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

onlyftn100k	0.08 4	0.07 14	0.04 3	0.04 3	0.07 66	0.05 7	0.03 7	0.06 13	0.05 9	0.08 73	0.04 19	0.09 17	0.04 5	0.06 43	0.37 49	0.22 32	0.11 52	0.08 19	0.09 6	0.06 5	0.12 41	0.09 12	0.06 73	0.03 3	0.06 3	0.07 9	0.11 17	0.06 8

vfmstereo	0.07 3	0.05 3	0.05 11	0.05 11	0.03 3	0.04 3	0.03 7	0.05 3	0.04 3	0.06 33	0.03 6	0.09 17	0.03 3	0.04 3	0.39 54	0.18 13	0.10 38	0.07 10	0.07 3	0.05 3	0.14 53	0.07 3	0.06 73	0.03 3	0.06 3	0.05 3	0.09 10	0.05 3

vfm_20000	0.11 43	0.07 14	0.08 53	0.05 11	0.03 3	0.05 7	0.04 42	0.05 3	0.04 3	0.07 57	0.05 35	0.10 30	0.24 230	0.04 3	0.69 135	0.22 32	0.10 38	0.07 10	0.11 31	0.10 80	0.14 53	0.09 12	0.06 73	0.03 3	0.07 5	0.07 9	0.11 17	0.07 19

derf	0.08 4	0.06 4	0.06 20	0.04 3	0.04 7	0.05 7	0.08 136	0.05 3	0.05 9	0.04 4	0.06 50	0.08 4	0.08 87	0.05 20	0.31 27	0.18 13	0.07 3	0.06 5	0.09 6	0.08 53	0.09 5	0.10 17	0.04 25	0.04 9	0.07 5	0.06 4	0.08 5	0.05 3

qqai	0.08 4	0.07 14	0.07 28	0.05 11	0.04 7	0.06 27	0.03 7	0.05 3	0.05 9	0.04 4	0.07 64	0.08 4	0.08 87	0.04 3	0.29 15	0.28 66	0.08 8	0.06 5	0.11 31	0.09 69	0.10 13	0.11 30	0.04 25	0.04 9	0.07 5	0.07 9	0.08 5	0.06 8

quiztm	0.08 4	0.07 14	0.06 20	0.04 3	0.03 3	0.09 78	0.03 7	0.06 13	0.05 9	0.04 4	0.04 19	0.09 17	0.05 25	0.06 43	0.28 13	0.29 77	0.08 8	0.05 3	0.09 6	0.09 69	0.10 13	0.08 5	0.04 25	0.04 9	0.07 5	0.06 4	0.12 42	0.06 8

NLCSM	0.17 98	0.06 4	0.04 3	0.05 11	0.04 7	0.06 27	0.04 42	0.09 82	0.98 410	0.05 17	0.52 328	0.08 4	1.58 400	0.05 20	0.23 8	0.11 3	0.07 3	0.05 3	0.08 4	0.05 3	0.08 3	0.07 3	0.04 25	0.04 9	0.07 5	0.07 9	0.08 5	0.05 3

MLG-Stereo_test1	0.11 43	0.06 4	0.04 3	0.04 3	0.05 25	0.36 325	0.03 7	0.06 13	0.06 20	0.07 57	0.04 19	0.09 17	0.05 25	0.06 43	0.38 51	0.33 108	0.12 71	0.09 45	0.13 54	0.06 5	0.17 81	0.18 83	0.03 3	0.03 3	0.07 5	0.07 9	0.12 42	0.07 19

MLG-Stereo	0.10 27	0.07 14	0.04 3	0.04 3	0.05 25	0.28 276	0.02 3	0.06 13	0.06 20	0.07 57	0.03 6	0.09 17	0.05 25	0.06 43	0.38 51	0.35 125	0.11 52	0.09 45	0.12 42	0.06 5	0.16 73	0.15 68	0.03 3	0.03 3	0.07 5	0.06 4	0.11 17	0.07 19

MM-Stereo_test3	0.09 17	0.08 45	0.04 3	0.06 31	0.04 7	0.05 7	0.03 7	0.10 91	0.07 43	0.07 57	0.04 19	0.09 17	0.04 5	0.04 3	0.23 8	0.30 86	0.12 71	0.07 10	0.12 42	0.20 166	0.11 28	0.11 30	0.05 50	0.04 9	0.07 5	0.08 21	0.16 97	0.07 19

AIO-test1	0.11 43	0.06 4	0.06 20	0.04 3	0.07 66	0.08 67	0.03 7	0.09 82	0.08 65	0.08 73	0.07 64	0.10 30	0.05 25	0.06 43	0.42 58	0.22 32	0.10 38	0.08 19	0.11 31	0.20 166	0.11 28	0.47 147	0.04 25	0.04 9	0.07 5	0.07 9	0.07 4	0.06 8

Pointernet	0.09 17	0.06 4	0.06 20	0.04 3	0.03 3	0.07 54	0.31 313	0.06 13	0.04 3	0.05 17	0.06 50	0.08 4	0.04 5	0.04 3	0.25 12	0.33 108	0.09 24	0.06 5	0.09 6	0.16 136	0.09 5	0.09 12	0.03 3	0.04 9	0.07 5	0.06 4	0.13 65	0.08 48

17500	0.12 56	0.07 14	0.09 73	0.05 11	0.04 7	0.05 7	0.06 106	0.06 13	0.05 9	0.09 85	0.04 19	0.12 52	0.24 230	0.07 64	0.70 137	0.25 48	0.13 82	0.08 19	0.10 17	0.06 5	0.22 105	0.12 40	0.07 96	0.04 9	0.08 15	0.08 21	0.11 17	0.08 48

25000	0.10 27	0.07 14	0.09 73	0.05 11	0.05 25	0.05 7	0.06 106	0.06 13	0.05 9	0.06 33	0.05 35	0.11 46	0.05 25	0.06 43	0.70 137	0.22 32	0.11 52	0.08 19	0.11 31	0.06 5	0.16 73	0.12 40	0.07 96	0.04 9	0.08 15	0.08 21	0.10 12	0.07 19

15000	0.10 27	0.08 45	0.09 73	0.06 31	0.04 7	0.05 7	0.03 7	0.05 3	0.05 9	0.08 73	0.04 19	0.12 52	0.15 152	0.05 20	0.57 86	0.22 32	0.12 71	0.08 19	0.09 6	0.06 5	0.14 53	0.18 83	0.08 113	0.04 9	0.08 15	0.07 9	0.11 17	0.07 19

20000	0.10 27	0.07 14	0.09 73	0.05 11	0.04 7	0.06 27	0.04 42	0.05 3	0.04 3	0.06 33	0.05 35	0.12 52	0.24 230	0.05 20	0.46 66	0.23 41	0.11 52	0.09 45	0.09 6	0.06 5	0.16 73	0.11 30	0.07 96	0.03 3	0.08 15	0.07 9	0.11 17	0.07 19

tt8	0.09 17	0.07 14	0.08 53	0.06 31	0.05 25	0.05 7	0.03 7	0.06 13	0.06 20	0.04 4	0.03 6	0.08 4	0.04 5	0.04 3	0.29 15	0.33 108	0.08 8	0.08 19	0.10 17	0.06 5	0.10 13	0.13 51	0.03 3	0.04 9	0.08 15	0.09 41	0.12 42	0.08 48

tt9	0.08 4	0.07 14	0.07 28	0.07 67	0.04 7	0.05 7	0.04 42	0.07 41	0.06 20	0.04 4	0.04 19	0.08 4	0.04 5	0.04 3	0.21 4	0.15 9	0.07 3	0.08 19	0.10 17	0.06 5	0.09 5	0.12 40	0.03 3	0.04 9	0.08 15	0.09 41	0.12 42	0.08 48

TYNG	0.08 4	0.07 14	0.07 28	0.06 31	0.04 7	0.05 7	0.03 7	0.07 41	0.06 20	0.04 4	0.04 19	0.08 4	0.04 5	0.04 3	0.21 4	0.29 77	0.07 3	0.08 19	0.10 17	0.06 5	0.09 5	0.12 40	0.03 3	0.04 9	0.08 15	0.09 41	0.11 17	0.07 19

GFORCE	0.08 4	0.06 4	0.07 28	0.06 31	0.07 66	0.05 7	0.03 7	0.06 13	0.06 20	0.04 4	0.03 6	0.13 66	0.04 5	0.05 20	0.30 19	0.30 86	0.08 8	0.08 19	0.10 17	0.06 5	0.10 13	0.10 17	0.03 3	0.04 9	0.08 15	0.08 21	0.11 17	0.07 19

F8.5	0.09 17	0.06 4	0.07 28	0.06 31	0.07 66	0.05 7	0.03 7	0.06 13	0.06 20	0.04 4	0.03 6	0.13 66	0.04 5	0.05 20	0.30 19	0.30 86	0.08 8	0.08 19	0.10 17	0.06 5	0.10 13	0.11 30	0.03 3	0.04 9	0.08 15	0.08 21	0.11 17	0.07 19

FORCE_9	0.08 4	0.06 4	0.07 28	0.06 31	0.07 66	0.05 7	0.03 7	0.06 13	0.06 20	0.04 4	0.03 6	0.13 66	0.04 5	0.05 20	0.30 19	0.30 86	0.08 8	0.08 19	0.10 17	0.06 5	0.10 13	0.10 17	0.03 3	0.04 9	0.08 15	0.08 21	0.11 17	0.07 19

FORCE_8	0.09 17	0.07 14	0.07 28	0.06 31	0.07 66	0.05 7	0.03 7	0.06 13	0.06 20	0.04 4	0.03 6	0.13 66	0.04 5	0.05 20	0.32 35	0.30 86	0.08 8	0.08 19	0.10 17	0.06 5	0.10 13	0.10 17	0.03 3	0.04 9	0.08 15	0.08 21	0.11 17	0.07 19

F7	0.09 17	0.07 14	0.07 28	0.06 31	0.06 47	0.05 7	0.03 7	0.07 41	0.06 20	0.06 33	0.03 6	0.12 52	0.05 25	0.05 20	0.32 35	0.33 108	0.08 8	0.08 19	0.10 17	0.07 31	0.10 13	0.10 17	0.04 25	0.04 9	0.08 15	0.09 41	0.12 42	0.07 19

LACA2	0.08 4	0.06 4	0.07 28	0.06 31	0.05 25	0.06 27	0.03 7	0.05 3	0.08 65	0.07 57	0.02 3	0.11 46	0.04 5	0.04 3	0.31 27	0.34 120	0.07 3	0.08 19	0.10 17	0.06 5	0.08 3	0.09 12	0.03 3	0.04 9	0.08 15	0.07 9	0.08 5	0.06 8

WQFJA1	0.20 111	0.07 14	0.05 11	0.06 31	0.05 25	0.07 54	0.05 83	0.08 59	1.05 412	0.05 17	0.67 351	0.09 17	1.81 408	0.07 64	0.23 8	0.14 5	0.09 24	0.07 10	0.09 6	0.07 31	0.14 53	0.08 5	0.06 73	0.05 40	0.08 15	0.08 21	0.11 17	0.08 48

WQFJX1	0.19 106	0.07 14	0.04 3	0.05 11	0.04 7	0.05 7	0.04 42	0.08 59	1.04 411	0.05 17	0.56 333	0.08 4	1.68 404	0.04 3	0.18 3	0.13 4	0.08 8	0.06 5	0.08 4	0.06 5	0.11 28	0.08 5	0.06 73	0.05 40	0.08 15	0.08 21	0.11 17	0.06 8

WQFJX	0.20 111	0.07 14	0.05 11	0.05 11	0.05 25	0.07 54	0.05 83	0.06 13	1.06 415	0.05 17	0.59 339	0.08 4	1.70 405	0.04 3	0.31 27	0.14 5	0.08 8	0.07 10	0.09 6	0.07 31	0.09 5	0.08 5	0.06 73	0.05 40	0.08 15	0.09 41	0.11 17	0.08 48

NLMM	0.20 111	0.07 14	0.05 11	0.06 31	0.05 25	0.07 54	0.05 83	0.08 59	1.05 412	0.05 17	0.67 351	0.09 17	1.81 408	0.07 64	0.23 8	0.14 5	0.09 24	0.07 10	0.09 6	0.07 31	0.14 53	0.08 5	0.06 73	0.05 40	0.08 15	0.08 21	0.11 17	0.08 48

111111	0.13 66	0.08 45	0.06 20	0.06 31	0.07 66	0.10 86	0.03 7	0.06 13	0.07 43	0.03 3	0.06 50	0.14 85	0.06 54	0.10 103	0.50 73	0.25 48	0.11 52	0.09 45	0.15 79	0.07 31	0.37 152	0.60 171	0.05 50	0.05 40	0.08 15	0.08 21	0.09 10	0.05 3

LG-Stereo	0.13 66	0.07 14	0.05 11	0.06 31	0.06 47	0.21 223	0.03 7	0.09 82	0.08 65	0.09 85	0.32 281	0.16 96	0.05 25	0.06 43	0.67 125	0.31 95	0.11 52	0.09 45	0.18 92	0.08 53	0.14 53	0.12 40	0.03 3	0.04 9	0.08 15	0.12 98	0.11 17	0.07 19

MM-Stereo_test1	0.11 43	0.11 84	0.07 28	0.06 31	0.04 7	0.05 7	0.02 3	0.08 59	0.06 20	0.07 57	0.03 6	0.10 30	0.04 5	0.04 3	0.39 54	0.25 48	0.12 71	0.08 19	0.13 54	0.21 182	0.13 48	0.15 68	0.05 50	0.04 9	0.08 15	0.34 281	0.13 65	0.07 19

GREAT-IGEV	0.17 98	0.09 59	0.08 53	0.05 11	0.04 7	0.24 249	0.03 7	0.08 59	0.10 100	0.06 33	0.06 50	0.15 93	0.05 25	0.06 43	0.84 208	0.30 86	0.12 71	0.09 45	0.13 54	0.12 99	0.11 28	1.21 276	0.06 73	0.12 148	0.08 15	0.08 21	0.17 105	0.06 8
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 85	0.10 73	0.06 20	0.07 67	0.07 66	0.09 78	0.03 7	0.07 41	0.07 43	0.06 33	0.09 91	0.15 93	0.07 72	0.14 134	0.48 70	0.26 55	0.11 52	0.10 65	0.17 85	0.09 69	0.15 65	1.09 251	0.05 50	0.05 40	0.08 15	0.09 41	0.18 112	0.08 48

AIO-Stereo	0.11 43	0.09 59	0.09 73	0.08 88	0.06 47	0.12 123	0.03 7	0.05 3	0.05 9	0.05 17	0.06 50	0.12 52	0.05 25	0.05 20	0.46 66	0.34 120	0.22 129	0.10 65	0.21 108	0.12 99	0.13 48	0.12 40	0.04 25	0.05 40	0.08 15	0.10 63	0.13 65	0.06 8

123456	0.12 56	0.08 45	0.07 28	0.05 11	0.05 25	0.06 27	0.03 7	0.05 3	0.05 9	0.07 57	0.06 50	0.10 30	0.18 180	0.07 64	0.78 173	0.26 55	0.12 71	0.08 19	0.12 42	0.06 5	0.19 93	0.12 40	0.06 73	0.04 9	0.09 38	0.08 21	0.10 12	0.08 48

test12345	0.13 66	0.10 73	0.08 53	0.05 11	0.04 7	0.05 7	0.03 7	0.06 13	0.05 9	0.08 73	0.04 19	0.13 66	0.22 215	0.08 80	0.79 178	0.29 77	0.16 99	0.11 80	0.12 42	0.06 5	0.36 151	0.13 51	0.07 96	0.05 40	0.09 38	0.08 21	0.12 42	0.07 19

AROF3	0.50 295	1.23 418	0.12 132	1.89 421	0.40 371	1.54 414	0.50 363	0.43 334	0.08 65	0.76 409	0.13 134	0.79 370	0.07 72	0.81 402	0.39 54	0.15 9	0.76 386	0.15 114	1.41 381	0.15 129	0.38 154	0.19 89	0.80 415	0.04 9	0.09 38	0.07 9	0.10 12	0.07 19

tt7	0.08 4	0.07 14	0.08 53	0.07 67	0.05 25	0.06 27	0.04 42	0.07 41	0.06 20	0.04 4	0.06 50	0.09 17	0.04 5	0.05 20	0.30 19	0.18 13	0.08 8	0.08 19	0.09 6	0.06 5	0.10 13	0.12 40	0.04 25	0.05 40	0.09 38	0.09 41	0.12 42	0.09 65

F4.4	0.10 27	0.08 45	0.09 73	0.07 67	0.11 119	0.07 54	0.04 42	0.08 59	0.07 43	0.05 17	0.06 50	0.14 85	0.05 25	0.07 64	0.44 62	0.20 19	0.10 38	0.10 65	0.14 66	0.08 53	0.12 41	0.10 17	0.05 50	0.06 72	0.09 38	0.10 63	0.14 80	0.13 106

FORCE_5	0.10 27	0.08 45	0.09 73	0.06 31	0.07 66	0.06 27	0.03 7	0.06 13	0.07 43	0.06 33	0.05 35	0.17 104	0.04 5	0.06 43	0.35 42	0.31 95	0.09 24	0.09 45	0.14 66	0.07 31	0.12 41	0.10 17	0.04 25	0.05 40	0.09 38	0.09 41	0.12 42	0.10 75

FORCE_6	0.10 27	0.07 14	0.07 28	0.07 67	0.05 25	0.06 27	0.03 7	0.08 59	0.08 65	0.04 4	0.04 19	0.14 85	0.06 54	0.05 20	0.31 27	0.32 104	0.09 24	0.09 45	0.11 31	0.07 31	0.14 53	0.22 101	0.04 25	0.05 40	0.09 38	0.08 21	0.14 80	0.08 48

over-6	0.09 17	0.08 45	0.08 53	0.08 88	0.05 25	0.06 27	0.04 42	0.07 41	0.09 80	0.06 33	0.08 79	0.17 104	0.05 25	0.06 43	0.31 27	0.20 19	0.09 24	0.09 45	0.14 66	0.06 5	0.10 13	0.10 17	0.04 25	0.05 40	0.09 38	0.10 63	0.12 42	0.10 75

over v1	0.09 17	0.07 14	0.07 28	0.07 67	0.05 25	0.06 27	0.04 42	0.06 13	0.06 20	0.05 17	0.06 50	0.13 66	0.05 25	0.05 20	0.30 19	0.20 19	0.08 8	0.08 19	0.11 31	0.06 5	0.09 5	0.10 17	0.03 3	0.05 40	0.09 38	0.10 63	0.11 17	0.08 48

over-8	0.08 4	0.07 14	0.07 28	0.06 31	0.04 7	0.06 27	0.04 42	0.06 13	0.07 43	0.05 17	0.05 35	0.11 46	0.04 5	0.05 20	0.30 19	0.19 17	0.08 8	0.08 19	0.10 17	0.06 5	0.09 5	0.10 17	0.03 3	0.04 9	0.09 38	0.09 41	0.11 17	0.09 65

over-9	0.08 4	0.07 14	0.07 28	0.06 31	0.04 7	0.06 27	0.03 7	0.06 13	0.07 43	0.05 17	0.05 35	0.12 52	0.04 5	0.05 20	0.30 19	0.28 66	0.08 8	0.08 19	0.10 17	0.06 5	0.09 5	0.10 17	0.03 3	0.04 9	0.09 38	0.09 41	0.11 17	0.09 65

DispViT+	0.12 56	0.09 59	0.09 73	0.10 112	0.09 100	0.07 54	0.05 83	0.08 59	0.10 100	0.09 85	0.09 91	0.11 46	0.07 72	0.07 64	0.44 62	0.28 66	0.09 24	0.11 80	0.12 42	0.09 69	0.11 28	0.14 61	0.05 50	0.09 115	0.09 38	0.15 123	0.12 42	0.13 106

NLSM3	0.08 4	0.07 14	0.06 20	0.06 31	0.05 25	0.05 7	0.04 42	0.08 59	0.09 80	0.06 33	0.09 91	0.08 4	0.07 72	0.06 43	0.21 4	0.14 5	0.10 38	0.09 45	0.10 17	0.07 31	0.11 28	0.08 5	0.05 50	0.05 40	0.09 38	0.11 85	0.12 42	0.09 65

NLSM1	0.22 121	0.07 14	0.05 11	0.06 31	0.06 47	0.08 67	0.05 83	0.10 91	1.10 419	0.05 17	0.67 351	0.10 30	1.75 406	0.05 20	0.32 35	0.25 48	0.09 24	0.07 10	0.10 17	0.07 31	0.11 28	0.11 30	0.06 73	0.05 40	0.09 38	0.09 41	0.12 42	0.07 19

BridgeDepth	0.09 17	0.08 45	0.07 28	0.06 31	0.06 47	0.06 27	0.03 7	0.06 13	0.06 20	0.05 17	0.03 6	0.13 66	0.04 5	0.05 20	0.29 15	0.34 120	0.08 8	0.08 19	0.12 42	0.06 5	0.10 13	0.10 17	0.03 3	0.04 9	0.09 38	0.09 41	0.11 17	0.07 19
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 98	0.13 101	0.08 53	0.07 67	0.05 25	0.06 27	0.03 7	0.08 59	0.06 20	0.09 85	0.04 19	0.11 46	0.05 25	0.05 20	0.50 73	0.40 162	0.12 71	0.10 65	0.13 54	0.27 218	0.18 88	0.64 180	0.06 73	0.05 40	0.09 38	0.84 381	0.11 17	0.08 48

AIO-test2	0.10 27	0.06 4	0.04 3	0.04 3	0.08 92	0.08 67	0.05 83	0.06 13	0.07 43	0.05 17	0.08 79	0.10 30	0.05 25	0.04 3	0.58 93	0.15 9	0.09 24	0.07 10	0.09 6	0.13 112	0.11 28	0.19 89	0.03 3	0.08 105	0.09 38	0.07 9	0.06 3	0.06 8

RSM	0.11 43	0.09 59	0.09 73	0.07 67	0.06 47	0.14 144	0.03 7	0.05 3	0.05 9	0.05 17	0.07 64	0.13 66	0.06 54	0.04 3	0.51 76	0.26 55	0.10 38	0.10 65	0.14 66	0.11 87	0.17 81	0.13 51	0.04 25	0.06 72	0.09 38	0.11 85	0.13 65	0.07 19

MoCha-V2	0.15 85	0.09 59	0.09 73	0.06 31	0.07 66	0.16 166	0.04 42	0.07 41	0.04 3	0.06 33	0.08 79	0.12 52	0.16 158	0.05 20	0.79 178	0.24 45	0.11 52	0.09 45	0.13 54	0.21 182	0.16 73	0.76 199	0.04 25	0.05 40	0.09 38	0.09 41	0.08 5	0.05 3

tt5	0.10 27	0.09 59	0.09 73	0.07 67	0.06 47	0.07 54	0.04 42	0.09 82	0.08 65	0.07 57	0.05 35	0.09 17	0.04 5	0.06 43	0.31 27	0.21 27	0.11 52	0.10 65	0.11 31	0.07 31	0.10 13	0.15 68	0.05 50	0.06 72	0.10 57	0.11 85	0.13 65	0.10 75

CR-Stereo	0.11 43	0.10 73	0.08 53	0.07 67	0.07 66	0.07 54	0.04 42	0.08 59	0.09 80	0.06 33	0.07 64	0.09 17	0.06 54	0.08 80	0.49 71	0.28 66	0.10 38	0.11 80	0.14 66	0.08 53	0.13 48	0.13 51	0.03 3	0.05 40	0.10 57	0.10 63	0.12 42	0.11 92

FORCE_4.7	0.10 27	0.08 45	0.09 73	0.08 88	0.10 111	0.07 54	0.04 42	0.08 59	0.08 65	0.06 33	0.06 50	0.21 128	0.05 25	0.06 43	0.35 42	0.20 19	0.13 82	0.11 80	0.13 54	0.07 31	0.15 65	0.11 30	0.04 25	0.06 72	0.10 57	0.09 41	0.13 65	0.10 75

FORCE_4.6	0.10 27	0.09 59	0.08 53	0.06 31	0.09 100	0.06 27	0.03 7	0.06 13	0.07 43	0.06 33	0.04 19	0.17 104	0.06 54	0.07 64	0.36 46	0.33 108	0.10 38	0.10 65	0.11 31	0.07 31	0.11 28	0.13 51	0.05 50	0.05 40	0.10 57	0.10 63	0.14 80	0.10 75

F5.5	0.11 43	0.07 14	0.08 53	0.06 31	0.06 47	0.06 27	0.03 7	0.07 41	0.08 65	0.06 33	0.04 19	0.14 85	0.05 25	0.06 43	0.35 42	0.57 256	0.09 24	0.09 45	0.14 66	0.07 31	0.11 28	0.11 30	0.05 50	0.05 40	0.10 57	0.09 41	0.12 42	0.10 75

FORCE_4.5	0.10 27	0.07 14	0.08 53	0.06 31	0.09 100	0.06 27	0.04 42	0.08 59	0.07 43	0.07 57	0.06 50	0.12 52	0.05 25	0.06 43	0.41 57	0.28 66	0.09 24	0.09 45	0.12 42	0.07 31	0.17 81	0.11 30	0.04 25	0.05 40	0.10 57	0.11 85	0.13 65	0.10 75

SCION-MonSter(vits)	0.13 66	0.14 109	0.10 101	0.15 175	0.15 183	0.12 123	0.18 271	0.06 13	0.07 43	0.07 57	0.07 64	0.09 17	0.06 54	0.08 80	0.70 137	0.20 19	0.11 52	0.09 45	0.12 42	0.07 31	0.12 41	0.13 51	0.05 50	0.04 9	0.10 57	0.10 63	0.12 42	0.11 92

LACA_dic	0.11 43	0.10 73	0.08 53	0.07 67	0.07 66	0.07 54	0.04 42	0.07 41	0.09 80	0.24 140	0.05 35	0.10 30	0.07 72	0.07 64	0.33 38	0.36 134	0.10 38	0.11 80	0.13 54	0.08 53	0.11 28	0.13 51	0.03 3	0.06 72	0.10 57	0.10 63	0.13 65	0.11 92

GREATEN-IGEV_RVC	0.13 66	0.09 59	0.08 53	0.05 11	0.06 47	0.06 27	0.04 42	0.09 82	0.09 80	0.07 57	0.07 64	0.14 85	0.05 25	0.08 80	0.92 240	0.28 66	0.11 52	0.10 65	0.18 92	0.08 53	0.14 53	0.25 107	0.06 73	0.06 72	0.10 57	0.10 63	0.16 97	0.10 75

testmc14	0.13 66	0.10 73	0.07 28	0.06 31	0.05 25	0.09 78	0.03 7	0.06 13	0.06 20	0.12 104	0.05 35	0.17 104	0.04 5	0.05 20	0.81 186	0.30 86	0.16 99	0.09 45	0.16 82	0.09 69	0.14 53	0.30 115	0.08 113	0.05 40	0.10 57	0.11 85	0.11 17	0.08 48

PointNet	0.11 43	0.09 59	0.09 73	0.06 31	0.05 25	0.08 67	0.16 255	0.11 98	0.07 43	0.07 57	0.08 79	0.10 30	0.07 72	0.08 80	0.22 7	0.18 13	0.09 24	0.06 5	0.17 85	0.14 123	0.16 73	0.18 83	0.07 96	0.06 72	0.10 57	0.20 181	0.19 122	0.09 65

TS12	0.11 43	0.10 73	0.08 53	0.07 67	0.07 66	0.07 54	0.04 42	0.07 41	0.09 80	0.24 140	0.05 35	0.10 30	0.07 72	0.07 64	0.33 38	0.36 134	0.10 38	0.11 80	0.13 54	0.08 53	0.11 28	0.13 51	0.03 3	0.06 72	0.10 57	0.10 63	0.13 65	0.11 92

LACA1	0.10 27	0.09 59	0.08 53	0.06 31	0.08 92	0.06 27	0.04 42	0.06 13	0.10 100	0.06 33	0.05 35	0.10 30	0.07 72	0.08 80	0.36 46	0.39 155	0.09 24	0.11 80	0.11 31	0.07 31	0.11 28	0.11 30	0.04 25	0.05 40	0.10 57	0.10 63	0.12 42	0.10 75

NLMM1	0.21 115	0.08 45	0.05 11	0.05 11	0.05 25	0.06 27	0.04 42	0.08 59	1.15 421	0.06 33	0.58 337	0.10 30	1.76 407	0.06 43	0.36 46	0.21 27	0.08 8	0.08 19	0.11 31	0.07 31	0.16 73	0.10 17	0.06 73	0.06 72	0.10 57	0.09 41	0.13 65	0.07 19

MonStereo	0.11 43	0.08 45	0.07 28	0.06 31	0.06 47	0.05 7	0.04 42	0.06 13	0.07 43	0.07 57	0.07 64	0.09 17	0.06 54	0.08 80	0.70 137	0.20 19	0.11 52	0.09 45	0.12 42	0.07 31	0.12 41	0.13 51	0.05 50	0.04 9	0.10 57	0.10 63	0.12 42	0.11 92

AdaDepth	0.14 76	0.11 84	0.07 28	0.07 67	0.08 92	0.17 179	0.05 83	0.08 59	0.08 65	0.06 33	0.08 79	0.10 30	0.06 54	0.11 109	0.57 86	0.37 143	0.14 88	0.12 95	0.22 111	0.17 140	0.15 65	0.21 95	0.04 25	0.06 72	0.10 57	0.11 85	0.17 105	0.11 92

GASTEREO	0.18 101	0.09 59	0.09 73	0.08 88	0.05 25	0.30 287	0.04 42	0.07 41	0.08 65	0.10 94	0.05 35	0.13 66	0.08 87	0.08 80	0.70 137	0.36 134	0.13 82	0.10 65	0.14 66	0.11 87	0.14 53	1.06 247	0.12 176	0.06 72	0.10 57	0.29 252	0.15 89	0.07 19

MSCF	0.18 101	0.09 59	0.09 73	0.08 88	0.06 47	0.30 287	0.03 7	0.07 41	0.09 80	0.10 94	0.05 35	0.13 66	0.08 87	0.09 96	0.72 148	0.35 125	0.13 82	0.10 65	0.14 66	0.12 99	0.14 53	1.03 241	0.11 158	0.06 72	0.10 57	0.36 293	0.14 80	0.07 19

MLG-Stereo_test2	0.14 76	0.12 91	0.06 20	0.05 11	0.06 47	0.31 291	0.03 7	0.09 82	0.07 43	0.09 85	0.22 216	0.12 52	0.05 25	0.07 64	0.60 97	0.39 155	0.15 94	0.13 99	0.21 108	0.10 80	0.21 103	0.21 95	0.05 50	0.04 9	0.10 57	0.08 21	0.15 89	0.10 75

GIP-stereo	0.15 85	0.12 91	0.09 73	0.07 67	0.06 47	0.23 240	0.10 166	0.07 41	0.06 20	0.08 73	0.09 91	0.11 46	0.05 25	0.13 123	0.60 97	0.26 55	0.13 82	0.11 80	0.19 95	0.31 243	0.17 81	0.60 171	0.05 50	0.06 72	0.10 57	0.12 98	0.16 97	0.07 19

Occ-G	0.15 85	0.13 101	0.10 101	0.09 104	0.08 92	0.12 123	0.04 42	0.08 59	0.06 20	0.05 17	0.10 100	0.10 30	0.06 54	0.06 43	0.49 71	0.31 95	0.13 82	0.13 99	0.84 304	0.09 69	0.21 103	0.20 93	0.06 73	0.07 92	0.10 57	0.08 21	0.18 112	0.09 65

AEACV	0.25 132	0.17 132	0.11 111	0.09 104	0.07 66	0.15 155	0.04 42	0.08 59	0.06 20	0.07 57	0.07 64	0.13 66	0.08 87	0.12 119	1.39 302	0.79 317	0.16 99	0.14 106	0.25 118	0.19 157	0.24 112	1.00 234	0.10 138	0.07 92	0.10 57	0.95 391	0.14 80	0.08 48

ProNet	0.10 27	0.07 14	0.09 73	0.06 31	0.04 7	0.10 86	0.32 318	0.07 41	0.04 3	0.04 4	0.11 113	0.07 3	0.03 3	0.20 214	0.33 38	0.21 27	0.11 52	0.08 19	0.11 31	0.07 31	0.10 13	0.08 5	0.08 113	0.05 40	0.10 57	0.06 4	0.10 12	0.06 8

CroCo-Stereo	0.12 56	0.07 14	0.04 3	0.05 11	0.05 25	0.04 3	0.02 3	0.08 59	0.06 20	0.06 33	0.02 3	0.10 30	0.06 54	0.07 64	0.85 218	0.38 149	0.11 52	0.09 45	0.16 82	0.06 5	0.22 105	0.18 83	0.04 25	0.05 40	0.10 57	0.09 41	0.11 17	0.07 19
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
AROF2	0.48 287	1.10 416	0.14 179	1.88 420	0.33 342	1.66 415	0.38 341	0.45 346	0.09 80	0.71 396	0.15 155	0.81 374	0.07 72	0.64 393	0.30 19	0.20 19	0.62 373	0.14 106	1.39 379	0.11 87	0.39 158	0.23 104	0.76 413	0.05 40	0.11 81	0.08 21	0.15 89	0.07 19

test_c	0.13 66	0.14 109	0.09 73	0.07 67	0.11 119	0.06 27	0.04 42	0.12 101	0.09 80	0.11 100	0.09 91	0.13 66	0.07 72	0.09 96	0.63 108	0.28 66	0.11 52	0.12 95	0.14 66	0.10 80	0.16 73	0.14 61	0.05 50	0.07 92	0.11 81	0.12 98	0.13 65	0.14 117

L4000	0.14 76	0.19 160	0.07 28	0.24 272	0.06 47	0.09 78	0.04 42	0.12 101	0.08 65	0.06 33	0.07 64	0.14 85	0.06 54	0.05 20	0.45 65	0.35 125	0.26 161	0.08 19	0.25 118	0.07 31	0.28 121	0.38 130	0.05 50	0.04 9	0.11 81	0.08 21	0.12 42	0.08 48

WiStereo	0.10 27	0.08 45	0.08 53	0.06 31	0.05 25	0.08 67	0.04 42	0.07 41	0.07 43	0.06 33	0.04 19	0.08 4	0.05 25	0.05 20	0.31 27	0.32 104	0.10 38	0.09 45	0.12 42	0.08 53	0.10 13	0.12 40	0.05 50	0.05 40	0.11 81	0.10 63	0.12 42	0.10 75

tt6	0.10 27	0.08 45	0.08 53	0.06 31	0.05 25	0.08 67	0.04 42	0.07 41	0.07 43	0.06 33	0.04 19	0.08 4	0.05 25	0.05 20	0.31 27	0.32 104	0.10 38	0.09 45	0.12 42	0.08 53	0.10 13	0.12 40	0.05 50	0.05 40	0.11 81	0.10 63	0.12 42	0.10 75

CR-RVC	0.12 56	0.12 91	0.09 73	0.06 31	0.09 100	0.06 27	0.05 83	0.07 41	0.10 100	0.07 57	0.07 64	0.10 30	0.07 72	0.08 80	0.46 66	0.33 108	0.11 52	0.12 95	0.19 95	0.09 69	0.15 65	0.15 68	0.04 25	0.07 92	0.11 81	0.12 98	0.15 89	0.14 117

FORCE_4	0.12 56	0.08 45	0.08 53	0.08 88	0.09 100	0.06 27	0.04 42	0.09 82	0.09 80	0.08 73	0.08 79	0.13 66	0.05 25	0.06 43	0.57 86	0.21 27	0.10 38	0.10 65	0.14 66	0.07 31	0.13 48	0.29 112	0.05 50	0.05 40	0.11 81	0.11 85	0.17 105	0.12 99

MCSU-Stereo	0.13 66	0.09 59	0.09 73	0.06 31	0.06 47	0.06 27	0.04 42	0.06 13	0.10 100	0.21 127	0.06 50	0.16 96	0.05 25	0.06 43	0.85 218	0.24 45	0.12 71	0.08 19	0.13 54	0.08 53	0.12 41	0.19 89	0.07 96	0.05 40	0.11 81	0.10 63	0.19 122	0.12 99

MLG-Stereo_test3	0.25 132	0.11 84	0.09 73	0.11 129	0.14 167	0.14 144	0.05 83	0.11 98	0.09 80	0.17 118	0.10 100	0.19 119	0.08 87	0.09 96	0.66 120	0.38 149	0.17 106	0.15 114	2.15 390	0.11 87	0.29 125	0.75 197	0.05 50	0.08 105	0.11 81	0.10 63	0.18 112	0.12 99

CoSv	0.09 17	0.11 84	0.07 28	0.05 11	0.04 7	0.09 78	0.04 42	0.08 59	0.06 20	0.06 33	0.03 6	0.08 4	0.04 5	0.04 3	0.29 15	0.30 86	0.11 52	0.07 10	0.13 54	0.06 5	0.12 41	0.09 12	0.03 3	0.04 9	0.11 81	0.07 9	0.10 12	0.06 8

RSM++	0.12 56	0.10 73	0.09 73	0.08 88	0.07 66	0.10 86	0.04 42	0.08 59	0.07 43	0.06 33	0.07 64	0.13 66	0.07 72	0.04 3	0.50 73	0.26 55	0.12 71	0.11 80	0.14 66	0.11 87	0.20 99	0.14 61	0.06 73	0.10 124	0.11 81	0.09 41	0.13 65	0.08 48

CroCo-Stereo Lap2	0.12 56	0.07 14	0.05 11	0.05 11	0.06 47	0.04 3	0.03 7	0.08 59	0.06 20	0.11 100	0.03 6	0.12 52	0.06 54	0.08 80	0.59 95	0.36 134	0.11 52	0.10 65	0.12 42	0.07 31	0.25 114	0.17 79	0.04 25	0.07 92	0.11 81	0.11 85	0.11 17	0.08 48

TDLM	0.13 66	0.14 109	0.13 156	0.10 112	0.12 134	0.11 105	0.10 166	0.14 111	0.10 100	0.09 85	0.16 170	0.17 104	0.10 105	0.09 96	0.28 13	0.19 17	0.15 94	0.14 106	0.13 54	0.10 80	0.15 65	0.11 30	0.09 126	0.10 124	0.11 81	0.10 63	0.15 89	0.15 124

valid	0.42 247	0.36 349	0.10 101	0.65 388	0.08 92	0.44 354	0.06 106	1.78 442	0.08 65	1.92 445	0.11 113	1.17 385	0.09 98	0.08 80	0.78 173	0.22 32	0.49 332	0.09 45	1.37 376	0.08 53	0.50 194	0.32 117	0.09 126	0.07 92	0.12 94	0.08 21	0.17 105	0.07 19

L500	0.16 90	0.18 146	0.07 28	0.09 104	0.06 47	0.11 105	0.04 42	0.10 91	0.09 80	0.06 33	0.09 91	0.13 66	0.06 54	0.07 64	0.89 236	0.73 304	0.14 88	0.15 114	0.22 111	0.08 53	0.18 88	0.17 79	0.07 96	0.05 40	0.12 94	0.09 41	0.14 80	0.10 75

tt3	0.11 43	0.10 73	0.10 101	0.07 67	0.07 66	0.07 54	0.05 83	0.09 82	0.09 80	0.10 94	0.06 50	0.10 30	0.05 25	0.06 43	0.37 49	0.22 32	0.12 71	0.10 65	0.19 95	0.09 69	0.15 65	0.15 68	0.07 96	0.06 72	0.12 94	0.11 85	0.15 89	0.13 106

tt4	0.12 56	0.12 91	0.09 73	0.10 112	0.07 66	0.08 67	0.06 106	0.10 91	0.08 65	0.24 140	0.07 64	0.13 66	0.05 25	0.06 43	0.34 41	0.20 19	0.10 38	0.10 65	0.14 66	0.08 53	0.13 48	0.14 61	0.06 73	0.07 92	0.12 94	0.13 111	0.16 97	0.12 99

LACA3	0.12 56	0.10 73	0.09 73	0.07 67	0.07 66	0.08 67	0.05 83	0.07 41	0.10 100	0.08 73	0.06 50	0.14 85	0.06 54	0.08 80	0.47 69	0.36 134	0.09 24	0.11 80	0.15 79	0.08 53	0.14 53	0.14 61	0.04 25	0.06 72	0.12 94	0.11 85	0.13 65	0.12 99

VIP-Stereo	0.14 76	0.11 84	0.11 111	0.08 88	0.06 47	0.08 67	0.04 42	0.11 98	0.08 65	0.09 85	0.12 124	0.20 124	0.06 54	0.07 64	0.69 135	0.40 162	0.18 109	0.13 99	0.18 92	0.17 140	0.19 93	0.13 51	0.06 73	0.08 105	0.12 94	0.10 63	0.13 65	0.14 117

DEFOM-Stereo	0.14 76	0.12 91	0.09 73	0.08 88	0.08 92	0.11 105	0.04 42	0.10 91	0.07 43	0.08 73	0.10 100	0.12 52	0.06 54	0.07 64	0.51 76	0.29 77	0.17 106	0.14 106	0.17 85	0.10 80	0.32 134	0.16 76	0.08 113	0.07 92	0.12 94	0.13 111	0.25 163	0.13 106

anonymousdsp	0.23 124	0.12 91	0.11 111	0.12 139	0.10 111	0.12 123	0.06 106	0.16 116	0.09 80	0.15 111	0.79 366	0.15 93	0.07 72	0.10 103	0.84 208	0.30 86	0.18 109	0.14 106	0.22 111	0.24 210	0.25 114	1.12 259	0.17 275	0.09 115	0.12 94	0.09 41	0.23 151	0.10 75

L400	0.16 90	0.19 160	0.07 28	0.09 104	0.07 66	0.10 86	0.04 42	0.12 101	0.08 65	0.08 73	0.08 79	0.16 96	0.07 72	0.07 64	0.90 237	0.64 279	0.14 88	0.11 80	0.26 128	0.08 53	0.17 81	0.15 68	0.07 96	0.06 72	0.13 102	0.10 63	0.14 80	0.10 75

GIO	0.19 106	0.13 101	0.23 292	0.08 88	0.15 183	0.14 144	0.13 220	0.18 125	0.12 126	0.10 94	0.11 113	0.12 52	0.08 87	0.10 103	0.67 125	0.35 125	0.19 117	0.22 184	0.20 102	0.11 87	0.18 88	0.67 184	0.10 138	0.10 124	0.13 102	0.12 98	0.18 112	0.13 106

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 106	0.15 115	0.11 111	0.11 129	0.12 134	0.09 78	0.06 106	0.15 114	0.12 126	0.22 130	0.12 124	0.17 104	0.10 105	0.20 214	0.96 249	0.37 143	0.18 109	0.13 99	0.39 183	0.10 80	0.24 112	0.21 95	0.06 73	0.08 105	0.13 102	0.14 117	0.21 139	0.16 133

BridgeDepth_RVC	0.14 76	0.13 101	0.10 101	0.08 88	0.09 100	0.08 67	0.05 83	0.12 101	0.12 126	0.10 94	0.08 79	0.12 52	0.08 87	0.08 80	0.57 86	0.33 108	0.11 52	0.12 95	0.19 95	0.11 87	0.15 65	0.14 61	0.06 73	0.07 92	0.13 102	0.17 141	0.15 89	0.17 146
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-G_1	0.23 124	0.15 115	0.11 111	0.12 139	0.15 183	0.24 249	0.06 106	0.13 107	0.09 80	0.11 100	0.18 177	0.17 104	0.11 116	0.15 147	0.70 137	0.44 184	0.21 125	0.19 153	0.26 128	0.17 140	0.32 134	1.48 325	0.06 73	0.09 115	0.13 102	0.12 98	0.18 112	0.16 133

LG-G	0.23 124	0.15 115	0.11 111	0.12 139	0.15 183	0.24 249	0.06 106	0.13 107	0.09 80	0.11 100	0.18 177	0.17 104	0.11 116	0.15 147	0.70 137	0.44 184	0.21 125	0.19 153	0.26 128	0.17 140	0.32 134	1.48 325	0.06 73	0.09 115	0.13 102	0.12 98	0.18 112	0.16 133

RAStereo	0.16 90	0.12 91	0.08 53	0.06 31	0.08 92	0.06 27	0.04 42	0.10 91	0.07 43	0.20 126	0.04 19	0.14 85	0.06 54	0.09 96	0.96 249	0.35 125	0.18 109	0.13 99	0.20 102	0.08 53	0.46 178	0.23 104	0.05 50	0.06 72	0.13 102	0.11 85	0.12 42	0.11 92

U	0.14 76	0.09 59	0.05 11	0.05 11	0.06 47	0.04 3	0.02 3	0.09 82	0.06 20	0.09 85	0.02 3	0.12 52	0.10 105	0.07 64	0.77 172	0.44 184	0.15 94	0.11 80	0.15 79	0.09 69	0.27 120	0.26 110	0.03 3	0.06 72	0.13 102	0.10 63	0.11 17	0.09 65

IGEV-Stereo+	0.31 169	0.72 403	0.08 53	0.12 139	0.10 111	0.34 313	0.04 42	0.20 133	0.12 126	0.30 191	0.59 339	0.21 128	0.38 323	0.13 123	0.64 114	0.51 231	0.19 117	0.19 153	0.30 143	0.34 255	0.51 199	0.56 157	0.13 203	0.07 92	0.13 102	1.20 404	0.14 80	0.12 99

HCRNet	0.34 188	0.24 250	0.13 156	0.26 290	0.11 119	0.18 192	0.13 220	0.20 133	0.09 80	0.54 346	0.20 203	0.29 180	0.10 105	0.13 123	3.96 385	0.29 77	0.21 125	0.15 114	0.25 118	0.13 112	0.25 114	0.40 132	0.13 203	0.10 124	0.13 102	0.14 117	0.36 219	0.15 124

delet	0.15 85	0.14 109	0.12 132	0.12 139	0.12 134	0.13 131	0.09 151	0.12 101	0.09 80	0.15 111	0.11 113	0.16 96	0.09 98	0.11 109	0.57 86	0.23 41	0.16 99	0.13 99	0.13 54	0.12 99	0.17 81	0.29 112	0.09 126	0.10 124	0.13 102	0.12 98	0.20 131	0.13 106

LGtest1	0.21 115	0.15 115	0.12 132	0.10 112	0.14 167	0.35 318	0.05 83	0.14 111	0.13 138	0.12 104	0.34 291	0.16 96	0.13 138	0.10 103	0.74 152	0.48 212	0.23 134	0.23 197	0.25 118	0.20 166	0.29 125	0.44 136	0.08 113	0.10 124	0.14 113	0.12 98	0.18 112	0.15 124

SGD-Stereo	0.37 216	0.13 101	0.10 101	0.09 104	0.09 100	0.11 105	0.05 83	0.13 107	0.12 126	0.14 109	0.08 79	0.28 169	0.15 152	0.10 103	4.91 396	0.59 265	0.29 194	0.18 144	0.37 178	0.33 248	0.47 185	0.33 122	0.10 138	0.09 115	0.14 113	0.16 132	0.22 146	0.19 157

AIO_rvc	0.34 188	0.17 132	0.12 132	0.10 112	0.09 100	0.38 332	0.11 176	0.17 119	0.11 114	0.15 111	0.07 64	0.17 104	0.10 105	0.14 134	1.81 318	1.13 367	0.16 99	0.45 352	0.34 162	0.11 87	0.26 117	2.17 415	0.17 275	0.07 92	0.14 113	0.16 132	0.16 97	0.10 75

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 141	0.18 146	0.11 111	0.12 139	0.11 119	0.35 318	0.05 83	0.23 145	0.14 151	0.30 191	0.21 208	0.24 140	0.35 304	0.13 123	0.76 170	0.60 266	0.27 173	0.28 244	0.32 152	0.33 248	0.61 230	0.60 171	0.09 126	0.08 105	0.14 113	0.38 303	0.24 158	0.14 117

iRaftStereo_RVC	0.16 90	0.15 115	0.11 111	0.10 112	0.10 111	0.09 78	0.05 83	0.17 119	0.09 80	0.15 111	0.15 155	0.18 114	0.09 98	0.18 192	0.38 51	0.28 66	0.20 121	0.14 106	0.19 95	0.12 99	0.34 142	0.30 115	0.07 96	0.09 115	0.14 113	0.12 98	0.18 112	0.13 106

RYNet	0.49 293	0.11 84	0.10 101	0.08 88	0.09 100	0.10 86	0.06 106	0.13 107	0.18 201	0.10 94	0.10 100	0.13 66	0.08 87	0.08 80	9.58 447	0.37 143	0.14 88	0.22 184	0.17 85	0.09 69	0.19 93	0.12 40	0.15 249	0.09 115	0.14 113	0.33 276	0.24 158	0.13 106

CVANet_RVC	0.18 101	0.18 146	0.18 224	0.20 233	0.15 183	0.17 179	0.13 220	0.23 145	0.11 114	0.14 109	0.22 216	0.20 124	0.12 130	0.48 369	0.35 42	0.21 27	0.17 106	0.16 125	0.16 82	0.13 112	0.18 88	0.15 68	0.10 138	0.12 148	0.14 113	0.12 98	0.19 122	0.16 133

arf1	0.39 234	0.62 401	0.13 156	1.24 409	0.19 249	1.19 408	0.20 285	0.36 285	0.13 138	0.43 312	0.18 177	0.65 352	0.12 130	0.24 246	0.43 61	0.25 48	0.57 363	0.20 161	1.15 347	0.13 112	0.64 236	0.34 123	0.45 380	0.11 139	0.15 120	0.14 117	0.17 105	0.13 106

NBS	0.18 101	0.10 73	0.07 28	0.05 11	0.07 66	0.06 27	0.05 83	0.15 114	0.11 114	0.21 127	0.03 6	0.26 155	0.25 240	0.13 123	0.87 230	0.36 134	0.20 121	0.15 114	0.21 108	0.13 112	0.43 173	0.32 117	0.07 96	0.08 105	0.15 120	0.14 117	0.14 80	0.14 117

DF_test	0.33 180	0.17 132	0.14 179	0.10 112	0.12 134	0.10 86	0.05 83	0.27 172	0.19 212	0.29 182	0.10 100	0.35 231	0.33 291	0.14 134	1.21 289	0.74 307	0.38 255	0.33 280	0.25 118	0.38 275	1.20 308	1.02 238	0.12 176	0.13 173	0.15 120	0.18 162	0.19 122	0.17 146

LG-Stereo_L2	0.21 115	0.16 125	0.09 73	0.07 67	0.11 119	0.23 240	0.04 42	0.19 127	0.12 126	0.26 154	0.23 222	0.25 148	0.11 116	0.17 171	0.63 108	0.52 239	0.24 144	0.16 125	0.29 141	0.25 212	0.40 162	0.44 136	0.07 96	0.08 105	0.15 120	0.12 98	0.16 97	0.16 133

LG-Stereo_L1	0.21 115	0.16 125	0.09 73	0.07 67	0.11 119	0.24 249	0.04 42	0.19 127	0.12 126	0.27 158	0.23 222	0.23 137	0.11 116	0.17 171	0.60 97	0.53 245	0.24 144	0.16 125	0.33 155	0.27 218	0.40 162	0.44 136	0.06 73	0.08 105	0.15 120	0.11 85	0.17 105	0.16 133

DFGA-Net	0.18 101	0.17 132	0.10 101	0.13 152	0.08 92	0.10 86	0.08 136	0.19 127	0.10 100	0.28 168	0.11 113	0.18 114	0.09 98	0.13 123	0.68 132	0.27 61	0.20 121	0.15 114	0.28 139	0.12 99	0.22 105	0.17 79	0.08 113	0.12 148	0.15 120	0.12 98	0.35 209	0.14 117

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 156	0.18 146	0.12 132	0.11 129	0.12 134	0.10 86	0.05 83	0.23 145	0.14 151	0.30 191	0.13 134	0.27 164	0.17 169	0.11 109	1.00 257	0.40 162	0.29 194	0.30 258	0.36 173	0.34 255	0.56 214	1.17 268	0.17 275	0.10 124	0.15 120	0.48 339	0.23 151	0.22 176

HUF	0.50 295	0.17 132	0.13 156	0.11 129	0.12 134	0.40 342	0.11 176	0.22 139	0.11 114	0.22 130	0.09 91	0.19 119	0.19 193	0.11 109	3.00 364	2.86 447	0.70 381	0.49 369	0.61 254	0.20 166	0.53 206	1.85 373	0.28 341	0.18 255	0.15 120	0.18 162	0.18 112	0.13 106

StereoVision	0.13 66	0.10 73	0.07 28	0.06 31	0.07 66	0.07 54	0.07 124	0.10 91	0.13 138	0.09 85	0.07 64	0.16 96	0.07 72	0.11 109	0.56 83	0.29 77	0.14 88	0.13 99	0.17 85	0.09 69	0.18 88	0.15 68	0.04 25	0.08 105	0.15 120	0.13 111	0.19 122	0.15 124

AASNet	0.20 111	0.17 132	0.13 156	0.14 166	0.15 183	0.15 155	0.13 220	0.17 119	0.09 80	0.15 111	0.15 155	0.16 96	0.09 98	0.14 134	1.03 263	0.22 32	0.18 109	0.16 125	0.17 85	0.14 123	0.17 81	0.76 199	0.10 138	0.11 139	0.15 120	0.13 111	0.17 105	0.12 99

RAFT	0.14 76	0.07 14	0.10 101	0.08 88	0.04 7	0.24 249	0.28 307	0.19 127	0.07 43	0.13 106	0.08 79	0.13 66	0.06 54	0.11 109	0.44 62	0.17 12	0.12 71	0.08 19	0.14 66	0.21 182	0.16 73	0.18 83	0.04 25	0.05 40	0.15 120	0.15 123	0.21 139	0.16 133

MMNet	0.24 129	0.15 115	0.12 132	0.13 152	0.13 148	0.13 131	0.10 166	0.16 116	0.12 126	0.13 106	0.14 149	0.19 119	0.09 98	0.18 192	2.14 335	0.25 48	0.18 109	0.16 125	0.20 102	0.14 123	0.20 99	0.37 128	0.10 138	0.12 148	0.15 120	0.15 123	0.28 182	0.16 133

GANet	0.19 106	0.17 132	0.16 201	0.16 188	0.16 201	0.21 223	0.14 235	0.20 133	0.13 138	0.15 111	0.20 203	0.37 247	0.10 105	0.14 134	0.42 58	0.22 32	0.40 268	0.20 161	0.17 85	0.11 87	0.22 105	0.14 61	0.12 176	0.12 148	0.15 120	0.13 111	0.20 131	0.17 146

G2	0.33 180	0.47 380	0.11 111	1.12 404	0.15 183	0.97 399	0.15 247	0.27 172	0.11 114	0.35 250	0.13 134	0.46 302	0.10 105	0.19 201	0.63 108	0.27 61	0.43 290	0.16 125	0.99 323	0.11 87	0.29 125	0.22 101	0.50 391	0.10 124	0.16 133	0.14 117	0.20 131	0.15 124

GOStereo-base	0.37 216	0.58 396	0.12 132	1.29 412	0.19 249	1.14 406	0.19 279	0.39 308	0.15 161	0.38 290	0.15 155	0.64 350	0.10 105	0.23 235	0.62 104	0.26 55	0.47 318	0.18 144	1.07 334	0.12 99	0.34 142	0.21 95	0.58 397	0.10 124	0.16 133	0.13 111	0.18 112	0.13 106

DepthFocus	0.36 210	0.16 125	0.12 132	0.14 166	0.10 111	0.11 105	0.09 151	0.28 191	0.22 248	0.27 158	0.12 124	0.31 200	0.28 260	0.15 147	1.06 272	0.86 338	0.43 290	0.27 232	0.34 162	0.43 304	1.51 352	1.31 291	0.14 221	0.13 173	0.16 133	0.17 141	0.23 151	0.25 202

AIO_test	0.48 287	0.19 160	0.13 156	0.14 166	0.10 111	0.38 332	0.28 307	0.19 127	0.13 138	0.17 118	0.10 100	0.18 114	0.09 98	0.11 109	2.64 353	2.40 438	0.22 129	0.22 184	0.32 152	0.12 99	0.29 125	2.50 438	0.15 249	0.08 105	0.16 133	1.42 413	0.21 139	0.10 75

test_5	0.22 121	0.19 160	0.11 111	0.11 129	0.07 66	0.21 223	0.07 124	0.32 238	0.10 100	0.17 118	0.21 208	0.24 140	0.21 208	0.08 80	0.97 253	0.46 204	0.16 99	0.15 114	0.26 128	0.11 87	0.23 110	0.46 146	0.06 73	0.12 148	0.16 133	0.17 141	0.33 194	0.20 161

AnonymousM	0.60 317	0.18 146	0.13 156	0.13 152	0.11 119	0.31 291	0.07 124	0.35 267	0.23 263	0.31 207	0.42 308	0.28 169	0.31 274	0.37 336	1.34 298	0.89 341	0.44 296	0.33 280	0.42 193	0.57 350	0.97 275	1.20 272	0.17 275	0.34 351	0.16 133	0.82 379	2.20 437	3.23 432

RAFT + AFF	0.42 247	0.12 91	0.09 73	0.13 152	0.07 66	0.11 105	0.06 106	0.17 119	0.10 100	0.19 123	0.10 100	0.28 169	0.08 87	0.11 109	7.47 432	0.33 108	0.20 121	0.11 80	0.33 155	0.10 80	0.39 158	0.16 76	0.07 96	0.09 115	0.16 133	0.11 85	0.13 65	0.09 65

CCAANet	0.24 129	0.16 125	0.16 201	0.17 202	0.12 134	0.12 123	0.31 313	0.24 154	0.14 151	0.27 158	0.14 149	0.26 155	0.14 142	0.11 109	0.52 78	0.29 77	0.19 117	0.15 114	0.20 102	0.15 129	0.19 93	0.16 76	0.11 158	0.10 124	0.16 133	0.15 123	1.48 411	0.21 170

AANet_RVC	0.16 90	0.13 101	0.13 156	0.10 112	0.15 183	0.08 67	0.13 220	0.14 111	0.15 161	0.13 106	0.13 134	0.13 66	0.11 116	0.10 103	0.42 58	0.24 45	0.16 99	0.16 125	0.20 102	0.15 129	0.15 65	0.17 79	0.11 158	0.11 139	0.16 133	0.17 141	0.22 146	0.24 192

arf2	0.34 188	0.41 371	0.12 132	0.92 401	0.15 183	0.77 394	0.17 262	0.31 223	0.13 138	0.34 239	0.17 174	0.57 336	0.12 130	0.23 235	0.53 81	0.27 61	0.46 312	0.17 136	1.02 328	0.14 123	0.62 233	0.59 167	0.26 329	0.12 148	0.17 142	0.16 132	0.19 122	0.15 124

G4	0.28 146	0.34 341	0.11 111	0.68 390	0.13 148	0.61 379	0.11 176	0.23 145	0.12 126	0.32 224	0.13 134	0.43 282	0.11 116	0.17 171	0.63 108	0.28 66	0.33 230	0.15 114	0.89 311	0.12 99	0.33 139	0.20 93	0.31 356	0.10 124	0.17 142	0.15 123	0.20 131	0.15 124

plain	0.21 115	0.20 178	0.12 132	0.11 129	0.14 167	0.10 86	0.06 106	0.22 139	0.11 114	0.23 133	0.08 79	0.22 134	0.11 116	0.17 171	0.66 120	0.45 195	0.25 152	0.20 161	0.26 128	0.12 99	0.46 178	0.42 134	0.07 96	0.14 196	0.17 142	0.17 141	0.19 122	0.21 170

MIF-Stereo (partial)	0.23 124	0.20 178	0.12 132	0.10 112	0.12 134	0.10 86	0.07 124	0.17 119	0.14 151	0.18 121	0.10 100	0.20 124	0.11 116	0.17 171	1.11 282	0.44 184	0.25 152	0.21 176	0.26 128	0.13 112	0.49 188	0.32 117	0.08 113	0.14 196	0.17 142	0.17 141	0.38 229	0.20 161

UniTT-Stereo	0.24 129	0.15 115	0.11 111	0.09 104	0.11 119	0.09 78	0.05 83	0.16 116	0.11 114	0.21 127	0.09 91	0.19 119	0.15 152	0.27 273	1.23 290	0.46 204	0.23 134	0.18 144	0.63 259	0.13 112	0.53 206	0.37 128	0.10 138	0.12 148	0.17 142	0.23 195	0.15 89	0.17 146

MIM_Stereo	0.26 137	0.18 146	0.14 179	0.15 175	0.14 167	0.24 249	0.07 124	0.27 172	0.11 114	0.24 140	0.12 124	0.20 124	0.12 130	0.17 171	0.85 218	0.44 184	0.24 144	0.19 153	0.54 234	0.20 166	0.46 178	0.70 188	0.08 113	0.12 148	0.17 142	0.29 252	0.34 205	0.16 133

TANstereo	0.43 254	0.22 211	0.18 224	0.21 246	0.21 273	0.22 236	0.11 176	0.27 172	0.22 248	0.32 224	0.25 233	0.25 148	0.25 240	0.24 246	1.37 299	0.81 326	0.43 290	0.41 339	0.67 269	0.39 284	1.08 287	1.16 265	0.48 388	0.16 226	0.17 142	0.23 195	0.99 385	0.24 192

XX-TBD	0.43 254	0.22 211	0.18 224	0.21 246	0.21 273	0.22 236	0.11 176	0.27 172	0.22 248	0.32 224	0.25 233	0.25 148	0.25 240	0.24 246	1.37 299	0.81 326	0.43 290	0.41 339	0.67 269	0.39 284	1.08 287	1.16 265	0.48 388	0.16 226	0.17 142	0.23 195	0.99 385	0.24 192

DMCA	0.26 137	0.17 132	0.16 201	0.13 152	0.14 167	0.13 131	0.11 176	0.18 125	0.15 161	0.19 123	0.18 177	0.28 169	0.12 130	0.15 147	1.79 316	0.60 266	0.32 221	0.46 356	0.24 115	0.15 129	0.26 117	0.21 95	0.13 203	0.12 148	0.17 142	0.17 141	0.21 139	0.17 146

arf3	0.31 169	0.33 336	0.12 132	0.57 375	0.13 148	0.42 347	0.12 195	0.25 164	0.14 151	0.32 224	0.17 174	0.45 294	0.14 142	0.22 222	0.58 93	0.37 143	0.36 245	0.17 136	0.96 320	0.14 123	0.72 250	0.67 184	0.16 260	0.12 148	0.18 151	0.16 132	0.22 146	0.18 153

GeoAtt-L (ZS)	0.37 216	0.14 109	0.15 190	0.08 88	0.11 119	0.10 86	0.07 124	0.27 172	0.18 201	0.27 158	0.17 174	0.38 252	0.33 291	0.19 201	0.86 222	0.92 345	0.45 303	0.36 306	0.24 115	0.41 296	1.77 391	1.54 339	0.12 176	0.13 173	0.18 151	0.17 141	0.22 146	0.31 249

TS	0.16 90	0.13 101	0.11 111	0.10 112	0.11 119	0.10 86	0.05 83	0.17 119	0.10 100	0.08 73	0.14 149	0.16 96	0.10 105	0.09 96	0.52 78	0.47 207	0.14 88	0.14 106	0.25 118	0.11 87	0.23 110	0.18 83	0.07 96	0.09 115	0.18 151	0.15 123	0.19 122	0.19 157

S2M2_XL	0.35 202	0.15 115	0.16 201	0.10 112	0.12 134	0.13 131	0.12 195	0.29 200	0.19 212	0.27 158	0.13 134	0.36 240	0.34 295	0.13 123	1.05 268	0.79 317	0.48 327	0.44 349	0.28 139	0.20 166	1.53 360	1.16 265	0.13 203	0.12 148	0.18 151	0.16 132	0.23 151	0.25 202
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.46 270	0.21 194	0.13 156	0.13 152	0.14 167	0.11 105	0.12 195	0.31 223	0.16 174	0.31 207	0.13 134	0.45 294	0.19 193	0.28 282	0.84 208	0.69 290	3.42 445	0.23 197	0.48 206	0.30 236	1.24 313	0.57 161	0.12 176	0.12 148	0.18 151	0.28 240	0.35 209	0.79 348

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 270	0.21 194	0.13 156	0.13 152	0.14 167	0.11 105	0.12 195	0.31 223	0.16 174	0.31 207	0.13 134	0.45 294	0.19 193	0.28 282	0.84 208	0.69 290	3.42 445	0.23 197	0.48 206	0.30 236	1.24 313	0.57 161	0.12 176	0.12 148	0.18 151	0.28 240	0.35 209	0.79 348

testlalala	0.46 270	0.21 194	0.13 156	0.13 152	0.14 167	0.11 105	0.12 195	0.31 223	0.16 174	0.31 207	0.13 134	0.45 294	0.19 193	0.28 282	0.84 208	0.69 290	3.42 445	0.23 197	0.48 206	0.30 236	1.24 313	0.57 161	0.12 176	0.12 148	0.18 151	0.28 240	0.35 209	0.79 348

GCAPDPT-zeroshot	0.46 270	0.21 194	0.13 156	0.13 152	0.14 167	0.11 105	0.12 195	0.31 223	0.16 174	0.31 207	0.13 134	0.45 294	0.19 193	0.28 282	0.84 208	0.69 290	3.42 445	0.23 197	0.48 206	0.30 236	1.24 313	0.57 161	0.12 176	0.12 148	0.18 151	0.28 240	0.35 209	0.79 348

GCAP-Stereo	0.46 270	0.21 194	0.13 156	0.13 152	0.14 167	0.11 105	0.12 195	0.31 223	0.16 174	0.31 207	0.13 134	0.45 294	0.19 193	0.28 282	0.84 208	0.69 290	3.42 445	0.23 197	0.48 206	0.30 236	1.24 313	0.57 161	0.12 176	0.12 148	0.18 151	0.28 240	0.35 209	0.79 348

UPFNet	0.25 132	0.18 146	0.19 238	0.17 202	0.18 234	0.19 202	0.14 235	0.22 139	0.16 174	0.23 133	0.18 177	0.21 128	0.13 138	0.26 262	1.51 305	0.28 66	0.23 134	0.21 176	0.25 118	0.18 148	0.22 105	0.35 125	0.13 203	0.15 208	0.18 151	0.18 162	0.39 233	0.18 153

PWCDC_ROB	0.55 311	0.18 146	0.19 238	0.17 202	0.26 312	0.16 166	0.19 279	0.22 139	0.54 378	0.16 117	0.43 310	0.25 148	1.12 388	0.45 360	5.47 406	0.50 221	0.31 213	0.28 244	0.36 173	0.26 217	0.60 227	1.14 263	0.25 325	0.28 335	0.18 151	0.29 252	0.26 171	0.32 257

G3	0.37 216	0.55 393	0.15 190	1.15 405	0.19 249	0.98 401	0.17 262	0.32 238	0.16 174	0.39 297	0.15 155	0.57 336	0.14 142	0.24 246	0.62 104	0.28 66	0.44 296	0.18 144	1.15 347	0.13 112	0.39 158	0.25 107	0.64 402	0.12 148	0.19 162	0.16 132	0.21 139	0.17 146

LGCAT	0.37 216	0.19 160	0.20 256	0.12 139	0.15 183	0.14 144	0.09 151	0.27 172	0.45 359	0.28 168	0.15 155	0.31 200	0.35 304	0.12 119	0.84 208	0.94 346	0.48 327	0.41 339	0.36 173	0.39 284	1.49 346	1.26 281	0.14 221	0.12 148	0.19 162	0.19 170	0.23 151	0.23 185

MGS-Stereo	0.36 210	0.22 211	0.14 179	0.13 152	0.13 148	0.11 105	0.10 166	0.21 137	0.12 126	0.18 121	0.13 134	0.21 128	0.16 158	0.13 123	4.38 391	0.33 108	0.26 161	0.22 184	0.31 149	0.18 148	0.38 154	0.70 188	0.11 158	0.13 173	0.19 162	0.17 141	0.26 171	0.21 170

MaDis-Stereo	0.19 106	0.16 125	0.11 111	0.07 67	0.10 111	0.06 27	0.06 106	0.12 101	0.10 100	0.19 123	0.08 79	0.19 119	0.08 87	0.14 134	0.52 78	0.39 155	0.24 144	0.18 144	0.30 143	0.12 99	0.46 178	0.36 127	0.07 96	0.10 124	0.19 162	0.23 195	0.20 131	0.25 202

4D-IteraStereo	0.33 180	0.18 146	0.21 274	0.16 188	0.16 201	0.11 105	0.08 136	0.33 248	0.17 192	0.33 235	0.18 177	0.27 164	0.13 138	0.33 316	0.80 184	0.66 284	0.26 161	0.30 258	0.49 213	0.36 261	0.82 260	1.41 309	0.10 138	0.15 208	0.19 162	0.21 185	0.41 241	0.19 157

IER	0.35 202	0.19 160	0.16 201	0.17 202	0.16 201	0.17 179	0.12 195	0.23 145	0.14 151	0.28 168	0.25 233	0.31 200	0.14 142	0.23 235	3.85 384	0.29 77	0.25 152	0.20 161	0.24 115	0.20 166	0.28 121	0.21 95	0.18 286	0.14 196	0.19 162	0.24 210	0.38 229	0.25 202

RAFT+CT+SA	0.25 132	0.21 194	0.13 156	0.13 152	0.09 100	0.10 86	0.08 136	0.32 238	0.13 138	0.24 140	0.10 100	0.26 155	0.21 208	0.09 96	0.98 255	0.58 259	0.18 109	0.16 125	0.40 189	0.14 123	0.33 139	0.72 192	0.07 96	0.12 148	0.19 162	0.17 141	0.32 189	0.20 161

AFF-stereo	0.22 121	0.19 160	0.15 190	0.14 166	0.12 134	0.14 144	0.06 106	0.24 154	0.13 138	0.29 182	0.12 124	0.24 140	0.10 105	0.08 80	0.60 97	0.38 149	0.18 109	0.19 153	0.48 206	0.12 99	0.28 121	0.56 157	0.08 113	0.10 124	0.19 162	0.18 162	0.43 263	0.16 133

HITNet	0.31 169	0.18 146	0.15 190	0.17 202	0.15 183	0.14 144	0.10 166	0.29 200	0.19 212	0.30 191	0.20 203	0.28 169	0.18 180	0.29 290	1.30 293	0.42 170	0.27 173	0.20 161	0.37 178	0.17 140	0.64 236	0.99 232	0.12 176	0.15 208	0.19 162	0.19 170	0.39 233	0.26 211
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
AROF-Stereo-S	0.28 146	0.23 234	0.12 132	0.20 233	0.14 167	0.26 265	0.08 136	0.26 170	0.13 138	0.28 168	0.18 177	0.26 155	0.16 158	0.15 147	0.67 125	0.48 212	0.26 161	0.19 153	0.66 266	0.44 319	0.50 194	0.41 133	0.09 126	0.12 148	0.20 171	0.56 352	0.25 163	0.29 232

GeoAtt-L-single (ZS)	0.36 210	0.13 101	0.13 156	0.08 88	0.11 119	0.13 131	0.07 124	0.25 164	0.18 201	0.27 158	0.16 170	0.37 247	0.34 295	0.16 159	0.82 200	0.85 335	0.45 303	0.35 299	0.25 118	0.40 292	1.76 386	1.43 315	0.12 176	0.13 173	0.20 171	0.18 162	0.23 151	0.28 225

anonymousdsp2	0.30 162	0.20 178	0.16 201	0.14 166	0.13 148	0.15 155	0.11 176	0.28 191	0.12 126	0.25 151	1.08 391	0.24 140	0.12 130	0.15 147	0.71 146	0.42 170	0.25 152	0.20 161	0.45 204	0.38 275	0.41 166	0.96 227	0.10 138	0.13 173	0.20 171	0.17 141	0.43 263	0.18 153

raft+_RVC	0.26 137	0.19 160	0.15 190	0.15 175	0.15 183	0.13 131	0.14 235	0.30 211	0.14 151	0.28 168	0.18 177	0.22 134	0.11 116	0.19 201	0.62 104	0.43 179	0.23 134	0.17 136	0.41 191	0.28 223	0.45 177	0.95 225	0.09 126	0.11 139	0.20 171	0.18 162	0.25 163	0.20 161

AROF-StereoT2	0.29 156	0.35 343	0.12 132	0.51 364	0.13 148	0.37 326	0.12 195	0.22 139	0.12 126	0.33 235	0.14 149	0.47 309	0.13 138	0.17 171	0.74 152	0.37 143	0.34 235	0.16 125	0.77 286	0.17 140	0.38 154	0.53 153	0.27 334	0.11 139	0.21 175	0.15 123	0.24 158	0.16 133

base_1k_lr1e5	0.27 141	0.30 317	0.12 132	0.26 290	0.11 119	0.16 166	0.11 176	0.25 164	0.13 138	0.30 191	0.15 155	0.37 247	0.18 180	0.16 159	0.75 164	0.50 221	0.25 152	0.18 144	0.70 275	0.19 157	0.41 166	0.56 157	0.12 176	0.11 139	0.21 175	0.15 123	0.25 163	0.21 170

small-0shot	0.42 247	0.15 115	0.11 111	0.09 104	0.13 148	0.11 105	0.06 106	0.28 191	0.23 263	0.28 168	0.11 113	0.42 278	0.44 342	0.26 262	0.75 164	1.20 373	0.47 318	0.51 379	0.33 155	0.38 275	1.76 386	2.12 404	0.09 126	0.13 173	0.21 175	0.19 170	0.20 131	0.29 232

MatchAttention (ZS)	0.34 188	0.16 125	0.10 101	0.09 104	0.09 100	0.14 144	0.07 124	0.26 170	0.19 212	0.30 191	0.10 100	0.35 231	0.29 263	0.14 134	0.97 253	0.69 290	0.39 261	0.37 314	0.23 114	0.38 275	1.42 335	1.03 241	0.11 158	0.10 124	0.21 175	0.16 132	0.60 332	0.22 176
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	0.39 234	0.22 211	0.24 300	0.17 202	0.15 183	0.19 202	0.13 220	0.28 191	0.20 226	0.40 303	0.11 113	0.33 215	0.25 240	0.21 217	1.09 275	0.71 302	0.42 283	0.44 349	0.31 149	0.37 267	1.34 330	1.30 288	0.17 275	0.14 196	0.21 175	0.22 187	0.59 328	0.29 232
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ARAFT	0.27 141	0.17 132	0.12 132	0.15 175	0.12 134	0.12 123	0.06 106	0.20 133	0.13 138	0.36 269	0.15 155	0.29 180	0.11 116	0.27 273	0.88 235	0.39 155	0.27 173	0.24 208	0.52 230	0.13 112	0.50 194	0.90 219	0.09 126	0.11 139	0.21 175	0.14 117	0.38 229	0.18 153

UNet	0.30 162	0.21 194	0.19 238	0.19 220	0.20 259	0.21 223	0.15 247	0.27 172	0.17 192	0.29 182	0.21 208	0.25 148	0.18 180	0.59 387	1.64 310	0.31 95	0.27 173	0.22 184	0.30 143	0.21 182	0.34 142	0.25 107	0.15 249	0.19 270	0.21 175	0.24 210	0.44 266	0.26 211

RASNet	0.29 156	0.21 194	0.21 274	0.19 220	0.18 234	0.18 192	0.14 235	0.31 223	0.18 201	0.32 224	0.20 203	0.26 155	0.18 180	0.17 171	0.86 222	0.66 284	0.25 152	0.19 153	0.26 128	0.16 136	0.65 238	0.61 174	0.11 158	0.21 296	0.21 175	0.22 187	0.45 272	0.30 241

arf4	0.32 176	0.32 329	0.13 156	0.42 350	0.14 167	0.29 284	0.12 195	0.25 164	0.15 161	0.34 239	0.19 197	0.39 258	0.19 193	0.22 222	0.64 114	0.51 231	0.27 173	0.18 144	0.99 323	0.15 129	0.84 263	0.84 212	0.14 221	0.13 173	0.22 183	0.19 170	0.26 171	0.21 170

TestStereo1	0.27 141	0.22 211	0.12 132	0.12 139	0.12 134	0.11 105	0.09 151	0.24 154	0.15 161	0.24 140	0.12 124	0.34 222	0.23 225	0.14 134	1.09 275	0.44 184	0.24 144	0.17 136	0.51 222	0.15 129	0.35 148	0.79 205	0.08 113	0.12 148	0.22 183	0.24 210	0.49 286	0.23 185

TESTraft	0.26 137	0.21 194	0.13 156	0.11 129	0.11 119	0.10 86	0.09 151	0.24 154	0.15 161	0.24 140	0.12 124	0.28 169	0.23 225	0.15 147	1.11 282	0.42 170	0.23 134	0.17 136	0.49 213	0.18 148	0.34 142	0.50 150	0.09 126	0.12 148	0.22 183	0.25 228	0.48 284	0.23 185

SA-5K	0.27 141	0.22 211	0.12 132	0.12 139	0.12 134	0.11 105	0.09 151	0.24 154	0.15 161	0.24 140	0.12 124	0.34 222	0.23 225	0.14 134	1.09 275	0.44 184	0.24 144	0.17 136	0.51 222	0.15 129	0.35 148	0.79 205	0.08 113	0.12 148	0.22 183	0.24 210	0.49 286	0.23 185

AROF-Stereo_1	0.28 146	0.30 317	0.12 132	0.20 233	0.13 148	0.16 166	0.11 176	0.27 172	0.15 161	0.31 207	0.18 177	0.34 222	0.20 203	0.18 192	0.74 152	0.51 231	0.26 161	0.20 161	0.79 292	0.21 182	0.56 214	0.45 140	0.13 203	0.13 173	0.23 187	0.19 170	0.26 171	0.27 217

AROF-Stereo	0.28 146	0.30 317	0.13 156	0.19 220	0.13 148	0.17 179	0.11 176	0.27 172	0.15 161	0.31 207	0.18 177	0.34 222	0.20 203	0.18 192	0.74 152	0.50 221	0.26 161	0.20 161	0.79 292	0.21 182	0.56 214	0.45 140	0.14 221	0.13 173	0.23 187	0.19 170	0.26 171	0.27 217

base_500_lr5e5	0.28 146	0.30 317	0.13 156	0.19 220	0.13 148	0.17 179	0.11 176	0.27 172	0.15 161	0.31 207	0.18 177	0.34 222	0.20 203	0.18 192	0.74 152	0.50 221	0.26 161	0.20 161	0.79 292	0.21 182	0.56 214	0.45 140	0.14 221	0.13 173	0.23 187	0.19 170	0.26 171	0.27 217

arf5	0.28 146	0.30 317	0.13 156	0.19 220	0.13 148	0.17 179	0.11 176	0.27 172	0.15 161	0.31 207	0.18 177	0.34 222	0.20 203	0.18 192	0.74 152	0.50 221	0.26 161	0.20 161	0.79 292	0.21 182	0.56 214	0.45 140	0.14 221	0.13 173	0.23 187	0.19 170	0.26 171	0.27 217

ACC-I	0.42 247	0.17 132	0.11 111	0.11 129	0.13 148	0.10 86	0.09 151	0.29 200	0.21 237	0.28 168	0.18 177	0.46 302	0.43 340	0.16 159	0.63 108	1.20 373	0.44 296	0.47 358	0.35 167	0.48 334	1.85 402	2.10 403	0.11 158	0.16 226	0.23 187	0.21 185	0.19 122	0.23 185

ACC	0.43 254	0.17 132	0.11 111	0.11 129	0.14 167	0.10 86	0.12 195	0.29 200	0.22 248	0.28 168	0.13 134	0.47 309	0.44 342	0.16 159	0.65 117	1.21 376	0.45 303	0.48 364	0.34 162	0.46 329	1.84 399	2.14 407	0.12 176	0.17 239	0.23 187	0.23 195	0.20 131	0.24 192

anonymous	0.46 270	0.15 115	0.11 111	0.10 112	0.15 183	0.12 123	0.37 339	0.28 191	0.22 248	0.27 158	0.10 100	0.49 316	0.47 352	0.23 235	0.70 137	1.42 394	0.52 344	0.53 387	0.65 262	0.44 319	1.86 403	2.14 407	0.10 138	0.18 255	0.23 187	0.17 141	0.26 171	0.28 225

WAFT-Stereo (ZS)	0.36 210	0.14 109	0.11 111	0.08 88	0.11 119	0.10 86	0.06 106	0.27 172	0.21 237	0.28 168	0.19 197	0.36 240	0.35 304	0.19 201	0.73 150	0.91 343	0.42 283	0.26 226	0.25 118	0.40 292	1.61 372	1.47 324	0.14 221	0.15 208	0.23 187	0.17 141	0.21 139	0.24 192

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 156	0.16 125	0.16 201	0.15 175	0.13 148	0.14 144	0.08 136	0.29 200	0.23 263	0.28 168	0.29 265	0.26 155	0.17 169	0.17 171	0.79 178	0.54 247	0.27 173	0.24 208	0.32 152	0.20 166	0.42 170	1.19 271	0.10 138	0.13 173	0.23 187	0.33 276	0.21 139	0.28 225

EGLCR-Stereo	0.60 317	0.22 211	0.22 284	0.15 175	0.18 234	0.23 240	0.09 151	0.32 238	0.22 248	0.32 224	0.19 197	0.38 252	0.27 253	0.14 134	0.81 186	0.74 307	0.39 261	0.37 314	0.72 277	0.28 223	1.20 308	2.19 418	0.12 176	0.68 420	0.23 187	1.54 418	3.67 453	0.34 268

RALAANet	0.30 162	0.22 211	0.19 238	0.17 202	0.17 224	0.16 166	0.11 176	0.28 191	0.16 174	0.24 140	0.21 208	0.24 140	0.18 180	0.30 296	0.63 108	0.39 155	0.28 185	0.25 219	0.56 237	0.29 228	0.76 252	1.03 241	0.11 158	0.17 239	0.23 187	0.24 210	0.41 241	0.23 185

HGLStereo	0.30 162	0.23 234	0.19 238	0.18 213	0.23 294	0.18 192	0.13 220	0.23 145	0.16 174	0.31 207	0.31 274	0.21 128	0.14 142	0.22 222	1.81 318	0.35 125	0.37 250	0.24 208	0.29 141	0.20 166	0.41 166	0.39 131	0.14 221	0.16 226	0.23 187	0.23 195	0.32 189	0.22 176

BEATNet_4x	0.40 243	0.23 234	0.19 238	0.20 233	0.19 249	0.16 166	0.14 235	0.31 223	0.27 299	0.35 250	0.22 216	0.32 209	0.23 225	0.29 290	1.51 305	0.58 259	0.52 344	0.51 379	0.49 213	0.22 196	0.91 271	1.44 317	0.14 221	0.23 309	0.23 187	0.23 195	0.42 254	0.31 249

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 180	0.26 284	0.24 300	0.23 260	0.29 325	0.21 223	0.35 331	0.28 191	0.52 374	0.37 277	0.25 233	0.35 231	0.17 169	0.29 290	1.32 294	0.32 104	0.25 152	0.21 176	0.35 167	0.23 202	0.29 125	0.62 176	0.16 260	0.18 255	0.23 187	0.42 318	0.32 189	0.32 257
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	0.32 176	0.24 250	0.17 213	0.19 220	0.21 273	0.23 240	0.27 303	0.21 137	0.21 237	0.36 269	0.25 233	0.24 140	0.16 158	0.19 201	1.86 322	0.35 125	0.29 194	0.22 184	0.42 193	0.22 196	0.28 121	0.56 157	0.14 221	0.16 226	0.23 187	0.23 195	0.40 239	0.24 192

Cross2Single-S	0.42 247	0.17 132	0.11 111	0.10 112	0.13 148	0.10 86	0.08 136	0.27 172	0.19 212	0.28 168	0.12 124	0.48 313	0.44 342	0.16 159	0.82 200	1.19 372	0.44 296	0.50 374	0.33 155	0.52 342	1.84 399	1.89 377	0.12 176	0.15 208	0.24 202	0.17 141	0.22 146	0.24 192

G2L-Stereo	0.34 188	0.22 211	0.16 201	0.18 213	0.22 288	0.16 166	0.14 235	0.27 172	0.16 174	0.30 191	0.25 233	0.26 155	0.22 215	0.30 296	2.53 349	0.31 95	0.27 173	0.20 161	0.33 155	0.18 148	0.40 162	0.54 154	0.16 260	0.15 208	0.24 202	0.26 233	0.41 241	0.24 192

castereo++	0.43 254	0.19 160	0.17 213	0.19 220	0.15 183	0.44 354	0.08 136	0.30 211	0.20 226	0.34 239	0.18 177	0.45 294	0.35 304	0.15 147	0.78 173	0.73 304	0.43 290	0.32 274	0.57 245	0.43 304	1.42 335	1.35 299	0.22 316	0.16 226	0.24 202	0.33 276	1.16 397	0.33 263

LL-Strereo2	0.28 146	0.17 132	0.14 179	0.12 139	0.11 119	0.10 86	0.06 106	0.29 200	0.16 174	0.30 191	0.14 149	0.22 134	0.11 116	0.34 321	0.56 83	0.42 170	0.23 134	0.17 136	0.39 183	0.17 140	0.70 245	1.53 337	0.10 138	0.11 139	0.24 202	0.17 141	0.25 163	0.17 146

CAS	0.34 188	0.20 178	0.13 156	0.15 175	0.15 183	0.13 131	0.15 247	0.23 145	0.23 263	0.37 277	0.27 251	0.28 169	0.30 272	0.53 376	0.74 152	0.69 290	0.38 255	0.37 314	0.35 167	0.36 261	0.72 250	1.09 251	0.11 158	0.13 173	0.24 202	0.25 228	0.28 182	0.34 268

GLC_STEREO	0.31 169	0.23 234	0.24 300	0.20 233	0.20 259	0.18 192	0.14 235	0.38 298	0.16 174	0.34 239	0.25 233	0.29 180	0.16 158	0.17 171	0.68 132	0.52 239	0.37 250	0.27 232	0.42 193	0.37 267	0.90 267	0.42 134	0.13 203	0.15 208	0.24 202	0.18 162	0.48 284	0.25 202

rafts_anoy	0.28 146	0.23 234	0.18 224	0.17 202	0.19 249	0.15 155	0.11 176	0.34 255	0.14 151	0.26 154	0.21 208	0.25 148	0.14 142	0.22 222	0.65 117	0.40 162	0.34 235	0.24 208	0.48 206	0.33 248	0.52 204	0.76 199	0.11 158	0.16 226	0.24 202	0.23 195	0.24 158	0.26 211

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 132	0.20 178	0.18 224	0.15 175	0.17 224	0.13 131	0.10 166	0.29 200	0.15 161	0.33 235	0.15 155	0.31 200	0.22 215	0.14 134	0.66 120	0.37 143	0.22 129	0.15 114	0.50 219	0.16 136	0.32 134	0.59 167	0.10 138	0.13 173	0.24 202	0.19 170	0.47 281	0.20 161

GMStereo	0.23 124	0.24 250	0.13 156	0.19 220	0.17 224	0.19 202	0.14 235	0.29 200	0.16 174	0.23 133	0.19 197	0.32 209	0.16 158	0.13 123	0.53 81	0.27 61	0.28 185	0.19 153	0.43 199	0.20 166	0.30 130	0.19 89	0.12 176	0.15 208	0.24 202	0.19 170	0.39 233	0.20 161
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	0.35 202	0.22 211	0.24 300	0.23 260	0.26 312	0.15 155	0.12 195	0.42 327	0.19 212	0.39 297	0.41 306	0.34 222	0.26 251	0.32 312	0.67 125	0.42 170	0.30 206	0.23 197	0.92 315	0.21 182	0.80 257	0.68 186	0.15 249	0.27 330	0.24 202	0.22 187	0.41 241	0.30 241

CEFStereo	0.32 176	0.20 178	0.12 132	0.12 139	0.13 148	0.19 202	0.08 136	0.28 191	0.11 114	0.35 250	0.10 100	0.35 231	0.11 116	0.21 217	1.01 259	0.51 231	0.22 129	0.16 125	0.36 173	0.19 157	0.90 267	1.63 354	0.11 158	0.33 349	0.25 212	0.16 132	0.20 131	0.15 124

depth_test_26	0.39 234	0.24 250	0.15 190	0.13 152	0.13 148	0.11 105	0.07 124	0.38 298	0.22 248	0.42 310	0.13 134	0.54 329	0.32 283	0.15 147	1.00 257	0.77 312	0.47 318	0.31 268	0.40 189	0.43 304	1.65 375	1.40 307	0.15 249	0.14 196	0.25 212	0.20 181	0.25 163	0.25 202

ManiGeoR	0.48 287	0.27 295	0.19 238	0.23 260	0.18 234	0.18 192	0.11 176	0.43 334	0.21 237	0.39 297	0.29 265	0.32 209	0.17 169	0.26 262	5.03 400	0.45 195	0.29 194	0.24 208	0.74 280	0.22 196	0.54 211	0.80 207	0.16 260	0.18 255	0.25 212	0.31 264	0.30 186	0.27 217

HLF11	0.51 300	0.25 263	0.19 238	0.20 233	0.16 201	0.17 179	0.10 166	0.96 418	0.18 201	0.36 269	0.22 216	0.28 169	0.16 158	0.25 256	5.55 408	0.42 170	0.30 206	0.23 197	0.98 322	0.23 202	0.42 170	0.73 196	0.16 260	0.16 226	0.25 212	0.30 260	0.28 182	0.28 225

HLf10	0.48 287	0.27 295	0.19 238	0.23 260	0.18 234	0.18 192	0.11 176	0.43 334	0.21 237	0.39 297	0.29 265	0.32 209	0.17 169	0.26 262	5.03 400	0.45 195	0.29 194	0.24 208	0.74 280	0.22 196	0.54 211	0.80 207	0.16 260	0.18 255	0.25 212	0.31 264	0.30 186	0.27 217

trnet	0.35 202	0.23 234	0.19 238	0.17 202	0.20 259	0.14 144	0.08 136	0.35 267	0.20 226	0.35 250	0.21 208	0.38 252	0.31 274	0.14 134	0.78 173	0.76 311	0.40 268	0.30 258	0.43 199	0.52 342	0.98 278	0.80 207	0.12 176	0.15 208	0.25 212	0.24 210	0.37 223	0.32 257

CASnet	0.31 169	0.22 211	0.14 179	0.15 175	0.17 224	0.17 179	0.08 136	0.30 211	0.18 201	0.34 239	0.21 208	0.38 252	0.28 260	0.13 123	0.75 164	0.44 184	0.32 221	0.26 226	0.43 199	0.34 255	1.11 293	0.69 187	0.11 158	0.14 196	0.25 212	0.17 141	0.33 194	0.25 202
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LMCR-Stereo	0.33 180	0.23 234	0.19 238	0.19 220	0.18 234	0.20 213	0.13 220	0.30 211	0.19 212	0.29 182	0.23 222	0.33 215	0.29 263	0.40 352	0.67 125	0.45 195	0.39 261	0.28 244	0.53 233	0.38 275	0.51 199	0.96 227	0.14 221	0.19 270	0.25 212	0.24 210	0.33 194	0.31 249

RALCasStereoNet	0.30 162	0.24 250	0.19 238	0.20 233	0.19 249	0.15 155	0.17 262	0.33 248	0.14 151	0.30 191	0.20 203	0.27 164	0.15 152	0.26 262	0.65 117	0.61 271	0.31 213	0.23 197	0.34 162	0.29 228	0.58 224	1.04 245	0.11 158	0.16 226	0.25 212	0.25 228	0.24 158	0.26 211

ADLNet	0.53 305	0.26 284	0.18 224	0.21 246	0.21 273	0.23 240	0.19 279	0.30 211	0.17 192	0.23 133	0.22 216	0.62 344	0.18 180	0.48 369	6.87 424	0.38 149	0.28 185	0.21 176	0.25 118	0.20 166	0.33 139	0.90 219	0.18 286	0.13 173	0.25 212	0.26 233	0.34 205	0.23 185

CREStereo	0.38 226	0.22 211	0.20 256	0.17 202	0.16 201	0.15 155	0.08 136	0.36 285	0.24 270	0.36 269	0.27 251	0.39 258	0.39 328	0.16 159	0.92 240	0.97 348	0.46 312	0.27 232	0.43 199	0.52 342	1.15 299	1.04 245	0.13 203	0.16 226	0.25 212	0.24 210	0.37 223	0.31 249
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	0.37 216	0.28 307	0.28 332	0.24 272	0.27 322	0.22 236	0.33 325	0.25 164	0.36 340	0.29 182	0.27 251	0.33 215	0.20 203	0.27 273	2.32 343	0.31 95	0.26 161	0.25 219	0.30 143	0.20 166	0.34 142	0.66 183	0.31 356	0.18 255	0.25 212	0.31 264	0.35 209	0.41 297

FETStereo	0.29 156	0.18 146	0.11 111	0.11 129	0.12 134	0.18 192	0.06 106	0.29 200	0.11 114	0.35 250	0.09 91	0.29 180	0.10 105	0.18 192	0.75 164	0.38 149	0.21 125	0.15 114	0.35 167	0.16 136	0.70 245	1.61 349	0.12 176	0.23 309	0.26 224	0.15 123	0.33 194	0.14 117

WQFJA1++	7.36 452	0.21 194	0.14 179	53.04 471	0.18 234	47.82 472	48.18 471	0.29 200	0.19 212	1.00 430	0.25 233	3.15 429	13.25 454	0.21 217	0.66 120	0.77 312	0.41 274	0.28 244	8.06 435	3.85 452	1.57 366	1.20 272	0.13 203	0.14 196	0.26 224	12.71 463	0.41 241	0.42 300

coex_refinement	0.40 243	0.25 263	0.18 224	0.19 220	0.21 273	0.20 213	0.14 235	0.27 172	0.26 289	0.27 158	0.27 251	0.28 169	0.14 142	0.25 256	3.44 377	0.47 207	0.28 185	0.21 176	0.62 255	0.19 157	0.56 214	0.54 154	0.15 249	0.17 239	0.26 224	0.25 228	0.42 254	0.33 263

iinet-f	0.35 202	0.23 234	0.17 213	0.20 233	0.14 167	0.21 223	0.17 262	0.22 139	0.16 174	0.38 290	0.39 303	0.26 155	0.23 225	0.17 171	1.84 321	0.49 215	0.27 173	0.21 176	0.66 266	0.34 255	0.46 178	0.83 211	0.15 249	0.14 196	0.26 224	0.19 170	0.45 272	0.25 202

CES	0.41 245	0.19 160	0.16 201	0.14 166	0.18 234	0.16 166	0.10 166	0.54 375	0.25 278	0.30 191	0.34 291	0.40 267	0.38 323	0.47 365	1.33 295	0.79 317	0.52 344	0.48 364	0.33 155	0.42 302	1.04 280	1.15 264	0.14 221	0.13 173	0.26 224	0.22 187	0.28 182	0.34 268

CREStereo++_RVC	0.45 264	0.22 211	0.20 256	0.17 202	0.20 259	0.15 155	0.11 176	0.34 255	0.19 212	0.35 250	0.19 197	0.32 209	0.31 274	0.16 159	1.29 292	0.81 326	0.38 255	0.27 232	0.56 237	0.36 261	1.08 287	1.26 281	0.13 203	0.15 208	0.26 224	0.22 187	2.29 440	0.31 249
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	0.31 169	0.20 178	0.20 256	0.18 213	0.18 234	0.12 123	0.09 151	0.35 267	0.15 161	0.34 239	0.21 208	0.27 164	0.14 142	0.39 348	0.70 137	0.54 247	0.27 173	0.21 176	0.75 283	0.19 157	0.59 226	1.07 249	0.19 295	0.14 196	0.26 224	0.24 210	0.27 179	0.24 192

GES	0.54 307	0.23 234	0.19 238	0.21 246	0.22 288	0.26 265	0.18 271	0.34 255	0.31 322	0.36 269	0.28 262	0.30 193	0.22 215	0.22 222	2.69 355	0.58 259	0.37 250	0.28 244	1.14 345	0.32 245	1.08 287	0.88 217	0.18 286	0.24 319	0.26 224	0.23 195	0.58 323	2.34 415

AF-Net	0.38 226	0.25 263	0.25 313	0.25 280	0.30 330	0.28 276	0.41 349	0.36 285	0.30 316	0.25 151	0.32 281	0.39 258	0.21 208	0.23 235	2.08 333	0.31 95	0.23 134	0.22 184	0.39 183	0.22 196	0.53 206	0.78 203	0.21 308	0.19 270	0.26 224	0.27 237	0.42 254	0.33 263

Nwc_Net	0.38 226	0.25 263	0.25 313	0.25 280	0.30 330	0.28 276	0.41 349	0.36 285	0.30 316	0.25 151	0.32 281	0.39 258	0.21 208	0.23 235	2.08 333	0.31 95	0.23 134	0.22 184	0.39 183	0.22 196	0.53 206	0.78 203	0.21 308	0.19 270	0.26 224	0.27 237	0.42 254	0.33 263

iResNet_ROB	0.34 188	0.23 234	0.20 256	0.22 257	0.19 249	0.21 223	0.16 255	0.49 362	0.18 201	0.36 269	0.24 227	0.27 164	0.29 263	0.22 222	1.33 295	0.45 195	0.30 206	0.24 208	0.64 261	0.18 148	0.68 241	0.55 156	0.14 221	0.21 296	0.26 224	0.25 228	0.49 286	0.30 241

HLf8	0.49 293	0.26 284	0.19 238	0.23 260	0.20 259	0.19 202	0.13 220	0.57 380	0.21 237	0.43 312	0.34 291	0.33 215	0.21 208	0.35 328	3.09 368	0.52 239	0.31 213	0.24 208	1.16 350	0.25 212	1.07 285	1.18 269	0.16 260	0.20 282	0.27 235	0.36 293	0.46 277	0.32 257

TestStereo_HL2	0.36 210	0.26 284	0.22 284	0.21 246	0.18 234	0.20 213	0.13 220	0.33 248	0.22 248	0.51 335	0.41 306	0.35 231	0.22 215	0.26 262	0.60 97	0.52 239	0.31 213	0.26 226	0.77 286	0.29 228	0.78 255	1.03 241	0.15 249	0.19 270	0.27 235	0.34 281	0.41 241	0.35 280

GSStereo	0.14 76	0.11 84	0.12 132	0.07 67	0.07 66	0.13 131	0.07 124	0.06 13	0.10 100	0.07 57	0.07 64	0.17 104	0.05 25	0.04 3	0.56 83	0.29 77	0.26 161	0.10 65	0.20 102	0.12 99	0.19 93	0.23 104	0.04 25	0.06 72	0.27 235	0.09 41	0.12 42	0.07 19

GS-Stereo																							0.04 25	0.06 72	0.27 235	0.09 41	0.12 42	0.07 19

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 323	1.03 412	0.18 224	0.89 399	0.50 388	0.74 392	0.26 301	0.39 308	0.22 248	0.92 424	0.69 356	1.06 381	0.44 342	0.32 312	0.86 222	0.99 351	0.48 327	0.31 268	0.56 237	0.38 275	1.49 346	1.87 375	0.12 176	0.16 226	0.27 235	0.29 252	0.52 300	0.80 355

castereo	0.42 247	0.20 178	0.19 238	0.16 188	0.16 201	0.27 271	0.09 151	0.29 200	0.21 237	0.33 235	0.22 216	0.40 267	0.37 321	0.19 201	0.81 186	0.77 312	0.45 303	0.34 293	0.57 245	0.43 304	1.52 355	1.45 319	0.13 203	0.15 208	0.27 235	0.59 357	0.52 300	0.31 249

RAFT_CTSACE	0.21 115	0.20 178	0.13 156	0.12 139	0.10 111	0.14 144	0.08 136	0.24 154	0.10 100	0.26 154	0.10 100	0.21 128	0.18 180	0.11 109	0.57 86	0.35 125	0.19 117	0.14 106	0.26 128	0.18 148	0.31 132	0.70 188	0.08 113	0.10 124	0.27 235	0.17 141	0.33 194	0.16 133

SA	0.30 162	0.21 194	0.14 179	0.14 166	0.14 167	0.15 155	0.07 124	0.35 267	0.16 174	0.31 207	0.12 124	0.41 274	0.14 142	0.20 214	0.74 152	0.56 254	0.27 173	0.30 258	0.58 249	0.21 182	0.49 188	0.88 217	0.08 113	0.15 208	0.27 235	0.28 240	0.56 313	0.26 211

test_4	0.38 226	0.17 132	0.16 201	0.14 166	0.13 148	0.11 105	0.38 341	0.24 154	0.14 151	0.31 207	0.11 113	0.24 140	0.12 130	0.34 321	0.91 239	0.70 299	0.24 144	0.29 252	0.37 178	0.29 228	0.51 199	1.32 293	0.09 126	0.12 148	0.27 235	0.91 386	0.91 377	0.87 362

dd	0.37 216	0.25 263	0.15 190	0.44 358	0.16 201	0.32 298	0.19 279	0.28 191	0.13 138	0.29 182	0.14 149	0.44 287	0.14 142	0.15 147	2.86 357	0.38 149	0.36 245	0.22 184	0.52 230	0.34 255	0.32 134	0.28 111	0.17 275	0.29 341	0.27 235	0.20 181	0.40 239	0.32 257

TestStereo	0.28 146	0.25 263	0.20 256	0.21 246	0.15 183	0.21 223	0.13 220	0.35 267	0.18 201	0.38 290	0.18 177	0.33 215	0.16 158	0.13 123	1.02 262	0.27 61	0.34 235	0.18 144	0.42 193	0.18 148	0.46 178	0.35 125	0.13 203	0.17 239	0.27 235	0.22 187	0.34 205	0.26 211

CFNet_pseudo	0.47 280	0.23 234	0.23 292	0.27 295	0.25 304	0.23 240	0.17 262	0.31 223	0.19 212	0.37 277	0.29 265	0.38 252	0.27 253	0.23 235	4.35 390	0.44 184	0.28 185	0.23 197	1.00 326	0.19 157	0.46 178	0.59 167	0.40 373	0.18 255	0.27 235	0.28 240	0.36 219	0.35 280

iResNetv2_ROB	0.46 270	0.24 250	0.17 213	0.27 295	0.21 273	0.23 240	0.14 235	0.49 362	0.19 212	0.37 277	0.29 265	0.37 247	0.27 253	0.26 262	3.28 375	0.42 170	0.28 185	0.22 184	0.85 308	0.23 202	1.22 310	0.59 167	0.16 260	0.26 326	0.27 235	0.24 210	0.57 318	0.28 225

CGFBStereo	0.32 176	0.20 178	0.12 132	0.12 139	0.13 148	0.19 202	0.07 124	0.30 211	0.11 114	0.35 250	0.11 113	0.34 222	0.11 116	0.18 192	0.79 178	0.43 179	0.22 129	0.16 125	0.35 167	0.18 148	0.84 263	1.97 389	0.13 203	0.29 341	0.28 248	0.17 141	0.23 151	0.15 124

GGDA	0.37 216	0.25 263	0.23 292	0.20 233	0.18 234	0.21 223	0.13 220	0.34 255	0.22 248	0.53 342	0.42 308	0.35 231	0.22 215	0.26 262	0.61 103	0.53 245	0.31 213	0.25 219	0.74 280	0.33 248	0.81 258	1.02 238	0.14 221	0.19 270	0.28 248	0.36 293	0.46 277	0.34 268

TestStereo-Hl	0.45 264	0.25 263	0.26 319	0.20 233	0.20 259	0.25 258	0.17 262	0.40 314	0.27 299	0.56 347	0.50 324	0.41 274	0.25 240	0.30 296	1.01 259	0.60 266	0.32 221	0.31 268	0.99 323	0.28 223	0.90 267	1.60 346	0.14 221	0.23 309	0.28 248	0.41 314	0.49 286	0.44 303

LoS_RVC	0.37 216	0.25 263	0.20 256	0.10 112	0.17 224	0.13 131	0.09 151	0.24 154	0.25 278	0.38 290	0.25 233	0.36 240	0.34 295	0.22 222	0.81 186	0.78 315	0.41 274	0.42 343	0.56 237	0.27 218	0.97 275	1.33 294	0.14 221	0.15 208	0.28 248	0.22 187	0.25 163	0.29 232

tt_ll	0.37 216	0.25 263	0.20 256	0.10 112	0.17 224	0.13 131	0.09 151	0.24 154	0.25 278	0.38 290	0.25 233	0.36 240	0.34 295	0.22 222	0.81 186	0.78 315	0.41 274	0.42 343	0.56 237	0.27 218	0.97 275	1.33 294	0.14 221	0.15 208	0.28 248	0.22 187	0.25 163	0.29 232

APVNet	0.39 234	0.27 295	0.20 256	0.24 272	0.26 312	0.27 271	0.24 290	0.31 223	0.22 248	0.26 154	0.31 274	0.29 180	0.17 169	0.27 273	1.75 315	0.50 221	0.45 303	0.35 299	0.66 266	0.32 245	0.51 199	0.97 229	0.16 260	0.25 324	0.28 248	0.24 210	0.44 266	0.30 241

DSFCA	0.33 180	0.25 263	0.21 274	0.20 233	0.26 312	0.22 236	0.27 303	0.23 145	0.21 237	0.22 130	0.27 251	0.25 148	0.15 152	0.14 134	1.43 304	0.64 279	0.28 185	0.27 232	0.31 149	0.21 182	0.39 158	0.52 152	0.18 286	0.19 270	0.28 248	0.28 240	0.54 307	0.45 308

RTSC	0.65 331	0.25 263	0.27 327	0.24 272	0.26 312	0.28 276	0.42 351	0.35 267	0.33 333	0.43 312	0.47 319	0.30 193	0.27 253	0.29 290	7.17 428	0.50 221	0.48 327	0.30 258	0.75 283	0.33 248	0.78 255	0.93 224	0.17 275	0.30 344	0.28 248	0.31 264	0.49 286	0.59 334

CFNet	0.29 156	0.23 234	0.19 238	0.25 280	0.22 288	0.19 202	0.15 247	0.30 211	0.17 192	0.28 168	0.23 222	0.37 247	0.19 193	0.22 222	1.38 301	0.25 48	0.26 161	0.21 176	0.27 138	0.19 157	0.31 132	0.45 140	0.12 176	0.17 239	0.28 248	0.24 210	0.37 223	0.31 249

DNS	0.45 264	0.30 317	0.18 224	0.15 175	0.16 201	0.23 240	0.10 166	0.35 267	0.25 278	0.31 207	0.16 170	0.51 321	0.37 321	0.19 201	0.90 237	0.80 321	0.52 344	0.44 349	0.83 303	0.44 319	1.74 384	1.42 314	0.13 203	0.13 173	0.29 257	0.23 195	0.60 332	0.31 249

DDF-Stereo	1.25 388	0.32 329	0.17 213	6.72 452	0.23 294	6.20 452	0.31 313	0.36 285	0.21 237	0.35 250	0.57 334	7.72 447	0.43 340	0.22 222	0.76 170	0.89 341	0.60 369	0.39 332	1.30 372	0.43 304	1.56 365	1.46 320	0.16 260	0.23 309	0.29 257	1.00 395	0.44 266	0.54 328

zero-FE	5.34 448	0.32 329	0.17 213	27.02 467	1.78 444	37.04 471	12.26 461	0.36 285	0.65 387	2.17 448	1.17 397	25.79 466	4.97 438	0.43 358	2.31 342	0.87 340	2.76 437	2.15 452	2.47 396	0.43 304	14.67 462	2.09 402	0.16 260	0.23 309	0.29 257	1.00 395	0.41 241	0.34 268

AACVNet	0.31 169	0.26 284	0.21 274	0.27 295	0.28 323	0.25 258	0.18 271	0.30 211	0.20 226	0.31 207	0.30 272	0.29 180	0.18 180	0.36 332	0.62 104	0.43 179	0.31 213	0.26 226	0.37 178	0.25 212	0.42 170	0.62 176	0.20 303	0.20 282	0.29 257	0.31 264	0.42 254	0.37 286

sAnonymous2	0.38 226	0.21 194	0.17 213	0.16 188	0.16 201	0.21 223	0.15 247	0.38 298	0.26 289	0.28 168	0.26 247	0.30 193	0.32 283	0.16 159	0.67 125	0.61 271	0.40 268	0.36 306	0.81 296	0.39 284	1.05 283	1.29 286	0.14 221	0.19 270	0.29 257	0.35 286	0.33 194	0.35 280

CroCo_RVC	0.38 226	0.21 194	0.17 213	0.16 188	0.16 201	0.21 223	0.15 247	0.38 298	0.26 289	0.28 168	0.26 247	0.30 193	0.32 283	0.16 159	0.67 125	0.61 271	0.40 268	0.36 306	0.81 296	0.39 284	1.05 283	1.29 286	0.14 221	0.19 270	0.29 257	0.35 286	0.33 194	0.35 280

RP	0.45 264	0.29 311	0.33 350	0.30 312	0.31 334	0.28 276	0.35 331	0.34 255	0.33 333	0.23 133	0.36 300	0.36 240	0.26 251	0.24 246	3.81 382	0.31 95	0.28 185	0.22 184	0.33 155	0.23 202	0.26 117	0.85 215	0.19 295	0.22 304	0.29 257	0.29 252	0.52 300	0.36 285

stereogan	0.43 254	0.33 336	0.30 337	0.33 324	0.37 365	0.35 318	0.30 311	0.35 267	0.32 327	0.30 191	0.31 274	0.46 302	0.30 272	0.27 273	1.62 309	0.41 169	0.30 206	0.25 219	0.44 203	0.29 228	0.37 152	1.61 349	0.23 318	0.24 319	0.29 257	0.31 264	0.57 318	0.39 294

DeepPruner_ROB	0.52 303	0.25 263	0.25 313	0.25 280	0.26 312	0.23 240	0.65 387	0.32 238	0.25 278	0.37 277	0.39 303	0.29 180	0.25 240	0.31 307	3.43 376	0.72 303	0.34 235	0.29 252	0.49 213	0.23 202	1.30 325	1.20 272	0.23 318	0.23 309	0.29 257	0.42 318	0.46 277	0.29 232

HSM	0.39 234	0.24 250	0.23 292	0.26 290	0.25 304	0.20 213	0.18 271	0.41 317	0.20 226	0.32 224	0.30 272	0.39 258	0.24 230	0.22 222	2.57 351	0.39 155	0.33 230	0.22 184	0.49 213	0.30 236	0.70 245	0.47 147	0.14 221	0.20 282	0.29 257	0.31 264	0.44 266	0.33 263

TestStereo_HLe17	0.48 287	0.29 311	0.20 256	0.26 290	0.20 259	0.20 213	0.13 220	1.03 422	0.23 263	0.43 312	0.32 281	0.36 240	0.21 208	0.34 321	2.57 351	0.54 247	0.30 206	0.24 208	0.78 289	0.23 202	1.10 292	1.31 291	0.14 221	0.23 309	0.30 267	0.33 276	0.44 266	0.29 232

TestStereo_HL3	0.75 342	1.03 412	0.25 313	0.24 272	0.20 259	0.32 298	0.23 288	0.65 388	0.29 310	0.63 373	0.85 373	1.07 382	0.46 350	0.23 235	1.74 314	1.59 411	2.87 439	0.35 299	1.11 340	0.39 284	1.50 350	2.24 422	0.16 260	0.20 282	0.30 267	0.37 299	0.62 336	0.45 308

gcap_with_dpt	0.50 295	0.41 371	0.17 213	0.38 340	0.20 259	0.25 258	0.12 195	0.38 298	0.20 226	0.37 277	0.24 227	0.59 340	0.34 295	0.22 222	1.05 268	0.80 321	1.05 400	0.74 416	0.84 304	0.39 284	1.41 333	1.30 288	0.14 221	0.17 239	0.30 267	0.28 240	0.50 293	0.61 336

GCAP-BAT	0.50 295	0.41 371	0.17 213	0.38 340	0.20 259	0.25 258	0.12 195	0.38 298	0.20 226	0.37 277	0.24 227	0.59 340	0.34 295	0.22 222	1.05 268	0.80 321	1.05 400	0.74 416	0.84 304	0.39 284	1.41 333	1.30 288	0.14 221	0.17 239	0.30 267	0.28 240	0.50 293	0.61 336

raft_robust	0.39 234	0.22 211	0.16 201	0.20 233	0.16 201	0.16 166	0.11 176	0.42 327	0.18 201	0.42 310	0.15 155	0.33 215	0.24 230	0.27 273	1.23 290	0.80 321	0.31 213	0.33 280	0.91 312	0.36 261	0.71 249	1.21 276	0.11 158	0.20 282	0.30 267	0.30 260	0.36 219	0.30 241

GMOStereo	0.34 188	0.19 160	0.15 190	0.16 188	0.16 201	0.32 298	0.12 195	0.35 267	0.17 192	0.35 250	0.15 155	0.29 180	0.22 215	0.17 171	0.81 186	0.49 215	0.29 194	0.33 280	0.51 222	0.37 267	0.56 214	1.49 328	0.10 138	0.13 173	0.30 267	0.24 210	0.41 241	0.22 176

error version	0.34 188	0.19 160	0.15 190	0.16 188	0.16 201	0.32 298	0.12 195	0.35 267	0.17 192	0.35 250	0.15 155	0.29 180	0.22 215	0.17 171	0.81 186	0.49 215	0.29 194	0.33 280	0.51 222	0.37 267	0.56 214	1.49 328	0.10 138	0.13 173	0.30 267	0.24 210	0.41 241	0.22 176

test-v	0.34 188	0.19 160	0.15 190	0.16 188	0.16 201	0.32 298	0.12 195	0.35 267	0.17 192	0.35 250	0.15 155	0.29 180	0.22 215	0.17 171	0.81 186	0.49 215	0.29 194	0.33 280	0.51 222	0.37 267	0.56 214	1.49 328	0.10 138	0.13 173	0.30 267	0.24 210	0.41 241	0.22 176

test-2	0.34 188	0.19 160	0.15 190	0.16 188	0.16 201	0.32 298	0.12 195	0.35 267	0.17 192	0.35 250	0.15 155	0.29 180	0.22 215	0.17 171	0.81 186	0.49 215	0.29 194	0.33 280	0.51 222	0.37 267	0.56 214	1.49 328	0.10 138	0.13 173	0.30 267	0.24 210	0.41 241	0.22 176

ICVP	0.44 261	0.24 250	0.30 337	0.25 280	0.23 294	0.26 265	0.18 271	0.31 223	0.25 278	0.37 277	0.31 274	0.33 215	0.29 263	0.25 256	0.64 114	0.61 271	0.50 334	0.78 424	0.59 251	0.44 319	0.99 279	1.82 371	0.33 363	0.24 319	0.30 267	0.35 286	0.37 223	0.34 268
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.46 270	0.20 178	0.16 201	0.15 175	0.16 201	0.20 213	0.12 195	0.32 238	0.32 327	0.35 250	0.24 227	0.43 282	0.45 349	0.15 147	0.83 206	1.10 364	0.47 318	0.40 336	0.67 269	0.43 304	1.55 364	1.85 373	0.14 221	0.22 304	0.30 267	0.30 260	0.49 286	0.32 257

CFNet_RVC	0.35 202	0.26 284	0.23 292	0.25 280	0.24 301	0.24 249	0.16 255	0.27 172	0.19 212	0.30 191	0.29 265	0.31 200	0.17 169	0.33 316	0.75 164	0.46 204	0.51 338	0.24 208	0.81 296	0.21 182	0.58 224	0.70 188	0.18 286	0.34 351	0.30 267	0.31 264	0.42 254	0.34 268

XPNet_ROB	0.48 287	0.40 367	0.29 335	0.27 295	0.32 338	0.31 291	0.28 307	0.27 172	0.32 327	0.32 224	0.43 310	1.12 384	0.24 230	0.32 312	1.68 311	0.51 231	0.66 376	0.29 252	0.41 191	0.33 248	0.69 243	1.26 281	0.26 329	0.26 326	0.30 267	0.35 286	0.75 361	0.44 303

FETCStereo	0.36 210	0.20 178	0.12 132	0.13 152	0.13 148	0.20 213	0.08 136	0.30 211	0.11 114	0.37 277	0.11 113	0.35 231	0.11 116	0.19 201	0.75 164	0.58 259	0.23 134	0.17 136	0.36 173	0.18 148	1.09 291	2.48 437	0.11 158	0.46 380	0.31 280	0.18 162	0.33 194	0.16 133

GEStereo_RVC	0.47 280	0.27 295	0.34 354	0.27 295	0.26 312	0.31 291	0.53 368	0.41 317	0.24 270	0.35 250	0.27 251	0.40 267	0.24 230	0.30 296	0.81 186	0.74 307	0.49 332	0.37 314	0.91 312	0.38 275	0.90 267	1.80 369	0.21 308	0.34 351	0.31 280	0.30 260	0.51 297	0.48 316

FADNet-RVC-Resample	0.45 264	0.30 317	0.59 404	0.28 304	0.45 381	0.21 223	0.24 290	0.39 308	0.32 327	0.44 319	0.31 274	0.43 282	0.44 342	0.43 358	1.18 284	0.51 231	0.37 250	0.43 346	0.60 252	0.64 369	0.49 188	1.02 238	0.30 350	0.37 361	0.31 280	0.39 305	0.33 194	0.41 297

NVstereo2D	0.63 327	0.25 263	0.20 256	0.28 304	0.25 304	0.34 313	0.35 331	0.30 211	0.22 248	0.39 297	0.33 288	0.26 155	0.16 158	0.42 357	9.29 445	0.43 179	0.32 221	0.27 232	0.35 167	0.20 166	0.35 148	0.44 136	0.30 350	0.21 296	0.31 280	0.23 195	0.27 179	0.25 202

PS-NSSS	0.43 254	0.38 364	0.25 313	0.42 350	0.30 330	0.35 318	0.32 318	0.34 255	0.20 226	0.36 269	0.24 227	0.74 362	0.24 230	0.40 352	1.98 327	0.34 120	0.33 230	0.23 197	0.55 235	0.20 166	0.41 166	0.57 161	0.52 392	0.20 282	0.31 280	0.31 264	0.87 371	0.37 286

PDISCO_ROB	0.30 162	0.23 234	0.20 256	0.22 257	0.20 259	0.17 179	0.18 271	0.24 154	0.19 212	0.29 182	0.27 251	0.23 137	0.18 180	0.17 171	0.71 146	0.45 195	0.27 173	0.33 280	0.39 183	0.25 212	0.47 185	0.62 176	0.13 203	0.18 255	0.31 280	0.29 252	0.54 307	0.29 232

DNSM	0.45 264	0.28 307	0.21 274	0.15 175	0.16 201	0.25 258	0.10 166	0.37 295	0.25 278	0.32 224	0.18 177	0.51 321	0.36 309	0.21 217	0.87 230	0.83 332	0.51 338	0.43 346	0.76 285	0.46 329	1.78 393	1.43 315	0.13 203	0.14 196	0.32 286	0.24 210	0.56 313	0.34 268

GANet-ADL	0.60 317	0.27 295	0.26 319	0.28 304	0.29 325	0.32 298	0.25 299	0.35 267	0.27 299	0.61 365	1.04 390	0.41 274	0.29 263	0.30 296	1.87 323	1.08 360	0.51 338	0.37 314	1.17 352	0.85 400	1.27 321	1.88 376	0.19 295	0.23 309	0.32 286	0.37 299	0.58 323	0.46 311

PA-Net	0.52 303	0.36 349	0.36 361	0.25 280	0.37 365	0.26 265	0.32 318	0.33 248	0.36 340	0.30 191	0.26 247	0.30 193	0.31 274	0.47 365	2.30 340	0.51 231	0.24 144	0.28 244	0.30 143	0.29 228	0.34 142	0.90 219	0.60 399	0.26 326	0.32 286	0.72 372	0.32 189	2.29 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Sa-1000	0.33 180	0.21 194	0.14 179	0.15 175	0.16 201	0.15 155	0.08 136	0.36 285	0.17 192	0.31 207	0.15 155	0.41 274	0.18 180	0.25 256	0.82 200	0.48 212	0.32 221	0.33 280	0.65 262	0.19 157	0.65 238	1.11 257	0.09 126	0.17 239	0.33 289	0.29 252	0.51 297	0.27 217

psm_up	0.35 202	0.26 284	0.27 327	0.28 304	0.25 304	0.27 271	0.18 271	0.35 267	0.32 327	0.29 182	0.24 227	0.30 193	0.25 240	0.50 373	0.93 242	0.34 120	0.34 235	0.31 268	0.62 255	0.36 261	0.43 173	0.50 150	0.16 260	0.27 330	0.33 289	0.34 281	0.39 233	0.34 268

MLCV	0.53 305	0.25 263	0.24 300	0.36 334	0.32 338	0.30 287	0.22 286	0.46 354	0.47 366	0.53 342	0.80 368	0.51 321	0.40 330	0.26 262	0.94 245	1.44 398	0.41 274	0.30 258	1.26 362	0.27 218	1.16 304	1.23 280	0.23 318	0.35 358	0.33 289	0.35 286	0.49 286	0.34 268

DDVS	1.78 407	0.35 343	0.40 371	0.33 324	0.38 368	0.37 326	0.33 325	2.41 451	0.46 360	0.68 388	17.02 463	2.44 421	0.65 367	0.81 402	2.50 347	1.31 383	0.61 371	0.49 369	6.21 421	0.84 398	2.90 444	2.24 422	0.26 329	0.34 351	0.34 292	0.60 359	2.18 435	0.71 346

AE-Stereo	0.44 261	0.22 211	0.24 300	0.23 260	0.24 301	0.18 192	0.16 255	0.30 211	0.21 237	0.34 239	0.16 170	0.44 287	0.27 253	0.21 217	0.94 245	0.81 326	0.41 274	0.32 274	0.52 230	0.55 346	1.07 285	1.71 361	0.12 176	0.21 296	0.34 292	0.89 385	0.46 277	0.28 225

UDGNet	0.39 234	0.29 311	0.21 274	0.55 371	0.44 379	0.50 363	0.42 351	0.31 223	0.20 226	0.27 158	0.28 262	0.28 169	0.12 130	0.70 397	0.66 120	0.44 184	0.29 194	0.25 219	0.60 252	0.24 210	0.61 230	0.98 230	0.39 370	0.15 208	0.34 292	0.27 237	0.42 254	0.29 232

DDUNet	0.75 342	0.91 407	0.42 379	1.24 409	1.03 419	1.19 408	1.16 412	0.35 267	0.35 336	0.37 277	0.45 314	0.64 350	0.32 283	1.77 421	2.89 358	0.44 184	0.71 382	0.48 364	0.87 309	0.59 356	0.53 206	0.64 180	0.85 417	0.28 335	0.34 292	0.34 281	0.61 334	0.39 294

FADNet-RVC	0.38 226	0.25 263	0.26 319	0.27 295	0.26 312	0.21 223	0.42 351	0.33 248	0.24 270	0.34 239	0.26 247	0.42 278	0.28 260	0.27 273	0.95 247	0.42 170	0.39 261	0.27 232	0.73 278	0.41 296	0.63 235	0.86 216	0.21 308	0.27 330	0.34 292	0.33 276	0.33 194	0.42 300

ccs_rob	1.11 378	0.35 343	0.33 350	0.43 353	0.29 325	0.44 354	0.38 341	0.59 381	0.35 336	1.97 446	5.99 447	5.59 444	0.59 359	0.45 360	1.05 268	1.28 380	0.52 344	0.39 332	1.76 389	0.87 403	1.76 386	2.05 395	0.26 329	0.43 376	0.34 292	0.36 293	0.50 293	0.56 330

iResNet	0.62 323	0.26 284	0.26 319	0.36 334	0.38 368	0.42 347	0.27 303	0.46 354	0.31 322	0.56 347	0.73 361	0.68 357	0.73 375	0.17 171	1.73 313	1.72 418	0.39 261	0.37 314	1.52 383	0.57 350	1.58 369	0.98 230	0.20 303	0.46 380	0.34 292	0.39 305	0.59 328	0.40 296

LoS	0.46 270	0.23 234	0.17 213	0.19 220	0.19 249	0.19 202	0.12 195	0.77 399	0.26 289	0.50 333	0.45 314	0.53 327	0.47 352	0.23 235	1.06 272	0.85 335	0.56 362	0.43 346	0.62 255	0.41 296	1.28 323	1.41 309	0.15 249	0.16 226	0.35 299	0.28 240	0.33 194	0.35 280
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.72 339	0.20 178	0.18 224	0.16 188	0.17 224	0.15 155	0.13 220	0.35 267	0.22 248	0.35 250	1.18 398	0.29 180	0.24 230	0.54 379	9.17 443	0.54 247	0.35 243	0.29 252	0.56 237	0.37 267	0.54 211	1.38 302	0.11 158	0.57 404	0.35 299	0.29 252	0.67 346	0.22 176

IPLGR	0.76 344	0.26 284	0.21 274	0.23 260	0.23 294	0.17 179	0.12 195	0.33 248	0.20 226	0.41 308	1.59 417	0.32 209	0.31 274	0.53 376	9.00 441	0.62 276	0.41 274	0.38 328	0.65 262	0.47 332	0.76 252	1.41 309	0.12 176	0.24 319	0.35 299	0.39 305	0.63 339	0.28 225

PSMNet-ADL	0.77 345	0.29 311	0.30 337	0.33 324	0.32 338	0.32 298	0.37 339	0.55 376	0.35 336	0.71 396	1.43 412	0.56 334	1.01 382	2.47 435	1.18 284	2.02 429	1.58 420	0.41 339	1.06 333	0.50 338	1.25 319	1.44 317	0.35 366	0.24 319	0.35 299	0.41 314	0.65 341	0.34 268

pcwnet_v2	0.69 334	0.27 295	0.31 345	0.31 318	0.33 342	0.29 284	0.24 290	0.34 255	0.25 278	0.50 333	0.40 305	1.66 408	0.40 330	0.31 307	5.73 413	0.60 266	0.36 245	0.30 258	1.08 337	0.23 202	0.82 260	0.90 219	0.57 395	0.22 304	0.35 299	0.36 293	0.51 297	0.87 362

DMCA-RVC	0.41 245	0.21 194	0.22 284	0.32 321	0.28 323	0.18 192	0.45 356	0.34 255	0.30 316	0.32 224	1.09 392	0.31 200	0.16 158	0.30 296	2.90 360	0.35 125	0.26 161	0.25 219	0.26 128	0.30 236	0.38 154	0.34 123	0.16 260	0.28 335	0.35 299	0.20 181	0.36 219	0.27 217

R-Stereo Train	0.54 307	0.24 250	0.24 300	0.24 272	0.18 234	0.24 249	0.09 151	0.34 255	0.30 316	0.52 339	0.66 348	0.44 287	0.32 283	0.55 381	0.74 152	1.07 357	0.58 366	0.52 384	1.27 365	0.64 369	1.51 352	1.89 377	0.14 221	0.20 282	0.35 299	0.42 318	0.35 209	0.47 314

RAFT-Stereo	0.54 307	0.24 250	0.24 300	0.24 272	0.18 234	0.24 249	0.09 151	0.34 255	0.30 316	0.52 339	0.66 348	0.44 287	0.32 283	0.55 381	0.74 152	1.07 357	0.58 366	0.52 384	1.27 365	0.64 369	1.51 352	1.89 377	0.14 221	0.20 282	0.35 299	0.42 318	0.35 209	0.47 314
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.39 234	0.36 349	0.26 319	0.29 310	0.31 334	0.26 265	0.19 279	0.30 211	0.23 263	0.35 250	0.27 251	0.45 294	0.25 240	0.34 321	0.82 200	0.45 195	0.30 206	0.25 219	0.96 320	0.23 202	0.69 243	0.75 197	0.45 380	0.21 296	0.35 299	0.31 264	0.35 209	0.45 308

GEAStereo	0.16 90	0.12 91	0.18 224	0.10 112	0.07 66	0.13 131	0.05 83	0.08 59	0.07 43	0.08 73	0.05 35	0.18 114	0.05 25	0.12 119	0.82 200	0.23 41	0.15 94	0.11 80	0.19 95	0.13 112	0.20 99	0.32 117	0.05 50	0.07 92	0.36 308	0.10 63	0.16 97	0.09 65

gasm-f	0.16 90	0.12 91	0.18 224	0.10 112	0.07 66	0.13 131	0.05 83	0.08 59	0.07 43	0.08 73	0.05 35	0.18 114	0.05 25	0.12 119	0.82 200	0.23 41	0.15 94	0.11 80	0.19 95	0.13 112	0.20 99	0.32 117	0.05 50	0.07 92	0.36 308	0.10 63	0.16 97	0.09 65

UDG	0.91 362	0.94 409	0.44 382	1.22 408	1.16 423	1.14 406	1.35 415	0.38 298	0.36 340	0.43 312	0.55 332	0.62 344	0.33 291	1.60 419	5.73 413	0.80 321	0.75 385	0.45 352	0.94 317	0.65 375	1.13 296	1.10 254	0.64 402	0.32 347	0.36 308	0.39 305	0.53 304	0.38 291

GwcNet-ADL	0.72 339	0.35 343	0.37 365	0.41 349	0.34 353	0.32 298	0.27 303	0.40 314	0.27 299	0.61 365	1.53 415	0.63 348	0.41 334	0.33 316	3.69 380	1.34 387	0.50 334	0.56 397	0.91 312	0.87 403	1.18 306	1.60 346	0.24 322	0.27 330	0.36 308	0.48 339	0.47 281	0.66 344

Anonymous3	0.57 314	0.29 311	0.22 284	0.21 246	0.25 304	0.27 271	0.22 286	0.51 368	0.35 336	0.37 277	0.27 251	0.76 365	0.54 356	0.47 365	1.18 284	1.93 425	0.51 338	0.47 358	0.94 317	0.58 354	1.27 321	1.69 357	0.19 295	0.21 296	0.36 308	0.39 305	0.54 307	0.37 286

NCC-stereo	0.47 280	0.33 336	0.30 337	0.31 318	0.33 342	0.31 291	0.38 341	0.41 317	0.40 346	0.24 140	0.38 301	0.39 258	0.36 309	0.28 282	3.13 369	0.36 134	0.29 194	0.32 274	0.42 193	0.43 304	0.44 175	0.84 212	0.28 341	0.23 309	0.36 308	0.44 329	0.45 272	0.44 303

Abc-Net	0.47 280	0.33 336	0.30 337	0.31 318	0.33 342	0.31 291	0.38 341	0.41 317	0.40 346	0.24 140	0.38 301	0.39 258	0.36 309	0.28 282	3.13 369	0.36 134	0.29 194	0.32 274	0.42 193	0.43 304	0.44 175	0.84 212	0.28 341	0.23 309	0.36 308	0.44 329	0.45 272	0.44 303
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	0.62 323	0.52 386	0.32 348	0.33 324	0.35 358	0.40 342	0.31 313	0.34 255	0.40 346	0.46 324	0.61 342	1.27 389	0.29 263	0.39 348	3.75 381	0.45 195	0.51 338	0.38 328	0.57 245	0.40 292	0.82 260	1.11 257	0.24 322	0.31 345	0.36 308	0.43 324	0.81 367	0.51 324

HNOStereo	0.34 188	0.20 178	0.14 179	0.14 166	0.14 167	0.20 213	0.09 151	0.31 223	0.13 138	0.38 290	0.13 134	0.35 231	0.15 152	0.16 159	0.79 178	0.57 256	0.25 152	0.20 161	0.55 235	0.35 260	1.22 310	1.41 309	0.11 158	0.11 139	0.37 316	0.23 195	0.34 205	0.22 176

FSD		0.32 329	0.31 345	0.32 321	0.31 334	0.30 287	0.35 331	0.41 317	0.27 299	0.37 277	0.29 265			0.34 321	1.10 280	0.97 348			0.58 249	0.50 338				0.34 351	0.37 316	0.32 274	0.37 223	0.38 291

MyStereo04	0.43 254	0.28 307	0.26 319	0.23 260	0.24 301	0.18 192	0.14 235	0.38 298	0.28 307	0.59 358	0.28 262	0.39 258	0.18 180	0.36 332	1.03 263	0.61 271	0.35 243	0.27 232	1.20 354	0.43 304	1.04 280	0.77 202	0.38 367	0.26 326	0.37 316	0.39 305	0.55 311	0.30 241

DLNR_Zeroshot_test	11.48 458	37.23 472	0.46 384	54.89 472	0.21 273	0.37 326	49.84 472	0.47 356	0.22 248	0.80 414	0.59 339	0.62 344	0.36 309	3.08 440	63.85 472	73.41 472	9.38 459	5.61 457	2.77 401	0.65 375	1.83 398	1.41 309	0.13 203	0.22 304	0.37 316	0.38 303	0.43 263	0.48 316

SACVNet	0.38 226	0.30 317	0.26 319	0.28 304	0.29 325	0.26 265	0.34 330	0.37 295	0.29 310	0.35 250	0.27 251	0.29 180	0.25 240	0.38 342	0.59 95	0.43 179	0.36 245	0.29 252	0.56 237	0.29 228	0.68 241	1.21 276	0.19 295	0.25 324	0.37 316	0.35 286	0.45 272	0.38 291

FCDSN-DC	0.84 359	0.37 356	0.67 409	0.40 348	0.40 371	0.35 318	0.89 399	0.39 308	0.31 322	0.46 324	0.35 298	0.44 287	0.31 274	0.38 342	8.90 438	0.84 334	0.47 318	0.48 364	0.73 278	0.38 275	1.12 294	1.58 343	0.30 350	0.57 404	0.37 316	0.42 318	0.42 254	0.37 286
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACV-stereo	5.83 450	11.12 460	0.40 371	0.64 387	0.34 353	6.32 453	4.79 446	4.59 455	0.50 372	0.65 378	0.85 373	1.68 409	8.74 444	4.63 452	8.94 439	3.51 453	0.67 377	0.58 400	83.85 471	1.15 429	3.70 450	6.30 458	0.42 377	0.42 373	0.38 322	0.78 375	0.76 365	0.58 332

FADNet	0.39 234	0.27 295	0.23 292	0.29 310	0.26 312	0.25 258	0.39 347	0.36 285	0.24 270	0.35 250	0.34 291	0.36 240	0.27 253	0.27 273	0.93 242	0.39 155	0.31 213	0.34 293	0.68 272	0.43 304	0.60 227	0.90 219	0.19 295	0.22 304	0.38 322	0.42 318	0.37 223	0.44 303

RGC	0.51 300	0.36 349	0.46 384	0.35 332	0.36 363	0.40 342	0.30 311	0.37 295	0.39 343	0.32 224	0.45 314	0.40 267	0.42 337	0.35 328	2.99 363	0.36 134	0.32 221	0.28 244	0.47 205	0.33 248	0.61 230	1.00 234	0.24 322	0.28 335	0.38 322	0.46 334	0.52 300	0.53 327

PWC_ROB	0.69 334	0.37 356	0.41 375	0.30 312	0.35 358	0.34 313	0.50 363	0.39 308	0.69 392	0.45 323	0.80 368	0.54 329	1.20 390	0.29 290	2.36 344	1.23 378	0.63 374	0.53 387	1.01 327	0.46 329	1.15 299	1.40 307	0.26 329	0.49 386	0.38 322	0.37 299	0.68 347	0.97 367

test-1	0.83 357	0.18 146	0.23 292	0.19 220	0.19 249	0.57 377	0.58 373	0.44 342	0.29 310	0.72 401	5.41 446	0.54 329	0.40 330	0.59 387	0.98 255	1.32 384	0.45 303	0.48 364	1.14 345	0.96 416	1.90 404	2.36 431	0.14 221	0.21 296	0.39 326	0.46 334	0.61 334	0.63 340

s12784h	0.54 307	0.28 307	0.26 319	0.30 312	0.23 294	0.17 179	0.12 195	0.36 285	0.24 270	0.38 290	0.23 222	0.40 267	0.38 323	0.16 159	1.09 275	1.11 365	0.47 318	0.27 232	0.71 276	0.37 267	1.49 346	1.46 320	0.12 176	0.17 239	0.39 326	0.32 274	2.18 435	0.88 364

CC-Net-ROB	0.62 323	0.60 398	0.40 371	0.81 395	0.59 396	0.75 393	0.57 370	0.43 334	0.31 322	0.47 327	0.32 281	1.38 395	0.73 375	0.62 391	0.60 97	0.33 108	0.42 283	0.32 274	2.70 400	0.28 223	0.50 194	0.61 174	0.98 420	0.28 335	0.39 326	0.37 299	0.39 233	0.54 328

ETE_ROB	0.60 317	0.48 382	0.30 337	0.36 334	0.36 363	0.39 339	0.32 318	0.33 248	0.49 371	0.40 303	0.61 342	1.32 393	0.29 263	0.40 352	2.38 345	0.50 221	0.95 394	0.34 293	0.65 262	0.41 296	0.96 274	1.18 269	0.28 341	0.31 345	0.39 326	0.45 331	0.73 358	0.52 326

PMTNet	0.42 247	0.24 250	0.21 274	0.18 213	0.17 224	0.14 144	0.32 318	0.31 223	0.24 270	0.37 277	0.25 233	0.38 252	0.38 323	0.17 171	1.19 288	1.08 360	0.45 303	0.27 232	0.56 237	0.43 304	1.15 299	1.08 250	0.13 203	0.14 196	0.40 330	0.26 233	0.32 189	0.37 286

DCVSM-stereo	1.12 380	0.31 327	0.36 361	0.43 353	0.33 342	0.52 370	0.35 331	0.68 391	0.39 343	0.66 382	1.41 411	1.60 403	0.79 377	0.39 348	0.81 186	1.02 352	0.48 327	0.37 314	12.56 449	0.92 413	1.54 362	1.37 300	0.41 375	0.49 386	0.41 331	0.51 345	0.65 341	0.61 336

FAT-Stereo	1.13 381	0.37 356	0.57 398	0.56 374	0.63 402	0.50 363	0.52 365	0.75 396	0.44 354	0.79 413	2.82 438	1.45 398	1.95 410	0.49 372	2.78 356	2.52 443	0.57 363	0.60 402	2.42 394	1.17 430	2.12 417	2.13 406	0.74 412	0.58 407	0.41 331	0.56 352	0.72 353	1.27 393

S-Stereo	1.43 396	0.40 367	0.43 381	0.60 382	0.58 395	0.64 384	1.10 407	0.61 385	0.57 380	0.69 390	4.10 444	1.62 406	0.65 367	0.46 363	4.54 392	2.87 448	0.55 355	0.65 405	4.87 418	4.90 456	1.26 320	2.26 424	0.99 421	0.61 412	0.41 331	0.53 348	0.66 343	0.97 367

Cross2Single Stereo	0.44 261	0.22 211	0.14 179	0.26 290	0.17 224	0.16 166	0.15 247	0.25 164	0.27 299	0.29 182	0.19 197	0.44 287	0.42 337	0.27 273	0.73 150	1.13 367	0.52 344	0.55 392	0.34 162	0.43 304	1.78 393	1.78 368	0.12 176	0.14 196	0.42 334	0.26 233	0.30 186	0.24 192

EKT-Stereo	1.22 385	0.27 295	0.24 300	0.28 304	0.25 304	0.31 291	0.54 369	0.43 334	0.29 310	0.44 319	0.57 334	0.49 316	0.44 342	0.31 307	13.29 461	2.18 434	0.54 353	0.53 387	1.26 362	1.02 420	5.16 454	2.03 394	0.14 221	0.19 270	0.42 334	0.35 286	0.56 313	0.34 268

CASS	0.51 300	0.27 295	0.27 327	0.32 321	0.26 312	0.29 284	0.67 389	0.40 314	0.30 316	0.47 327	0.52 328	0.47 309	0.36 309	0.16 159	0.74 152	0.67 289	0.71 382	0.46 356	0.78 289	0.28 223	1.67 376	1.48 325	0.17 275	0.20 282	0.42 334	0.34 281	0.53 304	0.46 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FINET	0.28 146	0.21 194	0.21 274	0.21 246	0.17 224	0.17 179	0.18 271	0.23 145	0.19 212	0.23 133	0.48 322	0.28 169	0.17 169	0.17 171	0.57 86	0.33 108	0.25 152	0.18 144	0.38 182	0.17 140	0.30 130	0.22 101	0.15 249	0.17 239	0.42 334	0.96 392	0.27 179	0.21 170

SFCPSM	2.02 418	0.37 356	0.29 335	0.38 340	0.33 342	0.38 332	0.38 341	0.42 327	0.48 368	0.63 373	1.10 393	1.09 383	4.92 437	0.35 328	1.80 317	1.39 391	0.59 368	0.50 374	31.93 466	0.84 398	1.50 350	1.59 345	0.30 350	0.37 361	0.42 334	0.52 346	0.69 348	1.01 371

NOSS_ROB	0.81 354	0.36 349	0.27 327	0.37 338	0.35 358	0.37 326	0.29 310	0.87 406	0.39 343	0.71 396	0.93 383	0.99 378	0.60 362	1.26 416	2.02 328	2.44 440	0.57 363	0.58 400	0.68 272	0.43 304	2.16 422	2.47 435	0.32 362	0.47 384	0.42 334	0.43 324	0.72 353	0.42 300

Any-RAFT	0.58 315	0.22 211	0.32 348	0.23 260	0.21 273	0.20 213	0.14 235	0.42 327	0.25 278	0.40 303	1.16 395	0.49 316	0.32 283	0.37 336	0.87 230	0.85 335	0.67 377	0.38 328	1.20 354	0.41 296	2.25 429	1.67 355	0.18 286	0.17 239	0.43 340	0.49 342	0.44 266	0.84 359

DAS	0.67 332	0.27 295	0.24 300	0.38 340	0.33 342	0.34 313	0.33 325	0.51 368	0.46 360	0.61 365	0.94 385	0.78 367	0.67 370	0.19 201	0.96 249	1.83 420	0.55 355	0.47 358	1.12 341	0.61 360	2.11 414	1.69 357	0.27 334	0.44 377	0.43 340	0.43 324	0.62 336	0.48 316

SepStereo	0.67 332	0.27 295	0.24 300	0.38 340	0.33 342	0.34 313	0.33 325	0.51 368	0.46 360	0.61 365	0.94 385	0.78 367	0.67 370	0.19 201	0.96 249	1.83 420	0.55 355	0.47 358	1.12 341	0.61 360	2.11 414	1.69 357	0.27 334	0.44 377	0.43 340	0.43 324	0.62 336	0.48 316

HSM-Net_RVC	0.94 363	0.26 284	0.27 327	0.43 353	0.31 334	0.28 276	0.23 288	0.48 358	0.29 310	0.58 353	0.98 388	11.38 453	0.46 350	0.24 246	1.33 295	0.65 283	0.47 318	0.30 258	0.57 245	0.57 350	1.31 327	1.26 281	0.27 334	0.44 377	0.43 340	0.45 331	0.54 307	0.48 316
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.50 295	0.40 367	0.38 367	0.38 340	0.35 358	0.35 318	0.32 318	0.51 368	0.42 353	0.48 330	0.27 251	0.71 359	0.44 342	0.29 290	1.10 280	0.45 195	1.07 403	0.33 280	0.62 255	0.36 261	0.86 265	0.64 180	0.30 350	0.39 368	0.44 344	0.40 313	0.64 340	0.50 322
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	1.04 373	0.64 402	0.57 398	0.87 398	0.87 415	0.68 390	0.98 402	0.45 346	0.34 335	0.53 342	0.75 363	1.03 380	1.27 394	1.90 423	6.09 416	0.42 170	0.60 369	0.33 280	2.46 395	0.49 336	1.49 346	1.10 254	1.23 423	0.56 399	0.44 344	0.53 348	0.55 311	0.82 357

test-3	0.47 280	0.22 211	0.20 256	0.18 213	0.21 273	0.19 202	0.12 195	0.41 317	0.16 174	0.35 250	0.18 177	0.42 278	0.19 193	0.19 201	1.04 266	0.66 284	0.32 221	0.30 258	1.28 368	0.44 319	1.13 296	1.75 366	0.10 138	0.17 239	0.45 346	0.23 195	0.56 313	1.21 388

test_1	0.47 280	0.22 211	0.20 256	0.18 213	0.21 273	0.19 202	0.12 195	0.41 317	0.16 174	0.34 239	0.18 177	0.42 278	0.19 193	0.19 201	1.04 266	0.66 284	0.32 221	0.30 258	1.28 368	0.44 319	1.13 296	1.75 366	0.10 138	0.17 239	0.45 346	0.23 195	0.56 313	1.22 389

NCCL2	0.55 311	0.35 343	0.31 345	0.30 312	0.40 371	0.25 258	0.24 290	0.35 267	0.31 322	0.41 308	0.33 288	0.35 231	0.24 230	0.53 376	4.10 386	0.47 207	0.40 268	0.31 268	0.39 183	0.31 243	0.70 245	0.99 232	0.41 375	0.32 347	0.45 346	0.45 331	0.75 361	0.51 324

SQANet	1.31 391	1.35 420	0.53 392	3.10 434	1.03 419	1.89 419	1.49 418	0.50 367	0.40 346	0.51 335	0.46 317	1.19 387	0.55 358	1.57 418	2.53 349	0.49 215	1.24 412	0.37 314	6.38 423	0.61 360	1.71 380	1.74 363	2.52 434	0.37 361	0.46 349	0.57 354	0.66 343	1.26 391

HBP-ISP	1.24 387	0.38 364	0.50 391	0.52 365	0.41 375	0.45 359	0.33 325	0.55 376	0.40 346	0.76 409	1.30 405	0.48 313	0.48 354	1.92 424	9.87 453	3.68 454	0.55 355	0.66 408	0.82 300	0.95 414	2.11 414	2.96 446	0.30 350	0.46 380	0.47 350	0.52 346	0.94 380	0.60 335

test_3	0.47 280	0.22 211	0.20 256	0.18 213	0.21 273	0.19 202	0.12 195	0.41 317	0.18 201	0.36 269	0.18 177	0.44 287	0.21 208	0.19 201	1.03 263	0.64 279	0.32 221	0.31 268	1.28 368	0.44 319	1.12 294	1.74 363	0.10 138	0.18 255	0.47 350	0.28 240	0.59 328	1.22 389

cross-raft	0.56 313	0.25 263	0.22 284	0.21 246	0.20 259	0.39 339	0.15 247	0.44 342	0.26 289	0.48 330	0.35 298	0.43 282	0.31 274	0.24 246	0.86 222	1.35 388	0.41 274	0.34 293	1.31 374	0.78 388	1.98 411	1.89 377	0.16 260	0.18 255	0.47 350	0.46 334	0.42 254	0.68 345

SHD	0.72 339	0.30 317	0.42 379	0.35 332	0.34 353	0.33 312	0.45 356	0.49 362	0.44 354	0.53 342	0.63 344	0.47 309	0.64 365	0.34 321	6.15 417	0.52 239	0.47 318	0.37 314	0.94 317	0.45 326	0.88 266	1.12 259	0.25 325	0.42 373	0.47 350	0.47 338	0.50 293	0.63 340

DLCB_ROB	0.33 180	0.25 263	0.24 300	0.22 257	0.23 294	0.20 213	0.19 279	0.27 172	0.22 248	0.31 207	0.34 291	0.34 222	0.25 240	0.33 316	0.84 208	0.33 108	0.30 206	0.28 244	0.30 143	0.21 182	0.52 204	0.72 192	0.20 303	0.21 296	0.47 350	0.36 293	0.38 229	0.46 311

CBMV	1.06 375	0.38 364	0.33 350	0.42 350	0.39 370	0.39 339	0.31 313	0.87 406	0.40 346	0.65 378	0.86 376	1.47 399	1.22 393	1.02 408	1.89 324	2.41 439	0.67 377	0.51 379	1.66 385	0.78 388	1.69 379	2.20 419	0.31 356	0.52 393	0.47 350	0.49 342	1.04 389	5.23 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	1.11 378	0.42 377	0.41 375	0.57 375	0.59 396	0.54 371	1.41 416	0.71 393	0.48 368	0.61 365	1.28 404	1.51 401	2.96 426	1.04 409	1.42 303	2.33 437	0.81 388	0.96 432	1.74 388	1.09 426	2.41 434	1.74 363	0.82 416	0.50 389	0.48 356	0.69 368	1.09 391	1.28 394

ITSA-stereo	0.96 364	0.36 349	0.34 354	0.55 371	0.41 375	0.32 298	0.64 385	0.52 374	0.47 366	0.71 396	1.48 413	0.67 356	0.62 363	0.35 328	3.07 367	1.67 415	0.52 344	0.56 397	1.10 338	0.87 403	1.33 328	1.89 377	0.52 392	0.51 391	0.50 357	1.05 398	3.15 451	1.80 410

IPLGR_C	0.34 188	0.19 160	0.19 238	0.16 188	0.16 201	0.16 166	0.25 299	0.32 238	0.26 289	0.30 191	0.32 281	0.30 193	0.17 169	0.37 336	0.79 178	0.40 162	0.33 230	0.20 161	0.51 222	0.19 157	0.49 188	1.39 304	0.12 176	0.15 208	0.50 357	0.17 141	0.58 323	0.20 161

ACRE	0.35 202	0.19 160	0.18 224	0.16 188	0.16 201	0.16 166	0.24 290	0.32 238	0.25 278	0.30 191	0.43 310	0.31 200	0.17 169	0.38 342	0.81 186	0.40 162	0.34 235	0.20 161	0.51 222	0.20 166	0.50 194	1.39 304	0.12 176	0.15 208	0.51 359	0.17 141	0.57 318	0.20 161

STTRV1_RVC		0.41 371	0.34 354	0.54 367	0.41 375	0.55 373	0.43 354	0.51 368	0.50 372	0.51 335	0.50 324	0.85 376	1.05 384	0.55 381	0.84 208	0.58 259	1.80 429	0.45 352		1.77 442	1.77 391	1.50 332		0.59 409	0.52 360	0.67 367	0.89 376	1.44 399

MSKI-zero shot	0.70 336	0.21 194	0.21 274	0.20 233	0.19 249	0.43 352	0.16 255	0.42 327	0.29 310	0.44 319	1.16 395	0.48 313	0.36 309	0.17 171	1.60 308	1.42 394	0.47 318	0.37 314	1.37 376	0.95 414	1.79 395	2.06 396	0.22 316	0.19 270	0.53 361	1.21 405	0.72 353	1.17 387

CIPLG	0.34 188	0.19 160	0.19 238	0.16 188	0.16 201	0.16 166	0.24 290	0.32 238	0.26 289	0.30 191	0.31 274	0.31 200	0.16 158	0.38 342	0.86 222	0.40 162	0.34 235	0.20 161	0.50 219	0.20 166	0.49 188	1.39 304	0.11 158	0.15 208	0.53 361	0.17 141	0.57 318	0.20 161

XQC	0.80 351	0.47 380	0.40 371	0.50 363	0.46 382	0.50 363	0.57 370	0.56 378	0.48 368	0.58 353	0.63 344	0.58 339	0.81 379	0.45 360	6.95 426	0.73 304	0.45 303	0.36 306	0.84 304	0.42 302	0.81 258	1.06 247	0.33 363	0.42 373	0.53 361	0.61 360	0.69 348	0.50 322

RAFT-Test	0.64 330	0.24 250	0.22 284	0.25 280	0.21 273	0.45 359	0.17 262	0.45 346	0.26 289	0.66 382	0.80 368	0.40 267	0.39 328	0.36 332	1.01 259	1.49 402	0.41 274	0.34 293	1.29 371	0.61 360	1.90 404	1.84 372	0.17 275	0.18 255	0.54 364	0.93 388	0.41 241	1.26 391

RTS	0.80 351	0.32 329	0.28 332	0.30 312	0.33 342	0.44 354	0.59 376	0.41 317	0.46 360	0.43 312	0.34 291	0.51 321	0.34 295	0.30 296	7.29 429	0.70 299	0.55 355	0.36 306	1.02 328	0.45 326	0.93 272	1.01 236	0.25 325	0.37 361	0.54 364	1.72 424	0.58 323	0.79 348

RTSA	0.80 351	0.32 329	0.28 332	0.30 312	0.33 342	0.44 354	0.59 376	0.41 317	0.46 360	0.43 312	0.34 291	0.51 321	0.34 295	0.30 296	7.29 429	0.70 299	0.55 355	0.36 306	1.02 328	0.45 326	0.93 272	1.01 236	0.25 325	0.37 361	0.54 364	1.72 424	0.58 323	0.79 348

Reg-Stereo(zero)	0.71 337	0.22 211	0.30 337	0.21 246	0.22 288	0.32 298	0.36 337	0.77 399	0.44 354	0.65 378	1.65 422	0.54 329	0.36 309	1.01 406	0.86 222	1.42 394	0.50 334	0.26 226	1.07 334	0.60 358	1.15 299	2.16 413	0.28 341	0.17 239	0.55 367	0.93 388	1.09 391	1.15 382

FLISNet	0.71 337	0.22 211	0.30 337	0.21 246	0.22 288	0.32 298	0.36 337	0.77 399	0.44 354	0.65 378	1.65 422	0.54 329	0.36 309	1.01 406	0.86 222	1.42 394	0.50 334	0.26 226	1.07 334	0.60 358	1.15 299	2.16 413	0.28 341	0.17 239	0.55 367	0.93 388	1.09 391	1.15 382

otaku	1.43 396	2.19 437	0.62 407	3.33 436	1.22 425	2.22 433	1.77 422	0.56 378	0.53 376	0.59 358	0.53 330	1.29 391	0.69 372	2.06 428	1.09 275	0.51 231	1.25 413	0.39 332	6.35 422	0.59 356	1.91 408	1.95 387	3.16 442	0.48 385	0.56 369	0.57 354	0.74 360	1.36 395

FADNet_RVC	0.85 360	0.35 343	1.01 426	0.44 358	0.63 402	0.27 271	0.63 381	0.43 334	0.46 360	0.48 330	0.50 324	0.65 352	0.54 356	0.58 386	3.52 378	0.82 331	0.52 344	1.02 438	1.68 386	0.71 380	1.59 371	1.50 332	0.45 380	0.59 409	0.56 369	0.43 324	1.89 428	0.62 339

dad	0.58 315	0.29 311	0.20 256	0.65 388	0.32 338	0.37 326	0.94 401	0.59 381	0.18 201	0.44 319	0.18 177	0.49 316	0.42 337	0.17 171	3.83 383	0.50 221	0.41 274	0.27 232	0.77 286	0.32 245	0.49 188	0.45 140	0.19 295	0.34 351	0.57 371	0.24 210	1.23 399	0.84 359

AMNet	0.63 327	0.59 397	0.56 397	0.59 380	0.59 396	0.64 384	0.58 373	0.45 346	0.53 376	0.51 335	0.69 356	0.75 363	0.40 330	0.87 404	0.68 132	0.86 338	0.71 382	0.66 408	0.63 259	0.62 364	0.76 252	0.62 176	0.38 367	0.59 409	0.57 371	0.69 368	0.70 351	0.75 347

DF	0.79 349	0.26 284	0.22 284	0.27 295	0.16 201	0.37 326	0.11 176	0.39 308	0.25 278	0.34 239	0.25 233	0.52 326	0.35 304	0.24 246	0.83 206	1.67 415	0.44 296	0.40 336	7.07 428	0.49 336	1.48 343	1.80 369	0.21 308	0.27 330	0.58 373	1.23 407	0.53 304	0.57 331

gcap-zeroshot	1.09 376	0.23 234	0.33 350	0.59 380	0.20 259	0.40 342	0.35 331	0.45 346	0.24 270	0.74 404	1.21 401	0.63 348	0.34 295	0.25 256	0.80 184	1.71 417	3.94 452	0.29 252	9.06 438	0.81 392	1.52 355	1.94 386	1.39 426	0.18 255	0.58 373	0.39 305	0.41 241	0.41 297

ADCMid	1.14 382	0.50 383	0.55 396	0.39 347	0.59 396	0.56 374	0.77 395	0.59 381	0.76 398	0.47 327	0.71 358	0.70 358	0.71 374	0.39 348	8.21 436	1.09 362	0.51 338	0.45 352	1.73 387	0.51 341	1.04 280	1.21 276	0.59 398	0.40 370	0.58 373	1.47 416	1.24 401	4.18 444

MSMDNet	0.63 327	0.24 250	0.22 284	0.19 220	0.20 259	0.38 332	0.17 262	0.43 334	0.24 270	0.60 362	0.33 288	0.40 267	1.53 399	0.50 373	0.85 218	1.50 403	0.42 283	0.35 299	1.26 362	0.67 377	1.90 404	2.18 416	0.17 275	0.18 255	0.58 373	0.53 348	0.39 233	0.58 332

HH	0.60 317	0.18 146	0.35 358	0.23 260	0.21 273	0.28 276	0.24 290	0.42 327	0.26 289	0.74 404	0.25 233	0.46 302	0.36 309	0.24 246	0.81 186	1.44 398	0.38 255	0.37 314	1.21 356	0.64 369	2.13 418	1.97 389	0.27 334	0.20 282	0.59 377	0.41 314	0.83 368	0.63 340

HanStereo	0.60 317	0.18 146	0.35 358	0.23 260	0.21 273	0.28 276	0.24 290	0.42 327	0.26 289	0.74 404	0.25 233	0.46 302	0.36 309	0.24 246	0.81 186	1.44 398	0.38 255	0.37 314	1.21 356	0.64 369	2.13 418	1.97 389	0.27 334	0.20 282	0.59 377	0.41 314	0.83 368	0.63 340

Ntro	1.62 405	3.84 450	0.69 410	2.63 432	1.29 426	2.25 435	2.87 438	0.61 385	0.56 379	0.62 371	0.50 324	1.32 393	0.66 369	2.02 427	3.24 372	0.47 207	1.35 417	0.42 343	6.77 424	0.64 369	2.20 424	2.08 401	3.05 439	0.55 398	0.60 379	0.69 368	0.73 358	1.16 385

ACVNet-4b	3.25 436	6.98 457	0.72 413	12.08 458	1.33 428	4.39 447	9.77 457	0.61 385	0.60 383	0.66 382	3.91 443	5.47 443	11.63 449	2.24 432	0.74 152	0.55 252	2.39 435	0.49 369	10.57 445	0.87 403	2.24 428	2.88 442	2.92 437	0.61 412	0.61 380	0.58 356	0.72 353	1.15 382

edge stereo	1.98 415	0.52 386	1.03 430	0.72 391	0.63 402	0.79 396	0.83 396	0.93 414	1.45 434	3.71 453	1.22 402	2.08 417	4.38 435	1.06 410	2.14 335	2.51 442	0.64 375	0.55 392	7.27 430	7.84 458	1.43 338	5.56 457	2.02 431	0.53 395	0.61 380	0.55 351	0.87 371	1.48 401

RainbowNet	1.44 398	1.50 424	0.85 417	2.41 431	1.41 432	1.97 422	2.14 427	0.65 388	0.57 380	0.74 404	0.46 317	1.61 404	1.05 384	2.78 438	1.90 325	1.30 381	1.21 410	0.51 379	3.15 408	1.74 441	1.75 385	1.97 389	3.07 440	0.61 412	0.65 382	0.69 368	0.88 373	1.43 398

MFMNet_re	0.98 367	0.78 406	0.71 412	0.83 396	0.72 407	0.97 399	0.83 396	0.75 396	0.86 401	0.69 390	0.79 366	1.30 392	0.83 380	0.68 395	2.27 339	1.16 370	1.03 398	0.80 427	1.61 384	0.85 400	2.25 429	1.12 259	0.65 405	0.71 422	0.66 383	0.66 366	0.98 382	0.99 370

TRStereo	1.21 384	0.32 329	0.47 386	0.25 280	0.18 234	0.64 384	0.26 301	0.44 342	0.20 226	0.70 395	0.57 334	0.80 371	0.29 263	0.23 235	1.08 274	1.85 422	0.37 250	0.35 299	1.05 332	0.88 409	1.36 331	1.89 377	0.17 275	0.16 226	0.67 384	16.20 466	0.88 373	0.49 321

ADCP+	0.99 369	0.33 336	0.34 354	0.25 280	0.34 353	0.35 318	0.49 362	0.31 223	0.66 389	0.59 358	0.48 322	0.75 363	0.18 180	0.30 296	9.27 444	0.47 207	0.27 173	0.27 232	0.78 289	0.80 391	0.51 199	0.72 192	0.18 286	0.18 255	0.69 385	2.01 431	1.44 408	3.81 440

ACVNet_1	1.67 406	1.63 427	0.96 422	4.28 439	1.59 437	2.19 432	3.55 441	0.73 394	0.57 380	0.63 373	0.58 337	1.49 400	0.97 381	5.05 455	1.52 307	0.54 247	2.24 433	0.55 392	4.77 417	0.57 350	2.20 424	1.58 343	3.26 445	0.65 418	0.70 386	0.64 363	0.69 348	0.89 365

DN	1.81 409	0.20 178	0.20 256	0.38 340	0.18 234	19.32 463	0.17 262	0.38 298	0.27 299	0.58 353	0.43 310	14.61 456	0.32 283	0.33 316	1.18 284	1.12 366	0.44 296	0.34 293	1.15 347	0.50 338	1.45 339	1.54 339	0.18 286	0.18 255	0.72 387	1.09 399	0.57 318	1.16 385

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 428	0.30 317	0.54 393	0.34 329	0.37 365	0.63 383	0.68 390	0.48 358	1.07 416	0.69 390	1.55 416	0.62 344	0.59 359	0.18 192	0.86 222	1.75 419	0.42 283	0.50 374	49.64 469	1.04 422	1.53 360	2.14 407	0.19 295	0.28 335	0.72 387	1.86 430	0.98 382	1.07 372

YMNet	0.46 270	0.20 178	0.12 132	0.16 188	0.15 183	0.32 298	0.87 398	0.19 127	0.16 174	0.27 158	0.11 113	0.24 140	0.36 309	0.15 147	5.11 403	0.66 284	0.23 134	0.22 184	0.26 128	0.21 182	0.19 93	0.29 112	0.09 126	0.13 173	0.74 389	0.16 132	0.66 343	0.19 157

SANet	1.44 398	0.57 395	0.54 393	0.55 371	0.60 400	0.65 387	0.76 393	0.94 415	5.50 454	0.52 339	2.23 434	4.15 439	2.61 420	0.65 394	5.29 405	0.52 239	1.21 410	0.56 397	0.93 316	0.83 396	1.54 362	1.38 302	0.47 385	0.62 416	0.74 389	1.16 402	0.88 373	2.41 418

PVD	0.98 367	0.54 391	0.59 404	0.60 382	0.56 393	0.66 389	0.63 381	0.91 412	0.87 405	0.57 350	0.85 373	0.80 371	1.03 383	0.59 387	6.60 421	0.64 279	0.69 380	0.55 392	1.16 350	0.63 366	1.22 310	1.27 285	0.39 370	0.53 395	0.75 391	0.88 384	0.85 370	1.07 372

MFN_U_SF_RVC	1.81 409	2.41 442	1.86 451	2.14 429	1.76 443	1.92 420	2.34 433	1.56 440	1.47 437	3.68 452	3.76 442	1.21 388	1.27 394	1.71 420	3.52 378	2.14 433	1.01 397	0.92 431	3.46 411	0.99 418	1.73 383	1.56 342	0.77 414	2.30 457	0.76 392	0.81 377	0.70 351	0.98 369

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 389	2.34 441	0.85 417	1.48 415	0.80 414	1.00 402	1.15 411	0.76 398	0.94 408	1.33 436	0.54 331	1.54 402	1.67 403	2.00 425	2.30 340	0.97 348	1.08 404	1.05 439	3.01 405	1.06 425	1.37 332	1.51 334	1.22 422	0.67 419	0.76 392	0.65 364	0.59 328	1.40 397

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 357	0.54 391	0.35 358	0.63 385	0.46 382	0.56 374	1.02 404	0.65 388	0.60 383	0.57 350	0.47 319	0.82 375	1.21 391	1.11 413	2.25 338	0.60 266	0.36 245	0.33 280	1.25 360	0.40 292	1.94 409	1.62 351	0.47 385	0.39 368	0.76 392	0.81 377	0.75 361	1.49 402

ADCS	1.39 394	0.51 385	0.47 386	0.45 361	0.55 392	0.51 366	0.64 385	0.68 391	1.05 412	0.57 350	0.72 359	0.80 371	2.34 416	0.51 375	9.94 454	2.13 432	0.76 386	0.62 404	1.30 372	0.62 364	1.80 396	1.62 351	0.43 378	0.56 399	0.76 392	2.09 433	1.59 417	3.47 435

DPSNet	1.40 395	0.43 378	0.38 367	0.54 367	0.61 401	0.65 387	0.57 370	0.51 368	0.67 390	0.46 324	0.87 378	3.54 432	1.62 401	1.43 417	2.52 348	2.12 431	0.99 396	0.99 436	7.37 431	1.69 440	2.21 426	2.98 447	0.95 419	0.74 423	0.76 392	0.76 374	0.75 361	0.82 357

NaN_ROB	0.82 356	0.41 371	0.41 375	0.36 334	0.49 384	0.42 347	0.44 355	0.45 346	1.33 430	0.40 303	0.67 351	0.89 377	0.31 274	0.47 365	5.25 404	0.55 252	0.34 235	0.53 387	0.49 213	0.63 366	0.60 227	0.95 225	0.28 341	0.49 386	0.78 397	1.57 419	0.98 382	1.71 408

MonStereo1	2.02 418	1.45 421	0.77 415	2.13 428	1.82 445	1.97 422	2.36 434	0.96 418	0.78 400	12.63 464	0.93 383	3.05 426	2.79 424	2.15 430	0.72 148	0.58 259	0.91 391	0.74 416	6.88 425	0.83 396	1.30 325	1.20 272	2.89 436	0.56 399	0.80 398	0.62 361	1.53 413	1.12 379

G-Net	1.35 393	0.55 393	0.65 408	0.43 353	0.49 384	0.56 374	0.48 360	0.89 409	1.35 431	0.67 385	1.22 402	3.00 424	1.21 391	0.36 332	4.11 387	1.64 414	0.61 371	0.76 421	1.37 376	1.35 434	1.63 374	1.89 377	0.39 370	0.61 412	0.80 398	3.07 444	1.57 415	4.68 447

SPS-STEREO	1.49 400	0.72 403	0.69 410	0.90 400	0.75 409	0.82 398	0.74 392	0.83 404	0.76 398	0.85 419	1.62 419	1.42 396	1.09 387	0.70 397	1.97 326	2.32 436	1.04 399	0.97 434	10.95 446	1.01 419	2.60 438	2.45 434	0.64 402	0.76 426	0.81 400	0.79 376	1.11 395	0.96 366
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AIO-Stereo-zeroshot	0.86 361	0.37 356	0.57 398	0.34 329	0.29 325	0.54 371	0.69 391	0.45 346	0.72 395	0.64 377	1.75 427	0.59 340	0.64 365	0.23 235	0.93 242	1.53 407	0.44 296	0.40 336	1.27 365	1.04 422	1.62 373	2.22 421	0.18 286	0.38 366	0.83 401	0.48 339	2.98 447	1.10 376

IGEV-FE	0.78 347	0.25 263	0.47 386	0.58 378	0.25 304	0.61 379	0.63 381	0.48 358	0.28 307	0.67 385	1.33 407	0.66 354	0.41 334	0.31 307	0.87 230	1.36 389	0.39 261	0.36 306	1.13 343	0.76 386	1.57 366	2.29 426	0.20 303	0.20 282	0.84 402	0.84 381	2.28 438	1.10 376

IGEV_Zeroshot_test	0.78 347	0.25 263	0.47 386	0.58 378	0.25 304	0.61 379	0.63 381	0.48 358	0.28 307	0.67 385	1.32 406	0.66 354	0.41 334	0.31 307	0.87 230	1.36 389	0.39 261	0.36 306	1.13 343	0.76 386	1.57 366	2.29 426	0.20 303	0.20 282	0.84 402	0.84 381	2.28 438	1.09 375

DGSMNet	2.89 431	1.85 431	1.04 431	1.35 413	0.50 388	1.94 421	0.59 376	2.82 452	1.53 438	3.95 454	15.60 460	1.84 411	3.19 429	4.88 454	2.89 358	2.87 448	3.06 442	1.91 449	4.57 414	2.02 448	4.46 452	3.48 450	1.64 429	2.11 455	0.88 404	3.46 447	1.04 389	2.62 421

MIPNet	0.77 345	0.23 234	0.18 224	0.24 272	0.22 288	0.17 179	0.13 220	0.34 255	0.70 393	0.40 303	2.24 435	0.31 200	0.29 263	0.57 385	5.70 411	1.03 353	0.45 303	0.33 280	0.82 300	0.56 348	0.62 233	1.53 337	0.12 176	0.92 435	0.91 405	0.39 305	1.12 396	0.30 241

LSM0	4.83 446	0.52 386	0.57 398	0.78 393	0.66 405	0.81 397	1.26 414	1.10 426	1.08 417	0.88 421	1.65 422	1.82 410	2.45 418	0.40 352	38.07 471	52.94 471	0.87 389	0.61 403	5.33 419	1.09 426	2.57 437	3.54 451	0.43 378	0.69 421	0.94 406	2.15 434	1.61 418	5.62 453

CBMV_ROB	1.31 391	0.37 356	0.39 370	0.60 382	0.49 384	0.57 377	0.47 358	0.95 417	0.40 346	0.81 415	1.38 410	3.04 425	2.55 419	0.48 369	5.00 399	1.30 381	0.89 390	0.49 369	2.24 392	0.73 382	1.72 382	1.95 387	0.45 380	0.40 370	0.97 407	2.27 435	1.56 414	2.91 430

WAO-7	1.96 414	1.09 415	1.32 441	5.02 442	0.99 418	1.02 405	1.64 419	1.16 427	1.46 436	2.58 450	2.14 433	2.11 418	2.83 425	1.20 415	6.00 415	1.03 353	1.68 423	0.70 414	7.59 432	0.87 403	1.71 380	1.97 389	0.38 367	1.05 441	0.98 408	1.45 414	1.10 394	1.84 411

notaker	3.52 441	2.84 448	1.55 447	5.08 443	6.69 460	3.97 445	4.03 442	1.33 433	3.34 450	1.17 435	3.34 441	6.77 446	11.07 448	5.35 457	4.78 394	1.20 373	3.25 444	0.97 434	10.40 444	2.75 450	2.90 444	2.14 407	3.69 449	1.16 446	1.00 409	1.21 405	1.44 408	1.57 406

ADCRef	1.02 372	0.34 341	0.38 367	0.23 260	0.35 358	0.32 298	0.40 348	0.36 285	0.86 401	0.39 297	0.31 274	0.39 258	0.25 240	0.28 282	9.75 449	0.63 278	0.33 230	0.32 274	0.81 296	0.56 348	0.47 185	0.72 192	0.47 385	0.34 351	1.00 409	1.09 399	0.99 385	5.10 448

FC-DCNN	0.96 364	0.50 383	0.92 420	0.79 394	0.52 390	0.73 391	1.10 407	0.77 399	0.52 374	0.62 371	0.65 346	0.72 360	0.62 363	0.38 342	3.13 369	0.83 332	0.94 393	0.50 374	1.19 353	0.43 304	1.52 355	1.33 294	0.31 356	0.52 393	1.01 411	0.92 387	1.51 412	2.93 431

iRaft-Stereo_20w	0.96 364	0.31 327	0.58 403	0.57 375	0.34 353	0.51 366	0.58 373	0.44 342	0.32 327	0.90 422	1.59 417	0.56 334	0.49 355	0.37 336	2.05 331	1.22 377	0.42 283	0.52 384	1.04 331	0.82 395	1.52 355	2.14 407	0.27 334	0.38 366	1.04 412	3.39 446	2.04 431	1.45 400

SGM-Forest	1.95 412	0.37 356	0.25 313	0.54 367	0.44 379	0.40 342	0.24 290	0.59 381	0.75 397	0.72 401	0.66 348	0.99 378	2.05 411	0.34 321	5.58 409	1.88 423	0.46 312	0.39 332	23.75 460	0.29 228	2.17 423	1.62 351	0.40 373	0.29 341	1.04 412	0.59 357	1.80 424	4.01 442
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MADNet+	1.22 385	0.60 398	0.77 415	0.77 392	0.74 408	0.61 379	1.01 403	0.94 415	0.74 396	0.78 412	0.68 355	1.18 386	1.07 386	0.68 395	7.48 433	1.39 391	1.12 405	0.65 405	1.33 375	0.91 411	2.13 418	1.51 334	0.66 406	0.97 438	1.05 414	0.83 380	0.92 378	1.39 396

ADCPNet	1.59 403	0.37 356	0.74 414	0.43 353	0.76 410	0.42 347	1.45 417	0.90 411	0.70 393	0.76 409	1.68 425	0.76 365	3.19 429	0.76 400	8.96 440	1.92 424	0.54 353	0.37 314	4.76 416	1.03 421	1.19 307	1.09 251	0.94 418	0.40 370	1.06 415	1.36 411	0.93 379	5.53 452

PSMNet_ROB	3.52 441	1.88 432	0.99 423	1.71 418	1.19 424	2.12 431	2.02 423	0.79 403	0.86 401	8.42 462	19.75 465	12.43 454	2.32 415	7.26 462	2.04 330	0.69 290	1.30 414	1.37 445	9.12 439	0.91 411	2.05 412	1.34 297	8.71 464	0.77 427	1.06 415	1.46 415	1.32 403	1.13 380

EAI-Stereo	1.15 383	0.27 295	0.37 365	0.54 367	0.30 330	8.38 457	0.76 393	0.45 346	0.63 386	0.34 239	0.88 379	0.46 302	0.33 291	0.25 256	1.83 320	1.17 371	0.40 268	0.65 405	2.53 398	0.73 382	1.47 341	1.71 361	0.23 318	0.46 380	1.08 417	1.64 423	1.45 410	1.79 409

ACVNet_2	1.92 411	1.61 426	1.00 424	5.61 447	1.57 435	2.05 425	2.23 428	0.87 406	0.68 391	0.71 396	0.74 362	1.61 404	1.15 389	2.00 425	2.43 346	0.69 290	2.79 438	0.51 379	12.02 448	0.71 380	1.81 397	1.68 356	2.66 435	0.79 429	1.09 418	0.74 373	0.95 381	1.11 378

AnyNet_C32	1.27 390	0.41 371	0.36 361	0.37 338	0.40 371	0.48 362	0.62 379	0.47 356	1.23 426	0.56 347	0.89 381	0.53 327	0.36 309	0.40 352	10.27 455	1.27 379	0.55 355	0.54 391	0.88 310	0.63 366	1.28 323	1.52 336	0.34 365	0.50 389	1.09 418	2.40 436	1.34 404	4.67 446

anonymity	1.60 404	0.25 263	0.41 375	0.27 295	0.23 294	0.51 366	0.16 255	0.49 362	0.27 299	0.63 373	23.10 466	0.57 336	0.59 359	0.37 336	0.78 173	1.33 385	0.46 312	0.35 299	1.10 338	0.48 334	1.47 341	2.07 400	0.21 308	0.33 349	1.11 420	1.60 421	3.07 449	1.08 374

DispFullNet	3.41 439	2.89 449	1.54 446	1.52 417	1.71 438	1.49 412	1.66 420	1.26 428	2.27 445	2.07 447	1.94 429	15.55 457	4.16 434	1.77 421	5.50 407	4.82 457	2.33 434	0.96 432	23.18 459	4.57 453	2.36 433	2.47 435	0.73 411	0.57 404	1.23 421	0.62 361	1.37 405	1.51 403

FC-DCNN v2	1.01 370	0.52 386	1.01 426	0.85 397	0.53 391	0.77 394	1.07 406	0.83 404	0.65 387	0.61 365	0.65 346	0.72 360	0.79 377	0.37 336	3.26 373	0.81 326	0.95 394	0.47 358	1.22 358	0.41 296	1.52 355	1.34 297	0.31 356	0.51 391	1.30 422	1.29 410	1.86 427	2.78 423

AnyNet_C01	1.52 402	0.60 398	0.54 393	0.63 385	0.56 393	0.51 366	1.16 412	0.89 409	1.30 429	0.68 388	0.88 379	1.27 389	1.30 397	0.54 379	11.26 457	2.64 445	1.16 406	1.01 437	1.42 382	0.75 384	1.67 376	1.92 385	0.60 399	0.62 416	1.33 423	0.97 394	1.63 419	3.28 433

Dean	1.78 407	1.76 430	1.00 424	5.98 450	1.87 447	2.22 433	2.59 435	1.07 425	1.14 420	0.98 428	0.82 371	1.85 412	2.08 412	2.18 431	2.05 331	1.07 357	2.05 431	0.70 414	2.78 402	0.97 417	2.14 421	1.89 377	2.92 437	0.93 436	1.41 424	1.11 401	1.39 406	1.14 381

LVE	2.66 429	1.99 435	1.02 429	12.01 457	1.75 442	3.85 444	11.87 460	0.91 412	0.89 406	1.03 433	0.91 382	1.62 406	2.23 413	2.46 434	2.96 361	1.03 353	1.74 426	0.82 429	8.43 437	0.87 403	1.84 399	2.20 419	3.10 441	0.99 440	1.45 425	0.96 392	1.23 399	1.54 404

LRCNet_RVC	12.77 460	18.28 466	5.31 457	23.03 465	20.03 467	22.79 467	18.73 466	10.19 464	4.29 452	21.40 469	17.07 464	21.90 463	12.67 453	27.64 469	4.72 393	1.57 410	13.91 463	9.09 460	27.19 463	10.23 459	5.66 457	2.42 433	25.54 468	13.38 466	1.45 425	0.65 364	3.23 452	2.39 417

IMH-64-1	1.98 415	1.48 422	1.04 431	1.97 422	1.55 433	2.06 426	2.27 430	1.02 420	1.16 422	0.58 353	0.75 363	1.89 414	2.78 422	2.77 436	9.78 450	1.51 405	1.19 408	0.66 408	3.01 405	0.81 392	1.48 343	2.06 396	3.25 443	0.74 423	1.59 427	1.25 408	2.09 432	2.83 426

IMH-64	1.98 415	1.48 422	1.04 431	1.97 422	1.55 433	2.06 426	2.27 430	1.02 420	1.16 422	0.58 353	0.75 363	1.89 414	2.78 422	2.77 436	9.78 450	1.51 405	1.19 408	0.66 408	3.01 405	0.81 392	1.48 343	2.06 396	3.25 443	0.74 423	1.59 427	1.25 408	2.09 432	2.83 426

SAMSARA	1.05 374	0.40 367	0.57 398	0.44 358	0.43 378	0.43 352	0.62 379	0.74 395	0.61 385	0.60 362	0.72 359	0.59 340	1.65 402	0.46 363	6.43 420	0.74 307	0.53 352	0.50 374	1.24 359	0.55 346	1.24 313	1.37 300	0.28 341	0.56 399	1.63 429	1.74 426	1.65 420	1.61 407

WAO-6	1.95 412	1.28 419	0.85 417	2.04 426	1.34 429	1.69 417	2.05 425	1.04 423	1.24 428	0.91 423	0.86 376	1.85 412	2.71 421	2.30 433	9.05 442	1.14 369	2.89 440	0.69 413	3.16 409	0.85 400	2.21 426	2.27 425	1.29 424	0.87 431	1.64 430	2.07 432	1.72 422	2.69 422

CSAN	1.01 370	0.52 386	0.48 390	0.47 362	0.49 384	0.38 332	0.48 360	0.49 362	2.50 448	0.69 390	2.01 430	1.44 397	0.69 372	0.60 390	4.20 388	0.56 254	0.46 312	0.47 358	0.82 300	2.20 449	1.16 304	1.10 254	0.31 356	0.53 395	1.68 431	1.02 397	0.72 353	0.81 356

PWCK	2.53 425	1.63 427	1.01 426	1.98 424	1.29 426	2.08 428	2.10 426	1.37 434	1.44 433	1.41 439	1.79 428	5.07 441	2.34 416	1.08 412	3.26 373	0.91 343	1.71 425	0.77 423	22.70 458	1.31 433	2.44 436	1.46 320	1.41 427	0.98 439	1.69 432	1.61 422	1.40 407	2.14 413

ADCL	1.10 377	0.44 379	0.36 361	0.33 324	0.33 342	0.38 332	0.47 358	0.38 298	1.23 426	0.60 362	0.47 319	0.43 282	0.27 253	0.32 312	7.84 435	0.57 256	0.38 255	0.55 392	0.68 272	0.69 378	0.65 238	0.81 210	0.29 349	0.36 359	1.73 433	1.85 429	1.77 423	5.47 450

MeshStereo	2.03 420	0.72 403	0.61 406	1.20 407	0.79 413	1.01 404	0.66 388	1.54 439	1.35 431	0.92 424	2.10 432	4.00 436	3.06 427	0.71 399	9.66 448	2.82 446	1.05 400	0.76 421	4.73 415	0.75 384	3.34 448	3.73 453	0.48 388	0.58 407	1.79 434	1.18 403	2.41 442	2.78 423
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	2.50 424	1.51 425	1.05 434	1.99 425	1.58 436	2.09 429	2.32 432	1.04 423	1.19 425	0.84 418	1.34 408	2.02 416	8.04 442	8.79 463	6.91 425	1.41 393	1.37 418	0.67 412	5.94 420	1.10 428	1.45 339	2.32 430	4.37 455	0.77 427	1.86 435	1.41 412	1.57 415	2.46 419

MADNet++	2.98 432	1.95 434	2.23 453	1.73 419	2.39 448	1.68 416	2.24 429	2.26 447	2.69 449	2.34 449	2.78 437	3.30 430	3.34 431	2.86 439	4.22 389	4.20 455	2.65 436	2.14 451	3.69 412	3.00 451	4.95 453	7.04 459	1.44 428	2.60 458	1.93 436	5.78 454	2.76 445	2.35 416

UNDER WATER	4.11 444	2.66 446	1.51 445	4.92 440	5.25 454	3.49 442	7.24 454	2.33 449	1.84 442	1.65 442	1.20 399	5.04 440	21.14 458	5.09 456	4.93 398	2.44 440	3.86 451	1.09 440	8.36 436	1.97 446	3.80 451	2.73 441	5.04 459	2.11 455	1.96 437	3.54 448	1.91 429	3.93 441

UNDER WATER-64	3.14 435	2.61 445	1.56 448	4.95 441	2.92 451	3.47 441	4.38 444	2.32 448	1.63 439	1.37 437	1.36 409	5.08 442	4.79 436	3.47 443	7.48 433	2.02 429	3.68 450	1.11 441	3.99 413	1.95 445	2.87 442	2.92 445	5.01 458	1.40 450	1.99 438	3.99 450	2.15 434	4.42 445

SGM-ForestM	1.49 400	1.99 435	1.26 439	1.18 406	0.67 406	1.50 413	1.71 421	1.32 432	0.94 408	0.74 404	1.03 389	2.90 423	2.23 413	0.55 381	1.68 311	0.62 276	1.34 415	0.49 369	2.81 403	0.58 354	1.33 328	1.12 259	0.57 395	0.56 399	2.12 439	2.46 437	3.00 448	3.53 437

WAO-8	3.09 433	2.55 443	1.41 442	5.78 448	1.73 439	2.51 436	3.26 439	1.28 429	1.93 443	5.67 457	8.70 455	3.06 427	6.18 439	4.38 449	3.04 365	1.97 427	1.78 427	0.75 419	9.44 440	1.54 436	1.76 386	2.31 428	2.46 432	1.07 442	2.29 440	1.80 427	1.83 425	2.83 426

Venus	3.09 433	2.55 443	1.41 442	5.78 448	1.73 439	2.51 436	3.26 439	1.28 429	1.93 443	5.67 457	8.70 455	3.06 427	6.18 439	4.38 449	3.04 365	1.97 427	1.78 427	0.75 419	9.44 440	1.54 436	1.76 386	2.31 428	2.46 432	1.07 442	2.29 440	1.80 427	1.83 425	2.83 426

ktn	6.56 451	5.17 456	14.71 465	5.30 444	4.74 453	9.67 458	6.68 453	7.48 460	12.97 464	1.88 443	2.35 436	27.30 467	21.86 459	4.31 447	5.72 412	1.50 403	4.02 453	1.83 448	15.82 454	4.59 454	2.65 439	2.06 396	3.99 451	1.18 447	2.40 442	1.57 419	2.89 446	2.50 420

model_zeroshot	0.81 354	0.22 211	0.23 292	0.34 329	0.21 273	0.45 359	0.16 255	0.43 334	0.23 263	0.59 358	1.10 393	0.50 320	0.31 274	0.26 262	2.66 354	1.04 356	0.42 283	0.35 299	1.40 380	0.52 342	1.90 404	1.60 346	0.15 249	0.20 282	2.65 443	1.52 417	0.79 366	1.54 404

SGM_RVC	2.55 426	0.93 408	1.05 434	0.97 402	0.76 410	1.00 402	0.93 400	7.37 459	1.18 424	1.01 432	1.64 420	2.39 420	9.36 445	0.62 391	2.02 328	1.33 385	1.60 421	0.80 427	7.94 433	1.42 435	1.67 376	1.69 357	0.67 407	0.94 437	2.66 444	2.65 441	4.83 454	9.43 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 440	2.19 437	2.33 454	7.00 453	1.73 439	3.02 439	4.22 443	1.95 444	3.75 451	0.82 417	3.10 440	4.11 438	12.63 452	3.76 444	6.96 427	1.63 413	3.11 443	0.79 425	7.96 434	1.98 447	2.65 439	2.69 440	3.37 446	0.90 434	2.67 445	2.65 441	1.21 398	3.65 438

HanzoNet	11.30 457	14.06 462	16.74 466	13.89 461	9.10 462	15.60 462	21.20 467	11.16 465	12.45 463	6.15 459	7.25 449	20.77 462	27.41 470	28.53 470	4.84 395	9.79 460	14.66 464	2.80 453	24.65 461	12.81 465	5.39 455	4.27 454	8.60 463	1.63 452	2.70 446	2.61 439	2.55 444	3.43 434

JetBlue	2.73 430	1.92 433	1.56 448	2.34 430	1.82 445	2.66 438	2.78 437	1.44 436	1.45 434	0.81 415	0.82 371	4.05 437	1.44 398	2.08 429	9.39 446	2.60 444	1.69 424	1.33 444	2.15 390	1.21 432	3.25 447	3.66 452	1.90 430	1.08 444	2.76 447	5.03 453	2.31 441	10.12 459

STStereo	3.38 438	1.14 417	1.69 450	7.09 454	1.35 430	7.29 456	2.62 436	2.11 445	2.34 446	0.95 427	2.86 439	5.97 445	6.28 441	0.38 342	11.54 458	2.20 435	0.93 392	0.89 430	11.21 447	0.90 410	1.58 369	1.46 320	0.55 394	1.58 451	3.31 448	3.09 445	3.08 450	6.91 454

ELAS	2.27 421	1.03 412	1.10 436	1.38 414	1.13 422	1.45 411	1.10 407	1.38 435	1.09 418	0.94 426	7.66 450	3.71 434	3.10 428	1.11 413	6.64 422	1.56 408	1.42 419	1.43 446	2.52 397	0.69 378	2.33 432	3.03 448	0.69 409	0.82 430	3.50 449	4.32 452	2.52 443	3.70 439
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.37 423	0.95 411	1.21 438	1.26 411	0.98 417	1.99 424	1.12 410	1.45 437	0.86 401	0.99 429	7.87 451	3.60 433	8.50 443	1.07 411	6.31 419	1.59 411	1.34 415	1.44 447	2.57 399	0.79 390	2.43 435	3.03 448	0.71 410	0.88 432	3.51 450	3.72 449	1.69 421	2.07 412
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.56 427	0.94 409	0.92 420	1.06 403	0.97 416	1.24 410	1.04 405	1.31 431	1.76 440	1.12 434	2.01 430	2.59 422	3.35 432	0.87 404	6.30 418	3.19 450	1.16 406	1.11 441	6.92 427	1.55 438	2.89 443	2.90 443	0.67 407	1.23 449	3.89 451	4.14 451	5.13 455	8.82 457

JetRed	3.85 443	2.71 447	3.02 455	2.08 427	2.45 449	3.41 440	4.64 445	2.34 450	1.83 441	1.88 443	1.20 399	3.35 431	1.28 396	3.27 441	9.82 452	3.50 452	4.08 454	3.88 455	2.41 393	1.82 443	5.48 456	4.79 455	3.60 448	1.67 453	4.20 452	11.19 462	5.32 456	8.78 456

MDST_ROB	2.36 422	4.67 455	0.44 382	3.47 437	0.77 412	2.09 429	0.52 365	1.45 437	0.44 354	0.69 390	0.96 387	0.78 367	9.65 446	0.30 296	8.31 437	0.79 317	0.46 312	0.37 314	3.22 410	0.38 275	1.95 410	2.12 404	0.46 384	0.36 359	4.26 453	2.58 438	6.75 457	5.48 451

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 453	4.50 454	1.31 440	2.75 433	2.71 450	5.17 450	7.48 455	5.91 456	8.23 457	1.63 441	10.81 458	75.58 471	10.28 447	4.33 448	2.18 337	1.44 398	7.17 458	8.31 459	6.88 425	1.67 439	3.57 449	2.90 443	1.30 425	1.13 445	4.31 454	6.17 456	20.85 467	4.05 443

MANE	3.30 437	1.71 429	1.93 452	1.49 416	1.37 431	1.77 418	2.02 423	1.90 443	2.39 447	0.87 420	1.68 425	3.71 434	4.07 433	0.78 401	7.43 431	3.40 451	1.81 430	6.10 458	2.99 404	1.05 424	2.09 413	2.38 432	0.61 401	1.76 454	5.46 455	6.93 457	8.52 458	12.82 461

DeepPrunerF	0.79 349	0.36 349	0.20 256	0.53 366	1.05 421	0.38 332	0.52 365	0.32 238	0.92 407	0.23 133	0.32 281	0.23 137	0.17 169	0.26 262	5.65 410	0.50 221	0.28 185	0.24 208	0.50 219	0.25 212	0.40 162	0.47 147	0.21 308	0.19 270	5.96 456	0.50 344	0.47 281	0.30 241

TorneroNet	5.38 449	2.29 439	1.20 437	17.70 462	6.11 459	4.86 449	6.44 452	2.12 446	4.67 453	1.56 440	7.04 448	11.27 451	24.96 462	4.04 445	5.06 402	1.56 408	3.02 441	0.79 425	14.79 452	1.88 444	2.79 441	2.59 439	3.47 447	0.89 433	6.89 457	2.63 440	1.30 402	3.48 436

KSHMR	5.12 447	2.29 439	1.47 444	20.10 463	3.65 452	5.24 451	9.39 456	1.58 441	6.86 456	1.38 438	1.49 414	2.35 419	27.00 469	4.39 451	4.91 396	1.96 426	1.66 422	1.12 443	15.45 453	1.19 431	2.92 446	2.14 407	4.07 452	1.21 448	7.00 458	2.72 443	1.95 430	2.80 425

DGTPSM_ROB	9.57 455	4.02 452	11.10 460	3.15 435	5.69 455	3.62 443	5.37 449	3.67 453	9.11 458	3.26 451	7.88 452	9.79 450	14.19 455	4.73 453	13.10 460	11.13 461	5.27 455	11.44 462	7.09 429	10.27 460	6.42 459	15.33 462	4.54 456	9.05 462	10.05 459	27.51 467	11.07 461	30.63 467

HaxPig	22.03 465	23.76 468	21.73 467	25.29 466	25.48 469	24.76 468	26.73 468	22.91 469	21.16 465	29.02 470	26.42 467	24.60 464	19.57 457	25.83 468	24.34 465	21.24 465	25.03 469	26.17 466	24.65 461	23.00 467	18.72 465	16.12 464	29.01 469	21.22 469	10.44 460	12.85 464	9.65 459	15.02 463

LE_ROB	7.96 454	3.98 451	5.96 459	6.32 451	20.03 467	4.31 446	17.09 464	6.33 457	9.23 459	1.00 430	4.87 445	16.05 458	22.60 460	3.45 442	2.97 362	0.95 347	2.14 432	1.91 449	13.13 450	5.86 457	2.32 431	2.18 416	9.68 466	5.18 460	10.55 461	9.20 459	10.65 460	17.10 465

DPSMNet_ROB	11.01 456	4.36 453	11.20 461	3.81 438	5.73 456	4.71 448	5.45 450	3.67 453	9.75 460	4.35 455	13.56 459	11.30 452	26.82 468	5.44 460	13.51 462	12.50 462	6.62 457	12.38 463	14.62 451	10.30 461	7.11 460	16.01 463	4.56 457	9.06 463	11.07 462	27.51 467	11.13 462	30.63 467

BEATNet-Init1	11.60 459	15.45 463	5.36 458	21.04 464	10.14 463	20.37 464	13.59 463	8.80 463	6.63 455	4.42 456	10.00 457	14.23 455	19.35 456	4.04 445	10.43 456	9.21 459	6.50 456	5.00 456	32.12 467	14.67 466	8.25 461	7.49 460	5.66 460	5.23 461	12.24 463	7.07 458	21.30 468	14.66 462

DPSimNet_ROB	19.60 464	30.02 470	12.51 462	29.96 469	26.66 470	21.35 466	18.10 465	23.34 470	23.91 469	14.59 468	30.41 469	25.17 465	25.12 463	12.92 466	12.40 459	9.18 458	23.72 468	11.03 461	37.61 468	12.43 464	24.99 467	8.77 461	13.55 467	15.98 467	13.56 464	10.45 460	19.73 465	21.73 466

AVERAGE_ROB	27.45 467	31.37 471	28.57 472	32.97 470	32.12 472	32.15 470	33.40 470	29.93 472	27.60 471	35.93 472	32.13 471	32.22 469	25.90 467	32.99 472	28.90 467	25.88 467	31.46 471	30.17 471	31.78 465	29.24 472	25.48 468	21.56 468	34.85 471	27.16 474	14.02 465	10.69 461	11.65 463	11.07 460

MEDIAN_ROB	25.69 466	28.81 469	26.20 468	29.88 468	29.43 471	29.00 469	30.34 469	27.00 471	24.64 470	34.12 471	30.21 468	29.31 468	23.43 461	29.48 471	26.63 466	23.36 466	29.99 470	29.41 468	29.88 464	27.28 471	23.55 466	19.50 465	31.94 470	23.91 473	14.08 466	13.72 465	13.09 464	15.43 464

PML	14.72 463	11.16 461	4.09 456	13.72 460	8.87 461	13.75 459	6.38 451	7.25 458	36.05 472	10.34 463	59.29 472	46.05 470	52.59 471	6.65 461	6.70 423	4.81 456	10.30 460	3.77 454	21.46 457	4.87 455	5.83 458	5.51 456	3.98 450	4.24 459	15.02 467	6.06 455	20.81 466	7.86 455

DPSM_ROB	13.84 461	8.97 458	13.58 463	5.45 445	6.10 457	7.18 454	5.27 447	8.45 461	11.05 461	6.78 460	8.04 453	8.60 448	12.52 450	5.36 458	16.95 463	14.18 463	11.50 461	14.64 464	9.74 442	12.04 462	17.24 463	19.94 466	4.24 453	11.13 464	27.83 468	35.96 469	31.24 469	39.61 469

DPSM	13.84 461	8.97 458	13.58 463	5.45 445	6.10 457	7.18 454	5.27 447	8.45 461	11.05 461	6.78 460	8.04 453	8.60 448	12.52 450	5.36 458	16.95 463	14.18 463	11.50 461	14.64 464	9.74 442	12.04 462	17.24 463	19.94 466	4.24 453	11.13 464	27.83 468	35.96 469	31.24 469	39.61 469

FlowAnything	27.85 469	18.03 464	27.34 471	10.94 456	12.29 465	14.36 461	10.56 459	17.06 468	22.31 468	13.81 466	16.29 462	17.36 459	25.24 464	10.81 465	34.02 469	28.46 470	23.06 466	29.40 467	19.47 456	24.22 470	34.52 471	40.11 471	8.49 462	22.48 472	56.03 470	72.70 473	62.83 473	79.78 473

CasAABBNet	27.80 468	18.03 464	27.32 470	10.90 455	12.21 464	14.33 460	10.52 458	16.96 467	22.28 467	13.77 465	16.14 461	17.40 460	25.40 466	10.69 464	34.10 470	28.35 469	23.05 465	29.43 469	19.46 455	24.14 469	34.48 470	39.80 470	8.47 461	22.42 471	56.04 471	72.44 471	62.78 472	79.64 472

fast-reg	30.81 470	19.14 467	27.24 469	13.05 459	13.03 466	20.98 465	13.16 462	16.78 466	22.22 466	14.16 467	32.00 470	17.49 461	25.24 464	15.30 467	33.78 468	27.43 468	23.41 467	29.72 470	67.65 470	24.07 468	34.41 469	39.64 469	8.95 465	22.31 470	56.14 472	72.57 472	62.77 471	79.21 471

XX-Stereo	4.69 445	0.19 160	0.24 300	0.27 295	0.16 201	0.42 347	0.32 318	0.35 267	0.21 237	0.73 403	1.64 420	0.46 302	0.38 323	0.30 296	0.95 247	1.09 362	0.43 290	0.38 328	1.25 360	0.47 332	1.42 335	1.54 339	0.21 308	0.17 239	110.85 473	0.46 334	1.00 388	0.84 359

ASD4																								18.37 468

Low-res two-view benchmark