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

MLG-Stereo	0.10 16	0.07 10	0.04 3	0.04 3	0.05 17	0.28 220	0.02 3	0.06 8	0.06 11	0.07 35	0.03 6	0.09 13	0.05 13	0.06 26	0.38 30	0.35 84	0.11 30	0.09 28	0.12 24	0.06 4	0.16 47	0.15 40	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.06 3	0.11 14	0.07 17

MM-Stereo_test1	0.11 20	0.11 53	0.07 26	0.06 23	0.04 5	0.05 6	0.02 3	0.08 35	0.06 11	0.07 35	0.03 6	0.10 21	0.04 4	0.04 3	0.39 33	0.25 31	0.12 43	0.08 17	0.13 31	0.21 127	0.13 31	0.15 40	0.05 36	0.04 5	0.08 12	0.34 214	0.13 41	0.07 17

U	0.14 43	0.09 33	0.05 10	0.05 10	0.06 32	0.04 3	0.02 3	0.09 54	0.06 11	0.09 53	0.02 3	0.12 38	0.10 70	0.07 37	0.77 117	0.44 136	0.15 60	0.11 49	0.15 48	0.09 35	0.27 85	0.26 69	0.03 3	0.06 41	0.13 64	0.10 36	0.11 14	0.09 43

CroCo-Stereo	0.12 30	0.07 10	0.04 3	0.05 10	0.05 17	0.04 3	0.02 3	0.08 35	0.06 11	0.06 24	0.02 3	0.10 21	0.06 31	0.07 37	0.85 156	0.38 103	0.11 30	0.09 28	0.16 51	0.06 4	0.22 71	0.18 50	0.04 17	0.05 22	0.10 35	0.09 23	0.11 14	0.07 17
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
over-9	0.08 3	0.07 10	0.07 26	0.06 23	0.04 5	0.06 12	0.03 7	0.06 8	0.07 25	0.05 9	0.05 16	0.12 38	0.04 4	0.05 15	0.30 16	0.28 44	0.08 6	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.09 5	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 23	0.09 23	0.11 14	0.09 43

testmc14	0.13 35	0.10 45	0.07 26	0.06 23	0.05 17	0.09 44	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.12 68	0.05 16	0.17 70	0.04 4	0.05 15	0.81 126	0.30 57	0.16 65	0.09 28	0.16 51	0.09 35	0.14 33	0.30 74	0.08 77	0.05 22	0.10 35	0.11 52	0.11 14	0.08 32

qqai	0.08 3	0.07 10	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.06 12	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 34	0.08 4	0.08 54	0.04 3	0.29 13	0.28 44	0.08 6	0.06 5	0.11 18	0.09 35	0.10 11	0.11 21	0.04 17	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.06 7

quiztm	0.08 3	0.07 10	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.09 44	0.03 7	0.06 8	0.05 6	0.04 4	0.04 11	0.09 13	0.05 13	0.06 26	0.28 11	0.29 50	0.08 6	0.05 3	0.09 5	0.09 35	0.10 11	0.08 4	0.04 17	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.12 29	0.06 7

LACA2	0.08 3	0.06 3	0.07 26	0.06 23	0.05 17	0.06 12	0.03 7	0.05 3	0.08 41	0.07 35	0.02 3	0.11 33	0.04 4	0.04 3	0.31 19	0.34 79	0.07 3	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.08 3	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.07 8	0.08 5	0.06 7

BridgeDepth	0.09 10	0.08 27	0.07 26	0.06 23	0.06 32	0.06 12	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.05 9	0.03 6	0.13 46	0.04 4	0.05 15	0.29 13	0.34 79	0.08 6	0.08 17	0.12 24	0.06 4	0.10 11	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 23	0.09 23	0.11 14	0.07 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MSCF	0.18 65	0.09 33	0.09 47	0.08 57	0.06 32	0.30 230	0.03 7	0.07 25	0.09 47	0.10 61	0.05 16	0.13 46	0.08 54	0.09 59	0.72 102	0.35 84	0.13 52	0.10 40	0.14 42	0.12 59	0.14 33	1.03 185	0.11 118	0.06 41	0.10 35	0.36 226	0.14 52	0.07 17

111111	0.13 35	0.08 27	0.06 18	0.06 23	0.07 46	0.10 51	0.03 7	0.06 8	0.07 25	0.03 3	0.06 26	0.14 56	0.06 31	0.10 66	0.50 44	0.25 31	0.11 30	0.09 28	0.15 48	0.07 15	0.37 112	0.60 118	0.05 36	0.05 22	0.08 12	0.08 15	0.09 10	0.05 3

MLG-Stereo_test2	0.14 43	0.12 60	0.06 18	0.05 10	0.06 32	0.31 234	0.03 7	0.09 54	0.07 25	0.09 53	0.22 148	0.12 38	0.05 13	0.07 37	0.60 64	0.39 108	0.15 60	0.13 63	0.21 74	0.10 44	0.21 69	0.21 59	0.05 36	0.04 5	0.10 35	0.08 15	0.15 55	0.10 53

MLG-Stereo_test1	0.11 20	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.05 17	0.36 268	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.07 35	0.04 11	0.09 13	0.05 13	0.06 26	0.38 30	0.33 71	0.12 43	0.09 28	0.13 31	0.06 4	0.17 52	0.18 50	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.07 8	0.12 29	0.07 17

LG-Stereo	0.13 35	0.07 10	0.05 10	0.06 23	0.06 32	0.21 168	0.03 7	0.09 54	0.08 41	0.09 53	0.32 213	0.16 63	0.05 13	0.06 26	0.67 84	0.31 62	0.11 30	0.09 28	0.18 61	0.08 27	0.14 33	0.12 26	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.12 62	0.11 14	0.07 17

MM-Stereo_test3	0.09 10	0.08 27	0.04 3	0.06 23	0.04 5	0.05 6	0.03 7	0.10 60	0.07 25	0.07 35	0.04 11	0.09 13	0.04 4	0.04 3	0.23 6	0.30 57	0.12 43	0.07 10	0.12 24	0.20 111	0.11 16	0.11 21	0.05 36	0.04 5	0.07 3	0.08 15	0.16 60	0.07 17

MM-Stereo_test2	0.17 62	0.13 68	0.08 38	0.07 44	0.05 17	0.06 12	0.03 7	0.08 35	0.06 11	0.09 53	0.04 11	0.11 33	0.05 13	0.05 15	0.50 44	0.40 115	0.12 43	0.10 40	0.13 31	0.27 159	0.18 57	0.64 127	0.06 50	0.05 22	0.09 23	0.84 313	0.11 14	0.08 32

GREAT-IGEV	0.17 62	0.09 33	0.08 38	0.05 10	0.04 5	0.24 194	0.03 7	0.08 35	0.10 61	0.06 24	0.06 26	0.15 60	0.05 13	0.06 26	0.84 146	0.30 57	0.12 43	0.09 28	0.13 31	0.12 59	0.11 16	1.21 219	0.06 50	0.12 99	0.08 12	0.08 15	0.17 67	0.06 7
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.11 20	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.07 46	0.08 36	0.03 7	0.09 54	0.08 41	0.08 46	0.07 34	0.10 21	0.05 13	0.06 26	0.42 34	0.22 22	0.10 25	0.08 17	0.11 18	0.20 111	0.11 16	0.47 97	0.04 17	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.07 4	0.06 7

IGEV-Stereo++	0.15 51	0.10 45	0.06 18	0.07 44	0.07 46	0.09 44	0.03 7	0.07 25	0.07 25	0.06 24	0.09 56	0.15 60	0.07 44	0.14 95	0.48 42	0.26 37	0.11 30	0.10 40	0.17 54	0.09 35	0.15 41	1.09 194	0.05 36	0.05 22	0.08 12	0.09 23	0.18 71	0.08 32

AIO-Stereo	0.11 20	0.09 33	0.09 47	0.08 57	0.06 32	0.12 82	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 9	0.06 26	0.12 38	0.05 13	0.05 15	0.46 40	0.34 79	0.22 91	0.10 40	0.21 74	0.12 59	0.13 31	0.12 26	0.04 17	0.05 22	0.08 12	0.10 36	0.13 41	0.06 7

RSM	0.11 20	0.09 33	0.09 47	0.07 44	0.06 32	0.14 102	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 9	0.07 34	0.13 46	0.06 31	0.04 3	0.51 47	0.26 37	0.10 25	0.10 40	0.14 42	0.11 50	0.17 52	0.13 29	0.04 17	0.06 41	0.09 23	0.11 52	0.13 41	0.07 17

CroCo-Stereo Lap2	0.12 30	0.07 10	0.05 10	0.05 10	0.06 32	0.04 3	0.03 7	0.08 35	0.06 11	0.11 65	0.03 6	0.12 38	0.06 31	0.08 47	0.59 62	0.36 91	0.11 30	0.10 40	0.12 24	0.07 15	0.25 79	0.17 47	0.04 17	0.07 56	0.11 54	0.11 52	0.11 14	0.08 32

LACA_dic	0.11 20	0.10 45	0.08 38	0.07 44	0.07 46	0.07 27	0.04 26	0.07 25	0.09 47	0.24 103	0.05 16	0.10 21	0.07 44	0.07 37	0.33 24	0.36 91	0.10 25	0.11 49	0.13 31	0.08 27	0.11 16	0.13 29	0.03 3	0.06 41	0.10 35	0.10 36	0.13 41	0.11 60

GREATEN-IGEV_RVC	0.13 35	0.09 33	0.08 38	0.05 10	0.06 32	0.06 12	0.04 26	0.09 54	0.09 47	0.07 35	0.07 34	0.14 56	0.05 13	0.08 47	0.92 174	0.28 44	0.11 30	0.10 40	0.18 61	0.08 27	0.14 33	0.25 67	0.06 50	0.06 41	0.10 35	0.10 36	0.16 60	0.10 53

over-6	0.09 10	0.08 27	0.08 38	0.08 57	0.05 17	0.06 12	0.04 26	0.07 25	0.09 47	0.06 24	0.08 46	0.17 70	0.05 13	0.06 26	0.31 19	0.20 15	0.09 15	0.09 28	0.14 42	0.06 4	0.10 11	0.10 14	0.04 17	0.05 22	0.09 23	0.10 36	0.12 29	0.10 53

over v1	0.09 10	0.07 10	0.07 26	0.07 44	0.05 17	0.06 12	0.04 26	0.06 8	0.06 11	0.05 9	0.06 26	0.13 46	0.05 13	0.05 15	0.30 16	0.20 15	0.08 6	0.08 17	0.11 18	0.06 4	0.09 5	0.10 14	0.03 3	0.05 22	0.09 23	0.10 36	0.11 14	0.08 32

over-8	0.08 3	0.07 10	0.07 26	0.06 23	0.04 5	0.06 12	0.04 26	0.06 8	0.07 25	0.05 9	0.05 16	0.11 33	0.04 4	0.05 15	0.30 16	0.19 13	0.08 6	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.09 5	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 23	0.09 23	0.11 14	0.09 43

MCSU-Stereo	0.13 35	0.09 33	0.09 47	0.06 23	0.06 32	0.06 12	0.04 26	0.06 8	0.10 61	0.21 91	0.06 26	0.16 63	0.05 13	0.06 26	0.85 156	0.24 28	0.12 43	0.08 17	0.13 31	0.08 27	0.12 27	0.19 55	0.07 68	0.05 22	0.11 54	0.10 36	0.19 79	0.12 66

TS12	0.11 20	0.10 45	0.08 38	0.07 44	0.07 46	0.07 27	0.04 26	0.07 25	0.09 47	0.24 103	0.05 16	0.10 21	0.07 44	0.07 37	0.33 24	0.36 91	0.10 25	0.11 49	0.13 31	0.08 27	0.11 16	0.13 29	0.03 3	0.06 41	0.10 35	0.10 36	0.13 41	0.11 60

LACA1	0.10 16	0.09 33	0.08 38	0.06 23	0.08 61	0.06 12	0.04 26	0.06 8	0.10 61	0.06 24	0.05 16	0.10 21	0.07 44	0.08 47	0.36 28	0.39 108	0.09 15	0.11 49	0.11 18	0.07 15	0.11 16	0.11 21	0.04 17	0.05 22	0.10 35	0.10 36	0.12 29	0.10 53

MatchStereo	0.11 20	0.10 45	0.09 47	0.05 10	0.08 61	0.07 27	0.04 26	0.08 35	0.12 80	0.04 4	0.07 34	0.08 4	0.10 70	0.09 59	0.43 37	0.25 31	0.12 43	0.11 49	0.10 12	0.10 44	0.15 41	0.26 69	0.04 17	0.08 65	0.10 35	0.11 52	0.10 11	0.09 43
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.19 69	0.07 10	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.05 6	0.04 26	0.08 35	1.04 343	0.05 9	0.56 265	0.08 4	1.68 336	0.04 3	0.18 3	0.13 4	0.08 6	0.06 5	0.08 3	0.06 4	0.11 16	0.08 4	0.06 50	0.05 22	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.06 7

NLMM1	0.21 77	0.08 27	0.05 10	0.05 10	0.05 17	0.06 12	0.04 26	0.08 35	1.15 353	0.06 24	0.58 269	0.10 21	1.76 339	0.06 26	0.36 28	0.21 19	0.08 6	0.08 17	0.11 18	0.07 15	0.16 47	0.10 14	0.06 50	0.06 41	0.10 35	0.09 23	0.13 41	0.07 17

NLSM3	0.08 3	0.07 10	0.06 18	0.06 23	0.05 17	0.05 6	0.04 26	0.08 35	0.09 47	0.06 24	0.09 56	0.08 4	0.07 44	0.06 26	0.21 4	0.14 5	0.10 25	0.09 28	0.10 12	0.07 15	0.11 16	0.08 4	0.05 36	0.05 22	0.09 23	0.11 52	0.12 29	0.09 43

NLCSM	0.17 62	0.06 3	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.06 12	0.04 26	0.09 54	0.98 342	0.05 9	0.52 260	0.08 4	1.58 332	0.05 15	0.23 6	0.11 3	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.05 3	0.08 3	0.07 3	0.04 17	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.05 3

VIP-Stereo	0.14 43	0.11 53	0.11 72	0.08 57	0.06 32	0.08 36	0.04 26	0.11 65	0.08 41	0.09 53	0.12 80	0.20 88	0.06 31	0.07 37	0.69 92	0.40 115	0.18 74	0.13 63	0.18 61	0.17 90	0.19 60	0.13 29	0.06 50	0.08 65	0.12 60	0.10 36	0.13 41	0.14 77

MonStereo	0.11 20	0.08 27	0.07 26	0.06 23	0.06 32	0.05 6	0.04 26	0.06 8	0.07 25	0.07 35	0.07 34	0.09 13	0.06 31	0.08 47	0.70 93	0.20 15	0.11 30	0.09 28	0.12 24	0.07 15	0.12 27	0.13 29	0.05 36	0.04 5	0.10 35	0.10 36	0.12 29	0.11 60

GASTEREO	0.18 65	0.09 33	0.09 47	0.08 57	0.05 17	0.30 230	0.04 26	0.07 25	0.08 41	0.10 61	0.05 16	0.13 46	0.08 54	0.08 47	0.70 93	0.36 91	0.13 52	0.10 40	0.14 42	0.11 50	0.14 33	1.06 190	0.12 131	0.06 41	0.10 35	0.29 185	0.15 55	0.07 17

LG-Stereo_L2	0.21 77	0.16 88	0.09 47	0.07 44	0.11 82	0.23 185	0.04 26	0.19 89	0.12 80	0.26 116	0.23 154	0.25 111	0.11 79	0.17 124	0.63 73	0.52 183	0.24 103	0.16 83	0.29 100	0.25 153	0.40 118	0.44 90	0.07 68	0.08 65	0.15 80	0.12 62	0.16 60	0.16 84

LG-Stereo_L1	0.21 77	0.16 88	0.09 47	0.07 44	0.11 82	0.24 194	0.04 26	0.19 89	0.12 80	0.27 120	0.23 154	0.23 100	0.11 79	0.17 124	0.60 64	0.53 189	0.24 103	0.16 83	0.33 114	0.27 159	0.40 118	0.44 90	0.06 50	0.08 65	0.15 80	0.11 52	0.17 67	0.16 84

CoSv	0.09 10	0.11 53	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.09 44	0.04 26	0.08 35	0.06 11	0.06 24	0.03 6	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.29 13	0.30 57	0.11 30	0.07 10	0.13 31	0.06 4	0.12 27	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.11 54	0.07 8	0.10 11	0.06 7

DEFOM-Stereo	0.14 43	0.12 60	0.09 47	0.08 57	0.08 61	0.11 65	0.04 26	0.10 60	0.07 25	0.08 46	0.10 62	0.12 38	0.06 31	0.07 37	0.51 47	0.29 50	0.17 71	0.14 70	0.17 54	0.10 44	0.32 97	0.16 44	0.08 77	0.07 56	0.12 60	0.13 72	0.25 107	0.13 71

RAStereo	0.16 56	0.12 60	0.08 38	0.06 23	0.08 61	0.06 12	0.04 26	0.10 60	0.07 25	0.20 90	0.04 11	0.14 56	0.06 31	0.09 59	0.96 183	0.35 84	0.18 74	0.13 63	0.20 69	0.08 27	0.46 132	0.23 65	0.05 36	0.06 41	0.13 64	0.11 52	0.12 29	0.11 60

Occ-G	0.15 51	0.13 68	0.10 65	0.09 68	0.08 61	0.12 82	0.04 26	0.08 35	0.06 11	0.05 9	0.10 62	0.10 21	0.06 31	0.06 26	0.49 43	0.31 62	0.13 52	0.13 63	0.84 247	0.09 35	0.21 69	0.20 58	0.06 50	0.07 56	0.10 35	0.08 15	0.18 71	0.09 43

IGEV-Stereo+	0.31 122	0.72 337	0.08 38	0.12 95	0.10 75	0.34 256	0.04 26	0.20 95	0.12 80	0.30 146	0.59 271	0.21 92	0.38 259	0.13 85	0.64 75	0.51 178	0.19 82	0.19 100	0.30 102	0.34 196	0.51 151	0.56 106	0.13 151	0.07 56	0.13 64	1.20 336	0.14 52	0.12 66

RSM++	0.12 30	0.10 45	0.09 47	0.08 57	0.07 46	0.10 51	0.04 26	0.08 35	0.07 25	0.06 24	0.07 34	0.13 46	0.07 44	0.04 3	0.50 44	0.26 37	0.12 43	0.11 49	0.14 42	0.11 50	0.20 65	0.14 35	0.06 50	0.10 84	0.11 54	0.09 23	0.13 41	0.08 32

MoCha-V2	0.15 51	0.09 33	0.09 47	0.06 23	0.07 46	0.16 122	0.04 26	0.07 25	0.04 3	0.06 24	0.08 46	0.12 38	0.16 110	0.05 15	0.79 121	0.24 28	0.11 30	0.09 28	0.13 31	0.21 127	0.16 47	0.76 144	0.04 17	0.05 22	0.09 23	0.09 23	0.08 5	0.05 3

AEACV	0.25 94	0.17 94	0.11 72	0.09 68	0.07 46	0.15 111	0.04 26	0.08 35	0.06 11	0.07 35	0.07 34	0.13 46	0.08 54	0.12 81	1.39 234	0.79 255	0.16 65	0.14 70	0.25 80	0.19 104	0.24 77	1.00 178	0.10 99	0.07 56	0.10 35	0.95 323	0.14 52	0.08 32

DF_test	0.33 129	0.17 94	0.14 117	0.10 73	0.12 92	0.10 51	0.05 52	0.27 125	0.19 149	0.29 138	0.10 62	0.35 186	0.33 229	0.14 95	1.21 221	0.74 245	0.38 202	0.33 219	0.25 80	0.38 215	1.20 248	1.02 182	0.12 131	0.13 120	0.15 80	0.18 106	0.19 79	0.17 95

TS	0.16 56	0.13 68	0.11 72	0.10 73	0.11 82	0.10 51	0.05 52	0.17 82	0.10 61	0.08 46	0.14 99	0.16 63	0.10 70	0.09 59	0.52 49	0.47 159	0.14 56	0.14 70	0.25 80	0.11 50	0.23 75	0.18 50	0.07 68	0.09 75	0.18 105	0.15 79	0.19 79	0.19 104

LACA3	0.12 30	0.10 45	0.09 47	0.07 44	0.07 46	0.08 36	0.05 52	0.07 25	0.10 61	0.08 46	0.06 26	0.14 56	0.06 31	0.08 47	0.47 41	0.36 91	0.09 15	0.11 49	0.15 48	0.08 27	0.14 33	0.14 35	0.04 17	0.06 41	0.12 60	0.11 52	0.13 41	0.12 66

DispViT+	0.12 30	0.09 33	0.09 47	0.10 73	0.09 69	0.07 27	0.05 52	0.08 35	0.10 61	0.09 53	0.09 56	0.11 33	0.07 44	0.07 37	0.44 38	0.28 44	0.09 15	0.11 49	0.12 24	0.09 35	0.11 16	0.14 35	0.05 36	0.09 75	0.09 23	0.15 79	0.12 29	0.13 71

BridgeDepth_RVC	0.14 43	0.13 68	0.10 65	0.08 57	0.09 69	0.08 36	0.05 52	0.12 68	0.12 80	0.10 61	0.08 46	0.12 38	0.08 54	0.08 47	0.57 56	0.33 71	0.11 30	0.12 61	0.19 64	0.11 50	0.15 41	0.14 35	0.06 50	0.07 56	0.13 64	0.17 88	0.15 55	0.17 95
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.20 73	0.07 10	0.05 10	0.06 23	0.05 17	0.07 27	0.05 52	0.08 35	1.05 344	0.05 9	0.67 283	0.09 13	1.81 340	0.07 37	0.23 6	0.14 5	0.09 15	0.07 10	0.09 5	0.07 15	0.14 33	0.08 4	0.06 50	0.05 22	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.08 32

WQFJX	0.20 73	0.07 10	0.05 10	0.05 10	0.05 17	0.07 27	0.05 52	0.06 8	1.06 347	0.05 9	0.59 271	0.08 4	1.70 337	0.04 3	0.31 19	0.14 5	0.08 6	0.07 10	0.09 5	0.07 15	0.09 5	0.08 4	0.06 50	0.05 22	0.08 12	0.09 23	0.11 14	0.08 32

NLMM	0.20 73	0.07 10	0.05 10	0.06 23	0.05 17	0.07 27	0.05 52	0.08 35	1.05 344	0.05 9	0.67 283	0.09 13	1.81 340	0.07 37	0.23 6	0.14 5	0.09 15	0.07 10	0.09 5	0.07 15	0.14 33	0.08 4	0.06 50	0.05 22	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.08 32

NLSM1	0.22 83	0.07 10	0.05 10	0.06 23	0.06 32	0.08 36	0.05 52	0.10 60	1.10 351	0.05 9	0.67 283	0.10 21	1.75 338	0.05 15	0.32 23	0.25 31	0.09 15	0.07 10	0.10 12	0.07 15	0.11 16	0.11 21	0.06 50	0.05 22	0.09 23	0.09 23	0.12 29	0.07 17

GEAStereo	0.16 56	0.12 60	0.18 157	0.10 73	0.07 46	0.13 90	0.05 52	0.08 35	0.07 25	0.08 46	0.05 16	0.18 78	0.05 13	0.12 81	0.82 140	0.23 25	0.15 60	0.11 49	0.19 64	0.13 70	0.20 65	0.32 76	0.05 36	0.07 56	0.36 242	0.10 36	0.16 60	0.09 43

gasm-f	0.16 56	0.12 60	0.18 157	0.10 73	0.07 46	0.13 90	0.05 52	0.08 35	0.07 25	0.08 46	0.05 16	0.18 78	0.05 13	0.12 81	0.82 140	0.23 25	0.15 60	0.11 49	0.19 64	0.13 70	0.20 65	0.32 76	0.05 36	0.07 56	0.36 242	0.10 36	0.16 60	0.09 43

AdaDepth	0.14 43	0.11 53	0.07 26	0.07 44	0.08 61	0.17 132	0.05 52	0.08 35	0.08 41	0.06 24	0.08 46	0.10 21	0.06 31	0.11 71	0.57 56	0.37 99	0.14 56	0.12 61	0.22 76	0.17 90	0.15 41	0.21 59	0.04 17	0.06 41	0.10 35	0.11 52	0.17 67	0.11 60

MLG-Stereo_test3	0.25 94	0.11 53	0.09 47	0.11 88	0.14 112	0.14 102	0.05 52	0.11 65	0.09 47	0.17 82	0.10 62	0.19 83	0.08 54	0.09 59	0.66 79	0.38 103	0.17 71	0.15 77	2.15 322	0.11 50	0.29 89	0.75 142	0.05 36	0.08 65	0.11 54	0.10 36	0.18 71	0.12 66

LGtest1	0.21 77	0.15 78	0.12 87	0.10 73	0.14 112	0.35 261	0.05 52	0.14 75	0.13 90	0.12 68	0.34 223	0.16 63	0.13 95	0.10 66	0.74 105	0.48 164	0.23 94	0.23 136	0.25 80	0.20 111	0.29 89	0.44 90	0.08 77	0.10 84	0.14 73	0.12 62	0.18 71	0.15 80

SGD-Stereo	0.37 159	0.13 68	0.10 65	0.09 68	0.09 69	0.11 65	0.05 52	0.13 71	0.12 80	0.14 73	0.08 46	0.28 130	0.15 106	0.10 66	4.91 328	0.59 206	0.29 144	0.18 95	0.37 129	0.33 189	0.47 139	0.33 79	0.10 99	0.09 75	0.14 73	0.16 84	0.22 96	0.19 104

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 111	0.18 105	0.12 87	0.11 88	0.12 92	0.10 51	0.05 52	0.23 106	0.14 98	0.30 146	0.13 89	0.27 125	0.17 120	0.11 71	1.00 190	0.40 115	0.29 144	0.30 197	0.36 126	0.34 196	0.56 166	1.17 211	0.17 216	0.10 84	0.15 80	0.48 272	0.23 98	0.22 121

AIO-test2	0.10 16	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.08 61	0.08 36	0.05 52	0.06 8	0.07 25	0.05 9	0.08 46	0.10 21	0.05 13	0.04 3	0.58 61	0.15 9	0.09 15	0.07 10	0.09 5	0.13 70	0.11 16	0.19 55	0.03 3	0.08 65	0.09 23	0.07 8	0.06 3	0.06 7

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 103	0.18 105	0.11 72	0.12 95	0.11 82	0.35 261	0.05 52	0.23 106	0.14 98	0.30 146	0.21 140	0.24 103	0.35 240	0.13 85	0.76 115	0.60 207	0.27 124	0.28 183	0.32 111	0.33 189	0.61 178	0.60 118	0.09 89	0.08 65	0.14 73	0.38 236	0.24 103	0.14 77

UniTT-Stereo	0.24 91	0.15 78	0.11 72	0.09 68	0.11 82	0.09 44	0.05 52	0.16 79	0.11 74	0.21 91	0.09 56	0.19 83	0.15 106	0.27 208	1.23 222	0.46 156	0.23 94	0.18 95	0.63 209	0.13 70	0.53 158	0.37 84	0.10 99	0.12 99	0.17 98	0.23 131	0.15 55	0.17 95

iRaftStereo_RVC	0.16 56	0.15 78	0.11 72	0.10 73	0.10 75	0.09 44	0.05 52	0.17 82	0.09 47	0.15 75	0.15 104	0.18 78	0.09 64	0.18 143	0.38 30	0.28 44	0.20 85	0.14 70	0.19 64	0.12 59	0.34 104	0.30 74	0.07 68	0.09 75	0.14 73	0.12 62	0.18 71	0.13 71

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 69	0.15 78	0.11 72	0.11 88	0.12 92	0.09 44	0.06 72	0.15 78	0.12 80	0.22 93	0.12 80	0.17 70	0.10 70	0.20 156	0.96 183	0.37 99	0.18 74	0.13 63	0.39 134	0.10 44	0.24 77	0.21 59	0.06 50	0.08 65	0.13 64	0.14 76	0.21 90	0.16 84

small-0shot	0.42 186	0.15 78	0.11 72	0.09 68	0.13 105	0.11 65	0.06 72	0.28 137	0.23 196	0.28 128	0.11 73	0.42 225	0.44 276	0.26 197	0.75 112	1.20 307	0.47 256	0.51 312	0.33 114	0.38 215	1.76 324	2.12 338	0.09 89	0.13 120	0.21 124	0.19 112	0.20 86	0.29 166

WAFT-Stereo (ZS)	0.36 155	0.14 74	0.11 72	0.08 57	0.11 82	0.10 51	0.06 72	0.27 125	0.21 172	0.28 128	0.19 131	0.36 191	0.35 240	0.19 146	0.73 104	0.91 280	0.42 229	0.26 165	0.25 80	0.40 231	1.61 310	1.47 265	0.14 167	0.15 147	0.23 132	0.17 88	0.21 90	0.24 134

LG-G_1	0.23 86	0.15 78	0.11 72	0.12 95	0.15 124	0.24 194	0.06 72	0.13 71	0.09 47	0.11 65	0.18 118	0.17 70	0.11 79	0.15 107	0.70 93	0.44 136	0.21 88	0.19 100	0.26 88	0.17 90	0.32 97	1.48 266	0.06 50	0.09 75	0.13 64	0.12 62	0.18 71	0.16 84

LG-G	0.23 86	0.15 78	0.11 72	0.12 95	0.15 124	0.24 194	0.06 72	0.13 71	0.09 47	0.11 65	0.18 118	0.17 70	0.11 79	0.15 107	0.70 93	0.44 136	0.21 88	0.19 100	0.26 88	0.17 90	0.32 97	1.48 266	0.06 50	0.09 75	0.13 64	0.12 62	0.18 71	0.16 84

plain	0.21 77	0.20 133	0.12 87	0.11 88	0.14 112	0.10 51	0.06 72	0.22 101	0.11 74	0.23 96	0.08 46	0.22 97	0.11 79	0.17 124	0.66 79	0.45 147	0.25 111	0.20 107	0.26 88	0.12 59	0.46 132	0.42 88	0.07 68	0.14 136	0.17 98	0.17 88	0.19 79	0.21 117

MaDis-Stereo	0.19 69	0.16 88	0.11 72	0.07 44	0.10 75	0.06 12	0.06 72	0.12 68	0.10 61	0.19 87	0.08 46	0.19 83	0.08 54	0.14 95	0.52 49	0.39 108	0.24 103	0.18 95	0.30 102	0.12 59	0.46 132	0.36 83	0.07 68	0.10 84	0.19 114	0.23 131	0.20 86	0.25 141

LL-Strereo2	0.28 107	0.17 94	0.14 117	0.12 95	0.11 82	0.10 51	0.06 72	0.29 145	0.16 114	0.30 146	0.14 99	0.22 97	0.11 79	0.34 255	0.56 53	0.42 123	0.23 94	0.17 90	0.39 134	0.17 90	0.70 191	1.53 278	0.10 99	0.11 94	0.24 141	0.17 88	0.25 107	0.17 95

anonymousdsp	0.23 86	0.12 60	0.11 72	0.12 95	0.10 75	0.12 82	0.06 72	0.16 79	0.09 47	0.15 75	0.79 298	0.15 60	0.07 44	0.10 66	0.84 146	0.30 57	0.18 74	0.14 70	0.22 76	0.24 151	0.25 79	1.12 202	0.17 216	0.09 75	0.12 60	0.09 23	0.23 98	0.10 53

ARAFT	0.27 103	0.17 94	0.12 87	0.15 127	0.12 92	0.12 82	0.06 72	0.20 95	0.13 90	0.36 209	0.15 104	0.29 141	0.11 79	0.27 208	0.88 171	0.39 108	0.27 124	0.24 147	0.52 181	0.13 70	0.50 148	0.90 163	0.09 89	0.11 94	0.21 124	0.14 76	0.38 162	0.18 101

AFF-stereo	0.22 83	0.19 117	0.15 125	0.14 119	0.12 92	0.14 102	0.06 72	0.24 114	0.13 90	0.29 138	0.12 80	0.24 103	0.10 70	0.08 47	0.60 64	0.38 103	0.18 74	0.19 100	0.48 157	0.12 59	0.28 86	0.56 106	0.08 77	0.10 84	0.19 114	0.18 106	0.43 196	0.16 84

RAFT + AFF	0.42 186	0.12 60	0.09 47	0.13 106	0.07 46	0.11 65	0.06 72	0.17 82	0.10 61	0.19 87	0.10 62	0.28 130	0.08 54	0.11 71	7.47 364	0.33 71	0.20 85	0.11 49	0.33 114	0.10 44	0.39 116	0.16 44	0.07 68	0.09 75	0.16 91	0.11 52	0.13 41	0.09 43

RYNet	0.49 226	0.11 53	0.10 65	0.08 57	0.09 69	0.10 51	0.06 72	0.13 71	0.18 140	0.10 61	0.10 62	0.13 46	0.08 54	0.08 47	9.58 379	0.37 99	0.14 56	0.22 124	0.17 54	0.09 35	0.19 60	0.12 26	0.15 191	0.09 75	0.14 73	0.33 209	0.24 103	0.13 71

depth_test_26	0.39 174	0.24 199	0.15 125	0.13 106	0.13 105	0.11 65	0.07 85	0.38 234	0.22 182	0.42 246	0.13 89	0.54 268	0.32 221	0.15 107	1.00 190	0.77 250	0.47 256	0.31 207	0.40 140	0.43 241	1.65 313	1.40 250	0.15 191	0.14 136	0.25 150	0.20 118	0.25 107	0.25 141

GSStereo	0.14 43	0.11 53	0.12 87	0.07 44	0.07 46	0.13 90	0.07 85	0.06 8	0.10 61	0.07 35	0.07 34	0.17 70	0.05 13	0.04 3	0.56 53	0.29 50	0.26 118	0.10 40	0.20 69	0.12 59	0.19 60	0.23 65	0.04 17	0.06 41	0.27 171	0.09 23	0.12 29	0.07 17

StereoVision	0.13 35	0.10 45	0.07 26	0.06 23	0.07 46	0.07 27	0.07 85	0.10 60	0.13 90	0.09 53	0.07 34	0.16 63	0.07 44	0.11 71	0.56 53	0.29 50	0.14 56	0.13 63	0.17 54	0.09 35	0.18 57	0.15 40	0.04 17	0.08 65	0.15 80	0.13 72	0.19 79	0.15 80

MIF-Stereo (partial)	0.23 86	0.20 133	0.12 87	0.10 73	0.12 92	0.10 51	0.07 85	0.17 82	0.14 98	0.18 85	0.10 62	0.20 88	0.11 79	0.17 124	1.11 214	0.44 136	0.25 111	0.21 116	0.26 88	0.13 70	0.49 142	0.32 76	0.08 77	0.14 136	0.17 98	0.17 88	0.38 162	0.20 108

MIM_Stereo	0.26 99	0.18 105	0.14 117	0.15 127	0.14 112	0.24 194	0.07 85	0.27 125	0.11 74	0.24 103	0.12 80	0.20 88	0.12 89	0.17 124	0.85 156	0.44 136	0.24 103	0.19 100	0.54 185	0.20 111	0.46 132	0.70 133	0.08 77	0.12 99	0.17 98	0.29 185	0.34 139	0.16 84

test_5	0.22 83	0.19 117	0.11 72	0.11 88	0.07 46	0.21 168	0.07 85	0.32 176	0.10 61	0.17 82	0.21 140	0.24 103	0.21 152	0.08 47	0.97 187	0.46 156	0.16 65	0.15 77	0.26 88	0.11 50	0.23 75	0.46 96	0.06 50	0.12 99	0.16 91	0.17 88	0.33 130	0.20 108

SA	0.30 115	0.21 145	0.14 117	0.14 119	0.14 112	0.15 111	0.07 85	0.35 204	0.16 114	0.31 160	0.12 80	0.41 221	0.14 98	0.20 156	0.74 105	0.56 198	0.27 124	0.30 197	0.58 199	0.21 127	0.49 142	0.88 161	0.08 77	0.15 147	0.27 171	0.28 173	0.56 246	0.26 150

AnonymousM	0.60 249	0.18 105	0.13 100	0.13 106	0.11 82	0.31 234	0.07 85	0.35 204	0.23 196	0.31 160	0.42 240	0.28 130	0.31 212	0.37 270	1.34 230	0.89 278	0.44 241	0.33 219	0.42 144	0.57 282	0.97 216	1.20 215	0.17 216	0.34 284	0.16 91	0.82 311	2.20 369	3.23 364

derf	0.08 3	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.04 5	0.05 6	0.08 93	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.06 26	0.08 4	0.08 54	0.05 15	0.31 19	0.18 11	0.07 3	0.06 5	0.09 5	0.08 27	0.09 5	0.10 14	0.04 17	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.08 5	0.05 3

DFGA-Net	0.18 65	0.17 94	0.10 65	0.13 106	0.08 61	0.10 51	0.08 93	0.19 89	0.10 61	0.28 128	0.11 73	0.18 78	0.09 64	0.13 85	0.68 89	0.27 41	0.20 85	0.15 77	0.28 98	0.12 59	0.22 71	0.17 47	0.08 77	0.12 99	0.15 80	0.12 62	0.35 142	0.14 77

castereo++	0.43 190	0.19 117	0.17 146	0.19 172	0.15 124	0.44 295	0.08 93	0.30 153	0.20 161	0.34 185	0.18 118	0.45 239	0.35 240	0.15 107	0.78 118	0.73 243	0.43 236	0.32 213	0.57 195	0.43 241	1.42 274	1.35 242	0.22 257	0.16 164	0.24 141	0.33 209	1.16 329	0.33 195

trnet	0.35 147	0.23 184	0.19 171	0.17 154	0.20 193	0.14 102	0.08 93	0.35 204	0.20 161	0.35 194	0.21 140	0.38 201	0.31 212	0.14 95	0.78 118	0.76 249	0.40 214	0.30 197	0.43 150	0.52 275	0.98 219	0.80 152	0.12 131	0.15 147	0.25 150	0.24 144	0.37 156	0.32 189

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 111	0.16 88	0.16 134	0.15 127	0.13 105	0.14 102	0.08 93	0.29 145	0.23 196	0.28 128	0.29 197	0.26 118	0.17 120	0.17 124	0.79 121	0.54 191	0.27 124	0.24 147	0.32 111	0.20 111	0.42 125	1.19 214	0.10 99	0.13 120	0.23 132	0.33 209	0.21 90	0.28 160

CASnet	0.31 122	0.22 162	0.14 117	0.15 127	0.17 162	0.17 132	0.08 93	0.30 153	0.18 140	0.34 185	0.21 140	0.38 201	0.28 199	0.13 85	0.75 112	0.44 136	0.32 171	0.26 165	0.43 150	0.34 196	1.11 233	0.69 132	0.11 118	0.14 136	0.25 150	0.17 88	0.33 130	0.25 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.33 129	0.18 105	0.21 207	0.16 140	0.16 139	0.11 65	0.08 93	0.33 185	0.17 131	0.33 182	0.18 118	0.27 125	0.13 95	0.33 250	0.80 124	0.66 224	0.26 118	0.30 197	0.49 164	0.36 201	0.82 204	1.41 252	0.10 99	0.15 147	0.19 114	0.21 122	0.41 174	0.19 104

RAFT_CTSACE	0.21 77	0.20 133	0.13 100	0.12 95	0.10 75	0.14 102	0.08 93	0.24 114	0.10 61	0.26 116	0.10 62	0.21 92	0.18 131	0.11 71	0.57 56	0.35 84	0.19 82	0.14 70	0.26 88	0.18 97	0.31 95	0.70 133	0.08 77	0.10 84	0.27 171	0.17 88	0.33 130	0.16 84

RAFT+CT+SA	0.25 94	0.21 145	0.13 100	0.13 106	0.09 69	0.10 51	0.08 93	0.32 176	0.13 90	0.24 103	0.10 62	0.26 118	0.21 152	0.09 59	0.98 188	0.58 201	0.18 74	0.16 83	0.40 140	0.14 78	0.33 102	0.72 137	0.07 68	0.12 99	0.19 114	0.17 88	0.32 125	0.20 108

Sa-1000	0.33 129	0.21 145	0.14 117	0.15 127	0.16 139	0.15 111	0.08 93	0.36 222	0.17 131	0.31 160	0.15 104	0.41 221	0.18 131	0.25 191	0.82 140	0.48 164	0.32 171	0.33 219	0.65 212	0.19 104	0.65 184	1.11 200	0.09 89	0.17 176	0.33 223	0.29 185	0.51 230	0.27 156

CREStereo	0.38 166	0.22 162	0.20 189	0.17 154	0.16 139	0.15 111	0.08 93	0.36 222	0.24 203	0.36 209	0.27 183	0.39 206	0.39 264	0.16 118	0.92 174	0.97 284	0.46 251	0.27 171	0.43 150	0.52 275	1.15 239	1.04 188	0.13 151	0.16 164	0.25 150	0.24 144	0.37 156	0.31 182
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LGCAT	0.37 159	0.19 117	0.20 189	0.12 95	0.15 124	0.14 102	0.09 104	0.27 125	0.45 291	0.28 128	0.15 104	0.31 160	0.35 240	0.12 81	0.84 146	0.94 282	0.48 264	0.41 275	0.36 126	0.39 223	1.49 284	1.26 224	0.14 167	0.12 99	0.19 114	0.19 112	0.23 98	0.23 128

DepthFocus	0.36 155	0.16 88	0.12 87	0.14 119	0.10 75	0.11 65	0.09 104	0.28 137	0.22 182	0.27 120	0.12 80	0.31 160	0.28 199	0.15 107	1.06 204	0.86 275	0.43 236	0.27 171	0.34 120	0.43 241	1.51 290	1.31 234	0.14 167	0.13 120	0.16 91	0.17 88	0.23 98	0.25 141

castereo	0.42 186	0.20 133	0.19 171	0.16 140	0.16 139	0.27 215	0.09 104	0.29 145	0.21 172	0.33 182	0.22 148	0.40 214	0.37 257	0.19 146	0.81 126	0.77 250	0.45 245	0.34 232	0.57 195	0.43 241	1.52 293	1.45 260	0.13 151	0.15 147	0.27 171	0.59 289	0.52 233	0.31 182

LoS_RVC	0.37 159	0.25 212	0.20 189	0.10 73	0.17 162	0.13 90	0.09 104	0.24 114	0.25 211	0.38 229	0.25 165	0.36 191	0.34 232	0.22 163	0.81 126	0.78 253	0.41 220	0.42 279	0.56 187	0.27 159	0.97 216	1.33 237	0.14 167	0.15 147	0.28 184	0.22 123	0.25 107	0.29 166

tt_ll	0.37 159	0.25 212	0.20 189	0.10 73	0.17 162	0.13 90	0.09 104	0.24 114	0.25 211	0.38 229	0.25 165	0.36 191	0.34 232	0.22 163	0.81 126	0.78 253	0.41 220	0.42 279	0.56 187	0.27 159	0.97 216	1.33 237	0.14 167	0.15 147	0.28 184	0.22 123	0.25 107	0.29 166

EGLCR-Stereo	0.60 249	0.22 162	0.22 217	0.15 127	0.18 171	0.23 185	0.09 104	0.32 176	0.22 182	0.32 173	0.19 131	0.38 201	0.27 192	0.14 95	0.81 126	0.74 245	0.39 208	0.37 251	0.72 225	0.28 164	1.20 248	2.19 351	0.12 131	0.68 352	0.23 132	1.54 350	3.67 385	0.34 200

TestStereo1	0.27 103	0.22 162	0.12 87	0.12 95	0.12 92	0.11 65	0.09 104	0.24 114	0.15 107	0.24 103	0.12 80	0.34 182	0.23 168	0.14 95	1.09 207	0.44 136	0.24 103	0.17 90	0.51 173	0.15 82	0.35 109	0.79 150	0.08 77	0.12 99	0.22 129	0.24 144	0.49 219	0.23 128

TESTraft	0.26 99	0.21 145	0.13 100	0.11 88	0.11 82	0.10 51	0.09 104	0.24 114	0.15 107	0.24 103	0.12 80	0.28 130	0.23 168	0.15 107	1.11 214	0.42 123	0.23 94	0.17 90	0.49 164	0.18 97	0.34 104	0.50 100	0.09 89	0.12 99	0.22 129	0.25 162	0.48 217	0.23 128

SA-5K	0.27 103	0.22 162	0.12 87	0.12 95	0.12 92	0.11 65	0.09 104	0.24 114	0.15 107	0.24 103	0.12 80	0.34 182	0.23 168	0.14 95	1.09 207	0.44 136	0.24 103	0.17 90	0.51 173	0.15 82	0.35 109	0.79 150	0.08 77	0.12 99	0.22 129	0.24 144	0.49 219	0.23 128

raftrobust	0.31 122	0.20 133	0.20 189	0.18 165	0.18 171	0.12 82	0.09 104	0.35 204	0.15 107	0.34 185	0.21 140	0.27 125	0.14 98	0.39 282	0.70 93	0.54 191	0.27 124	0.21 116	0.75 231	0.19 104	0.59 174	1.07 192	0.19 236	0.14 136	0.26 161	0.24 144	0.27 116	0.24 134

delet	0.15 51	0.14 74	0.12 87	0.12 95	0.12 92	0.13 90	0.09 104	0.12 68	0.09 47	0.15 75	0.11 73	0.16 63	0.09 64	0.11 71	0.57 56	0.23 25	0.16 65	0.13 63	0.13 31	0.12 59	0.17 52	0.29 72	0.09 89	0.10 84	0.13 64	0.12 62	0.20 86	0.13 71

R-Stereo Train	0.54 239	0.24 199	0.24 232	0.24 219	0.18 171	0.24 194	0.09 104	0.34 192	0.30 248	0.52 274	0.66 280	0.44 233	0.32 221	0.55 315	0.74 105	1.07 293	0.58 300	0.52 317	1.27 300	0.64 301	1.51 290	1.89 314	0.14 167	0.20 218	0.35 233	0.42 251	0.35 142	0.47 246

RAFT-Stereo	0.54 239	0.24 199	0.24 232	0.24 219	0.18 171	0.24 194	0.09 104	0.34 192	0.30 248	0.52 274	0.66 280	0.44 233	0.32 221	0.55 315	0.74 105	1.07 293	0.58 300	0.52 317	1.27 300	0.64 301	1.51 290	1.89 314	0.14 167	0.20 218	0.35 233	0.42 251	0.35 142	0.47 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DNSM	0.45 198	0.28 256	0.21 207	0.15 127	0.16 139	0.25 203	0.10 117	0.37 231	0.25 211	0.32 173	0.18 118	0.51 260	0.36 245	0.21 159	0.87 167	0.83 270	0.51 274	0.43 282	0.76 233	0.46 264	1.78 329	1.43 257	0.13 151	0.14 136	0.32 220	0.24 144	0.56 246	0.34 200

HLF11	0.51 232	0.25 212	0.19 171	0.20 182	0.16 139	0.17 132	0.10 117	0.96 351	0.18 140	0.36 209	0.22 148	0.28 130	0.16 110	0.25 191	5.55 340	0.42 123	0.30 156	0.23 136	0.98 263	0.23 143	0.42 125	0.73 141	0.16 202	0.16 164	0.25 150	0.30 193	0.28 119	0.28 160

DNS	0.45 198	0.30 266	0.18 157	0.15 127	0.16 139	0.23 185	0.10 117	0.35 204	0.25 211	0.31 160	0.16 115	0.51 260	0.37 257	0.19 146	0.90 172	0.80 259	0.52 280	0.44 285	0.83 246	0.44 255	1.74 322	1.42 256	0.13 151	0.13 120	0.29 192	0.23 131	0.60 265	0.31 182

GIP-stereo	0.15 51	0.12 60	0.09 47	0.07 44	0.06 32	0.23 185	0.10 117	0.07 25	0.06 11	0.08 46	0.09 56	0.11 33	0.05 13	0.13 85	0.60 64	0.26 37	0.13 52	0.11 49	0.19 64	0.31 184	0.17 52	0.60 118	0.05 36	0.06 41	0.10 35	0.12 62	0.16 60	0.07 17

MGS-Stereo	0.36 155	0.22 162	0.14 117	0.13 106	0.13 105	0.11 65	0.10 117	0.21 99	0.12 80	0.18 85	0.13 89	0.21 92	0.16 110	0.13 85	4.38 323	0.33 71	0.26 118	0.22 124	0.31 108	0.18 97	0.38 114	0.70 133	0.11 118	0.13 120	0.19 114	0.17 88	0.26 113	0.21 117

CES	0.41 184	0.19 117	0.16 134	0.14 119	0.18 171	0.16 122	0.10 117	0.54 308	0.25 211	0.30 146	0.34 223	0.40 214	0.38 259	0.47 299	1.33 227	0.79 255	0.52 280	0.48 299	0.33 114	0.42 239	1.04 221	1.15 207	0.14 167	0.13 120	0.26 161	0.22 123	0.28 119	0.34 200

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 94	0.20 133	0.18 157	0.15 127	0.17 162	0.13 90	0.10 117	0.29 145	0.15 107	0.33 182	0.15 104	0.31 160	0.22 159	0.14 95	0.66 79	0.37 99	0.22 91	0.15 77	0.50 170	0.16 87	0.32 97	0.59 115	0.10 99	0.13 120	0.24 141	0.19 112	0.47 214	0.20 108

MMNet	0.24 91	0.15 78	0.12 87	0.13 106	0.13 105	0.13 90	0.10 117	0.16 79	0.12 80	0.13 70	0.14 99	0.19 83	0.09 64	0.18 143	2.14 267	0.25 31	0.18 74	0.16 83	0.20 69	0.14 78	0.20 65	0.37 84	0.10 99	0.12 99	0.15 80	0.15 79	0.28 119	0.16 84

TDLM	0.13 35	0.14 74	0.13 100	0.10 73	0.12 92	0.11 65	0.10 117	0.14 75	0.10 61	0.09 53	0.16 115	0.17 70	0.10 70	0.09 59	0.28 11	0.19 13	0.15 60	0.14 70	0.13 31	0.10 44	0.15 41	0.11 21	0.09 89	0.10 84	0.11 54	0.10 36	0.15 55	0.15 80

HITNet	0.31 122	0.18 105	0.15 125	0.17 154	0.15 124	0.14 102	0.10 117	0.29 145	0.19 149	0.30 146	0.20 135	0.28 130	0.18 131	0.29 224	1.30 225	0.42 123	0.27 124	0.20 107	0.37 129	0.17 90	0.64 183	0.99 176	0.12 131	0.15 147	0.19 114	0.19 112	0.39 166	0.26 150
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
ManiGeoR	0.48 221	0.27 244	0.19 171	0.23 207	0.18 171	0.18 142	0.11 127	0.43 269	0.21 172	0.39 234	0.29 197	0.32 169	0.17 120	0.26 197	5.03 332	0.45 147	0.29 144	0.24 147	0.74 228	0.22 137	0.54 163	0.80 152	0.16 202	0.18 191	0.25 150	0.31 197	0.30 123	0.27 156

HLf10	0.48 221	0.27 244	0.19 171	0.23 207	0.18 171	0.18 142	0.11 127	0.43 269	0.21 172	0.39 234	0.29 197	0.32 169	0.17 120	0.26 197	5.03 332	0.45 147	0.29 144	0.24 147	0.74 228	0.22 137	0.54 163	0.80 152	0.16 202	0.18 191	0.25 150	0.31 197	0.30 123	0.27 156

DF	0.79 281	0.26 233	0.22 217	0.27 239	0.16 139	0.37 269	0.11 127	0.39 244	0.25 211	0.34 185	0.25 165	0.52 265	0.35 240	0.24 183	0.83 144	1.67 347	0.44 241	0.40 272	7.07 360	0.49 269	1.48 281	1.80 306	0.21 249	0.27 265	0.58 305	1.23 339	0.53 237	0.57 263

AIO_rvc	0.34 136	0.17 94	0.12 87	0.10 73	0.09 69	0.38 274	0.11 127	0.17 82	0.11 74	0.15 75	0.07 34	0.17 70	0.10 70	0.14 95	1.81 250	1.13 303	0.16 65	0.45 288	0.34 120	0.11 50	0.26 82	2.17 348	0.17 216	0.07 56	0.14 73	0.16 84	0.16 60	0.10 53

HUF	0.50 228	0.17 94	0.13 100	0.11 88	0.12 92	0.40 284	0.11 127	0.22 101	0.11 74	0.22 93	0.09 56	0.19 83	0.19 142	0.11 71	3.00 296	2.86 379	0.70 314	0.49 303	0.61 204	0.20 111	0.53 158	1.85 310	0.28 280	0.18 191	0.15 80	0.18 106	0.18 71	0.13 71

anonymousdsp2	0.30 115	0.20 133	0.16 134	0.14 119	0.13 105	0.15 111	0.11 127	0.28 137	0.12 80	0.25 113	1.08 323	0.24 103	0.12 89	0.15 107	0.71 100	0.42 123	0.25 111	0.20 107	0.45 155	0.38 215	0.41 122	0.96 171	0.10 99	0.13 120	0.20 122	0.17 88	0.43 196	0.18 101

raft_robust	0.39 174	0.22 162	0.16 134	0.20 182	0.16 139	0.16 122	0.11 127	0.42 262	0.18 140	0.42 246	0.15 104	0.33 175	0.24 173	0.27 208	1.23 222	0.80 259	0.31 163	0.33 219	0.91 254	0.36 201	0.71 194	1.21 219	0.11 118	0.20 218	0.30 202	0.30 193	0.36 152	0.30 174

rafts_anoy	0.28 107	0.23 184	0.18 157	0.17 154	0.19 186	0.15 111	0.11 127	0.34 192	0.14 98	0.26 116	0.21 140	0.25 111	0.14 98	0.22 163	0.65 77	0.40 115	0.34 184	0.24 147	0.48 157	0.33 189	0.52 156	0.76 144	0.11 118	0.16 164	0.24 141	0.23 131	0.24 103	0.26 150

CREStereo++_RVC	0.45 198	0.22 162	0.20 189	0.17 154	0.20 193	0.15 111	0.11 127	0.34 192	0.19 149	0.35 194	0.19 131	0.32 169	0.31 212	0.16 118	1.29 224	0.81 264	0.38 202	0.27 171	0.56 187	0.36 201	1.08 228	1.26 224	0.13 151	0.15 147	0.26 161	0.22 123	2.29 372	0.31 182
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.43 190	0.22 162	0.18 157	0.21 193	0.21 207	0.22 181	0.11 127	0.27 125	0.22 182	0.32 173	0.25 165	0.25 111	0.25 180	0.24 183	1.37 231	0.81 264	0.43 236	0.41 275	0.67 218	0.39 223	1.08 228	1.16 208	0.48 325	0.16 164	0.17 98	0.23 131	0.99 317	0.24 134

XX-TBD	0.43 190	0.22 162	0.18 157	0.21 193	0.21 207	0.22 181	0.11 127	0.27 125	0.22 182	0.32 173	0.25 165	0.25 111	0.25 180	0.24 183	1.37 231	0.81 264	0.43 236	0.41 275	0.67 218	0.39 223	1.08 228	1.16 208	0.48 325	0.16 164	0.17 98	0.23 131	0.99 317	0.24 134

RALAANet	0.30 115	0.22 162	0.19 171	0.17 154	0.17 162	0.16 122	0.11 127	0.28 137	0.16 114	0.24 103	0.21 140	0.24 103	0.18 131	0.30 230	0.63 73	0.39 108	0.28 135	0.25 158	0.56 187	0.29 169	0.76 196	1.03 185	0.11 118	0.17 176	0.23 132	0.24 144	0.41 174	0.23 128

DMCA	0.26 99	0.17 94	0.16 134	0.13 106	0.14 112	0.13 90	0.11 127	0.18 88	0.15 107	0.19 87	0.18 118	0.28 130	0.12 89	0.15 107	1.79 248	0.60 207	0.32 171	0.46 292	0.24 78	0.15 82	0.26 82	0.21 59	0.13 151	0.12 99	0.17 98	0.17 88	0.21 90	0.17 95

gcap_with_dpt	0.50 228	0.41 310	0.17 146	0.38 284	0.20 193	0.25 203	0.12 140	0.38 234	0.20 161	0.37 217	0.24 159	0.59 277	0.34 232	0.22 163	1.05 200	0.80 259	1.05 332	0.74 348	0.84 247	0.39 223	1.41 272	1.30 231	0.14 167	0.17 176	0.30 202	0.28 173	0.50 226	0.61 268

S2M2_XL	0.35 147	0.15 78	0.16 134	0.10 73	0.12 92	0.13 90	0.12 140	0.29 145	0.19 149	0.27 120	0.13 89	0.36 191	0.34 232	0.13 85	1.05 200	0.79 255	0.48 264	0.44 285	0.28 98	0.20 111	1.53 298	1.16 208	0.13 151	0.12 99	0.18 105	0.16 84	0.23 98	0.25 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.50 228	0.41 310	0.17 146	0.38 284	0.20 193	0.25 203	0.12 140	0.38 234	0.20 161	0.37 217	0.24 159	0.59 277	0.34 232	0.22 163	1.05 200	0.80 259	1.05 332	0.74 348	0.84 247	0.39 223	1.41 272	1.30 231	0.14 167	0.17 176	0.30 202	0.28 173	0.50 226	0.61 268

test_for_model	0.46 204	0.21 145	0.13 100	0.13 106	0.14 112	0.11 65	0.12 140	0.31 163	0.16 114	0.31 160	0.13 89	0.45 239	0.19 142	0.28 216	0.84 146	0.69 230	3.42 377	0.23 136	0.48 157	0.30 177	1.24 252	0.57 109	0.12 131	0.12 99	0.18 105	0.28 173	0.35 142	0.79 280

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 204	0.21 145	0.13 100	0.13 106	0.14 112	0.11 65	0.12 140	0.31 163	0.16 114	0.31 160	0.13 89	0.45 239	0.19 142	0.28 216	0.84 146	0.69 230	3.42 377	0.23 136	0.48 157	0.30 177	1.24 252	0.57 109	0.12 131	0.12 99	0.18 105	0.28 173	0.35 142	0.79 280

testlalala	0.46 204	0.21 145	0.13 100	0.13 106	0.14 112	0.11 65	0.12 140	0.31 163	0.16 114	0.31 160	0.13 89	0.45 239	0.19 142	0.28 216	0.84 146	0.69 230	3.42 377	0.23 136	0.48 157	0.30 177	1.24 252	0.57 109	0.12 131	0.12 99	0.18 105	0.28 173	0.35 142	0.79 280

GCAPDPT-zeroshot	0.46 204	0.21 145	0.13 100	0.13 106	0.14 112	0.11 65	0.12 140	0.31 163	0.16 114	0.31 160	0.13 89	0.45 239	0.19 142	0.28 216	0.84 146	0.69 230	3.42 377	0.23 136	0.48 157	0.30 177	1.24 252	0.57 109	0.12 131	0.12 99	0.18 105	0.28 173	0.35 142	0.79 280

GCAP-Stereo	0.46 204	0.21 145	0.13 100	0.13 106	0.14 112	0.11 65	0.12 140	0.31 163	0.16 114	0.31 160	0.13 89	0.45 239	0.19 142	0.28 216	0.84 146	0.69 230	3.42 377	0.23 136	0.48 157	0.30 177	1.24 252	0.57 109	0.12 131	0.12 99	0.18 105	0.28 173	0.35 142	0.79 280

LoS	0.46 204	0.23 184	0.17 146	0.19 172	0.19 186	0.19 151	0.12 140	0.77 332	0.26 222	0.50 268	0.45 246	0.53 266	0.47 284	0.23 174	1.06 204	0.85 273	0.56 297	0.43 282	0.62 205	0.41 234	1.28 262	1.41 252	0.15 191	0.16 164	0.35 233	0.28 173	0.33 130	0.35 212
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.35 147	0.19 117	0.16 134	0.17 154	0.16 139	0.17 132	0.12 140	0.23 106	0.14 98	0.28 128	0.25 165	0.31 160	0.14 98	0.23 174	3.85 316	0.29 50	0.25 111	0.20 107	0.24 78	0.20 111	0.28 86	0.21 59	0.18 227	0.14 136	0.19 114	0.24 144	0.38 162	0.25 141

IPLGR	0.76 276	0.26 233	0.21 207	0.23 207	0.23 228	0.17 132	0.12 140	0.33 185	0.20 161	0.41 244	1.59 349	0.32 169	0.31 212	0.53 310	9.00 373	0.62 217	0.41 220	0.38 264	0.65 212	0.47 266	0.76 196	1.41 252	0.12 131	0.24 254	0.35 233	0.39 238	0.63 271	0.28 160

GMOStereo	0.34 136	0.19 117	0.15 125	0.16 140	0.16 139	0.32 241	0.12 140	0.35 204	0.17 131	0.35 194	0.15 104	0.29 141	0.22 159	0.17 124	0.81 126	0.49 166	0.29 144	0.33 219	0.51 173	0.37 207	0.56 166	1.49 269	0.10 99	0.13 120	0.30 202	0.24 144	0.41 174	0.22 121

error version	0.34 136	0.19 117	0.15 125	0.16 140	0.16 139	0.32 241	0.12 140	0.35 204	0.17 131	0.35 194	0.15 104	0.29 141	0.22 159	0.17 124	0.81 126	0.49 166	0.29 144	0.33 219	0.51 173	0.37 207	0.56 166	1.49 269	0.10 99	0.13 120	0.30 202	0.24 144	0.41 174	0.22 121

test-v	0.34 136	0.19 117	0.15 125	0.16 140	0.16 139	0.32 241	0.12 140	0.35 204	0.17 131	0.35 194	0.15 104	0.29 141	0.22 159	0.17 124	0.81 126	0.49 166	0.29 144	0.33 219	0.51 173	0.37 207	0.56 166	1.49 269	0.10 99	0.13 120	0.30 202	0.24 144	0.41 174	0.22 121

test-3	0.47 214	0.22 162	0.20 189	0.18 165	0.21 207	0.19 151	0.12 140	0.41 252	0.16 114	0.35 194	0.18 118	0.42 225	0.19 142	0.19 146	1.04 198	0.66 224	0.32 171	0.30 197	1.28 303	0.44 255	1.13 236	1.75 304	0.10 99	0.17 176	0.45 278	0.23 131	0.56 246	1.21 320

test_1	0.47 214	0.22 162	0.20 189	0.18 165	0.21 207	0.19 151	0.12 140	0.41 252	0.16 114	0.34 185	0.18 118	0.42 225	0.19 142	0.19 146	1.04 198	0.66 224	0.32 171	0.30 197	1.28 303	0.44 255	1.13 236	1.75 304	0.10 99	0.17 176	0.45 278	0.23 131	0.56 246	1.22 321

test_3	0.47 214	0.22 162	0.20 189	0.18 165	0.21 207	0.19 151	0.12 140	0.41 252	0.18 140	0.36 209	0.18 118	0.44 233	0.21 152	0.19 146	1.03 195	0.64 220	0.32 171	0.31 207	1.28 303	0.44 255	1.12 234	1.74 301	0.10 99	0.18 191	0.47 282	0.28 173	0.59 261	1.22 321

test-2	0.34 136	0.19 117	0.15 125	0.16 140	0.16 139	0.32 241	0.12 140	0.35 204	0.17 131	0.35 194	0.15 104	0.29 141	0.22 159	0.17 124	0.81 126	0.49 166	0.29 144	0.33 219	0.51 173	0.37 207	0.56 166	1.49 269	0.10 99	0.13 120	0.30 202	0.24 144	0.41 174	0.22 121

s12784h	0.54 239	0.28 256	0.26 251	0.30 256	0.23 228	0.17 132	0.12 140	0.36 222	0.24 203	0.38 229	0.23 154	0.40 214	0.38 259	0.16 118	1.09 207	1.11 301	0.47 256	0.27 171	0.71 224	0.37 207	1.49 284	1.46 261	0.12 131	0.17 176	0.39 259	0.32 207	2.18 367	0.88 296

sCroCo_RVC	0.46 204	0.20 133	0.16 134	0.15 127	0.16 139	0.20 160	0.12 140	0.32 176	0.32 259	0.35 194	0.24 159	0.43 229	0.45 281	0.15 107	0.83 144	1.10 300	0.47 256	0.40 272	0.67 218	0.43 241	1.55 302	1.85 310	0.14 167	0.22 240	0.30 202	0.30 193	0.49 219	0.32 189

DN-CSS_ROB	0.35 147	0.22 162	0.24 232	0.23 207	0.26 246	0.15 111	0.12 140	0.42 262	0.19 149	0.39 234	0.41 238	0.34 182	0.26 190	0.32 246	0.67 84	0.42 123	0.30 156	0.23 136	0.92 257	0.21 127	0.80 201	0.68 131	0.15 191	0.27 265	0.24 141	0.22 123	0.41 174	0.30 174

HLf8	0.49 226	0.26 233	0.19 171	0.23 207	0.20 193	0.19 151	0.13 161	0.57 313	0.21 172	0.43 248	0.34 223	0.33 175	0.21 152	0.35 262	3.09 300	0.52 183	0.31 163	0.24 147	1.16 285	0.25 153	1.07 226	1.18 212	0.16 202	0.20 218	0.27 171	0.36 226	0.46 210	0.32 189

TestStereo_HLe17	0.48 221	0.29 260	0.20 189	0.26 236	0.20 193	0.20 160	0.13 161	1.03 355	0.23 196	0.43 248	0.32 213	0.36 191	0.21 152	0.34 255	2.57 283	0.54 191	0.30 156	0.24 147	0.78 236	0.23 143	1.10 232	1.31 234	0.14 167	0.23 245	0.30 202	0.33 209	0.44 199	0.29 166

TestStereo_HL2	0.36 155	0.26 233	0.22 217	0.21 193	0.18 171	0.20 160	0.13 161	0.33 185	0.22 182	0.51 270	0.41 238	0.35 186	0.22 159	0.26 197	0.60 64	0.52 183	0.31 163	0.26 165	0.77 234	0.29 169	0.78 199	1.03 185	0.15 191	0.19 206	0.27 171	0.34 214	0.41 174	0.35 212

GGDA	0.37 159	0.25 212	0.23 225	0.20 182	0.18 171	0.21 168	0.13 161	0.34 192	0.22 182	0.53 277	0.42 240	0.35 186	0.22 159	0.26 197	0.61 70	0.53 189	0.31 163	0.25 158	0.74 228	0.33 189	0.81 202	1.02 182	0.14 167	0.19 206	0.28 184	0.36 226	0.46 210	0.34 200

S2M2_L	0.39 174	0.22 162	0.24 232	0.17 154	0.15 124	0.19 151	0.13 161	0.28 137	0.20 161	0.40 239	0.11 73	0.33 175	0.25 180	0.21 159	1.09 207	0.71 241	0.42 229	0.44 285	0.31 108	0.37 207	1.34 269	1.30 231	0.17 216	0.14 136	0.21 124	0.22 123	0.59 261	0.29 166
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IPLG	0.72 271	0.20 133	0.18 157	0.16 140	0.17 162	0.15 111	0.13 161	0.35 204	0.22 182	0.35 194	1.18 330	0.29 141	0.24 173	0.54 313	9.17 375	0.54 191	0.35 191	0.29 191	0.56 187	0.37 207	0.54 163	1.38 245	0.11 118	0.57 336	0.35 233	0.29 185	0.67 278	0.22 121

MIPNet	0.77 277	0.23 184	0.18 157	0.24 219	0.22 222	0.17 132	0.13 161	0.34 192	0.70 325	0.40 239	2.24 367	0.31 160	0.29 202	0.57 319	5.70 343	1.03 289	0.45 245	0.33 219	0.82 243	0.56 280	0.62 181	1.53 278	0.12 131	0.92 367	0.91 337	0.39 238	1.12 328	0.30 174

AASNet	0.20 73	0.17 94	0.13 100	0.14 119	0.15 124	0.15 111	0.13 161	0.17 82	0.09 47	0.15 75	0.15 104	0.16 63	0.09 64	0.14 95	1.03 195	0.22 22	0.18 74	0.16 83	0.17 54	0.14 78	0.17 52	0.76 144	0.10 99	0.11 94	0.15 80	0.13 72	0.17 67	0.12 66

LMCR-Stereo	0.33 129	0.23 184	0.19 171	0.19 172	0.18 171	0.20 160	0.13 161	0.30 153	0.19 149	0.29 138	0.23 154	0.33 175	0.29 202	0.40 286	0.67 84	0.45 147	0.39 208	0.28 183	0.53 184	0.38 215	0.51 151	0.96 171	0.14 167	0.19 206	0.25 150	0.24 144	0.33 130	0.31 182

TestStereo	0.28 107	0.25 212	0.20 189	0.21 193	0.15 124	0.21 168	0.13 161	0.35 204	0.18 140	0.38 229	0.18 118	0.33 175	0.16 110	0.13 85	1.02 194	0.27 41	0.34 184	0.18 95	0.42 144	0.18 97	0.46 132	0.35 81	0.13 151	0.17 176	0.27 171	0.22 123	0.34 139	0.26 150

HCRNet	0.34 136	0.24 199	0.13 100	0.26 236	0.11 82	0.18 142	0.13 161	0.20 95	0.09 47	0.54 281	0.20 135	0.29 141	0.10 70	0.13 85	3.96 317	0.29 50	0.21 88	0.15 77	0.25 80	0.13 70	0.25 79	0.40 87	0.13 151	0.10 84	0.13 64	0.14 76	0.36 152	0.15 80

HGLStereo	0.30 115	0.23 184	0.19 171	0.18 165	0.23 228	0.18 142	0.13 161	0.23 106	0.16 114	0.31 160	0.31 206	0.21 92	0.14 98	0.22 163	1.81 250	0.35 84	0.37 197	0.24 147	0.29 100	0.20 111	0.41 122	0.39 86	0.14 167	0.16 164	0.23 132	0.23 131	0.32 125	0.22 121

CVANet_RVC	0.18 65	0.18 105	0.18 157	0.20 182	0.15 124	0.17 132	0.13 161	0.23 106	0.11 74	0.14 73	0.22 148	0.20 88	0.12 89	0.48 303	0.35 27	0.21 19	0.17 71	0.16 83	0.16 51	0.13 70	0.18 57	0.15 40	0.10 99	0.12 99	0.14 73	0.12 62	0.19 79	0.16 84

AANet_RVC	0.16 56	0.13 68	0.13 100	0.10 73	0.15 124	0.08 36	0.13 161	0.14 75	0.15 107	0.13 70	0.13 89	0.13 46	0.11 79	0.10 66	0.42 34	0.24 28	0.16 65	0.16 83	0.20 69	0.15 82	0.15 41	0.17 47	0.11 118	0.11 94	0.16 91	0.17 88	0.22 96	0.24 134

coex_refinement	0.40 182	0.25 212	0.18 157	0.19 172	0.21 207	0.20 160	0.14 175	0.27 125	0.26 222	0.27 120	0.27 183	0.28 130	0.14 98	0.25 191	3.44 309	0.47 159	0.28 135	0.21 116	0.62 205	0.19 104	0.56 166	0.54 103	0.15 191	0.17 176	0.26 161	0.25 162	0.42 187	0.33 195

G2L-Stereo	0.34 136	0.22 162	0.16 134	0.18 165	0.22 222	0.16 122	0.14 175	0.27 125	0.16 114	0.30 146	0.25 165	0.26 118	0.22 159	0.30 230	2.53 281	0.31 62	0.27 124	0.20 107	0.33 114	0.18 97	0.40 118	0.54 103	0.16 202	0.15 147	0.24 141	0.26 167	0.41 174	0.24 134

MyStereo04	0.43 190	0.28 256	0.26 251	0.23 207	0.24 235	0.18 142	0.14 175	0.38 234	0.28 239	0.59 293	0.28 194	0.39 206	0.18 131	0.36 266	1.03 195	0.61 212	0.35 191	0.27 171	1.20 289	0.43 241	1.04 221	0.77 147	0.38 305	0.26 261	0.37 250	0.39 238	0.55 244	0.30 174

Any-RAFT	0.58 247	0.22 162	0.32 280	0.23 207	0.21 207	0.20 160	0.14 175	0.42 262	0.25 211	0.40 239	1.16 327	0.49 255	0.32 221	0.37 270	0.87 167	0.85 273	0.67 310	0.38 264	1.20 289	0.41 234	2.25 361	1.67 293	0.18 227	0.17 176	0.43 272	0.49 275	0.44 199	0.84 291

GLC_STEREO	0.31 122	0.23 184	0.24 232	0.20 182	0.20 193	0.18 142	0.14 175	0.38 234	0.16 114	0.34 185	0.25 165	0.29 141	0.16 110	0.17 124	0.68 89	0.52 183	0.37 197	0.27 171	0.42 144	0.37 207	0.90 209	0.42 88	0.13 151	0.15 147	0.24 141	0.18 106	0.48 217	0.25 141

raft+_RVC	0.26 99	0.19 117	0.15 125	0.15 127	0.15 124	0.13 90	0.14 175	0.30 153	0.14 98	0.28 128	0.18 118	0.22 97	0.11 79	0.19 146	0.62 71	0.43 132	0.23 94	0.17 90	0.41 142	0.28 164	0.45 131	0.95 169	0.09 89	0.11 94	0.20 122	0.18 106	0.25 107	0.20 108

GMStereo	0.23 86	0.24 199	0.13 100	0.19 172	0.17 162	0.19 151	0.14 175	0.29 145	0.16 114	0.23 96	0.19 131	0.32 169	0.16 110	0.13 85	0.53 52	0.27 41	0.28 135	0.19 100	0.43 150	0.20 111	0.30 93	0.19 55	0.12 131	0.15 147	0.24 141	0.19 112	0.39 166	0.20 108
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.25 94	0.18 105	0.19 171	0.17 154	0.18 171	0.19 151	0.14 175	0.22 101	0.16 114	0.23 96	0.18 118	0.21 92	0.13 95	0.26 197	1.51 237	0.28 44	0.23 94	0.21 116	0.25 80	0.18 97	0.22 71	0.35 81	0.13 151	0.15 147	0.18 105	0.18 106	0.39 166	0.18 101

BEATNet_4x	0.40 182	0.23 184	0.19 171	0.20 182	0.19 186	0.16 122	0.14 175	0.31 163	0.27 232	0.35 194	0.22 148	0.32 169	0.23 168	0.29 224	1.51 237	0.58 201	0.52 280	0.51 312	0.49 164	0.22 137	0.91 212	1.44 258	0.14 167	0.23 245	0.23 132	0.23 131	0.42 187	0.31 182

RASNet	0.29 111	0.21 145	0.21 207	0.19 172	0.18 171	0.18 142	0.14 175	0.31 163	0.18 140	0.32 173	0.20 135	0.26 118	0.18 131	0.17 124	0.86 160	0.66 224	0.25 111	0.19 100	0.26 88	0.16 87	0.65 184	0.61 121	0.11 118	0.21 232	0.21 124	0.22 123	0.45 205	0.30 174

GANet	0.19 69	0.17 94	0.16 134	0.16 140	0.16 139	0.21 168	0.14 175	0.20 95	0.13 90	0.15 75	0.20 135	0.37 198	0.10 70	0.14 95	0.42 34	0.22 22	0.40 214	0.20 107	0.17 54	0.11 50	0.22 71	0.14 35	0.12 131	0.12 99	0.15 80	0.13 72	0.20 86	0.17 95

iResNetv2_ROB	0.46 204	0.24 199	0.17 146	0.27 239	0.21 207	0.23 185	0.14 175	0.49 295	0.19 149	0.37 217	0.29 197	0.37 198	0.27 192	0.26 197	3.28 307	0.42 123	0.28 135	0.22 124	0.85 251	0.23 143	1.22 250	0.59 115	0.16 202	0.26 261	0.27 171	0.24 144	0.57 251	0.28 160

CAS	0.34 136	0.20 133	0.13 100	0.15 127	0.15 124	0.13 90	0.15 187	0.23 106	0.23 196	0.37 217	0.27 183	0.28 130	0.30 210	0.53 310	0.74 105	0.69 230	0.38 202	0.37 251	0.35 123	0.36 201	0.72 195	1.09 194	0.11 118	0.13 120	0.24 141	0.25 162	0.28 119	0.34 200

cross-raft	0.56 245	0.25 212	0.22 217	0.21 193	0.20 193	0.39 281	0.15 187	0.44 276	0.26 222	0.48 265	0.35 230	0.43 229	0.31 212	0.24 183	0.86 160	1.35 320	0.41 220	0.34 232	1.31 309	0.78 320	1.98 343	1.89 314	0.16 202	0.18 191	0.47 282	0.46 267	0.42 187	0.68 277

sAnonymous2	0.38 166	0.21 145	0.17 146	0.16 140	0.16 139	0.21 168	0.15 187	0.38 234	0.26 222	0.28 128	0.26 179	0.30 153	0.32 221	0.16 118	0.67 84	0.61 212	0.40 214	0.36 244	0.81 239	0.39 223	1.05 224	1.29 229	0.14 167	0.19 206	0.29 192	0.35 219	0.33 130	0.35 212

CroCo_RVC	0.38 166	0.21 145	0.17 146	0.16 140	0.16 139	0.21 168	0.15 187	0.38 234	0.26 222	0.28 128	0.26 179	0.30 153	0.32 221	0.16 118	0.67 84	0.61 212	0.40 214	0.36 244	0.81 239	0.39 223	1.05 224	1.29 229	0.14 167	0.19 206	0.29 192	0.35 219	0.33 130	0.35 212

UNet	0.30 115	0.21 145	0.19 171	0.19 172	0.20 193	0.21 168	0.15 187	0.27 125	0.17 131	0.29 138	0.21 140	0.25 111	0.18 131	0.59 321	1.64 242	0.31 62	0.27 124	0.22 124	0.30 102	0.21 127	0.34 104	0.25 67	0.15 191	0.19 206	0.21 124	0.24 144	0.44 199	0.26 150

CFNet	0.29 111	0.23 184	0.19 171	0.25 226	0.22 222	0.19 151	0.15 187	0.30 153	0.17 131	0.28 128	0.23 154	0.37 198	0.19 142	0.22 163	1.38 233	0.25 31	0.26 118	0.21 116	0.27 97	0.19 104	0.31 95	0.45 94	0.12 131	0.17 176	0.28 184	0.24 144	0.37 156	0.31 182

PointNet	0.11 20	0.09 33	0.09 47	0.06 23	0.05 17	0.08 36	0.16 193	0.11 65	0.07 25	0.07 35	0.08 46	0.10 21	0.07 44	0.08 47	0.22 5	0.18 11	0.09 15	0.06 5	0.17 54	0.14 78	0.16 47	0.18 50	0.07 68	0.06 41	0.10 35	0.20 118	0.19 79	0.09 43

model_zeroshot	0.81 286	0.22 162	0.23 225	0.34 273	0.21 207	0.45 299	0.16 193	0.43 269	0.23 196	0.59 293	1.10 325	0.50 259	0.31 212	0.26 197	2.66 286	1.04 292	0.42 229	0.35 238	1.40 313	0.52 275	1.90 336	1.60 286	0.15 191	0.20 218	2.65 375	1.52 349	0.79 298	1.54 336

AE-Stereo	0.44 196	0.22 162	0.24 232	0.23 207	0.24 235	0.18 142	0.16 193	0.30 153	0.21 172	0.34 185	0.16 115	0.44 233	0.27 192	0.21 159	0.94 179	0.81 264	0.41 220	0.32 213	0.52 181	0.55 278	1.07 226	1.71 299	0.12 131	0.21 232	0.34 226	0.89 317	0.46 210	0.28 160

MSKI-zero shot	0.70 268	0.21 145	0.21 207	0.20 182	0.19 186	0.43 293	0.16 193	0.42 262	0.29 242	0.44 254	1.16 327	0.48 253	0.36 245	0.17 124	1.60 240	1.42 326	0.47 256	0.37 251	1.37 311	0.95 346	1.79 330	2.06 331	0.22 257	0.19 206	0.53 293	1.21 337	0.72 285	1.17 319

anonymity	1.60 336	0.25 212	0.41 307	0.27 239	0.23 228	0.51 306	0.16 193	0.49 295	0.27 232	0.63 308	23.10 398	0.57 275	0.59 291	0.37 270	0.78 118	1.33 317	0.46 251	0.35 238	1.10 275	0.48 268	1.47 279	2.07 335	0.21 249	0.33 283	1.11 352	1.60 353	3.07 381	1.08 306

CFNet_RVC	0.35 147	0.26 233	0.23 225	0.25 226	0.24 235	0.24 194	0.16 193	0.27 125	0.19 149	0.30 146	0.29 197	0.31 160	0.17 120	0.33 250	0.75 112	0.46 156	0.51 274	0.24 147	0.81 239	0.21 127	0.58 172	0.70 133	0.18 227	0.34 284	0.30 202	0.31 197	0.42 187	0.34 200

iResNet_ROB	0.34 136	0.23 184	0.20 189	0.22 204	0.19 186	0.21 168	0.16 193	0.49 295	0.18 140	0.36 209	0.24 159	0.27 125	0.29 202	0.22 163	1.33 227	0.45 147	0.30 156	0.24 147	0.64 211	0.18 97	0.68 187	0.55 105	0.14 167	0.21 232	0.26 161	0.25 162	0.49 219	0.30 174

TestStereo-Hl	0.45 198	0.25 212	0.26 251	0.20 182	0.20 193	0.25 203	0.17 200	0.40 249	0.27 232	0.56 282	0.50 256	0.41 221	0.25 180	0.30 230	1.01 192	0.60 207	0.32 171	0.31 207	0.99 264	0.28 164	0.90 209	1.60 286	0.14 167	0.23 245	0.28 184	0.41 247	0.49 219	0.44 235

DN	1.81 341	0.20 133	0.20 189	0.38 284	0.18 171	19.32 395	0.17 200	0.38 234	0.27 232	0.58 288	0.43 242	14.61 388	0.32 221	0.33 250	1.18 216	1.12 302	0.44 241	0.34 232	1.15 284	0.50 271	1.45 277	1.54 280	0.18 227	0.18 191	0.72 319	1.09 331	0.57 251	1.16 317

RAFT-Test	0.64 262	0.24 199	0.22 217	0.25 226	0.21 207	0.45 299	0.17 200	0.45 280	0.26 222	0.66 317	0.80 300	0.40 214	0.39 264	0.36 266	1.01 192	1.49 334	0.41 220	0.34 232	1.29 306	0.61 292	1.90 336	1.84 309	0.17 216	0.18 191	0.54 296	0.93 320	0.41 174	1.26 323

iinet-f	0.35 147	0.23 184	0.17 146	0.20 182	0.14 112	0.21 168	0.17 200	0.22 101	0.16 114	0.38 229	0.39 235	0.26 118	0.23 168	0.17 124	1.84 253	0.49 166	0.27 124	0.21 116	0.66 216	0.34 196	0.46 132	0.83 156	0.15 191	0.14 136	0.26 161	0.19 112	0.45 205	0.25 141

CFNet_pseudo	0.47 214	0.23 184	0.23 225	0.27 239	0.25 238	0.23 185	0.17 200	0.31 163	0.19 149	0.37 217	0.29 197	0.38 201	0.27 192	0.23 174	4.35 322	0.44 136	0.28 135	0.23 136	1.00 265	0.19 104	0.46 132	0.59 115	0.40 311	0.18 191	0.27 171	0.28 173	0.36 152	0.35 212

RALCasStereoNet	0.30 115	0.24 199	0.19 171	0.20 182	0.19 186	0.15 111	0.17 200	0.33 185	0.14 98	0.30 146	0.20 135	0.27 125	0.15 106	0.26 197	0.65 77	0.61 212	0.31 163	0.23 136	0.34 120	0.29 169	0.58 172	1.04 188	0.11 118	0.16 164	0.25 150	0.25 162	0.24 103	0.26 150

MSMDNet	0.63 259	0.24 199	0.22 217	0.19 172	0.20 193	0.38 274	0.17 200	0.43 269	0.24 203	0.60 297	0.33 220	0.40 214	1.53 331	0.50 307	0.85 156	1.50 335	0.42 229	0.35 238	1.26 297	0.67 309	1.90 336	2.18 349	0.17 216	0.18 191	0.58 305	0.53 281	0.39 166	0.58 264

SCION-MonSter(vits)	0.13 35	0.14 74	0.10 65	0.15 127	0.15 124	0.12 82	0.18 207	0.06 8	0.07 25	0.07 35	0.07 34	0.09 13	0.06 31	0.08 47	0.70 93	0.20 15	0.11 30	0.09 28	0.12 24	0.07 15	0.12 27	0.13 29	0.05 36	0.04 5	0.10 35	0.10 36	0.12 29	0.11 60

AACVNet	0.31 122	0.26 233	0.21 207	0.27 239	0.28 257	0.25 203	0.18 207	0.30 153	0.20 161	0.31 160	0.30 204	0.29 141	0.18 131	0.36 266	0.62 71	0.43 132	0.31 163	0.26 165	0.37 129	0.25 153	0.42 125	0.62 123	0.20 244	0.20 218	0.29 192	0.31 197	0.42 187	0.37 218

ICVP	0.44 196	0.24 199	0.30 269	0.25 226	0.23 228	0.26 210	0.18 207	0.31 163	0.25 211	0.37 217	0.31 206	0.33 175	0.29 202	0.25 191	0.64 75	0.61 212	0.50 270	0.78 356	0.59 201	0.44 255	0.99 220	1.82 308	0.33 301	0.24 254	0.30 202	0.35 219	0.37 156	0.34 200
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.54 239	0.23 184	0.19 171	0.21 193	0.22 222	0.26 210	0.18 207	0.34 192	0.31 254	0.36 209	0.28 194	0.30 153	0.22 159	0.22 163	2.69 287	0.58 201	0.37 197	0.28 183	1.14 282	0.32 186	1.08 228	0.88 161	0.18 227	0.24 254	0.26 161	0.23 131	0.58 256	2.34 347

FINET	0.28 107	0.21 145	0.21 207	0.21 193	0.17 162	0.17 132	0.18 207	0.23 106	0.19 149	0.23 96	0.48 254	0.28 130	0.17 120	0.17 124	0.57 56	0.33 71	0.25 111	0.18 95	0.38 133	0.17 90	0.30 93	0.22 64	0.15 191	0.17 176	0.42 267	0.96 324	0.27 116	0.21 117

psm_up	0.35 147	0.26 233	0.27 259	0.28 248	0.25 238	0.27 215	0.18 207	0.35 204	0.32 259	0.29 138	0.24 159	0.30 153	0.25 180	0.50 307	0.93 176	0.34 79	0.34 184	0.31 207	0.62 205	0.36 201	0.43 128	0.50 100	0.16 202	0.27 265	0.33 223	0.34 214	0.39 166	0.34 200

HSM	0.39 174	0.24 199	0.23 225	0.26 236	0.25 238	0.20 160	0.18 207	0.41 252	0.20 161	0.32 173	0.30 204	0.39 206	0.24 173	0.22 163	2.57 283	0.39 108	0.33 180	0.22 124	0.49 164	0.30 177	0.70 191	0.47 97	0.14 167	0.20 218	0.29 192	0.31 197	0.44 199	0.33 195

PDISCO_ROB	0.30 115	0.23 184	0.20 189	0.22 204	0.20 193	0.17 132	0.18 207	0.24 114	0.19 149	0.29 138	0.27 183	0.23 100	0.18 131	0.17 124	0.71 100	0.45 147	0.27 124	0.33 219	0.39 134	0.25 153	0.47 139	0.62 123	0.13 151	0.18 191	0.31 215	0.29 185	0.54 240	0.29 166

dd	0.37 159	0.25 212	0.15 125	0.44 301	0.16 139	0.32 241	0.19 215	0.28 137	0.13 90	0.29 138	0.14 99	0.44 233	0.14 98	0.15 107	2.86 289	0.38 103	0.36 193	0.22 124	0.52 181	0.34 196	0.32 97	0.28 71	0.17 216	0.29 276	0.27 171	0.20 118	0.40 172	0.32 189

ADLNet	0.53 237	0.26 233	0.18 157	0.21 193	0.21 207	0.23 185	0.19 215	0.30 153	0.17 131	0.23 96	0.22 148	0.62 281	0.18 131	0.48 303	6.87 356	0.38 103	0.28 135	0.21 116	0.25 80	0.20 111	0.33 102	0.90 163	0.18 227	0.13 120	0.25 150	0.26 167	0.34 139	0.23 128

UCFNet_RVC	0.39 174	0.36 289	0.26 251	0.29 254	0.31 268	0.26 210	0.19 215	0.30 153	0.23 196	0.35 194	0.27 183	0.45 239	0.25 180	0.34 255	0.82 140	0.45 147	0.30 156	0.25 158	0.96 262	0.23 143	0.69 189	0.75 142	0.45 318	0.21 232	0.35 233	0.31 197	0.35 142	0.45 240

DLCB_ROB	0.33 129	0.25 212	0.24 232	0.22 204	0.23 228	0.20 160	0.19 215	0.27 125	0.22 182	0.31 160	0.34 223	0.34 182	0.25 180	0.33 250	0.84 146	0.33 71	0.30 156	0.28 183	0.30 102	0.21 127	0.52 156	0.72 137	0.20 244	0.21 232	0.47 282	0.36 226	0.38 162	0.46 243

PWCDC_ROB	0.55 243	0.18 105	0.19 171	0.17 154	0.26 246	0.16 122	0.19 215	0.22 101	0.54 310	0.16 81	0.43 242	0.25 111	1.12 320	0.45 294	5.47 338	0.50 172	0.31 163	0.28 183	0.36 126	0.26 158	0.60 175	1.14 206	0.25 266	0.28 270	0.18 105	0.29 185	0.26 113	0.32 189

Anonymous3	0.57 246	0.29 260	0.22 217	0.21 193	0.25 238	0.27 215	0.22 220	0.51 301	0.35 268	0.37 217	0.27 183	0.76 300	0.54 288	0.47 299	1.18 216	1.93 357	0.51 274	0.47 294	0.94 259	0.58 286	1.27 260	1.69 295	0.19 236	0.21 232	0.36 242	0.39 238	0.54 240	0.37 218

MLCV	0.53 237	0.25 212	0.24 232	0.36 278	0.32 272	0.30 230	0.22 220	0.46 287	0.47 298	0.53 277	0.80 300	0.51 260	0.40 266	0.26 197	0.94 179	1.44 330	0.41 220	0.30 197	1.26 297	0.27 159	1.16 244	1.23 223	0.23 259	0.35 291	0.33 223	0.35 219	0.49 219	0.34 200

TestStereo_HL3	0.75 274	1.03 346	0.25 245	0.24 219	0.20 193	0.32 241	0.23 222	0.65 321	0.29 242	0.63 308	0.85 305	1.07 315	0.46 282	0.23 174	1.74 246	1.59 343	2.87 371	0.35 238	1.11 277	0.39 223	1.50 288	2.24 355	0.16 202	0.20 218	0.30 202	0.37 232	0.62 268	0.45 240

HSM-Net_RVC	0.94 295	0.26 233	0.27 259	0.43 296	0.31 268	0.28 220	0.23 222	0.48 291	0.29 242	0.58 288	0.98 320	11.38 385	0.46 282	0.24 183	1.33 227	0.65 223	0.47 256	0.30 197	0.57 195	0.57 282	1.31 266	1.26 224	0.27 274	0.44 310	0.43 272	0.45 264	0.54 240	0.48 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HH	0.60 249	0.18 105	0.35 290	0.23 207	0.21 207	0.28 220	0.24 224	0.42 262	0.26 222	0.74 338	0.25 165	0.46 246	0.36 245	0.24 183	0.81 126	1.44 330	0.38 202	0.37 251	1.21 291	0.64 301	2.13 350	1.97 325	0.27 274	0.20 218	0.59 309	0.41 247	0.83 300	0.63 272

HanStereo	0.60 249	0.18 105	0.35 290	0.23 207	0.21 207	0.28 220	0.24 224	0.42 262	0.26 222	0.74 338	0.25 165	0.46 246	0.36 245	0.24 183	0.81 126	1.44 330	0.38 202	0.37 251	1.21 291	0.64 301	2.13 350	1.97 325	0.27 274	0.20 218	0.59 309	0.41 247	0.83 300	0.63 272

CIPLG	0.34 136	0.19 117	0.19 171	0.16 140	0.16 139	0.16 122	0.24 224	0.32 176	0.26 222	0.30 146	0.31 206	0.31 160	0.16 110	0.38 276	0.86 160	0.40 115	0.34 184	0.20 107	0.50 170	0.20 111	0.49 142	1.39 247	0.11 118	0.15 147	0.53 293	0.17 88	0.57 251	0.20 108

ACRE	0.35 147	0.19 117	0.18 157	0.16 140	0.16 139	0.16 122	0.24 224	0.32 176	0.25 211	0.30 146	0.43 242	0.31 160	0.17 120	0.38 276	0.81 126	0.40 115	0.34 184	0.20 107	0.51 173	0.20 111	0.50 148	1.39 247	0.12 131	0.15 147	0.51 291	0.17 88	0.57 251	0.20 108

pcwnet_v2	0.69 266	0.27 244	0.31 277	0.31 262	0.33 276	0.29 228	0.24 224	0.34 192	0.25 211	0.50 268	0.40 237	1.66 340	0.40 266	0.31 241	5.73 345	0.60 207	0.36 193	0.30 197	1.08 274	0.23 143	0.82 204	0.90 163	0.57 331	0.22 240	0.35 233	0.36 226	0.51 230	0.87 294

APVNet	0.39 174	0.27 244	0.20 189	0.24 219	0.26 246	0.27 215	0.24 224	0.31 163	0.22 182	0.26 116	0.31 206	0.29 141	0.17 120	0.27 208	1.75 247	0.50 172	0.45 245	0.35 238	0.66 216	0.32 186	0.51 151	0.97 173	0.16 202	0.25 259	0.28 184	0.24 144	0.44 199	0.30 174

FADNet-RVC-Resample	0.45 198	0.30 266	0.59 336	0.28 248	0.45 313	0.21 168	0.24 224	0.39 244	0.32 259	0.44 254	0.31 206	0.43 229	0.44 276	0.43 292	1.18 216	0.51 178	0.37 197	0.43 282	0.60 202	0.64 301	0.49 142	1.02 182	0.30 289	0.37 294	0.31 215	0.39 238	0.33 130	0.41 229

NCCL2	0.55 243	0.35 284	0.31 277	0.30 256	0.40 304	0.25 203	0.24 224	0.35 204	0.31 254	0.41 244	0.33 220	0.35 186	0.24 173	0.53 310	4.10 318	0.47 159	0.40 214	0.31 207	0.39 134	0.31 184	0.70 191	0.99 176	0.41 313	0.32 281	0.45 278	0.45 264	0.75 293	0.51 256

SGM-Forest	1.95 344	0.37 295	0.25 245	0.54 309	0.44 311	0.40 284	0.24 224	0.59 314	0.75 329	0.72 335	0.66 280	0.99 311	2.05 343	0.34 255	5.58 341	1.88 355	0.46 251	0.39 268	23.75 392	0.29 169	2.17 355	1.62 290	0.40 311	0.29 276	1.04 344	0.59 289	1.80 356	4.01 374
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IPLGR_C	0.34 136	0.19 117	0.19 171	0.16 140	0.16 139	0.16 122	0.25 233	0.32 176	0.26 222	0.30 146	0.32 213	0.30 153	0.17 120	0.37 270	0.79 121	0.40 115	0.33 180	0.20 107	0.51 173	0.19 104	0.49 142	1.39 247	0.12 131	0.15 147	0.50 289	0.17 88	0.58 256	0.20 108

GANet-ADL	0.60 249	0.27 244	0.26 251	0.28 248	0.29 259	0.32 241	0.25 233	0.35 204	0.27 232	0.61 300	1.04 322	0.41 221	0.29 202	0.30 230	1.87 255	1.08 296	0.51 274	0.37 251	1.17 287	0.85 332	1.27 260	1.88 313	0.19 236	0.23 245	0.32 220	0.37 232	0.58 256	0.46 243

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 255	1.03 346	0.18 157	0.89 338	0.50 320	0.74 331	0.26 235	0.39 244	0.22 182	0.92 357	0.69 288	1.06 314	0.44 276	0.32 246	0.86 160	0.99 287	0.48 264	0.31 207	0.56 187	0.38 215	1.49 284	1.87 312	0.12 131	0.16 164	0.27 171	0.29 185	0.52 233	0.80 287

TRStereo	1.21 316	0.32 273	0.47 318	0.25 226	0.18 171	0.64 323	0.26 235	0.44 276	0.20 161	0.70 330	0.57 266	0.80 305	0.29 202	0.23 174	1.08 206	1.85 354	0.37 197	0.35 238	1.05 270	0.88 341	1.36 270	1.89 314	0.17 216	0.16 164	0.67 316	16.20 398	0.88 305	0.49 253

GwcNet-ADL	0.72 271	0.35 284	0.37 297	0.41 293	0.34 286	0.32 241	0.27 237	0.40 249	0.27 232	0.61 300	1.53 347	0.63 285	0.41 270	0.33 250	3.69 312	1.34 319	0.50 270	0.56 329	0.91 254	0.87 335	1.18 246	1.60 286	0.24 263	0.27 265	0.36 242	0.48 272	0.47 214	0.66 276

DSFCA	0.33 129	0.25 212	0.21 207	0.20 182	0.26 246	0.22 181	0.27 237	0.23 106	0.21 172	0.22 93	0.27 183	0.25 111	0.15 106	0.14 95	1.43 236	0.64 220	0.28 135	0.27 171	0.31 108	0.21 127	0.39 116	0.52 102	0.18 227	0.19 206	0.28 184	0.28 173	0.54 240	0.45 240

iResNet	0.62 255	0.26 233	0.26 251	0.36 278	0.38 301	0.42 289	0.27 237	0.46 287	0.31 254	0.56 282	0.73 293	0.68 292	0.73 307	0.17 124	1.73 245	1.72 350	0.39 208	0.37 251	1.52 315	0.57 282	1.58 307	0.98 174	0.20 244	0.46 313	0.34 226	0.39 238	0.59 261	0.40 228

DISCO	0.32 128	0.24 199	0.17 146	0.19 172	0.21 207	0.23 185	0.27 237	0.21 99	0.21 172	0.36 209	0.25 165	0.24 103	0.16 110	0.19 146	1.86 254	0.35 84	0.29 144	0.22 124	0.42 144	0.22 137	0.28 86	0.56 106	0.14 167	0.16 164	0.23 132	0.23 131	0.40 172	0.24 134

AIO_test	0.48 221	0.19 117	0.13 100	0.14 119	0.10 75	0.38 274	0.28 241	0.19 89	0.13 90	0.17 82	0.10 62	0.18 78	0.09 64	0.11 71	2.64 285	2.40 370	0.22 91	0.22 124	0.32 111	0.12 59	0.29 89	2.50 370	0.15 191	0.08 65	0.16 91	1.42 345	0.21 90	0.10 53

RAFT	0.14 43	0.07 10	0.10 65	0.08 57	0.04 5	0.24 194	0.28 241	0.19 89	0.07 25	0.13 70	0.08 46	0.13 46	0.06 31	0.11 71	0.44 38	0.17 10	0.12 43	0.08 17	0.14 42	0.21 127	0.16 47	0.18 50	0.04 17	0.05 22	0.15 80	0.15 79	0.21 90	0.16 84

XPNet_ROB	0.48 221	0.40 306	0.29 267	0.27 239	0.32 272	0.31 234	0.28 241	0.27 125	0.32 259	0.32 173	0.43 242	1.12 317	0.24 173	0.32 246	1.68 243	0.51 178	0.66 309	0.29 191	0.41 142	0.33 189	0.69 189	1.26 224	0.26 270	0.26 261	0.30 202	0.35 219	0.75 293	0.44 235

NOSS_ROB	0.81 286	0.36 289	0.27 259	0.37 282	0.35 291	0.37 269	0.29 244	0.87 339	0.39 275	0.71 331	0.93 315	0.99 311	0.60 294	1.26 348	2.02 260	2.44 372	0.57 298	0.58 332	0.68 221	0.43 241	2.16 354	2.47 368	0.32 300	0.47 316	0.42 267	0.43 257	0.72 285	0.42 232

RGC	0.51 232	0.36 289	0.46 316	0.35 276	0.36 296	0.40 284	0.30 245	0.37 231	0.39 275	0.32 173	0.45 246	0.40 214	0.42 273	0.35 262	2.99 295	0.36 91	0.32 171	0.28 183	0.47 156	0.33 189	0.61 178	1.00 178	0.24 263	0.28 270	0.38 255	0.46 267	0.52 233	0.53 259

stereogan	0.43 190	0.33 279	0.30 269	0.33 268	0.37 298	0.35 261	0.30 245	0.35 204	0.32 259	0.30 146	0.31 206	0.46 246	0.30 210	0.27 208	1.62 241	0.41 122	0.30 156	0.25 158	0.44 154	0.29 169	0.37 112	1.61 289	0.23 259	0.24 254	0.29 192	0.31 197	0.57 251	0.39 226

DDF-Stereo	1.25 320	0.32 273	0.17 146	6.72 384	0.23 228	6.20 384	0.31 247	0.36 222	0.21 172	0.35 194	0.57 266	7.72 379	0.43 275	0.22 163	0.76 115	0.89 278	0.60 303	0.39 268	1.30 307	0.43 241	1.56 303	1.46 261	0.16 202	0.23 245	0.29 192	1.00 327	0.44 199	0.54 260

Pointernet	0.09 10	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.07 27	0.31 247	0.06 8	0.04 3	0.05 9	0.06 26	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.25 10	0.33 71	0.09 15	0.06 5	0.09 5	0.16 87	0.09 5	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.13 41	0.08 32

CCAANet	0.24 91	0.16 88	0.16 134	0.17 154	0.12 92	0.12 82	0.31 247	0.24 114	0.14 98	0.27 120	0.14 99	0.26 118	0.14 98	0.11 71	0.52 49	0.29 50	0.19 82	0.15 77	0.20 69	0.15 82	0.19 60	0.16 44	0.11 118	0.10 84	0.16 91	0.15 79	1.48 343	0.21 117

LALA_ROB	0.62 255	0.52 323	0.32 280	0.33 268	0.35 291	0.40 284	0.31 247	0.34 192	0.40 278	0.46 259	0.61 274	1.27 321	0.29 202	0.39 282	3.75 313	0.45 147	0.51 274	0.38 264	0.57 195	0.40 231	0.82 204	1.11 200	0.24 263	0.31 279	0.36 242	0.43 257	0.81 299	0.51 256

CBMV	1.06 307	0.38 303	0.33 282	0.42 294	0.39 303	0.39 281	0.31 247	0.87 339	0.40 278	0.65 313	0.86 308	1.47 331	1.22 325	1.02 340	1.89 256	2.41 371	0.67 310	0.51 312	1.66 317	0.78 320	1.69 317	2.20 352	0.31 295	0.52 325	0.47 282	0.49 275	1.04 321	5.23 381
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ProNet	0.10 16	0.07 10	0.09 47	0.06 23	0.04 5	0.10 51	0.32 252	0.07 25	0.04 3	0.04 4	0.11 73	0.07 3	0.03 3	0.20 156	0.33 24	0.21 19	0.11 30	0.08 17	0.11 18	0.07 15	0.10 11	0.08 4	0.08 77	0.05 22	0.10 35	0.06 3	0.10 11	0.06 7

XX-Stereo	4.69 377	0.19 117	0.24 232	0.27 239	0.16 139	0.42 289	0.32 252	0.35 204	0.21 172	0.73 337	1.64 352	0.46 246	0.38 259	0.30 230	0.95 181	1.09 298	0.43 236	0.38 264	1.25 295	0.47 266	1.42 274	1.54 280	0.21 249	0.17 176	110.85 405	0.46 267	1.00 320	0.84 291

PMTNet	0.42 186	0.24 199	0.21 207	0.18 165	0.17 162	0.14 102	0.32 252	0.31 163	0.24 203	0.37 217	0.25 165	0.38 201	0.38 259	0.17 124	1.19 220	1.08 296	0.45 245	0.27 171	0.56 187	0.43 241	1.15 239	1.08 193	0.13 151	0.14 136	0.40 263	0.26 167	0.32 125	0.37 218

PA-Net	0.52 235	0.36 289	0.36 293	0.25 226	0.37 298	0.26 210	0.32 252	0.33 185	0.36 272	0.30 146	0.26 179	0.30 153	0.31 212	0.47 299	2.30 272	0.51 178	0.24 103	0.28 183	0.30 102	0.29 169	0.34 104	0.90 163	0.60 334	0.26 261	0.32 220	0.72 304	0.32 125	2.29 346
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	0.50 228	0.40 306	0.38 299	0.38 284	0.35 291	0.35 261	0.32 252	0.51 301	0.42 285	0.48 265	0.27 183	0.71 294	0.44 276	0.29 224	1.10 212	0.45 147	1.07 335	0.33 219	0.62 205	0.36 201	0.86 207	0.64 127	0.30 289	0.39 301	0.44 276	0.40 246	0.64 272	0.50 254
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
PS-NSSS	0.43 190	0.38 303	0.25 245	0.42 294	0.30 264	0.35 261	0.32 252	0.34 192	0.20 161	0.36 209	0.24 159	0.74 297	0.24 173	0.40 286	1.98 259	0.34 79	0.33 180	0.23 136	0.55 186	0.20 111	0.41 122	0.57 109	0.52 328	0.20 218	0.31 215	0.31 197	0.87 303	0.37 218

ETE_ROB	0.60 249	0.48 319	0.30 269	0.36 278	0.36 296	0.39 281	0.32 252	0.33 185	0.49 303	0.40 239	0.61 274	1.32 325	0.29 202	0.40 286	2.38 277	0.50 172	0.95 326	0.34 232	0.65 212	0.41 234	0.96 215	1.18 212	0.28 280	0.31 279	0.39 259	0.45 264	0.73 290	0.52 258

DDVS	1.78 339	0.35 284	0.40 303	0.33 268	0.38 301	0.37 269	0.33 259	2.41 383	0.46 292	0.68 323	17.02 395	2.44 353	0.65 299	0.81 335	2.50 279	1.31 315	0.61 305	0.49 303	6.21 353	0.84 330	2.90 376	2.24 355	0.26 270	0.34 284	0.34 226	0.60 291	2.18 367	0.71 278

HBP-ISP	1.24 319	0.38 303	0.50 323	0.52 307	0.41 307	0.45 299	0.33 259	0.55 309	0.40 278	0.76 343	1.30 337	0.48 253	0.48 286	1.92 356	9.87 385	3.68 386	0.55 290	0.66 340	0.82 243	0.95 346	2.11 346	2.96 378	0.30 289	0.46 313	0.47 282	0.52 279	0.94 312	0.60 267

DAS	0.67 264	0.27 244	0.24 232	0.38 284	0.33 276	0.34 256	0.33 259	0.51 301	0.46 292	0.61 300	0.94 317	0.78 302	0.67 302	0.19 146	0.96 183	1.83 352	0.55 290	0.47 294	1.12 278	0.61 292	2.11 346	1.69 295	0.27 274	0.44 310	0.43 272	0.43 257	0.62 268	0.48 248

SepStereo	0.67 264	0.27 244	0.24 232	0.38 284	0.33 276	0.34 256	0.33 259	0.51 301	0.46 292	0.61 300	0.94 317	0.78 302	0.67 302	0.19 146	0.96 183	1.83 352	0.55 290	0.47 294	1.12 278	0.61 292	2.11 346	1.69 295	0.27 274	0.44 310	0.43 272	0.43 257	0.62 268	0.48 248

STTStereo	0.37 159	0.28 256	0.28 264	0.24 219	0.27 256	0.22 181	0.33 259	0.25 124	0.36 272	0.29 138	0.27 183	0.33 175	0.20 151	0.27 208	2.32 275	0.31 62	0.26 118	0.25 158	0.30 102	0.20 111	0.34 104	0.66 130	0.31 295	0.18 191	0.25 150	0.31 197	0.35 142	0.41 229

SACVNet	0.38 166	0.30 266	0.26 251	0.28 248	0.29 259	0.26 210	0.34 264	0.37 231	0.29 242	0.35 194	0.27 183	0.29 141	0.25 180	0.38 276	0.59 62	0.43 132	0.36 193	0.29 191	0.56 187	0.29 169	0.68 187	1.21 219	0.19 236	0.25 259	0.37 250	0.35 219	0.45 205	0.38 223

FSD		0.32 273	0.31 277	0.32 265	0.31 268	0.30 230	0.35 265	0.41 252	0.27 232	0.37 217	0.29 197			0.34 255	1.10 212	0.97 284			0.58 199	0.50 271				0.34 284	0.37 250	0.32 207	0.37 156	0.38 223

DCVSM-stereo	1.12 312	0.31 271	0.36 293	0.43 296	0.33 276	0.52 310	0.35 265	0.68 324	0.39 275	0.66 317	1.41 343	1.60 335	0.79 309	0.39 282	0.81 126	1.02 288	0.48 264	0.37 251	12.56 381	0.92 345	1.54 300	1.37 243	0.41 313	0.49 318	0.41 264	0.51 278	0.65 273	0.61 268

gcap-zeroshot	1.09 308	0.23 184	0.33 282	0.59 321	0.20 193	0.40 284	0.35 265	0.45 280	0.24 203	0.74 338	1.21 333	0.63 285	0.34 232	0.25 191	0.80 124	1.71 349	3.94 384	0.29 191	9.06 370	0.81 324	1.52 293	1.94 322	1.39 358	0.18 191	0.58 305	0.39 238	0.41 174	0.41 229

RP	0.45 198	0.29 260	0.33 282	0.30 256	0.31 268	0.28 220	0.35 265	0.34 192	0.33 265	0.23 96	0.36 232	0.36 191	0.26 190	0.24 183	3.81 314	0.31 62	0.28 135	0.22 124	0.33 114	0.23 143	0.26 82	0.85 159	0.19 236	0.22 240	0.29 192	0.29 185	0.52 233	0.36 217

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 129	0.26 233	0.24 232	0.23 207	0.29 259	0.21 168	0.35 265	0.28 137	0.52 306	0.37 217	0.25 165	0.35 186	0.17 120	0.29 224	1.32 226	0.32 70	0.25 111	0.21 116	0.35 123	0.23 143	0.29 89	0.62 123	0.16 202	0.18 191	0.23 132	0.42 251	0.32 125	0.32 189
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.63 259	0.25 212	0.20 189	0.28 248	0.25 238	0.34 256	0.35 265	0.30 153	0.22 182	0.39 234	0.33 220	0.26 118	0.16 110	0.42 291	9.29 377	0.43 132	0.32 171	0.27 171	0.35 123	0.20 111	0.35 109	0.44 90	0.30 289	0.21 232	0.31 215	0.23 131	0.27 116	0.25 141

Reg-Stereo(zero)	0.71 269	0.22 162	0.30 269	0.21 193	0.22 222	0.32 241	0.36 271	0.77 332	0.44 286	0.65 313	1.65 354	0.54 268	0.36 245	1.01 338	0.86 160	1.42 326	0.50 270	0.26 165	1.07 272	0.60 290	1.15 239	2.16 346	0.28 280	0.17 176	0.55 299	0.93 320	1.09 323	1.15 314

FLISNet	0.71 269	0.22 162	0.30 269	0.21 193	0.22 222	0.32 241	0.36 271	0.77 332	0.44 286	0.65 313	1.65 354	0.54 268	0.36 245	1.01 338	0.86 160	1.42 326	0.50 270	0.26 165	1.07 272	0.60 290	1.15 239	2.16 346	0.28 280	0.17 176	0.55 299	0.93 320	1.09 323	1.15 314

anonymous	0.46 204	0.15 78	0.11 72	0.10 73	0.15 124	0.12 82	0.37 273	0.28 137	0.22 182	0.27 120	0.10 62	0.49 255	0.47 284	0.23 174	0.70 93	1.42 326	0.52 280	0.53 320	0.65 212	0.44 255	1.86 335	2.14 341	0.10 99	0.18 191	0.23 132	0.17 88	0.26 113	0.28 160

PSMNet-ADL	0.77 277	0.29 260	0.30 269	0.33 268	0.32 272	0.32 241	0.37 273	0.55 309	0.35 268	0.71 331	1.43 344	0.56 273	1.01 314	2.47 367	1.18 216	2.02 361	1.58 352	0.41 275	1.06 271	0.50 271	1.25 258	1.44 258	0.35 304	0.24 254	0.35 233	0.41 247	0.65 273	0.34 200

test_4	0.38 166	0.17 94	0.16 134	0.14 119	0.13 105	0.11 65	0.38 275	0.24 114	0.14 98	0.31 160	0.11 73	0.24 103	0.12 89	0.34 255	0.91 173	0.70 238	0.24 103	0.29 191	0.37 129	0.29 169	0.51 151	1.32 236	0.09 89	0.12 99	0.27 171	0.91 318	0.91 309	0.87 294

SFCPSM	2.02 350	0.37 295	0.29 267	0.38 284	0.33 276	0.38 274	0.38 275	0.42 262	0.48 300	0.63 308	1.10 325	1.09 316	4.92 369	0.35 262	1.80 249	1.39 323	0.59 302	0.50 308	31.93 398	0.84 330	1.50 288	1.59 285	0.30 289	0.37 294	0.42 267	0.52 279	0.69 280	1.01 303

NCC-stereo	0.47 214	0.33 279	0.30 269	0.31 262	0.33 276	0.31 234	0.38 275	0.41 252	0.40 278	0.24 103	0.38 233	0.39 206	0.36 245	0.28 216	3.13 301	0.36 91	0.29 144	0.32 213	0.42 144	0.43 241	0.44 129	0.84 157	0.28 280	0.23 245	0.36 242	0.44 262	0.45 205	0.44 235

Abc-Net	0.47 214	0.33 279	0.30 269	0.31 262	0.33 276	0.31 234	0.38 275	0.41 252	0.40 278	0.24 103	0.38 233	0.39 206	0.36 245	0.28 216	3.13 301	0.36 91	0.29 144	0.32 213	0.42 144	0.43 241	0.44 129	0.84 157	0.28 280	0.23 245	0.36 242	0.44 262	0.45 205	0.44 235
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccs_rob	1.11 310	0.35 284	0.33 282	0.43 296	0.29 259	0.44 295	0.38 275	0.59 314	0.35 268	1.97 378	5.99 379	5.59 376	0.59 291	0.45 294	1.05 200	1.28 312	0.52 280	0.39 268	1.76 321	0.87 335	1.76 324	2.05 330	0.26 270	0.43 309	0.34 226	0.36 226	0.50 226	0.56 262

FADNet	0.39 174	0.27 244	0.23 225	0.29 254	0.26 246	0.25 203	0.39 280	0.36 222	0.24 203	0.35 194	0.34 223	0.36 191	0.27 192	0.27 208	0.93 176	0.39 108	0.31 163	0.34 232	0.68 221	0.43 241	0.60 175	0.90 163	0.19 236	0.22 240	0.38 255	0.42 251	0.37 156	0.44 235

ADCRef	1.02 304	0.34 283	0.38 299	0.23 207	0.35 291	0.32 241	0.40 281	0.36 222	0.86 333	0.39 234	0.31 206	0.39 206	0.25 180	0.28 216	9.75 381	0.63 219	0.33 180	0.32 213	0.81 239	0.56 280	0.47 139	0.72 137	0.47 322	0.34 284	1.00 341	1.09 331	0.99 317	5.10 380

AF-Net	0.38 166	0.25 212	0.25 245	0.25 226	0.30 264	0.28 220	0.41 282	0.36 222	0.30 248	0.25 113	0.32 213	0.39 206	0.21 152	0.23 174	2.08 265	0.31 62	0.23 94	0.22 124	0.39 134	0.22 137	0.53 158	0.78 148	0.21 249	0.19 206	0.26 161	0.27 170	0.42 187	0.33 195

Nwc_Net	0.38 166	0.25 212	0.25 245	0.25 226	0.30 264	0.28 220	0.41 282	0.36 222	0.30 248	0.25 113	0.32 213	0.39 206	0.21 152	0.23 174	2.08 265	0.31 62	0.23 94	0.22 124	0.39 134	0.22 137	0.53 158	0.78 148	0.21 249	0.19 206	0.26 161	0.27 170	0.42 187	0.33 195

UDGNet	0.39 174	0.29 260	0.21 207	0.55 313	0.44 311	0.50 303	0.42 284	0.31 163	0.20 161	0.27 120	0.28 194	0.28 130	0.12 89	0.70 330	0.66 79	0.44 136	0.29 144	0.25 158	0.60 202	0.24 151	0.61 178	0.98 174	0.39 308	0.15 147	0.34 226	0.27 170	0.42 187	0.29 166

FADNet-RVC	0.38 166	0.25 212	0.26 251	0.27 239	0.26 246	0.21 168	0.42 284	0.33 185	0.24 203	0.34 185	0.26 179	0.42 225	0.28 199	0.27 208	0.95 181	0.42 123	0.39 208	0.27 171	0.73 226	0.41 234	0.63 182	0.86 160	0.21 249	0.27 265	0.34 226	0.33 209	0.33 130	0.42 232

RTSC	0.65 263	0.25 212	0.27 259	0.24 219	0.26 246	0.28 220	0.42 284	0.35 204	0.33 265	0.43 248	0.47 251	0.30 153	0.27 192	0.29 224	7.17 360	0.50 172	0.48 264	0.30 197	0.75 231	0.33 189	0.78 199	0.93 168	0.17 216	0.30 278	0.28 184	0.31 197	0.49 219	0.59 266

STTRV1_RVC		0.41 310	0.34 286	0.54 309	0.41 307	0.55 313	0.43 287	0.51 301	0.50 304	0.51 270	0.50 256	0.85 309	1.05 316	0.55 315	0.84 146	0.58 201	1.80 361	0.45 288		1.77 374	1.77 328	1.50 273		0.59 341	0.52 292	0.67 299	0.89 308	1.44 331

NaN_ROB	0.82 288	0.41 310	0.41 307	0.36 278	0.49 316	0.42 289	0.44 288	0.45 280	1.33 362	0.40 239	0.67 283	0.89 310	0.31 212	0.47 299	5.25 336	0.55 196	0.34 184	0.53 320	0.49 164	0.63 298	0.60 175	0.95 169	0.28 280	0.49 318	0.78 329	1.57 351	0.98 314	1.71 340

DMCA-RVC	0.41 184	0.21 145	0.22 217	0.32 265	0.28 257	0.18 142	0.45 289	0.34 192	0.30 248	0.32 173	1.09 324	0.31 160	0.16 110	0.30 230	2.90 292	0.35 84	0.26 118	0.25 158	0.26 88	0.30 177	0.38 114	0.34 80	0.16 202	0.28 270	0.35 233	0.20 118	0.36 152	0.27 156

SHD	0.72 271	0.30 266	0.42 311	0.35 276	0.34 286	0.33 255	0.45 289	0.49 295	0.44 286	0.53 277	0.63 276	0.47 251	0.64 297	0.34 255	6.15 349	0.52 183	0.47 256	0.37 251	0.94 259	0.45 261	0.88 208	1.12 202	0.25 266	0.42 306	0.47 282	0.47 271	0.50 226	0.63 272

ADCL	1.10 309	0.44 317	0.36 293	0.33 268	0.33 276	0.38 274	0.47 291	0.38 234	1.23 358	0.60 297	0.47 251	0.43 229	0.27 192	0.32 246	7.84 367	0.57 200	0.38 202	0.55 325	0.68 221	0.69 310	0.65 184	0.81 155	0.29 288	0.36 292	1.73 365	1.85 361	1.77 355	5.47 382

CBMV_ROB	1.31 323	0.37 295	0.39 302	0.60 323	0.49 316	0.57 317	0.47 291	0.95 350	0.40 278	0.81 348	1.38 342	3.04 357	2.55 351	0.48 303	5.00 331	1.30 313	0.89 322	0.49 303	2.24 324	0.73 314	1.72 320	1.95 323	0.45 318	0.40 303	0.97 339	2.27 367	1.56 346	2.91 362

G-Net	1.35 325	0.55 330	0.65 340	0.43 296	0.49 316	0.56 314	0.48 293	0.89 342	1.35 363	0.67 320	1.22 334	3.00 356	1.21 323	0.36 266	4.11 319	1.64 346	0.61 305	0.76 353	1.37 311	1.35 366	1.63 312	1.89 314	0.39 308	0.61 344	0.80 330	3.07 376	1.57 347	4.68 379

CSAN	1.01 302	0.52 323	0.48 322	0.47 305	0.49 316	0.38 274	0.48 293	0.49 295	2.50 380	0.69 325	2.01 362	1.44 329	0.69 304	0.60 324	4.20 320	0.56 198	0.46 251	0.47 294	0.82 243	2.20 381	1.16 244	1.10 197	0.31 295	0.53 327	1.68 363	1.02 329	0.72 285	0.81 288

ADCP+	0.99 301	0.33 279	0.34 286	0.25 226	0.34 286	0.35 261	0.49 295	0.31 163	0.66 321	0.59 293	0.48 254	0.75 298	0.18 131	0.30 230	9.27 376	0.47 159	0.27 124	0.27 171	0.78 236	0.80 323	0.51 151	0.72 137	0.18 227	0.18 191	0.69 317	2.01 363	1.44 340	3.81 372

PWC_ROB	0.69 266	0.37 295	0.41 307	0.30 256	0.35 291	0.34 256	0.50 296	0.39 244	0.69 324	0.45 258	0.80 300	0.54 268	1.20 322	0.29 224	2.36 276	1.23 310	0.63 307	0.53 320	1.01 266	0.46 264	1.15 239	1.40 250	0.26 270	0.49 318	0.38 255	0.37 232	0.68 279	0.97 299

FAT-Stereo	1.13 313	0.37 295	0.57 330	0.56 316	0.63 334	0.50 303	0.52 297	0.75 329	0.44 286	0.79 346	2.82 370	1.45 330	1.95 342	0.49 306	2.78 288	2.52 375	0.57 298	0.60 334	2.42 326	1.17 362	2.12 349	2.13 340	0.74 346	0.58 339	0.41 264	0.56 285	0.72 285	1.27 325

DeepPrunerF	0.79 281	0.36 289	0.20 189	0.53 308	1.05 353	0.38 274	0.52 297	0.32 176	0.92 339	0.23 96	0.32 213	0.23 100	0.17 120	0.26 197	5.65 342	0.50 172	0.28 135	0.24 147	0.50 170	0.25 153	0.40 118	0.47 97	0.21 249	0.19 206	5.96 388	0.50 277	0.47 214	0.30 174

MDST_ROB	2.36 354	4.67 387	0.44 314	3.47 369	0.77 344	2.09 361	0.52 297	1.45 370	0.44 286	0.69 325	0.96 319	0.78 302	9.65 378	0.30 230	8.31 369	0.79 255	0.46 251	0.37 251	3.22 342	0.38 215	1.95 342	2.12 338	0.46 321	0.36 292	4.26 385	2.58 370	6.75 389	5.48 383

GEStereo_RVC	0.47 214	0.27 244	0.34 286	0.27 239	0.26 246	0.31 234	0.53 300	0.41 252	0.24 203	0.35 194	0.27 183	0.40 214	0.24 173	0.30 230	0.81 126	0.74 245	0.49 269	0.37 251	0.91 254	0.38 215	0.90 209	1.80 306	0.21 249	0.34 284	0.31 215	0.30 193	0.51 230	0.48 248

EKT-Stereo	1.22 317	0.27 244	0.24 232	0.28 248	0.25 238	0.31 234	0.54 301	0.43 269	0.29 242	0.44 254	0.57 266	0.49 255	0.44 276	0.31 241	13.29 393	2.18 366	0.54 288	0.53 320	1.26 297	1.02 352	5.16 386	2.03 329	0.14 167	0.19 206	0.42 267	0.35 219	0.56 246	0.34 200

XQC	0.80 283	0.47 318	0.40 303	0.50 306	0.46 314	0.50 303	0.57 302	0.56 311	0.48 300	0.58 288	0.63 276	0.58 276	0.81 311	0.45 294	6.95 358	0.73 243	0.45 245	0.36 244	0.84 247	0.42 239	0.81 202	1.06 190	0.33 301	0.42 306	0.53 293	0.61 292	0.69 280	0.50 254

CC-Net-ROB	0.62 255	0.60 333	0.40 303	0.81 334	0.59 328	0.75 332	0.57 302	0.43 269	0.31 254	0.47 262	0.32 213	1.38 327	0.73 307	0.62 325	0.60 64	0.33 71	0.42 229	0.32 213	2.70 332	0.28 164	0.50 148	0.61 121	0.98 352	0.28 270	0.39 259	0.37 232	0.39 166	0.54 260

DPSNet	1.40 327	0.43 316	0.38 299	0.54 309	0.61 333	0.65 326	0.57 302	0.51 301	0.67 322	0.46 259	0.87 310	3.54 364	1.62 333	1.43 349	2.52 280	2.12 363	0.99 328	0.99 368	7.37 363	1.69 372	2.21 358	2.98 379	0.95 351	0.74 355	0.76 324	0.76 306	0.75 293	0.82 289

iRaft-Stereo_20w	0.96 296	0.31 271	0.58 335	0.57 317	0.34 286	0.51 306	0.58 305	0.44 276	0.32 259	0.90 355	1.59 349	0.56 273	0.49 287	0.37 270	2.05 263	1.22 309	0.42 229	0.52 317	1.04 269	0.82 327	1.52 293	2.14 341	0.27 274	0.38 299	1.04 344	3.39 378	2.04 363	1.45 332

test-1	0.83 289	0.18 105	0.23 225	0.19 172	0.19 186	0.57 317	0.58 305	0.44 276	0.29 242	0.72 335	5.41 378	0.54 268	0.40 266	0.59 321	0.98 188	1.32 316	0.45 245	0.48 299	1.14 282	0.96 348	1.90 336	2.36 364	0.14 167	0.21 232	0.39 259	0.46 267	0.61 266	0.63 272

AMNet	0.63 259	0.59 332	0.56 329	0.59 321	0.59 328	0.64 323	0.58 305	0.45 280	0.53 308	0.51 270	0.69 288	0.75 298	0.40 266	0.87 336	0.68 89	0.86 275	0.71 315	0.66 340	0.63 209	0.62 296	0.76 196	0.62 123	0.38 305	0.59 341	0.57 303	0.69 300	0.70 283	0.75 279

DGSMNet	2.89 363	1.85 363	1.04 363	1.35 347	0.50 320	1.94 353	0.59 308	2.82 384	1.53 370	3.95 386	15.60 392	1.84 343	3.19 361	4.88 386	2.89 290	2.87 380	3.06 374	1.91 381	4.57 346	2.02 380	4.46 384	3.48 382	1.64 361	2.11 387	0.88 336	3.46 379	1.04 321	2.62 353

RTS	0.80 283	0.32 273	0.28 264	0.30 256	0.33 276	0.44 295	0.59 308	0.41 252	0.46 292	0.43 248	0.34 223	0.51 260	0.34 232	0.30 230	7.29 361	0.70 238	0.55 290	0.36 244	1.02 267	0.45 261	0.93 213	1.01 180	0.25 266	0.37 294	0.54 296	1.72 356	0.58 256	0.79 280

RTSA	0.80 283	0.32 273	0.28 264	0.30 256	0.33 276	0.44 295	0.59 308	0.41 252	0.46 292	0.43 248	0.34 223	0.51 260	0.34 232	0.30 230	7.29 361	0.70 238	0.55 290	0.36 244	1.02 267	0.45 261	0.93 213	1.01 180	0.25 266	0.37 294	0.54 296	1.72 356	0.58 256	0.79 280

SAMSARA	1.05 306	0.40 306	0.57 330	0.44 301	0.43 310	0.43 293	0.62 311	0.74 328	0.61 317	0.60 297	0.72 291	0.59 277	1.65 334	0.46 297	6.43 352	0.74 245	0.53 287	0.50 308	1.24 294	0.55 278	1.24 252	1.37 243	0.28 280	0.56 331	1.63 361	1.74 358	1.65 352	1.61 339

AnyNet_C32	1.27 322	0.41 310	0.36 293	0.37 282	0.40 304	0.48 302	0.62 311	0.47 289	1.23 358	0.56 282	0.89 313	0.53 266	0.36 245	0.40 286	10.27 387	1.27 311	0.55 290	0.54 324	0.88 253	0.63 298	1.28 262	1.52 277	0.34 303	0.50 321	1.09 350	2.40 368	1.34 336	4.67 378

IGEV-FE	0.78 279	0.25 212	0.47 318	0.58 319	0.25 238	0.61 319	0.63 313	0.48 291	0.28 239	0.67 320	1.33 339	0.66 289	0.41 270	0.31 241	0.87 167	1.36 321	0.39 208	0.36 244	1.13 280	0.76 318	1.57 304	2.29 359	0.20 244	0.20 218	0.84 334	0.84 313	2.28 370	1.10 308

IGEV_Zeroshot_test	0.78 279	0.25 212	0.47 318	0.58 319	0.25 238	0.61 319	0.63 313	0.48 291	0.28 239	0.67 320	1.32 338	0.66 289	0.41 270	0.31 241	0.87 167	1.36 321	0.39 208	0.36 244	1.13 280	0.76 318	1.57 304	2.29 359	0.20 244	0.20 218	0.84 334	0.84 313	2.28 370	1.09 307

FADNet_RVC	0.85 292	0.35 284	1.01 358	0.44 301	0.63 334	0.27 215	0.63 313	0.43 269	0.46 292	0.48 265	0.50 256	0.65 288	0.54 288	0.58 320	3.52 310	0.82 269	0.52 280	1.02 370	1.68 318	0.71 312	1.59 309	1.50 273	0.45 318	0.59 341	0.56 301	0.43 257	1.89 360	0.62 271

PVD	0.98 299	0.54 328	0.59 336	0.60 323	0.56 325	0.66 328	0.63 313	0.91 345	0.87 337	0.57 285	0.85 305	0.80 305	1.03 315	0.59 321	6.60 353	0.64 220	0.69 313	0.55 325	1.16 285	0.63 298	1.22 250	1.27 228	0.39 308	0.53 327	0.75 323	0.88 316	0.85 302	1.07 304

ITSA-stereo	0.96 296	0.36 289	0.34 286	0.55 313	0.41 307	0.32 241	0.64 317	0.52 307	0.47 298	0.71 331	1.48 345	0.67 291	0.62 295	0.35 262	3.07 299	1.67 347	0.52 280	0.56 329	1.10 275	0.87 335	1.33 267	1.89 314	0.52 328	0.51 323	0.50 289	1.05 330	3.15 383	1.80 342

ADCS	1.39 326	0.51 322	0.47 318	0.45 304	0.55 324	0.51 306	0.64 317	0.68 324	1.05 344	0.57 285	0.72 291	0.80 305	2.34 348	0.51 309	9.94 386	2.13 364	0.76 319	0.62 336	1.30 307	0.62 296	1.80 331	1.62 290	0.43 316	0.56 331	0.76 324	2.09 365	1.59 349	3.47 367

DeepPruner_ROB	0.52 235	0.25 212	0.25 245	0.25 226	0.26 246	0.23 185	0.65 319	0.32 176	0.25 211	0.37 217	0.39 235	0.29 141	0.25 180	0.31 241	3.43 308	0.72 242	0.34 184	0.29 191	0.49 164	0.23 143	1.30 264	1.20 215	0.23 259	0.23 245	0.29 192	0.42 251	0.46 210	0.29 166

MeshStereo	2.03 352	0.72 337	0.61 338	1.20 343	0.79 345	1.01 340	0.66 320	1.54 372	1.35 363	0.92 357	2.10 364	4.00 368	3.06 359	0.71 332	9.66 380	2.82 378	1.05 332	0.76 353	4.73 347	0.75 316	3.34 380	3.73 385	0.48 325	0.58 339	1.79 366	1.18 335	2.41 374	2.78 355
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
CASS	0.51 232	0.27 244	0.27 259	0.32 265	0.26 246	0.29 228	0.67 321	0.40 249	0.30 248	0.47 262	0.52 260	0.47 251	0.36 245	0.16 118	0.74 105	0.67 229	0.71 315	0.46 292	0.78 236	0.28 164	1.67 314	1.48 266	0.17 216	0.20 218	0.42 267	0.34 214	0.53 237	0.46 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 360	0.30 266	0.54 325	0.34 273	0.37 298	0.63 322	0.68 322	0.48 291	1.07 348	0.69 325	1.55 348	0.62 281	0.59 291	0.18 143	0.86 160	1.75 351	0.42 229	0.50 308	49.64 401	1.04 354	1.53 298	2.14 341	0.19 236	0.28 270	0.72 319	1.86 362	0.98 314	1.07 304

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 293	0.37 295	0.57 330	0.34 273	0.29 259	0.54 311	0.69 323	0.45 280	0.72 327	0.64 312	1.75 359	0.59 277	0.64 297	0.23 174	0.93 176	1.53 339	0.44 241	0.40 272	1.27 300	1.04 354	1.62 311	2.22 354	0.18 227	0.38 299	0.83 333	0.48 272	2.98 379	1.10 308

SPS-STEREO	1.49 332	0.72 337	0.69 342	0.90 339	0.75 341	0.82 336	0.74 324	0.83 337	0.76 330	0.85 352	1.62 351	1.42 328	1.09 319	0.70 330	1.97 258	2.32 368	1.04 331	0.97 366	10.95 378	1.01 351	2.60 370	2.45 367	0.64 337	0.76 358	0.81 332	0.79 308	1.11 327	0.96 298
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EAI-Stereo	1.15 315	0.27 244	0.37 297	0.54 309	0.30 264	8.38 389	0.76 325	0.45 280	0.63 318	0.34 185	0.88 311	0.46 246	0.33 229	0.25 191	1.83 252	1.17 306	0.40 214	0.65 337	2.53 330	0.73 314	1.47 279	1.71 299	0.23 259	0.46 313	1.08 349	1.64 355	1.45 342	1.79 341

SANet	1.44 330	0.57 331	0.54 325	0.55 313	0.60 332	0.65 326	0.76 325	0.94 348	5.50 386	0.52 274	2.23 366	4.15 371	2.61 352	0.65 327	5.29 337	0.52 183	1.21 342	0.56 329	0.93 258	0.83 328	1.54 300	1.38 245	0.47 322	0.62 348	0.74 321	1.16 334	0.88 305	2.41 350

ADCMid	1.14 314	0.50 320	0.55 328	0.39 291	0.59 328	0.56 314	0.77 327	0.59 314	0.76 330	0.47 262	0.71 290	0.70 293	0.71 306	0.39 282	8.21 368	1.09 298	0.51 274	0.45 288	1.73 319	0.51 274	1.04 221	1.21 219	0.59 333	0.40 303	0.58 305	1.47 348	1.24 333	4.18 376

edge stereo	1.98 347	0.52 323	1.03 362	0.72 330	0.63 334	0.79 334	0.83 328	0.93 347	1.45 366	3.71 385	1.22 334	2.08 349	4.38 367	1.06 342	2.14 267	2.51 374	0.64 308	0.55 325	7.27 362	7.84 390	1.43 276	5.56 389	2.02 363	0.53 327	0.61 312	0.55 284	0.87 303	1.48 333

MFMNet_re	0.98 299	0.78 340	0.71 344	0.83 335	0.72 339	0.97 337	0.83 328	0.75 329	0.86 333	0.69 325	0.79 298	1.30 324	0.83 312	0.68 328	2.27 271	1.16 305	1.03 330	0.80 359	1.61 316	0.85 332	2.25 361	1.12 202	0.65 339	0.71 354	0.66 315	0.66 298	0.98 314	0.99 302

YMNet	0.46 204	0.20 133	0.12 87	0.16 140	0.15 124	0.32 241	0.87 330	0.19 89	0.16 114	0.27 120	0.11 73	0.24 103	0.36 245	0.15 107	5.11 335	0.66 224	0.23 94	0.22 124	0.26 88	0.21 127	0.19 60	0.29 72	0.09 89	0.13 120	0.74 321	0.16 84	0.66 275	0.19 104

FCDSN-DC	0.84 291	0.37 295	0.67 341	0.40 292	0.40 304	0.35 261	0.89 331	0.39 244	0.31 254	0.46 259	0.35 230	0.44 233	0.31 212	0.38 276	8.90 370	0.84 272	0.47 256	0.48 299	0.73 226	0.38 215	1.12 234	1.58 283	0.30 289	0.57 336	0.37 250	0.42 251	0.42 187	0.37 218
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	2.55 358	0.93 342	1.05 366	0.97 340	0.76 342	1.00 338	0.93 332	7.37 391	1.18 356	1.01 365	1.64 352	2.39 352	9.36 377	0.62 325	2.02 260	1.33 317	1.60 353	0.80 359	7.94 365	1.42 367	1.67 314	1.69 295	0.67 341	0.94 369	2.66 376	2.65 373	4.83 386	9.43 390
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
dad	0.58 247	0.29 260	0.20 189	0.65 329	0.32 272	0.37 269	0.94 333	0.59 314	0.18 140	0.44 254	0.18 118	0.49 255	0.42 273	0.17 124	3.83 315	0.50 172	0.41 220	0.27 171	0.77 234	0.32 186	0.49 142	0.45 94	0.19 236	0.34 284	0.57 303	0.24 144	1.23 331	0.84 291

FBW_ROB	1.04 305	0.64 336	0.57 330	0.87 337	0.87 347	0.68 329	0.98 334	0.45 280	0.34 267	0.53 277	0.75 295	1.03 313	1.27 326	1.90 355	6.09 348	0.42 123	0.60 303	0.33 219	2.46 327	0.49 269	1.49 284	1.10 197	1.23 355	0.56 331	0.44 276	0.53 281	0.55 244	0.82 289

MADNet+	1.22 317	0.60 333	0.77 347	0.77 331	0.74 340	0.61 319	1.01 335	0.94 348	0.74 328	0.78 345	0.68 287	1.18 318	1.07 318	0.68 328	7.48 365	1.39 323	1.12 337	0.65 337	1.33 310	0.91 343	2.13 350	1.51 275	0.66 340	0.97 370	1.05 346	0.83 312	0.92 310	1.39 328

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 289	0.54 328	0.35 290	0.63 326	0.46 314	0.56 314	1.02 336	0.65 321	0.60 315	0.57 285	0.47 251	0.82 308	1.21 323	1.11 345	2.25 270	0.60 207	0.36 193	0.33 219	1.25 295	0.40 231	1.94 341	1.62 290	0.47 322	0.39 301	0.76 324	0.81 309	0.75 293	1.49 334

SGM+DAISY	2.56 359	0.94 343	0.92 352	1.06 341	0.97 348	1.24 344	1.04 337	1.31 364	1.76 372	1.12 367	2.01 362	2.59 354	3.35 364	0.87 336	6.30 350	3.19 382	1.16 338	1.11 373	6.92 359	1.55 370	2.89 375	2.90 375	0.67 341	1.23 381	3.89 383	4.14 383	5.13 387	8.82 389

FC-DCNN v2	1.01 302	0.52 323	1.01 358	0.85 336	0.53 323	0.77 333	1.07 338	0.83 337	0.65 319	0.61 300	0.65 278	0.72 295	0.79 309	0.37 270	3.26 305	0.81 264	0.95 326	0.47 294	1.22 293	0.41 234	1.52 293	1.34 240	0.31 295	0.51 323	1.30 354	1.29 342	1.86 359	2.78 355

S-Stereo	1.43 328	0.40 306	0.43 313	0.60 323	0.58 327	0.64 323	1.10 339	0.61 318	0.57 312	0.69 325	4.10 376	1.62 338	0.65 299	0.46 297	4.54 324	2.87 380	0.55 290	0.65 337	4.87 350	4.90 388	1.26 259	2.26 357	0.99 353	0.61 344	0.41 264	0.53 281	0.66 275	0.97 299

FC-DCNN	0.96 296	0.50 320	0.92 352	0.79 333	0.52 322	0.73 330	1.10 339	0.77 332	0.52 306	0.62 306	0.65 278	0.72 295	0.62 295	0.38 276	3.13 301	0.83 270	0.94 325	0.50 308	1.19 288	0.43 241	1.52 293	1.33 237	0.31 295	0.52 325	1.01 343	0.92 319	1.51 344	2.93 363

ELAS	2.27 353	1.03 346	1.10 368	1.38 348	1.13 354	1.45 345	1.10 339	1.38 368	1.09 350	0.94 359	7.66 382	3.71 366	3.10 360	1.11 345	6.64 354	1.56 340	1.42 351	1.43 378	2.52 329	0.69 310	2.33 364	3.03 380	0.69 343	0.82 362	3.50 381	4.32 384	2.52 375	3.70 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.37 355	0.95 345	1.21 370	1.26 346	0.98 349	1.99 356	1.12 342	1.45 370	0.86 333	0.99 362	7.87 383	3.60 365	8.50 375	1.07 343	6.31 351	1.59 343	1.34 347	1.44 379	2.57 331	0.79 322	2.43 367	3.03 380	0.71 344	0.88 364	3.51 382	3.72 381	1.69 353	2.07 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 321	2.34 373	0.85 349	1.48 349	0.80 346	1.00 338	1.15 343	0.76 331	0.94 340	1.33 369	0.54 263	1.54 334	1.67 335	2.00 357	2.30 272	0.97 284	1.08 336	1.05 371	3.01 337	1.06 357	1.37 271	1.51 275	1.22 354	0.67 351	0.76 324	0.65 296	0.59 261	1.40 329

DDUNet	0.75 274	0.91 341	0.42 311	1.24 345	1.03 351	1.19 343	1.16 344	0.35 204	0.35 268	0.37 217	0.45 246	0.64 287	0.32 221	1.77 353	2.89 290	0.44 136	0.71 315	0.48 299	0.87 252	0.59 288	0.53 158	0.64 127	0.85 349	0.28 270	0.34 226	0.34 214	0.61 266	0.39 226

AnyNet_C01	1.52 334	0.60 333	0.54 325	0.63 326	0.56 325	0.51 306	1.16 344	0.89 342	1.30 361	0.68 323	0.88 311	1.27 321	1.30 329	0.54 313	11.26 389	2.64 377	1.16 338	1.01 369	1.42 314	0.75 316	1.67 314	1.92 321	0.60 334	0.62 348	1.33 355	0.97 326	1.63 351	3.28 365

LSM0	4.83 378	0.52 323	0.57 330	0.78 332	0.66 337	0.81 335	1.26 346	1.10 359	1.08 349	0.88 354	1.65 354	1.82 342	2.45 350	0.40 286	38.07 403	52.94 403	0.87 321	0.61 335	5.33 351	1.09 358	2.57 369	3.54 383	0.43 316	0.69 353	0.94 338	2.15 366	1.61 350	5.62 385

UDG	0.91 294	0.94 343	0.44 314	1.22 344	1.16 355	1.14 342	1.35 347	0.38 234	0.36 272	0.43 248	0.55 264	0.62 281	0.33 229	1.60 351	5.73 345	0.80 259	0.75 318	0.45 288	0.94 259	0.65 307	1.13 236	1.10 197	0.64 337	0.32 281	0.36 242	0.39 238	0.53 237	0.38 223

pmcnn	1.11 310	0.42 315	0.41 307	0.57 317	0.59 328	0.54 311	1.41 348	0.71 326	0.48 300	0.61 300	1.28 336	1.51 333	2.96 358	1.04 341	1.42 235	2.33 369	0.81 320	0.96 364	1.74 320	1.09 358	2.41 366	1.74 301	0.82 348	0.50 321	0.48 288	0.69 300	1.09 323	1.28 326

ADCPNet	1.59 335	0.37 295	0.74 346	0.43 296	0.76 342	0.42 289	1.45 349	0.90 344	0.70 325	0.76 343	1.68 357	0.76 300	3.19 361	0.76 333	8.96 372	1.92 356	0.54 288	0.37 251	4.76 348	1.03 353	1.19 247	1.09 194	0.94 350	0.40 303	1.06 347	1.36 343	0.93 311	5.53 384

SQANet	1.31 323	1.35 352	0.53 324	3.10 366	1.03 351	1.89 351	1.49 350	0.50 300	0.40 278	0.51 270	0.46 249	1.19 319	0.55 290	1.57 350	2.53 281	0.49 166	1.24 344	0.37 251	6.38 355	0.61 292	1.71 318	1.74 301	2.52 366	0.37 294	0.46 281	0.57 286	0.66 275	1.26 323

WAO-7	1.96 346	1.09 349	1.32 373	5.02 374	0.99 350	1.02 341	1.64 351	1.16 360	1.46 368	2.58 382	2.14 365	2.11 350	2.83 357	1.20 347	6.00 347	1.03 289	1.68 355	0.70 346	7.59 364	0.87 335	1.71 318	1.97 325	0.38 305	1.05 373	0.98 340	1.45 346	1.10 326	1.84 343

DispFullNet	3.41 371	2.89 381	1.54 378	1.52 351	1.71 370	1.49 346	1.66 352	1.26 361	2.27 377	2.07 379	1.94 361	15.55 389	4.16 366	1.77 353	5.50 339	4.82 389	2.33 366	0.96 364	23.18 391	4.57 385	2.36 365	2.47 368	0.73 345	0.57 336	1.23 353	0.62 293	1.37 337	1.51 335

SGM-ForestM	1.49 332	1.99 367	1.26 371	1.18 342	0.67 338	1.50 347	1.71 353	1.32 365	0.94 340	0.74 338	1.03 321	2.90 355	2.23 345	0.55 315	1.68 243	0.62 217	1.34 347	0.49 303	2.81 335	0.58 286	1.33 267	1.12 202	0.57 331	0.56 331	2.12 371	2.46 369	3.00 380	3.53 369

otaku	1.43 328	2.19 369	0.62 339	3.33 368	1.22 357	2.22 365	1.77 354	0.56 311	0.53 308	0.59 293	0.53 262	1.29 323	0.69 304	2.06 360	1.09 207	0.51 178	1.25 345	0.39 268	6.35 354	0.59 288	1.91 340	1.95 323	3.16 374	0.48 317	0.56 301	0.57 286	0.74 292	1.36 327

MANE	3.30 369	1.71 361	1.93 384	1.49 350	1.37 363	1.77 350	2.02 355	1.90 375	2.39 379	0.87 353	1.68 357	3.71 366	4.07 365	0.78 334	7.43 363	3.40 383	1.81 362	6.10 390	2.99 336	1.05 356	2.09 345	2.38 365	0.61 336	1.76 386	5.46 387	6.93 389	8.52 390	12.82 393

PSMNet_ROB	3.52 373	1.88 364	0.99 355	1.71 352	1.19 356	2.12 363	2.02 355	0.79 336	0.86 333	8.42 394	19.75 397	12.43 386	2.32 347	7.26 394	2.04 262	0.69 230	1.30 346	1.37 377	9.12 371	0.91 343	2.05 344	1.34 240	8.71 396	0.77 359	1.06 347	1.46 347	1.32 335	1.13 312

WAO-6	1.95 344	1.28 351	0.85 349	2.04 358	1.34 361	1.69 349	2.05 357	1.04 356	1.24 360	0.91 356	0.86 308	1.85 344	2.71 353	2.30 365	9.05 374	1.14 304	2.89 372	0.69 345	3.16 341	0.85 332	2.21 358	2.27 358	1.29 356	0.87 363	1.64 362	2.07 364	1.72 354	2.69 354

PWCK	2.53 357	1.63 359	1.01 358	1.98 356	1.29 358	2.08 360	2.10 358	1.37 367	1.44 365	1.41 372	1.79 360	5.07 373	2.34 348	1.08 344	3.26 305	0.91 280	1.71 357	0.77 355	22.70 390	1.31 365	2.44 368	1.46 261	1.41 359	0.98 371	1.69 364	1.61 354	1.40 339	2.14 345

RainbowNet	1.44 330	1.50 356	0.85 349	2.41 363	1.41 364	1.97 354	2.14 359	0.65 321	0.57 312	0.74 338	0.46 249	1.61 336	1.05 316	2.78 370	1.90 257	1.30 313	1.21 342	0.51 312	3.15 340	1.74 373	1.75 323	1.97 325	3.07 372	0.61 344	0.65 314	0.69 300	0.88 305	1.43 330

ACVNet_2	1.92 343	1.61 358	1.00 356	5.61 379	1.57 367	2.05 357	2.23 360	0.87 339	0.68 323	0.71 331	0.74 294	1.61 336	1.15 321	2.00 357	2.43 278	0.69 230	2.79 370	0.51 312	12.02 380	0.71 312	1.81 332	1.68 294	2.66 367	0.79 361	1.09 350	0.74 305	0.95 313	1.11 310

MADNet++	2.98 364	1.95 366	2.23 385	1.73 353	2.39 380	1.68 348	2.24 361	2.26 379	2.69 381	2.34 381	2.78 369	3.30 362	3.34 363	2.86 371	4.22 321	4.20 387	2.65 368	2.14 383	3.69 344	3.00 383	4.95 385	7.04 391	1.44 360	2.60 390	1.93 368	5.78 386	2.76 377	2.35 348

IMH-64-1	1.98 347	1.48 354	1.04 363	1.97 354	1.55 365	2.06 358	2.27 362	1.02 353	1.16 354	0.58 288	0.75 295	1.89 346	2.78 354	2.77 368	9.78 382	1.51 337	1.19 340	0.66 340	3.01 337	0.81 324	1.48 281	2.06 331	3.25 375	0.74 355	1.59 359	1.25 340	2.09 364	2.83 358

IMH-64	1.98 347	1.48 354	1.04 363	1.97 354	1.55 365	2.06 358	2.27 362	1.02 353	1.16 354	0.58 288	0.75 295	1.89 346	2.78 354	2.77 368	9.78 382	1.51 337	1.19 340	0.66 340	3.01 337	0.81 324	1.48 281	2.06 331	3.25 375	0.74 355	1.59 359	1.25 340	2.09 364	2.83 358

IMH	2.50 356	1.51 357	1.05 366	1.99 357	1.58 368	2.09 361	2.32 364	1.04 356	1.19 357	0.84 351	1.34 340	2.02 348	8.04 374	8.79 395	6.91 357	1.41 325	1.37 350	0.67 344	5.94 352	1.10 360	1.45 277	2.32 363	4.37 387	0.77 359	1.86 367	1.41 344	1.57 347	2.46 351

MFN_U_SF_RVC	1.81 341	2.41 374	1.86 383	2.14 361	1.76 375	1.92 352	2.34 365	1.56 373	1.47 369	3.68 384	3.76 374	1.21 320	1.27 326	1.71 352	3.52 310	2.14 365	1.01 329	0.92 363	3.46 343	0.99 350	1.73 321	1.56 282	0.77 347	2.30 389	0.76 324	0.81 309	0.70 283	0.98 301

MonStereo1	2.02 350	1.45 353	0.77 347	2.13 360	1.82 377	1.97 354	2.36 366	0.96 351	0.78 332	12.63 396	0.93 315	3.05 358	2.79 356	2.15 362	0.72 102	0.58 201	0.91 323	0.74 348	6.88 357	0.83 328	1.30 264	1.20 215	2.89 368	0.56 331	0.80 330	0.62 293	1.53 345	1.12 311

Dean	1.78 339	1.76 362	1.00 356	5.98 382	1.87 379	2.22 365	2.59 367	1.07 358	1.14 352	0.98 361	0.82 303	1.85 344	2.08 344	2.18 363	2.05 263	1.07 293	2.05 363	0.70 346	2.78 334	0.97 349	2.14 353	1.89 314	2.92 369	0.93 368	1.41 356	1.11 333	1.39 338	1.14 313

STStereo	3.38 370	1.14 350	1.69 382	7.09 386	1.35 362	7.29 388	2.62 368	2.11 377	2.34 378	0.95 360	2.86 371	5.97 377	6.28 373	0.38 276	11.54 390	2.20 367	0.93 324	0.89 362	11.21 379	0.90 342	1.58 307	1.46 261	0.55 330	1.58 383	3.31 380	3.09 377	3.08 382	6.91 386

JetBlue	2.73 362	1.92 365	1.56 380	2.34 362	1.82 377	2.66 370	2.78 369	1.44 369	1.45 366	0.81 348	0.82 303	4.05 369	1.44 330	2.08 361	9.39 378	2.60 376	1.69 356	1.33 376	2.15 322	1.21 364	3.25 379	3.66 384	1.90 362	1.08 376	2.76 379	5.03 385	2.31 373	10.12 391

Ntro	1.62 337	3.84 382	0.69 342	2.63 364	1.29 358	2.25 367	2.87 370	0.61 318	0.56 311	0.62 306	0.50 256	1.32 325	0.66 301	2.02 359	3.24 304	0.47 159	1.35 349	0.42 279	6.77 356	0.64 301	2.20 356	2.08 336	3.05 371	0.55 330	0.60 311	0.69 300	0.73 290	1.16 317

WAO-8	3.09 365	2.55 375	1.41 374	5.78 380	1.73 371	2.51 368	3.26 371	1.28 362	1.93 375	5.67 389	8.70 387	3.06 359	6.18 371	4.38 381	3.04 297	1.97 359	1.78 359	0.75 351	9.44 372	1.54 368	1.76 324	2.31 361	2.46 364	1.07 374	2.29 372	1.80 359	1.83 357	2.83 358

Venus	3.09 365	2.55 375	1.41 374	5.78 380	1.73 371	2.51 368	3.26 371	1.28 362	1.93 375	5.67 389	8.70 387	3.06 359	6.18 371	4.38 381	3.04 297	1.97 359	1.78 359	0.75 351	9.44 372	1.54 368	1.76 324	2.31 361	2.46 364	1.07 374	2.29 372	1.80 359	1.83 357	2.83 358

ACVNet_1	1.67 338	1.63 359	0.96 354	4.28 371	1.59 369	2.19 364	3.55 373	0.73 327	0.57 312	0.63 308	0.58 269	1.49 332	0.97 313	5.05 387	1.52 239	0.54 191	2.24 365	0.55 325	4.77 349	0.57 282	2.20 356	1.58 283	3.26 377	0.65 350	0.70 318	0.64 295	0.69 280	0.89 297

notaker	3.52 373	2.84 380	1.55 379	5.08 375	6.69 392	3.97 377	4.03 374	1.33 366	3.34 382	1.17 368	3.34 373	6.77 378	11.07 380	5.35 389	4.78 326	1.20 307	3.25 376	0.97 366	10.40 376	2.75 382	2.90 376	2.14 341	3.69 381	1.16 378	1.00 341	1.21 337	1.44 340	1.57 338

TorneroNet-64	3.44 372	2.19 369	2.33 386	7.00 385	1.73 371	3.02 371	4.22 375	1.95 376	3.75 383	0.82 350	3.10 372	4.11 370	12.63 384	3.76 376	6.96 359	1.63 345	3.11 375	0.79 357	7.96 366	1.98 379	2.65 371	2.69 372	3.37 378	0.90 366	2.67 377	2.65 373	1.21 330	3.65 370

UNDER WATER-64	3.14 367	2.61 377	1.56 380	4.95 373	2.92 383	3.47 373	4.38 376	2.32 380	1.63 371	1.37 370	1.36 341	5.08 374	4.79 368	3.47 375	7.48 365	2.02 361	3.68 382	1.11 373	3.99 345	1.95 377	2.87 374	2.92 377	5.01 390	1.40 382	1.99 370	3.99 382	2.15 366	4.42 377

JetRed	3.85 375	2.71 379	3.02 387	2.08 359	2.45 381	3.41 372	4.64 377	2.34 382	1.83 373	1.88 376	1.20 331	3.35 363	1.28 328	3.27 373	9.82 384	3.50 384	4.08 386	3.88 387	2.41 325	1.82 375	5.48 388	4.79 387	3.60 380	1.67 385	4.20 384	11.19 394	5.32 388	8.78 388

ACV-stereo	5.83 382	11.12 392	0.40 303	0.64 328	0.34 286	6.32 385	4.79 378	4.59 387	0.50 304	0.65 313	0.85 305	1.68 341	8.74 376	4.63 384	8.94 371	3.51 385	0.67 310	0.58 332	83.85 403	1.15 361	3.70 382	6.30 390	0.42 315	0.42 306	0.38 255	0.78 307	0.76 297	0.58 264

DPSM_ROB	13.84 393	8.97 390	13.58 395	5.45 377	6.10 389	7.18 386	5.27 379	8.45 393	11.05 393	6.78 392	8.04 385	8.60 380	12.52 382	5.36 390	16.95 395	14.18 395	11.50 393	14.64 396	9.74 374	12.04 394	17.24 395	19.94 398	4.24 385	11.13 396	27.83 400	35.96 401	31.24 401	39.61 401

DPSM	13.84 393	8.97 390	13.58 395	5.45 377	6.10 389	7.18 386	5.27 379	8.45 393	11.05 393	6.78 392	8.04 385	8.60 380	12.52 382	5.36 390	16.95 395	14.18 395	11.50 393	14.64 396	9.74 374	12.04 394	17.24 395	19.94 398	4.24 385	11.13 396	27.83 400	35.96 401	31.24 401	39.61 401

DGTPSM_ROB	9.57 387	4.02 384	11.10 392	3.15 367	5.69 387	3.62 375	5.37 381	3.67 385	9.11 390	3.26 383	7.88 384	9.79 382	14.19 387	4.73 385	13.10 392	11.13 393	5.27 387	11.44 394	7.09 361	10.27 392	6.42 391	15.33 394	4.54 388	9.05 394	10.05 391	27.51 399	11.07 393	30.63 399

DPSMNet_ROB	11.01 388	4.36 385	11.20 393	3.81 370	5.73 388	4.71 380	5.45 382	3.67 385	9.75 392	4.35 387	13.56 391	11.30 384	26.82 400	5.44 392	13.51 394	12.50 394	6.62 389	12.38 395	14.62 383	10.30 393	7.11 392	16.01 395	4.56 389	9.06 395	11.07 394	27.51 399	11.13 394	30.63 399

PML	14.72 395	11.16 393	4.09 388	13.72 392	8.87 393	13.75 391	6.38 383	7.25 390	36.05 404	10.34 395	59.29 404	46.05 402	52.59 403	6.65 393	6.70 355	4.81 388	10.30 392	3.77 386	21.46 389	4.87 387	5.83 390	5.51 388	3.98 382	4.24 391	15.02 399	6.06 387	20.81 398	7.86 387

TorneroNet	5.38 381	2.29 371	1.20 369	17.70 394	6.11 391	4.86 381	6.44 384	2.12 378	4.67 385	1.56 373	7.04 380	11.27 383	24.96 394	4.04 377	5.06 334	1.56 340	3.02 373	0.79 357	14.79 384	1.88 376	2.79 373	2.59 371	3.47 379	0.89 365	6.89 389	2.63 372	1.30 334	3.48 368

ktn	6.56 383	5.17 388	14.71 397	5.30 376	4.74 385	9.67 390	6.68 385	7.48 392	12.97 396	1.88 376	2.35 368	27.30 399	21.86 391	4.31 379	5.72 344	1.50 335	4.02 385	1.83 380	15.82 386	4.59 386	2.65 371	2.06 331	3.99 383	1.18 379	2.40 374	1.57 351	2.89 378	2.50 352

UNDER WATER	4.11 376	2.66 378	1.51 377	4.92 372	5.25 386	3.49 374	7.24 386	2.33 381	1.84 374	1.65 375	1.20 331	5.04 372	21.14 390	5.09 388	4.93 330	2.44 372	3.86 383	1.09 372	8.36 368	1.97 378	3.80 383	2.73 373	5.04 391	2.11 387	1.96 369	3.54 380	1.91 361	3.93 373

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 385	4.50 386	1.31 372	2.75 365	2.71 382	5.17 382	7.48 387	5.91 388	8.23 389	1.63 374	10.81 390	75.58 403	10.28 379	4.33 380	2.18 269	1.44 330	7.17 390	8.31 391	6.88 357	1.67 371	3.57 381	2.90 375	1.30 357	1.13 377	4.31 386	6.17 388	20.85 399	4.05 375

KSHMR	5.12 379	2.29 371	1.47 376	20.10 395	3.65 384	5.24 383	9.39 388	1.58 374	6.86 388	1.38 371	1.49 346	2.35 351	27.00 401	4.39 383	4.91 328	1.96 358	1.66 354	1.12 375	15.45 385	1.19 363	2.92 378	2.14 341	4.07 384	1.21 380	7.00 390	2.72 375	1.95 362	2.80 357

ACVNet-4b	3.25 368	6.98 389	0.72 345	12.08 390	1.33 360	4.39 379	9.77 389	0.61 318	0.60 315	0.66 317	3.91 375	5.47 375	11.63 381	2.24 364	0.74 105	0.55 196	2.39 367	0.49 303	10.57 377	0.87 335	2.24 360	2.88 374	2.92 369	0.61 344	0.61 312	0.58 288	0.72 285	1.15 314

CasAABBNet	27.80 400	18.03 396	27.32 402	10.90 387	12.21 396	14.33 392	10.52 390	16.96 399	22.28 399	13.77 397	16.14 393	17.40 392	25.40 398	10.69 396	34.10 402	28.35 401	23.05 397	29.43 401	19.46 387	24.14 401	34.48 402	39.80 402	8.47 393	22.42 403	56.04 403	72.44 403	62.78 404	79.64 404

FlowAnything	27.85 401	18.03 396	27.34 403	10.94 388	12.29 397	14.36 393	10.56 391	17.06 400	22.31 400	13.81 398	16.29 394	17.36 391	25.24 396	10.81 397	34.02 401	28.46 402	23.06 398	29.40 399	19.47 388	24.22 402	34.52 403	40.11 403	8.49 394	22.48 404	56.03 402	72.70 405	62.83 405	79.78 405

LVE	2.66 361	1.99 367	1.02 361	12.01 389	1.75 374	3.85 376	11.87 392	0.91 345	0.89 338	1.03 366	0.91 314	1.62 338	2.23 345	2.46 366	2.96 293	1.03 289	1.74 358	0.82 361	8.43 369	0.87 335	1.84 334	2.20 352	3.10 373	0.99 372	1.45 357	0.96 324	1.23 331	1.54 336

zero-FE	5.34 380	0.32 273	0.17 146	27.02 399	1.78 376	37.04 403	12.26 393	0.36 222	0.65 319	2.17 380	1.17 329	25.79 398	4.97 370	0.43 292	2.31 274	0.87 277	2.76 369	2.15 384	2.47 328	0.43 241	14.67 394	2.09 337	0.16 202	0.23 245	0.29 192	1.00 327	0.41 174	0.34 200

fast-reg	30.81 402	19.14 399	27.24 401	13.05 391	13.03 398	20.98 397	13.16 394	16.78 398	22.22 398	14.16 399	32.00 402	17.49 393	25.24 396	15.30 399	33.78 400	27.43 400	23.41 399	29.72 402	67.65 402	24.07 400	34.41 401	39.64 401	8.95 397	22.31 402	56.14 404	72.57 404	62.77 403	79.21 403

BEATNet-Init1	11.60 391	15.45 395	5.36 390	21.04 396	10.14 395	20.37 396	13.59 395	8.80 395	6.63 387	4.42 388	10.00 389	14.23 387	19.35 388	4.04 377	10.43 388	9.21 391	6.50 388	5.00 388	32.12 399	14.67 398	8.25 393	7.49 392	5.66 392	5.23 393	12.24 395	7.07 390	21.30 400	14.66 394

LE_ROB	7.96 386	3.98 383	5.96 391	6.32 383	20.03 399	4.31 378	17.09 396	6.33 389	9.23 391	1.00 363	4.87 377	16.05 390	22.60 392	3.45 374	2.97 294	0.95 283	2.14 364	1.91 381	13.13 382	5.86 389	2.32 363	2.18 349	9.68 398	5.18 392	10.55 393	9.20 391	10.65 392	17.10 397

DPSimNet_ROB	19.60 396	30.02 402	12.51 394	29.96 401	26.66 402	21.35 398	18.10 397	23.34 402	23.91 401	14.59 400	30.41 401	25.17 397	25.12 395	12.92 398	12.40 391	9.18 390	23.72 400	11.03 393	37.61 400	12.43 396	24.99 399	8.77 393	13.55 399	15.98 399	13.56 396	10.45 392	19.73 397	21.73 398

LRCNet_RVC	12.77 392	18.28 398	5.31 389	23.03 397	20.03 399	22.79 399	18.73 398	10.19 396	4.29 384	21.40 401	17.07 396	21.90 395	12.67 385	27.64 401	4.72 325	1.57 342	13.91 395	9.09 392	27.19 395	10.23 391	5.66 389	2.42 366	25.54 400	13.38 398	1.45 357	0.65 296	3.23 384	2.39 349

HanzoNet	11.30 389	14.06 394	16.74 398	13.89 393	9.10 394	15.60 394	21.20 399	11.16 397	12.45 395	6.15 391	7.25 381	20.77 394	27.41 402	28.53 402	4.84 327	9.79 392	14.66 396	2.80 385	24.65 393	12.81 397	5.39 387	4.27 386	8.60 395	1.63 384	2.70 378	2.61 371	2.55 376	3.43 366

HaxPig	22.03 397	23.76 400	21.73 399	25.29 398	25.48 401	24.76 400	26.73 400	22.91 401	21.16 397	29.02 402	26.42 399	24.60 396	19.57 389	25.83 400	24.34 397	21.24 397	25.03 401	26.17 398	24.65 393	23.00 399	18.72 397	16.12 396	29.01 401	21.22 401	10.44 392	12.85 396	9.65 391	15.02 395

MEDIAN_ROB	25.69 398	28.81 401	26.20 400	29.88 400	29.43 403	29.00 401	30.34 401	27.00 403	24.64 402	34.12 403	30.21 400	29.31 400	23.43 393	29.48 403	26.63 398	23.36 398	29.99 402	29.41 400	29.88 396	27.28 403	23.55 398	19.50 397	31.94 402	23.91 405	14.08 398	13.72 397	13.09 396	15.43 396

AVERAGE_ROB	27.45 399	31.37 403	28.57 404	32.97 402	32.12 404	32.15 402	33.40 402	29.93 404	27.60 403	35.93 404	32.13 403	32.22 401	25.90 399	32.99 404	28.90 399	25.88 399	31.46 403	30.17 403	31.78 397	29.24 404	25.48 400	21.56 400	34.85 403	27.16 406	14.02 397	10.69 393	11.65 395	11.07 392

WQFJA1++	7.36 384	0.21 145	0.14 117	53.04 403	0.18 171	47.82 404	48.18 403	0.29 145	0.19 149	1.00 363	0.25 165	3.15 361	13.25 386	0.21 159	0.66 79	0.77 250	0.41 220	0.28 183	8.06 367	3.85 384	1.57 304	1.20 215	0.13 151	0.14 136	0.26 161	12.71 395	0.41 174	0.42 232

DLNR_Zeroshot_test	11.48 390	37.23 404	0.46 316	54.89 404	0.21 207	0.37 269	49.84 404	0.47 289	0.22 182	0.80 347	0.59 271	0.62 281	0.36 245	3.08 372	63.85 404	73.41 404	9.38 391	5.61 389	2.77 333	0.65 307	1.83 333	1.41 252	0.13 151	0.22 240	0.37 250	0.38 236	0.43 196	0.48 248

GS-Stereo																							0.04 17	0.06 41	0.27 171	0.09 23	0.12 29	0.07 17

ASD4																								18.37 400

Low-res two-view benchmark