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

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 45	0.04 20	0.02 3	0.03 4	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.05 9	0.03 3

U	0.05 23	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 20	0.02 3	0.04 18	0.01 3	0.05 20	0.03 30	0.02 6	0.12 71	0.11 74	0.08 56	0.07 53	0.08 54	0.05 31	0.10 74	0.07 55	0.01 3	0.03 15	0.07 47	0.07 38	0.06 15	0.06 49

ProNet	0.04 5	0.04 21	0.04 38	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.04 78	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 57	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.06 20	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 22	0.03 3	0.03 44	0.03 15	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 71	0.10 62	0.06 20	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 40	0.05 12	0.01 3	0.02 3	0.06 29	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
F8.5	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 54	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.07 28	0.04 9

FORCE_9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 54	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.04 9

FORCE_8	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 54	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.05 9	0.06 23	0.07 28	0.04 9

F7	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.03 7	0.05 42	0.03 12	0.06 39	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 20	0.06 32	0.06 16	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.05 9	0.07 38	0.07 28	0.05 26

over-8	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.03 7	0.04 18	0.04 26	0.05 20	0.03 30	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 15	0.06 29	0.07 38	0.07 28	0.05 26

over-9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 26	0.06 39	0.03 30	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 15	0.06 29	0.07 38	0.07 28	0.05 26

quiztm	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.03 7	0.02 3	0.03 12	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

LACA2	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 61	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 15	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

BridgeDepth	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 67	0.03 30	0.02 6	0.07 11	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.06 23	0.07 28	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GREAT-IGEV	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.03 7	0.04 18	0.05 44	0.08 67	0.02 3	0.02 6	0.11 59	0.09 44	0.07 41	0.05 11	0.07 32	0.05 31	0.06 22	0.10 87	0.03 44	0.03 15	0.06 29	0.06 23	0.08 54	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
GIP-stereo	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.03 45	0.03 3	0.03 7	0.05 42	0.04 26	0.05 20	0.02 3	0.04 78	0.11 59	0.09 44	0.08 56	0.07 53	0.09 69	0.07 78	0.08 57	0.09 80	0.02 5	0.04 53	0.06 29	0.07 38	0.08 54	0.05 26

RAStereo	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.05 46	0.03 7	0.10 90	0.03 12	0.07 54	0.03 30	0.02 6	0.14 90	0.11 74	0.09 70	0.08 69	0.09 69	0.05 31	0.12 90	0.07 55	0.02 5	0.03 15	0.09 80	0.07 38	0.07 28	0.07 62

AIO-Stereo	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 26	0.04 6	0.03 30	0.02 6	0.09 36	0.09 44	0.07 41	0.06 32	0.09 69	0.06 58	0.07 40	0.06 37	0.03 44	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.07 28	0.04 9

RSM	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.04 20	0.03 7	0.04 18	0.05 44	0.06 39	0.03 30	0.02 6	0.10 46	0.09 44	0.07 41	0.06 32	0.07 32	0.06 58	0.08 57	0.06 37	0.02 5	0.04 53	0.06 29	0.06 23	0.07 28	0.05 26

MoCha-V2	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.03 7	0.04 18	0.05 44	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 46	0.08 24	0.07 41	0.06 32	0.08 54	0.06 58	0.07 40	0.07 55	0.03 44	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

AEACV	0.07 70	0.08 91	0.04 38	0.05 67	0.05 72	0.04 25	0.03 45	0.05 46	0.03 7	0.05 42	0.05 44	0.06 39	0.03 30	0.03 48	0.17 111	0.13 95	0.09 70	0.08 69	0.12 86	0.07 78	0.10 74	0.10 87	0.03 44	0.04 53	0.08 70	0.12 108	0.07 28	0.05 26

CroCo-Stereo Lap2	0.05 23	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 61	0.03 12	0.04 6	0.03 30	0.02 6	0.10 46	0.10 62	0.07 41	0.07 53	0.07 32	0.05 31	0.08 57	0.06 37	0.02 5	0.03 15	0.07 47	0.08 65	0.07 28	0.05 26

F4.4	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.02 5	0.06 60	0.04 24	0.04 18	0.05 44	0.08 67	0.03 30	0.04 78	0.09 36	0.08 24	0.07 41	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.05 12	0.02 5	0.04 53	0.07 47	0.08 65	0.08 54	0.08 74

FORCE_4.6	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.03 11	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.04 24	0.04 18	0.03 12	0.08 67	0.04 59	0.03 48	0.09 36	0.09 44	0.07 41	0.07 53	0.06 16	0.05 31	0.06 22	0.06 37	0.04 78	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.09 71	0.06 49

FORCE_4.5	0.05 23	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.03 45	0.06 60	0.04 24	0.05 42	0.05 44	0.07 54	0.03 30	0.03 48	0.09 36	0.08 24	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.06 37	0.02 5	0.03 15	0.07 47	0.08 65	0.09 71	0.07 62

FORCE_5	0.05 23	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.04 24	0.05 42	0.04 26	0.09 78	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.03 44	0.03 15	0.06 29	0.06 23	0.08 54	0.06 49

over v1	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.05 67	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.04 18	0.05 44	0.08 67	0.03 30	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.06 20	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.08 65	0.07 28	0.05 26

testmc14	0.05 23	0.05 47	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.05 42	0.04 26	0.10 81	0.02 3	0.02 6	0.11 59	0.09 44	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.06 22	0.05 12	0.04 78	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.07 28	0.05 26

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 24	0.03 4	0.03 12	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 24	0.03 4	0.04 26	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

GEAStereo	0.06 46	0.07 77	0.05 68	0.06 87	0.05 72	0.05 64	0.04 78	0.05 46	0.04 24	0.06 61	0.04 26	0.07 54	0.02 3	0.03 48	0.13 78	0.09 44	0.09 70	0.07 53	0.08 54	0.06 58	0.10 74	0.08 69	0.03 44	0.05 77	0.08 70	0.07 38	0.08 54	0.05 26

GSStereo	0.06 46	0.06 70	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.03 3	0.04 24	0.05 42	0.04 26	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 59	0.10 62	0.10 79	0.06 32	0.09 69	0.06 58	0.10 74	0.06 37	0.02 5	0.03 15	0.07 47	0.06 23	0.07 28	0.05 26

gasm-f	0.06 46	0.07 77	0.05 68	0.06 87	0.05 72	0.05 64	0.04 78	0.05 46	0.04 24	0.06 61	0.04 26	0.07 54	0.02 3	0.03 48	0.13 78	0.09 44	0.09 70	0.07 53	0.08 54	0.06 58	0.10 74	0.08 69	0.03 44	0.05 77	0.08 70	0.07 38	0.08 54	0.05 26

MLG-Stereo_test2	0.06 46	0.05 47	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.06 60	0.04 24	0.07 77	0.05 44	0.07 54	0.03 30	0.04 78	0.10 46	0.10 62	0.10 79	0.07 53	0.11 81	0.06 58	0.10 74	0.06 37	0.03 44	0.03 15	0.06 29	0.05 10	0.09 71	0.06 49

MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.06 61	0.03 12	0.06 39	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.07 40	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 20	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.05 42	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.07 40	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 26

MM-Stereo_test2	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.05 42	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.03 48	0.09 36	0.09 44	0.07 41	0.07 53	0.07 32	0.06 58	0.08 57	0.10 87	0.04 78	0.03 15	0.05 9	0.09 82	0.06 15	0.05 26

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.04 18	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.07 41	0.05 11	0.06 16	0.05 31	0.06 22	0.05 12	0.03 44	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

CoSv	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.05 64	0.03 45	0.05 46	0.04 24	0.04 18	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.07 41	0.04 5	0.08 54	0.04 6	0.06 22	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 47	0.05 10	0.07 28	0.04 9

Occ-G	0.06 46	0.07 77	0.05 68	0.05 67	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.05 46	0.04 24	0.04 18	0.08 87	0.06 39	0.03 30	0.03 48	0.11 59	0.11 74	0.08 56	0.08 69	0.13 94	0.06 58	0.09 70	0.07 55	0.04 78	0.05 77	0.06 29	0.06 23	0.08 54	0.06 49

F5.5	0.05 23	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.05 42	0.04 18	0.03 12	0.07 54	0.03 30	0.03 48	0.08 22	0.09 44	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.07 28	0.06 49

FORCE_4	0.06 46	0.04 21	0.04 38	0.05 67	0.03 20	0.05 64	0.03 45	0.06 60	0.05 42	0.07 77	0.06 57	0.07 54	0.03 30	0.03 48	0.10 46	0.08 24	0.07 41	0.07 53	0.08 54	0.05 31	0.08 57	0.07 55	0.03 44	0.04 53	0.08 70	0.09 82	0.10 81	0.08 74

FORCE_6	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.05 46	0.05 42	0.03 4	0.03 12	0.07 54	0.04 59	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.06 23	0.08 54	0.05 26

SCION-MonSter(vits)	0.06 46	0.09 103	0.07 99	0.09 131	0.09 137	0.08 115	0.05 107	0.05 46	0.05 42	0.05 42	0.06 57	0.05 20	0.03 30	0.02 6	0.10 46	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.06 37	0.02 5	0.02 3	0.07 47	0.07 38	0.07 28	0.07 62

PointNet	0.05 23	0.04 21	0.05 68	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.04 78	0.07 74	0.05 42	0.05 42	0.06 57	0.05 20	0.04 59	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.07 40	0.06 37	0.04 78	0.05 77	0.07 47	0.08 65	0.09 71	0.06 49

VIP-Stereo	0.07 70	0.06 70	0.05 68	0.05 67	0.04 48	0.04 25	0.02 5	0.06 60	0.05 42	0.06 61	0.09 103	0.10 81	0.03 30	0.03 48	0.12 71	0.11 74	0.12 89	0.09 78	0.10 76	0.06 58	0.11 81	0.06 37	0.03 44	0.04 53	0.08 70	0.07 38	0.07 28	0.08 74

MonStereo	0.05 23	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.03 7	0.03 45	0.05 46	0.05 42	0.05 42	0.06 57	0.05 20	0.03 30	0.02 6	0.10 46	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.06 37	0.02 5	0.02 3	0.07 47	0.07 38	0.07 28	0.07 62

111111	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.04 48	0.03 7	0.03 45	0.04 20	0.05 42	0.03 4	0.04 26	0.05 20	0.03 30	0.02 6	0.09 36	0.08 24	0.06 20	0.05 11	0.07 32	0.04 6	0.07 40	0.08 69	0.03 44	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

LG-Stereo	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.04 48	0.04 25	0.02 5	0.06 60	0.05 42	0.06 61	0.06 57	0.08 67	0.03 30	0.02 6	0.10 46	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.09 70	0.06 37	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.06 23	0.07 28	0.05 26

MM-Stereo_test3	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.02 3	0.02 5	0.04 20	0.05 42	0.04 18	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 41	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.04 4	0.04 3	0.06 15	0.04 9

AIO-test2	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.05 42	0.04 18	0.06 57	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 15	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

DEFOM-Stereo	0.07 70	0.06 70	0.04 38	0.06 87	0.05 72	0.05 64	0.03 45	0.06 60	0.05 42	0.06 61	0.07 73	0.06 39	0.03 30	0.03 48	0.11 59	0.10 62	0.11 82	0.09 78	0.10 76	0.06 58	0.11 81	0.07 55	0.04 78	0.04 53	0.08 70	0.08 65	0.12 97	0.08 74

IGEV-Stereo++	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.05 67	0.05 72	0.04 25	0.02 5	0.05 46	0.05 42	0.05 42	0.05 44	0.05 20	0.04 59	0.03 48	0.09 36	0.09 44	0.07 41	0.06 32	0.08 54	0.05 31	0.07 40	0.12 99	0.04 78	0.03 15	0.05 9	0.07 38	0.08 54	0.05 26

RSM++	0.06 46	0.05 47	0.05 68	0.05 67	0.05 72	0.04 25	0.03 45	0.06 60	0.05 42	0.05 42	0.05 44	0.07 54	0.04 59	0.02 6	0.11 59	0.10 62	0.08 56	0.07 53	0.08 54	0.06 58	0.09 70	0.07 55	0.03 44	0.04 53	0.08 70	0.07 38	0.07 28	0.05 26

RAFT	0.07 70	0.04 21	0.06 85	0.05 67	0.03 20	0.06 83	0.03 45	0.10 88	0.05 42	0.06 61	0.07 73	0.08 67	0.05 70	0.02 6	0.10 46	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.08 54	0.06 58	0.08 57	0.09 80	0.02 5	0.04 53	0.13 119	0.14 131	0.16 118	0.15 129

iRaftStereo_RVC	0.08 81	0.07 77	0.06 85	0.05 67	0.05 72	0.05 64	0.03 45	0.10 88	0.05 42	0.10 90	0.09 103	0.10 81	0.05 70	0.04 78	0.11 59	0.11 74	0.13 95	0.10 94	0.12 86	0.07 78	0.15 103	0.11 91	0.04 78	0.05 77	0.10 90	0.09 82	0.11 90	0.08 74

NoBS	0.09 85	0.06 70	0.05 68	0.03 11	0.04 48	0.04 25	0.04 78	0.10 88	0.06 58	0.16 109	0.03 12	0.12 96	0.06 88	0.05 90	0.15 99	0.14 102	0.15 109	0.09 78	0.12 86	0.08 95	0.20 146	0.12 99	0.05 103	0.05 77	0.11 100	0.11 98	0.09 71	0.10 91

LACA_dic	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.03 45	0.04 20	0.06 58	0.07 77	0.04 26	0.05 20	0.05 70	0.03 48	0.10 46	0.10 62	0.06 20	0.08 69	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.07 55	0.02 5	0.04 53	0.07 47	0.07 38	0.08 54	0.08 74

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.03 11	0.04 48	0.04 25	0.02 5	0.05 46	0.06 58	0.05 42	0.05 44	0.10 81	0.03 30	0.03 48	0.13 78	0.09 44	0.08 56	0.07 53	0.09 69	0.05 31	0.07 40	0.06 37	0.03 44	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.09 71	0.06 49

over-6	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.05 67	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.06 58	0.04 18	0.07 73	0.12 96	0.03 30	0.03 48	0.07 11	0.07 11	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.08 54	0.07 62

MCSU-Stereo	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.03 7	0.03 45	0.04 20	0.06 58	0.06 61	0.04 26	0.09 78	0.03 30	0.03 48	0.12 71	0.09 44	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.06 22	0.05 12	0.03 44	0.03 15	0.07 47	0.07 38	0.09 71	0.07 62

TS12	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.03 45	0.04 20	0.06 58	0.07 77	0.04 26	0.05 20	0.05 70	0.03 48	0.10 46	0.10 62	0.06 20	0.08 69	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.07 55	0.02 5	0.04 53	0.07 47	0.07 38	0.08 54	0.08 74

TS	0.09 85	0.07 77	0.07 99	0.07 96	0.06 88	0.06 83	0.04 78	0.11 96	0.06 58	0.06 61	0.11 138	0.10 81	0.05 70	0.05 90	0.13 78	0.13 95	0.09 70	0.10 94	0.12 86	0.08 95	0.13 92	0.11 91	0.04 78	0.06 94	0.12 114	0.11 98	0.12 97	0.14 121

LACA3	0.06 46	0.05 47	0.05 68	0.05 67	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.04 20	0.06 58	0.06 61	0.04 26	0.08 67	0.04 59	0.04 78	0.11 59	0.10 62	0.06 20	0.08 69	0.08 54	0.05 31	0.08 57	0.08 69	0.03 44	0.04 53	0.08 70	0.08 65	0.09 71	0.08 74

LACA1	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.03 45	0.03 3	0.06 58	0.05 42	0.04 26	0.06 39	0.04 59	0.03 48	0.09 36	0.09 44	0.06 20	0.08 69	0.06 16	0.05 31	0.06 22	0.06 37	0.03 44	0.04 53	0.07 47	0.08 65	0.08 54	0.06 49

AdaDepth	0.06 46	0.06 70	0.04 38	0.04 30	0.05 72	0.04 25	0.03 45	0.05 46	0.06 58	0.04 18	0.05 44	0.05 20	0.03 30	0.03 48	0.11 59	0.11 74	0.09 70	0.08 69	0.09 69	0.06 58	0.08 57	0.07 55	0.02 5	0.04 53	0.07 47	0.07 38	0.09 71	0.07 62

GASTEREO	0.06 46	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.06 58	0.04 18	0.04 26	0.06 39	0.03 30	0.02 6	0.12 71	0.10 62	0.08 56	0.07 53	0.08 54	0.06 58	0.07 40	0.13 107	0.03 44	0.03 15	0.07 47	0.08 65	0.07 28	0.05 26

MSCF	0.06 46	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.06 58	0.04 18	0.04 26	0.06 39	0.03 30	0.02 6	0.12 71	0.10 62	0.08 56	0.07 53	0.08 54	0.06 58	0.07 40	0.12 99	0.03 44	0.03 15	0.07 47	0.08 65	0.06 15	0.05 26

MLG-Stereo_test3	0.08 81	0.06 70	0.04 38	0.05 67	0.06 88	0.06 83	0.04 78	0.07 74	0.06 58	0.09 84	0.07 73	0.13 104	0.03 30	0.05 90	0.13 78	0.11 74	0.12 89	0.09 78	0.29 218	0.06 58	0.12 90	0.13 107	0.03 44	0.05 77	0.07 47	0.08 65	0.10 81	0.08 74

LG-G_1	0.09 85	0.08 91	0.06 85	0.08 116	0.07 101	0.08 115	0.05 107	0.09 84	0.06 58	0.09 84	0.07 73	0.13 104	0.06 88	0.07 119	0.14 90	0.12 89	0.13 95	0.10 94	0.15 104	0.08 95	0.14 97	0.17 132	0.05 103	0.05 77	0.09 80	0.09 82	0.12 97	0.11 98

LG-G	0.09 85	0.08 91	0.06 85	0.08 116	0.07 101	0.08 115	0.05 107	0.09 84	0.06 58	0.09 84	0.07 73	0.13 104	0.06 88	0.07 119	0.14 90	0.12 89	0.13 95	0.10 94	0.15 104	0.08 95	0.14 97	0.17 132	0.05 103	0.05 77	0.09 80	0.09 82	0.12 97	0.11 98

DFGA-Net	0.09 85	0.09 103	0.05 68	0.07 96	0.05 72	0.06 83	0.05 107	0.11 96	0.06 58	0.12 102	0.07 73	0.13 104	0.05 70	0.04 78	0.14 90	0.12 89	0.13 95	0.10 94	0.13 94	0.07 78	0.11 81	0.08 69	0.05 103	0.07 107	0.10 90	0.09 82	0.14 109	0.11 98

AIO-test1	0.05 23	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.06 60	0.06 58	0.06 61	0.06 57	0.06 39	0.02 3	0.03 48	0.09 36	0.09 44	0.06 20	0.05 11	0.05 4	0.05 31	0.05 7	0.06 37	0.02 5	0.03 15	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

plain	0.10 96	0.09 103	0.07 99	0.06 87	0.06 88	0.07 96	0.04 78	0.13 106	0.06 58	0.16 109	0.06 57	0.11 90	0.04 59	0.04 78	0.16 105	0.16 129	0.16 115	0.12 113	0.15 104	0.08 95	0.15 103	0.11 91	0.04 78	0.07 107	0.12 114	0.12 108	0.12 97	0.14 121

MIM_Stereo	0.11 105	0.09 103	0.07 99	0.08 116	0.07 101	0.09 137	0.04 78	0.13 106	0.06 58	0.19 132	0.08 87	0.11 90	0.05 70	0.05 90	0.16 105	0.15 117	0.17 122	0.12 113	0.20 141	0.10 118	0.18 124	0.15 116	0.04 78	0.07 107	0.11 100	0.10 93	0.15 112	0.10 91

anonymousdsp	0.08 81	0.07 77	0.06 85	0.06 87	0.05 72	0.06 83	0.04 78	0.10 88	0.06 58	0.11 96	0.10 117	0.08 67	0.04 59	0.05 90	0.13 78	0.12 89	0.11 82	0.09 78	0.13 94	0.08 95	0.14 97	0.15 116	0.04 78	0.05 77	0.08 70	0.07 38	0.11 90	0.07 62

AASNet	0.10 96	0.10 119	0.07 99	0.10 142	0.10 158	0.11 160	0.08 167	0.11 96	0.06 58	0.10 90	0.11 138	0.10 81	0.06 88	0.07 119	0.14 90	0.11 74	0.13 95	0.11 105	0.11 81	0.09 108	0.11 81	0.12 99	0.06 122	0.08 125	0.11 100	0.10 93	0.10 81	0.08 74

HCRNet	0.15 136	0.19 284	0.08 121	0.23 284	0.09 137	0.16 220	0.09 184	0.16 124	0.06 58	0.49 366	0.16 192	0.25 211	0.08 121	0.09 158	0.43 281	0.11 74	0.16 115	0.10 94	0.21 154	0.09 108	0.13 92	0.08 69	0.11 239	0.07 107	0.09 80	0.09 82	0.14 109	0.11 98

delet	0.08 81	0.08 91	0.07 99	0.09 131	0.07 101	0.08 115	0.06 128	0.07 74	0.06 58	0.09 84	0.07 73	0.11 90	0.06 88	0.06 110	0.12 71	0.10 62	0.10 79	0.09 78	0.08 54	0.09 108	0.09 70	0.07 55	0.05 103	0.06 94	0.09 80	0.09 82	0.10 81	0.08 74

TDLM	0.07 70	0.08 91	0.07 99	0.07 96	0.07 101	0.07 96	0.05 107	0.07 74	0.06 58	0.06 61	0.10 117	0.08 67	0.06 88	0.05 90	0.09 36	0.09 44	0.09 70	0.09 78	0.08 54	0.06 58	0.08 57	0.06 37	0.05 103	0.07 107	0.08 70	0.07 38	0.08 54	0.08 74

DispViT+	0.06 46	0.05 47	0.05 68	0.07 96	0.05 72	0.05 64	0.04 78	0.05 46	0.07 82	0.06 61	0.08 87	0.06 39	0.05 70	0.03 48	0.10 46	0.09 44	0.06 20	0.08 69	0.08 54	0.06 58	0.06 22	0.07 55	0.03 44	0.06 94	0.07 47	0.10 93	0.08 54	0.09 88

MatchStereo	0.06 46	0.04 21	0.05 68	0.03 11	0.04 48	0.03 7	0.03 45	0.04 20	0.07 82	0.03 4	0.06 57	0.04 6	0.05 70	0.03 48	0.10 46	0.09 44	0.06 20	0.07 53	0.06 16	0.07 78	0.08 57	0.09 80	0.02 5	0.04 53	0.07 47	0.08 65	0.06 15	0.06 49
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MGS-Stereo	0.15 136	0.12 156	0.08 121	0.07 96	0.07 101	0.07 96	0.05 107	0.16 124	0.07 82	0.13 105	0.10 117	0.13 104	0.06 88	0.08 131	0.98 347	0.13 95	0.19 145	0.15 166	0.18 123	0.12 140	0.19 136	0.16 125	0.07 140	0.08 125	0.13 119	0.12 108	0.17 133	0.15 129

MaDis-Stereo	0.10 96	0.07 77	0.07 99	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.04 78	0.09 84	0.07 82	0.11 96	0.07 73	0.13 104	0.06 88	0.03 48	0.14 90	0.14 102	0.15 109	0.12 113	0.15 104	0.07 78	0.16 105	0.13 107	0.03 44	0.06 94	0.14 133	0.20 209	0.16 118	0.19 166

UniTT-Stereo	0.11 105	0.07 77	0.06 85	0.05 67	0.05 72	0.06 83	0.04 78	0.10 88	0.07 82	0.13 105	0.06 57	0.12 96	0.12 191	0.08 131	0.18 122	0.14 102	0.16 115	0.12 113	0.19 132	0.09 108	0.17 113	0.12 99	0.07 140	0.06 94	0.12 114	0.19 198	0.10 81	0.13 110

RAFT_CTSACE	0.11 105	0.09 103	0.07 99	0.05 67	0.06 88	0.08 115	0.06 128	0.12 101	0.07 82	0.18 125	0.06 57	0.14 115	0.12 191	0.05 90	0.13 78	0.13 95	0.14 100	0.09 78	0.12 86	0.07 78	0.16 105	0.18 140	0.04 78	0.07 107	0.14 133	0.14 131	0.19 148	0.14 121

test_5	0.11 105	0.10 119	0.08 121	0.07 96	0.05 72	0.07 96	0.05 107	0.16 124	0.07 82	0.11 96	0.09 103	0.15 123	0.15 236	0.03 48	0.15 99	0.15 117	0.11 82	0.10 94	0.12 86	0.07 78	0.13 92	0.15 116	0.04 78	0.09 154	0.13 119	0.14 131	0.19 148	0.18 147

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 85	0.06 70	0.07 99	0.07 96	0.07 101	0.06 83	0.04 78	0.10 88	0.08 89	0.16 109	0.10 117	0.12 96	0.08 121	0.04 78	0.14 90	0.12 89	0.14 100	0.09 78	0.16 111	0.07 78	0.11 81	0.09 80	0.04 78	0.05 77	0.10 90	0.10 93	0.13 104	0.10 91

NLSM3	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.03 7	0.03 45	0.06 60	0.08 89	0.05 42	0.06 57	0.04 6	0.05 70	0.04 78	0.08 22	0.08 24	0.07 41	0.06 32	0.06 16	0.05 31	0.06 22	0.05 12	0.04 78	0.04 53	0.07 47	0.08 65	0.08 54	0.07 62

SGD-Stereo	0.13 119	0.07 77	0.05 68	0.06 87	0.06 88	0.08 115	0.03 45	0.08 83	0.08 89	0.10 90	0.06 57	0.13 104	0.06 88	0.04 78	0.93 342	0.17 139	0.18 133	0.10 94	0.16 111	0.08 95	0.18 124	0.11 91	0.06 122	0.06 94	0.10 90	0.11 98	0.16 118	0.13 110

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 112	0.09 103	0.06 85	0.06 87	0.07 101	0.06 83	0.04 78	0.17 130	0.08 89	0.24 185	0.08 87	0.14 115	0.06 88	0.06 110	0.17 111	0.14 102	0.18 133	0.13 128	0.18 123	0.10 118	0.23 180	0.23 174	0.06 122	0.06 94	0.10 90	0.13 121	0.14 109	0.16 134

AIO_rvc	0.09 85	0.09 103	0.06 85	0.07 96	0.06 88	0.07 96	0.04 78	0.12 101	0.08 89	0.12 102	0.05 44	0.11 90	0.04 59	0.05 90	0.22 179	0.17 139	0.11 82	0.09 78	0.14 98	0.07 78	0.16 105	0.22 169	0.04 78	0.05 77	0.09 80	0.08 65	0.09 71	0.07 62

HUF	0.13 119	0.09 103	0.07 99	0.08 116	0.08 123	0.07 96	0.04 78	0.15 117	0.08 89	0.18 125	0.07 73	0.12 96	0.07 105	0.06 110	0.43 281	0.45 347	0.15 109	0.10 94	0.20 141	0.09 108	0.21 156	0.21 161	0.06 122	0.06 94	0.11 100	0.08 65	0.11 90	0.08 74

IGEV-Stereo+	0.10 96	0.11 140	0.05 68	0.05 67	0.06 88	0.06 83	0.03 45	0.16 124	0.08 89	0.24 185	0.13 158	0.11 90	0.06 88	0.05 90	0.13 78	0.15 117	0.14 100	0.10 94	0.15 104	0.10 118	0.18 124	0.15 116	0.05 103	0.04 53	0.10 90	0.12 108	0.08 54	0.09 88

anonymousdsp2	0.13 119	0.12 156	0.09 142	0.09 131	0.08 123	0.10 144	0.07 146	0.18 139	0.08 89	0.20 136	0.16 192	0.15 123	0.07 105	0.07 119	0.15 99	0.15 117	0.17 122	0.12 113	0.23 171	0.11 131	0.19 136	0.21 161	0.07 140	0.08 125	0.13 119	0.11 98	0.18 139	0.12 105

rafts_anoy	0.14 126	0.14 200	0.11 184	0.11 162	0.11 177	0.10 144	0.07 146	0.21 169	0.08 89	0.21 140	0.15 176	0.17 137	0.07 105	0.06 110	0.20 146	0.17 139	0.20 155	0.17 205	0.22 164	0.12 140	0.21 156	0.18 140	0.06 122	0.09 154	0.16 148	0.15 147	0.15 112	0.17 140

RALCasStereoNet	0.15 136	0.14 200	0.10 155	0.13 186	0.11 177	0.10 144	0.07 146	0.20 150	0.08 89	0.23 162	0.13 158	0.19 154	0.08 121	0.07 119	0.20 146	0.18 162	0.22 188	0.17 205	0.20 141	0.12 140	0.22 166	0.21 161	0.07 140	0.09 154	0.18 177	0.15 147	0.15 112	0.15 129

ARAFT	0.12 112	0.09 103	0.07 99	0.09 131	0.07 101	0.08 115	0.04 78	0.14 113	0.08 89	0.21 140	0.10 117	0.17 137	0.05 70	0.05 90	0.18 122	0.14 102	0.18 133	0.15 166	0.20 141	0.08 95	0.20 146	0.18 140	0.05 103	0.06 94	0.14 133	0.11 98	0.18 139	0.13 110

AFF-stereo	0.10 96	0.10 119	0.08 121	0.07 96	0.06 88	0.08 115	0.04 78	0.17 130	0.08 89	0.21 140	0.08 87	0.13 104	0.05 70	0.03 48	0.14 90	0.14 102	0.12 89	0.09 78	0.20 141	0.07 78	0.14 97	0.11 91	0.04 78	0.06 94	0.13 119	0.12 108	0.18 139	0.11 98

RAFT + AFF	0.14 126	0.07 77	0.05 68	0.08 116	0.05 72	0.07 96	0.04 78	0.11 96	0.08 89	0.14 108	0.07 73	0.15 123	0.04 59	0.03 48	1.54 362	0.11 74	0.14 100	0.07 53	0.14 98	0.06 58	0.14 97	0.08 69	0.03 44	0.05 77	0.10 90	0.07 38	0.07 28	0.07 62

MMNet	0.10 96	0.09 103	0.07 99	0.10 142	0.08 123	0.09 137	0.06 128	0.10 88	0.08 89	0.08 82	0.09 103	0.12 96	0.06 88	0.08 131	0.22 179	0.11 74	0.12 89	0.11 105	0.12 86	0.09 108	0.11 81	0.08 69	0.06 122	0.08 125	0.10 90	0.11 98	0.13 104	0.12 105

GANet	0.10 96	0.10 119	0.09 142	0.10 142	0.10 158	0.12 176	0.09 184	0.13 106	0.08 89	0.10 90	0.10 117	0.14 115	0.06 88	0.06 110	0.11 59	0.12 89	0.14 100	0.14 141	0.11 81	0.07 78	0.11 81	0.08 69	0.08 166	0.08 125	0.11 100	0.09 82	0.11 90	0.11 98

CVANet_RVC	0.10 96	0.12 156	0.11 184	0.13 186	0.09 137	0.11 160	0.08 167	0.12 101	0.08 89	0.09 84	0.14 166	0.10 81	0.07 105	0.07 119	0.11 59	0.11 74	0.11 82	0.11 105	0.11 81	0.08 95	0.11 81	0.08 69	0.06 122	0.08 125	0.11 100	0.09 82	0.11 90	0.12 105

BridgeDepth_RVC	0.07 70	0.07 77	0.06 85	0.05 67	0.06 88	0.06 83	0.04 78	0.07 74	0.09 105	0.07 77	0.07 73	0.07 54	0.05 70	0.04 78	0.13 78	0.11 74	0.07 41	0.09 78	0.09 69	0.07 78	0.08 57	0.08 69	0.03 44	0.04 53	0.09 80	0.11 98	0.10 81	0.11 98
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.15 136	0.10 119	0.11 184	0.08 116	0.08 123	0.11 160	0.09 184	0.22 180	0.09 105	0.22 149	0.10 117	0.24 200	0.08 121	0.08 131	0.18 122	0.19 182	0.24 220	0.13 128	0.19 132	0.11 131	0.36 248	0.21 161	0.09 185	0.08 125	0.14 133	0.12 108	0.18 139	0.20 174
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.09 85	0.08 91	0.05 68	0.04 30	0.05 72	0.04 25	0.03 45	0.13 106	0.09 105	0.21 140	0.09 103	0.13 104	0.05 70	0.05 90	0.13 78	0.14 102	0.14 100	0.09 78	0.14 98	0.07 78	0.18 124	0.12 99	0.03 44	0.04 53	0.09 80	0.08 65	0.10 81	0.10 91

LG-Stereo_L1	0.09 85	0.08 91	0.05 68	0.05 67	0.05 72	0.05 64	0.03 45	0.13 106	0.09 105	0.21 140	0.09 103	0.11 90	0.05 70	0.05 90	0.13 78	0.14 102	0.14 100	0.09 78	0.14 98	0.07 78	0.18 124	0.11 91	0.03 44	0.04 53	0.09 80	0.08 65	0.10 81	0.10 91

LGtest1	0.09 85	0.07 77	0.06 85	0.06 87	0.06 88	0.07 96	0.04 78	0.10 88	0.09 105	0.09 84	0.10 117	0.10 81	0.05 70	0.06 110	0.15 99	0.13 95	0.15 109	0.11 105	0.15 104	0.09 108	0.16 105	0.15 116	0.05 103	0.05 77	0.10 90	0.09 82	0.12 97	0.10 91

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 105	0.08 91	0.06 85	0.07 96	0.07 101	0.07 96	0.03 45	0.16 124	0.09 105	0.24 185	0.09 103	0.10 81	0.06 88	0.05 90	0.15 99	0.17 139	0.17 122	0.12 113	0.16 111	0.10 118	0.24 184	0.17 132	0.04 78	0.05 77	0.10 90	0.11 98	0.13 104	0.09 88

trnet	0.16 154	0.13 177	0.10 155	0.11 162	0.10 158	0.10 144	0.06 128	0.24 209	0.09 105	0.28 243	0.12 148	0.26 223	0.11 176	0.10 180	0.20 146	0.22 232	0.25 234	0.13 128	0.21 154	0.13 159	0.32 220	0.20 158	0.08 166	0.09 154	0.17 162	0.17 171	0.24 191	0.23 207

MIF-Stereo (partial)	0.10 96	0.09 103	0.08 121	0.07 96	0.06 88	0.07 96	0.04 78	0.12 101	0.09 105	0.12 102	0.07 73	0.09 78	0.07 105	0.05 90	0.18 122	0.15 117	0.16 115	0.13 128	0.14 98	0.08 95	0.16 105	0.10 87	0.04 78	0.08 125	0.13 119	0.11 98	0.16 118	0.13 110

RAFT+CT+SA	0.12 112	0.10 119	0.09 142	0.08 116	0.06 88	0.07 96	0.06 128	0.19 148	0.09 105	0.16 109	0.08 87	0.18 144	0.16 245	0.05 90	0.17 111	0.17 139	0.12 89	0.10 94	0.17 119	0.09 108	0.17 113	0.23 174	0.04 78	0.08 125	0.15 143	0.14 131	0.18 139	0.17 140

CIPLG	0.15 136	0.11 140	0.08 121	0.10 142	0.09 137	0.11 160	0.08 167	0.23 193	0.09 105	0.23 162	0.14 166	0.20 161	0.10 150	0.12 231	0.23 191	0.17 139	0.21 171	0.14 141	0.21 154	0.13 159	0.22 166	0.28 216	0.06 122	0.09 154	0.16 148	0.12 108	0.21 169	0.13 110

IPLG	0.22 231	0.12 156	0.11 184	0.10 142	0.10 158	0.10 144	0.07 146	0.22 180	0.09 105	0.24 185	0.15 176	0.21 175	0.09 134	0.11 198	1.93 380	0.18 162	0.21 171	0.16 188	0.24 179	0.14 187	0.20 146	0.32 235	0.06 122	0.10 185	0.18 177	0.18 188	0.24 191	0.14 121

IPLGR_C	0.15 136	0.11 140	0.08 121	0.10 142	0.09 137	0.11 160	0.08 167	0.23 193	0.09 105	0.23 162	0.14 166	0.20 161	0.10 150	0.12 231	0.21 160	0.17 139	0.21 171	0.14 141	0.21 154	0.13 159	0.22 166	0.28 216	0.06 122	0.09 154	0.16 148	0.12 108	0.21 169	0.14 121

ACRE	0.15 136	0.11 140	0.08 121	0.10 142	0.09 137	0.11 160	0.08 167	0.23 193	0.09 105	0.23 162	0.15 176	0.20 161	0.10 150	0.12 231	0.21 160	0.17 139	0.21 171	0.14 141	0.21 154	0.13 159	0.22 166	0.27 208	0.06 122	0.09 154	0.16 148	0.12 108	0.21 169	0.13 110

AnonymousM	0.19 197	0.09 103	0.07 99	0.09 131	0.07 101	0.08 115	0.05 107	0.20 150	0.09 105	0.23 162	0.14 166	0.16 132	0.07 105	0.09 158	0.23 191	0.23 244	0.23 203	0.14 141	0.20 141	0.15 208	0.32 220	0.26 200	0.07 140	0.08 125	0.11 100	0.17 171	0.54 335	0.97 359

raft+_RVC	0.12 112	0.10 119	0.08 121	0.09 131	0.08 123	0.09 137	0.06 128	0.18 139	0.09 105	0.22 149	0.12 148	0.15 123	0.07 105	0.06 110	0.16 105	0.14 102	0.16 115	0.12 113	0.20 141	0.09 108	0.19 136	0.17 132	0.05 103	0.07 107	0.14 133	0.13 121	0.16 118	0.13 110

raftrobust	0.15 136	0.12 156	0.11 184	0.11 162	0.10 158	0.08 115	0.06 128	0.22 180	0.09 105	0.27 224	0.13 158	0.19 154	0.08 121	0.08 131	0.21 160	0.18 162	0.21 171	0.15 166	0.28 208	0.13 159	0.25 189	0.23 174	0.08 166	0.08 125	0.19 188	0.17 171	0.17 133	0.16 134

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 112	0.11 140	0.09 142	0.08 116	0.07 101	0.08 115	0.05 107	0.21 169	0.09 105	0.23 162	0.09 103	0.18 144	0.06 88	0.05 90	0.16 105	0.14 102	0.14 100	0.09 78	0.21 154	0.08 95	0.17 113	0.13 107	0.05 103	0.08 125	0.17 162	0.13 121	0.20 161	0.14 121

AANet_RVC	0.09 85	0.08 91	0.08 121	0.07 96	0.09 137	0.06 83	0.06 128	0.09 84	0.09 105	0.08 82	0.09 103	0.08 67	0.07 105	0.06 110	0.14 90	0.11 74	0.11 82	0.12 113	0.11 81	0.10 118	0.10 74	0.09 80	0.07 140	0.08 125	0.11 100	0.12 108	0.12 97	0.14 121

DF_test	0.13 119	0.09 103	0.08 121	0.05 67	0.07 101	0.08 115	0.04 78	0.20 150	0.10 123	0.24 185	0.08 87	0.22 187	0.08 121	0.10 180	0.21 160	0.19 182	0.22 188	0.12 113	0.17 119	0.12 140	0.31 215	0.21 161	0.08 166	0.08 125	0.11 100	0.14 131	0.13 104	0.12 105

depth_test_26	0.18 180	0.12 156	0.09 142	0.08 116	0.09 137	0.08 115	0.06 128	0.30 296	0.10 123	0.35 312	0.11 138	0.40 305	0.09 134	0.10 180	0.20 146	0.21 214	0.32 305	0.15 166	0.29 218	0.14 187	0.46 299	0.26 200	0.12 258	0.09 154	0.16 148	0.16 161	0.17 133	0.21 185

DepthFocus	0.14 126	0.09 103	0.07 99	0.10 142	0.07 101	0.08 115	0.05 107	0.20 150	0.10 123	0.23 162	0.10 117	0.18 144	0.07 105	0.11 198	0.19 128	0.21 214	0.22 188	0.13 128	0.22 164	0.14 187	0.35 243	0.24 182	0.10 212	0.07 107	0.11 100	0.13 121	0.17 133	0.18 147

YMNet	0.13 119	0.11 140	0.08 121	0.10 142	0.10 158	0.12 176	0.17 259	0.11 96	0.10 123	0.10 90	0.08 87	0.16 132	0.12 191	0.09 158	0.66 318	0.16 129	0.12 89	0.12 113	0.14 98	0.08 95	0.11 81	0.11 91	0.07 140	0.07 107	0.15 143	0.11 98	0.15 112	0.13 110

AIO_test	0.12 112	0.10 119	0.06 85	0.10 142	0.07 101	0.07 96	0.06 128	0.14 113	0.10 123	0.13 105	0.07 73	0.13 104	0.05 70	0.05 90	0.29 236	0.29 291	0.11 82	0.09 78	0.13 94	0.07 78	0.18 124	0.24 182	0.05 103	0.06 94	0.12 114	0.18 188	0.10 81	0.07 62

LL-Strereo2	0.12 112	0.08 91	0.07 99	0.07 96	0.07 101	0.06 83	0.04 78	0.15 117	0.10 123	0.22 149	0.10 117	0.13 104	0.07 105	0.07 119	0.15 99	0.15 117	0.18 133	0.11 105	0.20 141	0.10 118	0.20 146	0.28 216	0.05 103	0.07 107	0.12 114	0.13 121	0.15 112	0.10 91

CAS	0.14 126	0.11 140	0.08 121	0.09 131	0.08 123	0.08 115	0.05 107	0.17 130	0.10 123	0.17 118	0.16 192	0.15 123	0.10 150	0.10 180	0.20 146	0.18 162	0.17 122	0.14 141	0.19 132	0.11 131	0.22 166	0.23 174	0.07 140	0.08 125	0.17 162	0.16 161	0.17 133	0.23 207

iinet-f	0.17 169	0.14 200	0.10 155	0.12 177	0.09 137	0.14 196	0.09 184	0.15 117	0.10 123	0.23 162	0.25 266	0.18 144	0.15 236	0.08 131	0.33 256	0.19 182	0.20 155	0.13 128	0.36 255	0.16 226	0.20 146	0.21 161	0.08 166	0.09 154	0.17 162	0.14 131	0.25 202	0.17 140

CES	0.18 180	0.10 119	0.10 155	0.09 131	0.11 177	0.10 144	0.05 107	0.42 338	0.10 123	0.20 136	0.27 283	0.23 193	0.10 150	0.12 231	0.26 224	0.23 244	0.25 234	0.15 166	0.20 141	0.13 159	0.45 289	0.26 200	0.09 185	0.08 125	0.19 188	0.15 147	0.19 148	0.24 223

TestStereo1	0.14 126	0.12 156	0.08 121	0.07 96	0.07 101	0.08 115	0.07 146	0.14 113	0.10 123	0.17 118	0.09 103	0.14 115	0.17 258	0.05 90	0.23 191	0.17 139	0.16 115	0.12 113	0.19 132	0.10 118	0.19 136	0.24 182	0.04 78	0.07 107	0.18 177	0.17 171	0.26 215	0.20 174

IER	0.15 136	0.11 140	0.10 155	0.12 177	0.10 158	0.12 176	0.08 167	0.17 130	0.10 123	0.18 125	0.17 205	0.20 161	0.10 150	0.11 198	0.47 292	0.15 117	0.18 133	0.14 141	0.16 111	0.11 131	0.16 105	0.12 99	0.09 185	0.09 154	0.14 133	0.16 161	0.19 148	0.18 147

SA-5K	0.14 126	0.12 156	0.08 121	0.07 96	0.07 101	0.08 115	0.07 146	0.14 113	0.10 123	0.17 118	0.09 103	0.14 115	0.17 258	0.05 90	0.23 191	0.17 139	0.16 115	0.12 113	0.19 132	0.10 118	0.19 136	0.24 182	0.04 78	0.07 107	0.18 177	0.17 171	0.26 215	0.20 174

SA	0.15 136	0.13 177	0.09 142	0.09 131	0.08 123	0.11 160	0.06 128	0.21 169	0.10 123	0.23 162	0.09 103	0.23 193	0.07 105	0.07 119	0.19 128	0.18 162	0.18 133	0.15 166	0.24 179	0.12 140	0.20 146	0.26 200	0.05 103	0.09 154	0.20 201	0.20 209	0.27 232	0.23 207

dd	0.19 197	0.17 252	0.10 155	0.34 324	0.12 192	0.24 290	0.11 213	0.21 169	0.10 123	0.22 149	0.10 117	0.37 295	0.10 150	0.09 158	0.37 269	0.17 139	0.28 276	0.14 141	0.35 249	0.14 187	0.19 136	0.14 113	0.09 185	0.13 247	0.21 214	0.15 147	0.26 215	0.21 185

GLC_STEREO	0.18 180	0.15 223	0.16 260	0.15 217	0.14 229	0.14 196	0.11 213	0.26 245	0.10 123	0.28 243	0.18 209	0.20 161	0.10 150	0.11 198	0.19 128	0.19 182	0.28 276	0.15 166	0.24 179	0.14 187	0.37 253	0.23 174	0.09 185	0.10 185	0.19 188	0.13 121	0.30 260	0.18 147

MIPNet	0.21 224	0.14 200	0.11 184	0.11 162	0.12 192	0.12 176	0.08 167	0.24 209	0.10 123	0.27 224	0.24 263	0.22 187	0.14 230	0.11 198	0.94 343	0.20 203	0.23 203	0.17 205	0.31 225	0.20 257	0.21 156	0.35 255	0.07 140	0.11 202	0.23 246	0.23 239	0.27 232	0.21 185

test-3	0.18 180	0.11 140	0.09 142	0.11 162	0.12 192	0.10 144	0.07 146	0.25 228	0.10 123	0.27 224	0.11 138	0.29 253	0.11 176	0.08 131	0.23 191	0.19 182	0.23 203	0.15 166	0.47 282	0.15 208	0.33 225	0.46 297	0.06 122	0.09 154	0.16 148	0.14 131	0.25 202	0.23 207

test_1	0.18 180	0.11 140	0.09 142	0.11 162	0.12 192	0.10 144	0.07 146	0.25 228	0.10 123	0.27 224	0.11 138	0.29 253	0.11 176	0.08 131	0.23 191	0.19 182	0.23 203	0.15 166	0.47 282	0.15 208	0.33 225	0.46 297	0.06 122	0.09 154	0.16 148	0.14 131	0.25 202	0.23 207

RALAANet	0.14 126	0.13 177	0.11 184	0.10 142	0.10 158	0.11 160	0.07 146	0.17 130	0.10 123	0.16 109	0.15 176	0.15 123	0.09 134	0.06 110	0.19 128	0.16 129	0.18 133	0.17 205	0.26 193	0.14 187	0.24 184	0.23 174	0.07 140	0.09 154	0.16 148	0.15 147	0.20 161	0.16 134

CREStereo	0.17 169	0.13 177	0.11 184	0.11 162	0.10 158	0.10 144	0.06 128	0.24 209	0.10 123	0.27 224	0.12 148	0.26 223	0.11 176	0.10 180	0.22 179	0.26 276	0.26 250	0.13 128	0.21 154	0.14 187	0.36 248	0.24 182	0.08 166	0.09 154	0.17 162	0.17 171	0.23 180	0.22 196
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
PMTNet	0.18 180	0.15 223	0.11 184	0.14 198	0.11 177	0.09 137	0.09 184	0.22 180	0.10 123	0.29 261	0.11 138	0.25 211	0.08 121	0.09 158	0.24 208	0.27 282	0.24 220	0.13 128	0.28 208	0.13 159	0.35 243	0.24 182	0.09 185	0.08 125	0.22 226	0.17 171	0.23 180	0.25 230

CCAANet	0.11 105	0.10 119	0.10 155	0.10 142	0.08 123	0.09 137	0.11 213	0.13 106	0.10 123	0.11 96	0.10 117	0.18 144	0.08 121	0.07 119	0.16 105	0.14 102	0.14 100	0.11 105	0.10 76	0.09 108	0.13 92	0.09 80	0.07 140	0.06 94	0.11 100	0.12 108	0.21 169	0.14 121

DMCA	0.11 105	0.09 103	0.10 155	0.08 116	0.09 137	0.08 115	0.09 184	0.13 106	0.10 123	0.11 96	0.13 158	0.12 96	0.08 121	0.09 158	0.20 146	0.14 102	0.15 109	0.14 141	0.12 86	0.10 118	0.14 97	0.09 80	0.08 166	0.08 125	0.11 100	0.13 121	0.11 90	0.12 105

anonymous	0.17 169	0.08 91	0.07 99	0.06 87	0.10 158	0.09 137	0.07 146	0.21 169	0.11 146	0.22 149	0.08 87	0.22 187	0.12 191	0.11 198	0.19 128	0.31 300	0.23 203	0.17 205	0.24 179	0.13 159	0.45 289	0.44 290	0.06 122	0.09 154	0.18 177	0.12 108	0.18 139	0.22 196

WQFJA1++	3.28 396	0.13 177	0.09 142	27.82 413	0.11 177	24.38 414	25.71 413	0.22 180	0.11 146	0.35 312	0.16 192	0.65 330	2.77 387	0.08 131	0.17 111	0.23 244	0.23 203	0.14 141	1.04 344	0.38 345	0.36 248	0.26 200	0.08 166	0.08 125	0.20 201	2.15 400	0.29 249	0.30 261

DDF-Stereo	0.40 315	0.14 200	0.08 121	1.79 378	0.15 247	1.91 386	0.20 275	0.26 245	0.11 146	0.27 224	0.17 205	2.08 375	0.16 245	0.11 198	0.19 128	0.25 265	0.29 283	0.15 166	0.37 257	0.15 208	0.45 289	0.34 245	0.09 185	0.10 185	0.18 177	0.23 239	0.25 202	0.26 242

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 243	0.17 252	0.08 121	0.22 275	0.21 287	0.29 313	0.17 259	0.25 228	0.11 146	0.42 350	0.19 219	0.43 309	0.09 134	0.11 198	0.19 128	0.25 265	0.25 234	0.16 188	0.28 208	0.14 187	0.41 272	0.39 270	0.07 140	0.09 154	0.20 201	0.18 188	0.27 232	0.49 314

S2M2_L	0.17 169	0.14 200	0.15 247	0.13 186	0.10 158	0.16 220	0.11 213	0.21 169	0.11 146	0.27 224	0.09 103	0.20 161	0.06 88	0.17 291	0.22 179	0.19 182	0.25 234	0.16 188	0.20 141	0.15 208	0.34 232	0.25 192	0.13 266	0.10 185	0.16 148	0.16 161	0.27 232	0.23 207
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.16 154	0.14 200	0.11 184	0.12 177	0.13 210	0.12 176	0.09 184	0.20 150	0.11 146	0.24 185	0.16 192	0.19 154	0.16 245	0.11 198	0.29 236	0.16 129	0.20 155	0.15 166	0.18 123	0.12 140	0.20 146	0.16 125	0.11 239	0.10 185	0.18 177	0.19 198	0.23 180	0.17 140

test_for_model	0.18 180	0.10 119	0.07 99	0.08 116	0.09 137	0.07 96	0.05 107	0.20 150	0.11 146	0.25 200	0.08 87	0.25 211	0.07 105	0.08 131	0.17 111	0.19 182	1.29 388	0.14 141	0.24 179	0.13 159	0.38 258	0.18 140	0.07 140	0.07 107	0.13 119	0.14 131	0.16 118	0.18 147

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 180	0.10 119	0.07 99	0.08 116	0.09 137	0.07 96	0.05 107	0.20 150	0.11 146	0.25 200	0.08 87	0.25 211	0.07 105	0.08 131	0.17 111	0.19 182	1.29 388	0.14 141	0.24 179	0.13 159	0.38 258	0.18 140	0.07 140	0.07 107	0.13 119	0.14 131	0.16 118	0.18 147

StereoVision	0.07 70	0.05 47	0.05 68	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.07 74	0.11 146	0.05 42	0.06 57	0.05 20	0.06 88	0.02 6	0.13 78	0.13 95	0.09 70	0.07 53	0.10 76	0.08 95	0.08 57	0.07 55	0.03 44	0.05 77	0.11 100	0.10 93	0.13 104	0.13 110

DLNR_Zeroshot_test	9.91 404	28.72 415	0.20 292	46.90 416	0.13 210	0.20 259	45.01 416	0.29 292	0.11 146	0.38 334	0.19 219	0.33 280	0.10 150	1.29 374	61.34 416	71.85 416	3.99 401	2.49 401	1.36 349	0.22 276	0.65 348	0.41 278	0.09 185	0.13 247	0.26 271	0.24 248	0.29 249	0.33 270

testlalala	0.18 180	0.10 119	0.07 99	0.08 116	0.09 137	0.07 96	0.05 107	0.20 150	0.11 146	0.25 200	0.08 87	0.25 211	0.07 105	0.08 131	0.17 111	0.19 182	1.29 388	0.14 141	0.24 179	0.13 159	0.38 258	0.18 140	0.07 140	0.07 107	0.13 119	0.14 131	0.16 118	0.18 147

GCAPDPT-zeroshot	0.18 180	0.10 119	0.07 99	0.08 116	0.09 137	0.07 96	0.05 107	0.20 150	0.11 146	0.25 200	0.08 87	0.25 211	0.07 105	0.08 131	0.17 111	0.19 182	1.29 388	0.14 141	0.24 179	0.13 159	0.38 258	0.18 140	0.07 140	0.07 107	0.13 119	0.14 131	0.16 118	0.18 147

GCAP-Stereo	0.18 180	0.10 119	0.07 99	0.08 116	0.09 137	0.07 96	0.05 107	0.20 150	0.11 146	0.25 200	0.08 87	0.25 211	0.07 105	0.08 131	0.17 111	0.19 182	1.29 388	0.14 141	0.24 179	0.13 159	0.38 258	0.18 140	0.07 140	0.07 107	0.13 119	0.14 131	0.16 118	0.18 147

LoS_RVC	0.16 154	0.13 177	0.10 155	0.07 96	0.09 137	0.08 115	0.06 128	0.17 130	0.11 146	0.23 162	0.16 192	0.17 137	0.11 176	0.09 158	0.21 160	0.22 232	0.17 122	0.16 188	0.24 179	0.12 140	0.33 225	0.31 230	0.08 166	0.09 154	0.20 201	0.15 147	0.16 118	0.20 174

tt_ll	0.16 154	0.13 177	0.10 155	0.07 96	0.09 137	0.08 115	0.06 128	0.17 130	0.11 146	0.23 162	0.16 192	0.17 137	0.11 176	0.09 158	0.21 160	0.22 232	0.17 122	0.16 188	0.24 179	0.12 140	0.33 225	0.31 230	0.08 166	0.09 154	0.20 201	0.15 147	0.16 118	0.20 174

LoS	0.22 231	0.15 223	0.11 184	0.13 186	0.14 229	0.12 176	0.08 167	0.60 362	0.11 146	0.37 328	0.38 318	0.36 291	0.13 212	0.11 198	0.23 191	0.25 265	0.26 250	0.15 166	0.26 193	0.15 208	0.42 277	0.33 238	0.09 185	0.09 154	0.25 266	0.19 198	0.25 202	0.28 253
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.20 208	0.12 156	0.10 155	0.11 162	0.11 177	0.13 188	0.06 128	0.23 193	0.11 146	0.27 224	0.09 103	0.24 200	0.09 134	0.09 158	0.18 122	0.21 214	0.24 220	0.16 188	0.29 218	0.12 140	0.36 248	0.46 297	0.07 140	0.09 154	0.15 143	0.25 259	0.93 372	0.25 230

TESTraft	0.13 119	0.11 140	0.08 121	0.07 96	0.07 101	0.07 96	0.07 146	0.15 117	0.11 146	0.16 109	0.10 117	0.14 115	0.16 245	0.05 90	0.24 208	0.17 139	0.15 109	0.12 113	0.18 123	0.10 118	0.18 124	0.22 169	0.04 78	0.08 125	0.17 162	0.17 171	0.23 180	0.19 166

Sa-1000	0.17 169	0.13 177	0.09 142	0.09 131	0.09 137	0.11 160	0.05 107	0.22 180	0.11 146	0.24 185	0.11 138	0.24 200	0.09 134	0.10 180	0.22 179	0.18 162	0.21 171	0.17 205	0.28 208	0.12 140	0.25 189	0.33 238	0.06 122	0.09 154	0.24 259	0.20 209	0.26 215	0.22 196

test_4	0.14 126	0.09 103	0.10 155	0.07 96	0.07 101	0.05 64	0.05 107	0.17 130	0.11 146	0.24 185	0.08 87	0.15 123	0.08 121	0.07 119	0.19 128	0.18 162	0.18 133	0.12 113	0.17 119	0.11 131	0.23 180	0.27 208	0.04 78	0.09 154	0.14 133	0.20 209	0.26 215	0.23 207

TRStereo	0.34 300	0.16 234	0.21 301	0.16 228	0.12 192	0.34 326	0.17 259	0.27 265	0.11 146	0.35 312	0.18 209	0.34 285	0.09 134	0.12 231	0.26 224	0.36 324	0.25 234	0.17 205	0.44 274	0.25 299	0.42 277	0.47 303	0.09 185	0.09 154	0.26 271	2.80 401	0.49 325	0.33 270

s12784h	0.22 231	0.16 234	0.13 225	0.19 258	0.14 229	0.12 176	0.08 167	0.24 209	0.11 146	0.29 261	0.16 192	0.27 236	0.15 236	0.10 180	0.22 179	0.26 276	0.26 250	0.13 128	0.29 218	0.12 140	0.50 317	0.30 225	0.08 166	0.10 185	0.24 259	0.21 219	0.65 355	0.47 313

TANstereo	0.19 197	0.12 156	0.10 155	0.14 198	0.13 210	0.14 196	0.08 167	0.18 139	0.11 146	0.24 185	0.12 148	0.16 132	0.12 191	0.13 249	0.29 236	0.28 286	0.26 250	0.25 314	0.34 239	0.22 276	0.34 232	0.27 208	0.29 340	0.10 185	0.13 119	0.15 147	0.36 286	0.18 147

XX-TBD	0.19 197	0.12 156	0.10 155	0.14 198	0.13 210	0.14 196	0.08 167	0.18 139	0.11 146	0.24 185	0.12 148	0.16 132	0.12 191	0.13 249	0.29 236	0.28 286	0.26 250	0.25 314	0.34 239	0.22 276	0.34 232	0.27 208	0.29 340	0.10 185	0.13 119	0.15 147	0.36 286	0.18 147

ADLNet	0.21 224	0.17 252	0.12 207	0.16 228	0.14 229	0.18 241	0.15 251	0.20 150	0.11 146	0.17 118	0.15 176	0.33 280	0.13 212	0.31 340	1.12 352	0.15 117	0.20 155	0.14 141	0.18 123	0.13 159	0.16 105	0.18 140	0.15 282	0.09 154	0.17 162	0.18 188	0.19 148	0.17 140

HGLStereo	0.15 136	0.14 200	0.12 207	0.13 186	0.13 210	0.13 188	0.08 167	0.18 139	0.11 146	0.22 149	0.22 250	0.14 115	0.09 134	0.11 198	0.24 208	0.17 139	0.21 171	0.17 205	0.20 141	0.14 187	0.18 124	0.16 125	0.10 212	0.11 202	0.17 162	0.16 161	0.17 133	0.15 129

HITNet	0.14 126	0.11 140	0.10 155	0.11 162	0.10 158	0.10 144	0.07 146	0.18 139	0.11 146	0.24 185	0.13 158	0.18 144	0.10 150	0.09 158	0.20 146	0.14 102	0.17 122	0.14 141	0.16 111	0.10 118	0.20 146	0.22 169	0.08 166	0.09 154	0.15 143	0.14 131	0.24 191	0.18 147
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
DNSM	0.20 208	0.16 234	0.11 184	0.11 162	0.10 158	0.18 241	0.08 167	0.25 228	0.12 173	0.27 224	0.10 117	0.31 272	0.09 134	0.11 198	0.29 236	0.24 253	0.27 262	0.17 205	0.33 231	0.16 226	0.49 308	0.34 245	0.08 166	0.09 154	0.21 214	0.17 171	0.29 249	0.25 230

small-0shot	0.16 154	0.08 91	0.06 85	0.07 96	0.07 101	0.08 115	0.04 78	0.20 150	0.12 173	0.22 149	0.08 87	0.20 161	0.11 176	0.11 198	0.18 122	0.29 291	0.22 188	0.16 188	0.19 132	0.10 118	0.43 281	0.44 290	0.06 122	0.07 107	0.16 148	0.14 131	0.16 118	0.22 196

LGCAT	0.15 136	0.12 156	0.10 155	0.09 131	0.09 137	0.11 160	0.07 146	0.21 169	0.12 173	0.23 162	0.11 138	0.19 154	0.10 150	0.08 131	0.19 128	0.21 214	0.24 220	0.14 141	0.21 154	0.13 159	0.37 253	0.24 182	0.10 212	0.08 125	0.14 133	0.15 147	0.18 139	0.16 134

HLF11	0.20 208	0.15 223	0.11 184	0.14 198	0.10 158	0.12 176	0.08 167	0.36 322	0.12 173	0.24 185	0.15 176	0.21 175	0.09 134	0.09 158	0.82 331	0.17 139	0.22 188	0.17 205	0.40 263	0.13 159	0.19 136	0.22 169	0.10 212	0.10 185	0.17 162	0.19 198	0.19 148	0.20 174

DNS	0.20 208	0.17 252	0.10 155	0.11 162	0.10 158	0.17 234	0.07 146	0.25 228	0.12 173	0.27 224	0.10 117	0.34 285	0.09 134	0.11 198	0.29 236	0.23 244	0.27 262	0.16 188	0.34 239	0.16 226	0.49 308	0.33 238	0.08 166	0.08 125	0.20 201	0.16 161	0.29 249	0.23 207

DF	0.26 266	0.14 200	0.11 184	0.15 217	0.10 158	0.17 234	0.09 184	0.26 245	0.12 173	0.27 224	0.15 176	0.31 272	0.09 134	0.11 198	0.21 160	0.30 298	0.25 234	0.18 242	1.59 356	0.17 239	0.45 289	0.39 270	0.09 185	0.11 202	0.21 214	0.25 259	0.29 249	0.34 273

zero-FE	1.43 378	0.14 200	0.08 121	8.08 405	0.34 335	13.79 410	2.48 388	0.26 245	0.12 173	0.32 283	0.26 275	6.70 401	0.60 341	0.11 198	0.27 230	0.24 253	0.43 340	0.33 350	0.54 309	0.16 226	1.94 398	0.41 278	0.09 185	0.10 185	0.18 177	0.23 239	0.25 202	0.25 230

castereo++	0.17 169	0.11 140	0.09 142	0.12 177	0.09 137	0.10 144	0.06 128	0.22 180	0.12 173	0.27 224	0.11 138	0.27 236	0.10 150	0.08 131	0.17 111	0.21 214	0.24 220	0.14 141	0.25 191	0.13 159	0.44 287	0.31 230	0.08 166	0.10 185	0.17 162	0.17 171	0.36 286	0.19 166

CASnet	0.15 136	0.12 156	0.08 121	0.10 142	0.11 177	0.14 196	0.06 128	0.23 193	0.12 173	0.28 243	0.15 176	0.23 193	0.10 150	0.09 158	0.19 128	0.15 117	0.20 155	0.11 105	0.26 193	0.11 131	0.34 232	0.19 153	0.07 140	0.08 125	0.16 148	0.12 108	0.20 161	0.17 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.14 126	0.10 119	0.09 142	0.10 142	0.08 123	0.08 115	0.05 107	0.21 169	0.12 173	0.26 213	0.12 148	0.20 161	0.08 121	0.07 119	0.19 128	0.18 162	0.20 155	0.15 166	0.22 164	0.12 140	0.27 204	0.29 221	0.05 103	0.08 125	0.14 133	0.14 131	0.19 148	0.13 110

raft_robust	0.18 180	0.13 177	0.10 155	0.14 198	0.09 137	0.11 160	0.08 167	0.25 228	0.12 173	0.30 265	0.10 117	0.24 200	0.14 230	0.10 180	0.24 208	0.21 214	0.21 171	0.17 205	0.34 239	0.14 187	0.27 204	0.31 230	0.06 122	0.10 185	0.22 226	0.21 219	0.24 191	0.21 185

dad	0.29 279	0.21 292	0.14 234	0.47 339	0.22 294	0.29 313	0.48 346	0.40 332	0.12 173	0.32 283	0.14 166	0.41 306	0.23 292	0.10 180	0.53 304	0.19 182	0.32 305	0.17 205	0.51 300	0.15 208	0.27 204	0.18 140	0.11 239	0.18 297	0.31 310	0.18 188	0.67 357	0.45 309

GMOStereo	0.16 154	0.12 156	0.10 155	0.10 142	0.08 123	0.10 144	0.07 146	0.23 193	0.12 173	0.28 243	0.10 117	0.21 175	0.13 212	0.08 131	0.20 146	0.18 162	0.21 171	0.14 141	0.23 171	0.13 159	0.26 196	0.36 256	0.05 103	0.08 125	0.22 226	0.19 198	0.24 191	0.18 147

error version	0.16 154	0.12 156	0.10 155	0.10 142	0.08 123	0.10 144	0.07 146	0.23 193	0.12 173	0.28 243	0.10 117	0.21 175	0.13 212	0.08 131	0.20 146	0.18 162	0.21 171	0.14 141	0.23 171	0.13 159	0.26 196	0.36 256	0.05 103	0.08 125	0.22 226	0.19 198	0.24 191	0.18 147

test-v	0.16 154	0.12 156	0.10 155	0.10 142	0.08 123	0.10 144	0.07 146	0.23 193	0.12 173	0.28 243	0.10 117	0.21 175	0.13 212	0.08 131	0.20 146	0.18 162	0.21 171	0.14 141	0.23 171	0.13 159	0.26 196	0.36 256	0.05 103	0.08 125	0.22 226	0.19 198	0.24 191	0.18 147

test_3	0.19 197	0.12 156	0.11 184	0.11 162	0.12 192	0.10 144	0.07 146	0.25 228	0.12 173	0.28 243	0.12 148	0.31 272	0.14 230	0.08 131	0.25 220	0.20 203	0.23 203	0.15 166	0.47 282	0.16 226	0.35 243	0.46 297	0.06 122	0.11 202	0.19 188	0.19 198	0.27 232	0.25 230

test-2	0.16 154	0.12 156	0.10 155	0.10 142	0.08 123	0.10 144	0.07 146	0.23 193	0.12 173	0.28 243	0.10 117	0.21 175	0.13 212	0.08 131	0.20 146	0.18 162	0.21 171	0.14 141	0.23 171	0.13 159	0.26 196	0.36 256	0.05 103	0.08 125	0.22 226	0.19 198	0.24 191	0.18 147

CREStereo++_RVC	0.18 180	0.12 156	0.10 155	0.11 162	0.12 192	0.11 160	0.08 167	0.23 193	0.12 173	0.28 243	0.13 158	0.22 187	0.19 277	0.10 180	0.22 179	0.22 232	0.24 220	0.12 113	0.22 164	0.11 131	0.34 232	0.25 192	0.07 140	0.09 154	0.19 188	0.15 147	0.62 349	0.23 207
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
XX-Stereo	2.24 388	0.10 119	0.10 155	0.17 238	0.10 158	0.21 269	0.11 213	0.25 228	0.12 173	0.36 321	0.53 347	0.29 253	0.10 150	0.11 198	0.24 208	0.35 316	0.27 262	0.18 242	0.47 282	0.18 247	0.41 272	0.37 262	0.10 212	0.10 185	54.05 414	0.25 259	0.34 281	0.51 316

GMStereo	0.16 154	0.16 234	0.09 142	0.14 198	0.13 210	0.15 211	0.11 213	0.22 180	0.12 173	0.19 132	0.15 176	0.25 211	0.13 212	0.09 158	0.17 111	0.14 102	0.21 171	0.13 128	0.26 193	0.15 208	0.20 146	0.12 99	0.09 185	0.11 202	0.18 177	0.15 147	0.23 180	0.15 129
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.15 136	0.13 177	0.13 225	0.14 198	0.12 192	0.14 196	0.10 200	0.20 150	0.12 173	0.21 140	0.15 176	0.17 137	0.12 191	0.13 249	0.21 160	0.15 117	0.20 155	0.17 205	0.18 123	0.13 159	0.17 113	0.14 113	0.10 212	0.12 223	0.15 143	0.17 171	0.20 161	0.17 140

UPFNet	0.13 119	0.11 140	0.12 207	0.12 177	0.11 177	0.13 188	0.10 200	0.15 117	0.12 173	0.17 118	0.13 158	0.15 123	0.09 134	0.11 198	0.23 191	0.15 117	0.17 122	0.15 166	0.16 111	0.11 131	0.13 92	0.11 91	0.09 185	0.09 154	0.13 119	0.13 121	0.19 148	0.13 110

RASNet	0.15 136	0.14 200	0.14 234	0.13 186	0.11 177	0.12 176	0.10 200	0.24 209	0.12 173	0.22 149	0.14 166	0.18 144	0.12 191	0.09 158	0.16 105	0.18 162	0.19 145	0.13 128	0.16 111	0.10 118	0.22 166	0.16 125	0.07 140	0.14 258	0.16 148	0.16 161	0.26 215	0.22 196

CFNet	0.16 154	0.15 223	0.12 207	0.18 248	0.15 247	0.14 196	0.11 213	0.23 193	0.12 173	0.21 140	0.16 192	0.29 253	0.14 230	0.11 198	0.21 160	0.13 95	0.20 155	0.16 188	0.18 123	0.12 140	0.17 113	0.13 107	0.08 166	0.12 223	0.20 201	0.17 171	0.22 176	0.21 185

iResNetv2_ROB	0.20 208	0.14 200	0.11 184	0.17 238	0.13 210	0.17 234	0.11 213	0.26 245	0.12 173	0.26 213	0.20 230	0.27 236	0.19 277	0.10 180	0.42 279	0.16 129	0.20 155	0.15 166	0.35 249	0.15 208	0.33 225	0.18 140	0.12 258	0.14 258	0.20 201	0.17 171	0.30 260	0.19 166

iResNet_ROB	0.17 169	0.14 200	0.12 207	0.15 217	0.11 177	0.15 211	0.11 213	0.25 228	0.12 173	0.25 200	0.16 192	0.19 154	0.21 284	0.09 158	0.25 220	0.16 129	0.22 188	0.16 188	0.29 218	0.12 140	0.23 180	0.16 125	0.09 185	0.12 223	0.20 201	0.17 171	0.26 215	0.21 185

PDISCO_ROB	0.17 169	0.16 234	0.16 260	0.14 198	0.12 192	0.13 188	0.11 213	0.15 117	0.12 173	0.16 109	0.16 192	0.12 96	0.10 150	0.09 158	0.19 128	0.20 203	0.19 145	0.23 299	0.18 123	0.15 208	0.22 166	0.23 174	0.07 140	0.11 202	0.21 214	0.24 248	0.39 301	0.23 207

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 136	0.07 77	0.08 121	0.05 67	0.07 101	0.07 96	0.04 78	0.20 150	0.13 200	0.23 162	0.13 158	0.21 175	0.09 134	0.11 198	0.20 146	0.21 214	0.19 145	0.11 105	0.15 104	0.12 140	0.37 253	0.29 221	0.08 166	0.08 125	0.18 177	0.13 121	0.16 118	0.20 174

castereo	0.17 169	0.12 156	0.10 155	0.10 142	0.10 158	0.11 160	0.06 128	0.22 180	0.13 200	0.26 213	0.14 166	0.23 193	0.08 121	0.07 119	0.19 128	0.22 232	0.25 234	0.14 141	0.28 208	0.13 159	0.45 289	0.34 245	0.07 140	0.09 154	0.19 188	0.20 209	0.19 148	0.20 174

gcap-zeroshot	0.36 303	0.13 177	0.16 260	0.19 258	0.14 229	0.19 252	0.14 243	0.28 276	0.13 200	0.37 328	0.35 308	0.34 285	0.12 191	0.12 231	0.23 191	0.36 324	0.50 351	0.17 205	3.18 383	0.25 299	0.45 289	0.51 320	0.23 316	0.11 202	0.21 214	0.26 275	0.25 202	0.27 247

MSKI-zero shot	0.26 266	0.13 177	0.10 155	0.14 198	0.14 229	0.15 211	0.11 213	0.28 276	0.13 200	0.30 265	0.35 308	0.28 244	0.11 176	0.12 231	0.29 236	0.37 329	0.28 276	0.17 205	0.58 318	0.26 308	0.57 329	0.55 334	0.09 185	0.11 202	0.25 266	0.41 332	0.32 271	0.42 302

HH	0.25 259	0.10 119	0.17 273	0.15 217	0.14 229	0.20 259	0.14 243	0.27 265	0.13 200	0.36 321	0.12 148	0.28 244	0.10 150	0.13 249	0.23 191	0.40 337	0.26 250	0.19 256	0.49 293	0.21 268	0.68 354	0.52 324	0.11 239	0.11 202	0.23 246	0.25 259	0.36 286	0.38 289

HanStereo	0.25 259	0.10 119	0.17 273	0.15 217	0.14 229	0.20 259	0.14 243	0.27 265	0.13 200	0.36 321	0.12 148	0.28 244	0.10 150	0.13 249	0.23 191	0.40 337	0.26 250	0.19 256	0.49 293	0.21 268	0.68 354	0.52 324	0.11 239	0.11 202	0.23 246	0.25 259	0.36 286	0.38 289

anonymity	0.53 332	0.11 140	0.19 285	0.16 228	0.14 229	0.16 220	0.10 200	0.29 292	0.13 200	0.34 298	7.32 404	0.30 265	0.13 212	0.12 231	0.21 160	0.37 329	0.27 262	0.17 205	0.44 274	0.23 288	0.43 281	0.54 332	0.11 239	0.12 223	0.34 324	0.43 338	0.71 361	0.44 308

IPLGR	0.26 266	0.16 234	0.13 225	0.15 217	0.15 247	0.12 176	0.09 184	0.24 209	0.13 200	0.28 243	0.25 266	0.23 193	0.12 191	0.11 198	1.91 379	0.20 203	0.22 188	0.18 242	0.34 239	0.20 257	0.25 189	0.33 238	0.07 140	0.12 223	0.23 246	0.23 239	0.28 243	0.21 185

LMCR-Stereo	0.18 180	0.14 200	0.11 184	0.13 186	0.12 192	0.15 211	0.10 200	0.22 180	0.13 200	0.23 162	0.18 209	0.24 200	0.17 258	0.12 231	0.21 160	0.19 182	0.26 250	0.18 242	0.33 231	0.19 250	0.26 196	0.25 192	0.10 212	0.12 223	0.19 188	0.18 188	0.24 191	0.23 207

TestStereo	0.17 169	0.17 252	0.14 234	0.15 217	0.11 177	0.15 211	0.11 213	0.25 228	0.13 200	0.30 265	0.15 176	0.25 211	0.11 176	0.08 131	0.19 128	0.14 102	0.23 203	0.13 128	0.27 201	0.13 159	0.27 204	0.15 116	0.09 185	0.14 258	0.21 214	0.15 147	0.21 169	0.19 166

DSFCA	0.16 154	0.18 270	0.14 234	0.14 198	0.13 210	0.16 220	0.15 251	0.16 124	0.13 200	0.16 109	0.19 219	0.18 144	0.10 150	0.08 131	0.22 179	0.18 162	0.19 145	0.17 205	0.21 154	0.14 187	0.19 136	0.19 153	0.11 239	0.12 223	0.17 162	0.18 188	0.19 148	0.19 166

FADNet-RVC	0.21 224	0.17 252	0.15 247	0.21 271	0.16 253	0.16 220	0.18 263	0.26 245	0.13 200	0.25 200	0.21 241	0.28 244	0.16 245	0.14 260	0.32 252	0.21 214	0.23 203	0.17 205	0.34 239	0.21 268	0.21 156	0.25 192	0.14 276	0.16 279	0.25 266	0.23 239	0.21 169	0.24 223

RYNet	0.15 136	0.07 77	0.06 85	0.05 67	0.06 88	0.06 83	0.04 78	0.07 74	0.13 200	0.06 61	0.06 57	0.06 39	0.05 70	0.04 78	1.96 382	0.11 74	0.09 70	0.13 128	0.10 76	0.07 78	0.08 57	0.07 55	0.13 266	0.06 94	0.09 80	0.22 229	0.11 90	0.08 74

CFNet_RVC	0.18 180	0.18 270	0.15 247	0.18 248	0.16 253	0.18 241	0.12 230	0.21 169	0.13 200	0.23 162	0.20 230	0.24 200	0.12 191	0.12 231	0.22 179	0.19 182	0.23 203	0.17 205	0.26 193	0.15 208	0.24 184	0.19 153	0.09 185	0.13 247	0.22 226	0.20 209	0.25 202	0.23 207

DISCO	0.16 154	0.15 223	0.11 184	0.14 198	0.13 210	0.16 220	0.14 243	0.15 117	0.13 200	0.21 140	0.17 205	0.16 132	0.10 150	0.10 180	0.25 220	0.16 129	0.20 155	0.15 166	0.23 171	0.14 187	0.17 113	0.18 140	0.09 185	0.11 202	0.17 162	0.16 161	0.21 169	0.16 134

DN-CSS_ROB	0.18 180	0.14 200	0.16 260	0.14 198	0.14 229	0.11 160	0.09 184	0.25 228	0.13 200	0.27 224	0.26 275	0.25 211	0.17 258	0.09 158	0.19 128	0.16 129	0.19 145	0.15 166	0.41 264	0.13 159	0.24 184	0.18 140	0.10 212	0.14 258	0.17 162	0.15 147	0.22 176	0.18 147

HLf8	0.21 224	0.16 234	0.12 207	0.16 228	0.13 210	0.13 188	0.10 200	0.31 301	0.14 216	0.26 213	0.19 219	0.25 211	0.12 191	0.10 180	0.54 306	0.19 182	0.23 203	0.17 205	0.45 278	0.14 187	0.31 215	0.31 230	0.10 212	0.13 247	0.20 201	0.23 239	0.26 215	0.23 207

DN	0.72 348	0.13 177	0.12 207	0.24 291	0.12 192	7.52 405	0.13 234	0.25 228	0.14 216	0.30 265	0.20 230	6.25 399	0.10 150	0.15 275	0.22 179	0.27 282	0.27 262	0.17 205	0.41 264	0.16 226	0.40 271	0.34 245	0.11 239	0.11 202	0.37 331	0.31 306	0.27 232	0.43 306

gcap_with_dpt	0.22 231	0.17 252	0.10 155	0.19 258	0.13 210	0.16 220	0.09 184	0.26 245	0.14 216	0.30 265	0.15 176	0.36 291	0.15 236	0.14 260	0.21 160	0.24 253	0.31 299	0.23 299	0.32 227	0.15 208	0.42 277	0.34 245	0.10 212	0.12 223	0.22 226	0.18 188	0.28 243	0.38 289

NLCSM	0.05 23	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 74	0.14 216	0.04 18	0.10 117	0.05 20	0.29 306	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 15	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

IGEV-FE	0.29 279	0.13 177	0.22 308	0.29 307	0.17 262	0.21 269	0.22 288	0.28 276	0.14 216	0.35 312	0.43 330	0.33 280	0.11 176	0.14 260	0.23 191	0.37 329	0.26 250	0.17 205	0.47 282	0.24 291	0.51 319	0.61 349	0.11 239	0.11 202	0.33 316	0.27 282	0.62 349	0.45 309

GCAP-BAT	0.22 231	0.17 252	0.10 155	0.19 258	0.13 210	0.16 220	0.09 184	0.26 245	0.14 216	0.30 265	0.15 176	0.36 291	0.15 236	0.14 260	0.21 160	0.24 253	0.31 299	0.23 299	0.32 227	0.15 208	0.42 277	0.34 245	0.10 212	0.12 223	0.22 226	0.18 188	0.28 243	0.38 289

IGEV_Zeroshot_test	0.29 279	0.13 177	0.22 308	0.29 307	0.17 262	0.21 269	0.22 288	0.28 276	0.14 216	0.35 312	0.43 330	0.33 280	0.11 176	0.14 260	0.23 191	0.37 329	0.26 250	0.17 205	0.48 291	0.24 291	0.52 321	0.61 349	0.11 239	0.11 202	0.33 316	0.27 282	0.62 349	0.45 309

EKT-Stereo	0.33 297	0.17 252	0.13 225	0.20 267	0.17 262	0.22 280	0.25 303	0.27 265	0.14 216	0.30 265	0.26 275	0.27 236	0.13 212	0.13 249	1.64 369	0.53 357	0.29 283	0.25 314	0.46 280	0.30 332	0.82 370	0.54 332	0.09 185	0.12 223	0.30 303	0.25 259	0.31 268	0.25 230

Any-RAFT	0.24 251	0.13 177	0.16 260	0.16 228	0.13 210	0.15 211	0.10 200	0.25 228	0.14 216	0.28 243	0.35 308	0.28 244	0.11 176	0.12 231	0.22 179	0.25 265	0.28 276	0.17 205	0.50 299	0.16 226	0.63 343	0.40 275	0.10 212	0.10 185	0.28 291	0.29 295	0.26 215	0.42 302

RAFT-Test	0.24 251	0.13 177	0.11 184	0.16 228	0.14 229	0.18 241	0.11 213	0.27 265	0.14 216	0.32 283	0.26 275	0.26 223	0.12 191	0.14 260	0.24 208	0.35 316	0.27 262	0.18 242	0.56 313	0.24 291	0.58 333	0.49 311	0.09 185	0.11 202	0.27 284	0.29 295	0.27 232	0.35 275

CFNet_pseudo	0.20 208	0.16 234	0.16 260	0.19 258	0.16 253	0.16 220	0.13 234	0.24 209	0.14 216	0.28 243	0.21 241	0.22 187	0.19 277	0.12 231	0.63 313	0.17 139	0.20 155	0.17 205	0.30 224	0.12 140	0.21 156	0.17 132	0.12 258	0.12 223	0.20 201	0.20 209	0.25 202	0.26 242

GES	0.22 231	0.16 234	0.12 207	0.14 198	0.15 247	0.19 252	0.12 230	0.25 228	0.14 216	0.26 213	0.18 209	0.21 175	0.13 212	0.17 291	0.36 267	0.21 214	0.27 262	0.19 256	0.52 304	0.20 257	0.33 225	0.29 221	0.13 266	0.14 258	0.19 188	0.17 171	0.27 232	0.42 302

BEATNet_4x	0.19 197	0.14 200	0.12 207	0.13 186	0.13 210	0.12 176	0.10 200	0.20 150	0.14 216	0.27 224	0.14 166	0.21 175	0.13 212	0.11 198	0.32 252	0.20 203	0.22 188	0.22 285	0.20 141	0.12 140	0.31 215	0.41 278	0.10 212	0.12 223	0.17 162	0.16 161	0.26 215	0.23 207

MSMDNet	0.25 259	0.14 200	0.11 184	0.13 186	0.14 229	0.16 220	0.11 213	0.26 245	0.14 216	0.31 276	0.17 205	0.26 223	0.29 306	0.14 260	0.24 208	0.35 316	0.28 276	0.18 242	0.54 309	0.28 319	0.58 333	0.60 345	0.10 212	0.11 202	0.26 271	0.25 259	0.26 215	0.30 261

NVstereo2D	0.26 266	0.16 234	0.15 247	0.22 275	0.18 272	0.26 299	0.28 316	0.20 150	0.14 216	0.22 149	0.21 241	0.17 137	0.11 176	0.38 346	1.98 384	0.20 203	0.24 220	0.19 256	0.21 154	0.14 187	0.18 124	0.15 116	0.25 319	0.13 247	0.22 226	0.17 171	0.19 148	0.18 147

HSM	0.20 208	0.17 252	0.14 234	0.18 248	0.17 262	0.15 211	0.13 234	0.26 245	0.14 216	0.26 213	0.22 250	0.24 200	0.17 258	0.11 198	0.33 256	0.17 139	0.26 250	0.16 188	0.27 201	0.17 239	0.27 204	0.19 153	0.10 212	0.13 247	0.22 226	0.22 229	0.27 232	0.24 223

ManiGeoR	0.20 208	0.16 234	0.12 207	0.17 238	0.12 192	0.14 196	0.09 184	0.28 276	0.15 232	0.25 200	0.18 209	0.24 200	0.09 134	0.09 158	0.76 324	0.18 162	0.22 188	0.16 188	0.34 239	0.13 159	0.22 166	0.24 182	0.09 185	0.12 223	0.19 188	0.21 219	0.20 161	0.19 166

HLf10	0.20 208	0.16 234	0.12 207	0.17 238	0.12 192	0.14 196	0.09 184	0.28 276	0.15 232	0.25 200	0.18 209	0.24 200	0.09 134	0.09 158	0.76 324	0.18 162	0.22 188	0.16 188	0.34 239	0.13 159	0.22 166	0.24 182	0.09 185	0.12 223	0.19 188	0.21 219	0.20 161	0.19 166

TestStereo_HL2	0.19 197	0.16 234	0.12 207	0.14 198	0.12 192	0.15 211	0.10 200	0.24 209	0.15 232	0.29 261	0.22 250	0.26 223	0.13 212	0.10 180	0.21 160	0.19 182	0.23 203	0.17 205	0.35 249	0.14 187	0.25 189	0.25 192	0.10 212	0.12 223	0.21 214	0.22 229	0.25 202	0.26 242

GGDA	0.19 197	0.15 223	0.13 225	0.14 198	0.12 192	0.16 220	0.10 200	0.24 209	0.15 232	0.30 265	0.21 241	0.26 223	0.13 212	0.10 180	0.21 160	0.19 182	0.23 203	0.16 188	0.33 231	0.14 187	0.25 189	0.25 192	0.10 212	0.12 223	0.21 214	0.23 239	0.26 215	0.25 230

WQFJA1	0.07 70	0.05 47	0.03 6	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.06 60	0.15 232	0.04 18	0.15 176	0.05 20	0.34 313	0.03 48	0.07 11	0.06 4	0.06 20	0.05 11	0.06 16	0.05 31	0.05 7	0.05 12	0.03 44	0.04 53	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 49

WQFJX	0.06 46	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.05 64	0.03 45	0.05 46	0.15 232	0.04 18	0.14 166	0.04 6	0.33 311	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 31	0.04 3	0.05 12	0.03 44	0.04 53	0.05 9	0.07 38	0.06 15	0.06 49

NLMM	0.07 70	0.05 47	0.03 6	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.06 60	0.15 232	0.04 18	0.15 176	0.05 20	0.34 313	0.03 48	0.07 11	0.06 4	0.06 20	0.05 11	0.06 16	0.05 31	0.05 7	0.05 12	0.03 44	0.04 53	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 49

Reg-Stereo(zero)	0.24 251	0.13 177	0.14 234	0.13 186	0.11 177	0.14 196	0.11 213	0.32 311	0.15 232	0.34 298	0.56 351	0.30 265	0.12 191	0.16 282	0.19 128	0.31 300	0.25 234	0.15 166	0.42 268	0.17 239	0.34 232	0.49 311	0.10 212	0.11 202	0.20 201	0.24 248	0.38 297	0.37 284

FLISNet	0.24 251	0.13 177	0.14 234	0.13 186	0.11 177	0.14 196	0.11 213	0.32 311	0.15 232	0.34 298	0.56 351	0.30 265	0.12 191	0.16 282	0.19 128	0.31 300	0.25 234	0.15 166	0.42 268	0.17 239	0.34 232	0.49 311	0.10 212	0.11 202	0.20 201	0.24 248	0.38 297	0.37 284

model_zeroshot	0.28 277	0.14 200	0.11 184	0.16 228	0.14 229	0.18 241	0.11 213	0.28 276	0.15 232	0.33 294	0.32 300	0.31 272	0.10 150	0.13 249	0.43 281	0.31 300	0.30 291	0.19 256	0.66 325	0.22 276	0.55 325	0.44 290	0.12 258	0.13 247	0.49 352	0.36 322	0.31 268	0.53 317

AE-Stereo	0.20 208	0.14 200	0.13 225	0.16 228	0.12 192	0.12 176	0.09 184	0.23 193	0.15 232	0.28 243	0.12 148	0.29 253	0.13 212	0.09 158	0.21 160	0.25 265	0.28 276	0.19 256	0.28 208	0.19 250	0.35 243	0.42 281	0.07 140	0.14 258	0.22 226	0.24 248	0.26 215	0.21 185

iRaft-Stereo_20w	0.31 290	0.14 200	0.24 320	0.29 307	0.18 272	0.22 280	0.18 263	0.26 245	0.15 232	0.41 348	0.51 344	0.30 265	0.11 176	0.12 231	0.32 252	0.32 306	0.27 262	0.17 205	0.42 268	0.24 291	0.46 299	0.53 329	0.11 239	0.10 185	0.33 316	0.67 364	0.61 347	0.60 322

UDGNet	0.23 243	0.19 284	0.14 234	0.36 328	0.30 326	0.32 321	0.29 318	0.22 180	0.15 232	0.21 140	0.20 230	0.21 175	0.08 121	0.52 358	0.20 146	0.17 139	0.21 171	0.17 205	0.25 191	0.14 187	0.26 196	0.30 225	0.30 342	0.10 185	0.24 259	0.20 209	0.22 176	0.20 174

AACVNet	0.19 197	0.17 252	0.14 234	0.19 258	0.19 276	0.19 252	0.13 234	0.23 193	0.15 232	0.25 200	0.23 259	0.20 161	0.13 212	0.13 249	0.21 160	0.18 162	0.24 220	0.18 242	0.24 179	0.17 239	0.22 166	0.20 158	0.14 276	0.15 271	0.22 226	0.21 219	0.25 202	0.25 230

cross-raft	0.24 251	0.14 200	0.12 207	0.13 186	0.13 210	0.17 234	0.10 200	0.27 265	0.15 232	0.30 265	0.19 219	0.28 244	0.10 150	0.12 231	0.26 224	0.34 311	0.27 262	0.17 205	0.57 316	0.25 299	0.62 341	0.51 320	0.09 185	0.11 202	0.29 297	0.27 282	0.26 215	0.31 265

FINET	0.16 154	0.15 223	0.15 247	0.16 228	0.12 192	0.13 188	0.14 243	0.18 139	0.15 232	0.17 118	0.15 176	0.18 144	0.12 191	0.11 198	0.23 191	0.18 162	0.19 145	0.14 141	0.23 171	0.12 140	0.18 124	0.14 113	0.12 258	0.12 223	0.16 148	0.16 161	0.18 139	0.16 134

APVNet	0.21 224	0.18 270	0.14 234	0.17 238	0.20 281	0.20 259	0.17 259	0.24 209	0.15 232	0.18 125	0.21 241	0.21 175	0.11 176	0.17 291	0.34 262	0.24 253	0.27 262	0.21 278	0.34 239	0.21 268	0.23 180	0.28 216	0.11 239	0.17 289	0.21 214	0.18 188	0.29 249	0.22 196

R-Stereo Train	0.23 243	0.13 177	0.13 225	0.15 217	0.13 210	0.18 241	0.07 146	0.24 209	0.15 232	0.32 283	0.25 266	0.27 236	0.13 212	0.14 260	0.21 160	0.28 286	0.30 291	0.20 268	0.47 282	0.20 257	0.47 302	0.50 316	0.10 212	0.12 223	0.23 246	0.26 275	0.23 180	0.28 253

RAFT-Stereo	0.23 243	0.13 177	0.13 225	0.15 217	0.13 210	0.18 241	0.07 146	0.24 209	0.15 232	0.32 283	0.25 266	0.27 236	0.13 212	0.14 260	0.21 160	0.28 286	0.30 291	0.20 268	0.47 282	0.20 257	0.47 302	0.50 316	0.10 212	0.12 223	0.23 246	0.26 275	0.23 180	0.28 253
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.23 243	0.26 319	0.20 292	0.31 316	0.22 294	0.25 295	0.21 282	0.27 265	0.15 232	0.28 243	0.21 241	0.53 318	0.14 230	0.16 282	0.28 233	0.15 117	0.18 133	0.17 205	0.35 249	0.14 187	0.17 113	0.13 107	0.22 314	0.16 279	0.22 226	0.25 259	0.28 243	0.27 247

TestStereo_HLe17	0.21 224	0.18 270	0.12 207	0.19 258	0.14 229	0.15 211	0.10 200	0.36 322	0.16 252	0.28 243	0.18 209	0.26 223	0.12 191	0.09 158	0.46 290	0.19 182	0.22 188	0.16 188	0.35 249	0.14 187	0.32 220	0.34 245	0.09 185	0.15 271	0.23 246	0.22 229	0.25 202	0.21 185

coex_refinement	0.17 169	0.15 223	0.11 184	0.12 177	0.12 192	0.13 188	0.08 167	0.21 169	0.16 252	0.22 149	0.18 209	0.17 137	0.10 150	0.10 180	0.44 285	0.19 182	0.20 155	0.15 166	0.23 171	0.11 131	0.17 113	0.15 116	0.09 185	0.10 185	0.18 177	0.17 171	0.20 161	0.22 196

GANet-ADL	0.26 266	0.18 270	0.15 247	0.20 267	0.19 276	0.22 280	0.16 255	0.26 245	0.16 252	0.34 298	0.36 314	0.29 253	0.16 245	0.21 311	0.42 279	0.29 291	0.31 299	0.19 256	0.48 291	0.28 319	0.38 258	0.48 306	0.13 266	0.14 258	0.23 246	0.24 248	0.32 271	0.30 261

ICVP	0.22 231	0.18 270	0.20 292	0.18 248	0.17 262	0.18 241	0.13 234	0.22 180	0.16 252	0.24 185	0.20 230	0.23 193	0.18 271	0.12 231	0.22 179	0.23 244	0.25 234	0.24 304	0.26 193	0.20 257	0.30 213	0.46 297	0.26 321	0.16 279	0.23 246	0.25 259	0.25 202	0.24 223
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 208	0.14 200	0.12 207	0.12 177	0.11 177	0.14 196	0.12 230	0.28 276	0.16 252	0.23 162	0.19 219	0.19 154	0.15 236	0.08 131	0.24 208	0.26 276	0.25 234	0.22 285	0.39 259	0.20 257	0.34 232	0.38 265	0.08 166	0.13 247	0.22 226	0.24 248	0.23 180	0.24 223

CroCo_RVC	0.20 208	0.14 200	0.12 207	0.12 177	0.11 177	0.14 196	0.12 230	0.28 276	0.16 252	0.23 162	0.19 219	0.19 154	0.15 236	0.08 131	0.24 208	0.26 276	0.25 234	0.22 285	0.39 259	0.20 257	0.34 232	0.38 265	0.08 166	0.13 247	0.22 226	0.24 248	0.23 180	0.24 223

DMCA-RVC	0.16 154	0.12 156	0.15 247	0.12 177	0.13 210	0.11 160	0.13 234	0.17 130	0.16 252	0.18 125	0.21 241	0.20 161	0.10 150	0.10 180	0.36 267	0.17 139	0.18 133	0.17 205	0.16 111	0.14 187	0.18 124	0.15 116	0.10 212	0.12 223	0.14 133	0.13 121	0.18 139	0.18 147

UCFNet_RVC	0.21 224	0.25 316	0.16 260	0.21 271	0.19 276	0.20 259	0.14 243	0.23 193	0.16 252	0.26 213	0.19 219	0.34 285	0.17 258	0.13 249	0.23 191	0.19 182	0.21 171	0.18 242	0.31 225	0.16 226	0.26 196	0.19 153	0.17 291	0.14 258	0.26 271	0.21 219	0.23 180	0.29 257

MLCV	0.24 251	0.16 234	0.15 247	0.24 291	0.18 272	0.21 269	0.15 251	0.30 296	0.16 252	0.31 276	0.31 297	0.32 277	0.25 299	0.11 198	0.24 208	0.24 253	0.25 234	0.17 205	0.53 308	0.15 208	0.33 225	0.33 238	0.14 276	0.17 289	0.23 246	0.23 239	0.27 232	0.25 230

DLCB_ROB	0.19 197	0.17 252	0.16 260	0.14 198	0.15 247	0.14 196	0.13 234	0.20 150	0.16 252	0.23 162	0.23 259	0.25 211	0.18 271	0.15 275	0.20 146	0.16 129	0.21 171	0.18 242	0.19 132	0.15 208	0.24 184	0.20 158	0.13 266	0.15 271	0.36 329	0.24 248	0.24 191	0.20 174

WQFJX1	0.06 46	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.06 60	0.17 262	0.04 18	0.11 138	0.04 6	0.31 308	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 44	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 136	0.11 140	0.10 155	0.11 162	0.08 123	0.09 137	0.05 107	0.18 139	0.17 262	0.23 162	0.18 209	0.18 144	0.10 150	0.09 158	0.19 128	0.17 139	0.19 145	0.15 166	0.18 123	0.12 140	0.19 136	0.26 200	0.07 140	0.09 154	0.16 148	0.22 229	0.16 118	0.21 185

test-1	0.27 273	0.10 119	0.12 207	0.14 198	0.13 210	0.25 295	0.18 263	0.29 292	0.17 262	0.37 328	0.42 327	0.30 265	0.16 245	0.14 260	0.29 236	0.36 324	0.27 262	0.20 268	0.52 304	0.25 299	0.57 329	0.66 357	0.10 212	0.13 247	0.28 291	0.29 295	0.30 260	0.36 279

GEStereo_RVC	0.24 251	0.19 284	0.15 247	0.18 248	0.17 262	0.19 252	0.18 263	0.26 245	0.17 262	0.27 224	0.20 230	0.27 236	0.16 245	0.12 231	0.27 230	0.26 276	0.28 276	0.24 304	0.47 282	0.21 268	0.32 220	0.50 316	0.11 239	0.17 289	0.24 259	0.21 219	0.26 215	0.32 267

FADNet-RVC-Resample	0.20 208	0.16 234	0.18 280	0.17 238	0.16 253	0.16 220	0.14 243	0.24 209	0.17 262	0.26 213	0.19 219	0.26 223	0.16 245	0.16 282	0.30 248	0.17 139	0.20 155	0.22 285	0.26 193	0.24 291	0.22 166	0.29 221	0.13 266	0.20 301	0.22 226	0.21 219	0.19 148	0.22 196

FADNet	0.23 243	0.19 284	0.14 234	0.23 284	0.15 247	0.21 269	0.22 288	0.27 265	0.17 262	0.27 224	0.27 283	0.26 223	0.18 271	0.15 275	0.34 262	0.21 214	0.21 171	0.20 268	0.41 264	0.25 299	0.26 196	0.27 208	0.14 276	0.15 271	0.27 284	0.27 282	0.24 191	0.27 247

DeepPruner_ROB	0.22 231	0.17 252	0.16 260	0.17 238	0.17 262	0.16 220	0.18 263	0.22 180	0.17 262	0.26 213	0.26 275	0.20 161	0.18 271	0.11 198	0.50 300	0.20 203	0.24 220	0.21 278	0.27 201	0.16 226	0.41 272	0.33 238	0.14 276	0.15 271	0.22 226	0.27 282	0.26 215	0.23 207

TestStereo_HL3	0.29 279	0.30 330	0.14 234	0.17 238	0.14 229	0.21 269	0.16 255	0.32 311	0.18 269	0.34 298	0.32 300	0.60 325	0.22 290	0.11 198	0.39 274	0.40 337	0.69 362	0.18 242	0.43 271	0.17 239	0.45 289	0.62 351	0.11 239	0.12 223	0.22 226	0.22 229	0.37 294	0.35 275

TestStereo-Hl	0.23 243	0.16 234	0.15 247	0.14 198	0.14 229	0.19 252	0.13 234	0.27 265	0.18 269	0.32 283	0.24 263	0.33 280	0.16 245	0.10 180	0.26 224	0.22 232	0.23 203	0.18 242	0.43 271	0.16 226	0.29 212	0.42 281	0.10 212	0.15 271	0.21 214	0.25 259	0.33 276	0.35 275

pcwnet_v2	0.26 266	0.17 252	0.18 280	0.22 275	0.19 276	0.22 280	0.18 263	0.25 228	0.18 269	0.31 276	0.23 259	0.30 265	0.28 305	0.18 300	0.88 335	0.21 214	0.24 220	0.19 256	0.36 255	0.15 208	0.27 204	0.24 182	0.17 291	0.15 271	0.26 271	0.26 275	0.30 260	0.38 289

EAI-Stereo	0.28 277	0.13 177	0.12 207	0.18 248	0.16 253	0.66 354	0.20 275	0.27 265	0.18 269	0.27 224	0.27 283	0.29 253	0.10 150	0.11 198	0.35 265	0.32 306	0.26 250	0.20 268	0.65 324	0.22 276	0.44 287	0.44 290	0.10 212	0.14 258	0.28 291	0.31 306	0.39 301	0.42 302

NLMM1	0.07 70	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.03 45	0.06 60	0.19 273	0.05 42	0.14 166	0.05 20	0.39 319	0.03 48	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 32	0.05 31	0.05 7	0.06 37	0.03 44	0.05 77	0.07 47	0.06 23	0.07 28	0.05 26

NLSM1	0.07 70	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.04 78	0.07 74	0.19 273	0.04 18	0.16 192	0.06 39	0.36 318	0.03 48	0.07 11	0.08 24	0.06 20	0.05 11	0.07 32	0.05 31	0.06 22	0.06 37	0.03 44	0.04 53	0.07 47	0.07 38	0.07 28	0.05 26

GwcNet-ADL	0.29 279	0.22 295	0.21 301	0.29 307	0.22 294	0.23 284	0.19 271	0.28 276	0.19 273	0.34 298	0.58 355	0.43 309	0.23 292	0.22 314	0.50 300	0.34 311	0.29 283	0.22 285	0.44 274	0.28 319	0.36 248	0.39 270	0.13 266	0.16 279	0.26 271	0.29 295	0.28 243	0.38 289

sCroCo_RVC	0.22 231	0.13 177	0.11 184	0.11 162	0.10 158	0.14 196	0.09 184	0.24 209	0.19 273	0.24 185	0.16 192	0.20 161	0.20 281	0.08 131	0.26 224	0.36 324	0.29 283	0.22 285	0.35 249	0.21 268	0.48 306	0.53 329	0.10 212	0.15 271	0.23 246	0.21 219	0.28 243	0.23 207

STTStereo	0.19 197	0.19 284	0.21 301	0.18 248	0.20 281	0.17 234	0.25 303	0.18 139	0.19 273	0.20 136	0.19 219	0.24 200	0.14 230	0.17 291	0.32 252	0.17 139	0.19 145	0.19 256	0.19 132	0.14 187	0.18 124	0.17 132	0.11 239	0.12 223	0.19 188	0.20 209	0.20 161	0.26 242

HSM-Net_RVC	0.30 287	0.17 252	0.17 273	0.26 300	0.20 281	0.20 259	0.14 243	0.28 276	0.19 273	0.34 298	0.41 325	1.59 368	0.25 299	0.14 260	0.26 224	0.21 214	0.25 234	0.19 256	0.28 208	0.20 257	0.38 258	0.33 238	0.13 266	0.20 301	0.29 297	0.30 302	0.35 284	0.33 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FSD		0.26 319	0.26 328	0.27 303	0.26 317	0.25 295	0.31 325	0.33 314	0.20 279	0.28 243	0.20 230			0.29 332	0.34 262	0.37 329			0.33 231	0.26 308				0.28 332	0.30 303	0.26 275	0.30 260	0.31 265

CASS	0.25 259	0.18 270	0.16 260	0.21 271	0.17 262	0.21 269	0.21 282	0.28 276	0.20 279	0.33 294	0.24 263	0.28 244	0.18 271	0.11 198	0.25 220	0.23 244	0.37 327	0.20 268	0.43 271	0.17 239	0.57 329	0.42 281	0.11 239	0.13 247	0.30 303	0.22 229	0.32 271	0.32 267
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iResNet	0.29 279	0.17 252	0.16 260	0.23 284	0.22 294	0.28 308	0.18 263	0.31 301	0.20 279	0.32 283	0.29 292	0.49 317	0.50 335	0.11 198	0.44 285	0.35 316	0.27 262	0.20 268	0.73 328	0.24 291	0.43 281	0.27 208	0.15 282	0.24 320	0.25 266	0.25 259	0.33 276	0.28 253

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 297	0.15 223	0.23 312	0.24 291	0.16 253	0.28 308	0.20 275	0.28 276	0.21 282	0.35 312	0.60 359	0.32 277	0.17 258	0.12 231	0.28 233	0.44 344	0.30 291	0.22 285	0.58 318	0.28 319	0.54 322	0.59 343	0.09 185	0.14 258	0.33 316	0.32 310	0.79 364	0.60 322

MyStereo04	0.22 231	0.18 270	0.17 273	0.14 198	0.14 229	0.13 188	0.10 200	0.28 276	0.21 282	0.31 276	0.20 230	0.29 253	0.13 212	0.08 131	0.27 230	0.22 232	0.22 188	0.18 242	0.54 309	0.21 268	0.34 232	0.26 200	0.11 239	0.16 279	0.27 284	0.23 239	0.30 260	0.22 196

AF-Net	0.20 208	0.18 270	0.17 273	0.18 248	0.22 294	0.20 259	0.21 282	0.24 209	0.21 282	0.19 132	0.25 266	0.26 223	0.16 245	0.14 260	0.33 256	0.20 203	0.17 122	0.17 205	0.22 164	0.15 208	0.17 113	0.21 161	0.16 287	0.14 258	0.19 188	0.19 198	0.29 249	0.22 196

Nwc_Net	0.20 208	0.18 270	0.17 273	0.18 248	0.22 294	0.20 259	0.21 282	0.24 209	0.21 282	0.19 132	0.25 266	0.26 223	0.16 245	0.14 260	0.33 256	0.20 203	0.17 122	0.17 205	0.22 164	0.15 208	0.17 113	0.21 161	0.16 287	0.14 258	0.19 188	0.19 198	0.29 249	0.22 196

RTSC	0.27 273	0.16 234	0.16 260	0.16 228	0.17 262	0.18 241	0.19 271	0.23 193	0.21 282	0.25 200	0.25 266	0.20 161	0.18 271	0.14 260	1.57 366	0.23 244	0.30 291	0.19 256	0.39 259	0.18 247	0.30 213	0.32 235	0.11 239	0.17 289	0.21 214	0.22 229	0.31 268	0.43 306

ccs_rob	0.41 317	0.24 310	0.19 285	0.33 321	0.21 287	0.33 323	0.28 316	0.34 315	0.21 282	0.47 361	1.62 392	1.59 368	0.39 319	0.22 314	0.31 249	0.36 324	0.29 283	0.22 285	0.47 282	0.27 314	0.55 325	0.57 339	0.17 291	0.20 301	0.26 271	0.25 259	0.29 249	0.36 279

XPNet_ROB	0.27 273	0.28 324	0.20 292	0.19 258	0.21 287	0.21 269	0.20 275	0.20 150	0.21 282	0.24 185	0.28 289	0.78 338	0.17 258	0.16 282	0.29 236	0.22 232	0.34 313	0.21 278	0.27 201	0.19 250	0.28 211	0.42 281	0.17 291	0.18 297	0.23 246	0.24 248	0.48 321	0.34 273

SACVNet	0.22 231	0.20 289	0.18 280	0.21 271	0.19 276	0.19 252	0.19 271	0.25 228	0.22 289	0.25 200	0.21 241	0.20 161	0.12 191	0.17 291	0.23 191	0.21 214	0.25 234	0.21 278	0.32 227	0.19 250	0.27 204	0.34 245	0.15 282	0.17 289	0.28 291	0.25 259	0.29 249	0.26 242

FCDSN-DC	0.36 303	0.28 324	0.33 347	0.31 316	0.29 323	0.28 308	0.39 334	0.31 301	0.22 289	0.28 243	0.20 230	0.26 223	0.16 245	0.29 332	1.96 382	0.35 316	0.34 313	0.32 347	0.33 231	0.25 299	0.41 272	0.48 306	0.27 326	0.37 355	0.29 297	0.30 302	0.30 260	0.30 261
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.33 297	0.22 295	0.22 308	0.29 307	0.25 311	0.19 252	0.22 288	0.31 301	0.22 289	0.31 276	0.29 292	0.41 306	0.33 311	0.22 314	0.72 321	0.25 265	0.29 283	0.32 347	0.73 328	0.27 314	0.43 281	0.47 303	0.16 287	0.23 317	0.27 284	0.30 302	0.51 330	0.36 279

RP	0.22 231	0.20 289	0.23 312	0.22 275	0.20 281	0.21 269	0.22 288	0.24 209	0.22 289	0.17 118	0.25 266	0.24 200	0.19 277	0.15 275	0.50 300	0.17 139	0.20 155	0.16 188	0.22 164	0.16 226	0.17 113	0.25 192	0.13 266	0.16 279	0.22 226	0.21 219	0.30 260	0.25 230

NCCL2	0.26 266	0.23 306	0.22 308	0.19 258	0.20 281	0.18 241	0.16 255	0.26 245	0.22 289	0.29 261	0.22 250	0.27 236	0.17 258	0.15 275	0.60 311	0.24 253	0.25 234	0.22 285	0.27 201	0.22 276	0.31 215	0.34 245	0.18 301	0.21 310	0.33 316	0.33 312	0.36 286	0.35 275

HBP-ISP	0.45 323	0.24 310	0.26 328	0.35 326	0.29 323	0.30 317	0.24 298	0.38 329	0.23 294	0.38 334	0.44 335	0.31 272	0.17 258	0.55 360	2.33 393	0.99 393	0.32 305	0.27 327	0.33 231	0.28 319	0.64 346	0.89 379	0.27 326	0.29 336	0.33 316	0.35 318	0.47 319	0.38 289

psm_up	0.20 208	0.17 252	0.19 285	0.20 267	0.16 253	0.20 259	0.13 234	0.25 228	0.23 294	0.23 162	0.18 209	0.21 175	0.20 281	0.15 275	0.23 191	0.18 162	0.24 220	0.18 242	0.28 208	0.16 226	0.21 156	0.16 125	0.12 258	0.20 301	0.24 259	0.24 248	0.26 215	0.25 230

stereogan	0.24 251	0.22 295	0.21 301	0.23 284	0.25 311	0.25 295	0.22 288	0.26 245	0.23 294	0.20 136	0.22 250	0.30 265	0.23 292	0.17 291	0.31 249	0.20 203	0.22 188	0.19 256	0.28 208	0.19 250	0.21 156	0.39 270	0.17 291	0.17 289	0.21 214	0.22 229	0.36 286	0.27 247

CBMV_ROB	0.48 329	0.22 295	0.24 320	0.39 333	0.32 332	0.32 321	0.29 318	0.44 342	0.23 294	0.38 334	0.45 336	1.42 365	0.88 355	0.28 329	0.91 339	0.34 311	0.37 327	0.25 314	0.81 335	0.36 343	0.54 322	0.51 320	0.28 330	0.26 328	0.44 342	0.62 358	0.62 349	0.91 355

SGM-Forest	0.38 310	0.24 310	0.18 280	0.35 326	0.25 311	0.27 301	0.20 275	0.30 296	0.23 294	0.32 283	0.23 259	0.37 295	0.43 326	0.24 321	0.82 331	0.33 309	0.24 220	0.21 278	1.61 358	0.19 250	0.38 258	0.43 287	0.27 326	0.21 310	0.34 324	0.28 288	0.57 341	0.86 352
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDUNet	0.43 321	0.54 356	0.23 312	0.86 361	0.68 365	0.83 362	0.82 363	0.26 245	0.24 299	0.23 162	0.33 304	0.37 295	0.15 236	1.63 379	0.43 281	0.24 253	0.39 332	0.25 314	0.54 309	0.28 319	0.31 215	0.30 225	0.49 365	0.20 301	0.24 259	0.25 259	0.32 271	0.29 257

CC-Net-ROB	0.36 303	0.47 352	0.32 343	0.65 353	0.49 358	0.54 344	0.46 341	0.35 319	0.24 299	0.37 328	0.28 289	0.92 342	0.21 284	0.37 345	0.28 233	0.17 139	0.23 203	0.22 285	0.67 326	0.22 276	0.22 166	0.16 125	0.44 361	0.24 320	0.29 297	0.28 288	0.27 232	0.40 299

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 180	0.18 270	0.18 280	0.17 238	0.21 287	0.16 220	0.26 311	0.19 148	0.24 299	0.22 149	0.20 230	0.26 223	0.12 191	0.19 302	0.24 208	0.16 129	0.19 145	0.16 188	0.19 132	0.13 159	0.16 105	0.17 132	0.11 239	0.11 202	0.17 162	0.22 229	0.19 148	0.21 185
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.34 300	0.22 295	0.20 292	0.27 303	0.25 311	0.26 299	0.24 298	0.41 334	0.24 299	0.36 321	0.30 295	0.36 291	0.23 292	0.39 349	0.47 292	0.57 363	0.33 310	0.29 336	0.32 227	0.23 288	0.64 346	0.67 359	0.28 330	0.30 337	0.32 312	0.30 302	0.42 311	0.32 267

DCVSM-stereo	0.39 313	0.21 292	0.21 301	0.32 320	0.24 303	0.38 331	0.26 311	0.37 327	0.25 303	0.37 328	0.58 355	0.92 342	0.47 333	0.18 300	0.24 208	0.29 291	0.30 291	0.22 285	1.72 360	0.34 341	0.45 289	0.37 262	0.30 342	0.23 317	0.26 271	0.27 282	0.37 294	0.40 299

UDG	0.46 325	0.56 358	0.24 320	0.85 360	0.78 369	0.79 359	0.97 367	0.27 265	0.25 303	0.28 243	0.36 314	0.37 295	0.17 258	1.43 375	0.92 341	0.25 265	0.44 341	0.27 327	0.57 316	0.29 327	0.41 272	0.37 262	0.39 355	0.19 299	0.27 284	0.28 288	0.32 271	0.27 247

Anonymous3	0.29 279	0.21 292	0.15 247	0.17 238	0.16 253	0.20 259	0.16 255	0.31 301	0.25 303	0.30 265	0.20 230	0.45 311	0.20 281	0.16 282	0.45 288	0.53 357	0.32 305	0.27 327	0.49 293	0.26 308	0.49 308	0.55 334	0.13 266	0.14 258	0.27 284	0.28 288	0.34 281	0.27 247

PA-Net	0.25 259	0.28 324	0.29 335	0.18 248	0.26 317	0.21 269	0.25 303	0.26 245	0.25 303	0.22 149	0.19 219	0.22 187	0.24 296	0.28 329	0.40 276	0.24 253	0.18 133	0.22 285	0.20 141	0.22 276	0.19 136	0.32 235	0.17 291	0.20 301	0.24 259	0.38 326	0.23 180	0.55 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.81 354	1.11 374	0.24 320	1.30 366	0.42 347	0.81 360	0.32 327	0.45 343	0.25 303	0.36 321	0.32 300	0.47 313	3.62 393	0.14 260	1.77 375	0.22 232	0.27 262	0.17 205	0.84 338	0.19 250	0.57 329	0.51 320	0.20 304	0.21 310	1.56 393	0.86 377	2.88 401	1.74 385

FBW_ROB	0.46 325	0.42 347	0.36 353	0.60 351	0.44 351	0.47 341	0.44 340	0.31 301	0.25 303	0.34 298	0.34 307	0.64 329	0.48 334	0.56 362	1.05 351	0.25 265	0.35 318	0.23 299	1.39 350	0.22 276	0.49 308	0.36 256	0.43 359	0.40 360	0.31 310	0.33 312	0.42 311	0.65 329

DDVS	0.53 332	0.22 295	0.24 320	0.24 291	0.25 311	0.27 301	0.24 298	0.39 331	0.26 309	0.35 312	4.72 402	1.02 350	0.40 322	0.20 307	0.40 276	0.39 336	0.33 310	0.26 324	0.75 330	0.34 341	0.58 333	0.63 353	0.16 287	0.20 301	0.25 266	0.25 259	0.55 339	0.40 299

ITSA-stereo	0.37 307	0.23 306	0.19 285	0.39 333	0.26 317	0.24 290	0.26 311	0.35 319	0.26 309	0.39 340	0.55 349	0.46 312	0.41 325	0.23 319	0.53 304	0.38 334	0.31 299	0.25 314	0.49 293	0.24 291	0.43 281	0.49 311	0.23 316	0.22 314	0.33 316	0.40 330	0.72 362	0.75 341

PSMNet-ADL	0.30 287	0.20 289	0.20 292	0.23 284	0.21 287	0.23 284	0.22 288	0.30 296	0.26 309	0.40 343	0.58 355	0.38 302	0.43 326	0.24 321	0.31 249	0.44 344	0.31 299	0.20 268	0.52 304	0.23 288	0.39 270	0.36 256	0.17 291	0.16 279	0.26 271	0.26 275	0.39 301	0.25 230

DeepPrunerF	0.29 279	0.16 234	0.14 234	0.23 284	0.44 351	0.17 234	0.21 282	0.20 150	0.26 309	0.16 109	0.22 250	0.15 123	0.12 191	0.12 231	0.97 345	0.21 214	0.18 133	0.17 205	0.26 193	0.16 226	0.21 156	0.17 132	0.12 258	0.12 223	1.97 399	0.25 259	0.22 176	0.20 174

pmcnn	0.45 323	0.24 310	0.19 285	0.33 321	0.29 323	0.34 326	0.42 336	0.34 315	0.26 309	0.34 298	0.50 342	0.80 339	1.10 363	0.19 302	0.38 272	0.57 363	0.40 336	0.32 347	0.83 337	0.37 344	0.80 366	0.49 311	0.28 330	0.24 320	0.32 312	0.34 316	0.66 356	0.82 347

FAT-Stereo	0.47 328	0.27 322	0.34 350	0.45 338	0.48 357	0.39 332	0.32 327	0.42 338	0.27 314	0.41 348	0.90 375	0.77 337	0.58 339	0.30 336	0.57 307	0.56 361	0.35 318	0.34 352	0.64 323	0.42 353	0.67 353	0.66 357	0.28 330	0.34 346	0.29 297	0.36 322	0.45 314	0.74 338

FC-DCNN	0.40 315	0.35 339	0.43 359	0.49 342	0.35 336	0.44 335	0.46 341	0.43 341	0.27 314	0.34 298	0.26 275	0.37 295	0.21 284	0.30 336	0.58 309	0.35 316	0.39 332	0.31 345	0.45 278	0.26 308	0.49 308	0.42 281	0.28 330	0.35 349	0.44 342	0.38 326	0.51 330	0.77 344

NCC-stereo	0.25 259	0.22 295	0.21 301	0.22 275	0.23 300	0.23 284	0.25 303	0.26 245	0.28 316	0.18 125	0.27 283	0.28 244	0.26 303	0.17 291	0.48 295	0.22 232	0.22 188	0.24 304	0.27 201	0.20 257	0.21 156	0.27 208	0.20 304	0.16 279	0.26 271	0.29 295	0.33 276	0.29 257

Abc-Net	0.25 259	0.22 295	0.21 301	0.22 275	0.23 300	0.23 284	0.25 303	0.26 245	0.28 316	0.18 125	0.27 283	0.28 244	0.26 303	0.17 291	0.48 295	0.22 232	0.22 188	0.24 304	0.27 201	0.20 257	0.21 156	0.27 208	0.20 304	0.16 279	0.26 271	0.29 295	0.33 276	0.29 257
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 303	0.22 295	0.28 333	0.25 297	0.24 303	0.24 290	0.27 315	0.35 319	0.28 316	0.35 312	0.33 304	0.32 277	0.45 331	0.21 311	1.38 356	0.26 276	0.30 291	0.24 304	0.56 313	0.27 314	0.38 258	0.43 287	0.20 304	0.25 324	0.33 316	0.36 322	0.35 284	0.50 315

LALA_ROB	0.32 292	0.34 336	0.23 312	0.24 291	0.24 303	0.29 313	0.22 288	0.24 209	0.28 316	0.31 276	0.35 308	0.94 345	0.21 284	0.19 302	0.64 316	0.24 253	0.33 310	0.28 335	0.33 231	0.25 299	0.34 232	0.40 275	0.18 301	0.21 310	0.26 271	0.31 306	0.50 328	0.36 279

CBMV	0.43 321	0.25 316	0.23 312	0.30 315	0.28 322	0.27 301	0.21 282	0.40 332	0.28 316	0.37 328	0.27 283	0.67 333	0.35 317	0.32 341	0.49 298	0.53 357	0.34 313	0.27 327	0.56 313	0.27 314	0.55 325	0.62 351	0.26 321	0.33 342	0.35 328	0.33 312	0.64 353	1.79 387
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FC-DCNN v2	0.41 317	0.36 343	0.45 363	0.51 343	0.36 339	0.46 340	0.46 341	0.45 343	0.29 321	0.34 298	0.26 275	0.38 302	0.24 296	0.30 336	0.60 311	0.35 316	0.39 332	0.30 342	0.46 280	0.26 308	0.49 308	0.42 281	0.28 330	0.35 349	0.50 354	0.43 338	0.59 343	0.79 345

SQANet	0.68 347	0.89 369	0.29 335	1.65 373	0.77 368	1.39 369	1.15 369	0.37 327	0.29 321	0.40 343	0.30 295	0.88 341	0.32 310	1.26 373	0.39 274	0.21 214	0.44 341	0.27 327	2.24 368	0.28 319	0.49 308	0.50 316	1.59 379	0.23 317	0.32 312	0.34 316	0.42 311	0.71 336

DAS	0.32 292	0.18 270	0.15 247	0.29 307	0.24 303	0.24 290	0.25 303	0.31 301	0.29 321	0.32 283	0.39 321	0.53 318	0.34 313	0.11 198	0.29 236	0.40 337	0.35 318	0.25 314	0.49 293	0.29 327	0.63 343	0.48 306	0.21 312	0.25 324	0.30 303	0.28 288	0.38 297	0.37 284

SepStereo	0.32 292	0.18 270	0.15 247	0.29 307	0.24 303	0.24 290	0.25 303	0.31 301	0.29 321	0.32 283	0.39 321	0.53 318	0.34 313	0.11 198	0.29 236	0.40 337	0.35 318	0.25 314	0.49 293	0.29 327	0.63 343	0.48 306	0.21 312	0.25 324	0.30 303	0.28 288	0.38 297	0.37 284

ETE_ROB	0.32 292	0.32 333	0.20 292	0.26 300	0.24 303	0.28 308	0.23 296	0.24 209	0.29 321	0.27 224	0.35 308	0.99 348	0.21 284	0.20 307	0.41 278	0.23 244	0.41 338	0.24 304	0.37 257	0.25 299	0.37 253	0.40 275	0.20 304	0.20 301	0.28 291	0.35 318	0.54 335	0.37 284

SFCPSM	0.64 343	0.24 310	0.19 285	0.28 305	0.23 300	0.27 301	0.24 298	0.30 296	0.30 326	0.34 298	0.50 342	0.63 328	1.06 361	0.19 302	0.37 269	0.34 311	0.31 299	0.24 304	8.10 399	0.39 346	0.45 289	0.43 287	0.20 304	0.19 299	0.30 303	0.31 306	0.36 286	0.45 309

RGC	0.27 273	0.24 310	0.28 333	0.25 297	0.26 317	0.27 301	0.20 275	0.28 276	0.30 326	0.22 149	0.31 297	0.29 253	0.31 308	0.20 307	0.51 303	0.24 253	0.23 203	0.21 278	0.29 218	0.22 276	0.25 189	0.30 225	0.17 291	0.20 301	0.28 291	0.32 310	0.34 281	0.36 279

ACV-stereo	2.24 388	1.03 371	0.23 312	0.38 331	0.24 303	0.70 356	0.48 346	0.45 343	0.32 328	0.36 321	0.41 325	0.47 313	2.93 391	0.35 344	1.93 380	0.86 386	0.44 341	0.29 336	44.47 415	0.55 366	0.82 370	0.90 381	0.33 350	0.26 328	0.26 271	0.28 288	0.41 309	0.39 298

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 372	0.15 223	0.23 312	0.22 275	0.20 281	0.33 323	0.24 298	0.28 276	0.33 329	0.38 334	0.52 345	0.35 289	0.15 236	0.13 249	0.29 236	0.49 354	0.30 291	0.21 278	25.47 411	0.27 314	0.49 308	0.60 345	0.10 212	0.12 223	0.32 312	0.45 341	0.37 294	0.60 322

ADCP+	0.31 290	0.17 252	0.17 273	0.15 217	0.14 229	0.17 234	0.19 271	0.21 169	0.33 329	0.26 213	0.26 275	0.37 295	0.12 191	0.13 249	1.87 378	0.18 162	0.20 155	0.17 205	0.33 231	0.18 247	0.22 166	0.22 169	0.12 258	0.11 202	0.23 246	0.69 365	0.33 276	0.99 361

RTS	0.38 310	0.22 295	0.20 292	0.22 275	0.21 287	0.31 318	0.29 318	0.31 301	0.34 331	0.23 162	0.22 250	0.29 253	0.25 299	0.16 282	1.65 370	0.29 291	0.36 324	0.24 304	0.63 321	0.31 335	0.38 258	0.38 265	0.15 282	0.22 314	0.39 333	0.95 382	0.40 306	0.63 325

RTSA	0.38 310	0.22 295	0.20 292	0.22 275	0.21 287	0.31 318	0.29 318	0.31 301	0.34 331	0.23 162	0.22 250	0.29 253	0.25 299	0.16 282	1.65 370	0.29 291	0.36 324	0.24 304	0.63 321	0.31 335	0.38 258	0.38 265	0.15 282	0.22 314	0.39 333	0.95 382	0.40 306	0.63 325

ADCRef	0.34 300	0.18 270	0.16 260	0.15 217	0.16 253	0.18 241	0.18 263	0.23 193	0.34 331	0.26 213	0.22 250	0.23 193	0.17 258	0.11 198	2.05 386	0.22 232	0.23 203	0.20 268	0.39 259	0.21 268	0.25 189	0.26 200	0.17 291	0.16 279	0.29 297	0.41 332	0.29 249	1.39 375

GANetREF_RVC	0.32 292	0.30 330	0.32 343	0.28 305	0.27 321	0.27 301	0.26 311	0.42 338	0.35 334	0.38 334	0.21 241	0.56 321	0.39 319	0.16 282	0.33 256	0.23 244	0.29 283	0.25 314	0.44 274	0.25 299	0.35 243	0.25 192	0.25 319	0.32 340	0.34 324	0.29 295	0.45 314	0.38 289
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
S-Stereo	0.53 332	0.29 328	0.27 332	0.48 340	0.46 354	0.50 342	0.60 354	0.38 329	0.37 335	0.39 340	1.16 382	1.01 349	0.45 331	0.29 332	0.91 339	0.67 374	0.35 318	0.39 360	0.84 338	0.70 377	0.46 299	0.71 361	0.61 371	0.37 355	0.30 303	0.33 312	0.40 306	0.63 325

XQC	0.42 319	0.37 344	0.31 341	0.41 335	0.35 336	0.41 334	0.42 336	0.45 343	0.38 336	0.40 343	0.33 304	0.48 315	0.44 329	0.34 343	1.54 362	0.29 291	0.29 283	0.27 327	0.52 304	0.30 332	0.37 253	0.44 290	0.26 321	0.30 337	0.41 338	0.41 332	0.53 333	0.38 289

PWCDC_ROB	0.23 243	0.10 119	0.13 225	0.10 142	0.17 262	0.11 160	0.15 251	0.12 101	0.38 336	0.11 96	0.25 266	0.14 115	0.77 350	0.28 329	0.88 335	0.21 214	0.17 122	0.18 242	0.17 119	0.17 239	0.20 146	0.39 270	0.20 304	0.17 289	0.11 100	0.20 209	0.15 112	0.24 223

NaN_ROB	0.30 287	0.25 316	0.25 325	0.25 297	0.30 326	0.21 269	0.20 275	0.34 315	0.39 338	0.30 265	0.28 289	0.65 330	0.22 290	0.17 291	0.70 319	0.20 203	0.20 155	0.20 268	0.28 208	0.26 308	0.22 166	0.23 174	0.14 276	0.26 328	0.34 324	0.41 332	0.39 301	0.55 318

DGSMNet	0.85 357	0.47 352	0.39 355	0.51 343	0.39 344	0.56 346	0.43 338	0.59 360	0.40 339	0.84 385	4.01 401	0.67 333	0.85 352	0.85 371	0.85 334	0.90 389	1.17 385	0.66 386	1.64 359	0.62 368	1.35 396	1.36 397	0.51 366	0.54 371	0.40 335	0.66 363	0.50 328	0.74 338

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 319	0.34 336	0.25 325	0.42 336	0.31 328	0.36 329	0.47 344	0.48 349	0.40 339	0.42 350	0.31 297	0.60 325	0.53 338	0.40 351	0.57 307	0.27 282	0.24 220	0.22 285	0.67 326	0.22 276	0.60 337	0.56 337	0.33 350	0.28 332	0.47 349	0.48 345	0.48 321	0.70 334

ADCPNet	0.56 335	0.26 319	0.30 339	0.29 307	0.36 339	0.29 313	0.50 348	0.41 334	0.40 339	0.38 334	0.55 349	0.38 302	1.12 364	0.26 327	2.02 385	0.42 343	0.34 313	0.24 304	1.25 346	0.39 346	0.47 302	0.45 295	0.33 350	0.28 332	0.48 350	0.56 353	0.46 318	1.88 390

STTRV1_RVC		0.32 333	0.26 328	0.42 336	0.32 332	0.40 333	0.34 330	0.41 334	0.40 339	0.36 321	0.35 308	0.59 323	0.67 343	0.48 356	0.48 295	0.27 282	0.85 374	0.27 327		0.66 373	0.88 378	0.52 324		0.48 368	0.37 331	0.56 353	0.54 335	0.96 358

otaku	0.82 355	1.17 378	0.41 357	1.90 382	0.99 374	1.68 375	1.39 371	0.46 347	0.41 343	0.46 360	0.36 314	0.93 344	0.43 326	1.51 376	0.45 288	0.30 298	0.44 341	0.29 336	2.65 376	0.40 350	0.60 337	0.58 340	2.09 381	0.34 346	0.42 340	0.35 318	0.49 325	0.74 338

ACVNet_1	0.97 362	1.21 381	0.62 370	2.28 383	1.27 384	1.81 382	2.12 387	0.63 366	0.41 343	0.50 368	0.49 340	1.06 353	0.73 348	2.46 389	0.47 292	0.31 300	0.80 371	0.40 361	2.04 367	0.42 353	0.76 363	0.56 337	2.26 384	0.43 364	0.54 360	0.42 336	0.48 321	0.58 321

edge stereo	0.61 342	0.35 339	0.44 360	0.53 347	0.47 356	0.57 350	0.54 350	0.57 358	0.41 343	0.52 371	0.69 364	1.31 360	1.03 360	0.38 346	0.44 285	0.60 368	0.40 336	0.30 342	1.76 364	0.81 386	0.47 302	0.86 378	0.41 357	0.32 340	0.41 338	0.37 325	0.57 341	0.91 355

SGM-ForestM	0.64 343	0.80 367	0.39 355	0.70 356	0.40 345	0.77 358	0.67 358	0.62 364	0.41 343	0.35 312	0.42 327	1.68 371	1.08 362	0.24 321	0.33 256	0.21 214	0.44 341	0.23 299	1.27 347	0.24 291	0.43 281	0.30 225	0.28 330	0.26 328	1.04 375	0.90 381	1.53 394	1.35 373

DPSNet	0.76 352	0.28 324	0.26 328	0.38 331	0.38 342	0.44 335	0.30 322	0.36 322	0.41 343	0.27 224	0.32 300	2.73 384	0.95 359	0.38 346	0.80 328	0.66 372	0.53 353	0.46 365	4.94 391	0.56 367	0.83 374	0.97 383	0.57 369	0.44 365	0.56 361	0.48 345	0.54 335	0.63 325

SGM_RVC	0.72 348	0.45 350	0.32 343	0.59 350	0.43 349	0.56 346	0.43 338	0.70 373	0.41 343	0.43 353	0.57 353	1.16 355	1.20 366	0.22 314	0.37 269	0.28 286	0.44 341	0.25 314	2.26 371	0.33 338	0.49 308	0.38 265	0.27 326	0.31 339	0.80 370	0.62 358	1.69 396	3.41 400
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AMNet	0.51 331	0.50 355	0.48 365	0.51 343	0.50 359	0.56 346	0.52 349	0.36 322	0.42 349	0.39 340	0.59 358	0.65 330	0.21 284	0.58 363	0.49 298	0.59 366	0.60 356	0.58 377	0.51 300	0.51 363	0.59 336	0.53 329	0.32 348	0.51 369	0.48 350	0.54 351	0.60 345	0.65 329

MFN_U_SF_RVC	0.60 341	0.55 357	0.41 357	0.56 349	0.46 354	0.57 350	0.63 355	0.56 356	0.43 350	0.86 386	0.93 376	0.72 335	0.52 336	0.53 359	0.97 345	0.49 354	0.32 305	0.34 352	1.73 361	0.44 358	0.62 341	0.58 340	0.30 342	0.56 373	0.45 344	0.44 340	0.49 325	0.68 332

Ntro	0.87 358	1.36 385	0.44 360	1.82 380	1.04 377	1.67 374	1.60 376	0.52 353	0.44 351	0.48 365	0.42 327	0.98 347	0.40 322	1.61 378	0.64 316	0.31 300	0.49 350	0.30 342	2.69 378	0.44 358	0.68 354	0.60 345	2.13 382	0.36 354	0.45 344	0.45 341	0.52 332	0.71 336

RainbowNet	0.93 360	1.16 377	0.62 370	1.83 381	1.16 381	1.69 376	1.70 377	0.51 352	0.44 351	0.59 375	0.38 318	1.19 357	0.79 351	2.02 384	0.74 323	0.57 363	0.54 354	0.40 361	1.50 353	0.76 383	0.66 351	0.65 356	2.28 385	0.46 366	0.50 354	0.49 347	0.60 345	0.84 350

ACVNet-4b	1.08 366	1.48 389	0.48 365	2.91 390	1.12 378	1.82 383	2.71 390	0.46 347	0.44 351	0.51 369	0.43 330	1.66 370	1.85 380	2.08 386	0.46 290	0.40 337	0.82 372	0.34 352	2.68 377	0.50 361	0.65 348	0.71 361	2.24 383	0.35 349	0.45 344	0.42 336	0.53 333	0.70 334

ADCMid	0.46 325	0.29 328	0.29 335	0.26 300	0.31 328	0.33 323	0.35 332	0.41 334	0.46 354	0.31 276	0.38 318	0.48 315	0.40 322	0.21 311	1.82 376	0.35 316	0.34 313	0.27 327	0.78 333	0.28 319	0.45 289	0.46 297	0.30 342	0.24 320	0.36 329	0.53 349	0.45 314	1.42 376

PWC_ROB	0.37 307	0.27 322	0.25 325	0.23 284	0.24 303	0.23 284	0.31 325	0.29 292	0.47 355	0.25 200	0.39 321	0.37 295	0.89 356	0.19 302	0.58 309	0.32 306	0.39 332	0.29 336	0.62 320	0.29 327	0.48 306	0.48 306	0.19 303	0.33 342	0.27 284	0.26 275	0.39 301	0.67 331

SAMSARA	0.65 345	0.30 330	0.44 360	0.31 316	0.31 328	0.31 318	0.34 330	0.56 356	0.48 356	0.40 343	0.37 317	0.42 308	0.90 357	0.27 328	1.62 368	0.45 347	0.36 324	0.38 357	0.76 331	0.39 346	0.70 358	0.80 375	0.20 304	0.40 360	1.50 390	1.62 394	1.49 393	1.46 378

ELAS_RVC	0.92 359	0.65 361	0.62 370	0.92 362	0.67 364	1.21 367	0.71 359	0.72 374	0.50 357	0.49 366	1.20 387	2.45 382	1.89 382	0.44 352	1.31 354	0.46 351	0.62 358	0.55 374	1.02 343	0.42 353	0.91 380	1.06 389	0.44 361	0.54 371	1.50 390	1.22 392	1.15 381	1.19 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.13 367	1.26 383	0.75 380	2.58 387	1.30 386	1.73 380	1.87 382	0.75 377	0.52 358	0.59 375	0.53 347	1.29 359	0.90 357	1.85 381	0.70 319	0.48 353	1.14 384	0.40 361	4.70 390	0.54 365	0.71 361	0.60 345	2.05 380	0.61 379	0.81 372	0.47 343	0.70 359	0.82 347

ADCL	0.37 307	0.23 306	0.19 285	0.20 267	0.18 272	0.23 284	0.23 296	0.26 245	0.53 359	0.32 283	0.29 292	0.29 253	0.17 258	0.15 275	1.60 367	0.21 214	0.24 220	0.22 285	0.34 239	0.22 276	0.32 220	0.28 216	0.17 291	0.17 289	0.52 358	0.53 349	0.47 319	1.56 380

MeshStereo	0.83 356	0.44 348	0.33 347	0.78 359	0.54 360	0.61 352	0.40 335	0.68 369	0.54 360	0.45 359	0.80 370	2.32 379	1.56 373	0.24 321	2.31 392	0.71 377	0.42 339	0.29 336	1.58 355	0.30 332	1.23 392	1.10 392	0.32 348	0.34 346	0.87 373	0.60 355	1.29 387	1.36 374
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
MonStereo1	1.06 365	1.06 372	0.53 367	1.71 376	1.39 388	1.49 371	1.71 378	0.68 369	0.57 361	2.01 402	0.75 368	1.99 373	1.76 379	1.97 383	0.35 265	0.25 265	0.60 356	0.48 369	2.25 369	0.51 363	0.65 348	0.52 324	2.33 386	0.41 362	0.49 352	0.39 328	0.85 368	0.80 346

AnyNet_C32	0.49 330	0.23 306	0.23 312	0.24 291	0.25 311	0.28 308	0.30 322	0.34 315	0.58 362	0.34 298	0.45 336	0.35 289	0.24 296	0.22 314	2.28 390	0.38 334	0.38 330	0.33 350	0.51 300	0.29 327	0.55 325	0.55 334	0.23 316	0.28 332	0.43 341	0.73 369	0.45 314	1.65 383

DispFullNet	1.20 371	1.15 376	0.77 382	1.20 365	0.97 373	1.12 366	1.34 370	0.66 368	0.58 362	0.74 382	0.82 371	3.72 394	1.48 369	1.65 380	1.03 350	1.32 398	1.00 380	0.58 377	6.30 397	1.09 397	0.84 375	0.76 368	0.42 358	0.35 349	0.50 354	0.35 318	0.68 358	1.00 362

PVD	0.56 335	0.44 348	0.36 353	0.51 343	0.43 349	0.55 345	0.47 344	0.62 364	0.59 364	0.33 294	0.48 339	0.61 327	0.74 349	0.50 357	1.52 361	0.34 311	0.51 352	0.37 356	0.76 331	0.41 352	0.61 340	0.64 355	0.30 342	0.37 355	0.56 361	0.71 367	0.61 347	0.86 352

MADNet+	0.75 351	0.45 350	0.65 374	0.63 352	0.58 361	0.50 342	0.64 357	0.75 377	0.59 364	0.62 379	0.52 345	0.94 345	0.85 352	0.46 354	2.17 388	0.74 379	0.79 370	0.53 372	1.00 342	0.65 372	0.93 381	0.75 365	0.57 369	0.67 382	0.88 374	0.72 368	0.70 359	1.05 363

ADCS	0.59 339	0.34 336	0.31 341	0.34 324	0.36 339	0.36 329	0.37 333	0.48 349	0.60 366	0.34 298	0.43 330	0.58 322	0.87 354	0.29 332	2.30 391	0.66 372	0.47 348	0.38 357	0.82 336	0.42 353	0.76 363	0.69 360	0.28 330	0.35 349	0.46 347	0.88 378	0.59 343	1.26 369

LSM0	3.53 397	0.37 344	0.30 339	0.55 348	0.45 353	0.56 346	0.63 355	0.74 375	0.61 367	0.60 378	0.87 374	1.16 355	1.39 367	0.25 325	28.52 415	45.56 415	0.55 355	0.38 357	3.16 382	0.62 368	1.14 387	1.40 398	0.31 347	0.42 363	0.59 363	0.81 373	0.98 376	2.52 397

SPS-STEREO	0.80 353	0.60 359	0.56 368	0.67 355	0.62 362	0.67 355	0.58 353	0.57 358	0.61 367	0.59 375	0.96 378	1.03 352	0.67 343	0.55 360	0.83 333	0.87 387	0.78 369	0.69 388	2.74 379	0.74 382	1.23 392	1.05 387	0.45 363	0.62 381	0.61 366	0.61 357	0.83 367	0.75 341
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.94 361	0.70 363	0.59 369	0.97 363	0.73 367	0.96 364	0.72 360	0.74 375	0.62 369	0.47 361	1.17 383	2.44 381	1.62 374	0.44 352	1.40 357	0.45 347	0.63 359	0.54 373	0.99 341	0.39 346	0.88 378	1.07 390	0.43 359	0.52 370	1.56 393	1.47 393	1.33 389	1.60 382
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.59 339	0.35 339	0.35 352	0.31 316	0.31 328	0.44 335	0.30 322	0.50 351	0.63 370	0.43 353	0.64 362	2.00 374	0.52 336	0.23 319	0.76 324	0.52 356	0.37 327	0.35 355	0.80 334	0.67 374	0.60 337	0.59 343	0.26 321	0.33 342	0.40 335	0.82 374	0.81 366	1.59 381

CSAN	0.39 313	0.37 344	0.34 350	0.33 321	0.32 332	0.27 301	0.25 303	0.36 322	0.64 371	0.43 353	0.43 330	0.73 336	0.44 329	0.20 307	0.63 313	0.25 265	0.27 262	0.26 324	0.41 264	0.43 357	0.38 258	0.34 245	0.22 314	0.33 342	0.40 335	0.47 343	0.48 321	0.55 318

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 337	0.64 360	0.47 364	0.65 353	0.41 346	0.44 335	0.57 352	0.61 363	0.68 372	0.58 372	0.39 321	0.59 323	0.58 339	0.65 368	0.76 324	0.44 344	0.35 318	0.40 361	1.53 354	0.50 361	0.54 322	0.63 353	0.46 364	0.47 367	0.51 357	0.40 330	0.41 309	0.75 341

MFMNet_re	0.74 350	0.73 364	0.66 375	0.76 358	0.64 363	0.88 363	0.74 361	0.59 360	0.68 372	0.58 372	0.69 364	1.02 350	0.61 342	0.58 363	0.96 344	0.78 382	0.87 375	0.72 390	1.08 345	0.68 375	1.07 385	0.74 364	0.54 368	0.60 378	0.59 363	0.60 355	0.80 365	0.91 355

AnyNet_C01	0.66 346	0.35 339	0.32 343	0.37 330	0.38 342	0.35 328	0.54 350	0.55 354	0.70 374	0.40 343	0.49 340	0.83 340	0.70 346	0.30 336	2.63 400	0.87 387	0.65 360	0.59 379	0.98 340	0.48 360	0.80 366	0.78 370	0.39 355	0.38 359	0.60 365	0.49 347	0.64 353	1.16 365

LVE	1.38 377	1.30 384	0.82 384	4.62 398	1.50 391	1.89 385	3.66 397	0.82 379	0.73 375	0.88 387	0.82 371	1.12 354	1.52 371	2.14 387	0.81 330	0.56 361	0.84 373	0.59 379	3.33 384	0.72 380	0.84 375	0.89 379	2.40 388	0.80 390	1.12 379	0.70 366	1.00 378	0.90 354

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 395	0.48 354	0.29 335	0.48 340	0.42 347	0.63 353	0.86 364	0.69 371	0.74 376	0.42 350	1.69 393	46.80 415	1.87 381	0.64 367	0.38 272	0.33 309	0.97 376	0.98 397	1.59 356	0.33 338	0.81 368	0.79 371	0.28 330	0.25 324	0.52 358	0.78 372	3.35 402	0.83 349

PSMNet_ROB	1.30 375	1.36 385	0.71 377	1.48 369	1.00 375	1.69 376	1.56 375	0.64 367	0.74 376	1.47 400	3.99 400	2.77 386	1.51 370	2.54 392	0.73 322	0.47 352	0.70 363	0.49 370	2.51 375	0.71 379	0.81 368	0.58 340	3.05 398	0.58 375	0.80 370	0.64 362	0.88 369	0.69 333

SGM+DAISY	1.04 364	0.66 362	0.62 370	0.75 357	0.68 365	0.82 361	0.74 361	0.69 371	0.75 378	0.64 380	1.09 380	1.35 361	1.44 368	0.60 365	1.43 358	1.04 396	0.77 368	0.68 387	2.40 373	0.80 385	1.22 390	1.15 395	0.51 366	0.67 382	1.12 379	1.05 386	1.65 395	2.69 399

SANet	0.57 337	0.32 333	0.33 347	0.36 328	0.35 336	0.44 335	0.33 329	0.55 354	0.85 379	0.33 294	0.57 353	2.42 380	1.17 365	0.32 341	0.88 335	0.24 253	0.47 348	0.31 345	0.51 300	0.31 335	0.50 317	0.45 295	0.37 354	0.37 355	0.46 347	0.54 351	0.55 339	0.98 360

IMH-64-1	1.18 369	1.19 379	0.74 378	1.63 371	1.26 382	1.69 376	1.85 380	0.84 380	0.90 380	0.44 357	0.62 360	1.36 362	1.74 377	2.49 390	2.46 396	0.60 368	0.72 364	0.47 366	1.73 361	0.64 370	0.70 358	0.79 371	2.49 390	0.58 375	1.08 377	0.63 360	0.97 374	1.31 371

IMH-64	1.18 369	1.19 379	0.74 378	1.63 371	1.26 382	1.69 376	1.85 380	0.84 380	0.90 380	0.44 357	0.62 360	1.36 362	1.74 377	2.49 390	2.46 396	0.60 368	0.72 364	0.47 366	1.73 361	0.64 370	0.70 358	0.79 371	2.49 390	0.58 375	1.08 377	0.63 360	0.97 374	1.31 371

IMH	1.30 375	1.22 382	0.76 381	1.65 373	1.27 384	1.73 380	1.88 383	0.86 382	0.93 382	0.47 361	0.65 363	1.48 366	2.97 392	3.97 406	1.50 359	0.59 366	0.76 367	0.49 370	2.25 369	0.70 377	0.69 357	0.79 371	2.64 392	0.61 379	1.16 383	0.76 370	0.89 371	1.49 379

WAO-6	1.14 368	1.08 373	0.68 376	1.50 370	1.15 379	1.39 369	1.55 374	0.88 383	0.96 383	0.77 383	0.72 367	1.28 358	1.96 383	1.91 382	2.45 395	0.71 377	1.18 386	0.55 374	1.42 351	0.69 376	0.97 382	0.99 385	0.91 372	0.67 382	1.13 381	0.88 378	1.02 379	1.43 377

STStereo	1.28 374	0.74 365	0.83 385	2.32 384	0.84 372	2.27 391	0.98 368	1.04 390	0.96 383	0.51 369	1.19 385	3.30 390	2.84 389	0.25 325	2.59 399	0.45 347	0.38 330	0.26 324	4.54 389	0.33 338	0.51 319	0.47 303	0.28 330	0.56 373	1.24 385	0.96 384	1.38 390	2.45 395

PWCK	1.58 383	1.40 387	0.79 383	1.70 375	1.03 376	1.55 372	1.42 372	1.11 393	0.98 385	1.00 392	1.23 389	2.78 388	1.53 372	0.82 370	0.88 335	0.55 360	0.99 377	0.57 376	13.43 404	0.90 388	1.12 386	0.75 365	1.15 374	0.82 391	1.04 375	0.88 378	0.93 372	1.27 370

Dean	1.27 373	1.44 388	0.85 386	2.93 391	1.62 392	1.95 389	2.03 386	0.96 386	1.00 386	0.91 389	0.75 368	1.51 367	1.65 375	2.05 385	0.80 328	0.64 371	1.01 381	0.60 384	1.86 366	0.85 387	0.85 377	0.75 365	2.35 387	0.79 389	1.15 382	0.85 375	1.19 382	0.85 351

MANE	1.47 380	0.77 366	0.87 387	1.01 364	0.81 370	0.96 364	0.93 366	1.00 388	1.05 387	0.43 353	0.69 364	2.28 378	2.16 384	0.39 349	1.68 373	1.01 395	0.65 360	2.72 402	1.45 352	0.40 350	0.77 365	0.73 363	0.34 353	0.67 382	2.42 401	2.81 402	4.52 403	6.28 403

WAO-7	0.99 363	0.85 368	0.88 388	1.81 379	0.83 371	0.71 357	0.92 365	1.01 389	1.13 388	0.96 391	1.28 390	1.37 364	1.65 375	0.63 366	1.55 365	0.76 381	0.73 366	0.47 366	2.44 374	0.73 381	0.72 362	0.76 368	0.26 321	0.88 394	0.71 367	0.85 375	0.74 363	1.09 364

JetBlue	1.43 378	1.11 374	1.03 394	1.46 368	1.15 379	1.66 373	1.51 373	0.92 385	1.14 389	0.58 372	0.47 338	3.28 389	0.71 347	1.15 372	2.51 398	1.00 394	1.09 382	0.86 393	1.32 348	0.78 384	1.48 397	1.53 399	1.15 374	0.78 388	1.31 387	2.14 399	1.44 391	5.15 402

UNDER WATER-64	1.98 386	1.91 398	1.15 396	3.52 397	2.32 399	2.83 398	3.30 394	1.72 398	1.25 390	1.12 395	1.19 385	3.41 393	2.89 390	3.11 397	2.13 387	0.90 389	1.77 397	0.77 392	2.32 372	1.05 392	1.17 388	1.23 396	3.96 405	1.06 397	1.41 388	2.13 398	1.31 388	2.65 398

UNDER WATER	2.15 387	1.92 399	1.13 395	3.36 396	2.59 400	2.77 397	3.73 398	1.63 396	1.36 391	1.02 394	1.02 379	3.30 390	7.25 395	3.39 401	1.54 362	0.91 391	1.80 398	0.75 391	3.15 381	1.08 393	1.27 395	1.14 394	3.84 404	1.20 401	1.46 389	1.78 396	1.26 383	2.46 396

WAO-8	1.55 381	1.53 390	1.00 391	2.82 388	1.43 389	1.91 386	2.01 384	1.05 391	1.38 392	1.44 398	1.87 394	2.25 376	2.76 385	2.68 393	1.01 348	0.83 384	0.99 377	0.59 379	3.35 385	1.08 393	0.82 370	0.85 376	1.36 377	0.82 391	1.60 395	1.12 388	1.27 384	1.93 391

Venus	1.55 381	1.53 390	1.00 391	2.82 388	1.43 389	1.91 386	2.01 384	1.05 391	1.38 392	1.44 398	1.87 394	2.25 376	2.76 385	2.68 393	1.01 348	0.83 384	0.99 377	0.59 379	3.35 385	1.08 393	0.82 370	0.85 376	1.36 377	0.82 391	1.60 395	1.12 388	1.27 384	1.93 391

JetRed	2.50 393	2.16 400	2.32 401	1.72 377	1.88 394	2.59 394	3.38 395	1.86 400	1.53 394	1.15 396	0.93 376	2.77 386	0.67 343	2.39 388	3.50 403	2.17 400	2.74 400	3.15 404	1.82 365	1.37 398	3.39 402	2.94 403	2.72 394	1.27 402	2.55 402	6.99 407	2.85 400	4.69 401

notaker	1.84 384	1.90 397	1.02 393	3.19 394	2.19 398	2.44 392	2.77 391	1.11 393	1.57 395	0.91 389	1.09 380	3.37 392	5.56 394	3.13 399	1.35 355	0.81 383	1.34 394	0.71 389	4.26 388	1.08 393	1.22 390	0.99 385	2.96 397	0.93 395	0.74 369	0.77 371	0.98 376	1.18 366

KSHMR	2.37 392	1.84 396	1.23 398	6.67 403	1.97 396	2.73 396	3.45 396	1.31 395	1.69 396	1.18 397	1.18 384	1.71 372	11.63 402	3.21 400	1.67 372	1.07 397	1.11 383	0.92 395	5.58 393	1.04 391	1.23 392	1.05 387	3.26 399	1.06 397	1.99 400	1.18 391	1.28 386	1.85 388

BEATNet-Init1	4.26 399	5.23 404	1.17 397	9.10 406	2.61 401	8.41 406	4.21 399	2.29 401	1.73 397	0.88 387	2.38 397	6.02 398	9.23 399	0.65 368	2.70 401	2.20 401	1.24 387	0.94 396	17.87 405	4.86 405	2.04 399	1.87 401	1.10 373	1.14 399	4.62 404	2.07 397	11.53 411	6.94 405

TorneroNet-64	1.85 385	1.56 392	0.93 390	3.34 395	1.31 387	2.18 390	2.65 389	0.91 384	2.21 398	0.66 381	0.83 373	2.72 383	7.56 396	3.04 396	1.76 374	0.67 374	1.35 395	0.59 379	4.05 387	1.02 390	0.98 383	0.96 382	2.67 393	0.69 386	1.24 385	1.15 390	0.88 369	2.15 393

MADNet++	2.28 390	1.66 394	1.91 400	1.39 367	2.03 397	1.38 368	1.73 379	1.80 399	2.24 399	2.07 403	2.44 399	2.76 385	2.81 388	1.52 377	2.18 389	2.45 402	2.29 399	1.71 399	2.86 380	2.56 401	4.03 403	5.19 405	1.23 376	2.35 404	1.50 390	3.83 404	2.07 399	1.70 384

TorneroNet	2.33 391	1.60 393	0.88 388	5.64 401	1.76 393	2.56 393	2.94 392	0.97 387	2.29 400	0.79 384	1.98 396	4.07 396	12.24 403	3.12 398	1.29 353	0.67 374	1.30 393	0.61 385	5.93 394	1.00 389	1.04 384	0.98 384	2.79 396	0.70 387	1.86 398	1.04 385	1.02 379	1.87 389

LRCNet_RVC	10.22 405	14.24 409	3.26 403	20.74 411	17.71 413	19.88 412	15.89 411	6.49 407	2.47 401	19.87 413	12.97 409	19.40 410	8.44 398	26.62 414	2.33 393	0.74 379	10.08 407	5.54 405	23.31 410	6.95 406	2.43 401	1.11 393	22.86 412	8.58 408	0.73 368	0.39 328	1.72 397	1.19 367

LE_ROB	3.57 398	0.92 370	1.49 399	2.33 385	9.96 409	1.83 384	7.73 406	2.31 402	3.13 402	0.47 361	1.49 391	9.10 405	13.79 408	0.47 355	0.63 313	0.25 265	0.44 341	0.29 336	6.00 395	1.38 399	0.66 351	0.52 324	2.47 389	2.28 403	5.36 405	4.46 405	6.14 405	10.46 408

ktn	2.52 394	1.71 395	3.02 402	2.41 386	1.88 394	2.62 395	3.04 393	1.69 397	4.13 403	1.01 393	1.21 388	8.17 404	10.18 400	2.80 395	1.51 360	0.93 392	1.72 396	0.87 394	6.22 396	1.56 400	1.20 389	1.09 391	2.75 395	0.93 395	1.19 384	1.07 387	1.46 392	1.74 385

HanzoNet	4.54 400	4.29 403	3.74 406	6.10 402	3.77 402	7.50 404	8.23 407	3.94 405	4.82 404	1.56 401	2.42 398	11.35 406	12.90 406	10.81 411	1.84 377	1.89 399	4.65 404	1.35 398	10.71 402	3.05 402	2.04 399	1.81 400	5.00 408	1.14 399	1.80 397	1.67 395	1.81 398	2.33 394

DPSimNet_ROB	5.23 401	7.46 405	3.48 405	6.82 404	6.53 407	4.88 401	5.29 404	5.03 406	6.96 405	3.68 406	10.30 408	6.62 400	7.58 397	4.15 407	3.41 402	2.75 403	5.59 405	2.26 400	12.16 403	3.45 403	5.93 405	2.70 402	3.37 400	3.75 405	3.16 403	3.16 403	4.52 403	6.28 403

DGTPSM_ROB	8.76 402	3.83 401	10.08 407	3.08 392	5.50 403	3.48 399	5.02 402	3.60 403	8.96 406	3.18 404	7.06 403	3.95 395	10.56 401	3.59 402	11.06 405	10.70 405	4.35 402	10.50 406	5.45 392	9.91 407	5.93 405	14.37 407	4.39 406	8.90 409	9.99 407	27.43 411	11.00 409	30.59 411

DPSMNet_ROB	8.99 403	3.86 402	10.11 408	3.11 393	5.51 404	3.54 400	5.03 403	3.60 403	9.04 407	3.27 405	7.95 405	4.19 397	13.43 407	3.66 403	11.12 406	10.86 406	4.47 403	10.71 407	6.43 398	9.92 408	5.99 407	14.50 408	4.39 406	8.90 409	10.15 408	27.43 411	11.02 410	30.59 411

DPSM_ROB	13.12 407	7.70 406	11.86 409	4.97 399	5.71 405	6.03 402	4.61 400	8.36 409	10.82 408	6.72 407	8.03 406	8.12 402	12.29 404	3.81 404	13.89 407	13.57 407	10.28 408	13.36 408	9.07 400	11.67 409	16.11 409	18.73 411	3.51 401	10.91 411	27.70 412	35.86 413	31.04 413	39.53 413

DPSM	13.12 407	7.70 406	11.86 409	4.97 399	5.71 405	6.03 402	4.61 400	8.36 409	10.82 408	6.72 407	8.03 406	8.12 402	12.29 404	3.81 404	13.89 407	13.57 407	10.28 408	13.36 408	9.07 400	11.67 409	16.11 409	18.73 411	3.51 401	10.91 411	27.70 412	35.86 413	31.04 413	39.53 413

HaxPig	19.43 409	21.64 413	18.72 411	23.90 412	23.72 414	22.99 413	25.27 412	20.59 414	18.36 410	26.33 414	23.18 413	22.04 411	16.59 409	24.59 413	21.93 409	18.51 409	20.93 412	19.75 410	22.56 409	20.41 411	14.06 408	11.69 406	27.14 413	18.65 413	6.94 406	12.03 410	7.78 406	14.26 410

MEDIAN_ROB	22.61 410	26.37 414	23.42 412	27.86 414	27.01 415	26.90 415	28.47 414	24.00 415	21.42 411	31.43 415	26.90 414	25.65 412	19.56 410	27.54 415	23.81 410	20.10 410	25.89 414	23.65 411	27.64 412	24.33 415	18.71 411	15.27 409	29.65 414	20.16 414	10.22 409	11.12 409	10.11 408	13.24 409

fast-reg	28.13 414	17.43 412	23.71 413	12.69 410	12.68 412	16.05 411	12.38 410	16.63 411	21.75 412	13.67 411	20.82 412	16.89 409	24.78 412	13.92 412	27.93 412	26.51 412	21.57 413	27.70 415	40.18 414	23.46 413	32.44 415	37.16 413	7.62 411	21.88 415	55.88 417	72.37 416	62.38 415	79.05 415

CasAABBNet	26.35 412	15.49 410	23.85 414	9.95 407	11.46 410	12.03 408	9.23 408	16.79 412	21.84 413	13.64 410	16.11 410	16.45 408	24.90 414	7.58 409	27.95 414	27.14 413	20.53 410	26.83 414	18.10 406	23.37 412	32.22 413	37.28 414	6.99 409	21.98 416	55.78 415	72.24 415	62.39 416	79.48 416

FlowAnything	26.42 413	15.50 411	23.88 415	9.99 408	11.54 411	12.07 409	9.28 409	16.89 413	21.87 414	13.68 412	16.26 411	16.42 407	24.79 413	7.69 410	27.93 412	27.24 414	20.55 411	26.80 413	18.20 407	23.53 414	32.22 413	37.62 415	7.05 410	22.05 417	55.78 415	72.50 417	62.44 417	79.62 417

PML	11.09 406	9.28 408	3.40 404	11.88 409	6.99 408	11.60 407	5.97 405	7.04 408	24.50 415	8.92 409	28.99 415	32.63 414	39.39 415	6.18 408	5.69 404	4.14 404	8.31 406	2.99 403	18.83 408	4.50 404	4.70 404	4.40 404	3.75 403	3.98 406	10.54 410	5.17 406	18.60 412	7.08 406

AVERAGE_ROB	25.62 411	30.03 416	26.88 416	31.96 415	30.85 416	31.13 416	32.49 415	28.35 416	25.87 416	34.56 416	30.30 416	30.39 413	23.71 411	31.94 416	27.62 411	24.45 411	28.60 415	25.76 412	30.73 413	27.87 416	22.22 412	18.68 410	33.77 415	25.40 418	10.86 411	8.77 408	9.34 407	9.16 407

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 15	0.07 47	0.06 23	0.07 28	0.05 26

ASD4																								5.70 407

Low-res two-view benchmark