110	0.13 97	0.07 98	0.07 112	0.15 92	0.15 110	0.18 126	0.11 98	0.20 134	0.10 111	0.20 139	0.28 209	0.05 96	0.07 100	0.12 107	0.13 114	0.15 105	0.10 84

AASNet	0.10 89	0.10 112	0.07 92	0.10 135	0.10 151	0.11 153	0.08 160	0.11 89	0.06 51	0.10 83	0.11 131	0.10 74	0.06 81	0.07 112	0.14 83	0.11 67	0.13 88	0.11 98	0.11 74	0.09 101	0.11 74	0.12 92	0.06 115	0.08 118	0.11 93	0.10 86	0.10 74	0.08 68

MMNet	0.10 89	0.09 96	0.07 92	0.10 135	0.08 116	0.09 130	0.06 121	0.10 81	0.08 82	0.08 75	0.09 96	0.12 89	0.06 81	0.08 124	0.22 172	0.11 67	0.12 82	0.11 98	0.12 79	0.09 101	0.11 74	0.08 62	0.06 115	0.08 118	0.10 83	0.11 91	0.13 97	0.12 98

CCAANet	0.11 98	0.10 112	0.10 148	0.10 135	0.08 116	0.09 130	0.11 206	0.13 99	0.10 116	0.11 89	0.10 110	0.18 137	0.08 114	0.07 112	0.16 98	0.14 95	0.14 93	0.11 98	0.10 69	0.09 101	0.13 85	0.09 73	0.07 133	0.06 87	0.11 93	0.12 101	0.21 162	0.14 114

CVANet_RVC	0.10 89	0.12 149	0.11 177	0.13 179	0.09 130	0.11 153	0.08 160	0.12 94	0.08 82	0.09 77	0.14 159	0.10 74	0.07 98	0.07 112	0.11 52	0.11 67	0.11 75	0.11 98	0.11 74	0.08 88	0.11 74	0.08 62	0.06 115	0.08 118	0.11 93	0.09 75	0.11 83	0.12 98

DF_test	0.13 112	0.09 96	0.08 114	0.05 60	0.07 94	0.08 108	0.04 71	0.20 143	0.10 116	0.24 178	0.08 80	0.22 180	0.08 114	0.10 173	0.21 153	0.19 175	0.22 181	0.12 106	0.17 112	0.12 133	0.31 208	0.21 154	0.08 159	0.08 118	0.11 93	0.14 124	0.13 97	0.12 98

YMNet	0.13 112	0.11 133	0.08 114	0.10 135	0.10 151	0.12 169	0.17 252	0.11 89	0.10 116	0.10 83	0.08 80	0.16 125	0.12 184	0.09 151	0.66 311	0.16 122	0.12 82	0.12 106	0.14 91	0.08 88	0.11 74	0.11 84	0.07 133	0.07 100	0.15 136	0.11 91	0.15 105	0.13 103

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 98	0.08 84	0.06 78	0.07 89	0.07 94	0.07 89	0.03 38	0.16 117	0.09 98	0.24 178	0.09 96	0.10 74	0.06 81	0.05 83	0.15 92	0.17 132	0.17 115	0.12 106	0.16 104	0.10 111	0.24 177	0.17 125	0.04 72	0.05 70	0.10 83	0.11 91	0.13 97	0.09 81

plain	0.10 89	0.09 96	0.07 92	0.06 80	0.06 81	0.07 89	0.04 71	0.13 99	0.06 51	0.16 102	0.06 50	0.11 83	0.04 53	0.04 72	0.16 98	0.16 122	0.16 108	0.12 106	0.15 97	0.08 88	0.15 96	0.11 84	0.04 72	0.07 100	0.12 107	0.12 101	0.12 90	0.14 114

MaDis-Stereo	0.10 89	0.07 70	0.07 92	0.04 29	0.04 42	0.04 25	0.04 71	0.09 77	0.07 75	0.11 89	0.07 66	0.13 97	0.06 81	0.03 44	0.14 83	0.14 95	0.15 102	0.12 106	0.15 97	0.07 71	0.16 98	0.13 100	0.03 38	0.06 87	0.14 126	0.20 202	0.16 111	0.19 159

UniTT-Stereo	0.11 98	0.07 70	0.06 78	0.05 60	0.05 65	0.06 76	0.04 71	0.10 81	0.07 75	0.13 98	0.06 50	0.12 89	0.12 184	0.08 124	0.18 115	0.14 95	0.16 108	0.12 106	0.19 125	0.09 101	0.17 106	0.12 92	0.07 133	0.06 87	0.12 107	0.19 191	0.10 74	0.13 103

MIM_Stereo	0.11 98	0.09 96	0.07 92	0.08 109	0.07 94	0.09 130	0.04 71	0.13 99	0.06 51	0.19 125	0.08 80	0.11 83	0.05 63	0.05 83	0.16 98	0.15 110	0.17 115	0.12 106	0.20 134	0.10 111	0.18 117	0.15 109	0.04 72	0.07 100	0.11 93	0.10 86	0.15 105	0.10 84

anonymousdsp2	0.13 112	0.12 149	0.09 135	0.09 124	0.08 116	0.10 137	0.07 139	0.18 132	0.08 82	0.20 129	0.16 185	0.15 116	0.07 98	0.07 112	0.15 92	0.15 110	0.17 115	0.12 106	0.23 164	0.11 124	0.19 129	0.21 154	0.07 133	0.08 118	0.13 112	0.11 91	0.18 132	0.12 98

TestStereo1	0.14 119	0.12 149	0.08 114	0.07 89	0.07 94	0.08 108	0.07 139	0.14 106	0.10 116	0.17 111	0.09 96	0.14 108	0.17 251	0.05 83	0.23 184	0.17 132	0.16 108	0.12 106	0.19 125	0.10 111	0.19 129	0.24 175	0.04 72	0.07 100	0.18 170	0.17 164	0.26 208	0.20 167

TESTraft	0.13 112	0.11 133	0.08 114	0.07 89	0.07 94	0.07 89	0.07 139	0.15 110	0.11 139	0.16 102	0.10 110	0.14 108	0.16 238	0.05 83	0.24 201	0.17 132	0.15 102	0.12 106	0.18 116	0.10 111	0.18 117	0.22 162	0.04 72	0.08 118	0.17 155	0.17 164	0.23 173	0.19 159

SA-5K	0.14 119	0.12 149	0.08 114	0.07 89	0.07 94	0.08 108	0.07 139	0.14 106	0.10 116	0.17 111	0.09 96	0.14 108	0.17 251	0.05 83	0.23 184	0.17 132	0.16 108	0.12 106	0.19 125	0.10 111	0.19 129	0.24 175	0.04 72	0.07 100	0.18 170	0.17 164	0.26 208	0.20 167

test_4	0.14 119	0.09 96	0.10 148	0.07 89	0.07 94	0.05 58	0.05 100	0.17 123	0.11 139	0.24 178	0.08 80	0.15 116	0.08 114	0.07 112	0.19 121	0.18 155	0.18 126	0.12 106	0.17 112	0.11 124	0.23 173	0.27 201	0.04 72	0.09 147	0.14 126	0.20 202	0.26 208	0.23 200

CREStereo++_RVC	0.18 173	0.12 149	0.10 148	0.11 155	0.12 185	0.11 153	0.08 160	0.23 186	0.12 166	0.28 236	0.13 151	0.22 180	0.19 270	0.10 173	0.22 172	0.22 225	0.24 213	0.12 106	0.22 157	0.11 124	0.34 225	0.25 185	0.07 133	0.09 147	0.19 181	0.15 140	0.62 342	0.23 200
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
raft+_RVC	0.12 105	0.10 112	0.08 114	0.09 124	0.08 116	0.09 130	0.06 121	0.18 132	0.09 98	0.22 142	0.12 141	0.15 116	0.07 98	0.06 103	0.16 98	0.14 95	0.16 108	0.12 106	0.20 134	0.09 101	0.19 129	0.17 125	0.05 96	0.07 100	0.14 126	0.13 114	0.16 111	0.13 103

AANet_RVC	0.09 78	0.08 84	0.08 114	0.07 89	0.09 130	0.06 76	0.06 121	0.09 77	0.09 98	0.08 75	0.09 96	0.08 62	0.07 98	0.06 103	0.14 83	0.11 67	0.11 75	0.12 106	0.11 74	0.10 111	0.10 67	0.09 73	0.07 133	0.08 118	0.11 93	0.12 101	0.12 90	0.14 114

DepthFocus	0.14 119	0.09 96	0.07 92	0.10 135	0.07 94	0.08 108	0.05 100	0.20 143	0.10 116	0.23 155	0.10 110	0.18 137	0.07 98	0.11 191	0.19 121	0.21 207	0.22 181	0.13 121	0.22 157	0.14 180	0.35 236	0.24 175	0.10 205	0.07 100	0.11 93	0.13 114	0.17 126	0.18 140

S2M2_XL	0.15 129	0.10 112	0.11 177	0.08 109	0.08 116	0.11 153	0.09 177	0.22 173	0.09 98	0.22 142	0.10 110	0.24 193	0.08 114	0.08 124	0.18 115	0.19 175	0.24 213	0.13 121	0.19 125	0.11 124	0.36 241	0.21 154	0.09 178	0.08 118	0.14 126	0.12 101	0.18 132	0.20 167
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.12 105	0.09 96	0.06 78	0.06 80	0.07 94	0.06 76	0.04 71	0.17 123	0.08 82	0.24 178	0.08 80	0.14 108	0.06 81	0.06 103	0.17 104	0.14 95	0.18 126	0.13 121	0.18 116	0.10 111	0.23 173	0.23 167	0.06 115	0.06 87	0.10 83	0.13 114	0.14 102	0.16 127

trnet	0.16 147	0.13 170	0.10 148	0.11 155	0.10 151	0.10 137	0.06 121	0.24 202	0.09 98	0.28 236	0.12 141	0.26 216	0.11 169	0.10 173	0.20 139	0.22 225	0.25 227	0.13 121	0.21 147	0.13 152	0.32 213	0.20 151	0.08 159	0.09 147	0.17 155	0.17 164	0.24 184	0.23 200

MIF-Stereo (partial)	0.10 89	0.09 96	0.08 114	0.07 89	0.06 81	0.07 89	0.04 71	0.12 94	0.09 98	0.12 95	0.07 66	0.09 71	0.07 98	0.05 83	0.18 115	0.15 110	0.16 108	0.13 121	0.14 91	0.08 88	0.16 98	0.10 80	0.04 72	0.08 118	0.13 112	0.11 91	0.16 111	0.13 103

iinet-f	0.17 162	0.14 193	0.10 148	0.12 170	0.09 130	0.14 189	0.09 177	0.15 110	0.10 116	0.23 155	0.25 259	0.18 137	0.15 229	0.08 124	0.33 249	0.19 175	0.20 148	0.13 121	0.36 248	0.16 219	0.20 139	0.21 154	0.08 159	0.09 147	0.17 155	0.14 124	0.25 195	0.17 133

s12784h	0.22 224	0.16 227	0.13 218	0.19 251	0.14 222	0.12 169	0.08 160	0.24 202	0.11 139	0.29 254	0.16 185	0.27 229	0.15 229	0.10 173	0.22 172	0.26 269	0.26 243	0.13 121	0.29 211	0.12 133	0.50 310	0.30 218	0.08 159	0.10 178	0.24 252	0.21 212	0.65 348	0.47 306

TestStereo	0.17 162	0.17 245	0.14 227	0.15 210	0.11 170	0.15 204	0.11 206	0.25 221	0.13 193	0.30 258	0.15 169	0.25 204	0.11 169	0.08 124	0.19 121	0.14 95	0.23 196	0.13 121	0.27 194	0.13 152	0.27 197	0.15 109	0.09 178	0.14 251	0.21 207	0.15 140	0.21 162	0.19 159

GMStereo	0.16 147	0.16 227	0.09 135	0.14 191	0.13 203	0.15 204	0.11 206	0.22 173	0.12 166	0.19 125	0.15 169	0.25 204	0.13 205	0.09 151	0.17 104	0.14 95	0.21 164	0.13 121	0.26 186	0.15 201	0.20 139	0.12 92	0.09 178	0.11 195	0.18 170	0.15 140	0.23 173	0.15 122
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.17 162	0.13 170	0.11 177	0.11 155	0.10 151	0.10 137	0.06 121	0.24 202	0.10 116	0.27 217	0.12 141	0.26 216	0.11 169	0.10 173	0.22 172	0.26 269	0.26 243	0.13 121	0.21 147	0.14 180	0.36 241	0.24 175	0.08 159	0.09 147	0.17 155	0.17 164	0.23 173	0.22 189
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
PMTNet	0.18 173	0.15 216	0.11 177	0.14 191	0.11 170	0.09 130	0.09 177	0.22 173	0.10 116	0.29 254	0.11 131	0.25 204	0.08 114	0.09 151	0.24 201	0.27 275	0.24 213	0.13 121	0.28 201	0.13 152	0.35 236	0.24 175	0.09 178	0.08 118	0.22 219	0.17 164	0.23 173	0.25 223

RASNet	0.15 129	0.14 193	0.14 227	0.13 179	0.11 170	0.12 169	0.10 193	0.24 202	0.12 166	0.22 142	0.14 159	0.18 137	0.12 184	0.09 151	0.16 98	0.18 155	0.19 138	0.13 121	0.16 104	0.10 111	0.22 159	0.16 118	0.07 133	0.14 251	0.16 141	0.16 154	0.26 208	0.22 189

RYNet	0.15 129	0.07 70	0.06 78	0.05 60	0.06 81	0.06 76	0.04 71	0.07 67	0.13 193	0.06 54	0.06 50	0.06 39	0.05 63	0.04 72	1.96 375	0.11 67	0.09 63	0.13 121	0.10 69	0.07 71	0.08 50	0.07 48	0.13 259	0.06 87	0.09 73	0.22 222	0.11 83	0.08 68

LGCAT	0.15 129	0.12 149	0.10 148	0.09 124	0.09 130	0.11 153	0.07 139	0.21 162	0.12 166	0.23 155	0.11 131	0.19 147	0.10 143	0.08 124	0.19 121	0.21 207	0.24 213	0.14 134	0.21 147	0.13 152	0.37 246	0.24 175	0.10 205	0.08 118	0.14 126	0.15 140	0.18 132	0.16 127

WQFJA1++	3.28 389	0.13 170	0.09 135	27.82 406	0.11 170	24.38 407	25.71 406	0.22 173	0.11 139	0.35 305	0.16 185	0.65 323	2.77 380	0.08 124	0.17 104	0.23 237	0.23 196	0.14 134	1.04 337	0.38 338	0.36 241	0.26 193	0.08 159	0.08 118	0.20 194	2.15 393	0.29 242	0.30 254

castereo++	0.17 162	0.11 133	0.09 135	0.12 170	0.09 130	0.10 137	0.06 121	0.22 173	0.12 166	0.27 217	0.11 131	0.27 229	0.10 143	0.08 124	0.17 104	0.21 207	0.24 213	0.14 134	0.25 184	0.13 152	0.44 280	0.31 223	0.08 159	0.10 178	0.17 155	0.17 164	0.36 279	0.19 159

castereo	0.17 162	0.12 149	0.10 148	0.10 135	0.10 151	0.11 153	0.06 121	0.22 173	0.13 193	0.26 206	0.14 159	0.23 186	0.08 114	0.07 112	0.19 121	0.22 225	0.25 227	0.14 134	0.28 201	0.13 152	0.45 282	0.34 238	0.07 133	0.09 147	0.19 181	0.20 202	0.19 141	0.20 167

test_for_model	0.18 173	0.10 112	0.07 92	0.08 109	0.09 130	0.07 89	0.05 100	0.20 143	0.11 139	0.25 193	0.08 80	0.25 204	0.07 98	0.08 124	0.17 104	0.19 175	1.29 381	0.14 134	0.24 172	0.13 152	0.38 251	0.18 133	0.07 133	0.07 100	0.13 112	0.14 124	0.16 111	0.18 140

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 173	0.10 112	0.07 92	0.08 109	0.09 130	0.07 89	0.05 100	0.20 143	0.11 139	0.25 193	0.08 80	0.25 204	0.07 98	0.08 124	0.17 104	0.19 175	1.29 381	0.14 134	0.24 172	0.13 152	0.38 251	0.18 133	0.07 133	0.07 100	0.13 112	0.14 124	0.16 111	0.18 140

testlalala	0.18 173	0.10 112	0.07 92	0.08 109	0.09 130	0.07 89	0.05 100	0.20 143	0.11 139	0.25 193	0.08 80	0.25 204	0.07 98	0.08 124	0.17 104	0.19 175	1.29 381	0.14 134	0.24 172	0.13 152	0.38 251	0.18 133	0.07 133	0.07 100	0.13 112	0.14 124	0.16 111	0.18 140

GCAPDPT-zeroshot	0.18 173	0.10 112	0.07 92	0.08 109	0.09 130	0.07 89	0.05 100	0.20 143	0.11 139	0.25 193	0.08 80	0.25 204	0.07 98	0.08 124	0.17 104	0.19 175	1.29 381	0.14 134	0.24 172	0.13 152	0.38 251	0.18 133	0.07 133	0.07 100	0.13 112	0.14 124	0.16 111	0.18 140

GCAP-Stereo	0.18 173	0.10 112	0.07 92	0.08 109	0.09 130	0.07 89	0.05 100	0.20 143	0.11 139	0.25 193	0.08 80	0.25 204	0.07 98	0.08 124	0.17 104	0.19 175	1.29 381	0.14 134	0.24 172	0.13 152	0.38 251	0.18 133	0.07 133	0.07 100	0.13 112	0.14 124	0.16 111	0.18 140

CAS	0.14 119	0.11 133	0.08 114	0.09 124	0.08 116	0.08 108	0.05 100	0.17 123	0.10 116	0.17 111	0.16 185	0.15 116	0.10 143	0.10 173	0.20 139	0.18 155	0.17 115	0.14 134	0.19 125	0.11 124	0.22 159	0.23 167	0.07 133	0.08 118	0.17 155	0.16 154	0.17 126	0.23 200

IER	0.15 129	0.11 133	0.10 148	0.12 170	0.10 151	0.12 169	0.08 160	0.17 123	0.10 116	0.18 118	0.17 198	0.20 154	0.10 143	0.11 191	0.47 285	0.15 110	0.18 126	0.14 134	0.16 104	0.11 124	0.16 98	0.12 92	0.09 178	0.09 147	0.14 126	0.16 154	0.19 141	0.18 140

CIPLG	0.15 129	0.11 133	0.08 114	0.10 135	0.09 130	0.11 153	0.08 160	0.23 186	0.09 98	0.23 155	0.14 159	0.20 154	0.10 143	0.12 224	0.23 184	0.17 132	0.21 164	0.14 134	0.21 147	0.13 152	0.22 159	0.28 209	0.06 115	0.09 147	0.16 141	0.12 101	0.21 162	0.13 103

dd	0.19 190	0.17 245	0.10 148	0.34 317	0.12 185	0.24 283	0.11 206	0.21 162	0.10 116	0.22 142	0.10 110	0.37 288	0.10 143	0.09 151	0.37 262	0.17 132	0.28 269	0.14 134	0.35 242	0.14 180	0.19 129	0.14 106	0.09 178	0.13 240	0.21 207	0.15 140	0.26 208	0.21 178

IPLGR_C	0.15 129	0.11 133	0.08 114	0.10 135	0.09 130	0.11 153	0.08 160	0.23 186	0.09 98	0.23 155	0.14 159	0.20 154	0.10 143	0.12 224	0.21 153	0.17 132	0.21 164	0.14 134	0.21 147	0.13 152	0.22 159	0.28 209	0.06 115	0.09 147	0.16 141	0.12 101	0.21 162	0.14 114

GMOStereo	0.16 147	0.12 149	0.10 148	0.10 135	0.08 116	0.10 137	0.07 139	0.23 186	0.12 166	0.28 236	0.10 110	0.21 168	0.13 205	0.08 124	0.20 139	0.18 155	0.21 164	0.14 134	0.23 164	0.13 152	0.26 189	0.36 249	0.05 96	0.08 118	0.22 219	0.19 191	0.24 184	0.18 140

error version	0.16 147	0.12 149	0.10 148	0.10 135	0.08 116	0.10 137	0.07 139	0.23 186	0.12 166	0.28 236	0.10 110	0.21 168	0.13 205	0.08 124	0.20 139	0.18 155	0.21 164	0.14 134	0.23 164	0.13 152	0.26 189	0.36 249	0.05 96	0.08 118	0.22 219	0.19 191	0.24 184	0.18 140

test-v	0.16 147	0.12 149	0.10 148	0.10 135	0.08 116	0.10 137	0.07 139	0.23 186	0.12 166	0.28 236	0.10 110	0.21 168	0.13 205	0.08 124	0.20 139	0.18 155	0.21 164	0.14 134	0.23 164	0.13 152	0.26 189	0.36 249	0.05 96	0.08 118	0.22 219	0.19 191	0.24 184	0.18 140

ACRE	0.15 129	0.11 133	0.08 114	0.10 135	0.09 130	0.11 153	0.08 160	0.23 186	0.09 98	0.23 155	0.15 169	0.20 154	0.10 143	0.12 224	0.21 153	0.17 132	0.21 164	0.14 134	0.21 147	0.13 152	0.22 159	0.27 201	0.06 115	0.09 147	0.16 141	0.12 101	0.21 162	0.13 103

AnonymousM	0.19 190	0.09 96	0.07 92	0.09 124	0.07 94	0.08 108	0.05 100	0.20 143	0.09 98	0.23 155	0.14 159	0.16 125	0.07 98	0.09 151	0.23 184	0.23 237	0.23 196	0.14 134	0.20 134	0.15 201	0.32 213	0.26 193	0.07 133	0.08 118	0.11 93	0.17 164	0.54 328	0.97 352

test-2	0.16 147	0.12 149	0.10 148	0.10 135	0.08 116	0.10 137	0.07 139	0.23 186	0.12 166	0.28 236	0.10 110	0.21 168	0.13 205	0.08 124	0.20 139	0.18 155	0.21 164	0.14 134	0.23 164	0.13 152	0.26 189	0.36 249	0.05 96	0.08 118	0.22 219	0.19 191	0.24 184	0.18 140

ADLNet	0.21 217	0.17 245	0.12 200	0.16 221	0.14 222	0.18 234	0.15 244	0.20 143	0.11 139	0.17 111	0.15 169	0.33 273	0.13 205	0.31 333	1.12 345	0.15 110	0.20 148	0.14 134	0.18 116	0.13 152	0.16 98	0.18 133	0.15 275	0.09 147	0.17 155	0.18 181	0.19 141	0.17 133

FINET	0.16 147	0.15 216	0.15 240	0.16 221	0.12 185	0.13 181	0.14 236	0.18 132	0.15 225	0.17 111	0.15 169	0.18 137	0.12 184	0.11 191	0.23 184	0.18 155	0.19 138	0.14 134	0.23 164	0.12 133	0.18 117	0.14 106	0.12 251	0.12 216	0.16 141	0.16 154	0.18 132	0.16 127

DMCA	0.11 98	0.09 96	0.10 148	0.08 109	0.09 130	0.08 108	0.09 177	0.13 99	0.10 116	0.11 89	0.13 151	0.12 89	0.08 114	0.09 151	0.20 139	0.14 95	0.15 102	0.14 134	0.12 79	0.10 111	0.14 90	0.09 73	0.08 159	0.08 118	0.11 93	0.13 114	0.11 83	0.12 98

GANet	0.10 89	0.10 112	0.09 135	0.10 135	0.10 151	0.12 169	0.09 177	0.13 99	0.08 82	0.10 83	0.10 110	0.14 108	0.06 81	0.06 103	0.11 52	0.12 82	0.14 93	0.14 134	0.11 74	0.07 71	0.11 74	0.08 62	0.08 159	0.08 118	0.11 93	0.09 75	0.11 83	0.11 91

HITNet	0.14 119	0.11 133	0.10 148	0.11 155	0.10 151	0.10 137	0.07 139	0.18 132	0.11 139	0.24 178	0.13 151	0.18 137	0.10 143	0.09 151	0.20 139	0.14 95	0.17 115	0.14 134	0.16 104	0.10 111	0.20 139	0.22 162	0.08 159	0.09 147	0.15 136	0.14 124	0.24 184	0.18 140
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
depth_test_26	0.18 173	0.12 149	0.09 135	0.08 109	0.09 130	0.08 108	0.06 121	0.30 289	0.10 116	0.35 305	0.11 131	0.40 298	0.09 127	0.10 173	0.20 139	0.21 207	0.32 298	0.15 159	0.29 211	0.14 180	0.46 292	0.26 193	0.12 251	0.09 147	0.16 141	0.16 154	0.17 126	0.21 178

DDF-Stereo	0.40 308	0.14 193	0.08 114	1.79 371	0.15 240	1.91 379	0.20 268	0.26 238	0.11 139	0.27 217	0.17 198	2.08 368	0.16 238	0.11 191	0.19 121	0.25 258	0.29 276	0.15 159	0.37 250	0.15 201	0.45 282	0.34 238	0.09 178	0.10 178	0.18 170	0.23 232	0.25 195	0.26 235

coex_refinement	0.17 162	0.15 216	0.11 177	0.12 170	0.12 185	0.13 181	0.08 160	0.21 162	0.16 245	0.22 142	0.18 202	0.17 130	0.10 143	0.10 173	0.44 278	0.19 175	0.20 148	0.15 159	0.23 164	0.11 124	0.17 106	0.15 109	0.09 178	0.10 178	0.18 170	0.17 164	0.20 154	0.22 189

G2L-Stereo	0.16 147	0.14 193	0.11 177	0.12 170	0.13 203	0.12 169	0.09 177	0.20 143	0.11 139	0.24 178	0.16 185	0.19 147	0.16 238	0.11 191	0.29 229	0.16 122	0.20 148	0.15 159	0.18 116	0.12 133	0.20 139	0.16 118	0.11 232	0.10 178	0.18 170	0.19 191	0.23 173	0.17 133

Reg-Stereo(zero)	0.24 244	0.13 170	0.14 227	0.13 179	0.11 170	0.14 189	0.11 206	0.32 304	0.15 225	0.34 291	0.56 344	0.30 258	0.12 184	0.16 275	0.19 121	0.31 293	0.25 227	0.15 159	0.42 261	0.17 232	0.34 225	0.49 304	0.10 205	0.11 195	0.20 194	0.24 241	0.38 290	0.37 277

FLISNet	0.24 244	0.13 170	0.14 227	0.13 179	0.11 170	0.14 189	0.11 206	0.32 304	0.15 225	0.34 291	0.56 344	0.30 258	0.12 184	0.16 275	0.19 121	0.31 293	0.25 227	0.15 159	0.42 261	0.17 232	0.34 225	0.49 304	0.10 205	0.11 195	0.20 194	0.24 241	0.38 290	0.37 277

MGS-Stereo	0.15 129	0.12 149	0.08 114	0.07 89	0.07 94	0.07 89	0.05 100	0.16 117	0.07 75	0.13 98	0.10 110	0.13 97	0.06 81	0.08 124	0.98 340	0.13 88	0.19 138	0.15 159	0.18 116	0.12 133	0.19 129	0.16 118	0.07 133	0.08 118	0.13 112	0.12 101	0.17 126	0.15 122

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 129	0.11 133	0.10 148	0.11 155	0.08 116	0.09 130	0.05 100	0.18 132	0.17 255	0.23 155	0.18 202	0.18 137	0.10 143	0.09 151	0.19 121	0.17 132	0.19 138	0.15 159	0.18 116	0.12 133	0.19 129	0.26 193	0.07 133	0.09 147	0.16 141	0.22 222	0.16 111	0.21 178

4D-IteraStereo	0.14 119	0.10 112	0.09 135	0.10 135	0.08 116	0.08 108	0.05 100	0.21 162	0.12 166	0.26 206	0.12 141	0.20 154	0.08 114	0.07 112	0.19 121	0.18 155	0.20 148	0.15 159	0.22 157	0.12 133	0.27 197	0.29 214	0.05 96	0.08 118	0.14 126	0.14 124	0.19 141	0.13 103

LoS	0.22 224	0.15 216	0.11 177	0.13 179	0.14 222	0.12 169	0.08 160	0.60 355	0.11 139	0.37 321	0.38 311	0.36 284	0.13 205	0.11 191	0.23 184	0.25 258	0.26 243	0.15 159	0.26 186	0.15 201	0.42 270	0.33 231	0.09 178	0.09 147	0.25 259	0.19 191	0.25 195	0.28 246
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.18 173	0.10 112	0.10 148	0.09 124	0.11 170	0.10 137	0.05 100	0.42 331	0.10 116	0.20 129	0.27 276	0.23 186	0.10 143	0.12 224	0.26 217	0.23 237	0.25 227	0.15 159	0.20 134	0.13 152	0.45 282	0.26 193	0.09 178	0.08 118	0.19 181	0.15 140	0.19 141	0.24 216

SA	0.15 129	0.13 170	0.09 135	0.09 124	0.08 116	0.11 153	0.06 121	0.21 162	0.10 116	0.23 155	0.09 96	0.23 186	0.07 98	0.07 112	0.19 121	0.18 155	0.18 126	0.15 159	0.24 172	0.12 133	0.20 139	0.26 193	0.05 96	0.09 147	0.20 194	0.20 202	0.27 225	0.23 200

GLC_STEREO	0.18 173	0.15 216	0.16 253	0.15 210	0.14 222	0.14 189	0.11 206	0.26 238	0.10 116	0.28 236	0.18 202	0.20 154	0.10 143	0.11 191	0.19 121	0.19 175	0.28 269	0.15 159	0.24 172	0.14 180	0.37 246	0.23 167	0.09 178	0.10 178	0.19 181	0.13 114	0.30 253	0.18 140

test-3	0.18 173	0.11 133	0.09 135	0.11 155	0.12 185	0.10 137	0.07 139	0.25 221	0.10 116	0.27 217	0.11 131	0.29 246	0.11 169	0.08 124	0.23 184	0.19 175	0.23 196	0.15 159	0.47 275	0.15 201	0.33 218	0.46 290	0.06 115	0.09 147	0.16 141	0.14 124	0.25 195	0.23 200

test_1	0.18 173	0.11 133	0.09 135	0.11 155	0.12 185	0.10 137	0.07 139	0.25 221	0.10 116	0.27 217	0.11 131	0.29 246	0.11 169	0.08 124	0.23 184	0.19 175	0.23 196	0.15 159	0.47 275	0.15 201	0.33 218	0.46 290	0.06 115	0.09 147	0.16 141	0.14 124	0.25 195	0.23 200

test_3	0.19 190	0.12 149	0.11 177	0.11 155	0.12 185	0.10 137	0.07 139	0.25 221	0.12 166	0.28 236	0.12 141	0.31 265	0.14 223	0.08 124	0.25 213	0.20 196	0.23 196	0.15 159	0.47 275	0.16 219	0.35 236	0.46 290	0.06 115	0.11 195	0.19 181	0.19 191	0.27 225	0.25 223

raftrobust	0.15 129	0.12 149	0.11 177	0.11 155	0.10 151	0.08 108	0.06 121	0.22 173	0.09 98	0.27 217	0.13 151	0.19 147	0.08 114	0.08 124	0.21 153	0.18 155	0.21 164	0.15 159	0.28 201	0.13 152	0.25 182	0.23 167	0.08 159	0.08 118	0.19 181	0.17 164	0.17 126	0.16 127

ARAFT	0.12 105	0.09 96	0.07 92	0.09 124	0.07 94	0.08 108	0.04 71	0.14 106	0.08 82	0.21 133	0.10 110	0.17 130	0.05 63	0.05 83	0.18 115	0.14 95	0.18 126	0.15 159	0.20 134	0.08 88	0.20 139	0.18 133	0.05 96	0.06 87	0.14 126	0.11 91	0.18 132	0.13 103

UPFNet	0.13 112	0.11 133	0.12 200	0.12 170	0.11 170	0.13 181	0.10 193	0.15 110	0.12 166	0.17 111	0.13 151	0.15 116	0.09 127	0.11 191	0.23 184	0.15 110	0.17 115	0.15 159	0.16 104	0.11 124	0.13 85	0.11 84	0.09 178	0.09 147	0.13 112	0.13 114	0.19 141	0.13 103

iResNetv2_ROB	0.20 201	0.14 193	0.11 177	0.17 231	0.13 203	0.17 227	0.11 206	0.26 238	0.12 166	0.26 206	0.20 223	0.27 229	0.19 270	0.10 173	0.42 272	0.16 122	0.20 148	0.15 159	0.35 242	0.15 201	0.33 218	0.18 133	0.12 251	0.14 251	0.20 194	0.17 164	0.30 253	0.19 159

DISCO	0.16 147	0.15 216	0.11 177	0.14 191	0.13 203	0.16 213	0.14 236	0.15 110	0.13 193	0.21 133	0.17 198	0.16 125	0.10 143	0.10 173	0.25 213	0.16 122	0.20 148	0.15 159	0.23 164	0.14 180	0.17 106	0.18 133	0.09 178	0.11 195	0.17 155	0.16 154	0.21 162	0.16 127

DN-CSS_ROB	0.18 173	0.14 193	0.16 253	0.14 191	0.14 222	0.11 153	0.09 177	0.25 221	0.13 193	0.27 217	0.26 268	0.25 204	0.17 251	0.09 151	0.19 121	0.16 122	0.19 138	0.15 159	0.41 257	0.13 152	0.24 177	0.18 133	0.10 205	0.14 251	0.17 155	0.15 140	0.22 169	0.18 140

small-0shot	0.16 147	0.08 84	0.06 78	0.07 89	0.07 94	0.08 108	0.04 71	0.20 143	0.12 166	0.22 142	0.08 80	0.20 154	0.11 169	0.11 191	0.18 115	0.29 284	0.22 181	0.16 181	0.19 125	0.10 111	0.43 274	0.44 283	0.06 115	0.07 100	0.16 141	0.14 124	0.16 111	0.22 189

ManiGeoR	0.20 201	0.16 227	0.12 200	0.17 231	0.12 185	0.14 189	0.09 177	0.28 269	0.15 225	0.25 193	0.18 202	0.24 193	0.09 127	0.09 151	0.76 317	0.18 155	0.22 181	0.16 181	0.34 232	0.13 152	0.22 159	0.24 175	0.09 178	0.12 216	0.19 181	0.21 212	0.20 154	0.19 159

HLf10	0.20 201	0.16 227	0.12 200	0.17 231	0.12 185	0.14 189	0.09 177	0.28 269	0.15 225	0.25 193	0.18 202	0.24 193	0.09 127	0.09 151	0.76 317	0.18 155	0.22 181	0.16 181	0.34 232	0.13 152	0.22 159	0.24 175	0.09 178	0.12 216	0.19 181	0.21 212	0.20 154	0.19 159

TestStereo_HLe17	0.21 217	0.18 263	0.12 200	0.19 251	0.14 222	0.15 204	0.10 193	0.36 315	0.16 245	0.28 236	0.18 202	0.26 216	0.12 184	0.09 151	0.46 283	0.19 175	0.22 181	0.16 181	0.35 242	0.14 180	0.32 213	0.34 238	0.09 178	0.15 264	0.23 239	0.22 222	0.25 195	0.21 178

GGDA	0.19 190	0.15 216	0.13 218	0.14 191	0.12 185	0.16 213	0.10 193	0.24 202	0.15 225	0.30 258	0.21 234	0.26 216	0.13 205	0.10 173	0.21 153	0.19 175	0.23 196	0.16 181	0.33 224	0.14 180	0.25 182	0.25 185	0.10 205	0.12 216	0.21 207	0.23 232	0.26 208	0.25 223

DNS	0.20 201	0.17 245	0.10 148	0.11 155	0.10 151	0.17 227	0.07 139	0.25 221	0.12 166	0.27 217	0.10 110	0.34 278	0.09 127	0.11 191	0.29 229	0.23 237	0.27 255	0.16 181	0.34 232	0.16 219	0.49 301	0.33 231	0.08 159	0.08 118	0.20 194	0.16 154	0.29 242	0.23 200

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 236	0.17 245	0.08 114	0.22 268	0.21 280	0.29 306	0.17 252	0.25 221	0.11 139	0.42 343	0.19 212	0.43 302	0.09 127	0.11 191	0.19 121	0.25 258	0.25 227	0.16 181	0.28 201	0.14 180	0.41 265	0.39 263	0.07 133	0.09 147	0.20 194	0.18 181	0.27 225	0.49 307

S2M2_L	0.17 162	0.14 193	0.15 240	0.13 179	0.10 151	0.16 213	0.11 206	0.21 162	0.11 139	0.27 217	0.09 96	0.20 154	0.06 81	0.17 284	0.22 172	0.19 175	0.25 227	0.16 181	0.20 134	0.15 201	0.34 225	0.25 185	0.13 259	0.10 178	0.16 141	0.16 154	0.27 225	0.23 200
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.16 147	0.13 170	0.10 148	0.07 89	0.09 130	0.08 108	0.06 121	0.17 123	0.11 139	0.23 155	0.16 185	0.17 130	0.11 169	0.09 151	0.21 153	0.22 225	0.17 115	0.16 181	0.24 172	0.12 133	0.33 218	0.31 223	0.08 159	0.09 147	0.20 194	0.15 140	0.16 111	0.20 167

tt_ll	0.16 147	0.13 170	0.10 148	0.07 89	0.09 130	0.08 108	0.06 121	0.17 123	0.11 139	0.23 155	0.16 185	0.17 130	0.11 169	0.09 151	0.21 153	0.22 225	0.17 115	0.16 181	0.24 172	0.12 133	0.33 218	0.31 223	0.08 159	0.09 147	0.20 194	0.15 140	0.16 111	0.20 167

EGLCR-Stereo	0.20 201	0.12 149	0.10 148	0.11 155	0.11 170	0.13 181	0.06 121	0.23 186	0.11 139	0.27 217	0.09 96	0.24 193	0.09 127	0.09 151	0.18 115	0.21 207	0.24 213	0.16 181	0.29 211	0.12 133	0.36 241	0.46 290	0.07 133	0.09 147	0.15 136	0.25 252	0.93 365	0.25 223

IPLG	0.22 224	0.12 149	0.11 177	0.10 135	0.10 151	0.10 137	0.07 139	0.22 173	0.09 98	0.24 178	0.15 169	0.21 168	0.09 127	0.11 191	1.93 373	0.18 155	0.21 164	0.16 181	0.24 172	0.14 180	0.20 139	0.32 228	0.06 115	0.10 178	0.18 170	0.18 181	0.24 184	0.14 114

RP	0.22 224	0.20 282	0.23 305	0.22 268	0.20 274	0.21 262	0.22 281	0.24 202	0.22 282	0.17 111	0.25 259	0.24 193	0.19 270	0.15 268	0.50 293	0.17 132	0.20 148	0.16 181	0.22 157	0.16 219	0.17 106	0.25 185	0.13 259	0.16 272	0.22 219	0.21 212	0.30 253	0.25 223

CFNet	0.16 147	0.15 216	0.12 200	0.18 241	0.15 240	0.14 189	0.11 206	0.23 186	0.12 166	0.21 133	0.16 185	0.29 246	0.14 223	0.11 191	0.21 153	0.13 88	0.20 148	0.16 181	0.18 116	0.12 133	0.17 106	0.13 100	0.08 159	0.12 216	0.20 194	0.17 164	0.22 169	0.21 178

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 173	0.18 263	0.18 273	0.17 231	0.21 280	0.16 213	0.26 304	0.19 141	0.24 292	0.22 142	0.20 223	0.26 216	0.12 184	0.19 295	0.24 201	0.16 122	0.19 138	0.16 181	0.19 125	0.13 152	0.16 98	0.17 125	0.11 232	0.11 195	0.17 155	0.22 222	0.19 141	0.21 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.20 201	0.17 245	0.14 227	0.18 241	0.17 255	0.15 204	0.13 227	0.26 238	0.14 209	0.26 206	0.22 243	0.24 193	0.17 251	0.11 191	0.33 249	0.17 132	0.26 243	0.16 181	0.27 194	0.17 232	0.27 197	0.19 146	0.10 205	0.13 240	0.22 219	0.22 222	0.27 225	0.24 216

iResNet_ROB	0.17 162	0.14 193	0.12 200	0.15 210	0.11 170	0.15 204	0.11 206	0.25 221	0.12 166	0.25 193	0.16 185	0.19 147	0.21 277	0.09 151	0.25 213	0.16 122	0.22 181	0.16 181	0.29 211	0.12 133	0.23 173	0.16 118	0.09 178	0.12 216	0.20 194	0.17 164	0.26 208	0.21 178

DNSM	0.20 201	0.16 227	0.11 177	0.11 155	0.10 151	0.18 234	0.08 160	0.25 221	0.12 166	0.27 217	0.10 110	0.31 265	0.09 127	0.11 191	0.29 229	0.24 246	0.27 255	0.17 198	0.33 224	0.16 219	0.49 301	0.34 238	0.08 159	0.09 147	0.21 207	0.17 164	0.29 242	0.25 223

anonymous	0.17 162	0.08 84	0.07 92	0.06 80	0.10 151	0.09 130	0.07 139	0.21 162	0.11 139	0.22 142	0.08 80	0.22 180	0.12 184	0.11 191	0.19 121	0.31 293	0.23 196	0.17 198	0.24 172	0.13 152	0.45 282	0.44 283	0.06 115	0.09 147	0.18 170	0.12 101	0.18 132	0.22 189

HLF11	0.20 201	0.15 216	0.11 177	0.14 191	0.10 151	0.12 169	0.08 160	0.36 315	0.12 166	0.24 178	0.15 169	0.21 168	0.09 127	0.09 151	0.82 324	0.17 132	0.22 181	0.17 198	0.40 256	0.13 152	0.19 129	0.22 162	0.10 205	0.10 178	0.17 155	0.19 191	0.19 141	0.20 167

HLf8	0.21 217	0.16 227	0.12 200	0.16 221	0.13 203	0.13 181	0.10 193	0.31 294	0.14 209	0.26 206	0.19 212	0.25 204	0.12 184	0.10 173	0.54 299	0.19 175	0.23 196	0.17 198	0.45 271	0.14 180	0.31 208	0.31 223	0.10 205	0.13 240	0.20 194	0.23 232	0.26 208	0.23 200

TestStereo_HL2	0.19 190	0.16 227	0.12 200	0.14 191	0.12 185	0.15 204	0.10 193	0.24 202	0.15 225	0.29 254	0.22 243	0.26 216	0.13 205	0.10 173	0.21 153	0.19 175	0.23 196	0.17 198	0.35 242	0.14 180	0.25 182	0.25 185	0.10 205	0.12 216	0.21 207	0.22 222	0.25 195	0.26 235

DN	0.72 341	0.13 170	0.12 200	0.24 284	0.12 185	7.52 398	0.13 227	0.25 221	0.14 209	0.30 258	0.20 223	6.25 392	0.10 143	0.15 268	0.22 172	0.27 275	0.27 255	0.17 198	0.41 257	0.16 219	0.40 264	0.34 238	0.11 232	0.11 195	0.37 324	0.31 299	0.27 225	0.43 299

IGEV-FE	0.29 272	0.13 170	0.22 301	0.29 300	0.17 255	0.21 262	0.22 281	0.28 269	0.14 209	0.35 305	0.43 323	0.33 273	0.11 169	0.14 253	0.23 184	0.37 322	0.26 243	0.17 198	0.47 275	0.24 284	0.51 312	0.61 342	0.11 232	0.11 195	0.33 309	0.27 275	0.62 342	0.45 302

gcap-zeroshot	0.36 296	0.13 170	0.16 253	0.19 251	0.14 222	0.19 245	0.14 236	0.28 269	0.13 193	0.37 321	0.35 301	0.34 278	0.12 184	0.12 224	0.23 184	0.36 317	0.50 344	0.17 198	3.18 376	0.25 292	0.45 282	0.51 313	0.23 309	0.11 195	0.21 207	0.26 268	0.25 195	0.27 240

IGEV_Zeroshot_test	0.29 272	0.13 170	0.22 301	0.29 300	0.17 255	0.21 262	0.22 281	0.28 269	0.14 209	0.35 305	0.43 323	0.33 273	0.11 169	0.14 253	0.23 184	0.37 322	0.26 243	0.17 198	0.48 284	0.24 284	0.52 314	0.61 342	0.11 232	0.11 195	0.33 309	0.27 275	0.62 342	0.45 302

MSKI-zero shot	0.26 259	0.13 170	0.10 148	0.14 191	0.14 222	0.15 204	0.11 206	0.28 269	0.13 193	0.30 258	0.35 301	0.28 237	0.11 169	0.12 224	0.29 229	0.37 322	0.28 269	0.17 198	0.58 311	0.26 301	0.57 322	0.55 327	0.09 178	0.11 195	0.25 259	0.41 325	0.32 264	0.42 295

Any-RAFT	0.24 244	0.13 170	0.16 253	0.16 221	0.13 203	0.15 204	0.10 193	0.25 221	0.14 209	0.28 236	0.35 301	0.28 237	0.11 169	0.12 224	0.22 172	0.25 258	0.28 269	0.17 198	0.50 292	0.16 219	0.63 336	0.40 268	0.10 205	0.10 178	0.28 284	0.29 288	0.26 208	0.42 295

anonymity	0.53 325	0.11 133	0.19 278	0.16 221	0.14 222	0.16 213	0.10 193	0.29 285	0.13 193	0.34 291	7.32 397	0.30 258	0.13 205	0.12 224	0.21 153	0.37 322	0.27 255	0.17 198	0.44 267	0.23 281	0.43 274	0.54 325	0.11 232	0.12 216	0.34 317	0.43 331	0.71 354	0.44 301

raft_robust	0.18 173	0.13 170	0.10 148	0.14 191	0.09 130	0.11 153	0.08 160	0.25 221	0.12 166	0.30 258	0.10 110	0.24 193	0.14 223	0.10 173	0.24 201	0.21 207	0.21 164	0.17 198	0.34 232	0.14 180	0.27 197	0.31 223	0.06 115	0.10 178	0.22 219	0.21 212	0.24 184	0.21 178

Sa-1000	0.17 162	0.13 170	0.09 135	0.09 124	0.09 130	0.11 153	0.05 100	0.22 173	0.11 139	0.24 178	0.11 131	0.24 193	0.09 127	0.10 173	0.22 172	0.18 155	0.21 164	0.17 198	0.28 201	0.12 133	0.25 182	0.33 231	0.06 115	0.09 147	0.24 252	0.20 202	0.26 208	0.22 189

iRaft-Stereo_20w	0.31 283	0.14 193	0.24 313	0.29 300	0.18 265	0.22 273	0.18 256	0.26 238	0.15 225	0.41 341	0.51 337	0.30 258	0.11 169	0.12 224	0.32 245	0.32 299	0.27 255	0.17 198	0.42 261	0.24 284	0.46 292	0.53 322	0.11 232	0.10 178	0.33 309	0.67 357	0.61 340	0.60 315

UDGNet	0.23 236	0.19 277	0.14 227	0.36 321	0.30 319	0.32 314	0.29 311	0.22 173	0.15 225	0.21 133	0.20 223	0.21 168	0.08 114	0.52 351	0.20 139	0.17 132	0.21 164	0.17 198	0.25 184	0.14 180	0.26 189	0.30 218	0.30 335	0.10 178	0.24 252	0.20 202	0.22 169	0.20 167

dad	0.29 272	0.21 285	0.14 227	0.47 332	0.22 287	0.29 306	0.48 339	0.40 325	0.12 166	0.32 276	0.14 159	0.41 299	0.23 285	0.10 173	0.53 297	0.19 175	0.32 298	0.17 198	0.51 293	0.15 201	0.27 197	0.18 133	0.11 232	0.18 290	0.31 303	0.18 181	0.67 350	0.45 302

MIPNet	0.21 217	0.14 193	0.11 177	0.11 155	0.12 185	0.12 169	0.08 160	0.24 202	0.10 116	0.27 217	0.24 256	0.22 180	0.14 223	0.11 191	0.94 336	0.20 196	0.23 196	0.17 198	0.31 218	0.20 250	0.21 149	0.35 248	0.07 133	0.11 195	0.23 239	0.23 232	0.27 225	0.21 178

TRStereo	0.34 293	0.16 227	0.21 294	0.16 221	0.12 185	0.34 319	0.17 252	0.27 258	0.11 139	0.35 305	0.18 202	0.34 278	0.09 127	0.12 224	0.26 217	0.36 317	0.25 227	0.17 198	0.44 267	0.25 292	0.42 270	0.47 296	0.09 178	0.09 147	0.26 264	2.80 394	0.49 318	0.33 263

cross-raft	0.24 244	0.14 193	0.12 200	0.13 179	0.13 203	0.17 227	0.10 193	0.27 258	0.15 225	0.30 258	0.19 212	0.28 237	0.10 143	0.12 224	0.26 217	0.34 304	0.27 255	0.17 198	0.57 309	0.25 292	0.62 334	0.51 313	0.09 178	0.11 195	0.29 290	0.27 275	0.26 208	0.31 258

rafts_anoy	0.14 119	0.14 193	0.11 177	0.11 155	0.11 170	0.10 137	0.07 139	0.21 162	0.08 82	0.21 133	0.15 169	0.17 130	0.07 98	0.06 103	0.20 139	0.17 132	0.20 148	0.17 198	0.22 157	0.12 133	0.21 149	0.18 133	0.06 115	0.09 147	0.16 141	0.15 140	0.15 105	0.17 133

CFNet_pseudo	0.20 201	0.16 227	0.16 253	0.19 251	0.16 246	0.16 213	0.13 227	0.24 202	0.14 209	0.28 236	0.21 234	0.22 180	0.19 270	0.12 224	0.63 306	0.17 132	0.20 148	0.17 198	0.30 217	0.12 133	0.21 149	0.17 125	0.12 251	0.12 216	0.20 194	0.20 202	0.25 195	0.26 235

RALCasStereoNet	0.15 129	0.14 193	0.10 148	0.13 179	0.11 170	0.10 137	0.07 139	0.20 143	0.08 82	0.23 155	0.13 151	0.19 147	0.08 114	0.07 112	0.20 139	0.18 155	0.22 181	0.17 198	0.20 134	0.12 133	0.22 159	0.21 154	0.07 133	0.09 147	0.18 170	0.15 140	0.15 105	0.15 122

RALAANet	0.14 119	0.13 170	0.11 177	0.10 135	0.10 151	0.11 153	0.07 139	0.17 123	0.10 116	0.16 102	0.15 169	0.15 116	0.09 127	0.06 103	0.19 121	0.16 122	0.18 126	0.17 198	0.26 186	0.14 180	0.24 177	0.23 167	0.07 133	0.09 147	0.16 141	0.15 140	0.20 154	0.16 127

UNet	0.15 129	0.13 170	0.13 218	0.14 191	0.12 185	0.14 189	0.10 193	0.20 143	0.12 166	0.21 133	0.15 169	0.17 130	0.12 184	0.13 242	0.21 153	0.15 110	0.20 148	0.17 198	0.18 116	0.13 152	0.17 106	0.14 106	0.10 205	0.12 216	0.15 136	0.17 164	0.20 154	0.17 133

HGLStereo	0.15 129	0.14 193	0.12 200	0.13 179	0.13 203	0.13 181	0.08 160	0.18 132	0.11 139	0.22 142	0.22 243	0.14 108	0.09 127	0.11 191	0.24 201	0.17 132	0.21 164	0.17 198	0.20 134	0.14 180	0.18 117	0.16 118	0.10 205	0.11 195	0.17 155	0.16 154	0.17 126	0.15 122

DSFCA	0.16 147	0.18 263	0.14 227	0.14 191	0.13 203	0.16 213	0.15 244	0.16 117	0.13 193	0.16 102	0.19 212	0.18 137	0.10 143	0.08 124	0.22 172	0.18 155	0.19 138	0.17 198	0.21 147	0.14 180	0.19 129	0.19 146	0.11 232	0.12 216	0.17 155	0.18 181	0.19 141	0.19 159

DMCA-RVC	0.16 147	0.12 149	0.15 240	0.12 170	0.13 203	0.11 153	0.13 227	0.17 123	0.16 245	0.18 118	0.21 234	0.20 154	0.10 143	0.10 173	0.36 260	0.17 132	0.18 126	0.17 198	0.16 104	0.14 180	0.18 117	0.15 109	0.10 205	0.12 216	0.14 126	0.13 114	0.18 132	0.18 140

FADNet-RVC	0.21 217	0.17 245	0.15 240	0.21 264	0.16 246	0.16 213	0.18 256	0.26 238	0.13 193	0.25 193	0.21 234	0.28 237	0.16 238	0.14 253	0.32 245	0.21 207	0.23 196	0.17 198	0.34 232	0.21 261	0.21 149	0.25 185	0.14 269	0.16 272	0.25 259	0.23 232	0.21 162	0.24 216

AF-Net	0.20 201	0.18 263	0.17 266	0.18 241	0.22 287	0.20 252	0.21 275	0.24 202	0.21 275	0.19 125	0.25 259	0.26 216	0.16 238	0.14 253	0.33 249	0.20 196	0.17 115	0.17 198	0.22 157	0.15 201	0.17 106	0.21 154	0.16 280	0.14 251	0.19 181	0.19 191	0.29 242	0.22 189

Nwc_Net	0.20 201	0.18 263	0.17 266	0.18 241	0.22 287	0.20 252	0.21 275	0.24 202	0.21 275	0.19 125	0.25 259	0.26 216	0.16 238	0.14 253	0.33 249	0.20 196	0.17 115	0.17 198	0.22 157	0.15 201	0.17 106	0.21 154	0.16 280	0.14 251	0.19 181	0.19 191	0.29 242	0.22 189

DeepPrunerF	0.29 272	0.16 227	0.14 227	0.23 277	0.44 344	0.17 227	0.21 275	0.20 143	0.26 302	0.16 102	0.22 243	0.15 116	0.12 184	0.12 224	0.97 338	0.21 207	0.18 126	0.17 198	0.26 186	0.16 219	0.21 149	0.17 125	0.12 251	0.12 216	1.97 392	0.25 252	0.22 169	0.20 167

ADCP+	0.31 283	0.17 245	0.17 266	0.15 210	0.14 222	0.17 227	0.19 264	0.21 162	0.33 322	0.26 206	0.26 268	0.37 288	0.12 184	0.13 242	1.87 371	0.18 155	0.20 148	0.17 198	0.33 224	0.18 240	0.22 159	0.22 162	0.12 251	0.11 195	0.23 239	0.69 358	0.33 269	0.99 354

CFNet_RVC	0.18 173	0.18 263	0.15 240	0.18 241	0.16 246	0.18 234	0.12 223	0.21 162	0.13 193	0.23 155	0.20 223	0.24 193	0.12 184	0.12 224	0.22 172	0.19 175	0.23 196	0.17 198	0.26 186	0.15 201	0.24 177	0.19 146	0.09 178	0.13 240	0.22 219	0.20 202	0.25 195	0.23 200

PS-NSSS	0.23 236	0.26 312	0.20 285	0.31 309	0.22 287	0.25 288	0.21 275	0.27 258	0.15 225	0.28 236	0.21 234	0.53 311	0.14 223	0.16 275	0.28 226	0.15 110	0.18 126	0.17 198	0.35 242	0.14 180	0.17 106	0.13 100	0.22 307	0.16 272	0.22 219	0.25 252	0.28 236	0.27 240

MLCV	0.24 244	0.16 227	0.15 240	0.24 284	0.18 265	0.21 262	0.15 244	0.30 289	0.16 245	0.31 269	0.31 290	0.32 270	0.25 292	0.11 191	0.24 201	0.24 246	0.25 227	0.17 198	0.53 301	0.15 201	0.33 218	0.33 231	0.14 269	0.17 282	0.23 239	0.23 232	0.27 225	0.25 223

MDST_ROB	0.81 347	1.11 367	0.24 313	1.30 359	0.42 340	0.81 353	0.32 320	0.45 336	0.25 296	0.36 314	0.32 293	0.47 306	3.62 386	0.14 253	1.77 368	0.22 225	0.27 255	0.17 198	0.84 331	0.19 243	0.57 322	0.51 313	0.20 297	0.21 303	1.56 386	0.86 370	2.88 394	1.74 378

TestStereo_HL3	0.29 272	0.30 323	0.14 227	0.17 231	0.14 222	0.21 262	0.16 248	0.32 304	0.18 262	0.34 291	0.32 293	0.60 318	0.22 283	0.11 191	0.39 267	0.40 330	0.69 355	0.18 235	0.43 264	0.17 232	0.45 282	0.62 344	0.11 232	0.12 216	0.22 219	0.22 222	0.37 287	0.35 268

TestStereo-Hl	0.23 236	0.16 227	0.15 240	0.14 191	0.14 222	0.19 245	0.13 227	0.27 258	0.18 262	0.32 276	0.24 256	0.33 273	0.16 238	0.10 173	0.26 217	0.22 225	0.23 196	0.18 235	0.43 264	0.16 219	0.29 205	0.42 274	0.10 205	0.15 264	0.21 207	0.25 252	0.33 269	0.35 268

DF	0.26 259	0.14 193	0.11 177	0.15 210	0.10 151	0.17 227	0.09 177	0.26 238	0.12 166	0.27 217	0.15 169	0.31 265	0.09 127	0.11 191	0.21 153	0.30 291	0.25 227	0.18 235	1.59 349	0.17 232	0.45 282	0.39 263	0.09 178	0.11 195	0.21 207	0.25 252	0.29 242	0.34 266

MyStereo04	0.22 224	0.18 263	0.17 266	0.14 191	0.14 222	0.13 181	0.10 193	0.28 269	0.21 275	0.31 269	0.20 223	0.29 246	0.13 205	0.08 124	0.27 223	0.22 225	0.22 181	0.18 235	0.54 302	0.21 261	0.34 225	0.26 193	0.11 232	0.16 272	0.27 277	0.23 232	0.30 253	0.22 189

RAFT-Test	0.24 244	0.13 170	0.11 177	0.16 221	0.14 222	0.18 234	0.11 206	0.27 258	0.14 209	0.32 276	0.26 268	0.26 216	0.12 184	0.14 253	0.24 201	0.35 309	0.27 255	0.18 235	0.56 306	0.24 284	0.58 326	0.49 304	0.09 178	0.11 195	0.27 277	0.29 288	0.27 225	0.35 268

IPLGR	0.26 259	0.16 227	0.13 218	0.15 210	0.15 240	0.12 169	0.09 177	0.24 202	0.13 193	0.28 236	0.25 259	0.23 186	0.12 184	0.11 191	1.91 372	0.20 196	0.22 181	0.18 235	0.34 232	0.20 250	0.25 182	0.33 231	0.07 133	0.12 216	0.23 239	0.23 232	0.28 236	0.21 178

AACVNet	0.19 190	0.17 245	0.14 227	0.19 251	0.19 269	0.19 245	0.13 227	0.23 186	0.15 225	0.25 193	0.23 252	0.20 154	0.13 205	0.13 242	0.21 153	0.18 155	0.24 213	0.18 235	0.24 172	0.17 232	0.22 159	0.20 151	0.14 269	0.15 264	0.22 219	0.21 212	0.25 195	0.25 223

LMCR-Stereo	0.18 173	0.14 193	0.11 177	0.13 179	0.12 185	0.15 204	0.10 193	0.22 173	0.13 193	0.23 155	0.18 202	0.24 193	0.17 251	0.12 224	0.21 153	0.19 175	0.26 243	0.18 235	0.33 224	0.19 243	0.26 189	0.25 185	0.10 205	0.12 216	0.19 181	0.18 181	0.24 184	0.23 200

XX-Stereo	2.24 381	0.10 112	0.10 148	0.17 231	0.10 151	0.21 262	0.11 206	0.25 221	0.12 166	0.36 314	0.53 340	0.29 246	0.10 143	0.11 191	0.24 201	0.35 309	0.27 255	0.18 235	0.47 275	0.18 240	0.41 265	0.37 255	0.10 205	0.10 178	54.05 407	0.25 252	0.34 274	0.51 309

psm_up	0.20 201	0.17 245	0.19 278	0.20 260	0.16 246	0.20 252	0.13 227	0.25 221	0.23 287	0.23 155	0.18 202	0.21 168	0.20 274	0.15 268	0.23 184	0.18 155	0.24 213	0.18 235	0.28 201	0.16 219	0.21 149	0.16 118	0.12 251	0.20 294	0.24 252	0.24 241	0.26 208	0.25 223

MSMDNet	0.25 252	0.14 193	0.11 177	0.13 179	0.14 222	0.16 213	0.11 206	0.26 238	0.14 209	0.31 269	0.17 198	0.26 216	0.29 299	0.14 253	0.24 201	0.35 309	0.28 269	0.18 235	0.54 302	0.28 312	0.58 326	0.60 338	0.10 205	0.11 195	0.26 264	0.25 252	0.26 208	0.30 254

UCFNet_RVC	0.21 217	0.25 309	0.16 253	0.21 264	0.19 269	0.20 252	0.14 236	0.23 186	0.16 245	0.26 206	0.19 212	0.34 278	0.17 251	0.13 242	0.23 184	0.19 175	0.21 164	0.18 235	0.31 218	0.16 219	0.26 189	0.19 146	0.17 284	0.14 251	0.26 264	0.21 212	0.23 173	0.29 250

DLCB_ROB	0.19 190	0.17 245	0.16 253	0.14 191	0.15 240	0.14 189	0.13 227	0.20 143	0.16 245	0.23 155	0.23 252	0.25 204	0.18 264	0.15 268	0.20 139	0.16 122	0.21 164	0.18 235	0.19 125	0.15 201	0.24 177	0.20 151	0.13 259	0.15 264	0.36 322	0.24 241	0.24 184	0.20 167

PWCDC_ROB	0.23 236	0.10 112	0.13 218	0.10 135	0.17 255	0.11 153	0.15 244	0.12 94	0.38 329	0.11 89	0.25 259	0.14 108	0.77 343	0.28 322	0.88 328	0.21 207	0.17 115	0.18 235	0.17 112	0.17 232	0.20 139	0.39 263	0.20 297	0.17 282	0.11 93	0.20 202	0.15 105	0.24 216

model_zeroshot	0.28 270	0.14 193	0.11 177	0.16 221	0.14 222	0.18 234	0.11 206	0.28 269	0.15 225	0.33 287	0.32 293	0.31 265	0.10 143	0.13 242	0.43 274	0.31 293	0.30 284	0.19 249	0.66 318	0.22 269	0.55 318	0.44 283	0.12 251	0.13 240	0.49 345	0.36 315	0.31 261	0.53 310

AE-Stereo	0.20 201	0.14 193	0.13 218	0.16 221	0.12 185	0.12 169	0.09 177	0.23 186	0.15 225	0.28 236	0.12 141	0.29 246	0.13 205	0.09 151	0.21 153	0.25 258	0.28 269	0.19 249	0.28 201	0.19 243	0.35 236	0.42 274	0.07 133	0.14 251	0.22 219	0.24 241	0.26 208	0.21 178

HH	0.25 252	0.10 112	0.17 266	0.15 210	0.14 222	0.20 252	0.14 236	0.27 258	0.13 193	0.36 314	0.12 141	0.28 237	0.10 143	0.13 242	0.23 184	0.40 330	0.26 243	0.19 249	0.49 286	0.21 261	0.68 347	0.52 317	0.11 232	0.11 195	0.23 239	0.25 252	0.36 279	0.38 282

HanStereo	0.25 252	0.10 112	0.17 266	0.15 210	0.14 222	0.20 252	0.14 236	0.27 258	0.13 193	0.36 314	0.12 141	0.28 237	0.10 143	0.13 242	0.23 184	0.40 330	0.26 243	0.19 249	0.49 286	0.21 261	0.68 347	0.52 317	0.11 232	0.11 195	0.23 239	0.25 252	0.36 279	0.38 282

GANet-ADL	0.26 259	0.18 263	0.15 240	0.20 260	0.19 269	0.22 273	0.16 248	0.26 238	0.16 245	0.34 291	0.36 307	0.29 246	0.16 238	0.21 304	0.42 272	0.29 284	0.31 292	0.19 249	0.48 284	0.28 312	0.38 251	0.48 299	0.13 259	0.14 251	0.23 239	0.24 241	0.32 264	0.30 254

pcwnet_v2	0.26 259	0.17 245	0.18 273	0.22 268	0.19 269	0.22 273	0.18 256	0.25 221	0.18 262	0.31 269	0.23 252	0.30 258	0.28 298	0.18 293	0.88 328	0.21 207	0.24 213	0.19 249	0.36 248	0.15 201	0.27 197	0.24 175	0.17 284	0.15 264	0.26 264	0.26 268	0.30 253	0.38 282

GES	0.22 224	0.16 227	0.12 200	0.14 191	0.15 240	0.19 245	0.12 223	0.25 221	0.14 209	0.26 206	0.18 202	0.21 168	0.13 205	0.17 284	0.36 260	0.21 207	0.27 255	0.19 249	0.52 297	0.20 250	0.33 218	0.29 214	0.13 259	0.14 251	0.19 181	0.17 164	0.27 225	0.42 295

STTStereo	0.19 190	0.19 277	0.21 294	0.18 241	0.20 274	0.17 227	0.25 296	0.18 132	0.19 266	0.20 129	0.19 212	0.24 193	0.14 223	0.17 284	0.32 245	0.17 132	0.19 138	0.19 249	0.19 125	0.14 180	0.18 117	0.17 125	0.11 232	0.12 216	0.19 181	0.20 202	0.20 154	0.26 235

stereogan	0.24 244	0.22 288	0.21 294	0.23 277	0.25 304	0.25 288	0.22 281	0.26 238	0.23 287	0.20 129	0.22 243	0.30 258	0.23 285	0.17 284	0.31 242	0.20 196	0.22 181	0.19 249	0.28 201	0.19 243	0.21 149	0.39 263	0.17 284	0.17 282	0.21 207	0.22 222	0.36 279	0.27 240

RTSC	0.27 266	0.16 227	0.16 253	0.16 221	0.17 255	0.18 234	0.19 264	0.23 186	0.21 275	0.25 193	0.25 259	0.20 154	0.18 264	0.14 253	1.57 359	0.23 237	0.30 284	0.19 249	0.39 252	0.18 240	0.30 206	0.32 228	0.11 232	0.17 282	0.21 207	0.22 222	0.31 261	0.43 299

HSM-Net_RVC	0.30 280	0.17 245	0.17 266	0.26 293	0.20 274	0.20 252	0.14 236	0.28 269	0.19 266	0.34 291	0.41 318	1.59 361	0.25 292	0.14 253	0.26 217	0.21 207	0.25 227	0.19 249	0.28 201	0.20 250	0.38 251	0.33 231	0.13 259	0.20 294	0.29 290	0.30 295	0.35 277	0.33 263
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.26 259	0.16 227	0.15 240	0.22 268	0.18 265	0.26 292	0.28 309	0.20 143	0.14 209	0.22 142	0.21 234	0.17 130	0.11 169	0.38 339	1.98 377	0.20 196	0.24 213	0.19 249	0.21 147	0.14 180	0.18 117	0.15 109	0.25 312	0.13 240	0.22 219	0.17 164	0.19 141	0.18 140

CASS	0.25 252	0.18 263	0.16 253	0.21 264	0.17 255	0.21 262	0.21 275	0.28 269	0.20 272	0.33 287	0.24 256	0.28 237	0.18 264	0.11 191	0.25 213	0.23 237	0.37 320	0.20 261	0.43 264	0.17 232	0.57 322	0.42 274	0.11 232	0.13 240	0.30 296	0.22 222	0.32 264	0.32 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSMNet-ADL	0.30 280	0.20 282	0.20 285	0.23 277	0.21 280	0.23 277	0.22 281	0.30 289	0.26 302	0.40 336	0.58 348	0.38 295	0.43 319	0.24 314	0.31 242	0.44 337	0.31 292	0.20 261	0.52 297	0.23 281	0.39 263	0.36 249	0.17 284	0.16 272	0.26 264	0.26 268	0.39 294	0.25 223

test-1	0.27 266	0.10 112	0.12 200	0.14 191	0.13 203	0.25 288	0.18 256	0.29 285	0.17 255	0.37 321	0.42 320	0.30 258	0.16 238	0.14 253	0.29 229	0.36 317	0.27 255	0.20 261	0.52 297	0.25 292	0.57 322	0.66 350	0.10 205	0.13 240	0.28 284	0.29 288	0.30 253	0.36 272

EAI-Stereo	0.28 270	0.13 170	0.12 200	0.18 241	0.16 246	0.66 347	0.20 268	0.27 258	0.18 262	0.27 217	0.27 276	0.29 246	0.10 143	0.11 191	0.35 258	0.32 299	0.26 243	0.20 261	0.65 317	0.22 269	0.44 280	0.44 283	0.10 205	0.14 251	0.28 284	0.31 299	0.39 294	0.42 295

FADNet	0.23 236	0.19 277	0.14 227	0.23 277	0.15 240	0.21 262	0.22 281	0.27 258	0.17 255	0.27 217	0.27 276	0.26 216	0.18 264	0.15 268	0.34 255	0.21 207	0.21 164	0.20 261	0.41 257	0.25 292	0.26 189	0.27 201	0.14 269	0.15 264	0.27 277	0.27 275	0.24 184	0.27 240

R-Stereo Train	0.23 236	0.13 170	0.13 218	0.15 210	0.13 203	0.18 234	0.07 139	0.24 202	0.15 225	0.32 276	0.25 259	0.27 229	0.13 205	0.14 253	0.21 153	0.28 279	0.30 284	0.20 261	0.47 275	0.20 250	0.47 295	0.50 309	0.10 205	0.12 216	0.23 239	0.26 268	0.23 173	0.28 246

ADCRef	0.34 293	0.18 263	0.16 253	0.15 210	0.16 246	0.18 234	0.18 256	0.23 186	0.34 324	0.26 206	0.22 243	0.23 186	0.17 251	0.11 191	2.05 379	0.22 225	0.23 196	0.20 261	0.39 252	0.21 261	0.25 182	0.26 193	0.17 284	0.16 272	0.29 290	0.41 325	0.29 242	1.39 368

RAFT-Stereo	0.23 236	0.13 170	0.13 218	0.15 210	0.13 203	0.18 234	0.07 139	0.24 202	0.15 225	0.32 276	0.25 259	0.27 229	0.13 205	0.14 253	0.21 153	0.28 279	0.30 284	0.20 261	0.47 275	0.20 250	0.47 295	0.50 309	0.10 205	0.12 216	0.23 239	0.26 268	0.23 173	0.28 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 272	0.17 245	0.16 253	0.23 277	0.22 287	0.28 301	0.18 256	0.31 294	0.20 272	0.32 276	0.29 285	0.49 310	0.50 328	0.11 191	0.44 278	0.35 309	0.27 255	0.20 261	0.73 321	0.24 284	0.43 274	0.27 201	0.15 275	0.24 313	0.25 259	0.25 252	0.33 269	0.28 246

NaN_ROB	0.30 280	0.25 309	0.25 318	0.25 290	0.30 319	0.21 262	0.20 268	0.34 308	0.39 331	0.30 258	0.28 282	0.65 323	0.22 283	0.17 284	0.70 312	0.20 196	0.20 148	0.20 261	0.28 201	0.26 301	0.22 159	0.23 167	0.14 269	0.26 321	0.34 317	0.41 325	0.39 294	0.55 311

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 365	0.15 216	0.23 305	0.22 268	0.20 274	0.33 316	0.24 291	0.28 269	0.33 322	0.38 327	0.52 338	0.35 282	0.15 229	0.13 242	0.29 229	0.49 347	0.30 284	0.21 271	25.47 404	0.27 307	0.49 301	0.60 338	0.10 205	0.12 216	0.32 305	0.45 334	0.37 287	0.60 315

SACVNet	0.22 224	0.20 282	0.18 273	0.21 264	0.19 269	0.19 245	0.19 264	0.25 221	0.22 282	0.25 193	0.21 234	0.20 154	0.12 184	0.17 284	0.23 184	0.21 207	0.25 227	0.21 271	0.32 220	0.19 243	0.27 197	0.34 238	0.15 275	0.17 282	0.28 284	0.25 252	0.29 242	0.26 235

APVNet	0.21 217	0.18 263	0.14 227	0.17 231	0.20 274	0.20 252	0.17 252	0.24 202	0.15 225	0.18 118	0.21 234	0.21 168	0.11 169	0.17 284	0.34 255	0.24 246	0.27 255	0.21 271	0.34 232	0.21 261	0.23 173	0.28 209	0.11 232	0.17 282	0.21 207	0.18 181	0.29 242	0.22 189

RGC	0.27 266	0.24 303	0.28 326	0.25 290	0.26 310	0.27 294	0.20 268	0.28 269	0.30 319	0.22 142	0.31 290	0.29 246	0.31 301	0.20 300	0.51 296	0.24 246	0.23 196	0.21 271	0.29 211	0.22 269	0.25 182	0.30 218	0.17 284	0.20 294	0.28 284	0.32 303	0.34 274	0.36 272

DeepPruner_ROB	0.22 224	0.17 245	0.16 253	0.17 231	0.17 255	0.16 213	0.18 256	0.22 173	0.17 255	0.26 206	0.26 268	0.20 154	0.18 264	0.11 191	0.50 293	0.20 196	0.24 213	0.21 271	0.27 194	0.16 219	0.41 265	0.33 231	0.14 269	0.15 264	0.22 219	0.27 275	0.26 208	0.23 200

XPNet_ROB	0.27 266	0.28 317	0.20 285	0.19 251	0.21 280	0.21 262	0.20 268	0.20 143	0.21 275	0.24 178	0.28 282	0.78 331	0.17 251	0.16 275	0.29 229	0.22 225	0.34 306	0.21 271	0.27 194	0.19 243	0.28 204	0.42 274	0.17 284	0.18 290	0.23 239	0.24 241	0.48 314	0.34 266

SGM-Forest	0.38 303	0.24 303	0.18 273	0.35 319	0.25 304	0.27 294	0.20 268	0.30 289	0.23 287	0.32 276	0.23 252	0.37 288	0.43 319	0.24 314	0.82 324	0.33 302	0.24 213	0.21 271	1.61 351	0.19 243	0.38 251	0.43 280	0.27 319	0.21 303	0.34 317	0.28 281	0.57 334	0.86 345
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 306	0.21 285	0.21 294	0.32 313	0.24 296	0.38 324	0.26 304	0.37 320	0.25 296	0.37 321	0.58 348	0.92 335	0.47 326	0.18 293	0.24 201	0.29 284	0.30 284	0.22 278	1.72 353	0.34 334	0.45 282	0.37 255	0.30 335	0.23 310	0.26 264	0.27 275	0.37 287	0.40 292

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 290	0.15 216	0.23 305	0.24 284	0.16 246	0.28 301	0.20 268	0.28 269	0.21 275	0.35 305	0.60 352	0.32 270	0.17 251	0.12 224	0.28 226	0.44 337	0.30 284	0.22 278	0.58 311	0.28 312	0.54 315	0.59 336	0.09 178	0.14 251	0.33 309	0.32 303	0.79 357	0.60 315

GwcNet-ADL	0.29 272	0.22 288	0.21 294	0.29 300	0.22 287	0.23 277	0.19 264	0.28 269	0.19 266	0.34 291	0.58 348	0.43 302	0.23 285	0.22 307	0.50 293	0.34 304	0.29 276	0.22 278	0.44 267	0.28 312	0.36 241	0.39 263	0.13 259	0.16 272	0.26 264	0.29 288	0.28 236	0.38 282

sAnonymous2	0.20 201	0.14 193	0.12 200	0.12 170	0.11 170	0.14 189	0.12 223	0.28 269	0.16 245	0.23 155	0.19 212	0.19 147	0.15 229	0.08 124	0.24 201	0.26 269	0.25 227	0.22 278	0.39 252	0.20 250	0.34 225	0.38 258	0.08 159	0.13 240	0.22 219	0.24 241	0.23 173	0.24 216

CroCo_RVC	0.20 201	0.14 193	0.12 200	0.12 170	0.11 170	0.14 189	0.12 223	0.28 269	0.16 245	0.23 155	0.19 212	0.19 147	0.15 229	0.08 124	0.24 201	0.26 269	0.25 227	0.22 278	0.39 252	0.20 250	0.34 225	0.38 258	0.08 159	0.13 240	0.22 219	0.24 241	0.23 173	0.24 216

sCroCo_RVC	0.22 224	0.13 170	0.11 177	0.11 155	0.10 151	0.14 189	0.09 177	0.24 202	0.19 266	0.24 178	0.16 185	0.20 154	0.20 274	0.08 124	0.26 217	0.36 317	0.29 276	0.22 278	0.35 242	0.21 261	0.48 299	0.53 322	0.10 205	0.15 264	0.23 239	0.21 212	0.28 236	0.23 200

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 312	0.34 329	0.25 318	0.42 329	0.31 321	0.36 322	0.47 337	0.48 342	0.40 332	0.42 343	0.31 290	0.60 318	0.53 331	0.40 344	0.57 300	0.27 275	0.24 213	0.22 278	0.67 319	0.22 269	0.60 330	0.56 330	0.33 343	0.28 325	0.47 342	0.48 338	0.48 314	0.70 327

FADNet-RVC-Resample	0.20 201	0.16 227	0.18 273	0.17 231	0.16 246	0.16 213	0.14 236	0.24 202	0.17 255	0.26 206	0.19 212	0.26 216	0.16 238	0.16 275	0.30 241	0.17 132	0.20 148	0.22 278	0.26 186	0.24 284	0.22 159	0.29 214	0.13 259	0.20 294	0.22 219	0.21 212	0.19 141	0.22 189

BEATNet_4x	0.19 190	0.14 193	0.12 200	0.13 179	0.13 203	0.12 169	0.10 193	0.20 143	0.14 209	0.27 217	0.14 159	0.21 168	0.13 205	0.11 191	0.32 245	0.20 196	0.22 181	0.22 278	0.20 134	0.12 133	0.31 208	0.41 271	0.10 205	0.12 216	0.17 155	0.16 154	0.26 208	0.23 200

ADCL	0.37 300	0.23 299	0.19 278	0.20 260	0.18 265	0.23 277	0.23 289	0.26 238	0.53 352	0.32 276	0.29 285	0.29 246	0.17 251	0.15 268	1.60 360	0.21 207	0.24 213	0.22 278	0.34 232	0.22 269	0.32 213	0.28 209	0.17 284	0.17 282	0.52 351	0.53 342	0.47 312	1.56 373

PA-Net	0.25 252	0.28 317	0.29 328	0.18 241	0.26 310	0.21 262	0.25 296	0.26 238	0.25 296	0.22 142	0.19 212	0.22 180	0.24 289	0.28 322	0.40 269	0.24 246	0.18 126	0.22 278	0.20 134	0.22 269	0.19 129	0.32 228	0.17 284	0.20 294	0.24 252	0.38 319	0.23 173	0.55 311
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.36 296	0.47 345	0.32 336	0.65 346	0.49 351	0.54 337	0.46 334	0.35 312	0.24 292	0.37 321	0.28 282	0.92 335	0.21 277	0.37 338	0.28 226	0.17 132	0.23 196	0.22 278	0.67 319	0.22 269	0.22 159	0.16 118	0.44 354	0.24 313	0.29 290	0.28 281	0.27 225	0.40 292

ccs_rob	0.41 310	0.24 303	0.19 278	0.33 314	0.21 280	0.33 316	0.28 309	0.34 308	0.21 275	0.47 354	1.62 385	1.59 361	0.39 312	0.22 307	0.31 242	0.36 317	0.29 276	0.22 278	0.47 275	0.27 307	0.55 318	0.57 332	0.17 284	0.20 294	0.26 264	0.25 252	0.29 242	0.36 272

NCCL2	0.26 259	0.23 299	0.22 301	0.19 251	0.20 274	0.18 234	0.16 248	0.26 238	0.22 282	0.29 254	0.22 243	0.27 229	0.17 251	0.15 268	0.60 304	0.24 246	0.25 227	0.22 278	0.27 194	0.22 269	0.31 208	0.34 238	0.18 294	0.21 303	0.33 309	0.33 305	0.36 279	0.35 268

gcap_with_dpt	0.22 224	0.17 245	0.10 148	0.19 251	0.13 203	0.16 213	0.09 177	0.26 238	0.14 209	0.30 258	0.15 169	0.36 284	0.15 229	0.14 253	0.21 153	0.24 246	0.31 292	0.23 292	0.32 220	0.15 201	0.42 270	0.34 238	0.10 205	0.12 216	0.22 219	0.18 181	0.28 236	0.38 282

GCAP-BAT	0.22 224	0.17 245	0.10 148	0.19 251	0.13 203	0.16 213	0.09 177	0.26 238	0.14 209	0.30 258	0.15 169	0.36 284	0.15 229	0.14 253	0.21 153	0.24 246	0.31 292	0.23 292	0.32 220	0.15 201	0.42 270	0.34 238	0.10 205	0.12 216	0.22 219	0.18 181	0.28 236	0.38 282

SGM-ForestM	0.64 336	0.80 360	0.39 348	0.70 349	0.40 338	0.77 351	0.67 351	0.62 357	0.41 336	0.35 305	0.42 320	1.68 364	1.08 355	0.24 314	0.33 249	0.21 207	0.44 334	0.23 292	1.27 340	0.24 284	0.43 274	0.30 218	0.28 323	0.26 321	1.04 368	0.90 374	1.53 387	1.35 366

FBW_ROB	0.46 318	0.42 340	0.36 346	0.60 344	0.44 344	0.47 334	0.44 333	0.31 294	0.25 296	0.34 291	0.34 300	0.64 322	0.48 327	0.56 355	1.05 344	0.25 258	0.35 311	0.23 292	1.39 343	0.22 269	0.49 301	0.36 249	0.43 352	0.40 353	0.31 303	0.33 305	0.42 304	0.65 322

PDISCO_ROB	0.17 162	0.16 227	0.16 253	0.14 191	0.12 185	0.13 181	0.11 206	0.15 110	0.12 166	0.16 102	0.16 185	0.12 89	0.10 143	0.09 151	0.19 121	0.20 196	0.19 138	0.23 292	0.18 116	0.15 201	0.22 159	0.23 167	0.07 133	0.11 195	0.21 207	0.24 241	0.39 294	0.23 200

ICVP	0.22 224	0.18 263	0.20 285	0.18 241	0.17 255	0.18 234	0.13 227	0.22 173	0.16 245	0.24 178	0.20 223	0.23 186	0.18 264	0.12 224	0.22 172	0.23 237	0.25 227	0.24 297	0.26 186	0.20 250	0.30 206	0.46 290	0.26 314	0.16 272	0.23 239	0.25 252	0.25 195	0.24 216
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.24 244	0.19 277	0.15 240	0.18 241	0.17 255	0.19 245	0.18 256	0.26 238	0.17 255	0.27 217	0.20 223	0.27 229	0.16 238	0.12 224	0.27 223	0.26 269	0.28 269	0.24 297	0.47 275	0.21 261	0.32 213	0.50 309	0.11 232	0.17 282	0.24 252	0.21 212	0.26 208	0.32 260

SFCPSM	0.64 336	0.24 303	0.19 278	0.28 298	0.23 293	0.27 294	0.24 291	0.30 289	0.30 319	0.34 291	0.50 335	0.63 321	1.06 354	0.19 295	0.37 262	0.34 304	0.31 292	0.24 297	8.10 392	0.39 339	0.45 282	0.43 280	0.20 297	0.19 292	0.30 296	0.31 299	0.36 279	0.45 302

NCC-stereo	0.25 252	0.22 288	0.21 294	0.22 268	0.23 293	0.23 277	0.25 296	0.26 238	0.28 309	0.18 118	0.27 276	0.28 237	0.26 296	0.17 284	0.48 288	0.22 225	0.22 181	0.24 297	0.27 194	0.20 250	0.21 149	0.27 201	0.20 297	0.16 272	0.26 264	0.29 288	0.33 269	0.29 250

Abc-Net	0.25 252	0.22 288	0.21 294	0.22 268	0.23 293	0.23 277	0.25 296	0.26 238	0.28 309	0.18 118	0.27 276	0.28 237	0.26 296	0.17 284	0.48 288	0.22 225	0.22 181	0.24 297	0.27 194	0.20 250	0.21 149	0.27 201	0.20 297	0.16 272	0.26 264	0.29 288	0.33 269	0.29 250
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 296	0.22 288	0.28 326	0.25 290	0.24 296	0.24 283	0.27 308	0.35 312	0.28 309	0.35 305	0.33 297	0.32 270	0.45 324	0.21 304	1.38 349	0.26 269	0.30 284	0.24 297	0.56 306	0.27 307	0.38 251	0.43 280	0.20 297	0.25 317	0.33 309	0.36 315	0.35 277	0.50 308

RTS	0.38 303	0.22 288	0.20 285	0.22 268	0.21 280	0.31 311	0.29 311	0.31 294	0.34 324	0.23 155	0.22 243	0.29 246	0.25 292	0.16 275	1.65 363	0.29 284	0.36 317	0.24 297	0.63 314	0.31 328	0.38 251	0.38 258	0.15 275	0.22 307	0.39 326	0.95 375	0.40 299	0.63 318

RTSA	0.38 303	0.22 288	0.20 285	0.22 268	0.21 280	0.31 311	0.29 311	0.31 294	0.34 324	0.23 155	0.22 243	0.29 246	0.25 292	0.16 275	1.65 363	0.29 284	0.36 317	0.24 297	0.63 314	0.31 328	0.38 251	0.38 258	0.15 275	0.22 307	0.39 326	0.95 375	0.40 299	0.63 318

ADCPNet	0.56 328	0.26 312	0.30 332	0.29 300	0.36 332	0.29 306	0.50 341	0.41 327	0.40 332	0.38 327	0.55 342	0.38 295	1.12 357	0.26 320	2.02 378	0.42 336	0.34 306	0.24 297	1.25 339	0.39 339	0.47 295	0.45 288	0.33 343	0.28 325	0.48 343	0.56 346	0.46 311	1.88 383

ETE_ROB	0.32 285	0.32 326	0.20 285	0.26 293	0.24 296	0.28 301	0.23 289	0.24 202	0.29 314	0.27 217	0.35 301	0.99 341	0.21 277	0.20 300	0.41 271	0.23 237	0.41 331	0.24 297	0.37 250	0.25 292	0.37 246	0.40 268	0.20 297	0.20 294	0.28 284	0.35 311	0.54 328	0.37 277

ITSA-stereo	0.37 300	0.23 299	0.19 278	0.39 326	0.26 310	0.24 283	0.26 304	0.35 312	0.26 302	0.39 333	0.55 342	0.46 305	0.41 318	0.23 312	0.53 297	0.38 327	0.31 292	0.25 307	0.49 286	0.24 284	0.43 274	0.49 304	0.23 309	0.22 307	0.33 309	0.40 323	0.72 355	0.75 334

EKT-Stereo	0.33 290	0.17 245	0.13 218	0.20 260	0.17 255	0.22 273	0.25 296	0.27 258	0.14 209	0.30 258	0.26 268	0.27 229	0.13 205	0.13 242	1.64 362	0.53 350	0.29 276	0.25 307	0.46 273	0.30 325	0.82 363	0.54 325	0.09 178	0.12 216	0.30 296	0.25 252	0.31 261	0.25 223

DDUNet	0.43 314	0.54 349	0.23 305	0.86 354	0.68 358	0.83 355	0.82 356	0.26 238	0.24 292	0.23 155	0.33 297	0.37 288	0.15 229	1.63 372	0.43 274	0.24 246	0.39 325	0.25 307	0.54 302	0.28 312	0.31 208	0.30 218	0.49 358	0.20 294	0.24 252	0.25 252	0.32 264	0.29 250

DAS	0.32 285	0.18 263	0.15 240	0.29 300	0.24 296	0.24 283	0.25 296	0.31 294	0.29 314	0.32 276	0.39 314	0.53 311	0.34 306	0.11 191	0.29 229	0.40 330	0.35 311	0.25 307	0.49 286	0.29 320	0.63 336	0.48 299	0.21 305	0.25 317	0.30 296	0.28 281	0.38 290	0.37 277

SepStereo	0.32 285	0.18 263	0.15 240	0.29 300	0.24 296	0.24 283	0.25 296	0.31 294	0.29 314	0.32 276	0.39 314	0.53 311	0.34 306	0.11 191	0.29 229	0.40 330	0.35 311	0.25 307	0.49 286	0.29 320	0.63 336	0.48 299	0.21 305	0.25 317	0.30 296	0.28 281	0.38 290	0.37 277

TANstereo	0.19 190	0.12 149	0.10 148	0.14 191	0.13 203	0.14 189	0.08 160	0.18 132	0.11 139	0.24 178	0.12 141	0.16 125	0.12 184	0.13 242	0.29 229	0.28 279	0.26 243	0.25 307	0.34 232	0.22 269	0.34 225	0.27 201	0.29 333	0.10 178	0.13 112	0.15 140	0.36 279	0.18 140

XX-TBD	0.19 190	0.12 149	0.10 148	0.14 191	0.13 203	0.14 189	0.08 160	0.18 132	0.11 139	0.24 178	0.12 141	0.16 125	0.12 184	0.13 242	0.29 229	0.28 279	0.26 243	0.25 307	0.34 232	0.22 269	0.34 225	0.27 201	0.29 333	0.10 178	0.13 112	0.15 140	0.36 279	0.18 140

GANetREF_RVC	0.32 285	0.30 323	0.32 336	0.28 298	0.27 314	0.27 294	0.26 304	0.42 331	0.35 327	0.38 327	0.21 234	0.56 314	0.39 312	0.16 275	0.33 249	0.23 237	0.29 276	0.25 307	0.44 267	0.25 292	0.35 236	0.25 185	0.25 312	0.32 333	0.34 317	0.29 288	0.45 307	0.38 282
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
CBMV_ROB	0.48 322	0.22 288	0.24 313	0.39 326	0.32 325	0.32 314	0.29 311	0.44 335	0.23 287	0.38 327	0.45 329	1.42 358	0.88 348	0.28 322	0.91 332	0.34 304	0.37 320	0.25 307	0.81 328	0.36 336	0.54 315	0.51 313	0.28 323	0.26 321	0.44 335	0.62 351	0.62 342	0.91 348

SGM_RVC	0.72 341	0.45 343	0.32 336	0.59 343	0.43 342	0.56 339	0.43 331	0.70 366	0.41 336	0.43 346	0.57 346	1.16 348	1.20 359	0.22 307	0.37 262	0.28 279	0.44 334	0.25 307	2.26 364	0.33 331	0.49 301	0.38 258	0.27 319	0.31 332	0.80 363	0.62 351	1.69 389	3.41 393
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.53 325	0.22 288	0.24 313	0.24 284	0.25 304	0.27 294	0.24 291	0.39 324	0.26 302	0.35 305	4.72 395	1.02 343	0.40 315	0.20 300	0.40 269	0.39 329	0.33 303	0.26 317	0.75 323	0.34 334	0.58 326	0.63 346	0.16 280	0.20 294	0.25 259	0.25 252	0.55 332	0.40 292

STStereo	1.28 367	0.74 358	0.83 378	2.32 377	0.84 365	2.27 384	0.98 361	1.04 383	0.96 376	0.51 362	1.19 378	3.30 383	2.84 382	0.25 318	2.59 392	0.45 340	0.38 323	0.26 317	4.54 382	0.33 331	0.51 312	0.47 296	0.28 323	0.56 366	1.24 378	0.96 377	1.38 383	2.45 388

CSAN	0.39 306	0.37 337	0.34 343	0.33 314	0.32 325	0.27 294	0.25 296	0.36 315	0.64 364	0.43 346	0.43 323	0.73 329	0.44 322	0.20 300	0.63 306	0.25 258	0.27 255	0.26 317	0.41 257	0.43 350	0.38 251	0.34 238	0.22 307	0.33 335	0.40 328	0.47 336	0.48 314	0.55 311

SQANet	0.68 340	0.89 362	0.29 328	1.65 366	0.77 361	1.39 362	1.15 362	0.37 320	0.29 314	0.40 336	0.30 288	0.88 334	0.32 303	1.26 366	0.39 267	0.21 207	0.44 334	0.27 320	2.24 361	0.28 312	0.49 301	0.50 309	1.59 372	0.23 310	0.32 305	0.34 309	0.42 304	0.71 329

HBP-ISP	0.45 316	0.24 303	0.26 321	0.35 319	0.29 316	0.30 310	0.24 291	0.38 322	0.23 287	0.38 327	0.44 328	0.31 265	0.17 251	0.55 353	2.33 386	0.99 386	0.32 298	0.27 320	0.33 224	0.28 312	0.64 339	0.89 372	0.27 319	0.29 329	0.33 309	0.35 311	0.47 312	0.38 282

UDG	0.46 318	0.56 351	0.24 313	0.85 353	0.78 362	0.79 352	0.97 360	0.27 258	0.25 296	0.28 236	0.36 307	0.37 288	0.17 251	1.43 368	0.92 334	0.25 258	0.44 334	0.27 320	0.57 309	0.29 320	0.41 265	0.37 255	0.39 348	0.19 292	0.27 277	0.28 281	0.32 264	0.27 240

Anonymous3	0.29 272	0.21 285	0.15 240	0.17 231	0.16 246	0.20 252	0.16 248	0.31 294	0.25 296	0.30 258	0.20 223	0.45 304	0.20 274	0.16 275	0.45 281	0.53 350	0.32 298	0.27 320	0.49 286	0.26 301	0.49 301	0.55 327	0.13 259	0.14 251	0.27 277	0.28 281	0.34 274	0.27 240

XQC	0.42 312	0.37 337	0.31 334	0.41 328	0.35 329	0.41 327	0.42 329	0.45 336	0.38 329	0.40 336	0.33 297	0.48 308	0.44 322	0.34 336	1.54 355	0.29 284	0.29 276	0.27 320	0.52 297	0.30 325	0.37 246	0.44 283	0.26 314	0.30 330	0.41 331	0.41 325	0.53 326	0.38 282

ADCMid	0.46 318	0.29 321	0.29 328	0.26 293	0.31 321	0.33 316	0.35 325	0.41 327	0.46 347	0.31 269	0.38 311	0.48 308	0.40 315	0.21 304	1.82 369	0.35 309	0.34 306	0.27 320	0.78 326	0.28 312	0.45 282	0.46 290	0.30 335	0.24 313	0.36 322	0.53 342	0.45 307	1.42 369

STTRV1_RVC		0.32 326	0.26 321	0.42 329	0.32 325	0.40 326	0.34 323	0.41 327	0.40 332	0.36 314	0.35 301	0.59 316	0.67 336	0.48 349	0.48 288	0.27 275	0.85 367	0.27 320		0.66 366	0.88 371	0.52 317		0.48 361	0.37 324	0.56 346	0.54 328	0.96 351

CBMV	0.43 314	0.25 309	0.23 305	0.30 308	0.28 315	0.27 294	0.21 275	0.40 325	0.28 309	0.37 321	0.27 276	0.67 326	0.35 310	0.32 334	0.49 291	0.53 350	0.34 306	0.27 320	0.56 306	0.27 307	0.55 318	0.62 344	0.26 314	0.33 335	0.35 321	0.33 305	0.64 346	1.79 380
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.32 285	0.34 329	0.23 305	0.24 284	0.24 296	0.29 306	0.22 281	0.24 202	0.28 309	0.31 269	0.35 301	0.94 338	0.21 277	0.19 295	0.64 309	0.24 246	0.33 303	0.28 328	0.33 224	0.25 292	0.34 225	0.40 268	0.18 294	0.21 303	0.26 264	0.31 299	0.50 321	0.36 272

ACV-stereo	2.24 381	1.03 364	0.23 305	0.38 324	0.24 296	0.70 349	0.48 339	0.45 336	0.32 321	0.36 314	0.41 318	0.47 306	2.93 384	0.35 337	1.93 373	0.86 379	0.44 334	0.29 329	44.47 408	0.55 359	0.82 363	0.90 374	0.33 343	0.26 321	0.26 264	0.28 281	0.41 302	0.39 291

otaku	0.82 348	1.17 371	0.41 350	1.90 375	0.99 367	1.68 368	1.39 364	0.46 340	0.41 336	0.46 353	0.36 307	0.93 337	0.43 319	1.51 369	0.45 281	0.30 291	0.44 334	0.29 329	2.65 369	0.40 343	0.60 330	0.58 333	2.09 374	0.34 339	0.42 333	0.35 311	0.49 318	0.74 331

LE_ROB	3.57 391	0.92 363	1.49 392	2.33 378	9.96 402	1.83 377	7.73 399	2.31 395	3.13 395	0.47 354	1.49 384	9.10 398	13.79 401	0.47 348	0.63 306	0.25 258	0.44 334	0.29 329	6.00 388	1.38 392	0.66 344	0.52 317	2.47 382	2.28 396	5.36 398	4.46 398	6.14 398	10.46 401

NOSS_ROB	0.34 293	0.22 288	0.20 285	0.27 296	0.25 304	0.26 292	0.24 291	0.41 327	0.24 292	0.36 314	0.30 288	0.36 284	0.23 285	0.39 342	0.47 285	0.57 356	0.33 303	0.29 329	0.32 220	0.23 281	0.64 339	0.67 352	0.28 323	0.30 330	0.32 305	0.30 295	0.42 304	0.32 260

PWC_ROB	0.37 300	0.27 315	0.25 318	0.23 277	0.24 296	0.23 277	0.31 318	0.29 285	0.47 348	0.25 193	0.39 314	0.37 288	0.89 349	0.19 295	0.58 302	0.32 299	0.39 325	0.29 329	0.62 313	0.29 320	0.48 299	0.48 299	0.19 296	0.33 335	0.27 277	0.26 268	0.39 294	0.67 324

MeshStereo	0.83 349	0.44 341	0.33 340	0.78 352	0.54 353	0.61 345	0.40 328	0.68 362	0.54 353	0.45 352	0.80 363	2.32 372	1.56 366	0.24 314	2.31 385	0.71 370	0.42 332	0.29 329	1.58 348	0.30 325	1.23 385	1.10 385	0.32 341	0.34 339	0.87 366	0.60 348	1.29 380	1.36 367
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
FC-DCNN v2	0.41 310	0.36 336	0.45 356	0.51 336	0.36 332	0.46 333	0.46 334	0.45 336	0.29 314	0.34 291	0.26 268	0.38 295	0.24 289	0.30 329	0.60 304	0.35 309	0.39 325	0.30 335	0.46 273	0.26 301	0.49 301	0.42 274	0.28 323	0.35 342	0.50 347	0.43 331	0.59 336	0.79 338

Ntro	0.87 351	1.36 378	0.44 353	1.82 373	1.04 370	1.67 367	1.60 369	0.52 346	0.44 344	0.48 358	0.42 320	0.98 340	0.40 315	1.61 371	0.64 309	0.31 293	0.49 343	0.30 335	2.69 371	0.44 351	0.68 347	0.60 338	2.13 375	0.36 347	0.45 337	0.45 334	0.52 325	0.71 329

edge stereo	0.61 335	0.35 332	0.44 353	0.53 340	0.47 349	0.57 343	0.54 343	0.57 351	0.41 336	0.52 364	0.69 357	1.31 353	1.03 353	0.38 339	0.44 278	0.60 361	0.40 329	0.30 335	1.76 357	0.81 379	0.47 295	0.86 371	0.41 350	0.32 333	0.41 331	0.37 318	0.57 334	0.91 348

FC-DCNN	0.40 308	0.35 332	0.43 352	0.49 335	0.35 329	0.44 328	0.46 334	0.43 334	0.27 307	0.34 291	0.26 268	0.37 288	0.21 277	0.30 329	0.58 302	0.35 309	0.39 325	0.31 338	0.45 271	0.26 301	0.49 301	0.42 274	0.28 323	0.35 342	0.44 335	0.38 319	0.51 323	0.77 337

SANet	0.57 330	0.32 326	0.33 340	0.36 321	0.35 329	0.44 328	0.33 322	0.55 347	0.85 372	0.33 287	0.57 346	2.42 373	1.17 358	0.32 334	0.88 328	0.24 246	0.47 341	0.31 338	0.51 293	0.31 328	0.50 310	0.45 288	0.37 347	0.37 348	0.46 340	0.54 344	0.55 332	0.98 353

FCDSN-DC	0.36 296	0.28 317	0.33 340	0.31 309	0.29 316	0.28 301	0.39 327	0.31 294	0.22 282	0.28 236	0.20 223	0.26 216	0.16 238	0.29 325	1.96 375	0.35 309	0.34 306	0.32 340	0.33 224	0.25 292	0.41 265	0.48 299	0.27 319	0.37 348	0.29 290	0.30 295	0.30 253	0.30 254
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.33 290	0.22 288	0.22 301	0.29 300	0.25 304	0.19 245	0.22 281	0.31 294	0.22 282	0.31 269	0.29 285	0.41 299	0.33 304	0.22 307	0.72 314	0.25 258	0.29 276	0.32 340	0.73 321	0.27 307	0.43 274	0.47 296	0.16 280	0.23 310	0.27 277	0.30 295	0.51 323	0.36 272

pmcnn	0.45 316	0.24 303	0.19 278	0.33 314	0.29 316	0.34 319	0.42 329	0.34 308	0.26 302	0.34 291	0.50 335	0.80 332	1.10 356	0.19 295	0.38 265	0.57 356	0.40 329	0.32 340	0.83 330	0.37 337	0.80 359	0.49 304	0.28 323	0.24 313	0.32 305	0.34 309	0.66 349	0.82 340

zero-FE	1.43 371	0.14 193	0.08 114	8.08 398	0.34 328	13.79 403	2.48 381	0.26 238	0.12 166	0.32 276	0.26 268	6.70 394	0.60 334	0.11 191	0.27 223	0.24 246	0.43 333	0.33 343	0.54 302	0.16 219	1.94 391	0.41 271	0.09 178	0.10 178	0.18 170	0.23 232	0.25 195	0.25 223

AnyNet_C32	0.49 323	0.23 299	0.23 305	0.24 284	0.25 304	0.28 301	0.30 315	0.34 308	0.58 355	0.34 291	0.45 329	0.35 282	0.24 289	0.22 307	2.28 383	0.38 327	0.38 323	0.33 343	0.51 293	0.29 320	0.55 318	0.55 327	0.23 309	0.28 325	0.43 334	0.73 362	0.45 307	1.65 376

ACVNet-4b	1.08 359	1.48 382	0.48 358	2.91 383	1.12 371	1.82 376	2.71 383	0.46 340	0.44 344	0.51 362	0.43 323	1.66 363	1.85 373	2.08 379	0.46 283	0.40 330	0.82 365	0.34 345	2.68 370	0.50 354	0.65 341	0.71 354	2.24 376	0.35 342	0.45 337	0.42 329	0.53 326	0.70 327

FAT-Stereo	0.47 321	0.27 315	0.34 343	0.45 331	0.48 350	0.39 325	0.32 320	0.42 331	0.27 307	0.41 341	0.90 368	0.77 330	0.58 332	0.30 329	0.57 300	0.56 354	0.35 311	0.34 345	0.64 316	0.42 346	0.67 346	0.66 350	0.28 323	0.34 339	0.29 290	0.36 315	0.45 307	0.74 331

MFN_U_SF_RVC	0.60 334	0.55 350	0.41 350	0.56 342	0.46 347	0.57 343	0.63 348	0.56 349	0.43 343	0.86 379	0.93 369	0.72 328	0.52 329	0.53 352	0.97 338	0.49 347	0.32 298	0.34 345	1.73 354	0.44 351	0.62 334	0.58 333	0.30 335	0.56 366	0.45 337	0.44 333	0.49 318	0.68 325

G-Net	0.59 332	0.35 332	0.35 345	0.31 309	0.31 321	0.44 328	0.30 315	0.50 344	0.63 363	0.43 346	0.64 355	2.00 367	0.52 329	0.23 312	0.76 317	0.52 349	0.37 320	0.35 348	0.80 327	0.67 367	0.60 330	0.59 336	0.26 314	0.33 335	0.40 328	0.82 367	0.81 359	1.59 374

PVD	0.56 328	0.44 341	0.36 346	0.51 336	0.43 342	0.55 338	0.47 337	0.62 357	0.59 357	0.33 287	0.48 332	0.61 320	0.74 342	0.50 350	1.52 354	0.34 304	0.51 345	0.37 349	0.76 324	0.41 345	0.61 333	0.64 348	0.30 335	0.37 348	0.56 354	0.71 360	0.61 340	0.86 345

SAMSARA	0.65 338	0.30 323	0.44 353	0.31 309	0.31 321	0.31 311	0.34 323	0.56 349	0.48 349	0.40 336	0.37 310	0.42 301	0.90 350	0.27 321	1.62 361	0.45 340	0.36 317	0.38 350	0.76 324	0.39 339	0.70 351	0.80 368	0.20 297	0.40 353	1.50 383	1.62 387	1.49 386	1.46 371

ADCS	0.59 332	0.34 329	0.31 334	0.34 317	0.36 332	0.36 322	0.37 326	0.48 342	0.60 359	0.34 291	0.43 323	0.58 315	0.87 347	0.29 325	2.30 384	0.66 365	0.47 341	0.38 350	0.82 329	0.42 346	0.76 356	0.69 353	0.28 323	0.35 342	0.46 340	0.88 371	0.59 336	1.26 362

LSM0	3.53 390	0.37 337	0.30 332	0.55 341	0.45 346	0.56 339	0.63 348	0.74 368	0.61 360	0.60 371	0.87 367	1.16 348	1.39 360	0.25 318	28.52 408	45.56 408	0.55 348	0.38 350	3.16 375	0.62 361	1.14 380	1.40 391	0.31 340	0.42 356	0.59 356	0.81 366	0.98 369	2.52 390

S-Stereo	0.53 325	0.29 321	0.27 325	0.48 333	0.46 347	0.50 335	0.60 347	0.38 322	0.37 328	0.39 333	1.16 375	1.01 342	0.45 324	0.29 325	0.91 332	0.67 367	0.35 311	0.39 353	0.84 331	0.70 370	0.46 292	0.71 354	0.61 364	0.37 348	0.30 296	0.33 305	0.40 299	0.63 318

RainbowNet	0.93 353	1.16 370	0.62 363	1.83 374	1.16 374	1.69 369	1.70 370	0.51 345	0.44 344	0.59 368	0.38 311	1.19 350	0.79 344	2.02 377	0.74 316	0.57 356	0.54 347	0.40 354	1.50 346	0.76 376	0.66 344	0.65 349	2.28 378	0.46 359	0.50 347	0.49 340	0.60 338	0.84 343

ACVNet_2	1.13 360	1.26 376	0.75 373	2.58 380	1.30 379	1.73 373	1.87 375	0.75 370	0.52 351	0.59 368	0.53 340	1.29 352	0.90 350	1.85 374	0.70 312	0.48 346	1.14 377	0.40 354	4.70 383	0.54 358	0.71 354	0.60 338	2.05 373	0.61 372	0.81 365	0.47 336	0.70 352	0.82 340

ACVNet_1	0.97 355	1.21 374	0.62 363	2.28 376	1.27 377	1.81 375	2.12 380	0.63 359	0.41 336	0.50 361	0.49 333	1.06 346	0.73 341	2.46 382	0.47 285	0.31 293	0.80 364	0.40 354	2.04 360	0.42 346	0.76 356	0.56 330	2.26 377	0.43 357	0.54 353	0.42 329	0.48 314	0.58 314

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 330	0.64 353	0.47 357	0.65 346	0.41 339	0.44 328	0.57 345	0.61 356	0.68 365	0.58 365	0.39 314	0.59 316	0.58 332	0.65 361	0.76 317	0.44 337	0.35 311	0.40 354	1.53 347	0.50 354	0.54 315	0.63 346	0.46 357	0.47 360	0.51 350	0.40 323	0.41 302	0.75 334

DPSNet	0.76 345	0.28 317	0.26 321	0.38 324	0.38 335	0.44 328	0.30 315	0.36 315	0.41 336	0.27 217	0.32 293	2.73 377	0.95 352	0.38 339	0.80 321	0.66 365	0.53 346	0.46 358	4.94 384	0.56 360	0.83 367	0.97 376	0.57 362	0.44 358	0.56 354	0.48 338	0.54 328	0.63 318

WAO-7	0.99 356	0.85 361	0.88 381	1.81 372	0.83 364	0.71 350	0.92 358	1.01 382	1.13 381	0.96 384	1.28 383	1.37 357	1.65 368	0.63 359	1.55 358	0.76 374	0.73 359	0.47 359	2.44 367	0.73 374	0.72 355	0.76 361	0.26 314	0.88 387	0.71 360	0.85 368	0.74 356	1.09 357

IMH-64-1	1.18 362	1.19 372	0.74 371	1.63 364	1.26 375	1.69 369	1.85 373	0.84 373	0.90 373	0.44 350	0.62 353	1.36 355	1.74 370	2.49 383	2.46 389	0.60 361	0.72 357	0.47 359	1.73 354	0.64 363	0.70 351	0.79 364	2.49 383	0.58 368	1.08 370	0.63 353	0.97 367	1.31 364

IMH-64	1.18 362	1.19 372	0.74 371	1.63 364	1.26 375	1.69 369	1.85 373	0.84 373	0.90 373	0.44 350	0.62 353	1.36 355	1.74 370	2.49 383	2.46 389	0.60 361	0.72 357	0.47 359	1.73 354	0.64 363	0.70 351	0.79 364	2.49 383	0.58 368	1.08 370	0.63 353	0.97 367	1.31 364

MonStereo1	1.06 358	1.06 365	0.53 360	1.71 369	1.39 381	1.49 364	1.71 371	0.68 362	0.57 354	2.01 395	0.75 361	1.99 366	1.76 372	1.97 376	0.35 258	0.25 258	0.60 349	0.48 362	2.25 362	0.51 356	0.65 341	0.52 317	2.33 379	0.41 355	0.49 345	0.39 321	0.85 361	0.80 339

IMH	1.30 368	1.22 375	0.76 374	1.65 366	1.27 377	1.73 373	1.88 376	0.86 375	0.93 375	0.47 354	0.65 356	1.48 359	2.97 385	3.97 399	1.50 352	0.59 359	0.76 360	0.49 363	2.25 362	0.70 370	0.69 350	0.79 364	2.64 385	0.61 372	1.16 376	0.76 363	0.89 364	1.49 372

PSMNet_ROB	1.30 368	1.36 378	0.71 370	1.48 362	1.00 368	1.69 369	1.56 368	0.64 360	0.74 369	1.47 393	3.99 393	2.77 379	1.51 363	2.54 385	0.73 315	0.47 345	0.70 356	0.49 363	2.51 368	0.71 372	0.81 361	0.58 333	3.05 391	0.58 368	0.80 363	0.64 355	0.88 362	0.69 326

MADNet+	0.75 344	0.45 343	0.65 367	0.63 345	0.58 354	0.50 335	0.64 350	0.75 370	0.59 357	0.62 372	0.52 338	0.94 338	0.85 345	0.46 347	2.17 381	0.74 372	0.79 363	0.53 365	1.00 335	0.65 365	0.93 374	0.75 358	0.57 362	0.67 375	0.88 367	0.72 361	0.70 352	1.05 356

ELAS	0.94 354	0.70 356	0.59 362	0.97 356	0.73 360	0.96 357	0.72 353	0.74 368	0.62 362	0.47 354	1.17 376	2.44 374	1.62 367	0.44 345	1.40 350	0.45 340	0.63 352	0.54 366	0.99 334	0.39 339	0.88 371	1.07 383	0.43 352	0.52 363	1.56 386	1.47 386	1.33 382	1.60 375
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.14 361	1.08 366	0.68 369	1.50 363	1.15 372	1.39 362	1.55 367	0.88 376	0.96 376	0.77 376	0.72 360	1.28 351	1.96 376	1.91 375	2.45 388	0.71 370	1.18 379	0.55 367	1.42 344	0.69 369	0.97 375	0.99 378	0.91 365	0.67 375	1.13 374	0.88 371	1.02 372	1.43 370

ELAS_RVC	0.92 352	0.65 354	0.62 363	0.92 355	0.67 357	1.21 360	0.71 352	0.72 367	0.50 350	0.49 359	1.20 380	2.45 375	1.89 375	0.44 345	1.31 347	0.46 344	0.62 351	0.55 367	1.02 336	0.42 346	0.91 373	1.06 382	0.44 354	0.54 364	1.50 383	1.22 385	1.15 374	1.19 360
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.58 376	1.40 380	0.79 376	1.70 368	1.03 369	1.55 365	1.42 365	1.11 386	0.98 378	1.00 385	1.23 382	2.78 381	1.53 365	0.82 363	0.88 328	0.55 353	0.99 370	0.57 369	13.43 397	0.90 381	1.12 379	0.75 358	1.15 367	0.82 384	1.04 368	0.88 371	0.93 365	1.27 363

AMNet	0.51 324	0.50 348	0.48 358	0.51 336	0.50 352	0.56 339	0.52 342	0.36 315	0.42 342	0.39 333	0.59 351	0.65 323	0.21 277	0.58 356	0.49 291	0.59 359	0.60 349	0.58 370	0.51 293	0.51 356	0.59 329	0.53 322	0.32 341	0.51 362	0.48 343	0.54 344	0.60 338	0.65 322

DispFullNet	1.20 364	1.15 369	0.77 375	1.20 358	0.97 366	1.12 359	1.34 363	0.66 361	0.58 355	0.74 375	0.82 364	3.72 387	1.48 362	1.65 373	1.03 343	1.32 391	1.00 373	0.58 370	6.30 390	1.09 390	0.84 368	0.76 361	0.42 351	0.35 342	0.50 347	0.35 311	0.68 351	1.00 355

WAO-8	1.55 374	1.53 383	1.00 384	2.82 381	1.43 382	1.91 379	2.01 377	1.05 384	1.38 385	1.44 391	1.87 387	2.25 369	2.76 378	2.68 386	1.01 341	0.83 377	0.99 370	0.59 372	3.35 378	1.08 386	0.82 363	0.85 369	1.36 370	0.82 384	1.60 388	1.12 381	1.27 377	1.93 384

TorneroNet-64	1.85 378	1.56 385	0.93 383	3.34 388	1.31 380	2.18 383	2.65 382	0.91 377	2.21 391	0.66 374	0.83 366	2.72 376	7.56 389	3.04 389	1.76 367	0.67 367	1.35 388	0.59 372	4.05 380	1.02 383	0.98 376	0.96 375	2.67 386	0.69 379	1.24 378	1.15 383	0.88 362	2.15 386

Venus	1.55 374	1.53 383	1.00 384	2.82 381	1.43 382	1.91 379	2.01 377	1.05 384	1.38 385	1.44 391	1.87 387	2.25 369	2.76 378	2.68 386	1.01 341	0.83 377	0.99 370	0.59 372	3.35 378	1.08 386	0.82 363	0.85 369	1.36 370	0.82 384	1.60 388	1.12 381	1.27 377	1.93 384

LVE	1.38 370	1.30 377	0.82 377	4.62 391	1.50 384	1.89 378	3.66 390	0.82 372	0.73 368	0.88 380	0.82 364	1.12 347	1.52 364	2.14 380	0.81 323	0.56 354	0.84 366	0.59 372	3.33 377	0.72 373	0.84 368	0.89 372	2.40 381	0.80 383	1.12 372	0.70 359	1.00 371	0.90 347

AnyNet_C01	0.66 339	0.35 332	0.32 336	0.37 323	0.38 335	0.35 321	0.54 343	0.55 347	0.70 367	0.40 336	0.49 333	0.83 333	0.70 339	0.30 329	2.63 393	0.87 380	0.65 353	0.59 372	0.98 333	0.48 353	0.80 359	0.78 363	0.39 348	0.38 352	0.60 358	0.49 340	0.64 346	1.16 358

Dean	1.27 366	1.44 381	0.85 379	2.93 384	1.62 385	1.95 382	2.03 379	0.96 379	1.00 379	0.91 382	0.75 361	1.51 360	1.65 368	2.05 378	0.80 321	0.64 364	1.01 374	0.60 377	1.86 359	0.85 380	0.85 370	0.75 358	2.35 380	0.79 382	1.15 375	0.85 368	1.19 375	0.85 344

TorneroNet	2.33 384	1.60 386	0.88 381	5.64 394	1.76 386	2.56 386	2.94 385	0.97 380	2.29 393	0.79 377	1.98 389	4.07 389	12.24 396	3.12 391	1.29 346	0.67 367	1.30 386	0.61 378	5.93 387	1.00 382	1.04 377	0.98 377	2.79 389	0.70 380	1.86 391	1.04 378	1.02 372	1.87 382

DGSMNet	0.85 350	0.47 345	0.39 348	0.51 336	0.39 337	0.56 339	0.43 331	0.59 353	0.40 332	0.84 378	4.01 394	0.67 326	0.85 345	0.85 364	0.85 327	0.90 382	1.17 378	0.66 379	1.64 352	0.62 361	1.35 389	1.36 390	0.51 359	0.54 364	0.40 328	0.66 356	0.50 321	0.74 331

SGM+DAISY	1.04 357	0.66 355	0.62 363	0.75 350	0.68 358	0.82 354	0.74 354	0.69 364	0.75 371	0.64 373	1.09 373	1.35 354	1.44 361	0.60 358	1.43 351	1.04 389	0.77 361	0.68 380	2.40 366	0.80 378	1.22 383	1.15 388	0.51 359	0.67 375	1.12 372	1.05 379	1.65 388	2.69 392

SPS-STEREO	0.80 346	0.60 352	0.56 361	0.67 348	0.62 355	0.67 348	0.58 346	0.57 351	0.61 360	0.59 368	0.96 371	1.03 345	0.67 336	0.55 353	0.83 326	0.87 380	0.78 362	0.69 381	2.74 372	0.74 375	1.23 385	1.05 380	0.45 356	0.62 374	0.61 359	0.61 350	0.83 360	0.75 334
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
notaker	1.84 377	1.90 390	1.02 386	3.19 387	2.19 391	2.44 385	2.77 384	1.11 386	1.57 388	0.91 382	1.09 373	3.37 385	5.56 387	3.13 392	1.35 348	0.81 376	1.34 387	0.71 382	4.26 381	1.08 386	1.22 383	0.99 378	2.96 390	0.93 388	0.74 362	0.77 364	0.98 369	1.18 359

MFMNet_re	0.74 343	0.73 357	0.66 368	0.76 351	0.64 356	0.88 356	0.74 354	0.59 353	0.68 365	0.58 365	0.69 357	1.02 343	0.61 335	0.58 356	0.96 337	0.78 375	0.87 368	0.72 383	1.08 338	0.68 368	1.07 378	0.74 357	0.54 361	0.60 371	0.59 356	0.60 348	0.80 358	0.91 348

UNDER WATER	2.15 380	1.92 392	1.13 388	3.36 389	2.59 393	2.77 390	3.73 391	1.63 389	1.36 384	1.02 387	1.02 372	3.30 383	7.25 388	3.39 394	1.54 355	0.91 384	1.80 391	0.75 384	3.15 374	1.08 386	1.27 388	1.14 387	3.84 397	1.20 394	1.46 382	1.78 389	1.26 376	2.46 389

UNDER WATER-64	1.98 379	1.91 391	1.15 389	3.52 390	2.32 392	2.83 391	3.30 387	1.72 391	1.25 383	1.12 388	1.19 378	3.41 386	2.89 383	3.11 390	2.13 380	0.90 382	1.77 390	0.77 385	2.32 365	1.05 385	1.17 381	1.23 389	3.96 398	1.06 390	1.41 381	2.13 391	1.31 381	2.65 391

JetBlue	1.43 371	1.11 367	1.03 387	1.46 361	1.15 372	1.66 366	1.51 366	0.92 378	1.14 382	0.58 365	0.47 331	3.28 382	0.71 340	1.15 365	2.51 391	1.00 387	1.09 375	0.86 386	1.32 341	0.78 377	1.48 390	1.53 392	1.15 367	0.78 381	1.31 380	2.14 392	1.44 384	5.15 395

ktn	2.52 387	1.71 388	3.02 395	2.41 379	1.88 387	2.62 388	3.04 386	1.69 390	4.13 396	1.01 386	1.21 381	8.17 397	10.18 393	2.80 388	1.51 353	0.93 385	1.72 389	0.87 387	6.22 389	1.56 393	1.20 382	1.09 384	2.75 388	0.93 388	1.19 377	1.07 380	1.46 385	1.74 378

KSHMR	2.37 385	1.84 389	1.23 391	6.67 396	1.97 389	2.73 389	3.45 389	1.31 388	1.69 389	1.18 390	1.18 377	1.71 365	11.63 395	3.21 393	1.67 365	1.07 390	1.11 376	0.92 388	5.58 386	1.04 384	1.23 385	1.05 380	3.26 392	1.06 390	1.99 393	1.18 384	1.28 379	1.85 381

BEATNet-Init1	4.26 392	5.23 397	1.17 390	9.10 399	2.61 394	8.41 399	4.21 392	2.29 394	1.73 390	0.88 380	2.38 390	6.02 391	9.23 392	0.65 361	2.70 394	2.20 394	1.24 380	0.94 389	17.87 398	4.86 398	2.04 392	1.87 394	1.10 366	1.14 392	4.62 397	2.07 390	11.53 404	6.94 398

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 388	0.48 347	0.29 328	0.48 333	0.42 340	0.63 346	0.86 357	0.69 364	0.74 369	0.42 343	1.69 386	46.80 408	1.87 374	0.64 360	0.38 265	0.33 302	0.97 369	0.98 390	1.59 349	0.33 331	0.81 361	0.79 364	0.28 323	0.25 317	0.52 351	0.78 365	3.35 395	0.83 342

HanzoNet	4.54 393	4.29 396	3.74 399	6.10 395	3.77 395	7.50 397	8.23 400	3.94 398	4.82 397	1.56 394	2.42 391	11.35 399	12.90 399	10.81 404	1.84 370	1.89 392	4.65 397	1.35 391	10.71 395	3.05 395	2.04 392	1.81 393	5.00 401	1.14 392	1.80 390	1.67 388	1.81 391	2.33 387

MADNet++	2.28 383	1.66 387	1.91 393	1.39 360	2.03 390	1.38 361	1.73 372	1.80 392	2.24 392	2.07 396	2.44 392	2.76 378	2.81 381	1.52 370	2.18 382	2.45 395	2.29 392	1.71 392	2.86 373	2.56 394	4.03 396	5.19 398	1.23 369	2.35 397	1.50 383	3.83 397	2.07 392	1.70 377

DPSimNet_ROB	5.23 394	7.46 398	3.48 398	6.82 397	6.53 400	4.88 394	5.29 397	5.03 399	6.96 398	3.68 399	10.30 401	6.62 393	7.58 390	4.15 400	3.41 395	2.75 396	5.59 398	2.26 393	12.16 396	3.45 396	5.93 398	2.70 395	3.37 393	3.75 398	3.16 396	3.16 396	4.52 396	6.28 396

DLNR_Zeroshot_test	9.91 397	28.72 408	0.20 285	46.90 409	0.13 203	0.20 252	45.01 409	0.29 285	0.11 139	0.38 327	0.19 212	0.33 273	0.10 143	1.29 367	61.34 409	71.85 409	3.99 394	2.49 394	1.36 342	0.22 269	0.65 341	0.41 271	0.09 178	0.13 240	0.26 264	0.24 241	0.29 242	0.33 263

MANE	1.47 373	0.77 359	0.87 380	1.01 357	0.81 363	0.96 357	0.93 359	1.00 381	1.05 380	0.43 346	0.69 357	2.28 371	2.16 377	0.39 342	1.68 366	1.01 388	0.65 353	2.72 395	1.45 345	0.40 343	0.77 358	0.73 356	0.34 346	0.67 375	2.42 394	2.81 395	4.52 396	6.28 396

PML	11.09 399	9.28 401	3.40 397	11.88 402	6.99 401	11.60 400	5.97 398	7.04 401	24.50 408	8.92 402	28.99 408	32.63 407	39.39 408	6.18 401	5.69 397	4.14 397	8.31 399	2.99 396	18.83 401	4.50 397	4.70 397	4.40 397	3.75 396	3.98 399	10.54 403	5.17 399	18.60 405	7.08 399

JetRed	2.50 386	2.16 393	2.32 394	1.72 370	1.88 387	2.59 387	3.38 388	1.86 393	1.53 387	1.15 389	0.93 369	2.77 379	0.67 336	2.39 381	3.50 396	2.17 393	2.74 393	3.15 397	1.82 358	1.37 391	3.39 395	2.94 396	2.72 387	1.27 395	2.55 395	6.99 400	2.85 393	4.69 394

LRCNet_RVC	10.22 398	14.24 402	3.26 396	20.74 404	17.71 406	19.88 405	15.89 404	6.49 400	2.47 394	19.87 406	12.97 402	19.40 403	8.44 391	26.62 407	2.33 386	0.74 372	10.08 400	5.54 398	23.31 403	6.95 399	2.43 394	1.11 386	22.86 405	8.58 401	0.73 361	0.39 321	1.72 390	1.19 360

DGTPSM_ROB	8.76 395	3.83 394	10.08 400	3.08 385	5.50 396	3.48 392	5.02 395	3.60 396	8.96 399	3.18 397	7.06 396	3.95 388	10.56 394	3.59 395	11.06 398	10.70 398	4.35 395	10.50 399	5.45 385	9.91 400	5.93 398	14.37 400	4.39 399	8.90 402	9.99 400	27.43 404	11.00 402	30.59 404

DPSMNet_ROB	8.99 396	3.86 395	10.11 401	3.11 386	5.51 397	3.54 393	5.03 396	3.60 396	9.04 400	3.27 398	7.95 398	4.19 390	13.43 400	3.66 396	11.12 399	10.86 399	4.47 396	10.71 400	6.43 391	9.92 401	5.99 400	14.50 401	4.39 399	8.90 402	10.15 401	27.43 404	11.02 403	30.59 404

DPSM_ROB	13.12 400	7.70 399	11.86 402	4.97 392	5.71 398	6.03 395	4.61 393	8.36 402	10.82 401	6.72 400	8.03 399	8.12 395	12.29 397	3.81 397	13.89 400	13.57 400	10.28 401	13.36 401	9.07 393	11.67 402	16.11 402	18.73 404	3.51 394	10.91 404	27.70 405	35.86 406	31.04 406	39.53 406

DPSM	13.12 400	7.70 399	11.86 402	4.97 392	5.71 398	6.03 395	4.61 393	8.36 402	10.82 401	6.72 400	8.03 399	8.12 395	12.29 397	3.81 397	13.89 400	13.57 400	10.28 401	13.36 401	9.07 393	11.67 402	16.11 402	18.73 404	3.51 394	10.91 404	27.70 405	35.86 406	31.04 406	39.53 406

HaxPig	19.43 402	21.64 406	18.72 404	23.90 405	23.72 407	22.99 406	25.27 405	20.59 407	18.36 403	26.33 407	23.18 406	22.04 404	16.59 402	24.59 406	21.93 402	18.51 402	20.93 405	19.75 403	22.56 402	20.41 404	14.06 401	11.69 399	27.14 406	18.65 406	6.94 399	12.03 403	7.78 399	14.26 403

MEDIAN_ROB	22.61 403	26.37 407	23.42 405	27.86 407	27.01 408	26.90 408	28.47 407	24.00 408	21.42 404	31.43 408	26.90 407	25.65 405	19.56 403	27.54 408	23.81 403	20.10 403	25.89 407	23.65 404	27.64 405	24.33 408	18.71 404	15.27 402	29.65 407	20.16 407	10.22 402	11.12 402	10.11 401	13.24 402

AVERAGE_ROB	25.62 404	30.03 409	26.88 409	31.96 408	30.85 409	31.13 409	32.49 408	28.35 409	25.87 409	34.56 409	30.30 409	30.39 406	23.71 404	31.94 409	27.62 404	24.45 404	28.60 408	25.76 405	30.73 406	27.87 409	22.22 405	18.68 403	33.77 408	25.40 411	10.86 404	8.77 401	9.34 400	9.16 400

FlowAnything	26.42 406	15.50 404	23.88 408	9.99 401	11.54 404	12.07 402	9.28 402	16.89 406	21.87 407	13.68 405	16.26 404	16.42 400	24.79 406	7.69 403	27.93 405	27.24 407	20.55 404	26.80 406	18.20 400	23.53 407	32.22 406	37.62 408	7.05 403	22.05 410	55.78 408	72.50 410	62.44 410	79.62 410

CasAABBNet	26.35 405	15.49 403	23.85 407	9.95 400	11.46 403	12.03 401	9.23 401	16.79 405	21.84 406	13.64 403	16.11 403	16.45 401	24.90 407	7.58 402	27.95 407	27.14 406	20.53 403	26.83 407	18.10 399	23.37 405	32.22 406	37.28 407	6.99 402	21.98 409	55.78 408	72.24 408	62.39 409	79.48 409

fast-reg	28.13 407	17.43 405	23.71 406	12.69 403	12.68 405	16.05 404	12.38 403	16.63 404	21.75 405	13.67 404	20.82 405	16.89 402	24.78 405	13.92 405	27.93 405	26.51 405	21.57 406	27.70 408	40.18 407	23.46 406	32.44 408	37.16 406	7.62 404	21.88 408	55.88 410	72.37 409	62.38 408	79.05 408

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 13	0.07 41	0.06 23	0.07 27	0.05 23

FSD		0.26 312	0.26 321	0.27 296	0.26 310	0.25 288	0.31 318	0.33 307	0.20 272	0.28 236	0.20 223			0.29 325	0.34 255	0.37 322			0.33 224	0.26 301				0.28 325	0.30 296	0.26 268	0.30 253	0.31 258

ASD4																								5.70 400

Low-res two-view benchmark