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 21	0.07 13	0.04 3	0.04 3	0.05 17	0.28 236	0.02 3	0.06 8	0.06 11	0.07 47	0.03 6	0.09 13	0.05 18	0.06 32	0.38 40	0.35 98	0.11 43	0.09 33	0.12 31	0.06 4	0.16 61	0.15 52	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.06 3	0.11 14	0.07 17

MM-Stereo_test1	0.11 31	0.11 68	0.07 26	0.06 24	0.04 5	0.05 6	0.02 3	0.08 44	0.06 11	0.07 47	0.03 6	0.10 22	0.04 4	0.04 3	0.39 43	0.25 34	0.12 57	0.08 17	0.13 39	0.21 143	0.13 40	0.15 52	0.05 47	0.04 5	0.08 12	0.34 230	0.13 49	0.07 17

U	0.14 58	0.09 45	0.05 10	0.05 10	0.06 33	0.04 3	0.02 3	0.09 68	0.06 11	0.09 68	0.02 3	0.12 40	0.10 85	0.07 48	0.77 132	0.44 151	0.15 75	0.11 61	0.15 62	0.09 49	0.27 100	0.26 83	0.03 3	0.06 53	0.13 79	0.10 45	0.11 14	0.09 49

CroCo-Stereo	0.12 43	0.07 13	0.04 3	0.05 10	0.05 17	0.04 3	0.02 3	0.08 44	0.06 11	0.06 30	0.02 3	0.10 22	0.06 42	0.07 48	0.85 171	0.38 118	0.11 43	0.09 33	0.16 65	0.06 4	0.22 86	0.18 63	0.04 22	0.05 27	0.10 43	0.09 28	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
GFORCE	0.08 3	0.06 3	0.07 26	0.06 24	0.07 49	0.05 6	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.04 4	0.03 6	0.13 50	0.04 4	0.05 15	0.30 16	0.30 62	0.08 6	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.10 11	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.07 17

FORCE_4.6	0.10 21	0.09 45	0.08 45	0.06 24	0.09 79	0.06 17	0.03 7	0.06 8	0.07 30	0.06 30	0.04 17	0.17 82	0.06 42	0.07 48	0.36 37	0.33 82	0.10 34	0.10 49	0.11 23	0.07 19	0.11 21	0.13 39	0.05 47	0.05 27	0.10 43	0.10 45	0.14 62	0.10 59

F5.5	0.11 31	0.07 13	0.08 45	0.06 24	0.06 33	0.06 17	0.03 7	0.07 31	0.08 50	0.06 30	0.04 17	0.14 65	0.05 18	0.06 32	0.35 33	0.57 215	0.09 20	0.09 33	0.14 51	0.07 19	0.11 21	0.11 27	0.05 47	0.05 27	0.10 43	0.09 28	0.12 33	0.10 59

F8.5	0.09 12	0.06 3	0.07 26	0.06 24	0.07 49	0.05 6	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.04 4	0.03 6	0.13 50	0.04 4	0.05 15	0.30 16	0.30 62	0.08 6	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.10 11	0.11 27	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.07 17

FORCE_9	0.08 3	0.06 3	0.07 26	0.06 24	0.07 49	0.05 6	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.04 4	0.03 6	0.13 50	0.04 4	0.05 15	0.30 16	0.30 62	0.08 6	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.10 11	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.07 17

FORCE_8	0.09 12	0.07 13	0.07 26	0.06 24	0.07 49	0.05 6	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.04 4	0.03 6	0.13 50	0.04 4	0.05 15	0.32 27	0.30 62	0.08 6	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.10 11	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.07 17

F7	0.09 12	0.07 13	0.07 26	0.06 24	0.06 33	0.05 6	0.03 7	0.07 31	0.06 11	0.06 30	0.03 6	0.12 40	0.05 18	0.05 15	0.32 27	0.33 82	0.08 6	0.08 17	0.10 12	0.07 19	0.10 11	0.10 14	0.04 22	0.04 5	0.08 12	0.09 28	0.12 33	0.07 17

FORCE_5	0.10 21	0.08 35	0.09 59	0.06 24	0.07 49	0.06 17	0.03 7	0.06 8	0.07 30	0.06 30	0.05 25	0.17 82	0.04 4	0.06 32	0.35 33	0.31 71	0.09 20	0.09 33	0.14 51	0.07 19	0.12 34	0.10 14	0.04 22	0.05 27	0.09 28	0.09 28	0.12 33	0.10 59

FORCE_6	0.10 21	0.07 13	0.07 26	0.07 55	0.05 17	0.06 17	0.03 7	0.08 44	0.08 50	0.04 4	0.04 17	0.14 65	0.06 42	0.05 15	0.31 22	0.32 80	0.09 20	0.09 33	0.11 23	0.07 19	0.14 44	0.22 77	0.04 22	0.05 27	0.09 28	0.08 15	0.14 62	0.08 37

over-9	0.08 3	0.07 13	0.07 26	0.06 24	0.04 5	0.06 17	0.03 7	0.06 8	0.07 30	0.05 14	0.05 25	0.12 40	0.04 4	0.05 15	0.30 16	0.28 47	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 28	0.09 28	0.11 14	0.09 49

testmc14	0.13 50	0.10 58	0.07 26	0.06 24	0.05 17	0.09 60	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.12 83	0.05 25	0.17 82	0.04 4	0.05 15	0.81 141	0.30 62	0.16 80	0.09 33	0.16 65	0.09 49	0.14 44	0.30 89	0.08 93	0.05 27	0.10 43	0.11 64	0.11 14	0.08 37

qqai	0.08 3	0.07 13	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.06 17	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 47	0.08 4	0.08 69	0.04 3	0.29 13	0.28 47	0.08 6	0.06 5	0.11 23	0.09 49	0.10 11	0.11 27	0.04 22	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.06 7

quiztm	0.08 3	0.07 13	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.09 60	0.03 7	0.06 8	0.05 6	0.04 4	0.04 17	0.09 13	0.05 18	0.06 32	0.28 11	0.29 55	0.08 6	0.05 3	0.09 5	0.09 49	0.10 11	0.08 4	0.04 22	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.12 33	0.06 7

LACA2	0.08 3	0.06 3	0.07 26	0.06 24	0.05 17	0.06 17	0.03 7	0.05 3	0.08 50	0.07 47	0.02 3	0.11 35	0.04 4	0.04 3	0.31 22	0.34 93	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 12	0.08 35	0.07 26	0.06 24	0.06 33	0.06 17	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.05 14	0.03 6	0.13 50	0.04 4	0.05 15	0.29 13	0.34 93	0.08 6	0.08 17	0.12 31	0.06 4	0.10 11	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 28	0.09 28	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 80	0.09 45	0.09 59	0.08 71	0.06 33	0.30 246	0.03 7	0.07 31	0.09 59	0.10 76	0.05 25	0.13 50	0.08 69	0.09 74	0.72 117	0.35 98	0.13 66	0.10 49	0.14 51	0.12 74	0.14 44	1.03 201	0.11 134	0.06 53	0.10 43	0.36 242	0.14 62	0.07 17

111111	0.13 50	0.08 35	0.06 18	0.06 24	0.07 49	0.10 67	0.03 7	0.06 8	0.07 30	0.03 3	0.06 36	0.14 65	0.06 42	0.10 81	0.50 58	0.25 34	0.11 43	0.09 33	0.15 62	0.07 19	0.37 127	0.60 134	0.05 47	0.05 27	0.08 12	0.08 15	0.09 10	0.05 3

MLG-Stereo_test2	0.14 58	0.12 75	0.06 18	0.05 10	0.06 33	0.31 250	0.03 7	0.09 68	0.07 30	0.09 68	0.22 164	0.12 40	0.05 18	0.07 48	0.60 79	0.39 123	0.15 75	0.13 78	0.21 89	0.10 59	0.21 84	0.21 72	0.05 47	0.04 5	0.10 43	0.08 15	0.15 69	0.10 59

MLG-Stereo_test1	0.11 31	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.05 17	0.36 284	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.07 47	0.04 17	0.09 13	0.05 18	0.06 32	0.38 40	0.33 82	0.12 57	0.09 33	0.13 39	0.06 4	0.17 66	0.18 63	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.07 8	0.12 33	0.07 17

LG-Stereo	0.13 50	0.07 13	0.05 10	0.06 24	0.06 33	0.21 184	0.03 7	0.09 68	0.08 50	0.09 68	0.32 229	0.16 75	0.05 18	0.06 32	0.67 99	0.31 71	0.11 43	0.09 33	0.18 75	0.08 39	0.14 44	0.12 36	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.12 76	0.11 14	0.07 17

MM-Stereo_test3	0.09 12	0.08 35	0.04 3	0.06 24	0.04 5	0.05 6	0.03 7	0.10 75	0.07 30	0.07 47	0.04 17	0.09 13	0.04 4	0.04 3	0.23 6	0.30 62	0.12 57	0.07 10	0.12 31	0.20 127	0.11 21	0.11 27	0.05 47	0.04 5	0.07 3	0.08 15	0.16 75	0.07 17

MM-Stereo_test2	0.17 77	0.13 84	0.08 45	0.07 55	0.05 17	0.06 17	0.03 7	0.08 44	0.06 11	0.09 68	0.04 17	0.11 35	0.05 18	0.05 15	0.50 58	0.40 130	0.12 57	0.10 49	0.13 39	0.27 175	0.18 72	0.64 143	0.06 65	0.05 27	0.09 28	0.84 329	0.11 14	0.08 37

GREAT-IGEV	0.17 77	0.09 45	0.08 45	0.05 10	0.04 5	0.24 210	0.03 7	0.08 44	0.10 75	0.06 30	0.06 36	0.15 72	0.05 18	0.06 32	0.84 161	0.30 62	0.12 57	0.09 33	0.13 39	0.12 74	0.11 21	1.21 235	0.06 65	0.12 115	0.08 12	0.08 15	0.17 82	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 31	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.07 49	0.08 52	0.03 7	0.09 68	0.08 50	0.08 60	0.07 47	0.10 22	0.05 18	0.06 32	0.42 45	0.22 25	0.10 34	0.08 17	0.11 23	0.20 127	0.11 21	0.47 113	0.04 22	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.07 4	0.06 7

IGEV-Stereo++	0.15 66	0.10 58	0.06 18	0.07 55	0.07 49	0.09 60	0.03 7	0.07 31	0.07 30	0.06 30	0.09 72	0.15 72	0.07 58	0.14 111	0.48 55	0.26 40	0.11 43	0.10 49	0.17 68	0.09 49	0.15 53	1.09 210	0.05 47	0.05 27	0.08 12	0.09 28	0.18 87	0.08 37

AIO-Stereo	0.11 31	0.09 45	0.09 59	0.08 71	0.06 33	0.12 98	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 14	0.06 36	0.12 40	0.05 18	0.05 15	0.46 52	0.34 93	0.22 107	0.10 49	0.21 89	0.12 74	0.13 40	0.12 36	0.04 22	0.05 27	0.08 12	0.10 45	0.13 49	0.06 7

RSM	0.11 31	0.09 45	0.09 59	0.07 55	0.06 33	0.14 118	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 14	0.07 47	0.13 50	0.06 42	0.04 3	0.51 61	0.26 40	0.10 34	0.10 49	0.14 51	0.11 65	0.17 66	0.13 39	0.04 22	0.06 53	0.09 28	0.11 64	0.13 49	0.07 17

CroCo-Stereo Lap2	0.12 43	0.07 13	0.05 10	0.05 10	0.06 33	0.04 3	0.03 7	0.08 44	0.06 11	0.11 80	0.03 6	0.12 40	0.06 42	0.08 60	0.59 77	0.36 105	0.11 43	0.10 49	0.12 31	0.07 19	0.25 94	0.17 60	0.04 22	0.07 70	0.11 67	0.11 64	0.11 14	0.08 37

CR-Stereo	0.11 31	0.10 58	0.08 45	0.07 55	0.07 49	0.07 40	0.04 35	0.08 44	0.09 59	0.06 30	0.07 47	0.09 13	0.06 42	0.08 60	0.49 56	0.28 47	0.10 34	0.11 61	0.14 51	0.08 39	0.13 40	0.13 39	0.03 3	0.05 27	0.10 43	0.10 45	0.12 33	0.11 71

FORCE_4.7	0.10 21	0.08 35	0.09 59	0.08 71	0.10 89	0.07 40	0.04 35	0.08 44	0.08 50	0.06 30	0.06 36	0.21 106	0.05 18	0.06 32	0.35 33	0.20 15	0.13 66	0.11 61	0.13 39	0.07 19	0.15 53	0.11 27	0.04 22	0.06 53	0.10 43	0.09 28	0.13 49	0.10 59

F4.4	0.10 21	0.08 35	0.09 59	0.07 55	0.11 97	0.07 40	0.04 35	0.08 44	0.07 30	0.05 14	0.06 36	0.14 65	0.05 18	0.07 48	0.44 49	0.20 15	0.10 34	0.10 49	0.14 51	0.08 39	0.12 34	0.10 14	0.05 47	0.06 53	0.09 28	0.10 45	0.14 62	0.13 84

FORCE_4.5	0.10 21	0.07 13	0.08 45	0.06 24	0.09 79	0.06 17	0.04 35	0.08 44	0.07 30	0.07 47	0.06 36	0.12 40	0.05 18	0.06 32	0.41 44	0.28 47	0.09 20	0.09 33	0.12 31	0.07 19	0.17 66	0.11 27	0.04 22	0.05 27	0.10 43	0.11 64	0.13 49	0.10 59

FORCE_4	0.12 43	0.08 35	0.08 45	0.08 71	0.09 79	0.06 17	0.04 35	0.09 68	0.09 59	0.08 60	0.08 61	0.13 50	0.05 18	0.06 32	0.57 70	0.21 21	0.10 34	0.10 49	0.14 51	0.07 19	0.13 40	0.29 86	0.05 47	0.05 27	0.11 67	0.11 64	0.17 82	0.12 78

LACA_dic	0.11 31	0.10 58	0.08 45	0.07 55	0.07 49	0.07 40	0.04 35	0.07 31	0.09 59	0.24 119	0.05 25	0.10 22	0.07 58	0.07 48	0.33 30	0.36 105	0.10 34	0.11 61	0.13 39	0.08 39	0.11 21	0.13 39	0.03 3	0.06 53	0.10 43	0.10 45	0.13 49	0.11 71

GREATEN-IGEV_RVC	0.13 50	0.09 45	0.08 45	0.05 10	0.06 33	0.06 17	0.04 35	0.09 68	0.09 59	0.07 47	0.07 47	0.14 65	0.05 18	0.08 60	0.92 190	0.28 47	0.11 43	0.10 49	0.18 75	0.08 39	0.14 44	0.25 81	0.06 65	0.06 53	0.10 43	0.10 45	0.16 75	0.10 59

over-6	0.09 12	0.08 35	0.08 45	0.08 71	0.05 17	0.06 17	0.04 35	0.07 31	0.09 59	0.06 30	0.08 61	0.17 82	0.05 18	0.06 32	0.31 22	0.20 15	0.09 20	0.09 33	0.14 51	0.06 4	0.10 11	0.10 14	0.04 22	0.05 27	0.09 28	0.10 45	0.12 33	0.10 59

over v1	0.09 12	0.07 13	0.07 26	0.07 55	0.05 17	0.06 17	0.04 35	0.06 8	0.06 11	0.05 14	0.06 36	0.13 50	0.05 18	0.05 15	0.30 16	0.20 15	0.08 6	0.08 17	0.11 23	0.06 4	0.09 5	0.10 14	0.03 3	0.05 27	0.09 28	0.10 45	0.11 14	0.08 37

over-8	0.08 3	0.07 13	0.07 26	0.06 24	0.04 5	0.06 17	0.04 35	0.06 8	0.07 30	0.05 14	0.05 25	0.11 35	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 28	0.09 28	0.11 14	0.09 49

MCSU-Stereo	0.13 50	0.09 45	0.09 59	0.06 24	0.06 33	0.06 17	0.04 35	0.06 8	0.10 75	0.21 106	0.06 36	0.16 75	0.05 18	0.06 32	0.85 171	0.24 31	0.12 57	0.08 17	0.13 39	0.08 39	0.12 34	0.19 68	0.07 83	0.05 27	0.11 67	0.10 45	0.19 95	0.12 78

TS12	0.11 31	0.10 58	0.08 45	0.07 55	0.07 49	0.07 40	0.04 35	0.07 31	0.09 59	0.24 119	0.05 25	0.10 22	0.07 58	0.07 48	0.33 30	0.36 105	0.10 34	0.11 61	0.13 39	0.08 39	0.11 21	0.13 39	0.03 3	0.06 53	0.10 43	0.10 45	0.13 49	0.11 71

LACA1	0.10 21	0.09 45	0.08 45	0.06 24	0.08 71	0.06 17	0.04 35	0.06 8	0.10 75	0.06 30	0.05 25	0.10 22	0.07 58	0.08 60	0.36 37	0.39 123	0.09 20	0.11 61	0.11 23	0.07 19	0.11 21	0.11 27	0.04 22	0.05 27	0.10 43	0.10 45	0.12 33	0.10 59

MatchStereo	0.11 31	0.10 58	0.09 59	0.05 10	0.08 71	0.07 40	0.04 35	0.08 44	0.12 96	0.04 4	0.07 47	0.08 4	0.10 85	0.09 74	0.43 48	0.25 34	0.12 57	0.11 61	0.10 12	0.10 59	0.15 53	0.26 83	0.04 22	0.08 80	0.10 43	0.11 64	0.10 11	0.09 49
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 85	0.07 13	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.05 6	0.04 35	0.08 44	1.04 359	0.05 14	0.56 281	0.08 4	1.68 352	0.04 3	0.18 3	0.13 4	0.08 6	0.06 5	0.08 3	0.06 4	0.11 21	0.08 4	0.06 65	0.05 27	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.06 7

NLMM1	0.21 93	0.08 35	0.05 10	0.05 10	0.05 17	0.06 17	0.04 35	0.08 44	1.15 369	0.06 30	0.58 285	0.10 22	1.76 355	0.06 32	0.36 37	0.21 21	0.08 6	0.08 17	0.11 23	0.07 19	0.16 61	0.10 14	0.06 65	0.06 53	0.10 43	0.09 28	0.13 49	0.07 17

NLSM3	0.08 3	0.07 13	0.06 18	0.06 24	0.05 17	0.05 6	0.04 35	0.08 44	0.09 59	0.06 30	0.09 72	0.08 4	0.07 58	0.06 32	0.21 4	0.14 5	0.10 34	0.09 33	0.10 12	0.07 19	0.11 21	0.08 4	0.05 47	0.05 27	0.09 28	0.11 64	0.12 33	0.09 49

NLCSM	0.17 77	0.06 3	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.06 17	0.04 35	0.09 68	0.98 358	0.05 14	0.52 276	0.08 4	1.58 348	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 22	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.05 3

VIP-Stereo	0.14 58	0.11 68	0.11 88	0.08 71	0.06 33	0.08 52	0.04 35	0.11 80	0.08 50	0.09 68	0.12 96	0.20 102	0.06 42	0.07 48	0.69 107	0.40 130	0.18 89	0.13 78	0.18 75	0.17 106	0.19 75	0.13 39	0.06 65	0.08 80	0.12 75	0.10 45	0.13 49	0.14 91

MonStereo	0.11 31	0.08 35	0.07 26	0.06 24	0.06 33	0.05 6	0.04 35	0.06 8	0.07 30	0.07 47	0.07 47	0.09 13	0.06 42	0.08 60	0.70 108	0.20 15	0.11 43	0.09 33	0.12 31	0.07 19	0.12 34	0.13 39	0.05 47	0.04 5	0.10 43	0.10 45	0.12 33	0.11 71

GASTEREO	0.18 80	0.09 45	0.09 59	0.08 71	0.05 17	0.30 246	0.04 35	0.07 31	0.08 50	0.10 76	0.05 25	0.13 50	0.08 69	0.08 60	0.70 108	0.36 105	0.13 66	0.10 49	0.14 51	0.11 65	0.14 44	1.06 206	0.12 147	0.06 53	0.10 43	0.29 201	0.15 69	0.07 17

LG-Stereo_L2	0.21 93	0.16 104	0.09 59	0.07 55	0.11 97	0.23 201	0.04 35	0.19 105	0.12 96	0.26 132	0.23 170	0.25 126	0.11 94	0.17 140	0.63 88	0.52 198	0.24 119	0.16 99	0.29 116	0.25 169	0.40 133	0.44 106	0.07 83	0.08 80	0.15 95	0.12 76	0.16 75	0.16 100

LG-Stereo_L1	0.21 93	0.16 104	0.09 59	0.07 55	0.11 97	0.24 210	0.04 35	0.19 105	0.12 96	0.27 136	0.23 170	0.23 115	0.11 94	0.17 140	0.60 79	0.53 204	0.24 119	0.16 99	0.33 130	0.27 175	0.40 133	0.44 106	0.06 65	0.08 80	0.15 95	0.11 64	0.17 82	0.16 100

CoSv	0.09 12	0.11 68	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.09 60	0.04 35	0.08 44	0.06 11	0.06 30	0.03 6	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.29 13	0.30 62	0.11 43	0.07 10	0.13 39	0.06 4	0.12 34	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.11 67	0.07 8	0.10 11	0.06 7

DEFOM-Stereo	0.14 58	0.12 75	0.09 59	0.08 71	0.08 71	0.11 81	0.04 35	0.10 75	0.07 30	0.08 60	0.10 78	0.12 40	0.06 42	0.07 48	0.51 61	0.29 55	0.17 86	0.14 85	0.17 68	0.10 59	0.32 112	0.16 57	0.08 93	0.07 70	0.12 75	0.13 87	0.25 123	0.13 84

RAStereo	0.16 71	0.12 75	0.08 45	0.06 24	0.08 71	0.06 17	0.04 35	0.10 75	0.07 30	0.20 105	0.04 17	0.14 65	0.06 42	0.09 74	0.96 199	0.35 98	0.18 89	0.13 78	0.20 84	0.08 39	0.46 148	0.23 79	0.05 47	0.06 53	0.13 79	0.11 64	0.12 33	0.11 71

Occ-G	0.15 66	0.13 84	0.10 81	0.09 84	0.08 71	0.12 98	0.04 35	0.08 44	0.06 11	0.05 14	0.10 78	0.10 22	0.06 42	0.06 32	0.49 56	0.31 71	0.13 66	0.13 78	0.84 263	0.09 49	0.21 84	0.20 71	0.06 65	0.07 70	0.10 43	0.08 15	0.18 87	0.09 49

IGEV-Stereo+	0.31 138	0.72 353	0.08 45	0.12 111	0.10 89	0.34 272	0.04 35	0.20 111	0.12 96	0.30 162	0.59 287	0.21 106	0.38 275	0.13 100	0.64 90	0.51 193	0.19 97	0.19 116	0.30 118	0.34 212	0.51 167	0.56 122	0.13 167	0.07 70	0.13 79	1.20 352	0.14 62	0.12 78

RSM++	0.12 43	0.10 58	0.09 59	0.08 71	0.07 49	0.10 67	0.04 35	0.08 44	0.07 30	0.06 30	0.07 47	0.13 50	0.07 58	0.04 3	0.50 58	0.26 40	0.12 57	0.11 61	0.14 51	0.11 65	0.20 80	0.14 47	0.06 65	0.10 100	0.11 67	0.09 28	0.13 49	0.08 37

MoCha-V2	0.15 66	0.09 45	0.09 59	0.06 24	0.07 49	0.16 138	0.04 35	0.07 31	0.04 3	0.06 30	0.08 61	0.12 40	0.16 125	0.05 15	0.79 136	0.24 31	0.11 43	0.09 33	0.13 39	0.21 143	0.16 61	0.76 160	0.04 22	0.05 27	0.09 28	0.09 28	0.08 5	0.05 3

AEACV	0.25 110	0.17 110	0.11 88	0.09 84	0.07 49	0.15 127	0.04 35	0.08 44	0.06 11	0.07 47	0.07 47	0.13 50	0.08 69	0.12 96	1.39 250	0.79 271	0.16 80	0.14 85	0.25 96	0.19 120	0.24 92	1.00 194	0.10 115	0.07 70	0.10 43	0.95 339	0.14 62	0.08 37

CR-RVC	0.12 43	0.12 75	0.09 59	0.06 24	0.09 79	0.06 17	0.05 66	0.07 31	0.10 75	0.07 47	0.07 47	0.10 22	0.07 58	0.08 60	0.46 52	0.33 82	0.11 43	0.12 75	0.19 78	0.09 49	0.15 53	0.15 52	0.04 22	0.07 70	0.11 67	0.12 76	0.15 69	0.14 91

NBS	0.18 80	0.10 58	0.07 26	0.05 10	0.07 49	0.06 17	0.05 66	0.15 93	0.11 89	0.21 106	0.03 6	0.26 133	0.25 195	0.13 100	0.87 182	0.36 105	0.20 100	0.15 92	0.21 89	0.13 85	0.43 143	0.32 91	0.07 83	0.08 80	0.15 95	0.14 91	0.14 62	0.14 91

DF_test	0.33 145	0.17 110	0.14 133	0.10 89	0.12 108	0.10 67	0.05 66	0.27 141	0.19 165	0.29 154	0.10 78	0.35 202	0.33 245	0.14 111	1.21 237	0.74 261	0.38 218	0.33 235	0.25 96	0.38 231	1.20 264	1.02 198	0.12 147	0.13 136	0.15 95	0.18 122	0.19 95	0.17 111

TS	0.16 71	0.13 84	0.11 88	0.10 89	0.11 97	0.10 67	0.05 66	0.17 98	0.10 75	0.08 60	0.14 115	0.16 75	0.10 85	0.09 74	0.52 63	0.47 174	0.14 71	0.14 85	0.25 96	0.11 65	0.23 90	0.18 63	0.07 83	0.09 91	0.18 121	0.15 95	0.19 95	0.19 120

LACA3	0.12 43	0.10 58	0.09 59	0.07 55	0.07 49	0.08 52	0.05 66	0.07 31	0.10 75	0.08 60	0.06 36	0.14 65	0.06 42	0.08 60	0.47 54	0.36 105	0.09 20	0.11 61	0.15 62	0.08 39	0.14 44	0.14 47	0.04 22	0.06 53	0.12 75	0.11 64	0.13 49	0.12 78

DispViT+	0.12 43	0.09 45	0.09 59	0.10 89	0.09 79	0.07 40	0.05 66	0.08 44	0.10 75	0.09 68	0.09 72	0.11 35	0.07 58	0.07 48	0.44 49	0.28 47	0.09 20	0.11 61	0.12 31	0.09 49	0.11 21	0.14 47	0.05 47	0.09 91	0.09 28	0.15 95	0.12 33	0.13 84

BridgeDepth_RVC	0.14 58	0.13 84	0.10 81	0.08 71	0.09 79	0.08 52	0.05 66	0.12 83	0.12 96	0.10 76	0.08 61	0.12 40	0.08 69	0.08 60	0.57 70	0.33 82	0.11 43	0.12 75	0.19 78	0.11 65	0.15 53	0.14 47	0.06 65	0.07 70	0.13 79	0.17 104	0.15 69	0.17 111
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.20 89	0.07 13	0.05 10	0.06 24	0.05 17	0.07 40	0.05 66	0.08 44	1.05 360	0.05 14	0.67 299	0.09 13	1.81 356	0.07 48	0.23 6	0.14 5	0.09 20	0.07 10	0.09 5	0.07 19	0.14 44	0.08 4	0.06 65	0.05 27	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.08 37

WQFJX	0.20 89	0.07 13	0.05 10	0.05 10	0.05 17	0.07 40	0.05 66	0.06 8	1.06 363	0.05 14	0.59 287	0.08 4	1.70 353	0.04 3	0.31 22	0.14 5	0.08 6	0.07 10	0.09 5	0.07 19	0.09 5	0.08 4	0.06 65	0.05 27	0.08 12	0.09 28	0.11 14	0.08 37

NLMM	0.20 89	0.07 13	0.05 10	0.06 24	0.05 17	0.07 40	0.05 66	0.08 44	1.05 360	0.05 14	0.67 299	0.09 13	1.81 356	0.07 48	0.23 6	0.14 5	0.09 20	0.07 10	0.09 5	0.07 19	0.14 44	0.08 4	0.06 65	0.05 27	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.08 37

NLSM1	0.22 99	0.07 13	0.05 10	0.06 24	0.06 33	0.08 52	0.05 66	0.10 75	1.10 367	0.05 14	0.67 299	0.10 22	1.75 354	0.05 15	0.32 27	0.25 34	0.09 20	0.07 10	0.10 12	0.07 19	0.11 21	0.11 27	0.06 65	0.05 27	0.09 28	0.09 28	0.12 33	0.07 17

GEAStereo	0.16 71	0.12 75	0.18 173	0.10 89	0.07 49	0.13 106	0.05 66	0.08 44	0.07 30	0.08 60	0.05 25	0.18 92	0.05 18	0.12 96	0.82 155	0.23 28	0.15 75	0.11 61	0.19 78	0.13 85	0.20 80	0.32 91	0.05 47	0.07 70	0.36 258	0.10 45	0.16 75	0.09 49

gasm-f	0.16 71	0.12 75	0.18 173	0.10 89	0.07 49	0.13 106	0.05 66	0.08 44	0.07 30	0.08 60	0.05 25	0.18 92	0.05 18	0.12 96	0.82 155	0.23 28	0.15 75	0.11 61	0.19 78	0.13 85	0.20 80	0.32 91	0.05 47	0.07 70	0.36 258	0.10 45	0.16 75	0.09 49

AdaDepth	0.14 58	0.11 68	0.07 26	0.07 55	0.08 71	0.17 148	0.05 66	0.08 44	0.08 50	0.06 30	0.08 61	0.10 22	0.06 42	0.11 86	0.57 70	0.37 114	0.14 71	0.12 75	0.22 92	0.17 106	0.15 53	0.21 72	0.04 22	0.06 53	0.10 43	0.11 64	0.17 82	0.11 71

MLG-Stereo_test3	0.25 110	0.11 68	0.09 59	0.11 104	0.14 128	0.14 118	0.05 66	0.11 80	0.09 59	0.17 97	0.10 78	0.19 97	0.08 69	0.09 74	0.66 94	0.38 118	0.17 86	0.15 92	2.15 338	0.11 65	0.29 104	0.75 158	0.05 47	0.08 80	0.11 67	0.10 45	0.18 87	0.12 78

LGtest1	0.21 93	0.15 94	0.12 103	0.10 89	0.14 128	0.35 277	0.05 66	0.14 90	0.13 106	0.12 83	0.34 239	0.16 75	0.13 110	0.10 81	0.74 120	0.48 179	0.23 110	0.23 152	0.25 96	0.20 127	0.29 104	0.44 106	0.08 93	0.10 100	0.14 88	0.12 76	0.18 87	0.15 96

SGD-Stereo	0.37 175	0.13 84	0.10 81	0.09 84	0.09 79	0.11 81	0.05 66	0.13 86	0.12 96	0.14 88	0.08 61	0.28 146	0.15 121	0.10 81	4.91 344	0.59 222	0.29 160	0.18 111	0.37 145	0.33 205	0.47 155	0.33 95	0.10 115	0.09 91	0.14 88	0.16 100	0.22 112	0.19 120

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 127	0.18 121	0.12 103	0.11 104	0.12 108	0.10 67	0.05 66	0.23 122	0.14 114	0.30 162	0.13 105	0.27 141	0.17 135	0.11 86	1.00 206	0.40 130	0.29 160	0.30 213	0.36 142	0.34 212	0.56 182	1.17 227	0.17 232	0.10 100	0.15 95	0.48 288	0.23 114	0.22 137

AIO-test2	0.10 21	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.08 71	0.08 52	0.05 66	0.06 8	0.07 30	0.05 14	0.08 61	0.10 22	0.05 18	0.04 3	0.58 76	0.15 9	0.09 20	0.07 10	0.09 5	0.13 85	0.11 21	0.19 68	0.03 3	0.08 80	0.09 28	0.07 8	0.06 3	0.06 7

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 119	0.18 121	0.11 88	0.12 111	0.11 97	0.35 277	0.05 66	0.23 122	0.14 114	0.30 162	0.21 156	0.24 118	0.35 256	0.13 100	0.76 130	0.60 223	0.27 140	0.28 199	0.32 127	0.33 205	0.61 194	0.60 134	0.09 105	0.08 80	0.14 88	0.38 252	0.24 119	0.14 91

UniTT-Stereo	0.24 107	0.15 94	0.11 88	0.09 84	0.11 97	0.09 60	0.05 66	0.16 95	0.11 89	0.21 106	0.09 72	0.19 97	0.15 121	0.27 224	1.23 238	0.46 171	0.23 110	0.18 111	0.63 225	0.13 85	0.53 174	0.37 100	0.10 115	0.12 115	0.17 114	0.23 147	0.15 69	0.17 111

iRaftStereo_RVC	0.16 71	0.15 94	0.11 88	0.10 89	0.10 89	0.09 60	0.05 66	0.17 98	0.09 59	0.15 90	0.15 120	0.18 92	0.09 79	0.18 159	0.38 40	0.28 47	0.20 100	0.14 85	0.19 78	0.12 74	0.34 119	0.30 89	0.07 83	0.09 91	0.14 88	0.12 76	0.18 87	0.13 84

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 85	0.15 94	0.11 88	0.11 104	0.12 108	0.09 60	0.06 88	0.15 93	0.12 96	0.22 109	0.12 96	0.17 82	0.10 85	0.20 172	0.96 199	0.37 114	0.18 89	0.13 78	0.39 150	0.10 59	0.24 92	0.21 72	0.06 65	0.08 80	0.13 79	0.14 91	0.21 106	0.16 100

small-0shot	0.42 202	0.15 94	0.11 88	0.09 84	0.13 121	0.11 81	0.06 88	0.28 153	0.23 212	0.28 144	0.11 89	0.42 241	0.44 292	0.26 213	0.75 127	1.20 323	0.47 272	0.51 328	0.33 130	0.38 231	1.76 340	2.12 354	0.09 105	0.13 136	0.21 140	0.19 128	0.20 102	0.29 182

WAFT-Stereo (ZS)	0.36 171	0.14 90	0.11 88	0.08 71	0.11 97	0.10 67	0.06 88	0.27 141	0.21 188	0.28 144	0.19 147	0.36 207	0.35 256	0.19 162	0.73 119	0.91 296	0.42 245	0.26 181	0.25 96	0.40 247	1.61 326	1.47 281	0.14 183	0.15 163	0.23 148	0.17 104	0.21 106	0.24 150

LG-G_1	0.23 102	0.15 94	0.11 88	0.12 111	0.15 140	0.24 210	0.06 88	0.13 86	0.09 59	0.11 80	0.18 134	0.17 82	0.11 94	0.15 123	0.70 108	0.44 151	0.21 104	0.19 116	0.26 104	0.17 106	0.32 112	1.48 282	0.06 65	0.09 91	0.13 79	0.12 76	0.18 87	0.16 100

LG-G	0.23 102	0.15 94	0.11 88	0.12 111	0.15 140	0.24 210	0.06 88	0.13 86	0.09 59	0.11 80	0.18 134	0.17 82	0.11 94	0.15 123	0.70 108	0.44 151	0.21 104	0.19 116	0.26 104	0.17 106	0.32 112	1.48 282	0.06 65	0.09 91	0.13 79	0.12 76	0.18 87	0.16 100

plain	0.21 93	0.20 149	0.12 103	0.11 104	0.14 128	0.10 67	0.06 88	0.22 117	0.11 89	0.23 112	0.08 61	0.22 112	0.11 94	0.17 140	0.66 94	0.45 162	0.25 127	0.20 123	0.26 104	0.12 74	0.46 148	0.42 104	0.07 83	0.14 152	0.17 114	0.17 104	0.19 95	0.21 133

MaDis-Stereo	0.19 85	0.16 104	0.11 88	0.07 55	0.10 89	0.06 17	0.06 88	0.12 83	0.10 75	0.19 102	0.08 61	0.19 97	0.08 69	0.14 111	0.52 63	0.39 123	0.24 119	0.18 111	0.30 118	0.12 74	0.46 148	0.36 99	0.07 83	0.10 100	0.19 130	0.23 147	0.20 102	0.25 157

LL-Strereo2	0.28 123	0.17 110	0.14 133	0.12 111	0.11 97	0.10 67	0.06 88	0.29 161	0.16 130	0.30 162	0.14 115	0.22 112	0.11 94	0.34 271	0.56 67	0.42 138	0.23 110	0.17 106	0.39 150	0.17 106	0.70 207	1.53 294	0.10 115	0.11 110	0.24 157	0.17 104	0.25 123	0.17 111

anonymousdsp	0.23 102	0.12 75	0.11 88	0.12 111	0.10 89	0.12 98	0.06 88	0.16 95	0.09 59	0.15 90	0.79 314	0.15 72	0.07 58	0.10 81	0.84 161	0.30 62	0.18 89	0.14 85	0.22 92	0.24 167	0.25 94	1.12 218	0.17 232	0.09 91	0.12 75	0.09 28	0.23 114	0.10 59

ARAFT	0.27 119	0.17 110	0.12 103	0.15 143	0.12 108	0.12 98	0.06 88	0.20 111	0.13 106	0.36 225	0.15 120	0.29 157	0.11 94	0.27 224	0.88 187	0.39 123	0.27 140	0.24 163	0.52 197	0.13 85	0.50 164	0.90 179	0.09 105	0.11 110	0.21 140	0.14 91	0.38 178	0.18 117

AFF-stereo	0.22 99	0.19 133	0.15 141	0.14 135	0.12 108	0.14 118	0.06 88	0.24 130	0.13 106	0.29 154	0.12 96	0.24 118	0.10 85	0.08 60	0.60 79	0.38 118	0.18 89	0.19 116	0.48 173	0.12 74	0.28 101	0.56 122	0.08 93	0.10 100	0.19 130	0.18 122	0.43 212	0.16 100

RAFT + AFF	0.42 202	0.12 75	0.09 59	0.13 122	0.07 49	0.11 81	0.06 88	0.17 98	0.10 75	0.19 102	0.10 78	0.28 146	0.08 69	0.11 86	7.47 380	0.33 82	0.20 100	0.11 61	0.33 130	0.10 59	0.39 131	0.16 57	0.07 83	0.09 91	0.16 107	0.11 64	0.13 49	0.09 49

RYNet	0.49 242	0.11 68	0.10 81	0.08 71	0.09 79	0.10 67	0.06 88	0.13 86	0.18 156	0.10 76	0.10 78	0.13 50	0.08 69	0.08 60	9.58 395	0.37 114	0.14 71	0.22 140	0.17 68	0.09 49	0.19 75	0.12 36	0.15 207	0.09 91	0.14 88	0.33 225	0.24 119	0.13 84

depth_test_26	0.39 190	0.24 215	0.15 141	0.13 122	0.13 121	0.11 81	0.07 101	0.38 250	0.22 198	0.42 262	0.13 105	0.54 284	0.32 237	0.15 123	1.00 206	0.77 266	0.47 272	0.31 223	0.40 156	0.43 257	1.65 329	1.40 266	0.15 207	0.14 152	0.25 166	0.20 134	0.25 123	0.25 157

GSStereo	0.14 58	0.11 68	0.12 103	0.07 55	0.07 49	0.13 106	0.07 101	0.06 8	0.10 75	0.07 47	0.07 47	0.17 82	0.05 18	0.04 3	0.56 67	0.29 55	0.26 134	0.10 49	0.20 84	0.12 74	0.19 75	0.23 79	0.04 22	0.06 53	0.27 187	0.09 28	0.12 33	0.07 17

StereoVision	0.13 50	0.10 58	0.07 26	0.06 24	0.07 49	0.07 40	0.07 101	0.10 75	0.13 106	0.09 68	0.07 47	0.16 75	0.07 58	0.11 86	0.56 67	0.29 55	0.14 71	0.13 78	0.17 68	0.09 49	0.18 72	0.15 52	0.04 22	0.08 80	0.15 95	0.13 87	0.19 95	0.15 96

MIF-Stereo (partial)	0.23 102	0.20 149	0.12 103	0.10 89	0.12 108	0.10 67	0.07 101	0.17 98	0.14 114	0.18 100	0.10 78	0.20 102	0.11 94	0.17 140	1.11 230	0.44 151	0.25 127	0.21 132	0.26 104	0.13 85	0.49 158	0.32 91	0.08 93	0.14 152	0.17 114	0.17 104	0.38 178	0.20 124

MIM_Stereo	0.26 115	0.18 121	0.14 133	0.15 143	0.14 128	0.24 210	0.07 101	0.27 141	0.11 89	0.24 119	0.12 96	0.20 102	0.12 104	0.17 140	0.85 171	0.44 151	0.24 119	0.19 116	0.54 201	0.20 127	0.46 148	0.70 149	0.08 93	0.12 115	0.17 114	0.29 201	0.34 155	0.16 100

test_5	0.22 99	0.19 133	0.11 88	0.11 104	0.07 49	0.21 184	0.07 101	0.32 192	0.10 75	0.17 97	0.21 156	0.24 118	0.21 167	0.08 60	0.97 203	0.46 171	0.16 80	0.15 92	0.26 104	0.11 65	0.23 90	0.46 112	0.06 65	0.12 115	0.16 107	0.17 104	0.33 146	0.20 124

SA	0.30 131	0.21 161	0.14 133	0.14 135	0.14 128	0.15 127	0.07 101	0.35 220	0.16 130	0.31 176	0.12 96	0.41 237	0.14 113	0.20 172	0.74 120	0.56 213	0.27 140	0.30 213	0.58 215	0.21 143	0.49 158	0.88 177	0.08 93	0.15 163	0.27 187	0.28 189	0.56 262	0.26 166

AnonymousM	0.60 265	0.18 121	0.13 116	0.13 122	0.11 97	0.31 250	0.07 101	0.35 220	0.23 212	0.31 176	0.42 256	0.28 146	0.31 228	0.37 286	1.34 246	0.89 294	0.44 257	0.33 235	0.42 160	0.57 298	0.97 232	1.20 231	0.17 232	0.34 300	0.16 107	0.82 327	2.20 385	3.23 380

derf	0.08 3	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.04 5	0.05 6	0.08 109	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.06 36	0.08 4	0.08 69	0.05 15	0.31 22	0.18 11	0.07 3	0.06 5	0.09 5	0.08 39	0.09 5	0.10 14	0.04 22	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.08 5	0.05 3

DFGA-Net	0.18 80	0.17 110	0.10 81	0.13 122	0.08 71	0.10 67	0.08 109	0.19 105	0.10 75	0.28 144	0.11 89	0.18 92	0.09 79	0.13 100	0.68 104	0.27 44	0.20 100	0.15 92	0.28 114	0.12 74	0.22 86	0.17 60	0.08 93	0.12 115	0.15 95	0.12 76	0.35 158	0.14 91

castereo++	0.43 206	0.19 133	0.17 162	0.19 188	0.15 140	0.44 311	0.08 109	0.30 169	0.20 177	0.34 201	0.18 134	0.45 255	0.35 256	0.15 123	0.78 133	0.73 259	0.43 252	0.32 229	0.57 211	0.43 257	1.42 290	1.35 258	0.22 273	0.16 180	0.24 157	0.33 225	1.16 345	0.33 211

trnet	0.35 163	0.23 200	0.19 187	0.17 170	0.20 209	0.14 118	0.08 109	0.35 220	0.20 177	0.35 210	0.21 156	0.38 217	0.31 228	0.14 111	0.78 133	0.76 265	0.40 230	0.30 213	0.43 166	0.52 291	0.98 235	0.80 168	0.12 147	0.15 163	0.25 166	0.24 160	0.37 172	0.32 205

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 127	0.16 104	0.16 150	0.15 143	0.13 121	0.14 118	0.08 109	0.29 161	0.23 212	0.28 144	0.29 213	0.26 133	0.17 135	0.17 140	0.79 136	0.54 206	0.27 140	0.24 163	0.32 127	0.20 127	0.42 140	1.19 230	0.10 115	0.13 136	0.23 148	0.33 225	0.21 106	0.28 176

CASnet	0.31 138	0.22 178	0.14 133	0.15 143	0.17 178	0.17 148	0.08 109	0.30 169	0.18 156	0.34 201	0.21 156	0.38 217	0.28 215	0.13 100	0.75 127	0.44 151	0.32 187	0.26 181	0.43 166	0.34 212	1.11 249	0.69 148	0.11 134	0.14 152	0.25 166	0.17 104	0.33 146	0.25 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.33 145	0.18 121	0.21 223	0.16 156	0.16 155	0.11 81	0.08 109	0.33 201	0.17 147	0.33 198	0.18 134	0.27 141	0.13 110	0.33 266	0.80 139	0.66 240	0.26 134	0.30 213	0.49 180	0.36 217	0.82 220	1.41 268	0.10 115	0.15 163	0.19 130	0.21 138	0.41 190	0.19 120

RAFT_CTSACE	0.21 93	0.20 149	0.13 116	0.12 111	0.10 89	0.14 118	0.08 109	0.24 130	0.10 75	0.26 132	0.10 78	0.21 106	0.18 146	0.11 86	0.57 70	0.35 98	0.19 97	0.14 85	0.26 104	0.18 113	0.31 110	0.70 149	0.08 93	0.10 100	0.27 187	0.17 104	0.33 146	0.16 100

RAFT+CT+SA	0.25 110	0.21 161	0.13 116	0.13 122	0.09 79	0.10 67	0.08 109	0.32 192	0.13 106	0.24 119	0.10 78	0.26 133	0.21 167	0.09 74	0.98 204	0.58 217	0.18 89	0.16 99	0.40 156	0.14 94	0.33 117	0.72 153	0.07 83	0.12 115	0.19 130	0.17 104	0.32 141	0.20 124

Sa-1000	0.33 145	0.21 161	0.14 133	0.15 143	0.16 155	0.15 127	0.08 109	0.36 238	0.17 147	0.31 176	0.15 120	0.41 237	0.18 146	0.25 207	0.82 155	0.48 179	0.32 187	0.33 235	0.65 228	0.19 120	0.65 200	1.11 216	0.09 105	0.17 192	0.33 239	0.29 201	0.51 246	0.27 172

CREStereo	0.38 182	0.22 178	0.20 205	0.17 170	0.16 155	0.15 127	0.08 109	0.36 238	0.24 219	0.36 225	0.27 199	0.39 222	0.39 280	0.16 134	0.92 190	0.97 300	0.46 267	0.27 187	0.43 166	0.52 291	1.15 255	1.04 204	0.13 167	0.16 180	0.25 166	0.24 160	0.37 172	0.31 198
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	0.37 175	0.19 133	0.20 205	0.12 111	0.15 140	0.14 118	0.09 120	0.27 141	0.45 307	0.28 144	0.15 120	0.31 176	0.35 256	0.12 96	0.84 161	0.94 298	0.48 280	0.41 291	0.36 142	0.39 239	1.49 300	1.26 240	0.14 183	0.12 115	0.19 130	0.19 128	0.23 114	0.23 144

DepthFocus	0.36 171	0.16 104	0.12 103	0.14 135	0.10 89	0.11 81	0.09 120	0.28 153	0.22 198	0.27 136	0.12 96	0.31 176	0.28 215	0.15 123	1.06 220	0.86 291	0.43 252	0.27 187	0.34 136	0.43 257	1.51 306	1.31 250	0.14 183	0.13 136	0.16 107	0.17 104	0.23 114	0.25 157

castereo	0.42 202	0.20 149	0.19 187	0.16 156	0.16 155	0.27 231	0.09 120	0.29 161	0.21 188	0.33 198	0.22 164	0.40 230	0.37 273	0.19 162	0.81 141	0.77 266	0.45 261	0.34 248	0.57 211	0.43 257	1.52 309	1.45 276	0.13 167	0.15 163	0.27 187	0.59 305	0.52 249	0.31 198

LoS_RVC	0.37 175	0.25 228	0.20 205	0.10 89	0.17 178	0.13 106	0.09 120	0.24 130	0.25 227	0.38 245	0.25 181	0.36 207	0.34 248	0.22 179	0.81 141	0.78 269	0.41 236	0.42 295	0.56 203	0.27 175	0.97 232	1.33 253	0.14 183	0.15 163	0.28 200	0.22 139	0.25 123	0.29 182

tt_ll	0.37 175	0.25 228	0.20 205	0.10 89	0.17 178	0.13 106	0.09 120	0.24 130	0.25 227	0.38 245	0.25 181	0.36 207	0.34 248	0.22 179	0.81 141	0.78 269	0.41 236	0.42 295	0.56 203	0.27 175	0.97 232	1.33 253	0.14 183	0.15 163	0.28 200	0.22 139	0.25 123	0.29 182

EGLCR-Stereo	0.60 265	0.22 178	0.22 233	0.15 143	0.18 187	0.23 201	0.09 120	0.32 192	0.22 198	0.32 189	0.19 147	0.38 217	0.27 208	0.14 111	0.81 141	0.74 261	0.39 224	0.37 267	0.72 241	0.28 180	1.20 264	2.19 367	0.12 147	0.68 368	0.23 148	1.54 366	3.67 401	0.34 216

TestStereo1	0.27 119	0.22 178	0.12 103	0.12 111	0.12 108	0.11 81	0.09 120	0.24 130	0.15 123	0.24 119	0.12 96	0.34 198	0.23 183	0.14 111	1.09 223	0.44 151	0.24 119	0.17 106	0.51 189	0.15 98	0.35 124	0.79 166	0.08 93	0.12 115	0.22 145	0.24 160	0.49 235	0.23 144

TESTraft	0.26 115	0.21 161	0.13 116	0.11 104	0.11 97	0.10 67	0.09 120	0.24 130	0.15 123	0.24 119	0.12 96	0.28 146	0.23 183	0.15 123	1.11 230	0.42 138	0.23 110	0.17 106	0.49 180	0.18 113	0.34 119	0.50 116	0.09 105	0.12 115	0.22 145	0.25 178	0.48 233	0.23 144

SA-5K	0.27 119	0.22 178	0.12 103	0.12 111	0.12 108	0.11 81	0.09 120	0.24 130	0.15 123	0.24 119	0.12 96	0.34 198	0.23 183	0.14 111	1.09 223	0.44 151	0.24 119	0.17 106	0.51 189	0.15 98	0.35 124	0.79 166	0.08 93	0.12 115	0.22 145	0.24 160	0.49 235	0.23 144

raftrobust	0.31 138	0.20 149	0.20 205	0.18 181	0.18 187	0.12 98	0.09 120	0.35 220	0.15 123	0.34 201	0.21 156	0.27 141	0.14 113	0.39 298	0.70 108	0.54 206	0.27 140	0.21 132	0.75 247	0.19 120	0.59 190	1.07 208	0.19 252	0.14 152	0.26 177	0.24 160	0.27 132	0.24 150

delet	0.15 66	0.14 90	0.12 103	0.12 111	0.12 108	0.13 106	0.09 120	0.12 83	0.09 59	0.15 90	0.11 89	0.16 75	0.09 79	0.11 86	0.57 70	0.23 28	0.16 80	0.13 78	0.13 39	0.12 74	0.17 66	0.29 86	0.09 105	0.10 100	0.13 79	0.12 76	0.20 102	0.13 84

R-Stereo Train	0.54 255	0.24 215	0.24 248	0.24 235	0.18 187	0.24 210	0.09 120	0.34 208	0.30 264	0.52 290	0.66 296	0.44 249	0.32 237	0.55 331	0.74 120	1.07 309	0.58 316	0.52 333	1.27 316	0.64 317	1.51 306	1.89 330	0.14 183	0.20 234	0.35 249	0.42 267	0.35 158	0.47 262

RAFT-Stereo	0.54 255	0.24 215	0.24 248	0.24 235	0.18 187	0.24 210	0.09 120	0.34 208	0.30 264	0.52 290	0.66 296	0.44 249	0.32 237	0.55 331	0.74 120	1.07 309	0.58 316	0.52 333	1.27 316	0.64 317	1.51 306	1.89 330	0.14 183	0.20 234	0.35 249	0.42 267	0.35 158	0.47 262
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DNSM	0.45 214	0.28 272	0.21 223	0.15 143	0.16 155	0.25 219	0.10 133	0.37 247	0.25 227	0.32 189	0.18 134	0.51 276	0.36 261	0.21 175	0.87 182	0.83 286	0.51 290	0.43 298	0.76 249	0.46 280	1.78 345	1.43 273	0.13 167	0.14 152	0.32 236	0.24 160	0.56 262	0.34 216

HLF11	0.51 248	0.25 228	0.19 187	0.20 198	0.16 155	0.17 148	0.10 133	0.96 367	0.18 156	0.36 225	0.22 164	0.28 146	0.16 125	0.25 207	5.55 356	0.42 138	0.30 172	0.23 152	0.98 279	0.23 159	0.42 140	0.73 157	0.16 218	0.16 180	0.25 166	0.30 209	0.28 135	0.28 176

DNS	0.45 214	0.30 282	0.18 173	0.15 143	0.16 155	0.23 201	0.10 133	0.35 220	0.25 227	0.31 176	0.16 131	0.51 276	0.37 273	0.19 162	0.90 188	0.80 275	0.52 296	0.44 301	0.83 262	0.44 271	1.74 338	1.42 272	0.13 167	0.13 136	0.29 208	0.23 147	0.60 281	0.31 198

GIP-stereo	0.15 66	0.12 75	0.09 59	0.07 55	0.06 33	0.23 201	0.10 133	0.07 31	0.06 11	0.08 60	0.09 72	0.11 35	0.05 18	0.13 100	0.60 79	0.26 40	0.13 66	0.11 61	0.19 78	0.31 200	0.17 66	0.60 134	0.05 47	0.06 53	0.10 43	0.12 76	0.16 75	0.07 17

MGS-Stereo	0.36 171	0.22 178	0.14 133	0.13 122	0.13 121	0.11 81	0.10 133	0.21 115	0.12 96	0.18 100	0.13 105	0.21 106	0.16 125	0.13 100	4.38 339	0.33 82	0.26 134	0.22 140	0.31 124	0.18 113	0.38 129	0.70 149	0.11 134	0.13 136	0.19 130	0.17 104	0.26 129	0.21 133

CES	0.41 200	0.19 133	0.16 150	0.14 135	0.18 187	0.16 138	0.10 133	0.54 324	0.25 227	0.30 162	0.34 239	0.40 230	0.38 275	0.47 315	1.33 243	0.79 271	0.52 296	0.48 315	0.33 130	0.42 255	1.04 237	1.15 223	0.14 183	0.13 136	0.26 177	0.22 139	0.28 135	0.34 216

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 110	0.20 149	0.18 173	0.15 143	0.17 178	0.13 106	0.10 133	0.29 161	0.15 123	0.33 198	0.15 120	0.31 176	0.22 174	0.14 111	0.66 94	0.37 114	0.22 107	0.15 92	0.50 186	0.16 103	0.32 112	0.59 131	0.10 115	0.13 136	0.24 157	0.19 128	0.47 230	0.20 124

MMNet	0.24 107	0.15 94	0.12 103	0.13 122	0.13 121	0.13 106	0.10 133	0.16 95	0.12 96	0.13 85	0.14 115	0.19 97	0.09 79	0.18 159	2.14 283	0.25 34	0.18 89	0.16 99	0.20 84	0.14 94	0.20 80	0.37 100	0.10 115	0.12 115	0.15 95	0.15 95	0.28 135	0.16 100

TDLM	0.13 50	0.14 90	0.13 116	0.10 89	0.12 108	0.11 81	0.10 133	0.14 90	0.10 75	0.09 68	0.16 131	0.17 82	0.10 85	0.09 74	0.28 11	0.19 13	0.15 75	0.14 85	0.13 39	0.10 59	0.15 53	0.11 27	0.09 105	0.10 100	0.11 67	0.10 45	0.15 69	0.15 96

HITNet	0.31 138	0.18 121	0.15 141	0.17 170	0.15 140	0.14 118	0.10 133	0.29 161	0.19 165	0.30 162	0.20 151	0.28 146	0.18 146	0.29 240	1.30 241	0.42 138	0.27 140	0.20 123	0.37 145	0.17 106	0.64 199	0.99 192	0.12 147	0.15 163	0.19 130	0.19 128	0.39 182	0.26 166
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	0.48 237	0.27 260	0.19 187	0.23 223	0.18 187	0.18 158	0.11 143	0.43 285	0.21 188	0.39 250	0.29 213	0.32 185	0.17 135	0.26 213	5.03 348	0.45 162	0.29 160	0.24 163	0.74 244	0.22 153	0.54 179	0.80 168	0.16 218	0.18 207	0.25 166	0.31 213	0.30 139	0.27 172

HLf10	0.48 237	0.27 260	0.19 187	0.23 223	0.18 187	0.18 158	0.11 143	0.43 285	0.21 188	0.39 250	0.29 213	0.32 185	0.17 135	0.26 213	5.03 348	0.45 162	0.29 160	0.24 163	0.74 244	0.22 153	0.54 179	0.80 168	0.16 218	0.18 207	0.25 166	0.31 213	0.30 139	0.27 172

DF	0.79 297	0.26 249	0.22 233	0.27 255	0.16 155	0.37 285	0.11 143	0.39 260	0.25 227	0.34 201	0.25 181	0.52 281	0.35 256	0.24 199	0.83 159	1.67 363	0.44 257	0.40 288	7.07 376	0.49 285	1.48 297	1.80 322	0.21 265	0.27 281	0.58 321	1.23 355	0.53 253	0.57 279

AIO_rvc	0.34 152	0.17 110	0.12 103	0.10 89	0.09 79	0.38 290	0.11 143	0.17 98	0.11 89	0.15 90	0.07 47	0.17 82	0.10 85	0.14 111	1.81 266	1.13 319	0.16 80	0.45 304	0.34 136	0.11 65	0.26 97	2.17 364	0.17 232	0.07 70	0.14 88	0.16 100	0.16 75	0.10 59

HUF	0.50 244	0.17 110	0.13 116	0.11 104	0.12 108	0.40 300	0.11 143	0.22 117	0.11 89	0.22 109	0.09 72	0.19 97	0.19 157	0.11 86	3.00 312	2.86 395	0.70 330	0.49 319	0.61 220	0.20 127	0.53 174	1.85 326	0.28 296	0.18 207	0.15 95	0.18 122	0.18 87	0.13 84

anonymousdsp2	0.30 131	0.20 149	0.16 150	0.14 135	0.13 121	0.15 127	0.11 143	0.28 153	0.12 96	0.25 129	1.08 339	0.24 118	0.12 104	0.15 123	0.71 115	0.42 138	0.25 127	0.20 123	0.45 171	0.38 231	0.41 137	0.96 187	0.10 115	0.13 136	0.20 138	0.17 104	0.43 212	0.18 117

raft_robust	0.39 190	0.22 178	0.16 150	0.20 198	0.16 155	0.16 138	0.11 143	0.42 278	0.18 156	0.42 262	0.15 120	0.33 191	0.24 188	0.27 224	1.23 238	0.80 275	0.31 179	0.33 235	0.91 270	0.36 217	0.71 210	1.21 235	0.11 134	0.20 234	0.30 218	0.30 209	0.36 168	0.30 190

rafts_anoy	0.28 123	0.23 200	0.18 173	0.17 170	0.19 202	0.15 127	0.11 143	0.34 208	0.14 114	0.26 132	0.21 156	0.25 126	0.14 113	0.22 179	0.65 92	0.40 130	0.34 200	0.24 163	0.48 173	0.33 205	0.52 172	0.76 160	0.11 134	0.16 180	0.24 157	0.23 147	0.24 119	0.26 166

CREStereo++_RVC	0.45 214	0.22 178	0.20 205	0.17 170	0.20 209	0.15 127	0.11 143	0.34 208	0.19 165	0.35 210	0.19 147	0.32 185	0.31 228	0.16 134	1.29 240	0.81 280	0.38 218	0.27 187	0.56 203	0.36 217	1.08 244	1.26 240	0.13 167	0.15 163	0.26 177	0.22 139	2.29 388	0.31 198
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	0.43 206	0.22 178	0.18 173	0.21 209	0.21 223	0.22 197	0.11 143	0.27 141	0.22 198	0.32 189	0.25 181	0.25 126	0.25 195	0.24 199	1.37 247	0.81 280	0.43 252	0.41 291	0.67 234	0.39 239	1.08 244	1.16 224	0.48 341	0.16 180	0.17 114	0.23 147	0.99 333	0.24 150

XX-TBD	0.43 206	0.22 178	0.18 173	0.21 209	0.21 223	0.22 197	0.11 143	0.27 141	0.22 198	0.32 189	0.25 181	0.25 126	0.25 195	0.24 199	1.37 247	0.81 280	0.43 252	0.41 291	0.67 234	0.39 239	1.08 244	1.16 224	0.48 341	0.16 180	0.17 114	0.23 147	0.99 333	0.24 150

RALAANet	0.30 131	0.22 178	0.19 187	0.17 170	0.17 178	0.16 138	0.11 143	0.28 153	0.16 130	0.24 119	0.21 156	0.24 118	0.18 146	0.30 246	0.63 88	0.39 123	0.28 151	0.25 174	0.56 203	0.29 185	0.76 212	1.03 201	0.11 134	0.17 192	0.23 148	0.24 160	0.41 190	0.23 144

DMCA	0.26 115	0.17 110	0.16 150	0.13 122	0.14 128	0.13 106	0.11 143	0.18 104	0.15 123	0.19 102	0.18 134	0.28 146	0.12 104	0.15 123	1.79 264	0.60 223	0.32 187	0.46 308	0.24 94	0.15 98	0.26 97	0.21 72	0.13 167	0.12 115	0.17 114	0.17 104	0.21 106	0.17 111

gcap_with_dpt	0.50 244	0.41 326	0.17 162	0.38 300	0.20 209	0.25 219	0.12 156	0.38 250	0.20 177	0.37 233	0.24 175	0.59 293	0.34 248	0.22 179	1.05 216	0.80 275	1.05 348	0.74 364	0.84 263	0.39 239	1.41 288	1.30 247	0.14 183	0.17 192	0.30 218	0.28 189	0.50 242	0.61 284

S2M2_XL	0.35 163	0.15 94	0.16 150	0.10 89	0.12 108	0.13 106	0.12 156	0.29 161	0.19 165	0.27 136	0.13 105	0.36 207	0.34 248	0.13 100	1.05 216	0.79 271	0.48 280	0.44 301	0.28 114	0.20 127	1.53 314	1.16 224	0.13 167	0.12 115	0.18 121	0.16 100	0.23 114	0.25 157
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.50 244	0.41 326	0.17 162	0.38 300	0.20 209	0.25 219	0.12 156	0.38 250	0.20 177	0.37 233	0.24 175	0.59 293	0.34 248	0.22 179	1.05 216	0.80 275	1.05 348	0.74 364	0.84 263	0.39 239	1.41 288	1.30 247	0.14 183	0.17 192	0.30 218	0.28 189	0.50 242	0.61 284

test_for_model	0.46 220	0.21 161	0.13 116	0.13 122	0.14 128	0.11 81	0.12 156	0.31 179	0.16 130	0.31 176	0.13 105	0.45 255	0.19 157	0.28 232	0.84 161	0.69 246	3.42 393	0.23 152	0.48 173	0.30 193	1.24 268	0.57 125	0.12 147	0.12 115	0.18 121	0.28 189	0.35 158	0.79 296

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 220	0.21 161	0.13 116	0.13 122	0.14 128	0.11 81	0.12 156	0.31 179	0.16 130	0.31 176	0.13 105	0.45 255	0.19 157	0.28 232	0.84 161	0.69 246	3.42 393	0.23 152	0.48 173	0.30 193	1.24 268	0.57 125	0.12 147	0.12 115	0.18 121	0.28 189	0.35 158	0.79 296

testlalala	0.46 220	0.21 161	0.13 116	0.13 122	0.14 128	0.11 81	0.12 156	0.31 179	0.16 130	0.31 176	0.13 105	0.45 255	0.19 157	0.28 232	0.84 161	0.69 246	3.42 393	0.23 152	0.48 173	0.30 193	1.24 268	0.57 125	0.12 147	0.12 115	0.18 121	0.28 189	0.35 158	0.79 296

GCAPDPT-zeroshot	0.46 220	0.21 161	0.13 116	0.13 122	0.14 128	0.11 81	0.12 156	0.31 179	0.16 130	0.31 176	0.13 105	0.45 255	0.19 157	0.28 232	0.84 161	0.69 246	3.42 393	0.23 152	0.48 173	0.30 193	1.24 268	0.57 125	0.12 147	0.12 115	0.18 121	0.28 189	0.35 158	0.79 296

GCAP-Stereo	0.46 220	0.21 161	0.13 116	0.13 122	0.14 128	0.11 81	0.12 156	0.31 179	0.16 130	0.31 176	0.13 105	0.45 255	0.19 157	0.28 232	0.84 161	0.69 246	3.42 393	0.23 152	0.48 173	0.30 193	1.24 268	0.57 125	0.12 147	0.12 115	0.18 121	0.28 189	0.35 158	0.79 296

LoS	0.46 220	0.23 200	0.17 162	0.19 188	0.19 202	0.19 167	0.12 156	0.77 348	0.26 238	0.50 284	0.45 262	0.53 282	0.47 300	0.23 190	1.06 220	0.85 289	0.56 313	0.43 298	0.62 221	0.41 250	1.28 278	1.41 268	0.15 207	0.16 180	0.35 249	0.28 189	0.33 146	0.35 228
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.35 163	0.19 133	0.16 150	0.17 170	0.16 155	0.17 148	0.12 156	0.23 122	0.14 114	0.28 144	0.25 181	0.31 176	0.14 113	0.23 190	3.85 332	0.29 55	0.25 127	0.20 123	0.24 94	0.20 127	0.28 101	0.21 72	0.18 243	0.14 152	0.19 130	0.24 160	0.38 178	0.25 157

IPLGR	0.76 292	0.26 249	0.21 223	0.23 223	0.23 244	0.17 148	0.12 156	0.33 201	0.20 177	0.41 260	1.59 365	0.32 185	0.31 228	0.53 326	9.00 389	0.62 233	0.41 236	0.38 280	0.65 228	0.47 282	0.76 212	1.41 268	0.12 147	0.24 270	0.35 249	0.39 254	0.63 287	0.28 176

GMOStereo	0.34 152	0.19 133	0.15 141	0.16 156	0.16 155	0.32 257	0.12 156	0.35 220	0.17 147	0.35 210	0.15 120	0.29 157	0.22 174	0.17 140	0.81 141	0.49 181	0.29 160	0.33 235	0.51 189	0.37 223	0.56 182	1.49 285	0.10 115	0.13 136	0.30 218	0.24 160	0.41 190	0.22 137

error version	0.34 152	0.19 133	0.15 141	0.16 156	0.16 155	0.32 257	0.12 156	0.35 220	0.17 147	0.35 210	0.15 120	0.29 157	0.22 174	0.17 140	0.81 141	0.49 181	0.29 160	0.33 235	0.51 189	0.37 223	0.56 182	1.49 285	0.10 115	0.13 136	0.30 218	0.24 160	0.41 190	0.22 137

test-v	0.34 152	0.19 133	0.15 141	0.16 156	0.16 155	0.32 257	0.12 156	0.35 220	0.17 147	0.35 210	0.15 120	0.29 157	0.22 174	0.17 140	0.81 141	0.49 181	0.29 160	0.33 235	0.51 189	0.37 223	0.56 182	1.49 285	0.10 115	0.13 136	0.30 218	0.24 160	0.41 190	0.22 137

test-3	0.47 230	0.22 178	0.20 205	0.18 181	0.21 223	0.19 167	0.12 156	0.41 268	0.16 130	0.35 210	0.18 134	0.42 241	0.19 157	0.19 162	1.04 214	0.66 240	0.32 187	0.30 213	1.28 319	0.44 271	1.13 252	1.75 320	0.10 115	0.17 192	0.45 294	0.23 147	0.56 262	1.21 336

test_1	0.47 230	0.22 178	0.20 205	0.18 181	0.21 223	0.19 167	0.12 156	0.41 268	0.16 130	0.34 201	0.18 134	0.42 241	0.19 157	0.19 162	1.04 214	0.66 240	0.32 187	0.30 213	1.28 319	0.44 271	1.13 252	1.75 320	0.10 115	0.17 192	0.45 294	0.23 147	0.56 262	1.22 337

test_3	0.47 230	0.22 178	0.20 205	0.18 181	0.21 223	0.19 167	0.12 156	0.41 268	0.18 156	0.36 225	0.18 134	0.44 249	0.21 167	0.19 162	1.03 211	0.64 236	0.32 187	0.31 223	1.28 319	0.44 271	1.12 250	1.74 317	0.10 115	0.18 207	0.47 298	0.28 189	0.59 277	1.22 337

test-2	0.34 152	0.19 133	0.15 141	0.16 156	0.16 155	0.32 257	0.12 156	0.35 220	0.17 147	0.35 210	0.15 120	0.29 157	0.22 174	0.17 140	0.81 141	0.49 181	0.29 160	0.33 235	0.51 189	0.37 223	0.56 182	1.49 285	0.10 115	0.13 136	0.30 218	0.24 160	0.41 190	0.22 137

s12784h	0.54 255	0.28 272	0.26 267	0.30 272	0.23 244	0.17 148	0.12 156	0.36 238	0.24 219	0.38 245	0.23 170	0.40 230	0.38 275	0.16 134	1.09 223	1.11 317	0.47 272	0.27 187	0.71 240	0.37 223	1.49 300	1.46 277	0.12 147	0.17 192	0.39 275	0.32 223	2.18 383	0.88 312

sCroCo_RVC	0.46 220	0.20 149	0.16 150	0.15 143	0.16 155	0.20 176	0.12 156	0.32 192	0.32 275	0.35 210	0.24 175	0.43 245	0.45 297	0.15 123	0.83 159	1.10 316	0.47 272	0.40 288	0.67 234	0.43 257	1.55 318	1.85 326	0.14 183	0.22 256	0.30 218	0.30 209	0.49 235	0.32 205

DN-CSS_ROB	0.35 163	0.22 178	0.24 248	0.23 223	0.26 262	0.15 127	0.12 156	0.42 278	0.19 165	0.39 250	0.41 254	0.34 198	0.26 206	0.32 262	0.67 99	0.42 138	0.30 172	0.23 152	0.92 273	0.21 143	0.80 217	0.68 147	0.15 207	0.27 281	0.24 157	0.22 139	0.41 190	0.30 190

HLf8	0.49 242	0.26 249	0.19 187	0.23 223	0.20 209	0.19 167	0.13 177	0.57 329	0.21 188	0.43 264	0.34 239	0.33 191	0.21 167	0.35 278	3.09 316	0.52 198	0.31 179	0.24 163	1.16 301	0.25 169	1.07 242	1.18 228	0.16 218	0.20 234	0.27 187	0.36 242	0.46 226	0.32 205

TestStereo_HLe17	0.48 237	0.29 276	0.20 205	0.26 252	0.20 209	0.20 176	0.13 177	1.03 371	0.23 212	0.43 264	0.32 229	0.36 207	0.21 167	0.34 271	2.57 299	0.54 206	0.30 172	0.24 163	0.78 252	0.23 159	1.10 248	1.31 250	0.14 183	0.23 261	0.30 218	0.33 225	0.44 215	0.29 182

TestStereo_HL2	0.36 171	0.26 249	0.22 233	0.21 209	0.18 187	0.20 176	0.13 177	0.33 201	0.22 198	0.51 286	0.41 254	0.35 202	0.22 174	0.26 213	0.60 79	0.52 198	0.31 179	0.26 181	0.77 250	0.29 185	0.78 215	1.03 201	0.15 207	0.19 222	0.27 187	0.34 230	0.41 190	0.35 228

GGDA	0.37 175	0.25 228	0.23 241	0.20 198	0.18 187	0.21 184	0.13 177	0.34 208	0.22 198	0.53 293	0.42 256	0.35 202	0.22 174	0.26 213	0.61 85	0.53 204	0.31 179	0.25 174	0.74 244	0.33 205	0.81 218	1.02 198	0.14 183	0.19 222	0.28 200	0.36 242	0.46 226	0.34 216

S2M2_L	0.39 190	0.22 178	0.24 248	0.17 170	0.15 140	0.19 167	0.13 177	0.28 153	0.20 177	0.40 255	0.11 89	0.33 191	0.25 195	0.21 175	1.09 223	0.71 257	0.42 245	0.44 301	0.31 124	0.37 223	1.34 285	1.30 247	0.17 232	0.14 152	0.21 140	0.22 139	0.59 277	0.29 182
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IPLG	0.72 287	0.20 149	0.18 173	0.16 156	0.17 178	0.15 127	0.13 177	0.35 220	0.22 198	0.35 210	1.18 346	0.29 157	0.24 188	0.54 329	9.17 391	0.54 206	0.35 207	0.29 207	0.56 203	0.37 223	0.54 179	1.38 261	0.11 134	0.57 352	0.35 249	0.29 201	0.67 294	0.22 137

MIPNet	0.77 293	0.23 200	0.18 173	0.24 235	0.22 238	0.17 148	0.13 177	0.34 208	0.70 341	0.40 255	2.24 383	0.31 176	0.29 218	0.57 335	5.70 359	1.03 305	0.45 261	0.33 235	0.82 259	0.56 296	0.62 197	1.53 294	0.12 147	0.92 383	0.91 353	0.39 254	1.12 344	0.30 190

AASNet	0.20 89	0.17 110	0.13 116	0.14 135	0.15 140	0.15 127	0.13 177	0.17 98	0.09 59	0.15 90	0.15 120	0.16 75	0.09 79	0.14 111	1.03 211	0.22 25	0.18 89	0.16 99	0.17 68	0.14 94	0.17 66	0.76 160	0.10 115	0.11 110	0.15 95	0.13 87	0.17 82	0.12 78

LMCR-Stereo	0.33 145	0.23 200	0.19 187	0.19 188	0.18 187	0.20 176	0.13 177	0.30 169	0.19 165	0.29 154	0.23 170	0.33 191	0.29 218	0.40 302	0.67 99	0.45 162	0.39 224	0.28 199	0.53 200	0.38 231	0.51 167	0.96 187	0.14 183	0.19 222	0.25 166	0.24 160	0.33 146	0.31 198

TestStereo	0.28 123	0.25 228	0.20 205	0.21 209	0.15 140	0.21 184	0.13 177	0.35 220	0.18 156	0.38 245	0.18 134	0.33 191	0.16 125	0.13 100	1.02 210	0.27 44	0.34 200	0.18 111	0.42 160	0.18 113	0.46 148	0.35 97	0.13 167	0.17 192	0.27 187	0.22 139	0.34 155	0.26 166

HCRNet	0.34 152	0.24 215	0.13 116	0.26 252	0.11 97	0.18 158	0.13 177	0.20 111	0.09 59	0.54 297	0.20 151	0.29 157	0.10 85	0.13 100	3.96 333	0.29 55	0.21 104	0.15 92	0.25 96	0.13 85	0.25 94	0.40 103	0.13 167	0.10 100	0.13 79	0.14 91	0.36 168	0.15 96

HGLStereo	0.30 131	0.23 200	0.19 187	0.18 181	0.23 244	0.18 158	0.13 177	0.23 122	0.16 130	0.31 176	0.31 222	0.21 106	0.14 113	0.22 179	1.81 266	0.35 98	0.37 213	0.24 163	0.29 116	0.20 127	0.41 137	0.39 102	0.14 183	0.16 180	0.23 148	0.23 147	0.32 141	0.22 137

CVANet_RVC	0.18 80	0.18 121	0.18 173	0.20 198	0.15 140	0.17 148	0.13 177	0.23 122	0.11 89	0.14 88	0.22 164	0.20 102	0.12 104	0.48 319	0.35 33	0.21 21	0.17 86	0.16 99	0.16 65	0.13 85	0.18 72	0.15 52	0.10 115	0.12 115	0.14 88	0.12 76	0.19 95	0.16 100

AANet_RVC	0.16 71	0.13 84	0.13 116	0.10 89	0.15 140	0.08 52	0.13 177	0.14 90	0.15 123	0.13 85	0.13 105	0.13 50	0.11 94	0.10 81	0.42 45	0.24 31	0.16 80	0.16 99	0.20 84	0.15 98	0.15 53	0.17 60	0.11 134	0.11 110	0.16 107	0.17 104	0.22 112	0.24 150

coex_refinement	0.40 198	0.25 228	0.18 173	0.19 188	0.21 223	0.20 176	0.14 191	0.27 141	0.26 238	0.27 136	0.27 199	0.28 146	0.14 113	0.25 207	3.44 325	0.47 174	0.28 151	0.21 132	0.62 221	0.19 120	0.56 182	0.54 119	0.15 207	0.17 192	0.26 177	0.25 178	0.42 203	0.33 211

G2L-Stereo	0.34 152	0.22 178	0.16 150	0.18 181	0.22 238	0.16 138	0.14 191	0.27 141	0.16 130	0.30 162	0.25 181	0.26 133	0.22 174	0.30 246	2.53 297	0.31 71	0.27 140	0.20 123	0.33 130	0.18 113	0.40 133	0.54 119	0.16 218	0.15 163	0.24 157	0.26 183	0.41 190	0.24 150

MyStereo04	0.43 206	0.28 272	0.26 267	0.23 223	0.24 251	0.18 158	0.14 191	0.38 250	0.28 255	0.59 309	0.28 210	0.39 222	0.18 146	0.36 282	1.03 211	0.61 228	0.35 207	0.27 187	1.20 305	0.43 257	1.04 237	0.77 163	0.38 321	0.26 277	0.37 266	0.39 254	0.55 260	0.30 190

Any-RAFT	0.58 263	0.22 178	0.32 296	0.23 223	0.21 223	0.20 176	0.14 191	0.42 278	0.25 227	0.40 255	1.16 343	0.49 271	0.32 237	0.37 286	0.87 182	0.85 289	0.67 326	0.38 280	1.20 305	0.41 250	2.25 377	1.67 309	0.18 243	0.17 192	0.43 288	0.49 291	0.44 215	0.84 307

GLC_STEREO	0.31 138	0.23 200	0.24 248	0.20 198	0.20 209	0.18 158	0.14 191	0.38 250	0.16 130	0.34 201	0.25 181	0.29 157	0.16 125	0.17 140	0.68 104	0.52 198	0.37 213	0.27 187	0.42 160	0.37 223	0.90 225	0.42 104	0.13 167	0.15 163	0.24 157	0.18 122	0.48 233	0.25 157

raft+_RVC	0.26 115	0.19 133	0.15 141	0.15 143	0.15 140	0.13 106	0.14 191	0.30 169	0.14 114	0.28 144	0.18 134	0.22 112	0.11 94	0.19 162	0.62 86	0.43 147	0.23 110	0.17 106	0.41 158	0.28 180	0.45 147	0.95 185	0.09 105	0.11 110	0.20 138	0.18 122	0.25 123	0.20 124

GMStereo	0.23 102	0.24 215	0.13 116	0.19 188	0.17 178	0.19 167	0.14 191	0.29 161	0.16 130	0.23 112	0.19 147	0.32 185	0.16 125	0.13 100	0.53 66	0.27 44	0.28 151	0.19 116	0.43 166	0.20 127	0.30 108	0.19 68	0.12 147	0.15 163	0.24 157	0.19 128	0.39 182	0.20 124
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.25 110	0.18 121	0.19 187	0.17 170	0.18 187	0.19 167	0.14 191	0.22 117	0.16 130	0.23 112	0.18 134	0.21 106	0.13 110	0.26 213	1.51 253	0.28 47	0.23 110	0.21 132	0.25 96	0.18 113	0.22 86	0.35 97	0.13 167	0.15 163	0.18 121	0.18 122	0.39 182	0.18 117

BEATNet_4x	0.40 198	0.23 200	0.19 187	0.20 198	0.19 202	0.16 138	0.14 191	0.31 179	0.27 248	0.35 210	0.22 164	0.32 185	0.23 183	0.29 240	1.51 253	0.58 217	0.52 296	0.51 328	0.49 180	0.22 153	0.91 228	1.44 274	0.14 183	0.23 261	0.23 148	0.23 147	0.42 203	0.31 198

RASNet	0.29 127	0.21 161	0.21 223	0.19 188	0.18 187	0.18 158	0.14 191	0.31 179	0.18 156	0.32 189	0.20 151	0.26 133	0.18 146	0.17 140	0.86 175	0.66 240	0.25 127	0.19 116	0.26 104	0.16 103	0.65 200	0.61 137	0.11 134	0.21 248	0.21 140	0.22 139	0.45 221	0.30 190

GANet	0.19 85	0.17 110	0.16 150	0.16 156	0.16 155	0.21 184	0.14 191	0.20 111	0.13 106	0.15 90	0.20 151	0.37 214	0.10 85	0.14 111	0.42 45	0.22 25	0.40 230	0.20 123	0.17 68	0.11 65	0.22 86	0.14 47	0.12 147	0.12 115	0.15 95	0.13 87	0.20 102	0.17 111

iResNetv2_ROB	0.46 220	0.24 215	0.17 162	0.27 255	0.21 223	0.23 201	0.14 191	0.49 311	0.19 165	0.37 233	0.29 213	0.37 214	0.27 208	0.26 213	3.28 323	0.42 138	0.28 151	0.22 140	0.85 267	0.23 159	1.22 266	0.59 131	0.16 218	0.26 277	0.27 187	0.24 160	0.57 267	0.28 176

CAS	0.34 152	0.20 149	0.13 116	0.15 143	0.15 140	0.13 106	0.15 203	0.23 122	0.23 212	0.37 233	0.27 199	0.28 146	0.30 226	0.53 326	0.74 120	0.69 246	0.38 218	0.37 267	0.35 139	0.36 217	0.72 211	1.09 210	0.11 134	0.13 136	0.24 157	0.25 178	0.28 135	0.34 216

cross-raft	0.56 261	0.25 228	0.22 233	0.21 209	0.20 209	0.39 297	0.15 203	0.44 292	0.26 238	0.48 281	0.35 246	0.43 245	0.31 228	0.24 199	0.86 175	1.35 336	0.41 236	0.34 248	1.31 325	0.78 336	1.98 359	1.89 330	0.16 218	0.18 207	0.47 298	0.46 283	0.42 203	0.68 293

sAnonymous2	0.38 182	0.21 161	0.17 162	0.16 156	0.16 155	0.21 184	0.15 203	0.38 250	0.26 238	0.28 144	0.26 195	0.30 169	0.32 237	0.16 134	0.67 99	0.61 228	0.40 230	0.36 260	0.81 255	0.39 239	1.05 240	1.29 245	0.14 183	0.19 222	0.29 208	0.35 235	0.33 146	0.35 228

CroCo_RVC	0.38 182	0.21 161	0.17 162	0.16 156	0.16 155	0.21 184	0.15 203	0.38 250	0.26 238	0.28 144	0.26 195	0.30 169	0.32 237	0.16 134	0.67 99	0.61 228	0.40 230	0.36 260	0.81 255	0.39 239	1.05 240	1.29 245	0.14 183	0.19 222	0.29 208	0.35 235	0.33 146	0.35 228

UNet	0.30 131	0.21 161	0.19 187	0.19 188	0.20 209	0.21 184	0.15 203	0.27 141	0.17 147	0.29 154	0.21 156	0.25 126	0.18 146	0.59 337	1.64 258	0.31 71	0.27 140	0.22 140	0.30 118	0.21 143	0.34 119	0.25 81	0.15 207	0.19 222	0.21 140	0.24 160	0.44 215	0.26 166

CFNet	0.29 127	0.23 200	0.19 187	0.25 242	0.22 238	0.19 167	0.15 203	0.30 169	0.17 147	0.28 144	0.23 170	0.37 214	0.19 157	0.22 179	1.38 249	0.25 34	0.26 134	0.21 132	0.27 113	0.19 120	0.31 110	0.45 110	0.12 147	0.17 192	0.28 200	0.24 160	0.37 172	0.31 198

PointNet	0.11 31	0.09 45	0.09 59	0.06 24	0.05 17	0.08 52	0.16 209	0.11 80	0.07 30	0.07 47	0.08 61	0.10 22	0.07 58	0.08 60	0.22 5	0.18 11	0.09 20	0.06 5	0.17 68	0.14 94	0.16 61	0.18 63	0.07 83	0.06 53	0.10 43	0.20 134	0.19 95	0.09 49

model_zeroshot	0.81 302	0.22 178	0.23 241	0.34 289	0.21 223	0.45 315	0.16 209	0.43 285	0.23 212	0.59 309	1.10 341	0.50 275	0.31 228	0.26 213	2.66 302	1.04 308	0.42 245	0.35 254	1.40 329	0.52 291	1.90 352	1.60 302	0.15 207	0.20 234	2.65 391	1.52 365	0.79 314	1.54 352

AE-Stereo	0.44 212	0.22 178	0.24 248	0.23 223	0.24 251	0.18 158	0.16 209	0.30 169	0.21 188	0.34 201	0.16 131	0.44 249	0.27 208	0.21 175	0.94 195	0.81 280	0.41 236	0.32 229	0.52 197	0.55 294	1.07 242	1.71 315	0.12 147	0.21 248	0.34 242	0.89 333	0.46 226	0.28 176

MSKI-zero shot	0.70 284	0.21 161	0.21 223	0.20 198	0.19 202	0.43 309	0.16 209	0.42 278	0.29 258	0.44 270	1.16 343	0.48 269	0.36 261	0.17 140	1.60 256	1.42 342	0.47 272	0.37 267	1.37 327	0.95 362	1.79 346	2.06 347	0.22 273	0.19 222	0.53 309	1.21 353	0.72 301	1.17 335

anonymity	1.60 352	0.25 228	0.41 323	0.27 255	0.23 244	0.51 322	0.16 209	0.49 311	0.27 248	0.63 324	23.10 414	0.57 291	0.59 307	0.37 286	0.78 133	1.33 333	0.46 267	0.35 254	1.10 291	0.48 284	1.47 295	2.07 351	0.21 265	0.33 299	1.11 368	1.60 369	3.07 397	1.08 322

CFNet_RVC	0.35 163	0.26 249	0.23 241	0.25 242	0.24 251	0.24 210	0.16 209	0.27 141	0.19 165	0.30 162	0.29 213	0.31 176	0.17 135	0.33 266	0.75 127	0.46 171	0.51 290	0.24 163	0.81 255	0.21 143	0.58 188	0.70 149	0.18 243	0.34 300	0.30 218	0.31 213	0.42 203	0.34 216

iResNet_ROB	0.34 152	0.23 200	0.20 205	0.22 220	0.19 202	0.21 184	0.16 209	0.49 311	0.18 156	0.36 225	0.24 175	0.27 141	0.29 218	0.22 179	1.33 243	0.45 162	0.30 172	0.24 163	0.64 227	0.18 113	0.68 203	0.55 121	0.14 183	0.21 248	0.26 177	0.25 178	0.49 235	0.30 190

TestStereo-Hl	0.45 214	0.25 228	0.26 267	0.20 198	0.20 209	0.25 219	0.17 216	0.40 265	0.27 248	0.56 298	0.50 272	0.41 237	0.25 195	0.30 246	1.01 208	0.60 223	0.32 187	0.31 223	0.99 280	0.28 180	0.90 225	1.60 302	0.14 183	0.23 261	0.28 200	0.41 263	0.49 235	0.44 251

DN	1.81 357	0.20 149	0.20 205	0.38 300	0.18 187	19.32 411	0.17 216	0.38 250	0.27 248	0.58 304	0.43 258	14.61 404	0.32 237	0.33 266	1.18 232	1.12 318	0.44 257	0.34 248	1.15 300	0.50 287	1.45 293	1.54 296	0.18 243	0.18 207	0.72 335	1.09 347	0.57 267	1.16 333

RAFT-Test	0.64 278	0.24 215	0.22 233	0.25 242	0.21 223	0.45 315	0.17 216	0.45 296	0.26 238	0.66 333	0.80 316	0.40 230	0.39 280	0.36 282	1.01 208	1.49 350	0.41 236	0.34 248	1.29 322	0.61 308	1.90 352	1.84 325	0.17 232	0.18 207	0.54 312	0.93 336	0.41 190	1.26 339

iinet-f	0.35 163	0.23 200	0.17 162	0.20 198	0.14 128	0.21 184	0.17 216	0.22 117	0.16 130	0.38 245	0.39 251	0.26 133	0.23 183	0.17 140	1.84 269	0.49 181	0.27 140	0.21 132	0.66 232	0.34 212	0.46 148	0.83 172	0.15 207	0.14 152	0.26 177	0.19 128	0.45 221	0.25 157

CFNet_pseudo	0.47 230	0.23 200	0.23 241	0.27 255	0.25 254	0.23 201	0.17 216	0.31 179	0.19 165	0.37 233	0.29 213	0.38 217	0.27 208	0.23 190	4.35 338	0.44 151	0.28 151	0.23 152	1.00 281	0.19 120	0.46 148	0.59 131	0.40 327	0.18 207	0.27 187	0.28 189	0.36 168	0.35 228

RALCasStereoNet	0.30 131	0.24 215	0.19 187	0.20 198	0.19 202	0.15 127	0.17 216	0.33 201	0.14 114	0.30 162	0.20 151	0.27 141	0.15 121	0.26 213	0.65 92	0.61 228	0.31 179	0.23 152	0.34 136	0.29 185	0.58 188	1.04 204	0.11 134	0.16 180	0.25 166	0.25 178	0.24 119	0.26 166

MSMDNet	0.63 275	0.24 215	0.22 233	0.19 188	0.20 209	0.38 290	0.17 216	0.43 285	0.24 219	0.60 313	0.33 236	0.40 230	1.53 347	0.50 323	0.85 171	1.50 351	0.42 245	0.35 254	1.26 313	0.67 325	1.90 352	2.18 365	0.17 232	0.18 207	0.58 321	0.53 297	0.39 182	0.58 280

SCION-MonSter(vits)	0.13 50	0.14 90	0.10 81	0.15 143	0.15 140	0.12 98	0.18 223	0.06 8	0.07 30	0.07 47	0.07 47	0.09 13	0.06 42	0.08 60	0.70 108	0.20 15	0.11 43	0.09 33	0.12 31	0.07 19	0.12 34	0.13 39	0.05 47	0.04 5	0.10 43	0.10 45	0.12 33	0.11 71

AACVNet	0.31 138	0.26 249	0.21 223	0.27 255	0.28 273	0.25 219	0.18 223	0.30 169	0.20 177	0.31 176	0.30 220	0.29 157	0.18 146	0.36 282	0.62 86	0.43 147	0.31 179	0.26 181	0.37 145	0.25 169	0.42 140	0.62 139	0.20 260	0.20 234	0.29 208	0.31 213	0.42 203	0.37 234

ICVP	0.44 212	0.24 215	0.30 285	0.25 242	0.23 244	0.26 226	0.18 223	0.31 179	0.25 227	0.37 233	0.31 222	0.33 191	0.29 218	0.25 207	0.64 90	0.61 228	0.50 286	0.78 372	0.59 217	0.44 271	0.99 236	1.82 324	0.33 317	0.24 270	0.30 218	0.35 235	0.37 172	0.34 216
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.54 255	0.23 200	0.19 187	0.21 209	0.22 238	0.26 226	0.18 223	0.34 208	0.31 270	0.36 225	0.28 210	0.30 169	0.22 174	0.22 179	2.69 303	0.58 217	0.37 213	0.28 199	1.14 298	0.32 202	1.08 244	0.88 177	0.18 243	0.24 270	0.26 177	0.23 147	0.58 272	2.34 363

FINET	0.28 123	0.21 161	0.21 223	0.21 209	0.17 178	0.17 148	0.18 223	0.23 122	0.19 165	0.23 112	0.48 270	0.28 146	0.17 135	0.17 140	0.57 70	0.33 82	0.25 127	0.18 111	0.38 149	0.17 106	0.30 108	0.22 77	0.15 207	0.17 192	0.42 283	0.96 340	0.27 132	0.21 133

psm_up	0.35 163	0.26 249	0.27 275	0.28 264	0.25 254	0.27 231	0.18 223	0.35 220	0.32 275	0.29 154	0.24 175	0.30 169	0.25 195	0.50 323	0.93 192	0.34 93	0.34 200	0.31 223	0.62 221	0.36 217	0.43 143	0.50 116	0.16 218	0.27 281	0.33 239	0.34 230	0.39 182	0.34 216

HSM	0.39 190	0.24 215	0.23 241	0.26 252	0.25 254	0.20 176	0.18 223	0.41 268	0.20 177	0.32 189	0.30 220	0.39 222	0.24 188	0.22 179	2.57 299	0.39 123	0.33 196	0.22 140	0.49 180	0.30 193	0.70 207	0.47 113	0.14 183	0.20 234	0.29 208	0.31 213	0.44 215	0.33 211

PDISCO_ROB	0.30 131	0.23 200	0.20 205	0.22 220	0.20 209	0.17 148	0.18 223	0.24 130	0.19 165	0.29 154	0.27 199	0.23 115	0.18 146	0.17 140	0.71 115	0.45 162	0.27 140	0.33 235	0.39 150	0.25 169	0.47 155	0.62 139	0.13 167	0.18 207	0.31 231	0.29 201	0.54 256	0.29 182

dd	0.37 175	0.25 228	0.15 141	0.44 317	0.16 155	0.32 257	0.19 231	0.28 153	0.13 106	0.29 154	0.14 115	0.44 249	0.14 113	0.15 123	2.86 305	0.38 118	0.36 209	0.22 140	0.52 197	0.34 212	0.32 112	0.28 85	0.17 232	0.29 292	0.27 187	0.20 134	0.40 188	0.32 205

ADLNet	0.53 253	0.26 249	0.18 173	0.21 209	0.21 223	0.23 201	0.19 231	0.30 169	0.17 147	0.23 112	0.22 164	0.62 297	0.18 146	0.48 319	6.87 372	0.38 118	0.28 151	0.21 132	0.25 96	0.20 127	0.33 117	0.90 179	0.18 243	0.13 136	0.25 166	0.26 183	0.34 155	0.23 144

UCFNet_RVC	0.39 190	0.36 305	0.26 267	0.29 270	0.31 284	0.26 226	0.19 231	0.30 169	0.23 212	0.35 210	0.27 199	0.45 255	0.25 195	0.34 271	0.82 155	0.45 162	0.30 172	0.25 174	0.96 278	0.23 159	0.69 205	0.75 158	0.45 334	0.21 248	0.35 249	0.31 213	0.35 158	0.45 256

DLCB_ROB	0.33 145	0.25 228	0.24 248	0.22 220	0.23 244	0.20 176	0.19 231	0.27 141	0.22 198	0.31 176	0.34 239	0.34 198	0.25 195	0.33 266	0.84 161	0.33 82	0.30 172	0.28 199	0.30 118	0.21 143	0.52 172	0.72 153	0.20 260	0.21 248	0.47 298	0.36 242	0.38 178	0.46 259

PWCDC_ROB	0.55 259	0.18 121	0.19 187	0.17 170	0.26 262	0.16 138	0.19 231	0.22 117	0.54 326	0.16 96	0.43 258	0.25 126	1.12 336	0.45 310	5.47 354	0.50 187	0.31 179	0.28 199	0.36 142	0.26 174	0.60 191	1.14 222	0.25 282	0.28 286	0.18 121	0.29 201	0.26 129	0.32 205

Anonymous3	0.57 262	0.29 276	0.22 233	0.21 209	0.25 254	0.27 231	0.22 236	0.51 317	0.35 284	0.37 233	0.27 199	0.76 316	0.54 304	0.47 315	1.18 232	1.93 373	0.51 290	0.47 310	0.94 275	0.58 302	1.27 276	1.69 311	0.19 252	0.21 248	0.36 258	0.39 254	0.54 256	0.37 234

MLCV	0.53 253	0.25 228	0.24 248	0.36 294	0.32 288	0.30 246	0.22 236	0.46 303	0.47 314	0.53 293	0.80 316	0.51 276	0.40 282	0.26 213	0.94 195	1.44 346	0.41 236	0.30 213	1.26 313	0.27 175	1.16 260	1.23 239	0.23 275	0.35 307	0.33 239	0.35 235	0.49 235	0.34 216

TestStereo_HL3	0.75 290	1.03 362	0.25 261	0.24 235	0.20 209	0.32 257	0.23 238	0.65 337	0.29 258	0.63 324	0.85 321	1.07 331	0.46 298	0.23 190	1.74 262	1.59 359	2.87 387	0.35 254	1.11 293	0.39 239	1.50 304	2.24 371	0.16 218	0.20 234	0.30 218	0.37 248	0.62 284	0.45 256

HSM-Net_RVC	0.94 311	0.26 249	0.27 275	0.43 312	0.31 284	0.28 236	0.23 238	0.48 307	0.29 258	0.58 304	0.98 336	11.38 401	0.46 298	0.24 199	1.33 243	0.65 239	0.47 272	0.30 213	0.57 211	0.57 298	1.31 282	1.26 240	0.27 290	0.44 326	0.43 288	0.45 280	0.54 256	0.48 264
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HH	0.60 265	0.18 121	0.35 306	0.23 223	0.21 223	0.28 236	0.24 240	0.42 278	0.26 238	0.74 354	0.25 181	0.46 262	0.36 261	0.24 199	0.81 141	1.44 346	0.38 218	0.37 267	1.21 307	0.64 317	2.13 366	1.97 341	0.27 290	0.20 234	0.59 325	0.41 263	0.83 316	0.63 288

HanStereo	0.60 265	0.18 121	0.35 306	0.23 223	0.21 223	0.28 236	0.24 240	0.42 278	0.26 238	0.74 354	0.25 181	0.46 262	0.36 261	0.24 199	0.81 141	1.44 346	0.38 218	0.37 267	1.21 307	0.64 317	2.13 366	1.97 341	0.27 290	0.20 234	0.59 325	0.41 263	0.83 316	0.63 288

CIPLG	0.34 152	0.19 133	0.19 187	0.16 156	0.16 155	0.16 138	0.24 240	0.32 192	0.26 238	0.30 162	0.31 222	0.31 176	0.16 125	0.38 292	0.86 175	0.40 130	0.34 200	0.20 123	0.50 186	0.20 127	0.49 158	1.39 263	0.11 134	0.15 163	0.53 309	0.17 104	0.57 267	0.20 124

ACRE	0.35 163	0.19 133	0.18 173	0.16 156	0.16 155	0.16 138	0.24 240	0.32 192	0.25 227	0.30 162	0.43 258	0.31 176	0.17 135	0.38 292	0.81 141	0.40 130	0.34 200	0.20 123	0.51 189	0.20 127	0.50 164	1.39 263	0.12 147	0.15 163	0.51 307	0.17 104	0.57 267	0.20 124

pcwnet_v2	0.69 282	0.27 260	0.31 293	0.31 278	0.33 292	0.29 244	0.24 240	0.34 208	0.25 227	0.50 284	0.40 253	1.66 356	0.40 282	0.31 257	5.73 361	0.60 223	0.36 209	0.30 213	1.08 290	0.23 159	0.82 220	0.90 179	0.57 347	0.22 256	0.35 249	0.36 242	0.51 246	0.87 310

APVNet	0.39 190	0.27 260	0.20 205	0.24 235	0.26 262	0.27 231	0.24 240	0.31 179	0.22 198	0.26 132	0.31 222	0.29 157	0.17 135	0.27 224	1.75 263	0.50 187	0.45 261	0.35 254	0.66 232	0.32 202	0.51 167	0.97 189	0.16 218	0.25 275	0.28 200	0.24 160	0.44 215	0.30 190

FADNet-RVC-Resample	0.45 214	0.30 282	0.59 352	0.28 264	0.45 329	0.21 184	0.24 240	0.39 260	0.32 275	0.44 270	0.31 222	0.43 245	0.44 292	0.43 308	1.18 232	0.51 193	0.37 213	0.43 298	0.60 218	0.64 317	0.49 158	1.02 198	0.30 305	0.37 310	0.31 231	0.39 254	0.33 146	0.41 245

NCCL2	0.55 259	0.35 300	0.31 293	0.30 272	0.40 320	0.25 219	0.24 240	0.35 220	0.31 270	0.41 260	0.33 236	0.35 202	0.24 188	0.53 326	4.10 334	0.47 174	0.40 230	0.31 223	0.39 150	0.31 200	0.70 207	0.99 192	0.41 329	0.32 297	0.45 294	0.45 280	0.75 309	0.51 272

SGM-Forest	1.95 360	0.37 311	0.25 261	0.54 325	0.44 327	0.40 300	0.24 240	0.59 330	0.75 345	0.72 351	0.66 296	0.99 327	2.05 359	0.34 271	5.58 357	1.88 371	0.46 267	0.39 284	23.75 408	0.29 185	2.17 371	1.62 306	0.40 327	0.29 292	1.04 360	0.59 305	1.80 372	4.01 390
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IPLGR_C	0.34 152	0.19 133	0.19 187	0.16 156	0.16 155	0.16 138	0.25 249	0.32 192	0.26 238	0.30 162	0.32 229	0.30 169	0.17 135	0.37 286	0.79 136	0.40 130	0.33 196	0.20 123	0.51 189	0.19 120	0.49 158	1.39 263	0.12 147	0.15 163	0.50 305	0.17 104	0.58 272	0.20 124

GANet-ADL	0.60 265	0.27 260	0.26 267	0.28 264	0.29 275	0.32 257	0.25 249	0.35 220	0.27 248	0.61 316	1.04 338	0.41 237	0.29 218	0.30 246	1.87 271	1.08 312	0.51 290	0.37 267	1.17 303	0.85 348	1.27 276	1.88 329	0.19 252	0.23 261	0.32 236	0.37 248	0.58 272	0.46 259

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 271	1.03 362	0.18 173	0.89 354	0.50 336	0.74 347	0.26 251	0.39 260	0.22 198	0.92 373	0.69 304	1.06 330	0.44 292	0.32 262	0.86 175	0.99 303	0.48 280	0.31 223	0.56 203	0.38 231	1.49 300	1.87 328	0.12 147	0.16 180	0.27 187	0.29 201	0.52 249	0.80 303

TRStereo	1.21 332	0.32 289	0.47 334	0.25 242	0.18 187	0.64 339	0.26 251	0.44 292	0.20 177	0.70 346	0.57 282	0.80 321	0.29 218	0.23 190	1.08 222	1.85 370	0.37 213	0.35 254	1.05 286	0.88 357	1.36 286	1.89 330	0.17 232	0.16 180	0.67 332	16.20 414	0.88 321	0.49 269

GwcNet-ADL	0.72 287	0.35 300	0.37 313	0.41 309	0.34 302	0.32 257	0.27 253	0.40 265	0.27 248	0.61 316	1.53 363	0.63 301	0.41 286	0.33 266	3.69 328	1.34 335	0.50 286	0.56 345	0.91 270	0.87 351	1.18 262	1.60 302	0.24 279	0.27 281	0.36 258	0.48 288	0.47 230	0.66 292

DSFCA	0.33 145	0.25 228	0.21 223	0.20 198	0.26 262	0.22 197	0.27 253	0.23 122	0.21 188	0.22 109	0.27 199	0.25 126	0.15 121	0.14 111	1.43 252	0.64 236	0.28 151	0.27 187	0.31 124	0.21 143	0.39 131	0.52 118	0.18 243	0.19 222	0.28 200	0.28 189	0.54 256	0.45 256

iResNet	0.62 271	0.26 249	0.26 267	0.36 294	0.38 317	0.42 305	0.27 253	0.46 303	0.31 270	0.56 298	0.73 309	0.68 308	0.73 323	0.17 140	1.73 261	1.72 366	0.39 224	0.37 267	1.52 331	0.57 298	1.58 323	0.98 190	0.20 260	0.46 329	0.34 242	0.39 254	0.59 277	0.40 244

DISCO	0.32 144	0.24 215	0.17 162	0.19 188	0.21 223	0.23 201	0.27 253	0.21 115	0.21 188	0.36 225	0.25 181	0.24 118	0.16 125	0.19 162	1.86 270	0.35 98	0.29 160	0.22 140	0.42 160	0.22 153	0.28 101	0.56 122	0.14 183	0.16 180	0.23 148	0.23 147	0.40 188	0.24 150

AIO_test	0.48 237	0.19 133	0.13 116	0.14 135	0.10 89	0.38 290	0.28 257	0.19 105	0.13 106	0.17 97	0.10 78	0.18 92	0.09 79	0.11 86	2.64 301	2.40 386	0.22 107	0.22 140	0.32 127	0.12 74	0.29 104	2.50 386	0.15 207	0.08 80	0.16 107	1.42 361	0.21 106	0.10 59

RAFT	0.14 58	0.07 13	0.10 81	0.08 71	0.04 5	0.24 210	0.28 257	0.19 105	0.07 30	0.13 85	0.08 61	0.13 50	0.06 42	0.11 86	0.44 49	0.17 10	0.12 57	0.08 17	0.14 51	0.21 143	0.16 61	0.18 63	0.04 22	0.05 27	0.15 95	0.15 95	0.21 106	0.16 100

XPNet_ROB	0.48 237	0.40 322	0.29 283	0.27 255	0.32 288	0.31 250	0.28 257	0.27 141	0.32 275	0.32 189	0.43 258	1.12 333	0.24 188	0.32 262	1.68 259	0.51 193	0.66 325	0.29 207	0.41 158	0.33 205	0.69 205	1.26 240	0.26 286	0.26 277	0.30 218	0.35 235	0.75 309	0.44 251

NOSS_ROB	0.81 302	0.36 305	0.27 275	0.37 298	0.35 307	0.37 285	0.29 260	0.87 355	0.39 291	0.71 347	0.93 331	0.99 327	0.60 310	1.26 364	2.02 276	2.44 388	0.57 314	0.58 348	0.68 237	0.43 257	2.16 370	2.47 384	0.32 316	0.47 332	0.42 283	0.43 273	0.72 301	0.42 248

RGC	0.51 248	0.36 305	0.46 332	0.35 292	0.36 312	0.40 300	0.30 261	0.37 247	0.39 291	0.32 189	0.45 262	0.40 230	0.42 289	0.35 278	2.99 311	0.36 105	0.32 187	0.28 199	0.47 172	0.33 205	0.61 194	1.00 194	0.24 279	0.28 286	0.38 271	0.46 283	0.52 249	0.53 275

stereogan	0.43 206	0.33 295	0.30 285	0.33 284	0.37 314	0.35 277	0.30 261	0.35 220	0.32 275	0.30 162	0.31 222	0.46 262	0.30 226	0.27 224	1.62 257	0.41 137	0.30 172	0.25 174	0.44 170	0.29 185	0.37 127	1.61 305	0.23 275	0.24 270	0.29 208	0.31 213	0.57 267	0.39 242

DDF-Stereo	1.25 336	0.32 289	0.17 162	6.72 400	0.23 244	6.20 400	0.31 263	0.36 238	0.21 188	0.35 210	0.57 282	7.72 395	0.43 291	0.22 179	0.76 130	0.89 294	0.60 319	0.39 284	1.30 323	0.43 257	1.56 319	1.46 277	0.16 218	0.23 261	0.29 208	1.00 343	0.44 215	0.54 276

Pointernet	0.09 12	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.07 40	0.31 263	0.06 8	0.04 3	0.05 14	0.06 36	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.25 10	0.33 82	0.09 20	0.06 5	0.09 5	0.16 103	0.09 5	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.13 49	0.08 37

CCAANet	0.24 107	0.16 104	0.16 150	0.17 170	0.12 108	0.12 98	0.31 263	0.24 130	0.14 114	0.27 136	0.14 115	0.26 133	0.14 113	0.11 86	0.52 63	0.29 55	0.19 97	0.15 92	0.20 84	0.15 98	0.19 75	0.16 57	0.11 134	0.10 100	0.16 107	0.15 95	1.48 359	0.21 133

LALA_ROB	0.62 271	0.52 339	0.32 296	0.33 284	0.35 307	0.40 300	0.31 263	0.34 208	0.40 294	0.46 275	0.61 290	1.27 337	0.29 218	0.39 298	3.75 329	0.45 162	0.51 290	0.38 280	0.57 211	0.40 247	0.82 220	1.11 216	0.24 279	0.31 295	0.36 258	0.43 273	0.81 315	0.51 272

CBMV	1.06 323	0.38 319	0.33 298	0.42 310	0.39 319	0.39 297	0.31 263	0.87 355	0.40 294	0.65 329	0.86 324	1.47 347	1.22 341	1.02 356	1.89 272	2.41 387	0.67 326	0.51 328	1.66 333	0.78 336	1.69 333	2.20 368	0.31 311	0.52 341	0.47 298	0.49 291	1.04 337	5.23 397
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 21	0.07 13	0.09 59	0.06 24	0.04 5	0.10 67	0.32 268	0.07 31	0.04 3	0.04 4	0.11 89	0.07 3	0.03 3	0.20 172	0.33 30	0.21 21	0.11 43	0.08 17	0.11 23	0.07 19	0.10 11	0.08 4	0.08 93	0.05 27	0.10 43	0.06 3	0.10 11	0.06 7

XX-Stereo	4.69 393	0.19 133	0.24 248	0.27 255	0.16 155	0.42 305	0.32 268	0.35 220	0.21 188	0.73 353	1.64 368	0.46 262	0.38 275	0.30 246	0.95 197	1.09 314	0.43 252	0.38 280	1.25 311	0.47 282	1.42 290	1.54 296	0.21 265	0.17 192	110.85 421	0.46 283	1.00 336	0.84 307

PMTNet	0.42 202	0.24 215	0.21 223	0.18 181	0.17 178	0.14 118	0.32 268	0.31 179	0.24 219	0.37 233	0.25 181	0.38 217	0.38 275	0.17 140	1.19 236	1.08 312	0.45 261	0.27 187	0.56 203	0.43 257	1.15 255	1.08 209	0.13 167	0.14 152	0.40 279	0.26 183	0.32 141	0.37 234

PA-Net	0.52 251	0.36 305	0.36 309	0.25 242	0.37 314	0.26 226	0.32 268	0.33 201	0.36 288	0.30 162	0.26 195	0.30 169	0.31 228	0.47 315	2.30 288	0.51 193	0.24 119	0.28 199	0.30 118	0.29 185	0.34 119	0.90 179	0.60 350	0.26 277	0.32 236	0.72 320	0.32 141	2.29 362
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	0.50 244	0.40 322	0.38 315	0.38 300	0.35 307	0.35 277	0.32 268	0.51 317	0.42 301	0.48 281	0.27 199	0.71 310	0.44 292	0.29 240	1.10 228	0.45 162	1.07 351	0.33 235	0.62 221	0.36 217	0.86 223	0.64 143	0.30 305	0.39 317	0.44 292	0.40 262	0.64 288	0.50 270
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	0.43 206	0.38 319	0.25 261	0.42 310	0.30 280	0.35 277	0.32 268	0.34 208	0.20 177	0.36 225	0.24 175	0.74 313	0.24 188	0.40 302	1.98 275	0.34 93	0.33 196	0.23 152	0.55 202	0.20 127	0.41 137	0.57 125	0.52 344	0.20 234	0.31 231	0.31 213	0.87 319	0.37 234

ETE_ROB	0.60 265	0.48 335	0.30 285	0.36 294	0.36 312	0.39 297	0.32 268	0.33 201	0.49 319	0.40 255	0.61 290	1.32 341	0.29 218	0.40 302	2.38 293	0.50 187	0.95 342	0.34 248	0.65 228	0.41 250	0.96 231	1.18 228	0.28 296	0.31 295	0.39 275	0.45 280	0.73 306	0.52 274

DDVS	1.78 355	0.35 300	0.40 319	0.33 284	0.38 317	0.37 285	0.33 275	2.41 399	0.46 308	0.68 339	17.02 411	2.44 369	0.65 315	0.81 351	2.50 295	1.31 331	0.61 321	0.49 319	6.21 369	0.84 346	2.90 392	2.24 371	0.26 286	0.34 300	0.34 242	0.60 307	2.18 383	0.71 294

HBP-ISP	1.24 335	0.38 319	0.50 339	0.52 323	0.41 323	0.45 315	0.33 275	0.55 325	0.40 294	0.76 359	1.30 353	0.48 269	0.48 302	1.92 372	9.87 401	3.68 402	0.55 306	0.66 356	0.82 259	0.95 362	2.11 362	2.96 394	0.30 305	0.46 329	0.47 298	0.52 295	0.94 328	0.60 283

DAS	0.67 280	0.27 260	0.24 248	0.38 300	0.33 292	0.34 272	0.33 275	0.51 317	0.46 308	0.61 316	0.94 333	0.78 318	0.67 318	0.19 162	0.96 199	1.83 368	0.55 306	0.47 310	1.12 294	0.61 308	2.11 362	1.69 311	0.27 290	0.44 326	0.43 288	0.43 273	0.62 284	0.48 264

SepStereo	0.67 280	0.27 260	0.24 248	0.38 300	0.33 292	0.34 272	0.33 275	0.51 317	0.46 308	0.61 316	0.94 333	0.78 318	0.67 318	0.19 162	0.96 199	1.83 368	0.55 306	0.47 310	1.12 294	0.61 308	2.11 362	1.69 311	0.27 290	0.44 326	0.43 288	0.43 273	0.62 284	0.48 264

STTStereo	0.37 175	0.28 272	0.28 280	0.24 235	0.27 272	0.22 197	0.33 275	0.25 140	0.36 288	0.29 154	0.27 199	0.33 191	0.20 166	0.27 224	2.32 291	0.31 71	0.26 134	0.25 174	0.30 118	0.20 127	0.34 119	0.66 146	0.31 311	0.18 207	0.25 166	0.31 213	0.35 158	0.41 245

SACVNet	0.38 182	0.30 282	0.26 267	0.28 264	0.29 275	0.26 226	0.34 280	0.37 247	0.29 258	0.35 210	0.27 199	0.29 157	0.25 195	0.38 292	0.59 77	0.43 147	0.36 209	0.29 207	0.56 203	0.29 185	0.68 203	1.21 235	0.19 252	0.25 275	0.37 266	0.35 235	0.45 221	0.38 239

FSD		0.32 289	0.31 293	0.32 281	0.31 284	0.30 246	0.35 281	0.41 268	0.27 248	0.37 233	0.29 213			0.34 271	1.10 228	0.97 300			0.58 215	0.50 287				0.34 300	0.37 266	0.32 223	0.37 172	0.38 239

DCVSM-stereo	1.12 328	0.31 287	0.36 309	0.43 312	0.33 292	0.52 326	0.35 281	0.68 340	0.39 291	0.66 333	1.41 359	1.60 351	0.79 325	0.39 298	0.81 141	1.02 304	0.48 280	0.37 267	12.56 397	0.92 361	1.54 316	1.37 259	0.41 329	0.49 334	0.41 280	0.51 294	0.65 289	0.61 284

gcap-zeroshot	1.09 324	0.23 200	0.33 298	0.59 337	0.20 209	0.40 300	0.35 281	0.45 296	0.24 219	0.74 354	1.21 349	0.63 301	0.34 248	0.25 207	0.80 139	1.71 365	3.94 400	0.29 207	9.06 386	0.81 340	1.52 309	1.94 338	1.39 374	0.18 207	0.58 321	0.39 254	0.41 190	0.41 245

RP	0.45 214	0.29 276	0.33 298	0.30 272	0.31 284	0.28 236	0.35 281	0.34 208	0.33 281	0.23 112	0.36 248	0.36 207	0.26 206	0.24 199	3.81 330	0.31 71	0.28 151	0.22 140	0.33 130	0.23 159	0.26 97	0.85 175	0.19 252	0.22 256	0.29 208	0.29 201	0.52 249	0.36 233

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 145	0.26 249	0.24 248	0.23 223	0.29 275	0.21 184	0.35 281	0.28 153	0.52 322	0.37 233	0.25 181	0.35 202	0.17 135	0.29 240	1.32 242	0.32 80	0.25 127	0.21 132	0.35 139	0.23 159	0.29 104	0.62 139	0.16 218	0.18 207	0.23 148	0.42 267	0.32 141	0.32 205
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	0.63 275	0.25 228	0.20 205	0.28 264	0.25 254	0.34 272	0.35 281	0.30 169	0.22 198	0.39 250	0.33 236	0.26 133	0.16 125	0.42 307	9.29 393	0.43 147	0.32 187	0.27 187	0.35 139	0.20 127	0.35 124	0.44 106	0.30 305	0.21 248	0.31 231	0.23 147	0.27 132	0.25 157

Reg-Stereo(zero)	0.71 285	0.22 178	0.30 285	0.21 209	0.22 238	0.32 257	0.36 287	0.77 348	0.44 302	0.65 329	1.65 370	0.54 284	0.36 261	1.01 354	0.86 175	1.42 342	0.50 286	0.26 181	1.07 288	0.60 306	1.15 255	2.16 362	0.28 296	0.17 192	0.55 315	0.93 336	1.09 339	1.15 330

FLISNet	0.71 285	0.22 178	0.30 285	0.21 209	0.22 238	0.32 257	0.36 287	0.77 348	0.44 302	0.65 329	1.65 370	0.54 284	0.36 261	1.01 354	0.86 175	1.42 342	0.50 286	0.26 181	1.07 288	0.60 306	1.15 255	2.16 362	0.28 296	0.17 192	0.55 315	0.93 336	1.09 339	1.15 330

anonymous	0.46 220	0.15 94	0.11 88	0.10 89	0.15 140	0.12 98	0.37 289	0.28 153	0.22 198	0.27 136	0.10 78	0.49 271	0.47 300	0.23 190	0.70 108	1.42 342	0.52 296	0.53 336	0.65 228	0.44 271	1.86 351	2.14 357	0.10 115	0.18 207	0.23 148	0.17 104	0.26 129	0.28 176

PSMNet-ADL	0.77 293	0.29 276	0.30 285	0.33 284	0.32 288	0.32 257	0.37 289	0.55 325	0.35 284	0.71 347	1.43 360	0.56 289	1.01 330	2.47 383	1.18 232	2.02 377	1.58 368	0.41 291	1.06 287	0.50 287	1.25 274	1.44 274	0.35 320	0.24 270	0.35 249	0.41 263	0.65 289	0.34 216

test_4	0.38 182	0.17 110	0.16 150	0.14 135	0.13 121	0.11 81	0.38 291	0.24 130	0.14 114	0.31 176	0.11 89	0.24 118	0.12 104	0.34 271	0.91 189	0.70 254	0.24 119	0.29 207	0.37 145	0.29 185	0.51 167	1.32 252	0.09 105	0.12 115	0.27 187	0.91 334	0.91 325	0.87 310

SFCPSM	2.02 366	0.37 311	0.29 283	0.38 300	0.33 292	0.38 290	0.38 291	0.42 278	0.48 316	0.63 324	1.10 341	1.09 332	4.92 385	0.35 278	1.80 265	1.39 339	0.59 318	0.50 324	31.93 414	0.84 346	1.50 304	1.59 301	0.30 305	0.37 310	0.42 283	0.52 295	0.69 296	1.01 319

NCC-stereo	0.47 230	0.33 295	0.30 285	0.31 278	0.33 292	0.31 250	0.38 291	0.41 268	0.40 294	0.24 119	0.38 249	0.39 222	0.36 261	0.28 232	3.13 317	0.36 105	0.29 160	0.32 229	0.42 160	0.43 257	0.44 145	0.84 173	0.28 296	0.23 261	0.36 258	0.44 278	0.45 221	0.44 251

Abc-Net	0.47 230	0.33 295	0.30 285	0.31 278	0.33 292	0.31 250	0.38 291	0.41 268	0.40 294	0.24 119	0.38 249	0.39 222	0.36 261	0.28 232	3.13 317	0.36 105	0.29 160	0.32 229	0.42 160	0.43 257	0.44 145	0.84 173	0.28 296	0.23 261	0.36 258	0.44 278	0.45 221	0.44 251
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	1.11 326	0.35 300	0.33 298	0.43 312	0.29 275	0.44 311	0.38 291	0.59 330	0.35 284	1.97 394	5.99 395	5.59 392	0.59 307	0.45 310	1.05 216	1.28 328	0.52 296	0.39 284	1.76 337	0.87 351	1.76 340	2.05 346	0.26 286	0.43 325	0.34 242	0.36 242	0.50 242	0.56 278

FADNet	0.39 190	0.27 260	0.23 241	0.29 270	0.26 262	0.25 219	0.39 296	0.36 238	0.24 219	0.35 210	0.34 239	0.36 207	0.27 208	0.27 224	0.93 192	0.39 123	0.31 179	0.34 248	0.68 237	0.43 257	0.60 191	0.90 179	0.19 252	0.22 256	0.38 271	0.42 267	0.37 172	0.44 251

ADCRef	1.02 320	0.34 299	0.38 315	0.23 223	0.35 307	0.32 257	0.40 297	0.36 238	0.86 349	0.39 250	0.31 222	0.39 222	0.25 195	0.28 232	9.75 397	0.63 235	0.33 196	0.32 229	0.81 255	0.56 296	0.47 155	0.72 153	0.47 338	0.34 300	1.00 357	1.09 347	0.99 333	5.10 396

AF-Net	0.38 182	0.25 228	0.25 261	0.25 242	0.30 280	0.28 236	0.41 298	0.36 238	0.30 264	0.25 129	0.32 229	0.39 222	0.21 167	0.23 190	2.08 281	0.31 71	0.23 110	0.22 140	0.39 150	0.22 153	0.53 174	0.78 164	0.21 265	0.19 222	0.26 177	0.27 186	0.42 203	0.33 211

Nwc_Net	0.38 182	0.25 228	0.25 261	0.25 242	0.30 280	0.28 236	0.41 298	0.36 238	0.30 264	0.25 129	0.32 229	0.39 222	0.21 167	0.23 190	2.08 281	0.31 71	0.23 110	0.22 140	0.39 150	0.22 153	0.53 174	0.78 164	0.21 265	0.19 222	0.26 177	0.27 186	0.42 203	0.33 211

UDGNet	0.39 190	0.29 276	0.21 223	0.55 329	0.44 327	0.50 319	0.42 300	0.31 179	0.20 177	0.27 136	0.28 210	0.28 146	0.12 104	0.70 346	0.66 94	0.44 151	0.29 160	0.25 174	0.60 218	0.24 167	0.61 194	0.98 190	0.39 324	0.15 163	0.34 242	0.27 186	0.42 203	0.29 182

FADNet-RVC	0.38 182	0.25 228	0.26 267	0.27 255	0.26 262	0.21 184	0.42 300	0.33 201	0.24 219	0.34 201	0.26 195	0.42 241	0.28 215	0.27 224	0.95 197	0.42 138	0.39 224	0.27 187	0.73 242	0.41 250	0.63 198	0.86 176	0.21 265	0.27 281	0.34 242	0.33 225	0.33 146	0.42 248

RTSC	0.65 279	0.25 228	0.27 275	0.24 235	0.26 262	0.28 236	0.42 300	0.35 220	0.33 281	0.43 264	0.47 267	0.30 169	0.27 208	0.29 240	7.17 376	0.50 187	0.48 280	0.30 213	0.75 247	0.33 205	0.78 215	0.93 184	0.17 232	0.30 294	0.28 200	0.31 213	0.49 235	0.59 282

STTRV1_RVC		0.41 326	0.34 302	0.54 325	0.41 323	0.55 329	0.43 303	0.51 317	0.50 320	0.51 286	0.50 272	0.85 325	1.05 332	0.55 331	0.84 161	0.58 217	1.80 377	0.45 304		1.77 390	1.77 344	1.50 289		0.59 357	0.52 308	0.67 315	0.89 324	1.44 347

NaN_ROB	0.82 304	0.41 326	0.41 323	0.36 294	0.49 332	0.42 305	0.44 304	0.45 296	1.33 378	0.40 255	0.67 299	0.89 326	0.31 228	0.47 315	5.25 352	0.55 211	0.34 200	0.53 336	0.49 180	0.63 314	0.60 191	0.95 185	0.28 296	0.49 334	0.78 345	1.57 367	0.98 330	1.71 356

DMCA-RVC	0.41 200	0.21 161	0.22 233	0.32 281	0.28 273	0.18 158	0.45 305	0.34 208	0.30 264	0.32 189	1.09 340	0.31 176	0.16 125	0.30 246	2.90 308	0.35 98	0.26 134	0.25 174	0.26 104	0.30 193	0.38 129	0.34 96	0.16 218	0.28 286	0.35 249	0.20 134	0.36 168	0.27 172

SHD	0.72 287	0.30 282	0.42 327	0.35 292	0.34 302	0.33 271	0.45 305	0.49 311	0.44 302	0.53 293	0.63 292	0.47 267	0.64 313	0.34 271	6.15 365	0.52 198	0.47 272	0.37 267	0.94 275	0.45 277	0.88 224	1.12 218	0.25 282	0.42 322	0.47 298	0.47 287	0.50 242	0.63 288

ADCL	1.10 325	0.44 333	0.36 309	0.33 284	0.33 292	0.38 290	0.47 307	0.38 250	1.23 374	0.60 313	0.47 267	0.43 245	0.27 208	0.32 262	7.84 383	0.57 215	0.38 218	0.55 341	0.68 237	0.69 326	0.65 200	0.81 171	0.29 304	0.36 308	1.73 381	1.85 377	1.77 371	5.47 398

CBMV_ROB	1.31 339	0.37 311	0.39 318	0.60 339	0.49 332	0.57 333	0.47 307	0.95 366	0.40 294	0.81 364	1.38 358	3.04 373	2.55 367	0.48 319	5.00 347	1.30 329	0.89 338	0.49 319	2.24 340	0.73 330	1.72 336	1.95 339	0.45 334	0.40 319	0.97 355	2.27 383	1.56 362	2.91 378

G-Net	1.35 341	0.55 346	0.65 356	0.43 312	0.49 332	0.56 330	0.48 309	0.89 358	1.35 379	0.67 336	1.22 350	3.00 372	1.21 339	0.36 282	4.11 335	1.64 362	0.61 321	0.76 369	1.37 327	1.35 382	1.63 328	1.89 330	0.39 324	0.61 360	0.80 346	3.07 392	1.57 363	4.68 395

CSAN	1.01 318	0.52 339	0.48 338	0.47 321	0.49 332	0.38 290	0.48 309	0.49 311	2.50 396	0.69 341	2.01 378	1.44 345	0.69 320	0.60 340	4.20 336	0.56 213	0.46 267	0.47 310	0.82 259	2.20 397	1.16 260	1.10 213	0.31 311	0.53 343	1.68 379	1.02 345	0.72 301	0.81 304

ADCP+	0.99 317	0.33 295	0.34 302	0.25 242	0.34 302	0.35 277	0.49 311	0.31 179	0.66 337	0.59 309	0.48 270	0.75 314	0.18 146	0.30 246	9.27 392	0.47 174	0.27 140	0.27 187	0.78 252	0.80 339	0.51 167	0.72 153	0.18 243	0.18 207	0.69 333	2.01 379	1.44 356	3.81 388

PWC_ROB	0.69 282	0.37 311	0.41 323	0.30 272	0.35 307	0.34 272	0.50 312	0.39 260	0.69 340	0.45 274	0.80 316	0.54 284	1.20 338	0.29 240	2.36 292	1.23 326	0.63 323	0.53 336	1.01 282	0.46 280	1.15 255	1.40 266	0.26 286	0.49 334	0.38 271	0.37 248	0.68 295	0.97 315

FAT-Stereo	1.13 329	0.37 311	0.57 346	0.56 332	0.63 350	0.50 319	0.52 313	0.75 345	0.44 302	0.79 362	2.82 386	1.45 346	1.95 358	0.49 322	2.78 304	2.52 391	0.57 314	0.60 350	2.42 342	1.17 378	2.12 365	2.13 356	0.74 362	0.58 355	0.41 280	0.56 301	0.72 301	1.27 341

DeepPrunerF	0.79 297	0.36 305	0.20 205	0.53 324	1.05 369	0.38 290	0.52 313	0.32 192	0.92 355	0.23 112	0.32 229	0.23 115	0.17 135	0.26 213	5.65 358	0.50 187	0.28 151	0.24 163	0.50 186	0.25 169	0.40 133	0.47 113	0.21 265	0.19 222	5.96 404	0.50 293	0.47 230	0.30 190

MDST_ROB	2.36 370	4.67 403	0.44 330	3.47 385	0.77 360	2.09 377	0.52 313	1.45 386	0.44 302	0.69 341	0.96 335	0.78 318	9.65 394	0.30 246	8.31 385	0.79 271	0.46 267	0.37 267	3.22 358	0.38 231	1.95 358	2.12 354	0.46 337	0.36 308	4.26 401	2.58 386	6.75 405	5.48 399

GEStereo_RVC	0.47 230	0.27 260	0.34 302	0.27 255	0.26 262	0.31 250	0.53 316	0.41 268	0.24 219	0.35 210	0.27 199	0.40 230	0.24 188	0.30 246	0.81 141	0.74 261	0.49 285	0.37 267	0.91 270	0.38 231	0.90 225	1.80 322	0.21 265	0.34 300	0.31 231	0.30 209	0.51 246	0.48 264

EKT-Stereo	1.22 333	0.27 260	0.24 248	0.28 264	0.25 254	0.31 250	0.54 317	0.43 285	0.29 258	0.44 270	0.57 282	0.49 271	0.44 292	0.31 257	13.29 409	2.18 382	0.54 304	0.53 336	1.26 313	1.02 368	5.16 402	2.03 345	0.14 183	0.19 222	0.42 283	0.35 235	0.56 262	0.34 216

XQC	0.80 299	0.47 334	0.40 319	0.50 322	0.46 330	0.50 319	0.57 318	0.56 327	0.48 316	0.58 304	0.63 292	0.58 292	0.81 327	0.45 310	6.95 374	0.73 259	0.45 261	0.36 260	0.84 263	0.42 255	0.81 218	1.06 206	0.33 317	0.42 322	0.53 309	0.61 308	0.69 296	0.50 270

CC-Net-ROB	0.62 271	0.60 349	0.40 319	0.81 350	0.59 344	0.75 348	0.57 318	0.43 285	0.31 270	0.47 278	0.32 229	1.38 343	0.73 323	0.62 341	0.60 79	0.33 82	0.42 245	0.32 229	2.70 348	0.28 180	0.50 164	0.61 137	0.98 368	0.28 286	0.39 275	0.37 248	0.39 182	0.54 276

DPSNet	1.40 343	0.43 332	0.38 315	0.54 325	0.61 349	0.65 342	0.57 318	0.51 317	0.67 338	0.46 275	0.87 326	3.54 380	1.62 349	1.43 365	2.52 296	2.12 379	0.99 344	0.99 384	7.37 379	1.69 388	2.21 374	2.98 395	0.95 367	0.74 371	0.76 340	0.76 322	0.75 309	0.82 305

iRaft-Stereo_20w	0.96 312	0.31 287	0.58 351	0.57 333	0.34 302	0.51 322	0.58 321	0.44 292	0.32 275	0.90 371	1.59 365	0.56 289	0.49 303	0.37 286	2.05 279	1.22 325	0.42 245	0.52 333	1.04 285	0.82 343	1.52 309	2.14 357	0.27 290	0.38 315	1.04 360	3.39 394	2.04 379	1.45 348

test-1	0.83 305	0.18 121	0.23 241	0.19 188	0.19 202	0.57 333	0.58 321	0.44 292	0.29 258	0.72 351	5.41 394	0.54 284	0.40 282	0.59 337	0.98 204	1.32 332	0.45 261	0.48 315	1.14 298	0.96 364	1.90 352	2.36 380	0.14 183	0.21 248	0.39 275	0.46 283	0.61 282	0.63 288

AMNet	0.63 275	0.59 348	0.56 345	0.59 337	0.59 344	0.64 339	0.58 321	0.45 296	0.53 324	0.51 286	0.69 304	0.75 314	0.40 282	0.87 352	0.68 104	0.86 291	0.71 331	0.66 356	0.63 225	0.62 312	0.76 212	0.62 139	0.38 321	0.59 357	0.57 319	0.69 316	0.70 299	0.75 295

DGSMNet	2.89 379	1.85 379	1.04 379	1.35 363	0.50 336	1.94 369	0.59 324	2.82 400	1.53 386	3.95 402	15.60 408	1.84 359	3.19 377	4.88 402	2.89 306	2.87 396	3.06 390	1.91 397	4.57 362	2.02 396	4.46 400	3.48 398	1.64 377	2.11 403	0.88 352	3.46 395	1.04 337	2.62 369

RTS	0.80 299	0.32 289	0.28 280	0.30 272	0.33 292	0.44 311	0.59 324	0.41 268	0.46 308	0.43 264	0.34 239	0.51 276	0.34 248	0.30 246	7.29 377	0.70 254	0.55 306	0.36 260	1.02 283	0.45 277	0.93 229	1.01 196	0.25 282	0.37 310	0.54 312	1.72 372	0.58 272	0.79 296

RTSA	0.80 299	0.32 289	0.28 280	0.30 272	0.33 292	0.44 311	0.59 324	0.41 268	0.46 308	0.43 264	0.34 239	0.51 276	0.34 248	0.30 246	7.29 377	0.70 254	0.55 306	0.36 260	1.02 283	0.45 277	0.93 229	1.01 196	0.25 282	0.37 310	0.54 312	1.72 372	0.58 272	0.79 296

SAMSARA	1.05 322	0.40 322	0.57 346	0.44 317	0.43 326	0.43 309	0.62 327	0.74 344	0.61 333	0.60 313	0.72 307	0.59 293	1.65 350	0.46 313	6.43 368	0.74 261	0.53 303	0.50 324	1.24 310	0.55 294	1.24 268	1.37 259	0.28 296	0.56 347	1.63 377	1.74 374	1.65 368	1.61 355

AnyNet_C32	1.27 338	0.41 326	0.36 309	0.37 298	0.40 320	0.48 318	0.62 327	0.47 305	1.23 374	0.56 298	0.89 329	0.53 282	0.36 261	0.40 302	10.27 403	1.27 327	0.55 306	0.54 340	0.88 269	0.63 314	1.28 278	1.52 293	0.34 319	0.50 337	1.09 366	2.40 384	1.34 352	4.67 394

IGEV-FE	0.78 295	0.25 228	0.47 334	0.58 335	0.25 254	0.61 335	0.63 329	0.48 307	0.28 255	0.67 336	1.33 355	0.66 305	0.41 286	0.31 257	0.87 182	1.36 337	0.39 224	0.36 260	1.13 296	0.76 334	1.57 320	2.29 375	0.20 260	0.20 234	0.84 350	0.84 329	2.28 386	1.10 324

IGEV_Zeroshot_test	0.78 295	0.25 228	0.47 334	0.58 335	0.25 254	0.61 335	0.63 329	0.48 307	0.28 255	0.67 336	1.32 354	0.66 305	0.41 286	0.31 257	0.87 182	1.36 337	0.39 224	0.36 260	1.13 296	0.76 334	1.57 320	2.29 375	0.20 260	0.20 234	0.84 350	0.84 329	2.28 386	1.09 323

FADNet_RVC	0.85 308	0.35 300	1.01 374	0.44 317	0.63 350	0.27 231	0.63 329	0.43 285	0.46 308	0.48 281	0.50 272	0.65 304	0.54 304	0.58 336	3.52 326	0.82 285	0.52 296	1.02 386	1.68 334	0.71 328	1.59 325	1.50 289	0.45 334	0.59 357	0.56 317	0.43 273	1.89 376	0.62 287

PVD	0.98 315	0.54 344	0.59 352	0.60 339	0.56 341	0.66 344	0.63 329	0.91 361	0.87 353	0.57 301	0.85 321	0.80 321	1.03 331	0.59 337	6.60 369	0.64 236	0.69 329	0.55 341	1.16 301	0.63 314	1.22 266	1.27 244	0.39 324	0.53 343	0.75 339	0.88 332	0.85 318	1.07 320

ITSA-stereo	0.96 312	0.36 305	0.34 302	0.55 329	0.41 323	0.32 257	0.64 333	0.52 323	0.47 314	0.71 347	1.48 361	0.67 307	0.62 311	0.35 278	3.07 315	1.67 363	0.52 296	0.56 345	1.10 291	0.87 351	1.33 283	1.89 330	0.52 344	0.51 339	0.50 305	1.05 346	3.15 399	1.80 358

ADCS	1.39 342	0.51 338	0.47 334	0.45 320	0.55 340	0.51 322	0.64 333	0.68 340	1.05 360	0.57 301	0.72 307	0.80 321	2.34 364	0.51 325	9.94 402	2.13 380	0.76 335	0.62 352	1.30 323	0.62 312	1.80 347	1.62 306	0.43 332	0.56 347	0.76 340	2.09 381	1.59 365	3.47 383

DeepPruner_ROB	0.52 251	0.25 228	0.25 261	0.25 242	0.26 262	0.23 201	0.65 335	0.32 192	0.25 227	0.37 233	0.39 251	0.29 157	0.25 195	0.31 257	3.43 324	0.72 258	0.34 200	0.29 207	0.49 180	0.23 159	1.30 280	1.20 231	0.23 275	0.23 261	0.29 208	0.42 267	0.46 226	0.29 182

MeshStereo	2.03 368	0.72 353	0.61 354	1.20 359	0.79 361	1.01 356	0.66 336	1.54 388	1.35 379	0.92 373	2.10 380	4.00 384	3.06 375	0.71 348	9.66 396	2.82 394	1.05 348	0.76 369	4.73 363	0.75 332	3.34 396	3.73 401	0.48 341	0.58 355	1.79 382	1.18 351	2.41 390	2.78 371
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	0.51 248	0.27 260	0.27 275	0.32 281	0.26 262	0.29 244	0.67 337	0.40 265	0.30 264	0.47 278	0.52 276	0.47 267	0.36 261	0.16 134	0.74 120	0.67 245	0.71 331	0.46 308	0.78 252	0.28 180	1.67 330	1.48 282	0.17 232	0.20 234	0.42 283	0.34 230	0.53 253	0.46 259
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 376	0.30 282	0.54 341	0.34 289	0.37 314	0.63 338	0.68 338	0.48 307	1.07 364	0.69 341	1.55 364	0.62 297	0.59 307	0.18 159	0.86 175	1.75 367	0.42 245	0.50 324	49.64 417	1.04 370	1.53 314	2.14 357	0.19 252	0.28 286	0.72 335	1.86 378	0.98 330	1.07 320

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 309	0.37 311	0.57 346	0.34 289	0.29 275	0.54 327	0.69 339	0.45 296	0.72 343	0.64 328	1.75 375	0.59 293	0.64 313	0.23 190	0.93 192	1.53 355	0.44 257	0.40 288	1.27 316	1.04 370	1.62 327	2.22 370	0.18 243	0.38 315	0.83 349	0.48 288	2.98 395	1.10 324

SPS-STEREO	1.49 348	0.72 353	0.69 358	0.90 355	0.75 357	0.82 352	0.74 340	0.83 353	0.76 346	0.85 368	1.62 367	1.42 344	1.09 335	0.70 346	1.97 274	2.32 384	1.04 347	0.97 382	10.95 394	1.01 367	2.60 386	2.45 383	0.64 353	0.76 374	0.81 348	0.79 324	1.11 343	0.96 314
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EAI-Stereo	1.15 331	0.27 260	0.37 313	0.54 325	0.30 280	8.38 405	0.76 341	0.45 296	0.63 334	0.34 201	0.88 327	0.46 262	0.33 245	0.25 207	1.83 268	1.17 322	0.40 230	0.65 353	2.53 346	0.73 330	1.47 295	1.71 315	0.23 275	0.46 329	1.08 365	1.64 371	1.45 358	1.79 357

SANet	1.44 346	0.57 347	0.54 341	0.55 329	0.60 348	0.65 342	0.76 341	0.94 364	5.50 402	0.52 290	2.23 382	4.15 387	2.61 368	0.65 343	5.29 353	0.52 198	1.21 358	0.56 345	0.93 274	0.83 344	1.54 316	1.38 261	0.47 338	0.62 364	0.74 337	1.16 350	0.88 321	2.41 366

ADCMid	1.14 330	0.50 336	0.55 344	0.39 307	0.59 344	0.56 330	0.77 343	0.59 330	0.76 346	0.47 278	0.71 306	0.70 309	0.71 322	0.39 298	8.21 384	1.09 314	0.51 290	0.45 304	1.73 335	0.51 290	1.04 237	1.21 235	0.59 349	0.40 319	0.58 321	1.47 364	1.24 349	4.18 392

edge stereo	1.98 363	0.52 339	1.03 378	0.72 346	0.63 350	0.79 350	0.83 344	0.93 363	1.45 382	3.71 401	1.22 350	2.08 365	4.38 383	1.06 358	2.14 283	2.51 390	0.64 324	0.55 341	7.27 378	7.84 406	1.43 292	5.56 405	2.02 379	0.53 343	0.61 328	0.55 300	0.87 319	1.48 349

MFMNet_re	0.98 315	0.78 356	0.71 360	0.83 351	0.72 355	0.97 353	0.83 344	0.75 345	0.86 349	0.69 341	0.79 314	1.30 340	0.83 328	0.68 344	2.27 287	1.16 321	1.03 346	0.80 375	1.61 332	0.85 348	2.25 377	1.12 218	0.65 355	0.71 370	0.66 331	0.66 314	0.98 330	0.99 318

YMNet	0.46 220	0.20 149	0.12 103	0.16 156	0.15 140	0.32 257	0.87 346	0.19 105	0.16 130	0.27 136	0.11 89	0.24 118	0.36 261	0.15 123	5.11 351	0.66 240	0.23 110	0.22 140	0.26 104	0.21 143	0.19 75	0.29 86	0.09 105	0.13 136	0.74 337	0.16 100	0.66 291	0.19 120

FCDSN-DC	0.84 307	0.37 311	0.67 357	0.40 308	0.40 320	0.35 277	0.89 347	0.39 260	0.31 270	0.46 275	0.35 246	0.44 249	0.31 228	0.38 292	8.90 386	0.84 288	0.47 272	0.48 315	0.73 242	0.38 231	1.12 250	1.58 299	0.30 305	0.57 352	0.37 266	0.42 267	0.42 203	0.37 234
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	2.55 374	0.93 358	1.05 382	0.97 356	0.76 358	1.00 354	0.93 348	7.37 407	1.18 372	1.01 381	1.64 368	2.39 368	9.36 393	0.62 341	2.02 276	1.33 333	1.60 369	0.80 375	7.94 381	1.42 383	1.67 330	1.69 311	0.67 357	0.94 385	2.66 392	2.65 389	4.83 402	9.43 406
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
dad	0.58 263	0.29 276	0.20 205	0.65 345	0.32 288	0.37 285	0.94 349	0.59 330	0.18 156	0.44 270	0.18 134	0.49 271	0.42 289	0.17 140	3.83 331	0.50 187	0.41 236	0.27 187	0.77 250	0.32 202	0.49 158	0.45 110	0.19 252	0.34 300	0.57 319	0.24 160	1.23 347	0.84 307

FBW_ROB	1.04 321	0.64 352	0.57 346	0.87 353	0.87 363	0.68 345	0.98 350	0.45 296	0.34 283	0.53 293	0.75 311	1.03 329	1.27 342	1.90 371	6.09 364	0.42 138	0.60 319	0.33 235	2.46 343	0.49 285	1.49 300	1.10 213	1.23 371	0.56 347	0.44 292	0.53 297	0.55 260	0.82 305

MADNet+	1.22 333	0.60 349	0.77 363	0.77 347	0.74 356	0.61 335	1.01 351	0.94 364	0.74 344	0.78 361	0.68 303	1.18 334	1.07 334	0.68 344	7.48 381	1.39 339	1.12 353	0.65 353	1.33 326	0.91 359	2.13 366	1.51 291	0.66 356	0.97 386	1.05 362	0.83 328	0.92 326	1.39 344

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 305	0.54 344	0.35 306	0.63 342	0.46 330	0.56 330	1.02 352	0.65 337	0.60 331	0.57 301	0.47 267	0.82 324	1.21 339	1.11 361	2.25 286	0.60 223	0.36 209	0.33 235	1.25 311	0.40 247	1.94 357	1.62 306	0.47 338	0.39 317	0.76 340	0.81 325	0.75 309	1.49 350

SGM+DAISY	2.56 375	0.94 359	0.92 368	1.06 357	0.97 364	1.24 360	1.04 353	1.31 380	1.76 388	1.12 383	2.01 378	2.59 370	3.35 380	0.87 352	6.30 366	3.19 398	1.16 354	1.11 389	6.92 375	1.55 386	2.89 391	2.90 391	0.67 357	1.23 397	3.89 399	4.14 399	5.13 403	8.82 405

FC-DCNN v2	1.01 318	0.52 339	1.01 374	0.85 352	0.53 339	0.77 349	1.07 354	0.83 353	0.65 335	0.61 316	0.65 294	0.72 311	0.79 325	0.37 286	3.26 321	0.81 280	0.95 342	0.47 310	1.22 309	0.41 250	1.52 309	1.34 256	0.31 311	0.51 339	1.30 370	1.29 358	1.86 375	2.78 371

S-Stereo	1.43 344	0.40 322	0.43 329	0.60 339	0.58 343	0.64 339	1.10 355	0.61 334	0.57 328	0.69 341	4.10 392	1.62 354	0.65 315	0.46 313	4.54 340	2.87 396	0.55 306	0.65 353	4.87 366	4.90 404	1.26 275	2.26 373	0.99 369	0.61 360	0.41 280	0.53 297	0.66 291	0.97 315

FC-DCNN	0.96 312	0.50 336	0.92 368	0.79 349	0.52 338	0.73 346	1.10 355	0.77 348	0.52 322	0.62 322	0.65 294	0.72 311	0.62 311	0.38 292	3.13 317	0.83 286	0.94 341	0.50 324	1.19 304	0.43 257	1.52 309	1.33 253	0.31 311	0.52 341	1.01 359	0.92 335	1.51 360	2.93 379

ELAS	2.27 369	1.03 362	1.10 384	1.38 364	1.13 370	1.45 361	1.10 355	1.38 384	1.09 366	0.94 375	7.66 398	3.71 382	3.10 376	1.11 361	6.64 370	1.56 356	1.42 367	1.43 394	2.52 345	0.69 326	2.33 380	3.03 396	0.69 359	0.82 378	3.50 397	4.32 400	2.52 391	3.70 387
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.37 371	0.95 361	1.21 386	1.26 362	0.98 365	1.99 372	1.12 358	1.45 386	0.86 349	0.99 378	7.87 399	3.60 381	8.50 391	1.07 359	6.31 367	1.59 359	1.34 363	1.44 395	2.57 347	0.79 338	2.43 383	3.03 396	0.71 360	0.88 380	3.51 398	3.72 397	1.69 369	2.07 360
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 337	2.34 389	0.85 365	1.48 365	0.80 362	1.00 354	1.15 359	0.76 347	0.94 356	1.33 385	0.54 279	1.54 350	1.67 351	2.00 373	2.30 288	0.97 300	1.08 352	1.05 387	3.01 353	1.06 373	1.37 287	1.51 291	1.22 370	0.67 367	0.76 340	0.65 312	0.59 277	1.40 345

DDUNet	0.75 290	0.91 357	0.42 327	1.24 361	1.03 367	1.19 359	1.16 360	0.35 220	0.35 284	0.37 233	0.45 262	0.64 303	0.32 237	1.77 369	2.89 306	0.44 151	0.71 331	0.48 315	0.87 268	0.59 304	0.53 174	0.64 143	0.85 365	0.28 286	0.34 242	0.34 230	0.61 282	0.39 242

AnyNet_C01	1.52 350	0.60 349	0.54 341	0.63 342	0.56 341	0.51 322	1.16 360	0.89 358	1.30 377	0.68 339	0.88 327	1.27 337	1.30 345	0.54 329	11.26 405	2.64 393	1.16 354	1.01 385	1.42 330	0.75 332	1.67 330	1.92 337	0.60 350	0.62 364	1.33 371	0.97 342	1.63 367	3.28 381

LSM0	4.83 394	0.52 339	0.57 346	0.78 348	0.66 353	0.81 351	1.26 362	1.10 375	1.08 365	0.88 370	1.65 370	1.82 358	2.45 366	0.40 302	38.07 419	52.94 419	0.87 337	0.61 351	5.33 367	1.09 374	2.57 385	3.54 399	0.43 332	0.69 369	0.94 354	2.15 382	1.61 366	5.62 401

UDG	0.91 310	0.94 359	0.44 330	1.22 360	1.16 371	1.14 358	1.35 363	0.38 250	0.36 288	0.43 264	0.55 280	0.62 297	0.33 245	1.60 367	5.73 361	0.80 275	0.75 334	0.45 304	0.94 275	0.65 323	1.13 252	1.10 213	0.64 353	0.32 297	0.36 258	0.39 254	0.53 253	0.38 239

pmcnn	1.11 326	0.42 331	0.41 323	0.57 333	0.59 344	0.54 327	1.41 364	0.71 342	0.48 316	0.61 316	1.28 352	1.51 349	2.96 374	1.04 357	1.42 251	2.33 385	0.81 336	0.96 380	1.74 336	1.09 374	2.41 382	1.74 317	0.82 364	0.50 337	0.48 304	0.69 316	1.09 339	1.28 342

ADCPNet	1.59 351	0.37 311	0.74 362	0.43 312	0.76 358	0.42 305	1.45 365	0.90 360	0.70 341	0.76 359	1.68 373	0.76 316	3.19 377	0.76 349	8.96 388	1.92 372	0.54 304	0.37 267	4.76 364	1.03 369	1.19 263	1.09 210	0.94 366	0.40 319	1.06 363	1.36 359	0.93 327	5.53 400

SQANet	1.31 339	1.35 368	0.53 340	3.10 382	1.03 367	1.89 367	1.49 366	0.50 316	0.40 294	0.51 286	0.46 265	1.19 335	0.55 306	1.57 366	2.53 297	0.49 181	1.24 360	0.37 267	6.38 371	0.61 308	1.71 334	1.74 317	2.52 382	0.37 310	0.46 297	0.57 302	0.66 291	1.26 339

WAO-7	1.96 362	1.09 365	1.32 389	5.02 390	0.99 366	1.02 357	1.64 367	1.16 376	1.46 384	2.58 398	2.14 381	2.11 366	2.83 373	1.20 363	6.00 363	1.03 305	1.68 371	0.70 362	7.59 380	0.87 351	1.71 334	1.97 341	0.38 321	1.05 389	0.98 356	1.45 362	1.10 342	1.84 359

DispFullNet	3.41 387	2.89 397	1.54 394	1.52 367	1.71 386	1.49 362	1.66 368	1.26 377	2.27 393	2.07 395	1.94 377	15.55 405	4.16 382	1.77 369	5.50 355	4.82 405	2.33 382	0.96 380	23.18 407	4.57 401	2.36 381	2.47 384	0.73 361	0.57 352	1.23 369	0.62 309	1.37 353	1.51 351

SGM-ForestM	1.49 348	1.99 383	1.26 387	1.18 358	0.67 354	1.50 363	1.71 369	1.32 381	0.94 356	0.74 354	1.03 337	2.90 371	2.23 361	0.55 331	1.68 259	0.62 233	1.34 363	0.49 319	2.81 351	0.58 302	1.33 283	1.12 218	0.57 347	0.56 347	2.12 387	2.46 385	3.00 396	3.53 385

otaku	1.43 344	2.19 385	0.62 355	3.33 384	1.22 373	2.22 381	1.77 370	0.56 327	0.53 324	0.59 309	0.53 278	1.29 339	0.69 320	2.06 376	1.09 223	0.51 193	1.25 361	0.39 284	6.35 370	0.59 304	1.91 356	1.95 339	3.16 390	0.48 333	0.56 317	0.57 302	0.74 308	1.36 343

MANE	3.30 385	1.71 377	1.93 400	1.49 366	1.37 379	1.77 366	2.02 371	1.90 391	2.39 395	0.87 369	1.68 373	3.71 382	4.07 381	0.78 350	7.43 379	3.40 399	1.81 378	6.10 406	2.99 352	1.05 372	2.09 361	2.38 381	0.61 352	1.76 402	5.46 403	6.93 405	8.52 406	12.82 409

PSMNet_ROB	3.52 389	1.88 380	0.99 371	1.71 368	1.19 372	2.12 379	2.02 371	0.79 352	0.86 349	8.42 410	19.75 413	12.43 402	2.32 363	7.26 410	2.04 278	0.69 246	1.30 362	1.37 393	9.12 387	0.91 359	2.05 360	1.34 256	8.71 412	0.77 375	1.06 363	1.46 363	1.32 351	1.13 328

WAO-6	1.95 360	1.28 367	0.85 365	2.04 374	1.34 377	1.69 365	2.05 373	1.04 372	1.24 376	0.91 372	0.86 324	1.85 360	2.71 369	2.30 381	9.05 390	1.14 320	2.89 388	0.69 361	3.16 357	0.85 348	2.21 374	2.27 374	1.29 372	0.87 379	1.64 378	2.07 380	1.72 370	2.69 370

PWCK	2.53 373	1.63 375	1.01 374	1.98 372	1.29 374	2.08 376	2.10 374	1.37 383	1.44 381	1.41 388	1.79 376	5.07 389	2.34 364	1.08 360	3.26 321	0.91 296	1.71 373	0.77 371	22.70 406	1.31 381	2.44 384	1.46 277	1.41 375	0.98 387	1.69 380	1.61 370	1.40 355	2.14 361

RainbowNet	1.44 346	1.50 372	0.85 365	2.41 379	1.41 380	1.97 370	2.14 375	0.65 337	0.57 328	0.74 354	0.46 265	1.61 352	1.05 332	2.78 386	1.90 273	1.30 329	1.21 358	0.51 328	3.15 356	1.74 389	1.75 339	1.97 341	3.07 388	0.61 360	0.65 330	0.69 316	0.88 321	1.43 346

ACVNet_2	1.92 359	1.61 374	1.00 372	5.61 395	1.57 383	2.05 373	2.23 376	0.87 355	0.68 339	0.71 347	0.74 310	1.61 352	1.15 337	2.00 373	2.43 294	0.69 246	2.79 386	0.51 328	12.02 396	0.71 328	1.81 348	1.68 310	2.66 383	0.79 377	1.09 366	0.74 321	0.95 329	1.11 326

MADNet++	2.98 380	1.95 382	2.23 401	1.73 369	2.39 396	1.68 364	2.24 377	2.26 395	2.69 397	2.34 397	2.78 385	3.30 378	3.34 379	2.86 387	4.22 337	4.20 403	2.65 384	2.14 399	3.69 360	3.00 399	4.95 401	7.04 407	1.44 376	2.60 406	1.93 384	5.78 402	2.76 393	2.35 364

IMH-64-1	1.98 363	1.48 370	1.04 379	1.97 370	1.55 381	2.06 374	2.27 378	1.02 369	1.16 370	0.58 304	0.75 311	1.89 362	2.78 370	2.77 384	9.78 398	1.51 353	1.19 356	0.66 356	3.01 353	0.81 340	1.48 297	2.06 347	3.25 391	0.74 371	1.59 375	1.25 356	2.09 380	2.83 374

IMH-64	1.98 363	1.48 370	1.04 379	1.97 370	1.55 381	2.06 374	2.27 378	1.02 369	1.16 370	0.58 304	0.75 311	1.89 362	2.78 370	2.77 384	9.78 398	1.51 353	1.19 356	0.66 356	3.01 353	0.81 340	1.48 297	2.06 347	3.25 391	0.74 371	1.59 375	1.25 356	2.09 380	2.83 374

IMH	2.50 372	1.51 373	1.05 382	1.99 373	1.58 384	2.09 377	2.32 380	1.04 372	1.19 373	0.84 367	1.34 356	2.02 364	8.04 390	8.79 411	6.91 373	1.41 341	1.37 366	0.67 360	5.94 368	1.10 376	1.45 293	2.32 379	4.37 403	0.77 375	1.86 383	1.41 360	1.57 363	2.46 367

MFN_U_SF_RVC	1.81 357	2.41 390	1.86 399	2.14 377	1.76 391	1.92 368	2.34 381	1.56 389	1.47 385	3.68 400	3.76 390	1.21 336	1.27 342	1.71 368	3.52 326	2.14 381	1.01 345	0.92 379	3.46 359	0.99 366	1.73 337	1.56 298	0.77 363	2.30 405	0.76 340	0.81 325	0.70 299	0.98 317

MonStereo1	2.02 366	1.45 369	0.77 363	2.13 376	1.82 393	1.97 370	2.36 382	0.96 367	0.78 348	12.63 412	0.93 331	3.05 374	2.79 372	2.15 378	0.72 117	0.58 217	0.91 339	0.74 364	6.88 373	0.83 344	1.30 280	1.20 231	2.89 384	0.56 347	0.80 346	0.62 309	1.53 361	1.12 327

Dean	1.78 355	1.76 378	1.00 372	5.98 398	1.87 395	2.22 381	2.59 383	1.07 374	1.14 368	0.98 377	0.82 319	1.85 360	2.08 360	2.18 379	2.05 279	1.07 309	2.05 379	0.70 362	2.78 350	0.97 365	2.14 369	1.89 330	2.92 385	0.93 384	1.41 372	1.11 349	1.39 354	1.14 329

STStereo	3.38 386	1.14 366	1.69 398	7.09 402	1.35 378	7.29 404	2.62 384	2.11 393	2.34 394	0.95 376	2.86 387	5.97 393	6.28 389	0.38 292	11.54 406	2.20 383	0.93 340	0.89 378	11.21 395	0.90 358	1.58 323	1.46 277	0.55 346	1.58 399	3.31 396	3.09 393	3.08 398	6.91 402

JetBlue	2.73 378	1.92 381	1.56 396	2.34 378	1.82 393	2.66 386	2.78 385	1.44 385	1.45 382	0.81 364	0.82 319	4.05 385	1.44 346	2.08 377	9.39 394	2.60 392	1.69 372	1.33 392	2.15 338	1.21 380	3.25 395	3.66 400	1.90 378	1.08 392	2.76 395	5.03 401	2.31 389	10.12 407

Ntro	1.62 353	3.84 398	0.69 358	2.63 380	1.29 374	2.25 383	2.87 386	0.61 334	0.56 327	0.62 322	0.50 272	1.32 341	0.66 317	2.02 375	3.24 320	0.47 174	1.35 365	0.42 295	6.77 372	0.64 317	2.20 372	2.08 352	3.05 387	0.55 346	0.60 327	0.69 316	0.73 306	1.16 333

WAO-8	3.09 381	2.55 391	1.41 390	5.78 396	1.73 387	2.51 384	3.26 387	1.28 378	1.93 391	5.67 405	8.70 403	3.06 375	6.18 387	4.38 397	3.04 313	1.97 375	1.78 375	0.75 367	9.44 388	1.54 384	1.76 340	2.31 377	2.46 380	1.07 390	2.29 388	1.80 375	1.83 373	2.83 374

Venus	3.09 381	2.55 391	1.41 390	5.78 396	1.73 387	2.51 384	3.26 387	1.28 378	1.93 391	5.67 405	8.70 403	3.06 375	6.18 387	4.38 397	3.04 313	1.97 375	1.78 375	0.75 367	9.44 388	1.54 384	1.76 340	2.31 377	2.46 380	1.07 390	2.29 388	1.80 375	1.83 373	2.83 374

ACVNet_1	1.67 354	1.63 375	0.96 370	4.28 387	1.59 385	2.19 380	3.55 389	0.73 343	0.57 328	0.63 324	0.58 285	1.49 348	0.97 329	5.05 403	1.52 255	0.54 206	2.24 381	0.55 341	4.77 365	0.57 298	2.20 372	1.58 299	3.26 393	0.65 366	0.70 334	0.64 311	0.69 296	0.89 313

notaker	3.52 389	2.84 396	1.55 395	5.08 391	6.69 408	3.97 393	4.03 390	1.33 382	3.34 398	1.17 384	3.34 389	6.77 394	11.07 396	5.35 405	4.78 342	1.20 323	3.25 392	0.97 382	10.40 392	2.75 398	2.90 392	2.14 357	3.69 397	1.16 394	1.00 357	1.21 353	1.44 356	1.57 354

TorneroNet-64	3.44 388	2.19 385	2.33 402	7.00 401	1.73 387	3.02 387	4.22 391	1.95 392	3.75 399	0.82 366	3.10 388	4.11 386	12.63 400	3.76 392	6.96 375	1.63 361	3.11 391	0.79 373	7.96 382	1.98 395	2.65 387	2.69 388	3.37 394	0.90 382	2.67 393	2.65 389	1.21 346	3.65 386

UNDER WATER-64	3.14 383	2.61 393	1.56 396	4.95 389	2.92 399	3.47 389	4.38 392	2.32 396	1.63 387	1.37 386	1.36 357	5.08 390	4.79 384	3.47 391	7.48 381	2.02 377	3.68 398	1.11 389	3.99 361	1.95 393	2.87 390	2.92 393	5.01 406	1.40 398	1.99 386	3.99 398	2.15 382	4.42 393

JetRed	3.85 391	2.71 395	3.02 403	2.08 375	2.45 397	3.41 388	4.64 393	2.34 398	1.83 389	1.88 392	1.20 347	3.35 379	1.28 344	3.27 389	9.82 400	3.50 400	4.08 402	3.88 403	2.41 341	1.82 391	5.48 404	4.79 403	3.60 396	1.67 401	4.20 400	11.19 410	5.32 404	8.78 404

ACV-stereo	5.83 398	11.12 408	0.40 319	0.64 344	0.34 302	6.32 401	4.79 394	4.59 403	0.50 320	0.65 329	0.85 321	1.68 357	8.74 392	4.63 400	8.94 387	3.51 401	0.67 326	0.58 348	83.85 419	1.15 377	3.70 398	6.30 406	0.42 331	0.42 322	0.38 271	0.78 323	0.76 313	0.58 280

DPSM_ROB	13.84 409	8.97 406	13.58 411	5.45 393	6.10 405	7.18 402	5.27 395	8.45 409	11.05 409	6.78 408	8.04 401	8.60 396	12.52 398	5.36 406	16.95 411	14.18 411	11.50 409	14.64 412	9.74 390	12.04 410	17.24 411	19.94 414	4.24 401	11.13 412	27.83 416	35.96 417	31.24 417	39.61 417

DPSM	13.84 409	8.97 406	13.58 411	5.45 393	6.10 405	7.18 402	5.27 395	8.45 409	11.05 409	6.78 408	8.04 401	8.60 396	12.52 398	5.36 406	16.95 411	14.18 411	11.50 409	14.64 412	9.74 390	12.04 410	17.24 411	19.94 414	4.24 401	11.13 412	27.83 416	35.96 417	31.24 417	39.61 417

DGTPSM_ROB	9.57 403	4.02 400	11.10 408	3.15 383	5.69 403	3.62 391	5.37 397	3.67 401	9.11 406	3.26 399	7.88 400	9.79 398	14.19 403	4.73 401	13.10 408	11.13 409	5.27 403	11.44 410	7.09 377	10.27 408	6.42 407	15.33 410	4.54 404	9.05 410	10.05 407	27.51 415	11.07 409	30.63 415

DPSMNet_ROB	11.01 404	4.36 401	11.20 409	3.81 386	5.73 404	4.71 396	5.45 398	3.67 401	9.75 408	4.35 403	13.56 407	11.30 400	26.82 416	5.44 408	13.51 410	12.50 410	6.62 405	12.38 411	14.62 399	10.30 409	7.11 408	16.01 411	4.56 405	9.06 411	11.07 410	27.51 415	11.13 410	30.63 415

PML	14.72 411	11.16 409	4.09 404	13.72 408	8.87 409	13.75 407	6.38 399	7.25 406	36.05 420	10.34 411	59.29 420	46.05 418	52.59 419	6.65 409	6.70 371	4.81 404	10.30 408	3.77 402	21.46 405	4.87 403	5.83 406	5.51 404	3.98 398	4.24 407	15.02 415	6.06 403	20.81 414	7.86 403

TorneroNet	5.38 397	2.29 387	1.20 385	17.70 410	6.11 407	4.86 397	6.44 400	2.12 394	4.67 401	1.56 389	7.04 396	11.27 399	24.96 410	4.04 393	5.06 350	1.56 356	3.02 389	0.79 373	14.79 400	1.88 392	2.79 389	2.59 387	3.47 395	0.89 381	6.89 405	2.63 388	1.30 350	3.48 384

ktn	6.56 399	5.17 404	14.71 413	5.30 392	4.74 401	9.67 406	6.68 401	7.48 408	12.97 412	1.88 392	2.35 384	27.30 415	21.86 407	4.31 395	5.72 360	1.50 351	4.02 401	1.83 396	15.82 402	4.59 402	2.65 387	2.06 347	3.99 399	1.18 395	2.40 390	1.57 367	2.89 394	2.50 368

UNDER WATER	4.11 392	2.66 394	1.51 393	4.92 388	5.25 402	3.49 390	7.24 402	2.33 397	1.84 390	1.65 391	1.20 347	5.04 388	21.14 406	5.09 404	4.93 346	2.44 388	3.86 399	1.09 388	8.36 384	1.97 394	3.80 399	2.73 389	5.04 407	2.11 403	1.96 385	3.54 396	1.91 377	3.93 389

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 401	4.50 402	1.31 388	2.75 381	2.71 398	5.17 398	7.48 403	5.91 404	8.23 405	1.63 390	10.81 406	75.58 419	10.28 395	4.33 396	2.18 285	1.44 346	7.17 406	8.31 407	6.88 373	1.67 387	3.57 397	2.90 391	1.30 373	1.13 393	4.31 402	6.17 404	20.85 415	4.05 391

KSHMR	5.12 395	2.29 387	1.47 392	20.10 411	3.65 400	5.24 399	9.39 404	1.58 390	6.86 404	1.38 387	1.49 362	2.35 367	27.00 417	4.39 399	4.91 344	1.96 374	1.66 370	1.12 391	15.45 401	1.19 379	2.92 394	2.14 357	4.07 400	1.21 396	7.00 406	2.72 391	1.95 378	2.80 373

ACVNet-4b	3.25 384	6.98 405	0.72 361	12.08 406	1.33 376	4.39 395	9.77 405	0.61 334	0.60 331	0.66 333	3.91 391	5.47 391	11.63 397	2.24 380	0.74 120	0.55 211	2.39 383	0.49 319	10.57 393	0.87 351	2.24 376	2.88 390	2.92 385	0.61 360	0.61 328	0.58 304	0.72 301	1.15 330

CasAABBNet	27.80 416	18.03 412	27.32 418	10.90 403	12.21 412	14.33 408	10.52 406	16.96 415	22.28 415	13.77 413	16.14 409	17.40 408	25.40 414	10.69 412	34.10 418	28.35 417	23.05 413	29.43 417	19.46 403	24.14 417	34.48 418	39.80 418	8.47 409	22.42 419	56.04 419	72.44 419	62.78 420	79.64 420

FlowAnything	27.85 417	18.03 412	27.34 419	10.94 404	12.29 413	14.36 409	10.56 407	17.06 416	22.31 416	13.81 414	16.29 410	17.36 407	25.24 412	10.81 413	34.02 417	28.46 418	23.06 414	29.40 415	19.47 404	24.22 418	34.52 419	40.11 419	8.49 410	22.48 420	56.03 418	72.70 421	62.83 421	79.78 421

LVE	2.66 377	1.99 383	1.02 377	12.01 405	1.75 390	3.85 392	11.87 408	0.91 361	0.89 354	1.03 382	0.91 330	1.62 354	2.23 361	2.46 382	2.96 309	1.03 305	1.74 374	0.82 377	8.43 385	0.87 351	1.84 350	2.20 368	3.10 389	0.99 388	1.45 373	0.96 340	1.23 347	1.54 352

zero-FE	5.34 396	0.32 289	0.17 162	27.02 415	1.78 392	37.04 419	12.26 409	0.36 238	0.65 335	2.17 396	1.17 345	25.79 414	4.97 386	0.43 308	2.31 290	0.87 293	2.76 385	2.15 400	2.47 344	0.43 257	14.67 410	2.09 353	0.16 218	0.23 261	0.29 208	1.00 343	0.41 190	0.34 216

fast-reg	30.81 418	19.14 415	27.24 417	13.05 407	13.03 414	20.98 413	13.16 410	16.78 414	22.22 414	14.16 415	32.00 418	17.49 409	25.24 412	15.30 415	33.78 416	27.43 416	23.41 415	29.72 418	67.65 418	24.07 416	34.41 417	39.64 417	8.95 413	22.31 418	56.14 420	72.57 420	62.77 419	79.21 419

BEATNet-Init1	11.60 407	15.45 411	5.36 406	21.04 412	10.14 411	20.37 412	13.59 411	8.80 411	6.63 403	4.42 404	10.00 405	14.23 403	19.35 404	4.04 393	10.43 404	9.21 407	6.50 404	5.00 404	32.12 415	14.67 414	8.25 409	7.49 408	5.66 408	5.23 409	12.24 411	7.07 406	21.30 416	14.66 410

LE_ROB	7.96 402	3.98 399	5.96 407	6.32 399	20.03 415	4.31 394	17.09 412	6.33 405	9.23 407	1.00 379	4.87 393	16.05 406	22.60 408	3.45 390	2.97 310	0.95 299	2.14 380	1.91 397	13.13 398	5.86 405	2.32 379	2.18 365	9.68 414	5.18 408	10.55 409	9.20 407	10.65 408	17.10 413

DPSimNet_ROB	19.60 412	30.02 418	12.51 410	29.96 417	26.66 418	21.35 414	18.10 413	23.34 418	23.91 417	14.59 416	30.41 417	25.17 413	25.12 411	12.92 414	12.40 407	9.18 406	23.72 416	11.03 409	37.61 416	12.43 412	24.99 415	8.77 409	13.55 415	15.98 415	13.56 412	10.45 408	19.73 413	21.73 414

LRCNet_RVC	12.77 408	18.28 414	5.31 405	23.03 413	20.03 415	22.79 415	18.73 414	10.19 412	4.29 400	21.40 417	17.07 412	21.90 411	12.67 401	27.64 417	4.72 341	1.57 358	13.91 411	9.09 408	27.19 411	10.23 407	5.66 405	2.42 382	25.54 416	13.38 414	1.45 373	0.65 312	3.23 400	2.39 365

HanzoNet	11.30 405	14.06 410	16.74 414	13.89 409	9.10 410	15.60 410	21.20 415	11.16 413	12.45 411	6.15 407	7.25 397	20.77 410	27.41 418	28.53 418	4.84 343	9.79 408	14.66 412	2.80 401	24.65 409	12.81 413	5.39 403	4.27 402	8.60 411	1.63 400	2.70 394	2.61 387	2.55 392	3.43 382

HaxPig	22.03 413	23.76 416	21.73 415	25.29 414	25.48 417	24.76 416	26.73 416	22.91 417	21.16 413	29.02 418	26.42 415	24.60 412	19.57 405	25.83 416	24.34 413	21.24 413	25.03 417	26.17 414	24.65 409	23.00 415	18.72 413	16.12 412	29.01 417	21.22 417	10.44 408	12.85 412	9.65 407	15.02 411

MEDIAN_ROB	25.69 414	28.81 417	26.20 416	29.88 416	29.43 419	29.00 417	30.34 417	27.00 419	24.64 418	34.12 419	30.21 416	29.31 416	23.43 409	29.48 419	26.63 414	23.36 414	29.99 418	29.41 416	29.88 412	27.28 419	23.55 414	19.50 413	31.94 418	23.91 421	14.08 414	13.72 413	13.09 412	15.43 412

AVERAGE_ROB	27.45 415	31.37 419	28.57 420	32.97 418	32.12 420	32.15 418	33.40 418	29.93 420	27.60 419	35.93 420	32.13 419	32.22 417	25.90 415	32.99 420	28.90 415	25.88 415	31.46 419	30.17 419	31.78 413	29.24 420	25.48 416	21.56 416	34.85 419	27.16 422	14.02 413	10.69 409	11.65 411	11.07 408

WQFJA1++	7.36 400	0.21 161	0.14 133	53.04 419	0.18 187	47.82 420	48.18 419	0.29 161	0.19 165	1.00 379	0.25 181	3.15 377	13.25 402	0.21 175	0.66 94	0.77 266	0.41 236	0.28 199	8.06 383	3.85 400	1.57 320	1.20 231	0.13 167	0.14 152	0.26 177	12.71 411	0.41 190	0.42 248

DLNR_Zeroshot_test	11.48 406	37.23 420	0.46 332	54.89 420	0.21 223	0.37 285	49.84 420	0.47 305	0.22 198	0.80 363	0.59 287	0.62 297	0.36 261	3.08 388	63.85 420	73.41 420	9.38 407	5.61 405	2.77 349	0.65 323	1.83 349	1.41 268	0.13 167	0.22 256	0.37 266	0.38 252	0.43 212	0.48 264

GS-Stereo																							0.04 22	0.06 53	0.27 187	0.09 28	0.12 33	0.07 17

ASD4																								18.37 416

Low-res two-view benchmark