Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.08 3	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.04 5	0.05 6	0.08 125	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.06 42	0.08 4	0.08 81	0.05 18	0.31 26	0.18 12	0.07 3	0.06 5	0.09 5	0.08 45	0.09 5	0.10 14	0.04 25	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.08 5	0.05 3

qqai	0.08 3	0.07 13	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.06 20	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 55	0.08 4	0.08 81	0.04 3	0.29 15	0.28 53	0.08 8	0.06 5	0.11 26	0.09 60	0.10 13	0.11 27	0.04 25	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 68	0.03 7	0.06 8	0.05 6	0.04 4	0.04 18	0.09 17	0.05 23	0.06 39	0.28 13	0.29 63	0.08 8	0.05 3	0.09 5	0.09 60	0.10 13	0.08 4	0.04 25	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.12 33	0.06 7

NLCSM	0.17 88	0.06 3	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.06 20	0.04 37	0.09 73	0.98 386	0.05 17	0.52 304	0.08 4	1.58 376	0.05 18	0.23 8	0.11 3	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.05 3	0.08 3	0.07 3	0.04 25	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.05 3

MLG-Stereo_test1	0.11 38	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.05 19	0.36 308	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.07 54	0.04 18	0.09 17	0.05 23	0.06 39	0.38 49	0.33 93	0.12 65	0.09 38	0.13 45	0.06 4	0.17 74	0.18 74	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.07 8	0.12 33	0.07 17

MLG-Stereo	0.10 25	0.07 13	0.04 3	0.04 3	0.05 19	0.28 260	0.02 3	0.06 8	0.06 11	0.07 54	0.03 6	0.09 17	0.05 23	0.06 39	0.38 49	0.35 110	0.11 50	0.09 38	0.12 35	0.06 4	0.16 69	0.15 59	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.06 3	0.11 13	0.07 17

MM-Stereo_test3	0.09 15	0.08 39	0.04 3	0.06 23	0.04 5	0.05 6	0.03 7	0.10 82	0.07 34	0.07 54	0.04 18	0.09 17	0.04 4	0.04 3	0.23 8	0.30 71	0.12 65	0.07 10	0.12 35	0.20 147	0.11 28	0.11 27	0.05 50	0.04 5	0.07 3	0.08 15	0.16 85	0.07 17

AIO-test1	0.11 38	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.07 58	0.08 57	0.03 7	0.09 73	0.08 56	0.08 68	0.07 55	0.10 28	0.05 23	0.06 39	0.42 54	0.22 29	0.10 38	0.08 17	0.11 26	0.20 147	0.11 28	0.47 128	0.04 25	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.07 4	0.06 7

Pointernet	0.09 15	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.07 44	0.31 291	0.06 8	0.04 3	0.05 17	0.06 42	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.25 12	0.33 93	0.09 24	0.06 5	0.09 5	0.16 119	0.09 5	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.13 55	0.08 38

tt8	0.09 15	0.07 13	0.08 50	0.06 23	0.05 19	0.05 6	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.04 4	0.03 6	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.29 15	0.33 93	0.08 8	0.08 17	0.10 13	0.06 4	0.10 13	0.13 44	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.09 29	0.12 33	0.08 38

tt9	0.08 3	0.07 13	0.07 26	0.07 58	0.04 5	0.05 6	0.04 37	0.07 32	0.06 11	0.04 4	0.04 18	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.21 4	0.15 9	0.07 3	0.08 17	0.10 13	0.06 4	0.09 5	0.12 36	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.09 29	0.12 33	0.08 38

TYNG	0.08 3	0.07 13	0.07 26	0.06 23	0.04 5	0.05 6	0.03 7	0.07 32	0.06 11	0.04 4	0.04 18	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.21 4	0.29 63	0.07 3	0.08 17	0.10 13	0.06 4	0.09 5	0.12 36	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.09 29	0.11 13	0.07 17

GFORCE	0.08 3	0.06 3	0.07 26	0.06 23	0.07 58	0.05 6	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.04 4	0.03 6	0.13 58	0.04 4	0.05 18	0.30 19	0.30 71	0.08 8	0.08 17	0.10 13	0.06 4	0.10 13	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.08 15	0.11 13	0.07 17

F8.5	0.09 15	0.06 3	0.07 26	0.06 23	0.07 58	0.05 6	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.04 4	0.03 6	0.13 58	0.04 4	0.05 18	0.30 19	0.30 71	0.08 8	0.08 17	0.10 13	0.06 4	0.10 13	0.11 27	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.08 15	0.11 13	0.07 17

FORCE_9	0.08 3	0.06 3	0.07 26	0.06 23	0.07 58	0.05 6	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.04 4	0.03 6	0.13 58	0.04 4	0.05 18	0.30 19	0.30 71	0.08 8	0.08 17	0.10 13	0.06 4	0.10 13	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.08 15	0.11 13	0.07 17

FORCE_8	0.09 15	0.07 13	0.07 26	0.06 23	0.07 58	0.05 6	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.04 4	0.03 6	0.13 58	0.04 4	0.05 18	0.32 34	0.30 71	0.08 8	0.08 17	0.10 13	0.06 4	0.10 13	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.08 15	0.11 13	0.07 17

F7	0.09 15	0.07 13	0.07 26	0.06 23	0.06 39	0.05 6	0.03 7	0.07 32	0.06 11	0.06 33	0.03 6	0.12 47	0.05 23	0.05 18	0.32 34	0.33 93	0.08 8	0.08 17	0.10 13	0.07 23	0.10 13	0.10 14	0.04 25	0.04 5	0.08 12	0.09 29	0.12 33	0.07 17

LACA2	0.08 3	0.06 3	0.07 26	0.06 23	0.05 19	0.06 20	0.03 7	0.05 3	0.08 56	0.07 54	0.02 3	0.11 42	0.04 4	0.04 3	0.31 26	0.34 105	0.07 3	0.08 17	0.10 13	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

WQFJA1	0.20 101	0.07 13	0.05 10	0.06 23	0.05 19	0.07 44	0.05 75	0.08 50	1.05 388	0.05 17	0.67 327	0.09 17	1.81 384	0.07 58	0.23 8	0.14 5	0.09 24	0.07 10	0.09 5	0.07 23	0.14 52	0.08 4	0.06 72	0.05 31	0.08 12	0.08 15	0.11 13	0.08 38

WQFJX1	0.19 96	0.07 13	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.05 6	0.04 37	0.08 50	1.04 387	0.05 17	0.56 309	0.08 4	1.68 380	0.04 3	0.18 3	0.13 4	0.08 8	0.06 5	0.08 3	0.06 4	0.11 28	0.08 4	0.06 72	0.05 31	0.08 12	0.08 15	0.11 13	0.06 7

WQFJX	0.20 101	0.07 13	0.05 10	0.05 10	0.05 19	0.07 44	0.05 75	0.06 8	1.06 391	0.05 17	0.59 315	0.08 4	1.70 381	0.04 3	0.31 26	0.14 5	0.08 8	0.07 10	0.09 5	0.07 23	0.09 5	0.08 4	0.06 72	0.05 31	0.08 12	0.09 29	0.11 13	0.08 38

NLMM	0.20 101	0.07 13	0.05 10	0.06 23	0.05 19	0.07 44	0.05 75	0.08 50	1.05 388	0.05 17	0.67 327	0.09 17	1.81 384	0.07 58	0.23 8	0.14 5	0.09 24	0.07 10	0.09 5	0.07 23	0.14 52	0.08 4	0.06 72	0.05 31	0.08 12	0.08 15	0.11 13	0.08 38

111111	0.13 58	0.08 39	0.06 18	0.06 23	0.07 58	0.10 76	0.03 7	0.06 8	0.07 34	0.03 3	0.06 42	0.14 75	0.06 51	0.10 92	0.50 67	0.25 39	0.11 50	0.09 38	0.15 69	0.07 23	0.37 142	0.60 149	0.05 50	0.05 31	0.08 12	0.08 15	0.09 10	0.05 3

LG-Stereo	0.13 58	0.07 13	0.05 10	0.06 23	0.06 39	0.21 208	0.03 7	0.09 73	0.08 56	0.09 77	0.32 257	0.16 86	0.05 23	0.06 39	0.67 114	0.31 80	0.11 50	0.09 38	0.18 82	0.08 45	0.14 52	0.12 36	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.12 86	0.11 13	0.07 17

MM-Stereo_test1	0.11 38	0.11 75	0.07 26	0.06 23	0.04 5	0.05 6	0.02 3	0.08 50	0.06 11	0.07 54	0.03 6	0.10 28	0.04 4	0.04 3	0.39 52	0.25 39	0.12 65	0.08 17	0.13 45	0.21 163	0.13 47	0.15 59	0.05 50	0.04 5	0.08 12	0.34 258	0.13 55	0.07 17

GREAT-IGEV	0.17 88	0.09 51	0.08 50	0.05 10	0.04 5	0.24 234	0.03 7	0.08 50	0.10 87	0.06 33	0.06 42	0.15 83	0.05 23	0.06 39	0.84 184	0.30 71	0.12 65	0.09 38	0.13 45	0.12 87	0.11 28	1.21 252	0.06 72	0.12 132	0.08 12	0.08 15	0.17 93	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
IGEV-Stereo++	0.15 75	0.10 65	0.06 18	0.07 58	0.07 58	0.09 68	0.03 7	0.07 32	0.07 34	0.06 33	0.09 82	0.15 83	0.07 69	0.14 123	0.48 64	0.26 44	0.11 50	0.10 56	0.17 75	0.09 60	0.15 61	1.09 227	0.05 50	0.05 31	0.08 12	0.09 29	0.18 98	0.08 38

AIO-Stereo	0.11 38	0.09 51	0.09 68	0.08 78	0.06 39	0.12 113	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 17	0.06 42	0.12 47	0.05 23	0.05 18	0.46 61	0.34 105	0.22 119	0.10 56	0.21 98	0.12 87	0.13 47	0.12 36	0.04 25	0.05 31	0.08 12	0.10 51	0.13 55	0.06 7

tt7	0.08 3	0.07 13	0.08 50	0.07 58	0.05 19	0.06 20	0.04 37	0.07 32	0.06 11	0.04 4	0.06 42	0.09 17	0.04 4	0.05 18	0.30 19	0.18 12	0.08 8	0.08 17	0.09 5	0.06 4	0.10 13	0.12 36	0.04 25	0.05 31	0.09 31	0.09 29	0.12 33	0.09 53

F4.4	0.10 25	0.08 39	0.09 68	0.07 58	0.11 109	0.07 44	0.04 37	0.08 50	0.07 34	0.05 17	0.06 42	0.14 75	0.05 23	0.07 58	0.44 57	0.20 17	0.10 38	0.10 56	0.14 57	0.08 45	0.12 41	0.10 14	0.05 50	0.06 61	0.09 31	0.10 51	0.14 69	0.13 94

FORCE_5	0.10 25	0.08 39	0.09 68	0.06 23	0.07 58	0.06 20	0.03 7	0.06 8	0.07 34	0.06 33	0.05 30	0.17 94	0.04 4	0.06 39	0.35 41	0.31 80	0.09 24	0.09 38	0.14 57	0.07 23	0.12 41	0.10 14	0.04 25	0.05 31	0.09 31	0.09 29	0.12 33	0.10 63

FORCE_6	0.10 25	0.07 13	0.07 26	0.07 58	0.05 19	0.06 20	0.03 7	0.08 50	0.08 56	0.04 4	0.04 18	0.14 75	0.06 51	0.05 18	0.31 26	0.32 89	0.09 24	0.09 38	0.11 26	0.07 23	0.14 52	0.22 90	0.04 25	0.05 31	0.09 31	0.08 15	0.14 69	0.08 38

over-6	0.09 15	0.08 39	0.08 50	0.08 78	0.05 19	0.06 20	0.04 37	0.07 32	0.09 69	0.06 33	0.08 70	0.17 94	0.05 23	0.06 39	0.31 26	0.20 17	0.09 24	0.09 38	0.14 57	0.06 4	0.10 13	0.10 14	0.04 25	0.05 31	0.09 31	0.10 51	0.12 33	0.10 63

over v1	0.09 15	0.07 13	0.07 26	0.07 58	0.05 19	0.06 20	0.04 37	0.06 8	0.06 11	0.05 17	0.06 42	0.13 58	0.05 23	0.05 18	0.30 19	0.20 17	0.08 8	0.08 17	0.11 26	0.06 4	0.09 5	0.10 14	0.03 3	0.05 31	0.09 31	0.10 51	0.11 13	0.08 38

over-8	0.08 3	0.07 13	0.07 26	0.06 23	0.04 5	0.06 20	0.04 37	0.06 8	0.07 34	0.05 17	0.05 30	0.11 42	0.04 4	0.05 18	0.30 19	0.19 15	0.08 8	0.08 17	0.10 13	0.06 4	0.09 5	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 31	0.09 29	0.11 13	0.09 53

over-9	0.08 3	0.07 13	0.07 26	0.06 23	0.04 5	0.06 20	0.03 7	0.06 8	0.07 34	0.05 17	0.05 30	0.12 47	0.04 4	0.05 18	0.30 19	0.28 53	0.08 8	0.08 17	0.10 13	0.06 4	0.09 5	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 31	0.09 29	0.11 13	0.09 53

DispViT+	0.12 50	0.09 51	0.09 68	0.10 102	0.09 90	0.07 44	0.05 75	0.08 50	0.10 87	0.09 77	0.09 82	0.11 42	0.07 69	0.07 58	0.44 57	0.28 53	0.09 24	0.11 71	0.12 35	0.09 60	0.11 28	0.14 53	0.05 50	0.09 102	0.09 31	0.15 109	0.12 33	0.13 94

NLSM3	0.08 3	0.07 13	0.06 18	0.06 23	0.05 19	0.05 6	0.04 37	0.08 50	0.09 69	0.06 33	0.09 82	0.08 4	0.07 69	0.06 39	0.21 4	0.14 5	0.10 38	0.09 38	0.10 13	0.07 23	0.11 28	0.08 4	0.05 50	0.05 31	0.09 31	0.11 73	0.12 33	0.09 53

NLSM1	0.22 111	0.07 13	0.05 10	0.06 23	0.06 39	0.08 57	0.05 75	0.10 82	1.10 395	0.05 17	0.67 327	0.10 28	1.75 382	0.05 18	0.32 34	0.25 39	0.09 24	0.07 10	0.10 13	0.07 23	0.11 28	0.11 27	0.06 72	0.05 31	0.09 31	0.09 29	0.12 33	0.07 17

BridgeDepth	0.09 15	0.08 39	0.07 26	0.06 23	0.06 39	0.06 20	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.05 17	0.03 6	0.13 58	0.04 4	0.05 18	0.29 15	0.34 105	0.08 8	0.08 17	0.12 35	0.06 4	0.10 13	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 31	0.09 29	0.11 13	0.07 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test2	0.17 88	0.13 92	0.08 50	0.07 58	0.05 19	0.06 20	0.03 7	0.08 50	0.06 11	0.09 77	0.04 18	0.11 42	0.05 23	0.05 18	0.50 67	0.40 145	0.12 65	0.10 56	0.13 45	0.27 195	0.18 81	0.64 158	0.06 72	0.05 31	0.09 31	0.84 357	0.11 13	0.08 38

AIO-test2	0.10 25	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.08 83	0.08 57	0.05 75	0.06 8	0.07 34	0.05 17	0.08 70	0.10 28	0.05 23	0.04 3	0.58 85	0.15 9	0.09 24	0.07 10	0.09 5	0.13 100	0.11 28	0.19 79	0.03 3	0.08 92	0.09 31	0.07 8	0.06 3	0.06 7

RSM	0.11 38	0.09 51	0.09 68	0.07 58	0.06 39	0.14 134	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 17	0.07 55	0.13 58	0.06 51	0.04 3	0.51 70	0.26 44	0.10 38	0.10 56	0.14 57	0.11 76	0.17 74	0.13 44	0.04 25	0.06 61	0.09 31	0.11 73	0.13 55	0.07 17

MoCha-V2	0.15 75	0.09 51	0.09 68	0.06 23	0.07 58	0.16 156	0.04 37	0.07 32	0.04 3	0.06 33	0.08 70	0.12 47	0.16 146	0.05 18	0.79 155	0.24 36	0.11 50	0.09 38	0.13 45	0.21 163	0.16 69	0.76 176	0.04 25	0.05 31	0.09 31	0.09 29	0.08 5	0.05 3

tt5	0.10 25	0.09 51	0.09 68	0.07 58	0.06 39	0.07 44	0.04 37	0.09 73	0.08 56	0.07 54	0.05 30	0.09 17	0.04 4	0.06 39	0.31 26	0.21 24	0.11 50	0.10 56	0.11 26	0.07 23	0.10 13	0.15 59	0.05 50	0.06 61	0.10 47	0.11 73	0.13 55	0.10 63

CR-Stereo	0.11 38	0.10 65	0.08 50	0.07 58	0.07 58	0.07 44	0.04 37	0.08 50	0.09 69	0.06 33	0.07 55	0.09 17	0.06 51	0.08 72	0.49 65	0.28 53	0.10 38	0.11 71	0.14 57	0.08 45	0.13 47	0.13 44	0.03 3	0.05 31	0.10 47	0.10 51	0.12 33	0.11 80

FORCE_4.7	0.10 25	0.08 39	0.09 68	0.08 78	0.10 101	0.07 44	0.04 37	0.08 50	0.08 56	0.06 33	0.06 42	0.21 118	0.05 23	0.06 39	0.35 41	0.20 17	0.13 74	0.11 71	0.13 45	0.07 23	0.15 61	0.11 27	0.04 25	0.06 61	0.10 47	0.09 29	0.13 55	0.10 63

FORCE_4.6	0.10 25	0.09 51	0.08 50	0.06 23	0.09 90	0.06 20	0.03 7	0.06 8	0.07 34	0.06 33	0.04 18	0.17 94	0.06 51	0.07 58	0.36 45	0.33 93	0.10 38	0.10 56	0.11 26	0.07 23	0.11 28	0.13 44	0.05 50	0.05 31	0.10 47	0.10 51	0.14 69	0.10 63

F5.5	0.11 38	0.07 13	0.08 50	0.06 23	0.06 39	0.06 20	0.03 7	0.07 32	0.08 56	0.06 33	0.04 18	0.14 75	0.05 23	0.06 39	0.35 41	0.57 232	0.09 24	0.09 38	0.14 57	0.07 23	0.11 28	0.11 27	0.05 50	0.05 31	0.10 47	0.09 29	0.12 33	0.10 63

FORCE_4.5	0.10 25	0.07 13	0.08 50	0.06 23	0.09 90	0.06 20	0.04 37	0.08 50	0.07 34	0.07 54	0.06 42	0.12 47	0.05 23	0.06 39	0.41 53	0.28 53	0.09 24	0.09 38	0.12 35	0.07 23	0.17 74	0.11 27	0.04 25	0.05 31	0.10 47	0.11 73	0.13 55	0.10 63

SCION-MonSter(vits)	0.13 58	0.14 100	0.10 91	0.15 165	0.15 163	0.12 113	0.18 250	0.06 8	0.07 34	0.07 54	0.07 55	0.09 17	0.06 51	0.08 72	0.70 124	0.20 17	0.11 50	0.09 38	0.12 35	0.07 23	0.12 41	0.13 44	0.05 50	0.04 5	0.10 47	0.10 51	0.12 33	0.11 80

LACA_dic	0.11 38	0.10 65	0.08 50	0.07 58	0.07 58	0.07 44	0.04 37	0.07 32	0.09 69	0.24 130	0.05 30	0.10 28	0.07 69	0.07 58	0.33 37	0.36 119	0.10 38	0.11 71	0.13 45	0.08 45	0.11 28	0.13 44	0.03 3	0.06 61	0.10 47	0.10 51	0.13 55	0.11 80

GREATEN-IGEV_RVC	0.13 58	0.09 51	0.08 50	0.05 10	0.06 39	0.06 20	0.04 37	0.09 73	0.09 69	0.07 54	0.07 55	0.14 75	0.05 23	0.08 72	0.92 216	0.28 53	0.11 50	0.10 56	0.18 82	0.08 45	0.14 52	0.25 95	0.06 72	0.06 61	0.10 47	0.10 51	0.16 85	0.10 63

testmc14	0.13 58	0.10 65	0.07 26	0.06 23	0.05 19	0.09 68	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.12 94	0.05 30	0.17 94	0.04 4	0.05 18	0.81 162	0.30 71	0.16 90	0.09 38	0.16 72	0.09 60	0.14 52	0.30 103	0.08 104	0.05 31	0.10 47	0.11 73	0.11 13	0.08 38

PointNet	0.11 38	0.09 51	0.09 68	0.06 23	0.05 19	0.08 57	0.16 235	0.11 89	0.07 34	0.07 54	0.08 70	0.10 28	0.07 69	0.08 72	0.22 7	0.18 12	0.09 24	0.06 5	0.17 75	0.14 110	0.16 69	0.18 74	0.07 91	0.06 61	0.10 47	0.20 158	0.19 108	0.09 53

TS12	0.11 38	0.10 65	0.08 50	0.07 58	0.07 58	0.07 44	0.04 37	0.07 32	0.09 69	0.24 130	0.05 30	0.10 28	0.07 69	0.07 58	0.33 37	0.36 119	0.10 38	0.11 71	0.13 45	0.08 45	0.11 28	0.13 44	0.03 3	0.06 61	0.10 47	0.10 51	0.13 55	0.11 80

LACA1	0.10 25	0.09 51	0.08 50	0.06 23	0.08 83	0.06 20	0.04 37	0.06 8	0.10 87	0.06 33	0.05 30	0.10 28	0.07 69	0.08 72	0.36 45	0.39 138	0.09 24	0.11 71	0.11 26	0.07 23	0.11 28	0.11 27	0.04 25	0.05 31	0.10 47	0.10 51	0.12 33	0.10 63

NLMM1	0.21 105	0.08 39	0.05 10	0.05 10	0.05 19	0.06 20	0.04 37	0.08 50	1.15 397	0.06 33	0.58 313	0.10 28	1.76 383	0.06 39	0.36 45	0.21 24	0.08 8	0.08 17	0.11 26	0.07 23	0.16 69	0.10 14	0.06 72	0.06 61	0.10 47	0.09 29	0.13 55	0.07 17

MonStereo	0.11 38	0.08 39	0.07 26	0.06 23	0.06 39	0.05 6	0.04 37	0.06 8	0.07 34	0.07 54	0.07 55	0.09 17	0.06 51	0.08 72	0.70 124	0.20 17	0.11 50	0.09 38	0.12 35	0.07 23	0.12 41	0.13 44	0.05 50	0.04 5	0.10 47	0.10 51	0.12 33	0.11 80

AdaDepth	0.14 66	0.11 75	0.07 26	0.07 58	0.08 83	0.17 167	0.05 75	0.08 50	0.08 56	0.06 33	0.08 70	0.10 28	0.06 51	0.11 98	0.57 79	0.37 128	0.14 79	0.12 85	0.22 101	0.17 123	0.15 61	0.21 84	0.04 25	0.06 61	0.10 47	0.11 73	0.17 93	0.11 80

GASTEREO	0.18 91	0.09 51	0.09 68	0.08 78	0.05 19	0.30 270	0.04 37	0.07 32	0.08 56	0.10 85	0.05 30	0.13 58	0.08 81	0.08 72	0.70 124	0.36 119	0.13 74	0.10 56	0.14 57	0.11 76	0.14 52	1.06 223	0.12 164	0.06 61	0.10 47	0.29 229	0.15 78	0.07 17

MSCF	0.18 91	0.09 51	0.09 68	0.08 78	0.06 39	0.30 270	0.03 7	0.07 32	0.09 69	0.10 85	0.05 30	0.13 58	0.08 81	0.09 86	0.72 133	0.35 110	0.13 74	0.10 56	0.14 57	0.12 87	0.14 52	1.03 217	0.11 146	0.06 61	0.10 47	0.36 270	0.14 69	0.07 17

MLG-Stereo_test2	0.14 66	0.12 82	0.06 18	0.05 10	0.06 39	0.31 274	0.03 7	0.09 73	0.07 34	0.09 77	0.22 192	0.12 47	0.05 23	0.07 58	0.60 88	0.39 138	0.15 85	0.13 88	0.21 98	0.10 71	0.21 95	0.21 84	0.05 50	0.04 5	0.10 47	0.08 15	0.15 78	0.10 63

GIP-stereo	0.15 75	0.12 82	0.09 68	0.07 58	0.06 39	0.23 225	0.10 154	0.07 32	0.06 11	0.08 68	0.09 82	0.11 42	0.05 23	0.13 112	0.60 88	0.26 44	0.13 74	0.11 71	0.19 85	0.31 220	0.17 74	0.60 149	0.05 50	0.06 61	0.10 47	0.12 86	0.16 85	0.07 17

Occ-G	0.15 75	0.13 92	0.10 91	0.09 94	0.08 83	0.12 113	0.04 37	0.08 50	0.06 11	0.05 17	0.10 90	0.10 28	0.06 51	0.06 39	0.49 65	0.31 80	0.13 74	0.13 88	0.84 287	0.09 60	0.21 95	0.20 82	0.06 72	0.07 81	0.10 47	0.08 15	0.18 98	0.09 53

AEACV	0.25 122	0.17 122	0.11 100	0.09 94	0.07 58	0.15 145	0.04 37	0.08 50	0.06 11	0.07 54	0.07 55	0.13 58	0.08 81	0.12 108	1.39 278	0.79 293	0.16 90	0.14 95	0.25 108	0.19 139	0.24 103	1.00 210	0.10 126	0.07 81	0.10 47	0.95 367	0.14 69	0.08 38

ProNet	0.10 25	0.07 13	0.09 68	0.06 23	0.04 5	0.10 76	0.32 296	0.07 32	0.04 3	0.04 4	0.11 103	0.07 3	0.03 3	0.20 196	0.33 37	0.21 24	0.11 50	0.08 17	0.11 26	0.07 23	0.10 13	0.08 4	0.08 104	0.05 31	0.10 47	0.06 3	0.10 11	0.06 7

CroCo-Stereo	0.12 50	0.07 13	0.04 3	0.05 10	0.05 19	0.04 3	0.02 3	0.08 50	0.06 11	0.06 33	0.02 3	0.10 28	0.06 51	0.07 58	0.85 194	0.38 132	0.11 50	0.09 38	0.16 72	0.06 4	0.22 97	0.18 74	0.04 25	0.05 31	0.10 47	0.09 29	0.11 13	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
L4000	0.14 66	0.19 150	0.07 26	0.24 257	0.06 39	0.09 68	0.04 37	0.12 92	0.08 56	0.06 33	0.07 55	0.14 75	0.06 51	0.05 18	0.45 60	0.35 110	0.26 150	0.08 17	0.25 108	0.07 23	0.28 112	0.38 116	0.05 50	0.04 5	0.11 71	0.08 15	0.12 33	0.08 38

WiStereo	0.10 25	0.08 39	0.08 50	0.06 23	0.05 19	0.08 57	0.04 37	0.07 32	0.07 34	0.06 33	0.04 18	0.08 4	0.05 23	0.05 18	0.31 26	0.32 89	0.10 38	0.09 38	0.12 35	0.08 45	0.10 13	0.12 36	0.05 50	0.05 31	0.11 71	0.10 51	0.12 33	0.10 63

tt6	0.10 25	0.08 39	0.08 50	0.06 23	0.05 19	0.08 57	0.04 37	0.07 32	0.07 34	0.06 33	0.04 18	0.08 4	0.05 23	0.05 18	0.31 26	0.32 89	0.10 38	0.09 38	0.12 35	0.08 45	0.10 13	0.12 36	0.05 50	0.05 31	0.11 71	0.10 51	0.12 33	0.10 63

CR-RVC	0.12 50	0.12 82	0.09 68	0.06 23	0.09 90	0.06 20	0.05 75	0.07 32	0.10 87	0.07 54	0.07 55	0.10 28	0.07 69	0.08 72	0.46 61	0.33 93	0.11 50	0.12 85	0.19 85	0.09 60	0.15 61	0.15 59	0.04 25	0.07 81	0.11 71	0.12 86	0.15 78	0.14 104

FORCE_4	0.12 50	0.08 39	0.08 50	0.08 78	0.09 90	0.06 20	0.04 37	0.09 73	0.09 69	0.08 68	0.08 70	0.13 58	0.05 23	0.06 39	0.57 79	0.21 24	0.10 38	0.10 56	0.14 57	0.07 23	0.13 47	0.29 100	0.05 50	0.05 31	0.11 71	0.11 73	0.17 93	0.12 87

MCSU-Stereo	0.13 58	0.09 51	0.09 68	0.06 23	0.06 39	0.06 20	0.04 37	0.06 8	0.10 87	0.21 117	0.06 42	0.16 86	0.05 23	0.06 39	0.85 194	0.24 36	0.12 65	0.08 17	0.13 45	0.08 45	0.12 41	0.19 79	0.07 91	0.05 31	0.11 71	0.10 51	0.19 108	0.12 87

MLG-Stereo_test3	0.25 122	0.11 75	0.09 68	0.11 119	0.14 149	0.14 134	0.05 75	0.11 89	0.09 69	0.17 108	0.10 90	0.19 109	0.08 81	0.09 86	0.66 109	0.38 132	0.17 96	0.15 102	2.15 366	0.11 76	0.29 116	0.75 174	0.05 50	0.08 92	0.11 71	0.10 51	0.18 98	0.12 87

CoSv	0.09 15	0.11 75	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.09 68	0.04 37	0.08 50	0.06 11	0.06 33	0.03 6	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.29 15	0.30 71	0.11 50	0.07 10	0.13 45	0.06 4	0.12 41	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.11 71	0.07 8	0.10 11	0.06 7

RSM++	0.12 50	0.10 65	0.09 68	0.08 78	0.07 58	0.10 76	0.04 37	0.08 50	0.07 34	0.06 33	0.07 55	0.13 58	0.07 69	0.04 3	0.50 67	0.26 44	0.12 65	0.11 71	0.14 57	0.11 76	0.20 91	0.14 53	0.06 72	0.10 111	0.11 71	0.09 29	0.13 55	0.08 38

CroCo-Stereo Lap2	0.12 50	0.07 13	0.05 10	0.05 10	0.06 39	0.04 3	0.03 7	0.08 50	0.06 11	0.11 91	0.03 6	0.12 47	0.06 51	0.08 72	0.59 86	0.36 119	0.11 50	0.10 56	0.12 35	0.07 23	0.25 105	0.17 70	0.04 25	0.07 81	0.11 71	0.11 73	0.11 13	0.08 38

TDLM	0.13 58	0.14 100	0.13 138	0.10 102	0.12 122	0.11 95	0.10 154	0.14 101	0.10 87	0.09 77	0.16 155	0.17 94	0.10 98	0.09 86	0.28 13	0.19 15	0.15 85	0.14 95	0.13 45	0.10 71	0.15 61	0.11 27	0.09 116	0.10 111	0.11 71	0.10 51	0.15 78	0.15 110

L500	0.16 80	0.18 136	0.07 26	0.09 94	0.06 39	0.11 95	0.04 37	0.10 82	0.09 69	0.06 33	0.09 82	0.13 58	0.06 51	0.07 58	0.89 212	0.73 280	0.14 79	0.15 102	0.22 101	0.08 45	0.18 81	0.17 70	0.07 91	0.05 31	0.12 82	0.09 29	0.14 69	0.10 63

tt3	0.11 38	0.10 65	0.10 91	0.07 58	0.07 58	0.07 44	0.05 75	0.09 73	0.09 69	0.10 85	0.06 42	0.10 28	0.05 23	0.06 39	0.37 48	0.22 29	0.12 65	0.10 56	0.19 85	0.09 60	0.15 61	0.15 59	0.07 91	0.06 61	0.12 82	0.11 73	0.15 78	0.13 94

tt4	0.12 50	0.12 82	0.09 68	0.10 102	0.07 58	0.08 57	0.06 98	0.10 82	0.08 56	0.24 130	0.07 55	0.13 58	0.05 23	0.06 39	0.34 40	0.20 17	0.10 38	0.10 56	0.14 57	0.08 45	0.13 47	0.14 53	0.06 72	0.07 81	0.12 82	0.13 98	0.16 85	0.12 87

LACA3	0.12 50	0.10 65	0.09 68	0.07 58	0.07 58	0.08 57	0.05 75	0.07 32	0.10 87	0.08 68	0.06 42	0.14 75	0.06 51	0.08 72	0.47 63	0.36 119	0.09 24	0.11 71	0.15 69	0.08 45	0.14 52	0.14 53	0.04 25	0.06 61	0.12 82	0.11 73	0.13 55	0.12 87

VIP-Stereo	0.14 66	0.11 75	0.11 100	0.08 78	0.06 39	0.08 57	0.04 37	0.11 89	0.08 56	0.09 77	0.12 113	0.20 114	0.06 51	0.07 58	0.69 123	0.40 145	0.18 99	0.13 88	0.18 82	0.17 123	0.19 86	0.13 44	0.06 72	0.08 92	0.12 82	0.10 51	0.13 55	0.14 104

DEFOM-Stereo	0.14 66	0.12 82	0.09 68	0.08 78	0.08 83	0.11 95	0.04 37	0.10 82	0.07 34	0.08 68	0.10 90	0.12 47	0.06 51	0.07 58	0.51 70	0.29 63	0.17 96	0.14 95	0.17 75	0.10 71	0.32 125	0.16 67	0.08 104	0.07 81	0.12 82	0.13 98	0.25 146	0.13 94

anonymousdsp	0.23 114	0.12 82	0.11 100	0.12 129	0.10 101	0.12 113	0.06 98	0.16 106	0.09 69	0.15 101	0.79 342	0.15 83	0.07 69	0.10 92	0.84 184	0.30 71	0.18 99	0.14 95	0.22 101	0.24 187	0.25 105	1.12 235	0.17 256	0.09 102	0.12 82	0.09 29	0.23 135	0.10 63

L400	0.16 80	0.19 150	0.07 26	0.09 94	0.07 58	0.10 76	0.04 37	0.12 92	0.08 56	0.08 68	0.08 70	0.16 86	0.07 69	0.07 58	0.90 213	0.64 255	0.14 79	0.11 71	0.26 118	0.08 45	0.17 74	0.15 59	0.07 91	0.06 61	0.13 89	0.10 51	0.14 69	0.10 63

GIO	0.19 96	0.13 92	0.23 268	0.08 78	0.15 163	0.14 134	0.13 200	0.18 115	0.12 113	0.10 85	0.11 103	0.12 47	0.08 81	0.10 92	0.67 114	0.35 110	0.19 107	0.22 160	0.20 92	0.11 76	0.18 81	0.67 162	0.10 126	0.10 111	0.13 89	0.12 86	0.18 98	0.13 94

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 96	0.15 105	0.11 100	0.11 119	0.12 122	0.09 68	0.06 98	0.15 104	0.12 113	0.22 120	0.12 113	0.17 94	0.10 98	0.20 196	0.96 225	0.37 128	0.18 99	0.13 88	0.39 173	0.10 71	0.24 103	0.21 84	0.06 72	0.08 92	0.13 89	0.14 104	0.21 124	0.16 118

BridgeDepth_RVC	0.14 66	0.13 92	0.10 91	0.08 78	0.09 90	0.08 57	0.05 75	0.12 92	0.12 113	0.10 85	0.08 70	0.12 47	0.08 81	0.08 72	0.57 79	0.33 93	0.11 50	0.12 85	0.19 85	0.11 76	0.15 61	0.14 53	0.06 72	0.07 81	0.13 89	0.17 123	0.15 78	0.17 130
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-G_1	0.23 114	0.15 105	0.11 100	0.12 129	0.15 163	0.24 234	0.06 98	0.13 97	0.09 69	0.11 91	0.18 160	0.17 94	0.11 109	0.15 136	0.70 124	0.44 167	0.21 115	0.19 135	0.26 118	0.17 123	0.32 125	1.48 301	0.06 72	0.09 102	0.13 89	0.12 86	0.18 98	0.16 118

LG-G	0.23 114	0.15 105	0.11 100	0.12 129	0.15 163	0.24 234	0.06 98	0.13 97	0.09 69	0.11 91	0.18 160	0.17 94	0.11 109	0.15 136	0.70 124	0.44 167	0.21 115	0.19 135	0.26 118	0.17 123	0.32 125	1.48 301	0.06 72	0.09 102	0.13 89	0.12 86	0.18 98	0.16 118

RAStereo	0.16 80	0.12 82	0.08 50	0.06 23	0.08 83	0.06 20	0.04 37	0.10 82	0.07 34	0.20 116	0.04 18	0.14 75	0.06 51	0.09 86	0.96 225	0.35 110	0.18 99	0.13 88	0.20 92	0.08 45	0.46 164	0.23 93	0.05 50	0.06 61	0.13 89	0.11 73	0.12 33	0.11 80

U	0.14 66	0.09 51	0.05 10	0.05 10	0.06 39	0.04 3	0.02 3	0.09 73	0.06 11	0.09 77	0.02 3	0.12 47	0.10 98	0.07 58	0.77 151	0.44 167	0.15 85	0.11 71	0.15 69	0.09 60	0.27 111	0.26 98	0.03 3	0.06 61	0.13 89	0.10 51	0.11 13	0.09 53

IGEV-Stereo+	0.31 152	0.72 381	0.08 50	0.12 129	0.10 101	0.34 296	0.04 37	0.20 123	0.12 113	0.30 180	0.59 315	0.21 118	0.38 299	0.13 112	0.64 104	0.51 209	0.19 107	0.19 135	0.30 133	0.34 232	0.51 183	0.56 137	0.13 190	0.07 81	0.13 89	1.20 380	0.14 69	0.12 87

HCRNet	0.34 169	0.24 239	0.13 138	0.26 275	0.11 109	0.18 177	0.13 200	0.20 123	0.09 69	0.54 325	0.20 179	0.29 169	0.10 98	0.13 112	3.96 361	0.29 63	0.21 115	0.15 102	0.25 108	0.13 100	0.25 105	0.40 118	0.13 190	0.10 111	0.13 89	0.14 104	0.36 195	0.15 110

delet	0.15 75	0.14 100	0.12 121	0.12 129	0.12 122	0.13 121	0.09 139	0.12 92	0.09 69	0.15 101	0.11 103	0.16 86	0.09 92	0.11 98	0.57 79	0.23 33	0.16 90	0.13 88	0.13 45	0.12 87	0.17 74	0.29 100	0.09 116	0.10 111	0.13 89	0.12 86	0.20 116	0.13 94

LGtest1	0.21 105	0.15 105	0.12 121	0.10 102	0.14 149	0.35 301	0.05 75	0.14 101	0.13 124	0.12 94	0.34 267	0.16 86	0.13 129	0.10 92	0.74 137	0.48 195	0.23 124	0.23 173	0.25 108	0.20 147	0.29 116	0.44 121	0.08 104	0.10 111	0.14 100	0.12 86	0.18 98	0.15 110

SGD-Stereo	0.37 196	0.13 92	0.10 91	0.09 94	0.09 90	0.11 95	0.05 75	0.13 97	0.12 113	0.14 99	0.08 70	0.28 158	0.15 141	0.10 92	4.91 372	0.59 241	0.29 177	0.18 128	0.37 168	0.33 225	0.47 171	0.33 109	0.10 126	0.09 102	0.14 100	0.16 116	0.22 131	0.19 140

AIO_rvc	0.34 169	0.17 122	0.12 121	0.10 102	0.09 90	0.38 314	0.11 164	0.17 109	0.11 101	0.15 101	0.07 55	0.17 94	0.10 98	0.14 123	1.81 294	1.13 343	0.16 90	0.45 328	0.34 152	0.11 76	0.26 108	2.17 391	0.17 256	0.07 81	0.14 100	0.16 116	0.16 85	0.10 63

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 131	0.18 136	0.11 100	0.12 129	0.11 109	0.35 301	0.05 75	0.23 134	0.14 133	0.30 180	0.21 184	0.24 130	0.35 280	0.13 112	0.76 149	0.60 242	0.27 157	0.28 220	0.32 142	0.33 225	0.61 210	0.60 149	0.09 116	0.08 92	0.14 100	0.38 280	0.24 142	0.14 104

iRaftStereo_RVC	0.16 80	0.15 105	0.11 100	0.10 102	0.10 101	0.09 68	0.05 75	0.17 109	0.09 69	0.15 101	0.15 142	0.18 104	0.09 92	0.18 178	0.38 49	0.28 53	0.20 111	0.14 95	0.19 85	0.12 87	0.34 133	0.30 103	0.07 91	0.09 102	0.14 100	0.12 86	0.18 98	0.13 94

RYNet	0.49 270	0.11 75	0.10 91	0.08 78	0.09 90	0.10 76	0.06 98	0.13 97	0.18 177	0.10 85	0.10 90	0.13 58	0.08 81	0.08 72	9.58 423	0.37 128	0.14 79	0.22 160	0.17 75	0.09 60	0.19 86	0.12 36	0.15 231	0.09 102	0.14 100	0.33 253	0.24 142	0.13 94

CVANet_RVC	0.18 91	0.18 136	0.18 200	0.20 220	0.15 163	0.17 167	0.13 200	0.23 134	0.11 101	0.14 99	0.22 192	0.20 114	0.12 123	0.48 347	0.35 41	0.21 24	0.17 96	0.16 112	0.16 72	0.13 100	0.18 81	0.15 59	0.10 126	0.12 132	0.14 100	0.12 86	0.19 108	0.16 118

NBS	0.18 91	0.10 65	0.07 26	0.05 10	0.07 58	0.06 20	0.05 75	0.15 104	0.11 101	0.21 117	0.03 6	0.26 145	0.25 216	0.13 112	0.87 206	0.36 119	0.20 111	0.15 102	0.21 98	0.13 100	0.43 159	0.32 105	0.07 91	0.08 92	0.15 107	0.14 104	0.14 69	0.14 104

DF_test	0.33 161	0.17 122	0.14 156	0.10 102	0.12 122	0.10 76	0.05 75	0.27 157	0.19 188	0.29 171	0.10 90	0.35 216	0.33 267	0.14 123	1.21 265	0.74 283	0.38 236	0.33 256	0.25 108	0.38 252	1.20 284	1.02 214	0.12 164	0.13 154	0.15 107	0.18 144	0.19 108	0.17 130

LG-Stereo_L2	0.21 105	0.16 115	0.09 68	0.07 58	0.11 109	0.23 225	0.04 37	0.19 117	0.12 113	0.26 144	0.23 198	0.25 138	0.11 109	0.17 158	0.63 99	0.52 215	0.24 134	0.16 112	0.29 131	0.25 189	0.40 149	0.44 121	0.07 91	0.08 92	0.15 107	0.12 86	0.16 85	0.16 118

LG-Stereo_L1	0.21 105	0.16 115	0.09 68	0.07 58	0.11 109	0.24 234	0.04 37	0.19 117	0.12 113	0.27 148	0.23 198	0.23 127	0.11 109	0.17 158	0.60 88	0.53 221	0.24 134	0.16 112	0.33 145	0.27 195	0.40 149	0.44 121	0.06 72	0.08 92	0.15 107	0.11 73	0.17 93	0.16 118

DFGA-Net	0.18 91	0.17 122	0.10 91	0.13 142	0.08 83	0.10 76	0.08 125	0.19 117	0.10 87	0.28 158	0.11 103	0.18 104	0.09 92	0.13 112	0.68 120	0.27 49	0.20 111	0.15 102	0.28 129	0.12 87	0.22 97	0.17 70	0.08 104	0.12 132	0.15 107	0.12 86	0.35 185	0.14 104

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 140	0.18 136	0.12 121	0.11 119	0.12 122	0.10 76	0.05 75	0.23 134	0.14 133	0.30 180	0.13 123	0.27 153	0.17 156	0.11 98	1.00 233	0.40 145	0.29 177	0.30 234	0.36 163	0.34 232	0.56 198	1.17 244	0.17 256	0.10 111	0.15 107	0.48 316	0.23 135	0.22 157

HUF	0.50 272	0.17 122	0.13 138	0.11 119	0.12 122	0.40 324	0.11 164	0.22 129	0.11 101	0.22 120	0.09 82	0.19 109	0.19 178	0.11 98	3.00 340	2.86 423	0.70 358	0.49 345	0.61 244	0.20 147	0.53 190	1.85 349	0.28 320	0.18 231	0.15 107	0.18 144	0.18 98	0.13 94

StereoVision	0.13 58	0.10 65	0.07 26	0.06 23	0.07 58	0.07 44	0.07 113	0.10 82	0.13 124	0.09 77	0.07 55	0.16 86	0.07 69	0.11 98	0.56 76	0.29 63	0.14 79	0.13 88	0.17 75	0.09 60	0.18 81	0.15 59	0.04 25	0.08 92	0.15 107	0.13 98	0.19 108	0.15 110

AASNet	0.20 101	0.17 122	0.13 138	0.14 156	0.15 163	0.15 145	0.13 200	0.17 109	0.09 69	0.15 101	0.15 142	0.16 86	0.09 92	0.14 123	1.03 239	0.22 29	0.18 99	0.16 112	0.17 75	0.14 110	0.17 74	0.76 176	0.10 126	0.11 126	0.15 107	0.13 98	0.17 93	0.12 87

RAFT	0.14 66	0.07 13	0.10 91	0.08 78	0.04 5	0.24 234	0.28 285	0.19 117	0.07 34	0.13 96	0.08 70	0.13 58	0.06 51	0.11 98	0.44 57	0.17 11	0.12 65	0.08 17	0.14 57	0.21 163	0.16 69	0.18 74	0.04 25	0.05 31	0.15 107	0.15 109	0.21 124	0.16 118

MMNet	0.24 119	0.15 105	0.12 121	0.13 142	0.13 136	0.13 121	0.10 154	0.16 106	0.12 113	0.13 96	0.14 137	0.19 109	0.09 92	0.18 178	2.14 311	0.25 39	0.18 99	0.16 112	0.20 92	0.14 110	0.20 91	0.37 114	0.10 126	0.12 132	0.15 107	0.15 109	0.28 158	0.16 118

GANet	0.19 96	0.17 122	0.16 177	0.16 178	0.16 180	0.21 208	0.14 215	0.20 123	0.13 124	0.15 101	0.20 179	0.37 232	0.10 98	0.14 123	0.42 54	0.22 29	0.40 249	0.20 142	0.17 75	0.11 76	0.22 97	0.14 53	0.12 164	0.12 132	0.15 107	0.13 98	0.20 116	0.17 130

G2	0.33 161	0.47 359	0.11 100	1.12 383	0.15 163	0.97 378	0.15 227	0.27 157	0.11 101	0.35 230	0.13 123	0.46 284	0.10 98	0.19 183	0.63 99	0.27 49	0.43 271	0.16 112	0.99 305	0.11 76	0.29 116	0.22 90	0.50 369	0.10 111	0.16 119	0.14 104	0.20 116	0.15 110

GOStereo-base	0.37 196	0.58 375	0.12 121	1.29 390	0.19 228	1.14 385	0.19 258	0.39 287	0.15 142	0.38 270	0.15 142	0.64 330	0.10 98	0.23 215	0.62 95	0.26 44	0.47 298	0.18 128	1.07 314	0.12 87	0.34 133	0.21 84	0.58 375	0.10 111	0.16 119	0.13 98	0.18 98	0.13 94

DepthFocus	0.36 190	0.16 115	0.12 121	0.14 156	0.10 101	0.11 95	0.09 139	0.28 172	0.22 224	0.27 148	0.12 113	0.31 189	0.28 236	0.15 136	1.06 248	0.86 314	0.43 271	0.27 208	0.34 152	0.43 281	1.51 328	1.31 267	0.14 207	0.13 154	0.16 119	0.17 123	0.23 135	0.25 183

AIO_test	0.48 265	0.19 150	0.13 138	0.14 156	0.10 101	0.38 314	0.28 285	0.19 117	0.13 124	0.17 108	0.10 90	0.18 104	0.09 92	0.11 98	2.64 329	2.40 414	0.22 119	0.22 160	0.32 142	0.12 87	0.29 116	2.50 414	0.15 231	0.08 92	0.16 119	1.42 389	0.21 124	0.10 63

test_5	0.22 111	0.19 150	0.11 100	0.11 119	0.07 58	0.21 208	0.07 113	0.32 218	0.10 87	0.17 108	0.21 184	0.24 130	0.21 188	0.08 72	0.97 229	0.46 187	0.16 90	0.15 102	0.26 118	0.11 76	0.23 101	0.46 127	0.06 72	0.12 132	0.16 119	0.17 123	0.33 170	0.20 144

AnonymousM	0.60 293	0.18 136	0.13 138	0.13 142	0.11 109	0.31 274	0.07 113	0.35 247	0.23 239	0.31 195	0.42 284	0.28 158	0.31 250	0.37 314	1.34 274	0.89 317	0.44 277	0.33 256	0.42 183	0.57 326	0.97 251	1.20 248	0.17 256	0.34 327	0.16 119	0.82 355	2.20 413	3.23 408

RAFT + AFF	0.42 226	0.12 82	0.09 68	0.13 142	0.07 58	0.11 95	0.06 98	0.17 109	0.10 87	0.19 113	0.10 90	0.28 158	0.08 81	0.11 98	7.47 408	0.33 93	0.20 111	0.11 71	0.33 145	0.10 71	0.39 146	0.16 67	0.07 91	0.09 102	0.16 119	0.11 73	0.13 55	0.09 53

CCAANet	0.24 119	0.16 115	0.16 177	0.17 192	0.12 122	0.12 113	0.31 291	0.24 143	0.14 133	0.27 148	0.14 137	0.26 145	0.14 132	0.11 98	0.52 72	0.29 63	0.19 107	0.15 102	0.20 92	0.15 114	0.19 86	0.16 67	0.11 146	0.10 111	0.16 119	0.15 109	1.48 387	0.21 153

AANet_RVC	0.16 80	0.13 92	0.13 138	0.10 102	0.15 163	0.08 57	0.13 200	0.14 101	0.15 142	0.13 96	0.13 123	0.13 58	0.11 109	0.10 92	0.42 54	0.24 36	0.16 90	0.16 112	0.20 92	0.15 114	0.15 61	0.17 70	0.11 146	0.11 126	0.16 119	0.17 123	0.22 131	0.24 173

G4	0.28 135	0.34 323	0.11 100	0.68 370	0.13 136	0.61 359	0.11 164	0.23 134	0.12 113	0.32 208	0.13 123	0.43 265	0.11 109	0.17 158	0.63 99	0.28 53	0.33 213	0.15 102	0.89 294	0.12 87	0.33 130	0.20 82	0.31 335	0.10 111	0.17 128	0.15 109	0.20 116	0.15 110

plain	0.21 105	0.20 168	0.12 121	0.11 119	0.14 149	0.10 76	0.06 98	0.22 129	0.11 101	0.23 123	0.08 70	0.22 124	0.11 109	0.17 158	0.66 109	0.45 178	0.25 142	0.20 142	0.26 118	0.12 87	0.46 164	0.42 119	0.07 91	0.14 172	0.17 128	0.17 123	0.19 108	0.21 153

MIF-Stereo (partial)	0.23 114	0.20 168	0.12 121	0.10 102	0.12 122	0.10 76	0.07 113	0.17 109	0.14 133	0.18 111	0.10 90	0.20 114	0.11 109	0.17 158	1.11 258	0.44 167	0.25 142	0.21 152	0.26 118	0.13 100	0.49 174	0.32 105	0.08 104	0.14 172	0.17 128	0.17 123	0.38 205	0.20 144

UniTT-Stereo	0.24 119	0.15 105	0.11 100	0.09 94	0.11 109	0.09 68	0.05 75	0.16 106	0.11 101	0.21 117	0.09 82	0.19 109	0.15 141	0.27 251	1.23 266	0.46 187	0.23 124	0.18 128	0.63 249	0.13 100	0.53 190	0.37 114	0.10 126	0.12 132	0.17 128	0.23 172	0.15 78	0.17 130

MIM_Stereo	0.26 127	0.18 136	0.14 156	0.15 165	0.14 149	0.24 234	0.07 113	0.27 157	0.11 101	0.24 130	0.12 113	0.20 114	0.12 123	0.17 158	0.85 194	0.44 167	0.24 134	0.19 135	0.54 224	0.20 147	0.46 164	0.70 165	0.08 104	0.12 132	0.17 128	0.29 229	0.34 181	0.16 118

TANstereo	0.43 232	0.22 201	0.18 200	0.21 231	0.21 251	0.22 221	0.11 164	0.27 157	0.22 224	0.32 208	0.25 209	0.25 138	0.25 216	0.24 225	1.37 275	0.81 302	0.43 271	0.41 315	0.67 258	0.39 261	1.08 263	1.16 241	0.48 366	0.16 202	0.17 128	0.23 172	0.99 361	0.24 173

XX-TBD	0.43 232	0.22 201	0.18 200	0.21 231	0.21 251	0.22 221	0.11 164	0.27 157	0.22 224	0.32 208	0.25 209	0.25 138	0.25 216	0.24 225	1.37 275	0.81 302	0.43 271	0.41 315	0.67 258	0.39 261	1.08 263	1.16 241	0.48 366	0.16 202	0.17 128	0.23 172	0.99 361	0.24 173

DMCA	0.26 127	0.17 122	0.16 177	0.13 142	0.14 149	0.13 121	0.11 164	0.18 115	0.15 142	0.19 113	0.18 160	0.28 158	0.12 123	0.15 136	1.79 292	0.60 242	0.32 204	0.46 332	0.24 105	0.15 114	0.26 108	0.21 84	0.13 190	0.12 132	0.17 128	0.17 123	0.21 124	0.17 130

GeoAtt-L (ZS)	0.37 196	0.14 100	0.15 166	0.08 78	0.11 109	0.10 76	0.07 113	0.27 157	0.18 177	0.27 148	0.17 159	0.38 236	0.33 267	0.19 183	0.86 198	0.92 321	0.45 284	0.36 282	0.24 105	0.41 273	1.77 367	1.54 315	0.12 164	0.13 154	0.18 136	0.17 123	0.22 131	0.31 225

TS	0.16 80	0.13 92	0.11 100	0.10 102	0.11 109	0.10 76	0.05 75	0.17 109	0.10 87	0.08 68	0.14 137	0.16 86	0.10 98	0.09 86	0.52 72	0.47 190	0.14 79	0.14 95	0.25 108	0.11 76	0.23 101	0.18 74	0.07 91	0.09 102	0.18 136	0.15 109	0.19 108	0.19 140

S2M2_XL	0.35 182	0.15 105	0.16 177	0.10 102	0.12 122	0.13 121	0.12 178	0.29 181	0.19 188	0.27 148	0.13 123	0.36 225	0.34 271	0.13 112	1.05 244	0.79 293	0.48 307	0.44 325	0.28 129	0.20 147	1.53 336	1.16 241	0.13 190	0.12 132	0.18 136	0.16 116	0.23 135	0.25 183
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.46 248	0.21 184	0.13 138	0.13 142	0.14 149	0.11 95	0.12 178	0.31 204	0.16 150	0.31 195	0.13 123	0.45 277	0.19 178	0.28 260	0.84 184	0.69 266	3.42 421	0.23 173	0.48 196	0.30 213	1.24 289	0.57 140	0.12 164	0.12 132	0.18 136	0.28 217	0.35 185	0.79 324

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 248	0.21 184	0.13 138	0.13 142	0.14 149	0.11 95	0.12 178	0.31 204	0.16 150	0.31 195	0.13 123	0.45 277	0.19 178	0.28 260	0.84 184	0.69 266	3.42 421	0.23 173	0.48 196	0.30 213	1.24 289	0.57 140	0.12 164	0.12 132	0.18 136	0.28 217	0.35 185	0.79 324

testlalala	0.46 248	0.21 184	0.13 138	0.13 142	0.14 149	0.11 95	0.12 178	0.31 204	0.16 150	0.31 195	0.13 123	0.45 277	0.19 178	0.28 260	0.84 184	0.69 266	3.42 421	0.23 173	0.48 196	0.30 213	1.24 289	0.57 140	0.12 164	0.12 132	0.18 136	0.28 217	0.35 185	0.79 324

GCAPDPT-zeroshot	0.46 248	0.21 184	0.13 138	0.13 142	0.14 149	0.11 95	0.12 178	0.31 204	0.16 150	0.31 195	0.13 123	0.45 277	0.19 178	0.28 260	0.84 184	0.69 266	3.42 421	0.23 173	0.48 196	0.30 213	1.24 289	0.57 140	0.12 164	0.12 132	0.18 136	0.28 217	0.35 185	0.79 324

GCAP-Stereo	0.46 248	0.21 184	0.13 138	0.13 142	0.14 149	0.11 95	0.12 178	0.31 204	0.16 150	0.31 195	0.13 123	0.45 277	0.19 178	0.28 260	0.84 184	0.69 266	3.42 421	0.23 173	0.48 196	0.30 213	1.24 289	0.57 140	0.12 164	0.12 132	0.18 136	0.28 217	0.35 185	0.79 324

UPFNet	0.25 122	0.18 136	0.19 214	0.17 192	0.18 213	0.19 187	0.14 215	0.22 129	0.16 150	0.23 123	0.18 160	0.21 118	0.13 129	0.26 240	1.51 281	0.28 53	0.23 124	0.21 152	0.25 108	0.18 130	0.22 97	0.35 111	0.13 190	0.15 184	0.18 136	0.18 144	0.39 209	0.18 137

PWCDC_ROB	0.55 287	0.18 136	0.19 214	0.17 192	0.26 290	0.16 156	0.19 258	0.22 129	0.54 354	0.16 107	0.43 286	0.25 138	1.12 364	0.45 338	5.47 382	0.50 203	0.31 196	0.28 220	0.36 163	0.26 194	0.60 207	1.14 239	0.25 306	0.28 311	0.18 136	0.29 229	0.26 152	0.32 233

G3	0.37 196	0.55 372	0.15 166	1.15 384	0.19 228	0.98 380	0.17 242	0.32 218	0.16 150	0.39 277	0.15 142	0.57 317	0.14 132	0.24 225	0.62 95	0.28 53	0.44 277	0.18 128	1.15 327	0.13 100	0.39 146	0.25 95	0.64 380	0.12 132	0.19 146	0.16 116	0.21 124	0.17 130

LGCAT	0.37 196	0.19 150	0.20 232	0.12 129	0.15 163	0.14 134	0.09 139	0.27 157	0.45 335	0.28 158	0.15 142	0.31 189	0.35 280	0.12 108	0.84 184	0.94 322	0.48 307	0.41 315	0.36 163	0.39 261	1.49 322	1.26 257	0.14 207	0.12 132	0.19 146	0.19 152	0.23 135	0.23 166

MGS-Stereo	0.36 190	0.22 201	0.14 156	0.13 142	0.13 136	0.11 95	0.10 154	0.21 127	0.12 113	0.18 111	0.13 123	0.21 118	0.16 146	0.13 112	4.38 367	0.33 93	0.26 150	0.22 160	0.31 139	0.18 130	0.38 144	0.70 165	0.11 146	0.13 154	0.19 146	0.17 123	0.26 152	0.21 153

MaDis-Stereo	0.19 96	0.16 115	0.11 100	0.07 58	0.10 101	0.06 20	0.06 98	0.12 92	0.10 87	0.19 113	0.08 70	0.19 109	0.08 81	0.14 123	0.52 72	0.39 138	0.24 134	0.18 128	0.30 133	0.12 87	0.46 164	0.36 113	0.07 91	0.10 111	0.19 146	0.23 172	0.20 116	0.25 183

4D-IteraStereo	0.33 161	0.18 136	0.21 250	0.16 178	0.16 180	0.11 95	0.08 125	0.33 228	0.17 168	0.33 218	0.18 160	0.27 153	0.13 129	0.33 294	0.80 160	0.66 260	0.26 150	0.30 234	0.49 203	0.36 238	0.82 237	1.41 285	0.10 126	0.15 184	0.19 146	0.21 162	0.41 217	0.19 140

IER	0.35 182	0.19 150	0.16 177	0.17 192	0.16 180	0.17 167	0.12 178	0.23 134	0.14 133	0.28 158	0.25 209	0.31 189	0.14 132	0.23 215	3.85 360	0.29 63	0.25 142	0.20 142	0.24 105	0.20 147	0.28 112	0.21 84	0.18 267	0.14 172	0.19 146	0.24 187	0.38 205	0.25 183

RAFT+CT+SA	0.25 122	0.21 184	0.13 138	0.13 142	0.09 90	0.10 76	0.08 125	0.32 218	0.13 124	0.24 130	0.10 90	0.26 145	0.21 188	0.09 86	0.98 231	0.58 235	0.18 99	0.16 112	0.40 179	0.14 110	0.33 130	0.72 169	0.07 91	0.12 132	0.19 146	0.17 123	0.32 165	0.20 144

AFF-stereo	0.22 111	0.19 150	0.15 166	0.14 156	0.12 122	0.14 134	0.06 98	0.24 143	0.13 124	0.29 171	0.12 113	0.24 130	0.10 98	0.08 72	0.60 88	0.38 132	0.18 99	0.19 135	0.48 196	0.12 87	0.28 112	0.56 137	0.08 104	0.10 111	0.19 146	0.18 144	0.43 239	0.16 118

HITNet	0.31 152	0.18 136	0.15 166	0.17 192	0.15 163	0.14 134	0.10 154	0.29 181	0.19 188	0.30 180	0.20 179	0.28 158	0.18 167	0.29 268	1.30 269	0.42 153	0.27 157	0.20 142	0.37 168	0.17 123	0.64 215	0.99 208	0.12 164	0.15 184	0.19 146	0.19 152	0.39 209	0.26 192
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
GeoAtt-L-single (ZS)	0.36 190	0.13 92	0.13 138	0.08 78	0.11 109	0.13 121	0.07 113	0.25 153	0.18 177	0.27 148	0.16 155	0.37 232	0.34 271	0.16 147	0.82 176	0.85 311	0.45 284	0.35 275	0.25 108	0.40 269	1.76 362	1.43 291	0.12 164	0.13 154	0.20 155	0.18 144	0.23 135	0.28 202

anonymousdsp2	0.30 145	0.20 168	0.16 177	0.14 156	0.13 136	0.15 145	0.11 164	0.28 172	0.12 113	0.25 141	1.08 367	0.24 130	0.12 123	0.15 136	0.71 131	0.42 153	0.25 142	0.20 142	0.45 194	0.38 252	0.41 153	0.96 203	0.10 126	0.13 154	0.20 155	0.17 123	0.43 239	0.18 137

raft+_RVC	0.26 127	0.19 150	0.15 166	0.15 165	0.15 163	0.13 121	0.14 215	0.30 192	0.14 133	0.28 158	0.18 160	0.22 124	0.11 109	0.19 183	0.62 95	0.43 162	0.23 124	0.17 122	0.41 181	0.28 200	0.45 163	0.95 201	0.09 116	0.11 126	0.20 155	0.18 144	0.25 146	0.20 144

small-0shot	0.42 226	0.15 105	0.11 100	0.09 94	0.13 136	0.11 95	0.06 98	0.28 172	0.23 239	0.28 158	0.11 103	0.42 261	0.44 318	0.26 240	0.75 144	1.20 349	0.47 298	0.51 355	0.33 145	0.38 252	1.76 362	2.12 380	0.09 116	0.13 154	0.21 158	0.19 152	0.20 116	0.29 209

MatchAttention (ZS)	0.34 169	0.16 115	0.10 91	0.09 94	0.09 90	0.14 134	0.07 113	0.26 156	0.19 188	0.30 180	0.10 90	0.35 216	0.29 239	0.14 123	0.97 229	0.69 266	0.39 242	0.37 290	0.23 104	0.38 252	1.42 311	1.03 217	0.11 146	0.10 111	0.21 158	0.16 116	0.60 308	0.22 157
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.39 214	0.22 201	0.24 276	0.17 192	0.15 163	0.19 187	0.13 200	0.28 172	0.20 202	0.40 283	0.11 103	0.33 204	0.25 216	0.21 199	1.09 251	0.71 278	0.42 264	0.44 325	0.31 139	0.37 244	1.34 306	1.30 264	0.17 256	0.14 172	0.21 158	0.22 164	0.59 304	0.29 209
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ARAFT	0.27 131	0.17 122	0.12 121	0.15 165	0.12 122	0.12 113	0.06 98	0.20 123	0.13 124	0.36 249	0.15 142	0.29 169	0.11 109	0.27 251	0.88 211	0.39 138	0.27 157	0.24 184	0.52 220	0.13 100	0.50 180	0.90 195	0.09 116	0.11 126	0.21 158	0.14 104	0.38 205	0.18 137

UNet	0.30 145	0.21 184	0.19 214	0.19 210	0.20 237	0.21 208	0.15 227	0.27 157	0.17 168	0.29 171	0.21 184	0.25 138	0.18 167	0.59 365	1.64 286	0.31 80	0.27 157	0.22 160	0.30 133	0.21 163	0.34 133	0.25 95	0.15 231	0.19 246	0.21 158	0.24 187	0.44 242	0.26 192

RASNet	0.29 140	0.21 184	0.21 250	0.19 210	0.18 213	0.18 177	0.14 215	0.31 204	0.18 177	0.32 208	0.20 179	0.26 145	0.18 167	0.17 158	0.86 198	0.66 260	0.25 142	0.19 135	0.26 118	0.16 119	0.65 216	0.61 152	0.11 146	0.21 272	0.21 158	0.22 164	0.45 248	0.30 217

TestStereo1	0.27 131	0.22 201	0.12 121	0.12 129	0.12 122	0.11 95	0.09 139	0.24 143	0.15 142	0.24 130	0.12 113	0.34 211	0.23 204	0.14 123	1.09 251	0.44 167	0.24 134	0.17 122	0.51 212	0.15 114	0.35 139	0.79 182	0.08 104	0.12 132	0.22 164	0.24 187	0.49 262	0.23 166

TESTraft	0.26 127	0.21 184	0.13 138	0.11 119	0.11 109	0.10 76	0.09 139	0.24 143	0.15 142	0.24 130	0.12 113	0.28 158	0.23 204	0.15 136	1.11 258	0.42 153	0.23 124	0.17 122	0.49 203	0.18 130	0.34 133	0.50 131	0.09 116	0.12 132	0.22 164	0.25 205	0.48 260	0.23 166

SA-5K	0.27 131	0.22 201	0.12 121	0.12 129	0.12 122	0.11 95	0.09 139	0.24 143	0.15 142	0.24 130	0.12 113	0.34 211	0.23 204	0.14 123	1.09 251	0.44 167	0.24 134	0.17 122	0.51 212	0.15 114	0.35 139	0.79 182	0.08 104	0.12 132	0.22 164	0.24 187	0.49 262	0.23 166

ACC-I	0.42 226	0.17 122	0.11 100	0.11 119	0.13 136	0.10 76	0.09 139	0.29 181	0.21 213	0.28 158	0.18 160	0.46 284	0.43 316	0.16 147	0.63 99	1.20 349	0.44 277	0.47 334	0.35 157	0.48 310	1.85 378	2.10 379	0.11 146	0.16 202	0.23 167	0.21 162	0.19 108	0.23 166

ACC	0.43 232	0.17 122	0.11 100	0.11 119	0.14 149	0.10 76	0.12 178	0.29 181	0.22 224	0.28 158	0.13 123	0.47 291	0.44 318	0.16 147	0.65 106	1.21 352	0.45 284	0.48 340	0.34 152	0.46 305	1.84 375	2.14 383	0.12 164	0.17 215	0.23 167	0.23 172	0.20 116	0.24 173

anonymous	0.46 248	0.15 105	0.11 100	0.10 102	0.15 163	0.12 113	0.37 317	0.28 172	0.22 224	0.27 148	0.10 90	0.49 297	0.47 328	0.23 215	0.70 124	1.42 370	0.52 323	0.53 363	0.65 252	0.44 296	1.86 379	2.14 383	0.10 126	0.18 231	0.23 167	0.17 123	0.26 152	0.28 202

WAFT-Stereo (ZS)	0.36 190	0.14 100	0.11 100	0.08 78	0.11 109	0.10 76	0.06 98	0.27 157	0.21 213	0.28 158	0.19 174	0.36 225	0.35 280	0.19 183	0.73 135	0.91 319	0.42 264	0.26 202	0.25 108	0.40 269	1.61 348	1.47 300	0.14 207	0.15 184	0.23 167	0.17 123	0.21 124	0.24 173

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 140	0.16 115	0.16 177	0.15 165	0.13 136	0.14 134	0.08 125	0.29 181	0.23 239	0.28 158	0.29 241	0.26 145	0.17 156	0.17 158	0.79 155	0.54 223	0.27 157	0.24 184	0.32 142	0.20 147	0.42 156	1.19 247	0.10 126	0.13 154	0.23 167	0.33 253	0.21 124	0.28 202

EGLCR-Stereo	0.60 293	0.22 201	0.22 260	0.15 165	0.18 213	0.23 225	0.09 139	0.32 218	0.22 224	0.32 208	0.19 174	0.38 236	0.27 229	0.14 123	0.81 162	0.74 283	0.39 242	0.37 290	0.72 265	0.28 200	1.20 284	2.19 394	0.12 164	0.68 396	0.23 167	1.54 394	3.67 429	0.34 244

RALAANet	0.30 145	0.22 201	0.19 214	0.17 192	0.17 203	0.16 156	0.11 164	0.28 172	0.16 150	0.24 130	0.21 184	0.24 130	0.18 167	0.30 274	0.63 99	0.39 138	0.28 168	0.25 195	0.56 227	0.29 205	0.76 229	1.03 217	0.11 146	0.17 215	0.23 167	0.24 187	0.41 217	0.23 166

HGLStereo	0.30 145	0.23 224	0.19 214	0.18 203	0.23 272	0.18 177	0.13 200	0.23 134	0.16 150	0.31 195	0.31 250	0.21 118	0.14 132	0.22 204	1.81 294	0.35 110	0.37 231	0.24 184	0.29 131	0.20 147	0.41 153	0.39 117	0.14 207	0.16 202	0.23 167	0.23 172	0.32 165	0.22 157

BEATNet_4x	0.40 222	0.23 224	0.19 214	0.20 220	0.19 228	0.16 156	0.14 215	0.31 204	0.27 275	0.35 230	0.22 192	0.32 198	0.23 204	0.29 268	1.51 281	0.58 235	0.52 323	0.51 355	0.49 203	0.22 173	0.91 247	1.44 293	0.14 207	0.23 285	0.23 167	0.23 172	0.42 230	0.31 225

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 161	0.26 273	0.24 276	0.23 245	0.29 303	0.21 208	0.35 309	0.28 172	0.52 350	0.37 257	0.25 209	0.35 216	0.17 156	0.29 268	1.32 270	0.32 89	0.25 142	0.21 152	0.35 157	0.23 179	0.29 116	0.62 154	0.16 242	0.18 231	0.23 167	0.42 295	0.32 165	0.32 233
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.32 158	0.24 239	0.17 189	0.19 210	0.21 251	0.23 225	0.27 281	0.21 127	0.21 213	0.36 249	0.25 209	0.24 130	0.16 146	0.19 183	1.86 298	0.35 110	0.29 177	0.22 160	0.42 183	0.22 173	0.28 112	0.56 137	0.14 207	0.16 202	0.23 167	0.23 172	0.40 215	0.24 173

Cross2Single-S	0.42 226	0.17 122	0.11 100	0.10 102	0.13 136	0.10 76	0.08 125	0.27 157	0.19 188	0.28 158	0.12 113	0.48 294	0.44 318	0.16 147	0.82 176	1.19 348	0.44 277	0.50 350	0.33 145	0.52 318	1.84 375	1.89 353	0.12 164	0.15 184	0.24 178	0.17 123	0.22 131	0.24 173

G2L-Stereo	0.34 169	0.22 201	0.16 177	0.18 203	0.22 266	0.16 156	0.14 215	0.27 157	0.16 150	0.30 180	0.25 209	0.26 145	0.22 195	0.30 274	2.53 325	0.31 80	0.27 157	0.20 142	0.33 145	0.18 130	0.40 149	0.54 134	0.16 242	0.15 184	0.24 178	0.26 210	0.41 217	0.24 173

castereo++	0.43 232	0.19 150	0.17 189	0.19 210	0.15 163	0.44 335	0.08 125	0.30 192	0.20 202	0.34 221	0.18 160	0.45 277	0.35 280	0.15 136	0.78 152	0.73 280	0.43 271	0.32 250	0.57 235	0.43 281	1.42 311	1.35 275	0.22 297	0.16 202	0.24 178	0.33 253	1.16 373	0.33 239

LL-Strereo2	0.28 135	0.17 122	0.14 156	0.12 129	0.11 109	0.10 76	0.06 98	0.29 181	0.16 150	0.30 180	0.14 137	0.22 124	0.11 109	0.34 299	0.56 76	0.42 153	0.23 124	0.17 122	0.39 173	0.17 123	0.70 223	1.53 313	0.10 126	0.11 126	0.24 178	0.17 123	0.25 146	0.17 130

CAS	0.34 169	0.20 168	0.13 138	0.15 165	0.15 163	0.13 121	0.15 227	0.23 134	0.23 239	0.37 257	0.27 227	0.28 158	0.30 248	0.53 354	0.74 137	0.69 266	0.38 236	0.37 290	0.35 157	0.36 238	0.72 228	1.09 227	0.11 146	0.13 154	0.24 178	0.25 205	0.28 158	0.34 244

GLC_STEREO	0.31 152	0.23 224	0.24 276	0.20 220	0.20 237	0.18 177	0.14 215	0.38 277	0.16 150	0.34 221	0.25 209	0.29 169	0.16 146	0.17 158	0.68 120	0.52 215	0.37 231	0.27 208	0.42 183	0.37 244	0.90 243	0.42 119	0.13 190	0.15 184	0.24 178	0.18 144	0.48 260	0.25 183

rafts_anoy	0.28 135	0.23 224	0.18 200	0.17 192	0.19 228	0.15 145	0.11 164	0.34 235	0.14 133	0.26 144	0.21 184	0.25 138	0.14 132	0.22 204	0.65 106	0.40 145	0.34 218	0.24 184	0.48 196	0.33 225	0.52 188	0.76 176	0.11 146	0.16 202	0.24 178	0.23 172	0.24 142	0.26 192

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 122	0.20 168	0.18 200	0.15 165	0.17 203	0.13 121	0.10 154	0.29 181	0.15 142	0.33 218	0.15 142	0.31 189	0.22 195	0.14 123	0.66 109	0.37 128	0.22 119	0.15 102	0.50 209	0.16 119	0.32 125	0.59 146	0.10 126	0.13 154	0.24 178	0.19 152	0.47 257	0.20 144

GMStereo	0.23 114	0.24 239	0.13 138	0.19 210	0.17 203	0.19 187	0.14 215	0.29 181	0.16 150	0.23 123	0.19 174	0.32 198	0.16 146	0.13 112	0.53 75	0.27 49	0.28 168	0.19 135	0.43 189	0.20 147	0.30 121	0.19 79	0.12 164	0.15 184	0.24 178	0.19 152	0.39 209	0.20 144
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DN-CSS_ROB	0.35 182	0.22 201	0.24 276	0.23 245	0.26 290	0.15 145	0.12 178	0.42 306	0.19 188	0.39 277	0.41 282	0.34 211	0.26 227	0.32 290	0.67 114	0.42 153	0.30 189	0.23 173	0.92 298	0.21 163	0.80 234	0.68 163	0.15 231	0.27 306	0.24 178	0.22 164	0.41 217	0.30 217

CEFStereo	0.32 158	0.20 168	0.12 121	0.12 129	0.13 136	0.19 187	0.08 125	0.28 172	0.11 101	0.35 230	0.10 90	0.35 216	0.11 109	0.21 199	1.01 235	0.51 209	0.22 119	0.16 112	0.36 163	0.19 139	0.90 243	1.63 330	0.11 146	0.33 325	0.25 188	0.16 116	0.20 116	0.15 110

depth_test_26	0.39 214	0.24 239	0.15 166	0.13 142	0.13 136	0.11 95	0.07 113	0.38 277	0.22 224	0.42 290	0.13 123	0.54 310	0.32 259	0.15 136	1.00 233	0.77 288	0.47 298	0.31 244	0.40 179	0.43 281	1.65 351	1.40 283	0.15 231	0.14 172	0.25 188	0.20 158	0.25 146	0.25 183

ManiGeoR	0.48 265	0.27 284	0.19 214	0.23 245	0.18 213	0.18 177	0.11 164	0.43 313	0.21 213	0.39 277	0.29 241	0.32 198	0.17 156	0.26 240	5.03 376	0.45 178	0.29 177	0.24 184	0.74 268	0.22 173	0.54 195	0.80 184	0.16 242	0.18 231	0.25 188	0.31 241	0.30 162	0.27 198

HLF11	0.51 276	0.25 252	0.19 214	0.20 220	0.16 180	0.17 167	0.10 154	0.96 395	0.18 177	0.36 249	0.22 192	0.28 158	0.16 146	0.25 234	5.55 384	0.42 153	0.30 189	0.23 173	0.98 304	0.23 179	0.42 156	0.73 173	0.16 242	0.16 202	0.25 188	0.30 237	0.28 158	0.28 202

HLf10	0.48 265	0.27 284	0.19 214	0.23 245	0.18 213	0.18 177	0.11 164	0.43 313	0.21 213	0.39 277	0.29 241	0.32 198	0.17 156	0.26 240	5.03 376	0.45 178	0.29 177	0.24 184	0.74 268	0.22 173	0.54 195	0.80 184	0.16 242	0.18 231	0.25 188	0.31 241	0.30 162	0.27 198

trnet	0.35 182	0.23 224	0.19 214	0.17 192	0.20 237	0.14 134	0.08 125	0.35 247	0.20 202	0.35 230	0.21 184	0.38 236	0.31 250	0.14 123	0.78 152	0.76 287	0.40 249	0.30 234	0.43 189	0.52 318	0.98 254	0.80 184	0.12 164	0.15 184	0.25 188	0.24 187	0.37 199	0.32 233

CASnet	0.31 152	0.22 201	0.14 156	0.15 165	0.17 203	0.17 167	0.08 125	0.30 192	0.18 177	0.34 221	0.21 184	0.38 236	0.28 236	0.13 112	0.75 144	0.44 167	0.32 204	0.26 202	0.43 189	0.34 232	1.11 269	0.69 164	0.11 146	0.14 172	0.25 188	0.17 123	0.33 170	0.25 183
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LMCR-Stereo	0.33 161	0.23 224	0.19 214	0.19 210	0.18 213	0.20 198	0.13 200	0.30 192	0.19 188	0.29 171	0.23 198	0.33 204	0.29 239	0.40 330	0.67 114	0.45 178	0.39 242	0.28 220	0.53 223	0.38 252	0.51 183	0.96 203	0.14 207	0.19 246	0.25 188	0.24 187	0.33 170	0.31 225

RALCasStereoNet	0.30 145	0.24 239	0.19 214	0.20 220	0.19 228	0.15 145	0.17 242	0.33 228	0.14 133	0.30 180	0.20 179	0.27 153	0.15 141	0.26 240	0.65 106	0.61 247	0.31 196	0.23 173	0.34 152	0.29 205	0.58 204	1.04 221	0.11 146	0.16 202	0.25 188	0.25 205	0.24 142	0.26 192

ADLNet	0.53 281	0.26 273	0.18 200	0.21 231	0.21 251	0.23 225	0.19 258	0.30 192	0.17 168	0.23 123	0.22 192	0.62 324	0.18 167	0.48 347	6.87 400	0.38 132	0.28 168	0.21 152	0.25 108	0.20 147	0.33 130	0.90 195	0.18 267	0.13 154	0.25 188	0.26 210	0.34 181	0.23 166

CREStereo	0.38 206	0.22 201	0.20 232	0.17 192	0.16 180	0.15 145	0.08 125	0.36 265	0.24 246	0.36 249	0.27 227	0.39 242	0.39 304	0.16 147	0.92 216	0.97 324	0.46 293	0.27 208	0.43 189	0.52 318	1.15 275	1.04 221	0.13 190	0.16 202	0.25 188	0.24 187	0.37 199	0.31 225
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
STTStereo	0.37 196	0.28 296	0.28 308	0.24 257	0.27 300	0.22 221	0.33 303	0.25 153	0.36 316	0.29 171	0.27 227	0.33 204	0.20 187	0.27 251	2.32 319	0.31 80	0.26 150	0.25 195	0.30 133	0.20 147	0.34 133	0.66 161	0.31 335	0.18 231	0.25 188	0.31 241	0.35 185	0.41 273

FETStereo	0.29 140	0.18 136	0.11 100	0.11 119	0.12 122	0.18 177	0.06 98	0.29 181	0.11 101	0.35 230	0.09 82	0.29 169	0.10 98	0.18 178	0.75 144	0.38 132	0.21 115	0.15 102	0.35 157	0.16 119	0.70 223	1.61 325	0.12 164	0.23 285	0.26 200	0.15 109	0.33 170	0.14 104

WQFJA1++	7.36 428	0.21 184	0.14 156	53.04 447	0.18 213	47.82 448	48.18 447	0.29 181	0.19 188	1.00 407	0.25 209	3.15 405	13.25 430	0.21 199	0.66 109	0.77 288	0.41 255	0.28 220	8.06 411	3.85 428	1.57 342	1.20 248	0.13 190	0.14 172	0.26 200	12.71 439	0.41 217	0.42 276

coex_refinement	0.40 222	0.25 252	0.18 200	0.19 210	0.21 251	0.20 198	0.14 215	0.27 157	0.26 265	0.27 148	0.27 227	0.28 158	0.14 132	0.25 234	3.44 353	0.47 190	0.28 168	0.21 152	0.62 245	0.19 139	0.56 198	0.54 134	0.15 231	0.17 215	0.26 200	0.25 205	0.42 230	0.33 239

iinet-f	0.35 182	0.23 224	0.17 189	0.20 220	0.14 149	0.21 208	0.17 242	0.22 129	0.16 150	0.38 270	0.39 279	0.26 145	0.23 204	0.17 158	1.84 297	0.49 197	0.27 157	0.21 152	0.66 256	0.34 232	0.46 164	0.83 188	0.15 231	0.14 172	0.26 200	0.19 152	0.45 248	0.25 183

CES	0.41 224	0.19 150	0.16 177	0.14 156	0.18 213	0.16 156	0.10 154	0.54 352	0.25 254	0.30 180	0.34 267	0.40 250	0.38 299	0.47 343	1.33 271	0.79 293	0.52 323	0.48 340	0.33 145	0.42 279	1.04 256	1.15 240	0.14 207	0.13 154	0.26 200	0.22 164	0.28 158	0.34 244

CREStereo++_RVC	0.45 242	0.22 201	0.20 232	0.17 192	0.20 237	0.15 145	0.11 164	0.34 235	0.19 188	0.35 230	0.19 174	0.32 198	0.31 250	0.16 147	1.29 268	0.81 302	0.38 236	0.27 208	0.56 227	0.36 238	1.08 263	1.26 257	0.13 190	0.15 184	0.26 200	0.22 164	2.29 416	0.31 225
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
raftrobust	0.31 152	0.20 168	0.20 232	0.18 203	0.18 213	0.12 113	0.09 139	0.35 247	0.15 142	0.34 221	0.21 184	0.27 153	0.14 132	0.39 326	0.70 124	0.54 223	0.27 157	0.21 152	0.75 271	0.19 139	0.59 206	1.07 225	0.19 276	0.14 172	0.26 200	0.24 187	0.27 155	0.24 173

GES	0.54 283	0.23 224	0.19 214	0.21 231	0.22 266	0.26 250	0.18 250	0.34 235	0.31 298	0.36 249	0.28 238	0.30 182	0.22 195	0.22 204	2.69 331	0.58 235	0.37 231	0.28 220	1.14 325	0.32 222	1.08 263	0.88 193	0.18 267	0.24 295	0.26 200	0.23 172	0.58 299	2.34 391

AF-Net	0.38 206	0.25 252	0.25 289	0.25 265	0.30 308	0.28 260	0.41 326	0.36 265	0.30 292	0.25 141	0.32 257	0.39 242	0.21 188	0.23 215	2.08 309	0.31 80	0.23 124	0.22 160	0.39 173	0.22 173	0.53 190	0.78 180	0.21 289	0.19 246	0.26 200	0.27 214	0.42 230	0.33 239

Nwc_Net	0.38 206	0.25 252	0.25 289	0.25 265	0.30 308	0.28 260	0.41 326	0.36 265	0.30 292	0.25 141	0.32 257	0.39 242	0.21 188	0.23 215	2.08 309	0.31 80	0.23 124	0.22 160	0.39 173	0.22 173	0.53 190	0.78 180	0.21 289	0.19 246	0.26 200	0.27 214	0.42 230	0.33 239

iResNet_ROB	0.34 169	0.23 224	0.20 232	0.22 242	0.19 228	0.21 208	0.16 235	0.49 339	0.18 177	0.36 249	0.24 203	0.27 153	0.29 239	0.22 204	1.33 271	0.45 178	0.30 189	0.24 184	0.64 251	0.18 130	0.68 219	0.55 136	0.14 207	0.21 272	0.26 200	0.25 205	0.49 262	0.30 217

HLf8	0.49 270	0.26 273	0.19 214	0.23 245	0.20 237	0.19 187	0.13 200	0.57 357	0.21 213	0.43 292	0.34 267	0.33 204	0.21 188	0.35 306	3.09 344	0.52 215	0.31 196	0.24 184	1.16 329	0.25 189	1.07 261	1.18 245	0.16 242	0.20 258	0.27 211	0.36 270	0.46 253	0.32 233

TestStereo_HL2	0.36 190	0.26 273	0.22 260	0.21 231	0.18 213	0.20 198	0.13 200	0.33 228	0.22 224	0.51 314	0.41 282	0.35 216	0.22 195	0.26 240	0.60 88	0.52 215	0.31 196	0.26 202	0.77 274	0.29 205	0.78 232	1.03 217	0.15 231	0.19 246	0.27 211	0.34 258	0.41 217	0.35 256

GSStereo	0.14 66	0.11 75	0.12 121	0.07 58	0.07 58	0.13 121	0.07 113	0.06 8	0.10 87	0.07 54	0.07 55	0.17 94	0.05 23	0.04 3	0.56 76	0.29 63	0.26 150	0.10 56	0.20 92	0.12 87	0.19 86	0.23 93	0.04 25	0.06 61	0.27 211	0.09 29	0.12 33	0.07 17

GS-Stereo																							0.04 25	0.06 61	0.27 211	0.09 29	0.12 33	0.07 17

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 299	1.03 390	0.18 200	0.89 379	0.50 364	0.74 372	0.26 279	0.39 287	0.22 224	0.92 401	0.69 332	1.06 358	0.44 318	0.32 290	0.86 198	0.99 327	0.48 307	0.31 244	0.56 227	0.38 252	1.49 322	1.87 351	0.12 164	0.16 202	0.27 211	0.29 229	0.52 276	0.80 331

castereo	0.42 226	0.20 168	0.19 214	0.16 178	0.16 180	0.27 255	0.09 139	0.29 181	0.21 213	0.33 218	0.22 192	0.40 250	0.37 297	0.19 183	0.81 162	0.77 288	0.45 284	0.34 269	0.57 235	0.43 281	1.52 331	1.45 295	0.13 190	0.15 184	0.27 211	0.59 333	0.52 276	0.31 225

RAFT_CTSACE	0.21 105	0.20 168	0.13 138	0.12 129	0.10 101	0.14 134	0.08 125	0.24 143	0.10 87	0.26 144	0.10 90	0.21 118	0.18 167	0.11 98	0.57 79	0.35 110	0.19 107	0.14 95	0.26 118	0.18 130	0.31 123	0.70 165	0.08 104	0.10 111	0.27 211	0.17 123	0.33 170	0.16 118

SA	0.30 145	0.21 184	0.14 156	0.14 156	0.14 149	0.15 145	0.07 113	0.35 247	0.16 150	0.31 195	0.12 113	0.41 257	0.14 132	0.20 196	0.74 137	0.56 230	0.27 157	0.30 234	0.58 239	0.21 163	0.49 174	0.88 193	0.08 104	0.15 184	0.27 211	0.28 217	0.56 289	0.26 192

test_4	0.38 206	0.17 122	0.16 177	0.14 156	0.13 136	0.11 95	0.38 319	0.24 143	0.14 133	0.31 195	0.11 103	0.24 130	0.12 123	0.34 299	0.91 215	0.70 275	0.24 134	0.29 228	0.37 168	0.29 205	0.51 183	1.32 269	0.09 116	0.12 132	0.27 211	0.91 362	0.91 353	0.87 338

dd	0.37 196	0.25 252	0.15 166	0.44 341	0.16 180	0.32 281	0.19 258	0.28 172	0.13 124	0.29 171	0.14 137	0.44 270	0.14 132	0.15 136	2.86 333	0.38 132	0.36 227	0.22 160	0.52 220	0.34 232	0.32 125	0.28 99	0.17 256	0.29 317	0.27 211	0.20 158	0.40 215	0.32 233

TestStereo	0.28 135	0.25 252	0.20 232	0.21 231	0.15 163	0.21 208	0.13 200	0.35 247	0.18 177	0.38 270	0.18 160	0.33 204	0.16 146	0.13 112	1.02 238	0.27 49	0.34 218	0.18 128	0.42 183	0.18 130	0.46 164	0.35 111	0.13 190	0.17 215	0.27 211	0.22 164	0.34 181	0.26 192

CFNet_pseudo	0.47 258	0.23 224	0.23 268	0.27 279	0.25 282	0.23 225	0.17 242	0.31 204	0.19 188	0.37 257	0.29 241	0.38 236	0.27 229	0.23 215	4.35 366	0.44 167	0.28 168	0.23 173	1.00 307	0.19 139	0.46 164	0.59 146	0.40 352	0.18 231	0.27 211	0.28 217	0.36 195	0.35 256

iResNetv2_ROB	0.46 248	0.24 239	0.17 189	0.27 279	0.21 251	0.23 225	0.14 215	0.49 339	0.19 188	0.37 257	0.29 241	0.37 232	0.27 229	0.26 240	3.28 351	0.42 153	0.28 168	0.22 160	0.85 291	0.23 179	1.22 286	0.59 146	0.16 242	0.26 302	0.27 211	0.24 187	0.57 294	0.28 202

CGFBStereo	0.32 158	0.20 168	0.12 121	0.12 129	0.13 136	0.19 187	0.07 113	0.30 192	0.11 101	0.35 230	0.11 103	0.34 211	0.11 109	0.18 178	0.79 155	0.43 162	0.22 119	0.16 112	0.35 157	0.18 130	0.84 240	1.97 365	0.13 190	0.29 317	0.28 224	0.17 123	0.23 135	0.15 110

GGDA	0.37 196	0.25 252	0.23 268	0.20 220	0.18 213	0.21 208	0.13 200	0.34 235	0.22 224	0.53 321	0.42 284	0.35 216	0.22 195	0.26 240	0.61 94	0.53 221	0.31 196	0.25 195	0.74 268	0.33 225	0.81 235	1.02 214	0.14 207	0.19 246	0.28 224	0.36 270	0.46 253	0.34 244

TestStereo-Hl	0.45 242	0.25 252	0.26 295	0.20 220	0.20 237	0.25 243	0.17 242	0.40 293	0.27 275	0.56 326	0.50 300	0.41 257	0.25 216	0.30 274	1.01 235	0.60 242	0.32 204	0.31 244	0.99 305	0.28 200	0.90 243	1.60 322	0.14 207	0.23 285	0.28 224	0.41 291	0.49 262	0.44 279

LoS_RVC	0.37 196	0.25 252	0.20 232	0.10 102	0.17 203	0.13 121	0.09 139	0.24 143	0.25 254	0.38 270	0.25 209	0.36 225	0.34 271	0.22 204	0.81 162	0.78 291	0.41 255	0.42 319	0.56 227	0.27 195	0.97 251	1.33 270	0.14 207	0.15 184	0.28 224	0.22 164	0.25 146	0.29 209

tt_ll	0.37 196	0.25 252	0.20 232	0.10 102	0.17 203	0.13 121	0.09 139	0.24 143	0.25 254	0.38 270	0.25 209	0.36 225	0.34 271	0.22 204	0.81 162	0.78 291	0.41 255	0.42 319	0.56 227	0.27 195	0.97 251	1.33 270	0.14 207	0.15 184	0.28 224	0.22 164	0.25 146	0.29 209

APVNet	0.39 214	0.27 284	0.20 232	0.24 257	0.26 290	0.27 255	0.24 268	0.31 204	0.22 224	0.26 144	0.31 250	0.29 169	0.17 156	0.27 251	1.75 291	0.50 203	0.45 284	0.35 275	0.66 256	0.32 222	0.51 183	0.97 205	0.16 242	0.25 300	0.28 224	0.24 187	0.44 242	0.30 217

DSFCA	0.33 161	0.25 252	0.21 250	0.20 220	0.26 290	0.22 221	0.27 281	0.23 134	0.21 213	0.22 120	0.27 227	0.25 138	0.15 141	0.14 123	1.43 280	0.64 255	0.28 168	0.27 208	0.31 139	0.21 163	0.39 146	0.52 133	0.18 267	0.19 246	0.28 224	0.28 217	0.54 283	0.45 284

RTSC	0.65 307	0.25 252	0.27 303	0.24 257	0.26 290	0.28 260	0.42 328	0.35 247	0.33 309	0.43 292	0.47 295	0.30 182	0.27 229	0.29 268	7.17 404	0.50 203	0.48 307	0.30 234	0.75 271	0.33 225	0.78 232	0.93 200	0.17 256	0.30 320	0.28 224	0.31 241	0.49 262	0.59 310

CFNet	0.29 140	0.23 224	0.19 214	0.25 265	0.22 266	0.19 187	0.15 227	0.30 192	0.17 168	0.28 158	0.23 198	0.37 232	0.19 178	0.22 204	1.38 277	0.25 39	0.26 150	0.21 152	0.27 128	0.19 139	0.31 123	0.45 125	0.12 164	0.17 215	0.28 224	0.24 187	0.37 199	0.31 225

DNS	0.45 242	0.30 306	0.18 200	0.15 165	0.16 180	0.23 225	0.10 154	0.35 247	0.25 254	0.31 195	0.16 155	0.51 302	0.37 297	0.19 183	0.90 213	0.80 297	0.52 323	0.44 325	0.83 286	0.44 296	1.74 360	1.42 290	0.13 190	0.13 154	0.29 233	0.23 172	0.60 308	0.31 225

DDF-Stereo	1.25 364	0.32 313	0.17 189	6.72 428	0.23 272	6.20 428	0.31 291	0.36 265	0.21 213	0.35 230	0.57 310	7.72 423	0.43 316	0.22 204	0.76 149	0.89 317	0.60 347	0.39 308	1.30 351	0.43 281	1.56 341	1.46 296	0.16 242	0.23 285	0.29 233	1.00 371	0.44 242	0.54 304

zero-FE	5.34 424	0.32 313	0.17 189	27.02 443	1.78 420	37.04 447	12.26 437	0.36 265	0.65 363	2.17 424	1.17 373	25.79 442	4.97 414	0.43 336	2.31 318	0.87 316	2.76 413	2.15 428	2.47 372	0.43 281	14.67 438	2.09 378	0.16 242	0.23 285	0.29 233	1.00 371	0.41 217	0.34 244

AACVNet	0.31 152	0.26 273	0.21 250	0.27 279	0.28 301	0.25 243	0.18 250	0.30 192	0.20 202	0.31 195	0.30 248	0.29 169	0.18 167	0.36 310	0.62 95	0.43 162	0.31 196	0.26 202	0.37 168	0.25 189	0.42 156	0.62 154	0.20 284	0.20 258	0.29 233	0.31 241	0.42 230	0.37 262

sAnonymous2	0.38 206	0.21 184	0.17 189	0.16 178	0.16 180	0.21 208	0.15 227	0.38 277	0.26 265	0.28 158	0.26 223	0.30 182	0.32 259	0.16 147	0.67 114	0.61 247	0.40 249	0.36 282	0.81 279	0.39 261	1.05 259	1.29 262	0.14 207	0.19 246	0.29 233	0.35 263	0.33 170	0.35 256

CroCo_RVC	0.38 206	0.21 184	0.17 189	0.16 178	0.16 180	0.21 208	0.15 227	0.38 277	0.26 265	0.28 158	0.26 223	0.30 182	0.32 259	0.16 147	0.67 114	0.61 247	0.40 249	0.36 282	0.81 279	0.39 261	1.05 259	1.29 262	0.14 207	0.19 246	0.29 233	0.35 263	0.33 170	0.35 256

RP	0.45 242	0.29 300	0.33 326	0.30 296	0.31 312	0.28 260	0.35 309	0.34 235	0.33 309	0.23 123	0.36 276	0.36 225	0.26 227	0.24 225	3.81 358	0.31 80	0.28 168	0.22 160	0.33 145	0.23 179	0.26 108	0.85 191	0.19 276	0.22 280	0.29 233	0.29 229	0.52 276	0.36 261

stereogan	0.43 232	0.33 319	0.30 313	0.33 308	0.37 342	0.35 301	0.30 289	0.35 247	0.32 303	0.30 180	0.31 250	0.46 284	0.30 248	0.27 251	1.62 285	0.41 152	0.30 189	0.25 195	0.44 193	0.29 205	0.37 142	1.61 325	0.23 299	0.24 295	0.29 233	0.31 241	0.57 294	0.39 270

DeepPruner_ROB	0.52 279	0.25 252	0.25 289	0.25 265	0.26 290	0.23 225	0.65 363	0.32 218	0.25 254	0.37 257	0.39 279	0.29 169	0.25 216	0.31 285	3.43 352	0.72 279	0.34 218	0.29 228	0.49 203	0.23 179	1.30 301	1.20 248	0.23 299	0.23 285	0.29 233	0.42 295	0.46 253	0.29 209

HSM	0.39 214	0.24 239	0.23 268	0.26 275	0.25 282	0.20 198	0.18 250	0.41 296	0.20 202	0.32 208	0.30 248	0.39 242	0.24 209	0.22 204	2.57 327	0.39 138	0.33 213	0.22 160	0.49 203	0.30 213	0.70 223	0.47 128	0.14 207	0.20 258	0.29 233	0.31 241	0.44 242	0.33 239

TestStereo_HLe17	0.48 265	0.29 300	0.20 232	0.26 275	0.20 237	0.20 198	0.13 200	1.03 399	0.23 239	0.43 292	0.32 257	0.36 225	0.21 188	0.34 299	2.57 327	0.54 223	0.30 189	0.24 184	0.78 276	0.23 179	1.10 268	1.31 267	0.14 207	0.23 285	0.30 243	0.33 253	0.44 242	0.29 209

TestStereo_HL3	0.75 318	1.03 390	0.25 289	0.24 257	0.20 237	0.32 281	0.23 266	0.65 365	0.29 286	0.63 352	0.85 349	1.07 359	0.46 326	0.23 215	1.74 290	1.59 387	2.87 415	0.35 275	1.11 320	0.39 261	1.50 326	2.24 398	0.16 242	0.20 258	0.30 243	0.37 276	0.62 312	0.45 284

gcap_with_dpt	0.50 272	0.41 351	0.17 189	0.38 324	0.20 237	0.25 243	0.12 178	0.38 277	0.20 202	0.37 257	0.24 203	0.59 320	0.34 271	0.22 204	1.05 244	0.80 297	1.05 376	0.74 392	0.84 287	0.39 261	1.41 309	1.30 264	0.14 207	0.17 215	0.30 243	0.28 217	0.50 269	0.61 312

GCAP-BAT	0.50 272	0.41 351	0.17 189	0.38 324	0.20 237	0.25 243	0.12 178	0.38 277	0.20 202	0.37 257	0.24 203	0.59 320	0.34 271	0.22 204	1.05 244	0.80 297	1.05 376	0.74 392	0.84 287	0.39 261	1.41 309	1.30 264	0.14 207	0.17 215	0.30 243	0.28 217	0.50 269	0.61 312

raft_robust	0.39 214	0.22 201	0.16 177	0.20 220	0.16 180	0.16 156	0.11 164	0.42 306	0.18 177	0.42 290	0.15 142	0.33 204	0.24 209	0.27 251	1.23 266	0.80 297	0.31 196	0.33 256	0.91 295	0.36 238	0.71 227	1.21 252	0.11 146	0.20 258	0.30 243	0.30 237	0.36 195	0.30 217

GMOStereo	0.34 169	0.19 150	0.15 166	0.16 178	0.16 180	0.32 281	0.12 178	0.35 247	0.17 168	0.35 230	0.15 142	0.29 169	0.22 195	0.17 158	0.81 162	0.49 197	0.29 177	0.33 256	0.51 212	0.37 244	0.56 198	1.49 304	0.10 126	0.13 154	0.30 243	0.24 187	0.41 217	0.22 157

error version	0.34 169	0.19 150	0.15 166	0.16 178	0.16 180	0.32 281	0.12 178	0.35 247	0.17 168	0.35 230	0.15 142	0.29 169	0.22 195	0.17 158	0.81 162	0.49 197	0.29 177	0.33 256	0.51 212	0.37 244	0.56 198	1.49 304	0.10 126	0.13 154	0.30 243	0.24 187	0.41 217	0.22 157

test-v	0.34 169	0.19 150	0.15 166	0.16 178	0.16 180	0.32 281	0.12 178	0.35 247	0.17 168	0.35 230	0.15 142	0.29 169	0.22 195	0.17 158	0.81 162	0.49 197	0.29 177	0.33 256	0.51 212	0.37 244	0.56 198	1.49 304	0.10 126	0.13 154	0.30 243	0.24 187	0.41 217	0.22 157

test-2	0.34 169	0.19 150	0.15 166	0.16 178	0.16 180	0.32 281	0.12 178	0.35 247	0.17 168	0.35 230	0.15 142	0.29 169	0.22 195	0.17 158	0.81 162	0.49 197	0.29 177	0.33 256	0.51 212	0.37 244	0.56 198	1.49 304	0.10 126	0.13 154	0.30 243	0.24 187	0.41 217	0.22 157

ICVP	0.44 239	0.24 239	0.30 313	0.25 265	0.23 272	0.26 250	0.18 250	0.31 204	0.25 254	0.37 257	0.31 250	0.33 204	0.29 239	0.25 234	0.64 104	0.61 247	0.50 313	0.78 400	0.59 241	0.44 296	0.99 255	1.82 347	0.33 342	0.24 295	0.30 243	0.35 263	0.37 199	0.34 244
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.46 248	0.20 168	0.16 177	0.15 165	0.16 180	0.20 198	0.12 178	0.32 218	0.32 303	0.35 230	0.24 203	0.43 265	0.45 325	0.15 136	0.83 182	1.10 340	0.47 298	0.40 312	0.67 258	0.43 281	1.55 340	1.85 349	0.14 207	0.22 280	0.30 243	0.30 237	0.49 262	0.32 233

CFNet_RVC	0.35 182	0.26 273	0.23 268	0.25 265	0.24 279	0.24 234	0.16 235	0.27 157	0.19 188	0.30 180	0.29 241	0.31 189	0.17 156	0.33 294	0.75 144	0.46 187	0.51 317	0.24 184	0.81 279	0.21 163	0.58 204	0.70 165	0.18 267	0.34 327	0.30 243	0.31 241	0.42 230	0.34 244

XPNet_ROB	0.48 265	0.40 347	0.29 311	0.27 279	0.32 316	0.31 274	0.28 285	0.27 157	0.32 303	0.32 208	0.43 286	1.12 361	0.24 209	0.32 290	1.68 287	0.51 209	0.66 353	0.29 228	0.41 181	0.33 225	0.69 221	1.26 257	0.26 310	0.26 302	0.30 243	0.35 263	0.75 337	0.44 279

FETCStereo	0.36 190	0.20 168	0.12 121	0.13 142	0.13 136	0.20 198	0.08 125	0.30 192	0.11 101	0.37 257	0.11 103	0.35 216	0.11 109	0.19 183	0.75 144	0.58 235	0.23 124	0.17 122	0.36 163	0.18 130	1.09 267	2.48 413	0.11 146	0.46 356	0.31 256	0.18 144	0.33 170	0.16 118

GEStereo_RVC	0.47 258	0.27 284	0.34 330	0.27 279	0.26 290	0.31 274	0.53 344	0.41 296	0.24 246	0.35 230	0.27 227	0.40 250	0.24 209	0.30 274	0.81 162	0.74 283	0.49 312	0.37 290	0.91 295	0.38 252	0.90 243	1.80 345	0.21 289	0.34 327	0.31 256	0.30 237	0.51 273	0.48 292

FADNet-RVC-Resample	0.45 242	0.30 306	0.59 380	0.28 288	0.45 357	0.21 208	0.24 268	0.39 287	0.32 303	0.44 298	0.31 250	0.43 265	0.44 318	0.43 336	1.18 260	0.51 209	0.37 231	0.43 322	0.60 242	0.64 345	0.49 174	1.02 214	0.30 329	0.37 337	0.31 256	0.39 282	0.33 170	0.41 273

NVstereo2D	0.63 303	0.25 252	0.20 232	0.28 288	0.25 282	0.34 296	0.35 309	0.30 192	0.22 224	0.39 277	0.33 264	0.26 145	0.16 146	0.42 335	9.29 421	0.43 162	0.32 204	0.27 208	0.35 157	0.20 147	0.35 139	0.44 121	0.30 329	0.21 272	0.31 256	0.23 172	0.27 155	0.25 183

PS-NSSS	0.43 232	0.38 344	0.25 289	0.42 334	0.30 308	0.35 301	0.32 296	0.34 235	0.20 202	0.36 249	0.24 203	0.74 341	0.24 209	0.40 330	1.98 303	0.34 105	0.33 213	0.23 173	0.55 225	0.20 147	0.41 153	0.57 140	0.52 370	0.20 258	0.31 256	0.31 241	0.87 347	0.37 262

PDISCO_ROB	0.30 145	0.23 224	0.20 232	0.22 242	0.20 237	0.17 167	0.18 250	0.24 143	0.19 188	0.29 171	0.27 227	0.23 127	0.18 167	0.17 158	0.71 131	0.45 178	0.27 157	0.33 256	0.39 173	0.25 189	0.47 171	0.62 154	0.13 190	0.18 231	0.31 256	0.29 229	0.54 283	0.29 209

DNSM	0.45 242	0.28 296	0.21 250	0.15 165	0.16 180	0.25 243	0.10 154	0.37 274	0.25 254	0.32 208	0.18 160	0.51 302	0.36 285	0.21 199	0.87 206	0.83 308	0.51 317	0.43 322	0.76 273	0.46 305	1.78 369	1.43 291	0.13 190	0.14 172	0.32 262	0.24 187	0.56 289	0.34 244

GANet-ADL	0.60 293	0.27 284	0.26 295	0.28 288	0.29 303	0.32 281	0.25 277	0.35 247	0.27 275	0.61 344	1.04 366	0.41 257	0.29 239	0.30 274	1.87 299	1.08 336	0.51 317	0.37 290	1.17 331	0.85 376	1.27 297	1.88 352	0.19 276	0.23 285	0.32 262	0.37 276	0.58 299	0.46 287

PA-Net	0.52 279	0.36 330	0.36 337	0.25 265	0.37 342	0.26 250	0.32 296	0.33 228	0.36 316	0.30 180	0.26 223	0.30 182	0.31 250	0.47 343	2.30 316	0.51 209	0.24 134	0.28 220	0.30 133	0.29 205	0.34 133	0.90 195	0.60 377	0.26 302	0.32 262	0.72 348	0.32 165	2.29 390
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Sa-1000	0.33 161	0.21 184	0.14 156	0.15 165	0.16 180	0.15 145	0.08 125	0.36 265	0.17 168	0.31 195	0.15 142	0.41 257	0.18 167	0.25 234	0.82 176	0.48 195	0.32 204	0.33 256	0.65 252	0.19 139	0.65 216	1.11 233	0.09 116	0.17 215	0.33 265	0.29 229	0.51 273	0.27 198

psm_up	0.35 182	0.26 273	0.27 303	0.28 288	0.25 282	0.27 255	0.18 250	0.35 247	0.32 303	0.29 171	0.24 203	0.30 182	0.25 216	0.50 351	0.93 218	0.34 105	0.34 218	0.31 244	0.62 245	0.36 238	0.43 159	0.50 131	0.16 242	0.27 306	0.33 265	0.34 258	0.39 209	0.34 244

MLCV	0.53 281	0.25 252	0.24 276	0.36 318	0.32 316	0.30 270	0.22 264	0.46 331	0.47 342	0.53 321	0.80 344	0.51 302	0.40 306	0.26 240	0.94 221	1.44 374	0.41 255	0.30 234	1.26 341	0.27 195	1.16 280	1.23 256	0.23 299	0.35 334	0.33 265	0.35 263	0.49 262	0.34 244

DDVS	1.78 383	0.35 325	0.40 347	0.33 308	0.38 345	0.37 309	0.33 303	2.41 427	0.46 336	0.68 367	17.02 439	2.44 397	0.65 343	0.81 379	2.50 323	1.31 359	0.61 349	0.49 345	6.21 397	0.84 374	2.90 420	2.24 398	0.26 310	0.34 327	0.34 268	0.60 335	2.18 411	0.71 322

AE-Stereo	0.44 239	0.22 201	0.24 276	0.23 245	0.24 279	0.18 177	0.16 235	0.30 192	0.21 213	0.34 221	0.16 155	0.44 270	0.27 229	0.21 199	0.94 221	0.81 302	0.41 255	0.32 250	0.52 220	0.55 322	1.07 261	1.71 337	0.12 164	0.21 272	0.34 268	0.89 361	0.46 253	0.28 202

UDGNet	0.39 214	0.29 300	0.21 250	0.55 353	0.44 355	0.50 343	0.42 328	0.31 204	0.20 202	0.27 148	0.28 238	0.28 158	0.12 123	0.70 374	0.66 109	0.44 167	0.29 177	0.25 195	0.60 242	0.24 187	0.61 210	0.98 206	0.39 349	0.15 184	0.34 268	0.27 214	0.42 230	0.29 209

DDUNet	0.75 318	0.91 385	0.42 355	1.24 388	1.03 395	1.19 387	1.16 388	0.35 247	0.35 312	0.37 257	0.45 290	0.64 330	0.32 259	1.77 397	2.89 334	0.44 167	0.71 359	0.48 340	0.87 292	0.59 332	0.53 190	0.64 158	0.85 393	0.28 311	0.34 268	0.34 258	0.61 310	0.39 270

FADNet-RVC	0.38 206	0.25 252	0.26 295	0.27 279	0.26 290	0.21 208	0.42 328	0.33 228	0.24 246	0.34 221	0.26 223	0.42 261	0.28 236	0.27 251	0.95 223	0.42 153	0.39 242	0.27 208	0.73 266	0.41 273	0.63 214	0.86 192	0.21 289	0.27 306	0.34 268	0.33 253	0.33 170	0.42 276

ccs_rob	1.11 354	0.35 325	0.33 326	0.43 336	0.29 303	0.44 335	0.38 319	0.59 358	0.35 312	1.97 422	5.99 423	5.59 420	0.59 335	0.45 338	1.05 244	1.28 356	0.52 323	0.39 308	1.76 365	0.87 379	1.76 362	2.05 371	0.26 310	0.43 352	0.34 268	0.36 270	0.50 269	0.56 306

iResNet	0.62 299	0.26 273	0.26 295	0.36 318	0.38 345	0.42 329	0.27 281	0.46 331	0.31 298	0.56 326	0.73 337	0.68 336	0.73 351	0.17 158	1.73 289	1.72 394	0.39 242	0.37 290	1.52 359	0.57 326	1.58 345	0.98 206	0.20 284	0.46 356	0.34 268	0.39 282	0.59 304	0.40 272

LoS	0.46 248	0.23 224	0.17 189	0.19 210	0.19 228	0.19 187	0.12 178	0.77 376	0.26 265	0.50 312	0.45 290	0.53 308	0.47 328	0.23 215	1.06 248	0.85 311	0.56 341	0.43 322	0.62 245	0.41 273	1.28 299	1.41 285	0.15 231	0.16 202	0.35 275	0.28 217	0.33 170	0.35 256
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.72 315	0.20 168	0.18 200	0.16 178	0.17 203	0.15 145	0.13 200	0.35 247	0.22 224	0.35 230	1.18 374	0.29 169	0.24 209	0.54 357	9.17 419	0.54 223	0.35 225	0.29 228	0.56 227	0.37 244	0.54 195	1.38 278	0.11 146	0.57 380	0.35 275	0.29 229	0.67 322	0.22 157

IPLGR	0.76 320	0.26 273	0.21 250	0.23 245	0.23 272	0.17 167	0.12 178	0.33 228	0.20 202	0.41 288	1.59 393	0.32 198	0.31 250	0.53 354	9.00 417	0.62 252	0.41 255	0.38 304	0.65 252	0.47 308	0.76 229	1.41 285	0.12 164	0.24 295	0.35 275	0.39 282	0.63 315	0.28 202

PSMNet-ADL	0.77 321	0.29 300	0.30 313	0.33 308	0.32 316	0.32 281	0.37 317	0.55 353	0.35 312	0.71 375	1.43 388	0.56 315	1.01 358	2.47 411	1.18 260	2.02 405	1.58 396	0.41 315	1.06 313	0.50 314	1.25 295	1.44 293	0.35 345	0.24 295	0.35 275	0.41 291	0.65 317	0.34 244

pcwnet_v2	0.69 310	0.27 284	0.31 321	0.31 302	0.33 320	0.29 268	0.24 268	0.34 235	0.25 254	0.50 312	0.40 281	1.66 384	0.40 306	0.31 285	5.73 389	0.60 242	0.36 227	0.30 234	1.08 317	0.23 179	0.82 237	0.90 195	0.57 373	0.22 280	0.35 275	0.36 270	0.51 273	0.87 338

DMCA-RVC	0.41 224	0.21 184	0.22 260	0.32 305	0.28 301	0.18 177	0.45 333	0.34 235	0.30 292	0.32 208	1.09 368	0.31 189	0.16 146	0.30 274	2.90 336	0.35 110	0.26 150	0.25 195	0.26 118	0.30 213	0.38 144	0.34 110	0.16 242	0.28 311	0.35 275	0.20 158	0.36 195	0.27 198

R-Stereo Train	0.54 283	0.24 239	0.24 276	0.24 257	0.18 213	0.24 234	0.09 139	0.34 235	0.30 292	0.52 318	0.66 324	0.44 270	0.32 259	0.55 359	0.74 137	1.07 333	0.58 344	0.52 360	1.27 344	0.64 345	1.51 328	1.89 353	0.14 207	0.20 258	0.35 275	0.42 295	0.35 185	0.47 290

RAFT-Stereo	0.54 283	0.24 239	0.24 276	0.24 257	0.18 213	0.24 234	0.09 139	0.34 235	0.30 292	0.52 318	0.66 324	0.44 270	0.32 259	0.55 359	0.74 137	1.07 333	0.58 344	0.52 360	1.27 344	0.64 345	1.51 328	1.89 353	0.14 207	0.20 258	0.35 275	0.42 295	0.35 185	0.47 290
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.39 214	0.36 330	0.26 295	0.29 294	0.31 312	0.26 250	0.19 258	0.30 192	0.23 239	0.35 230	0.27 227	0.45 277	0.25 216	0.34 299	0.82 176	0.45 178	0.30 189	0.25 195	0.96 303	0.23 179	0.69 221	0.75 174	0.45 359	0.21 272	0.35 275	0.31 241	0.35 185	0.45 284

GEAStereo	0.16 80	0.12 82	0.18 200	0.10 102	0.07 58	0.13 121	0.05 75	0.08 50	0.07 34	0.08 68	0.05 30	0.18 104	0.05 23	0.12 108	0.82 176	0.23 33	0.15 85	0.11 71	0.19 85	0.13 100	0.20 91	0.32 105	0.05 50	0.07 81	0.36 284	0.10 51	0.16 85	0.09 53

gasm-f	0.16 80	0.12 82	0.18 200	0.10 102	0.07 58	0.13 121	0.05 75	0.08 50	0.07 34	0.08 68	0.05 30	0.18 104	0.05 23	0.12 108	0.82 176	0.23 33	0.15 85	0.11 71	0.19 85	0.13 100	0.20 91	0.32 105	0.05 50	0.07 81	0.36 284	0.10 51	0.16 85	0.09 53

UDG	0.91 338	0.94 387	0.44 358	1.22 387	1.16 399	1.14 385	1.35 391	0.38 277	0.36 316	0.43 292	0.55 308	0.62 324	0.33 267	1.60 395	5.73 389	0.80 297	0.75 362	0.45 328	0.94 300	0.65 351	1.13 272	1.10 230	0.64 380	0.32 323	0.36 284	0.39 282	0.53 280	0.38 267

GwcNet-ADL	0.72 315	0.35 325	0.37 341	0.41 333	0.34 330	0.32 281	0.27 281	0.40 293	0.27 275	0.61 344	1.53 391	0.63 328	0.41 310	0.33 294	3.69 356	1.34 363	0.50 313	0.56 373	0.91 295	0.87 379	1.18 282	1.60 322	0.24 303	0.27 306	0.36 284	0.48 316	0.47 257	0.66 320

Anonymous3	0.57 290	0.29 300	0.22 260	0.21 231	0.25 282	0.27 255	0.22 264	0.51 345	0.35 312	0.37 257	0.27 227	0.76 344	0.54 332	0.47 343	1.18 260	1.93 401	0.51 317	0.47 334	0.94 300	0.58 330	1.27 297	1.69 333	0.19 276	0.21 272	0.36 284	0.39 282	0.54 283	0.37 262

NCC-stereo	0.47 258	0.33 319	0.30 313	0.31 302	0.33 320	0.31 274	0.38 319	0.41 296	0.40 322	0.24 130	0.38 277	0.39 242	0.36 285	0.28 260	3.13 345	0.36 119	0.29 177	0.32 250	0.42 183	0.43 281	0.44 161	0.84 189	0.28 320	0.23 285	0.36 284	0.44 306	0.45 248	0.44 279

Abc-Net	0.47 258	0.33 319	0.30 313	0.31 302	0.33 320	0.31 274	0.38 319	0.41 296	0.40 322	0.24 130	0.38 277	0.39 242	0.36 285	0.28 260	3.13 345	0.36 119	0.29 177	0.32 250	0.42 183	0.43 281	0.44 161	0.84 189	0.28 320	0.23 285	0.36 284	0.44 306	0.45 248	0.44 279
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LALA_ROB	0.62 299	0.52 365	0.32 324	0.33 308	0.35 335	0.40 324	0.31 291	0.34 235	0.40 322	0.46 303	0.61 318	1.27 365	0.29 239	0.39 326	3.75 357	0.45 178	0.51 317	0.38 304	0.57 235	0.40 269	0.82 237	1.11 233	0.24 303	0.31 321	0.36 284	0.43 301	0.81 343	0.51 300

HNOStereo	0.34 169	0.20 168	0.14 156	0.14 156	0.14 149	0.20 198	0.09 139	0.31 204	0.13 124	0.38 270	0.13 123	0.35 216	0.15 141	0.16 147	0.79 155	0.57 232	0.25 142	0.20 142	0.55 225	0.35 237	1.22 286	1.41 285	0.11 146	0.11 126	0.37 292	0.23 172	0.34 181	0.22 157

FSD		0.32 313	0.31 321	0.32 305	0.31 312	0.30 270	0.35 309	0.41 296	0.27 275	0.37 257	0.29 241			0.34 299	1.10 256	0.97 324			0.58 239	0.50 314				0.34 327	0.37 292	0.32 251	0.37 199	0.38 267

MyStereo04	0.43 232	0.28 296	0.26 295	0.23 245	0.24 279	0.18 177	0.14 215	0.38 277	0.28 283	0.59 337	0.28 238	0.39 242	0.18 167	0.36 310	1.03 239	0.61 247	0.35 225	0.27 208	1.20 333	0.43 281	1.04 256	0.77 179	0.38 346	0.26 302	0.37 292	0.39 282	0.55 287	0.30 217

DLNR_Zeroshot_test	11.48 434	37.23 448	0.46 360	54.89 448	0.21 251	0.37 309	49.84 448	0.47 333	0.22 224	0.80 391	0.59 315	0.62 324	0.36 285	3.08 416	63.85 448	73.41 448	9.38 435	5.61 433	2.77 377	0.65 351	1.83 374	1.41 285	0.13 190	0.22 280	0.37 292	0.38 280	0.43 239	0.48 292

SACVNet	0.38 206	0.30 306	0.26 295	0.28 288	0.29 303	0.26 250	0.34 308	0.37 274	0.29 286	0.35 230	0.27 227	0.29 169	0.25 216	0.38 320	0.59 86	0.43 162	0.36 227	0.29 228	0.56 227	0.29 205	0.68 219	1.21 252	0.19 276	0.25 300	0.37 292	0.35 263	0.45 248	0.38 267

FCDSN-DC	0.84 335	0.37 336	0.67 385	0.40 332	0.40 348	0.35 301	0.89 375	0.39 287	0.31 298	0.46 303	0.35 274	0.44 270	0.31 250	0.38 320	8.90 414	0.84 310	0.47 298	0.48 340	0.73 266	0.38 252	1.12 270	1.58 319	0.30 329	0.57 380	0.37 292	0.42 295	0.42 230	0.37 262
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACV-stereo	5.83 426	11.12 436	0.40 347	0.64 368	0.34 330	6.32 429	4.79 422	4.59 431	0.50 348	0.65 357	0.85 349	1.68 385	8.74 420	4.63 428	8.94 415	3.51 429	0.67 354	0.58 376	83.85 447	1.15 405	3.70 426	6.30 434	0.42 356	0.42 349	0.38 298	0.78 351	0.76 341	0.58 308

FADNet	0.39 214	0.27 284	0.23 268	0.29 294	0.26 290	0.25 243	0.39 324	0.36 265	0.24 246	0.35 230	0.34 267	0.36 225	0.27 229	0.27 251	0.93 218	0.39 138	0.31 196	0.34 269	0.68 261	0.43 281	0.60 207	0.90 195	0.19 276	0.22 280	0.38 298	0.42 295	0.37 199	0.44 279

RGC	0.51 276	0.36 330	0.46 360	0.35 316	0.36 340	0.40 324	0.30 289	0.37 274	0.39 319	0.32 208	0.45 290	0.40 250	0.42 313	0.35 306	2.99 339	0.36 119	0.32 204	0.28 220	0.47 195	0.33 225	0.61 210	1.00 210	0.24 303	0.28 311	0.38 298	0.46 311	0.52 276	0.53 303

PWC_ROB	0.69 310	0.37 336	0.41 351	0.30 296	0.35 335	0.34 296	0.50 340	0.39 287	0.69 368	0.45 302	0.80 344	0.54 310	1.20 366	0.29 268	2.36 320	1.23 354	0.63 351	0.53 363	1.01 308	0.46 305	1.15 275	1.40 283	0.26 310	0.49 362	0.38 298	0.37 276	0.68 323	0.97 343

test-1	0.83 333	0.18 136	0.23 268	0.19 210	0.19 228	0.57 357	0.58 349	0.44 320	0.29 286	0.72 379	5.41 422	0.54 310	0.40 306	0.59 365	0.98 231	1.32 360	0.45 284	0.48 340	1.14 325	0.96 392	1.90 380	2.36 407	0.14 207	0.21 272	0.39 302	0.46 311	0.61 310	0.63 316

s12784h	0.54 283	0.28 296	0.26 295	0.30 296	0.23 272	0.17 167	0.12 178	0.36 265	0.24 246	0.38 270	0.23 198	0.40 250	0.38 299	0.16 147	1.09 251	1.11 341	0.47 298	0.27 208	0.71 264	0.37 244	1.49 322	1.46 296	0.12 164	0.17 215	0.39 302	0.32 251	2.18 411	0.88 340

CC-Net-ROB	0.62 299	0.60 377	0.40 347	0.81 375	0.59 372	0.75 373	0.57 346	0.43 313	0.31 298	0.47 306	0.32 257	1.38 371	0.73 351	0.62 369	0.60 88	0.33 93	0.42 264	0.32 250	2.70 376	0.28 200	0.50 180	0.61 152	0.98 396	0.28 311	0.39 302	0.37 276	0.39 209	0.54 304

ETE_ROB	0.60 293	0.48 361	0.30 313	0.36 318	0.36 340	0.39 321	0.32 296	0.33 228	0.49 347	0.40 283	0.61 318	1.32 369	0.29 239	0.40 330	2.38 321	0.50 203	0.95 370	0.34 269	0.65 252	0.41 273	0.96 250	1.18 245	0.28 320	0.31 321	0.39 302	0.45 308	0.73 334	0.52 302

PMTNet	0.42 226	0.24 239	0.21 250	0.18 203	0.17 203	0.14 134	0.32 296	0.31 204	0.24 246	0.37 257	0.25 209	0.38 236	0.38 299	0.17 158	1.19 264	1.08 336	0.45 284	0.27 208	0.56 227	0.43 281	1.15 275	1.08 226	0.13 190	0.14 172	0.40 306	0.26 210	0.32 165	0.37 262

DCVSM-stereo	1.12 356	0.31 311	0.36 337	0.43 336	0.33 320	0.52 350	0.35 309	0.68 368	0.39 319	0.66 361	1.41 387	1.60 379	0.79 353	0.39 326	0.81 162	1.02 328	0.48 307	0.37 290	12.56 425	0.92 389	1.54 338	1.37 276	0.41 354	0.49 362	0.41 307	0.51 322	0.65 317	0.61 312

FAT-Stereo	1.13 357	0.37 336	0.57 374	0.56 356	0.63 378	0.50 343	0.52 341	0.75 373	0.44 330	0.79 390	2.82 414	1.45 374	1.95 386	0.49 350	2.78 332	2.52 419	0.57 342	0.60 378	2.42 370	1.17 406	2.12 393	2.13 382	0.74 390	0.58 383	0.41 307	0.56 329	0.72 329	1.27 369

S-Stereo	1.43 372	0.40 347	0.43 357	0.60 363	0.58 371	0.64 364	1.10 383	0.61 362	0.57 356	0.69 369	4.10 420	1.62 382	0.65 343	0.46 341	4.54 368	2.87 424	0.55 334	0.65 381	4.87 394	4.90 432	1.26 296	2.26 400	0.99 397	0.61 388	0.41 307	0.53 325	0.66 319	0.97 343

Cross2Single Stereo	0.44 239	0.22 201	0.14 156	0.26 275	0.17 203	0.16 156	0.15 227	0.25 153	0.27 275	0.29 171	0.19 174	0.44 270	0.42 313	0.27 251	0.73 135	1.13 343	0.52 323	0.55 368	0.34 152	0.43 281	1.78 369	1.78 344	0.12 164	0.14 172	0.42 310	0.26 210	0.30 162	0.24 173

EKT-Stereo	1.22 361	0.27 284	0.24 276	0.28 288	0.25 282	0.31 274	0.54 345	0.43 313	0.29 286	0.44 298	0.57 310	0.49 297	0.44 318	0.31 285	13.29 437	2.18 410	0.54 332	0.53 363	1.26 341	1.02 396	5.16 430	2.03 370	0.14 207	0.19 246	0.42 310	0.35 263	0.56 289	0.34 244

CASS	0.51 276	0.27 284	0.27 303	0.32 305	0.26 290	0.29 268	0.67 365	0.40 293	0.30 292	0.47 306	0.52 304	0.47 291	0.36 285	0.16 147	0.74 137	0.67 265	0.71 359	0.46 332	0.78 276	0.28 200	1.67 352	1.48 301	0.17 256	0.20 258	0.42 310	0.34 258	0.53 280	0.46 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FINET	0.28 135	0.21 184	0.21 250	0.21 231	0.17 203	0.17 167	0.18 250	0.23 134	0.19 188	0.23 123	0.48 298	0.28 158	0.17 156	0.17 158	0.57 79	0.33 93	0.25 142	0.18 128	0.38 172	0.17 123	0.30 121	0.22 90	0.15 231	0.17 215	0.42 310	0.96 368	0.27 155	0.21 153

SFCPSM	2.02 394	0.37 336	0.29 311	0.38 324	0.33 320	0.38 314	0.38 319	0.42 306	0.48 344	0.63 352	1.10 369	1.09 360	4.92 413	0.35 306	1.80 293	1.39 367	0.59 346	0.50 350	31.93 442	0.84 374	1.50 326	1.59 321	0.30 329	0.37 337	0.42 310	0.52 323	0.69 324	1.01 347

NOSS_ROB	0.81 330	0.36 330	0.27 303	0.37 322	0.35 335	0.37 309	0.29 288	0.87 383	0.39 319	0.71 375	0.93 359	0.99 355	0.60 338	1.26 392	2.02 304	2.44 416	0.57 342	0.58 376	0.68 261	0.43 281	2.16 398	2.47 411	0.32 341	0.47 360	0.42 310	0.43 301	0.72 329	0.42 276

Any-RAFT	0.58 291	0.22 201	0.32 324	0.23 245	0.21 251	0.20 198	0.14 215	0.42 306	0.25 254	0.40 283	1.16 371	0.49 297	0.32 259	0.37 314	0.87 206	0.85 311	0.67 354	0.38 304	1.20 333	0.41 273	2.25 405	1.67 331	0.18 267	0.17 215	0.43 316	0.49 319	0.44 242	0.84 335

DAS	0.67 308	0.27 284	0.24 276	0.38 324	0.33 320	0.34 296	0.33 303	0.51 345	0.46 336	0.61 344	0.94 361	0.78 346	0.67 346	0.19 183	0.96 225	1.83 396	0.55 334	0.47 334	1.12 321	0.61 336	2.11 390	1.69 333	0.27 314	0.44 353	0.43 316	0.43 301	0.62 312	0.48 292

SepStereo	0.67 308	0.27 284	0.24 276	0.38 324	0.33 320	0.34 296	0.33 303	0.51 345	0.46 336	0.61 344	0.94 361	0.78 346	0.67 346	0.19 183	0.96 225	1.83 396	0.55 334	0.47 334	1.12 321	0.61 336	2.11 390	1.69 333	0.27 314	0.44 353	0.43 316	0.43 301	0.62 312	0.48 292

HSM-Net_RVC	0.94 339	0.26 273	0.27 303	0.43 336	0.31 312	0.28 260	0.23 266	0.48 335	0.29 286	0.58 332	0.98 364	11.38 429	0.46 326	0.24 225	1.33 271	0.65 259	0.47 298	0.30 234	0.57 235	0.57 326	1.31 303	1.26 257	0.27 314	0.44 353	0.43 316	0.45 308	0.54 283	0.48 292
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.50 272	0.40 347	0.38 343	0.38 324	0.35 335	0.35 301	0.32 296	0.51 345	0.42 329	0.48 309	0.27 227	0.71 338	0.44 318	0.29 268	1.10 256	0.45 178	1.07 379	0.33 256	0.62 245	0.36 238	0.86 241	0.64 158	0.30 329	0.39 344	0.44 320	0.40 290	0.64 316	0.50 298
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
FBW_ROB	1.04 349	0.64 380	0.57 374	0.87 378	0.87 391	0.68 370	0.98 378	0.45 324	0.34 311	0.53 321	0.75 339	1.03 357	1.27 370	1.90 399	6.09 392	0.42 153	0.60 347	0.33 256	2.46 371	0.49 312	1.49 322	1.10 230	1.23 399	0.56 375	0.44 320	0.53 325	0.55 287	0.82 333

test-3	0.47 258	0.22 201	0.20 232	0.18 203	0.21 251	0.19 187	0.12 178	0.41 296	0.16 150	0.35 230	0.18 160	0.42 261	0.19 178	0.19 183	1.04 242	0.66 260	0.32 204	0.30 234	1.28 347	0.44 296	1.13 272	1.75 342	0.10 126	0.17 215	0.45 322	0.23 172	0.56 289	1.21 364

test_1	0.47 258	0.22 201	0.20 232	0.18 203	0.21 251	0.19 187	0.12 178	0.41 296	0.16 150	0.34 221	0.18 160	0.42 261	0.19 178	0.19 183	1.04 242	0.66 260	0.32 204	0.30 234	1.28 347	0.44 296	1.13 272	1.75 342	0.10 126	0.17 215	0.45 322	0.23 172	0.56 289	1.22 365

NCCL2	0.55 287	0.35 325	0.31 321	0.30 296	0.40 348	0.25 243	0.24 268	0.35 247	0.31 298	0.41 288	0.33 264	0.35 216	0.24 209	0.53 354	4.10 362	0.47 190	0.40 249	0.31 244	0.39 173	0.31 220	0.70 223	0.99 208	0.41 354	0.32 323	0.45 322	0.45 308	0.75 337	0.51 300

SQANet	1.31 367	1.35 396	0.53 368	3.10 410	1.03 395	1.89 395	1.49 394	0.50 344	0.40 322	0.51 314	0.46 293	1.19 363	0.55 334	1.57 394	2.53 325	0.49 197	1.24 388	0.37 290	6.38 399	0.61 336	1.71 356	1.74 339	2.52 410	0.37 337	0.46 325	0.57 330	0.66 319	1.26 367

HBP-ISP	1.24 363	0.38 344	0.50 367	0.52 347	0.41 351	0.45 339	0.33 303	0.55 353	0.40 322	0.76 387	1.30 381	0.48 294	0.48 330	1.92 400	9.87 429	3.68 430	0.55 334	0.66 384	0.82 283	0.95 390	2.11 390	2.96 422	0.30 329	0.46 356	0.47 326	0.52 323	0.94 356	0.60 311

test_3	0.47 258	0.22 201	0.20 232	0.18 203	0.21 251	0.19 187	0.12 178	0.41 296	0.18 177	0.36 249	0.18 160	0.44 270	0.21 188	0.19 183	1.03 239	0.64 255	0.32 204	0.31 244	1.28 347	0.44 296	1.12 270	1.74 339	0.10 126	0.18 231	0.47 326	0.28 217	0.59 304	1.22 365

cross-raft	0.56 289	0.25 252	0.22 260	0.21 231	0.20 237	0.39 321	0.15 227	0.44 320	0.26 265	0.48 309	0.35 274	0.43 265	0.31 250	0.24 225	0.86 198	1.35 364	0.41 255	0.34 269	1.31 353	0.78 364	1.98 387	1.89 353	0.16 242	0.18 231	0.47 326	0.46 311	0.42 230	0.68 321

SHD	0.72 315	0.30 306	0.42 355	0.35 316	0.34 330	0.33 295	0.45 333	0.49 339	0.44 330	0.53 321	0.63 320	0.47 291	0.64 341	0.34 299	6.15 393	0.52 215	0.47 298	0.37 290	0.94 300	0.45 302	0.88 242	1.12 235	0.25 306	0.42 349	0.47 326	0.47 315	0.50 269	0.63 316

DLCB_ROB	0.33 161	0.25 252	0.24 276	0.22 242	0.23 272	0.20 198	0.19 258	0.27 157	0.22 224	0.31 195	0.34 267	0.34 211	0.25 216	0.33 294	0.84 184	0.33 93	0.30 189	0.28 220	0.30 133	0.21 163	0.52 188	0.72 169	0.20 284	0.21 272	0.47 326	0.36 270	0.38 205	0.46 287

CBMV	1.06 351	0.38 344	0.33 326	0.42 334	0.39 347	0.39 321	0.31 291	0.87 383	0.40 322	0.65 357	0.86 352	1.47 375	1.22 369	1.02 384	1.89 300	2.41 415	0.67 354	0.51 355	1.66 361	0.78 364	1.69 355	2.20 395	0.31 335	0.52 369	0.47 326	0.49 319	1.04 365	5.23 425
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	1.11 354	0.42 356	0.41 351	0.57 357	0.59 372	0.54 351	1.41 392	0.71 370	0.48 344	0.61 344	1.28 380	1.51 377	2.96 402	1.04 385	1.42 279	2.33 413	0.81 364	0.96 408	1.74 364	1.09 402	2.41 410	1.74 339	0.82 392	0.50 365	0.48 332	0.69 344	1.09 367	1.28 370

ITSA-stereo	0.96 340	0.36 330	0.34 330	0.55 353	0.41 351	0.32 281	0.64 361	0.52 351	0.47 342	0.71 375	1.48 389	0.67 335	0.62 339	0.35 306	3.07 343	1.67 391	0.52 323	0.56 373	1.10 318	0.87 379	1.33 304	1.89 353	0.52 370	0.51 367	0.50 333	1.05 374	3.15 427	1.80 386

IPLGR_C	0.34 169	0.19 150	0.19 214	0.16 178	0.16 180	0.16 156	0.25 277	0.32 218	0.26 265	0.30 180	0.32 257	0.30 182	0.17 156	0.37 314	0.79 155	0.40 145	0.33 213	0.20 142	0.51 212	0.19 139	0.49 174	1.39 280	0.12 164	0.15 184	0.50 333	0.17 123	0.58 299	0.20 144

ACRE	0.35 182	0.19 150	0.18 200	0.16 178	0.16 180	0.16 156	0.24 268	0.32 218	0.25 254	0.30 180	0.43 286	0.31 189	0.17 156	0.38 320	0.81 162	0.40 145	0.34 218	0.20 142	0.51 212	0.20 147	0.50 180	1.39 280	0.12 164	0.15 184	0.51 335	0.17 123	0.57 294	0.20 144

STTRV1_RVC		0.41 351	0.34 330	0.54 349	0.41 351	0.55 353	0.43 331	0.51 345	0.50 348	0.51 314	0.50 300	0.85 353	1.05 360	0.55 359	0.84 184	0.58 235	1.80 405	0.45 328		1.77 418	1.77 367	1.50 308		0.59 385	0.52 336	0.67 343	0.89 352	1.44 375

MSKI-zero shot	0.70 312	0.21 184	0.21 250	0.20 220	0.19 228	0.43 333	0.16 235	0.42 306	0.29 286	0.44 298	1.16 371	0.48 294	0.36 285	0.17 158	1.60 284	1.42 370	0.47 298	0.37 290	1.37 355	0.95 390	1.79 371	2.06 372	0.22 297	0.19 246	0.53 337	1.21 381	0.72 329	1.17 363

CIPLG	0.34 169	0.19 150	0.19 214	0.16 178	0.16 180	0.16 156	0.24 268	0.32 218	0.26 265	0.30 180	0.31 250	0.31 189	0.16 146	0.38 320	0.86 198	0.40 145	0.34 218	0.20 142	0.50 209	0.20 147	0.49 174	1.39 280	0.11 146	0.15 184	0.53 337	0.17 123	0.57 294	0.20 144

XQC	0.80 327	0.47 359	0.40 347	0.50 346	0.46 358	0.50 343	0.57 346	0.56 355	0.48 344	0.58 332	0.63 320	0.58 319	0.81 355	0.45 338	6.95 402	0.73 280	0.45 284	0.36 282	0.84 287	0.42 279	0.81 235	1.06 223	0.33 342	0.42 349	0.53 337	0.61 336	0.69 324	0.50 298

RAFT-Test	0.64 306	0.24 239	0.22 260	0.25 265	0.21 251	0.45 339	0.17 242	0.45 324	0.26 265	0.66 361	0.80 344	0.40 250	0.39 304	0.36 310	1.01 235	1.49 378	0.41 255	0.34 269	1.29 350	0.61 336	1.90 380	1.84 348	0.17 256	0.18 231	0.54 340	0.93 364	0.41 217	1.26 367

RTS	0.80 327	0.32 313	0.28 308	0.30 296	0.33 320	0.44 335	0.59 352	0.41 296	0.46 336	0.43 292	0.34 267	0.51 302	0.34 271	0.30 274	7.29 405	0.70 275	0.55 334	0.36 282	1.02 309	0.45 302	0.93 248	1.01 212	0.25 306	0.37 337	0.54 340	1.72 400	0.58 299	0.79 324

RTSA	0.80 327	0.32 313	0.28 308	0.30 296	0.33 320	0.44 335	0.59 352	0.41 296	0.46 336	0.43 292	0.34 267	0.51 302	0.34 271	0.30 274	7.29 405	0.70 275	0.55 334	0.36 282	1.02 309	0.45 302	0.93 248	1.01 212	0.25 306	0.37 337	0.54 340	1.72 400	0.58 299	0.79 324

Reg-Stereo(zero)	0.71 313	0.22 201	0.30 313	0.21 231	0.22 266	0.32 281	0.36 315	0.77 376	0.44 330	0.65 357	1.65 398	0.54 310	0.36 285	1.01 382	0.86 198	1.42 370	0.50 313	0.26 202	1.07 314	0.60 334	1.15 275	2.16 389	0.28 320	0.17 215	0.55 343	0.93 364	1.09 367	1.15 358

FLISNet	0.71 313	0.22 201	0.30 313	0.21 231	0.22 266	0.32 281	0.36 315	0.77 376	0.44 330	0.65 357	1.65 398	0.54 310	0.36 285	1.01 382	0.86 198	1.42 370	0.50 313	0.26 202	1.07 314	0.60 334	1.15 275	2.16 389	0.28 320	0.17 215	0.55 343	0.93 364	1.09 367	1.15 358

otaku	1.43 372	2.19 413	0.62 383	3.33 412	1.22 401	2.22 409	1.77 398	0.56 355	0.53 352	0.59 337	0.53 306	1.29 367	0.69 348	2.06 404	1.09 251	0.51 209	1.25 389	0.39 308	6.35 398	0.59 332	1.91 384	1.95 363	3.16 418	0.48 361	0.56 345	0.57 330	0.74 336	1.36 371

FADNet_RVC	0.85 336	0.35 325	1.01 402	0.44 341	0.63 378	0.27 255	0.63 357	0.43 313	0.46 336	0.48 309	0.50 300	0.65 332	0.54 332	0.58 364	3.52 354	0.82 307	0.52 323	1.02 414	1.68 362	0.71 356	1.59 347	1.50 308	0.45 359	0.59 385	0.56 345	0.43 301	1.89 404	0.62 315

dad	0.58 291	0.29 300	0.20 232	0.65 369	0.32 316	0.37 309	0.94 377	0.59 358	0.18 177	0.44 298	0.18 160	0.49 297	0.42 313	0.17 158	3.83 359	0.50 203	0.41 255	0.27 208	0.77 274	0.32 222	0.49 174	0.45 125	0.19 276	0.34 327	0.57 347	0.24 187	1.23 375	0.84 335

AMNet	0.63 303	0.59 376	0.56 373	0.59 361	0.59 372	0.64 364	0.58 349	0.45 324	0.53 352	0.51 314	0.69 332	0.75 342	0.40 306	0.87 380	0.68 120	0.86 314	0.71 359	0.66 384	0.63 249	0.62 340	0.76 229	0.62 154	0.38 346	0.59 385	0.57 347	0.69 344	0.70 327	0.75 323

DF	0.79 325	0.26 273	0.22 260	0.27 279	0.16 180	0.37 309	0.11 164	0.39 287	0.25 254	0.34 221	0.25 209	0.52 307	0.35 280	0.24 225	0.83 182	1.67 391	0.44 277	0.40 312	7.07 404	0.49 312	1.48 319	1.80 345	0.21 289	0.27 306	0.58 349	1.23 383	0.53 280	0.57 307

gcap-zeroshot	1.09 352	0.23 224	0.33 326	0.59 361	0.20 237	0.40 324	0.35 309	0.45 324	0.24 246	0.74 382	1.21 377	0.63 328	0.34 271	0.25 234	0.80 160	1.71 393	3.94 428	0.29 228	9.06 414	0.81 368	1.52 331	1.94 362	1.39 402	0.18 231	0.58 349	0.39 282	0.41 217	0.41 273

ADCMid	1.14 358	0.50 362	0.55 372	0.39 331	0.59 372	0.56 354	0.77 371	0.59 358	0.76 374	0.47 306	0.71 334	0.70 337	0.71 350	0.39 326	8.21 412	1.09 338	0.51 317	0.45 328	1.73 363	0.51 317	1.04 256	1.21 252	0.59 376	0.40 346	0.58 349	1.47 392	1.24 377	4.18 420

MSMDNet	0.63 303	0.24 239	0.22 260	0.19 210	0.20 237	0.38 314	0.17 242	0.43 313	0.24 246	0.60 341	0.33 264	0.40 250	1.53 375	0.50 351	0.85 194	1.50 379	0.42 264	0.35 275	1.26 341	0.67 353	1.90 380	2.18 392	0.17 256	0.18 231	0.58 349	0.53 325	0.39 209	0.58 308

HH	0.60 293	0.18 136	0.35 334	0.23 245	0.21 251	0.28 260	0.24 268	0.42 306	0.26 265	0.74 382	0.25 209	0.46 284	0.36 285	0.24 225	0.81 162	1.44 374	0.38 236	0.37 290	1.21 335	0.64 345	2.13 394	1.97 365	0.27 314	0.20 258	0.59 353	0.41 291	0.83 344	0.63 316

HanStereo	0.60 293	0.18 136	0.35 334	0.23 245	0.21 251	0.28 260	0.24 268	0.42 306	0.26 265	0.74 382	0.25 209	0.46 284	0.36 285	0.24 225	0.81 162	1.44 374	0.38 236	0.37 290	1.21 335	0.64 345	2.13 394	1.97 365	0.27 314	0.20 258	0.59 353	0.41 291	0.83 344	0.63 316

Ntro	1.62 381	3.84 426	0.69 386	2.63 408	1.29 402	2.25 411	2.87 414	0.61 362	0.56 355	0.62 350	0.50 300	1.32 369	0.66 345	2.02 403	3.24 348	0.47 190	1.35 393	0.42 319	6.77 400	0.64 345	2.20 400	2.08 377	3.05 415	0.55 374	0.60 355	0.69 344	0.73 334	1.16 361

ACVNet-4b	3.25 412	6.98 433	0.72 389	12.08 434	1.33 404	4.39 423	9.77 433	0.61 362	0.60 359	0.66 361	3.91 419	5.47 419	11.63 425	2.24 408	0.74 137	0.55 228	2.39 411	0.49 345	10.57 421	0.87 379	2.24 404	2.88 418	2.92 413	0.61 388	0.61 356	0.58 332	0.72 329	1.15 358

edge stereo	1.98 391	0.52 365	1.03 406	0.72 371	0.63 378	0.79 375	0.83 372	0.93 391	1.45 410	3.71 429	1.22 378	2.08 393	4.38 411	1.06 386	2.14 311	2.51 418	0.64 352	0.55 368	7.27 406	7.84 434	1.43 314	5.56 433	2.02 407	0.53 371	0.61 356	0.55 328	0.87 347	1.48 377

RainbowNet	1.44 374	1.50 400	0.85 393	2.41 407	1.41 408	1.97 398	2.14 403	0.65 365	0.57 356	0.74 382	0.46 293	1.61 380	1.05 360	2.78 414	1.90 301	1.30 357	1.21 386	0.51 355	3.15 384	1.74 417	1.75 361	1.97 365	3.07 416	0.61 388	0.65 358	0.69 344	0.88 349	1.43 374

MFMNet_re	0.98 343	0.78 384	0.71 388	0.83 376	0.72 383	0.97 378	0.83 372	0.75 373	0.86 377	0.69 369	0.79 342	1.30 368	0.83 356	0.68 372	2.27 315	1.16 346	1.03 374	0.80 403	1.61 360	0.85 376	2.25 405	1.12 235	0.65 383	0.71 398	0.66 359	0.66 342	0.98 358	0.99 346

TRStereo	1.21 360	0.32 313	0.47 362	0.25 265	0.18 213	0.64 364	0.26 279	0.44 320	0.20 202	0.70 374	0.57 310	0.80 349	0.29 239	0.23 215	1.08 250	1.85 398	0.37 231	0.35 275	1.05 312	0.88 385	1.36 307	1.89 353	0.17 256	0.16 202	0.67 360	16.20 442	0.88 349	0.49 297

ADCP+	0.99 345	0.33 319	0.34 330	0.25 265	0.34 330	0.35 301	0.49 339	0.31 204	0.66 365	0.59 337	0.48 298	0.75 342	0.18 167	0.30 274	9.27 420	0.47 190	0.27 157	0.27 208	0.78 276	0.80 367	0.51 183	0.72 169	0.18 267	0.18 231	0.69 361	2.01 407	1.44 384	3.81 416

ACVNet_1	1.67 382	1.63 403	0.96 398	4.28 415	1.59 413	2.19 408	3.55 417	0.73 371	0.57 356	0.63 352	0.58 313	1.49 376	0.97 357	5.05 431	1.52 283	0.54 223	2.24 409	0.55 368	4.77 393	0.57 326	2.20 400	1.58 319	3.26 421	0.65 394	0.70 362	0.64 339	0.69 324	0.89 341

DN	1.81 385	0.20 168	0.20 232	0.38 324	0.18 213	19.32 439	0.17 242	0.38 277	0.27 275	0.58 332	0.43 286	14.61 432	0.32 259	0.33 294	1.18 260	1.12 342	0.44 277	0.34 269	1.15 327	0.50 314	1.45 315	1.54 315	0.18 267	0.18 231	0.72 363	1.09 375	0.57 294	1.16 361

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 404	0.30 306	0.54 369	0.34 313	0.37 342	0.63 363	0.68 366	0.48 335	1.07 392	0.69 369	1.55 392	0.62 324	0.59 335	0.18 178	0.86 198	1.75 395	0.42 264	0.50 350	49.64 445	1.04 398	1.53 336	2.14 383	0.19 276	0.28 311	0.72 363	1.86 406	0.98 358	1.07 348

YMNet	0.46 248	0.20 168	0.12 121	0.16 178	0.15 163	0.32 281	0.87 374	0.19 117	0.16 150	0.27 148	0.11 103	0.24 130	0.36 285	0.15 136	5.11 379	0.66 260	0.23 124	0.22 160	0.26 118	0.21 163	0.19 86	0.29 100	0.09 116	0.13 154	0.74 365	0.16 116	0.66 319	0.19 140

SANet	1.44 374	0.57 374	0.54 369	0.55 353	0.60 376	0.65 367	0.76 369	0.94 392	5.50 430	0.52 318	2.23 410	4.15 415	2.61 396	0.65 371	5.29 381	0.52 215	1.21 386	0.56 373	0.93 299	0.83 372	1.54 338	1.38 278	0.47 363	0.62 392	0.74 365	1.16 378	0.88 349	2.41 394

PVD	0.98 343	0.54 370	0.59 380	0.60 363	0.56 369	0.66 369	0.63 357	0.91 389	0.87 381	0.57 329	0.85 349	0.80 349	1.03 359	0.59 365	6.60 397	0.64 255	0.69 357	0.55 368	1.16 329	0.63 342	1.22 286	1.27 261	0.39 349	0.53 371	0.75 367	0.88 360	0.85 346	1.07 348

MFN_U_SF_RVC	1.81 385	2.41 418	1.86 427	2.14 405	1.76 419	1.92 396	2.34 409	1.56 417	1.47 413	3.68 428	3.76 418	1.21 364	1.27 370	1.71 396	3.52 354	2.14 409	1.01 373	0.92 407	3.46 387	0.99 394	1.73 359	1.56 318	0.77 391	2.30 433	0.76 368	0.81 353	0.70 327	0.98 345

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 365	2.34 417	0.85 393	1.48 393	0.80 390	1.00 381	1.15 387	0.76 375	0.94 384	1.33 413	0.54 307	1.54 378	1.67 379	2.00 401	2.30 316	0.97 324	1.08 380	1.05 415	3.01 381	1.06 401	1.37 308	1.51 310	1.22 398	0.67 395	0.76 368	0.65 340	0.59 304	1.40 373

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 333	0.54 370	0.35 334	0.63 366	0.46 358	0.56 354	1.02 380	0.65 365	0.60 359	0.57 329	0.47 295	0.82 352	1.21 367	1.11 389	2.25 314	0.60 242	0.36 227	0.33 256	1.25 339	0.40 269	1.94 385	1.62 327	0.47 363	0.39 344	0.76 368	0.81 353	0.75 337	1.49 378

ADCS	1.39 370	0.51 364	0.47 362	0.45 344	0.55 368	0.51 346	0.64 361	0.68 368	1.05 388	0.57 329	0.72 335	0.80 349	2.34 392	0.51 353	9.94 430	2.13 408	0.76 363	0.62 380	1.30 351	0.62 340	1.80 372	1.62 327	0.43 357	0.56 375	0.76 368	2.09 409	1.59 393	3.47 411

DPSNet	1.40 371	0.43 357	0.38 343	0.54 349	0.61 377	0.65 367	0.57 346	0.51 345	0.67 366	0.46 303	0.87 354	3.54 408	1.62 377	1.43 393	2.52 324	2.12 407	0.99 372	0.99 412	7.37 407	1.69 416	2.21 402	2.98 423	0.95 395	0.74 399	0.76 368	0.76 350	0.75 337	0.82 333

NaN_ROB	0.82 332	0.41 351	0.41 351	0.36 318	0.49 360	0.42 329	0.44 332	0.45 324	1.33 406	0.40 283	0.67 327	0.89 354	0.31 250	0.47 343	5.25 380	0.55 228	0.34 218	0.53 363	0.49 203	0.63 342	0.60 207	0.95 201	0.28 320	0.49 362	0.78 373	1.57 395	0.98 358	1.71 384

MonStereo1	2.02 394	1.45 397	0.77 391	2.13 404	1.82 421	1.97 398	2.36 410	0.96 395	0.78 376	12.63 440	0.93 359	3.05 402	2.79 400	2.15 406	0.72 133	0.58 235	0.91 367	0.74 392	6.88 401	0.83 372	1.30 301	1.20 248	2.89 412	0.56 375	0.80 374	0.62 337	1.53 389	1.12 355

G-Net	1.35 369	0.55 372	0.65 384	0.43 336	0.49 360	0.56 354	0.48 337	0.89 386	1.35 407	0.67 364	1.22 378	3.00 400	1.21 367	0.36 310	4.11 363	1.64 390	0.61 349	0.76 397	1.37 355	1.35 410	1.63 350	1.89 353	0.39 349	0.61 388	0.80 374	3.07 420	1.57 391	4.68 423

SPS-STEREO	1.49 376	0.72 381	0.69 386	0.90 380	0.75 385	0.82 377	0.74 368	0.83 381	0.76 374	0.85 396	1.62 395	1.42 372	1.09 363	0.70 374	1.97 302	2.32 412	1.04 375	0.97 410	10.95 422	1.01 395	2.60 414	2.45 410	0.64 380	0.76 402	0.81 376	0.79 352	1.11 371	0.96 342
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AIO-Stereo-zeroshot	0.86 337	0.37 336	0.57 374	0.34 313	0.29 303	0.54 351	0.69 367	0.45 324	0.72 371	0.64 356	1.75 403	0.59 320	0.64 341	0.23 215	0.93 218	1.53 383	0.44 277	0.40 312	1.27 344	1.04 398	1.62 349	2.22 397	0.18 267	0.38 342	0.83 377	0.48 316	2.98 423	1.10 352

IGEV-FE	0.78 323	0.25 252	0.47 362	0.58 359	0.25 282	0.61 359	0.63 357	0.48 335	0.28 283	0.67 364	1.33 383	0.66 333	0.41 310	0.31 285	0.87 206	1.36 365	0.39 242	0.36 282	1.13 323	0.76 362	1.57 342	2.29 402	0.20 284	0.20 258	0.84 378	0.84 357	2.28 414	1.10 352

IGEV_Zeroshot_test	0.78 323	0.25 252	0.47 362	0.58 359	0.25 282	0.61 359	0.63 357	0.48 335	0.28 283	0.67 364	1.32 382	0.66 333	0.41 310	0.31 285	0.87 206	1.36 365	0.39 242	0.36 282	1.13 323	0.76 362	1.57 342	2.29 402	0.20 284	0.20 258	0.84 378	0.84 357	2.28 414	1.09 351

DGSMNet	2.89 407	1.85 407	1.04 407	1.35 391	0.50 364	1.94 397	0.59 352	2.82 428	1.53 414	3.95 430	15.60 436	1.84 387	3.19 405	4.88 430	2.89 334	2.87 424	3.06 418	1.91 425	4.57 390	2.02 424	4.46 428	3.48 426	1.64 405	2.11 431	0.88 380	3.46 423	1.04 365	2.62 397

MIPNet	0.77 321	0.23 224	0.18 200	0.24 257	0.22 266	0.17 167	0.13 200	0.34 235	0.70 369	0.40 283	2.24 411	0.31 189	0.29 239	0.57 363	5.70 387	1.03 329	0.45 284	0.33 256	0.82 283	0.56 324	0.62 213	1.53 313	0.12 164	0.92 411	0.91 381	0.39 282	1.12 372	0.30 217

LSM0	4.83 422	0.52 365	0.57 374	0.78 373	0.66 381	0.81 376	1.26 390	1.10 403	1.08 393	0.88 398	1.65 398	1.82 386	2.45 394	0.40 330	38.07 447	52.94 447	0.87 365	0.61 379	5.33 395	1.09 402	2.57 413	3.54 427	0.43 357	0.69 397	0.94 382	2.15 410	1.61 394	5.62 429

CBMV_ROB	1.31 367	0.37 336	0.39 346	0.60 363	0.49 360	0.57 357	0.47 335	0.95 394	0.40 322	0.81 392	1.38 386	3.04 401	2.55 395	0.48 347	5.00 375	1.30 357	0.89 366	0.49 345	2.24 368	0.73 358	1.72 358	1.95 363	0.45 359	0.40 346	0.97 383	2.27 411	1.56 390	2.91 406

WAO-7	1.96 390	1.09 393	1.32 417	5.02 418	0.99 394	1.02 384	1.64 395	1.16 404	1.46 412	2.58 426	2.14 409	2.11 394	2.83 401	1.20 391	6.00 391	1.03 329	1.68 399	0.70 390	7.59 408	0.87 379	1.71 356	1.97 365	0.38 346	1.05 417	0.98 384	1.45 390	1.10 370	1.84 387

notaker	3.52 417	2.84 424	1.55 423	5.08 419	6.69 436	3.97 421	4.03 418	1.33 410	3.34 426	1.17 412	3.34 417	6.77 422	11.07 424	5.35 433	4.78 370	1.20 349	3.25 420	0.97 410	10.40 420	2.75 426	2.90 420	2.14 383	3.69 425	1.16 422	1.00 385	1.21 381	1.44 384	1.57 382

ADCRef	1.02 348	0.34 323	0.38 343	0.23 245	0.35 335	0.32 281	0.40 325	0.36 265	0.86 377	0.39 277	0.31 250	0.39 242	0.25 216	0.28 260	9.75 425	0.63 254	0.33 213	0.32 250	0.81 279	0.56 324	0.47 171	0.72 169	0.47 363	0.34 327	1.00 385	1.09 375	0.99 361	5.10 424

FC-DCNN	0.96 340	0.50 362	0.92 396	0.79 374	0.52 366	0.73 371	1.10 383	0.77 376	0.52 350	0.62 350	0.65 322	0.72 339	0.62 339	0.38 320	3.13 345	0.83 308	0.94 369	0.50 350	1.19 332	0.43 281	1.52 331	1.33 270	0.31 335	0.52 369	1.01 387	0.92 363	1.51 388	2.93 407

iRaft-Stereo_20w	0.96 340	0.31 311	0.58 379	0.57 357	0.34 330	0.51 346	0.58 349	0.44 320	0.32 303	0.90 399	1.59 393	0.56 315	0.49 331	0.37 314	2.05 307	1.22 353	0.42 264	0.52 360	1.04 311	0.82 371	1.52 331	2.14 383	0.27 314	0.38 342	1.04 388	3.39 422	2.04 407	1.45 376

SGM-Forest	1.95 388	0.37 336	0.25 289	0.54 349	0.44 355	0.40 324	0.24 268	0.59 358	0.75 373	0.72 379	0.66 324	0.99 355	2.05 387	0.34 299	5.58 385	1.88 399	0.46 293	0.39 308	23.75 436	0.29 205	2.17 399	1.62 327	0.40 352	0.29 317	1.04 388	0.59 333	1.80 400	4.01 418
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MADNet+	1.22 361	0.60 377	0.77 391	0.77 372	0.74 384	0.61 359	1.01 379	0.94 392	0.74 372	0.78 389	0.68 331	1.18 362	1.07 362	0.68 372	7.48 409	1.39 367	1.12 381	0.65 381	1.33 354	0.91 387	2.13 394	1.51 310	0.66 384	0.97 414	1.05 390	0.83 356	0.92 354	1.39 372

ADCPNet	1.59 379	0.37 336	0.74 390	0.43 336	0.76 386	0.42 329	1.45 393	0.90 388	0.70 369	0.76 387	1.68 401	0.76 344	3.19 405	0.76 377	8.96 416	1.92 400	0.54 332	0.37 290	4.76 392	1.03 397	1.19 283	1.09 227	0.94 394	0.40 346	1.06 391	1.36 387	0.93 355	5.53 428

PSMNet_ROB	3.52 417	1.88 408	0.99 399	1.71 396	1.19 400	2.12 407	2.02 399	0.79 380	0.86 377	8.42 438	19.75 441	12.43 430	2.32 391	7.26 438	2.04 306	0.69 266	1.30 390	1.37 421	9.12 415	0.91 387	2.05 388	1.34 273	8.71 440	0.77 403	1.06 391	1.46 391	1.32 379	1.13 356

EAI-Stereo	1.15 359	0.27 284	0.37 341	0.54 349	0.30 308	8.38 433	0.76 369	0.45 324	0.63 362	0.34 221	0.88 355	0.46 284	0.33 267	0.25 234	1.83 296	1.17 347	0.40 249	0.65 381	2.53 374	0.73 358	1.47 317	1.71 337	0.23 299	0.46 356	1.08 393	1.64 399	1.45 386	1.79 385

ACVNet_2	1.92 387	1.61 402	1.00 400	5.61 423	1.57 411	2.05 401	2.23 404	0.87 383	0.68 367	0.71 375	0.74 338	1.61 380	1.15 365	2.00 401	2.43 322	0.69 266	2.79 414	0.51 355	12.02 424	0.71 356	1.81 373	1.68 332	2.66 411	0.79 405	1.09 394	0.74 349	0.95 357	1.11 354

AnyNet_C32	1.27 366	0.41 351	0.36 337	0.37 322	0.40 348	0.48 342	0.62 355	0.47 333	1.23 402	0.56 326	0.89 357	0.53 308	0.36 285	0.40 330	10.27 431	1.27 355	0.55 334	0.54 367	0.88 293	0.63 342	1.28 299	1.52 312	0.34 344	0.50 365	1.09 394	2.40 412	1.34 380	4.67 422

anonymity	1.60 380	0.25 252	0.41 351	0.27 279	0.23 272	0.51 346	0.16 235	0.49 339	0.27 275	0.63 352	23.10 442	0.57 317	0.59 335	0.37 314	0.78 152	1.33 361	0.46 293	0.35 275	1.10 318	0.48 310	1.47 317	2.07 376	0.21 289	0.33 325	1.11 396	1.60 397	3.07 425	1.08 350

DispFullNet	3.41 415	2.89 425	1.54 422	1.52 395	1.71 414	1.49 390	1.66 396	1.26 405	2.27 421	2.07 423	1.94 405	15.55 433	4.16 410	1.77 397	5.50 383	4.82 433	2.33 410	0.96 408	23.18 435	4.57 429	2.36 409	2.47 411	0.73 389	0.57 380	1.23 397	0.62 337	1.37 381	1.51 379

FC-DCNN v2	1.01 346	0.52 365	1.01 402	0.85 377	0.53 367	0.77 374	1.07 382	0.83 381	0.65 363	0.61 344	0.65 322	0.72 339	0.79 353	0.37 314	3.26 349	0.81 302	0.95 370	0.47 334	1.22 337	0.41 273	1.52 331	1.34 273	0.31 335	0.51 367	1.30 398	1.29 386	1.86 403	2.78 399

AnyNet_C01	1.52 378	0.60 377	0.54 369	0.63 366	0.56 369	0.51 346	1.16 388	0.89 386	1.30 405	0.68 367	0.88 355	1.27 365	1.30 373	0.54 357	11.26 433	2.64 421	1.16 382	1.01 413	1.42 358	0.75 360	1.67 352	1.92 361	0.60 377	0.62 392	1.33 399	0.97 370	1.63 395	3.28 409

Dean	1.78 383	1.76 406	1.00 400	5.98 426	1.87 423	2.22 409	2.59 411	1.07 402	1.14 396	0.98 405	0.82 347	1.85 388	2.08 388	2.18 407	2.05 307	1.07 333	2.05 407	0.70 390	2.78 378	0.97 393	2.14 397	1.89 353	2.92 413	0.93 412	1.41 400	1.11 377	1.39 382	1.14 357

LVE	2.66 405	1.99 411	1.02 405	12.01 433	1.75 418	3.85 420	11.87 436	0.91 389	0.89 382	1.03 410	0.91 358	1.62 382	2.23 389	2.46 410	2.96 337	1.03 329	1.74 402	0.82 405	8.43 413	0.87 379	1.84 375	2.20 395	3.10 417	0.99 416	1.45 401	0.96 368	1.23 375	1.54 380

LRCNet_RVC	12.77 436	18.28 442	5.31 433	23.03 441	20.03 443	22.79 443	18.73 442	10.19 440	4.29 428	21.40 445	17.07 440	21.90 439	12.67 429	27.64 445	4.72 369	1.57 386	13.91 439	9.09 436	27.19 439	10.23 435	5.66 433	2.42 409	25.54 444	13.38 442	1.45 401	0.65 340	3.23 428	2.39 393

IMH-64-1	1.98 391	1.48 398	1.04 407	1.97 398	1.55 409	2.06 402	2.27 406	1.02 397	1.16 398	0.58 332	0.75 339	1.89 390	2.78 398	2.77 412	9.78 426	1.51 381	1.19 384	0.66 384	3.01 381	0.81 368	1.48 319	2.06 372	3.25 419	0.74 399	1.59 403	1.25 384	2.09 408	2.83 402

IMH-64	1.98 391	1.48 398	1.04 407	1.97 398	1.55 409	2.06 402	2.27 406	1.02 397	1.16 398	0.58 332	0.75 339	1.89 390	2.78 398	2.77 412	9.78 426	1.51 381	1.19 384	0.66 384	3.01 381	0.81 368	1.48 319	2.06 372	3.25 419	0.74 399	1.59 403	1.25 384	2.09 408	2.83 402

SAMSARA	1.05 350	0.40 347	0.57 374	0.44 341	0.43 354	0.43 333	0.62 355	0.74 372	0.61 361	0.60 341	0.72 335	0.59 320	1.65 378	0.46 341	6.43 396	0.74 283	0.53 331	0.50 350	1.24 338	0.55 322	1.24 289	1.37 276	0.28 320	0.56 375	1.63 405	1.74 402	1.65 396	1.61 383

WAO-6	1.95 388	1.28 395	0.85 393	2.04 402	1.34 405	1.69 393	2.05 401	1.04 400	1.24 404	0.91 400	0.86 352	1.85 388	2.71 397	2.30 409	9.05 418	1.14 345	2.89 416	0.69 389	3.16 385	0.85 376	2.21 402	2.27 401	1.29 400	0.87 407	1.64 406	2.07 408	1.72 398	2.69 398

CSAN	1.01 346	0.52 365	0.48 366	0.47 345	0.49 360	0.38 314	0.48 337	0.49 339	2.50 424	0.69 369	2.01 406	1.44 373	0.69 348	0.60 368	4.20 364	0.56 230	0.46 293	0.47 334	0.82 283	2.20 425	1.16 280	1.10 230	0.31 335	0.53 371	1.68 407	1.02 373	0.72 329	0.81 332

PWCK	2.53 401	1.63 403	1.01 402	1.98 400	1.29 402	2.08 404	2.10 402	1.37 411	1.44 409	1.41 416	1.79 404	5.07 417	2.34 392	1.08 388	3.26 349	0.91 319	1.71 401	0.77 399	22.70 434	1.31 409	2.44 412	1.46 296	1.41 403	0.98 415	1.69 408	1.61 398	1.40 383	2.14 389

ADCL	1.10 353	0.44 358	0.36 337	0.33 308	0.33 320	0.38 314	0.47 335	0.38 277	1.23 402	0.60 341	0.47 295	0.43 265	0.27 229	0.32 290	7.84 411	0.57 232	0.38 236	0.55 368	0.68 261	0.69 354	0.65 216	0.81 187	0.29 328	0.36 335	1.73 409	1.85 405	1.77 399	5.47 426

MeshStereo	2.03 396	0.72 381	0.61 382	1.20 386	0.79 389	1.01 383	0.66 364	1.54 416	1.35 407	0.92 401	2.10 408	4.00 412	3.06 403	0.71 376	9.66 424	2.82 422	1.05 376	0.76 397	4.73 391	0.75 360	3.34 424	3.73 429	0.48 366	0.58 383	1.79 410	1.18 379	2.41 418	2.78 399
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
IMH	2.50 400	1.51 401	1.05 410	1.99 401	1.58 412	2.09 405	2.32 408	1.04 400	1.19 401	0.84 395	1.34 384	2.02 392	8.04 418	8.79 439	6.91 401	1.41 369	1.37 394	0.67 388	5.94 396	1.10 404	1.45 315	2.32 406	4.37 431	0.77 403	1.86 411	1.41 388	1.57 391	2.46 395

MADNet++	2.98 408	1.95 410	2.23 429	1.73 397	2.39 424	1.68 392	2.24 405	2.26 423	2.69 425	2.34 425	2.78 413	3.30 406	3.34 407	2.86 415	4.22 365	4.20 431	2.65 412	2.14 427	3.69 388	3.00 427	4.95 429	7.04 435	1.44 404	2.60 434	1.93 412	5.78 430	2.76 421	2.35 392

UNDER WATER	4.11 420	2.66 422	1.51 421	4.92 416	5.25 430	3.49 418	7.24 430	2.33 425	1.84 418	1.65 419	1.20 375	5.04 416	21.14 434	5.09 432	4.93 374	2.44 416	3.86 427	1.09 416	8.36 412	1.97 422	3.80 427	2.73 417	5.04 435	2.11 431	1.96 413	3.54 424	1.91 405	3.93 417

UNDER WATER-64	3.14 411	2.61 421	1.56 424	4.95 417	2.92 427	3.47 417	4.38 420	2.32 424	1.63 415	1.37 414	1.36 385	5.08 418	4.79 412	3.47 419	7.48 409	2.02 405	3.68 426	1.11 417	3.99 389	1.95 421	2.87 418	2.92 421	5.01 434	1.40 426	1.99 414	3.99 426	2.15 410	4.42 421

SGM-ForestM	1.49 376	1.99 411	1.26 415	1.18 385	0.67 382	1.50 391	1.71 397	1.32 409	0.94 384	0.74 382	1.03 365	2.90 399	2.23 389	0.55 359	1.68 287	0.62 252	1.34 391	0.49 345	2.81 379	0.58 330	1.33 304	1.12 235	0.57 373	0.56 375	2.12 415	2.46 413	3.00 424	3.53 413

WAO-8	3.09 409	2.55 419	1.41 418	5.78 424	1.73 415	2.51 412	3.26 415	1.28 406	1.93 419	5.67 433	8.70 431	3.06 403	6.18 415	4.38 425	3.04 341	1.97 403	1.78 403	0.75 395	9.44 416	1.54 412	1.76 362	2.31 404	2.46 408	1.07 418	2.29 416	1.80 403	1.83 401	2.83 402

Venus	3.09 409	2.55 419	1.41 418	5.78 424	1.73 415	2.51 412	3.26 415	1.28 406	1.93 419	5.67 433	8.70 431	3.06 403	6.18 415	4.38 425	3.04 341	1.97 403	1.78 403	0.75 395	9.44 416	1.54 412	1.76 362	2.31 404	2.46 408	1.07 418	2.29 416	1.80 403	1.83 401	2.83 402

ktn	6.56 427	5.17 432	14.71 441	5.30 420	4.74 429	9.67 434	6.68 429	7.48 436	12.97 440	1.88 420	2.35 412	27.30 443	21.86 435	4.31 423	5.72 388	1.50 379	4.02 429	1.83 424	15.82 430	4.59 430	2.65 415	2.06 372	3.99 427	1.18 423	2.40 418	1.57 395	2.89 422	2.50 396

model_zeroshot	0.81 330	0.22 201	0.23 268	0.34 313	0.21 251	0.45 339	0.16 235	0.43 313	0.23 239	0.59 337	1.10 369	0.50 301	0.31 250	0.26 240	2.66 330	1.04 332	0.42 264	0.35 275	1.40 357	0.52 318	1.90 380	1.60 322	0.15 231	0.20 258	2.65 419	1.52 393	0.79 342	1.54 380

SGM_RVC	2.55 402	0.93 386	1.05 410	0.97 381	0.76 386	1.00 381	0.93 376	7.37 435	1.18 400	1.01 409	1.64 396	2.39 396	9.36 421	0.62 369	2.02 304	1.33 361	1.60 397	0.80 403	7.94 409	1.42 411	1.67 352	1.69 333	0.67 385	0.94 413	2.66 420	2.65 417	4.83 430	9.43 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 416	2.19 413	2.33 430	7.00 429	1.73 415	3.02 415	4.22 419	1.95 420	3.75 427	0.82 394	3.10 416	4.11 414	12.63 428	3.76 420	6.96 403	1.63 389	3.11 419	0.79 401	7.96 410	1.98 423	2.65 415	2.69 416	3.37 422	0.90 410	2.67 421	2.65 417	1.21 374	3.65 414

HanzoNet	11.30 433	14.06 438	16.74 442	13.89 437	9.10 438	15.60 438	21.20 443	11.16 441	12.45 439	6.15 435	7.25 425	20.77 438	27.41 446	28.53 446	4.84 371	9.79 436	14.66 440	2.80 429	24.65 437	12.81 441	5.39 431	4.27 430	8.60 439	1.63 428	2.70 422	2.61 415	2.55 420	3.43 410

JetBlue	2.73 406	1.92 409	1.56 424	2.34 406	1.82 421	2.66 414	2.78 413	1.44 413	1.45 410	0.81 392	0.82 347	4.05 413	1.44 374	2.08 405	9.39 422	2.60 420	1.69 400	1.33 420	2.15 366	1.21 408	3.25 423	3.66 428	1.90 406	1.08 420	2.76 423	5.03 429	2.31 417	10.12 435

STStereo	3.38 414	1.14 394	1.69 426	7.09 430	1.35 406	7.29 432	2.62 412	2.11 421	2.34 422	0.95 404	2.86 415	5.97 421	6.28 417	0.38 320	11.54 434	2.20 411	0.93 368	0.89 406	11.21 423	0.90 386	1.58 345	1.46 296	0.55 372	1.58 427	3.31 424	3.09 421	3.08 426	6.91 430

ELAS	2.27 397	1.03 390	1.10 412	1.38 392	1.13 398	1.45 389	1.10 383	1.38 412	1.09 394	0.94 403	7.66 426	3.71 410	3.10 404	1.11 389	6.64 398	1.56 384	1.42 395	1.43 422	2.52 373	0.69 354	2.33 408	3.03 424	0.69 387	0.82 406	3.50 425	4.32 428	2.52 419	3.70 415
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.37 399	0.95 389	1.21 414	1.26 389	0.98 393	1.99 400	1.12 386	1.45 414	0.86 377	0.99 406	7.87 427	3.60 409	8.50 419	1.07 387	6.31 395	1.59 387	1.34 391	1.44 423	2.57 375	0.79 366	2.43 411	3.03 424	0.71 388	0.88 408	3.51 426	3.72 425	1.69 397	2.07 388
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.56 403	0.94 387	0.92 396	1.06 382	0.97 392	1.24 388	1.04 381	1.31 408	1.76 416	1.12 411	2.01 406	2.59 398	3.35 408	0.87 380	6.30 394	3.19 426	1.16 382	1.11 417	6.92 403	1.55 414	2.89 419	2.90 419	0.67 385	1.23 425	3.89 427	4.14 427	5.13 431	8.82 433

JetRed	3.85 419	2.71 423	3.02 431	2.08 403	2.45 425	3.41 416	4.64 421	2.34 426	1.83 417	1.88 420	1.20 375	3.35 407	1.28 372	3.27 417	9.82 428	3.50 428	4.08 430	3.88 431	2.41 369	1.82 419	5.48 432	4.79 431	3.60 424	1.67 429	4.20 428	11.19 438	5.32 432	8.78 432

MDST_ROB	2.36 398	4.67 431	0.44 358	3.47 413	0.77 388	2.09 405	0.52 341	1.45 414	0.44 330	0.69 369	0.96 363	0.78 346	9.65 422	0.30 274	8.31 413	0.79 293	0.46 293	0.37 290	3.22 386	0.38 252	1.95 386	2.12 380	0.46 362	0.36 335	4.26 429	2.58 414	6.75 433	5.48 427

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 429	4.50 430	1.31 416	2.75 409	2.71 426	5.17 426	7.48 431	5.91 432	8.23 433	1.63 418	10.81 434	75.58 447	10.28 423	4.33 424	2.18 313	1.44 374	7.17 434	8.31 435	6.88 401	1.67 415	3.57 425	2.90 419	1.30 401	1.13 421	4.31 430	6.17 432	20.85 443	4.05 419

MANE	3.30 413	1.71 405	1.93 428	1.49 394	1.37 407	1.77 394	2.02 399	1.90 419	2.39 423	0.87 397	1.68 401	3.71 410	4.07 409	0.78 378	7.43 407	3.40 427	1.81 406	6.10 434	2.99 380	1.05 400	2.09 389	2.38 408	0.61 379	1.76 430	5.46 431	6.93 433	8.52 434	12.82 437

DeepPrunerF	0.79 325	0.36 330	0.20 232	0.53 348	1.05 397	0.38 314	0.52 341	0.32 218	0.92 383	0.23 123	0.32 257	0.23 127	0.17 156	0.26 240	5.65 386	0.50 203	0.28 168	0.24 184	0.50 209	0.25 189	0.40 149	0.47 128	0.21 289	0.19 246	5.96 432	0.50 321	0.47 257	0.30 217

TorneroNet	5.38 425	2.29 415	1.20 413	17.70 438	6.11 435	4.86 425	6.44 428	2.12 422	4.67 429	1.56 417	7.04 424	11.27 427	24.96 438	4.04 421	5.06 378	1.56 384	3.02 417	0.79 401	14.79 428	1.88 420	2.79 417	2.59 415	3.47 423	0.89 409	6.89 433	2.63 416	1.30 378	3.48 412

KSHMR	5.12 423	2.29 415	1.47 420	20.10 439	3.65 428	5.24 427	9.39 432	1.58 418	6.86 432	1.38 415	1.49 390	2.35 395	27.00 445	4.39 427	4.91 372	1.96 402	1.66 398	1.12 419	15.45 429	1.19 407	2.92 422	2.14 383	4.07 428	1.21 424	7.00 434	2.72 419	1.95 406	2.80 401

DGTPSM_ROB	9.57 431	4.02 428	11.10 436	3.15 411	5.69 431	3.62 419	5.37 425	3.67 429	9.11 434	3.26 427	7.88 428	9.79 426	14.19 431	4.73 429	13.10 436	11.13 437	5.27 431	11.44 438	7.09 405	10.27 436	6.42 435	15.33 438	4.54 432	9.05 438	10.05 435	27.51 443	11.07 437	30.63 443

HaxPig	22.03 441	23.76 444	21.73 443	25.29 442	25.48 445	24.76 444	26.73 444	22.91 445	21.16 441	29.02 446	26.42 443	24.60 440	19.57 433	25.83 444	24.34 441	21.24 441	25.03 445	26.17 442	24.65 437	23.00 443	18.72 441	16.12 440	29.01 445	21.22 445	10.44 436	12.85 440	9.65 435	15.02 439

LE_ROB	7.96 430	3.98 427	5.96 435	6.32 427	20.03 443	4.31 422	17.09 440	6.33 433	9.23 435	1.00 407	4.87 421	16.05 434	22.60 436	3.45 418	2.97 338	0.95 323	2.14 408	1.91 425	13.13 426	5.86 433	2.32 407	2.18 392	9.68 442	5.18 436	10.55 437	9.20 435	10.65 436	17.10 441

DPSMNet_ROB	11.01 432	4.36 429	11.20 437	3.81 414	5.73 432	4.71 424	5.45 426	3.67 429	9.75 436	4.35 431	13.56 435	11.30 428	26.82 444	5.44 436	13.51 438	12.50 438	6.62 433	12.38 439	14.62 427	10.30 437	7.11 436	16.01 439	4.56 433	9.06 439	11.07 438	27.51 443	11.13 438	30.63 443

BEATNet-Init1	11.60 435	15.45 439	5.36 434	21.04 440	10.14 439	20.37 440	13.59 439	8.80 439	6.63 431	4.42 432	10.00 433	14.23 431	19.35 432	4.04 421	10.43 432	9.21 435	6.50 432	5.00 432	32.12 443	14.67 442	8.25 437	7.49 436	5.66 436	5.23 437	12.24 439	7.07 434	21.30 444	14.66 438

DPSimNet_ROB	19.60 440	30.02 446	12.51 438	29.96 445	26.66 446	21.35 442	18.10 441	23.34 446	23.91 445	14.59 444	30.41 445	25.17 441	25.12 439	12.92 442	12.40 435	9.18 434	23.72 444	11.03 437	37.61 444	12.43 440	24.99 443	8.77 437	13.55 443	15.98 443	13.56 440	10.45 436	19.73 441	21.73 442

AVERAGE_ROB	27.45 443	31.37 447	28.57 448	32.97 446	32.12 448	32.15 446	33.40 446	29.93 448	27.60 447	35.93 448	32.13 447	32.22 445	25.90 443	32.99 448	28.90 443	25.88 443	31.46 447	30.17 447	31.78 441	29.24 448	25.48 444	21.56 444	34.85 447	27.16 450	14.02 441	10.69 437	11.65 439	11.07 436

MEDIAN_ROB	25.69 442	28.81 445	26.20 444	29.88 444	29.43 447	29.00 445	30.34 445	27.00 447	24.64 446	34.12 447	30.21 444	29.31 444	23.43 437	29.48 447	26.63 442	23.36 442	29.99 446	29.41 444	29.88 440	27.28 447	23.55 442	19.50 441	31.94 446	23.91 449	14.08 442	13.72 441	13.09 440	15.43 440

PML	14.72 439	11.16 437	4.09 432	13.72 436	8.87 437	13.75 435	6.38 427	7.25 434	36.05 448	10.34 439	59.29 448	46.05 446	52.59 447	6.65 437	6.70 399	4.81 432	10.30 436	3.77 430	21.46 433	4.87 431	5.83 434	5.51 432	3.98 426	4.24 435	15.02 443	6.06 431	20.81 442	7.86 431

DPSM_ROB	13.84 437	8.97 434	13.58 439	5.45 421	6.10 433	7.18 430	5.27 423	8.45 437	11.05 437	6.78 436	8.04 429	8.60 424	12.52 426	5.36 434	16.95 439	14.18 439	11.50 437	14.64 440	9.74 418	12.04 438	17.24 439	19.94 442	4.24 429	11.13 440	27.83 444	35.96 445	31.24 445	39.61 445

DPSM	13.84 437	8.97 434	13.58 439	5.45 421	6.10 433	7.18 430	5.27 423	8.45 437	11.05 437	6.78 436	8.04 429	8.60 424	12.52 426	5.36 434	16.95 439	14.18 439	11.50 437	14.64 440	9.74 418	12.04 438	17.24 439	19.94 442	4.24 429	11.13 440	27.83 444	35.96 445	31.24 445	39.61 445

FlowAnything	27.85 445	18.03 440	27.34 447	10.94 432	12.29 441	14.36 437	10.56 435	17.06 444	22.31 444	13.81 442	16.29 438	17.36 435	25.24 440	10.81 441	34.02 445	28.46 446	23.06 442	29.40 443	19.47 432	24.22 446	34.52 447	40.11 447	8.49 438	22.48 448	56.03 446	72.70 449	62.83 449	79.78 449

CasAABBNet	27.80 444	18.03 440	27.32 446	10.90 431	12.21 440	14.33 436	10.52 434	16.96 443	22.28 443	13.77 441	16.14 437	17.40 436	25.40 442	10.69 440	34.10 446	28.35 445	23.05 441	29.43 445	19.46 431	24.14 445	34.48 446	39.80 446	8.47 437	22.42 447	56.04 447	72.44 447	62.78 448	79.64 448

fast-reg	30.81 446	19.14 443	27.24 445	13.05 435	13.03 442	20.98 441	13.16 438	16.78 442	22.22 442	14.16 443	32.00 446	17.49 437	25.24 440	15.30 443	33.78 444	27.43 444	23.41 443	29.72 446	67.65 446	24.07 444	34.41 445	39.64 445	8.95 441	22.31 446	56.14 448	72.57 448	62.77 447	79.21 447

XX-Stereo	4.69 421	0.19 150	0.24 276	0.27 279	0.16 180	0.42 329	0.32 296	0.35 247	0.21 213	0.73 381	1.64 396	0.46 284	0.38 299	0.30 274	0.95 223	1.09 338	0.43 271	0.38 304	1.25 339	0.47 308	1.42 311	1.54 315	0.21 289	0.17 215	110.85 449	0.46 311	1.00 364	0.84 335

ASD4																								18.37 444

Low-res two-view benchmark