Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

quiztm	0.04 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 63	0.14 204	0.04 14	0.10 105	0.05 20	0.29 294	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 13	0.05 9	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

over-6	0.05 19	0.05 38	0.04 33	0.05 56	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.06 47	0.04 14	0.07 61	0.12 85	0.03 25	0.03 42	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 13	0.06 25	0.07 33	0.08 49	0.07 54

over v1	0.05 19	0.04 17	0.03 6	0.05 56	0.03 17	0.04 25	0.02 5	0.04 15	0.04 20	0.04 14	0.05 35	0.08 59	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 13	0.06 25	0.08 57	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 13	0.06 25	0.07 33	0.07 27	0.05 23

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 39	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 13	0.06 25	0.07 33	0.07 27	0.05 23

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

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

PointNet	0.05 19	0.04 17	0.05 57	0.04 28	0.03 17	0.04 25	0.04 67	0.07 63	0.05 34	0.05 35	0.06 46	0.05 20	0.04 50	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 68	0.05 66	0.07 39	0.08 57	0.09 63	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 51	0.02 5	0.06 39	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 13	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

WQFJX1	0.06 37	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.02 5	0.06 52	0.17 250	0.04 14	0.11 126	0.04 6	0.31 296	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 36	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

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 59	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 13	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
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 58	0.03 36	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

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 51	0.03 9	0.06 39	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 23	0.08 45	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 45	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 33	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 13	0.04 4	0.04 3	0.06 15	0.04 9

CoSv	0.04 5	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.05 54	0.03 36	0.05 39	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 33	0.04 5	0.08 44	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

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 46	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 13	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

ProNet	0.04 5	0.04 17	0.04 33	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.04 67	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 46	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 36	0.03 13	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

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 60	0.10 51	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
SCION-MonSter(vits)	0.06 37	0.09 91	0.07 87	0.09 119	0.09 125	0.08 103	0.05 95	0.05 39	0.05 34	0.05 35	0.06 46	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 45	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

LACA_dic	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.04 25	0.03 36	0.04 15	0.06 47	0.07 67	0.04 18	0.05 20	0.05 59	0.03 42	0.10 36	0.10 51	0.06 17	0.08 58	0.07 27	0.05 24	0.07 32	0.07 45	0.02 5	0.04 44	0.07 39	0.07 33	0.08 49	0.08 65

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 39	0.06 47	0.05 35	0.05 35	0.10 70	0.03 25	0.03 42	0.13 67	0.09 35	0.08 45	0.07 44	0.09 58	0.05 24	0.07 32	0.06 29	0.03 36	0.03 13	0.06 25	0.07 33	0.09 63	0.06 44

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 70	0.02 3	0.02 6	0.11 48	0.09 35	0.06 17	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.04 68	0.03 13	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 47	0.06 51	0.04 18	0.09 68	0.03 25	0.03 42	0.12 60	0.09 35	0.08 45	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.03 36	0.03 13	0.07 39	0.07 33	0.09 63	0.07 54

TS12	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.04 25	0.03 36	0.04 15	0.06 47	0.07 67	0.04 18	0.05 20	0.05 59	0.03 42	0.10 36	0.10 51	0.06 17	0.08 58	0.07 27	0.05 24	0.07 32	0.07 45	0.02 5	0.04 44	0.07 39	0.07 33	0.08 49	0.08 65

LACA3	0.06 37	0.05 38	0.05 57	0.05 56	0.04 39	0.05 54	0.03 36	0.04 15	0.06 47	0.06 51	0.04 18	0.08 59	0.04 50	0.04 68	0.11 48	0.10 51	0.06 17	0.08 58	0.08 44	0.05 24	0.08 47	0.08 58	0.03 36	0.04 44	0.08 60	0.08 57	0.09 63	0.08 65

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 47	0.05 35	0.04 18	0.06 39	0.04 50	0.03 42	0.09 29	0.09 35	0.06 17	0.08 58	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.06 29	0.03 36	0.04 44	0.07 39	0.08 57	0.08 49	0.06 44

WQFJA1	0.07 59	0.05 38	0.03 6	0.04 28	0.04 39	0.05 54	0.03 36	0.06 52	0.15 220	0.04 14	0.15 164	0.05 20	0.34 301	0.03 42	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 36	0.04 44	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 44

WQFJX	0.06 37	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.03 17	0.05 54	0.03 36	0.05 39	0.15 220	0.04 14	0.14 154	0.04 6	0.33 299	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 36	0.04 44	0.05 9	0.07 33	0.06 15	0.06 44

NLMM1	0.07 59	0.04 17	0.03 6	0.03 11	0.03 17	0.03 7	0.03 36	0.06 52	0.19 261	0.05 35	0.14 154	0.05 20	0.39 307	0.03 42	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 36	0.05 66	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

NLMM	0.07 59	0.05 38	0.03 6	0.04 28	0.04 39	0.05 54	0.03 36	0.06 52	0.15 220	0.04 14	0.15 164	0.05 20	0.34 301	0.03 42	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 36	0.04 44	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 52	0.08 77	0.05 35	0.06 46	0.04 6	0.05 59	0.04 68	0.08 22	0.08 23	0.07 33	0.06 29	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.04 68	0.04 44	0.07 39	0.08 57	0.08 49	0.07 54

NLSM1	0.07 59	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.05 54	0.04 67	0.07 63	0.19 261	0.04 14	0.16 180	0.06 39	0.36 306	0.03 42	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 36	0.04 44	0.07 39	0.07 33	0.07 27	0.05 23

MonStereo	0.05 19	0.04 17	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.05 39	0.05 34	0.05 35	0.06 46	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 45	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

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 52	0.05 34	0.06 51	0.06 46	0.08 59	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 45	0.06 29	0.07 27	0.05 24	0.09 59	0.06 29	0.02 5	0.03 13	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 33	0.05 11	0.06 16	0.05 24	0.06 19	0.05 12	0.03 36	0.03 13	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 35	0.08 59	0.02 3	0.02 6	0.11 48	0.09 35	0.07 33	0.05 11	0.07 27	0.05 24	0.06 19	0.10 76	0.03 36	0.03 13	0.06 25	0.06 23	0.08 49	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
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 52	0.06 47	0.06 51	0.06 46	0.06 39	0.02 3	0.03 42	0.09 29	0.09 35	0.06 17	0.05 11	0.05 4	0.05 24	0.05 7	0.06 29	0.02 5	0.03 13	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

IGEV-Stereo++	0.06 37	0.05 38	0.04 33	0.05 56	0.05 60	0.04 25	0.02 5	0.05 39	0.05 34	0.05 35	0.05 35	0.05 20	0.04 50	0.03 42	0.09 29	0.09 35	0.07 33	0.06 29	0.08 44	0.05 24	0.07 32	0.12 88	0.04 68	0.03 13	0.05 9	0.07 33	0.08 49	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 39	0.03 7	0.10 79	0.03 9	0.07 53	0.03 25	0.02 6	0.14 79	0.11 63	0.09 59	0.08 58	0.09 58	0.05 24	0.12 79	0.07 45	0.02 5	0.03 13	0.09 69	0.07 33	0.07 27	0.07 54

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 60	0.11 63	0.08 45	0.07 44	0.08 44	0.05 24	0.10 63	0.07 45	0.01 3	0.03 13	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 51	0.03 9	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.10 51	0.07 33	0.07 44	0.07 27	0.05 24	0.08 47	0.06 29	0.02 5	0.03 13	0.07 39	0.08 57	0.07 27	0.05 23

DispViT+	0.06 37	0.05 38	0.05 57	0.07 84	0.05 60	0.05 54	0.04 67	0.05 39	0.07 70	0.06 51	0.08 75	0.06 39	0.05 59	0.03 42	0.10 36	0.09 35	0.06 17	0.08 58	0.08 44	0.06 47	0.06 19	0.07 45	0.03 36	0.06 82	0.07 39	0.10 82	0.08 49	0.09 77

VIP-Stereo	0.07 59	0.06 59	0.05 57	0.05 56	0.04 39	0.04 25	0.02 5	0.06 52	0.05 34	0.06 51	0.09 91	0.10 70	0.03 25	0.03 42	0.12 60	0.11 63	0.12 78	0.09 67	0.10 65	0.06 47	0.11 70	0.06 29	0.03 36	0.04 44	0.08 60	0.07 33	0.07 27	0.08 65

GEAStereo	0.06 37	0.07 65	0.05 57	0.06 75	0.05 60	0.05 54	0.04 67	0.05 39	0.04 20	0.06 51	0.04 18	0.07 53	0.02 3	0.03 42	0.13 67	0.09 35	0.09 59	0.07 44	0.08 44	0.06 47	0.10 63	0.08 58	0.03 36	0.05 66	0.08 60	0.07 33	0.08 49	0.05 23

GSStereo	0.06 37	0.06 59	0.04 33	0.04 28	0.04 39	0.05 54	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 48	0.10 51	0.10 68	0.06 29	0.09 58	0.06 47	0.10 63	0.06 29	0.02 5	0.03 13	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

gasm-f	0.06 37	0.07 65	0.05 57	0.06 75	0.05 60	0.05 54	0.04 67	0.05 39	0.04 20	0.06 51	0.04 18	0.07 53	0.02 3	0.03 42	0.13 67	0.09 35	0.09 59	0.07 44	0.08 44	0.06 47	0.10 63	0.08 58	0.03 36	0.05 66	0.08 60	0.07 33	0.08 49	0.05 23

AdaDepth	0.06 37	0.06 59	0.04 33	0.04 28	0.05 60	0.04 25	0.03 36	0.05 39	0.06 47	0.04 14	0.05 35	0.05 20	0.03 25	0.03 42	0.11 48	0.11 63	0.09 59	0.08 58	0.09 58	0.06 47	0.08 47	0.07 45	0.02 5	0.04 44	0.07 39	0.07 33	0.09 63	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 47	0.04 14	0.04 18	0.06 39	0.03 25	0.02 6	0.12 60	0.10 51	0.08 45	0.07 44	0.08 44	0.06 47	0.07 32	0.13 95	0.03 36	0.03 13	0.07 39	0.08 57	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 47	0.04 14	0.04 18	0.06 39	0.03 25	0.02 6	0.12 60	0.10 51	0.08 45	0.07 44	0.08 44	0.06 47	0.07 32	0.12 88	0.03 36	0.03 13	0.07 39	0.08 57	0.06 15	0.05 23

MLG-Stereo_test3	0.08 70	0.06 59	0.04 33	0.05 56	0.06 76	0.06 71	0.04 67	0.07 63	0.06 47	0.09 73	0.07 61	0.13 92	0.03 25	0.05 79	0.13 67	0.11 63	0.12 78	0.09 67	0.29 206	0.06 47	0.12 79	0.13 95	0.03 36	0.05 66	0.07 39	0.08 57	0.10 70	0.08 65

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 52	0.04 20	0.07 67	0.05 35	0.07 53	0.03 25	0.04 68	0.10 36	0.10 51	0.10 68	0.07 44	0.11 70	0.06 47	0.10 63	0.06 29	0.03 36	0.03 13	0.06 25	0.05 10	0.09 63	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 42	0.09 29	0.09 35	0.07 33	0.07 44	0.07 27	0.06 47	0.08 47	0.10 76	0.04 68	0.03 13	0.05 9	0.09 72	0.06 15	0.05 23

DEFOM-Stereo	0.07 59	0.06 59	0.04 33	0.06 75	0.05 60	0.05 54	0.03 36	0.06 52	0.05 34	0.06 51	0.07 61	0.06 39	0.03 25	0.03 42	0.11 48	0.10 51	0.11 71	0.09 67	0.10 65	0.06 47	0.11 70	0.07 45	0.04 68	0.04 44	0.08 60	0.08 57	0.12 85	0.08 65

Occ-G	0.06 37	0.07 65	0.05 57	0.05 56	0.04 39	0.05 54	0.03 36	0.05 39	0.04 20	0.04 14	0.08 75	0.06 39	0.03 25	0.03 42	0.11 48	0.11 63	0.08 45	0.08 58	0.13 82	0.06 47	0.09 59	0.07 45	0.04 68	0.05 66	0.06 25	0.06 23	0.08 49	0.06 44

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 35	0.07 33	0.06 29	0.09 58	0.06 47	0.07 32	0.06 29	0.03 36	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.07 27	0.04 9

RSM++	0.06 37	0.05 38	0.05 57	0.05 56	0.05 60	0.04 25	0.03 36	0.06 52	0.05 34	0.05 35	0.05 35	0.07 53	0.04 50	0.02 6	0.11 48	0.10 51	0.08 45	0.07 44	0.08 44	0.06 47	0.09 59	0.07 45	0.03 36	0.04 44	0.08 60	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 54	0.03 36	0.04 15	0.03 7	0.04 14	0.05 35	0.06 39	0.03 25	0.02 6	0.10 36	0.09 35	0.07 33	0.06 29	0.07 27	0.06 47	0.08 47	0.06 29	0.02 5	0.04 44	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

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 35	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.07 33	0.06 29	0.08 44	0.06 47	0.07 32	0.07 45	0.03 36	0.03 13	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

RAFT	0.07 59	0.04 17	0.06 73	0.05 56	0.03 17	0.06 71	0.03 36	0.10 77	0.05 34	0.06 51	0.07 61	0.08 59	0.05 59	0.02 6	0.10 36	0.08 23	0.08 45	0.06 29	0.08 44	0.06 47	0.08 47	0.09 69	0.02 5	0.04 44	0.13 107	0.14 119	0.16 106	0.15 117

RAFT + AFF	0.14 114	0.07 65	0.05 57	0.08 104	0.05 60	0.07 84	0.04 67	0.11 84	0.08 77	0.14 97	0.07 61	0.15 111	0.04 50	0.03 42	1.54 350	0.11 63	0.14 89	0.07 44	0.14 86	0.06 47	0.14 86	0.08 58	0.03 36	0.05 66	0.10 79	0.07 33	0.07 27	0.07 54

TDLM	0.07 59	0.08 79	0.07 87	0.07 84	0.07 89	0.07 84	0.05 95	0.07 63	0.06 47	0.06 51	0.10 105	0.08 59	0.06 77	0.05 79	0.09 29	0.09 35	0.09 59	0.09 67	0.08 44	0.06 47	0.08 47	0.06 29	0.05 92	0.07 95	0.08 60	0.07 33	0.08 49	0.08 65

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 74	0.06 59	0.07 87	0.07 84	0.07 89	0.06 71	0.04 67	0.10 77	0.08 77	0.16 98	0.10 105	0.12 85	0.08 109	0.04 68	0.14 79	0.12 78	0.14 89	0.09 67	0.16 99	0.07 67	0.11 70	0.09 69	0.04 68	0.05 66	0.10 79	0.10 82	0.13 92	0.10 80

MatchStereo	0.06 37	0.04 17	0.05 57	0.03 11	0.04 39	0.03 7	0.03 36	0.04 15	0.07 70	0.03 4	0.06 46	0.04 6	0.05 59	0.03 42	0.10 36	0.09 35	0.06 17	0.07 44	0.06 16	0.07 67	0.08 47	0.09 69	0.02 5	0.04 44	0.07 39	0.08 57	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
BridgeDepth_RVC	0.07 59	0.07 65	0.06 73	0.05 56	0.06 76	0.06 71	0.04 67	0.07 63	0.09 93	0.07 67	0.07 61	0.07 53	0.05 59	0.04 68	0.13 67	0.11 63	0.07 33	0.09 67	0.09 58	0.07 67	0.08 47	0.08 58	0.03 36	0.04 44	0.09 69	0.11 87	0.10 70	0.11 86
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.09 74	0.08 79	0.05 57	0.04 28	0.05 60	0.04 25	0.03 36	0.13 94	0.09 93	0.21 128	0.09 91	0.13 92	0.05 59	0.05 79	0.13 67	0.14 91	0.14 89	0.09 67	0.14 86	0.07 67	0.18 113	0.12 88	0.03 36	0.04 44	0.09 69	0.08 57	0.10 70	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.09 74	0.08 79	0.05 57	0.05 56	0.05 60	0.05 54	0.03 36	0.13 94	0.09 93	0.21 128	0.09 91	0.11 79	0.05 59	0.05 79	0.13 67	0.14 91	0.14 89	0.09 67	0.14 86	0.07 67	0.18 113	0.11 80	0.03 36	0.04 44	0.09 69	0.08 57	0.10 70	0.10 80

DFGA-Net	0.09 74	0.09 91	0.05 57	0.07 84	0.05 60	0.06 71	0.05 95	0.11 84	0.06 47	0.12 91	0.07 61	0.13 92	0.05 59	0.04 68	0.14 79	0.12 78	0.13 84	0.10 82	0.13 82	0.07 67	0.11 70	0.08 58	0.05 92	0.07 95	0.10 79	0.09 72	0.14 97	0.11 86

AIO_rvc	0.09 74	0.09 91	0.06 73	0.07 84	0.06 76	0.07 84	0.04 67	0.12 89	0.08 77	0.12 91	0.05 35	0.11 79	0.04 50	0.05 79	0.22 167	0.17 127	0.11 71	0.09 67	0.14 86	0.07 67	0.16 94	0.22 157	0.04 68	0.05 66	0.09 69	0.08 57	0.09 63	0.07 54

AIO_test	0.12 100	0.10 107	0.06 73	0.10 130	0.07 89	0.07 84	0.06 116	0.14 101	0.10 111	0.13 94	0.07 61	0.13 92	0.05 59	0.05 79	0.29 224	0.29 279	0.11 71	0.09 67	0.13 82	0.07 67	0.18 113	0.24 170	0.05 92	0.06 82	0.12 102	0.18 176	0.10 70	0.07 54

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 68	0.11 48	0.09 35	0.08 45	0.07 44	0.09 58	0.07 67	0.08 47	0.09 69	0.02 5	0.04 44	0.06 25	0.07 33	0.08 49	0.05 23

MaDis-Stereo	0.10 84	0.07 65	0.07 87	0.04 28	0.04 39	0.04 25	0.04 67	0.09 73	0.07 70	0.11 85	0.07 61	0.13 92	0.06 77	0.03 42	0.14 79	0.14 91	0.15 98	0.12 101	0.15 92	0.07 67	0.16 94	0.13 95	0.03 36	0.06 82	0.14 121	0.20 197	0.16 106	0.19 154

AEACV	0.07 59	0.08 79	0.04 33	0.05 56	0.05 60	0.04 25	0.03 36	0.05 39	0.03 7	0.05 35	0.05 35	0.06 39	0.03 25	0.03 42	0.17 99	0.13 84	0.09 59	0.08 58	0.12 75	0.07 67	0.10 63	0.10 76	0.03 36	0.04 44	0.08 60	0.12 96	0.07 27	0.05 23

RAFT_CTSACE	0.11 93	0.09 91	0.07 87	0.05 56	0.06 76	0.08 103	0.06 116	0.12 89	0.07 70	0.18 113	0.06 46	0.14 103	0.12 179	0.05 79	0.13 67	0.13 84	0.14 89	0.09 67	0.12 75	0.07 67	0.16 94	0.18 128	0.04 68	0.07 95	0.14 121	0.14 119	0.19 136	0.14 109

test_5	0.11 93	0.10 107	0.08 109	0.07 84	0.05 60	0.07 84	0.05 95	0.16 112	0.07 70	0.11 85	0.09 91	0.15 111	0.15 224	0.03 42	0.15 88	0.15 105	0.11 71	0.10 82	0.12 75	0.07 67	0.13 81	0.15 104	0.04 68	0.09 142	0.13 107	0.14 119	0.19 136	0.18 135

iRaftStereo_RVC	0.08 70	0.07 65	0.06 73	0.05 56	0.05 60	0.05 54	0.03 36	0.10 77	0.05 34	0.10 79	0.09 91	0.10 70	0.05 59	0.04 68	0.11 48	0.11 63	0.13 84	0.10 82	0.12 75	0.07 67	0.15 92	0.11 80	0.04 68	0.05 66	0.10 79	0.09 72	0.11 78	0.08 65

AFF-stereo	0.10 84	0.10 107	0.08 109	0.07 84	0.06 76	0.08 103	0.04 67	0.17 118	0.08 77	0.21 128	0.08 75	0.13 92	0.05 59	0.03 42	0.14 79	0.14 91	0.12 78	0.09 67	0.20 129	0.07 67	0.14 86	0.11 80	0.04 68	0.06 82	0.13 107	0.12 96	0.18 127	0.11 86

RYNet	0.15 124	0.07 65	0.06 73	0.05 56	0.06 76	0.06 71	0.04 67	0.07 63	0.13 188	0.06 51	0.06 46	0.06 39	0.05 59	0.04 68	1.96 370	0.11 63	0.09 59	0.13 116	0.10 65	0.07 67	0.08 47	0.07 45	0.13 254	0.06 82	0.09 69	0.22 217	0.11 78	0.08 65

GANet	0.10 84	0.10 107	0.09 130	0.10 130	0.10 146	0.12 164	0.09 172	0.13 94	0.08 77	0.10 79	0.10 105	0.14 103	0.06 77	0.06 98	0.11 48	0.12 78	0.14 89	0.14 129	0.11 70	0.07 67	0.11 70	0.08 58	0.08 154	0.08 113	0.11 89	0.09 72	0.11 78	0.11 86

TS	0.09 74	0.07 65	0.07 87	0.07 84	0.06 76	0.06 71	0.04 67	0.11 84	0.06 47	0.06 51	0.11 126	0.10 70	0.05 59	0.05 79	0.13 67	0.13 84	0.09 59	0.10 82	0.12 75	0.08 84	0.13 81	0.11 80	0.04 68	0.06 82	0.12 102	0.11 87	0.12 85	0.14 109

LG-G_1	0.09 74	0.08 79	0.06 73	0.08 104	0.07 89	0.08 103	0.05 95	0.09 73	0.06 47	0.09 73	0.07 61	0.13 92	0.06 77	0.07 107	0.14 79	0.12 78	0.13 84	0.10 82	0.15 92	0.08 84	0.14 86	0.17 120	0.05 92	0.05 66	0.09 69	0.09 72	0.12 85	0.11 86

LG-G	0.09 74	0.08 79	0.06 73	0.08 104	0.07 89	0.08 103	0.05 95	0.09 73	0.06 47	0.09 73	0.07 61	0.13 92	0.06 77	0.07 107	0.14 79	0.12 78	0.13 84	0.10 82	0.15 92	0.08 84	0.14 86	0.17 120	0.05 92	0.05 66	0.09 69	0.09 72	0.12 85	0.11 86

SGD-Stereo	0.13 107	0.07 65	0.05 57	0.06 75	0.06 76	0.08 103	0.03 36	0.08 72	0.08 77	0.10 79	0.06 46	0.13 92	0.06 77	0.04 68	0.93 330	0.17 127	0.18 121	0.10 82	0.16 99	0.08 84	0.18 113	0.11 80	0.06 110	0.06 82	0.10 79	0.11 87	0.16 106	0.13 98

YMNet	0.13 107	0.11 128	0.08 109	0.10 130	0.10 146	0.12 164	0.17 247	0.11 84	0.10 111	0.10 79	0.08 75	0.16 120	0.12 179	0.09 146	0.66 306	0.16 117	0.12 78	0.12 101	0.14 86	0.08 84	0.11 70	0.11 80	0.07 128	0.07 95	0.15 131	0.11 87	0.15 100	0.13 98

plain	0.10 84	0.09 91	0.07 87	0.06 75	0.06 76	0.07 84	0.04 67	0.13 94	0.06 47	0.16 98	0.06 46	0.11 79	0.04 50	0.04 68	0.16 93	0.16 117	0.16 103	0.12 101	0.15 92	0.08 84	0.15 92	0.11 80	0.04 68	0.07 95	0.12 102	0.12 96	0.12 85	0.14 109

StereoVision	0.07 59	0.05 38	0.05 57	0.04 28	0.04 39	0.05 54	0.03 36	0.07 63	0.11 134	0.05 35	0.06 46	0.05 20	0.06 77	0.02 6	0.13 67	0.13 84	0.09 59	0.07 44	0.10 65	0.08 84	0.08 47	0.07 45	0.03 36	0.05 66	0.11 89	0.10 82	0.13 92	0.13 98

MIF-Stereo (partial)	0.10 84	0.09 91	0.08 109	0.07 84	0.06 76	0.07 84	0.04 67	0.12 89	0.09 93	0.12 91	0.07 61	0.09 68	0.07 93	0.05 79	0.18 110	0.15 105	0.16 103	0.13 116	0.14 86	0.08 84	0.16 94	0.10 76	0.04 68	0.08 113	0.13 107	0.11 87	0.16 106	0.13 98

anonymousdsp	0.08 70	0.07 65	0.06 73	0.06 75	0.05 60	0.06 71	0.04 67	0.10 77	0.06 47	0.11 85	0.10 105	0.08 59	0.04 50	0.05 79	0.13 67	0.12 78	0.11 71	0.09 67	0.13 82	0.08 84	0.14 86	0.15 104	0.04 68	0.05 66	0.08 60	0.07 33	0.11 78	0.07 54

ARAFT	0.12 100	0.09 91	0.07 87	0.09 119	0.07 89	0.08 103	0.04 67	0.14 101	0.08 77	0.21 128	0.10 105	0.17 125	0.05 59	0.05 79	0.18 110	0.14 91	0.18 121	0.15 154	0.20 129	0.08 84	0.20 135	0.18 128	0.05 92	0.06 82	0.14 121	0.11 87	0.18 127	0.13 98

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 100	0.11 128	0.09 130	0.08 104	0.07 89	0.08 103	0.05 95	0.21 157	0.09 93	0.23 150	0.09 91	0.18 132	0.06 77	0.05 79	0.16 93	0.14 91	0.14 89	0.09 67	0.21 142	0.08 84	0.17 102	0.13 95	0.05 92	0.08 113	0.17 150	0.13 109	0.20 149	0.14 109

CVANet_RVC	0.10 84	0.12 144	0.11 172	0.13 174	0.09 125	0.11 148	0.08 155	0.12 89	0.08 77	0.09 73	0.14 154	0.10 70	0.07 93	0.07 107	0.11 48	0.11 63	0.11 71	0.11 93	0.11 70	0.08 84	0.11 70	0.08 58	0.06 110	0.08 113	0.11 89	0.09 72	0.11 78	0.12 93

LGtest1	0.09 74	0.07 65	0.06 73	0.06 75	0.06 76	0.07 84	0.04 67	0.10 77	0.09 93	0.09 73	0.10 105	0.10 70	0.05 59	0.06 98	0.15 88	0.13 84	0.15 98	0.11 93	0.15 92	0.09 96	0.16 94	0.15 104	0.05 92	0.05 66	0.10 79	0.09 72	0.12 85	0.10 80

HUF	0.13 107	0.09 91	0.07 87	0.08 104	0.08 111	0.07 84	0.04 67	0.15 105	0.08 77	0.18 113	0.07 61	0.12 85	0.07 93	0.06 98	0.43 269	0.45 335	0.15 98	0.10 82	0.20 129	0.09 96	0.21 144	0.21 149	0.06 110	0.06 82	0.11 89	0.08 57	0.11 78	0.08 65

UniTT-Stereo	0.11 93	0.07 65	0.06 73	0.05 56	0.05 60	0.06 71	0.04 67	0.10 77	0.07 70	0.13 94	0.06 46	0.12 85	0.12 179	0.08 119	0.18 110	0.14 91	0.16 103	0.12 101	0.19 120	0.09 96	0.17 102	0.12 88	0.07 128	0.06 82	0.12 102	0.19 186	0.10 70	0.13 98

RAFT+CT+SA	0.12 100	0.10 107	0.09 130	0.08 104	0.06 76	0.07 84	0.06 116	0.19 136	0.09 93	0.16 98	0.08 75	0.18 132	0.16 233	0.05 79	0.17 99	0.17 127	0.12 78	0.10 82	0.17 107	0.09 96	0.17 102	0.23 162	0.04 68	0.08 113	0.15 131	0.14 119	0.18 127	0.17 128

AASNet	0.10 84	0.10 107	0.07 87	0.10 130	0.10 146	0.11 148	0.08 155	0.11 84	0.06 47	0.10 79	0.11 126	0.10 70	0.06 77	0.07 107	0.14 79	0.11 63	0.13 84	0.11 93	0.11 70	0.09 96	0.11 70	0.12 88	0.06 110	0.08 113	0.11 89	0.10 82	0.10 70	0.08 65

raft+_RVC	0.12 100	0.10 107	0.08 109	0.09 119	0.08 111	0.09 125	0.06 116	0.18 127	0.09 93	0.22 137	0.12 136	0.15 111	0.07 93	0.06 98	0.16 93	0.14 91	0.16 103	0.12 101	0.20 129	0.09 96	0.19 125	0.17 120	0.05 92	0.07 95	0.14 121	0.13 109	0.16 106	0.13 98

HCRNet	0.15 124	0.19 272	0.08 109	0.23 272	0.09 125	0.16 208	0.09 172	0.16 112	0.06 47	0.49 354	0.16 180	0.25 199	0.08 109	0.09 146	0.43 269	0.11 63	0.16 103	0.10 82	0.21 142	0.09 96	0.13 81	0.08 58	0.11 227	0.07 95	0.09 69	0.09 72	0.14 97	0.11 86

MMNet	0.10 84	0.09 91	0.07 87	0.10 130	0.08 111	0.09 125	0.06 116	0.10 77	0.08 77	0.08 71	0.09 91	0.12 85	0.06 77	0.08 119	0.22 167	0.11 63	0.12 78	0.11 93	0.12 75	0.09 96	0.11 70	0.08 58	0.06 110	0.08 113	0.10 79	0.11 87	0.13 92	0.12 93

delet	0.08 70	0.08 79	0.07 87	0.09 119	0.07 89	0.08 103	0.06 116	0.07 63	0.06 47	0.09 73	0.07 61	0.11 79	0.06 77	0.06 98	0.12 60	0.10 51	0.10 68	0.09 67	0.08 44	0.09 96	0.09 59	0.07 45	0.05 92	0.06 82	0.09 69	0.09 72	0.10 70	0.08 65

CCAANet	0.11 93	0.10 107	0.10 143	0.10 130	0.08 111	0.09 125	0.11 201	0.13 94	0.10 111	0.11 85	0.10 105	0.18 132	0.08 109	0.07 107	0.16 93	0.14 91	0.14 89	0.11 93	0.10 65	0.09 96	0.13 81	0.09 69	0.07 128	0.06 82	0.11 89	0.12 96	0.21 157	0.14 109

small-0shot	0.16 142	0.08 79	0.06 73	0.07 84	0.07 89	0.08 103	0.04 67	0.20 138	0.12 161	0.22 137	0.08 75	0.20 149	0.11 164	0.11 186	0.18 110	0.29 279	0.22 176	0.16 176	0.19 120	0.10 106	0.43 269	0.44 278	0.06 110	0.07 95	0.16 136	0.14 119	0.16 106	0.22 184

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 100	0.09 91	0.06 73	0.06 75	0.07 89	0.06 71	0.04 67	0.17 118	0.08 77	0.24 173	0.08 75	0.14 103	0.06 77	0.06 98	0.17 99	0.14 91	0.18 121	0.13 116	0.18 111	0.10 106	0.23 168	0.23 162	0.06 110	0.06 82	0.10 79	0.13 109	0.14 97	0.16 122

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 93	0.08 79	0.06 73	0.07 84	0.07 89	0.07 84	0.03 36	0.16 112	0.09 93	0.24 173	0.09 91	0.10 70	0.06 77	0.05 79	0.15 88	0.17 127	0.17 110	0.12 101	0.16 99	0.10 106	0.24 172	0.17 120	0.04 68	0.05 66	0.10 79	0.11 87	0.13 92	0.09 77

IGEV-Stereo+	0.10 84	0.11 128	0.05 57	0.05 56	0.06 76	0.06 71	0.03 36	0.16 112	0.08 77	0.24 173	0.13 146	0.11 79	0.06 77	0.05 79	0.13 67	0.15 105	0.14 89	0.10 82	0.15 92	0.10 106	0.18 113	0.15 104	0.05 92	0.04 44	0.10 79	0.12 96	0.08 49	0.09 77

MIM_Stereo	0.11 93	0.09 91	0.07 87	0.08 104	0.07 89	0.09 125	0.04 67	0.13 94	0.06 47	0.19 120	0.08 75	0.11 79	0.05 59	0.05 79	0.16 93	0.15 105	0.17 110	0.12 101	0.20 129	0.10 106	0.18 113	0.15 104	0.04 68	0.07 95	0.11 89	0.10 82	0.15 100	0.10 80

LL-Strereo2	0.12 100	0.08 79	0.07 87	0.07 84	0.07 89	0.06 71	0.04 67	0.15 105	0.10 111	0.22 137	0.10 105	0.13 92	0.07 93	0.07 107	0.15 88	0.15 105	0.18 121	0.11 93	0.20 129	0.10 106	0.20 135	0.28 204	0.05 92	0.07 95	0.12 102	0.13 109	0.15 100	0.10 80

TestStereo1	0.14 114	0.12 144	0.08 109	0.07 84	0.07 89	0.08 103	0.07 134	0.14 101	0.10 111	0.17 106	0.09 91	0.14 103	0.17 246	0.05 79	0.23 179	0.17 127	0.16 103	0.12 101	0.19 120	0.10 106	0.19 125	0.24 170	0.04 68	0.07 95	0.18 165	0.17 159	0.26 203	0.20 162

TESTraft	0.13 107	0.11 128	0.08 109	0.07 84	0.07 89	0.07 84	0.07 134	0.15 105	0.11 134	0.16 98	0.10 105	0.14 103	0.16 233	0.05 79	0.24 196	0.17 127	0.15 98	0.12 101	0.18 111	0.10 106	0.18 113	0.22 157	0.04 68	0.08 113	0.17 150	0.17 159	0.23 168	0.19 154

SA-5K	0.14 114	0.12 144	0.08 109	0.07 84	0.07 89	0.08 103	0.07 134	0.14 101	0.10 111	0.17 106	0.09 91	0.14 103	0.17 246	0.05 79	0.23 179	0.17 127	0.16 103	0.12 101	0.19 120	0.10 106	0.19 125	0.24 170	0.04 68	0.07 95	0.18 165	0.17 159	0.26 203	0.20 162

DMCA	0.11 93	0.09 91	0.10 143	0.08 104	0.09 125	0.08 103	0.09 172	0.13 94	0.10 111	0.11 85	0.13 146	0.12 85	0.08 109	0.09 146	0.20 134	0.14 91	0.15 98	0.14 129	0.12 75	0.10 106	0.14 86	0.09 69	0.08 154	0.08 113	0.11 89	0.13 109	0.11 78	0.12 93

RASNet	0.15 124	0.14 188	0.14 222	0.13 174	0.11 165	0.12 164	0.10 188	0.24 197	0.12 161	0.22 137	0.14 154	0.18 132	0.12 179	0.09 146	0.16 93	0.18 150	0.19 133	0.13 116	0.16 99	0.10 106	0.22 154	0.16 113	0.07 128	0.14 246	0.16 136	0.16 149	0.26 203	0.22 184

AANet_RVC	0.09 74	0.08 79	0.08 109	0.07 84	0.09 125	0.06 71	0.06 116	0.09 73	0.09 93	0.08 71	0.09 91	0.08 59	0.07 93	0.06 98	0.14 79	0.11 63	0.11 71	0.12 101	0.11 70	0.10 106	0.10 63	0.09 69	0.07 128	0.08 113	0.11 89	0.12 96	0.12 85	0.14 109

HITNet	0.14 114	0.11 128	0.10 143	0.11 150	0.10 146	0.10 132	0.07 134	0.18 127	0.11 134	0.24 173	0.13 146	0.18 132	0.10 138	0.09 146	0.20 134	0.14 91	0.17 110	0.14 129	0.16 99	0.10 106	0.20 135	0.22 157	0.08 154	0.09 142	0.15 131	0.14 119	0.24 179	0.18 135
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
S2M2_XL	0.15 124	0.10 107	0.11 172	0.08 104	0.08 111	0.11 148	0.09 172	0.22 168	0.09 93	0.22 137	0.10 105	0.24 188	0.08 109	0.08 119	0.18 110	0.19 170	0.24 208	0.13 116	0.19 120	0.11 119	0.36 236	0.21 149	0.09 173	0.08 113	0.14 121	0.12 96	0.18 127	0.20 162
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.17 157	0.15 211	0.11 172	0.12 165	0.12 180	0.13 176	0.08 155	0.21 157	0.16 240	0.22 137	0.18 197	0.17 125	0.10 138	0.10 168	0.44 273	0.19 170	0.20 143	0.15 154	0.23 159	0.11 119	0.17 102	0.15 104	0.09 173	0.10 173	0.18 165	0.17 159	0.20 149	0.22 184

CASnet	0.15 124	0.12 144	0.08 109	0.10 130	0.11 165	0.14 184	0.06 116	0.23 181	0.12 161	0.28 231	0.15 164	0.23 181	0.10 138	0.09 146	0.19 116	0.15 105	0.20 143	0.11 93	0.26 181	0.11 119	0.34 220	0.19 141	0.07 128	0.08 113	0.16 136	0.12 96	0.20 149	0.17 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.14 114	0.11 128	0.08 109	0.09 119	0.08 111	0.08 103	0.05 95	0.17 118	0.10 111	0.17 106	0.16 180	0.15 111	0.10 138	0.10 168	0.20 134	0.18 150	0.17 110	0.14 129	0.19 120	0.11 119	0.22 154	0.23 162	0.07 128	0.08 113	0.17 150	0.16 149	0.17 121	0.23 195

anonymousdsp2	0.13 107	0.12 144	0.09 130	0.09 119	0.08 111	0.10 132	0.07 134	0.18 127	0.08 77	0.20 124	0.16 180	0.15 111	0.07 93	0.07 107	0.15 88	0.15 105	0.17 110	0.12 101	0.23 159	0.11 119	0.19 125	0.21 149	0.07 128	0.08 113	0.13 107	0.11 87	0.18 127	0.12 93

IER	0.15 124	0.11 128	0.10 143	0.12 165	0.10 146	0.12 164	0.08 155	0.17 118	0.10 111	0.18 113	0.17 193	0.20 149	0.10 138	0.11 186	0.47 280	0.15 105	0.18 121	0.14 129	0.16 99	0.11 119	0.16 94	0.12 88	0.09 173	0.09 142	0.14 121	0.16 149	0.19 136	0.18 135

test_4	0.14 114	0.09 91	0.10 143	0.07 84	0.07 89	0.05 54	0.05 95	0.17 118	0.11 134	0.24 173	0.08 75	0.15 111	0.08 109	0.07 107	0.19 116	0.18 150	0.18 121	0.12 101	0.17 107	0.11 119	0.23 168	0.27 196	0.04 68	0.09 142	0.14 121	0.20 197	0.26 203	0.23 195

CREStereo++_RVC	0.18 168	0.12 144	0.10 143	0.11 150	0.12 180	0.11 148	0.08 155	0.23 181	0.12 161	0.28 231	0.13 146	0.22 175	0.19 265	0.10 168	0.22 167	0.22 220	0.24 208	0.12 101	0.22 152	0.11 119	0.34 220	0.25 180	0.07 128	0.09 142	0.19 176	0.15 135	0.62 337	0.23 195
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
UPFNet	0.13 107	0.11 128	0.12 195	0.12 165	0.11 165	0.13 176	0.10 188	0.15 105	0.12 161	0.17 106	0.13 146	0.15 111	0.09 122	0.11 186	0.23 179	0.15 105	0.17 110	0.15 154	0.16 99	0.11 119	0.13 81	0.11 80	0.09 173	0.09 142	0.13 107	0.13 109	0.19 136	0.13 98

DF_test	0.13 107	0.09 91	0.08 109	0.05 56	0.07 89	0.08 103	0.04 67	0.20 138	0.10 111	0.24 173	0.08 75	0.22 175	0.08 109	0.10 168	0.21 148	0.19 170	0.22 176	0.12 101	0.17 107	0.12 128	0.31 203	0.21 149	0.08 154	0.08 113	0.11 89	0.14 119	0.13 92	0.12 93

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 124	0.07 65	0.08 109	0.05 56	0.07 89	0.07 84	0.04 67	0.20 138	0.13 188	0.23 150	0.13 146	0.21 163	0.09 122	0.11 186	0.20 134	0.21 202	0.19 133	0.11 93	0.15 92	0.12 128	0.37 241	0.29 209	0.08 154	0.08 113	0.18 165	0.13 109	0.16 106	0.20 162

G2L-Stereo	0.16 142	0.14 188	0.11 172	0.12 165	0.13 198	0.12 164	0.09 172	0.20 138	0.11 134	0.24 173	0.16 180	0.19 142	0.16 233	0.11 186	0.29 224	0.16 117	0.20 143	0.15 154	0.18 111	0.12 128	0.20 135	0.16 113	0.11 227	0.10 173	0.18 165	0.19 186	0.23 168	0.17 128

MGS-Stereo	0.15 124	0.12 144	0.08 109	0.07 84	0.07 89	0.07 84	0.05 95	0.16 112	0.07 70	0.13 94	0.10 105	0.13 92	0.06 77	0.08 119	0.98 335	0.13 84	0.19 133	0.15 154	0.18 111	0.12 128	0.19 125	0.16 113	0.07 128	0.08 113	0.13 107	0.12 96	0.17 121	0.15 117

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 124	0.11 128	0.10 143	0.11 150	0.08 111	0.09 125	0.05 95	0.18 127	0.17 250	0.23 150	0.18 197	0.18 132	0.10 138	0.09 146	0.19 116	0.17 127	0.19 133	0.15 154	0.18 111	0.12 128	0.19 125	0.26 188	0.07 128	0.09 142	0.16 136	0.22 217	0.16 106	0.21 173

4D-IteraStereo	0.14 114	0.10 107	0.09 130	0.10 130	0.08 111	0.08 103	0.05 95	0.21 157	0.12 161	0.26 201	0.12 136	0.20 149	0.08 109	0.07 107	0.19 116	0.18 150	0.20 143	0.15 154	0.22 152	0.12 128	0.27 192	0.29 209	0.05 92	0.08 113	0.14 121	0.14 119	0.19 136	0.13 98

LoS_RVC	0.16 142	0.13 165	0.10 143	0.07 84	0.09 125	0.08 103	0.06 116	0.17 118	0.11 134	0.23 150	0.16 180	0.17 125	0.11 164	0.09 146	0.21 148	0.22 220	0.17 110	0.16 176	0.24 167	0.12 128	0.33 213	0.31 218	0.08 154	0.09 142	0.20 189	0.15 135	0.16 106	0.20 162

tt_ll	0.16 142	0.13 165	0.10 143	0.07 84	0.09 125	0.08 103	0.06 116	0.17 118	0.11 134	0.23 150	0.16 180	0.17 125	0.11 164	0.09 146	0.21 148	0.22 220	0.17 110	0.16 176	0.24 167	0.12 128	0.33 213	0.31 218	0.08 154	0.09 142	0.20 189	0.15 135	0.16 106	0.20 162

EGLCR-Stereo	0.20 196	0.12 144	0.10 143	0.11 150	0.11 165	0.13 176	0.06 116	0.23 181	0.11 134	0.27 212	0.09 91	0.24 188	0.09 122	0.09 146	0.18 110	0.21 202	0.24 208	0.16 176	0.29 206	0.12 128	0.36 236	0.46 285	0.07 128	0.09 142	0.15 131	0.25 247	0.93 360	0.25 218

Sa-1000	0.17 157	0.13 165	0.09 130	0.09 119	0.09 125	0.11 148	0.05 95	0.22 168	0.11 134	0.24 173	0.11 126	0.24 188	0.09 122	0.10 168	0.22 167	0.18 150	0.21 159	0.17 193	0.28 196	0.12 128	0.25 177	0.33 226	0.06 110	0.09 142	0.24 247	0.20 197	0.26 203	0.22 184

SA	0.15 124	0.13 165	0.09 130	0.09 119	0.08 111	0.11 148	0.06 116	0.21 157	0.10 111	0.23 150	0.09 91	0.23 181	0.07 93	0.07 107	0.19 116	0.18 150	0.18 121	0.15 154	0.24 167	0.12 128	0.20 135	0.26 188	0.05 92	0.09 142	0.20 189	0.20 197	0.27 220	0.23 195

rafts_anoy	0.14 114	0.14 188	0.11 172	0.11 150	0.11 165	0.10 132	0.07 134	0.21 157	0.08 77	0.21 128	0.15 164	0.17 125	0.07 93	0.06 98	0.20 134	0.17 127	0.20 143	0.17 193	0.22 152	0.12 128	0.21 144	0.18 128	0.06 110	0.09 142	0.16 136	0.15 135	0.15 100	0.17 128

s12784h	0.22 219	0.16 222	0.13 213	0.19 246	0.14 217	0.12 164	0.08 155	0.24 197	0.11 134	0.29 249	0.16 180	0.27 224	0.15 224	0.10 168	0.22 167	0.26 264	0.26 238	0.13 116	0.29 206	0.12 128	0.50 305	0.30 213	0.08 154	0.10 173	0.24 247	0.21 207	0.65 343	0.47 301

CFNet_pseudo	0.20 196	0.16 222	0.16 248	0.19 246	0.16 241	0.16 208	0.13 222	0.24 197	0.14 204	0.28 231	0.21 229	0.22 175	0.19 265	0.12 219	0.63 301	0.17 127	0.20 143	0.17 193	0.30 212	0.12 128	0.21 144	0.17 120	0.12 246	0.12 211	0.20 189	0.20 197	0.25 190	0.26 230

RALCasStereoNet	0.15 124	0.14 188	0.10 143	0.13 174	0.11 165	0.10 132	0.07 134	0.20 138	0.08 77	0.23 150	0.13 146	0.19 142	0.08 109	0.07 107	0.20 134	0.18 150	0.22 176	0.17 193	0.20 129	0.12 128	0.22 154	0.21 149	0.07 128	0.09 142	0.18 165	0.15 135	0.15 100	0.15 117

FINET	0.16 142	0.15 211	0.15 235	0.16 216	0.12 180	0.13 176	0.14 231	0.18 127	0.15 220	0.17 106	0.15 164	0.18 132	0.12 179	0.11 186	0.23 179	0.18 150	0.19 133	0.14 129	0.23 159	0.12 128	0.18 113	0.14 101	0.12 246	0.12 211	0.16 136	0.16 149	0.18 127	0.16 122

BEATNet_4x	0.19 185	0.14 188	0.12 195	0.13 174	0.13 198	0.12 164	0.10 188	0.20 138	0.14 204	0.27 212	0.14 154	0.21 163	0.13 200	0.11 186	0.32 240	0.20 191	0.22 176	0.22 273	0.20 129	0.12 128	0.31 203	0.41 266	0.10 200	0.12 211	0.17 150	0.16 149	0.26 203	0.23 195

CFNet	0.16 142	0.15 211	0.12 195	0.18 236	0.15 235	0.14 184	0.11 201	0.23 181	0.12 161	0.21 128	0.16 180	0.29 241	0.14 218	0.11 186	0.21 148	0.13 84	0.20 143	0.16 176	0.18 111	0.12 128	0.17 102	0.13 95	0.08 154	0.12 211	0.20 189	0.17 159	0.22 164	0.21 173

iResNet_ROB	0.17 157	0.14 188	0.12 195	0.15 205	0.11 165	0.15 199	0.11 201	0.25 216	0.12 161	0.25 188	0.16 180	0.19 142	0.21 272	0.09 146	0.25 208	0.16 117	0.22 176	0.16 176	0.29 206	0.12 128	0.23 168	0.16 113	0.09 173	0.12 211	0.20 189	0.17 159	0.26 203	0.21 173

anonymous	0.17 157	0.08 79	0.07 87	0.06 75	0.10 146	0.09 125	0.07 134	0.21 157	0.11 134	0.22 137	0.08 75	0.22 175	0.12 179	0.11 186	0.19 116	0.31 288	0.23 191	0.17 193	0.24 167	0.13 147	0.45 277	0.44 278	0.06 110	0.09 142	0.18 165	0.12 96	0.18 127	0.22 184

LGCAT	0.15 124	0.12 144	0.10 143	0.09 119	0.09 125	0.11 148	0.07 134	0.21 157	0.12 161	0.23 150	0.11 126	0.19 142	0.10 138	0.08 119	0.19 116	0.21 202	0.24 208	0.14 129	0.21 142	0.13 147	0.37 241	0.24 170	0.10 200	0.08 113	0.14 121	0.15 135	0.18 127	0.16 122

ManiGeoR	0.20 196	0.16 222	0.12 195	0.17 226	0.12 180	0.14 184	0.09 172	0.28 264	0.15 220	0.25 188	0.18 197	0.24 188	0.09 122	0.09 146	0.76 312	0.18 150	0.22 176	0.16 176	0.34 227	0.13 147	0.22 154	0.24 170	0.09 173	0.12 211	0.19 176	0.21 207	0.20 149	0.19 154

HLF11	0.20 196	0.15 211	0.11 172	0.14 186	0.10 146	0.12 164	0.08 155	0.36 310	0.12 161	0.24 173	0.15 164	0.21 163	0.09 122	0.09 146	0.82 319	0.17 127	0.22 176	0.17 193	0.40 251	0.13 147	0.19 125	0.22 157	0.10 200	0.10 173	0.17 150	0.19 186	0.19 136	0.20 162

HLf10	0.20 196	0.16 222	0.12 195	0.17 226	0.12 180	0.14 184	0.09 172	0.28 264	0.15 220	0.25 188	0.18 197	0.24 188	0.09 122	0.09 146	0.76 312	0.18 150	0.22 176	0.16 176	0.34 227	0.13 147	0.22 154	0.24 170	0.09 173	0.12 211	0.19 176	0.21 207	0.20 149	0.19 154

castereo++	0.17 157	0.11 128	0.09 130	0.12 165	0.09 125	0.10 132	0.06 116	0.22 168	0.12 161	0.27 212	0.11 126	0.27 224	0.10 138	0.08 119	0.17 99	0.21 202	0.24 208	0.14 129	0.25 179	0.13 147	0.44 275	0.31 218	0.08 154	0.10 173	0.17 150	0.17 159	0.36 274	0.19 154

castereo	0.17 157	0.12 144	0.10 143	0.10 130	0.10 146	0.11 148	0.06 116	0.22 168	0.13 188	0.26 201	0.14 154	0.23 181	0.08 109	0.07 107	0.19 116	0.22 220	0.25 222	0.14 129	0.28 196	0.13 147	0.45 277	0.34 233	0.07 128	0.09 142	0.19 176	0.20 197	0.19 136	0.20 162

test_for_model	0.18 168	0.10 107	0.07 87	0.08 104	0.09 125	0.07 84	0.05 95	0.20 138	0.11 134	0.25 188	0.08 75	0.25 199	0.07 93	0.08 119	0.17 99	0.19 170	1.29 376	0.14 129	0.24 167	0.13 147	0.38 246	0.18 128	0.07 128	0.07 95	0.13 107	0.14 119	0.16 106	0.18 135

trnet	0.16 142	0.13 165	0.10 143	0.11 150	0.10 146	0.10 132	0.06 116	0.24 197	0.09 93	0.28 231	0.12 136	0.26 211	0.11 164	0.10 168	0.20 134	0.22 220	0.25 222	0.13 116	0.21 142	0.13 147	0.32 208	0.20 146	0.08 154	0.09 142	0.17 150	0.17 159	0.24 179	0.23 195

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 168	0.10 107	0.07 87	0.08 104	0.09 125	0.07 84	0.05 95	0.20 138	0.11 134	0.25 188	0.08 75	0.25 199	0.07 93	0.08 119	0.17 99	0.19 170	1.29 376	0.14 129	0.24 167	0.13 147	0.38 246	0.18 128	0.07 128	0.07 95	0.13 107	0.14 119	0.16 106	0.18 135

testlalala	0.18 168	0.10 107	0.07 87	0.08 104	0.09 125	0.07 84	0.05 95	0.20 138	0.11 134	0.25 188	0.08 75	0.25 199	0.07 93	0.08 119	0.17 99	0.19 170	1.29 376	0.14 129	0.24 167	0.13 147	0.38 246	0.18 128	0.07 128	0.07 95	0.13 107	0.14 119	0.16 106	0.18 135

GCAPDPT-zeroshot	0.18 168	0.10 107	0.07 87	0.08 104	0.09 125	0.07 84	0.05 95	0.20 138	0.11 134	0.25 188	0.08 75	0.25 199	0.07 93	0.08 119	0.17 99	0.19 170	1.29 376	0.14 129	0.24 167	0.13 147	0.38 246	0.18 128	0.07 128	0.07 95	0.13 107	0.14 119	0.16 106	0.18 135

GCAP-Stereo	0.18 168	0.10 107	0.07 87	0.08 104	0.09 125	0.07 84	0.05 95	0.20 138	0.11 134	0.25 188	0.08 75	0.25 199	0.07 93	0.08 119	0.17 99	0.19 170	1.29 376	0.14 129	0.24 167	0.13 147	0.38 246	0.18 128	0.07 128	0.07 95	0.13 107	0.14 119	0.16 106	0.18 135

CES	0.18 168	0.10 107	0.10 143	0.09 119	0.11 165	0.10 132	0.05 95	0.42 326	0.10 111	0.20 124	0.27 271	0.23 181	0.10 138	0.12 219	0.26 212	0.23 232	0.25 222	0.15 154	0.20 129	0.13 147	0.45 277	0.26 188	0.09 173	0.08 113	0.19 176	0.15 135	0.19 136	0.24 211

CIPLG	0.15 124	0.11 128	0.08 109	0.10 130	0.09 125	0.11 148	0.08 155	0.23 181	0.09 93	0.23 150	0.14 154	0.20 149	0.10 138	0.12 219	0.23 179	0.17 127	0.21 159	0.14 129	0.21 142	0.13 147	0.22 154	0.28 204	0.06 110	0.09 142	0.16 136	0.12 96	0.21 157	0.13 98

IPLGR_C	0.15 124	0.11 128	0.08 109	0.10 130	0.09 125	0.11 148	0.08 155	0.23 181	0.09 93	0.23 150	0.14 154	0.20 149	0.10 138	0.12 219	0.21 148	0.17 127	0.21 159	0.14 129	0.21 142	0.13 147	0.22 154	0.28 204	0.06 110	0.09 142	0.16 136	0.12 96	0.21 157	0.14 109

GMOStereo	0.16 142	0.12 144	0.10 143	0.10 130	0.08 111	0.10 132	0.07 134	0.23 181	0.12 161	0.28 231	0.10 105	0.21 163	0.13 200	0.08 119	0.20 134	0.18 150	0.21 159	0.14 129	0.23 159	0.13 147	0.26 184	0.36 244	0.05 92	0.08 113	0.22 214	0.19 186	0.24 179	0.18 135

error version	0.16 142	0.12 144	0.10 143	0.10 130	0.08 111	0.10 132	0.07 134	0.23 181	0.12 161	0.28 231	0.10 105	0.21 163	0.13 200	0.08 119	0.20 134	0.18 150	0.21 159	0.14 129	0.23 159	0.13 147	0.26 184	0.36 244	0.05 92	0.08 113	0.22 214	0.19 186	0.24 179	0.18 135

test-v	0.16 142	0.12 144	0.10 143	0.10 130	0.08 111	0.10 132	0.07 134	0.23 181	0.12 161	0.28 231	0.10 105	0.21 163	0.13 200	0.08 119	0.20 134	0.18 150	0.21 159	0.14 129	0.23 159	0.13 147	0.26 184	0.36 244	0.05 92	0.08 113	0.22 214	0.19 186	0.24 179	0.18 135

ACRE	0.15 124	0.11 128	0.08 109	0.10 130	0.09 125	0.11 148	0.08 155	0.23 181	0.09 93	0.23 150	0.15 164	0.20 149	0.10 138	0.12 219	0.21 148	0.17 127	0.21 159	0.14 129	0.21 142	0.13 147	0.22 154	0.27 196	0.06 110	0.09 142	0.16 136	0.12 96	0.21 157	0.13 98

test-2	0.16 142	0.12 144	0.10 143	0.10 130	0.08 111	0.10 132	0.07 134	0.23 181	0.12 161	0.28 231	0.10 105	0.21 163	0.13 200	0.08 119	0.20 134	0.18 150	0.21 159	0.14 129	0.23 159	0.13 147	0.26 184	0.36 244	0.05 92	0.08 113	0.22 214	0.19 186	0.24 179	0.18 135

TestStereo	0.17 157	0.17 240	0.14 222	0.15 205	0.11 165	0.15 199	0.11 201	0.25 216	0.13 188	0.30 253	0.15 164	0.25 199	0.11 164	0.08 119	0.19 116	0.14 91	0.23 191	0.13 116	0.27 189	0.13 147	0.27 192	0.15 104	0.09 173	0.14 246	0.21 202	0.15 135	0.21 157	0.19 154

raftrobust	0.15 124	0.12 144	0.11 172	0.11 150	0.10 146	0.08 103	0.06 116	0.22 168	0.09 93	0.27 212	0.13 146	0.19 142	0.08 109	0.08 119	0.21 148	0.18 150	0.21 159	0.15 154	0.28 196	0.13 147	0.25 177	0.23 162	0.08 154	0.08 113	0.19 176	0.17 159	0.17 121	0.16 122

ADLNet	0.21 212	0.17 240	0.12 195	0.16 216	0.14 217	0.18 229	0.15 239	0.20 138	0.11 134	0.17 106	0.15 164	0.33 268	0.13 200	0.31 328	1.12 340	0.15 105	0.20 143	0.14 129	0.18 111	0.13 147	0.16 94	0.18 128	0.15 270	0.09 142	0.17 150	0.18 176	0.19 136	0.17 128

UNet	0.15 124	0.13 165	0.13 213	0.14 186	0.12 180	0.14 184	0.10 188	0.20 138	0.12 161	0.21 128	0.15 164	0.17 125	0.12 179	0.13 237	0.21 148	0.15 105	0.20 143	0.17 193	0.18 111	0.13 147	0.17 102	0.14 101	0.10 200	0.12 211	0.15 131	0.17 159	0.20 149	0.17 128

PMTNet	0.18 168	0.15 211	0.11 172	0.14 186	0.11 165	0.09 125	0.09 172	0.22 168	0.10 111	0.29 249	0.11 126	0.25 199	0.08 109	0.09 146	0.24 196	0.27 270	0.24 208	0.13 116	0.28 196	0.13 147	0.35 231	0.24 170	0.09 173	0.08 113	0.22 214	0.17 159	0.23 168	0.25 218

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 168	0.18 258	0.18 268	0.17 226	0.21 275	0.16 208	0.26 299	0.19 136	0.24 287	0.22 137	0.20 218	0.26 211	0.12 179	0.19 290	0.24 196	0.16 117	0.19 133	0.16 176	0.19 120	0.13 147	0.16 94	0.17 120	0.11 227	0.11 190	0.17 150	0.22 217	0.19 136	0.21 173
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.18 168	0.14 188	0.16 248	0.14 186	0.14 217	0.11 148	0.09 172	0.25 216	0.13 188	0.27 212	0.26 263	0.25 199	0.17 246	0.09 146	0.19 116	0.16 117	0.19 133	0.15 154	0.41 252	0.13 147	0.24 172	0.18 128	0.10 200	0.14 246	0.17 150	0.15 135	0.22 164	0.18 135

depth_test_26	0.18 168	0.12 144	0.09 130	0.08 104	0.09 125	0.08 103	0.06 116	0.30 284	0.10 111	0.35 300	0.11 126	0.40 293	0.09 122	0.10 168	0.20 134	0.21 202	0.32 293	0.15 154	0.29 206	0.14 175	0.46 287	0.26 188	0.12 246	0.09 142	0.16 136	0.16 149	0.17 121	0.21 173

HLf8	0.21 212	0.16 222	0.12 195	0.16 216	0.13 198	0.13 176	0.10 188	0.31 289	0.14 204	0.26 201	0.19 207	0.25 199	0.12 179	0.10 168	0.54 294	0.19 170	0.23 191	0.17 193	0.45 266	0.14 175	0.31 203	0.31 218	0.10 200	0.13 235	0.20 189	0.23 227	0.26 203	0.23 195

TestStereo_HLe17	0.21 212	0.18 258	0.12 195	0.19 246	0.14 217	0.15 199	0.10 188	0.36 310	0.16 240	0.28 231	0.18 197	0.26 211	0.12 179	0.09 146	0.46 278	0.19 170	0.22 176	0.16 176	0.35 237	0.14 175	0.32 208	0.34 233	0.09 173	0.15 259	0.23 234	0.22 217	0.25 190	0.21 173

TestStereo_HL2	0.19 185	0.16 222	0.12 195	0.14 186	0.12 180	0.15 199	0.10 188	0.24 197	0.15 220	0.29 249	0.22 238	0.26 211	0.13 200	0.10 168	0.21 148	0.19 170	0.23 191	0.17 193	0.35 237	0.14 175	0.25 177	0.25 180	0.10 200	0.12 211	0.21 202	0.22 217	0.25 190	0.26 230

GGDA	0.19 185	0.15 211	0.13 213	0.14 186	0.12 180	0.16 208	0.10 188	0.24 197	0.15 220	0.30 253	0.21 229	0.26 211	0.13 200	0.10 168	0.21 148	0.19 170	0.23 191	0.16 176	0.33 219	0.14 175	0.25 177	0.25 180	0.10 200	0.12 211	0.21 202	0.23 227	0.26 203	0.25 218

DepthFocus	0.14 114	0.09 91	0.07 87	0.10 130	0.07 89	0.08 103	0.05 95	0.20 138	0.10 111	0.23 150	0.10 105	0.18 132	0.07 93	0.11 186	0.19 116	0.21 202	0.22 176	0.13 116	0.22 152	0.14 175	0.35 231	0.24 170	0.10 200	0.07 95	0.11 89	0.13 109	0.17 121	0.18 135

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 231	0.17 240	0.08 109	0.22 263	0.21 275	0.29 301	0.17 247	0.25 216	0.11 134	0.42 338	0.19 207	0.43 297	0.09 122	0.11 186	0.19 116	0.25 253	0.25 222	0.16 176	0.28 196	0.14 175	0.41 260	0.39 258	0.07 128	0.09 142	0.20 189	0.18 176	0.27 220	0.49 302

raft_robust	0.18 168	0.13 165	0.10 143	0.14 186	0.09 125	0.11 148	0.08 155	0.25 216	0.12 161	0.30 253	0.10 105	0.24 188	0.14 218	0.10 168	0.24 196	0.21 202	0.21 159	0.17 193	0.34 227	0.14 175	0.27 192	0.31 218	0.06 110	0.10 173	0.22 214	0.21 207	0.24 179	0.21 173

UDGNet	0.23 231	0.19 272	0.14 222	0.36 316	0.30 314	0.32 309	0.29 306	0.22 168	0.15 220	0.21 128	0.20 218	0.21 163	0.08 109	0.52 346	0.20 134	0.17 127	0.21 159	0.17 193	0.25 179	0.14 175	0.26 184	0.30 213	0.30 330	0.10 173	0.24 247	0.20 197	0.22 164	0.20 162

dd	0.19 185	0.17 240	0.10 143	0.34 312	0.12 180	0.24 278	0.11 201	0.21 157	0.10 111	0.22 137	0.10 105	0.37 283	0.10 138	0.09 146	0.37 257	0.17 127	0.28 264	0.14 129	0.35 237	0.14 175	0.19 125	0.14 101	0.09 173	0.13 235	0.21 202	0.15 135	0.26 203	0.21 173

GLC_STEREO	0.18 168	0.15 211	0.16 248	0.15 205	0.14 217	0.14 184	0.11 201	0.26 233	0.10 111	0.28 231	0.18 197	0.20 149	0.10 138	0.11 186	0.19 116	0.19 170	0.28 264	0.15 154	0.24 167	0.14 175	0.37 241	0.23 162	0.09 173	0.10 173	0.19 176	0.13 109	0.30 248	0.18 135

IPLG	0.22 219	0.12 144	0.11 172	0.10 130	0.10 146	0.10 132	0.07 134	0.22 168	0.09 93	0.24 173	0.15 164	0.21 163	0.09 122	0.11 186	1.93 368	0.18 150	0.21 159	0.16 176	0.24 167	0.14 175	0.20 135	0.32 223	0.06 110	0.10 173	0.18 165	0.18 176	0.24 179	0.14 109

RALAANet	0.14 114	0.13 165	0.11 172	0.10 130	0.10 146	0.11 148	0.07 134	0.17 118	0.10 111	0.16 98	0.15 164	0.15 111	0.09 122	0.06 98	0.19 116	0.16 117	0.18 121	0.17 193	0.26 181	0.14 175	0.24 172	0.23 162	0.07 128	0.09 142	0.16 136	0.15 135	0.20 149	0.16 122

CREStereo	0.17 157	0.13 165	0.11 172	0.11 150	0.10 146	0.10 132	0.06 116	0.24 197	0.10 111	0.27 212	0.12 136	0.26 211	0.11 164	0.10 168	0.22 167	0.26 264	0.26 238	0.13 116	0.21 142	0.14 175	0.36 236	0.24 170	0.08 154	0.09 142	0.17 150	0.17 159	0.23 168	0.22 184
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
HGLStereo	0.15 124	0.14 188	0.12 195	0.13 174	0.13 198	0.13 176	0.08 155	0.18 127	0.11 134	0.22 137	0.22 238	0.14 103	0.09 122	0.11 186	0.24 196	0.17 127	0.21 159	0.17 193	0.20 129	0.14 175	0.18 113	0.16 113	0.10 200	0.11 190	0.17 150	0.16 149	0.17 121	0.15 117

DSFCA	0.16 142	0.18 258	0.14 222	0.14 186	0.13 198	0.16 208	0.15 239	0.16 112	0.13 188	0.16 98	0.19 207	0.18 132	0.10 138	0.08 119	0.22 167	0.18 150	0.19 133	0.17 193	0.21 142	0.14 175	0.19 125	0.19 141	0.11 227	0.12 211	0.17 150	0.18 176	0.19 136	0.19 154

DMCA-RVC	0.16 142	0.12 144	0.15 235	0.12 165	0.13 198	0.11 148	0.13 222	0.17 118	0.16 240	0.18 113	0.21 229	0.20 149	0.10 138	0.10 168	0.36 255	0.17 127	0.18 121	0.17 193	0.16 99	0.14 175	0.18 113	0.15 104	0.10 200	0.12 211	0.14 121	0.13 109	0.18 127	0.18 135

STTStereo	0.19 185	0.19 272	0.21 289	0.18 236	0.20 269	0.17 222	0.25 291	0.18 127	0.19 261	0.20 124	0.19 207	0.24 188	0.14 218	0.17 279	0.32 240	0.17 127	0.19 133	0.19 244	0.19 120	0.14 175	0.18 113	0.17 120	0.11 227	0.12 211	0.19 176	0.20 197	0.20 149	0.26 230

NVstereo2D	0.26 254	0.16 222	0.15 235	0.22 263	0.18 260	0.26 287	0.28 304	0.20 138	0.14 204	0.22 137	0.21 229	0.17 125	0.11 164	0.38 334	1.98 372	0.20 191	0.24 208	0.19 244	0.21 142	0.14 175	0.18 113	0.15 104	0.25 307	0.13 235	0.22 214	0.17 159	0.19 136	0.18 135

PS-NSSS	0.23 231	0.26 307	0.20 280	0.31 304	0.22 282	0.25 283	0.21 270	0.27 253	0.15 220	0.28 231	0.21 229	0.53 306	0.14 218	0.16 270	0.28 221	0.15 105	0.18 121	0.17 193	0.35 237	0.14 175	0.17 102	0.13 95	0.22 302	0.16 267	0.22 214	0.25 247	0.28 231	0.27 235

DISCO	0.16 142	0.15 211	0.11 172	0.14 186	0.13 198	0.16 208	0.14 231	0.15 105	0.13 188	0.21 128	0.17 193	0.16 120	0.10 138	0.10 168	0.25 208	0.16 117	0.20 143	0.15 154	0.23 159	0.14 175	0.17 102	0.18 128	0.09 173	0.11 190	0.17 150	0.16 149	0.21 157	0.16 122

gcap_with_dpt	0.22 219	0.17 240	0.10 143	0.19 246	0.13 198	0.16 208	0.09 172	0.26 233	0.14 204	0.30 253	0.15 164	0.36 279	0.15 224	0.14 248	0.21 148	0.24 241	0.31 287	0.23 287	0.32 215	0.15 196	0.42 265	0.34 233	0.10 200	0.12 211	0.22 214	0.18 176	0.28 231	0.38 277

DDF-Stereo	0.40 303	0.14 188	0.08 109	1.79 366	0.15 235	1.91 374	0.20 263	0.26 233	0.11 134	0.27 212	0.17 193	2.08 363	0.16 233	0.11 186	0.19 116	0.25 253	0.29 271	0.15 154	0.37 245	0.15 196	0.45 277	0.34 233	0.09 173	0.10 173	0.18 165	0.23 227	0.25 190	0.26 230

S2M2_L	0.17 157	0.14 188	0.15 235	0.13 174	0.10 146	0.16 208	0.11 201	0.21 157	0.11 134	0.27 212	0.09 91	0.20 149	0.06 77	0.17 279	0.22 167	0.19 170	0.25 222	0.16 176	0.20 129	0.15 196	0.34 220	0.25 180	0.13 254	0.10 173	0.16 136	0.16 149	0.27 220	0.23 195
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.22 219	0.17 240	0.10 143	0.19 246	0.13 198	0.16 208	0.09 172	0.26 233	0.14 204	0.30 253	0.15 164	0.36 279	0.15 224	0.14 248	0.21 148	0.24 241	0.31 287	0.23 287	0.32 215	0.15 196	0.42 265	0.34 233	0.10 200	0.12 211	0.22 214	0.18 176	0.28 231	0.38 277

LoS	0.22 219	0.15 211	0.11 172	0.13 174	0.14 217	0.12 164	0.08 155	0.60 350	0.11 134	0.37 316	0.38 306	0.36 279	0.13 200	0.11 186	0.23 179	0.25 253	0.26 238	0.15 154	0.26 181	0.15 196	0.42 265	0.33 226	0.09 173	0.09 142	0.25 254	0.19 186	0.25 190	0.28 241
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
dad	0.29 267	0.21 280	0.14 222	0.47 327	0.22 282	0.29 301	0.48 334	0.40 320	0.12 161	0.32 271	0.14 154	0.41 294	0.23 280	0.10 168	0.53 292	0.19 170	0.32 293	0.17 193	0.51 288	0.15 196	0.27 192	0.18 128	0.11 227	0.18 285	0.31 298	0.18 176	0.67 345	0.45 297

test-3	0.18 168	0.11 128	0.09 130	0.11 150	0.12 180	0.10 132	0.07 134	0.25 216	0.10 111	0.27 212	0.11 126	0.29 241	0.11 164	0.08 119	0.23 179	0.19 170	0.23 191	0.15 154	0.47 270	0.15 196	0.33 213	0.46 285	0.06 110	0.09 142	0.16 136	0.14 119	0.25 190	0.23 195

test_1	0.18 168	0.11 128	0.09 130	0.11 150	0.12 180	0.10 132	0.07 134	0.25 216	0.10 111	0.27 212	0.11 126	0.29 241	0.11 164	0.08 119	0.23 179	0.19 170	0.23 191	0.15 154	0.47 270	0.15 196	0.33 213	0.46 285	0.06 110	0.09 142	0.16 136	0.14 119	0.25 190	0.23 195

AnonymousM	0.19 185	0.09 91	0.07 87	0.09 119	0.07 89	0.08 103	0.05 95	0.20 138	0.09 93	0.23 150	0.14 154	0.16 120	0.07 93	0.09 146	0.23 179	0.23 232	0.23 191	0.14 129	0.20 129	0.15 196	0.32 208	0.26 188	0.07 128	0.08 113	0.11 89	0.17 159	0.54 323	0.97 347

pcwnet_v2	0.26 254	0.17 240	0.18 268	0.22 263	0.19 264	0.22 268	0.18 251	0.25 216	0.18 257	0.31 264	0.23 247	0.30 253	0.28 293	0.18 288	0.88 323	0.21 202	0.24 208	0.19 244	0.36 243	0.15 196	0.27 192	0.24 170	0.17 279	0.15 259	0.26 259	0.26 263	0.30 248	0.38 277

GMStereo	0.16 142	0.16 222	0.09 130	0.14 186	0.13 198	0.15 199	0.11 201	0.22 168	0.12 161	0.19 120	0.15 164	0.25 199	0.13 200	0.09 146	0.17 99	0.14 91	0.21 159	0.13 116	0.26 181	0.15 196	0.20 135	0.12 88	0.09 173	0.11 190	0.18 165	0.15 135	0.23 168	0.15 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AF-Net	0.20 196	0.18 258	0.17 261	0.18 236	0.22 282	0.20 247	0.21 270	0.24 197	0.21 270	0.19 120	0.25 254	0.26 211	0.16 233	0.14 248	0.33 244	0.20 191	0.17 110	0.17 193	0.22 152	0.15 196	0.17 102	0.21 149	0.16 275	0.14 246	0.19 176	0.19 186	0.29 237	0.22 184

Nwc_Net	0.20 196	0.18 258	0.17 261	0.18 236	0.22 282	0.20 247	0.21 270	0.24 197	0.21 270	0.19 120	0.25 254	0.26 211	0.16 233	0.14 248	0.33 244	0.20 191	0.17 110	0.17 193	0.22 152	0.15 196	0.17 102	0.21 149	0.16 275	0.14 246	0.19 176	0.19 186	0.29 237	0.22 184

CFNet_RVC	0.18 168	0.18 258	0.15 235	0.18 236	0.16 241	0.18 229	0.12 218	0.21 157	0.13 188	0.23 150	0.20 218	0.24 188	0.12 179	0.12 219	0.22 167	0.19 170	0.23 191	0.17 193	0.26 181	0.15 196	0.24 172	0.19 141	0.09 173	0.13 235	0.22 214	0.20 197	0.25 190	0.23 195

iResNetv2_ROB	0.20 196	0.14 188	0.11 172	0.17 226	0.13 198	0.17 222	0.11 201	0.26 233	0.12 161	0.26 201	0.20 218	0.27 224	0.19 265	0.10 168	0.42 267	0.16 117	0.20 143	0.15 154	0.35 237	0.15 196	0.33 213	0.18 128	0.12 246	0.14 246	0.20 189	0.17 159	0.30 248	0.19 154

MLCV	0.24 239	0.16 222	0.15 235	0.24 279	0.18 260	0.21 257	0.15 239	0.30 284	0.16 240	0.31 264	0.31 285	0.32 265	0.25 287	0.11 186	0.24 196	0.24 241	0.25 222	0.17 193	0.53 296	0.15 196	0.33 213	0.33 226	0.14 264	0.17 277	0.23 234	0.23 227	0.27 220	0.25 218

DLCB_ROB	0.19 185	0.17 240	0.16 248	0.14 186	0.15 235	0.14 184	0.13 222	0.20 138	0.16 240	0.23 150	0.23 247	0.25 199	0.18 259	0.15 263	0.20 134	0.16 117	0.21 159	0.18 230	0.19 120	0.15 196	0.24 172	0.20 146	0.13 254	0.15 259	0.36 317	0.24 236	0.24 179	0.20 162

PDISCO_ROB	0.17 157	0.16 222	0.16 248	0.14 186	0.12 180	0.13 176	0.11 201	0.15 105	0.12 161	0.16 98	0.16 180	0.12 85	0.10 138	0.09 146	0.19 116	0.20 191	0.19 133	0.23 287	0.18 111	0.15 196	0.22 154	0.23 162	0.07 128	0.11 190	0.21 202	0.24 236	0.39 289	0.23 195

DNSM	0.20 196	0.16 222	0.11 172	0.11 150	0.10 146	0.18 229	0.08 155	0.25 216	0.12 161	0.27 212	0.10 105	0.31 260	0.09 122	0.11 186	0.29 224	0.24 241	0.27 250	0.17 193	0.33 219	0.16 214	0.49 296	0.34 233	0.08 154	0.09 142	0.21 202	0.17 159	0.29 237	0.25 218

TestStereo-Hl	0.23 231	0.16 222	0.15 235	0.14 186	0.14 217	0.19 240	0.13 222	0.27 253	0.18 257	0.32 271	0.24 251	0.33 268	0.16 233	0.10 168	0.26 212	0.22 220	0.23 191	0.18 230	0.43 259	0.16 214	0.29 200	0.42 269	0.10 200	0.15 259	0.21 202	0.25 247	0.33 264	0.35 263

DNS	0.20 196	0.17 240	0.10 143	0.11 150	0.10 146	0.17 222	0.07 134	0.25 216	0.12 161	0.27 212	0.10 105	0.34 273	0.09 122	0.11 186	0.29 224	0.23 232	0.27 250	0.16 176	0.34 227	0.16 214	0.49 296	0.33 226	0.08 154	0.08 113	0.20 189	0.16 149	0.29 237	0.23 195

DN	0.72 336	0.13 165	0.12 195	0.24 279	0.12 180	7.52 393	0.13 222	0.25 216	0.14 204	0.30 253	0.20 218	6.25 387	0.10 138	0.15 263	0.22 167	0.27 270	0.27 250	0.17 193	0.41 252	0.16 214	0.40 259	0.34 233	0.11 227	0.11 190	0.37 319	0.31 294	0.27 220	0.43 294

zero-FE	1.43 366	0.14 188	0.08 109	8.08 393	0.34 323	13.79 398	2.48 376	0.26 233	0.12 161	0.32 271	0.26 263	6.70 389	0.60 329	0.11 186	0.27 218	0.24 241	0.43 328	0.33 338	0.54 297	0.16 214	1.94 386	0.41 266	0.09 173	0.10 173	0.18 165	0.23 227	0.25 190	0.25 218

Any-RAFT	0.24 239	0.13 165	0.16 248	0.16 216	0.13 198	0.15 199	0.10 188	0.25 216	0.14 204	0.28 231	0.35 296	0.28 232	0.11 164	0.12 219	0.22 167	0.25 253	0.28 264	0.17 193	0.50 287	0.16 214	0.63 331	0.40 263	0.10 200	0.10 173	0.28 279	0.29 283	0.26 203	0.42 290

iinet-f	0.17 157	0.14 188	0.10 143	0.12 165	0.09 125	0.14 184	0.09 172	0.15 105	0.10 111	0.23 150	0.25 254	0.18 132	0.15 224	0.08 119	0.33 244	0.19 170	0.20 143	0.13 116	0.36 243	0.16 214	0.20 135	0.21 149	0.08 154	0.09 142	0.17 150	0.14 119	0.25 190	0.17 128

test_3	0.19 185	0.12 144	0.11 172	0.11 150	0.12 180	0.10 132	0.07 134	0.25 216	0.12 161	0.28 231	0.12 136	0.31 260	0.14 218	0.08 119	0.25 208	0.20 191	0.23 191	0.15 154	0.47 270	0.16 214	0.35 231	0.46 285	0.06 110	0.11 190	0.19 176	0.19 186	0.27 220	0.25 218

psm_up	0.20 196	0.17 240	0.19 273	0.20 255	0.16 241	0.20 247	0.13 222	0.25 216	0.23 282	0.23 150	0.18 197	0.21 163	0.20 269	0.15 263	0.23 179	0.18 150	0.24 208	0.18 230	0.28 196	0.16 214	0.21 144	0.16 113	0.12 246	0.20 289	0.24 247	0.24 236	0.26 203	0.25 218

RP	0.22 219	0.20 277	0.23 300	0.22 263	0.20 269	0.21 257	0.22 276	0.24 197	0.22 277	0.17 106	0.25 254	0.24 188	0.19 265	0.15 263	0.50 288	0.17 127	0.20 143	0.16 176	0.22 152	0.16 214	0.17 102	0.25 180	0.13 254	0.16 267	0.22 214	0.21 207	0.30 248	0.25 218

DeepPrunerF	0.29 267	0.16 222	0.14 222	0.23 272	0.44 339	0.17 222	0.21 270	0.20 138	0.26 297	0.16 98	0.22 238	0.15 111	0.12 179	0.12 219	0.97 333	0.21 202	0.18 121	0.17 193	0.26 181	0.16 214	0.21 144	0.17 120	0.12 246	0.12 211	1.97 387	0.25 247	0.22 164	0.20 162

UCFNet_RVC	0.21 212	0.25 304	0.16 248	0.21 259	0.19 264	0.20 247	0.14 231	0.23 181	0.16 240	0.26 201	0.19 207	0.34 273	0.17 246	0.13 237	0.23 179	0.19 170	0.21 159	0.18 230	0.31 213	0.16 214	0.26 184	0.19 141	0.17 279	0.14 246	0.26 259	0.21 207	0.23 168	0.29 245

DeepPruner_ROB	0.22 219	0.17 240	0.16 248	0.17 226	0.17 250	0.16 208	0.18 251	0.22 168	0.17 250	0.26 201	0.26 263	0.20 149	0.18 259	0.11 186	0.50 288	0.20 191	0.24 208	0.21 266	0.27 189	0.16 214	0.41 260	0.33 226	0.14 264	0.15 259	0.22 214	0.27 270	0.26 203	0.23 195

TestStereo_HL3	0.29 267	0.30 318	0.14 222	0.17 226	0.14 217	0.21 257	0.16 243	0.32 299	0.18 257	0.34 286	0.32 288	0.60 313	0.22 278	0.11 186	0.39 262	0.40 325	0.69 350	0.18 230	0.43 259	0.17 227	0.45 277	0.62 339	0.11 227	0.12 211	0.22 214	0.22 217	0.37 282	0.35 263

DF	0.26 254	0.14 188	0.11 172	0.15 205	0.10 146	0.17 222	0.09 172	0.26 233	0.12 161	0.27 212	0.15 164	0.31 260	0.09 122	0.11 186	0.21 148	0.30 286	0.25 222	0.18 230	1.59 344	0.17 227	0.45 277	0.39 258	0.09 173	0.11 190	0.21 202	0.25 247	0.29 237	0.34 261

Reg-Stereo(zero)	0.24 239	0.13 165	0.14 222	0.13 174	0.11 165	0.14 184	0.11 201	0.32 299	0.15 220	0.34 286	0.56 339	0.30 253	0.12 179	0.16 270	0.19 116	0.31 288	0.25 222	0.15 154	0.42 256	0.17 227	0.34 220	0.49 299	0.10 200	0.11 190	0.20 189	0.24 236	0.38 285	0.37 272

FLISNet	0.24 239	0.13 165	0.14 222	0.13 174	0.11 165	0.14 184	0.11 201	0.32 299	0.15 220	0.34 286	0.56 339	0.30 253	0.12 179	0.16 270	0.19 116	0.31 288	0.25 222	0.15 154	0.42 256	0.17 227	0.34 220	0.49 299	0.10 200	0.11 190	0.20 189	0.24 236	0.38 285	0.37 272

CASS	0.25 247	0.18 258	0.16 248	0.21 259	0.17 250	0.21 257	0.21 270	0.28 264	0.20 267	0.33 282	0.24 251	0.28 232	0.18 259	0.11 186	0.25 208	0.23 232	0.37 315	0.20 256	0.43 259	0.17 227	0.57 317	0.42 269	0.11 227	0.13 235	0.30 291	0.22 217	0.32 259	0.32 255
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.19 185	0.17 240	0.14 222	0.19 246	0.19 264	0.19 240	0.13 222	0.23 181	0.15 220	0.25 188	0.23 247	0.20 149	0.13 200	0.13 237	0.21 148	0.18 150	0.24 208	0.18 230	0.24 167	0.17 227	0.22 154	0.20 146	0.14 264	0.15 259	0.22 214	0.21 207	0.25 190	0.25 218

HSM	0.20 196	0.17 240	0.14 222	0.18 236	0.17 250	0.15 199	0.13 222	0.26 233	0.14 204	0.26 201	0.22 238	0.24 188	0.17 246	0.11 186	0.33 244	0.17 127	0.26 238	0.16 176	0.27 189	0.17 227	0.27 192	0.19 141	0.10 200	0.13 235	0.22 214	0.22 217	0.27 220	0.24 211

PWCDC_ROB	0.23 231	0.10 107	0.13 213	0.10 130	0.17 250	0.11 148	0.15 239	0.12 89	0.38 324	0.11 85	0.25 254	0.14 103	0.77 338	0.28 317	0.88 323	0.21 202	0.17 110	0.18 230	0.17 107	0.17 227	0.20 135	0.39 258	0.20 292	0.17 277	0.11 89	0.20 197	0.15 100	0.24 211

XX-Stereo	2.24 376	0.10 107	0.10 143	0.17 226	0.10 146	0.21 257	0.11 201	0.25 216	0.12 161	0.36 309	0.53 335	0.29 241	0.10 138	0.11 186	0.24 196	0.35 304	0.27 250	0.18 230	0.47 270	0.18 235	0.41 260	0.37 250	0.10 200	0.10 173	54.05 402	0.25 247	0.34 269	0.51 304

RTSC	0.27 261	0.16 222	0.16 248	0.16 216	0.17 250	0.18 229	0.19 259	0.23 181	0.21 270	0.25 188	0.25 254	0.20 149	0.18 259	0.14 248	1.57 354	0.23 232	0.30 279	0.19 244	0.39 247	0.18 235	0.30 201	0.32 223	0.11 227	0.17 277	0.21 202	0.22 217	0.31 256	0.43 294

ADCP+	0.31 278	0.17 240	0.17 261	0.15 205	0.14 217	0.17 222	0.19 259	0.21 157	0.33 317	0.26 201	0.26 263	0.37 283	0.12 179	0.13 237	1.87 366	0.18 150	0.20 143	0.17 193	0.33 219	0.18 235	0.22 154	0.22 157	0.12 246	0.11 190	0.23 234	0.69 353	0.33 264	0.99 349

AE-Stereo	0.20 196	0.14 188	0.13 213	0.16 216	0.12 180	0.12 164	0.09 172	0.23 181	0.15 220	0.28 231	0.12 136	0.29 241	0.13 200	0.09 146	0.21 148	0.25 253	0.28 264	0.19 244	0.28 196	0.19 238	0.35 231	0.42 269	0.07 128	0.14 246	0.22 214	0.24 236	0.26 203	0.21 173

SACVNet	0.22 219	0.20 277	0.18 268	0.21 259	0.19 264	0.19 240	0.19 259	0.25 216	0.22 277	0.25 188	0.21 229	0.20 149	0.12 179	0.17 279	0.23 179	0.21 202	0.25 222	0.21 266	0.32 215	0.19 238	0.27 192	0.34 233	0.15 270	0.17 277	0.28 279	0.25 247	0.29 237	0.26 230

LMCR-Stereo	0.18 168	0.14 188	0.11 172	0.13 174	0.12 180	0.15 199	0.10 188	0.22 168	0.13 188	0.23 150	0.18 197	0.24 188	0.17 246	0.12 219	0.21 148	0.19 170	0.26 238	0.18 230	0.33 219	0.19 238	0.26 184	0.25 180	0.10 200	0.12 211	0.19 176	0.18 176	0.24 179	0.23 195

stereogan	0.24 239	0.22 283	0.21 289	0.23 272	0.25 299	0.25 283	0.22 276	0.26 233	0.23 282	0.20 124	0.22 238	0.30 253	0.23 280	0.17 279	0.31 237	0.20 191	0.22 176	0.19 244	0.28 196	0.19 238	0.21 144	0.39 258	0.17 279	0.17 277	0.21 202	0.22 217	0.36 274	0.27 235

MDST_ROB	0.81 342	1.11 362	0.24 308	1.30 354	0.42 335	0.81 348	0.32 315	0.45 331	0.25 291	0.36 309	0.32 288	0.47 301	3.62 381	0.14 248	1.77 363	0.22 220	0.27 250	0.17 193	0.84 326	0.19 238	0.57 317	0.51 308	0.20 292	0.21 298	1.56 381	0.86 365	2.88 389	1.74 373

XPNet_ROB	0.27 261	0.28 312	0.20 280	0.19 246	0.21 275	0.21 257	0.20 263	0.20 138	0.21 270	0.24 173	0.28 277	0.78 326	0.17 246	0.16 270	0.29 224	0.22 220	0.34 301	0.21 266	0.27 189	0.19 238	0.28 199	0.42 269	0.17 279	0.18 285	0.23 234	0.24 236	0.48 309	0.34 261

SGM-Forest	0.38 298	0.24 298	0.18 268	0.35 314	0.25 299	0.27 289	0.20 263	0.30 284	0.23 282	0.32 271	0.23 247	0.37 283	0.43 314	0.24 309	0.82 319	0.33 297	0.24 208	0.21 266	1.61 346	0.19 238	0.38 246	0.43 275	0.27 314	0.21 298	0.34 312	0.28 276	0.57 329	0.86 340
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIPNet	0.21 212	0.14 188	0.11 172	0.11 150	0.12 180	0.12 164	0.08 155	0.24 197	0.10 111	0.27 212	0.24 251	0.22 175	0.14 218	0.11 186	0.94 331	0.20 191	0.23 191	0.17 193	0.31 213	0.20 245	0.21 144	0.35 243	0.07 128	0.11 190	0.23 234	0.23 227	0.27 220	0.21 173

IPLGR	0.26 254	0.16 222	0.13 213	0.15 205	0.15 235	0.12 164	0.09 172	0.24 197	0.13 188	0.28 231	0.25 254	0.23 181	0.12 179	0.11 186	1.91 367	0.20 191	0.22 176	0.18 230	0.34 227	0.20 245	0.25 177	0.33 226	0.07 128	0.12 211	0.23 234	0.23 227	0.28 231	0.21 173

ICVP	0.22 219	0.18 258	0.20 280	0.18 236	0.17 250	0.18 229	0.13 222	0.22 168	0.16 240	0.24 173	0.20 218	0.23 181	0.18 259	0.12 219	0.22 167	0.23 232	0.25 222	0.24 292	0.26 181	0.20 245	0.30 201	0.46 285	0.26 309	0.16 267	0.23 234	0.25 247	0.25 190	0.24 211
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 196	0.14 188	0.12 195	0.12 165	0.11 165	0.14 184	0.12 218	0.28 264	0.16 240	0.23 150	0.19 207	0.19 142	0.15 224	0.08 119	0.24 196	0.26 264	0.25 222	0.22 273	0.39 247	0.20 245	0.34 220	0.38 253	0.08 154	0.13 235	0.22 214	0.24 236	0.23 168	0.24 211

CroCo_RVC	0.20 196	0.14 188	0.12 195	0.12 165	0.11 165	0.14 184	0.12 218	0.28 264	0.16 240	0.23 150	0.19 207	0.19 142	0.15 224	0.08 119	0.24 196	0.26 264	0.25 222	0.22 273	0.39 247	0.20 245	0.34 220	0.38 253	0.08 154	0.13 235	0.22 214	0.24 236	0.23 168	0.24 211

GES	0.22 219	0.16 222	0.12 195	0.14 186	0.15 235	0.19 240	0.12 218	0.25 216	0.14 204	0.26 201	0.18 197	0.21 163	0.13 200	0.17 279	0.36 255	0.21 202	0.27 250	0.19 244	0.52 292	0.20 245	0.33 213	0.29 209	0.13 254	0.14 246	0.19 176	0.17 159	0.27 220	0.42 290

NCC-stereo	0.25 247	0.22 283	0.21 289	0.22 263	0.23 288	0.23 272	0.25 291	0.26 233	0.28 304	0.18 113	0.27 271	0.28 232	0.26 291	0.17 279	0.48 283	0.22 220	0.22 176	0.24 292	0.27 189	0.20 245	0.21 144	0.27 196	0.20 292	0.16 267	0.26 259	0.29 283	0.33 264	0.29 245

Abc-Net	0.25 247	0.22 283	0.21 289	0.22 263	0.23 288	0.23 272	0.25 291	0.26 233	0.28 304	0.18 113	0.27 271	0.28 232	0.26 291	0.17 279	0.48 283	0.22 220	0.22 176	0.24 292	0.27 189	0.20 245	0.21 144	0.27 196	0.20 292	0.16 267	0.26 259	0.29 283	0.33 264	0.29 245
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.23 231	0.13 165	0.13 213	0.15 205	0.13 198	0.18 229	0.07 134	0.24 197	0.15 220	0.32 271	0.25 254	0.27 224	0.13 200	0.14 248	0.21 148	0.28 274	0.30 279	0.20 256	0.47 270	0.20 245	0.47 290	0.50 304	0.10 200	0.12 211	0.23 234	0.26 263	0.23 168	0.28 241

RAFT-Stereo	0.23 231	0.13 165	0.13 213	0.15 205	0.13 198	0.18 229	0.07 134	0.24 197	0.15 220	0.32 271	0.25 254	0.27 224	0.13 200	0.14 248	0.21 148	0.28 274	0.30 279	0.20 256	0.47 270	0.20 245	0.47 290	0.50 304	0.10 200	0.12 211	0.23 234	0.26 263	0.23 168	0.28 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.30 275	0.17 240	0.17 261	0.26 288	0.20 269	0.20 247	0.14 231	0.28 264	0.19 261	0.34 286	0.41 313	1.59 356	0.25 287	0.14 248	0.26 212	0.21 202	0.25 222	0.19 244	0.28 196	0.20 245	0.38 246	0.33 226	0.13 254	0.20 289	0.29 285	0.30 290	0.35 272	0.33 258
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MyStereo04	0.22 219	0.18 258	0.17 261	0.14 186	0.14 217	0.13 176	0.10 188	0.28 264	0.21 270	0.31 264	0.20 218	0.29 241	0.13 200	0.08 119	0.27 218	0.22 220	0.22 176	0.18 230	0.54 297	0.21 256	0.34 220	0.26 188	0.11 227	0.16 267	0.27 272	0.23 227	0.30 248	0.22 184

HH	0.25 247	0.10 107	0.17 261	0.15 205	0.14 217	0.20 247	0.14 231	0.27 253	0.13 188	0.36 309	0.12 136	0.28 232	0.10 138	0.13 237	0.23 179	0.40 325	0.26 238	0.19 244	0.49 281	0.21 256	0.68 342	0.52 312	0.11 227	0.11 190	0.23 234	0.25 247	0.36 274	0.38 277

HanStereo	0.25 247	0.10 107	0.17 261	0.15 205	0.14 217	0.20 247	0.14 231	0.27 253	0.13 188	0.36 309	0.12 136	0.28 232	0.10 138	0.13 237	0.23 179	0.40 325	0.26 238	0.19 244	0.49 281	0.21 256	0.68 342	0.52 312	0.11 227	0.11 190	0.23 234	0.25 247	0.36 274	0.38 277

GEStereo_RVC	0.24 239	0.19 272	0.15 235	0.18 236	0.17 250	0.19 240	0.18 251	0.26 233	0.17 250	0.27 212	0.20 218	0.27 224	0.16 233	0.12 219	0.27 218	0.26 264	0.28 264	0.24 292	0.47 270	0.21 256	0.32 208	0.50 304	0.11 227	0.17 277	0.24 247	0.21 207	0.26 203	0.32 255

sCroCo_RVC	0.22 219	0.13 165	0.11 172	0.11 150	0.10 146	0.14 184	0.09 172	0.24 197	0.19 261	0.24 173	0.16 180	0.20 149	0.20 269	0.08 119	0.26 212	0.36 312	0.29 271	0.22 273	0.35 237	0.21 256	0.48 294	0.53 317	0.10 200	0.15 259	0.23 234	0.21 207	0.28 231	0.23 195

APVNet	0.21 212	0.18 258	0.14 222	0.17 226	0.20 269	0.20 247	0.17 247	0.24 197	0.15 220	0.18 113	0.21 229	0.21 163	0.11 164	0.17 279	0.34 250	0.24 241	0.27 250	0.21 266	0.34 227	0.21 256	0.23 168	0.28 204	0.11 227	0.17 277	0.21 202	0.18 176	0.29 237	0.22 184

FADNet-RVC	0.21 212	0.17 240	0.15 235	0.21 259	0.16 241	0.16 208	0.18 251	0.26 233	0.13 188	0.25 188	0.21 229	0.28 232	0.16 233	0.14 248	0.32 240	0.21 202	0.23 191	0.17 193	0.34 227	0.21 256	0.21 144	0.25 180	0.14 264	0.16 267	0.25 254	0.23 227	0.21 157	0.24 211

ADCRef	0.34 288	0.18 258	0.16 248	0.15 205	0.16 241	0.18 229	0.18 251	0.23 181	0.34 319	0.26 201	0.22 238	0.23 181	0.17 246	0.11 186	2.05 374	0.22 220	0.23 191	0.20 256	0.39 247	0.21 256	0.25 177	0.26 188	0.17 279	0.16 267	0.29 285	0.41 320	0.29 237	1.39 363

model_zeroshot	0.28 265	0.14 188	0.11 172	0.16 216	0.14 217	0.18 229	0.11 201	0.28 264	0.15 220	0.33 282	0.32 288	0.31 260	0.10 138	0.13 237	0.43 269	0.31 288	0.30 279	0.19 244	0.66 313	0.22 264	0.55 313	0.44 278	0.12 246	0.13 235	0.49 340	0.36 310	0.31 256	0.53 305

DLNR_Zeroshot_test	9.91 392	28.72 403	0.20 280	46.90 404	0.13 198	0.20 247	45.01 404	0.29 280	0.11 134	0.38 322	0.19 207	0.33 268	0.10 138	1.29 362	61.34 404	71.85 404	3.99 389	2.49 389	1.36 337	0.22 264	0.65 336	0.41 266	0.09 173	0.13 235	0.26 259	0.24 236	0.29 237	0.33 258

TANstereo	0.19 185	0.12 144	0.10 143	0.14 186	0.13 198	0.14 184	0.08 155	0.18 127	0.11 134	0.24 173	0.12 136	0.16 120	0.12 179	0.13 237	0.29 224	0.28 274	0.26 238	0.25 302	0.34 227	0.22 264	0.34 220	0.27 196	0.29 328	0.10 173	0.13 107	0.15 135	0.36 274	0.18 135

XX-TBD	0.19 185	0.12 144	0.10 143	0.14 186	0.13 198	0.14 184	0.08 155	0.18 127	0.11 134	0.24 173	0.12 136	0.16 120	0.12 179	0.13 237	0.29 224	0.28 274	0.26 238	0.25 302	0.34 227	0.22 264	0.34 220	0.27 196	0.29 328	0.10 173	0.13 107	0.15 135	0.36 274	0.18 135

EAI-Stereo	0.28 265	0.13 165	0.12 195	0.18 236	0.16 241	0.66 342	0.20 263	0.27 253	0.18 257	0.27 212	0.27 271	0.29 241	0.10 138	0.11 186	0.35 253	0.32 294	0.26 238	0.20 256	0.65 312	0.22 264	0.44 275	0.44 278	0.10 200	0.14 246	0.28 279	0.31 294	0.39 289	0.42 290

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 307	0.34 324	0.25 313	0.42 324	0.31 316	0.36 317	0.47 332	0.48 337	0.40 327	0.42 338	0.31 285	0.60 313	0.53 326	0.40 339	0.57 295	0.27 270	0.24 208	0.22 273	0.67 314	0.22 264	0.60 325	0.56 325	0.33 338	0.28 320	0.47 337	0.48 333	0.48 309	0.70 322

RGC	0.27 261	0.24 298	0.28 321	0.25 285	0.26 305	0.27 289	0.20 263	0.28 264	0.30 314	0.22 137	0.31 285	0.29 241	0.31 296	0.20 295	0.51 291	0.24 241	0.23 191	0.21 266	0.29 206	0.22 264	0.25 177	0.30 213	0.17 279	0.20 289	0.28 279	0.32 298	0.34 269	0.36 267

ADCL	0.37 295	0.23 294	0.19 273	0.20 255	0.18 260	0.23 272	0.23 284	0.26 233	0.53 347	0.32 271	0.29 280	0.29 241	0.17 246	0.15 263	1.60 355	0.21 202	0.24 208	0.22 273	0.34 227	0.22 264	0.32 208	0.28 204	0.17 279	0.17 277	0.52 346	0.53 337	0.47 307	1.56 368

PA-Net	0.25 247	0.28 312	0.29 323	0.18 236	0.26 305	0.21 257	0.25 291	0.26 233	0.25 291	0.22 137	0.19 207	0.22 175	0.24 284	0.28 317	0.40 264	0.24 241	0.18 121	0.22 273	0.20 129	0.22 264	0.19 125	0.32 223	0.17 279	0.20 289	0.24 247	0.38 314	0.23 168	0.55 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.36 291	0.47 340	0.32 331	0.65 341	0.49 346	0.54 332	0.46 329	0.35 307	0.24 287	0.37 316	0.28 277	0.92 330	0.21 272	0.37 333	0.28 221	0.17 127	0.23 191	0.22 273	0.67 314	0.22 264	0.22 154	0.16 113	0.44 349	0.24 308	0.29 285	0.28 276	0.27 220	0.40 287

NCCL2	0.26 254	0.23 294	0.22 296	0.19 246	0.20 269	0.18 229	0.16 243	0.26 233	0.22 277	0.29 249	0.22 238	0.27 224	0.17 246	0.15 263	0.60 299	0.24 241	0.25 222	0.22 273	0.27 189	0.22 264	0.31 203	0.34 233	0.18 289	0.21 298	0.33 304	0.33 300	0.36 274	0.35 263

FBW_ROB	0.46 313	0.42 335	0.36 341	0.60 339	0.44 339	0.47 329	0.44 328	0.31 289	0.25 291	0.34 286	0.34 295	0.64 317	0.48 322	0.56 350	1.05 339	0.25 253	0.35 306	0.23 287	1.39 338	0.22 264	0.49 296	0.36 244	0.43 347	0.40 348	0.31 298	0.33 300	0.42 299	0.65 317

anonymity	0.53 320	0.11 128	0.19 273	0.16 216	0.14 217	0.16 208	0.10 188	0.29 280	0.13 188	0.34 286	7.32 392	0.30 253	0.13 200	0.12 219	0.21 148	0.37 317	0.27 250	0.17 193	0.44 262	0.23 276	0.43 269	0.54 320	0.11 227	0.12 211	0.34 312	0.43 326	0.71 349	0.44 296

PSMNet-ADL	0.30 275	0.20 277	0.20 280	0.23 272	0.21 275	0.23 272	0.22 276	0.30 284	0.26 297	0.40 331	0.58 343	0.38 290	0.43 314	0.24 309	0.31 237	0.44 332	0.31 287	0.20 256	0.52 292	0.23 276	0.39 258	0.36 244	0.17 279	0.16 267	0.26 259	0.26 263	0.39 289	0.25 218

NOSS_ROB	0.34 288	0.22 283	0.20 280	0.27 291	0.25 299	0.26 287	0.24 286	0.41 322	0.24 287	0.36 309	0.30 283	0.36 279	0.23 280	0.39 337	0.47 280	0.57 351	0.33 298	0.29 324	0.32 215	0.23 276	0.64 334	0.67 347	0.28 318	0.30 325	0.32 300	0.30 290	0.42 299	0.32 255

IGEV-FE	0.29 267	0.13 165	0.22 296	0.29 295	0.17 250	0.21 257	0.22 276	0.28 264	0.14 204	0.35 300	0.43 318	0.33 268	0.11 164	0.14 248	0.23 179	0.37 317	0.26 238	0.17 193	0.47 270	0.24 279	0.51 307	0.61 337	0.11 227	0.11 190	0.33 304	0.27 270	0.62 337	0.45 297

ITSA-stereo	0.37 295	0.23 294	0.19 273	0.39 321	0.26 305	0.24 278	0.26 299	0.35 307	0.26 297	0.39 328	0.55 337	0.46 300	0.41 313	0.23 307	0.53 292	0.38 322	0.31 287	0.25 302	0.49 281	0.24 279	0.43 269	0.49 299	0.23 304	0.22 302	0.33 304	0.40 318	0.72 350	0.75 329

IGEV_Zeroshot_test	0.29 267	0.13 165	0.22 296	0.29 295	0.17 250	0.21 257	0.22 276	0.28 264	0.14 204	0.35 300	0.43 318	0.33 268	0.11 164	0.14 248	0.23 179	0.37 317	0.26 238	0.17 193	0.48 279	0.24 279	0.52 309	0.61 337	0.11 227	0.11 190	0.33 304	0.27 270	0.62 337	0.45 297

RAFT-Test	0.24 239	0.13 165	0.11 172	0.16 216	0.14 217	0.18 229	0.11 201	0.27 253	0.14 204	0.32 271	0.26 263	0.26 211	0.12 179	0.14 248	0.24 196	0.35 304	0.27 250	0.18 230	0.56 301	0.24 279	0.58 321	0.49 299	0.09 173	0.11 190	0.27 272	0.29 283	0.27 220	0.35 263

iRaft-Stereo_20w	0.31 278	0.14 188	0.24 308	0.29 295	0.18 260	0.22 268	0.18 251	0.26 233	0.15 220	0.41 336	0.51 332	0.30 253	0.11 164	0.12 219	0.32 240	0.32 294	0.27 250	0.17 193	0.42 256	0.24 279	0.46 287	0.53 317	0.11 227	0.10 173	0.33 304	0.67 352	0.61 335	0.60 310

FADNet-RVC-Resample	0.20 196	0.16 222	0.18 268	0.17 226	0.16 241	0.16 208	0.14 231	0.24 197	0.17 250	0.26 201	0.19 207	0.26 211	0.16 233	0.16 270	0.30 236	0.17 127	0.20 143	0.22 273	0.26 181	0.24 279	0.22 154	0.29 209	0.13 254	0.20 289	0.22 214	0.21 207	0.19 136	0.22 184

SGM-ForestM	0.64 331	0.80 355	0.39 343	0.70 344	0.40 333	0.77 346	0.67 346	0.62 352	0.41 331	0.35 300	0.42 315	1.68 359	1.08 350	0.24 309	0.33 244	0.21 202	0.44 329	0.23 287	1.27 335	0.24 279	0.43 269	0.30 213	0.28 318	0.26 316	1.04 363	0.90 369	1.53 382	1.35 361

iResNet	0.29 267	0.17 240	0.16 248	0.23 272	0.22 282	0.28 296	0.18 251	0.31 289	0.20 267	0.32 271	0.29 280	0.49 305	0.50 323	0.11 186	0.44 273	0.35 304	0.27 250	0.20 256	0.73 316	0.24 279	0.43 269	0.27 196	0.15 270	0.24 308	0.25 254	0.25 247	0.33 264	0.28 241

gcap-zeroshot	0.36 291	0.13 165	0.16 248	0.19 246	0.14 217	0.19 240	0.14 231	0.28 264	0.13 188	0.37 316	0.35 296	0.34 273	0.12 179	0.12 219	0.23 179	0.36 312	0.50 339	0.17 193	3.18 371	0.25 287	0.45 277	0.51 308	0.23 304	0.11 190	0.21 202	0.26 263	0.25 190	0.27 235

TRStereo	0.34 288	0.16 222	0.21 289	0.16 216	0.12 180	0.34 314	0.17 247	0.27 253	0.11 134	0.35 300	0.18 197	0.34 273	0.09 122	0.12 219	0.26 212	0.36 312	0.25 222	0.17 193	0.44 262	0.25 287	0.42 265	0.47 291	0.09 173	0.09 142	0.26 259	2.80 389	0.49 313	0.33 258

cross-raft	0.24 239	0.14 188	0.12 195	0.13 174	0.13 198	0.17 222	0.10 188	0.27 253	0.15 220	0.30 253	0.19 207	0.28 232	0.10 138	0.12 219	0.26 212	0.34 299	0.27 250	0.17 193	0.57 304	0.25 287	0.62 329	0.51 308	0.09 173	0.11 190	0.29 285	0.27 270	0.26 203	0.31 253

test-1	0.27 261	0.10 107	0.12 195	0.14 186	0.13 198	0.25 283	0.18 251	0.29 280	0.17 250	0.37 316	0.42 315	0.30 253	0.16 233	0.14 248	0.29 224	0.36 312	0.27 250	0.20 256	0.52 292	0.25 287	0.57 317	0.66 345	0.10 200	0.13 235	0.28 279	0.29 283	0.30 248	0.36 267

FCDSN-DC	0.36 291	0.28 312	0.33 335	0.31 304	0.29 311	0.28 296	0.39 322	0.31 289	0.22 277	0.28 231	0.20 218	0.26 211	0.16 233	0.29 320	1.96 370	0.35 304	0.34 301	0.32 335	0.33 219	0.25 287	0.41 260	0.48 294	0.27 314	0.37 343	0.29 285	0.30 290	0.30 248	0.30 249
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet	0.23 231	0.19 272	0.14 222	0.23 272	0.15 235	0.21 257	0.22 276	0.27 253	0.17 250	0.27 212	0.27 271	0.26 211	0.18 259	0.15 263	0.34 250	0.21 202	0.21 159	0.20 256	0.41 252	0.25 287	0.26 184	0.27 196	0.14 264	0.15 259	0.27 272	0.27 270	0.24 179	0.27 235

GANetREF_RVC	0.32 280	0.30 318	0.32 331	0.28 293	0.27 309	0.27 289	0.26 299	0.42 326	0.35 322	0.38 322	0.21 229	0.56 309	0.39 307	0.16 270	0.33 244	0.23 232	0.29 271	0.25 302	0.44 262	0.25 287	0.35 231	0.25 180	0.25 307	0.32 328	0.34 312	0.29 283	0.45 302	0.38 277
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
ETE_ROB	0.32 280	0.32 321	0.20 280	0.26 288	0.24 291	0.28 296	0.23 284	0.24 197	0.29 309	0.27 212	0.35 296	0.99 336	0.21 272	0.20 295	0.41 266	0.23 232	0.41 326	0.24 292	0.37 245	0.25 287	0.37 241	0.40 263	0.20 292	0.20 289	0.28 279	0.35 306	0.54 323	0.37 272

LALA_ROB	0.32 280	0.34 324	0.23 300	0.24 279	0.24 291	0.29 301	0.22 276	0.24 197	0.28 304	0.31 264	0.35 296	0.94 333	0.21 272	0.19 290	0.64 304	0.24 241	0.33 298	0.28 323	0.33 219	0.25 287	0.34 220	0.40 263	0.18 289	0.21 298	0.26 259	0.31 294	0.50 316	0.36 267

FSD		0.26 307	0.26 316	0.27 291	0.26 305	0.25 283	0.31 313	0.33 302	0.20 267	0.28 231	0.20 218			0.29 320	0.34 250	0.37 317			0.33 219	0.26 296				0.28 320	0.30 291	0.26 263	0.30 248	0.31 253

FC-DCNN v2	0.41 305	0.36 331	0.45 351	0.51 331	0.36 327	0.46 328	0.46 329	0.45 331	0.29 309	0.34 286	0.26 263	0.38 290	0.24 284	0.30 324	0.60 299	0.35 304	0.39 320	0.30 330	0.46 268	0.26 296	0.49 296	0.42 269	0.28 318	0.35 337	0.50 342	0.43 326	0.59 331	0.79 333

MSKI-zero shot	0.26 254	0.13 165	0.10 143	0.14 186	0.14 217	0.15 199	0.11 201	0.28 264	0.13 188	0.30 253	0.35 296	0.28 232	0.11 164	0.12 219	0.29 224	0.37 317	0.28 264	0.17 193	0.58 306	0.26 296	0.57 317	0.55 322	0.09 173	0.11 190	0.25 254	0.41 320	0.32 259	0.42 290

Anonymous3	0.29 267	0.21 280	0.15 235	0.17 226	0.16 241	0.20 247	0.16 243	0.31 289	0.25 291	0.30 253	0.20 218	0.45 299	0.20 269	0.16 270	0.45 276	0.53 345	0.32 293	0.27 315	0.49 281	0.26 296	0.49 296	0.55 322	0.13 254	0.14 246	0.27 272	0.28 276	0.34 269	0.27 235

FC-DCNN	0.40 303	0.35 327	0.43 347	0.49 330	0.35 324	0.44 323	0.46 329	0.43 329	0.27 302	0.34 286	0.26 263	0.37 283	0.21 272	0.30 324	0.58 297	0.35 304	0.39 320	0.31 333	0.45 266	0.26 296	0.49 296	0.42 269	0.28 318	0.35 337	0.44 330	0.38 314	0.51 318	0.77 332

NaN_ROB	0.30 275	0.25 304	0.25 313	0.25 285	0.30 314	0.21 257	0.20 263	0.34 303	0.39 326	0.30 253	0.28 277	0.65 318	0.22 278	0.17 279	0.70 307	0.20 191	0.20 143	0.20 256	0.28 196	0.26 296	0.22 154	0.23 162	0.14 264	0.26 316	0.34 312	0.41 320	0.39 289	0.55 306

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 360	0.15 211	0.23 300	0.22 263	0.20 269	0.33 311	0.24 286	0.28 264	0.33 317	0.38 322	0.52 333	0.35 277	0.15 224	0.13 237	0.29 224	0.49 342	0.30 279	0.21 266	25.47 399	0.27 302	0.49 296	0.60 333	0.10 200	0.12 211	0.32 300	0.45 329	0.37 282	0.60 310

FADNet_RVC	0.33 285	0.22 283	0.22 296	0.29 295	0.25 299	0.19 240	0.22 276	0.31 289	0.22 277	0.31 264	0.29 280	0.41 294	0.33 299	0.22 302	0.72 309	0.25 253	0.29 271	0.32 335	0.73 316	0.27 302	0.43 269	0.47 291	0.16 275	0.23 305	0.27 272	0.30 290	0.51 318	0.36 267

SHD	0.36 291	0.22 283	0.28 321	0.25 285	0.24 291	0.24 278	0.27 303	0.35 307	0.28 304	0.35 300	0.33 292	0.32 265	0.45 319	0.21 299	1.38 344	0.26 264	0.30 279	0.24 292	0.56 301	0.27 302	0.38 246	0.43 275	0.20 292	0.25 312	0.33 304	0.36 310	0.35 272	0.50 303

ccs_rob	0.41 305	0.24 298	0.19 273	0.33 309	0.21 275	0.33 311	0.28 304	0.34 303	0.21 270	0.47 349	1.62 380	1.59 356	0.39 307	0.22 302	0.31 237	0.36 312	0.29 271	0.22 273	0.47 270	0.27 302	0.55 313	0.57 327	0.17 279	0.20 289	0.26 259	0.25 247	0.29 237	0.36 267

CBMV	0.43 309	0.25 304	0.23 300	0.30 303	0.28 310	0.27 289	0.21 270	0.40 320	0.28 304	0.37 316	0.27 271	0.67 321	0.35 305	0.32 329	0.49 286	0.53 345	0.34 301	0.27 315	0.56 301	0.27 302	0.55 313	0.62 339	0.26 309	0.33 330	0.35 316	0.33 300	0.64 341	1.79 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot	0.33 285	0.15 211	0.23 300	0.24 279	0.16 241	0.28 296	0.20 263	0.28 264	0.21 270	0.35 300	0.60 347	0.32 265	0.17 246	0.12 219	0.28 221	0.44 332	0.30 279	0.22 273	0.58 306	0.28 307	0.54 310	0.59 331	0.09 173	0.14 246	0.33 304	0.32 298	0.79 352	0.60 310

SQANet	0.68 335	0.89 357	0.29 323	1.65 361	0.77 356	1.39 357	1.15 357	0.37 315	0.29 309	0.40 331	0.30 283	0.88 329	0.32 298	1.26 361	0.39 262	0.21 202	0.44 329	0.27 315	2.24 356	0.28 307	0.49 296	0.50 304	1.59 367	0.23 305	0.32 300	0.34 304	0.42 299	0.71 324

HBP-ISP	0.45 311	0.24 298	0.26 316	0.35 314	0.29 311	0.30 305	0.24 286	0.38 317	0.23 282	0.38 322	0.44 323	0.31 260	0.17 246	0.55 348	2.33 381	0.99 381	0.32 293	0.27 315	0.33 219	0.28 307	0.64 334	0.89 367	0.27 314	0.29 324	0.33 304	0.35 306	0.47 307	0.38 277

DDUNet	0.43 309	0.54 344	0.23 300	0.86 349	0.68 353	0.83 350	0.82 351	0.26 233	0.24 287	0.23 150	0.33 292	0.37 283	0.15 224	1.63 367	0.43 269	0.24 241	0.39 320	0.25 302	0.54 297	0.28 307	0.31 203	0.30 213	0.49 353	0.20 289	0.24 247	0.25 247	0.32 259	0.29 245

GwcNet-ADL	0.29 267	0.22 283	0.21 289	0.29 295	0.22 282	0.23 272	0.19 259	0.28 264	0.19 261	0.34 286	0.58 343	0.43 297	0.23 280	0.22 302	0.50 288	0.34 299	0.29 271	0.22 273	0.44 262	0.28 307	0.36 236	0.39 258	0.13 254	0.16 267	0.26 259	0.29 283	0.28 231	0.38 277

GANet-ADL	0.26 254	0.18 258	0.15 235	0.20 255	0.19 264	0.22 268	0.16 243	0.26 233	0.16 240	0.34 286	0.36 302	0.29 241	0.16 233	0.21 299	0.42 267	0.29 279	0.31 287	0.19 244	0.48 279	0.28 307	0.38 246	0.48 294	0.13 254	0.14 246	0.23 234	0.24 236	0.32 259	0.30 249

ADCMid	0.46 313	0.29 316	0.29 323	0.26 288	0.31 316	0.33 311	0.35 320	0.41 322	0.46 342	0.31 264	0.38 306	0.48 303	0.40 310	0.21 299	1.82 364	0.35 304	0.34 301	0.27 315	0.78 321	0.28 307	0.45 277	0.46 285	0.30 330	0.24 308	0.36 317	0.53 337	0.45 302	1.42 364

MSMDNet	0.25 247	0.14 188	0.11 172	0.13 174	0.14 217	0.16 208	0.11 201	0.26 233	0.14 204	0.31 264	0.17 193	0.26 211	0.29 294	0.14 248	0.24 196	0.35 304	0.28 264	0.18 230	0.54 297	0.28 307	0.58 321	0.60 333	0.10 200	0.11 190	0.26 259	0.25 247	0.26 203	0.30 249

UDG	0.46 313	0.56 346	0.24 308	0.85 348	0.78 357	0.79 347	0.97 355	0.27 253	0.25 291	0.28 231	0.36 302	0.37 283	0.17 246	1.43 363	0.92 329	0.25 253	0.44 329	0.27 315	0.57 304	0.29 315	0.41 260	0.37 250	0.39 343	0.19 287	0.27 272	0.28 276	0.32 259	0.27 235

DAS	0.32 280	0.18 258	0.15 235	0.29 295	0.24 291	0.24 278	0.25 291	0.31 289	0.29 309	0.32 271	0.39 309	0.53 306	0.34 301	0.11 186	0.29 224	0.40 325	0.35 306	0.25 302	0.49 281	0.29 315	0.63 331	0.48 294	0.21 300	0.25 312	0.30 291	0.28 276	0.38 285	0.37 272

SepStereo	0.32 280	0.18 258	0.15 235	0.29 295	0.24 291	0.24 278	0.25 291	0.31 289	0.29 309	0.32 271	0.39 309	0.53 306	0.34 301	0.11 186	0.29 224	0.40 325	0.35 306	0.25 302	0.49 281	0.29 315	0.63 331	0.48 294	0.21 300	0.25 312	0.30 291	0.28 276	0.38 285	0.37 272

AnyNet_C32	0.49 318	0.23 294	0.23 300	0.24 279	0.25 299	0.28 296	0.30 310	0.34 303	0.58 350	0.34 286	0.45 324	0.35 277	0.24 284	0.22 302	2.28 378	0.38 322	0.38 318	0.33 338	0.51 288	0.29 315	0.55 313	0.55 322	0.23 304	0.28 320	0.43 329	0.73 357	0.45 302	1.65 371

PWC_ROB	0.37 295	0.27 310	0.25 313	0.23 272	0.24 291	0.23 272	0.31 313	0.29 280	0.47 343	0.25 188	0.39 309	0.37 283	0.89 344	0.19 290	0.58 297	0.32 294	0.39 320	0.29 324	0.62 308	0.29 315	0.48 294	0.48 294	0.19 291	0.33 330	0.27 272	0.26 263	0.39 289	0.67 319

EKT-Stereo	0.33 285	0.17 240	0.13 213	0.20 255	0.17 250	0.22 268	0.25 291	0.27 253	0.14 204	0.30 253	0.26 263	0.27 224	0.13 200	0.13 237	1.64 357	0.53 345	0.29 271	0.25 302	0.46 268	0.30 320	0.82 358	0.54 320	0.09 173	0.12 211	0.30 291	0.25 247	0.31 256	0.25 218

XQC	0.42 307	0.37 332	0.31 329	0.41 323	0.35 324	0.41 322	0.42 324	0.45 331	0.38 324	0.40 331	0.33 292	0.48 303	0.44 317	0.34 331	1.54 350	0.29 279	0.29 271	0.27 315	0.52 292	0.30 320	0.37 241	0.44 278	0.26 309	0.30 325	0.41 326	0.41 320	0.53 321	0.38 277

MeshStereo	0.83 344	0.44 336	0.33 335	0.78 347	0.54 348	0.61 340	0.40 323	0.68 357	0.54 348	0.45 347	0.80 358	2.32 367	1.56 361	0.24 309	2.31 380	0.71 365	0.42 327	0.29 324	1.58 343	0.30 320	1.23 380	1.10 380	0.32 336	0.34 334	0.87 361	0.60 343	1.29 375	1.36 362
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
RTS	0.38 298	0.22 283	0.20 280	0.22 263	0.21 275	0.31 306	0.29 306	0.31 289	0.34 319	0.23 150	0.22 238	0.29 241	0.25 287	0.16 270	1.65 358	0.29 279	0.36 312	0.24 292	0.63 309	0.31 323	0.38 246	0.38 253	0.15 270	0.22 302	0.39 321	0.95 370	0.40 294	0.63 313

RTSA	0.38 298	0.22 283	0.20 280	0.22 263	0.21 275	0.31 306	0.29 306	0.31 289	0.34 319	0.23 150	0.22 238	0.29 241	0.25 287	0.16 270	1.65 358	0.29 279	0.36 312	0.24 292	0.63 309	0.31 323	0.38 246	0.38 253	0.15 270	0.22 302	0.39 321	0.95 370	0.40 294	0.63 313

SANet	0.57 325	0.32 321	0.33 335	0.36 316	0.35 324	0.44 323	0.33 317	0.55 342	0.85 367	0.33 282	0.57 341	2.42 368	1.17 353	0.32 329	0.88 323	0.24 241	0.47 336	0.31 333	0.51 288	0.31 323	0.50 305	0.45 283	0.37 342	0.37 343	0.46 335	0.54 339	0.55 327	0.98 348

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 383	0.48 342	0.29 323	0.48 328	0.42 335	0.63 341	0.86 352	0.69 359	0.74 364	0.42 338	1.69 381	46.80 403	1.87 369	0.64 355	0.38 260	0.33 297	0.97 364	0.98 385	1.59 344	0.33 326	0.81 356	0.79 359	0.28 318	0.25 312	0.52 346	0.78 360	3.35 390	0.83 337

STStereo	1.28 362	0.74 353	0.83 373	2.32 372	0.84 360	2.27 379	0.98 356	1.04 378	0.96 371	0.51 357	1.19 373	3.30 378	2.84 377	0.25 313	2.59 387	0.45 335	0.38 318	0.26 312	4.54 377	0.33 326	0.51 307	0.47 291	0.28 318	0.56 361	1.24 373	0.96 372	1.38 378	2.45 383

SGM_RVC	0.72 336	0.45 338	0.32 331	0.59 338	0.43 337	0.56 334	0.43 326	0.70 361	0.41 331	0.43 341	0.57 341	1.16 343	1.20 354	0.22 302	0.37 257	0.28 274	0.44 329	0.25 302	2.26 359	0.33 326	0.49 296	0.38 253	0.27 314	0.31 327	0.80 358	0.62 346	1.69 384	3.41 388
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.53 320	0.22 283	0.24 308	0.24 279	0.25 299	0.27 289	0.24 286	0.39 319	0.26 297	0.35 300	4.72 390	1.02 338	0.40 310	0.20 295	0.40 264	0.39 324	0.33 298	0.26 312	0.75 318	0.34 329	0.58 321	0.63 341	0.16 275	0.20 289	0.25 254	0.25 247	0.55 327	0.40 287

DCVSM-stereo	0.39 301	0.21 280	0.21 289	0.32 308	0.24 291	0.38 319	0.26 299	0.37 315	0.25 291	0.37 316	0.58 343	0.92 330	0.47 321	0.18 288	0.24 196	0.29 279	0.30 279	0.22 273	1.72 348	0.34 329	0.45 277	0.37 250	0.30 330	0.23 305	0.26 259	0.27 270	0.37 282	0.40 287

CBMV_ROB	0.48 317	0.22 283	0.24 308	0.39 321	0.32 320	0.32 309	0.29 306	0.44 330	0.23 282	0.38 322	0.45 324	1.42 353	0.88 343	0.28 317	0.91 327	0.34 299	0.37 315	0.25 302	0.81 323	0.36 331	0.54 310	0.51 308	0.28 318	0.26 316	0.44 330	0.62 346	0.62 337	0.91 343

pmcnn	0.45 311	0.24 298	0.19 273	0.33 309	0.29 311	0.34 314	0.42 324	0.34 303	0.26 297	0.34 286	0.50 330	0.80 327	1.10 351	0.19 290	0.38 260	0.57 351	0.40 324	0.32 335	0.83 325	0.37 332	0.80 354	0.49 299	0.28 318	0.24 308	0.32 300	0.34 304	0.66 344	0.82 335

WQFJA1++	3.28 384	0.13 165	0.09 130	27.82 401	0.11 165	24.38 402	25.71 401	0.22 168	0.11 134	0.35 300	0.16 180	0.65 318	2.77 375	0.08 119	0.17 99	0.23 232	0.23 191	0.14 129	1.04 332	0.38 333	0.36 236	0.26 188	0.08 154	0.08 113	0.20 189	2.15 388	0.29 237	0.30 249

SFCPSM	0.64 331	0.24 298	0.19 273	0.28 293	0.23 288	0.27 289	0.24 286	0.30 284	0.30 314	0.34 286	0.50 330	0.63 316	1.06 349	0.19 290	0.37 257	0.34 299	0.31 287	0.24 292	8.10 387	0.39 334	0.45 277	0.43 275	0.20 292	0.19 287	0.30 291	0.31 294	0.36 274	0.45 297

SAMSARA	0.65 333	0.30 318	0.44 348	0.31 304	0.31 316	0.31 306	0.34 318	0.56 344	0.48 344	0.40 331	0.37 305	0.42 296	0.90 345	0.27 316	1.62 356	0.45 335	0.36 312	0.38 345	0.76 319	0.39 334	0.70 346	0.80 363	0.20 292	0.40 348	1.50 378	1.62 382	1.49 381	1.46 366

ADCPNet	0.56 323	0.26 307	0.30 327	0.29 295	0.36 327	0.29 301	0.50 336	0.41 322	0.40 327	0.38 322	0.55 337	0.38 290	1.12 352	0.26 315	2.02 373	0.42 331	0.34 301	0.24 292	1.25 334	0.39 334	0.47 290	0.45 283	0.33 338	0.28 320	0.48 338	0.56 341	0.46 306	1.88 378

ELAS	0.94 349	0.70 351	0.59 357	0.97 351	0.73 355	0.96 352	0.72 348	0.74 363	0.62 357	0.47 349	1.17 371	2.44 369	1.62 362	0.44 340	1.40 345	0.45 335	0.63 347	0.54 361	0.99 329	0.39 334	0.88 366	1.07 378	0.43 347	0.52 358	1.56 381	1.47 381	1.33 377	1.60 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.82 343	1.17 366	0.41 345	1.90 370	0.99 362	1.68 363	1.39 359	0.46 335	0.41 331	0.46 348	0.36 302	0.93 332	0.43 314	1.51 364	0.45 276	0.30 286	0.44 329	0.29 324	2.65 364	0.40 338	0.60 325	0.58 328	2.09 369	0.34 334	0.42 328	0.35 306	0.49 313	0.74 326

MANE	1.47 368	0.77 354	0.87 375	1.01 352	0.81 358	0.96 352	0.93 354	1.00 376	1.05 375	0.43 341	0.69 352	2.28 366	2.16 372	0.39 337	1.68 361	1.01 383	0.65 348	2.72 390	1.45 340	0.40 338	0.77 353	0.73 351	0.34 341	0.67 370	2.42 389	2.81 390	4.52 391	6.28 391

PVD	0.56 323	0.44 336	0.36 341	0.51 331	0.43 337	0.55 333	0.47 332	0.62 352	0.59 352	0.33 282	0.48 327	0.61 315	0.74 337	0.50 345	1.52 349	0.34 299	0.51 340	0.37 344	0.76 319	0.41 340	0.61 328	0.64 343	0.30 330	0.37 343	0.56 349	0.71 355	0.61 335	0.86 340

ACVNet_1	0.97 350	1.21 369	0.62 358	2.28 371	1.27 372	1.81 370	2.12 375	0.63 354	0.41 331	0.50 356	0.49 328	1.06 341	0.73 336	2.46 377	0.47 280	0.31 288	0.80 359	0.40 349	2.04 355	0.42 341	0.76 351	0.56 325	2.26 372	0.43 352	0.54 348	0.42 324	0.48 309	0.58 309

FAT-Stereo	0.47 316	0.27 310	0.34 338	0.45 326	0.48 345	0.39 320	0.32 315	0.42 326	0.27 302	0.41 336	0.90 363	0.77 325	0.58 327	0.30 324	0.57 295	0.56 349	0.35 306	0.34 340	0.64 311	0.42 341	0.67 341	0.66 345	0.28 318	0.34 334	0.29 285	0.36 310	0.45 302	0.74 326

ADCS	0.59 327	0.34 324	0.31 329	0.34 312	0.36 327	0.36 317	0.37 321	0.48 337	0.60 354	0.34 286	0.43 318	0.58 310	0.87 342	0.29 320	2.30 379	0.66 360	0.47 336	0.38 345	0.82 324	0.42 341	0.76 351	0.69 348	0.28 318	0.35 337	0.46 335	0.88 366	0.59 331	1.26 357

ELAS_RVC	0.92 347	0.65 349	0.62 358	0.92 350	0.67 352	1.21 355	0.71 347	0.72 362	0.50 345	0.49 354	1.20 375	2.45 370	1.89 370	0.44 340	1.31 342	0.46 339	0.62 346	0.55 362	1.02 331	0.42 341	0.91 368	1.06 377	0.44 349	0.54 359	1.50 378	1.22 380	1.15 369	1.19 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CSAN	0.39 301	0.37 332	0.34 338	0.33 309	0.32 320	0.27 289	0.25 291	0.36 310	0.64 359	0.43 341	0.43 318	0.73 324	0.44 317	0.20 295	0.63 301	0.25 253	0.27 250	0.26 312	0.41 252	0.43 345	0.38 246	0.34 233	0.22 302	0.33 330	0.40 323	0.47 331	0.48 309	0.55 306

Ntro	0.87 346	1.36 373	0.44 348	1.82 368	1.04 365	1.67 362	1.60 364	0.52 341	0.44 339	0.48 353	0.42 315	0.98 335	0.40 310	1.61 366	0.64 304	0.31 288	0.49 338	0.30 330	2.69 366	0.44 346	0.68 342	0.60 333	2.13 370	0.36 342	0.45 332	0.45 329	0.52 320	0.71 324

MFN_U_SF_RVC	0.60 329	0.55 345	0.41 345	0.56 337	0.46 342	0.57 338	0.63 343	0.56 344	0.43 338	0.86 374	0.93 364	0.72 323	0.52 324	0.53 347	0.97 333	0.49 342	0.32 293	0.34 340	1.73 349	0.44 346	0.62 329	0.58 328	0.30 330	0.56 361	0.45 332	0.44 328	0.49 313	0.68 320

AnyNet_C01	0.66 334	0.35 327	0.32 331	0.37 318	0.38 330	0.35 316	0.54 338	0.55 342	0.70 362	0.40 331	0.49 328	0.83 328	0.70 334	0.30 324	2.63 388	0.87 375	0.65 348	0.59 367	0.98 328	0.48 348	0.80 354	0.78 358	0.39 343	0.38 347	0.60 353	0.49 335	0.64 341	1.16 353

ACVNet-4b	1.08 354	1.48 377	0.48 353	2.91 378	1.12 366	1.82 371	2.71 378	0.46 335	0.44 339	0.51 357	0.43 318	1.66 358	1.85 368	2.08 374	0.46 278	0.40 325	0.82 360	0.34 340	2.68 365	0.50 349	0.65 336	0.71 349	2.24 371	0.35 337	0.45 332	0.42 324	0.53 321	0.70 322

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 325	0.64 348	0.47 352	0.65 341	0.41 334	0.44 323	0.57 340	0.61 351	0.68 360	0.58 360	0.39 309	0.59 311	0.58 327	0.65 356	0.76 312	0.44 332	0.35 306	0.40 349	1.53 342	0.50 349	0.54 310	0.63 341	0.46 352	0.47 355	0.51 345	0.40 318	0.41 297	0.75 329

MonStereo1	1.06 353	1.06 360	0.53 355	1.71 364	1.39 376	1.49 359	1.71 366	0.68 357	0.57 349	2.01 390	0.75 356	1.99 361	1.76 367	1.97 371	0.35 253	0.25 253	0.60 344	0.48 357	2.25 357	0.51 351	0.65 336	0.52 312	2.33 374	0.41 350	0.49 340	0.39 316	0.85 356	0.80 334

AMNet	0.51 319	0.50 343	0.48 353	0.51 331	0.50 347	0.56 334	0.52 337	0.36 310	0.42 337	0.39 328	0.59 346	0.65 318	0.21 272	0.58 351	0.49 286	0.59 354	0.60 344	0.58 365	0.51 288	0.51 351	0.59 324	0.53 317	0.32 336	0.51 357	0.48 338	0.54 339	0.60 333	0.65 317

ACVNet_2	1.13 355	1.26 371	0.75 368	2.58 375	1.30 374	1.73 368	1.87 370	0.75 365	0.52 346	0.59 363	0.53 335	1.29 347	0.90 345	1.85 369	0.70 307	0.48 341	1.14 372	0.40 349	4.70 378	0.54 353	0.71 349	0.60 333	2.05 368	0.61 367	0.81 360	0.47 331	0.70 347	0.82 335

ACV-stereo	2.24 376	1.03 359	0.23 300	0.38 319	0.24 291	0.70 344	0.48 334	0.45 331	0.32 316	0.36 309	0.41 313	0.47 301	2.93 379	0.35 332	1.93 368	0.86 374	0.44 329	0.29 324	44.47 403	0.55 354	0.82 358	0.90 369	0.33 338	0.26 316	0.26 259	0.28 276	0.41 297	0.39 286

DPSNet	0.76 340	0.28 312	0.26 316	0.38 319	0.38 330	0.44 323	0.30 310	0.36 310	0.41 331	0.27 212	0.32 288	2.73 372	0.95 347	0.38 334	0.80 316	0.66 360	0.53 341	0.46 353	4.94 379	0.56 355	0.83 362	0.97 371	0.57 357	0.44 353	0.56 349	0.48 333	0.54 323	0.63 313

DGSMNet	0.85 345	0.47 340	0.39 343	0.51 331	0.39 332	0.56 334	0.43 326	0.59 348	0.40 327	0.84 373	4.01 389	0.67 321	0.85 340	0.85 359	0.85 322	0.90 377	1.17 373	0.66 374	1.64 347	0.62 356	1.35 384	1.36 385	0.51 354	0.54 359	0.40 323	0.66 351	0.50 316	0.74 326

LSM0	3.53 385	0.37 332	0.30 327	0.55 336	0.45 341	0.56 334	0.63 343	0.74 363	0.61 355	0.60 366	0.87 362	1.16 343	1.39 355	0.25 313	28.52 403	45.56 403	0.55 343	0.38 345	3.16 370	0.62 356	1.14 375	1.40 386	0.31 335	0.42 351	0.59 351	0.81 361	0.98 364	2.52 385

IMH-64-1	1.18 357	1.19 367	0.74 366	1.63 359	1.26 370	1.69 364	1.85 368	0.84 368	0.90 368	0.44 345	0.62 348	1.36 350	1.74 365	2.49 378	2.46 384	0.60 356	0.72 352	0.47 354	1.73 349	0.64 358	0.70 346	0.79 359	2.49 378	0.58 363	1.08 365	0.63 348	0.97 362	1.31 359

IMH-64	1.18 357	1.19 367	0.74 366	1.63 359	1.26 370	1.69 364	1.85 368	0.84 368	0.90 368	0.44 345	0.62 348	1.36 350	1.74 365	2.49 378	2.46 384	0.60 356	0.72 352	0.47 354	1.73 349	0.64 358	0.70 346	0.79 359	2.49 378	0.58 363	1.08 365	0.63 348	0.97 362	1.31 359

MADNet+	0.75 339	0.45 338	0.65 362	0.63 340	0.58 349	0.50 330	0.64 345	0.75 365	0.59 352	0.62 367	0.52 333	0.94 333	0.85 340	0.46 342	2.17 376	0.74 367	0.79 358	0.53 360	1.00 330	0.65 360	0.93 369	0.75 353	0.57 357	0.67 370	0.88 362	0.72 356	0.70 347	1.05 351

STTRV1_RVC		0.32 321	0.26 316	0.42 324	0.32 320	0.40 321	0.34 318	0.41 322	0.40 327	0.36 309	0.35 296	0.59 311	0.67 331	0.48 344	0.48 283	0.27 270	0.85 362	0.27 315		0.66 361	0.88 366	0.52 312		0.48 356	0.37 319	0.56 341	0.54 323	0.96 346

G-Net	0.59 327	0.35 327	0.35 340	0.31 304	0.31 316	0.44 323	0.30 310	0.50 339	0.63 358	0.43 341	0.64 350	2.00 362	0.52 324	0.23 307	0.76 312	0.52 344	0.37 315	0.35 343	0.80 322	0.67 362	0.60 325	0.59 331	0.26 309	0.33 330	0.40 323	0.82 362	0.81 354	1.59 369

MFMNet_re	0.74 338	0.73 352	0.66 363	0.76 346	0.64 351	0.88 351	0.74 349	0.59 348	0.68 360	0.58 360	0.69 352	1.02 338	0.61 330	0.58 351	0.96 332	0.78 370	0.87 363	0.72 378	1.08 333	0.68 363	1.07 373	0.74 352	0.54 356	0.60 366	0.59 351	0.60 343	0.80 353	0.91 343

WAO-6	1.14 356	1.08 361	0.68 364	1.50 358	1.15 367	1.39 357	1.55 362	0.88 371	0.96 371	0.77 371	0.72 355	1.28 346	1.96 371	1.91 370	2.45 383	0.71 365	1.18 374	0.55 362	1.42 339	0.69 364	0.97 370	0.99 373	0.91 360	0.67 370	1.13 369	0.88 366	1.02 367	1.43 365

IMH	1.30 363	1.22 370	0.76 369	1.65 361	1.27 372	1.73 368	1.88 371	0.86 370	0.93 370	0.47 349	0.65 351	1.48 354	2.97 380	3.97 394	1.50 347	0.59 354	0.76 355	0.49 358	2.25 357	0.70 365	0.69 345	0.79 359	2.64 380	0.61 367	1.16 371	0.76 358	0.89 359	1.49 367

S-Stereo	0.53 320	0.29 316	0.27 320	0.48 328	0.46 342	0.50 330	0.60 342	0.38 317	0.37 323	0.39 328	1.16 370	1.01 337	0.45 319	0.29 320	0.91 327	0.67 362	0.35 306	0.39 348	0.84 326	0.70 365	0.46 287	0.71 349	0.61 359	0.37 343	0.30 291	0.33 300	0.40 294	0.63 313

PSMNet_ROB	1.30 363	1.36 373	0.71 365	1.48 357	1.00 363	1.69 364	1.56 363	0.64 355	0.74 364	1.47 388	3.99 388	2.77 374	1.51 358	2.54 380	0.73 310	0.47 340	0.70 351	0.49 358	2.51 363	0.71 367	0.81 356	0.58 328	3.05 386	0.58 363	0.80 358	0.64 350	0.88 357	0.69 321

LVE	1.38 365	1.30 372	0.82 372	4.62 386	1.50 379	1.89 373	3.66 385	0.82 367	0.73 363	0.88 375	0.82 359	1.12 342	1.52 359	2.14 375	0.81 318	0.56 349	0.84 361	0.59 367	3.33 372	0.72 368	0.84 363	0.89 367	2.40 376	0.80 378	1.12 367	0.70 354	1.00 366	0.90 342

WAO-7	0.99 351	0.85 356	0.88 376	1.81 367	0.83 359	0.71 345	0.92 353	1.01 377	1.13 376	0.96 379	1.28 378	1.37 352	1.65 363	0.63 354	1.55 353	0.76 369	0.73 354	0.47 354	2.44 362	0.73 369	0.72 350	0.76 356	0.26 309	0.88 382	0.71 355	0.85 363	0.74 351	1.09 352

SPS-STEREO	0.80 341	0.60 347	0.56 356	0.67 343	0.62 350	0.67 343	0.58 341	0.57 346	0.61 355	0.59 363	0.96 366	1.03 340	0.67 331	0.55 348	0.83 321	0.87 375	0.78 357	0.69 376	2.74 367	0.74 370	1.23 380	1.05 375	0.45 351	0.62 369	0.61 354	0.61 345	0.83 355	0.75 329
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.93 348	1.16 365	0.62 358	1.83 369	1.16 369	1.69 364	1.70 365	0.51 340	0.44 339	0.59 363	0.38 306	1.19 345	0.79 339	2.02 372	0.74 311	0.57 351	0.54 342	0.40 349	1.50 341	0.76 371	0.66 339	0.65 344	2.28 373	0.46 354	0.50 342	0.49 335	0.60 333	0.84 338

JetBlue	1.43 366	1.11 362	1.03 382	1.46 356	1.15 367	1.66 361	1.51 361	0.92 373	1.14 377	0.58 360	0.47 326	3.28 377	0.71 335	1.15 360	2.51 386	1.00 382	1.09 370	0.86 381	1.32 336	0.78 372	1.48 385	1.53 387	1.15 362	0.78 376	1.31 375	2.14 387	1.44 379	5.15 390

SGM+DAISY	1.04 352	0.66 350	0.62 358	0.75 345	0.68 353	0.82 349	0.74 349	0.69 359	0.75 366	0.64 368	1.09 368	1.35 349	1.44 356	0.60 353	1.43 346	1.04 384	0.77 356	0.68 375	2.40 361	0.80 373	1.22 378	1.15 383	0.51 354	0.67 370	1.12 367	1.05 374	1.65 383	2.69 387

edge stereo	0.61 330	0.35 327	0.44 348	0.53 335	0.47 344	0.57 338	0.54 338	0.57 346	0.41 331	0.52 359	0.69 352	1.31 348	1.03 348	0.38 334	0.44 273	0.60 356	0.40 324	0.30 330	1.76 352	0.81 374	0.47 290	0.86 366	0.41 345	0.32 328	0.41 326	0.37 313	0.57 329	0.91 343

Dean	1.27 361	1.44 376	0.85 374	2.93 379	1.62 380	1.95 377	2.03 374	0.96 374	1.00 374	0.91 377	0.75 356	1.51 355	1.65 363	2.05 373	0.80 316	0.64 359	1.01 369	0.60 372	1.86 354	0.85 375	0.85 365	0.75 353	2.35 375	0.79 377	1.15 370	0.85 363	1.19 370	0.85 339

PWCK	1.58 371	1.40 375	0.79 371	1.70 363	1.03 364	1.55 360	1.42 360	1.11 381	0.98 373	1.00 380	1.23 377	2.78 376	1.53 360	0.82 358	0.88 323	0.55 348	0.99 365	0.57 364	13.43 392	0.90 376	1.12 374	0.75 353	1.15 362	0.82 379	1.04 363	0.88 366	0.93 360	1.27 358

TorneroNet	2.33 379	1.60 381	0.88 376	5.64 389	1.76 381	2.56 381	2.94 380	0.97 375	2.29 388	0.79 372	1.98 384	4.07 384	12.24 391	3.12 386	1.29 341	0.67 362	1.30 381	0.61 373	5.93 382	1.00 377	1.04 372	0.98 372	2.79 384	0.70 375	1.86 386	1.04 373	1.02 367	1.87 377

TorneroNet-64	1.85 373	1.56 380	0.93 378	3.34 383	1.31 375	2.18 378	2.65 377	0.91 372	2.21 386	0.66 369	0.83 361	2.72 371	7.56 384	3.04 384	1.76 362	0.67 362	1.35 383	0.59 367	4.05 375	1.02 378	0.98 371	0.96 370	2.67 381	0.69 374	1.24 373	1.15 378	0.88 357	2.15 381

KSHMR	2.37 380	1.84 384	1.23 386	6.67 391	1.97 384	2.73 384	3.45 384	1.31 383	1.69 384	1.18 385	1.18 372	1.71 360	11.63 390	3.21 388	1.67 360	1.07 385	1.11 371	0.92 383	5.58 381	1.04 379	1.23 380	1.05 375	3.26 387	1.06 385	1.99 388	1.18 379	1.28 374	1.85 376

UNDER WATER-64	1.98 374	1.91 386	1.15 384	3.52 385	2.32 387	2.83 386	3.30 382	1.72 386	1.25 378	1.12 383	1.19 373	3.41 381	2.89 378	3.11 385	2.13 375	0.90 377	1.77 385	0.77 380	2.32 360	1.05 380	1.17 376	1.23 384	3.96 393	1.06 385	1.41 376	2.13 386	1.31 376	2.65 386

WAO-8	1.55 369	1.53 378	1.00 379	2.82 376	1.43 377	1.91 374	2.01 372	1.05 379	1.38 380	1.44 386	1.87 382	2.25 364	2.76 373	2.68 381	1.01 336	0.83 372	0.99 365	0.59 367	3.35 373	1.08 381	0.82 358	0.85 364	1.36 365	0.82 379	1.60 383	1.12 376	1.27 372	1.93 379

Venus	1.55 369	1.53 378	1.00 379	2.82 376	1.43 377	1.91 374	2.01 372	1.05 379	1.38 380	1.44 386	1.87 382	2.25 364	2.76 373	2.68 381	1.01 336	0.83 372	0.99 365	0.59 367	3.35 373	1.08 381	0.82 358	0.85 364	1.36 365	0.82 379	1.60 383	1.12 376	1.27 372	1.93 379

UNDER WATER	2.15 375	1.92 387	1.13 383	3.36 384	2.59 388	2.77 385	3.73 386	1.63 384	1.36 379	1.02 382	1.02 367	3.30 378	7.25 383	3.39 389	1.54 350	0.91 379	1.80 386	0.75 379	3.15 369	1.08 381	1.27 383	1.14 382	3.84 392	1.20 389	1.46 377	1.78 384	1.26 371	2.46 384

notaker	1.84 372	1.90 385	1.02 381	3.19 382	2.19 386	2.44 380	2.77 379	1.11 381	1.57 383	0.91 377	1.09 368	3.37 380	5.56 382	3.13 387	1.35 343	0.81 371	1.34 382	0.71 377	4.26 376	1.08 381	1.22 378	0.99 373	2.96 385	0.93 383	0.74 357	0.77 359	0.98 364	1.18 354

DispFullNet	1.20 359	1.15 364	0.77 370	1.20 353	0.97 361	1.12 354	1.34 358	0.66 356	0.58 350	0.74 370	0.82 359	3.72 382	1.48 357	1.65 368	1.03 338	1.32 386	1.00 368	0.58 365	6.30 385	1.09 385	0.84 363	0.76 356	0.42 346	0.35 337	0.50 342	0.35 306	0.68 346	1.00 350

JetRed	2.50 381	2.16 388	2.32 389	1.72 365	1.88 382	2.59 382	3.38 383	1.86 388	1.53 382	1.15 384	0.93 364	2.77 374	0.67 331	2.39 376	3.50 391	2.17 388	2.74 388	3.15 392	1.82 353	1.37 386	3.39 390	2.94 391	2.72 382	1.27 390	2.55 390	6.99 395	2.85 388	4.69 389

LE_ROB	3.57 386	0.92 358	1.49 387	2.33 373	9.96 397	1.83 372	7.73 394	2.31 390	3.13 390	0.47 349	1.49 379	9.10 393	13.79 396	0.47 343	0.63 301	0.25 253	0.44 329	0.29 324	6.00 383	1.38 387	0.66 339	0.52 312	2.47 377	2.28 391	5.36 393	4.46 393	6.14 393	10.46 396

ktn	2.52 382	1.71 383	3.02 390	2.41 374	1.88 382	2.62 383	3.04 381	1.69 385	4.13 391	1.01 381	1.21 376	8.17 392	10.18 388	2.80 383	1.51 348	0.93 380	1.72 384	0.87 382	6.22 384	1.56 388	1.20 377	1.09 379	2.75 383	0.93 383	1.19 372	1.07 375	1.46 380	1.74 373

MADNet++	2.28 378	1.66 382	1.91 388	1.39 355	2.03 385	1.38 356	1.73 367	1.80 387	2.24 387	2.07 391	2.44 387	2.76 373	2.81 376	1.52 365	2.18 377	2.45 390	2.29 387	1.71 387	2.86 368	2.56 389	4.03 391	5.19 393	1.23 364	2.35 392	1.50 378	3.83 392	2.07 387	1.70 372

HanzoNet	4.54 388	4.29 391	3.74 394	6.10 390	3.77 390	7.50 392	8.23 395	3.94 393	4.82 392	1.56 389	2.42 386	11.35 394	12.90 394	10.81 399	1.84 365	1.89 387	4.65 392	1.35 386	10.71 390	3.05 390	2.04 387	1.81 388	5.00 396	1.14 387	1.80 385	1.67 383	1.81 386	2.33 382

DPSimNet_ROB	5.23 389	7.46 393	3.48 393	6.82 392	6.53 395	4.88 389	5.29 392	5.03 394	6.96 393	3.68 394	10.30 396	6.62 388	7.58 385	4.15 395	3.41 390	2.75 391	5.59 393	2.26 388	12.16 391	3.45 391	5.93 393	2.70 390	3.37 388	3.75 393	3.16 391	3.16 391	4.52 391	6.28 391

PML	11.09 394	9.28 396	3.40 392	11.88 397	6.99 396	11.60 395	5.97 393	7.04 396	24.50 403	8.92 397	28.99 403	32.63 402	39.39 403	6.18 396	5.69 392	4.14 392	8.31 394	2.99 391	18.83 396	4.50 392	4.70 392	4.40 392	3.75 391	3.98 394	10.54 398	5.17 394	18.60 400	7.08 394

BEATNet-Init1	4.26 387	5.23 392	1.17 385	9.10 394	2.61 389	8.41 394	4.21 387	2.29 389	1.73 385	0.88 375	2.38 385	6.02 386	9.23 387	0.65 356	2.70 389	2.20 389	1.24 375	0.94 384	17.87 393	4.86 393	2.04 387	1.87 389	1.10 361	1.14 387	4.62 392	2.07 385	11.53 399	6.94 393

LRCNet_RVC	10.22 393	14.24 397	3.26 391	20.74 399	17.71 401	19.88 400	15.89 399	6.49 395	2.47 389	19.87 401	12.97 397	19.40 398	8.44 386	26.62 402	2.33 381	0.74 367	10.08 395	5.54 393	23.31 398	6.95 394	2.43 389	1.11 381	22.86 400	8.58 396	0.73 356	0.39 316	1.72 385	1.19 355

DGTPSM_ROB	8.76 390	3.83 389	10.08 395	3.08 380	5.50 391	3.48 387	5.02 390	3.60 391	8.96 394	3.18 392	7.06 391	3.95 383	10.56 389	3.59 390	11.06 393	10.70 393	4.35 390	10.50 394	5.45 380	9.91 395	5.93 393	14.37 395	4.39 394	8.90 397	9.99 395	27.43 399	11.00 397	30.59 399

DPSMNet_ROB	8.99 391	3.86 390	10.11 396	3.11 381	5.51 392	3.54 388	5.03 391	3.60 391	9.04 395	3.27 393	7.95 393	4.19 385	13.43 395	3.66 391	11.12 394	10.86 394	4.47 391	10.71 395	6.43 386	9.92 396	5.99 395	14.50 396	4.39 394	8.90 397	10.15 396	27.43 399	11.02 398	30.59 399

DPSM_ROB	13.12 395	7.70 394	11.86 397	4.97 387	5.71 393	6.03 390	4.61 388	8.36 397	10.82 396	6.72 395	8.03 394	8.12 390	12.29 392	3.81 392	13.89 395	13.57 395	10.28 396	13.36 396	9.07 388	11.67 397	16.11 397	18.73 399	3.51 389	10.91 399	27.70 400	35.86 401	31.04 401	39.53 401

DPSM	13.12 395	7.70 394	11.86 397	4.97 387	5.71 393	6.03 390	4.61 388	8.36 397	10.82 396	6.72 395	8.03 394	8.12 390	12.29 392	3.81 392	13.89 395	13.57 395	10.28 396	13.36 396	9.07 388	11.67 397	16.11 397	18.73 399	3.51 389	10.91 399	27.70 400	35.86 401	31.04 401	39.53 401

HaxPig	19.43 397	21.64 401	18.72 399	23.90 400	23.72 402	22.99 401	25.27 400	20.59 402	18.36 398	26.33 402	23.18 401	22.04 399	16.59 397	24.59 401	21.93 397	18.51 397	20.93 400	19.75 398	22.56 397	20.41 399	14.06 396	11.69 394	27.14 401	18.65 401	6.94 394	12.03 398	7.78 394	14.26 398

CasAABBNet	26.35 400	15.49 398	23.85 402	9.95 395	11.46 398	12.03 396	9.23 396	16.79 400	21.84 401	13.64 398	16.11 398	16.45 396	24.90 402	7.58 397	27.95 402	27.14 401	20.53 398	26.83 402	18.10 394	23.37 400	32.22 401	37.28 402	6.99 397	21.98 404	55.78 403	72.24 403	62.39 404	79.48 404

fast-reg	28.13 402	17.43 400	23.71 401	12.69 398	12.68 400	16.05 399	12.38 398	16.63 399	21.75 400	13.67 399	20.82 400	16.89 397	24.78 400	13.92 400	27.93 400	26.51 400	21.57 401	27.70 403	40.18 402	23.46 401	32.44 403	37.16 401	7.62 399	21.88 403	55.88 405	72.37 404	62.38 403	79.05 403

FlowAnything	26.42 401	15.50 399	23.88 403	9.99 396	11.54 399	12.07 397	9.28 397	16.89 401	21.87 402	13.68 400	16.26 399	16.42 395	24.79 401	7.69 398	27.93 400	27.24 402	20.55 399	26.80 401	18.20 395	23.53 402	32.22 401	37.62 403	7.05 398	22.05 405	55.78 403	72.50 405	62.44 405	79.62 405

MEDIAN_ROB	22.61 398	26.37 402	23.42 400	27.86 402	27.01 403	26.90 403	28.47 402	24.00 403	21.42 399	31.43 403	26.90 402	25.65 400	19.56 398	27.54 403	23.81 398	20.10 398	25.89 402	23.65 399	27.64 400	24.33 403	18.71 399	15.27 397	29.65 402	20.16 402	10.22 397	11.12 397	10.11 396	13.24 397

AVERAGE_ROB	25.62 399	30.03 404	26.88 404	31.96 403	30.85 404	31.13 404	32.49 403	28.35 404	25.87 404	34.56 404	30.30 404	30.39 401	23.71 399	31.94 404	27.62 399	24.45 399	28.60 403	25.76 400	30.73 401	27.87 404	22.22 400	18.68 398	33.77 403	25.40 406	10.86 399	8.77 396	9.34 395	9.16 395

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 13	0.07 39	0.06 23	0.07 27	0.05 23

ASD4																								5.70 395

Low-res two-view benchmark