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 20	0.03 4	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.04 4	0.03 3

over-9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 28	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 18	0.06 36	0.03 25	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 12	0.06 25	0.07 33	0.07 27	0.05 23

qqai	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 20	0.03 4	0.04 18	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 15	0.03 7	0.02 3	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.03 3

NLCSM	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 60	0.14 201	0.04 14	0.10 102	0.05 20	0.29 291	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 12	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 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.06 50	0.03 9	0.06 36	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.07 27	0.04 6	0.07 32	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MLG-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.05 35	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.07 27	0.04 6	0.07 32	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 23

MM-Stereo_test3	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.02 3	0.02 5	0.04 15	0.05 34	0.04 14	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 31	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 12	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 15	0.05 34	0.04 14	0.06 44	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

AIO-test1	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.06 49	0.06 46	0.06 50	0.06 44	0.06 36	0.02 3	0.03 41	0.09 29	0.09 34	0.06 17	0.05 11	0.05 4	0.05 24	0.05 7	0.06 29	0.02 5	0.03 12	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 36	0.04 15	0.02 3	0.03 4	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.05 9	0.03 3

U	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 15	0.02 3	0.04 14	0.01 3	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.12 57	0.11 60	0.08 43	0.07 43	0.08 41	0.05 24	0.10 60	0.07 44	0.01 3	0.03 12	0.07 39	0.07 33	0.06 15	0.06 44

CroCo-Stereo Lap2	0.05 19	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 50	0.03 9	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.10 50	0.07 31	0.07 43	0.07 27	0.05 24	0.08 44	0.06 29	0.02 5	0.03 12	0.07 39	0.08 54	0.07 27	0.05 23

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 57	0.10 50	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 32	0.05 12	0.01 3	0.02 3	0.06 25	0.05 10	0.05 9	0.04 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over v1	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.05 54	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.04 14	0.05 33	0.08 56	0.03 25	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.06 17	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 19	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.08 54	0.07 27	0.05 23

over-8	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 28	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.04 18	0.05 20	0.03 25	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 12	0.06 25	0.07 33	0.07 27	0.05 23

PointNet	0.05 19	0.04 17	0.05 55	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.04 65	0.07 60	0.05 34	0.05 35	0.06 44	0.05 20	0.04 49	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.07 32	0.06 29	0.04 65	0.05 63	0.07 39	0.08 54	0.09 60	0.06 44

LACA2	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 50	0.02 5	0.06 36	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 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

MatchStereo	0.06 37	0.04 17	0.05 55	0.03 11	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.04 15	0.07 68	0.03 4	0.06 44	0.04 6	0.05 58	0.03 41	0.10 36	0.09 34	0.06 17	0.07 43	0.06 16	0.07 64	0.08 44	0.09 66	0.02 5	0.04 43	0.07 39	0.08 54	0.06 15	0.06 44
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.06 37	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.06 49	0.17 247	0.04 14	0.11 121	0.04 6	0.31 293	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 33	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 37	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.05 52	0.03 36	0.05 37	0.15 217	0.04 14	0.14 150	0.04 6	0.33 296	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 24	0.04 3	0.05 12	0.03 33	0.04 43	0.05 9	0.07 33	0.06 15	0.06 44

NLMM1	0.07 56	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.03 36	0.06 49	0.19 258	0.05 35	0.14 150	0.05 20	0.39 304	0.03 41	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 27	0.05 24	0.05 7	0.06 29	0.03 33	0.05 63	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

NLSM1	0.07 56	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.04 65	0.07 60	0.19 258	0.04 14	0.16 176	0.06 36	0.36 303	0.03 41	0.07 11	0.08 23	0.06 17	0.05 11	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.06 29	0.03 33	0.04 43	0.07 39	0.07 33	0.07 27	0.05 23

BridgeDepth	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 56	0.03 25	0.02 6	0.07 11	0.08 23	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 19	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.05 19	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.05 37	0.05 34	0.05 35	0.06 44	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.07 32	0.06 29	0.02 5	0.02 3	0.07 39	0.07 33	0.07 27	0.07 54

GASTEREO	0.06 37	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.06 46	0.04 14	0.04 18	0.06 36	0.03 25	0.02 6	0.12 57	0.10 50	0.08 43	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.07 32	0.13 93	0.03 33	0.03 12	0.07 39	0.08 54	0.07 27	0.05 23

MSCF	0.06 37	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.06 46	0.04 14	0.04 18	0.06 36	0.03 25	0.02 6	0.12 57	0.10 50	0.08 43	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.07 32	0.12 86	0.03 33	0.03 12	0.07 39	0.08 54	0.06 15	0.05 23

111111	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.04 15	0.05 34	0.03 4	0.04 18	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.09 29	0.08 23	0.06 17	0.05 11	0.07 27	0.04 6	0.07 32	0.08 55	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

LG-Stereo	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.06 49	0.05 34	0.06 50	0.06 44	0.08 56	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.09 56	0.06 29	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.04 28	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.04 14	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.07 31	0.05 11	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

GREAT-IGEV	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.05 33	0.08 56	0.02 3	0.02 6	0.11 45	0.09 34	0.07 31	0.05 11	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.10 73	0.03 33	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.08 48	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 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.05 52	0.03 36	0.05 37	0.04 20	0.04 14	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.07 31	0.04 5	0.08 41	0.04 6	0.06 19	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 39	0.05 10	0.07 27	0.04 9

MoCha-V2	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.04 28	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.05 33	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.07 31	0.06 29	0.08 41	0.06 44	0.07 32	0.07 44	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

ProNet	0.04 5	0.04 17	0.04 33	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.04 65	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 44	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 19	0.03 3	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

RAFT	0.07 56	0.04 17	0.06 71	0.05 54	0.03 17	0.06 69	0.03 36	0.10 74	0.05 34	0.06 50	0.07 58	0.08 56	0.05 58	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 43	0.06 29	0.08 41	0.06 44	0.08 44	0.09 66	0.02 5	0.04 43	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.15 115

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.03 11	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.05 37	0.06 46	0.05 35	0.05 33	0.10 67	0.03 25	0.03 41	0.13 64	0.09 34	0.08 43	0.07 43	0.09 55	0.05 24	0.07 32	0.06 29	0.03 33	0.03 12	0.06 25	0.07 33	0.09 60	0.06 44

over-6	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.05 54	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.06 46	0.04 14	0.07 58	0.12 83	0.03 25	0.03 41	0.07 11	0.07 11	0.06 17	0.06 29	0.07 27	0.04 6	0.06 19	0.05 12	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.07 33	0.08 48	0.07 54

testmc14	0.05 19	0.05 38	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.05 35	0.04 18	0.10 67	0.02 3	0.02 6	0.11 45	0.09 34	0.06 17	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.04 65	0.03 12	0.06 25	0.07 33	0.07 27	0.05 23

MCSU-Stereo	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.04 15	0.06 46	0.06 50	0.04 18	0.09 65	0.03 25	0.03 41	0.12 57	0.09 34	0.08 43	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.03 33	0.03 12	0.07 39	0.07 33	0.09 60	0.07 54

LACA3	0.06 37	0.05 38	0.05 55	0.05 54	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.04 15	0.06 46	0.06 50	0.04 18	0.08 56	0.04 49	0.04 65	0.11 45	0.10 50	0.06 17	0.08 57	0.08 41	0.05 24	0.08 44	0.08 55	0.03 33	0.04 43	0.08 57	0.08 54	0.09 60	0.08 64

LACA1	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.04 25	0.03 36	0.03 3	0.06 46	0.05 35	0.04 18	0.06 36	0.04 49	0.03 41	0.09 29	0.09 34	0.06 17	0.08 57	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.06 29	0.03 33	0.04 43	0.07 39	0.08 54	0.08 48	0.06 44

DispViT+	0.06 37	0.05 38	0.05 55	0.07 82	0.05 58	0.05 52	0.04 65	0.05 37	0.07 68	0.06 50	0.08 72	0.06 36	0.05 58	0.03 41	0.10 36	0.09 34	0.06 17	0.08 57	0.08 41	0.06 44	0.06 19	0.07 44	0.03 33	0.06 79	0.07 39	0.10 79	0.08 48	0.09 74

WQFJA1	0.07 56	0.05 38	0.03 6	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.06 49	0.15 217	0.04 14	0.15 160	0.05 20	0.34 298	0.03 41	0.07 11	0.06 4	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.05 24	0.05 7	0.05 12	0.03 33	0.04 43	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 44

NLMM	0.07 56	0.05 38	0.03 6	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.06 49	0.15 217	0.04 14	0.15 160	0.05 20	0.34 298	0.03 41	0.07 11	0.06 4	0.06 17	0.05 11	0.06 16	0.05 24	0.05 7	0.05 12	0.03 33	0.04 43	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 44

NLSM3	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.06 49	0.08 75	0.05 35	0.06 44	0.04 6	0.05 58	0.04 65	0.08 22	0.08 23	0.07 31	0.06 29	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.04 65	0.04 43	0.07 39	0.08 54	0.08 48	0.07 54

MLG-Stereo_test2	0.06 37	0.05 38	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.06 49	0.04 20	0.07 67	0.05 33	0.07 50	0.03 25	0.04 65	0.10 36	0.10 50	0.10 66	0.07 43	0.11 67	0.06 44	0.10 60	0.06 29	0.03 33	0.03 12	0.06 25	0.05 10	0.09 60	0.06 44

MM-Stereo_test2	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.05 35	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.03 41	0.09 29	0.09 34	0.07 31	0.07 43	0.07 27	0.06 44	0.08 44	0.10 73	0.04 65	0.03 12	0.05 9	0.09 69	0.06 15	0.05 23

GIP-stereo	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.03 36	0.03 3	0.03 7	0.05 35	0.04 18	0.05 20	0.02 3	0.04 65	0.11 45	0.09 34	0.08 43	0.07 43	0.09 55	0.07 64	0.08 44	0.09 66	0.02 5	0.04 43	0.06 25	0.07 33	0.08 48	0.05 23

IGEV-Stereo++	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.05 54	0.05 58	0.04 25	0.02 5	0.05 37	0.05 34	0.05 35	0.05 33	0.05 20	0.04 49	0.03 41	0.09 29	0.09 34	0.07 31	0.06 29	0.08 41	0.05 24	0.07 32	0.12 86	0.04 65	0.03 12	0.05 9	0.07 33	0.08 48	0.05 23

RAStereo	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.05 37	0.03 7	0.10 77	0.03 9	0.07 50	0.03 25	0.02 6	0.14 77	0.11 60	0.09 56	0.08 57	0.09 55	0.05 24	0.12 76	0.07 44	0.02 5	0.03 12	0.09 66	0.07 33	0.07 27	0.07 54

AIO-Stereo	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 18	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.09 29	0.09 34	0.07 31	0.06 29	0.09 55	0.06 44	0.07 32	0.06 29	0.03 33	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.07 27	0.04 9

RSM++	0.06 37	0.05 38	0.05 55	0.05 54	0.05 58	0.04 25	0.03 36	0.06 49	0.05 34	0.05 35	0.05 33	0.07 50	0.04 49	0.02 6	0.11 45	0.10 50	0.08 43	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.09 56	0.07 44	0.03 33	0.04 43	0.08 57	0.07 33	0.07 27	0.05 23

RSM	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.05 33	0.06 36	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.09 34	0.07 31	0.06 29	0.07 27	0.06 44	0.08 44	0.06 29	0.02 5	0.04 43	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

StereoVision	0.07 56	0.05 38	0.05 55	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.07 60	0.11 132	0.05 35	0.06 44	0.05 20	0.06 75	0.02 6	0.13 64	0.13 81	0.09 56	0.07 43	0.10 62	0.08 81	0.08 44	0.07 44	0.03 33	0.05 63	0.11 86	0.10 79	0.13 90	0.13 95

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 71	0.06 57	0.07 85	0.07 82	0.07 88	0.06 69	0.04 65	0.10 74	0.08 75	0.16 96	0.10 102	0.12 83	0.08 107	0.04 65	0.14 77	0.12 75	0.14 87	0.09 64	0.16 97	0.07 64	0.11 67	0.09 66	0.04 65	0.05 63	0.10 76	0.10 79	0.13 90	0.10 77

VIP-Stereo	0.07 56	0.06 57	0.05 55	0.05 54	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.06 49	0.05 34	0.06 50	0.09 88	0.10 67	0.03 25	0.03 41	0.12 57	0.11 60	0.12 76	0.09 64	0.10 62	0.06 44	0.11 67	0.06 29	0.03 33	0.04 43	0.08 57	0.07 33	0.07 27	0.08 64

GSStereo	0.06 37	0.06 57	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.03 3	0.04 20	0.05 35	0.04 18	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 45	0.10 50	0.10 66	0.06 29	0.09 55	0.06 44	0.10 60	0.06 29	0.02 5	0.03 12	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

AdaDepth	0.06 37	0.06 57	0.04 33	0.04 28	0.05 58	0.04 25	0.03 36	0.05 37	0.06 46	0.04 14	0.05 33	0.05 20	0.03 25	0.03 41	0.11 45	0.11 60	0.09 56	0.08 57	0.09 55	0.06 44	0.08 44	0.07 44	0.02 5	0.04 43	0.07 39	0.07 33	0.09 60	0.07 54

MLG-Stereo_test3	0.08 67	0.06 57	0.04 33	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.07 60	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.13 90	0.03 25	0.05 76	0.13 64	0.11 60	0.12 76	0.09 64	0.29 204	0.06 44	0.12 76	0.13 93	0.03 33	0.05 63	0.07 39	0.08 54	0.10 67	0.08 64

DEFOM-Stereo	0.07 56	0.06 57	0.04 33	0.06 73	0.05 58	0.05 52	0.03 36	0.06 49	0.05 34	0.06 50	0.07 58	0.06 36	0.03 25	0.03 41	0.11 45	0.10 50	0.11 69	0.09 64	0.10 62	0.06 44	0.11 67	0.07 44	0.04 65	0.04 43	0.08 57	0.08 54	0.12 82	0.08 64

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 122	0.07 63	0.08 107	0.05 54	0.07 88	0.07 83	0.04 65	0.20 136	0.13 185	0.23 148	0.13 142	0.21 161	0.09 120	0.11 184	0.20 132	0.21 200	0.19 131	0.11 91	0.15 90	0.12 126	0.37 240	0.29 207	0.08 153	0.08 111	0.18 163	0.13 107	0.16 104	0.20 160

TS12	0.09 71	0.07 63	0.07 85	0.07 82	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.11 81	0.06 46	0.06 50	0.11 121	0.10 67	0.05 58	0.05 76	0.13 64	0.13 81	0.09 56	0.10 79	0.12 72	0.08 81	0.13 78	0.11 77	0.04 65	0.06 79	0.12 99	0.11 84	0.12 82	0.14 106

TS	0.09 71	0.07 63	0.07 85	0.07 82	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.11 81	0.06 46	0.06 50	0.11 121	0.10 67	0.05 58	0.05 76	0.13 64	0.13 81	0.09 56	0.10 79	0.12 72	0.08 81	0.13 78	0.11 77	0.04 65	0.06 79	0.12 99	0.11 84	0.12 82	0.14 106

BridgeDepth_RVC	0.07 56	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.07 60	0.09 91	0.07 67	0.07 58	0.07 50	0.05 58	0.04 65	0.13 64	0.11 60	0.07 31	0.09 64	0.09 55	0.07 64	0.08 44	0.08 55	0.03 33	0.04 43	0.09 66	0.11 84	0.10 67	0.11 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.06 37	0.07 63	0.05 55	0.06 73	0.05 58	0.05 52	0.04 65	0.05 37	0.04 20	0.06 50	0.04 18	0.07 50	0.02 3	0.03 41	0.13 64	0.09 34	0.09 56	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.10 60	0.08 55	0.03 33	0.05 63	0.08 57	0.07 33	0.08 48	0.05 23

gasm-f	0.06 37	0.07 63	0.05 55	0.06 73	0.05 58	0.05 52	0.04 65	0.05 37	0.04 20	0.06 50	0.04 18	0.07 50	0.02 3	0.03 41	0.13 64	0.09 34	0.09 56	0.07 43	0.08 41	0.06 44	0.10 60	0.08 55	0.03 33	0.05 63	0.08 57	0.07 33	0.08 48	0.05 23

LGtest1	0.09 71	0.07 63	0.06 71	0.06 73	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.10 74	0.09 91	0.09 71	0.10 102	0.10 67	0.05 58	0.06 96	0.15 86	0.13 81	0.15 96	0.11 91	0.15 90	0.09 94	0.16 92	0.15 102	0.05 90	0.05 63	0.10 76	0.09 69	0.12 82	0.10 77

SGD-Stereo	0.13 105	0.07 63	0.05 55	0.06 73	0.06 74	0.08 102	0.03 36	0.08 69	0.08 75	0.10 77	0.06 44	0.13 90	0.06 75	0.04 65	0.93 327	0.17 125	0.18 119	0.10 79	0.16 97	0.08 81	0.18 111	0.11 77	0.06 108	0.06 79	0.10 76	0.11 84	0.16 104	0.13 95

Occ-G	0.06 37	0.07 63	0.05 55	0.05 54	0.04 39	0.05 52	0.03 36	0.05 37	0.04 20	0.04 14	0.08 72	0.06 36	0.03 25	0.03 41	0.11 45	0.11 60	0.08 43	0.08 57	0.13 80	0.06 44	0.09 56	0.07 44	0.04 65	0.05 63	0.06 25	0.06 23	0.08 48	0.06 44

MaDis-Stereo	0.10 82	0.07 63	0.07 85	0.04 28	0.04 39	0.04 25	0.04 65	0.09 70	0.07 68	0.11 83	0.07 58	0.13 90	0.06 75	0.03 41	0.14 77	0.14 89	0.15 96	0.12 99	0.15 90	0.07 64	0.16 92	0.13 93	0.03 33	0.06 79	0.14 119	0.20 193	0.16 104	0.19 152

UniTT-Stereo	0.11 91	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.05 58	0.06 69	0.04 65	0.10 74	0.07 68	0.13 92	0.06 44	0.12 83	0.12 175	0.08 117	0.18 108	0.14 89	0.16 101	0.12 99	0.19 118	0.09 94	0.17 100	0.12 86	0.07 126	0.06 79	0.12 99	0.19 182	0.10 67	0.13 95

anonymousdsp	0.08 67	0.07 63	0.06 71	0.06 73	0.05 58	0.06 69	0.04 65	0.10 74	0.06 46	0.11 83	0.10 102	0.08 56	0.04 49	0.05 76	0.13 64	0.12 75	0.11 69	0.09 64	0.13 80	0.08 81	0.14 84	0.15 102	0.04 65	0.05 63	0.08 57	0.07 33	0.11 75	0.07 54

iRaftStereo_RVC	0.08 67	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.05 58	0.05 52	0.03 36	0.10 74	0.05 34	0.10 77	0.09 88	0.10 67	0.05 58	0.04 65	0.11 45	0.11 60	0.13 82	0.10 79	0.12 72	0.07 64	0.15 90	0.11 77	0.04 65	0.05 63	0.10 76	0.09 69	0.11 75	0.08 64

RAFT + AFF	0.14 112	0.07 63	0.05 55	0.08 103	0.05 58	0.07 83	0.04 65	0.11 81	0.08 75	0.14 95	0.07 58	0.15 109	0.04 49	0.03 41	1.54 347	0.11 60	0.14 87	0.07 43	0.14 84	0.06 44	0.14 84	0.08 55	0.03 33	0.05 63	0.10 76	0.07 33	0.07 27	0.07 54

RYNet	0.15 122	0.07 63	0.06 71	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.04 65	0.07 60	0.13 185	0.06 50	0.06 44	0.06 36	0.05 58	0.04 65	1.96 367	0.11 60	0.09 56	0.13 114	0.10 62	0.07 64	0.08 44	0.07 44	0.13 251	0.06 79	0.09 66	0.22 213	0.11 75	0.08 64

small-0shot	0.16 140	0.08 78	0.06 71	0.07 82	0.07 88	0.08 102	0.04 65	0.20 136	0.12 160	0.22 135	0.08 72	0.20 147	0.11 160	0.11 184	0.18 108	0.29 275	0.22 174	0.16 174	0.19 118	0.10 104	0.43 268	0.44 275	0.06 108	0.07 93	0.16 134	0.14 117	0.16 104	0.22 182

anonymous	0.17 155	0.08 78	0.07 85	0.06 73	0.10 145	0.09 123	0.07 132	0.21 155	0.11 132	0.22 135	0.08 72	0.22 173	0.12 175	0.11 184	0.19 114	0.31 284	0.23 189	0.17 191	0.24 165	0.13 145	0.45 276	0.44 275	0.06 108	0.09 139	0.18 163	0.12 94	0.18 125	0.22 182

LG-Stereo_L2	0.09 71	0.08 78	0.05 55	0.04 28	0.05 58	0.04 25	0.03 36	0.13 92	0.09 91	0.21 126	0.09 88	0.13 90	0.05 58	0.05 76	0.13 64	0.14 89	0.14 87	0.09 64	0.14 84	0.07 64	0.18 111	0.12 86	0.03 33	0.04 43	0.09 66	0.08 54	0.10 67	0.10 77

LG-Stereo_L1	0.09 71	0.08 78	0.05 55	0.05 54	0.05 58	0.05 52	0.03 36	0.13 92	0.09 91	0.21 126	0.09 88	0.11 77	0.05 58	0.05 76	0.13 64	0.14 89	0.14 87	0.09 64	0.14 84	0.07 64	0.18 111	0.11 77	0.03 33	0.04 43	0.09 66	0.08 54	0.10 67	0.10 77

LG-G_1	0.09 71	0.08 78	0.06 71	0.08 103	0.07 88	0.08 102	0.05 94	0.09 70	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.13 90	0.06 75	0.07 105	0.14 77	0.12 75	0.13 82	0.10 79	0.15 90	0.08 81	0.14 84	0.17 118	0.05 90	0.05 63	0.09 66	0.09 69	0.12 82	0.11 83

LG-G	0.09 71	0.08 78	0.06 71	0.08 103	0.07 88	0.08 102	0.05 94	0.09 70	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.13 90	0.06 75	0.07 105	0.14 77	0.12 75	0.13 82	0.10 79	0.15 90	0.08 81	0.14 84	0.17 118	0.05 90	0.05 63	0.09 66	0.09 69	0.12 82	0.11 83

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 91	0.08 78	0.06 71	0.07 82	0.07 88	0.07 83	0.03 36	0.16 110	0.09 91	0.24 171	0.09 88	0.10 67	0.06 75	0.05 76	0.15 86	0.17 125	0.17 108	0.12 99	0.16 97	0.10 104	0.24 170	0.17 118	0.04 65	0.05 63	0.10 76	0.11 84	0.13 90	0.09 74

AEACV	0.07 56	0.08 78	0.04 33	0.05 54	0.05 58	0.04 25	0.03 36	0.05 37	0.03 7	0.05 35	0.05 33	0.06 36	0.03 25	0.03 41	0.17 97	0.13 81	0.09 56	0.08 57	0.12 72	0.07 64	0.10 60	0.10 73	0.03 33	0.04 43	0.08 57	0.12 94	0.07 27	0.05 23

LL-Strereo2	0.12 98	0.08 78	0.07 85	0.07 82	0.07 88	0.06 69	0.04 65	0.15 103	0.10 109	0.22 135	0.10 102	0.13 90	0.07 91	0.07 105	0.15 86	0.15 103	0.18 119	0.11 91	0.20 127	0.10 104	0.20 133	0.28 202	0.05 90	0.07 93	0.12 99	0.13 107	0.15 98	0.10 77

delet	0.08 67	0.08 78	0.07 85	0.09 118	0.07 88	0.08 102	0.06 114	0.07 60	0.06 46	0.09 71	0.07 58	0.11 77	0.06 75	0.06 96	0.12 57	0.10 50	0.10 66	0.09 64	0.08 41	0.09 94	0.09 56	0.07 44	0.05 90	0.06 79	0.09 66	0.09 69	0.10 67	0.08 64

TDLM	0.07 56	0.08 78	0.07 85	0.07 82	0.07 88	0.07 83	0.05 94	0.07 60	0.06 46	0.06 50	0.10 102	0.08 56	0.06 75	0.05 76	0.09 29	0.09 34	0.09 56	0.09 64	0.08 41	0.06 44	0.08 44	0.06 29	0.05 90	0.07 93	0.08 57	0.07 33	0.08 48	0.08 64

AANet_RVC	0.09 71	0.08 78	0.08 107	0.07 82	0.09 124	0.06 69	0.06 114	0.09 70	0.09 91	0.08 69	0.09 88	0.08 56	0.07 91	0.06 96	0.14 77	0.11 60	0.11 69	0.12 99	0.11 67	0.10 104	0.10 60	0.09 66	0.07 126	0.08 111	0.11 86	0.12 94	0.12 82	0.14 106

DF_test	0.13 105	0.09 90	0.08 107	0.05 54	0.07 88	0.08 102	0.04 65	0.20 136	0.10 109	0.24 171	0.08 72	0.22 173	0.08 107	0.10 166	0.21 146	0.19 168	0.22 174	0.12 99	0.17 105	0.12 126	0.31 201	0.21 147	0.08 153	0.08 111	0.11 86	0.14 117	0.13 90	0.12 90

DepthFocus	0.14 112	0.09 90	0.07 85	0.10 128	0.07 88	0.08 102	0.05 94	0.20 136	0.10 109	0.23 148	0.10 102	0.18 130	0.07 91	0.11 184	0.19 114	0.21 200	0.22 174	0.13 114	0.22 150	0.14 174	0.35 229	0.24 168	0.10 197	0.07 93	0.11 86	0.13 107	0.17 119	0.18 133

DFGA-Net	0.09 71	0.09 90	0.05 55	0.07 82	0.05 58	0.06 69	0.05 94	0.11 81	0.06 46	0.12 89	0.07 58	0.13 90	0.05 58	0.04 65	0.14 77	0.12 75	0.13 82	0.10 79	0.13 80	0.07 64	0.11 67	0.08 55	0.05 90	0.07 93	0.10 76	0.09 69	0.14 95	0.11 83

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 98	0.09 90	0.06 71	0.06 73	0.07 88	0.06 69	0.04 65	0.17 116	0.08 75	0.24 171	0.08 72	0.14 101	0.06 75	0.06 96	0.17 97	0.14 89	0.18 119	0.13 114	0.18 109	0.10 104	0.23 166	0.23 160	0.06 108	0.06 79	0.10 76	0.13 107	0.14 95	0.16 120

AIO_rvc	0.09 71	0.09 90	0.06 71	0.07 82	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.12 87	0.08 75	0.12 89	0.05 33	0.11 77	0.04 49	0.05 76	0.22 165	0.17 125	0.11 69	0.09 64	0.14 84	0.07 64	0.16 92	0.22 155	0.04 65	0.05 63	0.09 66	0.08 54	0.09 60	0.07 54

HUF	0.13 105	0.09 90	0.07 85	0.08 103	0.08 110	0.07 83	0.04 65	0.15 103	0.08 75	0.18 111	0.07 58	0.12 83	0.07 91	0.06 96	0.43 266	0.45 332	0.15 96	0.10 79	0.20 127	0.09 94	0.21 142	0.21 147	0.06 108	0.06 79	0.11 86	0.08 54	0.11 75	0.08 64

plain	0.10 82	0.09 90	0.07 85	0.06 73	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.13 92	0.06 46	0.16 96	0.06 44	0.11 77	0.04 49	0.04 65	0.16 91	0.16 115	0.16 101	0.12 99	0.15 90	0.08 81	0.15 90	0.11 77	0.04 65	0.07 93	0.12 99	0.12 94	0.12 82	0.14 106

MIF-Stereo (partial)	0.10 82	0.09 90	0.08 107	0.07 82	0.06 74	0.07 83	0.04 65	0.12 87	0.09 91	0.12 89	0.07 58	0.09 65	0.07 91	0.05 76	0.18 108	0.15 103	0.16 101	0.13 114	0.14 84	0.08 81	0.16 92	0.10 73	0.04 65	0.08 111	0.13 105	0.11 84	0.16 104	0.13 95

MIM_Stereo	0.11 91	0.09 90	0.07 85	0.08 103	0.07 88	0.09 123	0.04 65	0.13 92	0.06 46	0.19 118	0.08 72	0.11 77	0.05 58	0.05 76	0.16 91	0.15 103	0.17 108	0.12 99	0.20 127	0.10 104	0.18 111	0.15 102	0.04 65	0.07 93	0.11 86	0.10 79	0.15 98	0.10 77

RAFT_CTSACE	0.11 91	0.09 90	0.07 85	0.05 54	0.06 74	0.08 102	0.06 114	0.12 87	0.07 68	0.18 111	0.06 44	0.14 101	0.12 175	0.05 76	0.13 64	0.13 81	0.14 87	0.09 64	0.12 72	0.07 64	0.16 92	0.18 126	0.04 65	0.07 93	0.14 119	0.14 117	0.19 134	0.14 106

test_4	0.14 112	0.09 90	0.10 141	0.07 82	0.07 88	0.05 52	0.05 94	0.17 116	0.11 132	0.24 171	0.08 72	0.15 109	0.08 107	0.07 105	0.19 114	0.18 148	0.18 119	0.12 99	0.17 105	0.11 117	0.23 166	0.27 194	0.04 65	0.09 139	0.14 119	0.20 193	0.26 201	0.23 193

AnonymousM	0.19 183	0.09 90	0.07 85	0.09 118	0.07 88	0.08 102	0.05 94	0.20 136	0.09 91	0.23 148	0.14 150	0.16 118	0.07 91	0.09 144	0.23 178	0.23 230	0.23 189	0.14 127	0.20 127	0.15 195	0.32 206	0.26 186	0.07 126	0.08 111	0.11 86	0.17 156	0.54 320	0.97 344

ARAFT	0.12 98	0.09 90	0.07 85	0.09 118	0.07 88	0.08 102	0.04 65	0.14 99	0.08 75	0.21 126	0.10 102	0.17 123	0.05 58	0.05 76	0.18 108	0.14 89	0.18 119	0.15 152	0.20 127	0.08 81	0.20 133	0.18 126	0.05 90	0.06 79	0.14 119	0.11 84	0.18 125	0.13 95

MMNet	0.10 82	0.09 90	0.07 85	0.10 128	0.08 110	0.09 123	0.06 114	0.10 74	0.08 75	0.08 69	0.09 88	0.12 83	0.06 75	0.08 117	0.22 165	0.11 60	0.12 76	0.11 91	0.12 72	0.09 94	0.11 67	0.08 55	0.06 108	0.08 111	0.10 76	0.11 84	0.13 90	0.12 90

DMCA	0.11 91	0.09 90	0.10 141	0.08 103	0.09 124	0.08 102	0.09 168	0.13 92	0.10 109	0.11 83	0.13 142	0.12 83	0.08 107	0.09 144	0.20 132	0.14 89	0.15 96	0.14 127	0.12 72	0.10 104	0.14 84	0.09 66	0.08 153	0.08 111	0.11 86	0.13 107	0.11 75	0.12 90

S2M2_XL	0.15 122	0.10 105	0.11 169	0.08 103	0.08 110	0.11 146	0.09 168	0.22 166	0.09 91	0.22 135	0.10 102	0.24 186	0.08 107	0.08 117	0.18 108	0.19 168	0.24 206	0.13 114	0.19 118	0.11 117	0.36 234	0.21 147	0.09 170	0.08 111	0.14 119	0.12 94	0.18 125	0.20 160
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 98	0.10 105	0.06 71	0.10 128	0.07 88	0.07 83	0.06 114	0.14 99	0.10 109	0.13 92	0.07 58	0.13 90	0.05 58	0.05 76	0.29 223	0.29 275	0.11 69	0.09 64	0.13 80	0.07 64	0.18 111	0.24 168	0.05 90	0.06 79	0.12 99	0.18 172	0.10 67	0.07 54

test_for_model	0.18 166	0.10 105	0.07 85	0.08 103	0.09 124	0.07 83	0.05 94	0.20 136	0.11 132	0.25 186	0.08 72	0.25 197	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 373	0.14 127	0.24 165	0.13 145	0.38 245	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.18 133

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 166	0.10 105	0.07 85	0.08 103	0.09 124	0.07 83	0.05 94	0.20 136	0.11 132	0.25 186	0.08 72	0.25 197	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 373	0.14 127	0.24 165	0.13 145	0.38 245	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.18 133

testlalala	0.18 166	0.10 105	0.07 85	0.08 103	0.09 124	0.07 83	0.05 94	0.20 136	0.11 132	0.25 186	0.08 72	0.25 197	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 373	0.14 127	0.24 165	0.13 145	0.38 245	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.18 133

GCAPDPT-zeroshot	0.18 166	0.10 105	0.07 85	0.08 103	0.09 124	0.07 83	0.05 94	0.20 136	0.11 132	0.25 186	0.08 72	0.25 197	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 373	0.14 127	0.24 165	0.13 145	0.38 245	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.18 133

GCAP-Stereo	0.18 166	0.10 105	0.07 85	0.08 103	0.09 124	0.07 83	0.05 94	0.20 136	0.11 132	0.25 186	0.08 72	0.25 197	0.07 91	0.08 117	0.17 97	0.19 168	1.29 373	0.14 127	0.24 165	0.13 145	0.38 245	0.18 126	0.07 126	0.07 93	0.13 105	0.14 117	0.16 104	0.18 133

HH	0.25 243	0.10 105	0.17 257	0.15 201	0.14 214	0.20 243	0.14 228	0.27 250	0.13 185	0.36 306	0.12 132	0.28 230	0.10 134	0.13 234	0.23 178	0.40 322	0.26 237	0.19 241	0.49 277	0.21 253	0.68 339	0.52 309	0.11 224	0.11 186	0.23 230	0.25 243	0.36 271	0.38 273

HanStereo	0.25 243	0.10 105	0.17 257	0.15 201	0.14 214	0.20 243	0.14 228	0.27 250	0.13 185	0.36 306	0.12 132	0.28 230	0.10 134	0.13 234	0.23 178	0.40 322	0.26 237	0.19 241	0.49 277	0.21 253	0.68 339	0.52 309	0.11 224	0.11 186	0.23 230	0.25 243	0.36 271	0.38 273

4D-IteraStereo	0.14 112	0.10 105	0.09 128	0.10 128	0.08 110	0.08 102	0.05 94	0.21 155	0.12 160	0.26 199	0.12 132	0.20 147	0.08 107	0.07 105	0.19 114	0.18 148	0.20 141	0.15 152	0.22 150	0.12 126	0.27 190	0.29 207	0.05 90	0.08 111	0.14 119	0.14 117	0.19 134	0.13 95

CES	0.18 166	0.10 105	0.10 141	0.09 118	0.11 162	0.10 130	0.05 94	0.42 323	0.10 109	0.20 122	0.27 267	0.23 179	0.10 134	0.12 216	0.26 211	0.23 230	0.25 220	0.15 152	0.20 127	0.13 145	0.45 276	0.26 186	0.09 170	0.08 111	0.19 174	0.15 133	0.19 134	0.24 208

RAFT+CT+SA	0.12 98	0.10 105	0.09 128	0.08 103	0.06 74	0.07 83	0.06 114	0.19 134	0.09 91	0.16 96	0.08 72	0.18 130	0.16 230	0.05 76	0.17 97	0.17 125	0.12 76	0.10 79	0.17 105	0.09 94	0.17 100	0.23 160	0.04 65	0.08 111	0.15 129	0.14 117	0.18 125	0.17 126

test_5	0.11 91	0.10 105	0.08 107	0.07 82	0.05 58	0.07 83	0.05 94	0.16 110	0.07 68	0.11 83	0.09 88	0.15 109	0.15 221	0.03 41	0.15 86	0.15 103	0.11 69	0.10 79	0.12 72	0.07 64	0.13 78	0.15 102	0.04 65	0.09 139	0.13 105	0.14 117	0.19 134	0.18 133

AASNet	0.10 82	0.10 105	0.07 85	0.10 128	0.10 145	0.11 146	0.08 152	0.11 81	0.06 46	0.10 77	0.11 121	0.10 67	0.06 75	0.07 105	0.14 77	0.11 60	0.13 82	0.11 91	0.11 67	0.09 94	0.11 67	0.12 86	0.06 108	0.08 111	0.11 86	0.10 79	0.10 67	0.08 64

test-1	0.27 257	0.10 105	0.12 191	0.14 182	0.13 195	0.25 279	0.18 248	0.29 277	0.17 247	0.37 313	0.42 311	0.30 251	0.16 230	0.14 245	0.29 223	0.36 309	0.27 249	0.20 253	0.52 288	0.25 284	0.57 314	0.66 342	0.10 197	0.13 231	0.28 275	0.29 280	0.30 245	0.36 263

raft+_RVC	0.12 98	0.10 105	0.08 107	0.09 118	0.08 110	0.09 123	0.06 114	0.18 125	0.09 91	0.22 135	0.12 132	0.15 109	0.07 91	0.06 96	0.16 91	0.14 89	0.16 101	0.12 99	0.20 127	0.09 94	0.19 123	0.17 118	0.05 90	0.07 93	0.14 119	0.13 107	0.16 104	0.13 95

XX-Stereo	2.24 373	0.10 105	0.10 141	0.17 222	0.10 145	0.21 253	0.11 197	0.25 214	0.12 160	0.36 306	0.53 331	0.29 239	0.10 134	0.11 184	0.24 195	0.35 300	0.27 249	0.18 227	0.47 266	0.18 232	0.41 259	0.37 247	0.10 197	0.10 169	54.05 399	0.25 243	0.34 266	0.51 301

AFF-stereo	0.10 82	0.10 105	0.08 107	0.07 82	0.06 74	0.08 102	0.04 65	0.17 116	0.08 75	0.21 126	0.08 72	0.13 90	0.05 58	0.03 41	0.14 77	0.14 89	0.12 76	0.09 64	0.20 127	0.07 64	0.14 84	0.11 77	0.04 65	0.06 79	0.13 105	0.12 94	0.18 125	0.11 83

CCAANet	0.11 91	0.10 105	0.10 141	0.10 128	0.08 110	0.09 123	0.11 197	0.13 92	0.10 109	0.11 83	0.10 102	0.18 130	0.08 107	0.07 105	0.16 91	0.14 89	0.14 87	0.11 91	0.10 62	0.09 94	0.13 78	0.09 66	0.07 126	0.06 79	0.11 86	0.12 94	0.21 155	0.14 106

GANet	0.10 82	0.10 105	0.09 128	0.10 128	0.10 145	0.12 162	0.09 168	0.13 92	0.08 75	0.10 77	0.10 102	0.14 101	0.06 75	0.06 96	0.11 45	0.12 75	0.14 87	0.14 127	0.11 67	0.07 64	0.11 67	0.08 55	0.08 153	0.08 111	0.11 86	0.09 69	0.11 75	0.11 83

PWCDC_ROB	0.23 227	0.10 105	0.13 209	0.10 128	0.17 247	0.11 146	0.15 236	0.12 87	0.38 321	0.11 83	0.25 250	0.14 101	0.77 335	0.28 314	0.88 320	0.21 200	0.17 108	0.18 227	0.17 105	0.17 224	0.20 133	0.39 255	0.20 289	0.17 274	0.11 86	0.20 193	0.15 98	0.24 208

YMNet	0.13 105	0.11 126	0.08 107	0.10 128	0.10 145	0.12 162	0.17 244	0.11 81	0.10 109	0.10 77	0.08 72	0.16 118	0.12 175	0.09 144	0.66 303	0.16 115	0.12 76	0.12 99	0.14 84	0.08 81	0.11 67	0.11 77	0.07 126	0.07 93	0.15 129	0.11 84	0.15 98	0.13 95

castereo++	0.17 155	0.11 126	0.09 128	0.12 161	0.09 124	0.10 130	0.06 114	0.22 166	0.12 160	0.27 210	0.11 121	0.27 222	0.10 134	0.08 117	0.17 97	0.21 200	0.24 206	0.14 127	0.25 177	0.13 145	0.44 274	0.31 217	0.08 153	0.10 169	0.17 148	0.17 156	0.36 271	0.19 152

IGEV-Stereo+	0.10 82	0.11 126	0.05 55	0.05 54	0.06 74	0.06 69	0.03 36	0.16 110	0.08 75	0.24 171	0.13 142	0.11 77	0.06 75	0.05 76	0.13 64	0.15 103	0.14 87	0.10 79	0.15 90	0.10 104	0.18 111	0.15 102	0.05 90	0.04 43	0.10 76	0.12 94	0.08 48	0.09 74

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 122	0.11 126	0.10 141	0.11 148	0.08 110	0.09 123	0.05 94	0.18 125	0.17 247	0.23 148	0.18 193	0.18 130	0.10 134	0.09 144	0.19 114	0.17 125	0.19 131	0.15 152	0.18 109	0.12 126	0.19 123	0.26 186	0.07 126	0.09 139	0.16 134	0.22 213	0.16 104	0.21 171

CAS	0.14 112	0.11 126	0.08 107	0.09 118	0.08 110	0.08 102	0.05 94	0.17 116	0.10 109	0.17 104	0.16 176	0.15 109	0.10 134	0.10 166	0.20 132	0.18 148	0.17 108	0.14 127	0.19 118	0.11 117	0.22 152	0.23 160	0.07 126	0.08 111	0.17 148	0.16 147	0.17 119	0.23 193

TESTraft	0.13 105	0.11 126	0.08 107	0.07 82	0.07 88	0.07 83	0.07 132	0.15 103	0.11 132	0.16 96	0.10 102	0.14 101	0.16 230	0.05 76	0.24 195	0.17 125	0.15 96	0.12 99	0.18 109	0.10 104	0.18 111	0.22 155	0.04 65	0.08 111	0.17 148	0.17 156	0.23 166	0.19 152

anonymity	0.53 316	0.11 126	0.19 270	0.16 212	0.14 214	0.16 206	0.10 184	0.29 277	0.13 185	0.34 283	7.32 389	0.30 251	0.13 197	0.12 216	0.21 146	0.37 314	0.27 249	0.17 191	0.44 258	0.23 273	0.43 268	0.54 317	0.11 224	0.12 207	0.34 309	0.43 323	0.71 346	0.44 292

IER	0.15 122	0.11 126	0.10 141	0.12 161	0.10 145	0.12 162	0.08 152	0.17 116	0.10 109	0.18 111	0.17 189	0.20 147	0.10 134	0.11 184	0.47 277	0.15 103	0.18 119	0.14 127	0.16 97	0.11 117	0.16 92	0.12 86	0.09 170	0.09 139	0.14 119	0.16 147	0.19 134	0.18 133

CIPLG	0.15 122	0.11 126	0.08 107	0.10 128	0.09 124	0.11 146	0.08 152	0.23 179	0.09 91	0.23 148	0.14 150	0.20 147	0.10 134	0.12 216	0.23 178	0.17 125	0.21 157	0.14 127	0.21 140	0.13 145	0.22 152	0.28 202	0.06 108	0.09 139	0.16 134	0.12 94	0.21 155	0.13 95

IPLGR_C	0.15 122	0.11 126	0.08 107	0.10 128	0.09 124	0.11 146	0.08 152	0.23 179	0.09 91	0.23 148	0.14 150	0.20 147	0.10 134	0.12 216	0.21 146	0.17 125	0.21 157	0.14 127	0.21 140	0.13 145	0.22 152	0.28 202	0.06 108	0.09 139	0.16 134	0.12 94	0.21 155	0.14 106

test-3	0.18 166	0.11 126	0.09 128	0.11 148	0.12 177	0.10 130	0.07 132	0.25 214	0.10 109	0.27 210	0.11 121	0.29 239	0.11 160	0.08 117	0.23 178	0.19 168	0.23 189	0.15 152	0.47 266	0.15 195	0.33 211	0.46 282	0.06 108	0.09 139	0.16 134	0.14 117	0.25 188	0.23 193

test_1	0.18 166	0.11 126	0.09 128	0.11 148	0.12 177	0.10 130	0.07 132	0.25 214	0.10 109	0.27 210	0.11 121	0.29 239	0.11 160	0.08 117	0.23 178	0.19 168	0.23 189	0.15 152	0.47 266	0.15 195	0.33 211	0.46 282	0.06 108	0.09 139	0.16 134	0.14 117	0.25 188	0.23 193

ACRE	0.15 122	0.11 126	0.08 107	0.10 128	0.09 124	0.11 146	0.08 152	0.23 179	0.09 91	0.23 148	0.15 160	0.20 147	0.10 134	0.12 216	0.21 146	0.17 125	0.21 157	0.14 127	0.21 140	0.13 145	0.22 152	0.27 194	0.06 108	0.09 139	0.16 134	0.12 94	0.21 155	0.13 95

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 98	0.11 126	0.09 128	0.08 103	0.07 88	0.08 102	0.05 94	0.21 155	0.09 91	0.23 148	0.09 88	0.18 130	0.06 75	0.05 76	0.16 91	0.14 89	0.14 87	0.09 64	0.21 140	0.08 81	0.17 100	0.13 93	0.05 90	0.08 111	0.17 148	0.13 107	0.20 147	0.14 106

UPFNet	0.13 105	0.11 126	0.12 191	0.12 161	0.11 162	0.13 174	0.10 184	0.15 103	0.12 160	0.17 104	0.13 142	0.15 109	0.09 120	0.11 184	0.23 178	0.15 103	0.17 108	0.15 152	0.16 97	0.11 117	0.13 78	0.11 77	0.09 170	0.09 139	0.13 105	0.13 107	0.19 134	0.13 95

HITNet	0.14 112	0.11 126	0.10 141	0.11 148	0.10 145	0.10 130	0.07 132	0.18 125	0.11 132	0.24 171	0.13 142	0.18 130	0.10 134	0.09 144	0.20 132	0.14 89	0.17 108	0.14 127	0.16 97	0.10 104	0.20 133	0.22 155	0.08 153	0.09 139	0.15 129	0.14 117	0.24 177	0.18 133
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	0.18 166	0.12 142	0.09 128	0.08 103	0.09 124	0.08 102	0.06 114	0.30 281	0.10 109	0.35 297	0.11 121	0.40 289	0.09 120	0.10 166	0.20 132	0.21 200	0.32 290	0.15 152	0.29 204	0.14 174	0.46 286	0.26 186	0.12 243	0.09 139	0.16 134	0.16 147	0.17 119	0.21 171

LGCAT	0.15 122	0.12 142	0.10 141	0.09 118	0.09 124	0.11 146	0.07 132	0.21 155	0.12 160	0.23 148	0.11 121	0.19 140	0.10 134	0.08 117	0.19 114	0.21 200	0.24 206	0.14 127	0.21 140	0.13 145	0.37 240	0.24 168	0.10 197	0.08 111	0.14 119	0.15 133	0.18 125	0.16 120

DNS	1.51 365	0.12 142	0.17 257	0.17 222	0.09 124	4.25 385	0.13 218	0.26 229	0.11 132	0.27 210	0.96 362	26.17 397	0.12 175	0.11 184	0.22 165	0.35 300	0.25 220	0.16 174	4.42 373	0.13 145	0.36 234	0.30 211	0.07 126	0.13 231	0.31 294	0.28 272	0.29 235	0.45 293

castereo	0.17 155	0.12 142	0.10 141	0.10 128	0.10 145	0.11 146	0.06 114	0.22 166	0.13 185	0.26 199	0.14 150	0.23 179	0.08 107	0.07 105	0.19 114	0.22 218	0.25 220	0.14 127	0.28 194	0.13 145	0.45 276	0.34 231	0.07 126	0.09 139	0.19 174	0.20 193	0.19 134	0.20 160

MGS-Stereo	0.15 122	0.12 142	0.08 107	0.07 82	0.07 88	0.07 83	0.05 94	0.16 110	0.07 68	0.13 92	0.10 102	0.13 90	0.06 75	0.08 117	0.98 332	0.13 81	0.19 131	0.15 152	0.18 109	0.12 126	0.19 123	0.16 111	0.07 126	0.08 111	0.13 105	0.12 94	0.17 119	0.15 115

CASnet	0.15 122	0.12 142	0.08 107	0.10 128	0.11 162	0.14 182	0.06 114	0.23 179	0.12 160	0.28 228	0.15 160	0.23 179	0.10 134	0.09 144	0.19 114	0.15 103	0.20 141	0.11 91	0.26 179	0.11 117	0.34 218	0.19 139	0.07 126	0.08 111	0.16 134	0.12 94	0.20 147	0.17 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.13 105	0.12 142	0.09 128	0.09 118	0.08 110	0.10 130	0.07 132	0.18 125	0.08 75	0.20 122	0.16 176	0.15 109	0.07 91	0.07 105	0.15 86	0.15 103	0.17 108	0.12 99	0.23 157	0.11 117	0.19 123	0.21 147	0.07 126	0.08 111	0.13 105	0.11 84	0.18 125	0.12 90

EGLCR-Stereo	0.20 194	0.12 142	0.10 141	0.11 148	0.11 162	0.13 174	0.06 114	0.23 179	0.11 132	0.27 210	0.09 88	0.24 186	0.09 120	0.09 144	0.18 108	0.21 200	0.24 206	0.16 174	0.29 204	0.12 126	0.36 234	0.46 282	0.07 126	0.09 139	0.15 129	0.25 243	0.93 357	0.25 215

TestStereo1	0.14 112	0.12 142	0.08 107	0.07 82	0.07 88	0.08 102	0.07 132	0.14 99	0.10 109	0.17 104	0.09 88	0.14 101	0.17 243	0.05 76	0.23 178	0.17 125	0.16 101	0.12 99	0.19 118	0.10 104	0.19 123	0.24 168	0.04 65	0.07 93	0.18 163	0.17 156	0.26 201	0.20 160

SA-5K	0.14 112	0.12 142	0.08 107	0.07 82	0.07 88	0.08 102	0.07 132	0.14 99	0.10 109	0.17 104	0.09 88	0.14 101	0.17 243	0.05 76	0.23 178	0.17 125	0.16 101	0.12 99	0.19 118	0.10 104	0.19 123	0.24 168	0.04 65	0.07 93	0.18 163	0.17 156	0.26 201	0.20 160

IPLG	0.22 215	0.12 142	0.11 169	0.10 128	0.10 145	0.10 130	0.07 132	0.22 166	0.09 91	0.24 171	0.15 160	0.21 161	0.09 120	0.11 184	1.93 365	0.18 148	0.21 157	0.16 174	0.24 165	0.14 174	0.20 133	0.32 222	0.06 108	0.10 169	0.18 163	0.18 172	0.24 177	0.14 106

GMOStereo	0.16 140	0.12 142	0.10 141	0.10 128	0.08 110	0.10 130	0.07 132	0.23 179	0.12 160	0.28 228	0.10 102	0.21 161	0.13 197	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 127	0.23 157	0.13 145	0.26 182	0.36 241	0.05 90	0.08 111	0.22 210	0.19 182	0.24 177	0.18 133

error version	0.16 140	0.12 142	0.10 141	0.10 128	0.08 110	0.10 130	0.07 132	0.23 179	0.12 160	0.28 228	0.10 102	0.21 161	0.13 197	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 127	0.23 157	0.13 145	0.26 182	0.36 241	0.05 90	0.08 111	0.22 210	0.19 182	0.24 177	0.18 133

test-v	0.16 140	0.12 142	0.10 141	0.10 128	0.08 110	0.10 130	0.07 132	0.23 179	0.12 160	0.28 228	0.10 102	0.21 161	0.13 197	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 127	0.23 157	0.13 145	0.26 182	0.36 241	0.05 90	0.08 111	0.22 210	0.19 182	0.24 177	0.18 133

test_3	0.19 183	0.12 142	0.11 169	0.11 148	0.12 177	0.10 130	0.07 132	0.25 214	0.12 160	0.28 228	0.12 132	0.31 258	0.14 215	0.08 117	0.25 207	0.20 189	0.23 189	0.15 152	0.47 266	0.16 213	0.35 229	0.46 282	0.06 108	0.11 186	0.19 174	0.19 182	0.27 218	0.25 215

test-2	0.16 140	0.12 142	0.10 141	0.10 128	0.08 110	0.10 130	0.07 132	0.23 179	0.12 160	0.28 228	0.10 102	0.21 161	0.13 197	0.08 117	0.20 132	0.18 148	0.21 157	0.14 127	0.23 157	0.13 145	0.26 182	0.36 241	0.05 90	0.08 111	0.22 210	0.19 182	0.24 177	0.18 133

CREStereo++_RVC	0.18 166	0.12 142	0.10 141	0.11 148	0.12 177	0.11 146	0.08 152	0.23 179	0.12 160	0.28 228	0.13 142	0.22 173	0.19 262	0.10 166	0.22 165	0.22 218	0.24 206	0.12 99	0.22 150	0.11 117	0.34 218	0.25 178	0.07 126	0.09 139	0.19 174	0.15 133	0.62 334	0.23 193
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	0.19 183	0.12 142	0.10 141	0.14 182	0.13 195	0.14 182	0.08 152	0.18 125	0.11 132	0.24 171	0.12 132	0.16 118	0.12 175	0.13 234	0.29 223	0.28 270	0.26 237	0.25 299	0.34 224	0.22 261	0.34 218	0.27 194	0.29 325	0.10 169	0.13 105	0.15 133	0.36 271	0.18 133

XX-TBD	0.19 183	0.12 142	0.10 141	0.14 182	0.13 195	0.14 182	0.08 152	0.18 125	0.11 132	0.24 171	0.12 132	0.16 118	0.12 175	0.13 234	0.29 223	0.28 270	0.26 237	0.25 299	0.34 224	0.22 261	0.34 218	0.27 194	0.29 325	0.10 169	0.13 105	0.15 133	0.36 271	0.18 133

raftrobust	0.15 122	0.12 142	0.11 169	0.11 148	0.10 145	0.08 102	0.06 114	0.22 166	0.09 91	0.27 210	0.13 142	0.19 140	0.08 107	0.08 117	0.21 146	0.18 148	0.21 157	0.15 152	0.28 194	0.13 145	0.25 175	0.23 160	0.08 153	0.08 111	0.19 174	0.17 156	0.17 119	0.16 120

DMCA-RVC	0.16 140	0.12 142	0.15 231	0.12 161	0.13 195	0.11 146	0.13 218	0.17 116	0.16 237	0.18 111	0.21 225	0.20 147	0.10 134	0.10 166	0.36 252	0.17 125	0.18 119	0.17 191	0.16 97	0.14 174	0.18 111	0.15 102	0.10 197	0.12 207	0.14 119	0.13 107	0.18 125	0.18 133

CVANet_RVC	0.10 82	0.12 142	0.11 169	0.13 170	0.09 124	0.11 146	0.08 152	0.12 87	0.08 75	0.09 71	0.14 150	0.10 67	0.07 91	0.07 105	0.11 45	0.11 60	0.11 69	0.11 91	0.11 67	0.08 81	0.11 67	0.08 55	0.06 108	0.08 111	0.11 86	0.09 69	0.11 75	0.12 90

DN	0.72 332	0.13 164	0.12 191	0.24 276	0.12 177	7.52 390	0.13 218	0.25 214	0.14 201	0.30 250	0.20 214	6.25 383	0.10 134	0.15 260	0.22 165	0.27 266	0.27 249	0.17 191	0.41 248	0.16 213	0.40 258	0.34 231	0.11 224	0.11 186	0.37 316	0.31 291	0.27 218	0.43 290

WQFJA1++	3.28 381	0.13 164	0.09 128	27.82 398	0.11 162	24.38 399	25.71 398	0.22 166	0.11 132	0.35 297	0.16 176	0.65 314	2.77 372	0.08 117	0.17 97	0.23 230	0.23 189	0.14 127	1.04 328	0.38 330	0.36 234	0.26 186	0.08 153	0.08 111	0.20 187	2.15 385	0.29 235	0.30 245

IGEV-FE	0.29 263	0.13 164	0.22 293	0.29 292	0.17 247	0.21 253	0.22 273	0.28 261	0.14 201	0.35 297	0.43 314	0.33 265	0.11 160	0.14 245	0.23 178	0.37 314	0.26 237	0.17 191	0.47 266	0.24 276	0.51 304	0.61 334	0.11 224	0.11 186	0.33 301	0.27 266	0.62 334	0.45 293

Reg-Stereo(zero)	0.24 235	0.13 164	0.14 218	0.13 170	0.11 162	0.14 182	0.11 197	0.32 296	0.15 217	0.34 283	0.56 335	0.30 251	0.12 175	0.16 267	0.19 114	0.31 284	0.25 220	0.15 152	0.42 252	0.17 224	0.34 218	0.49 296	0.10 197	0.11 186	0.20 187	0.24 232	0.38 282	0.37 268

FLISNet	0.24 235	0.13 164	0.14 218	0.13 170	0.11 162	0.14 182	0.11 197	0.32 296	0.15 217	0.34 283	0.56 335	0.30 251	0.12 175	0.16 267	0.19 114	0.31 284	0.25 220	0.15 152	0.42 252	0.17 224	0.34 218	0.49 296	0.10 197	0.11 186	0.20 187	0.24 232	0.38 282	0.37 268

gcap-zeroshot	0.36 287	0.13 164	0.16 244	0.19 243	0.14 214	0.19 236	0.14 228	0.28 261	0.13 185	0.37 313	0.35 292	0.34 270	0.12 175	0.12 216	0.23 178	0.36 309	0.50 336	0.17 191	3.18 367	0.25 284	0.45 276	0.51 305	0.23 301	0.11 186	0.21 199	0.26 259	0.25 188	0.27 231

trnet	0.16 140	0.13 164	0.10 141	0.11 148	0.10 145	0.10 130	0.06 114	0.24 195	0.09 91	0.28 228	0.12 132	0.26 209	0.11 160	0.10 166	0.20 132	0.22 218	0.25 220	0.13 114	0.21 140	0.13 145	0.32 206	0.20 144	0.08 153	0.09 139	0.17 148	0.17 156	0.24 177	0.23 193

IGEV_Zeroshot_test	0.29 263	0.13 164	0.22 293	0.29 292	0.17 247	0.21 253	0.22 273	0.28 261	0.14 201	0.35 297	0.43 314	0.33 265	0.11 160	0.14 245	0.23 178	0.37 314	0.26 237	0.17 191	0.48 275	0.24 276	0.52 306	0.61 334	0.11 224	0.11 186	0.33 301	0.27 266	0.62 334	0.45 293

MSKI-zero shot	0.26 250	0.13 164	0.10 141	0.14 182	0.14 214	0.15 197	0.11 197	0.28 261	0.13 185	0.30 250	0.35 292	0.28 230	0.11 160	0.12 216	0.29 223	0.37 314	0.28 261	0.17 191	0.58 302	0.26 293	0.57 314	0.55 319	0.09 170	0.11 186	0.25 250	0.41 317	0.32 256	0.42 286

Any-RAFT	0.24 235	0.13 164	0.16 244	0.16 212	0.13 195	0.15 197	0.10 184	0.25 214	0.14 201	0.28 228	0.35 292	0.28 230	0.11 160	0.12 216	0.22 165	0.25 249	0.28 261	0.17 191	0.50 283	0.16 213	0.63 328	0.40 260	0.10 197	0.10 169	0.28 275	0.29 280	0.26 201	0.42 286

RAFT-Test	0.24 235	0.13 164	0.11 169	0.16 212	0.14 214	0.18 226	0.11 197	0.27 250	0.14 201	0.32 268	0.26 259	0.26 209	0.12 175	0.14 245	0.24 195	0.35 300	0.27 249	0.18 227	0.56 297	0.24 276	0.58 318	0.49 296	0.09 170	0.11 186	0.27 268	0.29 280	0.27 218	0.35 259

LoS_RVC	0.16 140	0.13 164	0.10 141	0.07 82	0.09 124	0.08 102	0.06 114	0.17 116	0.11 132	0.23 148	0.16 176	0.17 123	0.11 160	0.09 144	0.21 146	0.22 218	0.17 108	0.16 174	0.24 165	0.12 126	0.33 211	0.31 217	0.08 153	0.09 139	0.20 187	0.15 133	0.16 104	0.20 160

tt_ll	0.16 140	0.13 164	0.10 141	0.07 82	0.09 124	0.08 102	0.06 114	0.17 116	0.11 132	0.23 148	0.16 176	0.17 123	0.11 160	0.09 144	0.21 146	0.22 218	0.17 108	0.16 174	0.24 165	0.12 126	0.33 211	0.31 217	0.08 153	0.09 139	0.20 187	0.15 133	0.16 104	0.20 160

raft_robust	0.18 166	0.13 164	0.10 141	0.14 182	0.09 124	0.11 146	0.08 152	0.25 214	0.12 160	0.30 250	0.10 102	0.24 186	0.14 215	0.10 166	0.24 195	0.21 200	0.21 157	0.17 191	0.34 224	0.14 174	0.27 190	0.31 217	0.06 108	0.10 169	0.22 210	0.21 203	0.24 177	0.21 171

Sa-1000	0.17 155	0.13 164	0.09 128	0.09 118	0.09 124	0.11 146	0.05 94	0.22 166	0.11 132	0.24 171	0.11 121	0.24 186	0.09 120	0.10 166	0.22 165	0.18 148	0.21 157	0.17 191	0.28 194	0.12 126	0.25 175	0.33 225	0.06 108	0.09 139	0.24 243	0.20 193	0.26 201	0.22 182

SA	0.15 122	0.13 164	0.09 128	0.09 118	0.08 110	0.11 146	0.06 114	0.21 155	0.10 109	0.23 148	0.09 88	0.23 179	0.07 91	0.07 105	0.19 114	0.18 148	0.18 119	0.15 152	0.24 165	0.12 126	0.20 133	0.26 186	0.05 90	0.09 139	0.20 187	0.20 193	0.27 218	0.23 193

RALAANet	0.14 112	0.13 164	0.11 169	0.10 128	0.10 145	0.11 146	0.07 132	0.17 116	0.10 109	0.16 96	0.15 160	0.15 109	0.09 120	0.06 96	0.19 114	0.16 115	0.18 119	0.17 191	0.26 179	0.14 174	0.24 170	0.23 160	0.07 126	0.09 139	0.16 134	0.15 133	0.20 147	0.16 120

sCroCo_RVC	0.22 215	0.13 164	0.11 169	0.11 148	0.10 145	0.14 182	0.09 168	0.24 195	0.19 258	0.24 171	0.16 176	0.20 147	0.20 266	0.08 117	0.26 211	0.36 309	0.29 268	0.22 270	0.35 233	0.21 253	0.48 293	0.53 314	0.10 197	0.15 256	0.23 230	0.21 203	0.28 229	0.23 193

EAI-Stereo	0.28 261	0.13 164	0.12 191	0.18 233	0.16 238	0.66 338	0.20 260	0.27 250	0.18 254	0.27 210	0.27 267	0.29 239	0.10 134	0.11 184	0.35 250	0.32 290	0.26 237	0.20 253	0.65 308	0.22 261	0.44 274	0.44 275	0.10 197	0.14 243	0.28 275	0.31 291	0.39 286	0.42 286

UNet	0.15 122	0.13 164	0.13 209	0.14 182	0.12 177	0.14 182	0.10 184	0.20 136	0.12 160	0.21 126	0.15 160	0.17 123	0.12 175	0.13 234	0.21 146	0.15 103	0.20 141	0.17 191	0.18 109	0.13 145	0.17 100	0.14 99	0.10 197	0.12 207	0.15 129	0.17 156	0.20 147	0.17 126

CREStereo	0.17 155	0.13 164	0.11 169	0.11 148	0.10 145	0.10 130	0.06 114	0.24 195	0.10 109	0.27 210	0.12 132	0.26 209	0.11 160	0.10 166	0.22 165	0.26 260	0.26 237	0.13 114	0.21 140	0.14 174	0.36 234	0.24 168	0.08 153	0.09 139	0.17 148	0.17 156	0.23 166	0.22 182
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	0.23 227	0.13 164	0.13 209	0.15 201	0.13 195	0.18 226	0.07 132	0.24 195	0.15 217	0.32 268	0.25 250	0.27 222	0.13 197	0.14 245	0.21 146	0.28 270	0.30 276	0.20 253	0.47 266	0.20 242	0.47 289	0.50 301	0.10 197	0.12 207	0.23 230	0.26 259	0.23 166	0.28 237

RAFT-Stereo	0.23 227	0.13 164	0.13 209	0.15 201	0.13 195	0.18 226	0.07 132	0.24 195	0.15 217	0.32 268	0.25 250	0.27 222	0.13 197	0.14 245	0.21 146	0.28 270	0.30 276	0.20 253	0.47 266	0.20 242	0.47 289	0.50 301	0.10 197	0.12 207	0.23 230	0.26 259	0.23 166	0.28 237
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DF	0.26 250	0.14 187	0.11 169	0.15 201	0.10 145	0.17 220	0.09 168	0.26 229	0.12 160	0.27 210	0.15 160	0.31 258	0.09 120	0.11 184	0.21 146	0.30 282	0.25 220	0.18 227	1.59 340	0.17 224	0.45 276	0.39 255	0.09 170	0.11 186	0.21 199	0.25 243	0.29 235	0.34 257

DDF-Stereo	0.40 299	0.14 187	0.08 107	1.79 363	0.15 232	1.91 370	0.20 260	0.26 229	0.11 132	0.27 210	0.17 189	2.08 359	0.16 230	0.11 184	0.19 114	0.25 249	0.29 268	0.15 152	0.37 241	0.15 195	0.45 276	0.34 231	0.09 170	0.10 169	0.18 163	0.23 223	0.25 188	0.26 226

zero-FE	1.43 362	0.14 187	0.08 107	8.08 390	0.34 320	13.79 395	2.48 373	0.26 229	0.12 160	0.32 268	0.26 259	6.70 385	0.60 326	0.11 184	0.27 217	0.24 238	0.43 325	0.33 335	0.54 293	0.16 213	1.94 383	0.41 263	0.09 170	0.10 169	0.18 163	0.23 223	0.25 188	0.25 215

S2M2_L	0.17 155	0.14 187	0.15 231	0.13 170	0.10 145	0.16 206	0.11 197	0.21 155	0.11 132	0.27 210	0.09 88	0.20 147	0.06 75	0.17 276	0.22 165	0.19 168	0.25 220	0.16 174	0.20 127	0.15 195	0.34 218	0.25 178	0.13 251	0.10 169	0.16 134	0.16 147	0.27 218	0.23 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.16 140	0.14 187	0.11 169	0.12 161	0.13 195	0.12 162	0.09 168	0.20 136	0.11 132	0.24 171	0.16 176	0.19 140	0.16 230	0.11 184	0.29 223	0.16 115	0.20 141	0.15 152	0.18 109	0.12 126	0.20 133	0.16 111	0.11 224	0.10 169	0.18 163	0.19 182	0.23 166	0.17 126

model_zeroshot	0.28 261	0.14 187	0.11 169	0.16 212	0.14 214	0.18 226	0.11 197	0.28 261	0.15 217	0.33 279	0.32 284	0.31 258	0.10 134	0.13 234	0.43 266	0.31 284	0.30 276	0.19 241	0.66 309	0.22 261	0.55 310	0.44 275	0.12 243	0.13 231	0.49 337	0.36 307	0.31 253	0.53 302

AE-Stereo	0.20 194	0.14 187	0.13 209	0.16 212	0.12 177	0.12 162	0.09 168	0.23 179	0.15 217	0.28 228	0.12 132	0.29 239	0.13 197	0.09 144	0.21 146	0.25 249	0.28 261	0.19 241	0.28 194	0.19 235	0.35 229	0.42 266	0.07 126	0.14 243	0.22 210	0.24 232	0.26 201	0.21 171

iinet-f	0.17 155	0.14 187	0.10 141	0.12 161	0.09 124	0.14 182	0.09 168	0.15 103	0.10 109	0.23 148	0.25 250	0.18 130	0.15 221	0.08 117	0.33 241	0.19 168	0.20 141	0.13 114	0.36 239	0.16 213	0.20 133	0.21 147	0.08 153	0.09 139	0.17 148	0.14 117	0.25 188	0.17 126

iRaft-Stereo_20w	0.31 274	0.14 187	0.24 305	0.29 292	0.18 257	0.22 264	0.18 248	0.26 229	0.15 217	0.41 333	0.51 328	0.30 251	0.11 160	0.12 216	0.32 237	0.32 290	0.27 249	0.17 191	0.42 252	0.24 276	0.46 286	0.53 314	0.11 224	0.10 169	0.33 301	0.67 349	0.61 332	0.60 307

MIPNet	0.21 208	0.14 187	0.11 169	0.11 148	0.12 177	0.12 162	0.08 152	0.24 195	0.10 109	0.27 210	0.24 247	0.22 173	0.14 215	0.11 184	0.94 328	0.20 189	0.23 189	0.17 191	0.31 211	0.20 242	0.21 142	0.35 240	0.07 126	0.11 186	0.23 230	0.23 223	0.27 218	0.21 171

cross-raft	0.24 235	0.14 187	0.12 191	0.13 170	0.13 195	0.17 220	0.10 184	0.27 250	0.15 217	0.30 250	0.19 203	0.28 230	0.10 134	0.12 216	0.26 211	0.34 295	0.27 249	0.17 191	0.57 300	0.25 284	0.62 326	0.51 305	0.09 170	0.11 186	0.29 281	0.27 266	0.26 201	0.31 249

LMCR-Stereo	0.18 166	0.14 187	0.11 169	0.13 170	0.12 177	0.15 197	0.10 184	0.22 166	0.13 185	0.23 148	0.18 193	0.24 186	0.17 243	0.12 216	0.21 146	0.19 168	0.26 237	0.18 227	0.33 217	0.19 235	0.26 182	0.25 178	0.10 197	0.12 207	0.19 174	0.18 172	0.24 177	0.23 193

rafts_anoy	0.14 112	0.14 187	0.11 169	0.11 148	0.11 162	0.10 130	0.07 132	0.21 155	0.08 75	0.21 126	0.15 160	0.17 123	0.07 91	0.06 96	0.20 132	0.17 125	0.20 141	0.17 191	0.22 150	0.12 126	0.21 142	0.18 126	0.06 108	0.09 139	0.16 134	0.15 133	0.15 98	0.17 126

sAnonymous2	0.20 194	0.14 187	0.12 191	0.12 161	0.11 162	0.14 182	0.12 214	0.28 261	0.16 237	0.23 148	0.19 203	0.19 140	0.15 221	0.08 117	0.24 195	0.26 260	0.25 220	0.22 270	0.39 243	0.20 242	0.34 218	0.38 250	0.08 153	0.13 231	0.22 210	0.24 232	0.23 166	0.24 208

CroCo_RVC	0.20 194	0.14 187	0.12 191	0.12 161	0.11 162	0.14 182	0.12 214	0.28 261	0.16 237	0.23 148	0.19 203	0.19 140	0.15 221	0.08 117	0.24 195	0.26 260	0.25 220	0.22 270	0.39 243	0.20 242	0.34 218	0.38 250	0.08 153	0.13 231	0.22 210	0.24 232	0.23 166	0.24 208

RALCasStereoNet	0.15 122	0.14 187	0.10 141	0.13 170	0.11 162	0.10 130	0.07 132	0.20 136	0.08 75	0.23 148	0.13 142	0.19 140	0.08 107	0.07 105	0.20 132	0.18 148	0.22 174	0.17 191	0.20 127	0.12 126	0.22 152	0.21 147	0.07 126	0.09 139	0.18 163	0.15 133	0.15 98	0.15 115

HGLStereo	0.15 122	0.14 187	0.12 191	0.13 170	0.13 195	0.13 174	0.08 152	0.18 125	0.11 132	0.22 135	0.22 234	0.14 101	0.09 120	0.11 184	0.24 195	0.17 125	0.21 157	0.17 191	0.20 127	0.14 174	0.18 111	0.16 111	0.10 197	0.11 186	0.17 148	0.16 147	0.17 119	0.15 115

BEATNet_4x	0.19 183	0.14 187	0.12 191	0.13 170	0.13 195	0.12 162	0.10 184	0.20 136	0.14 201	0.27 210	0.14 150	0.21 161	0.13 197	0.11 184	0.32 237	0.20 189	0.22 174	0.22 270	0.20 127	0.12 126	0.31 201	0.41 263	0.10 197	0.12 207	0.17 148	0.16 147	0.26 201	0.23 193

RASNet	0.15 122	0.14 187	0.14 218	0.13 170	0.11 162	0.12 162	0.10 184	0.24 195	0.12 160	0.22 135	0.14 150	0.18 130	0.12 175	0.09 144	0.16 91	0.18 148	0.19 131	0.13 114	0.16 97	0.10 104	0.22 152	0.16 111	0.07 126	0.14 243	0.16 134	0.16 147	0.26 201	0.22 182

MSMDNet	0.25 243	0.14 187	0.11 169	0.13 170	0.14 214	0.16 206	0.11 197	0.26 229	0.14 201	0.31 261	0.17 189	0.26 209	0.29 291	0.14 245	0.24 195	0.35 300	0.28 261	0.18 227	0.54 293	0.28 304	0.58 318	0.60 330	0.10 197	0.11 186	0.26 255	0.25 243	0.26 201	0.30 245

iResNetv2_ROB	0.20 194	0.14 187	0.11 169	0.17 222	0.13 195	0.17 220	0.11 197	0.26 229	0.12 160	0.26 199	0.20 214	0.27 222	0.19 262	0.10 166	0.42 264	0.16 115	0.20 141	0.15 152	0.35 233	0.15 195	0.33 211	0.18 126	0.12 243	0.14 243	0.20 187	0.17 156	0.30 245	0.19 152

iResNet_ROB	0.17 155	0.14 187	0.12 191	0.15 201	0.11 162	0.15 197	0.11 197	0.25 214	0.12 160	0.25 186	0.16 176	0.19 140	0.21 269	0.09 144	0.25 207	0.16 115	0.22 174	0.16 174	0.29 204	0.12 126	0.23 166	0.16 111	0.09 170	0.12 207	0.20 187	0.17 156	0.26 201	0.21 171

DN-CSS_ROB	0.18 166	0.14 187	0.16 244	0.14 182	0.14 214	0.11 146	0.09 168	0.25 214	0.13 185	0.27 210	0.26 259	0.25 197	0.17 243	0.09 144	0.19 114	0.16 115	0.19 131	0.15 152	0.41 248	0.13 145	0.24 170	0.18 126	0.10 197	0.14 243	0.17 148	0.15 133	0.22 162	0.18 133

HLF11	0.20 194	0.15 210	0.11 169	0.14 182	0.10 145	0.12 162	0.08 152	0.36 307	0.12 160	0.24 171	0.15 160	0.21 161	0.09 120	0.09 144	0.82 316	0.17 125	0.22 174	0.17 191	0.40 247	0.13 145	0.19 123	0.22 155	0.10 197	0.10 169	0.17 148	0.19 182	0.19 134	0.20 160

GGDA	0.19 183	0.15 210	0.13 209	0.14 182	0.12 177	0.16 206	0.10 184	0.24 195	0.15 217	0.30 250	0.21 225	0.26 209	0.13 197	0.10 166	0.21 146	0.19 168	0.23 189	0.16 174	0.33 217	0.14 174	0.25 175	0.25 178	0.10 197	0.12 207	0.21 199	0.23 223	0.26 201	0.25 215

coex_refinement	0.17 155	0.15 210	0.11 169	0.12 161	0.12 177	0.13 174	0.08 152	0.21 155	0.16 237	0.22 135	0.18 193	0.17 123	0.10 134	0.10 166	0.44 270	0.19 168	0.20 141	0.15 152	0.23 157	0.11 117	0.17 100	0.15 102	0.09 170	0.10 169	0.18 163	0.17 156	0.20 147	0.22 182

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 356	0.15 210	0.23 297	0.22 260	0.20 266	0.33 307	0.24 283	0.28 261	0.33 314	0.38 319	0.52 329	0.35 273	0.15 221	0.13 234	0.29 223	0.49 339	0.30 276	0.21 263	25.47 396	0.27 299	0.49 295	0.60 330	0.10 197	0.12 207	0.32 297	0.45 326	0.37 279	0.60 307

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 281	0.15 210	0.23 297	0.24 276	0.16 238	0.28 292	0.20 260	0.28 261	0.21 267	0.35 297	0.60 343	0.32 262	0.17 243	0.12 216	0.28 220	0.44 329	0.30 276	0.22 270	0.58 302	0.28 304	0.54 307	0.59 328	0.09 170	0.14 243	0.33 301	0.32 295	0.79 349	0.60 307

LoS	0.22 215	0.15 210	0.11 169	0.13 170	0.14 214	0.12 162	0.08 152	0.60 347	0.11 132	0.37 313	0.38 302	0.36 275	0.13 197	0.11 184	0.23 178	0.25 249	0.26 237	0.15 152	0.26 179	0.15 195	0.42 264	0.33 225	0.09 170	0.09 139	0.25 250	0.19 182	0.25 188	0.28 237
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.18 166	0.15 210	0.16 244	0.15 201	0.14 214	0.14 182	0.11 197	0.26 229	0.10 109	0.28 228	0.18 193	0.20 147	0.10 134	0.11 184	0.19 114	0.19 168	0.28 261	0.15 152	0.24 165	0.14 174	0.37 240	0.23 160	0.09 170	0.10 169	0.19 174	0.13 107	0.30 245	0.18 133

FINET	0.16 140	0.15 210	0.15 231	0.16 212	0.12 177	0.13 174	0.14 228	0.18 125	0.15 217	0.17 104	0.15 160	0.18 130	0.12 175	0.11 184	0.23 178	0.18 148	0.19 131	0.14 127	0.23 157	0.12 126	0.18 111	0.14 99	0.12 243	0.12 207	0.16 134	0.16 147	0.18 125	0.16 120

PMTNet	0.18 166	0.15 210	0.11 169	0.14 182	0.11 162	0.09 123	0.09 168	0.22 166	0.10 109	0.29 246	0.11 121	0.25 197	0.08 107	0.09 144	0.24 195	0.27 266	0.24 206	0.13 114	0.28 194	0.13 145	0.35 229	0.24 168	0.09 170	0.08 111	0.22 210	0.17 156	0.23 166	0.25 215

CFNet	0.16 140	0.15 210	0.12 191	0.18 233	0.15 232	0.14 182	0.11 197	0.23 179	0.12 160	0.21 126	0.16 176	0.29 239	0.14 215	0.11 184	0.21 146	0.13 81	0.20 141	0.16 174	0.18 109	0.12 126	0.17 100	0.13 93	0.08 153	0.12 207	0.20 187	0.17 156	0.22 162	0.21 171

DISCO	0.16 140	0.15 210	0.11 169	0.14 182	0.13 195	0.16 206	0.14 228	0.15 103	0.13 185	0.21 126	0.17 189	0.16 118	0.10 134	0.10 166	0.25 207	0.16 115	0.20 141	0.15 152	0.23 157	0.14 174	0.17 100	0.18 126	0.09 170	0.11 186	0.17 148	0.16 147	0.21 155	0.16 120

ManiGeoR	0.20 194	0.16 221	0.12 191	0.17 222	0.12 177	0.14 182	0.09 168	0.28 261	0.15 217	0.25 186	0.18 193	0.24 186	0.09 120	0.09 144	0.76 309	0.18 148	0.22 174	0.16 174	0.34 224	0.13 145	0.22 152	0.24 168	0.09 170	0.12 207	0.19 174	0.21 203	0.20 147	0.19 152

HLf10	0.20 194	0.16 221	0.12 191	0.17 222	0.12 177	0.14 182	0.09 168	0.28 261	0.15 217	0.25 186	0.18 193	0.24 186	0.09 120	0.09 144	0.76 309	0.18 148	0.22 174	0.16 174	0.34 224	0.13 145	0.22 152	0.24 168	0.09 170	0.12 207	0.19 174	0.21 203	0.20 147	0.19 152

HLf8	0.21 208	0.16 221	0.12 191	0.16 212	0.13 195	0.13 174	0.10 184	0.31 286	0.14 201	0.26 199	0.19 203	0.25 197	0.12 175	0.10 166	0.54 291	0.19 168	0.23 189	0.17 191	0.45 262	0.14 174	0.31 201	0.31 217	0.10 197	0.13 231	0.20 187	0.23 223	0.26 201	0.23 193

TestStereo_HL2	0.19 183	0.16 221	0.12 191	0.14 182	0.12 177	0.15 197	0.10 184	0.24 195	0.15 217	0.29 246	0.22 234	0.26 209	0.13 197	0.10 166	0.21 146	0.19 168	0.23 189	0.17 191	0.35 233	0.14 174	0.25 175	0.25 178	0.10 197	0.12 207	0.21 199	0.22 213	0.25 188	0.26 226

TestStereo-Hl	0.23 227	0.16 221	0.15 231	0.14 182	0.14 214	0.19 236	0.13 218	0.27 250	0.18 254	0.32 268	0.24 247	0.33 265	0.16 230	0.10 166	0.26 211	0.22 218	0.23 189	0.18 227	0.43 255	0.16 213	0.29 198	0.42 266	0.10 197	0.15 256	0.21 199	0.25 243	0.33 261	0.35 259

IPLGR	0.26 250	0.16 221	0.13 209	0.15 201	0.15 232	0.12 162	0.09 168	0.24 195	0.13 185	0.28 228	0.25 250	0.23 179	0.12 175	0.11 184	1.91 364	0.20 189	0.22 174	0.18 227	0.34 224	0.20 242	0.25 175	0.33 225	0.07 126	0.12 207	0.23 230	0.23 223	0.28 229	0.21 171

TRStereo	0.34 284	0.16 221	0.21 286	0.16 212	0.12 177	0.34 310	0.17 244	0.27 250	0.11 132	0.35 297	0.18 193	0.34 270	0.09 120	0.12 216	0.26 211	0.36 309	0.25 220	0.17 191	0.44 258	0.25 284	0.42 264	0.47 288	0.09 170	0.09 139	0.26 255	2.80 386	0.49 310	0.33 254

s12784h	0.22 215	0.16 221	0.13 209	0.19 243	0.14 214	0.12 162	0.08 152	0.24 195	0.11 132	0.29 246	0.16 176	0.27 222	0.15 221	0.10 166	0.22 165	0.26 260	0.26 237	0.13 114	0.29 204	0.12 126	0.50 302	0.30 211	0.08 153	0.10 169	0.24 243	0.21 203	0.65 340	0.47 298

CFNet_pseudo	0.20 194	0.16 221	0.16 244	0.19 243	0.16 238	0.16 206	0.13 218	0.24 195	0.14 201	0.28 228	0.21 225	0.22 173	0.19 262	0.12 216	0.63 298	0.17 125	0.20 141	0.17 191	0.30 210	0.12 126	0.21 142	0.17 118	0.12 243	0.12 207	0.20 187	0.20 193	0.25 188	0.26 226

GES	0.22 215	0.16 221	0.12 191	0.14 182	0.15 232	0.19 236	0.12 214	0.25 214	0.14 201	0.26 199	0.18 193	0.21 161	0.13 197	0.17 276	0.36 252	0.21 200	0.27 249	0.19 241	0.52 288	0.20 242	0.33 211	0.29 207	0.13 251	0.14 243	0.19 174	0.17 156	0.27 218	0.42 286

GMStereo	0.16 140	0.16 221	0.09 128	0.14 182	0.13 195	0.15 197	0.11 197	0.22 166	0.12 160	0.19 118	0.15 160	0.25 197	0.13 197	0.09 144	0.17 97	0.14 89	0.21 157	0.13 114	0.26 179	0.15 195	0.20 133	0.12 86	0.09 170	0.11 186	0.18 163	0.15 133	0.23 166	0.15 115
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	0.20 194	0.16 221	0.18 265	0.17 222	0.16 238	0.16 206	0.14 228	0.24 195	0.17 247	0.26 199	0.19 203	0.26 209	0.16 230	0.16 267	0.30 233	0.17 125	0.20 141	0.22 270	0.26 179	0.24 276	0.22 152	0.29 207	0.13 251	0.20 286	0.22 210	0.21 203	0.19 134	0.22 182

RTSC	0.27 257	0.16 221	0.16 244	0.16 212	0.17 247	0.18 226	0.19 256	0.23 179	0.21 267	0.25 186	0.25 250	0.20 147	0.18 256	0.14 245	1.57 351	0.23 230	0.30 276	0.19 241	0.39 243	0.18 232	0.30 199	0.32 222	0.11 224	0.17 274	0.21 199	0.22 213	0.31 253	0.43 290

DeepPrunerF	0.29 263	0.16 221	0.14 218	0.23 269	0.44 336	0.17 220	0.21 267	0.20 136	0.26 294	0.16 96	0.22 234	0.15 109	0.12 175	0.12 216	0.97 330	0.21 200	0.18 119	0.17 191	0.26 179	0.16 213	0.21 142	0.17 118	0.12 243	0.12 207	1.97 384	0.25 243	0.22 162	0.20 160

NVstereo2D	0.26 250	0.16 221	0.15 231	0.22 260	0.18 257	0.26 283	0.28 301	0.20 136	0.14 201	0.22 135	0.21 225	0.17 123	0.11 160	0.38 331	1.98 369	0.20 189	0.24 206	0.19 241	0.21 140	0.14 174	0.18 111	0.15 102	0.25 304	0.13 231	0.22 210	0.17 156	0.19 134	0.18 133

MLCV	0.24 235	0.16 221	0.15 231	0.24 276	0.18 257	0.21 253	0.15 236	0.30 281	0.16 237	0.31 261	0.31 281	0.32 262	0.25 284	0.11 184	0.24 195	0.24 238	0.25 220	0.17 191	0.53 292	0.15 195	0.33 211	0.33 225	0.14 261	0.17 274	0.23 230	0.23 223	0.27 218	0.25 215

PDISCO_ROB	0.17 155	0.16 221	0.16 244	0.14 182	0.12 177	0.13 174	0.11 197	0.15 103	0.12 160	0.16 96	0.16 176	0.12 83	0.10 134	0.09 144	0.19 114	0.20 189	0.19 131	0.23 284	0.18 109	0.15 195	0.22 152	0.23 160	0.07 126	0.11 186	0.21 199	0.24 232	0.39 286	0.23 193

gcap_with_dpt	0.22 215	0.17 238	0.10 141	0.19 243	0.13 195	0.16 206	0.09 168	0.26 229	0.14 201	0.30 250	0.15 160	0.36 275	0.15 221	0.14 245	0.21 146	0.24 238	0.31 284	0.23 284	0.32 213	0.15 195	0.42 264	0.34 231	0.10 197	0.12 207	0.22 210	0.18 172	0.28 229	0.38 273

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 227	0.17 238	0.08 107	0.22 260	0.21 272	0.29 297	0.17 244	0.25 214	0.11 132	0.42 335	0.19 203	0.43 293	0.09 120	0.11 184	0.19 114	0.25 249	0.25 220	0.16 174	0.28 194	0.14 174	0.41 259	0.39 255	0.07 126	0.09 139	0.20 187	0.18 172	0.27 218	0.49 299

GCAP-BAT	0.22 215	0.17 238	0.10 141	0.19 243	0.13 195	0.16 206	0.09 168	0.26 229	0.14 201	0.30 250	0.15 160	0.36 275	0.15 221	0.14 245	0.21 146	0.24 238	0.31 284	0.23 284	0.32 213	0.15 195	0.42 264	0.34 231	0.10 197	0.12 207	0.22 210	0.18 172	0.28 229	0.38 273

EKT-Stereo	0.33 281	0.17 238	0.13 209	0.20 252	0.17 247	0.22 264	0.25 288	0.27 250	0.14 201	0.30 250	0.26 259	0.27 222	0.13 197	0.13 234	1.64 354	0.53 342	0.29 268	0.25 299	0.46 264	0.30 317	0.82 355	0.54 317	0.09 170	0.12 207	0.30 287	0.25 243	0.31 253	0.25 215

dd	0.19 183	0.17 238	0.10 141	0.34 309	0.12 177	0.24 274	0.11 197	0.21 155	0.10 109	0.22 135	0.10 102	0.37 279	0.10 134	0.09 144	0.37 254	0.17 125	0.28 261	0.14 127	0.35 233	0.14 174	0.19 123	0.14 99	0.09 170	0.13 231	0.21 199	0.15 133	0.26 201	0.21 171

AACVNet	0.19 183	0.17 238	0.14 218	0.19 243	0.19 261	0.19 236	0.13 218	0.23 179	0.15 217	0.25 186	0.23 243	0.20 147	0.13 197	0.13 234	0.21 146	0.18 148	0.24 206	0.18 227	0.24 165	0.17 224	0.22 152	0.20 144	0.14 261	0.15 256	0.22 210	0.21 203	0.25 188	0.25 215

TestStereo	0.17 155	0.17 238	0.14 218	0.15 201	0.11 162	0.15 197	0.11 197	0.25 214	0.13 185	0.30 250	0.15 160	0.25 197	0.11 160	0.08 117	0.19 114	0.14 89	0.23 189	0.13 114	0.27 187	0.13 145	0.27 190	0.15 102	0.09 170	0.14 243	0.21 199	0.15 133	0.21 155	0.19 152

pcwnet_v2	0.26 250	0.17 238	0.18 265	0.22 260	0.19 261	0.22 264	0.18 248	0.25 214	0.18 254	0.31 261	0.23 243	0.30 251	0.28 290	0.18 285	0.88 320	0.21 200	0.24 206	0.19 241	0.36 239	0.15 195	0.27 190	0.24 168	0.17 276	0.15 256	0.26 255	0.26 259	0.30 245	0.38 273

ADLNet	0.21 208	0.17 238	0.12 191	0.16 212	0.14 214	0.18 226	0.15 236	0.20 136	0.11 132	0.17 104	0.15 160	0.33 265	0.13 197	0.31 325	1.12 337	0.15 103	0.20 141	0.14 127	0.18 109	0.13 145	0.16 92	0.18 126	0.15 267	0.09 139	0.17 148	0.18 172	0.19 134	0.17 126

psm_up	0.20 194	0.17 238	0.19 270	0.20 252	0.16 238	0.20 243	0.13 218	0.25 214	0.23 279	0.23 148	0.18 193	0.21 161	0.20 266	0.15 260	0.23 178	0.18 148	0.24 206	0.18 227	0.28 194	0.16 213	0.21 142	0.16 111	0.12 243	0.20 286	0.24 243	0.24 232	0.26 201	0.25 215

FADNet-RVC	0.21 208	0.17 238	0.15 231	0.21 256	0.16 238	0.16 206	0.18 248	0.26 229	0.13 185	0.25 186	0.21 225	0.28 230	0.16 230	0.14 245	0.32 237	0.21 200	0.23 189	0.17 191	0.34 224	0.21 253	0.21 142	0.25 178	0.14 261	0.16 264	0.25 250	0.23 223	0.21 155	0.24 208

ADCP+	0.31 274	0.17 238	0.17 257	0.15 201	0.14 214	0.17 220	0.19 256	0.21 155	0.33 314	0.26 199	0.26 259	0.37 279	0.12 175	0.13 234	1.87 363	0.18 148	0.20 141	0.17 191	0.33 217	0.18 232	0.22 152	0.22 155	0.12 243	0.11 186	0.23 230	0.69 350	0.33 261	0.99 346

HSM-Net_RVC	0.30 271	0.17 238	0.17 257	0.26 285	0.20 266	0.20 243	0.14 228	0.28 261	0.19 258	0.34 283	0.41 309	1.59 352	0.25 284	0.14 245	0.26 211	0.21 200	0.25 220	0.19 241	0.28 194	0.20 242	0.38 245	0.33 225	0.13 251	0.20 286	0.29 281	0.30 287	0.35 269	0.33 254
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.22 215	0.17 238	0.16 244	0.17 222	0.17 247	0.16 206	0.18 248	0.22 166	0.17 247	0.26 199	0.26 259	0.20 147	0.18 256	0.11 184	0.50 285	0.20 189	0.24 206	0.21 263	0.27 187	0.16 213	0.41 259	0.33 225	0.14 261	0.15 256	0.22 210	0.27 266	0.26 201	0.23 193

HSM	0.20 194	0.17 238	0.14 218	0.18 233	0.17 247	0.15 197	0.13 218	0.26 229	0.14 201	0.26 199	0.22 234	0.24 186	0.17 243	0.11 184	0.33 241	0.17 125	0.26 237	0.16 174	0.27 187	0.17 224	0.27 190	0.19 139	0.10 197	0.13 231	0.22 210	0.22 213	0.27 218	0.24 208

iResNet	0.29 263	0.17 238	0.16 244	0.23 269	0.22 279	0.28 292	0.18 248	0.31 286	0.20 264	0.32 268	0.29 276	0.49 301	0.50 320	0.11 184	0.44 270	0.35 300	0.27 249	0.20 253	0.73 312	0.24 276	0.43 268	0.27 194	0.15 267	0.24 305	0.25 250	0.25 243	0.33 261	0.28 237

DLCB_ROB	0.19 183	0.17 238	0.16 244	0.14 182	0.15 232	0.14 182	0.13 218	0.20 136	0.16 237	0.23 148	0.23 243	0.25 197	0.18 256	0.15 260	0.20 132	0.16 115	0.21 157	0.18 227	0.19 118	0.15 195	0.24 170	0.20 144	0.13 251	0.15 256	0.36 314	0.24 232	0.24 177	0.20 160

TestStereo_HLe17	0.21 208	0.18 255	0.12 191	0.19 243	0.14 214	0.15 197	0.10 184	0.36 307	0.16 237	0.28 228	0.18 193	0.26 209	0.12 175	0.09 144	0.46 275	0.19 168	0.22 174	0.16 174	0.35 233	0.14 174	0.32 206	0.34 231	0.09 170	0.15 256	0.23 230	0.22 213	0.25 188	0.21 171

MyStereo04	0.22 215	0.18 255	0.17 257	0.14 182	0.14 214	0.13 174	0.10 184	0.28 261	0.21 267	0.31 261	0.20 214	0.29 239	0.13 197	0.08 117	0.27 217	0.22 218	0.22 174	0.18 227	0.54 293	0.21 253	0.34 218	0.26 186	0.11 224	0.16 264	0.27 268	0.23 223	0.30 245	0.22 182

CASS	0.25 243	0.18 255	0.16 244	0.21 256	0.17 247	0.21 253	0.21 267	0.28 261	0.20 264	0.33 279	0.24 247	0.28 230	0.18 256	0.11 184	0.25 207	0.23 230	0.37 312	0.20 253	0.43 255	0.17 224	0.57 314	0.42 266	0.11 224	0.13 231	0.30 287	0.22 213	0.32 256	0.32 251
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 276	0.18 255	0.15 231	0.29 292	0.24 288	0.24 274	0.25 288	0.31 286	0.29 306	0.32 268	0.39 305	0.53 302	0.34 298	0.11 184	0.29 223	0.40 322	0.35 303	0.25 299	0.49 277	0.29 312	0.63 328	0.48 291	0.21 297	0.25 309	0.30 287	0.28 272	0.38 282	0.37 268

SepStereo	0.32 276	0.18 255	0.15 231	0.29 292	0.24 288	0.24 274	0.25 288	0.31 286	0.29 306	0.32 268	0.39 305	0.53 302	0.34 298	0.11 184	0.29 223	0.40 322	0.35 303	0.25 299	0.49 277	0.29 312	0.63 328	0.48 291	0.21 297	0.25 309	0.30 287	0.28 272	0.38 282	0.37 268

GANet-ADL	0.26 250	0.18 255	0.15 231	0.20 252	0.19 261	0.22 264	0.16 240	0.26 229	0.16 237	0.34 283	0.36 298	0.29 239	0.16 230	0.21 296	0.42 264	0.29 275	0.31 284	0.19 241	0.48 275	0.28 304	0.38 245	0.48 291	0.13 251	0.14 243	0.23 230	0.24 232	0.32 256	0.30 245

ICVP	0.22 215	0.18 255	0.20 277	0.18 233	0.17 247	0.18 226	0.13 218	0.22 166	0.16 237	0.24 171	0.20 214	0.23 179	0.18 256	0.12 216	0.22 165	0.23 230	0.25 220	0.24 289	0.26 179	0.20 242	0.30 199	0.46 282	0.26 306	0.16 264	0.23 230	0.25 243	0.25 188	0.24 208
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.21 208	0.18 255	0.14 218	0.17 222	0.20 266	0.20 243	0.17 244	0.24 195	0.15 217	0.18 111	0.21 225	0.21 161	0.11 160	0.17 276	0.34 247	0.24 238	0.27 249	0.21 263	0.34 224	0.21 253	0.23 166	0.28 202	0.11 224	0.17 274	0.21 199	0.18 172	0.29 235	0.22 182

DSFCA	0.16 140	0.18 255	0.14 218	0.14 182	0.13 195	0.16 206	0.15 236	0.16 110	0.13 185	0.16 96	0.19 203	0.18 130	0.10 134	0.08 117	0.22 165	0.18 148	0.19 131	0.17 191	0.21 140	0.14 174	0.19 123	0.19 139	0.11 224	0.12 207	0.17 148	0.18 172	0.19 134	0.19 152

AF-Net	0.20 194	0.18 255	0.17 257	0.18 233	0.22 279	0.20 243	0.21 267	0.24 195	0.21 267	0.19 118	0.25 250	0.26 209	0.16 230	0.14 245	0.33 241	0.20 189	0.17 108	0.17 191	0.22 150	0.15 195	0.17 100	0.21 147	0.16 272	0.14 243	0.19 174	0.19 182	0.29 235	0.22 182

Nwc_Net	0.20 194	0.18 255	0.17 257	0.18 233	0.22 279	0.20 243	0.21 267	0.24 195	0.21 267	0.19 118	0.25 250	0.26 209	0.16 230	0.14 245	0.33 241	0.20 189	0.17 108	0.17 191	0.22 150	0.15 195	0.17 100	0.21 147	0.16 272	0.14 243	0.19 174	0.19 182	0.29 235	0.22 182

ADCRef	0.34 284	0.18 255	0.16 244	0.15 201	0.16 238	0.18 226	0.18 248	0.23 179	0.34 316	0.26 199	0.22 234	0.23 179	0.17 243	0.11 184	2.05 371	0.22 218	0.23 189	0.20 253	0.39 243	0.21 253	0.25 175	0.26 186	0.17 276	0.16 264	0.29 281	0.41 317	0.29 235	1.39 360

CFNet_RVC	0.18 166	0.18 255	0.15 231	0.18 233	0.16 238	0.18 226	0.12 214	0.21 155	0.13 185	0.23 148	0.20 214	0.24 186	0.12 175	0.12 216	0.22 165	0.19 168	0.23 189	0.17 191	0.26 179	0.15 195	0.24 170	0.19 139	0.09 170	0.13 231	0.22 210	0.20 193	0.25 188	0.23 193

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 166	0.18 255	0.18 265	0.17 222	0.21 272	0.16 206	0.26 296	0.19 134	0.24 284	0.22 135	0.20 214	0.26 209	0.12 175	0.19 287	0.24 195	0.16 115	0.19 131	0.16 174	0.19 118	0.13 145	0.16 92	0.17 118	0.11 224	0.11 186	0.17 148	0.22 213	0.19 134	0.21 171
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	0.23 227	0.19 269	0.14 218	0.36 313	0.30 311	0.32 305	0.29 303	0.22 166	0.15 217	0.21 126	0.20 214	0.21 161	0.08 107	0.52 343	0.20 132	0.17 125	0.21 157	0.17 191	0.25 177	0.14 174	0.26 182	0.30 211	0.30 327	0.10 169	0.24 243	0.20 193	0.22 162	0.20 160

GEStereo_RVC	0.24 235	0.19 269	0.15 231	0.18 233	0.17 247	0.19 236	0.18 248	0.26 229	0.17 247	0.27 210	0.20 214	0.27 222	0.16 230	0.12 216	0.27 217	0.26 260	0.28 261	0.24 289	0.47 266	0.21 253	0.32 206	0.50 301	0.11 224	0.17 274	0.24 243	0.21 203	0.26 201	0.32 251

HCRNet	0.15 122	0.19 269	0.08 107	0.23 269	0.09 124	0.16 206	0.09 168	0.16 110	0.06 46	0.49 351	0.16 176	0.25 197	0.08 107	0.09 144	0.43 266	0.11 60	0.16 101	0.10 79	0.21 140	0.09 94	0.13 78	0.08 55	0.11 224	0.07 93	0.09 66	0.09 69	0.14 95	0.11 83

FADNet	0.23 227	0.19 269	0.14 218	0.23 269	0.15 232	0.21 253	0.22 273	0.27 250	0.17 247	0.27 210	0.27 267	0.26 209	0.18 256	0.15 260	0.34 247	0.21 200	0.21 157	0.20 253	0.41 248	0.25 284	0.26 182	0.27 194	0.14 261	0.15 256	0.27 268	0.27 266	0.24 177	0.27 231

STTStereo	0.19 183	0.19 269	0.21 286	0.18 233	0.20 266	0.17 220	0.25 288	0.18 125	0.19 258	0.20 122	0.19 203	0.24 186	0.14 215	0.17 276	0.32 237	0.17 125	0.19 131	0.19 241	0.19 118	0.14 174	0.18 111	0.17 118	0.11 224	0.12 207	0.19 174	0.20 193	0.20 147	0.26 226

SACVNet	0.22 215	0.20 274	0.18 265	0.21 256	0.19 261	0.19 236	0.19 256	0.25 214	0.22 274	0.25 186	0.21 225	0.20 147	0.12 175	0.17 276	0.23 178	0.21 200	0.25 220	0.21 263	0.32 213	0.19 235	0.27 190	0.34 231	0.15 267	0.17 274	0.28 275	0.25 243	0.29 235	0.26 226

PSMNet-ADL	0.30 271	0.20 274	0.20 277	0.23 269	0.21 272	0.23 268	0.22 273	0.30 281	0.26 294	0.40 328	0.58 339	0.38 286	0.43 311	0.24 306	0.31 234	0.44 329	0.31 284	0.20 253	0.52 288	0.23 273	0.39 257	0.36 241	0.17 276	0.16 264	0.26 255	0.26 259	0.39 286	0.25 215

RP	0.22 215	0.20 274	0.23 297	0.22 260	0.20 266	0.21 253	0.22 273	0.24 195	0.22 274	0.17 104	0.25 250	0.24 186	0.19 262	0.15 260	0.50 285	0.17 125	0.20 141	0.16 174	0.22 150	0.16 213	0.17 100	0.25 178	0.13 251	0.16 264	0.22 210	0.21 203	0.30 245	0.25 215

DCVSM-stereo	0.39 297	0.21 277	0.21 286	0.32 305	0.24 288	0.38 315	0.26 296	0.37 312	0.25 288	0.37 313	0.58 339	0.92 326	0.47 318	0.18 285	0.24 195	0.29 275	0.30 276	0.22 270	1.72 344	0.34 326	0.45 276	0.37 247	0.30 327	0.23 302	0.26 255	0.27 266	0.37 279	0.40 283

dad	0.29 263	0.21 277	0.14 218	0.47 324	0.22 279	0.29 297	0.48 331	0.40 317	0.12 160	0.32 268	0.14 150	0.41 290	0.23 277	0.10 166	0.53 289	0.19 168	0.32 290	0.17 191	0.51 284	0.15 195	0.27 190	0.18 126	0.11 224	0.18 282	0.31 294	0.18 172	0.67 342	0.45 293

Anonymous3	0.29 263	0.21 277	0.15 231	0.17 222	0.16 238	0.20 243	0.16 240	0.31 286	0.25 288	0.30 250	0.20 214	0.45 295	0.20 266	0.16 267	0.45 273	0.53 342	0.32 290	0.27 312	0.49 277	0.26 293	0.49 295	0.55 319	0.13 251	0.14 243	0.27 268	0.28 272	0.34 266	0.27 231

DDVS	0.53 316	0.22 280	0.24 305	0.24 276	0.25 296	0.27 285	0.24 283	0.39 316	0.26 294	0.35 297	4.72 387	1.02 334	0.40 307	0.20 292	0.40 261	0.39 321	0.33 295	0.26 309	0.75 314	0.34 326	0.58 318	0.63 338	0.16 272	0.20 286	0.25 250	0.25 243	0.55 324	0.40 283

GwcNet-ADL	0.29 263	0.22 280	0.21 286	0.29 292	0.22 279	0.23 268	0.19 256	0.28 261	0.19 258	0.34 283	0.58 339	0.43 293	0.23 277	0.22 299	0.50 285	0.34 295	0.29 268	0.22 270	0.44 258	0.28 304	0.36 234	0.39 255	0.13 251	0.16 264	0.26 255	0.29 280	0.28 229	0.38 273

FADNet_RVC	0.33 281	0.22 280	0.22 293	0.29 292	0.25 296	0.19 236	0.22 273	0.31 286	0.22 274	0.31 261	0.29 276	0.41 290	0.33 296	0.22 299	0.72 306	0.25 249	0.29 268	0.32 332	0.73 312	0.27 299	0.43 268	0.47 288	0.16 272	0.23 302	0.27 268	0.30 287	0.51 315	0.36 263

NCC-stereo	0.25 243	0.22 280	0.21 286	0.22 260	0.23 285	0.23 268	0.25 288	0.26 229	0.28 301	0.18 111	0.27 267	0.28 230	0.26 288	0.17 276	0.48 280	0.22 218	0.22 174	0.24 289	0.27 187	0.20 242	0.21 142	0.27 194	0.20 289	0.16 264	0.26 255	0.29 280	0.33 261	0.29 241

stereogan	0.24 235	0.22 280	0.21 286	0.23 269	0.25 296	0.25 279	0.22 273	0.26 229	0.23 279	0.20 122	0.22 234	0.30 251	0.23 277	0.17 276	0.31 234	0.20 189	0.22 174	0.19 241	0.28 194	0.19 235	0.21 142	0.39 255	0.17 276	0.17 274	0.21 199	0.22 213	0.36 271	0.27 231

Abc-Net	0.25 243	0.22 280	0.21 286	0.22 260	0.23 285	0.23 268	0.25 288	0.26 229	0.28 301	0.18 111	0.27 267	0.28 230	0.26 288	0.17 276	0.48 280	0.22 218	0.22 174	0.24 289	0.27 187	0.20 242	0.21 142	0.27 194	0.20 289	0.16 264	0.26 255	0.29 280	0.33 261	0.29 241
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 287	0.22 280	0.28 318	0.25 282	0.24 288	0.24 274	0.27 300	0.35 304	0.28 301	0.35 297	0.33 288	0.32 262	0.45 316	0.21 296	1.38 341	0.26 260	0.30 276	0.24 289	0.56 297	0.27 299	0.38 245	0.43 272	0.20 289	0.25 309	0.33 301	0.36 307	0.35 269	0.50 300

RTS	0.38 294	0.22 280	0.20 277	0.22 260	0.21 272	0.31 302	0.29 303	0.31 286	0.34 316	0.23 148	0.22 234	0.29 239	0.25 284	0.16 267	1.65 355	0.29 275	0.36 309	0.24 289	0.63 305	0.31 320	0.38 245	0.38 250	0.15 267	0.22 299	0.39 318	0.95 367	0.40 291	0.63 310

RTSA	0.38 294	0.22 280	0.20 277	0.22 260	0.21 272	0.31 302	0.29 303	0.31 286	0.34 316	0.23 148	0.22 234	0.29 239	0.25 284	0.16 267	1.65 355	0.29 275	0.36 309	0.24 289	0.63 305	0.31 320	0.38 245	0.38 250	0.15 267	0.22 299	0.39 318	0.95 367	0.40 291	0.63 310

CBMV_ROB	0.48 313	0.22 280	0.24 305	0.39 318	0.32 317	0.32 305	0.29 303	0.44 327	0.23 279	0.38 319	0.45 320	1.42 349	0.88 340	0.28 314	0.91 324	0.34 295	0.37 312	0.25 299	0.81 319	0.36 328	0.54 307	0.51 305	0.28 315	0.26 313	0.44 327	0.62 343	0.62 334	0.91 340

NOSS_ROB	0.34 284	0.22 280	0.20 277	0.27 288	0.25 296	0.26 283	0.24 283	0.41 319	0.24 284	0.36 306	0.30 279	0.36 275	0.23 277	0.39 334	0.47 277	0.57 348	0.33 295	0.29 321	0.32 213	0.23 273	0.64 331	0.67 344	0.28 315	0.30 322	0.32 297	0.30 287	0.42 296	0.32 251

ITSA-stereo	0.37 291	0.23 291	0.19 270	0.39 318	0.26 302	0.24 274	0.26 296	0.35 304	0.26 294	0.39 325	0.55 333	0.46 296	0.41 310	0.23 304	0.53 289	0.38 319	0.31 284	0.25 299	0.49 277	0.24 276	0.43 268	0.49 296	0.23 301	0.22 299	0.33 301	0.40 315	0.72 347	0.75 326

ADCL	0.37 291	0.23 291	0.19 270	0.20 252	0.18 257	0.23 268	0.23 281	0.26 229	0.53 344	0.32 268	0.29 276	0.29 239	0.17 243	0.15 260	1.60 352	0.21 200	0.24 206	0.22 270	0.34 224	0.22 261	0.32 206	0.28 202	0.17 276	0.17 274	0.52 343	0.53 334	0.47 304	1.56 365

AnyNet_C32	0.49 314	0.23 291	0.23 297	0.24 276	0.25 296	0.28 292	0.30 307	0.34 300	0.58 347	0.34 283	0.45 320	0.35 273	0.24 281	0.22 299	2.28 375	0.38 319	0.38 315	0.33 335	0.51 284	0.29 312	0.55 310	0.55 319	0.23 301	0.28 317	0.43 326	0.73 354	0.45 299	1.65 368

NCCL2	0.26 250	0.23 291	0.22 293	0.19 243	0.20 266	0.18 226	0.16 240	0.26 229	0.22 274	0.29 246	0.22 234	0.27 222	0.17 243	0.15 260	0.60 296	0.24 238	0.25 220	0.22 270	0.27 187	0.22 261	0.31 201	0.34 231	0.18 286	0.21 295	0.33 301	0.33 297	0.36 271	0.35 259

HBP-ISP	0.45 307	0.24 295	0.26 313	0.35 311	0.29 308	0.30 301	0.24 283	0.38 314	0.23 279	0.38 319	0.44 319	0.31 258	0.17 243	0.55 345	2.33 378	0.99 378	0.32 290	0.27 312	0.33 217	0.28 304	0.64 331	0.89 364	0.27 311	0.29 321	0.33 301	0.35 303	0.47 304	0.38 273

SFCPSM	0.64 327	0.24 295	0.19 270	0.28 290	0.23 285	0.27 285	0.24 283	0.30 281	0.30 311	0.34 283	0.50 326	0.63 312	1.06 346	0.19 287	0.37 254	0.34 295	0.31 284	0.24 289	8.10 384	0.39 331	0.45 276	0.43 272	0.20 289	0.19 284	0.30 287	0.31 291	0.36 271	0.45 293

RGC	0.27 257	0.24 295	0.28 318	0.25 282	0.26 302	0.27 285	0.20 260	0.28 261	0.30 311	0.22 135	0.31 281	0.29 239	0.31 293	0.20 292	0.51 288	0.24 238	0.23 189	0.21 263	0.29 204	0.22 261	0.25 175	0.30 211	0.17 276	0.20 286	0.28 275	0.32 295	0.34 266	0.36 263

ccs_rob	0.41 301	0.24 295	0.19 270	0.33 306	0.21 272	0.33 307	0.28 301	0.34 300	0.21 267	0.47 346	1.62 377	1.59 352	0.39 304	0.22 299	0.31 234	0.36 309	0.29 268	0.22 270	0.47 266	0.27 299	0.55 310	0.57 324	0.17 276	0.20 286	0.26 255	0.25 243	0.29 235	0.36 263

SGM-Forest	0.38 294	0.24 295	0.18 265	0.35 311	0.25 296	0.27 285	0.20 260	0.30 281	0.23 279	0.32 268	0.23 243	0.37 279	0.43 311	0.24 306	0.82 316	0.33 293	0.24 206	0.21 263	1.61 342	0.19 235	0.38 245	0.43 272	0.27 311	0.21 295	0.34 309	0.28 272	0.57 326	0.86 337
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.45 307	0.24 295	0.19 270	0.33 306	0.29 308	0.34 310	0.42 321	0.34 300	0.26 294	0.34 283	0.50 326	0.80 323	1.10 348	0.19 287	0.38 257	0.57 348	0.40 321	0.32 332	0.83 321	0.37 329	0.80 351	0.49 296	0.28 315	0.24 305	0.32 297	0.34 301	0.66 341	0.82 332

UCFNet_RVC	0.21 208	0.25 301	0.16 244	0.21 256	0.19 261	0.20 243	0.14 228	0.23 179	0.16 237	0.26 199	0.19 203	0.34 270	0.17 243	0.13 234	0.23 178	0.19 168	0.21 157	0.18 227	0.31 211	0.16 213	0.26 182	0.19 139	0.17 276	0.14 243	0.26 255	0.21 203	0.23 166	0.29 241

NaN_ROB	0.30 271	0.25 301	0.25 310	0.25 282	0.30 311	0.21 253	0.20 260	0.34 300	0.39 323	0.30 250	0.28 273	0.65 314	0.22 275	0.17 276	0.70 304	0.20 189	0.20 141	0.20 253	0.28 194	0.26 293	0.22 152	0.23 160	0.14 261	0.26 313	0.34 309	0.41 317	0.39 286	0.55 303

CBMV	0.43 305	0.25 301	0.23 297	0.30 300	0.28 307	0.27 285	0.21 267	0.40 317	0.28 301	0.37 313	0.27 267	0.67 317	0.35 302	0.32 326	0.49 283	0.53 342	0.34 298	0.27 312	0.56 297	0.27 299	0.55 310	0.62 336	0.26 306	0.33 327	0.35 313	0.33 297	0.64 338	1.79 372
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FSD		0.26 304	0.26 313	0.27 288	0.26 302	0.25 279	0.31 310	0.33 299	0.20 264	0.28 228	0.20 214			0.29 317	0.34 247	0.37 314			0.33 217	0.26 293				0.28 317	0.30 287	0.26 259	0.30 245	0.31 249

ADCPNet	0.56 319	0.26 304	0.30 324	0.29 292	0.36 324	0.29 297	0.50 333	0.41 319	0.40 324	0.38 319	0.55 333	0.38 286	1.12 349	0.26 312	2.02 370	0.42 328	0.34 298	0.24 289	1.25 330	0.39 331	0.47 289	0.45 280	0.33 335	0.28 317	0.48 335	0.56 338	0.46 303	1.88 375

PS-NSSS	0.23 227	0.26 304	0.20 277	0.31 301	0.22 279	0.25 279	0.21 267	0.27 250	0.15 217	0.28 228	0.21 225	0.53 302	0.14 215	0.16 267	0.28 220	0.15 103	0.18 119	0.17 191	0.35 233	0.14 174	0.17 100	0.13 93	0.22 299	0.16 264	0.22 210	0.25 243	0.28 229	0.27 231

FAT-Stereo	0.47 312	0.27 307	0.34 335	0.45 323	0.48 342	0.39 316	0.32 312	0.42 323	0.27 299	0.41 333	0.90 359	0.77 321	0.58 324	0.30 321	0.57 292	0.56 346	0.35 303	0.34 337	0.64 307	0.42 338	0.67 338	0.66 342	0.28 315	0.34 331	0.29 281	0.36 307	0.45 299	0.74 323

PWC_ROB	0.37 291	0.27 307	0.25 310	0.23 269	0.24 288	0.23 268	0.31 310	0.29 277	0.47 340	0.25 186	0.39 305	0.37 279	0.89 341	0.19 287	0.58 294	0.32 290	0.39 317	0.29 321	0.62 304	0.29 312	0.48 293	0.48 291	0.19 288	0.33 327	0.27 268	0.26 259	0.39 286	0.67 316

FCDSN-DC	0.36 287	0.28 309	0.33 332	0.31 301	0.29 308	0.28 292	0.39 319	0.31 286	0.22 274	0.28 228	0.20 214	0.26 209	0.16 230	0.29 317	1.96 367	0.35 300	0.34 298	0.32 332	0.33 217	0.25 284	0.41 259	0.48 291	0.27 311	0.37 340	0.29 281	0.30 287	0.30 245	0.30 245
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PA-Net	0.25 243	0.28 309	0.29 320	0.18 233	0.26 302	0.21 253	0.25 288	0.26 229	0.25 288	0.22 135	0.19 203	0.22 173	0.24 281	0.28 314	0.40 261	0.24 238	0.18 119	0.22 270	0.20 127	0.22 261	0.19 123	0.32 222	0.17 276	0.20 286	0.24 243	0.38 311	0.23 166	0.55 303
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	0.76 336	0.28 309	0.26 313	0.38 316	0.38 327	0.44 319	0.30 307	0.36 307	0.41 328	0.27 210	0.32 284	2.73 368	0.95 344	0.38 331	0.80 313	0.66 357	0.53 338	0.46 350	4.94 376	0.56 352	0.83 359	0.97 368	0.57 354	0.44 350	0.56 346	0.48 330	0.54 320	0.63 310

XPNet_ROB	0.27 257	0.28 309	0.20 277	0.19 243	0.21 272	0.21 253	0.20 260	0.20 136	0.21 267	0.24 171	0.28 273	0.78 322	0.17 243	0.16 267	0.29 223	0.22 218	0.34 298	0.21 263	0.27 187	0.19 235	0.28 197	0.42 266	0.17 276	0.18 282	0.23 230	0.24 232	0.48 306	0.34 257

S-Stereo	0.53 316	0.29 313	0.27 317	0.48 325	0.46 339	0.50 326	0.60 339	0.38 314	0.37 320	0.39 325	1.16 367	1.01 333	0.45 316	0.29 317	0.91 324	0.67 359	0.35 303	0.39 345	0.84 322	0.70 362	0.46 286	0.71 346	0.61 356	0.37 340	0.30 287	0.33 297	0.40 291	0.63 310

ADCMid	0.46 309	0.29 313	0.29 320	0.26 285	0.31 313	0.33 307	0.35 317	0.41 319	0.46 339	0.31 261	0.38 302	0.48 299	0.40 307	0.21 296	1.82 361	0.35 300	0.34 298	0.27 312	0.78 317	0.28 304	0.45 276	0.46 282	0.30 327	0.24 305	0.36 314	0.53 334	0.45 299	1.42 361

TestStereo_HL3	0.29 263	0.30 315	0.14 218	0.17 222	0.14 214	0.21 253	0.16 240	0.32 296	0.18 254	0.34 283	0.32 284	0.60 309	0.22 275	0.11 184	0.39 259	0.40 322	0.69 347	0.18 227	0.43 255	0.17 224	0.45 276	0.62 336	0.11 224	0.12 207	0.22 210	0.22 213	0.37 279	0.35 259

SAMSARA	0.65 329	0.30 315	0.44 345	0.31 301	0.31 313	0.31 302	0.34 315	0.56 341	0.48 341	0.40 328	0.37 301	0.42 292	0.90 342	0.27 313	1.62 353	0.45 332	0.36 309	0.38 342	0.76 315	0.39 331	0.70 343	0.80 360	0.20 289	0.40 345	1.50 375	1.62 379	1.49 378	1.46 363

GANetREF_RVC	0.32 276	0.30 315	0.32 328	0.28 290	0.27 306	0.27 285	0.26 296	0.42 323	0.35 319	0.38 319	0.21 225	0.56 305	0.39 304	0.16 267	0.33 241	0.23 230	0.29 268	0.25 299	0.44 258	0.25 284	0.35 229	0.25 178	0.25 304	0.32 325	0.34 309	0.29 280	0.45 299	0.38 273
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		0.32 318	0.26 313	0.42 321	0.32 317	0.40 317	0.34 315	0.41 319	0.40 324	0.36 306	0.35 292	0.59 307	0.67 328	0.48 341	0.48 280	0.27 266	0.85 359	0.27 312		0.66 358	0.88 363	0.52 309		0.48 353	0.37 316	0.56 338	0.54 320	0.96 343

SANet	0.57 321	0.32 318	0.33 332	0.36 313	0.35 321	0.44 319	0.33 314	0.55 339	0.85 364	0.33 279	0.57 337	2.42 364	1.17 350	0.32 326	0.88 320	0.24 238	0.47 333	0.31 330	0.51 284	0.31 320	0.50 302	0.45 280	0.37 339	0.37 340	0.46 332	0.54 336	0.55 324	0.98 345

ETE_ROB	0.32 276	0.32 318	0.20 277	0.26 285	0.24 288	0.28 292	0.23 281	0.24 195	0.29 306	0.27 210	0.35 292	0.99 332	0.21 269	0.20 292	0.41 263	0.23 230	0.41 323	0.24 289	0.37 241	0.25 284	0.37 240	0.40 260	0.20 289	0.20 286	0.28 275	0.35 303	0.54 320	0.37 268

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 303	0.34 321	0.25 310	0.42 321	0.31 313	0.36 313	0.47 329	0.48 334	0.40 324	0.42 335	0.31 281	0.60 309	0.53 323	0.40 336	0.57 292	0.27 266	0.24 206	0.22 270	0.67 310	0.22 261	0.60 322	0.56 322	0.33 335	0.28 317	0.47 334	0.48 330	0.48 306	0.70 319

ADCS	0.59 323	0.34 321	0.31 326	0.34 309	0.36 324	0.36 313	0.37 318	0.48 334	0.60 351	0.34 283	0.43 314	0.58 306	0.87 339	0.29 317	2.30 376	0.66 357	0.47 333	0.38 342	0.82 320	0.42 338	0.76 348	0.69 345	0.28 315	0.35 334	0.46 332	0.88 363	0.59 328	1.26 354

LALA_ROB	0.32 276	0.34 321	0.23 297	0.24 276	0.24 288	0.29 297	0.22 273	0.24 195	0.28 301	0.31 261	0.35 292	0.94 329	0.21 269	0.19 287	0.64 301	0.24 238	0.33 295	0.28 320	0.33 217	0.25 284	0.34 218	0.40 260	0.18 286	0.21 295	0.26 255	0.31 291	0.50 313	0.36 263

G-Net	0.59 323	0.35 324	0.35 337	0.31 301	0.31 313	0.44 319	0.30 307	0.50 336	0.63 355	0.43 338	0.64 346	2.00 358	0.52 321	0.23 304	0.76 309	0.52 341	0.37 312	0.35 340	0.80 318	0.67 359	0.60 322	0.59 328	0.26 306	0.33 327	0.40 320	0.82 359	0.81 351	1.59 366

edge stereo	0.61 326	0.35 324	0.44 345	0.53 332	0.47 341	0.57 334	0.54 335	0.57 343	0.41 328	0.52 356	0.69 348	1.31 344	1.03 345	0.38 331	0.44 270	0.60 353	0.40 321	0.30 327	1.76 348	0.81 371	0.47 289	0.86 363	0.41 342	0.32 325	0.41 323	0.37 310	0.57 326	0.91 340

AnyNet_C01	0.66 330	0.35 324	0.32 328	0.37 315	0.38 327	0.35 312	0.54 335	0.55 339	0.70 359	0.40 328	0.49 324	0.83 324	0.70 331	0.30 321	2.63 385	0.87 372	0.65 345	0.59 364	0.98 324	0.48 345	0.80 351	0.78 355	0.39 340	0.38 344	0.60 350	0.49 332	0.64 338	1.16 350

FC-DCNN	0.40 299	0.35 324	0.43 344	0.49 327	0.35 321	0.44 319	0.46 326	0.43 326	0.27 299	0.34 283	0.26 259	0.37 279	0.21 269	0.30 321	0.58 294	0.35 300	0.39 317	0.31 330	0.45 262	0.26 293	0.49 295	0.42 266	0.28 315	0.35 334	0.44 327	0.38 311	0.51 315	0.77 329

FC-DCNN v2	0.41 301	0.36 328	0.45 348	0.51 328	0.36 324	0.46 324	0.46 326	0.45 328	0.29 306	0.34 283	0.26 259	0.38 286	0.24 281	0.30 321	0.60 296	0.35 300	0.39 317	0.30 327	0.46 264	0.26 293	0.49 295	0.42 266	0.28 315	0.35 334	0.50 339	0.43 323	0.59 328	0.79 330

XQC	0.42 303	0.37 329	0.31 326	0.41 320	0.35 321	0.41 318	0.42 321	0.45 328	0.38 321	0.40 328	0.33 288	0.48 299	0.44 314	0.34 328	1.54 347	0.29 275	0.29 268	0.27 312	0.52 288	0.30 317	0.37 240	0.44 275	0.26 306	0.30 322	0.41 323	0.41 317	0.53 318	0.38 273

LSM0	3.53 382	0.37 329	0.30 324	0.55 333	0.45 338	0.56 330	0.63 340	0.74 360	0.61 352	0.60 363	0.87 358	1.16 339	1.39 352	0.25 310	28.52 400	45.56 400	0.55 340	0.38 342	3.16 366	0.62 353	1.14 372	1.40 383	0.31 332	0.42 348	0.59 348	0.81 358	0.98 361	2.52 382

CSAN	0.39 297	0.37 329	0.34 335	0.33 306	0.32 317	0.27 285	0.25 288	0.36 307	0.64 356	0.43 338	0.43 314	0.73 320	0.44 314	0.20 292	0.63 298	0.25 249	0.27 249	0.26 309	0.41 248	0.43 342	0.38 245	0.34 231	0.22 299	0.33 327	0.40 320	0.47 328	0.48 306	0.55 303

FBW_ROB	0.46 309	0.42 332	0.36 338	0.60 336	0.44 336	0.47 325	0.44 325	0.31 286	0.25 288	0.34 283	0.34 291	0.64 313	0.48 319	0.56 347	1.05 336	0.25 249	0.35 303	0.23 284	1.39 334	0.22 261	0.49 295	0.36 241	0.43 344	0.40 345	0.31 294	0.33 297	0.42 296	0.65 314

PVD	0.56 319	0.44 333	0.36 338	0.51 328	0.43 334	0.55 329	0.47 329	0.62 349	0.59 349	0.33 279	0.48 323	0.61 311	0.74 334	0.50 342	1.52 346	0.34 295	0.51 337	0.37 341	0.76 315	0.41 337	0.61 325	0.64 340	0.30 327	0.37 340	0.56 346	0.71 352	0.61 332	0.86 337

MeshStereo	0.83 340	0.44 333	0.33 332	0.78 344	0.54 345	0.61 336	0.40 320	0.68 354	0.54 345	0.45 344	0.80 354	2.32 363	1.56 358	0.24 306	2.31 377	0.71 362	0.42 324	0.29 321	1.58 339	0.30 317	1.23 377	1.10 377	0.32 333	0.34 331	0.87 358	0.60 340	1.29 372	1.36 359
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+	0.75 335	0.45 335	0.65 359	0.63 337	0.58 346	0.50 326	0.64 342	0.75 362	0.59 349	0.62 364	0.52 329	0.94 329	0.85 337	0.46 339	2.17 373	0.74 364	0.79 355	0.53 357	1.00 326	0.65 357	0.93 366	0.75 350	0.57 354	0.67 367	0.88 359	0.72 353	0.70 344	1.05 348

SGM_RVC	0.72 332	0.45 335	0.32 328	0.59 335	0.43 334	0.56 330	0.43 323	0.70 358	0.41 328	0.43 338	0.57 337	1.16 339	1.20 351	0.22 299	0.37 254	0.28 270	0.44 326	0.25 299	2.26 355	0.33 323	0.49 295	0.38 250	0.27 311	0.31 324	0.80 355	0.62 343	1.69 381	3.41 385
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DGSMNet	0.85 341	0.47 337	0.39 340	0.51 328	0.39 329	0.56 330	0.43 323	0.59 345	0.40 324	0.84 370	4.01 386	0.67 317	0.85 337	0.85 356	0.85 319	0.90 374	1.17 370	0.66 371	1.64 343	0.62 353	1.35 381	1.36 382	0.51 351	0.54 356	0.40 320	0.66 348	0.50 313	0.74 323

CC-Net-ROB	0.36 287	0.47 337	0.32 328	0.65 338	0.49 343	0.54 328	0.46 326	0.35 304	0.24 284	0.37 313	0.28 273	0.92 326	0.21 269	0.37 330	0.28 220	0.17 125	0.23 189	0.22 270	0.67 310	0.22 261	0.22 152	0.16 111	0.44 346	0.24 305	0.29 281	0.28 272	0.27 218	0.40 283

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 380	0.48 339	0.29 320	0.48 325	0.42 332	0.63 337	0.86 349	0.69 356	0.74 361	0.42 335	1.69 378	46.80 400	1.87 366	0.64 352	0.38 257	0.33 293	0.97 361	0.98 382	1.59 340	0.33 323	0.81 353	0.79 356	0.28 315	0.25 309	0.52 343	0.78 357	3.35 387	0.83 334

AMNet	0.51 315	0.50 340	0.48 350	0.51 328	0.50 344	0.56 330	0.52 334	0.36 307	0.42 334	0.39 325	0.59 342	0.65 314	0.21 269	0.58 348	0.49 283	0.59 351	0.60 341	0.58 362	0.51 284	0.51 348	0.59 321	0.53 314	0.32 333	0.51 354	0.48 335	0.54 336	0.60 330	0.65 314

DDUNet	0.43 305	0.54 341	0.23 297	0.86 346	0.68 350	0.83 346	0.82 348	0.26 229	0.24 284	0.23 148	0.33 288	0.37 279	0.15 221	1.63 364	0.43 266	0.24 238	0.39 317	0.25 299	0.54 293	0.28 304	0.31 201	0.30 211	0.49 350	0.20 286	0.24 243	0.25 243	0.32 256	0.29 241

MFN_U_SF_RVC	0.60 325	0.55 342	0.41 342	0.56 334	0.46 339	0.57 334	0.63 340	0.56 341	0.43 335	0.86 371	0.93 360	0.72 319	0.52 321	0.53 344	0.97 330	0.49 339	0.32 290	0.34 337	1.73 345	0.44 343	0.62 326	0.58 325	0.30 327	0.56 358	0.45 329	0.44 325	0.49 310	0.68 317

UDG	0.46 309	0.56 343	0.24 305	0.85 345	0.78 354	0.79 343	0.97 352	0.27 250	0.25 288	0.28 228	0.36 298	0.37 279	0.17 243	1.43 360	0.92 326	0.25 249	0.44 326	0.27 312	0.57 300	0.29 312	0.41 259	0.37 247	0.39 340	0.19 284	0.27 268	0.28 272	0.32 256	0.27 231

SPS-STEREO	0.80 337	0.60 344	0.56 353	0.67 340	0.62 347	0.67 339	0.58 338	0.57 343	0.61 352	0.59 360	0.96 362	1.03 336	0.67 328	0.55 345	0.83 318	0.87 372	0.78 354	0.69 373	2.74 363	0.74 367	1.23 377	1.05 372	0.45 348	0.62 366	0.61 351	0.61 342	0.83 352	0.75 326
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 321	0.64 345	0.47 349	0.65 338	0.41 331	0.44 319	0.57 337	0.61 348	0.68 357	0.58 357	0.39 305	0.59 307	0.58 324	0.65 353	0.76 309	0.44 329	0.35 303	0.40 346	1.53 338	0.50 346	0.54 307	0.63 338	0.46 349	0.47 352	0.51 342	0.40 315	0.41 294	0.75 326

ELAS_RVC	0.92 343	0.65 346	0.62 355	0.92 347	0.67 349	1.21 351	0.71 344	0.72 359	0.50 342	0.49 351	1.20 372	2.45 366	1.89 367	0.44 337	1.31 339	0.46 336	0.62 343	0.55 359	1.02 327	0.42 338	0.91 365	1.06 374	0.44 346	0.54 356	1.50 375	1.22 377	1.15 366	1.19 352
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.04 348	0.66 347	0.62 355	0.75 342	0.68 350	0.82 345	0.74 346	0.69 356	0.75 363	0.64 365	1.09 365	1.35 345	1.44 353	0.60 350	1.43 343	1.04 381	0.77 353	0.68 372	2.40 357	0.80 370	1.22 375	1.15 380	0.51 351	0.67 367	1.12 364	1.05 371	1.65 380	2.69 384

ELAS	0.94 345	0.70 348	0.59 354	0.97 348	0.73 352	0.96 348	0.72 345	0.74 360	0.62 354	0.47 346	1.17 368	2.44 365	1.62 359	0.44 337	1.40 342	0.45 332	0.63 344	0.54 358	0.99 325	0.39 331	0.88 363	1.07 375	0.43 344	0.52 355	1.56 378	1.47 378	1.33 374	1.60 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.74 334	0.73 349	0.66 360	0.76 343	0.64 348	0.88 347	0.74 346	0.59 345	0.68 357	0.58 357	0.69 348	1.02 334	0.61 327	0.58 348	0.96 329	0.78 367	0.87 360	0.72 375	1.08 329	0.68 360	1.07 370	0.74 349	0.54 353	0.60 363	0.59 348	0.60 340	0.80 350	0.91 340

STStereo	1.28 358	0.74 350	0.83 370	2.32 369	0.84 357	2.27 375	0.98 353	1.04 375	0.96 368	0.51 354	1.19 370	3.30 374	2.84 374	0.25 310	2.59 384	0.45 332	0.38 315	0.26 309	4.54 374	0.33 323	0.51 304	0.47 288	0.28 315	0.56 358	1.24 370	0.96 369	1.38 375	2.45 380

MANE	1.47 364	0.77 351	0.87 372	1.01 349	0.81 355	0.96 348	0.93 351	1.00 373	1.05 372	0.43 338	0.69 348	2.28 362	2.16 369	0.39 334	1.68 358	1.01 380	0.65 345	2.72 387	1.45 336	0.40 335	0.77 350	0.73 348	0.34 338	0.67 367	2.42 386	2.81 387	4.52 388	6.28 388

SGM-ForestM	0.64 327	0.80 352	0.39 340	0.70 341	0.40 330	0.77 342	0.67 343	0.62 349	0.41 328	0.35 297	0.42 311	1.68 355	1.08 347	0.24 306	0.33 241	0.21 200	0.44 326	0.23 284	1.27 331	0.24 276	0.43 268	0.30 211	0.28 315	0.26 313	1.04 360	0.90 366	1.53 379	1.35 358

WAO-7	0.99 347	0.85 353	0.88 373	1.81 364	0.83 356	0.71 341	0.92 350	1.01 374	1.13 373	0.96 376	1.28 375	1.37 348	1.65 360	0.63 351	1.55 350	0.76 366	0.73 351	0.47 351	2.44 358	0.73 366	0.72 347	0.76 353	0.26 306	0.88 379	0.71 352	0.85 360	0.74 348	1.09 349

SQANet	0.68 331	0.89 354	0.29 320	1.65 358	0.77 353	1.39 353	1.15 354	0.37 312	0.29 306	0.40 328	0.30 279	0.88 325	0.32 295	1.26 358	0.39 259	0.21 200	0.44 326	0.27 312	2.24 352	0.28 304	0.49 295	0.50 301	1.59 364	0.23 302	0.32 297	0.34 301	0.42 296	0.71 321

LE_ROB	3.57 383	0.92 355	1.49 384	2.33 370	9.96 394	1.83 368	7.73 391	2.31 387	3.13 387	0.47 346	1.49 376	9.10 389	13.79 393	0.47 340	0.63 298	0.25 249	0.44 326	0.29 321	6.00 380	1.38 384	0.66 336	0.52 309	2.47 374	2.28 388	5.36 390	4.46 390	6.14 390	10.46 393

ACV-stereo	2.24 373	1.03 356	0.23 297	0.38 316	0.24 288	0.70 340	0.48 331	0.45 328	0.32 313	0.36 306	0.41 309	0.47 297	2.93 376	0.35 329	1.93 365	0.86 371	0.44 326	0.29 321	44.47 400	0.55 351	0.82 355	0.90 366	0.33 335	0.26 313	0.26 255	0.28 272	0.41 294	0.39 282

MonStereo1	1.06 349	1.06 357	0.53 352	1.71 361	1.39 373	1.49 355	1.71 363	0.68 354	0.57 346	2.01 387	0.75 352	1.99 357	1.76 364	1.97 368	0.35 250	0.25 249	0.60 341	0.48 354	2.25 353	0.51 348	0.65 333	0.52 309	2.33 371	0.41 347	0.49 337	0.39 313	0.85 353	0.80 331

WAO-6	1.14 352	1.08 358	0.68 361	1.50 355	1.15 364	1.39 353	1.55 359	0.88 368	0.96 368	0.77 368	0.72 351	1.28 342	1.96 368	1.91 367	2.45 380	0.71 362	1.18 371	0.55 359	1.42 335	0.69 361	0.97 367	0.99 370	0.91 357	0.67 367	1.13 366	0.88 363	1.02 364	1.43 362

JetBlue	1.43 362	1.11 359	1.03 379	1.46 353	1.15 364	1.66 357	1.51 358	0.92 370	1.14 374	0.58 357	0.47 322	3.28 373	0.71 332	1.15 357	2.51 383	1.00 379	1.09 367	0.86 378	1.32 332	0.78 369	1.48 382	1.53 384	1.15 359	0.78 373	1.31 372	2.14 384	1.44 376	5.15 387

MDST_ROB	0.81 338	1.11 359	0.24 305	1.30 351	0.42 332	0.81 344	0.32 312	0.45 328	0.25 288	0.36 306	0.32 284	0.47 297	3.62 378	0.14 245	1.77 360	0.22 218	0.27 249	0.17 191	0.84 322	0.19 235	0.57 314	0.51 305	0.20 289	0.21 295	1.56 378	0.86 362	2.88 386	1.74 370

DispFullNet	1.20 355	1.15 361	0.77 367	1.20 350	0.97 358	1.12 350	1.34 355	0.66 353	0.58 347	0.74 367	0.82 355	3.72 378	1.48 354	1.65 365	1.03 335	1.32 383	1.00 365	0.58 362	6.30 382	1.09 382	0.84 360	0.76 353	0.42 343	0.35 334	0.50 339	0.35 303	0.68 343	1.00 347

RainbowNet	0.93 344	1.16 362	0.62 355	1.83 366	1.16 366	1.69 360	1.70 362	0.51 337	0.44 336	0.59 360	0.38 302	1.19 341	0.79 336	2.02 369	0.74 308	0.57 348	0.54 339	0.40 346	1.50 337	0.76 368	0.66 336	0.65 341	2.28 370	0.46 351	0.50 339	0.49 332	0.60 330	0.84 335

otaku	0.82 339	1.17 363	0.41 342	1.90 367	0.99 359	1.68 359	1.39 356	0.46 332	0.41 328	0.46 345	0.36 298	0.93 328	0.43 311	1.51 361	0.45 273	0.30 282	0.44 326	0.29 321	2.65 360	0.40 335	0.60 322	0.58 325	2.09 366	0.34 331	0.42 325	0.35 303	0.49 310	0.74 323

IMH-64-1	1.18 353	1.19 364	0.74 363	1.63 356	1.26 367	1.69 360	1.85 365	0.84 365	0.90 365	0.44 342	0.62 344	1.36 346	1.74 362	2.49 375	2.46 381	0.60 353	0.72 349	0.47 351	1.73 345	0.64 355	0.70 343	0.79 356	2.49 375	0.58 360	1.08 362	0.63 345	0.97 359	1.31 356

IMH-64	1.18 353	1.19 364	0.74 363	1.63 356	1.26 367	1.69 360	1.85 365	0.84 365	0.90 365	0.44 342	0.62 344	1.36 346	1.74 362	2.49 375	2.46 381	0.60 353	0.72 349	0.47 351	1.73 345	0.64 355	0.70 343	0.79 356	2.49 375	0.58 360	1.08 362	0.63 345	0.97 359	1.31 356

ACVNet_1	0.97 346	1.21 366	0.62 355	2.28 368	1.27 369	1.81 366	2.12 372	0.63 351	0.41 328	0.50 353	0.49 324	1.06 337	0.73 333	2.46 374	0.47 277	0.31 284	0.80 356	0.40 346	2.04 351	0.42 338	0.76 348	0.56 322	2.26 369	0.43 349	0.54 345	0.42 321	0.48 306	0.58 306

IMH	1.30 359	1.22 367	0.76 366	1.65 358	1.27 369	1.73 364	1.88 368	0.86 367	0.93 367	0.47 346	0.65 347	1.48 350	2.97 377	3.97 391	1.50 344	0.59 351	0.76 352	0.49 355	2.25 353	0.70 362	0.69 342	0.79 356	2.64 377	0.61 364	1.16 368	0.76 355	0.89 356	1.49 364

ACVNet_2	1.13 351	1.26 368	0.75 365	2.58 372	1.30 371	1.73 364	1.87 367	0.75 362	0.52 343	0.59 360	0.53 331	1.29 343	0.90 342	1.85 366	0.70 304	0.48 338	1.14 369	0.40 346	4.70 375	0.54 350	0.71 346	0.60 330	2.05 365	0.61 364	0.81 357	0.47 328	0.70 344	0.82 332

LVE	1.38 361	1.30 369	0.82 369	4.62 383	1.50 376	1.89 369	3.66 382	0.82 364	0.73 360	0.88 372	0.82 355	1.12 338	1.52 356	2.14 372	0.81 315	0.56 346	0.84 358	0.59 364	3.33 368	0.72 365	0.84 360	0.89 364	2.40 373	0.80 375	1.12 364	0.70 351	1.00 363	0.90 339

Ntro	0.87 342	1.36 370	0.44 345	1.82 365	1.04 362	1.67 358	1.60 361	0.52 338	0.44 336	0.48 350	0.42 311	0.98 331	0.40 307	1.61 363	0.64 301	0.31 284	0.49 335	0.30 327	2.69 362	0.44 343	0.68 339	0.60 330	2.13 367	0.36 339	0.45 329	0.45 326	0.52 317	0.71 321

PSMNet_ROB	1.30 359	1.36 370	0.71 362	1.48 354	1.00 360	1.69 360	1.56 360	0.64 352	0.74 361	1.47 385	3.99 385	2.77 370	1.51 355	2.54 377	0.73 307	0.47 337	0.70 348	0.49 355	2.51 359	0.71 364	0.81 353	0.58 325	3.05 383	0.58 360	0.80 355	0.64 347	0.88 354	0.69 318

PWCK	1.58 368	1.40 372	0.79 368	1.70 360	1.03 361	1.55 356	1.42 357	1.11 378	0.98 370	1.00 377	1.23 374	2.78 372	1.53 357	0.82 355	0.88 320	0.55 345	0.99 362	0.57 361	13.43 389	0.90 373	1.12 371	0.75 350	1.15 359	0.82 376	1.04 360	0.88 363	0.93 357	1.27 355

Dean	1.27 357	1.44 373	0.85 371	2.93 376	1.62 377	1.95 373	2.03 371	0.96 371	1.00 371	0.91 374	0.75 352	1.51 351	1.65 360	2.05 370	0.80 313	0.64 356	1.01 366	0.60 369	1.86 350	0.85 372	0.85 362	0.75 350	2.35 372	0.79 374	1.15 367	0.85 360	1.19 367	0.85 336

ACVNet-4b	1.08 350	1.48 374	0.48 350	2.91 375	1.12 363	1.82 367	2.71 375	0.46 332	0.44 336	0.51 354	0.43 314	1.66 354	1.85 365	2.08 371	0.46 275	0.40 322	0.82 357	0.34 337	2.68 361	0.50 346	0.65 333	0.71 346	2.24 368	0.35 334	0.45 329	0.42 321	0.53 318	0.70 319

WAO-8	1.55 366	1.53 375	1.00 376	2.82 373	1.43 374	1.91 370	2.01 369	1.05 376	1.38 377	1.44 383	1.87 379	2.25 360	2.76 370	2.68 378	1.01 333	0.83 369	0.99 362	0.59 364	3.35 369	1.08 378	0.82 355	0.85 361	1.36 362	0.82 376	1.60 380	1.12 373	1.27 369	1.93 376

Venus	1.55 366	1.53 375	1.00 376	2.82 373	1.43 374	1.91 370	2.01 369	1.05 376	1.38 377	1.44 383	1.87 379	2.25 360	2.76 370	2.68 378	1.01 333	0.83 369	0.99 362	0.59 364	3.35 369	1.08 378	0.82 355	0.85 361	1.36 362	0.82 376	1.60 380	1.12 373	1.27 369	1.93 376

TorneroNet-64	1.85 370	1.56 377	0.93 375	3.34 380	1.31 372	2.18 374	2.65 374	0.91 369	2.21 383	0.66 366	0.83 357	2.72 367	7.56 381	3.04 381	1.76 359	0.67 359	1.35 380	0.59 364	4.05 371	1.02 375	0.98 368	0.96 367	2.67 378	0.69 371	1.24 370	1.15 375	0.88 354	2.15 378

TorneroNet	2.33 376	1.60 378	0.88 373	5.64 386	1.76 378	2.56 377	2.94 377	0.97 372	2.29 385	0.79 369	1.98 381	4.07 380	12.24 388	3.12 383	1.29 338	0.67 359	1.30 378	0.61 370	5.93 379	1.00 374	1.04 369	0.98 369	2.79 381	0.70 372	1.86 383	1.04 370	1.02 364	1.87 374

MADNet++	2.28 375	1.66 379	1.91 385	1.39 352	2.03 382	1.38 352	1.73 364	1.80 384	2.24 384	2.07 388	2.44 384	2.76 369	2.81 373	1.52 362	2.18 374	2.45 387	2.29 384	1.71 384	2.86 364	2.56 386	4.03 388	5.19 390	1.23 361	2.35 389	1.50 375	3.83 389	2.07 384	1.70 369

ktn	2.52 379	1.71 380	3.02 387	2.41 371	1.88 379	2.62 379	3.04 378	1.69 382	4.13 388	1.01 378	1.21 373	8.17 388	10.18 385	2.80 380	1.51 345	0.93 377	1.72 381	0.87 379	6.22 381	1.56 385	1.20 374	1.09 376	2.75 380	0.93 380	1.19 369	1.07 372	1.46 377	1.74 370

KSHMR	2.37 377	1.84 381	1.23 383	6.67 388	1.97 381	2.73 380	3.45 381	1.31 380	1.69 381	1.18 382	1.18 369	1.71 356	11.63 387	3.21 385	1.67 357	1.07 382	1.11 368	0.92 380	5.58 378	1.04 376	1.23 377	1.05 372	3.26 384	1.06 382	1.99 385	1.18 376	1.28 371	1.85 373

notaker	1.84 369	1.90 382	1.02 378	3.19 379	2.19 383	2.44 376	2.77 376	1.11 378	1.57 380	0.91 374	1.09 365	3.37 376	5.56 379	3.13 384	1.35 340	0.81 368	1.34 379	0.71 374	4.26 372	1.08 378	1.22 375	0.99 370	2.96 382	0.93 380	0.74 354	0.77 356	0.98 361	1.18 351

UNDER WATER-64	1.98 371	1.91 383	1.15 381	3.52 382	2.32 384	2.83 382	3.30 379	1.72 383	1.25 375	1.12 380	1.19 370	3.41 377	2.89 375	3.11 382	2.13 372	0.90 374	1.77 382	0.77 377	2.32 356	1.05 377	1.17 373	1.23 381	3.96 390	1.06 382	1.41 373	2.13 383	1.31 373	2.65 383

UNDER WATER	2.15 372	1.92 384	1.13 380	3.36 381	2.59 385	2.77 381	3.73 383	1.63 381	1.36 376	1.02 379	1.02 364	3.30 374	7.25 380	3.39 386	1.54 347	0.91 376	1.80 383	0.75 376	3.15 365	1.08 378	1.27 380	1.14 379	3.84 389	1.20 386	1.46 374	1.78 381	1.26 368	2.46 381

JetRed	2.50 378	2.16 385	2.32 386	1.72 362	1.88 379	2.59 378	3.38 380	1.86 385	1.53 379	1.15 381	0.93 360	2.77 370	0.67 328	2.39 373	3.50 388	2.17 385	2.74 385	3.15 389	1.82 349	1.37 383	3.39 387	2.94 388	2.72 379	1.27 387	2.55 387	6.99 392	2.85 385	4.69 386

DGTPSM_ROB	8.76 387	3.83 386	10.08 392	3.08 377	5.50 388	3.48 383	5.02 387	3.60 388	8.96 391	3.18 389	7.06 388	3.95 379	10.56 386	3.59 387	11.06 390	10.70 390	4.35 387	10.50 391	5.45 377	9.91 392	5.93 390	14.37 392	4.39 391	8.90 394	9.99 392	27.43 396	11.00 394	30.59 396

DPSMNet_ROB	8.99 388	3.86 387	10.11 393	3.11 378	5.51 389	3.54 384	5.03 388	3.60 388	9.04 392	3.27 390	7.95 390	4.19 381	13.43 392	3.66 388	11.12 391	10.86 391	4.47 388	10.71 392	6.43 383	9.92 393	5.99 392	14.50 393	4.39 391	8.90 394	10.15 393	27.43 396	11.02 395	30.59 396

HanzoNet	4.54 385	4.29 388	3.74 391	6.10 387	3.77 387	7.50 389	8.23 392	3.94 390	4.82 389	1.56 386	2.42 383	11.35 390	12.90 391	10.81 396	1.84 362	1.89 384	4.65 389	1.35 383	10.71 387	3.05 387	2.04 384	1.81 385	5.00 393	1.14 384	1.80 382	1.67 380	1.81 383	2.33 379

BEATNet-Init1	4.26 384	5.23 389	1.17 382	9.10 391	2.61 386	8.41 391	4.21 384	2.29 386	1.73 382	0.88 372	2.38 382	6.02 382	9.23 384	0.65 353	2.70 386	2.20 386	1.24 372	0.94 381	17.87 390	4.86 390	2.04 384	1.87 386	1.10 358	1.14 384	4.62 389	2.07 382	11.53 396	6.94 390

DPSimNet_ROB	5.23 386	7.46 390	3.48 390	6.82 389	6.53 392	4.88 386	5.29 389	5.03 391	6.96 390	3.68 391	10.30 393	6.62 384	7.58 382	4.15 392	3.41 387	2.75 388	5.59 390	2.26 385	12.16 388	3.45 388	5.93 390	2.70 387	3.37 385	3.75 390	3.16 388	3.16 388	4.52 388	6.28 388

DPSM_ROB	13.12 392	7.70 391	11.86 394	4.97 384	5.71 390	6.03 387	4.61 385	8.36 394	10.82 393	6.72 392	8.03 391	8.12 386	12.29 389	3.81 389	13.89 392	13.57 392	10.28 393	13.36 393	9.07 385	11.67 394	16.11 394	18.73 396	3.51 386	10.91 396	27.70 397	35.86 398	31.04 398	39.53 398

DPSM	13.12 392	7.70 391	11.86 394	4.97 384	5.71 390	6.03 387	4.61 385	8.36 394	10.82 393	6.72 392	8.03 391	8.12 386	12.29 389	3.81 389	13.89 392	13.57 392	10.28 393	13.36 393	9.07 385	11.67 394	16.11 394	18.73 396	3.51 386	10.91 396	27.70 397	35.86 398	31.04 398	39.53 398

PML	11.09 391	9.28 393	3.40 389	11.88 394	6.99 393	11.60 392	5.97 390	7.04 393	24.50 400	8.92 394	28.99 400	32.63 399	39.39 400	6.18 393	5.69 389	4.14 389	8.31 391	2.99 388	18.83 393	4.50 389	4.70 389	4.40 389	3.75 388	3.98 391	10.54 395	5.17 391	18.60 397	7.08 391

LRCNet_RVC	10.22 390	14.24 394	3.26 388	20.74 396	17.71 398	19.88 397	15.89 396	6.49 392	2.47 386	19.87 398	12.97 394	19.40 394	8.44 383	26.62 399	2.33 378	0.74 364	10.08 392	5.54 390	23.31 395	6.95 391	2.43 386	1.11 378	22.86 397	8.58 393	0.73 353	0.39 313	1.72 382	1.19 352

CasAABBNet	26.35 397	15.49 395	23.85 399	9.95 392	11.46 395	12.03 393	9.23 393	16.79 397	21.84 398	13.64 395	16.11 395	16.45 392	24.90 399	7.58 394	27.95 399	27.14 398	20.53 395	26.83 399	18.10 391	23.37 397	32.22 398	37.28 399	6.99 394	21.98 401	55.78 400	72.24 400	62.39 401	79.48 401

FlowAnything	26.42 398	15.50 396	23.88 400	9.99 393	11.54 396	12.07 394	9.28 394	16.89 398	21.87 399	13.68 397	16.26 396	16.42 391	24.79 398	7.69 395	27.93 397	27.24 399	20.55 396	26.80 398	18.20 392	23.53 399	32.22 398	37.62 400	7.05 395	22.05 402	55.78 400	72.50 402	62.44 402	79.62 402

fast-reg	28.13 399	17.43 397	23.71 398	12.69 395	12.68 397	16.05 396	12.38 395	16.63 396	21.75 397	13.67 396	20.82 397	16.89 393	24.78 397	13.92 397	27.93 397	26.51 397	21.57 398	27.70 400	40.18 399	23.46 398	32.44 400	37.16 398	7.62 396	21.88 400	55.88 402	72.37 401	62.38 400	79.05 400

HaxPig	19.43 394	21.64 398	18.72 396	23.90 397	23.72 399	22.99 398	25.27 397	20.59 399	18.36 395	26.33 399	23.18 398	22.04 395	16.59 394	24.59 398	21.93 394	18.51 394	20.93 397	19.75 395	22.56 394	20.41 396	14.06 393	11.69 391	27.14 398	18.65 398	6.94 391	12.03 395	7.78 391	14.26 395

MEDIAN_ROB	22.61 395	26.37 399	23.42 397	27.86 399	27.01 400	26.90 400	28.47 399	24.00 400	21.42 396	31.43 400	26.90 399	25.65 396	19.56 395	27.54 400	23.81 395	20.10 395	25.89 399	23.65 396	27.64 397	24.33 400	18.71 396	15.27 394	29.65 399	20.16 399	10.22 394	11.12 394	10.11 393	13.24 394

DLNR_Zeroshot_test	9.91 389	28.72 400	0.20 277	46.90 401	0.13 195	0.20 243	45.01 401	0.29 277	0.11 132	0.38 319	0.19 203	0.33 265	0.10 134	1.29 359	61.34 401	71.85 401	3.99 386	2.49 386	1.36 333	0.22 261	0.65 333	0.41 263	0.09 170	0.13 231	0.26 255	0.24 232	0.29 235	0.33 254

AVERAGE_ROB	25.62 396	30.03 401	26.88 401	31.96 400	30.85 401	31.13 401	32.49 400	28.35 401	25.87 401	34.56 401	30.30 401	30.39 398	23.71 396	31.94 401	27.62 396	24.45 396	28.60 400	25.76 397	30.73 398	27.87 401	22.22 397	18.68 395	33.77 400	25.40 403	10.86 396	8.77 393	9.34 392	9.16 392

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 12	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

ASD4																								5.70 392

Low-res two-view benchmark