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

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

derf	0.03 3	0.02 3	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.03 3	0.04 36	0.03 4	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 7	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 4	0.04 4	0.03 3

17500	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.03 9	0.06 78	0.03 14	0.08 84	0.03 41	0.02 7	0.09 48	0.08 31	0.07 48	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.09 86	0.05 18	0.04 93	0.02 3	0.05 11	0.05 14	0.08 64	0.06 65

25000	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.04 36	0.05 54	0.03 14	0.07 65	0.02 4	0.02 7	0.09 48	0.07 11	0.07 48	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.08 70	0.04 10	0.04 93	0.02 3	0.05 11	0.05 14	0.06 17	0.05 30

15000	0.05 30	0.03 5	0.04 49	0.04 37	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.03 9	0.06 78	0.03 14	0.08 84	0.02 4	0.02 7	0.09 48	0.08 31	0.07 48	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.08 70	0.04 10	0.04 93	0.03 22	0.05 11	0.04 4	0.08 64	0.05 30

20000	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.02 3	0.04 22	0.03 14	0.08 84	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 31	0.07 48	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.08 70	0.04 10	0.04 93	0.02 3	0.06 36	0.05 14	0.07 31	0.05 30

vfm_20000	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.03 9	0.05 54	0.03 14	0.06 49	0.03 41	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.06 25	0.04 5	0.06 18	0.04 7	0.06 26	0.03 3	0.03 50	0.02 3	0.05 11	0.04 4	0.07 31	0.05 30

onlyftn100k	0.04 6	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.05 54	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.07 48	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.04 10	0.04 93	0.02 3	0.04 4	0.04 4	0.05 9	0.03 3

123456	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.06 78	0.04 40	0.07 65	0.02 4	0.02 7	0.09 48	0.08 31	0.07 48	0.05 13	0.07 44	0.04 7	0.09 86	0.05 18	0.04 93	0.03 22	0.06 36	0.05 14	0.07 31	0.05 30

GFORCE	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 37	0.02 3	0.04 36	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.03 4	0.02 5	0.07 65	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 31	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 18	0.02 5	0.02 3	0.05 11	0.06 34	0.06 17	0.04 11

F8.5	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 37	0.02 3	0.04 36	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.03 4	0.02 5	0.07 65	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 31	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 18	0.02 5	0.02 3	0.05 11	0.06 34	0.07 31	0.04 11

FORCE_9	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 37	0.02 3	0.04 36	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.03 4	0.02 5	0.07 65	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 31	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 18	0.02 5	0.02 3	0.05 11	0.06 34	0.06 17	0.04 11

FORCE_8	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 37	0.02 3	0.04 36	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.03 4	0.02 5	0.07 65	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.05 11	0.06 34	0.07 31	0.04 11

F7	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 37	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.04 28	0.03 9	0.05 54	0.03 14	0.06 49	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 31	0.06 25	0.06 46	0.06 18	0.04 7	0.06 26	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.05 11	0.07 52	0.07 31	0.05 30

over-9	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.04 37	0.02 3	0.04 36	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.03 4	0.04 40	0.06 49	0.03 41	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.04 10	0.02 5	0.03 22	0.06 36	0.07 52	0.07 31	0.05 30

qqai	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.03 3	0.04 36	0.03 4	0.04 40	0.04 6	0.02 4	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 14	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.03 9	0.02 3	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 11	0.04 4	0.06 17	0.03 3

NLCSM	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.04 36	0.02 6	0.07 96	0.14 271	0.04 22	0.10 156	0.05 21	0.29 362	0.02 7	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 10	0.02 5	0.03 22	0.05 11	0.05 14	0.04 4	0.04 11

MLG-Stereo_test1	0.04 6	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.04 28	0.04 36	0.06 78	0.03 14	0.06 49	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 31	0.08 74	0.06 46	0.07 44	0.04 7	0.07 51	0.05 18	0.02 5	0.02 3	0.05 11	0.04 4	0.06 17	0.04 11

MLG-Stereo	0.04 6	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.04 36	0.05 54	0.02 5	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 31	0.08 74	0.06 46	0.07 44	0.04 7	0.07 51	0.05 18	0.02 5	0.02 3	0.05 11	0.04 4	0.06 17	0.05 30

MM-Stereo_test3	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.02 3	0.02 6	0.04 28	0.05 56	0.04 22	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.06 4	0.07 11	0.07 48	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.04 4	0.04 4	0.06 17	0.04 11

AIO-test2	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.05 56	0.04 22	0.06 78	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.06 4	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.03 3	0.05 14	0.03 3	0.04 11

AIO-test1	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.02 3	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.06 79	0.06 78	0.06 78	0.06 78	0.06 49	0.02 4	0.03 62	0.09 48	0.09 61	0.06 25	0.05 13	0.05 4	0.05 46	0.05 7	0.06 51	0.02 5	0.03 22	0.04 4	0.05 14	0.04 4	0.04 11

Pointernet	0.03 3	0.03 5	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.03 59	0.04 28	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 4	0.05 9	0.03 3

U	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.01 3	0.04 28	0.02 3	0.04 22	0.01 3	0.05 21	0.03 41	0.02 7	0.12 96	0.11 99	0.08 74	0.07 71	0.08 71	0.05 46	0.10 95	0.07 74	0.01 3	0.03 22	0.07 61	0.07 52	0.06 17	0.06 65

CroCo-Stereo Lap2	0.05 30	0.03 5	0.03 8	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.06 78	0.03 14	0.04 6	0.03 41	0.02 7	0.10 66	0.10 85	0.07 48	0.07 71	0.07 44	0.05 46	0.08 70	0.06 51	0.02 5	0.03 22	0.07 61	0.08 86	0.07 31	0.05 30

CroCo-Stereo	0.04 6	0.03 5	0.03 8	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 4	0.01 3	0.12 96	0.10 85	0.06 25	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.07 51	0.05 18	0.01 3	0.02 3	0.06 36	0.05 14	0.05 9	0.04 11
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test12345	0.05 30	0.04 30	0.04 49	0.04 37	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.03 9	0.06 78	0.03 14	0.08 84	0.03 41	0.02 7	0.11 81	0.09 61	0.08 74	0.06 46	0.07 44	0.04 7	0.10 95	0.05 18	0.04 93	0.03 22	0.06 36	0.05 14	0.08 64	0.05 30

tt7	0.05 30	0.04 30	0.04 49	0.05 86	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.05 63	0.04 36	0.03 4	0.05 60	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.06 26	0.05 18	0.03 50	0.04 70	0.06 36	0.07 52	0.08 64	0.06 65

tt8	0.04 6	0.04 30	0.03 8	0.04 37	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.03 4	0.03 14	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.08 31	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.06 26	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.06 36	0.07 52	0.08 64	0.05 30

tt9	0.04 6	0.04 30	0.03 8	0.04 37	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.03 9	0.03 4	0.03 14	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.06 36	0.07 52	0.07 31	0.05 30

TYNG	0.04 6	0.04 30	0.03 8	0.04 37	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.03 9	0.03 4	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.05 7	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.06 36	0.07 52	0.07 31	0.05 30

F5.5	0.05 30	0.04 30	0.04 49	0.04 37	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.04 28	0.05 56	0.04 22	0.03 14	0.07 65	0.03 41	0.03 62	0.08 27	0.09 61	0.06 25	0.06 46	0.07 44	0.04 7	0.06 26	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.06 36	0.07 52	0.07 31	0.06 65

FORCE_4.5	0.05 30	0.04 30	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.04 36	0.03 59	0.06 79	0.04 36	0.05 54	0.05 60	0.07 65	0.03 41	0.03 62	0.09 48	0.08 31	0.06 25	0.06 46	0.07 44	0.05 46	0.07 51	0.06 51	0.02 5	0.03 22	0.07 61	0.08 86	0.09 88	0.07 81

FORCE_4	0.06 63	0.04 30	0.04 49	0.05 86	0.03 24	0.05 80	0.03 59	0.06 79	0.05 56	0.07 99	0.06 78	0.07 65	0.03 41	0.03 62	0.10 66	0.08 31	0.07 48	0.07 71	0.08 71	0.05 46	0.08 70	0.07 74	0.03 50	0.04 70	0.08 88	0.09 108	0.10 105	0.08 97

FORCE_5	0.05 30	0.04 30	0.04 49	0.04 37	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.03 3	0.04 36	0.05 54	0.04 40	0.09 100	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 31	0.06 25	0.06 46	0.07 44	0.04 7	0.06 26	0.05 18	0.03 50	0.03 22	0.06 36	0.06 34	0.08 64	0.06 65

FORCE_6	0.05 30	0.04 30	0.03 8	0.04 37	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.05 63	0.05 56	0.03 4	0.03 14	0.07 65	0.04 77	0.02 7	0.08 27	0.08 31	0.06 25	0.06 46	0.07 44	0.04 7	0.06 26	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.06 36	0.06 34	0.08 64	0.05 30

over v1	0.05 30	0.04 30	0.03 8	0.05 86	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.04 28	0.04 36	0.04 22	0.05 60	0.08 84	0.03 41	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.06 26	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.06 36	0.08 86	0.07 31	0.05 30

over-8	0.04 6	0.04 30	0.03 8	0.04 37	0.02 3	0.04 36	0.02 6	0.04 28	0.03 9	0.04 22	0.04 40	0.05 21	0.03 41	0.02 7	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.04 10	0.02 5	0.03 22	0.06 36	0.07 52	0.07 31	0.05 30

PointNet	0.05 30	0.04 30	0.05 90	0.04 37	0.03 24	0.04 36	0.04 102	0.07 96	0.05 56	0.05 54	0.06 78	0.05 21	0.04 77	0.02 7	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 18	0.04 7	0.07 51	0.06 51	0.04 93	0.05 104	0.07 61	0.08 86	0.09 88	0.06 65

LACA2	0.04 6	0.04 30	0.03 8	0.04 37	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.06 78	0.02 5	0.06 49	0.02 4	0.02 7	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.05 11	0.05 14	0.05 9	0.04 11

WQFJX1	0.06 63	0.04 30	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.06 79	0.17 317	0.04 22	0.11 179	0.04 6	0.31 364	0.02 7	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 7	0.05 7	0.05 18	0.03 50	0.03 22	0.05 11	0.05 14	0.06 17	0.04 11

WQFJX	0.06 63	0.04 30	0.04 49	0.04 37	0.03 24	0.05 80	0.03 59	0.05 63	0.15 287	0.04 22	0.14 219	0.04 6	0.33 367	0.02 7	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.05 46	0.04 3	0.05 18	0.03 50	0.04 70	0.05 11	0.07 52	0.06 17	0.06 65

NLMM1	0.07 92	0.04 30	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.03 8	0.03 59	0.06 79	0.19 329	0.05 54	0.14 219	0.05 21	0.39 375	0.03 62	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 13	0.07 44	0.05 46	0.05 7	0.06 51	0.03 50	0.05 104	0.07 61	0.06 34	0.07 31	0.05 30

NLSM1	0.07 92	0.04 30	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.05 80	0.04 102	0.07 96	0.19 329	0.04 22	0.16 248	0.06 49	0.36 374	0.03 62	0.07 11	0.08 31	0.06 25	0.05 13	0.07 44	0.05 46	0.06 26	0.06 51	0.03 50	0.04 70	0.07 61	0.07 52	0.07 31	0.05 30

BridgeDepth	0.04 6	0.04 30	0.03 8	0.04 37	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.03 4	0.02 5	0.08 84	0.03 41	0.02 7	0.07 11	0.08 31	0.05 4	0.05 13	0.05 4	0.04 7	0.06 26	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.06 36	0.06 34	0.07 31	0.04 11
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.05 30	0.04 30	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.03 8	0.03 59	0.05 63	0.05 56	0.05 54	0.06 78	0.05 21	0.03 41	0.02 7	0.10 66	0.08 31	0.08 74	0.06 46	0.07 44	0.05 46	0.07 51	0.06 51	0.02 5	0.02 3	0.07 61	0.07 52	0.07 31	0.07 81

GASTEREO	0.06 63	0.04 30	0.04 49	0.04 37	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.04 28	0.06 78	0.04 22	0.04 40	0.06 49	0.03 41	0.02 7	0.12 96	0.10 85	0.08 74	0.07 71	0.08 71	0.06 78	0.07 51	0.13 140	0.03 50	0.03 22	0.07 61	0.08 86	0.07 31	0.05 30

MSCF	0.06 63	0.04 30	0.04 49	0.04 37	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.04 28	0.06 78	0.04 22	0.04 40	0.06 49	0.03 41	0.02 7	0.12 96	0.10 85	0.08 74	0.07 71	0.08 71	0.06 78	0.07 51	0.12 128	0.03 50	0.03 22	0.07 61	0.08 86	0.06 17	0.05 30

111111	0.05 30	0.04 30	0.03 8	0.03 12	0.04 64	0.03 8	0.03 59	0.04 28	0.05 56	0.03 4	0.04 40	0.05 21	0.03 41	0.02 7	0.09 48	0.08 31	0.06 25	0.05 13	0.07 44	0.04 7	0.07 51	0.08 95	0.03 50	0.03 22	0.05 11	0.05 14	0.04 4	0.03 3

LG-Stereo	0.05 30	0.04 30	0.03 8	0.03 12	0.04 64	0.04 36	0.02 6	0.06 79	0.05 56	0.06 78	0.06 78	0.08 84	0.03 41	0.02 7	0.10 66	0.08 31	0.08 74	0.06 46	0.07 44	0.05 46	0.09 86	0.06 51	0.02 5	0.03 22	0.06 36	0.06 34	0.07 31	0.05 30

MM-Stereo_test1	0.04 6	0.04 30	0.03 8	0.04 37	0.02 3	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.04 36	0.04 22	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.07 48	0.05 13	0.06 18	0.05 46	0.06 26	0.05 18	0.03 50	0.03 22	0.05 11	0.05 14	0.05 9	0.04 11

GREAT-IGEV	0.05 30	0.04 30	0.03 8	0.03 12	0.02 3	0.04 36	0.02 6	0.04 28	0.03 9	0.04 22	0.05 60	0.08 84	0.02 4	0.02 7	0.11 81	0.09 61	0.07 48	0.05 13	0.07 44	0.05 46	0.06 26	0.10 115	0.03 50	0.03 22	0.06 36	0.06 34	0.08 64	0.04 11
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.04 6	0.04 30	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.05 80	0.03 59	0.05 63	0.04 36	0.04 22	0.02 5	0.03 3	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.08 31	0.07 48	0.04 5	0.08 71	0.04 7	0.06 26	0.04 10	0.02 5	0.02 3	0.07 61	0.05 14	0.07 31	0.04 11

MoCha-V2	0.05 30	0.04 30	0.03 8	0.04 37	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.03 9	0.04 22	0.05 60	0.04 6	0.02 4	0.02 7	0.10 66	0.08 31	0.07 48	0.06 46	0.08 71	0.06 78	0.07 51	0.07 74	0.03 50	0.03 22	0.05 11	0.05 14	0.05 9	0.03 3

ProNet	0.04 6	0.04 30	0.04 49	0.03 12	0.02 3	0.04 36	0.04 102	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 78	0.03 3	0.02 4	0.02 7	0.08 27	0.07 11	0.06 25	0.05 13	0.06 18	0.04 7	0.06 26	0.03 3	0.03 50	0.03 22	0.05 11	0.04 4	0.05 9	0.04 11

RAFT	0.07 92	0.04 30	0.06 110	0.05 86	0.03 24	0.06 104	0.03 59	0.10 112	0.05 56	0.06 78	0.07 99	0.08 84	0.05 93	0.02 7	0.10 66	0.08 31	0.08 74	0.06 46	0.08 71	0.06 78	0.08 70	0.09 108	0.02 5	0.04 70	0.13 156	0.14 178	0.16 159	0.15 172

WiStereo	0.05 30	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.03 24	0.06 104	0.03 59	0.03 3	0.05 56	0.05 54	0.03 14	0.05 21	0.04 77	0.03 62	0.08 27	0.09 61	0.07 48	0.06 46	0.07 44	0.06 78	0.06 26	0.06 51	0.03 50	0.03 22	0.08 88	0.08 86	0.09 88	0.07 81

tt3	0.06 63	0.05 60	0.05 90	0.05 86	0.04 64	0.05 80	0.04 102	0.06 79	0.05 56	0.08 106	0.05 60	0.07 65	0.03 41	0.03 62	0.09 48	0.09 61	0.09 90	0.07 71	0.09 90	0.06 78	0.09 86	0.07 74	0.04 93	0.04 70	0.09 103	0.08 86	0.10 105	0.09 113

tt5	0.05 30	0.05 60	0.04 49	0.05 86	0.04 64	0.05 80	0.03 59	0.05 63	0.05 56	0.04 22	0.04 40	0.05 21	0.03 41	0.04 99	0.08 27	0.08 31	0.08 74	0.07 71	0.06 18	0.05 46	0.06 26	0.06 51	0.04 93	0.04 70	0.07 61	0.08 86	0.08 64	0.06 65

tt6	0.05 30	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.03 24	0.06 104	0.03 59	0.03 3	0.05 56	0.05 54	0.03 14	0.05 21	0.04 77	0.03 62	0.08 27	0.09 61	0.07 48	0.06 46	0.07 44	0.06 78	0.06 26	0.06 51	0.03 50	0.03 22	0.08 88	0.08 86	0.09 88	0.07 81

CR-Stereo	0.06 63	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.04 36	0.03 59	0.04 28	0.06 78	0.04 22	0.06 78	0.05 21	0.04 77	0.03 62	0.10 66	0.09 61	0.06 25	0.08 91	0.07 44	0.05 46	0.07 51	0.07 74	0.02 5	0.04 70	0.07 61	0.07 52	0.08 64	0.08 97

CR-RVC	0.06 63	0.05 60	0.05 90	0.03 12	0.05 94	0.04 36	0.03 59	0.04 28	0.06 78	0.04 22	0.05 60	0.05 21	0.05 93	0.04 99	0.12 96	0.11 99	0.07 48	0.08 91	0.08 71	0.06 78	0.09 86	0.07 74	0.02 5	0.04 70	0.07 61	0.09 108	0.10 105	0.09 113

FORCE_4.7	0.06 63	0.05 60	0.05 90	0.06 113	0.04 64	0.05 80	0.03 59	0.04 28	0.05 56	0.04 22	0.05 60	0.11 114	0.03 41	0.04 99	0.09 48	0.08 31	0.10 103	0.08 91	0.08 71	0.05 46	0.08 70	0.06 51	0.02 5	0.04 70	0.07 61	0.07 52	0.09 88	0.07 81

F4.4	0.06 63	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.05 80	0.02 6	0.06 79	0.04 36	0.04 22	0.05 60	0.08 84	0.03 41	0.04 99	0.09 48	0.08 31	0.07 48	0.06 46	0.07 44	0.05 46	0.07 51	0.05 18	0.02 5	0.04 70	0.07 61	0.08 86	0.08 64	0.08 97

FORCE_4.6	0.05 30	0.05 60	0.04 49	0.03 12	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.03 3	0.04 36	0.04 22	0.03 14	0.08 84	0.04 77	0.03 62	0.09 48	0.09 61	0.07 48	0.07 71	0.06 18	0.05 46	0.06 26	0.06 51	0.04 93	0.03 22	0.06 36	0.07 52	0.09 88	0.06 65

LACA_dic	0.06 63	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.04 36	0.03 59	0.04 28	0.06 78	0.07 99	0.04 40	0.05 21	0.05 93	0.03 62	0.10 66	0.10 85	0.06 25	0.08 91	0.07 44	0.05 46	0.07 51	0.07 74	0.02 5	0.04 70	0.07 61	0.07 52	0.08 64	0.08 97

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 63	0.05 60	0.04 49	0.03 12	0.04 64	0.04 36	0.02 6	0.05 63	0.06 78	0.05 54	0.05 60	0.10 104	0.03 41	0.03 62	0.13 105	0.09 61	0.08 74	0.07 71	0.09 90	0.05 46	0.07 51	0.06 51	0.03 50	0.03 22	0.06 36	0.07 52	0.09 88	0.06 65

over-6	0.05 30	0.05 60	0.04 49	0.05 86	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.04 28	0.06 78	0.04 22	0.07 99	0.12 122	0.03 41	0.03 62	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.06 46	0.07 44	0.04 7	0.06 26	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.06 36	0.07 52	0.08 64	0.07 81

testmc14	0.05 30	0.05 60	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.04 28	0.04 36	0.05 54	0.04 40	0.10 104	0.02 4	0.02 7	0.11 81	0.09 61	0.06 25	0.06 46	0.07 44	0.05 46	0.06 26	0.05 18	0.04 93	0.03 22	0.06 36	0.07 52	0.07 31	0.05 30

MCSU-Stereo	0.06 63	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.03 8	0.03 59	0.04 28	0.06 78	0.06 78	0.04 40	0.09 100	0.03 41	0.03 62	0.12 96	0.09 61	0.08 74	0.06 46	0.07 44	0.05 46	0.06 26	0.05 18	0.03 50	0.03 22	0.07 61	0.07 52	0.09 88	0.07 81

TS12	0.06 63	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.04 36	0.03 59	0.04 28	0.06 78	0.07 99	0.04 40	0.05 21	0.05 93	0.03 62	0.10 66	0.10 85	0.06 25	0.08 91	0.07 44	0.05 46	0.07 51	0.07 74	0.02 5	0.04 70	0.07 61	0.07 52	0.08 64	0.08 97

LACA3	0.06 63	0.05 60	0.05 90	0.05 86	0.04 64	0.05 80	0.03 59	0.04 28	0.06 78	0.06 78	0.04 40	0.08 84	0.04 77	0.04 99	0.11 81	0.10 85	0.06 25	0.08 91	0.08 71	0.05 46	0.08 70	0.08 95	0.03 50	0.04 70	0.08 88	0.08 86	0.09 88	0.08 97

LACA1	0.05 30	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.04 36	0.03 59	0.03 3	0.06 78	0.05 54	0.04 40	0.06 49	0.04 77	0.03 62	0.09 48	0.09 61	0.06 25	0.08 91	0.06 18	0.05 46	0.06 26	0.06 51	0.03 50	0.04 70	0.07 61	0.08 86	0.08 64	0.06 65

DispViT+	0.06 63	0.05 60	0.05 90	0.07 128	0.05 94	0.05 80	0.04 102	0.05 63	0.07 112	0.06 78	0.08 118	0.06 49	0.05 93	0.03 62	0.10 66	0.09 61	0.06 25	0.08 91	0.08 71	0.06 78	0.06 26	0.07 74	0.03 50	0.06 123	0.07 61	0.10 123	0.08 64	0.09 113

WQFJA1	0.07 92	0.05 60	0.03 8	0.04 37	0.04 64	0.05 80	0.03 59	0.06 79	0.15 287	0.04 22	0.15 230	0.05 21	0.34 369	0.03 62	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 13	0.06 18	0.05 46	0.05 7	0.05 18	0.03 50	0.04 70	0.05 11	0.06 34	0.06 17	0.06 65

NLMM	0.07 92	0.05 60	0.03 8	0.04 37	0.04 64	0.05 80	0.03 59	0.06 79	0.15 287	0.04 22	0.15 230	0.05 21	0.34 369	0.03 62	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 13	0.06 18	0.05 46	0.05 7	0.05 18	0.03 50	0.04 70	0.05 11	0.06 34	0.06 17	0.06 65

NLSM3	0.05 30	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.03 8	0.03 59	0.06 79	0.08 121	0.05 54	0.06 78	0.04 6	0.05 93	0.04 99	0.08 27	0.08 31	0.07 48	0.06 46	0.06 18	0.05 46	0.06 26	0.05 18	0.04 93	0.04 70	0.07 61	0.08 86	0.08 64	0.07 81

MLG-Stereo_test2	0.06 63	0.05 60	0.03 8	0.03 12	0.03 24	0.04 36	0.02 6	0.06 79	0.04 36	0.07 99	0.05 60	0.07 65	0.03 41	0.04 99	0.10 66	0.10 85	0.10 103	0.07 71	0.11 104	0.06 78	0.10 95	0.06 51	0.03 50	0.03 22	0.06 36	0.05 14	0.09 88	0.06 65

MM-Stereo_test2	0.05 30	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.04 28	0.04 36	0.05 54	0.03 14	0.04 6	0.02 4	0.03 62	0.09 48	0.09 61	0.07 48	0.07 71	0.07 44	0.06 78	0.08 70	0.10 115	0.04 93	0.03 22	0.05 11	0.09 108	0.06 17	0.05 30

GIP-stereo	0.06 63	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.03 24	0.04 36	0.03 59	0.03 3	0.03 9	0.05 54	0.04 40	0.05 21	0.02 4	0.04 99	0.11 81	0.09 61	0.08 74	0.07 71	0.09 90	0.07 104	0.08 70	0.09 108	0.02 5	0.04 70	0.06 36	0.07 52	0.08 64	0.05 30

IGEV-Stereo++	0.06 63	0.05 60	0.04 49	0.05 86	0.05 94	0.04 36	0.02 6	0.05 63	0.05 56	0.05 54	0.05 60	0.05 21	0.04 77	0.03 62	0.09 48	0.09 61	0.07 48	0.06 46	0.08 71	0.05 46	0.07 51	0.12 128	0.04 93	0.03 22	0.05 11	0.07 52	0.08 64	0.05 30

RAStereo	0.06 63	0.05 60	0.04 49	0.03 12	0.03 24	0.03 8	0.02 6	0.05 63	0.03 9	0.10 116	0.03 14	0.07 65	0.03 41	0.02 7	0.14 118	0.11 99	0.09 90	0.08 91	0.09 90	0.05 46	0.12 116	0.07 74	0.02 5	0.03 22	0.09 103	0.07 52	0.07 31	0.07 81

AIO-Stereo	0.05 30	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.04 36	0.02 6	0.03 3	0.03 9	0.03 4	0.04 40	0.04 6	0.03 41	0.02 7	0.09 48	0.09 61	0.07 48	0.06 46	0.09 90	0.06 78	0.07 51	0.06 51	0.03 50	0.03 22	0.05 11	0.05 14	0.07 31	0.04 11

RSM++	0.06 63	0.05 60	0.05 90	0.05 86	0.05 94	0.04 36	0.03 59	0.06 79	0.05 56	0.05 54	0.05 60	0.07 65	0.04 77	0.02 7	0.11 81	0.10 85	0.08 74	0.07 71	0.08 71	0.06 78	0.09 86	0.07 74	0.03 50	0.04 70	0.08 88	0.07 52	0.07 31	0.05 30

RSM	0.05 30	0.05 60	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.05 80	0.03 59	0.04 28	0.03 9	0.04 22	0.05 60	0.06 49	0.03 41	0.02 7	0.10 66	0.09 61	0.07 48	0.06 46	0.07 44	0.06 78	0.08 70	0.06 51	0.02 5	0.04 70	0.06 36	0.06 34	0.07 31	0.05 30

StereoVision	0.07 92	0.05 60	0.05 90	0.04 37	0.04 64	0.05 80	0.03 59	0.07 96	0.11 197	0.05 54	0.06 78	0.05 21	0.06 119	0.02 7	0.13 105	0.13 124	0.09 90	0.07 71	0.10 98	0.08 122	0.08 70	0.07 74	0.03 50	0.05 104	0.11 129	0.10 123	0.13 135	0.13 150

test_c	0.07 92	0.06 90	0.05 90	0.04 37	0.05 94	0.04 36	0.03 59	0.06 79	0.07 112	0.08 106	0.07 99	0.09 100	0.05 93	0.04 99	0.11 81	0.10 85	0.07 48	0.09 105	0.08 71	0.07 104	0.10 95	0.07 74	0.03 50	0.04 70	0.08 88	0.08 86	0.09 88	0.09 113

tt4	0.06 63	0.06 90	0.04 49	0.07 128	0.05 94	0.06 104	0.04 102	0.06 79	0.06 78	0.07 99	0.06 78	0.07 65	0.03 41	0.03 62	0.09 48	0.08 31	0.07 48	0.07 71	0.08 71	0.06 78	0.07 51	0.07 74	0.05 127	0.04 70	0.09 103	0.09 108	0.10 105	0.08 97

GeoAtt-L (ZS)	0.14 156	0.06 90	0.07 131	0.05 86	0.06 114	0.07 121	0.06 160	0.20 187	0.08 121	0.20 162	0.06 78	0.18 171	0.06 119	0.12 279	0.18 167	0.21 265	0.21 212	0.12 149	0.14 124	0.11 174	0.38 307	0.26 251	0.07 173	0.05 104	0.14 173	0.13 162	0.19 200	0.27 302

NBS	0.09 111	0.06 90	0.05 90	0.03 12	0.04 64	0.04 36	0.04 102	0.10 112	0.06 78	0.16 135	0.03 14	0.12 122	0.06 119	0.05 115	0.15 130	0.14 138	0.15 135	0.09 105	0.12 111	0.08 122	0.20 178	0.12 128	0.05 127	0.05 104	0.11 129	0.11 130	0.09 88	0.10 123

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 111	0.06 90	0.07 131	0.07 128	0.07 132	0.06 104	0.04 102	0.10 112	0.08 121	0.16 135	0.10 156	0.12 122	0.08 159	0.04 99	0.14 118	0.12 115	0.14 126	0.09 105	0.16 141	0.07 104	0.11 106	0.09 108	0.04 93	0.05 104	0.10 119	0.10 123	0.13 135	0.10 123

VIP-Stereo	0.07 92	0.06 90	0.05 90	0.05 86	0.04 64	0.04 36	0.02 6	0.06 79	0.05 56	0.06 78	0.09 137	0.10 104	0.03 41	0.03 62	0.12 96	0.11 99	0.12 114	0.09 105	0.10 98	0.06 78	0.11 106	0.06 51	0.03 50	0.04 70	0.08 88	0.07 52	0.07 31	0.08 97

GSStereo	0.06 63	0.06 90	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.05 80	0.03 59	0.03 3	0.04 36	0.05 54	0.04 40	0.05 21	0.02 4	0.02 7	0.11 81	0.10 85	0.10 103	0.06 46	0.09 90	0.06 78	0.10 95	0.06 51	0.02 5	0.03 22	0.07 61	0.06 34	0.07 31	0.05 30

AdaDepth	0.06 63	0.06 90	0.04 49	0.04 37	0.05 94	0.04 36	0.03 59	0.05 63	0.06 78	0.04 22	0.05 60	0.05 21	0.03 41	0.03 62	0.11 81	0.11 99	0.09 90	0.08 91	0.09 90	0.06 78	0.08 70	0.07 74	0.02 5	0.04 70	0.07 61	0.07 52	0.09 88	0.07 81

MLG-Stereo_test3	0.08 106	0.06 90	0.04 49	0.05 86	0.06 114	0.06 104	0.04 102	0.07 96	0.06 78	0.09 110	0.07 99	0.13 130	0.03 41	0.05 115	0.13 105	0.11 99	0.12 114	0.09 105	0.29 256	0.06 78	0.12 116	0.13 140	0.03 50	0.05 104	0.07 61	0.08 86	0.10 105	0.08 97

DEFOM-Stereo	0.07 92	0.06 90	0.04 49	0.06 113	0.05 94	0.05 80	0.03 59	0.06 79	0.05 56	0.06 78	0.07 99	0.06 49	0.03 41	0.03 62	0.11 81	0.10 85	0.11 107	0.09 105	0.10 98	0.06 78	0.11 106	0.07 74	0.04 93	0.04 70	0.08 88	0.08 86	0.12 125	0.08 97

GIO	0.08 106	0.07 100	0.06 110	0.04 37	0.05 94	0.05 80	0.03 59	0.11 121	0.09 142	0.07 99	0.09 137	0.07 65	0.05 93	0.06 137	0.14 118	0.12 115	0.13 120	0.12 149	0.11 104	0.08 122	0.11 106	0.12 128	0.06 148	0.06 123	0.09 103	0.09 108	0.12 125	0.09 113

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 169	0.07 100	0.08 160	0.05 86	0.07 132	0.07 121	0.04 102	0.20 187	0.13 254	0.23 196	0.13 206	0.21 209	0.09 183	0.11 245	0.20 201	0.21 265	0.19 179	0.11 137	0.15 132	0.12 190	0.37 302	0.29 273	0.08 208	0.08 164	0.18 231	0.13 162	0.16 159	0.20 227

TS	0.09 111	0.07 100	0.07 131	0.07 128	0.06 114	0.06 104	0.04 102	0.11 121	0.06 78	0.06 78	0.11 179	0.10 104	0.05 93	0.05 115	0.13 105	0.13 124	0.09 90	0.10 122	0.12 111	0.08 122	0.13 118	0.11 119	0.04 93	0.06 123	0.12 146	0.11 130	0.12 125	0.14 162

BridgeDepth_RVC	0.07 92	0.07 100	0.06 110	0.05 86	0.06 114	0.06 104	0.04 102	0.07 96	0.09 142	0.07 99	0.07 99	0.07 65	0.05 93	0.04 99	0.13 105	0.11 99	0.07 48	0.09 105	0.09 90	0.07 104	0.08 70	0.08 95	0.03 50	0.04 70	0.09 103	0.11 130	0.10 105	0.11 135
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.06 63	0.07 100	0.05 90	0.06 113	0.05 94	0.05 80	0.04 102	0.05 63	0.04 36	0.06 78	0.04 40	0.07 65	0.02 4	0.03 62	0.13 105	0.09 61	0.09 90	0.07 71	0.08 71	0.06 78	0.10 95	0.08 95	0.03 50	0.05 104	0.08 88	0.07 52	0.08 64	0.05 30

gasm-f	0.06 63	0.07 100	0.05 90	0.06 113	0.05 94	0.05 80	0.04 102	0.05 63	0.04 36	0.06 78	0.04 40	0.07 65	0.02 4	0.03 62	0.13 105	0.09 61	0.09 90	0.07 71	0.08 71	0.06 78	0.10 95	0.08 95	0.03 50	0.05 104	0.08 88	0.07 52	0.08 64	0.05 30

LGtest1	0.09 111	0.07 100	0.06 110	0.06 113	0.06 114	0.07 121	0.04 102	0.10 112	0.09 142	0.09 110	0.10 156	0.10 104	0.05 93	0.06 137	0.15 130	0.13 124	0.15 135	0.11 137	0.15 132	0.09 142	0.16 132	0.15 152	0.05 127	0.05 104	0.10 119	0.09 108	0.12 125	0.10 123

SGD-Stereo	0.13 148	0.07 100	0.05 90	0.06 113	0.06 114	0.08 146	0.03 59	0.08 106	0.08 121	0.10 116	0.06 78	0.13 130	0.06 119	0.04 99	0.93 398	0.17 181	0.18 164	0.10 122	0.16 141	0.08 122	0.18 153	0.11 119	0.06 148	0.06 123	0.10 119	0.11 130	0.16 159	0.13 150

Occ-G	0.06 63	0.07 100	0.05 90	0.05 86	0.04 64	0.05 80	0.03 59	0.05 63	0.04 36	0.04 22	0.08 118	0.06 49	0.03 41	0.03 62	0.11 81	0.11 99	0.08 74	0.08 91	0.13 120	0.06 78	0.09 86	0.07 74	0.04 93	0.05 104	0.06 36	0.06 34	0.08 64	0.06 65

MaDis-Stereo	0.10 122	0.07 100	0.07 131	0.04 37	0.04 64	0.04 36	0.04 102	0.09 108	0.07 112	0.11 122	0.07 99	0.13 130	0.06 119	0.03 62	0.14 118	0.14 138	0.15 135	0.12 149	0.15 132	0.07 104	0.16 132	0.13 140	0.03 50	0.06 123	0.14 173	0.20 264	0.16 159	0.19 217

UniTT-Stereo	0.11 131	0.07 100	0.06 110	0.05 86	0.05 94	0.06 104	0.04 102	0.10 112	0.07 112	0.13 131	0.06 78	0.12 122	0.12 246	0.08 169	0.18 167	0.14 138	0.16 142	0.12 149	0.19 169	0.09 142	0.17 141	0.12 128	0.07 173	0.06 123	0.12 146	0.19 253	0.10 105	0.13 150

anonymousdsp	0.08 106	0.07 100	0.06 110	0.06 113	0.05 94	0.06 104	0.04 102	0.10 112	0.06 78	0.11 122	0.10 156	0.08 84	0.04 77	0.05 115	0.13 105	0.12 115	0.11 107	0.09 105	0.13 120	0.08 122	0.14 123	0.15 152	0.04 93	0.05 104	0.08 88	0.07 52	0.11 118	0.07 81

iRaftStereo_RVC	0.08 106	0.07 100	0.06 110	0.05 86	0.05 94	0.05 80	0.03 59	0.10 112	0.05 56	0.10 116	0.09 137	0.10 104	0.05 93	0.04 99	0.11 81	0.11 99	0.13 120	0.10 122	0.12 111	0.07 104	0.15 129	0.11 119	0.04 93	0.05 104	0.10 119	0.09 108	0.11 118	0.08 97

RAFT + AFF	0.14 156	0.07 100	0.05 90	0.08 151	0.05 94	0.07 121	0.04 102	0.11 121	0.08 121	0.14 134	0.07 99	0.15 149	0.04 77	0.03 62	1.54 418	0.11 99	0.14 126	0.07 71	0.14 124	0.06 78	0.14 123	0.08 95	0.03 50	0.05 104	0.10 119	0.07 52	0.07 31	0.07 81

RYNet	0.15 169	0.07 100	0.06 110	0.05 86	0.06 114	0.06 104	0.04 102	0.07 96	0.13 254	0.06 78	0.06 78	0.06 49	0.05 93	0.04 99	1.96 438	0.11 99	0.09 90	0.13 170	0.10 98	0.07 104	0.08 70	0.07 74	0.13 313	0.06 123	0.09 103	0.22 285	0.11 118	0.08 97

L4000	0.06 63	0.08 115	0.04 49	0.12 213	0.04 64	0.05 80	0.03 59	0.08 106	0.06 78	0.04 22	0.05 60	0.10 104	0.04 77	0.03 62	0.09 48	0.09 61	0.09 90	0.05 13	0.10 98	0.04 7	0.09 86	0.08 95	0.03 50	0.03 22	0.08 88	0.05 14	0.07 31	0.05 30

L400	0.07 92	0.08 115	0.04 49	0.04 37	0.04 64	0.06 104	0.03 59	0.10 112	0.06 78	0.06 78	0.06 78	0.11 114	0.05 93	0.03 62	0.13 105	0.12 115	0.09 90	0.07 71	0.12 111	0.05 46	0.10 95	0.07 74	0.03 50	0.04 70	0.09 103	0.08 86	0.09 88	0.06 65

L500	0.07 92	0.08 115	0.04 49	0.05 86	0.04 64	0.07 121	0.03 59	0.07 96	0.07 112	0.04 22	0.06 78	0.08 84	0.05 93	0.03 62	0.12 96	0.13 124	0.09 90	0.07 71	0.11 104	0.05 46	0.10 95	0.07 74	0.03 50	0.04 70	0.09 103	0.07 52	0.09 88	0.07 81

GeoAtt-L-single (ZS)	0.14 156	0.08 115	0.08 160	0.05 86	0.07 132	0.10 179	0.06 160	0.18 167	0.08 121	0.22 180	0.08 118	0.19 182	0.07 139	0.10 223	0.18 167	0.20 252	0.21 212	0.12 149	0.15 132	0.11 174	0.39 320	0.24 230	0.08 208	0.06 123	0.16 192	0.13 162	0.19 200	0.24 277

small-0shot	0.16 194	0.08 115	0.06 110	0.07 128	0.07 132	0.08 146	0.04 102	0.20 187	0.12 226	0.22 180	0.08 118	0.20 192	0.11 230	0.11 245	0.18 167	0.29 347	0.22 232	0.16 244	0.19 169	0.10 159	0.43 333	0.44 345	0.06 148	0.07 141	0.16 192	0.14 178	0.16 159	0.22 250

anonymous	0.17 213	0.08 115	0.07 131	0.06 113	0.10 206	0.09 171	0.07 183	0.21 214	0.11 197	0.22 180	0.08 118	0.22 222	0.12 246	0.11 245	0.19 180	0.31 356	0.23 251	0.17 261	0.24 217	0.13 210	0.45 343	0.44 345	0.06 148	0.09 202	0.18 231	0.12 145	0.18 187	0.22 250

LG-Stereo_L2	0.09 111	0.08 115	0.05 90	0.04 37	0.05 94	0.04 36	0.03 59	0.13 132	0.09 142	0.21 169	0.09 137	0.13 130	0.05 93	0.05 115	0.13 105	0.14 138	0.14 126	0.09 105	0.14 124	0.07 104	0.18 153	0.12 128	0.03 50	0.04 70	0.09 103	0.08 86	0.10 105	0.10 123

LG-Stereo_L1	0.09 111	0.08 115	0.05 90	0.05 86	0.05 94	0.05 80	0.03 59	0.13 132	0.09 142	0.21 169	0.09 137	0.11 114	0.05 93	0.05 115	0.13 105	0.14 138	0.14 126	0.09 105	0.14 124	0.07 104	0.18 153	0.11 119	0.03 50	0.04 70	0.09 103	0.08 86	0.10 105	0.10 123

LG-G_1	0.09 111	0.08 115	0.06 110	0.08 151	0.07 132	0.08 146	0.05 134	0.09 108	0.06 78	0.09 110	0.07 99	0.13 130	0.06 119	0.07 151	0.14 118	0.12 115	0.13 120	0.10 122	0.15 132	0.08 122	0.14 123	0.17 174	0.05 127	0.05 104	0.09 103	0.09 108	0.12 125	0.11 135

LG-G	0.09 111	0.08 115	0.06 110	0.08 151	0.07 132	0.08 146	0.05 134	0.09 108	0.06 78	0.09 110	0.07 99	0.13 130	0.06 119	0.07 151	0.14 118	0.12 115	0.13 120	0.10 122	0.15 132	0.08 122	0.14 123	0.17 174	0.05 127	0.05 104	0.09 103	0.09 108	0.12 125	0.11 135

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 131	0.08 115	0.06 110	0.07 128	0.07 132	0.07 121	0.03 59	0.16 150	0.09 142	0.24 229	0.09 137	0.10 104	0.06 119	0.05 115	0.15 130	0.17 181	0.17 151	0.12 149	0.16 141	0.10 159	0.24 229	0.17 174	0.04 93	0.05 104	0.10 119	0.11 130	0.13 135	0.09 113

AEACV	0.07 92	0.08 115	0.04 49	0.05 86	0.05 94	0.04 36	0.03 59	0.05 63	0.03 9	0.05 54	0.05 60	0.06 49	0.03 41	0.03 62	0.17 151	0.13 124	0.09 90	0.08 91	0.12 111	0.07 104	0.10 95	0.10 115	0.03 50	0.04 70	0.08 88	0.12 145	0.07 31	0.05 30

LL-Strereo2	0.12 139	0.08 115	0.07 131	0.07 128	0.07 132	0.06 104	0.04 102	0.15 143	0.10 165	0.22 180	0.10 156	0.13 130	0.07 139	0.07 151	0.15 130	0.15 156	0.18 164	0.11 137	0.20 178	0.10 159	0.20 178	0.28 268	0.05 127	0.07 141	0.12 146	0.13 162	0.15 152	0.10 123

delet	0.08 106	0.08 115	0.07 131	0.09 167	0.07 132	0.08 146	0.06 160	0.07 96	0.06 78	0.09 110	0.07 99	0.11 114	0.06 119	0.06 137	0.12 96	0.10 85	0.10 103	0.09 105	0.08 71	0.09 142	0.09 86	0.07 74	0.05 127	0.06 123	0.09 103	0.09 108	0.10 105	0.08 97

TDLM	0.07 92	0.08 115	0.07 131	0.07 128	0.07 132	0.07 121	0.05 134	0.07 96	0.06 78	0.06 78	0.10 156	0.08 84	0.06 119	0.05 115	0.09 48	0.09 61	0.09 90	0.09 105	0.08 71	0.06 78	0.08 70	0.06 51	0.05 127	0.07 141	0.08 88	0.07 52	0.08 64	0.08 97

AANet_RVC	0.09 111	0.08 115	0.08 160	0.07 128	0.09 179	0.06 104	0.06 160	0.09 108	0.09 142	0.08 106	0.09 137	0.08 84	0.07 139	0.06 137	0.14 118	0.11 99	0.11 107	0.12 149	0.11 104	0.10 159	0.10 95	0.09 108	0.07 173	0.08 164	0.11 129	0.12 145	0.12 125	0.14 162

FETStereo	0.11 131	0.09 131	0.06 110	0.06 113	0.06 114	0.07 121	0.04 102	0.19 179	0.06 78	0.24 229	0.06 78	0.17 163	0.05 93	0.05 115	0.15 130	0.13 124	0.15 135	0.10 122	0.16 141	0.08 122	0.20 178	0.17 174	0.06 148	0.06 123	0.12 146	0.11 130	0.14 144	0.09 113

Cross2Single-S	0.16 194	0.09 131	0.06 110	0.05 86	0.08 162	0.07 121	0.06 160	0.20 187	0.09 142	0.23 196	0.08 118	0.23 229	0.10 200	0.09 197	0.18 167	0.27 334	0.22 232	0.14 190	0.18 156	0.13 210	0.44 340	0.39 323	0.07 173	0.09 202	0.18 231	0.13 162	0.17 177	0.19 217

SCION-MonSter(vits)	0.06 63	0.09 131	0.07 131	0.09 167	0.09 179	0.08 146	0.05 134	0.05 63	0.05 56	0.05 54	0.06 78	0.05 21	0.03 41	0.02 7	0.10 66	0.08 31	0.08 74	0.06 46	0.07 44	0.05 46	0.07 51	0.06 51	0.02 5	0.02 3	0.07 61	0.07 52	0.07 31	0.07 81

DF_test	0.13 148	0.09 131	0.08 160	0.05 86	0.07 132	0.08 146	0.04 102	0.20 187	0.10 165	0.24 229	0.08 118	0.22 222	0.08 159	0.10 223	0.21 215	0.19 231	0.22 232	0.12 149	0.17 151	0.12 190	0.31 264	0.21 208	0.08 208	0.08 164	0.11 129	0.14 178	0.13 135	0.12 143

DepthFocus	0.14 156	0.09 131	0.07 131	0.10 178	0.07 132	0.08 146	0.05 134	0.20 187	0.10 165	0.23 196	0.10 156	0.18 171	0.07 139	0.11 245	0.19 180	0.21 265	0.22 232	0.13 170	0.22 201	0.14 240	0.35 292	0.24 230	0.10 257	0.07 141	0.11 129	0.13 162	0.17 177	0.18 193

MatchAttention (ZS)	0.15 169	0.09 131	0.06 110	0.07 128	0.06 114	0.10 179	0.05 134	0.20 187	0.10 165	0.24 229	0.07 99	0.24 241	0.08 159	0.09 197	0.21 215	0.20 252	0.22 232	0.13 170	0.15 132	0.12 190	0.40 322	0.25 242	0.07 173	0.06 123	0.15 186	0.13 162	0.26 270	0.17 185
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	0.09 111	0.09 131	0.05 90	0.07 128	0.05 94	0.06 104	0.05 134	0.11 121	0.06 78	0.12 128	0.07 99	0.13 130	0.05 93	0.04 99	0.14 118	0.12 115	0.13 120	0.10 122	0.13 120	0.07 104	0.11 106	0.08 95	0.05 127	0.07 141	0.10 119	0.09 108	0.14 144	0.11 135

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 139	0.09 131	0.06 110	0.06 113	0.07 132	0.06 104	0.04 102	0.17 158	0.08 121	0.24 229	0.08 118	0.14 141	0.06 119	0.06 137	0.17 151	0.14 138	0.18 164	0.13 170	0.18 156	0.10 159	0.23 218	0.23 222	0.06 148	0.06 123	0.10 119	0.13 162	0.14 144	0.16 178

AIO_rvc	0.09 111	0.09 131	0.06 110	0.07 128	0.06 114	0.07 121	0.04 102	0.12 127	0.08 121	0.12 128	0.05 60	0.11 114	0.04 77	0.05 115	0.22 235	0.17 181	0.11 107	0.09 105	0.14 124	0.07 104	0.16 132	0.22 216	0.04 93	0.05 104	0.09 103	0.08 86	0.09 88	0.07 81

HUF	0.13 148	0.09 131	0.07 131	0.08 151	0.08 162	0.07 121	0.04 102	0.15 143	0.08 121	0.18 151	0.07 99	0.12 122	0.07 139	0.06 137	0.43 337	0.45 403	0.15 135	0.10 122	0.20 178	0.09 142	0.21 190	0.21 208	0.06 148	0.06 123	0.11 129	0.08 86	0.11 118	0.08 97

plain	0.10 122	0.09 131	0.07 131	0.06 113	0.06 114	0.07 121	0.04 102	0.13 132	0.06 78	0.16 135	0.06 78	0.11 114	0.04 77	0.04 99	0.16 141	0.16 170	0.16 142	0.12 149	0.15 132	0.08 122	0.15 129	0.11 119	0.04 93	0.07 141	0.12 146	0.12 145	0.12 125	0.14 162

MIF-Stereo (partial)	0.10 122	0.09 131	0.08 160	0.07 128	0.06 114	0.07 121	0.04 102	0.12 127	0.09 142	0.12 128	0.07 99	0.09 100	0.07 139	0.05 115	0.18 167	0.15 156	0.16 142	0.13 170	0.14 124	0.08 122	0.16 132	0.10 115	0.04 93	0.08 164	0.13 156	0.11 130	0.16 159	0.13 150

MIM_Stereo	0.11 131	0.09 131	0.07 131	0.08 151	0.07 132	0.09 171	0.04 102	0.13 132	0.06 78	0.19 158	0.08 118	0.11 114	0.05 93	0.05 115	0.16 141	0.15 156	0.17 151	0.12 149	0.20 178	0.10 159	0.18 153	0.15 152	0.04 93	0.07 141	0.11 129	0.10 123	0.15 152	0.10 123

RAFT_CTSACE	0.11 131	0.09 131	0.07 131	0.05 86	0.06 114	0.08 146	0.06 160	0.12 127	0.07 112	0.18 151	0.06 78	0.14 141	0.12 246	0.05 115	0.13 105	0.13 124	0.14 126	0.09 105	0.12 111	0.07 104	0.16 132	0.18 183	0.04 93	0.07 141	0.14 173	0.14 178	0.19 200	0.14 162

test_4	0.14 156	0.09 131	0.10 210	0.07 128	0.07 132	0.05 80	0.05 134	0.17 158	0.11 197	0.24 229	0.08 118	0.15 149	0.08 159	0.07 151	0.19 180	0.18 211	0.18 164	0.12 149	0.17 151	0.11 174	0.23 218	0.27 260	0.04 93	0.09 202	0.14 173	0.20 264	0.26 270	0.23 261

AnonymousM	0.19 245	0.09 131	0.07 131	0.09 167	0.07 132	0.08 146	0.05 134	0.20 187	0.09 142	0.23 196	0.14 219	0.16 158	0.07 139	0.09 197	0.23 247	0.23 296	0.23 251	0.14 190	0.20 178	0.15 264	0.32 269	0.26 251	0.07 173	0.08 164	0.11 129	0.17 224	0.54 391	0.97 415

ARAFT	0.12 139	0.09 131	0.07 131	0.09 167	0.07 132	0.08 146	0.04 102	0.14 139	0.08 121	0.21 169	0.10 156	0.17 163	0.05 93	0.05 115	0.18 167	0.14 138	0.18 164	0.15 220	0.20 178	0.08 122	0.20 178	0.18 183	0.05 127	0.06 123	0.14 173	0.11 130	0.18 187	0.13 150

MMNet	0.10 122	0.09 131	0.07 131	0.10 178	0.08 162	0.09 171	0.06 160	0.10 112	0.08 121	0.08 106	0.09 137	0.12 122	0.06 119	0.08 169	0.22 235	0.11 99	0.12 114	0.11 137	0.12 111	0.09 142	0.11 106	0.08 95	0.06 148	0.08 164	0.10 119	0.11 130	0.13 135	0.12 143

DMCA	0.11 131	0.09 131	0.10 210	0.08 151	0.09 179	0.08 146	0.09 229	0.13 132	0.10 165	0.11 122	0.13 206	0.12 122	0.08 159	0.09 197	0.20 201	0.14 138	0.15 135	0.14 190	0.12 111	0.10 159	0.14 123	0.09 108	0.08 208	0.08 164	0.11 129	0.13 162	0.11 118	0.12 143

HNOStereo	0.14 156	0.10 150	0.08 160	0.08 151	0.08 162	0.08 146	0.05 134	0.22 226	0.08 121	0.26 262	0.08 118	0.21 209	0.08 159	0.07 151	0.19 180	0.17 181	0.18 164	0.11 137	0.22 201	0.11 174	0.30 261	0.22 216	0.06 148	0.07 141	0.13 156	0.14 178	0.16 159	0.16 178

FETCStereo	0.13 148	0.10 150	0.07 131	0.07 128	0.07 132	0.08 146	0.05 134	0.21 214	0.06 78	0.25 248	0.07 99	0.20 192	0.06 119	0.06 137	0.17 151	0.15 156	0.17 151	0.10 122	0.18 156	0.09 142	0.26 241	0.24 230	0.06 148	0.07 141	0.12 146	0.13 162	0.16 159	0.12 143

CEFStereo	0.12 139	0.10 150	0.06 110	0.06 113	0.07 132	0.09 171	0.06 160	0.19 179	0.06 78	0.24 229	0.07 99	0.19 182	0.05 93	0.06 137	0.19 180	0.14 138	0.16 142	0.10 122	0.17 151	0.09 142	0.23 218	0.18 183	0.06 148	0.07 141	0.11 129	0.12 145	0.12 125	0.10 123

CGFBStereo	0.12 139	0.10 150	0.06 110	0.06 113	0.06 114	0.08 146	0.05 134	0.20 187	0.06 78	0.24 229	0.07 99	0.19 182	0.05 93	0.06 137	0.17 151	0.14 138	0.16 142	0.10 122	0.16 141	0.09 142	0.22 202	0.19 199	0.06 148	0.06 123	0.12 146	0.12 145	0.13 135	0.10 123

ACC-I	0.16 194	0.10 150	0.07 131	0.06 113	0.09 179	0.07 121	0.07 183	0.22 226	0.10 165	0.23 196	0.09 137	0.22 222	0.10 200	0.10 223	0.17 151	0.27 334	0.21 212	0.14 190	0.18 156	0.14 240	0.45 343	0.43 341	0.07 173	0.09 202	0.17 209	0.17 224	0.14 144	0.18 193

ACC	0.16 194	0.10 150	0.07 131	0.06 113	0.09 179	0.07 121	0.07 183	0.22 226	0.11 197	0.23 196	0.09 137	0.23 229	0.10 200	0.10 223	0.17 151	0.28 341	0.22 232	0.14 190	0.18 156	0.14 240	0.45 343	0.44 345	0.07 173	0.09 202	0.17 209	0.17 224	0.15 152	0.19 217

S2M2_XL	0.15 169	0.10 150	0.11 239	0.08 151	0.08 162	0.11 197	0.09 229	0.22 226	0.09 142	0.22 180	0.10 156	0.24 241	0.08 159	0.08 169	0.18 167	0.19 231	0.24 269	0.13 170	0.19 169	0.11 174	0.36 297	0.21 208	0.09 229	0.08 164	0.14 173	0.12 145	0.18 187	0.20 227
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.12 139	0.10 150	0.06 110	0.10 178	0.07 132	0.07 121	0.06 160	0.14 139	0.10 165	0.13 131	0.07 99	0.13 130	0.05 93	0.05 115	0.29 292	0.29 347	0.11 107	0.09 105	0.13 120	0.07 104	0.18 153	0.24 230	0.05 127	0.06 123	0.12 146	0.18 243	0.10 105	0.07 81

test_for_model	0.18 228	0.10 150	0.07 131	0.08 151	0.09 179	0.07 121	0.05 134	0.20 187	0.11 197	0.25 248	0.08 118	0.25 254	0.07 139	0.08 169	0.17 151	0.19 231	1.29 444	0.14 190	0.24 217	0.13 210	0.38 307	0.18 183	0.07 173	0.07 141	0.13 156	0.14 178	0.16 159	0.18 193

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 228	0.10 150	0.07 131	0.08 151	0.09 179	0.07 121	0.05 134	0.20 187	0.11 197	0.25 248	0.08 118	0.25 254	0.07 139	0.08 169	0.17 151	0.19 231	1.29 444	0.14 190	0.24 217	0.13 210	0.38 307	0.18 183	0.07 173	0.07 141	0.13 156	0.14 178	0.16 159	0.18 193

testlalala	0.18 228	0.10 150	0.07 131	0.08 151	0.09 179	0.07 121	0.05 134	0.20 187	0.11 197	0.25 248	0.08 118	0.25 254	0.07 139	0.08 169	0.17 151	0.19 231	1.29 444	0.14 190	0.24 217	0.13 210	0.38 307	0.18 183	0.07 173	0.07 141	0.13 156	0.14 178	0.16 159	0.18 193

GCAPDPT-zeroshot	0.18 228	0.10 150	0.07 131	0.08 151	0.09 179	0.07 121	0.05 134	0.20 187	0.11 197	0.25 248	0.08 118	0.25 254	0.07 139	0.08 169	0.17 151	0.19 231	1.29 444	0.14 190	0.24 217	0.13 210	0.38 307	0.18 183	0.07 173	0.07 141	0.13 156	0.14 178	0.16 159	0.18 193

GCAP-Stereo	0.18 228	0.10 150	0.07 131	0.08 151	0.09 179	0.07 121	0.05 134	0.20 187	0.11 197	0.25 248	0.08 118	0.25 254	0.07 139	0.08 169	0.17 151	0.19 231	1.29 444	0.14 190	0.24 217	0.13 210	0.38 307	0.18 183	0.07 173	0.07 141	0.13 156	0.14 178	0.16 159	0.18 193

HH	0.25 310	0.10 150	0.17 329	0.15 259	0.14 281	0.20 303	0.14 293	0.27 318	0.13 254	0.36 374	0.12 193	0.28 289	0.10 200	0.13 299	0.23 247	0.40 393	0.26 300	0.19 312	0.49 338	0.21 324	0.68 410	0.52 380	0.11 285	0.11 258	0.23 301	0.25 315	0.36 342	0.38 345

HanStereo	0.25 310	0.10 150	0.17 329	0.15 259	0.14 281	0.20 303	0.14 293	0.27 318	0.13 254	0.36 374	0.12 193	0.28 289	0.10 200	0.13 299	0.23 247	0.40 393	0.26 300	0.19 312	0.49 338	0.21 324	0.68 410	0.52 380	0.11 285	0.11 258	0.23 301	0.25 315	0.36 342	0.38 345

4D-IteraStereo	0.14 156	0.10 150	0.09 194	0.10 178	0.08 162	0.08 146	0.05 134	0.21 214	0.12 226	0.26 262	0.12 193	0.20 192	0.08 159	0.07 151	0.19 180	0.18 211	0.20 195	0.15 220	0.22 201	0.12 190	0.27 251	0.29 273	0.05 127	0.08 164	0.14 173	0.14 178	0.19 200	0.13 150

CES	0.18 228	0.10 150	0.10 210	0.09 167	0.11 226	0.10 179	0.05 134	0.42 393	0.10 165	0.20 162	0.27 339	0.23 229	0.10 200	0.12 279	0.26 280	0.23 296	0.25 283	0.15 220	0.20 178	0.13 210	0.45 343	0.26 251	0.09 229	0.08 164	0.19 243	0.15 199	0.19 200	0.24 277

RAFT+CT+SA	0.12 139	0.10 150	0.09 194	0.08 151	0.06 114	0.07 121	0.06 160	0.19 179	0.09 142	0.16 135	0.08 118	0.18 171	0.16 301	0.05 115	0.17 151	0.17 181	0.12 114	0.10 122	0.17 151	0.09 142	0.17 141	0.23 222	0.04 93	0.08 164	0.15 186	0.14 178	0.18 187	0.17 185

test_5	0.11 131	0.10 150	0.08 160	0.07 128	0.05 94	0.07 121	0.05 134	0.16 150	0.07 112	0.11 122	0.09 137	0.15 149	0.15 292	0.03 62	0.15 130	0.15 156	0.11 107	0.10 122	0.12 111	0.07 104	0.13 118	0.15 152	0.04 93	0.09 202	0.13 156	0.14 178	0.19 200	0.18 193

AASNet	0.10 122	0.10 150	0.07 131	0.10 178	0.10 206	0.11 197	0.08 207	0.11 121	0.06 78	0.10 116	0.11 179	0.10 104	0.06 119	0.07 151	0.14 118	0.11 99	0.13 120	0.11 137	0.11 104	0.09 142	0.11 106	0.12 128	0.06 148	0.08 164	0.11 129	0.10 123	0.10 105	0.08 97

test-1	0.27 327	0.10 150	0.12 263	0.14 235	0.13 261	0.25 340	0.18 317	0.29 346	0.17 317	0.37 381	0.42 383	0.30 312	0.16 301	0.14 311	0.29 292	0.36 380	0.27 312	0.20 324	0.52 350	0.25 355	0.57 385	0.66 413	0.10 257	0.13 303	0.28 346	0.29 351	0.30 316	0.36 335

raft+_RVC	0.12 139	0.10 150	0.08 160	0.09 167	0.08 162	0.09 171	0.06 160	0.18 167	0.09 142	0.22 180	0.12 193	0.15 149	0.07 139	0.06 137	0.16 141	0.14 138	0.16 142	0.12 149	0.20 178	0.09 142	0.19 168	0.17 174	0.05 127	0.07 141	0.14 173	0.13 162	0.16 159	0.13 150

XX-Stereo	2.24 444	0.10 150	0.10 210	0.17 280	0.10 206	0.21 313	0.11 262	0.25 280	0.12 226	0.36 374	0.53 403	0.29 299	0.10 200	0.11 245	0.24 264	0.35 372	0.27 312	0.18 298	0.47 327	0.18 303	0.41 324	0.37 315	0.10 257	0.10 240	54.05 470	0.25 315	0.34 337	0.51 372

AFF-stereo	0.10 122	0.10 150	0.08 160	0.07 128	0.06 114	0.08 146	0.04 102	0.17 158	0.08 121	0.21 169	0.08 118	0.13 130	0.05 93	0.03 62	0.14 118	0.14 138	0.12 114	0.09 105	0.20 178	0.07 104	0.14 123	0.11 119	0.04 93	0.06 123	0.13 156	0.12 145	0.18 187	0.11 135

CCAANet	0.11 131	0.10 150	0.10 210	0.10 178	0.08 162	0.09 171	0.11 262	0.13 132	0.10 165	0.11 122	0.10 156	0.18 171	0.08 159	0.07 151	0.16 141	0.14 138	0.14 126	0.11 137	0.10 98	0.09 142	0.13 118	0.09 108	0.07 173	0.06 123	0.11 129	0.12 145	0.21 223	0.14 162

GANet	0.10 122	0.10 150	0.09 194	0.10 178	0.10 206	0.12 215	0.09 229	0.13 132	0.08 121	0.10 116	0.10 156	0.14 141	0.06 119	0.06 137	0.11 81	0.12 115	0.14 126	0.14 190	0.11 104	0.07 104	0.11 106	0.08 95	0.08 208	0.08 164	0.11 129	0.09 108	0.11 118	0.11 135

PWCDC_ROB	0.23 293	0.10 150	0.13 281	0.10 178	0.17 316	0.11 197	0.15 302	0.12 127	0.38 392	0.11 122	0.25 322	0.14 141	0.77 406	0.28 383	0.88 391	0.21 265	0.17 151	0.18 298	0.17 151	0.17 295	0.20 178	0.39 323	0.20 354	0.17 345	0.11 129	0.20 264	0.15 152	0.24 277

YMNet	0.13 148	0.11 177	0.08 160	0.10 178	0.10 206	0.12 215	0.17 311	0.11 121	0.10 165	0.10 116	0.08 118	0.16 158	0.12 246	0.09 197	0.66 374	0.16 170	0.12 114	0.12 149	0.14 124	0.08 122	0.11 106	0.11 119	0.07 173	0.07 141	0.15 186	0.11 130	0.15 152	0.13 150

castereo++	0.17 213	0.11 177	0.09 194	0.12 213	0.09 179	0.10 179	0.06 160	0.22 226	0.12 226	0.27 274	0.11 179	0.27 280	0.10 200	0.08 169	0.17 151	0.21 265	0.24 269	0.14 190	0.25 229	0.13 210	0.44 340	0.31 282	0.08 208	0.10 240	0.17 209	0.17 224	0.36 342	0.19 217

IGEV-Stereo+	0.10 122	0.11 177	0.05 90	0.05 86	0.06 114	0.06 104	0.03 59	0.16 150	0.08 121	0.24 229	0.13 206	0.11 114	0.06 119	0.05 115	0.13 105	0.15 156	0.14 126	0.10 122	0.15 132	0.10 159	0.18 153	0.15 152	0.05 127	0.04 70	0.10 119	0.12 145	0.08 64	0.09 113

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 169	0.11 177	0.10 210	0.11 198	0.08 162	0.09 171	0.05 134	0.18 167	0.17 317	0.23 196	0.18 265	0.18 171	0.10 200	0.09 197	0.19 180	0.17 181	0.19 179	0.15 220	0.18 156	0.12 190	0.19 168	0.26 251	0.07 173	0.09 202	0.16 192	0.22 285	0.16 159	0.21 239

CAS	0.14 156	0.11 177	0.08 160	0.09 167	0.08 162	0.08 146	0.05 134	0.17 158	0.10 165	0.17 144	0.16 248	0.15 149	0.10 200	0.10 223	0.20 201	0.18 211	0.17 151	0.14 190	0.19 169	0.11 174	0.22 202	0.23 222	0.07 173	0.08 164	0.17 209	0.16 214	0.17 177	0.23 261

TESTraft	0.13 148	0.11 177	0.08 160	0.07 128	0.07 132	0.07 121	0.07 183	0.15 143	0.11 197	0.16 135	0.10 156	0.14 141	0.16 301	0.05 115	0.24 264	0.17 181	0.15 135	0.12 149	0.18 156	0.10 159	0.18 153	0.22 216	0.04 93	0.08 164	0.17 209	0.17 224	0.23 235	0.19 217

anonymity	0.53 388	0.11 177	0.19 341	0.16 270	0.14 281	0.16 264	0.10 247	0.29 346	0.13 254	0.34 351	7.32 460	0.30 312	0.13 267	0.12 279	0.21 215	0.37 385	0.27 312	0.17 261	0.44 314	0.23 344	0.43 333	0.54 388	0.11 285	0.12 279	0.34 380	0.43 394	0.71 417	0.44 364

IER	0.15 169	0.11 177	0.10 210	0.12 213	0.10 206	0.12 215	0.08 207	0.17 158	0.10 165	0.18 151	0.17 261	0.20 192	0.10 200	0.11 245	0.47 348	0.15 156	0.18 164	0.14 190	0.16 141	0.11 174	0.16 132	0.12 128	0.09 229	0.09 202	0.14 173	0.16 214	0.19 200	0.18 193

CIPLG	0.15 169	0.11 177	0.08 160	0.10 178	0.09 179	0.11 197	0.08 207	0.23 242	0.09 142	0.23 196	0.14 219	0.20 192	0.10 200	0.12 279	0.23 247	0.17 181	0.21 212	0.14 190	0.21 191	0.13 210	0.22 202	0.28 268	0.06 148	0.09 202	0.16 192	0.12 145	0.21 223	0.13 150

IPLGR_C	0.15 169	0.11 177	0.08 160	0.10 178	0.09 179	0.11 197	0.08 207	0.23 242	0.09 142	0.23 196	0.14 219	0.20 192	0.10 200	0.12 279	0.21 215	0.17 181	0.21 212	0.14 190	0.21 191	0.13 210	0.22 202	0.28 268	0.06 148	0.09 202	0.16 192	0.12 145	0.21 223	0.14 162

test-3	0.18 228	0.11 177	0.09 194	0.11 198	0.12 242	0.10 179	0.07 183	0.25 280	0.10 165	0.27 274	0.11 179	0.29 299	0.11 230	0.08 169	0.23 247	0.19 231	0.23 251	0.15 220	0.47 327	0.15 264	0.33 274	0.46 353	0.06 148	0.09 202	0.16 192	0.14 178	0.25 257	0.23 261

test_1	0.18 228	0.11 177	0.09 194	0.11 198	0.12 242	0.10 179	0.07 183	0.25 280	0.10 165	0.27 274	0.11 179	0.29 299	0.11 230	0.08 169	0.23 247	0.19 231	0.23 251	0.15 220	0.47 327	0.15 264	0.33 274	0.46 353	0.06 148	0.09 202	0.16 192	0.14 178	0.25 257	0.23 261

ACRE	0.15 169	0.11 177	0.08 160	0.10 178	0.09 179	0.11 197	0.08 207	0.23 242	0.09 142	0.23 196	0.15 230	0.20 192	0.10 200	0.12 279	0.21 215	0.17 181	0.21 212	0.14 190	0.21 191	0.13 210	0.22 202	0.27 260	0.06 148	0.09 202	0.16 192	0.12 145	0.21 223	0.13 150

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 139	0.11 177	0.09 194	0.08 151	0.07 132	0.08 146	0.05 134	0.21 214	0.09 142	0.23 196	0.09 137	0.18 171	0.06 119	0.05 115	0.16 141	0.14 138	0.14 126	0.09 105	0.21 191	0.08 122	0.17 141	0.13 140	0.05 127	0.08 164	0.17 209	0.13 162	0.20 215	0.14 162

UPFNet	0.13 148	0.11 177	0.12 263	0.12 213	0.11 226	0.13 231	0.10 247	0.15 143	0.12 226	0.17 144	0.13 206	0.15 149	0.09 183	0.11 245	0.23 247	0.15 156	0.17 151	0.15 220	0.16 141	0.11 174	0.13 118	0.11 119	0.09 229	0.09 202	0.13 156	0.13 162	0.19 200	0.13 150

HITNet	0.14 156	0.11 177	0.10 210	0.11 198	0.10 206	0.10 179	0.07 183	0.18 167	0.11 197	0.24 229	0.13 206	0.18 171	0.10 200	0.09 197	0.20 201	0.14 138	0.17 151	0.14 190	0.16 141	0.10 159	0.20 178	0.22 216	0.08 208	0.09 202	0.15 186	0.14 178	0.24 246	0.18 193
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	0.18 228	0.12 193	0.09 194	0.08 151	0.09 179	0.08 146	0.06 160	0.30 350	0.10 165	0.35 365	0.11 179	0.40 354	0.09 183	0.10 223	0.20 201	0.21 265	0.32 358	0.15 220	0.29 256	0.14 240	0.46 355	0.26 251	0.12 305	0.09 202	0.16 192	0.16 214	0.17 177	0.21 239

LGCAT	0.15 169	0.12 193	0.10 210	0.09 167	0.09 179	0.11 197	0.07 183	0.21 214	0.12 226	0.23 196	0.11 179	0.19 182	0.10 200	0.08 169	0.19 180	0.21 265	0.24 269	0.14 190	0.21 191	0.13 210	0.37 302	0.24 230	0.10 257	0.08 164	0.14 173	0.15 199	0.18 187	0.16 178

castereo	0.17 213	0.12 193	0.10 210	0.10 178	0.10 206	0.11 197	0.06 160	0.22 226	0.13 254	0.26 262	0.14 219	0.23 229	0.08 159	0.07 151	0.19 180	0.22 284	0.25 283	0.14 190	0.28 246	0.13 210	0.45 343	0.34 298	0.07 173	0.09 202	0.19 243	0.20 264	0.19 200	0.20 227

MGS-Stereo	0.15 169	0.12 193	0.08 160	0.07 128	0.07 132	0.07 121	0.05 134	0.16 150	0.07 112	0.13 131	0.10 156	0.13 130	0.06 119	0.08 169	0.98 403	0.13 124	0.19 179	0.15 220	0.18 156	0.12 190	0.19 168	0.16 161	0.07 173	0.08 164	0.13 156	0.12 145	0.17 177	0.15 172

CASnet	0.15 169	0.12 193	0.08 160	0.10 178	0.11 226	0.14 240	0.06 160	0.23 242	0.12 226	0.28 294	0.15 230	0.23 229	0.10 200	0.09 197	0.19 180	0.15 156	0.20 195	0.11 137	0.26 231	0.11 174	0.34 281	0.19 199	0.07 173	0.08 164	0.16 192	0.12 145	0.20 215	0.17 185
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.13 148	0.12 193	0.09 194	0.09 167	0.08 162	0.10 179	0.07 183	0.18 167	0.08 121	0.20 162	0.16 248	0.15 149	0.07 139	0.07 151	0.15 130	0.15 156	0.17 151	0.12 149	0.23 209	0.11 174	0.19 168	0.21 208	0.07 173	0.08 164	0.13 156	0.11 130	0.18 187	0.12 143

EGLCR-Stereo	0.20 256	0.12 193	0.10 210	0.11 198	0.11 226	0.13 231	0.06 160	0.23 242	0.11 197	0.27 274	0.09 137	0.24 241	0.09 183	0.09 197	0.18 167	0.21 265	0.24 269	0.16 244	0.29 256	0.12 190	0.36 297	0.46 353	0.07 173	0.09 202	0.15 186	0.25 315	0.93 428	0.25 285

TestStereo1	0.14 156	0.12 193	0.08 160	0.07 128	0.07 132	0.08 146	0.07 183	0.14 139	0.10 165	0.17 144	0.09 137	0.14 141	0.17 314	0.05 115	0.23 247	0.17 181	0.16 142	0.12 149	0.19 169	0.10 159	0.19 168	0.24 230	0.04 93	0.07 141	0.18 231	0.17 224	0.26 270	0.20 227

SA-5K	0.14 156	0.12 193	0.08 160	0.07 128	0.07 132	0.08 146	0.07 183	0.14 139	0.10 165	0.17 144	0.09 137	0.14 141	0.17 314	0.05 115	0.23 247	0.17 181	0.16 142	0.12 149	0.19 169	0.10 159	0.19 168	0.24 230	0.04 93	0.07 141	0.18 231	0.17 224	0.26 270	0.20 227

IPLG	0.22 281	0.12 193	0.11 239	0.10 178	0.10 206	0.10 179	0.07 183	0.22 226	0.09 142	0.24 229	0.15 230	0.21 209	0.09 183	0.11 245	1.93 436	0.18 211	0.21 212	0.16 244	0.24 217	0.14 240	0.20 178	0.32 287	0.06 148	0.10 240	0.18 231	0.18 243	0.24 246	0.14 162

GMOStereo	0.16 194	0.12 193	0.10 210	0.10 178	0.08 162	0.10 179	0.07 183	0.23 242	0.12 226	0.28 294	0.10 156	0.21 209	0.13 267	0.08 169	0.20 201	0.18 211	0.21 212	0.14 190	0.23 209	0.13 210	0.26 241	0.36 309	0.05 127	0.08 164	0.22 281	0.19 253	0.24 246	0.18 193

error version	0.16 194	0.12 193	0.10 210	0.10 178	0.08 162	0.10 179	0.07 183	0.23 242	0.12 226	0.28 294	0.10 156	0.21 209	0.13 267	0.08 169	0.20 201	0.18 211	0.21 212	0.14 190	0.23 209	0.13 210	0.26 241	0.36 309	0.05 127	0.08 164	0.22 281	0.19 253	0.24 246	0.18 193

test-v	0.16 194	0.12 193	0.10 210	0.10 178	0.08 162	0.10 179	0.07 183	0.23 242	0.12 226	0.28 294	0.10 156	0.21 209	0.13 267	0.08 169	0.20 201	0.18 211	0.21 212	0.14 190	0.23 209	0.13 210	0.26 241	0.36 309	0.05 127	0.08 164	0.22 281	0.19 253	0.24 246	0.18 193

test_3	0.19 245	0.12 193	0.11 239	0.11 198	0.12 242	0.10 179	0.07 183	0.25 280	0.12 226	0.28 294	0.12 193	0.31 319	0.14 285	0.08 169	0.25 276	0.20 252	0.23 251	0.15 220	0.47 327	0.16 282	0.35 292	0.46 353	0.06 148	0.11 258	0.19 243	0.19 253	0.27 288	0.25 285

test-2	0.16 194	0.12 193	0.10 210	0.10 178	0.08 162	0.10 179	0.07 183	0.23 242	0.12 226	0.28 294	0.10 156	0.21 209	0.13 267	0.08 169	0.20 201	0.18 211	0.21 212	0.14 190	0.23 209	0.13 210	0.26 241	0.36 309	0.05 127	0.08 164	0.22 281	0.19 253	0.24 246	0.18 193

CREStereo++_RVC	0.18 228	0.12 193	0.10 210	0.11 198	0.12 242	0.11 197	0.08 207	0.23 242	0.12 226	0.28 294	0.13 206	0.22 222	0.19 333	0.10 223	0.22 235	0.22 284	0.24 269	0.12 149	0.22 201	0.11 174	0.34 281	0.25 242	0.07 173	0.09 202	0.19 243	0.15 199	0.62 405	0.23 261
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	0.19 245	0.12 193	0.10 210	0.14 235	0.13 261	0.14 240	0.08 207	0.18 167	0.11 197	0.24 229	0.12 193	0.16 158	0.12 246	0.13 299	0.29 292	0.28 341	0.26 300	0.25 370	0.34 277	0.22 332	0.34 281	0.27 260	0.29 390	0.10 240	0.13 156	0.15 199	0.36 342	0.18 193

XX-TBD	0.19 245	0.12 193	0.10 210	0.14 235	0.13 261	0.14 240	0.08 207	0.18 167	0.11 197	0.24 229	0.12 193	0.16 158	0.12 246	0.13 299	0.29 292	0.28 341	0.26 300	0.25 370	0.34 277	0.22 332	0.34 281	0.27 260	0.29 390	0.10 240	0.13 156	0.15 199	0.36 342	0.18 193

raftrobust	0.15 169	0.12 193	0.11 239	0.11 198	0.10 206	0.08 146	0.06 160	0.22 226	0.09 142	0.27 274	0.13 206	0.19 182	0.08 159	0.08 169	0.21 215	0.18 211	0.21 212	0.15 220	0.28 246	0.13 210	0.25 234	0.23 222	0.08 208	0.08 164	0.19 243	0.17 224	0.17 177	0.16 178

DMCA-RVC	0.16 194	0.12 193	0.15 303	0.12 213	0.13 261	0.11 197	0.13 284	0.17 158	0.16 307	0.18 151	0.21 297	0.20 192	0.10 200	0.10 223	0.36 323	0.17 181	0.18 164	0.17 261	0.16 141	0.14 240	0.18 153	0.15 152	0.10 257	0.12 279	0.14 173	0.13 162	0.18 187	0.18 193

CVANet_RVC	0.10 122	0.12 193	0.11 239	0.13 223	0.09 179	0.11 197	0.08 207	0.12 127	0.08 121	0.09 110	0.14 219	0.10 104	0.07 139	0.07 151	0.11 81	0.11 99	0.11 107	0.11 137	0.11 104	0.08 122	0.11 106	0.08 95	0.06 148	0.08 164	0.11 129	0.09 108	0.11 118	0.12 143

AROF-Stereo-S	0.15 169	0.13 214	0.08 160	0.14 235	0.08 162	0.13 231	0.06 160	0.19 179	0.08 121	0.22 180	0.12 193	0.20 192	0.09 183	0.06 137	0.17 151	0.17 181	0.19 179	0.13 170	0.36 293	0.14 240	0.23 218	0.18 183	0.05 127	0.08 164	0.14 173	0.15 199	0.17 177	0.20 227

DN	0.72 404	0.13 214	0.12 263	0.24 335	0.12 242	7.52 461	0.13 284	0.25 280	0.14 271	0.30 317	0.20 286	6.25 455	0.10 200	0.15 326	0.22 235	0.27 334	0.27 312	0.17 261	0.41 303	0.16 282	0.40 322	0.34 298	0.11 285	0.11 258	0.37 387	0.31 362	0.27 288	0.43 362

WQFJA1++	3.28 452	0.13 214	0.09 194	27.82 469	0.11 226	24.38 470	25.71 469	0.22 226	0.11 197	0.35 365	0.16 248	0.65 385	2.77 443	0.08 169	0.17 151	0.23 296	0.23 251	0.14 190	1.04 400	0.38 401	0.36 297	0.26 251	0.08 208	0.08 164	0.20 256	2.15 456	0.29 305	0.30 317

IGEV-FE	0.29 333	0.13 214	0.22 364	0.29 351	0.17 316	0.21 313	0.22 342	0.28 330	0.14 271	0.35 365	0.43 386	0.33 329	0.11 230	0.14 311	0.23 247	0.37 385	0.26 300	0.17 261	0.47 327	0.24 347	0.51 375	0.61 405	0.11 285	0.11 258	0.33 372	0.27 338	0.62 405	0.45 365

Reg-Stereo(zero)	0.24 301	0.13 214	0.14 290	0.13 223	0.11 226	0.14 240	0.11 262	0.32 365	0.15 287	0.34 351	0.56 407	0.30 312	0.12 246	0.16 334	0.19 180	0.31 356	0.25 283	0.15 220	0.42 308	0.17 295	0.34 281	0.49 367	0.10 257	0.11 258	0.20 256	0.24 304	0.38 353	0.37 340

FLISNet	0.24 301	0.13 214	0.14 290	0.13 223	0.11 226	0.14 240	0.11 262	0.32 365	0.15 287	0.34 351	0.56 407	0.30 312	0.12 246	0.16 334	0.19 180	0.31 356	0.25 283	0.15 220	0.42 308	0.17 295	0.34 281	0.49 367	0.10 257	0.11 258	0.20 256	0.24 304	0.38 353	0.37 340

gcap-zeroshot	0.36 359	0.13 214	0.16 316	0.19 301	0.14 281	0.19 296	0.14 293	0.28 330	0.13 254	0.37 381	0.35 364	0.34 334	0.12 246	0.12 279	0.23 247	0.36 380	0.50 407	0.17 261	3.18 439	0.25 355	0.45 343	0.51 376	0.23 366	0.11 258	0.21 269	0.26 331	0.25 257	0.27 302

trnet	0.16 194	0.13 214	0.10 210	0.11 198	0.10 206	0.10 179	0.06 160	0.24 259	0.09 142	0.28 294	0.12 193	0.26 266	0.11 230	0.10 223	0.20 201	0.22 284	0.25 283	0.13 170	0.21 191	0.13 210	0.32 269	0.20 205	0.08 208	0.09 202	0.17 209	0.17 224	0.24 246	0.23 261

IGEV_Zeroshot_test	0.29 333	0.13 214	0.22 364	0.29 351	0.17 316	0.21 313	0.22 342	0.28 330	0.14 271	0.35 365	0.43 386	0.33 329	0.11 230	0.14 311	0.23 247	0.37 385	0.26 300	0.17 261	0.48 336	0.24 347	0.52 377	0.61 405	0.11 285	0.11 258	0.33 372	0.27 338	0.62 405	0.45 365

MSKI-zero shot	0.26 319	0.13 214	0.10 210	0.14 235	0.14 281	0.15 255	0.11 262	0.28 330	0.13 254	0.30 317	0.35 364	0.28 289	0.11 230	0.12 279	0.29 292	0.37 385	0.28 327	0.17 261	0.58 367	0.26 364	0.57 385	0.55 390	0.09 229	0.11 258	0.25 321	0.41 388	0.32 327	0.42 358

Any-RAFT	0.24 301	0.13 214	0.16 316	0.16 270	0.13 261	0.15 255	0.10 247	0.25 280	0.14 271	0.28 294	0.35 364	0.28 289	0.11 230	0.12 279	0.22 235	0.25 317	0.28 327	0.17 261	0.50 345	0.16 282	0.63 399	0.40 329	0.10 257	0.10 240	0.28 346	0.29 351	0.26 270	0.42 358

RAFT-Test	0.24 301	0.13 214	0.11 239	0.16 270	0.14 281	0.18 285	0.11 262	0.27 318	0.14 271	0.32 336	0.26 331	0.26 266	0.12 246	0.14 311	0.24 264	0.35 372	0.27 312	0.18 298	0.56 362	0.24 347	0.58 389	0.49 367	0.09 229	0.11 258	0.27 339	0.29 351	0.27 288	0.35 331

LoS_RVC	0.16 194	0.13 214	0.10 210	0.07 128	0.09 179	0.08 146	0.06 160	0.17 158	0.11 197	0.23 196	0.16 248	0.17 163	0.11 230	0.09 197	0.21 215	0.22 284	0.17 151	0.16 244	0.24 217	0.12 190	0.33 274	0.31 282	0.08 208	0.09 202	0.20 256	0.15 199	0.16 159	0.20 227

tt_ll	0.16 194	0.13 214	0.10 210	0.07 128	0.09 179	0.08 146	0.06 160	0.17 158	0.11 197	0.23 196	0.16 248	0.17 163	0.11 230	0.09 197	0.21 215	0.22 284	0.17 151	0.16 244	0.24 217	0.12 190	0.33 274	0.31 282	0.08 208	0.09 202	0.20 256	0.15 199	0.16 159	0.20 227

raft_robust	0.18 228	0.13 214	0.10 210	0.14 235	0.09 179	0.11 197	0.08 207	0.25 280	0.12 226	0.30 317	0.10 156	0.24 241	0.14 285	0.10 223	0.24 264	0.21 265	0.21 212	0.17 261	0.34 277	0.14 240	0.27 251	0.31 282	0.06 148	0.10 240	0.22 281	0.21 275	0.24 246	0.21 239

Sa-1000	0.17 213	0.13 214	0.09 194	0.09 167	0.09 179	0.11 197	0.05 134	0.22 226	0.11 197	0.24 229	0.11 179	0.24 241	0.09 183	0.10 223	0.22 235	0.18 211	0.21 212	0.17 261	0.28 246	0.12 190	0.25 234	0.33 290	0.06 148	0.09 202	0.24 314	0.20 264	0.26 270	0.22 250

SA	0.15 169	0.13 214	0.09 194	0.09 167	0.08 162	0.11 197	0.06 160	0.21 214	0.10 165	0.23 196	0.09 137	0.23 229	0.07 139	0.07 151	0.19 180	0.18 211	0.18 164	0.15 220	0.24 217	0.12 190	0.20 178	0.26 251	0.05 127	0.09 202	0.20 256	0.20 264	0.27 288	0.23 261

RALAANet	0.14 156	0.13 214	0.11 239	0.10 178	0.10 206	0.11 197	0.07 183	0.17 158	0.10 165	0.16 135	0.15 230	0.15 149	0.09 183	0.06 137	0.19 180	0.16 170	0.18 164	0.17 261	0.26 231	0.14 240	0.24 229	0.23 222	0.07 173	0.09 202	0.16 192	0.15 199	0.20 215	0.16 178

sCroCo_RVC	0.22 281	0.13 214	0.11 239	0.11 198	0.10 206	0.14 240	0.09 229	0.24 259	0.19 329	0.24 229	0.16 248	0.20 192	0.20 337	0.08 169	0.26 280	0.36 380	0.29 336	0.22 341	0.35 287	0.21 324	0.48 362	0.53 385	0.10 257	0.15 327	0.23 301	0.21 275	0.28 299	0.23 261

EAI-Stereo	0.28 331	0.13 214	0.12 263	0.18 290	0.16 307	0.66 404	0.20 329	0.27 318	0.18 324	0.27 274	0.27 339	0.29 299	0.10 200	0.11 245	0.35 321	0.32 362	0.26 300	0.20 324	0.65 376	0.22 332	0.44 340	0.44 345	0.10 257	0.14 314	0.28 346	0.31 362	0.39 357	0.42 358

UNet	0.15 169	0.13 214	0.13 281	0.14 235	0.12 242	0.14 240	0.10 247	0.20 187	0.12 226	0.21 169	0.15 230	0.17 163	0.12 246	0.13 299	0.21 215	0.15 156	0.20 195	0.17 261	0.18 156	0.13 210	0.17 141	0.14 146	0.10 257	0.12 279	0.15 186	0.17 224	0.20 215	0.17 185

CREStereo	0.17 213	0.13 214	0.11 239	0.11 198	0.10 206	0.10 179	0.06 160	0.24 259	0.10 165	0.27 274	0.12 193	0.26 266	0.11 230	0.10 223	0.22 235	0.26 328	0.26 300	0.13 170	0.21 191	0.14 240	0.36 297	0.24 230	0.08 208	0.09 202	0.17 209	0.17 224	0.23 235	0.22 250
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	0.23 293	0.13 214	0.13 281	0.15 259	0.13 261	0.18 285	0.07 183	0.24 259	0.15 287	0.32 336	0.25 322	0.27 280	0.13 267	0.14 311	0.21 215	0.28 341	0.30 344	0.20 324	0.47 327	0.20 313	0.47 358	0.50 372	0.10 257	0.12 279	0.23 301	0.26 331	0.23 235	0.28 309

RAFT-Stereo	0.23 293	0.13 214	0.13 281	0.15 259	0.13 261	0.18 285	0.07 183	0.24 259	0.15 287	0.32 336	0.25 322	0.27 280	0.13 267	0.14 311	0.21 215	0.28 341	0.30 344	0.20 324	0.47 327	0.20 313	0.47 358	0.50 372	0.10 257	0.12 279	0.23 301	0.26 331	0.23 235	0.28 309
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Cross2Single Stereo	0.17 213	0.14 238	0.08 160	0.19 301	0.11 226	0.11 197	0.07 183	0.18 167	0.18 324	0.20 162	0.10 156	0.20 192	0.14 285	0.12 279	0.19 180	0.27 334	0.27 312	0.15 220	0.14 124	0.13 210	0.43 333	0.33 290	0.09 229	0.08 164	0.28 346	0.20 264	0.21 223	0.15 172

DF	0.26 319	0.14 238	0.11 239	0.15 259	0.10 206	0.17 278	0.09 229	0.26 297	0.12 226	0.27 274	0.15 230	0.31 319	0.09 183	0.11 245	0.21 215	0.30 354	0.25 283	0.18 298	1.59 412	0.17 295	0.45 343	0.39 323	0.09 229	0.11 258	0.21 269	0.25 315	0.29 305	0.34 329

DDF-Stereo	0.40 371	0.14 238	0.08 160	1.79 434	0.15 300	1.91 442	0.20 329	0.26 297	0.11 197	0.27 274	0.17 261	2.08 431	0.16 301	0.11 245	0.19 180	0.25 317	0.29 336	0.15 220	0.37 296	0.15 264	0.45 343	0.34 298	0.09 229	0.10 240	0.18 231	0.23 295	0.25 257	0.26 297

zero-FE	1.43 434	0.14 238	0.08 160	8.08 461	0.34 391	13.79 466	2.48 444	0.26 297	0.12 226	0.32 336	0.26 331	6.70 457	0.60 397	0.11 245	0.27 286	0.24 305	0.43 396	0.33 406	0.54 356	0.16 282	1.94 454	0.41 332	0.09 229	0.10 240	0.18 231	0.23 295	0.25 257	0.25 285

S2M2_L	0.17 213	0.14 238	0.15 303	0.13 223	0.10 206	0.16 264	0.11 262	0.21 214	0.11 197	0.27 274	0.09 137	0.20 192	0.06 119	0.17 343	0.22 235	0.19 231	0.25 283	0.16 244	0.20 178	0.15 264	0.34 281	0.25 242	0.13 313	0.10 240	0.16 192	0.16 214	0.27 288	0.23 261
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.16 194	0.14 238	0.11 239	0.12 213	0.13 261	0.12 215	0.09 229	0.20 187	0.11 197	0.24 229	0.16 248	0.19 182	0.16 301	0.11 245	0.29 292	0.16 170	0.20 195	0.15 220	0.18 156	0.12 190	0.20 178	0.16 161	0.11 285	0.10 240	0.18 231	0.19 253	0.23 235	0.17 185

model_zeroshot	0.28 331	0.14 238	0.11 239	0.16 270	0.14 281	0.18 285	0.11 262	0.28 330	0.15 287	0.33 347	0.32 356	0.31 319	0.10 200	0.13 299	0.43 337	0.31 356	0.30 344	0.19 312	0.66 377	0.22 332	0.55 381	0.44 345	0.12 305	0.13 303	0.49 408	0.36 378	0.31 324	0.53 373

AE-Stereo	0.20 256	0.14 238	0.13 281	0.16 270	0.12 242	0.12 215	0.09 229	0.23 242	0.15 287	0.28 294	0.12 193	0.29 299	0.13 267	0.09 197	0.21 215	0.25 317	0.28 327	0.19 312	0.28 246	0.19 306	0.35 292	0.42 335	0.07 173	0.14 314	0.22 281	0.24 304	0.26 270	0.21 239

iinet-f	0.17 213	0.14 238	0.10 210	0.12 213	0.09 179	0.14 240	0.09 229	0.15 143	0.10 165	0.23 196	0.25 322	0.18 171	0.15 292	0.08 169	0.33 312	0.19 231	0.20 195	0.13 170	0.36 293	0.16 282	0.20 178	0.21 208	0.08 208	0.09 202	0.17 209	0.14 178	0.25 257	0.17 185

iRaft-Stereo_20w	0.31 344	0.14 238	0.24 376	0.29 351	0.18 326	0.22 324	0.18 317	0.26 297	0.15 287	0.41 401	0.51 400	0.30 312	0.11 230	0.12 279	0.32 308	0.32 362	0.27 312	0.17 261	0.42 308	0.24 347	0.46 355	0.53 385	0.11 285	0.10 240	0.33 372	0.67 420	0.61 403	0.60 378

MIPNet	0.21 272	0.14 238	0.11 239	0.11 198	0.12 242	0.12 215	0.08 207	0.24 259	0.10 165	0.27 274	0.24 319	0.22 222	0.14 285	0.11 245	0.94 399	0.20 252	0.23 251	0.17 261	0.31 263	0.20 313	0.21 190	0.35 308	0.07 173	0.11 258	0.23 301	0.23 295	0.27 288	0.21 239

cross-raft	0.24 301	0.14 238	0.12 263	0.13 223	0.13 261	0.17 278	0.10 247	0.27 318	0.15 287	0.30 317	0.19 275	0.28 289	0.10 200	0.12 279	0.26 280	0.34 367	0.27 312	0.17 261	0.57 365	0.25 355	0.62 397	0.51 376	0.09 229	0.11 258	0.29 353	0.27 338	0.26 270	0.31 321

LMCR-Stereo	0.18 228	0.14 238	0.11 239	0.13 223	0.12 242	0.15 255	0.10 247	0.22 226	0.13 254	0.23 196	0.18 265	0.24 241	0.17 314	0.12 279	0.21 215	0.19 231	0.26 300	0.18 298	0.33 269	0.19 306	0.26 241	0.25 242	0.10 257	0.12 279	0.19 243	0.18 243	0.24 246	0.23 261

rafts_anoy	0.14 156	0.14 238	0.11 239	0.11 198	0.11 226	0.10 179	0.07 183	0.21 214	0.08 121	0.21 169	0.15 230	0.17 163	0.07 139	0.06 137	0.20 201	0.17 181	0.20 195	0.17 261	0.22 201	0.12 190	0.21 190	0.18 183	0.06 148	0.09 202	0.16 192	0.15 199	0.15 152	0.17 185

sAnonymous2	0.20 256	0.14 238	0.12 263	0.12 213	0.11 226	0.14 240	0.12 279	0.28 330	0.16 307	0.23 196	0.19 275	0.19 182	0.15 292	0.08 169	0.24 264	0.26 328	0.25 283	0.22 341	0.39 298	0.20 313	0.34 281	0.38 318	0.08 208	0.13 303	0.22 281	0.24 304	0.23 235	0.24 277

CroCo_RVC	0.20 256	0.14 238	0.12 263	0.12 213	0.11 226	0.14 240	0.12 279	0.28 330	0.16 307	0.23 196	0.19 275	0.19 182	0.15 292	0.08 169	0.24 264	0.26 328	0.25 283	0.22 341	0.39 298	0.20 313	0.34 281	0.38 318	0.08 208	0.13 303	0.22 281	0.24 304	0.23 235	0.24 277

RALCasStereoNet	0.15 169	0.14 238	0.10 210	0.13 223	0.11 226	0.10 179	0.07 183	0.20 187	0.08 121	0.23 196	0.13 206	0.19 182	0.08 159	0.07 151	0.20 201	0.18 211	0.22 232	0.17 261	0.20 178	0.12 190	0.22 202	0.21 208	0.07 173	0.09 202	0.18 231	0.15 199	0.15 152	0.15 172

HGLStereo	0.15 169	0.14 238	0.12 263	0.13 223	0.13 261	0.13 231	0.08 207	0.18 167	0.11 197	0.22 180	0.22 306	0.14 141	0.09 183	0.11 245	0.24 264	0.17 181	0.21 212	0.17 261	0.20 178	0.14 240	0.18 153	0.16 161	0.10 257	0.11 258	0.17 209	0.16 214	0.17 177	0.15 172

BEATNet_4x	0.19 245	0.14 238	0.12 263	0.13 223	0.13 261	0.12 215	0.10 247	0.20 187	0.14 271	0.27 274	0.14 219	0.21 209	0.13 267	0.11 245	0.32 308	0.20 252	0.22 232	0.22 341	0.20 178	0.12 190	0.31 264	0.41 332	0.10 257	0.12 279	0.17 209	0.16 214	0.26 270	0.23 261

RASNet	0.15 169	0.14 238	0.14 290	0.13 223	0.11 226	0.12 215	0.10 247	0.24 259	0.12 226	0.22 180	0.14 219	0.18 171	0.12 246	0.09 197	0.16 141	0.18 211	0.19 179	0.13 170	0.16 141	0.10 159	0.22 202	0.16 161	0.07 173	0.14 314	0.16 192	0.16 214	0.26 270	0.22 250

MSMDNet	0.25 310	0.14 238	0.11 239	0.13 223	0.14 281	0.16 264	0.11 262	0.26 297	0.14 271	0.31 328	0.17 261	0.26 266	0.29 362	0.14 311	0.24 264	0.35 372	0.28 327	0.18 298	0.54 356	0.28 375	0.58 389	0.60 401	0.10 257	0.11 258	0.26 326	0.25 315	0.26 270	0.30 317

iResNetv2_ROB	0.20 256	0.14 238	0.11 239	0.17 280	0.13 261	0.17 278	0.11 262	0.26 297	0.12 226	0.26 262	0.20 286	0.27 280	0.19 333	0.10 223	0.42 335	0.16 170	0.20 195	0.15 220	0.35 287	0.15 264	0.33 274	0.18 183	0.12 305	0.14 314	0.20 256	0.17 224	0.30 316	0.19 217

iResNet_ROB	0.17 213	0.14 238	0.12 263	0.15 259	0.11 226	0.15 255	0.11 262	0.25 280	0.12 226	0.25 248	0.16 248	0.19 182	0.21 340	0.09 197	0.25 276	0.16 170	0.22 232	0.16 244	0.29 256	0.12 190	0.23 218	0.16 161	0.09 229	0.12 279	0.20 256	0.17 224	0.26 270	0.21 239

DN-CSS_ROB	0.18 228	0.14 238	0.16 316	0.14 235	0.14 281	0.11 197	0.09 229	0.25 280	0.13 254	0.27 274	0.26 331	0.25 254	0.17 314	0.09 197	0.19 180	0.16 170	0.19 179	0.15 220	0.41 303	0.13 210	0.24 229	0.18 183	0.10 257	0.14 314	0.17 209	0.15 199	0.22 231	0.18 193

HLF11	0.20 256	0.15 262	0.11 239	0.14 235	0.10 206	0.12 215	0.08 207	0.36 377	0.12 226	0.24 229	0.15 230	0.21 209	0.09 183	0.09 197	0.82 387	0.17 181	0.22 232	0.17 261	0.40 302	0.13 210	0.19 168	0.22 216	0.10 257	0.10 240	0.17 209	0.19 253	0.19 200	0.20 227

GGDA	0.19 245	0.15 262	0.13 281	0.14 235	0.12 242	0.16 264	0.10 247	0.24 259	0.15 287	0.30 317	0.21 297	0.26 266	0.13 267	0.10 223	0.21 215	0.19 231	0.23 251	0.16 244	0.33 269	0.14 240	0.25 234	0.25 242	0.10 257	0.12 279	0.21 269	0.23 295	0.26 270	0.25 285

coex_refinement	0.17 213	0.15 262	0.11 239	0.12 213	0.12 242	0.13 231	0.08 207	0.21 214	0.16 307	0.22 180	0.18 265	0.17 163	0.10 200	0.10 223	0.44 341	0.19 231	0.20 195	0.15 220	0.23 209	0.11 174	0.17 141	0.15 152	0.09 229	0.10 240	0.18 231	0.17 224	0.20 215	0.22 250

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 428	0.15 262	0.23 368	0.22 319	0.20 335	0.33 371	0.24 352	0.28 330	0.33 385	0.38 387	0.52 401	0.35 338	0.15 292	0.13 299	0.29 292	0.49 410	0.30 344	0.21 334	25.47 467	0.27 370	0.49 364	0.60 401	0.10 257	0.12 279	0.32 368	0.45 397	0.37 350	0.60 378

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 351	0.15 262	0.23 368	0.24 335	0.16 307	0.28 354	0.20 329	0.28 330	0.21 338	0.35 365	0.60 415	0.32 325	0.17 314	0.12 279	0.28 289	0.44 400	0.30 344	0.22 341	0.58 367	0.28 375	0.54 378	0.59 399	0.09 229	0.14 314	0.33 372	0.32 366	0.79 420	0.60 378

LoS	0.22 281	0.15 262	0.11 239	0.13 223	0.14 281	0.12 215	0.08 207	0.60 417	0.11 197	0.37 381	0.38 374	0.36 340	0.13 267	0.11 245	0.23 247	0.25 317	0.26 300	0.15 220	0.26 231	0.15 264	0.42 329	0.33 290	0.09 229	0.09 202	0.25 321	0.19 253	0.25 257	0.28 309
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.18 228	0.15 262	0.16 316	0.15 259	0.14 281	0.14 240	0.11 262	0.26 297	0.10 165	0.28 294	0.18 265	0.20 192	0.10 200	0.11 245	0.19 180	0.19 231	0.28 327	0.15 220	0.24 217	0.14 240	0.37 302	0.23 222	0.09 229	0.10 240	0.19 243	0.13 162	0.30 316	0.18 193

FINET	0.16 194	0.15 262	0.15 303	0.16 270	0.12 242	0.13 231	0.14 293	0.18 167	0.15 287	0.17 144	0.15 230	0.18 171	0.12 246	0.11 245	0.23 247	0.18 211	0.19 179	0.14 190	0.23 209	0.12 190	0.18 153	0.14 146	0.12 305	0.12 279	0.16 192	0.16 214	0.18 187	0.16 178

PMTNet	0.18 228	0.15 262	0.11 239	0.14 235	0.11 226	0.09 171	0.09 229	0.22 226	0.10 165	0.29 312	0.11 179	0.25 254	0.08 159	0.09 197	0.24 264	0.27 334	0.24 269	0.13 170	0.28 246	0.13 210	0.35 292	0.24 230	0.09 229	0.08 164	0.22 281	0.17 224	0.23 235	0.25 285

CFNet	0.16 194	0.15 262	0.12 263	0.18 290	0.15 300	0.14 240	0.11 262	0.23 242	0.12 226	0.21 169	0.16 248	0.29 299	0.14 285	0.11 245	0.21 215	0.13 124	0.20 195	0.16 244	0.18 156	0.12 190	0.17 141	0.13 140	0.08 208	0.12 279	0.20 256	0.17 224	0.22 231	0.21 239

DISCO	0.16 194	0.15 262	0.11 239	0.14 235	0.13 261	0.16 264	0.14 293	0.15 143	0.13 254	0.21 169	0.17 261	0.16 158	0.10 200	0.10 223	0.25 276	0.16 170	0.20 195	0.15 220	0.23 209	0.14 240	0.17 141	0.18 183	0.09 229	0.11 258	0.17 209	0.16 214	0.21 223	0.16 178

AROF-Stereo_1	0.15 169	0.16 273	0.08 160	0.14 235	0.07 132	0.12 215	0.08 207	0.20 187	0.10 165	0.23 196	0.13 206	0.24 241	0.08 159	0.07 151	0.18 167	0.17 181	0.19 179	0.13 170	0.45 322	0.11 174	0.23 218	0.16 161	0.07 173	0.08 164	0.17 209	0.14 178	0.18 187	0.18 193

AROF-Stereo	0.15 169	0.16 273	0.08 160	0.14 235	0.07 132	0.12 215	0.08 207	0.20 187	0.10 165	0.23 196	0.13 206	0.23 229	0.08 159	0.07 151	0.18 167	0.17 181	0.19 179	0.13 170	0.44 314	0.11 174	0.23 218	0.16 161	0.07 173	0.08 164	0.17 209	0.14 178	0.18 187	0.18 193

base_500_lr5e5	0.15 169	0.16 273	0.08 160	0.14 235	0.07 132	0.12 215	0.08 207	0.20 187	0.10 165	0.23 196	0.13 206	0.23 229	0.08 159	0.07 151	0.18 167	0.17 181	0.19 179	0.13 170	0.44 314	0.11 174	0.23 218	0.16 161	0.07 173	0.08 164	0.17 209	0.14 178	0.18 187	0.18 193

base_1k_lr1e5	0.15 169	0.16 273	0.08 160	0.18 290	0.07 132	0.11 197	0.08 207	0.18 167	0.09 142	0.22 180	0.11 179	0.26 266	0.07 139	0.07 151	0.16 141	0.17 181	0.18 164	0.12 149	0.41 303	0.10 159	0.21 190	0.16 161	0.08 208	0.08 164	0.17 209	0.12 145	0.17 177	0.14 162

arf5	0.15 169	0.16 273	0.08 160	0.14 235	0.07 132	0.12 215	0.08 207	0.20 187	0.10 165	0.23 196	0.13 206	0.23 229	0.08 159	0.07 151	0.18 167	0.17 181	0.19 179	0.13 170	0.44 314	0.11 174	0.23 218	0.16 161	0.07 173	0.08 164	0.17 209	0.14 178	0.18 187	0.18 193

DNSM	0.20 256	0.16 273	0.11 239	0.11 198	0.10 206	0.18 285	0.08 207	0.25 280	0.12 226	0.27 274	0.10 156	0.31 319	0.09 183	0.11 245	0.29 292	0.24 305	0.27 312	0.17 261	0.33 269	0.16 282	0.49 364	0.34 298	0.08 208	0.09 202	0.21 269	0.17 224	0.29 305	0.25 285

ManiGeoR	0.20 256	0.16 273	0.12 263	0.17 280	0.12 242	0.14 240	0.09 229	0.28 330	0.15 287	0.25 248	0.18 265	0.24 241	0.09 183	0.09 197	0.76 380	0.18 211	0.22 232	0.16 244	0.34 277	0.13 210	0.22 202	0.24 230	0.09 229	0.12 279	0.19 243	0.21 275	0.20 215	0.19 217

HLf10	0.20 256	0.16 273	0.12 263	0.17 280	0.12 242	0.14 240	0.09 229	0.28 330	0.15 287	0.25 248	0.18 265	0.24 241	0.09 183	0.09 197	0.76 380	0.18 211	0.22 232	0.16 244	0.34 277	0.13 210	0.22 202	0.24 230	0.09 229	0.12 279	0.19 243	0.21 275	0.20 215	0.19 217

HLf8	0.21 272	0.16 273	0.12 263	0.16 270	0.13 261	0.13 231	0.10 247	0.31 355	0.14 271	0.26 262	0.19 275	0.25 254	0.12 246	0.10 223	0.54 362	0.19 231	0.23 251	0.17 261	0.45 322	0.14 240	0.31 264	0.31 282	0.10 257	0.13 303	0.20 256	0.23 295	0.26 270	0.23 261

TestStereo_HL2	0.19 245	0.16 273	0.12 263	0.14 235	0.12 242	0.15 255	0.10 247	0.24 259	0.15 287	0.29 312	0.22 306	0.26 266	0.13 267	0.10 223	0.21 215	0.19 231	0.23 251	0.17 261	0.35 287	0.14 240	0.25 234	0.25 242	0.10 257	0.12 279	0.21 269	0.22 285	0.25 257	0.26 297

TestStereo-Hl	0.23 293	0.16 273	0.15 303	0.14 235	0.14 281	0.19 296	0.13 284	0.27 318	0.18 324	0.32 336	0.24 319	0.33 329	0.16 301	0.10 223	0.26 280	0.22 284	0.23 251	0.18 298	0.43 311	0.16 282	0.29 259	0.42 335	0.10 257	0.15 327	0.21 269	0.25 315	0.33 332	0.35 331

IPLGR	0.26 319	0.16 273	0.13 281	0.15 259	0.15 300	0.12 215	0.09 229	0.24 259	0.13 254	0.28 294	0.25 322	0.23 229	0.12 246	0.11 245	1.91 435	0.20 252	0.22 232	0.18 298	0.34 277	0.20 313	0.25 234	0.33 290	0.07 173	0.12 279	0.23 301	0.23 295	0.28 299	0.21 239

TRStereo	0.34 356	0.16 273	0.21 357	0.16 270	0.12 242	0.34 374	0.17 311	0.27 318	0.11 197	0.35 365	0.18 265	0.34 334	0.09 183	0.12 279	0.26 280	0.36 380	0.25 283	0.17 261	0.44 314	0.25 355	0.42 329	0.47 359	0.09 229	0.09 202	0.26 326	2.80 457	0.49 381	0.33 326

s12784h	0.22 281	0.16 273	0.13 281	0.19 301	0.14 281	0.12 215	0.08 207	0.24 259	0.11 197	0.29 312	0.16 248	0.27 280	0.15 292	0.10 223	0.22 235	0.26 328	0.26 300	0.13 170	0.29 256	0.12 190	0.50 373	0.30 277	0.08 208	0.10 240	0.24 314	0.21 275	0.65 411	0.47 369

CFNet_pseudo	0.20 256	0.16 273	0.16 316	0.19 301	0.16 307	0.16 264	0.13 284	0.24 259	0.14 271	0.28 294	0.21 297	0.22 222	0.19 333	0.12 279	0.63 369	0.17 181	0.20 195	0.17 261	0.30 262	0.12 190	0.21 190	0.17 174	0.12 305	0.12 279	0.20 256	0.20 264	0.25 257	0.26 297

GES	0.22 281	0.16 273	0.12 263	0.14 235	0.15 300	0.19 296	0.12 279	0.25 280	0.14 271	0.26 262	0.18 265	0.21 209	0.13 267	0.17 343	0.36 323	0.21 265	0.27 312	0.19 312	0.52 350	0.20 313	0.33 274	0.29 273	0.13 313	0.14 314	0.19 243	0.17 224	0.27 288	0.42 358

GMStereo	0.16 194	0.16 273	0.09 194	0.14 235	0.13 261	0.15 255	0.11 262	0.22 226	0.12 226	0.19 158	0.15 230	0.25 254	0.13 267	0.09 197	0.17 151	0.14 138	0.21 212	0.13 170	0.26 231	0.15 264	0.20 178	0.12 128	0.09 229	0.11 258	0.18 231	0.15 199	0.23 235	0.15 172
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	0.20 256	0.16 273	0.18 336	0.17 280	0.16 307	0.16 264	0.14 293	0.24 259	0.17 317	0.26 262	0.19 275	0.26 266	0.16 301	0.16 334	0.30 304	0.17 181	0.20 195	0.22 341	0.26 231	0.24 347	0.22 202	0.29 273	0.13 313	0.20 357	0.22 281	0.21 275	0.19 200	0.22 250

RTSC	0.27 327	0.16 273	0.16 316	0.16 270	0.17 316	0.18 285	0.19 325	0.23 242	0.21 338	0.25 248	0.25 322	0.20 192	0.18 327	0.14 311	1.57 422	0.23 296	0.30 344	0.19 312	0.39 298	0.18 303	0.30 261	0.32 287	0.11 285	0.17 345	0.21 269	0.22 285	0.31 324	0.43 362

DeepPrunerF	0.29 333	0.16 273	0.14 290	0.23 328	0.44 407	0.17 278	0.21 336	0.20 187	0.26 365	0.16 135	0.22 306	0.15 149	0.12 246	0.12 279	0.97 401	0.21 265	0.18 164	0.17 261	0.26 231	0.16 282	0.21 190	0.17 174	0.12 305	0.12 279	1.97 455	0.25 315	0.22 231	0.20 227

NVstereo2D	0.26 319	0.16 273	0.15 303	0.22 319	0.18 326	0.26 344	0.28 371	0.20 187	0.14 271	0.22 180	0.21 297	0.17 163	0.11 230	0.38 400	1.98 440	0.20 252	0.24 269	0.19 312	0.21 191	0.14 240	0.18 153	0.15 152	0.25 369	0.13 303	0.22 281	0.17 224	0.19 200	0.18 193

MLCV	0.24 301	0.16 273	0.15 303	0.24 335	0.18 326	0.21 313	0.15 302	0.30 350	0.16 307	0.31 328	0.31 353	0.32 325	0.25 355	0.11 245	0.24 264	0.24 305	0.25 283	0.17 261	0.53 354	0.15 264	0.33 274	0.33 290	0.14 323	0.17 345	0.23 301	0.23 295	0.27 288	0.25 285

PDISCO_ROB	0.17 213	0.16 273	0.16 316	0.14 235	0.12 242	0.13 231	0.11 262	0.15 143	0.12 226	0.16 135	0.16 248	0.12 122	0.10 200	0.09 197	0.19 180	0.20 252	0.19 179	0.23 355	0.18 156	0.15 264	0.22 202	0.23 222	0.07 173	0.11 258	0.21 269	0.24 304	0.39 357	0.23 261

DNS	0.20 256	0.17 296	0.10 210	0.11 198	0.10 206	0.17 278	0.07 183	0.25 280	0.12 226	0.27 274	0.10 156	0.34 334	0.09 183	0.11 245	0.29 292	0.23 296	0.27 312	0.16 244	0.34 277	0.16 282	0.49 364	0.33 290	0.08 208	0.08 164	0.20 256	0.16 214	0.29 305	0.23 261

gcap_with_dpt	0.22 281	0.17 296	0.10 210	0.19 301	0.13 261	0.16 264	0.09 229	0.26 297	0.14 271	0.30 317	0.15 230	0.36 340	0.15 292	0.14 311	0.21 215	0.24 305	0.31 352	0.23 355	0.32 265	0.15 264	0.42 329	0.34 298	0.10 257	0.12 279	0.22 281	0.18 243	0.28 299	0.38 345

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 293	0.17 296	0.08 160	0.22 319	0.21 342	0.29 359	0.17 311	0.25 280	0.11 197	0.42 403	0.19 275	0.43 360	0.09 183	0.11 245	0.19 180	0.25 317	0.25 283	0.16 244	0.28 246	0.14 240	0.41 324	0.39 323	0.07 173	0.09 202	0.20 256	0.18 243	0.27 288	0.49 370

GCAP-BAT	0.22 281	0.17 296	0.10 210	0.19 301	0.13 261	0.16 264	0.09 229	0.26 297	0.14 271	0.30 317	0.15 230	0.36 340	0.15 292	0.14 311	0.21 215	0.24 305	0.31 352	0.23 355	0.32 265	0.15 264	0.42 329	0.34 298	0.10 257	0.12 279	0.22 281	0.18 243	0.28 299	0.38 345

EKT-Stereo	0.33 351	0.17 296	0.13 281	0.20 311	0.17 316	0.22 324	0.25 357	0.27 318	0.14 271	0.30 317	0.26 331	0.27 280	0.13 267	0.13 299	1.64 425	0.53 413	0.29 336	0.25 370	0.46 325	0.30 388	0.82 426	0.54 388	0.09 229	0.12 279	0.30 359	0.25 315	0.31 324	0.25 285

dd	0.19 245	0.17 296	0.10 210	0.34 369	0.12 242	0.24 335	0.11 262	0.21 214	0.10 165	0.22 180	0.10 156	0.37 344	0.10 200	0.09 197	0.37 325	0.17 181	0.28 327	0.14 190	0.35 287	0.14 240	0.19 168	0.14 146	0.09 229	0.13 303	0.21 269	0.15 199	0.26 270	0.21 239

AACVNet	0.19 245	0.17 296	0.14 290	0.19 301	0.19 330	0.19 296	0.13 284	0.23 242	0.15 287	0.25 248	0.23 315	0.20 192	0.13 267	0.13 299	0.21 215	0.18 211	0.24 269	0.18 298	0.24 217	0.17 295	0.22 202	0.20 205	0.14 323	0.15 327	0.22 281	0.21 275	0.25 257	0.25 285

TestStereo	0.17 213	0.17 296	0.14 290	0.15 259	0.11 226	0.15 255	0.11 262	0.25 280	0.13 254	0.30 317	0.15 230	0.25 254	0.11 230	0.08 169	0.19 180	0.14 138	0.23 251	0.13 170	0.27 239	0.13 210	0.27 251	0.15 152	0.09 229	0.14 314	0.21 269	0.15 199	0.21 223	0.19 217

pcwnet_v2	0.26 319	0.17 296	0.18 336	0.22 319	0.19 330	0.22 324	0.18 317	0.25 280	0.18 324	0.31 328	0.23 315	0.30 312	0.28 361	0.18 354	0.88 391	0.21 265	0.24 269	0.19 312	0.36 293	0.15 264	0.27 251	0.24 230	0.17 338	0.15 327	0.26 326	0.26 331	0.30 316	0.38 345

ADLNet	0.21 272	0.17 296	0.12 263	0.16 270	0.14 281	0.18 285	0.15 302	0.20 187	0.11 197	0.17 144	0.15 230	0.33 329	0.13 267	0.31 394	1.12 408	0.15 156	0.20 195	0.14 190	0.18 156	0.13 210	0.16 132	0.18 183	0.15 329	0.09 202	0.17 209	0.18 243	0.19 200	0.17 185

psm_up	0.20 256	0.17 296	0.19 341	0.20 311	0.16 307	0.20 303	0.13 284	0.25 280	0.23 350	0.23 196	0.18 265	0.21 209	0.20 337	0.15 326	0.23 247	0.18 211	0.24 269	0.18 298	0.28 246	0.16 282	0.21 190	0.16 161	0.12 305	0.20 357	0.24 314	0.24 304	0.26 270	0.25 285

FADNet-RVC	0.21 272	0.17 296	0.15 303	0.21 315	0.16 307	0.16 264	0.18 317	0.26 297	0.13 254	0.25 248	0.21 297	0.28 289	0.16 301	0.14 311	0.32 308	0.21 265	0.23 251	0.17 261	0.34 277	0.21 324	0.21 190	0.25 242	0.14 323	0.16 335	0.25 321	0.23 295	0.21 223	0.24 277

ADCP+	0.31 344	0.17 296	0.17 329	0.15 259	0.14 281	0.17 278	0.19 325	0.21 214	0.33 385	0.26 262	0.26 331	0.37 344	0.12 246	0.13 299	1.87 434	0.18 211	0.20 195	0.17 261	0.33 269	0.18 303	0.22 202	0.22 216	0.12 305	0.11 258	0.23 301	0.69 421	0.33 332	0.99 417

HSM-Net_RVC	0.30 341	0.17 296	0.17 329	0.26 344	0.20 335	0.20 303	0.14 293	0.28 330	0.19 329	0.34 351	0.41 381	1.59 424	0.25 355	0.14 311	0.26 280	0.21 265	0.25 283	0.19 312	0.28 246	0.20 313	0.38 307	0.33 290	0.13 313	0.20 357	0.29 353	0.30 358	0.35 340	0.33 326
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.22 281	0.17 296	0.16 316	0.17 280	0.17 316	0.16 264	0.18 317	0.22 226	0.17 317	0.26 262	0.26 331	0.20 192	0.18 327	0.11 245	0.50 356	0.20 252	0.24 269	0.21 334	0.27 239	0.16 282	0.41 324	0.33 290	0.14 323	0.15 327	0.22 281	0.27 338	0.26 270	0.23 261

HSM	0.20 256	0.17 296	0.14 290	0.18 290	0.17 316	0.15 255	0.13 284	0.26 297	0.14 271	0.26 262	0.22 306	0.24 241	0.17 314	0.11 245	0.33 312	0.17 181	0.26 300	0.16 244	0.27 239	0.17 295	0.27 251	0.19 199	0.10 257	0.13 303	0.22 281	0.22 285	0.27 288	0.24 277

iResNet	0.29 333	0.17 296	0.16 316	0.23 328	0.22 349	0.28 354	0.18 317	0.31 355	0.20 335	0.32 336	0.29 348	0.49 370	0.50 391	0.11 245	0.44 341	0.35 372	0.27 312	0.20 324	0.73 382	0.24 347	0.43 333	0.27 260	0.15 329	0.24 376	0.25 321	0.25 315	0.33 332	0.28 309

DLCB_ROB	0.19 245	0.17 296	0.16 316	0.14 235	0.15 300	0.14 240	0.13 284	0.20 187	0.16 307	0.23 196	0.23 315	0.25 254	0.18 327	0.15 326	0.20 201	0.16 170	0.21 212	0.18 298	0.19 169	0.15 264	0.24 229	0.20 205	0.13 313	0.15 327	0.36 385	0.24 304	0.24 246	0.20 227

arf4	0.17 213	0.18 314	0.09 194	0.30 359	0.09 179	0.22 324	0.09 229	0.19 179	0.11 197	0.23 196	0.15 230	0.27 280	0.10 200	0.08 169	0.16 141	0.16 170	0.19 179	0.12 149	0.54 356	0.09 142	0.29 259	0.18 183	0.10 257	0.10 240	0.16 192	0.13 162	0.17 177	0.14 162

arf3	0.17 213	0.18 314	0.08 160	0.41 381	0.09 179	0.31 364	0.10 247	0.19 179	0.10 165	0.21 169	0.13 206	0.32 325	0.08 159	0.09 197	0.15 130	0.14 138	0.20 195	0.12 149	0.53 354	0.09 142	0.26 241	0.16 161	0.11 285	0.09 202	0.13 156	0.11 130	0.14 144	0.12 143

TestStereo_HLe17	0.21 272	0.18 314	0.12 263	0.19 301	0.14 281	0.15 255	0.10 247	0.36 377	0.16 307	0.28 294	0.18 265	0.26 266	0.12 246	0.09 197	0.46 346	0.19 231	0.22 232	0.16 244	0.35 287	0.14 240	0.32 269	0.34 298	0.09 229	0.15 327	0.23 301	0.22 285	0.25 257	0.21 239

MyStereo04	0.22 281	0.18 314	0.17 329	0.14 235	0.14 281	0.13 231	0.10 247	0.28 330	0.21 338	0.31 328	0.20 286	0.29 299	0.13 267	0.08 169	0.27 286	0.22 284	0.22 232	0.18 298	0.54 356	0.21 324	0.34 281	0.26 251	0.11 285	0.16 335	0.27 339	0.23 295	0.30 316	0.22 250

CASS	0.25 310	0.18 314	0.16 316	0.21 315	0.17 316	0.21 313	0.21 336	0.28 330	0.20 335	0.33 347	0.24 319	0.28 289	0.18 327	0.11 245	0.25 276	0.23 296	0.37 382	0.20 324	0.43 311	0.17 295	0.57 385	0.42 335	0.11 285	0.13 303	0.30 359	0.22 285	0.32 327	0.32 323
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 346	0.18 314	0.15 303	0.29 351	0.24 358	0.24 335	0.25 357	0.31 355	0.29 377	0.32 336	0.39 377	0.53 372	0.34 369	0.11 245	0.29 292	0.40 393	0.35 372	0.25 370	0.49 338	0.29 383	0.63 399	0.48 362	0.21 362	0.25 380	0.30 359	0.28 344	0.38 353	0.37 340

SepStereo	0.32 346	0.18 314	0.15 303	0.29 351	0.24 358	0.24 335	0.25 357	0.31 355	0.29 377	0.32 336	0.39 377	0.53 372	0.34 369	0.11 245	0.29 292	0.40 393	0.35 372	0.25 370	0.49 338	0.29 383	0.63 399	0.48 362	0.21 362	0.25 380	0.30 359	0.28 344	0.38 353	0.37 340

GANet-ADL	0.26 319	0.18 314	0.15 303	0.20 311	0.19 330	0.22 324	0.16 307	0.26 297	0.16 307	0.34 351	0.36 370	0.29 299	0.16 301	0.21 365	0.42 335	0.29 347	0.31 352	0.19 312	0.48 336	0.28 375	0.38 307	0.48 362	0.13 313	0.14 314	0.23 301	0.24 304	0.32 327	0.30 317

ICVP	0.22 281	0.18 314	0.20 348	0.18 290	0.17 316	0.18 285	0.13 284	0.22 226	0.16 307	0.24 229	0.20 286	0.23 229	0.18 327	0.12 279	0.22 235	0.23 296	0.25 283	0.24 360	0.26 231	0.20 313	0.30 261	0.46 353	0.26 371	0.16 335	0.23 301	0.25 315	0.25 257	0.24 277
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.21 272	0.18 314	0.14 290	0.17 280	0.20 335	0.20 303	0.17 311	0.24 259	0.15 287	0.18 151	0.21 297	0.21 209	0.11 230	0.17 343	0.34 318	0.24 305	0.27 312	0.21 334	0.34 277	0.21 324	0.23 218	0.28 268	0.11 285	0.17 345	0.21 269	0.18 243	0.29 305	0.22 250

DSFCA	0.16 194	0.18 314	0.14 290	0.14 235	0.13 261	0.16 264	0.15 302	0.16 150	0.13 254	0.16 135	0.19 275	0.18 171	0.10 200	0.08 169	0.22 235	0.18 211	0.19 179	0.17 261	0.21 191	0.14 240	0.19 168	0.19 199	0.11 285	0.12 279	0.17 209	0.18 243	0.19 200	0.19 217

AF-Net	0.20 256	0.18 314	0.17 329	0.18 290	0.22 349	0.20 303	0.21 336	0.24 259	0.21 338	0.19 158	0.25 322	0.26 266	0.16 301	0.14 311	0.33 312	0.20 252	0.17 151	0.17 261	0.22 201	0.15 264	0.17 141	0.21 208	0.16 334	0.14 314	0.19 243	0.19 253	0.29 305	0.22 250

Nwc_Net	0.20 256	0.18 314	0.17 329	0.18 290	0.22 349	0.20 303	0.21 336	0.24 259	0.21 338	0.19 158	0.25 322	0.26 266	0.16 301	0.14 311	0.33 312	0.20 252	0.17 151	0.17 261	0.22 201	0.15 264	0.17 141	0.21 208	0.16 334	0.14 314	0.19 243	0.19 253	0.29 305	0.22 250

ADCRef	0.34 356	0.18 314	0.16 316	0.15 259	0.16 307	0.18 285	0.18 317	0.23 242	0.34 387	0.26 262	0.22 306	0.23 229	0.17 314	0.11 245	2.05 442	0.22 284	0.23 251	0.20 324	0.39 298	0.21 324	0.25 234	0.26 251	0.17 338	0.16 335	0.29 353	0.41 388	0.29 305	1.39 431

CFNet_RVC	0.18 228	0.18 314	0.15 303	0.18 290	0.16 307	0.18 285	0.12 279	0.21 214	0.13 254	0.23 196	0.20 286	0.24 241	0.12 246	0.12 279	0.22 235	0.19 231	0.23 251	0.17 261	0.26 231	0.15 264	0.24 229	0.19 199	0.09 229	0.13 303	0.22 281	0.20 264	0.25 257	0.23 261

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 228	0.18 314	0.18 336	0.17 280	0.21 342	0.16 264	0.26 365	0.19 179	0.24 355	0.22 180	0.20 286	0.26 266	0.12 246	0.19 356	0.24 264	0.16 170	0.19 179	0.16 244	0.19 169	0.13 210	0.16 132	0.17 174	0.11 285	0.11 258	0.17 209	0.22 285	0.19 200	0.21 239
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	0.23 293	0.19 330	0.14 290	0.36 374	0.30 382	0.32 368	0.29 373	0.22 226	0.15 287	0.21 169	0.20 286	0.21 209	0.08 159	0.52 412	0.20 201	0.17 181	0.21 212	0.17 261	0.25 229	0.14 240	0.26 241	0.30 277	0.30 392	0.10 240	0.24 314	0.20 264	0.22 231	0.20 227

GEStereo_RVC	0.24 301	0.19 330	0.15 303	0.18 290	0.17 316	0.19 296	0.18 317	0.26 297	0.17 317	0.27 274	0.20 286	0.27 280	0.16 301	0.12 279	0.27 286	0.26 328	0.28 327	0.24 360	0.47 327	0.21 324	0.32 269	0.50 372	0.11 285	0.17 345	0.24 314	0.21 275	0.26 270	0.32 323

HCRNet	0.15 169	0.19 330	0.08 160	0.23 328	0.09 179	0.16 264	0.09 229	0.16 150	0.06 78	0.49 419	0.16 248	0.25 254	0.08 159	0.09 197	0.43 337	0.11 99	0.16 142	0.10 122	0.21 191	0.09 142	0.13 118	0.08 95	0.11 285	0.07 141	0.09 103	0.09 108	0.14 144	0.11 135

FADNet	0.23 293	0.19 330	0.14 290	0.23 328	0.15 300	0.21 313	0.22 342	0.27 318	0.17 317	0.27 274	0.27 339	0.26 266	0.18 327	0.15 326	0.34 318	0.21 265	0.21 212	0.20 324	0.41 303	0.25 355	0.26 241	0.27 260	0.14 323	0.15 327	0.27 339	0.27 338	0.24 246	0.27 302

STTStereo	0.19 245	0.19 330	0.21 357	0.18 290	0.20 335	0.17 278	0.25 357	0.18 167	0.19 329	0.20 162	0.19 275	0.24 241	0.14 285	0.17 343	0.32 308	0.17 181	0.19 179	0.19 312	0.19 169	0.14 240	0.18 153	0.17 174	0.11 285	0.12 279	0.19 243	0.20 264	0.20 215	0.26 297

AROF-StereoT2	0.16 194	0.20 335	0.08 160	0.35 371	0.09 179	0.27 346	0.10 247	0.16 150	0.09 142	0.21 169	0.11 179	0.29 299	0.08 159	0.10 223	0.16 141	0.15 156	0.18 164	0.11 137	0.44 314	0.09 142	0.20 178	0.14 146	0.19 351	0.09 202	0.16 192	0.11 130	0.16 159	0.10 123

SACVNet	0.22 281	0.20 335	0.18 336	0.21 315	0.19 330	0.19 296	0.19 325	0.25 280	0.22 345	0.25 248	0.21 297	0.20 192	0.12 246	0.17 343	0.23 247	0.21 265	0.25 283	0.21 334	0.32 265	0.19 306	0.27 251	0.34 298	0.15 329	0.17 345	0.28 346	0.25 315	0.29 305	0.26 297

PSMNet-ADL	0.30 341	0.20 335	0.20 348	0.23 328	0.21 342	0.23 329	0.22 342	0.30 350	0.26 365	0.40 396	0.58 411	0.38 351	0.43 382	0.24 375	0.31 305	0.44 400	0.31 352	0.20 324	0.52 350	0.23 344	0.39 320	0.36 309	0.17 338	0.16 335	0.26 326	0.26 331	0.39 357	0.25 285

RP	0.22 281	0.20 335	0.23 368	0.22 319	0.20 335	0.21 313	0.22 342	0.24 259	0.22 345	0.17 144	0.25 322	0.24 241	0.19 333	0.15 326	0.50 356	0.17 181	0.20 195	0.16 244	0.22 201	0.16 282	0.17 141	0.25 242	0.13 313	0.16 335	0.22 281	0.21 275	0.30 316	0.25 285

valid	0.26 319	0.21 339	0.06 110	0.50 391	0.06 114	0.32 368	0.05 134	1.39 451	0.05 56	1.40 453	0.09 137	0.73 391	0.06 119	0.05 115	0.11 81	0.10 85	0.28 327	0.06 46	0.83 392	0.06 78	0.18 153	0.06 51	0.06 148	0.05 104	0.09 103	0.06 34	0.10 105	0.04 11

G4	0.17 213	0.21 339	0.07 131	0.47 386	0.09 179	0.42 383	0.09 229	0.16 150	0.09 142	0.20 162	0.10 156	0.28 289	0.08 159	0.09 197	0.14 118	0.13 124	0.17 151	0.11 137	0.49 338	0.08 122	0.18 153	0.11 119	0.19 351	0.07 141	0.12 146	0.11 130	0.14 144	0.11 135

DCVSM-stereo	0.39 369	0.21 339	0.21 357	0.32 365	0.24 358	0.38 379	0.26 365	0.37 382	0.25 359	0.37 381	0.58 411	0.92 398	0.47 389	0.18 354	0.24 264	0.29 347	0.30 344	0.22 341	1.72 416	0.34 397	0.45 343	0.37 315	0.30 392	0.23 373	0.26 326	0.27 338	0.37 350	0.40 355

dad	0.29 333	0.21 339	0.14 290	0.47 386	0.22 349	0.29 359	0.48 402	0.40 387	0.12 226	0.32 336	0.14 219	0.41 355	0.23 348	0.10 223	0.53 360	0.19 231	0.32 358	0.17 261	0.51 346	0.15 264	0.27 251	0.18 183	0.11 285	0.18 353	0.31 366	0.18 243	0.67 413	0.45 365

Anonymous3	0.29 333	0.21 339	0.15 303	0.17 280	0.16 307	0.20 303	0.16 307	0.31 355	0.25 359	0.30 317	0.20 286	0.45 362	0.20 337	0.16 334	0.45 344	0.53 413	0.32 358	0.27 383	0.49 338	0.26 364	0.49 364	0.55 390	0.13 313	0.14 314	0.27 339	0.28 344	0.34 337	0.27 302

DDVS	0.53 388	0.22 344	0.24 376	0.24 335	0.25 367	0.27 346	0.24 352	0.39 386	0.26 365	0.35 365	4.72 458	1.02 406	0.40 378	0.20 361	0.40 332	0.39 392	0.33 364	0.26 380	0.75 385	0.34 397	0.58 389	0.63 409	0.16 334	0.20 357	0.25 321	0.25 315	0.55 395	0.40 355

GwcNet-ADL	0.29 333	0.22 344	0.21 357	0.29 351	0.22 349	0.23 329	0.19 325	0.28 330	0.19 329	0.34 351	0.58 411	0.43 360	0.23 348	0.22 368	0.50 356	0.34 367	0.29 336	0.22 341	0.44 314	0.28 375	0.36 297	0.39 323	0.13 313	0.16 335	0.26 326	0.29 351	0.28 299	0.38 345

FADNet_RVC	0.33 351	0.22 344	0.22 364	0.29 351	0.25 367	0.19 296	0.22 342	0.31 355	0.22 345	0.31 328	0.29 348	0.41 355	0.33 367	0.22 368	0.72 377	0.25 317	0.29 336	0.32 403	0.73 382	0.27 370	0.43 333	0.47 359	0.16 334	0.23 373	0.27 339	0.30 358	0.51 386	0.36 335

NCC-stereo	0.25 310	0.22 344	0.21 357	0.22 319	0.23 355	0.23 329	0.25 357	0.26 297	0.28 372	0.18 151	0.27 339	0.28 289	0.26 359	0.17 343	0.48 351	0.22 284	0.22 232	0.24 360	0.27 239	0.20 313	0.21 190	0.27 260	0.20 354	0.16 335	0.26 326	0.29 351	0.33 332	0.29 313

stereogan	0.24 301	0.22 344	0.21 357	0.23 328	0.25 367	0.25 340	0.22 342	0.26 297	0.23 350	0.20 162	0.22 306	0.30 312	0.23 348	0.17 343	0.31 305	0.20 252	0.22 232	0.19 312	0.28 246	0.19 306	0.21 190	0.39 323	0.17 338	0.17 345	0.21 269	0.22 285	0.36 342	0.27 302

Abc-Net	0.25 310	0.22 344	0.21 357	0.22 319	0.23 355	0.23 329	0.25 357	0.26 297	0.28 372	0.18 151	0.27 339	0.28 289	0.26 359	0.17 343	0.48 351	0.22 284	0.22 232	0.24 360	0.27 239	0.20 313	0.21 190	0.27 260	0.20 354	0.16 335	0.26 326	0.29 351	0.33 332	0.29 313
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 359	0.22 344	0.28 389	0.25 341	0.24 358	0.24 335	0.27 370	0.35 374	0.28 372	0.35 365	0.33 360	0.32 325	0.45 387	0.21 365	1.38 412	0.26 328	0.30 344	0.24 360	0.56 362	0.27 370	0.38 307	0.43 341	0.20 354	0.25 380	0.33 372	0.36 378	0.35 340	0.50 371

RTS	0.38 366	0.22 344	0.20 348	0.22 319	0.21 342	0.31 364	0.29 373	0.31 355	0.34 387	0.23 196	0.22 306	0.29 299	0.25 355	0.16 334	1.65 426	0.29 347	0.36 378	0.24 360	0.63 372	0.31 391	0.38 307	0.38 318	0.15 329	0.22 370	0.39 389	0.95 438	0.40 362	0.63 381

RTSA	0.38 366	0.22 344	0.20 348	0.22 319	0.21 342	0.31 364	0.29 373	0.31 355	0.34 387	0.23 196	0.22 306	0.29 299	0.25 355	0.16 334	1.65 426	0.29 347	0.36 378	0.24 360	0.63 372	0.31 391	0.38 307	0.38 318	0.15 329	0.22 370	0.39 389	0.95 438	0.40 362	0.63 381

CBMV_ROB	0.48 385	0.22 344	0.24 376	0.39 379	0.32 388	0.32 368	0.29 373	0.44 397	0.23 350	0.38 387	0.45 392	1.42 421	0.88 411	0.28 383	0.91 395	0.34 367	0.37 382	0.25 370	0.81 390	0.36 399	0.54 378	0.51 376	0.28 380	0.26 384	0.44 398	0.62 414	0.62 405	0.91 411

NOSS_ROB	0.34 356	0.22 344	0.20 348	0.27 347	0.25 367	0.26 344	0.24 352	0.41 389	0.24 355	0.36 374	0.30 351	0.36 340	0.23 348	0.39 403	0.47 348	0.57 419	0.33 364	0.29 392	0.32 265	0.23 344	0.64 402	0.67 415	0.28 380	0.30 393	0.32 368	0.30 358	0.42 367	0.32 323

ITSA-stereo	0.37 363	0.23 355	0.19 341	0.39 379	0.26 373	0.24 335	0.26 365	0.35 374	0.26 365	0.39 393	0.55 405	0.46 364	0.41 381	0.23 373	0.53 360	0.38 390	0.31 352	0.25 370	0.49 338	0.24 347	0.43 333	0.49 367	0.23 366	0.22 370	0.33 372	0.40 386	0.72 418	0.75 397

ADCL	0.37 363	0.23 355	0.19 341	0.20 311	0.18 326	0.23 329	0.23 350	0.26 297	0.53 415	0.32 336	0.29 348	0.29 299	0.17 314	0.15 326	1.60 423	0.21 265	0.24 269	0.22 341	0.34 277	0.22 332	0.32 269	0.28 268	0.17 338	0.17 345	0.52 414	0.53 405	0.47 375	1.56 436

AnyNet_C32	0.49 386	0.23 355	0.23 368	0.24 335	0.25 367	0.28 354	0.30 377	0.34 370	0.58 418	0.34 351	0.45 392	0.35 338	0.24 352	0.22 368	2.28 446	0.38 390	0.38 385	0.33 406	0.51 346	0.29 383	0.55 381	0.55 390	0.23 366	0.28 388	0.43 397	0.73 425	0.45 370	1.65 439

NCCL2	0.26 319	0.23 355	0.22 364	0.19 301	0.20 335	0.18 285	0.16 307	0.26 297	0.22 345	0.29 312	0.22 306	0.27 280	0.17 314	0.15 326	0.60 367	0.24 305	0.25 283	0.22 341	0.27 239	0.22 332	0.31 264	0.34 298	0.18 348	0.21 366	0.33 372	0.33 368	0.36 342	0.35 331

HBP-ISP	0.45 379	0.24 359	0.26 384	0.35 371	0.29 379	0.30 363	0.24 352	0.38 384	0.23 350	0.38 387	0.44 391	0.31 319	0.17 314	0.55 414	2.33 449	0.99 449	0.32 358	0.27 383	0.33 269	0.28 375	0.64 402	0.89 435	0.27 376	0.29 392	0.33 372	0.35 374	0.47 375	0.38 345

SFCPSM	0.64 399	0.24 359	0.19 341	0.28 349	0.23 355	0.27 346	0.24 352	0.30 350	0.30 382	0.34 351	0.50 398	0.63 383	1.06 417	0.19 356	0.37 325	0.34 367	0.31 352	0.24 360	8.10 455	0.39 402	0.45 343	0.43 341	0.20 354	0.19 355	0.30 359	0.31 362	0.36 342	0.45 365

RGC	0.27 327	0.24 359	0.28 389	0.25 341	0.26 373	0.27 346	0.20 329	0.28 330	0.30 382	0.22 180	0.31 353	0.29 299	0.31 364	0.20 361	0.51 359	0.24 305	0.23 251	0.21 334	0.29 256	0.22 332	0.25 234	0.30 277	0.17 338	0.20 357	0.28 346	0.32 366	0.34 337	0.36 335

ccs_rob	0.41 373	0.24 359	0.19 341	0.33 366	0.21 342	0.33 371	0.28 371	0.34 370	0.21 338	0.47 414	1.62 448	1.59 424	0.39 375	0.22 368	0.31 305	0.36 380	0.29 336	0.22 341	0.47 327	0.27 370	0.55 381	0.57 395	0.17 338	0.20 357	0.26 326	0.25 315	0.29 305	0.36 335

SGM-Forest	0.38 366	0.24 359	0.18 336	0.35 371	0.25 367	0.27 346	0.20 329	0.30 350	0.23 350	0.32 336	0.23 315	0.37 344	0.43 382	0.24 375	0.82 387	0.33 365	0.24 269	0.21 334	1.61 414	0.19 306	0.38 307	0.43 341	0.27 376	0.21 366	0.34 380	0.28 344	0.57 397	0.86 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.45 379	0.24 359	0.19 341	0.33 366	0.29 379	0.34 374	0.42 392	0.34 370	0.26 365	0.34 351	0.50 398	0.80 395	1.10 419	0.19 356	0.38 328	0.57 419	0.40 392	0.32 403	0.83 392	0.37 400	0.80 422	0.49 367	0.28 380	0.24 376	0.32 368	0.34 372	0.66 412	0.82 403

arf2	0.21 272	0.25 365	0.08 160	0.67 404	0.12 242	0.60 401	0.14 293	0.23 242	0.10 165	0.23 196	0.14 219	0.42 358	0.08 159	0.13 299	0.15 130	0.13 124	0.28 327	0.13 170	0.58 367	0.09 142	0.23 218	0.14 146	0.18 348	0.09 202	0.13 156	0.11 130	0.13 135	0.10 123

UCFNet_RVC	0.21 272	0.25 365	0.16 316	0.21 315	0.19 330	0.20 303	0.14 293	0.23 242	0.16 307	0.26 262	0.19 275	0.34 334	0.17 314	0.13 299	0.23 247	0.19 231	0.21 212	0.18 298	0.31 263	0.16 282	0.26 241	0.19 199	0.17 338	0.14 314	0.26 326	0.21 275	0.23 235	0.29 313

NaN_ROB	0.30 341	0.25 365	0.25 381	0.25 341	0.30 382	0.21 313	0.20 329	0.34 370	0.39 394	0.30 317	0.28 345	0.65 385	0.22 346	0.17 343	0.70 375	0.20 252	0.20 195	0.20 324	0.28 246	0.26 364	0.22 202	0.23 222	0.14 323	0.26 384	0.34 380	0.41 388	0.39 357	0.55 374

CBMV	0.43 377	0.25 365	0.23 368	0.30 359	0.28 378	0.27 346	0.21 336	0.40 387	0.28 372	0.37 381	0.27 339	0.67 388	0.35 373	0.32 395	0.49 354	0.53 413	0.34 367	0.27 383	0.56 362	0.27 370	0.55 381	0.62 407	0.26 371	0.33 398	0.35 384	0.33 368	0.64 409	1.79 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FSD		0.26 369	0.26 384	0.27 347	0.26 373	0.25 340	0.31 380	0.33 369	0.20 335	0.28 294	0.20 286			0.29 386	0.34 318	0.37 385			0.33 269	0.26 364				0.28 388	0.30 359	0.26 331	0.30 316	0.31 321

ADCPNet	0.56 391	0.26 369	0.30 395	0.29 351	0.36 395	0.29 359	0.50 404	0.41 389	0.40 395	0.38 387	0.55 405	0.38 351	1.12 420	0.26 381	2.02 441	0.42 399	0.34 367	0.24 360	1.25 402	0.39 402	0.47 358	0.45 351	0.33 401	0.28 388	0.48 406	0.56 409	0.46 374	1.88 446

PS-NSSS	0.23 293	0.26 369	0.20 348	0.31 361	0.22 349	0.25 340	0.21 336	0.27 318	0.15 287	0.28 294	0.21 297	0.53 372	0.14 285	0.16 334	0.28 289	0.15 156	0.18 164	0.17 261	0.35 287	0.14 240	0.17 141	0.13 140	0.22 364	0.16 335	0.22 281	0.25 315	0.28 299	0.27 302

FAT-Stereo	0.47 384	0.27 372	0.34 406	0.45 385	0.48 413	0.39 380	0.32 383	0.42 393	0.27 370	0.41 401	0.90 431	0.77 393	0.58 395	0.30 390	0.57 363	0.56 417	0.35 372	0.34 408	0.64 374	0.42 409	0.67 409	0.66 413	0.28 380	0.34 402	0.29 353	0.36 378	0.45 370	0.74 394

PWC_ROB	0.37 363	0.27 372	0.25 381	0.23 328	0.24 358	0.23 329	0.31 380	0.29 346	0.47 411	0.25 248	0.39 377	0.37 344	0.89 412	0.19 356	0.58 365	0.32 362	0.39 387	0.29 392	0.62 371	0.29 383	0.48 362	0.48 362	0.19 351	0.33 398	0.27 339	0.26 331	0.39 357	0.67 387

FCDSN-DC	0.36 359	0.28 374	0.33 403	0.31 361	0.29 379	0.28 354	0.39 390	0.31 355	0.22 345	0.28 294	0.20 286	0.26 266	0.16 301	0.29 386	1.96 438	0.35 372	0.34 367	0.32 403	0.33 269	0.25 355	0.41 324	0.48 362	0.27 376	0.37 411	0.29 353	0.30 358	0.30 316	0.30 317
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PA-Net	0.25 310	0.28 374	0.29 391	0.18 290	0.26 373	0.21 313	0.25 357	0.26 297	0.25 359	0.22 180	0.19 275	0.22 222	0.24 352	0.28 383	0.40 332	0.24 305	0.18 164	0.22 341	0.20 178	0.22 332	0.19 168	0.32 287	0.17 338	0.20 357	0.24 314	0.38 382	0.23 235	0.55 374
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	0.76 408	0.28 374	0.26 384	0.38 377	0.38 398	0.44 384	0.30 377	0.36 377	0.41 399	0.27 274	0.32 356	2.73 440	0.95 415	0.38 400	0.80 384	0.66 428	0.53 409	0.46 421	4.94 447	0.56 423	0.83 430	0.97 439	0.57 424	0.44 421	0.56 417	0.48 401	0.54 391	0.63 381

XPNet_ROB	0.27 327	0.28 374	0.20 348	0.19 301	0.21 342	0.21 313	0.20 329	0.20 187	0.21 338	0.24 229	0.28 345	0.78 394	0.17 314	0.16 334	0.29 292	0.22 284	0.34 367	0.21 334	0.27 239	0.19 306	0.28 258	0.42 335	0.17 338	0.18 353	0.23 301	0.24 304	0.48 377	0.34 329

S-Stereo	0.53 388	0.29 378	0.27 388	0.48 388	0.46 410	0.50 391	0.60 410	0.38 384	0.37 391	0.39 393	1.16 438	1.01 405	0.45 387	0.29 386	0.91 395	0.67 430	0.35 372	0.39 416	0.84 394	0.70 433	0.46 355	0.71 417	0.61 427	0.37 411	0.30 359	0.33 368	0.40 362	0.63 381

ADCMid	0.46 381	0.29 378	0.29 391	0.26 344	0.31 384	0.33 371	0.35 388	0.41 389	0.46 410	0.31 328	0.38 374	0.48 368	0.40 378	0.21 365	1.82 432	0.35 372	0.34 367	0.27 383	0.78 388	0.28 375	0.45 343	0.46 353	0.30 392	0.24 376	0.36 385	0.53 405	0.45 370	1.42 432

G2	0.21 272	0.30 380	0.07 131	0.78 409	0.10 206	0.71 407	0.12 279	0.19 179	0.08 121	0.23 196	0.11 179	0.31 319	0.07 139	0.11 245	0.14 118	0.13 124	0.23 251	0.11 137	0.54 356	0.08 122	0.17 141	0.12 128	0.33 401	0.07 141	0.11 129	0.10 123	0.13 135	0.10 123

TestStereo_HL3	0.29 333	0.30 380	0.14 290	0.17 280	0.14 281	0.21 313	0.16 307	0.32 365	0.18 324	0.34 351	0.32 356	0.60 380	0.22 346	0.11 245	0.39 330	0.40 393	0.69 418	0.18 298	0.43 311	0.17 295	0.45 343	0.62 407	0.11 285	0.12 279	0.22 281	0.22 285	0.37 350	0.35 331

SAMSARA	0.65 401	0.30 380	0.44 416	0.31 361	0.31 384	0.31 364	0.34 386	0.56 411	0.48 412	0.40 396	0.37 373	0.42 358	0.90 413	0.27 382	1.62 424	0.45 403	0.36 378	0.38 413	0.76 386	0.39 402	0.70 414	0.80 431	0.20 354	0.40 416	1.50 446	1.62 450	1.49 449	1.46 434

GANetREF_RVC	0.32 346	0.30 380	0.32 399	0.28 349	0.27 377	0.27 346	0.26 365	0.42 393	0.35 390	0.38 387	0.21 297	0.56 375	0.39 375	0.16 334	0.33 312	0.23 296	0.29 336	0.25 370	0.44 314	0.25 355	0.35 292	0.25 242	0.25 369	0.32 396	0.34 380	0.29 351	0.45 370	0.38 345
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		0.32 384	0.26 384	0.42 383	0.32 388	0.40 381	0.34 386	0.41 389	0.40 395	0.36 374	0.35 364	0.59 378	0.67 399	0.48 410	0.48 351	0.27 334	0.85 430	0.27 383		0.66 429	0.88 434	0.52 380		0.48 424	0.37 387	0.56 409	0.54 391	0.96 414

SANet	0.57 393	0.32 384	0.33 403	0.36 374	0.35 392	0.44 384	0.33 385	0.55 409	0.85 435	0.33 347	0.57 409	2.42 436	1.17 421	0.32 395	0.88 391	0.24 305	0.47 404	0.31 401	0.51 346	0.31 391	0.50 373	0.45 351	0.37 406	0.37 411	0.46 403	0.54 407	0.55 395	0.98 416

ETE_ROB	0.32 346	0.32 384	0.20 348	0.26 344	0.24 358	0.28 354	0.23 350	0.24 259	0.29 377	0.27 274	0.35 364	0.99 404	0.21 340	0.20 361	0.41 334	0.23 296	0.41 394	0.24 360	0.37 296	0.25 355	0.37 302	0.40 329	0.20 354	0.20 357	0.28 346	0.35 374	0.54 391	0.37 340

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 375	0.34 387	0.25 381	0.42 383	0.31 384	0.36 377	0.47 400	0.48 404	0.40 395	0.42 403	0.31 353	0.60 380	0.53 394	0.40 405	0.57 363	0.27 334	0.24 269	0.22 341	0.67 379	0.22 332	0.60 393	0.56 393	0.33 401	0.28 388	0.47 405	0.48 401	0.48 377	0.70 390

ADCS	0.59 395	0.34 387	0.31 397	0.34 369	0.36 395	0.36 377	0.37 389	0.48 404	0.60 422	0.34 351	0.43 386	0.58 377	0.87 410	0.29 386	2.30 447	0.66 428	0.47 404	0.38 413	0.82 391	0.42 409	0.76 419	0.69 416	0.28 380	0.35 405	0.46 403	0.88 434	0.59 399	1.26 425

LALA_ROB	0.32 346	0.34 387	0.23 368	0.24 335	0.24 358	0.29 359	0.22 342	0.24 259	0.28 372	0.31 328	0.35 364	0.94 401	0.21 340	0.19 356	0.64 372	0.24 305	0.33 364	0.28 391	0.33 269	0.25 355	0.34 281	0.40 329	0.18 348	0.21 366	0.26 326	0.31 362	0.50 384	0.36 335

G-Net	0.59 395	0.35 390	0.35 408	0.31 361	0.31 384	0.44 384	0.30 377	0.50 406	0.63 426	0.43 406	0.64 418	2.00 430	0.52 392	0.23 373	0.76 380	0.52 412	0.37 382	0.35 411	0.80 389	0.67 430	0.60 393	0.59 399	0.26 371	0.33 398	0.40 391	0.82 430	0.81 422	1.59 437

edge stereo	0.61 398	0.35 390	0.44 416	0.53 396	0.47 412	0.57 399	0.54 406	0.57 413	0.41 399	0.52 424	0.69 420	1.31 416	1.03 416	0.38 400	0.44 341	0.60 424	0.40 392	0.30 398	1.76 420	0.81 442	0.47 358	0.86 434	0.41 410	0.32 396	0.41 394	0.37 381	0.57 397	0.91 411

AnyNet_C01	0.66 402	0.35 390	0.32 399	0.37 376	0.38 398	0.35 376	0.54 406	0.55 409	0.70 430	0.40 396	0.49 396	0.83 396	0.70 402	0.30 390	2.63 456	0.87 443	0.65 416	0.59 435	0.98 396	0.48 416	0.80 422	0.78 426	0.39 407	0.38 415	0.60 421	0.49 403	0.64 409	1.16 421

FC-DCNN	0.40 371	0.35 390	0.43 415	0.49 390	0.35 392	0.44 384	0.46 397	0.43 396	0.27 370	0.34 351	0.26 331	0.37 344	0.21 340	0.30 390	0.58 365	0.35 372	0.39 387	0.31 401	0.45 322	0.26 364	0.49 364	0.42 335	0.28 380	0.35 405	0.44 398	0.38 382	0.51 386	0.77 400

G3	0.25 310	0.36 394	0.11 239	0.82 411	0.15 300	0.74 409	0.15 302	0.24 259	0.13 254	0.29 312	0.12 193	0.41 355	0.11 230	0.17 343	0.16 141	0.13 124	0.22 232	0.14 190	0.64 374	0.10 159	0.21 190	0.14 146	0.46 417	0.09 202	0.14 173	0.12 145	0.14 144	0.13 150

FC-DCNN v2	0.41 373	0.36 394	0.45 419	0.51 392	0.36 395	0.46 389	0.46 397	0.45 398	0.29 377	0.34 351	0.26 331	0.38 351	0.24 352	0.30 390	0.60 367	0.35 372	0.39 387	0.30 398	0.46 325	0.26 364	0.49 364	0.42 335	0.28 380	0.35 405	0.50 410	0.43 394	0.59 399	0.79 401

XQC	0.42 375	0.37 396	0.31 397	0.41 381	0.35 392	0.41 382	0.42 392	0.45 398	0.38 392	0.40 396	0.33 360	0.48 368	0.44 385	0.34 397	1.54 418	0.29 347	0.29 336	0.27 383	0.52 350	0.30 388	0.37 302	0.44 345	0.26 371	0.30 393	0.41 394	0.41 388	0.53 389	0.38 345

LSM0	3.53 453	0.37 396	0.30 395	0.55 397	0.45 409	0.56 395	0.63 411	0.74 430	0.61 423	0.60 433	0.87 430	1.16 411	1.39 423	0.25 379	28.52 471	45.56 471	0.55 411	0.38 413	3.16 438	0.62 424	1.14 443	1.40 454	0.31 397	0.42 419	0.59 419	0.81 429	0.98 432	2.52 453

CSAN	0.39 369	0.37 396	0.34 406	0.33 366	0.32 388	0.27 346	0.25 357	0.36 377	0.64 427	0.43 406	0.43 386	0.73 391	0.44 385	0.20 361	0.63 369	0.25 317	0.27 312	0.26 380	0.41 303	0.43 413	0.38 307	0.34 298	0.22 364	0.33 398	0.40 391	0.47 399	0.48 377	0.55 374

GOStereo-base	0.24 301	0.39 399	0.09 194	0.93 415	0.14 281	0.87 415	0.17 311	0.26 297	0.12 226	0.27 274	0.12 193	0.45 362	0.07 139	0.17 343	0.15 130	0.12 115	0.25 283	0.14 190	0.61 370	0.08 122	0.18 153	0.12 128	0.40 409	0.08 164	0.12 146	0.09 108	0.13 135	0.09 113

arf1	0.25 310	0.41 400	0.09 194	0.93 415	0.13 261	0.95 417	0.17 311	0.24 259	0.10 165	0.31 328	0.15 230	0.46 364	0.08 159	0.15 326	0.15 130	0.13 124	0.36 378	0.15 220	0.66 377	0.08 122	0.22 202	0.12 128	0.32 398	0.08 164	0.11 129	0.10 123	0.12 125	0.09 113

FBW_ROB	0.46 381	0.42 401	0.36 409	0.60 400	0.44 407	0.47 390	0.44 396	0.31 355	0.25 359	0.34 351	0.34 363	0.64 384	0.48 390	0.56 416	1.05 407	0.25 317	0.35 372	0.23 355	1.39 406	0.22 332	0.49 364	0.36 309	0.43 412	0.40 416	0.31 366	0.33 368	0.42 367	0.65 385

PVD	0.56 391	0.44 402	0.36 409	0.51 392	0.43 405	0.55 394	0.47 400	0.62 419	0.59 420	0.33 347	0.48 395	0.61 382	0.74 405	0.50 411	1.52 417	0.34 367	0.51 408	0.37 412	0.76 386	0.41 408	0.61 396	0.64 411	0.30 392	0.37 411	0.56 417	0.71 423	0.61 403	0.86 408

MeshStereo	0.83 412	0.44 402	0.33 403	0.78 409	0.54 416	0.61 402	0.40 391	0.68 424	0.54 416	0.45 412	0.80 426	2.32 435	1.56 429	0.24 375	2.31 448	0.71 433	0.42 395	0.29 392	1.58 411	0.30 388	1.23 448	1.10 448	0.32 398	0.34 402	0.87 429	0.60 411	1.29 443	1.36 430
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+	0.75 407	0.45 404	0.65 430	0.63 401	0.58 417	0.50 391	0.64 413	0.75 432	0.59 420	0.62 434	0.52 401	0.94 401	0.85 408	0.46 408	2.17 444	0.74 435	0.79 426	0.53 428	1.00 398	0.65 428	0.93 437	0.75 421	0.57 424	0.67 438	0.88 430	0.72 424	0.70 415	1.05 419

SGM_RVC	0.72 404	0.45 404	0.32 399	0.59 399	0.43 405	0.56 395	0.43 394	0.70 428	0.41 399	0.43 406	0.57 409	1.16 411	1.20 422	0.22 368	0.37 325	0.28 341	0.44 397	0.25 370	2.26 427	0.33 394	0.49 364	0.38 318	0.27 376	0.31 395	0.80 426	0.62 414	1.69 452	3.41 456
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DGSMNet	0.85 413	0.47 406	0.39 411	0.51 392	0.39 400	0.56 395	0.43 394	0.59 415	0.40 395	0.84 440	4.01 457	0.67 388	0.85 408	0.85 427	0.85 390	0.90 445	1.17 441	0.66 442	1.64 415	0.62 424	1.35 452	1.36 453	0.51 420	0.54 427	0.40 391	0.66 419	0.50 384	0.74 394

CC-Net-ROB	0.36 359	0.47 406	0.32 399	0.65 402	0.49 414	0.54 393	0.46 397	0.35 374	0.24 355	0.37 381	0.28 345	0.92 398	0.21 340	0.37 399	0.28 289	0.17 181	0.23 251	0.22 341	0.67 379	0.22 332	0.22 202	0.16 161	0.44 414	0.24 376	0.29 353	0.28 344	0.27 288	0.40 355

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 451	0.48 408	0.29 391	0.48 388	0.42 403	0.63 403	0.86 420	0.69 426	0.74 432	0.42 403	1.69 449	46.80 471	1.87 437	0.64 422	0.38 328	0.33 365	0.97 432	0.98 453	1.59 412	0.33 394	0.81 424	0.79 427	0.28 380	0.25 380	0.52 414	0.78 428	3.35 458	0.83 405

AMNet	0.51 387	0.50 409	0.48 421	0.51 392	0.50 415	0.56 395	0.52 405	0.36 377	0.42 405	0.39 393	0.59 414	0.65 385	0.21 340	0.58 418	0.49 354	0.59 422	0.60 412	0.58 433	0.51 346	0.51 419	0.59 392	0.53 385	0.32 398	0.51 425	0.48 406	0.54 407	0.60 401	0.65 385

DDUNet	0.43 377	0.54 410	0.23 368	0.86 413	0.68 421	0.83 414	0.82 419	0.26 297	0.24 355	0.23 196	0.33 360	0.37 344	0.15 292	1.63 435	0.43 337	0.24 305	0.39 387	0.25 370	0.54 356	0.28 375	0.31 264	0.30 277	0.49 419	0.20 357	0.24 314	0.25 315	0.32 327	0.29 313

MFN_U_SF_RVC	0.60 397	0.55 411	0.41 413	0.56 398	0.46 410	0.57 399	0.63 411	0.56 411	0.43 406	0.86 441	0.93 432	0.72 390	0.52 392	0.53 413	0.97 401	0.49 410	0.32 358	0.34 408	1.73 417	0.44 414	0.62 397	0.58 396	0.30 392	0.56 429	0.45 400	0.44 396	0.49 381	0.68 388

UDG	0.46 381	0.56 412	0.24 376	0.85 412	0.78 425	0.79 411	0.97 423	0.27 318	0.25 359	0.28 294	0.36 370	0.37 344	0.17 314	1.43 431	0.92 397	0.25 317	0.44 397	0.27 383	0.57 365	0.29 383	0.41 324	0.37 315	0.39 407	0.19 355	0.27 339	0.28 344	0.32 327	0.27 302

SPS-STEREO	0.80 409	0.60 413	0.56 424	0.67 404	0.62 418	0.67 405	0.58 409	0.57 413	0.61 423	0.59 430	0.96 434	1.03 408	0.67 399	0.55 414	0.83 389	0.87 443	0.78 425	0.69 444	2.74 435	0.74 438	1.23 448	1.05 443	0.45 416	0.62 437	0.61 422	0.61 413	0.83 423	0.75 397
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 393	0.64 414	0.47 420	0.65 402	0.41 402	0.44 384	0.57 408	0.61 418	0.68 428	0.58 427	0.39 377	0.59 378	0.58 395	0.65 423	0.76 380	0.44 400	0.35 372	0.40 417	1.53 410	0.50 417	0.54 378	0.63 409	0.46 417	0.47 423	0.51 413	0.40 386	0.41 365	0.75 397

ELAS_RVC	0.92 415	0.65 415	0.62 426	0.92 414	0.67 420	1.21 421	0.71 415	0.72 429	0.50 413	0.49 419	1.20 443	2.45 438	1.89 438	0.44 406	1.31 410	0.46 407	0.62 414	0.55 430	1.02 399	0.42 409	0.91 436	1.06 445	0.44 414	0.54 427	1.50 446	1.22 448	1.15 437	1.19 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.04 420	0.66 416	0.62 426	0.75 407	0.68 421	0.82 413	0.74 417	0.69 426	0.75 434	0.64 435	1.09 436	1.35 417	1.44 424	0.60 420	1.43 414	1.04 452	0.77 424	0.68 443	2.40 429	0.80 441	1.22 446	1.15 451	0.51 420	0.67 438	1.12 435	1.05 442	1.65 451	2.69 455

ELAS	0.94 417	0.70 417	0.59 425	0.97 417	0.73 423	0.96 418	0.72 416	0.74 430	0.62 425	0.47 414	1.17 439	2.44 437	1.62 430	0.44 406	1.40 413	0.45 403	0.63 415	0.54 429	0.99 397	0.39 402	0.88 434	1.07 446	0.43 412	0.52 426	1.56 449	1.47 449	1.33 445	1.60 438
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.74 406	0.73 418	0.66 431	0.76 408	0.64 419	0.88 416	0.74 417	0.59 415	0.68 428	0.58 427	0.69 420	1.02 406	0.61 398	0.58 418	0.96 400	0.78 438	0.87 431	0.72 446	1.08 401	0.68 431	1.07 441	0.74 420	0.54 422	0.60 434	0.59 419	0.60 411	0.80 421	0.91 411

AROF2	0.33 351	0.74 419	0.08 160	1.50 424	0.20 335	1.33 423	0.26 365	0.32 365	0.07 112	0.55 425	0.11 179	0.57 376	0.05 93	0.56 416	0.10 66	0.09 61	0.32 358	0.08 91	0.72 381	0.07 104	0.16 132	0.09 108	0.54 422	0.04 70	0.08 88	0.06 34	0.09 88	0.05 30

STStereo	1.28 430	0.74 419	0.83 441	2.32 440	0.84 428	2.27 447	0.98 424	1.04 445	0.96 439	0.51 422	1.19 441	3.30 446	2.84 445	0.25 379	2.59 455	0.45 403	0.38 385	0.26 380	4.54 445	0.33 394	0.51 375	0.47 359	0.28 380	0.56 429	1.24 441	0.96 440	1.38 446	2.45 451

MANE	1.47 436	0.77 421	0.87 443	1.01 418	0.81 426	0.96 418	0.93 422	1.00 443	1.05 443	0.43 406	0.69 420	2.28 434	2.16 440	0.39 403	1.68 429	1.01 451	0.65 416	2.72 458	1.45 408	0.40 406	0.77 421	0.73 419	0.34 405	0.67 438	2.42 457	2.81 458	4.52 459	6.28 459

SGM-ForestM	0.64 399	0.80 422	0.39 411	0.70 406	0.40 401	0.77 410	0.67 414	0.62 419	0.41 399	0.35 365	0.42 383	1.68 427	1.08 418	0.24 375	0.33 312	0.21 265	0.44 397	0.23 355	1.27 403	0.24 347	0.43 333	0.30 277	0.28 380	0.26 384	1.04 431	0.90 437	1.53 450	1.35 429

AROF3	0.33 351	0.82 423	0.07 131	1.51 426	0.24 358	1.21 421	0.31 380	0.27 318	0.06 78	0.57 426	0.09 137	0.50 371	0.04 77	0.73 425	0.10 66	0.08 31	0.39 387	0.08 91	0.74 384	0.08 122	0.15 129	0.08 95	0.59 426	0.03 22	0.07 61	0.05 14	0.07 31	0.05 30

WAO-7	0.99 419	0.85 424	0.88 444	1.81 435	0.83 427	0.71 407	0.92 421	1.01 444	1.13 444	0.96 446	1.28 446	1.37 420	1.65 431	0.63 421	1.55 421	0.76 437	0.73 422	0.47 422	2.44 430	0.73 437	0.72 418	0.76 424	0.26 371	0.88 450	0.71 423	0.85 431	0.74 419	1.09 420

SQANet	0.68 403	0.89 425	0.29 391	1.65 429	0.77 424	1.39 425	1.15 425	0.37 382	0.29 377	0.40 396	0.30 351	0.88 397	0.32 366	1.26 429	0.39 330	0.21 265	0.44 397	0.27 383	2.24 424	0.28 375	0.49 364	0.50 372	1.59 435	0.23 373	0.32 368	0.34 372	0.42 367	0.71 392

LE_ROB	3.57 454	0.92 426	1.49 455	2.33 441	9.96 465	1.83 440	7.73 462	2.31 458	3.13 458	0.47 414	1.49 447	9.10 461	13.79 464	0.47 409	0.63 369	0.25 317	0.44 397	0.29 392	6.00 451	1.38 455	0.66 407	0.52 380	2.47 445	2.28 459	5.36 461	4.46 461	6.14 461	10.46 464

ACV-stereo	2.24 444	1.03 427	0.23 368	0.38 377	0.24 358	0.70 406	0.48 402	0.45 398	0.32 384	0.36 374	0.41 381	0.47 366	2.93 447	0.35 398	1.93 436	0.86 442	0.44 397	0.29 392	44.47 471	0.55 422	0.82 426	0.90 437	0.33 401	0.26 384	0.26 326	0.28 344	0.41 365	0.39 354

MonStereo1	1.06 421	1.06 428	0.53 423	1.71 432	1.39 444	1.49 427	1.71 434	0.68 424	0.57 417	2.01 458	0.75 424	1.99 429	1.76 435	1.97 439	0.35 321	0.25 317	0.60 412	0.48 425	2.25 425	0.51 419	0.65 404	0.52 380	2.33 442	0.41 418	0.49 408	0.39 384	0.85 424	0.80 402

WAO-6	1.14 424	1.08 429	0.68 432	1.50 424	1.15 435	1.39 425	1.55 430	0.88 438	0.96 439	0.77 438	0.72 423	1.28 414	1.96 439	1.91 438	2.45 451	0.71 433	1.18 442	0.55 430	1.42 407	0.69 432	0.97 438	0.99 441	0.91 428	0.67 438	1.13 437	0.88 434	1.02 435	1.43 433

JetBlue	1.43 434	1.11 430	1.03 450	1.46 422	1.15 435	1.66 429	1.51 429	0.92 440	1.14 445	0.58 427	0.47 394	3.28 445	0.71 403	1.15 428	2.51 454	1.00 450	1.09 438	0.86 449	1.32 404	0.78 440	1.48 453	1.53 455	1.15 430	0.78 444	1.31 443	2.14 455	1.44 447	5.15 458

MDST_ROB	0.81 410	1.11 430	0.24 376	1.30 420	0.42 403	0.81 412	0.32 383	0.45 398	0.25 359	0.36 374	0.32 356	0.47 366	3.62 449	0.14 311	1.77 431	0.22 284	0.27 312	0.17 261	0.84 394	0.19 306	0.57 385	0.51 376	0.20 354	0.21 366	1.56 449	0.86 433	2.88 457	1.74 441

DispFullNet	1.20 427	1.15 432	0.77 438	1.20 419	0.97 429	1.12 420	1.34 426	0.66 423	0.58 418	0.74 437	0.82 427	3.72 450	1.48 425	1.65 436	1.03 406	1.32 454	1.00 436	0.58 433	6.30 453	1.09 453	0.84 431	0.76 424	0.42 411	0.35 405	0.50 410	0.35 374	0.68 414	1.00 418

RainbowNet	0.93 416	1.16 433	0.62 426	1.83 437	1.16 437	1.69 432	1.70 433	0.51 407	0.44 407	0.59 430	0.38 374	1.19 413	0.79 407	2.02 440	0.74 379	0.57 419	0.54 410	0.40 417	1.50 409	0.76 439	0.66 407	0.65 412	2.28 441	0.46 422	0.50 410	0.49 403	0.60 401	0.84 406

otaku	0.82 411	1.17 434	0.41 413	1.90 438	0.99 430	1.68 431	1.39 427	0.46 402	0.41 399	0.46 413	0.36 370	0.93 400	0.43 382	1.51 432	0.45 344	0.30 354	0.44 397	0.29 392	2.65 432	0.40 406	0.60 393	0.58 396	2.09 437	0.34 402	0.42 396	0.35 374	0.49 381	0.74 394

IMH-64-1	1.18 425	1.19 435	0.74 434	1.63 427	1.26 438	1.69 432	1.85 436	0.84 435	0.90 436	0.44 410	0.62 416	1.36 418	1.74 433	2.49 446	2.46 452	0.60 424	0.72 420	0.47 422	1.73 417	0.64 426	0.70 414	0.79 427	2.49 446	0.58 431	1.08 433	0.63 416	0.97 430	1.31 427

IMH-64	1.18 425	1.19 435	0.74 434	1.63 427	1.26 438	1.69 432	1.85 436	0.84 435	0.90 436	0.44 410	0.62 416	1.36 418	1.74 433	2.49 446	2.46 452	0.60 424	0.72 420	0.47 422	1.73 417	0.64 426	0.70 414	0.79 427	2.49 446	0.58 431	1.08 433	0.63 416	0.97 430	1.31 427

ACVNet_1	0.97 418	1.21 437	0.62 426	2.28 439	1.27 440	1.81 438	2.12 443	0.63 421	0.41 399	0.50 421	0.49 396	1.06 409	0.73 404	2.46 445	0.47 348	0.31 356	0.80 427	0.40 417	2.04 423	0.42 409	0.76 419	0.56 393	2.26 440	0.43 420	0.54 416	0.42 392	0.48 377	0.58 377

IMH	1.30 431	1.22 438	0.76 437	1.65 429	1.27 440	1.73 436	1.88 439	0.86 437	0.93 438	0.47 414	0.65 419	1.48 422	2.97 448	3.97 462	1.50 415	0.59 422	0.76 423	0.49 426	2.25 425	0.70 433	0.69 413	0.79 427	2.64 448	0.61 435	1.16 439	0.76 426	0.89 427	1.49 435

ACVNet_2	1.13 423	1.26 439	0.75 436	2.58 443	1.30 442	1.73 436	1.87 438	0.75 432	0.52 414	0.59 430	0.53 403	1.29 415	0.90 413	1.85 437	0.70 375	0.48 409	1.14 440	0.40 417	4.70 446	0.54 421	0.71 417	0.60 401	2.05 436	0.61 435	0.81 428	0.47 399	0.70 415	0.82 403

LVE	1.38 433	1.30 440	0.82 440	4.62 454	1.50 447	1.89 441	3.66 453	0.82 434	0.73 431	0.88 442	0.82 427	1.12 410	1.52 427	2.14 443	0.81 386	0.56 417	0.84 429	0.59 435	3.33 440	0.72 436	0.84 431	0.89 435	2.40 444	0.80 446	1.12 435	0.70 422	1.00 434	0.90 410

Ntro	0.87 414	1.36 441	0.44 416	1.82 436	1.04 433	1.67 430	1.60 432	0.52 408	0.44 407	0.48 418	0.42 383	0.98 403	0.40 378	1.61 434	0.64 372	0.31 356	0.49 406	0.30 398	2.69 434	0.44 414	0.68 410	0.60 401	2.13 438	0.36 410	0.45 400	0.45 397	0.52 388	0.71 392

PSMNet_ROB	1.30 431	1.36 441	0.71 433	1.48 423	1.00 431	1.69 432	1.56 431	0.64 422	0.74 432	1.47 456	3.99 456	2.77 442	1.51 426	2.54 448	0.73 378	0.47 408	0.70 419	0.49 426	2.51 431	0.71 435	0.81 424	0.58 396	3.05 454	0.58 431	0.80 426	0.64 418	0.88 425	0.69 389

PWCK	1.58 439	1.40 443	0.79 439	1.70 431	1.03 432	1.55 428	1.42 428	1.11 448	0.98 441	1.00 447	1.23 445	2.78 444	1.53 428	0.82 426	0.88 391	0.55 416	0.99 433	0.57 432	13.43 460	0.90 444	1.12 442	0.75 421	1.15 430	0.82 447	1.04 431	0.88 434	0.93 428	1.27 426

Dean	1.27 429	1.44 444	0.85 442	2.93 447	1.62 448	1.95 445	2.03 442	0.96 441	1.00 442	0.91 444	0.75 424	1.51 423	1.65 431	2.05 441	0.80 384	0.64 427	1.01 437	0.60 440	1.86 422	0.85 443	0.85 433	0.75 421	2.35 443	0.79 445	1.15 438	0.85 431	1.19 438	0.85 407

ACVNet-4b	1.08 422	1.48 445	0.48 421	2.91 446	1.12 434	1.82 439	2.71 446	0.46 402	0.44 407	0.51 422	0.43 386	1.66 426	1.85 436	2.08 442	0.46 346	0.40 393	0.82 428	0.34 408	2.68 433	0.50 417	0.65 404	0.71 417	2.24 439	0.35 405	0.45 400	0.42 392	0.53 389	0.70 390

WAO-8	1.55 437	1.53 446	1.00 447	2.82 444	1.43 445	1.91 442	2.01 440	1.05 446	1.38 448	1.44 454	1.87 450	2.25 432	2.76 441	2.68 449	1.01 404	0.83 440	0.99 433	0.59 435	3.35 441	1.08 449	0.82 426	0.85 432	1.36 433	0.82 447	1.60 451	1.12 444	1.27 440	1.93 447

Venus	1.55 437	1.53 446	1.00 447	2.82 444	1.43 445	1.91 442	2.01 440	1.05 446	1.38 448	1.44 454	1.87 450	2.25 432	2.76 441	2.68 449	1.01 404	0.83 440	0.99 433	0.59 435	3.35 441	1.08 449	0.82 426	0.85 432	1.36 433	0.82 447	1.60 451	1.12 444	1.27 440	1.93 447

TorneroNet-64	1.85 441	1.56 448	0.93 446	3.34 451	1.31 443	2.18 446	2.65 445	0.91 439	2.21 454	0.66 436	0.83 429	2.72 439	7.56 452	3.04 452	1.76 430	0.67 430	1.35 451	0.59 435	4.05 443	1.02 446	0.98 439	0.96 438	2.67 449	0.69 442	1.24 441	1.15 446	0.88 425	2.15 449

TorneroNet	2.33 447	1.60 449	0.88 444	5.64 457	1.76 449	2.56 449	2.94 448	0.97 442	2.29 456	0.79 439	1.98 452	4.07 452	12.24 459	3.12 454	1.29 409	0.67 430	1.30 449	0.61 441	5.93 450	1.00 445	1.04 440	0.98 440	2.79 452	0.70 443	1.86 454	1.04 441	1.02 435	1.87 445

MADNet++	2.28 446	1.66 450	1.91 456	1.39 421	2.03 453	1.38 424	1.73 435	1.80 455	2.24 455	2.07 459	2.44 455	2.76 441	2.81 444	1.52 433	2.18 445	2.45 458	2.29 455	1.71 455	2.86 436	2.56 457	4.03 459	5.19 461	1.23 432	2.35 460	1.50 446	3.83 460	2.07 455	1.70 440

ktn	2.52 450	1.71 451	3.02 458	2.41 442	1.88 450	2.62 451	3.04 449	1.69 453	4.13 459	1.01 448	1.21 444	8.17 460	10.18 456	2.80 451	1.51 416	0.93 448	1.72 452	0.87 450	6.22 452	1.56 456	1.20 445	1.09 447	2.75 451	0.93 451	1.19 440	1.07 443	1.46 448	1.74 441

KSHMR	2.37 448	1.84 452	1.23 454	6.67 459	1.97 452	2.73 452	3.45 452	1.31 450	1.69 452	1.18 452	1.18 440	1.71 428	11.63 458	3.21 456	1.67 428	1.07 453	1.11 439	0.92 451	5.58 449	1.04 447	1.23 448	1.05 443	3.26 455	1.06 453	1.99 456	1.18 447	1.28 442	1.85 444

notaker	1.84 440	1.90 453	1.02 449	3.19 450	2.19 454	2.44 448	2.77 447	1.11 448	1.57 451	0.91 444	1.09 436	3.37 448	5.56 450	3.13 455	1.35 411	0.81 439	1.34 450	0.71 445	4.26 444	1.08 449	1.22 446	0.99 441	2.96 453	0.93 451	0.74 425	0.77 427	0.98 432	1.18 422

UNDER WATER-64	1.98 442	1.91 454	1.15 452	3.52 453	2.32 455	2.83 454	3.30 450	1.72 454	1.25 446	1.12 450	1.19 441	3.41 449	2.89 446	3.11 453	2.13 443	0.90 445	1.77 453	0.77 448	2.32 428	1.05 448	1.17 444	1.23 452	3.96 461	1.06 453	1.41 444	2.13 454	1.31 444	2.65 454

UNDER WATER	2.15 443	1.92 455	1.13 451	3.36 452	2.59 456	2.77 453	3.73 454	1.63 452	1.36 447	1.02 449	1.02 435	3.30 446	7.25 451	3.39 457	1.54 418	0.91 447	1.80 454	0.75 447	3.15 437	1.08 449	1.27 451	1.14 450	3.84 460	1.20 457	1.46 445	1.78 452	1.26 439	2.46 452

JetRed	2.50 449	2.16 456	2.32 457	1.72 433	1.88 450	2.59 450	3.38 451	1.86 456	1.53 450	1.15 451	0.93 432	2.77 442	0.67 399	2.39 444	3.50 459	2.17 456	2.74 456	3.15 460	1.82 421	1.37 454	3.39 458	2.94 459	2.72 450	1.27 458	2.55 458	6.99 463	2.85 456	4.69 457

DGTPSM_ROB	8.76 458	3.83 457	10.08 463	3.08 448	5.50 459	3.48 455	5.02 458	3.60 459	8.96 462	3.18 460	7.06 459	3.95 451	10.56 457	3.59 458	11.06 461	10.70 461	4.35 458	10.50 462	5.45 448	9.91 463	5.93 461	14.37 463	4.39 462	8.90 465	9.99 463	27.43 467	11.00 465	30.59 467

DPSMNet_ROB	8.99 459	3.86 458	10.11 464	3.11 449	5.51 460	3.54 456	5.03 459	3.60 459	9.04 463	3.27 461	7.95 461	4.19 453	13.43 463	3.66 459	11.12 462	10.86 462	4.47 459	10.71 463	6.43 454	9.92 464	5.99 463	14.50 464	4.39 462	8.90 465	10.15 464	27.43 467	11.02 466	30.59 467

HanzoNet	4.54 456	4.29 459	3.74 462	6.10 458	3.77 458	7.50 460	8.23 463	3.94 461	4.82 460	1.56 457	2.42 454	11.35 462	12.90 462	10.81 467	1.84 433	1.89 455	4.65 460	1.35 454	10.71 458	3.05 458	2.04 455	1.81 456	5.00 464	1.14 455	1.80 453	1.67 451	1.81 454	2.33 450

BEATNet-Init1	4.26 455	5.23 460	1.17 453	9.10 462	2.61 457	8.41 462	4.21 455	2.29 457	1.73 453	0.88 442	2.38 453	6.02 454	9.23 455	0.65 423	2.70 457	2.20 457	1.24 443	0.94 452	17.87 461	4.86 461	2.04 455	1.87 457	1.10 429	1.14 455	4.62 460	2.07 453	11.53 467	6.94 461

DPSimNet_ROB	5.23 457	7.46 461	3.48 461	6.82 460	6.53 463	4.88 457	5.29 460	5.03 462	6.96 461	3.68 462	10.30 464	6.62 456	7.58 453	4.15 463	3.41 458	2.75 459	5.59 461	2.26 456	12.16 459	3.45 459	5.93 461	2.70 458	3.37 456	3.75 461	3.16 459	3.16 459	4.52 459	6.28 459

DPSM_ROB	13.12 463	7.70 462	11.86 465	4.97 455	5.71 461	6.03 458	4.61 456	8.36 465	10.82 464	6.72 463	8.03 462	8.12 458	12.29 460	3.81 460	13.89 463	13.57 463	10.28 464	13.36 464	9.07 456	11.67 465	16.11 465	18.73 467	3.51 457	10.91 467	27.70 468	35.86 469	31.04 469	39.53 469

DPSM	13.12 463	7.70 462	11.86 465	4.97 455	5.71 461	6.03 458	4.61 456	8.36 465	10.82 464	6.72 463	8.03 462	8.12 458	12.29 460	3.81 460	13.89 463	13.57 463	10.28 464	13.36 464	9.07 456	11.67 465	16.11 465	18.73 467	3.51 457	10.91 467	27.70 468	35.86 469	31.04 469	39.53 469

PML	11.09 462	9.28 464	3.40 460	11.88 465	6.99 464	11.60 463	5.97 461	7.04 464	24.50 471	8.92 465	28.99 471	32.63 470	39.39 471	6.18 464	5.69 460	4.14 460	8.31 462	2.99 459	18.83 464	4.50 460	4.70 460	4.40 460	3.75 459	3.98 462	10.54 466	5.17 462	18.60 468	7.08 462

LRCNet_RVC	10.22 461	14.24 465	3.26 459	20.74 467	17.71 469	19.88 468	15.89 467	6.49 463	2.47 457	19.87 469	12.97 465	19.40 466	8.44 454	26.62 470	2.33 449	0.74 435	10.08 463	5.54 461	23.31 466	6.95 462	2.43 457	1.11 449	22.86 468	8.58 464	0.73 424	0.39 384	1.72 453	1.19 423

CasAABBNet	26.35 468	15.49 466	23.85 470	9.95 463	11.46 466	12.03 464	9.23 464	16.79 468	21.84 469	13.64 466	16.11 466	16.45 464	24.90 470	7.58 465	27.95 470	27.14 469	20.53 466	26.83 470	18.10 462	23.37 468	32.22 469	37.28 470	6.99 465	21.98 472	55.78 471	72.24 471	62.39 472	79.48 472

FlowAnything	26.42 469	15.50 467	23.88 471	9.99 464	11.54 467	12.07 465	9.28 465	16.89 469	21.87 470	13.68 468	16.26 467	16.42 463	24.79 469	7.69 466	27.93 468	27.24 470	20.55 467	26.80 469	18.20 463	23.53 470	32.22 469	37.62 471	7.05 466	22.05 473	55.78 471	72.50 473	62.44 473	79.62 473

fast-reg	28.13 470	17.43 468	23.71 469	12.69 466	12.68 468	16.05 467	12.38 466	16.63 467	21.75 468	13.67 467	20.82 468	16.89 465	24.78 468	13.92 468	27.93 468	26.51 468	21.57 469	27.70 471	40.18 470	23.46 469	32.44 471	37.16 469	7.62 467	21.88 471	55.88 473	72.37 472	62.38 471	79.05 471

HaxPig	19.43 465	21.64 469	18.72 467	23.90 468	23.72 470	22.99 469	25.27 468	20.59 470	18.36 466	26.33 470	23.18 469	22.04 467	16.59 465	24.59 469	21.93 465	18.51 465	20.93 468	19.75 466	22.56 465	20.41 467	14.06 464	11.69 462	27.14 469	18.65 469	6.94 462	12.03 466	7.78 462	14.26 466

MEDIAN_ROB	22.61 466	26.37 470	23.42 468	27.86 470	27.01 471	26.90 471	28.47 470	24.00 471	21.42 467	31.43 471	26.90 470	25.65 468	19.56 466	27.54 471	23.81 466	20.10 466	25.89 470	23.65 467	27.64 468	24.33 471	18.71 467	15.27 465	29.65 470	20.16 470	10.22 465	11.12 465	10.11 464	13.24 465

DLNR_Zeroshot_test	9.91 460	28.72 471	0.20 348	46.90 472	0.13 261	0.20 303	45.01 472	0.29 346	0.11 197	0.38 387	0.19 275	0.33 329	0.10 200	1.29 430	61.34 472	71.85 472	3.99 457	2.49 457	1.36 405	0.22 332	0.65 404	0.41 332	0.09 229	0.13 303	0.26 326	0.24 304	0.29 305	0.33 326

AVERAGE_ROB	25.62 467	30.03 472	26.88 472	31.96 471	30.85 472	31.13 472	32.49 471	28.35 472	25.87 472	34.56 472	30.30 472	30.39 469	23.71 467	31.94 472	27.62 467	24.45 467	28.60 471	25.76 468	30.73 469	27.87 472	22.22 468	18.68 466	33.77 471	25.40 474	10.86 467	8.77 464	9.34 463	9.16 463

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 22	0.07 61	0.06 34	0.07 31	0.05 30

ASD4																								5.70 463

Low-res two-view benchmark