Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCSM	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.07 86	0.14 247	0.04 22	0.10 144	0.05 20	0.29 338	0.02 6	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 8	0.02 5	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.06 73	0.03 13	0.06 47	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.08 65	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MLG-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 52	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.08 65	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 27

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

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

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

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

U	0.05 27	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.01 3	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.12 83	0.11 86	0.08 65	0.07 61	0.08 62	0.05 37	0.10 87	0.07 64	0.01 3	0.03 16	0.07 52	0.07 40	0.06 15	0.06 54

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

CroCo-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.12 83	0.10 74	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 48	0.05 12	0.01 3	0.02 3	0.06 30	0.05 10	0.05 9	0.04 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
tt7	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.05 76	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.04 28	0.03 4	0.05 51	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.06 30	0.07 40	0.08 57	0.06 54

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

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

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

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

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

FORCE_4	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.05 76	0.03 22	0.05 70	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.07 90	0.06 69	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.10 58	0.08 27	0.07 46	0.07 61	0.08 62	0.05 37	0.08 67	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.09 95	0.10 93	0.08 85

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

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

over v1	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.05 76	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.04 22	0.05 51	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.08 74	0.07 28	0.05 27

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

PointNet	0.05 27	0.04 22	0.05 81	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.04 92	0.07 86	0.05 47	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.04 68	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.07 48	0.06 42	0.04 90	0.05 92	0.07 52	0.08 74	0.09 78	0.06 54

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

WQFJX1	0.06 54	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.06 70	0.17 293	0.04 22	0.11 167	0.04 6	0.31 340	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.05 70	0.03 50	0.05 54	0.15 263	0.04 22	0.14 198	0.04 6	0.33 343	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 37	0.04 3	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.05 9	0.07 40	0.06 15	0.06 54

NLMM1	0.07 83	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.03 50	0.06 70	0.19 305	0.05 52	0.14 198	0.05 20	0.39 351	0.03 53	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 37	0.05 37	0.05 7	0.06 42	0.03 50	0.05 92	0.07 52	0.06 24	0.07 28	0.05 27

NLSM1	0.07 83	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.04 92	0.07 86	0.19 305	0.04 22	0.16 224	0.06 47	0.36 350	0.03 53	0.07 11	0.08 27	0.06 25	0.05 11	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.07 28	0.05 27

BridgeDepth	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.07 11	0.08 27	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.07 28	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.05 27	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.05 54	0.05 47	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 65	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.06 42	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.07 40	0.07 28	0.07 69

GASTEREO	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.04 32	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.12 83	0.10 74	0.08 65	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.07 48	0.13 126	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.08 74	0.07 28	0.05 27

MSCF	0.06 54	0.04 22	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.04 32	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.12 83	0.10 74	0.08 65	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.07 48	0.12 115	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.08 74	0.06 15	0.05 27

111111	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.04 24	0.05 47	0.03 4	0.04 32	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.09 44	0.08 27	0.06 25	0.05 11	0.07 37	0.04 6	0.07 48	0.08 84	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

LG-Stereo	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.05 47	0.06 73	0.06 69	0.08 79	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 65	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.09 80	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.07 28	0.05 27

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

GREAT-IGEV	0.05 27	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.05 51	0.08 79	0.02 3	0.02 6	0.11 71	0.09 52	0.07 46	0.05 11	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.10 102	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.06 24	0.08 57	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.04 5	0.04 22	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.05 70	0.03 50	0.05 54	0.04 28	0.04 22	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.08 27	0.07 46	0.04 5	0.08 62	0.04 6	0.06 25	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.05 10	0.07 28	0.04 9

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

ProNet	0.04 5	0.04 22	0.04 42	0.03 11	0.02 3	0.04 27	0.04 92	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 69	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 26	0.07 11	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 25	0.03 3	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

RAFT	0.07 83	0.04 22	0.06 100	0.05 76	0.03 22	0.06 94	0.03 50	0.10 102	0.05 47	0.06 73	0.07 90	0.08 79	0.05 83	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 65	0.06 38	0.08 62	0.06 69	0.08 67	0.09 96	0.02 5	0.04 60	0.13 142	0.14 159	0.16 143	0.15 153

WiStereo	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.06 94	0.03 50	0.03 3	0.05 47	0.05 52	0.03 13	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.08 26	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.07 37	0.06 69	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.08 78	0.08 74	0.09 78	0.07 69

tt3	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.05 76	0.04 55	0.05 70	0.04 92	0.06 70	0.05 47	0.08 97	0.05 51	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.09 80	0.07 61	0.09 80	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.04 90	0.04 60	0.09 91	0.08 74	0.10 93	0.09 101

tt5	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.05 76	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.05 54	0.05 47	0.04 22	0.04 32	0.05 20	0.03 35	0.04 90	0.08 26	0.08 27	0.08 65	0.07 61	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.06 42	0.04 90	0.04 60	0.07 52	0.08 74	0.08 57	0.06 54

tt6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.06 94	0.03 50	0.03 3	0.05 47	0.05 52	0.03 13	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.08 26	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.07 37	0.06 69	0.06 25	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.08 78	0.08 74	0.09 78	0.07 69

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

CR-RVC	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.03 11	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.05 51	0.05 20	0.05 83	0.04 90	0.12 83	0.11 86	0.07 46	0.08 81	0.08 62	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.09 95	0.10 93	0.09 101

FORCE_4.7	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.06 103	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.04 24	0.05 47	0.04 22	0.05 51	0.11 104	0.03 35	0.04 90	0.09 44	0.08 27	0.10 93	0.08 81	0.08 62	0.05 37	0.08 67	0.06 42	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.09 78	0.07 69

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

FORCE_4.6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.04 28	0.04 22	0.03 13	0.08 79	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.07 61	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.06 42	0.04 90	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.09 78	0.06 54

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

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.06 68	0.05 52	0.05 51	0.10 94	0.03 35	0.03 53	0.13 92	0.09 52	0.08 65	0.07 61	0.09 80	0.05 37	0.07 48	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.09 78	0.06 54

over-6	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.05 76	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.06 68	0.04 22	0.07 90	0.12 112	0.03 35	0.03 53	0.07 11	0.07 11	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.04 6	0.06 25	0.05 12	0.02 5	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.08 57	0.07 69

testmc14	0.05 27	0.05 51	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 52	0.04 32	0.10 94	0.02 3	0.02 6	0.11 71	0.09 52	0.06 25	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.05 12	0.04 90	0.03 16	0.06 30	0.07 40	0.07 28	0.05 27

MCSU-Stereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.06 73	0.04 32	0.09 91	0.03 35	0.03 53	0.12 83	0.09 52	0.08 65	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.06 25	0.05 12	0.03 50	0.03 16	0.07 52	0.07 40	0.09 78	0.07 69

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

LACA3	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.05 76	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.04 24	0.06 68	0.06 73	0.04 32	0.08 79	0.04 68	0.04 90	0.11 71	0.10 74	0.06 25	0.08 81	0.08 62	0.05 37	0.08 67	0.08 84	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.08 74	0.09 78	0.08 85

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

DispViT+	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.07 118	0.05 85	0.05 70	0.04 92	0.05 54	0.07 101	0.06 73	0.08 108	0.06 47	0.05 83	0.03 53	0.10 58	0.09 52	0.06 25	0.08 81	0.08 62	0.06 69	0.06 25	0.07 64	0.03 50	0.06 110	0.07 52	0.10 110	0.08 57	0.09 101

WQFJA1	0.07 83	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.06 70	0.15 263	0.04 22	0.15 208	0.05 20	0.34 345	0.03 53	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.05 37	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.05 9	0.06 24	0.06 15	0.06 54

NLMM	0.07 83	0.05 51	0.03 6	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.06 70	0.15 263	0.04 22	0.15 208	0.05 20	0.34 345	0.03 53	0.07 11	0.06 4	0.06 25	0.05 11	0.06 16	0.05 37	0.05 7	0.05 12	0.03 50	0.04 60	0.05 9	0.06 24	0.06 15	0.06 54

NLSM3	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.03 7	0.03 50	0.06 70	0.08 108	0.05 52	0.06 69	0.04 6	0.05 83	0.04 90	0.08 26	0.08 27	0.07 46	0.06 38	0.06 16	0.05 37	0.06 25	0.05 12	0.04 90	0.04 60	0.07 52	0.08 74	0.08 57	0.07 69

MLG-Stereo_test2	0.06 54	0.05 51	0.03 6	0.03 11	0.03 22	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.04 28	0.07 90	0.05 51	0.07 62	0.03 35	0.04 90	0.10 58	0.10 74	0.10 93	0.07 61	0.11 94	0.06 69	0.10 87	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.06 30	0.05 10	0.09 78	0.06 54

MM-Stereo_test2	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.04 24	0.04 28	0.05 52	0.03 13	0.04 6	0.02 3	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.07 61	0.07 37	0.06 69	0.08 67	0.10 102	0.04 90	0.03 16	0.05 9	0.09 95	0.06 15	0.05 27

GIP-stereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.03 22	0.04 27	0.03 50	0.03 3	0.03 7	0.05 52	0.04 32	0.05 20	0.02 3	0.04 90	0.11 71	0.09 52	0.08 65	0.07 61	0.09 80	0.07 94	0.08 67	0.09 96	0.02 5	0.04 60	0.06 30	0.07 40	0.08 57	0.05 27

IGEV-Stereo++	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.05 76	0.05 85	0.04 27	0.02 5	0.05 54	0.05 47	0.05 52	0.05 51	0.05 20	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.08 62	0.05 37	0.07 48	0.12 115	0.04 90	0.03 16	0.05 9	0.07 40	0.08 57	0.05 27

RAStereo	0.06 54	0.05 51	0.04 42	0.03 11	0.03 22	0.03 7	0.02 5	0.05 54	0.03 7	0.10 106	0.03 13	0.07 62	0.03 35	0.02 6	0.14 105	0.11 86	0.09 80	0.08 81	0.09 80	0.05 37	0.12 106	0.07 64	0.02 5	0.03 16	0.09 91	0.07 40	0.07 28	0.07 69

AIO-Stereo	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 32	0.04 6	0.03 35	0.02 6	0.09 44	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.09 80	0.06 69	0.07 48	0.06 42	0.03 50	0.03 16	0.05 9	0.05 10	0.07 28	0.04 9

RSM++	0.06 54	0.05 51	0.05 81	0.05 76	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.05 52	0.05 51	0.07 62	0.04 68	0.02 6	0.11 71	0.10 74	0.08 65	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.07 40	0.07 28	0.05 27

RSM	0.05 27	0.05 51	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.04 24	0.03 7	0.04 22	0.05 51	0.06 47	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.09 52	0.07 46	0.06 38	0.07 37	0.06 69	0.08 67	0.06 42	0.02 5	0.04 60	0.06 30	0.06 24	0.07 28	0.05 27

StereoVision	0.07 83	0.05 51	0.05 81	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.07 86	0.11 174	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.06 107	0.02 6	0.13 92	0.13 111	0.09 80	0.07 61	0.10 88	0.08 110	0.08 67	0.07 64	0.03 50	0.05 92	0.11 116	0.10 110	0.13 121	0.13 133

tt4	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.07 118	0.05 85	0.06 94	0.04 92	0.06 70	0.06 68	0.07 90	0.06 69	0.07 62	0.03 35	0.03 53	0.09 44	0.08 27	0.07 46	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.07 48	0.07 64	0.05 117	0.04 60	0.09 91	0.09 95	0.10 93	0.08 85

GeoAtt-L (ZS)	0.14 146	0.06 81	0.07 120	0.05 76	0.06 104	0.07 111	0.06 149	0.20 172	0.08 108	0.20 152	0.06 69	0.18 161	0.06 107	0.12 259	0.18 147	0.21 241	0.21 193	0.12 135	0.14 114	0.11 155	0.38 283	0.26 227	0.07 161	0.05 92	0.14 157	0.13 144	0.19 176	0.27 278

NBS	0.09 101	0.06 81	0.05 81	0.03 11	0.04 55	0.04 27	0.04 92	0.10 102	0.06 68	0.16 125	0.03 13	0.12 112	0.06 107	0.05 105	0.15 117	0.14 123	0.15 125	0.09 93	0.12 101	0.08 110	0.20 165	0.12 115	0.05 117	0.05 92	0.11 116	0.11 116	0.09 78	0.10 109

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 101	0.06 81	0.07 120	0.07 118	0.07 121	0.06 94	0.04 92	0.10 102	0.08 108	0.16 125	0.10 144	0.12 112	0.08 145	0.04 90	0.14 105	0.12 102	0.14 116	0.09 93	0.16 131	0.07 94	0.11 96	0.09 96	0.04 90	0.05 92	0.10 106	0.10 110	0.13 121	0.10 109

VIP-Stereo	0.07 83	0.06 81	0.05 81	0.05 76	0.04 55	0.04 27	0.02 5	0.06 70	0.05 47	0.06 73	0.09 127	0.10 94	0.03 35	0.03 53	0.12 83	0.11 86	0.12 104	0.09 93	0.10 88	0.06 69	0.11 96	0.06 42	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.07 40	0.07 28	0.08 85

GSStereo	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.03 3	0.04 28	0.05 52	0.04 32	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 71	0.10 74	0.10 93	0.06 38	0.09 80	0.06 69	0.10 87	0.06 42	0.02 5	0.03 16	0.07 52	0.06 24	0.07 28	0.05 27

AdaDepth	0.06 54	0.06 81	0.04 42	0.04 30	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.05 54	0.06 68	0.04 22	0.05 51	0.05 20	0.03 35	0.03 53	0.11 71	0.11 86	0.09 80	0.08 81	0.09 80	0.06 69	0.08 67	0.07 64	0.02 5	0.04 60	0.07 52	0.07 40	0.09 78	0.07 69

MLG-Stereo_test3	0.08 96	0.06 81	0.04 42	0.05 76	0.06 104	0.06 94	0.04 92	0.07 86	0.06 68	0.09 100	0.07 90	0.13 120	0.03 35	0.05 105	0.13 92	0.11 86	0.12 104	0.09 93	0.29 246	0.06 69	0.12 106	0.13 126	0.03 50	0.05 92	0.07 52	0.08 74	0.10 93	0.08 85

DEFOM-Stereo	0.07 83	0.06 81	0.04 42	0.06 103	0.05 85	0.05 70	0.03 50	0.06 70	0.05 47	0.06 73	0.07 90	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.11 71	0.10 74	0.11 97	0.09 93	0.10 88	0.06 69	0.11 96	0.07 64	0.04 90	0.04 60	0.08 78	0.08 74	0.12 112	0.08 85

GIO	0.08 96	0.07 90	0.06 100	0.04 30	0.05 85	0.05 70	0.03 50	0.11 111	0.09 128	0.07 90	0.09 127	0.07 62	0.05 83	0.06 126	0.14 105	0.12 102	0.13 110	0.12 135	0.11 94	0.08 110	0.11 96	0.12 115	0.06 137	0.06 110	0.09 91	0.09 95	0.12 112	0.09 101

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 159	0.07 90	0.08 148	0.05 76	0.07 121	0.07 111	0.04 92	0.20 172	0.13 230	0.23 182	0.13 190	0.21 198	0.09 161	0.11 225	0.20 177	0.21 241	0.19 167	0.11 124	0.15 122	0.12 167	0.37 278	0.29 249	0.08 192	0.08 151	0.18 207	0.13 144	0.16 143	0.20 204

TS	0.09 101	0.07 90	0.07 120	0.07 118	0.06 104	0.06 94	0.04 92	0.11 111	0.06 68	0.06 73	0.11 167	0.10 94	0.05 83	0.05 105	0.13 92	0.13 111	0.09 80	0.10 109	0.12 101	0.08 110	0.13 108	0.11 106	0.04 90	0.06 110	0.12 132	0.11 116	0.12 112	0.14 145

BridgeDepth_RVC	0.07 83	0.07 90	0.06 100	0.05 76	0.06 104	0.06 94	0.04 92	0.07 86	0.09 128	0.07 90	0.07 90	0.07 62	0.05 83	0.04 90	0.13 92	0.11 86	0.07 46	0.09 93	0.09 80	0.07 94	0.08 67	0.08 84	0.03 50	0.04 60	0.09 91	0.11 116	0.10 93	0.11 119
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.06 54	0.07 90	0.05 81	0.06 103	0.05 85	0.05 70	0.04 92	0.05 54	0.04 28	0.06 73	0.04 32	0.07 62	0.02 3	0.03 53	0.13 92	0.09 52	0.09 80	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.10 87	0.08 84	0.03 50	0.05 92	0.08 78	0.07 40	0.08 57	0.05 27

gasm-f	0.06 54	0.07 90	0.05 81	0.06 103	0.05 85	0.05 70	0.04 92	0.05 54	0.04 28	0.06 73	0.04 32	0.07 62	0.02 3	0.03 53	0.13 92	0.09 52	0.09 80	0.07 61	0.08 62	0.06 69	0.10 87	0.08 84	0.03 50	0.05 92	0.08 78	0.07 40	0.08 57	0.05 27

LGtest1	0.09 101	0.07 90	0.06 100	0.06 103	0.06 104	0.07 111	0.04 92	0.10 102	0.09 128	0.09 100	0.10 144	0.10 94	0.05 83	0.06 126	0.15 117	0.13 111	0.15 125	0.11 124	0.15 122	0.09 128	0.16 121	0.15 136	0.05 117	0.05 92	0.10 106	0.09 95	0.12 112	0.10 109

SGD-Stereo	0.13 138	0.07 90	0.05 81	0.06 103	0.06 104	0.08 136	0.03 50	0.08 96	0.08 108	0.10 106	0.06 69	0.13 120	0.06 107	0.04 90	0.93 374	0.17 163	0.18 154	0.10 109	0.16 131	0.08 110	0.18 141	0.11 106	0.06 137	0.06 110	0.10 106	0.11 116	0.16 143	0.13 133

Occ-G	0.06 54	0.07 90	0.05 81	0.05 76	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.05 54	0.04 28	0.04 22	0.08 108	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.11 71	0.11 86	0.08 65	0.08 81	0.13 110	0.06 69	0.09 80	0.07 64	0.04 90	0.05 92	0.06 30	0.06 24	0.08 57	0.06 54

MaDis-Stereo	0.10 112	0.07 90	0.07 120	0.04 30	0.04 55	0.04 27	0.04 92	0.09 98	0.07 101	0.11 112	0.07 90	0.13 120	0.06 107	0.03 53	0.14 105	0.14 123	0.15 125	0.12 135	0.15 122	0.07 94	0.16 121	0.13 126	0.03 50	0.06 110	0.14 157	0.20 240	0.16 143	0.19 194

UniTT-Stereo	0.11 121	0.07 90	0.06 100	0.05 76	0.05 85	0.06 94	0.04 92	0.10 102	0.07 101	0.13 121	0.06 69	0.12 112	0.12 222	0.08 152	0.18 147	0.14 123	0.16 132	0.12 135	0.19 159	0.09 128	0.17 129	0.12 115	0.07 161	0.06 110	0.12 132	0.19 229	0.10 93	0.13 133

anonymousdsp	0.08 96	0.07 90	0.06 100	0.06 103	0.05 85	0.06 94	0.04 92	0.10 102	0.06 68	0.11 112	0.10 144	0.08 79	0.04 68	0.05 105	0.13 92	0.12 102	0.11 97	0.09 93	0.13 110	0.08 110	0.14 113	0.15 136	0.04 90	0.05 92	0.08 78	0.07 40	0.11 105	0.07 69

iRaftStereo_RVC	0.08 96	0.07 90	0.06 100	0.05 76	0.05 85	0.05 70	0.03 50	0.10 102	0.05 47	0.10 106	0.09 127	0.10 94	0.05 83	0.04 90	0.11 71	0.11 86	0.13 110	0.10 109	0.12 101	0.07 94	0.15 119	0.11 106	0.04 90	0.05 92	0.10 106	0.09 95	0.11 105	0.08 85

RAFT + AFF	0.14 146	0.07 90	0.05 81	0.08 141	0.05 85	0.07 111	0.04 92	0.11 111	0.08 108	0.14 124	0.07 90	0.15 139	0.04 68	0.03 53	1.54 394	0.11 86	0.14 116	0.07 61	0.14 114	0.06 69	0.14 113	0.08 84	0.03 50	0.05 92	0.10 106	0.07 40	0.07 28	0.07 69

RYNet	0.15 159	0.07 90	0.06 100	0.05 76	0.06 104	0.06 94	0.04 92	0.07 86	0.13 230	0.06 73	0.06 69	0.06 47	0.05 83	0.04 90	1.96 414	0.11 86	0.09 80	0.13 153	0.10 88	0.07 94	0.08 67	0.07 64	0.13 294	0.06 110	0.09 91	0.22 261	0.11 105	0.08 85

L4000	0.06 54	0.08 105	0.04 42	0.12 203	0.04 55	0.05 70	0.03 50	0.08 96	0.06 68	0.04 22	0.05 51	0.10 94	0.04 68	0.03 53	0.09 44	0.09 52	0.09 80	0.05 11	0.10 88	0.04 6	0.09 80	0.08 84	0.03 50	0.03 16	0.08 78	0.05 10	0.07 28	0.05 27

L400	0.07 83	0.08 105	0.04 42	0.04 30	0.04 55	0.06 94	0.03 50	0.10 102	0.06 68	0.06 73	0.06 69	0.11 104	0.05 83	0.03 53	0.13 92	0.12 102	0.09 80	0.07 61	0.12 101	0.05 37	0.10 87	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.09 91	0.08 74	0.09 78	0.06 54

L500	0.07 83	0.08 105	0.04 42	0.05 76	0.04 55	0.07 111	0.03 50	0.07 86	0.07 101	0.04 22	0.06 69	0.08 79	0.05 83	0.03 53	0.12 83	0.13 111	0.09 80	0.07 61	0.11 94	0.05 37	0.10 87	0.07 64	0.03 50	0.04 60	0.09 91	0.07 40	0.09 78	0.07 69

GeoAtt-L-single (ZS)	0.14 146	0.08 105	0.08 148	0.05 76	0.07 121	0.10 169	0.06 149	0.18 156	0.08 108	0.22 168	0.08 108	0.19 172	0.07 126	0.10 204	0.18 147	0.20 228	0.21 193	0.12 135	0.15 122	0.11 155	0.39 296	0.24 206	0.08 192	0.06 110	0.16 175	0.13 144	0.19 176	0.24 253

small-0shot	0.16 178	0.08 105	0.06 100	0.07 118	0.07 121	0.08 136	0.04 92	0.20 172	0.12 202	0.22 168	0.08 108	0.20 182	0.11 206	0.11 225	0.18 147	0.29 323	0.22 213	0.16 220	0.19 159	0.10 141	0.43 309	0.44 321	0.06 137	0.07 128	0.16 175	0.14 159	0.16 143	0.22 226

anonymous	0.17 196	0.08 105	0.07 120	0.06 103	0.10 186	0.09 161	0.07 171	0.21 195	0.11 174	0.22 168	0.08 108	0.22 211	0.12 222	0.11 225	0.19 156	0.31 332	0.23 232	0.17 237	0.24 207	0.13 187	0.45 319	0.44 321	0.06 137	0.09 182	0.18 207	0.12 128	0.18 167	0.22 226

LG-Stereo_L2	0.09 101	0.08 105	0.05 81	0.04 30	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.13 122	0.09 128	0.21 159	0.09 127	0.13 120	0.05 83	0.05 105	0.13 92	0.14 123	0.14 116	0.09 93	0.14 114	0.07 94	0.18 141	0.12 115	0.03 50	0.04 60	0.09 91	0.08 74	0.10 93	0.10 109

LG-Stereo_L1	0.09 101	0.08 105	0.05 81	0.05 76	0.05 85	0.05 70	0.03 50	0.13 122	0.09 128	0.21 159	0.09 127	0.11 104	0.05 83	0.05 105	0.13 92	0.14 123	0.14 116	0.09 93	0.14 114	0.07 94	0.18 141	0.11 106	0.03 50	0.04 60	0.09 91	0.08 74	0.10 93	0.10 109

LG-G_1	0.09 101	0.08 105	0.06 100	0.08 141	0.07 121	0.08 136	0.05 124	0.09 98	0.06 68	0.09 100	0.07 90	0.13 120	0.06 107	0.07 139	0.14 105	0.12 102	0.13 110	0.10 109	0.15 122	0.08 110	0.14 113	0.17 152	0.05 117	0.05 92	0.09 91	0.09 95	0.12 112	0.11 119

LG-G	0.09 101	0.08 105	0.06 100	0.08 141	0.07 121	0.08 136	0.05 124	0.09 98	0.06 68	0.09 100	0.07 90	0.13 120	0.06 107	0.07 139	0.14 105	0.12 102	0.13 110	0.10 109	0.15 122	0.08 110	0.14 113	0.17 152	0.05 117	0.05 92	0.09 91	0.09 95	0.12 112	0.11 119

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 121	0.08 105	0.06 100	0.07 118	0.07 121	0.07 111	0.03 50	0.16 140	0.09 128	0.24 209	0.09 127	0.10 94	0.06 107	0.05 105	0.15 117	0.17 163	0.17 141	0.12 135	0.16 131	0.10 141	0.24 207	0.17 152	0.04 90	0.05 92	0.10 106	0.11 116	0.13 121	0.09 101

AEACV	0.07 83	0.08 105	0.04 42	0.05 76	0.05 85	0.04 27	0.03 50	0.05 54	0.03 7	0.05 52	0.05 51	0.06 47	0.03 35	0.03 53	0.17 132	0.13 111	0.09 80	0.08 81	0.12 101	0.07 94	0.10 87	0.10 102	0.03 50	0.04 60	0.08 78	0.12 128	0.07 28	0.05 27

LL-Strereo2	0.12 129	0.08 105	0.07 120	0.07 118	0.07 121	0.06 94	0.04 92	0.15 133	0.10 149	0.22 168	0.10 144	0.13 120	0.07 126	0.07 139	0.15 117	0.15 140	0.18 154	0.11 124	0.20 168	0.10 141	0.20 165	0.28 244	0.05 117	0.07 128	0.12 132	0.13 144	0.15 136	0.10 109

delet	0.08 96	0.08 105	0.07 120	0.09 157	0.07 121	0.08 136	0.06 149	0.07 86	0.06 68	0.09 100	0.07 90	0.11 104	0.06 107	0.06 126	0.12 83	0.10 74	0.10 93	0.09 93	0.08 62	0.09 128	0.09 80	0.07 64	0.05 117	0.06 110	0.09 91	0.09 95	0.10 93	0.08 85

TDLM	0.07 83	0.08 105	0.07 120	0.07 118	0.07 121	0.07 111	0.05 124	0.07 86	0.06 68	0.06 73	0.10 144	0.08 79	0.06 107	0.05 105	0.09 44	0.09 52	0.09 80	0.09 93	0.08 62	0.06 69	0.08 67	0.06 42	0.05 117	0.07 128	0.08 78	0.07 40	0.08 57	0.08 85

AANet_RVC	0.09 101	0.08 105	0.08 148	0.07 118	0.09 162	0.06 94	0.06 149	0.09 98	0.09 128	0.08 97	0.09 127	0.08 79	0.07 126	0.06 126	0.14 105	0.11 86	0.11 97	0.12 135	0.11 94	0.10 141	0.10 87	0.09 96	0.07 161	0.08 151	0.11 116	0.12 128	0.12 112	0.14 145

FETStereo	0.11 121	0.09 121	0.06 100	0.06 103	0.06 104	0.07 111	0.04 92	0.19 167	0.06 68	0.24 209	0.06 69	0.17 153	0.05 83	0.05 105	0.15 117	0.13 111	0.15 125	0.10 109	0.16 131	0.08 110	0.20 165	0.17 152	0.06 137	0.06 110	0.12 132	0.11 116	0.14 129	0.09 101

Cross2Single-S	0.16 178	0.09 121	0.06 100	0.05 76	0.08 146	0.07 111	0.06 149	0.20 172	0.09 128	0.23 182	0.08 108	0.23 218	0.10 177	0.09 179	0.18 147	0.27 310	0.22 213	0.14 167	0.18 146	0.13 187	0.44 316	0.39 299	0.07 161	0.09 182	0.18 207	0.13 144	0.17 160	0.19 194

SCION-MonSter(vits)	0.06 54	0.09 121	0.07 120	0.09 157	0.09 162	0.08 136	0.05 124	0.05 54	0.05 47	0.05 52	0.06 69	0.05 20	0.03 35	0.02 6	0.10 58	0.08 27	0.08 65	0.06 38	0.07 37	0.05 37	0.07 48	0.06 42	0.02 5	0.02 3	0.07 52	0.07 40	0.07 28	0.07 69

DF_test	0.13 138	0.09 121	0.08 148	0.05 76	0.07 121	0.08 136	0.04 92	0.20 172	0.10 149	0.24 209	0.08 108	0.22 211	0.08 145	0.10 204	0.21 191	0.19 207	0.22 213	0.12 135	0.17 141	0.12 167	0.31 240	0.21 184	0.08 192	0.08 151	0.11 116	0.14 159	0.13 121	0.12 127

DepthFocus	0.14 146	0.09 121	0.07 120	0.10 168	0.07 121	0.08 136	0.05 124	0.20 172	0.10 149	0.23 182	0.10 144	0.18 161	0.07 126	0.11 225	0.19 156	0.21 241	0.22 213	0.13 153	0.22 191	0.14 217	0.35 268	0.24 206	0.10 240	0.07 128	0.11 116	0.13 144	0.17 160	0.18 174

MatchAttention (ZS)	0.15 159	0.09 121	0.06 100	0.07 118	0.06 104	0.10 169	0.05 124	0.20 172	0.10 149	0.24 209	0.07 90	0.24 227	0.08 145	0.09 179	0.21 191	0.20 228	0.22 213	0.13 153	0.15 122	0.12 167	0.40 298	0.25 218	0.07 161	0.06 110	0.15 169	0.13 144	0.26 246	0.17 166
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	0.09 101	0.09 121	0.05 81	0.07 118	0.05 85	0.06 94	0.05 124	0.11 111	0.06 68	0.12 118	0.07 90	0.13 120	0.05 83	0.04 90	0.14 105	0.12 102	0.13 110	0.10 109	0.13 110	0.07 94	0.11 96	0.08 84	0.05 117	0.07 128	0.10 106	0.09 95	0.14 129	0.11 119

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 129	0.09 121	0.06 100	0.06 103	0.07 121	0.06 94	0.04 92	0.17 147	0.08 108	0.24 209	0.08 108	0.14 131	0.06 107	0.06 126	0.17 132	0.14 123	0.18 154	0.13 153	0.18 146	0.10 141	0.23 202	0.23 198	0.06 137	0.06 110	0.10 106	0.13 144	0.14 129	0.16 159

AIO_rvc	0.09 101	0.09 121	0.06 100	0.07 118	0.06 104	0.07 111	0.04 92	0.12 117	0.08 108	0.12 118	0.05 51	0.11 104	0.04 68	0.05 105	0.22 211	0.17 163	0.11 97	0.09 93	0.14 114	0.07 94	0.16 121	0.22 192	0.04 90	0.05 92	0.09 91	0.08 74	0.09 78	0.07 69

HUF	0.13 138	0.09 121	0.07 120	0.08 141	0.08 146	0.07 111	0.04 92	0.15 133	0.08 108	0.18 141	0.07 90	0.12 112	0.07 126	0.06 126	0.43 313	0.45 379	0.15 125	0.10 109	0.20 168	0.09 128	0.21 176	0.21 184	0.06 137	0.06 110	0.11 116	0.08 74	0.11 105	0.08 85

plain	0.10 112	0.09 121	0.07 120	0.06 103	0.06 104	0.07 111	0.04 92	0.13 122	0.06 68	0.16 125	0.06 69	0.11 104	0.04 68	0.04 90	0.16 125	0.16 153	0.16 132	0.12 135	0.15 122	0.08 110	0.15 119	0.11 106	0.04 90	0.07 128	0.12 132	0.12 128	0.12 112	0.14 145

MIF-Stereo (partial)	0.10 112	0.09 121	0.08 148	0.07 118	0.06 104	0.07 111	0.04 92	0.12 117	0.09 128	0.12 118	0.07 90	0.09 91	0.07 126	0.05 105	0.18 147	0.15 140	0.16 132	0.13 153	0.14 114	0.08 110	0.16 121	0.10 102	0.04 90	0.08 151	0.13 142	0.11 116	0.16 143	0.13 133

MIM_Stereo	0.11 121	0.09 121	0.07 120	0.08 141	0.07 121	0.09 161	0.04 92	0.13 122	0.06 68	0.19 148	0.08 108	0.11 104	0.05 83	0.05 105	0.16 125	0.15 140	0.17 141	0.12 135	0.20 168	0.10 141	0.18 141	0.15 136	0.04 90	0.07 128	0.11 116	0.10 110	0.15 136	0.10 109

RAFT_CTSACE	0.11 121	0.09 121	0.07 120	0.05 76	0.06 104	0.08 136	0.06 149	0.12 117	0.07 101	0.18 141	0.06 69	0.14 131	0.12 222	0.05 105	0.13 92	0.13 111	0.14 116	0.09 93	0.12 101	0.07 94	0.16 121	0.18 161	0.04 90	0.07 128	0.14 157	0.14 159	0.19 176	0.14 145

test_4	0.14 146	0.09 121	0.10 186	0.07 118	0.07 121	0.05 70	0.05 124	0.17 147	0.11 174	0.24 209	0.08 108	0.15 139	0.08 145	0.07 139	0.19 156	0.18 187	0.18 154	0.12 135	0.17 141	0.11 155	0.23 202	0.27 236	0.04 90	0.09 182	0.14 157	0.20 240	0.26 246	0.23 237

AnonymousM	0.19 226	0.09 121	0.07 120	0.09 157	0.07 121	0.08 136	0.05 124	0.20 172	0.09 128	0.23 182	0.14 198	0.16 148	0.07 126	0.09 179	0.23 223	0.23 272	0.23 232	0.14 167	0.20 168	0.15 240	0.32 245	0.26 227	0.07 161	0.08 151	0.11 116	0.17 200	0.54 367	0.97 391

ARAFT	0.12 129	0.09 121	0.07 120	0.09 157	0.07 121	0.08 136	0.04 92	0.14 129	0.08 108	0.21 159	0.10 144	0.17 153	0.05 83	0.05 105	0.18 147	0.14 123	0.18 154	0.15 197	0.20 168	0.08 110	0.20 165	0.18 161	0.05 117	0.06 110	0.14 157	0.11 116	0.18 167	0.13 133

MMNet	0.10 112	0.09 121	0.07 120	0.10 168	0.08 146	0.09 161	0.06 149	0.10 102	0.08 108	0.08 97	0.09 127	0.12 112	0.06 107	0.08 152	0.22 211	0.11 86	0.12 104	0.11 124	0.12 101	0.09 128	0.11 96	0.08 84	0.06 137	0.08 151	0.10 106	0.11 116	0.13 121	0.12 127

DMCA	0.11 121	0.09 121	0.10 186	0.08 141	0.09 162	0.08 136	0.09 212	0.13 122	0.10 149	0.11 112	0.13 190	0.12 112	0.08 145	0.09 179	0.20 177	0.14 123	0.15 125	0.14 167	0.12 101	0.10 141	0.14 113	0.09 96	0.08 192	0.08 151	0.11 116	0.13 144	0.11 105	0.12 127

HNOStereo	0.14 146	0.10 140	0.08 148	0.08 141	0.08 146	0.08 136	0.05 124	0.22 207	0.08 108	0.26 242	0.08 108	0.21 198	0.08 145	0.07 139	0.19 156	0.17 163	0.18 154	0.11 124	0.22 191	0.11 155	0.30 237	0.22 192	0.06 137	0.07 128	0.13 142	0.14 159	0.16 143	0.16 159

FETCStereo	0.13 138	0.10 140	0.07 120	0.07 118	0.07 121	0.08 136	0.05 124	0.21 195	0.06 68	0.25 228	0.07 90	0.20 182	0.06 107	0.06 126	0.17 132	0.15 140	0.17 141	0.10 109	0.18 146	0.09 128	0.26 219	0.24 206	0.06 137	0.07 128	0.12 132	0.13 144	0.16 143	0.12 127

CEFStereo	0.12 129	0.10 140	0.06 100	0.06 103	0.07 121	0.09 161	0.06 149	0.19 167	0.06 68	0.24 209	0.07 90	0.19 172	0.05 83	0.06 126	0.19 156	0.14 123	0.16 132	0.10 109	0.17 141	0.09 128	0.23 202	0.18 161	0.06 137	0.07 128	0.11 116	0.12 128	0.12 112	0.10 109

CGFBStereo	0.12 129	0.10 140	0.06 100	0.06 103	0.06 104	0.08 136	0.05 124	0.20 172	0.06 68	0.24 209	0.07 90	0.19 172	0.05 83	0.06 126	0.17 132	0.14 123	0.16 132	0.10 109	0.16 131	0.09 128	0.22 187	0.19 175	0.06 137	0.06 110	0.12 132	0.12 128	0.13 121	0.10 109

ACC-I	0.16 178	0.10 140	0.07 120	0.06 103	0.09 162	0.07 111	0.07 171	0.22 207	0.10 149	0.23 182	0.09 127	0.22 211	0.10 177	0.10 204	0.17 132	0.27 310	0.21 193	0.14 167	0.18 146	0.14 217	0.45 319	0.43 317	0.07 161	0.09 182	0.17 190	0.17 200	0.14 129	0.18 174

ACC	0.16 178	0.10 140	0.07 120	0.06 103	0.09 162	0.07 111	0.07 171	0.22 207	0.11 174	0.23 182	0.09 127	0.23 218	0.10 177	0.10 204	0.17 132	0.28 317	0.22 213	0.14 167	0.18 146	0.14 217	0.45 319	0.44 321	0.07 161	0.09 182	0.17 190	0.17 200	0.15 136	0.19 194

S2M2_XL	0.15 159	0.10 140	0.11 215	0.08 141	0.08 146	0.11 187	0.09 212	0.22 207	0.09 128	0.22 168	0.10 144	0.24 227	0.08 145	0.08 152	0.18 147	0.19 207	0.24 250	0.13 153	0.19 159	0.11 155	0.36 273	0.21 184	0.09 212	0.08 151	0.14 157	0.12 128	0.18 167	0.20 204
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.12 129	0.10 140	0.06 100	0.10 168	0.07 121	0.07 111	0.06 149	0.14 129	0.10 149	0.13 121	0.07 90	0.13 120	0.05 83	0.05 105	0.29 268	0.29 323	0.11 97	0.09 93	0.13 110	0.07 94	0.18 141	0.24 206	0.05 117	0.06 110	0.12 132	0.18 219	0.10 93	0.07 69

test_for_model	0.18 209	0.10 140	0.07 120	0.08 141	0.09 162	0.07 111	0.05 124	0.20 172	0.11 174	0.25 228	0.08 108	0.25 239	0.07 126	0.08 152	0.17 132	0.19 207	1.29 420	0.14 167	0.24 207	0.13 187	0.38 283	0.18 161	0.07 161	0.07 128	0.13 142	0.14 159	0.16 143	0.18 174

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 209	0.10 140	0.07 120	0.08 141	0.09 162	0.07 111	0.05 124	0.20 172	0.11 174	0.25 228	0.08 108	0.25 239	0.07 126	0.08 152	0.17 132	0.19 207	1.29 420	0.14 167	0.24 207	0.13 187	0.38 283	0.18 161	0.07 161	0.07 128	0.13 142	0.14 159	0.16 143	0.18 174

testlalala	0.18 209	0.10 140	0.07 120	0.08 141	0.09 162	0.07 111	0.05 124	0.20 172	0.11 174	0.25 228	0.08 108	0.25 239	0.07 126	0.08 152	0.17 132	0.19 207	1.29 420	0.14 167	0.24 207	0.13 187	0.38 283	0.18 161	0.07 161	0.07 128	0.13 142	0.14 159	0.16 143	0.18 174

GCAPDPT-zeroshot	0.18 209	0.10 140	0.07 120	0.08 141	0.09 162	0.07 111	0.05 124	0.20 172	0.11 174	0.25 228	0.08 108	0.25 239	0.07 126	0.08 152	0.17 132	0.19 207	1.29 420	0.14 167	0.24 207	0.13 187	0.38 283	0.18 161	0.07 161	0.07 128	0.13 142	0.14 159	0.16 143	0.18 174

GCAP-Stereo	0.18 209	0.10 140	0.07 120	0.08 141	0.09 162	0.07 111	0.05 124	0.20 172	0.11 174	0.25 228	0.08 108	0.25 239	0.07 126	0.08 152	0.17 132	0.19 207	1.29 420	0.14 167	0.24 207	0.13 187	0.38 283	0.18 161	0.07 161	0.07 128	0.13 142	0.14 159	0.16 143	0.18 174

HH	0.25 290	0.10 140	0.17 305	0.15 244	0.14 259	0.20 287	0.14 273	0.27 297	0.13 230	0.36 353	0.12 178	0.28 272	0.10 177	0.13 279	0.23 223	0.40 369	0.26 281	0.19 288	0.49 321	0.21 300	0.68 386	0.52 356	0.11 267	0.11 234	0.23 277	0.25 291	0.36 318	0.38 321

HanStereo	0.25 290	0.10 140	0.17 305	0.15 244	0.14 259	0.20 287	0.14 273	0.27 297	0.13 230	0.36 353	0.12 178	0.28 272	0.10 177	0.13 279	0.23 223	0.40 369	0.26 281	0.19 288	0.49 321	0.21 300	0.68 386	0.52 356	0.11 267	0.11 234	0.23 277	0.25 291	0.36 318	0.38 321

4D-IteraStereo	0.14 146	0.10 140	0.09 172	0.10 168	0.08 146	0.08 136	0.05 124	0.21 195	0.12 202	0.26 242	0.12 178	0.20 182	0.08 145	0.07 139	0.19 156	0.18 187	0.20 177	0.15 197	0.22 191	0.12 167	0.27 228	0.29 249	0.05 117	0.08 151	0.14 157	0.14 159	0.19 176	0.13 133

CES	0.18 209	0.10 140	0.10 186	0.09 157	0.11 206	0.10 169	0.05 124	0.42 370	0.10 149	0.20 152	0.27 315	0.23 218	0.10 177	0.12 259	0.26 256	0.23 272	0.25 264	0.15 197	0.20 168	0.13 187	0.45 319	0.26 227	0.09 212	0.08 151	0.19 219	0.15 176	0.19 176	0.24 253

RAFT+CT+SA	0.12 129	0.10 140	0.09 172	0.08 141	0.06 104	0.07 111	0.06 149	0.19 167	0.09 128	0.16 125	0.08 108	0.18 161	0.16 277	0.05 105	0.17 132	0.17 163	0.12 104	0.10 109	0.17 141	0.09 128	0.17 129	0.23 198	0.04 90	0.08 151	0.15 169	0.14 159	0.18 167	0.17 166

test_5	0.11 121	0.10 140	0.08 148	0.07 118	0.05 85	0.07 111	0.05 124	0.16 140	0.07 101	0.11 112	0.09 127	0.15 139	0.15 268	0.03 53	0.15 117	0.15 140	0.11 97	0.10 109	0.12 101	0.07 94	0.13 108	0.15 136	0.04 90	0.09 182	0.13 142	0.14 159	0.19 176	0.18 174

AASNet	0.10 112	0.10 140	0.07 120	0.10 168	0.10 186	0.11 187	0.08 195	0.11 111	0.06 68	0.10 106	0.11 167	0.10 94	0.06 107	0.07 139	0.14 105	0.11 86	0.13 110	0.11 124	0.11 94	0.09 128	0.11 96	0.12 115	0.06 137	0.08 151	0.11 116	0.10 110	0.10 93	0.08 85

test-1	0.27 305	0.10 140	0.12 239	0.14 225	0.13 240	0.25 323	0.18 295	0.29 324	0.17 293	0.37 360	0.42 359	0.30 294	0.16 277	0.14 290	0.29 268	0.36 356	0.27 293	0.20 300	0.52 333	0.25 331	0.57 361	0.66 389	0.10 240	0.13 279	0.28 322	0.29 327	0.30 292	0.36 311

raft+_RVC	0.12 129	0.10 140	0.08 148	0.09 157	0.08 146	0.09 161	0.06 149	0.18 156	0.09 128	0.22 168	0.12 178	0.15 139	0.07 126	0.06 126	0.16 125	0.14 123	0.16 132	0.12 135	0.20 168	0.09 128	0.19 155	0.17 152	0.05 117	0.07 128	0.14 157	0.13 144	0.16 143	0.13 133

XX-Stereo	2.24 420	0.10 140	0.10 186	0.17 265	0.10 186	0.21 297	0.11 242	0.25 259	0.12 202	0.36 353	0.53 379	0.29 282	0.10 177	0.11 225	0.24 240	0.35 348	0.27 293	0.18 274	0.47 310	0.18 279	0.41 300	0.37 291	0.10 240	0.10 217	54.05 446	0.25 291	0.34 313	0.51 348

AFF-stereo	0.10 112	0.10 140	0.08 148	0.07 118	0.06 104	0.08 136	0.04 92	0.17 147	0.08 108	0.21 159	0.08 108	0.13 120	0.05 83	0.03 53	0.14 105	0.14 123	0.12 104	0.09 93	0.20 168	0.07 94	0.14 113	0.11 106	0.04 90	0.06 110	0.13 142	0.12 128	0.18 167	0.11 119

CCAANet	0.11 121	0.10 140	0.10 186	0.10 168	0.08 146	0.09 161	0.11 242	0.13 122	0.10 149	0.11 112	0.10 144	0.18 161	0.08 145	0.07 139	0.16 125	0.14 123	0.14 116	0.11 124	0.10 88	0.09 128	0.13 108	0.09 96	0.07 161	0.06 110	0.11 116	0.12 128	0.21 199	0.14 145

GANet	0.10 112	0.10 140	0.09 172	0.10 168	0.10 186	0.12 204	0.09 212	0.13 122	0.08 108	0.10 106	0.10 144	0.14 131	0.06 107	0.06 126	0.11 71	0.12 102	0.14 116	0.14 167	0.11 94	0.07 94	0.11 96	0.08 84	0.08 192	0.08 151	0.11 116	0.09 95	0.11 105	0.11 119

PWCDC_ROB	0.23 273	0.10 140	0.13 257	0.10 168	0.17 294	0.11 187	0.15 281	0.12 117	0.38 368	0.11 112	0.25 298	0.14 131	0.77 382	0.28 361	0.88 367	0.21 241	0.17 141	0.18 274	0.17 141	0.17 271	0.20 165	0.39 299	0.20 333	0.17 321	0.11 116	0.20 240	0.15 136	0.24 253

YMNet	0.13 138	0.11 167	0.08 148	0.10 168	0.10 186	0.12 204	0.17 290	0.11 111	0.10 149	0.10 106	0.08 108	0.16 148	0.12 222	0.09 179	0.66 350	0.16 153	0.12 104	0.12 135	0.14 114	0.08 110	0.11 96	0.11 106	0.07 161	0.07 128	0.15 169	0.11 116	0.15 136	0.13 133

castereo++	0.17 196	0.11 167	0.09 172	0.12 203	0.09 162	0.10 169	0.06 149	0.22 207	0.12 202	0.27 254	0.11 167	0.27 264	0.10 177	0.08 152	0.17 132	0.21 241	0.24 250	0.14 167	0.25 219	0.13 187	0.44 316	0.31 258	0.08 192	0.10 217	0.17 190	0.17 200	0.36 318	0.19 194

IGEV-Stereo+	0.10 112	0.11 167	0.05 81	0.05 76	0.06 104	0.06 94	0.03 50	0.16 140	0.08 108	0.24 209	0.13 190	0.11 104	0.06 107	0.05 105	0.13 92	0.15 140	0.14 116	0.10 109	0.15 122	0.10 141	0.18 141	0.15 136	0.05 117	0.04 60	0.10 106	0.12 128	0.08 57	0.09 101

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 159	0.11 167	0.10 186	0.11 188	0.08 146	0.09 161	0.05 124	0.18 156	0.17 293	0.23 182	0.18 241	0.18 161	0.10 177	0.09 179	0.19 156	0.17 163	0.19 167	0.15 197	0.18 146	0.12 167	0.19 155	0.26 227	0.07 161	0.09 182	0.16 175	0.22 261	0.16 143	0.21 215

CAS	0.14 146	0.11 167	0.08 148	0.09 157	0.08 146	0.08 136	0.05 124	0.17 147	0.10 149	0.17 134	0.16 224	0.15 139	0.10 177	0.10 204	0.20 177	0.18 187	0.17 141	0.14 167	0.19 159	0.11 155	0.22 187	0.23 198	0.07 161	0.08 151	0.17 190	0.16 190	0.17 160	0.23 237

TESTraft	0.13 138	0.11 167	0.08 148	0.07 118	0.07 121	0.07 111	0.07 171	0.15 133	0.11 174	0.16 125	0.10 144	0.14 131	0.16 277	0.05 105	0.24 240	0.17 163	0.15 125	0.12 135	0.18 146	0.10 141	0.18 141	0.22 192	0.04 90	0.08 151	0.17 190	0.17 200	0.23 211	0.19 194

anonymity	0.53 364	0.11 167	0.19 317	0.16 255	0.14 259	0.16 248	0.10 229	0.29 324	0.13 230	0.34 330	7.32 436	0.30 294	0.13 243	0.12 259	0.21 191	0.37 361	0.27 293	0.17 237	0.44 302	0.23 320	0.43 309	0.54 364	0.11 267	0.12 255	0.34 356	0.43 370	0.71 393	0.44 340

IER	0.15 159	0.11 167	0.10 186	0.12 203	0.10 186	0.12 204	0.08 195	0.17 147	0.10 149	0.18 141	0.17 237	0.20 182	0.10 177	0.11 225	0.47 324	0.15 140	0.18 154	0.14 167	0.16 131	0.11 155	0.16 121	0.12 115	0.09 212	0.09 182	0.14 157	0.16 190	0.19 176	0.18 174

CIPLG	0.15 159	0.11 167	0.08 148	0.10 168	0.09 162	0.11 187	0.08 195	0.23 223	0.09 128	0.23 182	0.14 198	0.20 182	0.10 177	0.12 259	0.23 223	0.17 163	0.21 193	0.14 167	0.21 181	0.13 187	0.22 187	0.28 244	0.06 137	0.09 182	0.16 175	0.12 128	0.21 199	0.13 133

IPLGR_C	0.15 159	0.11 167	0.08 148	0.10 168	0.09 162	0.11 187	0.08 195	0.23 223	0.09 128	0.23 182	0.14 198	0.20 182	0.10 177	0.12 259	0.21 191	0.17 163	0.21 193	0.14 167	0.21 181	0.13 187	0.22 187	0.28 244	0.06 137	0.09 182	0.16 175	0.12 128	0.21 199	0.14 145

test-3	0.18 209	0.11 167	0.09 172	0.11 188	0.12 222	0.10 169	0.07 171	0.25 259	0.10 149	0.27 254	0.11 167	0.29 282	0.11 206	0.08 152	0.23 223	0.19 207	0.23 232	0.15 197	0.47 310	0.15 240	0.33 250	0.46 329	0.06 137	0.09 182	0.16 175	0.14 159	0.25 233	0.23 237

test_1	0.18 209	0.11 167	0.09 172	0.11 188	0.12 222	0.10 169	0.07 171	0.25 259	0.10 149	0.27 254	0.11 167	0.29 282	0.11 206	0.08 152	0.23 223	0.19 207	0.23 232	0.15 197	0.47 310	0.15 240	0.33 250	0.46 329	0.06 137	0.09 182	0.16 175	0.14 159	0.25 233	0.23 237

ACRE	0.15 159	0.11 167	0.08 148	0.10 168	0.09 162	0.11 187	0.08 195	0.23 223	0.09 128	0.23 182	0.15 208	0.20 182	0.10 177	0.12 259	0.21 191	0.17 163	0.21 193	0.14 167	0.21 181	0.13 187	0.22 187	0.27 236	0.06 137	0.09 182	0.16 175	0.12 128	0.21 199	0.13 133

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 129	0.11 167	0.09 172	0.08 141	0.07 121	0.08 136	0.05 124	0.21 195	0.09 128	0.23 182	0.09 127	0.18 161	0.06 107	0.05 105	0.16 125	0.14 123	0.14 116	0.09 93	0.21 181	0.08 110	0.17 129	0.13 126	0.05 117	0.08 151	0.17 190	0.13 144	0.20 191	0.14 145

UPFNet	0.13 138	0.11 167	0.12 239	0.12 203	0.11 206	0.13 216	0.10 229	0.15 133	0.12 202	0.17 134	0.13 190	0.15 139	0.09 161	0.11 225	0.23 223	0.15 140	0.17 141	0.15 197	0.16 131	0.11 155	0.13 108	0.11 106	0.09 212	0.09 182	0.13 142	0.13 144	0.19 176	0.13 133

HITNet	0.14 146	0.11 167	0.10 186	0.11 188	0.10 186	0.10 169	0.07 171	0.18 156	0.11 174	0.24 209	0.13 190	0.18 161	0.10 177	0.09 179	0.20 177	0.14 123	0.17 141	0.14 167	0.16 131	0.10 141	0.20 165	0.22 192	0.08 192	0.09 182	0.15 169	0.14 159	0.24 222	0.18 174
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	0.18 209	0.12 183	0.09 172	0.08 141	0.09 162	0.08 136	0.06 149	0.30 328	0.10 149	0.35 344	0.11 167	0.40 335	0.09 161	0.10 204	0.20 177	0.21 241	0.32 337	0.15 197	0.29 246	0.14 217	0.46 331	0.26 227	0.12 286	0.09 182	0.16 175	0.16 190	0.17 160	0.21 215

LGCAT	0.15 159	0.12 183	0.10 186	0.09 157	0.09 162	0.11 187	0.07 171	0.21 195	0.12 202	0.23 182	0.11 167	0.19 172	0.10 177	0.08 152	0.19 156	0.21 241	0.24 250	0.14 167	0.21 181	0.13 187	0.37 278	0.24 206	0.10 240	0.08 151	0.14 157	0.15 176	0.18 167	0.16 159

castereo	0.17 196	0.12 183	0.10 186	0.10 168	0.10 186	0.11 187	0.06 149	0.22 207	0.13 230	0.26 242	0.14 198	0.23 218	0.08 145	0.07 139	0.19 156	0.22 260	0.25 264	0.14 167	0.28 236	0.13 187	0.45 319	0.34 274	0.07 161	0.09 182	0.19 219	0.20 240	0.19 176	0.20 204

MGS-Stereo	0.15 159	0.12 183	0.08 148	0.07 118	0.07 121	0.07 111	0.05 124	0.16 140	0.07 101	0.13 121	0.10 144	0.13 120	0.06 107	0.08 152	0.98 379	0.13 111	0.19 167	0.15 197	0.18 146	0.12 167	0.19 155	0.16 145	0.07 161	0.08 151	0.13 142	0.12 128	0.17 160	0.15 153

CASnet	0.15 159	0.12 183	0.08 148	0.10 168	0.11 206	0.14 224	0.06 149	0.23 223	0.12 202	0.28 274	0.15 208	0.23 218	0.10 177	0.09 179	0.19 156	0.15 140	0.20 177	0.11 124	0.26 221	0.11 155	0.34 257	0.19 175	0.07 161	0.08 151	0.16 175	0.12 128	0.20 191	0.17 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.13 138	0.12 183	0.09 172	0.09 157	0.08 146	0.10 169	0.07 171	0.18 156	0.08 108	0.20 152	0.16 224	0.15 139	0.07 126	0.07 139	0.15 117	0.15 140	0.17 141	0.12 135	0.23 199	0.11 155	0.19 155	0.21 184	0.07 161	0.08 151	0.13 142	0.11 116	0.18 167	0.12 127

EGLCR-Stereo	0.20 237	0.12 183	0.10 186	0.11 188	0.11 206	0.13 216	0.06 149	0.23 223	0.11 174	0.27 254	0.09 127	0.24 227	0.09 161	0.09 179	0.18 147	0.21 241	0.24 250	0.16 220	0.29 246	0.12 167	0.36 273	0.46 329	0.07 161	0.09 182	0.15 169	0.25 291	0.93 404	0.25 261

TestStereo1	0.14 146	0.12 183	0.08 148	0.07 118	0.07 121	0.08 136	0.07 171	0.14 129	0.10 149	0.17 134	0.09 127	0.14 131	0.17 290	0.05 105	0.23 223	0.17 163	0.16 132	0.12 135	0.19 159	0.10 141	0.19 155	0.24 206	0.04 90	0.07 128	0.18 207	0.17 200	0.26 246	0.20 204

SA-5K	0.14 146	0.12 183	0.08 148	0.07 118	0.07 121	0.08 136	0.07 171	0.14 129	0.10 149	0.17 134	0.09 127	0.14 131	0.17 290	0.05 105	0.23 223	0.17 163	0.16 132	0.12 135	0.19 159	0.10 141	0.19 155	0.24 206	0.04 90	0.07 128	0.18 207	0.17 200	0.26 246	0.20 204

IPLG	0.22 261	0.12 183	0.11 215	0.10 168	0.10 186	0.10 169	0.07 171	0.22 207	0.09 128	0.24 209	0.15 208	0.21 198	0.09 161	0.11 225	1.93 412	0.18 187	0.21 193	0.16 220	0.24 207	0.14 217	0.20 165	0.32 263	0.06 137	0.10 217	0.18 207	0.18 219	0.24 222	0.14 145

GMOStereo	0.16 178	0.12 183	0.10 186	0.10 168	0.08 146	0.10 169	0.07 171	0.23 223	0.12 202	0.28 274	0.10 144	0.21 198	0.13 243	0.08 152	0.20 177	0.18 187	0.21 193	0.14 167	0.23 199	0.13 187	0.26 219	0.36 285	0.05 117	0.08 151	0.22 257	0.19 229	0.24 222	0.18 174

error version	0.16 178	0.12 183	0.10 186	0.10 168	0.08 146	0.10 169	0.07 171	0.23 223	0.12 202	0.28 274	0.10 144	0.21 198	0.13 243	0.08 152	0.20 177	0.18 187	0.21 193	0.14 167	0.23 199	0.13 187	0.26 219	0.36 285	0.05 117	0.08 151	0.22 257	0.19 229	0.24 222	0.18 174

test-v	0.16 178	0.12 183	0.10 186	0.10 168	0.08 146	0.10 169	0.07 171	0.23 223	0.12 202	0.28 274	0.10 144	0.21 198	0.13 243	0.08 152	0.20 177	0.18 187	0.21 193	0.14 167	0.23 199	0.13 187	0.26 219	0.36 285	0.05 117	0.08 151	0.22 257	0.19 229	0.24 222	0.18 174

test_3	0.19 226	0.12 183	0.11 215	0.11 188	0.12 222	0.10 169	0.07 171	0.25 259	0.12 202	0.28 274	0.12 178	0.31 301	0.14 261	0.08 152	0.25 252	0.20 228	0.23 232	0.15 197	0.47 310	0.16 258	0.35 268	0.46 329	0.06 137	0.11 234	0.19 219	0.19 229	0.27 264	0.25 261

test-2	0.16 178	0.12 183	0.10 186	0.10 168	0.08 146	0.10 169	0.07 171	0.23 223	0.12 202	0.28 274	0.10 144	0.21 198	0.13 243	0.08 152	0.20 177	0.18 187	0.21 193	0.14 167	0.23 199	0.13 187	0.26 219	0.36 285	0.05 117	0.08 151	0.22 257	0.19 229	0.24 222	0.18 174

CREStereo++_RVC	0.18 209	0.12 183	0.10 186	0.11 188	0.12 222	0.11 187	0.08 195	0.23 223	0.12 202	0.28 274	0.13 190	0.22 211	0.19 309	0.10 204	0.22 211	0.22 260	0.24 250	0.12 135	0.22 191	0.11 155	0.34 257	0.25 218	0.07 161	0.09 182	0.19 219	0.15 176	0.62 381	0.23 237
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	0.19 226	0.12 183	0.10 186	0.14 225	0.13 240	0.14 224	0.08 195	0.18 156	0.11 174	0.24 209	0.12 178	0.16 148	0.12 222	0.13 279	0.29 268	0.28 317	0.26 281	0.25 346	0.34 267	0.22 308	0.34 257	0.27 236	0.29 369	0.10 217	0.13 142	0.15 176	0.36 318	0.18 174

XX-TBD	0.19 226	0.12 183	0.10 186	0.14 225	0.13 240	0.14 224	0.08 195	0.18 156	0.11 174	0.24 209	0.12 178	0.16 148	0.12 222	0.13 279	0.29 268	0.28 317	0.26 281	0.25 346	0.34 267	0.22 308	0.34 257	0.27 236	0.29 369	0.10 217	0.13 142	0.15 176	0.36 318	0.18 174

raftrobust	0.15 159	0.12 183	0.11 215	0.11 188	0.10 186	0.08 136	0.06 149	0.22 207	0.09 128	0.27 254	0.13 190	0.19 172	0.08 145	0.08 152	0.21 191	0.18 187	0.21 193	0.15 197	0.28 236	0.13 187	0.25 212	0.23 198	0.08 192	0.08 151	0.19 219	0.17 200	0.17 160	0.16 159

DMCA-RVC	0.16 178	0.12 183	0.15 279	0.12 203	0.13 240	0.11 187	0.13 264	0.17 147	0.16 283	0.18 141	0.21 273	0.20 182	0.10 177	0.10 204	0.36 299	0.17 163	0.18 154	0.17 237	0.16 131	0.14 217	0.18 141	0.15 136	0.10 240	0.12 255	0.14 157	0.13 144	0.18 167	0.18 174

CVANet_RVC	0.10 112	0.12 183	0.11 215	0.13 213	0.09 162	0.11 187	0.08 195	0.12 117	0.08 108	0.09 100	0.14 198	0.10 94	0.07 126	0.07 139	0.11 71	0.11 86	0.11 97	0.11 124	0.11 94	0.08 110	0.11 96	0.08 84	0.06 137	0.08 151	0.11 116	0.09 95	0.11 105	0.12 127

DN	0.72 380	0.13 204	0.12 239	0.24 319	0.12 222	7.52 437	0.13 264	0.25 259	0.14 247	0.30 297	0.20 262	6.25 431	0.10 177	0.15 305	0.22 211	0.27 310	0.27 293	0.17 237	0.41 292	0.16 258	0.40 298	0.34 274	0.11 267	0.11 234	0.37 363	0.31 338	0.27 264	0.43 338

WQFJA1++	3.28 428	0.13 204	0.09 172	27.82 445	0.11 206	24.38 446	25.71 445	0.22 207	0.11 174	0.35 344	0.16 224	0.65 362	2.77 419	0.08 152	0.17 132	0.23 272	0.23 232	0.14 167	1.04 376	0.38 377	0.36 273	0.26 227	0.08 192	0.08 151	0.20 232	2.15 432	0.29 281	0.30 293

IGEV-FE	0.29 311	0.13 204	0.22 340	0.29 335	0.17 294	0.21 297	0.22 320	0.28 308	0.14 247	0.35 344	0.43 362	0.33 310	0.11 206	0.14 290	0.23 223	0.37 361	0.26 281	0.17 237	0.47 310	0.24 323	0.51 351	0.61 381	0.11 267	0.11 234	0.33 348	0.27 314	0.62 381	0.45 341

Reg-Stereo(zero)	0.24 281	0.13 204	0.14 266	0.13 213	0.11 206	0.14 224	0.11 242	0.32 343	0.15 263	0.34 330	0.56 383	0.30 294	0.12 222	0.16 312	0.19 156	0.31 332	0.25 264	0.15 197	0.42 296	0.17 271	0.34 257	0.49 343	0.10 240	0.11 234	0.20 232	0.24 280	0.38 329	0.37 316

FLISNet	0.24 281	0.13 204	0.14 266	0.13 213	0.11 206	0.14 224	0.11 242	0.32 343	0.15 263	0.34 330	0.56 383	0.30 294	0.12 222	0.16 312	0.19 156	0.31 332	0.25 264	0.15 197	0.42 296	0.17 271	0.34 257	0.49 343	0.10 240	0.11 234	0.20 232	0.24 280	0.38 329	0.37 316

gcap-zeroshot	0.36 335	0.13 204	0.16 292	0.19 285	0.14 259	0.19 280	0.14 273	0.28 308	0.13 230	0.37 360	0.35 340	0.34 315	0.12 222	0.12 259	0.23 223	0.36 356	0.50 383	0.17 237	3.18 415	0.25 331	0.45 319	0.51 352	0.23 345	0.11 234	0.21 245	0.26 307	0.25 233	0.27 278

trnet	0.16 178	0.13 204	0.10 186	0.11 188	0.10 186	0.10 169	0.06 149	0.24 239	0.09 128	0.28 274	0.12 178	0.26 251	0.11 206	0.10 204	0.20 177	0.22 260	0.25 264	0.13 153	0.21 181	0.13 187	0.32 245	0.20 181	0.08 192	0.09 182	0.17 190	0.17 200	0.24 222	0.23 237

IGEV_Zeroshot_test	0.29 311	0.13 204	0.22 340	0.29 335	0.17 294	0.21 297	0.22 320	0.28 308	0.14 247	0.35 344	0.43 362	0.33 310	0.11 206	0.14 290	0.23 223	0.37 361	0.26 281	0.17 237	0.48 319	0.24 323	0.52 353	0.61 381	0.11 267	0.11 234	0.33 348	0.27 314	0.62 381	0.45 341

MSKI-zero shot	0.26 298	0.13 204	0.10 186	0.14 225	0.14 259	0.15 239	0.11 242	0.28 308	0.13 230	0.30 297	0.35 340	0.28 272	0.11 206	0.12 259	0.29 268	0.37 361	0.28 308	0.17 237	0.58 348	0.26 340	0.57 361	0.55 366	0.09 212	0.11 234	0.25 297	0.41 364	0.32 303	0.42 334

Any-RAFT	0.24 281	0.13 204	0.16 292	0.16 255	0.13 240	0.15 239	0.10 229	0.25 259	0.14 247	0.28 274	0.35 340	0.28 272	0.11 206	0.12 259	0.22 211	0.25 293	0.28 308	0.17 237	0.50 328	0.16 258	0.63 375	0.40 305	0.10 240	0.10 217	0.28 322	0.29 327	0.26 246	0.42 334

RAFT-Test	0.24 281	0.13 204	0.11 215	0.16 255	0.14 259	0.18 269	0.11 242	0.27 297	0.14 247	0.32 315	0.26 307	0.26 251	0.12 222	0.14 290	0.24 240	0.35 348	0.27 293	0.18 274	0.56 343	0.24 323	0.58 365	0.49 343	0.09 212	0.11 234	0.27 315	0.29 327	0.27 264	0.35 307

LoS_RVC	0.16 178	0.13 204	0.10 186	0.07 118	0.09 162	0.08 136	0.06 149	0.17 147	0.11 174	0.23 182	0.16 224	0.17 153	0.11 206	0.09 179	0.21 191	0.22 260	0.17 141	0.16 220	0.24 207	0.12 167	0.33 250	0.31 258	0.08 192	0.09 182	0.20 232	0.15 176	0.16 143	0.20 204

tt_ll	0.16 178	0.13 204	0.10 186	0.07 118	0.09 162	0.08 136	0.06 149	0.17 147	0.11 174	0.23 182	0.16 224	0.17 153	0.11 206	0.09 179	0.21 191	0.22 260	0.17 141	0.16 220	0.24 207	0.12 167	0.33 250	0.31 258	0.08 192	0.09 182	0.20 232	0.15 176	0.16 143	0.20 204

raft_robust	0.18 209	0.13 204	0.10 186	0.14 225	0.09 162	0.11 187	0.08 195	0.25 259	0.12 202	0.30 297	0.10 144	0.24 227	0.14 261	0.10 204	0.24 240	0.21 241	0.21 193	0.17 237	0.34 267	0.14 217	0.27 228	0.31 258	0.06 137	0.10 217	0.22 257	0.21 251	0.24 222	0.21 215

Sa-1000	0.17 196	0.13 204	0.09 172	0.09 157	0.09 162	0.11 187	0.05 124	0.22 207	0.11 174	0.24 209	0.11 167	0.24 227	0.09 161	0.10 204	0.22 211	0.18 187	0.21 193	0.17 237	0.28 236	0.12 167	0.25 212	0.33 266	0.06 137	0.09 182	0.24 290	0.20 240	0.26 246	0.22 226

SA	0.15 159	0.13 204	0.09 172	0.09 157	0.08 146	0.11 187	0.06 149	0.21 195	0.10 149	0.23 182	0.09 127	0.23 218	0.07 126	0.07 139	0.19 156	0.18 187	0.18 154	0.15 197	0.24 207	0.12 167	0.20 165	0.26 227	0.05 117	0.09 182	0.20 232	0.20 240	0.27 264	0.23 237

RALAANet	0.14 146	0.13 204	0.11 215	0.10 168	0.10 186	0.11 187	0.07 171	0.17 147	0.10 149	0.16 125	0.15 208	0.15 139	0.09 161	0.06 126	0.19 156	0.16 153	0.18 154	0.17 237	0.26 221	0.14 217	0.24 207	0.23 198	0.07 161	0.09 182	0.16 175	0.15 176	0.20 191	0.16 159

sCroCo_RVC	0.22 261	0.13 204	0.11 215	0.11 188	0.10 186	0.14 224	0.09 212	0.24 239	0.19 305	0.24 209	0.16 224	0.20 182	0.20 313	0.08 152	0.26 256	0.36 356	0.29 315	0.22 317	0.35 277	0.21 300	0.48 338	0.53 361	0.10 240	0.15 303	0.23 277	0.21 251	0.28 275	0.23 237

EAI-Stereo	0.28 309	0.13 204	0.12 239	0.18 275	0.16 285	0.66 383	0.20 307	0.27 297	0.18 300	0.27 254	0.27 315	0.29 282	0.10 177	0.11 225	0.35 297	0.32 338	0.26 281	0.20 300	0.65 356	0.22 308	0.44 316	0.44 321	0.10 240	0.14 290	0.28 322	0.31 338	0.39 333	0.42 334

UNet	0.15 159	0.13 204	0.13 257	0.14 225	0.12 222	0.14 224	0.10 229	0.20 172	0.12 202	0.21 159	0.15 208	0.17 153	0.12 222	0.13 279	0.21 191	0.15 140	0.20 177	0.17 237	0.18 146	0.13 187	0.17 129	0.14 132	0.10 240	0.12 255	0.15 169	0.17 200	0.20 191	0.17 166

CREStereo	0.17 196	0.13 204	0.11 215	0.11 188	0.10 186	0.10 169	0.06 149	0.24 239	0.10 149	0.27 254	0.12 178	0.26 251	0.11 206	0.10 204	0.22 211	0.26 304	0.26 281	0.13 153	0.21 181	0.14 217	0.36 273	0.24 206	0.08 192	0.09 182	0.17 190	0.17 200	0.23 211	0.22 226
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	0.23 273	0.13 204	0.13 257	0.15 244	0.13 240	0.18 269	0.07 171	0.24 239	0.15 263	0.32 315	0.25 298	0.27 264	0.13 243	0.14 290	0.21 191	0.28 317	0.30 323	0.20 300	0.47 310	0.20 289	0.47 334	0.50 348	0.10 240	0.12 255	0.23 277	0.26 307	0.23 211	0.28 285

RAFT-Stereo	0.23 273	0.13 204	0.13 257	0.15 244	0.13 240	0.18 269	0.07 171	0.24 239	0.15 263	0.32 315	0.25 298	0.27 264	0.13 243	0.14 290	0.21 191	0.28 317	0.30 323	0.20 300	0.47 310	0.20 289	0.47 334	0.50 348	0.10 240	0.12 255	0.23 277	0.26 307	0.23 211	0.28 285
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Cross2Single Stereo	0.17 196	0.14 227	0.08 148	0.19 285	0.11 206	0.11 187	0.07 171	0.18 156	0.18 300	0.20 152	0.10 144	0.20 182	0.14 261	0.12 259	0.19 156	0.27 310	0.27 293	0.15 197	0.14 114	0.13 187	0.43 309	0.33 266	0.09 212	0.08 151	0.28 322	0.20 240	0.21 199	0.15 153

DF	0.26 298	0.14 227	0.11 215	0.15 244	0.10 186	0.17 262	0.09 212	0.26 276	0.12 202	0.27 254	0.15 208	0.31 301	0.09 161	0.11 225	0.21 191	0.30 330	0.25 264	0.18 274	1.59 388	0.17 271	0.45 319	0.39 299	0.09 212	0.11 234	0.21 245	0.25 291	0.29 281	0.34 305

DDF-Stereo	0.40 347	0.14 227	0.08 148	1.79 410	0.15 278	1.91 418	0.20 307	0.26 276	0.11 174	0.27 254	0.17 237	2.08 407	0.16 277	0.11 225	0.19 156	0.25 293	0.29 315	0.15 197	0.37 285	0.15 240	0.45 319	0.34 274	0.09 212	0.10 217	0.18 207	0.23 271	0.25 233	0.26 273

zero-FE	1.43 410	0.14 227	0.08 148	8.08 437	0.34 367	13.79 442	2.48 420	0.26 276	0.12 202	0.32 315	0.26 307	6.70 433	0.60 373	0.11 225	0.27 262	0.24 281	0.43 372	0.33 382	0.54 338	0.16 258	1.94 430	0.41 308	0.09 212	0.10 217	0.18 207	0.23 271	0.25 233	0.25 261

S2M2_L	0.17 196	0.14 227	0.15 279	0.13 213	0.10 186	0.16 248	0.11 242	0.21 195	0.11 174	0.27 254	0.09 127	0.20 182	0.06 107	0.17 321	0.22 211	0.19 207	0.25 264	0.16 220	0.20 168	0.15 240	0.34 257	0.25 218	0.13 294	0.10 217	0.16 175	0.16 190	0.27 264	0.23 237
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.16 178	0.14 227	0.11 215	0.12 203	0.13 240	0.12 204	0.09 212	0.20 172	0.11 174	0.24 209	0.16 224	0.19 172	0.16 277	0.11 225	0.29 268	0.16 153	0.20 177	0.15 197	0.18 146	0.12 167	0.20 165	0.16 145	0.11 267	0.10 217	0.18 207	0.19 229	0.23 211	0.17 166

model_zeroshot	0.28 309	0.14 227	0.11 215	0.16 255	0.14 259	0.18 269	0.11 242	0.28 308	0.15 263	0.33 326	0.32 332	0.31 301	0.10 177	0.13 279	0.43 313	0.31 332	0.30 323	0.19 288	0.66 357	0.22 308	0.55 357	0.44 321	0.12 286	0.13 279	0.49 384	0.36 354	0.31 300	0.53 349

AE-Stereo	0.20 237	0.14 227	0.13 257	0.16 255	0.12 222	0.12 204	0.09 212	0.23 223	0.15 263	0.28 274	0.12 178	0.29 282	0.13 243	0.09 179	0.21 191	0.25 293	0.28 308	0.19 288	0.28 236	0.19 282	0.35 268	0.42 311	0.07 161	0.14 290	0.22 257	0.24 280	0.26 246	0.21 215

iinet-f	0.17 196	0.14 227	0.10 186	0.12 203	0.09 162	0.14 224	0.09 212	0.15 133	0.10 149	0.23 182	0.25 298	0.18 161	0.15 268	0.08 152	0.33 288	0.19 207	0.20 177	0.13 153	0.36 283	0.16 258	0.20 165	0.21 184	0.08 192	0.09 182	0.17 190	0.14 159	0.25 233	0.17 166

iRaft-Stereo_20w	0.31 322	0.14 227	0.24 352	0.29 335	0.18 304	0.22 308	0.18 295	0.26 276	0.15 263	0.41 380	0.51 376	0.30 294	0.11 206	0.12 259	0.32 284	0.32 338	0.27 293	0.17 237	0.42 296	0.24 323	0.46 331	0.53 361	0.11 267	0.10 217	0.33 348	0.67 396	0.61 379	0.60 354

MIPNet	0.21 253	0.14 227	0.11 215	0.11 188	0.12 222	0.12 204	0.08 195	0.24 239	0.10 149	0.27 254	0.24 295	0.22 211	0.14 261	0.11 225	0.94 375	0.20 228	0.23 232	0.17 237	0.31 253	0.20 289	0.21 176	0.35 284	0.07 161	0.11 234	0.23 277	0.23 271	0.27 264	0.21 215

cross-raft	0.24 281	0.14 227	0.12 239	0.13 213	0.13 240	0.17 262	0.10 229	0.27 297	0.15 263	0.30 297	0.19 251	0.28 272	0.10 177	0.12 259	0.26 256	0.34 343	0.27 293	0.17 237	0.57 346	0.25 331	0.62 373	0.51 352	0.09 212	0.11 234	0.29 329	0.27 314	0.26 246	0.31 297

LMCR-Stereo	0.18 209	0.14 227	0.11 215	0.13 213	0.12 222	0.15 239	0.10 229	0.22 207	0.13 230	0.23 182	0.18 241	0.24 227	0.17 290	0.12 259	0.21 191	0.19 207	0.26 281	0.18 274	0.33 259	0.19 282	0.26 219	0.25 218	0.10 240	0.12 255	0.19 219	0.18 219	0.24 222	0.23 237

rafts_anoy	0.14 146	0.14 227	0.11 215	0.11 188	0.11 206	0.10 169	0.07 171	0.21 195	0.08 108	0.21 159	0.15 208	0.17 153	0.07 126	0.06 126	0.20 177	0.17 163	0.20 177	0.17 237	0.22 191	0.12 167	0.21 176	0.18 161	0.06 137	0.09 182	0.16 175	0.15 176	0.15 136	0.17 166

sAnonymous2	0.20 237	0.14 227	0.12 239	0.12 203	0.11 206	0.14 224	0.12 259	0.28 308	0.16 283	0.23 182	0.19 251	0.19 172	0.15 268	0.08 152	0.24 240	0.26 304	0.25 264	0.22 317	0.39 287	0.20 289	0.34 257	0.38 294	0.08 192	0.13 279	0.22 257	0.24 280	0.23 211	0.24 253

CroCo_RVC	0.20 237	0.14 227	0.12 239	0.12 203	0.11 206	0.14 224	0.12 259	0.28 308	0.16 283	0.23 182	0.19 251	0.19 172	0.15 268	0.08 152	0.24 240	0.26 304	0.25 264	0.22 317	0.39 287	0.20 289	0.34 257	0.38 294	0.08 192	0.13 279	0.22 257	0.24 280	0.23 211	0.24 253

RALCasStereoNet	0.15 159	0.14 227	0.10 186	0.13 213	0.11 206	0.10 169	0.07 171	0.20 172	0.08 108	0.23 182	0.13 190	0.19 172	0.08 145	0.07 139	0.20 177	0.18 187	0.22 213	0.17 237	0.20 168	0.12 167	0.22 187	0.21 184	0.07 161	0.09 182	0.18 207	0.15 176	0.15 136	0.15 153

HGLStereo	0.15 159	0.14 227	0.12 239	0.13 213	0.13 240	0.13 216	0.08 195	0.18 156	0.11 174	0.22 168	0.22 282	0.14 131	0.09 161	0.11 225	0.24 240	0.17 163	0.21 193	0.17 237	0.20 168	0.14 217	0.18 141	0.16 145	0.10 240	0.11 234	0.17 190	0.16 190	0.17 160	0.15 153

BEATNet_4x	0.19 226	0.14 227	0.12 239	0.13 213	0.13 240	0.12 204	0.10 229	0.20 172	0.14 247	0.27 254	0.14 198	0.21 198	0.13 243	0.11 225	0.32 284	0.20 228	0.22 213	0.22 317	0.20 168	0.12 167	0.31 240	0.41 308	0.10 240	0.12 255	0.17 190	0.16 190	0.26 246	0.23 237

RASNet	0.15 159	0.14 227	0.14 266	0.13 213	0.11 206	0.12 204	0.10 229	0.24 239	0.12 202	0.22 168	0.14 198	0.18 161	0.12 222	0.09 179	0.16 125	0.18 187	0.19 167	0.13 153	0.16 131	0.10 141	0.22 187	0.16 145	0.07 161	0.14 290	0.16 175	0.16 190	0.26 246	0.22 226

MSMDNet	0.25 290	0.14 227	0.11 215	0.13 213	0.14 259	0.16 248	0.11 242	0.26 276	0.14 247	0.31 308	0.17 237	0.26 251	0.29 338	0.14 290	0.24 240	0.35 348	0.28 308	0.18 274	0.54 338	0.28 351	0.58 365	0.60 377	0.10 240	0.11 234	0.26 302	0.25 291	0.26 246	0.30 293

iResNetv2_ROB	0.20 237	0.14 227	0.11 215	0.17 265	0.13 240	0.17 262	0.11 242	0.26 276	0.12 202	0.26 242	0.20 262	0.27 264	0.19 309	0.10 204	0.42 311	0.16 153	0.20 177	0.15 197	0.35 277	0.15 240	0.33 250	0.18 161	0.12 286	0.14 290	0.20 232	0.17 200	0.30 292	0.19 194

iResNet_ROB	0.17 196	0.14 227	0.12 239	0.15 244	0.11 206	0.15 239	0.11 242	0.25 259	0.12 202	0.25 228	0.16 224	0.19 172	0.21 316	0.09 179	0.25 252	0.16 153	0.22 213	0.16 220	0.29 246	0.12 167	0.23 202	0.16 145	0.09 212	0.12 255	0.20 232	0.17 200	0.26 246	0.21 215

DN-CSS_ROB	0.18 209	0.14 227	0.16 292	0.14 225	0.14 259	0.11 187	0.09 212	0.25 259	0.13 230	0.27 254	0.26 307	0.25 239	0.17 290	0.09 179	0.19 156	0.16 153	0.19 167	0.15 197	0.41 292	0.13 187	0.24 207	0.18 161	0.10 240	0.14 290	0.17 190	0.15 176	0.22 207	0.18 174

HLF11	0.20 237	0.15 251	0.11 215	0.14 225	0.10 186	0.12 204	0.08 195	0.36 354	0.12 202	0.24 209	0.15 208	0.21 198	0.09 161	0.09 179	0.82 363	0.17 163	0.22 213	0.17 237	0.40 291	0.13 187	0.19 155	0.22 192	0.10 240	0.10 217	0.17 190	0.19 229	0.19 176	0.20 204

GGDA	0.19 226	0.15 251	0.13 257	0.14 225	0.12 222	0.16 248	0.10 229	0.24 239	0.15 263	0.30 297	0.21 273	0.26 251	0.13 243	0.10 204	0.21 191	0.19 207	0.23 232	0.16 220	0.33 259	0.14 217	0.25 212	0.25 218	0.10 240	0.12 255	0.21 245	0.23 271	0.26 246	0.25 261

coex_refinement	0.17 196	0.15 251	0.11 215	0.12 203	0.12 222	0.13 216	0.08 195	0.21 195	0.16 283	0.22 168	0.18 241	0.17 153	0.10 177	0.10 204	0.44 317	0.19 207	0.20 177	0.15 197	0.23 199	0.11 155	0.17 129	0.15 136	0.09 212	0.10 217	0.18 207	0.17 200	0.20 191	0.22 226

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 404	0.15 251	0.23 344	0.22 303	0.20 313	0.33 351	0.24 330	0.28 308	0.33 361	0.38 366	0.52 377	0.35 319	0.15 268	0.13 279	0.29 268	0.49 386	0.30 323	0.21 310	25.47 443	0.27 346	0.49 340	0.60 377	0.10 240	0.12 255	0.32 344	0.45 373	0.37 326	0.60 354

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 329	0.15 251	0.23 344	0.24 319	0.16 285	0.28 336	0.20 307	0.28 308	0.21 314	0.35 344	0.60 391	0.32 307	0.17 290	0.12 259	0.28 265	0.44 376	0.30 323	0.22 317	0.58 348	0.28 351	0.54 354	0.59 375	0.09 212	0.14 290	0.33 348	0.32 342	0.79 396	0.60 354

LoS	0.22 261	0.15 251	0.11 215	0.13 213	0.14 259	0.12 204	0.08 195	0.60 394	0.11 174	0.37 360	0.38 350	0.36 321	0.13 243	0.11 225	0.23 223	0.25 293	0.26 281	0.15 197	0.26 221	0.15 240	0.42 305	0.33 266	0.09 212	0.09 182	0.25 297	0.19 229	0.25 233	0.28 285
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.18 209	0.15 251	0.16 292	0.15 244	0.14 259	0.14 224	0.11 242	0.26 276	0.10 149	0.28 274	0.18 241	0.20 182	0.10 177	0.11 225	0.19 156	0.19 207	0.28 308	0.15 197	0.24 207	0.14 217	0.37 278	0.23 198	0.09 212	0.10 217	0.19 219	0.13 144	0.30 292	0.18 174

FINET	0.16 178	0.15 251	0.15 279	0.16 255	0.12 222	0.13 216	0.14 273	0.18 156	0.15 263	0.17 134	0.15 208	0.18 161	0.12 222	0.11 225	0.23 223	0.18 187	0.19 167	0.14 167	0.23 199	0.12 167	0.18 141	0.14 132	0.12 286	0.12 255	0.16 175	0.16 190	0.18 167	0.16 159

PMTNet	0.18 209	0.15 251	0.11 215	0.14 225	0.11 206	0.09 161	0.09 212	0.22 207	0.10 149	0.29 292	0.11 167	0.25 239	0.08 145	0.09 179	0.24 240	0.27 310	0.24 250	0.13 153	0.28 236	0.13 187	0.35 268	0.24 206	0.09 212	0.08 151	0.22 257	0.17 200	0.23 211	0.25 261

CFNet	0.16 178	0.15 251	0.12 239	0.18 275	0.15 278	0.14 224	0.11 242	0.23 223	0.12 202	0.21 159	0.16 224	0.29 282	0.14 261	0.11 225	0.21 191	0.13 111	0.20 177	0.16 220	0.18 146	0.12 167	0.17 129	0.13 126	0.08 192	0.12 255	0.20 232	0.17 200	0.22 207	0.21 215

DISCO	0.16 178	0.15 251	0.11 215	0.14 225	0.13 240	0.16 248	0.14 273	0.15 133	0.13 230	0.21 159	0.17 237	0.16 148	0.10 177	0.10 204	0.25 252	0.16 153	0.20 177	0.15 197	0.23 199	0.14 217	0.17 129	0.18 161	0.09 212	0.11 234	0.17 190	0.16 190	0.21 199	0.16 159

DNSM	0.20 237	0.16 262	0.11 215	0.11 188	0.10 186	0.18 269	0.08 195	0.25 259	0.12 202	0.27 254	0.10 144	0.31 301	0.09 161	0.11 225	0.29 268	0.24 281	0.27 293	0.17 237	0.33 259	0.16 258	0.49 340	0.34 274	0.08 192	0.09 182	0.21 245	0.17 200	0.29 281	0.25 261

ManiGeoR	0.20 237	0.16 262	0.12 239	0.17 265	0.12 222	0.14 224	0.09 212	0.28 308	0.15 263	0.25 228	0.18 241	0.24 227	0.09 161	0.09 179	0.76 356	0.18 187	0.22 213	0.16 220	0.34 267	0.13 187	0.22 187	0.24 206	0.09 212	0.12 255	0.19 219	0.21 251	0.20 191	0.19 194

HLf10	0.20 237	0.16 262	0.12 239	0.17 265	0.12 222	0.14 224	0.09 212	0.28 308	0.15 263	0.25 228	0.18 241	0.24 227	0.09 161	0.09 179	0.76 356	0.18 187	0.22 213	0.16 220	0.34 267	0.13 187	0.22 187	0.24 206	0.09 212	0.12 255	0.19 219	0.21 251	0.20 191	0.19 194

HLf8	0.21 253	0.16 262	0.12 239	0.16 255	0.13 240	0.13 216	0.10 229	0.31 333	0.14 247	0.26 242	0.19 251	0.25 239	0.12 222	0.10 204	0.54 338	0.19 207	0.23 232	0.17 237	0.45 306	0.14 217	0.31 240	0.31 258	0.10 240	0.13 279	0.20 232	0.23 271	0.26 246	0.23 237

TestStereo_HL2	0.19 226	0.16 262	0.12 239	0.14 225	0.12 222	0.15 239	0.10 229	0.24 239	0.15 263	0.29 292	0.22 282	0.26 251	0.13 243	0.10 204	0.21 191	0.19 207	0.23 232	0.17 237	0.35 277	0.14 217	0.25 212	0.25 218	0.10 240	0.12 255	0.21 245	0.22 261	0.25 233	0.26 273

TestStereo-Hl	0.23 273	0.16 262	0.15 279	0.14 225	0.14 259	0.19 280	0.13 264	0.27 297	0.18 300	0.32 315	0.24 295	0.33 310	0.16 277	0.10 204	0.26 256	0.22 260	0.23 232	0.18 274	0.43 299	0.16 258	0.29 236	0.42 311	0.10 240	0.15 303	0.21 245	0.25 291	0.33 308	0.35 307

IPLGR	0.26 298	0.16 262	0.13 257	0.15 244	0.15 278	0.12 204	0.09 212	0.24 239	0.13 230	0.28 274	0.25 298	0.23 218	0.12 222	0.11 225	1.91 411	0.20 228	0.22 213	0.18 274	0.34 267	0.20 289	0.25 212	0.33 266	0.07 161	0.12 255	0.23 277	0.23 271	0.28 275	0.21 215

TRStereo	0.34 332	0.16 262	0.21 333	0.16 255	0.12 222	0.34 354	0.17 290	0.27 297	0.11 174	0.35 344	0.18 241	0.34 315	0.09 161	0.12 259	0.26 256	0.36 356	0.25 264	0.17 237	0.44 302	0.25 331	0.42 305	0.47 335	0.09 212	0.09 182	0.26 302	2.80 433	0.49 357	0.33 302

s12784h	0.22 261	0.16 262	0.13 257	0.19 285	0.14 259	0.12 204	0.08 195	0.24 239	0.11 174	0.29 292	0.16 224	0.27 264	0.15 268	0.10 204	0.22 211	0.26 304	0.26 281	0.13 153	0.29 246	0.12 167	0.50 349	0.30 253	0.08 192	0.10 217	0.24 290	0.21 251	0.65 387	0.47 345

CFNet_pseudo	0.20 237	0.16 262	0.16 292	0.19 285	0.16 285	0.16 248	0.13 264	0.24 239	0.14 247	0.28 274	0.21 273	0.22 211	0.19 309	0.12 259	0.63 345	0.17 163	0.20 177	0.17 237	0.30 252	0.12 167	0.21 176	0.17 152	0.12 286	0.12 255	0.20 232	0.20 240	0.25 233	0.26 273

GES	0.22 261	0.16 262	0.12 239	0.14 225	0.15 278	0.19 280	0.12 259	0.25 259	0.14 247	0.26 242	0.18 241	0.21 198	0.13 243	0.17 321	0.36 299	0.21 241	0.27 293	0.19 288	0.52 333	0.20 289	0.33 250	0.29 249	0.13 294	0.14 290	0.19 219	0.17 200	0.27 264	0.42 334

GMStereo	0.16 178	0.16 262	0.09 172	0.14 225	0.13 240	0.15 239	0.11 242	0.22 207	0.12 202	0.19 148	0.15 208	0.25 239	0.13 243	0.09 179	0.17 132	0.14 123	0.21 193	0.13 153	0.26 221	0.15 240	0.20 165	0.12 115	0.09 212	0.11 234	0.18 207	0.15 176	0.23 211	0.15 153
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	0.20 237	0.16 262	0.18 312	0.17 265	0.16 285	0.16 248	0.14 273	0.24 239	0.17 293	0.26 242	0.19 251	0.26 251	0.16 277	0.16 312	0.30 280	0.17 163	0.20 177	0.22 317	0.26 221	0.24 323	0.22 187	0.29 249	0.13 294	0.20 333	0.22 257	0.21 251	0.19 176	0.22 226

RTSC	0.27 305	0.16 262	0.16 292	0.16 255	0.17 294	0.18 269	0.19 303	0.23 223	0.21 314	0.25 228	0.25 298	0.20 182	0.18 303	0.14 290	1.57 398	0.23 272	0.30 323	0.19 288	0.39 287	0.18 279	0.30 237	0.32 263	0.11 267	0.17 321	0.21 245	0.22 261	0.31 300	0.43 338

DeepPrunerF	0.29 311	0.16 262	0.14 266	0.23 312	0.44 383	0.17 262	0.21 314	0.20 172	0.26 341	0.16 125	0.22 282	0.15 139	0.12 222	0.12 259	0.97 377	0.21 241	0.18 154	0.17 237	0.26 221	0.16 258	0.21 176	0.17 152	0.12 286	0.12 255	1.97 431	0.25 291	0.22 207	0.20 204

NVstereo2D	0.26 298	0.16 262	0.15 279	0.22 303	0.18 304	0.26 327	0.28 348	0.20 172	0.14 247	0.22 168	0.21 273	0.17 153	0.11 206	0.38 378	1.98 416	0.20 228	0.24 250	0.19 288	0.21 181	0.14 217	0.18 141	0.15 136	0.25 348	0.13 279	0.22 257	0.17 200	0.19 176	0.18 174

MLCV	0.24 281	0.16 262	0.15 279	0.24 319	0.18 304	0.21 297	0.15 281	0.30 328	0.16 283	0.31 308	0.31 329	0.32 307	0.25 331	0.11 225	0.24 240	0.24 281	0.25 264	0.17 237	0.53 337	0.15 240	0.33 250	0.33 266	0.14 304	0.17 321	0.23 277	0.23 271	0.27 264	0.25 261

PDISCO_ROB	0.17 196	0.16 262	0.16 292	0.14 225	0.12 222	0.13 216	0.11 242	0.15 133	0.12 202	0.16 125	0.16 224	0.12 112	0.10 177	0.09 179	0.19 156	0.20 228	0.19 167	0.23 331	0.18 146	0.15 240	0.22 187	0.23 198	0.07 161	0.11 234	0.21 245	0.24 280	0.39 333	0.23 237

DNS	0.20 237	0.17 280	0.10 186	0.11 188	0.10 186	0.17 262	0.07 171	0.25 259	0.12 202	0.27 254	0.10 144	0.34 315	0.09 161	0.11 225	0.29 268	0.23 272	0.27 293	0.16 220	0.34 267	0.16 258	0.49 340	0.33 266	0.08 192	0.08 151	0.20 232	0.16 190	0.29 281	0.23 237

gcap_with_dpt	0.22 261	0.17 280	0.10 186	0.19 285	0.13 240	0.16 248	0.09 212	0.26 276	0.14 247	0.30 297	0.15 208	0.36 321	0.15 268	0.14 290	0.21 191	0.24 281	0.31 331	0.23 331	0.32 255	0.15 240	0.42 305	0.34 274	0.10 240	0.12 255	0.22 257	0.18 219	0.28 275	0.38 321

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 273	0.17 280	0.08 148	0.22 303	0.21 319	0.29 341	0.17 290	0.25 259	0.11 174	0.42 382	0.19 251	0.43 340	0.09 161	0.11 225	0.19 156	0.25 293	0.25 264	0.16 220	0.28 236	0.14 217	0.41 300	0.39 299	0.07 161	0.09 182	0.20 232	0.18 219	0.27 264	0.49 346

GCAP-BAT	0.22 261	0.17 280	0.10 186	0.19 285	0.13 240	0.16 248	0.09 212	0.26 276	0.14 247	0.30 297	0.15 208	0.36 321	0.15 268	0.14 290	0.21 191	0.24 281	0.31 331	0.23 331	0.32 255	0.15 240	0.42 305	0.34 274	0.10 240	0.12 255	0.22 257	0.18 219	0.28 275	0.38 321

EKT-Stereo	0.33 329	0.17 280	0.13 257	0.20 295	0.17 294	0.22 308	0.25 335	0.27 297	0.14 247	0.30 297	0.26 307	0.27 264	0.13 243	0.13 279	1.64 401	0.53 389	0.29 315	0.25 346	0.46 308	0.30 364	0.82 402	0.54 364	0.09 212	0.12 255	0.30 335	0.25 291	0.31 300	0.25 261

dd	0.19 226	0.17 280	0.10 186	0.34 352	0.12 222	0.24 318	0.11 242	0.21 195	0.10 149	0.22 168	0.10 144	0.37 325	0.10 177	0.09 179	0.37 301	0.17 163	0.28 308	0.14 167	0.35 277	0.14 217	0.19 155	0.14 132	0.09 212	0.13 279	0.21 245	0.15 176	0.26 246	0.21 215

AACVNet	0.19 226	0.17 280	0.14 266	0.19 285	0.19 308	0.19 280	0.13 264	0.23 223	0.15 263	0.25 228	0.23 291	0.20 182	0.13 243	0.13 279	0.21 191	0.18 187	0.24 250	0.18 274	0.24 207	0.17 271	0.22 187	0.20 181	0.14 304	0.15 303	0.22 257	0.21 251	0.25 233	0.25 261

TestStereo	0.17 196	0.17 280	0.14 266	0.15 244	0.11 206	0.15 239	0.11 242	0.25 259	0.13 230	0.30 297	0.15 208	0.25 239	0.11 206	0.08 152	0.19 156	0.14 123	0.23 232	0.13 153	0.27 229	0.13 187	0.27 228	0.15 136	0.09 212	0.14 290	0.21 245	0.15 176	0.21 199	0.19 194

pcwnet_v2	0.26 298	0.17 280	0.18 312	0.22 303	0.19 308	0.22 308	0.18 295	0.25 259	0.18 300	0.31 308	0.23 291	0.30 294	0.28 337	0.18 332	0.88 367	0.21 241	0.24 250	0.19 288	0.36 283	0.15 240	0.27 228	0.24 206	0.17 319	0.15 303	0.26 302	0.26 307	0.30 292	0.38 321

ADLNet	0.21 253	0.17 280	0.12 239	0.16 255	0.14 259	0.18 269	0.15 281	0.20 172	0.11 174	0.17 134	0.15 208	0.33 310	0.13 243	0.31 372	1.12 384	0.15 140	0.20 177	0.14 167	0.18 146	0.13 187	0.16 121	0.18 161	0.15 310	0.09 182	0.17 190	0.18 219	0.19 176	0.17 166

psm_up	0.20 237	0.17 280	0.19 317	0.20 295	0.16 285	0.20 287	0.13 264	0.25 259	0.23 326	0.23 182	0.18 241	0.21 198	0.20 313	0.15 305	0.23 223	0.18 187	0.24 250	0.18 274	0.28 236	0.16 258	0.21 176	0.16 145	0.12 286	0.20 333	0.24 290	0.24 280	0.26 246	0.25 261

FADNet-RVC	0.21 253	0.17 280	0.15 279	0.21 299	0.16 285	0.16 248	0.18 295	0.26 276	0.13 230	0.25 228	0.21 273	0.28 272	0.16 277	0.14 290	0.32 284	0.21 241	0.23 232	0.17 237	0.34 267	0.21 300	0.21 176	0.25 218	0.14 304	0.16 311	0.25 297	0.23 271	0.21 199	0.24 253

ADCP+	0.31 322	0.17 280	0.17 305	0.15 244	0.14 259	0.17 262	0.19 303	0.21 195	0.33 361	0.26 242	0.26 307	0.37 325	0.12 222	0.13 279	1.87 410	0.18 187	0.20 177	0.17 237	0.33 259	0.18 279	0.22 187	0.22 192	0.12 286	0.11 234	0.23 277	0.69 397	0.33 308	0.99 393

HSM-Net_RVC	0.30 319	0.17 280	0.17 305	0.26 328	0.20 313	0.20 287	0.14 273	0.28 308	0.19 305	0.34 330	0.41 357	1.59 400	0.25 331	0.14 290	0.26 256	0.21 241	0.25 264	0.19 288	0.28 236	0.20 289	0.38 283	0.33 266	0.13 294	0.20 333	0.29 329	0.30 334	0.35 316	0.33 302
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.22 261	0.17 280	0.16 292	0.17 265	0.17 294	0.16 248	0.18 295	0.22 207	0.17 293	0.26 242	0.26 307	0.20 182	0.18 303	0.11 225	0.50 332	0.20 228	0.24 250	0.21 310	0.27 229	0.16 258	0.41 300	0.33 266	0.14 304	0.15 303	0.22 257	0.27 314	0.26 246	0.23 237

HSM	0.20 237	0.17 280	0.14 266	0.18 275	0.17 294	0.15 239	0.13 264	0.26 276	0.14 247	0.26 242	0.22 282	0.24 227	0.17 290	0.11 225	0.33 288	0.17 163	0.26 281	0.16 220	0.27 229	0.17 271	0.27 228	0.19 175	0.10 240	0.13 279	0.22 257	0.22 261	0.27 264	0.24 253

iResNet	0.29 311	0.17 280	0.16 292	0.23 312	0.22 326	0.28 336	0.18 295	0.31 333	0.20 311	0.32 315	0.29 324	0.49 349	0.50 367	0.11 225	0.44 317	0.35 348	0.27 293	0.20 300	0.73 360	0.24 323	0.43 309	0.27 236	0.15 310	0.24 352	0.25 297	0.25 291	0.33 308	0.28 285

DLCB_ROB	0.19 226	0.17 280	0.16 292	0.14 225	0.15 278	0.14 224	0.13 264	0.20 172	0.16 283	0.23 182	0.23 291	0.25 239	0.18 303	0.15 305	0.20 177	0.16 153	0.21 193	0.18 274	0.19 159	0.15 240	0.24 207	0.20 181	0.13 294	0.15 303	0.36 361	0.24 280	0.24 222	0.20 204

TestStereo_HLe17	0.21 253	0.18 298	0.12 239	0.19 285	0.14 259	0.15 239	0.10 229	0.36 354	0.16 283	0.28 274	0.18 241	0.26 251	0.12 222	0.09 179	0.46 322	0.19 207	0.22 213	0.16 220	0.35 277	0.14 217	0.32 245	0.34 274	0.09 212	0.15 303	0.23 277	0.22 261	0.25 233	0.21 215

MyStereo04	0.22 261	0.18 298	0.17 305	0.14 225	0.14 259	0.13 216	0.10 229	0.28 308	0.21 314	0.31 308	0.20 262	0.29 282	0.13 243	0.08 152	0.27 262	0.22 260	0.22 213	0.18 274	0.54 338	0.21 300	0.34 257	0.26 227	0.11 267	0.16 311	0.27 315	0.23 271	0.30 292	0.22 226

CASS	0.25 290	0.18 298	0.16 292	0.21 299	0.17 294	0.21 297	0.21 314	0.28 308	0.20 311	0.33 326	0.24 295	0.28 272	0.18 303	0.11 225	0.25 252	0.23 272	0.37 359	0.20 300	0.43 299	0.17 271	0.57 361	0.42 311	0.11 267	0.13 279	0.30 335	0.22 261	0.32 303	0.32 299
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 324	0.18 298	0.15 279	0.29 335	0.24 335	0.24 318	0.25 335	0.31 333	0.29 353	0.32 315	0.39 353	0.53 350	0.34 345	0.11 225	0.29 268	0.40 369	0.35 350	0.25 346	0.49 321	0.29 359	0.63 375	0.48 338	0.21 341	0.25 356	0.30 335	0.28 320	0.38 329	0.37 316

SepStereo	0.32 324	0.18 298	0.15 279	0.29 335	0.24 335	0.24 318	0.25 335	0.31 333	0.29 353	0.32 315	0.39 353	0.53 350	0.34 345	0.11 225	0.29 268	0.40 369	0.35 350	0.25 346	0.49 321	0.29 359	0.63 375	0.48 338	0.21 341	0.25 356	0.30 335	0.28 320	0.38 329	0.37 316

GANet-ADL	0.26 298	0.18 298	0.15 279	0.20 295	0.19 308	0.22 308	0.16 286	0.26 276	0.16 283	0.34 330	0.36 346	0.29 282	0.16 277	0.21 343	0.42 311	0.29 323	0.31 331	0.19 288	0.48 319	0.28 351	0.38 283	0.48 338	0.13 294	0.14 290	0.23 277	0.24 280	0.32 303	0.30 293

ICVP	0.22 261	0.18 298	0.20 324	0.18 275	0.17 294	0.18 269	0.13 264	0.22 207	0.16 283	0.24 209	0.20 262	0.23 218	0.18 303	0.12 259	0.22 211	0.23 272	0.25 264	0.24 336	0.26 221	0.20 289	0.30 237	0.46 329	0.26 350	0.16 311	0.23 277	0.25 291	0.25 233	0.24 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.21 253	0.18 298	0.14 266	0.17 265	0.20 313	0.20 287	0.17 290	0.24 239	0.15 263	0.18 141	0.21 273	0.21 198	0.11 206	0.17 321	0.34 294	0.24 281	0.27 293	0.21 310	0.34 267	0.21 300	0.23 202	0.28 244	0.11 267	0.17 321	0.21 245	0.18 219	0.29 281	0.22 226

DSFCA	0.16 178	0.18 298	0.14 266	0.14 225	0.13 240	0.16 248	0.15 281	0.16 140	0.13 230	0.16 125	0.19 251	0.18 161	0.10 177	0.08 152	0.22 211	0.18 187	0.19 167	0.17 237	0.21 181	0.14 217	0.19 155	0.19 175	0.11 267	0.12 255	0.17 190	0.18 219	0.19 176	0.19 194

AF-Net	0.20 237	0.18 298	0.17 305	0.18 275	0.22 326	0.20 287	0.21 314	0.24 239	0.21 314	0.19 148	0.25 298	0.26 251	0.16 277	0.14 290	0.33 288	0.20 228	0.17 141	0.17 237	0.22 191	0.15 240	0.17 129	0.21 184	0.16 315	0.14 290	0.19 219	0.19 229	0.29 281	0.22 226

Nwc_Net	0.20 237	0.18 298	0.17 305	0.18 275	0.22 326	0.20 287	0.21 314	0.24 239	0.21 314	0.19 148	0.25 298	0.26 251	0.16 277	0.14 290	0.33 288	0.20 228	0.17 141	0.17 237	0.22 191	0.15 240	0.17 129	0.21 184	0.16 315	0.14 290	0.19 219	0.19 229	0.29 281	0.22 226

ADCRef	0.34 332	0.18 298	0.16 292	0.15 244	0.16 285	0.18 269	0.18 295	0.23 223	0.34 363	0.26 242	0.22 282	0.23 218	0.17 290	0.11 225	2.05 418	0.22 260	0.23 232	0.20 300	0.39 287	0.21 300	0.25 212	0.26 227	0.17 319	0.16 311	0.29 329	0.41 364	0.29 281	1.39 407

CFNet_RVC	0.18 209	0.18 298	0.15 279	0.18 275	0.16 285	0.18 269	0.12 259	0.21 195	0.13 230	0.23 182	0.20 262	0.24 227	0.12 222	0.12 259	0.22 211	0.19 207	0.23 232	0.17 237	0.26 221	0.15 240	0.24 207	0.19 175	0.09 212	0.13 279	0.22 257	0.20 240	0.25 233	0.23 237

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 209	0.18 298	0.18 312	0.17 265	0.21 319	0.16 248	0.26 343	0.19 167	0.24 331	0.22 168	0.20 262	0.26 251	0.12 222	0.19 334	0.24 240	0.16 153	0.19 167	0.16 220	0.19 159	0.13 187	0.16 121	0.17 152	0.11 267	0.11 234	0.17 190	0.22 261	0.19 176	0.21 215
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	0.23 273	0.19 312	0.14 266	0.36 356	0.30 358	0.32 349	0.29 350	0.22 207	0.15 263	0.21 159	0.20 262	0.21 198	0.08 145	0.52 390	0.20 177	0.17 163	0.21 193	0.17 237	0.25 219	0.14 217	0.26 219	0.30 253	0.30 371	0.10 217	0.24 290	0.20 240	0.22 207	0.20 204

GEStereo_RVC	0.24 281	0.19 312	0.15 279	0.18 275	0.17 294	0.19 280	0.18 295	0.26 276	0.17 293	0.27 254	0.20 262	0.27 264	0.16 277	0.12 259	0.27 262	0.26 304	0.28 308	0.24 336	0.47 310	0.21 300	0.32 245	0.50 348	0.11 267	0.17 321	0.24 290	0.21 251	0.26 246	0.32 299

HCRNet	0.15 159	0.19 312	0.08 148	0.23 312	0.09 162	0.16 248	0.09 212	0.16 140	0.06 68	0.49 398	0.16 224	0.25 239	0.08 145	0.09 179	0.43 313	0.11 86	0.16 132	0.10 109	0.21 181	0.09 128	0.13 108	0.08 84	0.11 267	0.07 128	0.09 91	0.09 95	0.14 129	0.11 119

FADNet	0.23 273	0.19 312	0.14 266	0.23 312	0.15 278	0.21 297	0.22 320	0.27 297	0.17 293	0.27 254	0.27 315	0.26 251	0.18 303	0.15 305	0.34 294	0.21 241	0.21 193	0.20 300	0.41 292	0.25 331	0.26 219	0.27 236	0.14 304	0.15 303	0.27 315	0.27 314	0.24 222	0.27 278

STTStereo	0.19 226	0.19 312	0.21 333	0.18 275	0.20 313	0.17 262	0.25 335	0.18 156	0.19 305	0.20 152	0.19 251	0.24 227	0.14 261	0.17 321	0.32 284	0.17 163	0.19 167	0.19 288	0.19 159	0.14 217	0.18 141	0.17 152	0.11 267	0.12 255	0.19 219	0.20 240	0.20 191	0.26 273

SACVNet	0.22 261	0.20 317	0.18 312	0.21 299	0.19 308	0.19 280	0.19 303	0.25 259	0.22 321	0.25 228	0.21 273	0.20 182	0.12 222	0.17 321	0.23 223	0.21 241	0.25 264	0.21 310	0.32 255	0.19 282	0.27 228	0.34 274	0.15 310	0.17 321	0.28 322	0.25 291	0.29 281	0.26 273

PSMNet-ADL	0.30 319	0.20 317	0.20 324	0.23 312	0.21 319	0.23 312	0.22 320	0.30 328	0.26 341	0.40 375	0.58 387	0.38 332	0.43 358	0.24 353	0.31 281	0.44 376	0.31 331	0.20 300	0.52 333	0.23 320	0.39 296	0.36 285	0.17 319	0.16 311	0.26 302	0.26 307	0.39 333	0.25 261

RP	0.22 261	0.20 317	0.23 344	0.22 303	0.20 313	0.21 297	0.22 320	0.24 239	0.22 321	0.17 134	0.25 298	0.24 227	0.19 309	0.15 305	0.50 332	0.17 163	0.20 177	0.16 220	0.22 191	0.16 258	0.17 129	0.25 218	0.13 294	0.16 311	0.22 257	0.21 251	0.30 292	0.25 261

G4	0.17 196	0.21 320	0.07 120	0.47 367	0.09 162	0.42 363	0.09 212	0.16 140	0.09 128	0.20 152	0.10 144	0.28 272	0.08 145	0.09 179	0.14 105	0.13 111	0.17 141	0.11 124	0.49 321	0.08 110	0.18 141	0.11 106	0.19 331	0.07 128	0.12 132	0.11 116	0.14 129	0.11 119

DCVSM-stereo	0.39 345	0.21 320	0.21 333	0.32 348	0.24 335	0.38 359	0.26 343	0.37 359	0.25 335	0.37 360	0.58 387	0.92 374	0.47 365	0.18 332	0.24 240	0.29 323	0.30 323	0.22 317	1.72 392	0.34 373	0.45 319	0.37 291	0.30 371	0.23 349	0.26 302	0.27 314	0.37 326	0.40 331

dad	0.29 311	0.21 320	0.14 266	0.47 367	0.22 326	0.29 341	0.48 378	0.40 364	0.12 202	0.32 315	0.14 198	0.41 336	0.23 324	0.10 204	0.53 336	0.19 207	0.32 337	0.17 237	0.51 329	0.15 240	0.27 228	0.18 161	0.11 267	0.18 329	0.31 342	0.18 219	0.67 389	0.45 341

Anonymous3	0.29 311	0.21 320	0.15 279	0.17 265	0.16 285	0.20 287	0.16 286	0.31 333	0.25 335	0.30 297	0.20 262	0.45 342	0.20 313	0.16 312	0.45 320	0.53 389	0.32 337	0.27 359	0.49 321	0.26 340	0.49 340	0.55 366	0.13 294	0.14 290	0.27 315	0.28 320	0.34 313	0.27 278

DDVS	0.53 364	0.22 324	0.24 352	0.24 319	0.25 343	0.27 329	0.24 330	0.39 363	0.26 341	0.35 344	4.72 434	1.02 382	0.40 354	0.20 339	0.40 308	0.39 368	0.33 342	0.26 356	0.75 362	0.34 373	0.58 365	0.63 385	0.16 315	0.20 333	0.25 297	0.25 291	0.55 371	0.40 331

GwcNet-ADL	0.29 311	0.22 324	0.21 333	0.29 335	0.22 326	0.23 312	0.19 303	0.28 308	0.19 305	0.34 330	0.58 387	0.43 340	0.23 324	0.22 346	0.50 332	0.34 343	0.29 315	0.22 317	0.44 302	0.28 351	0.36 273	0.39 299	0.13 294	0.16 311	0.26 302	0.29 327	0.28 275	0.38 321

FADNet_RVC	0.33 329	0.22 324	0.22 340	0.29 335	0.25 343	0.19 280	0.22 320	0.31 333	0.22 321	0.31 308	0.29 324	0.41 336	0.33 343	0.22 346	0.72 353	0.25 293	0.29 315	0.32 379	0.73 360	0.27 346	0.43 309	0.47 335	0.16 315	0.23 349	0.27 315	0.30 334	0.51 362	0.36 311

NCC-stereo	0.25 290	0.22 324	0.21 333	0.22 303	0.23 332	0.23 312	0.25 335	0.26 276	0.28 348	0.18 141	0.27 315	0.28 272	0.26 335	0.17 321	0.48 327	0.22 260	0.22 213	0.24 336	0.27 229	0.20 289	0.21 176	0.27 236	0.20 333	0.16 311	0.26 302	0.29 327	0.33 308	0.29 289

stereogan	0.24 281	0.22 324	0.21 333	0.23 312	0.25 343	0.25 323	0.22 320	0.26 276	0.23 326	0.20 152	0.22 282	0.30 294	0.23 324	0.17 321	0.31 281	0.20 228	0.22 213	0.19 288	0.28 236	0.19 282	0.21 176	0.39 299	0.17 319	0.17 321	0.21 245	0.22 261	0.36 318	0.27 278

Abc-Net	0.25 290	0.22 324	0.21 333	0.22 303	0.23 332	0.23 312	0.25 335	0.26 276	0.28 348	0.18 141	0.27 315	0.28 272	0.26 335	0.17 321	0.48 327	0.22 260	0.22 213	0.24 336	0.27 229	0.20 289	0.21 176	0.27 236	0.20 333	0.16 311	0.26 302	0.29 327	0.33 308	0.29 289
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 335	0.22 324	0.28 365	0.25 325	0.24 335	0.24 318	0.27 347	0.35 351	0.28 348	0.35 344	0.33 336	0.32 307	0.45 363	0.21 343	1.38 388	0.26 304	0.30 323	0.24 336	0.56 343	0.27 346	0.38 283	0.43 317	0.20 333	0.25 356	0.33 348	0.36 354	0.35 316	0.50 347

RTS	0.38 342	0.22 324	0.20 324	0.22 303	0.21 319	0.31 346	0.29 350	0.31 333	0.34 363	0.23 182	0.22 282	0.29 282	0.25 331	0.16 312	1.65 402	0.29 323	0.36 356	0.24 336	0.63 352	0.31 367	0.38 283	0.38 294	0.15 310	0.22 346	0.39 365	0.95 414	0.40 338	0.63 357

RTSA	0.38 342	0.22 324	0.20 324	0.22 303	0.21 319	0.31 346	0.29 350	0.31 333	0.34 363	0.23 182	0.22 282	0.29 282	0.25 331	0.16 312	1.65 402	0.29 323	0.36 356	0.24 336	0.63 352	0.31 367	0.38 283	0.38 294	0.15 310	0.22 346	0.39 365	0.95 414	0.40 338	0.63 357

CBMV_ROB	0.48 361	0.22 324	0.24 352	0.39 361	0.32 364	0.32 349	0.29 350	0.44 374	0.23 326	0.38 366	0.45 368	1.42 397	0.88 387	0.28 361	0.91 371	0.34 343	0.37 359	0.25 346	0.81 367	0.36 375	0.54 354	0.51 352	0.28 359	0.26 360	0.44 374	0.62 390	0.62 381	0.91 387

NOSS_ROB	0.34 332	0.22 324	0.20 324	0.27 331	0.25 343	0.26 327	0.24 330	0.41 366	0.24 331	0.36 353	0.30 327	0.36 321	0.23 324	0.39 381	0.47 324	0.57 395	0.33 342	0.29 368	0.32 255	0.23 320	0.64 378	0.67 391	0.28 359	0.30 369	0.32 344	0.30 334	0.42 343	0.32 299

ITSA-stereo	0.37 339	0.23 335	0.19 317	0.39 361	0.26 349	0.24 318	0.26 343	0.35 351	0.26 341	0.39 372	0.55 381	0.46 344	0.41 357	0.23 351	0.53 336	0.38 366	0.31 331	0.25 346	0.49 321	0.24 323	0.43 309	0.49 343	0.23 345	0.22 346	0.33 348	0.40 362	0.72 394	0.75 373

ADCL	0.37 339	0.23 335	0.19 317	0.20 295	0.18 304	0.23 312	0.23 328	0.26 276	0.53 391	0.32 315	0.29 324	0.29 282	0.17 290	0.15 305	1.60 399	0.21 241	0.24 250	0.22 317	0.34 267	0.22 308	0.32 245	0.28 244	0.17 319	0.17 321	0.52 390	0.53 381	0.47 351	1.56 412

AnyNet_C32	0.49 362	0.23 335	0.23 344	0.24 319	0.25 343	0.28 336	0.30 354	0.34 347	0.58 394	0.34 330	0.45 368	0.35 319	0.24 328	0.22 346	2.28 422	0.38 366	0.38 362	0.33 382	0.51 329	0.29 359	0.55 357	0.55 366	0.23 345	0.28 364	0.43 373	0.73 401	0.45 346	1.65 415

NCCL2	0.26 298	0.23 335	0.22 340	0.19 285	0.20 313	0.18 269	0.16 286	0.26 276	0.22 321	0.29 292	0.22 282	0.27 264	0.17 290	0.15 305	0.60 343	0.24 281	0.25 264	0.22 317	0.27 229	0.22 308	0.31 240	0.34 274	0.18 329	0.21 342	0.33 348	0.33 344	0.36 318	0.35 307

HBP-ISP	0.45 355	0.24 339	0.26 360	0.35 354	0.29 355	0.30 345	0.24 330	0.38 361	0.23 326	0.38 366	0.44 367	0.31 301	0.17 290	0.55 392	2.33 425	0.99 425	0.32 337	0.27 359	0.33 259	0.28 351	0.64 378	0.89 411	0.27 355	0.29 368	0.33 348	0.35 350	0.47 351	0.38 321

SFCPSM	0.64 375	0.24 339	0.19 317	0.28 333	0.23 332	0.27 329	0.24 330	0.30 328	0.30 358	0.34 330	0.50 374	0.63 360	1.06 393	0.19 334	0.37 301	0.34 343	0.31 331	0.24 336	8.10 431	0.39 378	0.45 319	0.43 317	0.20 333	0.19 331	0.30 335	0.31 338	0.36 318	0.45 341

RGC	0.27 305	0.24 339	0.28 365	0.25 325	0.26 349	0.27 329	0.20 307	0.28 308	0.30 358	0.22 168	0.31 329	0.29 282	0.31 340	0.20 339	0.51 335	0.24 281	0.23 232	0.21 310	0.29 246	0.22 308	0.25 212	0.30 253	0.17 319	0.20 333	0.28 322	0.32 342	0.34 313	0.36 311

ccs_rob	0.41 349	0.24 339	0.19 317	0.33 349	0.21 319	0.33 351	0.28 348	0.34 347	0.21 314	0.47 393	1.62 424	1.59 400	0.39 351	0.22 346	0.31 281	0.36 356	0.29 315	0.22 317	0.47 310	0.27 346	0.55 357	0.57 371	0.17 319	0.20 333	0.26 302	0.25 291	0.29 281	0.36 311

SGM-Forest	0.38 342	0.24 339	0.18 312	0.35 354	0.25 343	0.27 329	0.20 307	0.30 328	0.23 326	0.32 315	0.23 291	0.37 325	0.43 358	0.24 353	0.82 363	0.33 341	0.24 250	0.21 310	1.61 390	0.19 282	0.38 283	0.43 317	0.27 355	0.21 342	0.34 356	0.28 320	0.57 373	0.86 384
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.45 355	0.24 339	0.19 317	0.33 349	0.29 355	0.34 354	0.42 368	0.34 347	0.26 341	0.34 330	0.50 374	0.80 371	1.10 395	0.19 334	0.38 304	0.57 395	0.40 368	0.32 379	0.83 369	0.37 376	0.80 398	0.49 343	0.28 359	0.24 352	0.32 344	0.34 348	0.66 388	0.82 379

UCFNet_RVC	0.21 253	0.25 345	0.16 292	0.21 299	0.19 308	0.20 287	0.14 273	0.23 223	0.16 283	0.26 242	0.19 251	0.34 315	0.17 290	0.13 279	0.23 223	0.19 207	0.21 193	0.18 274	0.31 253	0.16 258	0.26 219	0.19 175	0.17 319	0.14 290	0.26 302	0.21 251	0.23 211	0.29 289

NaN_ROB	0.30 319	0.25 345	0.25 357	0.25 325	0.30 358	0.21 297	0.20 307	0.34 347	0.39 370	0.30 297	0.28 321	0.65 362	0.22 322	0.17 321	0.70 351	0.20 228	0.20 177	0.20 300	0.28 236	0.26 340	0.22 187	0.23 198	0.14 304	0.26 360	0.34 356	0.41 364	0.39 333	0.55 350

CBMV	0.43 353	0.25 345	0.23 344	0.30 343	0.28 354	0.27 329	0.21 314	0.40 364	0.28 348	0.37 360	0.27 315	0.67 365	0.35 349	0.32 373	0.49 330	0.53 389	0.34 345	0.27 359	0.56 343	0.27 346	0.55 357	0.62 383	0.26 350	0.33 374	0.35 360	0.33 344	0.64 385	1.79 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FSD		0.26 348	0.26 360	0.27 331	0.26 349	0.25 323	0.31 357	0.33 346	0.20 311	0.28 274	0.20 262			0.29 364	0.34 294	0.37 361			0.33 259	0.26 340				0.28 364	0.30 335	0.26 307	0.30 292	0.31 297

ADCPNet	0.56 367	0.26 348	0.30 371	0.29 335	0.36 371	0.29 341	0.50 380	0.41 366	0.40 371	0.38 366	0.55 381	0.38 332	1.12 396	0.26 359	2.02 417	0.42 375	0.34 345	0.24 336	1.25 378	0.39 378	0.47 334	0.45 327	0.33 379	0.28 364	0.48 382	0.56 385	0.46 350	1.88 422

PS-NSSS	0.23 273	0.26 348	0.20 324	0.31 344	0.22 326	0.25 323	0.21 314	0.27 297	0.15 263	0.28 274	0.21 273	0.53 350	0.14 261	0.16 312	0.28 265	0.15 140	0.18 154	0.17 237	0.35 277	0.14 217	0.17 129	0.13 126	0.22 343	0.16 311	0.22 257	0.25 291	0.28 275	0.27 278

FAT-Stereo	0.47 360	0.27 351	0.34 382	0.45 366	0.48 389	0.39 360	0.32 359	0.42 370	0.27 346	0.41 380	0.90 407	0.77 369	0.58 371	0.30 368	0.57 339	0.56 393	0.35 350	0.34 384	0.64 354	0.42 385	0.67 385	0.66 389	0.28 359	0.34 378	0.29 329	0.36 354	0.45 346	0.74 370

PWC_ROB	0.37 339	0.27 351	0.25 357	0.23 312	0.24 335	0.23 312	0.31 357	0.29 324	0.47 387	0.25 228	0.39 353	0.37 325	0.89 388	0.19 334	0.58 341	0.32 338	0.39 364	0.29 368	0.62 351	0.29 359	0.48 338	0.48 338	0.19 331	0.33 374	0.27 315	0.26 307	0.39 333	0.67 363

FCDSN-DC	0.36 335	0.28 353	0.33 379	0.31 344	0.29 355	0.28 336	0.39 366	0.31 333	0.22 321	0.28 274	0.20 262	0.26 251	0.16 277	0.29 364	1.96 414	0.35 348	0.34 345	0.32 379	0.33 259	0.25 331	0.41 300	0.48 338	0.27 355	0.37 387	0.29 329	0.30 334	0.30 292	0.30 293
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PA-Net	0.25 290	0.28 353	0.29 367	0.18 275	0.26 349	0.21 297	0.25 335	0.26 276	0.25 335	0.22 168	0.19 251	0.22 211	0.24 328	0.28 361	0.40 308	0.24 281	0.18 154	0.22 317	0.20 168	0.22 308	0.19 155	0.32 263	0.17 319	0.20 333	0.24 290	0.38 358	0.23 211	0.55 350
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	0.76 384	0.28 353	0.26 360	0.38 359	0.38 374	0.44 364	0.30 354	0.36 354	0.41 375	0.27 254	0.32 332	2.73 416	0.95 391	0.38 378	0.80 360	0.66 404	0.53 385	0.46 397	4.94 423	0.56 399	0.83 406	0.97 415	0.57 401	0.44 397	0.56 393	0.48 377	0.54 367	0.63 357

XPNet_ROB	0.27 305	0.28 353	0.20 324	0.19 285	0.21 319	0.21 297	0.20 307	0.20 172	0.21 314	0.24 209	0.28 321	0.78 370	0.17 290	0.16 312	0.29 268	0.22 260	0.34 345	0.21 310	0.27 229	0.19 282	0.28 235	0.42 311	0.17 319	0.18 329	0.23 277	0.24 280	0.48 353	0.34 305

S-Stereo	0.53 364	0.29 357	0.27 364	0.48 369	0.46 386	0.50 371	0.60 386	0.38 361	0.37 367	0.39 372	1.16 414	1.01 381	0.45 363	0.29 364	0.91 371	0.67 406	0.35 350	0.39 392	0.84 370	0.70 409	0.46 331	0.71 393	0.61 403	0.37 387	0.30 335	0.33 344	0.40 338	0.63 357

ADCMid	0.46 357	0.29 357	0.29 367	0.26 328	0.31 360	0.33 351	0.35 364	0.41 366	0.46 386	0.31 308	0.38 350	0.48 347	0.40 354	0.21 343	1.82 408	0.35 348	0.34 345	0.27 359	0.78 365	0.28 351	0.45 319	0.46 329	0.30 371	0.24 352	0.36 361	0.53 381	0.45 346	1.42 408

G2	0.21 253	0.30 359	0.07 120	0.78 388	0.10 186	0.71 386	0.12 259	0.19 167	0.08 108	0.23 182	0.11 167	0.31 301	0.07 126	0.11 225	0.14 105	0.13 111	0.23 232	0.11 124	0.54 338	0.08 110	0.17 129	0.12 115	0.33 379	0.07 128	0.11 116	0.10 110	0.13 121	0.10 109

TestStereo_HL3	0.29 311	0.30 359	0.14 266	0.17 265	0.14 259	0.21 297	0.16 286	0.32 343	0.18 300	0.34 330	0.32 332	0.60 357	0.22 322	0.11 225	0.39 306	0.40 369	0.69 394	0.18 274	0.43 299	0.17 271	0.45 319	0.62 383	0.11 267	0.12 255	0.22 257	0.22 261	0.37 326	0.35 307

SAMSARA	0.65 377	0.30 359	0.44 392	0.31 344	0.31 360	0.31 346	0.34 362	0.56 388	0.48 388	0.40 375	0.37 349	0.42 339	0.90 389	0.27 360	1.62 400	0.45 379	0.36 356	0.38 389	0.76 363	0.39 378	0.70 390	0.80 407	0.20 333	0.40 392	1.50 422	1.62 426	1.49 425	1.46 410

GANetREF_RVC	0.32 324	0.30 359	0.32 375	0.28 333	0.27 353	0.27 329	0.26 343	0.42 370	0.35 366	0.38 366	0.21 273	0.56 353	0.39 351	0.16 312	0.33 288	0.23 272	0.29 315	0.25 346	0.44 302	0.25 331	0.35 268	0.25 218	0.25 348	0.32 372	0.34 356	0.29 327	0.45 346	0.38 321
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		0.32 363	0.26 360	0.42 364	0.32 364	0.40 361	0.34 362	0.41 366	0.40 371	0.36 353	0.35 340	0.59 355	0.67 375	0.48 388	0.48 327	0.27 310	0.85 406	0.27 359		0.66 405	0.88 410	0.52 356		0.48 400	0.37 363	0.56 385	0.54 367	0.96 390

SANet	0.57 369	0.32 363	0.33 379	0.36 356	0.35 368	0.44 364	0.33 361	0.55 386	0.85 411	0.33 326	0.57 385	2.42 412	1.17 397	0.32 373	0.88 367	0.24 281	0.47 380	0.31 377	0.51 329	0.31 367	0.50 349	0.45 327	0.37 384	0.37 387	0.46 379	0.54 383	0.55 371	0.98 392

ETE_ROB	0.32 324	0.32 363	0.20 324	0.26 328	0.24 335	0.28 336	0.23 328	0.24 239	0.29 353	0.27 254	0.35 340	0.99 380	0.21 316	0.20 339	0.41 310	0.23 272	0.41 370	0.24 336	0.37 285	0.25 331	0.37 278	0.40 305	0.20 333	0.20 333	0.28 322	0.35 350	0.54 367	0.37 316

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 351	0.34 366	0.25 357	0.42 364	0.31 360	0.36 357	0.47 376	0.48 381	0.40 371	0.42 382	0.31 329	0.60 357	0.53 370	0.40 383	0.57 339	0.27 310	0.24 250	0.22 317	0.67 358	0.22 308	0.60 369	0.56 369	0.33 379	0.28 364	0.47 381	0.48 377	0.48 353	0.70 366

ADCS	0.59 371	0.34 366	0.31 373	0.34 352	0.36 371	0.36 357	0.37 365	0.48 381	0.60 398	0.34 330	0.43 362	0.58 354	0.87 386	0.29 364	2.30 423	0.66 404	0.47 380	0.38 389	0.82 368	0.42 385	0.76 395	0.69 392	0.28 359	0.35 381	0.46 379	0.88 410	0.59 375	1.26 401

LALA_ROB	0.32 324	0.34 366	0.23 344	0.24 319	0.24 335	0.29 341	0.22 320	0.24 239	0.28 348	0.31 308	0.35 340	0.94 377	0.21 316	0.19 334	0.64 348	0.24 281	0.33 342	0.28 367	0.33 259	0.25 331	0.34 257	0.40 305	0.18 329	0.21 342	0.26 302	0.31 338	0.50 360	0.36 311

G-Net	0.59 371	0.35 369	0.35 384	0.31 344	0.31 360	0.44 364	0.30 354	0.50 383	0.63 402	0.43 385	0.64 394	2.00 406	0.52 368	0.23 351	0.76 356	0.52 388	0.37 359	0.35 387	0.80 366	0.67 406	0.60 369	0.59 375	0.26 350	0.33 374	0.40 367	0.82 406	0.81 398	1.59 413

edge stereo	0.61 374	0.35 369	0.44 392	0.53 376	0.47 388	0.57 379	0.54 382	0.57 390	0.41 375	0.52 403	0.69 396	1.31 392	1.03 392	0.38 378	0.44 317	0.60 400	0.40 368	0.30 374	1.76 396	0.81 418	0.47 334	0.86 410	0.41 388	0.32 372	0.41 370	0.37 357	0.57 373	0.91 387

AnyNet_C01	0.66 378	0.35 369	0.32 375	0.37 358	0.38 374	0.35 356	0.54 382	0.55 386	0.70 406	0.40 375	0.49 372	0.83 372	0.70 378	0.30 368	2.63 432	0.87 419	0.65 392	0.59 411	0.98 372	0.48 392	0.80 398	0.78 402	0.39 385	0.38 391	0.60 397	0.49 379	0.64 385	1.16 397

FC-DCNN	0.40 347	0.35 369	0.43 391	0.49 371	0.35 368	0.44 364	0.46 373	0.43 373	0.27 346	0.34 330	0.26 307	0.37 325	0.21 316	0.30 368	0.58 341	0.35 348	0.39 364	0.31 377	0.45 306	0.26 340	0.49 340	0.42 311	0.28 359	0.35 381	0.44 374	0.38 358	0.51 362	0.77 376

G3	0.25 290	0.36 373	0.11 215	0.82 390	0.15 278	0.74 388	0.15 281	0.24 239	0.13 230	0.29 292	0.12 178	0.41 336	0.11 206	0.17 321	0.16 125	0.13 111	0.22 213	0.14 167	0.64 354	0.10 141	0.21 176	0.14 132	0.46 395	0.09 182	0.14 157	0.12 128	0.14 129	0.13 133

FC-DCNN v2	0.41 349	0.36 373	0.45 395	0.51 372	0.36 371	0.46 369	0.46 373	0.45 375	0.29 353	0.34 330	0.26 307	0.38 332	0.24 328	0.30 368	0.60 343	0.35 348	0.39 364	0.30 374	0.46 308	0.26 340	0.49 340	0.42 311	0.28 359	0.35 381	0.50 386	0.43 370	0.59 375	0.79 377

XQC	0.42 351	0.37 375	0.31 373	0.41 363	0.35 368	0.41 362	0.42 368	0.45 375	0.38 368	0.40 375	0.33 336	0.48 347	0.44 361	0.34 375	1.54 394	0.29 323	0.29 315	0.27 359	0.52 333	0.30 364	0.37 278	0.44 321	0.26 350	0.30 369	0.41 370	0.41 364	0.53 365	0.38 321

LSM0	3.53 429	0.37 375	0.30 371	0.55 377	0.45 385	0.56 375	0.63 387	0.74 407	0.61 399	0.60 410	0.87 406	1.16 387	1.39 399	0.25 357	28.52 447	45.56 447	0.55 387	0.38 389	3.16 414	0.62 400	1.14 419	1.40 430	0.31 376	0.42 395	0.59 395	0.81 405	0.98 408	2.52 429

CSAN	0.39 345	0.37 375	0.34 382	0.33 349	0.32 364	0.27 329	0.25 335	0.36 354	0.64 403	0.43 385	0.43 362	0.73 368	0.44 361	0.20 339	0.63 345	0.25 293	0.27 293	0.26 356	0.41 292	0.43 389	0.38 283	0.34 274	0.22 343	0.33 374	0.40 367	0.47 375	0.48 353	0.55 350

GOStereo-base	0.24 281	0.39 378	0.09 172	0.93 394	0.14 259	0.87 394	0.17 290	0.26 276	0.12 202	0.27 254	0.12 178	0.45 342	0.07 126	0.17 321	0.15 117	0.12 102	0.25 264	0.14 167	0.61 350	0.08 110	0.18 141	0.12 115	0.40 387	0.08 151	0.12 132	0.09 95	0.13 121	0.09 101

FBW_ROB	0.46 357	0.42 379	0.36 385	0.60 380	0.44 383	0.47 370	0.44 372	0.31 333	0.25 335	0.34 330	0.34 339	0.64 361	0.48 366	0.56 394	1.05 383	0.25 293	0.35 350	0.23 331	1.39 382	0.22 308	0.49 340	0.36 285	0.43 390	0.40 392	0.31 342	0.33 344	0.42 343	0.65 361

PVD	0.56 367	0.44 380	0.36 385	0.51 372	0.43 381	0.55 374	0.47 376	0.62 396	0.59 396	0.33 326	0.48 371	0.61 359	0.74 381	0.50 389	1.52 393	0.34 343	0.51 384	0.37 388	0.76 363	0.41 384	0.61 372	0.64 387	0.30 371	0.37 387	0.56 393	0.71 399	0.61 379	0.86 384

MeshStereo	0.83 388	0.44 380	0.33 379	0.78 388	0.54 392	0.61 381	0.40 367	0.68 401	0.54 392	0.45 391	0.80 402	2.32 411	1.56 405	0.24 353	2.31 424	0.71 409	0.42 371	0.29 368	1.58 387	0.30 364	1.23 424	1.10 424	0.32 377	0.34 378	0.87 405	0.60 387	1.29 419	1.36 406
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+	0.75 383	0.45 382	0.65 406	0.63 381	0.58 393	0.50 371	0.64 389	0.75 409	0.59 396	0.62 411	0.52 377	0.94 377	0.85 384	0.46 386	2.17 420	0.74 411	0.79 402	0.53 404	1.00 374	0.65 404	0.93 413	0.75 397	0.57 401	0.67 414	0.88 406	0.72 400	0.70 391	1.05 395

SGM_RVC	0.72 380	0.45 382	0.32 375	0.59 379	0.43 381	0.56 375	0.43 370	0.70 405	0.41 375	0.43 385	0.57 385	1.16 387	1.20 398	0.22 346	0.37 301	0.28 317	0.44 373	0.25 346	2.26 403	0.33 370	0.49 340	0.38 294	0.27 355	0.31 371	0.80 402	0.62 390	1.69 428	3.41 432
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DGSMNet	0.85 389	0.47 384	0.39 387	0.51 372	0.39 376	0.56 375	0.43 370	0.59 392	0.40 371	0.84 417	4.01 433	0.67 365	0.85 384	0.85 403	0.85 366	0.90 421	1.17 417	0.66 418	1.64 391	0.62 400	1.35 428	1.36 429	0.51 398	0.54 403	0.40 367	0.66 395	0.50 360	0.74 370

CC-Net-ROB	0.36 335	0.47 384	0.32 375	0.65 382	0.49 390	0.54 373	0.46 373	0.35 351	0.24 331	0.37 360	0.28 321	0.92 374	0.21 316	0.37 377	0.28 265	0.17 163	0.23 232	0.22 317	0.67 358	0.22 308	0.22 187	0.16 145	0.44 392	0.24 352	0.29 329	0.28 320	0.27 264	0.40 331

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 427	0.48 386	0.29 367	0.48 369	0.42 379	0.63 382	0.86 396	0.69 403	0.74 408	0.42 382	1.69 425	46.80 447	1.87 413	0.64 399	0.38 304	0.33 341	0.97 408	0.98 429	1.59 388	0.33 370	0.81 400	0.79 403	0.28 359	0.25 356	0.52 390	0.78 404	3.35 434	0.83 381

AMNet	0.51 363	0.50 387	0.48 397	0.51 372	0.50 391	0.56 375	0.52 381	0.36 354	0.42 381	0.39 372	0.59 390	0.65 362	0.21 316	0.58 395	0.49 330	0.59 398	0.60 388	0.58 409	0.51 329	0.51 395	0.59 368	0.53 361	0.32 377	0.51 401	0.48 382	0.54 383	0.60 377	0.65 361

DDUNet	0.43 353	0.54 388	0.23 344	0.86 392	0.68 397	0.83 393	0.82 395	0.26 276	0.24 331	0.23 182	0.33 336	0.37 325	0.15 268	1.63 411	0.43 313	0.24 281	0.39 364	0.25 346	0.54 338	0.28 351	0.31 240	0.30 253	0.49 397	0.20 333	0.24 290	0.25 291	0.32 303	0.29 289

MFN_U_SF_RVC	0.60 373	0.55 389	0.41 389	0.56 378	0.46 386	0.57 379	0.63 387	0.56 388	0.43 382	0.86 418	0.93 408	0.72 367	0.52 368	0.53 391	0.97 377	0.49 386	0.32 337	0.34 384	1.73 393	0.44 390	0.62 373	0.58 372	0.30 371	0.56 405	0.45 376	0.44 372	0.49 357	0.68 364

UDG	0.46 357	0.56 390	0.24 352	0.85 391	0.78 401	0.79 390	0.97 399	0.27 297	0.25 335	0.28 274	0.36 346	0.37 325	0.17 290	1.43 407	0.92 373	0.25 293	0.44 373	0.27 359	0.57 346	0.29 359	0.41 300	0.37 291	0.39 385	0.19 331	0.27 315	0.28 320	0.32 303	0.27 278

SPS-STEREO	0.80 385	0.60 391	0.56 400	0.67 384	0.62 394	0.67 384	0.58 385	0.57 390	0.61 399	0.59 407	0.96 410	1.03 384	0.67 375	0.55 392	0.83 365	0.87 419	0.78 401	0.69 420	2.74 411	0.74 414	1.23 424	1.05 419	0.45 394	0.62 413	0.61 398	0.61 389	0.83 399	0.75 373
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 369	0.64 392	0.47 396	0.65 382	0.41 378	0.44 364	0.57 384	0.61 395	0.68 404	0.58 404	0.39 353	0.59 355	0.58 371	0.65 400	0.76 356	0.44 376	0.35 350	0.40 393	1.53 386	0.50 393	0.54 354	0.63 385	0.46 395	0.47 399	0.51 389	0.40 362	0.41 341	0.75 373

ELAS_RVC	0.92 391	0.65 393	0.62 402	0.92 393	0.67 396	1.21 399	0.71 391	0.72 406	0.50 389	0.49 398	1.20 419	2.45 414	1.89 414	0.44 384	1.31 386	0.46 383	0.62 390	0.55 406	1.02 375	0.42 385	0.91 412	1.06 421	0.44 392	0.54 403	1.50 422	1.22 424	1.15 413	1.19 399
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.04 396	0.66 394	0.62 402	0.75 386	0.68 397	0.82 392	0.74 393	0.69 403	0.75 410	0.64 412	1.09 412	1.35 393	1.44 400	0.60 397	1.43 390	1.04 428	0.77 400	0.68 419	2.40 405	0.80 417	1.22 422	1.15 427	0.51 398	0.67 414	1.12 411	1.05 418	1.65 427	2.69 431

ELAS	0.94 393	0.70 395	0.59 401	0.97 395	0.73 399	0.96 396	0.72 392	0.74 407	0.62 401	0.47 393	1.17 415	2.44 413	1.62 406	0.44 384	1.40 389	0.45 379	0.63 391	0.54 405	0.99 373	0.39 378	0.88 410	1.07 422	0.43 390	0.52 402	1.56 425	1.47 425	1.33 421	1.60 414
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.74 382	0.73 396	0.66 407	0.76 387	0.64 395	0.88 395	0.74 393	0.59 392	0.68 404	0.58 404	0.69 396	1.02 382	0.61 374	0.58 395	0.96 376	0.78 414	0.87 407	0.72 422	1.08 377	0.68 407	1.07 417	0.74 396	0.54 400	0.60 410	0.59 395	0.60 387	0.80 397	0.91 387

STStereo	1.28 406	0.74 397	0.83 417	2.32 416	0.84 404	2.27 423	0.98 400	1.04 422	0.96 415	0.51 401	1.19 417	3.30 422	2.84 421	0.25 357	2.59 431	0.45 379	0.38 362	0.26 356	4.54 421	0.33 370	0.51 351	0.47 335	0.28 359	0.56 405	1.24 417	0.96 416	1.38 422	2.45 427

MANE	1.47 412	0.77 398	0.87 419	1.01 396	0.81 402	0.96 396	0.93 398	1.00 420	1.05 419	0.43 385	0.69 396	2.28 410	2.16 416	0.39 381	1.68 405	1.01 427	0.65 392	2.72 434	1.45 384	0.40 382	0.77 397	0.73 395	0.34 383	0.67 414	2.42 433	2.81 434	4.52 435	6.28 435

SGM-ForestM	0.64 375	0.80 399	0.39 387	0.70 385	0.40 377	0.77 389	0.67 390	0.62 396	0.41 375	0.35 344	0.42 359	1.68 403	1.08 394	0.24 353	0.33 288	0.21 241	0.44 373	0.23 331	1.27 379	0.24 323	0.43 309	0.30 253	0.28 359	0.26 360	1.04 407	0.90 413	1.53 426	1.35 405

WAO-7	0.99 395	0.85 400	0.88 420	1.81 411	0.83 403	0.71 386	0.92 397	1.01 421	1.13 420	0.96 423	1.28 422	1.37 396	1.65 407	0.63 398	1.55 397	0.76 413	0.73 398	0.47 398	2.44 406	0.73 413	0.72 394	0.76 400	0.26 350	0.88 426	0.71 399	0.85 407	0.74 395	1.09 396

SQANet	0.68 379	0.89 401	0.29 367	1.65 405	0.77 400	1.39 401	1.15 401	0.37 359	0.29 353	0.40 375	0.30 327	0.88 373	0.32 342	1.26 405	0.39 306	0.21 241	0.44 373	0.27 359	2.24 400	0.28 351	0.49 340	0.50 348	1.59 411	0.23 349	0.32 344	0.34 348	0.42 343	0.71 368

LE_ROB	3.57 430	0.92 402	1.49 431	2.33 417	9.96 441	1.83 416	7.73 438	2.31 434	3.13 434	0.47 393	1.49 423	9.10 437	13.79 440	0.47 387	0.63 345	0.25 293	0.44 373	0.29 368	6.00 427	1.38 431	0.66 383	0.52 356	2.47 421	2.28 435	5.36 437	4.46 437	6.14 437	10.46 440

ACV-stereo	2.24 420	1.03 403	0.23 344	0.38 359	0.24 335	0.70 385	0.48 378	0.45 375	0.32 360	0.36 353	0.41 357	0.47 345	2.93 423	0.35 376	1.93 412	0.86 418	0.44 373	0.29 368	44.47 447	0.55 398	0.82 402	0.90 413	0.33 379	0.26 360	0.26 302	0.28 320	0.41 341	0.39 330

MonStereo1	1.06 397	1.06 404	0.53 399	1.71 408	1.39 420	1.49 403	1.71 410	0.68 401	0.57 393	2.01 434	0.75 400	1.99 405	1.76 411	1.97 415	0.35 297	0.25 293	0.60 388	0.48 401	2.25 401	0.51 395	0.65 380	0.52 356	2.33 418	0.41 394	0.49 384	0.39 360	0.85 400	0.80 378

WAO-6	1.14 400	1.08 405	0.68 408	1.50 402	1.15 411	1.39 401	1.55 406	0.88 415	0.96 415	0.77 415	0.72 399	1.28 390	1.96 415	1.91 414	2.45 427	0.71 409	1.18 418	0.55 406	1.42 383	0.69 408	0.97 414	0.99 417	0.91 404	0.67 414	1.13 413	0.88 410	1.02 411	1.43 409

JetBlue	1.43 410	1.11 406	1.03 426	1.46 400	1.15 411	1.66 405	1.51 405	0.92 417	1.14 421	0.58 404	0.47 370	3.28 421	0.71 379	1.15 404	2.51 430	1.00 426	1.09 414	0.86 425	1.32 380	0.78 416	1.48 429	1.53 431	1.15 406	0.78 420	1.31 419	2.14 431	1.44 423	5.15 434

MDST_ROB	0.81 386	1.11 406	0.24 352	1.30 398	0.42 379	0.81 391	0.32 359	0.45 375	0.25 335	0.36 353	0.32 332	0.47 345	3.62 425	0.14 290	1.77 407	0.22 260	0.27 293	0.17 237	0.84 370	0.19 282	0.57 361	0.51 352	0.20 333	0.21 342	1.56 425	0.86 409	2.88 433	1.74 417

DispFullNet	1.20 403	1.15 408	0.77 414	1.20 397	0.97 405	1.12 398	1.34 402	0.66 400	0.58 394	0.74 414	0.82 403	3.72 426	1.48 401	1.65 412	1.03 382	1.32 430	1.00 412	0.58 409	6.30 429	1.09 429	0.84 407	0.76 400	0.42 389	0.35 381	0.50 386	0.35 350	0.68 390	1.00 394

RainbowNet	0.93 392	1.16 409	0.62 402	1.83 413	1.16 413	1.69 408	1.70 409	0.51 384	0.44 383	0.59 407	0.38 350	1.19 389	0.79 383	2.02 416	0.74 355	0.57 395	0.54 386	0.40 393	1.50 385	0.76 415	0.66 383	0.65 388	2.28 417	0.46 398	0.50 386	0.49 379	0.60 377	0.84 382

otaku	0.82 387	1.17 410	0.41 389	1.90 414	0.99 406	1.68 407	1.39 403	0.46 379	0.41 375	0.46 392	0.36 346	0.93 376	0.43 358	1.51 408	0.45 320	0.30 330	0.44 373	0.29 368	2.65 408	0.40 382	0.60 369	0.58 372	2.09 413	0.34 378	0.42 372	0.35 350	0.49 357	0.74 370

IMH-64-1	1.18 401	1.19 411	0.74 410	1.63 403	1.26 414	1.69 408	1.85 412	0.84 412	0.90 412	0.44 389	0.62 392	1.36 394	1.74 409	2.49 422	2.46 428	0.60 400	0.72 396	0.47 398	1.73 393	0.64 402	0.70 390	0.79 403	2.49 422	0.58 407	1.08 409	0.63 392	0.97 406	1.31 403

IMH-64	1.18 401	1.19 411	0.74 410	1.63 403	1.26 414	1.69 408	1.85 412	0.84 412	0.90 412	0.44 389	0.62 392	1.36 394	1.74 409	2.49 422	2.46 428	0.60 400	0.72 396	0.47 398	1.73 393	0.64 402	0.70 390	0.79 403	2.49 422	0.58 407	1.08 409	0.63 392	0.97 406	1.31 403

ACVNet_1	0.97 394	1.21 413	0.62 402	2.28 415	1.27 416	1.81 414	2.12 419	0.63 398	0.41 375	0.50 400	0.49 372	1.06 385	0.73 380	2.46 421	0.47 324	0.31 332	0.80 403	0.40 393	2.04 399	0.42 385	0.76 395	0.56 369	2.26 416	0.43 396	0.54 392	0.42 368	0.48 353	0.58 353

IMH	1.30 407	1.22 414	0.76 413	1.65 405	1.27 416	1.73 412	1.88 415	0.86 414	0.93 414	0.47 393	0.65 395	1.48 398	2.97 424	3.97 438	1.50 391	0.59 398	0.76 399	0.49 402	2.25 401	0.70 409	0.69 389	0.79 403	2.64 424	0.61 411	1.16 415	0.76 402	0.89 403	1.49 411

ACVNet_2	1.13 399	1.26 415	0.75 412	2.58 419	1.30 418	1.73 412	1.87 414	0.75 409	0.52 390	0.59 407	0.53 379	1.29 391	0.90 389	1.85 413	0.70 351	0.48 385	1.14 416	0.40 393	4.70 422	0.54 397	0.71 393	0.60 377	2.05 412	0.61 411	0.81 404	0.47 375	0.70 391	0.82 379

LVE	1.38 409	1.30 416	0.82 416	4.62 430	1.50 423	1.89 417	3.66 429	0.82 411	0.73 407	0.88 419	0.82 403	1.12 386	1.52 403	2.14 419	0.81 362	0.56 393	0.84 405	0.59 411	3.33 416	0.72 412	0.84 407	0.89 411	2.40 420	0.80 422	1.12 411	0.70 398	1.00 410	0.90 386

Ntro	0.87 390	1.36 417	0.44 392	1.82 412	1.04 409	1.67 406	1.60 408	0.52 385	0.44 383	0.48 397	0.42 359	0.98 379	0.40 354	1.61 410	0.64 348	0.31 332	0.49 382	0.30 374	2.69 410	0.44 390	0.68 386	0.60 377	2.13 414	0.36 386	0.45 376	0.45 373	0.52 364	0.71 368

PSMNet_ROB	1.30 407	1.36 417	0.71 409	1.48 401	1.00 407	1.69 408	1.56 407	0.64 399	0.74 408	1.47 432	3.99 432	2.77 418	1.51 402	2.54 424	0.73 354	0.47 384	0.70 395	0.49 402	2.51 407	0.71 411	0.81 400	0.58 372	3.05 430	0.58 407	0.80 402	0.64 394	0.88 401	0.69 365

PWCK	1.58 415	1.40 419	0.79 415	1.70 407	1.03 408	1.55 404	1.42 404	1.11 425	0.98 417	1.00 424	1.23 421	2.78 420	1.53 404	0.82 402	0.88 367	0.55 392	0.99 409	0.57 408	13.43 436	0.90 420	1.12 418	0.75 397	1.15 406	0.82 423	1.04 407	0.88 410	0.93 404	1.27 402

Dean	1.27 405	1.44 420	0.85 418	2.93 423	1.62 424	1.95 421	2.03 418	0.96 418	1.00 418	0.91 421	0.75 400	1.51 399	1.65 407	2.05 417	0.80 360	0.64 403	1.01 413	0.60 416	1.86 398	0.85 419	0.85 409	0.75 397	2.35 419	0.79 421	1.15 414	0.85 407	1.19 414	0.85 383

ACVNet-4b	1.08 398	1.48 421	0.48 397	2.91 422	1.12 410	1.82 415	2.71 422	0.46 379	0.44 383	0.51 401	0.43 362	1.66 402	1.85 412	2.08 418	0.46 322	0.40 369	0.82 404	0.34 384	2.68 409	0.50 393	0.65 380	0.71 393	2.24 415	0.35 381	0.45 376	0.42 368	0.53 365	0.70 366

WAO-8	1.55 413	1.53 422	1.00 423	2.82 420	1.43 421	1.91 418	2.01 416	1.05 423	1.38 424	1.44 430	1.87 426	2.25 408	2.76 417	2.68 425	1.01 380	0.83 416	0.99 409	0.59 411	3.35 417	1.08 425	0.82 402	0.85 408	1.36 409	0.82 423	1.60 427	1.12 420	1.27 416	1.93 423

Venus	1.55 413	1.53 422	1.00 423	2.82 420	1.43 421	1.91 418	2.01 416	1.05 423	1.38 424	1.44 430	1.87 426	2.25 408	2.76 417	2.68 425	1.01 380	0.83 416	0.99 409	0.59 411	3.35 417	1.08 425	0.82 402	0.85 408	1.36 409	0.82 423	1.60 427	1.12 420	1.27 416	1.93 423

TorneroNet-64	1.85 417	1.56 424	0.93 422	3.34 427	1.31 419	2.18 422	2.65 421	0.91 416	2.21 430	0.66 413	0.83 405	2.72 415	7.56 428	3.04 428	1.76 406	0.67 406	1.35 427	0.59 411	4.05 419	1.02 422	0.98 415	0.96 414	2.67 425	0.69 418	1.24 417	1.15 422	0.88 401	2.15 425

TorneroNet	2.33 423	1.60 425	0.88 420	5.64 433	1.76 425	2.56 425	2.94 424	0.97 419	2.29 432	0.79 416	1.98 428	4.07 428	12.24 435	3.12 430	1.29 385	0.67 406	1.30 425	0.61 417	5.93 426	1.00 421	1.04 416	0.98 416	2.79 428	0.70 419	1.86 430	1.04 417	1.02 411	1.87 421

MADNet++	2.28 422	1.66 426	1.91 432	1.39 399	2.03 429	1.38 400	1.73 411	1.80 431	2.24 431	2.07 435	2.44 431	2.76 417	2.81 420	1.52 409	2.18 421	2.45 434	2.29 431	1.71 431	2.86 412	2.56 433	4.03 435	5.19 437	1.23 408	2.35 436	1.50 422	3.83 436	2.07 431	1.70 416

ktn	2.52 426	1.71 427	3.02 434	2.41 418	1.88 426	2.62 427	3.04 425	1.69 429	4.13 435	1.01 425	1.21 420	8.17 436	10.18 432	2.80 427	1.51 392	0.93 424	1.72 428	0.87 426	6.22 428	1.56 432	1.20 421	1.09 423	2.75 427	0.93 427	1.19 416	1.07 419	1.46 424	1.74 417

KSHMR	2.37 424	1.84 428	1.23 430	6.67 435	1.97 428	2.73 428	3.45 428	1.31 427	1.69 428	1.18 429	1.18 416	1.71 404	11.63 434	3.21 432	1.67 404	1.07 429	1.11 415	0.92 427	5.58 425	1.04 423	1.23 424	1.05 419	3.26 431	1.06 429	1.99 432	1.18 423	1.28 418	1.85 420

notaker	1.84 416	1.90 429	1.02 425	3.19 426	2.19 430	2.44 424	2.77 423	1.11 425	1.57 427	0.91 421	1.09 412	3.37 424	5.56 426	3.13 431	1.35 387	0.81 415	1.34 426	0.71 421	4.26 420	1.08 425	1.22 422	0.99 417	2.96 429	0.93 427	0.74 401	0.77 403	0.98 408	1.18 398

UNDER WATER-64	1.98 418	1.91 430	1.15 428	3.52 429	2.32 431	2.83 430	3.30 426	1.72 430	1.25 422	1.12 427	1.19 417	3.41 425	2.89 422	3.11 429	2.13 419	0.90 421	1.77 429	0.77 424	2.32 404	1.05 424	1.17 420	1.23 428	3.96 437	1.06 429	1.41 420	2.13 430	1.31 420	2.65 430

UNDER WATER	2.15 419	1.92 431	1.13 427	3.36 428	2.59 432	2.77 429	3.73 430	1.63 428	1.36 423	1.02 426	1.02 411	3.30 422	7.25 427	3.39 433	1.54 394	0.91 423	1.80 430	0.75 423	3.15 413	1.08 425	1.27 427	1.14 426	3.84 436	1.20 433	1.46 421	1.78 428	1.26 415	2.46 428

JetRed	2.50 425	2.16 432	2.32 433	1.72 409	1.88 426	2.59 426	3.38 427	1.86 432	1.53 426	1.15 428	0.93 408	2.77 418	0.67 375	2.39 420	3.50 435	2.17 432	2.74 432	3.15 436	1.82 397	1.37 430	3.39 434	2.94 435	2.72 426	1.27 434	2.55 434	6.99 439	2.85 432	4.69 433

DGTPSM_ROB	8.76 434	3.83 433	10.08 439	3.08 424	5.50 435	3.48 431	5.02 434	3.60 435	8.96 438	3.18 436	7.06 435	3.95 427	10.56 433	3.59 434	11.06 437	10.70 437	4.35 434	10.50 438	5.45 424	9.91 439	5.93 437	14.37 439	4.39 438	8.90 441	9.99 439	27.43 443	11.00 441	30.59 443

DPSMNet_ROB	8.99 435	3.86 434	10.11 440	3.11 425	5.51 436	3.54 432	5.03 435	3.60 435	9.04 439	3.27 437	7.95 437	4.19 429	13.43 439	3.66 435	11.12 438	10.86 438	4.47 435	10.71 439	6.43 430	9.92 440	5.99 439	14.50 440	4.39 438	8.90 441	10.15 440	27.43 443	11.02 442	30.59 443

HanzoNet	4.54 432	4.29 435	3.74 438	6.10 434	3.77 434	7.50 436	8.23 439	3.94 437	4.82 436	1.56 433	2.42 430	11.35 438	12.90 438	10.81 443	1.84 409	1.89 431	4.65 436	1.35 430	10.71 434	3.05 434	2.04 431	1.81 432	5.00 440	1.14 431	1.80 429	1.67 427	1.81 430	2.33 426

BEATNet-Init1	4.26 431	5.23 436	1.17 429	9.10 438	2.61 433	8.41 438	4.21 431	2.29 433	1.73 429	0.88 419	2.38 429	6.02 430	9.23 431	0.65 400	2.70 433	2.20 433	1.24 419	0.94 428	17.87 437	4.86 437	2.04 431	1.87 433	1.10 405	1.14 431	4.62 436	2.07 429	11.53 443	6.94 437

DPSimNet_ROB	5.23 433	7.46 437	3.48 437	6.82 436	6.53 439	4.88 433	5.29 436	5.03 438	6.96 437	3.68 438	10.30 440	6.62 432	7.58 429	4.15 439	3.41 434	2.75 435	5.59 437	2.26 432	12.16 435	3.45 435	5.93 437	2.70 434	3.37 432	3.75 437	3.16 435	3.16 435	4.52 435	6.28 435

DPSM_ROB	13.12 439	7.70 438	11.86 441	4.97 431	5.71 437	6.03 434	4.61 432	8.36 441	10.82 440	6.72 439	8.03 438	8.12 434	12.29 436	3.81 436	13.89 439	13.57 439	10.28 440	13.36 440	9.07 432	11.67 441	16.11 441	18.73 443	3.51 433	10.91 443	27.70 444	35.86 445	31.04 445	39.53 445

DPSM	13.12 439	7.70 438	11.86 441	4.97 431	5.71 437	6.03 434	4.61 432	8.36 441	10.82 440	6.72 439	8.03 438	8.12 434	12.29 436	3.81 436	13.89 439	13.57 439	10.28 440	13.36 440	9.07 432	11.67 441	16.11 441	18.73 443	3.51 433	10.91 443	27.70 444	35.86 445	31.04 445	39.53 445

PML	11.09 438	9.28 440	3.40 436	11.88 441	6.99 440	11.60 439	5.97 437	7.04 440	24.50 447	8.92 441	28.99 447	32.63 446	39.39 447	6.18 440	5.69 436	4.14 436	8.31 438	2.99 435	18.83 440	4.50 436	4.70 436	4.40 436	3.75 435	3.98 438	10.54 442	5.17 438	18.60 444	7.08 438

LRCNet_RVC	10.22 437	14.24 441	3.26 435	20.74 443	17.71 445	19.88 444	15.89 443	6.49 439	2.47 433	19.87 445	12.97 441	19.40 442	8.44 430	26.62 446	2.33 425	0.74 411	10.08 439	5.54 437	23.31 442	6.95 438	2.43 433	1.11 425	22.86 444	8.58 440	0.73 400	0.39 360	1.72 429	1.19 399

CasAABBNet	26.35 444	15.49 442	23.85 446	9.95 439	11.46 442	12.03 440	9.23 440	16.79 444	21.84 445	13.64 442	16.11 442	16.45 440	24.90 446	7.58 441	27.95 446	27.14 445	20.53 442	26.83 446	18.10 438	23.37 444	32.22 445	37.28 446	6.99 441	21.98 448	55.78 447	72.24 447	62.39 448	79.48 448

FlowAnything	26.42 445	15.50 443	23.88 447	9.99 440	11.54 443	12.07 441	9.28 441	16.89 445	21.87 446	13.68 444	16.26 443	16.42 439	24.79 445	7.69 442	27.93 444	27.24 446	20.55 443	26.80 445	18.20 439	23.53 446	32.22 445	37.62 447	7.05 442	22.05 449	55.78 447	72.50 449	62.44 449	79.62 449

fast-reg	28.13 446	17.43 444	23.71 445	12.69 442	12.68 444	16.05 443	12.38 442	16.63 443	21.75 444	13.67 443	20.82 444	16.89 441	24.78 444	13.92 444	27.93 444	26.51 444	21.57 445	27.70 447	40.18 446	23.46 445	32.44 447	37.16 445	7.62 443	21.88 447	55.88 449	72.37 448	62.38 447	79.05 447

HaxPig	19.43 441	21.64 445	18.72 443	23.90 444	23.72 446	22.99 445	25.27 444	20.59 446	18.36 442	26.33 446	23.18 445	22.04 443	16.59 441	24.59 445	21.93 441	18.51 441	20.93 444	19.75 442	22.56 441	20.41 443	14.06 440	11.69 438	27.14 445	18.65 445	6.94 438	12.03 442	7.78 438	14.26 442

MEDIAN_ROB	22.61 442	26.37 446	23.42 444	27.86 446	27.01 447	26.90 447	28.47 446	24.00 447	21.42 443	31.43 447	26.90 446	25.65 444	19.56 442	27.54 447	23.81 442	20.10 442	25.89 446	23.65 443	27.64 444	24.33 447	18.71 443	15.27 441	29.65 446	20.16 446	10.22 441	11.12 441	10.11 440	13.24 441

DLNR_Zeroshot_test	9.91 436	28.72 447	0.20 324	46.90 448	0.13 240	0.20 287	45.01 448	0.29 324	0.11 174	0.38 366	0.19 251	0.33 310	0.10 177	1.29 406	61.34 448	71.85 448	3.99 433	2.49 433	1.36 381	0.22 308	0.65 380	0.41 308	0.09 212	0.13 279	0.26 302	0.24 280	0.29 281	0.33 302

AVERAGE_ROB	25.62 443	30.03 448	26.88 448	31.96 447	30.85 448	31.13 448	32.49 447	28.35 448	25.87 448	34.56 448	30.30 448	30.39 445	23.71 443	31.94 448	27.62 443	24.45 443	28.60 447	25.76 444	30.73 445	27.87 448	22.22 444	18.68 442	33.77 447	25.40 450	10.86 443	8.77 440	9.34 439	9.16 439

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

ASD4																								5.70 439

Low-res two-view benchmark