Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

derf	0.03 3	0.02 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.03 4	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.04 4	0.03 3

GFORCE	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 24	0.06 15	0.04 9

F8.5	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 24	0.07 28	0.04 9

FORCE_9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 24	0.06 15	0.04 9

FORCE_8	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 62	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.06 24	0.07 28	0.04 9

F7	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.05 52	0.03 13	0.06 47	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.06 25	0.06 38	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.07 40	0.07 28	0.05 27

over-9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 32	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.05 27

qqai	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.03 4	0.04 32	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.02 3	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.03 3

NLCSM	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.07 87	0.14 248	0.04 22	0.10 145	0.05 20	0.29 339	0.02 6	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.06 73	0.03 13	0.06 47	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MLG-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 52	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 27

MM-Stereo_test3	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.02 3	0.02 5	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 46	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.04 4	0.04 3	0.06 15	0.04 9

AIO-test2	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.06 69	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

AIO-test1	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.06 70	0.06 68	0.06 73	0.06 69	0.06 47	0.02 3	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.06 25	0.05 11	0.05 4	0.05 37	0.05 7	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 50	0.04 24	0.02 3	0.03 4	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.05 9	0.03 3

U	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.01 3	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.12 84	0.11 87	0.08 66	0.07 61	0.08 62	0.05 37	0.10 87	0.07 64	0.01 3	0.03 16	0.07 52	0.07 40	0.06 15	0.06 54

CroCo-Stereo Lap2	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 73	0.03 13	0.04 6	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.10 74	0.07 46	0.07 61	0.07 37	0.05 37	0.08 67	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.08 74	0.07 28	0.05 27

CroCo-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.12 84	0.10 74	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.01 3	0.02 3	0.06 30	0.05 10	0.05 9	0.04 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
tt7	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.05 77	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.04 28	0.03 4	0.05 51	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.06 30	0.07 40	0.08 57	0.06 54

tt8	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.03 13	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.08 57	0.05 27

tt9	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.03 4	0.03 13	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.05 27

TYNG	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.03 4	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.05 27

F5.5	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.03 13	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.08 26	0.09 52	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.06 54

FORCE_4.5	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.06 70	0.04 28	0.05 52	0.05 51	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.09 44	0.08 27	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.08 74	0.09 78	0.07 69

FORCE_4	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.05 77	0.03 22	0.05 71	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.07 90	0.06 69	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.10 58	0.08 27	0.07 46	0.07 61	0.08 62	0.05 37	0.08 67	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.09 96	0.10 94	0.08 85

FORCE_5	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.05 52	0.04 32	0.09 91	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.08 57	0.06 54

FORCE_6	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.05 47	0.03 4	0.03 13	0.07 62	0.04 68	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.08 57	0.05 27

over v1	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.05 77	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.04 22	0.05 51	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.08 74	0.07 28	0.05 27

over-8	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.04 32	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.05 27

PointNet	0.05 27	0.04 22	0.05 81	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.04 93	0.07 87	0.05 47	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.04 68	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.07 48	0.06 42	0.04 91	0.05 93	0.07 52	0.08 74	0.09 78	0.06 54

LACA2	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 73	0.02 5	0.06 47	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

WQFJX1	0.06 54	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.06 70	0.17 294	0.04 22	0.11 168	0.04 6	0.31 341	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.05 71	0.03 50	0.05 54	0.15 264	0.04 22	0.14 199	0.04 6	0.33 344	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 37	0.04 3	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.05 9	0.07 40	0.06 15	0.06 54

NLMM1	0.07 83	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.03 50	0.06 70	0.19 306	0.05 52	0.14 199	0.05 20	0.39 352	0.03 53	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 37	0.05 37	0.05 7	0.06 42	0.03 50	0.05 93	0.07 52	0.06 24	0.07 28	0.05 27

NLSM1	0.07 83	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.04 93	0.07 87	0.19 306	0.04 22	0.16 225	0.06 47	0.36 351	0.03 53	0.07 11	0.08 27	0.06 25	0.05 11	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.07 28	0.05 27

BridgeDepth	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.07 28	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.05 54	0.05 47	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.06 42	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.07 40	0.07 28	0.07 69

GASTEREO	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.04 32	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.12 84	0.10 74	0.08 66	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.07 48	0.13 127	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.08 74	0.07 28	0.05 27

MSCF	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.04 32	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.12 84	0.10 74	0.08 66	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.07 48	0.12 116	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.08 74	0.06 15	0.05 27

111111	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.04 24	0.05 47	0.03 4	0.04 32	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.09 44	0.08 27	0.06 25	0.05 11	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.08 85	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

LG-Stereo	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.05 47	0.06 73	0.06 69	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.09 80	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.07 28	0.05 27

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.04 22	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.07 11	0.07 46	0.05 11	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

GREAT-IGEV	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.05 51	0.08 79	0.02 3	0.02 6	0.11 71	0.09 52	0.07 46	0.05 11	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.10 103	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.08 57	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.05 71	0.03 50	0.05 54	0.04 28	0.04 22	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.07 46	0.04 5	0.08 62	0.04 6	0.06 25	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.05 10	0.07 28	0.04 9

MoCha-V2	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.05 51	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.07 46	0.06 38	0.08 62	0.06 69	0.07 48	0.07 64	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

ProNet	0.04 5	0.04 22	0.04 42	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.04 93	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 69	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.07 11	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.03 3	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

RAFT	0.07 83	0.04 22	0.06 101	0.05 77	0.03 22	0.06 95	0.03 50	0.10 103	0.05 47	0.06 73	0.07 90	0.08 79	0.05 83	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.08 62	0.06 69	0.08 67	0.09 97	0.02 5	0.04 60	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.15 154

WiStereo	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.06 95	0.03 50	0.03 3	0.05 47	0.05 52	0.03 13	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.08 26	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.07 37	0.06 69	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.08 78	0.08 74	0.09 78	0.07 69

tt3	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.05 77	0.04 55	0.05 71	0.04 93	0.06 70	0.05 47	0.08 97	0.05 51	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.09 81	0.07 61	0.09 81	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.04 91	0.04 60	0.09 92	0.08 74	0.10 94	0.09 101

tt5	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.05 77	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.05 54	0.05 47	0.04 22	0.04 32	0.05 20	0.03 35	0.04 90	0.08 26	0.08 27	0.08 66	0.07 61	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.06 42	0.04 91	0.04 60	0.07 52	0.08 74	0.08 57	0.06 54

tt6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.06 95	0.03 50	0.03 3	0.05 47	0.05 52	0.03 13	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.08 26	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.07 37	0.06 69	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.08 78	0.08 74	0.09 78	0.07 69

CR-Stereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.06 69	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.10 58	0.09 52	0.06 25	0.08 81	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.08 57	0.08 85

CR-RVC	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.03 11	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.05 51	0.05 20	0.05 83	0.04 90	0.12 84	0.11 87	0.07 46	0.08 81	0.08 62	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.09 96	0.10 94	0.09 101

FORCE_4.7	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.06 104	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.05 51	0.11 105	0.03 35	0.04 90	0.09 44	0.08 27	0.10 94	0.08 81	0.08 62	0.05 37	0.08 67	0.06 42	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.09 78	0.07 69

F4.4	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.02 5	0.06 70	0.04 28	0.04 22	0.05 51	0.08 79	0.03 35	0.04 90	0.09 44	0.08 27	0.07 46	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.05 12	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.08 74	0.08 57	0.08 85

FORCE_4.6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.04 22	0.03 13	0.08 79	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.07 61	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.06 42	0.04 91	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.09 78	0.06 54

LACA_dic	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.07 90	0.04 32	0.05 20	0.05 83	0.03 53	0.10 58	0.10 74	0.06 25	0.08 81	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.08 57	0.08 85

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.06 68	0.05 52	0.05 51	0.10 95	0.03 35	0.03 53	0.13 93	0.09 52	0.08 66	0.07 61	0.09 81	0.05 37	0.07 48	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.09 78	0.06 54

over-6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.05 77	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.07 90	0.12 113	0.03 35	0.03 53	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.08 57	0.07 69

testmc14	0.05 27	0.05 51	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 52	0.04 32	0.10 95	0.02 3	0.02 6	0.11 71	0.09 52	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.05 12	0.04 91	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.05 27

MCSU-Stereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.06 73	0.04 32	0.09 91	0.03 35	0.03 53	0.12 84	0.09 52	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.07 40	0.09 78	0.07 69

TS12	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.07 90	0.04 32	0.05 20	0.05 83	0.03 53	0.10 58	0.10 74	0.06 25	0.08 81	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.08 57	0.08 85

LACA3	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.05 77	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.06 73	0.04 32	0.08 79	0.04 68	0.04 90	0.11 71	0.10 74	0.06 25	0.08 81	0.08 62	0.05 37	0.08 67	0.08 85	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.08 74	0.09 78	0.08 85

LACA1	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.03 50	0.03 3	0.06 68	0.05 52	0.04 32	0.06 47	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.06 25	0.08 81	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.04 60	0.07 52	0.08 74	0.08 57	0.06 54

DispViT+	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.07 119	0.05 85	0.05 71	0.04 93	0.05 54	0.07 101	0.06 73	0.08 109	0.06 47	0.05 83	0.03 53	0.10 58	0.09 52	0.06 25	0.08 81	0.08 62	0.06 69	0.06 25	0.07 64	0.03 50	0.06 111	0.07 52	0.10 111	0.08 57	0.09 101

WQFJA1	0.07 83	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.06 70	0.15 264	0.04 22	0.15 209	0.05 20	0.34 346	0.03 53	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.05 37	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.05 9	0.06 24	0.06 15	0.06 54

NLMM	0.07 83	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.06 70	0.15 264	0.04 22	0.15 209	0.05 20	0.34 346	0.03 53	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.05 37	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.05 9	0.06 24	0.06 15	0.06 54

NLSM3	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.06 70	0.08 109	0.05 52	0.06 69	0.04 6	0.05 83	0.04 90	0.08 26	0.08 27	0.07 46	0.06 38	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.05 12	0.04 91	0.04 60	0.07 52	0.08 74	0.08 57	0.07 69

MLG-Stereo_test2	0.06 54	0.05 51	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.04 28	0.07 90	0.05 51	0.07 62	0.03 35	0.04 90	0.10 58	0.10 74	0.10 94	0.07 61	0.11 95	0.06 69	0.10 87	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.05 10	0.09 78	0.06 54

MM-Stereo_test2	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 52	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.07 61	0.07 37	0.06 69	0.08 67	0.10 103	0.04 91	0.03 16	0.05 9	0.09 96	0.06 15	0.05 27

GIP-stereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.03 50	0.03 3	0.03 7	0.05 52	0.04 32	0.05 20	0.02 3	0.04 90	0.11 71	0.09 52	0.08 66	0.07 61	0.09 81	0.07 94	0.08 67	0.09 97	0.02 5	0.04 60	0.06 30	0.07 40	0.08 57	0.05 27

IGEV-Stereo++	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.05 77	0.05 85	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.05 47	0.05 52	0.05 51	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.08 62	0.05 37	0.07 48	0.12 116	0.04 91	0.03 16	0.05 9	0.07 40	0.08 57	0.05 27

RAStereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.05 54	0.03 7	0.10 107	0.03 13	0.07 62	0.03 35	0.02 6	0.14 106	0.11 87	0.09 81	0.08 81	0.09 81	0.05 37	0.12 107	0.07 64	0.02 5	0.03 16	0.09 92	0.07 40	0.07 28	0.07 69

AIO-Stereo	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 32	0.04 6	0.03 35	0.02 6	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.09 81	0.06 69	0.07 48	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.07 28	0.04 9

RSM++	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.05 77	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.05 52	0.05 51	0.07 62	0.04 68	0.02 6	0.11 71	0.10 74	0.08 66	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.07 40	0.07 28	0.05 27

RSM	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.05 51	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.07 37	0.06 69	0.08 67	0.06 42	0.02 5	0.04 60	0.06 30	0.06 24	0.07 28	0.05 27

StereoVision	0.07 83	0.05 51	0.05 81	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.07 87	0.11 175	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.06 108	0.02 6	0.13 93	0.13 112	0.09 81	0.07 61	0.10 89	0.08 111	0.08 67	0.07 64	0.03 50	0.05 93	0.11 117	0.10 111	0.13 122	0.13 134

test_c	0.07 83	0.06 81	0.05 81	0.04 30	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.06 70	0.07 101	0.08 97	0.07 90	0.09 91	0.05 83	0.04 90	0.11 71	0.10 74	0.07 46	0.09 93	0.08 62	0.07 94	0.10 87	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.08 74	0.09 78	0.09 101

tt4	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.07 119	0.05 85	0.06 95	0.04 93	0.06 70	0.06 68	0.07 90	0.06 69	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.09 44	0.08 27	0.07 46	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.07 48	0.07 64	0.05 118	0.04 60	0.09 92	0.09 96	0.10 94	0.08 85

GeoAtt-L (ZS)	0.14 147	0.06 81	0.07 121	0.05 77	0.06 105	0.07 112	0.06 150	0.20 173	0.08 109	0.20 153	0.06 69	0.18 162	0.06 108	0.12 260	0.18 148	0.21 242	0.21 194	0.12 136	0.14 115	0.11 156	0.38 284	0.26 228	0.07 162	0.05 93	0.14 158	0.13 145	0.19 177	0.27 279

NBS	0.09 102	0.06 81	0.05 81	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.04 93	0.10 103	0.06 68	0.16 126	0.03 13	0.12 113	0.06 108	0.05 106	0.15 118	0.14 124	0.15 126	0.09 93	0.12 102	0.08 111	0.20 166	0.12 116	0.05 118	0.05 93	0.11 117	0.11 117	0.09 78	0.10 110

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 102	0.06 81	0.07 121	0.07 119	0.07 122	0.06 95	0.04 93	0.10 103	0.08 109	0.16 126	0.10 145	0.12 113	0.08 146	0.04 90	0.14 106	0.12 103	0.14 117	0.09 93	0.16 132	0.07 94	0.11 97	0.09 97	0.04 91	0.05 93	0.10 107	0.10 111	0.13 122	0.10 110

VIP-Stereo	0.07 83	0.06 81	0.05 81	0.05 77	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.05 47	0.06 73	0.09 128	0.10 95	0.03 35	0.03 53	0.12 84	0.11 87	0.12 105	0.09 93	0.10 89	0.06 69	0.11 97	0.06 42	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.07 40	0.07 28	0.08 85

GSStereo	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.03 3	0.04 28	0.05 52	0.04 32	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 71	0.10 74	0.10 94	0.06 38	0.09 81	0.06 69	0.10 87	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.06 24	0.07 28	0.05 27

AdaDepth	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.04 30	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.05 54	0.06 68	0.04 22	0.05 51	0.05 20	0.03 35	0.03 53	0.11 71	0.11 87	0.09 81	0.08 81	0.09 81	0.06 69	0.08 67	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.09 78	0.07 69

MLG-Stereo_test3	0.08 97	0.06 81	0.04 42	0.05 77	0.06 105	0.06 95	0.04 93	0.07 87	0.06 68	0.09 101	0.07 90	0.13 121	0.03 35	0.05 106	0.13 93	0.11 87	0.12 105	0.09 93	0.29 247	0.06 69	0.12 107	0.13 127	0.03 50	0.05 93	0.07 52	0.08 74	0.10 94	0.08 85

DEFOM-Stereo	0.07 83	0.06 81	0.04 42	0.06 104	0.05 85	0.05 71	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.06 73	0.07 90	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.11 71	0.10 74	0.11 98	0.09 93	0.10 89	0.06 69	0.11 97	0.07 64	0.04 91	0.04 60	0.08 78	0.08 74	0.12 113	0.08 85

GIO	0.08 97	0.07 91	0.06 101	0.04 30	0.05 85	0.05 71	0.03 50	0.11 112	0.09 129	0.07 90	0.09 128	0.07 62	0.05 83	0.06 127	0.14 106	0.12 103	0.13 111	0.12 136	0.11 95	0.08 111	0.11 97	0.12 116	0.06 138	0.06 111	0.09 92	0.09 96	0.12 113	0.09 101

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 160	0.07 91	0.08 149	0.05 77	0.07 122	0.07 112	0.04 93	0.20 173	0.13 231	0.23 183	0.13 191	0.21 199	0.09 162	0.11 226	0.20 178	0.21 242	0.19 168	0.11 125	0.15 123	0.12 168	0.37 279	0.29 250	0.08 193	0.08 152	0.18 208	0.13 145	0.16 144	0.20 205

TS	0.09 102	0.07 91	0.07 121	0.07 119	0.06 105	0.06 95	0.04 93	0.11 112	0.06 68	0.06 73	0.11 168	0.10 95	0.05 83	0.05 106	0.13 93	0.13 112	0.09 81	0.10 110	0.12 102	0.08 111	0.13 109	0.11 107	0.04 91	0.06 111	0.12 133	0.11 117	0.12 113	0.14 146

BridgeDepth_RVC	0.07 83	0.07 91	0.06 101	0.05 77	0.06 105	0.06 95	0.04 93	0.07 87	0.09 129	0.07 90	0.07 90	0.07 62	0.05 83	0.04 90	0.13 93	0.11 87	0.07 46	0.09 93	0.09 81	0.07 94	0.08 67	0.08 85	0.03 50	0.04 60	0.09 92	0.11 117	0.10 94	0.11 120
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.06 54	0.07 91	0.05 81	0.06 104	0.05 85	0.05 71	0.04 93	0.05 54	0.04 28	0.06 73	0.04 32	0.07 62	0.02 3	0.03 53	0.13 93	0.09 52	0.09 81	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.10 87	0.08 85	0.03 50	0.05 93	0.08 78	0.07 40	0.08 57	0.05 27

gasm-f	0.06 54	0.07 91	0.05 81	0.06 104	0.05 85	0.05 71	0.04 93	0.05 54	0.04 28	0.06 73	0.04 32	0.07 62	0.02 3	0.03 53	0.13 93	0.09 52	0.09 81	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.10 87	0.08 85	0.03 50	0.05 93	0.08 78	0.07 40	0.08 57	0.05 27

LGtest1	0.09 102	0.07 91	0.06 101	0.06 104	0.06 105	0.07 112	0.04 93	0.10 103	0.09 129	0.09 101	0.10 145	0.10 95	0.05 83	0.06 127	0.15 118	0.13 112	0.15 126	0.11 125	0.15 123	0.09 129	0.16 122	0.15 137	0.05 118	0.05 93	0.10 107	0.09 96	0.12 113	0.10 110

SGD-Stereo	0.13 139	0.07 91	0.05 81	0.06 104	0.06 105	0.08 137	0.03 50	0.08 97	0.08 109	0.10 107	0.06 69	0.13 121	0.06 108	0.04 90	0.93 375	0.17 164	0.18 155	0.10 110	0.16 132	0.08 111	0.18 142	0.11 107	0.06 138	0.06 111	0.10 107	0.11 117	0.16 144	0.13 134

Occ-G	0.06 54	0.07 91	0.05 81	0.05 77	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.05 54	0.04 28	0.04 22	0.08 109	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.11 71	0.11 87	0.08 66	0.08 81	0.13 111	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.04 91	0.05 93	0.06 30	0.06 24	0.08 57	0.06 54

MaDis-Stereo	0.10 113	0.07 91	0.07 121	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.04 93	0.09 99	0.07 101	0.11 113	0.07 90	0.13 121	0.06 108	0.03 53	0.14 106	0.14 124	0.15 126	0.12 136	0.15 123	0.07 94	0.16 122	0.13 127	0.03 50	0.06 111	0.14 158	0.20 241	0.16 144	0.19 195

UniTT-Stereo	0.11 122	0.07 91	0.06 101	0.05 77	0.05 85	0.06 95	0.04 93	0.10 103	0.07 101	0.13 122	0.06 69	0.12 113	0.12 223	0.08 153	0.18 148	0.14 124	0.16 133	0.12 136	0.19 160	0.09 129	0.17 130	0.12 116	0.07 162	0.06 111	0.12 133	0.19 230	0.10 94	0.13 134

anonymousdsp	0.08 97	0.07 91	0.06 101	0.06 104	0.05 85	0.06 95	0.04 93	0.10 103	0.06 68	0.11 113	0.10 145	0.08 79	0.04 68	0.05 106	0.13 93	0.12 103	0.11 98	0.09 93	0.13 111	0.08 111	0.14 114	0.15 137	0.04 91	0.05 93	0.08 78	0.07 40	0.11 106	0.07 69

iRaftStereo_RVC	0.08 97	0.07 91	0.06 101	0.05 77	0.05 85	0.05 71	0.03 50	0.10 103	0.05 47	0.10 107	0.09 128	0.10 95	0.05 83	0.04 90	0.11 71	0.11 87	0.13 111	0.10 110	0.12 102	0.07 94	0.15 120	0.11 107	0.04 91	0.05 93	0.10 107	0.09 96	0.11 106	0.08 85

RAFT + AFF	0.14 147	0.07 91	0.05 81	0.08 142	0.05 85	0.07 112	0.04 93	0.11 112	0.08 109	0.14 125	0.07 90	0.15 140	0.04 68	0.03 53	1.54 395	0.11 87	0.14 117	0.07 61	0.14 115	0.06 69	0.14 114	0.08 85	0.03 50	0.05 93	0.10 107	0.07 40	0.07 28	0.07 69

RYNet	0.15 160	0.07 91	0.06 101	0.05 77	0.06 105	0.06 95	0.04 93	0.07 87	0.13 231	0.06 73	0.06 69	0.06 47	0.05 83	0.04 90	1.96 415	0.11 87	0.09 81	0.13 154	0.10 89	0.07 94	0.08 67	0.07 64	0.13 295	0.06 111	0.09 92	0.22 262	0.11 106	0.08 85

L4000	0.06 54	0.08 106	0.04 42	0.12 204	0.04 55	0.05 71	0.03 50	0.08 97	0.06 68	0.04 22	0.05 51	0.10 95	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.09 81	0.05 11	0.10 89	0.04 6	0.09 80	0.08 85	0.03 50	0.03 16	0.08 78	0.05 10	0.07 28	0.05 27

L400	0.07 83	0.08 106	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.06 95	0.03 50	0.10 103	0.06 68	0.06 73	0.06 69	0.11 105	0.05 83	0.03 53	0.13 93	0.12 103	0.09 81	0.07 61	0.12 102	0.05 37	0.10 87	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.09 92	0.08 74	0.09 78	0.06 54

L500	0.07 83	0.08 106	0.04 42	0.05 77	0.04 55	0.07 112	0.03 50	0.07 87	0.07 101	0.04 22	0.06 69	0.08 79	0.05 83	0.03 53	0.12 84	0.13 112	0.09 81	0.07 61	0.11 95	0.05 37	0.10 87	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.09 92	0.07 40	0.09 78	0.07 69

GeoAtt-L-single (ZS)	0.14 147	0.08 106	0.08 149	0.05 77	0.07 122	0.10 170	0.06 150	0.18 157	0.08 109	0.22 169	0.08 109	0.19 173	0.07 127	0.10 205	0.18 148	0.20 229	0.21 194	0.12 136	0.15 123	0.11 156	0.39 297	0.24 207	0.08 193	0.06 111	0.16 176	0.13 145	0.19 177	0.24 254

small-0shot	0.16 179	0.08 106	0.06 101	0.07 119	0.07 122	0.08 137	0.04 93	0.20 173	0.12 203	0.22 169	0.08 109	0.20 183	0.11 207	0.11 226	0.18 148	0.29 324	0.22 214	0.16 221	0.19 160	0.10 142	0.43 310	0.44 322	0.06 138	0.07 129	0.16 176	0.14 160	0.16 144	0.22 227

anonymous	0.17 197	0.08 106	0.07 121	0.06 104	0.10 187	0.09 162	0.07 172	0.21 196	0.11 175	0.22 169	0.08 109	0.22 212	0.12 223	0.11 226	0.19 157	0.31 333	0.23 233	0.17 238	0.24 208	0.13 188	0.45 320	0.44 322	0.06 138	0.09 183	0.18 208	0.12 129	0.18 168	0.22 227

LG-Stereo_L2	0.09 102	0.08 106	0.05 81	0.04 30	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.13 123	0.09 129	0.21 160	0.09 128	0.13 121	0.05 83	0.05 106	0.13 93	0.14 124	0.14 117	0.09 93	0.14 115	0.07 94	0.18 142	0.12 116	0.03 50	0.04 60	0.09 92	0.08 74	0.10 94	0.10 110

LG-Stereo_L1	0.09 102	0.08 106	0.05 81	0.05 77	0.05 85	0.05 71	0.03 50	0.13 123	0.09 129	0.21 160	0.09 128	0.11 105	0.05 83	0.05 106	0.13 93	0.14 124	0.14 117	0.09 93	0.14 115	0.07 94	0.18 142	0.11 107	0.03 50	0.04 60	0.09 92	0.08 74	0.10 94	0.10 110

LG-G_1	0.09 102	0.08 106	0.06 101	0.08 142	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.09 99	0.06 68	0.09 101	0.07 90	0.13 121	0.06 108	0.07 140	0.14 106	0.12 103	0.13 111	0.10 110	0.15 123	0.08 111	0.14 114	0.17 153	0.05 118	0.05 93	0.09 92	0.09 96	0.12 113	0.11 120

LG-G	0.09 102	0.08 106	0.06 101	0.08 142	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.09 99	0.06 68	0.09 101	0.07 90	0.13 121	0.06 108	0.07 140	0.14 106	0.12 103	0.13 111	0.10 110	0.15 123	0.08 111	0.14 114	0.17 153	0.05 118	0.05 93	0.09 92	0.09 96	0.12 113	0.11 120

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 122	0.08 106	0.06 101	0.07 119	0.07 122	0.07 112	0.03 50	0.16 141	0.09 129	0.24 210	0.09 128	0.10 95	0.06 108	0.05 106	0.15 118	0.17 164	0.17 142	0.12 136	0.16 132	0.10 142	0.24 208	0.17 153	0.04 91	0.05 93	0.10 107	0.11 117	0.13 122	0.09 101

AEACV	0.07 83	0.08 106	0.04 42	0.05 77	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.05 54	0.03 7	0.05 52	0.05 51	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.17 133	0.13 112	0.09 81	0.08 81	0.12 102	0.07 94	0.10 87	0.10 103	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.12 129	0.07 28	0.05 27

LL-Strereo2	0.12 130	0.08 106	0.07 121	0.07 119	0.07 122	0.06 95	0.04 93	0.15 134	0.10 150	0.22 169	0.10 145	0.13 121	0.07 127	0.07 140	0.15 118	0.15 141	0.18 155	0.11 125	0.20 169	0.10 142	0.20 166	0.28 245	0.05 118	0.07 129	0.12 133	0.13 145	0.15 137	0.10 110

delet	0.08 97	0.08 106	0.07 121	0.09 158	0.07 122	0.08 137	0.06 150	0.07 87	0.06 68	0.09 101	0.07 90	0.11 105	0.06 108	0.06 127	0.12 84	0.10 74	0.10 94	0.09 93	0.08 62	0.09 129	0.09 80	0.07 64	0.05 118	0.06 111	0.09 92	0.09 96	0.10 94	0.08 85

TDLM	0.07 83	0.08 106	0.07 121	0.07 119	0.07 122	0.07 112	0.05 125	0.07 87	0.06 68	0.06 73	0.10 145	0.08 79	0.06 108	0.05 106	0.09 44	0.09 52	0.09 81	0.09 93	0.08 62	0.06 69	0.08 67	0.06 42	0.05 118	0.07 129	0.08 78	0.07 40	0.08 57	0.08 85

AANet_RVC	0.09 102	0.08 106	0.08 149	0.07 119	0.09 163	0.06 95	0.06 150	0.09 99	0.09 129	0.08 97	0.09 128	0.08 79	0.07 127	0.06 127	0.14 106	0.11 87	0.11 98	0.12 136	0.11 95	0.10 142	0.10 87	0.09 97	0.07 162	0.08 152	0.11 117	0.12 129	0.12 113	0.14 146

FETStereo	0.11 122	0.09 122	0.06 101	0.06 104	0.06 105	0.07 112	0.04 93	0.19 168	0.06 68	0.24 210	0.06 69	0.17 154	0.05 83	0.05 106	0.15 118	0.13 112	0.15 126	0.10 110	0.16 132	0.08 111	0.20 166	0.17 153	0.06 138	0.06 111	0.12 133	0.11 117	0.14 130	0.09 101

Cross2Single-S	0.16 179	0.09 122	0.06 101	0.05 77	0.08 147	0.07 112	0.06 150	0.20 173	0.09 129	0.23 183	0.08 109	0.23 219	0.10 178	0.09 180	0.18 148	0.27 311	0.22 214	0.14 168	0.18 147	0.13 188	0.44 317	0.39 300	0.07 162	0.09 183	0.18 208	0.13 145	0.17 161	0.19 195

SCION-MonSter(vits)	0.06 54	0.09 122	0.07 121	0.09 158	0.09 163	0.08 137	0.05 125	0.05 54	0.05 47	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 66	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.06 42	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.07 40	0.07 28	0.07 69

DF_test	0.13 139	0.09 122	0.08 149	0.05 77	0.07 122	0.08 137	0.04 93	0.20 173	0.10 150	0.24 210	0.08 109	0.22 212	0.08 146	0.10 205	0.21 192	0.19 208	0.22 214	0.12 136	0.17 142	0.12 168	0.31 241	0.21 185	0.08 193	0.08 152	0.11 117	0.14 160	0.13 122	0.12 128

DepthFocus	0.14 147	0.09 122	0.07 121	0.10 169	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.20 173	0.10 150	0.23 183	0.10 145	0.18 162	0.07 127	0.11 226	0.19 157	0.21 242	0.22 214	0.13 154	0.22 192	0.14 218	0.35 269	0.24 207	0.10 241	0.07 129	0.11 117	0.13 145	0.17 161	0.18 175

MatchAttention (ZS)	0.15 160	0.09 122	0.06 101	0.07 119	0.06 105	0.10 170	0.05 125	0.20 173	0.10 150	0.24 210	0.07 90	0.24 228	0.08 146	0.09 180	0.21 192	0.20 229	0.22 214	0.13 154	0.15 123	0.12 168	0.40 299	0.25 219	0.07 162	0.06 111	0.15 170	0.13 145	0.26 247	0.17 167
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
DFGA-Net	0.09 102	0.09 122	0.05 81	0.07 119	0.05 85	0.06 95	0.05 125	0.11 112	0.06 68	0.12 119	0.07 90	0.13 121	0.05 83	0.04 90	0.14 106	0.12 103	0.13 111	0.10 110	0.13 111	0.07 94	0.11 97	0.08 85	0.05 118	0.07 129	0.10 107	0.09 96	0.14 130	0.11 120

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 130	0.09 122	0.06 101	0.06 104	0.07 122	0.06 95	0.04 93	0.17 148	0.08 109	0.24 210	0.08 109	0.14 132	0.06 108	0.06 127	0.17 133	0.14 124	0.18 155	0.13 154	0.18 147	0.10 142	0.23 203	0.23 199	0.06 138	0.06 111	0.10 107	0.13 145	0.14 130	0.16 160

AIO_rvc	0.09 102	0.09 122	0.06 101	0.07 119	0.06 105	0.07 112	0.04 93	0.12 118	0.08 109	0.12 119	0.05 51	0.11 105	0.04 68	0.05 106	0.22 212	0.17 164	0.11 98	0.09 93	0.14 115	0.07 94	0.16 122	0.22 193	0.04 91	0.05 93	0.09 92	0.08 74	0.09 78	0.07 69

HUF	0.13 139	0.09 122	0.07 121	0.08 142	0.08 147	0.07 112	0.04 93	0.15 134	0.08 109	0.18 142	0.07 90	0.12 113	0.07 127	0.06 127	0.43 314	0.45 380	0.15 126	0.10 110	0.20 169	0.09 129	0.21 177	0.21 185	0.06 138	0.06 111	0.11 117	0.08 74	0.11 106	0.08 85

plain	0.10 113	0.09 122	0.07 121	0.06 104	0.06 105	0.07 112	0.04 93	0.13 123	0.06 68	0.16 126	0.06 69	0.11 105	0.04 68	0.04 90	0.16 126	0.16 154	0.16 133	0.12 136	0.15 123	0.08 111	0.15 120	0.11 107	0.04 91	0.07 129	0.12 133	0.12 129	0.12 113	0.14 146

MIF-Stereo (partial)	0.10 113	0.09 122	0.08 149	0.07 119	0.06 105	0.07 112	0.04 93	0.12 118	0.09 129	0.12 119	0.07 90	0.09 91	0.07 127	0.05 106	0.18 148	0.15 141	0.16 133	0.13 154	0.14 115	0.08 111	0.16 122	0.10 103	0.04 91	0.08 152	0.13 143	0.11 117	0.16 144	0.13 134

MIM_Stereo	0.11 122	0.09 122	0.07 121	0.08 142	0.07 122	0.09 162	0.04 93	0.13 123	0.06 68	0.19 149	0.08 109	0.11 105	0.05 83	0.05 106	0.16 126	0.15 141	0.17 142	0.12 136	0.20 169	0.10 142	0.18 142	0.15 137	0.04 91	0.07 129	0.11 117	0.10 111	0.15 137	0.10 110

RAFT_CTSACE	0.11 122	0.09 122	0.07 121	0.05 77	0.06 105	0.08 137	0.06 150	0.12 118	0.07 101	0.18 142	0.06 69	0.14 132	0.12 223	0.05 106	0.13 93	0.13 112	0.14 117	0.09 93	0.12 102	0.07 94	0.16 122	0.18 162	0.04 91	0.07 129	0.14 158	0.14 160	0.19 177	0.14 146

test_4	0.14 147	0.09 122	0.10 187	0.07 119	0.07 122	0.05 71	0.05 125	0.17 148	0.11 175	0.24 210	0.08 109	0.15 140	0.08 146	0.07 140	0.19 157	0.18 188	0.18 155	0.12 136	0.17 142	0.11 156	0.23 203	0.27 237	0.04 91	0.09 183	0.14 158	0.20 241	0.26 247	0.23 238

AnonymousM	0.19 227	0.09 122	0.07 121	0.09 158	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.20 173	0.09 129	0.23 183	0.14 199	0.16 149	0.07 127	0.09 180	0.23 224	0.23 273	0.23 233	0.14 168	0.20 169	0.15 241	0.32 246	0.26 228	0.07 162	0.08 152	0.11 117	0.17 201	0.54 368	0.97 392

ARAFT	0.12 130	0.09 122	0.07 121	0.09 158	0.07 122	0.08 137	0.04 93	0.14 130	0.08 109	0.21 160	0.10 145	0.17 154	0.05 83	0.05 106	0.18 148	0.14 124	0.18 155	0.15 198	0.20 169	0.08 111	0.20 166	0.18 162	0.05 118	0.06 111	0.14 158	0.11 117	0.18 168	0.13 134

MMNet	0.10 113	0.09 122	0.07 121	0.10 169	0.08 147	0.09 162	0.06 150	0.10 103	0.08 109	0.08 97	0.09 128	0.12 113	0.06 108	0.08 153	0.22 212	0.11 87	0.12 105	0.11 125	0.12 102	0.09 129	0.11 97	0.08 85	0.06 138	0.08 152	0.10 107	0.11 117	0.13 122	0.12 128

DMCA	0.11 122	0.09 122	0.10 187	0.08 142	0.09 163	0.08 137	0.09 213	0.13 123	0.10 150	0.11 113	0.13 191	0.12 113	0.08 146	0.09 180	0.20 178	0.14 124	0.15 126	0.14 168	0.12 102	0.10 142	0.14 114	0.09 97	0.08 193	0.08 152	0.11 117	0.13 145	0.11 106	0.12 128

HNOStereo	0.14 147	0.10 141	0.08 149	0.08 142	0.08 147	0.08 137	0.05 125	0.22 208	0.08 109	0.26 243	0.08 109	0.21 199	0.08 146	0.07 140	0.19 157	0.17 164	0.18 155	0.11 125	0.22 192	0.11 156	0.30 238	0.22 193	0.06 138	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.16 160

FETCStereo	0.13 139	0.10 141	0.07 121	0.07 119	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.21 196	0.06 68	0.25 229	0.07 90	0.20 183	0.06 108	0.06 127	0.17 133	0.15 141	0.17 142	0.10 110	0.18 147	0.09 129	0.26 220	0.24 207	0.06 138	0.07 129	0.12 133	0.13 145	0.16 144	0.12 128

CEFStereo	0.12 130	0.10 141	0.06 101	0.06 104	0.07 122	0.09 162	0.06 150	0.19 168	0.06 68	0.24 210	0.07 90	0.19 173	0.05 83	0.06 127	0.19 157	0.14 124	0.16 133	0.10 110	0.17 142	0.09 129	0.23 203	0.18 162	0.06 138	0.07 129	0.11 117	0.12 129	0.12 113	0.10 110

CGFBStereo	0.12 130	0.10 141	0.06 101	0.06 104	0.06 105	0.08 137	0.05 125	0.20 173	0.06 68	0.24 210	0.07 90	0.19 173	0.05 83	0.06 127	0.17 133	0.14 124	0.16 133	0.10 110	0.16 132	0.09 129	0.22 188	0.19 176	0.06 138	0.06 111	0.12 133	0.12 129	0.13 122	0.10 110

ACC-I	0.16 179	0.10 141	0.07 121	0.06 104	0.09 163	0.07 112	0.07 172	0.22 208	0.10 150	0.23 183	0.09 128	0.22 212	0.10 178	0.10 205	0.17 133	0.27 311	0.21 194	0.14 168	0.18 147	0.14 218	0.45 320	0.43 318	0.07 162	0.09 183	0.17 191	0.17 201	0.14 130	0.18 175

ACC	0.16 179	0.10 141	0.07 121	0.06 104	0.09 163	0.07 112	0.07 172	0.22 208	0.11 175	0.23 183	0.09 128	0.23 219	0.10 178	0.10 205	0.17 133	0.28 318	0.22 214	0.14 168	0.18 147	0.14 218	0.45 320	0.44 322	0.07 162	0.09 183	0.17 191	0.17 201	0.15 137	0.19 195

S2M2_XL	0.15 160	0.10 141	0.11 216	0.08 142	0.08 147	0.11 188	0.09 213	0.22 208	0.09 129	0.22 169	0.10 145	0.24 228	0.08 146	0.08 153	0.18 148	0.19 208	0.24 251	0.13 154	0.19 160	0.11 156	0.36 274	0.21 185	0.09 213	0.08 152	0.14 158	0.12 129	0.18 168	0.20 205
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.12 130	0.10 141	0.06 101	0.10 169	0.07 122	0.07 112	0.06 150	0.14 130	0.10 150	0.13 122	0.07 90	0.13 121	0.05 83	0.05 106	0.29 269	0.29 324	0.11 98	0.09 93	0.13 111	0.07 94	0.18 142	0.24 207	0.05 118	0.06 111	0.12 133	0.18 220	0.10 94	0.07 69

test_for_model	0.18 210	0.10 141	0.07 121	0.08 142	0.09 163	0.07 112	0.05 125	0.20 173	0.11 175	0.25 229	0.08 109	0.25 240	0.07 127	0.08 153	0.17 133	0.19 208	1.29 421	0.14 168	0.24 208	0.13 188	0.38 284	0.18 162	0.07 162	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.18 175

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 210	0.10 141	0.07 121	0.08 142	0.09 163	0.07 112	0.05 125	0.20 173	0.11 175	0.25 229	0.08 109	0.25 240	0.07 127	0.08 153	0.17 133	0.19 208	1.29 421	0.14 168	0.24 208	0.13 188	0.38 284	0.18 162	0.07 162	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.18 175

testlalala	0.18 210	0.10 141	0.07 121	0.08 142	0.09 163	0.07 112	0.05 125	0.20 173	0.11 175	0.25 229	0.08 109	0.25 240	0.07 127	0.08 153	0.17 133	0.19 208	1.29 421	0.14 168	0.24 208	0.13 188	0.38 284	0.18 162	0.07 162	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.18 175

GCAPDPT-zeroshot	0.18 210	0.10 141	0.07 121	0.08 142	0.09 163	0.07 112	0.05 125	0.20 173	0.11 175	0.25 229	0.08 109	0.25 240	0.07 127	0.08 153	0.17 133	0.19 208	1.29 421	0.14 168	0.24 208	0.13 188	0.38 284	0.18 162	0.07 162	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.18 175

GCAP-Stereo	0.18 210	0.10 141	0.07 121	0.08 142	0.09 163	0.07 112	0.05 125	0.20 173	0.11 175	0.25 229	0.08 109	0.25 240	0.07 127	0.08 153	0.17 133	0.19 208	1.29 421	0.14 168	0.24 208	0.13 188	0.38 284	0.18 162	0.07 162	0.07 129	0.13 143	0.14 160	0.16 144	0.18 175

HH	0.25 291	0.10 141	0.17 306	0.15 245	0.14 260	0.20 288	0.14 274	0.27 298	0.13 231	0.36 354	0.12 179	0.28 273	0.10 178	0.13 280	0.23 224	0.40 370	0.26 282	0.19 289	0.49 322	0.21 301	0.68 387	0.52 357	0.11 268	0.11 235	0.23 278	0.25 292	0.36 319	0.38 322

HanStereo	0.25 291	0.10 141	0.17 306	0.15 245	0.14 260	0.20 288	0.14 274	0.27 298	0.13 231	0.36 354	0.12 179	0.28 273	0.10 178	0.13 280	0.23 224	0.40 370	0.26 282	0.19 289	0.49 322	0.21 301	0.68 387	0.52 357	0.11 268	0.11 235	0.23 278	0.25 292	0.36 319	0.38 322

4D-IteraStereo	0.14 147	0.10 141	0.09 173	0.10 169	0.08 147	0.08 137	0.05 125	0.21 196	0.12 203	0.26 243	0.12 179	0.20 183	0.08 146	0.07 140	0.19 157	0.18 188	0.20 178	0.15 198	0.22 192	0.12 168	0.27 229	0.29 250	0.05 118	0.08 152	0.14 158	0.14 160	0.19 177	0.13 134

CES	0.18 210	0.10 141	0.10 187	0.09 158	0.11 207	0.10 170	0.05 125	0.42 371	0.10 150	0.20 153	0.27 316	0.23 219	0.10 178	0.12 260	0.26 257	0.23 273	0.25 265	0.15 198	0.20 169	0.13 188	0.45 320	0.26 228	0.09 213	0.08 152	0.19 220	0.15 177	0.19 177	0.24 254

RAFT+CT+SA	0.12 130	0.10 141	0.09 173	0.08 142	0.06 105	0.07 112	0.06 150	0.19 168	0.09 129	0.16 126	0.08 109	0.18 162	0.16 278	0.05 106	0.17 133	0.17 164	0.12 105	0.10 110	0.17 142	0.09 129	0.17 130	0.23 199	0.04 91	0.08 152	0.15 170	0.14 160	0.18 168	0.17 167

test_5	0.11 122	0.10 141	0.08 149	0.07 119	0.05 85	0.07 112	0.05 125	0.16 141	0.07 101	0.11 113	0.09 128	0.15 140	0.15 269	0.03 53	0.15 118	0.15 141	0.11 98	0.10 110	0.12 102	0.07 94	0.13 109	0.15 137	0.04 91	0.09 183	0.13 143	0.14 160	0.19 177	0.18 175

AASNet	0.10 113	0.10 141	0.07 121	0.10 169	0.10 187	0.11 188	0.08 196	0.11 112	0.06 68	0.10 107	0.11 168	0.10 95	0.06 108	0.07 140	0.14 106	0.11 87	0.13 111	0.11 125	0.11 95	0.09 129	0.11 97	0.12 116	0.06 138	0.08 152	0.11 117	0.10 111	0.10 94	0.08 85

test-1	0.27 306	0.10 141	0.12 240	0.14 226	0.13 241	0.25 324	0.18 296	0.29 325	0.17 294	0.37 361	0.42 360	0.30 295	0.16 278	0.14 291	0.29 269	0.36 357	0.27 294	0.20 301	0.52 334	0.25 332	0.57 362	0.66 390	0.10 241	0.13 280	0.28 323	0.29 328	0.30 293	0.36 312

raft+_RVC	0.12 130	0.10 141	0.08 149	0.09 158	0.08 147	0.09 162	0.06 150	0.18 157	0.09 129	0.22 169	0.12 179	0.15 140	0.07 127	0.06 127	0.16 126	0.14 124	0.16 133	0.12 136	0.20 169	0.09 129	0.19 156	0.17 153	0.05 118	0.07 129	0.14 158	0.13 145	0.16 144	0.13 134

XX-Stereo	2.24 421	0.10 141	0.10 187	0.17 266	0.10 187	0.21 298	0.11 243	0.25 260	0.12 203	0.36 354	0.53 380	0.29 283	0.10 178	0.11 226	0.24 241	0.35 349	0.27 294	0.18 275	0.47 311	0.18 280	0.41 301	0.37 292	0.10 241	0.10 218	54.05 447	0.25 292	0.34 314	0.51 349

AFF-stereo	0.10 113	0.10 141	0.08 149	0.07 119	0.06 105	0.08 137	0.04 93	0.17 148	0.08 109	0.21 160	0.08 109	0.13 121	0.05 83	0.03 53	0.14 106	0.14 124	0.12 105	0.09 93	0.20 169	0.07 94	0.14 114	0.11 107	0.04 91	0.06 111	0.13 143	0.12 129	0.18 168	0.11 120

CCAANet	0.11 122	0.10 141	0.10 187	0.10 169	0.08 147	0.09 162	0.11 243	0.13 123	0.10 150	0.11 113	0.10 145	0.18 162	0.08 146	0.07 140	0.16 126	0.14 124	0.14 117	0.11 125	0.10 89	0.09 129	0.13 109	0.09 97	0.07 162	0.06 111	0.11 117	0.12 129	0.21 200	0.14 146

GANet	0.10 113	0.10 141	0.09 173	0.10 169	0.10 187	0.12 205	0.09 213	0.13 123	0.08 109	0.10 107	0.10 145	0.14 132	0.06 108	0.06 127	0.11 71	0.12 103	0.14 117	0.14 168	0.11 95	0.07 94	0.11 97	0.08 85	0.08 193	0.08 152	0.11 117	0.09 96	0.11 106	0.11 120

PWCDC_ROB	0.23 274	0.10 141	0.13 258	0.10 169	0.17 295	0.11 188	0.15 282	0.12 118	0.38 369	0.11 113	0.25 299	0.14 132	0.77 383	0.28 362	0.88 368	0.21 242	0.17 142	0.18 275	0.17 142	0.17 272	0.20 166	0.39 300	0.20 334	0.17 322	0.11 117	0.20 241	0.15 137	0.24 254

YMNet	0.13 139	0.11 168	0.08 149	0.10 169	0.10 187	0.12 205	0.17 291	0.11 112	0.10 150	0.10 107	0.08 109	0.16 149	0.12 223	0.09 180	0.66 351	0.16 154	0.12 105	0.12 136	0.14 115	0.08 111	0.11 97	0.11 107	0.07 162	0.07 129	0.15 170	0.11 117	0.15 137	0.13 134

castereo++	0.17 197	0.11 168	0.09 173	0.12 204	0.09 163	0.10 170	0.06 150	0.22 208	0.12 203	0.27 255	0.11 168	0.27 265	0.10 178	0.08 153	0.17 133	0.21 242	0.24 251	0.14 168	0.25 220	0.13 188	0.44 317	0.31 259	0.08 193	0.10 218	0.17 191	0.17 201	0.36 319	0.19 195

IGEV-Stereo+	0.10 113	0.11 168	0.05 81	0.05 77	0.06 105	0.06 95	0.03 50	0.16 141	0.08 109	0.24 210	0.13 191	0.11 105	0.06 108	0.05 106	0.13 93	0.15 141	0.14 117	0.10 110	0.15 123	0.10 142	0.18 142	0.15 137	0.05 118	0.04 60	0.10 107	0.12 129	0.08 57	0.09 101

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 160	0.11 168	0.10 187	0.11 189	0.08 147	0.09 162	0.05 125	0.18 157	0.17 294	0.23 183	0.18 242	0.18 162	0.10 178	0.09 180	0.19 157	0.17 164	0.19 168	0.15 198	0.18 147	0.12 168	0.19 156	0.26 228	0.07 162	0.09 183	0.16 176	0.22 262	0.16 144	0.21 216

CAS	0.14 147	0.11 168	0.08 149	0.09 158	0.08 147	0.08 137	0.05 125	0.17 148	0.10 150	0.17 135	0.16 225	0.15 140	0.10 178	0.10 205	0.20 178	0.18 188	0.17 142	0.14 168	0.19 160	0.11 156	0.22 188	0.23 199	0.07 162	0.08 152	0.17 191	0.16 191	0.17 161	0.23 238

TESTraft	0.13 139	0.11 168	0.08 149	0.07 119	0.07 122	0.07 112	0.07 172	0.15 134	0.11 175	0.16 126	0.10 145	0.14 132	0.16 278	0.05 106	0.24 241	0.17 164	0.15 126	0.12 136	0.18 147	0.10 142	0.18 142	0.22 193	0.04 91	0.08 152	0.17 191	0.17 201	0.23 212	0.19 195

anonymity	0.53 365	0.11 168	0.19 318	0.16 256	0.14 260	0.16 249	0.10 230	0.29 325	0.13 231	0.34 331	7.32 437	0.30 295	0.13 244	0.12 260	0.21 192	0.37 362	0.27 294	0.17 238	0.44 303	0.23 321	0.43 310	0.54 365	0.11 268	0.12 256	0.34 357	0.43 371	0.71 394	0.44 341

IER	0.15 160	0.11 168	0.10 187	0.12 204	0.10 187	0.12 205	0.08 196	0.17 148	0.10 150	0.18 142	0.17 238	0.20 183	0.10 178	0.11 226	0.47 325	0.15 141	0.18 155	0.14 168	0.16 132	0.11 156	0.16 122	0.12 116	0.09 213	0.09 183	0.14 158	0.16 191	0.19 177	0.18 175

CIPLG	0.15 160	0.11 168	0.08 149	0.10 169	0.09 163	0.11 188	0.08 196	0.23 224	0.09 129	0.23 183	0.14 199	0.20 183	0.10 178	0.12 260	0.23 224	0.17 164	0.21 194	0.14 168	0.21 182	0.13 188	0.22 188	0.28 245	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.12 129	0.21 200	0.13 134

IPLGR_C	0.15 160	0.11 168	0.08 149	0.10 169	0.09 163	0.11 188	0.08 196	0.23 224	0.09 129	0.23 183	0.14 199	0.20 183	0.10 178	0.12 260	0.21 192	0.17 164	0.21 194	0.14 168	0.21 182	0.13 188	0.22 188	0.28 245	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.12 129	0.21 200	0.14 146

test-3	0.18 210	0.11 168	0.09 173	0.11 189	0.12 223	0.10 170	0.07 172	0.25 260	0.10 150	0.27 255	0.11 168	0.29 283	0.11 207	0.08 153	0.23 224	0.19 208	0.23 233	0.15 198	0.47 311	0.15 241	0.33 251	0.46 330	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.14 160	0.25 234	0.23 238

test_1	0.18 210	0.11 168	0.09 173	0.11 189	0.12 223	0.10 170	0.07 172	0.25 260	0.10 150	0.27 255	0.11 168	0.29 283	0.11 207	0.08 153	0.23 224	0.19 208	0.23 233	0.15 198	0.47 311	0.15 241	0.33 251	0.46 330	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.14 160	0.25 234	0.23 238

ACRE	0.15 160	0.11 168	0.08 149	0.10 169	0.09 163	0.11 188	0.08 196	0.23 224	0.09 129	0.23 183	0.15 209	0.20 183	0.10 178	0.12 260	0.21 192	0.17 164	0.21 194	0.14 168	0.21 182	0.13 188	0.22 188	0.27 237	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.12 129	0.21 200	0.13 134

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 130	0.11 168	0.09 173	0.08 142	0.07 122	0.08 137	0.05 125	0.21 196	0.09 129	0.23 183	0.09 128	0.18 162	0.06 108	0.05 106	0.16 126	0.14 124	0.14 117	0.09 93	0.21 182	0.08 111	0.17 130	0.13 127	0.05 118	0.08 152	0.17 191	0.13 145	0.20 192	0.14 146

UPFNet	0.13 139	0.11 168	0.12 240	0.12 204	0.11 207	0.13 217	0.10 230	0.15 134	0.12 203	0.17 135	0.13 191	0.15 140	0.09 162	0.11 226	0.23 224	0.15 141	0.17 142	0.15 198	0.16 132	0.11 156	0.13 109	0.11 107	0.09 213	0.09 183	0.13 143	0.13 145	0.19 177	0.13 134

HITNet	0.14 147	0.11 168	0.10 187	0.11 189	0.10 187	0.10 170	0.07 172	0.18 157	0.11 175	0.24 210	0.13 191	0.18 162	0.10 178	0.09 180	0.20 178	0.14 124	0.17 142	0.14 168	0.16 132	0.10 142	0.20 166	0.22 193	0.08 193	0.09 183	0.15 170	0.14 160	0.24 223	0.18 175
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
depth_test_26	0.18 210	0.12 184	0.09 173	0.08 142	0.09 163	0.08 137	0.06 150	0.30 329	0.10 150	0.35 345	0.11 168	0.40 336	0.09 162	0.10 205	0.20 178	0.21 242	0.32 338	0.15 198	0.29 247	0.14 218	0.46 332	0.26 228	0.12 287	0.09 183	0.16 176	0.16 191	0.17 161	0.21 216

LGCAT	0.15 160	0.12 184	0.10 187	0.09 158	0.09 163	0.11 188	0.07 172	0.21 196	0.12 203	0.23 183	0.11 168	0.19 173	0.10 178	0.08 153	0.19 157	0.21 242	0.24 251	0.14 168	0.21 182	0.13 188	0.37 279	0.24 207	0.10 241	0.08 152	0.14 158	0.15 177	0.18 168	0.16 160

castereo	0.17 197	0.12 184	0.10 187	0.10 169	0.10 187	0.11 188	0.06 150	0.22 208	0.13 231	0.26 243	0.14 199	0.23 219	0.08 146	0.07 140	0.19 157	0.22 261	0.25 265	0.14 168	0.28 237	0.13 188	0.45 320	0.34 275	0.07 162	0.09 183	0.19 220	0.20 241	0.19 177	0.20 205

MGS-Stereo	0.15 160	0.12 184	0.08 149	0.07 119	0.07 122	0.07 112	0.05 125	0.16 141	0.07 101	0.13 122	0.10 145	0.13 121	0.06 108	0.08 153	0.98 380	0.13 112	0.19 168	0.15 198	0.18 147	0.12 168	0.19 156	0.16 146	0.07 162	0.08 152	0.13 143	0.12 129	0.17 161	0.15 154

CASnet	0.15 160	0.12 184	0.08 149	0.10 169	0.11 207	0.14 225	0.06 150	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.15 209	0.23 219	0.10 178	0.09 180	0.19 157	0.15 141	0.20 178	0.11 125	0.26 222	0.11 156	0.34 258	0.19 176	0.07 162	0.08 152	0.16 176	0.12 129	0.20 192	0.17 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.13 139	0.12 184	0.09 173	0.09 158	0.08 147	0.10 170	0.07 172	0.18 157	0.08 109	0.20 153	0.16 225	0.15 140	0.07 127	0.07 140	0.15 118	0.15 141	0.17 142	0.12 136	0.23 200	0.11 156	0.19 156	0.21 185	0.07 162	0.08 152	0.13 143	0.11 117	0.18 168	0.12 128

EGLCR-Stereo	0.20 238	0.12 184	0.10 187	0.11 189	0.11 207	0.13 217	0.06 150	0.23 224	0.11 175	0.27 255	0.09 128	0.24 228	0.09 162	0.09 180	0.18 148	0.21 242	0.24 251	0.16 221	0.29 247	0.12 168	0.36 274	0.46 330	0.07 162	0.09 183	0.15 170	0.25 292	0.93 405	0.25 262

TestStereo1	0.14 147	0.12 184	0.08 149	0.07 119	0.07 122	0.08 137	0.07 172	0.14 130	0.10 150	0.17 135	0.09 128	0.14 132	0.17 291	0.05 106	0.23 224	0.17 164	0.16 133	0.12 136	0.19 160	0.10 142	0.19 156	0.24 207	0.04 91	0.07 129	0.18 208	0.17 201	0.26 247	0.20 205

SA-5K	0.14 147	0.12 184	0.08 149	0.07 119	0.07 122	0.08 137	0.07 172	0.14 130	0.10 150	0.17 135	0.09 128	0.14 132	0.17 291	0.05 106	0.23 224	0.17 164	0.16 133	0.12 136	0.19 160	0.10 142	0.19 156	0.24 207	0.04 91	0.07 129	0.18 208	0.17 201	0.26 247	0.20 205

IPLG	0.22 262	0.12 184	0.11 216	0.10 169	0.10 187	0.10 170	0.07 172	0.22 208	0.09 129	0.24 210	0.15 209	0.21 199	0.09 162	0.11 226	1.93 413	0.18 188	0.21 194	0.16 221	0.24 208	0.14 218	0.20 166	0.32 264	0.06 138	0.10 218	0.18 208	0.18 220	0.24 223	0.14 146

GMOStereo	0.16 179	0.12 184	0.10 187	0.10 169	0.08 147	0.10 170	0.07 172	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.10 145	0.21 199	0.13 244	0.08 153	0.20 178	0.18 188	0.21 194	0.14 168	0.23 200	0.13 188	0.26 220	0.36 286	0.05 118	0.08 152	0.22 258	0.19 230	0.24 223	0.18 175

error version	0.16 179	0.12 184	0.10 187	0.10 169	0.08 147	0.10 170	0.07 172	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.10 145	0.21 199	0.13 244	0.08 153	0.20 178	0.18 188	0.21 194	0.14 168	0.23 200	0.13 188	0.26 220	0.36 286	0.05 118	0.08 152	0.22 258	0.19 230	0.24 223	0.18 175

test-v	0.16 179	0.12 184	0.10 187	0.10 169	0.08 147	0.10 170	0.07 172	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.10 145	0.21 199	0.13 244	0.08 153	0.20 178	0.18 188	0.21 194	0.14 168	0.23 200	0.13 188	0.26 220	0.36 286	0.05 118	0.08 152	0.22 258	0.19 230	0.24 223	0.18 175

test_3	0.19 227	0.12 184	0.11 216	0.11 189	0.12 223	0.10 170	0.07 172	0.25 260	0.12 203	0.28 275	0.12 179	0.31 302	0.14 262	0.08 153	0.25 253	0.20 229	0.23 233	0.15 198	0.47 311	0.16 259	0.35 269	0.46 330	0.06 138	0.11 235	0.19 220	0.19 230	0.27 265	0.25 262

test-2	0.16 179	0.12 184	0.10 187	0.10 169	0.08 147	0.10 170	0.07 172	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.10 145	0.21 199	0.13 244	0.08 153	0.20 178	0.18 188	0.21 194	0.14 168	0.23 200	0.13 188	0.26 220	0.36 286	0.05 118	0.08 152	0.22 258	0.19 230	0.24 223	0.18 175

CREStereo++_RVC	0.18 210	0.12 184	0.10 187	0.11 189	0.12 223	0.11 188	0.08 196	0.23 224	0.12 203	0.28 275	0.13 191	0.22 212	0.19 310	0.10 205	0.22 212	0.22 261	0.24 251	0.12 136	0.22 192	0.11 156	0.34 258	0.25 219	0.07 162	0.09 183	0.19 220	0.15 177	0.62 382	0.23 238
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
TANstereo	0.19 227	0.12 184	0.10 187	0.14 226	0.13 241	0.14 225	0.08 196	0.18 157	0.11 175	0.24 210	0.12 179	0.16 149	0.12 223	0.13 280	0.29 269	0.28 318	0.26 282	0.25 347	0.34 268	0.22 309	0.34 258	0.27 237	0.29 370	0.10 218	0.13 143	0.15 177	0.36 319	0.18 175

XX-TBD	0.19 227	0.12 184	0.10 187	0.14 226	0.13 241	0.14 225	0.08 196	0.18 157	0.11 175	0.24 210	0.12 179	0.16 149	0.12 223	0.13 280	0.29 269	0.28 318	0.26 282	0.25 347	0.34 268	0.22 309	0.34 258	0.27 237	0.29 370	0.10 218	0.13 143	0.15 177	0.36 319	0.18 175

raftrobust	0.15 160	0.12 184	0.11 216	0.11 189	0.10 187	0.08 137	0.06 150	0.22 208	0.09 129	0.27 255	0.13 191	0.19 173	0.08 146	0.08 153	0.21 192	0.18 188	0.21 194	0.15 198	0.28 237	0.13 188	0.25 213	0.23 199	0.08 193	0.08 152	0.19 220	0.17 201	0.17 161	0.16 160

DMCA-RVC	0.16 179	0.12 184	0.15 280	0.12 204	0.13 241	0.11 188	0.13 265	0.17 148	0.16 284	0.18 142	0.21 274	0.20 183	0.10 178	0.10 205	0.36 300	0.17 164	0.18 155	0.17 238	0.16 132	0.14 218	0.18 142	0.15 137	0.10 241	0.12 256	0.14 158	0.13 145	0.18 168	0.18 175

CVANet_RVC	0.10 113	0.12 184	0.11 216	0.13 214	0.09 163	0.11 188	0.08 196	0.12 118	0.08 109	0.09 101	0.14 199	0.10 95	0.07 127	0.07 140	0.11 71	0.11 87	0.11 98	0.11 125	0.11 95	0.08 111	0.11 97	0.08 85	0.06 138	0.08 152	0.11 117	0.09 96	0.11 106	0.12 128

DN	0.72 381	0.13 205	0.12 240	0.24 320	0.12 223	7.52 438	0.13 265	0.25 260	0.14 248	0.30 298	0.20 263	6.25 432	0.10 178	0.15 306	0.22 212	0.27 311	0.27 294	0.17 238	0.41 293	0.16 259	0.40 299	0.34 275	0.11 268	0.11 235	0.37 364	0.31 339	0.27 265	0.43 339

WQFJA1++	3.28 429	0.13 205	0.09 173	27.82 446	0.11 207	24.38 447	25.71 446	0.22 208	0.11 175	0.35 345	0.16 225	0.65 363	2.77 420	0.08 153	0.17 133	0.23 273	0.23 233	0.14 168	1.04 377	0.38 378	0.36 274	0.26 228	0.08 193	0.08 152	0.20 233	2.15 433	0.29 282	0.30 294

IGEV-FE	0.29 312	0.13 205	0.22 341	0.29 336	0.17 295	0.21 298	0.22 321	0.28 309	0.14 248	0.35 345	0.43 363	0.33 311	0.11 207	0.14 291	0.23 224	0.37 362	0.26 282	0.17 238	0.47 311	0.24 324	0.51 352	0.61 382	0.11 268	0.11 235	0.33 349	0.27 315	0.62 382	0.45 342

Reg-Stereo(zero)	0.24 282	0.13 205	0.14 267	0.13 214	0.11 207	0.14 225	0.11 243	0.32 344	0.15 264	0.34 331	0.56 384	0.30 295	0.12 223	0.16 313	0.19 157	0.31 333	0.25 265	0.15 198	0.42 297	0.17 272	0.34 258	0.49 344	0.10 241	0.11 235	0.20 233	0.24 281	0.38 330	0.37 317

FLISNet	0.24 282	0.13 205	0.14 267	0.13 214	0.11 207	0.14 225	0.11 243	0.32 344	0.15 264	0.34 331	0.56 384	0.30 295	0.12 223	0.16 313	0.19 157	0.31 333	0.25 265	0.15 198	0.42 297	0.17 272	0.34 258	0.49 344	0.10 241	0.11 235	0.20 233	0.24 281	0.38 330	0.37 317

gcap-zeroshot	0.36 336	0.13 205	0.16 293	0.19 286	0.14 260	0.19 281	0.14 274	0.28 309	0.13 231	0.37 361	0.35 341	0.34 316	0.12 223	0.12 260	0.23 224	0.36 357	0.50 384	0.17 238	3.18 416	0.25 332	0.45 320	0.51 353	0.23 346	0.11 235	0.21 246	0.26 308	0.25 234	0.27 279

trnet	0.16 179	0.13 205	0.10 187	0.11 189	0.10 187	0.10 170	0.06 150	0.24 240	0.09 129	0.28 275	0.12 179	0.26 252	0.11 207	0.10 205	0.20 178	0.22 261	0.25 265	0.13 154	0.21 182	0.13 188	0.32 246	0.20 182	0.08 193	0.09 183	0.17 191	0.17 201	0.24 223	0.23 238

IGEV_Zeroshot_test	0.29 312	0.13 205	0.22 341	0.29 336	0.17 295	0.21 298	0.22 321	0.28 309	0.14 248	0.35 345	0.43 363	0.33 311	0.11 207	0.14 291	0.23 224	0.37 362	0.26 282	0.17 238	0.48 320	0.24 324	0.52 354	0.61 382	0.11 268	0.11 235	0.33 349	0.27 315	0.62 382	0.45 342

MSKI-zero shot	0.26 299	0.13 205	0.10 187	0.14 226	0.14 260	0.15 240	0.11 243	0.28 309	0.13 231	0.30 298	0.35 341	0.28 273	0.11 207	0.12 260	0.29 269	0.37 362	0.28 309	0.17 238	0.58 349	0.26 341	0.57 362	0.55 367	0.09 213	0.11 235	0.25 298	0.41 365	0.32 304	0.42 335

Any-RAFT	0.24 282	0.13 205	0.16 293	0.16 256	0.13 241	0.15 240	0.10 230	0.25 260	0.14 248	0.28 275	0.35 341	0.28 273	0.11 207	0.12 260	0.22 212	0.25 294	0.28 309	0.17 238	0.50 329	0.16 259	0.63 376	0.40 306	0.10 241	0.10 218	0.28 323	0.29 328	0.26 247	0.42 335

RAFT-Test	0.24 282	0.13 205	0.11 216	0.16 256	0.14 260	0.18 270	0.11 243	0.27 298	0.14 248	0.32 316	0.26 308	0.26 252	0.12 223	0.14 291	0.24 241	0.35 349	0.27 294	0.18 275	0.56 344	0.24 324	0.58 366	0.49 344	0.09 213	0.11 235	0.27 316	0.29 328	0.27 265	0.35 308

LoS_RVC	0.16 179	0.13 205	0.10 187	0.07 119	0.09 163	0.08 137	0.06 150	0.17 148	0.11 175	0.23 183	0.16 225	0.17 154	0.11 207	0.09 180	0.21 192	0.22 261	0.17 142	0.16 221	0.24 208	0.12 168	0.33 251	0.31 259	0.08 193	0.09 183	0.20 233	0.15 177	0.16 144	0.20 205

tt_ll	0.16 179	0.13 205	0.10 187	0.07 119	0.09 163	0.08 137	0.06 150	0.17 148	0.11 175	0.23 183	0.16 225	0.17 154	0.11 207	0.09 180	0.21 192	0.22 261	0.17 142	0.16 221	0.24 208	0.12 168	0.33 251	0.31 259	0.08 193	0.09 183	0.20 233	0.15 177	0.16 144	0.20 205

raft_robust	0.18 210	0.13 205	0.10 187	0.14 226	0.09 163	0.11 188	0.08 196	0.25 260	0.12 203	0.30 298	0.10 145	0.24 228	0.14 262	0.10 205	0.24 241	0.21 242	0.21 194	0.17 238	0.34 268	0.14 218	0.27 229	0.31 259	0.06 138	0.10 218	0.22 258	0.21 252	0.24 223	0.21 216

Sa-1000	0.17 197	0.13 205	0.09 173	0.09 158	0.09 163	0.11 188	0.05 125	0.22 208	0.11 175	0.24 210	0.11 168	0.24 228	0.09 162	0.10 205	0.22 212	0.18 188	0.21 194	0.17 238	0.28 237	0.12 168	0.25 213	0.33 267	0.06 138	0.09 183	0.24 291	0.20 241	0.26 247	0.22 227

SA	0.15 160	0.13 205	0.09 173	0.09 158	0.08 147	0.11 188	0.06 150	0.21 196	0.10 150	0.23 183	0.09 128	0.23 219	0.07 127	0.07 140	0.19 157	0.18 188	0.18 155	0.15 198	0.24 208	0.12 168	0.20 166	0.26 228	0.05 118	0.09 183	0.20 233	0.20 241	0.27 265	0.23 238

RALAANet	0.14 147	0.13 205	0.11 216	0.10 169	0.10 187	0.11 188	0.07 172	0.17 148	0.10 150	0.16 126	0.15 209	0.15 140	0.09 162	0.06 127	0.19 157	0.16 154	0.18 155	0.17 238	0.26 222	0.14 218	0.24 208	0.23 199	0.07 162	0.09 183	0.16 176	0.15 177	0.20 192	0.16 160

sCroCo_RVC	0.22 262	0.13 205	0.11 216	0.11 189	0.10 187	0.14 225	0.09 213	0.24 240	0.19 306	0.24 210	0.16 225	0.20 183	0.20 314	0.08 153	0.26 257	0.36 357	0.29 316	0.22 318	0.35 278	0.21 301	0.48 339	0.53 362	0.10 241	0.15 304	0.23 278	0.21 252	0.28 276	0.23 238

EAI-Stereo	0.28 310	0.13 205	0.12 240	0.18 276	0.16 286	0.66 384	0.20 308	0.27 298	0.18 301	0.27 255	0.27 316	0.29 283	0.10 178	0.11 226	0.35 298	0.32 339	0.26 282	0.20 301	0.65 357	0.22 309	0.44 317	0.44 322	0.10 241	0.14 291	0.28 323	0.31 339	0.39 334	0.42 335

UNet	0.15 160	0.13 205	0.13 258	0.14 226	0.12 223	0.14 225	0.10 230	0.20 173	0.12 203	0.21 160	0.15 209	0.17 154	0.12 223	0.13 280	0.21 192	0.15 141	0.20 178	0.17 238	0.18 147	0.13 188	0.17 130	0.14 133	0.10 241	0.12 256	0.15 170	0.17 201	0.20 192	0.17 167

CREStereo	0.17 197	0.13 205	0.11 216	0.11 189	0.10 187	0.10 170	0.06 150	0.24 240	0.10 150	0.27 255	0.12 179	0.26 252	0.11 207	0.10 205	0.22 212	0.26 305	0.26 282	0.13 154	0.21 182	0.14 218	0.36 274	0.24 207	0.08 193	0.09 183	0.17 191	0.17 201	0.23 212	0.22 227
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
R-Stereo Train	0.23 274	0.13 205	0.13 258	0.15 245	0.13 241	0.18 270	0.07 172	0.24 240	0.15 264	0.32 316	0.25 299	0.27 265	0.13 244	0.14 291	0.21 192	0.28 318	0.30 324	0.20 301	0.47 311	0.20 290	0.47 335	0.50 349	0.10 241	0.12 256	0.23 278	0.26 308	0.23 212	0.28 286

RAFT-Stereo	0.23 274	0.13 205	0.13 258	0.15 245	0.13 241	0.18 270	0.07 172	0.24 240	0.15 264	0.32 316	0.25 299	0.27 265	0.13 244	0.14 291	0.21 192	0.28 318	0.30 324	0.20 301	0.47 311	0.20 290	0.47 335	0.50 349	0.10 241	0.12 256	0.23 278	0.26 308	0.23 212	0.28 286
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Cross2Single Stereo	0.17 197	0.14 228	0.08 149	0.19 286	0.11 207	0.11 188	0.07 172	0.18 157	0.18 301	0.20 153	0.10 145	0.20 183	0.14 262	0.12 260	0.19 157	0.27 311	0.27 294	0.15 198	0.14 115	0.13 188	0.43 310	0.33 267	0.09 213	0.08 152	0.28 323	0.20 241	0.21 200	0.15 154

DF	0.26 299	0.14 228	0.11 216	0.15 245	0.10 187	0.17 263	0.09 213	0.26 277	0.12 203	0.27 255	0.15 209	0.31 302	0.09 162	0.11 226	0.21 192	0.30 331	0.25 265	0.18 275	1.59 389	0.17 272	0.45 320	0.39 300	0.09 213	0.11 235	0.21 246	0.25 292	0.29 282	0.34 306

DDF-Stereo	0.40 348	0.14 228	0.08 149	1.79 411	0.15 279	1.91 419	0.20 308	0.26 277	0.11 175	0.27 255	0.17 238	2.08 408	0.16 278	0.11 226	0.19 157	0.25 294	0.29 316	0.15 198	0.37 286	0.15 241	0.45 320	0.34 275	0.09 213	0.10 218	0.18 208	0.23 272	0.25 234	0.26 274

zero-FE	1.43 411	0.14 228	0.08 149	8.08 438	0.34 368	13.79 443	2.48 421	0.26 277	0.12 203	0.32 316	0.26 308	6.70 434	0.60 374	0.11 226	0.27 263	0.24 282	0.43 373	0.33 383	0.54 339	0.16 259	1.94 431	0.41 309	0.09 213	0.10 218	0.18 208	0.23 272	0.25 234	0.25 262

S2M2_L	0.17 197	0.14 228	0.15 280	0.13 214	0.10 187	0.16 249	0.11 243	0.21 196	0.11 175	0.27 255	0.09 128	0.20 183	0.06 108	0.17 322	0.22 212	0.19 208	0.25 265	0.16 221	0.20 169	0.15 241	0.34 258	0.25 219	0.13 295	0.10 218	0.16 176	0.16 191	0.27 265	0.23 238
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.16 179	0.14 228	0.11 216	0.12 204	0.13 241	0.12 205	0.09 213	0.20 173	0.11 175	0.24 210	0.16 225	0.19 173	0.16 278	0.11 226	0.29 269	0.16 154	0.20 178	0.15 198	0.18 147	0.12 168	0.20 166	0.16 146	0.11 268	0.10 218	0.18 208	0.19 230	0.23 212	0.17 167

model_zeroshot	0.28 310	0.14 228	0.11 216	0.16 256	0.14 260	0.18 270	0.11 243	0.28 309	0.15 264	0.33 327	0.32 333	0.31 302	0.10 178	0.13 280	0.43 314	0.31 333	0.30 324	0.19 289	0.66 358	0.22 309	0.55 358	0.44 322	0.12 287	0.13 280	0.49 385	0.36 355	0.31 301	0.53 350

AE-Stereo	0.20 238	0.14 228	0.13 258	0.16 256	0.12 223	0.12 205	0.09 213	0.23 224	0.15 264	0.28 275	0.12 179	0.29 283	0.13 244	0.09 180	0.21 192	0.25 294	0.28 309	0.19 289	0.28 237	0.19 283	0.35 269	0.42 312	0.07 162	0.14 291	0.22 258	0.24 281	0.26 247	0.21 216

iinet-f	0.17 197	0.14 228	0.10 187	0.12 204	0.09 163	0.14 225	0.09 213	0.15 134	0.10 150	0.23 183	0.25 299	0.18 162	0.15 269	0.08 153	0.33 289	0.19 208	0.20 178	0.13 154	0.36 284	0.16 259	0.20 166	0.21 185	0.08 193	0.09 183	0.17 191	0.14 160	0.25 234	0.17 167

iRaft-Stereo_20w	0.31 323	0.14 228	0.24 353	0.29 336	0.18 305	0.22 309	0.18 296	0.26 277	0.15 264	0.41 381	0.51 377	0.30 295	0.11 207	0.12 260	0.32 285	0.32 339	0.27 294	0.17 238	0.42 297	0.24 324	0.46 332	0.53 362	0.11 268	0.10 218	0.33 349	0.67 397	0.61 380	0.60 355

MIPNet	0.21 254	0.14 228	0.11 216	0.11 189	0.12 223	0.12 205	0.08 196	0.24 240	0.10 150	0.27 255	0.24 296	0.22 212	0.14 262	0.11 226	0.94 376	0.20 229	0.23 233	0.17 238	0.31 254	0.20 290	0.21 177	0.35 285	0.07 162	0.11 235	0.23 278	0.23 272	0.27 265	0.21 216

cross-raft	0.24 282	0.14 228	0.12 240	0.13 214	0.13 241	0.17 263	0.10 230	0.27 298	0.15 264	0.30 298	0.19 252	0.28 273	0.10 178	0.12 260	0.26 257	0.34 344	0.27 294	0.17 238	0.57 347	0.25 332	0.62 374	0.51 353	0.09 213	0.11 235	0.29 330	0.27 315	0.26 247	0.31 298

LMCR-Stereo	0.18 210	0.14 228	0.11 216	0.13 214	0.12 223	0.15 240	0.10 230	0.22 208	0.13 231	0.23 183	0.18 242	0.24 228	0.17 291	0.12 260	0.21 192	0.19 208	0.26 282	0.18 275	0.33 260	0.19 283	0.26 220	0.25 219	0.10 241	0.12 256	0.19 220	0.18 220	0.24 223	0.23 238

rafts_anoy	0.14 147	0.14 228	0.11 216	0.11 189	0.11 207	0.10 170	0.07 172	0.21 196	0.08 109	0.21 160	0.15 209	0.17 154	0.07 127	0.06 127	0.20 178	0.17 164	0.20 178	0.17 238	0.22 192	0.12 168	0.21 177	0.18 162	0.06 138	0.09 183	0.16 176	0.15 177	0.15 137	0.17 167

sAnonymous2	0.20 238	0.14 228	0.12 240	0.12 204	0.11 207	0.14 225	0.12 260	0.28 309	0.16 284	0.23 183	0.19 252	0.19 173	0.15 269	0.08 153	0.24 241	0.26 305	0.25 265	0.22 318	0.39 288	0.20 290	0.34 258	0.38 295	0.08 193	0.13 280	0.22 258	0.24 281	0.23 212	0.24 254

CroCo_RVC	0.20 238	0.14 228	0.12 240	0.12 204	0.11 207	0.14 225	0.12 260	0.28 309	0.16 284	0.23 183	0.19 252	0.19 173	0.15 269	0.08 153	0.24 241	0.26 305	0.25 265	0.22 318	0.39 288	0.20 290	0.34 258	0.38 295	0.08 193	0.13 280	0.22 258	0.24 281	0.23 212	0.24 254

RALCasStereoNet	0.15 160	0.14 228	0.10 187	0.13 214	0.11 207	0.10 170	0.07 172	0.20 173	0.08 109	0.23 183	0.13 191	0.19 173	0.08 146	0.07 140	0.20 178	0.18 188	0.22 214	0.17 238	0.20 169	0.12 168	0.22 188	0.21 185	0.07 162	0.09 183	0.18 208	0.15 177	0.15 137	0.15 154

HGLStereo	0.15 160	0.14 228	0.12 240	0.13 214	0.13 241	0.13 217	0.08 196	0.18 157	0.11 175	0.22 169	0.22 283	0.14 132	0.09 162	0.11 226	0.24 241	0.17 164	0.21 194	0.17 238	0.20 169	0.14 218	0.18 142	0.16 146	0.10 241	0.11 235	0.17 191	0.16 191	0.17 161	0.15 154

BEATNet_4x	0.19 227	0.14 228	0.12 240	0.13 214	0.13 241	0.12 205	0.10 230	0.20 173	0.14 248	0.27 255	0.14 199	0.21 199	0.13 244	0.11 226	0.32 285	0.20 229	0.22 214	0.22 318	0.20 169	0.12 168	0.31 241	0.41 309	0.10 241	0.12 256	0.17 191	0.16 191	0.26 247	0.23 238

RASNet	0.15 160	0.14 228	0.14 267	0.13 214	0.11 207	0.12 205	0.10 230	0.24 240	0.12 203	0.22 169	0.14 199	0.18 162	0.12 223	0.09 180	0.16 126	0.18 188	0.19 168	0.13 154	0.16 132	0.10 142	0.22 188	0.16 146	0.07 162	0.14 291	0.16 176	0.16 191	0.26 247	0.22 227

MSMDNet	0.25 291	0.14 228	0.11 216	0.13 214	0.14 260	0.16 249	0.11 243	0.26 277	0.14 248	0.31 309	0.17 238	0.26 252	0.29 339	0.14 291	0.24 241	0.35 349	0.28 309	0.18 275	0.54 339	0.28 352	0.58 366	0.60 378	0.10 241	0.11 235	0.26 303	0.25 292	0.26 247	0.30 294

iResNetv2_ROB	0.20 238	0.14 228	0.11 216	0.17 266	0.13 241	0.17 263	0.11 243	0.26 277	0.12 203	0.26 243	0.20 263	0.27 265	0.19 310	0.10 205	0.42 312	0.16 154	0.20 178	0.15 198	0.35 278	0.15 241	0.33 251	0.18 162	0.12 287	0.14 291	0.20 233	0.17 201	0.30 293	0.19 195

iResNet_ROB	0.17 197	0.14 228	0.12 240	0.15 245	0.11 207	0.15 240	0.11 243	0.25 260	0.12 203	0.25 229	0.16 225	0.19 173	0.21 317	0.09 180	0.25 253	0.16 154	0.22 214	0.16 221	0.29 247	0.12 168	0.23 203	0.16 146	0.09 213	0.12 256	0.20 233	0.17 201	0.26 247	0.21 216

DN-CSS_ROB	0.18 210	0.14 228	0.16 293	0.14 226	0.14 260	0.11 188	0.09 213	0.25 260	0.13 231	0.27 255	0.26 308	0.25 240	0.17 291	0.09 180	0.19 157	0.16 154	0.19 168	0.15 198	0.41 293	0.13 188	0.24 208	0.18 162	0.10 241	0.14 291	0.17 191	0.15 177	0.22 208	0.18 175

HLF11	0.20 238	0.15 252	0.11 216	0.14 226	0.10 187	0.12 205	0.08 196	0.36 355	0.12 203	0.24 210	0.15 209	0.21 199	0.09 162	0.09 180	0.82 364	0.17 164	0.22 214	0.17 238	0.40 292	0.13 188	0.19 156	0.22 193	0.10 241	0.10 218	0.17 191	0.19 230	0.19 177	0.20 205

GGDA	0.19 227	0.15 252	0.13 258	0.14 226	0.12 223	0.16 249	0.10 230	0.24 240	0.15 264	0.30 298	0.21 274	0.26 252	0.13 244	0.10 205	0.21 192	0.19 208	0.23 233	0.16 221	0.33 260	0.14 218	0.25 213	0.25 219	0.10 241	0.12 256	0.21 246	0.23 272	0.26 247	0.25 262

coex_refinement	0.17 197	0.15 252	0.11 216	0.12 204	0.12 223	0.13 217	0.08 196	0.21 196	0.16 284	0.22 169	0.18 242	0.17 154	0.10 178	0.10 205	0.44 318	0.19 208	0.20 178	0.15 198	0.23 200	0.11 156	0.17 130	0.15 137	0.09 213	0.10 218	0.18 208	0.17 201	0.20 192	0.22 227

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 405	0.15 252	0.23 345	0.22 304	0.20 314	0.33 352	0.24 331	0.28 309	0.33 362	0.38 367	0.52 378	0.35 320	0.15 269	0.13 280	0.29 269	0.49 387	0.30 324	0.21 311	25.47 444	0.27 347	0.49 341	0.60 378	0.10 241	0.12 256	0.32 345	0.45 374	0.37 327	0.60 355

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 330	0.15 252	0.23 345	0.24 320	0.16 286	0.28 337	0.20 308	0.28 309	0.21 315	0.35 345	0.60 392	0.32 308	0.17 291	0.12 260	0.28 266	0.44 377	0.30 324	0.22 318	0.58 349	0.28 352	0.54 355	0.59 376	0.09 213	0.14 291	0.33 349	0.32 343	0.79 397	0.60 355

LoS	0.22 262	0.15 252	0.11 216	0.13 214	0.14 260	0.12 205	0.08 196	0.60 395	0.11 175	0.37 361	0.38 351	0.36 322	0.13 244	0.11 226	0.23 224	0.25 294	0.26 282	0.15 198	0.26 222	0.15 241	0.42 306	0.33 267	0.09 213	0.09 183	0.25 298	0.19 230	0.25 234	0.28 286
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.18 210	0.15 252	0.16 293	0.15 245	0.14 260	0.14 225	0.11 243	0.26 277	0.10 150	0.28 275	0.18 242	0.20 183	0.10 178	0.11 226	0.19 157	0.19 208	0.28 309	0.15 198	0.24 208	0.14 218	0.37 279	0.23 199	0.09 213	0.10 218	0.19 220	0.13 145	0.30 293	0.18 175

FINET	0.16 179	0.15 252	0.15 280	0.16 256	0.12 223	0.13 217	0.14 274	0.18 157	0.15 264	0.17 135	0.15 209	0.18 162	0.12 223	0.11 226	0.23 224	0.18 188	0.19 168	0.14 168	0.23 200	0.12 168	0.18 142	0.14 133	0.12 287	0.12 256	0.16 176	0.16 191	0.18 168	0.16 160

PMTNet	0.18 210	0.15 252	0.11 216	0.14 226	0.11 207	0.09 162	0.09 213	0.22 208	0.10 150	0.29 293	0.11 168	0.25 240	0.08 146	0.09 180	0.24 241	0.27 311	0.24 251	0.13 154	0.28 237	0.13 188	0.35 269	0.24 207	0.09 213	0.08 152	0.22 258	0.17 201	0.23 212	0.25 262

CFNet	0.16 179	0.15 252	0.12 240	0.18 276	0.15 279	0.14 225	0.11 243	0.23 224	0.12 203	0.21 160	0.16 225	0.29 283	0.14 262	0.11 226	0.21 192	0.13 112	0.20 178	0.16 221	0.18 147	0.12 168	0.17 130	0.13 127	0.08 193	0.12 256	0.20 233	0.17 201	0.22 208	0.21 216

DISCO	0.16 179	0.15 252	0.11 216	0.14 226	0.13 241	0.16 249	0.14 274	0.15 134	0.13 231	0.21 160	0.17 238	0.16 149	0.10 178	0.10 205	0.25 253	0.16 154	0.20 178	0.15 198	0.23 200	0.14 218	0.17 130	0.18 162	0.09 213	0.11 235	0.17 191	0.16 191	0.21 200	0.16 160

DNSM	0.20 238	0.16 263	0.11 216	0.11 189	0.10 187	0.18 270	0.08 196	0.25 260	0.12 203	0.27 255	0.10 145	0.31 302	0.09 162	0.11 226	0.29 269	0.24 282	0.27 294	0.17 238	0.33 260	0.16 259	0.49 341	0.34 275	0.08 193	0.09 183	0.21 246	0.17 201	0.29 282	0.25 262

ManiGeoR	0.20 238	0.16 263	0.12 240	0.17 266	0.12 223	0.14 225	0.09 213	0.28 309	0.15 264	0.25 229	0.18 242	0.24 228	0.09 162	0.09 180	0.76 357	0.18 188	0.22 214	0.16 221	0.34 268	0.13 188	0.22 188	0.24 207	0.09 213	0.12 256	0.19 220	0.21 252	0.20 192	0.19 195

HLf10	0.20 238	0.16 263	0.12 240	0.17 266	0.12 223	0.14 225	0.09 213	0.28 309	0.15 264	0.25 229	0.18 242	0.24 228	0.09 162	0.09 180	0.76 357	0.18 188	0.22 214	0.16 221	0.34 268	0.13 188	0.22 188	0.24 207	0.09 213	0.12 256	0.19 220	0.21 252	0.20 192	0.19 195

HLf8	0.21 254	0.16 263	0.12 240	0.16 256	0.13 241	0.13 217	0.10 230	0.31 334	0.14 248	0.26 243	0.19 252	0.25 240	0.12 223	0.10 205	0.54 339	0.19 208	0.23 233	0.17 238	0.45 307	0.14 218	0.31 241	0.31 259	0.10 241	0.13 280	0.20 233	0.23 272	0.26 247	0.23 238

TestStereo_HL2	0.19 227	0.16 263	0.12 240	0.14 226	0.12 223	0.15 240	0.10 230	0.24 240	0.15 264	0.29 293	0.22 283	0.26 252	0.13 244	0.10 205	0.21 192	0.19 208	0.23 233	0.17 238	0.35 278	0.14 218	0.25 213	0.25 219	0.10 241	0.12 256	0.21 246	0.22 262	0.25 234	0.26 274

TestStereo-Hl	0.23 274	0.16 263	0.15 280	0.14 226	0.14 260	0.19 281	0.13 265	0.27 298	0.18 301	0.32 316	0.24 296	0.33 311	0.16 278	0.10 205	0.26 257	0.22 261	0.23 233	0.18 275	0.43 300	0.16 259	0.29 237	0.42 312	0.10 241	0.15 304	0.21 246	0.25 292	0.33 309	0.35 308

IPLGR	0.26 299	0.16 263	0.13 258	0.15 245	0.15 279	0.12 205	0.09 213	0.24 240	0.13 231	0.28 275	0.25 299	0.23 219	0.12 223	0.11 226	1.91 412	0.20 229	0.22 214	0.18 275	0.34 268	0.20 290	0.25 213	0.33 267	0.07 162	0.12 256	0.23 278	0.23 272	0.28 276	0.21 216

TRStereo	0.34 333	0.16 263	0.21 334	0.16 256	0.12 223	0.34 355	0.17 291	0.27 298	0.11 175	0.35 345	0.18 242	0.34 316	0.09 162	0.12 260	0.26 257	0.36 357	0.25 265	0.17 238	0.44 303	0.25 332	0.42 306	0.47 336	0.09 213	0.09 183	0.26 303	2.80 434	0.49 358	0.33 303

s12784h	0.22 262	0.16 263	0.13 258	0.19 286	0.14 260	0.12 205	0.08 196	0.24 240	0.11 175	0.29 293	0.16 225	0.27 265	0.15 269	0.10 205	0.22 212	0.26 305	0.26 282	0.13 154	0.29 247	0.12 168	0.50 350	0.30 254	0.08 193	0.10 218	0.24 291	0.21 252	0.65 388	0.47 346

CFNet_pseudo	0.20 238	0.16 263	0.16 293	0.19 286	0.16 286	0.16 249	0.13 265	0.24 240	0.14 248	0.28 275	0.21 274	0.22 212	0.19 310	0.12 260	0.63 346	0.17 164	0.20 178	0.17 238	0.30 253	0.12 168	0.21 177	0.17 153	0.12 287	0.12 256	0.20 233	0.20 241	0.25 234	0.26 274

GES	0.22 262	0.16 263	0.12 240	0.14 226	0.15 279	0.19 281	0.12 260	0.25 260	0.14 248	0.26 243	0.18 242	0.21 199	0.13 244	0.17 322	0.36 300	0.21 242	0.27 294	0.19 289	0.52 334	0.20 290	0.33 251	0.29 250	0.13 295	0.14 291	0.19 220	0.17 201	0.27 265	0.42 335

GMStereo	0.16 179	0.16 263	0.09 173	0.14 226	0.13 241	0.15 240	0.11 243	0.22 208	0.12 203	0.19 149	0.15 209	0.25 240	0.13 244	0.09 180	0.17 133	0.14 124	0.21 194	0.13 154	0.26 222	0.15 241	0.20 166	0.12 116	0.09 213	0.11 235	0.18 208	0.15 177	0.23 212	0.15 154
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.20 238	0.16 263	0.18 313	0.17 266	0.16 286	0.16 249	0.14 274	0.24 240	0.17 294	0.26 243	0.19 252	0.26 252	0.16 278	0.16 313	0.30 281	0.17 164	0.20 178	0.22 318	0.26 222	0.24 324	0.22 188	0.29 250	0.13 295	0.20 334	0.22 258	0.21 252	0.19 177	0.22 227

RTSC	0.27 306	0.16 263	0.16 293	0.16 256	0.17 295	0.18 270	0.19 304	0.23 224	0.21 315	0.25 229	0.25 299	0.20 183	0.18 304	0.14 291	1.57 399	0.23 273	0.30 324	0.19 289	0.39 288	0.18 280	0.30 238	0.32 264	0.11 268	0.17 322	0.21 246	0.22 262	0.31 301	0.43 339

DeepPrunerF	0.29 312	0.16 263	0.14 267	0.23 313	0.44 384	0.17 263	0.21 315	0.20 173	0.26 342	0.16 126	0.22 283	0.15 140	0.12 223	0.12 260	0.97 378	0.21 242	0.18 155	0.17 238	0.26 222	0.16 259	0.21 177	0.17 153	0.12 287	0.12 256	1.97 432	0.25 292	0.22 208	0.20 205

NVstereo2D	0.26 299	0.16 263	0.15 280	0.22 304	0.18 305	0.26 328	0.28 349	0.20 173	0.14 248	0.22 169	0.21 274	0.17 154	0.11 207	0.38 379	1.98 417	0.20 229	0.24 251	0.19 289	0.21 182	0.14 218	0.18 142	0.15 137	0.25 349	0.13 280	0.22 258	0.17 201	0.19 177	0.18 175

MLCV	0.24 282	0.16 263	0.15 280	0.24 320	0.18 305	0.21 298	0.15 282	0.30 329	0.16 284	0.31 309	0.31 330	0.32 308	0.25 332	0.11 226	0.24 241	0.24 282	0.25 265	0.17 238	0.53 338	0.15 241	0.33 251	0.33 267	0.14 305	0.17 322	0.23 278	0.23 272	0.27 265	0.25 262

PDISCO_ROB	0.17 197	0.16 263	0.16 293	0.14 226	0.12 223	0.13 217	0.11 243	0.15 134	0.12 203	0.16 126	0.16 225	0.12 113	0.10 178	0.09 180	0.19 157	0.20 229	0.19 168	0.23 332	0.18 147	0.15 241	0.22 188	0.23 199	0.07 162	0.11 235	0.21 246	0.24 281	0.39 334	0.23 238

DNS	0.20 238	0.17 281	0.10 187	0.11 189	0.10 187	0.17 263	0.07 172	0.25 260	0.12 203	0.27 255	0.10 145	0.34 316	0.09 162	0.11 226	0.29 269	0.23 273	0.27 294	0.16 221	0.34 268	0.16 259	0.49 341	0.33 267	0.08 193	0.08 152	0.20 233	0.16 191	0.29 282	0.23 238

gcap_with_dpt	0.22 262	0.17 281	0.10 187	0.19 286	0.13 241	0.16 249	0.09 213	0.26 277	0.14 248	0.30 298	0.15 209	0.36 322	0.15 269	0.14 291	0.21 192	0.24 282	0.31 332	0.23 332	0.32 256	0.15 241	0.42 306	0.34 275	0.10 241	0.12 256	0.22 258	0.18 220	0.28 276	0.38 322

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 274	0.17 281	0.08 149	0.22 304	0.21 320	0.29 342	0.17 291	0.25 260	0.11 175	0.42 383	0.19 252	0.43 341	0.09 162	0.11 226	0.19 157	0.25 294	0.25 265	0.16 221	0.28 237	0.14 218	0.41 301	0.39 300	0.07 162	0.09 183	0.20 233	0.18 220	0.27 265	0.49 347

GCAP-BAT	0.22 262	0.17 281	0.10 187	0.19 286	0.13 241	0.16 249	0.09 213	0.26 277	0.14 248	0.30 298	0.15 209	0.36 322	0.15 269	0.14 291	0.21 192	0.24 282	0.31 332	0.23 332	0.32 256	0.15 241	0.42 306	0.34 275	0.10 241	0.12 256	0.22 258	0.18 220	0.28 276	0.38 322

EKT-Stereo	0.33 330	0.17 281	0.13 258	0.20 296	0.17 295	0.22 309	0.25 336	0.27 298	0.14 248	0.30 298	0.26 308	0.27 265	0.13 244	0.13 280	1.64 402	0.53 390	0.29 316	0.25 347	0.46 309	0.30 365	0.82 403	0.54 365	0.09 213	0.12 256	0.30 336	0.25 292	0.31 301	0.25 262

dd	0.19 227	0.17 281	0.10 187	0.34 353	0.12 223	0.24 319	0.11 243	0.21 196	0.10 150	0.22 169	0.10 145	0.37 326	0.10 178	0.09 180	0.37 302	0.17 164	0.28 309	0.14 168	0.35 278	0.14 218	0.19 156	0.14 133	0.09 213	0.13 280	0.21 246	0.15 177	0.26 247	0.21 216

AACVNet	0.19 227	0.17 281	0.14 267	0.19 286	0.19 309	0.19 281	0.13 265	0.23 224	0.15 264	0.25 229	0.23 292	0.20 183	0.13 244	0.13 280	0.21 192	0.18 188	0.24 251	0.18 275	0.24 208	0.17 272	0.22 188	0.20 182	0.14 305	0.15 304	0.22 258	0.21 252	0.25 234	0.25 262

TestStereo	0.17 197	0.17 281	0.14 267	0.15 245	0.11 207	0.15 240	0.11 243	0.25 260	0.13 231	0.30 298	0.15 209	0.25 240	0.11 207	0.08 153	0.19 157	0.14 124	0.23 233	0.13 154	0.27 230	0.13 188	0.27 229	0.15 137	0.09 213	0.14 291	0.21 246	0.15 177	0.21 200	0.19 195

pcwnet_v2	0.26 299	0.17 281	0.18 313	0.22 304	0.19 309	0.22 309	0.18 296	0.25 260	0.18 301	0.31 309	0.23 292	0.30 295	0.28 338	0.18 333	0.88 368	0.21 242	0.24 251	0.19 289	0.36 284	0.15 241	0.27 229	0.24 207	0.17 320	0.15 304	0.26 303	0.26 308	0.30 293	0.38 322

ADLNet	0.21 254	0.17 281	0.12 240	0.16 256	0.14 260	0.18 270	0.15 282	0.20 173	0.11 175	0.17 135	0.15 209	0.33 311	0.13 244	0.31 373	1.12 385	0.15 141	0.20 178	0.14 168	0.18 147	0.13 188	0.16 122	0.18 162	0.15 311	0.09 183	0.17 191	0.18 220	0.19 177	0.17 167

psm_up	0.20 238	0.17 281	0.19 318	0.20 296	0.16 286	0.20 288	0.13 265	0.25 260	0.23 327	0.23 183	0.18 242	0.21 199	0.20 314	0.15 306	0.23 224	0.18 188	0.24 251	0.18 275	0.28 237	0.16 259	0.21 177	0.16 146	0.12 287	0.20 334	0.24 291	0.24 281	0.26 247	0.25 262

FADNet-RVC	0.21 254	0.17 281	0.15 280	0.21 300	0.16 286	0.16 249	0.18 296	0.26 277	0.13 231	0.25 229	0.21 274	0.28 273	0.16 278	0.14 291	0.32 285	0.21 242	0.23 233	0.17 238	0.34 268	0.21 301	0.21 177	0.25 219	0.14 305	0.16 312	0.25 298	0.23 272	0.21 200	0.24 254

ADCP+	0.31 323	0.17 281	0.17 306	0.15 245	0.14 260	0.17 263	0.19 304	0.21 196	0.33 362	0.26 243	0.26 308	0.37 326	0.12 223	0.13 280	1.87 411	0.18 188	0.20 178	0.17 238	0.33 260	0.18 280	0.22 188	0.22 193	0.12 287	0.11 235	0.23 278	0.69 398	0.33 309	0.99 394

HSM-Net_RVC	0.30 320	0.17 281	0.17 306	0.26 329	0.20 314	0.20 288	0.14 274	0.28 309	0.19 306	0.34 331	0.41 358	1.59 401	0.25 332	0.14 291	0.26 257	0.21 242	0.25 265	0.19 289	0.28 237	0.20 290	0.38 284	0.33 267	0.13 295	0.20 334	0.29 330	0.30 335	0.35 317	0.33 303
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.22 262	0.17 281	0.16 293	0.17 266	0.17 295	0.16 249	0.18 296	0.22 208	0.17 294	0.26 243	0.26 308	0.20 183	0.18 304	0.11 226	0.50 333	0.20 229	0.24 251	0.21 311	0.27 230	0.16 259	0.41 301	0.33 267	0.14 305	0.15 304	0.22 258	0.27 315	0.26 247	0.23 238

HSM	0.20 238	0.17 281	0.14 267	0.18 276	0.17 295	0.15 240	0.13 265	0.26 277	0.14 248	0.26 243	0.22 283	0.24 228	0.17 291	0.11 226	0.33 289	0.17 164	0.26 282	0.16 221	0.27 230	0.17 272	0.27 229	0.19 176	0.10 241	0.13 280	0.22 258	0.22 262	0.27 265	0.24 254

iResNet	0.29 312	0.17 281	0.16 293	0.23 313	0.22 327	0.28 337	0.18 296	0.31 334	0.20 312	0.32 316	0.29 325	0.49 350	0.50 368	0.11 226	0.44 318	0.35 349	0.27 294	0.20 301	0.73 361	0.24 324	0.43 310	0.27 237	0.15 311	0.24 353	0.25 298	0.25 292	0.33 309	0.28 286

DLCB_ROB	0.19 227	0.17 281	0.16 293	0.14 226	0.15 279	0.14 225	0.13 265	0.20 173	0.16 284	0.23 183	0.23 292	0.25 240	0.18 304	0.15 306	0.20 178	0.16 154	0.21 194	0.18 275	0.19 160	0.15 241	0.24 208	0.20 182	0.13 295	0.15 304	0.36 362	0.24 281	0.24 223	0.20 205

TestStereo_HLe17	0.21 254	0.18 299	0.12 240	0.19 286	0.14 260	0.15 240	0.10 230	0.36 355	0.16 284	0.28 275	0.18 242	0.26 252	0.12 223	0.09 180	0.46 323	0.19 208	0.22 214	0.16 221	0.35 278	0.14 218	0.32 246	0.34 275	0.09 213	0.15 304	0.23 278	0.22 262	0.25 234	0.21 216

MyStereo04	0.22 262	0.18 299	0.17 306	0.14 226	0.14 260	0.13 217	0.10 230	0.28 309	0.21 315	0.31 309	0.20 263	0.29 283	0.13 244	0.08 153	0.27 263	0.22 261	0.22 214	0.18 275	0.54 339	0.21 301	0.34 258	0.26 228	0.11 268	0.16 312	0.27 316	0.23 272	0.30 293	0.22 227

CASS	0.25 291	0.18 299	0.16 293	0.21 300	0.17 295	0.21 298	0.21 315	0.28 309	0.20 312	0.33 327	0.24 296	0.28 273	0.18 304	0.11 226	0.25 253	0.23 273	0.37 360	0.20 301	0.43 300	0.17 272	0.57 362	0.42 312	0.11 268	0.13 280	0.30 336	0.22 262	0.32 304	0.32 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 325	0.18 299	0.15 280	0.29 336	0.24 336	0.24 319	0.25 336	0.31 334	0.29 354	0.32 316	0.39 354	0.53 351	0.34 346	0.11 226	0.29 269	0.40 370	0.35 351	0.25 347	0.49 322	0.29 360	0.63 376	0.48 339	0.21 342	0.25 357	0.30 336	0.28 321	0.38 330	0.37 317

SepStereo	0.32 325	0.18 299	0.15 280	0.29 336	0.24 336	0.24 319	0.25 336	0.31 334	0.29 354	0.32 316	0.39 354	0.53 351	0.34 346	0.11 226	0.29 269	0.40 370	0.35 351	0.25 347	0.49 322	0.29 360	0.63 376	0.48 339	0.21 342	0.25 357	0.30 336	0.28 321	0.38 330	0.37 317

GANet-ADL	0.26 299	0.18 299	0.15 280	0.20 296	0.19 309	0.22 309	0.16 287	0.26 277	0.16 284	0.34 331	0.36 347	0.29 283	0.16 278	0.21 344	0.42 312	0.29 324	0.31 332	0.19 289	0.48 320	0.28 352	0.38 284	0.48 339	0.13 295	0.14 291	0.23 278	0.24 281	0.32 304	0.30 294

ICVP	0.22 262	0.18 299	0.20 325	0.18 276	0.17 295	0.18 270	0.13 265	0.22 208	0.16 284	0.24 210	0.20 263	0.23 219	0.18 304	0.12 260	0.22 212	0.23 273	0.25 265	0.24 337	0.26 222	0.20 290	0.30 238	0.46 330	0.26 351	0.16 312	0.23 278	0.25 292	0.25 234	0.24 254
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.21 254	0.18 299	0.14 267	0.17 266	0.20 314	0.20 288	0.17 291	0.24 240	0.15 264	0.18 142	0.21 274	0.21 199	0.11 207	0.17 322	0.34 295	0.24 282	0.27 294	0.21 311	0.34 268	0.21 301	0.23 203	0.28 245	0.11 268	0.17 322	0.21 246	0.18 220	0.29 282	0.22 227

DSFCA	0.16 179	0.18 299	0.14 267	0.14 226	0.13 241	0.16 249	0.15 282	0.16 141	0.13 231	0.16 126	0.19 252	0.18 162	0.10 178	0.08 153	0.22 212	0.18 188	0.19 168	0.17 238	0.21 182	0.14 218	0.19 156	0.19 176	0.11 268	0.12 256	0.17 191	0.18 220	0.19 177	0.19 195

AF-Net	0.20 238	0.18 299	0.17 306	0.18 276	0.22 327	0.20 288	0.21 315	0.24 240	0.21 315	0.19 149	0.25 299	0.26 252	0.16 278	0.14 291	0.33 289	0.20 229	0.17 142	0.17 238	0.22 192	0.15 241	0.17 130	0.21 185	0.16 316	0.14 291	0.19 220	0.19 230	0.29 282	0.22 227

Nwc_Net	0.20 238	0.18 299	0.17 306	0.18 276	0.22 327	0.20 288	0.21 315	0.24 240	0.21 315	0.19 149	0.25 299	0.26 252	0.16 278	0.14 291	0.33 289	0.20 229	0.17 142	0.17 238	0.22 192	0.15 241	0.17 130	0.21 185	0.16 316	0.14 291	0.19 220	0.19 230	0.29 282	0.22 227

ADCRef	0.34 333	0.18 299	0.16 293	0.15 245	0.16 286	0.18 270	0.18 296	0.23 224	0.34 364	0.26 243	0.22 283	0.23 219	0.17 291	0.11 226	2.05 419	0.22 261	0.23 233	0.20 301	0.39 288	0.21 301	0.25 213	0.26 228	0.17 320	0.16 312	0.29 330	0.41 365	0.29 282	1.39 408

CFNet_RVC	0.18 210	0.18 299	0.15 280	0.18 276	0.16 286	0.18 270	0.12 260	0.21 196	0.13 231	0.23 183	0.20 263	0.24 228	0.12 223	0.12 260	0.22 212	0.19 208	0.23 233	0.17 238	0.26 222	0.15 241	0.24 208	0.19 176	0.09 213	0.13 280	0.22 258	0.20 241	0.25 234	0.23 238

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 210	0.18 299	0.18 313	0.17 266	0.21 320	0.16 249	0.26 344	0.19 168	0.24 332	0.22 169	0.20 263	0.26 252	0.12 223	0.19 335	0.24 241	0.16 154	0.19 168	0.16 221	0.19 160	0.13 188	0.16 122	0.17 153	0.11 268	0.11 235	0.17 191	0.22 262	0.19 177	0.21 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UDGNet	0.23 274	0.19 313	0.14 267	0.36 357	0.30 359	0.32 350	0.29 351	0.22 208	0.15 264	0.21 160	0.20 263	0.21 199	0.08 146	0.52 391	0.20 178	0.17 164	0.21 194	0.17 238	0.25 220	0.14 218	0.26 220	0.30 254	0.30 372	0.10 218	0.24 291	0.20 241	0.22 208	0.20 205

GEStereo_RVC	0.24 282	0.19 313	0.15 280	0.18 276	0.17 295	0.19 281	0.18 296	0.26 277	0.17 294	0.27 255	0.20 263	0.27 265	0.16 278	0.12 260	0.27 263	0.26 305	0.28 309	0.24 337	0.47 311	0.21 301	0.32 246	0.50 349	0.11 268	0.17 322	0.24 291	0.21 252	0.26 247	0.32 300

HCRNet	0.15 160	0.19 313	0.08 149	0.23 313	0.09 163	0.16 249	0.09 213	0.16 141	0.06 68	0.49 399	0.16 225	0.25 240	0.08 146	0.09 180	0.43 314	0.11 87	0.16 133	0.10 110	0.21 182	0.09 129	0.13 109	0.08 85	0.11 268	0.07 129	0.09 92	0.09 96	0.14 130	0.11 120

FADNet	0.23 274	0.19 313	0.14 267	0.23 313	0.15 279	0.21 298	0.22 321	0.27 298	0.17 294	0.27 255	0.27 316	0.26 252	0.18 304	0.15 306	0.34 295	0.21 242	0.21 194	0.20 301	0.41 293	0.25 332	0.26 220	0.27 237	0.14 305	0.15 304	0.27 316	0.27 315	0.24 223	0.27 279

STTStereo	0.19 227	0.19 313	0.21 334	0.18 276	0.20 314	0.17 263	0.25 336	0.18 157	0.19 306	0.20 153	0.19 252	0.24 228	0.14 262	0.17 322	0.32 285	0.17 164	0.19 168	0.19 289	0.19 160	0.14 218	0.18 142	0.17 153	0.11 268	0.12 256	0.19 220	0.20 241	0.20 192	0.26 274

SACVNet	0.22 262	0.20 318	0.18 313	0.21 300	0.19 309	0.19 281	0.19 304	0.25 260	0.22 322	0.25 229	0.21 274	0.20 183	0.12 223	0.17 322	0.23 224	0.21 242	0.25 265	0.21 311	0.32 256	0.19 283	0.27 229	0.34 275	0.15 311	0.17 322	0.28 323	0.25 292	0.29 282	0.26 274

PSMNet-ADL	0.30 320	0.20 318	0.20 325	0.23 313	0.21 320	0.23 313	0.22 321	0.30 329	0.26 342	0.40 376	0.58 388	0.38 333	0.43 359	0.24 354	0.31 282	0.44 377	0.31 332	0.20 301	0.52 334	0.23 321	0.39 297	0.36 286	0.17 320	0.16 312	0.26 303	0.26 308	0.39 334	0.25 262

RP	0.22 262	0.20 318	0.23 345	0.22 304	0.20 314	0.21 298	0.22 321	0.24 240	0.22 322	0.17 135	0.25 299	0.24 228	0.19 310	0.15 306	0.50 333	0.17 164	0.20 178	0.16 221	0.22 192	0.16 259	0.17 130	0.25 219	0.13 295	0.16 312	0.22 258	0.21 252	0.30 293	0.25 262

G4	0.17 197	0.21 321	0.07 121	0.47 368	0.09 163	0.42 364	0.09 213	0.16 141	0.09 129	0.20 153	0.10 145	0.28 273	0.08 146	0.09 180	0.14 106	0.13 112	0.17 142	0.11 125	0.49 322	0.08 111	0.18 142	0.11 107	0.19 332	0.07 129	0.12 133	0.11 117	0.14 130	0.11 120

DCVSM-stereo	0.39 346	0.21 321	0.21 334	0.32 349	0.24 336	0.38 360	0.26 344	0.37 360	0.25 336	0.37 361	0.58 388	0.92 375	0.47 366	0.18 333	0.24 241	0.29 324	0.30 324	0.22 318	1.72 393	0.34 374	0.45 320	0.37 292	0.30 372	0.23 350	0.26 303	0.27 315	0.37 327	0.40 332

dad	0.29 312	0.21 321	0.14 267	0.47 368	0.22 327	0.29 342	0.48 379	0.40 365	0.12 203	0.32 316	0.14 199	0.41 337	0.23 325	0.10 205	0.53 337	0.19 208	0.32 338	0.17 238	0.51 330	0.15 241	0.27 229	0.18 162	0.11 268	0.18 330	0.31 343	0.18 220	0.67 390	0.45 342

Anonymous3	0.29 312	0.21 321	0.15 280	0.17 266	0.16 286	0.20 288	0.16 287	0.31 334	0.25 336	0.30 298	0.20 263	0.45 343	0.20 314	0.16 313	0.45 321	0.53 390	0.32 338	0.27 360	0.49 322	0.26 341	0.49 341	0.55 367	0.13 295	0.14 291	0.27 316	0.28 321	0.34 314	0.27 279

DDVS	0.53 365	0.22 325	0.24 353	0.24 320	0.25 344	0.27 330	0.24 331	0.39 364	0.26 342	0.35 345	4.72 435	1.02 383	0.40 355	0.20 340	0.40 309	0.39 369	0.33 343	0.26 357	0.75 363	0.34 374	0.58 366	0.63 386	0.16 316	0.20 334	0.25 298	0.25 292	0.55 372	0.40 332

GwcNet-ADL	0.29 312	0.22 325	0.21 334	0.29 336	0.22 327	0.23 313	0.19 304	0.28 309	0.19 306	0.34 331	0.58 388	0.43 341	0.23 325	0.22 347	0.50 333	0.34 344	0.29 316	0.22 318	0.44 303	0.28 352	0.36 274	0.39 300	0.13 295	0.16 312	0.26 303	0.29 328	0.28 276	0.38 322

FADNet_RVC	0.33 330	0.22 325	0.22 341	0.29 336	0.25 344	0.19 281	0.22 321	0.31 334	0.22 322	0.31 309	0.29 325	0.41 337	0.33 344	0.22 347	0.72 354	0.25 294	0.29 316	0.32 380	0.73 361	0.27 347	0.43 310	0.47 336	0.16 316	0.23 350	0.27 316	0.30 335	0.51 363	0.36 312

NCC-stereo	0.25 291	0.22 325	0.21 334	0.22 304	0.23 333	0.23 313	0.25 336	0.26 277	0.28 349	0.18 142	0.27 316	0.28 273	0.26 336	0.17 322	0.48 328	0.22 261	0.22 214	0.24 337	0.27 230	0.20 290	0.21 177	0.27 237	0.20 334	0.16 312	0.26 303	0.29 328	0.33 309	0.29 290

stereogan	0.24 282	0.22 325	0.21 334	0.23 313	0.25 344	0.25 324	0.22 321	0.26 277	0.23 327	0.20 153	0.22 283	0.30 295	0.23 325	0.17 322	0.31 282	0.20 229	0.22 214	0.19 289	0.28 237	0.19 283	0.21 177	0.39 300	0.17 320	0.17 322	0.21 246	0.22 262	0.36 319	0.27 279

Abc-Net	0.25 291	0.22 325	0.21 334	0.22 304	0.23 333	0.23 313	0.25 336	0.26 277	0.28 349	0.18 142	0.27 316	0.28 273	0.26 336	0.17 322	0.48 328	0.22 261	0.22 214	0.24 337	0.27 230	0.20 290	0.21 177	0.27 237	0.20 334	0.16 312	0.26 303	0.29 328	0.33 309	0.29 290
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 336	0.22 325	0.28 366	0.25 326	0.24 336	0.24 319	0.27 348	0.35 352	0.28 349	0.35 345	0.33 337	0.32 308	0.45 364	0.21 344	1.38 389	0.26 305	0.30 324	0.24 337	0.56 344	0.27 347	0.38 284	0.43 318	0.20 334	0.25 357	0.33 349	0.36 355	0.35 317	0.50 348

RTS	0.38 343	0.22 325	0.20 325	0.22 304	0.21 320	0.31 347	0.29 351	0.31 334	0.34 364	0.23 183	0.22 283	0.29 283	0.25 332	0.16 313	1.65 403	0.29 324	0.36 357	0.24 337	0.63 353	0.31 368	0.38 284	0.38 295	0.15 311	0.22 347	0.39 366	0.95 415	0.40 339	0.63 358

RTSA	0.38 343	0.22 325	0.20 325	0.22 304	0.21 320	0.31 347	0.29 351	0.31 334	0.34 364	0.23 183	0.22 283	0.29 283	0.25 332	0.16 313	1.65 403	0.29 324	0.36 357	0.24 337	0.63 353	0.31 368	0.38 284	0.38 295	0.15 311	0.22 347	0.39 366	0.95 415	0.40 339	0.63 358

CBMV_ROB	0.48 362	0.22 325	0.24 353	0.39 362	0.32 365	0.32 350	0.29 351	0.44 375	0.23 327	0.38 367	0.45 369	1.42 398	0.88 388	0.28 362	0.91 372	0.34 344	0.37 360	0.25 347	0.81 368	0.36 376	0.54 355	0.51 353	0.28 360	0.26 361	0.44 375	0.62 391	0.62 382	0.91 388

NOSS_ROB	0.34 333	0.22 325	0.20 325	0.27 332	0.25 344	0.26 328	0.24 331	0.41 367	0.24 332	0.36 354	0.30 328	0.36 322	0.23 325	0.39 382	0.47 325	0.57 396	0.33 343	0.29 369	0.32 256	0.23 321	0.64 379	0.67 392	0.28 360	0.30 370	0.32 345	0.30 335	0.42 344	0.32 300

ITSA-stereo	0.37 340	0.23 336	0.19 318	0.39 362	0.26 350	0.24 319	0.26 344	0.35 352	0.26 342	0.39 373	0.55 382	0.46 345	0.41 358	0.23 352	0.53 337	0.38 367	0.31 332	0.25 347	0.49 322	0.24 324	0.43 310	0.49 344	0.23 346	0.22 347	0.33 349	0.40 363	0.72 395	0.75 374

ADCL	0.37 340	0.23 336	0.19 318	0.20 296	0.18 305	0.23 313	0.23 329	0.26 277	0.53 392	0.32 316	0.29 325	0.29 283	0.17 291	0.15 306	1.60 400	0.21 242	0.24 251	0.22 318	0.34 268	0.22 309	0.32 246	0.28 245	0.17 320	0.17 322	0.52 391	0.53 382	0.47 352	1.56 413

AnyNet_C32	0.49 363	0.23 336	0.23 345	0.24 320	0.25 344	0.28 337	0.30 355	0.34 348	0.58 395	0.34 331	0.45 369	0.35 320	0.24 329	0.22 347	2.28 423	0.38 367	0.38 363	0.33 383	0.51 330	0.29 360	0.55 358	0.55 367	0.23 346	0.28 365	0.43 374	0.73 402	0.45 347	1.65 416

NCCL2	0.26 299	0.23 336	0.22 341	0.19 286	0.20 314	0.18 270	0.16 287	0.26 277	0.22 322	0.29 293	0.22 283	0.27 265	0.17 291	0.15 306	0.60 344	0.24 282	0.25 265	0.22 318	0.27 230	0.22 309	0.31 241	0.34 275	0.18 330	0.21 343	0.33 349	0.33 345	0.36 319	0.35 308

HBP-ISP	0.45 356	0.24 340	0.26 361	0.35 355	0.29 356	0.30 346	0.24 331	0.38 362	0.23 327	0.38 367	0.44 368	0.31 302	0.17 291	0.55 393	2.33 426	0.99 426	0.32 338	0.27 360	0.33 260	0.28 352	0.64 379	0.89 412	0.27 356	0.29 369	0.33 349	0.35 351	0.47 352	0.38 322

SFCPSM	0.64 376	0.24 340	0.19 318	0.28 334	0.23 333	0.27 330	0.24 331	0.30 329	0.30 359	0.34 331	0.50 375	0.63 361	1.06 394	0.19 335	0.37 302	0.34 344	0.31 332	0.24 337	8.10 432	0.39 379	0.45 320	0.43 318	0.20 334	0.19 332	0.30 336	0.31 339	0.36 319	0.45 342

RGC	0.27 306	0.24 340	0.28 366	0.25 326	0.26 350	0.27 330	0.20 308	0.28 309	0.30 359	0.22 169	0.31 330	0.29 283	0.31 341	0.20 340	0.51 336	0.24 282	0.23 233	0.21 311	0.29 247	0.22 309	0.25 213	0.30 254	0.17 320	0.20 334	0.28 323	0.32 343	0.34 314	0.36 312

ccs_rob	0.41 350	0.24 340	0.19 318	0.33 350	0.21 320	0.33 352	0.28 349	0.34 348	0.21 315	0.47 394	1.62 425	1.59 401	0.39 352	0.22 347	0.31 282	0.36 357	0.29 316	0.22 318	0.47 311	0.27 347	0.55 358	0.57 372	0.17 320	0.20 334	0.26 303	0.25 292	0.29 282	0.36 312

SGM-Forest	0.38 343	0.24 340	0.18 313	0.35 355	0.25 344	0.27 330	0.20 308	0.30 329	0.23 327	0.32 316	0.23 292	0.37 326	0.43 359	0.24 354	0.82 364	0.33 342	0.24 251	0.21 311	1.61 391	0.19 283	0.38 284	0.43 318	0.27 356	0.21 343	0.34 357	0.28 321	0.57 374	0.86 385
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.45 356	0.24 340	0.19 318	0.33 350	0.29 356	0.34 355	0.42 369	0.34 348	0.26 342	0.34 331	0.50 375	0.80 372	1.10 396	0.19 335	0.38 305	0.57 396	0.40 369	0.32 380	0.83 370	0.37 377	0.80 399	0.49 344	0.28 360	0.24 353	0.32 345	0.34 349	0.66 389	0.82 380

UCFNet_RVC	0.21 254	0.25 346	0.16 293	0.21 300	0.19 309	0.20 288	0.14 274	0.23 224	0.16 284	0.26 243	0.19 252	0.34 316	0.17 291	0.13 280	0.23 224	0.19 208	0.21 194	0.18 275	0.31 254	0.16 259	0.26 220	0.19 176	0.17 320	0.14 291	0.26 303	0.21 252	0.23 212	0.29 290

NaN_ROB	0.30 320	0.25 346	0.25 358	0.25 326	0.30 359	0.21 298	0.20 308	0.34 348	0.39 371	0.30 298	0.28 322	0.65 363	0.22 323	0.17 322	0.70 352	0.20 229	0.20 178	0.20 301	0.28 237	0.26 341	0.22 188	0.23 199	0.14 305	0.26 361	0.34 357	0.41 365	0.39 334	0.55 351

CBMV	0.43 354	0.25 346	0.23 345	0.30 344	0.28 355	0.27 330	0.21 315	0.40 365	0.28 349	0.37 361	0.27 316	0.67 366	0.35 350	0.32 374	0.49 331	0.53 390	0.34 346	0.27 360	0.56 344	0.27 347	0.55 358	0.62 384	0.26 351	0.33 375	0.35 361	0.33 345	0.64 386	1.79 420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FSD		0.26 349	0.26 361	0.27 332	0.26 350	0.25 324	0.31 358	0.33 347	0.20 312	0.28 275	0.20 263			0.29 365	0.34 295	0.37 362			0.33 260	0.26 341				0.28 365	0.30 336	0.26 308	0.30 293	0.31 298

ADCPNet	0.56 368	0.26 349	0.30 372	0.29 336	0.36 372	0.29 342	0.50 381	0.41 367	0.40 372	0.38 367	0.55 382	0.38 333	1.12 397	0.26 360	2.02 418	0.42 376	0.34 346	0.24 337	1.25 379	0.39 379	0.47 335	0.45 328	0.33 380	0.28 365	0.48 383	0.56 386	0.46 351	1.88 423

PS-NSSS	0.23 274	0.26 349	0.20 325	0.31 345	0.22 327	0.25 324	0.21 315	0.27 298	0.15 264	0.28 275	0.21 274	0.53 351	0.14 262	0.16 313	0.28 266	0.15 141	0.18 155	0.17 238	0.35 278	0.14 218	0.17 130	0.13 127	0.22 344	0.16 312	0.22 258	0.25 292	0.28 276	0.27 279

FAT-Stereo	0.47 361	0.27 352	0.34 383	0.45 367	0.48 390	0.39 361	0.32 360	0.42 371	0.27 347	0.41 381	0.90 408	0.77 370	0.58 372	0.30 369	0.57 340	0.56 394	0.35 351	0.34 385	0.64 355	0.42 386	0.67 386	0.66 390	0.28 360	0.34 379	0.29 330	0.36 355	0.45 347	0.74 371

PWC_ROB	0.37 340	0.27 352	0.25 358	0.23 313	0.24 336	0.23 313	0.31 358	0.29 325	0.47 388	0.25 229	0.39 354	0.37 326	0.89 389	0.19 335	0.58 342	0.32 339	0.39 365	0.29 369	0.62 352	0.29 360	0.48 339	0.48 339	0.19 332	0.33 375	0.27 316	0.26 308	0.39 334	0.67 364

FCDSN-DC	0.36 336	0.28 354	0.33 380	0.31 345	0.29 356	0.28 337	0.39 367	0.31 334	0.22 322	0.28 275	0.20 263	0.26 252	0.16 278	0.29 365	1.96 415	0.35 349	0.34 346	0.32 380	0.33 260	0.25 332	0.41 301	0.48 339	0.27 356	0.37 388	0.29 330	0.30 335	0.30 293	0.30 294
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PA-Net	0.25 291	0.28 354	0.29 368	0.18 276	0.26 350	0.21 298	0.25 336	0.26 277	0.25 336	0.22 169	0.19 252	0.22 212	0.24 329	0.28 362	0.40 309	0.24 282	0.18 155	0.22 318	0.20 169	0.22 309	0.19 156	0.32 264	0.17 320	0.20 334	0.24 291	0.38 359	0.23 212	0.55 351
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	0.76 385	0.28 354	0.26 361	0.38 360	0.38 375	0.44 365	0.30 355	0.36 355	0.41 376	0.27 255	0.32 333	2.73 417	0.95 392	0.38 379	0.80 361	0.66 405	0.53 386	0.46 398	4.94 424	0.56 400	0.83 407	0.97 416	0.57 402	0.44 398	0.56 394	0.48 378	0.54 368	0.63 358

XPNet_ROB	0.27 306	0.28 354	0.20 325	0.19 286	0.21 320	0.21 298	0.20 308	0.20 173	0.21 315	0.24 210	0.28 322	0.78 371	0.17 291	0.16 313	0.29 269	0.22 261	0.34 346	0.21 311	0.27 230	0.19 283	0.28 236	0.42 312	0.17 320	0.18 330	0.23 278	0.24 281	0.48 354	0.34 306

S-Stereo	0.53 365	0.29 358	0.27 365	0.48 370	0.46 387	0.50 372	0.60 387	0.38 362	0.37 368	0.39 373	1.16 415	1.01 382	0.45 364	0.29 365	0.91 372	0.67 407	0.35 351	0.39 393	0.84 371	0.70 410	0.46 332	0.71 394	0.61 404	0.37 388	0.30 336	0.33 345	0.40 339	0.63 358

ADCMid	0.46 358	0.29 358	0.29 368	0.26 329	0.31 361	0.33 352	0.35 365	0.41 367	0.46 387	0.31 309	0.38 351	0.48 348	0.40 355	0.21 344	1.82 409	0.35 349	0.34 346	0.27 360	0.78 366	0.28 352	0.45 320	0.46 330	0.30 372	0.24 353	0.36 362	0.53 382	0.45 347	1.42 409

G2	0.21 254	0.30 360	0.07 121	0.78 389	0.10 187	0.71 387	0.12 260	0.19 168	0.08 109	0.23 183	0.11 168	0.31 302	0.07 127	0.11 226	0.14 106	0.13 112	0.23 233	0.11 125	0.54 339	0.08 111	0.17 130	0.12 116	0.33 380	0.07 129	0.11 117	0.10 111	0.13 122	0.10 110

TestStereo_HL3	0.29 312	0.30 360	0.14 267	0.17 266	0.14 260	0.21 298	0.16 287	0.32 344	0.18 301	0.34 331	0.32 333	0.60 358	0.22 323	0.11 226	0.39 307	0.40 370	0.69 395	0.18 275	0.43 300	0.17 272	0.45 320	0.62 384	0.11 268	0.12 256	0.22 258	0.22 262	0.37 327	0.35 308

SAMSARA	0.65 378	0.30 360	0.44 393	0.31 345	0.31 361	0.31 347	0.34 363	0.56 389	0.48 389	0.40 376	0.37 350	0.42 340	0.90 390	0.27 361	1.62 401	0.45 380	0.36 357	0.38 390	0.76 364	0.39 379	0.70 391	0.80 408	0.20 334	0.40 393	1.50 423	1.62 427	1.49 426	1.46 411

GANetREF_RVC	0.32 325	0.30 360	0.32 376	0.28 334	0.27 354	0.27 330	0.26 344	0.42 371	0.35 367	0.38 367	0.21 274	0.56 354	0.39 352	0.16 313	0.33 289	0.23 273	0.29 316	0.25 347	0.44 303	0.25 332	0.35 269	0.25 219	0.25 349	0.32 373	0.34 357	0.29 328	0.45 347	0.38 322
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
STTRV1_RVC		0.32 364	0.26 361	0.42 365	0.32 365	0.40 362	0.34 363	0.41 367	0.40 372	0.36 354	0.35 341	0.59 356	0.67 376	0.48 389	0.48 328	0.27 311	0.85 407	0.27 360		0.66 406	0.88 411	0.52 357		0.48 401	0.37 364	0.56 386	0.54 368	0.96 391

SANet	0.57 370	0.32 364	0.33 380	0.36 357	0.35 369	0.44 365	0.33 362	0.55 387	0.85 412	0.33 327	0.57 386	2.42 413	1.17 398	0.32 374	0.88 368	0.24 282	0.47 381	0.31 378	0.51 330	0.31 368	0.50 350	0.45 328	0.37 385	0.37 388	0.46 380	0.54 384	0.55 372	0.98 393

ETE_ROB	0.32 325	0.32 364	0.20 325	0.26 329	0.24 336	0.28 337	0.23 329	0.24 240	0.29 354	0.27 255	0.35 341	0.99 381	0.21 317	0.20 340	0.41 311	0.23 273	0.41 371	0.24 337	0.37 286	0.25 332	0.37 279	0.40 306	0.20 334	0.20 334	0.28 323	0.35 351	0.54 368	0.37 317

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 352	0.34 367	0.25 358	0.42 365	0.31 361	0.36 358	0.47 377	0.48 382	0.40 372	0.42 383	0.31 330	0.60 358	0.53 371	0.40 384	0.57 340	0.27 311	0.24 251	0.22 318	0.67 359	0.22 309	0.60 370	0.56 370	0.33 380	0.28 365	0.47 382	0.48 378	0.48 354	0.70 367

ADCS	0.59 372	0.34 367	0.31 374	0.34 353	0.36 372	0.36 358	0.37 366	0.48 382	0.60 399	0.34 331	0.43 363	0.58 355	0.87 387	0.29 365	2.30 424	0.66 405	0.47 381	0.38 390	0.82 369	0.42 386	0.76 396	0.69 393	0.28 360	0.35 382	0.46 380	0.88 411	0.59 376	1.26 402

LALA_ROB	0.32 325	0.34 367	0.23 345	0.24 320	0.24 336	0.29 342	0.22 321	0.24 240	0.28 349	0.31 309	0.35 341	0.94 378	0.21 317	0.19 335	0.64 349	0.24 282	0.33 343	0.28 368	0.33 260	0.25 332	0.34 258	0.40 306	0.18 330	0.21 343	0.26 303	0.31 339	0.50 361	0.36 312

G-Net	0.59 372	0.35 370	0.35 385	0.31 345	0.31 361	0.44 365	0.30 355	0.50 384	0.63 403	0.43 386	0.64 395	2.00 407	0.52 369	0.23 352	0.76 357	0.52 389	0.37 360	0.35 388	0.80 367	0.67 407	0.60 370	0.59 376	0.26 351	0.33 375	0.40 368	0.82 407	0.81 399	1.59 414

edge stereo	0.61 375	0.35 370	0.44 393	0.53 377	0.47 389	0.57 380	0.54 383	0.57 391	0.41 376	0.52 404	0.69 397	1.31 393	1.03 393	0.38 379	0.44 318	0.60 401	0.40 369	0.30 375	1.76 397	0.81 419	0.47 335	0.86 411	0.41 389	0.32 373	0.41 371	0.37 358	0.57 374	0.91 388

AnyNet_C01	0.66 379	0.35 370	0.32 376	0.37 359	0.38 375	0.35 357	0.54 383	0.55 387	0.70 407	0.40 376	0.49 373	0.83 373	0.70 379	0.30 369	2.63 433	0.87 420	0.65 393	0.59 412	0.98 373	0.48 393	0.80 399	0.78 403	0.39 386	0.38 392	0.60 398	0.49 380	0.64 386	1.16 398

FC-DCNN	0.40 348	0.35 370	0.43 392	0.49 372	0.35 369	0.44 365	0.46 374	0.43 374	0.27 347	0.34 331	0.26 308	0.37 326	0.21 317	0.30 369	0.58 342	0.35 349	0.39 365	0.31 378	0.45 307	0.26 341	0.49 341	0.42 312	0.28 360	0.35 382	0.44 375	0.38 359	0.51 363	0.77 377

G3	0.25 291	0.36 374	0.11 216	0.82 391	0.15 279	0.74 389	0.15 282	0.24 240	0.13 231	0.29 293	0.12 179	0.41 337	0.11 207	0.17 322	0.16 126	0.13 112	0.22 214	0.14 168	0.64 355	0.10 142	0.21 177	0.14 133	0.46 396	0.09 183	0.14 158	0.12 129	0.14 130	0.13 134

FC-DCNN v2	0.41 350	0.36 374	0.45 396	0.51 373	0.36 372	0.46 370	0.46 374	0.45 376	0.29 354	0.34 331	0.26 308	0.38 333	0.24 329	0.30 369	0.60 344	0.35 349	0.39 365	0.30 375	0.46 309	0.26 341	0.49 341	0.42 312	0.28 360	0.35 382	0.50 387	0.43 371	0.59 376	0.79 378

XQC	0.42 352	0.37 376	0.31 374	0.41 364	0.35 369	0.41 363	0.42 369	0.45 376	0.38 369	0.40 376	0.33 337	0.48 348	0.44 362	0.34 376	1.54 395	0.29 324	0.29 316	0.27 360	0.52 334	0.30 365	0.37 279	0.44 322	0.26 351	0.30 370	0.41 371	0.41 365	0.53 366	0.38 322

LSM0	3.53 430	0.37 376	0.30 372	0.55 378	0.45 386	0.56 376	0.63 388	0.74 408	0.61 400	0.60 411	0.87 407	1.16 388	1.39 400	0.25 358	28.52 448	45.56 448	0.55 388	0.38 390	3.16 415	0.62 401	1.14 420	1.40 431	0.31 377	0.42 396	0.59 396	0.81 406	0.98 409	2.52 430

CSAN	0.39 346	0.37 376	0.34 383	0.33 350	0.32 365	0.27 330	0.25 336	0.36 355	0.64 404	0.43 386	0.43 363	0.73 369	0.44 362	0.20 340	0.63 346	0.25 294	0.27 294	0.26 357	0.41 293	0.43 390	0.38 284	0.34 275	0.22 344	0.33 375	0.40 368	0.47 376	0.48 354	0.55 351

GOStereo-base	0.24 282	0.39 379	0.09 173	0.93 395	0.14 260	0.87 395	0.17 291	0.26 277	0.12 203	0.27 255	0.12 179	0.45 343	0.07 127	0.17 322	0.15 118	0.12 103	0.25 265	0.14 168	0.61 351	0.08 111	0.18 142	0.12 116	0.40 388	0.08 152	0.12 133	0.09 96	0.13 122	0.09 101

FBW_ROB	0.46 358	0.42 380	0.36 386	0.60 381	0.44 384	0.47 371	0.44 373	0.31 334	0.25 336	0.34 331	0.34 340	0.64 362	0.48 367	0.56 395	1.05 384	0.25 294	0.35 351	0.23 332	1.39 383	0.22 309	0.49 341	0.36 286	0.43 391	0.40 393	0.31 343	0.33 345	0.42 344	0.65 362

PVD	0.56 368	0.44 381	0.36 386	0.51 373	0.43 382	0.55 375	0.47 377	0.62 397	0.59 397	0.33 327	0.48 372	0.61 360	0.74 382	0.50 390	1.52 394	0.34 344	0.51 385	0.37 389	0.76 364	0.41 385	0.61 373	0.64 388	0.30 372	0.37 388	0.56 394	0.71 400	0.61 380	0.86 385

MeshStereo	0.83 389	0.44 381	0.33 380	0.78 389	0.54 393	0.61 382	0.40 368	0.68 402	0.54 393	0.45 392	0.80 403	2.32 412	1.56 406	0.24 354	2.31 425	0.71 410	0.42 372	0.29 369	1.58 388	0.30 365	1.23 425	1.10 425	0.32 378	0.34 379	0.87 406	0.60 388	1.29 420	1.36 407
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MADNet+	0.75 384	0.45 383	0.65 407	0.63 382	0.58 394	0.50 372	0.64 390	0.75 410	0.59 397	0.62 412	0.52 378	0.94 378	0.85 385	0.46 387	2.17 421	0.74 412	0.79 403	0.53 405	1.00 375	0.65 405	0.93 414	0.75 398	0.57 402	0.67 415	0.88 407	0.72 401	0.70 392	1.05 396

SGM_RVC	0.72 381	0.45 383	0.32 376	0.59 380	0.43 382	0.56 376	0.43 371	0.70 406	0.41 376	0.43 386	0.57 386	1.16 388	1.20 399	0.22 347	0.37 302	0.28 318	0.44 374	0.25 347	2.26 404	0.33 371	0.49 341	0.38 295	0.27 356	0.31 372	0.80 403	0.62 391	1.69 429	3.41 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DGSMNet	0.85 390	0.47 385	0.39 388	0.51 373	0.39 377	0.56 376	0.43 371	0.59 393	0.40 372	0.84 418	4.01 434	0.67 366	0.85 385	0.85 404	0.85 367	0.90 422	1.17 418	0.66 419	1.64 392	0.62 401	1.35 429	1.36 430	0.51 399	0.54 404	0.40 368	0.66 396	0.50 361	0.74 371

CC-Net-ROB	0.36 336	0.47 385	0.32 376	0.65 383	0.49 391	0.54 374	0.46 374	0.35 352	0.24 332	0.37 361	0.28 322	0.92 375	0.21 317	0.37 378	0.28 266	0.17 164	0.23 233	0.22 318	0.67 359	0.22 309	0.22 188	0.16 146	0.44 393	0.24 353	0.29 330	0.28 321	0.27 265	0.40 332

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 428	0.48 387	0.29 368	0.48 370	0.42 380	0.63 383	0.86 397	0.69 404	0.74 409	0.42 383	1.69 426	46.80 448	1.87 414	0.64 400	0.38 305	0.33 342	0.97 409	0.98 430	1.59 389	0.33 371	0.81 401	0.79 404	0.28 360	0.25 357	0.52 391	0.78 405	3.35 435	0.83 382

AMNet	0.51 364	0.50 388	0.48 398	0.51 373	0.50 392	0.56 376	0.52 382	0.36 355	0.42 382	0.39 373	0.59 391	0.65 363	0.21 317	0.58 396	0.49 331	0.59 399	0.60 389	0.58 410	0.51 330	0.51 396	0.59 369	0.53 362	0.32 378	0.51 402	0.48 383	0.54 384	0.60 378	0.65 362

DDUNet	0.43 354	0.54 389	0.23 345	0.86 393	0.68 398	0.83 394	0.82 396	0.26 277	0.24 332	0.23 183	0.33 337	0.37 326	0.15 269	1.63 412	0.43 314	0.24 282	0.39 365	0.25 347	0.54 339	0.28 352	0.31 241	0.30 254	0.49 398	0.20 334	0.24 291	0.25 292	0.32 304	0.29 290

MFN_U_SF_RVC	0.60 374	0.55 390	0.41 390	0.56 379	0.46 387	0.57 380	0.63 388	0.56 389	0.43 383	0.86 419	0.93 409	0.72 368	0.52 369	0.53 392	0.97 378	0.49 387	0.32 338	0.34 385	1.73 394	0.44 391	0.62 374	0.58 373	0.30 372	0.56 406	0.45 377	0.44 373	0.49 358	0.68 365

UDG	0.46 358	0.56 391	0.24 353	0.85 392	0.78 402	0.79 391	0.97 400	0.27 298	0.25 336	0.28 275	0.36 347	0.37 326	0.17 291	1.43 408	0.92 374	0.25 294	0.44 374	0.27 360	0.57 347	0.29 360	0.41 301	0.37 292	0.39 386	0.19 332	0.27 316	0.28 321	0.32 304	0.27 279

SPS-STEREO	0.80 386	0.60 392	0.56 401	0.67 385	0.62 395	0.67 385	0.58 386	0.57 391	0.61 400	0.59 408	0.96 411	1.03 385	0.67 376	0.55 393	0.83 366	0.87 420	0.78 402	0.69 421	2.74 412	0.74 415	1.23 425	1.05 420	0.45 395	0.62 414	0.61 399	0.61 390	0.83 400	0.75 374
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 370	0.64 393	0.47 397	0.65 383	0.41 379	0.44 365	0.57 385	0.61 396	0.68 405	0.58 405	0.39 354	0.59 356	0.58 372	0.65 401	0.76 357	0.44 377	0.35 351	0.40 394	1.53 387	0.50 394	0.54 355	0.63 386	0.46 396	0.47 400	0.51 390	0.40 363	0.41 342	0.75 374

ELAS_RVC	0.92 392	0.65 394	0.62 403	0.92 394	0.67 397	1.21 400	0.71 392	0.72 407	0.50 390	0.49 399	1.20 420	2.45 415	1.89 415	0.44 385	1.31 387	0.46 384	0.62 391	0.55 407	1.02 376	0.42 386	0.91 413	1.06 422	0.44 393	0.54 404	1.50 423	1.22 425	1.15 414	1.19 400
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.04 397	0.66 395	0.62 403	0.75 387	0.68 398	0.82 393	0.74 394	0.69 404	0.75 411	0.64 413	1.09 413	1.35 394	1.44 401	0.60 398	1.43 391	1.04 429	0.77 401	0.68 420	2.40 406	0.80 418	1.22 423	1.15 428	0.51 399	0.67 415	1.12 412	1.05 419	1.65 428	2.69 432

ELAS	0.94 394	0.70 396	0.59 402	0.97 396	0.73 400	0.96 397	0.72 393	0.74 408	0.62 402	0.47 394	1.17 416	2.44 414	1.62 407	0.44 385	1.40 390	0.45 380	0.63 392	0.54 406	0.99 374	0.39 379	0.88 411	1.07 423	0.43 391	0.52 403	1.56 426	1.47 426	1.33 422	1.60 415
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.74 383	0.73 397	0.66 408	0.76 388	0.64 396	0.88 396	0.74 394	0.59 393	0.68 405	0.58 405	0.69 397	1.02 383	0.61 375	0.58 396	0.96 377	0.78 415	0.87 408	0.72 423	1.08 378	0.68 408	1.07 418	0.74 397	0.54 401	0.60 411	0.59 396	0.60 388	0.80 398	0.91 388

STStereo	1.28 407	0.74 398	0.83 418	2.32 417	0.84 405	2.27 424	0.98 401	1.04 423	0.96 416	0.51 402	1.19 418	3.30 423	2.84 422	0.25 358	2.59 432	0.45 380	0.38 363	0.26 357	4.54 422	0.33 371	0.51 352	0.47 336	0.28 360	0.56 406	1.24 418	0.96 417	1.38 423	2.45 428

MANE	1.47 413	0.77 399	0.87 420	1.01 397	0.81 403	0.96 397	0.93 399	1.00 421	1.05 420	0.43 386	0.69 397	2.28 411	2.16 417	0.39 382	1.68 406	1.01 428	0.65 393	2.72 435	1.45 385	0.40 383	0.77 398	0.73 396	0.34 384	0.67 415	2.42 434	2.81 435	4.52 436	6.28 436

SGM-ForestM	0.64 376	0.80 400	0.39 388	0.70 386	0.40 378	0.77 390	0.67 391	0.62 397	0.41 376	0.35 345	0.42 360	1.68 404	1.08 395	0.24 354	0.33 289	0.21 242	0.44 374	0.23 332	1.27 380	0.24 324	0.43 310	0.30 254	0.28 360	0.26 361	1.04 408	0.90 414	1.53 427	1.35 406

WAO-7	0.99 396	0.85 401	0.88 421	1.81 412	0.83 404	0.71 387	0.92 398	1.01 422	1.13 421	0.96 424	1.28 423	1.37 397	1.65 408	0.63 399	1.55 398	0.76 414	0.73 399	0.47 399	2.44 407	0.73 414	0.72 395	0.76 401	0.26 351	0.88 427	0.71 400	0.85 408	0.74 396	1.09 397

SQANet	0.68 380	0.89 402	0.29 368	1.65 406	0.77 401	1.39 402	1.15 402	0.37 360	0.29 354	0.40 376	0.30 328	0.88 374	0.32 343	1.26 406	0.39 307	0.21 242	0.44 374	0.27 360	2.24 401	0.28 352	0.49 341	0.50 349	1.59 412	0.23 350	0.32 345	0.34 349	0.42 344	0.71 369

LE_ROB	3.57 431	0.92 403	1.49 432	2.33 418	9.96 442	1.83 417	7.73 439	2.31 435	3.13 435	0.47 394	1.49 424	9.10 438	13.79 441	0.47 388	0.63 346	0.25 294	0.44 374	0.29 369	6.00 428	1.38 432	0.66 384	0.52 357	2.47 422	2.28 436	5.36 438	4.46 438	6.14 438	10.46 441

ACV-stereo	2.24 421	1.03 404	0.23 345	0.38 360	0.24 336	0.70 386	0.48 379	0.45 376	0.32 361	0.36 354	0.41 358	0.47 346	2.93 424	0.35 377	1.93 413	0.86 419	0.44 374	0.29 369	44.47 448	0.55 399	0.82 403	0.90 414	0.33 380	0.26 361	0.26 303	0.28 321	0.41 342	0.39 331

MonStereo1	1.06 398	1.06 405	0.53 400	1.71 409	1.39 421	1.49 404	1.71 411	0.68 402	0.57 394	2.01 435	0.75 401	1.99 406	1.76 412	1.97 416	0.35 298	0.25 294	0.60 389	0.48 402	2.25 402	0.51 396	0.65 381	0.52 357	2.33 419	0.41 395	0.49 385	0.39 361	0.85 401	0.80 379

WAO-6	1.14 401	1.08 406	0.68 409	1.50 403	1.15 412	1.39 402	1.55 407	0.88 416	0.96 416	0.77 416	0.72 400	1.28 391	1.96 416	1.91 415	2.45 428	0.71 410	1.18 419	0.55 407	1.42 384	0.69 409	0.97 415	0.99 418	0.91 405	0.67 415	1.13 414	0.88 411	1.02 412	1.43 410

JetBlue	1.43 411	1.11 407	1.03 427	1.46 401	1.15 412	1.66 406	1.51 406	0.92 418	1.14 422	0.58 405	0.47 371	3.28 422	0.71 380	1.15 405	2.51 431	1.00 427	1.09 415	0.86 426	1.32 381	0.78 417	1.48 430	1.53 432	1.15 407	0.78 421	1.31 420	2.14 432	1.44 424	5.15 435

MDST_ROB	0.81 387	1.11 407	0.24 353	1.30 399	0.42 380	0.81 392	0.32 360	0.45 376	0.25 336	0.36 354	0.32 333	0.47 346	3.62 426	0.14 291	1.77 408	0.22 261	0.27 294	0.17 238	0.84 371	0.19 283	0.57 362	0.51 353	0.20 334	0.21 343	1.56 426	0.86 410	2.88 434	1.74 418

DispFullNet	1.20 404	1.15 409	0.77 415	1.20 398	0.97 406	1.12 399	1.34 403	0.66 401	0.58 395	0.74 415	0.82 404	3.72 427	1.48 402	1.65 413	1.03 383	1.32 431	1.00 413	0.58 410	6.30 430	1.09 430	0.84 408	0.76 401	0.42 390	0.35 382	0.50 387	0.35 351	0.68 391	1.00 395

RainbowNet	0.93 393	1.16 410	0.62 403	1.83 414	1.16 414	1.69 409	1.70 410	0.51 385	0.44 384	0.59 408	0.38 351	1.19 390	0.79 384	2.02 417	0.74 356	0.57 396	0.54 387	0.40 394	1.50 386	0.76 416	0.66 384	0.65 389	2.28 418	0.46 399	0.50 387	0.49 380	0.60 378	0.84 383

otaku	0.82 388	1.17 411	0.41 390	1.90 415	0.99 407	1.68 408	1.39 404	0.46 380	0.41 376	0.46 393	0.36 347	0.93 377	0.43 359	1.51 409	0.45 321	0.30 331	0.44 374	0.29 369	2.65 409	0.40 383	0.60 370	0.58 373	2.09 414	0.34 379	0.42 373	0.35 351	0.49 358	0.74 371

IMH-64-1	1.18 402	1.19 412	0.74 411	1.63 404	1.26 415	1.69 409	1.85 413	0.84 413	0.90 413	0.44 390	0.62 393	1.36 395	1.74 410	2.49 423	2.46 429	0.60 401	0.72 397	0.47 399	1.73 394	0.64 403	0.70 391	0.79 404	2.49 423	0.58 408	1.08 410	0.63 393	0.97 407	1.31 404

IMH-64	1.18 402	1.19 412	0.74 411	1.63 404	1.26 415	1.69 409	1.85 413	0.84 413	0.90 413	0.44 390	0.62 393	1.36 395	1.74 410	2.49 423	2.46 429	0.60 401	0.72 397	0.47 399	1.73 394	0.64 403	0.70 391	0.79 404	2.49 423	0.58 408	1.08 410	0.63 393	0.97 407	1.31 404

ACVNet_1	0.97 395	1.21 414	0.62 403	2.28 416	1.27 417	1.81 415	2.12 420	0.63 399	0.41 376	0.50 401	0.49 373	1.06 386	0.73 381	2.46 422	0.47 325	0.31 333	0.80 404	0.40 394	2.04 400	0.42 386	0.76 396	0.56 370	2.26 417	0.43 397	0.54 393	0.42 369	0.48 354	0.58 354

IMH	1.30 408	1.22 415	0.76 414	1.65 406	1.27 417	1.73 413	1.88 416	0.86 415	0.93 415	0.47 394	0.65 396	1.48 399	2.97 425	3.97 439	1.50 392	0.59 399	0.76 400	0.49 403	2.25 402	0.70 410	0.69 390	0.79 404	2.64 425	0.61 412	1.16 416	0.76 403	0.89 404	1.49 412

ACVNet_2	1.13 400	1.26 416	0.75 413	2.58 420	1.30 419	1.73 413	1.87 415	0.75 410	0.52 391	0.59 408	0.53 380	1.29 392	0.90 390	1.85 414	0.70 352	0.48 386	1.14 417	0.40 394	4.70 423	0.54 398	0.71 394	0.60 378	2.05 413	0.61 412	0.81 405	0.47 376	0.70 392	0.82 380

LVE	1.38 410	1.30 417	0.82 417	4.62 431	1.50 424	1.89 418	3.66 430	0.82 412	0.73 408	0.88 420	0.82 404	1.12 387	1.52 404	2.14 420	0.81 363	0.56 394	0.84 406	0.59 412	3.33 417	0.72 413	0.84 408	0.89 412	2.40 421	0.80 423	1.12 412	0.70 399	1.00 411	0.90 387

Ntro	0.87 391	1.36 418	0.44 393	1.82 413	1.04 410	1.67 407	1.60 409	0.52 386	0.44 384	0.48 398	0.42 360	0.98 380	0.40 355	1.61 411	0.64 349	0.31 333	0.49 383	0.30 375	2.69 411	0.44 391	0.68 387	0.60 378	2.13 415	0.36 387	0.45 377	0.45 374	0.52 365	0.71 369

PSMNet_ROB	1.30 408	1.36 418	0.71 410	1.48 402	1.00 408	1.69 409	1.56 408	0.64 400	0.74 409	1.47 433	3.99 433	2.77 419	1.51 403	2.54 425	0.73 355	0.47 385	0.70 396	0.49 403	2.51 408	0.71 412	0.81 401	0.58 373	3.05 431	0.58 408	0.80 403	0.64 395	0.88 402	0.69 366

PWCK	1.58 416	1.40 420	0.79 416	1.70 408	1.03 409	1.55 405	1.42 405	1.11 426	0.98 418	1.00 425	1.23 422	2.78 421	1.53 405	0.82 403	0.88 368	0.55 393	0.99 410	0.57 409	13.43 437	0.90 421	1.12 419	0.75 398	1.15 407	0.82 424	1.04 408	0.88 411	0.93 405	1.27 403

Dean	1.27 406	1.44 421	0.85 419	2.93 424	1.62 425	1.95 422	2.03 419	0.96 419	1.00 419	0.91 422	0.75 401	1.51 400	1.65 408	2.05 418	0.80 361	0.64 404	1.01 414	0.60 417	1.86 399	0.85 420	0.85 410	0.75 398	2.35 420	0.79 422	1.15 415	0.85 408	1.19 415	0.85 384

ACVNet-4b	1.08 399	1.48 422	0.48 398	2.91 423	1.12 411	1.82 416	2.71 423	0.46 380	0.44 384	0.51 402	0.43 363	1.66 403	1.85 413	2.08 419	0.46 323	0.40 370	0.82 405	0.34 385	2.68 410	0.50 394	0.65 381	0.71 394	2.24 416	0.35 382	0.45 377	0.42 369	0.53 366	0.70 367

WAO-8	1.55 414	1.53 423	1.00 424	2.82 421	1.43 422	1.91 419	2.01 417	1.05 424	1.38 425	1.44 431	1.87 427	2.25 409	2.76 418	2.68 426	1.01 381	0.83 417	0.99 410	0.59 412	3.35 418	1.08 426	0.82 403	0.85 409	1.36 410	0.82 424	1.60 428	1.12 421	1.27 417	1.93 424

Venus	1.55 414	1.53 423	1.00 424	2.82 421	1.43 422	1.91 419	2.01 417	1.05 424	1.38 425	1.44 431	1.87 427	2.25 409	2.76 418	2.68 426	1.01 381	0.83 417	0.99 410	0.59 412	3.35 418	1.08 426	0.82 403	0.85 409	1.36 410	0.82 424	1.60 428	1.12 421	1.27 417	1.93 424

TorneroNet-64	1.85 418	1.56 425	0.93 423	3.34 428	1.31 420	2.18 423	2.65 422	0.91 417	2.21 431	0.66 414	0.83 406	2.72 416	7.56 429	3.04 429	1.76 407	0.67 407	1.35 428	0.59 412	4.05 420	1.02 423	0.98 416	0.96 415	2.67 426	0.69 419	1.24 418	1.15 423	0.88 402	2.15 426

TorneroNet	2.33 424	1.60 426	0.88 421	5.64 434	1.76 426	2.56 426	2.94 425	0.97 420	2.29 433	0.79 417	1.98 429	4.07 429	12.24 436	3.12 431	1.29 386	0.67 407	1.30 426	0.61 418	5.93 427	1.00 422	1.04 417	0.98 417	2.79 429	0.70 420	1.86 431	1.04 418	1.02 412	1.87 422

MADNet++	2.28 423	1.66 427	1.91 433	1.39 400	2.03 430	1.38 401	1.73 412	1.80 432	2.24 432	2.07 436	2.44 432	2.76 418	2.81 421	1.52 410	2.18 422	2.45 435	2.29 432	1.71 432	2.86 413	2.56 434	4.03 436	5.19 438	1.23 409	2.35 437	1.50 423	3.83 437	2.07 432	1.70 417

ktn	2.52 427	1.71 428	3.02 435	2.41 419	1.88 427	2.62 428	3.04 426	1.69 430	4.13 436	1.01 426	1.21 421	8.17 437	10.18 433	2.80 428	1.51 393	0.93 425	1.72 429	0.87 427	6.22 429	1.56 433	1.20 422	1.09 424	2.75 428	0.93 428	1.19 417	1.07 420	1.46 425	1.74 418

KSHMR	2.37 425	1.84 429	1.23 431	6.67 436	1.97 429	2.73 429	3.45 429	1.31 428	1.69 429	1.18 430	1.18 417	1.71 405	11.63 435	3.21 433	1.67 405	1.07 430	1.11 416	0.92 428	5.58 426	1.04 424	1.23 425	1.05 420	3.26 432	1.06 430	1.99 433	1.18 424	1.28 419	1.85 421

notaker	1.84 417	1.90 430	1.02 426	3.19 427	2.19 431	2.44 425	2.77 424	1.11 426	1.57 428	0.91 422	1.09 413	3.37 425	5.56 427	3.13 432	1.35 388	0.81 416	1.34 427	0.71 422	4.26 421	1.08 426	1.22 423	0.99 418	2.96 430	0.93 428	0.74 402	0.77 404	0.98 409	1.18 399

UNDER WATER-64	1.98 419	1.91 431	1.15 429	3.52 430	2.32 432	2.83 431	3.30 427	1.72 431	1.25 423	1.12 428	1.19 418	3.41 426	2.89 423	3.11 430	2.13 420	0.90 422	1.77 430	0.77 425	2.32 405	1.05 425	1.17 421	1.23 429	3.96 438	1.06 430	1.41 421	2.13 431	1.31 421	2.65 431

UNDER WATER	2.15 420	1.92 432	1.13 428	3.36 429	2.59 433	2.77 430	3.73 431	1.63 429	1.36 424	1.02 427	1.02 412	3.30 423	7.25 428	3.39 434	1.54 395	0.91 424	1.80 431	0.75 424	3.15 414	1.08 426	1.27 428	1.14 427	3.84 437	1.20 434	1.46 422	1.78 429	1.26 416	2.46 429

JetRed	2.50 426	2.16 433	2.32 434	1.72 410	1.88 427	2.59 427	3.38 428	1.86 433	1.53 427	1.15 429	0.93 409	2.77 419	0.67 376	2.39 421	3.50 436	2.17 433	2.74 433	3.15 437	1.82 398	1.37 431	3.39 435	2.94 436	2.72 427	1.27 435	2.55 435	6.99 440	2.85 433	4.69 434

DGTPSM_ROB	8.76 435	3.83 434	10.08 440	3.08 425	5.50 436	3.48 432	5.02 435	3.60 436	8.96 439	3.18 437	7.06 436	3.95 428	10.56 434	3.59 435	11.06 438	10.70 438	4.35 435	10.50 439	5.45 425	9.91 440	5.93 438	14.37 440	4.39 439	8.90 442	9.99 440	27.43 444	11.00 442	30.59 444

DPSMNet_ROB	8.99 436	3.86 435	10.11 441	3.11 426	5.51 437	3.54 433	5.03 436	3.60 436	9.04 440	3.27 438	7.95 438	4.19 430	13.43 440	3.66 436	11.12 439	10.86 439	4.47 436	10.71 440	6.43 431	9.92 441	5.99 440	14.50 441	4.39 439	8.90 442	10.15 441	27.43 444	11.02 443	30.59 444

HanzoNet	4.54 433	4.29 436	3.74 439	6.10 435	3.77 435	7.50 437	8.23 440	3.94 438	4.82 437	1.56 434	2.42 431	11.35 439	12.90 439	10.81 444	1.84 410	1.89 432	4.65 437	1.35 431	10.71 435	3.05 435	2.04 432	1.81 433	5.00 441	1.14 432	1.80 430	1.67 428	1.81 431	2.33 427

BEATNet-Init1	4.26 432	5.23 437	1.17 430	9.10 439	2.61 434	8.41 439	4.21 432	2.29 434	1.73 430	0.88 420	2.38 430	6.02 431	9.23 432	0.65 401	2.70 434	2.20 434	1.24 420	0.94 429	17.87 438	4.86 438	2.04 432	1.87 434	1.10 406	1.14 432	4.62 437	2.07 430	11.53 444	6.94 438

DPSimNet_ROB	5.23 434	7.46 438	3.48 438	6.82 437	6.53 440	4.88 434	5.29 437	5.03 439	6.96 438	3.68 439	10.30 441	6.62 433	7.58 430	4.15 440	3.41 435	2.75 436	5.59 438	2.26 433	12.16 436	3.45 436	5.93 438	2.70 435	3.37 433	3.75 438	3.16 436	3.16 436	4.52 436	6.28 436

DPSM_ROB	13.12 440	7.70 439	11.86 442	4.97 432	5.71 438	6.03 435	4.61 433	8.36 442	10.82 441	6.72 440	8.03 439	8.12 435	12.29 437	3.81 437	13.89 440	13.57 440	10.28 441	13.36 441	9.07 433	11.67 442	16.11 442	18.73 444	3.51 434	10.91 444	27.70 445	35.86 446	31.04 446	39.53 446

DPSM	13.12 440	7.70 439	11.86 442	4.97 432	5.71 438	6.03 435	4.61 433	8.36 442	10.82 441	6.72 440	8.03 439	8.12 435	12.29 437	3.81 437	13.89 440	13.57 440	10.28 441	13.36 441	9.07 433	11.67 442	16.11 442	18.73 444	3.51 434	10.91 444	27.70 445	35.86 446	31.04 446	39.53 446

PML	11.09 439	9.28 441	3.40 437	11.88 442	6.99 441	11.60 440	5.97 438	7.04 441	24.50 448	8.92 442	28.99 448	32.63 447	39.39 448	6.18 441	5.69 437	4.14 437	8.31 439	2.99 436	18.83 441	4.50 437	4.70 437	4.40 437	3.75 436	3.98 439	10.54 443	5.17 439	18.60 445	7.08 439

LRCNet_RVC	10.22 438	14.24 442	3.26 436	20.74 444	17.71 446	19.88 445	15.89 444	6.49 440	2.47 434	19.87 446	12.97 442	19.40 443	8.44 431	26.62 447	2.33 426	0.74 412	10.08 440	5.54 438	23.31 443	6.95 439	2.43 434	1.11 426	22.86 445	8.58 441	0.73 401	0.39 361	1.72 430	1.19 400

CasAABBNet	26.35 445	15.49 443	23.85 447	9.95 440	11.46 443	12.03 441	9.23 441	16.79 445	21.84 446	13.64 443	16.11 443	16.45 441	24.90 447	7.58 442	27.95 447	27.14 446	20.53 443	26.83 447	18.10 439	23.37 445	32.22 446	37.28 447	6.99 442	21.98 449	55.78 448	72.24 448	62.39 449	79.48 449

FlowAnything	26.42 446	15.50 444	23.88 448	9.99 441	11.54 444	12.07 442	9.28 442	16.89 446	21.87 447	13.68 445	16.26 444	16.42 440	24.79 446	7.69 443	27.93 445	27.24 447	20.55 444	26.80 446	18.20 440	23.53 447	32.22 446	37.62 448	7.05 443	22.05 450	55.78 448	72.50 450	62.44 450	79.62 450

fast-reg	28.13 447	17.43 445	23.71 446	12.69 443	12.68 445	16.05 444	12.38 443	16.63 444	21.75 445	13.67 444	20.82 445	16.89 442	24.78 445	13.92 445	27.93 445	26.51 445	21.57 446	27.70 448	40.18 447	23.46 446	32.44 448	37.16 446	7.62 444	21.88 448	55.88 450	72.37 449	62.38 448	79.05 448

HaxPig	19.43 442	21.64 446	18.72 444	23.90 445	23.72 447	22.99 446	25.27 445	20.59 447	18.36 443	26.33 447	23.18 446	22.04 444	16.59 442	24.59 446	21.93 442	18.51 442	20.93 445	19.75 443	22.56 442	20.41 444	14.06 441	11.69 439	27.14 446	18.65 446	6.94 439	12.03 443	7.78 439	14.26 443

MEDIAN_ROB	22.61 443	26.37 447	23.42 445	27.86 447	27.01 448	26.90 448	28.47 447	24.00 448	21.42 444	31.43 448	26.90 447	25.65 445	19.56 443	27.54 448	23.81 443	20.10 443	25.89 447	23.65 444	27.64 445	24.33 448	18.71 444	15.27 442	29.65 447	20.16 447	10.22 442	11.12 442	10.11 441	13.24 442

DLNR_Zeroshot_test	9.91 437	28.72 448	0.20 325	46.90 449	0.13 241	0.20 288	45.01 449	0.29 325	0.11 175	0.38 367	0.19 252	0.33 311	0.10 178	1.29 407	61.34 449	71.85 449	3.99 434	2.49 434	1.36 382	0.22 309	0.65 381	0.41 309	0.09 213	0.13 280	0.26 303	0.24 281	0.29 282	0.33 303

AVERAGE_ROB	25.62 444	30.03 449	26.88 449	31.96 448	30.85 449	31.13 449	32.49 448	28.35 449	25.87 449	34.56 449	30.30 449	30.39 446	23.71 444	31.94 449	27.62 444	24.45 444	28.60 448	25.76 445	30.73 446	27.87 449	22.22 445	18.68 443	33.77 448	25.40 451	10.86 444	8.77 441	9.34 440	9.16 440

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.06 24	0.07 28	0.05 27

ASD4																								5.70 440

Low-res two-view benchmark