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 6	0.03 5	0.03 8	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 27	0.03 8	0.02 3	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	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 11	0.04 4	0.06 17	0.03 3

Pointernet	0.03 3	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.03 55	0.04 27	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	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 4	0.05 9	0.03 3

vfm_20000	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 27	0.03 8	0.05 53	0.03 14	0.06 49	0.03 38	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.06 25	0.04 5	0.06 18	0.04 7	0.06 26	0.03 3	0.03 50	0.02 3	0.05 11	0.04 4	0.07 30	0.05 30

vfmstereo	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.04 22	0.02 5	0.05 21	0.01 3	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.04 5	0.05 4	0.03 3	0.06 26	0.03 3	0.03 50	0.02 3	0.04 4	0.03 3	0.05 9	0.03 3

derf	0.03 3	0.02 3	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.03 3	0.04 33	0.03 4	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 7	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 4	0.04 4	0.03 3

qqai	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.03 3	0.04 33	0.03 4	0.04 36	0.04 6	0.02 4	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 13	0.04 4	0.03 3

PointNet	0.05 30	0.04 26	0.05 86	0.04 34	0.03 24	0.04 32	0.04 98	0.07 92	0.05 52	0.05 53	0.06 74	0.05 21	0.04 73	0.02 7	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 18	0.04 7	0.07 51	0.06 47	0.04 93	0.05 100	0.07 57	0.08 82	0.09 84	0.06 62

WQFJX1	0.06 59	0.04 26	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.06 75	0.17 313	0.04 22	0.11 175	0.04 6	0.31 360	0.02 7	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.05 15	0.03 50	0.03 19	0.05 11	0.05 13	0.06 17	0.04 11

NLCSM	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.04 32	0.02 6	0.07 92	0.14 267	0.04 22	0.10 152	0.05 21	0.29 358	0.02 7	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 10	0.02 5	0.03 19	0.05 11	0.05 13	0.04 4	0.04 11

CoSv	0.04 6	0.04 26	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.05 76	0.03 55	0.05 59	0.04 33	0.04 22	0.02 5	0.03 3	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 30	0.07 48	0.04 5	0.08 67	0.04 7	0.06 26	0.04 10	0.02 5	0.02 3	0.07 57	0.05 13	0.07 30	0.04 11

onlyftn100k	0.04 6	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.05 53	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.07 48	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.04 10	0.04 93	0.02 3	0.04 4	0.04 4	0.05 9	0.03 3

123456	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.06 76	0.04 36	0.07 65	0.02 4	0.02 7	0.09 47	0.08 30	0.07 48	0.05 13	0.07 40	0.04 7	0.09 83	0.05 15	0.04 93	0.03 19	0.06 33	0.05 13	0.07 30	0.05 30

L4000	0.06 59	0.08 111	0.04 46	0.12 209	0.04 60	0.05 76	0.03 55	0.08 102	0.06 74	0.04 22	0.05 56	0.10 100	0.04 73	0.03 58	0.09 47	0.09 57	0.09 86	0.05 13	0.10 94	0.04 7	0.09 83	0.08 91	0.03 50	0.03 19	0.08 84	0.05 13	0.07 30	0.05 30

tt7	0.05 30	0.04 26	0.04 46	0.05 82	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.05 59	0.04 33	0.03 4	0.05 56	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.06 26	0.05 15	0.03 50	0.04 66	0.06 33	0.07 48	0.08 62	0.06 62

tt8	0.04 6	0.04 26	0.03 8	0.04 34	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.03 14	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.08 30	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.06 26	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.06 33	0.07 48	0.08 62	0.05 30

tt9	0.04 6	0.04 26	0.03 8	0.04 34	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 27	0.03 8	0.03 4	0.03 14	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.06 33	0.07 48	0.07 30	0.05 30

TYNG	0.04 6	0.04 26	0.03 8	0.04 34	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 27	0.03 8	0.03 4	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.06 33	0.07 48	0.07 30	0.05 30

GFORCE	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 34	0.02 3	0.04 32	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.02 5	0.07 65	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 30	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 15	0.02 5	0.02 3	0.05 11	0.06 30	0.06 17	0.04 11

F8.5	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 34	0.02 3	0.04 32	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.02 5	0.07 65	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 30	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 15	0.02 5	0.02 3	0.05 11	0.06 30	0.07 30	0.04 11

FORCE_9	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 34	0.02 3	0.04 32	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.02 5	0.07 65	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 30	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 15	0.02 5	0.02 3	0.05 11	0.06 30	0.06 17	0.04 11

FORCE_8	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 34	0.02 3	0.04 32	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.02 5	0.07 65	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.05 11	0.06 30	0.07 30	0.04 11

over v1	0.05 30	0.04 26	0.03 8	0.05 82	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.04 27	0.04 33	0.04 22	0.05 56	0.08 83	0.03 38	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.06 26	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.06 33	0.08 82	0.07 30	0.05 30

over-8	0.04 6	0.04 26	0.03 8	0.04 34	0.02 3	0.04 32	0.02 6	0.04 27	0.03 8	0.04 22	0.04 36	0.05 21	0.03 38	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.04 10	0.02 5	0.03 19	0.06 33	0.07 48	0.07 30	0.05 30

over-9	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 34	0.02 3	0.04 32	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.04 36	0.06 49	0.03 38	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.04 10	0.02 5	0.03 19	0.06 33	0.07 48	0.07 30	0.05 30

LACA2	0.04 6	0.04 26	0.03 8	0.04 34	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.06 76	0.02 5	0.06 49	0.02 4	0.02 7	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.05 11	0.05 13	0.05 9	0.04 11

WQFJA1	0.07 88	0.05 56	0.03 8	0.04 34	0.04 60	0.05 76	0.03 55	0.06 75	0.15 283	0.04 22	0.15 226	0.05 21	0.34 365	0.03 58	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 13	0.06 18	0.05 42	0.05 7	0.05 15	0.03 50	0.04 66	0.05 11	0.06 30	0.06 17	0.06 62

WQFJX	0.06 59	0.04 26	0.04 46	0.04 34	0.03 24	0.05 76	0.03 55	0.05 59	0.15 283	0.04 22	0.14 215	0.04 6	0.33 363	0.02 7	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.05 42	0.04 3	0.05 15	0.03 50	0.04 66	0.05 11	0.07 48	0.06 17	0.06 62

NLMM1	0.07 88	0.04 26	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.03 8	0.03 55	0.06 75	0.19 325	0.05 53	0.14 215	0.05 21	0.39 371	0.03 58	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.07 40	0.05 42	0.05 7	0.06 47	0.03 50	0.05 100	0.07 57	0.06 30	0.07 30	0.05 30

NLMM	0.07 88	0.05 56	0.03 8	0.04 34	0.04 60	0.05 76	0.03 55	0.06 75	0.15 283	0.04 22	0.15 226	0.05 21	0.34 365	0.03 58	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 13	0.06 18	0.05 42	0.05 7	0.05 15	0.03 50	0.04 66	0.05 11	0.06 30	0.06 17	0.06 62

NLSM1	0.07 88	0.04 26	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.05 76	0.04 98	0.07 92	0.19 325	0.04 22	0.16 244	0.06 49	0.36 370	0.03 58	0.07 11	0.08 30	0.06 25	0.05 13	0.07 40	0.05 42	0.06 26	0.06 47	0.03 50	0.04 66	0.07 57	0.07 48	0.07 30	0.05 30

BridgeDepth	0.04 6	0.04 26	0.03 8	0.04 34	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.02 5	0.08 83	0.03 38	0.02 7	0.07 11	0.08 30	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.06 26	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.06 33	0.06 30	0.07 30	0.04 11
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.05 30	0.04 26	0.03 8	0.03 12	0.04 60	0.03 8	0.03 55	0.04 27	0.05 52	0.03 4	0.04 36	0.05 21	0.03 38	0.02 7	0.09 47	0.08 30	0.06 25	0.05 13	0.07 40	0.04 7	0.07 51	0.08 91	0.03 50	0.03 19	0.05 11	0.05 13	0.04 4	0.03 3

MM-Stereo_test3	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.02 3	0.02 6	0.04 27	0.05 52	0.04 22	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.06 4	0.07 11	0.07 48	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.04 4	0.04 4	0.06 17	0.04 11

MM-Stereo_test1	0.04 6	0.04 26	0.03 8	0.04 34	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 27	0.04 33	0.04 22	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.07 48	0.05 13	0.06 18	0.05 42	0.06 26	0.05 15	0.03 50	0.03 19	0.05 11	0.05 13	0.05 9	0.04 11

GREAT-IGEV	0.05 30	0.04 26	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.04 32	0.02 6	0.04 27	0.03 8	0.04 22	0.05 56	0.08 83	0.02 4	0.02 7	0.11 77	0.09 57	0.07 48	0.05 13	0.07 40	0.05 42	0.06 26	0.10 111	0.03 50	0.03 19	0.06 33	0.06 30	0.08 62	0.04 11
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 6	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 27	0.05 52	0.04 22	0.06 74	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.06 4	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.03 3	0.05 13	0.03 3	0.04 11

AIO-test1	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.02 3	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.06 75	0.06 74	0.06 76	0.06 74	0.06 49	0.02 4	0.03 58	0.09 47	0.09 57	0.06 25	0.05 13	0.05 4	0.05 42	0.05 7	0.06 47	0.02 5	0.03 19	0.04 4	0.05 13	0.04 4	0.04 11

ProNet	0.04 6	0.04 26	0.04 46	0.03 12	0.02 3	0.04 32	0.04 98	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 74	0.03 3	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.06 25	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.06 26	0.03 3	0.03 50	0.03 19	0.05 11	0.04 4	0.05 9	0.04 11

CroCo-Stereo	0.04 6	0.03 5	0.03 8	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 4	0.01 3	0.12 92	0.10 81	0.06 25	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.07 51	0.05 15	0.01 3	0.02 3	0.06 33	0.05 13	0.05 9	0.04 11
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
test12345	0.05 30	0.04 26	0.04 46	0.04 34	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 27	0.03 8	0.06 76	0.03 14	0.08 83	0.03 38	0.02 7	0.11 77	0.09 57	0.08 70	0.06 42	0.07 40	0.04 7	0.10 91	0.05 15	0.04 93	0.03 19	0.06 33	0.05 13	0.08 62	0.05 30

valid	0.26 315	0.21 335	0.06 106	0.50 387	0.06 110	0.32 364	0.05 130	1.39 447	0.05 52	1.40 449	0.09 133	0.73 387	0.06 115	0.05 111	0.11 77	0.10 81	0.28 323	0.06 42	0.83 388	0.06 74	0.18 149	0.06 47	0.06 144	0.05 100	0.09 99	0.06 30	0.10 101	0.04 11

WiStereo	0.05 30	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.03 24	0.06 100	0.03 55	0.03 3	0.05 52	0.05 53	0.03 14	0.05 21	0.04 73	0.03 58	0.08 27	0.09 57	0.07 48	0.06 42	0.07 40	0.06 74	0.06 26	0.06 47	0.03 50	0.03 19	0.08 84	0.08 82	0.09 84	0.07 77

tt6	0.05 30	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.03 24	0.06 100	0.03 55	0.03 3	0.05 52	0.05 53	0.03 14	0.05 21	0.04 73	0.03 58	0.08 27	0.09 57	0.07 48	0.06 42	0.07 40	0.06 74	0.06 26	0.06 47	0.03 50	0.03 19	0.08 84	0.08 82	0.09 84	0.07 77

F4.4	0.06 59	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.05 76	0.02 6	0.06 75	0.04 33	0.04 22	0.05 56	0.08 83	0.03 38	0.04 95	0.09 47	0.08 30	0.07 48	0.06 42	0.07 40	0.05 42	0.07 51	0.05 15	0.02 5	0.04 66	0.07 57	0.08 82	0.08 62	0.08 93

F5.5	0.05 30	0.04 26	0.04 46	0.04 34	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.04 27	0.05 52	0.04 22	0.03 14	0.07 65	0.03 38	0.03 58	0.08 27	0.09 57	0.06 25	0.06 42	0.07 40	0.04 7	0.06 26	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.06 33	0.07 48	0.07 30	0.06 62

F7	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 34	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.04 27	0.03 8	0.05 53	0.03 14	0.06 49	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 30	0.06 25	0.06 42	0.06 18	0.04 7	0.06 26	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.05 11	0.07 48	0.07 30	0.05 30

FORCE_4.5	0.05 30	0.04 26	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.04 32	0.03 55	0.06 75	0.04 33	0.05 53	0.05 56	0.07 65	0.03 38	0.03 58	0.09 47	0.08 30	0.06 25	0.06 42	0.07 40	0.05 42	0.07 51	0.06 47	0.02 5	0.03 19	0.07 57	0.08 82	0.09 84	0.07 77

FORCE_5	0.05 30	0.04 26	0.04 46	0.04 34	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.03 3	0.04 33	0.05 53	0.04 36	0.09 96	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 30	0.06 25	0.06 42	0.07 40	0.04 7	0.06 26	0.05 15	0.03 50	0.03 19	0.06 33	0.06 30	0.08 62	0.06 62

FORCE_6	0.05 30	0.04 26	0.03 8	0.04 34	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.05 59	0.05 52	0.03 4	0.03 14	0.07 65	0.04 73	0.02 7	0.08 27	0.08 30	0.06 25	0.06 42	0.07 40	0.04 7	0.06 26	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.06 33	0.06 30	0.08 62	0.05 30

SCION-MonSter(vits)	0.06 59	0.09 127	0.07 127	0.09 163	0.09 175	0.08 142	0.05 130	0.05 59	0.05 52	0.05 53	0.06 74	0.05 21	0.03 38	0.02 7	0.10 62	0.08 30	0.08 70	0.06 42	0.07 40	0.05 42	0.07 51	0.06 47	0.02 5	0.02 3	0.07 57	0.07 48	0.07 30	0.07 77

over-6	0.05 30	0.05 56	0.04 46	0.05 82	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.04 27	0.06 74	0.04 22	0.07 95	0.12 118	0.03 38	0.03 58	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.06 42	0.07 40	0.04 7	0.06 26	0.05 15	0.02 5	0.03 19	0.06 33	0.07 48	0.08 62	0.07 77

testmc14	0.05 30	0.05 56	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.04 27	0.04 33	0.05 53	0.04 36	0.10 100	0.02 4	0.02 7	0.11 77	0.09 57	0.06 25	0.06 42	0.07 40	0.05 42	0.06 26	0.05 15	0.04 93	0.03 19	0.06 33	0.07 48	0.07 30	0.05 30

MCSU-Stereo	0.06 59	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.03 8	0.03 55	0.04 27	0.06 74	0.06 76	0.04 36	0.09 96	0.03 38	0.03 58	0.12 92	0.09 57	0.08 70	0.06 42	0.07 40	0.05 42	0.06 26	0.05 15	0.03 50	0.03 19	0.07 57	0.07 48	0.09 84	0.07 77

NLSM3	0.05 30	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.03 8	0.03 55	0.06 75	0.08 117	0.05 53	0.06 74	0.04 6	0.05 89	0.04 95	0.08 27	0.08 30	0.07 48	0.06 42	0.06 18	0.05 42	0.06 26	0.05 15	0.04 93	0.04 66	0.07 57	0.08 82	0.08 62	0.07 77

GSStereo	0.06 59	0.06 86	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.05 76	0.03 55	0.03 3	0.04 33	0.05 53	0.04 36	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.11 77	0.10 81	0.10 99	0.06 42	0.09 86	0.06 74	0.10 91	0.06 47	0.02 5	0.03 19	0.07 57	0.06 30	0.07 30	0.05 30

MonStereo	0.05 30	0.04 26	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.03 8	0.03 55	0.05 59	0.05 52	0.05 53	0.06 74	0.05 21	0.03 38	0.02 7	0.10 62	0.08 30	0.08 70	0.06 42	0.07 40	0.05 42	0.07 51	0.06 47	0.02 5	0.02 3	0.07 57	0.07 48	0.07 30	0.07 77

MLG-Stereo_test1	0.04 6	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.04 27	0.04 33	0.06 76	0.03 14	0.06 49	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 30	0.08 70	0.06 42	0.07 40	0.04 7	0.07 51	0.05 15	0.02 5	0.02 3	0.05 11	0.04 4	0.06 17	0.04 11

MLG-Stereo	0.04 6	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 27	0.04 33	0.05 53	0.02 5	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 30	0.08 70	0.06 42	0.07 40	0.04 7	0.07 51	0.05 15	0.02 5	0.02 3	0.05 11	0.04 4	0.06 17	0.05 30

LG-Stereo	0.05 30	0.04 26	0.03 8	0.03 12	0.04 60	0.04 32	0.02 6	0.06 75	0.05 52	0.06 76	0.06 74	0.08 83	0.03 38	0.02 7	0.10 62	0.08 30	0.08 70	0.06 42	0.07 40	0.05 42	0.09 83	0.06 47	0.02 5	0.03 19	0.06 33	0.06 30	0.07 30	0.05 30

IGEV-Stereo++	0.06 59	0.05 56	0.04 46	0.05 82	0.05 90	0.04 32	0.02 6	0.05 59	0.05 52	0.05 53	0.05 56	0.05 21	0.04 73	0.03 58	0.09 47	0.09 57	0.07 48	0.06 42	0.08 67	0.05 42	0.07 51	0.12 124	0.04 93	0.03 19	0.05 11	0.07 48	0.08 62	0.05 30

AIO-Stereo	0.05 30	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.04 32	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.03 4	0.04 36	0.04 6	0.03 38	0.02 7	0.09 47	0.09 57	0.07 48	0.06 42	0.09 86	0.06 74	0.07 51	0.06 47	0.03 50	0.03 19	0.05 11	0.05 13	0.07 30	0.04 11

RSM	0.05 30	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.05 76	0.03 55	0.04 27	0.03 8	0.04 22	0.05 56	0.06 49	0.03 38	0.02 7	0.10 62	0.09 57	0.07 48	0.06 42	0.07 40	0.06 74	0.08 70	0.06 47	0.02 5	0.04 66	0.06 33	0.06 30	0.07 30	0.05 30

MoCha-V2	0.05 30	0.04 26	0.03 8	0.04 34	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 27	0.03 8	0.04 22	0.05 56	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.10 62	0.08 30	0.07 48	0.06 42	0.08 67	0.06 74	0.07 51	0.07 70	0.03 50	0.03 19	0.05 11	0.05 13	0.05 9	0.03 3

RAFT	0.07 88	0.04 26	0.06 106	0.05 82	0.03 24	0.06 100	0.03 55	0.10 108	0.05 52	0.06 76	0.07 95	0.08 83	0.05 89	0.02 7	0.10 62	0.08 30	0.08 70	0.06 42	0.08 67	0.06 74	0.08 70	0.09 104	0.02 5	0.04 66	0.13 152	0.14 174	0.16 155	0.15 168

L400	0.07 88	0.08 111	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.06 100	0.03 55	0.10 108	0.06 74	0.06 76	0.06 74	0.11 110	0.05 89	0.03 58	0.13 101	0.12 111	0.09 86	0.07 67	0.12 107	0.05 42	0.10 91	0.07 70	0.03 50	0.04 66	0.09 99	0.08 82	0.09 84	0.06 62

L500	0.07 88	0.08 111	0.04 46	0.05 82	0.04 60	0.07 117	0.03 55	0.07 92	0.07 108	0.04 22	0.06 74	0.08 83	0.05 89	0.03 58	0.12 92	0.13 120	0.09 86	0.07 67	0.11 100	0.05 42	0.10 91	0.07 70	0.03 50	0.04 66	0.09 99	0.07 48	0.09 84	0.07 77

tt3	0.06 59	0.05 56	0.05 86	0.05 82	0.04 60	0.05 76	0.04 98	0.06 75	0.05 52	0.08 102	0.05 56	0.07 65	0.03 38	0.03 58	0.09 47	0.09 57	0.09 86	0.07 67	0.09 86	0.06 74	0.09 83	0.07 70	0.04 93	0.04 66	0.09 99	0.08 82	0.10 101	0.09 109

tt4	0.06 59	0.06 86	0.04 46	0.07 124	0.05 90	0.06 100	0.04 98	0.06 75	0.06 74	0.07 95	0.06 74	0.07 65	0.03 38	0.03 58	0.09 47	0.08 30	0.07 48	0.07 67	0.08 67	0.06 74	0.07 51	0.07 70	0.05 123	0.04 66	0.09 99	0.09 104	0.10 101	0.08 93

tt5	0.05 30	0.05 56	0.04 46	0.05 82	0.04 60	0.05 76	0.03 55	0.05 59	0.05 52	0.04 22	0.04 36	0.05 21	0.03 38	0.04 95	0.08 27	0.08 30	0.08 70	0.07 67	0.06 18	0.05 42	0.06 26	0.06 47	0.04 93	0.04 66	0.07 57	0.08 82	0.08 62	0.06 62

FORCE_4.6	0.05 30	0.05 56	0.04 46	0.03 12	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.03 3	0.04 33	0.04 22	0.03 14	0.08 83	0.04 73	0.03 58	0.09 47	0.09 57	0.07 48	0.07 67	0.06 18	0.05 42	0.06 26	0.06 47	0.04 93	0.03 19	0.06 33	0.07 48	0.09 84	0.06 62

FORCE_4	0.06 59	0.04 26	0.04 46	0.05 82	0.03 24	0.05 76	0.03 55	0.06 75	0.05 52	0.07 95	0.06 74	0.07 65	0.03 38	0.03 58	0.10 62	0.08 30	0.07 48	0.07 67	0.08 67	0.05 42	0.08 70	0.07 70	0.03 50	0.04 66	0.08 84	0.09 104	0.10 101	0.08 93

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 59	0.05 56	0.04 46	0.03 12	0.04 60	0.04 32	0.02 6	0.05 59	0.06 74	0.05 53	0.05 56	0.10 100	0.03 38	0.03 58	0.13 101	0.09 57	0.08 70	0.07 67	0.09 86	0.05 42	0.07 51	0.06 47	0.03 50	0.03 19	0.06 33	0.07 48	0.09 84	0.06 62

GEAStereo	0.06 59	0.07 96	0.05 86	0.06 109	0.05 90	0.05 76	0.04 98	0.05 59	0.04 33	0.06 76	0.04 36	0.07 65	0.02 4	0.03 58	0.13 101	0.09 57	0.09 86	0.07 67	0.08 67	0.06 74	0.10 91	0.08 91	0.03 50	0.05 100	0.08 84	0.07 48	0.08 62	0.05 30

gasm-f	0.06 59	0.07 96	0.05 86	0.06 109	0.05 90	0.05 76	0.04 98	0.05 59	0.04 33	0.06 76	0.04 36	0.07 65	0.02 4	0.03 58	0.13 101	0.09 57	0.09 86	0.07 67	0.08 67	0.06 74	0.10 91	0.08 91	0.03 50	0.05 100	0.08 84	0.07 48	0.08 62	0.05 30

GASTEREO	0.06 59	0.04 26	0.04 46	0.04 34	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.04 27	0.06 74	0.04 22	0.04 36	0.06 49	0.03 38	0.02 7	0.12 92	0.10 81	0.08 70	0.07 67	0.08 67	0.06 74	0.07 51	0.13 136	0.03 50	0.03 19	0.07 57	0.08 82	0.07 30	0.05 30

MSCF	0.06 59	0.04 26	0.04 46	0.04 34	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.04 27	0.06 74	0.04 22	0.04 36	0.06 49	0.03 38	0.02 7	0.12 92	0.10 81	0.08 70	0.07 67	0.08 67	0.06 74	0.07 51	0.12 124	0.03 50	0.03 19	0.07 57	0.08 82	0.06 17	0.05 30

MLG-Stereo_test2	0.06 59	0.05 56	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.04 32	0.02 6	0.06 75	0.04 33	0.07 95	0.05 56	0.07 65	0.03 38	0.04 95	0.10 62	0.10 81	0.10 99	0.07 67	0.11 100	0.06 74	0.10 91	0.06 47	0.03 50	0.03 19	0.06 33	0.05 13	0.09 84	0.06 62

MM-Stereo_test2	0.05 30	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 27	0.04 33	0.05 53	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.03 58	0.09 47	0.09 57	0.07 48	0.07 67	0.07 40	0.06 74	0.08 70	0.10 111	0.04 93	0.03 19	0.05 11	0.09 104	0.06 17	0.05 30

GIP-stereo	0.06 59	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.03 24	0.04 32	0.03 55	0.03 3	0.03 8	0.05 53	0.04 36	0.05 21	0.02 4	0.04 95	0.11 77	0.09 57	0.08 70	0.07 67	0.09 86	0.07 100	0.08 70	0.09 104	0.02 5	0.04 66	0.06 33	0.07 48	0.08 62	0.05 30

U	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.01 3	0.04 27	0.02 3	0.04 22	0.01 3	0.05 21	0.03 38	0.02 7	0.12 92	0.11 95	0.08 70	0.07 67	0.08 67	0.05 42	0.10 91	0.07 70	0.01 3	0.03 19	0.07 57	0.07 48	0.06 17	0.06 62

RSM++	0.06 59	0.05 56	0.05 86	0.05 82	0.05 90	0.04 32	0.03 55	0.06 75	0.05 52	0.05 53	0.05 56	0.07 65	0.04 73	0.02 7	0.11 77	0.10 81	0.08 70	0.07 67	0.08 67	0.06 74	0.09 83	0.07 70	0.03 50	0.04 66	0.08 84	0.07 48	0.07 30	0.05 30

StereoVision	0.07 88	0.05 56	0.05 86	0.04 34	0.04 60	0.05 76	0.03 55	0.07 92	0.11 193	0.05 53	0.06 74	0.05 21	0.06 115	0.02 7	0.13 101	0.13 120	0.09 86	0.07 67	0.10 94	0.08 118	0.08 70	0.07 70	0.03 50	0.05 100	0.11 125	0.10 119	0.13 131	0.13 146

CroCo-Stereo Lap2	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.03 8	0.06 76	0.03 14	0.04 6	0.03 38	0.02 7	0.10 62	0.10 81	0.07 48	0.07 67	0.07 40	0.05 42	0.08 70	0.06 47	0.02 5	0.03 19	0.07 57	0.08 82	0.07 30	0.05 30

RAFT + AFF	0.14 152	0.07 96	0.05 86	0.08 147	0.05 90	0.07 117	0.04 98	0.11 117	0.08 117	0.14 130	0.07 95	0.15 145	0.04 73	0.03 58	1.54 414	0.11 95	0.14 122	0.07 67	0.14 120	0.06 74	0.14 119	0.08 91	0.03 50	0.05 100	0.10 115	0.07 48	0.07 30	0.07 77

AROF3	0.33 347	0.82 419	0.07 127	1.51 422	0.24 354	1.21 417	0.31 376	0.27 314	0.06 74	0.57 422	0.09 133	0.50 367	0.04 73	0.73 421	0.10 62	0.08 30	0.39 383	0.08 87	0.74 380	0.08 118	0.15 125	0.08 91	0.59 422	0.03 19	0.07 57	0.05 13	0.07 30	0.05 30

AROF2	0.33 347	0.74 415	0.08 156	1.50 420	0.20 331	1.33 419	0.26 361	0.32 361	0.07 108	0.55 421	0.11 175	0.57 372	0.05 89	0.56 412	0.10 62	0.09 57	0.32 354	0.08 87	0.72 377	0.07 100	0.16 128	0.09 104	0.54 418	0.04 66	0.08 84	0.06 30	0.09 84	0.05 30

CR-Stereo	0.06 59	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.04 32	0.03 55	0.04 27	0.06 74	0.04 22	0.06 74	0.05 21	0.04 73	0.03 58	0.10 62	0.09 57	0.06 25	0.08 87	0.07 40	0.05 42	0.07 51	0.07 70	0.02 5	0.04 66	0.07 57	0.07 48	0.08 62	0.08 93

CR-RVC	0.06 59	0.05 56	0.05 86	0.03 12	0.05 90	0.04 32	0.03 55	0.04 27	0.06 74	0.04 22	0.05 56	0.05 21	0.05 89	0.04 95	0.12 92	0.11 95	0.07 48	0.08 87	0.08 67	0.06 74	0.09 83	0.07 70	0.02 5	0.04 66	0.07 57	0.09 104	0.10 101	0.09 109

FORCE_4.7	0.06 59	0.05 56	0.05 86	0.06 109	0.04 60	0.05 76	0.03 55	0.04 27	0.05 52	0.04 22	0.05 56	0.11 110	0.03 38	0.04 95	0.09 47	0.08 30	0.10 99	0.08 87	0.08 67	0.05 42	0.08 70	0.06 47	0.02 5	0.04 66	0.07 57	0.07 48	0.09 84	0.07 77

LACA_dic	0.06 59	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.04 32	0.03 55	0.04 27	0.06 74	0.07 95	0.04 36	0.05 21	0.05 89	0.03 58	0.10 62	0.10 81	0.06 25	0.08 87	0.07 40	0.05 42	0.07 51	0.07 70	0.02 5	0.04 66	0.07 57	0.07 48	0.08 62	0.08 93

TS12	0.06 59	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.04 32	0.03 55	0.04 27	0.06 74	0.07 95	0.04 36	0.05 21	0.05 89	0.03 58	0.10 62	0.10 81	0.06 25	0.08 87	0.07 40	0.05 42	0.07 51	0.07 70	0.02 5	0.04 66	0.07 57	0.07 48	0.08 62	0.08 93

LACA3	0.06 59	0.05 56	0.05 86	0.05 82	0.04 60	0.05 76	0.03 55	0.04 27	0.06 74	0.06 76	0.04 36	0.08 83	0.04 73	0.04 95	0.11 77	0.10 81	0.06 25	0.08 87	0.08 67	0.05 42	0.08 70	0.08 91	0.03 50	0.04 66	0.08 84	0.08 82	0.09 84	0.08 93

LACA1	0.05 30	0.05 56	0.04 46	0.04 34	0.04 60	0.04 32	0.03 55	0.03 3	0.06 74	0.05 53	0.04 36	0.06 49	0.04 73	0.03 58	0.09 47	0.09 57	0.06 25	0.08 87	0.06 18	0.05 42	0.06 26	0.06 47	0.03 50	0.04 66	0.07 57	0.08 82	0.08 62	0.06 62

DispViT+	0.06 59	0.05 56	0.05 86	0.07 124	0.05 90	0.05 76	0.04 98	0.05 59	0.07 108	0.06 76	0.08 114	0.06 49	0.05 89	0.03 58	0.10 62	0.09 57	0.06 25	0.08 87	0.08 67	0.06 74	0.06 26	0.07 70	0.03 50	0.06 119	0.07 57	0.10 119	0.08 62	0.09 109

AdaDepth	0.06 59	0.06 86	0.04 46	0.04 34	0.05 90	0.04 32	0.03 55	0.05 59	0.06 74	0.04 22	0.05 56	0.05 21	0.03 38	0.03 58	0.11 77	0.11 95	0.09 86	0.08 87	0.09 86	0.06 74	0.08 70	0.07 70	0.02 5	0.04 66	0.07 57	0.07 48	0.09 84	0.07 77

RAStereo	0.06 59	0.05 56	0.04 46	0.03 12	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.05 59	0.03 8	0.10 112	0.03 14	0.07 65	0.03 38	0.02 7	0.14 114	0.11 95	0.09 86	0.08 87	0.09 86	0.05 42	0.12 112	0.07 70	0.02 5	0.03 19	0.09 99	0.07 48	0.07 30	0.07 77

Occ-G	0.06 59	0.07 96	0.05 86	0.05 82	0.04 60	0.05 76	0.03 55	0.05 59	0.04 33	0.04 22	0.08 114	0.06 49	0.03 38	0.03 58	0.11 77	0.11 95	0.08 70	0.08 87	0.13 116	0.06 74	0.09 83	0.07 70	0.04 93	0.05 100	0.06 33	0.06 30	0.08 62	0.06 62

AEACV	0.07 88	0.08 111	0.04 46	0.05 82	0.05 90	0.04 32	0.03 55	0.05 59	0.03 8	0.05 53	0.05 56	0.06 49	0.03 38	0.03 58	0.17 147	0.13 120	0.09 86	0.08 87	0.12 107	0.07 100	0.10 91	0.10 111	0.03 50	0.04 66	0.08 84	0.12 141	0.07 30	0.05 30

test_c	0.07 88	0.06 86	0.05 86	0.04 34	0.05 90	0.04 32	0.03 55	0.06 75	0.07 108	0.08 102	0.07 95	0.09 96	0.05 89	0.04 95	0.11 77	0.10 81	0.07 48	0.09 101	0.08 67	0.07 100	0.10 91	0.07 70	0.03 50	0.04 66	0.08 84	0.08 82	0.09 84	0.09 109

NBS	0.09 107	0.06 86	0.05 86	0.03 12	0.04 60	0.04 32	0.04 98	0.10 108	0.06 74	0.16 131	0.03 14	0.12 118	0.06 115	0.05 111	0.15 126	0.14 134	0.15 131	0.09 101	0.12 107	0.08 118	0.20 174	0.12 124	0.05 123	0.05 100	0.11 125	0.11 126	0.09 84	0.10 119

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 107	0.06 86	0.07 127	0.07 124	0.07 128	0.06 100	0.04 98	0.10 108	0.08 117	0.16 131	0.10 152	0.12 118	0.08 155	0.04 95	0.14 114	0.12 111	0.14 122	0.09 101	0.16 137	0.07 100	0.11 102	0.09 104	0.04 93	0.05 100	0.10 115	0.10 119	0.13 131	0.10 119

BridgeDepth_RVC	0.07 88	0.07 96	0.06 106	0.05 82	0.06 110	0.06 100	0.04 98	0.07 92	0.09 138	0.07 95	0.07 95	0.07 65	0.05 89	0.04 95	0.13 101	0.11 95	0.07 48	0.09 101	0.09 86	0.07 100	0.08 70	0.08 91	0.03 50	0.04 66	0.09 99	0.11 126	0.10 101	0.11 131
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 88	0.06 86	0.05 86	0.05 82	0.04 60	0.04 32	0.02 6	0.06 75	0.05 52	0.06 76	0.09 133	0.10 100	0.03 38	0.03 58	0.12 92	0.11 95	0.12 110	0.09 101	0.10 94	0.06 74	0.11 102	0.06 47	0.03 50	0.04 66	0.08 84	0.07 48	0.07 30	0.08 93

LG-Stereo_L2	0.09 107	0.08 111	0.05 86	0.04 34	0.05 90	0.04 32	0.03 55	0.13 128	0.09 138	0.21 165	0.09 133	0.13 126	0.05 89	0.05 111	0.13 101	0.14 134	0.14 122	0.09 101	0.14 120	0.07 100	0.18 149	0.12 124	0.03 50	0.04 66	0.09 99	0.08 82	0.10 101	0.10 119

LG-Stereo_L1	0.09 107	0.08 111	0.05 86	0.05 82	0.05 90	0.05 76	0.03 55	0.13 128	0.09 138	0.21 165	0.09 133	0.11 110	0.05 89	0.05 111	0.13 101	0.14 134	0.14 122	0.09 101	0.14 120	0.07 100	0.18 149	0.11 115	0.03 50	0.04 66	0.09 99	0.08 82	0.10 101	0.10 119

MLG-Stereo_test3	0.08 102	0.06 86	0.04 46	0.05 82	0.06 110	0.06 100	0.04 98	0.07 92	0.06 74	0.09 106	0.07 95	0.13 126	0.03 38	0.05 111	0.13 101	0.11 95	0.12 110	0.09 101	0.29 252	0.06 74	0.12 112	0.13 136	0.03 50	0.05 100	0.07 57	0.08 82	0.10 101	0.08 93

AIO_rvc	0.09 107	0.09 127	0.06 106	0.07 124	0.06 110	0.07 117	0.04 98	0.12 123	0.08 117	0.12 124	0.05 56	0.11 110	0.04 73	0.05 111	0.22 231	0.17 177	0.11 103	0.09 101	0.14 120	0.07 100	0.16 128	0.22 212	0.04 93	0.05 100	0.09 99	0.08 82	0.09 84	0.07 77

AIO_test	0.12 135	0.10 146	0.06 106	0.10 174	0.07 128	0.07 117	0.06 156	0.14 135	0.10 161	0.13 127	0.07 95	0.13 126	0.05 89	0.05 111	0.29 288	0.29 343	0.11 103	0.09 101	0.13 116	0.07 100	0.18 149	0.24 226	0.05 123	0.06 119	0.12 142	0.18 239	0.10 101	0.07 77

DEFOM-Stereo	0.07 88	0.06 86	0.04 46	0.06 109	0.05 90	0.05 76	0.03 55	0.06 75	0.05 52	0.06 76	0.07 95	0.06 49	0.03 38	0.03 58	0.11 77	0.10 81	0.11 103	0.09 101	0.10 94	0.06 74	0.11 102	0.07 70	0.04 93	0.04 66	0.08 84	0.08 82	0.12 121	0.08 93

anonymousdsp	0.08 102	0.07 96	0.06 106	0.06 109	0.05 90	0.06 100	0.04 98	0.10 108	0.06 74	0.11 118	0.10 152	0.08 83	0.04 73	0.05 111	0.13 101	0.12 111	0.11 103	0.09 101	0.13 116	0.08 118	0.14 119	0.15 148	0.04 93	0.05 100	0.08 84	0.07 48	0.11 114	0.07 77

RAFT_CTSACE	0.11 127	0.09 127	0.07 127	0.05 82	0.06 110	0.08 142	0.06 156	0.12 123	0.07 108	0.18 147	0.06 74	0.14 137	0.12 242	0.05 111	0.13 101	0.13 120	0.14 122	0.09 101	0.12 107	0.07 100	0.16 128	0.18 179	0.04 93	0.07 137	0.14 169	0.14 174	0.19 196	0.14 158

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 135	0.11 173	0.09 190	0.08 147	0.07 128	0.08 142	0.05 130	0.21 210	0.09 138	0.23 192	0.09 133	0.18 167	0.06 115	0.05 111	0.16 137	0.14 134	0.14 122	0.09 101	0.21 187	0.08 118	0.17 137	0.13 136	0.05 123	0.08 160	0.17 205	0.13 158	0.20 211	0.14 158

AFF-stereo	0.10 118	0.10 146	0.08 156	0.07 124	0.06 110	0.08 142	0.04 98	0.17 154	0.08 117	0.21 165	0.08 114	0.13 126	0.05 89	0.03 58	0.14 114	0.14 134	0.12 110	0.09 101	0.20 174	0.07 100	0.14 119	0.11 115	0.04 93	0.06 119	0.13 152	0.12 141	0.18 183	0.11 131

delet	0.08 102	0.08 111	0.07 127	0.09 163	0.07 128	0.08 142	0.06 156	0.07 92	0.06 74	0.09 106	0.07 95	0.11 110	0.06 115	0.06 133	0.12 92	0.10 81	0.10 99	0.09 101	0.08 67	0.09 138	0.09 83	0.07 70	0.05 123	0.06 119	0.09 99	0.09 104	0.10 101	0.08 93

TDLM	0.07 88	0.08 111	0.07 127	0.07 124	0.07 128	0.07 117	0.05 130	0.07 92	0.06 74	0.06 76	0.10 152	0.08 83	0.06 115	0.05 111	0.09 47	0.09 57	0.09 86	0.09 101	0.08 67	0.06 74	0.08 70	0.06 47	0.05 123	0.07 137	0.08 84	0.07 48	0.08 62	0.08 93

FETCStereo	0.13 144	0.10 146	0.07 127	0.07 124	0.07 128	0.08 142	0.05 130	0.21 210	0.06 74	0.25 244	0.07 95	0.20 188	0.06 115	0.06 133	0.17 147	0.15 152	0.17 147	0.10 118	0.18 152	0.09 138	0.26 237	0.24 226	0.06 144	0.07 137	0.12 142	0.13 158	0.16 155	0.12 139

FETStereo	0.11 127	0.09 127	0.06 106	0.06 109	0.06 110	0.07 117	0.04 98	0.19 175	0.06 74	0.24 225	0.06 74	0.17 159	0.05 89	0.05 111	0.15 126	0.13 120	0.15 131	0.10 118	0.16 137	0.08 118	0.20 174	0.17 170	0.06 144	0.06 119	0.12 142	0.11 126	0.14 140	0.09 109

CEFStereo	0.12 135	0.10 146	0.06 106	0.06 109	0.07 128	0.09 167	0.06 156	0.19 175	0.06 74	0.24 225	0.07 95	0.19 178	0.05 89	0.06 133	0.19 176	0.14 134	0.16 138	0.10 118	0.17 147	0.09 138	0.23 214	0.18 179	0.06 144	0.07 137	0.11 125	0.12 141	0.12 121	0.10 119

CGFBStereo	0.12 135	0.10 146	0.06 106	0.06 109	0.06 110	0.08 142	0.05 130	0.20 183	0.06 74	0.24 225	0.07 95	0.19 178	0.05 89	0.06 133	0.17 147	0.14 134	0.16 138	0.10 118	0.16 137	0.09 138	0.22 198	0.19 195	0.06 144	0.06 119	0.12 142	0.12 141	0.13 131	0.10 119

TS	0.09 107	0.07 96	0.07 127	0.07 124	0.06 110	0.06 100	0.04 98	0.11 117	0.06 74	0.06 76	0.11 175	0.10 100	0.05 89	0.05 111	0.13 101	0.13 120	0.09 86	0.10 118	0.12 107	0.08 118	0.13 114	0.11 115	0.04 93	0.06 119	0.12 142	0.11 126	0.12 121	0.14 158

LG-G_1	0.09 107	0.08 111	0.06 106	0.08 147	0.07 128	0.08 142	0.05 130	0.09 104	0.06 74	0.09 106	0.07 95	0.13 126	0.06 115	0.07 147	0.14 114	0.12 111	0.13 116	0.10 118	0.15 128	0.08 118	0.14 119	0.17 170	0.05 123	0.05 100	0.09 99	0.09 104	0.12 121	0.11 131

LG-G	0.09 107	0.08 111	0.06 106	0.08 147	0.07 128	0.08 142	0.05 130	0.09 104	0.06 74	0.09 106	0.07 95	0.13 126	0.06 115	0.07 147	0.14 114	0.12 111	0.13 116	0.10 118	0.15 128	0.08 118	0.14 119	0.17 170	0.05 123	0.05 100	0.09 99	0.09 104	0.12 121	0.11 131

DFGA-Net	0.09 107	0.09 127	0.05 86	0.07 124	0.05 90	0.06 100	0.05 130	0.11 117	0.06 74	0.12 124	0.07 95	0.13 126	0.05 89	0.04 95	0.14 114	0.12 111	0.13 116	0.10 118	0.13 116	0.07 100	0.11 102	0.08 91	0.05 123	0.07 137	0.10 115	0.09 104	0.14 140	0.11 131

SGD-Stereo	0.13 144	0.07 96	0.05 86	0.06 109	0.06 110	0.08 142	0.03 55	0.08 102	0.08 117	0.10 112	0.06 74	0.13 126	0.06 115	0.04 95	0.93 394	0.17 177	0.18 160	0.10 118	0.16 137	0.08 118	0.18 149	0.11 115	0.06 144	0.06 119	0.10 115	0.11 126	0.16 155	0.13 146

HUF	0.13 144	0.09 127	0.07 127	0.08 147	0.08 158	0.07 117	0.04 98	0.15 139	0.08 117	0.18 147	0.07 95	0.12 118	0.07 135	0.06 133	0.43 333	0.45 399	0.15 131	0.10 118	0.20 174	0.09 138	0.21 186	0.21 204	0.06 144	0.06 119	0.11 125	0.08 82	0.11 114	0.08 93

IGEV-Stereo+	0.10 118	0.11 173	0.05 86	0.05 82	0.06 110	0.06 100	0.03 55	0.16 146	0.08 117	0.24 225	0.13 202	0.11 110	0.06 115	0.05 111	0.13 101	0.15 152	0.14 122	0.10 118	0.15 128	0.10 155	0.18 149	0.15 148	0.05 123	0.04 66	0.10 115	0.12 141	0.08 62	0.09 109

RAFT+CT+SA	0.12 135	0.10 146	0.09 190	0.08 147	0.06 110	0.07 117	0.06 156	0.19 175	0.09 138	0.16 131	0.08 114	0.18 167	0.16 297	0.05 111	0.17 147	0.17 177	0.12 110	0.10 118	0.17 147	0.09 138	0.17 137	0.23 218	0.04 93	0.08 160	0.15 182	0.14 174	0.18 183	0.17 181

test_5	0.11 127	0.10 146	0.08 156	0.07 124	0.05 90	0.07 117	0.05 130	0.16 146	0.07 108	0.11 118	0.09 133	0.15 145	0.15 288	0.03 58	0.15 126	0.15 152	0.11 103	0.10 118	0.12 107	0.07 100	0.13 114	0.15 148	0.04 93	0.09 198	0.13 152	0.14 174	0.19 196	0.18 189

iRaftStereo_RVC	0.08 102	0.07 96	0.06 106	0.05 82	0.05 90	0.05 76	0.03 55	0.10 108	0.05 52	0.10 112	0.09 133	0.10 100	0.05 89	0.04 95	0.11 77	0.11 95	0.13 116	0.10 118	0.12 107	0.07 100	0.15 125	0.11 115	0.04 93	0.05 100	0.10 115	0.09 104	0.11 114	0.08 93

HCRNet	0.15 165	0.19 326	0.08 156	0.23 324	0.09 175	0.16 260	0.09 225	0.16 146	0.06 74	0.49 415	0.16 244	0.25 250	0.08 155	0.09 193	0.43 333	0.11 95	0.16 138	0.10 118	0.21 187	0.09 138	0.13 114	0.08 91	0.11 281	0.07 137	0.09 99	0.09 104	0.14 140	0.11 131

AROF-StereoT2	0.16 190	0.20 331	0.08 156	0.35 367	0.09 175	0.27 342	0.10 243	0.16 146	0.09 138	0.21 165	0.11 175	0.29 295	0.08 155	0.10 219	0.16 137	0.15 152	0.18 160	0.11 133	0.44 310	0.09 138	0.20 174	0.14 142	0.19 347	0.09 198	0.16 188	0.11 126	0.16 155	0.10 119

G4	0.17 209	0.21 335	0.07 127	0.47 382	0.09 175	0.42 379	0.09 225	0.16 146	0.09 138	0.20 158	0.10 152	0.28 285	0.08 155	0.09 193	0.14 114	0.13 120	0.17 147	0.11 133	0.49 334	0.08 118	0.18 149	0.11 115	0.19 347	0.07 137	0.12 142	0.11 126	0.14 140	0.11 131

G2	0.21 268	0.30 376	0.07 127	0.78 405	0.10 202	0.71 403	0.12 275	0.19 175	0.08 117	0.23 192	0.11 175	0.31 315	0.07 135	0.11 241	0.14 114	0.13 120	0.23 247	0.11 133	0.54 352	0.08 118	0.17 137	0.12 124	0.33 397	0.07 137	0.11 125	0.10 119	0.13 131	0.10 119

HNOStereo	0.14 152	0.10 146	0.08 156	0.08 147	0.08 158	0.08 142	0.05 130	0.22 222	0.08 117	0.26 258	0.08 114	0.21 205	0.08 155	0.07 147	0.19 176	0.17 177	0.18 160	0.11 133	0.22 197	0.11 170	0.30 257	0.22 212	0.06 144	0.07 137	0.13 152	0.14 174	0.16 155	0.16 174

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 165	0.07 96	0.08 156	0.05 82	0.07 128	0.07 117	0.04 98	0.20 183	0.13 250	0.23 192	0.13 202	0.21 205	0.09 179	0.11 241	0.20 197	0.21 261	0.19 175	0.11 133	0.15 128	0.12 186	0.37 298	0.29 269	0.08 204	0.08 160	0.18 227	0.13 158	0.16 155	0.20 223

LGtest1	0.09 107	0.07 96	0.06 106	0.06 109	0.06 110	0.07 117	0.04 98	0.10 108	0.09 138	0.09 106	0.10 152	0.10 100	0.05 89	0.06 133	0.15 126	0.13 120	0.15 131	0.11 133	0.15 128	0.09 138	0.16 128	0.15 148	0.05 123	0.05 100	0.10 115	0.09 104	0.12 121	0.10 119

CASnet	0.15 165	0.12 189	0.08 156	0.10 174	0.11 222	0.14 236	0.06 156	0.23 238	0.12 222	0.28 290	0.15 226	0.23 225	0.10 196	0.09 193	0.19 176	0.15 152	0.20 191	0.11 133	0.26 227	0.11 170	0.34 277	0.19 195	0.07 169	0.08 160	0.16 188	0.12 141	0.20 211	0.17 181
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.12 135	0.08 111	0.07 127	0.07 124	0.07 128	0.06 100	0.04 98	0.15 139	0.10 161	0.22 176	0.10 152	0.13 126	0.07 135	0.07 147	0.15 126	0.15 152	0.18 160	0.11 133	0.20 174	0.10 155	0.20 174	0.28 264	0.05 123	0.07 137	0.12 142	0.13 158	0.15 148	0.10 119

AASNet	0.10 118	0.10 146	0.07 127	0.10 174	0.10 202	0.11 193	0.08 203	0.11 117	0.06 74	0.10 112	0.11 175	0.10 100	0.06 115	0.07 147	0.14 114	0.11 95	0.13 116	0.11 133	0.11 100	0.09 138	0.11 102	0.12 124	0.06 144	0.08 160	0.11 125	0.10 119	0.10 101	0.08 93

MMNet	0.10 118	0.09 127	0.07 127	0.10 174	0.08 158	0.09 167	0.06 156	0.10 108	0.08 117	0.08 102	0.09 133	0.12 118	0.06 115	0.08 165	0.22 231	0.11 95	0.12 110	0.11 133	0.12 107	0.09 138	0.11 102	0.08 91	0.06 144	0.08 160	0.10 115	0.11 126	0.13 131	0.12 139

CCAANet	0.11 127	0.10 146	0.10 206	0.10 174	0.08 158	0.09 167	0.11 258	0.13 128	0.10 161	0.11 118	0.10 152	0.18 167	0.08 155	0.07 147	0.16 137	0.14 134	0.14 122	0.11 133	0.10 94	0.09 138	0.13 114	0.09 104	0.07 169	0.06 119	0.11 125	0.12 141	0.21 219	0.14 158

CVANet_RVC	0.10 118	0.12 189	0.11 235	0.13 219	0.09 175	0.11 193	0.08 203	0.12 123	0.08 117	0.09 106	0.14 215	0.10 100	0.07 135	0.07 147	0.11 77	0.11 95	0.11 103	0.11 133	0.11 100	0.08 118	0.11 102	0.08 91	0.06 144	0.08 160	0.11 125	0.09 104	0.11 114	0.12 139

base_1k_lr1e5	0.15 165	0.16 269	0.08 156	0.18 286	0.07 128	0.11 193	0.08 203	0.18 163	0.09 138	0.22 176	0.11 175	0.26 262	0.07 135	0.07 147	0.16 137	0.17 177	0.18 160	0.12 145	0.41 299	0.10 155	0.21 186	0.16 157	0.08 204	0.08 160	0.17 205	0.12 141	0.17 173	0.14 158

arf4	0.17 209	0.18 310	0.09 190	0.30 355	0.09 175	0.22 320	0.09 225	0.19 175	0.11 193	0.23 192	0.15 226	0.27 276	0.10 196	0.08 165	0.16 137	0.16 166	0.19 175	0.12 145	0.54 352	0.09 138	0.29 255	0.18 179	0.10 253	0.10 236	0.16 188	0.13 158	0.17 173	0.14 158

arf3	0.17 209	0.18 310	0.08 156	0.41 377	0.09 175	0.31 360	0.10 243	0.19 175	0.10 161	0.21 165	0.13 202	0.32 321	0.08 155	0.09 193	0.15 126	0.14 134	0.20 191	0.12 145	0.53 350	0.09 138	0.26 237	0.16 157	0.11 281	0.09 198	0.13 152	0.11 126	0.14 140	0.12 139

GeoAtt-L-single (ZS)	0.14 152	0.08 111	0.08 156	0.05 82	0.07 128	0.10 175	0.06 156	0.18 163	0.08 117	0.22 176	0.08 114	0.19 178	0.07 135	0.10 219	0.18 163	0.20 248	0.21 208	0.12 145	0.15 128	0.11 170	0.39 316	0.24 226	0.08 204	0.06 119	0.16 188	0.13 158	0.19 196	0.24 273

GIO	0.08 102	0.07 96	0.06 106	0.04 34	0.05 90	0.05 76	0.03 55	0.11 117	0.09 138	0.07 95	0.09 133	0.07 65	0.05 89	0.06 133	0.14 114	0.12 111	0.13 116	0.12 145	0.11 100	0.08 118	0.11 102	0.12 124	0.06 144	0.06 119	0.09 99	0.09 104	0.12 121	0.09 109

GeoAtt-L (ZS)	0.14 152	0.06 86	0.07 127	0.05 82	0.06 110	0.07 117	0.06 156	0.20 183	0.08 117	0.20 158	0.06 74	0.18 167	0.06 115	0.12 275	0.18 163	0.21 261	0.21 208	0.12 145	0.14 120	0.11 170	0.38 303	0.26 247	0.07 169	0.05 100	0.14 169	0.13 158	0.19 196	0.27 298

DF_test	0.13 144	0.09 127	0.08 156	0.05 82	0.07 128	0.08 142	0.04 98	0.20 183	0.10 161	0.24 225	0.08 114	0.22 218	0.08 155	0.10 219	0.21 211	0.19 227	0.22 228	0.12 145	0.17 147	0.12 186	0.31 260	0.21 204	0.08 204	0.08 160	0.11 125	0.14 174	0.13 131	0.12 139

YMNet	0.13 144	0.11 173	0.08 156	0.10 174	0.10 202	0.12 211	0.17 307	0.11 117	0.10 161	0.10 112	0.08 114	0.16 154	0.12 242	0.09 193	0.66 370	0.16 166	0.12 110	0.12 145	0.14 120	0.08 118	0.11 102	0.11 115	0.07 169	0.07 137	0.15 182	0.11 126	0.15 148	0.13 146

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 127	0.08 111	0.06 106	0.07 124	0.07 128	0.07 117	0.03 55	0.16 146	0.09 138	0.24 225	0.09 133	0.10 100	0.06 115	0.05 111	0.15 126	0.17 177	0.17 147	0.12 145	0.16 137	0.10 155	0.24 225	0.17 170	0.04 93	0.05 100	0.10 115	0.11 126	0.13 131	0.09 109

plain	0.10 118	0.09 127	0.07 127	0.06 109	0.06 110	0.07 117	0.04 98	0.13 128	0.06 74	0.16 131	0.06 74	0.11 110	0.04 73	0.04 95	0.16 137	0.16 166	0.16 138	0.12 145	0.15 128	0.08 118	0.15 125	0.11 115	0.04 93	0.07 137	0.12 142	0.12 141	0.12 121	0.14 158

MaDis-Stereo	0.10 118	0.07 96	0.07 127	0.04 34	0.04 60	0.04 32	0.04 98	0.09 104	0.07 108	0.11 118	0.07 95	0.13 126	0.06 115	0.03 58	0.14 114	0.14 134	0.15 131	0.12 145	0.15 128	0.07 100	0.16 128	0.13 136	0.03 50	0.06 119	0.14 169	0.20 260	0.16 155	0.19 213

UniTT-Stereo	0.11 127	0.07 96	0.06 106	0.05 82	0.05 90	0.06 100	0.04 98	0.10 108	0.07 108	0.13 127	0.06 74	0.12 118	0.12 242	0.08 165	0.18 163	0.14 134	0.16 138	0.12 145	0.19 165	0.09 138	0.17 137	0.12 124	0.07 169	0.06 119	0.12 142	0.19 249	0.10 101	0.13 146

MIM_Stereo	0.11 127	0.09 127	0.07 127	0.08 147	0.07 128	0.09 167	0.04 98	0.13 128	0.06 74	0.19 154	0.08 114	0.11 110	0.05 89	0.05 111	0.16 137	0.15 152	0.17 147	0.12 145	0.20 174	0.10 155	0.18 149	0.15 148	0.04 93	0.07 137	0.11 125	0.10 119	0.15 148	0.10 119

anonymousdsp2	0.13 144	0.12 189	0.09 190	0.09 163	0.08 158	0.10 175	0.07 179	0.18 163	0.08 117	0.20 158	0.16 244	0.15 145	0.07 135	0.07 147	0.15 126	0.15 152	0.17 147	0.12 145	0.23 205	0.11 170	0.19 164	0.21 204	0.07 169	0.08 160	0.13 152	0.11 126	0.18 183	0.12 139

TestStereo1	0.14 152	0.12 189	0.08 156	0.07 124	0.07 128	0.08 142	0.07 179	0.14 135	0.10 161	0.17 140	0.09 133	0.14 137	0.17 310	0.05 111	0.23 243	0.17 177	0.16 138	0.12 145	0.19 165	0.10 155	0.19 164	0.24 226	0.04 93	0.07 137	0.18 227	0.17 220	0.26 266	0.20 223

TESTraft	0.13 144	0.11 173	0.08 156	0.07 124	0.07 128	0.07 117	0.07 179	0.15 139	0.11 193	0.16 131	0.10 152	0.14 137	0.16 297	0.05 111	0.24 260	0.17 177	0.15 131	0.12 145	0.18 152	0.10 155	0.18 149	0.22 212	0.04 93	0.08 160	0.17 205	0.17 220	0.23 231	0.19 213

SA-5K	0.14 152	0.12 189	0.08 156	0.07 124	0.07 128	0.08 142	0.07 179	0.14 135	0.10 161	0.17 140	0.09 133	0.14 137	0.17 310	0.05 111	0.23 243	0.17 177	0.16 138	0.12 145	0.19 165	0.10 155	0.19 164	0.24 226	0.04 93	0.07 137	0.18 227	0.17 220	0.26 266	0.20 223

test_4	0.14 152	0.09 127	0.10 206	0.07 124	0.07 128	0.05 76	0.05 130	0.17 154	0.11 193	0.24 225	0.08 114	0.15 145	0.08 155	0.07 147	0.19 176	0.18 207	0.18 160	0.12 145	0.17 147	0.11 170	0.23 214	0.27 256	0.04 93	0.09 198	0.14 169	0.20 260	0.26 266	0.23 257

CREStereo++_RVC	0.18 224	0.12 189	0.10 206	0.11 194	0.12 238	0.11 193	0.08 203	0.23 238	0.12 222	0.28 290	0.13 202	0.22 218	0.19 329	0.10 219	0.22 231	0.22 280	0.24 265	0.12 145	0.22 197	0.11 170	0.34 277	0.25 238	0.07 169	0.09 198	0.19 239	0.15 195	0.62 401	0.23 257
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	0.12 135	0.10 146	0.08 156	0.09 163	0.08 158	0.09 167	0.06 156	0.18 163	0.09 138	0.22 176	0.12 189	0.15 145	0.07 135	0.06 133	0.16 137	0.14 134	0.16 138	0.12 145	0.20 174	0.09 138	0.19 164	0.17 170	0.05 123	0.07 137	0.14 169	0.13 158	0.16 155	0.13 146

AANet_RVC	0.09 107	0.08 111	0.08 156	0.07 124	0.09 175	0.06 100	0.06 156	0.09 104	0.09 138	0.08 102	0.09 133	0.08 83	0.07 135	0.06 133	0.14 114	0.11 95	0.11 103	0.12 145	0.11 100	0.10 155	0.10 91	0.09 104	0.07 169	0.08 160	0.11 125	0.12 141	0.12 121	0.14 158

AROF-Stereo_1	0.15 165	0.16 269	0.08 156	0.14 231	0.07 128	0.12 211	0.08 203	0.20 183	0.10 161	0.23 192	0.13 202	0.24 237	0.08 155	0.07 147	0.18 163	0.17 177	0.19 175	0.13 166	0.45 318	0.11 170	0.23 214	0.16 157	0.07 169	0.08 160	0.17 205	0.14 174	0.18 183	0.18 189

AROF-Stereo-S	0.15 165	0.13 210	0.08 156	0.14 231	0.08 158	0.13 227	0.06 156	0.19 175	0.08 117	0.22 176	0.12 189	0.20 188	0.09 179	0.06 133	0.17 147	0.17 177	0.19 175	0.13 166	0.36 289	0.14 236	0.23 214	0.18 179	0.05 123	0.08 160	0.14 169	0.15 195	0.17 173	0.20 223

AROF-Stereo	0.15 165	0.16 269	0.08 156	0.14 231	0.07 128	0.12 211	0.08 203	0.20 183	0.10 161	0.23 192	0.13 202	0.23 225	0.08 155	0.07 147	0.18 163	0.17 177	0.19 175	0.13 166	0.44 310	0.11 170	0.23 214	0.16 157	0.07 169	0.08 160	0.17 205	0.14 174	0.18 183	0.18 189

base_500_lr5e5	0.15 165	0.16 269	0.08 156	0.14 231	0.07 128	0.12 211	0.08 203	0.20 183	0.10 161	0.23 192	0.13 202	0.23 225	0.08 155	0.07 147	0.18 163	0.17 177	0.19 175	0.13 166	0.44 310	0.11 170	0.23 214	0.16 157	0.07 169	0.08 160	0.17 205	0.14 174	0.18 183	0.18 189

arf5	0.15 165	0.16 269	0.08 156	0.14 231	0.07 128	0.12 211	0.08 203	0.20 183	0.10 161	0.23 192	0.13 202	0.23 225	0.08 155	0.07 147	0.18 163	0.17 177	0.19 175	0.13 166	0.44 310	0.11 170	0.23 214	0.16 157	0.07 169	0.08 160	0.17 205	0.14 174	0.18 183	0.18 189

arf2	0.21 268	0.25 361	0.08 156	0.67 400	0.12 238	0.60 397	0.14 289	0.23 238	0.10 161	0.23 192	0.14 215	0.42 354	0.08 155	0.13 295	0.15 126	0.13 120	0.28 323	0.13 166	0.58 363	0.09 138	0.23 214	0.14 142	0.18 344	0.09 198	0.13 152	0.11 126	0.13 131	0.10 119

DepthFocus	0.14 152	0.09 127	0.07 127	0.10 174	0.07 128	0.08 142	0.05 130	0.20 183	0.10 161	0.23 192	0.10 152	0.18 167	0.07 135	0.11 241	0.19 176	0.21 261	0.22 228	0.13 166	0.22 197	0.14 236	0.35 288	0.24 226	0.10 253	0.07 137	0.11 125	0.13 158	0.17 173	0.18 189

MatchAttention (ZS)	0.15 165	0.09 127	0.06 106	0.07 124	0.06 110	0.10 175	0.05 130	0.20 183	0.10 161	0.24 225	0.07 95	0.24 237	0.08 155	0.09 193	0.21 211	0.20 248	0.22 228	0.13 166	0.15 128	0.12 186	0.40 318	0.25 238	0.07 169	0.06 119	0.15 182	0.13 158	0.26 266	0.17 181
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.15 165	0.10 146	0.11 235	0.08 147	0.08 158	0.11 193	0.09 225	0.22 222	0.09 138	0.22 176	0.10 152	0.24 237	0.08 155	0.08 165	0.18 163	0.19 227	0.24 265	0.13 166	0.19 165	0.11 170	0.36 293	0.21 204	0.09 225	0.08 160	0.14 169	0.12 141	0.18 183	0.20 223
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.12 135	0.09 127	0.06 106	0.06 109	0.07 128	0.06 100	0.04 98	0.17 154	0.08 117	0.24 225	0.08 114	0.14 137	0.06 115	0.06 133	0.17 147	0.14 134	0.18 160	0.13 166	0.18 152	0.10 155	0.23 214	0.23 218	0.06 144	0.06 119	0.10 115	0.13 158	0.14 140	0.16 174

trnet	0.16 190	0.13 210	0.10 206	0.11 194	0.10 202	0.10 175	0.06 156	0.24 255	0.09 138	0.28 290	0.12 189	0.26 262	0.11 226	0.10 219	0.20 197	0.22 280	0.25 279	0.13 166	0.21 187	0.13 206	0.32 265	0.20 201	0.08 204	0.09 198	0.17 205	0.17 220	0.24 242	0.23 257

MIF-Stereo (partial)	0.10 118	0.09 127	0.08 156	0.07 124	0.06 110	0.07 117	0.04 98	0.12 123	0.09 138	0.12 124	0.07 95	0.09 96	0.07 135	0.05 111	0.18 163	0.15 152	0.16 138	0.13 166	0.14 120	0.08 118	0.16 128	0.10 111	0.04 93	0.08 160	0.13 152	0.11 126	0.16 155	0.13 146

iinet-f	0.17 209	0.14 234	0.10 206	0.12 209	0.09 175	0.14 236	0.09 225	0.15 139	0.10 161	0.23 192	0.25 318	0.18 167	0.15 288	0.08 165	0.33 308	0.19 227	0.20 191	0.13 166	0.36 289	0.16 278	0.20 174	0.21 204	0.08 204	0.09 198	0.17 205	0.14 174	0.25 253	0.17 181

s12784h	0.22 277	0.16 269	0.13 277	0.19 297	0.14 277	0.12 211	0.08 203	0.24 255	0.11 193	0.29 308	0.16 244	0.27 276	0.15 288	0.10 219	0.22 231	0.26 324	0.26 296	0.13 166	0.29 252	0.12 186	0.50 369	0.30 273	0.08 204	0.10 236	0.24 310	0.21 271	0.65 407	0.47 365

TestStereo	0.17 209	0.17 292	0.14 286	0.15 255	0.11 222	0.15 251	0.11 258	0.25 276	0.13 250	0.30 313	0.15 226	0.25 250	0.11 226	0.08 165	0.19 176	0.14 134	0.23 247	0.13 166	0.27 235	0.13 206	0.27 247	0.15 148	0.09 225	0.14 310	0.21 265	0.15 195	0.21 219	0.19 213

GMStereo	0.16 190	0.16 269	0.09 190	0.14 231	0.13 257	0.15 251	0.11 258	0.22 222	0.12 222	0.19 154	0.15 226	0.25 250	0.13 263	0.09 193	0.17 147	0.14 134	0.21 208	0.13 166	0.26 227	0.15 260	0.20 174	0.12 124	0.09 225	0.11 254	0.18 227	0.15 195	0.23 231	0.15 168
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.17 209	0.13 210	0.11 235	0.11 194	0.10 202	0.10 175	0.06 156	0.24 255	0.10 161	0.27 270	0.12 189	0.26 262	0.11 226	0.10 219	0.22 231	0.26 324	0.26 296	0.13 166	0.21 187	0.14 236	0.36 293	0.24 226	0.08 204	0.09 198	0.17 205	0.17 220	0.23 231	0.22 246
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	0.18 224	0.15 258	0.11 235	0.14 231	0.11 222	0.09 167	0.09 225	0.22 222	0.10 161	0.29 308	0.11 175	0.25 250	0.08 155	0.09 193	0.24 260	0.27 330	0.24 265	0.13 166	0.28 242	0.13 206	0.35 288	0.24 226	0.09 225	0.08 160	0.22 277	0.17 220	0.23 231	0.25 281

RASNet	0.15 165	0.14 234	0.14 286	0.13 219	0.11 222	0.12 211	0.10 243	0.24 255	0.12 222	0.22 176	0.14 215	0.18 167	0.12 242	0.09 193	0.16 137	0.18 207	0.19 175	0.13 166	0.16 137	0.10 155	0.22 198	0.16 157	0.07 169	0.14 310	0.16 188	0.16 210	0.26 266	0.22 246

RYNet	0.15 165	0.07 96	0.06 106	0.05 82	0.06 110	0.06 100	0.04 98	0.07 92	0.13 250	0.06 76	0.06 74	0.06 49	0.05 89	0.04 95	1.96 434	0.11 95	0.09 86	0.13 166	0.10 94	0.07 100	0.08 70	0.07 70	0.13 309	0.06 119	0.09 99	0.22 281	0.11 114	0.08 93

G3	0.25 306	0.36 390	0.11 235	0.82 407	0.15 296	0.74 405	0.15 298	0.24 255	0.13 250	0.29 308	0.12 189	0.41 351	0.11 226	0.17 339	0.16 137	0.13 120	0.22 228	0.14 186	0.64 370	0.10 155	0.21 186	0.14 142	0.46 413	0.09 198	0.14 169	0.12 141	0.14 140	0.13 146

GOStereo-base	0.24 297	0.39 395	0.09 190	0.93 411	0.14 277	0.87 411	0.17 307	0.26 293	0.12 222	0.27 270	0.12 189	0.45 358	0.07 135	0.17 339	0.15 126	0.12 111	0.25 279	0.14 186	0.61 366	0.08 118	0.18 149	0.12 124	0.40 405	0.08 160	0.12 142	0.09 104	0.13 131	0.09 109

ACC-I	0.16 190	0.10 146	0.07 127	0.06 109	0.09 175	0.07 117	0.07 179	0.22 222	0.10 161	0.23 192	0.09 133	0.22 218	0.10 196	0.10 219	0.17 147	0.27 330	0.21 208	0.14 186	0.18 152	0.14 236	0.45 339	0.43 337	0.07 169	0.09 198	0.17 205	0.17 220	0.14 140	0.18 189

ACC	0.16 190	0.10 146	0.07 127	0.06 109	0.09 175	0.07 117	0.07 179	0.22 222	0.11 193	0.23 192	0.09 133	0.23 225	0.10 196	0.10 219	0.17 147	0.28 337	0.22 228	0.14 186	0.18 152	0.14 236	0.45 339	0.44 341	0.07 169	0.09 198	0.17 205	0.17 220	0.15 148	0.19 213

Cross2Single-S	0.16 190	0.09 127	0.06 106	0.05 82	0.08 158	0.07 117	0.06 156	0.20 183	0.09 138	0.23 192	0.08 114	0.23 225	0.10 196	0.09 193	0.18 163	0.27 330	0.22 228	0.14 186	0.18 152	0.13 206	0.44 336	0.39 319	0.07 169	0.09 198	0.18 227	0.13 158	0.17 173	0.19 213

LGCAT	0.15 165	0.12 189	0.10 206	0.09 163	0.09 175	0.11 193	0.07 179	0.21 210	0.12 222	0.23 192	0.11 175	0.19 178	0.10 196	0.08 165	0.19 176	0.21 261	0.24 265	0.14 186	0.21 187	0.13 206	0.37 298	0.24 226	0.10 253	0.08 160	0.14 169	0.15 195	0.18 183	0.16 174

WQFJA1++	3.28 448	0.13 210	0.09 190	27.82 465	0.11 222	24.38 466	25.71 465	0.22 222	0.11 193	0.35 361	0.16 244	0.65 381	2.77 439	0.08 165	0.17 147	0.23 292	0.23 247	0.14 186	1.04 396	0.38 397	0.36 293	0.26 247	0.08 204	0.08 160	0.20 252	2.15 452	0.29 301	0.30 313

castereo++	0.17 209	0.11 173	0.09 190	0.12 209	0.09 175	0.10 175	0.06 156	0.22 222	0.12 222	0.27 270	0.11 175	0.27 276	0.10 196	0.08 165	0.17 147	0.21 261	0.24 265	0.14 186	0.25 225	0.13 206	0.44 336	0.31 278	0.08 204	0.10 236	0.17 205	0.17 220	0.36 338	0.19 213

castereo	0.17 209	0.12 189	0.10 206	0.10 174	0.10 202	0.11 193	0.06 156	0.22 222	0.13 250	0.26 258	0.14 215	0.23 225	0.08 155	0.07 147	0.19 176	0.22 280	0.25 279	0.14 186	0.28 242	0.13 206	0.45 339	0.34 294	0.07 169	0.09 198	0.19 239	0.20 260	0.19 196	0.20 223

test_for_model	0.18 224	0.10 146	0.07 127	0.08 147	0.09 175	0.07 117	0.05 130	0.20 183	0.11 193	0.25 244	0.08 114	0.25 250	0.07 135	0.08 165	0.17 147	0.19 227	1.29 440	0.14 186	0.24 213	0.13 206	0.38 303	0.18 179	0.07 169	0.07 137	0.13 152	0.14 174	0.16 155	0.18 189

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 224	0.10 146	0.07 127	0.08 147	0.09 175	0.07 117	0.05 130	0.20 183	0.11 193	0.25 244	0.08 114	0.25 250	0.07 135	0.08 165	0.17 147	0.19 227	1.29 440	0.14 186	0.24 213	0.13 206	0.38 303	0.18 179	0.07 169	0.07 137	0.13 152	0.14 174	0.16 155	0.18 189

testlalala	0.18 224	0.10 146	0.07 127	0.08 147	0.09 175	0.07 117	0.05 130	0.20 183	0.11 193	0.25 244	0.08 114	0.25 250	0.07 135	0.08 165	0.17 147	0.19 227	1.29 440	0.14 186	0.24 213	0.13 206	0.38 303	0.18 179	0.07 169	0.07 137	0.13 152	0.14 174	0.16 155	0.18 189

GCAPDPT-zeroshot	0.18 224	0.10 146	0.07 127	0.08 147	0.09 175	0.07 117	0.05 130	0.20 183	0.11 193	0.25 244	0.08 114	0.25 250	0.07 135	0.08 165	0.17 147	0.19 227	1.29 440	0.14 186	0.24 213	0.13 206	0.38 303	0.18 179	0.07 169	0.07 137	0.13 152	0.14 174	0.16 155	0.18 189

GCAP-Stereo	0.18 224	0.10 146	0.07 127	0.08 147	0.09 175	0.07 117	0.05 130	0.20 183	0.11 193	0.25 244	0.08 114	0.25 250	0.07 135	0.08 165	0.17 147	0.19 227	1.29 440	0.14 186	0.24 213	0.13 206	0.38 303	0.18 179	0.07 169	0.07 137	0.13 152	0.14 174	0.16 155	0.18 189

CAS	0.14 152	0.11 173	0.08 156	0.09 163	0.08 158	0.08 142	0.05 130	0.17 154	0.10 161	0.17 140	0.16 244	0.15 145	0.10 196	0.10 219	0.20 197	0.18 207	0.17 147	0.14 186	0.19 165	0.11 170	0.22 198	0.23 218	0.07 169	0.08 160	0.17 205	0.16 210	0.17 173	0.23 257

IER	0.15 165	0.11 173	0.10 206	0.12 209	0.10 202	0.12 211	0.08 203	0.17 154	0.10 161	0.18 147	0.17 257	0.20 188	0.10 196	0.11 241	0.47 344	0.15 152	0.18 160	0.14 186	0.16 137	0.11 170	0.16 128	0.12 124	0.09 225	0.09 198	0.14 169	0.16 210	0.19 196	0.18 189

CIPLG	0.15 165	0.11 173	0.08 156	0.10 174	0.09 175	0.11 193	0.08 203	0.23 238	0.09 138	0.23 192	0.14 215	0.20 188	0.10 196	0.12 275	0.23 243	0.17 177	0.21 208	0.14 186	0.21 187	0.13 206	0.22 198	0.28 264	0.06 144	0.09 198	0.16 188	0.12 141	0.21 219	0.13 146

dd	0.19 241	0.17 292	0.10 206	0.34 365	0.12 238	0.24 331	0.11 258	0.21 210	0.10 161	0.22 176	0.10 152	0.37 340	0.10 196	0.09 193	0.37 321	0.17 177	0.28 323	0.14 186	0.35 283	0.14 236	0.19 164	0.14 142	0.09 225	0.13 299	0.21 265	0.15 195	0.26 266	0.21 235

IPLGR_C	0.15 165	0.11 173	0.08 156	0.10 174	0.09 175	0.11 193	0.08 203	0.23 238	0.09 138	0.23 192	0.14 215	0.20 188	0.10 196	0.12 275	0.21 211	0.17 177	0.21 208	0.14 186	0.21 187	0.13 206	0.22 198	0.28 264	0.06 144	0.09 198	0.16 188	0.12 141	0.21 219	0.14 158

GMOStereo	0.16 190	0.12 189	0.10 206	0.10 174	0.08 158	0.10 175	0.07 179	0.23 238	0.12 222	0.28 290	0.10 152	0.21 205	0.13 263	0.08 165	0.20 197	0.18 207	0.21 208	0.14 186	0.23 205	0.13 206	0.26 237	0.36 305	0.05 123	0.08 160	0.22 277	0.19 249	0.24 242	0.18 189

error version	0.16 190	0.12 189	0.10 206	0.10 174	0.08 158	0.10 175	0.07 179	0.23 238	0.12 222	0.28 290	0.10 152	0.21 205	0.13 263	0.08 165	0.20 197	0.18 207	0.21 208	0.14 186	0.23 205	0.13 206	0.26 237	0.36 305	0.05 123	0.08 160	0.22 277	0.19 249	0.24 242	0.18 189

test-v	0.16 190	0.12 189	0.10 206	0.10 174	0.08 158	0.10 175	0.07 179	0.23 238	0.12 222	0.28 290	0.10 152	0.21 205	0.13 263	0.08 165	0.20 197	0.18 207	0.21 208	0.14 186	0.23 205	0.13 206	0.26 237	0.36 305	0.05 123	0.08 160	0.22 277	0.19 249	0.24 242	0.18 189

ACRE	0.15 165	0.11 173	0.08 156	0.10 174	0.09 175	0.11 193	0.08 203	0.23 238	0.09 138	0.23 192	0.15 226	0.20 188	0.10 196	0.12 275	0.21 211	0.17 177	0.21 208	0.14 186	0.21 187	0.13 206	0.22 198	0.27 256	0.06 144	0.09 198	0.16 188	0.12 141	0.21 219	0.13 146

AnonymousM	0.19 241	0.09 127	0.07 127	0.09 163	0.07 128	0.08 142	0.05 130	0.20 183	0.09 138	0.23 192	0.14 215	0.16 154	0.07 135	0.09 193	0.23 243	0.23 292	0.23 247	0.14 186	0.20 174	0.15 260	0.32 265	0.26 247	0.07 169	0.08 160	0.11 125	0.17 220	0.54 387	0.97 411

test-2	0.16 190	0.12 189	0.10 206	0.10 174	0.08 158	0.10 175	0.07 179	0.23 238	0.12 222	0.28 290	0.10 152	0.21 205	0.13 263	0.08 165	0.20 197	0.18 207	0.21 208	0.14 186	0.23 205	0.13 206	0.26 237	0.36 305	0.05 123	0.08 160	0.22 277	0.19 249	0.24 242	0.18 189

ADLNet	0.21 268	0.17 292	0.12 259	0.16 266	0.14 277	0.18 281	0.15 298	0.20 183	0.11 193	0.17 140	0.15 226	0.33 325	0.13 263	0.31 390	1.12 404	0.15 152	0.20 191	0.14 186	0.18 152	0.13 206	0.16 128	0.18 179	0.15 325	0.09 198	0.17 205	0.18 239	0.19 196	0.17 181

FINET	0.16 190	0.15 258	0.15 299	0.16 266	0.12 238	0.13 227	0.14 289	0.18 163	0.15 283	0.17 140	0.15 226	0.18 167	0.12 242	0.11 241	0.23 243	0.18 207	0.19 175	0.14 186	0.23 205	0.12 186	0.18 149	0.14 142	0.12 301	0.12 275	0.16 188	0.16 210	0.18 183	0.16 174

DMCA	0.11 127	0.09 127	0.10 206	0.08 147	0.09 175	0.08 142	0.09 225	0.13 128	0.10 161	0.11 118	0.13 202	0.12 118	0.08 155	0.09 193	0.20 197	0.14 134	0.15 131	0.14 186	0.12 107	0.10 155	0.14 119	0.09 104	0.08 204	0.08 160	0.11 125	0.13 158	0.11 114	0.12 139

GANet	0.10 118	0.10 146	0.09 190	0.10 174	0.10 202	0.12 211	0.09 225	0.13 128	0.08 117	0.10 112	0.10 152	0.14 137	0.06 115	0.06 133	0.11 77	0.12 111	0.14 122	0.14 186	0.11 100	0.07 100	0.11 102	0.08 91	0.08 204	0.08 160	0.11 125	0.09 104	0.11 114	0.11 131

HITNet	0.14 152	0.11 173	0.10 206	0.11 194	0.10 202	0.10 175	0.07 179	0.18 163	0.11 193	0.24 225	0.13 202	0.18 167	0.10 196	0.09 193	0.20 197	0.14 134	0.17 147	0.14 186	0.16 137	0.10 155	0.20 174	0.22 212	0.08 204	0.09 198	0.15 182	0.14 174	0.24 242	0.18 189
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
arf1	0.25 306	0.41 396	0.09 190	0.93 411	0.13 257	0.95 413	0.17 307	0.24 255	0.10 161	0.31 324	0.15 226	0.46 360	0.08 155	0.15 322	0.15 126	0.13 120	0.36 374	0.15 216	0.66 373	0.08 118	0.22 198	0.12 124	0.32 394	0.08 160	0.11 125	0.10 119	0.12 121	0.09 109

Cross2Single Stereo	0.17 209	0.14 234	0.08 156	0.19 297	0.11 222	0.11 193	0.07 179	0.18 163	0.18 320	0.20 158	0.10 152	0.20 188	0.14 281	0.12 275	0.19 176	0.27 330	0.27 308	0.15 216	0.14 120	0.13 206	0.43 329	0.33 286	0.09 225	0.08 160	0.28 342	0.20 260	0.21 219	0.15 168

depth_test_26	0.18 224	0.12 189	0.09 190	0.08 147	0.09 175	0.08 142	0.06 156	0.30 346	0.10 161	0.35 361	0.11 175	0.40 350	0.09 179	0.10 219	0.20 197	0.21 261	0.32 354	0.15 216	0.29 252	0.14 236	0.46 351	0.26 247	0.12 301	0.09 198	0.16 188	0.16 210	0.17 173	0.21 235

DDF-Stereo	0.40 367	0.14 234	0.08 156	1.79 430	0.15 296	1.91 438	0.20 325	0.26 293	0.11 193	0.27 270	0.17 257	2.08 427	0.16 297	0.11 241	0.19 176	0.25 313	0.29 332	0.15 216	0.37 292	0.15 260	0.45 339	0.34 294	0.09 225	0.10 236	0.18 227	0.23 291	0.25 253	0.26 293

coex_refinement	0.17 209	0.15 258	0.11 235	0.12 209	0.12 238	0.13 227	0.08 203	0.21 210	0.16 303	0.22 176	0.18 261	0.17 159	0.10 196	0.10 219	0.44 337	0.19 227	0.20 191	0.15 216	0.23 205	0.11 170	0.17 137	0.15 148	0.09 225	0.10 236	0.18 227	0.17 220	0.20 211	0.22 246

G2L-Stereo	0.16 190	0.14 234	0.11 235	0.12 209	0.13 257	0.12 211	0.09 225	0.20 183	0.11 193	0.24 225	0.16 244	0.19 178	0.16 297	0.11 241	0.29 288	0.16 166	0.20 191	0.15 216	0.18 152	0.12 186	0.20 174	0.16 157	0.11 281	0.10 236	0.18 227	0.19 249	0.23 231	0.17 181

Reg-Stereo(zero)	0.24 297	0.13 210	0.14 286	0.13 219	0.11 222	0.14 236	0.11 258	0.32 361	0.15 283	0.34 347	0.56 403	0.30 308	0.12 242	0.16 330	0.19 176	0.31 352	0.25 279	0.15 216	0.42 304	0.17 291	0.34 277	0.49 363	0.10 253	0.11 254	0.20 252	0.24 300	0.38 349	0.37 336

FLISNet	0.24 297	0.13 210	0.14 286	0.13 219	0.11 222	0.14 236	0.11 258	0.32 361	0.15 283	0.34 347	0.56 403	0.30 308	0.12 242	0.16 330	0.19 176	0.31 352	0.25 279	0.15 216	0.42 304	0.17 291	0.34 277	0.49 363	0.10 253	0.11 254	0.20 252	0.24 300	0.38 349	0.37 336

MGS-Stereo	0.15 165	0.12 189	0.08 156	0.07 124	0.07 128	0.07 117	0.05 130	0.16 146	0.07 108	0.13 127	0.10 152	0.13 126	0.06 115	0.08 165	0.98 399	0.13 120	0.19 175	0.15 216	0.18 152	0.12 186	0.19 164	0.16 157	0.07 169	0.08 160	0.13 152	0.12 141	0.17 173	0.15 168

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 165	0.11 173	0.10 206	0.11 194	0.08 158	0.09 167	0.05 130	0.18 163	0.17 313	0.23 192	0.18 261	0.18 167	0.10 196	0.09 193	0.19 176	0.17 177	0.19 175	0.15 216	0.18 152	0.12 186	0.19 164	0.26 247	0.07 169	0.09 198	0.16 188	0.22 281	0.16 155	0.21 235

4D-IteraStereo	0.14 152	0.10 146	0.09 190	0.10 174	0.08 158	0.08 142	0.05 130	0.21 210	0.12 222	0.26 258	0.12 189	0.20 188	0.08 155	0.07 147	0.19 176	0.18 207	0.20 191	0.15 216	0.22 197	0.12 186	0.27 247	0.29 269	0.05 123	0.08 160	0.14 169	0.14 174	0.19 196	0.13 146

LoS	0.22 277	0.15 258	0.11 235	0.13 219	0.14 277	0.12 211	0.08 203	0.60 413	0.11 193	0.37 377	0.38 370	0.36 336	0.13 263	0.11 241	0.23 243	0.25 313	0.26 296	0.15 216	0.26 227	0.15 260	0.42 325	0.33 286	0.09 225	0.09 198	0.25 317	0.19 249	0.25 253	0.28 305
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.18 224	0.10 146	0.10 206	0.09 163	0.11 222	0.10 175	0.05 130	0.42 389	0.10 161	0.20 158	0.27 335	0.23 225	0.10 196	0.12 275	0.26 276	0.23 292	0.25 279	0.15 216	0.20 174	0.13 206	0.45 339	0.26 247	0.09 225	0.08 160	0.19 239	0.15 195	0.19 196	0.24 273

SA	0.15 165	0.13 210	0.09 190	0.09 163	0.08 158	0.11 193	0.06 156	0.21 210	0.10 161	0.23 192	0.09 133	0.23 225	0.07 135	0.07 147	0.19 176	0.18 207	0.18 160	0.15 216	0.24 213	0.12 186	0.20 174	0.26 247	0.05 123	0.09 198	0.20 252	0.20 260	0.27 284	0.23 257

GLC_STEREO	0.18 224	0.15 258	0.16 312	0.15 255	0.14 277	0.14 236	0.11 258	0.26 293	0.10 161	0.28 290	0.18 261	0.20 188	0.10 196	0.11 241	0.19 176	0.19 227	0.28 323	0.15 216	0.24 213	0.14 236	0.37 298	0.23 218	0.09 225	0.10 236	0.19 239	0.13 158	0.30 312	0.18 189

test-3	0.18 224	0.11 173	0.09 190	0.11 194	0.12 238	0.10 175	0.07 179	0.25 276	0.10 161	0.27 270	0.11 175	0.29 295	0.11 226	0.08 165	0.23 243	0.19 227	0.23 247	0.15 216	0.47 323	0.15 260	0.33 270	0.46 349	0.06 144	0.09 198	0.16 188	0.14 174	0.25 253	0.23 257

test_1	0.18 224	0.11 173	0.09 190	0.11 194	0.12 238	0.10 175	0.07 179	0.25 276	0.10 161	0.27 270	0.11 175	0.29 295	0.11 226	0.08 165	0.23 243	0.19 227	0.23 247	0.15 216	0.47 323	0.15 260	0.33 270	0.46 349	0.06 144	0.09 198	0.16 188	0.14 174	0.25 253	0.23 257

test_3	0.19 241	0.12 189	0.11 235	0.11 194	0.12 238	0.10 175	0.07 179	0.25 276	0.12 222	0.28 290	0.12 189	0.31 315	0.14 281	0.08 165	0.25 272	0.20 248	0.23 247	0.15 216	0.47 323	0.16 278	0.35 288	0.46 349	0.06 144	0.11 254	0.19 239	0.19 249	0.27 284	0.25 281

raftrobust	0.15 165	0.12 189	0.11 235	0.11 194	0.10 202	0.08 142	0.06 156	0.22 222	0.09 138	0.27 270	0.13 202	0.19 178	0.08 155	0.08 165	0.21 211	0.18 207	0.21 208	0.15 216	0.28 242	0.13 206	0.25 230	0.23 218	0.08 204	0.08 160	0.19 239	0.17 220	0.17 173	0.16 174

ARAFT	0.12 135	0.09 127	0.07 127	0.09 163	0.07 128	0.08 142	0.04 98	0.14 135	0.08 117	0.21 165	0.10 152	0.17 159	0.05 89	0.05 111	0.18 163	0.14 134	0.18 160	0.15 216	0.20 174	0.08 118	0.20 174	0.18 179	0.05 123	0.06 119	0.14 169	0.11 126	0.18 183	0.13 146

UPFNet	0.13 144	0.11 173	0.12 259	0.12 209	0.11 222	0.13 227	0.10 243	0.15 139	0.12 222	0.17 140	0.13 202	0.15 145	0.09 179	0.11 241	0.23 243	0.15 152	0.17 147	0.15 216	0.16 137	0.11 170	0.13 114	0.11 115	0.09 225	0.09 198	0.13 152	0.13 158	0.19 196	0.13 146

iResNetv2_ROB	0.20 252	0.14 234	0.11 235	0.17 276	0.13 257	0.17 274	0.11 258	0.26 293	0.12 222	0.26 258	0.20 282	0.27 276	0.19 329	0.10 219	0.42 331	0.16 166	0.20 191	0.15 216	0.35 283	0.15 260	0.33 270	0.18 179	0.12 301	0.14 310	0.20 252	0.17 220	0.30 312	0.19 213

DISCO	0.16 190	0.15 258	0.11 235	0.14 231	0.13 257	0.16 260	0.14 289	0.15 139	0.13 250	0.21 165	0.17 257	0.16 154	0.10 196	0.10 219	0.25 272	0.16 166	0.20 191	0.15 216	0.23 205	0.14 236	0.17 137	0.18 179	0.09 225	0.11 254	0.17 205	0.16 210	0.21 219	0.16 174

DN-CSS_ROB	0.18 224	0.14 234	0.16 312	0.14 231	0.14 277	0.11 193	0.09 225	0.25 276	0.13 250	0.27 270	0.26 327	0.25 250	0.17 310	0.09 193	0.19 176	0.16 166	0.19 175	0.15 216	0.41 299	0.13 206	0.24 225	0.18 179	0.10 253	0.14 310	0.17 205	0.15 195	0.22 227	0.18 189

small-0shot	0.16 190	0.08 111	0.06 106	0.07 124	0.07 128	0.08 142	0.04 98	0.20 183	0.12 222	0.22 176	0.08 114	0.20 188	0.11 226	0.11 241	0.18 163	0.29 343	0.22 228	0.16 240	0.19 165	0.10 155	0.43 329	0.44 341	0.06 144	0.07 137	0.16 188	0.14 174	0.16 155	0.22 246

ManiGeoR	0.20 252	0.16 269	0.12 259	0.17 276	0.12 238	0.14 236	0.09 225	0.28 326	0.15 283	0.25 244	0.18 261	0.24 237	0.09 179	0.09 193	0.76 376	0.18 207	0.22 228	0.16 240	0.34 273	0.13 206	0.22 198	0.24 226	0.09 225	0.12 275	0.19 239	0.21 271	0.20 211	0.19 213

HLf10	0.20 252	0.16 269	0.12 259	0.17 276	0.12 238	0.14 236	0.09 225	0.28 326	0.15 283	0.25 244	0.18 261	0.24 237	0.09 179	0.09 193	0.76 376	0.18 207	0.22 228	0.16 240	0.34 273	0.13 206	0.22 198	0.24 226	0.09 225	0.12 275	0.19 239	0.21 271	0.20 211	0.19 213

TestStereo_HLe17	0.21 268	0.18 310	0.12 259	0.19 297	0.14 277	0.15 251	0.10 243	0.36 373	0.16 303	0.28 290	0.18 261	0.26 262	0.12 242	0.09 193	0.46 342	0.19 227	0.22 228	0.16 240	0.35 283	0.14 236	0.32 265	0.34 294	0.09 225	0.15 323	0.23 297	0.22 281	0.25 253	0.21 235

GGDA	0.19 241	0.15 258	0.13 277	0.14 231	0.12 238	0.16 260	0.10 243	0.24 255	0.15 283	0.30 313	0.21 293	0.26 262	0.13 263	0.10 219	0.21 211	0.19 227	0.23 247	0.16 240	0.33 265	0.14 236	0.25 230	0.25 238	0.10 253	0.12 275	0.21 265	0.23 291	0.26 266	0.25 281

DNS	0.20 252	0.17 292	0.10 206	0.11 194	0.10 202	0.17 274	0.07 179	0.25 276	0.12 222	0.27 270	0.10 152	0.34 330	0.09 179	0.11 241	0.29 288	0.23 292	0.27 308	0.16 240	0.34 273	0.16 278	0.49 360	0.33 286	0.08 204	0.08 160	0.20 252	0.16 210	0.29 301	0.23 257

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 289	0.17 292	0.08 156	0.22 315	0.21 338	0.29 355	0.17 307	0.25 276	0.11 193	0.42 399	0.19 271	0.43 356	0.09 179	0.11 241	0.19 176	0.25 313	0.25 279	0.16 240	0.28 242	0.14 236	0.41 320	0.39 319	0.07 169	0.09 198	0.20 252	0.18 239	0.27 284	0.49 366

S2M2_L	0.17 209	0.14 234	0.15 299	0.13 219	0.10 202	0.16 260	0.11 258	0.21 210	0.11 193	0.27 270	0.09 133	0.20 188	0.06 115	0.17 339	0.22 231	0.19 227	0.25 279	0.16 240	0.20 174	0.15 260	0.34 277	0.25 238	0.13 309	0.10 236	0.16 188	0.16 210	0.27 284	0.23 257
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.16 190	0.13 210	0.10 206	0.07 124	0.09 175	0.08 142	0.06 156	0.17 154	0.11 193	0.23 192	0.16 244	0.17 159	0.11 226	0.09 193	0.21 211	0.22 280	0.17 147	0.16 240	0.24 213	0.12 186	0.33 270	0.31 278	0.08 204	0.09 198	0.20 252	0.15 195	0.16 155	0.20 223

tt_ll	0.16 190	0.13 210	0.10 206	0.07 124	0.09 175	0.08 142	0.06 156	0.17 154	0.11 193	0.23 192	0.16 244	0.17 159	0.11 226	0.09 193	0.21 211	0.22 280	0.17 147	0.16 240	0.24 213	0.12 186	0.33 270	0.31 278	0.08 204	0.09 198	0.20 252	0.15 195	0.16 155	0.20 223

EGLCR-Stereo	0.20 252	0.12 189	0.10 206	0.11 194	0.11 222	0.13 227	0.06 156	0.23 238	0.11 193	0.27 270	0.09 133	0.24 237	0.09 179	0.09 193	0.18 163	0.21 261	0.24 265	0.16 240	0.29 252	0.12 186	0.36 293	0.46 349	0.07 169	0.09 198	0.15 182	0.25 311	0.93 424	0.25 281

IPLG	0.22 277	0.12 189	0.11 235	0.10 174	0.10 202	0.10 175	0.07 179	0.22 222	0.09 138	0.24 225	0.15 226	0.21 205	0.09 179	0.11 241	1.93 432	0.18 207	0.21 208	0.16 240	0.24 213	0.14 236	0.20 174	0.32 283	0.06 144	0.10 236	0.18 227	0.18 239	0.24 242	0.14 158

RP	0.22 277	0.20 331	0.23 364	0.22 315	0.20 331	0.21 309	0.22 338	0.24 255	0.22 341	0.17 140	0.25 318	0.24 237	0.19 329	0.15 322	0.50 352	0.17 177	0.20 191	0.16 240	0.22 197	0.16 278	0.17 137	0.25 238	0.13 309	0.16 331	0.22 277	0.21 271	0.30 312	0.25 281

CFNet	0.16 190	0.15 258	0.12 259	0.18 286	0.15 296	0.14 236	0.11 258	0.23 238	0.12 222	0.21 165	0.16 244	0.29 295	0.14 281	0.11 241	0.21 211	0.13 120	0.20 191	0.16 240	0.18 152	0.12 186	0.17 137	0.13 136	0.08 204	0.12 275	0.20 252	0.17 220	0.22 227	0.21 235

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 224	0.18 310	0.18 332	0.17 276	0.21 338	0.16 260	0.26 361	0.19 175	0.24 351	0.22 176	0.20 282	0.26 262	0.12 242	0.19 352	0.24 260	0.16 166	0.19 175	0.16 240	0.19 165	0.13 206	0.16 128	0.17 170	0.11 281	0.11 254	0.17 205	0.22 281	0.19 196	0.21 235
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	0.20 252	0.17 292	0.14 286	0.18 286	0.17 312	0.15 251	0.13 280	0.26 293	0.14 267	0.26 258	0.22 302	0.24 237	0.17 310	0.11 241	0.33 308	0.17 177	0.26 296	0.16 240	0.27 235	0.17 291	0.27 247	0.19 195	0.10 253	0.13 299	0.22 277	0.22 281	0.27 284	0.24 273

iResNet_ROB	0.17 209	0.14 234	0.12 259	0.15 255	0.11 222	0.15 251	0.11 258	0.25 276	0.12 222	0.25 244	0.16 244	0.19 178	0.21 336	0.09 193	0.25 272	0.16 166	0.22 228	0.16 240	0.29 252	0.12 186	0.23 214	0.16 157	0.09 225	0.12 275	0.20 252	0.17 220	0.26 266	0.21 235

DNSM	0.20 252	0.16 269	0.11 235	0.11 194	0.10 202	0.18 281	0.08 203	0.25 276	0.12 222	0.27 270	0.10 152	0.31 315	0.09 179	0.11 241	0.29 288	0.24 301	0.27 308	0.17 257	0.33 265	0.16 278	0.49 360	0.34 294	0.08 204	0.09 198	0.21 265	0.17 220	0.29 301	0.25 281

anonymous	0.17 209	0.08 111	0.07 127	0.06 109	0.10 202	0.09 167	0.07 179	0.21 210	0.11 193	0.22 176	0.08 114	0.22 218	0.12 242	0.11 241	0.19 176	0.31 352	0.23 247	0.17 257	0.24 213	0.13 206	0.45 339	0.44 341	0.06 144	0.09 198	0.18 227	0.12 141	0.18 183	0.22 246

HLF11	0.20 252	0.15 258	0.11 235	0.14 231	0.10 202	0.12 211	0.08 203	0.36 373	0.12 222	0.24 225	0.15 226	0.21 205	0.09 179	0.09 193	0.82 383	0.17 177	0.22 228	0.17 257	0.40 298	0.13 206	0.19 164	0.22 212	0.10 253	0.10 236	0.17 205	0.19 249	0.19 196	0.20 223

HLf8	0.21 268	0.16 269	0.12 259	0.16 266	0.13 257	0.13 227	0.10 243	0.31 351	0.14 267	0.26 258	0.19 271	0.25 250	0.12 242	0.10 219	0.54 358	0.19 227	0.23 247	0.17 257	0.45 318	0.14 236	0.31 260	0.31 278	0.10 253	0.13 299	0.20 252	0.23 291	0.26 266	0.23 257

TestStereo_HL2	0.19 241	0.16 269	0.12 259	0.14 231	0.12 238	0.15 251	0.10 243	0.24 255	0.15 283	0.29 308	0.22 302	0.26 262	0.13 263	0.10 219	0.21 211	0.19 227	0.23 247	0.17 257	0.35 283	0.14 236	0.25 230	0.25 238	0.10 253	0.12 275	0.21 265	0.22 281	0.25 253	0.26 293

DN	0.72 400	0.13 210	0.12 259	0.24 331	0.12 238	7.52 457	0.13 280	0.25 276	0.14 267	0.30 313	0.20 282	6.25 451	0.10 196	0.15 322	0.22 231	0.27 330	0.27 308	0.17 257	0.41 299	0.16 278	0.40 318	0.34 294	0.11 281	0.11 254	0.37 383	0.31 358	0.27 284	0.43 358

IGEV-FE	0.29 329	0.13 210	0.22 360	0.29 347	0.17 312	0.21 309	0.22 338	0.28 326	0.14 267	0.35 361	0.43 382	0.33 325	0.11 226	0.14 307	0.23 243	0.37 381	0.26 296	0.17 257	0.47 323	0.24 343	0.51 371	0.61 401	0.11 281	0.11 254	0.33 368	0.27 334	0.62 401	0.45 361

gcap-zeroshot	0.36 355	0.13 210	0.16 312	0.19 297	0.14 277	0.19 292	0.14 289	0.28 326	0.13 250	0.37 377	0.35 360	0.34 330	0.12 242	0.12 275	0.23 243	0.36 376	0.50 403	0.17 257	3.18 435	0.25 351	0.45 339	0.51 372	0.23 362	0.11 254	0.21 265	0.26 327	0.25 253	0.27 298

IGEV_Zeroshot_test	0.29 329	0.13 210	0.22 360	0.29 347	0.17 312	0.21 309	0.22 338	0.28 326	0.14 267	0.35 361	0.43 382	0.33 325	0.11 226	0.14 307	0.23 243	0.37 381	0.26 296	0.17 257	0.48 332	0.24 343	0.52 373	0.61 401	0.11 281	0.11 254	0.33 368	0.27 334	0.62 401	0.45 361

MSKI-zero shot	0.26 315	0.13 210	0.10 206	0.14 231	0.14 277	0.15 251	0.11 258	0.28 326	0.13 250	0.30 313	0.35 360	0.28 285	0.11 226	0.12 275	0.29 288	0.37 381	0.28 323	0.17 257	0.58 363	0.26 360	0.57 381	0.55 386	0.09 225	0.11 254	0.25 317	0.41 384	0.32 323	0.42 354

Any-RAFT	0.24 297	0.13 210	0.16 312	0.16 266	0.13 257	0.15 251	0.10 243	0.25 276	0.14 267	0.28 290	0.35 360	0.28 285	0.11 226	0.12 275	0.22 231	0.25 313	0.28 323	0.17 257	0.50 341	0.16 278	0.63 395	0.40 325	0.10 253	0.10 236	0.28 342	0.29 347	0.26 266	0.42 354

anonymity	0.53 384	0.11 173	0.19 337	0.16 266	0.14 277	0.16 260	0.10 243	0.29 342	0.13 250	0.34 347	7.32 456	0.30 308	0.13 263	0.12 275	0.21 211	0.37 381	0.27 308	0.17 257	0.44 310	0.23 340	0.43 329	0.54 384	0.11 281	0.12 275	0.34 376	0.43 390	0.71 413	0.44 360

raft_robust	0.18 224	0.13 210	0.10 206	0.14 231	0.09 175	0.11 193	0.08 203	0.25 276	0.12 222	0.30 313	0.10 152	0.24 237	0.14 281	0.10 219	0.24 260	0.21 261	0.21 208	0.17 257	0.34 273	0.14 236	0.27 247	0.31 278	0.06 144	0.10 236	0.22 277	0.21 271	0.24 242	0.21 235

Sa-1000	0.17 209	0.13 210	0.09 190	0.09 163	0.09 175	0.11 193	0.05 130	0.22 222	0.11 193	0.24 225	0.11 175	0.24 237	0.09 179	0.10 219	0.22 231	0.18 207	0.21 208	0.17 257	0.28 242	0.12 186	0.25 230	0.33 286	0.06 144	0.09 198	0.24 310	0.20 260	0.26 266	0.22 246

iRaft-Stereo_20w	0.31 340	0.14 234	0.24 372	0.29 347	0.18 322	0.22 320	0.18 313	0.26 293	0.15 283	0.41 397	0.51 396	0.30 308	0.11 226	0.12 275	0.32 304	0.32 358	0.27 308	0.17 257	0.42 304	0.24 343	0.46 351	0.53 381	0.11 281	0.10 236	0.33 368	0.67 416	0.61 399	0.60 374

UDGNet	0.23 289	0.19 326	0.14 286	0.36 370	0.30 378	0.32 364	0.29 369	0.22 222	0.15 283	0.21 165	0.20 282	0.21 205	0.08 155	0.52 408	0.20 197	0.17 177	0.21 208	0.17 257	0.25 225	0.14 236	0.26 237	0.30 273	0.30 388	0.10 236	0.24 310	0.20 260	0.22 227	0.20 223

dad	0.29 329	0.21 335	0.14 286	0.47 382	0.22 345	0.29 355	0.48 398	0.40 383	0.12 222	0.32 332	0.14 215	0.41 351	0.23 344	0.10 219	0.53 356	0.19 227	0.32 354	0.17 257	0.51 342	0.15 260	0.27 247	0.18 179	0.11 281	0.18 349	0.31 362	0.18 239	0.67 409	0.45 361

MIPNet	0.21 268	0.14 234	0.11 235	0.11 194	0.12 238	0.12 211	0.08 203	0.24 255	0.10 161	0.27 270	0.24 315	0.22 218	0.14 281	0.11 241	0.94 395	0.20 248	0.23 247	0.17 257	0.31 259	0.20 309	0.21 186	0.35 304	0.07 169	0.11 254	0.23 297	0.23 291	0.27 284	0.21 235

TRStereo	0.34 352	0.16 269	0.21 353	0.16 266	0.12 238	0.34 370	0.17 307	0.27 314	0.11 193	0.35 361	0.18 261	0.34 330	0.09 179	0.12 275	0.26 276	0.36 376	0.25 279	0.17 257	0.44 310	0.25 351	0.42 325	0.47 355	0.09 225	0.09 198	0.26 322	2.80 453	0.49 377	0.33 322

cross-raft	0.24 297	0.14 234	0.12 259	0.13 219	0.13 257	0.17 274	0.10 243	0.27 314	0.15 283	0.30 313	0.19 271	0.28 285	0.10 196	0.12 275	0.26 276	0.34 363	0.27 308	0.17 257	0.57 361	0.25 351	0.62 393	0.51 372	0.09 225	0.11 254	0.29 349	0.27 334	0.26 266	0.31 317

rafts_anoy	0.14 152	0.14 234	0.11 235	0.11 194	0.11 222	0.10 175	0.07 179	0.21 210	0.08 117	0.21 165	0.15 226	0.17 159	0.07 135	0.06 133	0.20 197	0.17 177	0.20 191	0.17 257	0.22 197	0.12 186	0.21 186	0.18 179	0.06 144	0.09 198	0.16 188	0.15 195	0.15 148	0.17 181

CFNet_pseudo	0.20 252	0.16 269	0.16 312	0.19 297	0.16 303	0.16 260	0.13 280	0.24 255	0.14 267	0.28 290	0.21 293	0.22 218	0.19 329	0.12 275	0.63 365	0.17 177	0.20 191	0.17 257	0.30 258	0.12 186	0.21 186	0.17 170	0.12 301	0.12 275	0.20 252	0.20 260	0.25 253	0.26 293

RALCasStereoNet	0.15 165	0.14 234	0.10 206	0.13 219	0.11 222	0.10 175	0.07 179	0.20 183	0.08 117	0.23 192	0.13 202	0.19 178	0.08 155	0.07 147	0.20 197	0.18 207	0.22 228	0.17 257	0.20 174	0.12 186	0.22 198	0.21 204	0.07 169	0.09 198	0.18 227	0.15 195	0.15 148	0.15 168

RALAANet	0.14 152	0.13 210	0.11 235	0.10 174	0.10 202	0.11 193	0.07 179	0.17 154	0.10 161	0.16 131	0.15 226	0.15 145	0.09 179	0.06 133	0.19 176	0.16 166	0.18 160	0.17 257	0.26 227	0.14 236	0.24 225	0.23 218	0.07 169	0.09 198	0.16 188	0.15 195	0.20 211	0.16 174

UNet	0.15 165	0.13 210	0.13 277	0.14 231	0.12 238	0.14 236	0.10 243	0.20 183	0.12 222	0.21 165	0.15 226	0.17 159	0.12 242	0.13 295	0.21 211	0.15 152	0.20 191	0.17 257	0.18 152	0.13 206	0.17 137	0.14 142	0.10 253	0.12 275	0.15 182	0.17 220	0.20 211	0.17 181

HGLStereo	0.15 165	0.14 234	0.12 259	0.13 219	0.13 257	0.13 227	0.08 203	0.18 163	0.11 193	0.22 176	0.22 302	0.14 137	0.09 179	0.11 241	0.24 260	0.17 177	0.21 208	0.17 257	0.20 174	0.14 236	0.18 149	0.16 157	0.10 253	0.11 254	0.17 205	0.16 210	0.17 173	0.15 168

DSFCA	0.16 190	0.18 310	0.14 286	0.14 231	0.13 257	0.16 260	0.15 298	0.16 146	0.13 250	0.16 131	0.19 271	0.18 167	0.10 196	0.08 165	0.22 231	0.18 207	0.19 175	0.17 257	0.21 187	0.14 236	0.19 164	0.19 195	0.11 281	0.12 275	0.17 205	0.18 239	0.19 196	0.19 213

DMCA-RVC	0.16 190	0.12 189	0.15 299	0.12 209	0.13 257	0.11 193	0.13 280	0.17 154	0.16 303	0.18 147	0.21 293	0.20 188	0.10 196	0.10 219	0.36 319	0.17 177	0.18 160	0.17 257	0.16 137	0.14 236	0.18 149	0.15 148	0.10 253	0.12 275	0.14 169	0.13 158	0.18 183	0.18 189

FADNet-RVC	0.21 268	0.17 292	0.15 299	0.21 311	0.16 303	0.16 260	0.18 313	0.26 293	0.13 250	0.25 244	0.21 293	0.28 285	0.16 297	0.14 307	0.32 304	0.21 261	0.23 247	0.17 257	0.34 273	0.21 320	0.21 186	0.25 238	0.14 319	0.16 331	0.25 317	0.23 291	0.21 219	0.24 273

AF-Net	0.20 252	0.18 310	0.17 325	0.18 286	0.22 345	0.20 299	0.21 332	0.24 255	0.21 334	0.19 154	0.25 318	0.26 262	0.16 297	0.14 307	0.33 308	0.20 248	0.17 147	0.17 257	0.22 197	0.15 260	0.17 137	0.21 204	0.16 330	0.14 310	0.19 239	0.19 249	0.29 301	0.22 246

Nwc_Net	0.20 252	0.18 310	0.17 325	0.18 286	0.22 345	0.20 299	0.21 332	0.24 255	0.21 334	0.19 154	0.25 318	0.26 262	0.16 297	0.14 307	0.33 308	0.20 248	0.17 147	0.17 257	0.22 197	0.15 260	0.17 137	0.21 204	0.16 330	0.14 310	0.19 239	0.19 249	0.29 301	0.22 246

DeepPrunerF	0.29 329	0.16 269	0.14 286	0.23 324	0.44 403	0.17 274	0.21 332	0.20 183	0.26 361	0.16 131	0.22 302	0.15 145	0.12 242	0.12 275	0.97 397	0.21 261	0.18 160	0.17 257	0.26 227	0.16 278	0.21 186	0.17 170	0.12 301	0.12 275	1.97 451	0.25 311	0.22 227	0.20 223

ADCP+	0.31 340	0.17 292	0.17 325	0.15 255	0.14 277	0.17 274	0.19 321	0.21 210	0.33 381	0.26 258	0.26 327	0.37 340	0.12 242	0.13 295	1.87 430	0.18 207	0.20 191	0.17 257	0.33 265	0.18 299	0.22 198	0.22 212	0.12 301	0.11 254	0.23 297	0.69 417	0.33 328	0.99 413

CFNet_RVC	0.18 224	0.18 310	0.15 299	0.18 286	0.16 303	0.18 281	0.12 275	0.21 210	0.13 250	0.23 192	0.20 282	0.24 237	0.12 242	0.12 275	0.22 231	0.19 227	0.23 247	0.17 257	0.26 227	0.15 260	0.24 225	0.19 195	0.09 225	0.13 299	0.22 277	0.20 260	0.25 253	0.23 257

PS-NSSS	0.23 289	0.26 365	0.20 344	0.31 357	0.22 345	0.25 336	0.21 332	0.27 314	0.15 283	0.28 290	0.21 293	0.53 368	0.14 281	0.16 330	0.28 285	0.15 152	0.18 160	0.17 257	0.35 283	0.14 236	0.17 137	0.13 136	0.22 360	0.16 331	0.22 277	0.25 311	0.28 295	0.27 298

MLCV	0.24 297	0.16 269	0.15 299	0.24 331	0.18 322	0.21 309	0.15 298	0.30 346	0.16 303	0.31 324	0.31 349	0.32 321	0.25 351	0.11 241	0.24 260	0.24 301	0.25 279	0.17 257	0.53 350	0.15 260	0.33 270	0.33 286	0.14 319	0.17 341	0.23 297	0.23 291	0.27 284	0.25 281

MDST_ROB	0.81 406	1.11 426	0.24 372	1.30 416	0.42 399	0.81 408	0.32 379	0.45 394	0.25 355	0.36 370	0.32 352	0.47 362	3.62 445	0.14 307	1.77 427	0.22 280	0.27 308	0.17 257	0.84 390	0.19 302	0.57 381	0.51 372	0.20 350	0.21 362	1.56 445	0.86 429	2.88 453	1.74 437

TestStereo_HL3	0.29 329	0.30 376	0.14 286	0.17 276	0.14 277	0.21 309	0.16 303	0.32 361	0.18 320	0.34 347	0.32 352	0.60 376	0.22 342	0.11 241	0.39 326	0.40 389	0.69 414	0.18 294	0.43 307	0.17 291	0.45 339	0.62 403	0.11 281	0.12 275	0.22 277	0.22 281	0.37 346	0.35 327

TestStereo-Hl	0.23 289	0.16 269	0.15 299	0.14 231	0.14 277	0.19 292	0.13 280	0.27 314	0.18 320	0.32 332	0.24 315	0.33 325	0.16 297	0.10 219	0.26 276	0.22 280	0.23 247	0.18 294	0.43 307	0.16 278	0.29 255	0.42 331	0.10 253	0.15 323	0.21 265	0.25 311	0.33 328	0.35 327

DF	0.26 315	0.14 234	0.11 235	0.15 255	0.10 202	0.17 274	0.09 225	0.26 293	0.12 222	0.27 270	0.15 226	0.31 315	0.09 179	0.11 241	0.21 211	0.30 350	0.25 279	0.18 294	1.59 408	0.17 291	0.45 339	0.39 319	0.09 225	0.11 254	0.21 265	0.25 311	0.29 301	0.34 325

MyStereo04	0.22 277	0.18 310	0.17 325	0.14 231	0.14 277	0.13 227	0.10 243	0.28 326	0.21 334	0.31 324	0.20 282	0.29 295	0.13 263	0.08 165	0.27 282	0.22 280	0.22 228	0.18 294	0.54 352	0.21 320	0.34 277	0.26 247	0.11 281	0.16 331	0.27 335	0.23 291	0.30 312	0.22 246

RAFT-Test	0.24 297	0.13 210	0.11 235	0.16 266	0.14 277	0.18 281	0.11 258	0.27 314	0.14 267	0.32 332	0.26 327	0.26 262	0.12 242	0.14 307	0.24 260	0.35 368	0.27 308	0.18 294	0.56 358	0.24 343	0.58 385	0.49 363	0.09 225	0.11 254	0.27 335	0.29 347	0.27 284	0.35 327

IPLGR	0.26 315	0.16 269	0.13 277	0.15 255	0.15 296	0.12 211	0.09 225	0.24 255	0.13 250	0.28 290	0.25 318	0.23 225	0.12 242	0.11 241	1.91 431	0.20 248	0.22 228	0.18 294	0.34 273	0.20 309	0.25 230	0.33 286	0.07 169	0.12 275	0.23 297	0.23 291	0.28 295	0.21 235

AACVNet	0.19 241	0.17 292	0.14 286	0.19 297	0.19 326	0.19 292	0.13 280	0.23 238	0.15 283	0.25 244	0.23 311	0.20 188	0.13 263	0.13 295	0.21 211	0.18 207	0.24 265	0.18 294	0.24 213	0.17 291	0.22 198	0.20 201	0.14 319	0.15 323	0.22 277	0.21 271	0.25 253	0.25 281

LMCR-Stereo	0.18 224	0.14 234	0.11 235	0.13 219	0.12 238	0.15 251	0.10 243	0.22 222	0.13 250	0.23 192	0.18 261	0.24 237	0.17 310	0.12 275	0.21 211	0.19 227	0.26 296	0.18 294	0.33 265	0.19 302	0.26 237	0.25 238	0.10 253	0.12 275	0.19 239	0.18 239	0.24 242	0.23 257

XX-Stereo	2.24 440	0.10 146	0.10 206	0.17 276	0.10 202	0.21 309	0.11 258	0.25 276	0.12 222	0.36 370	0.53 399	0.29 295	0.10 196	0.11 241	0.24 260	0.35 368	0.27 308	0.18 294	0.47 323	0.18 299	0.41 320	0.37 311	0.10 253	0.10 236	54.05 466	0.25 311	0.34 333	0.51 368

psm_up	0.20 252	0.17 292	0.19 337	0.20 307	0.16 303	0.20 299	0.13 280	0.25 276	0.23 346	0.23 192	0.18 261	0.21 205	0.20 333	0.15 322	0.23 243	0.18 207	0.24 265	0.18 294	0.28 242	0.16 278	0.21 186	0.16 157	0.12 301	0.20 353	0.24 310	0.24 300	0.26 266	0.25 281

MSMDNet	0.25 306	0.14 234	0.11 235	0.13 219	0.14 277	0.16 260	0.11 258	0.26 293	0.14 267	0.31 324	0.17 257	0.26 262	0.29 358	0.14 307	0.24 260	0.35 368	0.28 323	0.18 294	0.54 352	0.28 371	0.58 385	0.60 397	0.10 253	0.11 254	0.26 322	0.25 311	0.26 266	0.30 313

UCFNet_RVC	0.21 268	0.25 361	0.16 312	0.21 311	0.19 326	0.20 299	0.14 289	0.23 238	0.16 303	0.26 258	0.19 271	0.34 330	0.17 310	0.13 295	0.23 243	0.19 227	0.21 208	0.18 294	0.31 259	0.16 278	0.26 237	0.19 195	0.17 334	0.14 310	0.26 322	0.21 271	0.23 231	0.29 309

DLCB_ROB	0.19 241	0.17 292	0.16 312	0.14 231	0.15 296	0.14 236	0.13 280	0.20 183	0.16 303	0.23 192	0.23 311	0.25 250	0.18 323	0.15 322	0.20 197	0.16 166	0.21 208	0.18 294	0.19 165	0.15 260	0.24 225	0.20 201	0.13 309	0.15 323	0.36 381	0.24 300	0.24 242	0.20 223

PWCDC_ROB	0.23 289	0.10 146	0.13 277	0.10 174	0.17 312	0.11 193	0.15 298	0.12 123	0.38 388	0.11 118	0.25 318	0.14 137	0.77 402	0.28 379	0.88 387	0.21 261	0.17 147	0.18 294	0.17 147	0.17 291	0.20 174	0.39 319	0.20 350	0.17 341	0.11 125	0.20 260	0.15 148	0.24 273

model_zeroshot	0.28 327	0.14 234	0.11 235	0.16 266	0.14 277	0.18 281	0.11 258	0.28 326	0.15 283	0.33 343	0.32 352	0.31 315	0.10 196	0.13 295	0.43 333	0.31 352	0.30 340	0.19 308	0.66 373	0.22 328	0.55 377	0.44 341	0.12 301	0.13 299	0.49 404	0.36 374	0.31 320	0.53 369

AE-Stereo	0.20 252	0.14 234	0.13 277	0.16 266	0.12 238	0.12 211	0.09 225	0.23 238	0.15 283	0.28 290	0.12 189	0.29 295	0.13 263	0.09 193	0.21 211	0.25 313	0.28 323	0.19 308	0.28 242	0.19 302	0.35 288	0.42 331	0.07 169	0.14 310	0.22 277	0.24 300	0.26 266	0.21 235

HH	0.25 306	0.10 146	0.17 325	0.15 255	0.14 277	0.20 299	0.14 289	0.27 314	0.13 250	0.36 370	0.12 189	0.28 285	0.10 196	0.13 295	0.23 243	0.40 389	0.26 296	0.19 308	0.49 334	0.21 320	0.68 406	0.52 376	0.11 281	0.11 254	0.23 297	0.25 311	0.36 338	0.38 341

HanStereo	0.25 306	0.10 146	0.17 325	0.15 255	0.14 277	0.20 299	0.14 289	0.27 314	0.13 250	0.36 370	0.12 189	0.28 285	0.10 196	0.13 295	0.23 243	0.40 389	0.26 296	0.19 308	0.49 334	0.21 320	0.68 406	0.52 376	0.11 281	0.11 254	0.23 297	0.25 311	0.36 338	0.38 341

GANet-ADL	0.26 315	0.18 310	0.15 299	0.20 307	0.19 326	0.22 320	0.16 303	0.26 293	0.16 303	0.34 347	0.36 366	0.29 295	0.16 297	0.21 361	0.42 331	0.29 343	0.31 348	0.19 308	0.48 332	0.28 371	0.38 303	0.48 358	0.13 309	0.14 310	0.23 297	0.24 300	0.32 323	0.30 313

pcwnet_v2	0.26 315	0.17 292	0.18 332	0.22 315	0.19 326	0.22 320	0.18 313	0.25 276	0.18 320	0.31 324	0.23 311	0.30 308	0.28 357	0.18 350	0.88 387	0.21 261	0.24 265	0.19 308	0.36 289	0.15 260	0.27 247	0.24 226	0.17 334	0.15 323	0.26 322	0.26 327	0.30 312	0.38 341

GES	0.22 277	0.16 269	0.12 259	0.14 231	0.15 296	0.19 292	0.12 275	0.25 276	0.14 267	0.26 258	0.18 261	0.21 205	0.13 263	0.17 339	0.36 319	0.21 261	0.27 308	0.19 308	0.52 346	0.20 309	0.33 270	0.29 269	0.13 309	0.14 310	0.19 239	0.17 220	0.27 284	0.42 354

STTStereo	0.19 241	0.19 326	0.21 353	0.18 286	0.20 331	0.17 274	0.25 353	0.18 163	0.19 325	0.20 158	0.19 271	0.24 237	0.14 281	0.17 339	0.32 304	0.17 177	0.19 175	0.19 308	0.19 165	0.14 236	0.18 149	0.17 170	0.11 281	0.12 275	0.19 239	0.20 260	0.20 211	0.26 293

stereogan	0.24 297	0.22 340	0.21 353	0.23 324	0.25 363	0.25 336	0.22 338	0.26 293	0.23 346	0.20 158	0.22 302	0.30 308	0.23 344	0.17 339	0.31 301	0.20 248	0.22 228	0.19 308	0.28 242	0.19 302	0.21 186	0.39 319	0.17 334	0.17 341	0.21 265	0.22 281	0.36 338	0.27 298

RTSC	0.27 323	0.16 269	0.16 312	0.16 266	0.17 312	0.18 281	0.19 321	0.23 238	0.21 334	0.25 244	0.25 318	0.20 188	0.18 323	0.14 307	1.57 418	0.23 292	0.30 340	0.19 308	0.39 294	0.18 299	0.30 257	0.32 283	0.11 281	0.17 341	0.21 265	0.22 281	0.31 320	0.43 358

HSM-Net_RVC	0.30 337	0.17 292	0.17 325	0.26 340	0.20 331	0.20 299	0.14 289	0.28 326	0.19 325	0.34 347	0.41 377	1.59 420	0.25 351	0.14 307	0.26 276	0.21 261	0.25 279	0.19 308	0.28 242	0.20 309	0.38 303	0.33 286	0.13 309	0.20 353	0.29 349	0.30 354	0.35 336	0.33 322
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.26 315	0.16 269	0.15 299	0.22 315	0.18 322	0.26 340	0.28 367	0.20 183	0.14 267	0.22 176	0.21 293	0.17 159	0.11 226	0.38 396	1.98 436	0.20 248	0.24 265	0.19 308	0.21 187	0.14 236	0.18 149	0.15 148	0.25 365	0.13 299	0.22 277	0.17 220	0.19 196	0.18 189

CASS	0.25 306	0.18 310	0.16 312	0.21 311	0.17 312	0.21 309	0.21 332	0.28 326	0.20 331	0.33 343	0.24 315	0.28 285	0.18 323	0.11 241	0.25 272	0.23 292	0.37 378	0.20 320	0.43 307	0.17 291	0.57 381	0.42 331	0.11 281	0.13 299	0.30 355	0.22 281	0.32 323	0.32 319
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSMNet-ADL	0.30 337	0.20 331	0.20 344	0.23 324	0.21 338	0.23 325	0.22 338	0.30 346	0.26 361	0.40 392	0.58 407	0.38 347	0.43 378	0.24 371	0.31 301	0.44 396	0.31 348	0.20 320	0.52 346	0.23 340	0.39 316	0.36 305	0.17 334	0.16 331	0.26 322	0.26 327	0.39 353	0.25 281

test-1	0.27 323	0.10 146	0.12 259	0.14 231	0.13 257	0.25 336	0.18 313	0.29 342	0.17 313	0.37 377	0.42 379	0.30 308	0.16 297	0.14 307	0.29 288	0.36 376	0.27 308	0.20 320	0.52 346	0.25 351	0.57 381	0.66 409	0.10 253	0.13 299	0.28 342	0.29 347	0.30 312	0.36 331

EAI-Stereo	0.28 327	0.13 210	0.12 259	0.18 286	0.16 303	0.66 400	0.20 325	0.27 314	0.18 320	0.27 270	0.27 335	0.29 295	0.10 196	0.11 241	0.35 317	0.32 358	0.26 296	0.20 320	0.65 372	0.22 328	0.44 336	0.44 341	0.10 253	0.14 310	0.28 342	0.31 358	0.39 353	0.42 354

FADNet	0.23 289	0.19 326	0.14 286	0.23 324	0.15 296	0.21 309	0.22 338	0.27 314	0.17 313	0.27 270	0.27 335	0.26 262	0.18 323	0.15 322	0.34 314	0.21 261	0.21 208	0.20 320	0.41 299	0.25 351	0.26 237	0.27 256	0.14 319	0.15 323	0.27 335	0.27 334	0.24 242	0.27 298

R-Stereo Train	0.23 289	0.13 210	0.13 277	0.15 255	0.13 257	0.18 281	0.07 179	0.24 255	0.15 283	0.32 332	0.25 318	0.27 276	0.13 263	0.14 307	0.21 211	0.28 337	0.30 340	0.20 320	0.47 323	0.20 309	0.47 354	0.50 368	0.10 253	0.12 275	0.23 297	0.26 327	0.23 231	0.28 305

ADCRef	0.34 352	0.18 310	0.16 312	0.15 255	0.16 303	0.18 281	0.18 313	0.23 238	0.34 383	0.26 258	0.22 302	0.23 225	0.17 310	0.11 241	2.05 438	0.22 280	0.23 247	0.20 320	0.39 294	0.21 320	0.25 230	0.26 247	0.17 334	0.16 331	0.29 349	0.41 384	0.29 301	1.39 427

RAFT-Stereo	0.23 289	0.13 210	0.13 277	0.15 255	0.13 257	0.18 281	0.07 179	0.24 255	0.15 283	0.32 332	0.25 318	0.27 276	0.13 263	0.14 307	0.21 211	0.28 337	0.30 340	0.20 320	0.47 323	0.20 309	0.47 354	0.50 368	0.10 253	0.12 275	0.23 297	0.26 327	0.23 231	0.28 305
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 329	0.17 292	0.16 312	0.23 324	0.22 345	0.28 350	0.18 313	0.31 351	0.20 331	0.32 332	0.29 344	0.49 366	0.50 387	0.11 241	0.44 337	0.35 368	0.27 308	0.20 320	0.73 378	0.24 343	0.43 329	0.27 256	0.15 325	0.24 372	0.25 317	0.25 311	0.33 328	0.28 305

NaN_ROB	0.30 337	0.25 361	0.25 377	0.25 337	0.30 378	0.21 309	0.20 325	0.34 366	0.39 390	0.30 313	0.28 341	0.65 381	0.22 342	0.17 339	0.70 371	0.20 248	0.20 191	0.20 320	0.28 242	0.26 360	0.22 198	0.23 218	0.14 319	0.26 380	0.34 376	0.41 384	0.39 353	0.55 370

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 424	0.15 258	0.23 364	0.22 315	0.20 331	0.33 367	0.24 348	0.28 326	0.33 381	0.38 383	0.52 397	0.35 334	0.15 288	0.13 295	0.29 288	0.49 406	0.30 340	0.21 330	25.47 463	0.27 366	0.49 360	0.60 397	0.10 253	0.12 275	0.32 364	0.45 393	0.37 346	0.60 374

SACVNet	0.22 277	0.20 331	0.18 332	0.21 311	0.19 326	0.19 292	0.19 321	0.25 276	0.22 341	0.25 244	0.21 293	0.20 188	0.12 242	0.17 339	0.23 243	0.21 261	0.25 279	0.21 330	0.32 261	0.19 302	0.27 247	0.34 294	0.15 325	0.17 341	0.28 342	0.25 311	0.29 301	0.26 293

APVNet	0.21 268	0.18 310	0.14 286	0.17 276	0.20 331	0.20 299	0.17 307	0.24 255	0.15 283	0.18 147	0.21 293	0.21 205	0.11 226	0.17 339	0.34 314	0.24 301	0.27 308	0.21 330	0.34 273	0.21 320	0.23 214	0.28 264	0.11 281	0.17 341	0.21 265	0.18 239	0.29 301	0.22 246

RGC	0.27 323	0.24 355	0.28 385	0.25 337	0.26 369	0.27 342	0.20 325	0.28 326	0.30 378	0.22 176	0.31 349	0.29 295	0.31 360	0.20 357	0.51 355	0.24 301	0.23 247	0.21 330	0.29 252	0.22 328	0.25 230	0.30 273	0.17 334	0.20 353	0.28 342	0.32 362	0.34 333	0.36 331

DeepPruner_ROB	0.22 277	0.17 292	0.16 312	0.17 276	0.17 312	0.16 260	0.18 313	0.22 222	0.17 313	0.26 258	0.26 327	0.20 188	0.18 323	0.11 241	0.50 352	0.20 248	0.24 265	0.21 330	0.27 235	0.16 278	0.41 320	0.33 286	0.14 319	0.15 323	0.22 277	0.27 334	0.26 266	0.23 257

XPNet_ROB	0.27 323	0.28 370	0.20 344	0.19 297	0.21 338	0.21 309	0.20 325	0.20 183	0.21 334	0.24 225	0.28 341	0.78 390	0.17 310	0.16 330	0.29 288	0.22 280	0.34 363	0.21 330	0.27 235	0.19 302	0.28 254	0.42 331	0.17 334	0.18 349	0.23 297	0.24 300	0.48 373	0.34 325

SGM-Forest	0.38 362	0.24 355	0.18 332	0.35 367	0.25 363	0.27 342	0.20 325	0.30 346	0.23 346	0.32 332	0.23 311	0.37 340	0.43 378	0.24 371	0.82 383	0.33 361	0.24 265	0.21 330	1.61 410	0.19 302	0.38 303	0.43 337	0.27 372	0.21 362	0.34 376	0.28 340	0.57 393	0.86 404
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 365	0.21 335	0.21 353	0.32 361	0.24 354	0.38 375	0.26 361	0.37 378	0.25 355	0.37 377	0.58 407	0.92 394	0.47 385	0.18 350	0.24 260	0.29 343	0.30 340	0.22 337	1.72 412	0.34 393	0.45 339	0.37 311	0.30 388	0.23 369	0.26 322	0.27 334	0.37 346	0.40 351

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 347	0.15 258	0.23 364	0.24 331	0.16 303	0.28 350	0.20 325	0.28 326	0.21 334	0.35 361	0.60 411	0.32 321	0.17 310	0.12 275	0.28 285	0.44 396	0.30 340	0.22 337	0.58 363	0.28 371	0.54 374	0.59 395	0.09 225	0.14 310	0.33 368	0.32 362	0.79 416	0.60 374

GwcNet-ADL	0.29 329	0.22 340	0.21 353	0.29 347	0.22 345	0.23 325	0.19 321	0.28 326	0.19 325	0.34 347	0.58 407	0.43 356	0.23 344	0.22 364	0.50 352	0.34 363	0.29 332	0.22 337	0.44 310	0.28 371	0.36 293	0.39 319	0.13 309	0.16 331	0.26 322	0.29 347	0.28 295	0.38 341

sAnonymous2	0.20 252	0.14 234	0.12 259	0.12 209	0.11 222	0.14 236	0.12 275	0.28 326	0.16 303	0.23 192	0.19 271	0.19 178	0.15 288	0.08 165	0.24 260	0.26 324	0.25 279	0.22 337	0.39 294	0.20 309	0.34 277	0.38 314	0.08 204	0.13 299	0.22 277	0.24 300	0.23 231	0.24 273

CroCo_RVC	0.20 252	0.14 234	0.12 259	0.12 209	0.11 222	0.14 236	0.12 275	0.28 326	0.16 303	0.23 192	0.19 271	0.19 178	0.15 288	0.08 165	0.24 260	0.26 324	0.25 279	0.22 337	0.39 294	0.20 309	0.34 277	0.38 314	0.08 204	0.13 299	0.22 277	0.24 300	0.23 231	0.24 273

sCroCo_RVC	0.22 277	0.13 210	0.11 235	0.11 194	0.10 202	0.14 236	0.09 225	0.24 255	0.19 325	0.24 225	0.16 244	0.20 188	0.20 333	0.08 165	0.26 276	0.36 376	0.29 332	0.22 337	0.35 283	0.21 320	0.48 358	0.53 381	0.10 253	0.15 323	0.23 297	0.21 271	0.28 295	0.23 257

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 371	0.34 383	0.25 377	0.42 379	0.31 380	0.36 373	0.47 396	0.48 400	0.40 391	0.42 399	0.31 349	0.60 376	0.53 390	0.40 401	0.57 359	0.27 330	0.24 265	0.22 337	0.67 375	0.22 328	0.60 389	0.56 389	0.33 397	0.28 384	0.47 401	0.48 397	0.48 373	0.70 386

FADNet-RVC-Resample	0.20 252	0.16 269	0.18 332	0.17 276	0.16 303	0.16 260	0.14 289	0.24 255	0.17 313	0.26 258	0.19 271	0.26 262	0.16 297	0.16 330	0.30 300	0.17 177	0.20 191	0.22 337	0.26 227	0.24 343	0.22 198	0.29 269	0.13 309	0.20 353	0.22 277	0.21 271	0.19 196	0.22 246

BEATNet_4x	0.19 241	0.14 234	0.12 259	0.13 219	0.13 257	0.12 211	0.10 243	0.20 183	0.14 267	0.27 270	0.14 215	0.21 205	0.13 263	0.11 241	0.32 304	0.20 248	0.22 228	0.22 337	0.20 174	0.12 186	0.31 260	0.41 328	0.10 253	0.12 275	0.17 205	0.16 210	0.26 266	0.23 257

ADCL	0.37 359	0.23 351	0.19 337	0.20 307	0.18 322	0.23 325	0.23 346	0.26 293	0.53 411	0.32 332	0.29 344	0.29 295	0.17 310	0.15 322	1.60 419	0.21 261	0.24 265	0.22 337	0.34 273	0.22 328	0.32 265	0.28 264	0.17 334	0.17 341	0.52 410	0.53 401	0.47 371	1.56 432

PA-Net	0.25 306	0.28 370	0.29 387	0.18 286	0.26 369	0.21 309	0.25 353	0.26 293	0.25 355	0.22 176	0.19 271	0.22 218	0.24 348	0.28 379	0.40 328	0.24 301	0.18 160	0.22 337	0.20 174	0.22 328	0.19 164	0.32 283	0.17 334	0.20 353	0.24 310	0.38 378	0.23 231	0.55 370
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.36 355	0.47 402	0.32 395	0.65 398	0.49 410	0.54 389	0.46 393	0.35 370	0.24 351	0.37 377	0.28 341	0.92 394	0.21 336	0.37 395	0.28 285	0.17 177	0.23 247	0.22 337	0.67 375	0.22 328	0.22 198	0.16 157	0.44 410	0.24 372	0.29 349	0.28 340	0.27 284	0.40 351

ccs_rob	0.41 369	0.24 355	0.19 337	0.33 362	0.21 338	0.33 367	0.28 367	0.34 366	0.21 334	0.47 410	1.62 444	1.59 420	0.39 371	0.22 364	0.31 301	0.36 376	0.29 332	0.22 337	0.47 323	0.27 366	0.55 377	0.57 391	0.17 334	0.20 353	0.26 322	0.25 311	0.29 301	0.36 331

NCCL2	0.26 315	0.23 351	0.22 360	0.19 297	0.20 331	0.18 281	0.16 303	0.26 293	0.22 341	0.29 308	0.22 302	0.27 276	0.17 310	0.15 322	0.60 363	0.24 301	0.25 279	0.22 337	0.27 235	0.22 328	0.31 260	0.34 294	0.18 344	0.21 362	0.33 368	0.33 364	0.36 338	0.35 327

gcap_with_dpt	0.22 277	0.17 292	0.10 206	0.19 297	0.13 257	0.16 260	0.09 225	0.26 293	0.14 267	0.30 313	0.15 226	0.36 336	0.15 288	0.14 307	0.21 211	0.24 301	0.31 348	0.23 351	0.32 261	0.15 260	0.42 325	0.34 294	0.10 253	0.12 275	0.22 277	0.18 239	0.28 295	0.38 341

GCAP-BAT	0.22 277	0.17 292	0.10 206	0.19 297	0.13 257	0.16 260	0.09 225	0.26 293	0.14 267	0.30 313	0.15 226	0.36 336	0.15 288	0.14 307	0.21 211	0.24 301	0.31 348	0.23 351	0.32 261	0.15 260	0.42 325	0.34 294	0.10 253	0.12 275	0.22 277	0.18 239	0.28 295	0.38 341

SGM-ForestM	0.64 395	0.80 418	0.39 407	0.70 402	0.40 397	0.77 406	0.67 410	0.62 415	0.41 395	0.35 361	0.42 379	1.68 423	1.08 414	0.24 371	0.33 308	0.21 261	0.44 393	0.23 351	1.27 399	0.24 343	0.43 329	0.30 273	0.28 376	0.26 380	1.04 427	0.90 433	1.53 446	1.35 425

FBW_ROB	0.46 377	0.42 397	0.36 405	0.60 396	0.44 403	0.47 386	0.44 392	0.31 351	0.25 355	0.34 347	0.34 359	0.64 380	0.48 386	0.56 412	1.05 403	0.25 313	0.35 368	0.23 351	1.39 402	0.22 328	0.49 360	0.36 305	0.43 408	0.40 412	0.31 362	0.33 364	0.42 363	0.65 381

PDISCO_ROB	0.17 209	0.16 269	0.16 312	0.14 231	0.12 238	0.13 227	0.11 258	0.15 139	0.12 222	0.16 131	0.16 244	0.12 118	0.10 196	0.09 193	0.19 176	0.20 248	0.19 175	0.23 351	0.18 152	0.15 260	0.22 198	0.23 218	0.07 169	0.11 254	0.21 265	0.24 300	0.39 353	0.23 257

ICVP	0.22 277	0.18 310	0.20 344	0.18 286	0.17 312	0.18 281	0.13 280	0.22 222	0.16 303	0.24 225	0.20 282	0.23 225	0.18 323	0.12 275	0.22 231	0.23 292	0.25 279	0.24 356	0.26 227	0.20 309	0.30 257	0.46 349	0.26 367	0.16 331	0.23 297	0.25 311	0.25 253	0.24 273
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.24 297	0.19 326	0.15 299	0.18 286	0.17 312	0.19 292	0.18 313	0.26 293	0.17 313	0.27 270	0.20 282	0.27 276	0.16 297	0.12 275	0.27 282	0.26 324	0.28 323	0.24 356	0.47 323	0.21 320	0.32 265	0.50 368	0.11 281	0.17 341	0.24 310	0.21 271	0.26 266	0.32 319

SFCPSM	0.64 395	0.24 355	0.19 337	0.28 345	0.23 351	0.27 342	0.24 348	0.30 346	0.30 378	0.34 347	0.50 394	0.63 379	1.06 413	0.19 352	0.37 321	0.34 363	0.31 348	0.24 356	8.10 451	0.39 398	0.45 339	0.43 337	0.20 350	0.19 351	0.30 355	0.31 358	0.36 338	0.45 361

NCC-stereo	0.25 306	0.22 340	0.21 353	0.22 315	0.23 351	0.23 325	0.25 353	0.26 293	0.28 368	0.18 147	0.27 335	0.28 285	0.26 355	0.17 339	0.48 347	0.22 280	0.22 228	0.24 356	0.27 235	0.20 309	0.21 186	0.27 256	0.20 350	0.16 331	0.26 322	0.29 347	0.33 328	0.29 309

Abc-Net	0.25 306	0.22 340	0.21 353	0.22 315	0.23 351	0.23 325	0.25 353	0.26 293	0.28 368	0.18 147	0.27 335	0.28 285	0.26 355	0.17 339	0.48 347	0.22 280	0.22 228	0.24 356	0.27 235	0.20 309	0.21 186	0.27 256	0.20 350	0.16 331	0.26 322	0.29 347	0.33 328	0.29 309
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 355	0.22 340	0.28 385	0.25 337	0.24 354	0.24 331	0.27 366	0.35 370	0.28 368	0.35 361	0.33 356	0.32 321	0.45 383	0.21 361	1.38 408	0.26 324	0.30 340	0.24 356	0.56 358	0.27 366	0.38 303	0.43 337	0.20 350	0.25 376	0.33 368	0.36 374	0.35 336	0.50 367

RTS	0.38 362	0.22 340	0.20 344	0.22 315	0.21 338	0.31 360	0.29 369	0.31 351	0.34 383	0.23 192	0.22 302	0.29 295	0.25 351	0.16 330	1.65 422	0.29 343	0.36 374	0.24 356	0.63 368	0.31 387	0.38 303	0.38 314	0.15 325	0.22 366	0.39 385	0.95 434	0.40 358	0.63 377

RTSA	0.38 362	0.22 340	0.20 344	0.22 315	0.21 338	0.31 360	0.29 369	0.31 351	0.34 383	0.23 192	0.22 302	0.29 295	0.25 351	0.16 330	1.65 422	0.29 343	0.36 374	0.24 356	0.63 368	0.31 387	0.38 303	0.38 314	0.15 325	0.22 366	0.39 385	0.95 434	0.40 358	0.63 377

ADCPNet	0.56 387	0.26 365	0.30 391	0.29 347	0.36 391	0.29 355	0.50 400	0.41 385	0.40 391	0.38 383	0.55 401	0.38 347	1.12 416	0.26 377	2.02 437	0.42 395	0.34 363	0.24 356	1.25 398	0.39 398	0.47 354	0.45 347	0.33 397	0.28 384	0.48 402	0.56 405	0.46 370	1.88 442

ETE_ROB	0.32 342	0.32 380	0.20 344	0.26 340	0.24 354	0.28 350	0.23 346	0.24 255	0.29 373	0.27 270	0.35 360	0.99 400	0.21 336	0.20 357	0.41 330	0.23 292	0.41 390	0.24 356	0.37 292	0.25 351	0.37 298	0.40 325	0.20 350	0.20 353	0.28 342	0.35 370	0.54 387	0.37 336

ITSA-stereo	0.37 359	0.23 351	0.19 337	0.39 375	0.26 369	0.24 331	0.26 361	0.35 370	0.26 361	0.39 389	0.55 401	0.46 360	0.41 377	0.23 369	0.53 356	0.38 386	0.31 348	0.25 366	0.49 334	0.24 343	0.43 329	0.49 363	0.23 362	0.22 366	0.33 368	0.40 382	0.72 414	0.75 393

EKT-Stereo	0.33 347	0.17 292	0.13 277	0.20 307	0.17 312	0.22 320	0.25 353	0.27 314	0.14 267	0.30 313	0.26 327	0.27 276	0.13 263	0.13 295	1.64 421	0.53 409	0.29 332	0.25 366	0.46 321	0.30 384	0.82 422	0.54 384	0.09 225	0.12 275	0.30 355	0.25 311	0.31 320	0.25 281

DDUNet	0.43 373	0.54 406	0.23 364	0.86 409	0.68 417	0.83 410	0.82 415	0.26 293	0.24 351	0.23 192	0.33 356	0.37 340	0.15 288	1.63 431	0.43 333	0.24 301	0.39 383	0.25 366	0.54 352	0.28 371	0.31 260	0.30 273	0.49 415	0.20 353	0.24 310	0.25 311	0.32 323	0.29 309

DAS	0.32 342	0.18 310	0.15 299	0.29 347	0.24 354	0.24 331	0.25 353	0.31 351	0.29 373	0.32 332	0.39 373	0.53 368	0.34 365	0.11 241	0.29 288	0.40 389	0.35 368	0.25 366	0.49 334	0.29 379	0.63 395	0.48 358	0.21 358	0.25 376	0.30 355	0.28 340	0.38 349	0.37 336

SepStereo	0.32 342	0.18 310	0.15 299	0.29 347	0.24 354	0.24 331	0.25 353	0.31 351	0.29 373	0.32 332	0.39 373	0.53 368	0.34 365	0.11 241	0.29 288	0.40 389	0.35 368	0.25 366	0.49 334	0.29 379	0.63 395	0.48 358	0.21 358	0.25 376	0.30 355	0.28 340	0.38 349	0.37 336

TANstereo	0.19 241	0.12 189	0.10 206	0.14 231	0.13 257	0.14 236	0.08 203	0.18 163	0.11 193	0.24 225	0.12 189	0.16 154	0.12 242	0.13 295	0.29 288	0.28 337	0.26 296	0.25 366	0.34 273	0.22 328	0.34 277	0.27 256	0.29 386	0.10 236	0.13 152	0.15 195	0.36 338	0.18 189

XX-TBD	0.19 241	0.12 189	0.10 206	0.14 231	0.13 257	0.14 236	0.08 203	0.18 163	0.11 193	0.24 225	0.12 189	0.16 154	0.12 242	0.13 295	0.29 288	0.28 337	0.26 296	0.25 366	0.34 273	0.22 328	0.34 277	0.27 256	0.29 386	0.10 236	0.13 152	0.15 195	0.36 338	0.18 189

GANetREF_RVC	0.32 342	0.30 376	0.32 395	0.28 345	0.27 373	0.27 342	0.26 361	0.42 389	0.35 386	0.38 383	0.21 293	0.56 371	0.39 371	0.16 330	0.33 308	0.23 292	0.29 332	0.25 366	0.44 310	0.25 351	0.35 288	0.25 238	0.25 365	0.32 392	0.34 376	0.29 347	0.45 366	0.38 341
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	0.48 381	0.22 340	0.24 372	0.39 375	0.32 384	0.32 364	0.29 369	0.44 393	0.23 346	0.38 383	0.45 388	1.42 417	0.88 407	0.28 379	0.91 391	0.34 363	0.37 378	0.25 366	0.81 386	0.36 395	0.54 374	0.51 372	0.28 376	0.26 380	0.44 394	0.62 410	0.62 401	0.91 407

SGM_RVC	0.72 400	0.45 400	0.32 395	0.59 395	0.43 401	0.56 391	0.43 390	0.70 424	0.41 395	0.43 402	0.57 405	1.16 407	1.20 418	0.22 364	0.37 321	0.28 337	0.44 393	0.25 366	2.26 423	0.33 390	0.49 360	0.38 314	0.27 372	0.31 391	0.80 422	0.62 410	1.69 448	3.41 452
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.53 384	0.22 340	0.24 372	0.24 331	0.25 363	0.27 342	0.24 348	0.39 382	0.26 361	0.35 361	4.72 454	1.02 402	0.40 374	0.20 357	0.40 328	0.39 388	0.33 360	0.26 376	0.75 381	0.34 393	0.58 385	0.63 405	0.16 330	0.20 353	0.25 317	0.25 311	0.55 391	0.40 351

STStereo	1.28 426	0.74 415	0.83 437	2.32 436	0.84 424	2.27 443	0.98 420	1.04 441	0.96 435	0.51 418	1.19 437	3.30 442	2.84 441	0.25 375	2.59 451	0.45 399	0.38 381	0.26 376	4.54 441	0.33 390	0.51 371	0.47 355	0.28 376	0.56 425	1.24 437	0.96 436	1.38 442	2.45 447

CSAN	0.39 365	0.37 392	0.34 402	0.33 362	0.32 384	0.27 342	0.25 353	0.36 373	0.64 423	0.43 402	0.43 382	0.73 387	0.44 381	0.20 357	0.63 365	0.25 313	0.27 308	0.26 376	0.41 299	0.43 409	0.38 303	0.34 294	0.22 360	0.33 394	0.40 387	0.47 395	0.48 373	0.55 370

SQANet	0.68 399	0.89 421	0.29 387	1.65 425	0.77 420	1.39 421	1.15 421	0.37 378	0.29 373	0.40 392	0.30 347	0.88 393	0.32 362	1.26 425	0.39 326	0.21 261	0.44 393	0.27 379	2.24 420	0.28 371	0.49 360	0.50 368	1.59 431	0.23 369	0.32 364	0.34 368	0.42 363	0.71 388

HBP-ISP	0.45 375	0.24 355	0.26 380	0.35 367	0.29 375	0.30 359	0.24 348	0.38 380	0.23 346	0.38 383	0.44 387	0.31 315	0.17 310	0.55 410	2.33 445	0.99 445	0.32 354	0.27 379	0.33 265	0.28 371	0.64 398	0.89 431	0.27 372	0.29 388	0.33 368	0.35 370	0.47 371	0.38 341

UDG	0.46 377	0.56 408	0.24 372	0.85 408	0.78 421	0.79 407	0.97 419	0.27 314	0.25 355	0.28 290	0.36 366	0.37 340	0.17 310	1.43 427	0.92 393	0.25 313	0.44 393	0.27 379	0.57 361	0.29 379	0.41 320	0.37 311	0.39 403	0.19 351	0.27 335	0.28 340	0.32 323	0.27 298

Anonymous3	0.29 329	0.21 335	0.15 299	0.17 276	0.16 303	0.20 299	0.16 303	0.31 351	0.25 355	0.30 313	0.20 282	0.45 358	0.20 333	0.16 330	0.45 340	0.53 409	0.32 354	0.27 379	0.49 334	0.26 360	0.49 360	0.55 386	0.13 309	0.14 310	0.27 335	0.28 340	0.34 333	0.27 298

XQC	0.42 371	0.37 392	0.31 393	0.41 377	0.35 388	0.41 378	0.42 388	0.45 394	0.38 388	0.40 392	0.33 356	0.48 364	0.44 381	0.34 393	1.54 414	0.29 343	0.29 332	0.27 379	0.52 346	0.30 384	0.37 298	0.44 341	0.26 367	0.30 389	0.41 390	0.41 384	0.53 385	0.38 341

ADCMid	0.46 377	0.29 374	0.29 387	0.26 340	0.31 380	0.33 367	0.35 384	0.41 385	0.46 406	0.31 324	0.38 370	0.48 364	0.40 374	0.21 361	1.82 428	0.35 368	0.34 363	0.27 379	0.78 384	0.28 371	0.45 339	0.46 349	0.30 388	0.24 372	0.36 381	0.53 401	0.45 366	1.42 428

STTRV1_RVC		0.32 380	0.26 380	0.42 379	0.32 384	0.40 377	0.34 382	0.41 385	0.40 391	0.36 370	0.35 360	0.59 374	0.67 395	0.48 406	0.48 347	0.27 330	0.85 426	0.27 379		0.66 425	0.88 430	0.52 376		0.48 420	0.37 383	0.56 405	0.54 387	0.96 410

CBMV	0.43 373	0.25 361	0.23 364	0.30 355	0.28 374	0.27 342	0.21 332	0.40 383	0.28 368	0.37 377	0.27 335	0.67 384	0.35 369	0.32 391	0.49 350	0.53 409	0.34 363	0.27 379	0.56 358	0.27 366	0.55 377	0.62 403	0.26 367	0.33 394	0.35 380	0.33 364	0.64 405	1.79 439
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.32 342	0.34 383	0.23 364	0.24 331	0.24 354	0.29 355	0.22 338	0.24 255	0.28 368	0.31 324	0.35 360	0.94 397	0.21 336	0.19 352	0.64 368	0.24 301	0.33 360	0.28 387	0.33 265	0.25 351	0.34 277	0.40 325	0.18 344	0.21 362	0.26 322	0.31 358	0.50 380	0.36 331

ACV-stereo	2.24 440	1.03 423	0.23 364	0.38 373	0.24 354	0.70 402	0.48 398	0.45 394	0.32 380	0.36 370	0.41 377	0.47 362	2.93 443	0.35 394	1.93 432	0.86 438	0.44 393	0.29 388	44.47 467	0.55 418	0.82 422	0.90 433	0.33 397	0.26 380	0.26 322	0.28 340	0.41 361	0.39 350

otaku	0.82 407	1.17 430	0.41 409	1.90 434	0.99 426	1.68 427	1.39 423	0.46 398	0.41 395	0.46 409	0.36 366	0.93 396	0.43 378	1.51 428	0.45 340	0.30 350	0.44 393	0.29 388	2.65 428	0.40 402	0.60 389	0.58 392	2.09 433	0.34 398	0.42 392	0.35 370	0.49 377	0.74 390

LE_ROB	3.57 450	0.92 422	1.49 451	2.33 437	9.96 461	1.83 436	7.73 458	2.31 454	3.13 454	0.47 410	1.49 443	9.10 457	13.79 460	0.47 405	0.63 365	0.25 313	0.44 393	0.29 388	6.00 447	1.38 451	0.66 403	0.52 376	2.47 441	2.28 455	5.36 457	4.46 457	6.14 457	10.46 460

NOSS_ROB	0.34 352	0.22 340	0.20 344	0.27 343	0.25 363	0.26 340	0.24 348	0.41 385	0.24 351	0.36 370	0.30 347	0.36 336	0.23 344	0.39 399	0.47 344	0.57 415	0.33 360	0.29 388	0.32 261	0.23 340	0.64 398	0.67 411	0.28 376	0.30 389	0.32 364	0.30 354	0.42 363	0.32 319

PWC_ROB	0.37 359	0.27 368	0.25 377	0.23 324	0.24 354	0.23 325	0.31 376	0.29 342	0.47 407	0.25 244	0.39 373	0.37 340	0.89 408	0.19 352	0.58 361	0.32 358	0.39 383	0.29 388	0.62 367	0.29 379	0.48 358	0.48 358	0.19 347	0.33 394	0.27 335	0.26 327	0.39 353	0.67 383

MeshStereo	0.83 408	0.44 398	0.33 399	0.78 405	0.54 412	0.61 398	0.40 387	0.68 420	0.54 412	0.45 408	0.80 422	2.32 431	1.56 425	0.24 371	2.31 444	0.71 429	0.42 391	0.29 388	1.58 407	0.30 384	1.23 444	1.10 444	0.32 394	0.34 398	0.87 425	0.60 407	1.29 439	1.36 426
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	0.41 369	0.36 390	0.45 415	0.51 388	0.36 391	0.46 385	0.46 393	0.45 394	0.29 373	0.34 347	0.26 327	0.38 347	0.24 348	0.30 386	0.60 363	0.35 368	0.39 383	0.30 394	0.46 321	0.26 360	0.49 360	0.42 331	0.28 376	0.35 401	0.50 406	0.43 390	0.59 395	0.79 397

Ntro	0.87 410	1.36 437	0.44 412	1.82 432	1.04 429	1.67 426	1.60 428	0.52 404	0.44 403	0.48 414	0.42 379	0.98 399	0.40 374	1.61 430	0.64 368	0.31 352	0.49 402	0.30 394	2.69 430	0.44 410	0.68 406	0.60 397	2.13 434	0.36 406	0.45 396	0.45 393	0.52 384	0.71 388

edge stereo	0.61 394	0.35 386	0.44 412	0.53 392	0.47 408	0.57 395	0.54 402	0.57 409	0.41 395	0.52 420	0.69 416	1.31 412	1.03 412	0.38 396	0.44 337	0.60 420	0.40 388	0.30 394	1.76 416	0.81 438	0.47 354	0.86 430	0.41 406	0.32 392	0.41 390	0.37 377	0.57 393	0.91 407

FC-DCNN	0.40 367	0.35 386	0.43 411	0.49 386	0.35 388	0.44 380	0.46 393	0.43 392	0.27 366	0.34 347	0.26 327	0.37 340	0.21 336	0.30 386	0.58 361	0.35 368	0.39 383	0.31 397	0.45 318	0.26 360	0.49 360	0.42 331	0.28 376	0.35 401	0.44 394	0.38 378	0.51 382	0.77 396

SANet	0.57 389	0.32 380	0.33 399	0.36 370	0.35 388	0.44 380	0.33 381	0.55 405	0.85 431	0.33 343	0.57 405	2.42 432	1.17 417	0.32 391	0.88 387	0.24 301	0.47 400	0.31 397	0.51 342	0.31 387	0.50 369	0.45 347	0.37 402	0.37 407	0.46 399	0.54 403	0.55 391	0.98 412

FCDSN-DC	0.36 355	0.28 370	0.33 399	0.31 357	0.29 375	0.28 350	0.39 386	0.31 351	0.22 341	0.28 290	0.20 282	0.26 262	0.16 297	0.29 382	1.96 434	0.35 368	0.34 363	0.32 399	0.33 265	0.25 351	0.41 320	0.48 358	0.27 372	0.37 407	0.29 349	0.30 354	0.30 312	0.30 313
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.33 347	0.22 340	0.22 360	0.29 347	0.25 363	0.19 292	0.22 338	0.31 351	0.22 341	0.31 324	0.29 344	0.41 351	0.33 363	0.22 364	0.72 373	0.25 313	0.29 332	0.32 399	0.73 378	0.27 366	0.43 329	0.47 355	0.16 330	0.23 369	0.27 335	0.30 354	0.51 382	0.36 331

pmcnn	0.45 375	0.24 355	0.19 337	0.33 362	0.29 375	0.34 370	0.42 388	0.34 366	0.26 361	0.34 347	0.50 394	0.80 391	1.10 415	0.19 352	0.38 324	0.57 415	0.40 388	0.32 399	0.83 388	0.37 396	0.80 418	0.49 363	0.28 376	0.24 372	0.32 364	0.34 368	0.66 408	0.82 399

zero-FE	1.43 430	0.14 234	0.08 156	8.08 457	0.34 387	13.79 462	2.48 440	0.26 293	0.12 222	0.32 332	0.26 327	6.70 453	0.60 393	0.11 241	0.27 282	0.24 301	0.43 392	0.33 402	0.54 352	0.16 278	1.94 450	0.41 328	0.09 225	0.10 236	0.18 227	0.23 291	0.25 253	0.25 281

AnyNet_C32	0.49 382	0.23 351	0.23 364	0.24 331	0.25 363	0.28 350	0.30 373	0.34 366	0.58 414	0.34 347	0.45 388	0.35 334	0.24 348	0.22 364	2.28 442	0.38 386	0.38 381	0.33 402	0.51 342	0.29 379	0.55 377	0.55 386	0.23 362	0.28 384	0.43 393	0.73 421	0.45 366	1.65 435

ACVNet-4b	1.08 418	1.48 441	0.48 417	2.91 442	1.12 430	1.82 435	2.71 442	0.46 398	0.44 403	0.51 418	0.43 382	1.66 422	1.85 432	2.08 438	0.46 342	0.40 389	0.82 424	0.34 404	2.68 429	0.50 413	0.65 400	0.71 413	2.24 435	0.35 401	0.45 396	0.42 388	0.53 385	0.70 386

FAT-Stereo	0.47 380	0.27 368	0.34 402	0.45 381	0.48 409	0.39 376	0.32 379	0.42 389	0.27 366	0.41 397	0.90 427	0.77 389	0.58 391	0.30 386	0.57 359	0.56 413	0.35 368	0.34 404	0.64 370	0.42 405	0.67 405	0.66 409	0.28 376	0.34 398	0.29 349	0.36 374	0.45 366	0.74 390

MFN_U_SF_RVC	0.60 393	0.55 407	0.41 409	0.56 394	0.46 406	0.57 395	0.63 407	0.56 407	0.43 402	0.86 437	0.93 428	0.72 386	0.52 388	0.53 409	0.97 397	0.49 406	0.32 354	0.34 404	1.73 413	0.44 410	0.62 393	0.58 392	0.30 388	0.56 425	0.45 396	0.44 392	0.49 377	0.68 384

G-Net	0.59 391	0.35 386	0.35 404	0.31 357	0.31 380	0.44 380	0.30 373	0.50 402	0.63 422	0.43 402	0.64 414	2.00 426	0.52 388	0.23 369	0.76 376	0.52 408	0.37 378	0.35 407	0.80 385	0.67 426	0.60 389	0.59 395	0.26 367	0.33 394	0.40 387	0.82 426	0.81 418	1.59 433

PVD	0.56 387	0.44 398	0.36 405	0.51 388	0.43 401	0.55 390	0.47 396	0.62 415	0.59 416	0.33 343	0.48 391	0.61 378	0.74 401	0.50 407	1.52 413	0.34 363	0.51 404	0.37 408	0.76 382	0.41 404	0.61 392	0.64 407	0.30 388	0.37 407	0.56 413	0.71 419	0.61 399	0.86 404

SAMSARA	0.65 397	0.30 376	0.44 412	0.31 357	0.31 380	0.31 360	0.34 382	0.56 407	0.48 408	0.40 392	0.37 369	0.42 354	0.90 409	0.27 378	1.62 420	0.45 399	0.36 374	0.38 409	0.76 382	0.39 398	0.70 410	0.80 427	0.20 350	0.40 412	1.50 442	1.62 446	1.49 445	1.46 430

ADCS	0.59 391	0.34 383	0.31 393	0.34 365	0.36 391	0.36 373	0.37 385	0.48 400	0.60 418	0.34 347	0.43 382	0.58 373	0.87 406	0.29 382	2.30 443	0.66 424	0.47 400	0.38 409	0.82 387	0.42 405	0.76 415	0.69 412	0.28 376	0.35 401	0.46 399	0.88 430	0.59 395	1.26 421

LSM0	3.53 449	0.37 392	0.30 391	0.55 393	0.45 405	0.56 391	0.63 407	0.74 426	0.61 419	0.60 429	0.87 426	1.16 407	1.39 419	0.25 375	28.52 467	45.56 467	0.55 407	0.38 409	3.16 434	0.62 420	1.14 439	1.40 450	0.31 393	0.42 415	0.59 415	0.81 425	0.98 428	2.52 449

S-Stereo	0.53 384	0.29 374	0.27 384	0.48 384	0.46 406	0.50 387	0.60 406	0.38 380	0.37 387	0.39 389	1.16 434	1.01 401	0.45 383	0.29 382	0.91 391	0.67 426	0.35 368	0.39 412	0.84 390	0.70 429	0.46 351	0.71 413	0.61 423	0.37 407	0.30 355	0.33 364	0.40 358	0.63 377

RainbowNet	0.93 412	1.16 429	0.62 422	1.83 433	1.16 433	1.69 428	1.70 429	0.51 403	0.44 403	0.59 426	0.38 370	1.19 409	0.79 403	2.02 436	0.74 375	0.57 415	0.54 406	0.40 413	1.50 405	0.76 435	0.66 403	0.65 408	2.28 437	0.46 418	0.50 406	0.49 399	0.60 397	0.84 402

ACVNet_2	1.13 419	1.26 435	0.75 432	2.58 439	1.30 438	1.73 432	1.87 434	0.75 428	0.52 410	0.59 426	0.53 399	1.29 411	0.90 409	1.85 433	0.70 371	0.48 405	1.14 436	0.40 413	4.70 442	0.54 417	0.71 413	0.60 397	2.05 432	0.61 431	0.81 424	0.47 395	0.70 411	0.82 399

ACVNet_1	0.97 414	1.21 433	0.62 422	2.28 435	1.27 436	1.81 434	2.12 439	0.63 417	0.41 395	0.50 417	0.49 392	1.06 405	0.73 400	2.46 441	0.47 344	0.31 352	0.80 423	0.40 413	2.04 419	0.42 405	0.76 415	0.56 389	2.26 436	0.43 416	0.54 412	0.42 388	0.48 373	0.58 373

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 389	0.64 410	0.47 416	0.65 398	0.41 398	0.44 380	0.57 404	0.61 414	0.68 424	0.58 423	0.39 373	0.59 374	0.58 391	0.65 419	0.76 376	0.44 396	0.35 368	0.40 413	1.53 406	0.50 413	0.54 374	0.63 405	0.46 413	0.47 419	0.51 409	0.40 382	0.41 361	0.75 393

DPSNet	0.76 404	0.28 370	0.26 380	0.38 373	0.38 394	0.44 380	0.30 373	0.36 373	0.41 395	0.27 270	0.32 352	2.73 436	0.95 411	0.38 396	0.80 380	0.66 424	0.53 405	0.46 417	4.94 443	0.56 419	0.83 426	0.97 435	0.57 420	0.44 417	0.56 413	0.48 397	0.54 387	0.63 377

WAO-7	0.99 415	0.85 420	0.88 440	1.81 431	0.83 423	0.71 403	0.92 417	1.01 440	1.13 440	0.96 442	1.28 442	1.37 416	1.65 427	0.63 417	1.55 417	0.76 433	0.73 418	0.47 418	2.44 426	0.73 433	0.72 414	0.76 420	0.26 367	0.88 446	0.71 419	0.85 427	0.74 415	1.09 416

IMH-64-1	1.18 421	1.19 431	0.74 430	1.63 423	1.26 434	1.69 428	1.85 432	0.84 431	0.90 432	0.44 406	0.62 412	1.36 414	1.74 429	2.49 442	2.46 448	0.60 420	0.72 416	0.47 418	1.73 413	0.64 422	0.70 410	0.79 423	2.49 442	0.58 427	1.08 429	0.63 412	0.97 426	1.31 423

IMH-64	1.18 421	1.19 431	0.74 430	1.63 423	1.26 434	1.69 428	1.85 432	0.84 431	0.90 432	0.44 406	0.62 412	1.36 414	1.74 429	2.49 442	2.46 448	0.60 420	0.72 416	0.47 418	1.73 413	0.64 422	0.70 410	0.79 423	2.49 442	0.58 427	1.08 429	0.63 412	0.97 426	1.31 423

MonStereo1	1.06 417	1.06 424	0.53 419	1.71 428	1.39 440	1.49 423	1.71 430	0.68 420	0.57 413	2.01 454	0.75 420	1.99 425	1.76 431	1.97 435	0.35 317	0.25 313	0.60 408	0.48 421	2.25 421	0.51 415	0.65 400	0.52 376	2.33 438	0.41 414	0.49 404	0.39 380	0.85 420	0.80 398

IMH	1.30 427	1.22 434	0.76 433	1.65 425	1.27 436	1.73 432	1.88 435	0.86 433	0.93 434	0.47 410	0.65 415	1.48 418	2.97 444	3.97 458	1.50 411	0.59 418	0.76 419	0.49 422	2.25 421	0.70 429	0.69 409	0.79 423	2.64 444	0.61 431	1.16 435	0.76 422	0.89 423	1.49 431

PSMNet_ROB	1.30 427	1.36 437	0.71 429	1.48 419	1.00 427	1.69 428	1.56 427	0.64 418	0.74 428	1.47 452	3.99 452	2.77 438	1.51 422	2.54 444	0.73 374	0.47 404	0.70 415	0.49 422	2.51 427	0.71 431	0.81 420	0.58 392	3.05 450	0.58 427	0.80 422	0.64 414	0.88 421	0.69 385

MADNet+	0.75 403	0.45 400	0.65 426	0.63 397	0.58 413	0.50 387	0.64 409	0.75 428	0.59 416	0.62 430	0.52 397	0.94 397	0.85 404	0.46 404	2.17 440	0.74 431	0.79 422	0.53 424	1.00 394	0.65 424	0.93 433	0.75 417	0.57 420	0.67 434	0.88 426	0.72 420	0.70 411	1.05 415

ELAS	0.94 413	0.70 413	0.59 421	0.97 413	0.73 419	0.96 414	0.72 412	0.74 426	0.62 421	0.47 410	1.17 435	2.44 433	1.62 426	0.44 402	1.40 409	0.45 399	0.63 411	0.54 425	0.99 393	0.39 398	0.88 430	1.07 442	0.43 408	0.52 422	1.56 445	1.47 445	1.33 441	1.60 434
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.14 420	1.08 425	0.68 428	1.50 420	1.15 431	1.39 421	1.55 426	0.88 434	0.96 435	0.77 434	0.72 419	1.28 410	1.96 435	1.91 434	2.45 447	0.71 429	1.18 438	0.55 426	1.42 403	0.69 428	0.97 434	0.99 437	0.91 424	0.67 434	1.13 433	0.88 430	1.02 431	1.43 429

ELAS_RVC	0.92 411	0.65 411	0.62 422	0.92 410	0.67 416	1.21 417	0.71 411	0.72 425	0.50 409	0.49 415	1.20 439	2.45 434	1.89 434	0.44 402	1.31 406	0.46 403	0.62 410	0.55 426	1.02 395	0.42 405	0.91 432	1.06 441	0.44 410	0.54 423	1.50 442	1.22 444	1.15 433	1.19 419
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.58 435	1.40 439	0.79 435	1.70 427	1.03 428	1.55 424	1.42 424	1.11 444	0.98 437	1.00 443	1.23 441	2.78 440	1.53 424	0.82 422	0.88 387	0.55 412	0.99 429	0.57 428	13.43 456	0.90 440	1.12 438	0.75 417	1.15 426	0.82 443	1.04 427	0.88 430	0.93 424	1.27 422

AMNet	0.51 383	0.50 405	0.48 417	0.51 388	0.50 411	0.56 391	0.52 401	0.36 373	0.42 401	0.39 389	0.59 410	0.65 381	0.21 336	0.58 414	0.49 350	0.59 418	0.60 408	0.58 429	0.51 342	0.51 415	0.59 388	0.53 381	0.32 394	0.51 421	0.48 402	0.54 403	0.60 397	0.65 381

DispFullNet	1.20 423	1.15 428	0.77 434	1.20 415	0.97 425	1.12 416	1.34 422	0.66 419	0.58 414	0.74 433	0.82 423	3.72 446	1.48 421	1.65 432	1.03 402	1.32 450	1.00 432	0.58 429	6.30 449	1.09 449	0.84 427	0.76 420	0.42 407	0.35 401	0.50 406	0.35 370	0.68 410	1.00 414

WAO-8	1.55 433	1.53 442	1.00 443	2.82 440	1.43 441	1.91 438	2.01 436	1.05 442	1.38 444	1.44 450	1.87 446	2.25 428	2.76 437	2.68 445	1.01 400	0.83 436	0.99 429	0.59 431	3.35 437	1.08 445	0.82 422	0.85 428	1.36 429	0.82 443	1.60 447	1.12 440	1.27 436	1.93 443

TorneroNet-64	1.85 437	1.56 444	0.93 442	3.34 447	1.31 439	2.18 442	2.65 441	0.91 435	2.21 450	0.66 432	0.83 425	2.72 435	7.56 448	3.04 448	1.76 426	0.67 426	1.35 447	0.59 431	4.05 439	1.02 442	0.98 435	0.96 434	2.67 445	0.69 438	1.24 437	1.15 442	0.88 421	2.15 445

Venus	1.55 433	1.53 442	1.00 443	2.82 440	1.43 441	1.91 438	2.01 436	1.05 442	1.38 444	1.44 450	1.87 446	2.25 428	2.76 437	2.68 445	1.01 400	0.83 436	0.99 429	0.59 431	3.35 437	1.08 445	0.82 422	0.85 428	1.36 429	0.82 443	1.60 447	1.12 440	1.27 436	1.93 443

LVE	1.38 429	1.30 436	0.82 436	4.62 450	1.50 443	1.89 437	3.66 449	0.82 430	0.73 427	0.88 438	0.82 423	1.12 406	1.52 423	2.14 439	0.81 382	0.56 413	0.84 425	0.59 431	3.33 436	0.72 432	0.84 427	0.89 431	2.40 440	0.80 442	1.12 431	0.70 418	1.00 430	0.90 406

AnyNet_C01	0.66 398	0.35 386	0.32 395	0.37 372	0.38 394	0.35 372	0.54 402	0.55 405	0.70 426	0.40 392	0.49 392	0.83 392	0.70 398	0.30 386	2.63 452	0.87 439	0.65 412	0.59 431	0.98 392	0.48 412	0.80 418	0.78 422	0.39 403	0.38 411	0.60 417	0.49 399	0.64 405	1.16 417

Dean	1.27 425	1.44 440	0.85 438	2.93 443	1.62 444	1.95 441	2.03 438	0.96 437	1.00 438	0.91 440	0.75 420	1.51 419	1.65 427	2.05 437	0.80 380	0.64 423	1.01 433	0.60 436	1.86 418	0.85 439	0.85 429	0.75 417	2.35 439	0.79 441	1.15 434	0.85 427	1.19 434	0.85 403

TorneroNet	2.33 443	1.60 445	0.88 440	5.64 453	1.76 445	2.56 445	2.94 444	0.97 438	2.29 452	0.79 435	1.98 448	4.07 448	12.24 455	3.12 450	1.29 405	0.67 426	1.30 445	0.61 437	5.93 446	1.00 441	1.04 436	0.98 436	2.79 448	0.70 439	1.86 450	1.04 437	1.02 431	1.87 441

DGSMNet	0.85 409	0.47 402	0.39 407	0.51 388	0.39 396	0.56 391	0.43 390	0.59 411	0.40 391	0.84 436	4.01 453	0.67 384	0.85 404	0.85 423	0.85 386	0.90 441	1.17 437	0.66 438	1.64 411	0.62 420	1.35 448	1.36 449	0.51 416	0.54 423	0.40 387	0.66 415	0.50 380	0.74 390

SGM+DAISY	1.04 416	0.66 412	0.62 422	0.75 403	0.68 417	0.82 409	0.74 413	0.69 422	0.75 430	0.64 431	1.09 432	1.35 413	1.44 420	0.60 416	1.43 410	1.04 448	0.77 420	0.68 439	2.40 425	0.80 437	1.22 442	1.15 447	0.51 416	0.67 434	1.12 431	1.05 438	1.65 447	2.69 451

SPS-STEREO	0.80 405	0.60 409	0.56 420	0.67 400	0.62 414	0.67 401	0.58 405	0.57 409	0.61 419	0.59 426	0.96 430	1.03 404	0.67 395	0.55 410	0.83 385	0.87 439	0.78 421	0.69 440	2.74 431	0.74 434	1.23 444	1.05 439	0.45 412	0.62 433	0.61 418	0.61 409	0.83 419	0.75 393
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
notaker	1.84 436	1.90 449	1.02 445	3.19 446	2.19 450	2.44 444	2.77 443	1.11 444	1.57 447	0.91 440	1.09 432	3.37 444	5.56 446	3.13 451	1.35 407	0.81 435	1.34 446	0.71 441	4.26 440	1.08 445	1.22 442	0.99 437	2.96 449	0.93 447	0.74 421	0.77 423	0.98 428	1.18 418

MFMNet_re	0.74 402	0.73 414	0.66 427	0.76 404	0.64 415	0.88 412	0.74 413	0.59 411	0.68 424	0.58 423	0.69 416	1.02 402	0.61 394	0.58 414	0.96 396	0.78 434	0.87 427	0.72 442	1.08 397	0.68 427	1.07 437	0.74 416	0.54 418	0.60 430	0.59 415	0.60 407	0.80 417	0.91 407

UNDER WATER	2.15 439	1.92 451	1.13 447	3.36 448	2.59 452	2.77 449	3.73 450	1.63 448	1.36 443	1.02 445	1.02 431	3.30 442	7.25 447	3.39 453	1.54 414	0.91 443	1.80 450	0.75 443	3.15 433	1.08 445	1.27 447	1.14 446	3.84 456	1.20 453	1.46 441	1.78 448	1.26 435	2.46 448

UNDER WATER-64	1.98 438	1.91 450	1.15 448	3.52 449	2.32 451	2.83 450	3.30 446	1.72 450	1.25 442	1.12 446	1.19 437	3.41 445	2.89 442	3.11 449	2.13 439	0.90 441	1.77 449	0.77 444	2.32 424	1.05 444	1.17 440	1.23 448	3.96 457	1.06 449	1.41 440	2.13 450	1.31 440	2.65 450

JetBlue	1.43 430	1.11 426	1.03 446	1.46 418	1.15 431	1.66 425	1.51 425	0.92 436	1.14 441	0.58 423	0.47 390	3.28 441	0.71 399	1.15 424	2.51 450	1.00 446	1.09 434	0.86 445	1.32 400	0.78 436	1.48 449	1.53 451	1.15 426	0.78 440	1.31 439	2.14 451	1.44 443	5.15 454

ktn	2.52 446	1.71 447	3.02 454	2.41 438	1.88 446	2.62 447	3.04 445	1.69 449	4.13 455	1.01 444	1.21 440	8.17 456	10.18 452	2.80 447	1.51 412	0.93 444	1.72 448	0.87 446	6.22 448	1.56 452	1.20 441	1.09 443	2.75 447	0.93 447	1.19 436	1.07 439	1.46 444	1.74 437

KSHMR	2.37 444	1.84 448	1.23 450	6.67 455	1.97 448	2.73 448	3.45 448	1.31 446	1.69 448	1.18 448	1.18 436	1.71 424	11.63 454	3.21 452	1.67 424	1.07 449	1.11 435	0.92 447	5.58 445	1.04 443	1.23 444	1.05 439	3.26 451	1.06 449	1.99 452	1.18 443	1.28 438	1.85 440

BEATNet-Init1	4.26 451	5.23 456	1.17 449	9.10 458	2.61 453	8.41 458	4.21 451	2.29 453	1.73 449	0.88 438	2.38 449	6.02 450	9.23 451	0.65 419	2.70 453	2.20 453	1.24 439	0.94 448	17.87 457	4.86 457	2.04 451	1.87 453	1.10 425	1.14 451	4.62 456	2.07 449	11.53 463	6.94 457

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 447	0.48 404	0.29 387	0.48 384	0.42 399	0.63 399	0.86 416	0.69 422	0.74 428	0.42 399	1.69 445	46.80 467	1.87 433	0.64 418	0.38 324	0.33 361	0.97 428	0.98 449	1.59 408	0.33 390	0.81 420	0.79 423	0.28 376	0.25 376	0.52 410	0.78 424	3.35 454	0.83 401

HanzoNet	4.54 452	4.29 455	3.74 458	6.10 454	3.77 454	7.50 456	8.23 459	3.94 457	4.82 456	1.56 453	2.42 450	11.35 458	12.90 458	10.81 463	1.84 429	1.89 451	4.65 456	1.35 450	10.71 454	3.05 454	2.04 451	1.81 452	5.00 460	1.14 451	1.80 449	1.67 447	1.81 450	2.33 446

MADNet++	2.28 442	1.66 446	1.91 452	1.39 417	2.03 449	1.38 420	1.73 431	1.80 451	2.24 451	2.07 455	2.44 451	2.76 437	2.81 440	1.52 429	2.18 441	2.45 454	2.29 451	1.71 451	2.86 432	2.56 453	4.03 455	5.19 457	1.23 428	2.35 456	1.50 442	3.83 456	2.07 451	1.70 436

DPSimNet_ROB	5.23 453	7.46 457	3.48 457	6.82 456	6.53 459	4.88 453	5.29 456	5.03 458	6.96 457	3.68 458	10.30 460	6.62 452	7.58 449	4.15 459	3.41 454	2.75 455	5.59 457	2.26 452	12.16 455	3.45 455	5.93 457	2.70 454	3.37 452	3.75 457	3.16 455	3.16 455	4.52 455	6.28 455

DLNR_Zeroshot_test	9.91 456	28.72 467	0.20 344	46.90 468	0.13 257	0.20 299	45.01 468	0.29 342	0.11 193	0.38 383	0.19 271	0.33 325	0.10 196	1.29 426	61.34 468	71.85 468	3.99 453	2.49 453	1.36 401	0.22 328	0.65 400	0.41 328	0.09 225	0.13 299	0.26 322	0.24 300	0.29 301	0.33 322

MANE	1.47 432	0.77 417	0.87 439	1.01 414	0.81 422	0.96 414	0.93 418	1.00 439	1.05 439	0.43 402	0.69 416	2.28 430	2.16 436	0.39 399	1.68 425	1.01 447	0.65 412	2.72 454	1.45 404	0.40 402	0.77 417	0.73 415	0.34 401	0.67 434	2.42 453	2.81 454	4.52 455	6.28 455

PML	11.09 458	9.28 460	3.40 456	11.88 461	6.99 460	11.60 459	5.97 457	7.04 460	24.50 467	8.92 461	28.99 467	32.63 466	39.39 467	6.18 460	5.69 456	4.14 456	8.31 458	2.99 455	18.83 460	4.50 456	4.70 456	4.40 456	3.75 455	3.98 458	10.54 462	5.17 458	18.60 464	7.08 458

JetRed	2.50 445	2.16 452	2.32 453	1.72 429	1.88 446	2.59 446	3.38 447	1.86 452	1.53 446	1.15 447	0.93 428	2.77 438	0.67 395	2.39 440	3.50 455	2.17 452	2.74 452	3.15 456	1.82 417	1.37 450	3.39 454	2.94 455	2.72 446	1.27 454	2.55 454	6.99 459	2.85 452	4.69 453

LRCNet_RVC	10.22 457	14.24 461	3.26 455	20.74 463	17.71 465	19.88 464	15.89 463	6.49 459	2.47 453	19.87 465	12.97 461	19.40 462	8.44 450	26.62 466	2.33 445	0.74 431	10.08 459	5.54 457	23.31 462	6.95 458	2.43 453	1.11 445	22.86 464	8.58 460	0.73 420	0.39 380	1.72 449	1.19 419

DGTPSM_ROB	8.76 454	3.83 453	10.08 459	3.08 444	5.50 455	3.48 451	5.02 454	3.60 455	8.96 458	3.18 456	7.06 455	3.95 447	10.56 453	3.59 454	11.06 457	10.70 457	4.35 454	10.50 458	5.45 444	9.91 459	5.93 457	14.37 459	4.39 458	8.90 461	9.99 459	27.43 463	11.00 461	30.59 463

DPSMNet_ROB	8.99 455	3.86 454	10.11 460	3.11 445	5.51 456	3.54 452	5.03 455	3.60 455	9.04 459	3.27 457	7.95 457	4.19 449	13.43 459	3.66 455	11.12 458	10.86 458	4.47 455	10.71 459	6.43 450	9.92 460	5.99 459	14.50 460	4.39 458	8.90 461	10.15 460	27.43 463	11.02 462	30.59 463

DPSM_ROB	13.12 459	7.70 458	11.86 461	4.97 451	5.71 457	6.03 454	4.61 452	8.36 461	10.82 460	6.72 459	8.03 458	8.12 454	12.29 456	3.81 456	13.89 459	13.57 459	10.28 460	13.36 460	9.07 452	11.67 461	16.11 461	18.73 463	3.51 453	10.91 463	27.70 464	35.86 465	31.04 465	39.53 465

DPSM	13.12 459	7.70 458	11.86 461	4.97 451	5.71 457	6.03 454	4.61 452	8.36 461	10.82 460	6.72 459	8.03 458	8.12 454	12.29 456	3.81 456	13.89 459	13.57 459	10.28 460	13.36 460	9.07 452	11.67 461	16.11 461	18.73 463	3.51 453	10.91 463	27.70 464	35.86 465	31.04 465	39.53 465

HaxPig	19.43 461	21.64 465	18.72 463	23.90 464	23.72 466	22.99 465	25.27 464	20.59 466	18.36 462	26.33 466	23.18 465	22.04 463	16.59 461	24.59 465	21.93 461	18.51 461	20.93 464	19.75 462	22.56 461	20.41 463	14.06 460	11.69 458	27.14 465	18.65 465	6.94 458	12.03 462	7.78 458	14.26 462

MEDIAN_ROB	22.61 462	26.37 466	23.42 464	27.86 466	27.01 467	26.90 467	28.47 466	24.00 467	21.42 463	31.43 467	26.90 466	25.65 464	19.56 462	27.54 467	23.81 462	20.10 462	25.89 466	23.65 463	27.64 464	24.33 467	18.71 463	15.27 461	29.65 466	20.16 466	10.22 461	11.12 461	10.11 460	13.24 461

AVERAGE_ROB	25.62 463	30.03 468	26.88 468	31.96 467	30.85 468	31.13 468	32.49 467	28.35 468	25.87 468	34.56 468	30.30 468	30.39 465	23.71 463	31.94 468	27.62 463	24.45 463	28.60 467	25.76 464	30.73 465	27.87 468	22.22 464	18.68 462	33.77 467	25.40 470	10.86 463	8.77 460	9.34 459	9.16 459

FlowAnything	26.42 465	15.50 463	23.88 467	9.99 460	11.54 463	12.07 461	9.28 461	16.89 465	21.87 466	13.68 464	16.26 463	16.42 459	24.79 465	7.69 462	27.93 464	27.24 466	20.55 463	26.80 465	18.20 459	23.53 466	32.22 465	37.62 467	7.05 462	22.05 469	55.78 467	72.50 469	62.44 469	79.62 469

CasAABBNet	26.35 464	15.49 462	23.85 466	9.95 459	11.46 462	12.03 460	9.23 460	16.79 464	21.84 465	13.64 462	16.11 462	16.45 460	24.90 466	7.58 461	27.95 466	27.14 465	20.53 462	26.83 466	18.10 458	23.37 464	32.22 465	37.28 466	6.99 461	21.98 468	55.78 467	72.24 467	62.39 468	79.48 468

fast-reg	28.13 466	17.43 464	23.71 465	12.69 462	12.68 464	16.05 463	12.38 462	16.63 463	21.75 464	13.67 463	20.82 464	16.89 461	24.78 464	13.92 464	27.93 464	26.51 464	21.57 465	27.70 467	40.18 466	23.46 465	32.44 467	37.16 465	7.62 463	21.88 467	55.88 469	72.37 468	62.38 467	79.05 467

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 19	0.07 57	0.06 30	0.07 30	0.05 30

FSD		0.26 365	0.26 380	0.27 343	0.26 369	0.25 336	0.31 376	0.33 365	0.20 331	0.28 290	0.20 282			0.29 382	0.34 314	0.37 381			0.33 265	0.26 360				0.28 384	0.30 355	0.26 327	0.30 312	0.31 317

ASD4																								5.70 459

Low-res two-view benchmark